Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

derf	0.03 3	0.02 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 18	0.03 4	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.04 4	0.03 3

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 31	0.04 14	0.02 3	0.03 4	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.05 9	0.03 3

qqai	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 18	0.03 4	0.04 18	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 13	0.04 6	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.02 3	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.03 3

LACA2	0.04 5	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 45	0.02 5	0.06 35	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 10	0.02 5	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

BridgeDepth	0.04 5	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 55	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.08 19	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 17	0.05 10	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.06 45	0.03 9	0.06 35	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.07 25	0.04 6	0.07 26	0.05 10	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MLG-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.05 31	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.07 25	0.04 6	0.07 26	0.05 10	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 23

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.02 3	0.02 5	0.04 14	0.05 31	0.04 13	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 26	0.05 11	0.06 13	0.04 6	0.05 7	0.05 10	0.02 5	0.03 12	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.04 13	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.07 11	0.07 26	0.05 11	0.06 13	0.05 20	0.06 17	0.05 10	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

CoSv	0.04 5	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.05 46	0.03 31	0.05 32	0.04 18	0.04 13	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.08 19	0.07 26	0.04 5	0.08 36	0.04 6	0.06 17	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 33	0.05 10	0.07 27	0.04 9

AIO-test2	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.05 31	0.04 13	0.06 39	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 10	0.02 5	0.03 12	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

ProNet	0.04 5	0.04 16	0.04 30	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 59	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 39	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.07 11	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.04 6	0.06 17	0.03 3	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 53	0.10 44	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.04 6	0.07 26	0.05 10	0.01 3	0.02 3	0.06 25	0.05 10	0.05 9	0.04 9
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
MCSU-Stereo	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.05 31	0.05 29	0.07 48	0.02 3	0.02 6	0.10 32	0.09 30	0.07 26	0.06 26	0.06 13	0.05 20	0.07 26	0.05 10	0.03 29	0.03 12	0.07 33	0.07 33	0.08 44	0.05 23

PointNet	0.05 17	0.04 16	0.05 49	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.04 59	0.07 54	0.05 31	0.05 31	0.06 39	0.05 20	0.04 43	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 13	0.04 6	0.07 26	0.06 24	0.04 60	0.05 57	0.07 33	0.08 49	0.09 56	0.06 41

LACA1	0.05 17	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.04 25	0.03 31	0.03 3	0.06 43	0.05 31	0.04 18	0.06 35	0.04 43	0.03 38	0.09 25	0.09 30	0.06 15	0.08 51	0.06 13	0.05 20	0.06 17	0.06 24	0.03 29	0.04 37	0.07 33	0.08 49	0.08 44	0.06 41

NLSM3	0.05 17	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.03 7	0.03 31	0.06 43	0.08 69	0.05 31	0.06 39	0.04 6	0.05 52	0.04 59	0.08 18	0.08 19	0.07 26	0.06 26	0.06 13	0.05 20	0.06 17	0.05 10	0.04 60	0.04 37	0.07 33	0.08 49	0.08 44	0.07 50

NLCSM	0.05 17	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 54	0.14 192	0.04 13	0.10 93	0.05 20	0.29 280	0.02 6	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 8	0.02 5	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

MonStereo	0.05 17	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.03 7	0.03 31	0.05 32	0.05 31	0.05 31	0.06 39	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.10 32	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.07 25	0.05 20	0.07 26	0.06 24	0.02 5	0.02 3	0.07 33	0.07 33	0.07 27	0.07 50

111111	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.04 35	0.03 7	0.03 31	0.04 14	0.05 31	0.03 4	0.04 18	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.09 25	0.08 19	0.06 15	0.05 11	0.07 25	0.04 6	0.07 26	0.08 49	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

LG-Stereo	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.04 35	0.04 25	0.02 5	0.06 43	0.05 31	0.06 45	0.06 39	0.08 55	0.03 25	0.02 6	0.10 32	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.07 25	0.05 20	0.09 50	0.06 24	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

MM-Stereo_test2	0.05 17	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.05 31	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.03 38	0.09 25	0.09 30	0.07 26	0.07 38	0.07 25	0.06 38	0.08 38	0.10 66	0.04 60	0.03 12	0.05 9	0.09 63	0.06 15	0.05 23

GREAT-IGEV	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.04 13	0.05 29	0.08 55	0.02 3	0.02 6	0.11 42	0.09 30	0.07 26	0.05 11	0.07 25	0.05 20	0.06 17	0.10 66	0.03 29	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.08 44	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.05 17	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.06 43	0.06 43	0.06 45	0.06 39	0.06 35	0.02 3	0.03 38	0.09 25	0.09 30	0.06 15	0.05 11	0.05 4	0.05 20	0.05 7	0.06 24	0.02 5	0.03 12	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

U	0.05 17	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 14	0.02 3	0.04 13	0.01 3	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.12 53	0.11 54	0.08 39	0.07 38	0.08 36	0.05 20	0.10 54	0.07 38	0.01 3	0.03 12	0.07 33	0.07 33	0.06 15	0.06 41

AIO-Stereo	0.05 17	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 18	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.09 25	0.09 30	0.07 26	0.06 26	0.09 50	0.06 38	0.07 26	0.06 24	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.07 27	0.04 9

RSM	0.05 17	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.04 14	0.03 7	0.04 13	0.05 29	0.06 35	0.03 25	0.02 6	0.10 32	0.09 30	0.07 26	0.06 26	0.07 25	0.06 38	0.08 38	0.06 24	0.02 5	0.04 37	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

MoCha-V2	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.04 13	0.05 29	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 32	0.08 19	0.07 26	0.06 26	0.08 36	0.06 38	0.07 26	0.07 38	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

CroCo-Stereo Lap2	0.05 17	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 45	0.03 9	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.10 32	0.10 44	0.07 26	0.07 38	0.07 25	0.05 20	0.08 38	0.06 24	0.02 5	0.03 12	0.07 33	0.08 49	0.07 27	0.05 23

LACA3	0.06 33	0.05 36	0.05 49	0.05 50	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.04 14	0.06 43	0.06 45	0.04 18	0.08 55	0.04 43	0.04 59	0.11 42	0.10 44	0.06 15	0.08 51	0.08 36	0.05 20	0.08 38	0.08 49	0.03 29	0.04 37	0.08 51	0.08 49	0.09 56	0.08 58

DispViT+	0.06 33	0.05 36	0.05 49	0.07 73	0.05 52	0.05 46	0.04 59	0.05 32	0.07 62	0.06 45	0.08 66	0.06 35	0.05 52	0.03 38	0.10 32	0.09 30	0.06 15	0.08 51	0.08 36	0.06 38	0.06 17	0.07 38	0.03 29	0.06 72	0.07 33	0.10 73	0.08 44	0.09 68

MatchStereo	0.06 33	0.04 16	0.05 49	0.03 11	0.04 35	0.03 7	0.03 31	0.04 14	0.07 62	0.03 4	0.06 39	0.04 6	0.05 52	0.03 38	0.10 32	0.09 30	0.06 15	0.07 38	0.06 13	0.07 58	0.08 38	0.09 60	0.02 5	0.04 37	0.07 33	0.08 49	0.06 15	0.06 41
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.06 33	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.06 43	0.17 237	0.04 13	0.11 111	0.04 6	0.31 282	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 10	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 33	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.05 46	0.03 31	0.05 32	0.15 209	0.04 13	0.14 140	0.04 6	0.33 285	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 20	0.04 3	0.05 10	0.03 29	0.04 37	0.05 9	0.07 33	0.06 15	0.06 41

GEAStereo	0.06 33	0.07 56	0.05 49	0.06 65	0.05 52	0.05 46	0.04 59	0.05 32	0.04 18	0.06 45	0.04 18	0.07 48	0.02 3	0.03 38	0.13 59	0.09 30	0.09 50	0.07 38	0.08 36	0.06 38	0.10 54	0.08 49	0.03 29	0.05 57	0.08 51	0.07 33	0.08 44	0.05 23

GSStereo	0.06 33	0.06 51	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.03 3	0.04 18	0.05 31	0.04 18	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 42	0.10 44	0.10 60	0.06 26	0.09 50	0.06 38	0.10 54	0.06 24	0.02 5	0.03 12	0.07 33	0.06 23	0.07 27	0.05 23

gasm-f	0.06 33	0.07 56	0.05 49	0.06 65	0.05 52	0.05 46	0.04 59	0.05 32	0.04 18	0.06 45	0.04 18	0.07 48	0.02 3	0.03 38	0.13 59	0.09 30	0.09 50	0.07 38	0.08 36	0.06 38	0.10 54	0.08 49	0.03 29	0.05 57	0.08 51	0.07 33	0.08 44	0.05 23

AdaDepth	0.06 33	0.06 51	0.04 30	0.04 27	0.05 52	0.04 25	0.03 31	0.05 32	0.06 43	0.04 13	0.05 29	0.05 20	0.03 25	0.03 38	0.11 42	0.11 54	0.09 50	0.08 51	0.09 50	0.06 38	0.08 38	0.07 38	0.02 5	0.04 37	0.07 33	0.07 33	0.09 56	0.07 50

GASTEREO	0.06 33	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.04 14	0.06 43	0.04 13	0.04 18	0.06 35	0.03 25	0.02 6	0.12 53	0.10 44	0.08 39	0.07 38	0.08 36	0.06 38	0.07 26	0.13 86	0.03 29	0.03 12	0.07 33	0.08 49	0.07 27	0.05 23

MSCF	0.06 33	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.04 14	0.06 43	0.04 13	0.04 18	0.06 35	0.03 25	0.02 6	0.12 53	0.10 44	0.08 39	0.07 38	0.08 36	0.06 38	0.07 26	0.12 79	0.03 29	0.03 12	0.07 33	0.08 49	0.06 15	0.05 23

MLG-Stereo_test2	0.06 33	0.05 36	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.06 43	0.04 18	0.07 61	0.05 29	0.07 48	0.03 25	0.04 59	0.10 32	0.10 44	0.10 60	0.07 38	0.11 61	0.06 38	0.10 54	0.06 24	0.03 29	0.03 12	0.06 25	0.05 10	0.09 56	0.06 41

GIP-stereo	0.06 33	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.03 31	0.03 3	0.03 7	0.05 31	0.04 18	0.05 20	0.02 3	0.04 59	0.11 42	0.09 30	0.08 39	0.07 38	0.09 50	0.07 58	0.08 38	0.09 60	0.02 5	0.04 37	0.06 25	0.07 33	0.08 44	0.05 23

IGEV-Stereo++	0.06 33	0.05 36	0.04 30	0.05 50	0.05 52	0.04 25	0.02 5	0.05 32	0.05 31	0.05 31	0.05 29	0.05 20	0.04 43	0.03 38	0.09 25	0.09 30	0.07 26	0.06 26	0.08 36	0.05 20	0.07 26	0.12 79	0.04 60	0.03 12	0.05 9	0.07 33	0.08 44	0.05 23

RAStereo	0.06 33	0.05 36	0.04 30	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.05 32	0.03 7	0.10 71	0.03 9	0.07 48	0.03 25	0.02 6	0.14 71	0.11 54	0.09 50	0.08 51	0.09 50	0.05 20	0.12 69	0.07 38	0.02 5	0.03 12	0.09 60	0.07 33	0.07 27	0.07 50

Occ-G	0.06 33	0.07 56	0.05 49	0.05 50	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.05 32	0.04 18	0.04 13	0.08 66	0.06 35	0.03 25	0.03 38	0.11 42	0.11 54	0.08 39	0.08 51	0.13 74	0.06 38	0.09 50	0.07 38	0.04 60	0.05 57	0.06 25	0.06 23	0.08 44	0.06 41

RSM++	0.06 33	0.05 36	0.05 49	0.05 50	0.05 52	0.04 25	0.03 31	0.06 43	0.05 31	0.05 31	0.05 29	0.07 48	0.04 43	0.02 6	0.11 42	0.10 44	0.08 39	0.07 38	0.08 36	0.06 38	0.09 50	0.07 38	0.03 29	0.04 37	0.08 51	0.07 33	0.07 27	0.05 23

BridgeDepth_RVC	0.07 50	0.07 56	0.06 65	0.05 50	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.07 54	0.09 84	0.07 61	0.07 53	0.07 48	0.05 52	0.04 59	0.13 59	0.11 54	0.07 26	0.09 58	0.09 50	0.07 58	0.08 38	0.08 49	0.03 29	0.04 37	0.09 60	0.11 77	0.10 61	0.11 76
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.07 50	0.05 36	0.03 6	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.06 43	0.15 209	0.04 13	0.15 150	0.05 20	0.34 287	0.03 38	0.07 11	0.06 4	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.05 20	0.05 7	0.05 10	0.03 29	0.04 37	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 41

NLMM1	0.07 50	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.03 31	0.06 43	0.19 246	0.05 31	0.14 140	0.05 20	0.39 293	0.03 38	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 25	0.05 20	0.05 7	0.06 24	0.03 29	0.05 57	0.07 33	0.06 23	0.07 27	0.05 23

NLMM	0.07 50	0.05 36	0.03 6	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.06 43	0.15 209	0.04 13	0.15 150	0.05 20	0.34 287	0.03 38	0.07 11	0.06 4	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.05 20	0.05 7	0.05 10	0.03 29	0.04 37	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 41

NLSM1	0.07 50	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.04 59	0.07 54	0.19 246	0.04 13	0.16 166	0.06 35	0.36 292	0.03 38	0.07 11	0.08 19	0.06 15	0.05 11	0.07 25	0.05 20	0.06 17	0.06 24	0.03 29	0.04 37	0.07 33	0.07 33	0.07 27	0.05 23

VIP-Stereo	0.07 50	0.06 51	0.05 49	0.05 50	0.04 35	0.04 25	0.02 5	0.06 43	0.05 31	0.06 45	0.09 79	0.10 64	0.03 25	0.03 38	0.12 53	0.11 54	0.12 70	0.09 58	0.10 56	0.06 38	0.11 61	0.06 24	0.03 29	0.04 37	0.08 51	0.07 33	0.07 27	0.08 58

DEFOM-Stereo	0.07 50	0.06 51	0.04 30	0.06 65	0.05 52	0.05 46	0.03 31	0.06 43	0.05 31	0.06 45	0.07 53	0.06 35	0.03 25	0.03 38	0.11 42	0.10 44	0.11 63	0.09 58	0.10 56	0.06 38	0.11 61	0.07 38	0.04 60	0.04 37	0.08 51	0.08 49	0.12 76	0.08 58

StereoVision	0.07 50	0.05 36	0.05 49	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.07 54	0.11 123	0.05 31	0.06 39	0.05 20	0.06 69	0.02 6	0.13 59	0.13 74	0.09 50	0.07 38	0.10 56	0.08 74	0.08 38	0.07 38	0.03 29	0.05 57	0.11 79	0.10 73	0.13 84	0.13 87

AEACV	0.07 50	0.08 70	0.04 30	0.05 50	0.05 52	0.04 25	0.03 31	0.05 32	0.03 7	0.05 31	0.05 29	0.06 35	0.03 25	0.03 38	0.17 90	0.13 74	0.09 50	0.08 51	0.12 66	0.07 58	0.10 54	0.10 66	0.03 29	0.04 37	0.08 51	0.12 87	0.07 27	0.05 23

RAFT	0.07 50	0.04 16	0.06 65	0.05 50	0.03 15	0.06 63	0.03 31	0.10 68	0.05 31	0.06 45	0.07 53	0.08 55	0.05 52	0.02 6	0.10 32	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.08 36	0.06 38	0.08 38	0.09 60	0.02 5	0.04 37	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.15 107

TDLM	0.07 50	0.08 70	0.07 78	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.05 84	0.07 54	0.06 43	0.06 45	0.10 93	0.08 55	0.06 69	0.05 69	0.09 25	0.09 30	0.09 50	0.09 58	0.08 36	0.06 38	0.08 38	0.06 24	0.05 83	0.07 86	0.08 51	0.07 33	0.08 44	0.08 58

MLG-Stereo_test3	0.08 61	0.06 51	0.04 30	0.05 50	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.07 54	0.06 43	0.09 65	0.07 53	0.13 83	0.03 25	0.05 69	0.13 59	0.11 54	0.12 70	0.09 58	0.29 193	0.06 38	0.12 69	0.13 86	0.03 29	0.05 57	0.07 33	0.08 49	0.10 61	0.08 58

anonymousdsp	0.08 61	0.07 56	0.06 65	0.06 65	0.05 52	0.06 63	0.04 59	0.10 68	0.06 43	0.11 77	0.10 93	0.08 55	0.04 43	0.05 69	0.13 59	0.12 69	0.11 63	0.09 58	0.13 74	0.08 74	0.14 77	0.15 95	0.04 60	0.05 57	0.08 51	0.07 33	0.11 69	0.07 50

iRaftStereo_RVC	0.08 61	0.07 56	0.06 65	0.05 50	0.05 52	0.05 46	0.03 31	0.10 68	0.05 31	0.10 71	0.09 79	0.10 64	0.05 52	0.04 59	0.11 42	0.11 54	0.13 76	0.10 72	0.12 66	0.07 58	0.15 83	0.11 70	0.04 60	0.05 57	0.10 70	0.09 63	0.11 69	0.08 58

delet	0.08 61	0.08 70	0.07 78	0.09 106	0.07 82	0.08 94	0.06 104	0.07 54	0.06 43	0.09 65	0.07 53	0.11 72	0.06 69	0.06 89	0.12 53	0.10 44	0.10 60	0.09 58	0.08 36	0.09 87	0.09 50	0.07 38	0.05 83	0.06 72	0.09 60	0.09 63	0.10 61	0.08 58

TS12	0.09 65	0.07 56	0.07 78	0.07 73	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.11 74	0.06 43	0.06 45	0.11 111	0.10 64	0.05 52	0.05 69	0.13 59	0.13 74	0.09 50	0.10 72	0.12 66	0.08 74	0.13 71	0.11 70	0.04 60	0.06 72	0.12 91	0.11 77	0.12 76	0.14 98

TS	0.09 65	0.07 56	0.07 78	0.07 73	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.11 74	0.06 43	0.06 45	0.11 111	0.10 64	0.05 52	0.05 69	0.13 59	0.13 74	0.09 50	0.10 72	0.12 66	0.08 74	0.13 71	0.11 70	0.04 60	0.06 72	0.12 91	0.11 77	0.12 76	0.14 98

LG-Stereo_L2	0.09 65	0.08 70	0.05 49	0.04 27	0.05 52	0.04 25	0.03 31	0.13 85	0.09 84	0.21 119	0.09 79	0.13 83	0.05 52	0.05 69	0.13 59	0.14 82	0.14 81	0.09 58	0.14 78	0.07 58	0.18 104	0.12 79	0.03 29	0.04 37	0.09 60	0.08 49	0.10 61	0.10 71

LG-Stereo_L1	0.09 65	0.08 70	0.05 49	0.05 50	0.05 52	0.05 46	0.03 31	0.13 85	0.09 84	0.21 119	0.09 79	0.11 72	0.05 52	0.05 69	0.13 59	0.14 82	0.14 81	0.09 58	0.14 78	0.07 58	0.18 104	0.11 70	0.03 29	0.04 37	0.09 60	0.08 49	0.10 61	0.10 71

LG-G_1	0.09 65	0.08 70	0.06 65	0.08 92	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.09 64	0.06 43	0.09 65	0.07 53	0.13 83	0.06 69	0.07 98	0.14 71	0.12 69	0.13 76	0.10 72	0.15 84	0.08 74	0.14 77	0.17 111	0.05 83	0.05 57	0.09 60	0.09 63	0.12 76	0.11 76

LG-G	0.09 65	0.08 70	0.06 65	0.08 92	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.09 64	0.06 43	0.09 65	0.07 53	0.13 83	0.06 69	0.07 98	0.14 71	0.12 69	0.13 76	0.10 72	0.15 84	0.08 74	0.14 77	0.17 111	0.05 83	0.05 57	0.09 60	0.09 63	0.12 76	0.11 76

DFGA-Net	0.09 65	0.09 80	0.05 49	0.07 73	0.05 52	0.06 63	0.05 84	0.11 74	0.06 43	0.12 83	0.07 53	0.13 83	0.05 52	0.04 59	0.14 71	0.12 69	0.13 76	0.10 72	0.13 74	0.07 58	0.11 61	0.08 49	0.05 83	0.07 86	0.10 70	0.09 63	0.14 87	0.11 76

LGtest1	0.09 65	0.07 56	0.06 65	0.06 65	0.06 68	0.07 76	0.04 59	0.10 68	0.09 84	0.09 65	0.10 93	0.10 64	0.05 52	0.06 89	0.15 79	0.13 74	0.15 89	0.11 84	0.15 84	0.09 87	0.16 85	0.15 95	0.05 83	0.05 57	0.10 70	0.09 63	0.12 76	0.10 71

AIO_rvc	0.09 65	0.09 80	0.06 65	0.07 73	0.06 68	0.07 76	0.04 59	0.12 80	0.08 69	0.12 83	0.05 29	0.11 72	0.04 43	0.05 69	0.22 151	0.17 119	0.11 63	0.09 58	0.14 78	0.07 58	0.16 85	0.22 148	0.04 60	0.05 57	0.09 60	0.08 49	0.09 56	0.07 50

AANet_RVC	0.09 65	0.08 70	0.08 98	0.07 73	0.09 114	0.06 63	0.06 104	0.09 64	0.09 84	0.08 63	0.09 79	0.08 55	0.07 85	0.06 89	0.14 71	0.11 54	0.11 63	0.12 91	0.11 61	0.10 97	0.10 54	0.09 60	0.07 117	0.08 103	0.11 79	0.12 87	0.12 76	0.14 98

IGEV-Stereo+	0.10 75	0.11 115	0.05 49	0.05 50	0.06 68	0.06 63	0.03 31	0.16 103	0.08 69	0.24 161	0.13 131	0.11 72	0.06 69	0.05 69	0.13 59	0.15 96	0.14 81	0.10 72	0.15 84	0.10 97	0.18 104	0.15 95	0.05 83	0.04 37	0.10 70	0.12 87	0.08 44	0.09 68

plain	0.10 75	0.09 80	0.07 78	0.06 65	0.06 68	0.07 76	0.04 59	0.13 85	0.06 43	0.16 90	0.06 39	0.11 72	0.04 43	0.04 59	0.16 84	0.16 108	0.16 94	0.12 91	0.15 84	0.08 74	0.15 83	0.11 70	0.04 60	0.07 86	0.12 91	0.12 87	0.12 76	0.14 98

MaDis-Stereo	0.10 75	0.07 56	0.07 78	0.04 27	0.04 35	0.04 25	0.04 59	0.09 64	0.07 62	0.11 77	0.07 53	0.13 83	0.06 69	0.03 38	0.14 71	0.14 82	0.15 89	0.12 91	0.15 84	0.07 58	0.16 85	0.13 86	0.03 29	0.06 72	0.14 111	0.20 184	0.16 96	0.19 148

MIF-Stereo (partial)	0.10 75	0.09 80	0.08 98	0.07 73	0.06 68	0.07 76	0.04 59	0.12 80	0.09 84	0.12 83	0.07 53	0.09 63	0.07 85	0.05 69	0.18 101	0.15 96	0.16 94	0.13 105	0.14 78	0.08 74	0.16 85	0.10 66	0.04 60	0.08 103	0.13 97	0.11 77	0.16 96	0.13 87

AASNet	0.10 75	0.10 94	0.07 78	0.10 116	0.10 135	0.11 134	0.08 140	0.11 74	0.06 43	0.10 71	0.11 111	0.10 64	0.06 69	0.07 98	0.14 71	0.11 54	0.13 76	0.11 84	0.11 61	0.09 87	0.11 61	0.12 79	0.06 101	0.08 103	0.11 79	0.10 73	0.10 61	0.08 58

AFF-stereo	0.10 75	0.10 94	0.08 98	0.07 73	0.06 68	0.08 94	0.04 59	0.17 109	0.08 69	0.21 119	0.08 66	0.13 83	0.05 52	0.03 38	0.14 71	0.14 82	0.12 70	0.09 58	0.20 117	0.07 58	0.14 77	0.11 70	0.04 60	0.06 72	0.13 97	0.12 87	0.18 114	0.11 76

MMNet	0.10 75	0.09 80	0.07 78	0.10 116	0.08 100	0.09 112	0.06 104	0.10 68	0.08 69	0.08 63	0.09 79	0.12 78	0.06 69	0.08 110	0.22 151	0.11 54	0.12 70	0.11 84	0.12 66	0.09 87	0.11 61	0.08 49	0.06 101	0.08 103	0.10 70	0.11 77	0.13 84	0.12 83

GANet	0.10 75	0.10 94	0.09 117	0.10 116	0.10 135	0.12 150	0.09 160	0.13 85	0.08 69	0.10 71	0.10 93	0.14 94	0.06 69	0.06 89	0.11 42	0.12 69	0.14 81	0.14 118	0.11 61	0.07 58	0.11 61	0.08 49	0.08 144	0.08 103	0.11 79	0.09 63	0.11 69	0.11 76

CVANet_RVC	0.10 75	0.12 131	0.11 157	0.13 158	0.09 114	0.11 134	0.08 140	0.12 80	0.08 69	0.09 65	0.14 140	0.10 64	0.07 85	0.07 98	0.11 42	0.11 54	0.11 63	0.11 84	0.11 61	0.08 74	0.11 61	0.08 49	0.06 101	0.08 103	0.11 79	0.09 63	0.11 69	0.12 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 84	0.08 70	0.06 65	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.03 31	0.16 103	0.09 84	0.24 161	0.09 79	0.10 64	0.06 69	0.05 69	0.15 79	0.17 119	0.17 101	0.12 91	0.16 90	0.10 97	0.24 167	0.17 111	0.04 60	0.05 57	0.10 70	0.11 77	0.13 84	0.09 68

UniTT-Stereo	0.11 84	0.07 56	0.06 65	0.05 50	0.05 52	0.06 63	0.04 59	0.10 68	0.07 62	0.13 86	0.06 39	0.12 78	0.12 167	0.08 110	0.18 101	0.14 82	0.16 94	0.12 91	0.19 109	0.09 87	0.17 93	0.12 79	0.07 117	0.06 72	0.12 91	0.19 171	0.10 61	0.13 87

MIM_Stereo	0.11 84	0.09 80	0.07 78	0.08 92	0.07 82	0.09 112	0.04 59	0.13 85	0.06 43	0.19 111	0.08 66	0.11 72	0.05 52	0.05 69	0.16 84	0.15 96	0.17 101	0.12 91	0.20 117	0.10 97	0.18 104	0.15 95	0.04 60	0.07 86	0.11 79	0.10 73	0.15 90	0.10 71

RAFT_CTSACE	0.11 84	0.09 80	0.07 78	0.05 50	0.06 68	0.08 94	0.06 104	0.12 80	0.07 62	0.18 104	0.06 39	0.14 94	0.12 167	0.05 69	0.13 59	0.13 74	0.14 81	0.09 58	0.12 66	0.07 58	0.16 85	0.18 119	0.04 60	0.07 86	0.14 111	0.14 108	0.19 122	0.14 98

test_5	0.11 84	0.10 94	0.08 98	0.07 73	0.05 52	0.07 76	0.05 84	0.16 103	0.07 62	0.11 77	0.09 79	0.15 102	0.15 211	0.03 38	0.15 79	0.15 96	0.11 63	0.10 72	0.12 66	0.07 58	0.13 71	0.15 95	0.04 60	0.09 129	0.13 97	0.14 108	0.19 122	0.18 128

CCAANet	0.11 84	0.10 94	0.10 129	0.10 116	0.08 100	0.09 112	0.11 187	0.13 85	0.10 102	0.11 77	0.10 93	0.18 123	0.08 101	0.07 98	0.16 84	0.14 82	0.14 81	0.11 84	0.10 56	0.09 87	0.13 71	0.09 60	0.07 117	0.06 72	0.11 79	0.12 87	0.21 145	0.14 98

DMCA	0.11 84	0.09 80	0.10 129	0.08 92	0.09 114	0.08 94	0.09 160	0.13 85	0.10 102	0.11 77	0.13 131	0.12 78	0.08 101	0.09 139	0.20 123	0.14 82	0.15 89	0.14 118	0.12 66	0.10 97	0.14 77	0.09 60	0.08 144	0.08 103	0.11 79	0.13 99	0.11 69	0.12 83

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 91	0.09 80	0.06 65	0.06 65	0.07 82	0.06 63	0.04 59	0.17 109	0.08 69	0.24 161	0.08 66	0.14 94	0.06 69	0.06 89	0.17 90	0.14 82	0.18 112	0.13 105	0.18 100	0.10 97	0.23 163	0.23 154	0.06 101	0.06 72	0.10 70	0.13 99	0.14 87	0.16 113

AIO_test	0.12 91	0.10 94	0.06 65	0.10 116	0.07 82	0.07 76	0.06 104	0.14 92	0.10 102	0.13 86	0.07 53	0.13 83	0.05 52	0.05 69	0.29 208	0.29 266	0.11 63	0.09 58	0.13 74	0.07 58	0.18 104	0.24 162	0.05 83	0.06 72	0.12 91	0.18 160	0.10 61	0.07 50

LL-Strereo2	0.12 91	0.08 70	0.07 78	0.07 73	0.07 82	0.06 63	0.04 59	0.15 96	0.10 102	0.22 128	0.10 93	0.13 83	0.07 85	0.07 98	0.15 79	0.15 96	0.18 112	0.11 84	0.20 117	0.10 97	0.20 128	0.28 195	0.05 83	0.07 86	0.12 91	0.13 99	0.15 90	0.10 71

RAFT+CT+SA	0.12 91	0.10 94	0.09 117	0.08 92	0.06 68	0.07 76	0.06 104	0.19 127	0.09 84	0.16 90	0.08 66	0.18 123	0.16 220	0.05 69	0.17 90	0.17 119	0.12 70	0.10 72	0.17 97	0.09 87	0.17 93	0.23 154	0.04 60	0.08 103	0.15 121	0.14 108	0.18 114	0.17 120

raft+_RVC	0.12 91	0.10 94	0.08 98	0.09 106	0.08 100	0.09 112	0.06 104	0.18 118	0.09 84	0.22 128	0.12 121	0.15 102	0.07 85	0.06 89	0.16 84	0.14 82	0.16 94	0.12 91	0.20 117	0.09 87	0.19 117	0.17 111	0.05 83	0.07 86	0.14 111	0.13 99	0.16 96	0.13 87

ARAFT	0.12 91	0.09 80	0.07 78	0.09 106	0.07 82	0.08 94	0.04 59	0.14 92	0.08 69	0.21 119	0.10 93	0.17 116	0.05 52	0.05 69	0.18 101	0.14 82	0.18 112	0.15 143	0.20 117	0.08 74	0.20 128	0.18 119	0.05 83	0.06 72	0.14 111	0.11 77	0.18 114	0.13 87

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 91	0.11 115	0.09 117	0.08 92	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.21 145	0.09 84	0.23 139	0.09 79	0.18 123	0.06 69	0.05 69	0.16 84	0.14 82	0.14 81	0.09 58	0.21 130	0.08 74	0.17 93	0.13 86	0.05 83	0.08 103	0.17 139	0.13 99	0.20 137	0.14 98

SGD-Stereo	0.13 98	0.07 56	0.05 49	0.06 65	0.06 68	0.08 94	0.03 31	0.08 63	0.08 69	0.10 71	0.06 39	0.13 83	0.06 69	0.04 59	0.93 316	0.17 119	0.18 112	0.10 72	0.16 90	0.08 74	0.18 104	0.11 70	0.06 101	0.06 72	0.10 70	0.11 77	0.16 96	0.13 87

YMNet	0.13 98	0.11 115	0.08 98	0.10 116	0.10 135	0.12 150	0.17 232	0.11 74	0.10 102	0.10 71	0.08 66	0.16 111	0.12 167	0.09 139	0.66 289	0.16 108	0.12 70	0.12 91	0.14 78	0.08 74	0.11 61	0.11 70	0.07 117	0.07 86	0.15 121	0.11 77	0.15 90	0.13 87

HUF	0.13 98	0.09 80	0.07 78	0.08 92	0.08 100	0.07 76	0.04 59	0.15 96	0.08 69	0.18 104	0.07 53	0.12 78	0.07 85	0.06 89	0.43 250	0.45 320	0.15 89	0.10 72	0.20 117	0.09 87	0.21 139	0.21 141	0.06 101	0.06 72	0.11 79	0.08 49	0.11 69	0.08 58

anonymousdsp2	0.13 98	0.12 131	0.09 117	0.09 106	0.08 100	0.10 118	0.07 121	0.18 118	0.08 69	0.20 115	0.16 166	0.15 102	0.07 85	0.07 98	0.15 79	0.15 96	0.17 101	0.12 91	0.23 147	0.11 109	0.19 117	0.21 141	0.07 117	0.08 103	0.13 97	0.11 77	0.18 114	0.12 83

TESTraft	0.13 98	0.11 115	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.07 121	0.15 96	0.11 123	0.16 90	0.10 93	0.14 94	0.16 220	0.05 69	0.24 181	0.17 119	0.15 89	0.12 91	0.18 100	0.10 97	0.18 104	0.22 148	0.04 60	0.08 103	0.17 139	0.17 144	0.23 158	0.19 148

UPFNet	0.13 98	0.11 115	0.12 181	0.12 149	0.11 152	0.13 163	0.10 176	0.15 96	0.12 150	0.17 97	0.13 131	0.15 102	0.09 112	0.11 176	0.23 164	0.15 96	0.17 101	0.15 143	0.16 90	0.11 109	0.13 71	0.11 70	0.09 159	0.09 129	0.13 97	0.13 99	0.19 122	0.13 87

DepthFocus	0.14 104	0.09 80	0.07 78	0.10 116	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.20 129	0.10 102	0.23 139	0.10 93	0.18 123	0.07 85	0.11 176	0.19 106	0.21 194	0.22 168	0.13 105	0.22 140	0.14 167	0.35 222	0.24 162	0.10 189	0.07 86	0.11 79	0.13 99	0.17 109	0.18 128

4D-IteraStereo	0.14 104	0.10 94	0.09 117	0.10 116	0.08 100	0.08 94	0.05 84	0.21 145	0.12 150	0.26 191	0.12 121	0.20 140	0.08 101	0.07 98	0.19 106	0.18 143	0.20 133	0.15 143	0.22 140	0.12 118	0.27 185	0.29 200	0.05 83	0.08 103	0.14 111	0.14 108	0.19 122	0.13 87

CAS	0.14 104	0.11 115	0.08 98	0.09 106	0.08 100	0.08 94	0.05 84	0.17 109	0.10 102	0.17 97	0.16 166	0.15 102	0.10 125	0.10 163	0.20 123	0.18 143	0.17 101	0.14 118	0.19 109	0.11 109	0.22 149	0.23 154	0.07 117	0.08 103	0.17 139	0.16 136	0.17 109	0.23 185

TestStereo1	0.14 104	0.12 131	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.08 94	0.07 121	0.14 92	0.10 102	0.17 97	0.09 79	0.14 94	0.17 232	0.05 69	0.23 164	0.17 119	0.16 94	0.12 91	0.19 109	0.10 97	0.19 117	0.24 162	0.04 60	0.07 86	0.18 154	0.17 144	0.26 192	0.20 156

SA-5K	0.14 104	0.12 131	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.08 94	0.07 121	0.14 92	0.10 102	0.17 97	0.09 79	0.14 94	0.17 232	0.05 69	0.23 164	0.17 119	0.16 94	0.12 91	0.19 109	0.10 97	0.19 117	0.24 162	0.04 60	0.07 86	0.18 154	0.17 144	0.26 192	0.20 156

test_4	0.14 104	0.09 80	0.10 129	0.07 73	0.07 82	0.05 46	0.05 84	0.17 109	0.11 123	0.24 161	0.08 66	0.15 102	0.08 101	0.07 98	0.19 106	0.18 143	0.18 112	0.12 91	0.17 97	0.11 109	0.23 163	0.27 187	0.04 60	0.09 129	0.14 111	0.20 184	0.26 192	0.23 185

rafts_anoy	0.14 104	0.14 175	0.11 157	0.11 136	0.11 152	0.10 118	0.07 121	0.21 145	0.08 69	0.21 119	0.15 150	0.17 116	0.07 85	0.06 89	0.20 123	0.17 119	0.20 133	0.17 183	0.22 140	0.12 118	0.21 139	0.18 119	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.15 122	0.15 90	0.17 120

RALAANet	0.14 104	0.13 152	0.11 157	0.10 116	0.10 135	0.11 134	0.07 121	0.17 109	0.10 102	0.16 90	0.15 150	0.15 102	0.09 112	0.06 89	0.19 106	0.16 108	0.18 112	0.17 183	0.26 168	0.14 167	0.24 167	0.23 154	0.07 117	0.09 129	0.16 126	0.15 122	0.20 137	0.16 113

RAFT + AFF	0.14 104	0.07 56	0.05 49	0.08 92	0.05 52	0.07 76	0.04 59	0.11 74	0.08 69	0.14 89	0.07 53	0.15 102	0.04 43	0.03 38	1.54 336	0.11 54	0.14 81	0.07 38	0.14 78	0.06 38	0.14 77	0.08 49	0.03 29	0.05 57	0.10 70	0.07 33	0.07 27	0.07 50

HITNet	0.14 104	0.11 115	0.10 129	0.11 136	0.10 135	0.10 118	0.07 121	0.18 118	0.11 123	0.24 161	0.13 131	0.18 123	0.10 125	0.09 139	0.20 123	0.14 82	0.17 101	0.14 118	0.16 90	0.10 97	0.20 128	0.22 148	0.08 144	0.09 129	0.15 121	0.14 108	0.24 169	0.18 128
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
LGCAT	0.15 114	0.12 131	0.10 129	0.09 106	0.09 114	0.11 134	0.07 121	0.21 145	0.12 150	0.23 139	0.11 111	0.19 133	0.10 125	0.08 110	0.19 106	0.21 194	0.24 196	0.14 118	0.21 130	0.13 137	0.37 233	0.24 162	0.10 189	0.08 103	0.14 111	0.15 122	0.18 114	0.16 113

S2M2_XL	0.15 114	0.10 94	0.11 157	0.08 92	0.08 100	0.11 134	0.09 160	0.22 155	0.09 84	0.22 128	0.10 93	0.24 178	0.08 101	0.08 110	0.18 101	0.19 165	0.24 196	0.13 105	0.19 109	0.11 109	0.36 227	0.21 141	0.09 159	0.08 103	0.14 111	0.12 87	0.18 114	0.20 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.15 114	0.12 131	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.05 84	0.16 103	0.07 62	0.13 86	0.10 93	0.13 83	0.06 69	0.08 110	0.98 321	0.13 74	0.19 124	0.15 143	0.18 100	0.12 118	0.19 117	0.16 104	0.07 117	0.08 103	0.13 97	0.12 87	0.17 109	0.15 107

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 114	0.11 115	0.10 129	0.11 136	0.08 100	0.09 112	0.05 84	0.18 118	0.17 237	0.23 139	0.18 185	0.18 123	0.10 125	0.09 139	0.19 106	0.17 119	0.19 124	0.15 143	0.18 100	0.12 118	0.19 117	0.26 180	0.07 117	0.09 129	0.16 126	0.22 205	0.16 96	0.21 166

CASnet	0.15 114	0.12 131	0.08 98	0.10 116	0.11 152	0.14 172	0.06 104	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.15 150	0.23 170	0.10 125	0.09 139	0.19 106	0.15 96	0.20 133	0.11 84	0.26 168	0.11 109	0.34 211	0.19 132	0.07 117	0.08 103	0.16 126	0.12 87	0.20 137	0.17 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.15 114	0.11 115	0.10 129	0.12 149	0.10 135	0.12 150	0.08 140	0.17 109	0.10 102	0.18 104	0.17 180	0.20 140	0.10 125	0.11 176	0.47 262	0.15 96	0.18 112	0.14 118	0.16 90	0.11 109	0.16 85	0.12 79	0.09 159	0.09 129	0.14 111	0.16 136	0.19 122	0.18 128

SA	0.15 114	0.13 152	0.09 117	0.09 106	0.08 100	0.11 134	0.06 104	0.21 145	0.10 102	0.23 139	0.09 79	0.23 170	0.07 85	0.07 98	0.19 106	0.18 143	0.18 112	0.15 143	0.24 155	0.12 118	0.20 128	0.26 180	0.05 83	0.09 129	0.20 177	0.20 184	0.27 208	0.23 185

CIPLG	0.15 114	0.11 115	0.08 98	0.10 116	0.09 114	0.11 134	0.08 140	0.23 168	0.09 84	0.23 139	0.14 140	0.20 140	0.10 125	0.12 204	0.23 164	0.17 119	0.21 149	0.14 118	0.21 130	0.13 137	0.22 149	0.28 195	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.12 87	0.21 145	0.13 87

IPLGR_C	0.15 114	0.11 115	0.08 98	0.10 116	0.09 114	0.11 134	0.08 140	0.23 168	0.09 84	0.23 139	0.14 140	0.20 140	0.10 125	0.12 204	0.21 135	0.17 119	0.21 149	0.14 118	0.21 130	0.13 137	0.22 149	0.28 195	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.12 87	0.21 145	0.14 98

ACRE	0.15 114	0.11 115	0.08 98	0.10 116	0.09 114	0.11 134	0.08 140	0.23 168	0.09 84	0.23 139	0.15 150	0.20 140	0.10 125	0.12 204	0.21 135	0.17 119	0.21 149	0.14 118	0.21 130	0.13 137	0.22 149	0.27 187	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.12 87	0.21 145	0.13 87

raftrobust	0.15 114	0.12 131	0.11 157	0.11 136	0.10 135	0.08 94	0.06 104	0.22 155	0.09 84	0.27 203	0.13 131	0.19 133	0.08 101	0.08 110	0.21 135	0.18 143	0.21 149	0.15 143	0.28 183	0.13 137	0.25 172	0.23 154	0.08 144	0.08 103	0.19 164	0.17 144	0.17 109	0.16 113

RALCasStereoNet	0.15 114	0.14 175	0.10 129	0.13 158	0.11 152	0.10 118	0.07 121	0.20 129	0.08 69	0.23 139	0.13 131	0.19 133	0.08 101	0.07 98	0.20 123	0.18 143	0.22 168	0.17 183	0.20 117	0.12 118	0.22 149	0.21 141	0.07 117	0.09 129	0.18 154	0.15 122	0.15 90	0.15 107

HCRNet	0.15 114	0.19 258	0.08 98	0.23 257	0.09 114	0.16 197	0.09 160	0.16 103	0.06 43	0.49 339	0.16 166	0.25 190	0.08 101	0.09 139	0.43 250	0.11 54	0.16 94	0.10 72	0.21 130	0.09 87	0.13 71	0.08 49	0.11 214	0.07 86	0.09 60	0.09 63	0.14 87	0.11 76

UNet	0.15 114	0.13 152	0.13 200	0.14 171	0.12 168	0.14 172	0.10 176	0.20 129	0.12 150	0.21 119	0.15 150	0.17 116	0.12 167	0.13 222	0.21 135	0.15 96	0.20 133	0.17 183	0.18 100	0.13 137	0.17 93	0.14 92	0.10 189	0.12 197	0.15 121	0.17 144	0.20 137	0.17 120

HGLStereo	0.15 114	0.14 175	0.12 181	0.13 158	0.13 185	0.13 163	0.08 140	0.18 118	0.11 123	0.22 128	0.22 225	0.14 94	0.09 112	0.11 176	0.24 181	0.17 119	0.21 149	0.17 183	0.20 117	0.14 167	0.18 104	0.16 104	0.10 189	0.11 174	0.17 139	0.16 136	0.17 109	0.15 107

RASNet	0.15 114	0.14 175	0.14 208	0.13 158	0.11 152	0.12 150	0.10 176	0.24 184	0.12 150	0.22 128	0.14 140	0.18 123	0.12 167	0.09 139	0.16 84	0.18 143	0.19 124	0.13 105	0.16 90	0.10 97	0.22 149	0.16 104	0.07 117	0.14 232	0.16 126	0.16 136	0.26 192	0.22 176

RYNet	0.15 114	0.07 56	0.06 65	0.05 50	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.07 54	0.13 174	0.06 45	0.06 39	0.06 35	0.05 52	0.04 59	1.96 356	0.11 54	0.09 50	0.13 105	0.10 56	0.07 58	0.08 38	0.07 38	0.13 239	0.06 72	0.09 60	0.22 205	0.11 69	0.08 58

G2L-Stereo	0.16 131	0.14 175	0.11 157	0.12 149	0.13 185	0.12 150	0.09 160	0.20 129	0.11 123	0.24 161	0.16 166	0.19 133	0.16 220	0.11 176	0.29 208	0.16 108	0.20 133	0.15 143	0.18 100	0.12 118	0.20 128	0.16 104	0.11 214	0.10 157	0.18 154	0.19 171	0.23 158	0.17 120

trnet	0.16 131	0.13 152	0.10 129	0.11 136	0.10 135	0.10 118	0.06 104	0.24 184	0.09 84	0.28 221	0.12 121	0.26 202	0.11 152	0.10 163	0.20 123	0.22 210	0.25 210	0.13 105	0.21 130	0.13 137	0.32 199	0.20 137	0.08 144	0.09 129	0.17 139	0.17 144	0.24 169	0.23 185

LoS_RVC	0.16 131	0.13 152	0.10 129	0.07 73	0.09 114	0.08 94	0.06 104	0.17 109	0.11 123	0.23 139	0.16 166	0.17 116	0.11 152	0.09 139	0.21 135	0.22 210	0.17 101	0.16 165	0.24 155	0.12 118	0.33 204	0.31 209	0.08 144	0.09 129	0.20 177	0.15 122	0.16 96	0.20 156

tt_ll	0.16 131	0.13 152	0.10 129	0.07 73	0.09 114	0.08 94	0.06 104	0.17 109	0.11 123	0.23 139	0.16 166	0.17 116	0.11 152	0.09 139	0.21 135	0.22 210	0.17 101	0.16 165	0.24 155	0.12 118	0.33 204	0.31 209	0.08 144	0.09 129	0.20 177	0.15 122	0.16 96	0.20 156

GMOStereo	0.16 131	0.12 131	0.10 129	0.10 116	0.08 100	0.10 118	0.07 121	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.10 93	0.21 153	0.13 189	0.08 110	0.20 123	0.18 143	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 137	0.26 177	0.36 233	0.05 83	0.08 103	0.22 198	0.19 171	0.24 169	0.18 128

error version	0.16 131	0.12 131	0.10 129	0.10 116	0.08 100	0.10 118	0.07 121	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.10 93	0.21 153	0.13 189	0.08 110	0.20 123	0.18 143	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 137	0.26 177	0.36 233	0.05 83	0.08 103	0.22 198	0.19 171	0.24 169	0.18 128

test-v	0.16 131	0.12 131	0.10 129	0.10 116	0.08 100	0.10 118	0.07 121	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.10 93	0.21 153	0.13 189	0.08 110	0.20 123	0.18 143	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 137	0.26 177	0.36 233	0.05 83	0.08 103	0.22 198	0.19 171	0.24 169	0.18 128

test-2	0.16 131	0.12 131	0.10 129	0.10 116	0.08 100	0.10 118	0.07 121	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.10 93	0.21 153	0.13 189	0.08 110	0.20 123	0.18 143	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 137	0.26 177	0.36 233	0.05 83	0.08 103	0.22 198	0.19 171	0.24 169	0.18 128

GMStereo	0.16 131	0.16 210	0.09 117	0.14 171	0.13 185	0.15 189	0.11 187	0.22 155	0.12 150	0.19 111	0.15 150	0.25 190	0.13 189	0.09 139	0.17 90	0.14 82	0.21 149	0.13 105	0.26 168	0.15 185	0.20 128	0.12 79	0.09 159	0.11 174	0.18 154	0.15 122	0.23 158	0.15 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.16 131	0.15 199	0.15 220	0.16 198	0.12 168	0.13 163	0.14 217	0.18 118	0.15 209	0.17 97	0.15 150	0.18 123	0.12 167	0.11 176	0.23 164	0.18 143	0.19 124	0.14 118	0.23 147	0.12 118	0.18 104	0.14 92	0.12 232	0.12 197	0.16 126	0.16 136	0.18 114	0.16 113

DSFCA	0.16 131	0.18 244	0.14 208	0.14 171	0.13 185	0.16 197	0.15 225	0.16 103	0.13 174	0.16 90	0.19 195	0.18 123	0.10 125	0.08 110	0.22 151	0.18 143	0.19 124	0.17 183	0.21 130	0.14 167	0.19 117	0.19 132	0.11 214	0.12 197	0.17 139	0.18 160	0.19 122	0.19 148

DMCA-RVC	0.16 131	0.12 131	0.15 220	0.12 149	0.13 185	0.11 134	0.13 208	0.17 109	0.16 227	0.18 104	0.21 217	0.20 140	0.10 125	0.10 163	0.36 237	0.17 119	0.18 112	0.17 183	0.16 90	0.14 167	0.18 104	0.15 95	0.10 189	0.12 197	0.14 111	0.13 99	0.18 114	0.18 128

CFNet	0.16 131	0.15 199	0.12 181	0.18 220	0.15 220	0.14 172	0.11 187	0.23 168	0.12 150	0.21 119	0.16 166	0.29 230	0.14 205	0.11 176	0.21 135	0.13 74	0.20 133	0.16 165	0.18 100	0.12 118	0.17 93	0.13 86	0.08 144	0.12 197	0.20 177	0.17 144	0.22 153	0.21 166

DISCO	0.16 131	0.15 199	0.11 157	0.14 171	0.13 185	0.16 197	0.14 217	0.15 96	0.13 174	0.21 119	0.17 180	0.16 111	0.10 125	0.10 163	0.25 193	0.16 108	0.20 133	0.15 143	0.23 147	0.14 167	0.17 93	0.18 119	0.09 159	0.11 174	0.17 139	0.16 136	0.21 145	0.16 113

TestStereo_HL3	0.17 145	0.14 175	0.11 157	0.13 158	0.09 114	0.12 150	0.08 140	0.25 201	0.13 174	0.26 191	0.13 131	0.22 164	0.09 112	0.08 110	0.43 250	0.17 119	0.21 149	0.15 143	0.31 199	0.12 118	0.19 117	0.20 137	0.10 189	0.11 174	0.16 126	0.18 160	0.19 122	0.15 107

coex_refinement	0.17 145	0.15 199	0.11 157	0.12 149	0.12 168	0.13 163	0.08 140	0.21 145	0.16 227	0.22 128	0.18 185	0.17 116	0.10 125	0.10 163	0.44 255	0.19 165	0.20 133	0.15 143	0.23 147	0.11 109	0.17 93	0.15 95	0.09 159	0.10 157	0.18 154	0.17 144	0.20 137	0.22 176

S2M2_L	0.17 145	0.14 175	0.15 220	0.13 158	0.10 135	0.16 197	0.11 187	0.21 145	0.11 123	0.27 203	0.09 79	0.20 140	0.06 69	0.17 264	0.22 151	0.19 165	0.25 210	0.16 165	0.20 117	0.15 185	0.34 211	0.25 174	0.13 239	0.10 157	0.16 126	0.16 136	0.27 208	0.23 185
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.17 145	0.11 115	0.09 117	0.12 149	0.09 114	0.10 118	0.06 104	0.22 155	0.12 150	0.27 203	0.11 111	0.27 213	0.10 125	0.08 110	0.17 90	0.21 194	0.24 196	0.14 118	0.25 166	0.13 137	0.44 265	0.31 209	0.08 144	0.10 157	0.17 139	0.17 144	0.36 260	0.19 148

castereo	0.17 145	0.12 131	0.10 129	0.10 116	0.10 135	0.11 134	0.06 104	0.22 155	0.13 174	0.26 191	0.14 140	0.23 170	0.08 101	0.07 98	0.19 106	0.22 210	0.25 210	0.14 118	0.28 183	0.13 137	0.45 268	0.34 223	0.07 117	0.09 129	0.19 164	0.20 184	0.19 122	0.20 156

iinet-f	0.17 145	0.14 175	0.10 129	0.12 149	0.09 114	0.14 172	0.09 160	0.15 96	0.10 102	0.23 139	0.25 239	0.18 123	0.15 211	0.08 110	0.33 226	0.19 165	0.20 133	0.13 105	0.36 228	0.16 203	0.20 128	0.21 141	0.08 144	0.09 129	0.17 139	0.14 108	0.25 180	0.17 120

Sa-1000	0.17 145	0.13 152	0.09 117	0.09 106	0.09 114	0.11 134	0.05 84	0.22 155	0.11 123	0.24 161	0.11 111	0.24 178	0.09 112	0.10 163	0.22 151	0.18 143	0.21 149	0.17 183	0.28 183	0.12 118	0.25 172	0.33 217	0.06 101	0.09 129	0.24 231	0.20 184	0.26 192	0.22 176

TestStereo	0.17 145	0.17 227	0.14 208	0.15 187	0.11 152	0.15 189	0.11 187	0.25 201	0.13 174	0.30 242	0.15 150	0.25 190	0.11 152	0.08 110	0.19 106	0.14 82	0.23 183	0.13 105	0.27 176	0.13 137	0.27 185	0.15 95	0.09 159	0.14 232	0.21 190	0.15 122	0.21 145	0.19 148

CREStereo	0.17 145	0.13 152	0.11 157	0.11 136	0.10 135	0.10 118	0.06 104	0.24 184	0.10 102	0.27 203	0.12 121	0.26 202	0.11 152	0.10 163	0.22 151	0.26 251	0.26 227	0.13 105	0.21 130	0.14 167	0.36 227	0.24 162	0.08 144	0.09 129	0.17 139	0.17 144	0.23 158	0.22 176
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
iResNet_ROB	0.17 145	0.14 175	0.12 181	0.15 187	0.11 152	0.15 189	0.11 187	0.25 201	0.12 150	0.25 176	0.16 166	0.19 133	0.21 259	0.09 139	0.25 193	0.16 108	0.22 168	0.16 165	0.29 193	0.12 118	0.23 163	0.16 104	0.09 159	0.12 197	0.20 177	0.17 144	0.26 192	0.21 166

PDISCO_ROB	0.17 145	0.16 210	0.16 232	0.14 171	0.12 168	0.13 163	0.11 187	0.15 96	0.12 150	0.16 90	0.16 166	0.12 78	0.10 125	0.09 139	0.19 106	0.20 183	0.19 124	0.23 272	0.18 100	0.15 185	0.22 149	0.23 154	0.07 117	0.11 174	0.21 190	0.24 221	0.39 274	0.23 185

test_for_model	0.18 156	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 123	0.25 176	0.08 66	0.25 190	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 165	1.29 362	0.14 118	0.24 155	0.13 137	0.38 237	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 128

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 156	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 123	0.25 176	0.08 66	0.25 190	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 165	1.29 362	0.14 118	0.24 155	0.13 137	0.38 237	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 128

testlalala	0.18 156	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 123	0.25 176	0.08 66	0.25 190	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 165	1.29 362	0.14 118	0.24 155	0.13 137	0.38 237	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 128

GCAPDPT-zeroshot	0.18 156	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 123	0.25 176	0.08 66	0.25 190	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 165	1.29 362	0.14 118	0.24 155	0.13 137	0.38 237	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 128

GCAP-Stereo	0.18 156	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 123	0.25 176	0.08 66	0.25 190	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 165	1.29 362	0.14 118	0.24 155	0.13 137	0.38 237	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 128

CES	0.18 156	0.10 94	0.10 129	0.09 106	0.11 152	0.10 118	0.05 84	0.42 311	0.10 102	0.20 115	0.27 256	0.23 170	0.10 125	0.12 204	0.26 197	0.23 221	0.25 210	0.15 143	0.20 117	0.13 137	0.45 268	0.26 180	0.09 159	0.08 103	0.19 164	0.15 122	0.19 122	0.24 200

raft_robust	0.18 156	0.13 152	0.10 129	0.14 171	0.09 114	0.11 134	0.08 140	0.25 201	0.12 150	0.30 242	0.10 93	0.24 178	0.14 205	0.10 163	0.24 181	0.21 194	0.21 149	0.17 183	0.34 214	0.14 167	0.27 185	0.31 209	0.06 101	0.10 157	0.22 198	0.21 195	0.24 169	0.21 166

GLC_STEREO	0.18 156	0.15 199	0.16 232	0.15 187	0.14 204	0.14 172	0.11 187	0.26 219	0.10 102	0.28 221	0.18 185	0.20 140	0.10 125	0.11 176	0.19 106	0.19 165	0.28 251	0.15 143	0.24 155	0.14 167	0.37 233	0.23 154	0.09 159	0.10 157	0.19 164	0.13 99	0.30 235	0.18 128

test-3	0.18 156	0.11 115	0.09 117	0.11 136	0.12 168	0.10 118	0.07 121	0.25 201	0.10 102	0.27 203	0.11 111	0.29 230	0.11 152	0.08 110	0.23 164	0.19 165	0.23 183	0.15 143	0.47 254	0.15 185	0.33 204	0.46 272	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.14 108	0.25 180	0.23 185

test_1	0.18 156	0.11 115	0.09 117	0.11 136	0.12 168	0.10 118	0.07 121	0.25 201	0.10 102	0.27 203	0.11 111	0.29 230	0.11 152	0.08 110	0.23 164	0.19 165	0.23 183	0.15 143	0.47 254	0.15 185	0.33 204	0.46 272	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.14 108	0.25 180	0.23 185

LMCR-Stereo	0.18 156	0.14 175	0.11 157	0.13 158	0.12 168	0.15 189	0.10 176	0.22 155	0.13 174	0.23 139	0.18 185	0.24 178	0.17 232	0.12 204	0.21 135	0.19 165	0.26 227	0.18 217	0.33 206	0.19 223	0.26 177	0.25 174	0.10 189	0.12 197	0.19 164	0.18 160	0.24 169	0.23 185

CREStereo++_RVC	0.18 156	0.12 131	0.10 129	0.11 136	0.12 168	0.11 134	0.08 140	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.13 131	0.22 164	0.19 252	0.10 163	0.22 151	0.22 210	0.24 196	0.12 91	0.22 140	0.11 109	0.34 211	0.25 174	0.07 117	0.09 129	0.19 164	0.15 122	0.62 322	0.23 185
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
PMTNet	0.18 156	0.15 199	0.11 157	0.14 171	0.11 152	0.09 112	0.09 160	0.22 155	0.10 102	0.29 239	0.11 111	0.25 190	0.08 101	0.09 139	0.24 181	0.27 257	0.24 196	0.13 105	0.28 183	0.13 137	0.35 222	0.24 162	0.09 159	0.08 103	0.22 198	0.17 144	0.23 158	0.25 207

CFNet_RVC	0.18 156	0.18 244	0.15 220	0.18 220	0.16 226	0.18 216	0.12 204	0.21 145	0.13 174	0.23 139	0.20 206	0.24 178	0.12 167	0.12 204	0.22 151	0.19 165	0.23 183	0.17 183	0.26 168	0.15 185	0.24 167	0.19 132	0.09 159	0.13 220	0.22 198	0.20 184	0.25 180	0.23 185

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 156	0.18 244	0.18 253	0.17 209	0.21 260	0.16 197	0.26 284	0.19 127	0.24 272	0.22 128	0.20 206	0.26 202	0.12 167	0.19 275	0.24 181	0.16 108	0.19 124	0.16 165	0.19 109	0.13 137	0.16 85	0.17 111	0.11 214	0.11 174	0.17 139	0.22 205	0.19 122	0.21 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.18 156	0.14 175	0.16 232	0.14 171	0.14 204	0.11 134	0.09 160	0.25 201	0.13 174	0.27 203	0.26 248	0.25 190	0.17 232	0.09 139	0.19 106	0.16 108	0.19 124	0.15 143	0.41 238	0.13 137	0.24 167	0.18 119	0.10 189	0.14 232	0.17 139	0.15 122	0.22 153	0.18 128

TestStereo_HL2	0.19 172	0.15 199	0.11 157	0.16 198	0.10 135	0.13 163	0.08 140	0.25 201	0.14 192	0.25 176	0.13 131	0.22 164	0.10 125	0.08 110	0.78 301	0.16 108	0.21 149	0.16 165	0.38 232	0.12 118	0.18 104	0.22 148	0.09 159	0.11 174	0.18 154	0.19 171	0.19 122	0.16 113

TestStereo_HL1	0.19 172	0.16 210	0.12 181	0.17 209	0.11 152	0.14 172	0.08 140	0.35 291	0.13 174	0.25 176	0.16 166	0.23 170	0.11 152	0.09 139	0.60 281	0.18 143	0.22 168	0.16 165	0.33 206	0.13 137	0.20 128	0.24 162	0.09 159	0.12 197	0.20 177	0.20 184	0.21 145	0.17 120

TestStereo-Hl	0.19 172	0.16 210	0.12 181	0.18 220	0.12 168	0.14 172	0.08 140	0.25 201	0.13 174	0.24 161	0.17 180	0.24 178	0.12 167	0.09 139	0.72 292	0.18 143	0.22 168	0.16 165	0.33 206	0.13 137	0.20 128	0.24 162	0.09 159	0.12 197	0.22 198	0.19 171	0.22 153	0.18 128

dd	0.19 172	0.17 227	0.10 129	0.34 297	0.12 168	0.24 262	0.11 187	0.21 145	0.10 102	0.22 128	0.10 93	0.37 270	0.10 125	0.09 139	0.37 239	0.17 119	0.28 251	0.14 118	0.35 223	0.14 167	0.19 117	0.14 92	0.09 159	0.13 220	0.21 190	0.15 122	0.26 192	0.21 166

AACVNet	0.19 172	0.17 227	0.14 208	0.19 231	0.19 249	0.19 226	0.13 208	0.23 168	0.15 209	0.25 176	0.23 233	0.20 140	0.13 189	0.13 222	0.21 135	0.18 143	0.24 196	0.18 217	0.24 155	0.17 213	0.22 149	0.20 137	0.14 249	0.15 245	0.22 198	0.21 195	0.25 180	0.25 207

test_3	0.19 172	0.12 131	0.11 157	0.11 136	0.12 168	0.10 118	0.07 121	0.25 201	0.12 150	0.28 221	0.12 121	0.31 250	0.14 205	0.08 110	0.25 193	0.20 183	0.23 183	0.15 143	0.47 254	0.16 203	0.35 222	0.46 272	0.06 101	0.11 174	0.19 164	0.19 171	0.27 208	0.25 207

AnonymousM	0.19 172	0.09 80	0.07 78	0.09 106	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.20 129	0.09 84	0.23 139	0.14 140	0.16 111	0.07 85	0.09 139	0.23 164	0.23 221	0.23 183	0.14 118	0.20 117	0.15 185	0.32 199	0.26 180	0.07 117	0.08 103	0.11 79	0.17 144	0.54 308	0.97 332

TANstereo	0.19 172	0.12 131	0.10 129	0.14 171	0.13 185	0.14 172	0.08 140	0.18 118	0.11 123	0.24 161	0.12 121	0.16 111	0.12 167	0.13 222	0.29 208	0.28 261	0.26 227	0.25 287	0.34 214	0.22 249	0.34 211	0.27 187	0.29 314	0.10 157	0.13 97	0.15 122	0.36 260	0.18 128

XX-TBD	0.19 172	0.12 131	0.10 129	0.14 171	0.13 185	0.14 172	0.08 140	0.18 118	0.11 123	0.24 161	0.12 121	0.16 111	0.12 167	0.13 222	0.29 208	0.28 261	0.26 227	0.25 287	0.34 214	0.22 249	0.34 211	0.27 187	0.29 314	0.10 157	0.13 97	0.15 122	0.36 260	0.18 128

STTStereo	0.19 172	0.19 258	0.21 274	0.18 220	0.20 254	0.17 210	0.25 276	0.18 118	0.19 246	0.20 115	0.19 195	0.24 178	0.14 205	0.17 264	0.32 222	0.17 119	0.19 124	0.19 229	0.19 109	0.14 167	0.18 104	0.17 111	0.11 214	0.12 197	0.19 164	0.20 184	0.20 137	0.26 217

BEATNet_4x	0.19 172	0.14 175	0.12 181	0.13 158	0.13 185	0.12 150	0.10 176	0.20 129	0.14 192	0.27 203	0.14 140	0.21 153	0.13 189	0.11 176	0.32 222	0.20 183	0.22 168	0.22 258	0.20 117	0.12 118	0.31 195	0.41 255	0.10 189	0.12 197	0.17 139	0.16 136	0.26 192	0.23 185

DLCB_ROB	0.19 172	0.17 227	0.16 232	0.14 171	0.15 220	0.14 172	0.13 208	0.20 129	0.16 227	0.23 139	0.23 233	0.25 190	0.18 246	0.15 248	0.20 123	0.16 108	0.21 149	0.18 217	0.19 109	0.15 185	0.24 167	0.20 137	0.13 239	0.15 245	0.36 302	0.24 221	0.24 169	0.20 156

ManiGeoR	0.20 184	0.16 210	0.12 181	0.17 209	0.12 168	0.14 172	0.09 160	0.28 250	0.15 209	0.25 176	0.18 185	0.24 178	0.09 112	0.09 139	0.76 297	0.18 143	0.22 168	0.16 165	0.34 214	0.13 137	0.22 149	0.24 162	0.09 159	0.12 197	0.19 164	0.21 195	0.20 137	0.19 148

HLF11	0.20 184	0.15 199	0.11 157	0.14 171	0.10 135	0.12 150	0.08 140	0.36 295	0.12 150	0.24 161	0.15 150	0.21 153	0.09 112	0.09 139	0.82 305	0.17 119	0.22 168	0.17 183	0.40 237	0.13 137	0.19 117	0.22 148	0.10 189	0.10 157	0.17 139	0.19 171	0.19 122	0.20 156

HLf10	0.20 184	0.16 210	0.12 181	0.17 209	0.12 168	0.14 172	0.09 160	0.28 250	0.15 209	0.25 176	0.18 185	0.24 178	0.09 112	0.09 139	0.76 297	0.18 143	0.22 168	0.16 165	0.34 214	0.13 137	0.22 149	0.24 162	0.09 159	0.12 197	0.19 164	0.21 195	0.20 137	0.19 148

AE-Stereo	0.20 184	0.14 175	0.13 200	0.16 198	0.12 168	0.12 150	0.09 160	0.23 168	0.15 209	0.28 221	0.12 121	0.29 230	0.13 189	0.09 139	0.21 135	0.25 240	0.28 251	0.19 229	0.28 183	0.19 223	0.35 222	0.42 259	0.07 117	0.14 232	0.22 198	0.24 221	0.26 192	0.21 166

EGLCR-Stereo	0.20 184	0.12 131	0.10 129	0.11 136	0.11 152	0.13 163	0.06 104	0.23 168	0.11 123	0.27 203	0.09 79	0.24 178	0.09 112	0.09 139	0.18 101	0.21 194	0.24 196	0.16 165	0.29 193	0.12 118	0.36 227	0.46 272	0.07 117	0.09 129	0.15 121	0.25 232	0.93 345	0.25 207

sAnonymous2	0.20 184	0.14 175	0.12 181	0.12 149	0.11 152	0.14 172	0.12 204	0.28 250	0.16 227	0.23 139	0.19 195	0.19 133	0.15 211	0.08 110	0.24 181	0.26 251	0.25 210	0.22 258	0.39 233	0.20 230	0.34 211	0.38 242	0.08 144	0.13 220	0.22 198	0.24 221	0.23 158	0.24 200

CroCo_RVC	0.20 184	0.14 175	0.12 181	0.12 149	0.11 152	0.14 172	0.12 204	0.28 250	0.16 227	0.23 139	0.19 195	0.19 133	0.15 211	0.08 110	0.24 181	0.26 251	0.25 210	0.22 258	0.39 233	0.20 230	0.34 211	0.38 242	0.08 144	0.13 220	0.22 198	0.24 221	0.23 158	0.24 200

CFNet_pseudo	0.20 184	0.16 210	0.16 232	0.19 231	0.16 226	0.16 197	0.13 208	0.24 184	0.14 192	0.28 221	0.21 217	0.22 164	0.19 252	0.12 204	0.63 284	0.17 119	0.20 133	0.17 183	0.30 198	0.12 118	0.21 139	0.17 111	0.12 232	0.12 197	0.20 177	0.20 184	0.25 180	0.26 217

psm_up	0.20 184	0.17 227	0.19 258	0.20 240	0.16 226	0.20 232	0.13 208	0.25 201	0.23 267	0.23 139	0.18 185	0.21 153	0.20 256	0.15 248	0.23 164	0.18 143	0.24 196	0.18 217	0.28 183	0.16 203	0.21 139	0.16 104	0.12 232	0.20 274	0.24 231	0.24 221	0.26 192	0.25 207

FADNet-RVC-Resample	0.20 184	0.16 210	0.18 253	0.17 209	0.16 226	0.16 197	0.14 217	0.24 184	0.17 237	0.26 191	0.19 195	0.26 202	0.16 220	0.16 255	0.30 218	0.17 119	0.20 133	0.22 258	0.26 168	0.24 264	0.22 149	0.29 200	0.13 239	0.20 274	0.22 198	0.21 195	0.19 122	0.22 176

AF-Net	0.20 184	0.18 244	0.17 245	0.18 220	0.22 267	0.20 232	0.21 255	0.24 184	0.21 255	0.19 111	0.25 239	0.26 202	0.16 220	0.14 233	0.33 226	0.20 183	0.17 101	0.17 183	0.22 140	0.15 185	0.17 93	0.21 141	0.16 260	0.14 232	0.19 164	0.19 171	0.29 225	0.22 176

Nwc_Net	0.20 184	0.18 244	0.17 245	0.18 220	0.22 267	0.20 232	0.21 255	0.24 184	0.21 255	0.19 111	0.25 239	0.26 202	0.16 220	0.14 233	0.33 226	0.20 183	0.17 101	0.17 183	0.22 140	0.15 185	0.17 93	0.21 141	0.16 260	0.14 232	0.19 164	0.19 171	0.29 225	0.22 176

iResNetv2_ROB	0.20 184	0.14 175	0.11 157	0.17 209	0.13 185	0.17 210	0.11 187	0.26 219	0.12 150	0.26 191	0.20 206	0.27 213	0.19 252	0.10 163	0.42 248	0.16 108	0.20 133	0.15 143	0.35 223	0.15 185	0.33 204	0.18 119	0.12 232	0.14 232	0.20 177	0.17 144	0.30 235	0.19 148

HSM	0.20 184	0.17 227	0.14 208	0.18 220	0.17 235	0.15 189	0.13 208	0.26 219	0.14 192	0.26 191	0.22 225	0.24 178	0.17 232	0.11 176	0.33 226	0.17 119	0.26 227	0.16 165	0.27 176	0.17 213	0.27 185	0.19 132	0.10 189	0.13 220	0.22 198	0.22 205	0.27 208	0.24 200

HLf8	0.21 198	0.16 210	0.12 181	0.16 198	0.13 185	0.13 163	0.10 176	0.31 274	0.14 192	0.26 191	0.19 195	0.25 190	0.12 167	0.10 163	0.54 276	0.19 165	0.23 183	0.17 183	0.45 250	0.14 167	0.31 195	0.31 209	0.10 189	0.13 220	0.20 177	0.23 213	0.26 192	0.23 185

TestStereo_HLe17	0.21 198	0.18 244	0.12 181	0.19 231	0.14 204	0.15 189	0.10 176	0.36 295	0.16 227	0.28 221	0.18 185	0.26 202	0.12 167	0.09 139	0.46 260	0.19 165	0.22 168	0.16 165	0.35 223	0.14 167	0.32 199	0.34 223	0.09 159	0.15 245	0.23 218	0.22 205	0.25 180	0.21 166

MIPNet	0.21 198	0.14 175	0.11 157	0.11 136	0.12 168	0.12 150	0.08 140	0.24 184	0.10 102	0.27 203	0.24 237	0.22 164	0.14 205	0.11 176	0.94 317	0.20 183	0.23 183	0.17 183	0.31 199	0.20 230	0.21 139	0.35 232	0.07 117	0.11 174	0.23 218	0.23 213	0.27 208	0.21 166

ADLNet	0.21 198	0.17 227	0.12 181	0.16 198	0.14 204	0.18 216	0.15 225	0.20 129	0.11 123	0.17 97	0.15 150	0.33 257	0.13 189	0.31 313	1.12 326	0.15 96	0.20 133	0.14 118	0.18 100	0.13 137	0.16 85	0.18 119	0.15 255	0.09 129	0.17 139	0.18 160	0.19 122	0.17 120

APVNet	0.21 198	0.18 244	0.14 208	0.17 209	0.20 254	0.20 232	0.17 232	0.24 184	0.15 209	0.18 104	0.21 217	0.21 153	0.11 152	0.17 264	0.34 232	0.24 229	0.27 239	0.21 251	0.34 214	0.21 241	0.23 163	0.28 195	0.11 214	0.17 262	0.21 190	0.18 160	0.29 225	0.22 176

FADNet-RVC	0.21 198	0.17 227	0.15 220	0.21 244	0.16 226	0.16 197	0.18 236	0.26 219	0.13 174	0.25 176	0.21 217	0.28 221	0.16 220	0.14 233	0.32 222	0.21 194	0.23 183	0.17 183	0.34 214	0.21 241	0.21 139	0.25 174	0.14 249	0.16 252	0.25 238	0.23 213	0.21 145	0.24 200

UCFNet_RVC	0.21 198	0.25 290	0.16 232	0.21 244	0.19 249	0.20 232	0.14 217	0.23 168	0.16 227	0.26 191	0.19 195	0.34 261	0.17 232	0.13 222	0.23 164	0.19 165	0.21 149	0.18 217	0.31 199	0.16 203	0.26 177	0.19 132	0.17 264	0.14 232	0.26 243	0.21 195	0.23 158	0.29 231

gcap_with_dpt	0.22 205	0.17 227	0.10 129	0.19 231	0.13 185	0.16 197	0.09 160	0.26 219	0.14 192	0.30 242	0.15 150	0.36 266	0.15 211	0.14 233	0.21 135	0.24 229	0.31 274	0.23 272	0.32 202	0.15 185	0.42 256	0.34 223	0.10 189	0.12 197	0.22 198	0.18 160	0.28 219	0.38 261

GCAP-BAT	0.22 205	0.17 227	0.10 129	0.19 231	0.13 185	0.16 197	0.09 160	0.26 219	0.14 192	0.30 242	0.15 150	0.36 266	0.15 211	0.14 233	0.21 135	0.24 229	0.31 274	0.23 272	0.32 202	0.15 185	0.42 256	0.34 223	0.10 189	0.12 197	0.22 198	0.18 160	0.28 219	0.38 261

MyStereo04	0.22 205	0.18 244	0.17 245	0.14 171	0.14 204	0.13 163	0.10 176	0.28 250	0.21 255	0.31 252	0.20 206	0.29 230	0.13 189	0.08 110	0.27 202	0.22 210	0.22 168	0.18 217	0.54 281	0.21 241	0.34 211	0.26 180	0.11 214	0.16 252	0.27 256	0.23 213	0.30 235	0.22 176

LoS	0.22 205	0.15 199	0.11 157	0.13 158	0.14 204	0.12 150	0.08 140	0.60 335	0.11 123	0.37 301	0.38 290	0.36 266	0.13 189	0.11 176	0.23 164	0.25 240	0.26 227	0.15 143	0.26 168	0.15 185	0.42 256	0.33 217	0.09 159	0.09 129	0.25 238	0.19 171	0.25 180	0.28 227
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.22 205	0.12 131	0.11 157	0.10 116	0.10 135	0.10 118	0.07 121	0.22 155	0.09 84	0.24 161	0.15 150	0.21 153	0.09 112	0.11 176	1.93 354	0.18 143	0.21 149	0.16 165	0.24 155	0.14 167	0.20 128	0.32 214	0.06 101	0.10 157	0.18 154	0.18 160	0.24 169	0.14 98

SACVNet	0.22 205	0.20 263	0.18 253	0.21 244	0.19 249	0.19 226	0.19 244	0.25 201	0.22 262	0.25 176	0.21 217	0.20 140	0.12 167	0.17 264	0.23 164	0.21 194	0.25 210	0.21 251	0.32 202	0.19 223	0.27 185	0.34 223	0.15 255	0.17 262	0.28 263	0.25 232	0.29 225	0.26 217

ICVP	0.22 205	0.18 244	0.20 265	0.18 220	0.17 235	0.18 216	0.13 208	0.22 155	0.16 227	0.24 161	0.20 206	0.23 170	0.18 246	0.12 204	0.22 151	0.23 221	0.25 210	0.24 277	0.26 168	0.20 230	0.30 193	0.46 272	0.26 294	0.16 252	0.23 218	0.25 232	0.25 180	0.24 200
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.22 205	0.16 210	0.13 200	0.19 231	0.14 204	0.12 150	0.08 140	0.24 184	0.11 123	0.29 239	0.16 166	0.27 213	0.15 211	0.10 163	0.22 151	0.26 251	0.26 227	0.13 105	0.29 193	0.12 118	0.50 291	0.30 203	0.08 144	0.10 157	0.24 231	0.21 195	0.65 328	0.47 286

sCroCo_RVC	0.22 205	0.13 152	0.11 157	0.11 136	0.10 135	0.14 172	0.09 160	0.24 184	0.19 246	0.24 161	0.16 166	0.20 140	0.20 256	0.08 110	0.26 197	0.36 298	0.29 258	0.22 258	0.35 223	0.21 241	0.48 282	0.53 304	0.10 189	0.15 245	0.23 218	0.21 195	0.28 219	0.23 185

GES	0.22 205	0.16 210	0.12 181	0.14 171	0.15 220	0.19 226	0.12 204	0.25 201	0.14 192	0.26 191	0.18 185	0.21 153	0.13 189	0.17 264	0.36 237	0.21 194	0.27 239	0.19 229	0.52 276	0.20 230	0.33 204	0.29 200	0.13 239	0.14 232	0.19 164	0.17 144	0.27 208	0.42 274

RP	0.22 205	0.20 263	0.23 285	0.22 248	0.20 254	0.21 242	0.22 261	0.24 184	0.22 262	0.17 97	0.25 239	0.24 178	0.19 252	0.15 248	0.50 270	0.17 119	0.20 133	0.16 165	0.22 140	0.16 203	0.17 93	0.25 174	0.13 239	0.16 252	0.22 198	0.21 195	0.30 235	0.25 207

DeepPruner_ROB	0.22 205	0.17 227	0.16 232	0.17 209	0.17 235	0.16 197	0.18 236	0.22 155	0.17 237	0.26 191	0.26 248	0.20 140	0.18 246	0.11 176	0.50 270	0.20 183	0.24 196	0.21 251	0.27 176	0.16 203	0.41 251	0.33 217	0.14 249	0.15 245	0.22 198	0.27 254	0.26 192	0.23 185

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 217	0.17 227	0.08 98	0.22 248	0.21 260	0.29 285	0.17 232	0.25 201	0.11 123	0.42 323	0.19 195	0.43 283	0.09 112	0.11 176	0.19 106	0.25 240	0.25 210	0.16 165	0.28 183	0.14 167	0.41 251	0.39 247	0.07 117	0.09 129	0.20 177	0.18 160	0.27 208	0.49 287

UDGNet	0.23 217	0.19 258	0.14 208	0.36 301	0.30 299	0.32 293	0.29 291	0.22 155	0.15 209	0.21 119	0.20 206	0.21 153	0.08 101	0.52 331	0.20 123	0.17 119	0.21 149	0.17 183	0.25 166	0.14 167	0.26 177	0.30 203	0.30 316	0.10 157	0.24 231	0.20 184	0.22 153	0.20 156

FADNet	0.23 217	0.19 258	0.14 208	0.23 257	0.15 220	0.21 242	0.22 261	0.27 240	0.17 237	0.27 203	0.27 256	0.26 202	0.18 246	0.15 248	0.34 232	0.21 194	0.21 149	0.20 241	0.41 238	0.25 272	0.26 177	0.27 187	0.14 249	0.15 245	0.27 256	0.27 254	0.24 169	0.27 221

R-Stereo Train	0.23 217	0.13 152	0.13 200	0.15 187	0.13 185	0.18 216	0.07 121	0.24 184	0.15 209	0.32 259	0.25 239	0.27 213	0.13 189	0.14 233	0.21 135	0.28 261	0.30 266	0.20 241	0.47 254	0.20 230	0.47 278	0.50 291	0.10 189	0.12 197	0.23 218	0.26 247	0.23 158	0.28 227

RAFT-Stereo	0.23 217	0.13 152	0.13 200	0.15 187	0.13 185	0.18 216	0.07 121	0.24 184	0.15 209	0.32 259	0.25 239	0.27 213	0.13 189	0.14 233	0.21 135	0.28 261	0.30 266	0.20 241	0.47 254	0.20 230	0.47 278	0.50 291	0.10 189	0.12 197	0.23 218	0.26 247	0.23 158	0.28 227
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.23 217	0.26 293	0.20 265	0.31 289	0.22 267	0.25 267	0.21 255	0.27 240	0.15 209	0.28 221	0.21 217	0.53 292	0.14 205	0.16 255	0.28 205	0.15 96	0.18 112	0.17 183	0.35 223	0.14 167	0.17 93	0.13 86	0.22 287	0.16 252	0.22 198	0.25 232	0.28 219	0.27 221

PWCDC_ROB	0.23 217	0.10 94	0.13 200	0.10 116	0.17 235	0.11 134	0.15 225	0.12 80	0.38 309	0.11 77	0.25 239	0.14 94	0.77 324	0.28 302	0.88 309	0.21 194	0.17 101	0.18 217	0.17 97	0.17 213	0.20 128	0.39 247	0.20 277	0.17 262	0.11 79	0.20 184	0.15 90	0.24 200

Reg-Stereo(zero)	0.24 224	0.13 152	0.14 208	0.13 158	0.11 152	0.14 172	0.11 187	0.32 284	0.15 209	0.34 273	0.56 323	0.30 243	0.12 167	0.16 255	0.19 106	0.31 274	0.25 210	0.15 143	0.42 242	0.17 213	0.34 211	0.49 286	0.10 189	0.11 174	0.20 177	0.24 221	0.38 270	0.37 256

fast-iter	0.24 224	0.13 152	0.14 208	0.13 158	0.11 152	0.14 172	0.11 187	0.32 284	0.15 209	0.34 273	0.56 323	0.30 243	0.12 167	0.16 255	0.19 106	0.31 274	0.25 210	0.15 143	0.42 242	0.17 213	0.34 211	0.49 286	0.10 189	0.11 174	0.20 177	0.24 221	0.38 270	0.37 256

Any-RAFT	0.24 224	0.13 152	0.16 232	0.16 198	0.13 185	0.15 189	0.10 176	0.25 201	0.14 192	0.28 221	0.35 280	0.28 221	0.11 152	0.12 204	0.22 151	0.25 240	0.28 251	0.17 183	0.50 271	0.16 203	0.63 317	0.40 252	0.10 189	0.10 157	0.28 263	0.29 268	0.26 192	0.42 274

RAFT-Test	0.24 224	0.13 152	0.11 157	0.16 198	0.14 204	0.18 216	0.11 187	0.27 240	0.14 192	0.32 259	0.26 248	0.26 202	0.12 167	0.14 233	0.24 181	0.35 289	0.27 239	0.18 217	0.56 285	0.24 264	0.58 307	0.49 286	0.09 159	0.11 174	0.27 256	0.29 268	0.27 208	0.35 249

cross-raft	0.24 224	0.14 175	0.12 181	0.13 158	0.13 185	0.17 210	0.10 176	0.27 240	0.15 209	0.30 242	0.19 195	0.28 221	0.10 125	0.12 204	0.26 197	0.34 284	0.27 239	0.17 183	0.57 288	0.25 272	0.62 315	0.51 295	0.09 159	0.11 174	0.29 269	0.27 254	0.26 192	0.31 239

GEStereo_RVC	0.24 224	0.19 258	0.15 220	0.18 220	0.17 235	0.19 226	0.18 236	0.26 219	0.17 237	0.27 203	0.20 206	0.27 213	0.16 220	0.12 204	0.27 202	0.26 251	0.28 251	0.24 277	0.47 254	0.21 241	0.32 199	0.50 291	0.11 214	0.17 262	0.24 231	0.21 195	0.26 192	0.32 241

stereogan	0.24 224	0.22 269	0.21 274	0.23 257	0.25 284	0.25 267	0.22 261	0.26 219	0.23 267	0.20 115	0.22 225	0.30 243	0.23 266	0.17 264	0.31 219	0.20 183	0.22 168	0.19 229	0.28 183	0.19 223	0.21 139	0.39 247	0.17 264	0.17 262	0.21 190	0.22 205	0.36 260	0.27 221

MLCV	0.24 224	0.16 210	0.15 220	0.24 264	0.18 245	0.21 242	0.15 225	0.30 270	0.16 227	0.31 252	0.31 270	0.32 254	0.25 273	0.11 176	0.24 181	0.24 229	0.25 210	0.17 183	0.53 280	0.15 185	0.33 204	0.33 217	0.14 249	0.17 262	0.23 218	0.23 213	0.27 208	0.25 207

HH	0.25 232	0.10 94	0.17 245	0.15 187	0.14 204	0.20 232	0.14 217	0.27 240	0.13 174	0.36 294	0.12 121	0.28 221	0.10 125	0.13 222	0.23 164	0.40 311	0.26 227	0.19 229	0.49 265	0.21 241	0.68 328	0.52 299	0.11 214	0.11 174	0.23 218	0.25 232	0.36 260	0.38 261

HanStereo	0.25 232	0.10 94	0.17 245	0.15 187	0.14 204	0.20 232	0.14 217	0.27 240	0.13 174	0.36 294	0.12 121	0.28 221	0.10 125	0.13 222	0.23 164	0.40 311	0.26 227	0.19 229	0.49 265	0.21 241	0.68 328	0.52 299	0.11 214	0.11 174	0.23 218	0.25 232	0.36 260	0.38 261

CASS	0.25 232	0.18 244	0.16 232	0.21 244	0.17 235	0.21 242	0.21 255	0.28 250	0.20 252	0.33 269	0.24 237	0.28 221	0.18 246	0.11 176	0.25 193	0.23 221	0.37 302	0.20 241	0.43 245	0.17 213	0.57 303	0.42 259	0.11 214	0.13 220	0.30 275	0.22 205	0.32 246	0.32 241
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	0.25 232	0.22 269	0.21 274	0.22 248	0.23 273	0.23 256	0.25 276	0.26 219	0.28 289	0.18 104	0.27 256	0.28 221	0.26 277	0.17 264	0.48 265	0.22 210	0.22 168	0.24 277	0.27 176	0.20 230	0.21 139	0.27 187	0.20 277	0.16 252	0.26 243	0.29 268	0.33 251	0.29 231

Abc-Net	0.25 232	0.22 269	0.21 274	0.22 248	0.23 273	0.23 256	0.25 276	0.26 219	0.28 289	0.18 104	0.27 256	0.28 221	0.26 277	0.17 264	0.48 265	0.22 210	0.22 168	0.24 277	0.27 176	0.20 230	0.21 139	0.27 187	0.20 277	0.16 252	0.26 243	0.29 268	0.33 251	0.29 231
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMDNet	0.25 232	0.14 175	0.11 157	0.13 158	0.14 204	0.16 197	0.11 187	0.26 219	0.14 192	0.31 252	0.17 180	0.26 202	0.29 280	0.14 233	0.24 181	0.35 289	0.28 251	0.18 217	0.54 281	0.28 292	0.58 307	0.60 320	0.10 189	0.11 174	0.26 243	0.25 232	0.26 192	0.30 235

PA-Net	0.25 232	0.28 298	0.29 308	0.18 220	0.26 290	0.21 242	0.25 276	0.26 219	0.25 276	0.22 128	0.19 195	0.22 164	0.24 270	0.28 302	0.40 245	0.24 229	0.18 112	0.22 258	0.20 117	0.22 249	0.19 117	0.32 214	0.17 264	0.20 274	0.24 231	0.38 299	0.23 158	0.55 291
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DF	0.26 239	0.14 175	0.11 157	0.15 187	0.10 135	0.17 210	0.09 160	0.26 219	0.12 150	0.27 203	0.15 150	0.31 250	0.09 112	0.11 176	0.21 135	0.30 272	0.25 210	0.18 217	1.59 328	0.17 213	0.45 268	0.39 247	0.09 159	0.11 174	0.21 190	0.25 232	0.29 225	0.34 247

MSKI-zero shot	0.26 239	0.13 152	0.10 129	0.14 171	0.14 204	0.15 189	0.11 187	0.28 250	0.13 174	0.30 242	0.35 280	0.28 221	0.11 152	0.12 204	0.29 208	0.37 303	0.28 251	0.17 183	0.58 290	0.26 281	0.57 303	0.55 309	0.09 159	0.11 174	0.25 238	0.41 305	0.32 246	0.42 274

IPLGR	0.26 239	0.16 210	0.13 200	0.15 187	0.15 220	0.12 150	0.09 160	0.24 184	0.13 174	0.28 221	0.25 239	0.23 170	0.12 167	0.11 176	1.91 353	0.20 183	0.22 168	0.18 217	0.34 214	0.20 230	0.25 172	0.33 217	0.07 117	0.12 197	0.23 218	0.23 213	0.28 219	0.21 166

GANet-ADL	0.26 239	0.18 244	0.15 220	0.20 240	0.19 249	0.22 252	0.16 229	0.26 219	0.16 227	0.34 273	0.36 286	0.29 230	0.16 220	0.21 284	0.42 248	0.29 266	0.31 274	0.19 229	0.48 263	0.28 292	0.38 237	0.48 281	0.13 239	0.14 232	0.23 218	0.24 221	0.32 246	0.30 235

pcwnet_v2	0.26 239	0.17 227	0.18 253	0.22 248	0.19 249	0.22 252	0.18 236	0.25 201	0.18 244	0.31 252	0.23 233	0.30 243	0.28 279	0.18 273	0.88 309	0.21 194	0.24 196	0.19 229	0.36 228	0.15 185	0.27 185	0.24 162	0.17 264	0.15 245	0.26 243	0.26 247	0.30 235	0.38 261

NVstereo2D	0.26 239	0.16 210	0.15 220	0.22 248	0.18 245	0.26 271	0.28 289	0.20 129	0.14 192	0.22 128	0.21 217	0.17 116	0.11 152	0.38 319	1.98 358	0.20 183	0.24 196	0.19 229	0.21 130	0.14 167	0.18 104	0.15 95	0.25 292	0.13 220	0.22 198	0.17 144	0.19 122	0.18 128

NCCL2	0.26 239	0.23 280	0.22 281	0.19 231	0.20 254	0.18 216	0.16 229	0.26 219	0.22 262	0.29 239	0.22 225	0.27 213	0.17 232	0.15 248	0.60 281	0.24 229	0.25 210	0.22 258	0.27 176	0.22 249	0.31 195	0.34 223	0.18 274	0.21 283	0.33 289	0.33 285	0.36 260	0.35 249

test-1	0.27 246	0.10 94	0.12 181	0.14 171	0.13 185	0.25 267	0.18 236	0.29 266	0.17 237	0.37 301	0.42 299	0.30 243	0.16 220	0.14 233	0.29 208	0.36 298	0.27 239	0.20 241	0.52 276	0.25 272	0.57 303	0.66 331	0.10 189	0.13 220	0.28 263	0.29 268	0.30 235	0.36 251

RGC	0.27 246	0.24 284	0.28 306	0.25 270	0.26 290	0.27 273	0.20 248	0.28 250	0.30 299	0.22 128	0.31 270	0.29 230	0.31 282	0.20 280	0.51 273	0.24 229	0.23 183	0.21 251	0.29 193	0.22 249	0.25 172	0.30 203	0.17 264	0.20 274	0.28 263	0.32 283	0.34 255	0.36 251

RTSC	0.27 246	0.16 210	0.16 232	0.16 198	0.17 235	0.18 216	0.19 244	0.23 168	0.21 255	0.25 176	0.25 239	0.20 140	0.18 246	0.14 233	1.57 340	0.23 221	0.30 266	0.19 229	0.39 233	0.18 220	0.30 193	0.32 214	0.11 214	0.17 262	0.21 190	0.22 205	0.31 243	0.43 278

XPNet_ROB	0.27 246	0.28 298	0.20 265	0.19 231	0.21 260	0.21 242	0.20 248	0.20 129	0.21 255	0.24 161	0.28 262	0.78 311	0.17 232	0.16 255	0.29 208	0.22 210	0.34 287	0.21 251	0.27 176	0.19 223	0.28 192	0.42 259	0.17 264	0.18 270	0.23 218	0.24 221	0.48 294	0.34 247

model_zeroshot	0.28 250	0.14 175	0.11 157	0.16 198	0.14 204	0.18 216	0.11 187	0.28 250	0.15 209	0.33 269	0.32 273	0.31 250	0.10 125	0.13 222	0.43 250	0.31 274	0.30 266	0.19 229	0.66 297	0.22 249	0.55 299	0.44 267	0.12 232	0.13 220	0.49 325	0.36 295	0.31 243	0.53 290

EAI-Stereo	0.28 250	0.13 152	0.12 181	0.18 220	0.16 226	0.66 326	0.20 248	0.27 240	0.18 244	0.27 203	0.27 256	0.29 230	0.10 125	0.11 176	0.35 235	0.32 279	0.26 227	0.20 241	0.65 296	0.22 249	0.44 265	0.44 267	0.10 189	0.14 232	0.28 263	0.31 279	0.39 274	0.42 274

IGEV-FE	0.29 252	0.13 152	0.22 281	0.29 280	0.17 235	0.21 242	0.22 261	0.28 250	0.14 192	0.35 286	0.43 302	0.33 257	0.11 152	0.14 233	0.23 164	0.37 303	0.26 227	0.17 183	0.47 254	0.24 264	0.51 293	0.61 324	0.11 214	0.11 174	0.33 289	0.27 254	0.62 322	0.45 281

FSD	0.29 252	0.26 293	0.26 301	0.27 276	0.26 290	0.25 267	0.31 298	0.33 286	0.20 252	0.28 221	0.20 206	0.29 230	0.17 232	0.29 305	0.34 232	0.37 303	0.34 287	0.28 308	0.33 206	0.26 281	0.44 265	0.41 255	0.27 299	0.28 305	0.30 275	0.26 247	0.30 235	0.31 239

IGEV_Zeroshot_test	0.29 252	0.13 152	0.22 281	0.29 280	0.17 235	0.21 242	0.22 261	0.28 250	0.14 192	0.35 286	0.43 302	0.33 257	0.11 152	0.14 233	0.23 164	0.37 303	0.26 227	0.17 183	0.48 263	0.24 264	0.52 295	0.61 324	0.11 214	0.11 174	0.33 289	0.27 254	0.62 322	0.45 281

dad	0.29 252	0.21 266	0.14 208	0.47 312	0.22 267	0.29 285	0.48 319	0.40 305	0.12 150	0.32 259	0.14 140	0.41 280	0.23 266	0.10 163	0.53 274	0.19 165	0.32 280	0.17 183	0.51 272	0.15 185	0.27 185	0.18 119	0.11 214	0.18 270	0.31 282	0.18 160	0.67 330	0.45 281

GwcNet-ADL	0.29 252	0.22 269	0.21 274	0.29 280	0.22 267	0.23 256	0.19 244	0.28 250	0.19 246	0.34 273	0.58 327	0.43 283	0.23 266	0.22 287	0.50 270	0.34 284	0.29 258	0.22 258	0.44 246	0.28 292	0.36 227	0.39 247	0.13 239	0.16 252	0.26 243	0.29 268	0.28 219	0.38 261

Anonymous3	0.29 252	0.21 266	0.15 220	0.17 209	0.16 226	0.20 232	0.16 229	0.31 274	0.25 276	0.30 242	0.20 206	0.45 285	0.20 256	0.16 255	0.45 258	0.53 330	0.32 280	0.27 300	0.49 265	0.26 281	0.49 284	0.55 309	0.13 239	0.14 232	0.27 256	0.28 260	0.34 255	0.27 221

DeepPrunerF	0.29 252	0.16 210	0.14 208	0.23 257	0.44 324	0.17 210	0.21 255	0.20 129	0.26 282	0.16 90	0.22 225	0.15 102	0.12 167	0.12 204	0.97 319	0.21 194	0.18 112	0.17 183	0.26 168	0.16 203	0.21 139	0.17 111	0.12 232	0.12 197	1.97 373	0.25 232	0.22 153	0.20 156

iResNet	0.29 252	0.17 227	0.16 232	0.23 257	0.22 267	0.28 280	0.18 236	0.31 274	0.20 252	0.32 259	0.29 265	0.49 291	0.50 309	0.11 176	0.44 255	0.35 289	0.27 239	0.20 241	0.73 300	0.24 264	0.43 260	0.27 187	0.15 255	0.24 293	0.25 238	0.25 232	0.33 251	0.28 227

PSMNet-ADL	0.30 260	0.20 263	0.20 265	0.23 257	0.21 260	0.23 256	0.22 261	0.30 270	0.26 282	0.40 316	0.58 327	0.38 277	0.43 300	0.24 294	0.31 219	0.44 317	0.31 274	0.20 241	0.52 276	0.23 261	0.39 249	0.36 233	0.17 264	0.16 252	0.26 243	0.26 247	0.39 274	0.25 207

HSM-Net_RVC	0.30 260	0.17 227	0.17 245	0.26 273	0.20 254	0.20 232	0.14 217	0.28 250	0.19 246	0.34 273	0.41 297	1.59 341	0.25 273	0.14 233	0.26 197	0.21 194	0.25 210	0.19 229	0.28 183	0.20 230	0.38 237	0.33 217	0.13 239	0.20 274	0.29 269	0.30 275	0.35 258	0.33 244
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.30 260	0.25 290	0.25 298	0.25 270	0.30 299	0.21 242	0.20 248	0.34 287	0.39 311	0.30 242	0.28 262	0.65 303	0.22 265	0.17 264	0.70 290	0.20 183	0.20 133	0.20 241	0.28 183	0.26 281	0.22 149	0.23 154	0.14 249	0.26 301	0.34 297	0.41 305	0.39 274	0.55 291

iRaft-Stereo_20w	0.31 263	0.14 175	0.24 293	0.29 280	0.18 245	0.22 252	0.18 236	0.26 219	0.15 209	0.41 321	0.51 316	0.30 243	0.11 152	0.12 204	0.32 222	0.32 279	0.27 239	0.17 183	0.42 242	0.24 264	0.46 276	0.53 304	0.11 214	0.10 157	0.33 289	0.67 337	0.61 320	0.60 295

ADCP+	0.31 263	0.17 227	0.17 245	0.15 187	0.14 204	0.17 210	0.19 244	0.21 145	0.33 302	0.26 191	0.26 248	0.37 270	0.12 167	0.13 222	1.87 352	0.18 143	0.20 133	0.17 183	0.33 206	0.18 220	0.22 149	0.22 148	0.12 232	0.11 174	0.23 218	0.69 338	0.33 251	0.99 334

DAS	0.32 265	0.18 244	0.15 220	0.29 280	0.24 276	0.24 262	0.25 276	0.31 274	0.29 294	0.32 259	0.39 293	0.53 292	0.34 287	0.11 176	0.29 208	0.40 311	0.35 293	0.25 287	0.49 265	0.29 300	0.63 317	0.48 281	0.21 285	0.25 297	0.30 275	0.28 260	0.38 270	0.37 256

SepStereo	0.32 265	0.18 244	0.15 220	0.29 280	0.24 276	0.24 262	0.25 276	0.31 274	0.29 294	0.32 259	0.39 293	0.53 292	0.34 287	0.11 176	0.29 208	0.40 311	0.35 293	0.25 287	0.49 265	0.29 300	0.63 317	0.48 281	0.21 285	0.25 297	0.30 275	0.28 260	0.38 270	0.37 256

GANetREF_RVC	0.32 265	0.30 304	0.32 316	0.28 278	0.27 294	0.27 273	0.26 284	0.42 311	0.35 307	0.38 307	0.21 217	0.56 295	0.39 293	0.16 255	0.33 226	0.23 221	0.29 258	0.25 287	0.44 246	0.25 272	0.35 222	0.25 174	0.25 292	0.32 313	0.34 297	0.29 268	0.45 287	0.38 261
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
ETE_ROB	0.32 265	0.32 306	0.20 265	0.26 273	0.24 276	0.28 280	0.23 269	0.24 184	0.29 294	0.27 203	0.35 280	0.99 321	0.21 259	0.20 280	0.41 247	0.23 221	0.41 313	0.24 277	0.37 230	0.25 272	0.37 233	0.40 252	0.20 277	0.20 274	0.28 263	0.35 291	0.54 308	0.37 256

LALA_ROB	0.32 265	0.34 309	0.23 285	0.24 264	0.24 276	0.29 285	0.22 261	0.24 184	0.28 289	0.31 252	0.35 280	0.94 318	0.21 259	0.19 275	0.64 287	0.24 229	0.33 284	0.28 308	0.33 206	0.25 272	0.34 211	0.40 252	0.18 274	0.21 283	0.26 243	0.31 279	0.50 301	0.36 251

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 270	0.15 199	0.23 285	0.24 264	0.16 226	0.28 280	0.20 248	0.28 250	0.21 255	0.35 286	0.60 331	0.32 254	0.17 232	0.12 204	0.28 205	0.44 317	0.30 266	0.22 258	0.58 290	0.28 292	0.54 296	0.59 318	0.09 159	0.14 232	0.33 289	0.32 283	0.79 337	0.60 295

EKT-Stereo	0.33 270	0.17 227	0.13 200	0.20 240	0.17 235	0.22 252	0.25 276	0.27 240	0.14 192	0.30 242	0.26 248	0.27 213	0.13 189	0.13 222	1.64 343	0.53 330	0.29 258	0.25 287	0.46 252	0.30 305	0.82 344	0.54 307	0.09 159	0.12 197	0.30 275	0.25 232	0.31 243	0.25 207

FADNet_RVC	0.33 270	0.22 269	0.22 281	0.29 280	0.25 284	0.19 226	0.22 261	0.31 274	0.22 262	0.31 252	0.29 265	0.41 280	0.33 285	0.22 287	0.72 292	0.25 240	0.29 258	0.32 321	0.73 300	0.27 287	0.43 260	0.47 278	0.16 260	0.23 290	0.27 256	0.30 275	0.51 303	0.36 251

TRStereo	0.34 273	0.16 210	0.21 274	0.16 198	0.12 168	0.34 298	0.17 232	0.27 240	0.11 123	0.35 286	0.18 185	0.34 261	0.09 112	0.12 204	0.26 197	0.36 298	0.25 210	0.17 183	0.44 246	0.25 272	0.42 256	0.47 278	0.09 159	0.09 129	0.26 243	2.80 375	0.49 298	0.33 244

ADCRef	0.34 273	0.18 244	0.16 232	0.15 187	0.16 226	0.18 216	0.18 236	0.23 168	0.34 304	0.26 191	0.22 225	0.23 170	0.17 232	0.11 176	2.05 360	0.22 210	0.23 183	0.20 241	0.39 233	0.21 241	0.25 172	0.26 180	0.17 264	0.16 252	0.29 269	0.41 305	0.29 225	1.39 348

NOSS_ROB	0.34 273	0.22 269	0.20 265	0.27 276	0.25 284	0.26 271	0.24 271	0.41 307	0.24 272	0.36 294	0.30 268	0.36 266	0.23 266	0.39 322	0.47 262	0.57 336	0.33 284	0.29 310	0.32 202	0.23 261	0.64 320	0.67 333	0.28 304	0.30 310	0.32 285	0.30 275	0.42 284	0.32 241

gcap-zeroshot	0.36 276	0.13 152	0.16 232	0.19 231	0.14 204	0.19 226	0.14 217	0.28 250	0.13 174	0.37 301	0.35 280	0.34 261	0.12 167	0.12 204	0.23 164	0.36 298	0.50 326	0.17 183	3.18 355	0.25 272	0.45 268	0.51 295	0.23 289	0.11 174	0.21 190	0.26 247	0.25 180	0.27 221

FCDSN-DC	0.36 276	0.28 298	0.33 320	0.31 289	0.29 296	0.28 280	0.39 307	0.31 274	0.22 262	0.28 221	0.20 206	0.26 202	0.16 220	0.29 305	1.96 356	0.35 289	0.34 287	0.32 321	0.33 206	0.25 272	0.41 251	0.48 281	0.27 299	0.37 328	0.29 269	0.30 275	0.30 235	0.30 235
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.36 276	0.22 269	0.28 306	0.25 270	0.24 276	0.24 262	0.27 288	0.35 291	0.28 289	0.35 286	0.33 276	0.32 254	0.45 305	0.21 284	1.38 330	0.26 251	0.30 266	0.24 277	0.56 285	0.27 287	0.38 237	0.43 264	0.20 277	0.25 297	0.33 289	0.36 295	0.35 258	0.50 288

CC-Net-ROB	0.36 276	0.47 325	0.32 316	0.65 327	0.49 331	0.54 316	0.46 314	0.35 291	0.24 272	0.37 301	0.28 262	0.92 315	0.21 259	0.37 318	0.28 205	0.17 119	0.23 183	0.22 258	0.67 298	0.22 249	0.22 149	0.16 104	0.44 335	0.24 293	0.29 269	0.28 260	0.27 208	0.40 271

ITSA-stereo	0.37 280	0.23 280	0.19 258	0.39 306	0.26 290	0.24 262	0.26 284	0.35 291	0.26 282	0.39 313	0.55 321	0.46 286	0.41 299	0.23 292	0.53 274	0.38 308	0.31 274	0.25 287	0.49 265	0.24 264	0.43 260	0.49 286	0.23 289	0.22 287	0.33 289	0.40 303	0.72 335	0.75 314

ADCL	0.37 280	0.23 280	0.19 258	0.20 240	0.18 245	0.23 256	0.23 269	0.26 219	0.53 332	0.32 259	0.29 265	0.29 230	0.17 232	0.15 248	1.60 341	0.21 194	0.24 196	0.22 258	0.34 214	0.22 249	0.32 199	0.28 195	0.17 264	0.17 262	0.52 331	0.53 322	0.47 292	1.56 353

PWC_ROB	0.37 280	0.27 296	0.25 298	0.23 257	0.24 276	0.23 256	0.31 298	0.29 266	0.47 328	0.25 176	0.39 293	0.37 270	0.89 330	0.19 275	0.58 279	0.32 279	0.39 307	0.29 310	0.62 292	0.29 300	0.48 282	0.48 281	0.19 276	0.33 315	0.27 256	0.26 247	0.39 274	0.67 304

RTS	0.38 283	0.22 269	0.20 265	0.22 248	0.21 260	0.31 290	0.29 291	0.31 274	0.34 304	0.23 139	0.22 225	0.29 230	0.25 273	0.16 255	1.65 344	0.29 266	0.36 299	0.24 277	0.63 293	0.31 308	0.38 237	0.38 242	0.15 255	0.22 287	0.39 306	0.95 355	0.40 279	0.63 298

RTSA	0.38 283	0.22 269	0.20 265	0.22 248	0.21 260	0.31 290	0.29 291	0.31 274	0.34 304	0.23 139	0.22 225	0.29 230	0.25 273	0.16 255	1.65 344	0.29 266	0.36 299	0.24 277	0.63 293	0.31 308	0.38 237	0.38 242	0.15 255	0.22 287	0.39 306	0.95 355	0.40 279	0.63 298

SGM-Forest	0.38 283	0.24 284	0.18 253	0.35 299	0.25 284	0.27 273	0.20 248	0.30 270	0.23 267	0.32 259	0.23 233	0.37 270	0.43 300	0.24 294	0.82 305	0.33 282	0.24 196	0.21 251	1.61 330	0.19 223	0.38 237	0.43 264	0.27 299	0.21 283	0.34 297	0.28 260	0.57 314	0.86 325
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 286	0.21 266	0.21 274	0.32 293	0.24 276	0.38 303	0.26 284	0.37 300	0.25 276	0.37 301	0.58 327	0.92 315	0.47 307	0.18 273	0.24 181	0.29 266	0.30 266	0.22 258	1.72 332	0.34 314	0.45 268	0.37 239	0.30 316	0.23 290	0.26 243	0.27 254	0.37 268	0.40 271

CSAN	0.39 286	0.37 317	0.34 323	0.33 294	0.32 305	0.27 273	0.25 276	0.36 295	0.64 344	0.43 326	0.43 302	0.73 309	0.44 303	0.20 280	0.63 284	0.25 240	0.27 239	0.26 297	0.41 238	0.43 330	0.38 237	0.34 223	0.22 287	0.33 315	0.40 308	0.47 316	0.48 294	0.55 291

DDF-Stereo	0.40 288	0.14 175	0.08 98	1.79 352	0.15 220	1.91 359	0.20 248	0.26 219	0.11 123	0.27 203	0.17 180	2.08 348	0.16 220	0.11 176	0.19 106	0.25 240	0.29 258	0.15 143	0.37 230	0.15 185	0.45 268	0.34 223	0.09 159	0.10 157	0.18 154	0.23 213	0.25 180	0.26 217

FC-DCNN	0.40 288	0.35 312	0.43 332	0.49 315	0.35 309	0.44 307	0.46 314	0.43 314	0.27 287	0.34 273	0.26 248	0.37 270	0.21 259	0.30 309	0.58 279	0.35 289	0.39 307	0.31 319	0.45 250	0.26 281	0.49 284	0.42 259	0.28 304	0.35 322	0.44 315	0.38 299	0.51 303	0.77 317

FC-DCNN v2	0.41 290	0.36 316	0.45 336	0.51 316	0.36 312	0.46 312	0.46 314	0.45 316	0.29 294	0.34 273	0.26 248	0.38 277	0.24 270	0.30 309	0.60 281	0.35 289	0.39 307	0.30 316	0.46 252	0.26 281	0.49 284	0.42 259	0.28 304	0.35 322	0.50 327	0.43 311	0.59 316	0.79 318

ccs_rob	0.41 290	0.24 284	0.19 258	0.33 294	0.21 260	0.33 295	0.28 289	0.34 287	0.21 255	0.47 334	1.62 365	1.59 341	0.39 293	0.22 287	0.31 219	0.36 298	0.29 258	0.22 258	0.47 254	0.27 287	0.55 299	0.57 314	0.17 264	0.20 274	0.26 243	0.25 232	0.29 225	0.36 251

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 292	0.34 309	0.25 298	0.42 309	0.31 301	0.36 301	0.47 317	0.48 322	0.40 312	0.42 323	0.31 270	0.60 299	0.53 312	0.40 324	0.57 277	0.27 257	0.24 196	0.22 258	0.67 298	0.22 249	0.60 311	0.56 312	0.33 324	0.28 305	0.47 322	0.48 318	0.48 294	0.70 307

XQC	0.42 292	0.37 317	0.31 314	0.41 308	0.35 309	0.41 306	0.42 309	0.45 316	0.38 309	0.40 316	0.33 276	0.48 289	0.44 303	0.34 316	1.54 336	0.29 266	0.29 258	0.27 300	0.52 276	0.30 305	0.37 233	0.44 267	0.26 294	0.30 310	0.41 311	0.41 305	0.53 306	0.38 261

DDUNet	0.43 294	0.54 329	0.23 285	0.86 335	0.68 339	0.83 334	0.82 336	0.26 219	0.24 272	0.23 139	0.33 276	0.37 270	0.15 211	1.63 353	0.43 250	0.24 229	0.39 307	0.25 287	0.54 281	0.28 292	0.31 195	0.30 203	0.49 340	0.20 274	0.24 231	0.25 232	0.32 246	0.29 231

CBMV	0.43 294	0.25 290	0.23 285	0.30 288	0.28 295	0.27 273	0.21 255	0.40 305	0.28 289	0.37 301	0.27 256	0.67 306	0.35 291	0.32 314	0.49 268	0.53 330	0.34 287	0.27 300	0.56 285	0.27 287	0.55 299	0.62 326	0.26 294	0.33 315	0.35 301	0.33 285	0.64 326	1.79 360
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.45 296	0.24 284	0.26 301	0.35 299	0.29 296	0.30 289	0.24 271	0.38 302	0.23 267	0.38 307	0.44 307	0.31 250	0.17 232	0.55 333	2.33 367	0.99 367	0.32 280	0.27 300	0.33 206	0.28 292	0.64 320	0.89 353	0.27 299	0.29 309	0.33 289	0.35 291	0.47 292	0.38 261

pmcnn	0.45 296	0.24 284	0.19 258	0.33 294	0.29 296	0.34 298	0.42 309	0.34 287	0.26 282	0.34 273	0.50 314	0.80 312	1.10 337	0.19 275	0.38 242	0.57 336	0.40 311	0.32 321	0.83 309	0.37 317	0.80 340	0.49 286	0.28 304	0.24 293	0.32 285	0.34 289	0.66 329	0.82 320

UDG	0.46 298	0.56 331	0.24 293	0.85 334	0.78 343	0.79 331	0.97 340	0.27 240	0.25 276	0.28 221	0.36 286	0.37 270	0.17 232	1.43 349	0.92 315	0.25 240	0.44 316	0.27 300	0.57 288	0.29 300	0.41 251	0.37 239	0.39 329	0.19 272	0.27 256	0.28 260	0.32 246	0.27 221

ADCMid	0.46 298	0.29 302	0.29 308	0.26 273	0.31 301	0.33 295	0.35 305	0.41 307	0.46 327	0.31 252	0.38 290	0.48 289	0.40 296	0.21 284	1.82 350	0.35 289	0.34 287	0.27 300	0.78 305	0.28 292	0.45 268	0.46 272	0.30 316	0.24 293	0.36 302	0.53 322	0.45 287	1.42 349

FBW_ROB	0.46 298	0.42 320	0.36 326	0.60 325	0.44 324	0.47 313	0.44 313	0.31 274	0.25 276	0.34 273	0.34 279	0.64 302	0.48 308	0.56 335	1.05 325	0.25 240	0.35 293	0.23 272	1.39 322	0.22 249	0.49 284	0.36 233	0.43 333	0.40 333	0.31 282	0.33 285	0.42 284	0.65 302

FAT-Stereo	0.47 301	0.27 296	0.34 323	0.45 311	0.48 330	0.39 304	0.32 300	0.42 311	0.27 287	0.41 321	0.90 347	0.77 310	0.58 313	0.30 309	0.57 277	0.56 334	0.35 293	0.34 326	0.64 295	0.42 326	0.67 327	0.66 331	0.28 304	0.34 319	0.29 269	0.36 295	0.45 287	0.74 311

CBMV_ROB	0.48 302	0.22 269	0.24 293	0.39 306	0.32 305	0.32 293	0.29 291	0.44 315	0.23 267	0.38 307	0.45 308	1.42 338	0.88 329	0.28 302	0.91 313	0.34 284	0.37 302	0.25 287	0.81 307	0.36 316	0.54 296	0.51 295	0.28 304	0.26 301	0.44 315	0.62 331	0.62 322	0.91 328

AnyNet_C32	0.49 303	0.23 280	0.23 285	0.24 264	0.25 284	0.28 280	0.30 295	0.34 287	0.58 335	0.34 273	0.45 308	0.35 264	0.24 270	0.22 287	2.28 364	0.38 308	0.38 305	0.33 324	0.51 272	0.29 300	0.55 299	0.55 309	0.23 289	0.28 305	0.43 314	0.73 342	0.45 287	1.65 356

AMNet	0.51 304	0.50 328	0.48 338	0.51 316	0.50 332	0.56 318	0.52 322	0.36 295	0.42 322	0.39 313	0.59 330	0.65 303	0.21 259	0.58 336	0.49 268	0.59 339	0.60 331	0.58 351	0.51 272	0.51 336	0.59 310	0.53 304	0.32 322	0.51 342	0.48 323	0.54 324	0.60 318	0.65 302

DDVS	0.53 305	0.22 269	0.24 293	0.24 264	0.25 284	0.27 273	0.24 271	0.39 304	0.26 282	0.35 286	4.72 376	1.02 323	0.40 296	0.20 280	0.40 245	0.39 310	0.33 284	0.26 297	0.75 302	0.34 314	0.58 307	0.63 327	0.16 260	0.20 274	0.25 238	0.25 232	0.55 312	0.40 271

anonymity	0.53 305	0.11 115	0.19 258	0.16 198	0.14 204	0.16 197	0.10 176	0.29 266	0.13 174	0.34 273	7.32 378	0.30 243	0.13 189	0.12 204	0.21 135	0.37 303	0.27 239	0.17 183	0.44 246	0.23 261	0.43 260	0.54 307	0.11 214	0.12 197	0.34 297	0.43 311	0.71 334	0.44 280

S-Stereo	0.53 305	0.29 302	0.27 305	0.48 313	0.46 327	0.50 314	0.60 327	0.38 302	0.37 308	0.39 313	1.16 355	1.01 322	0.45 305	0.29 305	0.91 313	0.67 347	0.35 293	0.39 334	0.84 310	0.70 350	0.46 276	0.71 335	0.61 346	0.37 328	0.30 275	0.33 285	0.40 279	0.63 298

PVD	0.56 308	0.44 321	0.36 326	0.51 316	0.43 322	0.55 317	0.47 317	0.62 337	0.59 337	0.33 269	0.48 311	0.61 300	0.74 323	0.50 330	1.52 335	0.34 284	0.51 327	0.37 330	0.76 303	0.41 325	0.61 314	0.64 329	0.30 316	0.37 328	0.56 334	0.71 340	0.61 320	0.86 325

ADCPNet	0.56 308	0.26 293	0.30 312	0.29 280	0.36 312	0.29 285	0.50 321	0.41 307	0.40 312	0.38 307	0.55 321	0.38 277	1.12 338	0.26 300	2.02 359	0.42 316	0.34 287	0.24 277	1.25 318	0.39 319	0.47 278	0.45 270	0.33 324	0.28 305	0.48 323	0.56 326	0.46 291	1.88 363

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 310	0.64 333	0.47 337	0.65 327	0.41 319	0.44 307	0.57 325	0.61 336	0.68 345	0.58 345	0.39 293	0.59 297	0.58 313	0.65 341	0.76 297	0.44 317	0.35 293	0.40 335	1.53 326	0.50 334	0.54 296	0.63 327	0.46 338	0.47 340	0.51 330	0.40 303	0.41 282	0.75 314

SANet	0.57 310	0.32 306	0.33 320	0.36 301	0.35 309	0.44 307	0.33 302	0.55 327	0.85 352	0.33 269	0.57 325	2.42 353	1.17 339	0.32 314	0.88 309	0.24 229	0.47 323	0.31 319	0.51 272	0.31 308	0.50 291	0.45 270	0.37 328	0.37 328	0.46 320	0.54 324	0.55 312	0.98 333

G-Net	0.59 312	0.35 312	0.35 325	0.31 289	0.31 301	0.44 307	0.30 295	0.50 324	0.63 343	0.43 326	0.64 334	2.00 347	0.52 310	0.23 292	0.76 297	0.52 329	0.37 302	0.35 329	0.80 306	0.67 347	0.60 311	0.59 318	0.26 294	0.33 315	0.40 308	0.82 347	0.81 339	1.59 354

ADCS	0.59 312	0.34 309	0.31 314	0.34 297	0.36 312	0.36 301	0.37 306	0.48 322	0.60 339	0.34 273	0.43 302	0.58 296	0.87 328	0.29 305	2.30 365	0.66 345	0.47 323	0.38 331	0.82 308	0.42 326	0.76 337	0.69 334	0.28 304	0.35 322	0.46 320	0.88 351	0.59 316	1.26 342

MFN_U_SF_RVC	0.60 314	0.55 330	0.41 330	0.56 322	0.46 327	0.57 322	0.63 328	0.56 329	0.43 323	0.86 359	0.93 348	0.72 308	0.52 310	0.53 332	0.97 319	0.49 327	0.32 280	0.34 326	1.73 333	0.44 331	0.62 315	0.58 315	0.30 316	0.56 346	0.45 317	0.44 313	0.49 298	0.68 305

edge stereo	0.61 315	0.35 312	0.44 333	0.53 320	0.47 329	0.57 322	0.54 323	0.57 331	0.41 316	0.52 344	0.69 336	1.31 333	1.03 334	0.38 319	0.44 255	0.60 341	0.40 311	0.30 316	1.76 336	0.81 359	0.47 278	0.86 352	0.41 331	0.32 313	0.41 311	0.37 298	0.57 314	0.91 328

SFCPSM	0.64 316	0.24 284	0.19 258	0.28 278	0.23 273	0.27 273	0.24 271	0.30 270	0.30 299	0.34 273	0.50 314	0.63 301	1.06 335	0.19 275	0.37 239	0.34 284	0.31 274	0.24 277	8.10 374	0.39 319	0.45 268	0.43 264	0.20 277	0.19 272	0.30 275	0.31 279	0.36 260	0.45 281

SGM-ForestM	0.64 316	0.80 340	0.39 328	0.70 330	0.40 318	0.77 330	0.67 331	0.62 337	0.41 316	0.35 286	0.42 299	1.68 344	1.08 336	0.24 294	0.33 226	0.21 194	0.44 316	0.23 272	1.27 319	0.24 264	0.43 260	0.30 203	0.28 304	0.26 301	1.04 348	0.90 354	1.53 367	1.35 346

SAMSARA	0.65 318	0.30 304	0.44 333	0.31 289	0.31 301	0.31 290	0.34 303	0.56 329	0.48 329	0.40 316	0.37 289	0.42 282	0.90 331	0.27 301	1.62 342	0.45 320	0.36 299	0.38 331	0.76 303	0.39 319	0.70 332	0.80 349	0.20 277	0.40 333	1.50 364	1.62 368	1.49 366	1.46 351

AnyNet_C01	0.66 319	0.35 312	0.32 316	0.37 303	0.38 315	0.35 300	0.54 323	0.55 327	0.70 347	0.40 316	0.49 312	0.83 313	0.70 320	0.30 309	2.63 374	0.87 360	0.65 335	0.59 353	0.98 312	0.48 333	0.80 340	0.78 344	0.39 329	0.38 332	0.60 338	0.49 320	0.64 326	1.16 338

SQANet	0.68 320	0.89 342	0.29 308	1.65 347	0.77 342	1.39 341	1.15 342	0.37 300	0.29 294	0.40 316	0.30 268	0.88 314	0.32 284	1.26 347	0.39 244	0.21 194	0.44 316	0.27 300	2.24 340	0.28 292	0.49 284	0.50 291	1.59 355	0.23 290	0.32 285	0.34 289	0.42 284	0.71 309

DN	0.72 321	0.13 152	0.12 181	0.24 264	0.12 168	7.52 379	0.13 208	0.25 201	0.14 192	0.30 242	0.20 206	6.25 372	0.10 125	0.15 248	0.22 151	0.27 257	0.27 239	0.17 183	0.41 238	0.16 203	0.40 250	0.34 223	0.11 214	0.11 174	0.37 304	0.31 279	0.27 208	0.43 278

STTRV1_RVC	0.72 321	0.32 306	0.26 301	0.42 309	0.32 305	0.40 305	0.34 303	0.41 307	0.40 312	0.36 294	0.35 280	0.59 297	0.67 317	0.48 329	0.48 265	0.27 257	0.85 348	0.27 300	6.74 372	0.66 346	0.88 352	0.52 299	0.46 338	0.48 341	0.37 304	0.56 326	0.54 308	0.96 331

SGM_RVC	0.72 321	0.45 323	0.32 316	0.59 323	0.43 322	0.56 318	0.43 311	0.70 346	0.41 316	0.43 326	0.57 325	1.16 328	1.20 340	0.22 287	0.37 239	0.28 261	0.44 316	0.25 287	2.26 343	0.33 311	0.49 284	0.38 242	0.27 299	0.31 312	0.80 343	0.62 331	1.69 369	3.41 373
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 324	0.73 337	0.66 348	0.76 332	0.64 337	0.88 335	0.74 334	0.59 333	0.68 345	0.58 345	0.69 336	1.02 323	0.61 316	0.58 336	0.96 318	0.78 355	0.87 349	0.72 364	1.08 317	0.68 348	1.07 359	0.74 338	0.54 343	0.60 351	0.59 336	0.60 328	0.80 338	0.91 328

MADNet+	0.75 325	0.45 323	0.65 347	0.63 326	0.58 334	0.50 314	0.64 330	0.75 350	0.59 337	0.62 352	0.52 317	0.94 318	0.85 326	0.46 327	2.17 362	0.74 352	0.79 344	0.53 346	1.00 314	0.65 345	0.93 355	0.75 339	0.57 344	0.67 355	0.88 347	0.72 341	0.70 332	1.05 336

DPSNet	0.76 326	0.28 298	0.26 301	0.38 304	0.38 315	0.44 307	0.30 295	0.36 295	0.41 316	0.27 203	0.32 273	2.73 357	0.95 333	0.38 319	0.80 302	0.66 345	0.53 328	0.46 339	4.94 364	0.56 340	0.83 348	0.97 357	0.57 344	0.44 338	0.56 334	0.48 318	0.54 308	0.63 298

SPS-STEREO	0.80 327	0.60 332	0.56 341	0.67 329	0.62 335	0.67 327	0.58 326	0.57 331	0.61 340	0.59 348	0.96 350	1.03 325	0.67 317	0.55 333	0.83 307	0.87 360	0.78 343	0.69 362	2.74 351	0.74 355	1.23 366	1.05 361	0.45 337	0.62 354	0.61 339	0.61 330	0.83 340	0.75 314
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	0.81 328	1.11 348	0.24 293	1.30 340	0.42 320	0.81 332	0.32 300	0.45 316	0.25 276	0.36 294	0.32 273	0.47 287	3.62 368	0.14 233	1.77 349	0.22 210	0.27 239	0.17 183	0.84 310	0.19 223	0.57 303	0.51 295	0.20 277	0.21 283	1.56 367	0.86 350	2.88 375	1.74 358

otaku	0.82 329	1.17 352	0.41 330	1.90 356	0.99 348	1.68 347	1.39 344	0.46 320	0.41 316	0.46 333	0.36 286	0.93 317	0.43 300	1.51 350	0.45 258	0.30 272	0.44 316	0.29 310	2.65 348	0.40 323	0.60 311	0.58 315	2.09 357	0.34 319	0.42 313	0.35 291	0.49 298	0.74 311

MeshStereo	0.83 330	0.44 321	0.33 320	0.78 333	0.54 333	0.61 324	0.40 308	0.68 342	0.54 333	0.45 332	0.80 342	2.32 352	1.56 347	0.24 294	2.31 366	0.71 350	0.42 314	0.29 310	1.58 327	0.30 305	1.23 366	1.10 366	0.32 322	0.34 319	0.87 346	0.60 328	1.29 360	1.36 347
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
DGSMNet	0.85 331	0.47 325	0.39 328	0.51 316	0.39 317	0.56 318	0.43 311	0.59 333	0.40 312	0.84 358	4.01 375	0.67 306	0.85 326	0.85 345	0.85 308	0.90 363	1.17 359	0.66 360	1.64 331	0.62 341	1.35 370	1.36 371	0.51 341	0.54 344	0.40 308	0.66 336	0.50 301	0.74 311

Ntro	0.87 332	1.36 359	0.44 333	1.82 354	1.04 351	1.67 346	1.60 350	0.52 326	0.44 324	0.48 338	0.42 299	0.98 320	0.40 296	1.61 352	0.64 287	0.31 274	0.49 325	0.30 316	2.69 350	0.44 331	0.68 328	0.60 320	2.13 358	0.36 327	0.45 317	0.45 314	0.52 305	0.71 309

ELAS_RVC	0.92 333	0.65 334	0.62 343	0.92 336	0.67 338	1.21 339	0.71 332	0.72 347	0.50 330	0.49 339	1.20 360	2.45 355	1.89 356	0.44 325	1.31 328	0.46 324	0.62 333	0.55 348	1.02 315	0.42 326	0.91 354	1.06 363	0.44 335	0.54 344	1.50 364	1.22 366	1.15 354	1.19 340
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.93 334	1.16 351	0.62 343	1.83 355	1.16 355	1.69 349	1.70 351	0.51 325	0.44 324	0.59 348	0.38 290	1.19 330	0.79 325	2.02 358	0.74 295	0.57 336	0.54 329	0.40 335	1.50 325	0.76 356	0.66 325	0.65 330	2.28 361	0.46 339	0.50 327	0.49 320	0.60 318	0.84 323

ELAS	0.94 335	0.70 336	0.59 342	0.97 337	0.73 341	0.96 336	0.72 333	0.74 348	0.62 342	0.47 334	1.17 356	2.44 354	1.62 348	0.44 325	1.40 331	0.45 320	0.63 334	0.54 347	0.99 313	0.39 319	0.88 352	1.07 364	0.43 333	0.52 343	1.56 367	1.47 367	1.33 362	1.60 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.97 336	1.21 355	0.62 343	2.28 357	1.27 358	1.81 355	2.12 361	0.63 339	0.41 316	0.50 341	0.49 312	1.06 326	0.73 322	2.46 363	0.47 262	0.31 274	0.80 345	0.40 335	2.04 339	0.42 326	0.76 337	0.56 312	2.26 360	0.43 337	0.54 333	0.42 309	0.48 294	0.58 294

WAO-7	0.99 337	0.85 341	0.88 361	1.81 353	0.83 345	0.71 329	0.92 338	1.01 362	1.13 361	0.96 364	1.28 363	1.37 337	1.65 349	0.63 339	1.55 339	0.76 354	0.73 340	0.47 340	2.44 346	0.73 354	0.72 336	0.76 342	0.26 294	0.88 367	0.71 340	0.85 348	0.74 336	1.09 337

SGM+DAISY	1.04 338	0.66 335	0.62 343	0.75 331	0.68 339	0.82 333	0.74 334	0.69 344	0.75 351	0.64 353	1.09 353	1.35 334	1.44 342	0.60 338	1.43 332	1.04 370	0.77 342	0.68 361	2.40 345	0.80 358	1.22 364	1.15 369	0.51 341	0.67 355	1.12 352	1.05 360	1.65 368	2.69 372

MonStereo1	1.06 339	1.06 346	0.53 340	1.71 350	1.39 362	1.49 343	1.71 352	0.68 342	0.57 334	2.01 376	0.75 340	1.99 346	1.76 353	1.97 357	0.35 235	0.25 240	0.60 331	0.48 343	2.25 341	0.51 336	0.65 322	0.52 299	2.33 362	0.41 335	0.49 325	0.39 301	0.85 341	0.80 319

ACVNet-4b	1.08 340	1.48 363	0.48 338	2.91 364	1.12 352	1.82 356	2.71 364	0.46 320	0.44 324	0.51 342	0.43 302	1.66 343	1.85 354	2.08 360	0.46 260	0.40 311	0.82 346	0.34 326	2.68 349	0.50 334	0.65 322	0.71 335	2.24 359	0.35 322	0.45 317	0.42 309	0.53 306	0.70 307

ACVNet_2	1.13 341	1.26 357	0.75 353	2.58 361	1.30 360	1.73 353	1.87 356	0.75 350	0.52 331	0.59 348	0.53 319	1.29 332	0.90 331	1.85 355	0.70 290	0.48 326	1.14 358	0.40 335	4.70 363	0.54 338	0.71 335	0.60 320	2.05 356	0.61 352	0.81 345	0.47 316	0.70 332	0.82 320

WAO-6	1.14 342	1.08 347	0.68 349	1.50 344	1.15 353	1.39 341	1.55 347	0.88 356	0.96 356	0.77 356	0.72 339	1.28 331	1.96 357	1.91 356	2.45 369	0.71 350	1.18 360	0.55 348	1.42 323	0.69 349	0.97 356	0.99 359	0.91 348	0.67 355	1.13 354	0.88 351	1.02 352	1.43 350

IMH-64-1	1.18 343	1.19 353	0.74 351	1.63 345	1.26 356	1.69 349	1.85 354	0.84 353	0.90 353	0.44 330	0.62 332	1.36 335	1.74 351	2.49 364	2.46 370	0.60 341	0.72 338	0.47 340	1.73 333	0.64 343	0.70 332	0.79 345	2.49 366	0.58 348	1.08 350	0.63 333	0.97 347	1.31 344

IMH-64	1.18 343	1.19 353	0.74 351	1.63 345	1.26 356	1.69 349	1.85 354	0.84 353	0.90 353	0.44 330	0.62 332	1.36 335	1.74 351	2.49 364	2.46 370	0.60 341	0.72 338	0.47 340	1.73 333	0.64 343	0.70 332	0.79 345	2.49 366	0.58 348	1.08 350	0.63 333	0.97 347	1.31 344

DispFullNet	1.20 345	1.15 350	0.77 355	1.20 339	0.97 347	1.12 338	1.34 343	0.66 341	0.58 335	0.74 355	0.82 343	3.72 367	1.48 343	1.65 354	1.03 324	1.32 372	1.00 354	0.58 351	6.30 370	1.09 370	0.84 349	0.76 342	0.42 332	0.35 322	0.50 327	0.35 291	0.68 331	1.00 335

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 346	0.15 199	0.23 285	0.22 248	0.20 254	0.33 295	0.24 271	0.28 250	0.33 302	0.38 307	0.52 317	0.35 264	0.15 211	0.13 222	0.29 208	0.49 327	0.30 266	0.21 251	25.47 388	0.27 287	0.49 284	0.60 320	0.10 189	0.12 197	0.32 285	0.45 314	0.37 268	0.60 295

Dean	1.27 347	1.44 362	0.85 359	2.93 365	1.62 366	1.95 362	2.03 360	0.96 359	1.00 359	0.91 362	0.75 340	1.51 340	1.65 349	2.05 359	0.80 302	0.64 344	1.01 355	0.60 358	1.86 338	0.85 360	0.85 351	0.75 339	2.35 363	0.79 362	1.15 355	0.85 348	1.19 355	0.85 324

STStereo	1.28 348	0.74 338	0.83 358	2.32 358	0.84 346	2.27 364	0.98 341	1.04 363	0.96 356	0.51 342	1.19 358	3.30 363	2.84 363	0.25 298	2.59 373	0.45 320	0.38 305	0.26 297	4.54 362	0.33 311	0.51 293	0.47 278	0.28 304	0.56 346	1.24 359	0.96 357	1.38 363	2.45 368

IMH	1.30 349	1.22 356	0.76 354	1.65 347	1.27 358	1.73 353	1.88 357	0.86 355	0.93 355	0.47 334	0.65 335	1.48 339	2.97 367	3.97 380	1.50 333	0.59 339	0.76 341	0.49 344	2.25 341	0.70 350	0.69 331	0.79 345	2.64 368	0.61 352	1.16 356	0.76 343	0.89 344	1.49 352

PSMNet_ROB	1.30 349	1.36 359	0.71 350	1.48 343	1.00 349	1.69 349	1.56 348	0.64 340	0.74 349	1.47 373	3.99 374	2.77 359	1.51 344	2.54 366	0.73 294	0.47 325	0.70 337	0.49 344	2.51 347	0.71 352	0.81 342	0.58 315	3.05 374	0.58 348	0.80 343	0.64 335	0.88 342	0.69 306

LVE	1.38 351	1.30 358	0.82 357	4.62 372	1.50 365	1.89 358	3.66 371	0.82 352	0.73 348	0.88 360	0.82 343	1.12 327	1.52 345	2.14 361	0.81 304	0.56 334	0.84 347	0.59 353	3.33 356	0.72 353	0.84 349	0.89 353	2.40 364	0.80 363	1.12 352	0.70 339	1.00 351	0.90 327

zero-FE	1.43 352	0.14 175	0.08 98	8.08 380	0.34 308	13.79 385	2.48 362	0.26 219	0.12 150	0.32 259	0.26 248	6.70 374	0.60 315	0.11 176	0.27 202	0.24 229	0.43 315	0.33 324	0.54 281	0.16 203	1.94 372	0.41 255	0.09 159	0.10 157	0.18 154	0.23 213	0.25 180	0.25 207

JetBlue	1.43 352	1.11 348	1.03 367	1.46 342	1.15 353	1.66 345	1.51 346	0.92 358	1.14 362	0.58 345	0.47 310	3.28 362	0.71 321	1.15 346	2.51 372	1.00 368	1.09 356	0.86 367	1.32 320	0.78 357	1.48 371	1.53 373	1.15 350	0.78 361	1.31 361	2.14 373	1.44 364	5.15 376

MANE	1.47 354	0.77 339	0.87 360	1.01 338	0.81 344	0.96 336	0.93 339	1.00 361	1.05 360	0.43 326	0.69 336	2.28 351	2.16 358	0.39 322	1.68 347	1.01 369	0.65 335	2.72 377	1.45 324	0.40 323	0.77 339	0.73 337	0.34 327	0.67 355	2.42 375	2.81 376	4.52 377	6.28 377

DNS	1.51 355	0.12 131	0.17 245	0.17 209	0.09 114	4.25 374	0.13 208	0.26 219	0.11 123	0.27 203	0.96 350	26.17 388	0.12 167	0.11 176	0.22 151	0.35 289	0.25 210	0.16 165	4.42 361	0.13 137	0.36 227	0.30 203	0.07 117	0.13 220	0.31 282	0.28 260	0.29 225	0.45 281

WAO-8	1.55 356	1.53 364	1.00 364	2.82 362	1.43 363	1.91 359	2.01 358	1.05 364	1.38 365	1.44 371	1.87 367	2.25 349	2.76 359	2.68 367	1.01 322	0.83 357	0.99 351	0.59 353	3.35 357	1.08 366	0.82 344	0.85 350	1.36 353	0.82 364	1.60 369	1.12 362	1.27 357	1.93 364

Venus	1.55 356	1.53 364	1.00 364	2.82 362	1.43 363	1.91 359	2.01 358	1.05 364	1.38 365	1.44 371	1.87 367	2.25 349	2.76 359	2.68 367	1.01 322	0.83 357	0.99 351	0.59 353	3.35 357	1.08 366	0.82 344	0.85 350	1.36 353	0.82 364	1.60 369	1.12 362	1.27 357	1.93 364

PWCK	1.58 358	1.40 361	0.79 356	1.70 349	1.03 350	1.55 344	1.42 345	1.11 366	0.98 358	1.00 365	1.23 362	2.78 361	1.53 346	0.82 344	0.88 309	0.55 333	0.99 351	0.57 350	13.43 380	0.90 361	1.12 360	0.75 339	1.15 350	0.82 364	1.04 348	0.88 351	0.93 345	1.27 343

notaker	1.84 359	1.90 371	1.02 366	3.19 368	2.19 372	2.44 365	2.77 365	1.11 366	1.57 368	0.91 362	1.09 353	3.37 365	5.56 369	3.13 373	1.35 329	0.81 356	1.34 368	0.71 363	4.26 360	1.08 366	1.22 364	0.99 359	2.96 373	0.93 368	0.74 342	0.77 344	0.98 349	1.18 339

TorneroNet-64	1.85 360	1.56 366	0.93 363	3.34 369	1.31 361	2.18 363	2.65 363	0.91 357	2.21 371	0.66 354	0.83 345	2.72 356	7.56 371	3.04 370	1.76 348	0.67 347	1.35 369	0.59 353	4.05 359	1.02 363	0.98 357	0.96 356	2.67 369	0.69 359	1.24 359	1.15 364	0.88 342	2.15 366

UNDER WATER-64	1.98 361	1.91 372	1.15 369	3.52 371	2.32 373	2.83 371	3.30 368	1.72 372	1.25 363	1.12 368	1.19 358	3.41 366	2.89 365	3.11 371	2.13 361	0.90 363	1.77 371	0.77 366	2.32 344	1.05 365	1.17 362	1.23 370	3.96 381	1.06 370	1.41 362	2.13 372	1.31 361	2.65 371

UNDER WATER	2.15 362	1.92 373	1.13 368	3.36 370	2.59 374	2.77 370	3.73 372	1.63 370	1.36 364	1.02 367	1.02 352	3.30 363	7.25 370	3.39 375	1.54 336	0.91 365	1.80 372	0.75 365	3.15 353	1.08 366	1.27 369	1.14 368	3.84 380	1.20 375	1.46 363	1.78 370	1.26 356	2.46 369

ACV-stereo	2.24 363	1.03 345	0.23 285	0.38 304	0.24 276	0.70 328	0.48 319	0.45 316	0.32 301	0.36 294	0.41 297	0.47 287	2.93 366	0.35 317	1.93 354	0.86 359	0.44 316	0.29 310	44.47 392	0.55 339	0.82 344	0.90 355	0.33 324	0.26 301	0.26 243	0.28 260	0.41 282	0.39 270

XX-Stereo	2.24 363	0.10 94	0.10 129	0.17 209	0.10 135	0.21 242	0.11 187	0.25 201	0.12 150	0.36 294	0.53 319	0.29 230	0.10 125	0.11 176	0.24 181	0.35 289	0.27 239	0.18 217	0.47 254	0.18 220	0.41 251	0.37 239	0.10 189	0.10 157	54.05 390	0.25 232	0.34 255	0.51 289

MADNet++	2.28 365	1.66 368	1.91 374	1.39 341	2.03 371	1.38 340	1.73 353	1.80 373	2.24 372	2.07 377	2.44 372	2.76 358	2.81 362	1.52 351	2.18 363	2.45 376	2.29 373	1.71 374	2.86 352	2.56 374	4.03 378	5.19 380	1.23 352	2.35 378	1.50 364	3.83 378	2.07 373	1.70 357

TorneroNet	2.33 366	1.60 367	0.88 361	5.64 375	1.76 367	2.56 366	2.94 366	0.97 360	2.29 373	0.79 357	1.98 369	4.07 369	12.24 379	3.12 372	1.29 327	0.67 347	1.30 367	0.61 359	5.93 367	1.00 362	1.04 358	0.98 358	2.79 372	0.70 360	1.86 372	1.04 359	1.02 352	1.87 362

KSHMR	2.37 367	1.84 370	1.23 371	6.67 378	1.97 370	2.73 369	3.45 370	1.31 369	1.69 369	1.18 370	1.18 357	1.71 345	11.63 378	3.21 374	1.67 346	1.07 371	1.11 357	0.92 369	5.58 366	1.04 364	1.23 366	1.05 361	3.26 375	1.06 370	1.99 374	1.18 365	1.28 359	1.85 361

JetRed	2.50 368	2.16 374	2.32 375	1.72 351	1.88 368	2.59 367	3.38 369	1.86 374	1.53 367	1.15 369	0.93 348	2.77 359	0.67 317	2.39 362	3.50 377	2.17 374	2.74 374	3.15 379	1.82 337	1.37 371	3.39 377	2.94 378	2.72 370	1.27 376	2.55 376	6.99 381	2.85 374	4.69 374

ktn	2.52 369	1.71 369	3.02 376	2.41 360	1.88 368	2.62 368	3.04 367	1.69 371	4.13 377	1.01 366	1.21 361	8.17 378	10.18 376	2.80 369	1.51 334	0.93 366	1.72 370	0.87 368	6.22 369	1.56 373	1.20 363	1.09 365	2.75 371	0.93 368	1.19 357	1.07 361	1.46 365	1.74 358

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 370	0.48 327	0.29 308	0.48 313	0.42 320	0.63 325	0.86 337	0.69 344	0.74 349	0.42 323	1.69 366	46.80 391	1.87 355	0.64 340	0.38 242	0.33 282	0.97 350	0.98 371	1.59 328	0.33 311	0.81 342	0.79 345	0.28 304	0.25 297	0.52 331	0.78 345	3.35 376	0.83 322

WQFJA1++	3.28 371	0.13 152	0.09 117	27.82 389	0.11 152	24.38 390	25.71 389	0.22 155	0.11 123	0.35 286	0.16 166	0.65 303	2.77 361	0.08 110	0.17 90	0.23 221	0.23 183	0.14 118	1.04 316	0.38 318	0.36 227	0.26 180	0.08 144	0.08 103	0.20 177	2.15 374	0.29 225	0.30 235

LSM0	3.53 372	0.37 317	0.30 312	0.55 321	0.45 326	0.56 318	0.63 328	0.74 348	0.61 340	0.60 351	0.87 346	1.16 328	1.39 341	0.25 298	28.52 391	45.56 391	0.55 330	0.38 331	3.16 354	0.62 341	1.14 361	1.40 372	0.31 321	0.42 336	0.59 336	0.81 346	0.98 349	2.52 370

LE_ROB	3.57 373	0.92 343	1.49 373	2.33 359	9.96 384	1.83 357	7.73 381	2.31 376	3.13 376	0.47 334	1.49 364	9.10 379	13.79 384	0.47 328	0.63 284	0.25 240	0.44 316	0.29 310	6.00 368	1.38 372	0.66 325	0.52 299	2.47 365	2.28 377	5.36 379	4.46 379	6.14 379	10.46 382

BEATNet-Init1	4.26 374	5.23 378	1.17 370	9.10 381	2.61 375	8.41 381	4.21 373	2.29 375	1.73 370	0.88 360	2.38 370	6.02 371	9.23 374	0.65 341	2.70 375	2.20 375	1.24 361	0.94 370	17.87 381	4.86 379	2.04 373	1.87 375	1.10 349	1.14 372	4.62 378	2.07 371	11.53 385	6.94 379

HanzoNet	4.54 375	4.29 377	3.74 380	6.10 377	3.77 376	7.50 378	8.23 382	3.94 379	4.82 378	1.56 374	2.42 371	11.35 380	12.90 382	10.81 387	1.84 351	1.89 373	4.65 379	1.35 373	10.71 378	3.05 376	2.04 373	1.81 374	5.00 384	1.14 372	1.80 371	1.67 369	1.81 371	2.33 367

DPSimNet_ROB	5.23 376	7.46 379	3.48 379	6.82 379	6.53 382	4.88 375	5.29 378	5.03 380	6.96 380	3.68 380	10.30 383	6.62 373	7.58 372	4.15 381	3.41 376	2.75 377	5.59 380	2.26 375	12.16 379	3.45 377	5.93 380	2.70 377	3.37 376	3.75 379	3.16 377	3.16 377	4.52 377	6.28 377

DGTPSM_ROB	8.76 377	3.83 375	10.08 382	3.08 366	5.50 378	3.48 372	5.02 376	3.60 377	8.96 381	3.18 378	7.06 377	3.95 368	10.56 377	3.59 376	11.06 380	10.70 380	4.35 377	10.50 381	5.45 365	9.91 382	5.93 380	14.37 382	4.39 382	8.90 383	9.99 381	27.43 385	11.00 383	30.59 385

DPSMNet_ROB	8.99 378	3.86 376	10.11 383	3.11 367	5.51 379	3.54 373	5.03 377	3.60 377	9.04 382	3.27 379	7.95 379	4.19 370	13.43 383	3.66 377	11.12 381	10.86 381	4.47 378	10.71 382	6.43 371	9.92 383	5.99 382	14.50 383	4.39 382	8.90 383	10.15 382	27.43 385	11.02 384	30.59 385

DLNR_Zeroshot_test	9.91 379	28.72 391	0.20 265	46.90 392	0.13 185	0.20 232	45.01 392	0.29 266	0.11 123	0.38 307	0.19 195	0.33 257	0.10 125	1.29 348	61.34 392	71.85 392	3.99 376	2.49 376	1.36 321	0.22 249	0.65 322	0.41 255	0.09 159	0.13 220	0.26 243	0.24 221	0.29 225	0.33 244

LRCNet_RVC	10.22 380	14.24 384	3.26 377	20.74 387	17.71 389	19.88 388	15.89 387	6.49 382	2.47 374	19.87 389	12.97 384	19.40 385	8.44 373	26.62 390	2.33 367	0.74 352	10.08 383	5.54 380	23.31 387	6.95 380	2.43 375	1.11 367	22.86 390	8.58 382	0.73 341	0.39 301	1.72 370	1.19 340

ASD4	10.82 381	8.41 382	7.74 381	6.01 376	4.36 377	8.03 380	5.43 379	6.40 381	6.39 379	7.67 383	9.54 382	7.79 375	9.97 375	5.53 382	8.37 379	7.73 379	9.73 382	11.07 383	8.78 375	9.36 381	16.84 386	15.15 384	5.39 385	5.70 381	18.71 386	28.58 387	21.13 387	32.24 387

PML	11.09 382	9.28 383	3.40 378	11.88 384	6.99 383	11.60 382	5.97 380	7.04 383	24.50 391	8.92 384	28.99 391	32.63 390	39.39 392	6.18 383	5.69 378	4.14 378	8.31 381	2.99 378	18.83 384	4.50 378	4.70 379	4.40 379	3.75 379	3.98 380	10.54 384	5.17 380	18.60 386	7.08 380

DPSM_ROB	13.12 383	7.70 380	11.86 384	4.97 373	5.71 380	6.03 376	4.61 374	8.36 384	10.82 383	6.72 381	8.03 380	8.12 376	12.29 380	3.81 378	13.89 382	13.57 382	10.28 384	13.36 384	9.07 376	11.67 384	16.11 384	18.73 387	3.51 377	10.91 385	27.70 387	35.86 388	31.04 388	39.53 388

DPSM	13.12 383	7.70 380	11.86 384	4.97 373	5.71 380	6.03 376	4.61 374	8.36 384	10.82 383	6.72 381	8.03 380	8.12 376	12.29 380	3.81 378	13.89 382	13.57 382	10.28 384	13.36 384	9.07 376	11.67 384	16.11 384	18.73 387	3.51 377	10.91 385	27.70 387	35.86 388	31.04 388	39.53 388

HaxPig	19.43 385	21.64 389	18.72 387	23.90 388	23.72 390	22.99 389	25.27 388	20.59 390	18.36 386	26.33 390	23.18 389	22.04 386	16.59 385	24.59 389	21.93 385	18.51 384	20.93 389	19.75 387	22.56 386	20.41 387	14.06 383	11.69 381	27.14 391	18.65 388	6.94 380	12.03 384	7.78 380	14.26 384

real-time stereo	20.89 386	17.58 388	18.18 386	14.89 386	12.65 387	16.41 387	11.33 385	17.83 389	17.43 385	16.29 388	15.06 385	17.49 384	18.62 386	10.45 386	20.20 384	20.16 386	20.32 386	19.70 386	18.96 385	17.74 386	26.08 389	25.11 389	10.44 389	17.58 387	36.75 389	41.86 390	39.78 390	45.15 390

MEDIAN_ROB	22.61 387	26.37 390	23.42 388	27.86 390	27.01 391	26.90 391	28.47 390	24.00 391	21.42 387	31.43 391	26.90 390	25.65 387	19.56 387	27.54 391	23.81 386	20.10 385	25.89 391	23.65 388	27.64 389	24.33 391	18.71 387	15.27 385	29.65 392	20.16 389	10.22 383	11.12 383	10.11 382	13.24 383

AVERAGE_ROB	25.62 388	30.03 392	26.88 392	31.96 391	30.85 392	31.13 392	32.49 391	28.35 392	25.87 392	34.56 392	30.30 392	30.39 389	23.71 388	31.94 392	27.62 387	24.45 387	28.60 392	25.76 389	30.73 390	27.87 392	22.22 388	18.68 386	33.77 393	25.40 393	10.86 385	8.77 382	9.34 381	9.16 381

CasAABBNet	26.35 389	15.49 385	23.85 390	9.95 382	11.46 385	12.03 383	9.23 383	16.79 387	21.84 389	13.64 385	16.11 386	16.45 382	24.90 391	7.58 384	27.95 390	27.14 389	20.53 387	26.83 391	18.10 382	23.37 388	32.22 390	37.28 391	6.99 386	21.98 391	55.78 391	72.24 391	62.39 392	79.48 392

FlowAnything	26.42 390	15.50 386	23.88 391	9.99 383	11.54 386	12.07 384	9.28 384	16.89 388	21.87 390	13.68 387	16.26 387	16.42 381	24.79 390	7.69 385	27.93 388	27.24 390	20.55 388	26.80 390	18.20 383	23.53 390	32.22 390	37.62 392	7.05 387	22.05 392	55.78 391	72.50 393	62.44 393	79.62 393

fast-reg	28.13 391	17.43 387	23.71 389	12.69 385	12.68 388	16.05 386	12.38 386	16.63 386	21.75 388	13.67 386	20.82 388	16.89 383	24.78 389	13.92 388	27.93 388	26.51 388	21.57 390	27.70 392	40.18 391	23.46 389	32.44 392	37.16 390	7.62 388	21.88 390	55.88 393	72.37 392	62.38 391	79.05 391

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 12	0.07 33	0.06 23	0.07 27	0.05 23

FADE		1.01 344	1.45 372	0.59 323	0.62 335	1.68 347	1.57 349	1.20 368	2.77 375	1.62 375	3.62 373		2.85 364	0.77 343	0.74 295	0.88 362	2.81 375	1.22 372	7.30 373	2.94 375	2.86 376	2.54 376	0.66 347	1.14 372	1.22 358	0.96 357	2.00 372	4.89 375

Low-res two-view benchmark