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

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 24	0.04 8	0.02 1	0.03 1	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 7	0.05 1	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 5	0.03 1

BridgeDepth	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 45	0.03 18	0.02 2	0.07 6	0.08 12	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.04 3	0.06 11	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.06 19	0.06 17	0.07 21	0.04 4
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 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.06 37	0.03 6	0.06 29	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.07 16	0.04 3	0.07 18	0.05 5	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 10	0.04 4

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.05 26	0.02 3	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.07 16	0.04 3	0.07 18	0.05 5	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 10	0.05 17

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.02 1	0.02 3	0.04 8	0.05 24	0.04 8	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 7	0.07 16	0.05 5	0.06 8	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.04 1	0.06 10	0.04 4

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.04 8	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.07 7	0.07 16	0.05 5	0.06 8	0.05 13	0.06 11	0.05 5	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.04 4

CoSv	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.05 37	0.03 24	0.05 23	0.04 14	0.04 8	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.08 12	0.07 16	0.04 2	0.08 27	0.04 3	0.06 11	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 27	0.05 6	0.07 21	0.04 4

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.05 24	0.04 8	0.06 30	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.06 2	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

ProNet	0.04 2	0.04 11	0.04 23	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.04 50	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 30	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.07 7	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.04 3	0.06 11	0.03 1	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.04 1	0.05 5	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 42	0.10 34	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.04 3	0.07 18	0.05 5	0.01 1	0.02 1	0.06 19	0.05 6	0.05 5	0.04 4
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
NLSM3	0.05 11	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.06 33	0.08 56	0.05 26	0.06 30	0.04 4	0.05 42	0.04 49	0.08 11	0.08 12	0.07 16	0.06 19	0.06 8	0.05 13	0.06 11	0.05 5	0.04 50	0.04 30	0.07 27	0.08 42	0.08 38	0.07 41

NLCSM	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.07 44	0.14 171	0.04 8	0.10 82	0.05 15	0.29 253	0.02 2	0.05 1	0.05 1	0.05 1	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.04 3	0.02 3	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.04 4

MonStereo	0.05 11	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.05 23	0.05 24	0.05 26	0.06 30	0.05 15	0.03 18	0.02 2	0.10 24	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.07 16	0.05 13	0.07 18	0.06 17	0.02 3	0.02 1	0.07 27	0.07 27	0.07 21	0.07 41

111111	0.05 11	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.04 8	0.05 24	0.03 1	0.04 13	0.05 15	0.03 18	0.02 2	0.09 18	0.08 12	0.06 8	0.05 5	0.07 16	0.04 3	0.07 18	0.08 39	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

LG-Stereo	0.05 11	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 27	0.04 19	0.02 3	0.06 33	0.05 24	0.06 37	0.06 30	0.08 45	0.03 18	0.02 2	0.10 24	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.07 16	0.05 13	0.09 39	0.06 17	0.02 3	0.03 7	0.06 19	0.06 17	0.07 21	0.05 17

MM-Stereo_test2	0.05 11	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.05 26	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.03 30	0.09 18	0.09 23	0.07 16	0.07 30	0.07 16	0.06 28	0.08 28	0.10 54	0.04 50	0.03 7	0.05 5	0.09 53	0.06 10	0.05 17

GREAT-IGEV	0.05 11	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 8	0.05 21	0.08 45	0.02 1	0.02 2	0.11 32	0.09 23	0.07 16	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.06 11	0.10 54	0.03 23	0.03 7	0.06 19	0.06 17	0.08 38	0.04 4
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 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 33	0.06 35	0.06 37	0.06 30	0.06 29	0.02 1	0.03 30	0.09 18	0.09 23	0.06 8	0.05 5	0.05 2	0.05 13	0.05 4	0.06 17	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

U	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 8	0.02 1	0.04 8	0.01 1	0.05 15	0.03 18	0.02 2	0.12 42	0.11 43	0.08 28	0.07 30	0.08 27	0.05 13	0.10 43	0.07 29	0.01 1	0.03 7	0.07 27	0.07 27	0.06 10	0.06 34

AIO-Stereo	0.05 11	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 13	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.09 18	0.09 23	0.07 16	0.06 19	0.09 39	0.06 28	0.07 18	0.06 17	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.07 21	0.04 4

RSM	0.05 11	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.04 8	0.03 5	0.04 8	0.05 21	0.06 29	0.03 18	0.02 2	0.10 24	0.09 23	0.07 16	0.06 19	0.07 16	0.06 28	0.08 28	0.06 17	0.02 3	0.04 30	0.06 19	0.06 17	0.07 21	0.05 17

MoCha-V2	0.05 11	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 8	0.05 21	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 24	0.08 12	0.07 16	0.06 19	0.08 27	0.06 28	0.07 18	0.07 29	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.03 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 37	0.03 6	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.10 24	0.10 34	0.07 16	0.07 30	0.07 16	0.05 13	0.08 28	0.06 17	0.02 3	0.03 7	0.07 27	0.08 42	0.07 21	0.05 17

MatchStereo	0.06 24	0.04 11	0.05 41	0.03 8	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.04 8	0.07 50	0.03 1	0.06 30	0.04 4	0.05 42	0.03 30	0.10 24	0.09 23	0.06 8	0.07 30	0.06 8	0.07 47	0.08 28	0.09 49	0.02 3	0.04 30	0.07 27	0.08 42	0.06 10	0.06 34

WQFJX1	0.06 24	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 33	0.17 210	0.04 8	0.11 98	0.04 4	0.31 255	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.06 10	0.04 4

WQFJX	0.06 24	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 37	0.03 24	0.05 23	0.15 185	0.04 8	0.14 122	0.04 4	0.33 258	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.05 13	0.04 1	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.07 27	0.06 10	0.06 34

GEAStereo	0.06 24	0.07 45	0.05 41	0.06 55	0.05 42	0.05 37	0.04 50	0.05 23	0.04 14	0.06 37	0.04 13	0.07 39	0.02 1	0.03 30	0.13 48	0.09 23	0.09 39	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.10 43	0.08 39	0.03 23	0.05 48	0.08 41	0.07 27	0.08 38	0.05 17

GSStereo	0.06 24	0.06 40	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.03 1	0.04 14	0.05 26	0.04 13	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.11 32	0.10 34	0.10 47	0.06 19	0.09 39	0.06 28	0.10 43	0.06 17	0.02 3	0.03 7	0.07 27	0.06 17	0.07 21	0.05 17

gasm-f	0.06 24	0.07 45	0.05 41	0.06 55	0.05 42	0.05 37	0.04 50	0.05 23	0.04 14	0.06 37	0.04 13	0.07 39	0.02 1	0.03 30	0.13 48	0.09 23	0.09 39	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.10 43	0.08 39	0.03 23	0.05 48	0.08 41	0.07 27	0.08 38	0.05 17

AdaDepth	0.06 24	0.06 40	0.04 23	0.04 21	0.05 42	0.04 19	0.03 24	0.05 23	0.06 35	0.04 8	0.05 21	0.05 15	0.03 18	0.03 30	0.11 32	0.11 43	0.09 39	0.08 43	0.09 39	0.06 28	0.08 28	0.07 29	0.02 3	0.04 30	0.07 27	0.07 27	0.09 47	0.07 41

GASTEREO	0.06 24	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 8	0.06 35	0.04 8	0.04 13	0.06 29	0.03 18	0.02 2	0.12 42	0.10 34	0.08 28	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.07 18	0.13 72	0.03 23	0.03 7	0.07 27	0.08 42	0.07 21	0.05 17

MSCF	0.06 24	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 8	0.06 35	0.04 8	0.04 13	0.06 29	0.03 18	0.02 2	0.12 42	0.10 34	0.08 28	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.07 18	0.12 65	0.03 23	0.03 7	0.07 27	0.08 42	0.06 10	0.05 17

MLG-Stereo_test2	0.06 24	0.05 28	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.06 33	0.04 14	0.07 48	0.05 21	0.07 39	0.03 18	0.04 49	0.10 24	0.10 34	0.10 47	0.07 30	0.11 49	0.06 28	0.10 43	0.06 17	0.03 23	0.03 7	0.06 19	0.05 6	0.09 47	0.06 34

GIP-stereo	0.06 24	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.03 24	0.03 1	0.03 5	0.05 26	0.04 13	0.05 15	0.02 1	0.04 49	0.11 32	0.09 23	0.08 28	0.07 30	0.09 39	0.07 47	0.08 28	0.09 49	0.02 3	0.04 30	0.06 19	0.07 27	0.08 38	0.05 17

IGEV-Stereo++	0.06 24	0.05 28	0.04 23	0.05 41	0.05 42	0.04 19	0.02 3	0.05 23	0.05 24	0.05 26	0.05 21	0.05 15	0.04 36	0.03 30	0.09 18	0.09 23	0.07 16	0.06 19	0.08 27	0.05 13	0.07 18	0.12 65	0.04 50	0.03 7	0.05 5	0.07 27	0.08 38	0.05 17

RAStereo	0.06 24	0.05 28	0.04 23	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.05 23	0.03 5	0.10 58	0.03 6	0.07 39	0.03 18	0.02 2	0.14 58	0.11 43	0.09 39	0.08 43	0.09 39	0.05 13	0.12 58	0.07 29	0.02 3	0.03 7	0.09 49	0.07 27	0.07 21	0.07 41

Occ-G	0.06 24	0.07 45	0.05 41	0.05 41	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.05 23	0.04 14	0.04 8	0.08 56	0.06 29	0.03 18	0.03 30	0.11 32	0.11 43	0.08 28	0.08 43	0.13 60	0.06 28	0.09 39	0.07 29	0.04 50	0.05 48	0.06 19	0.06 17	0.08 38	0.06 34

RSM++	0.06 24	0.05 28	0.05 41	0.05 41	0.05 42	0.04 19	0.03 24	0.06 33	0.05 24	0.05 26	0.05 21	0.07 39	0.04 36	0.02 2	0.11 32	0.10 34	0.08 28	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.09 39	0.07 29	0.03 23	0.04 30	0.08 41	0.07 27	0.07 21	0.05 17

BridgeDepth_RVC	0.07 39	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.09 71	0.07 48	0.07 43	0.07 39	0.05 42	0.04 49	0.13 48	0.11 43	0.07 16	0.09 47	0.09 39	0.07 47	0.08 28	0.08 39	0.03 23	0.04 30	0.09 49	0.11 66	0.10 50	0.11 65
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.07 39	0.05 28	0.03 4	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.06 33	0.15 185	0.04 8	0.15 132	0.05 15	0.34 260	0.03 30	0.07 6	0.06 2	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.05 13	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.06 17	0.06 10	0.06 34

NLMM1	0.07 39	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.03 24	0.06 33	0.19 219	0.05 26	0.14 122	0.05 15	0.39 266	0.03 30	0.07 6	0.07 7	0.05 1	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.05 4	0.06 17	0.03 23	0.05 48	0.07 27	0.06 17	0.07 21	0.05 17

NLMM	0.07 39	0.05 28	0.03 4	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.06 33	0.15 185	0.04 8	0.15 132	0.05 15	0.34 260	0.03 30	0.07 6	0.06 2	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.05 13	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.06 17	0.06 10	0.06 34

NLSM1	0.07 39	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.04 50	0.07 44	0.19 219	0.04 8	0.16 147	0.06 29	0.36 265	0.03 30	0.07 6	0.08 12	0.06 8	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.06 11	0.06 17	0.03 23	0.04 30	0.07 27	0.07 27	0.07 21	0.05 17

VIP-Stereo	0.07 39	0.06 40	0.05 41	0.05 41	0.04 27	0.04 19	0.02 3	0.06 33	0.05 24	0.06 37	0.09 68	0.10 53	0.03 18	0.03 30	0.12 42	0.11 43	0.12 57	0.09 47	0.10 45	0.06 28	0.11 50	0.06 17	0.03 23	0.04 30	0.08 41	0.07 27	0.07 21	0.08 49

DEFOM-Stereo	0.07 39	0.06 40	0.04 23	0.06 55	0.05 42	0.05 37	0.03 24	0.06 33	0.05 24	0.06 37	0.07 43	0.06 29	0.03 18	0.03 30	0.11 32	0.10 34	0.11 50	0.09 47	0.10 45	0.06 28	0.11 50	0.07 29	0.04 50	0.04 30	0.08 41	0.08 42	0.12 65	0.08 49

StereoVision	0.07 39	0.05 28	0.05 41	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.07 44	0.11 109	0.05 26	0.06 30	0.05 15	0.06 56	0.02 2	0.13 48	0.13 63	0.09 39	0.07 30	0.10 45	0.08 63	0.08 28	0.07 29	0.03 23	0.05 48	0.11 68	0.10 63	0.13 71	0.13 76

AEACV	0.07 39	0.08 57	0.04 23	0.05 41	0.05 42	0.04 19	0.03 24	0.05 23	0.03 5	0.05 26	0.05 21	0.06 29	0.03 18	0.03 30	0.17 77	0.13 63	0.09 39	0.08 43	0.12 54	0.07 47	0.10 43	0.10 54	0.03 23	0.04 30	0.08 41	0.12 74	0.07 21	0.05 17

RAFT	0.07 39	0.04 11	0.06 54	0.05 41	0.03 10	0.06 52	0.03 24	0.10 57	0.05 24	0.06 37	0.07 43	0.08 45	0.05 42	0.02 2	0.10 24	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.08 27	0.06 28	0.08 28	0.09 49	0.02 3	0.04 30	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.15 93

TDLM	0.07 39	0.08 57	0.07 67	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.05 71	0.07 44	0.06 35	0.06 37	0.10 82	0.08 45	0.06 56	0.05 58	0.09 18	0.09 23	0.09 39	0.09 47	0.08 27	0.06 28	0.08 28	0.06 17	0.05 70	0.07 72	0.08 41	0.07 27	0.08 38	0.08 49

MLG-Stereo_test3	0.08 50	0.06 40	0.04 23	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.03 18	0.05 58	0.13 48	0.11 43	0.12 57	0.09 47	0.29 178	0.06 28	0.12 58	0.13 72	0.03 23	0.05 48	0.07 27	0.08 42	0.10 50	0.08 49

anonymousdsp	0.08 50	0.07 45	0.06 54	0.06 55	0.05 42	0.06 52	0.04 50	0.10 57	0.06 35	0.11 64	0.10 82	0.08 45	0.04 36	0.05 58	0.13 48	0.12 58	0.11 50	0.09 47	0.13 60	0.08 63	0.14 64	0.15 81	0.04 50	0.05 48	0.08 41	0.07 27	0.11 58	0.07 41

iRaftStereo_RVC	0.08 50	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.05 42	0.05 37	0.03 24	0.10 57	0.05 24	0.10 58	0.09 68	0.10 53	0.05 42	0.04 49	0.11 32	0.11 43	0.13 63	0.10 61	0.12 54	0.07 47	0.15 70	0.11 58	0.04 50	0.05 48	0.10 59	0.09 53	0.11 58	0.08 49

delet	0.08 50	0.08 57	0.07 67	0.09 93	0.07 69	0.08 81	0.06 91	0.07 44	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.11 59	0.06 56	0.06 76	0.12 42	0.10 34	0.10 47	0.09 47	0.08 27	0.09 74	0.09 39	0.07 29	0.05 70	0.06 62	0.09 49	0.09 53	0.10 50	0.08 49

LG-Stereo_L2	0.09 54	0.08 57	0.05 41	0.04 21	0.05 42	0.04 19	0.03 24	0.13 72	0.09 71	0.21 105	0.09 68	0.13 70	0.05 42	0.05 58	0.13 48	0.14 69	0.14 68	0.09 47	0.14 64	0.07 47	0.18 91	0.12 65	0.03 23	0.04 30	0.09 49	0.08 42	0.10 50	0.10 60

LG-Stereo_L1	0.09 54	0.08 57	0.05 41	0.05 41	0.05 42	0.05 37	0.03 24	0.13 72	0.09 71	0.21 105	0.09 68	0.11 59	0.05 42	0.05 58	0.13 48	0.14 69	0.14 68	0.09 47	0.14 64	0.07 47	0.18 91	0.11 58	0.03 23	0.04 30	0.09 49	0.08 42	0.10 50	0.10 60

LG-G_1	0.09 54	0.08 57	0.06 54	0.08 79	0.07 69	0.08 81	0.05 71	0.09 53	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.12 58	0.13 63	0.10 61	0.15 70	0.08 63	0.14 64	0.17 97	0.05 70	0.05 48	0.09 49	0.09 53	0.12 65	0.11 65

LG-G	0.09 54	0.08 57	0.06 54	0.08 79	0.07 69	0.08 81	0.05 71	0.09 53	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.12 58	0.13 63	0.10 61	0.15 70	0.08 63	0.14 64	0.17 97	0.05 70	0.05 48	0.09 49	0.09 53	0.12 65	0.11 65

DFGA-Net	0.09 54	0.09 67	0.05 41	0.07 63	0.05 42	0.06 52	0.05 71	0.11 63	0.06 35	0.12 69	0.07 43	0.13 70	0.05 42	0.04 49	0.14 58	0.12 58	0.13 63	0.10 61	0.13 60	0.07 47	0.11 50	0.08 39	0.05 70	0.07 72	0.10 59	0.09 53	0.14 74	0.11 65

LGtest1	0.09 54	0.07 45	0.06 54	0.06 55	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.10 57	0.09 71	0.09 52	0.10 82	0.10 53	0.05 42	0.06 76	0.15 66	0.13 63	0.15 75	0.11 71	0.15 70	0.09 74	0.16 72	0.15 81	0.05 70	0.05 48	0.10 59	0.09 53	0.12 65	0.10 60

AIO_rvc	0.09 54	0.09 67	0.06 54	0.07 63	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.12 67	0.08 56	0.12 69	0.05 21	0.11 59	0.04 36	0.05 58	0.22 135	0.17 105	0.11 50	0.09 47	0.14 64	0.07 47	0.16 72	0.22 134	0.04 50	0.05 48	0.09 49	0.08 42	0.09 47	0.07 41

AANet_RVC	0.09 54	0.08 57	0.08 84	0.07 63	0.09 99	0.06 52	0.06 91	0.09 53	0.09 71	0.08 50	0.09 68	0.08 45	0.07 73	0.06 76	0.14 58	0.11 43	0.11 50	0.12 77	0.11 49	0.10 83	0.10 43	0.09 49	0.07 105	0.08 88	0.11 68	0.12 74	0.12 65	0.14 87

IGEV-Stereo+	0.10 62	0.11 100	0.05 41	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.03 24	0.16 89	0.08 56	0.24 146	0.13 115	0.11 59	0.06 56	0.05 58	0.13 48	0.15 82	0.14 68	0.10 61	0.15 70	0.10 83	0.18 91	0.15 81	0.05 70	0.04 30	0.10 59	0.12 74	0.08 38	0.09 58

plain	0.10 62	0.09 67	0.07 67	0.06 55	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.13 72	0.06 35	0.16 76	0.06 30	0.11 59	0.04 36	0.04 49	0.16 72	0.16 95	0.16 81	0.12 77	0.15 70	0.08 63	0.15 70	0.11 58	0.04 50	0.07 72	0.12 78	0.12 74	0.12 65	0.14 87

MaDis-Stereo	0.10 62	0.07 45	0.07 67	0.04 21	0.04 27	0.04 19	0.04 50	0.09 53	0.07 50	0.11 64	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.03 30	0.14 58	0.14 69	0.15 75	0.12 77	0.15 70	0.07 47	0.16 72	0.13 72	0.03 23	0.06 62	0.14 96	0.20 165	0.16 83	0.19 129

MIF-Stereo (partial)	0.10 62	0.09 67	0.08 84	0.07 63	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.12 67	0.09 71	0.12 69	0.07 43	0.09 52	0.07 73	0.05 58	0.18 88	0.15 82	0.16 81	0.13 92	0.14 64	0.08 63	0.16 72	0.10 54	0.04 50	0.08 88	0.13 82	0.11 66	0.16 83	0.13 76

AASNet	0.10 62	0.10 80	0.07 67	0.10 102	0.10 117	0.11 120	0.08 126	0.11 63	0.06 35	0.10 58	0.11 98	0.10 53	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.11 43	0.13 63	0.11 71	0.11 49	0.09 74	0.11 50	0.12 65	0.06 88	0.08 88	0.11 68	0.10 63	0.10 50	0.08 49

AFF-stereo	0.10 62	0.10 80	0.08 84	0.07 63	0.06 57	0.08 81	0.04 50	0.17 95	0.08 56	0.21 105	0.08 56	0.13 70	0.05 42	0.03 30	0.14 58	0.14 69	0.12 57	0.09 47	0.20 104	0.07 47	0.14 64	0.11 58	0.04 50	0.06 62	0.13 82	0.12 74	0.18 100	0.11 65

MMNet	0.10 62	0.09 67	0.07 67	0.10 102	0.08 86	0.09 98	0.06 91	0.10 57	0.08 56	0.08 50	0.09 68	0.12 65	0.06 56	0.08 97	0.22 135	0.11 43	0.12 57	0.11 71	0.12 54	0.09 74	0.11 50	0.08 39	0.06 88	0.08 88	0.10 59	0.11 66	0.13 71	0.12 72

GANet	0.10 62	0.10 80	0.09 103	0.10 102	0.10 117	0.12 135	0.09 141	0.13 72	0.08 56	0.10 58	0.10 82	0.14 82	0.06 56	0.06 76	0.11 32	0.12 58	0.14 68	0.14 104	0.11 49	0.07 47	0.11 50	0.08 39	0.08 130	0.08 88	0.11 68	0.09 53	0.11 58	0.11 65

CVANet_RVC	0.10 62	0.12 116	0.11 142	0.13 143	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.12 67	0.08 56	0.09 52	0.14 122	0.10 53	0.07 73	0.07 85	0.11 32	0.11 43	0.11 50	0.11 71	0.11 49	0.08 63	0.11 50	0.08 39	0.06 88	0.08 88	0.11 68	0.09 53	0.11 58	0.12 72

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 71	0.08 57	0.06 54	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.03 24	0.16 89	0.09 71	0.24 146	0.09 68	0.10 53	0.06 56	0.05 58	0.15 66	0.17 105	0.17 88	0.12 77	0.16 77	0.10 83	0.24 147	0.17 97	0.04 50	0.05 48	0.10 59	0.11 66	0.13 71	0.09 58

UniTT-Stereo	0.11 71	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.05 42	0.06 52	0.04 50	0.10 57	0.07 50	0.13 72	0.06 30	0.12 65	0.12 144	0.08 97	0.18 88	0.14 69	0.16 81	0.12 77	0.19 96	0.09 74	0.17 80	0.12 65	0.07 105	0.06 62	0.12 78	0.19 154	0.10 50	0.13 76

MIM_Stereo	0.11 71	0.09 67	0.07 67	0.08 79	0.07 69	0.09 98	0.04 50	0.13 72	0.06 35	0.19 97	0.08 56	0.11 59	0.05 42	0.05 58	0.16 72	0.15 82	0.17 88	0.12 77	0.20 104	0.10 83	0.18 91	0.15 81	0.04 50	0.07 72	0.11 68	0.10 63	0.15 77	0.10 60

RAFT_CTSACE	0.11 71	0.09 67	0.07 67	0.05 41	0.06 57	0.08 81	0.06 91	0.12 67	0.07 50	0.18 90	0.06 30	0.14 82	0.12 144	0.05 58	0.13 48	0.13 63	0.14 68	0.09 47	0.12 54	0.07 47	0.16 72	0.18 106	0.04 50	0.07 72	0.14 96	0.14 93	0.19 107	0.14 87

test_5	0.11 71	0.10 80	0.08 84	0.07 63	0.05 42	0.07 63	0.05 71	0.16 89	0.07 50	0.11 64	0.09 68	0.15 90	0.15 184	0.03 30	0.15 66	0.15 82	0.11 50	0.10 61	0.12 54	0.07 47	0.13 60	0.15 81	0.04 50	0.09 113	0.13 82	0.14 93	0.19 107	0.18 111

DMCA	0.11 71	0.09 67	0.10 115	0.08 79	0.09 99	0.08 81	0.09 141	0.13 72	0.10 89	0.11 64	0.13 115	0.12 65	0.08 88	0.09 123	0.20 108	0.14 69	0.15 75	0.14 104	0.12 54	0.10 83	0.14 64	0.09 49	0.08 130	0.08 88	0.11 68	0.13 85	0.11 58	0.12 72

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 77	0.09 67	0.06 54	0.06 55	0.07 69	0.06 52	0.04 50	0.17 95	0.08 56	0.24 146	0.08 56	0.14 82	0.06 56	0.06 76	0.17 77	0.14 69	0.18 99	0.13 92	0.18 87	0.10 83	0.23 143	0.23 138	0.06 88	0.06 62	0.10 59	0.13 85	0.14 74	0.16 98

AIO_test	0.12 77	0.10 80	0.06 54	0.10 102	0.07 69	0.07 63	0.06 91	0.14 78	0.10 89	0.13 72	0.07 43	0.13 70	0.05 42	0.05 58	0.29 190	0.29 241	0.11 50	0.09 47	0.13 60	0.07 47	0.18 91	0.24 146	0.05 70	0.06 62	0.12 78	0.18 144	0.10 50	0.07 41

LL-Strereo2	0.12 77	0.08 57	0.07 67	0.07 63	0.07 69	0.06 52	0.04 50	0.15 82	0.10 89	0.22 114	0.10 82	0.13 70	0.07 73	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.18 99	0.11 71	0.20 104	0.10 83	0.20 112	0.28 173	0.05 70	0.07 72	0.12 78	0.13 85	0.15 77	0.10 60

RAFT+CT+SA	0.12 77	0.10 80	0.09 103	0.08 79	0.06 57	0.07 63	0.06 91	0.19 113	0.09 71	0.16 76	0.08 56	0.18 111	0.16 193	0.05 58	0.17 77	0.17 105	0.12 57	0.10 61	0.17 84	0.09 74	0.17 80	0.23 138	0.04 50	0.08 88	0.15 105	0.14 93	0.18 100	0.17 104

raft+_RVC	0.12 77	0.10 80	0.08 84	0.09 93	0.08 86	0.09 98	0.06 91	0.18 104	0.09 71	0.22 114	0.12 105	0.15 90	0.07 73	0.06 76	0.16 72	0.14 69	0.16 81	0.12 77	0.20 104	0.09 74	0.19 103	0.17 97	0.05 70	0.07 72	0.14 96	0.13 85	0.16 83	0.13 76

ARAFT	0.12 77	0.09 67	0.07 67	0.09 93	0.07 69	0.08 81	0.04 50	0.14 78	0.08 56	0.21 105	0.10 82	0.17 104	0.05 42	0.05 58	0.18 88	0.14 69	0.18 99	0.15 128	0.20 104	0.08 63	0.20 112	0.18 106	0.05 70	0.06 62	0.14 96	0.11 66	0.18 100	0.13 76

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 77	0.11 100	0.09 103	0.08 79	0.07 69	0.08 81	0.05 71	0.21 131	0.09 71	0.23 126	0.09 68	0.18 111	0.06 56	0.05 58	0.16 72	0.14 69	0.14 68	0.09 47	0.21 117	0.08 63	0.17 80	0.13 72	0.05 70	0.08 88	0.17 123	0.13 85	0.20 119	0.14 87

DispViT+	0.13 84	0.13 135	0.10 115	0.10 102	0.14 177	0.09 98	0.05 71	0.19 113	0.10 89	0.22 114	0.15 132	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.15 75	0.12 77	0.15 70	0.11 95	0.13 60	0.17 97	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.19 154	0.29 199	0.16 98

SGD-Stereo	0.13 84	0.07 45	0.05 41	0.06 55	0.06 57	0.08 81	0.03 24	0.08 52	0.08 56	0.10 58	0.06 30	0.13 70	0.06 56	0.04 49	0.93 289	0.17 105	0.18 99	0.10 61	0.16 77	0.08 63	0.18 91	0.11 58	0.06 88	0.06 62	0.10 59	0.11 66	0.16 83	0.13 76

YMNet	0.13 84	0.11 100	0.08 84	0.10 102	0.10 117	0.12 135	0.17 205	0.11 63	0.10 89	0.10 58	0.08 56	0.16 99	0.12 144	0.09 123	0.66 267	0.16 95	0.12 57	0.12 77	0.14 64	0.08 63	0.11 50	0.11 58	0.07 105	0.07 72	0.15 105	0.11 66	0.15 77	0.13 76

HUF	0.13 84	0.09 67	0.07 67	0.08 79	0.08 86	0.07 63	0.04 50	0.15 82	0.08 56	0.18 90	0.07 43	0.12 65	0.07 73	0.06 76	0.43 232	0.45 293	0.15 75	0.10 61	0.20 104	0.09 74	0.21 121	0.21 127	0.06 88	0.06 62	0.11 68	0.08 42	0.11 58	0.08 49

anonymousdsp2	0.13 84	0.12 116	0.09 103	0.09 93	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.18 104	0.08 56	0.20 101	0.16 147	0.15 90	0.07 73	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.17 88	0.12 77	0.23 132	0.11 95	0.19 103	0.21 127	0.07 105	0.08 88	0.13 82	0.11 66	0.18 100	0.12 72

TESTraft	0.13 84	0.11 100	0.08 84	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.07 108	0.15 82	0.11 109	0.16 76	0.10 82	0.14 82	0.16 193	0.05 58	0.24 163	0.17 105	0.15 75	0.12 77	0.18 87	0.10 83	0.18 91	0.22 134	0.04 50	0.08 88	0.17 123	0.17 128	0.23 135	0.19 129

UPFNet	0.13 84	0.11 100	0.12 162	0.12 134	0.11 131	0.13 146	0.10 154	0.15 82	0.12 135	0.17 83	0.13 115	0.15 90	0.09 98	0.11 153	0.23 146	0.15 82	0.17 88	0.15 128	0.16 77	0.11 95	0.13 60	0.11 58	0.09 145	0.09 113	0.13 82	0.13 85	0.19 107	0.13 76

4D-IteraStereo	0.14 91	0.10 80	0.09 103	0.10 102	0.08 86	0.08 81	0.05 71	0.21 131	0.12 135	0.26 170	0.12 105	0.20 125	0.08 88	0.07 85	0.19 93	0.18 127	0.20 120	0.15 128	0.22 126	0.12 105	0.27 165	0.29 178	0.05 70	0.08 88	0.14 96	0.14 93	0.19 107	0.13 76

CAS	0.14 91	0.11 100	0.08 84	0.09 93	0.08 86	0.08 81	0.05 71	0.17 95	0.10 89	0.17 83	0.16 147	0.15 90	0.10 106	0.10 141	0.20 108	0.18 127	0.17 88	0.14 104	0.19 96	0.11 95	0.22 131	0.23 138	0.07 105	0.08 88	0.17 123	0.16 120	0.17 96	0.23 162

TestStereo1	0.14 91	0.12 116	0.08 84	0.07 63	0.07 69	0.08 81	0.07 108	0.14 78	0.10 89	0.17 83	0.09 68	0.14 82	0.17 205	0.05 58	0.23 146	0.17 105	0.16 81	0.12 77	0.19 96	0.10 83	0.19 103	0.24 146	0.04 50	0.07 72	0.18 137	0.17 128	0.26 168	0.20 135

SA-5K	0.14 91	0.12 116	0.08 84	0.07 63	0.07 69	0.08 81	0.07 108	0.14 78	0.10 89	0.17 83	0.09 68	0.14 82	0.17 205	0.05 58	0.23 146	0.17 105	0.16 81	0.12 77	0.19 96	0.10 83	0.19 103	0.24 146	0.04 50	0.07 72	0.18 137	0.17 128	0.26 168	0.20 135

test_4	0.14 91	0.09 67	0.10 115	0.07 63	0.07 69	0.05 37	0.05 71	0.17 95	0.11 109	0.24 146	0.08 56	0.15 90	0.08 88	0.07 85	0.19 93	0.18 127	0.18 99	0.12 77	0.17 84	0.11 95	0.23 143	0.27 165	0.04 50	0.09 113	0.14 96	0.20 165	0.26 168	0.23 162

rafts_anoy	0.14 91	0.14 158	0.11 142	0.11 121	0.11 131	0.10 104	0.07 108	0.21 131	0.08 56	0.21 105	0.15 132	0.17 104	0.07 73	0.06 76	0.20 108	0.17 105	0.20 120	0.17 160	0.22 126	0.12 105	0.21 121	0.18 106	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.15 107	0.15 77	0.17 104

RALAANet	0.14 91	0.13 135	0.11 142	0.10 102	0.10 117	0.11 120	0.07 108	0.17 95	0.10 89	0.16 76	0.15 132	0.15 90	0.09 98	0.06 76	0.19 93	0.16 95	0.18 99	0.17 160	0.26 153	0.14 145	0.24 147	0.23 138	0.07 105	0.09 113	0.16 110	0.15 107	0.20 119	0.16 98

RAFT + AFF	0.14 91	0.07 45	0.05 41	0.08 79	0.05 42	0.07 63	0.04 50	0.11 63	0.08 56	0.14 75	0.07 43	0.15 90	0.04 36	0.03 30	1.54 309	0.11 43	0.14 68	0.07 30	0.14 64	0.06 28	0.14 64	0.08 39	0.03 23	0.05 48	0.10 59	0.07 27	0.07 21	0.07 41

HITNet	0.14 91	0.11 100	0.10 115	0.11 121	0.10 117	0.10 104	0.07 108	0.18 104	0.11 109	0.24 146	0.13 115	0.18 111	0.10 106	0.09 123	0.20 108	0.14 69	0.17 88	0.14 104	0.16 77	0.10 83	0.20 112	0.22 134	0.08 130	0.09 113	0.15 105	0.14 93	0.24 146	0.18 111
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
S2M2_XL	0.15 100	0.10 80	0.11 142	0.08 79	0.08 86	0.11 120	0.09 141	0.22 140	0.09 71	0.22 114	0.10 82	0.24 159	0.08 88	0.08 97	0.18 88	0.19 145	0.24 173	0.13 92	0.19 96	0.11 95	0.36 204	0.21 127	0.09 145	0.08 88	0.14 96	0.12 74	0.18 100	0.20 135
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.15 100	0.12 116	0.08 84	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.05 71	0.16 89	0.07 50	0.13 72	0.10 82	0.13 70	0.06 56	0.08 97	0.98 294	0.13 63	0.19 111	0.15 128	0.18 87	0.12 105	0.19 103	0.16 90	0.07 105	0.08 88	0.13 82	0.12 74	0.17 96	0.15 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 100	0.11 100	0.10 115	0.11 121	0.08 86	0.09 98	0.05 71	0.18 104	0.17 210	0.23 126	0.18 164	0.18 111	0.10 106	0.09 123	0.19 93	0.17 105	0.19 111	0.15 128	0.18 87	0.12 105	0.19 103	0.26 158	0.07 105	0.09 113	0.16 110	0.22 183	0.16 83	0.21 144

CASnet	0.15 100	0.12 116	0.08 84	0.10 102	0.11 131	0.14 153	0.06 91	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.15 132	0.23 152	0.10 106	0.09 123	0.19 93	0.15 82	0.20 120	0.11 71	0.26 153	0.11 95	0.34 189	0.19 119	0.07 105	0.08 88	0.16 110	0.12 74	0.20 119	0.17 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.15 100	0.11 100	0.10 115	0.12 134	0.10 117	0.12 135	0.08 126	0.17 95	0.10 89	0.18 90	0.17 160	0.20 125	0.10 106	0.11 153	0.47 242	0.15 82	0.18 99	0.14 104	0.16 77	0.11 95	0.16 72	0.12 65	0.09 145	0.09 113	0.14 96	0.16 120	0.19 107	0.18 111

SA	0.15 100	0.13 135	0.09 103	0.09 93	0.08 86	0.11 120	0.06 91	0.21 131	0.10 89	0.23 126	0.09 68	0.23 152	0.07 73	0.07 85	0.19 93	0.18 127	0.18 99	0.15 128	0.24 140	0.12 105	0.20 112	0.26 158	0.05 70	0.09 113	0.20 157	0.20 165	0.27 183	0.23 162

CIPLG	0.15 100	0.11 100	0.08 84	0.10 102	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.09 71	0.23 126	0.14 122	0.20 125	0.10 106	0.12 178	0.23 146	0.17 105	0.21 136	0.14 104	0.21 117	0.13 122	0.22 131	0.28 173	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.12 74	0.21 125	0.13 76

IPLGR_C	0.15 100	0.11 100	0.08 84	0.10 102	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.09 71	0.23 126	0.14 122	0.20 125	0.10 106	0.12 178	0.21 120	0.17 105	0.21 136	0.14 104	0.21 117	0.13 122	0.22 131	0.28 173	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.12 74	0.21 125	0.14 87

ACRE	0.15 100	0.11 100	0.08 84	0.10 102	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.09 71	0.23 126	0.15 132	0.20 125	0.10 106	0.12 178	0.21 120	0.17 105	0.21 136	0.14 104	0.21 117	0.13 122	0.22 131	0.27 165	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.12 74	0.21 125	0.13 76

raftrobust	0.15 100	0.12 116	0.11 142	0.11 121	0.10 117	0.08 81	0.06 91	0.22 140	0.09 71	0.27 180	0.13 115	0.19 119	0.08 88	0.08 97	0.21 120	0.18 127	0.21 136	0.15 128	0.28 168	0.13 122	0.25 152	0.23 138	0.08 130	0.08 88	0.19 146	0.17 128	0.17 96	0.16 98

RALCasStereoNet	0.15 100	0.14 158	0.10 115	0.13 143	0.11 131	0.10 104	0.07 108	0.20 116	0.08 56	0.23 126	0.13 115	0.19 119	0.08 88	0.07 85	0.20 108	0.18 127	0.22 153	0.17 160	0.20 104	0.12 105	0.22 131	0.21 127	0.07 105	0.09 113	0.18 137	0.15 107	0.15 77	0.15 93

HCRNet	0.15 100	0.19 231	0.08 84	0.23 231	0.09 99	0.16 173	0.09 141	0.16 89	0.06 35	0.49 312	0.16 147	0.25 168	0.08 88	0.09 123	0.43 232	0.11 43	0.16 81	0.10 61	0.21 117	0.09 74	0.13 60	0.08 39	0.11 188	0.07 72	0.09 49	0.09 53	0.14 74	0.11 65

UNet	0.15 100	0.13 135	0.13 174	0.14 155	0.12 146	0.14 153	0.10 154	0.20 116	0.12 135	0.21 105	0.15 132	0.17 104	0.12 144	0.13 196	0.21 120	0.15 82	0.20 120	0.17 160	0.18 87	0.13 122	0.17 80	0.14 78	0.10 168	0.12 177	0.15 105	0.17 128	0.20 119	0.17 104

HGLStereo	0.15 100	0.14 158	0.12 162	0.13 143	0.13 159	0.13 146	0.08 126	0.18 104	0.11 109	0.22 114	0.22 199	0.14 82	0.09 98	0.11 153	0.24 163	0.17 105	0.21 136	0.17 160	0.20 104	0.14 145	0.18 91	0.16 90	0.10 168	0.11 158	0.17 123	0.16 120	0.17 96	0.15 93

RASNet	0.15 100	0.14 158	0.14 182	0.13 143	0.11 131	0.12 135	0.10 154	0.24 169	0.12 135	0.22 114	0.14 122	0.18 111	0.12 144	0.09 123	0.16 72	0.18 127	0.19 111	0.13 92	0.16 77	0.10 83	0.22 131	0.16 90	0.07 105	0.14 206	0.16 110	0.16 120	0.26 168	0.22 153

RYNet	0.15 100	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.13 156	0.06 37	0.06 30	0.06 29	0.05 42	0.04 49	1.96 329	0.11 43	0.09 39	0.13 92	0.10 45	0.07 47	0.08 28	0.07 29	0.13 212	0.06 62	0.09 49	0.22 183	0.11 58	0.08 49

G2L-Stereo	0.16 116	0.14 158	0.11 142	0.12 134	0.13 159	0.12 135	0.09 141	0.20 116	0.11 109	0.24 146	0.16 147	0.19 119	0.16 193	0.11 153	0.29 190	0.16 95	0.20 120	0.15 128	0.18 87	0.12 105	0.20 112	0.16 90	0.11 188	0.10 142	0.18 137	0.19 154	0.23 135	0.17 104

trnet	0.16 116	0.13 135	0.10 115	0.11 121	0.10 117	0.10 104	0.06 91	0.24 169	0.09 71	0.28 196	0.12 105	0.26 179	0.11 130	0.10 141	0.20 108	0.22 186	0.25 186	0.13 92	0.21 117	0.13 122	0.32 178	0.20 124	0.08 130	0.09 113	0.17 123	0.17 128	0.24 146	0.23 162

LoS_RVC	0.16 116	0.13 135	0.10 115	0.07 63	0.09 99	0.08 81	0.06 91	0.17 95	0.11 109	0.23 126	0.16 147	0.17 104	0.11 130	0.09 123	0.21 120	0.22 186	0.17 88	0.16 149	0.24 140	0.12 105	0.33 182	0.31 186	0.08 130	0.09 113	0.20 157	0.15 107	0.16 83	0.20 135

tt_ll	0.16 116	0.13 135	0.10 115	0.07 63	0.09 99	0.08 81	0.06 91	0.17 95	0.11 109	0.23 126	0.16 147	0.17 104	0.11 130	0.09 123	0.21 120	0.22 186	0.17 88	0.16 149	0.24 140	0.12 105	0.33 182	0.31 186	0.08 130	0.09 113	0.20 157	0.15 107	0.16 83	0.20 135

GMOStereo	0.16 116	0.12 116	0.10 115	0.10 102	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 82	0.21 138	0.13 162	0.08 97	0.20 108	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 207	0.05 70	0.08 88	0.22 175	0.19 154	0.24 146	0.18 111

error version	0.16 116	0.12 116	0.10 115	0.10 102	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 82	0.21 138	0.13 162	0.08 97	0.20 108	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 207	0.05 70	0.08 88	0.22 175	0.19 154	0.24 146	0.18 111

test-v	0.16 116	0.12 116	0.10 115	0.10 102	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 82	0.21 138	0.13 162	0.08 97	0.20 108	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 207	0.05 70	0.08 88	0.22 175	0.19 154	0.24 146	0.18 111

test-2	0.16 116	0.12 116	0.10 115	0.10 102	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 82	0.21 138	0.13 162	0.08 97	0.20 108	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 207	0.05 70	0.08 88	0.22 175	0.19 154	0.24 146	0.18 111

GMStereo	0.16 116	0.16 189	0.09 103	0.14 155	0.13 159	0.15 166	0.11 163	0.22 140	0.12 135	0.19 97	0.15 132	0.25 168	0.13 162	0.09 123	0.17 77	0.14 69	0.21 136	0.13 92	0.26 153	0.15 160	0.20 112	0.12 65	0.09 145	0.11 158	0.18 137	0.15 107	0.23 135	0.15 93
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.16 116	0.15 180	0.15 194	0.16 180	0.12 146	0.13 146	0.14 190	0.18 104	0.15 185	0.17 83	0.15 132	0.18 111	0.12 144	0.11 153	0.23 146	0.18 127	0.19 111	0.14 104	0.23 132	0.12 105	0.18 91	0.14 78	0.12 205	0.12 177	0.16 110	0.16 120	0.18 100	0.16 98

DSFCA	0.16 116	0.18 218	0.14 182	0.14 155	0.13 159	0.16 173	0.15 198	0.16 89	0.13 156	0.16 76	0.19 171	0.18 111	0.10 106	0.08 97	0.22 135	0.18 127	0.19 111	0.17 160	0.21 117	0.14 145	0.19 103	0.19 119	0.11 188	0.12 177	0.17 123	0.18 144	0.19 107	0.19 129

DMCA-RVC	0.16 116	0.12 116	0.15 194	0.12 134	0.13 159	0.11 120	0.13 183	0.17 95	0.16 201	0.18 90	0.21 191	0.20 125	0.10 106	0.10 141	0.36 219	0.17 105	0.18 99	0.17 160	0.16 77	0.14 145	0.18 91	0.15 81	0.10 168	0.12 177	0.14 96	0.13 85	0.18 100	0.18 111

CFNet	0.16 116	0.15 180	0.12 162	0.18 196	0.15 193	0.14 153	0.11 163	0.23 153	0.12 135	0.21 105	0.16 147	0.29 206	0.14 178	0.11 153	0.21 120	0.13 63	0.20 120	0.16 149	0.18 87	0.12 105	0.17 80	0.13 72	0.08 130	0.12 177	0.20 157	0.17 128	0.22 131	0.21 144

DISCO	0.16 116	0.15 180	0.11 142	0.14 155	0.13 159	0.16 173	0.14 190	0.15 82	0.13 156	0.21 105	0.17 160	0.16 99	0.10 106	0.10 141	0.25 175	0.16 95	0.20 120	0.15 128	0.23 132	0.14 145	0.17 80	0.18 106	0.09 145	0.11 158	0.17 123	0.16 120	0.21 125	0.16 98

coex_refinement	0.17 130	0.15 180	0.11 142	0.12 134	0.12 146	0.13 146	0.08 126	0.21 131	0.16 201	0.22 114	0.18 164	0.17 104	0.10 106	0.10 141	0.44 236	0.19 145	0.20 120	0.15 128	0.23 132	0.11 95	0.17 80	0.15 81	0.09 145	0.10 142	0.18 137	0.17 128	0.20 119	0.22 153

S2M2_L	0.17 130	0.14 158	0.15 194	0.13 143	0.10 117	0.16 173	0.11 163	0.21 131	0.11 109	0.27 180	0.09 68	0.20 125	0.06 56	0.17 237	0.22 135	0.19 145	0.25 186	0.16 149	0.20 104	0.15 160	0.34 189	0.25 152	0.13 212	0.10 142	0.16 110	0.16 120	0.27 183	0.23 162
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.17 130	0.11 100	0.09 103	0.12 134	0.09 99	0.10 104	0.06 91	0.22 140	0.12 135	0.27 180	0.11 98	0.27 189	0.10 106	0.08 97	0.17 77	0.21 172	0.24 173	0.14 104	0.25 151	0.13 122	0.44 239	0.31 186	0.08 130	0.10 142	0.17 123	0.17 128	0.36 233	0.19 129

castereo	0.17 130	0.12 116	0.10 115	0.10 102	0.10 117	0.11 120	0.06 91	0.22 140	0.13 156	0.26 170	0.14 122	0.23 152	0.08 88	0.07 85	0.19 93	0.22 186	0.25 186	0.14 104	0.28 168	0.13 122	0.45 242	0.34 199	0.07 105	0.09 113	0.19 146	0.20 165	0.19 107	0.20 135

iinet-f	0.17 130	0.14 158	0.10 115	0.12 134	0.09 99	0.14 153	0.09 141	0.15 82	0.10 89	0.23 126	0.25 213	0.18 111	0.15 184	0.08 97	0.33 208	0.19 145	0.20 120	0.13 92	0.36 207	0.16 178	0.20 112	0.21 127	0.08 130	0.09 113	0.17 123	0.14 93	0.25 157	0.17 104

Sa-1000	0.17 130	0.13 135	0.09 103	0.09 93	0.09 99	0.11 120	0.05 71	0.22 140	0.11 109	0.24 146	0.11 98	0.24 159	0.09 98	0.10 141	0.22 135	0.18 127	0.21 136	0.17 160	0.28 168	0.12 105	0.25 152	0.33 193	0.06 88	0.09 113	0.24 206	0.20 165	0.26 168	0.22 153

TestStereo	0.17 130	0.17 201	0.14 182	0.15 170	0.11 131	0.15 166	0.11 163	0.25 186	0.13 156	0.30 216	0.15 132	0.25 168	0.11 130	0.08 97	0.19 93	0.14 69	0.23 161	0.13 92	0.27 161	0.13 122	0.27 165	0.15 81	0.09 145	0.14 206	0.21 168	0.15 107	0.21 125	0.19 129

CREStereo	0.17 130	0.13 135	0.11 142	0.11 121	0.10 117	0.10 104	0.06 91	0.24 169	0.10 89	0.27 180	0.12 105	0.26 179	0.11 130	0.10 141	0.22 135	0.26 227	0.26 201	0.13 92	0.21 117	0.14 145	0.36 204	0.24 146	0.08 130	0.09 113	0.17 123	0.17 128	0.23 135	0.22 153
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	0.17 130	0.14 158	0.12 162	0.15 170	0.11 131	0.15 166	0.11 163	0.25 186	0.12 135	0.25 159	0.16 147	0.19 119	0.21 232	0.09 123	0.25 175	0.16 95	0.22 153	0.16 149	0.29 178	0.12 105	0.23 143	0.16 90	0.09 145	0.12 177	0.20 157	0.17 128	0.26 168	0.21 144

PDISCO_ROB	0.17 130	0.16 189	0.16 206	0.14 155	0.12 146	0.13 146	0.11 163	0.15 82	0.12 135	0.16 76	0.16 147	0.12 65	0.10 106	0.09 123	0.19 93	0.20 161	0.19 111	0.23 245	0.18 87	0.15 160	0.22 131	0.23 138	0.07 105	0.11 158	0.21 168	0.24 197	0.39 247	0.23 162

test_for_model	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 335	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 335	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

testlalala	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 335	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

GCAPDPT-zeroshot	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 335	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

GCAP-Stereo	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 335	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

CES	0.18 140	0.10 80	0.10 115	0.09 93	0.11 131	0.10 104	0.05 71	0.42 284	0.10 89	0.20 101	0.27 230	0.23 152	0.10 106	0.12 178	0.26 179	0.23 197	0.25 186	0.15 128	0.20 104	0.13 122	0.45 242	0.26 158	0.09 145	0.08 88	0.19 146	0.15 107	0.19 107	0.24 176

raft_robust	0.18 140	0.13 135	0.10 115	0.14 155	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.25 186	0.12 135	0.30 216	0.10 82	0.24 159	0.14 178	0.10 141	0.24 163	0.21 172	0.21 136	0.17 160	0.34 196	0.14 145	0.27 165	0.31 186	0.06 88	0.10 142	0.22 175	0.21 175	0.24 146	0.21 144

GLC_STEREO	0.18 140	0.15 180	0.16 206	0.15 170	0.14 177	0.14 153	0.11 163	0.26 200	0.10 89	0.28 196	0.18 164	0.20 125	0.10 106	0.11 153	0.19 93	0.19 145	0.28 224	0.15 128	0.24 140	0.14 145	0.37 209	0.23 138	0.09 145	0.10 142	0.19 146	0.13 85	0.30 208	0.18 111

test-3	0.18 140	0.11 100	0.09 103	0.11 121	0.12 146	0.10 104	0.07 108	0.25 186	0.10 89	0.27 180	0.11 98	0.29 206	0.11 130	0.08 97	0.23 146	0.19 145	0.23 161	0.15 128	0.47 229	0.15 160	0.33 182	0.46 245	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.14 93	0.25 157	0.23 162

test_1	0.18 140	0.11 100	0.09 103	0.11 121	0.12 146	0.10 104	0.07 108	0.25 186	0.10 89	0.27 180	0.11 98	0.29 206	0.11 130	0.08 97	0.23 146	0.19 145	0.23 161	0.15 128	0.47 229	0.15 160	0.33 182	0.46 245	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.14 93	0.25 157	0.23 162

LMCR-Stereo	0.18 140	0.14 158	0.11 142	0.13 143	0.12 146	0.15 166	0.10 154	0.22 140	0.13 156	0.23 126	0.18 164	0.24 159	0.17 205	0.12 178	0.21 120	0.19 145	0.26 201	0.18 191	0.33 190	0.19 196	0.26 157	0.25 152	0.10 168	0.12 177	0.19 146	0.18 144	0.24 146	0.23 162

CREStereo++_RVC	0.18 140	0.12 116	0.10 115	0.11 121	0.12 146	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.13 115	0.22 148	0.19 225	0.10 141	0.22 135	0.22 186	0.24 173	0.12 77	0.22 126	0.11 95	0.34 189	0.25 152	0.07 105	0.09 113	0.19 146	0.15 107	0.62 295	0.23 162
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	0.18 140	0.15 180	0.11 142	0.14 155	0.11 131	0.09 98	0.09 141	0.22 140	0.10 89	0.29 213	0.11 98	0.25 168	0.08 88	0.09 123	0.24 163	0.27 233	0.24 173	0.13 92	0.28 168	0.13 122	0.35 200	0.24 146	0.09 145	0.08 88	0.22 175	0.17 128	0.23 135	0.25 183

CFNet_RVC	0.18 140	0.18 218	0.15 194	0.18 196	0.16 199	0.18 191	0.12 179	0.21 131	0.13 156	0.23 126	0.20 181	0.24 159	0.12 144	0.12 178	0.22 135	0.19 145	0.23 161	0.17 160	0.26 153	0.15 160	0.24 147	0.19 119	0.09 145	0.13 196	0.22 175	0.20 165	0.25 157	0.23 162

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 140	0.18 218	0.18 226	0.17 189	0.21 233	0.16 173	0.26 257	0.19 113	0.24 245	0.22 114	0.20 181	0.26 179	0.12 144	0.19 248	0.24 163	0.16 95	0.19 111	0.16 149	0.19 96	0.13 122	0.16 72	0.17 97	0.11 188	0.11 158	0.17 123	0.22 183	0.19 107	0.21 144
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	0.18 140	0.14 158	0.16 206	0.14 155	0.14 177	0.11 120	0.09 141	0.25 186	0.13 156	0.27 180	0.26 222	0.25 168	0.17 205	0.09 123	0.19 93	0.16 95	0.19 111	0.15 128	0.41 215	0.13 122	0.24 147	0.18 106	0.10 168	0.14 206	0.17 123	0.15 107	0.22 131	0.18 111

dd	0.19 156	0.17 201	0.10 115	0.34 270	0.12 146	0.24 237	0.11 163	0.21 131	0.10 89	0.22 114	0.10 82	0.37 245	0.10 106	0.09 123	0.37 221	0.17 105	0.28 224	0.14 104	0.35 203	0.14 145	0.19 103	0.14 78	0.09 145	0.13 196	0.21 168	0.15 107	0.26 168	0.21 144

AACVNet	0.19 156	0.17 201	0.14 182	0.19 206	0.19 222	0.19 201	0.13 183	0.23 153	0.15 185	0.25 159	0.23 207	0.20 125	0.13 162	0.13 196	0.21 120	0.18 127	0.24 173	0.18 191	0.24 140	0.17 187	0.22 131	0.20 124	0.14 222	0.15 219	0.22 175	0.21 175	0.25 157	0.25 183

test_3	0.19 156	0.12 116	0.11 142	0.11 121	0.12 146	0.10 104	0.07 108	0.25 186	0.12 135	0.28 196	0.12 105	0.31 226	0.14 178	0.08 97	0.25 175	0.20 161	0.23 161	0.15 128	0.47 229	0.16 178	0.35 200	0.46 245	0.06 88	0.11 158	0.19 146	0.19 154	0.27 183	0.25 183

AnonymousM	0.19 156	0.09 67	0.07 67	0.09 93	0.07 69	0.08 81	0.05 71	0.20 116	0.09 71	0.23 126	0.14 122	0.16 99	0.07 73	0.09 123	0.23 146	0.23 197	0.23 161	0.14 104	0.20 104	0.15 160	0.32 178	0.26 158	0.07 105	0.08 88	0.11 68	0.17 128	0.54 281	0.97 305

TANstereo	0.19 156	0.12 116	0.10 115	0.14 155	0.13 159	0.14 153	0.08 126	0.18 104	0.11 109	0.24 146	0.12 105	0.16 99	0.12 144	0.13 196	0.29 190	0.28 236	0.26 201	0.25 260	0.34 196	0.22 222	0.34 189	0.27 165	0.29 287	0.10 142	0.13 82	0.15 107	0.36 233	0.18 111

XX-TBD	0.19 156	0.12 116	0.10 115	0.14 155	0.13 159	0.14 153	0.08 126	0.18 104	0.11 109	0.24 146	0.12 105	0.16 99	0.12 144	0.13 196	0.29 190	0.28 236	0.26 201	0.25 260	0.34 196	0.22 222	0.34 189	0.27 165	0.29 287	0.10 142	0.13 82	0.15 107	0.36 233	0.18 111

STTStereo	0.19 156	0.19 231	0.21 247	0.18 196	0.20 227	0.17 186	0.25 249	0.18 104	0.19 219	0.20 101	0.19 171	0.24 159	0.14 178	0.17 237	0.32 204	0.17 105	0.19 111	0.19 202	0.19 96	0.14 145	0.18 91	0.17 97	0.11 188	0.12 177	0.19 146	0.20 165	0.20 119	0.26 193

BEATNet_4x	0.19 156	0.14 158	0.12 162	0.13 143	0.13 159	0.12 135	0.10 154	0.20 116	0.14 171	0.27 180	0.14 122	0.21 138	0.13 162	0.11 153	0.32 204	0.20 161	0.22 153	0.22 231	0.20 104	0.12 105	0.31 175	0.41 228	0.10 168	0.12 177	0.17 123	0.16 120	0.26 168	0.23 162

DLCB_ROB	0.19 156	0.17 201	0.16 206	0.14 155	0.15 193	0.14 153	0.13 183	0.20 116	0.16 201	0.23 126	0.23 207	0.25 168	0.18 219	0.15 222	0.20 108	0.16 95	0.21 136	0.18 191	0.19 96	0.15 160	0.24 147	0.20 124	0.13 212	0.15 219	0.36 276	0.24 197	0.24 146	0.20 135

AE-Stereo	0.20 165	0.14 158	0.13 174	0.16 180	0.12 146	0.12 135	0.09 141	0.23 153	0.15 185	0.28 196	0.12 105	0.29 206	0.13 162	0.09 123	0.21 120	0.25 216	0.28 224	0.19 202	0.28 168	0.19 196	0.35 200	0.42 232	0.07 105	0.14 206	0.22 175	0.24 197	0.26 168	0.21 144

EGLCR-Stereo	0.20 165	0.12 116	0.10 115	0.11 121	0.11 131	0.13 146	0.06 91	0.23 153	0.11 109	0.27 180	0.09 68	0.24 159	0.09 98	0.09 123	0.18 88	0.21 172	0.24 173	0.16 149	0.29 178	0.12 105	0.36 204	0.46 245	0.07 105	0.09 113	0.15 105	0.25 208	0.93 318	0.25 183

sAnonymous2	0.20 165	0.14 158	0.12 162	0.12 134	0.11 131	0.14 153	0.12 179	0.28 229	0.16 201	0.23 126	0.19 171	0.19 119	0.15 184	0.08 97	0.24 163	0.26 227	0.25 186	0.22 231	0.39 211	0.20 203	0.34 189	0.38 216	0.08 130	0.13 196	0.22 175	0.24 197	0.23 135	0.24 176

CroCo_RVC	0.20 165	0.14 158	0.12 162	0.12 134	0.11 131	0.14 153	0.12 179	0.28 229	0.16 201	0.23 126	0.19 171	0.19 119	0.15 184	0.08 97	0.24 163	0.26 227	0.25 186	0.22 231	0.39 211	0.20 203	0.34 189	0.38 216	0.08 130	0.13 196	0.22 175	0.24 197	0.23 135	0.24 176

CFNet_pseudo	0.20 165	0.16 189	0.16 206	0.19 206	0.16 199	0.16 173	0.13 183	0.24 169	0.14 171	0.28 196	0.21 191	0.22 148	0.19 225	0.12 178	0.63 262	0.17 105	0.20 120	0.17 160	0.30 183	0.12 105	0.21 121	0.17 97	0.12 205	0.12 177	0.20 157	0.20 165	0.25 157	0.26 193

psm_up	0.20 165	0.17 201	0.19 231	0.20 214	0.16 199	0.20 207	0.13 183	0.25 186	0.23 240	0.23 126	0.18 164	0.21 138	0.20 229	0.15 222	0.23 146	0.18 127	0.24 173	0.18 191	0.28 168	0.16 178	0.21 121	0.16 90	0.12 205	0.20 247	0.24 206	0.24 197	0.26 168	0.25 183

FADNet-RVC-Resample	0.20 165	0.16 189	0.18 226	0.17 189	0.16 199	0.16 173	0.14 190	0.24 169	0.17 210	0.26 170	0.19 171	0.26 179	0.16 193	0.16 228	0.30 200	0.17 105	0.20 120	0.22 231	0.26 153	0.24 237	0.22 131	0.29 178	0.13 212	0.20 247	0.22 175	0.21 175	0.19 107	0.22 153

AF-Net	0.20 165	0.18 218	0.17 219	0.18 196	0.22 240	0.20 207	0.21 228	0.24 169	0.21 228	0.19 97	0.25 213	0.26 179	0.16 193	0.14 207	0.33 208	0.20 161	0.17 88	0.17 160	0.22 126	0.15 160	0.17 80	0.21 127	0.16 233	0.14 206	0.19 146	0.19 154	0.29 199	0.22 153

Nwc_Net	0.20 165	0.18 218	0.17 219	0.18 196	0.22 240	0.20 207	0.21 228	0.24 169	0.21 228	0.19 97	0.25 213	0.26 179	0.16 193	0.14 207	0.33 208	0.20 161	0.17 88	0.17 160	0.22 126	0.15 160	0.17 80	0.21 127	0.16 233	0.14 206	0.19 146	0.19 154	0.29 199	0.22 153

iResNetv2_ROB	0.20 165	0.14 158	0.11 142	0.17 189	0.13 159	0.17 186	0.11 163	0.26 200	0.12 135	0.26 170	0.20 181	0.27 189	0.19 225	0.10 141	0.42 230	0.16 95	0.20 120	0.15 128	0.35 203	0.15 160	0.33 182	0.18 106	0.12 205	0.14 206	0.20 157	0.17 128	0.30 208	0.19 129

HSM	0.20 165	0.17 201	0.14 182	0.18 196	0.17 208	0.15 166	0.13 183	0.26 200	0.14 171	0.26 170	0.22 199	0.24 159	0.17 205	0.11 153	0.33 208	0.17 105	0.26 201	0.16 149	0.27 161	0.17 187	0.27 165	0.19 119	0.10 168	0.13 196	0.22 175	0.22 183	0.27 183	0.24 176

MIPNet	0.21 176	0.14 158	0.11 142	0.11 121	0.12 146	0.12 135	0.08 126	0.24 169	0.10 89	0.27 180	0.24 211	0.22 148	0.14 178	0.11 153	0.94 290	0.20 161	0.23 161	0.17 160	0.31 184	0.20 203	0.21 121	0.35 206	0.07 105	0.11 158	0.23 194	0.23 190	0.27 183	0.21 144

ADLNet	0.21 176	0.17 201	0.12 162	0.16 180	0.14 177	0.18 191	0.15 198	0.20 116	0.11 109	0.17 83	0.15 132	0.33 232	0.13 162	0.31 286	1.12 299	0.15 82	0.20 120	0.14 104	0.18 87	0.13 122	0.16 72	0.18 106	0.15 228	0.09 113	0.17 123	0.18 144	0.19 107	0.17 104

APVNet	0.21 176	0.18 218	0.14 182	0.17 189	0.20 227	0.20 207	0.17 205	0.24 169	0.15 185	0.18 90	0.21 191	0.21 138	0.11 130	0.17 237	0.34 214	0.24 205	0.27 213	0.21 224	0.34 196	0.21 214	0.23 143	0.28 173	0.11 188	0.17 235	0.21 168	0.18 144	0.29 199	0.22 153

FADNet-RVC	0.21 176	0.17 201	0.15 194	0.21 218	0.16 199	0.16 173	0.18 209	0.26 200	0.13 156	0.25 159	0.21 191	0.28 197	0.16 193	0.14 207	0.32 204	0.21 172	0.23 161	0.17 160	0.34 196	0.21 214	0.21 121	0.25 152	0.14 222	0.16 225	0.25 213	0.23 190	0.21 125	0.24 176

UCFNet_RVC	0.21 176	0.25 263	0.16 206	0.21 218	0.19 222	0.20 207	0.14 190	0.23 153	0.16 201	0.26 170	0.19 171	0.34 236	0.17 205	0.13 196	0.23 146	0.19 145	0.21 136	0.18 191	0.31 184	0.16 178	0.26 157	0.19 119	0.17 237	0.14 206	0.26 218	0.21 175	0.23 135	0.29 207

gcap_with_dpt	0.22 181	0.17 201	0.10 115	0.19 206	0.13 159	0.16 173	0.09 141	0.26 200	0.14 171	0.30 216	0.15 132	0.36 241	0.15 184	0.14 207	0.21 120	0.24 205	0.31 247	0.23 245	0.32 186	0.15 160	0.42 230	0.34 199	0.10 168	0.12 177	0.22 175	0.18 144	0.28 193	0.38 236

GCAP-BAT	0.22 181	0.17 201	0.10 115	0.19 206	0.13 159	0.16 173	0.09 141	0.26 200	0.14 171	0.30 216	0.15 132	0.36 241	0.15 184	0.14 207	0.21 120	0.24 205	0.31 247	0.23 245	0.32 186	0.15 160	0.42 230	0.34 199	0.10 168	0.12 177	0.22 175	0.18 144	0.28 193	0.38 236

MyStereo04	0.22 181	0.18 218	0.17 219	0.14 155	0.14 177	0.13 146	0.10 154	0.28 229	0.21 228	0.31 225	0.20 181	0.29 206	0.13 162	0.08 97	0.27 184	0.22 186	0.22 153	0.18 191	0.54 256	0.21 214	0.34 189	0.26 158	0.11 188	0.16 225	0.27 231	0.23 190	0.30 208	0.22 153

LoS	0.22 181	0.15 180	0.11 142	0.13 143	0.14 177	0.12 135	0.08 126	0.60 308	0.11 109	0.37 274	0.38 264	0.36 241	0.13 162	0.11 153	0.23 146	0.25 216	0.26 201	0.15 128	0.26 153	0.15 160	0.42 230	0.33 193	0.09 145	0.09 113	0.25 213	0.19 154	0.25 157	0.28 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.22 181	0.12 116	0.11 142	0.10 102	0.10 117	0.10 104	0.07 108	0.22 140	0.09 71	0.24 146	0.15 132	0.21 138	0.09 98	0.11 153	1.93 327	0.18 127	0.21 136	0.16 149	0.24 140	0.14 145	0.20 112	0.32 190	0.06 88	0.10 142	0.18 137	0.18 144	0.24 146	0.14 87

SACVNet	0.22 181	0.20 236	0.18 226	0.21 218	0.19 222	0.19 201	0.19 217	0.25 186	0.22 235	0.25 159	0.21 191	0.20 125	0.12 144	0.17 237	0.23 146	0.21 172	0.25 186	0.21 224	0.32 186	0.19 196	0.27 165	0.34 199	0.15 228	0.17 235	0.28 238	0.25 208	0.29 199	0.26 193

ICVP	0.22 181	0.18 218	0.20 238	0.18 196	0.17 208	0.18 191	0.13 183	0.22 140	0.16 201	0.24 146	0.20 181	0.23 152	0.18 219	0.12 178	0.22 135	0.23 197	0.25 186	0.24 250	0.26 153	0.20 203	0.30 173	0.46 245	0.26 267	0.16 225	0.23 194	0.25 208	0.25 157	0.24 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.22 181	0.16 189	0.13 174	0.19 206	0.14 177	0.12 135	0.08 126	0.24 169	0.11 109	0.29 213	0.16 147	0.27 189	0.15 184	0.10 141	0.22 135	0.26 227	0.26 201	0.13 92	0.29 178	0.12 105	0.50 264	0.30 181	0.08 130	0.10 142	0.24 206	0.21 175	0.65 301	0.47 259

sCroCo_RVC	0.22 181	0.13 135	0.11 142	0.11 121	0.10 117	0.14 153	0.09 141	0.24 169	0.19 219	0.24 146	0.16 147	0.20 125	0.20 229	0.08 97	0.26 179	0.36 271	0.29 231	0.22 231	0.35 203	0.21 214	0.48 255	0.53 277	0.10 168	0.15 219	0.23 194	0.21 175	0.28 193	0.23 162

GES	0.22 181	0.16 189	0.12 162	0.14 155	0.15 193	0.19 201	0.12 179	0.25 186	0.14 171	0.26 170	0.18 164	0.21 138	0.13 162	0.17 237	0.36 219	0.21 172	0.27 213	0.19 202	0.52 251	0.20 203	0.33 182	0.29 178	0.13 212	0.14 206	0.19 146	0.17 128	0.27 183	0.42 249

RP	0.22 181	0.20 236	0.23 258	0.22 222	0.20 227	0.21 217	0.22 234	0.24 169	0.22 235	0.17 83	0.25 213	0.24 159	0.19 225	0.15 222	0.50 250	0.17 105	0.20 120	0.16 149	0.22 126	0.16 178	0.17 80	0.25 152	0.13 212	0.16 225	0.22 175	0.21 175	0.30 208	0.25 183

DeepPruner_ROB	0.22 181	0.17 201	0.16 206	0.17 189	0.17 208	0.16 173	0.18 209	0.22 140	0.17 210	0.26 170	0.26 222	0.20 125	0.18 219	0.11 153	0.50 250	0.20 161	0.24 173	0.21 224	0.27 161	0.16 178	0.41 225	0.33 193	0.14 222	0.15 219	0.22 175	0.27 229	0.26 168	0.23 162

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 193	0.17 201	0.08 84	0.22 222	0.21 233	0.29 260	0.17 205	0.25 186	0.11 109	0.42 296	0.19 171	0.43 258	0.09 98	0.11 153	0.19 93	0.25 216	0.25 186	0.16 149	0.28 168	0.14 145	0.41 225	0.39 221	0.07 105	0.09 113	0.20 157	0.18 144	0.27 183	0.49 260

UDGNet	0.23 193	0.19 231	0.14 182	0.36 274	0.30 272	0.32 268	0.29 264	0.22 140	0.15 185	0.21 105	0.20 181	0.21 138	0.08 88	0.52 304	0.20 108	0.17 105	0.21 136	0.17 160	0.25 151	0.14 145	0.26 157	0.30 181	0.30 289	0.10 142	0.24 206	0.20 165	0.22 131	0.20 135

FADNet	0.23 193	0.19 231	0.14 182	0.23 231	0.15 193	0.21 217	0.22 234	0.27 219	0.17 210	0.27 180	0.27 230	0.26 179	0.18 219	0.15 222	0.34 214	0.21 172	0.21 136	0.20 214	0.41 215	0.25 245	0.26 157	0.27 165	0.14 222	0.15 219	0.27 231	0.27 229	0.24 146	0.27 197

R-Stereo Train	0.23 193	0.13 135	0.13 174	0.15 170	0.13 159	0.18 191	0.07 108	0.24 169	0.15 185	0.32 232	0.25 213	0.27 189	0.13 162	0.14 207	0.21 120	0.28 236	0.30 239	0.20 214	0.47 229	0.20 203	0.47 251	0.50 264	0.10 168	0.12 177	0.23 194	0.26 222	0.23 135	0.28 203

RAFT-Stereo	0.23 193	0.13 135	0.13 174	0.15 170	0.13 159	0.18 191	0.07 108	0.24 169	0.15 185	0.32 232	0.25 213	0.27 189	0.13 162	0.14 207	0.21 120	0.28 236	0.30 239	0.20 214	0.47 229	0.20 203	0.47 251	0.50 264	0.10 168	0.12 177	0.23 194	0.26 222	0.23 135	0.28 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.23 193	0.26 266	0.20 238	0.31 262	0.22 240	0.25 242	0.21 228	0.27 219	0.15 185	0.28 196	0.21 191	0.53 267	0.14 178	0.16 228	0.28 187	0.15 82	0.18 99	0.17 160	0.35 203	0.14 145	0.17 80	0.13 72	0.22 260	0.16 225	0.22 175	0.25 208	0.28 193	0.27 197

PWCDC_ROB	0.23 193	0.10 80	0.13 174	0.10 102	0.17 208	0.11 120	0.15 198	0.12 67	0.38 282	0.11 64	0.25 213	0.14 82	0.77 297	0.28 275	0.88 282	0.21 172	0.17 88	0.18 191	0.17 84	0.17 187	0.20 112	0.39 221	0.20 250	0.17 235	0.11 68	0.20 165	0.15 77	0.24 176

Reg-Stereo(zero)	0.24 200	0.13 135	0.14 182	0.13 143	0.11 131	0.14 153	0.11 163	0.32 260	0.15 185	0.34 246	0.56 297	0.30 219	0.12 144	0.16 228	0.19 93	0.31 248	0.25 186	0.15 128	0.42 218	0.17 187	0.34 189	0.49 259	0.10 168	0.11 158	0.20 157	0.24 197	0.38 243	0.37 231

HI	0.24 200	0.13 135	0.14 182	0.13 143	0.11 131	0.14 153	0.11 163	0.32 260	0.15 185	0.34 246	0.56 297	0.30 219	0.12 144	0.16 228	0.19 93	0.31 248	0.25 186	0.15 128	0.42 218	0.17 187	0.34 189	0.49 259	0.10 168	0.11 158	0.20 157	0.24 197	0.38 243	0.37 231

Any-RAFT	0.24 200	0.13 135	0.16 206	0.16 180	0.13 159	0.15 166	0.10 154	0.25 186	0.14 171	0.28 196	0.35 254	0.28 197	0.11 130	0.12 178	0.22 135	0.25 216	0.28 224	0.17 160	0.50 246	0.16 178	0.63 290	0.40 225	0.10 168	0.10 142	0.28 238	0.29 242	0.26 168	0.42 249

RAFT-Test	0.24 200	0.13 135	0.11 142	0.16 180	0.14 177	0.18 191	0.11 163	0.27 219	0.14 171	0.32 232	0.26 222	0.26 179	0.12 144	0.14 207	0.24 163	0.35 263	0.27 213	0.18 191	0.56 260	0.24 237	0.58 280	0.49 259	0.09 145	0.11 158	0.27 231	0.29 242	0.27 183	0.35 224

cross-raft	0.24 200	0.14 158	0.12 162	0.13 143	0.13 159	0.17 186	0.10 154	0.27 219	0.15 185	0.30 216	0.19 171	0.28 197	0.10 106	0.12 178	0.26 179	0.34 258	0.27 213	0.17 160	0.57 263	0.25 245	0.62 288	0.51 268	0.09 145	0.11 158	0.29 244	0.27 229	0.26 168	0.31 215

GEStereo_RVC	0.24 200	0.19 231	0.15 194	0.18 196	0.17 208	0.19 201	0.18 209	0.26 200	0.17 210	0.27 180	0.20 181	0.27 189	0.16 193	0.12 178	0.27 184	0.26 227	0.28 224	0.24 250	0.47 229	0.21 214	0.32 178	0.50 264	0.11 188	0.17 235	0.24 206	0.21 175	0.26 168	0.32 217

stereogan	0.24 200	0.22 242	0.21 247	0.23 231	0.25 257	0.25 242	0.22 234	0.26 200	0.23 240	0.20 101	0.22 199	0.30 219	0.23 239	0.17 237	0.31 201	0.20 161	0.22 153	0.19 202	0.28 168	0.19 196	0.21 121	0.39 221	0.17 237	0.17 235	0.21 168	0.22 183	0.36 233	0.27 197

MLCV	0.24 200	0.16 189	0.15 194	0.24 238	0.18 218	0.21 217	0.15 198	0.30 247	0.16 201	0.31 225	0.31 244	0.32 229	0.25 246	0.11 153	0.24 163	0.24 205	0.25 186	0.17 160	0.53 255	0.15 160	0.33 182	0.33 193	0.14 222	0.17 235	0.23 194	0.23 190	0.27 183	0.25 183

HH	0.25 208	0.10 80	0.17 219	0.15 170	0.14 177	0.20 207	0.14 190	0.27 219	0.13 156	0.36 267	0.12 105	0.28 197	0.10 106	0.13 196	0.23 146	0.40 284	0.26 201	0.19 202	0.49 240	0.21 214	0.68 301	0.52 272	0.11 188	0.11 158	0.23 194	0.25 208	0.36 233	0.38 236

HanStereo	0.25 208	0.10 80	0.17 219	0.15 170	0.14 177	0.20 207	0.14 190	0.27 219	0.13 156	0.36 267	0.12 105	0.28 197	0.10 106	0.13 196	0.23 146	0.40 284	0.26 201	0.19 202	0.49 240	0.21 214	0.68 301	0.52 272	0.11 188	0.11 158	0.23 194	0.25 208	0.36 233	0.38 236

CASS	0.25 208	0.18 218	0.16 206	0.21 218	0.17 208	0.21 217	0.21 228	0.28 229	0.20 225	0.33 242	0.24 211	0.28 197	0.18 219	0.11 153	0.25 175	0.23 197	0.37 275	0.20 214	0.43 221	0.17 187	0.57 276	0.42 232	0.11 188	0.13 196	0.30 250	0.22 183	0.32 219	0.32 217
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	0.25 208	0.22 242	0.21 247	0.22 222	0.23 246	0.23 231	0.25 249	0.26 200	0.28 262	0.18 90	0.27 230	0.28 197	0.26 250	0.17 237	0.48 245	0.22 186	0.22 153	0.24 250	0.27 161	0.20 203	0.21 121	0.27 165	0.20 250	0.16 225	0.26 218	0.29 242	0.33 224	0.29 207

Abc-Net	0.25 208	0.22 242	0.21 247	0.22 222	0.23 246	0.23 231	0.25 249	0.26 200	0.28 262	0.18 90	0.27 230	0.28 197	0.26 250	0.17 237	0.48 245	0.22 186	0.22 153	0.24 250	0.27 161	0.20 203	0.21 121	0.27 165	0.20 250	0.16 225	0.26 218	0.29 242	0.33 224	0.29 207
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMDNet	0.25 208	0.14 158	0.11 142	0.13 143	0.14 177	0.16 173	0.11 163	0.26 200	0.14 171	0.31 225	0.17 160	0.26 179	0.29 253	0.14 207	0.24 163	0.35 263	0.28 224	0.18 191	0.54 256	0.28 265	0.58 280	0.60 293	0.10 168	0.11 158	0.26 218	0.25 208	0.26 168	0.30 211

PA-Net	0.25 208	0.28 271	0.29 281	0.18 196	0.26 263	0.21 217	0.25 249	0.26 200	0.25 249	0.22 114	0.19 171	0.22 148	0.24 243	0.28 275	0.40 227	0.24 205	0.18 99	0.22 231	0.20 104	0.22 222	0.19 103	0.32 190	0.17 237	0.20 247	0.24 206	0.38 272	0.23 135	0.55 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSKI-zero shot	0.26 215	0.13 135	0.10 115	0.14 155	0.14 177	0.15 166	0.11 163	0.28 229	0.13 156	0.30 216	0.35 254	0.28 197	0.11 130	0.12 178	0.29 190	0.37 276	0.28 224	0.17 160	0.58 265	0.26 254	0.57 276	0.55 282	0.09 145	0.11 158	0.25 213	0.41 278	0.32 219	0.42 249

IPLGR	0.26 215	0.16 189	0.13 174	0.15 170	0.15 193	0.12 135	0.09 141	0.24 169	0.13 156	0.28 196	0.25 213	0.23 152	0.12 144	0.11 153	1.91 326	0.20 161	0.22 153	0.18 191	0.34 196	0.20 203	0.25 152	0.33 193	0.07 105	0.12 177	0.23 194	0.23 190	0.28 193	0.21 144

GANet-ADL	0.26 215	0.18 218	0.15 194	0.20 214	0.19 222	0.22 227	0.16 202	0.26 200	0.16 201	0.34 246	0.36 260	0.29 206	0.16 193	0.21 257	0.42 230	0.29 241	0.31 247	0.19 202	0.48 238	0.28 265	0.38 212	0.48 254	0.13 212	0.14 206	0.23 194	0.24 197	0.32 219	0.30 211

pcwnet_v2	0.26 215	0.17 201	0.18 226	0.22 222	0.19 222	0.22 227	0.18 209	0.25 186	0.18 217	0.31 225	0.23 207	0.30 219	0.28 252	0.18 246	0.88 282	0.21 172	0.24 173	0.19 202	0.36 207	0.15 160	0.27 165	0.24 146	0.17 237	0.15 219	0.26 218	0.26 222	0.30 208	0.38 236

NVstereo2D	0.26 215	0.16 189	0.15 194	0.22 222	0.18 218	0.26 246	0.28 262	0.20 116	0.14 171	0.22 114	0.21 191	0.17 104	0.11 130	0.38 292	1.98 331	0.20 161	0.24 173	0.19 202	0.21 117	0.14 145	0.18 91	0.15 81	0.25 265	0.13 196	0.22 175	0.17 128	0.19 107	0.18 111

NCCL2	0.26 215	0.23 253	0.22 254	0.19 206	0.20 227	0.18 191	0.16 202	0.26 200	0.22 235	0.29 213	0.22 199	0.27 189	0.17 205	0.15 222	0.60 260	0.24 205	0.25 186	0.22 231	0.27 161	0.22 222	0.31 175	0.34 199	0.18 247	0.21 256	0.33 263	0.33 258	0.36 233	0.35 224

test-1	0.27 221	0.10 80	0.12 162	0.14 155	0.13 159	0.25 242	0.18 209	0.29 243	0.17 210	0.37 274	0.42 273	0.30 219	0.16 193	0.14 207	0.29 190	0.36 271	0.27 213	0.20 214	0.52 251	0.25 245	0.57 276	0.66 304	0.10 168	0.13 196	0.28 238	0.29 242	0.30 208	0.36 226

RGC	0.27 221	0.24 257	0.28 279	0.25 243	0.26 263	0.27 248	0.20 221	0.28 229	0.30 272	0.22 114	0.31 244	0.29 206	0.31 255	0.20 253	0.51 253	0.24 205	0.23 161	0.21 224	0.29 178	0.22 222	0.25 152	0.30 181	0.17 237	0.20 247	0.28 238	0.32 256	0.34 228	0.36 226

RTSC	0.27 221	0.16 189	0.16 206	0.16 180	0.17 208	0.18 191	0.19 217	0.23 153	0.21 228	0.25 159	0.25 213	0.20 125	0.18 219	0.14 207	1.57 313	0.23 197	0.30 239	0.19 202	0.39 211	0.18 193	0.30 173	0.32 190	0.11 188	0.17 235	0.21 168	0.22 183	0.31 216	0.43 253

XPNet_ROB	0.27 221	0.28 271	0.20 238	0.19 206	0.21 233	0.21 217	0.20 221	0.20 116	0.21 228	0.24 146	0.28 236	0.78 286	0.17 205	0.16 228	0.29 190	0.22 186	0.34 260	0.21 224	0.27 161	0.19 196	0.28 172	0.42 232	0.17 237	0.18 243	0.23 194	0.24 197	0.48 267	0.34 223

model_zeroshot	0.28 225	0.14 158	0.11 142	0.16 180	0.14 177	0.18 191	0.11 163	0.28 229	0.15 185	0.33 242	0.32 247	0.31 226	0.10 106	0.13 196	0.43 232	0.31 248	0.30 239	0.19 202	0.66 272	0.22 222	0.55 272	0.44 240	0.12 205	0.13 196	0.49 298	0.36 268	0.31 216	0.53 263

EAI-Stereo	0.28 225	0.13 135	0.12 162	0.18 196	0.16 199	0.66 301	0.20 221	0.27 219	0.18 217	0.27 180	0.27 230	0.29 206	0.10 106	0.11 153	0.35 217	0.32 253	0.26 201	0.20 214	0.65 271	0.22 222	0.44 239	0.44 240	0.10 168	0.14 206	0.28 238	0.31 253	0.39 247	0.42 249

IGEV-FE	0.29 227	0.13 135	0.22 254	0.29 253	0.17 208	0.21 217	0.22 234	0.28 229	0.14 171	0.35 259	0.43 276	0.33 232	0.11 130	0.14 207	0.23 146	0.37 276	0.26 201	0.17 160	0.47 229	0.24 237	0.51 266	0.61 297	0.11 188	0.11 158	0.33 263	0.27 229	0.62 295	0.45 255

FSD	0.29 227	0.26 266	0.26 274	0.27 249	0.26 263	0.25 242	0.31 271	0.33 262	0.20 225	0.28 196	0.20 181	0.29 206	0.17 205	0.29 278	0.34 214	0.37 276	0.34 260	0.28 281	0.33 190	0.26 254	0.44 239	0.41 228	0.27 272	0.28 278	0.30 250	0.26 222	0.30 208	0.31 215

IGEV_Zeroshot_test	0.29 227	0.13 135	0.22 254	0.29 253	0.17 208	0.21 217	0.22 234	0.28 229	0.14 171	0.35 259	0.43 276	0.33 232	0.11 130	0.14 207	0.23 146	0.37 276	0.26 201	0.17 160	0.48 238	0.24 237	0.52 268	0.61 297	0.11 188	0.11 158	0.33 263	0.27 229	0.62 295	0.45 255

dad	0.29 227	0.21 239	0.14 182	0.47 285	0.22 240	0.29 260	0.48 292	0.40 278	0.12 135	0.32 232	0.14 122	0.41 255	0.23 239	0.10 141	0.53 254	0.19 145	0.32 253	0.17 160	0.51 247	0.15 160	0.27 165	0.18 106	0.11 188	0.18 243	0.31 257	0.18 144	0.67 303	0.45 255

GwcNet-ADL	0.29 227	0.22 242	0.21 247	0.29 253	0.22 240	0.23 231	0.19 217	0.28 229	0.19 219	0.34 246	0.58 301	0.43 258	0.23 239	0.22 260	0.50 250	0.34 258	0.29 231	0.22 231	0.44 222	0.28 265	0.36 204	0.39 221	0.13 212	0.16 225	0.26 218	0.29 242	0.28 193	0.38 236

Anonymous3	0.29 227	0.21 239	0.15 194	0.17 189	0.16 199	0.20 207	0.16 202	0.31 251	0.25 249	0.30 216	0.20 181	0.45 260	0.20 229	0.16 228	0.45 239	0.53 303	0.32 253	0.27 273	0.49 240	0.26 254	0.49 257	0.55 282	0.13 212	0.14 206	0.27 231	0.28 235	0.34 228	0.27 197

DeepPrunerF	0.29 227	0.16 189	0.14 182	0.23 231	0.44 297	0.17 186	0.21 228	0.20 116	0.26 255	0.16 76	0.22 199	0.15 90	0.12 144	0.12 178	0.97 292	0.21 172	0.18 99	0.17 160	0.26 153	0.16 178	0.21 121	0.17 97	0.12 205	0.12 177	1.97 346	0.25 208	0.22 131	0.20 135

iResNet	0.29 227	0.17 201	0.16 206	0.23 231	0.22 240	0.28 255	0.18 209	0.31 251	0.20 225	0.32 232	0.29 239	0.49 266	0.50 282	0.11 153	0.44 236	0.35 263	0.27 213	0.20 214	0.73 275	0.24 237	0.43 234	0.27 165	0.15 228	0.24 266	0.25 213	0.25 208	0.33 224	0.28 203

PSMNet-ADL	0.30 235	0.20 236	0.20 238	0.23 231	0.21 233	0.23 231	0.22 234	0.30 247	0.26 255	0.40 289	0.58 301	0.38 252	0.43 273	0.24 267	0.31 201	0.44 290	0.31 247	0.20 214	0.52 251	0.23 234	0.39 224	0.36 207	0.17 237	0.16 225	0.26 218	0.26 222	0.39 247	0.25 183

HSM-Net_RVC	0.30 235	0.17 201	0.17 219	0.26 246	0.20 227	0.20 207	0.14 190	0.28 229	0.19 219	0.34 246	0.41 271	1.59 316	0.25 246	0.14 207	0.26 179	0.21 172	0.25 186	0.19 202	0.28 168	0.20 203	0.38 212	0.33 193	0.13 212	0.20 247	0.29 244	0.30 249	0.35 231	0.33 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.30 235	0.25 263	0.25 271	0.25 243	0.30 272	0.21 217	0.20 221	0.34 263	0.39 284	0.30 216	0.28 236	0.65 278	0.22 238	0.17 237	0.70 268	0.20 161	0.20 120	0.20 214	0.28 168	0.26 254	0.22 131	0.23 138	0.14 222	0.26 274	0.34 271	0.41 278	0.39 247	0.55 264

iRaft-Stereo_20w	0.31 238	0.14 158	0.24 266	0.29 253	0.18 218	0.22 227	0.18 209	0.26 200	0.15 185	0.41 294	0.51 290	0.30 219	0.11 130	0.12 178	0.32 204	0.32 253	0.27 213	0.17 160	0.42 218	0.24 237	0.46 249	0.53 277	0.11 188	0.10 142	0.33 263	0.67 310	0.61 293	0.60 268

ADCP+	0.31 238	0.17 201	0.17 219	0.15 170	0.14 177	0.17 186	0.19 217	0.21 131	0.33 275	0.26 170	0.26 222	0.37 245	0.12 144	0.13 196	1.87 325	0.18 127	0.20 120	0.17 160	0.33 190	0.18 193	0.22 131	0.22 134	0.12 205	0.11 158	0.23 194	0.69 311	0.33 224	0.99 307

DAS	0.32 240	0.18 218	0.15 194	0.29 253	0.24 249	0.24 237	0.25 249	0.31 251	0.29 267	0.32 232	0.39 267	0.53 267	0.34 260	0.11 153	0.29 190	0.40 284	0.35 266	0.25 260	0.49 240	0.29 273	0.63 290	0.48 254	0.21 258	0.25 270	0.30 250	0.28 235	0.38 243	0.37 231

SepStereo	0.32 240	0.18 218	0.15 194	0.29 253	0.24 249	0.24 237	0.25 249	0.31 251	0.29 267	0.32 232	0.39 267	0.53 267	0.34 260	0.11 153	0.29 190	0.40 284	0.35 266	0.25 260	0.49 240	0.29 273	0.63 290	0.48 254	0.21 258	0.25 270	0.30 250	0.28 235	0.38 243	0.37 231

GANetREF_RVC	0.32 240	0.30 277	0.32 289	0.28 251	0.27 267	0.27 248	0.26 257	0.42 284	0.35 280	0.38 280	0.21 191	0.56 270	0.39 266	0.16 228	0.33 208	0.23 197	0.29 231	0.25 260	0.44 222	0.25 245	0.35 200	0.25 152	0.25 265	0.32 286	0.34 271	0.29 242	0.45 260	0.38 236
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	0.32 240	0.32 279	0.20 238	0.26 246	0.24 249	0.28 255	0.23 242	0.24 169	0.29 267	0.27 180	0.35 254	0.99 296	0.21 232	0.20 253	0.41 229	0.23 197	0.41 286	0.24 250	0.37 209	0.25 245	0.37 209	0.40 225	0.20 250	0.20 247	0.28 238	0.35 264	0.54 281	0.37 231

LALA_ROB	0.32 240	0.34 282	0.23 258	0.24 238	0.24 249	0.29 260	0.22 234	0.24 169	0.28 262	0.31 225	0.35 254	0.94 293	0.21 232	0.19 248	0.64 265	0.24 205	0.33 257	0.28 281	0.33 190	0.25 245	0.34 189	0.40 225	0.18 247	0.21 256	0.26 218	0.31 253	0.50 274	0.36 226

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 245	0.15 180	0.23 258	0.24 238	0.16 199	0.28 255	0.20 221	0.28 229	0.21 228	0.35 259	0.60 305	0.32 229	0.17 205	0.12 178	0.28 187	0.44 290	0.30 239	0.22 231	0.58 265	0.28 265	0.54 269	0.59 291	0.09 145	0.14 206	0.33 263	0.32 256	0.79 310	0.60 268

EKT-Stereo	0.33 245	0.17 201	0.13 174	0.20 214	0.17 208	0.22 227	0.25 249	0.27 219	0.14 171	0.30 216	0.26 222	0.27 189	0.13 162	0.13 196	1.64 316	0.53 303	0.29 231	0.25 260	0.46 227	0.30 278	0.82 317	0.54 280	0.09 145	0.12 177	0.30 250	0.25 208	0.31 216	0.25 183

FADNet_RVC	0.33 245	0.22 242	0.22 254	0.29 253	0.25 257	0.19 201	0.22 234	0.31 251	0.22 235	0.31 225	0.29 239	0.41 255	0.33 258	0.22 260	0.72 270	0.25 216	0.29 231	0.32 294	0.73 275	0.27 260	0.43 234	0.47 251	0.16 233	0.23 263	0.27 231	0.30 249	0.51 276	0.36 226

TRStereo	0.34 248	0.16 189	0.21 247	0.16 180	0.12 146	0.34 273	0.17 205	0.27 219	0.11 109	0.35 259	0.18 164	0.34 236	0.09 98	0.12 178	0.26 179	0.36 271	0.25 186	0.17 160	0.44 222	0.25 245	0.42 230	0.47 251	0.09 145	0.09 113	0.26 218	2.80 348	0.49 271	0.33 220

ADCRef	0.34 248	0.18 218	0.16 206	0.15 170	0.16 199	0.18 191	0.18 209	0.23 153	0.34 277	0.26 170	0.22 199	0.23 152	0.17 205	0.11 153	2.05 333	0.22 186	0.23 161	0.20 214	0.39 211	0.21 214	0.25 152	0.26 158	0.17 237	0.16 225	0.29 244	0.41 278	0.29 199	1.39 321

NOSS_ROB	0.34 248	0.22 242	0.20 238	0.27 249	0.25 257	0.26 246	0.24 244	0.41 280	0.24 245	0.36 267	0.30 242	0.36 241	0.23 239	0.39 295	0.47 242	0.57 309	0.33 257	0.29 283	0.32 186	0.23 234	0.64 293	0.67 306	0.28 277	0.30 283	0.32 259	0.30 249	0.42 257	0.32 217

gcap-zeroshot	0.36 251	0.13 135	0.16 206	0.19 206	0.14 177	0.19 201	0.14 190	0.28 229	0.13 156	0.37 274	0.35 254	0.34 236	0.12 144	0.12 178	0.23 146	0.36 271	0.50 299	0.17 160	3.18 329	0.25 245	0.45 242	0.51 268	0.23 262	0.11 158	0.21 168	0.26 222	0.25 157	0.27 197

FCDSN-DC	0.36 251	0.28 271	0.33 293	0.31 262	0.29 269	0.28 255	0.39 280	0.31 251	0.22 235	0.28 196	0.20 181	0.26 179	0.16 193	0.29 278	1.96 329	0.35 263	0.34 260	0.32 294	0.33 190	0.25 245	0.41 225	0.48 254	0.27 272	0.37 301	0.29 244	0.30 249	0.30 208	0.30 211
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.36 251	0.22 242	0.28 279	0.25 243	0.24 249	0.24 237	0.27 261	0.35 267	0.28 262	0.35 259	0.33 250	0.32 229	0.45 278	0.21 257	1.38 303	0.26 227	0.30 239	0.24 250	0.56 260	0.27 260	0.38 212	0.43 237	0.20 250	0.25 270	0.33 263	0.36 268	0.35 231	0.50 261

CC-Net-ROB	0.36 251	0.47 298	0.32 289	0.65 300	0.49 304	0.54 291	0.46 287	0.35 267	0.24 245	0.37 274	0.28 236	0.92 290	0.21 232	0.37 291	0.28 187	0.17 105	0.23 161	0.22 231	0.67 273	0.22 222	0.22 131	0.16 90	0.44 308	0.24 266	0.29 244	0.28 235	0.27 183	0.40 246

ITSA-stereo	0.37 255	0.23 253	0.19 231	0.39 279	0.26 263	0.24 237	0.26 257	0.35 267	0.26 255	0.39 286	0.55 295	0.46 261	0.41 272	0.23 265	0.53 254	0.38 281	0.31 247	0.25 260	0.49 240	0.24 237	0.43 234	0.49 259	0.23 262	0.22 260	0.33 263	0.40 276	0.72 308	0.75 287

ADCL	0.37 255	0.23 253	0.19 231	0.20 214	0.18 218	0.23 231	0.23 242	0.26 200	0.53 305	0.32 232	0.29 239	0.29 206	0.17 205	0.15 222	1.60 314	0.21 172	0.24 173	0.22 231	0.34 196	0.22 222	0.32 178	0.28 173	0.17 237	0.17 235	0.52 304	0.53 295	0.47 265	1.56 326

PWC_ROB	0.37 255	0.27 269	0.25 271	0.23 231	0.24 249	0.23 231	0.31 271	0.29 243	0.47 301	0.25 159	0.39 267	0.37 245	0.89 303	0.19 248	0.58 258	0.32 253	0.39 280	0.29 283	0.62 267	0.29 273	0.48 255	0.48 254	0.19 249	0.33 288	0.27 231	0.26 222	0.39 247	0.67 277

RTS	0.38 258	0.22 242	0.20 238	0.22 222	0.21 233	0.31 265	0.29 264	0.31 251	0.34 277	0.23 126	0.22 199	0.29 206	0.25 246	0.16 228	1.65 317	0.29 241	0.36 272	0.24 250	0.63 268	0.31 281	0.38 212	0.38 216	0.15 228	0.22 260	0.39 279	0.95 328	0.40 252	0.63 271

RTSA	0.38 258	0.22 242	0.20 238	0.22 222	0.21 233	0.31 265	0.29 264	0.31 251	0.34 277	0.23 126	0.22 199	0.29 206	0.25 246	0.16 228	1.65 317	0.29 241	0.36 272	0.24 250	0.63 268	0.31 281	0.38 212	0.38 216	0.15 228	0.22 260	0.39 279	0.95 328	0.40 252	0.63 271

SGM-Forest	0.38 258	0.24 257	0.18 226	0.35 272	0.25 257	0.27 248	0.20 221	0.30 247	0.23 240	0.32 232	0.23 207	0.37 245	0.43 273	0.24 267	0.82 279	0.33 256	0.24 173	0.21 224	1.61 304	0.19 196	0.38 212	0.43 237	0.27 272	0.21 256	0.34 271	0.28 235	0.57 287	0.86 298
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 261	0.21 239	0.21 247	0.32 266	0.24 249	0.38 278	0.26 257	0.37 273	0.25 249	0.37 274	0.58 301	0.92 290	0.47 280	0.18 246	0.24 163	0.29 241	0.30 239	0.22 231	1.72 306	0.34 287	0.45 242	0.37 213	0.30 289	0.23 263	0.26 218	0.27 229	0.37 241	0.40 246

CSAN	0.39 261	0.37 290	0.34 296	0.33 267	0.32 278	0.27 248	0.25 249	0.36 270	0.64 317	0.43 299	0.43 276	0.73 284	0.44 276	0.20 253	0.63 262	0.25 216	0.27 213	0.26 270	0.41 215	0.43 303	0.38 212	0.34 199	0.22 260	0.33 288	0.40 281	0.47 289	0.48 267	0.55 264

DDF-Stereo	0.40 263	0.14 158	0.08 84	1.79 325	0.15 193	1.91 334	0.20 221	0.26 200	0.11 109	0.27 180	0.17 160	2.08 323	0.16 193	0.11 153	0.19 93	0.25 216	0.29 231	0.15 128	0.37 209	0.15 160	0.45 242	0.34 199	0.09 145	0.10 142	0.18 137	0.23 190	0.25 157	0.26 193

FC-DCNN	0.40 263	0.35 285	0.43 305	0.49 288	0.35 282	0.44 282	0.46 287	0.43 287	0.27 260	0.34 246	0.26 222	0.37 245	0.21 232	0.30 282	0.58 258	0.35 263	0.39 280	0.31 292	0.45 226	0.26 254	0.49 257	0.42 232	0.28 277	0.35 295	0.44 288	0.38 272	0.51 276	0.77 290

FC-DCNN v2	0.41 265	0.36 289	0.45 309	0.51 289	0.36 285	0.46 287	0.46 287	0.45 289	0.29 267	0.34 246	0.26 222	0.38 252	0.24 243	0.30 282	0.60 260	0.35 263	0.39 280	0.30 289	0.46 227	0.26 254	0.49 257	0.42 232	0.28 277	0.35 295	0.50 300	0.43 284	0.59 289	0.79 291

ccs_rob	0.41 265	0.24 257	0.19 231	0.33 267	0.21 233	0.33 270	0.28 262	0.34 263	0.21 228	0.47 307	1.62 338	1.59 316	0.39 266	0.22 260	0.31 201	0.36 271	0.29 231	0.22 231	0.47 229	0.27 260	0.55 272	0.57 287	0.17 237	0.20 247	0.26 218	0.25 208	0.29 199	0.36 226

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 267	0.34 282	0.25 271	0.42 282	0.31 274	0.36 276	0.47 290	0.48 295	0.40 285	0.42 296	0.31 244	0.60 274	0.53 285	0.40 297	0.57 256	0.27 233	0.24 173	0.22 231	0.67 273	0.22 222	0.60 284	0.56 285	0.33 297	0.28 278	0.47 295	0.48 291	0.48 267	0.70 280

XQC	0.42 267	0.37 290	0.31 287	0.41 281	0.35 282	0.41 281	0.42 282	0.45 289	0.38 282	0.40 289	0.33 250	0.48 264	0.44 276	0.34 289	1.54 309	0.29 241	0.29 231	0.27 273	0.52 251	0.30 278	0.37 209	0.44 240	0.26 267	0.30 283	0.41 284	0.41 278	0.53 279	0.38 236

DDUNet	0.43 269	0.54 302	0.23 258	0.86 308	0.68 312	0.83 309	0.82 309	0.26 200	0.24 245	0.23 126	0.33 250	0.37 245	0.15 184	1.63 326	0.43 232	0.24 205	0.39 280	0.25 260	0.54 256	0.28 265	0.31 175	0.30 181	0.49 313	0.20 247	0.24 206	0.25 208	0.32 219	0.29 207

CBMV	0.43 269	0.25 263	0.23 258	0.30 261	0.28 268	0.27 248	0.21 228	0.40 278	0.28 262	0.37 274	0.27 230	0.67 281	0.35 264	0.32 287	0.49 248	0.53 303	0.34 260	0.27 273	0.56 260	0.27 260	0.55 272	0.62 299	0.26 267	0.33 288	0.35 275	0.33 258	0.64 299	1.79 333
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.45 271	0.24 257	0.26 274	0.35 272	0.29 269	0.30 264	0.24 244	0.38 275	0.23 240	0.38 280	0.44 281	0.31 226	0.17 205	0.55 306	2.33 340	0.99 340	0.32 253	0.27 273	0.33 190	0.28 265	0.64 293	0.89 326	0.27 272	0.29 282	0.33 263	0.35 264	0.47 265	0.38 236

pmcnn	0.45 271	0.24 257	0.19 231	0.33 267	0.29 269	0.34 273	0.42 282	0.34 263	0.26 255	0.34 246	0.50 288	0.80 287	1.10 310	0.19 248	0.38 224	0.57 309	0.40 284	0.32 294	0.83 284	0.37 290	0.80 313	0.49 259	0.28 277	0.24 266	0.32 259	0.34 262	0.66 302	0.82 293

UDG	0.46 273	0.56 304	0.24 266	0.85 307	0.78 316	0.79 306	0.97 313	0.27 219	0.25 249	0.28 196	0.36 260	0.37 245	0.17 205	1.43 322	0.92 288	0.25 216	0.44 289	0.27 273	0.57 263	0.29 273	0.41 225	0.37 213	0.39 302	0.19 245	0.27 231	0.28 235	0.32 219	0.27 197

ADCMid	0.46 273	0.29 275	0.29 281	0.26 246	0.31 274	0.33 270	0.35 278	0.41 280	0.46 300	0.31 225	0.38 264	0.48 264	0.40 269	0.21 257	1.82 323	0.35 263	0.34 260	0.27 273	0.78 280	0.28 265	0.45 242	0.46 245	0.30 289	0.24 266	0.36 276	0.53 295	0.45 260	1.42 322

FBW_ROB	0.46 273	0.42 293	0.36 299	0.60 298	0.44 297	0.47 288	0.44 286	0.31 251	0.25 249	0.34 246	0.34 253	0.64 277	0.48 281	0.56 308	1.05 298	0.25 216	0.35 266	0.23 245	1.39 297	0.22 222	0.49 257	0.36 207	0.43 306	0.40 306	0.31 257	0.33 258	0.42 257	0.65 275

FAT-Stereo	0.47 276	0.27 269	0.34 296	0.45 284	0.48 303	0.39 279	0.32 273	0.42 284	0.27 260	0.41 294	0.90 321	0.77 285	0.58 286	0.30 282	0.57 256	0.56 307	0.35 266	0.34 299	0.64 270	0.42 299	0.67 300	0.66 304	0.28 277	0.34 292	0.29 244	0.36 268	0.45 260	0.74 284

CBMV_ROB	0.48 277	0.22 242	0.24 266	0.39 279	0.32 278	0.32 268	0.29 264	0.44 288	0.23 240	0.38 280	0.45 282	1.42 313	0.88 302	0.28 275	0.91 286	0.34 258	0.37 275	0.25 260	0.81 282	0.36 289	0.54 269	0.51 268	0.28 277	0.26 274	0.44 288	0.62 304	0.62 295	0.91 301

AnyNet_C32	0.49 278	0.23 253	0.23 258	0.24 238	0.25 257	0.28 255	0.30 268	0.34 263	0.58 308	0.34 246	0.45 282	0.35 239	0.24 243	0.22 260	2.28 337	0.38 281	0.38 278	0.33 297	0.51 247	0.29 273	0.55 272	0.55 282	0.23 262	0.28 278	0.43 287	0.73 315	0.45 260	1.65 329

AMNet	0.51 279	0.50 301	0.48 311	0.51 289	0.50 305	0.56 293	0.52 295	0.36 270	0.42 295	0.39 286	0.59 304	0.65 278	0.21 232	0.58 309	0.49 248	0.59 312	0.60 304	0.58 324	0.51 247	0.51 309	0.59 283	0.53 277	0.32 295	0.51 315	0.48 296	0.54 297	0.60 291	0.65 275

DDVS	0.53 280	0.22 242	0.24 266	0.24 238	0.25 257	0.27 248	0.24 244	0.39 277	0.26 255	0.35 259	4.72 349	1.02 298	0.40 269	0.20 253	0.40 227	0.39 283	0.33 257	0.26 270	0.75 277	0.34 287	0.58 280	0.63 300	0.16 233	0.20 247	0.25 213	0.25 208	0.55 285	0.40 246

anonymity	0.53 280	0.11 100	0.19 231	0.16 180	0.14 177	0.16 173	0.10 154	0.29 243	0.13 156	0.34 246	7.32 351	0.30 219	0.13 162	0.12 178	0.21 120	0.37 276	0.27 213	0.17 160	0.44 222	0.23 234	0.43 234	0.54 280	0.11 188	0.12 177	0.34 271	0.43 284	0.71 307	0.44 254

S-Stereo	0.53 280	0.29 275	0.27 278	0.48 286	0.46 300	0.50 289	0.60 300	0.38 275	0.37 281	0.39 286	1.16 328	1.01 297	0.45 278	0.29 278	0.91 286	0.67 320	0.35 266	0.39 307	0.84 285	0.70 323	0.46 249	0.71 308	0.61 319	0.37 301	0.30 250	0.33 258	0.40 252	0.63 271

PVD	0.56 283	0.44 294	0.36 299	0.51 289	0.43 295	0.55 292	0.47 290	0.62 310	0.59 310	0.33 242	0.48 285	0.61 275	0.74 296	0.50 303	1.52 308	0.34 258	0.51 300	0.37 303	0.76 278	0.41 298	0.61 287	0.64 302	0.30 289	0.37 301	0.56 307	0.71 313	0.61 293	0.86 298

ADCPNet	0.56 283	0.26 266	0.30 285	0.29 253	0.36 285	0.29 260	0.50 294	0.41 280	0.40 285	0.38 280	0.55 295	0.38 252	1.12 311	0.26 273	2.02 332	0.42 289	0.34 260	0.24 250	1.25 293	0.39 292	0.47 251	0.45 243	0.33 297	0.28 278	0.48 296	0.56 299	0.46 264	1.88 336

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 285	0.64 306	0.47 310	0.65 300	0.41 292	0.44 282	0.57 298	0.61 309	0.68 318	0.58 318	0.39 267	0.59 272	0.58 286	0.65 314	0.76 274	0.44 290	0.35 266	0.40 308	1.53 301	0.50 307	0.54 269	0.63 300	0.46 311	0.47 313	0.51 303	0.40 276	0.41 255	0.75 287

SANet	0.57 285	0.32 279	0.33 293	0.36 274	0.35 282	0.44 282	0.33 275	0.55 300	0.85 325	0.33 242	0.57 299	2.42 328	1.17 312	0.32 287	0.88 282	0.24 205	0.47 296	0.31 292	0.51 247	0.31 281	0.50 264	0.45 243	0.37 301	0.37 301	0.46 293	0.54 297	0.55 285	0.98 306

G-Net	0.59 287	0.35 285	0.35 298	0.31 262	0.31 274	0.44 282	0.30 268	0.50 297	0.63 316	0.43 299	0.64 308	2.00 322	0.52 283	0.23 265	0.76 274	0.52 302	0.37 275	0.35 302	0.80 281	0.67 320	0.60 284	0.59 291	0.26 267	0.33 288	0.40 281	0.82 320	0.81 312	1.59 327

ADCS	0.59 287	0.34 282	0.31 287	0.34 270	0.36 285	0.36 276	0.37 279	0.48 295	0.60 312	0.34 246	0.43 276	0.58 271	0.87 301	0.29 278	2.30 338	0.66 318	0.47 296	0.38 304	0.82 283	0.42 299	0.76 310	0.69 307	0.28 277	0.35 295	0.46 293	0.88 324	0.59 289	1.26 315

MFN_U_SF_RVC	0.60 289	0.55 303	0.41 303	0.56 295	0.46 300	0.57 297	0.63 301	0.56 302	0.43 296	0.86 332	0.93 322	0.72 283	0.52 283	0.53 305	0.97 292	0.49 300	0.32 253	0.34 299	1.73 307	0.44 304	0.62 288	0.58 288	0.30 289	0.56 319	0.45 290	0.44 286	0.49 271	0.68 278

edge stereo	0.61 290	0.35 285	0.44 306	0.53 293	0.47 302	0.57 297	0.54 296	0.57 304	0.41 289	0.52 317	0.69 310	1.31 308	1.03 307	0.38 292	0.44 236	0.60 314	0.40 284	0.30 289	1.76 310	0.81 332	0.47 251	0.86 325	0.41 304	0.32 286	0.41 284	0.37 271	0.57 287	0.91 301

SFCPSM	0.64 291	0.24 257	0.19 231	0.28 251	0.23 246	0.27 248	0.24 244	0.30 247	0.30 272	0.34 246	0.50 288	0.63 276	1.06 308	0.19 248	0.37 221	0.34 258	0.31 247	0.24 250	8.10 347	0.39 292	0.45 242	0.43 237	0.20 250	0.19 245	0.30 250	0.31 253	0.36 233	0.45 255

SGM-ForestM	0.64 291	0.80 313	0.39 301	0.70 303	0.40 291	0.77 305	0.67 304	0.62 310	0.41 289	0.35 259	0.42 273	1.68 319	1.08 309	0.24 267	0.33 208	0.21 172	0.44 289	0.23 245	1.27 294	0.24 237	0.43 234	0.30 181	0.28 277	0.26 274	1.04 321	0.90 327	1.53 340	1.35 319

SAMSARA	0.65 293	0.30 277	0.44 306	0.31 262	0.31 274	0.31 265	0.34 276	0.56 302	0.48 302	0.40 289	0.37 263	0.42 257	0.90 304	0.27 274	1.62 315	0.45 293	0.36 272	0.38 304	0.76 278	0.39 292	0.70 305	0.80 322	0.20 250	0.40 306	1.50 337	1.62 341	1.49 339	1.46 324

AnyNet_C01	0.66 294	0.35 285	0.32 289	0.37 276	0.38 288	0.35 275	0.54 296	0.55 300	0.70 320	0.40 289	0.49 286	0.83 288	0.70 293	0.30 282	2.63 347	0.87 333	0.65 308	0.59 326	0.98 287	0.48 306	0.80 313	0.78 317	0.39 302	0.38 305	0.60 311	0.49 293	0.64 299	1.16 311

SQANet	0.68 295	0.89 315	0.29 281	1.65 320	0.77 315	1.39 316	1.15 315	0.37 273	0.29 267	0.40 289	0.30 242	0.88 289	0.32 257	1.26 320	0.39 226	0.21 172	0.44 289	0.27 273	2.24 314	0.28 265	0.49 257	0.50 264	1.59 328	0.23 263	0.32 259	0.34 262	0.42 257	0.71 282

STTRV1_RVC	0.72 296	0.32 279	0.26 274	0.42 282	0.32 278	0.40 280	0.34 276	0.41 280	0.40 285	0.36 267	0.35 254	0.59 272	0.67 290	0.48 302	0.48 245	0.27 233	0.85 321	0.27 273	6.74 345	0.66 319	0.88 325	0.52 272	0.46 311	0.48 314	0.37 278	0.56 299	0.54 281	0.96 304

SGM_RVC	0.72 296	0.45 296	0.32 289	0.59 296	0.43 295	0.56 293	0.43 284	0.70 319	0.41 289	0.43 299	0.57 299	1.16 303	1.20 313	0.22 260	0.37 221	0.28 236	0.44 289	0.25 260	2.26 317	0.33 284	0.49 257	0.38 216	0.27 272	0.31 285	0.80 316	0.62 304	1.69 342	3.41 346
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 298	0.73 310	0.66 321	0.76 305	0.64 310	0.88 310	0.74 307	0.59 306	0.68 318	0.58 318	0.69 310	1.02 298	0.61 289	0.58 309	0.96 291	0.78 328	0.87 322	0.72 337	1.08 292	0.68 321	1.07 332	0.74 311	0.54 316	0.60 324	0.59 309	0.60 301	0.80 311	0.91 301

MADNet+	0.75 299	0.45 296	0.65 320	0.63 299	0.58 307	0.50 289	0.64 303	0.75 323	0.59 310	0.62 325	0.52 291	0.94 293	0.85 299	0.46 300	2.17 335	0.74 325	0.79 317	0.53 319	1.00 289	0.65 318	0.93 328	0.75 312	0.57 317	0.67 328	0.88 320	0.72 314	0.70 305	1.05 309

DPSNet	0.76 300	0.28 271	0.26 274	0.38 277	0.38 288	0.44 282	0.30 268	0.36 270	0.41 289	0.27 180	0.32 247	2.73 332	0.95 306	0.38 292	0.80 276	0.66 318	0.53 301	0.46 312	4.94 337	0.56 313	0.83 321	0.97 330	0.57 317	0.44 311	0.56 307	0.48 291	0.54 281	0.63 271

SPS-STEREO	0.80 301	0.60 305	0.56 314	0.67 302	0.62 308	0.67 302	0.58 299	0.57 304	0.61 313	0.59 321	0.96 324	1.03 300	0.67 290	0.55 306	0.83 280	0.87 333	0.78 316	0.69 335	2.74 325	0.74 328	1.23 339	1.05 334	0.45 310	0.62 327	0.61 312	0.61 303	0.83 313	0.75 287
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	0.81 302	1.11 321	0.24 266	1.30 313	0.42 293	0.81 307	0.32 273	0.45 289	0.25 249	0.36 267	0.32 247	0.47 262	3.62 341	0.14 207	1.77 322	0.22 186	0.27 213	0.17 160	0.84 285	0.19 196	0.57 276	0.51 268	0.20 250	0.21 256	1.56 340	0.86 323	2.88 348	1.74 331

otaku	0.82 303	1.17 325	0.41 303	1.90 329	0.99 321	1.68 322	1.39 317	0.46 293	0.41 289	0.46 306	0.36 260	0.93 292	0.43 273	1.51 323	0.45 239	0.30 247	0.44 289	0.29 283	2.65 322	0.40 296	0.60 284	0.58 288	2.09 330	0.34 292	0.42 286	0.35 264	0.49 271	0.74 284

MeshStereo	0.83 304	0.44 294	0.33 293	0.78 306	0.54 306	0.61 299	0.40 281	0.68 315	0.54 306	0.45 305	0.80 316	2.32 327	1.56 320	0.24 267	2.31 339	0.71 323	0.42 287	0.29 283	1.58 302	0.30 278	1.23 339	1.10 339	0.32 295	0.34 292	0.87 319	0.60 301	1.29 333	1.36 320
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DGSMNet	0.85 305	0.47 298	0.39 301	0.51 289	0.39 290	0.56 293	0.43 284	0.59 306	0.40 285	0.84 331	4.01 348	0.67 281	0.85 299	0.85 318	0.85 281	0.90 336	1.17 332	0.66 333	1.64 305	0.62 314	1.35 343	1.36 344	0.51 314	0.54 317	0.40 281	0.66 309	0.50 274	0.74 284

Ntro	0.87 306	1.36 332	0.44 306	1.82 327	1.04 324	1.67 321	1.60 323	0.52 299	0.44 297	0.48 311	0.42 273	0.98 295	0.40 269	1.61 325	0.64 265	0.31 248	0.49 298	0.30 289	2.69 324	0.44 304	0.68 301	0.60 293	2.13 331	0.36 300	0.45 290	0.45 287	0.52 278	0.71 282

ELAS_RVC	0.92 307	0.65 307	0.62 316	0.92 309	0.67 311	1.21 314	0.71 305	0.72 320	0.50 303	0.49 312	1.20 333	2.45 330	1.89 329	0.44 298	1.31 301	0.46 297	0.62 306	0.55 321	1.02 290	0.42 299	0.91 327	1.06 336	0.44 308	0.54 317	1.50 337	1.22 339	1.15 327	1.19 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.93 308	1.16 324	0.62 316	1.83 328	1.16 328	1.69 324	1.70 324	0.51 298	0.44 297	0.59 321	0.38 264	1.19 305	0.79 298	2.02 331	0.74 272	0.57 309	0.54 302	0.40 308	1.50 300	0.76 329	0.66 298	0.65 303	2.28 334	0.46 312	0.50 300	0.49 293	0.60 291	0.84 296

ELAS	0.94 309	0.70 309	0.59 315	0.97 310	0.73 314	0.96 311	0.72 306	0.74 321	0.62 315	0.47 307	1.17 329	2.44 329	1.62 321	0.44 298	1.40 304	0.45 293	0.63 307	0.54 320	0.99 288	0.39 292	0.88 325	1.07 337	0.43 306	0.52 316	1.56 340	1.47 340	1.33 335	1.60 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.97 310	1.21 328	0.62 316	2.28 330	1.27 331	1.81 330	2.12 334	0.63 312	0.41 289	0.50 314	0.49 286	1.06 301	0.73 295	2.46 336	0.47 242	0.31 248	0.80 318	0.40 308	2.04 313	0.42 299	0.76 310	0.56 285	2.26 333	0.43 310	0.54 306	0.42 282	0.48 267	0.58 267

WAO-7	0.99 311	0.85 314	0.88 334	1.81 326	0.83 318	0.71 304	0.92 311	1.01 335	1.13 334	0.96 337	1.28 336	1.37 312	1.65 322	0.63 312	1.55 312	0.76 327	0.73 313	0.47 313	2.44 320	0.73 327	0.72 309	0.76 315	0.26 267	0.88 340	0.71 313	0.85 321	0.74 309	1.09 310

SGM+DAISY	1.04 312	0.66 308	0.62 316	0.75 304	0.68 312	0.82 308	0.74 307	0.69 317	0.75 324	0.64 326	1.09 326	1.35 309	1.44 315	0.60 311	1.43 305	1.04 343	0.77 315	0.68 334	2.40 319	0.80 331	1.22 337	1.15 342	0.51 314	0.67 328	1.12 325	1.05 333	1.65 341	2.69 345

MonStereo1	1.06 313	1.06 319	0.53 313	1.71 323	1.39 335	1.49 318	1.71 325	0.68 315	0.57 307	2.01 349	0.75 314	1.99 321	1.76 326	1.97 330	0.35 217	0.25 216	0.60 304	0.48 316	2.25 315	0.51 309	0.65 295	0.52 272	2.33 335	0.41 308	0.49 298	0.39 274	0.85 314	0.80 292

ACVNet-4b	1.08 314	1.48 336	0.48 311	2.91 337	1.12 325	1.82 331	2.71 337	0.46 293	0.44 297	0.51 315	0.43 276	1.66 318	1.85 327	2.08 333	0.46 241	0.40 284	0.82 319	0.34 299	2.68 323	0.50 307	0.65 295	0.71 308	2.24 332	0.35 295	0.45 290	0.42 282	0.53 279	0.70 280

ACVNet_2	1.13 315	1.26 330	0.75 326	2.58 334	1.30 333	1.73 328	1.87 329	0.75 323	0.52 304	0.59 321	0.53 293	1.29 307	0.90 304	1.85 328	0.70 268	0.48 299	1.14 331	0.40 308	4.70 336	0.54 311	0.71 308	0.60 293	2.05 329	0.61 325	0.81 318	0.47 289	0.70 305	0.82 293

WAO-6	1.14 316	1.08 320	0.68 322	1.50 317	1.15 326	1.39 316	1.55 320	0.88 329	0.96 329	0.77 329	0.72 313	1.28 306	1.96 330	1.91 329	2.45 342	0.71 323	1.18 333	0.55 321	1.42 298	0.69 322	0.97 329	0.99 332	0.91 321	0.67 328	1.13 327	0.88 324	1.02 325	1.43 323

IMH-64-1	1.18 317	1.19 326	0.74 324	1.63 318	1.26 329	1.69 324	1.85 327	0.84 326	0.90 326	0.44 303	0.62 306	1.36 310	1.74 324	2.49 337	2.46 343	0.60 314	0.72 311	0.47 313	1.73 307	0.64 316	0.70 305	0.79 318	2.49 339	0.58 321	1.08 323	0.63 306	0.97 320	1.31 317

IMH-64	1.18 317	1.19 326	0.74 324	1.63 318	1.26 329	1.69 324	1.85 327	0.84 326	0.90 326	0.44 303	0.62 306	1.36 310	1.74 324	2.49 337	2.46 343	0.60 314	0.72 311	0.47 313	1.73 307	0.64 316	0.70 305	0.79 318	2.49 339	0.58 321	1.08 323	0.63 306	0.97 320	1.31 317

DispFullNet	1.20 319	1.15 323	0.77 328	1.20 312	0.97 320	1.12 313	1.34 316	0.66 314	0.58 308	0.74 328	0.82 317	3.72 342	1.48 316	1.65 327	1.03 297	1.32 345	1.00 327	0.58 324	6.30 343	1.09 343	0.84 322	0.76 315	0.42 305	0.35 295	0.50 300	0.35 264	0.68 304	1.00 308

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 320	0.15 180	0.23 258	0.22 222	0.20 227	0.33 270	0.24 244	0.28 229	0.33 275	0.38 280	0.52 291	0.35 239	0.15 184	0.13 196	0.29 190	0.49 300	0.30 239	0.21 224	25.47 360	0.27 260	0.49 257	0.60 293	0.10 168	0.12 177	0.32 259	0.45 287	0.37 241	0.60 268

Dean	1.27 321	1.44 335	0.85 332	2.93 338	1.62 339	1.95 337	2.03 333	0.96 332	1.00 332	0.91 335	0.75 314	1.51 315	1.65 322	2.05 332	0.80 276	0.64 317	1.01 328	0.60 331	1.86 312	0.85 333	0.85 324	0.75 312	2.35 336	0.79 335	1.15 328	0.85 321	1.19 328	0.85 297

STStereo	1.28 322	0.74 311	0.83 331	2.32 331	0.84 319	2.27 339	0.98 314	1.04 336	0.96 329	0.51 315	1.19 331	3.30 338	2.84 336	0.25 271	2.59 346	0.45 293	0.38 278	0.26 270	4.54 335	0.33 284	0.51 266	0.47 251	0.28 277	0.56 319	1.24 332	0.96 330	1.38 336	2.45 341

IMH	1.30 323	1.22 329	0.76 327	1.65 320	1.27 331	1.73 328	1.88 330	0.86 328	0.93 328	0.47 307	0.65 309	1.48 314	2.97 340	3.97 353	1.50 306	0.59 312	0.76 314	0.49 317	2.25 315	0.70 323	0.69 304	0.79 318	2.64 341	0.61 325	1.16 329	0.76 316	0.89 317	1.49 325

PSMNet_ROB	1.30 323	1.36 332	0.71 323	1.48 316	1.00 322	1.69 324	1.56 321	0.64 313	0.74 322	1.47 346	3.99 347	2.77 334	1.51 317	2.54 339	0.73 271	0.47 298	0.70 310	0.49 317	2.51 321	0.71 325	0.81 315	0.58 288	3.05 347	0.58 321	0.80 316	0.64 308	0.88 315	0.69 279

LVE	1.38 325	1.30 331	0.82 330	4.62 345	1.50 338	1.89 333	3.66 344	0.82 325	0.73 321	0.88 333	0.82 317	1.12 302	1.52 318	2.14 334	0.81 278	0.56 307	0.84 320	0.59 326	3.33 330	0.72 326	0.84 322	0.89 326	2.40 337	0.80 336	1.12 325	0.70 312	1.00 324	0.90 300

zero-FE	1.43 326	0.14 158	0.08 84	8.08 353	0.34 281	13.79 358	2.48 335	0.26 200	0.12 135	0.32 232	0.26 222	6.70 348	0.60 288	0.11 153	0.27 184	0.24 205	0.43 288	0.33 297	0.54 256	0.16 178	1.94 345	0.41 228	0.09 145	0.10 142	0.18 137	0.23 190	0.25 157	0.25 183

JetBlue	1.43 326	1.11 321	1.03 340	1.46 315	1.15 326	1.66 320	1.51 319	0.92 331	1.14 335	0.58 318	0.47 284	3.28 337	0.71 294	1.15 319	2.51 345	1.00 341	1.09 329	0.86 340	1.32 295	0.78 330	1.48 344	1.53 346	1.15 323	0.78 334	1.31 334	2.14 346	1.44 337	5.15 349

MANE	1.47 328	0.77 312	0.87 333	1.01 311	0.81 317	0.96 311	0.93 312	1.00 334	1.05 333	0.43 299	0.69 310	2.28 326	2.16 331	0.39 295	1.68 320	1.01 342	0.65 308	2.72 350	1.45 299	0.40 296	0.77 312	0.73 310	0.34 300	0.67 328	2.42 348	2.81 349	4.52 350	6.28 350

WAO-8	1.55 329	1.53 337	1.00 337	2.82 335	1.43 336	1.91 334	2.01 331	1.05 337	1.38 338	1.44 344	1.87 340	2.25 324	2.76 332	2.68 340	1.01 295	0.83 330	0.99 324	0.59 326	3.35 331	1.08 339	0.82 317	0.85 323	1.36 326	0.82 337	1.60 342	1.12 335	1.27 330	1.93 337

Venus	1.55 329	1.53 337	1.00 337	2.82 335	1.43 336	1.91 334	2.01 331	1.05 337	1.38 338	1.44 344	1.87 340	2.25 324	2.76 332	2.68 340	1.01 295	0.83 330	0.99 324	0.59 326	3.35 331	1.08 339	0.82 317	0.85 323	1.36 326	0.82 337	1.60 342	1.12 335	1.27 330	1.93 337

PWCK	1.58 331	1.40 334	0.79 329	1.70 322	1.03 323	1.55 319	1.42 318	1.11 339	0.98 331	1.00 338	1.23 335	2.78 336	1.53 319	0.82 317	0.88 282	0.55 306	0.99 324	0.57 323	13.43 353	0.90 334	1.12 333	0.75 312	1.15 323	0.82 337	1.04 321	0.88 324	0.93 318	1.27 316

notaker	1.84 332	1.90 344	1.02 339	3.19 341	2.19 345	2.44 340	2.77 338	1.11 339	1.57 341	0.91 335	1.09 326	3.37 340	5.56 342	3.13 346	1.35 302	0.81 329	1.34 341	0.71 336	4.26 334	1.08 339	1.22 337	0.99 332	2.96 346	0.93 341	0.74 315	0.77 317	0.98 322	1.18 312

TorneroNet-64	1.85 333	1.56 339	0.93 336	3.34 342	1.31 334	2.18 338	2.65 336	0.91 330	2.21 344	0.66 327	0.83 319	2.72 331	7.56 344	3.04 343	1.76 321	0.67 320	1.35 342	0.59 326	4.05 333	1.02 336	0.98 330	0.96 329	2.67 342	0.69 332	1.24 332	1.15 337	0.88 315	2.15 339

UNDER WATER-64	1.98 334	1.91 345	1.15 342	3.52 344	2.32 346	2.83 346	3.30 341	1.72 345	1.25 336	1.12 341	1.19 331	3.41 341	2.89 338	3.11 344	2.13 334	0.90 336	1.77 344	0.77 339	2.32 318	1.05 338	1.17 335	1.23 343	3.96 354	1.06 343	1.41 335	2.13 345	1.31 334	2.65 344

UNDER WATER	2.15 335	1.92 346	1.13 341	3.36 343	2.59 347	2.77 345	3.73 345	1.63 343	1.36 337	1.02 340	1.02 325	3.30 338	7.25 343	3.39 348	1.54 309	0.91 338	1.80 345	0.75 338	3.15 327	1.08 339	1.27 342	1.14 341	3.84 353	1.20 348	1.46 336	1.78 343	1.26 329	2.46 342

ACV-stereo	2.24 336	1.03 318	0.23 258	0.38 277	0.24 249	0.70 303	0.48 292	0.45 289	0.32 274	0.36 267	0.41 271	0.47 262	2.93 339	0.35 290	1.93 327	0.86 332	0.44 289	0.29 283	44.47 363	0.55 312	0.82 317	0.90 328	0.33 297	0.26 274	0.26 218	0.28 235	0.41 255	0.39 245

XX-Stereo	2.24 336	0.10 80	0.10 115	0.17 189	0.10 117	0.21 217	0.11 163	0.25 186	0.12 135	0.36 267	0.53 293	0.29 206	0.10 106	0.11 153	0.24 163	0.35 263	0.27 213	0.18 191	0.47 229	0.18 193	0.41 225	0.37 213	0.10 168	0.10 142	54.05 362	0.25 208	0.34 228	0.51 262

MADNet++	2.28 338	1.66 341	1.91 347	1.39 314	2.03 344	1.38 315	1.73 326	1.80 346	2.24 345	2.07 350	2.44 345	2.76 333	2.81 335	1.52 324	2.18 336	2.45 349	2.29 346	1.71 347	2.86 326	2.56 347	4.03 351	5.19 353	1.23 325	2.35 351	1.50 337	3.83 351	2.07 346	1.70 330

TorneroNet	2.33 339	1.60 340	0.88 334	5.64 348	1.76 340	2.56 341	2.94 339	0.97 333	2.29 346	0.79 330	1.98 342	4.07 344	12.24 352	3.12 345	1.29 300	0.67 320	1.30 340	0.61 332	5.93 340	1.00 335	1.04 331	0.98 331	2.79 345	0.70 333	1.86 345	1.04 332	1.02 325	1.87 335

KSHMR	2.37 340	1.84 343	1.23 344	6.67 351	1.97 343	2.73 344	3.45 343	1.31 342	1.69 342	1.18 343	1.18 330	1.71 320	11.63 351	3.21 347	1.67 319	1.07 344	1.11 330	0.92 342	5.58 339	1.04 337	1.23 339	1.05 334	3.26 348	1.06 343	1.99 347	1.18 338	1.28 332	1.85 334

JetRed	2.50 341	2.16 347	2.32 348	1.72 324	1.88 341	2.59 342	3.38 342	1.86 347	1.53 340	1.15 342	0.93 322	2.77 334	0.67 290	2.39 335	3.50 350	2.17 347	2.74 347	3.15 352	1.82 311	1.37 344	3.39 350	2.94 351	2.72 343	1.27 349	2.55 349	6.99 354	2.85 347	4.69 347

ktn	2.52 342	1.71 342	3.02 349	2.41 333	1.88 341	2.62 343	3.04 340	1.69 344	4.13 350	1.01 339	1.21 334	8.17 352	10.18 349	2.80 342	1.51 307	0.93 339	1.72 343	0.87 341	6.22 342	1.56 346	1.20 336	1.09 338	2.75 344	0.93 341	1.19 330	1.07 334	1.46 338	1.74 331

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 343	0.48 300	0.29 281	0.48 286	0.42 293	0.63 300	0.86 310	0.69 317	0.74 322	0.42 296	1.69 339	46.80 362	1.87 328	0.64 313	0.38 224	0.33 256	0.97 323	0.98 344	1.59 303	0.33 284	0.81 315	0.79 318	0.28 277	0.25 270	0.52 304	0.78 318	3.35 349	0.83 295

WQFJA1++	3.28 344	0.13 135	0.09 103	27.82 360	0.11 131	24.38 361	25.71 360	0.22 140	0.11 109	0.35 259	0.16 147	0.65 278	2.77 334	0.08 97	0.17 77	0.23 197	0.23 161	0.14 104	1.04 291	0.38 291	0.36 204	0.26 158	0.08 130	0.08 88	0.20 157	2.15 347	0.29 199	0.30 211

LSM0	3.53 345	0.37 290	0.30 285	0.55 294	0.45 299	0.56 293	0.63 301	0.74 321	0.61 313	0.60 324	0.87 320	1.16 303	1.39 314	0.25 271	28.52 362	45.56 362	0.55 303	0.38 304	3.16 328	0.62 314	1.14 334	1.40 345	0.31 294	0.42 309	0.59 309	0.81 319	0.98 322	2.52 343

LE_ROB	3.57 346	0.92 316	1.49 346	2.33 332	9.96 357	1.83 332	7.73 354	2.31 349	3.13 349	0.47 307	1.49 337	9.10 353	13.79 357	0.47 301	0.63 262	0.25 216	0.44 289	0.29 283	6.00 341	1.38 345	0.66 298	0.52 272	2.47 338	2.28 350	5.36 352	4.46 352	6.14 352	10.46 355

BEATNet-Init1	4.26 347	5.23 351	1.17 343	9.10 354	2.61 348	8.41 354	4.21 346	2.29 348	1.73 343	0.88 333	2.38 343	6.02 346	9.23 347	0.65 314	2.70 348	2.20 348	1.24 334	0.94 343	17.87 354	4.86 352	2.04 346	1.87 348	1.10 322	1.14 345	4.62 351	2.07 344	11.53 358	6.94 352

HanzoNet	4.54 348	4.29 350	3.74 353	6.10 350	3.77 349	7.50 352	8.23 355	3.94 352	4.82 351	1.56 347	2.42 344	11.35 354	12.90 355	10.81 359	1.84 324	1.89 346	4.65 352	1.35 346	10.71 351	3.05 349	2.04 346	1.81 347	5.00 357	1.14 345	1.80 344	1.67 342	1.81 344	2.33 340

DPSimNet_ROB	5.23 349	7.46 352	3.48 352	6.82 352	6.53 355	4.88 349	5.29 351	5.03 353	6.96 353	3.68 353	10.30 356	6.62 347	7.58 345	4.15 354	3.41 349	2.75 350	5.59 353	2.26 348	12.16 352	3.45 350	5.93 353	2.70 350	3.37 349	3.75 352	3.16 350	3.16 350	4.52 350	6.28 350

DGTPSM_ROB	8.76 350	3.83 348	10.08 355	3.08 339	5.50 351	3.48 347	5.02 349	3.60 350	8.96 354	3.18 351	7.06 350	3.95 343	10.56 350	3.59 349	11.06 353	10.70 353	4.35 350	10.50 354	5.45 338	9.91 355	5.93 353	14.37 355	4.39 355	8.90 356	9.99 354	27.43 358	11.00 356	30.59 358

DPSMNet_ROB	8.99 351	3.86 349	10.11 356	3.11 340	5.51 352	3.54 348	5.03 350	3.60 350	9.04 355	3.27 352	7.95 352	4.19 345	13.43 356	3.66 350	11.12 354	10.86 354	4.47 351	10.71 355	6.43 344	9.92 356	5.99 355	14.50 356	4.39 355	8.90 356	10.15 355	27.43 358	11.02 357	30.59 358

DLNR_Zeroshot_test	9.91 352	28.72 362	0.20 238	46.90 363	0.13 159	0.20 207	45.01 363	0.29 243	0.11 109	0.38 280	0.19 171	0.33 232	0.10 106	1.29 321	61.34 363	71.85 363	3.99 349	2.49 349	1.36 296	0.22 222	0.65 295	0.41 228	0.09 145	0.13 196	0.26 218	0.24 197	0.29 199	0.33 220

LRCNet_RVC	10.22 353	14.24 357	3.26 350	20.74 358	17.71 360	19.88 359	15.89 358	6.49 355	2.47 347	19.87 360	12.97 357	19.40 357	8.44 346	26.62 361	2.33 340	0.74 325	10.08 356	5.54 353	23.31 359	6.95 353	2.43 348	1.11 340	22.86 361	8.58 355	0.73 314	0.39 274	1.72 343	1.19 313

ASD4	10.82 354	8.41 355	7.74 354	6.01 349	4.36 350	8.03 353	5.43 352	6.40 354	6.39 352	7.67 356	9.54 355	7.79 349	9.97 348	5.53 355	8.37 352	7.73 352	9.73 355	11.07 356	8.78 348	9.36 354	16.84 359	15.15 357	5.39 358	5.70 354	18.71 359	28.58 360	21.13 360	32.24 360

PML	11.09 355	9.28 356	3.40 351	11.88 357	6.99 356	11.60 355	5.97 353	7.04 356	24.50 362	8.92 357	28.99 362	32.63 361	39.39 363	6.18 356	5.69 351	4.14 351	8.31 354	2.99 351	18.83 357	4.50 351	4.70 352	4.40 352	3.75 352	3.98 353	10.54 357	5.17 353	18.60 359	7.08 353

DPSM_ROB	13.12 356	7.70 353	11.86 357	4.97 346	5.71 353	6.03 350	4.61 347	8.36 357	10.82 356	6.72 354	8.03 353	8.12 350	12.29 353	3.81 351	13.89 355	13.57 355	10.28 357	13.36 357	9.07 349	11.67 357	16.11 357	18.73 360	3.51 350	10.91 358	27.70 360	35.86 361	31.04 361	39.53 361

DPSM	13.12 356	7.70 353	11.86 357	4.97 346	5.71 353	6.03 350	4.61 347	8.36 357	10.82 356	6.72 354	8.03 353	8.12 350	12.29 353	3.81 351	13.89 355	13.57 355	10.28 357	13.36 357	9.07 349	11.67 357	16.11 357	18.73 360	3.51 350	10.91 358	27.70 360	35.86 361	31.04 361	39.53 361

HaxPig	19.43 358	21.64 360	18.72 359	23.90 359	23.72 361	22.99 360	25.27 359	20.59 361	18.36 358	26.33 361	23.18 360	22.04 358	16.59 358	24.59 360	21.93 357	18.51 357	20.93 361	19.75 359	22.56 358	20.41 359	14.06 356	11.69 354	27.14 362	18.65 360	6.94 353	12.03 357	7.78 353	14.26 357

MEDIAN_ROB	22.61 359	26.37 361	23.42 360	27.86 361	27.01 362	26.90 362	28.47 361	24.00 362	21.42 359	31.43 362	26.90 361	25.65 359	19.56 359	27.54 362	23.81 358	20.10 358	25.89 362	23.65 360	27.64 361	24.33 362	18.71 360	15.27 358	29.65 363	20.16 361	10.22 356	11.12 356	10.11 355	13.24 356

AVERAGE_ROB	25.62 360	30.03 363	26.88 363	31.96 362	30.85 363	31.13 363	32.49 362	28.35 363	25.87 363	34.56 363	30.30 363	30.39 360	23.71 360	31.94 363	27.62 359	24.45 359	28.60 363	25.76 361	30.73 362	27.87 363	22.22 361	18.68 359	33.77 364	25.40 364	10.86 358	8.77 355	9.34 354	9.16 354

CasAABBNet	26.35 361	15.49 358	23.85 361	9.95 355	11.46 358	12.03 356	9.23 356	16.79 359	21.84 360	13.64 358	16.11 358	16.45 356	24.90 362	7.58 357	27.95 361	27.14 360	20.53 359	26.83 363	18.10 355	23.37 360	32.22 362	37.28 362	6.99 359	21.98 362	55.78 363	72.24 363	62.39 363	79.48 363

FlowAnything	26.42 362	15.50 359	23.88 362	9.99 356	11.54 359	12.07 357	9.28 357	16.89 360	21.87 361	13.68 359	16.26 359	16.42 355	24.79 361	7.69 358	27.93 360	27.24 361	20.55 360	26.80 362	18.20 356	23.53 361	32.22 362	37.62 363	7.05 360	22.05 363	55.78 363	72.50 364	62.44 364	79.62 364

GS-Stereo																							0.02 3	0.03 7	0.07 27	0.06 17	0.07 21	0.05 17

FADE		1.01 317	1.45 345	0.59 296	0.62 308	1.68 322	1.57 322	1.20 341	2.77 348	1.62 348	3.62 346		2.85 337	0.77 316	0.74 272	0.88 335	2.81 348	1.22 345	7.30 346	2.94 348	2.86 349	2.54 349	0.66 320	1.14 345	1.22 331	0.96 330	2.00 345	4.89 348

Low-res two-view benchmark