Low-res two-view results

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

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

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

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

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

NLCSM	0.06 1	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.41 1	0.17 1	0.05 7	0.07 26	0.00 1	0.07 13	0.00 1	0.70 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1

BridgeDepth	0.07 2	0.05 18	0.02 15	0.03 39	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.11 17	0.00 1	0.00 1	0.56 4	0.45 7	0.04 6	0.01 6	0.16 19	0.03 3	0.23 23	0.05 1	0.00 1	0.01 7	0.01 9	0.01 13	0.15 27	0.01 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM	0.09 3	0.03 2	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.00 1	0.80 9	0.39 5	0.01 1	0.00 1	0.04 6	0.21 48	0.07 4	0.76 16	0.06 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.00 1

NLSM3	0.09 3	0.03 2	0.00 1	0.01 5	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.00 1	0.00 1	1.01 14	0.29 4	0.03 2	0.10 38	0.03 4	0.18 42	0.16 14	0.39 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.09 14	0.00 1

CoSv	0.10 5	0.12 52	0.21 48	0.02 24	0.02 17	0.01 18	0.00 1	0.02 22	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.15 20	0.01 10	0.00 1	0.69 6	0.74 19	0.14 30	0.06 25	0.09 12	0.03 3	0.06 2	0.13 3	0.00 1	0.03 27	0.02 17	0.00 1	0.10 17	0.00 1

NLMM1	0.12 6	0.03 2	0.00 1	0.01 5	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.00 1	0.00 1	0.56 4	0.27 2	0.03 2	0.00 1	0.04 6	0.16 36	0.10 6	1.79 40	0.01 28	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.00 1

NLSM1	0.12 6	0.03 2	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.14 18	0.00 1	0.00 1	1.34 22	0.42 6	0.03 2	0.00 1	0.02 2	0.23 51	0.36 43	0.44 9	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 13	0.13 25	0.00 1

Pointernet	0.13 8	0.04 12	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.07 107	0.18 152	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.07 107	0.10 14	0.01 10	0.01 34	0.89 11	0.57 11	0.12 24	0.02 8	0.09 12	0.06 10	0.11 9	0.83 18	0.00 1	0.02 15	0.01 9	0.00 1	0.04 5	0.18 99

StereoVision	0.13 8	0.11 45	0.03 22	0.04 48	0.04 36	0.00 1	0.03 59	0.04 49	0.03 32	0.03 82	0.00 1	0.19 34	0.02 18	0.02 60	1.02 15	0.79 23	0.13 29	0.02 8	0.30 30	0.04 6	0.21 19	0.19 4	0.00 1	0.06 39	0.04 38	0.00 1	0.12 22	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.16 10	0.11 45	0.26 62	0.02 24	0.12 68	0.01 18	0.05 85	0.03 35	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.07 7	0.09 65	0.02 60	1.46 29	0.84 27	0.06 12	0.04 15	0.40 41	0.07 13	0.07 4	0.20 5	0.01 28	0.05 33	0.05 46	0.06 63	0.19 32	0.11 88
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MatchStereo	0.17 11	0.09 40	0.30 68	0.02 24	0.10 63	0.01 18	0.03 59	0.03 35	0.08 72	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.11 79	0.02 60	1.43 27	0.80 24	0.10 18	0.15 52	0.05 8	0.06 10	0.25 28	0.55 10	0.00 1	0.14 78	0.01 9	0.03 44	0.14 26	0.02 52

MLG-Stereo	0.18 12	0.06 25	0.01 8	0.01 5	0.01 7	0.17 163	0.01 19	0.02 22	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 38	0.00 1	1.48 30	1.35 69	0.05 7	0.05 21	0.33 34	0.23 51	0.22 20	0.63 13	0.00 1	0.01 7	0.02 17	0.01 13	0.07 10	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 12	0.11 45	0.04 26	0.05 55	0.06 45	0.00 1	0.01 19	0.03 35	0.05 49	0.24 116	0.00 1	0.16 22	0.06 53	0.01 34	1.29 17	1.05 37	0.06 12	0.04 15	0.06 9	0.05 8	0.40 45	0.86 20	0.00 1	0.04 30	0.04 38	0.01 13	0.05 7	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 14	0.05 18	0.01 8	0.01 5	0.01 7	0.17 163	0.01 19	0.02 22	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 38	0.00 1	1.42 25	1.28 60	0.03 2	0.05 21	0.33 34	0.24 55	0.23 23	1.27 30	0.00 1	0.01 7	0.02 17	0.01 13	0.07 10	0.00 1

AASNet	0.20 14	0.45 129	0.24 56	0.09 81	0.09 59	0.00 1	0.08 106	0.05 56	0.05 49	0.26 117	0.00 1	0.18 26	0.04 31	0.01 34	1.13 16	0.68 17	0.12 24	0.04 15	0.09 12	0.16 36	0.29 32	0.77 17	0.01 28	0.07 44	0.00 1	0.02 33	0.49 60	0.03 59

TDLM	0.20 14	0.10 43	0.21 48	0.08 77	0.23 110	0.02 51	0.04 72	0.19 80	0.04 42	0.02 79	0.10 111	0.67 134	0.05 38	0.10 134	0.43 2	0.28 3	0.35 82	0.20 71	0.02 2	0.01 1	0.12 10	1.22 28	0.05 80	0.01 7	0.00 1	0.02 33	0.41 57	0.41 123

WQFJX	0.21 17	0.02 1	0.00 1	0.01 5	0.03 26	0.01 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 23	0.00 1	0.01 34	0.52 3	0.46 8	0.05 7	0.00 1	0.40 41	0.08 19	0.17 15	2.39 63	0.00 1	0.00 1	0.22 107	0.02 33	1.15 77	0.00 1

MonStereo	0.21 17	0.04 12	0.01 8	0.01 5	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.05 38	0.01 34	1.63 34	1.32 66	0.09 15	0.15 52	0.36 38	0.31 71	0.30 34	1.05 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 33	0.23 40	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.21 17	0.04 12	0.02 15	0.00 1	0.01 7	0.02 51	0.00 1	0.01 7	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.14 18	0.03 23	0.05 101	0.99 13	0.77 21	0.16 36	0.17 60	0.16 19	0.26 62	0.06 2	2.10 52	0.18 150	0.02 15	0.01 9	0.06 63	0.47 59	0.06 72

CroCo-Stereo	0.21 17	0.09 40	0.03 22	0.05 55	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.04 49	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.09 13	0.07 54	0.00 1	1.51 31	1.11 41	0.17 42	0.08 31	0.76 60	0.05 8	0.40 45	0.85 19	0.00 1	0.04 30	0.04 38	0.01 13	0.08 13	0.00 1
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
delet	0.21 17	0.08 36	0.24 56	0.06 58	0.05 38	0.02 51	0.04 72	0.02 22	0.05 49	0.34 126	0.00 1	0.20 42	0.04 31	0.02 60	1.45 28	0.53 10	0.23 57	0.07 26	0.12 16	0.06 10	0.15 12	0.38 7	0.01 28	0.06 39	0.01 9	0.01 13	1.50 91	0.02 52

RSM	0.22 22	0.06 25	0.35 90	0.02 24	0.03 26	0.12 122	0.01 19	0.01 7	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.05 38	0.00 1	0.73 8	0.58 12	0.18 43	0.04 15	0.18 23	0.51 117	0.24 26	2.12 53	0.09 119	0.08 50	0.02 17	0.18 88	0.16 30	0.00 1

ProNet	0.22 22	0.03 2	0.09 36	0.01 5	0.00 1	0.12 122	0.75 207	0.01 7	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.22 175	1.31 20	1.03 35	0.22 51	0.01 6	0.09 12	0.12 29	0.24 26	1.33 33	0.03 67	0.01 7	0.07 56	0.00 1	0.05 7	0.00 1

U	0.23 24	0.13 55	0.03 22	0.06 58	0.07 53	0.00 1	0.01 19	0.05 56	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.25 59	0.07 54	0.00 1	1.58 32	1.23 51	0.05 7	0.13 43	0.52 49	0.08 19	0.50 56	1.03 22	0.01 28	0.10 58	0.08 59	0.02 33	0.06 9	0.03 59

RSM++	0.23 24	0.06 25	0.35 90	0.02 24	0.02 17	0.11 119	0.00 1	0.01 7	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.08 59	0.00 1	0.88 10	0.61 14	0.18 43	0.04 15	0.13 17	0.57 137	0.23 23	2.20 56	0.14 134	0.09 53	0.03 30	0.01 13	0.23 40	0.00 1

AIO-test2	0.25 26	0.09 40	0.02 15	0.01 5	0.09 59	0.04 81	0.01 19	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 31	0.00 1	1.71 37	1.44 78	0.15 32	0.04 15	0.03 4	0.33 76	0.10 6	2.30 60	0.06 88	0.16 89	0.05 46	0.01 13	0.10 17	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 27	0.06 25	0.08 34	0.00 1	0.01 7	0.02 51	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.03 23	0.15 153	1.33 21	1.35 69	0.18 43	0.17 60	0.19 24	0.37 85	0.10 6	2.34 62	0.19 157	0.06 39	0.04 38	0.08 70	0.12 22	0.00 1

RAFT	0.28 28	0.04 12	0.31 69	0.02 24	0.00 1	0.12 122	0.12 131	0.93 130	0.01 7	0.69 151	0.00 1	0.18 26	0.00 1	0.01 34	2.07 51	1.23 51	0.23 57	0.00 1	0.06 9	0.21 48	0.15 12	0.60 11	0.00 1	0.06 39	0.03 30	0.01 13	0.34 52	0.00 1

WQFJA1	0.29 29	0.03 2	0.01 8	0.01 5	0.01 7	0.13 128	0.01 19	0.01 7	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.17 23	0.09 65	0.00 1	1.29 17	0.81 25	0.22 51	0.02 8	0.40 41	0.10 23	0.33 38	2.77 75	0.00 1	0.07 44	0.03 30	0.02 33	1.27 79	0.00 1

WQFJX1	0.29 29	0.03 2	0.01 8	0.01 5	0.01 7	0.13 128	0.01 19	0.01 7	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.17 23	0.09 65	0.00 1	1.29 17	0.81 25	0.22 51	0.02 8	0.40 41	0.10 23	0.33 38	2.77 75	0.00 1	0.07 44	0.03 30	0.02 33	1.27 79	0.00 1

VIP-Stereo	0.29 29	0.12 52	0.34 82	0.01 5	0.03 26	0.04 81	0.01 19	0.02 22	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.22 53	0.05 38	0.00 1	1.37 24	1.12 42	0.15 32	0.13 43	0.28 29	0.27 64	0.50 56	2.49 66	0.00 1	0.13 75	0.08 59	0.01 13	0.24 43	0.09 78

RAStereo	0.29 29	0.18 66	0.05 29	0.06 58	0.11 65	0.00 1	0.02 43	0.03 35	0.04 42	0.94 168	0.00 1	0.26 63	0.02 18	0.01 34	1.70 36	1.19 50	0.09 15	0.13 43	0.30 30	0.03 3	0.80 71	1.45 36	0.00 1	0.14 78	0.05 46	0.01 13	0.20 33	0.02 52

AANet_RVC	0.29 29	0.05 18	0.28 65	0.06 58	0.21 104	0.00 1	0.24 166	0.03 35	0.17 113	0.34 126	0.01 91	0.08 9	0.04 31	0.01 34	2.17 56	0.58 12	0.16 36	0.07 26	0.44 45	0.20 43	0.13 11	0.33 6	0.03 67	0.07 44	0.02 17	0.06 63	1.15 77	0.86 147

AIO-test1	0.30 34	0.04 12	0.03 22	0.02 24	0.08 57	0.04 81	0.00 1	0.01 7	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 31	0.00 1	2.02 49	1.69 106	0.15 32	0.02 8	0.24 27	0.55 134	0.20 17	2.67 69	0.00 1	0.02 15	0.02 17	0.01 13	0.09 14	0.00 1

LG-Stereo	0.31 35	0.05 18	0.02 15	0.02 24	0.07 53	0.13 128	0.01 19	0.03 35	0.10 86	0.00 1	0.87 177	0.44 96	0.01 10	0.00 1	2.07 51	1.46 80	0.11 20	0.16 57	0.67 56	0.47 103	0.31 37	1.19 26	0.04 77	0.02 15	0.05 46	0.10 76	0.07 10	0.00 1

AdaDepth	0.32 36	0.24 78	0.07 30	0.02 24	0.01 7	0.16 152	0.01 19	0.02 22	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.01 10	0.01 34	1.96 46	1.94 125	0.09 15	0.09 34	1.21 80	0.40 90	0.46 52	1.21 27	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.04 53	0.31 47	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 37	0.05 18	0.07 30	0.01 5	0.02 17	0.02 51	0.00 1	0.02 22	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.02 18	0.00 1	1.77 42	1.68 105	0.21 49	0.08 31	0.19 24	0.58 138	0.29 32	3.05 93	0.18 150	0.09 53	0.08 59	0.19 90	0.12 22	0.00 1

111111	0.34 38	0.03 2	0.08 34	0.01 5	0.03 26	0.10 116	0.00 1	0.01 7	0.01 7	0.00 1	0.01 91	0.18 26	0.05 38	0.01 34	1.98 47	1.34 68	0.11 20	0.15 52	0.59 53	0.56 135	0.34 41	3.31 105	0.26 177	0.02 15	0.02 17	0.05 58	0.04 5	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.34 38	0.19 67	0.23 54	0.01 5	0.06 45	0.12 122	0.01 19	0.03 35	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.03 23	0.00 1	2.15 55	1.48 83	0.10 18	0.13 43	0.33 34	0.11 26	0.45 51	0.93 21	0.00 1	0.02 15	0.07 56	0.03 44	2.36 113	0.06 72

AIO-Stereo	0.34 38	0.05 18	0.34 82	0.01 5	0.03 26	0.13 128	0.00 1	0.01 7	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.05 38	0.00 1	1.68 35	1.06 39	0.49 106	0.08 31	1.56 97	0.76 173	0.22 20	2.17 55	0.11 127	0.01 7	0.01 9	0.02 33	0.20 33	0.00 1

MMNet	0.34 38	0.21 68	0.07 30	0.05 55	0.06 45	0.00 1	0.12 131	0.03 35	0.04 42	0.22 114	0.00 1	0.36 76	0.02 18	0.05 101	2.17 56	0.69 18	0.33 78	0.15 52	0.34 37	0.07 13	0.34 41	0.60 11	0.06 88	0.10 58	0.03 30	0.05 58	2.93 127	0.02 52

MLG-Stereo_test2	0.35 42	0.14 57	0.04 26	0.01 5	0.06 45	0.18 168	0.02 43	0.02 22	0.03 32	0.00 1	0.63 170	0.18 26	0.01 10	0.00 1	1.83 43	1.31 64	0.06 12	0.20 71	1.35 90	0.38 86	0.41 49	2.30 60	0.16 143	0.05 33	0.06 53	0.01 13	0.09 14	0.01 40

iRaftStereo_RVC	0.35 42	0.21 68	0.33 75	0.22 100	0.15 75	0.02 51	0.02 43	0.05 56	0.08 72	0.00 1	0.00 1	0.28 65	0.11 79	0.03 76	1.35 23	0.98 32	0.35 82	0.07 26	0.49 47	0.17 39	1.05 89	2.96 81	0.00 1	0.05 33	0.09 63	0.01 13	0.23 40	0.04 63

MoCha-V2	0.36 44	0.06 25	0.31 69	0.01 5	0.05 38	0.09 111	0.01 19	0.02 22	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.18 107	0.00 1	2.33 67	1.63 97	0.18 43	0.19 69	0.15 18	0.99 192	0.28 31	3.01 85	0.00 1	0.02 15	0.01 9	0.07 69	0.03 4	0.00 1

DMCA	0.36 44	0.36 114	0.19 46	0.17 90	0.09 59	0.02 51	0.05 85	0.02 22	0.05 49	0.58 146	0.00 1	0.39 86	0.05 38	0.01 34	2.07 51	0.98 32	0.54 113	0.12 41	0.23 26	0.10 23	0.46 52	1.38 35	0.01 28	0.22 106	0.03 30	0.08 70	1.30 81	0.15 96

GEAStereo	0.39 46	0.07 32	0.33 75	0.03 39	0.03 26	0.16 152	0.01 19	0.04 49	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.25 59	0.01 10	0.24 177	2.28 61	1.61 92	0.16 36	0.18 64	0.73 58	0.65 157	0.40 45	2.72 70	0.18 150	0.05 33	0.19 97	0.00 1	0.21 37	0.00 1

gasm-f	0.39 46	0.07 32	0.33 75	0.03 39	0.03 26	0.16 152	0.01 19	0.04 49	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.25 59	0.01 10	0.24 177	2.28 61	1.61 92	0.16 36	0.18 64	0.73 58	0.65 157	0.40 45	2.72 70	0.18 150	0.05 33	0.19 97	0.00 1	0.21 37	0.00 1

MaDis-Stereo	0.39 46	0.23 73	0.35 90	0.07 70	0.15 75	0.02 51	0.04 72	0.08 66	0.07 64	1.22 189	0.00 1	0.23 57	0.03 23	0.02 60	1.62 33	1.29 61	0.14 30	0.29 92	1.62 98	0.12 29	0.84 77	1.37 34	0.01 28	0.18 95	0.20 100	0.16 86	0.17 31	0.04 63

IGEV-Stereo++	0.40 49	0.03 2	0.10 38	0.03 39	0.03 26	0.10 116	0.01 19	0.01 7	0.03 32	0.00 1	0.15 124	0.18 26	0.03 23	0.01 34	1.95 45	1.30 62	0.05 7	0.29 92	0.81 62	0.51 117	0.25 28	3.15 99	0.27 183	0.03 27	0.02 17	0.01 13	1.39 86	0.00 1

MSCF	0.41 50	0.08 36	0.34 82	0.03 39	0.03 26	0.14 136	0.01 19	0.03 35	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.14 88	0.01 34	2.43 72	2.03 134	0.22 51	0.10 38	0.17 21	0.67 163	0.22 20	3.03 88	0.08 112	0.35 135	0.04 38	0.72 142	0.11 21	0.00 1

GASTEREO	0.42 51	0.08 36	0.34 82	0.03 39	0.02 17	0.14 136	0.01 19	0.03 35	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.14 88	0.01 34	2.48 75	2.05 141	0.22 51	0.17 60	0.17 21	0.63 149	0.19 16	2.96 81	0.30 195	0.35 135	0.04 38	0.71 141	0.15 27	0.00 1

GIP-stereo	0.42 51	0.06 25	0.14 42	0.02 24	0.05 38	0.16 152	0.02 43	0.06 61	0.03 32	0.00 1	0.25 138	0.32 71	0.05 38	0.01 34	3.07 90	1.67 103	0.15 32	0.05 21	0.31 32	0.71 166	0.49 55	3.30 104	0.06 88	0.04 30	0.03 30	0.09 73	0.33 50	0.00 1

CVANet_RVC	0.42 51	0.29 90	0.82 171	0.60 196	0.31 133	0.18 168	0.03 59	1.58 151	0.25 138	0.12 101	0.28 140	0.84 147	0.05 38	0.11 139	0.69 6	0.46 8	0.36 84	0.25 82	0.08 11	0.08 19	0.20 17	1.95 45	0.02 56	0.05 33	0.06 53	0.03 44	0.70 65	1.10 161

GSStereo	0.43 54	0.12 52	0.35 90	0.02 24	0.02 17	0.20 175	0.01 19	0.01 7	1.23 220	0.00 1	0.05 103	0.22 53	0.03 23	0.00 1	2.12 54	1.64 100	0.50 107	0.26 84	0.50 48	0.46 102	0.51 58	2.87 79	0.15 139	0.02 15	0.18 93	0.05 58	0.10 17	0.00 1

UniTT-Stereo	0.45 55	0.30 93	0.37 103	0.08 77	0.19 89	0.01 18	0.02 43	0.10 71	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.49 105	0.09 65	0.05 101	2.28 61	1.53 87	0.28 70	0.43 132	1.84 108	0.14 34	1.17 93	1.99 49	0.01 28	0.23 109	0.16 91	0.10 76	0.26 45	0.03 59

MLG-Stereo_test3	0.48 56	0.06 25	0.33 75	0.12 87	0.16 79	0.17 163	0.02 43	0.07 62	0.04 42	1.13 179	0.00 1	0.23 57	0.08 59	0.01 34	1.98 47	1.62 95	0.11 20	0.19 69	1.38 91	0.29 68	0.76 67	3.35 106	0.02 56	0.10 58	0.06 53	0.03 44	0.74 67	0.01 40

Occ-G	0.48 56	0.11 45	0.24 56	0.04 48	0.11 65	0.16 152	0.04 72	0.04 49	0.02 21	0.00 1	0.25 138	0.15 20	0.02 18	0.00 1	3.08 92	1.56 89	0.11 20	0.34 103	1.04 72	0.48 109	0.85 78	3.04 92	0.23 167	0.07 44	0.04 38	0.02 33	0.83 70	0.01 40

RAFT + AFF	0.48 56	0.05 18	0.01 8	0.22 100	0.03 26	0.04 81	0.14 139	0.03 35	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.32 71	0.03 23	0.07 116	4.66 162	0.97 31	0.56 120	0.09 34	2.34 119	0.04 6	0.69 63	1.96 46	0.02 56	0.22 106	0.15 88	0.12 80	0.24 43	0.01 40

GREAT-IGEV	0.49 59	0.07 32	0.29 66	0.02 24	0.02 17	0.14 136	0.00 1	0.03 35	1.58 234	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.07 54	0.00 1	2.22 58	2.07 146	0.16 36	0.26 84	0.25 28	0.80 177	0.33 38	2.96 81	0.25 175	0.79 215	0.02 17	0.00 1	0.71 66	0.00 1

HCRNet	0.49 59	0.39 119	0.36 97	0.29 134	0.12 68	0.01 18	0.06 95	0.03 35	0.01 7	1.48 205	0.00 1	0.20 42	0.05 38	0.01 34	2.61 78	0.78 22	0.42 95	0.07 26	0.32 33	0.12 29	0.37 44	2.22 57	0.02 56	0.02 15	0.02 17	0.02 33	3.33 146	0.03 59

S2M2_XL	0.50 61	0.13 55	0.39 107	0.04 48	0.15 75	0.00 1	0.05 85	0.25 92	0.37 150	0.00 1	0.00 1	0.32 71	0.51 175	0.00 1	2.74 82	1.75 109	0.28 70	0.46 139	0.48 46	0.20 43	1.60 118	3.03 88	0.08 112	0.16 89	0.09 63	0.09 73	0.15 27	0.25 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.51 62	0.26 84	0.02 15	0.04 48	0.24 113	0.15 148	0.03 59	0.07 62	0.07 64	0.00 1	0.60 167	0.37 80	0.35 142	0.03 76	2.59 76	2.00 131	0.23 57	0.18 64	1.31 87	0.40 90	0.75 65	3.23 102	0.04 77	0.09 53	0.35 122	0.04 53	0.21 37	0.08 75

LG-G_1	0.51 62	0.28 88	0.33 75	0.18 92	0.22 106	0.16 152	0.02 43	0.05 56	0.07 64	0.01 73	0.58 162	0.20 42	0.24 125	0.03 76	2.30 65	1.80 112	0.27 67	0.37 106	0.82 63	0.47 103	0.91 80	3.77 121	0.01 28	0.12 67	0.11 75	0.03 44	0.34 52	0.01 40

LG-G	0.51 62	0.28 88	0.33 75	0.18 92	0.22 106	0.16 152	0.02 43	0.05 56	0.07 64	0.01 73	0.58 162	0.20 42	0.24 125	0.03 76	2.30 65	1.80 112	0.27 67	0.37 106	0.82 63	0.47 103	0.91 80	3.77 121	0.01 28	0.12 67	0.11 75	0.03 44	0.34 52	0.01 40

DFGA-Net	0.52 65	0.32 96	0.09 36	0.23 107	0.05 38	0.01 18	0.02 43	0.55 118	0.05 49	1.27 191	0.00 1	0.20 42	0.05 38	0.03 76	1.75 39	1.26 54	0.37 86	0.09 34	1.05 73	0.07 13	0.77 69	2.14 54	0.00 1	0.21 104	0.02 17	0.00 1	3.39 150	0.02 52

UPFNet	0.52 65	0.31 95	0.76 163	0.22 100	0.28 127	0.02 51	0.05 85	0.09 70	0.08 72	0.38 132	0.00 1	0.38 83	0.03 23	0.24 177	3.16 96	1.04 36	0.34 80	0.14 49	0.59 53	0.34 79	0.44 50	1.09 24	0.01 28	0.30 125	0.05 46	0.01 13	3.54 156	0.05 68

LGtest1	0.53 67	0.07 32	0.34 82	0.03 39	0.14 72	0.16 152	0.03 59	0.08 66	0.14 100	0.04 85	0.84 176	0.21 52	0.15 92	0.00 1	2.36 69	2.07 146	0.21 49	0.46 139	0.87 68	0.41 92	0.76 67	4.21 138	0.05 80	0.12 67	0.12 78	0.04 53	0.27 46	0.01 40

LG-Stereo_L2	0.54 68	0.34 108	0.02 15	0.04 48	0.24 113	0.18 168	0.03 59	0.07 62	0.07 64	0.00 1	0.59 166	0.43 95	0.35 142	0.04 94	2.83 85	2.03 134	0.26 65	0.18 64	1.09 74	0.38 86	0.82 76	3.54 112	0.04 77	0.09 53	0.34 120	0.06 63	0.31 47	0.08 75

AEACV	0.55 69	0.71 177	0.34 82	0.04 48	0.05 38	0.10 116	0.02 43	0.02 22	0.03 32	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.13 85	0.05 101	2.71 81	2.52 168	0.12 24	0.64 164	1.33 88	0.95 190	0.81 73	3.06 94	0.32 201	0.09 53	0.02 17	0.20 93	0.41 57	0.00 1

plain	0.56 70	0.39 119	0.44 117	0.17 90	0.41 168	0.01 18	0.01 19	0.74 124	0.08 72	0.01 73	0.00 1	0.74 139	0.14 88	0.04 94	2.91 87	1.93 123	0.25 62	0.44 135	1.02 71	0.16 36	1.65 123	2.50 67	0.01 28	0.41 153	0.21 104	0.06 63	0.36 55	0.10 81

anonymousdsp	0.56 70	0.10 43	0.36 97	0.24 111	0.07 53	0.09 111	0.01 19	0.04 49	0.05 49	0.00 1	2.27 210	0.22 53	0.20 111	0.00 1	2.28 61	1.41 76	0.28 70	0.17 60	0.52 49	0.67 163	0.56 59	3.56 113	0.31 197	0.07 44	0.02 17	0.01 13	1.65 94	0.01 40

GMStereo	0.56 70	0.94 202	0.07 30	0.25 115	0.06 45	0.01 18	0.02 43	0.15 78	0.07 64	0.00 1	0.00 1	0.41 90	0.01 10	0.01 34	2.04 50	1.15 46	0.34 80	0.18 64	2.72 140	0.11 26	1.52 110	2.04 50	0.00 1	0.08 50	0.20 100	0.03 44	2.65 120	0.04 63
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SGD-Stereo	0.57 73	0.11 45	0.26 62	0.02 24	0.06 45	0.02 51	0.04 72	0.04 49	0.07 64	0.00 1	0.00 1	0.40 89	0.09 65	0.01 34	5.50 192	2.06 144	0.45 98	0.28 90	0.54 51	0.23 51	1.49 108	2.89 80	0.02 56	0.08 50	0.09 63	0.06 63	0.31 47	0.22 102

MIF-Stereo (partial)	0.58 74	0.39 119	0.42 112	0.07 70	0.22 106	0.02 51	0.03 59	0.08 66	0.11 90	0.01 73	0.01 91	0.50 109	0.12 82	0.03 76	2.35 68	1.69 106	0.25 62	0.60 161	0.91 69	0.11 26	1.40 102	2.26 59	0.01 28	0.34 128	0.12 78	0.29 104	2.91 126	0.38 119

AIO_rvc	0.61 75	0.30 93	0.36 97	0.03 39	0.02 17	0.14 136	0.30 171	0.02 22	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.09 65	0.06 110	3.14 94	2.93 185	0.18 43	0.51 146	2.38 120	0.52 120	0.69 63	3.61 115	0.46 224	0.02 15	0.13 80	0.04 53	0.20 33	0.01 40

RYNet	0.61 75	0.04 12	0.00 1	0.02 24	0.04 36	0.00 1	0.01 19	0.03 35	0.04 42	0.07 89	0.00 1	0.07 7	0.12 82	0.00 1	4.57 156	0.66 16	0.12 24	0.99 215	0.37 39	0.02 2	0.25 28	0.10 2	0.05 80	0.03 27	0.08 59	7.32 259	1.40 87	0.12 92

IGEV-Stereo+	0.62 77	1.03 213	0.04 26	0.11 84	0.14 72	0.14 136	0.03 59	0.10 71	0.11 90	0.02 79	2.00 205	0.32 71	0.30 136	0.02 60	1.86 44	1.97 128	0.16 36	0.31 98	1.71 102	0.60 143	1.02 86	3.85 128	0.29 187	0.06 39	0.03 30	0.21 94	0.20 33	0.00 1

GANet	0.63 78	0.72 179	0.73 159	0.46 182	0.40 166	1.37 232	0.41 185	0.45 109	0.06 60	0.21 110	2.81 231	2.16 192	0.28 133	0.47 228	0.89 11	0.62 15	0.74 139	0.38 111	0.38 40	0.07 13	0.30 34	1.98 48	0.14 134	0.13 75	0.20 100	0.03 44	0.52 61	0.22 102

TestStereo	0.64 79	0.64 165	0.54 140	0.22 100	0.11 65	0.01 18	0.03 59	1.87 167	0.23 133	0.30 121	0.00 1	0.37 80	0.08 59	0.01 34	1.75 39	0.93 30	0.45 98	0.23 81	2.92 147	0.12 29	1.51 109	1.70 37	0.05 80	0.11 65	0.21 104	0.46 123	2.24 111	0.13 94

AIO_test	0.66 80	0.53 141	0.44 117	0.04 48	0.02 17	0.14 136	0.42 186	0.12 75	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.10 75	0.03 76	3.07 90	3.04 190	0.25 62	0.32 100	1.33 88	0.44 97	1.28 99	3.68 117	0.44 220	0.02 15	0.18 93	0.43 122	1.11 76	0.01 40

YMNet	0.67 81	0.38 118	0.02 15	0.20 95	0.25 122	0.33 194	2.67 252	0.36 98	0.06 60	1.09 176	0.00 1	0.41 90	2.95 251	0.01 34	2.43 72	2.05 141	0.61 127	0.46 139	0.54 51	0.25 59	0.30 34	1.29 31	0.00 1	0.10 58	0.37 124	0.05 58	0.62 62	0.38 119

UNet	0.67 81	0.32 96	0.47 132	0.27 128	0.23 110	0.03 74	0.15 142	0.55 118	0.14 100	1.13 179	0.00 1	0.61 125	0.17 105	0.15 153	2.26 59	1.51 86	0.50 107	0.22 76	1.51 96	0.25 59	0.75 65	1.79 40	0.18 150	0.60 187	0.07 56	0.32 114	3.43 153	0.61 139

MGS-Stereo	0.68 83	0.97 208	0.65 147	0.25 115	0.18 83	0.01 18	0.05 85	0.07 62	0.14 100	0.00 1	0.00 1	0.30 67	0.15 92	0.03 76	5.25 185	1.01 34	0.41 93	0.26 84	1.09 74	0.44 97	1.38 101	2.76 73	0.03 67	0.27 116	0.34 120	0.25 97	1.72 96	0.24 105

HITNet	0.68 83	0.16 61	0.11 40	0.07 70	0.10 63	0.01 18	0.03 59	1.72 155	0.79 194	0.11 95	0.00 1	0.77 144	0.28 133	0.12 146	2.69 79	1.17 47	0.45 98	0.14 49	0.72 57	0.25 59	1.61 121	2.80 77	0.01 28	0.17 91	0.04 38	0.15 83	3.40 151	0.41 123
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IER	0.69 85	0.46 131	0.29 66	0.30 138	0.18 83	0.01 18	0.09 114	0.42 104	0.11 90	1.07 175	0.07 107	1.62 184	0.05 38	0.20 168	3.15 95	1.25 53	0.40 90	0.16 57	0.82 63	0.44 97	0.57 60	2.22 57	0.21 159	0.34 128	0.09 63	1.03 156	2.96 128	0.28 109

G2L-Stereo	0.70 86	0.35 112	0.24 56	0.37 163	0.64 193	0.02 51	0.07 100	0.17 79	0.08 72	0.51 142	0.10 111	0.28 65	0.49 171	0.45 224	3.38 109	1.05 37	0.27 67	0.20 71	1.46 93	0.28 66	1.54 111	1.85 42	0.07 106	0.12 67	0.28 117	0.78 146	3.56 157	0.38 119

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 86	0.11 45	0.32 73	0.06 58	0.20 98	0.09 111	0.02 43	0.13 77	0.23 133	0.03 82	0.04 99	0.48 103	0.15 92	0.01 34	3.26 104	2.49 165	0.31 77	0.44 135	1.92 110	0.48 109	1.70 128	4.79 170	0.16 143	0.12 67	0.09 63	0.16 86	0.90 72	0.07 74

HGLStereo	0.70 86	0.34 108	0.41 110	0.23 107	0.31 133	0.02 51	0.17 148	0.08 66	0.13 98	1.20 188	0.69 173	0.25 59	0.15 92	0.09 129	2.36 69	1.50 84	0.57 122	0.29 92	1.25 81	0.24 55	1.13 92	3.16 100	0.08 112	0.34 128	0.18 93	0.19 90	3.13 133	0.47 127

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 89	0.58 151	0.33 75	0.08 77	0.18 83	0.19 172	0.04 72	0.12 75	0.18 117	0.04 85	0.51 158	0.50 109	0.41 156	0.02 60	2.44 74	2.27 156	0.33 78	0.54 152	1.14 77	0.44 97	2.08 145	4.84 171	0.09 119	0.12 67	0.10 70	0.15 83	1.37 85	0.08 75

CFNet	0.72 90	0.50 139	0.71 155	0.48 185	0.45 176	0.06 105	0.27 170	0.58 120	0.09 81	0.65 150	0.04 99	0.84 147	0.10 75	0.05 101	2.80 84	0.75 20	0.60 126	0.09 34	0.84 67	0.41 92	1.10 91	1.22 28	0.03 67	0.13 75	0.58 142	1.14 159	3.44 154	1.47 170

RAFT_CTSACE	0.74 91	0.81 190	0.44 117	0.25 115	0.08 57	0.15 148	0.03 59	1.99 172	0.06 60	0.00 1	0.11 113	0.47 102	0.46 166	0.01 34	2.74 82	1.26 54	0.29 76	0.16 57	0.77 61	0.13 33	0.79 70	4.54 157	0.01 28	0.15 83	0.25 110	0.01 13	3.88 179	0.04 63

test_5	0.76 92	0.61 156	0.21 48	0.02 24	0.02 17	0.11 119	0.01 19	2.75 223	0.05 49	0.00 1	4.29 246	0.49 105	0.44 159	0.00 1	1.73 38	1.27 59	0.22 51	0.14 49	1.14 77	0.09 22	0.46 52	3.08 96	0.01 28	0.19 96	0.09 63	0.00 1	2.97 129	0.02 52

RAFT+CT+SA	0.77 93	0.83 192	0.24 56	0.15 89	0.05 38	0.01 18	0.02 43	2.46 202	0.09 81	0.11 95	0.00 1	0.89 156	0.40 153	0.01 34	1.42 25	1.63 97	0.18 43	0.21 75	2.39 122	0.27 64	0.93 82	4.66 163	0.01 28	0.20 100	0.13 80	0.02 33	3.33 146	0.05 68

ADLNet	0.79 94	0.95 203	0.12 41	0.22 100	0.28 127	0.09 111	0.05 85	1.25 140	0.10 86	0.32 124	0.06 104	2.48 197	0.08 59	0.20 168	3.48 110	1.14 45	0.48 102	0.11 40	0.60 55	0.23 51	0.60 61	3.03 88	0.01 28	0.10 58	0.91 162	0.83 148	3.15 134	0.34 115

raft+_RVC	0.80 95	0.41 124	0.45 129	0.34 151	0.24 113	0.03 74	0.08 106	2.24 183	0.09 81	0.07 89	0.00 1	0.42 93	0.08 59	0.02 60	3.49 111	3.16 197	0.48 102	0.12 41	2.60 135	0.82 178	0.94 83	3.69 118	0.03 67	0.20 100	0.35 122	0.14 82	0.69 63	0.35 117

ARAFT	0.80 95	0.22 71	0.31 69	0.31 140	0.12 68	0.01 18	0.02 43	0.24 90	0.09 81	1.28 192	0.00 1	0.53 113	0.04 31	0.09 129	3.18 97	1.99 129	0.51 110	0.34 103	2.69 139	0.14 34	1.96 144	2.75 72	0.02 56	0.20 100	0.80 160	0.03 44	3.53 155	0.13 94

LL-Strereo2	0.81 97	0.27 85	0.35 90	0.09 81	0.14 72	0.17 163	0.08 106	2.21 182	0.19 120	0.00 1	0.00 1	0.26 63	0.05 38	0.20 168	2.27 60	2.72 177	0.12 24	0.15 52	2.40 123	0.52 120	1.77 136	5.39 184	0.06 88	0.17 91	0.43 130	0.12 80	1.55 93	0.31 111

DMCA-RVC	0.82 98	0.43 126	0.50 134	0.31 140	0.59 190	0.15 148	1.13 216	0.29 95	1.52 231	1.29 194	0.34 146	0.64 129	0.14 88	0.17 159	3.74 120	1.26 54	0.80 143	0.51 146	0.97 70	0.51 117	0.87 79	1.93 44	0.26 177	0.40 152	0.13 80	0.08 70	2.70 121	0.50 129

HUF	0.83 99	0.15 58	0.62 144	0.03 39	0.12 68	0.16 152	0.17 148	0.32 96	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.22 53	0.26 129	0.00 1	4.05 138	4.06 247	0.48 102	0.57 157	3.07 155	0.65 157	1.72 134	3.80 124	0.38 207	0.88 224	0.14 87	0.04 53	0.38 56	0.01 40

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 99	0.08 36	0.36 97	0.18 92	0.21 104	0.01 18	0.06 95	1.75 157	0.21 131	0.14 104	0.15 124	0.45 98	0.16 99	0.03 76	4.05 138	1.87 116	0.36 84	0.42 128	1.67 100	0.17 39	1.76 135	4.52 156	0.02 56	0.11 65	0.38 127	2.70 199	0.33 50	0.33 113

MIM_Stereo	0.83 99	0.15 58	0.44 117	0.34 151	0.24 113	0.12 122	0.08 106	2.02 173	0.08 72	0.00 1	0.24 136	0.31 70	0.10 75	0.03 76	3.34 105	2.91 184	0.24 60	0.67 171	2.62 136	0.89 184	1.44 106	3.49 109	0.06 88	0.26 113	0.20 100	0.24 96	1.72 96	0.18 99

DSFCA	0.83 99	0.44 127	0.51 138	0.29 134	0.59 190	0.05 92	0.61 204	0.23 85	0.55 171	0.49 140	0.58 162	0.48 103	0.11 79	0.04 94	2.83 85	1.42 77	0.78 142	0.72 181	1.15 79	0.65 157	1.24 96	3.01 85	0.21 159	0.53 177	0.55 139	0.83 148	3.19 137	0.46 126

test_4	0.84 103	0.11 45	0.61 143	0.30 138	0.20 98	0.08 108	0.30 171	0.10 71	0.10 86	0.03 82	0.61 168	0.79 145	0.16 99	0.18 162	3.62 115	3.39 210	0.24 60	0.43 132	1.98 111	0.30 70	1.21 95	3.26 103	0.09 119	0.21 104	0.23 108	0.33 115	3.56 157	0.25 107

RASNet	0.86 104	0.32 96	0.77 165	0.46 182	0.31 133	0.18 168	0.10 127	0.95 131	0.14 100	1.11 177	0.09 110	0.53 113	0.44 159	0.35 205	1.76 41	1.87 116	0.59 123	0.22 76	1.13 76	0.07 13	1.42 105	3.94 130	0.17 148	0.53 177	0.46 132	0.37 120	3.64 162	1.29 166

FSD	0.87 105	0.70 175	0.22 51	0.07 70	0.29 131	0.01 18	0.04 72	0.32 96	0.25 138	0.54 145	0.13 120	1.69 186	0.51 175	0.04 94	2.39 71	2.70 176	0.97 167	0.62 163	1.46 93	0.76 173	2.15 148	4.66 163	0.30 195	0.19 96	0.56 141	0.31 107	0.69 63	0.93 154

coex_refinement	0.87 105	1.07 217	0.62 144	0.25 115	0.72 198	0.03 74	0.20 160	0.27 93	1.03 212	0.10 94	1.11 189	0.87 153	0.18 107	0.15 153	4.26 145	1.07 40	0.59 123	0.13 43	2.44 128	0.52 120	1.02 86	1.12 25	0.23 167	0.17 91	0.67 151	0.96 153	3.20 138	0.48 128

AFF-stereo	0.88 107	0.32 96	0.50 134	0.35 158	0.20 98	0.11 119	0.37 182	0.41 103	0.11 90	1.15 182	0.00 1	0.66 133	0.07 54	0.02 60	4.33 147	1.39 75	0.40 90	0.90 203	3.49 170	0.26 62	1.61 121	2.83 78	0.02 56	0.22 106	0.49 133	0.18 88	3.16 135	0.10 81

CAS	0.89 108	0.22 71	0.39 107	0.21 98	0.24 113	0.03 74	0.36 181	0.23 85	0.62 177	1.28 192	0.16 126	0.38 83	0.84 218	0.12 146	3.10 93	1.87 116	0.94 165	0.75 186	1.30 85	0.58 138	2.82 165	3.00 84	0.03 67	0.12 67	0.13 80	0.72 142	1.80 99	1.89 185

DISCO	0.90 109	0.96 207	0.36 97	0.06 58	0.36 151	0.63 209	0.54 200	0.23 85	0.32 148	1.72 211	0.58 162	0.41 90	0.29 135	0.04 94	2.98 89	1.47 82	1.02 174	0.31 98	3.32 164	0.56 135	1.01 85	3.01 85	0.13 131	0.33 127	0.13 80	0.33 115	2.81 124	0.43 125

rafts_anoy	0.92 110	0.33 104	0.86 175	0.37 163	0.24 113	0.05 92	0.07 100	2.48 204	0.14 100	0.01 73	0.00 1	0.20 42	0.04 31	0.02 60	3.97 133	3.08 193	0.56 120	0.40 116	2.20 117	0.34 79	1.65 123	3.86 129	0.02 56	0.27 116	0.99 168	0.73 144	0.87 71	0.98 159

TestStereo1	0.93 111	0.98 209	0.22 51	0.07 70	0.18 83	0.01 18	0.04 72	1.07 134	0.08 72	0.11 95	0.00 1	0.39 86	0.56 183	0.12 146	4.92 176	2.03 134	0.28 70	0.22 76	2.98 150	0.20 43	1.56 114	3.94 130	0.01 28	0.15 83	0.10 70	1.19 162	3.74 166	0.05 68

SA-5K	0.93 111	0.98 209	0.22 51	0.07 70	0.18 83	0.01 18	0.04 72	1.07 134	0.08 72	0.11 95	0.00 1	0.39 86	0.56 183	0.12 146	4.92 176	2.03 134	0.28 70	0.22 76	2.98 150	0.20 43	1.56 114	3.94 130	0.01 28	0.15 83	0.10 70	1.19 162	3.74 166	0.05 68

GLC_STEREO	0.93 111	0.48 134	0.65 147	0.25 115	0.33 145	0.03 74	0.11 129	2.37 193	0.20 121	0.16 107	0.04 99	0.38 83	0.15 92	0.02 60	3.66 116	2.05 141	0.67 133	0.25 82	2.56 132	0.42 96	2.90 166	3.06 94	0.09 119	0.19 96	0.09 63	0.10 76	3.70 164	0.31 111

NVstereo2D	0.93 111	0.48 134	0.17 43	0.24 111	0.42 172	0.41 197	0.08 106	1.64 152	0.59 175	0.87 163	1.05 184	0.42 93	0.21 115	0.08 125	5.64 197	2.38 163	0.82 148	0.59 159	1.71 102	0.24 55	1.26 97	2.48 65	0.06 88	0.47 167	1.31 180	0.29 104	1.04 74	0.24 105

CASnet	0.96 115	0.54 143	0.54 140	0.24 111	0.36 151	0.05 92	0.26 169	0.52 115	0.18 117	0.06 88	0.06 104	0.70 136	0.36 146	0.01 34	4.36 149	1.50 84	0.66 132	0.40 116	2.56 132	0.34 79	3.82 197	4.34 143	0.03 67	0.35 135	1.67 199	0.11 79	1.72 96	0.23 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.98 116	0.15 58	1.98 236	0.27 128	0.17 80	0.00 1	0.04 72	0.24 90	0.31 145	2.13 225	0.00 1	0.45 98	0.15 92	0.01 34	4.10 141	2.25 154	0.54 113	0.47 142	1.29 84	0.24 55	2.31 150	2.52 68	0.05 80	0.15 83	0.17 92	2.66 198	3.69 163	0.15 96
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	1.00 117	0.95 203	0.32 73	0.06 58	0.17 80	0.01 18	0.03 59	1.49 149	0.07 64	0.78 157	0.00 1	0.46 100	0.64 192	0.19 163	4.75 169	2.06 144	0.26 65	0.20 71	2.78 143	0.36 84	1.26 97	4.60 160	0.07 106	0.17 91	0.11 75	1.53 172	3.70 164	0.04 63

RALCasStereoNet	1.00 117	0.37 117	1.07 193	0.37 163	0.32 143	0.06 105	0.20 160	2.08 179	0.15 107	1.01 171	0.04 99	0.61 125	0.16 99	0.03 76	3.74 120	3.43 214	0.41 93	0.26 84	1.40 92	0.75 171	1.44 106	4.55 158	0.03 67	0.26 113	0.78 157	1.36 168	0.91 73	1.22 165

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 117	0.33 104	0.75 162	0.38 168	0.42 172	0.14 136	0.43 190	0.97 132	0.13 98	1.32 197	0.00 1	0.65 132	0.09 65	0.03 76	4.73 165	1.46 80	0.50 107	0.13 43	3.58 171	0.49 111	1.60 118	4.02 134	0.02 56	0.42 156	0.52 135	0.38 121	3.38 149	0.17 98

IPLGR_C	1.02 120	0.24 78	0.77 165	0.31 140	0.36 151	0.04 81	0.35 180	0.20 81	0.47 162	0.07 89	0.12 117	1.26 172	0.09 65	0.41 219	4.52 154	1.63 97	0.81 145	0.45 137	2.10 114	0.32 73	2.41 156	4.67 165	0.07 106	0.75 208	1.04 170	0.28 102	3.80 171	0.11 88

anonymousdsp2	1.03 121	0.29 90	0.37 103	0.23 107	0.09 59	0.03 74	0.04 72	1.33 142	0.08 72	0.02 79	2.28 213	0.33 75	0.18 107	0.27 187	2.59 76	2.50 167	0.44 97	0.56 156	3.69 173	1.14 201	1.68 126	5.57 188	0.24 171	0.50 171	0.41 128	0.15 83	2.74 123	0.02 52

CIPLG	1.04 122	0.23 73	0.82 171	0.32 145	0.36 151	0.04 81	0.34 178	0.21 82	0.50 165	0.07 89	0.11 113	1.24 169	0.08 59	0.42 221	4.82 174	1.65 101	0.85 153	0.39 115	2.02 112	0.32 73	2.35 152	4.69 166	0.05 80	0.75 208	1.10 172	0.35 118	3.79 170	0.12 92

ACRE	1.04 122	0.24 78	0.80 169	0.33 147	0.36 151	0.04 81	0.34 178	0.21 82	0.48 163	0.08 93	0.14 122	1.30 174	0.09 65	0.45 224	4.77 171	1.62 95	0.82 148	0.43 132	2.08 113	0.33 76	2.40 155	4.72 167	0.06 88	0.74 207	1.10 172	0.28 102	3.80 171	0.11 88

CFNet_pseudo	1.04 122	0.55 144	0.68 149	0.46 182	0.53 181	0.05 92	0.02 43	0.61 122	0.10 86	0.91 165	0.11 113	0.88 154	0.56 183	0.52 237	5.81 207	1.84 114	0.55 119	0.37 106	2.85 145	0.41 92	1.09 90	3.10 98	0.59 240	0.29 121	0.61 145	0.63 135	2.23 110	1.75 179

dd	1.06 125	0.48 134	0.31 69	1.86 240	0.06 45	0.26 189	0.16 144	0.47 111	0.06 60	0.11 95	0.01 91	2.18 193	0.07 54	0.20 168	4.43 150	1.13 44	1.19 189	0.38 111	6.03 202	0.38 86	0.67 62	1.85 42	0.14 134	0.32 126	0.63 148	0.09 73	3.27 142	1.90 186

SA	1.07 126	0.91 200	0.46 131	0.21 98	0.25 122	0.01 18	0.02 43	2.68 214	0.14 100	0.14 104	0.00 1	0.59 115	0.38 151	0.34 200	3.59 114	2.03 134	0.45 98	0.51 146	3.47 169	0.32 73	1.40 102	3.72 119	0.01 28	0.38 149	0.44 131	1.60 175	4.79 221	0.10 81

AACVNet	1.07 126	0.61 156	0.44 117	0.65 198	0.80 203	0.12 122	0.17 148	0.37 99	0.20 121	0.17 108	0.14 122	0.60 119	0.24 125	0.26 183	4.81 172	2.04 140	0.61 127	0.40 116	1.72 104	0.41 92	1.80 137	3.08 96	0.40 209	0.20 100	0.52 135	1.51 171	4.20 201	2.32 195

DLCB_ROB	1.13 128	0.77 183	0.73 159	0.44 179	0.51 180	0.22 180	0.42 186	0.49 112	0.28 142	0.84 160	0.50 156	1.31 175	0.85 219	0.11 139	2.70 80	1.54 88	1.12 184	0.27 88	0.82 63	0.22 50	1.70 128	3.50 110	0.48 230	0.44 165	4.83 261	2.48 196	2.14 108	0.79 146

4D-IteraStereo	1.14 129	0.34 108	1.40 207	0.29 134	0.38 160	0.05 92	0.09 114	2.11 181	0.11 90	0.00 1	0.19 133	0.52 112	0.22 117	0.24 177	3.76 122	3.57 223	0.28 70	0.38 111	2.95 149	0.49 111	3.35 183	5.63 190	0.12 130	0.41 153	0.10 70	0.29 104	3.09 132	0.34 115

LMCR-Stereo	1.14 129	0.56 145	0.72 156	0.31 140	0.31 133	0.14 136	0.06 95	1.38 144	0.28 142	0.33 125	0.12 117	0.86 151	0.20 111	0.26 183	3.99 135	2.00 131	1.20 190	0.37 106	6.02 201	1.76 229	2.41 156	3.82 125	0.07 106	0.55 183	0.52 135	0.51 129	1.50 91	0.67 142

CFNet_RVC	1.14 129	0.65 166	0.92 179	0.35 158	0.40 166	0.14 136	0.13 135	0.11 74	0.18 117	0.86 162	1.15 190	0.67 134	0.17 105	0.08 125	6.26 223	1.31 64	0.70 135	0.40 116	1.62 98	0.29 68	1.93 141	3.03 88	0.06 88	0.43 162	0.95 165	1.90 184	3.91 181	2.07 190

trnet	1.17 132	0.32 96	0.93 182	0.22 100	0.19 89	0.01 18	0.08 106	2.54 205	0.38 151	0.63 148	0.99 183	0.76 142	0.58 186	0.06 110	3.83 126	3.16 197	0.91 161	0.55 154	2.21 118	0.76 173	2.97 169	3.47 108	0.06 88	0.29 121	1.28 179	1.05 157	2.55 118	0.92 153

raftrobust	1.17 132	0.44 127	0.99 185	0.41 173	0.37 156	0.04 81	0.12 131	2.45 201	0.14 100	0.51 142	0.00 1	0.72 137	0.24 125	0.09 129	4.74 166	4.01 246	0.39 89	0.35 105	5.19 196	0.34 79	1.89 139	4.58 159	0.21 159	0.28 118	1.21 178	0.47 124	1.09 75	0.35 117

GMOStereo	1.19 134	0.17 62	0.68 149	0.34 151	0.31 133	0.13 128	0.31 173	2.36 187	0.15 107	0.00 1	0.17 128	0.60 119	0.45 162	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 113	0.70 175	2.41 124	0.64 151	1.71 130	6.50 214	0.01 28	0.34 128	1.38 186	0.25 97	4.07 190	0.10 81

error version	1.19 134	0.17 62	0.68 149	0.34 151	0.31 133	0.13 128	0.31 173	2.36 187	0.15 107	0.00 1	0.17 128	0.60 119	0.45 162	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 113	0.70 175	2.41 124	0.64 151	1.71 130	6.50 214	0.01 28	0.34 128	1.38 186	0.25 97	4.07 190	0.10 81

test-v	1.19 134	0.17 62	0.68 149	0.34 151	0.31 133	0.13 128	0.31 173	2.36 187	0.15 107	0.00 1	0.17 128	0.60 119	0.45 162	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 113	0.70 175	2.41 124	0.64 151	1.71 130	6.50 214	0.01 28	0.34 128	1.38 186	0.25 97	4.07 190	0.10 81

test-2	1.19 134	0.17 62	0.68 149	0.34 151	0.31 133	0.13 128	0.31 173	2.36 187	0.15 107	0.00 1	0.17 128	0.60 119	0.45 162	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 113	0.70 175	2.41 124	0.64 151	1.71 130	6.50 214	0.01 28	0.34 128	1.38 186	0.25 97	4.07 190	0.10 81

CREStereo++_RVC	1.20 138	0.23 73	1.65 221	0.28 132	0.43 174	0.01 18	0.17 148	2.02 173	0.26 140	0.61 147	0.08 109	0.50 109	0.15 92	0.05 101	3.91 131	2.85 183	0.95 166	0.50 145	2.77 142	0.31 71	3.04 172	3.84 127	0.13 131	0.14 78	1.10 172	1.31 167	4.38 208	0.77 145
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
CREStereo	1.20 138	0.33 104	0.95 184	0.24 111	0.19 89	0.01 18	0.06 95	2.65 212	0.54 167	0.64 149	1.05 184	0.72 137	0.59 187	0.07 116	3.92 132	3.45 218	0.86 158	0.42 128	2.19 116	0.72 167	3.10 174	3.56 113	0.10 124	0.29 121	1.20 177	1.09 158	2.54 117	0.90 150
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
HSM	1.20 138	0.35 112	1.10 196	0.59 195	0.56 188	0.05 92	0.09 114	2.87 229	0.31 145	0.13 102	0.53 159	0.76 142	0.13 85	0.05 101	5.24 184	1.26 54	0.85 153	0.30 95	3.45 168	0.50 115	2.38 154	3.35 106	0.10 124	0.55 183	0.74 153	0.86 151	4.16 199	1.08 160

RALAANet	1.21 141	0.40 122	0.56 142	0.37 163	0.31 133	0.20 175	0.15 142	1.87 167	0.20 121	0.51 142	0.01 91	0.49 105	0.26 129	0.07 116	3.97 133	2.32 158	0.48 102	0.73 183	3.41 165	1.09 197	3.06 173	5.24 182	0.02 56	0.50 171	0.74 153	1.14 159	4.11 198	0.54 137

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 141	0.81 190	0.50 134	0.22 100	0.48 179	0.03 74	1.73 234	1.18 138	2.43 256	2.04 222	0.11 113	0.74 139	0.09 65	0.55 238	6.88 234	1.12 42	0.38 87	0.30 95	1.67 100	0.28 66	0.80 71	1.75 39	0.15 139	0.25 111	0.13 80	3.23 204	2.70 121	2.04 189
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.22 143	0.71 177	0.44 117	0.45 181	0.34 147	0.04 81	0.16 144	3.05 236	0.12 97	1.32 197	0.00 1	0.93 157	0.34 140	0.05 101	4.57 156	1.86 115	0.81 145	0.48 143	6.00 200	0.34 79	1.95 142	1.30 32	0.31 197	0.91 226	0.33 119	0.95 152	3.93 183	1.14 163

PDISCO_ROB	1.24 144	0.57 149	0.10 38	0.66 199	0.32 143	0.01 18	0.57 202	0.78 126	0.49 164	1.25 190	0.94 182	0.36 76	0.32 137	0.19 163	3.99 135	2.19 151	0.98 168	1.44 245	2.38 120	0.62 146	2.92 167	4.93 175	0.18 150	0.64 193	1.52 196	0.53 130	3.95 187	0.62 140

LoS_RVC	1.27 145	1.54 235	0.85 173	0.06 58	0.55 184	0.01 18	0.13 135	0.23 85	0.73 187	1.70 209	0.22 134	0.64 129	0.69 198	0.11 139	3.79 124	3.07 191	0.75 140	1.99 268	3.69 173	0.64 151	4.98 222	4.94 176	0.22 165	0.10 58	0.37 124	0.50 127	0.82 68	0.93 154

tt_ll	1.27 145	1.54 235	0.85 173	0.06 58	0.55 184	0.01 18	0.13 135	0.23 85	0.73 187	1.70 209	0.22 134	0.64 129	0.69 198	0.11 139	3.79 124	3.07 191	0.75 140	1.99 268	3.69 173	0.64 151	4.98 222	4.94 176	0.22 165	0.10 58	0.37 124	0.50 127	0.82 68	0.93 154

psm_up	1.28 147	0.67 170	1.09 195	0.41 173	0.89 209	0.04 81	0.31 173	2.38 194	1.16 218	0.77 154	0.00 1	1.36 176	0.10 75	0.44 222	4.59 159	1.35 69	0.83 150	0.45 137	4.14 181	0.47 103	1.60 118	2.76 73	0.01 28	0.73 205	1.16 175	1.54 173	3.84 174	1.40 167

CES	1.32 148	0.24 78	0.36 97	0.14 88	0.22 106	0.05 92	0.19 157	5.29 281	0.76 191	0.42 137	0.61 168	0.86 151	0.85 219	0.26 183	4.28 146	3.41 213	1.21 192	1.06 221	1.85 109	1.16 206	4.19 205	3.75 120	0.15 139	0.12 67	0.23 108	0.34 117	1.47 90	2.15 193

IPLG	1.33 149	0.40 122	0.76 163	0.29 134	0.28 127	0.01 18	0.09 114	2.25 184	0.31 145	0.40 135	0.28 140	0.37 80	0.74 205	0.31 198	5.67 202	1.89 119	1.26 199	0.95 210	2.86 146	0.47 103	1.18 94	6.06 203	0.06 88	0.66 197	0.63 148	3.73 216	3.86 178	0.11 88

AF-Net	1.33 149	0.56 145	1.00 186	0.36 161	0.81 205	1.01 221	2.56 249	2.36 187	1.15 216	0.48 138	0.65 171	3.84 210	0.16 99	0.30 195	3.50 112	1.17 47	0.52 111	0.02 8	1.74 105	0.53 123	0.81 73	4.34 143	0.06 88	0.14 78	0.93 163	0.61 133	3.84 174	2.40 198

Nwc_Net	1.33 149	0.56 145	1.00 186	0.36 161	0.81 205	1.01 221	2.56 249	2.36 187	1.15 216	0.48 138	0.65 171	3.84 210	0.16 99	0.30 195	3.50 112	1.17 47	0.52 111	0.02 8	1.74 105	0.53 123	0.81 73	4.34 143	0.06 88	0.14 78	0.93 163	0.61 133	3.84 174	2.40 198

STTStereo	1.36 152	0.86 194	0.78 168	0.40 172	0.33 145	0.08 108	1.20 220	0.43 106	1.52 231	1.38 203	0.24 136	2.01 190	0.27 131	0.38 208	9.23 259	1.30 62	0.40 90	0.33 101	1.27 83	0.20 43	1.56 114	1.97 47	0.16 143	0.15 83	0.10 70	1.81 182	3.62 161	4.69 213

raft_robust	1.38 153	0.73 182	0.63 146	0.27 128	0.23 110	0.01 18	0.05 85	3.04 235	0.24 136	1.16 183	0.02 97	0.61 125	0.67 194	0.07 116	3.67 118	2.22 153	0.80 143	0.66 167	5.14 195	0.33 76	3.43 186	6.40 213	0.01 28	0.37 147	1.19 176	1.48 170	2.86 125	0.96 158

APVNet	1.38 153	1.06 215	0.27 64	0.33 147	0.37 156	0.28 192	0.50 196	0.39 101	0.42 156	0.93 166	0.42 153	0.85 149	0.19 110	0.15 153	4.81 172	3.10 196	1.87 229	0.94 208	4.74 192	0.89 184	2.23 149	5.90 195	0.05 80	1.23 240	0.19 97	0.48 125	3.80 171	0.91 151

iResNetv2_ROB	1.40 155	0.83 192	0.41 110	1.30 225	0.37 156	0.05 92	0.14 139	3.17 242	0.20 121	1.97 220	0.28 140	2.49 198	0.40 153	0.06 110	3.78 123	1.57 90	1.08 182	0.22 76	6.10 203	0.67 163	3.61 191	2.04 50	0.26 177	0.83 221	0.62 147	0.54 131	4.07 190	0.71 143

castereo++	1.41 156	0.49 137	0.42 112	0.06 58	0.24 113	0.24 185	0.12 131	0.43 106	0.43 157	0.20 109	0.16 126	1.25 170	0.42 157	0.06 110	4.22 143	3.67 230	1.03 175	0.55 154	2.93 148	0.66 161	4.66 219	6.57 219	0.31 197	0.25 111	1.42 191	1.63 177	3.77 169	1.84 182

UCFNet_RVC	1.41 156	2.75 265	0.68 149	0.60 196	0.80 203	0.26 189	0.16 144	0.28 94	0.23 133	0.93 166	0.37 147	2.60 199	1.05 231	0.07 116	6.13 219	1.33 67	0.70 135	0.52 149	2.48 129	0.62 146	1.87 138	3.20 101	1.04 264	0.35 135	1.83 203	1.96 185	2.11 106	3.29 206

castereo	1.45 158	0.34 108	1.03 190	0.07 70	0.29 131	0.21 179	0.09 114	0.37 99	0.51 166	0.13 102	0.18 132	1.13 163	0.49 171	0.07 116	4.85 175	3.77 234	1.05 178	0.65 165	4.71 191	0.63 149	5.11 226	6.83 226	0.14 134	0.24 110	1.55 197	1.98 186	1.31 82	1.43 168

Sa-1000	1.45 158	0.32 96	0.53 139	0.28 132	0.26 124	0.01 18	0.04 72	2.73 218	0.11 90	0.01 73	0.01 91	0.59 115	0.49 171	0.56 239	6.07 217	2.10 148	0.92 164	0.88 199	4.60 189	0.59 141	1.56 114	6.38 211	0.01 28	0.64 193	2.25 210	1.72 181	5.00 225	0.38 119

PMTNet	1.51 160	0.60 154	1.30 203	0.27 128	0.26 124	0.02 51	0.18 152	0.51 114	0.56 172	0.71 153	0.33 145	0.59 115	0.48 169	0.09 129	6.84 232	3.43 214	0.91 161	0.38 111	6.13 205	0.44 97	4.00 201	3.52 111	0.13 131	0.15 83	3.04 232	1.29 166	1.36 83	3.30 207

ICVP	1.55 161	0.24 78	1.65 221	0.43 177	0.45 176	0.50 202	0.38 184	1.26 141	0.64 180	1.77 213	1.20 191	0.88 154	1.63 241	0.25 182	4.46 151	2.81 182	1.49 215	1.01 216	2.50 130	1.15 205	2.70 159	5.75 192	0.14 134	0.63 190	0.72 152	2.31 191	3.35 148	1.59 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 161	1.14 222	2.48 252	0.89 209	1.23 220	0.43 198	2.08 243	1.86 166	1.63 238	0.29 120	2.10 206	2.43 196	0.13 85	0.49 233	5.11 180	1.26 54	0.83 150	0.05 21	1.74 105	0.49 111	1.04 88	4.92 173	0.16 143	0.76 210	0.49 133	1.14 159	4.64 219	1.98 188

sAnonymous2	1.64 163	0.27 85	0.18 44	0.11 84	0.20 98	0.49 200	0.05 85	1.85 163	0.98 205	0.21 110	0.39 148	1.21 165	0.85 219	0.08 125	4.74 166	3.93 243	1.35 207	1.22 236	7.85 218	0.83 181	4.15 203	5.99 197	0.03 67	0.42 156	0.15 88	2.19 189	2.36 113	2.37 196

CroCo_RVC	1.64 163	0.27 85	0.18 44	0.11 84	0.20 98	0.49 200	0.05 85	1.85 163	0.98 205	0.21 110	0.39 148	1.21 165	0.85 219	0.08 125	4.74 166	3.93 243	1.35 207	1.22 236	7.85 218	0.83 181	4.15 203	5.99 197	0.03 67	0.42 156	0.15 88	2.19 189	2.36 113	2.37 196

BEATNet_4x	1.65 165	0.58 151	0.35 90	0.20 95	0.38 160	0.15 148	0.46 193	1.78 160	1.70 243	0.40 135	0.50 156	1.13 163	0.62 191	0.65 242	6.09 218	3.02 189	2.14 236	1.81 259	1.48 95	0.79 176	5.22 228	7.76 253	0.08 112	1.07 235	0.32 118	0.48 125	3.92 182	1.49 171

iinet-f	1.66 166	1.28 228	0.38 105	0.81 207	0.15 75	0.24 185	0.13 135	0.42 104	0.21 131	1.91 217	3.98 242	0.30 67	0.27 131	0.07 116	6.30 225	2.65 175	0.43 96	0.30 95	8.10 224	1.14 201	2.10 147	6.32 209	0.26 177	0.52 176	1.42 191	0.21 94	4.26 203	0.60 138

EGLCR-Stereo	1.68 167	0.23 73	2.17 243	0.08 77	0.28 127	0.09 111	0.09 114	0.50 113	1.17 219	0.11 95	2.55 223	0.62 128	0.67 194	0.03 76	4.24 144	3.69 233	1.12 184	1.22 236	4.58 188	0.59 141	4.19 205	7.51 246	0.24 171	0.68 200	1.05 171	0.64 136	6.73 258	0.33 113

DN-CSS_ROB	1.68 167	0.57 149	1.42 208	0.83 208	0.73 199	0.05 92	0.22 165	2.83 227	0.40 154	1.50 206	3.57 239	1.02 160	0.43 158	0.09 129	4.11 142	1.61 92	1.34 206	0.84 194	8.83 229	0.39 89	4.42 213	3.67 116	0.09 119	1.02 231	0.13 80	0.55 132	3.24 141	1.52 173

AE-Stereo	1.73 169	0.32 96	2.11 241	0.34 151	0.37 156	0.05 92	0.43 190	0.44 108	0.32 148	0.04 85	0.00 1	3.48 208	0.44 159	0.07 116	4.68 164	3.77 234	1.11 183	0.92 205	4.18 182	1.16 206	3.77 196	7.03 230	0.18 150	1.06 234	3.29 240	2.09 187	4.84 222	0.18 99

TANstereo	1.73 169	1.38 231	0.72 156	0.26 120	0.35 149	0.62 207	0.07 100	0.52 115	0.46 159	0.27 118	1.08 186	0.36 76	0.20 111	1.04 260	3.37 107	2.99 187	0.99 169	1.69 255	9.06 232	3.49 273	3.58 189	4.48 154	3.34 292	0.28 118	0.05 46	0.67 137	5.35 234	0.09 78

XX-TBD	1.73 169	1.38 231	0.72 156	0.26 120	0.35 149	0.62 207	0.07 100	0.52 115	0.46 159	0.27 118	1.08 186	0.36 76	0.20 111	1.04 260	3.37 107	2.99 187	0.99 169	1.69 255	9.06 232	3.49 273	3.58 189	4.48 154	3.34 292	0.28 118	0.05 46	0.67 137	5.35 234	0.09 78

GES	1.73 169	0.33 104	0.48 133	0.58 194	0.43 174	0.28 192	0.51 197	2.03 177	0.90 202	1.18 186	0.55 160	0.49 105	0.23 124	0.02 60	8.51 252	2.72 177	1.06 180	0.76 187	9.71 243	1.71 226	3.36 184	4.34 143	0.23 167	0.83 221	0.42 129	0.35 118	2.56 119	2.21 194

GCAP-BAT	1.76 173	0.61 156	0.44 117	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 195	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 117	0.40 211	3.21 98	3.62 224	13.36 304	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 239	4.47 148	0.29 187	0.35 135	0.25 110	0.31 107	1.84 100	0.53 131

test_for_model	1.76 173	0.61 156	0.44 117	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 195	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 117	0.40 211	3.21 98	3.62 224	13.36 304	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 239	4.47 148	0.29 187	0.35 135	0.25 110	0.31 107	1.84 100	0.53 131

testlalala2	1.76 173	0.61 156	0.44 117	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 195	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 117	0.40 211	3.21 98	3.62 224	13.36 304	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 239	4.47 148	0.29 187	0.35 135	0.25 110	0.31 107	1.84 100	0.53 131

testlalala	1.76 173	0.61 156	0.44 117	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 195	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 117	0.40 211	3.21 98	3.62 224	13.36 304	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 239	4.47 148	0.29 187	0.35 135	0.25 110	0.31 107	1.84 100	0.53 131

testlalala_base	1.76 173	0.61 156	0.44 117	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 195	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 117	0.40 211	3.21 98	3.62 224	13.36 304	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 239	4.47 148	0.29 187	0.35 135	0.25 110	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAP-Stereo	1.76 173	0.61 156	0.44 117	0.26 120	0.19 89	0.02 51	0.09 114	2.40 195	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 117	0.40 211	3.21 98	3.62 224	13.36 304	0.40 116	3.28 158	0.53 123	5.75 239	4.47 148	0.29 187	0.35 135	0.25 110	0.31 107	1.84 100	0.53 131

MIPNet	1.76 173	0.72 179	0.87 176	0.32 145	0.55 184	0.01 18	0.08 106	1.77 159	0.38 151	2.09 223	0.92 180	0.44 96	0.76 207	0.27 187	5.64 197	2.03 134	1.52 217	0.93 207	3.87 177	1.34 214	1.41 104	6.39 212	0.07 106	1.05 233	2.65 220	7.16 255	3.90 180	0.29 110

SACVNet	1.77 180	0.88 196	1.11 197	0.67 200	1.41 233	0.84 214	0.94 210	2.65 212	0.54 167	1.31 195	0.02 97	0.95 158	0.40 153	0.39 209	6.01 216	2.36 161	1.71 223	0.42 128	4.84 193	0.82 178	3.03 171	6.05 202	0.11 127	0.73 205	1.33 183	1.66 179	4.02 188	2.55 200

PS-NSSS	1.79 181	3.17 272	0.42 112	3.20 256	0.92 213	2.08 245	1.19 219	0.39 101	0.16 112	0.38 132	0.00 1	11.59 267	1.18 233	0.50 234	5.15 181	0.89 28	0.71 137	0.28 90	4.31 185	0.17 39	0.97 84	0.64 14	2.37 282	0.19 96	1.58 198	0.76 145	3.28 143	1.77 180

FCDSN-DC	1.87 182	0.93 201	2.12 242	1.84 238	1.62 237	1.35 231	1.17 217	0.74 124	0.46 159	1.19 187	0.30 143	2.02 191	0.48 169	0.28 192	5.91 209	2.18 150	2.34 241	2.10 273	1.30 85	0.47 103	2.99 170	5.42 185	0.57 235	3.93 279	2.22 209	3.45 207	1.45 89	1.56 175
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.87 182	0.69 172	1.01 188	0.50 189	0.67 194	0.19 172	1.39 228	1.43 146	0.87 200	0.94 168	0.92 180	5.52 238	0.52 178	1.00 257	7.45 239	1.91 122	1.44 211	1.98 267	3.91 178	1.13 200	1.92 140	4.61 162	0.23 167	1.54 249	0.58 142	3.08 202	2.12 107	3.05 201

test-3	1.89 184	1.05 214	1.54 215	0.41 173	0.38 160	0.14 136	0.19 157	2.73 218	0.17 113	0.35 130	0.42 153	4.22 215	0.35 142	0.03 76	5.92 210	3.44 216	0.64 130	0.66 167	9.08 235	0.54 133	3.27 179	8.02 262	0.08 112	0.82 219	0.74 153	1.01 154	3.94 185	0.87 148

test_1	1.89 184	1.07 217	1.54 215	0.41 173	0.38 160	0.14 136	0.19 157	2.73 218	0.17 113	0.31 123	0.40 151	4.23 217	0.35 142	0.03 76	5.96 213	3.44 216	0.64 130	0.65 165	9.10 236	0.53 123	3.29 180	8.03 263	0.08 112	0.82 219	0.74 153	1.01 154	3.94 185	0.89 149

sCroCo_RVC	1.89 184	0.25 83	0.34 82	0.06 58	0.20 98	0.16 152	0.04 72	0.81 127	1.73 244	1.94 219	0.44 155	1.12 162	0.88 224	0.12 146	4.48 152	5.29 269	2.26 239	1.77 258	5.32 198	2.13 246	5.92 247	7.47 243	0.10 124	0.37 147	0.60 144	1.61 176	4.41 210	1.14 163

test_3	1.92 187	1.16 224	1.42 208	0.44 179	0.39 165	0.14 136	0.20 160	2.79 225	0.17 113	0.38 132	0.41 152	4.32 218	0.36 146	0.03 76	6.25 221	3.34 206	0.68 134	0.67 171	9.18 237	0.53 123	3.20 176	7.85 257	0.06 88	0.80 217	0.95 165	1.27 165	3.85 177	0.94 157

DeepPruner_ROB	1.92 187	0.41 124	0.92 179	0.51 190	0.67 194	0.53 205	2.45 247	1.72 155	0.84 198	1.37 202	2.27 210	0.75 141	0.55 181	0.12 146	8.56 253	2.33 159	1.28 200	1.20 233	2.67 138	0.58 138	6.00 249	4.19 137	0.75 257	0.44 165	0.66 150	6.01 244	3.18 136	0.91 151

AnonymousM	1.93 189	0.21 68	0.42 112	0.06 58	0.06 45	0.26 189	0.01 19	2.70 216	0.56 172	0.36 131	2.56 224	0.59 115	0.53 179	0.50 234	2.91 87	3.30 204	1.21 192	1.06 221	2.18 115	1.68 223	3.82 197	5.56 187	0.40 209	0.50 171	0.21 104	1.57 174	6.55 255	12.23 269

LoS	1.97 190	0.23 73	0.39 107	0.23 107	0.18 83	0.02 51	0.09 114	15.67 309	0.89 201	3.41 265	0.87 177	0.98 159	0.83 217	0.20 168	3.66 116	3.84 241	1.36 209	0.90 203	3.25 157	0.74 169	5.14 227	4.30 142	0.24 171	0.41 153	2.64 219	0.80 147	1.36 83	0.50 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	1.99 191	0.65 166	0.87 176	0.77 205	1.17 218	0.72 210	0.24 166	1.75 157	0.66 182	3.33 257	1.75 204	1.49 180	1.91 244	1.68 279	6.75 230	2.30 157	1.12 184	0.69 174	4.33 186	0.50 115	2.08 145	4.26 140	1.07 266	0.77 213	1.43 193	2.18 188	4.16 199	5.20 220

IPLGR	2.02 192	0.67 170	0.81 170	0.38 168	0.47 178	0.01 18	0.08 106	1.39 145	0.28 142	2.32 228	2.30 216	0.46 100	0.79 211	0.20 168	6.88 234	1.99 129	1.44 211	1.35 242	5.56 199	1.85 232	2.94 168	6.20 207	0.06 88	1.13 237	3.39 243	6.80 251	3.93 183	0.75 144

FADNet-RVC	2.02 192	0.32 96	0.74 161	0.33 147	1.23 220	0.05 92	3.02 259	0.60 121	0.24 136	1.02 172	0.31 144	6.30 245	0.33 138	0.34 200	10.06 266	2.10 148	0.84 152	0.81 192	6.91 210	1.97 235	2.36 153	3.78 123	0.20 158	0.61 188	1.94 206	1.65 178	3.28 143	3.13 203

PA-Net	2.07 194	0.95 203	1.62 220	0.31 140	2.13 253	0.17 163	0.70 206	0.21 82	1.90 247	0.84 160	1.44 194	0.30 67	0.21 115	0.84 251	7.47 240	1.66 102	0.38 87	0.37 106	1.25 81	0.74 169	1.66 125	4.96 178	0.64 244	0.51 174	1.03 169	11.53 287	2.31 112	9.73 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 195	1.68 241	1.46 212	1.00 214	1.37 227	0.89 217	2.88 256	2.59 209	2.86 262	0.34 126	2.72 228	2.40 194	1.41 239	0.27 187	5.18 182	1.38 73	0.85 153	0.98 211	2.99 152	1.01 193	1.54 111	4.72 167	0.43 217	0.53 177	2.61 217	4.44 226	4.09 195	4.93 216

Abc-Net	2.13 195	1.68 241	1.46 212	1.00 214	1.37 227	0.89 217	2.88 256	2.59 209	2.86 262	0.34 126	2.72 228	2.40 194	1.41 239	0.27 187	5.18 182	1.38 73	0.85 153	0.98 211	2.99 152	1.01 193	1.54 111	4.72 167	0.43 217	0.53 177	2.61 217	4.44 226	4.09 195	4.93 216
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 197	2.03 250	1.44 211	1.52 230	2.14 254	1.79 242	1.07 215	1.88 169	1.10 214	1.33 199	1.43 193	5.96 242	0.51 175	0.34 200	5.92 210	1.93 123	1.03 175	0.41 127	4.12 180	0.95 190	1.69 127	6.00 199	0.26 177	0.81 218	0.61 145	1.42 169	6.77 259	3.73 209

FINET	2.25 198	0.61 156	1.06 192	0.48 185	0.55 184	0.75 213	0.98 212	1.18 138	1.87 246	0.30 121	3.46 238	1.25 170	2.35 247	0.80 250	14.13 293	2.94 186	1.14 187	0.42 128	2.74 141	1.28 210	2.71 160	4.08 135	0.43 217	1.24 241	3.04 232	5.74 241	1.70 95	3.42 208

FADNet	2.26 199	0.45 129	0.77 165	0.54 193	1.08 216	0.02 51	3.28 262	0.88 128	0.38 151	0.80 158	0.57 161	2.60 199	0.50 174	0.67 244	9.91 265	1.94 125	0.91 161	1.08 223	9.92 246	1.76 229	2.78 161	4.21 138	0.11 127	0.47 167	2.92 229	3.57 209	3.57 159	5.35 222

s12784h	2.36 200	2.32 259	2.69 256	1.64 231	0.77 202	0.08 108	0.06 95	2.09 180	0.54 167	1.17 184	0.13 120	1.69 186	0.67 194	0.04 94	3.36 106	3.26 202	1.00 173	0.40 116	3.79 176	0.49 111	5.47 235	4.44 147	0.16 143	0.38 149	3.34 242	5.45 239	7.07 262	11.25 265

R-Stereo Train	2.40 201	1.12 220	1.98 236	1.00 214	0.24 113	0.05 92	0.07 100	2.02 173	1.01 209	1.35 200	2.47 220	1.55 181	0.47 167	0.19 163	5.66 200	4.74 254	1.71 223	1.04 218	7.24 212	1.14 201	5.08 224	7.81 254	0.06 88	0.42 156	2.90 227	4.55 229	3.22 139	5.57 223

RAFT-Stereo	2.40 201	1.12 220	1.98 236	1.00 214	0.24 113	0.05 92	0.07 100	2.02 173	1.01 209	1.35 200	2.47 220	1.55 181	0.47 167	0.19 163	5.66 200	4.74 254	1.71 223	1.04 218	7.24 212	1.14 201	5.08 224	7.81 254	0.06 88	0.42 156	2.90 227	4.55 229	3.22 139	5.57 223
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 203	0.72 179	1.28 200	0.73 204	0.84 208	0.04 81	0.16 144	2.58 208	0.98 205	3.09 250	0.72 174	1.71 188	0.16 99	0.07 116	5.25 185	3.37 208	0.81 145	1.04 218	10.31 251	2.51 257	5.56 236	5.11 179	1.16 269	0.94 229	3.03 231	8.41 265	4.87 223	0.64 141

NCCL2	2.48 204	2.35 260	1.52 214	1.33 227	1.96 249	0.23 181	1.25 224	1.33 142	1.30 222	1.63 208	2.57 225	1.38 177	0.55 181	0.40 211	7.49 242	2.59 172	1.77 228	0.67 171	2.58 134	0.83 181	3.36 184	6.56 218	1.66 276	1.53 248	4.71 260	4.33 223	4.24 202	6.90 239

GEStereo_RVC	2.49 205	0.90 198	1.02 189	1.03 219	0.74 200	1.57 237	1.21 221	2.68 214	0.58 174	0.77 154	0.39 148	2.62 202	0.36 146	0.11 139	4.94 178	4.65 252	2.05 232	2.17 274	9.07 234	2.10 245	3.74 195	9.71 295	0.55 232	1.49 245	0.81 161	0.84 150	4.45 211	6.73 238

MSMDNet	2.61 206	0.70 175	1.72 227	0.38 168	0.62 192	0.23 181	0.18 152	3.09 238	0.67 183	1.02 172	2.22 209	1.22 168	2.43 249	0.35 205	5.26 187	6.79 296	1.36 209	0.58 158	10.46 253	3.11 269	6.34 257	7.92 258	0.41 213	0.76 210	2.48 215	3.98 221	3.04 130	3.06 202

GANet-ADL	2.63 207	0.65 166	2.25 245	1.16 221	1.13 217	1.61 238	0.77 208	1.97 171	1.02 211	3.19 255	3.22 233	1.48 178	0.33 138	0.03 76	6.00 215	4.08 248	2.52 246	0.78 190	7.88 220	2.05 240	3.56 188	6.68 223	0.27 183	0.86 223	1.51 195	6.92 253	5.25 231	3.84 210

cross-raft	2.64 208	0.79 186	1.76 228	0.43 177	0.89 209	0.23 181	0.18 152	3.08 237	0.70 184	0.77 154	2.13 207	1.21 165	0.69 198	0.41 219	5.43 190	5.90 276	1.22 197	0.59 159	10.82 256	1.85 232	6.50 258	8.26 268	0.45 222	0.63 190	2.66 221	4.41 225	4.46 212	4.88 215

GANetREF_RVC	2.72 209	1.88 245	1.03 190	2.10 245	1.40 231	1.09 224	0.21 163	4.74 272	1.62 237	3.74 272	0.06 104	10.56 264	0.82 216	0.10 134	4.53 155	1.59 91	1.29 201	0.98 211	6.76 208	0.75 171	3.12 175	2.45 64	0.21 159	1.71 251	4.31 252	3.74 217	7.02 261	5.71 226
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
UDGNet	2.73 210	1.17 225	0.42 112	10.90 290	5.53 281	8.65 286	3.60 267	1.70 154	0.27 141	0.22 114	0.12 117	0.80 146	0.12 82	9.72 309	4.00 137	1.35 69	0.73 138	0.54 152	3.02 154	0.60 143	2.78 161	6.16 206	3.41 294	0.29 121	1.70 200	1.69 180	3.06 131	1.10 161

MLCV	2.73 210	0.66 169	0.90 178	2.64 252	1.41 233	1.10 225	1.01 213	3.58 255	0.61 176	3.69 271	4.23 245	5.51 237	3.78 259	0.11 139	5.65 199	2.01 133	1.68 221	0.87 197	10.28 250	1.26 208	3.32 182	5.13 181	0.34 202	2.60 266	2.68 224	3.08 202	4.10 197	1.55 174

RGC	2.76 212	2.10 255	5.00 277	1.68 232	1.94 246	1.93 243	1.23 222	2.03 177	1.49 230	0.88 164	4.67 250	2.77 203	2.63 250	0.70 246	5.76 206	1.89 119	1.20 190	0.48 143	4.42 187	1.33 213	2.66 158	6.08 204	0.21 159	1.11 236	2.55 216	5.20 234	5.35 234	7.17 242

Reg-Stereo(zero)	2.80 213	0.36 114	3.11 259	0.48 185	1.28 222	0.20 175	0.51 197	3.74 258	0.75 189	3.00 247	8.88 292	2.97 205	0.80 212	1.33 269	4.64 160	3.67 230	2.18 237	0.52 149	7.33 215	1.68 223	4.34 209	7.15 231	0.64 244	0.36 145	1.32 181	3.29 205	6.08 246	5.10 218

HI	2.80 213	0.36 114	3.11 259	0.48 185	1.28 222	0.20 175	0.51 197	3.74 258	0.75 189	3.00 247	8.88 292	2.97 205	0.80 212	1.33 269	4.64 160	3.67 230	2.18 237	0.52 149	7.33 215	1.68 223	4.34 209	7.15 231	0.64 244	0.36 145	1.32 181	3.29 205	6.08 246	5.10 218

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 215	1.26 227	0.34 82	1.44 228	2.86 265	4.15 265	1.24 223	2.76 224	0.98 205	6.41 302	3.42 236	7.88 251	0.71 201	0.04 94	3.70 119	3.23 201	0.59 123	0.66 167	5.00 194	1.09 197	3.83 199	6.59 221	0.08 112	0.26 113	0.53 138	1.83 183	4.26 203	11.30 266

Any-RAFT	2.91 216	0.59 153	3.81 267	0.35 158	0.57 189	0.02 51	0.11 129	2.92 230	0.63 179	0.50 141	3.78 240	3.92 213	0.36 146	0.16 158	6.57 229	3.98 245	0.87 160	0.87 197	8.59 226	0.61 145	5.45 234	6.20 207	0.42 216	0.49 169	5.12 266	9.91 276	3.30 145	8.42 249

CASS	2.93 217	1.06 215	2.39 248	2.21 248	1.17 218	0.52 204	2.81 254	2.79 225	1.05 213	1.80 215	3.40 235	1.68 185	0.59 187	0.05 101	4.51 153	3.20 200	5.58 280	1.31 241	9.56 241	1.64 222	7.26 271	7.98 260	0.05 80	0.66 197	3.62 248	2.70 199	4.35 205	5.22 221
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 217	1.75 243	0.35 90	3.49 260	9.49 297	1.73 241	4.02 269	0.70 123	3.19 264	0.69 151	1.51 196	0.60 119	0.34 140	0.14 152	7.97 247	3.53 221	1.21 192	0.76 187	4.64 190	0.73 168	2.31 150	4.11 136	0.65 247	0.58 185	15.77 305	3.70 215	3.75 168	1.43 168

RAFT-Test	3.05 219	0.69 172	1.82 231	1.09 220	0.81 205	0.25 187	0.43 190	3.13 240	0.76 191	1.06 174	6.42 268	1.03 161	0.91 226	0.35 205	5.61 196	6.66 294	1.32 205	0.61 162	10.76 255	1.74 228	6.54 262	7.48 244	0.56 233	0.59 186	2.76 226	10.02 277	4.56 216	4.35 212

PWCDC_ROB	3.09 220	0.52 140	0.24 56	0.38 168	0.92 213	0.25 187	0.37 182	1.16 137	8.67 295	0.14 104	2.36 218	0.85 149	32.24 315	0.72 248	6.25 221	3.40 212	2.00 231	0.94 208	2.65 137	1.03 196	3.63 192	9.35 292	0.27 183	0.68 200	0.55 139	0.69 139	1.44 88	1.79 181

RTSC	3.11 221	0.95 203	1.93 234	0.51 190	0.89 209	1.05 223	2.90 258	1.64 152	1.98 249	2.28 227	2.71 227	1.60 183	1.14 232	1.24 265	11.23 275	4.78 257	4.92 278	2.00 270	8.11 225	1.61 221	4.78 220	6.97 229	0.34 202	1.52 246	1.35 184	1.21 164	4.60 218	9.80 260

EKT-Stereo	3.12 222	0.79 186	2.25 245	0.51 190	0.38 160	0.57 206	1.87 238	3.36 247	1.32 223	2.03 221	5.99 262	1.48 178	0.75 206	0.44 222	7.79 244	6.14 281	1.47 214	3.22 288	8.95 231	2.82 267	6.93 270	8.34 275	0.17 148	0.49 169	4.41 254	4.95 231	5.40 237	1.57 176

SGM-Forest	3.19 223	2.07 252	0.45 129	6.33 273	2.00 250	2.67 253	0.10 127	1.46 147	0.76 191	2.49 231	0.91 179	6.65 249	6.47 265	0.48 230	6.84 232	3.08 193	0.85 153	0.33 101	3.65 172	0.62 146	2.81 164	5.69 191	0.84 260	1.18 238	3.88 249	3.84 219	11.86 289	7.73 246
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 224	2.76 266	1.07 193	0.70 203	2.26 258	2.09 246	2.76 253	1.00 133	5.91 284	1.91 217	1.10 188	1.28 173	0.78 209	1.43 273	8.09 248	3.52 220	1.51 216	1.18 231	8.68 227	2.26 249	3.23 177	6.00 199	1.89 278	1.20 239	3.12 237	7.80 262	3.41 152	10.10 261

HSM-Net_RVC	3.23 225	1.35 230	1.70 225	2.82 254	2.07 252	0.73 211	0.46 193	3.48 252	1.14 215	3.44 266	5.99 262	8.07 253	3.38 255	0.27 187	5.71 205	2.35 160	1.54 218	0.27 88	3.44 167	1.35 215	4.35 211	6.00 199	0.70 252	3.05 271	4.68 259	6.45 247	6.23 250	6.18 233
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	3.26 226	2.02 247	0.23 54	11.87 292	0.54 183	14.65 296	0.80 209	1.81 161	0.62 177	1.13 179	1.57 198	9.30 258	3.23 252	0.39 209	4.06 140	3.79 236	1.23 198	0.88 199	7.24 212	1.02 195	4.54 215	6.58 220	0.29 187	0.54 181	0.78 157	2.46 194	4.48 214	1.87 184

test-1	3.29 227	0.29 90	1.96 235	0.33 147	0.26 124	0.23 181	0.42 186	3.11 239	0.84 198	3.35 261	3.99 243	5.66 240	0.78 209	0.19 163	6.33 226	6.00 278	1.70 222	1.62 252	10.71 254	1.73 227	5.37 232	9.64 294	0.07 106	0.76 210	3.30 241	6.12 246	5.48 238	8.68 253

XPNet_ROB	3.41 228	2.62 262	1.58 219	0.80 206	1.56 235	1.24 230	0.96 211	0.89 129	1.54 233	1.17 184	3.26 234	26.85 293	0.38 151	0.40 211	6.47 227	2.54 170	3.57 258	0.89 201	3.41 165	1.26 208	3.53 187	7.67 250	0.87 261	0.64 193	0.96 167	2.39 192	9.98 281	4.70 214

Anonymous3	3.42 229	0.60 154	0.93 182	0.09 81	1.35 226	0.50 202	0.03 59	3.46 251	1.28 221	1.11 177	0.80 175	10.89 265	1.36 238	0.45 224	8.96 256	6.97 300	3.85 260	3.08 286	11.46 258	2.32 253	7.35 273	12.18 313	0.38 207	0.51 174	1.75 201	3.57 209	5.30 232	1.85 183

GwcNet-ADL	3.44 230	3.11 271	3.40 264	3.24 257	2.51 259	0.88 216	0.42 186	2.96 231	0.71 185	3.80 276	7.12 275	7.96 252	1.21 234	0.20 168	4.76 170	4.86 261	2.42 244	0.72 181	8.04 223	2.75 266	3.31 181	5.54 186	0.28 186	1.76 253	2.68 224	5.24 235	4.37 206	8.53 251

NaN_ROB	3.44 230	1.18 226	1.20 199	0.92 211	3.15 267	0.73 211	1.61 232	3.36 247	2.57 259	0.98 170	1.25 192	21.11 285	0.77 208	1.26 267	5.06 179	1.79 111	1.06 180	0.76 187	2.52 131	1.44 217	1.95 142	3.82 125	0.52 231	1.30 242	4.05 250	10.09 279	4.78 220	13.66 275

EAI-Stereo	3.47 232	1.08 219	3.31 263	1.01 218	2.20 256	0.86 215	2.15 244	3.02 234	2.01 250	0.21 110	6.99 273	3.36 207	0.71 201	0.17 159	8.65 254	6.60 292	1.21 192	1.15 229	10.39 252	1.82 231	4.60 216	8.03 263	0.69 250	1.76 253	2.14 208	5.97 243	7.35 266	6.22 234

NOSS_ROB	3.47 232	3.88 280	0.50 134	2.22 249	1.85 243	2.58 252	0.05 85	2.70 216	1.59 235	3.61 268	1.69 202	2.61 201	3.90 261	1.01 258	9.33 260	5.76 274	3.02 253	1.87 264	2.83 144	1.09 197	5.42 233	6.93 227	0.46 224	3.37 275	3.09 236	10.15 280	8.01 273	4.05 211

HH	3.49 234	0.47 132	5.11 280	0.68 201	0.69 196	0.93 219	1.38 225	3.19 243	0.82 195	2.81 237	2.29 214	5.39 234	0.81 214	0.34 200	5.69 203	7.67 309	0.99 169	1.08 223	9.91 244	2.70 264	7.76 277	8.27 270	0.57 235	0.93 227	3.44 244	8.42 267	5.63 242	6.30 235

HanStereo	3.49 234	0.47 132	5.11 280	0.68 201	0.69 196	0.93 219	1.38 225	3.19 243	0.82 195	2.81 237	2.29 214	5.39 234	0.81 214	0.34 200	5.69 203	7.67 309	0.99 169	1.08 223	9.91 244	2.70 264	7.76 277	8.27 270	0.57 235	0.93 227	3.44 244	8.42 267	5.63 242	6.30 235

MSKI-zero shot	3.55 236	0.69 172	1.78 230	0.20 95	0.41 168	0.19 172	0.14 139	3.13 240	0.94 204	0.80 158	6.42 268	3.89 212	0.60 190	0.03 76	5.84 208	6.80 297	1.44 211	1.01 216	11.77 260	2.28 250	6.56 264	8.63 277	0.24 171	0.71 202	4.66 258	11.34 285	7.75 269	7.55 244

PSMNet-ADL	3.55 236	0.87 195	1.70 225	1.71 234	2.00 250	1.21 227	0.69 205	2.55 207	1.91 248	4.36 287	7.71 282	4.22 215	7.85 271	0.10 134	7.75 243	5.27 267	2.09 235	0.89 201	11.92 262	2.07 241	4.52 214	6.13 205	0.70 252	0.67 199	2.07 207	4.52 228	8.78 276	1.62 178

gcap-zeroshot	3.56 238	0.56 145	4.08 269	1.72 235	0.53 181	1.55 236	1.78 236	3.23 245	0.64 180	2.75 236	6.71 270	6.50 247	0.68 197	0.48 230	6.48 228	6.49 289	1.21 192	1.11 226	16.59 272	2.54 258	5.24 229	8.27 270	1.30 272	0.79 215	3.27 239	5.01 232	4.56 216	1.94 187

model_zeroshot	3.58 239	0.49 137	2.22 244	1.96 241	0.99 215	0.34 195	0.18 152	2.98 232	0.43 157	2.44 230	5.28 253	4.75 226	0.54 180	0.17 159	8.97 257	6.14 281	1.71 223	1.15 229	15.06 269	1.29 211	5.77 245	7.73 252	0.26 177	0.43 162	5.63 270	5.85 242	5.24 229	8.66 252

ADCP+	3.65 240	2.02 247	2.68 255	1.32 226	1.94 246	1.22 228	4.40 272	1.11 136	9.44 298	1.76 212	5.45 255	9.05 256	0.37 150	0.98 256	6.99 236	2.36 161	0.61 127	0.92 205	6.14 206	0.94 189	2.80 163	5.58 189	0.36 206	0.63 190	3.00 230	12.42 290	3.57 159	10.51 262

TRStereo	3.75 241	3.07 269	7.59 296	0.37 163	0.17 80	7.92 281	0.24 166	2.99 233	0.91 203	2.72 235	1.68 201	5.88 241	0.65 193	0.15 153	5.57 195	5.35 271	0.86 158	0.80 191	7.01 211	1.31 212	4.10 202	7.50 245	0.34 202	0.43 162	2.67 223	12.33 289	12.84 291	5.90 228

XX-Stereo	3.82 242	0.53 141	2.00 239	1.20 222	0.31 133	0.38 196	0.57 202	1.46 147	0.40 154	2.50 232	7.33 278	5.11 231	1.04 230	0.11 139	7.05 237	6.53 290	1.29 201	0.81 192	7.44 217	0.89 184	4.26 207	5.80 193	0.45 222	0.39 151	27.22 318	3.57 209	5.16 228	9.43 255

HBP-ISP	4.03 243	3.61 275	4.65 273	4.90 269	2.67 260	3.96 264	0.21 163	4.13 266	1.33 224	3.40 263	4.53 248	5.06 229	0.59 187	1.99 284	8.66 255	8.18 311	1.95 230	1.49 247	3.09 156	1.55 219	5.74 238	9.32 291	0.67 249	2.28 261	3.06 234	5.01 232	10.99 285	5.93 231

IGEV_Zeroshot_test	4.05 244	0.80 188	8.10 300	6.86 276	0.41 168	2.27 250	1.89 239	3.90 262	1.41 227	2.09 223	8.67 290	4.78 227	1.00 228	0.23 176	5.53 193	6.82 299	1.05 178	0.73 183	9.30 240	1.98 237	7.38 274	8.89 282	0.47 226	0.72 203	5.72 272	5.34 237	5.93 244	7.12 240

IGEV-FE	4.06 245	0.80 188	8.10 300	6.86 276	0.41 168	2.26 249	1.89 239	3.90 262	1.41 227	2.17 226	8.65 288	4.81 228	1.00 228	0.24 177	5.53 193	6.81 298	1.03 175	0.73 183	9.29 238	1.98 237	7.41 275	8.89 282	0.47 226	0.72 203	5.74 273	5.34 237	5.94 245	7.13 241

anonymity	4.07 246	0.78 184	6.15 290	1.49 229	0.74 200	0.48 199	0.49 195	3.72 257	1.65 239	2.70 233	20.70 327	3.99 214	0.88 224	0.28 192	5.31 188	6.26 285	1.14 187	0.71 179	7.91 221	1.58 220	4.27 208	8.17 267	0.41 213	0.61 188	4.86 263	9.60 275	5.48 238	9.41 254

ADCL	4.20 247	3.62 276	2.45 250	1.72 235	1.80 240	3.15 257	4.53 275	2.29 185	13.19 305	2.81 237	4.88 252	2.96 204	0.72 203	1.36 272	7.16 238	2.76 180	2.35 242	2.20 275	6.83 209	2.31 252	6.19 253	6.77 225	1.40 273	1.47 244	6.63 280	6.49 248	4.40 209	11.08 264

dad	4.27 248	0.90 198	0.38 105	10.18 289	1.67 238	1.51 235	12.20 299	12.33 300	0.11 90	3.40 263	0.00 1	1.94 189	3.49 256	0.26 183	6.16 220	1.44 78	1.74 227	0.71 179	14.06 268	0.66 161	3.23 177	4.00 133	0.21 159	1.02 231	6.09 276	0.19 90	17.62 303	9.71 258

FC-DCNN	4.43 249	4.58 283	5.93 287	9.82 288	4.79 278	8.76 287	4.48 274	4.47 268	1.65 239	2.91 245	2.13 207	6.53 248	2.41 248	0.30 195	4.57 156	2.52 168	2.76 252	1.21 234	3.98 179	0.89 184	3.66 193	4.91 172	0.73 256	4.23 283	8.24 283	6.03 245	7.69 267	9.53 257

zero-FE	4.46 250	2.02 247	0.20 47	18.26 299	2.74 262	20.82 304	6.55 283	1.82 162	0.71 185	1.31 195	3.02 232	10.50 263	3.67 258	0.45 224	4.35 148	3.50 219	1.30 203	1.59 251	13.37 266	1.37 216	5.58 237	7.41 240	0.31 197	0.54 181	0.79 159	2.41 193	4.46 212	1.50 172

iResNet	4.46 250	0.88 196	0.92 179	2.61 251	2.85 263	4.95 268	1.38 225	4.97 275	1.33 224	3.66 270	3.45 237	12.37 268	16.29 293	0.06 110	9.09 258	3.33 205	2.53 247	1.85 262	16.79 274	2.68 263	4.65 218	4.29 141	0.25 175	4.69 288	1.88 205	4.19 222	5.32 233	3.22 205

FADNet_RVC	4.48 252	2.12 256	1.42 208	3.57 262	3.69 269	1.20 226	2.37 246	2.30 186	1.42 229	1.77 213	4.48 247	9.79 260	6.84 269	1.84 283	12.73 285	3.36 207	3.55 257	4.20 295	17.52 275	3.76 277	5.93 248	8.26 268	0.72 254	1.64 250	1.78 202	3.63 213	5.12 226	5.99 232

LALA_ROB	4.53 253	4.80 285	1.68 223	1.27 224	2.16 255	2.28 251	1.42 229	1.88 169	2.60 260	2.71 234	5.56 256	33.12 298	0.72 203	0.88 253	10.88 273	2.59 172	3.47 256	1.83 261	4.21 183	2.04 239	4.39 212	7.30 236	0.41 213	1.52 246	2.35 213	3.60 212	8.94 277	7.68 245

DAS	4.65 254	0.98 209	1.28 200	1.99 243	1.39 229	1.39 233	1.58 230	3.52 253	4.17 275	3.33 257	6.18 265	12.75 270	6.50 266	0.10 134	8.31 249	4.81 259	4.46 270	2.26 276	10.21 247	5.35 289	6.51 260	7.66 248	0.57 235	4.84 290	4.63 256	7.17 256	7.79 270	5.90 228

SepStereo	4.65 254	0.98 209	1.28 200	1.99 243	1.39 229	1.39 233	1.58 230	3.52 253	4.17 275	3.33 257	6.18 265	12.75 270	6.50 266	0.10 134	8.31 249	4.81 259	4.46 270	2.26 276	10.21 247	5.35 289	6.51 260	7.66 248	0.57 235	4.84 290	4.63 256	7.17 256	7.79 270	5.90 228

iRaft-Stereo_20w	4.82 256	1.53 234	8.41 303	7.63 279	1.90 244	3.40 260	1.71 233	3.40 249	2.25 253	3.58 267	9.41 298	3.70 209	1.31 235	0.48 230	5.41 189	5.85 275	1.31 204	0.85 195	9.58 242	1.92 234	5.27 230	7.69 251	0.65 247	0.77 213	4.40 253	14.15 298	11.18 286	12.46 271

FC-DCNN v2	4.85 257	4.85 286	6.16 291	11.18 291	5.04 279	9.41 288	4.33 270	5.45 282	2.13 252	2.92 246	2.41 219	6.96 250	3.28 253	0.29 194	4.66 162	2.49 165	2.73 249	1.13 228	4.30 184	0.89 184	3.66 193	4.92 173	0.72 254	4.22 282	9.66 293	6.86 252	9.29 278	10.92 263

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 258	1.32 229	8.08 299	2.22 249	1.40 231	5.53 269	2.05 241	3.43 250	3.32 266	3.75 273	12.29 305	5.33 233	1.84 242	0.33 199	5.97 214	7.09 302	1.62 219	1.81 259	10.22 249	2.59 260	6.85 267	8.81 279	0.47 226	2.00 258	5.18 267	13.24 295	6.40 253	11.37 267

ccs_rob	4.98 258	1.51 233	2.53 253	2.16 246	0.89 209	3.24 258	1.79 237	4.91 274	1.34 226	4.26 284	15.64 316	28.82 294	10.34 280	0.50 234	6.81 231	5.55 272	2.39 243	1.57 249	6.45 207	2.16 247	6.28 256	6.95 228	0.40 209	2.33 262	1.38 186	2.46 194	4.37 206	7.31 243

SHD	5.09 260	1.15 223	3.12 261	1.80 237	1.94 246	1.71 240	2.82 255	5.09 278	4.76 281	2.82 240	5.39 254	5.07 230	9.79 279	0.87 252	11.37 277	6.33 288	4.71 274	2.67 283	13.97 267	3.50 275	7.31 272	8.29 274	0.44 220	3.88 278	5.02 265	7.49 260	4.03 189	12.20 268

ETE_ROB	5.10 261	4.12 281	1.76 228	1.25 223	2.22 257	2.82 254	2.07 242	1.56 150	4.21 277	1.88 216	5.58 258	37.59 306	0.86 223	1.44 274	10.38 269	2.80 181	4.20 268	0.98 211	5.24 197	1.97 235	4.87 221	7.58 247	0.77 259	1.38 243	2.34 212	3.79 218	15.93 300	8.21 248

CSAN	5.32 262	2.66 263	1.69 224	3.30 258	3.85 271	2.05 244	2.31 245	5.00 277	4.86 282	3.78 275	2.69 226	17.88 282	11.82 284	1.17 264	10.17 267	1.96 127	2.51 245	1.35 242	6.12 204	2.50 256	3.97 200	4.60 160	0.56 233	2.97 270	6.49 278	16.18 304	7.96 272	13.30 274

ITSA-stereo	5.42 263	2.29 258	1.89 233	8.97 285	3.88 272	1.23 229	2.54 248	4.47 268	3.35 270	4.35 286	7.59 279	10.18 261	12.92 287	3.00 288	7.80 245	5.16 264	3.85 260	1.88 265	8.77 228	2.09 244	6.00 249	7.39 237	1.42 274	3.60 276	4.84 262	7.18 258	5.13 227	14.47 278

DCVSM-stereo	5.54 264	0.78 184	3.12 261	3.47 259	1.28 222	7.98 282	1.05 214	4.59 271	2.29 254	5.25 296	7.93 286	23.24 288	12.85 286	0.71 247	9.52 263	4.20 249	2.06 234	1.36 244	16.58 271	3.56 276	5.30 231	5.91 196	2.46 283	3.65 277	2.66 221	6.64 249	5.48 238	5.70 225

CC-Net-ROB	5.62 265	8.62 297	1.87 232	23.08 303	6.72 290	15.74 298	8.55 293	0.45 109	0.82 195	1.55 207	0.00 1	24.53 289	3.35 254	3.39 293	5.49 191	0.89 28	2.73 249	1.76 257	12.04 263	0.82 178	1.32 100	1.73 38	9.22 307	0.42 156	3.22 238	2.53 197	2.45 116	8.44 250

DDVS	5.69 266	1.54 235	2.40 249	1.70 233	2.85 263	2.20 247	1.17 217	5.90 285	4.00 274	4.08 279	18.83 322	25.64 291	8.12 274	1.56 276	8.35 251	7.04 301	2.73 249	2.05 271	11.37 257	4.73 282	6.54 262	8.98 286	0.34 202	1.71 251	1.84 204	3.53 208	6.53 254	7.90 247

XQC	5.77 267	3.33 273	2.00 239	3.49 260	4.00 273	3.75 263	3.56 264	6.60 288	3.33 267	2.89 243	5.57 257	6.45 246	8.10 273	1.78 281	12.28 281	5.97 277	4.03 266	1.85 262	11.48 259	3.98 279	6.63 265	9.37 293	0.62 241	2.51 264	9.28 290	15.19 301	11.40 288	6.32 237

SFCPSM	5.84 268	2.89 267	1.36 206	1.97 242	1.59 236	1.65 239	0.56 201	2.54 205	4.75 280	3.16 252	7.74 283	15.48 277	23.57 301	1.24 265	11.21 274	4.79 258	2.53 247	1.55 248	22.65 291	7.42 296	4.60 216	6.67 222	0.69 250	2.33 262	4.62 255	4.35 224	6.18 249	9.49 256

RTS	6.13 269	1.54 235	1.31 204	0.94 212	1.83 241	4.15 265	5.45 277	2.74 221	3.33 267	2.85 241	1.61 199	8.52 254	1.31 235	1.13 262	14.79 302	6.12 279	7.56 290	2.52 279	18.82 278	3.48 271	6.23 254	8.15 265	1.11 267	1.90 256	8.24 283	21.58 317	6.64 256	21.79 294

RTSA	6.13 269	1.54 235	1.31 204	0.94 212	1.83 241	4.15 265	5.45 277	2.74 221	3.33 267	2.85 241	1.61 199	8.52 254	1.31 235	1.13 262	14.79 302	6.12 279	7.56 290	2.52 279	18.82 278	3.48 271	6.23 254	8.15 265	1.11 267	1.90 256	8.24 283	21.58 317	6.64 256	21.79 294

CBMV	6.33 271	3.75 277	1.57 218	3.96 263	3.58 268	2.97 255	1.75 235	3.89 261	2.67 261	4.14 280	2.72 228	14.42 274	3.85 260	0.73 249	10.81 272	6.26 285	4.67 273	2.29 278	9.29 238	1.51 218	8.03 281	7.42 241	0.63 242	6.58 304	6.79 281	7.57 261	20.00 306	28.98 310
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 272	2.03 250	2.98 258	1.85 239	2.88 266	3.58 261	6.75 285	4.57 270	12.25 302	3.05 249	7.04 274	4.71 225	1.88 243	2.57 287	14.38 299	6.24 284	6.31 285	4.36 298	12.98 265	3.18 270	11.94 307	11.62 310	1.98 279	4.21 281	6.60 279	10.55 281	6.27 251	14.36 277

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 273	1.86 244	7.76 297	2.86 255	2.71 261	7.05 277	3.15 260	3.93 264	4.88 283	4.54 288	11.42 302	5.15 232	2.03 245	0.06 110	10.49 271	8.30 312	2.05 232	1.28 240	37.56 310	2.22 248	6.07 251	9.22 288	0.40 209	0.89 225	4.29 251	12.82 293	6.10 248	12.31 270

AMNet	6.93 274	3.82 279	2.53 253	4.00 264	5.78 283	6.99 276	3.24 261	2.46 202	2.51 258	3.39 262	6.36 267	9.40 259	2.06 246	7.30 304	5.92 210	9.99 318	13.66 310	7.81 314	8.03 222	7.76 300	11.45 304	8.81 279	2.81 285	4.73 289	5.75 274	7.80 262	13.20 292	19.55 289

CBMV_ROB	7.04 275	2.92 268	2.91 257	8.40 283	6.54 289	5.80 271	3.57 265	5.09 278	2.49 257	3.84 278	4.70 251	21.33 286	14.76 291	0.47 228	10.48 270	3.84 241	3.13 254	1.58 250	12.20 264	8.81 302	6.17 252	5.80 193	0.47 226	3.14 273	9.16 289	15.50 303	13.69 294	13.29 273

ADCMid	7.46 276	4.47 282	5.08 278	2.16 246	4.40 276	5.87 272	8.05 289	9.24 292	12.39 303	3.16 252	7.69 281	10.20 262	10.41 281	3.13 290	12.60 284	5.58 273	5.05 279	2.83 285	19.52 282	4.27 280	8.70 288	10.59 305	5.48 301	2.86 268	5.69 271	10.08 278	5.48 238	16.37 281

ADCPNet	7.46 276	2.07 252	4.11 270	2.81 253	6.39 286	3.36 259	8.24 290	5.53 283	7.83 292	3.76 274	7.86 284	5.53 239	14.04 289	3.15 291	13.54 290	6.64 293	4.80 275	2.06 272	18.97 281	5.05 287	8.54 286	10.30 303	2.99 287	2.59 265	9.61 292	17.77 306	7.74 268	16.22 280

PWC_ROB	7.58 278	2.00 246	5.48 283	0.90 210	1.32 225	2.25 248	5.46 279	2.83 227	16.84 313	3.83 277	8.10 287	5.42 236	39.62 322	1.01 258	9.69 264	5.15 263	6.62 286	4.25 296	16.71 273	4.76 284	8.56 287	10.40 304	0.63 242	4.96 293	3.07 235	3.69 214	7.15 265	24.07 301

FAT-Stereo	7.68 279	2.26 257	8.90 305	7.33 278	12.67 304	6.25 274	3.58 266	7.41 289	3.60 272	5.82 298	12.39 306	18.45 283	9.06 276	1.35 271	12.36 282	6.54 291	3.93 262	4.03 294	15.97 270	6.36 292	7.78 279	9.24 289	0.76 258	5.29 298	3.49 246	6.98 254	8.20 274	17.22 284

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 280	3.78 278	1.17 198	9.35 286	4.27 275	8.06 283	8.52 292	11.24 298	8.55 294	4.88 294	4.04 244	17.24 280	9.50 278	6.06 303	14.53 301	3.53 221	2.28 240	1.12 227	19.59 284	2.56 259	8.24 284	9.72 296	3.14 290	2.11 259	11.98 298	14.76 299	10.14 282	14.15 276

ACV-stereo	8.68 281	5.35 289	4.89 275	8.31 282	1.79 239	11.62 292	4.37 271	3.80 260	6.01 285	5.33 297	7.17 276	6.07 244	26.41 304	1.30 268	11.88 278	10.16 320	6.25 284	2.60 281	51.34 326	14.45 315	9.06 293	8.91 284	1.00 262	2.60 266	2.32 211	8.54 270	7.07 262	5.71 226

pmcnn	8.69 282	3.07 269	2.45 250	6.53 275	5.75 282	7.18 278	4.96 276	4.79 273	2.03 251	4.24 283	12.14 304	19.36 284	21.49 299	0.91 254	9.48 261	6.75 295	6.67 287	4.39 299	22.61 290	5.09 288	10.91 303	7.84 256	4.51 298	5.07 295	6.90 282	5.26 236	17.73 304	26.48 307

FBW_ROB	8.77 283	9.60 298	5.96 288	20.47 302	9.29 296	12.71 293	9.20 294	4.97 275	1.59 235	3.30 256	6.98 272	15.27 275	3.59 257	7.76 306	10.34 268	1.71 108	3.43 255	0.86 196	34.07 305	2.29 251	6.89 268	6.34 210	9.32 308	8.81 313	5.75 274	8.41 265	5.24 229	22.62 296

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 284	1.66 240	6.09 289	4.62 268	3.79 270	3.05 256	6.94 286	3.69 256	3.58 271	4.74 292	10.17 300	65.85 336	12.11 285	7.99 307	7.88 246	5.27 267	4.63 272	5.31 300	18.89 280	2.67 262	8.70 288	10.19 301	1.05 265	4.09 280	5.01 264	9.52 274	6.30 252	15.16 279

S-Stereo	9.64 285	2.07 252	4.59 271	8.70 284	8.72 294	12.93 295	19.52 306	5.25 280	6.14 287	6.12 301	20.39 326	29.19 295	7.43 270	0.64 241	14.26 296	7.63 308	4.01 265	5.81 305	18.32 276	6.45 294	7.46 276	9.84 297	12.36 312	7.40 307	3.61 247	6.74 250	7.10 264	17.56 285

ADCS	10.79 286	5.73 290	4.98 276	4.16 266	6.39 286	6.60 275	6.53 282	10.15 296	15.87 311	4.18 282	7.59 279	13.56 273	18.31 294	4.53 299	14.24 295	11.99 325	10.80 298	7.09 313	25.37 296	9.28 305	16.45 324	16.31 329	2.97 286	7.03 306	10.05 296	20.56 313	11.21 287	19.51 288

STTRV1_RVC	10.96 287	2.66 263	1.55 217	5.84 270	1.90 244	6.01 273	3.60 267	4.11 265	3.93 273	4.64 290	6.71 270	16.96 279	21.63 300	1.68 279	20.69 324	5.04 262	18.60 317	1.18 231	52.69 329	12.74 312	19.16 328	9.31 290	4.76 300	5.05 294	9.07 288	12.15 288	12.79 290	31.40 314

MFN_U_SF_RVC	11.03 288	6.12 293	3.70 266	9.72 287	5.50 280	12.91 294	11.38 297	12.61 302	7.46 291	12.18 319	14.75 312	23.19 287	14.11 290	9.33 308	18.32 314	5.16 264	4.41 269	3.43 290	39.06 313	6.67 295	10.28 299	11.18 307	1.45 275	6.88 305	9.80 294	8.50 269	9.76 279	19.96 291

SGM_RVC	11.04 289	10.51 301	3.94 268	16.88 296	9.65 299	15.55 297	8.47 291	9.54 293	6.09 286	4.15 281	7.87 285	25.06 290	19.78 298	0.97 255	9.49 262	2.25 154	3.81 259	1.26 239	21.86 287	2.34 254	6.63 265	5.12 180	2.33 281	4.85 292	18.97 309	16.47 305	33.79 322	30.47 312
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 290	4.89 288	9.62 307	4.05 265	4.71 277	7.69 280	2.56 249	10.07 295	15.27 309	5.01 295	15.52 315	47.57 321	9.25 277	0.66 243	11.93 279	8.70 314	5.83 281	4.33 297	24.55 295	15.55 317	8.38 285	9.97 299	3.01 288	5.25 297	6.16 277	13.40 296	22.59 308	23.59 300

SANet	11.19 291	4.59 284	6.27 293	5.98 271	6.03 284	9.51 289	3.52 263	15.63 307	13.49 306	2.90 244	8.65 288	59.91 330	26.52 305	3.01 289	14.30 297	3.26 202	7.32 289	3.86 293	11.91 261	3.94 278	6.50 258	7.39 237	2.61 284	7.75 310	12.68 300	17.80 307	13.93 295	22.99 297

MDST_ROB	11.38 292	16.72 308	3.53 265	29.03 307	10.09 300	21.13 305	6.30 281	6.03 286	2.39 255	3.16 252	5.82 261	11.55 266	29.02 309	0.67 244	15.26 308	3.18 199	1.65 220	0.66 167	8.85 230	2.07 241	5.87 246	6.71 224	2.26 280	3.08 272	28.29 320	22.14 319	37.48 327	24.36 302

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 293	10.45 300	6.25 292	17.50 297	6.77 291	8.15 284	11.44 298	18.23 314	23.22 325	11.11 313	4.62 249	15.32 276	6.08 264	10.68 311	16.27 310	6.19 283	3.94 263	5.52 301	39.73 314	7.74 299	9.53 298	12.33 314	7.02 303	7.63 309	14.72 304	12.91 294	6.89 260	16.97 283

edge stereo	11.93 294	6.96 295	11.28 308	14.49 293	12.53 303	16.91 299	13.06 301	12.62 303	7.43 290	6.06 300	15.07 313	38.54 308	18.86 295	1.55 275	12.90 286	7.43 305	6.14 282	3.10 287	25.46 297	4.74 283	8.16 282	10.22 302	4.20 296	4.35 284	9.83 295	8.13 264	13.68 293	28.51 309

DGSMNet	12.26 295	4.87 287	8.31 302	6.01 272	6.04 285	7.30 279	6.59 284	7.90 290	4.51 279	11.38 315	32.66 336	17.48 281	8.74 275	4.36 298	14.01 292	14.50 329	17.26 314	9.25 317	41.69 317	11.54 311	21.38 333	24.41 336	4.74 299	7.56 308	5.44 268	11.45 286	8.55 275	13.11 272

DDUNet	13.01 296	20.50 311	4.63 272	37.04 313	24.81 312	34.87 316	32.65 314	1.85 163	1.66 241	1.47 204	3.83 241	13.22 272	4.08 262	83.62 326	6.26 223	2.41 164	8.99 295	3.82 291	18.78 277	4.54 281	7.88 280	7.25 233	16.92 317	0.99 230	1.50 194	0.70 140	4.90 224	2.09 191

PVD	13.07 297	5.77 291	8.84 304	7.67 280	7.35 292	10.40 290	7.28 287	21.12 321	19.70 321	3.65 269	8.76 291	16.32 278	27.90 307	3.25 292	14.97 305	8.92 316	11.32 299	6.23 309	25.56 298	7.56 297	12.68 310	14.11 323	1.29 271	6.16 301	16.97 306	25.32 324	18.21 305	35.51 320

AnyNet_C01	13.13 298	6.35 294	5.48 283	6.38 274	6.46 288	5.73 270	10.15 295	12.79 305	16.56 312	5.83 299	9.31 296	26.51 292	19.60 296	5.31 302	17.84 312	13.62 327	17.55 315	15.56 331	35.24 306	11.09 309	19.28 329	17.31 331	7.05 304	7.85 311	13.46 302	10.79 282	9.89 280	21.58 293

UDG	13.28 299	21.47 312	5.08 278	37.13 314	29.51 315	32.00 312	40.03 317	2.62 211	1.78 245	2.40 229	5.74 260	12.64 269	4.23 263	74.90 323	7.47 240	2.61 174	9.44 296	3.24 289	19.57 283	5.01 286	8.74 291	7.28 234	12.84 313	1.84 255	1.35 184	2.91 201	4.53 215	2.12 192

SGM-ForestM	13.51 300	15.62 306	5.25 282	19.43 300	9.27 295	19.59 303	12.46 300	12.78 304	8.97 297	3.34 260	9.27 295	36.07 305	25.37 303	2.03 285	16.48 311	3.39 210	4.90 277	1.21 234	22.28 288	2.96 268	6.90 269	5.25 183	1.83 277	4.68 287	27.51 319	25.27 323	34.85 325	27.72 308

MeshStereo	13.92 301	10.29 299	5.80 286	24.32 306	15.33 305	17.65 301	7.76 288	12.34 301	7.38 289	4.65 291	9.09 294	38.22 307	30.61 312	0.62 240	14.44 300	7.42 304	4.05 267	2.65 282	19.82 285	2.63 261	14.32 318	9.90 298	1.27 270	6.42 302	22.75 315	19.43 310	33.41 320	33.14 316
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
DPSNet	15.27 302	3.38 274	2.28 247	7.89 281	8.28 293	10.58 291	4.44 273	5.86 284	8.70 296	4.26 284	6.00 264	72.12 341	28.20 308	4.69 300	15.14 307	10.42 321	11.48 301	8.27 315	58.42 338	9.38 306	12.12 309	11.31 308	17.29 318	11.11 318	20.16 312	20.85 316	14.99 298	24.68 304

MFMNet_re	16.81 303	13.74 303	7.85 298	23.81 305	9.51 298	34.14 315	18.04 303	12.31 299	19.02 318	10.33 312	12.96 307	38.69 309	15.16 292	1.61 278	18.46 315	10.89 323	28.67 332	12.10 323	31.52 301	10.43 308	18.75 327	11.05 306	8.52 306	9.85 314	9.47 291	5.57 240	24.17 309	37.24 322

SQANet	19.01 304	32.39 318	7.05 294	58.51 319	34.20 316	58.54 322	40.35 318	4.32 267	1.69 242	4.85 293	1.45 195	32.05 297	6.71 268	57.82 319	11.24 276	1.77 110	6.68 288	1.66 253	31.16 300	2.08 243	8.23 283	7.99 261	54.11 326	2.11 259	5.60 269	10.88 283	10.17 283	19.67 290

SAMSARA	20.09 305	2.60 261	5.52 285	4.28 267	4.10 274	3.59 262	5.57 280	15.80 310	10.05 300	4.59 289	5.59 259	9.22 257	24.85 302	3.88 294	16.25 309	8.47 313	6.17 283	3.82 291	22.29 289	5.87 291	19.35 330	26.82 343	1.02 263	5.45 299	80.31 350	91.77 350	78.09 350	77.23 350

MADNet+	20.34 306	8.33 296	14.90 317	18.17 298	11.98 302	8.55 285	19.20 304	28.96 332	17.96 316	12.55 320	11.63 303	34.32 302	30.36 311	10.57 310	26.85 331	16.66 331	27.39 330	10.40 322	40.88 315	18.27 322	19.91 331	15.53 327	9.97 311	19.40 329	35.72 328	22.38 320	21.31 307	37.09 321

ELAS_RVC	20.43 307	19.80 310	14.61 316	33.93 310	22.90 309	33.71 314	20.10 308	15.64 308	12.18 301	8.45 307	19.69 325	54.25 328	33.97 316	4.07 295	13.47 289	5.30 270	11.89 302	6.49 311	21.52 286	8.87 303	14.06 315	14.69 325	9.63 310	11.88 319	32.34 324	25.79 325	41.56 333	40.71 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 308	24.96 314	17.24 319	39.82 315	27.48 314	32.58 313	22.87 310	19.77 318	17.77 315	8.05 306	19.67 324	46.38 316	37.96 321	2.15 286	18.66 317	4.75 256	4.82 276	1.95 266	33.25 303	6.38 293	9.07 294	8.67 278	3.28 291	10.68 316	31.80 323	27.62 329	40.75 329	38.09 324

ELAS	20.62 309	22.76 313	14.59 315	35.29 312	24.88 313	31.90 311	20.66 309	17.34 313	17.05 314	7.97 305	18.32 320	48.39 322	31.67 313	4.13 296	14.30 297	5.24 266	11.47 300	6.10 308	23.02 293	7.62 298	13.14 312	14.53 324	9.46 309	10.75 317	34.52 326	27.84 330	41.52 332	42.31 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 310	14.87 305	11.99 310	19.90 301	20.87 307	18.85 302	10.39 296	16.04 311	19.39 319	19.65 329	21.64 329	33.32 299	37.38 320	7.51 305	19.34 320	17.18 333	26.65 328	16.12 333	32.93 302	23.87 329	31.45 341	25.37 340	13.83 315	14.33 326	17.76 308	19.97 311	29.60 316	26.21 305
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 311	17.36 309	16.07 318	34.52 311	24.54 311	25.94 308	19.26 305	20.13 320	18.43 317	6.42 303	15.25 314	40.88 311	36.30 319	4.35 297	18.72 318	10.55 322	8.23 292	29.63 342	23.68 294	4.94 285	11.81 306	8.91 284	3.02 289	10.18 315	36.19 331	32.24 334	51.66 341	49.72 335

otaku	22.42 312	43.20 322	9.38 306	63.06 325	42.07 322	64.13 331	51.05 319	6.07 287	4.42 278	10.13 311	1.74 203	33.95 300	10.96 282	66.92 321	12.03 280	1.89 119	8.57 293	1.66 253	38.00 311	7.96 301	8.85 292	8.28 273	54.71 327	2.95 269	9.04 287	9.25 272	14.25 297	20.70 292

SGM+DAISY	22.46 313	16.23 307	12.74 311	23.16 304	22.67 308	25.12 307	20.00 307	18.50 315	14.48 308	18.58 328	22.04 330	30.49 296	41.59 323	13.05 313	22.51 328	16.54 330	26.00 327	12.93 325	35.92 307	22.37 327	28.02 339	25.12 339	21.26 319	13.77 324	20.04 311	18.46 309	33.94 323	30.81 313

DLNR_Zeroshot_test	23.08 314	78.93 350	7.15 295	99.97 350	0.34 147	0.16 152	98.90 350	3.23 245	0.54 167	3.12 251	2.31 217	6.01 243	0.92 227	21.35 315	96.48 351	100.00 354	25.46 325	22.19 336	22.79 292	2.43 255	9.32 296	9.14 287	0.06 88	0.65 196	2.36 214	3.89 220	2.16 109	3.20 204

LSM0	23.31 315	6.07 292	4.80 274	15.07 295	10.87 301	17.08 300	14.50 302	23.84 324	15.74 310	14.73 323	18.40 321	35.77 304	35.06 318	1.58 277	76.98 347	85.81 347	14.68 311	5.68 303	56.53 336	17.15 321	23.95 336	21.89 334	4.26 297	8.21 312	17.36 307	20.39 312	29.27 315	33.71 318

LE_ROB	23.34 316	10.93 302	12.86 312	32.65 308	38.35 319	31.72 310	33.97 315	23.50 323	21.06 323	7.08 304	17.87 319	51.83 325	51.55 339	1.81 282	14.20 294	3.08 193	3.94 263	1.47 246	30.65 299	8.98 304	9.43 297	7.39 237	6.89 302	25.95 334	35.31 327	39.95 342	53.69 343	54.00 338

Ntro	23.84 317	41.67 320	11.59 309	63.69 328	43.73 323	62.95 329	57.60 322	8.47 291	6.35 288	11.89 318	2.51 222	35.10 303	7.96 272	75.67 324	12.59 283	1.67 103	9.55 297	2.68 284	39.05 312	9.79 307	8.70 288	8.40 276	55.40 328	3.24 274	11.18 297	15.16 300	14.07 296	23.09 299

BEATNet-Init1	25.27 318	27.76 315	13.76 313	44.57 317	24.32 310	38.91 317	25.10 311	19.51 317	20.03 322	9.35 308	16.15 317	47.35 320	48.89 334	4.71 301	23.55 329	11.00 324	8.78 294	5.84 306	49.88 325	20.70 323	15.01 319	14.94 326	7.37 305	12.57 322	35.78 329	26.22 326	60.85 347	49.36 334

DispFullNet	27.09 319	40.76 319	20.37 325	53.27 318	39.67 320	45.72 319	56.25 321	14.00 306	12.78 304	14.18 321	10.07 299	43.95 315	34.00 317	86.26 327	13.33 288	13.62 327	31.37 336	16.57 334	52.58 328	15.02 316	15.98 321	12.66 317	15.43 316	6.52 303	8.73 286	8.65 271	16.24 301	33.48 317

ACVNet-4b	27.62 320	43.15 321	14.04 314	69.86 337	48.10 326	70.20 339	77.34 338	10.63 297	9.55 299	15.00 324	1.55 197	59.33 329	11.37 283	93.44 335	12.94 287	2.57 171	15.66 312	5.69 304	33.68 304	14.13 313	9.17 295	7.28 234	59.49 332	4.60 286	12.85 301	9.43 273	15.52 299	19.12 287

WAO-7	28.15 321	31.17 317	25.54 329	33.41 309	34.99 317	22.62 306	28.62 313	47.75 341	47.89 339	29.08 334	39.82 340	41.47 312	41.79 324	12.75 312	36.14 338	18.16 334	17.03 313	8.88 316	47.38 321	21.69 326	11.73 305	12.95 320	3.79 295	33.81 340	23.20 316	26.44 327	24.41 310	37.61 323

ACVNet_1	28.17 322	43.81 323	17.24 319	67.32 332	49.50 328	66.04 336	82.98 343	16.42 312	8.08 293	11.43 316	7.19 277	34.00 301	27.09 306	93.81 336	14.92 304	2.21 152	17.82 316	6.77 312	36.07 308	11.39 310	10.56 302	7.42 241	59.65 333	6.11 300	20.40 313	15.24 302	10.18 284	16.93 282

RainbowNet	28.72 323	46.67 325	19.30 324	69.82 336	47.14 324	68.90 338	70.63 333	10.00 294	3.26 265	17.63 326	2.27 210	46.57 317	29.74 310	91.67 331	17.86 313	3.37 208	12.50 303	5.59 302	44.74 320	17.11 320	10.33 300	8.87 281	58.90 331	5.15 296	14.30 303	12.58 291	17.44 302	23.01 298

FADE	29.84 324	14.85 304	17.50 321	14.80 294	17.47 306	30.08 309	27.73 312	21.58 322	43.85 334	17.74 327	27.42 335	77.60 346	47.38 331	13.14 314	21.07 325	12.04 326	34.32 338	23.23 337	59.34 339	35.12 339	37.77 345	35.26 344	13.16 314	25.00 333	20.45 314	13.86 297	47.51 336	56.53 341

MonStereo1	31.37 325	44.05 324	18.10 323	63.40 326	51.01 334	58.41 321	67.37 326	18.80 316	19.56 320	11.72 317	19.29 323	63.23 335	45.03 328	93.02 334	14.99 306	4.67 253	19.74 319	9.74 320	41.29 316	14.22 314	12.85 311	11.31 308	61.91 339	4.55 285	12.64 299	11.07 284	25.06 311	29.83 311

PSMNet_ROB	32.72 326	49.56 331	17.71 322	65.01 330	47.98 325	61.81 326	62.32 323	19.85 319	21.78 324	27.64 333	25.28 331	42.80 313	43.52 327	83.58 325	21.88 327	4.36 250	19.43 318	6.46 310	43.95 319	16.36 318	13.14 312	11.66 311	58.31 330	14.57 327	31.67 322	24.32 322	29.94 318	18.64 286

JetBlue	33.16 327	30.03 316	36.86 341	39.95 316	35.04 318	44.19 318	36.23 316	30.47 335	47.01 338	15.01 325	10.48 301	79.96 348	19.64 297	25.82 316	18.89 319	17.14 332	40.11 342	25.93 340	36.94 309	25.94 332	32.23 342	26.39 341	31.84 320	27.47 336	31.63 321	33.13 336	48.81 339	48.30 333

ACVNet_2	33.32 328	48.24 327	22.45 327	67.72 335	50.69 333	65.88 334	85.41 346	28.48 330	14.03 307	14.63 322	9.36 297	52.16 326	31.94 314	91.62 330	13.62 291	2.72 177	21.29 320	5.84 306	51.78 327	16.52 319	10.41 301	7.93 259	58.06 329	13.93 325	36.96 333	18.42 308	25.58 312	33.95 319

IMH-64-1	35.05 329	48.99 328	25.77 331	61.80 321	50.28 331	62.71 327	68.79 327	27.80 327	35.88 328	10.10 309	14.48 310	46.82 318	41.96 325	94.04 337	19.93 321	7.49 306	22.67 321	9.35 318	48.46 322	21.14 324	14.12 316	12.56 315	59.91 335	12.21 320	41.64 334	20.57 314	27.79 313	39.03 325

IMH-64	35.05 329	48.99 328	25.77 331	61.80 321	50.28 331	62.71 327	68.79 327	27.80 327	35.88 328	10.10 309	14.48 310	46.82 318	41.96 325	94.04 337	19.93 321	7.49 306	22.67 321	9.35 318	48.46 322	21.14 324	14.12 316	12.56 315	59.91 335	12.21 320	41.64 334	20.57 314	27.79 313	39.03 325

IMH	36.38 331	50.15 332	26.16 333	62.16 324	50.12 330	63.98 330	68.96 329	28.54 331	38.29 331	11.29 314	14.14 308	50.26 323	54.45 342	94.09 339	20.59 323	7.40 303	23.63 323	10.28 321	49.17 324	22.78 328	13.74 314	11.88 312	59.95 337	13.42 323	41.71 336	23.99 321	29.69 317	41.45 329

WAO-6	37.66 332	47.81 326	21.43 326	60.52 320	52.73 335	58.92 323	64.84 324	27.98 329	43.38 332	33.02 337	17.53 318	43.36 314	50.95 336	89.65 328	33.50 334	18.63 337	24.84 324	13.57 327	42.17 318	25.77 331	21.16 332	19.52 332	35.00 321	18.52 328	43.20 337	29.62 331	37.17 326	41.96 330

PWCK	39.46 333	63.60 340	25.26 328	73.87 343	41.94 321	61.54 325	51.88 320	54.42 342	37.36 330	26.43 332	38.00 337	62.72 334	47.31 330	27.64 317	24.07 330	10.09 319	32.07 337	12.97 326	84.14 349	29.01 336	25.42 337	16.79 330	48.17 325	30.69 339	35.86 330	32.01 333	32.05 319	40.21 327

TorneroNet-64	40.02 334	51.18 333	25.58 330	64.09 329	48.50 327	64.50 332	69.74 330	27.58 326	44.28 335	21.06 330	14.38 309	70.42 340	57.53 343	94.84 341	27.09 332	8.83 315	28.00 331	16.10 332	54.90 334	26.42 333	15.26 320	13.34 321	61.86 338	22.65 330	33.51 325	30.60 332	34.09 324	54.24 339

LVE	40.69 335	49.32 330	32.19 336	74.37 344	65.31 340	65.52 333	78.53 339	29.09 333	24.11 326	37.95 339	38.44 338	39.09 310	50.88 335	95.16 347	18.50 316	6.31 287	25.93 326	13.65 328	54.80 333	26.51 334	16.26 322	15.81 328	69.49 345	26.57 335	44.82 338	33.95 338	41.51 331	24.49 303

TorneroNet	40.95 336	54.80 335	28.35 334	67.47 334	50.00 329	66.00 335	71.75 334	26.53 325	45.69 336	24.20 331	21.34 328	68.12 337	53.25 341	94.92 343	27.93 333	9.57 317	26.82 329	16.87 335	54.27 332	24.50 330	16.26 322	13.93 322	62.31 340	23.32 332	36.59 332	27.14 328	43.07 334	50.69 336

Dean	44.25 337	52.28 334	33.23 337	77.10 345	64.97 339	79.61 348	83.94 345	43.21 337	43.41 333	35.28 338	25.28 331	61.70 332	57.88 344	95.07 346	21.16 326	4.55 251	29.50 333	12.92 324	64.62 342	29.22 337	11.94 307	10.07 300	59.70 334	23.01 331	50.00 342	39.42 341	53.45 342	32.13 315

WAO-8	45.52 338	56.99 337	36.84 339	70.78 339	61.58 336	72.65 342	72.88 335	44.15 338	50.34 340	32.51 335	26.24 333	68.22 338	50.98 337	91.91 332	34.40 335	19.25 338	31.26 334	14.25 329	53.00 330	37.84 341	18.64 325	12.91 318	45.23 322	27.94 337	54.23 345	39.08 339	48.02 337	56.81 342

Venus	45.52 338	56.99 337	36.84 339	70.77 338	61.58 336	72.65 342	72.88 335	44.15 338	50.34 340	32.51 335	26.24 333	68.22 338	50.98 337	91.91 332	34.40 335	19.25 338	31.26 334	14.25 329	53.00 330	37.84 341	18.64 325	12.91 318	45.23 322	27.94 337	54.23 345	39.08 339	48.02 337	56.81 342

notaker	50.99 340	64.58 342	35.58 338	71.22 340	67.03 341	71.52 341	79.74 341	46.10 340	64.92 344	43.57 342	60.04 344	61.27 331	52.88 340	94.30 340	52.11 343	32.30 341	36.01 340	25.62 339	66.68 344	41.75 343	26.51 338	26.69 342	69.04 344	40.16 343	27.04 317	32.57 335	39.45 328	47.99 332

UNDER WATER	53.46 341	66.50 343	44.48 342	77.89 346	68.28 342	75.27 345	86.28 348	62.01 345	51.94 342	41.57 340	48.61 341	74.76 344	58.64 345	94.91 342	40.27 340	19.59 340	35.94 339	25.36 338	57.83 337	30.24 338	22.42 335	21.82 333	69.76 346	49.60 347	53.54 344	52.17 344	44.57 335	69.15 348

ktn	53.49 342	64.55 341	32.09 335	67.37 333	73.02 347	67.18 337	79.08 340	39.47 336	71.03 346	45.61 344	66.57 346	53.73 327	46.66 329	95.58 348	51.51 342	35.27 342	42.24 344	32.53 343	61.67 340	36.66 340	34.35 344	37.51 345	63.57 341	39.21 341	45.92 339	42.82 343	58.10 345	61.01 344

UNDER WATER-64	54.23 343	63.34 339	46.02 344	79.36 347	71.42 345	76.64 346	88.13 349	66.12 346	46.96 337	52.07 345	60.69 345	73.21 342	59.22 346	94.98 345	35.82 337	18.58 336	36.56 341	27.05 341	54.96 335	27.40 335	22.29 334	24.45 337	75.67 349	44.51 344	51.17 343	56.84 346	41.43 330	69.34 349

KSHMR	57.18 344	74.32 348	54.88 346	81.85 348	71.02 344	78.52 347	83.49 344	67.32 348	55.52 343	57.05 346	55.43 343	62.46 333	47.47 332	94.95 344	62.89 345	43.86 344	41.02 343	36.71 344	65.14 343	47.71 344	30.88 340	22.80 335	66.24 343	55.80 349	49.31 341	33.72 337	50.52 340	52.93 337

DPSimNet_ROB	59.87 345	56.83 336	60.12 347	63.44 327	74.40 348	61.08 324	66.03 325	29.26 334	91.88 350	80.83 348	53.70 342	74.56 343	48.76 333	90.67 329	61.12 344	47.44 345	55.65 346	43.29 345	68.79 345	60.06 347	52.83 347	61.42 347	45.69 324	46.03 345	46.40 340	63.34 347	56.49 344	56.41 340

LRCNet_RVC	60.98 346	74.62 349	47.06 345	94.31 349	95.29 350	91.20 350	85.70 347	54.57 343	35.63 327	98.62 350	74.21 348	91.97 352	68.08 348	96.82 350	39.31 339	18.45 335	70.27 348	52.85 347	94.58 350	64.63 348	32.99 343	24.53 338	94.81 351	53.78 348	19.71 310	12.68 292	33.49 321	26.36 306

HanzoNet	61.45 347	69.33 344	44.96 343	71.45 341	72.16 346	72.71 344	79.94 342	60.19 344	75.71 347	45.02 343	73.92 347	75.04 345	64.67 347	96.72 349	48.25 341	40.02 343	53.74 345	47.73 346	76.16 346	51.62 345	46.98 346	46.48 346	73.13 347	39.85 342	55.14 347	52.31 345	60.69 346	65.16 347

JetRed	63.04 348	70.59 345	68.87 348	66.96 331	63.46 338	70.43 340	74.93 337	66.45 347	66.78 345	41.63 341	39.08 339	81.30 349	13.47 288	63.11 320	65.97 346	66.70 346	65.90 347	75.66 350	63.14 341	54.09 346	78.41 348	73.67 348	73.25 348	49.49 346	56.43 348	64.32 348	66.29 348	61.81 345

MADNet++	76.55 349	72.12 346	82.72 350	61.81 323	81.28 349	58.20 320	69.82 331	68.60 349	78.83 348	85.65 349	92.58 350	79.76 347	85.27 349	36.74 318	81.31 349	89.87 349	87.51 350	69.64 348	82.22 348	90.64 350	91.37 350	93.20 351	65.06 342	90.12 351	59.87 349	75.77 349	74.46 349	62.48 346

ASD4	81.93 350	73.21 347	76.95 349	73.65 342	68.72 343	82.82 349	70.01 332	72.46 350	81.37 349	64.41 347	77.66 349	50.65 324	95.44 350	68.75 322	77.39 348	87.32 348	86.80 349	89.75 351	81.77 347	89.98 349	88.86 349	88.63 350	80.66 350	86.12 350	99.17 355	99.85 354	99.79 354	99.90 354

PML	96.12 351	100.00 354	83.16 351	100.00 351	100.00 352	100.00 354	99.20 353	100.00 355	99.01 352	100.00 353	96.16 351	99.92 356	100.00 355	98.52 351	94.60 350	91.70 350	91.21 351	74.14 349	100.00 355	98.06 352	92.87 351	86.59 349	97.59 352	98.11 353	94.46 354	99.98 355	100.00 355	99.92 355

MEDIAN_ROB	97.62 352	99.11 351	98.47 352	100.00 351	99.99 351	100.00 354	100.00 354	99.48 353	98.33 351	100.00 353	99.95 354	98.03 353	96.13 351	99.95 352	99.43 352	98.46 351	98.58 352	98.67 352	99.88 353	97.97 351	93.64 352	96.55 353	100.00 354	97.27 352	87.22 351	92.69 351	89.89 351	95.94 352

AVERAGE_ROB	98.96 353	100.00 354	99.80 354	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	100.00 357	100.00 355	100.00 353	99.80 354	99.85 353	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356	98.20 354	99.54 354	100.00 354	100.00 355	93.40 353	93.83 352	94.40 353	93.22 351

HaxPig	99.00 354	100.00 354	98.99 353	100.00 351	100.00 352	99.99 353	100.00 354	99.99 354	99.89 353	100.00 353	99.98 355	100.00 357	99.94 354	100.00 353	99.61 353	99.46 352	99.97 355	99.58 353	99.99 354	99.99 353	97.37 353	96.43 352	99.99 353	99.98 354	89.52 352	99.53 353	94.23 352	98.48 353

DGTPSM_ROB	99.53 355	99.77 352	100.00 355	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	99.19 351	100.00 354	99.32 351	99.66 353	91.63 350	99.15 352	100.00 353	99.94 355	100.00 354	99.82 353	99.99 354	99.51 351	99.99 353	99.77 355	99.66 355	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSMNet_ROB	99.54 356	99.78 353	100.00 355	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	99.19 351	100.00 354	99.32 351	99.65 352	91.68 351	99.16 353	100.00 353	99.94 355	100.00 354	99.83 354	99.99 354	99.59 352	99.99 353	99.77 355	99.66 355	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSM_ROB	99.91 357	100.00 354	100.00 355	100.00 351	100.00 352	98.90 351	98.96 351	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	99.76 354	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSM	99.91 357	100.00 354	100.00 355	100.00 351	100.00 352	98.90 351	98.96 351	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	99.76 354	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

FlowAnything	100.00 359	100.00 354	100.00 355	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	100.00 357	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

CasAABBNet	100.00 359	100.00 354	100.00 355	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	100.00 357	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

GS-Stereo																							0.15 139	0.02 15	0.18 93	0.05 58	0.10 17	0.00 1

Low-res two-view benchmark