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

BridgeDepth	0.07 1	0.05 18	0.02 15	0.03 39	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.11 15	0.00 1	0.00 1	0.56 2	0.45 3	0.04 4	0.01 7	0.16 22	0.03 3	0.23 25	0.05 1	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.01 13	0.15 30	0.01 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 2	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.00 1	0.00 1	1.01 13	0.29 2	0.03 2	0.10 38	0.03 3	0.18 43	0.16 14	0.39 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.09 18	0.00 1

CoSv	0.10 3	0.12 52	0.21 48	0.02 24	0.02 18	0.01 18	0.00 1	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.15 23	0.01 5	0.00 1	0.69 3	0.74 18	0.14 32	0.06 26	0.09 15	0.03 3	0.06 1	0.13 3	0.00 1	0.03 29	0.02 20	0.00 1	0.10 21	0.00 1

Pointernet	0.13 4	0.04 12	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 109	0.18 154	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.07 100	0.10 11	0.01 5	0.01 35	0.89 9	0.57 7	0.12 26	0.02 10	0.09 15	0.06 10	0.11 8	0.83 21	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.00 1	0.04 8	0.18 99

StereoVision	0.13 4	0.11 45	0.03 22	0.04 48	0.04 36	0.00 1	0.03 59	0.04 49	0.03 25	0.03 81	0.00 1	0.19 34	0.02 13	0.02 60	1.02 14	0.79 22	0.13 31	0.02 10	0.30 33	0.04 6	0.21 21	0.19 4	0.00 1	0.06 41	0.04 39	0.00 1	0.12 26	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.16 6	0.11 45	0.26 63	0.02 24	0.12 68	0.01 18	0.05 87	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.07 5	0.09 61	0.02 60	1.46 29	0.84 24	0.06 8	0.04 16	0.40 44	0.07 14	0.07 4	0.20 5	0.01 30	0.05 35	0.05 47	0.06 63	0.19 35	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 7	0.09 40	0.30 69	0.02 24	0.10 63	0.01 18	0.03 59	0.03 35	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.11 73	0.02 60	1.43 27	0.80 23	0.10 15	0.15 52	0.05 9	0.06 10	0.25 31	0.55 12	0.00 1	0.14 78	0.01 9	0.03 43	0.14 29	0.02 52

MLG-Stereo	0.18 8	0.06 25	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.17 163	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 33	0.00 1	1.48 30	1.35 69	0.05 5	0.05 22	0.33 37	0.23 52	0.22 22	0.63 17	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.01 13	0.07 14	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 8	0.11 45	0.04 26	0.05 55	0.06 45	0.00 1	0.01 21	0.03 35	0.05 42	0.24 115	0.00 1	0.16 25	0.06 49	0.01 35	1.29 20	1.05 35	0.06 8	0.04 16	0.06 11	0.05 8	0.40 45	0.86 23	0.00 1	0.04 32	0.04 39	0.01 13	0.05 11	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 10	0.05 18	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.17 163	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 33	0.00 1	1.42 25	1.28 60	0.03 2	0.05 22	0.33 37	0.24 55	0.23 25	1.27 33	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.01 13	0.07 14	0.00 1

AASNet	0.20 10	0.45 130	0.24 57	0.09 81	0.09 59	0.00 1	0.08 109	0.05 56	0.05 42	0.26 116	0.00 1	0.18 26	0.04 26	0.01 35	1.13 15	0.68 16	0.12 26	0.04 16	0.09 15	0.16 36	0.29 35	0.77 19	0.01 30	0.07 46	0.00 1	0.02 35	0.49 63	0.03 59

TDLM	0.20 10	0.10 43	0.21 48	0.08 77	0.23 109	0.02 52	0.04 74	0.19 81	0.04 35	0.02 78	0.10 104	0.67 135	0.05 33	0.10 135	0.43 1	0.28 1	0.35 83	0.20 71	0.02 1	0.01 1	0.12 9	1.22 31	0.05 83	0.01 9	0.00 1	0.02 35	0.41 60	0.41 123

MonStereo	0.21 13	0.04 12	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.05 33	0.01 35	1.63 34	1.32 66	0.09 12	0.15 52	0.36 41	0.31 72	0.30 37	1.05 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.23 43	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.21 13	0.04 12	0.02 15	0.00 1	0.01 11	0.02 52	0.00 1	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.14 22	0.03 18	0.05 101	0.99 12	0.77 20	0.16 38	0.17 60	0.16 22	0.26 63	0.06 1	2.10 55	0.18 153	0.02 17	0.01 9	0.06 63	0.47 62	0.06 72

CroCo-Stereo	0.21 13	0.09 40	0.03 22	0.05 55	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.04 49	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.09 10	0.07 50	0.00 1	1.51 31	1.11 39	0.17 44	0.08 31	0.76 60	0.05 8	0.40 45	0.85 22	0.00 1	0.04 32	0.04 39	0.01 13	0.08 17	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 13	0.08 36	0.24 57	0.06 58	0.05 38	0.02 52	0.04 74	0.02 22	0.05 42	0.34 125	0.00 1	0.20 42	0.04 26	0.02 60	1.45 28	0.53 5	0.23 57	0.07 27	0.12 19	0.06 10	0.15 12	0.38 10	0.01 30	0.06 41	0.01 9	0.01 13	1.50 91	0.02 52

NLCSM	0.22 17	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.00 205	0.00 1	0.55 156	0.10 11	2.24 242	0.00 1	0.86 7	0.58 8	0.11 20	0.02 10	0.02 1	0.09 21	0.09 5	0.28 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.00 1

RSM	0.22 17	0.06 25	0.35 91	0.02 24	0.03 27	0.12 124	0.01 21	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.05 33	0.00 1	0.73 5	0.58 8	0.18 45	0.04 16	0.18 26	0.51 118	0.24 28	2.12 56	0.09 121	0.08 50	0.02 20	0.18 88	0.16 33	0.00 1

ProNet	0.22 17	0.03 1	0.09 36	0.01 7	0.00 1	0.12 124	0.75 209	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.22 179	1.31 21	1.03 33	0.22 53	0.01 7	0.09 15	0.12 27	0.24 28	1.33 36	0.03 68	0.01 9	0.07 57	0.00 1	0.05 11	0.00 1

WQFJX1	0.23 20	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.17 216	0.00 1	0.78 173	0.11 15	2.54 246	0.00 1	0.74 6	0.54 6	0.01 1	0.00 1	0.03 3	0.06 10	0.06 1	0.27 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.23 20	0.13 55	0.03 22	0.06 58	0.07 53	0.00 1	0.01 21	0.05 56	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.25 60	0.07 50	0.00 1	1.58 32	1.23 51	0.05 5	0.13 43	0.52 49	0.08 19	0.50 56	1.03 25	0.01 30	0.10 58	0.08 60	0.02 35	0.06 13	0.03 59

RSM++	0.23 20	0.06 25	0.35 91	0.02 24	0.02 18	0.11 121	0.00 1	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.08 55	0.00 1	0.88 8	0.61 11	0.18 45	0.04 16	0.13 20	0.57 137	0.23 25	2.20 59	0.14 137	0.09 53	0.03 33	0.01 13	0.23 43	0.00 1

AIO-test2	0.25 23	0.09 40	0.02 15	0.01 7	0.09 59	0.04 83	0.01 21	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 26	0.00 1	1.71 37	1.44 78	0.15 34	0.04 16	0.03 3	0.33 77	0.10 6	2.30 63	0.06 91	0.16 89	0.05 47	0.01 13	0.10 21	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 24	0.06 25	0.08 34	0.00 1	0.01 11	0.02 52	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.03 18	0.15 154	1.33 22	1.35 69	0.18 45	0.17 60	0.19 27	0.37 86	0.10 6	2.34 65	0.19 160	0.06 41	0.04 39	0.08 70	0.12 26	0.00 1

RAFT	0.28 25	0.04 12	0.31 70	0.02 24	0.00 1	0.12 124	0.12 133	0.93 132	0.01 4	0.69 152	0.00 1	0.18 26	0.00 1	0.01 35	2.07 51	1.23 51	0.23 57	0.00 1	0.06 11	0.21 50	0.15 12	0.60 15	0.00 1	0.06 41	0.03 33	0.01 13	0.34 55	0.00 1

WQFJX	0.29 26	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.00 1	0.01 5	1.25 221	0.00 1	1.28 192	0.12 18	2.55 247	0.00 1	0.98 11	0.86 25	0.06 8	0.00 1	0.03 3	0.16 36	0.13 10	0.32 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 3	0.00 1

VIP-Stereo	0.29 26	0.12 52	0.34 83	0.01 7	0.03 27	0.04 83	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.22 53	0.05 33	0.00 1	1.37 24	1.12 41	0.15 34	0.13 43	0.28 32	0.27 65	0.50 56	2.49 68	0.00 1	0.13 75	0.08 60	0.01 13	0.24 46	0.09 78

RAStereo	0.29 26	0.18 66	0.05 29	0.06 58	0.11 65	0.00 1	0.02 43	0.03 35	0.04 35	0.94 169	0.00 1	0.26 64	0.02 13	0.01 35	1.70 36	1.19 49	0.09 12	0.13 43	0.30 33	0.03 3	0.80 71	1.45 40	0.00 1	0.14 78	0.05 47	0.01 13	0.20 36	0.02 52

AANet_RVC	0.29 26	0.05 18	0.28 66	0.06 58	0.21 103	0.00 1	0.24 168	0.03 35	0.17 107	0.34 125	0.01 83	0.08 7	0.04 26	0.01 35	2.17 56	0.58 8	0.16 38	0.07 27	0.44 45	0.20 44	0.13 10	0.33 9	0.03 68	0.07 46	0.02 20	0.06 63	1.15 80	0.86 146

AIO-test1	0.30 30	0.04 12	0.03 22	0.02 24	0.08 57	0.04 83	0.00 1	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 26	0.00 1	2.02 49	1.69 106	0.15 34	0.02 10	0.24 30	0.55 134	0.20 19	2.67 71	0.00 1	0.02 17	0.02 20	0.01 13	0.09 18	0.00 1

WQFJA1	0.31 31	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	1.18 218	0.00 1	1.29 194	0.13 19	2.82 251	0.00 1	1.14 16	0.64 13	0.10 15	0.00 1	0.04 7	0.14 32	0.16 14	0.57 13	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLMM	0.31 31	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	1.19 219	0.00 1	1.28 192	0.13 19	2.82 251	0.00 1	1.14 16	0.64 13	0.10 15	0.00 1	0.04 7	0.14 32	0.16 14	0.58 14	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 3	0.00 1

LG-Stereo	0.31 31	0.05 18	0.02 15	0.02 24	0.07 53	0.13 130	0.01 21	0.03 35	0.10 79	0.00 1	0.87 176	0.44 97	0.01 5	0.00 1	2.07 51	1.46 80	0.11 20	0.16 57	0.67 56	0.47 104	0.31 40	1.19 29	0.04 80	0.02 17	0.05 47	0.10 76	0.07 14	0.00 1

AdaDepth	0.32 34	0.24 78	0.07 30	0.02 24	0.01 11	0.16 152	0.01 21	0.02 22	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.01 5	0.01 35	1.96 46	1.94 126	0.09 12	0.09 34	1.21 80	0.40 91	0.46 52	1.21 30	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.04 52	0.31 50	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 35	0.05 18	0.07 30	0.01 7	0.02 18	0.02 52	0.00 1	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.02 13	0.00 1	1.77 42	1.68 105	0.21 51	0.08 31	0.19 27	0.58 138	0.29 35	3.05 93	0.18 153	0.09 53	0.08 60	0.19 90	0.12 26	0.00 1

NLSM1	0.34 36	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.01 5	1.38 228	0.00 1	1.36 195	0.13 19	2.75 250	0.00 1	1.14 16	1.11 39	0.10 15	0.00 1	0.05 9	0.16 36	0.16 14	0.80 20	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 13	0.01 3	0.00 1

111111	0.34 36	0.03 1	0.08 34	0.01 7	0.03 27	0.10 118	0.00 1	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.01 83	0.18 26	0.05 33	0.01 35	1.98 47	1.34 68	0.11 20	0.15 52	0.59 53	0.56 135	0.34 42	3.31 106	0.26 181	0.02 17	0.02 20	0.05 57	0.04 8	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.34 36	0.19 67	0.23 55	0.01 7	0.06 45	0.12 124	0.01 21	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.03 18	0.00 1	2.15 55	1.48 83	0.10 15	0.13 43	0.33 37	0.11 24	0.45 51	0.93 24	0.00 1	0.02 17	0.07 57	0.03 43	2.36 112	0.06 72

AIO-Stereo	0.34 36	0.05 18	0.34 83	0.01 7	0.03 27	0.13 130	0.00 1	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.05 33	0.00 1	1.68 35	1.06 37	0.49 107	0.08 31	1.56 98	0.76 173	0.22 22	2.17 58	0.11 130	0.01 9	0.01 9	0.02 35	0.20 36	0.00 1

MMNet	0.34 36	0.21 68	0.07 30	0.05 55	0.06 45	0.00 1	0.12 133	0.03 35	0.04 35	0.22 113	0.00 1	0.36 77	0.02 13	0.05 101	2.17 56	0.69 17	0.33 79	0.15 52	0.34 40	0.07 14	0.34 42	0.60 15	0.06 91	0.10 58	0.03 33	0.05 57	2.93 126	0.02 52

MLG-Stereo_test2	0.35 41	0.14 57	0.04 26	0.01 7	0.06 45	0.18 168	0.02 43	0.02 22	0.03 25	0.00 1	0.63 167	0.18 26	0.01 5	0.00 1	1.83 43	1.31 64	0.06 8	0.20 71	1.35 90	0.38 87	0.41 49	2.30 63	0.16 146	0.05 35	0.06 54	0.01 13	0.09 18	0.01 40

iRaftStereo_RVC	0.35 41	0.21 68	0.33 76	0.22 101	0.15 75	0.02 52	0.02 43	0.05 56	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.28 66	0.11 73	0.03 76	1.35 23	0.98 30	0.35 83	0.07 27	0.49 47	0.17 40	1.05 89	2.96 81	0.00 1	0.05 35	0.09 64	0.01 13	0.23 43	0.04 63

NLMM1	0.36 43	0.03 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	1.51 233	0.00 1	0.68 170	0.11 15	2.74 249	0.00 1	1.25 19	1.22 50	0.11 20	0.01 7	0.07 13	0.24 55	0.24 28	1.41 39	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.05 57	0.04 8	0.00 1

MoCha-V2	0.36 43	0.06 25	0.31 70	0.01 7	0.05 38	0.09 113	0.01 21	0.02 22	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.18 101	0.00 1	2.33 67	1.63 97	0.18 45	0.19 69	0.15 21	0.99 192	0.28 34	3.01 85	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.07 69	0.03 7	0.00 1

DMCA	0.36 43	0.36 114	0.19 46	0.17 91	0.09 59	0.02 52	0.05 87	0.02 22	0.05 42	0.58 145	0.00 1	0.39 87	0.05 33	0.01 35	2.07 51	0.98 30	0.54 114	0.12 41	0.23 29	0.10 23	0.46 52	1.38 38	0.01 30	0.22 107	0.03 33	0.08 70	1.30 81	0.15 96

GEAStereo	0.39 46	0.07 32	0.33 76	0.03 39	0.03 27	0.16 152	0.01 21	0.04 49	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 60	0.01 5	0.24 181	2.28 61	1.61 92	0.16 38	0.18 64	0.73 58	0.65 157	0.40 45	2.72 72	0.18 153	0.05 35	0.19 98	0.00 1	0.21 40	0.00 1

gasm-f	0.39 46	0.07 32	0.33 76	0.03 39	0.03 27	0.16 152	0.01 21	0.04 49	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 60	0.01 5	0.24 181	2.28 61	1.61 92	0.16 38	0.18 64	0.73 58	0.65 157	0.40 45	2.72 72	0.18 153	0.05 35	0.19 98	0.00 1	0.21 40	0.00 1

MaDis-Stereo	0.39 46	0.23 73	0.35 91	0.07 70	0.15 75	0.02 52	0.04 74	0.08 66	0.07 57	1.22 190	0.00 1	0.23 57	0.03 18	0.02 60	1.62 33	1.29 61	0.14 32	0.29 92	1.62 99	0.12 27	0.84 77	1.37 37	0.01 30	0.18 96	0.20 101	0.16 86	0.17 34	0.04 63

IGEV-Stereo++	0.40 49	0.03 1	0.10 38	0.03 39	0.03 27	0.10 118	0.01 21	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.15 117	0.18 26	0.03 18	0.01 35	1.95 45	1.30 62	0.05 5	0.29 92	0.81 62	0.51 118	0.25 31	3.15 99	0.27 187	0.03 29	0.02 20	0.01 13	1.39 86	0.00 1

MSCF	0.41 50	0.08 36	0.34 83	0.03 39	0.03 27	0.14 136	0.01 21	0.03 35	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.14 82	0.01 35	2.43 73	2.03 135	0.22 53	0.10 38	0.17 24	0.67 163	0.22 22	3.03 88	0.08 114	0.35 139	0.04 39	0.72 141	0.11 25	0.00 1

GASTEREO	0.42 51	0.08 36	0.34 83	0.03 39	0.02 18	0.14 136	0.01 21	0.03 35	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.14 82	0.01 35	2.48 76	2.05 142	0.22 53	0.17 60	0.17 24	0.63 149	0.19 18	2.96 81	0.30 198	0.35 139	0.04 39	0.71 140	0.15 30	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 25	0.00 1	0.25 132	0.32 72	0.05 33	0.01 35	3.07 91	1.67 103	0.15 34	0.05 22	0.31 35	0.71 166	0.49 55	3.30 105	0.06 91	0.04 32	0.03 33	0.09 73	0.33 53	0.00 1

CVANet_RVC	0.42 51	0.29 90	0.82 174	0.60 196	0.31 132	0.18 168	0.03 59	1.58 153	0.25 131	0.12 100	0.28 134	0.84 148	0.05 33	0.11 140	0.69 3	0.46 4	0.36 85	0.25 82	0.08 14	0.08 19	0.20 19	1.95 48	0.02 57	0.05 35	0.06 54	0.03 43	0.70 68	1.10 160

GSStereo	0.43 54	0.12 52	0.35 91	0.02 24	0.02 18	0.20 175	0.01 21	0.01 5	1.23 220	0.00 1	0.05 95	0.22 53	0.03 18	0.00 1	2.12 54	1.64 100	0.50 108	0.26 84	0.50 48	0.46 103	0.51 58	2.87 79	0.15 142	0.02 17	0.18 94	0.05 57	0.10 21	0.00 1

UniTT-Stereo	0.45 55	0.30 93	0.37 104	0.08 77	0.19 89	0.01 18	0.02 43	0.10 71	0.09 74	0.00 1	0.00 1	0.49 106	0.09 61	0.05 101	2.28 61	1.53 87	0.28 70	0.43 132	1.84 109	0.14 32	1.17 93	1.99 52	0.01 30	0.23 110	0.16 92	0.10 76	0.26 48	0.03 59

MLG-Stereo_test3	0.48 56	0.06 25	0.33 76	0.12 88	0.16 79	0.17 163	0.02 43	0.07 62	0.04 35	1.13 180	0.00 1	0.23 57	0.08 55	0.01 35	1.98 47	1.62 95	0.11 20	0.19 69	1.38 91	0.29 69	0.76 67	3.35 107	0.02 57	0.10 58	0.06 54	0.03 43	0.74 70	0.01 40

Occ-G	0.48 56	0.11 45	0.24 57	0.04 48	0.11 65	0.16 152	0.04 74	0.04 49	0.02 14	0.00 1	0.25 132	0.15 23	0.02 13	0.00 1	3.08 93	1.56 89	0.11 20	0.34 104	1.04 72	0.48 110	0.85 78	3.04 92	0.23 170	0.07 46	0.04 39	0.02 35	0.83 73	0.01 40

RAFT + AFF	0.48 56	0.05 18	0.01 9	0.22 101	0.03 27	0.04 83	0.14 141	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.32 72	0.03 18	0.07 116	4.66 163	0.97 29	0.56 121	0.09 34	2.34 120	0.04 6	0.69 63	1.96 49	0.02 57	0.22 107	0.15 89	0.12 80	0.24 46	0.01 40

GREAT-IGEV	0.49 59	0.07 32	0.29 67	0.02 24	0.02 18	0.14 136	0.00 1	0.03 35	1.58 237	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.07 50	0.00 1	2.22 58	2.07 147	0.16 38	0.26 84	0.25 31	0.80 177	0.33 41	2.96 81	0.25 179	0.79 218	0.02 20	0.00 1	0.71 69	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HCRNet	0.49 59	0.39 120	0.36 98	0.29 134	0.12 68	0.01 18	0.06 98	0.03 35	0.01 4	1.48 207	0.00 1	0.20 42	0.05 33	0.01 35	2.61 79	0.78 21	0.42 96	0.07 27	0.32 36	0.12 27	0.37 44	2.22 60	0.02 57	0.02 17	0.02 20	0.02 35	3.33 145	0.03 59

S2M2_XL	0.50 61	0.13 55	0.39 108	0.04 48	0.15 75	0.00 1	0.05 87	0.25 93	0.37 143	0.00 1	0.00 1	0.32 72	0.51 168	0.00 1	2.74 83	1.75 109	0.28 70	0.46 139	0.48 46	0.20 44	1.60 119	3.03 88	0.08 114	0.16 89	0.09 64	0.09 73	0.15 30	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	0.24 112	0.15 148	0.03 59	0.07 62	0.07 57	0.00 1	0.60 164	0.37 81	0.35 135	0.03 76	2.59 77	2.00 132	0.23 57	0.18 64	1.31 87	0.40 91	0.75 65	3.23 103	0.04 80	0.09 53	0.35 122	0.04 52	0.21 40	0.08 75

LG-G_1	0.51 62	0.28 88	0.33 76	0.18 93	0.22 105	0.16 152	0.02 43	0.05 56	0.07 57	0.01 72	0.58 159	0.20 42	0.24 118	0.03 76	2.30 65	1.80 113	0.27 67	0.37 107	0.82 63	0.47 104	0.91 80	3.77 122	0.01 30	0.12 67	0.11 76	0.03 43	0.34 55	0.01 40

LG-G	0.51 62	0.28 88	0.33 76	0.18 93	0.22 105	0.16 152	0.02 43	0.05 56	0.07 57	0.01 72	0.58 159	0.20 42	0.24 118	0.03 76	2.30 65	1.80 113	0.27 67	0.37 107	0.82 63	0.47 104	0.91 80	3.77 122	0.01 30	0.12 67	0.11 76	0.03 43	0.34 55	0.01 40

DFGA-Net	0.52 65	0.32 96	0.09 36	0.23 108	0.05 38	0.01 18	0.02 43	0.55 120	0.05 42	1.27 192	0.00 1	0.20 42	0.05 33	0.03 76	1.75 39	1.26 54	0.37 87	0.09 34	1.05 73	0.07 14	0.77 69	2.14 57	0.00 1	0.21 105	0.02 20	0.00 1	3.39 149	0.02 52

UPFNet	0.52 65	0.31 95	0.76 166	0.22 101	0.28 126	0.02 52	0.05 87	0.09 70	0.08 65	0.38 131	0.00 1	0.38 84	0.03 18	0.24 181	3.16 97	1.04 34	0.34 81	0.14 49	0.59 53	0.34 80	0.44 50	1.09 27	0.01 30	0.30 129	0.05 47	0.01 13	3.54 156	0.05 68

LGtest1	0.53 67	0.07 32	0.34 83	0.03 39	0.14 72	0.16 152	0.03 59	0.08 66	0.14 93	0.04 84	0.84 175	0.21 52	0.15 86	0.00 1	2.36 70	2.07 147	0.21 51	0.46 139	0.87 68	0.41 93	0.76 67	4.21 139	0.05 83	0.12 67	0.12 79	0.04 52	0.27 49	0.01 40

LG-Stereo_L2	0.54 68	0.34 108	0.02 15	0.04 48	0.24 112	0.18 168	0.03 59	0.07 62	0.07 57	0.00 1	0.59 163	0.43 96	0.35 135	0.04 94	2.83 86	2.03 135	0.26 65	0.18 64	1.09 74	0.38 87	0.82 76	3.54 113	0.04 80	0.09 53	0.34 120	0.06 63	0.31 50	0.08 75

AEACV	0.55 69	0.71 177	0.34 83	0.04 48	0.05 38	0.10 118	0.02 43	0.02 22	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.13 79	0.05 101	2.71 82	2.52 169	0.12 26	0.64 164	1.33 88	0.95 190	0.81 73	3.06 94	0.32 204	0.09 53	0.02 20	0.20 93	0.41 60	0.00 1

plain	0.56 70	0.39 120	0.44 118	0.17 91	0.41 170	0.01 18	0.01 21	0.74 126	0.08 65	0.01 72	0.00 1	0.74 140	0.14 82	0.04 94	2.91 88	1.93 124	0.25 62	0.44 135	1.02 71	0.16 36	1.65 124	2.50 69	0.01 30	0.41 156	0.21 105	0.06 63	0.36 58	0.10 81

anonymousdsp	0.56 70	0.10 43	0.36 98	0.24 112	0.07 53	0.09 113	0.01 21	0.04 49	0.05 42	0.00 1	2.27 213	0.22 53	0.20 105	0.00 1	2.28 61	1.41 76	0.28 70	0.17 60	0.52 49	0.67 163	0.56 59	3.56 114	0.31 200	0.07 46	0.02 20	0.01 13	1.65 94	0.01 40

GMStereo	0.56 70	0.94 203	0.07 30	0.25 116	0.06 45	0.01 18	0.02 43	0.15 79	0.07 57	0.00 1	0.00 1	0.41 91	0.01 5	0.01 35	2.04 50	1.15 45	0.34 81	0.18 64	2.72 141	0.11 24	1.52 111	2.04 53	0.00 1	0.08 50	0.20 101	0.03 43	2.65 119	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 63	0.02 24	0.06 45	0.02 52	0.04 74	0.04 49	0.07 57	0.00 1	0.00 1	0.40 90	0.09 61	0.01 35	5.50 195	2.06 145	0.45 99	0.28 90	0.54 51	0.23 52	1.49 109	2.89 80	0.02 57	0.08 50	0.09 64	0.06 63	0.31 50	0.22 102

MIF-Stereo (partial)	0.58 74	0.39 120	0.42 113	0.07 70	0.22 105	0.02 52	0.03 59	0.08 66	0.11 83	0.01 72	0.01 83	0.50 110	0.12 76	0.03 76	2.35 69	1.69 106	0.25 62	0.60 161	0.91 69	0.11 24	1.40 103	2.26 62	0.01 30	0.34 132	0.12 79	0.29 104	2.91 125	0.38 119

AIO_rvc	0.61 75	0.30 93	0.36 98	0.03 39	0.02 18	0.14 136	0.30 173	0.02 22	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.09 61	0.06 110	3.14 95	2.93 186	0.18 45	0.51 146	2.38 121	0.52 121	0.69 63	3.61 116	0.46 227	0.02 17	0.13 81	0.04 52	0.20 36	0.01 40

RYNet	0.61 75	0.04 12	0.00 1	0.02 24	0.04 36	0.00 1	0.01 21	0.03 35	0.04 35	0.07 88	0.00 1	0.07 5	0.12 76	0.00 1	4.57 157	0.66 15	0.12 26	0.99 216	0.37 42	0.02 2	0.25 31	0.10 2	0.05 83	0.03 29	0.08 60	7.32 261	1.40 87	0.12 92

IGEV-Stereo+	0.62 77	1.03 214	0.04 26	0.11 85	0.14 72	0.14 136	0.03 59	0.10 71	0.11 83	0.02 78	2.00 208	0.32 72	0.30 129	0.02 60	1.86 44	1.97 129	0.16 38	0.31 98	1.71 103	0.60 143	1.02 86	3.85 129	0.29 191	0.06 41	0.03 33	0.21 94	0.20 36	0.00 1

GANet	0.63 78	0.72 179	0.73 162	0.46 182	0.40 168	1.37 234	0.41 187	0.45 111	0.06 53	0.21 109	2.81 234	2.16 193	0.28 126	0.47 231	0.89 9	0.62 12	0.74 140	0.38 112	0.38 43	0.07 14	0.30 37	1.98 51	0.14 137	0.13 75	0.20 101	0.03 43	0.52 64	0.22 102

TestStereo	0.64 79	0.64 165	0.54 143	0.22 101	0.11 65	0.01 18	0.03 59	1.87 171	0.23 126	0.30 120	0.00 1	0.37 81	0.08 55	0.01 35	1.75 39	0.93 28	0.45 99	0.23 81	2.92 148	0.12 27	1.51 110	1.70 41	0.05 83	0.11 65	0.21 105	0.46 122	2.24 110	0.13 94

AIO_test	0.66 80	0.53 142	0.44 118	0.04 48	0.02 18	0.14 136	0.42 188	0.12 76	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.10 69	0.03 76	3.07 91	3.04 191	0.25 62	0.32 100	1.33 88	0.44 98	1.28 100	3.68 118	0.44 223	0.02 17	0.18 94	0.43 121	1.11 79	0.01 40

YMNet	0.67 81	0.38 118	0.02 15	0.20 96	0.25 121	0.33 194	2.67 254	0.36 100	0.06 53	1.09 177	0.00 1	0.41 91	2.95 253	0.01 35	2.43 73	2.05 142	0.61 128	0.46 139	0.54 51	0.25 60	0.30 37	1.29 34	0.00 1	0.10 58	0.37 124	0.05 57	0.62 65	0.38 119

UNet	0.67 81	0.32 96	0.47 134	0.27 128	0.23 109	0.03 75	0.15 144	0.55 120	0.14 93	1.13 180	0.00 1	0.61 126	0.17 99	0.15 154	2.26 59	1.51 86	0.50 108	0.22 76	1.51 96	0.25 60	0.75 65	1.79 44	0.18 153	0.60 190	0.07 57	0.32 113	3.43 152	0.61 138

MGS-Stereo	0.68 83	0.97 209	0.65 150	0.25 116	0.18 83	0.01 18	0.05 87	0.07 62	0.14 93	0.00 1	0.00 1	0.30 68	0.15 86	0.03 76	5.25 188	1.01 32	0.41 94	0.26 84	1.09 74	0.44 98	1.38 102	2.76 75	0.03 68	0.27 119	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	1.72 157	0.79 190	0.11 94	0.00 1	0.77 145	0.28 126	0.12 147	2.69 80	1.17 46	0.45 99	0.14 49	0.72 57	0.25 60	1.61 122	2.80 77	0.01 30	0.17 92	0.04 39	0.15 83	3.40 150	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	0.46 132	0.29 67	0.30 138	0.18 83	0.01 18	0.09 117	0.42 106	0.11 83	1.07 176	0.07 100	1.62 185	0.05 33	0.20 169	3.15 96	1.25 53	0.40 91	0.16 57	0.82 63	0.44 98	0.57 60	2.22 60	0.21 162	0.34 132	0.09 64	1.03 155	2.96 127	0.28 109

G2L-Stereo	0.70 86	0.35 112	0.24 57	0.37 163	0.64 196	0.02 52	0.07 103	0.17 80	0.08 65	0.51 141	0.10 104	0.28 66	0.49 164	0.45 227	3.38 109	1.05 35	0.27 67	0.20 71	1.46 93	0.28 67	1.54 112	1.85 45	0.07 108	0.12 67	0.28 117	0.78 145	3.56 157	0.38 119

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 86	0.11 45	0.32 74	0.06 58	0.20 97	0.09 113	0.02 43	0.13 78	0.23 126	0.03 81	0.04 91	0.48 104	0.15 86	0.01 35	3.26 104	2.49 166	0.31 78	0.44 135	1.92 111	0.48 110	1.70 129	4.79 170	0.16 146	0.12 67	0.09 64	0.16 86	0.90 75	0.07 74

HGLStereo	0.70 86	0.34 108	0.41 111	0.23 108	0.31 132	0.02 52	0.17 150	0.08 66	0.13 91	1.20 189	0.69 171	0.25 60	0.15 86	0.09 130	2.36 70	1.50 84	0.57 123	0.29 92	1.25 81	0.24 55	1.13 92	3.16 100	0.08 114	0.34 132	0.18 94	0.19 90	3.13 132	0.47 127

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 89	0.58 152	0.33 76	0.08 77	0.18 83	0.19 172	0.04 74	0.12 76	0.18 111	0.04 84	0.51 152	0.50 110	0.41 149	0.02 60	2.44 75	2.27 157	0.33 79	0.54 152	1.14 77	0.44 98	2.08 146	4.84 171	0.09 121	0.12 67	0.10 71	0.15 83	1.37 85	0.08 75

CFNet	0.72 90	0.50 140	0.71 158	0.48 185	0.45 178	0.06 107	0.27 172	0.58 122	0.09 74	0.65 151	0.04 91	0.84 148	0.10 69	0.05 101	2.80 85	0.75 19	0.60 127	0.09 34	0.84 67	0.41 93	1.10 91	1.22 31	0.03 68	0.13 75	0.58 142	1.14 158	3.44 153	1.47 169

RAFT_CTSACE	0.74 91	0.81 190	0.44 118	0.25 116	0.08 57	0.15 148	0.03 59	1.99 176	0.06 53	0.00 1	0.11 106	0.47 103	0.46 159	0.01 35	2.74 83	1.26 54	0.29 77	0.16 57	0.77 61	0.13 31	0.79 70	4.54 157	0.01 30	0.15 83	0.25 111	0.01 13	3.88 179	0.04 63

test_5	0.76 92	0.61 157	0.21 48	0.02 24	0.02 18	0.11 121	0.01 21	2.75 226	0.05 42	0.00 1	4.29 249	0.49 106	0.44 152	0.00 1	1.73 38	1.27 59	0.22 53	0.14 49	1.14 77	0.09 21	0.46 52	3.08 96	0.01 30	0.19 97	0.09 64	0.00 1	2.97 128	0.02 52

RAFT+CT+SA	0.77 93	0.83 192	0.24 57	0.15 90	0.05 38	0.01 18	0.02 43	2.46 205	0.09 74	0.11 94	0.00 1	0.89 157	0.40 146	0.01 35	1.42 25	1.63 97	0.18 45	0.21 75	2.39 123	0.27 65	0.93 82	4.66 163	0.01 30	0.20 101	0.13 81	0.02 35	3.33 145	0.05 68

ADLNet	0.79 94	0.95 204	0.12 41	0.22 101	0.28 126	0.09 113	0.05 87	1.25 142	0.10 79	0.32 123	0.06 97	2.48 198	0.08 55	0.20 169	3.48 110	1.14 44	0.48 103	0.11 40	0.60 55	0.23 52	0.60 61	3.03 88	0.01 30	0.10 58	0.91 162	0.83 147	3.15 133	0.34 115

raft+_RVC	0.80 95	0.41 125	0.45 131	0.34 151	0.24 112	0.03 75	0.08 109	2.24 187	0.09 74	0.07 88	0.00 1	0.42 94	0.08 55	0.02 60	3.49 111	3.16 198	0.48 103	0.12 41	2.60 136	0.82 178	0.94 83	3.69 119	0.03 68	0.20 101	0.35 122	0.14 82	0.69 66	0.35 117

ARAFT	0.80 95	0.22 71	0.31 70	0.31 140	0.12 68	0.01 18	0.02 43	0.24 91	0.09 74	1.28 193	0.00 1	0.53 114	0.04 26	0.09 130	3.18 98	1.99 130	0.51 111	0.34 104	2.69 140	0.14 32	1.96 145	2.75 74	0.02 57	0.20 101	0.80 160	0.03 43	3.53 155	0.13 94

LL-Strereo2	0.81 97	0.27 85	0.35 91	0.09 81	0.14 72	0.17 163	0.08 109	2.21 186	0.19 114	0.00 1	0.00 1	0.26 64	0.05 33	0.20 169	2.27 60	2.72 178	0.12 26	0.15 52	2.40 124	0.52 121	1.77 137	5.39 185	0.06 91	0.17 92	0.43 130	0.12 80	1.55 93	0.31 111

DMCA-RVC	0.82 98	0.43 127	0.50 137	0.31 140	0.59 193	0.15 148	1.13 218	0.29 96	1.52 234	1.29 195	0.34 140	0.64 130	0.14 82	0.17 160	3.74 120	1.26 54	0.80 144	0.51 146	0.97 70	0.51 118	0.87 79	1.93 47	0.26 181	0.40 155	0.13 81	0.08 70	2.70 120	0.50 129

HUF	0.83 99	0.15 58	0.62 147	0.03 39	0.12 68	0.16 152	0.17 150	0.32 98	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.22 53	0.26 122	0.00 1	4.05 138	4.06 247	0.48 103	0.57 157	3.07 156	0.65 157	1.72 135	3.80 125	0.38 210	0.88 227	0.14 88	0.04 52	0.38 59	0.01 40

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 99	0.08 36	0.36 98	0.18 93	0.21 103	0.01 18	0.06 98	1.75 161	0.21 124	0.14 103	0.15 117	0.45 99	0.16 93	0.03 76	4.05 138	1.87 117	0.36 85	0.42 128	1.67 101	0.17 40	1.76 136	4.52 156	0.02 57	0.11 65	0.38 127	2.70 201	0.33 53	0.33 113

MIM_Stereo	0.83 99	0.15 58	0.44 118	0.34 151	0.24 112	0.12 124	0.08 109	2.02 177	0.08 65	0.00 1	0.24 130	0.31 71	0.10 69	0.03 76	3.34 105	2.91 185	0.24 60	0.67 171	2.62 137	0.89 184	1.44 107	3.49 110	0.06 91	0.26 116	0.20 101	0.24 96	1.72 96	0.18 99

DSFCA	0.83 99	0.44 128	0.51 141	0.29 134	0.59 193	0.05 94	0.61 206	0.23 86	0.55 166	0.49 139	0.58 159	0.48 104	0.11 73	0.04 94	2.83 86	1.42 77	0.78 143	0.72 181	1.15 79	0.65 157	1.24 97	3.01 85	0.21 162	0.53 180	0.55 139	0.83 147	3.19 136	0.46 126

DispViT+	0.84 103	0.38 118	0.49 136	0.10 84	0.33 144	0.01 18	0.05 87	0.11 74	0.15 100	1.38 204	0.05 95	0.23 57	0.05 33	0.07 116	2.33 67	1.76 110	0.28 70	0.33 101	1.51 96	0.20 44	1.18 94	3.22 102	0.09 121	0.16 89	1.15 175	1.75 183	3.89 180	1.55 173

test_4	0.84 103	0.11 45	0.61 146	0.30 138	0.20 97	0.08 110	0.30 173	0.10 71	0.10 79	0.03 81	0.61 165	0.79 146	0.16 93	0.18 163	3.62 115	3.39 211	0.24 60	0.43 132	1.98 112	0.30 71	1.21 96	3.26 104	0.09 121	0.21 105	0.23 109	0.33 114	3.56 157	0.25 107

RASNet	0.86 105	0.32 96	0.77 168	0.46 182	0.31 132	0.18 168	0.10 129	0.95 133	0.14 93	1.11 178	0.09 103	0.53 114	0.44 152	0.35 209	1.76 41	1.87 117	0.59 124	0.22 76	1.13 76	0.07 14	1.42 106	3.94 131	0.17 151	0.53 180	0.46 132	0.37 119	3.64 162	1.29 165

FSD	0.87 106	0.70 175	0.22 51	0.07 70	0.29 130	0.01 18	0.04 74	0.32 98	0.25 131	0.54 144	0.13 113	1.69 187	0.51 168	0.04 94	2.39 72	2.70 177	0.97 169	0.62 163	1.46 93	0.76 173	2.15 149	4.66 163	0.30 198	0.19 97	0.56 141	0.31 107	0.69 66	0.93 153

coex_refinement	0.87 106	1.07 218	0.62 147	0.25 116	0.72 201	0.03 75	0.20 162	0.27 94	1.03 209	0.10 93	1.11 188	0.87 154	0.18 101	0.15 154	4.26 145	1.07 38	0.59 124	0.13 43	2.44 129	0.52 121	1.02 86	1.12 28	0.23 170	0.17 92	0.67 151	0.96 152	3.20 137	0.48 128

AFF-stereo	0.88 108	0.32 96	0.50 137	0.35 158	0.20 97	0.11 121	0.37 184	0.41 105	0.11 83	1.15 183	0.00 1	0.66 134	0.07 50	0.02 60	4.33 147	1.39 75	0.40 91	0.90 204	3.49 170	0.26 63	1.61 122	2.83 78	0.02 57	0.22 107	0.49 133	0.18 88	3.16 134	0.10 81

CAS	0.89 109	0.22 71	0.39 108	0.21 99	0.24 112	0.03 75	0.36 183	0.23 86	0.62 172	1.28 193	0.16 119	0.38 84	0.84 213	0.12 147	3.10 94	1.87 117	0.94 167	0.75 186	1.30 85	0.58 138	2.82 166	3.00 84	0.03 68	0.12 67	0.13 81	0.72 141	1.80 99	1.89 185

DISCO	0.90 110	0.96 208	0.36 98	0.06 58	0.36 151	0.63 211	0.54 202	0.23 86	0.32 141	1.72 213	0.58 159	0.41 91	0.29 128	0.04 94	2.98 90	1.47 82	1.02 176	0.31 98	3.32 164	0.56 135	1.01 85	3.01 85	0.13 134	0.33 131	0.13 81	0.33 114	2.81 123	0.43 125

rafts_anoy	0.92 111	0.33 104	0.86 178	0.37 163	0.24 112	0.05 94	0.07 103	2.48 207	0.14 93	0.01 72	0.00 1	0.20 42	0.04 26	0.02 60	3.97 133	3.08 194	0.56 121	0.40 117	2.20 118	0.34 80	1.65 124	3.86 130	0.02 57	0.27 119	0.99 168	0.73 143	0.87 74	0.98 158

TestStereo1	0.93 112	0.98 210	0.22 51	0.07 70	0.18 83	0.01 18	0.04 74	1.07 136	0.08 65	0.11 94	0.00 1	0.39 87	0.56 176	0.12 147	4.92 177	2.03 135	0.28 70	0.22 76	2.98 151	0.20 44	1.56 115	3.94 131	0.01 30	0.15 83	0.10 71	1.19 161	3.74 166	0.05 68

SA-5K	0.93 112	0.98 210	0.22 51	0.07 70	0.18 83	0.01 18	0.04 74	1.07 136	0.08 65	0.11 94	0.00 1	0.39 87	0.56 176	0.12 147	4.92 177	2.03 135	0.28 70	0.22 76	2.98 151	0.20 44	1.56 115	3.94 131	0.01 30	0.15 83	0.10 71	1.19 161	3.74 166	0.05 68

GLC_STEREO	0.93 112	0.48 135	0.65 150	0.25 116	0.33 144	0.03 75	0.11 131	2.37 197	0.20 115	0.16 106	0.04 91	0.38 84	0.15 86	0.02 60	3.66 116	2.05 142	0.67 134	0.25 82	2.56 133	0.42 97	2.90 167	3.06 94	0.09 121	0.19 97	0.09 64	0.10 76	3.70 164	0.31 111

NVstereo2D	0.93 112	0.48 135	0.17 43	0.24 112	0.42 174	0.41 197	0.08 109	1.64 154	0.59 170	0.87 164	1.05 183	0.42 94	0.21 109	0.08 126	5.64 200	2.38 164	0.82 150	0.59 159	1.71 103	0.24 55	1.26 98	2.48 67	0.06 91	0.47 170	1.31 181	0.29 104	1.04 77	0.24 105

CASnet	0.96 116	0.54 144	0.54 143	0.24 112	0.36 151	0.05 94	0.26 171	0.52 117	0.18 111	0.06 87	0.06 97	0.70 137	0.36 139	0.01 35	4.36 150	1.50 84	0.66 133	0.40 117	2.56 133	0.34 80	3.82 199	4.34 144	0.03 68	0.35 139	1.67 202	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	0.98 117	0.15 58	1.98 239	0.27 128	0.17 80	0.00 1	0.04 74	0.24 91	0.31 138	2.13 227	0.00 1	0.45 99	0.15 86	0.01 35	4.10 141	2.25 155	0.54 114	0.47 142	1.29 84	0.24 55	2.31 151	2.52 70	0.05 83	0.15 83	0.17 93	2.66 200	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	1.00 118	0.95 204	0.32 74	0.06 58	0.17 80	0.01 18	0.03 59	1.49 151	0.07 57	0.78 158	0.00 1	0.46 101	0.64 185	0.19 164	4.75 170	2.06 145	0.26 65	0.20 71	2.78 144	0.36 85	1.26 98	4.60 160	0.07 108	0.17 92	0.11 76	1.53 173	3.70 164	0.04 63

RALCasStereoNet	1.00 118	0.37 117	1.07 196	0.37 163	0.32 142	0.06 107	0.20 162	2.08 183	0.15 100	1.01 172	0.04 91	0.61 126	0.16 93	0.03 76	3.74 120	3.43 215	0.41 94	0.26 84	1.40 92	0.75 171	1.44 107	4.55 158	0.03 68	0.26 116	0.78 157	1.36 169	0.91 76	1.22 164

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 118	0.33 104	0.75 165	0.38 168	0.42 174	0.14 136	0.43 192	0.97 134	0.13 91	1.32 198	0.00 1	0.65 133	0.09 61	0.03 76	4.73 166	1.46 80	0.50 108	0.13 43	3.58 171	0.49 112	1.60 119	4.02 135	0.02 57	0.42 159	0.52 135	0.38 120	3.38 148	0.17 98

IPLGR_C	1.02 121	0.24 78	0.77 168	0.31 140	0.36 151	0.04 83	0.35 182	0.20 82	0.47 157	0.07 88	0.12 110	1.26 173	0.09 61	0.41 222	4.52 155	1.63 97	0.81 147	0.45 137	2.10 115	0.32 74	2.41 157	4.67 165	0.07 108	0.75 211	1.04 170	0.28 102	3.80 171	0.11 88

anonymousdsp2	1.03 122	0.29 90	0.37 104	0.23 108	0.09 59	0.03 75	0.04 74	1.33 144	0.08 65	0.02 78	2.28 216	0.33 76	0.18 101	0.27 191	2.59 77	2.50 168	0.44 98	0.56 156	3.69 173	1.14 201	1.68 127	5.57 189	0.24 175	0.50 174	0.41 128	0.15 83	2.74 122	0.02 52

CIPLG	1.04 123	0.23 73	0.82 174	0.32 145	0.36 151	0.04 83	0.34 180	0.21 83	0.50 160	0.07 88	0.11 106	1.24 170	0.08 55	0.42 224	4.82 175	1.65 101	0.85 155	0.39 116	2.02 113	0.32 74	2.35 153	4.69 166	0.05 83	0.75 211	1.10 172	0.35 117	3.79 170	0.12 92

ACRE	1.04 123	0.24 78	0.80 172	0.33 147	0.36 151	0.04 83	0.34 180	0.21 83	0.48 158	0.08 92	0.14 115	1.30 175	0.09 61	0.45 227	4.77 172	1.62 95	0.82 150	0.43 132	2.08 114	0.33 77	2.40 156	4.72 167	0.06 91	0.74 210	1.10 172	0.28 102	3.80 171	0.11 88

CFNet_pseudo	1.04 123	0.55 145	0.68 152	0.46 182	0.53 184	0.05 94	0.02 43	0.61 124	0.10 79	0.91 166	0.11 106	0.88 155	0.56 176	0.52 240	5.81 210	1.84 115	0.55 120	0.37 107	2.85 146	0.41 93	1.09 90	3.10 98	0.59 243	0.29 125	0.61 145	0.63 134	2.23 109	1.75 179

dd	1.06 126	0.48 135	0.31 70	1.86 240	0.06 45	0.26 189	0.16 146	0.47 113	0.06 53	0.11 94	0.01 83	2.18 194	0.07 50	0.20 169	4.43 151	1.13 43	1.19 191	0.38 112	6.03 204	0.38 87	0.67 62	1.85 45	0.14 137	0.32 130	0.63 148	0.09 73	3.27 141	1.90 186

SA	1.07 127	0.91 200	0.46 133	0.21 99	0.25 121	0.01 18	0.02 43	2.68 217	0.14 93	0.14 103	0.00 1	0.59 116	0.38 144	0.34 204	3.59 114	2.03 135	0.45 99	0.51 146	3.47 169	0.32 74	1.40 103	3.72 120	0.01 30	0.38 152	0.44 131	1.60 176	4.79 224	0.10 81

AACVNet	1.07 127	0.61 157	0.44 118	0.65 198	0.80 206	0.12 124	0.17 150	0.37 101	0.20 115	0.17 107	0.14 115	0.60 120	0.24 118	0.26 187	4.81 173	2.04 141	0.61 128	0.40 117	1.72 105	0.41 93	1.80 138	3.08 96	0.40 212	0.20 101	0.52 135	1.51 172	4.20 202	2.32 195

DLCB_ROB	1.13 129	0.77 183	0.73 162	0.44 179	0.51 183	0.22 180	0.42 188	0.49 114	0.28 135	0.84 161	0.50 150	1.31 176	0.85 214	0.11 140	2.70 81	1.54 88	1.12 186	0.27 88	0.82 63	0.22 51	1.70 129	3.50 111	0.48 233	0.44 168	4.83 264	2.48 198	2.14 107	0.79 145

4D-IteraStereo	1.14 130	0.34 108	1.40 210	0.29 134	0.38 162	0.05 94	0.09 117	2.11 185	0.11 83	0.00 1	0.19 126	0.52 113	0.22 111	0.24 181	3.76 122	3.57 224	0.28 70	0.38 112	2.95 150	0.49 112	3.35 184	5.63 191	0.12 133	0.41 156	0.10 71	0.29 104	3.09 131	0.34 115

LMCR-Stereo	1.14 130	0.56 146	0.72 159	0.31 140	0.31 132	0.14 136	0.06 98	1.38 146	0.28 135	0.33 124	0.12 110	0.86 152	0.20 105	0.26 187	3.99 135	2.00 132	1.20 192	0.37 107	6.02 203	1.76 232	2.41 157	3.82 126	0.07 108	0.55 186	0.52 135	0.51 128	1.50 91	0.67 141

CFNet_RVC	1.14 130	0.65 166	0.92 182	0.35 158	0.40 168	0.14 136	0.13 137	0.11 74	0.18 111	0.86 163	1.15 189	0.67 135	0.17 99	0.08 126	6.26 226	1.31 64	0.70 136	0.40 117	1.62 99	0.29 69	1.93 142	3.03 88	0.06 91	0.43 165	0.95 165	1.90 186	3.91 182	2.07 190

trnet	1.17 133	0.32 96	0.93 185	0.22 101	0.19 89	0.01 18	0.08 109	2.54 208	0.38 144	0.63 149	0.99 182	0.76 143	0.58 179	0.06 110	3.83 126	3.16 198	0.91 163	0.55 154	2.21 119	0.76 173	2.97 170	3.47 109	0.06 91	0.29 125	1.28 180	1.05 156	2.55 117	0.92 152

raftrobust	1.17 133	0.44 128	0.99 188	0.41 173	0.37 156	0.04 83	0.12 133	2.45 204	0.14 93	0.51 141	0.00 1	0.72 138	0.24 118	0.09 130	4.74 167	4.01 246	0.39 90	0.35 106	5.19 196	0.34 80	1.89 140	4.58 159	0.21 162	0.28 122	1.21 179	0.47 123	1.09 78	0.35 117

GMOStereo	1.19 135	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 175	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 217	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

error version	1.19 135	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 175	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 217	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

test-v	1.19 135	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 175	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 217	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

test-2	1.19 135	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 175	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 217	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

CREStereo++_RVC	1.20 139	0.23 73	1.65 224	0.28 132	0.43 176	0.01 18	0.17 150	2.02 177	0.26 133	0.61 148	0.08 102	0.50 110	0.15 86	0.05 101	3.91 131	2.85 184	0.95 168	0.50 145	2.77 143	0.31 72	3.04 173	3.84 128	0.13 134	0.14 78	1.10 172	1.31 168	4.38 211	0.77 144
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	1.20 139	0.33 104	0.95 187	0.24 112	0.19 89	0.01 18	0.06 98	2.65 215	0.54 162	0.64 150	1.05 183	0.72 138	0.59 180	0.07 116	3.92 132	3.45 219	0.86 160	0.42 128	2.19 117	0.72 167	3.10 175	3.56 114	0.10 127	0.29 125	1.20 178	1.09 157	2.54 116	0.90 149
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	1.20 139	0.35 112	1.10 199	0.59 195	0.56 191	0.05 94	0.09 117	2.87 232	0.31 138	0.13 101	0.53 153	0.76 143	0.13 79	0.05 101	5.24 187	1.26 54	0.85 155	0.30 95	3.45 168	0.50 116	2.38 155	3.35 107	0.10 127	0.55 186	0.74 153	0.86 150	4.16 200	1.08 159

RALAANet	1.21 142	0.40 123	0.56 145	0.37 163	0.31 132	0.20 175	0.15 144	1.87 171	0.20 115	0.51 141	0.01 83	0.49 106	0.26 122	0.07 116	3.97 133	2.32 159	0.48 103	0.73 183	3.41 165	1.09 197	3.06 174	5.24 183	0.02 57	0.50 174	0.74 153	1.14 158	4.11 199	0.54 136

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 142	0.81 190	0.50 137	0.22 101	0.48 182	0.03 75	1.73 236	1.18 140	2.43 259	2.04 224	0.11 106	0.74 140	0.09 61	0.55 241	6.88 237	1.12 41	0.38 88	0.30 95	1.67 101	0.28 67	0.80 71	1.75 43	0.15 142	0.25 114	0.13 81	3.23 206	2.70 120	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	1.22 144	0.71 177	0.44 118	0.45 181	0.34 147	0.04 83	0.16 146	3.05 239	0.12 90	1.32 198	0.00 1	0.93 158	0.34 133	0.05 101	4.57 157	1.86 116	0.81 147	0.48 143	6.00 202	0.34 80	1.95 143	1.30 35	0.31 200	0.91 229	0.33 119	0.95 151	3.93 184	1.14 162

PDISCO_ROB	1.24 145	0.57 150	0.10 38	0.66 199	0.32 142	0.01 18	0.57 204	0.78 128	0.49 159	1.25 191	0.94 181	0.36 77	0.32 130	0.19 164	3.99 135	2.19 152	0.98 170	1.44 246	2.38 121	0.62 146	2.92 168	4.93 175	0.18 153	0.64 196	1.52 197	0.53 129	3.95 188	0.62 139

LoS_RVC	1.27 146	1.54 236	0.85 176	0.06 58	0.55 187	0.01 18	0.13 137	0.23 86	0.73 182	1.70 211	0.22 128	0.64 130	0.69 191	0.11 140	3.79 124	3.07 192	0.75 141	1.99 271	3.69 173	0.64 151	4.98 226	4.94 176	0.22 168	0.10 58	0.37 124	0.50 126	0.82 71	0.93 153

tt_ll	1.27 146	1.54 236	0.85 176	0.06 58	0.55 187	0.01 18	0.13 137	0.23 86	0.73 182	1.70 211	0.22 128	0.64 130	0.69 191	0.11 140	3.79 124	3.07 192	0.75 141	1.99 271	3.69 173	0.64 151	4.98 226	4.94 176	0.22 168	0.10 58	0.37 124	0.50 126	0.82 71	0.93 153

psm_up	1.28 148	0.67 170	1.09 198	0.41 173	0.89 212	0.04 83	0.31 175	2.38 198	1.16 215	0.77 155	0.00 1	1.36 177	0.10 69	0.44 225	4.59 160	1.35 69	0.83 152	0.45 137	4.14 181	0.47 104	1.60 119	2.76 75	0.01 30	0.73 208	1.16 176	1.54 174	3.84 174	1.40 166

CES	1.32 149	0.24 78	0.36 98	0.14 89	0.22 105	0.05 94	0.19 159	5.29 284	0.76 186	0.42 136	0.61 165	0.86 152	0.85 214	0.26 187	4.28 146	3.41 214	1.21 194	1.06 222	1.85 110	1.16 208	4.19 207	3.75 121	0.15 142	0.12 67	0.23 109	0.34 116	1.47 90	2.15 193

IPLG	1.33 150	0.40 123	0.76 166	0.29 134	0.28 126	0.01 18	0.09 117	2.25 188	0.31 138	0.40 134	0.28 134	0.37 81	0.74 198	0.31 202	5.67 205	1.89 120	1.26 201	0.95 211	2.86 147	0.47 104	1.18 94	6.06 204	0.06 91	0.66 200	0.63 148	3.73 218	3.86 178	0.11 88

AF-Net	1.33 150	0.56 146	1.00 189	0.36 161	0.81 208	1.01 223	2.56 251	2.36 191	1.15 213	0.48 137	0.65 168	3.84 211	0.16 93	0.30 199	3.50 112	1.17 46	0.52 112	0.02 10	1.74 106	0.53 124	0.81 73	4.34 144	0.06 91	0.14 78	0.93 163	0.61 132	3.84 174	2.40 198

Nwc_Net	1.33 150	0.56 146	1.00 189	0.36 161	0.81 208	1.01 223	2.56 251	2.36 191	1.15 213	0.48 137	0.65 168	3.84 211	0.16 93	0.30 199	3.50 112	1.17 46	0.52 112	0.02 10	1.74 106	0.53 124	0.81 73	4.34 144	0.06 91	0.14 78	0.93 163	0.61 132	3.84 174	2.40 198

STTStereo	1.36 153	0.86 194	0.78 171	0.40 172	0.33 144	0.08 110	1.20 222	0.43 108	1.52 234	1.38 204	0.24 130	2.01 191	0.27 124	0.38 212	9.23 262	1.30 62	0.40 91	0.33 101	1.27 83	0.20 44	1.56 115	1.97 50	0.16 146	0.15 83	0.10 71	1.81 184	3.62 161	4.69 214

raft_robust	1.38 154	0.73 182	0.63 149	0.27 128	0.23 109	0.01 18	0.05 87	3.04 238	0.24 129	1.16 184	0.02 89	0.61 126	0.67 187	0.07 116	3.67 118	2.22 154	0.80 144	0.66 167	5.14 195	0.33 77	3.43 188	6.40 216	0.01 30	0.37 150	1.19 177	1.48 171	2.86 124	0.96 157

APVNet	1.38 154	1.06 216	0.27 65	0.33 147	0.37 156	0.28 192	0.50 198	0.39 103	0.42 151	0.93 167	0.42 147	0.85 150	0.19 104	0.15 154	4.81 173	3.10 197	1.87 233	0.94 209	4.74 192	0.89 184	2.23 150	5.90 196	0.05 83	1.23 243	0.19 98	0.48 124	3.80 171	0.91 150

iResNetv2_ROB	1.40 156	0.83 192	0.41 111	1.30 225	0.37 156	0.05 94	0.14 141	3.17 245	0.20 115	1.97 222	0.28 134	2.49 199	0.40 146	0.06 110	3.78 123	1.57 90	1.08 184	0.22 76	6.10 205	0.67 163	3.61 193	2.04 53	0.26 181	0.83 224	0.62 147	0.54 130	4.07 191	0.71 142

castereo++	1.41 157	0.49 138	0.42 113	0.06 58	0.24 112	0.24 185	0.12 133	0.43 108	0.43 152	0.20 108	0.16 119	1.25 171	0.42 150	0.06 110	4.22 143	3.67 230	1.03 177	0.55 154	2.93 149	0.66 161	4.66 223	6.57 222	0.31 200	0.25 114	1.42 192	1.63 178	3.77 169	1.84 182

UCFNet_RVC	1.41 157	2.75 266	0.68 152	0.60 196	0.80 206	0.26 189	0.16 146	0.28 95	0.23 126	0.93 167	0.37 141	2.60 200	1.05 226	0.07 116	6.13 222	1.33 67	0.70 136	0.52 149	2.48 130	0.62 146	1.87 139	3.20 101	1.04 267	0.35 139	1.83 206	1.96 187	2.11 105	3.29 206

castereo	1.45 159	0.34 108	1.03 193	0.07 70	0.29 130	0.21 179	0.09 117	0.37 101	0.51 161	0.13 101	0.18 125	1.13 164	0.49 164	0.07 116	4.85 176	3.77 234	1.05 180	0.65 165	4.71 191	0.63 149	5.11 230	6.83 229	0.14 137	0.24 111	1.55 198	1.98 188	1.31 82	1.43 167

Sa-1000	1.45 159	0.32 96	0.53 142	0.28 132	0.26 123	0.01 18	0.04 74	2.73 221	0.11 83	0.01 72	0.01 83	0.59 116	0.49 164	0.56 242	6.07 220	2.10 149	0.92 166	0.88 200	4.60 189	0.59 141	1.56 115	6.38 214	0.01 30	0.64 196	2.25 213	1.72 182	5.00 228	0.38 119

PMTNet	1.51 161	0.60 155	1.30 206	0.27 128	0.26 123	0.02 52	0.18 154	0.51 116	0.56 167	0.71 154	0.33 139	0.59 116	0.48 162	0.09 130	6.84 235	3.43 215	0.91 163	0.38 112	6.13 207	0.44 98	4.00 203	3.52 112	0.13 134	0.15 83	3.04 235	1.29 167	1.36 83	3.30 207

ICVP	1.55 162	0.24 78	1.65 224	0.43 177	0.45 178	0.50 202	0.38 186	1.26 143	0.64 175	1.77 215	1.20 190	0.88 155	1.63 236	0.25 186	4.46 152	2.81 183	1.49 219	1.01 217	2.50 131	1.15 205	2.70 160	5.75 193	0.14 137	0.63 193	0.72 152	2.31 193	3.35 147	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	1.55 162	1.14 223	2.48 255	0.89 209	1.23 223	0.43 198	2.08 245	1.86 170	1.63 241	0.29 119	2.10 209	2.43 197	0.13 79	0.49 236	5.11 183	1.26 54	0.83 152	0.05 22	1.74 106	0.49 112	1.04 88	4.92 173	0.16 146	0.76 213	0.49 133	1.14 158	4.64 222	1.98 188

sAnonymous2	1.64 164	0.27 85	0.18 44	0.11 85	0.20 97	0.49 200	0.05 87	1.85 167	0.98 201	0.21 109	0.39 142	1.21 166	0.85 214	0.08 126	4.74 167	3.93 243	1.35 209	1.22 237	7.85 220	0.83 181	4.15 205	5.99 198	0.03 68	0.42 159	0.15 89	2.19 191	2.36 112	2.37 196

CroCo_RVC	1.64 164	0.27 85	0.18 44	0.11 85	0.20 97	0.49 200	0.05 87	1.85 167	0.98 201	0.21 109	0.39 142	1.21 166	0.85 214	0.08 126	4.74 167	3.93 243	1.35 209	1.22 237	7.85 220	0.83 181	4.15 205	5.99 198	0.03 68	0.42 159	0.15 89	2.19 191	2.36 112	2.37 196

BEATNet_4x	1.65 166	0.58 152	0.35 91	0.20 96	0.38 162	0.15 148	0.46 195	1.78 164	1.70 246	0.40 134	0.50 150	1.13 164	0.62 184	0.65 245	6.09 221	3.02 190	2.14 240	1.81 262	1.48 95	0.79 176	5.22 232	7.76 256	0.08 114	1.07 238	0.32 118	0.48 124	3.92 183	1.49 170

iinet-f	1.66 167	1.28 229	0.38 106	0.81 207	0.15 75	0.24 185	0.13 137	0.42 106	0.21 124	1.91 219	3.98 245	0.30 68	0.27 124	0.07 116	6.30 228	2.65 176	0.43 97	0.30 95	8.10 226	1.14 201	2.10 148	6.32 210	0.26 181	0.52 179	1.42 192	0.21 94	4.26 204	0.60 137

EGLCR-Stereo	1.68 168	0.23 73	2.17 246	0.08 77	0.28 126	0.09 113	0.09 117	0.50 115	1.17 216	0.11 94	2.55 226	0.62 129	0.67 187	0.03 76	4.24 144	3.69 233	1.12 186	1.22 237	4.58 188	0.59 141	4.19 207	7.51 249	0.24 175	0.68 203	1.05 171	0.64 135	6.73 261	0.33 113

DN-CSS_ROB	1.68 168	0.57 150	1.42 211	0.83 208	0.73 202	0.05 94	0.22 167	2.83 230	0.40 149	1.50 208	3.57 242	1.02 161	0.43 151	0.09 130	4.11 142	1.61 92	1.34 208	0.84 195	8.83 232	0.39 90	4.42 217	3.67 117	0.09 121	1.02 234	0.13 81	0.55 131	3.24 140	1.52 172

AE-Stereo	1.73 170	0.32 96	2.11 244	0.34 151	0.37 156	0.05 94	0.43 192	0.44 110	0.32 141	0.04 84	0.00 1	3.48 209	0.44 152	0.07 116	4.68 165	3.77 234	1.11 185	0.92 206	4.18 182	1.16 208	3.77 198	7.03 233	0.18 153	1.06 237	3.29 243	2.09 189	4.84 225	0.18 99

TANstereo	1.73 170	1.38 232	0.72 159	0.26 121	0.35 149	0.62 209	0.07 103	0.52 117	0.46 154	0.27 117	1.08 185	0.36 77	0.20 105	1.04 263	3.37 107	2.99 188	0.99 171	1.69 258	9.06 235	3.49 276	3.58 191	4.48 154	3.34 295	0.28 122	0.05 47	0.67 136	5.35 237	0.09 78

XX-TBD	1.73 170	1.38 232	0.72 159	0.26 121	0.35 149	0.62 209	0.07 103	0.52 117	0.46 154	0.27 117	1.08 185	0.36 77	0.20 105	1.04 263	3.37 107	2.99 188	0.99 171	1.69 258	9.06 235	3.49 276	3.58 191	4.48 154	3.34 295	0.28 122	0.05 47	0.67 136	5.35 237	0.09 78

GES	1.73 170	0.33 104	0.48 135	0.58 194	0.43 176	0.28 192	0.51 199	2.03 181	0.90 198	1.18 187	0.55 156	0.49 106	0.23 117	0.02 60	8.51 255	2.72 178	1.06 182	0.76 187	9.71 246	1.71 229	3.36 185	4.34 144	0.23 170	0.83 224	0.42 129	0.35 117	2.56 118	2.21 194

test_for_model	1.76 174	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 220	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 308	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 243	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAPDPT-zeroshot4090	1.76 174	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 220	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 308	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 243	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

testlalala	1.76 174	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 220	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 308	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 243	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAPDPT-zeroshot	1.76 174	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 220	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 308	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 243	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAP-Stereo	1.76 174	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 220	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 308	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 243	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

MIPNet	1.76 174	0.72 179	0.87 179	0.32 145	0.55 187	0.01 18	0.08 109	1.77 163	0.38 144	2.09 225	0.92 179	0.44 97	0.76 202	0.27 191	5.64 200	2.03 135	1.52 221	0.93 208	3.87 177	1.34 216	1.41 105	6.39 215	0.07 108	1.05 236	2.65 223	7.16 257	3.90 181	0.29 110

SACVNet	1.77 180	0.88 196	1.11 200	0.67 200	1.41 236	0.84 216	0.94 212	2.65 215	0.54 162	1.31 196	0.02 89	0.95 159	0.40 146	0.39 213	6.01 219	2.36 162	1.71 227	0.42 128	4.84 193	0.82 178	3.03 172	6.05 203	0.11 130	0.73 208	1.33 184	1.66 180	4.02 189	2.55 200

PS-NSSS	1.79 181	3.17 275	0.42 113	3.20 256	0.92 216	2.08 247	1.19 221	0.39 103	0.16 106	0.38 131	0.00 1	11.59 270	1.18 228	0.50 237	5.15 184	0.89 26	0.71 138	0.28 90	4.31 185	0.17 40	0.97 84	0.64 18	2.37 285	0.19 97	1.58 201	0.76 144	3.28 142	1.77 180

FCDSN-DC	1.87 182	0.93 202	2.12 245	1.84 238	1.62 240	1.35 233	1.17 219	0.74 126	0.46 154	1.19 188	0.30 137	2.02 192	0.48 162	0.28 196	5.91 212	2.18 151	2.34 245	2.10 276	1.30 85	0.47 104	2.99 171	5.42 186	0.57 238	3.93 282	2.22 212	3.45 209	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	1.01 191	0.50 189	0.67 197	0.19 172	1.39 230	1.43 148	0.87 196	0.94 169	0.92 179	5.52 238	0.52 171	1.00 260	7.45 242	1.91 123	1.44 215	1.98 270	3.91 178	1.13 200	1.92 141	4.61 162	0.23 170	1.54 252	0.58 142	3.08 204	2.12 106	3.05 201

test-3	1.89 184	1.05 215	1.54 218	0.41 173	0.38 162	0.14 136	0.19 159	2.73 221	0.17 107	0.35 129	0.42 147	4.22 216	0.35 135	0.03 76	5.92 213	3.44 217	0.64 131	0.66 167	9.08 238	0.54 133	3.27 180	8.02 265	0.08 114	0.82 222	0.74 153	1.01 153	3.94 186	0.87 147

test_1	1.89 184	1.07 218	1.54 218	0.41 173	0.38 162	0.14 136	0.19 159	2.73 221	0.17 107	0.31 122	0.40 145	4.23 218	0.35 135	0.03 76	5.96 216	3.44 217	0.64 131	0.65 165	9.10 239	0.53 124	3.29 181	8.03 266	0.08 114	0.82 222	0.74 153	1.01 153	3.94 186	0.89 148

sCroCo_RVC	1.89 184	0.25 83	0.34 83	0.06 58	0.20 97	0.16 152	0.04 74	0.81 129	1.73 247	1.94 221	0.44 149	1.12 163	0.88 219	0.12 147	4.48 153	5.29 272	2.26 243	1.77 261	5.32 198	2.13 249	5.92 250	7.47 246	0.10 127	0.37 150	0.60 144	1.61 177	4.41 213	1.14 162

test_3	1.92 187	1.16 225	1.42 211	0.44 179	0.39 167	0.14 136	0.20 162	2.79 228	0.17 107	0.38 131	0.41 146	4.32 219	0.36 139	0.03 76	6.25 224	3.34 207	0.68 135	0.67 171	9.18 240	0.53 124	3.20 177	7.85 260	0.06 91	0.80 220	0.95 165	1.27 166	3.85 177	0.94 156

DeepPruner_ROB	1.92 187	0.41 125	0.92 182	0.51 190	0.67 197	0.53 205	2.45 249	1.72 157	0.84 194	1.37 203	2.27 213	0.75 142	0.55 174	0.12 147	8.56 256	2.33 160	1.28 202	1.20 234	2.67 139	0.58 138	6.00 252	4.19 138	0.75 260	0.44 168	0.66 150	6.01 246	3.18 135	0.91 150

AnonymousM	1.93 189	0.21 68	0.42 113	0.06 58	0.06 45	0.26 189	0.01 21	2.70 219	0.56 167	0.36 130	2.56 227	0.59 116	0.53 172	0.50 237	2.91 88	3.30 205	1.21 194	1.06 222	2.18 116	1.68 226	3.82 199	5.56 188	0.40 212	0.50 174	0.21 105	1.57 175	6.55 258	12.23 272

LoS	1.97 190	0.23 73	0.39 108	0.23 108	0.18 83	0.02 52	0.09 117	15.67 312	0.89 197	3.41 268	0.87 176	0.98 160	0.83 212	0.20 169	3.66 116	3.84 241	1.36 211	0.90 204	3.25 158	0.74 169	5.14 231	4.30 143	0.24 175	0.41 156	2.64 222	0.80 146	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	0.87 179	0.77 205	1.17 221	0.72 212	0.24 168	1.75 161	0.66 177	3.33 260	1.75 207	1.49 181	1.91 239	1.68 282	6.75 233	2.30 158	1.12 186	0.69 174	4.33 186	0.50 116	2.08 146	4.26 141	1.07 269	0.77 216	1.43 194	2.18 190	4.16 200	5.20 223

IPLGR	2.02 192	0.67 170	0.81 173	0.38 168	0.47 181	0.01 18	0.08 109	1.39 147	0.28 135	2.32 230	2.30 219	0.46 101	0.79 206	0.20 169	6.88 237	1.99 130	1.44 215	1.35 243	5.56 199	1.85 235	2.94 169	6.20 208	0.06 91	1.13 240	3.39 246	6.80 253	3.93 184	0.75 143

FADNet-RVC	2.02 192	0.32 96	0.74 164	0.33 147	1.23 223	0.05 94	3.02 261	0.60 123	0.24 129	1.02 173	0.31 138	6.30 245	0.33 131	0.34 204	10.06 269	2.10 149	0.84 154	0.81 193	6.91 212	1.97 238	2.36 154	3.78 124	0.20 161	0.61 191	1.94 209	1.65 179	3.28 142	3.13 203

PA-Net	2.07 194	0.95 204	1.62 223	0.31 140	2.13 256	0.17 163	0.70 208	0.21 83	1.90 250	0.84 161	1.44 197	0.30 68	0.21 109	0.84 254	7.47 243	1.66 102	0.38 88	0.37 107	1.25 81	0.74 169	1.66 126	4.96 178	0.64 247	0.51 177	1.03 169	11.53 290	2.31 111	9.73 262
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	1.68 242	1.46 215	1.00 214	1.37 230	0.89 219	2.88 258	2.59 212	2.86 265	0.34 125	2.72 231	2.40 195	1.41 234	0.27 191	5.18 185	1.38 73	0.85 155	0.98 212	2.99 153	1.01 193	1.54 112	4.72 167	0.43 220	0.53 180	2.61 220	4.44 228	4.09 196	4.93 217

Abc-Net	2.13 195	1.68 242	1.46 215	1.00 214	1.37 230	0.89 219	2.88 258	2.59 212	2.86 265	0.34 125	2.72 231	2.40 195	1.41 234	0.27 191	5.18 185	1.38 73	0.85 155	0.98 212	2.99 153	1.01 193	1.54 112	4.72 167	0.43 220	0.53 180	2.61 220	4.44 228	4.09 196	4.93 217
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	2.03 251	1.44 214	1.52 230	2.14 257	1.79 244	1.07 217	1.88 173	1.10 211	1.33 200	1.43 196	5.96 242	0.51 168	0.34 204	5.92 213	1.93 124	1.03 177	0.41 127	4.12 180	0.95 190	1.69 128	6.00 200	0.26 181	0.81 221	0.61 145	1.42 170	6.77 262	3.73 210

FINET	2.25 198	0.61 157	1.06 195	0.48 185	0.55 187	0.75 215	0.98 214	1.18 140	1.87 249	0.30 120	3.46 241	1.25 171	2.35 243	0.80 253	14.13 296	2.94 187	1.14 189	0.42 128	2.74 142	1.28 212	2.71 161	4.08 136	0.43 220	1.24 244	3.04 235	5.74 243	1.70 95	3.42 208

FADNet	2.26 199	0.45 130	0.77 168	0.54 193	1.08 219	0.02 52	3.28 264	0.88 130	0.38 144	0.80 159	0.57 158	2.60 200	0.50 167	0.67 247	9.91 268	1.94 126	0.91 163	1.08 224	9.92 249	1.76 232	2.78 162	4.21 139	0.11 130	0.47 170	2.92 232	3.57 211	3.57 159	5.35 225

gcap_with_dpt	2.27 200	2.84 268	0.44 118	3.85 263	0.37 156	0.55 206	0.03 59	1.73 159	0.38 144	0.60 146	0.53 153	6.32 246	0.74 198	0.21 176	5.00 180	4.51 252	1.38 213	1.62 253	5.97 200	1.15 205	4.25 209	6.32 210	0.03 68	0.24 111	1.57 199	1.19 161	4.31 206	5.13 221

GCAP-BAT	2.27 200	2.84 268	0.44 118	3.85 263	0.37 156	0.55 206	0.03 59	1.73 159	0.38 144	0.60 146	0.53 153	6.32 246	0.74 198	0.21 176	5.00 180	4.51 252	1.38 213	1.62 253	5.97 200	1.15 205	4.25 209	6.32 210	0.03 68	0.24 111	1.57 199	1.19 161	4.31 206	5.13 221

s12784h	2.36 202	2.32 260	2.69 259	1.64 231	0.77 205	0.08 110	0.06 98	2.09 184	0.54 162	1.17 185	0.13 113	1.69 187	0.67 187	0.04 94	3.36 106	3.26 203	1.00 175	0.40 117	3.79 176	0.49 112	5.47 239	4.44 148	0.16 146	0.38 152	3.34 245	5.45 241	7.07 265	11.25 268

R-Stereo Train	2.40 203	1.12 221	1.98 239	1.00 214	0.24 112	0.05 94	0.07 103	2.02 177	1.01 206	1.35 201	2.47 223	1.55 182	0.47 160	0.19 164	5.66 203	4.74 257	1.71 227	1.04 219	7.24 214	1.14 201	5.08 228	7.81 257	0.06 91	0.42 159	2.90 230	4.55 231	3.22 138	5.57 226

RAFT-Stereo	2.40 203	1.12 221	1.98 239	1.00 214	0.24 112	0.05 94	0.07 103	2.02 177	1.01 206	1.35 201	2.47 223	1.55 182	0.47 160	0.19 164	5.66 203	4.74 257	1.71 227	1.04 219	7.24 214	1.14 201	5.08 228	7.81 257	0.06 91	0.42 159	2.90 230	4.55 231	3.22 138	5.57 226
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 205	0.72 179	1.28 203	0.73 204	0.84 211	0.04 83	0.16 146	2.58 211	0.98 201	3.09 252	0.72 172	1.71 189	0.16 93	0.07 116	5.25 188	3.37 209	0.81 147	1.04 219	10.31 254	2.51 260	5.56 240	5.11 179	1.16 272	0.94 232	3.03 234	8.41 267	4.87 226	0.64 140

NCCL2	2.48 206	2.35 261	1.52 217	1.33 227	1.96 252	0.23 181	1.25 226	1.33 144	1.30 223	1.63 210	2.57 228	1.38 178	0.55 174	0.40 215	7.49 245	2.59 173	1.77 232	0.67 171	2.58 135	0.83 181	3.36 185	6.56 221	1.66 279	1.53 251	4.71 263	4.33 225	4.24 203	6.90 242

GEStereo_RVC	2.49 207	0.90 198	1.02 192	1.03 219	0.74 203	1.57 239	1.21 223	2.68 217	0.58 169	0.77 155	0.39 142	2.62 203	0.36 139	0.11 140	4.94 179	4.65 255	2.05 236	2.17 277	9.07 237	2.10 248	3.74 197	9.71 298	0.55 235	1.49 248	0.81 161	0.84 149	4.45 214	6.73 241

MSMDNet	2.61 208	0.70 175	1.72 230	0.38 168	0.62 195	0.23 181	0.18 154	3.09 241	0.67 178	1.02 173	2.22 212	1.22 169	2.43 245	0.35 209	5.26 190	6.79 299	1.36 211	0.58 158	10.46 256	3.11 272	6.34 260	7.92 261	0.41 216	0.76 213	2.48 218	3.98 223	3.04 129	3.06 202

GANet-ADL	2.63 209	0.65 166	2.25 248	1.16 221	1.13 220	1.61 240	0.77 210	1.97 175	1.02 208	3.19 257	3.22 236	1.48 179	0.33 131	0.03 76	6.00 218	4.08 248	2.52 250	0.78 191	7.88 222	2.05 243	3.56 190	6.68 226	0.27 187	0.86 226	1.51 196	6.92 255	5.25 234	3.84 211

cross-raft	2.64 210	0.79 186	1.76 231	0.43 177	0.89 212	0.23 181	0.18 154	3.08 240	0.70 179	0.77 155	2.13 210	1.21 166	0.69 191	0.41 222	5.43 193	5.90 279	1.22 199	0.59 159	10.82 259	1.85 235	6.50 261	8.26 271	0.45 225	0.63 193	2.66 224	4.41 227	4.46 215	4.88 216

GANetREF_RVC	2.72 211	1.88 246	1.03 193	2.10 245	1.40 234	1.09 226	0.21 165	4.74 275	1.62 240	3.74 275	0.06 97	10.56 267	0.82 211	0.10 135	4.53 156	1.59 91	1.29 203	0.98 212	6.76 210	0.75 171	3.12 176	2.45 66	0.21 162	1.71 254	4.31 255	3.74 219	7.02 264	5.71 229
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	2.73 212	1.17 226	0.42 113	10.90 292	5.53 284	8.65 288	3.60 269	1.70 156	0.27 134	0.22 113	0.12 110	0.80 147	0.12 76	9.72 312	4.00 137	1.35 69	0.73 139	0.54 152	3.02 155	0.60 143	2.78 162	6.16 207	3.41 297	0.29 125	1.70 203	1.69 181	3.06 130	1.10 160

MLCV	2.73 212	0.66 169	0.90 181	2.64 252	1.41 236	1.10 227	1.01 215	3.58 258	0.61 171	3.69 274	4.23 248	5.51 237	3.78 261	0.11 140	5.65 202	2.01 134	1.68 225	0.87 198	10.28 253	1.26 210	3.32 183	5.13 181	0.34 205	2.60 269	2.68 227	3.08 204	4.10 198	1.55 173

RGC	2.76 214	2.10 256	5.00 280	1.68 232	1.94 249	1.93 245	1.23 224	2.03 181	1.49 232	0.88 165	4.67 253	2.77 204	2.63 248	0.70 249	5.76 209	1.89 120	1.20 192	0.48 143	4.42 187	1.33 215	2.66 159	6.08 205	0.21 162	1.11 239	2.55 219	5.20 236	5.35 237	7.17 245

Reg-Stereo(zero)	2.80 215	0.36 114	3.11 262	0.48 185	1.28 225	0.20 175	0.51 199	3.74 261	0.75 184	3.00 249	8.88 295	2.97 206	0.80 207	1.33 272	4.64 161	3.67 230	2.18 241	0.52 149	7.33 217	1.68 226	4.34 213	7.15 234	0.64 247	0.36 148	1.32 182	3.29 207	6.08 249	5.10 219

HI	2.80 215	0.36 114	3.11 262	0.48 185	1.28 225	0.20 175	0.51 199	3.74 261	0.75 184	3.00 249	8.88 295	2.97 206	0.80 207	1.33 272	4.64 161	3.67 230	2.18 241	0.52 149	7.33 217	1.68 226	4.34 213	7.15 234	0.64 247	0.36 148	1.32 182	3.29 207	6.08 249	5.10 219

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 217	1.26 228	0.34 83	1.44 228	2.86 268	4.15 267	1.24 225	2.76 227	0.98 201	6.41 305	3.42 239	7.88 254	0.71 194	0.04 94	3.70 119	3.23 202	0.59 124	0.66 167	5.00 194	1.09 197	3.83 201	6.59 224	0.08 114	0.26 116	0.53 138	1.83 185	4.26 204	11.30 269

Any-RAFT	2.91 218	0.59 154	3.81 270	0.35 158	0.57 192	0.02 52	0.11 131	2.92 233	0.63 174	0.50 140	3.78 243	3.92 214	0.36 139	0.16 159	6.57 232	3.98 245	0.87 162	0.87 198	8.59 229	0.61 145	5.45 238	6.20 208	0.42 219	0.49 172	5.12 269	9.91 279	3.30 144	8.42 252

CASS	2.93 219	1.06 216	2.39 251	2.21 248	1.17 221	0.52 204	2.81 256	2.79 228	1.05 210	1.80 217	3.40 238	1.68 186	0.59 180	0.05 101	4.51 154	3.20 201	5.58 284	1.31 242	9.56 244	1.64 225	7.26 274	7.98 263	0.05 83	0.66 200	3.62 251	2.70 201	4.35 208	5.22 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 219	1.75 244	0.35 91	3.49 260	9.49 300	1.73 243	4.02 271	0.70 125	3.19 267	0.69 152	1.51 199	0.60 120	0.34 133	0.14 153	7.97 250	3.53 222	1.21 194	0.76 187	4.64 190	0.73 168	2.31 151	4.11 137	0.65 250	0.58 188	15.77 308	3.70 217	3.75 168	1.43 167

RAFT-Test	3.05 221	0.69 172	1.82 234	1.09 220	0.81 208	0.25 187	0.43 192	3.13 243	0.76 186	1.06 175	6.42 271	1.03 162	0.91 221	0.35 209	5.61 199	6.66 297	1.32 207	0.61 162	10.76 258	1.74 231	6.54 265	7.48 247	0.56 236	0.59 189	2.76 229	10.02 280	4.56 219	4.35 213

PWCDC_ROB	3.09 222	0.52 141	0.24 57	0.38 168	0.92 216	0.25 187	0.37 184	1.16 139	8.67 298	0.14 103	2.36 221	0.85 150	32.24 318	0.72 251	6.25 224	3.40 213	2.00 235	0.94 209	2.65 138	1.03 196	3.63 194	9.35 295	0.27 187	0.68 203	0.55 139	0.69 138	1.44 88	1.79 181

RTSC	3.11 223	0.95 204	1.93 237	0.51 190	0.89 212	1.05 225	2.90 260	1.64 154	1.98 252	2.28 229	2.71 230	1.60 184	1.14 227	1.24 268	11.23 278	4.78 260	4.92 282	2.00 273	8.11 227	1.61 224	4.78 224	6.97 232	0.34 205	1.52 249	1.35 185	1.21 165	4.60 221	9.80 263

EKT-Stereo	3.12 224	0.79 186	2.25 248	0.51 190	0.38 162	0.57 208	1.87 240	3.36 250	1.32 224	2.03 223	5.99 265	1.48 179	0.75 201	0.44 225	7.79 247	6.14 284	1.47 218	3.22 291	8.95 234	2.82 270	6.93 273	8.34 278	0.17 151	0.49 172	4.41 257	4.95 233	5.40 240	1.57 176

SGM-Forest	3.19 225	2.07 253	0.45 131	6.33 275	2.00 253	2.67 255	0.10 129	1.46 149	0.76 186	2.49 233	0.91 178	6.65 252	6.47 267	0.48 233	6.84 235	3.08 194	0.85 155	0.33 101	3.65 172	0.62 146	2.81 165	5.69 192	0.84 263	1.18 241	3.88 252	3.84 221	11.86 292	7.73 249
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 226	2.76 267	1.07 196	0.70 203	2.26 261	2.09 248	2.76 255	1.00 135	5.91 287	1.91 219	1.10 187	1.28 174	0.78 204	1.43 276	8.09 251	3.52 221	1.51 220	1.18 232	8.68 230	2.26 252	3.23 178	6.00 200	1.89 281	1.20 242	3.12 240	7.80 264	3.41 151	10.10 264

HSM-Net_RVC	3.23 227	1.35 231	1.70 228	2.82 254	2.07 255	0.73 213	0.46 195	3.48 255	1.14 212	3.44 269	5.99 265	8.07 256	3.38 257	0.27 191	5.71 208	2.35 161	1.54 222	0.27 88	3.44 167	1.35 217	4.35 215	6.00 200	0.70 255	3.05 274	4.68 262	6.45 249	6.23 253	6.18 236
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	3.26 228	2.02 248	0.23 55	11.87 294	0.54 186	14.65 298	0.80 211	1.81 165	0.62 172	1.13 180	1.57 201	9.30 261	3.23 254	0.39 213	4.06 140	3.79 236	1.23 200	0.88 200	7.24 214	1.02 195	4.54 219	6.58 223	0.29 191	0.54 184	0.78 157	2.46 196	4.48 217	1.87 184

test-1	3.29 229	0.29 90	1.96 238	0.33 147	0.26 123	0.23 181	0.42 188	3.11 242	0.84 194	3.35 264	3.99 246	5.66 240	0.78 204	0.19 164	6.33 229	6.00 281	1.70 226	1.62 253	10.71 257	1.73 230	5.37 236	9.64 297	0.07 108	0.76 213	3.30 244	6.12 248	5.48 241	8.68 256

XPNet_ROB	3.41 230	2.62 263	1.58 222	0.80 206	1.56 238	1.24 232	0.96 213	0.89 131	1.54 236	1.17 185	3.26 237	26.85 296	0.38 144	0.40 215	6.47 230	2.54 171	3.57 262	0.89 202	3.41 165	1.26 210	3.53 189	7.67 253	0.87 264	0.64 196	0.96 167	2.39 194	9.98 284	4.70 215

Anonymous3	3.42 231	0.60 155	0.93 185	0.09 81	1.35 229	0.50 202	0.03 59	3.46 254	1.28 222	1.11 178	0.80 174	10.89 268	1.36 233	0.45 227	8.96 259	6.97 303	3.85 264	3.08 289	11.46 261	2.32 256	7.35 276	12.18 316	0.38 210	0.51 177	1.75 204	3.57 211	5.30 235	1.85 183

GwcNet-ADL	3.44 232	3.11 274	3.40 267	3.24 257	2.51 262	0.88 218	0.42 188	2.96 234	0.71 180	3.80 279	7.12 278	7.96 255	1.21 229	0.20 169	4.76 171	4.86 264	2.42 248	0.72 181	8.04 225	2.75 269	3.31 182	5.54 187	0.28 190	1.76 256	2.68 227	5.24 237	4.37 209	8.53 254

NaN_ROB	3.44 232	1.18 227	1.20 202	0.92 211	3.15 270	0.73 213	1.61 234	3.36 250	2.57 262	0.98 171	1.25 191	21.11 288	0.77 203	1.26 270	5.06 182	1.79 112	1.06 182	0.76 187	2.52 132	1.44 219	1.95 143	3.82 126	0.52 234	1.30 245	4.05 253	10.09 282	4.78 223	13.66 278

EAI-Stereo	3.47 234	1.08 220	3.31 266	1.01 218	2.20 259	0.86 217	2.15 246	3.02 237	2.01 253	0.21 109	6.99 276	3.36 208	0.71 194	0.17 160	8.65 257	6.60 295	1.21 194	1.15 230	10.39 255	1.82 234	4.60 220	8.03 266	0.69 253	1.76 256	2.14 211	5.97 245	7.35 269	6.22 237

NOSS_ROB	3.47 234	3.88 283	0.50 137	2.22 249	1.85 246	2.58 254	0.05 87	2.70 219	1.59 238	3.61 271	1.69 205	2.61 202	3.90 263	1.01 261	9.33 263	5.76 277	3.02 257	1.87 267	2.83 145	1.09 197	5.42 237	6.93 230	0.46 227	3.37 278	3.09 239	10.15 283	8.01 276	4.05 212

HH	3.49 236	0.47 133	5.11 283	0.68 201	0.69 199	0.93 221	1.38 227	3.19 246	0.82 191	2.81 239	2.29 217	5.39 234	0.81 209	0.34 204	5.69 206	7.67 312	0.99 171	1.08 224	9.91 247	2.70 267	7.76 280	8.27 273	0.57 238	0.93 230	3.44 247	8.42 269	5.63 245	6.30 238

HanStereo	3.49 236	0.47 133	5.11 283	0.68 201	0.69 199	0.93 221	1.38 227	3.19 246	0.82 191	2.81 239	2.29 217	5.39 234	0.81 209	0.34 204	5.69 206	7.67 312	0.99 171	1.08 224	9.91 247	2.70 267	7.76 280	8.27 273	0.57 238	0.93 230	3.44 247	8.42 269	5.63 245	6.30 238

MSKI-zero shot	3.55 238	0.69 172	1.78 233	0.20 96	0.41 170	0.19 172	0.14 141	3.13 243	0.94 200	0.80 159	6.42 271	3.89 213	0.60 183	0.03 76	5.84 211	6.80 300	1.44 215	1.01 217	11.77 263	2.28 253	6.56 267	8.63 280	0.24 175	0.71 205	4.66 261	11.34 288	7.75 272	7.55 247

PSMNet-ADL	3.55 238	0.87 195	1.70 228	1.71 234	2.00 253	1.21 229	0.69 207	2.55 210	1.91 251	4.36 290	7.71 285	4.22 216	7.85 274	0.10 135	7.75 246	5.27 270	2.09 239	0.89 202	11.92 265	2.07 244	4.52 218	6.13 206	0.70 255	0.67 202	2.07 210	4.52 230	8.78 279	1.62 178

gcap-zeroshot	3.56 240	0.56 146	4.08 272	1.72 235	0.53 184	1.55 238	1.78 238	3.23 248	0.64 175	2.75 238	6.71 273	6.50 249	0.68 190	0.48 233	6.48 231	6.49 292	1.21 194	1.11 227	16.59 275	2.54 261	5.24 233	8.27 273	1.30 275	0.79 218	3.27 242	5.01 234	4.56 219	1.94 187

model_zeroshot	3.58 241	0.49 138	2.22 247	1.96 241	0.99 218	0.34 195	0.18 154	2.98 235	0.43 152	2.44 232	5.28 256	4.75 226	0.54 173	0.17 160	8.97 260	6.14 284	1.71 227	1.15 230	15.06 272	1.29 213	5.77 248	7.73 255	0.26 181	0.43 165	5.63 273	5.85 244	5.24 232	8.66 255

ADCP+	3.65 242	2.02 248	2.68 258	1.32 226	1.94 249	1.22 230	4.40 274	1.11 138	9.44 301	1.76 214	5.45 258	9.05 259	0.37 143	0.98 259	6.99 239	2.36 162	0.61 128	0.92 206	6.14 208	0.94 189	2.80 164	5.58 190	0.36 209	0.63 193	3.00 233	12.42 293	3.57 159	10.51 265

TRStereo	3.75 243	3.07 272	7.59 299	0.37 163	0.17 80	7.92 283	0.24 168	2.99 236	0.91 199	2.72 237	1.68 204	5.88 241	0.65 186	0.15 154	5.57 198	5.35 274	0.86 160	0.80 192	7.01 213	1.31 214	4.10 204	7.50 248	0.34 205	0.43 165	2.67 226	12.33 292	12.84 294	5.90 231

XX-Stereo	3.82 244	0.53 142	2.00 242	1.20 222	0.31 132	0.38 196	0.57 204	1.46 149	0.40 149	2.50 234	7.33 281	5.11 231	1.04 225	0.11 140	7.05 240	6.53 293	1.29 203	0.81 193	7.44 219	0.89 184	4.26 211	5.80 194	0.45 225	0.39 154	27.22 321	3.57 211	5.16 231	9.43 258

HBP-ISP	4.03 245	3.61 278	4.65 276	4.90 271	2.67 263	3.96 266	0.21 165	4.13 269	1.33 225	3.40 266	4.53 251	5.06 229	0.59 180	1.99 287	8.66 258	8.18 314	1.95 234	1.49 248	3.09 157	1.55 222	5.74 242	9.32 294	0.67 252	2.28 264	3.06 237	5.01 234	10.99 288	5.93 234

IGEV_Zeroshot_test	4.05 246	0.80 188	8.10 303	6.86 278	0.41 170	2.27 252	1.89 241	3.90 265	1.41 229	2.09 225	8.67 293	4.78 227	1.00 223	0.23 180	5.53 196	6.82 302	1.05 180	0.73 183	9.30 243	1.98 240	7.38 277	8.89 285	0.47 229	0.72 206	5.72 275	5.34 239	5.93 247	7.12 243

IGEV-FE	4.06 247	0.80 188	8.10 303	6.86 278	0.41 170	2.26 251	1.89 241	3.90 265	1.41 229	2.17 228	8.65 291	4.81 228	1.00 223	0.24 181	5.53 196	6.81 301	1.03 177	0.73 183	9.29 241	1.98 240	7.41 278	8.89 285	0.47 229	0.72 206	5.74 276	5.34 239	5.94 248	7.13 244

anonymity	4.07 248	0.78 184	6.15 293	1.49 229	0.74 203	0.48 199	0.49 197	3.72 260	1.65 242	2.70 235	20.70 330	3.99 215	0.88 219	0.28 196	5.31 191	6.26 288	1.14 189	0.71 179	7.91 223	1.58 223	4.27 212	8.17 270	0.41 216	0.61 191	4.86 266	9.60 278	5.48 241	9.41 257

ADCL	4.20 249	3.62 279	2.45 253	1.72 235	1.80 243	3.15 259	4.53 277	2.29 189	13.19 308	2.81 239	4.88 255	2.96 205	0.72 196	1.36 275	7.16 241	2.76 181	2.35 246	2.20 278	6.83 211	2.31 255	6.19 256	6.77 228	1.40 276	1.47 247	6.63 283	6.49 250	4.40 212	11.08 267

dad	4.27 250	0.90 198	0.38 106	10.18 291	1.67 241	1.51 237	12.20 301	12.33 303	0.11 83	3.40 266	0.00 1	1.94 190	3.49 258	0.26 187	6.16 223	1.44 78	1.74 231	0.71 179	14.06 271	0.66 161	3.23 178	4.00 134	0.21 162	1.02 234	6.09 279	0.19 90	17.62 306	9.71 261

FC-DCNN	4.43 251	4.58 286	5.93 290	9.82 290	4.79 281	8.76 289	4.48 276	4.47 271	1.65 242	2.91 247	2.13 210	6.53 250	2.41 244	0.30 199	4.57 157	2.52 169	2.76 256	1.21 235	3.98 179	0.89 184	3.66 195	4.91 172	0.73 259	4.23 286	8.24 286	6.03 247	7.69 270	9.53 260

zero-FE	4.46 252	2.02 248	0.20 47	18.26 301	2.74 265	20.82 306	6.55 285	1.82 166	0.71 180	1.31 196	3.02 235	10.50 266	3.67 260	0.45 227	4.35 149	3.50 220	1.30 205	1.59 252	13.37 269	1.37 218	5.58 241	7.41 243	0.31 200	0.54 184	0.79 159	2.41 195	4.46 215	1.50 171

iResNet	4.46 252	0.88 196	0.92 182	2.61 251	2.85 266	4.95 270	1.38 227	4.97 278	1.33 225	3.66 273	3.45 240	12.37 271	16.29 296	0.06 110	9.09 261	3.33 206	2.53 251	1.85 265	16.79 277	2.68 266	4.65 222	4.29 142	0.25 179	4.69 291	1.88 208	4.19 224	5.32 236	3.22 205

FADNet_RVC	4.48 254	2.12 257	1.42 211	3.57 262	3.69 272	1.20 228	2.37 248	2.30 190	1.42 231	1.77 215	4.48 250	9.79 263	6.84 272	1.84 286	12.73 288	3.36 208	3.55 261	4.20 298	17.52 278	3.76 280	5.93 251	8.26 271	0.72 257	1.64 253	1.78 205	3.63 215	5.12 229	5.99 235

LALA_ROB	4.53 255	4.80 288	1.68 226	1.27 224	2.16 258	2.28 253	1.42 231	1.88 173	2.60 263	2.71 236	5.56 259	33.12 301	0.72 196	0.88 256	10.88 276	2.59 173	3.47 260	1.83 264	4.21 183	2.04 242	4.39 216	7.30 239	0.41 216	1.52 249	2.35 216	3.60 214	8.94 280	7.68 248

DAS	4.65 256	0.98 210	1.28 203	1.99 243	1.39 232	1.39 235	1.58 232	3.52 256	4.17 278	3.33 260	6.18 268	12.75 273	6.50 268	0.10 135	8.31 252	4.81 262	4.46 274	2.26 279	10.21 250	5.35 292	6.51 263	7.66 251	0.57 238	4.84 293	4.63 259	7.17 258	7.79 273	5.90 231

SepStereo	4.65 256	0.98 210	1.28 203	1.99 243	1.39 232	1.39 235	1.58 232	3.52 256	4.17 278	3.33 260	6.18 268	12.75 273	6.50 268	0.10 135	8.31 252	4.81 262	4.46 274	2.26 279	10.21 250	5.35 292	6.51 263	7.66 251	0.57 238	4.84 293	4.63 259	7.17 258	7.79 273	5.90 231

iRaft-Stereo_20w	4.82 258	1.53 235	8.41 306	7.63 281	1.90 247	3.40 262	1.71 235	3.40 252	2.25 256	3.58 270	9.41 301	3.70 210	1.31 230	0.48 233	5.41 192	5.85 278	1.31 206	0.85 196	9.58 245	1.92 237	5.27 234	7.69 254	0.65 250	0.77 216	4.40 256	14.15 301	11.18 289	12.46 274

FC-DCNN v2	4.85 259	4.85 289	6.16 294	11.18 293	5.04 282	9.41 290	4.33 272	5.45 285	2.13 255	2.92 248	2.41 222	6.96 253	3.28 255	0.29 198	4.66 163	2.49 166	2.73 253	1.13 229	4.30 184	0.89 184	3.66 195	4.92 173	0.72 257	4.22 285	9.66 296	6.86 254	9.29 281	10.92 266

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 260	1.32 230	8.08 302	2.22 249	1.40 234	5.53 271	2.05 243	3.43 253	3.32 269	3.75 276	12.29 308	5.33 233	1.84 237	0.33 203	5.97 217	7.09 305	1.62 223	1.81 262	10.22 252	2.59 263	6.85 270	8.81 282	0.47 229	2.00 261	5.18 270	13.24 298	6.40 256	11.37 270

ccs_rob	4.98 260	1.51 234	2.53 256	2.16 246	0.89 212	3.24 260	1.79 239	4.91 277	1.34 227	4.26 287	15.64 319	28.82 297	10.34 283	0.50 237	6.81 234	5.55 275	2.39 247	1.57 250	6.45 209	2.16 250	6.28 259	6.95 231	0.40 212	2.33 265	1.38 187	2.46 196	4.37 209	7.31 246

SHD	5.09 262	1.15 224	3.12 264	1.80 237	1.94 249	1.71 242	2.82 257	5.09 281	4.76 284	2.82 242	5.39 257	5.07 230	9.79 282	0.87 255	11.37 280	6.33 291	4.71 278	2.67 286	13.97 270	3.50 278	7.31 275	8.29 277	0.44 223	3.88 281	5.02 268	7.49 262	4.03 190	12.20 271

ETE_ROB	5.10 263	4.12 284	1.76 231	1.25 223	2.22 260	2.82 256	2.07 244	1.56 152	4.21 280	1.88 218	5.58 261	37.59 309	0.86 218	1.44 277	10.38 272	2.80 182	4.20 272	0.98 212	5.24 197	1.97 238	4.87 225	7.58 250	0.77 262	1.38 246	2.34 215	3.79 220	15.93 303	8.21 251

CSAN	5.32 264	2.66 264	1.69 227	3.30 258	3.85 274	2.05 246	2.31 247	5.00 280	4.86 285	3.78 278	2.69 229	17.88 285	11.82 287	1.17 267	10.17 270	1.96 128	2.51 249	1.35 243	6.12 206	2.50 259	3.97 202	4.60 160	0.56 236	2.97 273	6.49 281	16.18 307	7.96 275	13.30 277

ITSA-stereo	5.42 265	2.29 259	1.89 236	8.97 287	3.88 275	1.23 231	2.54 250	4.47 271	3.35 273	4.35 289	7.59 282	10.18 264	12.92 290	3.00 291	7.80 248	5.16 267	3.85 264	1.88 268	8.77 231	2.09 247	6.00 252	7.39 240	1.42 277	3.60 279	4.84 265	7.18 260	5.13 230	14.47 281

DCVSM-stereo	5.54 266	0.78 184	3.12 264	3.47 259	1.28 225	7.98 284	1.05 216	4.59 274	2.29 257	5.25 299	7.93 289	23.24 291	12.85 289	0.71 250	9.52 266	4.20 250	2.06 238	1.36 245	16.58 274	3.56 279	5.30 235	5.91 197	2.46 286	3.65 280	2.66 224	6.64 251	5.48 241	5.70 228

CC-Net-ROB	5.62 267	8.62 300	1.87 235	23.08 305	6.72 293	15.74 300	8.55 295	0.45 111	0.82 191	1.55 209	0.00 1	24.53 292	3.35 256	3.39 296	5.49 194	0.89 26	2.73 253	1.76 260	12.04 266	0.82 178	1.32 101	1.73 42	9.22 310	0.42 159	3.22 241	2.53 199	2.45 115	8.44 253

DDVS	5.69 268	1.54 236	2.40 252	1.70 233	2.85 266	2.20 249	1.17 219	5.90 288	4.00 277	4.08 282	18.83 325	25.64 294	8.12 277	1.56 279	8.35 254	7.04 304	2.73 253	2.05 274	11.37 260	4.73 285	6.54 265	8.98 289	0.34 205	1.71 254	1.84 207	3.53 210	6.53 257	7.90 250

XQC	5.77 269	3.33 276	2.00 242	3.49 260	4.00 276	3.75 265	3.56 266	6.60 291	3.33 270	2.89 245	5.57 260	6.45 248	8.10 276	1.78 284	12.28 284	5.97 280	4.03 270	1.85 265	11.48 262	3.98 282	6.63 268	9.37 296	0.62 244	2.51 267	9.28 293	15.19 304	11.40 291	6.32 240

SFCPSM	5.84 270	2.89 270	1.36 209	1.97 242	1.59 239	1.65 241	0.56 203	2.54 208	4.75 283	3.16 254	7.74 286	15.48 280	23.57 304	1.24 268	11.21 277	4.79 261	2.53 251	1.55 249	22.65 294	7.42 299	4.60 220	6.67 225	0.69 253	2.33 265	4.62 258	4.35 226	6.18 252	9.49 259

RTS	6.13 271	1.54 236	1.31 207	0.94 212	1.83 244	4.15 267	5.45 279	2.74 224	3.33 270	2.85 243	1.61 202	8.52 257	1.31 230	1.13 265	14.79 305	6.12 282	7.56 294	2.52 282	18.82 281	3.48 274	6.23 257	8.15 268	1.11 270	1.90 259	8.24 286	21.58 320	6.64 259	21.79 297

RTSA	6.13 271	1.54 236	1.31 207	0.94 212	1.83 244	4.15 267	5.45 279	2.74 224	3.33 270	2.85 243	1.61 202	8.52 257	1.31 230	1.13 265	14.79 305	6.12 282	7.56 294	2.52 282	18.82 281	3.48 274	6.23 257	8.15 268	1.11 270	1.90 259	8.24 286	21.58 320	6.64 259	21.79 297

CBMV	6.33 273	3.75 280	1.57 221	3.96 265	3.58 271	2.97 257	1.75 237	3.89 264	2.67 264	4.14 283	2.72 231	14.42 277	3.85 262	0.73 252	10.81 275	6.26 288	4.67 277	2.29 281	9.29 241	1.51 220	8.03 284	7.42 244	0.63 245	6.58 307	6.79 284	7.57 263	20.00 309	28.98 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 274	2.03 251	2.98 261	1.85 239	2.88 269	3.58 263	6.75 287	4.57 273	12.25 305	3.05 251	7.04 277	4.71 225	1.88 238	2.57 290	14.38 302	6.24 287	6.31 289	4.36 301	12.98 268	3.18 273	11.94 310	11.62 313	1.98 282	4.21 284	6.60 282	10.55 284	6.27 254	14.36 280

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 275	1.86 245	7.76 300	2.86 255	2.71 264	7.05 279	3.15 262	3.93 267	4.88 286	4.54 291	11.42 305	5.15 232	2.03 240	0.06 110	10.49 274	8.30 315	2.05 236	1.28 241	37.56 313	2.22 251	6.07 254	9.22 291	0.40 212	0.89 228	4.29 254	12.82 296	6.10 251	12.31 273

WQFJA1++	6.49 276	0.92 201	0.22 51	35.88 315	0.46 180	36.70 319	37.76 319	0.30 97	0.78 189	3.23 258	0.20 127	6.64 251	6.50 268	0.21 176	4.34 148	4.12 249	0.80 144	0.77 190	8.12 228	1.51 220	3.42 187	5.20 182	0.23 170	0.27 119	0.21 105	9.19 274	3.51 154	3.65 209

AMNet	6.93 277	3.82 282	2.53 256	4.00 266	5.78 286	6.99 278	3.24 263	2.46 205	2.51 261	3.39 265	6.36 270	9.40 262	2.06 241	7.30 307	5.92 213	9.99 321	13.66 313	7.81 317	8.03 224	7.76 303	11.45 307	8.81 282	2.81 288	4.73 292	5.75 277	7.80 264	13.20 295	19.55 292

CBMV_ROB	7.04 278	2.92 271	2.91 260	8.40 285	6.54 292	5.80 273	3.57 267	5.09 281	2.49 260	3.84 281	4.70 254	21.33 289	14.76 294	0.47 231	10.48 273	3.84 241	3.13 258	1.58 251	12.20 267	8.81 305	6.17 255	5.80 194	0.47 229	3.14 276	9.16 292	15.50 306	13.69 297	13.29 276

ADCMid	7.46 279	4.47 285	5.08 281	2.16 246	4.40 279	5.87 274	8.05 291	9.24 295	12.39 306	3.16 254	7.69 284	10.20 265	10.41 284	3.13 293	12.60 287	5.58 276	5.05 283	2.83 288	19.52 285	4.27 283	8.70 291	10.59 308	5.48 304	2.86 271	5.69 274	10.08 281	5.48 241	16.37 284

ADCPNet	7.46 279	2.07 253	4.11 273	2.81 253	6.39 289	3.36 261	8.24 292	5.53 286	7.83 295	3.76 277	7.86 287	5.53 239	14.04 292	3.15 294	13.54 293	6.64 296	4.80 279	2.06 275	18.97 284	5.05 290	8.54 289	10.30 306	2.99 290	2.59 268	9.61 295	17.77 309	7.74 271	16.22 283

PWC_ROB	7.58 281	2.00 247	5.48 286	0.90 210	1.32 228	2.25 250	5.46 281	2.83 230	16.84 316	3.83 280	8.10 290	5.42 236	39.62 325	1.01 261	9.69 267	5.15 266	6.62 290	4.25 299	16.71 276	4.76 287	8.56 290	10.40 307	0.63 245	4.96 296	3.07 238	3.69 216	7.15 268	24.07 304

FAT-Stereo	7.68 282	2.26 258	8.90 308	7.33 280	12.67 307	6.25 276	3.58 268	7.41 292	3.60 275	5.82 301	12.39 309	18.45 286	9.06 279	1.35 274	12.36 285	6.54 294	3.93 266	4.03 297	15.97 273	6.36 295	7.78 282	9.24 292	0.76 261	5.29 301	3.49 249	6.98 256	8.20 277	17.22 287

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 283	3.78 281	1.17 201	9.35 288	4.27 278	8.06 285	8.52 294	11.24 301	8.55 297	4.88 297	4.04 247	17.24 283	9.50 281	6.06 306	14.53 304	3.53 222	2.28 244	1.12 228	19.59 287	2.56 262	8.24 287	9.72 299	3.14 293	2.11 262	11.98 301	14.76 302	10.14 285	14.15 279

ACV-stereo	8.68 284	5.35 292	4.89 278	8.31 284	1.79 242	11.62 294	4.37 273	3.80 263	6.01 288	5.33 300	7.17 279	6.07 244	26.41 307	1.30 271	11.88 281	10.16 323	6.25 288	2.60 284	51.34 329	14.45 318	9.06 296	8.91 287	1.00 265	2.60 269	2.32 214	8.54 272	7.07 265	5.71 229

pmcnn	8.69 285	3.07 272	2.45 253	6.53 277	5.75 285	7.18 280	4.96 278	4.79 276	2.03 254	4.24 286	12.14 307	19.36 287	21.49 302	0.91 257	9.48 264	6.75 298	6.67 291	4.39 302	22.61 293	5.09 291	10.91 306	7.84 259	4.51 301	5.07 298	6.90 285	5.26 238	17.73 307	26.48 310

FBW_ROB	8.77 286	9.60 301	5.96 291	20.47 304	9.29 299	12.71 295	9.20 296	4.97 278	1.59 238	3.30 259	6.98 275	15.27 278	3.59 259	7.76 309	10.34 271	1.71 108	3.43 259	0.86 197	34.07 308	2.29 254	6.89 271	6.34 213	9.32 311	8.81 316	5.75 277	8.41 267	5.24 232	22.62 299

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 287	1.66 241	6.09 292	4.62 270	3.79 273	3.05 258	6.94 288	3.69 259	3.58 274	4.74 295	10.17 303	65.85 339	12.11 288	7.99 310	7.88 249	5.27 270	4.63 276	5.31 303	18.89 283	2.67 265	8.70 291	10.19 304	1.05 268	4.09 283	5.01 267	9.52 277	6.30 255	15.16 282

S-Stereo	9.64 288	2.07 253	4.59 274	8.70 286	8.72 297	12.93 297	19.52 308	5.25 283	6.14 290	6.12 304	20.39 329	29.19 298	7.43 273	0.64 244	14.26 299	7.63 311	4.01 269	5.81 308	18.32 279	6.45 297	7.46 279	9.84 300	12.36 315	7.40 310	3.61 250	6.74 252	7.10 267	17.56 288

ADCS	10.79 289	5.73 293	4.98 279	4.16 268	6.39 289	6.60 277	6.53 284	10.15 299	15.87 314	4.18 285	7.59 282	13.56 276	18.31 297	4.53 302	14.24 298	11.99 328	10.80 302	7.09 316	25.37 299	9.28 308	16.45 327	16.31 332	2.97 289	7.03 309	10.05 299	20.56 316	11.21 290	19.51 291

STTRV1_RVC	10.96 290	2.66 264	1.55 220	5.84 272	1.90 247	6.01 275	3.60 269	4.11 268	3.93 276	4.64 293	6.71 273	16.96 282	21.63 303	1.68 282	20.69 327	5.04 265	18.60 320	1.18 232	52.69 332	12.74 315	19.16 331	9.31 293	4.76 303	5.05 297	9.07 291	12.15 291	12.79 293	31.40 317

MFN_U_SF_RVC	11.03 291	6.12 296	3.70 269	9.72 289	5.50 283	12.91 296	11.38 299	12.61 305	7.46 294	12.18 322	14.75 315	23.19 290	14.11 293	9.33 311	18.32 317	5.16 267	4.41 273	3.43 293	39.06 316	6.67 298	10.28 302	11.18 310	1.45 278	6.88 308	9.80 297	8.50 271	9.76 282	19.96 294

SGM_RVC	11.04 292	10.51 304	3.94 271	16.88 298	9.65 302	15.55 299	8.47 293	9.54 296	6.09 289	4.15 284	7.87 288	25.06 293	19.78 301	0.97 258	9.49 265	2.25 155	3.81 263	1.26 240	21.86 290	2.34 257	6.63 268	5.12 180	2.33 284	4.85 295	18.97 312	16.47 308	33.79 325	30.47 315
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 293	4.89 291	9.62 310	4.05 267	4.71 280	7.69 282	2.56 251	10.07 298	15.27 312	5.01 298	15.52 318	47.57 324	9.25 280	0.66 246	11.93 282	8.70 317	5.83 285	4.33 300	24.55 298	15.55 320	8.38 288	9.97 302	3.01 291	5.25 300	6.16 280	13.40 299	22.59 311	23.59 303

SANet	11.19 294	4.59 287	6.27 296	5.98 273	6.03 287	9.51 291	3.52 265	15.63 310	13.49 309	2.90 246	8.65 291	59.91 333	26.52 308	3.01 292	14.30 300	3.26 203	7.32 293	3.86 296	11.91 264	3.94 281	6.50 261	7.39 240	2.61 287	7.75 313	12.68 303	17.80 310	13.93 298	22.99 300

MDST_ROB	11.38 295	16.72 311	3.53 268	29.03 309	10.09 303	21.13 307	6.30 283	6.03 289	2.39 258	3.16 254	5.82 264	11.55 269	29.02 312	0.67 247	15.26 311	3.18 200	1.65 224	0.66 167	8.85 233	2.07 244	5.87 249	6.71 227	2.26 283	3.08 275	28.29 323	22.14 322	37.48 330	24.36 305

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 296	10.45 303	6.25 295	17.50 299	6.77 294	8.15 286	11.44 300	18.23 317	23.22 328	11.11 316	4.62 252	15.32 279	6.08 266	10.68 314	16.27 313	6.19 286	3.94 267	5.52 304	39.73 317	7.74 302	9.53 301	12.33 317	7.02 306	7.63 312	14.72 307	12.91 297	6.89 263	16.97 286

edge stereo	11.93 297	6.96 298	11.28 311	14.49 295	12.53 306	16.91 301	13.06 303	12.62 306	7.43 293	6.06 303	15.07 316	38.54 311	18.86 298	1.55 278	12.90 289	7.43 308	6.14 286	3.10 290	25.46 300	4.74 286	8.16 285	10.22 305	4.20 299	4.35 287	9.83 298	8.13 266	13.68 296	28.51 312

DGSMNet	12.26 298	4.87 290	8.31 305	6.01 274	6.04 288	7.30 281	6.59 286	7.90 293	4.51 282	11.38 318	32.66 339	17.48 284	8.74 278	4.36 301	14.01 295	14.50 332	17.26 317	9.25 320	41.69 320	11.54 314	21.38 336	24.41 339	4.74 302	7.56 311	5.44 271	11.45 289	8.55 278	13.11 275

DDUNet	13.01 299	20.50 314	4.63 275	37.04 316	24.81 315	34.87 318	32.65 316	1.85 167	1.66 244	1.47 206	3.83 244	13.22 275	4.08 264	83.62 329	6.26 226	2.41 165	8.99 299	3.82 294	18.78 280	4.54 284	7.88 283	7.25 236	16.92 320	0.99 233	1.50 195	0.70 139	4.90 227	2.09 191

PVD	13.07 300	5.77 294	8.84 307	7.67 282	7.35 295	10.40 292	7.28 289	21.12 324	19.70 324	3.65 272	8.76 294	16.32 281	27.90 310	3.25 295	14.97 308	8.92 319	11.32 303	6.23 312	25.56 301	7.56 300	12.68 313	14.11 326	1.29 274	6.16 304	16.97 309	25.32 327	18.21 308	35.51 323

AnyNet_C01	13.13 301	6.35 297	5.48 286	6.38 276	6.46 291	5.73 272	10.15 297	12.79 308	16.56 315	5.83 302	9.31 299	26.51 295	19.60 299	5.31 305	17.84 315	13.62 330	17.55 318	15.56 334	35.24 309	11.09 312	19.28 332	17.31 334	7.05 307	7.85 314	13.46 305	10.79 285	9.89 283	21.58 296

UDG	13.28 302	21.47 315	5.08 281	37.13 317	29.51 318	32.00 314	40.03 320	2.62 214	1.78 248	2.40 231	5.74 263	12.64 272	4.23 265	74.90 326	7.47 243	2.61 175	9.44 300	3.24 292	19.57 286	5.01 289	8.74 294	7.28 237	12.84 316	1.84 258	1.35 185	2.91 203	4.53 218	2.12 192

SGM-ForestM	13.51 303	15.62 309	5.25 285	19.43 302	9.27 298	19.59 305	12.46 302	12.78 307	8.97 300	3.34 263	9.27 298	36.07 308	25.37 306	2.03 288	16.48 314	3.39 211	4.90 281	1.21 235	22.28 291	2.96 271	6.90 272	5.25 184	1.83 280	4.68 290	27.51 322	25.27 326	34.85 328	27.72 311

MeshStereo	13.92 304	10.29 302	5.80 289	24.32 308	15.33 308	17.65 303	7.76 290	12.34 304	7.38 292	4.65 294	9.09 297	38.22 310	30.61 315	0.62 243	14.44 303	7.42 307	4.05 271	2.65 285	19.82 288	2.63 264	14.32 321	9.90 301	1.27 273	6.42 305	22.75 318	19.43 313	33.41 323	33.14 319
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	15.27 305	3.38 277	2.28 250	7.89 283	8.28 296	10.58 293	4.44 275	5.86 287	8.70 299	4.26 287	6.00 267	72.12 344	28.20 311	4.69 303	15.14 310	10.42 324	11.48 305	8.27 318	58.42 341	9.38 309	12.12 312	11.31 311	17.29 321	11.11 321	20.16 315	20.85 319	14.99 301	24.68 307

MFMNet_re	16.81 306	13.74 306	7.85 301	23.81 307	9.51 301	34.14 317	18.04 305	12.31 302	19.02 321	10.33 315	12.96 310	38.69 312	15.16 295	1.61 281	18.46 318	10.89 326	28.67 335	12.10 326	31.52 304	10.43 311	18.75 330	11.05 309	8.52 309	9.85 317	9.47 294	5.57 242	24.17 312	37.24 325

SQANet	19.01 307	32.39 321	7.05 297	58.51 322	34.20 319	58.54 325	40.35 321	4.32 270	1.69 245	4.85 296	1.45 198	32.05 300	6.71 271	57.82 322	11.24 279	1.77 111	6.68 292	1.66 256	31.16 303	2.08 246	8.23 286	7.99 264	54.11 329	2.11 262	5.60 272	10.88 286	10.17 286	19.67 293

SAMSARA	20.09 308	2.60 262	5.52 288	4.28 269	4.10 277	3.59 264	5.57 282	15.80 313	10.05 303	4.59 292	5.59 262	9.22 260	24.85 305	3.88 297	16.25 312	8.47 316	6.17 287	3.82 294	22.29 292	5.87 294	19.35 333	26.82 346	1.02 266	5.45 302	80.31 353	91.77 353	78.09 353	77.23 353

MADNet+	20.34 309	8.33 299	14.90 320	18.17 300	11.98 305	8.55 287	19.20 306	28.96 335	17.96 319	12.55 323	11.63 306	34.32 305	30.36 314	10.57 313	26.85 334	16.66 334	27.39 333	10.40 325	40.88 318	18.27 325	19.91 334	15.53 330	9.97 314	19.40 332	35.72 331	22.38 323	21.31 310	37.09 324

ELAS_RVC	20.43 310	19.80 313	14.61 319	33.93 312	22.90 312	33.71 316	20.10 310	15.64 311	12.18 304	8.45 310	19.69 328	54.25 331	33.97 319	4.07 298	13.47 292	5.30 273	11.89 306	6.49 314	21.52 289	8.87 306	14.06 318	14.69 328	9.63 313	11.88 322	32.34 327	25.79 328	41.56 336	40.71 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 311	24.96 317	17.24 322	39.82 318	27.48 317	32.58 315	22.87 312	19.77 321	17.77 318	8.05 309	19.67 327	46.38 319	37.96 324	2.15 289	18.66 320	4.75 259	4.82 280	1.95 269	33.25 306	6.38 296	9.07 297	8.67 281	3.28 294	10.68 319	31.80 326	27.62 332	40.75 332	38.09 327

ELAS	20.62 312	22.76 316	14.59 318	35.29 314	24.88 316	31.90 313	20.66 311	17.34 316	17.05 317	7.97 308	18.32 323	48.39 325	31.67 316	4.13 299	14.30 300	5.24 269	11.47 304	6.10 311	23.02 296	7.62 301	13.14 315	14.53 327	9.46 312	10.75 320	34.52 329	27.84 333	41.52 335	42.31 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 313	14.87 308	11.99 313	19.90 303	20.87 310	18.85 304	10.39 298	16.04 314	19.39 322	19.65 332	21.64 332	33.32 302	37.38 323	7.51 308	19.34 323	17.18 336	26.65 331	16.12 336	32.93 305	23.87 332	31.45 344	25.37 343	13.83 318	14.33 329	17.76 311	19.97 314	29.60 319	26.21 308
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 314	17.36 312	16.07 321	34.52 313	24.54 314	25.94 310	19.26 307	20.13 323	18.43 320	6.42 306	15.25 317	40.88 314	36.30 322	4.35 300	18.72 321	10.55 325	8.23 296	29.63 345	23.68 297	4.94 288	11.81 309	8.91 287	3.02 292	10.18 318	36.19 334	32.24 337	51.66 344	49.72 338

otaku	22.42 315	43.20 325	9.38 309	63.06 328	42.07 325	64.13 334	51.05 322	6.07 290	4.42 281	10.13 314	1.74 206	33.95 303	10.96 285	66.92 324	12.03 283	1.89 120	8.57 297	1.66 256	38.00 314	7.96 304	8.85 295	8.28 276	54.71 330	2.95 272	9.04 290	9.25 275	14.25 300	20.70 295

SGM+DAISY	22.46 316	16.23 310	12.74 314	23.16 306	22.67 311	25.12 309	20.00 309	18.50 318	14.48 311	18.58 331	22.04 333	30.49 299	41.59 326	13.05 316	22.51 331	16.54 333	26.00 330	12.93 328	35.92 310	22.37 330	28.02 342	25.12 342	21.26 322	13.77 327	20.04 314	18.46 312	33.94 326	30.81 316

DLNR_Zeroshot_test	23.08 317	78.93 353	7.15 298	99.97 353	0.34 147	0.16 152	98.90 353	3.23 248	0.54 162	3.12 253	2.31 220	6.01 243	0.92 222	21.35 318	96.48 354	100.00 357	25.46 328	22.19 339	22.79 295	2.43 258	9.32 299	9.14 290	0.06 91	0.65 199	2.36 217	3.89 222	2.16 108	3.20 204

LSM0	23.31 318	6.07 295	4.80 277	15.07 297	10.87 304	17.08 302	14.50 304	23.84 327	15.74 313	14.73 326	18.40 324	35.77 307	35.06 321	1.58 280	76.98 350	85.81 350	14.68 314	5.68 306	56.53 339	17.15 324	23.95 339	21.89 337	4.26 300	8.21 315	17.36 310	20.39 315	29.27 318	33.71 321

LE_ROB	23.34 319	10.93 305	12.86 315	32.65 310	38.35 322	31.72 312	33.97 317	23.50 326	21.06 326	7.08 307	17.87 322	51.83 328	51.55 342	1.81 285	14.20 297	3.08 194	3.94 267	1.47 247	30.65 302	8.98 307	9.43 300	7.39 240	6.89 305	25.95 337	35.31 330	39.95 345	53.69 346	54.00 341

Ntro	23.84 320	41.67 323	11.59 312	63.69 331	43.73 326	62.95 332	57.60 325	8.47 294	6.35 291	11.89 321	2.51 225	35.10 306	7.96 275	75.67 327	12.59 286	1.67 103	9.55 301	2.68 287	39.05 315	9.79 310	8.70 291	8.40 279	55.40 331	3.24 277	11.18 300	15.16 303	14.07 299	23.09 302

BEATNet-Init1	25.27 321	27.76 318	13.76 316	44.57 320	24.32 313	38.91 320	25.10 313	19.51 320	20.03 325	9.35 311	16.15 320	47.35 323	48.89 337	4.71 304	23.55 332	11.00 327	8.78 298	5.84 309	49.88 328	20.70 326	15.01 322	14.94 329	7.37 308	12.57 325	35.78 332	26.22 329	60.85 350	49.36 337

DispFullNet	27.09 322	40.76 322	20.37 328	53.27 321	39.67 323	45.72 322	56.25 324	14.00 309	12.78 307	14.18 324	10.07 302	43.95 318	34.00 320	86.26 330	13.33 291	13.62 330	31.37 339	16.57 337	52.58 331	15.02 319	15.98 324	12.66 320	15.43 319	6.52 306	8.73 289	8.65 273	16.24 304	33.48 320

ACVNet-4b	27.62 323	43.15 324	14.04 317	69.86 340	48.10 329	70.20 342	77.34 341	10.63 300	9.55 302	15.00 327	1.55 200	59.33 332	11.37 286	93.44 338	12.94 290	2.57 172	15.66 315	5.69 307	33.68 307	14.13 316	9.17 298	7.28 237	59.49 335	4.60 289	12.85 304	9.43 276	15.52 302	19.12 290

WAO-7	28.15 324	31.17 320	25.54 332	33.41 311	34.99 320	22.62 308	28.62 315	47.75 344	47.89 342	29.08 337	39.82 343	41.47 315	41.79 327	12.75 315	36.14 341	18.16 337	17.03 316	8.88 319	47.38 324	21.69 329	11.73 308	12.95 323	3.79 298	33.81 343	23.20 319	26.44 330	24.41 313	37.61 326

ACVNet_1	28.17 325	43.81 326	17.24 322	67.32 335	49.50 331	66.04 339	82.98 346	16.42 315	8.08 296	11.43 319	7.19 280	34.00 304	27.09 309	93.81 339	14.92 307	2.21 153	17.82 319	6.77 315	36.07 311	11.39 313	10.56 305	7.42 244	59.65 336	6.11 303	20.40 316	15.24 305	10.18 287	16.93 285

RainbowNet	28.72 326	46.67 328	19.30 327	69.82 339	47.14 327	68.90 341	70.63 336	10.00 297	3.26 268	17.63 329	2.27 213	46.57 320	29.74 313	91.67 334	17.86 316	3.37 209	12.50 307	5.59 305	44.74 323	17.11 323	10.33 303	8.87 284	58.90 334	5.15 299	14.30 306	12.58 294	17.44 305	23.01 301

FADE	29.84 327	14.85 307	17.50 324	14.80 296	17.47 309	30.08 311	27.73 314	21.58 325	43.85 337	17.74 330	27.42 338	77.60 349	47.38 334	13.14 317	21.07 328	12.04 329	34.32 341	23.23 340	59.34 342	35.12 342	37.77 348	35.26 347	13.16 317	25.00 336	20.45 317	13.86 300	47.51 339	56.53 344

MonStereo1	31.37 328	44.05 327	18.10 326	63.40 329	51.01 337	58.41 324	67.37 329	18.80 319	19.56 323	11.72 320	19.29 326	63.23 338	45.03 331	93.02 337	14.99 309	4.67 256	19.74 322	9.74 323	41.29 319	14.22 317	12.85 314	11.31 311	61.91 342	4.55 288	12.64 302	11.07 287	25.06 314	29.83 314

PSMNet_ROB	32.72 329	49.56 334	17.71 325	65.01 333	47.98 328	61.81 329	62.32 326	19.85 322	21.78 327	27.64 336	25.28 334	42.80 316	43.52 330	83.58 328	21.88 330	4.36 251	19.43 321	6.46 313	43.95 322	16.36 321	13.14 315	11.66 314	58.31 333	14.57 330	31.67 325	24.32 325	29.94 321	18.64 289

JetBlue	33.16 330	30.03 319	36.86 344	39.95 319	35.04 321	44.19 321	36.23 318	30.47 338	47.01 341	15.01 328	10.48 304	79.96 351	19.64 300	25.82 319	18.89 322	17.14 335	40.11 345	25.93 343	36.94 312	25.94 335	32.23 345	26.39 344	31.84 323	27.47 339	31.63 324	33.13 339	48.81 342	48.30 336

ACVNet_2	33.32 331	48.24 330	22.45 330	67.72 338	50.69 336	65.88 337	85.41 349	28.48 333	14.03 310	14.63 325	9.36 300	52.16 329	31.94 317	91.62 333	13.62 294	2.72 178	21.29 323	5.84 309	51.78 330	16.52 322	10.41 304	7.93 262	58.06 332	13.93 328	36.96 336	18.42 311	25.58 315	33.95 322

IMH-64-1	35.05 332	48.99 331	25.77 334	61.80 324	50.28 334	62.71 330	68.79 330	27.80 330	35.88 331	10.10 312	14.48 313	46.82 321	41.96 328	94.04 340	19.93 324	7.49 309	22.67 324	9.35 321	48.46 325	21.14 327	14.12 319	12.56 318	59.91 338	12.21 323	41.64 337	20.57 317	27.79 316	39.03 328

IMH-64	35.05 332	48.99 331	25.77 334	61.80 324	50.28 334	62.71 330	68.79 330	27.80 330	35.88 331	10.10 312	14.48 313	46.82 321	41.96 328	94.04 340	19.93 324	7.49 309	22.67 324	9.35 321	48.46 325	21.14 327	14.12 319	12.56 318	59.91 338	12.21 323	41.64 337	20.57 317	27.79 316	39.03 328

IMH	36.38 334	50.15 335	26.16 336	62.16 327	50.12 333	63.98 333	68.96 332	28.54 334	38.29 334	11.29 317	14.14 311	50.26 326	54.45 345	94.09 342	20.59 326	7.40 306	23.63 326	10.28 324	49.17 327	22.78 331	13.74 317	11.88 315	59.95 340	13.42 326	41.71 339	23.99 324	29.69 320	41.45 332

WAO-6	37.66 335	47.81 329	21.43 329	60.52 323	52.73 338	58.92 326	64.84 327	27.98 332	43.38 335	33.02 340	17.53 321	43.36 317	50.95 339	89.65 331	33.50 337	18.63 340	24.84 327	13.57 330	42.17 321	25.77 334	21.16 335	19.52 335	35.00 324	18.52 331	43.20 340	29.62 334	37.17 329	41.96 333

PWCK	39.46 336	63.60 343	25.26 331	73.87 346	41.94 324	61.54 328	51.88 323	54.42 345	37.36 333	26.43 335	38.00 340	62.72 337	47.31 333	27.64 320	24.07 333	10.09 322	32.07 340	12.97 329	84.14 352	29.01 339	25.42 340	16.79 333	48.17 328	30.69 342	35.86 333	32.01 336	32.05 322	40.21 330

TorneroNet-64	40.02 337	51.18 336	25.58 333	64.09 332	48.50 330	64.50 335	69.74 333	27.58 329	44.28 338	21.06 333	14.38 312	70.42 343	57.53 346	94.84 344	27.09 335	8.83 318	28.00 334	16.10 335	54.90 337	26.42 336	15.26 323	13.34 324	61.86 341	22.65 333	33.51 328	30.60 335	34.09 327	54.24 342

LVE	40.69 338	49.32 333	32.19 339	74.37 347	65.31 343	65.52 336	78.53 342	29.09 336	24.11 329	37.95 342	38.44 341	39.09 313	50.88 338	95.16 350	18.50 319	6.31 290	25.93 329	13.65 331	54.80 336	26.51 337	16.26 325	15.81 331	69.49 348	26.57 338	44.82 341	33.95 341	41.51 334	24.49 306

TorneroNet	40.95 339	54.80 338	28.35 337	67.47 337	50.00 332	66.00 338	71.75 337	26.53 328	45.69 339	24.20 334	21.34 331	68.12 340	53.25 344	94.92 346	27.93 336	9.57 320	26.82 332	16.87 338	54.27 335	24.50 333	16.26 325	13.93 325	62.31 343	23.32 335	36.59 335	27.14 331	43.07 337	50.69 339

Dean	44.25 340	52.28 337	33.23 340	77.10 348	64.97 342	79.61 351	83.94 348	43.21 340	43.41 336	35.28 341	25.28 334	61.70 335	57.88 347	95.07 349	21.16 329	4.55 254	29.50 336	12.92 327	64.62 345	29.22 340	11.94 310	10.07 303	59.70 337	23.01 334	50.00 345	39.42 344	53.45 345	32.13 318

WAO-8	45.52 341	56.99 340	36.84 342	70.78 342	61.58 339	72.65 345	72.88 338	44.15 341	50.34 343	32.51 338	26.24 336	68.22 341	50.98 340	91.91 335	34.40 338	19.25 341	31.26 337	14.25 332	53.00 333	37.84 344	18.64 328	12.91 321	45.23 325	27.94 340	54.23 348	39.08 342	48.02 340	56.81 345

Venus	45.52 341	56.99 340	36.84 342	70.77 341	61.58 339	72.65 345	72.88 338	44.15 341	50.34 343	32.51 338	26.24 336	68.22 341	50.98 340	91.91 335	34.40 338	19.25 341	31.26 337	14.25 332	53.00 333	37.84 344	18.64 328	12.91 321	45.23 325	27.94 340	54.23 348	39.08 342	48.02 340	56.81 345

notaker	50.99 343	64.58 345	35.58 341	71.22 343	67.03 344	71.52 344	79.74 344	46.10 343	64.92 347	43.57 345	60.04 347	61.27 334	52.88 343	94.30 343	52.11 346	32.30 344	36.01 343	25.62 342	66.68 347	41.75 346	26.51 341	26.69 345	69.04 347	40.16 346	27.04 320	32.57 338	39.45 331	47.99 335

UNDER WATER	53.46 344	66.50 346	44.48 345	77.89 349	68.28 345	75.27 348	86.28 351	62.01 348	51.94 345	41.57 343	48.61 344	74.76 347	58.64 348	94.91 345	40.27 343	19.59 343	35.94 342	25.36 341	57.83 340	30.24 341	22.42 338	21.82 336	69.76 349	49.60 350	53.54 347	52.17 347	44.57 338	69.15 351

ktn	53.49 345	64.55 344	32.09 338	67.37 336	73.02 350	67.18 340	79.08 343	39.47 339	71.03 349	45.61 347	66.57 349	53.73 330	46.66 332	95.58 351	51.51 345	35.27 345	42.24 347	32.53 346	61.67 343	36.66 343	34.35 347	37.51 348	63.57 344	39.21 344	45.92 342	42.82 346	58.10 348	61.01 347

UNDER WATER-64	54.23 346	63.34 342	46.02 347	79.36 350	71.42 348	76.64 349	88.13 352	66.12 349	46.96 340	52.07 348	60.69 348	73.21 345	59.22 349	94.98 348	35.82 340	18.58 339	36.56 344	27.05 344	54.96 338	27.40 338	22.29 337	24.45 340	75.67 352	44.51 347	51.17 346	56.84 349	41.43 333	69.34 352

KSHMR	57.18 347	74.32 351	54.88 349	81.85 351	71.02 347	78.52 350	83.49 347	67.32 351	55.52 346	57.05 349	55.43 346	62.46 336	47.47 335	94.95 347	62.89 348	43.86 347	41.02 346	36.71 347	65.14 346	47.71 347	30.88 343	22.80 338	66.24 346	55.80 352	49.31 344	33.72 340	50.52 343	52.93 340

DPSimNet_ROB	59.87 348	56.83 339	60.12 350	63.44 330	74.40 351	61.08 327	66.03 328	29.26 337	91.88 353	80.83 351	53.70 345	74.56 346	48.76 336	90.67 332	61.12 347	47.44 348	55.65 349	43.29 348	68.79 348	60.06 350	52.83 350	61.42 350	45.69 327	46.03 348	46.40 343	63.34 350	56.49 347	56.41 343

LRCNet_RVC	60.98 349	74.62 352	47.06 348	94.31 352	95.29 353	91.20 353	85.70 350	54.57 346	35.63 330	98.62 353	74.21 351	91.97 355	68.08 351	96.82 353	39.31 342	18.45 338	70.27 351	52.85 350	94.58 353	64.63 351	32.99 346	24.53 341	94.81 354	53.78 351	19.71 313	12.68 295	33.49 324	26.36 309

HanzoNet	61.45 350	69.33 347	44.96 346	71.45 344	72.16 349	72.71 347	79.94 345	60.19 347	75.71 350	45.02 346	73.92 350	75.04 348	64.67 350	96.72 352	48.25 344	40.02 346	53.74 348	47.73 349	76.16 349	51.62 348	46.98 349	46.48 349	73.13 350	39.85 345	55.14 350	52.31 348	60.69 349	65.16 350

JetRed	63.04 351	70.59 348	68.87 351	66.96 334	63.46 341	70.43 343	74.93 340	66.45 350	66.78 348	41.63 344	39.08 342	81.30 352	13.47 291	63.11 323	65.97 349	66.70 349	65.90 350	75.66 353	63.14 344	54.09 349	78.41 351	73.67 351	73.25 351	49.49 349	56.43 351	64.32 351	66.29 351	61.81 348

MADNet++	76.55 352	72.12 349	82.72 353	61.81 326	81.28 352	58.20 323	69.82 334	68.60 352	78.83 351	85.65 352	92.58 353	79.76 350	85.27 352	36.74 321	81.31 352	89.87 352	87.51 353	69.64 351	82.22 351	90.64 353	91.37 353	93.20 354	65.06 345	90.12 354	59.87 352	75.77 352	74.46 352	62.48 349

ASD4	81.93 353	73.21 350	76.95 352	73.65 345	68.72 346	82.82 352	70.01 335	72.46 353	81.37 352	64.41 350	77.66 352	50.65 327	95.44 353	68.75 325	77.39 351	87.32 351	86.80 352	89.75 354	81.77 350	89.98 352	88.86 352	88.63 353	80.66 353	86.12 353	99.17 358	99.85 357	99.79 357	99.90 357

PML	96.12 354	100.00 357	83.16 354	100.00 354	100.00 355	100.00 357	99.20 356	100.00 358	99.01 355	100.00 356	96.16 354	99.92 359	100.00 358	98.52 354	94.60 353	91.70 353	91.21 354	74.14 352	100.00 358	98.06 355	92.87 354	86.59 352	97.59 355	98.11 356	94.46 357	99.98 358	100.00 358	99.92 358

MEDIAN_ROB	97.62 355	99.11 354	98.47 355	100.00 354	99.99 354	100.00 357	100.00 357	99.48 356	98.33 354	100.00 356	99.95 357	98.03 356	96.13 354	99.95 355	99.43 355	98.46 354	98.58 355	98.67 355	99.88 356	97.97 354	93.64 355	96.55 356	100.00 357	97.27 355	87.22 354	92.69 354	89.89 354	95.94 355

AVERAGE_ROB	98.96 356	100.00 357	99.80 357	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 358	100.00 357	100.00 356	100.00 359	100.00 360	100.00 358	100.00 356	99.80 357	99.85 356	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359	98.20 357	99.54 357	100.00 357	100.00 358	93.40 356	93.83 355	94.40 356	93.22 354

HaxPig	99.00 357	100.00 357	98.99 356	100.00 354	100.00 355	99.99 356	100.00 357	99.99 357	99.89 356	100.00 356	99.98 358	100.00 360	99.94 357	100.00 356	99.61 356	99.46 355	99.97 358	99.58 356	99.99 357	99.99 356	97.37 356	96.43 355	99.99 356	99.98 357	89.52 355	99.53 356	94.23 355	98.48 356

DGTPSM_ROB	99.53 358	99.77 355	100.00 358	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	99.19 354	100.00 357	99.32 354	99.66 356	91.63 353	99.15 355	100.00 356	99.94 358	100.00 357	99.82 356	99.99 357	99.51 354	99.99 356	99.77 358	99.66 358	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

DPSMNet_ROB	99.54 359	99.78 356	100.00 358	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	99.19 354	100.00 357	99.32 354	99.65 355	91.68 354	99.16 356	100.00 356	99.94 358	100.00 357	99.83 357	99.99 357	99.59 355	99.99 356	99.77 358	99.66 358	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

DPSM_ROB	99.91 360	100.00 357	100.00 358	100.00 354	100.00 355	98.90 354	98.96 354	100.00 358	100.00 357	100.00 356	100.00 359	99.76 357	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359	100.00 360	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

DPSM	99.91 360	100.00 357	100.00 358	100.00 354	100.00 355	98.90 354	98.96 354	100.00 358	100.00 357	100.00 356	100.00 359	99.76 357	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359	100.00 360	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

FlowAnything	100.00 362	100.00 357	100.00 358	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 358	100.00 357	100.00 356	100.00 359	100.00 360	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359	100.00 360	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

CasAABBNet	100.00 362	100.00 357	100.00 358	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 358	100.00 357	100.00 356	100.00 359	100.00 360	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359	100.00 360	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

GS-Stereo																							0.15 142	0.02 17	0.18 94	0.05 57	0.10 21	0.00 1

Low-res two-view benchmark