Low-res two-view results

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

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

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

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

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

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 2	0.09 1	0.11 2	0.16 6	0.12 22	0.23 10	0.15 12	0.18 17	0.19 26	0.42 47	0.14 8	0.12 7	0.34 2	0.42 8	0.32 9	0.25 7	0.30 6	0.18 3	0.29 4	0.32 13	0.11 3	0.15 20	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 3

LACA2	0.22 2	0.19 2	0.17 19	0.23 31	0.16 16	0.18 13	0.11 18	0.17 1	0.15 12	0.16 12	0.07 2	0.32 25	0.15 15	0.12 7	0.38 6	0.44 10	0.27 2	0.31 18	0.32 8	0.17 1	0.30 8	0.39 22	0.12 6	0.12 4	0.26 9	0.24 9	0.30 2	0.23 13

BridgeDepth	0.23 3	0.23 10	0.16 16	0.17 15	0.20 29	0.18 13	0.12 22	0.24 12	0.16 16	0.18 17	0.08 4	0.39 40	0.13 5	0.18 30	0.41 7	0.45 13	0.26 1	0.27 13	0.32 8	0.20 7	0.33 12	0.35 18	0.09 1	0.13 8	0.27 15	0.26 21	0.33 4	0.24 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.24 4	0.21 6	0.14 5	0.14 9	0.12 4	0.19 18	0.16 54	0.28 22	0.10 1	0.17 15	0.14 16	0.23 8	0.14 8	0.12 7	0.47 10	0.42 8	0.37 20	0.23 4	0.35 10	0.19 4	0.35 15	0.25 5	0.14 10	0.14 16	0.23 3	0.21 4	0.67 52	0.22 9

MLG-Stereo	0.25 5	0.25 13	0.14 5	0.11 2	0.20 29	0.12 2	0.07 3	0.21 7	0.12 3	0.19 20	0.11 8	0.29 18	0.10 1	0.21 43	0.61 22	0.65 33	0.36 17	0.35 28	0.44 32	0.23 16	0.35 15	0.32 13	0.11 3	0.09 1	0.26 9	0.22 5	0.48 20	0.25 26

AIO-test1	0.25 5	0.19 2	0.14 5	0.12 6	0.14 10	0.18 13	0.15 52	0.33 35	0.16 16	0.25 33	0.24 38	0.35 32	0.14 8	0.19 34	0.56 21	0.59 23	0.35 14	0.30 16	0.35 10	0.27 25	0.33 12	0.31 11	0.13 9	0.13 8	0.23 3	0.23 7	0.31 3	0.18 2

MLG-Stereo_test1	0.26 7	0.22 7	0.14 5	0.13 7	0.22 38	0.11 1	0.08 5	0.22 9	0.12 3	0.20 21	0.12 10	0.33 29	0.11 2	0.21 43	0.66 26	0.64 31	0.37 20	0.35 28	0.50 37	0.22 12	0.39 20	0.30 9	0.12 6	0.10 2	0.26 9	0.22 5	0.53 29	0.27 30

CoSv	0.26 7	0.38 33	0.20 26	0.18 18	0.14 10	0.35 79	0.09 10	0.38 45	0.16 16	0.20 21	0.08 4	0.28 15	0.14 8	0.09 1	0.47 10	0.59 23	0.42 33	0.23 4	0.39 22	0.19 4	0.40 23	0.23 3	0.10 2	0.13 8	0.40 48	0.25 12	0.36 7	0.24 17

NLSM3	0.27 9	0.23 10	0.16 16	0.18 18	0.16 16	0.21 26	0.14 40	0.35 41	0.20 34	0.18 17	0.33 56	0.23 8	0.21 40	0.21 43	0.55 18	0.44 10	0.39 26	0.31 18	0.35 10	0.19 4	0.32 10	0.30 9	0.22 36	0.15 20	0.26 9	0.33 46	0.40 9	0.27 30

MM-Stereo_test3	0.27 9	0.36 29	0.14 5	0.25 38	0.15 13	0.15 3	0.08 5	0.48 55	0.18 29	0.25 33	0.10 6	0.41 46	0.12 4	0.11 3	0.36 4	0.40 6	0.42 33	0.26 9	0.37 19	0.25 22	0.33 12	0.25 5	0.24 45	0.12 4	0.29 20	0.20 1	0.77 68	0.23 13

LG-Stereo	0.28 11	0.26 15	0.17 19	0.17 15	0.16 16	0.23 36	0.13 33	0.30 28	0.15 12	0.23 28	0.19 26	0.52 63	0.14 8	0.18 30	0.55 18	0.58 21	0.39 26	0.30 16	0.54 44	0.22 12	0.44 30	0.31 11	0.12 6	0.12 4	0.28 18	0.24 9	0.46 17	0.24 17

MM-Stereo_test1	0.29 12	0.69 82	0.15 12	0.23 31	0.14 10	0.16 6	0.07 3	0.37 44	0.14 6	0.27 38	0.11 8	0.43 48	0.11 2	0.12 7	0.45 9	0.48 15	0.45 40	0.32 22	0.42 27	0.27 25	0.35 15	0.35 18	0.23 42	0.13 8	0.31 23	0.23 7	0.63 45	0.24 17

LACA1	0.30 13	0.38 33	0.21 33	0.22 29	0.23 41	0.19 18	0.14 40	0.27 21	0.22 44	0.21 24	0.13 13	0.31 22	0.18 28	0.26 59	0.75 32	0.68 38	0.32 9	0.40 46	0.37 19	0.23 16	0.32 10	0.33 16	0.11 3	0.15 20	0.35 32	0.30 34	0.45 15	0.33 41

MonStereo	0.30 13	0.25 13	0.20 26	0.19 21	0.21 34	0.15 3	0.13 33	0.20 6	0.16 16	0.22 25	0.17 19	0.32 25	0.16 18	0.17 27	0.54 16	0.54 18	0.40 30	0.32 22	0.50 37	0.27 25	0.43 27	0.51 40	0.22 36	0.14 16	0.34 29	0.41 69	0.49 22	0.40 52

RSM	0.30 13	0.30 24	0.22 37	0.32 64	0.15 13	0.21 26	0.10 15	0.17 1	0.16 16	0.14 4	0.26 42	0.22 6	0.19 31	0.14 15	0.64 25	0.60 25	0.39 26	0.37 33	0.35 10	0.33 39	0.46 33	0.54 43	0.19 28	0.16 25	0.30 22	0.26 21	0.58 36	0.24 17

MoCha-V2	0.30 13	0.31 26	0.23 42	0.21 27	0.17 22	0.17 12	0.14 40	0.23 10	0.11 2	0.26 37	0.28 46	0.32 25	0.16 18	0.19 34	0.62 23	0.61 27	0.39 26	0.38 38	0.35 10	0.42 64	0.61 49	0.51 40	0.15 13	0.16 25	0.35 32	0.26 21	0.34 5	0.19 3

ProNet	0.30 13	0.27 17	0.31 53	0.26 40	0.15 13	0.27 52	0.27 97	0.38 45	0.13 5	0.15 9	0.49 92	0.29 18	0.13 5	0.16 23	0.73 30	0.49 16	0.43 35	0.32 22	0.35 10	0.27 25	0.38 18	0.22 1	0.38 80	0.22 52	0.32 24	0.20 1	0.38 8	0.27 30

111111	0.31 18	0.37 30	0.19 23	0.25 38	0.29 59	0.22 35	0.09 10	0.19 4	0.16 16	0.10 1	0.17 19	0.27 11	0.17 23	0.18 30	0.79 34	0.56 20	0.46 44	0.28 14	0.76 67	0.24 19	0.53 42	0.61 53	0.21 33	0.11 3	0.25 7	0.25 12	0.41 12	0.19 3

AIO-Stereo	0.31 18	0.33 27	0.22 37	0.35 70	0.16 16	0.20 22	0.10 15	0.17 1	0.14 6	0.14 4	0.20 31	0.21 3	0.16 18	0.14 15	0.55 18	0.55 19	0.41 31	0.39 42	1.18 106	0.36 45	0.39 20	0.43 29	0.17 17	0.16 25	0.32 24	0.24 9	0.61 41	0.19 3

GREAT-IGEV	0.32 20	0.37 30	0.21 33	0.15 10	0.12 4	0.16 6	0.09 10	0.30 28	0.16 16	0.33 47	0.18 21	0.44 49	0.19 31	0.20 39	0.74 31	0.61 27	0.45 40	0.29 15	0.42 27	0.28 31	0.43 27	0.52 42	0.21 33	0.17 32	0.27 15	0.25 12	0.88 74	0.23 13
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PointNet	0.33 21	0.39 38	0.23 42	0.19 21	0.16 16	0.21 26	0.20 73	0.48 55	0.20 34	0.23 28	0.21 32	0.32 25	0.22 46	0.10 2	0.63 24	0.39 3	0.37 20	0.22 3	0.36 16	0.21 11	0.48 35	0.79 73	0.18 23	0.14 16	0.35 32	0.29 32	0.97 85	0.30 38

GSStereo	0.33 21	0.41 41	0.21 33	0.31 60	0.22 38	0.25 47	0.14 40	0.28 22	0.16 16	0.25 33	0.15 17	0.37 37	0.15 15	0.15 20	0.70 29	0.66 35	0.49 52	0.38 38	0.45 34	0.40 57	0.62 52	0.46 32	0.14 10	0.17 32	0.33 27	0.25 12	0.52 25	0.24 17

RSM++	0.33 21	0.33 27	0.23 42	0.36 78	0.20 29	0.24 42	0.10 15	0.21 7	0.16 16	0.16 12	0.26 42	0.26 10	0.19 31	0.16 23	0.83 36	0.65 33	0.41 31	0.38 38	0.50 37	0.39 51	0.50 37	0.59 50	0.25 48	0.16 25	0.41 51	0.26 21	0.54 30	0.30 38

CroCo-Stereo Lap2	0.33 21	0.22 7	0.15 12	0.11 2	0.12 4	0.16 6	0.08 5	0.35 41	0.15 12	0.47 64	0.10 6	0.31 22	0.14 8	0.14 15	1.26 56	1.00 78	0.36 17	0.36 32	0.44 32	0.20 7	0.53 42	0.55 44	0.17 17	0.13 8	0.39 45	0.35 54	0.40 9	0.27 30

LACA3	0.34 25	0.44 45	0.22 37	0.24 34	0.21 34	0.21 26	0.17 61	0.26 19	0.21 41	0.27 38	0.19 26	0.46 55	0.17 23	0.27 62	1.06 46	0.61 27	0.32 9	0.37 33	0.53 42	0.27 25	0.41 25	0.41 26	0.16 14	0.18 40	0.40 48	0.31 38	0.46 17	0.45 60

DispViT+	0.34 25	0.27 17	0.22 37	0.28 45	0.32 67	0.19 18	0.14 40	0.28 22	0.24 48	0.30 43	0.25 41	0.30 21	0.21 40	0.22 48	0.83 36	0.62 30	0.27 2	0.40 46	0.43 30	0.32 36	0.38 18	0.41 26	0.20 32	0.36 86	0.32 24	0.57 98	0.46 17	0.41 54

MatchStereo	0.34 25	0.37 30	0.20 26	0.15 10	0.23 41	0.21 26	0.12 22	0.31 33	0.22 44	0.15 9	0.18 21	0.28 15	0.35 71	0.22 48	1.24 54	0.80 54	0.30 6	0.31 18	0.41 25	0.30 34	0.41 25	0.56 46	0.21 33	0.20 43	0.35 32	0.35 54	0.40 9	0.35 44
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
StereoVision	0.34 25	0.27 17	0.21 33	0.13 7	0.18 26	0.21 26	0.14 40	0.30 28	0.23 46	0.35 50	0.18 21	0.34 31	0.17 23	0.16 23	0.98 41	0.78 52	0.44 37	0.35 28	0.43 30	0.23 16	0.40 23	0.48 33	0.16 14	0.21 48	0.40 48	0.40 64	0.71 56	0.37 47

MM-Stereo_test2	0.35 29	0.78 131	0.22 37	0.30 56	0.21 34	0.18 13	0.11 18	0.33 35	0.16 16	0.36 53	0.15 17	0.39 40	0.15 15	0.17 27	0.69 27	0.66 35	0.43 35	0.39 42	0.41 25	0.37 46	0.50 37	0.85 80	0.24 45	0.16 25	0.35 32	0.25 12	0.54 30	0.25 26

CroCo-Stereo	0.35 29	0.20 5	0.15 12	0.11 2	0.10 1	0.18 13	0.06 1	0.33 35	0.14 6	0.31 46	0.05 1	0.36 34	0.13 5	0.15 20	1.64 74	1.05 85	0.35 14	0.37 33	0.45 34	0.20 7	0.62 52	0.79 73	0.16 14	0.13 8	0.38 41	0.31 38	0.45 15	0.26 29
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
RAFT	0.35 29	0.22 7	0.19 23	0.27 43	0.13 7	0.30 61	0.08 5	0.97 139	0.18 29	0.92 167	0.19 26	0.27 11	0.16 18	0.18 30	0.51 13	0.47 14	0.38 24	0.26 9	0.54 44	0.25 22	0.43 27	0.34 17	0.19 28	0.15 20	0.38 41	0.34 50	0.90 75	0.27 30

IGEV-Stereo++	0.36 32	0.40 39	0.20 26	0.22 29	0.25 49	0.21 26	0.09 10	0.25 17	0.17 26	0.20 21	0.34 59	0.29 18	0.20 39	0.19 34	0.78 33	0.60 25	0.44 37	0.33 25	0.75 64	0.34 42	0.53 42	0.64 57	0.22 36	0.13 8	0.28 18	0.27 28	1.09 95	0.28 35

MSCF	0.37 33	0.41 41	0.20 26	0.34 66	0.19 28	0.23 36	0.14 40	0.30 28	0.20 34	0.67 95	0.13 13	0.27 11	0.17 23	0.14 15	1.02 42	0.77 50	0.37 20	0.34 27	0.36 16	0.28 31	0.45 32	0.50 39	0.22 36	0.20 43	0.35 32	0.90 154	0.70 54	0.25 26

GIP-stereo	0.37 33	0.56 59	0.32 57	0.29 51	0.23 41	0.21 26	0.11 18	0.24 12	0.17 26	0.30 43	0.19 26	0.38 38	0.18 28	0.21 43	1.05 44	0.64 31	0.46 44	0.39 42	0.42 27	0.41 60	0.52 41	0.82 77	0.17 17	0.17 32	0.35 32	0.31 38	0.76 65	0.24 17

GASTEREO	0.38 35	0.42 44	0.20 26	0.34 66	0.18 26	0.24 42	0.14 40	0.30 28	0.19 33	0.73 110	0.12 10	0.28 15	0.17 23	0.13 13	1.05 44	0.74 47	0.38 24	0.33 25	0.37 19	0.30 34	0.44 30	0.56 46	0.23 42	0.20 43	0.35 32	0.87 147	0.73 60	0.24 17

GEAStereo	0.39 36	0.59 63	0.31 53	0.35 70	0.23 41	0.23 36	0.13 33	0.29 26	0.20 34	0.35 50	0.18 21	0.44 49	0.19 31	0.23 52	0.87 38	0.71 43	0.47 46	0.37 33	0.40 23	0.37 46	0.65 58	0.64 57	0.19 28	0.21 48	0.39 45	0.34 50	0.75 62	0.38 48

gasm-f	0.39 36	0.59 63	0.31 53	0.35 70	0.23 41	0.23 36	0.13 33	0.29 26	0.20 34	0.35 50	0.18 21	0.44 49	0.19 31	0.23 52	0.87 38	0.71 43	0.47 46	0.37 33	0.40 23	0.37 46	0.65 58	0.64 57	0.19 28	0.21 48	0.39 45	0.34 50	0.75 62	0.38 48

MLG-Stereo_test2	0.39 36	0.54 55	0.17 19	0.16 13	0.24 46	0.15 3	0.08 5	0.33 35	0.14 6	0.24 31	0.13 13	0.39 40	0.14 8	0.17 27	1.52 66	0.76 49	0.45 40	0.44 54	1.04 92	0.42 64	0.48 35	0.48 33	0.18 23	0.12 4	0.34 29	0.25 12	0.66 50	0.38 48

AdaDepth	0.41 39	0.41 41	0.20 26	0.24 34	0.28 56	0.23 36	0.16 54	0.32 34	0.20 34	0.23 28	0.29 47	0.27 11	0.21 40	0.23 52	0.97 40	1.09 97	0.49 52	0.41 49	1.08 98	0.34 42	0.54 46	0.59 50	0.18 23	0.21 48	0.29 20	0.28 30	0.75 62	0.43 56

U	0.41 39	0.28 23	0.16 16	0.11 2	0.13 7	0.16 6	0.06 1	0.45 54	0.14 6	0.49 65	0.07 2	0.36 34	0.16 18	0.20 39	1.71 81	1.14 107	0.44 37	0.41 49	0.59 50	0.32 36	0.66 60	0.92 87	0.17 17	0.17 32	0.50 73	0.36 57	0.49 22	0.35 44

BridgeDepth_RVC	0.42 41	0.54 55	0.27 46	0.35 70	0.28 56	0.26 50	0.14 40	0.55 60	0.32 71	0.38 54	0.22 34	0.44 49	0.23 48	0.28 69	1.45 59	0.77 50	0.35 14	0.41 49	0.53 42	0.33 39	0.39 20	0.38 21	0.22 36	0.20 43	0.41 51	0.49 81	0.52 25	0.56 76
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.43 42	0.38 33	0.42 82	0.28 45	0.24 46	0.27 52	0.12 22	0.40 48	0.24 48	0.29 40	0.38 69	0.65 90	0.21 40	0.20 39	1.20 52	0.97 74	0.54 61	0.50 64	0.59 50	0.42 64	0.64 56	0.43 29	0.27 51	0.31 74	0.42 55	0.33 46	0.48 20	0.51 72

Occ-G	0.43 42	0.59 63	0.29 49	0.34 66	0.31 65	0.26 50	0.12 22	0.38 45	0.18 29	0.16 12	0.32 52	0.33 29	0.24 49	0.16 23	1.16 48	0.84 56	0.45 40	0.39 42	0.71 58	0.32 36	0.87 91	0.78 72	0.22 36	0.19 42	0.36 40	0.26 21	0.94 82	0.31 40

AEACV	0.43 42	0.94 199	0.30 50	0.29 51	0.20 29	0.27 52	0.12 22	0.28 22	0.14 6	0.24 31	0.23 37	0.35 32	0.21 40	0.20 39	1.24 54	0.83 55	0.57 71	0.38 38	0.78 70	0.45 75	0.81 83	0.73 67	0.24 45	0.18 40	0.34 29	0.31 38	0.61 41	0.28 35

DEFOM-Stereo	0.45 45	0.55 57	0.28 48	0.26 40	0.30 61	0.32 66	0.13 33	0.35 41	0.17 26	0.25 33	0.32 52	0.38 38	0.19 31	0.22 48	1.10 47	0.73 45	0.59 77	0.52 70	0.51 41	0.44 73	0.73 72	0.69 63	0.42 96	0.28 62	0.44 57	0.32 45	1.28 108	0.46 62

RAStereo	0.46 46	0.38 33	0.19 23	0.15 10	0.16 16	0.19 18	0.11 18	0.44 52	0.18 29	0.99 178	0.12 10	0.45 53	0.18 28	0.15 20	1.85 102	1.10 100	0.52 57	0.47 59	0.68 56	0.27 25	0.77 76	0.80 76	0.27 51	0.17 32	0.47 66	0.34 50	0.51 24	0.41 54

TS12	0.49 47	0.45 47	0.37 69	0.30 56	0.35 82	0.34 73	0.18 66	0.57 63	0.26 51	0.22 25	0.39 73	0.50 56	0.34 63	0.27 62	1.60 71	0.87 58	0.47 46	0.44 54	0.83 72	0.39 51	0.69 63	0.49 35	0.34 64	0.29 64	0.63 101	0.44 76	0.63 45	0.63 96

TS	0.49 47	0.45 47	0.37 69	0.30 56	0.35 82	0.34 73	0.18 66	0.57 63	0.26 51	0.22 25	0.39 73	0.50 56	0.34 63	0.27 62	1.60 71	0.87 58	0.47 46	0.44 54	0.83 72	0.39 51	0.69 63	0.49 35	0.34 64	0.29 64	0.63 101	0.44 76	0.63 45	0.63 96

TDLM	0.49 47	0.59 63	0.60 125	0.39 93	0.48 121	0.46 110	0.43 159	0.72 87	0.35 80	0.30 43	0.65 129	0.76 125	0.41 88	0.35 103	0.54 16	0.58 21	0.55 64	0.49 62	0.50 37	0.43 68	0.50 37	0.39 22	0.41 90	0.39 99	0.38 41	0.31 38	0.61 41	0.66 105

anonymousdsp	0.50 50	0.38 33	0.36 65	0.28 45	0.32 67	0.28 56	0.15 52	0.56 62	0.26 51	0.42 58	0.33 56	0.53 66	0.19 31	0.27 62	1.47 61	0.87 58	0.54 61	0.52 70	0.62 52	0.48 81	0.71 67	1.04 97	0.36 74	0.30 67	0.46 60	0.29 32	1.13 100	0.33 41

iRaftStereo_RVC	0.51 51	0.56 59	0.40 75	0.28 45	0.31 65	0.32 66	0.19 69	0.68 83	0.25 50	0.46 63	0.57 113	0.58 71	0.29 55	0.25 57	1.17 51	0.89 62	0.56 68	0.45 57	0.72 59	0.41 60	0.97 102	0.79 73	0.35 69	0.34 80	0.44 57	0.41 69	0.76 65	0.48 64

delet	0.51 51	0.58 61	0.47 96	0.35 70	0.50 133	0.50 126	0.30 105	0.49 57	0.29 64	0.56 71	0.44 84	0.45 53	0.34 63	0.48 180	1.16 48	0.68 38	0.55 64	0.46 58	0.47 36	0.41 60	0.58 47	0.39 22	0.39 82	0.41 107	0.48 69	0.36 57	1.09 95	0.50 68

MLG-Stereo_test3	0.52 53	0.48 51	0.27 46	0.29 51	0.38 91	0.24 42	0.12 22	0.34 40	0.20 34	1.12 191	0.30 49	0.54 67	0.19 31	0.31 83	1.85 102	0.92 64	0.52 57	0.52 70	1.17 104	0.39 51	0.70 65	0.75 69	0.18 23	0.24 57	0.38 41	0.31 38	0.90 75	0.44 58

AIO_rvc	0.53 54	0.71 96	0.38 71	0.34 66	0.22 38	0.34 73	0.16 54	0.57 63	0.28 62	0.38 54	0.22 34	0.56 68	0.24 49	0.27 62	1.96 116	1.04 82	0.48 51	0.40 46	1.28 112	0.47 80	0.79 82	0.95 93	0.39 82	0.22 52	0.46 60	0.28 30	0.72 57	0.33 41

AASNet	0.53 54	0.74 107	0.46 94	0.35 70	0.61 163	0.51 131	0.42 156	0.65 79	0.26 51	0.41 57	0.50 94	0.39 40	0.31 60	0.41 136	1.02 42	0.69 40	0.53 60	0.60 93	0.67 54	0.51 84	0.60 48	0.87 82	0.41 90	0.41 107	0.50 73	0.40 64	0.70 54	0.45 60

LG-G_1	0.54 56	0.70 89	0.32 57	0.36 78	0.39 93	0.32 66	0.16 54	0.41 49	0.21 41	0.29 40	0.34 59	0.50 56	0.35 71	0.32 86	2.09 138	1.07 89	0.51 55	0.58 89	0.75 64	0.59 110	0.78 79	1.24 110	0.17 17	0.22 52	0.46 60	0.39 62	0.60 38	0.48 64

LG-G	0.54 56	0.70 89	0.32 57	0.36 78	0.39 93	0.32 66	0.16 54	0.41 49	0.21 41	0.29 40	0.34 59	0.50 56	0.35 71	0.32 86	2.09 138	1.07 89	0.51 55	0.58 89	0.75 64	0.59 110	0.78 79	1.24 110	0.17 17	0.22 52	0.46 60	0.39 62	0.60 38	0.48 64

AANet_RVC	0.54 56	0.45 47	0.40 75	0.33 65	0.61 163	0.28 56	0.31 109	0.61 70	0.58 162	0.44 60	0.41 78	0.39 40	0.48 103	0.33 92	1.16 48	0.79 53	0.55 64	0.53 79	0.56 48	0.52 88	0.46 33	0.49 35	0.34 64	0.38 92	0.57 90	0.57 98	1.05 92	0.97 158

LGtest1	0.57 59	0.81 143	0.46 94	0.26 40	0.30 61	0.28 56	0.12 22	0.43 51	0.26 51	0.34 49	0.56 110	0.50 56	0.30 59	0.28 69	2.04 129	1.24 126	0.57 71	0.65 117	0.74 62	0.46 79	0.72 69	1.41 120	0.29 55	0.30 67	0.54 82	0.35 54	0.65 48	0.52 73

MaDis-Stereo	0.57 59	0.47 50	0.30 50	0.16 13	0.26 53	0.21 26	0.17 61	0.44 52	0.32 71	1.08 189	0.22 34	0.51 62	0.22 46	0.19 34	1.83 99	1.19 118	0.62 80	0.59 92	1.09 100	0.45 75	0.81 83	0.94 89	0.37 78	0.25 59	0.63 101	0.67 113	0.60 38	0.82 131

LG-Stereo_L2	0.58 61	0.69 82	0.43 86	0.28 45	0.35 82	0.24 42	0.13 33	0.62 75	0.26 51	0.70 99	0.39 73	0.71 109	0.34 63	0.28 69	1.83 99	1.32 137	0.57 71	0.51 68	0.96 84	0.41 60	0.74 74	1.06 99	0.32 60	0.27 60	0.52 79	0.38 60	0.62 44	0.64 99

LG-Stereo_L1	0.58 61	0.69 82	0.41 79	0.24 34	0.35 82	0.25 47	0.12 22	0.62 75	0.27 60	0.72 105	0.32 52	0.69 101	0.34 63	0.29 73	1.82 96	1.36 143	0.57 71	0.52 70	1.14 103	0.42 64	0.70 65	1.11 102	0.29 55	0.30 67	0.51 76	0.33 46	0.66 50	0.65 103

AIO_test	0.59 63	0.77 127	0.45 89	0.44 109	0.25 49	0.35 79	0.20 73	0.61 70	0.27 60	0.43 59	0.30 49	0.57 69	0.28 54	0.29 73	2.01 122	1.46 169	0.49 52	0.42 52	0.86 75	0.49 83	1.02 109	1.01 95	0.40 86	0.24 57	0.47 66	0.49 81	1.00 88	0.35 44

MMNet	0.59 63	0.58 61	0.44 87	0.38 83	0.55 147	0.42 100	0.29 103	0.60 68	0.40 93	0.38 54	0.55 109	0.63 83	0.32 61	0.51 192	1.51 65	0.75 48	0.72 108	0.58 89	0.76 67	0.55 97	0.62 52	0.41 26	0.40 86	0.52 156	0.51 76	0.49 81	1.49 128	0.50 68

IGEV-Stereo+	0.60 65	1.04 237	0.24 45	0.49 118	0.32 67	0.29 59	0.13 33	0.51 58	0.26 51	0.79 131	0.94 192	0.57 69	0.26 51	0.28 69	1.64 74	1.19 118	0.59 77	0.61 98	1.19 107	0.43 68	0.90 98	1.17 105	0.48 125	0.20 43	0.41 51	0.31 38	0.56 34	0.40 52

UniTT-Stereo	0.60 65	0.44 45	0.32 57	0.21 27	0.25 49	0.34 73	0.17 61	0.61 70	0.31 67	0.75 114	0.27 44	0.62 81	0.34 63	0.21 43	1.77 91	1.44 162	0.57 71	0.61 98	1.53 129	0.44 73	0.91 99	1.14 104	0.37 78	0.29 64	0.50 73	0.54 93	0.52 25	0.58 81

CVANet_RVC	0.60 65	0.67 77	0.81 168	0.81 205	0.53 143	0.66 181	0.55 185	1.15 158	0.39 86	0.44 60	0.79 170	0.80 134	0.44 98	0.43 153	0.69 27	0.67 37	0.55 64	0.53 79	0.55 47	0.57 102	0.63 55	0.57 48	0.40 86	0.41 107	0.46 60	0.40 64	0.72 57	0.55 74

DMCA	0.63 68	0.73 104	0.63 129	0.40 94	0.49 124	0.52 134	0.33 125	0.59 67	0.52 135	0.80 135	0.63 126	0.70 105	0.40 84	0.47 174	1.48 62	0.92 64	0.69 96	0.67 123	0.67 54	0.51 84	0.67 61	0.59 50	0.48 125	0.45 124	0.48 69	0.52 91	1.04 91	0.62 92

RAFT_CTSACE	0.64 69	0.94 199	0.31 53	0.37 81	0.34 78	0.33 70	0.23 81	1.23 169	0.26 51	0.64 89	0.29 47	0.71 109	0.57 131	0.34 97	1.57 70	1.07 89	0.52 57	0.43 53	0.72 59	0.33 39	0.85 88	1.72 128	0.42 96	0.30 67	0.46 60	0.41 69	1.58 140	0.39 51

GANet	0.64 69	0.67 77	0.63 129	0.57 143	0.58 152	0.95 228	0.55 185	0.78 101	0.46 110	0.57 74	0.61 120	1.83 241	0.36 76	0.41 136	0.81 35	0.69 40	0.76 121	0.73 145	0.58 49	0.40 57	0.53 42	0.49 35	0.47 121	0.48 141	0.56 89	0.41 69	0.83 71	0.69 108

DFGA-Net	0.65 71	0.64 68	0.36 65	0.51 125	0.33 75	0.43 102	0.29 103	0.88 127	0.34 76	2.05 251	0.38 69	0.52 63	0.29 55	0.22 48	1.35 57	1.07 89	0.76 121	0.49 62	0.96 84	0.35 44	0.71 67	0.71 65	0.36 74	0.41 107	0.57 90	0.38 60	1.81 156	0.43 56

HCRNet	0.66 72	0.78 131	0.41 79	0.54 136	0.27 55	0.41 98	0.39 140	0.63 77	0.31 67	1.62 226	0.59 118	0.67 97	0.29 55	0.41 136	1.99 120	0.73 45	0.60 79	0.47 59	0.65 53	0.43 68	0.78 79	0.62 54	0.36 74	0.34 80	0.42 55	0.43 75	2.14 181	0.50 68

NLCSM	0.67 73	0.24 12	0.10 1	0.19 21	0.11 2	0.20 22	0.14 40	0.24 12	0.34 76	0.11 2	0.41 78	0.19 2	12.63 325	0.11 3	0.31 1	0.32 1	0.27 2	0.18 1	0.22 1	0.17 1	0.22 1	0.22 1	0.18 23	0.13 8	0.21 2	0.25 12	0.34 5	0.19 3

plain	0.67 73	0.87 166	0.33 62	0.31 60	0.59 155	0.33 70	0.30 105	0.89 128	0.34 76	0.72 105	0.24 38	0.65 90	0.34 63	0.19 34	1.95 110	1.57 189	0.71 103	0.69 129	0.94 82	0.39 51	1.28 131	1.20 108	0.33 63	0.33 78	0.59 97	0.60 101	0.72 57	0.74 113

MIF-Stereo (partial)	0.69 75	0.76 121	0.33 62	0.27 43	0.37 89	0.35 79	0.31 109	0.53 59	0.40 93	0.62 85	0.32 52	0.50 56	0.39 79	0.23 52	2.08 134	1.51 178	0.68 91	0.71 135	0.77 69	0.43 68	1.10 115	0.94 89	0.39 82	0.32 75	0.57 90	0.71 116	2.25 199	0.87 144

test_5	0.69 75	0.91 184	0.30 50	0.38 83	0.26 53	0.35 79	0.19 69	1.79 251	0.31 67	0.58 77	1.20 217	0.75 121	0.73 180	0.32 86	1.36 58	1.10 100	0.54 61	0.54 83	1.01 90	0.37 46	0.61 49	1.37 119	0.29 55	0.34 80	0.41 51	0.40 64	1.72 148	0.44 58

FINET	0.69 75	0.65 72	0.67 139	0.65 166	0.49 124	0.48 121	0.45 165	0.75 92	0.59 164	0.61 82	0.48 89	0.82 140	0.57 131	0.43 153	1.71 81	1.08 95	0.77 124	0.57 86	1.07 97	0.56 99	0.88 92	0.65 60	0.43 101	0.50 149	0.62 100	0.56 97	0.96 84	0.64 99

raft+_RVC	0.71 78	0.73 104	0.70 145	0.41 98	0.34 78	0.49 123	0.30 105	1.48 212	0.43 102	0.62 85	0.62 122	0.65 90	0.39 79	0.26 59	1.74 86	1.16 110	0.69 96	0.53 79	1.57 135	0.51 84	0.85 88	1.06 99	0.44 104	0.38 92	0.68 114	0.62 103	0.85 72	0.69 108

WQFJX1	0.73 79	0.26 15	0.12 3	0.20 24	0.17 22	0.16 6	0.12 22	0.25 17	0.57 159	0.12 3	0.75 159	0.22 6	12.81 327	0.12 7	0.34 2	0.39 3	0.31 7	0.21 2	0.26 2	0.20 7	0.26 2	0.32 13	0.29 55	0.14 16	0.25 7	0.27 28	0.55 33	0.16 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 79	0.86 164	0.36 65	0.43 106	0.32 67	0.30 61	0.19 69	0.71 86	0.32 71	0.70 99	0.33 56	0.63 83	0.57 131	0.41 136	2.03 128	1.91 213	0.63 82	0.68 127	1.00 87	0.45 75	1.86 167	1.87 131	0.40 86	0.23 56	0.49 71	0.37 59	1.09 95	0.55 74

GMStereo	0.73 79	0.99 218	0.39 72	0.49 118	0.47 115	0.55 143	0.41 150	0.77 95	0.43 102	0.55 69	0.48 89	0.81 139	0.38 77	0.34 97	1.60 71	0.95 69	0.74 118	0.52 70	1.88 143	0.57 102	1.07 110	0.73 67	0.42 96	0.51 151	0.72 125	0.47 80	1.87 163	0.57 80
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 79	0.69 82	0.79 163	0.54 136	0.65 174	0.58 158	0.54 181	0.72 87	0.54 148	0.59 79	0.57 113	0.61 78	0.47 100	0.62 225	1.80 94	0.96 71	0.72 108	0.68 127	0.91 79	0.72 158	0.64 56	0.55 44	0.53 162	0.52 156	0.58 94	0.51 88	2.19 190	0.59 87

AFF-stereo	0.76 83	0.69 82	0.59 122	0.30 56	0.32 67	0.52 134	0.18 66	0.86 120	0.41 95	1.37 211	0.43 82	0.60 77	0.34 63	0.24 56	1.76 90	1.13 105	0.57 71	0.62 102	2.81 188	0.43 68	0.77 76	0.63 55	0.41 90	0.32 75	0.70 119	0.67 113	2.38 214	0.56 76

TestStereo	0.77 84	0.93 196	0.79 163	0.56 140	0.46 111	0.66 181	0.33 125	1.22 167	0.42 101	0.90 161	0.52 101	0.84 145	0.54 120	0.39 126	1.50 64	0.92 64	0.73 113	0.51 68	1.38 119	0.56 99	1.25 128	0.82 77	0.44 104	0.44 120	0.77 136	0.79 127	1.34 112	0.79 124

WQFJA1	0.78 85	0.27 17	0.14 5	0.20 24	0.17 22	0.20 22	0.14 40	0.24 12	0.72 194	0.14 4	1.42 234	0.21 3	12.89 331	0.11 3	0.51 13	0.39 3	0.32 9	0.26 9	0.29 4	0.22 12	0.29 4	0.27 7	0.26 49	0.17 32	0.24 5	0.26 21	0.44 13	0.22 9

WQFJX	0.78 85	0.19 2	0.15 12	0.17 15	0.13 7	0.24 42	0.17 61	0.19 4	0.97 221	0.15 9	1.63 241	0.18 1	12.83 328	0.12 7	0.36 4	0.40 6	0.29 5	0.25 7	0.27 3	0.26 24	0.27 3	0.24 4	0.27 51	0.16 25	0.26 9	0.25 12	0.54 30	0.22 9

NLMM	0.78 85	0.27 17	0.14 5	0.20 24	0.17 22	0.20 22	0.14 40	0.24 12	0.73 196	0.14 4	1.44 236	0.21 3	12.89 331	0.11 3	0.51 13	0.38 2	0.32 9	0.26 9	0.29 4	0.22 12	0.29 4	0.27 7	0.26 49	0.17 32	0.24 5	0.26 21	0.44 13	0.22 9

MIM_Stereo	0.78 85	0.77 127	0.53 114	0.43 106	0.38 91	0.46 110	0.22 79	1.50 215	0.31 67	0.55 69	0.38 69	0.64 87	0.27 53	0.32 86	1.77 91	1.09 97	0.63 82	0.73 145	3.30 213	0.57 102	1.19 124	0.91 86	0.34 64	0.36 86	0.49 71	0.41 69	1.95 168	0.58 81

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 89	0.75 115	0.48 100	0.38 83	0.33 75	0.25 47	0.16 54	0.68 83	0.30 66	0.72 105	0.42 81	0.77 129	0.35 71	0.30 76	1.81 95	1.08 95	0.65 87	0.56 84	1.71 139	0.48 81	1.60 153	4.30 170	0.49 135	0.39 99	0.60 99	0.49 81	0.95 83	0.65 103

CFNet	0.80 89	0.84 157	0.79 163	0.76 190	0.70 187	0.60 166	0.46 169	0.84 117	0.48 118	0.66 93	0.71 151	0.92 163	0.61 145	0.43 153	1.75 88	0.84 56	0.70 99	0.64 113	0.90 78	0.78 179	0.89 96	0.72 66	0.45 110	0.51 151	0.87 161	0.83 135	1.67 146	1.15 187

G2L-Stereo	0.81 91	0.69 82	0.60 125	0.57 143	0.78 206	0.50 126	0.37 137	0.77 95	0.53 141	0.69 98	0.78 168	0.70 105	0.63 149	0.54 194	2.08 134	0.96 71	0.73 113	0.63 110	1.23 109	0.61 122	1.22 126	0.66 62	0.57 181	0.48 141	0.77 136	0.89 149	1.98 171	0.80 127

HGLStereo	0.83 92	0.64 68	0.75 154	0.52 129	0.67 180	0.56 149	0.45 165	0.66 82	0.50 127	1.72 233	0.96 196	0.64 87	0.56 127	0.54 194	1.65 78	1.18 114	0.80 134	0.76 154	1.05 93	0.66 141	0.99 104	1.36 118	0.49 135	0.54 167	0.71 122	0.76 123	1.59 142	0.82 131

S2M2_XL	0.85 93	0.50 53	0.64 132	0.24 34	0.30 61	0.35 79	0.28 100	0.61 70	0.43 102	0.56 71	0.35 65	0.65 90	0.59 136	0.34 97	2.56 189	1.65 197	0.69 96	0.47 59	0.72 59	0.54 90	4.94 210	2.28 142	0.48 125	0.30 67	0.55 87	0.51 88	0.74 61	0.74 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 93	0.76 121	0.74 151	0.60 153	0.60 158	0.61 170	0.53 179	0.90 129	0.58 162	1.21 197	0.68 139	0.71 109	0.56 127	0.67 234	1.72 85	1.11 103	0.79 131	0.72 143	1.13 102	0.82 190	0.84 86	0.69 63	0.62 203	0.58 180	0.64 105	0.77 124	2.48 225	0.95 155

RASNet	0.85 93	0.72 99	0.89 190	0.61 156	0.62 170	0.66 181	0.41 150	0.98 141	0.61 171	1.21 197	0.64 127	0.74 114	0.67 163	0.40 130	1.23 53	1.31 135	0.72 108	0.66 120	1.00 87	0.70 154	1.09 113	1.43 121	0.43 101	0.75 227	0.68 114	0.79 127	2.17 186	0.93 153

anonymousdsp2	0.86 96	0.84 157	0.84 176	0.43 106	0.44 108	0.56 149	0.32 119	1.17 160	0.36 82	0.66 93	0.67 134	0.69 101	0.40 84	0.49 185	1.46 60	1.36 143	0.67 90	0.62 102	2.12 152	0.60 119	1.36 139	2.66 150	0.36 74	0.44 120	0.71 122	0.51 88	1.86 162	0.64 99

dd	0.86 96	0.80 137	0.51 103	1.05 233	0.44 108	0.85 214	0.44 163	0.85 118	0.39 86	0.83 141	0.40 76	1.23 204	0.39 79	0.47 174	2.21 155	0.98 75	0.97 198	0.71 135	2.00 150	0.61 122	0.84 86	0.77 71	0.49 135	0.64 206	0.70 119	0.53 92	1.73 151	1.47 216

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 96	0.72 99	0.84 176	0.41 98	0.39 93	0.54 140	0.21 77	0.99 142	0.52 135	1.54 221	0.57 113	0.73 113	0.39 79	0.26 59	2.15 142	1.17 112	0.64 85	0.50 64	2.66 181	0.57 102	0.88 92	0.90 84	0.47 121	0.39 99	0.86 156	0.72 118	2.54 237	0.66 105

DMCA-RVC	0.86 96	0.74 107	0.73 148	0.61 156	0.77 202	0.56 149	0.70 206	0.77 95	1.43 262	1.38 213	0.69 142	0.87 150	0.54 120	0.55 200	1.66 80	1.05 85	0.81 143	0.74 149	0.95 83	0.73 162	0.89 96	0.93 88	0.51 149	0.58 180	0.59 97	0.62 103	1.82 159	0.91 150

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 100	0.64 68	0.54 117	0.44 109	0.41 101	0.38 87	0.26 94	1.26 175	0.49 122	0.85 147	0.62 122	0.75 121	0.54 120	0.34 97	1.75 88	1.50 177	0.68 91	0.70 131	1.17 104	0.56 99	1.52 146	3.83 161	0.39 82	0.37 88	0.75 131	1.18 199	0.68 53	0.77 121

RAFT+CT+SA	0.87 100	0.97 212	0.40 75	0.45 112	0.29 59	0.38 87	0.20 73	1.64 239	0.33 74	0.72 105	0.30 49	0.88 155	0.65 157	0.40 130	1.56 69	1.21 122	0.56 68	0.57 86	2.08 151	0.40 57	0.83 85	5.00 185	0.32 60	0.37 88	0.47 66	0.42 74	1.56 133	0.49 67

DSFCA	0.87 100	0.84 157	0.73 148	0.65 166	0.77 202	0.61 170	0.78 211	0.75 92	0.78 201	0.77 122	0.83 180	0.75 121	0.48 103	0.43 153	1.89 107	1.14 107	0.85 152	0.87 191	1.00 87	0.74 165	1.00 108	1.05 98	0.72 238	0.63 203	0.83 147	0.95 162	1.88 164	0.85 140

IER	0.88 103	0.82 146	0.55 118	0.49 118	0.51 135	0.56 149	0.45 165	0.80 106	0.49 122	1.15 194	0.77 163	1.03 178	0.50 109	0.79 254	3.66 246	1.04 82	0.73 113	0.64 113	0.87 76	0.78 179	0.73 72	0.82 77	0.60 198	0.53 162	0.63 101	1.00 174	2.05 176	0.74 113

rafts_anoy	0.88 103	0.81 143	0.86 182	0.44 109	0.49 124	0.51 131	0.46 169	1.58 231	0.48 118	0.61 82	0.70 149	0.70 105	0.47 100	0.30 76	2.51 186	1.38 146	0.76 121	0.78 162	2.36 162	0.61 122	1.28 131	0.99 94	0.49 135	0.49 146	0.85 153	0.90 154	0.93 81	1.00 172

ARAFT	0.89 105	0.72 99	0.47 96	0.35 70	0.34 78	0.42 100	0.24 84	0.64 78	0.34 76	2.25 263	0.57 113	0.58 71	0.29 55	0.39 126	2.14 141	1.42 156	0.71 103	0.74 149	2.68 183	0.54 90	1.86 167	1.93 132	0.42 96	0.33 78	0.83 147	0.40 64	1.98 171	0.56 76

HITNet	0.90 106	0.65 72	0.62 128	0.68 174	0.50 133	0.39 90	0.32 119	1.26 175	0.89 212	0.70 99	0.70 149	0.91 161	0.49 106	0.39 126	1.96 116	1.02 79	0.66 89	0.64 113	0.79 71	0.61 122	1.53 147	3.85 162	0.46 112	0.52 156	0.58 94	0.64 106	1.81 156	0.81 129
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
TestStereo1	0.93 107	0.98 215	0.39 72	0.38 83	0.36 87	0.39 90	0.25 87	1.02 144	0.39 86	0.79 131	0.34 59	0.58 71	0.73 180	0.54 194	3.06 223	1.47 172	0.71 103	0.52 70	2.91 191	0.54 90	1.34 134	1.84 129	0.35 69	0.39 99	0.54 82	1.06 181	2.53 235	0.60 88

SA-5K	0.93 107	0.98 215	0.39 72	0.38 83	0.36 87	0.39 90	0.25 87	1.02 144	0.39 86	0.79 131	0.34 59	0.58 71	0.73 180	0.54 194	3.06 223	1.47 172	0.71 103	0.52 70	2.91 191	0.54 90	1.34 134	1.84 129	0.35 69	0.39 99	0.54 82	1.06 181	2.53 235	0.60 88

RALCasStereoNet	0.93 107	0.82 146	0.93 195	0.53 133	0.53 143	0.60 166	0.45 165	1.48 212	0.44 106	1.03 181	0.75 159	0.89 160	0.49 106	0.32 86	2.31 168	1.43 160	0.78 127	0.75 151	1.50 126	0.58 106	1.18 123	2.21 141	0.49 135	0.57 176	0.86 156	1.13 193	0.90 75	1.16 188

CFNet_RVC	0.94 110	0.84 157	0.89 190	0.76 190	0.80 212	0.71 191	0.49 172	0.74 91	0.63 178	0.88 156	0.94 192	0.87 150	0.57 131	0.50 186	1.96 116	1.12 104	0.79 131	0.79 166	1.27 110	0.73 162	1.26 129	1.52 124	0.48 125	0.64 206	0.98 185	1.11 187	1.92 167	1.23 196

DLCB_ROB	0.94 110	0.90 180	0.88 185	0.73 182	0.80 212	0.69 188	0.69 205	0.87 124	0.72 194	0.94 171	0.86 184	1.02 174	0.91 221	0.69 241	1.48 62	1.06 88	0.97 198	0.72 143	0.88 77	0.74 165	1.21 125	1.21 109	0.78 248	0.71 222	1.26 236	1.26 207	1.49 128	0.95 155

AACVNet	0.95 112	0.87 166	0.69 142	0.91 215	0.91 224	0.72 195	0.59 196	0.87 124	0.60 167	0.73 110	0.88 187	0.79 133	0.64 152	0.60 218	1.77 91	1.37 145	0.84 150	0.83 180	1.12 101	0.77 175	1.36 139	1.13 103	0.70 231	0.65 208	0.87 161	1.12 190	1.90 165	1.31 205

DISCO	0.96 113	0.98 215	0.56 120	0.57 143	0.61 163	0.81 210	0.79 214	0.77 95	0.81 202	2.06 254	0.86 184	0.66 94	0.70 169	0.42 148	1.87 105	1.27 130	0.99 203	0.80 172	1.80 141	0.80 184	0.92 100	1.33 115	0.57 181	0.51 151	0.72 125	0.84 141	2.02 174	0.80 127

GLC_STEREO	0.97 114	0.89 177	0.85 180	0.56 140	0.60 158	0.48 121	0.40 146	1.70 243	0.47 112	0.77 122	0.67 134	0.78 132	0.63 149	0.61 220	2.53 187	1.65 197	0.88 163	0.60 93	1.57 135	0.70 154	2.48 177	1.17 105	0.44 104	0.43 116	0.67 108	0.55 95	2.36 210	0.88 147

TESTraft	0.98 115	0.96 210	0.42 82	0.41 98	0.33 75	0.40 93	0.25 87	1.13 155	0.39 86	0.97 177	0.35 65	0.61 78	0.75 189	0.54 194	3.18 233	1.42 156	0.70 99	0.50 64	2.86 190	0.53 89	1.08 111	3.15 155	0.35 69	0.40 104	0.52 79	1.18 199	2.52 231	0.61 90

psm_up	0.99 116	0.86 164	0.99 209	0.78 197	0.89 222	0.75 199	0.58 193	1.33 195	1.03 232	0.88 156	0.69 142	0.99 173	0.72 175	0.76 250	1.89 107	1.10 100	0.91 175	0.81 175	1.93 146	0.81 187	1.08 111	0.90 84	0.49 135	0.85 247	1.01 190	1.06 181	1.62 143	1.10 180

STTStereo	0.99 116	0.95 205	0.82 171	0.77 195	0.77 202	0.69 188	0.87 224	0.86 120	1.53 271	1.27 203	0.79 170	1.13 195	0.69 166	0.93 271	2.19 148	1.03 81	0.72 108	0.70 131	1.05 93	0.63 134	1.15 121	0.86 81	0.58 190	0.56 175	0.73 128	1.21 203	1.74 153	1.41 214

NLMM1	1.00 118	0.30 24	0.13 4	0.18 18	0.21 34	0.23 36	0.09 10	0.26 19	6.95 343	0.17 15	0.54 105	0.36 34	12.87 330	0.13 13	0.41 7	0.44 10	0.31 7	0.31 18	0.36 16	0.24 19	0.29 4	0.40 25	0.27 51	0.15 20	0.26 9	0.30 34	0.65 48	0.19 3

NLSM1	1.01 119	0.27 17	0.17 19	0.23 31	0.24 46	0.31 64	0.12 22	0.33 35	6.19 339	0.14 4	1.49 237	0.31 22	12.63 325	0.14 15	0.47 10	0.51 17	0.36 17	0.23 4	0.31 7	0.24 19	0.31 9	0.45 31	0.29 55	0.16 25	0.27 15	0.30 34	0.56 34	0.23 13

coex_refinement	1.02 120	1.02 230	0.76 155	0.66 171	0.85 216	0.71 191	0.50 175	0.81 108	1.04 233	0.67 95	1.01 205	0.94 164	0.44 98	0.46 169	3.49 242	0.95 69	0.78 127	0.71 135	3.74 222	0.77 175	0.85 88	0.75 69	0.63 208	0.52 156	0.87 161	0.93 158	1.75 154	0.94 154

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 120	0.93 196	0.80 167	0.72 179	0.79 209	0.65 179	1.02 239	1.07 150	2.31 302	2.00 247	0.74 157	0.97 169	0.56 127	0.94 273	1.82 96	0.96 71	0.68 91	0.67 123	1.31 113	0.65 136	0.88 92	0.94 89	0.57 181	0.57 176	0.73 128	1.60 252	1.43 121	1.27 203
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 122	0.80 137	0.40 75	0.50 124	0.48 121	0.37 84	0.30 105	0.55 60	0.44 106	1.13 193	0.77 163	0.64 87	0.95 231	0.31 83	2.68 202	1.79 208	0.96 195	0.82 178	1.08 98	0.61 122	2.91 184	5.06 189	0.44 104	0.30 67	0.81 141	0.92 157	1.18 103	1.16 188

AF-Net	1.05 122	0.83 149	0.94 196	0.76 190	0.91 224	0.98 234	1.68 275	1.52 222	1.06 235	0.57 74	0.96 196	1.34 210	0.64 152	0.74 245	1.71 81	0.99 76	0.80 134	0.60 93	1.64 137	0.72 158	0.72 69	2.35 143	0.63 208	0.62 197	0.89 170	0.82 133	1.57 138	1.25 200

Nwc_Net	1.05 122	0.83 149	0.94 196	0.76 190	0.91 224	0.98 234	1.68 275	1.52 222	1.06 235	0.57 74	0.96 196	1.34 210	0.64 152	0.74 245	1.71 81	0.99 76	0.80 134	0.60 93	1.64 137	0.72 158	0.72 69	2.35 143	0.63 208	0.62 197	0.89 170	0.82 133	1.57 138	1.25 200

LMCR-Stereo	1.06 125	0.83 149	0.84 176	0.53 133	0.62 170	0.64 177	0.33 125	1.12 153	0.60 167	0.83 141	0.79 170	0.91 161	0.49 106	0.41 136	2.53 187	1.54 184	1.03 214	0.75 151	2.16 153	1.42 253	1.68 158	3.87 164	0.49 135	0.65 208	0.75 131	0.83 135	1.10 99	0.88 147

PDISCO_ROB	1.06 125	0.87 166	0.60 125	0.80 202	0.68 183	0.53 139	0.59 196	0.93 134	0.69 189	1.80 238	1.00 204	0.74 114	0.63 149	0.66 232	1.87 105	1.44 162	0.89 165	1.10 253	1.53 129	0.80 184	1.56 150	2.40 146	0.52 157	0.63 203	1.19 221	0.79 127	2.56 238	0.81 129

SA	1.07 127	0.90 180	0.42 82	0.55 138	0.53 143	0.49 123	0.24 84	1.60 232	0.46 110	0.71 104	0.41 78	0.69 101	0.58 135	0.62 225	1.74 86	1.41 153	0.78 127	0.79 166	3.17 202	0.65 136	1.24 127	4.73 176	0.34 64	0.51 151	0.75 131	1.12 190	2.64 245	0.72 112

PS-NSSS	1.07 127	1.44 283	0.69 142	1.20 253	0.91 224	1.16 253	0.93 231	0.80 106	0.55 150	0.74 113	0.49 92	1.98 249	1.03 239	0.91 268	1.54 68	0.92 64	0.83 148	0.73 145	1.45 124	0.62 129	0.94 101	0.63 55	1.68 307	0.50 149	1.00 188	0.95 162	3.21 270	1.11 183

HSM	1.07 127	0.75 115	0.97 204	0.78 197	0.77 202	0.54 140	0.54 181	1.87 260	0.60 167	0.76 118	0.85 183	0.87 150	0.67 163	0.56 201	2.24 158	1.05 85	0.92 181	0.71 135	2.57 170	0.71 156	1.80 165	2.08 139	0.56 178	0.72 225	0.90 174	0.97 167	2.08 179	1.03 173

LL-Strereo2	1.08 130	0.65 72	0.59 122	0.40 94	0.34 78	0.31 64	0.23 81	1.48 212	0.38 84	0.68 97	0.58 117	0.63 83	0.32 61	0.64 229	1.65 78	1.13 105	0.63 82	0.53 79	1.32 115	0.66 141	1.35 137	11.05 295	0.44 104	0.34 80	0.64 105	0.60 101	1.05 92	0.56 76

DepthFocus	1.09 131	0.55 57	0.32 57	0.29 51	0.28 56	0.27 52	0.22 79	0.70 85	0.52 135	0.51 67	0.38 69	0.62 81	0.42 90	0.38 120	2.43 176	2.19 230	0.64 85	0.64 113	0.96 84	0.75 171	7.93 266	4.99 184	0.47 121	0.28 62	0.55 87	0.49 81	0.77 68	0.83 134

raftrobust	1.11 132	0.65 72	0.92 194	0.55 138	0.49 124	0.44 104	0.33 125	1.55 228	0.47 112	0.94 171	0.72 154	0.82 140	0.53 114	0.36 112	2.91 214	1.71 202	0.71 103	0.70 131	4.37 233	0.65 136	1.69 160	3.95 166	0.59 196	0.42 115	0.95 183	0.85 143	0.99 87	0.85 140

UCFNet_RVC	1.11 132	1.26 265	0.85 180	0.88 212	0.93 231	0.77 203	0.58 193	0.78 101	0.67 186	0.93 169	0.80 175	1.25 205	0.93 226	0.48 180	2.17 146	1.09 97	0.78 127	0.82 178	2.60 176	0.80 184	1.32 133	1.66 126	1.31 295	0.67 212	1.05 198	1.11 187	1.44 123	2.13 248

test_4	1.13 134	0.74 107	0.77 159	0.42 104	0.32 67	0.34 73	0.26 94	0.78 101	0.33 74	0.75 114	0.40 76	0.87 150	0.35 71	0.40 130	2.10 140	1.55 185	0.65 87	0.69 129	1.50 126	0.51 84	1.12 118	10.25 269	0.41 90	0.37 88	0.58 94	0.70 115	2.73 250	0.62 92

S2M2_L	1.14 135	0.87 166	1.13 241	0.46 115	0.37 89	0.43 102	0.28 100	0.60 68	0.52 135	1.85 242	0.34 59	0.63 83	0.40 84	0.43 153	2.36 170	1.91 213	0.70 99	0.60 93	1.06 96	0.58 106	4.38 198	4.69 174	0.49 135	0.37 88	0.64 105	0.89 149	3.07 265	0.79 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 135	0.75 115	0.47 96	0.49 118	0.61 163	0.50 126	0.27 97	1.70 243	0.52 135	0.73 110	0.48 89	0.66 94	0.67 163	0.79 254	2.17 146	1.43 160	0.92 181	0.93 212	3.23 203	0.58 106	1.55 149	4.86 179	0.35 69	0.59 187	1.14 217	1.24 204	2.35 208	0.76 120

RALAANet	1.14 135	0.70 89	0.84 176	0.53 133	0.53 143	0.60 166	0.41 150	1.30 184	0.50 127	0.94 171	0.65 129	0.72 112	0.59 136	0.33 92	1.97 119	1.32 137	0.75 120	0.89 201	1.96 147	0.85 194	3.07 186	5.37 197	0.53 162	0.62 197	0.82 144	1.03 179	2.08 179	0.78 123

CASnet	1.15 138	0.91 184	0.49 101	0.40 94	0.43 105	0.38 87	0.20 73	0.91 132	0.49 122	0.77 122	0.56 110	0.88 155	0.53 114	0.35 103	2.15 142	1.24 126	0.72 108	0.50 64	1.34 117	0.54 90	7.12 251	5.37 197	0.41 90	0.38 92	1.21 223	0.49 81	1.45 124	0.79 124
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 139	0.83 149	0.82 171	0.65 166	0.59 155	0.67 184	0.58 193	2.65 311	0.53 141	1.73 234	0.76 162	0.87 150	0.78 199	0.47 174	3.77 254	1.45 164	0.87 159	0.86 189	2.81 188	0.65 136	1.26 129	0.87 82	0.57 181	0.73 226	0.81 141	0.95 162	2.65 247	1.03 173

RP	1.18 140	1.02 230	1.24 260	0.94 219	1.08 243	0.84 211	1.17 252	1.25 173	1.31 254	0.61 82	1.16 214	1.21 202	0.75 189	0.68 235	3.34 237	1.04 82	0.89 165	0.67 123	1.20 108	0.79 181	0.88 92	2.85 152	0.59 196	0.71 222	0.86 156	0.98 171	2.51 230	1.21 194

trnet	1.20 141	0.91 184	0.94 196	0.52 129	0.42 103	0.47 116	0.25 87	1.41 205	0.61 171	0.88 156	0.75 159	0.97 169	0.72 175	0.37 115	2.66 199	3.31 263	0.86 156	0.61 98	2.41 164	0.60 119	3.93 196	3.14 154	0.50 147	0.47 128	1.03 194	0.86 146	1.72 148	0.99 166

APVNet	1.21 142	1.02 230	0.64 132	0.69 175	0.78 206	0.86 215	0.84 219	0.78 101	0.71 193	0.92 167	0.82 178	0.86 148	0.59 136	0.58 210	2.67 201	1.65 197	1.11 225	0.98 228	3.23 203	0.85 194	1.62 154	4.73 176	0.55 171	0.84 246	0.77 136	0.80 130	1.90 165	0.98 160

iinet-f	1.22 143	1.08 241	0.64 132	0.93 218	0.46 111	0.68 186	0.57 189	0.79 105	0.48 118	2.11 259	1.35 229	0.83 142	0.64 152	0.35 103	3.95 257	1.80 210	0.77 124	0.66 120	2.93 197	1.00 217	1.53 147	3.24 156	0.64 214	0.53 162	1.10 212	0.63 105	2.23 198	0.90 149

PA-Net	1.22 143	0.95 205	1.13 241	0.75 185	1.31 266	0.68 186	0.84 219	0.82 113	1.18 248	0.83 141	0.77 163	0.76 125	0.78 199	0.91 268	3.00 219	1.21 122	0.68 91	0.77 157	1.02 91	0.82 190	1.13 120	4.67 173	0.66 219	0.82 241	1.00 188	2.10 287	1.24 105	2.13 248
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	1.25 145	1.24 259	1.10 233	0.99 226	1.05 237	0.96 229	1.53 269	1.79 251	1.59 274	0.60 80	1.34 226	1.17 199	1.03 239	0.74 245	2.44 177	1.07 89	0.89 165	0.99 231	1.54 131	0.91 203	0.99 104	2.46 147	0.80 256	0.76 229	1.26 236	1.59 249	1.39 117	1.61 225

Abc-Net	1.25 145	1.24 259	1.10 233	0.99 226	1.05 237	0.96 229	1.53 269	1.79 251	1.59 274	0.60 80	1.34 226	1.17 199	1.03 239	0.74 245	2.44 177	1.07 89	0.89 165	0.99 231	1.54 131	0.91 203	0.99 104	2.46 147	0.80 256	0.76 229	1.26 236	1.59 249	1.39 117	1.61 225
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 147	0.77 127	0.56 120	0.45 112	0.56 149	0.51 131	0.21 77	1.50 215	0.70 191	0.78 125	0.80 175	0.84 145	0.90 220	0.33 92	3.45 241	2.96 249	1.14 231	1.04 245	1.32 115	1.08 227	4.63 204	4.87 180	0.63 208	0.38 92	0.85 153	0.83 135	1.02 89	1.16 188

FSD	1.28 148	0.76 121	0.66 137	0.60 153	0.60 158	0.60 166	0.57 189	0.90 129	0.50 127	0.95 174	0.73 156	1.06 186	0.69 166	0.64 229	2.19 148	3.05 253	0.98 200	0.79 166	2.80 187	0.79 181	4.76 208	5.04 187	0.65 215	0.67 212	0.90 174	0.83 135	0.90 75	0.99 166

GMOStereo	1.28 148	0.74 107	0.45 89	0.62 159	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 224	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 136	0.35 103	2.01 122	1.45 164	0.80 134	0.87 191	2.92 193	0.69 147	1.78 161	10.98 291	0.46 112	0.41 107	1.09 206	0.72 118	1.56 133	0.58 81

error version	1.28 148	0.74 107	0.45 89	0.62 159	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 224	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 136	0.35 103	2.01 122	1.45 164	0.80 134	0.87 191	2.92 193	0.69 147	1.78 161	10.98 291	0.46 112	0.41 107	1.09 206	0.72 118	1.56 133	0.58 81

test-v	1.28 148	0.74 107	0.45 89	0.62 159	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 224	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 136	0.35 103	2.01 122	1.45 164	0.80 134	0.87 191	2.92 193	0.69 147	1.78 161	10.98 291	0.46 112	0.41 107	1.09 206	0.72 118	1.56 133	0.58 81

test-2	1.28 148	0.74 107	0.45 89	0.62 159	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 224	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 136	0.35 103	2.01 122	1.45 164	0.80 134	0.87 191	2.92 193	0.69 147	1.78 161	10.98 291	0.46 112	0.41 107	1.09 206	0.72 118	1.56 133	0.58 81

GANetREF_RVC	1.28 148	1.18 252	0.95 201	1.18 252	1.04 235	1.00 239	0.79 214	1.25 173	1.10 240	1.29 205	0.77 163	2.28 264	0.91 221	0.63 227	2.00 121	1.14 107	1.01 208	0.98 228	2.44 166	0.82 190	1.98 171	1.33 115	0.78 248	1.05 262	1.28 241	1.27 208	2.63 244	1.49 217
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
AMNet	1.29 154	1.12 244	1.05 219	1.13 241	1.12 248	1.24 262	1.08 247	1.36 199	1.13 244	1.10 190	1.11 210	1.51 226	1.26 251	1.20 293	1.52 66	1.57 189	1.35 256	1.21 273	1.37 118	1.22 240	1.35 137	1.19 107	1.25 288	1.19 271	1.23 231	1.72 262	1.54 132	1.65 229

raft_robust	1.30 155	0.93 196	0.53 114	0.59 151	0.47 115	0.57 155	0.37 137	2.06 280	0.52 135	1.69 232	0.53 103	0.76 125	0.82 207	0.47 174	2.16 145	1.52 182	0.84 150	0.84 187	5.71 255	0.59 110	2.50 178	5.04 187	0.46 112	0.51 151	0.99 186	1.05 180	1.58 140	0.99 166

IPLGR_C	1.31 156	0.71 96	0.68 140	0.57 143	0.46 111	0.52 134	0.31 109	0.81 108	0.53 141	0.76 118	0.69 142	1.03 178	0.53 114	0.59 214	2.62 194	1.33 140	0.88 163	0.63 110	3.25 209	0.61 122	1.64 157	10.69 282	0.55 171	0.53 162	0.89 170	0.57 98	2.40 216	0.62 92

ACRE	1.31 156	0.70 89	0.66 137	0.58 150	0.47 115	0.52 134	0.32 119	0.81 108	0.53 141	0.76 118	0.69 142	1.04 182	0.52 113	0.59 214	2.66 199	1.32 137	0.89 165	0.63 110	3.25 209	0.61 122	1.62 154	10.69 282	0.55 171	0.52 156	0.92 178	0.55 95	2.40 216	0.62 92

SACVNet	1.31 156	0.94 199	0.95 201	0.90 213	1.10 245	0.87 217	0.92 230	1.50 215	0.81 202	1.23 202	0.71 151	0.94 164	0.69 166	0.68 235	1.83 99	1.40 150	1.12 230	0.83 180	2.20 155	0.94 209	2.13 172	5.87 207	0.65 215	0.82 241	1.04 195	1.06 181	2.02 174	1.30 204

4D-IteraStereo	1.32 159	0.61 67	1.07 226	0.49 118	0.43 105	0.40 93	0.25 87	1.44 210	0.37 83	0.75 114	0.56 110	0.75 121	0.43 91	0.43 153	2.29 167	1.38 146	0.68 91	0.66 120	2.70 184	0.59 110	3.21 188	10.86 290	0.46 112	0.40 104	0.69 116	0.83 135	2.34 206	0.64 99

CIPLG	1.32 159	0.70 89	0.69 142	0.57 143	0.46 111	0.52 134	0.33 125	0.81 108	0.55 150	0.76 118	0.69 142	1.03 178	0.53 114	0.59 214	2.91 214	1.33 140	0.89 165	0.62 102	3.23 203	0.62 129	1.62 154	10.69 282	0.55 171	0.53 162	0.90 174	0.54 93	2.37 213	0.61 90

DN-CSS_ROB	1.32 159	0.83 149	1.03 215	0.87 211	0.86 217	0.47 116	0.36 135	2.00 274	0.57 159	1.56 223	1.81 245	0.96 168	0.77 197	0.38 120	2.15 142	1.40 150	1.03 214	0.93 212	5.27 243	0.66 141	2.56 179	2.82 151	0.54 168	0.86 249	0.79 139	0.81 131	2.07 178	1.33 208

UDGNet	1.34 162	1.00 224	0.76 155	1.64 280	1.38 271	1.69 283	1.25 256	1.22 167	0.69 189	0.63 88	0.84 182	0.83 142	0.41 88	1.62 304	2.02 127	1.19 118	0.81 143	0.87 191	1.98 148	0.92 206	1.68 158	5.69 203	1.26 291	0.47 128	1.21 223	0.95 162	2.15 183	1.03 173

CCAANet	1.34 162	0.72 99	0.68 140	0.57 143	0.55 147	0.59 161	0.48 171	1.31 187	0.50 127	2.35 267	2.76 266	0.83 142	0.40 84	0.36 112	1.64 74	1.18 114	1.05 217	1.01 238	0.91 79	0.72 158	0.68 62	0.65 60	0.74 239	0.53 162	0.69 116	0.96 166	12.50 342	0.75 119

CREStereo	1.37 164	0.91 184	0.94 196	0.52 129	0.42 103	0.47 116	0.26 94	1.43 207	0.66 183	0.87 150	0.83 180	0.95 166	0.73 180	0.36 112	2.98 218	4.38 291	0.85 152	0.56 84	2.41 164	0.62 129	5.52 223	4.71 175	0.53 162	0.47 128	1.02 192	0.87 147	1.73 151	0.98 160
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
FADNet-RVC-Resample	1.37 164	0.87 166	0.99 209	0.72 179	0.81 214	0.63 174	1.02 239	1.06 149	0.91 215	0.99 178	0.99 202	1.69 234	0.73 180	1.02 279	4.06 259	1.41 153	1.02 211	1.62 299	1.55 133	1.04 222	1.37 141	5.03 186	0.57 181	1.14 268	0.88 166	1.99 280	1.45 124	1.54 220

FADNet-RVC	1.38 166	0.71 96	0.88 185	0.77 195	1.09 244	0.58 158	2.16 292	0.92 133	0.57 159	1.03 181	0.72 154	1.48 221	0.64 152	0.61 220	5.02 266	1.56 187	0.85 152	0.90 204	2.24 157	1.52 269	2.20 173	4.08 168	0.51 149	0.77 231	1.48 266	1.14 195	1.43 121	1.35 210

PMTNet	1.39 167	0.94 199	0.99 209	0.48 117	0.49 124	0.47 116	0.32 119	0.83 114	0.66 183	0.83 141	0.62 122	0.88 155	0.50 109	0.35 103	2.72 205	4.30 288	0.91 175	0.57 86	2.40 163	0.54 90	6.12 233	5.45 200	0.57 181	0.38 92	1.99 300	1.00 174	1.09 95	1.19 193

GES	1.40 168	0.73 104	0.79 163	0.78 197	0.71 188	0.80 208	0.59 196	1.37 201	0.97 221	1.66 229	0.94 192	0.74 114	0.65 157	0.63 227	2.40 173	1.55 185	0.98 200	0.89 201	5.45 249	1.14 233	3.99 197	3.85 162	0.65 215	0.83 244	0.75 131	0.81 131	1.52 131	1.72 232

LoS_RVC	1.42 169	1.25 262	0.86 182	0.31 60	0.49 124	0.37 84	0.33 125	0.73 89	0.56 155	2.10 257	0.68 139	0.67 97	0.70 169	0.33 92	3.08 226	3.79 276	0.89 165	2.10 319	3.01 200	0.66 141	4.40 199	6.44 217	0.51 149	0.43 116	0.82 144	0.85 143	0.90 75	0.99 166

tt_ll	1.42 169	1.25 262	0.86 182	0.31 60	0.49 124	0.37 84	0.33 125	0.73 89	0.56 155	2.10 257	0.68 139	0.67 97	0.70 169	0.33 92	3.08 226	3.79 276	0.89 165	2.10 319	3.01 200	0.66 141	4.40 199	6.44 217	0.51 149	0.43 116	0.82 144	0.85 143	0.90 75	0.99 166

sAnonymous2	1.42 169	0.76 121	0.52 110	0.41 98	0.47 115	0.71 191	0.41 150	1.28 181	0.98 225	0.65 90	0.89 188	1.08 188	0.95 231	0.37 115	2.20 150	2.28 232	1.10 221	1.04 245	3.71 219	0.92 206	4.94 210	6.73 223	0.62 203	0.55 173	0.83 147	1.39 221	1.25 106	1.24 198

CroCo_RVC	1.42 169	0.76 121	0.52 110	0.41 98	0.47 115	0.71 191	0.41 150	1.28 181	0.98 225	0.65 90	0.89 188	1.08 188	0.95 231	0.37 115	2.20 150	2.28 232	1.10 221	1.04 245	3.71 219	0.92 206	4.94 210	6.73 223	0.62 203	0.55 173	0.83 147	1.39 221	1.25 106	1.24 198

RGC	1.43 173	1.30 271	1.99 303	1.14 246	1.18 256	1.16 253	1.01 236	1.20 165	1.08 238	0.91 164	1.70 244	1.18 201	1.24 250	0.87 262	3.10 230	1.18 114	0.98 200	0.86 189	1.81 142	1.02 219	1.39 142	3.87 164	0.76 241	0.90 253	1.14 217	1.53 241	2.17 186	1.85 236

YMNet	1.44 174	0.79 135	0.41 79	0.51 125	0.61 163	0.59 161	1.36 263	0.77 95	0.56 155	1.28 204	0.36 67	0.67 97	2.20 269	0.56 201	19.21 298	1.49 175	0.77 124	0.65 117	0.74 62	0.39 51	0.61 49	1.27 113	0.23 42	0.38 92	0.69 116	0.46 78	0.81 70	0.66 105

castereo	1.44 174	0.88 175	0.96 203	0.46 115	0.47 115	0.33 70	0.27 97	0.77 95	0.50 127	0.80 135	0.64 127	1.04 182	0.48 103	0.38 120	2.25 160	2.81 244	1.03 214	0.76 154	2.67 182	0.62 129	7.90 265	7.11 231	0.57 181	0.52 156	1.04 195	1.25 206	1.03 90	1.21 194

FADNet	1.44 174	0.83 149	0.83 175	0.82 207	1.03 234	0.61 170	1.88 286	0.97 139	0.73 196	0.93 169	0.92 191	1.16 198	0.76 194	0.74 245	3.69 250	1.34 142	0.91 175	1.03 242	2.63 177	1.49 262	2.87 183	4.93 181	0.49 135	0.65 208	1.54 275	1.70 261	1.51 130	1.83 235

stereogan	1.44 174	1.33 274	1.05 219	1.11 237	1.28 264	1.11 246	0.97 233	1.26 175	1.05 234	1.22 201	1.10 208	1.62 232	0.89 218	0.66 232	2.34 169	1.31 135	0.94 189	0.81 175	1.72 140	0.95 211	1.10 115	8.04 239	0.71 233	0.77 231	0.83 147	1.06 181	2.36 210	1.38 212

MGS-Stereo	1.48 178	0.99 218	0.47 96	0.40 94	0.35 82	0.40 93	0.36 135	0.65 79	0.26 51	0.52 68	0.43 82	0.52 63	0.38 77	0.43 153	23.31 306	0.93 68	0.73 113	0.79 166	0.93 81	0.65 136	1.10 115	1.25 112	0.44 104	0.48 141	0.72 125	0.49 81	1.29 110	0.77 121

NCCL2	1.48 178	1.28 269	1.10 233	1.11 237	1.43 274	0.78 204	0.90 227	1.05 148	1.14 246	1.86 244	1.27 222	1.02 174	0.81 202	0.80 257	3.43 239	1.42 156	1.14 231	0.87 191	1.31 113	0.89 202	1.94 170	3.37 158	1.48 303	1.02 258	1.50 270	1.35 216	3.80 292	1.85 236

TANstereo	1.49 180	1.06 238	0.88 185	0.67 172	0.73 193	0.87 217	0.33 125	0.86 120	0.61 171	0.70 99	0.69 142	0.59 75	0.59 136	1.02 279	2.75 206	2.89 246	0.94 189	1.13 261	1.43 122	1.28 243	5.13 217	5.06 189	1.35 297	0.46 126	0.54 82	0.89 149	5.92 312	0.74 113

XX-TBD	1.49 180	1.06 238	0.88 185	0.67 172	0.73 193	0.87 217	0.33 125	0.86 120	0.61 171	0.70 99	0.69 142	0.59 75	0.59 136	1.02 279	2.75 206	2.89 246	0.94 189	1.13 261	1.43 122	1.28 243	5.13 217	5.06 189	1.35 297	0.46 126	0.54 82	0.89 149	5.92 312	0.74 113

LoS	1.51 182	0.79 135	0.59 122	0.52 129	0.56 149	0.65 179	0.38 139	2.56 307	0.88 210	1.21 197	0.94 192	0.97 169	0.88 217	0.35 103	3.04 222	3.41 265	1.24 243	0.93 212	2.19 154	0.68 146	5.96 229	7.00 229	0.62 203	0.47 128	1.14 217	0.98 171	1.06 94	0.87 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 182	0.74 107	1.07 226	0.75 185	0.75 197	0.84 211	0.54 181	1.10 151	0.86 207	1.37 211	1.15 213	0.88 155	1.08 245	0.53 193	1.90 109	1.91 213	1.22 240	0.99 231	1.56 134	0.96 214	3.89 195	10.50 276	0.68 227	0.77 231	0.91 177	1.19 201	1.42 120	1.14 185
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 184	0.77 127	0.77 159	0.75 185	0.67 180	0.47 116	0.40 146	1.23 169	1.32 255	0.83 141	0.77 163	0.95 166	0.74 185	0.59 214	5.02 266	2.40 239	1.64 269	1.43 291	1.27 110	0.85 194	4.54 201	8.28 241	0.48 125	0.91 254	0.70 119	0.77 124	1.85 160	0.99 166

iResNetv2_ROB	1.57 185	0.87 166	0.70 145	1.13 241	0.65 174	0.72 195	0.49 172	2.63 310	0.64 180	1.77 237	0.87 186	1.30 209	0.75 189	0.40 130	4.81 265	1.26 129	0.91 175	0.71 135	4.58 236	0.81 187	7.66 258	1.62 125	0.58 190	0.80 234	0.81 141	0.83 135	3.12 269	0.91 150

MyStereo04	1.58 186	0.90 180	0.97 204	0.78 197	0.89 222	0.57 155	0.40 146	1.57 230	0.97 221	2.23 262	0.89 188	1.34 210	0.54 120	0.41 136	2.94 217	2.47 240	0.86 156	0.92 208	5.37 245	1.50 265	4.62 203	3.51 159	0.92 274	0.81 238	1.21 223	1.61 254	2.58 240	0.95 155

AE-Stereo	1.61 187	0.85 161	1.23 259	0.81 205	0.51 135	0.57 155	0.75 210	0.83 114	0.49 122	0.79 131	0.54 105	1.29 206	0.72 175	0.47 174	2.05 132	2.96 249	0.99 203	0.92 208	2.63 177	0.86 197	4.61 202	11.92 313	0.50 147	0.80 234	1.26 236	1.34 215	1.95 168	0.86 142

castereo++	1.62 188	0.76 121	0.78 162	0.59 151	0.41 101	0.34 73	0.25 87	0.85 118	0.43 102	0.81 138	0.62 122	1.02 174	0.51 111	0.38 120	1.86 104	2.57 241	1.01 208	0.73 145	3.23 203	0.62 129	7.09 250	6.35 215	0.63 208	0.58 180	0.99 186	1.01 176	7.61 326	1.63 228

dad	1.63 189	0.97 212	0.65 135	2.18 297	1.19 258	1.01 240	3.99 312	1.66 241	0.55 150	1.21 197	0.50 94	1.12 194	2.01 265	0.58 210	3.09 228	1.16 110	1.11 225	0.76 154	2.70 184	0.77 175	1.34 134	1.48 122	0.71 233	0.88 251	2.48 309	0.71 116	5.52 311	3.80 290

CC-Net-ROB	1.63 189	1.81 298	1.19 254	1.85 286	1.77 291	2.27 296	1.56 271	0.93 134	0.96 220	1.29 205	0.67 134	5.48 310	2.51 275	1.43 302	1.64 74	0.87 58	1.34 253	1.17 265	2.46 167	0.88 199	1.09 113	1.35 117	3.34 323	0.63 203	1.22 228	1.15 196	1.47 126	1.57 223

XPNet_ROB	1.63 189	1.57 290	1.09 232	0.91 215	1.13 251	1.01 240	0.88 225	0.95 138	1.14 246	1.07 188	1.82 246	4.03 296	0.72 175	0.78 251	1.82 96	1.51 178	1.52 266	0.94 215	1.42 120	1.04 222	2.20 173	7.75 236	0.86 270	0.80 234	0.94 179	1.29 211	3.34 277	1.56 222

DeepPruner_ROB	1.64 192	0.75 115	0.91 192	0.85 209	0.88 220	0.75 199	1.75 279	1.26 175	0.91 215	1.49 219	1.65 242	0.85 147	0.81 202	0.56 201	3.12 232	1.49 175	1.02 211	1.02 239	2.33 161	0.75 171	7.42 255	6.70 221	0.81 260	0.69 216	0.88 166	1.45 229	2.17 186	0.87 144

CFNet_pseudo	1.65 193	0.78 131	0.82 171	0.82 207	0.79 209	0.69 188	0.42 156	0.93 134	0.53 141	0.95 174	0.81 177	0.88 155	0.81 202	0.81 258	15.70 293	1.39 148	0.74 118	0.71 135	7.24 292	0.77 175	0.97 102	1.50 123	0.69 230	0.57 176	0.88 166	0.89 149	1.47 126	1.12 184

test_for_model	1.68 194	0.92 190	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 251	0.43 91	0.30 76	1.95 110	1.95 218	13.44 348	0.62 102	2.57 170	0.59 110	8.07 271	1.98 133	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 134

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 194	0.92 190	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 251	0.43 91	0.30 76	1.95 110	1.95 218	13.44 348	0.62 102	2.57 170	0.59 110	8.07 271	1.98 133	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 134

testlalala	1.68 194	0.92 190	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 251	0.43 91	0.30 76	1.95 110	1.95 218	13.44 348	0.62 102	2.57 170	0.59 110	8.07 271	1.98 133	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 134

GCAPDPT-zeroshot	1.68 194	0.92 190	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 251	0.43 91	0.30 76	1.95 110	1.95 218	13.44 348	0.62 102	2.57 170	0.59 110	8.07 271	1.98 133	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 134

GCAP-Stereo	1.68 194	0.92 190	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 251	0.43 91	0.30 76	1.95 110	1.95 218	13.44 348	0.62 102	2.57 170	0.59 110	8.07 271	1.98 133	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 134

SGD-Stereo	1.69 199	0.50 53	0.36 65	0.28 45	0.30 61	0.30 61	0.17 61	0.57 63	0.28 62	0.44 60	0.21 32	0.69 101	0.39 79	0.25 57	31.04 309	1.51 178	0.73 113	0.52 70	0.68 56	0.45 75	1.43 145	1.32 114	0.41 90	0.30 67	0.45 59	0.46 78	0.87 73	0.63 96

gcap_with_dpt	1.70 200	2.27 312	0.76 155	1.42 270	0.71 188	0.78 204	0.32 119	1.43 207	0.59 164	0.90 161	0.67 134	1.69 234	0.85 212	0.41 136	2.22 156	3.04 251	1.11 225	1.60 297	4.27 230	0.74 165	5.79 226	5.97 209	0.52 157	0.44 120	1.05 198	1.02 177	2.42 218	3.01 273

GCAP-BAT	1.70 200	2.27 312	0.76 155	1.42 270	0.71 188	0.78 204	0.32 119	1.43 207	0.59 164	0.90 161	0.67 134	1.69 234	0.85 212	0.41 136	2.22 156	3.04 251	1.11 225	1.60 297	4.27 230	0.74 165	5.79 226	5.97 209	0.52 157	0.44 120	1.05 198	1.02 177	2.42 218	3.01 273

test-3	1.73 202	1.00 224	1.08 229	0.63 164	0.60 158	0.55 143	0.43 159	1.99 270	0.39 86	0.86 148	0.54 105	1.45 218	0.53 114	0.41 136	2.20 150	1.41 153	0.81 143	0.79 166	6.57 273	0.69 147	5.20 221	11.52 307	0.46 112	0.54 167	0.86 156	0.97 167	3.11 266	0.98 160

test_1	1.73 202	1.01 226	1.08 229	0.63 164	0.60 158	0.55 143	0.43 159	1.99 270	0.39 86	0.86 148	0.54 105	1.45 218	0.54 120	0.41 136	2.20 150	1.42 156	0.80 134	0.79 166	6.57 273	0.69 147	5.20 221	11.52 307	0.46 112	0.54 167	0.87 161	0.97 167	3.11 266	0.98 160

test_3	1.73 202	1.02 230	1.05 219	0.65 166	0.61 163	0.55 143	0.43 159	1.96 266	0.38 84	0.88 156	0.52 101	1.45 218	0.54 120	0.40 130	2.20 150	1.40 150	0.81 143	0.81 175	6.56 272	0.71 156	5.08 214	11.49 304	0.43 101	0.49 146	0.96 184	1.09 186	3.23 271	0.98 160

CREStereo++_RVC	1.73 202	0.91 184	1.03 215	0.51 125	0.56 149	0.40 93	0.28 100	1.37 201	0.51 133	0.83 141	0.61 120	0.76 125	0.85 212	0.34 97	2.78 208	3.07 255	0.92 181	0.61 98	2.72 186	0.55 97	5.01 213	5.69 203	0.53 162	0.38 92	0.94 179	0.84 141	12.80 343	0.98 160
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
GEStereo_RVC	1.80 206	0.96 210	0.99 209	1.02 229	0.87 218	1.12 248	1.03 242	1.66 241	0.82 204	0.91 164	0.79 170	1.34 210	0.75 189	0.61 220	2.25 160	2.14 228	1.14 231	1.23 277	4.06 227	1.22 240	4.66 205	11.41 303	0.71 233	0.95 256	0.88 166	0.97 167	2.49 228	1.65 229

NaN_ROB	1.84 207	1.11 243	1.04 218	0.95 220	1.77 291	0.86 215	0.91 229	1.32 194	10.70 351	1.00 180	1.38 232	2.45 270	0.89 218	1.12 288	4.34 262	1.29 132	0.92 181	0.88 200	1.49 125	1.14 233	1.42 144	2.02 138	0.76 241	1.03 259	1.30 242	2.01 281	2.38 214	3.27 282

sCroCo_RVC	1.85 208	0.67 77	0.55 118	0.37 81	0.49 124	0.75 199	0.41 150	0.94 137	1.56 273	1.51 220	0.78 168	1.04 182	0.94 229	0.48 180	2.49 181	5.07 299	1.26 246	1.22 274	2.53 169	1.37 248	7.95 268	11.14 296	0.45 110	0.60 190	0.94 179	1.12 190	2.34 206	1.05 176

ETE_ROB	1.85 208	1.93 303	1.18 251	1.04 231	1.33 268	1.26 264	1.12 250	1.11 152	2.30 301	1.36 210	3.26 275	3.18 284	0.94 229	1.14 290	2.62 194	1.51 178	2.14 293	0.99 231	2.50 168	1.15 235	3.67 192	5.74 206	0.86 270	1.03 259	1.21 223	1.36 218	2.30 200	1.68 231

LALA_ROB	1.85 208	2.17 307	1.13 241	1.05 233	1.26 260	1.16 253	1.01 236	1.17 160	1.46 265	2.06 254	2.82 267	3.47 286	0.92 224	0.93 271	3.90 256	1.46 169	1.36 257	1.18 268	2.20 155	1.31 246	2.84 182	5.10 192	0.77 246	1.01 257	1.24 232	1.41 224	3.89 296	1.77 234

MLCV	1.91 211	0.87 166	0.97 204	1.33 263	1.13 251	0.99 236	0.74 209	2.14 283	0.77 199	2.02 248	4.44 288	1.60 229	1.56 258	0.45 164	2.63 196	1.79 208	1.11 225	0.96 224	6.71 279	1.05 224	4.69 207	5.60 201	0.66 219	1.60 283	1.14 217	1.35 216	2.31 202	1.06 178

RAFT + AFF	1.96 212	0.49 52	0.42 82	0.41 98	0.20 29	0.41 98	0.19 69	0.65 79	0.23 46	0.56 71	0.27 44	0.77 129	0.21 40	0.29 73	39.69 313	0.90 63	0.62 80	0.35 28	1.92 145	0.38 50	0.77 76	0.57 48	0.32 60	0.27 60	0.71 122	0.33 46	0.58 36	0.29 37

DDUNet	2.05 213	2.73 316	2.03 304	2.92 311	2.66 316	3.04 310	2.76 299	1.17 160	1.11 242	1.60 224	1.21 220	2.23 261	1.69 261	2.81 317	2.04 129	1.25 128	2.78 300	2.42 332	2.63 177	2.90 312	1.92 169	2.11 140	2.77 321	0.92 255	1.01 190	0.93 158	2.50 229	1.10 180

CASS	2.08 214	1.02 230	1.16 249	1.28 258	0.99 232	0.88 221	3.39 307	1.42 206	1.02 231	1.30 207	2.46 264	1.14 196	0.81 202	0.46 169	2.70 203	2.38 238	3.41 307	1.10 253	3.40 215	1.18 237	8.01 270	8.63 245	0.66 219	0.69 216	1.49 268	1.27 208	2.52 231	1.41 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 215	0.70 89	0.53 114	0.35 70	0.25 49	0.29 59	0.16 54	0.81 108	0.29 64	0.49 65	0.24 38	0.61 78	0.43 91	0.27 62	21.42 301	21.17 360	0.56 68	0.52 70	2.25 158	0.54 90	1.58 152	1.03 96	0.42 96	0.34 80	0.51 76	0.30 34	0.76 65	0.47 63

s12784h	2.23 216	1.12 244	1.32 265	1.12 239	0.91 224	0.59 161	0.39 140	1.37 201	0.65 181	1.05 186	0.82 178	1.08 188	0.95 231	0.37 115	2.80 210	4.82 295	0.93 187	0.71 135	3.28 212	0.58 106	7.80 260	8.40 244	0.51 149	0.54 167	1.50 270	1.13 193	11.58 336	3.94 291

R-Stereo Train	2.23 216	1.01 226	1.14 244	0.96 221	0.63 172	0.73 197	0.31 109	1.30 184	1.01 229	1.68 230	4.49 289	1.29 206	0.70 169	0.42 148	2.49 181	3.99 283	1.66 270	1.02 239	6.77 281	1.11 228	7.83 261	12.24 318	0.49 135	0.54 167	1.42 258	1.66 257	1.34 112	1.93 241

RAFT-Stereo	2.23 216	1.01 226	1.14 244	0.96 221	0.63 172	0.73 197	0.31 109	1.30 184	1.01 229	1.68 230	4.49 289	1.29 206	0.70 169	0.42 148	2.49 181	3.99 283	1.66 270	1.02 239	6.77 281	1.11 228	7.83 261	12.24 318	0.49 135	0.54 167	1.42 258	1.66 257	1.34 112	1.93 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 219	0.87 166	1.17 250	0.45 112	0.48 121	0.61 170	0.23 81	0.83 114	0.55 150	0.72 105	0.53 103	0.80 134	0.66 160	0.41 136	2.36 170	2.92 248	0.90 174	1.10 253	3.35 214	0.60 119	5.09 215	12.56 331	0.47 121	0.45 124	0.89 170	0.91 156	20.21 353	0.86 142

cross-raft	2.26 219	0.88 175	1.08 229	0.73 182	0.68 183	0.64 177	0.44 163	2.04 278	0.61 171	0.95 174	1.30 223	1.03 178	0.76 194	0.43 153	2.58 191	5.15 300	0.99 203	0.78 162	7.00 288	1.80 282	12.15 311	10.30 273	0.65 215	0.60 190	1.60 280	1.92 274	1.66 145	2.36 258

AnonymousM	2.27 221	0.64 68	0.44 87	0.51 125	0.32 67	0.49 123	0.24 84	1.70 243	0.48 118	0.75 114	2.06 257	0.70 105	0.47 100	0.39 126	2.47 180	3.26 261	0.99 203	1.03 242	1.88 143	2.37 303	4.85 209	6.68 220	0.57 181	0.47 128	0.53 81	0.65 112	11.71 338	14.52 332

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 222	1.03 235	0.50 102	1.41 267	2.53 311	3.20 313	1.05 245	1.71 246	0.49 122	4.85 330	3.84 283	4.79 306	0.65 157	0.42 148	2.38 172	3.97 280	0.82 147	0.78 162	2.26 159	0.74 165	7.86 263	8.88 252	0.53 162	0.34 80	0.85 153	1.42 225	1.98 171	2.99 270

Anonymous3	2.32 223	0.85 161	0.88 185	0.56 140	1.10 245	0.89 224	0.70 206	2.45 302	1.12 243	1.05 186	0.98 201	2.57 275	1.14 248	0.56 201	4.14 261	9.30 328	1.50 264	1.47 292	5.33 244	1.49 262	6.83 244	10.10 263	0.71 233	0.67 212	1.08 202	1.38 219	2.32 203	1.35 210

RAFT-Test	2.37 224	0.85 161	1.14 244	1.02 229	0.65 174	0.58 158	0.51 176	2.18 288	0.70 191	1.12 191	5.37 299	0.97 169	0.92 224	0.45 164	2.50 184	5.29 305	0.99 203	0.80 172	6.96 287	1.11 228	10.85 308	10.83 289	0.67 223	0.58 180	1.51 272	1.82 268	1.38 116	2.18 252

RYNet	2.42 225	0.40 39	0.35 64	0.29 51	0.32 67	0.40 93	0.25 87	0.61 70	0.55 150	0.33 47	0.36 67	0.40 45	0.26 51	0.27 62	52.29 353	0.69 40	0.47 46	1.00 236	0.54 44	0.29 33	0.50 37	0.37 20	0.38 80	0.32 75	0.57 90	1.24 204	1.31 111	0.50 68

CSAN	2.48 226	1.26 265	1.12 239	1.46 275	1.78 294	1.13 249	0.90 227	1.50 215	10.52 350	2.40 271	3.81 282	4.12 297	2.51 275	0.96 275	3.83 255	1.27 130	1.29 249	1.05 249	3.24 208	1.70 278	3.71 193	4.45 171	0.79 251	1.38 278	1.39 252	3.93 314	2.43 220	2.96 269

ADLNet	2.50 227	0.99 218	0.73 148	0.62 159	0.75 197	0.63 174	0.53 179	1.12 153	0.61 171	0.58 77	0.71 151	1.61 231	0.61 145	0.87 262	46.09 330	1.02 79	0.70 99	0.67 123	0.85 74	0.74 165	0.75 75	1.07 101	0.51 149	0.47 128	0.94 179	0.93 158	1.63 144	0.70 110

Any-RAFT	2.54 228	0.94 199	1.27 263	0.75 185	0.75 197	0.50 126	0.40 146	1.99 270	0.56 155	0.87 150	6.98 331	1.50 223	0.51 111	0.40 130	2.50 184	3.41 265	0.91 175	0.90 204	6.78 283	0.75 171	14.26 344	10.61 280	0.67 223	0.59 187	1.63 281	1.83 269	2.17 186	4.22 293

GwcNet-ADL	2.54 228	1.23 258	1.55 278	1.22 254	1.26 260	0.97 232	0.78 211	1.50 215	0.84 206	3.20 295	6.67 316	1.86 242	1.05 242	0.79 254	4.58 263	4.90 297	1.47 263	0.90 204	5.20 242	1.95 291	6.39 238	10.33 274	0.91 273	1.12 267	1.22 228	1.93 275	2.15 183	2.70 263

Reg-Stereo(zero)	2.60 230	0.80 137	1.38 266	0.70 177	0.75 197	0.56 149	0.62 200	3.07 319	0.68 187	3.56 304	6.85 327	1.50 223	0.84 209	1.38 300	2.08 134	5.28 303	1.28 247	0.83 180	6.55 270	1.51 267	5.18 219	13.34 344	0.60 198	0.60 190	1.08 202	1.44 226	4.02 299	3.66 287

HI	2.60 230	0.80 137	1.38 266	0.70 177	0.75 197	0.56 149	0.62 200	3.07 319	0.68 187	3.56 304	6.85 327	1.50 223	0.84 209	1.38 300	2.08 134	5.28 303	1.28 247	0.83 180	6.55 270	1.51 267	5.18 219	13.34 344	0.60 198	0.60 190	1.08 202	1.44 226	4.02 299	3.66 287

EAI-Stereo	2.60 230	0.90 180	1.57 279	0.90 213	1.31 266	0.84 211	1.31 260	2.22 291	1.34 257	0.81 138	5.69 302	1.37 214	0.83 208	0.50 186	4.76 264	5.32 306	0.91 175	0.94 215	7.45 294	1.11 228	9.07 288	10.78 288	0.62 203	0.85 247	1.45 265	2.06 282	3.36 278	1.90 239

PSMNet-ADL	2.61 233	0.95 205	1.12 239	1.14 246	1.18 256	0.97 232	0.85 222	1.78 250	1.26 250	3.49 303	6.09 308	1.43 217	2.78 282	0.56 201	2.93 216	10.59 331	1.31 250	0.96 224	5.96 260	1.20 239	6.66 240	9.11 255	0.86 270	0.82 241	1.10 212	1.44 226	2.85 255	1.10 180

PWC_ROB	2.61 233	1.20 256	1.48 273	0.96 221	1.05 237	1.21 260	1.79 282	1.24 172	1.94 291	1.81 239	3.61 281	2.12 256	2.96 285	0.91 268	9.88 278	4.30 288	1.97 288	1.95 312	3.72 221	1.62 273	5.58 224	7.59 234	0.81 260	1.98 303	1.35 247	1.27 208	3.11 266	3.07 276

MSMDNet	2.69 235	0.87 166	1.07 226	0.57 143	0.65 174	0.59 161	0.49 172	2.03 276	0.62 177	1.03 181	0.97 200	1.05 185	12.04 323	0.50 186	2.60 192	5.56 308	1.05 217	0.80 172	6.93 286	1.42 253	11.49 310	12.49 328	0.67 223	0.58 180	1.48 266	1.83 269	1.28 108	1.97 244

HH	2.75 236	0.67 77	1.42 269	0.80 202	0.71 188	0.88 221	1.09 248	1.86 258	0.87 208	5.19 344	0.66 132	1.91 244	0.86 215	0.57 206	2.65 197	8.48 326	0.87 159	0.94 215	6.36 265	1.39 251	13.52 331	12.32 320	0.79 251	0.58 180	1.38 249	1.63 255	3.81 293	2.06 246

HanStereo	2.75 236	0.67 77	1.42 269	0.80 202	0.71 188	0.88 221	1.09 248	1.86 258	0.87 208	5.19 344	0.66 132	1.91 244	0.86 215	0.57 206	2.65 197	8.48 326	0.87 159	0.94 215	6.36 265	1.39 251	13.52 331	12.32 320	0.79 251	0.58 180	1.38 249	1.63 255	3.81 293	2.06 246

MSKI-zero shot	2.77 238	0.80 137	1.10 233	0.74 184	0.59 155	0.67 184	0.54 181	1.87 260	0.97 221	0.88 156	6.73 318	1.60 229	0.72 175	0.43 153	3.38 238	7.92 324	1.20 239	0.87 191	6.85 285	4.65 326	10.45 305	12.15 315	0.55 171	0.71 222	1.49 268	1.96 279	1.85 160	3.12 278

PWCDC_ROB	2.78 239	0.70 89	0.65 135	0.61 156	0.87 218	0.63 174	0.57 189	1.04 147	1.59 274	0.65 90	1.88 247	0.80 134	3.28 290	0.73 243	41.04 317	2.18 229	1.23 242	0.98 228	1.52 128	0.97 215	2.56 179	5.26 196	0.68 227	0.81 238	0.74 130	0.94 161	1.13 100	0.97 158

GANet-ADL	2.79 240	0.89 177	1.20 257	1.00 228	1.00 233	1.20 259	0.80 217	1.20 165	1.00 227	3.59 306	6.59 315	1.06 186	0.76 194	0.48 180	12.27 283	4.90 297	1.57 267	0.92 208	6.59 275	1.66 276	6.93 248	11.51 306	0.68 227	0.80 234	1.09 206	1.40 223	2.47 224	1.85 236

iResNet	2.79 240	0.95 205	0.91 192	1.35 265	1.69 286	1.41 270	1.02 239	1.81 255	1.09 239	2.62 276	5.14 296	1.80 240	2.38 271	0.46 169	10.35 279	7.64 321	1.36 257	1.23 277	6.83 284	1.78 281	10.05 298	4.09 169	0.61 201	2.02 304	1.10 212	1.50 237	2.80 253	1.39 213

NVstereo2D	2.81 242	0.82 146	0.74 151	0.69 175	0.78 206	0.92 226	0.81 218	1.18 164	0.76 198	0.91 164	1.06 206	0.80 134	0.55 126	0.71 242	52.63 355	1.47 172	0.86 156	0.83 180	1.42 120	0.69 147	1.12 118	0.94 89	0.76 241	0.83 244	1.08 202	0.78 126	0.98 86	0.74 113

DCVSM-stereo	2.89 243	0.92 190	1.57 279	1.31 262	1.04 235	1.53 276	0.99 234	2.96 317	1.33 256	3.46 301	6.20 309	6.77 319	2.59 277	0.87 262	2.25 160	4.01 285	1.37 259	1.11 257	7.05 290	4.27 321	6.91 245	6.70 221	1.25 288	2.64 328	1.30 242	1.73 263	3.46 282	2.47 259

MIPNet	2.89 243	0.91 184	0.77 159	0.49 118	0.65 174	0.55 143	0.57 189	1.34 198	0.53 141	2.05 251	0.99 202	0.80 134	0.77 197	0.48 180	40.89 316	1.61 193	1.15 235	0.94 215	3.25 209	1.19 238	1.15 121	9.31 256	0.57 181	0.62 197	1.24 232	1.51 238	2.90 259	0.82 131

DAS	2.93 245	0.99 218	1.06 224	1.13 241	1.05 237	1.03 242	1.04 243	1.74 248	1.81 286	3.32 297	5.70 303	2.61 276	3.08 287	0.50 186	3.19 234	7.47 318	1.83 277	1.23 277	5.90 256	1.83 283	12.92 321	10.26 270	0.76 241	1.94 299	1.32 244	1.51 238	2.60 241	1.31 205

SepStereo	2.93 245	0.99 218	1.06 224	1.13 241	1.05 237	1.03 242	1.04 243	1.74 248	1.81 286	3.32 297	5.70 303	2.61 276	3.08 287	0.50 186	3.19 234	7.47 318	1.83 277	1.23 277	5.90 256	1.83 283	12.92 321	10.26 270	0.76 241	1.94 299	1.32 244	1.51 238	2.60 241	1.31 205

model_zeroshot	2.99 247	0.75 115	1.18 251	1.86 287	0.74 195	0.59 161	0.56 187	1.94 264	0.63 178	3.88 314	6.88 329	1.41 216	0.66 160	0.68 235	5.34 269	4.82 295	1.18 237	0.96 224	7.09 291	1.03 220	12.99 324	9.02 253	0.54 168	0.65 208	5.42 328	1.66 257	2.16 185	6.22 311

IPLG	3.01 248	0.75 115	0.63 129	0.42 104	0.52 137	0.54 140	0.51 176	1.63 237	0.35 80	0.62 85	0.59 118	0.77 129	0.66 160	0.46 169	51.49 347	1.67 201	1.02 211	0.92 208	3.51 217	0.63 134	0.99 104	5.97 209	0.49 135	0.48 141	0.80 140	1.16 197	2.86 256	0.71 111

MFMNet_re	3.01 248	1.41 278	1.48 273	1.53 278	1.87 299	1.96 291	2.01 289	2.67 313	2.16 297	1.60 224	1.98 251	3.57 288	2.65 279	1.02 279	6.96 275	4.19 287	2.67 298	1.96 313	6.48 269	2.40 305	14.04 338	4.97 182	1.86 311	1.97 301	1.38 249	1.33 213	3.31 276	1.94 243

test-1	3.02 250	0.66 76	1.14 244	0.60 153	0.58 152	0.75 199	0.63 202	1.96 266	0.82 204	4.00 316	5.48 300	2.18 259	0.80 201	0.41 136	4.00 258	7.32 317	1.18 237	1.19 270	6.72 280	7.57 340	10.78 306	12.94 341	0.54 168	0.60 190	1.40 255	1.78 265	2.89 258	2.52 260

RTSC	3.08 251	0.95 205	1.25 262	0.76 190	0.91 224	0.96 229	1.84 284	1.15 158	1.34 257	2.37 268	2.12 258	1.11 192	0.99 235	1.02 279	41.50 319	1.94 217	1.88 281	1.22 274	4.09 228	1.06 225	2.76 181	4.02 167	0.63 208	1.03 259	0.83 147	0.99 173	2.44 221	1.98 245

pcwnet_v2	3.22 252	0.81 143	0.94 196	0.92 217	1.12 248	0.94 227	0.70 206	1.17 160	0.88 210	2.04 250	1.10 208	1.09 191	1.00 236	1.27 296	47.63 333	1.56 187	0.96 195	0.87 191	6.63 276	0.81 187	2.45 176	3.52 160	1.01 279	0.75 227	1.04 195	1.16 197	2.44 221	2.23 255

IPLGR	3.25 253	0.89 177	0.81 168	0.65 166	0.66 179	0.50 126	0.42 156	1.14 157	0.44 106	2.02 248	1.30 223	0.86 148	0.74 185	0.47 174	50.44 342	1.86 211	1.15 235	1.11 257	3.23 203	1.37 248	1.41 143	7.71 235	0.56 178	0.70 221	1.39 252	1.55 245	3.46 282	0.92 152

IGEV-FE	3.38 254	0.83 149	1.84 293	2.81 307	0.69 185	2.38 302	1.26 258	2.23 292	0.94 218	4.29 321	6.75 319	2.28 264	1.01 237	0.45 164	2.82 211	7.73 323	0.85 152	0.77 157	5.93 258	1.88 286	8.51 284	12.88 339	0.58 190	0.69 216	1.40 255	1.57 246	14.79 349	2.99 270

IGEV_Zeroshot_test	3.38 254	0.83 149	1.84 293	2.82 308	0.69 185	2.37 300	1.26 258	2.23 292	0.94 218	4.40 322	6.76 320	2.28 264	1.01 237	0.45 164	2.83 212	7.72 322	0.87 159	0.77 157	5.93 258	1.87 285	8.49 283	12.88 339	0.58 190	0.69 216	1.40 255	1.57 246	14.84 350	2.99 270

SHD	3.38 254	1.01 226	1.68 285	1.14 246	1.07 242	1.14 250	1.78 281	1.61 235	1.66 277	2.40 271	3.05 271	1.63 233	2.43 273	0.84 260	40.11 314	2.04 224	1.74 272	1.40 289	4.17 229	1.88 286	3.81 194	5.43 199	0.70 231	1.67 286	1.86 296	1.46 230	1.97 170	1.59 224

FADNet_RVC	3.44 257	1.21 257	1.19 254	1.40 266	1.78 294	0.99 236	1.75 279	1.50 215	1.19 249	1.35 209	2.01 255	1.96 247	1.63 259	1.66 306	22.11 302	3.36 264	1.83 277	2.82 342	5.63 253	1.76 280	6.35 237	9.50 257	0.77 246	1.39 280	1.21 223	1.48 231	12.05 339	2.87 267

DF	3.45 258	1.03 235	1.05 219	1.23 255	0.43 105	1.11 246	0.34 134	1.62 236	0.66 183	0.81 138	0.79 170	1.79 239	0.53 114	0.38 120	2.24 158	3.92 279	0.89 165	0.95 221	50.42 356	0.83 193	7.98 269	6.94 227	0.58 190	0.59 187	1.09 206	1.33 213	2.06 177	1.54 220

FC-DCNN	3.48 259	1.59 291	4.19 339	2.76 306	2.30 303	3.10 312	1.73 278	2.57 308	1.72 279	2.88 285	1.36 230	2.15 257	1.21 249	0.68 235	6.32 271	1.61 193	1.31 250	1.03 242	7.90 298	0.95 211	8.85 286	8.73 248	0.82 264	1.69 290	3.19 317	2.50 298	4.67 304	16.15 336

HSM-Net_RVC	3.49 260	1.07 240	1.10 233	1.70 282	1.17 255	0.90 225	0.61 199	2.29 299	1.07 237	2.77 281	5.82 305	41.08 357	1.35 256	0.50 186	2.40 173	1.74 204	1.10 221	0.77 157	1.99 149	1.13 232	6.78 243	6.90 226	0.80 256	2.23 313	1.64 283	1.49 234	2.14 181	1.75 233
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 261	1.15 247	0.98 207	0.97 224	1.26 260	1.33 266	3.31 304	1.33 195	1.50 269	2.37 268	1.20 217	1.75 237	1.12 246	0.88 265	42.78 322	2.37 236	1.94 285	1.33 286	3.94 223	1.62 273	3.62 190	5.21 194	1.02 280	1.09 265	1.83 294	5.05 320	2.33 204	2.13 248

RTSA	3.53 261	1.15 247	0.98 207	0.97 224	1.26 260	1.33 266	3.31 304	1.33 195	1.50 269	2.37 268	1.20 217	1.75 237	1.12 246	0.88 265	42.78 322	2.37 236	1.94 285	1.33 286	3.94 223	1.62 273	3.62 190	5.21 194	1.02 280	1.09 265	1.83 294	5.05 320	2.33 204	2.13 248

XQC	3.58 263	1.29 270	1.21 258	1.28 258	1.43 274	1.29 265	1.93 287	1.60 232	1.45 263	2.47 273	3.06 272	1.48 221	4.17 293	1.23 295	44.68 328	2.35 234	1.60 268	1.18 268	3.95 226	1.43 255	3.22 189	4.97 182	0.84 267	1.24 273	1.43 261	2.09 286	2.30 200	1.52 218

FCDSN-DC	3.63 264	0.94 199	2.84 325	1.29 260	1.30 265	1.03 242	1.00 235	0.90 129	0.91 215	1.04 185	0.74 157	1.21 202	0.74 185	0.58 210	52.59 354	2.04 224	1.24 243	1.13 261	1.05 93	0.79 181	6.62 239	10.01 261	0.78 248	2.18 308	1.20 222	1.67 260	1.20 104	1.05 176
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 265	1.48 285	1.03 215	1.98 292	1.75 290	2.09 294	5.14 319	2.15 284	2.23 298	1.73 234	1.57 239	2.49 272	4.83 296	5.73 337	12.78 284	1.73 203	1.22 240	1.06 250	5.43 247	1.54 270	12.24 314	9.06 254	1.52 304	1.16 269	2.29 302	3.46 310	3.05 264	7.63 316

NOSS_ROB	3.67 266	1.38 277	0.81 168	1.15 250	1.16 254	1.15 251	0.65 203	2.25 295	1.41 261	4.85 330	6.68 317	6.78 320	1.06 243	0.82 259	11.52 282	14.58 344	1.34 253	1.17 265	2.93 197	0.98 216	14.13 339	12.82 335	0.79 251	1.48 281	1.13 216	1.48 231	3.41 279	1.25 200

FC-DCNN v2	3.76 267	1.64 292	4.17 338	2.93 313	2.32 305	3.38 314	1.67 274	2.65 311	2.92 311	2.86 284	1.36 230	2.62 278	1.33 254	0.68 235	6.35 272	1.65 197	1.31 250	1.00 236	8.25 299	0.94 209	8.74 285	8.73 248	0.82 264	1.68 287	4.68 325	3.34 309	7.40 324	15.96 335

gcap-zeroshot	3.80 268	0.78 131	1.44 271	1.88 288	0.67 180	1.15 251	1.31 260	2.09 282	0.65 181	5.43 350	7.00 332	2.87 281	0.70 169	0.31 83	2.44 177	5.25 302	0.94 189	0.91 207	36.08 339	1.25 242	8.46 282	10.60 279	4.00 328	0.62 197	1.44 262	1.49 234	1.34 112	1.53 219

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 269	1.16 251	2.03 304	1.15 250	0.83 215	1.77 286	1.13 251	2.03 276	3.32 319	2.90 286	7.02 333	2.32 267	2.01 265	0.38 120	3.61 244	9.96 329	1.34 253	1.07 251	6.67 277	6.11 335	8.45 281	12.70 332	0.56 178	1.27 275	1.76 291	1.48 231	16.62 352	5.17 301

UDG	3.91 270	2.76 317	2.09 306	2.92 311	2.64 314	2.99 309	2.71 297	1.31 187	1.13 244	1.65 228	1.96 249	2.20 260	1.68 260	2.77 316	48.81 337	1.57 189	3.02 304	2.26 322	2.65 180	2.91 313	3.00 185	3.09 153	2.64 316	1.05 262	1.02 192	1.19 201	2.36 210	1.16 188

PVD	4.10 271	1.44 283	2.12 308	1.41 267	1.58 281	1.68 282	2.10 291	3.06 318	2.66 307	2.85 283	4.32 286	2.46 271	3.63 292	1.27 296	40.43 315	2.72 243	2.19 294	2.11 321	4.71 237	2.46 307	6.18 234	6.10 213	1.02 280	1.74 291	2.32 305	2.44 296	2.90 259	2.66 262

SAMSARA	4.13 272	1.32 272	1.53 276	1.48 276	1.35 269	1.47 274	2.74 298	2.23 292	1.83 288	2.26 264	3.47 280	2.01 250	8.60 306	1.76 310	38.24 311	2.88 245	1.82 276	1.41 290	4.99 239	1.91 288	5.10 216	5.71 205	0.94 275	1.80 293	3.33 319	3.84 312	4.16 301	3.30 284

iRaft-Stereo_20w	4.16 273	1.13 246	2.10 307	2.66 303	1.55 280	1.55 277	1.17 252	1.96 266	1.27 251	5.53 351	6.77 321	1.52 227	1.34 255	0.43 153	3.03 220	5.32 306	0.95 193	0.77 157	5.49 250	1.46 260	8.20 277	12.75 334	0.61 201	0.60 190	1.63 281	25.36 356	11.64 337	5.58 307

SGM-Forest	4.18 274	1.24 259	0.74 151	2.12 295	1.35 269	1.42 271	0.56 187	1.36 199	0.90 213	4.89 333	0.96 196	2.51 274	12.92 333	0.61 220	16.38 294	3.12 257	0.79 131	0.65 117	7.04 289	0.76 174	6.77 242	10.03 262	0.84 267	0.81 238	1.66 285	1.78 265	4.79 309	25.96 351
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 275	1.10 242	1.53 276	1.14 246	0.92 230	1.19 258	1.05 245	2.86 316	1.27 251	4.20 318	35.77 359	8.95 330	1.29 252	0.73 243	3.10 230	6.47 311	1.50 264	1.17 265	5.98 261	1.44 257	10.44 304	11.78 310	0.74 239	2.24 314	1.07 201	1.30 212	2.65 247	2.20 253

DeepPrunerF	4.30 276	1.53 286	0.72 147	2.93 313	5.08 346	2.43 304	3.38 306	0.87 124	4.11 327	0.80 135	1.17 215	0.66 94	0.56 127	0.61 220	45.12 329	2.02 223	1.01 208	0.78 162	2.32 160	0.88 199	1.56 150	1.70 127	0.84 267	0.67 212	29.00 360	1.78 265	2.48 225	1.17 192

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 277	2.25 311	1.45 272	2.41 300	1.94 301	1.93 289	4.82 318	1.96 266	2.59 305	2.96 289	1.96 249	2.49 272	8.10 304	9.76 346	14.02 288	3.47 268	2.04 292	1.98 314	14.27 317	3.33 317	7.23 253	7.20 232	2.89 322	1.85 297	2.43 308	2.85 303	2.19 190	6.62 313

FAT-Stereo	4.35 278	1.18 252	2.25 310	1.48 276	1.81 297	1.42 271	1.49 268	3.57 328	1.84 289	3.66 309	6.22 310	6.70 318	2.76 281	1.07 287	6.82 274	15.24 350	2.03 291	2.49 333	5.43 247	8.81 349	13.23 327	12.34 324	0.95 276	2.79 336	1.26 236	2.25 291	2.96 262	5.48 304

ITSA-stereo	4.40 279	1.26 265	1.18 251	1.64 280	1.64 283	0.99 236	1.38 265	1.99 270	1.47 267	3.68 311	6.79 322	2.16 258	1.42 257	1.36 299	8.32 276	6.93 314	2.19 294	1.94 311	6.40 267	5.42 330	7.43 256	10.74 287	1.29 292	2.39 320	1.53 274	5.02 319	23.63 356	8.74 318

MFN_U_SF_RVC	4.44 280	1.91 302	1.83 292	2.19 298	1.82 298	2.38 302	4.61 316	2.39 301	1.94 291	4.48 324	11.47 349	3.74 294	2.50 274	4.72 332	20.32 300	3.66 272	1.91 283	1.83 307	11.50 312	3.25 316	7.86 263	6.73 223	1.25 288	3.20 345	1.86 296	3.84 312	2.83 254	3.94 291

STTRV1_RVC	4.49 281	1.26 265	1.01 213	1.62 279	1.11 247	1.76 285	1.25 256	1.50 215	1.40 260	1.75 236	1.60 240	2.72 279	3.31 291	1.00 277	2.61 193	1.77 206	11.19 337	0.96 224	41.25 345	9.01 351	9.10 289	8.68 247	1.19 284	1.66 285	1.68 286	1.59 249	3.90 297	5.32 303

RainbowNet	4.65 282	3.75 332	2.70 323	4.56 324	2.98 326	4.16 320	8.75 332	2.05 279	2.01 294	1.90 245	1.12 211	3.61 292	3.00 286	3.60 328	2.70 203	1.89 212	2.97 303	1.54 295	15.27 320	8.73 348	11.07 309	11.30 302	10.70 356	2.22 310	1.73 288	2.30 292	2.76 251	6.13 310

S-Stereo	4.68 283	1.15 247	1.74 289	1.75 283	1.63 282	1.65 280	2.24 294	2.75 315	2.15 296	3.32 297	11.59 350	5.97 311	1.74 262	0.88 265	19.04 297	16.28 352	1.81 275	2.39 330	5.64 254	9.35 354	7.13 252	12.52 329	1.61 306	2.64 328	1.24 232	2.08 285	2.88 257	3.26 281

MADNet+	4.78 284	2.02 306	1.87 297	2.01 293	2.36 307	1.47 274	4.28 314	2.47 304	1.99 293	2.66 277	2.13 259	3.56 287	2.85 284	2.34 313	41.14 318	5.66 309	3.48 309	1.53 294	4.54 235	3.38 318	13.07 326	7.34 233	1.72 308	3.48 347	2.93 313	2.17 289	3.24 273	3.29 283

ADCRef	4.84 285	1.42 281	1.01 213	0.78 197	1.77 291	1.21 260	1.62 273	0.99 142	5.58 336	1.85 242	1.08 207	1.02 174	0.91 221	1.17 292	54.35 359	1.92 216	1.10 221	1.04 245	3.49 216	1.32 247	1.80 165	3.27 157	2.13 314	0.87 250	2.30 303	4.60 316	2.48 225	29.71 356

SQANet	4.87 286	4.55 339	2.13 309	19.76 345	2.63 312	4.99 329	3.29 303	1.63 237	1.45 263	1.20 196	1.40 233	3.22 285	2.40 272	2.76 315	3.09 228	1.20 121	5.19 318	1.07 251	19.89 325	1.28 243	12.48 315	10.73 285	11.37 359	1.49 282	1.57 278	2.32 294	2.66 249	5.86 308

FBW_ROB	4.93 287	2.40 314	2.44 317	2.67 304	2.86 320	2.30 299	4.71 317	1.79 251	1.10 240	2.54 274	2.92 268	4.12 297	5.31 297	6.61 338	50.17 339	1.18 114	1.44 261	0.95 221	8.76 302	1.43 255	8.26 278	5.68 202	4.20 329	1.75 292	1.42 258	1.95 277	1.81 156	2.20 253

ADCP+	5.07 288	1.54 287	1.72 286	1.08 235	1.54 278	1.18 256	2.02 290	1.02 144	2.72 310	4.05 317	2.23 262	2.24 262	0.61 145	0.94 273	54.46 360	1.52 182	0.83 148	0.95 221	3.94 223	0.87 198	2.22 175	2.57 149	0.71 233	0.62 197	2.48 309	11.25 339	7.85 327	23.66 347

CBMV	5.08 289	1.41 278	1.15 248	1.44 274	1.42 273	1.24 262	0.78 211	2.27 297	1.47 267	3.04 291	6.44 313	7.74 323	9.07 309	0.60 218	12.81 285	13.79 340	1.99 289	1.29 283	9.56 304	1.15 235	9.82 293	12.54 330	0.82 264	1.84 296	1.44 262	1.83 269	4.39 303	25.76 350
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 290	5.20 340	2.27 311	18.45 343	2.89 321	5.73 332	3.63 309	1.44 210	1.46 265	1.31 208	1.42 234	3.59 290	2.63 278	3.22 322	3.07 225	1.30 133	5.55 320	1.14 264	20.28 326	1.49 262	13.81 335	11.25 301	11.85 361	1.91 298	1.56 277	2.06 282	2.52 231	6.49 312

ACVNet_1	5.24 291	3.87 334	3.60 336	13.80 339	3.48 335	6.00 337	10.57 337	1.60 232	1.79 283	1.55 222	1.30 223	4.40 302	2.80 283	5.43 335	2.42 175	1.39 148	11.59 338	1.72 304	20.91 330	1.50 265	14.41 349	8.16 240	7.22 342	2.84 338	1.73 288	2.19 290	2.61 243	2.72 264

Ntro	5.35 292	6.19 345	2.38 315	8.06 334	2.91 323	4.88 327	6.70 325	1.40 204	1.53 271	1.44 218	1.19 216	3.58 289	2.73 280	3.12 321	3.66 246	1.17 112	6.56 328	1.19 270	32.62 336	1.60 272	14.27 346	11.82 311	11.41 360	2.54 325	1.64 283	2.30 292	2.45 223	5.00 298

EKT-Stereo	5.41 293	0.97 212	1.10 233	0.72 179	0.74 195	0.87 217	1.17 252	2.02 275	1.00 227	1.41 216	2.92 268	1.11 192	0.81 202	0.46 169	72.33 369	14.74 345	1.14 231	1.37 288	5.61 252	7.76 341	9.80 292	10.61 280	0.53 162	0.61 196	1.39 252	1.11 187	2.56 238	1.08 179

pmcnn	5.52 294	1.54 287	1.51 275	2.64 302	3.13 328	2.07 292	10.40 336	2.61 309	2.65 306	2.55 275	6.41 312	6.23 315	15.93 342	0.58 210	6.75 273	14.92 347	3.87 312	3.34 345	7.45 294	7.76 341	13.60 334	10.19 266	6.30 340	2.29 317	1.57 278	3.30 308	4.69 305	4.80 295

DPSNet	5.60 295	1.54 287	1.19 254	1.76 284	2.44 310	2.08 293	1.81 283	1.95 265	2.93 312	2.09 256	5.15 297	9.82 333	6.09 299	8.98 342	14.30 289	12.14 337	4.12 316	3.60 346	17.82 322	8.28 345	12.18 312	14.58 348	3.71 326	3.09 342	2.30 303	2.42 295	2.52 231	2.24 256

ADCMid	5.63 296	2.23 309	2.63 320	1.42 270	2.89 321	2.37 300	3.73 310	1.92 262	2.97 313	1.91 246	3.16 273	2.33 268	2.31 270	1.48 303	50.97 346	3.74 274	1.84 280	1.86 309	7.38 293	1.99 295	4.66 205	5.18 193	2.70 318	1.38 278	2.33 306	8.75 335	6.81 322	21.02 343

ADCL	5.69 297	1.88 299	1.63 282	1.29 260	1.40 272	1.59 279	2.22 293	1.23 169	5.20 334	3.04 291	2.01 255	1.14 196	0.84 209	1.04 285	50.40 341	1.63 196	1.45 262	1.79 305	2.94 199	1.38 250	3.19 187	2.35 143	1.23 287	1.07 264	9.47 344	11.74 341	11.34 335	29.10 355

SANet	5.69 297	2.22 308	1.77 290	1.84 285	2.37 308	2.28 297	1.43 266	4.49 338	7.61 345	2.05 251	4.86 294	8.34 329	11.81 322	1.70 307	43.86 326	1.62 195	5.96 322	1.51 293	4.43 234	1.70 278	8.97 287	8.28 241	1.20 285	2.60 326	1.94 299	6.02 328	3.42 281	9.29 321

DDF-Stereo	5.75 299	1.70 294	0.52 110	38.69 357	0.79 209	32.72 360	0.96 232	1.26 175	0.53 141	1.03 181	2.56 265	40.13 356	1.82 264	0.57 206	2.07 133	3.66 272	0.92 181	0.83 180	4.27 230	0.73 162	6.68 241	6.39 216	0.52 157	0.47 128	0.87 161	1.54 243	1.72 148	1.23 196

DN	5.78 300	0.69 82	0.82 171	0.75 185	0.44 108	52.50 367	0.52 178	1.65 240	0.77 199	3.33 300	1.12 211	54.19 362	0.61 145	0.34 97	2.28 165	3.98 282	0.92 181	0.71 135	6.24 264	0.88 199	7.33 254	6.10 213	0.66 219	0.48 141	1.68 286	1.91 273	1.76 155	3.37 285

SPS-STEREO	5.78 300	1.73 297	1.86 295	2.48 301	1.67 285	2.19 295	1.60 272	2.72 314	1.76 281	3.63 308	6.80 324	4.12 297	2.19 268	1.21 294	13.01 286	12.86 338	2.91 302	2.01 315	47.66 354	2.04 297	14.17 341	13.06 343	1.43 300	2.27 316	2.40 307	1.94 276	3.66 289	2.80 265
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 302	3.52 327	2.90 326	21.94 349	3.38 333	4.55 322	8.18 330	1.84 256	1.76 281	1.84 240	1.98 251	3.88 295	3.20 289	3.03 319	2.85 213	1.46 169	12.77 344	1.56 296	33.59 337	1.68 277	10.81 307	7.91 237	6.79 341	2.68 334	3.13 316	2.65 300	3.23 271	3.11 277

edge stereo	5.88 303	1.88 299	3.14 330	2.14 296	1.80 296	2.47 306	2.43 295	4.51 339	3.45 321	3.97 315	4.84 293	6.45 317	17.40 343	1.04 285	5.09 268	14.91 346	1.80 273	1.66 301	37.39 341	6.28 337	5.99 231	12.74 333	1.44 301	2.02 304	2.12 301	2.11 288	3.75 290	5.99 309

Dean	5.89 304	3.71 331	2.59 318	34.77 354	3.99 340	4.60 325	10.86 339	2.26 296	2.39 303	2.16 260	1.55 238	4.68 305	4.76 295	3.30 324	3.03 220	1.76 205	12.09 341	1.65 300	9.86 307	2.04 297	14.16 340	9.89 260	7.35 343	2.66 333	3.36 320	2.91 304	3.53 286	3.13 279

AnyNet_C32	6.05 305	1.43 282	1.39 268	1.26 257	1.64 283	1.36 268	2.92 300	1.55 228	5.28 335	2.67 279	4.61 291	1.90 243	1.29 252	1.29 298	55.18 361	3.43 267	1.96 287	2.08 318	3.65 218	1.91 288	6.94 249	8.77 250	1.20 285	1.68 287	6.02 331	14.92 347	6.12 315	20.86 342

DDVS	6.06 306	1.18 252	1.31 264	1.12 239	1.54 278	1.18 256	1.01 236	2.45 302	1.75 280	3.31 296	80.70 367	6.22 314	1.76 263	1.15 291	3.67 249	6.50 312	2.01 290	1.29 283	5.56 251	4.99 329	10.09 300	12.94 341	0.81 260	1.16 269	1.11 215	1.53 241	4.71 306	2.62 261

G-Net	6.29 307	1.69 293	1.86 295	1.42 270	1.70 288	1.45 273	1.19 255	4.71 340	8.56 346	3.16 293	4.70 292	7.94 324	6.89 301	0.85 261	15.45 292	8.15 325	1.92 284	2.75 338	5.41 246	6.49 338	9.16 290	11.23 300	1.46 302	2.81 337	1.81 292	19.84 352	6.51 320	30.80 357

TRStereo	6.31 308	1.25 262	1.93 298	0.85 209	0.61 163	2.29 298	0.86 223	2.21 290	0.54 148	4.40 322	1.34 226	2.24 262	0.75 189	0.45 164	4.08 260	6.55 313	0.80 134	0.85 188	6.04 262	1.45 259	7.60 257	12.13 314	0.55 171	0.49 146	1.44 262	103.74 374	3.24 273	1.61 225

HBP-ISP	6.40 309	1.33 274	2.30 313	1.91 291	1.51 276	1.65 280	0.79 214	2.50 306	1.29 253	4.91 334	6.80 324	1.37 214	0.74 185	14.59 353	52.98 356	19.59 356	1.24 243	1.10 253	6.08 263	8.03 344	12.73 317	16.75 354	0.79 251	1.19 271	1.81 292	2.06 282	3.90 297	2.87 267

SGM-ForestM	6.44 310	10.17 355	6.98 354	4.69 325	2.91 323	6.90 340	9.70 335	7.26 349	4.59 332	4.81 329	6.31 311	9.50 332	9.35 311	0.78 251	3.65 245	1.30 133	6.50 326	0.89 201	11.21 311	1.44 257	6.08 232	6.02 212	1.58 305	1.68 287	9.47 344	11.34 340	12.07 340	16.58 337

CBMV_ROB	6.60 311	1.41 278	1.59 281	2.38 299	1.74 289	1.90 288	1.86 285	6.44 345	1.69 278	5.02 338	7.03 334	9.95 339	11.26 318	0.65 231	38.55 312	7.04 315	2.78 300	1.12 260	9.67 306	2.45 306	9.46 291	11.60 309	0.80 256	1.37 277	4.92 326	12.01 342	4.73 307	18.79 340

ADCS	6.69 312	1.97 304	1.94 299	1.41 267	2.24 302	1.84 287	3.00 301	2.08 281	3.97 324	2.66 277	3.26 275	3.01 283	11.48 319	2.01 312	53.18 357	11.65 335	2.72 299	2.59 335	5.10 240	2.24 301	10.43 303	8.65 246	1.76 309	1.97 301	2.57 311	10.58 337	7.51 325	18.68 339

anonymity	6.71 313	0.80 137	1.73 288	1.09 236	0.88 220	0.79 207	0.68 204	2.17 286	0.90 213	3.78 313	97.20 368	1.95 246	0.93 226	0.44 163	2.57 190	7.16 316	0.95 193	0.83 180	6.70 278	1.07 226	7.93 266	12.47 327	0.67 223	0.57 176	1.51 272	1.60 252	20.99 355	2.80 265

ADCPNet	7.09 314	1.18 252	3.04 329	1.33 263	3.12 327	1.36 268	8.88 333	2.15 284	3.24 317	4.23 319	7.84 341	1.96 247	15.92 341	1.71 308	49.61 338	3.53 271	1.89 282	1.25 281	19.14 324	3.03 315	5.96 229	4.75 178	4.72 330	1.29 276	3.95 323	5.33 322	3.87 295	27.01 352

IMH-64-1	7.17 315	3.27 322	3.53 333	4.69 325	3.29 330	4.58 323	5.71 321	3.51 325	3.09 314	1.39 214	1.98 251	4.90 307	10.92 314	4.82 333	52.00 348	4.78 293	3.66 310	2.27 323	12.32 313	1.96 292	6.91 245	10.55 277	7.77 349	2.22 310	6.05 332	4.73 317	13.45 345	9.13 319

IMH-64	7.17 315	3.27 322	3.53 333	4.69 325	3.29 330	4.58 323	5.71 321	3.51 325	3.09 314	1.39 214	1.98 251	4.90 307	10.92 314	4.82 333	52.00 348	4.78 293	3.66 310	2.27 323	12.32 313	1.96 292	6.91 245	10.55 277	7.77 349	2.22 310	6.05 332	4.73 317	13.45 345	9.13 319

AnyNet_C01	7.20 317	2.24 310	2.27 311	2.95 315	1.92 300	1.58 278	5.39 320	3.73 333	5.63 337	3.17 294	4.41 287	4.59 304	6.09 299	1.88 311	58.66 363	14.24 341	5.46 319	3.69 347	4.79 238	3.02 314	8.40 280	10.33 274	2.45 315	2.24 314	5.77 329	2.65 300	8.81 331	17.99 338

WAO-6	7.36 318	2.83 319	2.64 321	8.38 336	2.78 318	3.59 317	8.61 331	3.51 325	3.36 320	1.84 240	2.45 263	5.99 312	8.70 308	3.06 320	50.70 343	2.35 234	13.44 348	1.82 306	8.79 303	2.15 300	14.26 344	12.40 326	3.35 324	2.64 328	7.87 338	5.84 325	4.30 302	11.17 328

WAO-7	8.11 319	2.98 320	5.46 348	29.83 352	2.32 305	3.09 311	9.23 334	2.48 305	4.20 328	4.67 328	7.60 337	7.98 325	11.78 321	1.64 305	22.32 303	2.11 227	12.00 340	2.79 341	44.95 351	2.13 299	10.06 299	10.12 264	1.37 299	2.49 324	2.97 315	4.35 315	2.94 261	5.06 300

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 320	1.15 247	1.98 301	1.25 256	1.24 259	1.74 284	1.31 260	2.17 286	7.44 344	3.47 302	7.09 335	2.38 269	2.08 267	0.37 115	3.49 242	11.36 334	1.39 260	0.99 231	136.53 369	6.21 336	8.35 279	12.33 322	0.55 171	0.88 251	1.22 228	1.95 277	2.35 208	4.96 297

SGM_RVC	8.49 321	2.77 318	1.77 290	2.88 310	2.31 304	3.42 315	2.70 296	7.78 354	3.92 323	5.57 352	8.42 342	9.89 335	12.92 333	0.68 235	3.72 251	2.10 226	6.63 329	1.11 257	40.78 343	5.93 334	9.99 296	10.27 272	1.97 312	2.17 307	8.79 343	2.97 305	27.36 358	40.51 364
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 322	1.34 276	1.05 219	1.13 241	1.12 248	1.10 245	0.89 226	1.28 181	1.79 283	2.71 280	5.63 301	4.32 301	7.90 303	1.01 278	5.47 270	5.23 301	1.80 273	1.19 270	162.18 371	4.49 323	7.79 259	9.52 258	0.81 260	1.64 284	1.33 246	1.76 264	3.30 275	3.06 275

ELAS_RVC	9.07 323	3.30 324	5.65 349	4.08 319	3.41 334	7.21 342	4.01 313	7.69 351	3.75 322	4.97 336	7.74 338	9.89 335	11.00 316	3.00 318	47.69 334	4.33 290	6.53 327	9.70 355	9.64 305	2.89 311	13.54 333	15.79 351	2.75 319	4.07 350	18.38 353	23.86 354	4.94 310	5.18 302
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 324	3.31 325	3.55 335	4.46 322	3.30 332	4.60 325	6.29 324	3.48 323	3.12 316	1.42 217	1.88 247	5.38 309	15.63 340	51.61 367	52.03 350	3.06 254	3.92 313	2.32 326	20.77 328	2.01 296	6.25 235	9.58 259	8.07 353	2.21 309	7.69 337	5.96 327	3.77 291	10.35 326

PWCK	9.19 325	3.84 333	2.76 324	4.81 329	3.48 335	7.14 341	7.79 328	3.92 334	4.66 333	4.66 327	5.84 306	24.68 352	8.47 305	3.24 323	10.95 281	3.27 262	9.48 335	2.36 328	72.75 362	4.94 328	14.76 352	6.95 228	3.68 325	2.40 321	8.01 339	7.55 331	6.35 316	9.51 323

MADNet++	9.22 326	4.13 338	6.16 351	4.32 321	5.78 350	3.96 318	8.14 329	7.09 348	6.83 342	5.28 347	7.83 340	7.65 322	8.62 307	12.90 348	19.42 299	21.00 359	7.04 331	6.27 350	10.40 309	7.97 343	14.29 347	18.67 357	3.96 327	5.12 354	5.80 330	22.29 353	9.32 332	8.69 317

MeshStereo	9.30 327	2.68 315	2.31 314	4.19 320	2.81 319	4.05 319	1.96 288	8.24 356	9.28 347	5.13 341	8.64 343	11.19 343	12.84 329	0.78 251	52.26 352	15.80 351	4.59 317	1.92 310	22.33 331	1.58 271	15.40 356	19.41 358	1.06 283	2.12 306	8.69 342	5.55 323	10.68 333	15.59 334
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
MonStereo1	9.81 328	3.92 335	2.43 316	5.31 333	4.70 345	5.34 331	7.44 327	3.39 322	2.25 299	117.09 372	3.30 278	6.44 316	10.28 313	3.91 330	2.28 165	1.78 207	3.22 305	3.17 344	38.45 342	3.58 319	5.84 228	5.88 208	6.18 339	1.83 294	3.46 321	3.13 307	7.10 323	3.19 280

ELAS	10.16 329	3.54 328	5.12 347	4.49 323	4.32 344	5.01 330	4.33 315	6.88 347	4.09 326	4.97 336	7.74 338	9.90 337	11.01 317	3.51 327	52.19 351	4.52 292	7.15 332	9.65 354	8.69 301	2.38 304	13.33 329	14.95 350	2.75 319	3.64 349	17.76 352	27.24 359	13.13 344	21.93 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 330	13.11 356	4.84 342	18.55 344	6.95 354	7.98 345	14.39 348	3.69 332	3.28 318	2.90 286	2.15 260	30.28 354	43.63 354	4.40 331	9.01 277	2.66 242	12.71 342	2.73 337	42.35 347	2.87 310	14.87 353	10.21 267	7.77 349	3.03 340	2.66 312	2.98 306	3.46 282	4.84 296

JetBlue	10.90 331	9.40 353	6.23 352	8.34 335	6.82 353	10.07 350	10.58 338	5.04 343	3.97 324	2.95 288	4.09 284	9.83 334	9.32 310	8.12 340	48.65 336	14.50 342	6.76 330	5.08 349	7.66 296	3.76 320	13.23 327	17.58 356	8.19 354	3.58 348	11.41 347	18.49 350	12.08 341	28.49 354

LVE	10.96 332	3.63 330	2.68 322	55.15 364	4.03 343	7.50 343	88.91 369	1.93 263	2.44 304	2.26 264	1.69 243	4.48 303	4.75 294	3.42 326	3.44 240	2.21 231	6.03 324	1.84 308	50.68 358	1.97 294	10.14 301	12.19 317	5.54 331	3.12 343	3.75 322	2.46 297	2.99 263	6.76 315

XX-Stereo	11.10 333	0.72 99	1.24 260	1.04 231	0.52 137	0.80 208	0.84 219	1.13 155	0.51 133	4.53 326	6.79 322	1.54 228	1.06 243	0.42 148	2.78 208	5.82 310	0.96 195	0.94 215	6.43 268	0.91 203	6.26 236	8.36 243	0.58 190	0.43 116	237.38 374	1.38 219	2.64 245	3.61 286

DGSMNet	11.16 334	1.98 305	1.98 301	1.90 290	1.52 277	2.46 305	1.47 267	3.07 319	2.11 295	12.67 359	102.10 369	3.59 290	18.94 346	18.97 358	16.50 295	15.09 348	12.73 343	10.36 357	13.79 316	4.57 324	12.99 324	14.32 347	7.77 349	3.43 346	1.75 290	6.25 329	3.48 285	5.53 305

ACVNet-4b	11.58 335	3.99 336	2.60 319	44.40 360	2.71 317	4.98 328	62.31 364	1.85 257	1.79 283	1.63 227	1.25 221	4.22 300	58.75 362	3.34 325	2.27 163	1.21 122	13.33 347	1.70 303	49.50 355	1.93 290	14.47 351	13.72 346	7.40 344	3.13 344	1.55 276	1.89 272	2.20 192	4.61 294

LSM0	11.61 336	1.70 294	2.94 327	2.71 305	2.41 309	2.76 307	6.88 326	4.22 336	4.26 329	3.67 310	7.57 336	7.41 321	9.43 312	0.98 276	64.90 368	78.60 371	3.43 308	2.37 329	20.39 327	4.80 327	14.29 347	16.21 353	1.30 294	3.06 341	3.29 318	12.44 343	6.06 314	25.31 349

UNDER WATER-64	11.75 337	7.29 351	4.90 343	17.03 342	7.40 355	8.44 346	16.49 351	8.25 357	4.32 330	4.51 325	3.21 274	17.72 346	15.23 338	8.81 341	46.52 332	10.69 332	13.57 354	3.01 343	12.74 315	8.66 347	14.20 342	12.82 335	11.01 357	4.40 351	6.45 335	18.67 351	8.71 330	22.29 345

SGM+DAISY	11.81 338	3.22 321	3.47 331	3.83 318	3.15 329	4.25 321	3.52 308	7.70 352	10.88 353	5.57 352	9.00 347	9.94 338	13.12 335	1.74 309	22.71 305	18.99 355	3.23 306	2.28 325	15.35 321	8.91 350	15.05 354	17.02 355	1.32 296	4.58 352	24.50 358	31.01 362	32.60 364	41.83 367

MDST_ROB	12.03 339	32.81 362	1.72 286	20.74 348	2.64 314	5.90 336	1.72 277	4.06 335	1.35 259	3.76 312	6.53 314	2.75 280	42.83 353	0.54 194	50.83 345	1.22 125	1.08 220	0.75 151	18.95 323	1.00 217	12.75 320	11.49 304	1.29 292	1.26 274	22.72 357	11.17 338	31.24 361	31.81 359

WAO-8	12.07 340	5.33 341	4.83 340	26.48 350	4.01 341	6.22 338	11.73 345	3.65 330	6.39 340	28.97 365	41.01 361	8.08 326	18.91 344	20.68 361	3.75 252	3.24 259	9.46 333	2.01 315	53.81 359	5.76 332	9.83 294	11.16 297	6.04 337	2.43 322	8.05 340	7.74 332	6.36 317	9.95 324

Venus	12.07 340	5.33 341	4.83 340	26.48 350	4.01 341	6.22 338	11.73 345	3.65 330	6.39 340	28.97 365	41.01 361	8.08 326	18.91 344	20.68 361	3.75 252	3.24 259	9.46 333	2.01 315	53.81 359	5.76 332	9.83 294	11.16 297	6.04 337	2.43 322	8.05 340	7.74 332	6.36 317	9.95 324

JetRed	12.50 342	6.96 350	7.76 355	4.77 328	6.78 352	9.35 348	10.92 340	5.31 344	4.54 331	5.85 354	3.28 277	8.17 328	7.48 302	9.74 345	50.80 344	15.21 349	10.30 336	7.93 351	7.83 297	5.44 331	18.10 359	24.48 361	11.12 358	4.60 353	11.97 348	25.85 357	24.78 357	28.17 353

TorneroNet-64	13.24 343	6.25 346	5.07 346	34.05 353	3.72 338	9.38 349	16.75 352	3.49 324	12.26 356	2.27 266	5.98 307	17.67 345	34.24 351	14.37 351	47.92 335	3.76 275	13.18 346	2.40 331	36.34 340	9.15 353	13.85 337	12.35 325	5.65 332	2.64 328	14.28 351	14.51 346	3.41 279	12.48 329

ACV-stereo	13.36 344	1.90 301	1.63 282	2.10 294	1.15 253	2.97 308	1.36 263	1.72 247	1.86 290	2.96 289	4.89 295	3.67 293	43.88 355	1.13 289	54.14 358	17.43 353	2.38 296	1.31 285	170.74 372	4.64 325	12.73 317	14.68 349	0.97 277	1.83 294	1.25 235	1.49 234	3.53 286	2.32 257

MANE	14.22 345	9.62 354	6.93 353	4.94 331	5.72 349	7.88 344	11.48 342	7.38 350	9.90 349	4.92 335	6.89 330	8.98 331	12.13 324	3.67 329	50.37 340	17.85 354	11.82 339	20.17 362	10.46 310	6.55 339	12.22 313	12.86 337	1.77 310	11.33 359	24.83 359	30.99 361	31.42 362	40.73 365

DispFullNet	15.85 346	3.61 329	5.00 345	3.30 316	2.93 325	3.51 316	3.20 302	6.49 346	2.71 309	5.17 342	6.80 324	90.79 366	15.55 339	2.73 314	28.89 308	23.38 361	4.02 314	3.86 348	138.92 370	28.91 362	12.60 316	11.86 312	2.69 317	2.31 318	4.30 324	2.71 302	6.80 321	5.05 299

UNDER WATER	16.39 347	7.86 352	4.99 344	15.68 341	10.73 361	8.76 347	38.30 359	8.07 355	6.02 338	4.25 320	2.98 270	18.63 347	96.18 368	14.44 352	32.70 310	10.29 330	13.91 355	2.75 338	43.73 349	8.62 346	16.83 358	12.33 322	17.08 364	5.55 355	6.06 334	14.49 345	6.37 319	15.05 333

STStereo	16.49 348	3.48 326	5.91 350	44.25 359	5.60 348	39.03 362	13.11 347	7.74 353	10.72 352	5.19 344	8.92 344	24.73 353	30.22 350	1.03 284	59.92 366	11.74 336	2.59 297	1.26 282	40.79 344	2.25 302	10.02 297	8.79 251	2.06 313	11.31 358	22.61 356	16.05 348	20.57 354	35.39 361

PSMNet_ROB	16.63 349	5.59 343	2.97 328	3.47 317	2.63 312	5.86 335	6.18 323	2.20 289	2.29 300	5.39 349	141.45 371	97.59 367	6.02 298	33.78 363	3.23 236	1.58 192	4.09 315	1.69 302	20.81 329	2.75 308	12.93 323	7.08 230	63.80 372	2.60 326	2.95 314	3.67 311	2.77 252	3.66 287

DGTPSM_ROB	17.21 350	6.49 347	18.05 358	4.91 330	8.87 357	5.73 332	11.48 342	5.02 341	12.05 354	5.03 340	9.34 348	12.62 344	56.51 361	15.29 354	43.82 325	20.47 357	19.26 358	16.28 359	24.70 332	20.05 358	13.50 330	22.25 359	6.00 335	12.55 360	12.71 349	32.01 364	14.20 347	35.61 363

KSHMR	20.05 351	6.71 349	4.01 337	99.31 368	5.91 351	17.09 353	71.12 366	3.62 329	9.75 348	3.59 306	3.39 279	6.07 313	84.38 367	17.14 356	22.70 304	3.97 280	6.29 325	2.76 340	90.60 365	2.83 309	12.73 317	10.14 265	9.05 355	2.74 335	21.08 355	5.85 326	8.10 328	10.46 327

DPSM_ROB	21.05 352	17.19 357	22.69 360	10.13 337	9.29 359	13.96 351	14.50 349	11.66 358	15.25 358	9.00 356	8.97 345	10.35 341	13.24 336	19.90 359	59.73 364	26.35 362	18.76 356	21.26 363	14.74 318	15.50 356	28.56 362	27.85 363	7.42 345	16.13 363	34.05 363	39.30 367	37.97 366	44.48 368

DPSM	21.05 352	17.19 357	22.69 360	10.13 337	9.29 359	13.96 351	14.50 349	11.66 358	15.25 358	9.00 356	8.97 345	10.35 341	13.24 336	19.90 359	59.73 364	26.35 362	18.76 356	21.26 363	14.74 318	15.50 356	28.56 362	27.85 363	7.42 345	16.13 363	34.05 363	39.30 367	37.97 366	44.48 368

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 354	1.32 272	1.63 282	1.89 289	1.69 286	1.93 289	3.75 311	2.27 297	2.66 307	5.02 338	29.10 356	216.12 373	51.87 360	5.44 336	3.66 246	4.09 286	5.59 321	13.75 358	28.77 333	1.47 261	14.44 350	12.86 337	0.98 278	2.33 319	1.88 298	7.40 330	145.78 374	5.57 306

FADE	21.87 355	18.09 359	30.60 363	2.84 309	3.65 337	28.71 359	17.79 354	15.65 361	31.19 363	23.58 363	34.50 358	24.01 351	24.85 347	9.63 343	13.75 287	14.56 343	43.43 367	10.05 356	41.89 346	25.16 361	36.12 364	31.14 365	7.48 347	15.57 362	20.22 354	17.05 349	15.03 351	33.84 360

DPSMNet_ROB	22.61 356	6.50 348	18.06 359	4.95 332	8.88 358	5.76 334	11.54 344	5.02 341	12.08 355	5.17 342	28.67 355	19.69 348	163.24 373	15.38 355	43.87 327	20.66 358	19.56 359	16.59 360	35.50 338	20.17 359	13.82 336	22.26 360	6.02 336	12.56 361	12.82 350	32.01 364	14.23 348	35.60 362

WQFJA1++	23.09 357	0.99 218	0.51 103	160.58 372	0.58 152	134.26 371	122.57 373	0.75 92	0.45 109	7.60 355	0.65 129	10.26 340	69.62 363	0.32 86	2.04 129	3.20 258	0.93 187	0.70 131	10.18 308	1.03 220	5.65 225	4.52 172	0.51 149	0.40 104	0.75 131	81.69 373	1.41 119	1.33 208

DLNR_Zeroshot_test	23.11 358	81.98 371	1.97 300	102.16 369	0.49 124	0.55 143	81.36 368	2.30 300	0.50 127	4.87 332	2.22 261	2.99 282	0.93 226	12.17 347	96.90 370	144.02 373	34.28 363	19.61 361	8.60 300	4.35 322	8.08 276	6.53 219	0.51 149	0.69 216	1.37 248	1.57 246	1.16 102	1.90 239

zero-FE	23.86 359	1.70 294	0.52 110	141.89 371	8.72 356	147.65 373	77.27 367	1.26 175	0.60 167	1.15 194	4.12 285	136.19 369	11.59 320	0.57 206	2.27 163	3.52 270	1.06 219	2.52 334	5.18 241	0.95 211	81.26 371	7.98 238	0.52 157	0.47 128	0.86 156	1.54 243	1.68 147	1.14 185

TorneroNet	24.73 360	6.18 344	3.52 332	95.34 367	3.93 339	27.05 356	29.02 356	4.44 337	18.13 360	2.20 261	37.99 360	77.85 365	72.31 364	18.15 357	41.78 321	3.07 255	13.11 345	2.35 327	87.85 363	9.06 352	15.44 357	12.17 316	5.94 334	2.64 328	52.32 367	8.18 334	3.59 288	14.11 331

LRCNet_RVC	25.94 361	30.78 361	14.74 357	35.18 356	31.16 365	36.52 361	29.93 358	23.08 363	12.70 357	36.15 367	33.37 357	37.24 355	28.56 349	37.11 364	17.47 296	7.61 320	31.06 361	26.75 366	67.49 361	29.07 363	23.47 361	10.73 285	39.23 367	30.61 367	7.37 336	2.53 299	11.22 334	9.31 322

ktn	26.84 362	3.99 336	95.18 373	14.39 340	5.44 347	18.02 354	17.50 353	19.69 362	67.27 370	2.84 282	5.30 298	171.03 372	80.75 366	7.72 339	10.93 280	3.48 269	20.95 360	2.71 336	90.26 364	29.10 364	15.05 354	10.23 268	7.60 348	2.93 339	5.12 327	5.83 324	4.73 307	6.62 313

LE_ROB	28.97 363	25.29 360	36.16 364	34.90 355	56.86 371	18.61 355	58.99 363	32.08 366	41.72 365	5.37 348	27.57 354	46.00 358	49.67 358	13.72 350	14.83 290	3.84 278	5.96 322	1.22 274	46.43 352	36.35 367	10.19 302	11.19 299	48.45 368	22.49 365	30.18 361	31.59 363	31.60 363	40.87 366

PML	39.07 364	38.06 365	12.06 356	39.32 358	29.04 364	40.62 363	11.06 341	14.14 360	100.08 371	27.87 364	166.26 373	107.74 368	159.39 372	13.53 349	15.41 291	10.75 333	35.75 364	8.64 352	42.84 348	10.61 355	14.22 343	16.14 352	5.89 333	7.21 357	53.08 368	13.95 344	42.26 368	19.02 341

FlowAnything	42.31 365	34.65 364	45.90 366	20.47 347	18.91 363	28.11 358	28.64 355	23.30 365	30.84 362	18.76 362	18.33 352	20.84 350	27.00 348	39.89 365	119.49 372	52.59 369	37.35 365	42.63 369	29.06 334	31.53 366	57.38 369	56.78 372	14.49 362	32.64 369	68.29 370	78.93 371	76.07 369	89.56 373

CasAABBNet	42.72 366	34.60 363	45.66 365	20.17 346	18.55 362	28.05 357	29.13 357	23.25 364	30.69 361	18.73 361	18.11 351	20.72 349	37.90 352	39.93 366	120.54 373	52.80 370	37.72 366	42.56 368	29.30 335	30.56 365	57.58 370	56.66 371	14.58 363	32.34 368	68.46 371	79.09 372	76.31 370	89.48 372

HaxPig	44.53 367	46.75 367	47.32 367	47.72 361	48.79 367	47.60 364	48.40 360	49.50 367	47.10 366	49.76 368	50.31 363	49.00 359	45.26 356	54.49 368	41.50 319	40.24 365	50.15 368	52.05 370	44.74 350	43.04 368	46.61 366	44.38 369	51.78 369	45.43 370	33.92 362	25.30 355	28.66 359	22.43 346

AVERAGE_ROB	46.12 368	48.49 368	48.31 368	49.34 362	50.25 368	48.63 365	49.80 361	50.74 369	48.67 367	51.68 369	52.55 364	50.28 360	47.20 357	55.70 369	43.00 324	40.99 366	52.42 369	54.59 371	47.27 353	45.45 369	48.77 367	44.06 368	52.90 370	46.98 371	35.80 365	26.72 358	30.77 360	23.81 348

HanzoNet	47.37 369	45.54 366	75.64 371	62.53 365	47.97 366	62.03 368	90.57 371	55.02 371	58.34 369	15.60 360	22.00 353	75.72 364	107.47 369	172.14 373	23.65 307	13.02 339	62.42 371	9.26 353	134.39 368	22.45 360	19.74 360	25.78 362	31.84 366	5.57 356	9.72 346	9.49 336	8.54 329	12.61 330

MEDIAN_ROB	49.56 370	51.66 369	50.91 369	52.80 363	53.76 369	52.08 366	53.35 362	54.28 370	52.25 368	54.89 370	55.89 365	53.59 361	50.09 359	58.85 370	46.45 331	44.55 367	55.81 370	57.90 372	50.55 357	48.85 370	52.07 368	46.79 370	56.69 371	50.01 372	39.10 366	30.23 360	33.56 365	31.26 358

BEATNet-Init1	52.60 371	76.96 370	24.06 362	87.02 366	56.48 370	86.86 369	68.77 365	49.65 368	34.71 364	11.93 358	56.24 366	64.63 363	78.72 365	9.65 344	58.40 362	51.35 368	32.72 362	23.00 365	101.24 366	71.98 372	46.49 365	39.72 367	28.67 365	24.23 366	59.12 369	38.23 366	77.99 371	61.49 370

DPSimNet_ROB	111.84 372	179.62 373	74.81 370	195.40 373	165.93 373	136.63 372	98.05 372	126.48 373	138.79 373	82.31 371	148.57 372	159.77 370	157.57 371	78.29 371	64.65 367	40.10 364	142.61 373	34.98 367	195.20 373	69.76 371	154.10 372	32.63 366	82.12 373	98.24 373	71.10 372	51.68 369	117.83 373	122.56 374

ASD4	121.33 373	129.06 372	88.33 372	102.62 370	80.04 372	113.84 370	90.39 370	120.07 372	107.64 372	132.47 373	137.43 370	163.16 371	128.65 370	95.21 372	111.50 371	121.28 372	132.67 372	105.33 373	131.08 367	144.81 373	247.71 373	229.55 373	96.05 374	105.89 374	113.24 373	67.78 370	92.86 372	87.27 371

GS-Stereo																							0.14 10	0.17 32	0.33 27	0.25 12	0.52 25	0.24 17

Low-res two-view benchmark