Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-test2	0.21 3	0.16 3	0.11 4	0.09 3	0.11 5	0.16 11	0.12 30	0.23 17	0.15 17	0.18 24	0.19 38	0.42 58	0.14 10	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 15	0.25 12	0.30 12	0.18 5	0.29 8	0.32 21	0.11 7	0.15 26	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

derf	0.22 4	0.17 4	0.18 25	0.15 12	0.10 3	0.13 5	0.10 17	0.19 6	0.12 5	0.14 8	0.27 58	0.29 22	0.20 51	0.12 9	0.42 14	0.46 18	0.32 15	0.20 4	0.29 9	0.26 31	0.30 12	0.21 3	0.18 32	0.14 18	0.23 6	0.22 8	0.33 6	0.18 4

LACA2	0.22 4	0.19 5	0.17 21	0.23 43	0.16 22	0.18 20	0.11 24	0.17 3	0.15 17	0.16 17	0.07 4	0.32 33	0.15 17	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 5	0.31 28	0.32 15	0.17 3	0.30 12	0.39 33	0.12 11	0.12 6	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

over-9	0.23 6	0.24 16	0.18 25	0.19 28	0.15 18	0.19 27	0.11 24	0.24 19	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.30 26	0.16 24	0.14 19	0.38 8	0.45 16	0.27 5	0.28 19	0.26 4	0.20 9	0.28 6	0.28 14	0.12 11	0.15 26	0.31 29	0.28 35	0.41 17	0.33 48

BridgeDepth	0.23 6	0.23 14	0.16 18	0.17 20	0.20 41	0.18 20	0.12 30	0.24 19	0.16 21	0.18 24	0.08 6	0.39 51	0.13 7	0.18 41	0.41 12	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 15	0.20 9	0.33 18	0.35 28	0.09 3	0.13 10	0.27 20	0.26 26	0.33 6	0.24 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
over v1	0.24 8	0.20 8	0.20 31	0.20 32	0.16 22	0.18 20	0.12 30	0.25 26	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.33 38	0.15 17	0.15 26	0.38 8	0.48 22	0.28 9	0.29 23	0.27 6	0.21 15	0.30 12	0.30 16	0.11 7	0.15 26	0.29 25	0.34 62	0.41 17	0.26 34

over-8	0.24 8	0.26 22	0.19 27	0.18 23	0.16 22	0.18 20	0.12 30	0.24 19	0.16 21	0.18 24	0.11 10	0.27 14	0.16 24	0.14 19	0.39 11	0.46 18	0.26 3	0.28 19	0.27 6	0.20 9	0.28 6	0.27 10	0.12 11	0.15 26	0.31 29	0.28 35	0.39 13	0.34 52

qqai	0.24 8	0.25 18	0.20 31	0.16 16	0.11 5	0.15 6	0.10 17	0.21 13	0.14 10	0.13 7	0.28 61	0.26 12	0.21 54	0.12 9	0.47 17	0.47 20	0.36 27	0.21 6	0.41 35	0.28 43	0.35 21	0.27 10	0.18 32	0.14 18	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

Pointernet	0.24 8	0.21 10	0.14 7	0.14 11	0.12 8	0.19 27	0.16 71	0.28 35	0.10 3	0.17 20	0.14 23	0.23 10	0.14 10	0.12 9	0.47 17	0.42 10	0.37 31	0.23 9	0.35 18	0.19 6	0.35 21	0.25 8	0.14 17	0.14 18	0.23 6	0.21 6	0.67 67	0.22 13

quiztm	0.25 12	0.25 18	0.22 46	0.18 23	0.12 8	0.15 6	0.11 24	0.29 39	0.13 8	0.12 5	0.16 27	0.38 48	0.15 17	0.15 26	0.54 24	0.44 12	0.33 21	0.20 4	0.30 12	0.23 22	0.36 25	0.29 15	0.16 22	0.15 26	0.22 5	0.21 6	0.56 46	0.23 17

MLG-Stereo	0.25 12	0.25 18	0.14 7	0.11 4	0.20 41	0.12 4	0.07 5	0.21 13	0.12 5	0.19 28	0.11 10	0.29 22	0.10 3	0.21 56	0.61 32	0.65 45	0.36 27	0.35 41	0.44 43	0.23 22	0.35 21	0.32 21	0.11 7	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 31	0.25 31

AIO-test1	0.25 12	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 20	0.15 67	0.33 49	0.16 21	0.25 43	0.24 52	0.35 42	0.14 10	0.19 45	0.56 31	0.59 35	0.35 22	0.30 25	0.35 18	0.27 36	0.33 18	0.31 19	0.13 16	0.13 10	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

MLG-Stereo_test1	0.26 15	0.22 11	0.14 7	0.13 9	0.22 52	0.11 3	0.08 7	0.22 16	0.12 5	0.20 29	0.12 15	0.33 38	0.11 4	0.21 56	0.66 36	0.64 43	0.37 31	0.35 41	0.50 48	0.22 17	0.39 32	0.30 16	0.12 11	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 41	0.27 36

CoSv	0.26 15	0.38 45	0.20 31	0.18 23	0.14 15	0.35 97	0.09 12	0.38 60	0.16 21	0.20 29	0.08 6	0.28 19	0.14 10	0.09 3	0.47 17	0.59 35	0.42 48	0.23 9	0.39 32	0.19 6	0.40 36	0.23 6	0.10 4	0.13 10	0.40 63	0.25 17	0.36 10	0.24 22

over-6	0.27 17	0.36 40	0.22 46	0.24 46	0.17 30	0.17 17	0.12 30	0.27 31	0.28 74	0.21 32	0.18 32	0.46 66	0.15 17	0.15 26	0.45 15	0.49 24	0.29 10	0.30 25	0.33 17	0.22 17	0.36 25	0.32 21	0.15 20	0.16 38	0.31 29	0.30 41	0.42 20	0.34 52

NLSM3	0.27 17	0.23 14	0.16 18	0.18 23	0.16 22	0.21 38	0.14 53	0.35 55	0.20 44	0.18 24	0.33 75	0.23 10	0.21 54	0.21 56	0.55 28	0.44 12	0.39 39	0.31 28	0.35 18	0.19 6	0.32 16	0.30 16	0.22 47	0.15 26	0.26 13	0.33 57	0.40 14	0.27 36

MM-Stereo_test3	0.27 17	0.36 40	0.14 7	0.25 52	0.15 18	0.15 6	0.08 7	0.48 71	0.18 38	0.25 43	0.10 8	0.41 57	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 48	0.26 14	0.37 29	0.25 29	0.33 18	0.25 8	0.24 58	0.12 6	0.29 25	0.20 3	0.77 85	0.23 17

LG-Stereo	0.28 20	0.26 22	0.17 21	0.17 20	0.16 22	0.23 50	0.13 44	0.30 42	0.15 17	0.23 38	0.19 38	0.52 75	0.14 10	0.18 41	0.55 28	0.58 33	0.39 39	0.30 25	0.54 58	0.22 17	0.44 44	0.31 19	0.12 11	0.12 6	0.28 23	0.24 14	0.46 28	0.24 22

MM-Stereo_test1	0.29 21	0.69 102	0.15 14	0.23 43	0.14 15	0.16 11	0.07 5	0.37 58	0.14 10	0.27 48	0.11 10	0.43 59	0.11 4	0.12 9	0.45 15	0.48 22	0.45 55	0.32 32	0.42 38	0.27 36	0.35 21	0.35 28	0.23 55	0.13 10	0.31 29	0.23 11	0.63 60	0.24 22

LACA1	0.30 22	0.38 45	0.21 42	0.22 40	0.23 55	0.19 27	0.14 53	0.27 31	0.22 56	0.21 32	0.13 18	0.31 28	0.18 39	0.26 72	0.75 42	0.68 50	0.32 15	0.40 61	0.37 29	0.23 22	0.32 16	0.33 25	0.11 7	0.15 26	0.35 45	0.30 41	0.45 25	0.33 48

MonStereo	0.30 22	0.25 18	0.20 31	0.19 28	0.21 47	0.15 6	0.13 44	0.20 9	0.16 21	0.22 34	0.17 29	0.32 33	0.16 24	0.17 36	0.54 24	0.54 27	0.40 44	0.32 32	0.50 48	0.27 36	0.43 41	0.51 53	0.22 47	0.14 18	0.34 38	0.41 84	0.49 33	0.40 63

RSM	0.30 22	0.30 32	0.22 46	0.32 81	0.15 18	0.21 38	0.10 17	0.17 3	0.16 21	0.14 8	0.26 56	0.22 8	0.19 43	0.14 19	0.64 35	0.60 37	0.39 39	0.37 48	0.35 18	0.33 53	0.46 47	0.54 57	0.19 39	0.16 38	0.30 28	0.26 26	0.58 50	0.24 22

MoCha-V2	0.30 22	0.31 37	0.23 55	0.21 37	0.17 30	0.17 17	0.14 53	0.23 17	0.11 4	0.26 47	0.28 61	0.32 33	0.16 24	0.19 45	0.62 33	0.61 39	0.39 39	0.38 53	0.35 18	0.42 79	0.61 65	0.51 53	0.15 20	0.16 38	0.35 45	0.26 26	0.34 8	0.19 6

ProNet	0.30 22	0.27 25	0.31 68	0.26 55	0.15 18	0.27 68	0.27 116	0.38 60	0.13 8	0.15 14	0.49 114	0.29 22	0.13 7	0.16 32	0.73 40	0.49 24	0.43 50	0.32 32	0.35 18	0.27 36	0.38 29	0.22 4	0.38 96	0.22 67	0.32 33	0.20 3	0.38 12	0.27 36

111111	0.31 27	0.37 42	0.19 27	0.25 52	0.29 73	0.22 49	0.09 12	0.19 6	0.16 21	0.10 3	0.17 29	0.27 14	0.17 32	0.18 41	0.79 44	0.56 30	0.46 59	0.28 19	0.76 83	0.24 26	0.53 57	0.61 68	0.21 44	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 17	0.19 6

AIO-Stereo	0.31 27	0.33 38	0.22 46	0.35 89	0.16 22	0.20 34	0.10 17	0.17 3	0.14 10	0.14 8	0.20 43	0.21 5	0.16 24	0.14 19	0.55 28	0.55 29	0.41 46	0.39 57	1.18 125	0.36 60	0.39 32	0.43 43	0.17 26	0.16 38	0.32 33	0.24 14	0.61 56	0.19 6

GREAT-IGEV	0.32 29	0.37 42	0.21 42	0.15 12	0.12 8	0.16 11	0.09 12	0.30 42	0.16 21	0.33 57	0.18 32	0.44 60	0.19 43	0.20 51	0.74 41	0.61 39	0.45 55	0.29 23	0.42 38	0.28 43	0.43 41	0.52 56	0.21 44	0.17 46	0.27 20	0.25 17	0.88 94	0.23 17
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 30	0.39 50	0.23 55	0.19 28	0.16 22	0.21 38	0.20 90	0.48 71	0.20 44	0.23 38	0.21 44	0.32 33	0.22 61	0.10 4	0.63 34	0.39 5	0.37 31	0.22 8	0.36 26	0.21 15	0.48 50	0.79 88	0.18 32	0.14 18	0.35 45	0.29 39	0.97 106	0.30 44

GSStereo	0.33 30	0.41 53	0.21 42	0.31 75	0.22 52	0.25 62	0.14 53	0.28 35	0.16 21	0.25 43	0.15 24	0.37 47	0.15 17	0.15 26	0.70 39	0.66 47	0.49 67	0.38 53	0.45 45	0.40 72	0.62 68	0.46 46	0.14 17	0.17 46	0.33 36	0.25 17	0.52 37	0.24 22

RSM++	0.33 30	0.33 38	0.23 55	0.36 97	0.20 41	0.24 57	0.10 17	0.21 13	0.16 21	0.16 17	0.26 56	0.26 12	0.19 43	0.16 32	0.83 46	0.65 45	0.41 46	0.38 53	0.50 48	0.39 67	0.50 52	0.59 65	0.25 61	0.16 38	0.41 66	0.26 26	0.54 42	0.30 44

CroCo-Stereo Lap2	0.33 30	0.22 11	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 11	0.08 7	0.35 55	0.15 17	0.47 74	0.10 8	0.31 28	0.14 10	0.14 19	1.26 71	1.00 93	0.36 27	0.36 45	0.44 43	0.20 9	0.53 57	0.55 58	0.17 26	0.13 10	0.39 60	0.35 67	0.40 14	0.27 36

testmc14	0.34 34	0.30 32	0.20 31	0.21 37	0.21 47	0.19 27	0.10 17	0.20 9	0.19 42	0.80 152	0.16 27	0.68 115	0.15 17	0.17 36	0.92 50	0.56 30	0.37 31	0.33 36	0.52 54	0.33 53	0.38 29	0.37 30	0.32 76	0.18 54	0.34 38	0.35 67	0.45 25	0.32 47

LACA3	0.34 34	0.44 58	0.22 46	0.24 46	0.21 47	0.21 38	0.17 78	0.26 29	0.21 53	0.27 48	0.19 38	0.46 66	0.17 32	0.27 75	1.06 60	0.61 39	0.32 15	0.37 48	0.53 55	0.27 36	0.41 38	0.41 39	0.16 22	0.18 54	0.40 63	0.31 46	0.46 28	0.45 74

DispViT+	0.34 34	0.27 25	0.22 46	0.28 60	0.32 82	0.19 27	0.14 53	0.28 35	0.24 60	0.30 53	0.25 55	0.30 26	0.21 54	0.22 61	0.83 46	0.62 42	0.27 5	0.40 61	0.43 41	0.32 50	0.38 29	0.41 39	0.20 43	0.36 105	0.32 33	0.57 118	0.46 28	0.41 68

MatchStereo	0.34 34	0.37 42	0.20 31	0.15 12	0.23 55	0.21 38	0.12 30	0.31 47	0.22 56	0.15 14	0.18 32	0.28 19	0.35 86	0.22 61	1.24 68	0.80 69	0.30 12	0.31 28	0.41 35	0.30 48	0.41 38	0.56 61	0.21 44	0.20 58	0.35 45	0.35 67	0.40 14	0.35 54
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 34	0.27 25	0.21 42	0.13 9	0.18 35	0.21 38	0.14 53	0.30 42	0.23 58	0.35 60	0.18 32	0.34 41	0.17 32	0.16 32	0.98 55	0.78 67	0.44 52	0.35 41	0.43 41	0.23 22	0.40 36	0.48 47	0.16 22	0.21 63	0.40 63	0.40 79	0.71 73	0.37 57

SCION-MonSter(vits)	0.35 39	0.49 65	0.33 78	0.46 138	0.57 179	0.42 121	0.27 116	0.20 9	0.16 21	0.22 34	0.17 29	0.32 33	0.16 24	0.17 36	0.54 24	0.54 27	0.40 44	0.32 32	0.50 48	0.27 36	0.42 40	0.51 53	0.22 47	0.14 18	0.34 38	0.41 84	0.49 33	0.40 63

LACA_dic	0.35 39	0.50 67	0.22 46	0.31 75	0.19 38	0.21 38	0.14 53	0.27 31	0.20 44	1.18 217	0.13 18	0.31 28	0.17 32	0.27 75	0.93 51	0.68 50	0.35 22	0.36 45	0.35 18	0.26 31	0.36 25	0.39 33	0.10 4	0.15 26	0.34 38	0.32 54	0.43 21	0.40 63

TS12	0.35 39	0.50 67	0.22 46	0.31 75	0.19 38	0.21 38	0.14 53	0.27 31	0.20 44	1.18 217	0.13 18	0.31 28	0.17 32	0.27 75	0.93 51	0.68 50	0.35 22	0.36 45	0.35 18	0.26 31	0.36 25	0.39 33	0.10 4	0.15 26	0.34 38	0.32 54	0.43 21	0.40 63

MM-Stereo_test2	0.35 39	0.78 151	0.22 46	0.30 72	0.21 47	0.18 20	0.11 24	0.33 49	0.16 21	0.36 63	0.15 24	0.39 51	0.15 17	0.17 36	0.69 37	0.66 47	0.43 50	0.39 57	0.41 35	0.37 62	0.50 52	0.85 95	0.24 58	0.16 38	0.35 45	0.25 17	0.54 42	0.25 31

CroCo-Stereo	0.35 39	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 20	0.06 3	0.33 49	0.14 10	0.31 56	0.05 3	0.36 44	0.13 7	0.15 26	1.64 90	1.05 100	0.35 22	0.37 48	0.45 45	0.20 9	0.62 68	0.79 88	0.16 22	0.13 10	0.38 56	0.31 46	0.45 25	0.26 34
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 39	0.22 11	0.19 27	0.27 58	0.13 12	0.30 77	0.08 7	0.97 160	0.18 38	0.92 186	0.19 38	0.27 14	0.16 24	0.18 41	0.51 21	0.47 20	0.38 37	0.26 14	0.54 58	0.25 29	0.43 41	0.34 27	0.19 39	0.15 26	0.38 56	0.34 62	0.90 95	0.27 36

GREATEN-IGEV_RVC	0.36 45	0.30 32	0.20 31	0.16 16	0.18 35	0.19 27	0.10 17	0.37 58	0.24 60	0.22 34	0.21 44	0.48 68	0.18 39	0.19 45	1.24 68	0.69 54	0.37 31	0.33 36	0.77 85	0.26 31	0.46 47	0.41 39	0.25 61	0.14 18	0.36 54	0.33 57	0.70 70	0.39 61

IGEV-Stereo++	0.36 45	0.40 51	0.20 31	0.22 40	0.25 63	0.21 38	0.09 12	0.25 26	0.17 35	0.20 29	0.34 78	0.29 22	0.20 51	0.19 45	0.78 43	0.60 37	0.44 52	0.33 36	0.75 80	0.34 57	0.53 57	0.64 72	0.22 47	0.13 10	0.28 23	0.27 33	1.09 117	0.28 41

MSCF	0.37 47	0.41 53	0.20 31	0.34 85	0.19 38	0.23 50	0.14 53	0.30 42	0.20 44	0.67 107	0.13 18	0.27 14	0.17 32	0.14 19	1.02 56	0.77 65	0.37 31	0.34 40	0.36 26	0.28 43	0.45 46	0.50 52	0.22 47	0.20 58	0.35 45	0.90 177	0.70 70	0.25 31

GIP-stereo	0.37 47	0.56 75	0.32 73	0.29 67	0.23 55	0.21 38	0.11 24	0.24 19	0.17 35	0.30 53	0.19 38	0.38 48	0.18 39	0.21 56	1.05 58	0.64 43	0.46 59	0.39 57	0.42 38	0.41 75	0.52 56	0.82 92	0.17 26	0.17 46	0.35 45	0.31 46	0.76 82	0.24 22

GASTEREO	0.38 49	0.42 57	0.20 31	0.34 85	0.18 35	0.24 57	0.14 53	0.30 42	0.19 42	0.73 126	0.12 15	0.28 19	0.17 32	0.13 17	1.05 58	0.74 62	0.38 37	0.33 36	0.37 29	0.30 48	0.44 44	0.56 61	0.23 55	0.20 58	0.35 45	0.87 170	0.73 77	0.24 22

GEAStereo	0.39 50	0.59 80	0.31 68	0.35 89	0.23 55	0.23 50	0.13 44	0.29 39	0.20 44	0.35 60	0.18 32	0.44 60	0.19 43	0.23 65	0.87 48	0.71 58	0.47 61	0.37 48	0.40 33	0.37 62	0.65 74	0.64 72	0.19 39	0.21 63	0.39 60	0.34 62	0.75 79	0.38 58

gasm-f	0.39 50	0.59 80	0.31 68	0.35 89	0.23 55	0.23 50	0.13 44	0.29 39	0.20 44	0.35 60	0.18 32	0.44 60	0.19 43	0.23 65	0.87 48	0.71 58	0.47 61	0.37 48	0.40 33	0.37 62	0.65 74	0.64 72	0.19 39	0.21 63	0.39 60	0.34 62	0.75 79	0.38 58

MLG-Stereo_test2	0.39 50	0.54 71	0.17 21	0.16 16	0.24 60	0.15 6	0.08 7	0.33 49	0.14 10	0.24 41	0.13 18	0.39 51	0.14 10	0.17 36	1.52 82	0.76 64	0.45 55	0.44 69	1.04 111	0.42 79	0.48 50	0.48 47	0.18 32	0.12 6	0.34 38	0.25 17	0.66 65	0.38 58

MCSU-Stereo	0.41 53	0.30 32	0.29 62	0.20 32	0.20 41	0.17 17	0.13 44	0.20 9	0.32 85	1.82 264	0.15 24	0.57 82	0.20 51	0.20 51	0.94 53	0.56 30	0.39 39	0.28 19	0.53 55	0.29 46	0.39 32	0.33 25	0.31 75	0.15 26	0.35 45	0.31 46	0.97 106	0.54 88

AdaDepth	0.41 53	0.41 53	0.20 31	0.24 46	0.28 70	0.23 50	0.16 71	0.32 48	0.20 44	0.23 38	0.29 63	0.27 14	0.21 54	0.23 65	0.97 54	1.09 113	0.49 67	0.41 64	1.08 117	0.34 57	0.54 61	0.59 65	0.18 32	0.21 63	0.29 25	0.28 35	0.75 79	0.43 70

U	0.41 53	0.28 31	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 11	0.06 3	0.45 70	0.14 10	0.49 75	0.07 4	0.36 44	0.16 24	0.20 51	1.71 96	1.14 123	0.44 52	0.41 64	0.59 64	0.32 50	0.66 76	0.92 102	0.17 26	0.17 46	0.50 90	0.36 71	0.49 33	0.35 54

BridgeDepth_RVC	0.42 56	0.54 71	0.27 59	0.35 89	0.28 70	0.26 65	0.14 53	0.55 76	0.32 85	0.38 64	0.22 47	0.44 60	0.23 63	0.28 83	1.45 75	0.77 65	0.35 22	0.41 64	0.53 55	0.33 53	0.39 32	0.38 32	0.22 47	0.20 58	0.41 66	0.49 98	0.52 37	0.56 91
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 57	0.38 45	0.42 100	0.28 60	0.24 60	0.27 68	0.12 30	0.40 63	0.24 60	0.29 50	0.38 89	0.65 104	0.21 54	0.20 51	1.20 66	0.97 89	0.54 76	0.50 80	0.59 64	0.42 79	0.64 72	0.43 43	0.27 65	0.31 90	0.42 70	0.33 57	0.48 31	0.51 86

Occ-G	0.43 57	0.59 80	0.29 62	0.34 85	0.31 80	0.26 65	0.12 30	0.38 60	0.18 38	0.16 17	0.32 71	0.33 38	0.24 64	0.16 32	1.16 62	0.84 72	0.45 55	0.39 57	0.71 73	0.32 50	0.87 106	0.78 87	0.22 47	0.19 57	0.36 54	0.26 26	0.94 103	0.31 46

AEACV	0.43 57	0.94 220	0.30 64	0.29 67	0.20 41	0.27 68	0.12 30	0.28 35	0.14 10	0.24 41	0.23 51	0.35 42	0.21 54	0.20 51	1.24 68	0.83 71	0.57 86	0.38 53	0.78 87	0.45 91	0.81 98	0.73 82	0.24 58	0.18 54	0.34 38	0.31 46	0.61 56	0.28 41

DEFOM-Stereo	0.45 60	0.55 73	0.28 61	0.26 55	0.30 75	0.32 83	0.13 44	0.35 55	0.17 35	0.25 43	0.32 71	0.38 48	0.19 43	0.22 61	1.10 61	0.73 60	0.59 92	0.52 87	0.51 53	0.44 88	0.73 87	0.69 77	0.42 113	0.28 78	0.44 72	0.32 54	1.28 132	0.46 76

RAStereo	0.46 61	0.38 45	0.19 27	0.15 12	0.16 22	0.19 27	0.11 24	0.44 68	0.18 38	0.99 197	0.12 15	0.45 64	0.18 39	0.15 26	1.85 117	1.10 116	0.52 72	0.47 73	0.68 71	0.27 36	0.77 91	0.80 91	0.27 65	0.17 46	0.47 83	0.34 62	0.51 36	0.41 68

TS	0.49 62	0.45 60	0.37 87	0.30 72	0.35 98	0.34 92	0.18 83	0.57 79	0.26 64	0.22 34	0.39 93	0.50 69	0.34 79	0.27 75	1.60 88	0.87 74	0.47 61	0.44 69	0.83 91	0.39 67	0.69 78	0.49 49	0.34 81	0.29 81	0.63 122	0.44 92	0.63 60	0.63 113

TDLM	0.49 62	0.59 80	0.60 144	0.39 114	0.48 144	0.46 132	0.43 189	0.72 105	0.35 95	0.30 53	0.65 153	0.76 143	0.41 104	0.35 122	0.54 24	0.58 33	0.55 79	0.49 78	0.50 48	0.43 83	0.50 52	0.39 33	0.41 107	0.39 120	0.38 56	0.31 46	0.61 56	0.66 121

anonymousdsp	0.50 64	0.38 45	0.36 83	0.28 60	0.32 82	0.28 72	0.15 67	0.56 78	0.26 64	0.42 68	0.33 75	0.53 78	0.19 43	0.27 75	1.47 77	0.87 74	0.54 76	0.52 87	0.62 67	0.48 97	0.71 82	1.04 112	0.36 90	0.30 83	0.46 77	0.29 39	1.13 122	0.33 48

iRaftStereo_RVC	0.51 65	0.56 75	0.40 93	0.28 60	0.31 80	0.32 83	0.19 86	0.68 99	0.25 63	0.46 73	0.57 136	0.58 85	0.29 70	0.25 70	1.17 65	0.89 77	0.56 83	0.45 71	0.72 74	0.41 75	0.97 117	0.79 88	0.35 85	0.34 98	0.44 72	0.41 84	0.76 82	0.48 78

delet	0.51 65	0.58 78	0.47 114	0.35 89	0.50 156	0.50 148	0.30 131	0.49 73	0.29 78	0.56 81	0.44 106	0.45 64	0.34 79	0.48 211	1.16 62	0.68 50	0.55 79	0.46 72	0.47 47	0.41 75	0.58 62	0.39 33	0.39 98	0.41 129	0.48 86	0.36 71	1.09 117	0.50 82

MLG-Stereo_test3	0.52 67	0.48 64	0.27 59	0.29 67	0.38 109	0.24 57	0.12 30	0.34 54	0.20 44	1.12 211	0.30 66	0.54 79	0.19 43	0.31 99	1.85 117	0.92 79	0.52 72	0.52 87	1.17 123	0.39 67	0.70 80	0.75 84	0.18 32	0.24 72	0.38 56	0.31 46	0.90 95	0.44 72

AIO_rvc	0.53 68	0.71 116	0.38 88	0.34 85	0.22 52	0.34 92	0.16 71	0.57 79	0.28 74	0.38 64	0.22 47	0.56 81	0.24 64	0.27 75	1.96 131	1.04 97	0.48 66	0.40 61	1.28 131	0.47 96	0.79 97	0.95 108	0.39 98	0.22 67	0.46 77	0.28 35	0.72 74	0.33 48

AASNet	0.53 68	0.74 126	0.46 112	0.35 89	0.61 192	0.51 153	0.42 186	0.65 94	0.26 64	0.41 67	0.50 116	0.39 51	0.31 75	0.41 166	1.02 56	0.69 54	0.53 75	0.60 110	0.67 69	0.51 101	0.60 63	0.87 97	0.41 107	0.41 129	0.50 90	0.40 79	0.70 70	0.45 74

LG-G_1	0.54 70	0.70 109	0.32 73	0.36 97	0.39 112	0.32 83	0.16 71	0.41 64	0.21 53	0.29 50	0.34 78	0.50 69	0.35 86	0.32 102	2.09 153	1.07 105	0.51 70	0.58 106	0.75 80	0.59 127	0.78 94	1.24 125	0.17 26	0.22 67	0.46 77	0.39 76	0.60 52	0.48 78

LG-G	0.54 70	0.70 109	0.32 73	0.36 97	0.39 112	0.32 83	0.16 71	0.41 64	0.21 53	0.29 50	0.34 78	0.50 69	0.35 86	0.32 102	2.09 153	1.07 105	0.51 70	0.58 106	0.75 80	0.59 127	0.78 94	1.24 125	0.17 26	0.22 67	0.46 77	0.39 76	0.60 52	0.48 78

AANet_RVC	0.54 70	0.45 60	0.40 93	0.33 84	0.61 192	0.28 72	0.31 135	0.61 85	0.58 182	0.44 70	0.41 98	0.39 51	0.48 120	0.33 109	1.16 62	0.79 68	0.55 79	0.53 96	0.56 62	0.52 105	0.46 47	0.49 49	0.34 81	0.38 112	0.57 109	0.57 118	1.05 114	0.97 182

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.55 73	0.41 53	0.30 64	0.32 81	0.35 98	0.23 50	0.18 83	0.42 66	0.28 74	1.08 208	0.30 66	0.55 80	0.33 78	0.30 91	1.56 85	1.05 100	0.47 61	0.47 73	1.72 160	0.36 60	0.69 78	0.69 77	0.22 47	0.25 74	0.44 72	0.39 76	0.83 90	0.59 102

LGtest1	0.57 74	0.81 163	0.46 112	0.26 55	0.30 75	0.28 72	0.12 30	0.43 67	0.26 64	0.34 59	0.56 132	0.50 69	0.30 74	0.28 83	2.04 144	1.24 141	0.57 86	0.65 136	0.74 77	0.46 95	0.72 84	1.41 135	0.29 70	0.30 83	0.54 100	0.35 67	0.65 62	0.52 87

MaDis-Stereo	0.57 74	0.47 63	0.30 64	0.16 16	0.26 67	0.21 38	0.17 78	0.44 68	0.32 85	1.08 208	0.22 47	0.51 74	0.22 61	0.19 45	1.83 114	1.19 133	0.62 95	0.59 109	1.09 119	0.45 91	0.81 98	0.94 104	0.37 94	0.25 74	0.63 122	0.67 134	0.60 52	0.82 151

LG-Stereo_L2	0.58 76	0.69 102	0.43 104	0.28 60	0.35 98	0.24 57	0.13 44	0.62 90	0.26 64	0.70 113	0.39 93	0.71 125	0.34 79	0.28 83	1.83 114	1.32 153	0.57 86	0.51 85	0.96 102	0.41 75	0.74 89	1.06 114	0.32 76	0.27 76	0.52 96	0.38 74	0.62 59	0.64 115

LG-Stereo_L1	0.58 76	0.69 102	0.41 97	0.24 46	0.35 98	0.25 62	0.12 30	0.62 90	0.27 72	0.72 121	0.32 71	0.69 117	0.34 79	0.29 87	1.82 111	1.36 159	0.57 86	0.52 87	1.14 122	0.42 79	0.70 80	1.11 117	0.29 70	0.30 83	0.51 93	0.33 57	0.66 65	0.65 119

AIO_test	0.59 78	0.77 146	0.45 107	0.44 132	0.25 63	0.35 97	0.20 90	0.61 85	0.27 72	0.43 69	0.30 66	0.57 82	0.28 69	0.29 87	2.01 137	1.46 185	0.49 67	0.42 67	0.86 94	0.49 100	1.02 124	1.01 110	0.40 103	0.24 72	0.47 83	0.49 98	1.00 110	0.35 54

MMNet	0.59 78	0.58 78	0.44 105	0.38 104	0.55 174	0.42 121	0.29 127	0.60 83	0.40 110	0.38 64	0.55 131	0.63 97	0.32 76	0.51 223	1.51 81	0.75 63	0.72 126	0.58 106	0.76 83	0.55 114	0.62 68	0.41 39	0.40 103	0.52 181	0.51 93	0.49 98	1.49 152	0.50 82

IGEV-Stereo+	0.60 80	1.04 264	0.24 58	0.49 142	0.32 82	0.29 75	0.13 44	0.51 74	0.26 64	0.79 148	0.94 217	0.57 82	0.26 66	0.28 83	1.64 90	1.19 133	0.59 92	0.61 116	1.19 126	0.43 83	0.90 113	1.17 120	0.48 145	0.20 58	0.41 66	0.31 46	0.56 46	0.40 63

UniTT-Stereo	0.60 80	0.44 58	0.32 73	0.21 37	0.25 63	0.34 92	0.17 78	0.61 85	0.31 81	0.75 131	0.27 58	0.62 95	0.34 79	0.21 56	1.77 106	1.44 178	0.57 86	0.61 116	1.53 149	0.44 88	0.91 114	1.14 119	0.37 94	0.29 81	0.50 90	0.54 112	0.52 37	0.58 96

CVANet_RVC	0.60 80	0.67 97	0.81 189	0.81 237	0.53 167	0.66 210	0.55 216	1.15 179	0.39 103	0.44 70	0.79 195	0.80 155	0.44 114	0.43 184	0.69 37	0.67 49	0.55 79	0.53 96	0.55 61	0.57 119	0.63 71	0.57 63	0.40 103	0.41 129	0.46 77	0.40 79	0.72 74	0.55 89

DMCA	0.63 83	0.73 123	0.63 150	0.40 115	0.49 147	0.52 156	0.33 151	0.59 82	0.52 155	0.80 152	0.63 149	0.70 121	0.40 100	0.47 205	1.48 78	0.92 79	0.69 114	0.67 142	0.67 69	0.51 101	0.67 77	0.59 65	0.48 145	0.45 146	0.48 86	0.52 109	1.04 113	0.62 109

RAFT_CTSACE	0.64 84	0.94 220	0.31 68	0.37 100	0.34 93	0.33 89	0.23 99	1.23 192	0.26 64	0.64 101	0.29 63	0.71 125	0.57 152	0.34 115	1.57 87	1.07 105	0.52 72	0.43 68	0.72 74	0.33 53	0.85 103	1.72 143	0.42 113	0.30 83	0.46 77	0.41 84	1.58 164	0.39 61

GANet	0.64 84	0.67 97	0.63 150	0.57 168	0.58 180	0.95 259	0.55 216	0.78 119	0.46 131	0.57 85	0.61 143	1.83 272	0.36 91	0.41 166	0.81 45	0.69 54	0.76 140	0.73 164	0.58 63	0.40 72	0.53 57	0.49 49	0.47 140	0.48 164	0.56 108	0.41 84	0.83 90	0.69 124

DFGA-Net	0.65 86	0.64 86	0.36 83	0.51 149	0.33 90	0.43 124	0.29 127	0.88 147	0.34 91	2.05 277	0.38 89	0.52 75	0.29 70	0.22 61	1.35 73	1.07 105	0.76 140	0.49 78	0.96 102	0.35 59	0.71 82	0.71 80	0.36 90	0.41 129	0.57 109	0.38 74	1.81 181	0.43 70

HCRNet	0.66 87	0.78 151	0.41 97	0.54 161	0.27 69	0.41 119	0.39 170	0.63 92	0.31 81	1.62 249	0.59 141	0.67 111	0.29 70	0.41 166	1.99 135	0.73 60	0.60 94	0.47 73	0.65 68	0.43 83	0.78 94	0.62 69	0.36 90	0.34 98	0.42 70	0.43 91	2.14 208	0.50 82

CCAANet	0.66 87	0.57 77	0.62 148	0.37 100	0.36 104	0.38 106	0.45 195	1.41 229	0.45 129	1.16 216	0.43 102	0.89 182	0.57 152	0.37 143	1.31 72	0.81 70	0.63 98	0.47 73	0.61 66	0.61 140	0.60 63	0.55 58	0.51 170	0.35 104	0.55 105	0.50 105	1.59 166	0.72 129

NLCSM	0.67 89	0.24 16	0.10 3	0.19 28	0.11 5	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.34 91	0.11 4	0.41 98	0.19 4	12.63 357	0.11 5	0.31 3	0.32 3	0.27 5	0.18 3	0.22 3	0.17 3	0.22 3	0.22 4	0.18 32	0.13 10	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

plain	0.67 89	0.87 186	0.33 78	0.31 75	0.59 183	0.33 89	0.30 131	0.89 148	0.34 91	0.72 121	0.24 52	0.65 104	0.34 79	0.19 45	1.95 125	1.57 209	0.71 121	0.69 148	0.94 100	0.39 67	1.28 147	1.20 123	0.33 80	0.33 95	0.59 116	0.60 121	0.72 74	0.74 132

MIF-Stereo (partial)	0.69 91	0.76 140	0.33 78	0.27 58	0.37 107	0.35 97	0.31 135	0.53 75	0.40 110	0.62 97	0.32 71	0.50 69	0.39 95	0.23 65	2.08 149	1.51 196	0.68 109	0.71 154	0.77 85	0.43 83	1.10 131	0.94 104	0.39 98	0.32 92	0.57 109	0.71 138	2.25 227	0.87 164

test_5	0.69 91	0.91 205	0.30 64	0.38 104	0.26 67	0.35 97	0.19 86	1.79 279	0.31 81	0.58 89	1.20 244	0.75 139	0.73 207	0.32 102	1.36 74	1.10 116	0.54 76	0.54 100	1.01 109	0.37 62	0.61 65	1.37 134	0.29 70	0.34 98	0.41 66	0.40 79	1.72 173	0.44 72

FINET	0.69 91	0.65 91	0.67 161	0.65 194	0.49 147	0.48 143	0.45 195	0.75 110	0.59 184	0.61 94	0.48 111	0.82 162	0.57 152	0.43 184	1.71 96	1.08 111	0.77 143	0.57 103	1.07 116	0.56 116	0.88 107	0.65 75	0.43 119	0.50 172	0.62 121	0.56 116	0.96 105	0.64 115

raft+_RVC	0.71 94	0.73 123	0.70 166	0.41 119	0.34 93	0.49 145	0.30 131	1.48 237	0.43 121	0.62 97	0.62 145	0.65 104	0.39 95	0.26 72	1.74 101	1.16 126	0.69 114	0.53 96	1.57 155	0.51 101	0.85 103	1.06 114	0.44 122	0.38 112	0.68 135	0.62 123	0.85 92	0.69 124

WQFJX1	0.73 95	0.26 22	0.12 5	0.20 32	0.17 30	0.16 11	0.12 30	0.25 26	0.57 179	0.12 5	0.75 183	0.22 8	12.81 359	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 13	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 21	0.29 70	0.14 18	0.25 11	0.27 33	0.55 45	0.16 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 95	0.86 184	0.36 83	0.43 128	0.32 82	0.30 77	0.19 86	0.71 103	0.32 85	0.70 113	0.33 75	0.63 97	0.57 152	0.41 166	2.03 143	1.91 238	0.63 98	0.68 146	1.00 105	0.45 91	1.86 183	1.87 146	0.40 103	0.23 71	0.49 88	0.37 73	1.09 117	0.55 89

GMStereo	0.73 95	0.99 244	0.39 90	0.49 142	0.47 138	0.55 169	0.41 180	0.77 113	0.43 121	0.55 79	0.48 111	0.81 160	0.38 92	0.34 115	1.60 88	0.95 84	0.74 137	0.52 87	1.88 164	0.57 119	1.07 125	0.73 82	0.42 113	0.51 175	0.72 145	0.47 96	1.87 188	0.57 95
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 95	0.69 102	0.79 184	0.54 161	0.65 204	0.58 185	0.54 212	0.72 105	0.54 168	0.59 91	0.57 136	0.61 92	0.47 117	0.62 256	1.80 109	0.96 86	0.72 126	0.68 146	0.91 98	0.72 179	0.64 72	0.55 58	0.53 186	0.52 181	0.58 113	0.51 106	2.19 218	0.59 102

AFF-stereo	0.76 99	0.69 102	0.59 141	0.30 72	0.32 82	0.52 156	0.18 83	0.86 140	0.41 114	1.37 234	0.43 102	0.60 91	0.34 79	0.24 69	1.76 105	1.13 121	0.57 86	0.62 121	2.81 209	0.43 83	0.77 91	0.63 70	0.41 107	0.32 92	0.70 139	0.67 134	2.38 244	0.56 91

TestStereo	0.77 100	0.93 217	0.79 184	0.56 165	0.46 134	0.66 210	0.33 151	1.22 189	0.42 120	0.90 180	0.52 123	0.84 166	0.54 138	0.39 156	1.50 80	0.92 79	0.73 132	0.51 85	1.38 138	0.56 116	1.25 144	0.82 92	0.44 122	0.44 142	0.77 157	0.79 149	1.34 136	0.79 143

WQFJA1	0.78 101	0.27 25	0.14 7	0.20 32	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.72 222	0.14 8	1.42 263	0.21 5	12.89 363	0.11 5	0.51 21	0.39 5	0.32 15	0.26 14	0.29 9	0.22 17	0.29 8	0.27 10	0.26 63	0.17 46	0.24 9	0.26 26	0.44 23	0.22 13

WQFJX	0.78 101	0.19 5	0.15 14	0.17 20	0.13 12	0.24 57	0.17 78	0.19 6	0.97 252	0.15 14	1.63 270	0.18 3	12.83 360	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 10	0.25 12	0.27 6	0.26 31	0.27 5	0.24 7	0.27 65	0.16 38	0.26 13	0.25 17	0.54 42	0.22 13

NLMM	0.78 101	0.27 25	0.14 7	0.20 32	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.73 224	0.14 8	1.44 265	0.21 5	12.89 363	0.11 5	0.51 21	0.38 4	0.32 15	0.26 14	0.29 9	0.22 17	0.29 8	0.27 10	0.26 63	0.17 46	0.24 9	0.26 26	0.44 23	0.22 13

MIM_Stereo	0.78 101	0.77 146	0.53 133	0.43 128	0.38 109	0.46 132	0.22 97	1.50 240	0.31 81	0.55 79	0.38 89	0.64 101	0.27 68	0.32 102	1.77 106	1.09 113	0.63 98	0.73 164	3.30 234	0.57 119	1.19 140	0.91 101	0.34 81	0.36 105	0.49 88	0.41 84	1.95 194	0.58 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 105	0.75 134	0.48 118	0.38 104	0.33 90	0.25 62	0.16 71	0.68 99	0.30 80	0.72 121	0.42 101	0.77 147	0.35 86	0.30 91	1.81 110	1.08 111	0.65 104	0.56 101	1.71 159	0.48 97	1.60 169	4.30 187	0.49 155	0.39 120	0.60 118	0.49 98	0.95 104	0.65 119

CFNet	0.80 105	0.84 177	0.79 184	0.76 222	0.70 219	0.60 192	0.46 200	0.84 137	0.48 139	0.66 105	0.71 175	0.92 190	0.61 170	0.43 184	1.75 103	0.84 72	0.70 117	0.64 132	0.90 97	0.78 206	0.89 111	0.72 81	0.45 128	0.51 175	0.87 187	0.83 157	1.67 171	1.15 217

G2L-Stereo	0.81 107	0.69 102	0.60 144	0.57 168	0.78 238	0.50 148	0.37 164	0.77 113	0.53 161	0.69 112	0.78 193	0.70 121	0.63 175	0.54 225	2.08 149	0.96 86	0.73 132	0.63 129	1.23 128	0.61 140	1.22 142	0.66 76	0.57 207	0.48 164	0.77 157	0.89 172	1.98 197	0.80 146

HGLStereo	0.83 108	0.64 86	0.75 175	0.52 153	0.67 210	0.56 176	0.45 195	0.66 97	0.50 148	1.72 256	0.96 221	0.64 101	0.56 148	0.54 225	1.65 93	1.18 130	0.80 155	0.76 174	1.05 112	0.66 160	0.99 119	1.36 133	0.49 155	0.54 191	0.71 142	0.76 145	1.59 166	0.82 151

S2M2_XL	0.85 109	0.50 67	0.64 154	0.24 46	0.30 75	0.35 97	0.28 121	0.61 85	0.43 121	0.56 81	0.35 84	0.65 104	0.59 159	0.34 115	2.56 209	1.65 219	0.69 114	0.47 73	0.72 74	0.54 107	4.94 232	2.28 157	0.48 145	0.30 83	0.55 105	0.51 106	0.74 78	0.74 132
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 109	0.76 140	0.74 172	0.60 178	0.60 187	0.61 196	0.53 210	0.90 149	0.58 182	1.21 220	0.68 163	0.71 125	0.56 148	0.67 265	1.72 100	1.11 119	0.79 151	0.72 162	1.13 121	0.82 221	0.84 101	0.69 77	0.62 232	0.58 204	0.64 125	0.77 146	2.48 255	0.95 179

RASNet	0.85 109	0.72 119	0.89 216	0.61 181	0.62 199	0.66 210	0.41 180	0.98 162	0.61 192	1.21 220	0.64 151	0.74 131	0.67 189	0.40 160	1.23 67	1.31 151	0.72 126	0.66 139	1.00 105	0.70 174	1.09 129	1.43 136	0.43 119	0.75 258	0.68 135	0.79 149	2.17 214	0.93 176

anonymousdsp2	0.86 112	0.84 177	0.84 197	0.43 128	0.44 130	0.56 176	0.32 145	1.17 181	0.36 97	0.66 105	0.67 158	0.69 117	0.40 100	0.49 216	1.46 76	1.36 159	0.67 107	0.62 121	2.12 173	0.60 137	1.36 155	2.66 165	0.36 90	0.44 142	0.71 142	0.51 106	1.86 187	0.64 115

dd	0.86 112	0.80 157	0.51 121	1.05 265	0.44 130	0.85 245	0.44 193	0.85 138	0.39 103	0.83 159	0.40 96	1.23 232	0.39 95	0.47 205	2.21 172	0.98 90	0.97 229	0.71 154	2.00 171	0.61 140	0.84 101	0.77 86	0.49 155	0.64 233	0.70 139	0.53 110	1.73 176	1.47 247

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 112	0.72 119	0.84 197	0.41 119	0.39 112	0.54 165	0.21 95	0.99 163	0.52 155	1.54 244	0.57 136	0.73 129	0.39 95	0.26 72	2.15 159	1.17 128	0.64 102	0.50 80	2.66 202	0.57 119	0.88 107	0.90 99	0.47 140	0.39 120	0.86 182	0.72 140	2.54 267	0.66 121

DMCA-RVC	0.86 112	0.74 126	0.73 169	0.61 181	0.77 234	0.56 176	0.70 237	0.77 113	1.43 294	1.38 236	0.69 166	0.87 172	0.54 138	0.55 231	1.66 95	1.05 100	0.81 164	0.74 169	0.95 101	0.73 185	0.89 111	0.93 103	0.51 170	0.58 204	0.59 116	0.62 123	1.82 184	0.91 172

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 116	0.64 86	0.54 136	0.44 132	0.41 123	0.38 106	0.26 113	1.26 199	0.49 143	0.85 165	0.62 145	0.75 139	0.54 138	0.34 115	1.75 103	1.50 193	0.68 109	0.70 150	1.17 123	0.56 116	1.52 162	3.83 178	0.39 98	0.37 107	0.75 151	1.18 227	0.68 68	0.77 140

RAFT+CT+SA	0.87 116	0.97 235	0.40 93	0.45 135	0.29 73	0.38 106	0.20 90	1.64 267	0.33 89	0.72 121	0.30 66	0.88 177	0.65 183	0.40 160	1.56 85	1.21 137	0.56 83	0.57 103	2.08 172	0.40 72	0.83 100	5.00 202	0.32 76	0.37 107	0.47 83	0.42 90	1.56 157	0.49 81

DSFCA	0.87 116	0.84 177	0.73 169	0.65 194	0.77 234	0.61 196	0.78 242	0.75 110	0.78 230	0.77 139	0.83 205	0.75 139	0.48 120	0.43 184	1.89 122	1.14 123	0.85 173	0.87 220	1.00 105	0.74 188	1.00 123	1.05 113	0.72 269	0.63 230	0.83 173	0.95 186	1.88 189	0.85 160

DF_test	0.88 119	0.66 95	0.63 150	0.28 60	0.34 93	0.26 65	0.15 67	0.71 103	0.38 100	0.67 107	0.30 66	0.74 131	0.38 92	0.29 87	2.77 233	1.72 225	0.72 126	0.61 116	0.74 77	0.76 198	3.84 215	3.64 177	0.47 140	0.40 125	0.45 75	0.44 92	0.68 68	0.61 106

IER	0.88 119	0.82 166	0.55 137	0.49 142	0.51 159	0.56 176	0.45 195	0.80 126	0.49 143	1.15 214	0.77 187	1.03 206	0.50 126	0.79 285	3.66 272	1.04 97	0.73 132	0.64 132	0.87 95	0.78 206	0.73 87	0.82 92	0.60 226	0.53 187	0.63 122	1.00 197	2.05 203	0.74 132

rafts_anoy	0.88 119	0.81 163	0.86 204	0.44 132	0.49 147	0.51 153	0.46 200	1.58 258	0.48 139	0.61 94	0.70 173	0.70 121	0.47 117	0.30 91	2.51 206	1.38 162	0.76 140	0.78 182	2.36 183	0.61 140	1.28 147	0.99 109	0.49 155	0.49 169	0.85 179	0.90 177	0.93 102	1.00 197

ARAFT	0.89 122	0.72 119	0.47 114	0.35 89	0.34 93	0.42 121	0.24 102	0.64 93	0.34 91	2.25 292	0.57 136	0.58 85	0.29 70	0.39 156	2.14 157	1.42 172	0.71 121	0.74 169	2.68 204	0.54 107	1.86 183	1.93 147	0.42 113	0.33 95	0.83 173	0.40 79	1.98 197	0.56 91

HITNet	0.90 123	0.65 91	0.62 148	0.68 203	0.50 156	0.39 110	0.32 145	1.26 199	0.89 242	0.70 113	0.70 173	0.91 185	0.49 123	0.39 156	1.96 131	1.02 94	0.66 106	0.64 132	0.79 88	0.61 140	1.53 163	3.85 179	0.46 130	0.52 181	0.58 113	0.64 127	1.81 181	0.81 148
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	0.93 124	0.98 238	0.39 90	0.38 104	0.36 104	0.39 110	0.25 106	1.02 165	0.39 103	0.79 148	0.34 78	0.58 85	0.73 207	0.54 225	3.06 249	1.47 188	0.71 121	0.52 87	2.91 212	0.54 107	1.34 150	1.84 144	0.35 85	0.39 120	0.54 100	1.06 204	2.53 265	0.60 104

SA-5K	0.93 124	0.98 238	0.39 90	0.38 104	0.36 104	0.39 110	0.25 106	1.02 165	0.39 103	0.79 148	0.34 78	0.58 85	0.73 207	0.54 225	3.06 249	1.47 188	0.71 121	0.52 87	2.91 212	0.54 107	1.34 150	1.84 144	0.35 85	0.39 120	0.54 100	1.06 204	2.53 265	0.60 104

RALCasStereoNet	0.93 124	0.82 166	0.93 222	0.53 158	0.53 167	0.60 192	0.45 195	1.48 237	0.44 126	1.03 200	0.75 183	0.89 182	0.49 123	0.32 102	2.31 185	1.43 176	0.78 147	0.75 171	1.50 146	0.58 123	1.18 139	2.21 156	0.49 155	0.57 200	0.86 182	1.13 217	0.90 95	1.16 218

CFNet_RVC	0.94 127	0.84 177	0.89 216	0.76 222	0.80 244	0.71 222	0.49 202	0.74 109	0.63 202	0.88 175	0.94 217	0.87 172	0.57 152	0.50 217	1.96 131	1.12 120	0.79 151	0.79 186	1.27 129	0.73 185	1.26 145	1.52 139	0.48 145	0.64 233	0.98 214	1.11 211	1.92 193	1.23 227

DLCB_ROB	0.94 127	0.90 201	0.88 208	0.73 212	0.80 244	0.69 219	0.69 236	0.87 144	0.72 222	0.94 190	0.86 209	1.02 202	0.91 250	0.69 272	1.48 78	1.06 104	0.97 229	0.72 162	0.88 96	0.74 188	1.21 141	1.21 124	0.78 280	0.71 252	1.26 267	1.26 237	1.49 152	0.95 179

AACVNet	0.95 129	0.87 186	0.69 163	0.91 247	0.91 256	0.72 226	0.59 227	0.87 144	0.60 187	0.73 126	0.88 212	0.79 154	0.64 178	0.60 249	1.77 106	1.37 161	0.84 171	0.83 208	1.12 120	0.77 201	1.36 155	1.13 118	0.70 261	0.65 235	0.87 187	1.12 214	1.90 191	1.31 236

DISCO	0.96 130	0.98 238	0.56 139	0.57 168	0.61 192	0.81 241	0.79 245	0.77 113	0.81 231	2.06 280	0.86 209	0.66 108	0.70 196	0.42 179	1.87 120	1.27 145	0.99 234	0.80 192	1.80 162	0.80 214	0.92 115	1.33 130	0.57 207	0.51 175	0.72 145	0.84 163	2.02 201	0.80 146

LGCAT	0.97 131	0.77 146	0.52 128	0.32 81	0.44 130	0.35 97	0.24 102	0.66 97	0.40 110	0.56 81	0.39 93	0.73 129	0.69 192	0.32 102	2.36 187	1.87 235	0.67 107	0.60 110	0.80 89	0.68 165	6.52 261	3.00 168	0.46 130	0.33 95	0.52 96	0.53 110	0.65 62	0.73 131

GLC_STEREO	0.97 131	0.89 197	0.85 201	0.56 165	0.60 187	0.48 143	0.40 176	1.70 271	0.47 133	0.77 139	0.67 158	0.78 152	0.63 175	0.61 251	2.53 207	1.65 219	0.88 188	0.60 110	1.57 155	0.70 174	2.48 196	1.17 120	0.44 122	0.43 138	0.67 129	0.55 114	2.36 240	0.88 169

TESTraft	0.98 133	0.96 233	0.42 100	0.41 119	0.33 90	0.40 114	0.25 106	1.13 176	0.39 103	0.97 196	0.35 84	0.61 92	0.75 216	0.54 225	3.18 259	1.42 172	0.70 117	0.50 80	2.86 211	0.53 106	1.08 127	3.15 171	0.35 85	0.40 125	0.52 96	1.18 227	2.52 261	0.61 106

psm_up	0.99 134	0.86 184	0.99 236	0.78 229	0.89 254	0.75 230	0.58 224	1.33 218	1.03 264	0.88 175	0.69 166	0.99 201	0.72 202	0.76 281	1.89 122	1.10 116	0.91 202	0.81 200	1.93 167	0.81 217	1.08 127	0.90 99	0.49 155	0.85 279	1.01 219	1.06 204	1.62 168	1.10 209

STTStereo	0.99 134	0.95 227	0.82 192	0.77 227	0.77 234	0.69 219	0.87 256	0.86 140	1.53 303	1.27 226	0.79 195	1.13 223	0.69 192	0.93 303	2.19 165	1.03 96	0.72 126	0.70 150	1.05 112	0.63 153	1.15 137	0.86 96	0.58 218	0.56 199	0.73 148	1.21 233	1.74 178	1.41 245

NLMM1	1.00 136	0.30 32	0.13 6	0.18 23	0.21 47	0.23 50	0.09 12	0.26 29	6.95 375	0.17 20	0.54 127	0.36 44	12.87 362	0.13 17	0.41 12	0.44 12	0.31 13	0.31 28	0.36 26	0.24 26	0.29 8	0.40 38	0.27 65	0.15 26	0.26 13	0.30 41	0.65 62	0.19 6

NLSM1	1.01 137	0.27 25	0.17 21	0.23 43	0.24 60	0.31 80	0.12 30	0.33 49	6.19 371	0.14 8	1.49 266	0.31 28	12.63 357	0.14 19	0.47 17	0.51 26	0.36 27	0.23 9	0.31 14	0.24 26	0.31 15	0.45 45	0.29 70	0.16 38	0.27 20	0.30 41	0.56 46	0.23 17

coex_refinement	1.02 138	1.02 257	0.76 176	0.66 199	0.85 248	0.71 222	0.50 206	0.81 128	1.04 265	0.67 107	1.01 230	0.94 191	0.44 114	0.46 200	3.49 268	0.95 84	0.78 147	0.71 154	3.74 245	0.77 201	0.85 103	0.75 84	0.63 237	0.52 181	0.87 187	0.93 181	1.75 179	0.94 178

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 138	0.93 217	0.80 188	0.72 209	0.79 241	0.65 207	1.02 271	1.07 171	2.31 334	2.00 273	0.74 181	0.97 196	0.56 148	0.94 305	1.82 111	0.96 86	0.68 109	0.67 142	1.31 132	0.65 155	0.88 107	0.94 104	0.57 207	0.57 200	0.73 148	1.60 284	1.43 145	1.27 234
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	1.05 140	0.80 157	0.40 93	0.50 148	0.48 144	0.37 103	0.30 131	0.55 76	0.44 126	1.13 213	0.77 187	0.64 101	0.95 260	0.31 99	2.68 225	1.79 231	0.96 224	0.82 204	1.08 117	0.61 140	2.91 204	5.06 206	0.44 122	0.30 83	0.81 165	0.92 180	1.18 125	1.16 218

AF-Net	1.05 140	0.83 169	0.94 223	0.76 222	0.91 256	0.98 265	1.68 307	1.52 247	1.06 267	0.57 85	0.96 221	1.34 240	0.64 178	0.74 276	1.71 96	0.99 91	0.80 155	0.60 110	1.64 157	0.72 179	0.72 84	2.35 158	0.63 237	0.62 224	0.89 199	0.82 155	1.57 162	1.25 231

Nwc_Net	1.05 140	0.83 169	0.94 223	0.76 222	0.91 256	0.98 265	1.68 307	1.52 247	1.06 267	0.57 85	0.96 221	1.34 240	0.64 178	0.74 276	1.71 96	0.99 91	0.80 155	0.60 110	1.64 157	0.72 179	0.72 84	2.35 158	0.63 237	0.62 224	0.89 199	0.82 155	1.57 162	1.25 231

LMCR-Stereo	1.06 143	0.83 169	0.84 197	0.53 158	0.62 199	0.64 205	0.33 151	1.12 174	0.60 187	0.83 159	0.79 195	0.91 185	0.49 123	0.41 166	2.53 207	1.54 204	1.03 246	0.75 171	2.16 174	1.42 285	1.68 174	3.87 181	0.49 155	0.65 235	0.75 151	0.83 157	1.10 121	0.88 169

PDISCO_ROB	1.06 143	0.87 186	0.60 144	0.80 234	0.68 214	0.53 161	0.59 227	0.93 155	0.69 214	1.80 261	1.00 229	0.74 131	0.63 175	0.66 263	1.87 120	1.44 178	0.89 191	1.10 283	1.53 149	0.80 214	1.56 166	2.40 161	0.52 180	0.63 230	1.19 252	0.79 149	2.56 268	0.81 148

SA	1.07 145	0.90 201	0.42 100	0.55 163	0.53 167	0.49 145	0.24 102	1.60 259	0.46 131	0.71 120	0.41 98	0.69 117	0.58 158	0.62 256	1.74 101	1.41 169	0.78 147	0.79 186	3.17 223	0.65 155	1.24 143	4.73 193	0.34 81	0.51 175	0.75 151	1.12 214	2.64 275	0.72 129

PS-NSSS	1.07 145	1.44 314	0.69 163	1.20 285	0.91 256	1.16 284	0.93 263	0.80 126	0.55 170	0.74 130	0.49 114	1.98 280	1.03 268	0.91 300	1.54 84	0.92 79	0.83 169	0.73 164	1.45 143	0.62 148	0.94 116	0.63 70	1.68 339	0.50 172	1.00 217	0.95 186	3.21 302	1.11 212

HSM	1.07 145	0.75 134	0.97 231	0.78 229	0.77 234	0.54 165	0.54 212	1.87 288	0.60 187	0.76 135	0.85 208	0.87 172	0.67 189	0.56 232	2.24 175	1.05 100	0.92 208	0.71 154	2.57 191	0.71 176	1.80 181	2.08 154	0.56 202	0.72 256	0.90 203	0.97 190	2.08 206	1.03 200

LL-Strereo2	1.08 148	0.65 91	0.59 141	0.40 115	0.34 93	0.31 80	0.23 99	1.48 237	0.38 100	0.68 111	0.58 140	0.63 97	0.32 76	0.64 260	1.65 93	1.13 121	0.63 98	0.53 96	1.32 134	0.66 160	1.35 153	11.05 324	0.44 122	0.34 98	0.64 125	0.60 121	1.05 114	0.56 91

DepthFocus	1.09 149	0.55 73	0.32 73	0.29 67	0.28 70	0.27 68	0.22 97	0.70 101	0.52 155	0.51 77	0.38 89	0.62 95	0.42 106	0.38 150	2.43 194	2.19 256	0.64 102	0.64 132	0.96 102	0.75 195	7.93 292	4.99 201	0.47 140	0.28 78	0.55 105	0.49 98	0.77 85	0.83 154

raftrobust	1.11 150	0.65 91	0.92 221	0.55 163	0.49 147	0.44 126	0.33 151	1.55 253	0.47 133	0.94 190	0.72 178	0.82 162	0.53 132	0.36 137	2.91 240	1.71 224	0.71 121	0.70 150	4.37 259	0.65 155	1.69 176	3.95 183	0.59 224	0.42 137	0.95 212	0.85 165	0.99 109	0.85 160

UCFNet_RVC	1.11 150	1.26 295	0.85 201	0.88 244	0.93 263	0.77 234	0.58 224	0.78 119	0.67 211	0.93 188	0.80 200	1.25 235	0.93 255	0.48 211	2.17 163	1.09 113	0.78 147	0.82 204	2.60 197	0.80 214	1.32 149	1.66 141	1.31 327	0.67 240	1.05 228	1.11 211	1.44 147	2.13 280

test_4	1.13 152	0.74 126	0.77 180	0.42 125	0.32 82	0.34 92	0.26 113	0.78 119	0.33 89	0.75 131	0.40 96	0.87 172	0.35 86	0.40 160	2.10 155	1.55 205	0.65 104	0.69 148	1.50 146	0.51 101	1.12 134	10.25 298	0.41 107	0.37 107	0.58 113	0.70 137	2.73 280	0.62 109

S2M2_L	1.14 153	0.87 186	1.13 271	0.46 138	0.37 107	0.43 124	0.28 121	0.60 83	0.52 155	1.85 267	0.34 78	0.63 97	0.40 100	0.43 184	2.36 187	1.91 238	0.70 117	0.60 110	1.06 115	0.58 123	4.38 220	4.69 191	0.49 155	0.37 107	0.64 125	0.89 172	3.07 297	0.79 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 153	0.75 134	0.47 114	0.49 142	0.61 192	0.50 148	0.27 116	1.70 271	0.52 155	0.73 126	0.48 111	0.66 108	0.67 189	0.79 285	2.17 163	1.43 176	0.92 208	0.93 241	3.23 224	0.58 123	1.55 165	4.86 196	0.35 85	0.59 211	1.14 247	1.24 234	2.35 238	0.76 138

RALAANet	1.14 153	0.70 109	0.84 197	0.53 158	0.53 167	0.60 192	0.41 180	1.30 208	0.50 148	0.94 190	0.65 153	0.72 128	0.59 159	0.33 109	1.97 134	1.32 153	0.75 139	0.89 230	1.96 168	0.85 226	3.07 206	5.37 218	0.53 186	0.62 224	0.82 170	1.03 202	2.08 206	0.78 142

CASnet	1.15 156	0.91 205	0.49 119	0.40 115	0.43 127	0.38 106	0.20 90	0.91 152	0.49 143	0.77 139	0.56 132	0.88 177	0.53 132	0.35 122	2.15 159	1.24 141	0.72 126	0.50 80	1.34 136	0.54 107	7.12 274	5.37 218	0.41 107	0.38 112	1.21 254	0.49 98	1.45 148	0.79 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 157	0.83 169	0.82 192	0.65 194	0.59 183	0.67 213	0.58 224	2.65 340	0.53 161	1.73 257	0.76 186	0.87 172	0.78 226	0.47 205	3.77 280	1.45 180	0.87 182	0.86 218	2.81 209	0.65 155	1.26 145	0.87 97	0.57 207	0.73 257	0.81 165	0.95 186	2.65 277	1.03 200

WAFT-Stereo (ZS)	1.18 158	0.64 86	0.31 68	0.24 46	0.30 75	0.32 83	0.13 44	0.79 124	0.37 98	0.67 107	0.37 88	0.78 152	0.44 114	0.79 285	2.75 230	3.00 277	0.62 95	0.50 80	0.85 92	0.48 97	7.29 277	6.87 251	0.50 167	0.38 112	0.61 119	0.47 96	0.56 46	0.76 138

RP	1.18 158	1.02 257	1.24 292	0.94 251	1.08 275	0.84 242	1.17 284	1.25 197	1.31 286	0.61 94	1.16 239	1.21 230	0.75 216	0.68 266	3.34 263	1.04 97	0.89 191	0.67 142	1.20 127	0.79 211	0.88 107	2.85 167	0.59 224	0.71 252	0.86 182	0.98 194	2.51 260	1.21 225

trnet	1.20 160	0.91 205	0.94 223	0.52 153	0.42 125	0.47 138	0.25 106	1.41 229	0.61 192	0.88 175	0.75 183	0.97 196	0.72 202	0.37 143	2.66 222	3.31 291	0.86 177	0.61 116	2.41 185	0.60 137	3.93 217	3.14 170	0.50 167	0.47 150	1.03 224	0.86 169	1.72 173	0.99 191

APVNet	1.21 161	1.02 257	0.64 154	0.69 205	0.78 238	0.86 246	0.84 251	0.78 119	0.71 220	0.92 186	0.82 203	0.86 170	0.59 159	0.58 241	2.67 224	1.65 219	1.11 256	0.98 258	3.23 224	0.85 226	1.62 170	4.73 193	0.55 195	0.84 278	0.77 157	0.80 152	1.90 191	0.98 184

iinet-f	1.22 162	1.08 271	0.64 154	0.93 250	0.46 134	0.68 217	0.57 220	0.79 124	0.48 139	2.11 287	1.35 257	0.83 164	0.64 178	0.35 122	3.95 283	1.80 233	0.77 143	0.66 139	2.93 218	1.00 249	1.53 163	3.24 172	0.64 243	0.53 187	1.10 242	0.63 126	2.23 226	0.90 171

PA-Net	1.22 162	0.95 227	1.13 271	0.75 217	1.31 298	0.68 217	0.84 251	0.82 133	1.18 280	0.83 159	0.77 187	0.76 143	0.78 226	0.91 300	3.00 245	1.21 137	0.68 109	0.77 177	1.02 110	0.82 221	1.13 136	4.67 190	0.66 248	0.82 273	1.00 217	2.10 319	1.24 127	2.13 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
depth_test_26	1.24 164	0.98 238	0.60 144	0.37 100	0.35 98	0.39 110	0.20 90	0.91 152	0.62 200	0.85 165	0.43 102	1.23 232	0.51 128	0.35 122	2.56 209	2.10 251	0.89 191	0.73 164	1.00 105	0.59 127	8.79 314	5.34 216	0.42 113	0.31 90	0.87 187	0.56 116	0.81 88	0.69 124

NCC-stereo	1.25 165	1.24 289	1.10 263	0.99 258	1.05 269	0.96 260	1.53 301	1.79 279	1.59 306	0.60 92	1.34 254	1.17 227	1.03 268	0.74 276	2.44 195	1.07 105	0.89 191	0.99 261	1.54 151	0.91 235	0.99 119	2.46 162	0.80 288	0.76 260	1.26 267	1.59 281	1.39 141	1.61 257

Abc-Net	1.25 165	1.24 289	1.10 263	0.99 258	1.05 269	0.96 260	1.53 301	1.79 279	1.59 306	0.60 92	1.34 254	1.17 227	1.03 268	0.74 276	2.44 195	1.07 105	0.89 191	0.99 261	1.54 151	0.91 235	0.99 119	2.46 162	0.80 288	0.76 260	1.26 267	1.59 281	1.39 141	1.61 257
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 167	0.77 146	0.56 139	0.45 135	0.56 176	0.51 153	0.21 95	1.50 240	0.70 217	0.78 142	0.80 200	0.84 166	0.90 249	0.33 109	3.45 267	2.96 275	1.14 262	1.04 274	1.32 134	1.08 259	4.63 226	4.87 197	0.63 237	0.38 112	0.85 179	0.83 157	1.02 111	1.16 218

FSD	1.28 168	0.76 140	0.66 159	0.60 178	0.60 187	0.60 192	0.57 220	0.90 149	0.50 148	0.95 193	0.73 180	1.06 214	0.69 192	0.64 260	2.19 165	3.05 280	0.98 231	0.79 186	2.80 208	0.79 211	4.76 230	5.04 204	0.65 244	0.67 240	0.90 203	0.83 157	0.90 95	0.99 191

GMOStereo	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 220	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 320	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

error version	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 220	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 320	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

test-v	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 220	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 320	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

test-2	1.28 168	0.74 126	0.45 107	0.62 186	0.52 161	0.46 132	0.39 170	1.54 249	0.47 133	0.87 169	0.47 107	0.74 131	0.59 159	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 155	0.87 220	2.92 214	0.69 167	1.78 177	10.98 320	0.46 130	0.41 129	1.09 236	0.72 140	1.56 157	0.58 96

GANetREF_RVC	1.28 168	1.18 282	0.95 228	1.18 284	1.04 267	1.00 270	0.79 245	1.25 197	1.10 272	1.29 228	0.77 187	2.28 295	0.91 250	0.63 258	2.00 136	1.14 123	1.01 239	0.98 258	2.44 187	0.82 221	1.98 189	1.33 130	0.78 280	1.05 294	1.28 273	1.27 238	2.63 274	1.49 249
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	1.29 174	1.12 274	1.05 248	1.13 273	1.12 280	1.24 294	1.08 279	1.36 222	1.13 276	1.10 210	1.11 235	1.51 257	1.26 281	1.20 325	1.52 82	1.57 209	1.35 287	1.21 305	1.37 137	1.22 272	1.35 153	1.19 122	1.25 320	1.19 303	1.23 262	1.72 294	1.54 156	1.65 261

raft_robust	1.30 175	0.93 217	0.53 133	0.59 175	0.47 138	0.57 182	0.37 164	2.06 308	0.52 155	1.69 255	0.53 125	0.76 143	0.82 234	0.47 205	2.16 162	1.52 202	0.84 171	0.84 216	5.71 285	0.59 127	2.50 197	5.04 204	0.46 130	0.51 175	0.99 215	1.05 203	1.58 164	0.99 191

IPLGR_C	1.31 176	0.71 116	0.68 162	0.57 168	0.46 134	0.52 156	0.31 135	0.81 128	0.53 161	0.76 135	0.69 166	1.03 206	0.53 132	0.59 245	2.62 215	1.33 156	0.88 188	0.63 129	3.25 230	0.61 140	1.64 173	10.69 311	0.55 195	0.53 187	0.89 199	0.57 118	2.40 246	0.62 109

ACRE	1.31 176	0.70 109	0.66 159	0.58 174	0.47 138	0.52 156	0.32 145	0.81 128	0.53 161	0.76 135	0.69 166	1.04 210	0.52 131	0.59 245	2.66 222	1.32 153	0.89 191	0.63 129	3.25 230	0.61 140	1.62 170	10.69 311	0.55 195	0.52 181	0.92 207	0.55 114	2.40 246	0.62 109

SACVNet	1.31 176	0.94 220	0.95 228	0.90 245	1.10 277	0.87 248	0.92 262	1.50 240	0.81 231	1.23 225	0.71 175	0.94 191	0.69 192	0.68 266	1.83 114	1.40 166	1.12 261	0.83 208	2.20 176	0.94 241	2.13 190	5.87 231	0.65 244	0.82 273	1.04 225	1.06 204	2.02 201	1.30 235

4D-IteraStereo	1.32 179	0.61 85	1.07 256	0.49 142	0.43 127	0.40 114	0.25 106	1.44 235	0.37 98	0.75 131	0.56 132	0.75 139	0.43 107	0.43 184	2.29 184	1.38 162	0.68 109	0.66 139	2.70 205	0.59 127	3.21 208	10.86 319	0.46 130	0.40 125	0.69 137	0.83 157	2.34 236	0.64 115

CIPLG	1.32 179	0.70 109	0.69 163	0.57 168	0.46 134	0.52 156	0.33 151	0.81 128	0.55 170	0.76 135	0.69 166	1.03 206	0.53 132	0.59 245	2.91 240	1.33 156	0.89 191	0.62 121	3.23 224	0.62 148	1.62 170	10.69 311	0.55 195	0.53 187	0.90 203	0.54 112	2.37 243	0.61 106

DN-CSS_ROB	1.32 179	0.83 169	1.03 243	0.87 243	0.86 249	0.47 138	0.36 162	2.00 302	0.57 179	1.56 246	1.81 274	0.96 195	0.77 224	0.38 150	2.15 159	1.40 166	1.03 246	0.93 241	5.27 271	0.66 160	2.56 198	2.82 166	0.54 192	0.86 281	0.79 162	0.81 153	2.07 205	1.33 239

UDGNet	1.34 182	1.00 250	0.76 176	1.64 312	1.38 303	1.69 315	1.25 288	1.22 189	0.69 214	0.63 100	0.84 207	0.83 164	0.41 104	1.62 336	2.02 142	1.19 133	0.81 164	0.87 220	1.98 169	0.92 238	1.68 174	5.69 226	1.26 323	0.47 150	1.21 254	0.95 186	2.15 210	1.03 200

TestStereo_HL2	1.36 183	0.98 238	1.05 248	0.66 199	0.53 167	0.65 207	0.37 164	1.23 192	0.69 214	2.77 311	1.83 276	0.91 185	0.57 152	0.35 122	2.13 156	1.51 196	0.87 182	0.83 208	3.85 246	0.78 206	2.47 195	5.60 223	0.57 207	0.67 240	0.76 156	1.14 221	1.88 189	1.02 199

GGDA	1.36 183	0.95 227	1.04 246	0.59 175	0.55 174	0.67 213	0.38 168	1.22 189	0.64 204	2.70 309	2.12 288	0.91 185	0.55 144	0.35 122	2.14 157	1.51 196	0.87 182	0.80 192	3.54 239	0.77 201	2.60 200	5.57 222	0.56 202	0.66 239	0.81 165	1.18 227	2.16 212	1.03 200

CREStereo	1.37 185	0.91 205	0.94 223	0.52 153	0.42 125	0.47 138	0.26 113	1.43 232	0.66 208	0.87 169	0.83 205	0.95 193	0.73 207	0.36 137	2.98 244	4.38 320	0.85 173	0.56 101	2.41 185	0.62 148	5.52 245	4.71 192	0.53 186	0.47 150	1.02 221	0.87 170	1.73 176	0.98 184
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	1.37 185	0.87 186	0.99 236	0.72 209	0.81 246	0.63 201	1.02 271	1.06 170	0.91 246	0.99 197	0.99 227	1.69 265	0.73 207	1.02 311	4.06 285	1.41 169	1.02 243	1.62 331	1.55 153	1.04 254	1.37 157	5.03 203	0.57 207	1.14 300	0.88 195	1.99 312	1.45 148	1.54 252

FADNet-RVC	1.38 187	0.71 116	0.88 208	0.77 227	1.09 276	0.58 185	2.16 324	0.92 154	0.57 179	1.03 200	0.72 178	1.48 252	0.64 178	0.61 251	5.02 292	1.56 207	0.85 173	0.90 233	2.24 178	1.52 301	2.20 191	4.08 185	0.51 170	0.77 262	1.48 298	1.14 221	1.43 145	1.35 241

PMTNet	1.39 188	0.94 220	0.99 236	0.48 141	0.49 147	0.47 138	0.32 145	0.83 134	0.66 208	0.83 159	0.62 145	0.88 177	0.50 126	0.35 122	2.72 229	4.30 317	0.91 202	0.57 103	2.40 184	0.54 107	6.12 255	5.45 221	0.57 207	0.38 112	1.99 332	1.00 197	1.09 117	1.19 224

GES	1.40 189	0.73 123	0.79 184	0.78 229	0.71 220	0.80 239	0.59 227	1.37 225	0.97 252	1.66 252	0.94 217	0.74 131	0.65 183	0.63 258	2.40 191	1.55 205	0.98 231	0.89 230	5.45 278	1.14 265	3.99 218	3.85 179	0.65 244	0.83 276	0.75 151	0.81 153	1.52 155	1.72 264

LoS_RVC	1.42 190	1.25 292	0.86 204	0.31 75	0.49 147	0.37 103	0.33 151	0.73 107	0.56 175	2.10 285	0.68 163	0.67 111	0.70 196	0.33 109	3.08 252	3.79 305	0.89 191	2.10 351	3.01 221	0.66 160	4.40 221	6.44 242	0.51 170	0.43 138	0.82 170	0.85 165	0.90 95	0.99 191

tt_ll	1.42 190	1.25 292	0.86 204	0.31 75	0.49 147	0.37 103	0.33 151	0.73 107	0.56 175	2.10 285	0.68 163	0.67 111	0.70 196	0.33 109	3.08 252	3.79 305	0.89 191	2.10 351	3.01 221	0.66 160	4.40 221	6.44 242	0.51 170	0.43 138	0.82 170	0.85 165	0.90 95	0.99 191

sAnonymous2	1.42 190	0.76 140	0.52 128	0.41 119	0.47 138	0.71 222	0.41 180	1.28 205	0.98 256	0.65 102	0.89 213	1.08 216	0.95 260	0.37 143	2.20 167	2.28 258	1.10 252	1.04 274	3.71 241	0.92 238	4.94 232	6.73 248	0.62 232	0.55 197	0.83 173	1.39 252	1.25 128	1.24 229

CroCo_RVC	1.42 190	0.76 140	0.52 128	0.41 119	0.47 138	0.71 222	0.41 180	1.28 205	0.98 256	0.65 102	0.89 213	1.08 216	0.95 260	0.37 143	2.20 167	2.28 258	1.10 252	1.04 274	3.71 241	0.92 238	4.94 232	6.73 248	0.62 232	0.55 197	0.83 173	1.39 252	1.25 128	1.24 229

RGC	1.43 194	1.30 301	1.99 335	1.14 278	1.18 288	1.16 284	1.01 268	1.20 187	1.08 270	0.91 183	1.70 273	1.18 229	1.24 280	0.87 294	3.10 256	1.18 130	0.98 231	0.86 218	1.81 163	1.02 251	1.39 158	3.87 181	0.76 273	0.90 285	1.14 247	1.53 273	2.17 214	1.85 268

YMNet	1.44 195	0.79 155	0.41 97	0.51 149	0.61 192	0.59 188	1.36 295	0.77 113	0.56 175	1.28 227	0.36 86	0.67 111	2.20 301	0.56 232	19.21 325	1.49 191	0.77 143	0.65 136	0.74 77	0.39 67	0.61 65	1.27 128	0.23 55	0.38 112	0.69 137	0.46 94	0.81 88	0.66 121

castereo	1.44 195	0.88 195	0.96 230	0.46 138	0.47 138	0.33 89	0.27 116	0.77 113	0.50 148	0.80 152	0.64 151	1.04 210	0.48 120	0.38 150	2.25 177	2.81 270	1.03 246	0.76 174	2.67 203	0.62 148	7.90 291	7.11 257	0.57 207	0.52 181	1.04 225	1.25 236	1.03 112	1.21 225

FADNet	1.44 195	0.83 169	0.83 196	0.82 239	1.03 266	0.61 196	1.88 318	0.97 160	0.73 224	0.93 188	0.92 216	1.16 226	0.76 221	0.74 276	3.69 276	1.34 158	0.91 202	1.03 271	2.63 198	1.49 294	2.87 203	4.93 198	0.49 155	0.65 235	1.54 307	1.70 293	1.51 154	1.83 267

stereogan	1.44 195	1.33 304	1.05 248	1.11 269	1.28 296	1.11 277	0.97 265	1.26 199	1.05 266	1.22 224	1.10 233	1.62 263	0.89 247	0.66 263	2.34 186	1.31 151	0.94 217	0.81 200	1.72 160	0.95 243	1.10 131	8.04 267	0.71 264	0.77 262	0.83 173	1.06 204	2.36 240	1.38 243

MGS-Stereo	1.48 199	0.99 244	0.47 114	0.40 115	0.35 98	0.40 114	0.36 162	0.65 94	0.26 64	0.52 78	0.43 102	0.52 75	0.38 92	0.43 184	23.31 334	0.93 83	0.73 132	0.79 186	0.93 99	0.65 155	1.10 131	1.25 127	0.44 122	0.48 164	0.72 145	0.49 98	1.29 134	0.77 140

NCCL2	1.48 199	1.28 299	1.10 263	1.11 269	1.43 306	0.78 235	0.90 259	1.05 169	1.14 278	1.86 269	1.27 249	1.02 202	0.81 229	0.80 289	3.43 265	1.42 172	1.14 262	0.87 220	1.31 132	0.89 234	1.94 188	3.37 174	1.48 335	1.02 290	1.50 302	1.35 247	3.80 325	1.85 268

TANstereo	1.49 201	1.06 267	0.88 208	0.67 201	0.73 225	0.87 248	0.33 151	0.86 140	0.61 192	0.70 113	0.69 166	0.59 89	0.59 159	1.02 311	2.75 230	2.89 272	0.94 217	1.13 291	1.43 141	1.28 275	5.13 239	5.06 206	1.35 329	0.46 148	0.54 100	0.89 172	5.92 345	0.74 132

XX-TBD	1.49 201	1.06 267	0.88 208	0.67 201	0.73 225	0.87 248	0.33 151	0.86 140	0.61 192	0.70 113	0.69 166	0.59 89	0.59 159	1.02 311	2.75 230	2.89 272	0.94 217	1.13 291	1.43 141	1.28 275	5.13 239	5.06 206	1.35 329	0.46 148	0.54 100	0.89 172	5.92 345	0.74 132

LoS	1.51 203	0.79 155	0.59 141	0.52 153	0.56 176	0.65 207	0.38 168	2.56 336	0.88 240	1.21 220	0.94 217	0.97 196	0.88 246	0.35 122	3.04 248	3.41 293	1.24 274	0.93 241	2.19 175	0.68 165	5.96 251	7.00 255	0.62 232	0.47 150	1.14 247	0.98 194	1.06 116	0.87 164
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 203	0.74 126	1.07 256	0.75 217	0.75 229	0.84 242	0.54 212	1.10 172	0.86 237	1.37 234	1.15 238	0.88 177	1.08 274	0.53 224	1.90 124	1.91 238	1.22 271	0.99 261	1.56 154	0.96 246	3.89 216	10.50 305	0.68 257	0.77 262	0.91 206	1.19 231	1.42 144	1.14 215
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 205	0.77 146	0.77 180	0.75 217	0.67 210	0.47 138	0.40 176	1.23 192	1.32 287	0.83 159	0.77 187	0.95 193	0.74 212	0.59 245	5.02 292	2.40 265	1.64 300	1.43 323	1.27 129	0.85 226	4.54 223	8.28 269	0.48 145	0.91 286	0.70 139	0.77 146	1.85 185	0.99 191

iResNetv2_ROB	1.57 206	0.87 186	0.70 166	1.13 273	0.65 204	0.72 226	0.49 202	2.63 339	0.64 204	1.77 260	0.87 211	1.30 239	0.75 216	0.40 160	4.81 291	1.26 144	0.91 202	0.71 154	4.58 264	0.81 217	7.66 284	1.62 140	0.58 218	0.80 266	0.81 165	0.83 157	3.12 301	0.91 172

MyStereo04	1.58 207	0.90 201	0.97 231	0.78 229	0.89 254	0.57 182	0.40 176	1.57 255	0.97 252	2.23 290	0.89 213	1.34 240	0.54 138	0.41 166	2.94 243	2.47 266	0.86 177	0.92 237	5.37 274	1.50 297	4.62 225	3.51 175	0.92 306	0.81 270	1.21 254	1.61 286	2.58 270	0.95 179

AE-Stereo	1.61 208	0.85 181	1.23 291	0.81 237	0.51 159	0.57 182	0.75 241	0.83 134	0.49 143	0.79 148	0.54 127	1.29 236	0.72 202	0.47 205	2.05 147	2.96 275	0.99 234	0.92 237	2.63 198	0.86 229	4.61 224	11.92 342	0.50 167	0.80 266	1.26 267	1.34 246	1.95 194	0.86 162

castereo++	1.62 209	0.76 140	0.78 183	0.59 175	0.41 123	0.34 92	0.25 106	0.85 138	0.43 121	0.81 156	0.62 145	1.02 202	0.51 128	0.38 150	1.86 119	2.57 267	1.01 239	0.73 164	3.23 224	0.62 148	7.09 273	6.35 240	0.63 237	0.58 204	0.99 215	1.01 199	7.61 359	1.63 260

dad	1.63 210	0.97 235	0.65 157	2.18 329	1.19 290	1.01 271	3.99 344	1.66 269	0.55 170	1.21 220	0.50 116	1.12 222	2.01 297	0.58 241	3.09 254	1.16 126	1.11 256	0.76 174	2.70 205	0.77 201	1.34 150	1.48 137	0.71 264	0.88 283	2.48 341	0.71 138	5.52 344	3.80 322

CC-Net-ROB	1.63 210	1.81 329	1.19 284	1.85 318	1.77 323	2.27 328	1.56 303	0.93 155	0.96 251	1.29 228	0.67 158	5.48 342	2.51 307	1.43 334	1.64 90	0.87 74	1.34 284	1.17 296	2.46 188	0.88 231	1.09 129	1.35 132	3.34 355	0.63 230	1.22 259	1.15 224	1.47 150	1.57 255

XPNet_ROB	1.63 210	1.57 321	1.09 262	0.91 247	1.13 283	1.01 271	0.88 257	0.95 159	1.14 278	1.07 207	1.82 275	4.03 327	0.72 202	0.78 282	1.82 111	1.51 196	1.52 297	0.94 244	1.42 139	1.04 254	2.20 191	7.75 264	0.86 302	0.80 266	0.94 208	1.29 241	3.34 310	1.56 254

DeepPruner_ROB	1.64 213	0.75 134	0.91 219	0.85 241	0.88 252	0.75 230	1.75 311	1.26 199	0.91 246	1.49 242	1.65 271	0.85 168	0.81 229	0.56 232	3.12 258	1.49 191	1.02 243	1.02 268	2.33 182	0.75 195	7.42 280	6.70 246	0.81 292	0.69 245	0.88 195	1.45 261	2.17 214	0.87 164

CFNet_pseudo	1.65 214	0.78 151	0.82 192	0.82 239	0.79 241	0.69 219	0.42 186	0.93 155	0.53 161	0.95 193	0.81 202	0.88 177	0.81 229	0.81 290	15.70 320	1.39 164	0.74 137	0.71 154	7.24 324	0.77 201	0.97 117	1.50 138	0.69 260	0.57 200	0.88 195	0.89 172	1.47 150	1.12 214

small-0shot	1.66 215	0.60 84	0.34 81	0.22 40	0.39 112	0.32 83	0.15 67	0.78 119	0.43 121	0.70 113	0.29 63	0.91 185	0.82 234	0.41 166	2.65 219	6.72 344	0.79 151	0.82 204	0.82 90	0.44 88	9.68 322	12.96 373	0.28 69	0.28 78	0.61 119	0.69 136	0.60 52	1.01 198

test_for_model	1.68 216	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 282	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 298	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 216	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 282	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 298	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

testlalala	1.68 216	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 282	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 298	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

GCAPDPT-zeroshot	1.68 216	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 282	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 298	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

GCAP-Stereo	1.68 216	0.92 211	0.51 121	0.38 104	0.40 117	0.45 127	0.31 135	1.31 211	0.41 114	0.78 142	0.51 118	2.09 282	0.43 107	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 121	2.57 191	0.59 127	8.07 298	1.98 148	0.48 145	0.47 150	0.67 129	0.64 127	2.20 220	0.83 154

SGD-Stereo	1.69 221	0.50 67	0.36 83	0.28 60	0.30 75	0.30 77	0.17 78	0.57 79	0.28 74	0.44 70	0.21 44	0.69 117	0.39 95	0.25 70	31.04 338	1.51 196	0.73 132	0.52 87	0.68 71	0.45 91	1.43 161	1.32 129	0.41 107	0.30 83	0.45 75	0.46 94	0.87 93	0.63 113

DNS	1.70 222	1.33 304	0.87 207	0.43 128	0.40 117	0.55 169	0.28 121	1.18 185	0.71 220	0.70 113	0.56 132	1.24 234	1.19 278	0.36 137	2.46 199	3.22 286	1.01 239	1.04 274	4.23 254	0.78 206	8.77 313	7.34 259	0.52 180	0.47 150	1.14 247	0.85 165	3.21 302	0.98 184

gcap_with_dpt	1.70 222	2.27 343	0.76 176	1.42 302	0.71 220	0.78 235	0.32 145	1.43 232	0.59 184	0.90 180	0.67 158	1.69 265	0.85 240	0.41 166	2.22 173	3.04 278	1.11 256	1.60 329	4.27 255	0.74 188	5.79 248	5.97 234	0.52 180	0.44 142	1.05 228	1.02 200	2.42 248	3.01 305

GCAP-BAT	1.70 222	2.27 343	0.76 176	1.42 302	0.71 220	0.78 235	0.32 145	1.43 232	0.59 184	0.90 180	0.67 158	1.69 265	0.85 240	0.41 166	2.22 173	3.04 278	1.11 256	1.60 329	4.27 255	0.74 188	5.79 248	5.97 234	0.52 180	0.44 142	1.05 228	1.02 200	2.42 248	3.01 305

anonymous	1.71 225	0.46 62	0.38 88	0.25 52	0.38 109	0.31 80	0.28 121	0.70 101	0.40 110	0.57 85	0.22 47	0.85 168	0.85 240	0.37 143	2.62 215	6.61 343	0.77 143	1.19 301	1.45 143	0.72 179	10.28 334	12.97 374	0.39 98	0.37 107	0.65 128	0.62 123	0.79 87	0.81 148

DNSM	1.73 226	1.01 252	0.99 236	0.42 125	0.39 112	0.63 201	0.27 116	1.36 222	0.84 235	0.73 126	0.63 149	1.36 244	1.35 287	0.36 137	2.44 195	3.52 298	0.96 224	1.13 291	3.73 244	0.81 217	8.87 316	7.56 261	0.51 170	0.50 172	1.27 272	0.94 184	2.93 292	1.11 212

TestStereo-Hl	1.73 226	0.89 197	1.21 289	0.64 193	0.68 214	0.67 213	0.49 202	1.63 264	0.90 243	2.54 302	2.50 296	0.98 200	0.60 169	0.34 115	2.71 228	1.89 236	0.92 208	0.95 250	5.28 272	0.83 224	4.10 219	9.42 285	0.57 207	0.71 252	0.81 165	1.32 243	2.00 200	1.16 218

test-3	1.73 226	1.00 250	1.08 259	0.63 191	0.60 187	0.55 169	0.43 189	1.99 298	0.39 103	0.86 167	0.54 127	1.45 249	0.53 132	0.41 166	2.20 167	1.41 169	0.81 164	0.79 186	6.57 305	0.69 167	5.20 243	11.52 336	0.46 130	0.54 191	0.86 182	0.97 190	3.11 298	0.98 184

test_1	1.73 226	1.01 252	1.08 259	0.63 191	0.60 187	0.55 169	0.43 189	1.99 298	0.39 103	0.86 167	0.54 127	1.45 249	0.54 138	0.41 166	2.20 167	1.42 172	0.80 155	0.79 186	6.57 305	0.69 167	5.20 243	11.52 336	0.46 130	0.54 191	0.87 187	0.97 190	3.11 298	0.98 184

test_3	1.73 226	1.02 257	1.05 248	0.65 194	0.61 192	0.55 169	0.43 189	1.96 294	0.38 100	0.88 175	0.52 123	1.45 249	0.54 138	0.40 160	2.20 167	1.40 166	0.81 164	0.81 200	6.56 304	0.71 176	5.08 236	11.49 333	0.43 119	0.49 169	0.96 213	1.09 210	3.23 304	0.98 184

CREStereo++_RVC	1.73 226	0.91 205	1.03 243	0.51 149	0.56 176	0.40 114	0.28 121	1.37 225	0.51 153	0.83 159	0.61 143	0.76 143	0.85 240	0.34 115	2.78 234	3.07 282	0.92 208	0.61 116	2.72 207	0.55 114	5.01 235	5.69 226	0.53 186	0.38 112	0.94 208	0.84 163	12.80 375	0.98 184
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	1.80 232	0.96 233	0.99 236	1.02 261	0.87 250	1.12 279	1.03 274	1.66 269	0.82 233	0.91 183	0.79 195	1.34 240	0.75 216	0.61 251	2.25 177	2.14 254	1.14 262	1.23 309	4.06 251	1.22 272	4.66 227	11.41 332	0.71 264	0.95 288	0.88 195	0.97 190	2.49 258	1.65 261

NaN_ROB	1.84 233	1.11 273	1.04 246	0.95 252	1.77 323	0.86 246	0.91 261	1.32 217	10.70 383	1.00 199	1.38 260	2.45 301	0.89 247	1.12 320	4.34 288	1.29 147	0.92 208	0.88 229	1.49 145	1.14 265	1.42 160	2.02 153	0.76 273	1.03 291	1.30 274	2.01 313	2.38 244	3.27 314

sCroCo_RVC	1.85 234	0.67 97	0.55 137	0.37 100	0.49 147	0.75 230	0.41 180	0.94 158	1.56 305	1.51 243	0.78 193	1.04 210	0.94 258	0.48 211	2.49 201	5.07 328	1.26 277	1.22 306	2.53 190	1.37 280	7.95 294	11.14 325	0.45 128	0.60 216	0.94 208	1.12 214	2.34 236	1.05 204

ETE_ROB	1.85 234	1.93 334	1.18 281	1.04 263	1.33 300	1.26 296	1.12 282	1.11 173	2.30 333	1.36 233	3.26 306	3.18 315	0.94 258	1.14 322	2.62 215	1.51 196	2.14 324	0.99 261	2.50 189	1.15 267	3.67 212	5.74 230	0.86 302	1.03 291	1.21 254	1.36 249	2.30 228	1.68 263

LALA_ROB	1.85 234	2.17 338	1.13 271	1.05 265	1.26 292	1.16 284	1.01 268	1.17 181	1.46 297	2.06 280	2.82 298	3.47 317	0.92 253	0.93 303	3.90 282	1.46 185	1.36 288	1.18 299	2.20 176	1.31 278	2.84 202	5.10 209	0.77 278	1.01 289	1.24 263	1.41 256	3.89 329	1.77 266

MLCV	1.91 237	0.87 186	0.97 231	1.33 295	1.13 283	0.99 267	0.74 240	2.14 311	0.77 228	2.02 274	4.44 319	1.60 260	1.56 290	0.45 195	2.63 218	1.79 231	1.11 256	0.96 254	6.71 311	1.05 256	4.69 229	5.60 223	0.66 248	1.60 315	1.14 247	1.35 247	2.31 230	1.06 206

RAFT + AFF	1.96 238	0.49 65	0.42 100	0.41 119	0.20 41	0.41 119	0.19 86	0.65 94	0.23 58	0.56 81	0.27 58	0.77 147	0.21 54	0.29 87	39.69 342	0.90 78	0.62 95	0.35 41	1.92 166	0.38 66	0.77 91	0.57 63	0.32 76	0.27 76	0.71 142	0.33 57	0.58 50	0.29 43

DDUNet	2.05 239	2.73 347	2.03 336	2.92 343	2.66 348	3.04 342	2.76 331	1.17 181	1.11 274	1.60 247	1.21 247	2.23 292	1.69 293	2.81 349	2.04 144	1.25 143	2.78 331	2.42 364	2.63 198	2.90 344	1.92 185	2.11 155	2.77 353	0.92 287	1.01 219	0.93 181	2.50 259	1.10 209

CASS	2.08 240	1.02 257	1.16 279	1.28 290	0.99 264	0.88 252	3.39 339	1.42 231	1.02 263	1.30 230	2.46 295	1.14 224	0.81 229	0.46 200	2.70 226	2.38 264	3.41 338	1.10 283	3.40 236	1.18 269	8.01 296	8.63 273	0.66 248	0.69 245	1.49 300	1.27 238	2.52 261	1.41 245
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 241	0.70 109	0.53 133	0.35 89	0.25 63	0.29 75	0.16 71	0.81 128	0.29 78	0.49 75	0.24 52	0.61 92	0.43 107	0.27 75	21.42 329	21.17 392	0.56 83	0.52 87	2.25 179	0.54 107	1.58 168	1.03 111	0.42 113	0.34 98	0.51 93	0.30 41	0.76 82	0.47 77

s12784h	2.23 242	1.12 274	1.32 297	1.12 271	0.91 256	0.59 188	0.39 170	1.37 225	0.65 206	1.05 205	0.82 203	1.08 216	0.95 260	0.37 143	2.80 236	4.82 324	0.93 215	0.71 154	3.28 233	0.58 123	7.80 286	8.40 272	0.51 170	0.54 191	1.50 302	1.13 217	11.58 369	3.94 323

R-Stereo Train	2.23 242	1.01 252	1.14 274	0.96 253	0.63 202	0.73 228	0.31 135	1.30 208	1.01 261	1.68 253	4.49 320	1.29 236	0.70 196	0.42 179	2.49 201	3.99 312	1.66 301	1.02 268	6.77 313	1.11 260	7.83 287	12.24 347	0.49 155	0.54 191	1.42 290	1.66 289	1.34 136	1.93 273

RAFT-Stereo	2.23 242	1.01 252	1.14 274	0.96 253	0.63 202	0.73 228	0.31 135	1.30 208	1.01 261	1.68 253	4.49 320	1.29 236	0.70 196	0.42 179	2.49 201	3.99 312	1.66 301	1.02 268	6.77 313	1.11 260	7.83 287	12.24 347	0.49 155	0.54 191	1.42 290	1.66 289	1.34 136	1.93 273
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 245	0.87 186	1.17 280	0.45 135	0.48 144	0.61 196	0.23 99	0.83 134	0.55 170	0.72 121	0.53 125	0.80 155	0.66 186	0.41 166	2.36 187	2.92 274	0.90 201	1.10 283	3.35 235	0.60 137	5.09 237	12.56 361	0.47 140	0.45 146	0.89 199	0.91 179	20.21 385	0.86 162

cross-raft	2.26 245	0.88 195	1.08 259	0.73 212	0.68 214	0.64 205	0.44 193	2.04 306	0.61 192	0.95 193	1.30 251	1.03 206	0.76 221	0.43 184	2.58 212	5.15 329	0.99 234	0.78 182	7.00 320	1.80 314	12.15 343	10.30 302	0.65 244	0.60 216	1.60 312	1.92 306	1.66 170	2.36 290

AnonymousM	2.27 247	0.64 86	0.44 105	0.51 149	0.32 82	0.49 145	0.24 102	1.70 271	0.48 139	0.75 131	2.06 287	0.70 121	0.47 117	0.39 156	2.47 200	3.26 289	0.99 234	1.03 271	1.88 164	2.37 335	4.85 231	6.68 245	0.57 207	0.47 150	0.53 99	0.65 133	11.71 371	14.52 364

TestStereo_HLe17	2.28 248	1.06 267	0.88 208	0.74 215	0.67 210	0.61 196	0.37 164	2.48 333	0.70 217	1.80 261	1.27 249	0.89 182	0.61 170	0.36 137	20.38 328	1.64 218	0.96 224	0.82 204	4.36 258	0.74 188	7.60 282	5.87 231	0.61 229	0.79 265	0.87 187	1.18 227	2.31 230	0.93 176

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 249	1.03 262	0.50 120	1.41 299	2.53 343	3.20 345	1.05 277	1.71 274	0.49 143	4.85 362	3.84 314	4.79 338	0.65 183	0.42 179	2.38 190	3.97 309	0.82 168	0.78 182	2.26 180	0.74 188	7.86 289	8.88 280	0.53 186	0.34 98	0.85 179	1.42 257	1.98 197	2.99 302

Anonymous3	2.32 250	0.85 181	0.88 208	0.56 165	1.10 277	0.89 255	0.70 237	2.45 330	1.12 275	1.05 205	0.98 226	2.57 306	1.14 277	0.56 232	4.14 287	9.30 359	1.50 295	1.47 324	5.33 273	1.49 294	6.83 267	10.10 292	0.71 264	0.67 240	1.08 232	1.38 250	2.32 232	1.35 241

RAFT-Test	2.37 251	0.85 181	1.14 274	1.02 261	0.65 204	0.58 185	0.51 207	2.18 316	0.70 217	1.12 211	5.37 331	0.97 196	0.92 253	0.45 195	2.50 204	5.29 334	0.99 234	0.80 192	6.96 319	1.11 260	10.85 340	10.83 318	0.67 253	0.58 204	1.51 304	1.82 300	1.38 140	2.18 284

RYNet	2.42 252	0.40 51	0.35 82	0.29 67	0.32 82	0.40 114	0.25 106	0.61 85	0.55 170	0.33 57	0.36 86	0.40 56	0.26 66	0.27 75	52.29 385	0.69 54	0.47 61	1.00 266	0.54 58	0.29 46	0.50 52	0.37 30	0.38 96	0.32 92	0.57 109	1.24 234	1.31 135	0.50 82

HLf8	2.46 253	0.94 220	0.89 216	0.73 212	0.62 199	0.54 165	0.35 161	2.78 346	0.73 224	2.24 291	1.41 262	0.81 160	0.59 159	0.35 122	23.74 336	1.60 213	0.94 217	0.80 192	5.76 286	0.76 198	7.40 279	5.69 226	0.66 248	0.69 245	0.80 163	1.14 221	2.33 233	1.06 206

CSAN	2.48 254	1.26 295	1.12 269	1.46 307	1.78 326	1.13 280	0.90 259	1.50 240	10.52 382	2.40 299	3.81 313	4.12 328	2.51 307	0.96 307	3.83 281	1.27 145	1.29 280	1.05 279	3.24 229	1.70 310	3.71 213	4.45 188	0.79 283	1.38 310	1.39 284	3.93 346	2.43 250	2.96 301

ADLNet	2.50 255	0.99 244	0.73 169	0.62 186	0.75 229	0.63 201	0.53 210	1.12 174	0.61 192	0.58 89	0.71 175	1.61 262	0.61 170	0.87 294	46.09 361	1.02 94	0.70 117	0.67 142	0.85 92	0.74 188	0.75 90	1.07 116	0.51 170	0.47 150	0.94 208	0.93 181	1.63 169	0.70 127

Any-RAFT	2.54 256	0.94 220	1.27 295	0.75 217	0.75 229	0.50 148	0.40 176	1.99 298	0.56 175	0.87 169	6.98 363	1.50 254	0.51 128	0.40 160	2.50 204	3.41 293	0.91 202	0.90 233	6.78 315	0.75 195	14.26 376	10.61 309	0.67 253	0.59 211	1.63 313	1.83 301	2.17 214	4.22 325

GwcNet-ADL	2.54 256	1.23 288	1.55 310	1.22 286	1.26 292	0.97 263	0.78 242	1.50 240	0.84 235	3.20 327	6.67 348	1.86 273	1.05 271	0.79 285	4.58 289	4.90 326	1.47 294	0.90 233	5.20 270	1.95 323	6.39 260	10.33 303	0.91 305	1.12 299	1.22 259	1.93 307	2.15 210	2.70 295

Reg-Stereo(zero)	2.60 258	0.80 157	1.38 298	0.70 207	0.75 229	0.56 176	0.62 231	3.07 350	0.68 212	3.56 336	6.85 359	1.50 254	0.84 237	1.38 332	2.08 149	5.28 332	1.28 278	0.83 208	6.55 302	1.51 299	5.18 241	13.34 376	0.60 226	0.60 216	1.08 232	1.44 258	4.02 332	3.66 319

FLISNet	2.60 258	0.80 157	1.38 298	0.70 207	0.75 229	0.56 176	0.62 231	3.07 350	0.68 212	3.56 336	6.85 359	1.50 254	0.84 237	1.38 332	2.08 149	5.28 332	1.28 278	0.83 208	6.55 302	1.51 299	5.18 241	13.34 376	0.60 226	0.60 216	1.08 232	1.44 258	4.02 332	3.66 319

EAI-Stereo	2.60 258	0.90 201	1.57 311	0.90 245	1.31 298	0.84 242	1.31 292	2.22 319	1.34 289	0.81 156	5.69 334	1.37 245	0.83 236	0.50 217	4.76 290	5.32 335	0.91 202	0.94 244	7.45 326	1.11 260	9.07 318	10.78 317	0.62 232	0.85 279	1.45 297	2.06 314	3.36 311	1.90 271

PSMNet-ADL	2.61 261	0.95 227	1.12 269	1.14 278	1.18 288	0.97 263	0.85 254	1.78 278	1.26 282	3.49 335	6.09 340	1.43 248	2.78 314	0.56 232	2.93 242	10.59 363	1.31 281	0.96 254	5.96 292	1.20 271	6.66 263	9.11 283	0.86 302	0.82 273	1.10 242	1.44 258	2.85 285	1.10 209

PWC_ROB	2.61 261	1.20 286	1.48 305	0.96 253	1.05 269	1.21 292	1.79 314	1.24 196	1.94 323	1.81 263	3.61 312	2.12 287	2.96 317	0.91 300	9.88 304	4.30 317	1.97 319	1.95 344	3.72 243	1.62 305	5.58 246	7.59 262	0.81 292	1.98 335	1.35 279	1.27 238	3.11 298	3.07 308

MSMDNet	2.69 263	0.87 186	1.07 256	0.57 168	0.65 204	0.59 188	0.49 202	2.03 304	0.62 200	1.03 200	0.97 225	1.05 213	12.04 355	0.50 217	2.60 213	5.56 337	1.05 249	0.80 192	6.93 318	1.42 285	11.49 342	12.49 358	0.67 253	0.58 204	1.48 298	1.83 301	1.28 132	1.97 276

HH	2.75 264	0.67 97	1.42 301	0.80 234	0.71 220	0.88 252	1.09 280	1.86 286	0.87 238	5.19 376	0.66 156	1.91 275	0.86 244	0.57 237	2.65 219	8.48 357	0.87 182	0.94 244	6.36 297	1.39 283	13.52 363	12.32 350	0.79 283	0.58 204	1.38 281	1.63 287	3.81 326	2.06 278

HanStereo	2.75 264	0.67 97	1.42 301	0.80 234	0.71 220	0.88 252	1.09 280	1.86 286	0.87 238	5.19 376	0.66 156	1.91 275	0.86 244	0.57 237	2.65 219	8.48 357	0.87 182	0.94 244	6.36 297	1.39 283	13.52 363	12.32 350	0.79 283	0.58 204	1.38 281	1.63 287	3.81 326	2.06 278

ManiGeoR	2.76 266	1.04 264	0.88 208	0.61 181	0.53 167	0.53 161	0.29 127	1.57 255	0.61 192	2.08 282	1.18 241	0.77 147	0.55 144	0.35 122	42.65 351	1.50 193	0.86 177	0.80 192	4.55 262	0.72 179	1.92 185	5.24 213	0.73 270	0.59 211	0.78 160	1.13 217	1.27 130	0.87 164

HLf10	2.76 266	1.04 264	0.88 208	0.61 181	0.53 167	0.53 161	0.29 127	1.57 255	0.61 192	2.08 282	1.18 241	0.77 147	0.55 144	0.35 122	42.65 351	1.50 193	0.86 177	0.80 192	4.55 262	0.72 179	1.92 185	5.24 213	0.73 270	0.59 211	0.78 160	1.13 217	1.27 130	0.87 164

MSKI-zero shot	2.77 268	0.80 157	1.10 263	0.74 215	0.59 183	0.67 213	0.54 212	1.87 288	0.97 252	0.88 175	6.73 350	1.60 260	0.72 202	0.43 184	3.38 264	7.92 355	1.20 270	0.87 220	6.85 317	4.65 358	10.45 337	12.15 344	0.55 195	0.71 252	1.49 300	1.96 311	1.85 185	3.12 310

PWCDC_ROB	2.78 269	0.70 109	0.65 157	0.61 181	0.87 250	0.63 201	0.57 220	1.04 168	1.59 306	0.65 102	1.88 277	0.80 155	3.28 322	0.73 274	41.04 346	2.18 255	1.23 273	0.98 258	1.52 148	0.97 247	2.56 198	5.26 215	0.68 257	0.81 270	0.74 150	0.94 184	1.13 122	0.97 182

GANet-ADL	2.79 270	0.89 197	1.20 288	1.00 260	1.00 265	1.20 291	0.80 248	1.20 187	1.00 258	3.59 338	6.59 347	1.06 214	0.76 221	0.48 211	12.27 310	4.90 326	1.57 298	0.92 237	6.59 307	1.66 308	6.93 271	11.51 335	0.68 257	0.80 266	1.09 236	1.40 254	2.47 254	1.85 268

iResNet	2.79 270	0.95 227	0.91 219	1.35 297	1.69 318	1.41 302	1.02 271	1.81 283	1.09 271	2.62 305	5.14 328	1.80 271	2.38 303	0.46 200	10.35 305	7.64 352	1.36 288	1.23 309	6.83 316	1.78 313	10.05 329	4.09 186	0.61 229	2.02 336	1.10 242	1.50 269	2.80 283	1.39 244

NVstereo2D	2.81 272	0.82 166	0.74 172	0.69 205	0.78 238	0.92 257	0.81 249	1.18 185	0.76 227	0.91 183	1.06 231	0.80 155	0.55 144	0.71 273	52.63 387	1.47 188	0.86 177	0.83 208	1.42 139	0.69 167	1.12 134	0.94 104	0.76 273	0.83 276	1.08 232	0.78 148	0.98 108	0.74 132

DCVSM-stereo	2.89 273	0.92 211	1.57 311	1.31 294	1.04 267	1.53 308	0.99 266	2.96 348	1.33 288	3.46 333	6.20 341	6.77 351	2.59 309	0.87 294	2.25 177	4.01 314	1.37 290	1.11 287	7.05 322	4.27 353	6.91 268	6.70 246	1.25 320	2.64 360	1.30 274	1.73 295	3.46 315	2.47 291

MIPNet	2.89 273	0.91 205	0.77 180	0.49 142	0.65 204	0.55 169	0.57 220	1.34 221	0.53 161	2.05 277	0.99 227	0.80 155	0.77 224	0.48 211	40.89 345	1.61 214	1.15 266	0.94 244	3.25 230	1.19 270	1.15 137	9.31 284	0.57 207	0.62 224	1.24 263	1.51 270	2.90 290	0.82 151

DAS	2.93 275	0.99 244	1.06 254	1.13 273	1.05 269	1.03 273	1.04 275	1.74 276	1.81 318	3.32 329	5.70 335	2.61 307	3.08 319	0.50 217	3.19 260	7.47 349	1.83 308	1.23 309	5.90 288	1.83 315	12.92 353	10.26 299	0.76 273	1.94 331	1.32 276	1.51 270	2.60 271	1.31 236

SepStereo	2.93 275	0.99 244	1.06 254	1.13 273	1.05 269	1.03 273	1.04 275	1.74 276	1.81 318	3.32 329	5.70 335	2.61 307	3.08 319	0.50 217	3.19 260	7.47 349	1.83 308	1.23 309	5.90 288	1.83 315	12.92 353	10.26 299	0.76 273	1.94 331	1.32 276	1.51 270	2.60 271	1.31 236

model_zeroshot	2.99 277	0.75 134	1.18 281	1.86 319	0.74 227	0.59 188	0.56 218	1.94 292	0.63 202	3.88 346	6.88 361	1.41 247	0.66 186	0.68 266	5.34 295	4.82 324	1.18 268	0.96 254	7.09 323	1.03 252	12.99 356	9.02 281	0.54 192	0.65 235	5.42 360	1.66 289	2.16 212	6.22 343

IPLG	3.01 278	0.75 134	0.63 150	0.42 125	0.52 161	0.54 165	0.51 207	1.63 264	0.35 95	0.62 97	0.59 141	0.77 147	0.66 186	0.46 200	51.49 379	1.67 223	1.02 243	0.92 237	3.51 238	0.63 153	0.99 119	5.97 234	0.49 155	0.48 164	0.80 163	1.16 225	2.86 286	0.71 128

MFMNet_re	3.01 278	1.41 309	1.48 305	1.53 310	1.87 331	1.96 323	2.01 321	2.67 342	2.16 329	1.60 247	1.98 281	3.57 319	2.65 311	1.02 311	6.96 301	4.19 316	2.67 329	1.96 345	6.48 301	2.40 337	14.04 370	4.97 199	1.86 343	1.97 333	1.38 281	1.33 244	3.31 309	1.94 275

test-1	3.02 280	0.66 95	1.14 274	0.60 178	0.58 180	0.75 230	0.63 233	1.96 294	0.82 233	4.00 348	5.48 332	2.18 290	0.80 228	0.41 166	4.00 284	7.32 348	1.18 268	1.19 301	6.72 312	7.57 372	10.78 338	12.94 371	0.54 192	0.60 216	1.40 287	1.78 297	2.89 289	2.52 292

HLF11	3.03 281	0.98 238	0.85 201	0.52 153	0.50 156	0.53 161	0.28 121	6.58 378	0.60 187	1.90 270	0.77 187	0.68 115	0.40 100	0.33 109	46.35 362	1.29 147	0.88 188	0.81 200	5.49 279	0.71 176	1.07 125	5.35 217	0.70 261	0.51 175	0.87 187	1.08 209	0.92 101	0.92 174

RTSC	3.08 282	0.95 227	1.25 294	0.76 222	0.91 256	0.96 260	1.84 316	1.15 179	1.34 289	2.37 296	2.12 288	1.11 220	0.99 264	1.02 311	41.50 348	1.94 242	1.88 312	1.22 306	4.09 252	1.06 257	2.76 201	4.02 184	0.63 237	1.03 291	0.83 173	0.99 196	2.44 251	1.98 277

pcwnet_v2	3.22 283	0.81 163	0.94 223	0.92 249	1.12 280	0.94 258	0.70 237	1.17 181	0.88 240	2.04 276	1.10 233	1.09 219	1.00 265	1.27 328	47.63 365	1.56 207	0.96 224	0.87 220	6.63 308	0.81 217	2.45 194	3.52 176	1.01 311	0.75 258	1.04 225	1.16 225	2.44 251	2.23 287

IPLGR	3.25 284	0.89 197	0.81 189	0.65 194	0.66 209	0.50 148	0.42 186	1.14 178	0.44 126	2.02 274	1.30 251	0.86 170	0.74 212	0.47 205	50.44 374	1.86 234	1.15 266	1.11 287	3.23 224	1.37 280	1.41 159	7.71 263	0.56 202	0.70 251	1.39 284	1.55 277	3.46 315	0.92 174

IGEV-FE	3.38 285	0.83 169	1.84 325	2.81 339	0.69 217	2.38 334	1.26 290	2.23 320	0.94 249	4.29 353	6.75 351	2.28 295	1.01 266	0.45 195	2.82 237	7.73 354	0.85 173	0.77 177	5.93 290	1.88 318	8.51 311	12.88 369	0.58 218	0.69 245	1.40 287	1.57 278	14.79 381	2.99 302

IGEV_Zeroshot_test	3.38 285	0.83 169	1.84 325	2.82 340	0.69 217	2.37 332	1.26 290	2.23 320	0.94 249	4.40 354	6.76 352	2.28 295	1.01 266	0.45 195	2.83 238	7.72 353	0.87 182	0.77 177	5.93 290	1.87 317	8.49 310	12.88 369	0.58 218	0.69 245	1.40 287	1.57 278	14.84 382	2.99 302

SHD	3.38 285	1.01 252	1.68 317	1.14 278	1.07 274	1.14 281	1.78 313	1.61 262	1.66 309	2.40 299	3.05 302	1.63 264	2.43 305	0.84 292	40.11 343	2.04 249	1.74 303	1.40 321	4.17 253	1.88 318	3.81 214	5.43 220	0.70 261	1.67 318	1.86 328	1.46 262	1.97 196	1.59 256

FADNet_RVC	3.44 288	1.21 287	1.19 284	1.40 298	1.78 326	0.99 267	1.75 311	1.50 240	1.19 281	1.35 232	2.01 285	1.96 278	1.63 291	1.66 338	22.11 330	3.36 292	1.83 308	2.82 374	5.63 283	1.76 312	6.35 259	9.50 286	0.77 278	1.39 312	1.21 254	1.48 263	12.05 372	2.87 299

DF	3.45 289	1.03 262	1.05 248	1.23 287	0.43 127	1.11 277	0.34 160	1.62 263	0.66 208	0.81 156	0.79 195	1.79 270	0.53 132	0.38 150	2.24 175	3.92 308	0.89 191	0.95 250	50.42 388	0.83 224	7.98 295	6.94 253	0.58 218	0.59 211	1.09 236	1.33 244	2.06 204	1.54 252

FC-DCNN	3.48 290	1.59 322	4.19 371	2.76 338	2.30 335	3.10 344	1.73 310	2.57 337	1.72 311	2.88 316	1.36 258	2.15 288	1.21 279	0.68 266	6.32 297	1.61 214	1.31 281	1.03 271	7.90 330	0.95 243	8.85 315	8.73 276	0.82 296	1.69 322	3.19 349	2.50 330	4.67 337	16.15 368

HSM-Net_RVC	3.49 291	1.07 270	1.10 263	1.70 314	1.17 287	0.90 256	0.61 230	2.29 327	1.07 269	2.77 311	5.82 337	41.08 390	1.35 287	0.50 217	2.40 191	1.74 227	1.10 252	0.77 177	1.99 170	1.13 264	6.78 266	6.90 252	0.80 288	2.23 345	1.64 315	1.49 266	2.14 208	1.75 265
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 292	1.15 277	0.98 234	0.97 256	1.26 292	1.33 298	3.31 336	1.33 218	1.50 301	2.37 296	1.20 244	1.75 268	1.12 275	0.88 297	42.78 353	2.37 262	1.94 316	1.33 318	3.94 247	1.62 305	3.62 210	5.21 211	1.02 312	1.09 297	1.83 326	5.05 352	2.33 233	2.13 280

RTSA	3.53 292	1.15 277	0.98 234	0.97 256	1.26 292	1.33 298	3.31 336	1.33 218	1.50 301	2.37 296	1.20 244	1.75 268	1.12 275	0.88 297	42.78 353	2.37 262	1.94 316	1.33 318	3.94 247	1.62 305	3.62 210	5.21 211	1.02 312	1.09 297	1.83 326	5.05 352	2.33 233	2.13 280

XQC	3.58 294	1.29 300	1.21 289	1.28 290	1.43 306	1.29 297	1.93 319	1.60 259	1.45 295	2.47 301	3.06 303	1.48 252	4.17 325	1.23 327	44.68 359	2.35 260	1.60 299	1.18 299	3.95 250	1.43 287	3.22 209	4.97 199	0.84 299	1.24 305	1.43 293	2.09 318	2.30 228	1.52 250

FCDSN-DC	3.63 295	0.94 220	2.84 357	1.29 292	1.30 297	1.03 273	1.00 267	0.90 149	0.91 246	1.04 204	0.74 181	1.21 230	0.74 212	0.58 241	52.59 386	2.04 249	1.24 274	1.13 291	1.05 112	0.79 211	6.62 262	10.01 290	0.78 280	2.18 340	1.20 253	1.67 292	1.20 126	1.05 204
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	3.64 296	1.48 316	1.03 243	1.98 324	1.75 322	2.09 326	5.14 351	2.15 312	2.23 330	1.73 257	1.57 268	2.49 303	4.83 328	5.73 369	12.78 311	1.73 226	1.22 271	1.06 280	5.43 276	1.54 302	12.24 346	9.06 282	1.52 336	1.16 301	2.29 334	3.46 342	3.05 296	7.63 348

TestStereo_HL3	3.66 297	6.67 380	1.19 284	0.68 203	0.59 183	1.17 287	0.83 250	2.69 343	1.00 258	3.07 324	4.67 323	4.18 331	1.27 282	0.36 137	11.56 309	9.71 360	13.51 385	0.80 192	5.87 287	0.78 206	8.05 297	12.28 349	0.56 202	0.61 222	1.02 221	1.40 254	2.88 287	1.47 247

NOSS_ROB	3.67 298	1.38 308	0.81 189	1.15 282	1.16 286	1.15 282	0.65 234	2.25 323	1.41 293	4.85 362	6.68 349	6.78 352	1.06 272	0.82 291	11.52 308	14.58 376	1.34 284	1.17 296	2.93 218	0.98 248	14.13 371	12.82 365	0.79 283	1.48 313	1.13 246	1.48 263	3.41 312	1.25 231

FC-DCNN v2	3.76 299	1.64 323	4.17 370	2.93 345	2.32 337	3.38 346	1.67 306	2.65 340	2.92 343	2.86 315	1.36 258	2.62 309	1.33 285	0.68 266	6.35 298	1.65 219	1.31 281	1.00 266	8.25 331	0.94 241	8.74 312	8.73 276	0.82 296	1.68 319	4.68 357	3.34 341	7.40 357	15.96 367

gcap-zeroshot	3.80 300	0.78 151	1.44 303	1.88 320	0.67 210	1.15 282	1.31 292	2.09 310	0.65 206	5.43 382	7.00 364	2.87 312	0.70 196	0.31 99	2.44 195	5.25 331	0.94 217	0.91 236	36.08 371	1.25 274	8.46 309	10.60 308	4.00 360	0.62 224	1.44 294	1.49 266	1.34 136	1.53 251

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 301	1.16 281	2.03 336	1.15 282	0.83 247	1.77 318	1.13 283	2.03 304	3.32 351	2.90 317	7.02 365	2.32 298	2.01 297	0.38 150	3.61 270	9.96 361	1.34 284	1.07 281	6.67 309	6.11 367	8.45 308	12.70 362	0.56 202	1.27 307	1.76 323	1.48 263	16.62 384	5.17 333

UDG	3.91 302	2.76 348	2.09 338	2.92 343	2.64 346	2.99 341	2.71 329	1.31 211	1.13 276	1.65 251	1.96 279	2.20 291	1.68 292	2.77 348	48.81 369	1.57 209	3.02 335	2.26 354	2.65 201	2.91 345	3.00 205	3.09 169	2.64 348	1.05 294	1.02 221	1.19 231	2.36 240	1.16 218

PVD	4.10 303	1.44 314	2.12 340	1.41 299	1.58 313	1.68 314	2.10 323	3.06 349	2.66 339	2.85 314	4.32 317	2.46 302	3.63 324	1.27 328	40.43 344	2.72 269	2.19 325	2.11 353	4.71 265	2.46 339	6.18 256	6.10 238	1.02 312	1.74 323	2.32 337	2.44 328	2.90 290	2.66 294

SAMSARA	4.13 304	1.32 302	1.53 308	1.48 308	1.35 301	1.47 306	2.74 330	2.23 320	1.83 320	2.26 293	3.47 311	2.01 281	8.60 338	1.76 342	38.24 340	2.88 271	1.82 307	1.41 322	4.99 267	1.91 320	5.10 238	5.71 229	0.94 307	1.80 325	3.33 351	3.84 344	4.16 334	3.30 316

iRaft-Stereo_20w	4.16 305	1.13 276	2.10 339	2.66 335	1.55 312	1.55 309	1.17 284	1.96 294	1.27 283	5.53 383	6.77 353	1.52 258	1.34 286	0.43 184	3.03 246	5.32 335	0.95 222	0.77 177	5.49 279	1.46 292	8.20 304	12.75 364	0.61 229	0.60 216	1.63 313	25.36 388	11.64 370	5.58 339

SGM-Forest	4.18 306	1.24 289	0.74 172	2.12 327	1.35 301	1.42 303	0.56 218	1.36 222	0.90 243	4.89 365	0.96 221	2.51 305	12.92 365	0.61 251	16.38 321	3.12 284	0.79 151	0.65 136	7.04 321	0.76 198	6.77 265	10.03 291	0.84 299	0.81 270	1.66 317	1.78 297	4.79 342	25.96 383
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 307	1.10 272	1.53 308	1.14 278	0.92 262	1.19 290	1.05 277	2.86 347	1.27 283	4.20 350	35.77 391	8.95 362	1.29 283	0.73 274	3.10 256	6.47 340	1.50 295	1.17 296	5.98 293	1.44 289	10.44 336	11.78 339	0.74 272	2.24 346	1.07 231	1.30 242	2.65 277	2.20 285

DeepPrunerF	4.30 308	1.53 317	0.72 168	2.93 345	5.08 378	2.43 336	3.38 338	0.87 144	4.11 359	0.80 152	1.17 240	0.66 108	0.56 148	0.61 251	45.12 360	2.02 248	1.01 239	0.78 182	2.32 181	0.88 231	1.56 166	1.70 142	0.84 299	0.67 240	29.00 392	1.78 297	2.48 255	1.17 223

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 309	2.25 342	1.45 304	2.41 332	1.94 333	1.93 321	4.82 350	1.96 294	2.59 337	2.96 320	1.96 279	2.49 303	8.10 336	9.76 378	14.02 315	3.47 296	2.04 323	1.98 346	14.27 349	3.33 349	7.23 276	7.20 258	2.89 354	1.85 329	2.43 340	2.85 335	2.19 218	6.62 345

FAT-Stereo	4.35 310	1.18 282	2.25 342	1.48 308	1.81 329	1.42 303	1.49 300	3.57 359	1.84 321	3.66 341	6.22 342	6.70 350	2.76 313	1.07 319	6.82 300	15.24 382	2.03 322	2.49 365	5.43 276	8.81 381	13.23 359	12.34 354	0.95 308	2.79 368	1.26 267	2.25 323	2.96 294	5.48 336

ITSA-stereo	4.40 311	1.26 295	1.18 281	1.64 312	1.64 315	0.99 267	1.38 297	1.99 298	1.47 299	3.68 343	6.79 354	2.16 289	1.42 289	1.36 331	8.32 302	6.93 345	2.19 325	1.94 343	6.40 299	5.42 362	7.43 281	10.74 316	1.29 324	2.39 352	1.53 306	5.02 351	23.63 388	8.74 350

MFN_U_SF_RVC	4.44 312	1.91 333	1.83 324	2.19 330	1.82 330	2.38 334	4.61 348	2.39 329	1.94 323	4.48 356	11.47 381	3.74 325	2.50 306	4.72 364	20.32 327	3.66 301	1.91 314	1.83 339	11.50 344	3.25 348	7.86 289	6.73 248	1.25 320	3.20 377	1.86 328	3.84 344	2.83 284	3.94 323

STTRV1_RVC	4.49 313	1.26 295	1.01 241	1.62 311	1.11 279	1.76 317	1.25 288	1.50 240	1.40 292	1.75 259	1.60 269	2.72 310	3.31 323	1.00 309	2.61 214	1.77 229	11.19 368	0.96 254	41.25 377	9.01 383	9.10 319	8.68 275	1.19 316	1.66 317	1.68 318	1.59 281	3.90 330	5.32 335

RainbowNet	4.65 314	3.75 363	2.70 355	4.56 356	2.98 358	4.16 352	8.75 364	2.05 307	2.01 326	1.90 270	1.12 236	3.61 323	3.00 318	3.60 360	2.70 226	1.89 236	2.97 334	1.54 327	15.27 352	8.73 380	11.07 341	11.30 331	10.70 388	2.22 342	1.73 320	2.30 324	2.76 281	6.13 342

S-Stereo	4.68 315	1.15 277	1.74 321	1.75 315	1.63 314	1.65 312	2.24 326	2.75 345	2.15 328	3.32 329	11.59 382	5.97 343	1.74 294	0.88 297	19.04 324	16.28 384	1.81 306	2.39 362	5.64 284	9.35 386	7.13 275	12.52 359	1.61 338	2.64 360	1.24 263	2.08 317	2.88 287	3.26 313

MADNet+	4.78 316	2.02 337	1.87 329	2.01 325	2.36 339	1.47 306	4.28 346	2.47 332	1.99 325	2.66 306	2.13 290	3.56 318	2.85 316	2.34 345	41.14 347	5.66 338	3.48 340	1.53 326	4.54 261	3.38 350	13.07 358	7.34 259	1.72 340	3.48 379	2.93 345	2.17 321	3.24 306	3.29 315

ADCRef	4.84 317	1.42 312	1.01 241	0.78 229	1.77 323	1.21 292	1.62 305	0.99 163	5.58 368	1.85 267	1.08 232	1.02 202	0.91 250	1.17 324	54.35 391	1.92 241	1.10 252	1.04 274	3.49 237	1.32 279	1.80 181	3.27 173	2.13 346	0.87 282	2.30 335	4.60 348	2.48 255	29.71 388

SQANet	4.87 318	4.55 370	2.13 341	19.76 377	2.63 344	4.99 361	3.29 335	1.63 264	1.45 295	1.20 219	1.40 261	3.22 316	2.40 304	2.76 347	3.09 254	1.20 136	5.19 349	1.07 281	19.89 357	1.28 275	12.48 347	10.73 314	11.37 391	1.49 314	1.57 310	2.32 326	2.66 279	5.86 340

FBW_ROB	4.93 319	2.40 345	2.44 349	2.67 336	2.86 352	2.30 331	4.71 349	1.79 279	1.10 272	2.54 302	2.92 299	4.12 328	5.31 329	6.61 370	50.17 371	1.18 130	1.44 292	0.95 250	8.76 334	1.43 287	8.26 305	5.68 225	4.20 361	1.75 324	1.42 290	1.95 309	1.81 181	2.20 285

ADCP+	5.07 320	1.54 318	1.72 318	1.08 267	1.54 310	1.18 288	2.02 322	1.02 165	2.72 342	4.05 349	2.23 293	2.24 293	0.61 170	0.94 305	54.46 392	1.52 202	0.83 169	0.95 250	3.94 247	0.87 230	2.22 193	2.57 164	0.71 264	0.62 224	2.48 341	11.25 371	7.85 360	23.66 379

CBMV	5.08 321	1.41 309	1.15 278	1.44 306	1.42 305	1.24 294	0.78 242	2.27 325	1.47 299	3.04 322	6.44 345	7.74 355	9.07 341	0.60 249	12.81 312	13.79 372	1.99 320	1.29 315	9.56 336	1.15 267	9.82 324	12.54 360	0.82 296	1.84 328	1.44 294	1.83 301	4.39 336	25.76 382
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 322	5.20 371	2.27 343	18.45 375	2.89 353	5.73 364	3.63 341	1.44 235	1.46 297	1.31 231	1.42 263	3.59 321	2.63 310	3.22 354	3.07 251	1.30 149	5.55 351	1.14 295	20.28 358	1.49 294	13.81 367	11.25 330	11.85 393	1.91 330	1.56 309	2.06 314	2.52 261	6.49 344

ACVNet_1	5.24 323	3.87 365	3.60 368	13.80 371	3.48 367	6.00 369	10.57 369	1.60 259	1.79 315	1.55 245	1.30 251	4.40 334	2.80 315	5.43 367	2.42 193	1.39 164	11.59 369	1.72 336	20.91 362	1.50 297	14.41 381	8.16 268	7.22 374	2.84 370	1.73 320	2.19 322	2.61 273	2.72 296

Ntro	5.35 324	6.19 376	2.38 347	8.06 366	2.91 355	4.88 359	6.70 357	1.40 228	1.53 303	1.44 241	1.19 243	3.58 320	2.73 312	3.12 353	3.66 272	1.17 128	6.56 359	1.19 301	32.62 368	1.60 304	14.27 378	11.82 340	11.41 392	2.54 357	1.64 315	2.30 324	2.45 253	5.00 330

EKT-Stereo	5.41 325	0.97 235	1.10 263	0.72 209	0.74 227	0.87 248	1.17 284	2.02 303	1.00 258	1.41 239	2.92 299	1.11 220	0.81 229	0.46 200	72.33 401	14.74 377	1.14 262	1.37 320	5.61 282	7.76 373	9.80 323	10.61 309	0.53 186	0.61 222	1.39 284	1.11 211	2.56 268	1.08 208

pmcnn	5.52 326	1.54 318	1.51 307	2.64 334	3.13 360	2.07 324	10.40 368	2.61 338	2.65 338	2.55 304	6.41 344	6.23 347	15.93 374	0.58 241	6.75 299	14.92 379	3.87 343	3.34 377	7.45 326	7.76 373	13.60 366	10.19 295	6.30 372	2.29 349	1.57 310	3.30 340	4.69 338	4.80 327

DPSNet	5.60 327	1.54 318	1.19 284	1.76 316	2.44 342	2.08 325	1.81 315	1.95 293	2.93 344	2.09 284	5.15 329	9.82 365	6.09 331	8.98 374	14.30 316	12.14 369	4.12 347	3.60 378	17.82 354	8.28 377	12.18 344	14.58 380	3.71 358	3.09 374	2.30 335	2.42 327	2.52 261	2.24 288

ADCMid	5.63 328	2.23 340	2.63 352	1.42 302	2.89 353	2.37 332	3.73 342	1.92 290	2.97 345	1.91 272	3.16 304	2.33 299	2.31 302	1.48 335	50.97 378	3.74 303	1.84 311	1.86 341	7.38 325	1.99 327	4.66 227	5.18 210	2.70 350	1.38 310	2.33 338	8.75 367	6.81 355	21.02 375

ADCL	5.69 329	1.88 330	1.63 314	1.29 292	1.40 304	1.59 311	2.22 325	1.23 192	5.20 366	3.04 322	2.01 285	1.14 224	0.84 237	1.04 317	50.40 373	1.63 217	1.45 293	1.79 337	2.94 220	1.38 282	3.19 207	2.35 158	1.23 319	1.07 296	9.47 376	11.74 373	11.34 368	29.10 387

SANet	5.69 329	2.22 339	1.77 322	1.84 317	2.37 340	2.28 329	1.43 298	4.49 369	7.61 377	2.05 277	4.86 326	8.34 361	11.81 354	1.70 339	43.86 357	1.62 216	5.96 353	1.51 325	4.43 260	1.70 310	8.97 317	8.28 269	1.20 317	2.60 358	1.94 331	6.02 360	3.42 314	9.29 353

DDF-Stereo	5.75 331	1.70 325	0.52 128	38.69 390	0.79 241	32.72 392	0.96 264	1.26 199	0.53 161	1.03 200	2.56 297	40.13 389	1.82 296	0.57 237	2.07 148	3.66 301	0.92 208	0.83 208	4.27 255	0.73 185	6.68 264	6.39 241	0.52 180	0.47 150	0.87 187	1.54 275	1.72 173	1.23 227

DN	5.78 332	0.69 102	0.82 192	0.75 217	0.44 130	52.50 400	0.52 209	1.65 268	0.77 228	3.33 332	1.12 236	54.19 395	0.61 170	0.34 115	2.28 182	3.98 311	0.92 208	0.71 154	6.24 296	0.88 231	7.33 278	6.10 238	0.66 248	0.48 164	1.68 318	1.91 305	1.76 180	3.37 317

SPS-STEREO	5.78 332	1.73 328	1.86 327	2.48 333	1.67 317	2.19 327	1.60 304	2.72 344	1.76 313	3.63 340	6.80 356	4.12 328	2.19 300	1.21 326	13.01 313	12.86 370	2.91 333	2.01 347	47.66 386	2.04 329	14.17 373	13.06 375	1.43 332	2.27 348	2.40 339	1.94 308	3.66 322	2.80 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 334	3.52 358	2.90 358	21.94 382	3.38 365	4.55 354	8.18 362	1.84 284	1.76 313	1.84 265	1.98 281	3.88 326	3.20 321	3.03 351	2.85 239	1.46 185	12.77 375	1.56 328	33.59 369	1.68 309	10.81 339	7.91 265	6.79 373	2.68 366	3.13 348	2.65 332	3.23 304	3.11 309

edge stereo	5.88 335	1.88 330	3.14 362	2.14 328	1.80 328	2.47 338	2.43 327	4.51 370	3.45 353	3.97 347	4.84 325	6.45 349	17.40 375	1.04 317	5.09 294	14.91 378	1.80 304	1.66 333	37.39 373	6.28 369	5.99 253	12.74 363	1.44 333	2.02 336	2.12 333	2.11 320	3.75 323	5.99 341

Dean	5.89 336	3.71 362	2.59 350	34.77 387	3.99 372	4.60 357	10.86 371	2.26 324	2.39 335	2.16 288	1.55 267	4.68 337	4.76 327	3.30 356	3.03 246	1.76 228	12.09 372	1.65 332	9.86 339	2.04 329	14.16 372	9.89 289	7.35 375	2.66 365	3.36 352	2.91 336	3.53 319	3.13 311

AnyNet_C32	6.05 337	1.43 313	1.39 300	1.26 289	1.64 315	1.36 300	2.92 332	1.55 253	5.28 367	2.67 308	4.61 322	1.90 274	1.29 283	1.29 330	55.18 393	3.43 295	1.96 318	2.08 350	3.65 240	1.91 320	6.94 272	8.77 278	1.20 317	1.68 319	6.02 363	14.92 379	6.12 348	20.86 374

DDVS	6.06 338	1.18 282	1.31 296	1.12 271	1.54 310	1.18 288	1.01 268	2.45 330	1.75 312	3.31 328	80.70 399	6.22 346	1.76 295	1.15 323	3.67 275	6.50 341	2.01 321	1.29 315	5.56 281	4.99 361	10.09 331	12.94 371	0.81 292	1.16 301	1.11 245	1.53 273	4.71 339	2.62 293

G-Net	6.29 339	1.69 324	1.86 327	1.42 302	1.70 320	1.45 305	1.19 287	4.71 371	8.56 378	3.16 325	4.70 324	7.94 356	6.89 333	0.85 293	15.45 319	8.15 356	1.92 315	2.75 370	5.41 275	6.49 370	9.16 320	11.23 329	1.46 334	2.81 369	1.81 324	19.84 384	6.51 353	30.80 389

TRStereo	6.31 340	1.25 292	1.93 330	0.85 241	0.61 192	2.29 330	0.86 255	2.21 318	0.54 168	4.40 354	1.34 254	2.24 293	0.75 216	0.45 195	4.08 286	6.55 342	0.80 155	0.85 217	6.04 294	1.45 291	7.60 282	12.13 343	0.55 195	0.49 169	1.44 294	103.74 407	3.24 306	1.61 257

HBP-ISP	6.40 341	1.33 304	2.30 345	1.91 323	1.51 308	1.65 312	0.79 245	2.50 335	1.29 285	4.91 366	6.80 356	1.37 245	0.74 212	14.59 385	52.98 388	19.59 388	1.24 274	1.10 283	6.08 295	8.03 376	12.73 349	16.75 386	0.79 283	1.19 303	1.81 324	2.06 314	3.90 330	2.87 299

SGM-ForestM	6.44 342	10.17 387	6.98 386	4.69 357	2.91 355	6.90 372	9.70 367	7.26 381	4.59 364	4.81 361	6.31 343	9.50 364	9.35 343	0.78 282	3.65 271	1.30 149	6.50 357	0.89 230	11.21 343	1.44 289	6.08 254	6.02 237	1.58 337	1.68 319	9.47 376	11.34 372	12.07 373	16.58 369

CBMV_ROB	6.60 343	1.41 309	1.59 313	2.38 331	1.74 321	1.90 320	1.86 317	6.44 376	1.69 310	5.02 370	7.03 366	9.95 371	11.26 350	0.65 262	38.55 341	7.04 346	2.78 331	1.12 290	9.67 338	2.45 338	9.46 321	11.60 338	0.80 288	1.37 309	4.92 358	12.01 374	4.73 340	18.79 372

ADCS	6.69 344	1.97 335	1.94 331	1.41 299	2.24 334	1.84 319	3.00 333	2.08 309	3.97 356	2.66 306	3.26 306	3.01 314	11.48 351	2.01 344	53.18 389	11.65 367	2.72 330	2.59 367	5.10 268	2.24 333	10.43 335	8.65 274	1.76 341	1.97 333	2.57 343	10.58 369	7.51 358	18.68 371

anonymity	6.71 345	0.80 157	1.73 320	1.09 268	0.88 252	0.79 238	0.68 235	2.17 314	0.90 243	3.78 345	97.20 400	1.95 277	0.93 255	0.44 194	2.57 211	7.16 347	0.95 222	0.83 208	6.70 310	1.07 258	7.93 292	12.47 357	0.67 253	0.57 200	1.51 304	1.60 284	20.99 387	2.80 297

ADCPNet	7.09 346	1.18 282	3.04 361	1.33 295	3.12 359	1.36 300	8.88 365	2.15 312	3.24 349	4.23 351	7.84 373	1.96 278	15.92 373	1.71 340	49.61 370	3.53 300	1.89 313	1.25 313	19.14 356	3.03 347	5.96 251	4.75 195	4.72 362	1.29 308	3.95 355	5.33 354	3.87 328	27.01 384

IMH-64-1	7.17 347	3.27 353	3.53 365	4.69 357	3.29 362	4.58 355	5.71 353	3.51 356	3.09 346	1.39 237	1.98 281	4.90 339	10.92 346	4.82 365	52.00 380	4.78 322	3.66 341	2.27 355	12.32 345	1.96 324	6.91 268	10.55 306	7.77 381	2.22 342	6.05 364	4.73 349	13.45 377	9.13 351

IMH-64	7.17 347	3.27 353	3.53 365	4.69 357	3.29 362	4.58 355	5.71 353	3.51 356	3.09 346	1.39 237	1.98 281	4.90 339	10.92 346	4.82 365	52.00 380	4.78 322	3.66 341	2.27 355	12.32 345	1.96 324	6.91 268	10.55 306	7.77 381	2.22 342	6.05 364	4.73 349	13.45 377	9.13 351

AnyNet_C01	7.20 349	2.24 341	2.27 343	2.95 347	1.92 332	1.58 310	5.39 352	3.73 364	5.63 369	3.17 326	4.41 318	4.59 336	6.09 331	1.88 343	58.66 395	14.24 373	5.46 350	3.69 379	4.79 266	3.02 346	8.40 307	10.33 303	2.45 347	2.24 346	5.77 361	2.65 332	8.81 364	17.99 370

WAO-6	7.36 350	2.83 350	2.64 353	8.38 368	2.78 350	3.59 349	8.61 363	3.51 356	3.36 352	1.84 265	2.45 294	5.99 344	8.70 340	3.06 352	50.70 375	2.35 260	13.44 379	1.82 338	8.79 335	2.15 332	14.26 376	12.40 356	3.35 356	2.64 360	7.87 370	5.84 357	4.30 335	11.17 360

WAO-7	8.11 351	2.98 351	5.46 380	29.83 385	2.32 337	3.09 343	9.23 366	2.48 333	4.20 360	4.67 360	7.60 369	7.98 357	11.78 353	1.64 337	22.32 331	2.11 253	12.00 371	2.79 373	44.95 383	2.13 331	10.06 330	10.12 293	1.37 331	2.49 356	2.97 347	4.35 347	2.94 293	5.06 332

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 352	1.15 277	1.98 333	1.25 288	1.24 291	1.74 316	1.31 292	2.17 314	7.44 376	3.47 334	7.09 367	2.38 300	2.08 299	0.37 143	3.49 268	11.36 366	1.39 291	0.99 261	136.53 401	6.21 368	8.35 306	12.33 352	0.55 195	0.88 283	1.22 259	1.95 309	2.35 238	4.96 329

SGM_RVC	8.49 353	2.77 349	1.77 322	2.88 342	2.31 336	3.42 347	2.70 328	7.78 386	3.92 355	5.57 384	8.42 374	9.89 367	12.92 365	0.68 266	3.72 277	2.10 251	6.63 360	1.11 287	40.78 375	5.93 366	9.99 327	10.27 301	1.97 344	2.17 339	8.79 375	2.97 337	27.36 390	40.51 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 354	1.34 307	1.05 248	1.13 273	1.12 280	1.10 276	0.89 258	1.28 205	1.79 315	2.71 310	5.63 333	4.32 333	7.90 335	1.01 310	5.47 296	5.23 330	1.80 304	1.19 301	162.18 403	4.49 355	7.79 285	9.52 287	0.81 292	1.64 316	1.33 278	1.76 296	3.30 308	3.06 307

ELAS_RVC	9.07 355	3.30 355	5.65 381	4.08 351	3.41 366	7.21 374	4.01 345	7.69 383	3.75 354	4.97 368	7.74 370	9.89 367	11.00 348	3.00 350	47.69 366	4.33 319	6.53 358	9.70 387	9.64 337	2.89 343	13.54 365	15.79 383	2.75 351	4.07 382	18.38 385	23.86 386	4.94 343	5.18 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 356	3.31 356	3.55 367	4.46 354	3.30 364	4.60 357	6.29 356	3.48 354	3.12 348	1.42 240	1.88 277	5.38 341	15.63 372	51.61 400	52.03 382	3.06 281	3.92 344	2.32 358	20.77 360	2.01 328	6.25 257	9.58 288	8.07 385	2.21 341	7.69 369	5.96 359	3.77 324	10.35 358

PWCK	9.19 357	3.84 364	2.76 356	4.81 361	3.48 367	7.14 373	7.79 360	3.92 365	4.66 365	4.66 359	5.84 338	24.68 385	8.47 337	3.24 355	10.95 307	3.27 290	9.48 366	2.36 360	72.75 394	4.94 360	14.76 384	6.95 254	3.68 357	2.40 353	8.01 371	7.55 363	6.35 349	9.51 355

MADNet++	9.22 358	4.13 369	6.16 383	4.32 353	5.78 382	3.96 350	8.14 361	7.09 380	6.83 374	5.28 379	7.83 372	7.65 354	8.62 339	12.90 380	19.42 326	21.00 391	7.04 362	6.27 382	10.40 341	7.97 375	14.29 379	18.67 389	3.96 359	5.12 386	5.80 362	22.29 385	9.32 365	8.69 349

MeshStereo	9.30 359	2.68 346	2.31 346	4.19 352	2.81 351	4.05 351	1.96 320	8.24 388	9.28 379	5.13 373	8.64 375	11.19 375	12.84 361	0.78 282	52.26 384	15.80 383	4.59 348	1.92 342	22.33 363	1.58 303	15.40 388	19.41 390	1.06 315	2.12 338	8.69 374	5.55 355	10.68 366	15.59 366
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	9.81 360	3.92 366	2.43 348	5.31 365	4.70 377	5.34 363	7.44 359	3.39 353	2.25 331	117.09 405	3.30 309	6.44 348	10.28 345	3.91 362	2.28 182	1.78 230	3.22 336	3.17 376	38.45 374	3.58 351	5.84 250	5.88 233	6.18 371	1.83 326	3.46 353	3.13 339	7.10 356	3.19 312

ELAS	10.16 361	3.54 359	5.12 379	4.49 355	4.32 376	5.01 362	4.33 347	6.88 379	4.09 358	4.97 368	7.74 370	9.90 369	11.01 349	3.51 359	52.19 383	4.52 321	7.15 363	9.65 386	8.69 333	2.38 336	13.33 361	14.95 382	2.75 351	3.64 381	17.76 384	27.24 391	13.13 376	21.93 376
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 362	13.11 388	4.84 374	18.55 376	6.95 386	7.98 377	14.39 380	3.69 363	3.28 350	2.90 317	2.15 291	30.28 387	43.63 387	4.40 363	9.01 303	2.66 268	12.71 373	2.73 369	42.35 379	2.87 342	14.87 385	10.21 296	7.77 381	3.03 372	2.66 344	2.98 338	3.46 315	4.84 328

JetBlue	10.90 363	9.40 385	6.23 384	8.34 367	6.82 385	10.07 382	10.58 370	5.04 374	3.97 356	2.95 319	4.09 315	9.83 366	9.32 342	8.12 372	48.65 368	14.50 374	6.76 361	5.08 381	7.66 328	3.76 352	13.23 359	17.58 388	8.19 386	3.58 380	11.41 379	18.49 382	12.08 374	28.49 386

LVE	10.96 364	3.63 361	2.68 354	55.15 397	4.03 375	7.50 375	88.91 402	1.93 291	2.44 336	2.26 293	1.69 272	4.48 335	4.75 326	3.42 358	3.44 266	2.21 257	6.03 355	1.84 340	50.68 390	1.97 326	10.14 332	12.19 346	5.54 363	3.12 375	3.75 354	2.46 329	2.99 295	6.76 347

XX-Stereo	11.10 365	0.72 119	1.24 292	1.04 263	0.52 161	0.80 239	0.84 251	1.13 176	0.51 153	4.53 358	6.79 354	1.54 259	1.06 272	0.42 179	2.78 234	5.82 339	0.96 224	0.94 244	6.43 300	0.91 235	6.26 258	8.36 271	0.58 218	0.43 138	237.38 407	1.38 250	2.64 275	3.61 318

DGSMNet	11.16 366	1.98 336	1.98 333	1.90 322	1.52 309	2.46 337	1.47 299	3.07 350	2.11 327	12.67 391	102.10 401	3.59 321	18.94 378	18.97 390	16.50 322	15.09 380	12.73 374	10.36 389	13.79 348	4.57 356	12.99 356	14.32 379	7.77 381	3.43 378	1.75 322	6.25 361	3.48 318	5.53 337

ACVNet-4b	11.58 367	3.99 367	2.60 351	44.40 393	2.71 349	4.98 360	62.31 397	1.85 285	1.79 315	1.63 250	1.25 248	4.22 332	58.75 395	3.34 357	2.27 180	1.21 137	13.33 378	1.70 335	49.50 387	1.93 322	14.47 383	13.72 378	7.40 376	3.13 376	1.55 308	1.89 304	2.20 220	4.61 326

LSM0	11.61 368	1.70 325	2.94 359	2.71 337	2.41 341	2.76 339	6.88 358	4.22 367	4.26 361	3.67 342	7.57 368	7.41 353	9.43 344	0.98 308	64.90 400	78.60 404	3.43 339	2.37 361	20.39 359	4.80 359	14.29 379	16.21 385	1.30 326	3.06 373	3.29 350	12.44 375	6.06 347	25.31 381

UNDER WATER-64	11.75 369	7.29 383	4.90 375	17.03 374	7.40 387	8.44 378	16.49 383	8.25 389	4.32 362	4.51 357	3.21 305	17.72 378	15.23 370	8.81 373	46.52 364	10.69 364	13.57 386	3.01 375	12.74 347	8.66 379	14.20 374	12.82 365	11.01 389	4.40 383	6.45 367	18.67 383	8.71 363	22.29 377

SGM+DAISY	11.81 370	3.22 352	3.47 363	3.83 350	3.15 361	4.25 353	3.52 340	7.70 384	10.88 385	5.57 384	9.00 379	9.94 370	13.12 367	1.74 341	22.71 333	18.99 387	3.23 337	2.28 357	15.35 353	8.91 382	15.05 386	17.02 387	1.32 328	4.58 384	24.50 390	31.01 394	32.60 396	41.83 399

MDST_ROB	12.03 371	32.81 394	1.72 318	20.74 381	2.64 346	5.90 368	1.72 309	4.06 366	1.35 291	3.76 344	6.53 346	2.75 311	42.83 386	0.54 225	50.83 377	1.22 140	1.08 251	0.75 171	18.95 355	1.00 249	12.75 352	11.49 333	1.29 324	1.26 306	22.72 389	11.17 370	31.24 393	31.81 391

WAO-8	12.07 372	5.33 372	4.83 372	26.48 383	4.01 373	6.22 370	11.73 377	3.65 361	6.39 372	28.97 398	41.01 393	8.08 358	18.91 376	20.68 393	3.75 278	3.24 287	9.46 364	2.01 347	53.81 391	5.76 364	9.83 325	11.16 326	6.04 369	2.43 354	8.05 372	7.74 364	6.36 350	9.95 356

Venus	12.07 372	5.33 372	4.83 372	26.48 383	4.01 373	6.22 370	11.73 377	3.65 361	6.39 372	28.97 398	41.01 393	8.08 358	18.91 376	20.68 393	3.75 278	3.24 287	9.46 364	2.01 347	53.81 391	5.76 364	9.83 325	11.16 326	6.04 369	2.43 354	8.05 372	7.74 364	6.36 350	9.95 356

JetRed	12.50 374	6.96 382	7.76 387	4.77 360	6.78 384	9.35 380	10.92 372	5.31 375	4.54 363	5.85 386	3.28 308	8.17 360	7.48 334	9.74 377	50.80 376	15.21 381	10.30 367	7.93 383	7.83 329	5.44 363	18.10 391	24.48 393	11.12 390	4.60 385	11.97 380	25.85 389	24.78 389	28.17 385

TorneroNet-64	13.24 375	6.25 377	5.07 378	34.05 386	3.72 370	9.38 381	16.75 384	3.49 355	12.26 388	2.27 295	5.98 339	17.67 377	34.24 384	14.37 383	47.92 367	3.76 304	13.18 377	2.40 363	36.34 372	9.15 385	13.85 369	12.35 355	5.65 364	2.64 360	14.28 383	14.51 378	3.41 312	12.48 361

ACV-stereo	13.36 376	1.90 332	1.63 314	2.10 326	1.15 285	2.97 340	1.36 295	1.72 275	1.86 322	2.96 320	4.89 327	3.67 324	43.88 388	1.13 321	54.14 390	17.43 385	2.38 327	1.31 317	170.74 404	4.64 357	12.73 349	14.68 381	0.97 309	1.83 326	1.25 266	1.49 266	3.53 319	2.32 289

MANE	14.22 377	9.62 386	6.93 385	4.94 363	5.72 381	7.88 376	11.48 374	7.38 382	9.90 381	4.92 367	6.89 362	8.98 363	12.13 356	3.67 361	50.37 372	17.85 386	11.82 370	20.17 394	10.46 342	6.55 371	12.22 345	12.86 367	1.77 342	11.33 391	24.83 391	30.99 393	31.42 394	40.73 397

DispFullNet	15.85 378	3.61 360	5.00 377	3.30 348	2.93 357	3.51 348	3.20 334	6.49 377	2.71 341	5.17 374	6.80 356	90.79 399	15.55 371	2.73 346	28.89 337	23.38 393	4.02 345	3.86 380	138.92 402	28.91 394	12.60 348	11.86 341	2.69 349	2.31 350	4.30 356	2.71 334	6.80 354	5.05 331

UNDER WATER	16.39 379	7.86 384	4.99 376	15.68 373	10.73 393	8.76 379	38.30 392	8.07 387	6.02 370	4.25 352	2.98 301	18.63 379	96.18 401	14.44 384	32.70 339	10.29 362	13.91 387	2.75 370	43.73 381	8.62 378	16.83 390	12.33 352	17.08 397	5.55 387	6.06 366	14.49 377	6.37 352	15.05 365

STStereo	16.49 380	3.48 357	5.91 382	44.25 392	5.60 380	39.03 394	13.11 379	7.74 385	10.72 384	5.19 376	8.92 376	24.73 386	30.22 382	1.03 316	59.92 398	11.74 368	2.59 328	1.26 314	40.79 376	2.25 334	10.02 328	8.79 279	2.06 345	11.31 390	22.61 388	16.05 380	20.57 386	35.39 393

PSMNet_ROB	16.63 381	5.59 374	2.97 360	3.47 349	2.63 344	5.86 367	6.18 355	2.20 317	2.29 332	5.39 381	141.45 403	97.59 400	6.02 330	33.78 395	3.23 262	1.58 212	4.09 346	1.69 334	20.81 361	2.75 340	12.93 355	7.08 256	63.80 405	2.60 358	2.95 346	3.67 343	2.77 282	3.66 319

DGTPSM_ROB	17.21 382	6.49 378	18.05 390	4.91 362	8.87 389	5.73 364	11.48 374	5.02 372	12.05 386	5.03 372	9.34 380	12.62 376	56.51 394	15.29 386	43.82 356	20.47 389	19.26 390	16.28 391	24.70 364	20.05 390	13.50 362	22.25 391	6.00 367	12.55 392	12.71 381	32.01 396	14.20 379	35.61 395

KSHMR	20.05 383	6.71 381	4.01 369	99.31 401	5.91 383	17.09 385	71.12 399	3.62 360	9.75 380	3.59 338	3.39 310	6.07 345	84.38 400	17.14 388	22.70 332	3.97 309	6.29 356	2.76 372	90.60 397	2.83 341	12.73 349	10.14 294	9.05 387	2.74 367	21.08 387	5.85 358	8.10 361	10.46 359

DPSM_ROB	21.05 384	17.19 389	22.69 392	10.13 369	9.29 391	13.96 383	14.50 381	11.66 390	15.25 390	9.00 388	8.97 377	10.35 373	13.24 368	19.90 391	59.73 396	26.35 394	18.76 388	21.26 395	14.74 350	15.50 388	28.56 394	27.85 395	7.42 377	16.13 395	34.05 395	39.30 399	37.97 398	44.48 400

DPSM	21.05 384	17.19 389	22.69 392	10.13 369	9.29 391	13.96 383	14.50 381	11.66 390	15.25 390	9.00 388	8.97 377	10.35 373	13.24 368	19.90 391	59.73 396	26.35 394	18.76 388	21.26 395	14.74 350	15.50 388	28.56 394	27.85 395	7.42 377	16.13 395	34.05 395	39.30 399	37.97 398	44.48 400

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 386	1.32 302	1.63 314	1.89 321	1.69 318	1.93 321	3.75 343	2.27 325	2.66 339	5.02 370	29.10 388	216.12 406	51.87 393	5.44 368	3.66 272	4.09 315	5.59 352	13.75 390	28.77 365	1.47 293	14.44 382	12.86 367	0.98 310	2.33 351	1.88 330	7.40 362	145.78 407	5.57 338

FADE	21.87 387	18.09 391	30.60 395	2.84 341	3.65 369	28.71 391	17.79 386	15.65 393	31.19 396	23.58 396	34.50 390	24.01 384	24.85 379	9.63 375	13.75 314	14.56 375	43.43 400	10.05 388	41.89 378	25.16 393	36.12 396	31.14 397	7.48 379	15.57 394	20.22 386	17.05 381	15.03 383	33.84 392

DPSMNet_ROB	22.61 388	6.50 379	18.06 391	4.95 364	8.88 390	5.76 366	11.54 376	5.02 372	12.08 387	5.17 374	28.67 387	19.69 380	163.24 406	15.38 387	43.87 358	20.66 390	19.56 391	16.59 392	35.50 370	20.17 391	13.82 368	22.26 392	6.02 368	12.56 393	12.82 382	32.01 396	14.23 380	35.60 394

WQFJA1++	23.09 389	0.99 244	0.51 121	160.58 405	0.58 180	134.26 404	122.57 406	0.75 110	0.45 129	7.60 387	0.65 153	10.26 372	69.62 396	0.32 102	2.04 144	3.20 285	0.93 215	0.70 150	10.18 340	1.03 252	5.65 247	4.52 189	0.51 170	0.40 125	0.75 151	81.69 406	1.41 143	1.33 239

DLNR_Zeroshot_test	23.11 390	81.98 404	1.97 332	102.16 402	0.49 147	0.55 169	81.36 401	2.30 328	0.50 148	4.87 364	2.22 292	2.99 313	0.93 255	12.17 379	96.90 402	144.02 406	34.28 395	19.61 393	8.60 332	4.35 354	8.08 303	6.53 244	0.51 170	0.69 245	1.37 280	1.57 278	1.16 124	1.90 271

zero-FE	23.86 391	1.70 325	0.52 128	141.89 404	8.72 388	147.65 406	77.27 400	1.26 199	0.60 187	1.15 214	4.12 316	136.19 402	11.59 352	0.57 237	2.27 180	3.52 298	1.06 250	2.52 366	5.18 269	0.95 243	81.26 404	7.98 266	0.52 180	0.47 150	0.86 182	1.54 275	1.68 172	1.14 215

TorneroNet	24.73 392	6.18 375	3.52 364	95.34 400	3.93 371	27.05 388	29.02 389	4.44 368	18.13 392	2.20 289	37.99 392	77.85 398	72.31 397	18.15 389	41.78 350	3.07 282	13.11 376	2.35 359	87.85 395	9.06 384	15.44 389	12.17 345	5.94 366	2.64 360	52.32 399	8.18 366	3.59 321	14.11 363

LRCNet_RVC	25.94 393	30.78 393	14.74 389	35.18 389	31.16 398	36.52 393	29.93 391	23.08 396	12.70 389	36.15 400	33.37 389	37.24 388	28.56 381	37.11 396	17.47 323	7.61 351	31.06 393	26.75 398	67.49 393	29.07 395	23.47 393	10.73 314	39.23 400	30.61 399	7.37 368	2.53 331	11.22 367	9.31 354

ktn	26.84 394	3.99 367	95.18 406	14.39 372	5.44 379	18.02 386	17.50 385	19.69 394	67.27 403	2.84 313	5.30 330	171.03 405	80.75 399	7.72 371	10.93 306	3.48 297	20.95 392	2.71 368	90.26 396	29.10 396	15.05 386	10.23 297	7.60 380	2.93 371	5.12 359	5.83 356	4.73 340	6.62 345

LE_ROB	28.97 395	25.29 392	36.16 396	34.90 388	56.86 404	18.61 387	58.99 396	32.08 399	41.72 398	5.37 380	27.57 386	46.00 391	49.67 391	13.72 382	14.83 317	3.84 307	5.96 353	1.22 306	46.43 384	36.35 400	10.19 333	11.19 328	48.45 401	22.49 397	30.18 393	31.59 395	31.60 395	40.87 398

PML	39.07 396	38.06 398	12.06 388	39.32 391	29.04 397	40.62 395	11.06 373	14.14 392	100.08 404	27.87 397	166.26 406	107.74 401	159.39 405	13.53 381	15.41 318	10.75 365	35.75 396	8.64 384	42.84 380	10.61 387	14.22 375	16.14 384	5.89 365	7.21 389	53.08 400	13.95 376	42.26 400	19.02 373

FlowAnything	42.31 397	34.65 397	45.90 399	20.47 380	18.91 396	28.11 390	28.64 388	23.30 398	30.84 395	18.76 394	18.33 384	20.84 382	27.00 380	39.89 398	119.49 405	52.59 402	37.35 397	42.63 402	29.06 366	31.53 399	57.38 402	56.78 405	14.49 394	32.64 402	68.29 402	78.93 403	76.07 402	89.56 406

CasAABBNet	42.72 398	34.60 396	45.66 398	20.17 379	18.55 395	28.05 389	29.13 390	23.25 397	30.69 394	18.73 393	18.11 383	20.72 381	37.90 385	39.93 399	120.54 406	52.80 403	37.72 399	42.56 401	29.30 367	30.56 397	57.58 403	56.66 404	14.58 396	32.34 401	68.46 404	79.09 405	76.31 403	89.48 405

HaxPig	44.53 399	46.75 400	47.32 400	47.72 394	48.79 400	47.60 396	48.40 393	49.50 400	47.10 399	49.76 401	50.31 395	49.00 392	45.26 389	54.49 401	41.50 348	40.24 398	50.15 401	52.05 403	44.74 382	43.04 401	46.61 398	44.38 401	51.78 402	45.43 403	33.92 394	25.30 387	28.66 391	22.43 378

AVERAGE_ROB	46.12 400	48.49 401	48.31 401	49.34 395	50.25 401	48.63 397	49.80 394	50.74 402	48.67 400	51.68 402	52.55 396	50.28 393	47.20 390	55.70 402	43.00 355	40.99 399	52.42 402	54.59 404	47.27 385	45.45 402	48.77 399	44.06 400	52.90 403	46.98 404	35.80 397	26.72 390	30.77 392	23.81 380

HanzoNet	47.37 401	45.54 399	75.64 404	62.53 398	47.97 399	62.03 401	90.57 404	55.02 404	58.34 402	15.60 392	22.00 385	75.72 397	107.47 402	172.14 406	23.65 335	13.02 371	62.42 404	9.26 385	134.39 400	22.45 392	19.74 392	25.78 394	31.84 399	5.57 388	9.72 378	9.49 368	8.54 362	12.61 362

MEDIAN_ROB	49.56 402	51.66 402	50.91 402	52.80 396	53.76 402	52.08 399	53.35 395	54.28 403	52.25 401	54.89 403	55.89 397	53.59 394	50.09 392	58.85 403	46.45 363	44.55 400	55.81 403	57.90 405	50.55 389	48.85 403	52.07 400	46.79 402	56.69 404	50.01 405	39.10 398	30.23 392	33.56 397	31.26 390

BEATNet-Init1	52.60 403	76.96 403	24.06 394	87.02 399	56.48 403	86.86 402	68.77 398	49.65 401	34.71 397	11.93 390	56.24 398	64.63 396	78.72 398	9.65 376	58.40 394	51.35 401	32.72 394	23.00 397	101.24 398	71.98 405	46.49 397	39.72 399	28.67 398	24.23 398	59.12 401	38.23 398	77.99 404	61.49 402

fast-reg	55.71 404	34.57 395	45.49 397	19.85 378	18.29 394	48.74 398	28.35 387	22.84 395	30.63 393	20.23 395	161.03 405	22.06 383	31.01 383	39.88 397	118.72 404	40.05 396	37.58 398	41.68 400	239.62 406	30.58 398	57.21 401	56.61 403	14.57 395	32.05 400	68.35 403	79.01 404	75.70 401	89.35 404

DPSimNet_ROB	111.84 405	179.62 406	74.81 403	195.40 406	165.93 406	136.63 405	98.05 405	126.48 406	138.79 406	82.31 404	148.57 404	159.77 403	157.57 404	78.29 404	64.65 399	40.10 397	142.61 406	34.98 399	195.20 405	69.76 404	154.10 405	32.63 398	82.12 406	98.24 406	71.10 405	51.68 401	117.83 406	122.56 407

ASD4	121.33 406	129.06 405	88.33 405	102.62 403	80.04 405	113.84 403	90.39 403	120.07 405	107.64 405	132.47 406	137.43 402	163.16 404	128.65 403	95.21 405	111.50 403	121.28 405	132.67 405	105.33 406	131.08 399	144.81 406	247.71 406	229.55 406	96.05 407	105.89 407	113.24 406	67.78 402	92.86 405	87.27 403

real-time stereo	303.50 407	398.46 407	234.48 407	392.36 407	247.92 407	430.43 407	238.57 407	374.09 407	247.70 407	376.54 407	249.11 407	372.75 407	232.23 407	229.45 407	223.63 407	248.19 407	407.29 407	235.52 407	391.95 407	217.91 407	429.75 407	244.03 407	243.40 408	242.80 408	397.16 408	252.12 408	388.78 408	247.82 408

GS-Stereo																							0.14 17	0.17 46	0.33 36	0.25 17	0.52 37	0.24 22

Low-res two-view benchmark