Low-res two-view results

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

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

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

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

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

NLCSM	0.11 1	0.04 1	0.01 1	0.00 1	0.11 37	0.17 34	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.15 1	0.02 2	0.00 1	0.58 1	0.50 1	0.32 11	0.02 1	0.16 2	0.02 1	0.17 1	0.31 11	0.00 1	0.06 30	0.01 1	0.03 10	0.24 3	0.00 1

NLMM	0.12 2	0.05 2	0.11 14	0.01 2	0.10 33	0.05 11	0.00 1	0.01 2	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.04 5	0.00 1	1.08 10	0.66 2	0.21 4	0.03 3	0.14 1	0.04 3	0.19 2	0.07 3	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 15	0.22 2	0.01 5

NLSM3	0.17 3	0.05 2	0.31 21	0.01 2	0.04 10	0.06 14	0.00 1	0.01 2	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.10 29	0.01 14	1.19 18	0.73 4	0.42 21	0.08 8	0.47 11	0.02 1	0.37 7	0.06 2	0.02 27	0.00 1	0.02 3	0.05 15	0.41 6	0.02 14

AIO-test2	0.17 3	0.17 11	0.03 3	0.01 2	0.10 33	0.04 9	0.07 74	0.02 5	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.56 42	0.06 10	0.00 1	0.64 2	0.80 6	0.08 1	0.12 12	0.25 3	0.25 26	0.19 2	0.36 12	0.01 17	0.37 82	0.16 20	0.01 2	0.17 1	0.00 1

BridgeDepth	0.18 5	0.14 9	0.40 31	0.05 16	0.08 27	0.02 5	0.00 1	0.04 11	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.09 23	0.02 28	0.80 4	0.88 9	0.12 3	0.11 10	0.58 13	0.05 4	0.52 14	0.23 5	0.00 1	0.01 5	0.09 13	0.02 7	0.33 4	0.07 29
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.22 6	0.05 2	0.39 29	0.01 2	0.01 2	0.08 16	0.00 1	0.08 20	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.16 2	0.02 2	0.01 14	0.81 5	0.85 8	0.70 33	0.23 24	0.37 7	0.19 21	0.36 6	0.42 14	0.02 27	0.09 38	0.03 4	0.02 7	0.88 15	0.04 25

AIO-test1	0.22 6	0.14 9	0.31 21	0.02 8	0.09 32	0.15 31	0.01 24	0.10 22	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.26 23	0.08 18	0.00 1	1.09 11	1.28 20	0.10 2	0.07 6	0.70 17	0.34 36	0.41 9	0.28 9	0.00 1	0.10 45	0.04 6	0.03 10	0.37 5	0.01 5

MLG-Stereo	0.25 8	0.23 15	0.04 4	0.03 13	0.07 21	0.18 40	0.00 1	0.04 11	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.22 15	0.08 18	0.00 1	1.15 15	1.31 21	0.30 9	0.26 28	0.87 26	0.08 9	0.42 10	0.26 7	0.00 1	0.01 5	0.06 7	0.11 27	0.88 15	0.01 5

CoSv	0.27 9	0.49 26	0.37 24	0.15 45	0.05 15	0.48 92	0.00 1	0.19 33	0.07 25	0.00 1	0.00 1	0.32 28	0.04 5	0.00 1	0.95 8	1.23 17	0.43 23	0.15 13	0.40 10	0.05 4	0.54 15	0.24 6	0.00 1	0.03 15	0.29 28	0.02 7	0.60 12	0.08 31

Pointernet	0.27 9	0.12 8	0.41 34	0.12 43	0.01 2	0.14 28	0.19 106	0.05 15	0.04 14	0.00 1	0.15 56	0.19 7	0.06 10	0.03 37	0.88 7	0.69 3	0.42 21	0.02 1	0.25 3	0.08 9	0.23 4	0.45 16	0.00 1	0.01 5	0.03 4	0.00 1	2.40 42	0.21 42

MLG-Stereo_test1	0.28 11	0.22 13	0.04 4	0.03 13	0.07 21	0.17 34	0.00 1	0.03 7	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.21 13	0.09 23	0.00 1	1.21 19	1.32 22	0.29 7	0.31 34	0.99 31	0.08 9	0.50 13	0.51 18	0.00 1	0.01 5	0.06 7	0.16 33	1.23 26	0.01 5

MonStereo	0.31 12	0.10 6	0.25 18	0.01 2	0.08 27	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.24 16	0.12 33	0.01 14	1.15 15	1.19 15	0.30 9	0.23 24	0.99 31	0.07 7	0.79 22	1.07 33	0.05 38	0.02 11	0.14 16	0.37 64	0.96 18	0.12 33

MM-Stereo_test3	0.32 13	0.36 21	0.04 4	0.10 38	0.02 5	0.03 6	0.00 1	0.87 51	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.55 40	0.10 29	0.00 1	0.71 3	0.76 5	0.49 24	0.06 5	0.63 14	0.15 18	0.23 4	0.05 1	0.03 34	0.00 1	0.10 14	0.09 24	3.17 59	0.09 32

ProNet	0.34 14	0.17 11	0.37 24	0.02 8	0.00 1	0.19 42	0.38 130	0.31 41	0.03 10	0.00 1	0.96 92	0.20 10	0.01 1	0.12 60	1.98 33	0.97 12	0.66 30	0.07 6	0.38 9	0.05 4	0.48 11	0.19 4	0.61 81	0.07 34	0.44 42	0.01 2	0.49 9	0.00 1

LG-Stereo	0.35 15	0.22 13	0.09 12	0.14 44	0.12 39	0.32 79	0.00 1	0.12 28	0.08 31	0.00 1	0.58 76	1.11 54	0.07 13	0.00 1	1.12 12	1.17 14	0.41 20	0.18 18	1.25 37	0.30 33	0.79 22	0.38 13	0.02 27	0.02 11	0.06 7	0.12 28	0.67 13	0.02 14

AIO-Stereo	0.35 15	0.44 24	0.44 37	0.03 13	0.04 10	0.14 28	0.00 1	0.02 5	0.10 37	0.00 1	0.00 1	0.19 7	0.08 18	0.01 14	1.13 14	1.22 16	0.28 6	0.30 33	1.75 47	0.29 31	0.57 16	0.62 20	0.02 27	0.01 5	0.26 27	0.05 15	1.52 30	0.03 20

RSM	0.36 17	0.24 16	0.44 37	0.10 38	0.03 7	0.12 21	0.01 24	0.04 11	0.10 37	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.09 23	0.00 1	1.53 25	1.44 25	0.33 12	0.35 36	0.37 7	0.23 23	0.82 25	1.14 35	0.01 17	0.03 15	0.29 28	0.24 50	1.41 29	0.03 20

111111	0.37 18	0.31 20	0.16 15	0.02 8	0.04 10	0.12 21	0.00 1	0.03 7	0.06 20	0.00 1	0.06 53	0.24 16	0.07 13	0.01 14	1.56 26	1.14 13	0.73 39	0.17 15	1.93 49	0.21 22	1.10 33	1.37 42	0.01 17	0.01 5	0.07 10	0.20 38	0.42 7	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.38 19	1.46 56	0.10 13	0.01 2	0.02 5	0.05 11	0.00 1	0.28 39	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.60 44	0.13 35	0.00 1	0.85 6	0.95 11	0.71 35	0.10 9	0.65 15	0.28 30	0.38 8	0.85 24	0.02 27	0.00 1	0.11 15	0.31 54	2.33 41	0.07 29

MatchStereo	0.40 20	0.54 29	0.37 24	0.07 24	0.15 43	0.04 9	0.04 61	0.11 26	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.24 16	0.55 78	0.03 37	2.07 35	1.64 34	0.29 7	0.21 20	0.67 16	0.24 25	0.72 18	1.19 37	0.01 17	0.12 50	0.29 28	0.12 28	0.54 10	0.38 47

MoCha-V2	0.40 20	0.55 31	0.47 45	0.02 8	0.07 21	0.13 24	0.00 1	0.04 11	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.20 10	0.25 51	0.01 14	1.12 12	1.41 24	0.50 25	0.17 15	0.29 5	0.58 53	3.02 71	1.01 31	0.00 1	0.05 26	0.33 31	0.21 41	0.47 8	0.01 5

CroCo-Stereo Lap2	0.41 22	0.26 17	0.06 8	0.06 19	0.08 27	0.01 3	0.01 24	0.26 37	0.13 47	0.94 59	0.00 1	0.34 31	0.04 5	0.01 14	1.90 31	2.20 57	0.23 5	0.29 31	0.72 19	0.09 13	1.14 35	1.10 34	0.01 17	0.05 26	0.40 39	0.12 28	0.56 11	0.03 20

NLSM1	0.43 23	0.09 5	0.34 23	0.06 19	0.12 39	0.00 1	0.01 24	0.03 7	0.03 10	0.00 1	0.20 62	0.24 16	0.07 13	0.02 28	1.23 20	1.23 17	0.37 17	0.18 18	0.87 26	0.47 48	2.90 68	0.71 23	0.00 1	0.12 50	0.15 18	0.04 13	2.06 38	0.03 20

GSStereo	0.43 23	0.51 27	0.41 34	0.08 29	0.04 10	0.25 63	0.01 24	0.08 20	0.03 10	0.01 31	0.23 63	0.38 32	0.09 23	0.01 14	1.47 23	1.55 29	0.87 42	0.23 24	0.89 29	0.62 59	1.34 39	0.90 25	0.00 1	0.03 15	0.35 33	0.08 19	1.10 21	0.02 14

RSM++	0.45 25	0.28 18	0.49 49	0.18 52	0.03 7	0.22 53	0.01 24	0.05 15	0.10 37	0.01 31	0.00 1	0.19 7	0.14 38	0.01 14	2.22 41	1.56 30	0.34 13	0.36 37	0.99 31	0.29 31	1.01 30	1.42 49	0.31 61	0.04 24	0.51 47	0.22 43	1.22 25	0.04 25

CroCo-Stereo	0.46 26	0.29 19	0.05 7	0.07 24	0.11 37	0.03 6	0.00 1	0.20 34	0.14 50	0.11 42	0.00 1	0.44 35	0.03 4	0.01 14	2.56 55	2.20 57	0.34 13	0.29 31	0.88 28	0.09 13	1.53 41	1.58 51	0.01 17	0.06 30	0.36 35	0.20 38	0.68 14	0.03 20
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
GREAT-IGEV	0.47 27	0.48 25	0.45 40	0.08 29	0.05 15	0.17 34	0.02 40	0.18 32	0.07 25	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.11 31	0.01 14	1.47 23	1.34 23	0.71 35	0.11 10	0.83 24	0.50 50	0.81 24	1.05 32	0.03 34	0.05 26	0.15 18	0.01 2	3.50 63	0.01 5

MM-Stereo_test2	0.49 28	2.00 68	0.26 19	0.02 8	0.03 7	0.12 21	0.00 1	0.28 39	0.07 25	0.00 1	0.00 1	0.57 43	0.18 41	0.00 1	1.30 21	1.53 28	0.55 27	0.32 35	0.81 23	0.59 56	0.99 29	1.49 50	0.08 41	0.02 11	0.43 41	0.23 46	1.25 27	0.06 27

IGEV-Stereo++	0.50 29	0.61 34	0.18 16	0.09 34	0.05 15	0.14 28	0.02 40	0.05 15	0.08 31	0.00 1	0.46 73	0.20 10	0.08 18	0.02 28	1.36 22	1.27 19	0.59 28	0.45 40	2.00 51	0.37 40	1.13 34	1.21 38	0.02 27	0.03 15	0.08 11	0.04 13	2.79 51	0.06 27

StereoVision	0.50 29	0.56 32	0.24 17	0.07 24	0.07 21	0.13 24	0.05 66	0.26 37	0.26 69	0.51 51	0.00 1	0.24 16	0.04 5	0.04 39	2.09 36	1.78 38	0.64 29	0.17 15	0.71 18	0.12 15	0.62 17	0.91 26	0.00 1	0.10 45	0.33 31	0.23 46	3.30 62	0.16 37

RAFT	0.51 31	0.10 6	0.40 31	0.09 34	0.01 2	0.21 50	0.15 102	2.74 69	0.06 20	1.09 60	0.00 1	0.21 13	0.05 9	0.02 28	1.05 9	0.90 10	0.35 15	0.05 4	1.39 40	0.30 33	0.74 20	0.58 19	0.00 1	0.09 38	0.14 16	0.05 15	2.94 57	0.01 5

MLG-Stereo_test2	0.56 32	1.22 50	0.30 20	0.08 29	0.25 57	0.24 59	0.00 1	0.06 18	0.06 20	0.01 31	0.72 81	0.25 22	0.07 13	0.02 28	1.78 30	1.63 33	0.53 26	0.65 49	1.72 45	0.59 56	0.91 27	0.94 27	0.01 17	0.03 15	0.25 25	0.08 19	2.05 37	0.59 53

MSCF	0.57 33	0.58 33	0.44 37	0.06 19	0.10 33	0.17 34	0.00 1	0.20 34	0.09 35	1.29 64	0.00 1	0.26 23	0.28 53	0.02 28	2.09 36	1.60 32	0.37 17	0.24 27	0.31 6	0.38 41	0.82 25	1.00 30	0.11 44	0.16 61	0.37 36	2.01 104	2.43 43	0.01 5

GEAStereo	0.59 34	1.66 60	0.49 49	0.18 52	0.05 15	0.20 46	0.01 24	0.10 22	0.07 25	0.02 34	0.00 1	0.45 36	0.09 23	0.04 39	1.75 28	1.86 42	0.72 37	0.27 29	0.80 21	0.58 53	1.92 51	1.38 46	0.01 17	0.10 45	0.49 45	0.01 2	2.60 48	0.12 33

gasm-f	0.59 34	1.66 60	0.49 49	0.18 52	0.05 15	0.20 46	0.01 24	0.10 22	0.07 25	0.02 34	0.00 1	0.45 36	0.09 23	0.04 39	1.75 28	1.86 42	0.72 37	0.27 29	0.80 21	0.58 53	1.92 51	1.38 46	0.01 17	0.10 45	0.49 45	0.01 2	2.60 48	0.12 33

GASTEREO	0.59 34	0.61 34	0.45 40	0.06 19	0.08 27	0.17 34	0.00 1	0.21 36	0.08 31	1.29 64	0.00 1	0.26 23	0.26 52	0.02 28	2.13 39	1.58 31	0.40 19	0.22 21	0.54 12	0.38 41	0.77 21	1.18 36	0.12 45	0.16 61	0.39 38	1.98 102	2.47 45	0.01 5

AdaDepth	0.60 37	0.70 38	0.37 24	0.37 70	0.24 53	0.18 40	0.03 47	0.07 19	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.33 30	0.28 53	0.17 73	1.95 32	2.02 50	0.93 45	0.50 42	1.74 46	0.27 28	1.19 36	1.25 39	0.01 17	0.04 24	0.08 11	0.19 36	2.83 54	0.44 50

U	0.60 37	0.37 22	0.06 8	0.07 24	0.08 27	0.00 1	0.00 1	0.53 50	0.16 59	0.87 58	0.00 1	0.63 45	0.08 18	0.01 14	2.33 45	2.47 65	0.89 43	0.42 39	1.36 39	0.13 16	1.62 44	1.80 61	0.00 1	0.08 36	1.01 68	0.16 33	0.96 18	0.19 40

BridgeDepth_RVC	0.61 39	1.15 49	0.49 49	0.18 52	0.22 51	0.06 14	0.03 47	1.42 54	0.14 50	0.51 51	0.00 1	0.65 46	0.13 35	0.11 58	2.42 49	1.79 39	0.36 16	0.52 43	1.11 35	0.15 18	0.49 12	0.30 10	0.19 52	0.03 15	0.55 49	0.98 80	1.15 23	1.51 73
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.62 40	1.36 51	0.68 61	0.05 16	0.07 21	0.27 68	0.04 61	0.11 26	0.11 40	0.28 46	0.36 70	0.55 40	0.11 31	0.06 47	2.36 47	1.50 27	0.68 31	0.53 44	0.78 20	0.55 52	1.09 32	1.58 51	0.13 46	0.08 36	0.38 37	0.16 33	2.79 51	0.02 14

Occ-G	0.67 41	1.52 57	0.56 56	0.22 57	0.22 51	0.26 67	0.01 24	0.39 48	0.07 25	0.00 1	0.00 1	0.24 16	0.06 10	0.00 1	2.12 38	2.02 50	0.70 33	0.57 48	1.46 41	0.15 18	1.89 50	1.80 61	0.10 43	0.07 34	0.25 25	0.08 19	3.27 61	0.16 37

WQFJX	0.70 42	1.00 44	0.02 2	0.08 29	0.38 70	0.09 18	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.28 27	0.24 48	0.07 48	2.33 45	0.83 7	0.68 31	0.15 13	2.52 61	0.07 7	1.32 37	2.03 65	0.20 53	0.05 26	0.89 65	0.60 71	3.63 65	1.37 71

VIP-Stereo	0.70 42	0.65 36	0.58 57	0.17 50	0.07 21	0.32 79	0.02 40	0.32 43	0.06 20	0.03 40	0.00 1	1.35 58	0.15 39	0.01 14	2.45 50	2.00 48	1.76 66	0.98 57	1.77 48	0.66 64	2.02 55	0.68 22	0.00 1	0.15 60	0.47 44	0.08 19	0.89 17	1.12 67

AEACV	0.75 44	2.37 80	0.78 75	0.15 45	0.13 41	0.15 31	0.06 68	0.10 22	0.09 35	0.00 1	0.00 1	0.54 39	0.28 53	0.05 44	2.24 42	1.86 42	1.67 64	0.48 41	2.18 57	0.72 69	2.19 58	1.85 64	0.15 48	0.09 38	0.20 23	0.27 52	1.73 32	0.02 14

DEFOM-Stereo	0.82 45	1.14 48	0.48 47	0.05 16	0.21 50	0.25 63	0.01 24	0.32 43	0.13 47	0.00 1	0.00 1	0.26 23	0.12 33	0.09 53	2.06 34	2.00 48	1.62 61	1.08 61	1.08 34	0.39 43	2.18 57	1.58 51	0.63 84	0.09 38	0.58 51	0.23 46	4.78 82	0.80 58

RAStereo	0.85 46	0.54 29	0.42 36	0.09 34	0.17 45	0.25 63	0.02 40	0.35 45	0.15 57	4.02 101	0.00 1	0.70 48	0.07 13	0.02 28	2.53 52	2.27 60	1.17 48	0.85 53	2.72 63	0.13 16	2.17 56	1.74 58	0.03 34	0.09 38	0.76 58	0.21 41	1.06 20	0.54 52

delet	1.00 47	1.38 53	0.86 80	0.34 67	0.99 122	1.00 122	0.38 130	0.91 52	0.18 63	1.23 62	0.46 73	0.68 47	0.37 65	0.79 163	3.35 70	1.81 40	1.37 52	0.77 51	0.86 25	0.53 51	1.57 43	0.48 17	0.46 72	0.62 108	0.84 62	0.22 43	3.65 67	1.02 63

TDLM	1.02 48	1.64 58	1.38 119	0.37 70	0.90 113	0.67 107	0.76 158	2.31 65	0.18 63	0.25 45	2.96 135	2.21 73	0.64 87	0.31 93	1.15 15	1.45 26	1.52 58	0.93 55	0.98 30	0.67 66	0.98 28	0.42 14	0.64 87	0.39 84	0.23 24	0.19 36	1.76 33	1.68 76

LG-G_1	1.07 49	1.78 62	0.45 40	0.27 61	0.40 73	0.20 46	0.01 24	0.14 29	0.14 50	0.02 34	0.73 84	1.02 50	0.55 78	0.10 55	3.06 63	2.31 62	1.16 46	1.54 83	5.12 87	1.16 82	2.76 65	2.10 66	0.07 39	0.12 50	0.71 54	0.36 61	1.95 35	0.76 56

LG-G	1.07 49	1.78 62	0.45 40	0.27 61	0.40 73	0.20 46	0.01 24	0.14 29	0.14 50	0.02 34	0.73 84	1.02 50	0.55 78	0.10 55	3.06 63	2.31 62	1.16 46	1.54 83	5.12 87	1.16 82	2.76 65	2.10 66	0.07 39	0.12 50	0.71 54	0.36 61	1.95 35	0.76 56

AIO_rvc	1.10 51	2.88 94	0.85 79	0.09 34	0.18 46	0.35 81	0.11 90	2.60 67	0.11 40	0.10 41	0.00 1	1.64 64	0.16 40	0.04 39	2.55 53	1.82 41	0.83 41	0.56 47	2.94 67	0.73 70	3.29 76	3.65 102	0.61 81	0.03 15	0.78 59	0.12 28	2.61 50	0.19 40

anonymousdsp	1.11 52	0.53 28	0.70 62	0.35 68	0.24 53	0.19 42	0.01 24	2.12 63	0.12 44	0.28 46	0.32 69	1.24 57	0.24 48	0.12 60	2.76 58	2.27 60	1.37 52	1.14 67	1.99 50	0.91 76	3.63 87	2.61 81	0.46 72	0.19 66	0.73 56	0.03 10	5.14 87	0.16 37

MLG-Stereo_test3	1.12 53	0.84 41	0.45 40	0.27 61	0.62 99	0.28 72	0.01 24	0.17 31	0.12 44	1.19 61	0.00 1	1.35 58	0.18 41	0.09 53	3.05 62	1.96 47	1.17 48	1.11 63	6.73 125	0.65 62	1.85 49	4.26 122	0.04 37	0.10 45	0.41 40	0.09 24	2.56 46	0.59 53

WQFJA1	1.19 54	1.05 46	0.07 10	0.10 38	0.57 86	0.97 118	0.03 47	0.38 46	0.02 3	0.02 34	0.00 1	9.98 159	0.38 66	0.14 69	3.56 72	1.71 36	1.56 59	0.22 21	2.13 54	0.36 38	1.78 47	1.59 54	0.23 55	0.06 30	0.16 20	0.48 67	4.23 74	0.33 45

WQFJX1	1.19 54	1.05 46	0.07 10	0.10 38	0.57 86	0.97 118	0.03 47	0.38 46	0.02 3	0.02 34	0.00 1	9.98 159	0.38 66	0.14 69	3.56 72	1.71 36	1.56 59	0.22 21	2.13 54	0.36 38	1.78 47	1.59 54	0.23 55	0.06 30	0.16 20	0.48 67	4.23 74	0.33 45

iRaftStereo_RVC	1.19 54	1.36 51	0.77 67	0.41 74	0.28 64	0.28 72	0.01 24	3.64 80	0.21 65	0.42 49	1.74 114	1.58 62	0.30 57	0.16 72	2.24 42	2.10 55	1.62 61	0.70 50	2.00 51	0.42 44	2.95 69	2.78 82	0.39 67	0.26 72	0.74 57	0.22 43	3.64 66	0.86 59

AASNet	1.22 57	2.00 68	0.89 81	0.43 77	1.99 164	1.14 124	0.48 139	2.04 62	0.14 50	0.51 51	0.89 90	0.50 38	0.20 43	0.40 109	3.90 79	1.95 46	1.29 50	1.75 90	1.62 44	1.12 80	1.97 53	1.71 56	0.72 97	0.51 94	1.03 70	0.32 56	2.81 53	0.65 55

AIO_test	1.31 58	3.68 118	0.89 81	0.24 58	0.14 42	0.23 56	0.27 123	3.10 72	0.11 40	0.16 43	0.00 1	1.91 67	0.21 46	0.07 48	2.55 53	2.05 53	0.89 43	0.54 45	2.23 59	0.90 75	4.72 111	3.76 106	0.63 84	0.02 11	0.85 63	0.91 76	3.92 71	0.24 43

LGtest1	1.32 59	1.92 64	0.79 77	0.47 79	0.42 76	0.30 77	0.01 24	0.31 41	0.32 75	0.17 44	1.27 104	1.00 49	0.54 76	0.13 65	2.60 56	2.56 66	1.74 65	2.13 98	4.62 80	0.81 72	3.30 77	4.35 127	0.14 47	0.16 61	1.32 81	0.23 46	2.87 55	1.08 66

RYNet	1.33 60	0.39 23	0.40 31	0.17 50	0.24 53	0.47 91	0.05 66	1.74 58	1.23 147	0.44 50	0.14 55	0.32 28	0.20 43	0.01 14	5.64 119	1.64 34	0.82 40	3.63 145	1.17 36	0.08 9	1.02 31	0.26 7	0.26 58	0.23 70	1.45 84	10.04 194	2.88 56	0.99 62

AANet_RVC	1.37 61	0.66 37	0.62 59	0.25 59	1.74 151	0.10 19	0.67 155	1.93 60	1.51 161	0.84 57	0.26 67	0.38 32	0.91 103	0.19 74	4.34 96	2.69 68	1.41 54	1.28 73	1.30 38	1.13 81	0.73 19	0.94 27	0.25 57	0.51 94	1.68 90	1.46 88	3.94 72	5.33 122

LG-Stereo_L2	1.40 62	2.11 72	0.62 59	0.15 45	0.54 84	0.21 50	0.03 47	2.89 71	0.14 50	4.10 102	0.72 81	2.79 85	0.73 90	0.11 58	2.79 59	3.23 81	1.85 69	1.08 61	2.80 66	0.45 45	2.63 62	2.12 68	0.15 48	0.09 38	1.11 74	0.48 67	1.85 34	2.14 85

LG-Stereo_L1	1.45 63	1.97 66	0.47 45	0.16 49	0.60 91	0.17 34	0.03 47	3.16 73	0.14 50	4.35 107	0.75 86	2.67 84	0.73 90	0.12 60	2.83 60	3.27 83	1.83 68	1.11 63	2.75 65	0.48 49	3.42 79	1.84 63	0.15 48	0.14 57	1.09 72	0.25 51	2.45 44	2.32 87

RAFT + AFF	1.46 64	0.92 42	0.53 53	0.40 73	0.04 10	0.51 98	0.02 40	3.71 81	0.11 40	2.77 82	0.00 1	3.68 97	0.34 62	0.12 60	5.69 121	2.03 52	2.88 78	0.36 37	5.48 94	0.27 28	4.19 102	1.25 39	0.21 54	0.18 65	1.91 100	0.31 54	1.40 28	0.12 33

MaDis-Stereo	1.47 65	0.79 40	0.48 47	0.15 45	0.38 70	0.08 16	0.06 68	0.40 49	0.41 82	1.99 72	0.00 1	1.07 53	0.13 35	0.02 28	3.18 66	2.92 72	2.53 74	1.79 91	5.43 93	0.76 71	2.42 60	2.23 73	0.31 61	0.26 72	2.60 107	2.33 108	2.20 39	4.80 117

MMNet	1.47 65	1.42 55	0.77 67	0.38 72	1.31 142	0.40 85	0.41 132	2.03 61	0.60 101	0.59 54	1.41 107	1.71 66	0.29 56	1.11 179	4.13 88	2.32 64	2.38 73	1.85 92	2.96 68	1.59 97	1.76 46	0.67 21	0.69 93	1.09 144	1.07 71	0.92 77	4.71 81	1.02 63

DFGA-Net	1.48 67	2.55 86	0.77 67	1.08 120	0.31 67	0.44 88	0.06 68	3.18 74	0.15 57	2.41 78	0.18 58	1.14 55	0.23 47	0.12 60	4.32 91	3.28 84	2.89 79	0.96 56	3.40 71	0.23 23	2.22 59	1.78 59	0.45 70	0.47 92	1.61 87	0.13 32	5.07 85	0.52 51

UniTT-Stereo	1.58 68	0.76 39	0.60 58	0.11 42	0.32 68	0.19 42	0.03 47	2.21 64	0.34 76	4.40 108	0.00 1	2.37 75	0.32 58	0.05 44	3.96 86	3.80 102	2.25 71	1.61 85	6.17 114	0.64 61	3.66 88	2.14 69	0.45 70	0.39 84	1.01 68	1.65 93	1.17 24	2.06 82

SGD-Stereo	1.60 69	1.00 44	0.39 29	0.07 24	0.10 33	0.03 6	0.03 47	1.61 56	0.16 59	0.29 48	0.01 48	3.17 93	0.51 75	0.15 71	5.70 122	4.40 132	3.96 100	1.14 67	3.70 73	0.85 73	3.14 74	4.02 114	0.57 78	0.09 38	0.69 53	0.76 74	3.90 70	2.68 97

test_5	1.60 69	3.48 114	0.54 54	0.18 52	0.06 20	0.23 56	0.03 47	5.33 98	0.27 70	1.64 69	1.35 105	3.71 99	1.93 153	0.23 77	4.32 91	3.32 85	1.42 55	1.29 75	2.63 62	0.35 37	1.40 40	2.80 83	0.08 41	0.39 84	0.54 48	0.20 38	5.14 87	0.43 49

HUF	1.64 71	2.58 87	1.08 103	0.06 19	0.15 43	0.38 84	0.02 40	5.18 97	0.13 47	0.81 56	0.01 48	2.39 78	0.78 98	0.08 51	3.21 67	3.05 76	1.62 61	1.13 66	5.33 91	1.59 97	5.53 133	3.45 94	0.67 90	0.16 61	1.09 72	0.10 26	2.95 58	0.86 59

CVANet_RVC	1.68 72	2.90 95	2.47 147	2.89 173	1.15 136	2.50 163	1.35 169	3.81 83	0.39 81	0.59 54	4.79 154	2.85 87	0.62 84	0.52 127	1.71 27	2.12 56	1.49 56	1.21 69	1.54 42	1.42 90	1.98 54	1.37 42	0.60 80	0.46 90	0.61 52	0.35 59	2.29 40	1.34 69

IGEV-Stereo+	1.69 73	3.01 99	0.37 24	0.91 111	0.26 60	0.29 76	0.06 68	1.05 53	0.21 65	7.82 151	1.19 102	2.36 74	0.46 72	0.10 55	2.28 44	2.68 67	2.30 72	2.13 98	4.56 78	0.61 58	3.77 91	5.28 155	0.95 127	0.03 15	0.45 43	0.36 61	1.65 31	0.39 48

DMCA	1.74 74	2.24 77	1.84 127	0.49 81	0.92 115	1.14 124	0.13 97	1.67 57	1.22 146	1.86 71	2.71 129	2.80 86	0.32 58	0.80 164	3.91 80	3.06 77	2.68 76	2.46 114	2.04 53	1.09 78	2.71 63	1.41 48	0.88 116	0.76 115	0.83 61	1.23 85	3.78 69	2.08 83

RAFT_CTSACE	1.80 75	3.98 131	0.77 67	0.63 90	0.30 65	0.28 72	0.03 47	5.40 100	0.17 61	8.06 156	0.26 67	3.50 95	1.29 123	0.27 89	2.19 40	2.25 59	1.31 51	0.55 46	2.14 56	0.25 26	2.51 61	4.48 131	0.64 87	0.28 76	0.82 60	0.32 56	5.60 101	0.28 44

MIF-Stereo (partial)	1.81 76	4.50 162	0.75 64	0.33 66	0.68 102	0.27 68	0.12 95	1.52 55	0.53 91	1.31 66	0.03 52	1.02 50	0.50 74	0.13 65	3.75 76	4.15 122	3.64 90	2.41 113	2.72 63	0.67 66	3.40 78	2.87 86	0.44 69	0.46 90	1.62 88	1.84 95	5.04 84	4.09 105

AFF-stereo	1.82 77	2.26 78	1.46 122	0.48 80	0.25 57	1.34 132	0.06 68	5.02 96	0.67 104	2.94 86	0.38 71	2.43 79	0.54 76	0.04 39	2.36 47	2.98 73	1.50 57	1.28 73	6.14 113	0.46 47	2.84 67	1.37 42	0.59 79	0.24 71	2.68 108	2.72 112	4.81 83	1.35 70

GANet	1.82 77	1.64 58	1.45 121	1.64 139	1.59 148	3.29 177	1.37 170	3.97 86	0.80 110	1.49 67	1.65 112	4.25 105	0.33 60	0.55 131	2.45 50	2.07 54	3.11 82	3.41 140	1.60 43	0.45 45	1.32 37	0.94 27	0.87 114	0.89 132	1.39 82	0.46 66	3.70 68	2.40 92

MIM_Stereo	1.95 79	4.20 144	1.15 106	0.66 92	0.48 79	0.54 99	0.10 85	4.26 91	0.35 77	3.18 91	0.24 64	2.64 83	0.33 60	0.37 105	3.71 74	3.67 97	3.04 80	2.25 105	4.58 79	1.35 88	4.11 99	2.85 85	0.49 74	0.44 88	0.97 67	0.59 70	4.57 78	1.60 74

YMNet	1.98 80	2.40 82	0.74 63	1.03 118	1.28 139	1.32 131	3.58 200	2.57 66	1.71 169	1.54 68	0.55 75	2.62 82	3.42 203	1.58 200	3.80 77	4.67 148	2.66 75	1.52 81	3.20 70	0.65 62	1.56 42	2.31 76	0.02 27	0.59 106	2.27 103	0.75 73	3.23 60	1.91 78

plain	2.08 81	4.58 164	0.78 75	0.45 78	1.13 134	0.30 77	0.09 83	3.41 76	0.38 80	3.93 100	0.01 48	1.70 65	0.40 69	0.07 48	4.24 90	4.24 126	3.66 91	2.76 120	5.86 104	0.31 35	3.28 75	3.58 101	0.15 48	0.47 92	1.63 89	1.64 92	2.57 47	4.57 108

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 82	2.28 79	0.76 65	0.77 109	0.53 82	0.23 56	0.03 47	4.83 94	0.37 78	7.42 149	0.72 81	2.00 69	1.13 113	0.21 76	2.69 57	3.58 92	3.17 83	2.15 100	4.98 83	0.70 68	6.31 148	4.63 138	0.68 92	0.12 50	0.90 66	0.35 59	4.06 73	1.23 68

RAFT+CT+SA	2.12 83	4.55 163	0.77 67	0.68 98	0.20 48	0.11 20	0.03 47	6.05 110	0.25 68	6.05 128	0.01 48	4.53 110	1.70 145	0.35 103	2.99 61	3.98 111	1.76 66	1.41 79	4.23 76	0.66 64	4.06 97	4.89 143	0.26 58	0.39 84	0.88 64	0.33 58	5.32 98	0.92 61

S2M2_XL	2.20 84	0.96 43	2.17 135	0.08 29	0.25 57	0.05 11	0.09 83	7.60 138	0.70 105	2.86 85	0.00 1	3.70 98	1.27 121	0.13 65	3.26 68	3.33 86	7.37 167	0.89 54	2.19 58	1.21 85	4.94 116	2.87 86	0.93 123	0.12 50	1.41 83	1.06 81	4.43 76	5.43 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	2.39 85	4.74 179	0.91 85	0.57 87	0.42 76	0.24 59	0.13 97	3.39 75	0.30 73	1.24 63	0.43 72	1.17 56	0.59 82	0.69 151	6.94 175	3.65 96	5.59 129	3.79 153	6.31 119	1.86 113	4.88 115	3.88 109	0.70 95	0.93 134	1.90 99	0.92 77	4.53 77	3.69 103

ARAFT	2.39 85	3.85 127	0.89 81	0.42 76	0.20 48	0.19 42	0.02 40	3.46 77	0.27 70	4.75 110	1.66 113	2.06 70	0.39 68	0.50 123	6.13 147	4.10 120	4.82 113	4.26 173	5.12 87	1.32 87	5.68 135	3.03 88	0.61 81	0.21 68	3.58 116	0.29 53	5.21 90	1.60 74

DEFOM-Stereo_RVC	2.41 87	3.66 116	0.91 85	0.26 60	0.30 65	0.24 59	0.00 1	4.50 93	0.49 87	8.28 158	0.24 64	3.12 92	0.36 63	0.19 74	4.67 106	2.89 71	3.84 94	1.37 78	5.11 85	0.86 74	4.94 116	4.07 116	0.98 140	0.19 66	1.52 85	0.92 77	4.62 79	6.43 136

UPFNet	2.49 88	1.99 67	2.37 144	1.34 132	2.02 167	2.42 161	1.28 168	4.05 88	1.40 153	2.80 83	2.31 120	1.94 68	0.62 84	1.73 206	6.03 138	3.15 79	3.86 96	3.15 135	5.50 98	3.22 167	1.74 45	1.29 41	1.15 157	1.10 145	2.08 102	1.13 83	5.67 103	1.81 77

raft+_RVC	2.50 89	2.50 85	1.82 126	0.62 89	0.39 72	0.94 115	0.12 95	6.00 108	0.51 88	6.37 133	2.93 134	3.97 102	0.61 83	0.13 65	3.95 81	3.26 82	3.23 84	1.33 76	6.64 124	1.09 78	3.07 72	2.53 79	0.72 97	0.37 82	2.72 110	2.42 109	6.25 118	3.14 100

TESTraft	2.52 90	4.45 158	0.77 67	0.55 84	0.24 53	0.15 31	0.10 85	5.57 101	0.37 78	5.42 118	0.24 64	1.63 63	2.10 169	1.16 183	6.48 159	4.71 150	3.39 86	1.01 58	4.62 80	1.20 84	3.66 88	7.30 184	0.36 64	0.61 107	1.11 74	2.78 113	5.69 104	2.43 93

test_4	2.66 91	2.69 89	2.24 139	0.64 91	0.43 78	0.45 90	0.29 126	7.08 125	0.21 65	13.81 234	0.17 57	5.08 117	0.55 78	0.25 83	3.14 65	3.74 99	3.62 89	2.05 97	3.70 73	1.04 77	3.58 85	3.56 99	0.67 90	0.36 81	1.58 86	2.25 107	5.99 114	2.50 94

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 91	3.98 131	2.74 151	0.66 92	0.54 84	1.38 133	0.08 80	8.29 148	1.10 137	2.81 84	1.79 115	4.55 111	0.62 84	0.05 44	3.26 68	3.00 74	2.86 77	1.01 58	7.25 128	1.55 96	3.90 93	2.28 74	0.86 111	0.54 97	5.14 144	2.58 110	5.87 112	3.12 99

LL-Strereo2	2.73 93	2.07 71	1.31 116	0.41 74	0.33 69	0.40 85	0.04 61	7.25 129	0.46 86	11.56 202	1.61 111	3.45 94	0.40 69	1.65 202	3.89 78	3.61 94	3.85 95	1.35 77	8.89 153	1.66 103	4.46 108	3.90 110	0.74 99	0.28 76	1.80 91	1.56 90	5.15 89	1.47 72

TestStereo1	2.77 94	4.95 191	0.77 67	0.49 81	0.27 61	0.13 24	0.11 90	5.74 105	0.44 83	6.03 126	0.19 59	1.51 60	2.08 165	1.12 180	6.37 153	4.90 156	3.76 92	1.25 71	5.48 94	1.44 91	5.77 137	7.77 192	0.37 65	0.57 103	1.26 77	2.93 116	6.36 120	2.59 95

SA-5K	2.77 94	4.95 191	0.77 67	0.49 81	0.27 61	0.13 24	0.11 90	5.74 105	0.44 83	6.03 126	0.19 59	1.51 60	2.08 165	1.12 180	6.37 153	4.90 156	3.76 92	1.25 71	5.48 94	1.44 91	5.77 137	7.77 192	0.37 65	0.57 103	1.26 77	2.93 116	6.36 120	2.59 95

FINET	2.77 94	2.20 74	2.22 138	3.13 175	0.96 119	0.85 113	0.44 135	2.83 70	1.89 175	3.86 98	0.87 89	4.06 103	1.56 140	0.53 128	7.78 198	4.97 160	4.37 107	1.53 82	8.10 142	1.44 91	3.94 94	2.47 78	0.43 68	1.02 139	2.68 108	1.59 91	6.19 117	2.93 98

anonymousdsp2	2.91 97	4.21 145	2.42 145	0.57 87	0.53 82	1.58 141	0.08 80	6.62 118	0.27 70	4.15 104	2.56 124	4.45 107	0.45 71	0.97 172	4.05 87	3.34 87	3.04 80	1.87 93	11.24 173	1.50 94	4.44 107	5.29 156	0.50 76	0.69 112	3.16 114	1.06 81	6.44 122	3.20 101

HCRNet	2.91 97	3.19 106	0.80 78	1.42 134	0.27 61	0.41 87	0.63 149	2.61 68	0.08 31	37.79 313	2.40 121	4.61 112	0.20 43	0.27 89	4.32 91	1.94 45	1.87 70	0.78 52	2.43 60	0.63 60	2.71 63	1.37 42	0.49 74	0.26 72	0.56 50	0.41 65	5.09 86	1.03 65

HITNet	3.05 99	1.95 65	1.39 120	2.31 158	0.99 122	0.27 68	0.10 85	6.94 122	1.94 179	9.64 171	3.77 143	6.82 131	0.95 105	0.42 110	5.11 110	2.84 70	3.36 85	2.24 104	3.02 69	1.84 111	3.48 81	3.17 91	0.83 110	1.10 145	1.87 92	2.18 105	7.99 144	5.68 126
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
CAS	3.22 100	4.04 135	0.76 65	1.00 117	0.90 113	0.36 83	0.26 121	1.77 59	0.93 120	2.66 81	6.08 174	2.38 76	3.02 200	0.26 86	5.25 113	3.46 89	4.96 114	2.19 101	5.65 101	1.83 110	4.13 101	3.84 108	0.69 93	0.13 56	5.29 146	5.48 155	7.23 134	12.33 187

IER	3.28 101	3.00 97	1.18 110	0.96 115	1.10 127	1.73 147	0.69 156	4.33 92	0.93 120	2.94 86	8.22 205	10.19 161	0.95 105	2.88 223	6.34 152	3.77 101	4.10 101	2.77 121	3.58 72	3.17 165	2.98 70	2.43 77	1.42 185	1.15 154	2.40 104	4.50 141	5.36 99	5.45 124

GMStereo	3.35 102	4.62 166	0.54 54	0.92 112	0.78 105	1.72 146	0.13 97	8.79 161	0.44 83	2.60 80	0.80 88	12.77 196	0.24 48	0.08 51	4.35 97	3.21 80	7.17 162	1.21 69	13.22 185	1.85 112	5.24 125	2.17 71	0.63 84	1.06 142	4.50 132	0.66 72	8.59 149	2.08 83
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 103	2.37 80	1.28 114	0.68 98	0.58 89	0.24 59	0.06 68	6.44 117	0.82 111	6.37 133	4.72 153	4.67 113	1.17 116	0.24 82	5.91 134	4.37 129	5.47 127	2.70 118	5.05 84	1.77 108	4.30 104	5.04 144	0.50 76	0.35 80	4.79 140	10.48 199	3.57 64	8.71 157

G2L-Stereo	3.48 104	2.86 93	1.51 124	1.59 138	2.75 183	0.98 120	0.42 133	6.25 114	1.34 152	5.62 120	8.39 206	5.15 119	1.80 146	1.13 182	5.88 130	4.10 120	5.17 123	2.65 117	4.09 75	1.64 102	3.43 80	2.15 70	1.39 182	0.88 130	4.70 137	6.01 159	7.34 139	4.83 118

RALAANet	3.52 105	3.11 102	2.97 157	1.15 124	1.20 137	1.71 145	0.23 119	6.04 109	1.02 129	4.47 109	4.42 150	3.09 91	1.43 134	0.26 86	6.06 140	3.85 103	4.78 112	5.01 194	8.94 154	3.58 171	5.33 130	4.51 133	1.10 152	1.59 174	3.98 125	4.39 138	6.63 123	4.21 107

RASNet	3.53 106	3.37 111	3.79 182	1.55 136	1.82 156	2.49 162	0.49 141	8.15 145	2.25 189	3.47 93	3.22 137	4.35 106	2.16 174	0.31 93	3.74 75	3.52 91	4.32 105	2.23 103	4.31 77	2.32 138	4.60 110	3.57 100	0.74 99	3.60 221	2.49 105	3.92 130	9.56 168	8.84 158

4D-IteraStereo	3.57 107	1.40 54	3.26 164	0.93 113	0.64 100	0.21 50	0.15 102	8.38 150	0.58 98	13.21 227	1.95 117	5.52 124	0.78 98	0.70 152	4.77 107	4.00 113	4.72 110	3.05 131	7.65 135	1.59 97	7.94 181	6.96 179	0.86 111	0.56 98	2.75 111	4.52 142	7.16 132	2.15 86

rafts_anoy	3.60 108	5.19 204	2.96 156	0.71 107	0.94 117	1.15 126	0.58 146	7.80 140	0.85 114	5.74 122	5.15 162	4.46 108	0.80 100	0.30 92	5.99 137	4.47 137	5.17 123	4.92 189	6.42 121	2.15 128	4.87 114	4.03 115	0.96 136	0.94 136	4.99 141	4.39 138	5.59 100	5.69 127

CIPLG	3.61 109	4.41 156	1.23 113	1.34 132	0.89 110	1.20 128	0.47 137	10.05 182	1.17 143	6.95 141	4.93 158	7.61 140	1.19 117	2.50 215	6.60 169	4.23 125	5.99 134	1.94 94	6.22 116	2.59 150	6.28 147	4.55 134	1.21 164	1.12 151	3.89 120	1.19 84	5.66 102	1.93 79

ACRE	3.62 110	4.42 157	1.19 111	1.43 135	0.89 110	1.26 130	0.47 137	10.01 181	1.14 140	7.17 146	4.96 159	7.60 139	1.21 118	2.50 215	6.59 166	4.37 129	5.99 134	1.95 95	5.99 108	2.46 147	6.37 152	4.38 128	1.22 168	1.10 145	3.95 122	1.36 86	5.72 105	1.98 80

S2M2_L	3.63 111	4.17 141	4.42 197	0.76 108	0.40 73	0.35 81	0.07 74	5.73 104	1.10 137	12.00 205	0.00 1	2.43 79	0.70 88	0.46 116	6.08 144	4.81 154	8.83 189	1.69 88	5.97 107	1.54 95	6.61 158	3.75 105	0.90 119	0.21 68	2.83 112	3.76 127	8.35 147	10.11 168
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IPLGR_C	3.64 112	4.47 161	1.21 112	1.32 130	0.89 110	1.21 129	0.44 135	10.00 180	1.13 139	7.19 147	4.86 155	7.67 141	1.22 120	2.60 218	6.55 162	4.38 131	5.99 134	2.00 96	6.05 111	2.52 148	6.35 150	4.56 136	1.21 164	1.13 152	3.93 121	1.54 89	5.76 109	1.99 81

AnonymousM	3.65 113	2.19 73	0.90 84	1.07 119	0.18 46	0.94 115	0.04 61	6.87 121	0.97 124	7.98 155	2.55 123	3.83 100	0.95 105	0.57 133	5.52 116	5.43 177	6.84 151	3.37 139	5.62 100	2.07 124	7.93 180	5.27 154	1.21 164	0.87 127	1.22 76	2.60 111	9.70 170	11.77 183

DMCA-RVC	3.69 114	2.69 89	2.18 136	1.93 151	2.43 175	1.44 137	2.89 194	3.94 85	5.33 227	3.34 92	4.21 148	11.38 173	1.29 123	1.28 189	7.23 180	4.15 122	4.25 104	3.53 144	4.86 82	2.77 155	4.84 113	4.43 129	1.06 147	1.47 168	1.95 101	1.99 103	5.75 108	7.13 142

LoS_RVC	3.70 115	4.34 153	4.10 186	0.30 64	0.99 122	0.22 53	0.28 124	3.52 78	1.08 134	5.34 116	4.08 145	2.90 88	2.49 189	0.25 83	6.07 142	4.58 142	4.11 102	3.75 150	8.01 140	2.21 133	7.12 170	5.11 151	1.03 144	0.14 57	8.95 186	3.32 119	7.11 130	8.66 155

tt_ll	3.70 115	4.34 153	4.10 186	0.30 64	0.99 122	0.22 53	0.28 124	3.52 78	1.08 134	5.34 116	4.08 145	2.90 88	2.49 189	0.25 83	6.07 142	4.58 142	4.11 102	3.75 150	8.01 140	2.21 133	7.12 170	5.11 151	1.03 144	0.14 57	8.95 186	3.32 119	7.11 130	8.66 155

UNet	3.74 117	3.26 109	3.07 160	1.82 148	1.90 160	2.72 166	1.23 167	6.67 119	1.74 171	5.15 113	4.59 152	3.93 101	1.34 129	2.73 221	5.38 114	3.97 110	6.35 140	4.01 162	6.20 115	3.83 177	4.23 103	3.13 89	1.49 190	1.68 183	3.36 115	4.36 136	6.04 115	6.85 141

HGLStereo	3.76 118	2.76 91	2.94 154	1.14 123	2.09 169	2.07 154	0.84 160	4.17 90	0.94 123	3.87 99	12.55 245	2.53 81	1.36 131	1.33 195	5.16 111	4.75 152	6.97 156	5.00 193	6.08 112	3.00 161	5.28 129	3.98 111	0.94 124	1.33 160	5.42 147	5.41 154	5.83 111	3.80 104

IPLG	3.82 119	4.08 138	1.77 125	0.66 92	1.10 127	1.40 135	1.06 166	7.97 142	0.58 98	5.71 121	2.09 118	7.34 135	1.94 156	0.68 150	6.96 176	3.94 108	6.95 155	4.42 178	6.44 122	2.11 127	3.66 88	8.25 207	0.97 138	0.91 133	4.05 126	6.06 161	6.79 125	5.17 121

SA	3.89 120	4.31 152	0.91 85	1.17 125	1.14 135	0.89 114	0.17 105	8.93 162	0.74 107	13.98 236	0.19 59	7.57 138	1.40 132	1.37 196	6.47 158	4.55 140	5.81 131	2.80 125	6.32 120	1.59 97	4.12 100	6.35 169	0.26 58	1.04 140	2.93 113	6.10 163	9.85 176	4.12 106

GCAP-BAT	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

test_for_model	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

testlalala2	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

testlalala	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

testlalala_base	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GCAP-Stereo	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GMOStereo	3.91 127	3.72 119	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 93	0.63 149	8.76 157	0.91 116	15.01 251	0.71 77	6.30 126	1.33 125	0.23 77	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 154	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 195	0.82 106	0.56 98	6.49 161	3.33 121	9.48 162	2.37 88

error version	3.91 127	3.72 119	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 93	0.63 149	8.76 157	0.91 116	15.01 251	0.71 77	6.30 126	1.33 125	0.23 77	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 154	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 195	0.82 106	0.56 98	6.49 161	3.33 121	9.48 162	2.37 88

test-v	3.91 127	3.72 119	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 93	0.63 149	8.76 157	0.91 116	15.01 251	0.71 77	6.30 126	1.33 125	0.23 77	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 154	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 195	0.82 106	0.56 98	6.49 161	3.33 121	9.48 162	2.37 88

test-2	3.91 127	3.72 119	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 93	0.63 149	8.76 157	0.91 116	15.01 251	0.71 77	6.30 126	1.33 125	0.23 77	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 154	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 195	0.82 106	0.56 98	6.49 161	3.33 121	9.48 162	2.37 88

RALCasStereoNet	3.91 127	4.92 189	3.22 162	1.25 129	1.26 138	1.64 143	0.65 154	7.99 143	0.65 103	8.76 164	4.87 157	7.31 134	0.94 104	0.26 86	5.95 136	4.30 127	6.48 143	4.60 183	5.27 90	1.90 114	5.25 128	3.80 107	0.91 121	1.48 171	5.91 152	4.81 148	4.62 79	6.52 138

DISCO	3.96 132	3.91 129	1.34 117	1.96 152	2.17 171	4.70 191	3.66 202	4.01 87	3.78 216	5.05 112	6.84 182	2.38 76	2.08 165	0.35 103	6.06 140	3.90 105	6.57 145	4.25 172	8.62 150	3.32 169	4.39 105	4.01 112	1.40 183	1.11 148	4.06 127	4.93 152	7.01 128	5.11 120

CASnet	3.99 133	5.08 198	0.97 93	0.66 92	0.61 98	0.50 93	0.10 85	9.21 166	0.93 120	15.01 251	2.63 127	13.58 205	1.27 121	0.28 91	5.49 115	3.06 77	3.54 88	1.02 60	12.15 181	1.35 88	6.94 166	3.55 98	0.66 89	0.44 88	3.95 122	0.88 75	7.01 128	6.82 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DSFCA	4.04 134	5.03 194	2.21 137	2.54 164	2.56 181	2.90 170	2.32 193	3.90 84	2.54 198	3.07 89	7.06 188	4.70 114	0.88 102	0.60 137	6.08 144	4.01 114	4.71 109	4.61 184	8.45 145	3.20 166	5.06 119	5.33 157	2.28 217	2.37 197	4.53 134	4.90 151	5.72 105	7.60 145

raftrobust	4.09 135	2.00 68	3.23 163	1.32 130	0.96 119	0.44 88	0.15 102	9.53 171	0.71 106	13.29 228	5.73 170	5.50 123	1.07 112	0.39 107	6.70 170	4.77 153	5.29 125	2.88 127	7.88 137	2.18 132	5.75 136	4.31 123	1.37 181	0.57 103	6.87 166	6.05 160	5.91 113	5.47 125

CREStereo++_RVC	4.28 136	4.68 169	4.25 190	1.08 120	1.43 145	0.25 63	0.11 90	7.12 126	1.06 132	8.41 159	2.65 128	8.74 150	7.06 242	0.37 105	4.85 109	5.04 163	8.52 183	1.71 89	5.48 94	1.62 101	6.08 141	3.73 104	1.10 152	0.52 96	4.73 139	3.85 129	10.36 186	10.81 178
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
coex_refinement	4.31 137	3.78 123	2.00 129	2.11 155	2.61 182	3.36 178	1.00 164	7.00 123	5.00 223	4.99 111	7.18 191	5.99 125	0.71 89	0.71 153	5.94 135	4.03 116	4.99 115	3.23 136	5.91 106	2.73 154	3.78 92	2.21 72	1.62 197	1.22 155	5.54 148	5.57 157	7.81 143	15.29 209

CFNet	4.33 138	3.98 131	2.01 132	4.38 188	2.45 176	2.25 160	0.54 143	6.78 120	0.88 115	4.20 106	5.09 161	17.09 234	2.33 185	0.48 120	5.67 120	3.01 75	4.34 106	2.87 126	5.36 92	2.39 145	4.04 95	1.79 60	0.77 101	1.05 141	8.67 182	5.50 156	8.59 149	10.37 170

ADLNet	4.36 139	5.79 214	2.34 142	2.31 158	3.04 190	3.06 173	1.41 172	6.28 115	1.71 169	3.10 90	5.71 169	16.87 233	2.06 164	10.00 275	5.74 124	3.62 95	4.57 108	3.32 138	5.11 85	2.82 156	3.10 73	4.01 112	1.10 152	0.79 118	4.46 131	6.15 165	5.79 110	3.43 102

Sa-1000	4.52 140	4.36 155	0.94 92	0.95 114	1.37 144	0.99 121	0.19 106	9.48 168	1.23 147	13.79 233	0.78 87	5.33 122	1.84 148	1.70 204	7.36 185	4.84 155	7.91 174	3.69 147	10.07 159	1.73 106	5.79 139	7.50 188	0.33 63	1.39 164	8.06 175	5.66 158	10.24 183	4.58 109

CREStereo	4.65 141	5.05 195	3.91 184	1.23 127	0.52 80	0.79 111	0.10 85	9.62 173	1.76 172	10.00 174	2.78 133	11.95 183	2.45 188	0.47 118	5.77 128	5.85 193	9.05 191	1.48 80	5.89 105	2.21 133	7.71 178	4.21 119	1.12 155	0.83 126	6.05 157	4.56 144	9.33 160	10.79 176
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
trnet	4.72 142	5.07 197	3.82 183	1.23 127	0.52 80	0.77 110	0.08 80	9.70 174	1.63 165	12.26 208	2.71 129	12.63 193	2.41 186	0.47 118	5.53 117	5.69 184	8.60 184	1.65 87	5.73 102	2.07 124	7.20 173	4.13 118	1.01 141	0.81 119	6.09 158	4.55 143	9.78 172	11.22 181

test-3	4.72 142	3.18 104	3.66 179	1.86 149	1.74 151	1.44 137	0.59 147	9.78 175	0.51 88	10.97 194	1.51 109	16.42 227	1.15 114	0.64 142	6.55 162	4.09 119	6.92 154	3.09 134	14.37 196	1.92 116	6.27 146	8.30 210	0.89 117	1.11 148	4.71 138	2.88 114	7.22 133	5.72 131

test_1	4.72 142	3.18 104	3.66 179	1.86 149	1.75 155	1.44 137	0.59 147	9.79 176	0.51 88	11.07 195	1.49 108	16.42 227	1.16 115	0.64 142	6.53 161	4.08 117	6.87 152	3.07 132	14.39 197	1.91 115	6.26 145	8.28 209	0.87 114	1.11 148	4.69 136	2.89 115	7.26 136	5.71 130

castereo	4.75 145	3.67 117	3.58 176	0.69 100	0.87 109	0.27 68	0.07 74	8.75 156	1.00 127	13.17 221	3.69 141	10.74 170	0.96 108	0.51 126	5.21 112	5.81 192	8.80 188	2.58 115	10.68 165	2.10 126	9.16 201	7.11 181	1.27 172	1.22 155	5.98 155	6.89 171	6.34 119	7.25 143

castereo++	4.78 146	2.21 75	3.04 158	2.43 162	0.59 90	0.28 72	0.07 74	10.36 188	0.79 109	14.07 237	2.48 122	17.49 239	1.03 110	0.43 111	4.18 89	5.31 174	7.70 170	3.04 130	8.41 144	1.71 104	8.44 191	7.29 183	1.42 185	1.47 168	4.60 135	6.12 164	9.51 167	4.66 110

EGLCR-Stereo	4.86 147	4.87 182	4.24 189	0.66 92	0.92 115	3.38 179	0.04 61	8.65 155	1.15 141	8.90 165	1.19 102	8.78 152	2.32 184	0.67 148	3.49 71	4.65 147	6.35 140	4.19 170	8.22 143	1.79 109	8.98 199	8.12 205	0.90 119	0.78 117	4.37 128	4.84 149	14.60 225	14.17 203

PDISCO_ROB	4.91 148	3.21 107	2.14 133	2.74 167	2.11 170	1.51 140	1.48 177	4.94 95	2.29 190	2.49 79	5.41 167	4.86 115	2.09 168	1.83 207	6.55 162	6.61 203	6.04 137	10.49 265	6.22 116	4.15 187	7.50 176	7.17 182	1.15 157	1.81 186	6.10 159	6.17 166	17.36 242	8.08 151

iResNet_ROB	4.93 149	4.72 178	3.53 174	2.88 172	1.64 149	2.62 165	1.84 180	7.85 141	1.17 143	6.17 129	7.61 196	4.17 104	8.58 246	0.75 156	6.46 157	4.48 138	7.24 165	4.88 188	11.20 172	3.00 161	4.43 106	2.29 75	1.28 173	3.11 211	7.39 172	6.06 161	9.14 155	8.50 154

PMTNet	4.94 150	4.88 186	4.33 193	0.87 110	0.95 118	0.75 108	0.24 120	7.00 123	1.68 166	9.89 173	3.04 136	11.43 174	0.99 109	0.44 112	6.15 148	5.72 186	8.20 177	1.62 86	10.98 168	1.31 86	7.98 182	4.24 121	1.21 164	0.27 75	9.00 188	6.68 170	9.35 161	14.21 204

iinet-f	5.03 151	3.97 130	2.00 129	2.22 157	0.72 103	4.42 187	1.39 171	3.78 82	0.83 113	5.79 124	16.26 267	7.84 143	3.16 201	0.39 107	6.73 171	5.80 191	5.81 131	2.96 129	18.68 230	4.96 191	6.63 160	6.26 167	1.62 197	1.13 152	5.70 151	2.23 106	8.85 154	5.76 132

TestStereo	5.06 152	5.12 200	3.29 167	2.13 156	0.66 101	3.22 175	0.07 74	12.34 219	0.61 102	21.17 286	1.07 94	11.86 179	1.49 137	0.34 96	4.60 98	2.79 69	6.67 148	1.12 65	13.94 190	1.75 107	11.50 235	3.17 91	0.80 104	0.63 109	6.03 156	3.31 118	10.14 182	6.81 139

test_3	5.18 153	3.24 108	3.52 173	1.97 153	1.82 156	1.38 133	0.57 145	10.49 196	0.58 98	15.72 261	1.14 101	20.47 249	1.21 118	0.59 135	6.11 146	3.99 112	7.17 162	3.73 149	14.43 198	2.01 123	6.36 151	10.05 246	0.79 103	0.97 137	5.22 145	4.31 135	7.31 137	4.84 119

MIPNet	5.28 154	5.21 205	2.42 145	0.96 115	1.54 147	1.77 148	1.43 175	9.99 179	1.07 133	5.20 114	5.32 165	11.54 175	3.41 202	0.66 145	7.23 180	5.18 171	8.25 178	4.96 190	10.27 161	4.20 188	3.48 81	8.54 213	1.33 178	1.45 166	8.47 179	10.14 196	7.62 141	10.87 179

DN-CSS_ROB	5.28 154	3.87 128	4.38 195	2.33 160	3.00 189	0.63 106	0.22 118	10.51 198	1.48 158	10.35 186	11.92 242	14.00 209	4.14 217	0.49 122	6.33 151	3.51 90	7.12 161	3.41 140	14.86 201	2.28 136	6.55 157	3.37 93	1.33 178	4.19 231	5.66 150	3.49 125	7.31 137	5.92 134

GLC_STEREO	5.29 156	5.26 206	3.54 175	1.72 146	2.01 166	0.76 109	0.07 74	9.53 171	0.76 108	13.31 229	6.35 179	8.74 150	1.57 141	2.03 211	4.82 108	4.71 150	11.99 234	2.19 101	8.79 152	2.88 159	17.78 279	8.08 203	0.80 104	0.64 111	3.96 124	1.70 94	12.99 212	5.85 133

BEATNet_4x	5.29 156	3.00 97	2.25 140	3.27 178	2.19 172	0.79 111	0.43 134	8.36 149	3.67 213	16.72 268	3.62 140	9.42 155	2.83 197	1.19 185	7.64 193	6.41 201	6.68 149	6.54 221	6.26 118	2.71 153	8.94 197	9.57 229	0.86 111	2.72 202	3.78 117	3.50 126	10.49 190	8.93 159

CFNet_RVC	5.36 158	5.40 209	4.21 188	5.04 197	4.49 209	4.48 188	0.85 161	6.16 112	2.33 192	5.54 119	9.67 220	7.72 142	1.53 139	1.01 177	7.47 188	3.94 108	5.67 130	4.23 171	6.87 126	3.53 170	6.63 160	4.83 141	0.92 122	2.24 193	9.70 198	9.81 190	9.91 178	10.56 172

LMCR-Stereo	5.39 159	4.30 151	2.89 153	1.13 122	1.91 161	2.74 167	0.11 90	7.55 137	2.14 183	6.83 137	4.10 147	10.39 163	0.87 101	0.60 137	6.86 174	4.92 158	10.03 211	4.62 185	17.39 220	6.52 214	8.52 192	7.79 199	0.95 127	2.04 189	4.45 130	4.62 147	10.48 189	10.75 174

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 160	5.54 212	4.48 202	3.34 180	8.15 236	2.84 169	11.81 260	6.36 116	7.66 243	5.78 123	5.33 166	13.38 203	1.43 134	6.77 267	8.35 208	3.58 92	3.89 99	2.73 119	6.50 123	2.45 146	4.05 96	3.51 96	1.46 188	1.47 168	4.50 132	9.14 185	6.65 124	7.99 150
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
raft_robust	5.58 161	4.22 146	1.07 102	1.67 145	0.73 104	1.66 144	0.33 128	10.68 200	1.24 149	28.57 302	1.40 106	8.69 148	2.30 183	0.92 171	5.75 127	5.47 179	6.87 152	4.05 166	12.01 177	2.00 122	7.75 179	8.62 215	0.71 96	1.06 142	6.91 168	8.32 178	9.75 171	7.96 149

iResNetv2_ROB	5.61 162	4.07 137	1.96 128	4.69 192	2.20 174	4.60 190	0.94 163	8.50 152	2.09 182	6.20 130	12.67 247	13.31 202	6.49 238	0.50 123	6.25 149	4.56 141	5.13 121	4.03 165	14.34 195	3.94 182	6.24 143	4.48 131	1.50 191	3.20 213	6.68 165	5.25 153	9.83 173	7.92 148

STTStereo	5.68 163	6.69 225	6.57 226	3.38 182	5.86 221	3.08 174	9.13 246	5.39 99	4.13 219	4.12 103	7.05 185	10.29 162	3.43 204	6.41 264	9.30 223	3.89 104	4.74 111	5.33 199	6.03 110	2.17 130	5.24 125	3.16 90	1.54 192	1.57 173	5.56 149	8.28 177	7.44 140	13.60 195

AF-Net	5.68 163	4.87 182	3.58 176	5.01 195	6.35 226	7.34 215	5.88 219	7.21 127	6.61 235	2.00 73	9.35 215	12.65 194	2.84 198	2.93 224	7.30 183	3.90 105	3.88 97	2.77 121	7.90 138	2.87 157	3.53 83	4.34 125	2.43 222	2.29 195	5.03 142	6.54 168	14.92 227	8.95 161

Nwc_Net	5.68 163	4.87 182	3.58 176	5.01 195	6.35 226	7.34 215	5.88 219	7.21 127	6.61 235	2.00 73	9.35 215	12.65 194	2.84 198	2.93 224	7.30 183	3.90 105	3.88 97	2.77 121	7.90 138	2.87 157	3.53 83	4.34 125	2.43 222	2.29 195	5.03 142	6.54 168	14.92 227	8.95 161

CFNet_pseudo	5.91 166	3.52 115	3.34 170	6.20 210	3.32 193	5.95 204	0.34 129	10.37 189	1.25 150	14.57 247	11.14 235	7.98 145	5.93 234	2.55 217	8.18 204	5.00 161	5.14 122	3.96 160	8.63 151	3.16 164	4.10 98	3.53 97	1.45 187	1.42 165	7.02 169	8.12 175	11.12 195	12.25 185

IPLGR	5.92 167	6.24 221	3.26 164	2.76 168	1.94 162	1.03 123	0.52 142	10.26 186	0.82 111	8.09 157	9.29 214	11.67 177	2.41 186	0.71 153	8.16 203	4.48 138	6.52 144	6.34 218	15.32 206	5.98 205	5.58 134	9.27 225	1.28 173	2.20 191	9.24 189	9.44 188	9.23 157	7.80 147

CES	5.95 168	2.93 96	1.36 118	0.66 92	1.36 143	1.18 127	0.21 111	31.02 292	1.50 159	6.36 132	12.72 248	8.42 147	1.98 160	0.32 95	6.05 139	6.73 204	8.14 176	2.77 121	6.00 109	2.30 137	23.59 301	5.42 159	1.63 199	0.32 79	6.88 167	3.82 128	6.83 127	10.13 169

GES	6.26 169	5.53 211	2.66 149	2.38 161	2.84 185	5.88 202	2.06 184	7.47 136	3.11 205	9.19 168	7.05 185	4.90 116	1.68 143	3.18 233	9.10 219	7.18 212	11.91 233	6.77 226	21.06 242	6.50 213	9.84 211	6.26 167	1.97 209	3.63 222	4.43 129	4.60 146	8.49 148	9.43 165

dd	6.36 170	5.34 208	1.03 101	23.89 279	0.57 86	11.85 242	0.76 158	8.17 146	0.31 74	7.87 153	0.08 54	25.57 258	0.36 63	0.83 166	7.60 192	4.16 124	14.92 252	2.61 116	19.55 236	2.15 128	4.54 109	2.55 80	0.96 136	1.60 177	6.25 160	1.43 87	10.32 184	6.48 137

FADNet-RVC-Resample	6.37 171	5.32 207	3.05 159	3.36 181	2.81 184	2.60 164	3.63 201	11.26 209	3.30 208	15.15 257	5.22 164	10.74 170	2.75 196	3.27 235	8.23 205	4.64 146	6.41 142	7.30 234	11.56 174	6.67 217	5.47 132	8.56 214	1.55 193	7.75 259	7.40 173	7.54 173	5.73 107	10.79 176

Reg-Stereo(zero)	6.44 172	4.46 159	5.66 220	2.61 165	1.30 140	2.20 157	2.23 189	12.33 217	1.93 177	13.00 218	11.23 236	12.22 186	2.25 178	1.85 208	4.33 94	6.19 196	7.10 159	4.01 162	17.22 218	3.60 172	6.43 153	7.36 185	1.29 175	1.59 174	5.94 153	8.40 179	11.22 196	16.02 213

HI	6.44 172	4.46 159	5.66 220	2.61 165	1.30 140	2.20 157	2.23 189	12.33 217	1.93 177	13.00 218	11.23 236	12.22 186	2.25 178	1.85 208	4.33 94	6.19 196	7.10 159	4.01 162	17.22 218	3.60 172	6.43 153	7.36 185	1.29 175	1.59 174	5.94 153	8.40 179	11.22 196	16.02 213

AE-Stereo	6.49 174	4.68 169	4.46 201	4.91 194	1.05 126	1.61 142	2.27 192	9.12 165	0.98 126	14.13 239	1.59 110	15.96 224	2.04 162	0.88 169	5.74 124	6.79 205	10.74 216	5.71 207	12.14 179	5.55 198	9.80 210	10.03 244	0.97 138	4.34 232	10.30 203	8.50 181	11.70 203	9.14 164

FADNet-RVC	6.53 175	5.05 195	2.54 148	5.38 201	3.47 195	2.08 156	5.59 217	11.63 211	1.70 168	11.49 199	4.99 160	13.15 199	3.46 205	1.64 201	10.47 243	5.41 176	6.66 147	3.92 158	18.29 227	5.47 196	5.85 140	5.74 164	1.05 146	5.25 239	7.53 174	10.60 201	7.25 135	10.68 173

AACVNet	6.57 176	4.28 150	2.00 129	6.89 215	8.25 237	5.89 203	2.06 184	9.02 164	2.20 185	10.00 174	10.55 227	8.16 146	1.92 152	1.66 203	7.56 191	5.64 183	8.28 179	6.20 216	11.08 169	5.61 199	6.11 142	5.44 160	2.48 225	3.25 215	8.55 180	9.98 193	10.12 180	14.15 202

HSM	6.59 177	4.79 181	4.59 203	4.39 189	4.12 202	1.77 148	1.59 179	13.37 234	1.89 175	10.07 177	10.56 228	9.18 154	4.34 219	1.32 194	7.55 190	4.62 145	11.19 227	4.14 169	10.06 158	4.43 190	9.64 207	4.84 142	1.32 177	3.28 217	9.26 191	11.65 210	11.34 200	12.56 188

DLCB_ROB	6.64 178	4.98 193	4.42 197	2.78 169	3.88 199	3.23 176	2.91 195	6.23 113	3.75 215	7.92 154	9.28 213	12.04 185	5.57 229	3.10 231	6.52 160	4.32 128	7.17 162	4.49 180	5.54 99	3.76 175	6.52 156	4.47 130	2.84 227	3.00 210	26.87 288	12.78 219	12.52 209	8.36 152

DeepPrunerF	6.67 179	4.91 188	2.71 150	5.81 205	14.61 271	4.84 192	5.92 221	6.05 110	5.90 232	3.01 88	11.37 238	3.03 90	1.93 153	2.43 213	7.67 196	8.08 225	7.06 157	4.09 167	11.97 176	3.91 180	6.91 165	5.40 158	3.22 233	2.23 192	21.61 275	10.08 195	6.82 126	8.42 153

LG-Stereo_Zeroshot	6.72 180	3.40 112	1.00 94	5.25 199	10.15 249	14.83 255	4.71 211	9.45 167	0.97 124	13.44 230	2.15 119	13.40 204	1.65 142	0.44 112	4.62 105	4.69 149	7.97 175	3.95 159	10.75 166	1.97 117	7.61 177	7.82 200	1.09 151	0.31 78	7.20 170	4.85 150	12.53 210	25.31 256

sCroCo_RVC	6.73 181	3.16 103	1.16 107	0.36 69	0.96 119	3.01 171	0.48 139	9.86 177	3.55 212	5.96 125	3.53 138	4.46 108	4.94 224	0.90 170	8.47 211	12.80 286	12.41 235	8.74 244	18.16 225	6.11 207	16.64 274	13.91 277	0.77 101	2.27 194	9.25 190	7.62 174	13.29 218	9.02 163

sAnonymous2	6.75 182	3.01 99	1.09 104	0.56 85	0.86 106	3.69 180	0.20 108	13.79 238	3.54 210	3.81 96	5.80 171	5.21 120	3.97 215	0.45 114	9.32 225	9.91 256	11.13 224	9.66 253	19.38 232	7.15 226	10.98 223	11.72 265	1.80 203	1.62 178	9.87 200	10.73 202	10.41 187	12.62 189

CroCo_RVC	6.75 182	3.01 99	1.09 104	0.56 85	0.86 106	3.69 180	0.20 108	13.79 238	3.54 210	3.81 96	5.80 171	5.21 120	3.97 215	0.45 114	9.32 225	9.91 256	11.13 224	9.66 253	19.38 232	7.15 226	10.98 223	11.72 265	1.80 203	1.62 178	9.87 200	10.73 202	10.41 187	12.62 189

APVNet	6.75 182	4.23 147	2.36 143	4.05 185	5.00 215	8.19 222	5.50 216	10.42 191	2.99 204	3.74 94	11.48 239	5.09 118	1.52 138	1.53 199	8.48 212	9.23 238	12.54 236	9.16 248	15.66 207	6.55 216	6.98 167	6.77 178	1.47 189	4.01 229	8.58 181	4.04 133	14.92 227	7.68 146

psm_up	6.89 185	5.17 201	5.69 222	7.08 217	3.86 198	8.14 221	1.89 182	10.11 184	10.23 252	6.61 136	6.17 176	7.50 137	5.04 226	3.00 226	7.28 182	4.96 159	8.33 182	4.62 185	12.14 179	4.06 185	5.17 120	3.67 103	0.89 117	5.31 240	12.09 217	13.82 232	12.09 205	11.20 180

MyStereo04	7.01 186	5.80 216	6.23 225	3.28 179	2.46 177	1.87 150	0.29 126	10.65 199	3.72 214	10.06 176	3.60 139	14.64 215	1.45 136	0.55 131	10.04 238	7.24 214	7.08 158	5.80 209	16.47 213	5.91 203	9.44 205	7.77 192	1.92 208	2.84 205	11.34 209	12.60 218	15.95 235	10.38 171

s12784h	7.05 187	6.53 223	4.78 208	8.33 225	4.14 203	1.42 136	0.26 121	9.52 170	1.68 166	10.88 192	3.99 144	15.69 221	5.75 230	0.46 116	5.88 130	5.02 162	9.11 192	2.34 106	10.63 164	1.72 105	10.37 214	4.63 138	1.02 142	1.24 159	10.41 204	10.56 200	16.24 238	27.67 264

R-Stereo Train	7.06 188	5.17 201	4.44 199	4.55 190	1.74 151	5.01 193	0.03 47	10.47 194	2.45 196	13.20 225	7.65 197	12.96 197	1.97 157	0.66 145	7.02 177	8.24 229	11.06 222	5.33 199	15.01 203	3.87 178	10.24 212	9.64 231	0.94 124	1.23 157	11.65 212	13.69 229	8.71 152	13.64 199

RAFT-Stereo	7.06 188	5.17 201	4.44 199	4.55 190	1.74 151	5.01 193	0.03 47	10.47 194	2.45 196	13.20 225	7.65 197	12.96 197	1.97 157	0.66 145	7.02 177	8.24 229	11.06 222	5.33 199	15.01 203	3.87 178	10.24 212	9.64 231	0.94 124	1.23 157	11.65 212	13.69 229	8.71 152	13.64 199
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.07 190	4.11 139	2.84 152	6.07 209	4.20 204	14.23 250	16.14 270	8.04 144	2.36 195	3.80 95	7.36 194	6.35 130	1.34 129	27.27 305	10.21 242	6.95 207	8.32 181	6.49 219	5.84 103	2.62 151	5.05 118	2.83 84	6.83 272	3.65 223	10.99 206	4.40 140	6.12 116	6.36 135

DeepPruner_ROB	7.23 191	3.43 113	5.83 223	5.40 202	5.92 222	4.54 189	3.14 197	7.68 139	3.99 217	10.10 185	11.71 241	8.69 148	5.30 227	1.52 198	11.36 254	6.40 200	8.96 190	7.60 238	10.41 162	4.28 189	12.74 250	8.68 217	2.39 220	3.23 214	8.74 183	14.91 240	10.83 193	7.52 144

RP	7.25 192	7.42 232	9.24 246	9.13 229	6.89 230	7.70 218	8.79 240	8.38 150	7.87 245	2.24 75	14.27 259	12.61 192	6.13 236	3.08 230	7.46 186	4.61 144	6.04 137	3.25 137	9.49 157	3.91 180	5.24 125	5.64 163	1.57 194	3.25 215	9.67 197	7.42 172	11.28 198	13.10 192

UCFNet_RVC	7.31 193	10.90 258	3.72 181	8.53 226	6.34 225	5.70 201	1.88 181	9.50 169	2.87 202	10.61 189	9.09 210	24.45 254	3.50 209	0.83 166	7.65 195	3.74 99	5.02 116	4.98 191	9.22 156	4.07 186	7.02 168	4.58 137	2.97 229	2.88 207	14.87 239	9.76 189	9.23 157	13.60 195

TANstereo	7.47 194	4.26 148	3.29 167	2.79 170	2.87 187	3.88 182	0.13 97	5.71 102	1.55 163	6.86 139	2.72 131	2.17 71	2.24 176	4.18 244	12.57 262	12.99 287	10.89 220	18.94 298	22.19 247	17.84 289	7.39 174	5.50 161	29.21 312	0.71 113	1.27 79	3.98 131	9.84 174	5.70 128

XX-TBD	7.47 194	4.26 148	3.29 167	2.79 170	2.87 187	3.88 182	0.13 97	5.71 102	1.55 163	6.86 139	2.72 131	2.17 71	2.24 176	4.18 244	12.57 262	12.99 287	10.89 220	18.94 298	22.19 247	17.84 289	7.39 174	5.50 161	29.21 312	0.71 113	1.27 79	3.98 131	9.84 174	5.70 128

DDF-Stereo	7.50 196	3.78 123	1.17 108	15.58 256	4.52 211	23.29 278	12.40 261	12.95 228	1.09 136	11.08 196	4.46 151	16.20 225	5.91 233	1.29 190	5.54 118	5.53 180	9.50 202	3.75 150	13.36 187	2.91 160	11.01 225	7.66 190	1.07 148	0.88 130	3.79 118	4.56 144	9.50 166	9.67 166

ICVP	7.52 197	4.60 165	8.97 245	5.16 198	4.46 208	5.66 199	1.41 172	8.26 147	4.13 219	7.86 152	7.69 199	9.43 156	5.99 235	1.18 184	7.22 179	6.97 208	7.58 169	5.27 198	10.96 167	5.33 194	7.09 169	12.60 270	16.70 293	4.49 237	8.80 184	12.28 215	10.58 191	12.26 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Any-RAFT	7.56 198	4.67 168	10.19 253	5.61 204	3.24 192	0.94 115	0.71 157	9.86 177	1.40 153	8.52 162	11.08 234	12.26 188	1.05 111	0.54 130	5.73 123	7.53 220	9.41 198	3.96 160	18.38 229	4.03 184	11.34 232	8.27 208	1.60 196	1.55 172	15.63 244	15.41 244	10.13 181	20.95 239

ADCP+	7.57 199	5.95 218	6.65 229	4.01 184	4.41 207	6.21 207	8.21 233	8.97 163	15.76 272	4.18 105	12.91 249	16.38 226	1.42 133	3.62 238	6.73 171	5.20 172	5.84 133	4.36 176	13.27 186	3.05 163	6.62 159	6.20 166	2.24 214	1.63 180	7.32 171	18.78 261	8.33 146	16.03 215

MSMDNet	7.75 200	5.40 209	4.83 209	1.65 144	1.97 163	2.23 159	0.86 162	10.39 190	1.50 159	11.53 201	7.49 195	11.66 176	3.58 211	0.99 175	8.04 202	10.34 267	10.85 219	5.13 195	22.46 250	13.04 273	11.51 236	10.76 257	1.81 206	1.63 180	11.41 210	9.18 186	13.28 217	15.81 212

RAFT-Test	7.86 201	5.10 199	4.59 203	5.48 203	1.88 158	2.05 152	1.04 165	11.43 210	1.47 157	12.34 210	8.89 209	12.35 189	2.27 180	0.87 168	7.69 197	10.14 265	10.49 215	4.98 191	21.48 243	9.21 249	12.20 244	10.06 247	1.80 203	1.68 183	12.76 223	10.30 198	13.47 220	16.31 216

HH	7.89 202	2.46 83	10.75 257	3.19 176	2.51 178	5.20 197	4.37 206	11.24 207	2.24 187	12.85 214	2.59 125	11.89 180	2.11 170	1.29 190	6.59 166	9.43 244	9.29 194	5.91 211	16.06 210	6.96 222	14.02 259	9.66 233	2.23 212	1.34 161	9.53 194	11.90 213	13.93 223	23.53 246

HanStereo	7.89 202	2.46 83	10.75 257	3.19 176	2.51 178	5.20 197	4.37 206	11.24 207	2.24 187	12.85 214	2.59 125	11.89 180	2.11 170	1.29 190	6.59 166	9.43 244	9.29 194	5.91 211	16.06 210	6.96 222	14.02 259	9.66 233	2.23 212	1.34 161	9.53 194	11.90 213	13.93 223	23.53 246

cross-raft	7.92 204	5.83 217	4.66 207	3.42 183	1.99 164	3.02 172	0.56 144	12.35 220	1.29 151	13.91 235	6.87 184	13.98 208	1.84 148	0.75 156	7.47 188	9.69 252	10.47 214	4.26 173	22.05 246	7.48 233	12.08 241	13.17 275	1.78 202	1.64 182	12.98 227	12.29 216	13.04 214	14.82 206

MSKI-zero shot	7.94 205	4.90 187	4.34 194	3.10 174	1.70 150	4.00 184	1.44 176	12.93 226	2.03 180	12.15 207	7.79 200	12.00 184	1.80 146	0.61 141	6.29 150	8.66 234	10.45 213	4.09 167	20.51 240	7.15 226	10.78 220	9.52 228	1.14 156	2.63 200	9.80 199	20.32 274	15.32 231	18.86 226

PWCDC_ROB	7.98 206	2.58 87	2.16 134	1.57 137	3.59 196	2.05 152	1.50 178	4.07 89	26.78 294	1.69 70	12.22 243	3.64 96	46.61 309	9.30 272	10.12 240	8.17 227	6.16 139	6.56 222	7.10 127	5.79 201	6.75 164	12.25 268	3.12 232	3.16 212	2.54 106	9.33 187	5.21 90	11.52 182

EAI-Stereo	8.01 207	4.87 182	4.99 211	5.25 199	4.23 205	7.18 214	6.95 225	13.19 231	2.31 191	10.61 189	6.86 183	13.29 201	1.93 153	1.00 176	9.61 229	9.46 246	9.57 204	4.69 187	18.16 225	8.69 245	8.96 198	8.64 216	1.41 184	2.04 189	11.59 211	8.24 176	13.03 213	19.52 231

FADNet	8.23 208	5.99 220	3.09 161	5.83 206	3.63 197	4.34 185	8.43 236	15.97 252	2.81 201	15.51 259	12.42 244	13.91 207	5.01 225	1.96 210	9.98 236	5.15 170	5.42 126	5.73 208	22.84 251	5.93 204	8.77 194	6.73 176	0.95 127	2.69 201	12.22 220	13.83 233	9.29 159	13.73 201

XX-Stereo	8.40 209	2.85 92	3.92 185	7.47 220	1.11 129	6.30 208	2.23 189	12.78 225	1.03 130	11.47 198	9.17 212	13.26 200	2.17 175	0.59 135	7.84 199	9.52 247	9.36 197	5.44 203	14.15 191	5.72 200	8.92 196	6.58 172	1.26 169	0.63 109	32.29 296	11.47 207	12.55 211	26.75 261

test-1	8.48 210	2.23 76	4.98 210	2.04 154	2.03 168	10.12 233	1.99 183	15.82 251	2.06 181	13.18 223	7.18 191	12.57 190	2.54 192	0.64 142	7.64 193	7.87 223	9.96 209	7.03 230	24.35 256	7.18 231	11.13 226	12.94 273	1.20 163	1.91 187	13.93 235	14.53 237	12.14 206	19.78 235

MLCV	8.52 211	4.65 167	5.49 218	11.94 242	4.96 214	9.67 230	3.19 198	14.68 246	2.93 203	9.54 170	12.61 246	17.15 236	12.38 257	0.58 134	8.02 201	4.02 115	9.45 200	5.57 205	20.86 241	4.00 183	6.25 144	8.11 204	2.35 219	5.67 245	10.58 205	11.87 212	11.44 202	12.14 184

pcwnet_v2	8.61 212	4.00 134	5.13 213	8.89 228	4.68 213	8.06 220	3.37 199	10.49 196	4.03 218	13.78 232	13.40 252	9.95 158	20.61 266	5.41 258	9.26 222	5.78 190	8.28 179	5.18 196	11.11 170	3.63 174	6.31 148	4.55 134	2.42 221	3.34 220	13.64 233	13.45 224	13.60 221	20.23 236

SACVNet	8.62 213	5.97 219	5.15 214	6.88 214	6.74 228	5.68 200	7.59 229	11.19 206	8.65 247	10.96 193	7.05 185	7.94 144	2.49 189	2.67 220	8.38 210	6.92 206	9.83 207	7.65 239	15.12 205	9.30 252	10.70 218	8.06 202	2.25 215	4.43 236	18.03 254	13.51 225	15.43 232	14.21 204

ADCRef	8.62 213	6.53 223	4.38 195	2.47 163	4.66 212	8.28 223	7.51 228	8.58 154	14.10 270	6.83 137	10.63 229	11.91 182	3.53 210	3.06 229	8.72 216	7.72 222	8.71 186	7.39 235	17.63 222	6.13 208	9.53 206	9.33 227	4.93 253	3.70 224	9.63 196	18.39 259	9.86 177	18.66 224

gcap-zeroshot	8.63 215	3.80 125	9.84 251	6.96 216	2.19 172	6.36 209	2.19 188	12.60 222	1.44 155	15.10 256	8.45 207	15.33 218	1.97 157	0.48 120	8.25 206	9.98 260	9.50 202	5.57 205	30.94 271	12.03 270	11.22 229	10.47 253	2.43 222	2.00 188	8.32 177	11.08 205	11.00 194	13.62 198

zero-FE	8.76 216	3.81 126	1.17 108	23.39 277	5.69 220	29.42 285	20.80 282	12.93 226	1.18 145	10.74 191	6.56 180	16.44 231	6.89 241	1.19 185	5.86 129	5.28 173	9.71 206	4.42 178	17.12 217	3.27 168	12.39 248	7.82 200	1.07 148	0.87 127	3.79 118	4.37 137	9.66 169	10.76 175

model_zeroshot	8.79 217	4.12 140	4.32 192	4.09 186	2.53 180	2.03 151	1.42 174	12.06 214	2.78 200	11.50 200	7.30 193	17.22 237	1.68 143	1.46 197	9.56 228	9.97 259	13.75 245	6.02 213	29.32 263	10.75 263	10.87 222	9.59 230	1.15 157	2.51 199	13.79 234	13.62 226	10.78 192	23.13 245

TRStereo	8.83 218	8.80 246	13.01 274	6.34 211	1.88 158	16.53 263	4.61 209	10.15 185	1.16 142	10.57 188	4.38 149	15.04 217	1.84 148	0.72 155	6.57 165	8.36 232	8.62 185	4.39 177	11.80 175	4.99 192	10.38 215	8.45 212	1.16 160	0.93 134	12.57 222	12.31 217	30.08 280	22.69 244

LoS	8.88 219	4.05 136	1.28 114	1.18 126	1.51 146	2.83 168	0.20 108	49.84 318	2.23 186	25.23 295	30.02 309	14.66 216	2.13 173	0.53 128	5.74 124	7.35 216	7.89 173	3.07 132	10.61 163	2.17 130	10.65 217	6.56 171	1.57 194	0.87 127	14.16 237	9.04 184	9.21 156	15.09 208
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	8.92 220	7.37 231	3.35 171	5.88 207	5.00 215	7.40 217	5.10 213	10.85 202	3.40 209	10.37 187	5.21 163	15.43 219	3.62 212	2.63 219	10.94 249	9.98 260	14.57 250	12.40 279	23.99 254	8.16 241	11.89 240	9.29 226	1.70 200	5.38 241	9.32 193	8.88 183	9.92 179	18.79 225

PS-NSSS	8.92 220	10.56 253	2.94 154	20.23 268	6.01 223	13.21 249	7.92 231	14.92 248	1.45 156	18.68 277	0.90 91	43.30 278	4.22 218	3.63 239	6.76 173	3.35 88	5.53 128	3.52 142	19.94 238	2.70 152	3.62 86	1.71 56	3.48 240	0.97 137	8.91 185	8.81 182	8.63 151	14.97 207

SGM-Forest	8.97 222	9.25 250	2.31 141	18.42 263	9.53 246	10.54 238	2.93 196	12.39 221	1.78 173	8.99 166	3.73 142	18.11 241	11.34 254	4.22 246	7.99 200	6.38 199	6.62 146	2.95 128	9.10 155	3.77 176	8.28 189	4.80 140	3.31 234	3.31 219	16.01 246	11.58 209	25.32 272	19.29 229
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTSC	9.00 223	4.69 177	4.25 190	4.13 187	5.35 217	6.44 210	5.81 218	10.10 183	9.46 251	6.42 135	13.24 251	6.89 132	6.43 237	3.16 232	11.63 257	8.85 236	14.64 251	6.92 227	19.46 235	6.05 206	11.17 227	9.70 235	1.75 201	5.64 244	8.31 176	9.85 192	13.85 222	28.94 270

anonymity	9.08 224	3.30 110	11.90 265	6.36 212	3.32 193	4.38 186	2.11 186	13.09 229	2.14 183	12.78 212	24.99 295	10.78 172	2.01 161	0.77 158	5.90 133	8.78 235	8.79 187	3.64 146	16.50 214	8.09 240	9.18 202	8.86 218	1.82 207	1.45 166	15.23 243	21.82 280	12.38 207	24.87 255

GANet-ADL	9.10 225	7.28 229	5.18 215	7.24 219	6.79 229	8.88 226	3.94 203	10.88 203	5.35 228	13.12 220	9.94 222	18.49 243	3.48 207	0.67 148	9.63 230	7.42 217	11.69 232	5.51 204	17.72 223	10.52 262	9.26 203	7.40 187	2.98 230	3.73 225	11.03 207	13.06 222	15.27 230	19.21 228

stereogan	9.22 226	9.08 247	8.33 240	11.15 239	11.62 261	12.54 246	9.08 245	11.06 205	7.59 242	5.21 115	9.53 219	16.86 232	9.57 250	3.28 236	9.65 231	6.22 198	7.24 165	5.22 197	14.15 191	7.10 225	7.16 172	7.07 180	3.96 243	3.76 226	8.32 177	9.81 190	20.71 259	13.60 195

EKT-Stereo	9.40 227	6.93 227	5.29 216	9.99 232	4.49 209	9.39 229	10.24 247	10.33 187	1.86 174	10.09 184	7.09 190	14.17 213	2.04 162	0.82 165	8.66 213	10.08 262	12.72 238	10.67 267	19.67 237	6.85 221	18.66 286	11.56 263	1.08 150	1.76 185	18.60 256	15.03 242	13.09 216	12.67 191

iRaft-Stereo_20w	9.64 228	4.92 189	13.83 279	15.20 255	4.25 206	9.14 227	4.64 210	12.08 215	3.15 206	12.31 209	9.46 218	13.76 206	2.27 180	0.77 158	8.70 215	8.19 228	9.42 199	3.52 142	14.49 199	7.92 237	9.66 208	6.74 177	1.33 178	1.34 161	17.96 253	16.99 251	22.98 266	25.32 257

IGEV-FE	9.83 229	4.18 142	14.24 282	14.55 251	3.97 200	6.77 211	8.90 242	13.23 232	2.33 192	12.97 217	10.82 231	14.05 211	2.57 193	0.78 161	6.41 155	9.61 250	9.91 208	4.57 182	16.97 215	8.01 238	11.37 233	9.80 237	1.26 169	2.77 203	20.85 271	13.67 227	19.71 252	21.20 240

IGEV_Zeroshot_test	9.84 230	4.19 143	14.24 282	14.55 251	3.97 200	6.77 211	8.88 241	13.23 232	2.33 192	12.89 216	11.00 233	14.00 209	2.57 193	0.78 161	6.41 155	9.61 250	9.97 210	4.56 181	16.98 216	8.01 238	11.37 233	9.81 238	1.26 169	2.77 203	20.84 270	13.68 228	19.70 251	21.20 240

PA-Net	9.95 231	17.79 279	13.14 275	4.86 193	11.72 262	5.03 195	11.63 257	13.76 237	10.83 255	7.45 150	5.67 168	9.12 153	8.54 245	9.52 274	10.98 250	6.60 202	3.46 87	6.66 224	7.76 136	6.80 220	4.83 112	9.05 223	2.30 218	5.54 242	11.20 208	23.05 288	8.19 145	33.08 277
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	10.07 232	9.13 248	9.31 247	6.66 213	6.18 224	5.15 196	3.99 204	12.65 223	7.21 240	14.91 250	8.82 208	11.82 178	4.37 220	3.00 226	11.71 258	9.00 237	9.29 194	7.48 237	12.90 184	7.01 224	13.16 254	11.18 261	4.88 252	7.81 260	19.45 263	19.58 268	14.82 226	20.54 238

CASS	10.12 233	5.79 214	5.47 217	7.96 221	5.68 219	8.59 225	5.39 215	16.39 255	5.43 229	21.03 285	10.04 223	14.11 212	3.94 214	0.77 158	8.68 214	6.97 208	15.85 260	6.06 214	24.19 255	6.68 218	12.18 243	10.22 249	2.57 226	2.37 197	16.93 250	11.40 206	17.21 241	21.46 242
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	10.18 234	8.77 244	7.25 235	9.61 230	10.25 251	9.82 231	10.40 249	10.44 192	14.05 266	2.32 76	13.76 255	15.72 222	12.69 259	4.10 241	11.13 252	5.74 187	7.76 171	10.24 259	13.60 188	6.21 209	6.74 162	6.62 174	6.26 267	3.79 227	13.26 230	17.07 252	21.78 262	15.57 210

Abc-Net	10.18 234	8.77 244	7.25 235	9.61 230	10.25 251	9.82 231	10.40 249	10.44 192	14.05 266	2.32 76	13.76 255	15.72 222	12.69 259	4.10 241	11.13 252	5.74 187	7.76 171	10.24 259	13.60 188	6.21 209	6.74 162	6.62 174	6.26 267	3.79 227	13.26 230	17.07 252	21.78 262	15.57 210
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	10.26 236	8.45 240	3.50 172	23.52 278	22.01 286	19.33 269	17.38 273	8.53 153	3.15 206	6.28 131	8.15 203	7.27 133	0.49 73	45.27 308	5.89 132	4.08 117	7.49 168	5.36 202	10.11 160	5.48 197	9.04 200	6.61 173	14.31 290	0.77 116	11.67 214	6.19 167	7.72 142	8.93 159

HSM-Net_RVC	10.31 237	5.58 213	6.64 228	12.79 246	7.83 235	8.37 224	2.17 187	12.08 215	4.75 222	14.71 248	13.23 250	25.19 257	12.41 258	1.01 177	7.46 186	5.69 184	9.68 205	5.80 209	12.33 182	5.37 195	8.78 195	8.95 221	3.34 235	7.42 254	16.51 248	19.09 263	21.38 261	19.75 234
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	10.50 238	10.03 252	7.04 234	7.18 218	5.54 218	10.26 237	10.81 252	14.24 241	19.32 280	14.16 240	15.22 264	14.41 214	4.88 223	4.92 251	8.29 207	7.34 215	9.11 192	6.50 220	15.94 208	6.52 214	12.93 252	10.39 252	5.04 255	4.34 232	12.79 224	15.31 243	12.40 208	18.55 223

FCDSN-DC	11.37 239	11.42 260	11.08 261	12.74 245	10.46 254	10.13 234	13.47 264	14.12 240	2.60 199	14.56 246	1.86 116	7.49 136	2.11 170	4.52 248	18.19 298	16.02 301	19.95 281	17.16 295	12.89 183	8.51 243	16.38 272	9.96 242	3.61 241	17.93 291	12.17 219	13.27 223	11.29 199	13.14 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AIO-Stereo-zeroshot	11.45 240	4.75 180	12.72 270	13.00 248	3.08 191	15.95 258	7.30 227	11.65 212	5.18 225	15.56 260	10.86 232	18.28 242	3.46 205	0.50 123	9.21 221	10.61 268	12.90 239	9.82 256	25.14 257	8.72 246	10.57 216	8.99 222	1.17 162	4.04 230	18.39 255	21.60 278	13.33 219	32.44 274

Anonymous3	11.53 241	7.69 238	3.27 166	1.73 147	2.85 186	7.82 219	5.00 212	14.29 244	10.32 253	14.16 240	4.86 155	24.64 255	5.75 230	1.19 185	17.24 296	14.45 294	17.03 268	12.98 280	29.47 264	10.30 259	19.88 292	20.00 301	2.84 227	2.89 209	14.98 241	13.96 235	18.36 247	13.25 194

FSD	11.55 242	7.33 230	6.85 230	8.15 222	7.73 234	6.77 211	11.80 259	20.54 269	1.03 130	17.94 272	5.82 173	15.64 220	2.71 195	11.02 279	12.10 260	14.02 292	20.33 282	9.11 247	16.37 212	7.81 236	22.11 297	11.31 262	3.34 235	7.17 251	16.74 249	11.76 211	17.63 244	18.86 226

XPNet_ROB	11.67 243	13.20 268	6.63 227	6.03 208	7.57 233	9.37 228	7.79 230	5.83 107	8.72 248	8.51 161	13.75 254	49.51 287	3.49 208	3.24 234	10.60 244	7.51 219	19.13 276	6.96 229	14.33 194	6.24 211	11.17 227	15.75 289	3.65 242	4.83 238	9.30 192	11.04 204	31.52 283	19.58 232

GwcNet-ADL	12.05 244	11.91 263	9.54 248	18.75 264	10.20 250	12.14 245	6.27 223	13.65 236	5.02 224	12.11 206	17.59 274	29.93 263	9.22 248	4.00 240	8.92 217	9.34 242	13.38 243	6.69 225	23.76 253	9.21 249	9.40 204	10.34 251	6.62 270	6.01 247	14.99 242	18.15 257	11.36 201	16.95 219

NOSS_ROB	12.25 245	9.52 251	5.01 212	12.85 247	10.79 256	10.64 239	6.79 224	21.16 272	5.63 231	11.90 204	7.79 200	9.69 157	7.49 243	12.87 283	13.04 271	11.80 277	15.65 258	12.11 275	14.27 193	8.78 248	17.59 278	10.04 245	5.16 258	10.72 272	21.20 273	15.54 245	23.28 268	19.43 230

PSMNet-ADL	12.39 246	8.76 243	8.74 243	10.89 237	9.42 245	10.75 240	8.02 232	14.92 248	7.72 244	22.73 290	14.98 263	26.26 259	26.16 274	2.48 214	10.16 241	9.33 241	11.52 229	6.30 217	25.52 258	10.03 257	11.60 237	8.36 211	6.21 265	4.37 234	13.15 229	14.31 236	22.08 265	9.86 167

NaN_ROB	12.48 247	8.41 239	8.83 244	10.77 236	16.22 274	6.08 206	4.38 208	22.86 275	8.85 249	19.93 283	9.44 217	47.25 284	9.13 247	4.11 243	9.34 227	5.76 189	6.80 150	6.17 215	12.06 178	7.16 229	5.46 131	5.12 153	3.04 231	9.64 265	20.81 269	17.39 254	20.34 256	31.73 273

RGC	12.52 248	11.48 261	13.33 277	12.10 243	11.73 263	14.58 254	6.96 226	14.26 242	16.09 273	7.33 148	19.17 283	17.09 234	21.08 267	7.05 269	13.55 274	8.10 226	9.45 200	7.13 232	14.73 200	7.59 235	8.75 193	7.63 189	5.32 260	6.63 250	15.73 245	20.65 275	20.04 254	20.44 237

iResNet	12.61 249	6.71 226	7.79 239	11.09 238	9.16 243	16.35 261	6.20 222	16.82 257	6.96 238	9.88 172	11.60 240	36.53 270	36.96 296	0.60 137	11.02 251	7.50 218	11.26 228	8.35 243	30.61 269	8.24 242	8.37 190	7.68 191	2.25 215	10.72 272	12.41 221	13.01 221	15.81 233	16.57 218

FADNet_RVC	12.83 250	9.18 249	6.00 224	17.32 261	8.43 238	6.02 205	5.16 214	16.68 256	6.01 233	18.67 276	14.01 258	24.78 256	19.64 265	5.79 260	14.83 281	6.97 208	15.41 257	11.47 271	34.21 281	10.48 261	12.80 251	16.02 290	2.14 210	7.31 252	10.14 202	18.66 260	10.33 185	18.00 221

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 251	6.48 222	14.29 284	11.47 240	8.54 240	23.20 277	13.19 262	13.63 235	8.04 246	17.21 270	10.63 229	17.65 240	3.63 213	0.60 137	9.93 235	12.28 282	13.21 242	7.85 241	43.19 292	5.88 202	10.83 221	8.16 206	1.16 160	2.87 206	18.97 258	19.48 267	15.95 235	31.05 271

dad	13.38 252	7.58 237	1.49 123	31.22 284	8.43 238	16.14 260	21.04 284	25.65 283	1.53 162	24.43 293	1.06 93	37.14 271	11.36 255	1.70 204	8.35 208	5.36 175	22.07 294	3.72 148	32.83 276	2.57 149	13.11 253	3.50 95	2.20 211	4.41 235	12.90 226	4.07 134	33.22 287	24.21 251

DAS	14.01 253	7.50 233	4.63 205	15.17 253	9.04 241	12.00 243	8.70 238	16.36 253	14.09 268	7.12 144	17.14 272	37.20 272	13.71 261	0.98 173	10.73 246	9.30 239	20.85 285	10.44 261	21.80 244	14.68 278	12.26 245	14.17 279	3.43 238	12.61 277	19.28 260	16.51 247	20.40 257	28.09 266

SepStereo	14.01 253	7.50 233	4.63 205	15.17 253	9.04 241	12.00 243	8.70 238	16.36 253	14.09 268	7.12 144	17.14 272	37.20 272	13.71 261	0.98 173	10.73 246	9.30 239	20.85 285	10.44 261	21.80 244	14.68 278	12.26 245	14.17 279	3.43 238	12.61 277	19.28 260	16.51 247	20.40 257	28.09 266

HBP-ISP	14.42 255	10.82 257	12.34 266	22.60 274	14.88 272	14.98 256	15.15 268	20.50 268	4.48 221	16.38 266	10.15 224	17.25 238	1.84 148	19.47 295	11.57 256	13.28 289	14.29 248	9.08 246	11.15 171	9.30 252	17.96 282	15.05 284	5.03 254	12.00 275	20.48 268	22.38 286	22.99 267	24.00 249

DDVS	15.10 256	11.04 259	13.88 281	10.28 235	9.99 247	14.56 253	8.32 234	20.54 269	12.80 261	12.69 211	28.28 304	42.28 276	27.73 278	5.35 256	12.91 269	11.70 273	14.06 247	9.42 251	26.47 259	15.17 281	11.64 238	10.93 258	4.50 246	6.28 249	12.04 216	11.56 208	19.60 250	23.71 248

ccs_rob	15.15 257	14.72 272	7.44 238	22.32 273	9.33 244	22.95 275	17.29 272	14.27 243	5.28 226	14.81 249	23.21 294	55.94 296	30.81 282	5.40 257	12.59 264	10.12 264	11.59 230	9.34 250	19.31 231	11.79 268	13.71 257	11.01 259	5.04 255	5.61 243	12.12 218	12.86 220	12.00 204	18.08 222

ITSA-stereo	15.36 258	11.88 262	7.27 237	26.81 281	13.63 269	10.18 235	8.62 237	20.49 267	10.58 254	21.85 288	16.53 269	31.24 264	30.96 283	9.01 271	11.99 259	9.60 249	15.24 256	9.66 253	23.63 252	6.47 212	10.73 219	10.52 254	5.87 262	7.73 258	21.08 272	19.76 270	15.91 234	27.42 263

CBMV_ROB	15.45 259	8.52 241	10.06 252	22.29 272	17.04 276	16.35 261	11.36 256	19.65 261	5.48 230	14.50 245	9.14 211	31.73 265	16.37 264	10.55 277	10.08 239	7.96 224	15.06 254	7.46 236	19.43 234	21.06 296	13.40 255	6.45 170	6.05 264	8.81 263	21.63 276	24.29 291	29.88 278	32.55 276

CBMV	15.50 260	10.69 256	8.40 241	16.02 258	11.11 259	12.89 247	4.24 205	21.34 273	15.36 271	19.49 282	7.06 188	28.50 261	9.40 249	6.42 265	13.21 272	12.10 280	15.07 255	12.37 278	16.04 209	9.27 251	15.69 268	9.92 240	4.30 245	15.37 282	22.30 277	18.82 262	39.12 297	44.05 295
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	15.83 261	18.32 280	10.45 255	10.22 234	10.00 248	17.62 265	10.32 248	11.67 213	16.15 274	13.58 231	18.48 281	59.62 300	7.63 244	5.28 252	16.96 294	8.57 233	19.42 278	13.90 284	17.46 221	9.65 255	15.04 262	14.91 283	4.56 247	7.33 253	11.88 215	19.34 264	34.58 291	24.50 253

ETE_ROB	15.85 262	17.19 277	6.97 233	12.39 244	10.54 255	16.82 264	8.40 235	10.76 201	13.32 264	11.19 197	18.44 280	58.51 297	6.50 239	6.01 261	12.65 265	9.41 243	23.07 296	9.86 257	20.40 239	10.14 258	15.50 267	13.68 276	5.13 257	7.65 256	14.90 240	21.29 276	42.78 303	24.50 253

SFCPSM	16.40 263	13.16 266	8.61 242	16.26 259	11.35 260	16.02 259	10.72 251	18.80 260	13.84 265	13.17 221	20.92 288	35.30 267	37.96 298	6.05 262	10.85 248	9.55 248	12.68 237	9.16 248	36.45 284	20.65 295	13.76 258	12.33 269	7.58 273	5.97 246	19.12 259	19.85 271	16.70 239	26.05 259

DCVSM-stereo	16.53 264	10.58 254	9.66 249	18.85 265	10.83 257	26.03 279	13.81 265	20.34 266	13.17 263	15.98 262	18.12 278	49.21 286	31.19 284	4.73 250	9.00 218	9.87 253	13.12 241	7.11 231	28.30 260	16.44 286	11.28 231	10.72 256	19.15 297	8.36 262	12.89 225	14.92 241	18.66 248	24.08 250

SHD	16.57 265	6.93 227	12.56 268	13.09 249	12.68 266	10.19 236	8.95 243	23.05 277	17.16 276	19.45 281	15.91 265	18.72 245	31.71 286	6.26 263	15.16 285	11.59 271	17.18 270	10.05 258	33.55 278	11.88 269	15.80 269	14.38 281	3.97 244	10.59 270	20.10 266	22.14 283	21.26 260	43.14 294

RTS	16.64 266	7.53 235	6.93 231	8.17 223	7.37 231	22.56 272	10.89 253	19.94 262	22.55 286	7.08 142	10.54 225	16.42 227	10.00 251	5.31 254	12.77 266	11.76 274	20.70 283	10.48 263	37.62 286	17.58 287	15.87 270	12.66 271	4.67 248	9.96 266	26.64 285	33.09 311	26.24 274	54.03 312

RTSA	16.64 266	7.53 235	6.93 231	8.17 223	7.37 231	22.56 272	10.89 253	19.94 262	22.55 286	7.08 142	10.54 225	16.42 227	10.00 251	5.31 254	12.77 266	11.76 274	20.70 283	10.48 263	37.62 286	17.58 287	15.87 270	12.66 271	4.67 248	9.96 266	26.64 285	33.09 311	26.24 274	54.03 312

FC-DCNN	16.94 268	19.98 284	17.50 294	30.21 283	19.17 281	26.56 280	24.08 290	25.48 282	6.76 237	19.19 278	6.28 178	18.52 244	4.41 221	11.03 280	15.54 290	14.98 298	21.04 288	14.06 285	18.07 224	9.67 256	19.16 290	9.99 243	4.83 250	16.43 287	23.36 280	16.73 249	22.02 264	22.31 243

AnyNet_C32	17.17 269	8.67 242	9.73 250	10.14 233	10.45 253	14.52 252	11.69 258	22.97 276	22.78 288	18.32 274	22.52 292	23.72 252	10.02 253	9.41 273	17.12 295	14.49 295	23.62 298	17.24 296	30.57 268	11.59 265	24.77 302	23.05 308	8.94 275	14.39 280	17.12 251	21.73 279	17.43 243	26.54 260

pmcnn	17.48 270	12.24 264	5.49 218	16.43 260	12.67 265	20.37 270	13.45 263	15.73 250	6.53 234	9.33 169	16.08 266	36.41 269	31.77 287	1.19 185	10.64 245	11.94 279	17.58 271	11.13 269	33.67 279	13.41 274	18.13 283	11.69 264	10.16 278	10.62 271	20.15 267	17.79 255	41.23 301	46.08 299

FC-DCNN v2	17.61 271	20.56 286	17.94 295	31.78 285	19.76 283	27.51 281	24.30 291	26.84 286	7.41 241	19.43 280	6.75 181	19.23 246	5.90 232	11.12 281	15.60 291	14.94 297	21.03 287	13.86 283	18.35 228	9.62 254	19.21 291	9.93 241	4.85 251	16.40 286	25.95 284	18.11 256	24.75 270	24.42 252

GANetREF_RVC	17.96 272	13.78 269	16.85 290	13.13 250	10.91 258	12.94 248	11.29 255	33.74 294	20.83 282	27.66 300	6.09 175	50.53 290	26.27 275	3.04 228	15.18 286	7.13 211	11.68 231	10.53 266	31.57 273	10.46 260	18.21 284	9.24 224	8.91 274	18.25 292	23.10 279	15.87 246	29.33 277	28.45 268
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
PWC_ROB	18.14 273	12.26 265	12.99 273	8.59 227	12.83 268	10.82 241	17.67 276	17.38 258	31.50 305	8.59 163	16.91 270	21.14 250	53.99 318	6.59 266	13.63 275	10.19 266	23.63 299	13.26 281	37.72 288	14.50 276	19.05 289	14.89 282	3.38 237	15.79 283	14.66 238	13.71 231	19.36 249	44.89 297

ADCMid	18.65 274	13.18 267	12.39 267	11.76 241	14.19 270	18.49 268	14.99 267	26.29 285	26.32 292	12.79 213	16.33 268	36.18 268	23.39 270	7.98 270	15.52 289	12.49 284	21.07 289	12.21 276	38.30 290	12.13 272	20.69 293	18.31 296	12.50 286	10.20 269	22.89 278	20.15 273	20.27 255	32.52 275

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 275	10.58 254	13.21 276	21.10 270	12.82 267	17.68 266	22.41 287	14.66 245	9.25 250	11.76 203	19.72 286	78.32 330	24.76 271	20.31 297	11.52 255	9.88 255	26.15 300	16.66 293	32.71 275	11.68 266	16.68 275	13.08 274	5.93 263	8.18 261	19.39 262	16.85 250	17.65 245	27.14 262

ADCPNet	19.39 276	13.87 270	11.68 264	15.69 257	17.32 277	15.71 257	16.26 271	23.07 278	20.67 281	18.57 275	18.76 282	20.18 247	29.47 280	10.00 275	14.34 278	14.05 293	18.99 275	11.55 272	34.43 282	20.26 294	20.72 294	18.42 297	11.08 282	16.03 284	25.16 282	27.30 297	25.24 271	34.64 278

CSAN	20.20 277	25.94 292	18.99 299	19.75 267	16.53 275	14.47 251	8.99 244	25.29 281	28.05 296	34.09 309	13.71 253	50.93 291	26.34 276	4.65 249	12.99 270	8.24 229	13.54 244	11.67 273	22.32 249	16.30 285	15.15 264	10.21 248	6.23 266	17.35 289	26.80 287	25.06 292	34.30 289	37.46 280

MDST_ROB	20.31 278	32.64 301	11.05 260	48.15 303	25.03 290	40.35 298	19.18 281	18.66 259	11.72 257	16.23 264	7.89 202	29.18 262	38.42 299	1.31 193	9.90 234	5.45 178	10.74 216	4.30 175	14.90 202	6.70 219	11.78 239	5.78 165	6.44 269	8.89 264	40.87 310	31.29 308	52.88 314	38.56 282

ACV-stereo	21.00 279	16.71 275	10.82 259	22.70 275	12.30 264	32.34 288	20.96 283	20.12 265	17.44 277	17.02 269	18.16 279	24.42 253	40.56 304	5.62 259	14.22 277	15.37 299	29.61 303	12.36 277	61.69 313	28.65 306	22.28 299	15.15 285	23.10 307	12.11 276	13.07 228	14.86 239	19.87 253	25.61 258

CC-Net-ROB	21.26 280	37.17 306	18.21 297	53.24 306	41.87 305	43.35 302	32.25 296	28.26 288	7.15 239	35.79 310	8.18 204	67.30 319	6.82 240	17.02 291	9.70 232	3.67 97	10.84 218	8.97 245	38.52 291	7.29 232	6.46 155	4.21 119	12.31 285	2.88 207	17.19 252	13.90 234	13.06 215	28.51 269

SGM-ForestM	21.76 281	26.76 296	12.74 272	38.92 291	21.53 285	35.95 294	23.82 288	28.41 290	16.51 275	14.11 238	18.08 277	50.37 289	31.58 285	3.29 237	9.31 224	5.58 182	14.41 249	6.57 223	28.33 261	7.58 234	12.09 242	4.33 124	5.42 261	9.98 268	40.14 309	30.48 305	50.62 309	40.54 285

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 282	20.71 287	11.36 263	29.18 282	18.08 279	22.91 274	18.43 279	37.55 304	24.02 290	32.04 306	14.86 262	46.12 283	35.56 292	14.85 290	15.04 284	10.88 269	10.38 212	7.76 240	33.34 277	8.77 247	15.08 263	15.67 288	15.43 292	13.32 279	31.89 294	26.93 296	32.93 286	31.67 272

DDUNet	22.09 283	28.93 299	10.71 256	44.13 299	38.12 303	44.55 305	45.65 307	10.93 204	12.67 260	9.01 167	19.31 284	20.40 248	4.73 222	90.87 323	15.39 288	11.80 277	19.61 279	9.59 252	29.64 265	11.01 264	17.32 276	15.62 287	18.79 296	6.18 248	13.56 232	14.63 238	15.99 237	17.27 220

SGM_RVC	22.30 284	26.60 295	13.45 278	40.22 295	26.52 293	36.56 295	24.02 289	27.37 287	17.51 278	17.98 273	18.03 275	43.52 279	37.60 297	2.18 212	9.83 233	5.94 194	13.03 240	6.93 228	30.45 267	8.54 244	12.39 248	4.12 117	5.16 258	11.77 274	36.42 304	27.38 298	52.67 313	45.94 298
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	22.66 285	14.10 271	18.12 296	36.51 289	36.45 299	28.44 282	18.28 277	23.24 279	12.64 259	19.19 278	29.53 307	34.98 266	34.03 291	13.01 285	15.02 282	12.25 281	18.18 273	19.93 300	34.98 283	19.35 292	17.89 281	12.07 267	13.56 287	16.39 285	18.75 257	22.16 284	29.92 279	42.72 291

FBW_ROB	22.68 286	25.59 291	17.06 291	42.36 297	25.78 291	32.64 289	18.79 280	14.74 247	11.55 256	14.37 243	14.63 261	43.96 280	27.95 279	19.91 296	12.86 268	7.21 213	19.18 277	10.97 268	50.42 303	7.16 229	14.33 261	8.94 220	19.37 298	27.40 308	19.63 265	19.58 268	32.74 285	53.34 310

UDG	23.27 287	29.32 300	11.18 262	43.83 298	40.37 304	44.05 303	50.45 311	13.10 230	13.02 262	14.19 242	22.69 293	21.71 251	5.53 228	87.32 321	14.53 280	9.94 258	21.35 291	14.28 286	31.51 272	11.75 267	18.79 287	19.17 299	14.52 291	7.66 257	16.22 247	18.20 258	17.11 240	16.42 217

XQC	23.79 288	26.07 293	15.10 287	32.24 286	23.60 288	33.61 291	31.06 295	36.95 302	28.94 299	28.36 301	13.76 255	41.71 275	22.97 269	18.81 294	15.02 282	11.76 274	14.98 253	11.67 273	32.12 274	15.72 284	17.84 280	17.68 295	11.06 281	14.53 281	30.59 293	25.39 294	42.82 304	27.90 265

SANet	26.20 289	17.46 278	19.39 301	23.31 276	19.54 282	30.21 286	17.62 275	34.21 297	29.84 302	16.57 267	29.14 306	78.44 331	41.28 305	17.70 293	14.47 279	9.87 253	21.24 290	16.39 291	30.80 270	14.78 280	18.51 285	16.48 293	28.56 310	18.55 294	32.02 295	26.21 295	36.14 294	48.65 302

G-Net	26.39 290	20.83 288	18.69 298	18.14 262	16.15 273	35.72 293	15.59 269	28.39 289	32.97 309	27.04 299	33.44 313	63.95 310	25.70 273	6.89 268	17.98 297	16.18 302	23.13 297	17.60 297	44.66 297	34.02 315	25.13 303	20.14 302	11.41 283	16.88 288	27.61 289	29.30 303	42.48 302	42.59 290

ADCS	26.80 291	19.40 281	15.99 288	21.47 271	20.26 284	22.98 276	18.29 278	35.82 298	32.21 306	16.06 263	26.49 297	45.49 281	36.28 294	13.17 286	20.46 303	19.03 305	30.07 304	22.20 303	48.35 300	27.42 304	35.57 314	28.75 315	13.83 288	20.87 300	29.72 292	30.23 304	30.90 282	42.38 289

S-Stereo	27.72 292	17.16 276	13.86 280	39.92 293	37.96 302	40.17 297	37.41 300	22.71 274	22.92 289	17.38 271	45.47 317	52.74 293	36.13 293	14.44 289	15.19 287	13.69 290	19.68 280	25.76 309	37.88 289	24.35 299	16.58 273	17.35 294	54.72 320	21.07 301	19.57 264	19.47 266	23.45 269	41.49 288

DLNR_Zeroshot_test	27.74 293	81.73 339	12.63 269	100.00 350	0.86 106	2.07 154	98.97 350	12.75 224	1.01 128	13.19 224	6.22 177	12.59 191	2.29 182	24.24 302	96.65 350	100.00 354	32.51 306	28.96 313	28.74 262	5.03 193	12.27 247	9.76 236	1.02 142	3.30 218	13.96 236	10.23 197	18.30 246	19.61 233

MeshStereo	28.39 294	28.64 298	17.49 293	49.25 304	36.94 300	38.63 296	25.84 292	34.17 296	25.10 291	21.94 289	21.87 289	55.23 294	48.16 311	4.50 247	13.52 273	12.28 282	18.04 272	11.23 270	30.39 266	14.62 277	25.20 304	20.27 304	21.38 303	18.82 295	39.99 308	31.23 307	52.09 312	49.59 303
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
MFN_U_SF_RVC	28.82 295	28.11 297	16.40 289	33.64 288	25.89 292	32.81 290	27.70 294	37.42 303	22.10 284	45.99 325	28.32 305	49.91 288	32.35 288	21.67 301	23.87 308	16.93 303	13.84 246	15.41 287	53.47 304	24.58 300	22.24 298	24.24 310	11.62 284	24.71 304	33.63 297	24.09 289	37.01 295	50.20 304

DPSNet	28.84 296	15.01 273	14.59 285	24.53 280	22.59 287	32.15 287	14.89 266	20.11 264	22.50 285	8.42 160	9.93 221	89.34 348	44.91 308	5.30 253	16.79 293	17.05 304	33.42 307	28.86 312	68.85 320	19.87 293	21.86 296	20.14 302	40.60 315	25.82 307	42.58 312	28.31 301	39.91 299	50.48 305

edge stereo	29.25 297	20.44 285	19.28 300	41.04 296	37.14 301	43.08 301	39.81 301	38.54 307	21.86 283	16.30 265	39.05 315	60.91 302	36.52 295	25.09 303	13.84 276	13.95 291	26.34 301	15.54 288	44.48 296	19.15 291	18.84 288	16.15 291	21.96 305	17.87 290	27.90 290	22.43 287	39.03 296	53.23 309

AnyNet_C01	29.84 298	19.89 283	14.82 286	20.44 269	24.83 289	21.98 271	21.35 285	35.82 298	38.87 317	21.30 287	27.69 303	49.03 285	34.01 290	14.21 288	25.95 311	21.84 311	38.69 314	34.70 318	58.02 309	30.27 308	38.97 320	31.02 319	21.95 304	20.80 299	34.15 300	28.69 302	32.34 284	44.08 296

LE_ROB	30.18 299	25.29 290	22.53 304	44.68 300	47.30 312	42.05 300	47.63 308	37.72 305	26.38 293	14.44 244	27.01 299	63.45 308	53.67 317	2.76 222	9.16 220	5.54 181	11.17 226	7.21 233	33.90 280	14.21 275	15.25 266	10.29 250	10.82 280	29.62 313	43.65 315	41.44 320	61.77 322	65.95 331

DGSMNet	31.95 300	26.17 294	20.72 303	37.26 290	28.74 295	34.52 292	34.10 297	24.17 280	19.22 279	24.54 294	49.93 322	45.93 282	27.51 277	21.47 300	22.14 304	20.16 308	51.49 325	29.68 315	61.18 312	33.45 314	39.09 321	39.36 329	24.02 308	29.07 312	25.54 283	24.21 290	30.84 281	38.20 281

SQANet	32.80 301	51.98 314	17.38 292	71.36 318	50.98 314	73.19 320	74.73 318	25.86 284	12.19 258	32.41 307	14.38 260	59.07 298	14.65 263	90.80 322	9.98 236	6.17 195	17.16 269	15.73 289	43.94 294	12.07 271	9.77 209	8.88 219	57.35 321	7.60 255	21.20 273	20.05 272	25.86 273	40.75 287

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 302	37.24 307	37.63 315	47.28 302	27.52 294	29.08 284	26.75 293	50.43 319	47.48 321	40.30 316	26.00 296	38.55 274	32.85 289	28.45 306	32.67 316	26.35 314	15.78 259	21.22 302	61.04 311	33.35 313	22.55 300	27.54 314	26.33 309	35.86 318	34.90 301	22.12 282	28.39 276	40.68 286

STTRV1_RVC	33.64 303	19.69 282	10.23 254	32.93 287	18.42 280	28.73 283	21.65 286	30.21 291	29.18 300	24.35 292	21.99 290	42.54 277	40.31 303	46.58 309	29.61 315	10.10 263	57.30 331	13.57 282	63.91 314	28.69 307	58.70 340	19.89 300	42.33 316	41.61 319	24.70 281	55.51 335	34.55 290	61.08 318

STStereo	33.82 304	46.03 311	33.92 312	62.03 315	49.51 313	54.29 310	44.39 305	36.14 300	32.39 307	25.36 296	27.16 300	63.64 309	51.30 315	11.18 282	12.51 261	7.64 221	16.36 267	8.19 242	46.40 298	15.25 282	17.50 277	15.24 286	9.85 277	23.07 302	49.16 318	40.60 319	62.23 323	51.79 308

MANE	35.56 305	36.32 305	30.27 309	57.13 309	45.60 308	45.77 306	44.19 304	42.38 314	28.54 298	22.99 291	27.28 301	55.78 295	38.47 300	17.15 292	19.38 301	22.05 312	28.66 302	42.73 325	37.10 285	15.31 283	28.48 308	16.47 292	9.03 276	25.43 306	52.81 323	42.23 322	66.17 329	62.49 323

PVD	36.94 306	35.53 302	20.19 302	46.53 301	34.00 297	49.81 308	37.38 299	39.85 311	38.08 316	15.29 258	27.60 302	51.81 292	50.55 313	49.21 310	16.55 292	15.85 300	37.91 313	22.29 304	49.12 302	26.18 301	37.77 315	38.78 328	19.75 300	24.11 303	43.49 314	58.18 336	46.46 307	65.23 328

BEATNet-Init1	37.96 307	44.56 309	27.41 308	61.43 313	43.01 306	54.12 309	44.65 306	41.12 313	30.83 304	31.66 305	22.08 291	61.84 306	55.93 321	12.97 284	24.90 310	21.55 310	21.99 293	16.73 294	57.95 308	30.86 311	27.04 307	21.23 306	18.58 295	28.82 311	49.15 317	37.94 316	73.47 340	62.96 324

SAMSARA	38.30 308	15.47 274	38.14 316	18.86 266	17.33 278	18.42 267	17.45 274	44.16 316	36.06 314	28.66 303	18.06 276	28.26 260	47.25 310	13.90 287	27.47 313	29.04 316	22.15 295	25.56 308	46.84 299	26.27 302	47.87 333	51.36 339	6.64 271	28.47 310	96.29 352	97.75 352	95.23 351	91.23 350

ELAS	38.52 309	44.92 310	35.73 313	58.67 312	45.67 309	54.34 311	49.79 310	39.79 310	30.51 303	25.44 297	30.07 310	65.85 317	41.53 306	20.67 298	22.24 305	19.55 306	34.81 309	22.44 305	44.42 295	23.13 297	34.09 312	25.77 311	19.79 301	30.94 315	52.44 322	42.30 323	63.40 325	61.61 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	38.71 310	44.08 308	36.14 314	58.34 311	44.80 307	56.14 313	49.04 309	39.16 308	28.27 297	25.76 298	32.54 312	72.51 325	41.64 307	21.11 299	22.30 306	19.61 307	35.30 311	23.00 306	43.53 293	23.57 298	35.09 313	26.25 312	19.66 299	32.53 316	49.82 319	40.38 318	64.26 326	60.37 317
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	39.75 311	49.92 313	23.96 306	64.91 316	46.52 310	59.62 315	70.39 317	31.47 293	26.91 295	20.82 284	19.96 287	67.89 320	48.82 312	93.71 325	18.90 300	20.26 309	49.49 323	34.84 319	69.36 322	28.05 305	25.61 305	21.10 305	20.01 302	20.31 297	28.35 291	19.38 265	35.57 293	56.98 315

LSM0	41.44 312	24.61 289	12.72 270	39.36 292	29.64 296	40.63 299	36.02 298	50.44 320	34.27 312	45.33 322	46.68 318	62.96 307	54.33 319	10.70 278	82.82 344	89.58 346	35.18 310	23.00 306	69.90 323	35.16 316	44.19 327	35.05 323	17.16 294	25.30 305	38.79 306	32.56 309	51.88 311	50.73 306

otaku	41.47 313	59.93 319	23.77 305	85.43 334	70.24 323	84.12 336	93.39 339	37.75 306	32.63 308	39.34 315	19.49 285	59.42 299	25.11 272	95.21 326	19.99 302	11.68 272	18.98 274	16.34 290	64.80 316	27.36 303	13.65 256	10.63 255	58.26 322	19.35 296	33.80 298	22.23 285	34.11 288	42.76 292

Ntro	43.91 314	60.52 321	25.10 307	85.23 333	71.11 324	83.99 334	93.99 340	47.62 317	36.91 315	40.53 317	31.94 311	64.60 312	21.97 268	95.55 328	22.72 307	12.49 284	21.79 292	16.54 292	65.59 317	31.28 312	15.15 264	11.03 260	59.53 323	20.73 298	36.26 303	30.56 306	39.66 298	43.06 293

ACVNet-4b	45.05 315	60.08 320	30.77 310	90.02 341	75.84 333	84.32 337	96.58 346	33.86 295	33.30 310	41.42 320	17.10 271	79.70 333	30.67 281	96.27 333	28.98 314	27.35 315	31.43 305	19.93 300	54.55 305	37.33 317	11.23 230	9.86 239	62.73 331	18.46 293	35.28 302	28.09 300	40.93 300	40.39 284

FADE	46.07 316	35.65 303	32.11 311	39.92 293	36.25 298	48.22 307	42.77 303	43.87 315	58.89 326	33.95 308	39.24 316	86.56 340	61.40 326	26.23 304	24.46 309	26.15 313	50.85 324	38.88 323	70.03 324	55.78 326	54.59 336	48.58 336	30.11 314	46.05 320	42.64 313	33.18 313	66.01 328	71.59 335

AMNet	47.82 317	49.81 312	47.75 320	49.90 305	46.59 311	58.94 314	54.48 312	20.74 271	35.99 313	31.17 304	68.62 331	69.95 322	11.91 256	54.47 313	44.89 320	55.58 331	56.46 330	57.26 339	48.53 301	48.42 319	57.22 339	47.88 335	10.80 279	47.38 322	44.55 316	51.78 331	57.59 318	62.43 322

ACVNet_1	48.34 318	63.93 322	38.22 317	86.47 336	72.30 326	85.13 339	94.95 342	58.28 325	29.71 301	43.49 321	48.57 320	65.41 315	56.74 322	95.77 329	26.81 312	14.51 296	35.45 312	27.56 310	56.62 306	30.44 309	25.82 306	18.59 298	63.35 332	28.26 309	42.57 311	25.15 293	35.26 292	35.90 279

MonStereo1	51.18 319	58.34 318	38.73 318	78.42 320	72.14 325	70.33 319	82.77 322	56.41 324	40.69 318	60.02 332	69.07 332	78.14 329	57.29 324	97.30 344	18.25 299	10.99 270	39.04 315	34.08 316	56.87 307	30.81 310	33.37 310	23.16 309	85.01 344	30.41 314	34.09 299	21.43 277	50.46 308	54.22 314

RainbowNet	53.63 320	66.91 323	44.07 319	91.23 342	74.92 331	90.37 346	95.07 343	39.32 309	33.34 311	45.45 323	29.92 308	71.99 324	56.83 323	96.98 341	68.70 332	46.94 325	34.42 308	29.67 314	77.69 335	55.56 325	21.47 295	14.04 278	64.62 333	33.19 317	39.92 307	32.77 310	44.50 305	48.08 301

MADNet+	53.95 321	35.82 304	65.49 338	55.03 308	52.23 315	44.42 304	40.28 302	60.67 327	51.63 323	54.06 327	38.36 314	76.38 328	64.35 327	32.92 307	60.20 329	48.58 327	53.78 328	50.30 330	69.19 321	51.45 321	47.07 331	40.09 330	52.15 319	46.49 321	75.06 343	69.31 342	57.65 319	63.58 326

JetBlue	56.35 322	54.44 315	61.38 333	61.95 314	57.67 318	61.95 316	60.94 314	51.18 321	73.59 335	45.81 324	26.60 298	88.52 345	40.01 302	51.49 311	43.77 319	43.40 323	60.04 335	52.20 334	59.95 310	50.68 320	52.42 335	57.10 340	68.83 335	54.93 330	53.92 324	44.48 325	72.22 336	72.13 337

SPS-STEREO	56.37 323	55.26 316	52.00 324	54.83 307	53.74 316	62.64 317	54.55 313	36.65 301	52.61 324	41.02 318	72.82 337	68.83 321	51.37 316	54.23 312	54.01 324	56.16 333	65.48 340	61.21 342	67.80 319	65.19 335	71.89 346	61.36 344	22.00 306	53.23 328	52.28 321	54.66 334	64.70 327	61.46 319
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 324	55.60 317	53.01 327	57.87 310	54.17 317	66.57 318	61.59 315	40.71 312	45.76 320	41.21 319	73.61 338	65.02 313	54.97 320	55.73 315	54.11 327	55.49 330	65.18 339	59.21 341	64.31 315	60.11 331	65.62 342	58.39 341	28.82 311	49.97 324	51.62 320	52.77 332	67.11 330	64.35 327

ACVNet_2	58.27 325	74.04 325	56.98 330	88.59 338	81.05 336	87.05 343	96.06 344	66.05 329	43.49 319	52.82 326	46.78 319	78.54 332	69.96 330	96.60 334	50.76 323	40.75 320	40.15 316	28.24 311	76.92 332	42.75 318	31.31 309	21.70 307	61.62 324	53.19 327	55.03 325	28.06 299	51.48 310	53.37 311

IMH-64-1	60.28 326	74.69 326	50.42 321	80.31 322	73.97 328	79.70 326	84.33 324	77.04 333	64.71 328	37.08 311	59.46 324	61.44 303	80.06 341	96.76 338	49.65 321	41.24 321	48.02 320	35.18 320	71.95 325	54.63 323	37.85 316	30.42 317	61.88 325	50.63 325	66.91 333	36.03 314	57.39 316	65.70 329

IMH-64	60.28 326	74.69 326	50.42 321	80.31 322	73.97 328	79.70 326	84.33 324	77.04 333	64.71 328	37.08 311	59.46 324	61.44 303	80.06 341	96.76 338	49.65 321	41.24 321	48.02 320	35.18 320	71.95 325	54.63 323	37.85 316	30.42 317	61.88 325	50.63 325	66.91 333	36.03 314	57.39 316	65.70 329

WAO-7	61.44 328	71.70 324	62.21 335	65.81 317	69.25 321	55.85 312	62.17 316	81.48 340	77.86 340	59.25 331	69.56 333	65.46 316	70.40 331	54.87 314	84.64 346	76.82 343	43.20 317	34.36 317	80.12 340	68.99 340	41.89 323	31.49 320	14.04 289	80.25 348	55.37 326	63.81 338	56.11 315	61.87 321

IMH	62.37 329	75.88 329	52.64 325	80.91 324	73.71 327	82.21 330	84.46 326	77.43 335	66.45 331	38.17 314	59.49 326	65.18 314	82.27 344	96.74 337	54.05 326	45.28 324	49.25 322	36.35 322	75.11 330	59.08 330	37.91 318	30.39 316	61.98 327	54.51 329	70.73 337	45.19 326	61.21 321	67.54 332

PSMNet_ROB	62.69 330	80.61 337	59.91 332	81.85 327	75.39 332	85.28 340	87.50 332	55.22 323	75.12 336	70.87 338	63.54 329	73.03 326	71.52 334	95.40 327	54.18 328	37.32 318	51.73 326	39.45 324	72.02 327	65.27 336	40.03 322	26.72 313	62.70 330	47.90 323	62.18 331	38.75 317	73.13 338	46.14 300

TorneroNet-64	63.19 331	75.15 328	55.88 329	82.69 329	63.23 319	74.55 321	83.40 323	60.19 326	69.74 333	56.51 329	48.87 321	86.61 341	70.59 333	96.70 335	63.73 330	51.45 328	46.73 318	46.07 326	76.66 331	58.77 329	33.57 311	34.51 322	74.14 337	55.02 331	59.06 328	48.57 329	61.16 320	72.46 338

TorneroNet	66.23 332	77.53 330	63.32 336	85.97 335	69.14 320	77.06 322	86.80 331	62.89 328	70.48 334	65.63 335	55.43 323	86.42 339	67.47 328	96.85 340	67.92 331	52.32 329	47.97 319	50.55 331	78.21 336	62.59 333	38.95 319	41.32 331	76.55 339	56.42 332	60.86 329	48.15 328	69.78 334	71.65 336

PWCK	67.12 333	90.16 349	61.80 334	92.78 345	74.34 330	85.07 338	75.96 319	74.55 332	64.36 327	71.63 339	71.49 335	81.09 334	70.46 332	70.64 318	37.90 317	37.63 319	67.71 342	46.24 327	93.61 349	64.94 334	56.13 338	41.76 332	79.34 340	69.81 340	64.94 332	41.69 321	63.04 324	63.13 325

WAO-6	67.55 334	78.30 332	59.14 331	81.25 325	79.91 335	77.57 323	86.13 330	81.41 339	68.11 332	68.43 337	70.17 334	60.57 301	84.88 345	96.09 330	78.63 342	61.94 334	52.44 327	47.97 328	67.63 318	57.85 328	55.31 337	51.06 338	49.29 318	58.07 333	71.80 338	43.75 324	67.99 331	68.15 333

LRCNet_RVC	69.01 335	78.86 334	51.62 323	95.98 348	97.20 350	94.61 349	90.00 333	72.51 331	49.01 322	99.86 352	79.80 342	96.18 352	77.08 338	97.92 348	43.52 318	32.40 317	79.98 347	65.71 344	96.30 350	73.11 341	47.12 332	37.90 326	95.96 351	64.87 336	37.53 305	21.86 281	46.23 306	40.21 283

LVE	69.55 336	79.12 335	67.17 339	92.96 346	87.79 342	82.46 331	96.73 348	83.91 343	66.42 330	72.92 340	76.51 339	61.80 305	87.71 348	97.59 347	54.04 325	47.00 326	55.01 329	53.49 335	80.57 341	61.93 332	44.39 328	38.35 327	79.72 341	70.54 342	68.62 336	46.65 327	72.75 337	51.61 307

MFMNet_re	70.53 337	82.36 340	77.16 345	78.14 319	69.48 322	83.12 333	76.90 320	52.18 322	55.55 325	54.56 328	72.65 336	73.90 327	50.72 314	65.86 316	81.62 343	83.89 345	81.27 348	78.63 347	72.62 328	68.87 339	75.27 347	74.56 346	46.78 317	60.04 334	61.18 330	66.38 339	73.44 339	87.29 349

notaker	71.38 338	78.65 333	54.69 328	84.72 332	82.95 337	82.06 329	91.48 336	87.48 347	82.07 344	60.48 333	85.97 344	70.68 323	79.79 340	96.70 335	77.03 338	61.97 335	61.31 337	49.23 329	81.82 342	67.63 338	52.22 334	46.81 333	73.73 336	68.68 339	58.07 327	51.33 330	68.53 333	71.08 334

ktn	73.77 339	79.75 336	53.00 326	81.45 326	88.63 343	78.92 324	90.62 335	90.90 349	91.37 347	57.04 330	91.77 349	64.56 311	68.03 329	97.29 343	75.00 336	65.54 337	66.33 341	56.23 338	78.86 338	65.83 337	61.55 341	59.89 343	67.39 334	66.10 337	75.18 344	60.13 337	78.23 345	82.16 346

WAO-8	73.90 340	83.69 342	72.64 342	89.62 339	89.28 345	88.99 344	92.48 337	80.57 337	77.83 338	76.08 341	62.52 327	82.88 335	72.27 335	96.23 331	77.30 339	69.40 340	59.94 333	52.15 332	77.08 333	76.97 344	46.88 329	35.80 324	62.13 328	73.39 344	75.03 341	68.35 340	77.93 343	77.76 339

Venus	73.90 340	83.69 342	72.64 342	89.67 340	89.28 345	88.99 344	92.48 337	80.57 337	77.83 338	76.08 341	62.52 327	82.88 335	72.27 335	96.23 331	77.30 339	69.40 340	59.94 333	52.15 332	77.08 333	76.97 344	46.88 329	35.80 324	62.13 328	73.39 344	75.03 341	68.35 340	77.93 343	77.76 339

UNDER WATER-64	75.67 342	81.70 338	71.33 340	91.75 343	87.21 340	85.53 341	96.64 347	83.38 341	76.42 337	79.20 344	85.55 343	86.85 342	76.63 337	97.41 345	72.40 333	55.82 332	61.54 338	55.65 337	74.02 329	53.26 322	44.03 325	50.98 337	90.58 347	73.26 343	78.01 347	80.76 347	68.27 332	84.86 347

UNDER WATER	75.88 343	84.51 345	71.98 341	92.01 344	84.19 338	85.60 342	94.87 341	80.27 336	77.93 341	76.18 343	76.67 340	88.04 343	77.89 339	97.19 342	78.13 341	63.60 336	61.10 336	55.58 336	78.49 337	56.97 327	43.63 324	47.72 334	87.87 346	76.39 347	77.17 345	78.76 345	70.88 335	85.11 348

Dean	77.48 344	83.82 344	77.11 344	97.28 349	96.37 349	97.16 350	97.23 349	85.86 345	81.96 343	88.94 347	77.88 341	89.24 347	86.33 346	98.31 350	75.93 337	66.54 339	57.80 332	57.32 340	91.12 347	80.41 347	44.18 326	32.55 321	80.01 342	75.39 346	73.99 339	53.83 333	85.46 348	59.93 316

DPSimNet_ROB	78.97 345	77.62 331	80.17 346	79.15 321	89.15 344	80.21 328	80.58 321	70.37 330	95.41 350	96.15 348	87.26 345	88.83 346	59.22 325	93.19 324	74.77 335	69.80 342	75.14 345	65.07 343	82.98 343	77.91 346	71.40 345	78.66 347	91.28 350	61.75 335	68.55 335	82.24 348	77.44 342	77.82 341

HanzoNet	79.15 346	82.61 341	63.39 337	84.63 331	87.76 341	82.84 332	90.52 334	93.48 350	91.71 348	61.49 334	89.74 347	83.24 337	86.75 347	97.92 348	73.08 334	66.32 338	74.85 343	72.80 345	87.43 344	75.21 342	70.67 344	70.02 345	75.14 338	68.22 338	77.26 346	70.29 343	79.78 346	79.93 345

JetRed	79.56 347	85.37 346	84.59 347	83.21 330	79.47 334	84.04 335	85.88 329	83.64 342	82.41 345	68.18 336	64.26 330	91.36 349	39.61 301	78.40 319	83.29 345	82.43 344	79.11 346	86.69 350	79.88 339	75.28 343	89.69 348	86.94 348	87.50 345	70.30 341	74.65 340	79.37 346	82.70 347	79.91 344

KSHMR	85.05 348	95.39 350	87.70 348	95.47 347	93.32 347	92.81 348	96.30 345	88.71 348	80.58 342	87.28 346	90.38 348	84.49 338	80.26 343	97.55 346	94.11 348	90.49 347	74.98 344	77.89 346	88.64 345	85.83 348	67.64 343	58.51 342	91.11 349	86.08 349	81.21 349	75.30 344	75.75 341	78.54 342

MADNet++	89.66 349	89.04 348	93.96 351	82.44 328	93.36 348	79.42 325	85.59 328	83.91 343	91.80 349	96.72 349	97.56 350	88.26 344	93.28 349	68.16 317	96.48 349	98.97 350	95.25 351	85.92 349	92.58 348	98.11 350	96.75 352	98.43 352	84.35 343	96.89 351	80.50 348	86.67 349	86.59 349	79.77 343

ASD4	90.46 350	85.97 347	88.49 349	87.45 337	84.31 339	91.28 347	85.08 327	86.37 346	89.99 346	79.48 345	88.75 346	66.34 318	97.78 351	82.39 320	88.26 347	94.21 348	93.57 350	95.38 351	90.49 346	94.99 349	94.33 349	93.83 350	90.77 348	93.56 350	99.58 355	99.93 354	99.89 354	99.95 354

PML	98.00 351	100.00 354	89.41 350	100.00 350	100.00 351	100.00 351	99.52 351	100.00 354	99.67 352	100.00 353	98.18 351	99.94 354	100.00 355	99.58 351	97.81 351	96.93 349	93.39 349	85.77 348	100.00 354	99.15 352	96.63 351	92.95 349	99.24 352	99.73 353	98.06 354	99.99 355	100.00 355	99.98 355

MEDIAN_ROB	98.39 352	99.52 351	99.12 352	100.00 350	100.00 351	100.00 351	100.00 352	99.70 353	99.00 351	100.00 353	99.99 354	98.80 353	97.65 350	99.97 352	99.66 352	99.00 351	99.10 352	99.18 352	99.95 353	98.83 351	95.51 350	97.85 351	100.00 353	98.41 352	90.71 350	94.33 350	93.03 350	97.15 352

AVERAGE_ROB	99.48 353	100.00 354	99.90 354	100.00 350	100.00 351	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 353	99.89 354	99.92 353	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 353	99.09 354	99.77 354	100.00 353	100.00 355	96.69 353	96.89 351	97.18 353	96.57 351

HaxPig	99.50 354	100.00 354	99.58 353	100.00 350	100.00 351	100.00 351	100.00 352	100.00 354	99.99 353	100.00 353	100.00 355	100.00 355	99.98 354	100.00 353	99.75 353	99.76 352	99.99 355	99.80 353	100.00 354	100.00 353	98.86 353	98.48 353	100.00 353	99.99 354	94.78 351	99.70 353	96.75 352	99.23 353

DGTPSM_ROB	99.76 355	99.92 352	100.00 355	100.00 350	100.00 351	100.00 351	100.00 352	99.67 351	100.00 354	99.54 350	99.82 352	95.69 350	99.56 352	100.00 353	99.97 355	100.00 354	99.97 353	99.99 354	99.84 351	100.00 353	99.88 355	99.80 355	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSMNet_ROB	99.77 356	99.92 352	100.00 355	100.00 350	100.00 351	100.00 351	100.00 352	99.67 351	100.00 354	99.54 350	99.82 352	95.70 351	99.57 353	100.00 353	99.97 355	100.00 354	99.97 353	99.99 354	99.88 352	100.00 353	99.88 355	99.80 355	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

FlowAnything	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 350	100.00 351	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 353	100.00 357	100.00 357	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

CasAABBNet	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 350	100.00 351	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 353	100.00 357	100.00 357	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSM_ROB	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 350	100.00 351	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 353	100.00 357	100.00 357	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSM	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 350	100.00 351	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 353	100.00 357	100.00 357	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

GS-Stereo																							0.00 1	0.03 15	0.35 33	0.08 19	1.10 21	0.02 14

Low-res two-view benchmark