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

NLSM3	0.17 1	0.05 1	0.31 23	0.01 2	0.04 9	0.06 14	0.00 1	0.01 2	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.10 25	0.01 17	1.19 22	0.73 7	0.42 25	0.08 13	0.47 15	0.02 1	0.37 9	0.06 2	0.02 25	0.00 1	0.02 2	0.05 16	0.41 5	0.02 19

AIO-test2	0.17 1	0.17 14	0.03 5	0.01 2	0.10 34	0.04 10	0.07 74	0.02 8	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.56 44	0.06 7	0.00 1	0.64 4	0.80 9	0.08 1	0.12 17	0.25 4	0.25 29	0.19 3	0.36 15	0.01 15	0.37 83	0.16 23	0.01 2	0.17 1	0.00 1

BridgeDepth	0.18 3	0.14 11	0.40 31	0.05 19	0.08 28	0.02 4	0.00 1	0.04 14	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.09 19	0.02 30	0.80 7	0.88 11	0.12 3	0.11 15	0.58 17	0.05 2	0.52 18	0.23 7	0.00 1	0.01 7	0.09 17	0.02 7	0.33 3	0.07 32
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLCSM	0.22 4	0.05 1	0.02 2	0.00 1	0.04 9	0.02 4	0.01 24	0.00 1	0.85 108	0.00 1	0.79 81	0.18 1	2.11 163	0.00 1	0.35 1	0.32 1	0.13 4	0.01 1	0.31 8	0.10 12	0.05 1	0.10 5	0.00 1	0.01 7	0.02 2	0.07 20	0.26 2	0.00 1

AIO-test1	0.22 4	0.14 11	0.31 23	0.02 9	0.09 33	0.15 33	0.01 24	0.10 24	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.26 24	0.08 14	0.00 1	1.09 15	1.28 22	0.10 2	0.07 11	0.70 21	0.34 39	0.41 11	0.28 11	0.00 1	0.10 46	0.04 8	0.03 11	0.37 4	0.01 6

MLG-Stereo	0.25 6	0.23 18	0.04 9	0.03 16	0.07 22	0.18 42	0.00 1	0.04 14	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.22 15	0.08 14	0.00 1	1.15 19	1.31 23	0.30 10	0.26 28	0.87 30	0.08 6	0.42 12	0.26 9	0.00 1	0.01 7	0.06 11	0.11 30	0.88 16	0.01 6

CoSv	0.27 7	0.49 29	0.37 25	0.15 45	0.05 15	0.48 94	0.00 1	0.19 35	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.32 28	0.04 3	0.00 1	0.95 11	1.23 20	0.43 27	0.15 18	0.40 13	0.05 2	0.54 19	0.24 8	0.00 1	0.03 20	0.29 29	0.02 7	0.60 13	0.08 34

Pointernet	0.27 7	0.12 10	0.41 34	0.12 43	0.01 2	0.14 28	0.19 107	0.05 18	0.04 8	0.00 1	0.15 50	0.19 5	0.06 7	0.03 39	0.88 9	0.69 6	0.42 25	0.02 2	0.25 4	0.08 6	0.23 4	0.45 18	0.00 1	0.01 7	0.03 4	0.00 1	2.40 44	0.21 45

MLG-Stereo_test1	0.28 9	0.22 16	0.04 9	0.03 16	0.07 22	0.17 37	0.00 1	0.03 10	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.21 11	0.09 19	0.00 1	1.21 23	1.32 24	0.29 8	0.31 34	0.99 34	0.08 6	0.50 17	0.51 20	0.00 1	0.01 7	0.06 11	0.16 36	1.23 26	0.01 6

MonStereo	0.31 10	0.10 7	0.25 20	0.01 2	0.08 28	0.01 2	0.00 1	0.03 10	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.24 17	0.12 29	0.01 17	1.15 19	1.19 18	0.30 10	0.23 25	0.99 34	0.07 5	0.79 26	1.07 36	0.05 38	0.02 15	0.14 20	0.37 67	0.96 18	0.12 36

MM-Stereo_test3	0.32 11	0.36 24	0.04 9	0.10 40	0.02 4	0.03 6	0.00 1	0.87 51	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.55 42	0.10 25	0.00 1	0.71 6	0.76 8	0.49 28	0.06 10	0.63 18	0.15 21	0.23 4	0.05 1	0.03 31	0.00 1	0.10 18	0.09 26	3.17 62	0.09 35

WQFJX1	0.34 12	0.05 1	0.03 5	0.01 2	0.11 37	0.03 6	0.00 1	0.01 2	1.03 125	0.00 1	1.16 96	0.24 17	2.46 183	0.00 1	0.38 2	0.64 4	0.30 10	0.02 2	0.37 10	0.13 16	0.25 6	0.07 3	0.03 31	0.02 15	0.01 1	0.03 11	1.92 36	0.01 6

ProNet	0.34 12	0.17 14	0.37 25	0.02 9	0.00 1	0.19 44	0.38 132	0.31 43	0.03 5	0.00 1	0.96 86	0.20 8	0.01 1	0.12 62	1.98 36	0.97 14	0.66 34	0.07 11	0.38 12	0.05 2	0.48 15	0.19 6	0.61 81	0.07 35	0.44 43	0.01 2	0.49 8	0.00 1

WQFJX	0.35 14	0.05 1	0.03 5	0.01 2	0.11 37	0.07 16	0.01 24	0.01 2	1.18 143	0.00 1	1.39 101	0.23 16	2.49 184	0.00 1	0.53 3	0.65 5	0.18 5	0.03 4	0.30 7	0.14 20	0.14 2	0.08 4	0.06 39	0.00 1	0.03 4	0.04 14	1.54 31	0.01 6

LG-Stereo	0.35 14	0.22 16	0.09 15	0.14 44	0.12 40	0.32 81	0.00 1	0.12 30	0.08 24	0.00 1	0.58 69	1.11 56	0.07 10	0.00 1	1.12 16	1.17 17	0.41 24	0.18 22	1.25 40	0.30 36	0.79 26	0.38 16	0.02 25	0.02 15	0.06 11	0.12 31	0.67 14	0.02 19

AIO-Stereo	0.35 14	0.44 27	0.44 37	0.03 16	0.04 9	0.14 28	0.00 1	0.02 8	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.19 5	0.08 14	0.01 17	1.13 18	1.22 19	0.28 7	0.30 33	1.75 50	0.29 34	0.57 20	0.62 23	0.02 25	0.01 7	0.26 28	0.05 16	1.52 30	0.03 25

RSM	0.36 17	0.24 19	0.44 37	0.10 40	0.03 6	0.12 21	0.01 24	0.04 14	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.09 19	0.00 1	1.53 28	1.44 27	0.33 13	0.35 36	0.37 10	0.23 26	0.82 29	1.14 38	0.01 15	0.03 20	0.29 29	0.24 53	1.41 29	0.03 25

WQFJA1	0.37 18	0.09 5	0.02 2	0.02 9	0.12 40	0.14 28	0.00 1	0.01 2	1.09 132	0.00 1	1.96 115	0.21 11	2.74 192	0.00 1	1.08 13	0.62 2	0.34 14	0.04 6	0.20 2	0.12 13	0.32 7	0.28 11	0.03 31	0.00 1	0.03 4	0.02 7	0.58 11	0.01 6

NLMM	0.37 18	0.09 5	0.02 2	0.02 9	0.12 40	0.14 28	0.00 1	0.01 2	1.10 134	0.00 1	1.96 115	0.21 11	2.75 193	0.00 1	1.08 13	0.62 2	0.34 14	0.04 6	0.20 2	0.12 13	0.32 7	0.28 11	0.03 31	0.00 1	0.03 4	0.02 7	0.58 11	0.01 6

111111	0.37 18	0.31 23	0.16 17	0.02 9	0.04 9	0.12 21	0.00 1	0.03 10	0.06 13	0.00 1	0.06 47	0.24 17	0.07 10	0.01 17	1.56 29	1.14 16	0.73 41	0.17 19	1.93 52	0.21 25	1.10 37	1.37 45	0.01 15	0.01 7	0.07 14	0.20 41	0.42 6	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.38 21	1.46 56	0.10 16	0.01 2	0.02 4	0.05 12	0.00 1	0.28 41	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.60 46	0.13 31	0.00 1	0.85 8	0.95 13	0.71 37	0.10 14	0.65 19	0.28 33	0.38 10	0.85 27	0.02 25	0.00 1	0.11 19	0.31 57	2.33 43	0.07 32

MatchStereo	0.40 22	0.54 32	0.37 25	0.07 27	0.15 46	0.04 10	0.04 61	0.11 28	0.17 54	0.00 1	0.00 1	0.24 17	0.55 71	0.03 39	2.07 38	1.64 36	0.29 8	0.21 23	0.67 20	0.24 28	0.72 22	1.19 40	0.01 15	0.12 51	0.29 29	0.12 31	0.54 9	0.38 48

MoCha-V2	0.40 22	0.55 34	0.47 45	0.02 9	0.07 22	0.13 24	0.00 1	0.04 14	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.20 8	0.25 46	0.01 17	1.12 16	1.41 26	0.50 29	0.17 19	0.29 6	0.58 53	3.02 72	1.01 34	0.00 1	0.05 31	0.33 32	0.21 44	0.47 7	0.01 6

CroCo-Stereo Lap2	0.41 24	0.26 20	0.06 13	0.06 23	0.08 28	0.01 2	0.01 24	0.26 39	0.13 40	0.94 59	0.00 1	0.34 32	0.04 3	0.01 17	1.90 34	2.20 57	0.23 6	0.29 31	0.72 23	0.09 10	1.14 39	1.10 37	0.01 15	0.05 31	0.40 40	0.12 31	0.56 10	0.03 25

GSStereo	0.43 25	0.51 30	0.41 34	0.08 32	0.04 9	0.25 65	0.01 24	0.08 23	0.03 5	0.01 33	0.23 56	0.38 34	0.09 19	0.01 17	1.47 26	1.55 31	0.87 44	0.23 25	0.89 32	0.62 59	1.34 42	0.90 28	0.00 1	0.03 20	0.35 34	0.08 21	1.10 21	0.02 19

RSM++	0.45 26	0.28 21	0.49 49	0.18 52	0.03 6	0.22 55	0.01 24	0.05 18	0.10 30	0.01 33	0.00 1	0.19 5	0.14 34	0.01 17	2.22 44	1.56 32	0.34 14	0.36 37	0.99 34	0.29 34	1.01 34	1.42 52	0.31 61	0.04 29	0.51 48	0.22 46	1.22 25	0.04 29

CroCo-Stereo	0.46 27	0.29 22	0.05 12	0.07 27	0.11 37	0.03 6	0.00 1	0.20 36	0.14 43	0.11 42	0.00 1	0.44 37	0.03 2	0.01 17	2.56 57	2.20 57	0.34 14	0.29 31	0.88 31	0.09 10	1.53 44	1.58 54	0.01 15	0.06 34	0.36 36	0.20 41	0.68 15	0.03 25
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 28	0.48 28	0.45 40	0.08 32	0.05 15	0.17 37	0.02 41	0.18 34	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.41 36	0.11 27	0.01 17	1.47 26	1.34 25	0.71 37	0.11 15	0.83 28	0.50 50	0.81 28	1.05 35	0.03 31	0.05 31	0.15 22	0.01 2	3.50 66	0.01 6
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MM-Stereo_test2	0.49 29	2.00 68	0.26 21	0.02 9	0.03 6	0.12 21	0.00 1	0.28 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.57 45	0.18 37	0.00 1	1.30 24	1.53 30	0.55 31	0.32 35	0.81 27	0.59 56	0.99 33	1.49 53	0.08 42	0.02 15	0.43 42	0.23 49	1.25 27	0.06 30

NLSM1	0.50 30	0.10 7	0.01 1	0.05 19	0.05 15	0.15 33	0.00 1	0.03 10	1.33 151	0.00 1	1.84 112	0.33 30	3.39 200	0.02 30	0.88 9	1.08 15	0.40 22	0.03 4	0.13 1	0.16 24	0.43 13	0.80 26	0.13 48	0.01 7	0.04 8	0.05 16	2.09 40	0.01 6

IGEV-Stereo++	0.50 30	0.61 37	0.18 18	0.09 36	0.05 15	0.14 28	0.02 41	0.05 18	0.08 24	0.00 1	0.46 66	0.20 8	0.08 14	0.02 30	1.36 25	1.27 21	0.59 32	0.45 40	2.00 54	0.37 41	1.13 38	1.21 41	0.02 25	0.03 20	0.08 15	0.04 14	2.79 54	0.06 30

StereoVision	0.50 30	0.56 35	0.24 19	0.07 27	0.07 22	0.13 24	0.05 66	0.26 39	0.26 62	0.51 51	0.00 1	0.24 17	0.04 3	0.04 41	2.09 39	1.78 38	0.64 33	0.17 19	0.71 22	0.12 13	0.62 21	0.91 29	0.00 1	0.10 46	0.33 32	0.23 49	3.30 65	0.16 40

RAFT	0.51 33	0.10 7	0.40 31	0.09 36	0.01 2	0.21 52	0.15 103	2.74 69	0.06 13	1.09 60	0.00 1	0.21 11	0.05 6	0.02 30	1.05 12	0.90 12	0.35 18	0.05 8	1.39 43	0.30 36	0.74 24	0.58 22	0.00 1	0.09 39	0.14 20	0.05 16	2.94 60	0.01 6

NLMM1	0.55 34	0.14 11	0.03 5	0.01 2	0.13 43	0.10 18	0.02 41	0.01 2	1.33 151	0.00 1	1.11 89	0.36 33	5.39 229	0.04 41	0.67 5	0.80 9	0.35 18	0.05 8	0.42 14	0.13 16	0.46 14	0.57 21	0.11 45	0.09 39	0.04 8	0.10 28	2.48 48	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.56 35	1.22 50	0.30 22	0.08 32	0.25 60	0.24 61	0.00 1	0.06 21	0.06 13	0.01 33	0.72 74	0.25 23	0.07 10	0.02 30	1.78 33	1.63 35	0.53 30	0.65 49	1.72 48	0.59 56	0.91 31	0.94 30	0.01 15	0.03 20	0.25 26	0.08 21	2.05 39	0.59 54

MSCF	0.57 36	0.58 36	0.44 37	0.06 23	0.10 34	0.17 37	0.00 1	0.20 36	0.09 28	1.29 64	0.00 1	0.26 24	0.28 48	0.02 30	2.09 39	1.60 34	0.37 21	0.24 27	0.31 8	0.38 42	0.82 29	1.00 33	0.11 45	0.16 61	0.37 37	2.01 103	2.43 45	0.01 6

GEAStereo	0.59 37	1.66 60	0.49 49	0.18 52	0.05 15	0.20 48	0.01 24	0.10 24	0.07 18	0.02 36	0.00 1	0.45 38	0.09 19	0.04 41	1.75 31	1.86 42	0.72 39	0.27 29	0.80 25	0.58 53	1.92 52	1.38 49	0.01 15	0.10 46	0.49 46	0.01 2	2.60 51	0.12 36

gasm-f	0.59 37	1.66 60	0.49 49	0.18 52	0.05 15	0.20 48	0.01 24	0.10 24	0.07 18	0.02 36	0.00 1	0.45 38	0.09 19	0.04 41	1.75 31	1.86 42	0.72 39	0.27 29	0.80 25	0.58 53	1.92 52	1.38 49	0.01 15	0.10 46	0.49 46	0.01 2	2.60 51	0.12 36

GASTEREO	0.59 37	0.61 37	0.45 40	0.06 23	0.08 28	0.17 37	0.00 1	0.21 38	0.08 24	1.29 64	0.00 1	0.26 24	0.26 47	0.02 30	2.13 42	1.58 33	0.40 22	0.22 24	0.54 16	0.38 42	0.77 25	1.18 39	0.12 47	0.16 61	0.39 39	1.98 101	2.47 47	0.01 6

AdaDepth	0.60 40	0.70 41	0.37 25	0.37 70	0.24 56	0.18 42	0.03 49	0.07 22	0.12 37	0.00 1	0.00 1	0.33 30	0.28 48	0.17 74	1.95 35	2.02 50	0.93 47	0.50 42	1.74 49	0.27 31	1.19 40	1.25 42	0.01 15	0.04 29	0.08 15	0.19 39	2.83 57	0.44 51

U	0.60 40	0.37 25	0.06 13	0.07 27	0.08 28	0.00 1	0.00 1	0.53 50	0.16 52	0.87 58	0.00 1	0.63 47	0.08 14	0.01 17	2.33 48	2.47 65	0.89 45	0.42 39	1.36 42	0.13 16	1.62 47	1.80 62	0.00 1	0.08 37	1.01 68	0.16 36	0.96 18	0.19 43

BridgeDepth_RVC	0.61 42	1.15 49	0.49 49	0.18 52	0.22 54	0.06 14	0.03 49	1.42 54	0.14 43	0.51 51	0.00 1	0.65 48	0.13 31	0.11 60	2.42 51	1.79 39	0.36 20	0.52 43	1.11 38	0.15 21	0.49 16	0.30 14	0.19 55	0.03 20	0.55 50	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 43	1.36 51	0.68 61	0.05 19	0.07 22	0.27 70	0.04 61	0.11 28	0.11 33	0.28 46	0.36 63	0.55 42	0.11 27	0.06 50	2.36 49	1.50 29	0.68 35	0.53 44	0.78 24	0.55 52	1.09 36	1.58 54	0.13 48	0.08 37	0.38 38	0.16 36	2.79 54	0.02 19

Occ-G	0.67 44	1.52 57	0.56 56	0.22 57	0.22 54	0.26 69	0.01 24	0.39 48	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.24 17	0.06 7	0.00 1	2.12 41	2.02 50	0.70 36	0.57 48	1.46 44	0.15 21	1.89 51	1.80 62	0.10 44	0.07 35	0.25 26	0.08 21	3.27 64	0.16 40

VIP-Stereo	0.70 45	0.65 39	0.58 57	0.17 50	0.07 22	0.32 81	0.02 41	0.32 45	0.06 13	0.03 40	0.00 1	1.35 60	0.15 35	0.01 17	2.45 52	2.00 48	1.76 66	0.98 57	1.77 51	0.66 64	2.02 56	0.68 25	0.00 1	0.15 60	0.47 45	0.08 21	0.89 17	1.12 68

AEACV	0.75 46	2.37 80	0.78 75	0.15 45	0.13 43	0.15 33	0.06 68	0.10 24	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.54 41	0.28 48	0.05 47	2.24 45	1.86 42	1.67 64	0.48 41	2.18 58	0.72 69	2.19 59	1.85 65	0.15 51	0.09 39	0.20 24	0.27 55	1.73 33	0.02 19

DEFOM-Stereo	0.82 47	1.14 48	0.48 47	0.05 19	0.21 53	0.25 65	0.01 24	0.32 45	0.13 40	0.00 1	0.00 1	0.26 24	0.12 29	0.09 55	2.06 37	2.00 48	1.62 61	1.08 61	1.08 37	0.39 44	2.18 58	1.58 54	0.63 84	0.09 39	0.58 52	0.23 49	4.78 82	0.80 59

RAStereo	0.85 48	0.54 32	0.42 36	0.09 36	0.17 48	0.25 65	0.02 41	0.35 47	0.15 50	4.02 101	0.00 1	0.70 50	0.07 10	0.02 30	2.53 54	2.27 60	1.17 50	0.85 53	2.72 63	0.13 16	2.17 57	1.74 59	0.03 31	0.09 39	0.76 59	0.21 44	1.06 20	0.54 53

delet	1.00 49	1.38 53	0.86 80	0.34 67	0.99 121	1.00 122	0.38 132	0.91 52	0.18 56	1.23 62	0.46 66	0.68 49	0.37 60	0.79 166	3.35 72	1.81 40	1.37 54	0.77 51	0.86 29	0.53 51	1.57 46	0.48 19	0.46 72	0.62 111	0.84 63	0.22 46	3.65 69	1.02 64

TDLM	1.02 50	1.64 58	1.38 120	0.37 70	0.90 112	0.67 108	0.76 160	2.31 65	0.18 56	0.25 45	2.96 134	2.21 76	0.64 81	0.31 95	1.15 19	1.45 28	1.52 60	0.93 55	0.98 33	0.67 66	0.98 32	0.42 17	0.64 88	0.39 85	0.23 25	0.19 39	1.76 34	1.68 76

LG-G_1	1.07 51	1.78 62	0.45 40	0.27 61	0.40 75	0.20 48	0.01 24	0.14 31	0.14 43	0.02 36	0.73 77	1.02 52	0.55 71	0.10 57	3.06 65	2.31 62	1.16 48	1.54 83	5.12 88	1.16 82	2.76 67	2.10 66	0.07 40	0.12 51	0.71 55	0.36 64	1.95 37	0.76 57

LG-G	1.07 51	1.78 62	0.45 40	0.27 61	0.40 75	0.20 48	0.01 24	0.14 31	0.14 43	0.02 36	0.73 77	1.02 52	0.55 71	0.10 57	3.06 65	2.31 62	1.16 48	1.54 83	5.12 88	1.16 82	2.76 67	2.10 66	0.07 40	0.12 51	0.71 55	0.36 64	1.95 37	0.76 57

AIO_rvc	1.10 53	2.88 94	0.85 79	0.09 36	0.18 49	0.35 83	0.11 91	2.60 67	0.11 33	0.10 41	0.00 1	1.64 66	0.16 36	0.04 41	2.55 55	1.82 41	0.83 43	0.56 47	2.94 67	0.73 70	3.29 77	3.65 103	0.61 81	0.03 20	0.78 60	0.12 31	2.61 53	0.19 43

anonymousdsp	1.11 54	0.53 31	0.70 62	0.35 68	0.24 56	0.19 44	0.01 24	2.12 63	0.12 37	0.28 46	0.32 62	1.24 59	0.24 44	0.12 62	2.76 60	2.27 60	1.37 54	1.14 67	1.99 53	0.91 76	3.63 88	2.61 81	0.46 72	0.19 66	0.73 57	0.03 11	5.14 87	0.16 40

MLG-Stereo_test3	1.12 55	0.84 44	0.45 40	0.27 61	0.62 98	0.28 74	0.01 24	0.17 33	0.12 37	1.19 61	0.00 1	1.35 60	0.18 37	0.09 55	3.05 64	1.96 47	1.17 50	1.11 63	6.73 126	0.65 62	1.85 50	4.26 123	0.04 37	0.10 46	0.41 41	0.09 26	2.56 49	0.59 54

iRaftStereo_RVC	1.19 56	1.36 51	0.77 67	0.41 74	0.28 67	0.28 74	0.01 24	3.64 80	0.21 58	0.42 49	1.74 110	1.58 64	0.30 52	0.16 73	2.24 45	2.10 55	1.62 61	0.70 50	2.00 54	0.42 45	2.95 70	2.78 82	0.39 67	0.26 73	0.74 58	0.22 46	3.64 68	0.86 60

AASNet	1.22 57	2.00 68	0.89 81	0.43 77	1.99 164	1.14 124	0.48 141	2.04 62	0.14 43	0.51 51	0.89 84	0.50 40	0.20 39	0.40 110	3.90 80	1.95 46	1.29 52	1.75 91	1.62 47	1.12 80	1.97 54	1.71 57	0.72 98	0.51 97	1.03 70	0.32 59	2.81 56	0.65 56

AIO_test	1.31 58	3.68 119	0.89 81	0.24 58	0.14 45	0.23 58	0.27 125	3.10 72	0.11 33	0.16 43	0.00 1	1.91 70	0.21 42	0.07 51	2.55 55	2.05 53	0.89 45	0.54 45	2.23 60	0.90 75	4.72 112	3.76 107	0.63 84	0.02 15	0.85 64	0.91 76	3.92 73	0.24 46

LGtest1	1.32 59	1.92 64	0.79 77	0.47 79	0.42 78	0.30 79	0.01 24	0.31 43	0.32 68	0.17 44	1.27 99	1.00 51	0.54 69	0.13 68	2.60 58	2.56 66	1.74 65	2.13 99	4.62 81	0.81 72	3.30 78	4.35 128	0.14 50	0.16 61	1.32 81	0.23 49	2.87 58	1.08 67

RYNet	1.33 60	0.39 26	0.40 31	0.17 50	0.24 56	0.47 93	0.05 66	1.74 58	1.23 146	0.44 50	0.14 49	0.32 28	0.20 39	0.01 17	5.64 122	1.64 36	0.82 42	3.63 146	1.17 39	0.08 6	1.02 35	0.26 9	0.26 58	0.23 70	1.45 84	10.04 197	2.88 59	0.99 63

AANet_RVC	1.37 61	0.66 40	0.62 59	0.25 59	1.74 151	0.10 18	0.67 157	1.93 60	1.51 162	0.84 57	0.26 60	0.38 34	0.91 96	0.19 75	4.34 98	2.69 68	1.41 56	1.28 73	1.30 41	1.13 81	0.73 23	0.94 30	0.25 57	0.51 97	1.68 90	1.46 88	3.94 74	5.33 121

LG-Stereo_L2	1.40 62	2.11 72	0.62 59	0.15 45	0.54 86	0.21 52	0.03 49	2.89 71	0.14 43	4.10 102	0.72 74	2.79 88	0.73 84	0.11 60	2.79 61	3.23 81	1.85 69	1.08 61	2.80 66	0.45 46	2.63 63	2.12 68	0.15 51	0.09 39	1.11 74	0.48 70	1.85 35	2.14 85

LG-Stereo_L1	1.45 63	1.97 66	0.47 45	0.16 49	0.60 91	0.17 37	0.03 49	3.16 73	0.14 43	4.35 107	0.75 79	2.67 87	0.73 84	0.12 62	2.83 62	3.27 83	1.83 68	1.11 63	2.75 65	0.48 49	3.42 80	1.84 64	0.15 51	0.14 57	1.09 72	0.25 54	2.45 46	2.32 87

RAFT + AFF	1.46 64	0.92 45	0.53 53	0.40 73	0.04 9	0.51 100	0.02 41	3.71 81	0.11 33	2.77 82	0.00 1	3.68 100	0.34 57	0.12 62	5.69 124	2.03 52	2.88 79	0.36 37	5.48 95	0.27 31	4.19 103	1.25 42	0.21 56	0.18 65	1.91 99	0.31 57	1.40 28	0.12 36

MaDis-Stereo	1.47 65	0.79 43	0.48 47	0.15 45	0.38 73	0.08 17	0.06 68	0.40 49	0.41 75	1.99 72	0.00 1	1.07 55	0.13 31	0.02 30	3.18 68	2.92 72	2.53 75	1.79 92	5.43 94	0.76 71	2.42 61	2.23 73	0.31 61	0.26 73	2.60 106	2.33 107	2.20 41	4.80 116

MMNet	1.47 65	1.42 55	0.77 67	0.38 72	1.31 142	0.40 87	0.41 134	2.03 61	0.60 93	0.59 54	1.41 103	1.71 69	0.29 51	1.11 182	4.13 90	2.32 64	2.38 74	1.85 93	2.96 68	1.59 97	1.76 49	0.67 24	0.69 94	1.09 147	1.07 71	0.92 77	4.71 81	1.02 64

DFGA-Net	1.48 67	2.55 86	0.77 67	1.08 120	0.31 70	0.44 90	0.06 68	3.18 74	0.15 50	2.41 78	0.18 52	1.14 57	0.23 43	0.12 62	4.32 93	3.28 84	2.89 80	0.96 56	3.40 71	0.23 26	2.22 60	1.78 60	0.45 70	0.47 93	1.61 87	0.13 35	5.07 85	0.52 52

UniTT-Stereo	1.58 68	0.76 42	0.60 58	0.11 42	0.32 71	0.19 44	0.03 49	2.21 64	0.34 69	4.40 108	0.00 1	2.37 78	0.32 53	0.05 47	3.96 87	3.80 103	2.25 72	1.61 85	6.17 115	0.64 61	3.66 89	2.14 69	0.45 70	0.39 85	1.01 68	1.65 93	1.17 24	2.06 82

SGD-Stereo	1.60 69	1.00 47	0.39 30	0.07 27	0.10 34	0.03 6	0.03 49	1.61 56	0.16 52	0.29 48	0.01 42	3.17 96	0.51 68	0.15 72	5.70 125	4.40 133	3.96 101	1.14 67	3.70 73	0.85 73	3.14 75	4.02 115	0.57 78	0.09 39	0.69 54	0.76 74	3.90 72	2.68 97

test_5	1.60 69	3.48 115	0.54 54	0.18 52	0.06 21	0.23 58	0.03 49	5.33 99	0.27 63	1.64 69	1.35 100	3.71 102	1.93 146	0.23 78	4.32 93	3.32 85	1.42 57	1.29 75	2.63 62	0.35 40	1.40 43	2.80 83	0.08 42	0.39 85	0.54 49	0.20 41	5.14 87	0.43 50

HUF	1.64 71	2.58 87	1.08 103	0.06 23	0.15 46	0.38 86	0.02 41	5.18 98	0.13 40	0.81 56	0.01 42	2.39 81	0.78 91	0.08 53	3.21 69	3.05 76	1.62 61	1.13 66	5.33 92	1.59 97	5.53 135	3.45 94	0.67 91	0.16 61	1.09 72	0.10 28	2.95 61	0.86 60

CVANet_RVC	1.68 72	2.90 95	2.47 148	2.89 173	1.15 135	2.50 163	1.35 171	3.81 83	0.39 74	0.59 54	4.79 157	2.85 90	0.62 78	0.52 128	1.71 30	2.12 56	1.49 58	1.21 69	1.54 45	1.42 90	1.98 55	1.37 45	0.60 80	0.46 91	0.61 53	0.35 62	2.29 42	1.34 70

IGEV-Stereo+	1.69 73	3.01 100	0.37 25	0.91 111	0.26 63	0.29 78	0.06 68	1.05 53	0.21 58	7.82 153	1.19 97	2.36 77	0.46 65	0.10 57	2.28 47	2.68 67	2.30 73	2.13 99	4.56 79	0.61 58	3.77 92	5.28 155	0.95 128	0.03 20	0.45 44	0.36 64	1.65 32	0.39 49

DMCA	1.74 74	2.24 77	1.84 128	0.49 81	0.92 114	1.14 124	0.13 98	1.67 57	1.22 145	1.86 71	2.71 128	2.80 89	0.32 53	0.80 167	3.91 81	3.06 77	2.68 77	2.46 114	2.04 56	1.09 78	2.71 65	1.41 51	0.88 117	0.76 118	0.83 62	1.23 85	3.78 71	2.08 83

RAFT_CTSACE	1.80 75	3.98 132	0.77 67	0.63 91	0.30 68	0.28 74	0.03 49	5.40 101	0.17 54	8.06 158	0.26 60	3.50 98	1.29 116	0.27 90	2.19 43	2.25 59	1.31 53	0.55 46	2.14 57	0.25 29	2.51 62	4.48 132	0.64 88	0.28 77	0.82 61	0.32 59	5.60 100	0.28 47

MIF-Stereo (partial)	1.81 76	4.50 164	0.75 64	0.33 66	0.68 101	0.27 70	0.12 96	1.52 55	0.53 84	1.31 66	0.03 46	1.02 52	0.50 67	0.13 68	3.75 77	4.15 123	3.64 91	2.41 113	2.72 63	0.67 66	3.40 79	2.87 86	0.44 69	0.46 91	1.62 88	1.84 95	5.04 84	4.09 105

AFF-stereo	1.82 77	2.26 78	1.46 123	0.48 80	0.25 60	1.34 132	0.06 68	5.02 97	0.67 96	2.94 86	0.38 64	2.43 82	0.54 69	0.04 41	2.36 49	2.98 73	1.50 59	1.28 73	6.14 114	0.46 48	2.84 69	1.37 45	0.59 79	0.24 71	2.68 107	2.72 111	4.81 83	1.35 71

GANet	1.82 77	1.64 58	1.45 122	1.64 139	1.59 148	3.29 177	1.37 172	3.97 86	0.80 102	1.49 67	1.65 108	4.25 108	0.33 55	0.55 132	2.45 52	2.07 54	3.11 83	3.41 141	1.60 46	0.45 46	1.32 41	0.94 30	0.87 115	0.89 135	1.39 82	0.46 69	3.70 70	2.40 92

MIM_Stereo	1.95 79	4.20 145	1.15 106	0.66 93	0.48 81	0.54 101	0.10 85	4.26 92	0.35 70	3.18 91	0.24 57	2.64 86	0.33 55	0.37 106	3.71 75	3.67 98	3.04 81	2.25 106	4.58 80	1.35 88	4.11 100	2.85 85	0.49 74	0.44 89	0.97 67	0.59 71	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	3.58 202	2.57 66	1.71 172	1.54 68	0.55 68	2.62 85	3.42 202	1.58 203	3.80 78	4.67 149	2.66 76	1.52 81	3.20 70	0.65 62	1.56 45	2.31 76	0.02 25	0.59 109	2.27 102	0.75 73	3.23 63	1.91 78

plain	2.08 81	4.58 166	0.78 75	0.45 78	1.13 133	0.30 79	0.09 83	3.41 76	0.38 73	3.93 100	0.01 42	1.70 67	0.40 62	0.07 51	4.24 92	4.24 127	3.66 92	2.76 120	5.86 105	0.31 38	3.28 76	3.58 102	0.15 51	0.47 93	1.63 89	1.64 92	2.57 50	4.57 108

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 82	2.28 79	0.76 65	0.77 109	0.53 84	0.23 58	0.03 49	4.83 95	0.37 71	7.42 151	0.72 74	2.00 72	1.13 106	0.21 77	2.69 59	3.58 92	3.17 84	2.15 101	4.98 84	0.70 68	6.31 150	4.63 139	0.68 93	0.12 51	0.90 66	0.35 62	4.06 75	1.23 69

RAFT+CT+SA	2.12 83	4.55 165	0.77 67	0.68 99	0.20 51	0.11 20	0.03 49	6.05 111	0.25 61	6.05 129	0.01 42	4.53 113	1.70 138	0.35 104	2.99 63	3.98 112	1.76 66	1.41 79	4.23 77	0.66 64	4.06 98	4.89 144	0.26 58	0.39 85	0.88 65	0.33 61	5.32 97	0.92 62

S2M2_XL	2.20 84	0.96 46	2.17 136	0.08 32	0.25 60	0.05 12	0.09 83	7.60 138	0.70 97	2.86 85	0.00 1	3.70 101	1.27 114	0.13 68	3.26 70	3.33 86	7.37 169	0.89 54	2.19 59	1.21 85	4.94 117	2.87 86	0.93 124	0.12 51	1.41 83	1.06 81	4.43 76	5.43 122
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	4.74 180	0.91 85	0.57 88	0.42 78	0.24 61	0.13 98	3.39 75	0.30 66	1.24 63	0.43 65	1.17 58	0.59 75	0.69 154	6.94 178	3.65 97	5.59 130	3.79 154	6.31 120	1.86 114	4.88 116	3.88 110	0.70 96	0.93 137	1.90 98	0.92 77	4.53 77	3.69 103

ARAFT	2.39 85	3.85 128	0.89 81	0.42 76	0.20 51	0.19 44	0.02 41	3.46 77	0.27 63	4.75 110	1.66 109	2.06 73	0.39 61	0.50 124	6.13 150	4.10 121	4.82 114	4.26 174	5.12 88	1.32 87	5.68 137	3.03 88	0.61 81	0.21 68	3.58 115	0.29 56	5.21 90	1.60 74

DEFOM-Stereo_RVC	2.41 87	3.66 117	0.91 85	0.26 60	0.30 68	0.24 61	0.00 1	4.50 94	0.49 80	8.28 160	0.24 57	3.12 95	0.36 58	0.19 75	4.67 107	2.89 71	3.84 95	1.37 78	5.11 86	0.86 74	4.94 117	4.07 117	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	2.37 145	1.34 132	2.02 167	2.42 161	1.28 170	4.05 89	1.40 154	2.80 83	2.31 119	1.94 71	0.62 78	1.73 209	6.03 141	3.15 79	3.86 97	3.15 136	5.50 99	3.22 170	1.74 48	1.29 44	1.15 160	1.10 148	2.08 101	1.13 83	5.67 102	1.81 77

raft+_RVC	2.50 89	2.50 85	1.82 127	0.62 90	0.39 74	0.94 117	0.12 96	6.00 109	0.51 81	6.37 134	2.93 133	3.97 105	0.61 77	0.13 68	3.95 82	3.26 82	3.23 85	1.33 76	6.64 125	1.09 78	3.07 73	2.53 79	0.72 98	0.37 83	2.72 109	2.42 108	6.25 117	3.14 100

TESTraft	2.52 90	4.45 160	0.77 67	0.55 85	0.24 56	0.15 33	0.10 85	5.57 102	0.37 71	5.42 118	0.24 57	1.63 65	2.10 162	1.16 186	6.48 162	4.71 151	3.39 87	1.01 58	4.62 81	1.20 84	3.66 89	7.30 185	0.36 64	0.61 110	1.11 74	2.78 112	5.69 103	2.43 93

test_4	2.66 91	2.69 89	2.24 140	0.64 92	0.43 80	0.45 92	0.29 128	7.08 126	0.21 58	13.81 237	0.17 51	5.08 120	0.55 71	0.25 84	3.14 67	3.74 100	3.62 90	2.05 98	3.70 73	1.04 77	3.58 86	3.56 100	0.67 91	0.36 82	1.58 86	2.25 106	5.99 113	2.50 94

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 91	3.98 132	2.74 152	0.66 93	0.54 86	1.38 133	0.08 80	8.29 149	1.10 134	2.81 84	1.79 111	4.55 114	0.62 78	0.05 47	3.26 70	3.00 74	2.86 78	1.01 58	7.25 129	1.55 96	3.90 94	2.28 74	0.86 112	0.54 100	5.14 144	2.58 109	5.87 111	3.12 99

LL-Strereo2	2.73 93	2.07 71	1.31 117	0.41 74	0.33 72	0.40 87	0.04 61	7.25 130	0.46 79	11.56 203	1.61 107	3.45 97	0.40 62	1.65 205	3.89 79	3.61 94	3.85 96	1.35 77	8.89 153	1.66 103	4.46 109	3.90 111	0.74 100	0.28 77	1.80 91	1.56 90	5.15 89	1.47 72

TestStereo1	2.77 94	4.95 192	0.77 67	0.49 81	0.27 64	0.13 24	0.11 91	5.74 106	0.44 76	6.03 127	0.19 53	1.51 62	2.08 158	1.12 183	6.37 156	4.90 157	3.76 93	1.25 71	5.48 95	1.44 91	5.77 139	7.77 193	0.37 65	0.57 106	1.26 77	2.93 115	6.36 119	2.59 95

SA-5K	2.77 94	4.95 192	0.77 67	0.49 81	0.27 64	0.13 24	0.11 91	5.74 106	0.44 76	6.03 127	0.19 53	1.51 62	2.08 158	1.12 183	6.37 156	4.90 157	3.76 93	1.25 71	5.48 95	1.44 91	5.77 139	7.77 193	0.37 65	0.57 106	1.26 77	2.93 115	6.36 119	2.59 95

FINET	2.77 94	2.20 74	2.22 139	3.13 175	0.96 118	0.85 115	0.44 137	2.83 70	1.89 178	3.86 98	0.87 83	4.06 106	1.56 133	0.53 129	7.78 201	4.97 161	4.37 108	1.53 82	8.10 142	1.44 91	3.94 95	2.47 78	0.43 68	1.02 142	2.68 107	1.59 91	6.19 116	2.93 98

DispViT+	2.90 97	4.30 152	1.18 110	0.52 84	3.51 198	0.71 109	0.10 85	4.04 88	0.82 103	5.44 119	4.00 144	1.70 67	0.60 76	0.27 90	3.57 74	3.62 95	2.21 71	1.69 88	4.10 76	1.67 104	2.65 64	3.52 97	0.63 84	0.24 71	4.50 131	7.60 176	9.00 154	6.19 134

anonymousdsp2	2.91 98	4.21 146	2.42 146	0.57 88	0.53 84	1.58 141	0.08 80	6.62 119	0.27 63	4.15 104	2.56 123	4.45 110	0.45 64	0.97 175	4.05 88	3.34 87	3.04 81	1.87 94	11.24 175	1.50 94	4.44 108	5.29 157	0.50 76	0.69 115	3.16 113	1.06 81	6.44 121	3.20 101

HCRNet	2.91 98	3.19 107	0.80 78	1.42 134	0.27 64	0.41 89	0.63 151	2.61 68	0.08 24	37.79 316	2.40 120	4.61 115	0.20 39	0.27 90	4.32 93	1.94 45	1.87 70	0.78 52	2.43 61	0.63 60	2.71 65	1.37 45	0.49 74	0.26 73	0.56 51	0.41 68	5.09 86	1.03 66

HITNet	3.05 100	1.95 65	1.39 121	2.31 158	0.99 121	0.27 70	0.10 85	6.94 123	1.94 182	9.64 173	3.77 142	6.82 134	0.95 98	0.42 111	5.11 111	2.84 70	3.36 86	2.24 105	3.02 69	1.84 112	3.48 82	3.17 91	0.83 111	1.10 148	1.87 92	2.18 104	7.99 143	5.68 125
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	3.22 101	4.04 136	0.76 65	1.00 117	0.90 112	0.36 85	0.26 123	1.77 59	0.93 115	2.66 81	6.08 177	2.38 79	3.02 198	0.26 87	5.25 114	3.46 89	4.96 115	2.19 102	5.65 102	1.83 111	4.13 102	3.84 109	0.69 94	0.13 56	5.29 146	5.48 156	7.23 133	12.33 187

IER	3.28 102	3.00 98	1.18 110	0.96 115	1.10 126	1.73 147	0.69 158	4.33 93	0.93 115	2.94 86	8.22 208	10.19 162	0.95 98	2.88 226	6.34 155	3.77 102	4.10 102	2.77 121	3.58 72	3.17 168	2.98 71	2.43 77	1.42 188	1.15 157	2.40 103	4.50 140	5.36 98	5.45 123

GMStereo	3.35 103	4.62 168	0.54 54	0.92 112	0.78 104	1.72 146	0.13 98	8.79 162	0.44 76	2.60 80	0.80 82	12.77 196	0.24 44	0.08 53	4.35 99	3.21 80	7.17 164	1.21 69	13.22 187	1.85 113	5.24 126	2.17 71	0.63 84	1.06 145	4.50 131	0.66 72	8.59 148	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	3.43 104	2.37 80	1.28 115	0.68 99	0.58 89	0.24 61	0.06 68	6.44 118	0.82 103	6.37 134	4.72 156	4.67 116	1.17 109	0.24 83	5.91 137	4.37 130	5.47 128	2.70 118	5.05 85	1.77 109	4.30 105	5.04 145	0.50 76	0.35 81	4.79 140	10.48 202	3.57 67	8.71 157

G2L-Stereo	3.48 105	2.86 93	1.51 125	1.59 138	2.75 185	0.98 120	0.42 135	6.25 115	1.34 153	5.62 121	8.39 209	5.15 122	1.80 139	1.13 185	5.88 133	4.10 121	5.17 124	2.65 117	4.09 75	1.64 102	3.43 81	2.15 70	1.39 185	0.88 133	4.70 137	6.01 160	7.34 138	4.83 117

RALAANet	3.52 106	3.11 103	2.97 158	1.15 124	1.20 136	1.71 145	0.23 121	6.04 110	1.02 124	4.47 109	4.42 150	3.09 94	1.43 127	0.26 87	6.06 143	3.85 104	4.78 113	5.01 195	8.94 154	3.58 174	5.33 131	4.51 134	1.10 155	1.59 177	3.98 124	4.39 137	6.63 122	4.21 107

RASNet	3.53 107	3.37 112	3.79 185	1.55 136	1.82 156	2.49 162	0.49 143	8.15 146	2.25 192	3.47 93	3.22 136	4.35 109	2.16 168	0.31 95	3.74 76	3.52 91	4.32 106	2.23 104	4.31 78	2.32 139	4.60 111	3.57 101	0.74 100	3.60 224	2.49 104	3.92 129	9.56 168	8.84 158

4D-IteraStereo	3.57 108	1.40 54	3.26 165	0.93 113	0.64 99	0.21 52	0.15 103	8.38 151	0.58 90	13.21 228	1.95 114	5.52 127	0.78 91	0.70 155	4.77 108	4.00 114	4.72 111	3.05 132	7.65 135	1.59 97	7.94 183	6.96 180	0.86 112	0.56 101	2.75 110	4.52 141	7.16 131	2.15 86

rafts_anoy	3.60 109	5.19 205	2.96 157	0.71 107	0.94 116	1.15 126	0.58 148	7.80 141	0.85 108	5.74 123	5.15 165	4.46 111	0.80 93	0.30 94	5.99 140	4.47 138	5.17 124	4.92 190	6.42 122	2.15 129	4.87 115	4.03 116	0.96 136	0.94 139	4.99 141	4.39 137	5.59 99	5.69 126

CIPLG	3.61 110	4.41 158	1.23 114	1.34 132	0.89 109	1.20 128	0.47 139	10.05 183	1.17 141	6.95 142	4.93 161	7.61 143	1.19 110	2.50 218	6.60 172	4.23 126	5.99 136	1.94 95	6.22 117	2.59 150	6.28 149	4.55 135	1.21 167	1.12 154	3.89 119	1.19 84	5.66 101	1.93 79

ACRE	3.62 111	4.42 159	1.19 112	1.43 135	0.89 109	1.26 130	0.47 139	10.01 182	1.14 138	7.17 148	4.96 162	7.60 142	1.21 111	2.50 218	6.59 169	4.37 130	5.99 136	1.95 96	5.99 109	2.46 147	6.37 154	4.38 129	1.22 171	1.10 148	3.95 121	1.36 86	5.72 104	1.98 80

S2M2_L	3.63 112	4.17 142	4.42 200	0.76 108	0.40 75	0.35 83	0.07 74	5.73 105	1.10 134	12.00 206	0.00 1	2.43 82	0.70 82	0.46 117	6.08 147	4.81 155	8.83 191	1.69 88	5.97 108	1.54 95	6.61 160	3.75 106	0.90 120	0.21 68	2.83 111	3.76 126	8.35 146	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	3.64 113	4.47 163	1.21 113	1.32 130	0.89 109	1.21 129	0.44 137	10.00 181	1.13 137	7.19 149	4.86 158	7.67 144	1.22 113	2.60 221	6.55 165	4.38 132	5.99 136	2.00 97	6.05 112	2.52 148	6.35 152	4.56 137	1.21 167	1.13 155	3.93 120	1.54 89	5.76 108	1.99 81

AnonymousM	3.65 114	2.19 73	0.90 84	1.07 119	0.18 49	0.94 117	0.04 61	6.87 122	0.97 119	7.98 157	2.55 122	3.83 103	0.95 98	0.57 134	5.52 119	5.43 177	6.84 153	3.37 140	5.62 101	2.07 125	7.93 182	5.27 154	1.21 167	0.87 130	1.22 76	2.60 110	9.70 170	11.77 183

DMCA-RVC	3.69 115	2.69 89	2.18 137	1.93 151	2.43 175	1.44 137	2.89 196	3.94 85	5.33 230	3.34 92	4.21 148	11.38 173	1.29 116	1.28 192	7.23 183	4.15 123	4.25 105	3.53 145	4.86 83	2.77 156	4.84 114	4.43 130	1.06 147	1.47 171	1.95 100	1.99 102	5.75 107	7.13 142

LoS_RVC	3.70 116	4.34 155	4.10 189	0.30 64	0.99 121	0.22 55	0.28 126	3.52 78	1.08 130	5.34 116	4.08 145	2.90 91	2.49 184	0.25 84	6.07 145	4.58 143	4.11 103	3.75 151	8.01 140	2.21 134	7.12 172	5.11 151	1.03 144	0.14 57	8.95 189	3.32 118	7.11 129	8.66 155

tt_ll	3.70 116	4.34 155	4.10 189	0.30 64	0.99 121	0.22 55	0.28 126	3.52 78	1.08 130	5.34 116	4.08 145	2.90 91	2.49 184	0.25 84	6.07 145	4.58 143	4.11 103	3.75 151	8.01 140	2.21 134	7.12 172	5.11 151	1.03 144	0.14 57	8.95 189	3.32 118	7.11 129	8.66 155

UNet	3.74 118	3.26 110	3.07 161	1.82 148	1.90 160	2.72 166	1.23 169	6.67 120	1.74 174	5.15 113	4.59 153	3.93 104	1.34 122	2.73 224	5.38 117	3.97 111	6.35 142	4.01 163	6.20 116	3.83 180	4.23 104	3.13 89	1.49 193	1.68 186	3.36 114	4.36 135	6.04 114	6.85 141

HGLStereo	3.76 119	2.76 91	2.94 155	1.14 123	2.09 169	2.07 154	0.84 162	4.17 91	0.94 118	3.87 99	12.55 248	2.53 84	1.36 124	1.33 198	5.16 112	4.75 153	6.97 158	5.00 194	6.08 113	3.00 164	5.28 130	3.98 112	0.94 125	1.33 163	5.42 147	5.41 155	5.83 110	3.80 104

IPLG	3.82 120	4.08 139	1.77 126	0.66 93	1.10 126	1.40 135	1.06 168	7.97 143	0.58 90	5.71 122	2.09 117	7.34 138	1.94 149	0.68 153	6.96 179	3.94 109	6.95 157	4.42 179	6.44 123	2.11 128	3.66 89	8.25 208	0.97 138	0.91 136	4.05 125	6.06 162	6.79 124	5.17 120

SA	3.89 121	4.31 154	0.91 85	1.17 125	1.14 134	0.89 116	0.17 106	8.93 163	0.74 99	13.98 239	0.19 53	7.57 141	1.40 125	1.37 199	6.47 161	4.55 141	5.81 132	2.80 125	6.32 121	1.59 97	4.12 101	6.35 170	0.26 58	1.04 143	2.93 112	6.10 164	9.85 176	4.12 106

test_for_model	3.90 122	4.68 171	1.01 95	0.70 102	0.60 91	0.61 102	0.21 112	7.35 131	0.57 85	10.07 179	1.11 89	10.44 165	0.77 86	0.34 98	4.61 101	5.08 165	16.22 265	2.35 108	7.34 130	2.32 139	8.18 185	5.07 146	0.95 128	0.82 124	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GCAPDPT-zeroshot4090	3.90 122	4.68 171	1.01 95	0.70 102	0.60 91	0.61 102	0.21 112	7.35 131	0.57 85	10.07 179	1.11 89	10.44 165	0.77 86	0.34 98	4.61 101	5.08 165	16.22 265	2.35 108	7.34 130	2.32 139	8.18 185	5.07 146	0.95 128	0.82 124	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

testlalala	3.90 122	4.68 171	1.01 95	0.70 102	0.60 91	0.61 102	0.21 112	7.35 131	0.57 85	10.07 179	1.11 89	10.44 165	0.77 86	0.34 98	4.61 101	5.08 165	16.22 265	2.35 108	7.34 130	2.32 139	8.18 185	5.07 146	0.95 128	0.82 124	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GCAPDPT-zeroshot	3.90 122	4.68 171	1.01 95	0.70 102	0.60 91	0.61 102	0.21 112	7.35 131	0.57 85	10.07 179	1.11 89	10.44 165	0.77 86	0.34 98	4.61 101	5.08 165	16.22 265	2.35 108	7.34 130	2.32 139	8.18 185	5.07 146	0.95 128	0.82 124	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GCAP-Stereo	3.90 122	4.68 171	1.01 95	0.70 102	0.60 91	0.61 102	0.21 112	7.35 131	0.57 85	10.07 179	1.11 89	10.44 165	0.77 86	0.34 98	4.61 101	5.08 165	16.22 265	2.35 108	7.34 130	2.32 139	8.18 185	5.07 146	0.95 128	0.82 124	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GMOStereo	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 129	0.50 95	0.63 151	8.76 158	0.91 111	15.01 254	0.71 70	6.30 129	1.33 118	0.23 78	3.95 82	4.42 134	5.04 118	3.85 155	8.60 146	1.98 119	5.17 121	7.78 196	0.82 107	0.56 101	6.49 162	3.33 120	9.48 162	2.37 88

error version	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 129	0.50 95	0.63 151	8.76 158	0.91 111	15.01 254	0.71 70	6.30 129	1.33 118	0.23 78	3.95 82	4.42 134	5.04 118	3.85 155	8.60 146	1.98 119	5.17 121	7.78 196	0.82 107	0.56 101	6.49 162	3.33 120	9.48 162	2.37 88

test-v	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 129	0.50 95	0.63 151	8.76 158	0.91 111	15.01 254	0.71 70	6.30 129	1.33 118	0.23 78	3.95 82	4.42 134	5.04 118	3.85 155	8.60 146	1.98 119	5.17 121	7.78 196	0.82 107	0.56 101	6.49 162	3.33 120	9.48 162	2.37 88

test-2	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 129	0.50 95	0.63 151	8.76 158	0.91 111	15.01 254	0.71 70	6.30 129	1.33 118	0.23 78	3.95 82	4.42 134	5.04 118	3.85 155	8.60 146	1.98 119	5.17 121	7.78 196	0.82 107	0.56 101	6.49 162	3.33 120	9.48 162	2.37 88

RALCasStereoNet	3.91 127	4.92 190	3.22 163	1.25 129	1.26 138	1.64 143	0.65 156	7.99 144	0.65 95	8.76 166	4.87 160	7.31 137	0.94 97	0.26 87	5.95 139	4.30 128	6.48 145	4.60 184	5.27 91	1.90 115	5.25 129	3.80 108	0.91 122	1.48 174	5.91 153	4.81 147	4.62 79	6.52 138

DISCO	3.96 132	3.91 130	1.34 118	1.96 152	2.17 171	4.70 193	3.66 204	4.01 87	3.78 219	5.05 112	6.84 185	2.38 79	2.08 158	0.35 104	6.06 143	3.90 106	6.57 147	4.25 173	8.62 150	3.32 172	4.39 106	4.01 113	1.40 186	1.11 151	4.06 126	4.93 151	7.01 127	5.11 119

CASnet	3.99 133	5.08 199	0.97 93	0.66 93	0.61 97	0.50 95	0.10 85	9.21 167	0.93 115	15.01 254	2.63 126	13.58 205	1.27 114	0.28 93	5.49 118	3.06 77	3.54 89	1.02 60	12.15 183	1.35 88	6.94 168	3.55 99	0.66 90	0.44 89	3.95 121	0.88 75	7.01 127	6.82 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DSFCA	4.04 134	5.03 195	2.21 138	2.54 164	2.56 181	2.90 170	2.32 195	3.90 84	2.54 201	3.07 89	7.06 191	4.70 117	0.88 95	0.60 138	6.08 147	4.01 115	4.71 110	4.61 185	8.45 145	3.20 169	5.06 120	5.33 158	2.28 220	2.37 200	4.53 134	4.90 150	5.72 104	7.60 145

raftrobust	4.09 135	2.00 68	3.23 164	1.32 130	0.96 118	0.44 90	0.15 103	9.53 172	0.71 98	13.29 229	5.73 173	5.50 126	1.07 105	0.39 108	6.70 173	4.77 154	5.29 126	2.88 128	7.88 137	2.18 133	5.75 138	4.31 124	1.37 184	0.57 106	6.87 167	6.05 161	5.91 112	5.47 124

CREStereo++_RVC	4.28 136	4.68 171	4.25 193	1.08 120	1.43 145	0.25 65	0.11 91	7.12 127	1.06 128	8.41 161	2.65 127	8.74 153	7.06 244	0.37 106	4.85 110	5.04 164	8.52 185	1.71 90	5.48 95	1.62 101	6.08 143	3.73 105	1.10 155	0.52 99	4.73 139	3.85 128	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	3.78 124	2.00 130	2.11 155	2.61 184	3.36 178	1.00 166	7.00 124	5.00 226	4.99 111	7.18 194	5.99 128	0.71 83	0.71 156	5.94 138	4.03 117	4.99 116	3.23 137	5.91 107	2.73 155	3.78 93	2.21 72	1.62 200	1.22 158	5.54 148	5.57 158	7.81 142	15.29 209

CFNet	4.33 138	3.98 132	2.01 133	4.38 188	2.45 176	2.25 160	0.54 145	6.78 121	0.88 110	4.20 106	5.09 164	17.09 234	2.33 179	0.48 121	5.67 123	3.01 75	4.34 107	2.87 127	5.36 93	2.39 145	4.04 96	1.79 61	0.77 102	1.05 144	8.67 185	5.50 157	8.59 148	10.37 170

ADLNet	4.36 139	5.79 217	2.34 143	2.31 158	3.04 192	3.06 173	1.41 174	6.28 116	1.71 172	3.10 90	5.71 172	16.87 233	2.06 157	10.00 278	5.74 127	3.62 95	4.57 109	3.32 139	5.11 86	2.82 159	3.10 74	4.01 113	1.10 155	0.79 121	4.46 130	6.15 166	5.79 109	3.43 102

Sa-1000	4.52 140	4.36 157	0.94 92	0.95 114	1.37 144	0.99 121	0.19 107	9.48 169	1.23 146	13.79 236	0.78 80	5.33 125	1.84 141	1.70 207	7.36 188	4.84 156	7.91 176	3.69 148	10.07 159	1.73 107	5.79 141	7.50 189	0.33 63	1.39 167	8.06 176	5.66 159	10.24 183	4.58 109

CREStereo	4.65 141	5.05 196	3.91 187	1.23 127	0.52 82	0.79 113	0.10 85	9.62 174	1.76 175	10.00 176	2.78 132	11.95 183	2.45 182	0.47 119	5.77 131	5.85 193	9.05 193	1.48 80	5.89 106	2.21 134	7.71 180	4.21 120	1.12 158	0.83 129	6.05 158	4.56 143	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	5.07 198	3.82 186	1.23 127	0.52 82	0.77 112	0.08 80	9.70 175	1.63 168	12.26 209	2.71 128	12.63 193	2.41 180	0.47 119	5.53 120	5.69 184	8.60 186	1.65 87	5.73 103	2.07 125	7.20 175	4.13 119	1.01 141	0.81 122	6.09 159	4.55 142	9.78 172	11.22 181

test-3	4.72 142	3.18 105	3.66 182	1.86 149	1.74 151	1.44 137	0.59 149	9.78 176	0.51 81	10.97 195	1.51 105	16.42 227	1.15 107	0.64 143	6.55 165	4.09 120	6.92 156	3.09 135	14.37 199	1.92 117	6.27 148	8.30 211	0.89 118	1.11 151	4.71 138	2.88 113	7.22 132	5.72 130

test_1	4.72 142	3.18 105	3.66 182	1.86 149	1.75 155	1.44 137	0.59 149	9.79 177	0.51 81	11.07 196	1.49 104	16.42 227	1.16 108	0.64 143	6.53 164	4.08 118	6.87 154	3.07 133	14.39 200	1.91 116	6.26 147	8.28 210	0.87 115	1.11 151	4.69 136	2.89 114	7.26 135	5.71 129

castereo	4.75 145	3.67 118	3.58 179	0.69 101	0.87 108	0.27 70	0.07 74	8.75 157	1.00 122	13.17 222	3.69 140	10.74 170	0.96 101	0.51 127	5.21 113	5.81 192	8.80 190	2.58 115	10.68 167	2.10 127	9.16 202	7.11 182	1.27 175	1.22 158	5.98 156	6.89 172	6.34 118	7.25 143

castereo++	4.78 146	2.21 75	3.04 159	2.43 162	0.59 90	0.28 74	0.07 74	10.36 189	0.79 101	14.07 240	2.48 121	17.49 239	1.03 103	0.43 112	4.18 91	5.31 174	7.70 172	3.04 131	8.41 144	1.71 105	8.44 192	7.29 184	1.42 188	1.47 171	4.60 135	6.12 165	9.51 167	4.66 110

EGLCR-Stereo	4.86 147	4.87 183	4.24 192	0.66 93	0.92 114	3.38 179	0.04 61	8.65 156	1.15 139	8.90 167	1.19 97	8.78 155	2.32 178	0.67 151	3.49 73	4.65 148	6.35 142	4.19 171	8.22 143	1.79 110	8.98 200	8.12 206	0.90 120	0.78 120	4.37 127	4.84 148	14.60 227	14.17 203

PDISCO_ROB	4.91 148	3.21 108	2.14 134	2.74 167	2.11 170	1.51 140	1.48 179	4.94 96	2.29 193	2.49 79	5.41 170	4.86 118	2.09 161	1.83 210	6.55 165	6.61 204	6.04 139	10.49 268	6.22 117	4.15 190	7.50 178	7.17 183	1.15 160	1.81 189	6.10 160	6.17 167	17.36 245	8.08 151

iResNet_ROB	4.93 149	4.72 179	3.53 177	2.88 172	1.64 149	2.62 165	1.84 182	7.85 142	1.17 141	6.17 130	7.61 199	4.17 107	8.58 248	0.75 159	6.46 160	4.48 139	7.24 167	4.88 189	11.20 174	3.00 164	4.43 107	2.29 75	1.28 176	3.11 214	7.39 173	6.06 162	9.14 155	8.50 154

PMTNet	4.94 150	4.88 187	4.33 196	0.87 110	0.95 117	0.75 110	0.24 122	7.00 124	1.68 169	9.89 175	3.04 135	11.43 174	0.99 102	0.44 113	6.15 151	5.72 186	8.20 179	1.62 86	10.98 170	1.31 86	7.98 184	4.24 122	1.21 167	0.27 76	9.00 191	6.68 171	9.35 161	14.21 204

iinet-f	5.03 151	3.97 131	2.00 130	2.22 157	0.72 102	4.42 189	1.39 173	3.78 82	0.83 107	5.79 125	16.26 270	7.84 146	3.16 199	0.39 108	6.73 174	5.80 191	5.81 132	2.96 130	18.68 233	4.96 194	6.63 162	6.26 168	1.62 200	1.13 155	5.70 152	2.23 105	8.85 153	5.76 131

TestStereo	5.06 152	5.12 201	3.29 168	2.13 156	0.66 100	3.22 175	0.07 74	12.34 222	0.61 94	21.17 289	1.07 88	11.86 179	1.49 130	0.34 98	4.60 100	2.79 69	6.67 150	1.12 65	13.94 193	1.75 108	11.50 238	3.17 91	0.80 105	0.63 112	6.03 157	3.31 117	10.14 182	6.81 139

test_3	5.18 153	3.24 109	3.52 176	1.97 153	1.82 156	1.38 133	0.57 147	10.49 197	0.58 90	15.72 264	1.14 95	20.47 250	1.21 111	0.59 136	6.11 149	3.99 113	7.17 164	3.73 150	14.43 201	2.01 124	6.36 153	10.05 249	0.79 104	0.97 140	5.22 145	4.31 134	7.31 136	4.84 118

MIPNet	5.28 154	5.21 206	2.42 146	0.96 115	1.54 147	1.77 148	1.43 177	9.99 180	1.07 129	5.20 114	5.32 168	11.54 175	3.41 201	0.66 148	7.23 183	5.18 171	8.25 180	4.96 191	10.27 161	4.20 191	3.48 82	8.54 214	1.33 181	1.45 169	8.47 180	10.14 199	7.62 140	10.87 179

DN-CSS_ROB	5.28 154	3.87 129	4.38 198	2.33 160	3.00 191	0.63 107	0.22 120	10.51 199	1.48 159	10.35 187	11.92 245	14.00 209	4.14 216	0.49 123	6.33 154	3.51 90	7.12 163	3.41 141	14.86 204	2.28 137	6.55 159	3.37 93	1.33 181	4.19 234	5.66 150	3.49 124	7.31 136	5.92 133

GLC_STEREO	5.29 156	5.26 207	3.54 178	1.72 146	2.01 166	0.76 111	0.07 74	9.53 172	0.76 100	13.31 230	6.35 182	8.74 153	1.57 134	2.03 214	4.82 109	4.71 151	11.99 238	2.19 102	8.79 152	2.88 162	17.78 282	8.08 204	0.80 105	0.64 114	3.96 123	1.70 94	12.99 214	5.85 132

BEATNet_4x	5.29 156	3.00 98	2.25 141	3.27 178	2.19 172	0.79 113	0.43 136	8.36 150	3.67 216	16.72 271	3.62 139	9.42 158	2.83 195	1.19 188	7.64 196	6.41 202	6.68 151	6.54 224	6.26 119	2.71 154	8.94 198	9.57 232	0.86 112	2.72 205	3.78 116	3.50 125	10.49 190	8.93 159

CFNet_RVC	5.36 158	5.40 210	4.21 191	5.04 197	4.49 212	4.48 190	0.85 163	6.16 113	2.33 195	5.54 120	9.67 223	7.72 145	1.53 132	1.01 180	7.47 191	3.94 109	5.67 131	4.23 172	6.87 127	3.53 173	6.63 162	4.83 142	0.92 123	2.24 196	9.70 201	9.81 193	9.91 178	10.56 172

LMCR-Stereo	5.39 159	4.30 152	2.89 154	1.13 122	1.91 161	2.74 167	0.11 91	7.55 137	2.14 186	6.83 138	4.10 147	10.39 164	0.87 94	0.60 138	6.86 177	4.92 159	10.03 215	4.62 186	17.39 223	6.52 217	8.52 193	7.79 200	0.95 128	2.04 192	4.45 129	4.62 146	10.48 189	10.75 174

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 160	5.54 213	4.48 205	3.34 180	8.15 239	2.84 169	11.81 262	6.36 117	7.66 246	5.78 124	5.33 169	13.38 203	1.43 127	6.77 270	8.35 211	3.58 92	3.89 100	2.73 119	6.50 124	2.45 146	4.05 97	3.51 96	1.46 191	1.47 171	4.50 131	9.14 188	6.65 123	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	4.22 147	1.07 102	1.67 145	0.73 103	1.66 144	0.33 130	10.68 201	1.24 148	28.57 305	1.40 102	8.69 151	2.30 177	0.92 174	5.75 130	5.47 179	6.87 154	4.05 167	12.01 179	2.00 123	7.75 181	8.62 216	0.71 97	1.06 145	6.91 169	8.32 181	9.75 171	7.96 149

iResNetv2_ROB	5.61 162	4.07 138	1.96 129	4.69 192	2.20 174	4.60 192	0.94 165	8.50 153	2.09 185	6.20 131	12.67 250	13.31 202	6.49 240	0.50 124	6.25 152	4.56 142	5.13 122	4.03 166	14.34 198	3.94 185	6.24 145	4.48 132	1.50 194	3.20 216	6.68 166	5.25 154	9.83 173	7.92 148

STTStereo	5.68 163	6.69 228	6.57 229	3.38 182	5.86 224	3.08 174	9.13 248	5.39 100	4.13 222	4.12 103	7.05 188	10.29 163	3.43 203	6.41 267	9.30 226	3.89 105	4.74 112	5.33 200	6.03 111	2.17 131	5.24 126	3.16 90	1.54 195	1.57 176	5.56 149	8.28 180	7.44 139	13.60 195

AF-Net	5.68 163	4.87 183	3.58 179	5.01 195	6.35 229	7.34 217	5.88 221	7.21 128	6.61 238	2.00 73	9.35 218	12.65 194	2.84 196	2.93 227	7.30 186	3.90 106	3.88 98	2.77 121	7.90 138	2.87 160	3.53 84	4.34 126	2.43 225	2.29 198	5.03 142	6.54 169	14.92 229	8.95 161

Nwc_Net	5.68 163	4.87 183	3.58 179	5.01 195	6.35 229	7.34 217	5.88 221	7.21 128	6.61 238	2.00 73	9.35 218	12.65 194	2.84 196	2.93 227	7.30 186	3.90 106	3.88 98	2.77 121	7.90 138	2.87 160	3.53 84	4.34 126	2.43 225	2.29 198	5.03 142	6.54 169	14.92 229	8.95 161

CFNet_pseudo	5.91 166	3.52 116	3.34 173	6.20 210	3.32 195	5.95 206	0.34 131	10.37 190	1.25 149	14.57 250	11.14 238	7.98 148	5.93 236	2.55 220	8.18 207	5.00 162	5.14 123	3.96 161	8.63 151	3.16 167	4.10 99	3.53 98	1.45 190	1.42 168	7.02 170	8.12 178	11.12 195	12.25 185

IPLGR	5.92 167	6.24 224	3.26 165	2.76 168	1.94 162	1.03 123	0.52 144	10.26 187	0.82 103	8.09 159	9.29 217	11.67 177	2.41 180	0.71 156	8.16 206	4.48 139	6.52 146	6.34 221	15.32 209	5.98 208	5.58 136	9.27 228	1.28 176	2.20 194	9.24 192	9.44 191	9.23 157	7.80 147

CES	5.95 168	2.93 97	1.36 119	0.66 93	1.36 143	1.18 127	0.21 112	31.02 295	1.50 160	6.36 133	12.72 251	8.42 150	1.98 153	0.32 97	6.05 142	6.73 205	8.14 178	2.77 121	6.00 110	2.30 138	23.59 304	5.42 160	1.63 202	0.32 80	6.88 168	3.82 127	6.83 126	10.13 169

GES	6.26 169	5.53 212	2.66 150	2.38 161	2.84 187	5.88 204	2.06 186	7.47 136	3.11 208	9.19 170	7.05 188	4.90 119	1.68 136	3.18 236	9.10 222	7.18 215	11.91 237	6.77 229	21.06 245	6.50 216	9.84 212	6.26 168	1.97 212	3.63 225	4.43 128	4.60 145	8.49 147	9.43 165

dd	6.36 170	5.34 209	1.03 100	23.89 281	0.57 88	11.85 244	0.76 160	8.17 147	0.31 67	7.87 155	0.08 48	25.57 261	0.36 58	0.83 169	7.60 195	4.16 125	14.92 256	2.61 116	19.55 239	2.15 129	4.54 110	2.55 80	0.96 136	1.60 180	6.25 161	1.43 87	10.32 184	6.48 137

FADNet-RVC-Resample	6.37 171	5.32 208	3.05 160	3.36 181	2.81 186	2.60 164	3.63 203	11.26 210	3.30 211	15.15 260	5.22 167	10.74 170	2.75 193	3.27 238	8.23 208	4.64 147	6.41 144	7.30 237	11.56 176	6.67 220	5.47 134	8.56 215	1.55 196	7.75 262	7.40 174	7.54 175	5.73 106	10.79 176

Reg-Stereo(zero)	6.44 172	4.46 161	5.66 223	2.61 165	1.30 140	2.20 157	2.23 191	12.33 220	1.93 180	13.00 219	11.23 239	12.22 186	2.25 172	1.85 211	4.33 96	6.19 197	7.10 161	4.01 163	17.22 221	3.60 175	6.43 155	7.36 186	1.29 178	1.59 177	5.94 154	8.40 182	11.22 196	16.02 213

HI	6.44 172	4.46 161	5.66 223	2.61 165	1.30 140	2.20 157	2.23 191	12.33 220	1.93 180	13.00 219	11.23 239	12.22 186	2.25 172	1.85 211	4.33 96	6.19 197	7.10 161	4.01 163	17.22 221	3.60 175	6.43 155	7.36 186	1.29 178	1.59 177	5.94 154	8.40 182	11.22 196	16.02 213

AE-Stereo	6.49 174	4.68 171	4.46 204	4.91 194	1.05 125	1.61 142	2.27 194	9.12 166	0.98 121	14.13 242	1.59 106	15.96 224	2.04 155	0.88 172	5.74 127	6.79 206	10.74 220	5.71 208	12.14 181	5.55 201	9.80 211	10.03 247	0.97 138	4.34 235	10.30 206	8.50 184	11.70 203	9.14 164

FADNet-RVC	6.53 175	5.05 196	2.54 149	5.38 201	3.47 197	2.08 156	5.59 219	11.63 212	1.70 171	11.49 200	4.99 163	13.15 199	3.46 204	1.64 204	10.47 246	5.41 176	6.66 149	3.92 159	18.29 230	5.47 199	5.85 142	5.74 165	1.05 146	5.25 242	7.53 175	10.60 204	7.25 134	10.68 173

AACVNet	6.57 176	4.28 151	2.00 130	6.89 215	8.25 240	5.89 205	2.06 186	9.02 165	2.20 188	10.00 176	10.55 230	8.16 149	1.92 145	1.66 206	7.56 194	5.64 183	8.28 181	6.20 219	11.08 171	5.61 202	6.11 144	5.44 161	2.48 228	3.25 218	8.55 183	9.98 196	10.12 180	14.15 202

HSM	6.59 177	4.79 182	4.59 206	4.39 189	4.12 205	1.77 148	1.59 181	13.37 237	1.89 178	10.07 179	10.56 231	9.18 157	4.34 220	1.32 197	7.55 193	4.62 146	11.19 231	4.14 170	10.06 158	4.43 193	9.64 208	4.84 143	1.32 180	3.28 220	9.26 194	11.65 213	11.34 200	12.56 188

DLCB_ROB	6.64 178	4.98 194	4.42 200	2.78 169	3.88 202	3.23 176	2.91 197	6.23 114	3.75 218	7.92 156	9.28 216	12.04 185	5.57 231	3.10 234	6.52 163	4.32 129	7.17 164	4.49 181	5.54 100	3.76 178	6.52 158	4.47 131	2.84 230	3.00 213	26.87 291	12.78 222	12.52 211	8.36 152

DeepPrunerF	6.67 179	4.91 189	2.71 151	5.81 205	14.61 274	4.84 194	5.92 223	6.05 111	5.90 235	3.01 88	11.37 241	3.03 93	1.93 146	2.43 216	7.67 199	8.08 228	7.06 159	4.09 168	11.97 178	3.91 183	6.91 167	5.40 159	3.22 236	2.23 195	21.61 278	10.08 198	6.82 125	8.42 153

LG-Stereo_Zeroshot	6.72 180	3.40 113	1.00 94	5.25 199	10.15 252	14.83 257	4.71 213	9.45 168	0.97 119	13.44 231	2.15 118	13.40 204	1.65 135	0.44 113	4.62 106	4.69 150	7.97 177	3.95 160	10.75 168	1.97 118	7.61 179	7.82 201	1.09 154	0.31 79	7.20 171	4.85 149	12.53 212	25.31 259

sCroCo_RVC	6.73 181	3.16 104	1.16 107	0.36 69	0.96 118	3.01 171	0.48 141	9.86 178	3.55 215	5.96 126	3.53 137	4.46 111	4.94 225	0.90 173	8.47 214	12.80 289	12.41 239	8.74 247	18.16 228	6.11 210	16.64 277	13.91 280	0.77 102	2.27 197	9.25 193	7.62 177	13.29 220	9.02 163

sAnonymous2	6.75 182	3.01 100	1.09 104	0.56 86	0.86 105	3.69 180	0.20 109	13.79 241	3.54 213	3.81 96	5.80 174	5.21 123	3.97 214	0.45 115	9.32 228	9.91 259	11.13 228	9.66 256	19.38 235	7.15 229	10.98 226	11.72 268	1.80 206	1.62 181	9.87 203	10.73 205	10.41 187	12.62 189

CroCo_RVC	6.75 182	3.01 100	1.09 104	0.56 86	0.86 105	3.69 180	0.20 109	13.79 241	3.54 213	3.81 96	5.80 174	5.21 123	3.97 214	0.45 115	9.32 228	9.91 259	11.13 228	9.66 256	19.38 235	7.15 229	10.98 226	11.72 268	1.80 206	1.62 181	9.87 203	10.73 205	10.41 187	12.62 189

APVNet	6.75 182	4.23 148	2.36 144	4.05 185	5.00 218	8.19 224	5.50 218	10.42 192	2.99 207	3.74 94	11.48 242	5.09 121	1.52 131	1.53 202	8.48 215	9.23 241	12.54 240	9.16 251	15.66 210	6.55 219	6.98 169	6.77 179	1.47 192	4.01 232	8.58 184	4.04 132	14.92 229	7.68 146

psm_up	6.89 185	5.17 202	5.69 225	7.08 217	3.86 201	8.14 223	1.89 184	10.11 185	10.23 255	6.61 137	6.17 179	7.50 140	5.04 227	3.00 229	7.28 185	4.96 160	8.33 184	4.62 186	12.14 181	4.06 188	5.17 121	3.67 104	0.89 118	5.31 243	12.09 220	13.82 235	12.09 207	11.20 180

MyStereo04	7.01 186	5.80 219	6.23 228	3.28 179	2.46 177	1.87 150	0.29 128	10.65 200	3.72 217	10.06 178	3.60 138	14.64 215	1.45 129	0.55 132	10.04 241	7.24 217	7.08 160	5.80 210	16.47 216	5.91 206	9.44 206	7.77 193	1.92 211	2.84 208	11.34 212	12.60 221	15.95 237	10.38 171

s12784h	7.05 187	6.53 226	4.78 211	8.33 225	4.14 206	1.42 136	0.26 123	9.52 171	1.68 169	10.88 193	3.99 143	15.69 221	5.75 232	0.46 117	5.88 133	5.02 163	9.11 194	2.34 107	10.63 166	1.72 106	10.37 217	4.63 139	1.02 142	1.24 162	10.41 207	10.56 203	16.24 241	27.67 267

R-Stereo Train	7.06 188	5.17 202	4.44 202	4.55 190	1.74 151	5.01 195	0.03 49	10.47 195	2.45 199	13.20 226	7.65 200	12.96 197	1.97 150	0.66 148	7.02 180	8.24 232	11.06 226	5.33 200	15.01 206	3.87 181	10.24 215	9.64 234	0.94 125	1.23 160	11.65 215	13.69 232	8.71 151	13.64 199

RAFT-Stereo	7.06 188	5.17 202	4.44 202	4.55 190	1.74 151	5.01 195	0.03 49	10.47 195	2.45 199	13.20 226	7.65 200	12.96 197	1.97 150	0.66 148	7.02 180	8.24 232	11.06 226	5.33 200	15.01 206	3.87 181	10.24 215	9.64 234	0.94 125	1.23 160	11.65 215	13.69 232	8.71 151	13.64 199
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.07 190	4.11 140	2.84 153	6.07 209	4.20 207	14.23 252	16.14 272	8.04 145	2.36 198	3.80 95	7.36 197	6.35 133	1.34 122	27.27 308	10.21 245	6.95 210	8.32 183	6.49 222	5.84 104	2.62 151	5.05 119	2.83 84	6.83 275	3.65 226	10.99 209	4.40 139	6.12 115	6.36 135

DeepPruner_ROB	7.23 191	3.43 114	5.83 226	5.40 202	5.92 225	4.54 191	3.14 199	7.68 139	3.99 220	10.10 186	11.71 244	8.69 151	5.30 228	1.52 201	11.36 257	6.40 201	8.96 192	7.60 241	10.41 164	4.28 192	12.74 253	8.68 220	2.39 223	3.23 217	8.74 186	14.91 243	10.83 193	7.52 144

RP	7.25 192	7.42 235	9.24 249	9.13 229	6.89 233	7.70 220	8.79 242	8.38 151	7.87 248	2.24 75	14.27 262	12.61 192	6.13 238	3.08 233	7.46 189	4.61 145	6.04 139	3.25 138	9.49 157	3.91 183	5.24 126	5.64 164	1.57 197	3.25 218	9.67 200	7.42 174	11.28 198	13.10 192

gcap_with_dpt	7.29 193	5.56 214	3.30 171	10.94 238	2.59 182	4.37 186	0.21 112	11.86 215	1.52 163	13.45 232	4.60 154	24.10 254	4.31 218	0.65 146	5.36 115	6.93 208	9.39 200	5.93 214	10.33 162	2.78 157	9.97 213	8.67 218	1.07 148	0.49 95	8.51 181	4.99 152	11.81 204	23.19 247

GCAP-BAT	7.29 193	5.56 214	3.30 171	10.94 238	2.59 182	4.37 186	0.21 112	11.86 215	1.52 163	13.45 232	4.60 154	24.10 254	4.31 218	0.65 146	5.36 115	6.93 208	9.39 200	5.93 214	10.33 162	2.78 157	9.97 213	8.67 218	1.07 148	0.49 95	8.51 181	4.99 152	11.81 204	23.19 247

UCFNet_RVC	7.31 195	10.90 261	3.72 184	8.53 226	6.34 228	5.70 203	1.88 183	9.50 170	2.87 205	10.61 190	9.09 213	24.45 257	3.50 208	0.83 169	7.65 198	3.74 100	5.02 117	4.98 192	9.22 156	4.07 189	7.02 170	4.58 138	2.97 232	2.88 210	14.87 242	9.76 192	9.23 157	13.60 195

TANstereo	7.47 196	4.26 149	3.29 168	2.79 170	2.87 189	3.88 182	0.13 98	5.71 103	1.55 166	6.86 140	2.72 130	2.17 74	2.24 170	4.18 247	12.57 265	12.99 290	10.89 224	18.94 301	22.19 250	17.84 292	7.39 176	5.50 162	29.21 315	0.71 116	1.27 79	3.98 130	9.84 174	5.70 127

XX-TBD	7.47 196	4.26 149	3.29 168	2.79 170	2.87 189	3.88 182	0.13 98	5.71 103	1.55 166	6.86 140	2.72 130	2.17 74	2.24 170	4.18 247	12.57 265	12.99 290	10.89 224	18.94 301	22.19 250	17.84 292	7.39 176	5.50 162	29.21 315	0.71 116	1.27 79	3.98 130	9.84 174	5.70 127

DDF-Stereo	7.50 198	3.78 124	1.17 108	15.58 258	4.52 214	23.29 280	12.40 263	12.95 231	1.09 132	11.08 197	4.46 151	16.20 225	5.91 235	1.29 193	5.54 121	5.53 180	9.50 206	3.75 151	13.36 189	2.91 163	11.01 228	7.66 191	1.07 148	0.88 133	3.79 117	4.56 143	9.50 166	9.67 166

ICVP	7.52 199	4.60 167	8.97 248	5.16 198	4.46 211	5.66 201	1.41 174	8.26 148	4.13 222	7.86 154	7.69 202	9.43 159	5.99 237	1.18 187	7.22 182	6.97 211	7.58 171	5.27 199	10.96 169	5.33 197	7.09 171	12.60 273	16.70 296	4.49 240	8.80 187	12.28 218	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	7.56 200	4.67 170	10.19 256	5.61 204	3.24 194	0.94 117	0.71 159	9.86 178	1.40 154	8.52 164	11.08 237	12.26 188	1.05 104	0.54 131	5.73 126	7.53 223	9.41 202	3.96 161	18.38 232	4.03 187	11.34 235	8.27 209	1.60 199	1.55 175	15.63 247	15.41 247	10.13 181	20.95 240

ADCP+	7.57 201	5.95 221	6.65 232	4.01 184	4.41 210	6.21 209	8.21 235	8.97 164	15.76 275	4.18 105	12.91 252	16.38 226	1.42 126	3.62 241	6.73 174	5.20 172	5.84 134	4.36 177	13.27 188	3.05 166	6.62 161	6.20 167	2.24 217	1.63 183	7.32 172	18.78 264	8.33 145	16.03 215

MSMDNet	7.75 202	5.40 210	4.83 212	1.65 144	1.97 163	2.23 159	0.86 164	10.39 191	1.50 160	11.53 202	7.49 198	11.66 176	3.58 210	0.99 178	8.04 205	10.34 270	10.85 223	5.13 196	22.46 253	13.04 276	11.51 239	10.76 260	1.81 209	1.63 183	11.41 213	9.18 189	13.28 219	15.81 212

RAFT-Test	7.86 203	5.10 200	4.59 206	5.48 203	1.88 158	2.05 152	1.04 167	11.43 211	1.47 158	12.34 211	8.89 212	12.35 189	2.27 174	0.87 171	7.69 200	10.14 268	10.49 219	4.98 192	21.48 246	9.21 252	12.20 247	10.06 250	1.80 206	1.68 186	12.76 226	10.30 201	13.47 222	16.31 216

HH	7.89 204	2.46 83	10.75 260	3.19 176	2.51 178	5.20 199	4.37 208	11.24 208	2.24 190	12.85 215	2.59 124	11.89 180	2.11 163	1.29 193	6.59 169	9.43 247	9.29 196	5.91 212	16.06 213	6.96 225	14.02 262	9.66 236	2.23 215	1.34 164	9.53 197	11.90 216	13.93 225	23.53 249

HanStereo	7.89 204	2.46 83	10.75 260	3.19 176	2.51 178	5.20 199	4.37 208	11.24 208	2.24 190	12.85 215	2.59 124	11.89 180	2.11 163	1.29 193	6.59 169	9.43 247	9.29 196	5.91 212	16.06 213	6.96 225	14.02 262	9.66 236	2.23 215	1.34 164	9.53 197	11.90 216	13.93 225	23.53 249

cross-raft	7.92 206	5.83 220	4.66 210	3.42 183	1.99 164	3.02 172	0.56 146	12.35 223	1.29 150	13.91 238	6.87 187	13.98 208	1.84 141	0.75 159	7.47 191	9.69 255	10.47 218	4.26 174	22.05 249	7.48 236	12.08 244	13.17 278	1.78 205	1.64 185	12.98 230	12.29 219	13.04 216	14.82 206

MSKI-zero shot	7.94 207	4.90 188	4.34 197	3.10 174	1.70 150	4.00 184	1.44 178	12.93 229	2.03 183	12.15 208	7.79 203	12.00 184	1.80 139	0.61 142	6.29 153	8.66 237	10.45 217	4.09 168	20.51 243	7.15 229	10.78 223	9.52 231	1.14 159	2.63 203	9.80 202	20.32 277	15.32 233	18.86 227

PWCDC_ROB	7.98 208	2.58 87	2.16 135	1.57 137	3.59 199	2.05 152	1.50 180	4.07 90	26.78 297	1.69 70	12.22 246	3.64 99	46.61 312	9.30 275	10.12 243	8.17 230	6.16 141	6.56 225	7.10 128	5.79 204	6.75 166	12.25 271	3.12 235	3.16 215	2.54 105	9.33 190	5.21 90	11.52 182

EAI-Stereo	8.01 209	4.87 183	4.99 214	5.25 199	4.23 208	7.18 216	6.95 227	13.19 234	2.31 194	10.61 190	6.86 186	13.29 201	1.93 146	1.00 179	9.61 232	9.46 249	9.57 208	4.69 188	18.16 228	8.69 248	8.96 199	8.64 217	1.41 187	2.04 192	11.59 214	8.24 179	13.03 215	19.52 232

FADNet	8.23 210	5.99 223	3.09 162	5.83 206	3.63 200	4.34 185	8.43 238	15.97 255	2.81 204	15.51 262	12.42 247	13.91 207	5.01 226	1.96 213	9.98 239	5.15 170	5.42 127	5.73 209	22.84 254	5.93 207	8.77 195	6.73 177	0.95 128	2.69 204	12.22 223	13.83 236	9.29 159	13.73 201

XX-Stereo	8.40 211	2.85 92	3.92 188	7.47 220	1.11 128	6.30 210	2.23 191	12.78 228	1.03 125	11.47 199	9.17 215	13.26 200	2.17 169	0.59 136	7.84 202	9.52 250	9.36 199	5.44 204	14.15 194	5.72 203	8.92 197	6.58 173	1.26 172	0.63 112	32.29 299	11.47 210	12.55 213	26.75 264

test-1	8.48 212	2.23 76	4.98 213	2.04 154	2.03 168	10.12 235	1.99 185	15.82 254	2.06 184	13.18 224	7.18 194	12.57 190	2.54 188	0.64 143	7.64 196	7.87 226	9.96 213	7.03 233	24.35 259	7.18 234	11.13 229	12.94 276	1.20 166	1.91 190	13.93 238	14.53 240	12.14 208	19.78 236

MLCV	8.52 213	4.65 169	5.49 221	11.94 244	4.96 217	9.67 232	3.19 200	14.68 249	2.93 206	9.54 172	12.61 249	17.15 236	12.38 260	0.58 135	8.02 204	4.02 116	9.45 204	5.57 206	20.86 244	4.00 186	6.25 146	8.11 205	2.35 222	5.67 248	10.58 208	11.87 215	11.44 202	12.14 184

pcwnet_v2	8.61 214	4.00 135	5.13 216	8.89 228	4.68 216	8.06 222	3.37 201	10.49 197	4.03 221	13.78 235	13.40 255	9.95 161	20.61 269	5.41 261	9.26 225	5.78 190	8.28 181	5.18 197	11.11 172	3.63 177	6.31 150	4.55 135	2.42 224	3.34 223	13.64 236	13.45 227	13.60 223	20.23 237

SACVNet	8.62 215	5.97 222	5.15 217	6.88 214	6.74 231	5.68 202	7.59 231	11.19 207	8.65 250	10.96 194	7.05 188	7.94 147	2.49 184	2.67 223	8.38 213	6.92 207	9.83 211	7.65 242	15.12 208	9.30 255	10.70 221	8.06 203	2.25 218	4.43 239	18.03 257	13.51 228	15.43 234	14.21 204

ADCRef	8.62 215	6.53 226	4.38 198	2.47 163	4.66 215	8.28 225	7.51 230	8.58 155	14.10 273	6.83 138	10.63 232	11.91 182	3.53 209	3.06 232	8.72 219	7.72 225	8.71 188	7.39 238	17.63 225	6.13 211	9.53 207	9.33 230	4.93 256	3.70 227	9.63 199	18.39 262	9.86 177	18.66 225

gcap-zeroshot	8.63 217	3.80 126	9.84 254	6.96 216	2.19 172	6.36 211	2.19 190	12.60 225	1.44 156	15.10 259	8.45 210	15.33 218	1.97 150	0.48 121	8.25 209	9.98 263	9.50 206	5.57 206	30.94 274	12.03 273	11.22 232	10.47 256	2.43 225	2.00 191	8.32 178	11.08 208	11.00 194	13.62 198

zero-FE	8.76 218	3.81 127	1.17 108	23.39 279	5.69 223	29.42 287	20.80 284	12.93 229	1.18 143	10.74 192	6.56 183	16.44 231	6.89 243	1.19 188	5.86 132	5.28 173	9.71 210	4.42 179	17.12 220	3.27 171	12.39 251	7.82 201	1.07 148	0.87 130	3.79 117	4.37 136	9.66 169	10.76 175

model_zeroshot	8.79 219	4.12 141	4.32 195	4.09 186	2.53 180	2.03 151	1.42 176	12.06 217	2.78 203	11.50 201	7.30 196	17.22 237	1.68 136	1.46 200	9.56 231	9.97 262	13.75 249	6.02 216	29.32 266	10.75 266	10.87 225	9.59 233	1.15 160	2.51 202	13.79 237	13.62 229	10.78 192	23.13 246

TRStereo	8.83 220	8.80 249	13.01 277	6.34 211	1.88 158	16.53 265	4.61 211	10.15 186	1.16 140	10.57 189	4.38 149	15.04 217	1.84 141	0.72 158	6.57 168	8.36 235	8.62 187	4.39 178	11.80 177	4.99 195	10.38 218	8.45 213	1.16 163	0.93 137	12.57 225	12.31 220	30.08 283	22.69 245

LoS	8.88 221	4.05 137	1.28 115	1.18 126	1.51 146	2.83 168	0.20 109	49.84 321	2.23 189	25.23 298	30.02 312	14.66 216	2.13 167	0.53 129	5.74 127	7.35 219	7.89 175	3.07 133	10.61 165	2.17 131	10.65 220	6.56 172	1.57 197	0.87 130	14.16 240	9.04 187	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	8.92 222	7.37 234	3.35 174	5.88 207	5.00 218	7.40 219	5.10 215	10.85 203	3.40 212	10.37 188	5.21 166	15.43 219	3.62 211	2.63 222	10.94 252	9.98 263	14.57 254	12.40 282	23.99 257	8.16 244	11.89 243	9.29 229	1.70 203	5.38 244	9.32 196	8.88 186	9.92 179	18.79 226

PS-NSSS	8.92 222	10.56 256	2.94 155	20.23 270	6.01 226	13.21 251	7.92 233	14.92 251	1.45 157	18.68 280	0.90 85	43.30 281	4.22 217	3.63 242	6.76 176	3.35 88	5.53 129	3.52 143	19.94 241	2.70 153	3.62 87	1.71 57	3.48 243	0.97 140	8.91 188	8.81 185	8.63 150	14.97 207

SGM-Forest	8.97 224	9.25 253	2.31 142	18.42 265	9.53 249	10.54 240	2.93 198	12.39 224	1.78 176	8.99 168	3.73 141	18.11 242	11.34 257	4.22 249	7.99 203	6.38 200	6.62 148	2.95 129	9.10 155	3.77 179	8.28 190	4.80 141	3.31 237	3.31 222	16.01 249	11.58 212	25.32 275	19.29 230
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTSC	9.00 225	4.69 178	4.25 193	4.13 187	5.35 220	6.44 212	5.81 220	10.10 184	9.46 254	6.42 136	13.24 254	6.89 135	6.43 239	3.16 235	11.63 260	8.85 239	14.64 255	6.92 230	19.46 238	6.05 209	11.17 230	9.70 238	1.75 204	5.64 247	8.31 177	9.85 195	13.85 224	28.94 273

anonymity	9.08 226	3.30 111	11.90 268	6.36 212	3.32 195	4.38 188	2.11 188	13.09 232	2.14 186	12.78 213	24.99 298	10.78 172	2.01 154	0.77 161	5.90 136	8.78 238	8.79 189	3.64 147	16.50 217	8.09 243	9.18 203	8.86 221	1.82 210	1.45 169	15.23 246	21.82 283	12.38 209	24.87 258

GANet-ADL	9.10 227	7.28 232	5.18 218	7.24 219	6.79 232	8.88 228	3.94 205	10.88 204	5.35 231	13.12 221	9.94 225	18.49 244	3.48 206	0.67 151	9.63 233	7.42 220	11.69 236	5.51 205	17.72 226	10.52 265	9.26 204	7.40 188	2.98 233	3.73 228	11.03 210	13.06 225	15.27 232	19.21 229

stereogan	9.22 228	9.08 250	8.33 243	11.15 241	11.62 264	12.54 248	9.08 247	11.06 206	7.59 245	5.21 115	9.53 222	16.86 232	9.57 253	3.28 239	9.65 234	6.22 199	7.24 167	5.22 198	14.15 194	7.10 228	7.16 174	7.07 181	3.96 246	3.76 229	8.32 178	9.81 193	20.71 262	13.60 195

EKT-Stereo	9.40 229	6.93 230	5.29 219	9.99 232	4.49 212	9.39 231	10.24 249	10.33 188	1.86 177	10.09 185	7.09 193	14.17 213	2.04 155	0.82 168	8.66 216	10.08 265	12.72 242	10.67 270	19.67 240	6.85 224	18.66 289	11.56 266	1.08 152	1.76 188	18.60 259	15.03 245	13.09 218	12.67 191

iRaft-Stereo_20w	9.64 230	4.92 190	13.83 282	15.20 257	4.25 209	9.14 229	4.64 212	12.08 218	3.15 209	12.31 210	9.46 221	13.76 206	2.27 174	0.77 161	8.70 218	8.19 231	9.42 203	3.52 143	14.49 202	7.92 240	9.66 209	6.74 178	1.33 181	1.34 164	17.96 256	16.99 254	22.98 269	25.32 260

WQFJA1++	9.76 231	2.90 95	1.06 101	38.00 293	1.23 137	38.86 299	40.12 304	7.75 140	0.82 103	7.10 145	4.56 152	17.75 241	8.82 249	0.12 62	4.07 89	5.97 195	5.91 135	2.86 126	13.59 190	2.62 151	5.44 132	5.28 155	1.08 152	0.81 122	5.67 151	7.24 173	15.96 239	17.80 221

IGEV-FE	9.83 232	4.18 143	14.24 285	14.55 253	3.97 203	6.77 213	8.90 244	13.23 235	2.33 195	12.97 218	10.82 234	14.05 211	2.57 189	0.78 164	6.41 158	9.61 253	9.91 212	4.57 183	16.97 218	8.01 241	11.37 236	9.80 240	1.26 172	2.77 206	20.85 274	13.67 230	19.71 255	21.20 241

IGEV_Zeroshot_test	9.84 233	4.19 144	14.24 285	14.55 253	3.97 203	6.77 213	8.88 243	13.23 235	2.33 195	12.89 217	11.00 236	14.00 209	2.57 189	0.78 164	6.41 158	9.61 253	9.97 214	4.56 182	16.98 219	8.01 241	11.37 236	9.81 241	1.26 172	2.77 206	20.84 273	13.68 231	19.70 254	21.20 241

PA-Net	9.95 234	17.79 282	13.14 278	4.86 193	11.72 265	5.03 197	11.63 259	13.76 240	10.83 258	7.45 152	5.67 171	9.12 156	8.54 247	9.52 277	10.98 253	6.60 203	3.46 88	6.66 227	7.76 136	6.80 223	4.83 113	9.05 226	2.30 221	5.54 245	11.20 211	23.05 291	8.19 144	33.08 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	10.07 235	9.13 251	9.31 250	6.66 213	6.18 227	5.15 198	3.99 206	12.65 226	7.21 243	14.91 253	8.82 211	11.82 178	4.37 221	3.00 229	11.71 261	9.00 240	9.29 196	7.48 240	12.90 186	7.01 227	13.16 257	11.18 264	4.88 255	7.81 263	19.45 266	19.58 271	14.82 228	20.54 239

CASS	10.12 236	5.79 217	5.47 220	7.96 221	5.68 222	8.59 227	5.39 217	16.39 258	5.43 232	21.03 288	10.04 226	14.11 212	3.94 213	0.77 161	8.68 217	6.97 211	15.85 264	6.06 217	24.19 258	6.68 221	12.18 246	10.22 252	2.57 229	2.37 200	16.93 253	11.40 209	17.21 244	21.46 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	10.18 237	8.77 247	7.25 238	9.61 230	10.25 254	9.82 233	10.40 251	10.44 193	14.05 269	2.32 76	13.76 258	15.72 222	12.69 262	4.10 244	11.13 255	5.74 187	7.76 173	10.24 262	13.60 191	6.21 212	6.74 164	6.62 175	6.26 270	3.79 230	13.26 233	17.07 255	21.78 265	15.57 210

Abc-Net	10.18 237	8.77 247	7.25 238	9.61 230	10.25 254	9.82 233	10.40 251	10.44 193	14.05 269	2.32 76	13.76 258	15.72 222	12.69 262	4.10 244	11.13 255	5.74 187	7.76 173	10.24 262	13.60 191	6.21 212	6.74 164	6.62 175	6.26 270	3.79 230	13.26 233	17.07 255	21.78 265	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	10.26 239	8.45 243	3.50 175	23.52 280	22.01 289	19.33 271	17.38 275	8.53 154	3.15 209	6.28 132	8.15 206	7.27 136	0.49 66	45.27 311	5.89 135	4.08 118	7.49 170	5.36 203	10.11 160	5.48 200	9.04 201	6.61 174	14.31 293	0.77 119	11.67 217	6.19 168	7.72 141	8.93 159

HSM-Net_RVC	10.31 240	5.58 216	6.64 231	12.79 248	7.83 238	8.37 226	2.17 189	12.08 218	4.75 225	14.71 251	13.23 253	25.19 260	12.41 261	1.01 180	7.46 189	5.69 184	9.68 209	5.80 210	12.33 184	5.37 198	8.78 196	8.95 224	3.34 238	7.42 257	16.51 251	19.09 266	21.38 264	19.75 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	10.50 241	10.03 255	7.04 237	7.18 218	5.54 221	10.26 239	10.81 254	14.24 244	19.32 283	14.16 243	15.22 267	14.41 214	4.88 224	4.92 254	8.29 210	7.34 218	9.11 194	6.50 223	15.94 211	6.52 217	12.93 255	10.39 255	5.04 258	4.34 235	12.79 227	15.31 246	12.40 210	18.55 224

FCDSN-DC	11.37 242	11.42 263	11.08 264	12.74 247	10.46 257	10.13 236	13.47 266	14.12 243	2.60 202	14.56 249	1.86 113	7.49 139	2.11 163	4.52 251	18.19 301	16.02 304	19.95 284	17.16 298	12.89 185	8.51 246	16.38 275	9.96 245	3.61 244	17.93 294	12.17 222	13.27 226	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	11.45 243	4.75 181	12.72 273	13.00 250	3.08 193	15.95 260	7.30 229	11.65 213	5.18 228	15.56 263	10.86 235	18.28 243	3.46 204	0.50 124	9.21 224	10.61 271	12.90 243	9.82 259	25.14 260	8.72 249	10.57 219	8.99 225	1.17 165	4.04 233	18.39 258	21.60 281	13.33 221	32.44 277

Anonymous3	11.53 244	7.69 241	3.27 167	1.73 147	2.85 188	7.82 221	5.00 214	14.29 247	10.32 256	14.16 243	4.86 158	24.64 258	5.75 232	1.19 188	17.24 299	14.45 297	17.03 271	12.98 283	29.47 267	10.30 262	19.88 295	20.00 304	2.84 230	2.89 212	14.98 244	13.96 238	18.36 250	13.25 194

FSD	11.55 245	7.33 233	6.85 233	8.15 222	7.73 237	6.77 213	11.80 261	20.54 272	1.03 125	17.94 275	5.82 176	15.64 220	2.71 191	11.02 282	12.10 263	14.02 295	20.33 285	9.11 250	16.37 215	7.81 239	22.11 300	11.31 265	3.34 238	7.17 254	16.74 252	11.76 214	17.63 247	18.86 227

XPNet_ROB	11.67 246	13.20 271	6.63 230	6.03 208	7.57 236	9.37 230	7.79 232	5.83 108	8.72 251	8.51 163	13.75 257	49.51 290	3.49 207	3.24 237	10.60 247	7.51 222	19.13 279	6.96 232	14.33 197	6.24 214	11.17 230	15.75 292	3.65 245	4.83 241	9.30 195	11.04 207	31.52 286	19.58 233

GwcNet-ADL	12.05 247	11.91 266	9.54 251	18.75 266	10.20 253	12.14 247	6.27 225	13.65 239	5.02 227	12.11 207	17.59 277	29.93 266	9.22 251	4.00 243	8.92 220	9.34 245	13.38 247	6.69 228	23.76 256	9.21 252	9.40 205	10.34 254	6.62 273	6.01 250	14.99 245	18.15 260	11.36 201	16.95 219

NOSS_ROB	12.25 248	9.52 254	5.01 215	12.85 249	10.79 259	10.64 241	6.79 226	21.16 275	5.63 234	11.90 205	7.79 203	9.69 160	7.49 245	12.87 286	13.04 274	11.80 280	15.65 262	12.11 278	14.27 196	8.78 251	17.59 281	10.04 248	5.16 261	10.72 275	21.20 276	15.54 248	23.28 271	19.43 231

PSMNet-ADL	12.39 249	8.76 246	8.74 246	10.89 237	9.42 248	10.75 242	8.02 234	14.92 251	7.72 247	22.73 293	14.98 266	26.26 262	26.16 277	2.48 217	10.16 244	9.33 244	11.52 233	6.30 220	25.52 261	10.03 260	11.60 240	8.36 212	6.21 268	4.37 237	13.15 232	14.31 239	22.08 268	9.86 167

NaN_ROB	12.48 250	8.41 242	8.83 247	10.77 236	16.22 277	6.08 208	4.38 210	22.86 278	8.85 252	19.93 286	9.44 220	47.25 287	9.13 250	4.11 246	9.34 230	5.76 189	6.80 152	6.17 218	12.06 180	7.16 232	5.46 133	5.12 153	3.04 234	9.64 268	20.81 272	17.39 257	20.34 259	31.73 276

RGC	12.52 251	11.48 264	13.33 280	12.10 245	11.73 266	14.58 256	6.96 228	14.26 245	16.09 276	7.33 150	19.17 286	17.09 234	21.08 270	7.05 272	13.55 277	8.10 229	9.45 204	7.13 235	14.73 203	7.59 238	8.75 194	7.63 190	5.32 263	6.63 253	15.73 248	20.65 278	20.04 257	20.44 238

iResNet	12.61 252	6.71 229	7.79 242	11.09 240	9.16 246	16.35 263	6.20 224	16.82 260	6.96 241	9.88 174	11.60 243	36.53 273	36.96 299	0.60 138	11.02 254	7.50 221	11.26 232	8.35 246	30.61 272	8.24 245	8.37 191	7.68 192	2.25 218	10.72 275	12.41 224	13.01 224	15.81 235	16.57 218

FADNet_RVC	12.83 253	9.18 252	6.00 227	17.32 263	8.43 241	6.02 207	5.16 216	16.68 259	6.01 236	18.67 279	14.01 261	24.78 259	19.64 268	5.79 263	14.83 284	6.97 211	15.41 261	11.47 274	34.21 284	10.48 264	12.80 254	16.02 293	2.14 213	7.31 255	10.14 205	18.66 263	10.33 185	18.00 222

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 254	6.48 225	14.29 287	11.47 242	8.54 243	23.20 279	13.19 264	13.63 238	8.04 249	17.21 273	10.63 232	17.65 240	3.63 212	0.60 138	9.93 238	12.28 285	13.21 246	7.85 244	43.19 295	5.88 205	10.83 224	8.16 207	1.16 163	2.87 209	18.97 261	19.48 270	15.95 237	31.05 274

dad	13.38 255	7.58 240	1.49 124	31.22 286	8.43 241	16.14 262	21.04 286	25.65 286	1.53 165	24.43 296	1.06 87	37.14 274	11.36 258	1.70 207	8.35 211	5.36 175	22.07 297	3.72 149	32.83 279	2.57 149	13.11 256	3.50 95	2.20 214	4.41 238	12.90 229	4.07 133	33.22 290	24.21 254

DAS	14.01 256	7.50 236	4.63 208	15.17 255	9.04 244	12.00 245	8.70 240	16.36 256	14.09 271	7.12 146	17.14 275	37.20 275	13.71 264	0.98 176	10.73 249	9.30 242	20.85 288	10.44 264	21.80 247	14.68 281	12.26 248	14.17 282	3.43 241	12.61 280	19.28 263	16.51 250	20.40 260	28.09 269

SepStereo	14.01 256	7.50 236	4.63 208	15.17 255	9.04 244	12.00 245	8.70 240	16.36 256	14.09 271	7.12 146	17.14 275	37.20 275	13.71 264	0.98 176	10.73 249	9.30 242	20.85 288	10.44 264	21.80 247	14.68 281	12.26 248	14.17 282	3.43 241	12.61 280	19.28 263	16.51 250	20.40 260	28.09 269

HBP-ISP	14.42 258	10.82 260	12.34 269	22.60 276	14.88 275	14.98 258	15.15 270	20.50 271	4.48 224	16.38 269	10.15 227	17.25 238	1.84 141	19.47 298	11.57 259	13.28 292	14.29 252	9.08 249	11.15 173	9.30 255	17.96 285	15.05 287	5.03 257	12.00 278	20.48 271	22.38 289	22.99 270	24.00 252

DDVS	15.10 259	11.04 262	13.88 284	10.28 235	9.99 250	14.56 255	8.32 236	20.54 272	12.80 264	12.69 212	28.28 307	42.28 279	27.73 281	5.35 259	12.91 272	11.70 276	14.06 251	9.42 254	26.47 262	15.17 284	11.64 241	10.93 261	4.50 249	6.28 252	12.04 219	11.56 211	19.60 253	23.71 251

ccs_rob	15.15 260	14.72 275	7.44 241	22.32 275	9.33 247	22.95 277	17.29 274	14.27 246	5.28 229	14.81 252	23.21 297	55.94 299	30.81 285	5.40 260	12.59 267	10.12 267	11.59 234	9.34 253	19.31 234	11.79 271	13.71 260	11.01 262	5.04 258	5.61 246	12.12 221	12.86 223	12.00 206	18.08 223

ITSA-stereo	15.36 261	11.88 265	7.27 240	26.81 283	13.63 272	10.18 237	8.62 239	20.49 270	10.58 257	21.85 291	16.53 272	31.24 267	30.96 286	9.01 274	11.99 262	9.60 252	15.24 260	9.66 256	23.63 255	6.47 215	10.73 222	10.52 257	5.87 265	7.73 261	21.08 275	19.76 273	15.91 236	27.42 266

CBMV_ROB	15.45 262	8.52 244	10.06 255	22.29 274	17.04 279	16.35 263	11.36 258	19.65 264	5.48 233	14.50 248	9.14 214	31.73 268	16.37 267	10.55 280	10.08 242	7.96 227	15.06 258	7.46 239	19.43 237	21.06 299	13.40 258	6.45 171	6.05 267	8.81 266	21.63 279	24.29 294	29.88 281	32.55 279

CBMV	15.50 263	10.69 259	8.40 244	16.02 260	11.11 262	12.89 249	4.24 207	21.34 276	15.36 274	19.49 285	7.06 191	28.50 264	9.40 252	6.42 268	13.21 275	12.10 283	15.07 259	12.37 281	16.04 212	9.27 254	15.69 271	9.92 243	4.30 248	15.37 285	22.30 280	18.82 265	39.12 300	44.05 298
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	15.83 264	18.32 283	10.45 258	10.22 234	10.00 251	17.62 267	10.32 250	11.67 214	16.15 277	13.58 234	18.48 284	59.62 303	7.63 246	5.28 255	16.96 297	8.57 236	19.42 281	13.90 287	17.46 224	9.65 258	15.04 265	14.91 286	4.56 250	7.33 256	11.88 218	19.34 267	34.58 294	24.50 256

ETE_ROB	15.85 265	17.19 280	6.97 236	12.39 246	10.54 258	16.82 266	8.40 237	10.76 202	13.32 267	11.19 198	18.44 283	58.51 300	6.50 241	6.01 264	12.65 268	9.41 246	23.07 299	9.86 260	20.40 242	10.14 261	15.50 270	13.68 279	5.13 260	7.65 259	14.90 243	21.29 279	42.78 306	24.50 256

SFCPSM	16.40 266	13.16 269	8.61 245	16.26 261	11.35 263	16.02 261	10.72 253	18.80 263	13.84 268	13.17 222	20.92 291	35.30 270	37.96 301	6.05 265	10.85 251	9.55 251	12.68 241	9.16 251	36.45 287	20.65 298	13.76 261	12.33 272	7.58 276	5.97 249	19.12 262	19.85 274	16.70 242	26.05 262

DCVSM-stereo	16.53 267	10.58 257	9.66 252	18.85 267	10.83 260	26.03 281	13.81 267	20.34 269	13.17 266	15.98 265	18.12 281	49.21 289	31.19 287	4.73 253	9.00 221	9.87 256	13.12 245	7.11 234	28.30 263	16.44 289	11.28 234	10.72 259	19.15 300	8.36 265	12.89 228	14.92 244	18.66 251	24.08 253

SHD	16.57 268	6.93 230	12.56 271	13.09 251	12.68 269	10.19 238	8.95 245	23.05 280	17.16 279	19.45 284	15.91 268	18.72 246	31.71 289	6.26 266	15.16 288	11.59 274	17.18 273	10.05 261	33.55 281	11.88 272	15.80 272	14.38 284	3.97 247	10.59 273	20.10 269	22.14 286	21.26 263	43.14 297

RTS	16.64 269	7.53 238	6.93 234	8.17 223	7.37 234	22.56 274	10.89 255	19.94 265	22.55 289	7.08 143	10.54 228	16.42 227	10.00 254	5.31 257	12.77 269	11.76 277	20.70 286	10.48 266	37.62 289	17.58 290	15.87 273	12.66 274	4.67 251	9.96 269	26.64 288	33.09 314	26.24 277	54.03 315

RTSA	16.64 269	7.53 238	6.93 234	8.17 223	7.37 234	22.56 274	10.89 255	19.94 265	22.55 289	7.08 143	10.54 228	16.42 227	10.00 254	5.31 257	12.77 269	11.76 277	20.70 286	10.48 266	37.62 289	17.58 290	15.87 273	12.66 274	4.67 251	9.96 269	26.64 288	33.09 314	26.24 277	54.03 315

FC-DCNN	16.94 271	19.98 287	17.50 297	30.21 285	19.17 284	26.56 282	24.08 292	25.48 285	6.76 240	19.19 281	6.28 181	18.52 245	4.41 222	11.03 283	15.54 293	14.98 301	21.04 291	14.06 288	18.07 227	9.67 259	19.16 293	9.99 246	4.83 253	16.43 290	23.36 283	16.73 252	22.02 267	22.31 244

AnyNet_C32	17.17 272	8.67 245	9.73 253	10.14 233	10.45 256	14.52 254	11.69 260	22.97 279	22.78 291	18.32 277	22.52 295	23.72 253	10.02 256	9.41 276	17.12 298	14.49 298	23.62 301	17.24 299	30.57 271	11.59 268	24.77 305	23.05 311	8.94 278	14.39 283	17.12 254	21.73 282	17.43 246	26.54 263

pmcnn	17.48 273	12.24 267	5.49 221	16.43 262	12.67 268	20.37 272	13.45 265	15.73 253	6.53 237	9.33 171	16.08 269	36.41 272	31.77 290	1.19 188	10.64 248	11.94 282	17.58 274	11.13 272	33.67 282	13.41 277	18.13 286	11.69 267	10.16 281	10.62 274	20.15 270	17.79 258	41.23 304	46.08 302

FC-DCNN v2	17.61 274	20.56 289	17.94 298	31.78 287	19.76 286	27.51 283	24.30 293	26.84 289	7.41 244	19.43 283	6.75 184	19.23 247	5.90 234	11.12 284	15.60 294	14.94 300	21.03 290	13.86 286	18.35 231	9.62 257	19.21 294	9.93 244	4.85 254	16.40 289	25.95 287	18.11 259	24.75 273	24.42 255

GANetREF_RVC	17.96 275	13.78 272	16.85 293	13.13 252	10.91 261	12.94 250	11.29 257	33.74 297	20.83 285	27.66 303	6.09 178	50.53 293	26.27 278	3.04 231	15.18 289	7.13 214	11.68 235	10.53 269	31.57 276	10.46 263	18.21 287	9.24 227	8.91 277	18.25 295	23.10 282	15.87 249	29.33 280	28.45 271
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	18.14 276	12.26 268	12.99 276	8.59 227	12.83 271	10.82 243	17.67 278	17.38 261	31.50 308	8.59 165	16.91 273	21.14 251	53.99 321	6.59 269	13.63 278	10.19 269	23.63 302	13.26 284	37.72 291	14.50 279	19.05 292	14.89 285	3.38 240	15.79 286	14.66 241	13.71 234	19.36 252	44.89 300

ADCMid	18.65 277	13.18 270	12.39 270	11.76 243	14.19 273	18.49 270	14.99 269	26.29 288	26.32 295	12.79 214	16.33 271	36.18 271	23.39 273	7.98 273	15.52 292	12.49 287	21.07 292	12.21 279	38.30 293	12.13 275	20.69 296	18.31 299	12.50 289	10.20 272	22.89 281	20.15 276	20.27 258	32.52 278

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 278	10.58 257	13.21 279	21.10 272	12.82 270	17.68 268	22.41 289	14.66 248	9.25 253	11.76 204	19.72 289	78.32 333	24.76 274	20.31 300	11.52 258	9.88 258	26.15 303	16.66 296	32.71 278	11.68 269	16.68 278	13.08 277	5.93 266	8.18 264	19.39 265	16.85 253	17.65 248	27.14 265

ADCPNet	19.39 279	13.87 273	11.68 267	15.69 259	17.32 280	15.71 259	16.26 273	23.07 281	20.67 284	18.57 278	18.76 285	20.18 248	29.47 283	10.00 278	14.34 281	14.05 296	18.99 278	11.55 275	34.43 285	20.26 297	20.72 297	18.42 300	11.08 285	16.03 287	25.16 285	27.30 300	25.24 274	34.64 281

CSAN	20.20 280	25.94 295	18.99 302	19.75 269	16.53 278	14.47 253	8.99 246	25.29 284	28.05 299	34.09 312	13.71 256	50.93 294	26.34 279	4.65 252	12.99 273	8.24 232	13.54 248	11.67 276	22.32 252	16.30 288	15.15 267	10.21 251	6.23 269	17.35 292	26.80 290	25.06 295	34.30 292	37.46 283

MDST_ROB	20.31 281	32.64 304	11.05 263	48.15 306	25.03 293	40.35 301	19.18 283	18.66 262	11.72 260	16.23 267	7.89 205	29.18 265	38.42 302	1.31 196	9.90 237	5.45 178	10.74 220	4.30 176	14.90 205	6.70 222	11.78 242	5.78 166	6.44 272	8.89 267	40.87 313	31.29 311	52.88 317	38.56 285

ACV-stereo	21.00 282	16.71 278	10.82 262	22.70 277	12.30 267	32.34 290	20.96 285	20.12 268	17.44 280	17.02 272	18.16 282	24.42 256	40.56 307	5.62 262	14.22 280	15.37 302	29.61 306	12.36 280	61.69 316	28.65 309	22.28 302	15.15 288	23.10 310	12.11 279	13.07 231	14.86 242	19.87 256	25.61 261

CC-Net-ROB	21.26 283	37.17 309	18.21 300	53.24 309	41.87 308	43.35 305	32.25 298	28.26 291	7.15 242	35.79 313	8.18 207	67.30 322	6.82 242	17.02 294	9.70 235	3.67 98	10.84 222	8.97 248	38.52 294	7.29 235	6.46 157	4.21 120	12.31 288	2.88 210	17.19 255	13.90 237	13.06 217	28.51 272

SGM-ForestM	21.76 284	26.76 299	12.74 275	38.92 294	21.53 288	35.95 296	23.82 290	28.41 293	16.51 278	14.11 241	18.08 280	50.37 292	31.58 288	3.29 240	9.31 227	5.58 182	14.41 253	6.57 226	28.33 264	7.58 237	12.09 245	4.33 125	5.42 264	9.98 271	40.14 312	30.48 308	50.62 312	40.54 288

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 285	20.71 290	11.36 266	29.18 284	18.08 282	22.91 276	18.43 281	37.55 307	24.02 293	32.04 309	14.86 265	46.12 286	35.56 295	14.85 293	15.04 287	10.88 272	10.38 216	7.76 243	33.34 280	8.77 250	15.08 266	15.67 291	15.43 295	13.32 282	31.89 297	26.93 299	32.93 289	31.67 275

DDUNet	22.09 286	28.93 302	10.71 259	44.13 302	38.12 306	44.55 308	45.65 310	10.93 205	12.67 263	9.01 169	19.31 287	20.40 249	4.73 223	90.87 326	15.39 291	11.80 280	19.61 282	9.59 255	29.64 268	11.01 267	17.32 279	15.62 290	18.79 299	6.18 251	13.56 235	14.63 241	15.99 240	17.27 220

SGM_RVC	22.30 287	26.60 298	13.45 281	40.22 298	26.52 296	36.56 297	24.02 291	27.37 290	17.51 281	17.98 276	18.03 278	43.52 282	37.60 300	2.18 215	9.83 236	5.94 194	13.03 244	6.93 231	30.45 270	8.54 247	12.39 251	4.12 118	5.16 261	11.77 277	36.42 307	27.38 301	52.67 316	45.94 301
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	22.66 288	14.10 274	18.12 299	36.51 291	36.45 302	28.44 284	18.28 279	23.24 282	12.64 262	19.19 281	29.53 310	34.98 269	34.03 294	13.01 288	15.02 285	12.25 284	18.18 276	19.93 303	34.98 286	19.35 295	17.89 284	12.07 270	13.56 290	16.39 288	18.75 260	22.16 287	29.92 282	42.72 294

FBW_ROB	22.68 289	25.59 294	17.06 294	42.36 300	25.78 294	32.64 291	18.79 282	14.74 250	11.55 259	14.37 246	14.63 264	43.96 283	27.95 282	19.91 299	12.86 271	7.21 216	19.18 280	10.97 271	50.42 306	7.16 232	14.33 264	8.94 223	19.37 301	27.40 311	19.63 268	19.58 271	32.74 288	53.34 313

UDG	23.27 290	29.32 303	11.18 265	43.83 301	40.37 307	44.05 306	50.45 314	13.10 233	13.02 265	14.19 245	22.69 296	21.71 252	5.53 230	87.32 324	14.53 283	9.94 261	21.35 294	14.28 289	31.51 275	11.75 270	18.79 290	19.17 302	14.52 294	7.66 260	16.22 250	18.20 261	17.11 243	16.42 217

XQC	23.79 291	26.07 296	15.10 290	32.24 288	23.60 291	33.61 293	31.06 297	36.95 305	28.94 302	28.36 304	13.76 258	41.71 278	22.97 272	18.81 297	15.02 285	11.76 277	14.98 257	11.67 276	32.12 277	15.72 287	17.84 283	17.68 298	11.06 284	14.53 284	30.59 296	25.39 297	42.82 307	27.90 268

SANet	26.20 292	17.46 281	19.39 304	23.31 278	19.54 285	30.21 288	17.62 277	34.21 300	29.84 305	16.57 270	29.14 309	78.44 334	41.28 308	17.70 296	14.47 282	9.87 256	21.24 293	16.39 294	30.80 273	14.78 283	18.51 288	16.48 296	28.56 313	18.55 297	32.02 298	26.21 298	36.14 297	48.65 305

G-Net	26.39 293	20.83 291	18.69 301	18.14 264	16.15 276	35.72 295	15.59 271	28.39 292	32.97 312	27.04 302	33.44 316	63.95 313	25.70 276	6.89 271	17.98 300	16.18 305	23.13 300	17.60 300	44.66 300	34.02 318	25.13 306	20.14 305	11.41 286	16.88 291	27.61 292	29.30 306	42.48 305	42.59 293

ADCS	26.80 294	19.40 284	15.99 291	21.47 273	20.26 287	22.98 278	18.29 280	35.82 301	32.21 309	16.06 266	26.49 300	45.49 284	36.28 297	13.17 289	20.46 306	19.03 308	30.07 307	22.20 306	48.35 303	27.42 307	35.57 317	28.75 318	13.83 291	20.87 303	29.72 295	30.23 307	30.90 285	42.38 292

S-Stereo	27.72 295	17.16 279	13.86 283	39.92 296	37.96 305	40.17 300	37.41 302	22.71 277	22.92 292	17.38 274	45.47 320	52.74 296	36.13 296	14.44 292	15.19 290	13.69 293	19.68 283	25.76 312	37.88 292	24.35 302	16.58 276	17.35 297	54.72 323	21.07 304	19.57 267	19.47 269	23.45 272	41.49 291

DLNR_Zeroshot_test	27.74 296	81.73 342	12.63 272	100.00 353	0.86 105	2.07 154	98.97 353	12.75 227	1.01 123	13.19 225	6.22 180	12.59 191	2.29 176	24.24 305	96.65 353	100.00 357	32.51 309	28.96 316	28.74 265	5.03 196	12.27 250	9.76 239	1.02 142	3.30 221	13.96 239	10.23 200	18.30 249	19.61 234

MeshStereo	28.39 297	28.64 301	17.49 296	49.25 307	36.94 303	38.63 298	25.84 294	34.17 299	25.10 294	21.94 292	21.87 292	55.23 297	48.16 314	4.50 250	13.52 276	12.28 285	18.04 275	11.23 273	30.39 269	14.62 280	25.20 307	20.27 307	21.38 306	18.82 298	39.99 311	31.23 310	52.09 315	49.59 306
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	28.82 298	28.11 300	16.40 292	33.64 290	25.89 295	32.81 292	27.70 296	37.42 306	22.10 287	45.99 328	28.32 308	49.91 291	32.35 291	21.67 304	23.87 311	16.93 306	13.84 250	15.41 290	53.47 307	24.58 303	22.24 301	24.24 313	11.62 287	24.71 307	33.63 300	24.09 292	37.01 298	50.20 307

DPSNet	28.84 299	15.01 276	14.59 288	24.53 282	22.59 290	32.15 289	14.89 268	20.11 267	22.50 288	8.42 162	9.93 224	89.34 351	44.91 311	5.30 256	16.79 296	17.05 307	33.42 310	28.86 315	68.85 323	19.87 296	21.86 299	20.14 305	40.60 318	25.82 310	42.58 315	28.31 304	39.91 302	50.48 308

edge stereo	29.25 300	20.44 288	19.28 303	41.04 299	37.14 304	43.08 304	39.81 303	38.54 310	21.86 286	16.30 268	39.05 318	60.91 305	36.52 298	25.09 306	13.84 279	13.95 294	26.34 304	15.54 291	44.48 299	19.15 294	18.84 291	16.15 294	21.96 308	17.87 293	27.90 293	22.43 290	39.03 299	53.23 312

AnyNet_C01	29.84 301	19.89 286	14.82 289	20.44 271	24.83 292	21.98 273	21.35 287	35.82 301	38.87 320	21.30 290	27.69 306	49.03 288	34.01 293	14.21 291	25.95 314	21.84 314	38.69 317	34.70 321	58.02 312	30.27 311	38.97 323	31.02 322	21.95 307	20.80 302	34.15 303	28.69 305	32.34 287	44.08 299

LE_ROB	30.18 302	25.29 293	22.53 307	44.68 303	47.30 315	42.05 303	47.63 311	37.72 308	26.38 296	14.44 247	27.01 302	63.45 311	53.67 320	2.76 225	9.16 223	5.54 181	11.17 230	7.21 236	33.90 283	14.21 278	15.25 269	10.29 253	10.82 283	29.62 316	43.65 318	41.44 323	61.77 325	65.95 334

DGSMNet	31.95 303	26.17 297	20.72 306	37.26 292	28.74 298	34.52 294	34.10 299	24.17 283	19.22 282	24.54 297	49.93 325	45.93 285	27.51 280	21.47 303	22.14 307	20.16 311	51.49 328	29.68 318	61.18 315	33.45 317	39.09 324	39.36 332	24.02 311	29.07 315	25.54 286	24.21 293	30.84 284	38.20 284

SQANet	32.80 304	51.98 317	17.38 295	71.36 321	50.98 317	73.19 323	74.73 321	25.86 287	12.19 261	32.41 310	14.38 263	59.07 301	14.65 266	90.80 325	9.98 239	6.17 196	17.16 272	15.73 292	43.94 297	12.07 274	9.77 210	8.88 222	57.35 324	7.60 258	21.20 276	20.05 275	25.86 276	40.75 290

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 305	37.24 310	37.63 318	47.28 305	27.52 297	29.08 286	26.75 295	50.43 322	47.48 324	40.30 319	26.00 299	38.55 277	32.85 292	28.45 309	32.67 319	26.35 317	15.78 263	21.22 305	61.04 314	33.35 316	22.55 303	27.54 317	26.33 312	35.86 321	34.90 304	22.12 285	28.39 279	40.68 289

STTRV1_RVC	33.64 306	19.69 285	10.23 257	32.93 289	18.42 283	28.73 285	21.65 288	30.21 294	29.18 303	24.35 295	21.99 293	42.54 280	40.31 306	46.58 312	29.61 318	10.10 266	57.30 334	13.57 285	63.91 317	28.69 310	58.70 343	19.89 303	42.33 319	41.61 322	24.70 284	55.51 338	34.55 293	61.08 321

STStereo	33.82 307	46.03 314	33.92 315	62.03 318	49.51 316	54.29 313	44.39 308	36.14 303	32.39 310	25.36 299	27.16 303	63.64 312	51.30 318	11.18 285	12.51 264	7.64 224	16.36 270	8.19 245	46.40 301	15.25 285	17.50 280	15.24 289	9.85 280	23.07 305	49.16 321	40.60 322	62.23 326	51.79 311

MANE	35.56 308	36.32 308	30.27 312	57.13 312	45.60 311	45.77 309	44.19 307	42.38 317	28.54 301	22.99 294	27.28 304	55.78 298	38.47 303	17.15 295	19.38 304	22.05 315	28.66 305	42.73 328	37.10 288	15.31 286	28.48 311	16.47 295	9.03 279	25.43 309	52.81 326	42.23 325	66.17 332	62.49 326

PVD	36.94 309	35.53 305	20.19 305	46.53 304	34.00 300	49.81 311	37.38 301	39.85 314	38.08 319	15.29 261	27.60 305	51.81 295	50.55 316	49.21 313	16.55 295	15.85 303	37.91 316	22.29 307	49.12 305	26.18 304	37.77 318	38.78 331	19.75 303	24.11 306	43.49 317	58.18 339	46.46 310	65.23 331

BEATNet-Init1	37.96 310	44.56 312	27.41 311	61.43 316	43.01 309	54.12 312	44.65 309	41.12 316	30.83 307	31.66 308	22.08 294	61.84 309	55.93 324	12.97 287	24.90 313	21.55 313	21.99 296	16.73 297	57.95 311	30.86 314	27.04 310	21.23 309	18.58 298	28.82 314	49.15 320	37.94 319	73.47 343	62.96 327

SAMSARA	38.30 311	15.47 277	38.14 319	18.86 268	17.33 281	18.42 269	17.45 276	44.16 319	36.06 317	28.66 306	18.06 279	28.26 263	47.25 313	13.90 290	27.47 316	29.04 319	22.15 298	25.56 311	46.84 302	26.27 305	47.87 336	51.36 342	6.64 274	28.47 313	96.29 355	97.75 355	95.23 354	91.23 353

ELAS	38.52 312	44.92 313	35.73 316	58.67 315	45.67 312	54.34 314	49.79 313	39.79 313	30.51 306	25.44 300	30.07 313	65.85 320	41.53 309	20.67 301	22.24 308	19.55 309	34.81 312	22.44 308	44.42 298	23.13 300	34.09 315	25.77 314	19.79 304	30.94 318	52.44 325	42.30 326	63.40 328	61.61 323
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	38.71 313	44.08 311	36.14 317	58.34 314	44.80 310	56.14 316	49.04 312	39.16 311	28.27 300	25.76 301	32.54 315	72.51 328	41.64 310	21.11 302	22.30 309	19.61 310	35.30 314	23.00 309	43.53 296	23.57 301	35.09 316	26.25 315	19.66 302	32.53 319	49.82 322	40.38 321	64.26 329	60.37 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	39.75 314	49.92 316	23.96 309	64.91 319	46.52 313	59.62 318	70.39 320	31.47 296	26.91 298	20.82 287	19.96 290	67.89 323	48.82 315	93.71 328	18.90 303	20.26 312	49.49 326	34.84 322	69.36 325	28.05 308	25.61 308	21.10 308	20.01 305	20.31 300	28.35 294	19.38 268	35.57 296	56.98 318

LSM0	41.44 315	24.61 292	12.72 273	39.36 295	29.64 299	40.63 302	36.02 300	50.44 323	34.27 315	45.33 325	46.68 321	62.96 310	54.33 322	10.70 281	82.82 347	89.58 349	35.18 313	23.00 309	69.90 326	35.16 319	44.19 330	35.05 326	17.16 297	25.30 308	38.79 309	32.56 312	51.88 314	50.73 309

otaku	41.47 316	59.93 322	23.77 308	85.43 337	70.24 326	84.12 339	93.39 342	37.75 309	32.63 311	39.34 318	19.49 288	59.42 302	25.11 275	95.21 329	19.99 305	11.68 275	18.98 277	16.34 293	64.80 319	27.36 306	13.65 259	10.63 258	58.26 325	19.35 299	33.80 301	22.23 288	34.11 291	42.76 295

Ntro	43.91 317	60.52 324	25.10 310	85.23 336	71.11 327	83.99 337	93.99 343	47.62 320	36.91 318	40.53 320	31.94 314	64.60 315	21.97 271	95.55 331	22.72 310	12.49 287	21.79 295	16.54 295	65.59 320	31.28 315	15.15 267	11.03 263	59.53 326	20.73 301	36.26 306	30.56 309	39.66 301	43.06 296

ACVNet-4b	45.05 318	60.08 323	30.77 313	90.02 344	75.84 336	84.32 340	96.58 349	33.86 298	33.30 313	41.42 323	17.10 274	79.70 336	30.67 284	96.27 336	28.98 317	27.35 318	31.43 308	19.93 303	54.55 308	37.33 320	11.23 233	9.86 242	62.73 334	18.46 296	35.28 305	28.09 303	40.93 303	40.39 287

FADE	46.07 319	35.65 306	32.11 314	39.92 296	36.25 301	48.22 310	42.77 306	43.87 318	58.89 329	33.95 311	39.24 319	86.56 343	61.40 329	26.23 307	24.46 312	26.15 316	50.85 327	38.88 326	70.03 327	55.78 329	54.59 339	48.58 339	30.11 317	46.05 323	42.64 316	33.18 316	66.01 331	71.59 338

AMNet	47.82 320	49.81 315	47.75 323	49.90 308	46.59 314	58.94 317	54.48 315	20.74 274	35.99 316	31.17 307	68.62 334	69.95 325	11.91 259	54.47 316	44.89 323	55.58 334	56.46 333	57.26 342	48.53 304	48.42 322	57.22 342	47.88 338	10.80 282	47.38 325	44.55 319	51.78 334	57.59 321	62.43 325

ACVNet_1	48.34 321	63.93 325	38.22 320	86.47 339	72.30 329	85.13 342	94.95 345	58.28 328	29.71 304	43.49 324	48.57 323	65.41 318	56.74 325	95.77 332	26.81 315	14.51 299	35.45 315	27.56 313	56.62 309	30.44 312	25.82 309	18.59 301	63.35 335	28.26 312	42.57 314	25.15 296	35.26 295	35.90 282

MonStereo1	51.18 322	58.34 321	38.73 321	78.42 323	72.14 328	70.33 322	82.77 325	56.41 327	40.69 321	60.02 335	69.07 335	78.14 332	57.29 327	97.30 347	18.25 302	10.99 273	39.04 318	34.08 319	56.87 310	30.81 313	33.37 313	23.16 312	85.01 347	30.41 317	34.09 302	21.43 280	50.46 311	54.22 317

RainbowNet	53.63 323	66.91 326	44.07 322	91.23 345	74.92 334	90.37 349	95.07 346	39.32 312	33.34 314	45.45 326	29.92 311	71.99 327	56.83 326	96.98 344	68.70 335	46.94 328	34.42 311	29.67 317	77.69 338	55.56 328	21.47 298	14.04 281	64.62 336	33.19 320	39.92 310	32.77 313	44.50 308	48.08 304

MADNet+	53.95 324	35.82 307	65.49 341	55.03 311	52.23 318	44.42 307	40.28 305	60.67 330	51.63 326	54.06 330	38.36 317	76.38 331	64.35 330	32.92 310	60.20 332	48.58 330	53.78 331	50.30 333	69.19 324	51.45 324	47.07 334	40.09 333	52.15 322	46.49 324	75.06 346	69.31 345	57.65 322	63.58 329

JetBlue	56.35 325	54.44 318	61.38 336	61.95 317	57.67 321	61.95 319	60.94 317	51.18 324	73.59 338	45.81 327	26.60 301	88.52 348	40.01 305	51.49 314	43.77 322	43.40 326	60.04 338	52.20 337	59.95 313	50.68 323	52.42 338	57.10 343	68.83 338	54.93 333	53.92 327	44.48 328	72.22 339	72.13 340

SPS-STEREO	56.37 326	55.26 319	52.00 327	54.83 310	53.74 319	62.64 320	54.55 316	36.65 304	52.61 327	41.02 321	72.82 340	68.83 324	51.37 319	54.23 315	54.01 327	56.16 336	65.48 343	61.21 345	67.80 322	65.19 338	71.89 349	61.36 347	22.00 309	53.23 331	52.28 324	54.66 337	64.70 330	61.46 322
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 327	55.60 320	53.01 330	57.87 313	54.17 320	66.57 321	61.59 318	40.71 315	45.76 323	41.21 322	73.61 341	65.02 316	54.97 323	55.73 318	54.11 330	55.49 333	65.18 342	59.21 344	64.31 318	60.11 334	65.62 345	58.39 344	28.82 314	49.97 327	51.62 323	52.77 335	67.11 333	64.35 330

ACVNet_2	58.27 328	74.04 328	56.98 333	88.59 341	81.05 339	87.05 346	96.06 347	66.05 332	43.49 322	52.82 329	46.78 322	78.54 335	69.96 333	96.60 337	50.76 326	40.75 323	40.15 319	28.24 314	76.92 335	42.75 321	31.31 312	21.70 310	61.62 327	53.19 330	55.03 328	28.06 302	51.48 313	53.37 314

IMH-64-1	60.28 329	74.69 329	50.42 324	80.31 325	73.97 331	79.70 329	84.33 327	77.04 336	64.71 331	37.08 314	59.46 327	61.44 306	80.06 344	96.76 341	49.65 324	41.24 324	48.02 323	35.18 323	71.95 328	54.63 326	37.85 319	30.42 320	61.88 328	50.63 328	66.91 336	36.03 317	57.39 319	65.70 332

IMH-64	60.28 329	74.69 329	50.42 324	80.31 325	73.97 331	79.70 329	84.33 327	77.04 336	64.71 331	37.08 314	59.46 327	61.44 306	80.06 344	96.76 341	49.65 324	41.24 324	48.02 323	35.18 323	71.95 328	54.63 326	37.85 319	30.42 320	61.88 328	50.63 328	66.91 336	36.03 317	57.39 319	65.70 332

WAO-7	61.44 331	71.70 327	62.21 338	65.81 320	69.25 324	55.85 315	62.17 319	81.48 343	77.86 343	59.25 334	69.56 336	65.46 319	70.40 334	54.87 317	84.64 349	76.82 346	43.20 320	34.36 320	80.12 343	68.99 343	41.89 326	31.49 323	14.04 292	80.25 351	55.37 329	63.81 341	56.11 318	61.87 324

IMH	62.37 332	75.88 332	52.64 328	80.91 327	73.71 330	82.21 333	84.46 329	77.43 338	66.45 334	38.17 317	59.49 329	65.18 317	82.27 347	96.74 340	54.05 329	45.28 327	49.25 325	36.35 325	75.11 333	59.08 333	37.91 321	30.39 319	61.98 330	54.51 332	70.73 340	45.19 329	61.21 324	67.54 335

PSMNet_ROB	62.69 333	80.61 340	59.91 335	81.85 330	75.39 335	85.28 343	87.50 335	55.22 326	75.12 339	70.87 341	63.54 332	73.03 329	71.52 337	95.40 330	54.18 331	37.32 321	51.73 329	39.45 327	72.02 330	65.27 339	40.03 325	26.72 316	62.70 333	47.90 326	62.18 334	38.75 320	73.13 341	46.14 303

TorneroNet-64	63.19 334	75.15 331	55.88 332	82.69 332	63.23 322	74.55 324	83.40 326	60.19 329	69.74 336	56.51 332	48.87 324	86.61 344	70.59 336	96.70 338	63.73 333	51.45 331	46.73 321	46.07 329	76.66 334	58.77 332	33.57 314	34.51 325	74.14 340	55.02 334	59.06 331	48.57 332	61.16 323	72.46 341

TorneroNet	66.23 335	77.53 333	63.32 339	85.97 338	69.14 323	77.06 325	86.80 334	62.89 331	70.48 337	65.63 338	55.43 326	86.42 342	67.47 331	96.85 343	67.92 334	52.32 332	47.97 322	50.55 334	78.21 339	62.59 336	38.95 322	41.32 334	76.55 342	56.42 335	60.86 332	48.15 331	69.78 337	71.65 339

PWCK	67.12 336	90.16 352	61.80 337	92.78 348	74.34 333	85.07 341	75.96 322	74.55 335	64.36 330	71.63 342	71.49 338	81.09 337	70.46 335	70.64 321	37.90 320	37.63 322	67.71 345	46.24 330	93.61 352	64.94 337	56.13 341	41.76 335	79.34 343	69.81 343	64.94 335	41.69 324	63.04 327	63.13 328

WAO-6	67.55 337	78.30 335	59.14 334	81.25 328	79.91 338	77.57 326	86.13 333	81.41 342	68.11 335	68.43 340	70.17 337	60.57 304	84.88 348	96.09 333	78.63 345	61.94 337	52.44 330	47.97 331	67.63 321	57.85 331	55.31 340	51.06 341	49.29 321	58.07 336	71.80 341	43.75 327	67.99 334	68.15 336

LRCNet_RVC	69.01 338	78.86 337	51.62 326	95.98 351	97.20 353	94.61 352	90.00 336	72.51 334	49.01 325	99.86 355	79.80 345	96.18 355	77.08 341	97.92 351	43.52 321	32.40 320	79.98 350	65.71 347	96.30 353	73.11 344	47.12 335	37.90 329	95.96 354	64.87 339	37.53 308	21.86 284	46.23 309	40.21 286

LVE	69.55 339	79.12 338	67.17 342	92.96 349	87.79 345	82.46 334	96.73 351	83.91 346	66.42 333	72.92 343	76.51 342	61.80 308	87.71 351	97.59 350	54.04 328	47.00 329	55.01 332	53.49 338	80.57 344	61.93 335	44.39 331	38.35 330	79.72 344	70.54 345	68.62 339	46.65 330	72.75 340	51.61 310

MFMNet_re	70.53 340	82.36 343	77.16 348	78.14 322	69.48 325	83.12 336	76.90 323	52.18 325	55.55 328	54.56 331	72.65 339	73.90 330	50.72 317	65.86 319	81.62 346	83.89 348	81.27 351	78.63 350	72.62 331	68.87 342	75.27 350	74.56 349	46.78 320	60.04 337	61.18 333	66.38 342	73.44 342	87.29 352

notaker	71.38 341	78.65 336	54.69 331	84.72 335	82.95 340	82.06 332	91.48 339	87.48 350	82.07 347	60.48 336	85.97 347	70.68 326	79.79 343	96.70 338	77.03 341	61.97 338	61.31 340	49.23 332	81.82 345	67.63 341	52.22 337	46.81 336	73.73 339	68.68 342	58.07 330	51.33 333	68.53 336	71.08 337

ktn	73.77 342	79.75 339	53.00 329	81.45 329	88.63 346	78.92 327	90.62 338	90.90 352	91.37 350	57.04 333	91.77 352	64.56 314	68.03 332	97.29 346	75.00 339	65.54 340	66.33 344	56.23 341	78.86 341	65.83 340	61.55 344	59.89 346	67.39 337	66.10 340	75.18 347	60.13 340	78.23 348	82.16 349

WAO-8	73.90 343	83.69 345	72.64 345	89.62 342	89.28 348	88.99 347	92.48 340	80.57 340	77.83 341	76.08 344	62.52 330	82.88 338	72.27 338	96.23 334	77.30 342	69.40 343	59.94 336	52.15 335	77.08 336	76.97 347	46.88 332	35.80 327	62.13 331	73.39 347	75.03 344	68.35 343	77.93 346	77.76 342

Venus	73.90 343	83.69 345	72.64 345	89.67 343	89.28 348	88.99 347	92.48 340	80.57 340	77.83 341	76.08 344	62.52 330	82.88 338	72.27 338	96.23 334	77.30 342	69.40 343	59.94 336	52.15 335	77.08 336	76.97 347	46.88 332	35.80 327	62.13 331	73.39 347	75.03 344	68.35 343	77.93 346	77.76 342

UNDER WATER-64	75.67 345	81.70 341	71.33 343	91.75 346	87.21 343	85.53 344	96.64 350	83.38 344	76.42 340	79.20 347	85.55 346	86.85 345	76.63 340	97.41 348	72.40 336	55.82 335	61.54 341	55.65 340	74.02 332	53.26 325	44.03 328	50.98 340	90.58 350	73.26 346	78.01 350	80.76 350	68.27 335	84.86 350

UNDER WATER	75.88 346	84.51 348	71.98 344	92.01 347	84.19 341	85.60 345	94.87 344	80.27 339	77.93 344	76.18 346	76.67 343	88.04 346	77.89 342	97.19 345	78.13 344	63.60 339	61.10 339	55.58 339	78.49 340	56.97 330	43.63 327	47.72 337	87.87 349	76.39 350	77.17 348	78.76 348	70.88 338	85.11 351

Dean	77.48 347	83.82 347	77.11 347	97.28 352	96.37 352	97.16 353	97.23 352	85.86 348	81.96 346	88.94 350	77.88 344	89.24 350	86.33 349	98.31 353	75.93 340	66.54 342	57.80 335	57.32 343	91.12 350	80.41 350	44.18 329	32.55 324	80.01 345	75.39 349	73.99 342	53.83 336	85.46 351	59.93 319

DPSimNet_ROB	78.97 348	77.62 334	80.17 349	79.15 324	89.15 347	80.21 331	80.58 324	70.37 333	95.41 353	96.15 351	87.26 348	88.83 349	59.22 328	93.19 327	74.77 338	69.80 345	75.14 348	65.07 346	82.98 346	77.91 349	71.40 348	78.66 350	91.28 353	61.75 338	68.55 338	82.24 351	77.44 345	77.82 344

HanzoNet	79.15 349	82.61 344	63.39 340	84.63 334	87.76 344	82.84 335	90.52 337	93.48 353	91.71 351	61.49 337	89.74 350	83.24 340	86.75 350	97.92 351	73.08 337	66.32 341	74.85 346	72.80 348	87.43 347	75.21 345	70.67 347	70.02 348	75.14 341	68.22 341	77.26 349	70.29 346	79.78 349	79.93 348

JetRed	79.56 350	85.37 349	84.59 350	83.21 333	79.47 337	84.04 338	85.88 332	83.64 345	82.41 348	68.18 339	64.26 333	91.36 352	39.61 304	78.40 322	83.29 348	82.43 347	79.11 349	86.69 353	79.88 342	75.28 346	89.69 351	86.94 351	87.50 348	70.30 344	74.65 343	79.37 349	82.70 350	79.91 347

KSHMR	85.05 351	95.39 353	87.70 351	95.47 350	93.32 350	92.81 351	96.30 348	88.71 351	80.58 345	87.28 349	90.38 351	84.49 341	80.26 346	97.55 349	94.11 351	90.49 350	74.98 347	77.89 349	88.64 348	85.83 351	67.64 346	58.51 345	91.11 352	86.08 352	81.21 352	75.30 347	75.75 344	78.54 345

MADNet++	89.66 352	89.04 351	93.96 354	82.44 331	93.36 351	79.42 328	85.59 331	83.91 346	91.80 352	96.72 352	97.56 353	88.26 347	93.28 352	68.16 320	96.48 352	98.97 353	95.25 354	85.92 352	92.58 351	98.11 353	96.75 355	98.43 355	84.35 346	96.89 354	80.50 351	86.67 352	86.59 352	79.77 346

ASD4	90.46 353	85.97 350	88.49 352	87.45 340	84.31 342	91.28 350	85.08 330	86.37 349	89.99 349	79.48 348	88.75 349	66.34 321	97.78 354	82.39 323	88.26 350	94.21 351	93.57 353	95.38 354	90.49 349	94.99 352	94.33 352	93.83 353	90.77 351	93.56 353	99.58 358	99.93 357	99.89 357	99.95 357

PML	98.00 354	100.00 357	89.41 353	100.00 353	100.00 354	100.00 354	99.52 354	100.00 357	99.67 355	100.00 356	98.18 354	99.94 357	100.00 358	99.58 354	97.81 354	96.93 352	93.39 352	85.77 351	100.00 357	99.15 355	96.63 354	92.95 352	99.24 355	99.73 356	98.06 357	99.99 358	100.00 358	99.98 358

MEDIAN_ROB	98.39 355	99.52 354	99.12 355	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 355	99.70 356	99.00 354	100.00 356	99.99 357	98.80 356	97.65 353	99.97 355	99.66 355	99.00 354	99.10 355	99.18 355	99.95 356	98.83 354	95.51 353	97.85 354	100.00 356	98.41 355	90.71 353	94.33 353	93.03 353	97.15 355

AVERAGE_ROB	99.48 356	100.00 357	99.90 357	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 356	99.89 357	99.92 356	100.00 359	100.00 359	100.00 357	100.00 356	99.09 357	99.77 357	100.00 356	100.00 358	96.69 356	96.89 354	97.18 356	96.57 354

HaxPig	99.50 357	100.00 357	99.58 356	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 357	99.99 356	100.00 356	100.00 358	100.00 358	99.98 357	100.00 356	99.75 356	99.76 355	99.99 358	99.80 356	100.00 357	100.00 356	98.86 356	98.48 356	100.00 356	99.99 357	94.78 354	99.70 356	96.75 355	99.23 356

DGTPSM_ROB	99.76 358	99.92 355	100.00 358	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 355	99.67 354	100.00 357	99.54 353	99.82 355	95.69 353	99.56 355	100.00 356	99.97 358	100.00 357	99.97 356	99.99 357	99.84 354	100.00 356	99.88 358	99.80 358	100.00 356	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

DPSMNet_ROB	99.77 359	99.92 355	100.00 358	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 355	99.67 354	100.00 357	99.54 353	99.82 355	95.70 354	99.57 356	100.00 356	99.97 358	100.00 357	99.97 356	99.99 357	99.88 355	100.00 356	99.88 358	99.80 358	100.00 356	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

FlowAnything	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 357	100.00 356	100.00 360	100.00 360	100.00 356	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

CasAABBNet	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 357	100.00 356	100.00 360	100.00 360	100.00 356	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

DPSM_ROB	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 357	100.00 356	100.00 360	100.00 360	100.00 356	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

DPSM	100.00 360	100.00 357	100.00 358	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 358	100.00 358	100.00 358	100.00 356	100.00 360	100.00 357	100.00 359	100.00 359	100.00 357	100.00 356	100.00 360	100.00 360	100.00 356	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

GS-Stereo																							0.00 1	0.03 20	0.35 34	0.08 21	1.10 21	0.02 19

Low-res two-view benchmark