Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.08 3	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.04 5	0.05 6	0.08 81	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.06 21	0.08 4	0.08 45	0.05 15	0.31 16	0.18 11	0.07 3	0.06 5	0.09 5	0.08 22	0.09 5	0.10 14	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.08 5	0.05 3

qqai	0.08 3	0.07 10	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.06 12	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 28	0.08 4	0.08 45	0.04 3	0.29 13	0.28 40	0.08 6	0.06 5	0.11 16	0.09 26	0.10 8	0.11 17	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.06 7

quiztm	0.08 3	0.07 10	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.09 37	0.03 7	0.06 8	0.05 6	0.04 4	0.04 11	0.09 13	0.05 11	0.06 22	0.28 11	0.29 44	0.08 6	0.05 3	0.09 5	0.09 26	0.10 8	0.08 4	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.12 25	0.06 7

LACA2	0.08 3	0.06 3	0.07 26	0.06 22	0.05 15	0.06 12	0.03 7	0.05 3	0.08 37	0.07 31	0.02 3	0.11 30	0.04 4	0.04 3	0.31 16	0.34 72	0.07 3	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.08 3	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.07 8	0.08 5	0.06 7

NLSM3	0.08 3	0.07 10	0.06 18	0.06 22	0.05 15	0.05 6	0.04 25	0.08 27	0.09 43	0.06 21	0.09 47	0.08 4	0.07 37	0.06 22	0.21 4	0.14 5	0.10 21	0.09 24	0.10 12	0.07 11	0.11 12	0.08 4	0.05 30	0.05 19	0.09 23	0.11 43	0.12 25	0.09 42

BridgeDepth	0.09 8	0.08 24	0.07 26	0.06 22	0.06 28	0.06 12	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.05 9	0.03 6	0.13 41	0.04 4	0.05 15	0.29 13	0.34 72	0.08 6	0.08 17	0.12 21	0.06 4	0.10 8	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 23	0.09 23	0.11 14	0.07 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.09 8	0.08 24	0.04 3	0.06 22	0.04 5	0.05 6	0.03 7	0.10 51	0.07 24	0.07 31	0.04 11	0.09 13	0.04 4	0.04 3	0.23 6	0.30 51	0.12 36	0.07 10	0.12 21	0.20 103	0.11 12	0.11 17	0.05 30	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.16 53	0.07 17

CoSv	0.09 8	0.11 45	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.09 37	0.04 25	0.08 27	0.06 11	0.06 21	0.03 6	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.29 13	0.30 51	0.11 24	0.07 10	0.13 27	0.06 4	0.12 21	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.11 46	0.07 8	0.10 11	0.06 7

Pointernet	0.09 8	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.07 21	0.31 233	0.06 8	0.04 3	0.05 9	0.06 21	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.25 10	0.33 64	0.09 12	0.06 5	0.09 5	0.16 78	0.09 5	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.13 35	0.08 32

LACA1	0.10 12	0.09 29	0.08 35	0.06 22	0.08 53	0.06 12	0.04 25	0.06 8	0.10 53	0.06 21	0.05 16	0.10 20	0.07 37	0.08 40	0.36 22	0.39 98	0.09 12	0.11 42	0.11 16	0.07 11	0.11 12	0.11 17	0.04 12	0.05 19	0.10 31	0.10 34	0.12 25	0.10 50

MLG-Stereo	0.10 12	0.07 10	0.04 3	0.04 3	0.05 15	0.28 205	0.02 3	0.06 8	0.06 11	0.07 31	0.03 6	0.09 13	0.05 11	0.06 22	0.38 24	0.35 77	0.11 24	0.09 24	0.12 21	0.06 4	0.16 37	0.15 33	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.06 3	0.11 14	0.07 17

AIO-test2	0.10 12	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 53	0.08 29	0.05 44	0.06 8	0.07 24	0.05 9	0.08 38	0.10 20	0.05 11	0.04 3	0.58 56	0.15 9	0.09 12	0.07 10	0.09 5	0.13 61	0.11 12	0.19 49	0.03 3	0.08 56	0.09 23	0.07 8	0.06 3	0.06 7

ProNet	0.10 12	0.07 10	0.09 40	0.06 22	0.04 5	0.10 42	0.32 238	0.07 20	0.04 3	0.04 4	0.11 62	0.07 3	0.03 3	0.20 144	0.33 20	0.21 15	0.11 24	0.08 17	0.11 16	0.07 11	0.10 8	0.08 4	0.08 69	0.05 19	0.10 31	0.06 3	0.10 11	0.06 7

PointNet	0.11 16	0.09 29	0.09 40	0.06 22	0.05 15	0.08 29	0.16 181	0.11 56	0.07 24	0.07 31	0.08 38	0.10 20	0.07 37	0.08 40	0.22 5	0.18 11	0.09 12	0.06 5	0.17 46	0.14 69	0.16 37	0.18 43	0.07 60	0.06 35	0.10 31	0.20 105	0.19 71	0.09 42

MatchStereo	0.11 16	0.10 40	0.09 40	0.05 10	0.08 53	0.07 21	0.04 25	0.08 27	0.12 72	0.04 4	0.07 28	0.08 4	0.10 61	0.09 50	0.43 31	0.25 27	0.12 36	0.11 42	0.10 12	0.10 35	0.15 31	0.26 60	0.04 12	0.08 56	0.10 31	0.11 43	0.10 11	0.09 42
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.11 16	0.08 24	0.07 26	0.06 22	0.06 28	0.05 6	0.04 25	0.06 8	0.07 24	0.07 31	0.07 28	0.09 13	0.06 25	0.08 40	0.70 86	0.20 14	0.11 24	0.09 24	0.12 21	0.07 11	0.12 21	0.13 25	0.05 30	0.04 5	0.10 31	0.10 34	0.12 25	0.11 55

MLG-Stereo_test1	0.11 16	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 15	0.36 252	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.07 31	0.04 11	0.09 13	0.05 11	0.06 22	0.38 24	0.33 64	0.12 36	0.09 24	0.13 27	0.06 4	0.17 42	0.18 43	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.07 8	0.12 25	0.07 17

MM-Stereo_test1	0.11 16	0.11 45	0.07 26	0.06 22	0.04 5	0.05 6	0.02 3	0.08 27	0.06 11	0.07 31	0.03 6	0.10 20	0.04 4	0.04 3	0.39 27	0.25 27	0.12 36	0.08 17	0.13 27	0.21 119	0.13 23	0.15 33	0.05 30	0.04 5	0.08 12	0.34 202	0.13 35	0.07 17

AIO-test1	0.11 16	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.07 40	0.08 29	0.03 7	0.09 46	0.08 37	0.08 40	0.07 28	0.10 20	0.05 11	0.06 22	0.42 28	0.22 18	0.10 21	0.08 17	0.11 16	0.20 103	0.11 12	0.47 87	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.07 4	0.06 7

AIO-Stereo	0.11 16	0.09 29	0.09 40	0.08 50	0.06 28	0.12 70	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 9	0.06 21	0.12 34	0.05 11	0.05 15	0.46 34	0.34 72	0.22 82	0.10 34	0.21 65	0.12 50	0.13 23	0.12 22	0.04 12	0.05 19	0.08 12	0.10 34	0.13 35	0.06 7

RSM	0.11 16	0.09 29	0.09 40	0.07 40	0.06 28	0.14 88	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 9	0.07 28	0.13 41	0.06 25	0.04 3	0.51 41	0.26 33	0.10 21	0.10 34	0.14 36	0.11 40	0.17 42	0.13 25	0.04 12	0.06 35	0.09 23	0.11 43	0.13 35	0.07 17

LACA3	0.12 24	0.10 40	0.09 40	0.07 40	0.07 40	0.08 29	0.05 44	0.07 20	0.10 53	0.08 40	0.06 21	0.14 50	0.06 25	0.08 40	0.47 35	0.36 84	0.09 12	0.11 42	0.15 41	0.08 22	0.14 25	0.14 28	0.04 12	0.06 35	0.12 51	0.11 43	0.13 35	0.12 58

DispViT+	0.12 24	0.09 29	0.09 40	0.10 63	0.09 61	0.07 21	0.05 44	0.08 27	0.10 53	0.09 48	0.09 47	0.11 30	0.07 37	0.07 31	0.44 32	0.28 40	0.09 12	0.11 42	0.12 21	0.09 26	0.11 12	0.14 28	0.05 30	0.09 65	0.09 23	0.15 69	0.12 25	0.13 62

RSM++	0.12 24	0.10 40	0.09 40	0.08 50	0.07 40	0.10 42	0.04 25	0.08 27	0.07 24	0.06 21	0.07 28	0.13 41	0.07 37	0.04 3	0.50 38	0.26 33	0.12 36	0.11 42	0.14 36	0.11 40	0.20 55	0.14 28	0.06 43	0.10 75	0.11 46	0.09 23	0.13 35	0.08 32

CroCo-Stereo Lap2	0.12 24	0.07 10	0.05 10	0.05 10	0.06 28	0.04 3	0.03 7	0.08 27	0.06 11	0.11 60	0.03 6	0.12 34	0.06 25	0.08 40	0.59 57	0.36 84	0.11 24	0.10 34	0.12 21	0.07 11	0.25 69	0.17 40	0.04 12	0.07 47	0.11 46	0.11 43	0.11 14	0.08 32

CroCo-Stereo	0.12 24	0.07 10	0.04 3	0.05 10	0.05 15	0.04 3	0.02 3	0.08 27	0.06 11	0.06 21	0.02 3	0.10 20	0.06 25	0.07 31	0.85 145	0.38 93	0.11 24	0.09 24	0.16 44	0.06 4	0.22 61	0.18 43	0.04 12	0.05 19	0.10 31	0.09 23	0.11 14	0.07 17
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
111111	0.13 29	0.08 24	0.06 18	0.06 22	0.07 40	0.10 42	0.03 7	0.06 8	0.07 24	0.03 3	0.06 21	0.14 50	0.06 25	0.10 58	0.50 38	0.25 27	0.11 24	0.09 24	0.15 41	0.07 11	0.37 103	0.60 109	0.05 30	0.05 19	0.08 12	0.08 15	0.09 10	0.05 3

LG-Stereo	0.13 29	0.07 10	0.05 10	0.06 22	0.06 28	0.21 157	0.03 7	0.09 46	0.08 37	0.09 48	0.32 201	0.16 57	0.05 11	0.06 22	0.67 77	0.31 55	0.11 24	0.09 24	0.18 53	0.08 22	0.14 25	0.12 22	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.12 53	0.11 14	0.07 17

StereoVision	0.13 29	0.10 40	0.07 26	0.06 22	0.07 40	0.07 21	0.07 74	0.10 51	0.13 81	0.09 48	0.07 28	0.16 57	0.07 37	0.11 63	0.56 48	0.29 44	0.14 48	0.13 54	0.17 46	0.09 26	0.18 47	0.15 33	0.04 12	0.08 56	0.15 70	0.13 63	0.19 71	0.15 71

TDLM	0.13 29	0.14 67	0.13 88	0.10 63	0.12 84	0.11 55	0.10 105	0.14 66	0.10 53	0.09 48	0.16 102	0.17 64	0.10 61	0.09 50	0.28 11	0.19 13	0.15 53	0.14 60	0.13 27	0.10 35	0.15 31	0.11 17	0.09 80	0.10 75	0.11 46	0.10 34	0.15 47	0.15 71

MCSU-Stereo	0.14 33	0.09 29	0.07 26	0.06 22	0.05 15	0.07 21	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.20 84	0.06 21	0.15 53	0.04 4	0.07 31	0.76 104	0.22 18	0.11 24	0.09 24	0.13 27	0.09 26	0.30 83	0.59 105	0.06 43	0.05 19	0.10 31	0.11 43	0.15 47	0.08 32

BridgeDepth_RVC	0.14 33	0.13 60	0.10 57	0.08 50	0.09 61	0.08 29	0.05 44	0.12 59	0.12 72	0.10 56	0.08 38	0.12 34	0.08 45	0.08 40	0.57 51	0.33 64	0.11 24	0.12 52	0.19 55	0.11 40	0.15 31	0.14 28	0.06 43	0.07 47	0.13 55	0.17 79	0.15 47	0.17 85
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.14 33	0.11 45	0.11 63	0.08 50	0.06 28	0.08 29	0.04 25	0.11 56	0.08 37	0.09 48	0.12 68	0.20 79	0.06 25	0.07 31	0.69 85	0.40 105	0.18 66	0.13 54	0.18 53	0.17 81	0.19 50	0.13 25	0.06 43	0.08 56	0.12 51	0.10 34	0.13 35	0.14 68

GSStereo	0.14 33	0.11 45	0.12 75	0.07 40	0.07 40	0.13 76	0.07 74	0.06 8	0.10 53	0.07 31	0.07 28	0.17 64	0.05 11	0.04 3	0.56 48	0.29 44	0.26 109	0.10 34	0.20 60	0.12 50	0.19 50	0.23 57	0.04 12	0.06 35	0.27 160	0.09 23	0.12 25	0.07 17

AdaDepth	0.14 33	0.11 45	0.07 26	0.07 40	0.08 53	0.17 119	0.05 44	0.08 27	0.08 37	0.06 21	0.08 38	0.10 20	0.06 25	0.11 63	0.57 51	0.37 90	0.14 48	0.12 52	0.22 67	0.17 81	0.15 31	0.21 52	0.04 12	0.06 35	0.10 31	0.11 43	0.17 59	0.11 55

MLG-Stereo_test2	0.14 33	0.12 52	0.06 18	0.05 10	0.06 28	0.31 219	0.03 7	0.09 46	0.07 24	0.09 48	0.22 134	0.12 34	0.05 11	0.07 31	0.60 59	0.39 98	0.15 53	0.13 54	0.21 65	0.10 35	0.21 59	0.21 52	0.05 30	0.04 5	0.10 31	0.08 15	0.15 47	0.10 50

DEFOM-Stereo	0.14 33	0.12 52	0.09 40	0.08 50	0.08 53	0.11 55	0.04 25	0.10 51	0.07 24	0.08 40	0.10 53	0.12 34	0.06 25	0.07 31	0.51 41	0.29 44	0.17 63	0.14 60	0.17 46	0.10 35	0.32 88	0.16 37	0.08 69	0.07 47	0.12 51	0.13 63	0.25 95	0.13 62

U	0.14 33	0.09 29	0.05 10	0.05 10	0.06 28	0.04 3	0.02 3	0.09 46	0.06 11	0.09 48	0.02 3	0.12 34	0.10 61	0.07 31	0.77 107	0.44 128	0.15 53	0.11 42	0.15 41	0.09 26	0.27 75	0.26 60	0.03 3	0.06 35	0.13 55	0.10 34	0.11 14	0.09 42

RAFT	0.14 33	0.07 10	0.10 57	0.08 50	0.04 5	0.24 181	0.28 227	0.19 80	0.07 24	0.13 64	0.08 38	0.13 41	0.06 25	0.11 63	0.44 32	0.17 10	0.12 36	0.08 17	0.14 36	0.21 119	0.16 37	0.18 43	0.04 12	0.05 19	0.15 70	0.15 69	0.21 80	0.16 75

GIP-stereo	0.15 42	0.12 52	0.09 40	0.07 40	0.06 28	0.23 173	0.10 105	0.07 20	0.06 11	0.08 40	0.09 47	0.11 30	0.05 11	0.13 77	0.60 59	0.26 33	0.13 44	0.11 42	0.19 55	0.31 177	0.17 42	0.60 109	0.05 30	0.06 35	0.10 31	0.12 53	0.16 53	0.07 17

IGEV-Stereo++	0.15 42	0.10 40	0.06 18	0.07 40	0.07 40	0.09 37	0.03 7	0.07 20	0.07 24	0.06 21	0.09 47	0.15 53	0.07 37	0.14 87	0.48 36	0.26 33	0.11 24	0.10 34	0.17 46	0.09 26	0.15 31	1.09 186	0.05 30	0.05 19	0.08 12	0.09 23	0.18 63	0.08 32

Occ-G	0.15 42	0.13 60	0.10 57	0.09 59	0.08 53	0.12 70	0.04 25	0.08 27	0.06 11	0.05 9	0.10 53	0.10 20	0.06 25	0.06 22	0.49 37	0.31 55	0.13 44	0.13 54	0.84 232	0.09 26	0.21 59	0.20 51	0.06 43	0.07 47	0.10 31	0.08 15	0.18 63	0.09 42

MoCha-V2	0.15 42	0.09 29	0.09 40	0.06 22	0.07 40	0.16 108	0.04 25	0.07 20	0.04 3	0.06 21	0.08 38	0.12 34	0.16 101	0.05 15	0.79 111	0.24 25	0.11 24	0.09 24	0.13 27	0.21 119	0.16 37	0.76 137	0.04 12	0.05 19	0.09 23	0.09 23	0.08 5	0.05 3

delet	0.15 42	0.14 67	0.12 75	0.12 83	0.12 84	0.13 76	0.09 92	0.12 59	0.09 43	0.15 69	0.11 62	0.16 57	0.09 55	0.11 63	0.57 51	0.23 22	0.16 58	0.13 54	0.13 27	0.12 50	0.17 42	0.29 63	0.09 80	0.10 75	0.13 55	0.12 53	0.20 77	0.13 62

TS12	0.16 47	0.13 60	0.11 63	0.10 63	0.11 74	0.10 42	0.05 44	0.17 72	0.10 53	0.08 40	0.14 85	0.16 57	0.10 61	0.09 50	0.52 43	0.47 153	0.14 48	0.14 60	0.25 71	0.11 40	0.23 65	0.18 43	0.07 60	0.09 65	0.18 94	0.15 69	0.19 71	0.19 93

TS	0.16 47	0.13 60	0.11 63	0.10 63	0.11 74	0.10 42	0.05 44	0.17 72	0.10 53	0.08 40	0.14 85	0.16 57	0.10 61	0.09 50	0.52 43	0.47 153	0.14 48	0.14 60	0.25 71	0.11 40	0.23 65	0.18 43	0.07 60	0.09 65	0.18 94	0.15 69	0.19 71	0.19 93

GEAStereo	0.16 47	0.12 52	0.18 143	0.10 63	0.07 40	0.13 76	0.05 44	0.08 27	0.07 24	0.08 40	0.05 16	0.18 69	0.05 11	0.12 73	0.82 129	0.23 22	0.15 53	0.11 42	0.19 55	0.13 61	0.20 55	0.32 66	0.05 30	0.07 47	0.36 226	0.10 34	0.16 53	0.09 42

gasm-f	0.16 47	0.12 52	0.18 143	0.10 63	0.07 40	0.13 76	0.05 44	0.08 27	0.07 24	0.08 40	0.05 16	0.18 69	0.05 11	0.12 73	0.82 129	0.23 22	0.15 53	0.11 42	0.19 55	0.13 61	0.20 55	0.32 66	0.05 30	0.07 47	0.36 226	0.10 34	0.16 53	0.09 42

RAStereo	0.16 47	0.12 52	0.08 35	0.06 22	0.08 53	0.06 12	0.04 25	0.10 51	0.07 24	0.20 84	0.04 11	0.14 50	0.06 25	0.09 50	0.96 168	0.35 77	0.18 66	0.13 54	0.20 60	0.08 22	0.46 125	0.23 57	0.05 30	0.06 35	0.13 55	0.11 43	0.12 25	0.11 55

iRaftStereo_RVC	0.16 47	0.15 69	0.11 63	0.10 63	0.10 67	0.09 37	0.05 44	0.17 72	0.09 43	0.15 69	0.15 91	0.18 69	0.09 55	0.18 133	0.38 24	0.28 40	0.20 76	0.14 60	0.19 55	0.12 50	0.34 95	0.30 65	0.07 60	0.09 65	0.14 63	0.12 53	0.18 63	0.13 62

AANet_RVC	0.16 47	0.13 60	0.13 88	0.10 63	0.15 114	0.08 29	0.13 151	0.14 66	0.15 98	0.13 64	0.13 76	0.13 41	0.11 70	0.10 58	0.42 28	0.24 25	0.16 58	0.16 74	0.20 60	0.15 73	0.15 31	0.17 40	0.11 107	0.11 85	0.16 80	0.17 79	0.22 84	0.24 126

NLCSM	0.17 54	0.06 3	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.06 12	0.04 25	0.09 46	0.98 327	0.05 9	0.52 245	0.08 4	1.58 318	0.05 15	0.23 6	0.11 3	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.05 3	0.08 3	0.07 3	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.05 3

MM-Stereo_test2	0.17 54	0.13 60	0.08 35	0.07 40	0.05 15	0.06 12	0.03 7	0.08 27	0.06 11	0.09 48	0.04 11	0.11 30	0.05 11	0.05 15	0.50 38	0.40 105	0.12 36	0.10 34	0.13 27	0.27 154	0.18 47	0.64 118	0.06 43	0.05 19	0.09 23	0.84 298	0.11 14	0.08 32

GREAT-IGEV	0.17 54	0.09 29	0.08 35	0.05 10	0.04 5	0.24 181	0.03 7	0.08 27	0.10 53	0.06 21	0.06 21	0.15 53	0.05 11	0.06 22	0.84 135	0.30 51	0.12 36	0.09 24	0.13 27	0.12 50	0.11 12	1.21 211	0.06 43	0.12 90	0.08 12	0.08 15	0.17 59	0.06 7
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GASTEREO	0.18 57	0.09 29	0.09 40	0.08 50	0.05 15	0.30 215	0.04 25	0.07 20	0.08 37	0.10 56	0.05 16	0.13 41	0.08 45	0.08 40	0.70 86	0.36 84	0.13 44	0.10 34	0.14 36	0.11 40	0.14 25	1.06 182	0.12 120	0.06 35	0.10 31	0.29 170	0.15 47	0.07 17

MSCF	0.18 57	0.09 29	0.09 40	0.08 50	0.06 28	0.30 215	0.03 7	0.07 20	0.09 43	0.10 56	0.05 16	0.13 41	0.08 45	0.09 50	0.72 93	0.35 77	0.13 44	0.10 34	0.14 36	0.12 50	0.14 25	1.03 178	0.11 107	0.06 35	0.10 31	0.36 213	0.14 44	0.07 17

DFGA-Net	0.18 57	0.17 82	0.10 57	0.13 94	0.08 53	0.10 42	0.08 81	0.19 80	0.10 53	0.28 118	0.11 62	0.18 69	0.09 55	0.13 77	0.68 82	0.27 37	0.20 76	0.15 68	0.28 88	0.12 50	0.22 61	0.17 40	0.08 69	0.12 90	0.15 70	0.12 53	0.35 130	0.14 68

CVANet_RVC	0.18 57	0.18 92	0.18 143	0.20 167	0.15 114	0.17 119	0.13 151	0.23 97	0.11 66	0.14 67	0.22 134	0.20 79	0.12 80	0.48 288	0.35 21	0.21 15	0.17 63	0.16 74	0.16 44	0.13 61	0.18 47	0.15 33	0.10 89	0.12 90	0.14 63	0.12 53	0.19 71	0.16 75

WQFJX1	0.19 61	0.07 10	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.05 6	0.04 25	0.08 27	1.04 328	0.05 9	0.56 250	0.08 4	1.68 322	0.04 3	0.18 3	0.13 4	0.08 6	0.06 5	0.08 3	0.06 4	0.11 12	0.08 4	0.06 43	0.05 19	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.06 7

MaDis-Stereo	0.19 61	0.16 76	0.11 63	0.07 40	0.10 67	0.06 12	0.06 64	0.12 59	0.10 53	0.19 81	0.08 38	0.19 74	0.08 45	0.14 87	0.52 43	0.39 98	0.24 94	0.18 86	0.30 92	0.12 50	0.46 125	0.36 73	0.07 60	0.10 75	0.19 104	0.23 117	0.20 77	0.25 132

GANet	0.19 61	0.17 82	0.16 120	0.16 124	0.16 128	0.21 157	0.14 163	0.20 86	0.13 81	0.15 69	0.20 119	0.37 189	0.10 61	0.14 87	0.42 28	0.22 18	0.40 206	0.20 98	0.17 46	0.11 40	0.22 61	0.14 28	0.12 120	0.12 90	0.15 70	0.13 63	0.20 77	0.17 85

WQFJA1	0.20 64	0.07 10	0.05 10	0.06 22	0.05 15	0.07 21	0.05 44	0.08 27	1.05 329	0.05 9	0.67 268	0.09 13	1.81 326	0.07 31	0.23 6	0.14 5	0.09 12	0.07 10	0.09 5	0.07 11	0.14 25	0.08 4	0.06 43	0.05 19	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.08 32

WQFJX	0.20 64	0.07 10	0.05 10	0.05 10	0.05 15	0.07 21	0.05 44	0.06 8	1.06 332	0.05 9	0.59 256	0.08 4	1.70 323	0.04 3	0.31 16	0.14 5	0.08 6	0.07 10	0.09 5	0.07 11	0.09 5	0.08 4	0.06 43	0.05 19	0.08 12	0.09 23	0.11 14	0.08 32

NLMM	0.20 64	0.07 10	0.05 10	0.06 22	0.05 15	0.07 21	0.05 44	0.08 27	1.05 329	0.05 9	0.67 268	0.09 13	1.81 326	0.07 31	0.23 6	0.14 5	0.09 12	0.07 10	0.09 5	0.07 11	0.14 25	0.08 4	0.06 43	0.05 19	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.08 32

AASNet	0.20 64	0.17 82	0.13 88	0.14 106	0.15 114	0.15 97	0.13 151	0.17 72	0.09 43	0.15 69	0.15 91	0.16 57	0.09 55	0.14 87	1.03 177	0.22 18	0.18 66	0.16 74	0.17 46	0.14 69	0.17 42	0.76 137	0.10 89	0.11 85	0.15 70	0.13 63	0.17 59	0.12 58

NLMM1	0.21 68	0.08 24	0.05 10	0.05 10	0.05 15	0.06 12	0.04 25	0.08 27	1.15 338	0.06 21	0.58 254	0.10 20	1.76 325	0.06 22	0.36 22	0.21 15	0.08 6	0.08 17	0.11 16	0.07 11	0.16 37	0.10 14	0.06 43	0.06 35	0.10 31	0.09 23	0.13 35	0.07 17

LG-Stereo_L2	0.21 68	0.16 76	0.09 40	0.07 40	0.11 74	0.23 173	0.04 25	0.19 80	0.12 72	0.26 107	0.23 140	0.25 102	0.11 70	0.17 114	0.63 66	0.52 178	0.24 94	0.16 74	0.29 90	0.25 148	0.40 109	0.44 80	0.07 60	0.08 56	0.15 70	0.12 53	0.16 53	0.16 75

LG-Stereo_L1	0.21 68	0.16 76	0.09 40	0.07 40	0.11 74	0.24 181	0.04 25	0.19 80	0.12 72	0.27 111	0.23 140	0.23 91	0.11 70	0.17 114	0.60 59	0.53 183	0.24 94	0.16 74	0.33 104	0.27 154	0.40 109	0.44 80	0.06 43	0.08 56	0.15 70	0.11 43	0.17 59	0.16 75

LGtest1	0.21 68	0.15 69	0.12 75	0.10 63	0.14 100	0.35 245	0.05 44	0.14 66	0.13 81	0.12 63	0.34 211	0.16 57	0.13 86	0.10 58	0.74 95	0.48 159	0.23 85	0.23 129	0.25 71	0.20 103	0.29 79	0.44 80	0.08 69	0.10 75	0.14 63	0.12 53	0.18 63	0.15 71

plain	0.21 68	0.20 120	0.12 75	0.11 77	0.14 100	0.10 42	0.06 64	0.22 92	0.11 66	0.23 89	0.08 38	0.22 88	0.11 70	0.17 114	0.66 72	0.45 139	0.25 102	0.20 98	0.26 78	0.12 50	0.46 125	0.42 78	0.07 60	0.14 124	0.17 87	0.17 79	0.19 71	0.21 107

RAFT_CTSACE	0.21 68	0.20 120	0.13 88	0.12 83	0.10 67	0.14 88	0.08 81	0.24 105	0.10 53	0.26 107	0.10 53	0.21 83	0.18 125	0.11 63	0.57 51	0.35 77	0.19 73	0.14 60	0.26 78	0.18 88	0.31 86	0.70 124	0.08 69	0.10 75	0.27 160	0.17 79	0.33 118	0.16 75

NLSM1	0.22 74	0.07 10	0.05 10	0.06 22	0.06 28	0.08 29	0.05 44	0.10 51	1.10 336	0.05 9	0.67 268	0.10 20	1.75 324	0.05 15	0.32 19	0.25 27	0.09 12	0.07 10	0.10 12	0.07 11	0.11 12	0.11 17	0.06 43	0.05 19	0.09 23	0.09 23	0.12 25	0.07 17

test_5	0.22 74	0.19 104	0.11 63	0.11 77	0.07 40	0.21 157	0.07 74	0.32 163	0.10 53	0.17 76	0.21 126	0.24 94	0.21 147	0.08 40	0.97 171	0.46 148	0.16 58	0.15 68	0.26 78	0.11 40	0.23 65	0.46 86	0.06 43	0.12 90	0.16 80	0.17 79	0.33 118	0.20 98

AFF-stereo	0.22 74	0.19 104	0.15 112	0.14 106	0.12 84	0.14 88	0.06 64	0.24 105	0.13 81	0.29 126	0.12 68	0.24 94	0.10 61	0.08 40	0.60 59	0.38 93	0.18 66	0.19 91	0.48 144	0.12 50	0.28 76	0.56 96	0.08 69	0.10 75	0.19 104	0.18 95	0.43 185	0.16 75

LG-G_1	0.23 77	0.15 69	0.11 63	0.12 83	0.15 114	0.24 181	0.06 64	0.13 62	0.09 43	0.11 60	0.18 104	0.17 64	0.11 70	0.15 98	0.70 86	0.44 128	0.21 79	0.19 91	0.26 78	0.17 81	0.32 88	1.48 256	0.06 43	0.09 65	0.13 55	0.12 53	0.18 63	0.16 75

LG-G	0.23 77	0.15 69	0.11 63	0.12 83	0.15 114	0.24 181	0.06 64	0.13 62	0.09 43	0.11 60	0.18 104	0.17 64	0.11 70	0.15 98	0.70 86	0.44 128	0.21 79	0.19 91	0.26 78	0.17 81	0.32 88	1.48 256	0.06 43	0.09 65	0.13 55	0.12 53	0.18 63	0.16 75

MIF-Stereo (partial)	0.23 77	0.20 120	0.12 75	0.10 63	0.12 84	0.10 42	0.07 74	0.17 72	0.14 89	0.18 79	0.10 53	0.20 79	0.11 70	0.17 114	1.11 196	0.44 128	0.25 102	0.21 107	0.26 78	0.13 61	0.49 135	0.32 66	0.08 69	0.14 124	0.17 87	0.17 79	0.38 151	0.20 98

anonymousdsp	0.23 77	0.12 52	0.11 63	0.12 83	0.10 67	0.12 70	0.06 64	0.16 69	0.09 43	0.15 69	0.79 283	0.15 53	0.07 37	0.10 58	0.84 135	0.30 51	0.18 66	0.14 60	0.22 67	0.24 145	0.25 69	1.12 194	0.17 201	0.09 65	0.12 51	0.09 23	0.23 86	0.10 50

GMStereo	0.23 77	0.24 187	0.13 88	0.19 157	0.17 149	0.19 141	0.14 163	0.29 132	0.16 105	0.23 89	0.19 116	0.32 163	0.16 101	0.13 77	0.53 47	0.27 37	0.28 126	0.19 91	0.43 137	0.20 103	0.30 83	0.19 49	0.12 120	0.15 133	0.24 129	0.19 100	0.39 156	0.20 98
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UniTT-Stereo	0.24 82	0.15 69	0.11 63	0.09 59	0.11 74	0.09 37	0.05 44	0.16 69	0.11 66	0.21 86	0.09 47	0.19 74	0.15 97	0.27 192	1.23 203	0.46 148	0.23 85	0.18 86	0.63 196	0.13 61	0.53 151	0.37 74	0.10 89	0.12 90	0.17 87	0.23 117	0.15 47	0.17 85

MMNet	0.24 82	0.15 69	0.12 75	0.13 94	0.13 95	0.13 76	0.10 105	0.16 69	0.12 72	0.13 64	0.14 85	0.19 74	0.09 55	0.18 133	2.14 248	0.25 27	0.18 66	0.16 74	0.20 60	0.14 69	0.20 55	0.37 74	0.10 89	0.12 90	0.15 70	0.15 69	0.28 105	0.16 75

CCAANet	0.24 82	0.16 76	0.16 120	0.17 138	0.12 84	0.12 70	0.31 233	0.24 105	0.14 89	0.27 111	0.14 85	0.26 109	0.14 89	0.11 63	0.52 43	0.29 44	0.19 73	0.15 68	0.20 60	0.15 73	0.19 50	0.16 37	0.11 107	0.10 75	0.16 80	0.15 69	1.48 328	0.21 107

MLG-Stereo_test3	0.25 85	0.11 45	0.09 40	0.11 77	0.14 100	0.14 88	0.05 44	0.11 56	0.09 43	0.17 76	0.10 53	0.19 74	0.08 45	0.09 50	0.66 72	0.38 93	0.17 63	0.15 68	2.15 306	0.11 40	0.29 79	0.75 135	0.05 30	0.08 56	0.11 46	0.10 34	0.18 63	0.12 58

AEACV	0.25 85	0.17 82	0.11 63	0.09 59	0.07 40	0.15 97	0.04 25	0.08 27	0.06 11	0.07 31	0.07 28	0.13 41	0.08 45	0.12 73	1.39 216	0.79 245	0.16 58	0.14 60	0.25 71	0.19 95	0.24 68	1.00 173	0.10 89	0.07 47	0.10 31	0.95 308	0.14 44	0.08 32

RAFT+CT+SA	0.25 85	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.09 61	0.10 42	0.08 81	0.32 163	0.13 81	0.24 96	0.10 53	0.26 109	0.21 147	0.09 50	0.98 172	0.58 194	0.18 66	0.16 74	0.40 128	0.14 69	0.33 93	0.72 129	0.07 60	0.12 90	0.19 104	0.17 79	0.32 113	0.20 98

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 85	0.20 120	0.18 143	0.15 114	0.17 149	0.13 76	0.10 105	0.29 132	0.15 98	0.33 167	0.15 91	0.31 153	0.22 154	0.14 87	0.66 72	0.37 90	0.22 82	0.15 68	0.50 157	0.16 78	0.32 88	0.59 105	0.10 89	0.13 111	0.24 129	0.19 100	0.47 202	0.20 98

UPFNet	0.25 85	0.18 92	0.19 157	0.17 138	0.18 160	0.19 141	0.14 163	0.22 92	0.16 105	0.23 89	0.18 104	0.21 83	0.13 86	0.26 183	1.51 219	0.28 40	0.23 85	0.21 107	0.25 71	0.18 88	0.22 61	0.35 71	0.13 140	0.15 133	0.18 94	0.18 95	0.39 156	0.18 90

MIM_Stereo	0.26 90	0.18 92	0.14 105	0.15 114	0.14 100	0.24 181	0.07 74	0.27 116	0.11 66	0.24 96	0.12 68	0.20 79	0.12 80	0.17 114	0.85 145	0.44 128	0.24 94	0.19 91	0.54 172	0.20 103	0.46 125	0.70 124	0.08 69	0.12 90	0.17 87	0.29 170	0.34 127	0.16 75

TESTraft	0.26 90	0.21 133	0.13 88	0.11 77	0.11 74	0.10 42	0.09 92	0.24 105	0.15 98	0.24 96	0.12 68	0.28 121	0.23 161	0.15 98	1.11 196	0.42 115	0.23 85	0.17 81	0.49 151	0.18 88	0.34 95	0.50 90	0.09 80	0.12 90	0.22 118	0.25 146	0.48 205	0.23 118

raft+_RVC	0.26 90	0.19 104	0.15 112	0.15 114	0.15 114	0.13 76	0.14 163	0.30 140	0.14 89	0.28 118	0.18 104	0.22 88	0.11 70	0.19 136	0.62 64	0.43 124	0.23 85	0.17 81	0.41 129	0.28 159	0.45 123	0.95 164	0.09 80	0.11 85	0.20 112	0.18 95	0.25 95	0.20 98

DMCA	0.26 90	0.17 82	0.16 120	0.13 94	0.14 100	0.13 76	0.11 114	0.18 79	0.15 98	0.19 81	0.18 104	0.28 121	0.12 80	0.15 98	1.79 229	0.60 200	0.32 164	0.46 280	0.24 69	0.15 73	0.26 72	0.21 52	0.13 140	0.12 90	0.17 87	0.17 79	0.21 80	0.17 85

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 94	0.18 92	0.11 63	0.12 83	0.11 74	0.35 245	0.05 44	0.23 97	0.14 89	0.30 133	0.21 126	0.24 94	0.35 230	0.13 77	0.76 104	0.60 200	0.27 115	0.28 176	0.32 101	0.33 182	0.61 173	0.60 109	0.09 80	0.08 56	0.14 63	0.38 221	0.24 91	0.14 68

TestStereo1	0.27 94	0.22 150	0.12 75	0.12 83	0.12 84	0.11 55	0.09 92	0.24 105	0.15 98	0.24 96	0.12 68	0.34 177	0.23 161	0.14 87	1.09 189	0.44 128	0.24 94	0.17 81	0.51 160	0.15 73	0.35 100	0.79 143	0.08 69	0.12 90	0.22 118	0.24 129	0.49 207	0.23 118

SA-5K	0.27 94	0.22 150	0.12 75	0.12 83	0.12 84	0.11 55	0.09 92	0.24 105	0.15 98	0.24 96	0.12 68	0.34 177	0.23 161	0.14 87	1.09 189	0.44 128	0.24 94	0.17 81	0.51 160	0.15 73	0.35 100	0.79 143	0.08 69	0.12 90	0.22 118	0.24 129	0.49 207	0.23 118

ARAFT	0.27 94	0.17 82	0.12 75	0.15 114	0.12 84	0.12 70	0.06 64	0.20 86	0.13 81	0.36 195	0.15 91	0.29 132	0.11 70	0.27 192	0.88 158	0.39 98	0.27 115	0.24 140	0.52 168	0.13 61	0.50 141	0.90 158	0.09 80	0.11 85	0.21 114	0.14 67	0.38 151	0.18 90

LL-Strereo2	0.28 98	0.17 82	0.14 105	0.12 83	0.11 74	0.10 42	0.06 64	0.29 132	0.16 105	0.30 133	0.14 85	0.22 88	0.11 70	0.34 239	0.56 48	0.42 115	0.23 85	0.17 81	0.39 123	0.17 81	0.70 186	1.53 268	0.10 89	0.11 85	0.24 129	0.17 79	0.25 95	0.17 85

rafts_anoy	0.28 98	0.23 172	0.18 143	0.17 138	0.19 173	0.15 97	0.11 114	0.34 179	0.14 89	0.26 107	0.21 126	0.25 102	0.14 89	0.22 149	0.65 70	0.40 105	0.34 176	0.24 140	0.48 144	0.33 182	0.52 149	0.76 137	0.11 107	0.16 149	0.24 129	0.23 117	0.24 91	0.26 142

TestStereo	0.28 98	0.25 200	0.20 177	0.21 176	0.15 114	0.21 157	0.13 151	0.35 191	0.18 131	0.38 216	0.18 104	0.33 170	0.16 101	0.13 77	1.02 176	0.27 37	0.34 176	0.18 86	0.42 131	0.18 88	0.46 125	0.35 71	0.13 140	0.17 163	0.27 160	0.22 109	0.34 127	0.26 142

FINET	0.28 98	0.21 133	0.21 196	0.21 176	0.17 149	0.17 119	0.18 194	0.23 97	0.19 140	0.23 89	0.48 240	0.28 121	0.17 112	0.17 114	0.57 51	0.33 64	0.25 102	0.18 86	0.38 122	0.17 81	0.30 83	0.22 56	0.15 177	0.17 163	0.42 251	0.96 309	0.27 102	0.21 107

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 102	0.18 92	0.12 75	0.11 77	0.12 84	0.10 42	0.05 44	0.23 97	0.14 89	0.30 133	0.13 76	0.27 116	0.17 112	0.11 63	1.00 174	0.40 105	0.29 135	0.30 190	0.36 115	0.34 188	0.56 161	1.17 203	0.17 201	0.10 75	0.15 70	0.48 256	0.23 86	0.22 111

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 102	0.16 76	0.16 120	0.15 114	0.13 95	0.14 88	0.08 81	0.29 132	0.23 186	0.28 118	0.29 185	0.26 109	0.17 112	0.17 114	0.79 111	0.54 184	0.27 115	0.24 140	0.32 101	0.20 103	0.42 116	1.19 206	0.10 89	0.13 111	0.23 122	0.33 196	0.21 80	0.28 152

RASNet	0.29 102	0.21 133	0.21 196	0.19 157	0.18 160	0.18 130	0.14 163	0.31 150	0.18 131	0.32 159	0.20 119	0.26 109	0.18 125	0.17 114	0.86 148	0.66 216	0.25 102	0.19 91	0.26 78	0.16 78	0.65 179	0.61 112	0.11 107	0.21 217	0.21 114	0.22 109	0.45 194	0.30 164

CFNet	0.29 102	0.23 172	0.19 157	0.25 210	0.22 207	0.19 141	0.15 175	0.30 140	0.17 122	0.28 118	0.23 140	0.37 189	0.19 137	0.22 149	1.38 215	0.25 27	0.26 109	0.21 107	0.27 87	0.19 95	0.31 86	0.45 84	0.12 120	0.17 163	0.28 172	0.24 129	0.37 145	0.31 172

anonymousdsp2	0.30 106	0.20 120	0.16 120	0.14 106	0.13 95	0.15 97	0.11 114	0.28 126	0.12 72	0.25 104	1.08 307	0.24 94	0.12 80	0.15 98	0.71 91	0.42 115	0.25 102	0.20 98	0.45 142	0.38 207	0.41 113	0.96 166	0.10 89	0.13 111	0.20 112	0.17 79	0.43 185	0.18 90

SA	0.30 106	0.21 133	0.14 105	0.14 106	0.14 100	0.15 97	0.07 74	0.35 191	0.16 105	0.31 147	0.12 68	0.41 212	0.14 89	0.20 144	0.74 95	0.56 191	0.27 115	0.30 190	0.58 186	0.21 119	0.49 135	0.88 156	0.08 69	0.15 133	0.27 160	0.28 158	0.56 233	0.26 142

RALCasStereoNet	0.30 106	0.24 187	0.19 157	0.20 167	0.19 173	0.15 97	0.17 188	0.33 172	0.14 89	0.30 133	0.20 119	0.27 116	0.15 97	0.26 183	0.65 70	0.61 204	0.31 158	0.23 129	0.34 109	0.29 163	0.58 167	1.04 180	0.11 107	0.16 149	0.25 138	0.25 146	0.24 91	0.26 142

RALAANet	0.30 106	0.22 150	0.19 157	0.17 138	0.17 149	0.16 108	0.11 114	0.28 126	0.16 105	0.24 96	0.21 126	0.24 94	0.18 125	0.30 215	0.63 66	0.39 98	0.28 126	0.25 153	0.56 174	0.29 163	0.76 191	1.03 178	0.11 107	0.17 163	0.23 122	0.24 129	0.41 164	0.23 118

UNet	0.30 106	0.21 133	0.19 157	0.19 157	0.20 180	0.21 157	0.15 175	0.27 116	0.17 122	0.29 126	0.21 126	0.25 102	0.18 125	0.59 306	1.64 224	0.31 55	0.27 115	0.22 116	0.30 92	0.21 119	0.34 95	0.25 59	0.15 177	0.19 193	0.21 114	0.24 129	0.44 188	0.26 142

HGLStereo	0.30 106	0.23 172	0.19 157	0.18 149	0.23 213	0.18 130	0.13 151	0.23 97	0.16 105	0.31 147	0.31 194	0.21 83	0.14 89	0.22 149	1.81 231	0.35 77	0.37 189	0.24 140	0.29 90	0.20 103	0.41 113	0.39 76	0.14 154	0.16 149	0.23 122	0.23 117	0.32 113	0.22 111

PDISCO_ROB	0.30 106	0.23 172	0.20 177	0.22 186	0.20 180	0.17 119	0.18 194	0.24 105	0.19 140	0.29 126	0.27 170	0.23 91	0.18 125	0.17 114	0.71 91	0.45 139	0.27 115	0.33 210	0.39 123	0.25 148	0.47 132	0.62 114	0.13 140	0.18 178	0.31 200	0.29 170	0.54 227	0.29 157

IGEV-Stereo+	0.31 113	0.72 323	0.08 35	0.12 83	0.10 67	0.34 240	0.04 25	0.20 86	0.12 72	0.30 133	0.59 256	0.21 83	0.38 246	0.13 77	0.64 68	0.51 173	0.19 73	0.19 91	0.30 92	0.34 188	0.51 144	0.56 96	0.13 140	0.07 47	0.13 55	1.20 321	0.14 44	0.12 58

CASnet	0.31 113	0.22 150	0.14 105	0.15 114	0.17 149	0.17 119	0.08 81	0.30 140	0.18 131	0.34 170	0.21 126	0.38 192	0.28 191	0.13 77	0.75 102	0.44 128	0.32 164	0.26 159	0.43 137	0.34 188	1.11 225	0.69 123	0.11 107	0.14 124	0.25 138	0.17 79	0.33 118	0.25 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.31 113	0.23 172	0.24 218	0.20 167	0.20 180	0.18 130	0.14 163	0.38 219	0.16 105	0.34 170	0.25 151	0.29 132	0.16 101	0.17 114	0.68 82	0.52 178	0.37 189	0.27 164	0.42 131	0.37 199	0.90 202	0.42 78	0.13 140	0.15 133	0.24 129	0.18 95	0.48 205	0.25 132

AACVNet	0.31 113	0.26 220	0.21 196	0.27 223	0.28 242	0.25 190	0.18 194	0.30 140	0.20 153	0.31 147	0.30 192	0.29 132	0.18 125	0.36 251	0.62 64	0.43 124	0.31 158	0.26 159	0.37 118	0.25 148	0.42 116	0.62 114	0.20 229	0.20 204	0.29 179	0.31 183	0.42 176	0.37 204

raftrobust	0.31 113	0.20 120	0.20 177	0.18 149	0.18 160	0.12 70	0.09 92	0.35 191	0.15 98	0.34 170	0.21 126	0.27 116	0.14 89	0.39 267	0.70 86	0.54 184	0.27 115	0.21 107	0.75 218	0.19 95	0.59 169	1.07 184	0.19 221	0.14 124	0.26 149	0.24 129	0.27 102	0.24 126

HITNet	0.31 113	0.18 92	0.15 112	0.17 138	0.15 114	0.14 88	0.10 105	0.29 132	0.19 140	0.30 133	0.20 119	0.28 121	0.18 125	0.29 209	1.30 206	0.42 115	0.27 115	0.20 98	0.37 118	0.17 81	0.64 178	0.99 171	0.12 120	0.15 133	0.19 104	0.19 100	0.39 156	0.26 142
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
DISCO	0.32 119	0.24 187	0.17 132	0.19 157	0.21 192	0.23 173	0.27 223	0.21 90	0.21 166	0.36 195	0.25 151	0.24 94	0.16 101	0.19 136	1.86 235	0.35 77	0.29 135	0.22 116	0.42 131	0.22 130	0.28 76	0.56 96	0.14 154	0.16 149	0.23 122	0.23 117	0.40 162	0.24 126

4D-IteraStereo	0.33 120	0.18 92	0.21 196	0.16 124	0.16 128	0.11 55	0.08 81	0.33 172	0.17 122	0.33 167	0.18 104	0.27 116	0.13 86	0.33 234	0.80 114	0.66 216	0.26 109	0.30 190	0.49 151	0.36 193	0.82 197	1.41 244	0.10 89	0.15 133	0.19 104	0.21 108	0.41 164	0.19 93

Sa-1000	0.33 120	0.21 133	0.14 105	0.15 114	0.16 128	0.15 97	0.08 81	0.36 208	0.17 122	0.31 147	0.15 91	0.41 212	0.18 125	0.25 177	0.82 129	0.48 159	0.32 164	0.33 210	0.65 199	0.19 95	0.65 179	1.11 192	0.09 80	0.17 163	0.33 207	0.29 170	0.51 217	0.27 148

LMCR-Stereo	0.33 120	0.23 172	0.19 157	0.19 157	0.18 160	0.20 150	0.13 151	0.30 140	0.19 140	0.29 126	0.23 140	0.33 170	0.29 194	0.40 271	0.67 77	0.45 139	0.39 200	0.28 176	0.53 171	0.38 207	0.51 144	0.96 166	0.14 154	0.19 193	0.25 138	0.24 129	0.33 118	0.31 172

DSFCA	0.33 120	0.25 200	0.21 196	0.20 167	0.26 231	0.22 169	0.27 223	0.23 97	0.21 166	0.22 87	0.27 170	0.25 102	0.15 97	0.14 87	1.43 218	0.64 212	0.28 126	0.27 164	0.31 98	0.21 119	0.39 107	0.52 92	0.18 212	0.19 193	0.28 172	0.28 158	0.54 227	0.45 225

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 120	0.26 220	0.24 218	0.23 189	0.29 244	0.21 157	0.35 251	0.28 126	0.52 291	0.37 204	0.25 151	0.35 181	0.17 112	0.29 209	1.32 207	0.32 63	0.25 102	0.21 107	0.35 112	0.23 137	0.29 79	0.62 114	0.16 188	0.18 178	0.23 122	0.42 235	0.32 113	0.32 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.33 120	0.25 200	0.24 218	0.22 186	0.23 213	0.20 150	0.19 202	0.27 116	0.22 175	0.31 147	0.34 211	0.34 177	0.25 173	0.33 234	0.84 135	0.33 64	0.30 150	0.28 176	0.30 92	0.21 119	0.52 149	0.72 129	0.20 229	0.21 217	0.47 266	0.36 213	0.38 151	0.46 227

G2L-Stereo	0.34 126	0.22 150	0.16 120	0.18 149	0.22 207	0.16 108	0.14 163	0.27 116	0.16 105	0.30 133	0.25 151	0.26 109	0.22 154	0.30 215	2.53 264	0.31 55	0.27 115	0.20 98	0.33 104	0.18 88	0.40 109	0.54 93	0.16 188	0.15 133	0.24 129	0.26 152	0.41 164	0.24 126

AIO_rvc	0.34 126	0.17 82	0.12 75	0.10 63	0.09 61	0.38 258	0.11 114	0.17 72	0.11 66	0.15 69	0.07 28	0.17 64	0.10 61	0.14 87	1.81 231	1.13 290	0.16 58	0.45 276	0.34 109	0.11 40	0.26 72	2.17 335	0.17 201	0.07 47	0.14 63	0.16 75	0.16 53	0.10 50

CAS	0.34 126	0.20 120	0.13 88	0.15 114	0.15 114	0.13 76	0.15 175	0.23 97	0.23 186	0.37 204	0.27 170	0.28 121	0.30 202	0.53 295	0.74 95	0.69 222	0.38 194	0.37 240	0.35 112	0.36 193	0.72 190	1.09 186	0.11 107	0.13 111	0.24 129	0.25 146	0.28 105	0.34 189

CIPLG	0.34 126	0.19 104	0.19 157	0.16 124	0.16 128	0.16 108	0.24 210	0.32 163	0.26 209	0.30 133	0.31 194	0.31 153	0.16 101	0.38 261	0.86 148	0.40 105	0.34 176	0.20 98	0.50 157	0.20 103	0.49 135	1.39 239	0.11 107	0.15 133	0.53 277	0.17 79	0.57 237	0.20 98

IPLGR_C	0.34 126	0.19 104	0.19 157	0.16 124	0.16 128	0.16 108	0.25 219	0.32 163	0.26 209	0.30 133	0.32 201	0.30 144	0.17 112	0.37 255	0.79 111	0.40 105	0.33 172	0.20 98	0.51 160	0.19 95	0.49 135	1.39 239	0.12 120	0.15 133	0.50 273	0.17 79	0.58 242	0.20 98

GMOStereo	0.34 126	0.19 104	0.15 112	0.16 124	0.16 128	0.32 226	0.12 130	0.35 191	0.17 122	0.35 180	0.15 91	0.29 132	0.22 154	0.17 114	0.81 116	0.49 161	0.29 135	0.33 210	0.51 160	0.37 199	0.56 161	1.49 259	0.10 89	0.13 111	0.30 188	0.24 129	0.41 164	0.22 111

error version	0.34 126	0.19 104	0.15 112	0.16 124	0.16 128	0.32 226	0.12 130	0.35 191	0.17 122	0.35 180	0.15 91	0.29 132	0.22 154	0.17 114	0.81 116	0.49 161	0.29 135	0.33 210	0.51 160	0.37 199	0.56 161	1.49 259	0.10 89	0.13 111	0.30 188	0.24 129	0.41 164	0.22 111

test-v	0.34 126	0.19 104	0.15 112	0.16 124	0.16 128	0.32 226	0.12 130	0.35 191	0.17 122	0.35 180	0.15 91	0.29 132	0.22 154	0.17 114	0.81 116	0.49 161	0.29 135	0.33 210	0.51 160	0.37 199	0.56 161	1.49 259	0.10 89	0.13 111	0.30 188	0.24 129	0.41 164	0.22 111

test-2	0.34 126	0.19 104	0.15 112	0.16 124	0.16 128	0.32 226	0.12 130	0.35 191	0.17 122	0.35 180	0.15 91	0.29 132	0.22 154	0.17 114	0.81 116	0.49 161	0.29 135	0.33 210	0.51 160	0.37 199	0.56 161	1.49 259	0.10 89	0.13 111	0.30 188	0.24 129	0.41 164	0.22 111

HCRNet	0.34 126	0.24 187	0.13 88	0.26 220	0.11 74	0.18 130	0.13 151	0.20 86	0.09 43	0.54 268	0.20 119	0.29 132	0.10 61	0.13 77	3.96 301	0.29 44	0.21 79	0.15 68	0.25 71	0.13 61	0.25 69	0.40 77	0.13 140	0.10 75	0.13 55	0.14 67	0.36 141	0.15 71

iResNet_ROB	0.34 126	0.23 172	0.20 177	0.22 186	0.19 173	0.21 157	0.16 181	0.49 280	0.18 131	0.36 195	0.24 145	0.27 116	0.29 194	0.22 149	1.33 208	0.45 139	0.30 150	0.24 140	0.64 198	0.18 88	0.68 182	0.55 95	0.14 154	0.21 217	0.26 149	0.25 146	0.49 207	0.30 164

S2M2_XL	0.35 137	0.15 69	0.16 120	0.10 63	0.12 84	0.13 76	0.12 130	0.29 132	0.19 140	0.27 111	0.13 76	0.36 183	0.34 222	0.13 77	1.05 182	0.79 245	0.48 253	0.44 274	0.28 88	0.20 103	1.53 290	1.16 200	0.13 140	0.12 90	0.18 94	0.16 75	0.23 86	0.25 132
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.35 137	0.23 172	0.19 157	0.17 138	0.20 180	0.14 88	0.08 81	0.35 191	0.20 153	0.35 180	0.21 126	0.38 192	0.31 204	0.14 87	0.78 108	0.76 240	0.40 206	0.30 190	0.43 137	0.52 260	0.98 211	0.80 145	0.12 120	0.15 133	0.25 138	0.24 129	0.37 145	0.32 178

iinet-f	0.35 137	0.23 172	0.17 132	0.20 167	0.14 100	0.21 157	0.17 188	0.22 92	0.16 105	0.38 216	0.39 223	0.26 109	0.23 161	0.17 114	1.84 234	0.49 161	0.27 115	0.21 107	0.66 202	0.34 188	0.46 125	0.83 151	0.15 177	0.14 124	0.26 149	0.19 100	0.45 194	0.25 132

IER	0.35 137	0.19 104	0.16 120	0.17 138	0.16 128	0.17 119	0.12 130	0.23 97	0.14 89	0.28 118	0.25 151	0.31 153	0.14 89	0.23 161	3.85 300	0.29 44	0.25 102	0.20 98	0.24 69	0.20 103	0.28 76	0.21 52	0.18 212	0.14 124	0.19 104	0.24 129	0.38 151	0.25 132

ACRE	0.35 137	0.19 104	0.18 143	0.16 124	0.16 128	0.16 108	0.24 210	0.32 163	0.25 200	0.30 133	0.43 228	0.31 153	0.17 112	0.38 261	0.81 116	0.40 105	0.34 176	0.20 98	0.51 160	0.20 103	0.50 141	1.39 239	0.12 120	0.15 133	0.51 275	0.17 79	0.57 237	0.20 98

psm_up	0.35 137	0.26 220	0.27 243	0.28 233	0.25 223	0.27 200	0.18 194	0.35 191	0.32 244	0.29 126	0.24 145	0.30 144	0.25 173	0.50 292	0.93 161	0.34 72	0.34 176	0.31 200	0.62 192	0.36 193	0.43 120	0.50 90	0.16 188	0.27 249	0.33 207	0.34 202	0.39 156	0.34 189

CFNet_RVC	0.35 137	0.26 220	0.23 212	0.25 210	0.24 220	0.24 181	0.16 181	0.27 116	0.19 140	0.30 133	0.29 185	0.31 153	0.17 112	0.33 234	0.75 102	0.46 148	0.51 263	0.24 140	0.81 225	0.21 119	0.58 167	0.70 124	0.18 212	0.34 269	0.30 188	0.31 183	0.42 176	0.34 189

DN-CSS_ROB	0.35 137	0.22 150	0.24 218	0.23 189	0.26 231	0.15 97	0.12 130	0.42 247	0.19 140	0.39 222	0.41 226	0.34 177	0.26 182	0.32 230	0.67 77	0.42 115	0.30 150	0.23 129	0.92 242	0.21 119	0.80 195	0.68 122	0.15 177	0.27 249	0.24 129	0.22 109	0.41 164	0.30 164

TestStereo_HL3	0.36 145	0.24 187	0.19 157	0.18 149	0.14 100	0.16 108	0.11 114	0.38 219	0.20 153	0.45 245	0.20 119	0.30 144	0.17 112	0.23 161	2.52 262	0.41 112	0.29 135	0.21 107	0.80 224	0.21 119	0.45 123	0.71 128	0.14 154	0.16 149	0.22 118	0.25 146	0.30 110	0.23 118

DepthFocus	0.36 145	0.16 76	0.12 75	0.14 106	0.10 67	0.11 55	0.09 92	0.28 126	0.22 175	0.27 111	0.12 68	0.31 153	0.28 191	0.15 98	1.06 186	0.86 263	0.43 227	0.27 164	0.34 109	0.43 230	1.51 282	1.31 226	0.14 154	0.13 111	0.16 80	0.17 79	0.23 86	0.25 132

MGS-Stereo	0.36 145	0.22 150	0.14 105	0.13 94	0.13 95	0.11 55	0.10 105	0.21 90	0.12 72	0.18 79	0.13 76	0.21 83	0.16 101	0.13 77	4.38 307	0.33 64	0.26 109	0.22 116	0.31 98	0.18 88	0.38 105	0.70 124	0.11 107	0.13 111	0.19 104	0.17 79	0.26 100	0.21 107

LGCAT	0.37 148	0.19 104	0.20 177	0.12 83	0.15 114	0.14 88	0.09 92	0.27 116	0.45 276	0.28 118	0.15 91	0.31 153	0.35 230	0.12 73	0.84 135	0.94 269	0.48 253	0.41 265	0.36 115	0.39 214	1.49 277	1.26 216	0.14 154	0.12 90	0.19 104	0.19 100	0.23 86	0.23 118

SGD-Stereo	0.37 148	0.13 60	0.10 57	0.09 59	0.09 61	0.11 55	0.05 44	0.13 62	0.12 72	0.14 67	0.08 38	0.28 121	0.15 97	0.10 58	4.91 313	0.59 199	0.29 135	0.18 86	0.37 118	0.33 182	0.47 132	0.33 69	0.10 89	0.09 65	0.14 63	0.16 75	0.22 84	0.19 93

LoS_RVC	0.37 148	0.25 200	0.20 177	0.10 63	0.17 149	0.13 76	0.09 92	0.24 105	0.25 200	0.38 216	0.25 151	0.36 183	0.34 222	0.22 149	0.81 116	0.78 243	0.41 212	0.42 269	0.56 174	0.27 154	0.97 208	1.33 229	0.14 154	0.15 133	0.28 172	0.22 109	0.25 95	0.29 157

tt_ll	0.37 148	0.25 200	0.20 177	0.10 63	0.17 149	0.13 76	0.09 92	0.24 105	0.25 200	0.38 216	0.25 151	0.36 183	0.34 222	0.22 149	0.81 116	0.78 243	0.41 212	0.42 269	0.56 174	0.27 154	0.97 208	1.33 229	0.14 154	0.15 133	0.28 172	0.22 109	0.25 95	0.29 157

dd	0.37 148	0.25 200	0.15 112	0.44 286	0.16 128	0.32 226	0.19 202	0.28 126	0.13 81	0.29 126	0.14 85	0.44 222	0.14 89	0.15 98	2.86 272	0.38 93	0.36 185	0.22 116	0.52 168	0.34 188	0.32 88	0.28 62	0.17 201	0.29 260	0.27 160	0.20 105	0.40 162	0.32 178

STTStereo	0.37 148	0.28 244	0.28 248	0.24 203	0.27 241	0.22 169	0.33 245	0.25 115	0.36 257	0.29 126	0.27 170	0.33 170	0.20 146	0.27 192	2.32 256	0.31 55	0.26 109	0.25 153	0.30 92	0.20 103	0.34 95	0.66 121	0.31 281	0.18 178	0.25 138	0.31 183	0.35 130	0.41 215

test_4	0.38 154	0.17 82	0.16 120	0.14 106	0.13 95	0.11 55	0.38 260	0.24 105	0.14 89	0.31 147	0.11 62	0.24 94	0.12 80	0.34 239	0.91 159	0.70 230	0.24 94	0.29 184	0.37 118	0.29 163	0.51 144	1.32 228	0.09 80	0.12 90	0.27 160	0.91 303	0.91 294	0.87 278

SACVNet	0.38 154	0.30 253	0.26 236	0.28 233	0.29 244	0.26 195	0.34 250	0.37 217	0.29 228	0.35 180	0.27 170	0.29 132	0.25 173	0.38 261	0.59 57	0.43 124	0.36 185	0.29 184	0.56 174	0.29 163	0.68 182	1.21 211	0.19 221	0.25 243	0.37 234	0.35 206	0.45 194	0.38 209

sAnonymous2	0.38 154	0.21 133	0.17 132	0.16 124	0.16 128	0.21 157	0.15 175	0.38 219	0.26 209	0.28 118	0.26 165	0.30 144	0.32 213	0.16 108	0.67 77	0.61 204	0.40 206	0.36 233	0.81 225	0.39 214	1.05 216	1.29 221	0.14 154	0.19 193	0.29 179	0.35 206	0.33 118	0.35 199

CroCo_RVC	0.38 154	0.21 133	0.17 132	0.16 124	0.16 128	0.21 157	0.15 175	0.38 219	0.26 209	0.28 118	0.26 165	0.30 144	0.32 213	0.16 108	0.67 77	0.61 204	0.40 206	0.36 233	0.81 225	0.39 214	1.05 216	1.29 221	0.14 154	0.19 193	0.29 179	0.35 206	0.33 118	0.35 199

CREStereo	0.38 154	0.22 150	0.20 177	0.17 138	0.16 128	0.15 97	0.08 81	0.36 208	0.24 192	0.36 195	0.27 170	0.39 197	0.39 252	0.16 108	0.92 160	0.97 271	0.46 242	0.27 164	0.43 137	0.52 260	1.15 231	1.04 180	0.13 140	0.16 149	0.25 138	0.24 129	0.37 145	0.31 172
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC	0.38 154	0.25 200	0.26 236	0.27 223	0.26 231	0.21 157	0.42 269	0.33 172	0.24 192	0.34 170	0.26 165	0.42 215	0.28 191	0.27 192	0.95 166	0.42 115	0.39 200	0.27 164	0.73 212	0.41 223	0.63 177	0.86 155	0.21 234	0.27 249	0.34 210	0.33 196	0.33 118	0.42 218

AF-Net	0.38 154	0.25 200	0.25 231	0.25 210	0.30 249	0.28 205	0.41 267	0.36 208	0.30 233	0.25 104	0.32 201	0.39 197	0.21 147	0.23 161	2.08 246	0.31 55	0.23 85	0.22 116	0.39 123	0.22 130	0.53 151	0.78 141	0.21 234	0.19 193	0.26 149	0.27 155	0.42 176	0.33 184

Nwc_Net	0.38 154	0.25 200	0.25 231	0.25 210	0.30 249	0.28 205	0.41 267	0.36 208	0.30 233	0.25 104	0.32 201	0.39 197	0.21 147	0.23 161	2.08 246	0.31 55	0.23 85	0.22 116	0.39 123	0.22 130	0.53 151	0.78 141	0.21 234	0.19 193	0.26 149	0.27 155	0.42 176	0.33 184

S2M2_L	0.39 162	0.22 150	0.24 218	0.17 138	0.15 114	0.19 141	0.13 151	0.28 126	0.20 153	0.40 227	0.11 62	0.33 170	0.25 173	0.21 146	1.09 189	0.71 233	0.42 221	0.44 274	0.31 98	0.37 199	1.34 261	1.30 223	0.17 201	0.14 124	0.21 114	0.22 109	0.59 247	0.29 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
raft_robust	0.39 162	0.22 150	0.16 120	0.20 167	0.16 128	0.16 108	0.11 114	0.42 247	0.18 131	0.42 234	0.15 91	0.33 170	0.24 166	0.27 192	1.23 203	0.80 249	0.31 158	0.33 210	0.91 239	0.36 193	0.71 189	1.21 211	0.11 107	0.20 204	0.30 188	0.30 178	0.36 141	0.30 164

UDGNet	0.39 162	0.29 247	0.21 196	0.55 298	0.44 296	0.50 287	0.42 269	0.31 150	0.20 153	0.27 111	0.28 182	0.28 121	0.12 80	0.70 315	0.66 72	0.44 128	0.29 135	0.25 153	0.60 189	0.24 145	0.61 173	0.98 169	0.39 294	0.15 133	0.34 210	0.27 155	0.42 176	0.29 157

APVNet	0.39 162	0.27 231	0.20 177	0.24 203	0.26 231	0.27 200	0.24 210	0.31 150	0.22 175	0.26 107	0.31 194	0.29 132	0.17 112	0.27 192	1.75 228	0.50 167	0.45 236	0.35 228	0.66 202	0.32 179	0.51 144	0.97 168	0.16 188	0.25 243	0.28 172	0.24 129	0.44 188	0.30 164

FADNet	0.39 162	0.27 231	0.23 212	0.29 239	0.26 231	0.25 190	0.39 265	0.36 208	0.24 192	0.35 180	0.34 211	0.36 183	0.27 184	0.27 192	0.93 161	0.39 98	0.31 158	0.34 222	0.68 207	0.43 230	0.60 170	0.90 158	0.19 221	0.22 225	0.38 239	0.42 235	0.37 145	0.44 221

UCFNet_RVC	0.39 162	0.36 275	0.26 236	0.29 239	0.31 253	0.26 195	0.19 202	0.30 140	0.23 186	0.35 180	0.27 170	0.45 228	0.25 173	0.34 239	0.82 129	0.45 139	0.30 150	0.25 153	0.96 247	0.23 137	0.69 184	0.75 135	0.45 304	0.21 217	0.35 217	0.31 183	0.35 130	0.45 225

HSM	0.39 162	0.24 187	0.23 212	0.26 220	0.25 223	0.20 150	0.18 194	0.41 237	0.20 153	0.32 159	0.30 192	0.39 197	0.24 166	0.22 149	2.57 266	0.39 98	0.33 172	0.22 116	0.49 151	0.30 170	0.70 186	0.47 87	0.14 154	0.20 204	0.29 179	0.31 183	0.44 188	0.33 184

coex_refinement	0.40 169	0.25 200	0.18 143	0.19 157	0.21 192	0.20 150	0.14 163	0.27 116	0.26 209	0.27 111	0.27 170	0.28 121	0.14 89	0.25 177	3.44 292	0.47 153	0.28 126	0.21 107	0.62 192	0.19 95	0.56 161	0.54 93	0.15 177	0.17 163	0.26 149	0.25 146	0.42 176	0.33 184

BEATNet_4x	0.40 169	0.23 172	0.19 157	0.20 167	0.19 173	0.16 108	0.14 163	0.31 150	0.27 219	0.35 180	0.22 134	0.32 163	0.23 161	0.29 209	1.51 219	0.58 194	0.52 268	0.51 300	0.49 151	0.22 130	0.91 204	1.44 249	0.14 154	0.23 230	0.23 122	0.23 117	0.42 176	0.31 172

CES	0.41 171	0.19 104	0.16 120	0.14 106	0.18 160	0.16 108	0.10 105	0.54 293	0.25 200	0.30 133	0.34 211	0.40 205	0.38 246	0.47 284	1.33 208	0.79 245	0.52 268	0.48 287	0.33 104	0.42 228	1.04 213	1.15 199	0.14 154	0.13 111	0.26 149	0.22 109	0.28 105	0.34 189

DMCA-RVC	0.41 171	0.21 133	0.22 205	0.32 250	0.28 242	0.18 130	0.45 274	0.34 179	0.30 233	0.32 159	1.09 308	0.31 153	0.16 101	0.30 215	2.90 275	0.35 77	0.26 109	0.25 153	0.26 78	0.30 170	0.38 105	0.34 70	0.16 188	0.28 254	0.35 217	0.20 105	0.36 141	0.27 148

castereo	0.42 173	0.20 120	0.19 157	0.16 124	0.16 128	0.27 200	0.09 92	0.29 132	0.21 166	0.33 167	0.22 134	0.40 205	0.37 245	0.19 136	0.81 116	0.77 241	0.45 236	0.34 222	0.57 182	0.43 230	1.52 285	1.45 251	0.13 140	0.15 133	0.27 160	0.59 274	0.52 220	0.31 172

RAFT + AFF	0.42 173	0.12 52	0.09 40	0.13 94	0.07 40	0.11 55	0.06 64	0.17 72	0.10 53	0.19 81	0.10 53	0.28 121	0.08 45	0.11 63	7.47 350	0.33 64	0.20 76	0.11 42	0.33 104	0.10 35	0.39 107	0.16 37	0.07 60	0.09 65	0.16 80	0.11 43	0.13 35	0.09 42

PMTNet	0.42 173	0.24 187	0.21 196	0.18 149	0.17 149	0.14 88	0.32 238	0.31 150	0.24 192	0.37 204	0.25 151	0.38 192	0.38 246	0.17 114	1.19 202	1.08 283	0.45 236	0.27 164	0.56 174	0.43 230	1.15 231	1.08 185	0.13 140	0.14 124	0.40 247	0.26 152	0.32 113	0.37 204

castereo++	0.43 176	0.19 104	0.17 132	0.19 157	0.15 114	0.44 279	0.08 81	0.30 140	0.20 153	0.34 170	0.18 104	0.45 228	0.35 230	0.15 98	0.78 108	0.73 235	0.43 227	0.32 204	0.57 182	0.43 230	1.42 267	1.35 234	0.22 242	0.16 149	0.24 129	0.33 196	1.16 314	0.33 184

MyStereo04	0.43 176	0.28 244	0.26 236	0.23 189	0.24 220	0.18 130	0.14 163	0.38 219	0.28 225	0.59 279	0.28 182	0.39 197	0.18 125	0.36 251	1.03 177	0.61 204	0.35 183	0.27 164	1.20 273	0.43 230	1.04 213	0.77 140	0.38 291	0.26 245	0.37 234	0.39 223	0.55 231	0.30 164

TANstereo	0.43 176	0.22 150	0.18 143	0.21 176	0.21 192	0.22 169	0.11 114	0.27 116	0.22 175	0.32 159	0.25 151	0.25 102	0.25 173	0.24 169	1.37 213	0.81 253	0.43 227	0.41 265	0.67 204	0.39 214	1.08 220	1.16 200	0.48 311	0.16 149	0.17 87	0.23 117	0.99 302	0.24 126

XX-TBD	0.43 176	0.22 150	0.18 143	0.21 176	0.21 192	0.22 169	0.11 114	0.27 116	0.22 175	0.32 159	0.25 151	0.25 102	0.25 173	0.24 169	1.37 213	0.81 253	0.43 227	0.41 265	0.67 204	0.39 214	1.08 220	1.16 200	0.48 311	0.16 149	0.17 87	0.23 117	0.99 302	0.24 126

stereogan	0.43 176	0.33 265	0.30 254	0.33 253	0.37 283	0.35 245	0.30 231	0.35 191	0.32 244	0.30 133	0.31 194	0.46 235	0.30 202	0.27 192	1.62 223	0.41 112	0.30 150	0.25 153	0.44 141	0.29 163	0.37 103	1.61 278	0.23 244	0.24 238	0.29 179	0.31 183	0.57 237	0.39 212

PS-NSSS	0.43 176	0.38 289	0.25 231	0.42 279	0.30 249	0.35 245	0.32 238	0.34 179	0.20 153	0.36 195	0.24 145	0.74 283	0.24 166	0.40 271	1.98 240	0.34 72	0.33 172	0.23 129	0.55 173	0.20 103	0.41 113	0.57 99	0.52 314	0.20 204	0.31 200	0.31 183	0.87 288	0.37 204

AE-Stereo	0.44 182	0.22 150	0.24 218	0.23 189	0.24 220	0.18 130	0.16 181	0.30 140	0.21 166	0.34 170	0.16 102	0.44 222	0.27 184	0.21 146	0.94 164	0.81 253	0.41 212	0.32 204	0.52 168	0.55 263	1.07 218	1.71 288	0.12 120	0.21 217	0.34 210	0.89 302	0.46 199	0.28 152

ICVP	0.44 182	0.24 187	0.30 254	0.25 210	0.23 213	0.26 195	0.18 194	0.31 150	0.25 200	0.37 204	0.31 194	0.33 170	0.29 194	0.25 177	0.64 68	0.61 204	0.50 259	0.78 342	0.59 188	0.44 243	0.99 212	1.82 297	0.33 287	0.24 238	0.30 188	0.35 206	0.37 145	0.34 189
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo_HL1	0.45 184	0.26 220	0.20 177	0.23 189	0.17 149	0.18 130	0.11 114	1.08 343	0.19 140	0.36 195	0.26 165	0.31 153	0.17 112	0.26 183	3.70 296	0.46 148	0.30 150	0.24 140	0.74 215	0.19 95	0.53 151	0.81 148	0.15 177	0.18 178	0.26 149	0.31 183	0.35 130	0.25 132

CREStereo++_RVC	0.45 184	0.22 150	0.20 177	0.17 138	0.20 180	0.15 97	0.11 114	0.34 179	0.19 140	0.35 180	0.19 116	0.32 163	0.31 204	0.16 108	1.29 205	0.81 253	0.38 194	0.27 164	0.56 174	0.36 193	1.08 220	1.26 216	0.13 140	0.15 133	0.26 149	0.22 109	2.29 357	0.31 172
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
FADNet-RVC-Resample	0.45 184	0.30 253	0.59 321	0.28 233	0.45 298	0.21 157	0.24 210	0.39 229	0.32 244	0.44 241	0.31 194	0.43 218	0.44 265	0.43 277	1.18 198	0.51 173	0.37 189	0.43 272	0.60 189	0.64 286	0.49 135	1.02 177	0.30 275	0.37 279	0.31 200	0.39 223	0.33 118	0.41 215

RP	0.45 184	0.29 247	0.33 267	0.30 241	0.31 253	0.28 205	0.35 251	0.34 179	0.33 250	0.23 89	0.36 220	0.36 183	0.26 182	0.24 169	3.81 298	0.31 55	0.28 126	0.22 116	0.33 104	0.23 137	0.26 72	0.85 154	0.19 221	0.22 225	0.29 179	0.29 170	0.52 220	0.36 203

YMNet	0.46 188	0.20 120	0.12 75	0.16 124	0.15 114	0.32 226	0.87 315	0.19 80	0.16 105	0.27 111	0.11 62	0.24 94	0.36 234	0.15 98	5.11 320	0.66 216	0.23 85	0.22 116	0.26 78	0.21 119	0.19 50	0.29 63	0.09 80	0.13 111	0.74 305	0.16 75	0.66 260	0.19 93

test_for_model	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 363	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 363	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

testlalala	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 363	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

GCAPDPT-zeroshot	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 363	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

GCAP-Stereo	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 363	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

LoS	0.46 188	0.23 172	0.17 132	0.19 157	0.19 173	0.19 141	0.12 130	0.77 316	0.26 209	0.50 257	0.45 232	0.53 253	0.47 271	0.23 161	1.06 186	0.85 261	0.56 284	0.43 272	0.62 192	0.41 223	1.28 253	1.41 244	0.15 177	0.16 149	0.35 217	0.28 158	0.33 118	0.35 199
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.46 188	0.20 120	0.16 120	0.15 114	0.16 128	0.20 150	0.12 130	0.32 163	0.32 244	0.35 180	0.24 145	0.43 218	0.45 269	0.15 98	0.83 133	1.10 287	0.47 247	0.40 261	0.67 204	0.43 230	1.55 294	1.85 299	0.14 154	0.22 225	0.30 188	0.30 178	0.49 207	0.32 178

iResNetv2_ROB	0.46 188	0.24 187	0.17 132	0.27 223	0.21 192	0.23 173	0.14 163	0.49 280	0.19 140	0.37 204	0.29 185	0.37 189	0.27 184	0.26 183	3.28 290	0.42 115	0.28 126	0.22 116	0.85 236	0.23 137	1.22 241	0.59 105	0.16 188	0.26 245	0.27 160	0.24 129	0.57 237	0.28 152

TestStereo-Hl	0.47 197	0.27 231	0.19 157	0.24 203	0.17 149	0.18 130	0.11 114	0.34 179	0.20 153	0.34 170	0.27 170	0.32 163	0.18 125	0.27 192	4.73 310	0.46 148	0.29 135	0.24 140	0.73 212	0.22 130	0.55 160	0.81 148	0.15 177	0.19 193	0.28 172	0.30 178	0.38 151	0.25 132

test-3	0.47 197	0.22 150	0.20 177	0.18 149	0.21 192	0.19 141	0.12 130	0.41 237	0.16 105	0.35 180	0.18 104	0.42 215	0.19 137	0.19 136	1.04 180	0.66 216	0.32 164	0.30 190	1.28 287	0.44 243	1.13 228	1.75 293	0.10 89	0.17 163	0.45 262	0.23 117	0.56 233	1.21 304

test_1	0.47 197	0.22 150	0.20 177	0.18 149	0.21 192	0.19 141	0.12 130	0.41 237	0.16 105	0.34 170	0.18 104	0.42 215	0.19 137	0.19 136	1.04 180	0.66 216	0.32 164	0.30 190	1.28 287	0.44 243	1.13 228	1.75 293	0.10 89	0.17 163	0.45 262	0.23 117	0.56 233	1.22 305

test_3	0.47 197	0.22 150	0.20 177	0.18 149	0.21 192	0.19 141	0.12 130	0.41 237	0.18 131	0.36 195	0.18 104	0.44 222	0.21 147	0.19 136	1.03 177	0.64 212	0.32 164	0.31 200	1.28 287	0.44 243	1.12 226	1.74 290	0.10 89	0.18 178	0.47 266	0.28 158	0.59 247	1.22 305

GEStereo_RVC	0.47 197	0.27 231	0.34 271	0.27 223	0.26 231	0.31 219	0.53 285	0.41 237	0.24 192	0.35 180	0.27 170	0.40 205	0.24 166	0.30 215	0.81 116	0.74 237	0.49 258	0.37 240	0.91 239	0.38 207	0.90 202	1.80 295	0.21 234	0.34 269	0.31 200	0.30 178	0.51 217	0.48 232

CFNet_pseudo	0.47 197	0.23 172	0.23 212	0.27 223	0.25 223	0.23 173	0.17 188	0.31 150	0.19 140	0.37 204	0.29 185	0.38 192	0.27 184	0.23 161	4.35 306	0.44 128	0.28 126	0.23 129	1.00 249	0.19 95	0.46 125	0.59 105	0.40 297	0.18 178	0.27 160	0.28 158	0.36 141	0.35 199

NCC-stereo	0.47 197	0.33 265	0.30 254	0.31 247	0.33 261	0.31 219	0.38 260	0.41 237	0.40 263	0.24 96	0.38 221	0.39 197	0.36 234	0.28 201	3.13 284	0.36 84	0.29 135	0.32 204	0.42 131	0.43 230	0.44 121	0.84 152	0.28 265	0.23 230	0.36 226	0.44 246	0.45 194	0.44 221

Abc-Net	0.47 197	0.33 265	0.30 254	0.31 247	0.33 261	0.31 219	0.38 260	0.41 237	0.40 263	0.24 96	0.38 221	0.39 197	0.36 234	0.28 201	3.13 284	0.36 84	0.29 135	0.32 204	0.42 131	0.43 230	0.44 121	0.84 152	0.28 265	0.23 230	0.36 226	0.44 246	0.45 194	0.44 221
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ManiGeoR	0.48 205	0.27 231	0.19 157	0.23 189	0.18 160	0.18 130	0.11 114	0.43 254	0.21 166	0.39 222	0.29 185	0.32 163	0.17 112	0.26 183	5.03 317	0.45 139	0.29 135	0.24 140	0.74 215	0.22 130	0.54 157	0.80 145	0.16 188	0.18 178	0.25 138	0.31 183	0.30 110	0.27 148

HLf10	0.48 205	0.27 231	0.19 157	0.23 189	0.18 160	0.18 130	0.11 114	0.43 254	0.21 166	0.39 222	0.29 185	0.32 163	0.17 112	0.26 183	5.03 317	0.45 139	0.29 135	0.24 140	0.74 215	0.22 130	0.54 157	0.80 145	0.16 188	0.18 178	0.25 138	0.31 183	0.30 110	0.27 148

TestStereo_HLe17	0.48 205	0.29 247	0.20 177	0.26 220	0.20 180	0.20 150	0.13 151	1.03 339	0.23 186	0.43 235	0.32 201	0.36 183	0.21 147	0.34 239	2.57 266	0.54 184	0.30 150	0.24 140	0.78 221	0.23 137	1.10 224	1.31 226	0.14 154	0.23 230	0.30 188	0.33 196	0.44 188	0.29 157

TestStereo_HL2	0.48 205	0.25 200	0.18 143	0.23 189	0.15 114	0.17 119	0.10 105	0.33 172	0.19 140	0.38 216	0.20 119	0.30 144	0.16 101	0.22 149	5.33 323	0.41 112	0.29 135	0.22 116	1.00 249	0.24 145	0.42 116	0.72 129	0.14 154	0.16 149	0.25 138	0.33 196	0.28 105	0.23 118

AIO_test	0.48 205	0.19 104	0.13 88	0.14 106	0.10 67	0.38 258	0.28 227	0.19 80	0.13 81	0.17 76	0.10 53	0.18 69	0.09 55	0.11 63	2.64 268	2.40 355	0.22 82	0.22 116	0.32 101	0.12 50	0.29 79	2.50 356	0.15 177	0.08 56	0.16 80	1.42 330	0.21 80	0.10 50

XPNet_ROB	0.48 205	0.40 292	0.29 251	0.27 223	0.32 257	0.31 219	0.28 227	0.27 116	0.32 244	0.32 159	0.43 228	1.12 302	0.24 166	0.32 230	1.68 225	0.51 173	0.66 296	0.29 184	0.41 129	0.33 182	0.69 184	1.26 216	0.26 255	0.26 245	0.30 188	0.35 206	0.75 278	0.44 221

HLf8	0.49 211	0.26 220	0.19 157	0.23 189	0.20 180	0.19 141	0.13 151	0.57 298	0.21 166	0.43 235	0.34 211	0.33 170	0.21 147	0.35 247	3.09 283	0.52 178	0.31 158	0.24 140	1.16 269	0.25 148	1.07 218	1.18 204	0.16 188	0.20 204	0.27 160	0.36 213	0.46 199	0.32 178

RYNet	0.49 211	0.11 45	0.10 57	0.08 50	0.09 61	0.10 42	0.06 64	0.13 62	0.18 131	0.10 56	0.10 53	0.13 41	0.08 45	0.08 40	9.58 365	0.37 90	0.14 48	0.22 116	0.17 46	0.09 26	0.19 50	0.12 22	0.15 177	0.09 65	0.14 63	0.33 196	0.24 91	0.13 62

gcap_with_dpt	0.50 213	0.41 296	0.17 132	0.38 269	0.20 180	0.25 190	0.12 130	0.38 219	0.20 153	0.37 204	0.24 145	0.59 263	0.34 222	0.22 149	1.05 182	0.80 249	1.05 319	0.74 334	0.84 232	0.39 214	1.41 265	1.30 223	0.14 154	0.17 163	0.30 188	0.28 158	0.50 213	0.61 252

FSD	0.50 213	0.32 259	0.31 262	0.32 250	0.31 253	0.30 215	0.35 251	0.41 237	0.27 219	0.37 204	0.29 185	0.46 235	0.41 258	0.34 239	1.10 194	0.97 271	0.54 274	0.40 261	0.58 186	0.50 256	1.39 264	1.42 248	0.29 273	0.34 269	0.37 234	0.32 194	0.37 145	0.38 209

HUF	0.50 213	0.17 82	0.13 88	0.11 77	0.12 84	0.40 268	0.11 114	0.22 92	0.11 66	0.22 87	0.09 47	0.19 74	0.19 137	0.11 63	3.00 279	2.86 365	0.70 301	0.49 291	0.61 191	0.20 103	0.53 151	1.85 299	0.28 265	0.18 178	0.15 70	0.18 95	0.18 63	0.13 62

GCAP-BAT	0.50 213	0.41 296	0.17 132	0.38 269	0.20 180	0.25 190	0.12 130	0.38 219	0.20 153	0.37 204	0.24 145	0.59 263	0.34 222	0.22 149	1.05 182	0.80 249	1.05 319	0.74 334	0.84 232	0.39 214	1.41 265	1.30 223	0.14 154	0.17 163	0.30 188	0.28 158	0.50 213	0.61 252

GANetREF_RVC	0.50 213	0.40 292	0.38 284	0.38 269	0.35 276	0.35 245	0.32 238	0.51 286	0.42 270	0.48 254	0.27 170	0.71 280	0.44 265	0.29 209	1.10 194	0.45 139	1.07 322	0.33 210	0.62 192	0.36 193	0.86 200	0.64 118	0.30 275	0.39 286	0.44 260	0.40 231	0.64 256	0.50 238
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
HLF11	0.51 218	0.25 200	0.19 157	0.20 167	0.16 128	0.17 119	0.10 105	0.96 335	0.18 131	0.36 195	0.22 134	0.28 121	0.16 101	0.25 177	5.55 326	0.42 115	0.30 150	0.23 129	0.98 248	0.23 137	0.42 116	0.73 134	0.16 188	0.16 149	0.25 138	0.30 178	0.28 105	0.28 152

CASS	0.51 218	0.27 231	0.27 243	0.32 250	0.26 231	0.29 213	0.67 306	0.40 235	0.30 233	0.47 250	0.52 245	0.47 241	0.36 234	0.16 108	0.74 95	0.67 221	0.71 302	0.46 280	0.78 221	0.28 159	1.67 304	1.48 256	0.17 201	0.20 204	0.42 251	0.34 202	0.53 224	0.46 227
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RGC	0.51 218	0.36 275	0.46 301	0.35 261	0.36 281	0.40 268	0.30 231	0.37 217	0.39 260	0.32 159	0.45 232	0.40 205	0.42 262	0.35 247	2.99 278	0.36 84	0.32 164	0.28 176	0.47 143	0.33 182	0.61 173	1.00 173	0.24 248	0.28 254	0.38 239	0.46 251	0.52 220	0.53 243

PA-Net	0.52 221	0.36 275	0.36 278	0.25 210	0.37 283	0.26 195	0.32 238	0.33 172	0.36 257	0.30 133	0.26 165	0.30 144	0.31 204	0.47 284	2.30 253	0.51 173	0.24 94	0.28 176	0.30 92	0.29 163	0.34 95	0.90 158	0.60 321	0.26 245	0.32 205	0.72 289	0.32 113	2.29 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.52 221	0.25 200	0.25 231	0.25 210	0.26 231	0.23 173	0.65 304	0.32 163	0.25 200	0.37 204	0.39 223	0.29 132	0.25 173	0.31 225	3.43 291	0.72 234	0.34 176	0.29 184	0.49 151	0.23 137	1.30 255	1.20 207	0.23 244	0.23 230	0.29 179	0.42 235	0.46 199	0.29 157

ADLNet	0.53 223	0.26 220	0.18 143	0.21 176	0.21 192	0.23 173	0.19 202	0.30 140	0.17 122	0.23 89	0.22 134	0.62 267	0.18 125	0.48 288	6.87 342	0.38 93	0.28 126	0.21 107	0.25 71	0.20 103	0.33 93	0.90 158	0.18 212	0.13 111	0.25 138	0.26 152	0.34 127	0.23 118

MLCV	0.53 223	0.25 200	0.24 218	0.36 263	0.32 257	0.30 215	0.22 207	0.46 272	0.47 283	0.53 265	0.80 285	0.51 249	0.40 254	0.26 183	0.94 164	1.44 315	0.41 212	0.30 190	1.26 281	0.27 154	1.16 236	1.23 215	0.23 244	0.35 276	0.33 207	0.35 206	0.49 207	0.34 189

s12784h	0.54 225	0.28 244	0.26 236	0.30 241	0.23 213	0.17 119	0.12 130	0.36 208	0.24 192	0.38 216	0.23 140	0.40 205	0.38 246	0.16 108	1.09 189	1.11 288	0.47 247	0.27 164	0.71 210	0.37 199	1.49 277	1.46 252	0.12 120	0.17 163	0.39 243	0.32 194	2.18 352	0.88 280

GES	0.54 225	0.23 172	0.19 157	0.21 176	0.22 207	0.26 195	0.18 194	0.34 179	0.31 239	0.36 195	0.28 182	0.30 144	0.22 154	0.22 149	2.69 270	0.58 194	0.37 189	0.28 176	1.14 266	0.32 179	1.08 220	0.88 156	0.18 212	0.24 238	0.26 149	0.23 117	0.58 242	2.34 332

R-Stereo Train	0.54 225	0.24 187	0.24 218	0.24 203	0.18 160	0.24 181	0.09 92	0.34 179	0.30 233	0.52 262	0.66 265	0.44 222	0.32 213	0.55 300	0.74 95	1.07 280	0.58 287	0.52 304	1.27 284	0.64 286	1.51 282	1.89 303	0.14 154	0.20 204	0.35 217	0.42 235	0.35 130	0.47 230

RAFT-Stereo	0.54 225	0.24 187	0.24 218	0.24 203	0.18 160	0.24 181	0.09 92	0.34 179	0.30 233	0.52 262	0.66 265	0.44 222	0.32 213	0.55 300	0.74 95	1.07 280	0.58 287	0.52 304	1.27 284	0.64 286	1.51 282	1.89 303	0.14 154	0.20 204	0.35 217	0.42 235	0.35 130	0.47 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NCCL2	0.55 229	0.35 270	0.31 262	0.30 241	0.40 289	0.25 190	0.24 210	0.35 191	0.31 239	0.41 232	0.33 208	0.35 181	0.24 166	0.53 295	4.10 302	0.47 153	0.40 206	0.31 200	0.39 123	0.31 177	0.70 186	0.99 171	0.41 299	0.32 266	0.45 262	0.45 248	0.75 278	0.51 240

PWCDC_ROB	0.55 229	0.18 92	0.19 157	0.17 138	0.26 231	0.16 108	0.19 202	0.22 92	0.54 295	0.16 75	0.43 228	0.25 102	1.12 306	0.45 279	5.47 324	0.50 167	0.31 158	0.28 176	0.36 115	0.26 153	0.60 170	1.14 198	0.25 251	0.28 254	0.18 94	0.29 170	0.26 100	0.32 178

cross-raft	0.56 231	0.25 200	0.22 205	0.21 176	0.20 180	0.39 265	0.15 175	0.44 261	0.26 209	0.48 254	0.35 218	0.43 218	0.31 204	0.24 169	0.86 148	1.35 306	0.41 212	0.34 222	1.31 293	0.78 305	1.98 329	1.89 303	0.16 188	0.18 178	0.47 266	0.46 251	0.42 176	0.68 261

Anonymous3	0.57 232	0.29 247	0.22 205	0.21 176	0.25 223	0.27 200	0.22 207	0.51 286	0.35 253	0.37 204	0.27 170	0.76 286	0.54 274	0.47 284	1.18 198	1.93 342	0.51 263	0.47 282	0.94 244	0.58 271	1.27 251	1.69 284	0.19 221	0.21 217	0.36 226	0.39 223	0.54 227	0.37 204

Any-RAFT	0.58 233	0.22 150	0.32 265	0.23 189	0.21 192	0.20 150	0.14 163	0.42 247	0.25 200	0.40 227	1.16 311	0.49 245	0.32 213	0.37 255	0.87 155	0.85 261	0.67 297	0.38 253	1.20 273	0.41 223	2.25 347	1.67 282	0.18 212	0.17 163	0.43 256	0.49 259	0.44 188	0.84 275

dad	0.58 233	0.29 247	0.20 177	0.65 314	0.32 257	0.37 253	0.94 318	0.59 299	0.18 131	0.44 241	0.18 104	0.49 245	0.42 262	0.17 114	3.83 299	0.50 167	0.41 212	0.27 164	0.77 220	0.32 179	0.49 135	0.45 84	0.19 221	0.34 269	0.57 287	0.24 129	1.23 316	0.84 275

HH	0.60 235	0.18 92	0.35 275	0.23 189	0.21 192	0.28 205	0.24 210	0.42 247	0.26 209	0.74 323	0.25 151	0.46 235	0.36 234	0.24 169	0.81 116	1.44 315	0.38 194	0.37 240	1.21 275	0.64 286	2.13 336	1.97 314	0.27 259	0.20 204	0.59 293	0.41 232	0.83 285	0.63 256

HanStereo	0.60 235	0.18 92	0.35 275	0.23 189	0.21 192	0.28 205	0.24 210	0.42 247	0.26 209	0.74 323	0.25 151	0.46 235	0.36 234	0.24 169	0.81 116	1.44 315	0.38 194	0.37 240	1.21 275	0.64 286	2.13 336	1.97 314	0.27 259	0.20 204	0.59 293	0.41 232	0.83 285	0.63 256

EGLCR-Stereo	0.60 235	0.22 150	0.22 205	0.15 114	0.18 160	0.23 173	0.09 92	0.32 163	0.22 175	0.32 159	0.19 116	0.38 192	0.27 184	0.14 87	0.81 116	0.74 237	0.39 200	0.37 240	0.72 211	0.28 159	1.20 240	2.19 338	0.12 120	0.68 337	0.23 122	1.54 335	3.67 370	0.34 189

GANet-ADL	0.60 235	0.27 231	0.26 236	0.28 233	0.29 244	0.32 226	0.25 219	0.35 191	0.27 219	0.61 286	1.04 306	0.41 212	0.29 194	0.30 215	1.87 236	1.08 283	0.51 263	0.37 240	1.17 271	0.85 317	1.27 251	1.88 302	0.19 221	0.23 230	0.32 205	0.37 218	0.58 242	0.46 227

AnonymousM	0.60 235	0.18 92	0.13 88	0.13 94	0.11 74	0.31 219	0.07 74	0.35 191	0.23 186	0.31 147	0.42 227	0.28 121	0.31 204	0.37 255	1.34 212	0.89 266	0.44 232	0.33 210	0.42 131	0.57 267	0.97 208	1.20 207	0.17 201	0.34 269	0.16 80	0.82 296	2.20 354	3.23 349

ETE_ROB	0.60 235	0.48 305	0.30 254	0.36 263	0.36 281	0.39 265	0.32 238	0.33 172	0.49 288	0.40 227	0.61 259	1.32 310	0.29 194	0.40 271	2.38 258	0.50 167	0.95 313	0.34 222	0.65 199	0.41 223	0.96 207	1.18 204	0.28 265	0.31 263	0.39 243	0.45 248	0.73 275	0.52 242

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 241	1.03 332	0.18 143	0.89 323	0.50 305	0.74 315	0.26 221	0.39 229	0.22 175	0.92 342	0.69 273	1.06 300	0.44 265	0.32 230	0.86 148	0.99 274	0.48 253	0.31 200	0.56 174	0.38 207	1.49 277	1.87 301	0.12 120	0.16 149	0.27 160	0.29 170	0.52 220	0.80 271

CC-Net-ROB	0.62 241	0.60 319	0.40 288	0.81 319	0.59 313	0.75 316	0.57 287	0.43 254	0.31 239	0.47 250	0.32 201	1.38 312	0.73 293	0.62 310	0.60 59	0.33 64	0.42 221	0.32 204	2.70 316	0.28 159	0.50 141	0.61 112	0.98 339	0.28 254	0.39 243	0.37 218	0.39 156	0.54 244

iResNet	0.62 241	0.26 220	0.26 236	0.36 263	0.38 286	0.42 273	0.27 223	0.46 272	0.31 239	0.56 269	0.73 278	0.68 278	0.73 293	0.17 114	1.73 227	1.72 335	0.39 200	0.37 240	1.52 299	0.57 267	1.58 299	0.98 169	0.20 229	0.46 298	0.34 210	0.39 223	0.59 247	0.40 214

LALA_ROB	0.62 241	0.52 309	0.32 265	0.33 253	0.35 276	0.40 268	0.31 233	0.34 179	0.40 263	0.46 247	0.61 259	1.27 306	0.29 194	0.39 267	3.75 297	0.45 139	0.51 263	0.38 253	0.57 182	0.40 221	0.82 197	1.11 192	0.24 248	0.31 263	0.36 226	0.43 241	0.81 284	0.51 240

MSMDNet	0.63 245	0.24 187	0.22 205	0.19 157	0.20 180	0.38 258	0.17 188	0.43 254	0.24 192	0.60 283	0.33 208	0.40 205	1.53 317	0.50 292	0.85 145	1.50 320	0.42 221	0.35 228	1.26 281	0.67 294	1.90 322	2.18 336	0.17 201	0.18 178	0.58 289	0.53 265	0.39 156	0.58 248

NVstereo2D	0.63 245	0.25 200	0.20 177	0.28 233	0.25 223	0.34 240	0.35 251	0.30 140	0.22 175	0.39 222	0.33 208	0.26 109	0.16 101	0.42 276	9.29 363	0.43 124	0.32 164	0.27 164	0.35 112	0.20 103	0.35 100	0.44 80	0.30 275	0.21 217	0.31 200	0.23 117	0.27 102	0.25 132

AMNet	0.63 245	0.59 318	0.56 314	0.59 306	0.59 313	0.64 307	0.58 290	0.45 265	0.53 293	0.51 259	0.69 273	0.75 284	0.40 254	0.87 321	0.68 82	0.86 263	0.71 302	0.66 326	0.63 196	0.62 281	0.76 191	0.62 114	0.38 291	0.59 326	0.57 287	0.69 285	0.70 268	0.75 263

RAFT-Test	0.64 248	0.24 187	0.22 205	0.25 210	0.21 192	0.45 283	0.17 188	0.45 265	0.26 209	0.66 302	0.80 285	0.40 205	0.39 252	0.36 251	1.01 175	1.49 319	0.41 212	0.34 222	1.29 290	0.61 277	1.90 322	1.84 298	0.17 201	0.18 178	0.54 280	0.93 305	0.41 164	1.26 307

RTSC	0.65 249	0.25 200	0.27 243	0.24 203	0.26 231	0.28 205	0.42 269	0.35 191	0.33 250	0.43 235	0.47 237	0.30 144	0.27 184	0.29 209	7.17 346	0.50 167	0.48 253	0.30 190	0.75 218	0.33 182	0.78 194	0.93 163	0.17 201	0.30 262	0.28 172	0.31 183	0.49 207	0.59 250

DAS	0.67 250	0.27 231	0.24 218	0.38 269	0.33 261	0.34 240	0.33 245	0.51 286	0.46 277	0.61 286	0.94 301	0.78 288	0.67 288	0.19 136	0.96 168	1.83 337	0.55 277	0.47 282	1.12 262	0.61 277	2.11 332	1.69 284	0.27 259	0.44 295	0.43 256	0.43 241	0.62 253	0.48 232

SepStereo	0.67 250	0.27 231	0.24 218	0.38 269	0.33 261	0.34 240	0.33 245	0.51 286	0.46 277	0.61 286	0.94 301	0.78 288	0.67 288	0.19 136	0.96 168	1.83 337	0.55 277	0.47 282	1.12 262	0.61 277	2.11 332	1.69 284	0.27 259	0.44 295	0.43 256	0.43 241	0.62 253	0.48 232

pcwnet_v2	0.69 252	0.27 231	0.31 262	0.31 247	0.33 261	0.29 213	0.24 210	0.34 179	0.25 200	0.50 257	0.40 225	1.66 325	0.40 254	0.31 225	5.73 331	0.60 200	0.36 185	0.30 190	1.08 259	0.23 137	0.82 197	0.90 158	0.57 318	0.22 225	0.35 217	0.36 213	0.51 217	0.87 278

PWC_ROB	0.69 252	0.37 281	0.41 292	0.30 241	0.35 276	0.34 240	0.50 281	0.39 229	0.69 309	0.45 245	0.80 285	0.54 255	1.20 308	0.29 209	2.36 257	1.23 296	0.63 294	0.53 307	1.01 251	0.46 250	1.15 231	1.40 243	0.26 255	0.49 303	0.38 239	0.37 218	0.68 264	0.97 283

MSKI-zero shot	0.70 254	0.21 133	0.21 196	0.20 167	0.19 173	0.43 277	0.16 181	0.42 247	0.29 228	0.44 241	1.16 311	0.48 243	0.36 234	0.17 114	1.60 222	1.42 312	0.47 247	0.37 240	1.37 295	0.95 331	1.79 317	2.06 320	0.22 242	0.19 193	0.53 277	1.21 322	0.72 270	1.17 303

Reg-Stereo(zero)	0.71 255	0.22 150	0.30 254	0.21 176	0.22 207	0.32 226	0.36 257	0.77 316	0.44 271	0.65 298	1.65 338	0.54 255	0.36 234	1.01 323	0.86 148	1.42 312	0.50 259	0.26 159	1.07 257	0.60 275	1.15 231	2.16 333	0.28 265	0.17 163	0.55 283	0.93 305	1.09 308	1.15 298

fast-iter	0.71 255	0.22 150	0.30 254	0.21 176	0.22 207	0.32 226	0.36 257	0.77 316	0.44 271	0.65 298	1.65 338	0.54 255	0.36 234	1.01 323	0.86 148	1.42 312	0.50 259	0.26 159	1.07 257	0.60 275	1.15 231	2.16 333	0.28 265	0.17 163	0.55 283	0.93 305	1.09 308	1.15 298

IPLG	0.72 257	0.20 120	0.18 143	0.16 124	0.17 149	0.15 97	0.13 151	0.35 191	0.22 175	0.35 180	1.18 314	0.29 132	0.24 166	0.54 298	9.17 361	0.54 184	0.35 183	0.29 184	0.56 174	0.37 199	0.54 157	1.38 237	0.11 107	0.57 321	0.35 217	0.29 170	0.67 263	0.22 111

GwcNet-ADL	0.72 257	0.35 270	0.37 282	0.41 278	0.34 271	0.32 226	0.27 223	0.40 235	0.27 219	0.61 286	1.53 331	0.63 271	0.41 258	0.33 234	3.69 295	1.34 305	0.50 259	0.56 315	0.91 239	0.87 320	1.18 238	1.60 276	0.24 248	0.27 249	0.36 226	0.48 256	0.47 202	0.66 260

SHD	0.72 257	0.30 253	0.42 296	0.35 261	0.34 271	0.33 239	0.45 274	0.49 280	0.44 271	0.53 265	0.63 261	0.47 241	0.64 283	0.34 239	6.15 335	0.52 178	0.47 247	0.37 240	0.94 244	0.45 247	0.88 201	1.12 194	0.25 251	0.42 291	0.47 266	0.47 255	0.50 213	0.63 256

DDUNet	0.75 260	0.91 327	0.42 296	1.24 331	1.03 336	1.19 327	1.16 329	0.35 191	0.35 253	0.37 204	0.45 232	0.64 273	0.32 213	1.77 338	2.89 273	0.44 128	0.71 302	0.48 287	0.87 237	0.59 273	0.53 151	0.64 118	0.85 336	0.28 254	0.34 210	0.34 202	0.61 251	0.39 212

IPLGR	0.76 261	0.26 220	0.21 196	0.23 189	0.23 213	0.17 119	0.12 130	0.33 172	0.20 153	0.41 232	1.59 333	0.32 163	0.31 204	0.53 295	9.00 359	0.62 209	0.41 212	0.38 253	0.65 199	0.47 251	0.76 191	1.41 244	0.12 120	0.24 238	0.35 217	0.39 223	0.63 255	0.28 152

MIPNet	0.77 262	0.23 172	0.18 143	0.24 203	0.22 207	0.17 119	0.13 151	0.34 179	0.70 310	0.40 227	2.24 351	0.31 153	0.29 194	0.57 304	5.70 329	1.03 276	0.45 236	0.33 210	0.82 229	0.56 265	0.62 176	1.53 268	0.12 120	0.92 352	0.91 322	0.39 223	1.12 313	0.30 164

PSMNet-ADL	0.77 262	0.29 247	0.30 254	0.33 253	0.32 257	0.32 226	0.37 259	0.55 294	0.35 253	0.71 316	1.43 328	0.56 259	1.01 300	2.47 353	1.18 198	2.02 346	1.58 339	0.41 265	1.06 256	0.50 256	1.25 249	1.44 249	0.35 290	0.24 238	0.35 217	0.41 232	0.65 258	0.34 189

IGEV-FE	0.78 264	0.25 200	0.47 303	0.58 304	0.25 223	0.61 303	0.63 298	0.48 276	0.28 225	0.67 305	1.33 323	0.66 275	0.41 258	0.31 225	0.87 155	1.36 307	0.39 200	0.36 233	1.13 264	0.76 303	1.57 296	2.29 345	0.20 229	0.20 204	0.84 319	0.84 298	2.28 355	1.10 292

IGEV_Zeroshot_test	0.78 264	0.25 200	0.47 303	0.58 304	0.25 223	0.61 303	0.63 298	0.48 276	0.28 225	0.67 305	1.32 322	0.66 275	0.41 258	0.31 225	0.87 155	1.36 307	0.39 200	0.36 233	1.13 264	0.76 303	1.57 296	2.29 345	0.20 229	0.20 204	0.84 319	0.84 298	2.28 355	1.09 291

DF	0.79 266	0.26 220	0.22 205	0.27 223	0.16 128	0.37 253	0.11 114	0.39 229	0.25 200	0.34 170	0.25 151	0.52 252	0.35 230	0.24 169	0.83 133	1.67 332	0.44 232	0.40 261	7.07 344	0.49 254	1.48 274	1.80 295	0.21 234	0.27 249	0.58 289	1.23 324	0.53 224	0.57 247

DeepPrunerF	0.79 266	0.36 275	0.20 177	0.53 293	1.05 338	0.38 258	0.52 282	0.32 163	0.92 324	0.23 89	0.32 201	0.23 91	0.17 112	0.26 183	5.65 328	0.50 167	0.28 126	0.24 140	0.50 157	0.25 148	0.40 109	0.47 87	0.21 234	0.19 193	5.96 374	0.50 261	0.47 202	0.30 164

XQC	0.80 268	0.47 304	0.40 288	0.50 291	0.46 299	0.50 287	0.57 287	0.56 296	0.48 285	0.58 274	0.63 261	0.58 262	0.81 297	0.45 279	6.95 344	0.73 235	0.45 236	0.36 233	0.84 232	0.42 228	0.81 196	1.06 182	0.33 287	0.42 291	0.53 277	0.61 277	0.69 265	0.50 238

RTS	0.80 268	0.32 259	0.28 248	0.30 241	0.33 261	0.44 279	0.59 293	0.41 237	0.46 277	0.43 235	0.34 211	0.51 249	0.34 222	0.30 215	7.29 347	0.70 230	0.55 277	0.36 233	1.02 252	0.45 247	0.93 205	1.01 175	0.25 251	0.37 279	0.54 280	1.72 341	0.58 242	0.79 264

RTSA	0.80 268	0.32 259	0.28 248	0.30 241	0.33 261	0.44 279	0.59 293	0.41 237	0.46 277	0.43 235	0.34 211	0.51 249	0.34 222	0.30 215	7.29 347	0.70 230	0.55 277	0.36 233	1.02 252	0.45 247	0.93 205	1.01 175	0.25 251	0.37 279	0.54 280	1.72 341	0.58 242	0.79 264

model_zeroshot	0.81 271	0.22 150	0.23 212	0.34 258	0.21 192	0.45 283	0.16 181	0.43 254	0.23 186	0.59 279	1.10 309	0.50 248	0.31 204	0.26 183	2.66 269	1.04 279	0.42 221	0.35 228	1.40 297	0.52 260	1.90 322	1.60 276	0.15 177	0.20 204	2.65 360	1.52 334	0.79 283	1.54 321

NOSS_ROB	0.81 271	0.36 275	0.27 243	0.37 267	0.35 276	0.37 253	0.29 230	0.87 323	0.39 260	0.71 316	0.93 299	0.99 297	0.60 280	1.26 333	2.02 241	2.44 357	0.57 285	0.58 318	0.68 207	0.43 230	2.16 340	2.47 354	0.32 286	0.47 301	0.42 251	0.43 241	0.72 270	0.42 218

NaN_ROB	0.82 273	0.41 296	0.41 292	0.36 263	0.49 301	0.42 273	0.44 273	0.45 265	1.33 347	0.40 227	0.67 268	0.89 296	0.31 204	0.47 284	5.25 321	0.55 189	0.34 176	0.53 307	0.49 151	0.63 283	0.60 170	0.95 164	0.28 265	0.49 303	0.78 313	1.57 336	0.98 299	1.71 325

test-1	0.83 274	0.18 92	0.23 212	0.19 157	0.19 173	0.57 301	0.58 290	0.44 261	0.29 228	0.72 320	5.41 363	0.54 255	0.40 254	0.59 306	0.98 172	1.32 302	0.45 236	0.48 287	1.14 266	0.96 333	1.90 322	2.36 350	0.14 154	0.21 217	0.39 243	0.46 251	0.61 251	0.63 256

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 274	0.54 314	0.35 275	0.63 311	0.46 299	0.56 298	1.02 321	0.65 306	0.60 300	0.57 271	0.47 237	0.82 294	1.21 309	1.11 330	2.25 251	0.60 200	0.36 185	0.33 210	1.25 279	0.40 221	1.94 327	1.62 279	0.47 308	0.39 286	0.76 308	0.81 294	0.75 278	1.49 319

FCDSN-DC	0.84 276	0.37 281	0.67 326	0.40 277	0.40 289	0.35 245	0.89 316	0.39 229	0.31 239	0.46 247	0.35 218	0.44 222	0.31 204	0.38 261	8.90 356	0.84 260	0.47 247	0.48 287	0.73 212	0.38 207	1.12 226	1.58 273	0.30 275	0.57 321	0.37 234	0.42 235	0.42 176	0.37 204
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.85 277	0.35 270	1.01 343	0.44 286	0.63 319	0.27 200	0.63 298	0.43 254	0.46 277	0.48 254	0.50 242	0.65 274	0.54 274	0.58 305	3.52 293	0.82 258	0.52 268	1.02 356	1.68 302	0.71 297	1.59 301	1.50 263	0.45 304	0.59 326	0.56 285	0.43 241	1.89 345	0.62 255

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 278	0.37 281	0.57 315	0.34 258	0.29 244	0.54 295	0.69 308	0.45 265	0.72 312	0.64 297	1.75 343	0.59 263	0.64 283	0.23 161	0.93 161	1.53 324	0.44 232	0.40 261	1.27 284	1.04 339	1.62 302	2.22 341	0.18 212	0.38 284	0.83 318	0.48 256	2.98 364	1.10 292

UDG	0.91 279	0.94 329	0.44 299	1.22 330	1.16 340	1.14 326	1.35 332	0.38 219	0.36 257	0.43 235	0.55 249	0.62 267	0.33 220	1.60 336	5.73 331	0.80 249	0.75 305	0.45 276	0.94 244	0.65 292	1.13 228	1.10 189	0.64 324	0.32 266	0.36 226	0.39 223	0.53 224	0.38 209

HSM-Net_RVC	0.94 280	0.26 220	0.27 243	0.43 281	0.31 253	0.28 205	0.23 209	0.48 276	0.29 228	0.58 274	0.98 304	11.38 371	0.46 270	0.24 169	1.33 208	0.65 215	0.47 247	0.30 190	0.57 182	0.57 267	1.31 257	1.26 216	0.27 259	0.44 295	0.43 256	0.45 248	0.54 227	0.48 232
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	0.96 281	0.36 275	0.34 271	0.55 298	0.41 292	0.32 226	0.64 302	0.52 292	0.47 283	0.71 316	1.48 329	0.67 277	0.62 281	0.35 247	3.07 282	1.67 332	0.52 268	0.56 315	1.10 260	0.87 320	1.33 259	1.89 303	0.52 314	0.51 308	0.50 273	1.05 315	3.15 368	1.80 327

iRaft-Stereo_20w	0.96 281	0.31 257	0.58 320	0.57 302	0.34 271	0.51 290	0.58 290	0.44 261	0.32 244	0.90 340	1.59 333	0.56 259	0.49 273	0.37 255	2.05 244	1.22 295	0.42 221	0.52 304	1.04 254	0.82 312	1.52 285	2.14 329	0.27 259	0.38 284	1.04 329	3.39 363	2.04 348	1.45 317

FC-DCNN	0.96 281	0.50 306	0.92 337	0.79 318	0.52 307	0.73 314	1.10 324	0.77 316	0.52 291	0.62 292	0.65 263	0.72 281	0.62 281	0.38 261	3.13 284	0.83 259	0.94 312	0.50 296	1.19 272	0.43 230	1.52 285	1.33 229	0.31 281	0.52 310	1.01 328	0.92 304	1.51 329	2.93 348

PVD	0.98 284	0.54 314	0.59 321	0.60 308	0.56 310	0.66 312	0.63 298	0.91 329	0.87 322	0.57 271	0.85 290	0.80 291	1.03 301	0.59 306	6.60 339	0.64 212	0.69 300	0.55 311	1.16 269	0.63 283	1.22 241	1.27 220	0.39 294	0.53 312	0.75 307	0.88 301	0.85 287	1.07 288

MFMNet_re	0.98 284	0.78 326	0.71 329	0.83 320	0.72 324	0.97 321	0.83 313	0.75 313	0.86 318	0.69 310	0.79 283	1.30 309	0.83 298	0.68 313	2.27 252	1.16 292	1.03 317	0.80 345	1.61 300	0.85 317	2.25 347	1.12 194	0.65 326	0.71 339	0.66 299	0.66 283	0.98 299	0.99 286

ADCP+	0.99 286	0.33 265	0.34 271	0.25 210	0.34 271	0.35 245	0.49 280	0.31 150	0.66 306	0.59 279	0.48 240	0.75 284	0.18 125	0.30 215	9.27 362	0.47 153	0.27 115	0.27 164	0.78 221	0.80 308	0.51 144	0.72 129	0.18 212	0.18 178	0.69 301	2.01 348	1.44 325	3.81 357

FC-DCNN v2	1.01 287	0.52 309	1.01 343	0.85 321	0.53 308	0.77 317	1.07 323	0.83 321	0.65 304	0.61 286	0.65 263	0.72 281	0.79 295	0.37 255	3.26 288	0.81 253	0.95 313	0.47 282	1.22 277	0.41 223	1.52 285	1.34 232	0.31 281	0.51 308	1.30 339	1.29 327	1.86 344	2.78 340

CSAN	1.01 287	0.52 309	0.48 307	0.47 290	0.49 301	0.38 258	0.48 278	0.49 280	2.50 365	0.69 310	2.01 346	1.44 314	0.69 290	0.60 309	4.20 304	0.56 191	0.46 242	0.47 282	0.82 229	2.20 366	1.16 236	1.10 189	0.31 281	0.53 312	1.68 348	1.02 314	0.72 270	0.81 272

ADCRef	1.02 289	0.34 269	0.38 284	0.23 189	0.35 276	0.32 226	0.40 266	0.36 208	0.86 318	0.39 222	0.31 194	0.39 197	0.25 173	0.28 201	9.75 367	0.63 211	0.33 172	0.32 204	0.81 225	0.56 265	0.47 132	0.72 129	0.47 308	0.34 269	1.00 326	1.09 316	0.99 302	5.10 365

FBW_ROB	1.04 290	0.64 322	0.57 315	0.87 322	0.87 332	0.68 313	0.98 319	0.45 265	0.34 252	0.53 265	0.75 280	1.03 299	1.27 312	1.90 340	6.09 334	0.42 115	0.60 290	0.33 210	2.46 311	0.49 254	1.49 277	1.10 189	1.23 342	0.56 316	0.44 260	0.53 265	0.55 231	0.82 273

SAMSARA	1.05 291	0.40 292	0.57 315	0.44 286	0.43 295	0.43 277	0.62 296	0.74 312	0.61 302	0.60 283	0.72 276	0.59 263	1.65 320	0.46 282	6.43 338	0.74 237	0.53 273	0.50 296	1.24 278	0.55 263	1.24 243	1.37 235	0.28 265	0.56 316	1.63 346	1.74 343	1.65 337	1.61 324

CBMV	1.06 292	0.38 289	0.33 267	0.42 279	0.39 288	0.39 265	0.31 233	0.87 323	0.40 263	0.65 298	0.86 292	1.47 316	1.22 311	1.02 325	1.89 237	2.41 356	0.67 297	0.51 300	1.66 301	0.78 305	1.69 307	2.20 339	0.31 281	0.52 310	0.47 266	0.49 259	1.04 306	5.23 366
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
gcap-zeroshot	1.09 293	0.23 172	0.33 267	0.59 306	0.20 180	0.40 268	0.35 251	0.45 265	0.24 192	0.74 323	1.21 317	0.63 271	0.34 222	0.25 177	0.80 114	1.71 334	3.94 370	0.29 184	9.06 354	0.81 309	1.52 285	1.94 311	1.39 345	0.18 178	0.58 289	0.39 223	0.41 164	0.41 215

ADCL	1.10 294	0.44 303	0.36 278	0.33 253	0.33 261	0.38 258	0.47 276	0.38 219	1.23 343	0.60 283	0.47 237	0.43 218	0.27 184	0.32 230	7.84 353	0.57 193	0.38 194	0.55 311	0.68 207	0.69 295	0.65 179	0.81 148	0.29 273	0.36 277	1.73 350	1.85 346	1.77 340	5.47 367

ccs_rob	1.11 295	0.35 270	0.33 267	0.43 281	0.29 244	0.44 279	0.38 260	0.59 299	0.35 253	1.97 363	5.99 364	5.59 361	0.59 277	0.45 279	1.05 182	1.28 298	0.52 268	0.39 257	1.76 305	0.87 320	1.76 313	2.05 319	0.26 255	0.43 294	0.34 210	0.36 213	0.50 213	0.56 246

pmcnn	1.11 295	0.42 301	0.41 292	0.57 302	0.59 313	0.54 295	1.41 333	0.71 310	0.48 285	0.61 286	1.28 320	1.51 318	2.96 344	1.04 326	1.42 217	2.33 354	0.81 307	0.96 350	1.74 304	1.09 343	2.41 352	1.74 290	0.82 335	0.50 306	0.48 272	0.69 285	1.09 308	1.28 310

DCVSM-stereo	1.12 297	0.31 257	0.36 278	0.43 281	0.33 261	0.52 294	0.35 251	0.68 308	0.39 260	0.66 302	1.41 327	1.60 320	0.79 295	0.39 267	0.81 116	1.02 275	0.48 253	0.37 240	12.56 365	0.92 330	1.54 292	1.37 235	0.41 299	0.49 303	0.41 248	0.51 262	0.65 258	0.61 252

FAT-Stereo	1.13 298	0.37 281	0.57 315	0.56 301	0.63 319	0.50 287	0.52 282	0.75 313	0.44 271	0.79 331	2.82 354	1.45 315	1.95 328	0.49 291	2.78 271	2.52 360	0.57 285	0.60 320	2.42 310	1.17 347	2.12 335	2.13 328	0.74 333	0.58 324	0.41 248	0.56 269	0.72 270	1.27 309

ADCMid	1.14 299	0.50 306	0.55 313	0.39 276	0.59 313	0.56 298	0.77 312	0.59 299	0.76 315	0.47 250	0.71 275	0.70 279	0.71 292	0.39 267	8.21 354	1.09 285	0.51 263	0.45 276	1.73 303	0.51 259	1.04 213	1.21 211	0.59 320	0.40 288	0.58 289	1.47 333	1.24 318	4.18 361

EAI-Stereo	1.15 300	0.27 231	0.37 282	0.54 294	0.30 249	8.38 374	0.76 310	0.45 265	0.63 303	0.34 170	0.88 295	0.46 235	0.33 220	0.25 177	1.83 233	1.17 293	0.40 206	0.65 323	2.53 314	0.73 299	1.47 272	1.71 288	0.23 244	0.46 298	1.08 334	1.64 340	1.45 327	1.79 326

TRStereo	1.21 301	0.32 259	0.47 303	0.25 210	0.18 160	0.64 307	0.26 221	0.44 261	0.20 153	0.70 315	0.57 251	0.80 291	0.29 194	0.23 161	1.08 188	1.85 339	0.37 189	0.35 228	1.05 255	0.88 326	1.36 262	1.89 303	0.17 201	0.16 149	0.67 300	16.20 384	0.88 290	0.49 237

EKT-Stereo	1.22 302	0.27 231	0.24 218	0.28 233	0.25 223	0.31 219	0.54 286	0.43 254	0.29 228	0.44 241	0.57 251	0.49 245	0.44 265	0.31 225	13.29 379	2.18 351	0.54 274	0.53 307	1.26 281	1.02 337	5.16 372	2.03 318	0.14 154	0.19 193	0.42 251	0.35 206	0.56 233	0.34 189

MADNet+	1.22 302	0.60 319	0.77 332	0.77 316	0.74 325	0.61 303	1.01 320	0.94 332	0.74 313	0.78 330	0.68 272	1.18 303	1.07 304	0.68 313	7.48 351	1.39 309	1.12 324	0.65 323	1.33 294	0.91 328	2.13 336	1.51 265	0.66 327	0.97 355	1.05 331	0.83 297	0.92 295	1.39 313

STTRV1_RVC	1.23 304	0.41 296	0.34 271	0.54 294	0.41 292	0.55 297	0.43 272	0.51 286	0.50 289	0.51 259	0.50 242	0.85 295	1.05 302	0.55 300	0.84 135	0.58 194	1.80 348	0.45 276	12.60 367	1.77 359	1.77 316	1.50 263	0.55 316	0.59 326	0.52 276	0.67 284	0.89 293	1.44 316

HBP-ISP	1.24 305	0.38 289	0.50 308	0.52 292	0.41 292	0.45 283	0.33 245	0.55 294	0.40 263	0.76 328	1.30 321	0.48 243	0.48 272	1.92 341	9.87 371	3.68 372	0.55 277	0.66 326	0.82 229	0.95 331	2.11 332	2.96 364	0.30 275	0.46 298	0.47 266	0.52 263	0.94 297	0.60 251

DDF-Stereo	1.25 306	0.32 259	0.17 132	6.72 370	0.23 213	6.20 369	0.31 233	0.36 208	0.21 166	0.35 180	0.57 251	7.72 364	0.43 264	0.22 149	0.76 104	0.89 266	0.60 290	0.39 257	1.30 291	0.43 230	1.56 295	1.46 252	0.16 188	0.23 230	0.29 179	1.00 312	0.44 188	0.54 244

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 307	2.34 358	0.85 334	1.48 335	0.80 331	1.00 322	1.15 328	0.76 315	0.94 325	1.33 354	0.54 248	1.54 319	1.67 321	2.00 342	2.30 253	0.97 271	1.08 323	1.05 357	3.01 321	1.06 342	1.37 263	1.51 265	1.22 341	0.67 336	0.76 308	0.65 281	0.59 247	1.40 314

AnyNet_C32	1.27 308	0.41 296	0.36 278	0.37 267	0.40 289	0.48 286	0.62 296	0.47 274	1.23 343	0.56 269	0.89 297	0.53 253	0.36 234	0.40 271	10.27 373	1.27 297	0.55 277	0.54 310	0.88 238	0.63 283	1.28 253	1.52 267	0.34 289	0.50 306	1.09 335	2.40 353	1.34 321	4.67 363

SQANet	1.31 309	1.35 337	0.53 309	3.10 352	1.03 336	1.89 335	1.49 335	0.50 285	0.40 263	0.51 259	0.46 235	1.19 304	0.55 276	1.57 335	2.53 264	0.49 161	1.24 331	0.37 240	6.38 339	0.61 277	1.71 308	1.74 290	2.52 354	0.37 279	0.46 265	0.57 270	0.66 260	1.26 307

CBMV_ROB	1.31 309	0.37 281	0.39 287	0.60 308	0.49 301	0.57 301	0.47 276	0.95 334	0.40 263	0.81 333	1.38 326	3.04 342	2.55 337	0.48 288	5.00 316	1.30 299	0.89 309	0.49 291	2.24 308	0.73 299	1.72 310	1.95 312	0.45 304	0.40 288	0.97 324	2.27 352	1.56 331	2.91 347

G-Net	1.35 311	0.55 316	0.65 325	0.43 281	0.49 301	0.56 298	0.48 278	0.89 326	1.35 348	0.67 305	1.22 318	3.00 341	1.21 309	0.36 251	4.11 303	1.64 330	0.61 292	0.76 339	1.37 295	1.35 351	1.63 303	1.89 303	0.39 294	0.61 329	0.80 314	3.07 361	1.57 332	4.68 364

ADCS	1.39 312	0.51 308	0.47 303	0.45 289	0.55 309	0.51 290	0.64 302	0.68 308	1.05 329	0.57 271	0.72 276	0.80 291	2.34 334	0.51 294	9.94 372	2.13 349	0.76 306	0.62 322	1.30 291	0.62 281	1.80 318	1.62 279	0.43 302	0.56 316	0.76 308	2.09 350	1.59 334	3.47 352

DPSNet	1.40 313	0.43 302	0.38 284	0.54 294	0.61 318	0.65 310	0.57 287	0.51 286	0.67 307	0.46 247	0.87 294	3.54 349	1.62 319	1.43 334	2.52 262	2.12 348	0.99 315	0.99 354	7.37 347	1.69 357	2.21 344	2.98 365	0.95 338	0.74 340	0.76 308	0.76 291	0.75 278	0.82 273

otaku	1.43 314	2.19 354	0.62 324	3.33 354	1.22 342	2.22 349	1.77 339	0.56 296	0.53 293	0.59 279	0.53 247	1.29 308	0.69 290	2.06 345	1.09 189	0.51 173	1.25 332	0.39 257	6.35 338	0.59 273	1.91 326	1.95 312	3.16 362	0.48 302	0.56 285	0.57 270	0.74 277	1.36 312

S-Stereo	1.43 314	0.40 292	0.43 298	0.60 308	0.58 312	0.64 307	1.10 324	0.61 303	0.57 297	0.69 310	4.10 361	1.62 323	0.65 285	0.46 282	4.54 308	2.87 366	0.55 277	0.65 323	4.87 334	4.90 373	1.26 250	2.26 343	0.99 340	0.61 329	0.41 248	0.53 265	0.66 260	0.97 283

RainbowNet	1.44 316	1.50 341	0.85 334	2.41 349	1.41 350	1.97 338	2.14 344	0.65 306	0.57 297	0.74 323	0.46 235	1.61 321	1.05 302	2.78 356	1.90 238	1.30 299	1.21 329	0.51 300	3.15 324	1.74 358	1.75 312	1.97 314	3.07 360	0.61 329	0.65 298	0.69 285	0.88 290	1.43 315

SANet	1.44 316	0.57 317	0.54 310	0.55 298	0.60 317	0.65 310	0.76 310	0.94 332	5.50 371	0.52 262	2.23 350	4.15 356	2.61 338	0.65 312	5.29 322	0.52 178	1.21 329	0.56 315	0.93 243	0.83 313	1.54 292	1.38 237	0.47 308	0.62 333	0.74 305	1.16 319	0.88 290	2.41 335

SGM-ForestM	1.49 318	1.99 352	1.26 356	1.18 328	0.67 323	1.50 331	1.71 338	1.32 350	0.94 325	0.74 323	1.03 305	2.90 340	2.23 331	0.55 300	1.68 225	0.62 209	1.34 334	0.49 291	2.81 319	0.58 271	1.33 259	1.12 194	0.57 318	0.56 316	2.12 356	2.46 354	3.00 365	3.53 354

SPS-STEREO	1.49 318	0.72 323	0.69 327	0.90 324	0.75 326	0.82 320	0.74 309	0.83 321	0.76 315	0.85 337	1.62 335	1.42 313	1.09 305	0.70 315	1.97 239	2.32 353	1.04 318	0.97 352	10.95 362	1.01 336	2.60 356	2.45 353	0.64 324	0.76 343	0.81 316	0.79 293	1.11 312	0.96 282
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.52 320	0.60 319	0.54 310	0.63 311	0.56 310	0.51 290	1.16 329	0.89 326	1.30 346	0.68 308	0.88 295	1.27 306	1.30 315	0.54 298	11.26 375	2.64 362	1.16 325	1.01 355	1.42 298	0.75 301	1.67 304	1.92 310	0.60 321	0.62 333	1.33 340	0.97 311	1.63 336	3.28 350

ADCPNet	1.59 321	0.37 281	0.74 331	0.43 281	0.76 327	0.42 273	1.45 334	0.90 328	0.70 310	0.76 328	1.68 341	0.76 286	3.19 347	0.76 318	8.96 358	1.92 341	0.54 274	0.37 240	4.76 332	1.03 338	1.19 239	1.09 186	0.94 337	0.40 288	1.06 332	1.36 328	0.93 296	5.53 369

anonymity	1.60 322	0.25 200	0.41 292	0.27 223	0.23 213	0.51 290	0.16 181	0.49 280	0.27 219	0.63 294	23.10 384	0.57 261	0.59 277	0.37 255	0.78 108	1.33 303	0.46 242	0.35 228	1.10 260	0.48 253	1.47 272	2.07 324	0.21 234	0.33 268	1.11 337	1.60 338	3.07 366	1.08 290

Ntro	1.62 323	3.84 368	0.69 327	2.63 350	1.29 343	2.25 351	2.87 355	0.61 303	0.56 296	0.62 292	0.50 242	1.32 310	0.66 287	2.02 344	3.24 287	0.47 153	1.35 336	0.42 269	6.77 340	0.64 286	2.20 342	2.08 325	3.05 359	0.55 315	0.60 295	0.69 285	0.73 275	1.16 301

ACVNet_1	1.67 324	1.63 344	0.96 339	4.28 357	1.59 355	2.19 348	3.55 358	0.73 311	0.57 297	0.63 294	0.58 254	1.49 317	0.97 299	5.05 373	1.52 221	0.54 184	2.24 352	0.55 311	4.77 333	0.57 267	2.20 342	1.58 273	3.26 365	0.65 335	0.70 302	0.64 280	0.69 265	0.89 281

DDVS	1.78 325	0.35 270	0.40 288	0.33 253	0.38 286	0.37 253	0.33 245	2.41 368	0.46 277	0.68 308	17.02 381	2.44 338	0.65 285	0.81 320	2.50 261	1.31 301	0.61 292	0.49 291	6.21 337	0.84 315	2.90 362	2.24 342	0.26 255	0.34 269	0.34 210	0.60 276	2.18 352	0.71 262

Dean	1.78 325	1.76 347	1.00 341	5.98 368	1.87 365	2.22 349	2.59 352	1.07 342	1.14 337	0.98 346	0.82 288	1.85 329	2.08 330	2.18 348	2.05 244	1.07 280	2.05 350	0.70 332	2.78 318	0.97 334	2.14 339	1.89 303	2.92 357	0.93 353	1.41 341	1.11 318	1.39 323	1.14 297

DN	1.81 327	0.20 120	0.20 177	0.38 269	0.18 160	19.32 381	0.17 188	0.38 219	0.27 219	0.58 274	0.43 228	14.61 374	0.32 213	0.33 234	1.18 198	1.12 289	0.44 232	0.34 222	1.15 268	0.50 256	1.45 270	1.54 270	0.18 212	0.18 178	0.72 303	1.09 316	0.57 237	1.16 301

MFN_U_SF_RVC	1.81 327	2.41 359	1.86 368	2.14 347	1.76 361	1.92 336	2.34 350	1.56 358	1.47 354	3.68 369	3.76 358	1.21 305	1.27 312	1.71 337	3.52 293	2.14 350	1.01 316	0.92 349	3.46 327	0.99 335	1.73 311	1.56 272	0.77 334	2.30 374	0.76 308	0.81 294	0.70 268	0.98 285

ACVNet_2	1.92 329	1.61 343	1.00 341	5.61 365	1.57 353	2.05 341	2.23 345	0.87 323	0.68 308	0.71 316	0.74 279	1.61 321	1.15 307	2.00 342	2.43 260	0.69 222	2.79 357	0.51 300	12.02 364	0.71 297	1.81 319	1.68 283	2.66 355	0.79 346	1.09 335	0.74 290	0.95 298	1.11 294

WAO-6	1.95 330	1.28 336	0.85 334	2.04 344	1.34 346	1.69 333	2.05 342	1.04 340	1.24 345	0.91 341	0.86 292	1.85 329	2.71 339	2.30 350	9.05 360	1.14 291	2.89 358	0.69 331	3.16 325	0.85 317	2.21 344	2.27 344	1.29 343	0.87 348	1.64 347	2.07 349	1.72 339	2.69 339

SGM-Forest	1.95 330	0.37 281	0.25 231	0.54 294	0.44 296	0.40 268	0.24 210	0.59 299	0.75 314	0.72 320	0.66 265	0.99 297	2.05 329	0.34 239	5.58 327	1.88 340	0.46 242	0.39 257	23.75 379	0.29 163	2.17 341	1.62 279	0.40 297	0.29 260	1.04 329	0.59 274	1.80 341	4.01 359
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	1.96 332	1.09 334	1.32 358	5.02 360	0.99 335	1.02 325	1.64 336	1.16 345	1.46 353	2.58 367	2.14 349	2.11 335	2.83 343	1.20 332	6.00 333	1.03 276	1.68 342	0.70 332	7.59 348	0.87 320	1.71 308	1.97 314	0.38 291	1.05 358	0.98 325	1.45 331	1.10 311	1.84 328

IMH-64-1	1.98 333	1.48 339	1.04 348	1.97 340	1.55 351	2.06 342	2.27 347	1.02 337	1.16 339	0.58 274	0.75 280	1.89 331	2.78 340	2.77 354	9.78 368	1.51 322	1.19 327	0.66 326	3.01 321	0.81 309	1.48 274	2.06 320	3.25 363	0.74 340	1.59 344	1.25 325	2.09 349	2.83 343

IMH-64	1.98 333	1.48 339	1.04 348	1.97 340	1.55 351	2.06 342	2.27 347	1.02 337	1.16 339	0.58 274	0.75 280	1.89 331	2.78 340	2.77 354	9.78 368	1.51 322	1.19 327	0.66 326	3.01 321	0.81 309	1.48 274	2.06 320	3.25 363	0.74 340	1.59 344	1.25 325	2.09 349	2.83 343

edge stereo	1.98 333	0.52 309	1.03 347	0.72 315	0.63 319	0.79 318	0.83 313	0.93 331	1.45 351	3.71 370	1.22 318	2.08 334	4.38 353	1.06 327	2.14 248	2.51 359	0.64 295	0.55 311	7.27 346	7.84 376	1.43 269	5.56 375	2.02 351	0.53 312	0.61 296	0.55 268	0.87 288	1.48 318

MonStereo1	2.02 336	1.45 338	0.77 332	2.13 346	1.82 363	1.97 338	2.36 351	0.96 335	0.78 317	12.63 382	0.93 299	3.05 343	2.79 342	2.15 347	0.72 93	0.58 194	0.91 310	0.74 334	6.88 341	0.83 313	1.30 255	1.20 207	2.89 356	0.56 316	0.80 314	0.62 278	1.53 330	1.12 295

SFCPSM	2.02 336	0.37 281	0.29 251	0.38 269	0.33 261	0.38 258	0.38 260	0.42 247	0.48 285	0.63 294	1.10 309	1.09 301	4.92 355	0.35 247	1.80 230	1.39 309	0.59 289	0.50 296	31.93 386	0.84 315	1.50 281	1.59 275	0.30 275	0.37 279	0.42 251	0.52 263	0.69 265	1.01 287

MeshStereo	2.03 338	0.72 323	0.61 323	1.20 329	0.79 330	1.01 324	0.66 305	1.54 357	1.35 348	0.92 342	2.10 348	4.00 353	3.06 345	0.71 317	9.66 366	2.82 364	1.05 319	0.76 339	4.73 331	0.75 301	3.34 366	3.73 371	0.48 311	0.58 324	1.79 351	1.18 320	2.41 359	2.78 340
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
ELAS	2.27 339	1.03 332	1.10 353	1.38 334	1.13 339	1.45 329	1.10 324	1.38 353	1.09 335	0.94 344	7.66 367	3.71 351	3.10 346	1.11 330	6.64 340	1.56 325	1.42 338	1.43 364	2.52 313	0.69 295	2.33 350	3.03 366	0.69 330	0.82 347	3.50 366	4.32 370	2.52 360	3.70 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	2.36 340	4.67 373	0.44 299	3.47 355	0.77 329	2.09 345	0.52 282	1.45 355	0.44 271	0.69 310	0.96 303	0.78 288	9.65 365	0.30 215	8.31 355	0.79 245	0.46 242	0.37 240	3.22 326	0.38 207	1.95 328	2.12 327	0.46 307	0.36 277	4.26 371	2.58 355	6.75 375	5.48 368

ELAS_RVC	2.37 341	0.95 331	1.21 355	1.26 332	0.98 334	1.99 340	1.12 327	1.45 355	0.86 318	0.99 347	7.87 368	3.60 350	8.50 362	1.07 328	6.31 337	1.59 328	1.34 334	1.44 365	2.57 315	0.79 307	2.43 353	3.03 366	0.71 331	0.88 349	3.51 367	3.72 366	1.69 338	2.07 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.50 342	1.51 342	1.05 351	1.99 343	1.58 354	2.09 345	2.32 349	1.04 340	1.19 342	0.84 336	1.34 324	2.02 333	8.04 361	8.79 381	6.91 343	1.41 311	1.37 337	0.67 330	5.94 336	1.10 345	1.45 270	2.32 349	4.37 375	0.77 344	1.86 352	1.41 329	1.57 332	2.46 336

PWCK	2.53 343	1.63 344	1.01 343	1.98 342	1.29 343	2.08 344	2.10 343	1.37 352	1.44 350	1.41 357	1.79 344	5.07 358	2.34 334	1.08 329	3.26 288	0.91 268	1.71 344	0.77 341	22.70 377	1.31 350	2.44 354	1.46 252	1.41 346	0.98 356	1.69 349	1.61 339	1.40 324	2.14 330

SGM_RVC	2.55 344	0.93 328	1.05 351	0.97 325	0.76 327	1.00 322	0.93 317	7.37 377	1.18 341	1.01 350	1.64 336	2.39 337	9.36 364	0.62 310	2.02 241	1.33 303	1.60 340	0.80 345	7.94 349	1.42 352	1.67 304	1.69 284	0.67 328	0.94 354	2.66 361	2.65 358	4.83 372	9.43 375
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.56 345	0.94 329	0.92 337	1.06 326	0.97 333	1.24 328	1.04 322	1.31 349	1.76 357	1.12 352	2.01 346	2.59 339	3.35 350	0.87 321	6.30 336	3.19 368	1.16 325	1.11 359	6.92 343	1.55 355	2.89 361	2.90 361	0.67 328	1.23 366	3.89 368	4.14 368	5.13 373	8.82 374

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 346	0.30 253	0.54 310	0.34 258	0.37 283	0.63 306	0.68 307	0.48 276	1.07 333	0.69 310	1.55 332	0.62 267	0.59 277	0.18 133	0.86 148	1.75 336	0.42 221	0.50 296	49.64 389	1.04 339	1.53 290	2.14 329	0.19 221	0.28 254	0.72 303	1.86 347	0.98 299	1.07 288

LVE	2.66 347	1.99 352	1.02 346	12.01 375	1.75 360	3.85 360	11.87 378	0.91 329	0.89 323	1.03 351	0.91 298	1.62 323	2.23 331	2.46 352	2.96 276	1.03 276	1.74 345	0.82 347	8.43 353	0.87 320	1.84 321	2.20 339	3.10 361	0.99 357	1.45 342	0.96 309	1.23 316	1.54 321

JetBlue	2.73 348	1.92 350	1.56 365	2.34 348	1.82 363	2.66 354	2.78 354	1.44 354	1.45 351	0.81 333	0.82 288	4.05 354	1.44 316	2.08 346	9.39 364	2.60 361	1.69 343	1.33 362	2.15 306	1.21 349	3.25 365	3.66 370	1.90 350	1.08 361	2.76 364	5.03 371	2.31 358	10.12 377

DGSMNet	2.89 349	1.85 348	1.04 348	1.35 333	0.50 305	1.94 337	0.59 293	2.82 369	1.53 355	3.95 371	15.60 378	1.84 328	3.19 347	4.88 372	2.89 273	2.87 366	3.06 360	1.91 367	4.57 330	2.02 365	4.46 370	3.48 368	1.64 348	2.11 372	0.88 321	3.46 364	1.04 306	2.62 338

MADNet++	2.98 350	1.95 351	2.23 370	1.73 339	2.39 366	1.68 332	2.24 346	2.26 364	2.69 366	2.34 366	2.78 353	3.30 347	3.34 349	2.86 357	4.22 305	4.20 373	2.65 355	2.14 369	3.69 328	3.00 368	4.95 371	7.04 378	1.44 347	2.60 375	1.93 353	5.78 372	2.76 362	2.35 333

DNS	3.00 351	0.20 120	0.29 251	0.27 223	0.14 100	12.84 376	0.18 194	0.39 229	0.22 175	0.47 250	3.94 360	37.42 389	0.38 246	0.34 239	1.33 208	1.65 331	0.38 194	0.26 159	13.49 369	0.38 207	1.31 257	1.39 239	0.12 120	0.31 263	0.81 316	0.57 270	0.64 256	1.28 310

WAO-8	3.09 352	2.55 360	1.41 359	5.78 366	1.73 357	2.51 352	3.26 356	1.28 347	1.93 360	5.67 375	8.70 373	3.06 344	6.18 358	4.38 367	3.04 280	1.97 344	1.78 346	0.75 337	9.44 356	1.54 353	1.76 313	2.31 347	2.46 352	1.07 359	2.29 357	1.80 344	1.83 342	2.83 343

Venus	3.09 352	2.55 360	1.41 359	5.78 366	1.73 357	2.51 352	3.26 356	1.28 347	1.93 360	5.67 375	8.70 373	3.06 344	6.18 358	4.38 367	3.04 280	1.97 344	1.78 346	0.75 337	9.44 356	1.54 353	1.76 313	2.31 347	2.46 352	1.07 359	2.29 357	1.80 344	1.83 342	2.83 343

UNDER WATER-64	3.14 354	2.61 362	1.56 365	4.95 359	2.92 369	3.47 357	4.38 362	2.32 365	1.63 356	1.37 355	1.36 325	5.08 359	4.79 354	3.47 361	7.48 351	2.02 346	3.68 368	1.11 359	3.99 329	1.95 362	2.87 360	2.92 363	5.01 378	1.40 367	1.99 355	3.99 367	2.15 351	4.42 362

ACVNet-4b	3.25 355	6.98 375	0.72 330	12.08 376	1.33 345	4.39 363	9.77 375	0.61 303	0.60 300	0.66 302	3.91 359	5.47 360	11.63 368	2.24 349	0.74 95	0.55 189	2.39 354	0.49 291	10.57 361	0.87 320	2.24 346	2.88 360	2.92 357	0.61 329	0.61 296	0.58 273	0.72 270	1.15 298

MANE	3.30 356	1.71 346	1.93 369	1.49 336	1.37 349	1.77 334	2.02 340	1.90 360	2.39 364	0.87 338	1.68 341	3.71 351	4.07 351	0.78 319	7.43 349	3.40 369	1.81 349	6.10 377	2.99 320	1.05 341	2.09 331	2.38 351	0.61 323	1.76 371	5.46 373	6.93 375	8.52 376	12.82 379

STStereo	3.38 357	1.14 335	1.69 367	7.09 372	1.35 347	7.29 373	2.62 353	2.11 362	2.34 363	0.95 345	2.86 355	5.97 362	6.28 360	0.38 261	11.54 376	2.20 352	0.93 311	0.89 348	11.21 363	0.90 327	1.58 299	1.46 252	0.55 316	1.58 368	3.31 365	3.09 362	3.08 367	6.91 371

DispFullNet	3.41 358	2.89 366	1.54 363	1.52 337	1.71 356	1.49 330	1.66 337	1.26 346	2.27 362	2.07 364	1.94 345	15.55 375	4.16 352	1.77 338	5.50 325	4.82 375	2.33 353	0.96 350	23.18 378	4.57 370	2.36 351	2.47 354	0.73 332	0.57 321	1.23 338	0.62 278	1.37 322	1.51 320

TorneroNet-64	3.44 359	2.19 354	2.33 371	7.00 371	1.73 357	3.02 355	4.22 361	1.95 361	3.75 368	0.82 335	3.10 356	4.11 355	12.63 371	3.76 362	6.96 345	1.63 329	3.11 361	0.79 343	7.96 350	1.98 364	2.65 357	2.69 358	3.37 366	0.90 351	2.67 362	2.65 358	1.21 315	3.65 355

notaker	3.52 360	2.84 365	1.55 364	5.08 361	6.69 378	3.97 361	4.03 360	1.33 351	3.34 367	1.17 353	3.34 357	6.77 363	11.07 367	5.35 375	4.78 311	1.20 294	3.25 362	0.97 352	10.40 360	2.75 367	2.90 362	2.14 329	3.69 369	1.16 363	1.00 326	1.21 322	1.44 325	1.57 323

PSMNet_ROB	3.52 360	1.88 349	0.99 340	1.71 338	1.19 341	2.12 347	2.02 340	0.79 320	0.86 318	8.42 380	19.75 383	12.43 372	2.32 333	7.26 380	2.04 243	0.69 222	1.30 333	1.37 363	9.12 355	0.91 328	2.05 330	1.34 232	8.71 384	0.77 344	1.06 332	1.46 332	1.32 320	1.13 296

JetRed	3.85 362	2.71 364	3.02 372	2.08 345	2.45 367	3.41 356	4.64 363	2.34 367	1.83 358	1.88 361	1.20 315	3.35 348	1.28 314	3.27 359	9.82 370	3.50 370	4.08 372	3.88 374	2.41 309	1.82 360	5.48 374	4.79 373	3.60 368	1.67 370	4.20 370	11.19 380	5.32 374	8.78 373

UNDER WATER	4.11 363	2.66 363	1.51 362	4.92 358	5.25 372	3.49 358	7.24 372	2.33 366	1.84 359	1.65 360	1.20 315	5.04 357	21.14 377	5.09 374	4.93 315	2.44 357	3.86 369	1.09 358	8.36 352	1.97 363	3.80 369	2.73 359	5.04 379	2.11 372	1.96 354	3.54 365	1.91 346	3.93 358

XX-Stereo	4.69 364	0.19 104	0.24 218	0.27 223	0.16 128	0.42 273	0.32 238	0.35 191	0.21 166	0.73 322	1.64 336	0.46 235	0.38 246	0.30 215	0.95 166	1.09 285	0.43 227	0.38 253	1.25 279	0.47 251	1.42 267	1.54 270	0.21 234	0.17 163	110.85 393	0.46 251	1.00 305	0.84 275

LSM0	4.83 365	0.52 309	0.57 315	0.78 317	0.66 322	0.81 319	1.26 331	1.10 344	1.08 334	0.88 339	1.65 338	1.82 327	2.45 336	0.40 271	38.07 390	52.94 390	0.87 308	0.61 321	5.33 335	1.09 343	2.57 355	3.54 369	0.43 302	0.69 338	0.94 323	2.15 351	1.61 335	5.62 370

FADE	5.02 366	3.50 367	5.27 374	1.16 327	1.35 347	5.02 366	4.00 359	3.21 370	6.49 372	4.80 374	8.62 372	8.70 367	5.81 357	2.31 351	2.42 259	2.64 362	7.84 377	2.86 372	12.56 365	6.33 375	7.32 379	6.35 377	1.84 349	3.02 376	3.89 368	4.29 369	4.35 371	9.54 376

KSHMR	5.12 367	2.29 356	1.47 361	20.10 381	3.65 370	5.24 368	9.39 374	1.58 359	6.86 374	1.38 356	1.49 330	2.35 336	27.00 388	4.39 369	4.91 313	1.96 343	1.66 341	1.12 361	15.45 372	1.19 348	2.92 364	2.14 329	4.07 372	1.21 365	7.00 376	2.72 360	1.95 347	2.80 342

zero-FE	5.34 368	0.32 259	0.17 132	27.02 386	1.78 362	37.04 390	12.26 379	0.36 208	0.65 304	2.17 365	1.17 313	25.79 384	4.97 356	0.43 277	2.31 255	0.87 265	2.76 356	2.15 370	2.47 312	0.43 230	14.67 381	2.09 326	0.16 188	0.23 230	0.29 179	1.00 312	0.41 164	0.34 189

TorneroNet	5.38 369	2.29 356	1.20 354	17.70 380	6.11 377	4.86 365	6.44 370	2.12 363	4.67 370	1.56 358	7.04 365	11.27 369	24.96 381	4.04 363	5.06 319	1.56 325	3.02 359	0.79 343	14.79 371	1.88 361	2.79 359	2.59 357	3.47 367	0.89 350	6.89 375	2.63 357	1.30 319	3.48 353

ACV-stereo	5.83 370	11.12 378	0.40 288	0.64 313	0.34 271	6.32 370	4.79 364	4.59 373	0.50 289	0.65 298	0.85 290	1.68 326	8.74 363	4.63 370	8.94 357	3.51 371	0.67 297	0.58 318	83.85 392	1.15 346	3.70 368	6.30 376	0.42 301	0.42 291	0.38 239	0.78 292	0.76 282	0.58 248

ktn	6.56 371	5.17 374	14.71 383	5.30 362	4.74 371	9.67 375	6.68 371	7.48 378	12.97 382	1.88 361	2.35 352	27.30 385	21.86 378	4.31 365	5.72 330	1.50 320	4.02 371	1.83 366	15.82 373	4.59 371	2.65 357	2.06 320	3.99 371	1.18 364	2.40 359	1.57 336	2.89 363	2.50 337

WQFJA1++	7.36 372	0.21 133	0.14 105	53.04 390	0.18 160	47.82 391	48.18 390	0.29 132	0.19 140	1.00 348	0.25 151	3.15 346	13.25 373	0.21 146	0.66 72	0.77 241	0.41 212	0.28 176	8.06 351	3.85 369	1.57 296	1.20 207	0.13 140	0.14 124	0.26 149	12.71 381	0.41 164	0.42 218

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 373	4.50 372	1.31 357	2.75 351	2.71 368	5.17 367	7.48 373	5.91 374	8.23 375	1.63 359	10.81 376	75.58 392	10.28 366	4.33 366	2.18 250	1.44 315	7.17 376	8.31 378	6.88 341	1.67 356	3.57 367	2.90 361	1.30 344	1.13 362	4.31 372	6.17 374	20.85 385	4.05 360

LE_ROB	7.96 374	3.98 369	5.96 377	6.32 369	20.03 386	4.31 362	17.09 382	6.33 375	9.23 377	1.00 348	4.87 362	16.05 376	22.60 379	3.45 360	2.97 277	0.95 270	2.14 351	1.91 367	13.13 368	5.86 374	2.32 349	2.18 336	9.68 386	5.18 378	10.55 379	9.20 377	10.65 378	17.10 383

DGTPSM_ROB	9.57 375	4.02 370	11.10 378	3.15 353	5.69 373	3.62 359	5.37 367	3.67 371	9.11 376	3.26 368	7.88 369	9.79 368	14.19 374	4.73 371	13.10 378	11.13 379	5.27 373	11.44 381	7.09 345	10.27 378	6.42 377	15.33 381	4.54 376	9.05 380	10.05 377	27.51 385	11.07 379	30.63 385

DPSMNet_ROB	11.01 376	4.36 371	11.20 379	3.81 356	5.73 374	4.71 364	5.45 368	3.67 371	9.75 378	4.35 372	13.56 377	11.30 370	26.82 387	5.44 378	13.51 380	12.50 380	6.62 375	12.38 382	14.62 370	10.30 379	7.11 378	16.01 382	4.56 377	9.06 381	11.07 380	27.51 385	11.13 380	30.63 385

HanzoNet	11.30 377	14.06 380	16.74 384	13.89 379	9.10 380	15.60 380	21.20 386	11.16 383	12.45 381	6.15 377	7.25 366	20.77 380	27.41 390	28.53 389	4.84 312	9.79 378	14.66 383	2.80 371	24.65 380	12.81 383	5.39 373	4.27 372	8.60 383	1.63 369	2.70 363	2.61 356	2.55 361	3.43 351

DLNR_Zeroshot_test	11.48 378	37.23 391	0.46 301	54.89 391	0.21 192	0.37 253	49.84 391	0.47 274	0.22 175	0.80 332	0.59 256	0.62 267	0.36 234	3.08 358	63.85 392	73.41 392	9.38 378	5.61 376	2.77 317	0.65 292	1.83 320	1.41 244	0.13 140	0.22 225	0.37 234	0.38 221	0.43 185	0.48 232

BEATNet-Init1	11.60 379	15.45 381	5.36 376	21.04 382	10.14 381	20.37 382	13.59 381	8.80 381	6.63 373	4.42 373	10.00 375	14.23 373	19.35 375	4.04 363	10.43 374	9.21 377	6.50 374	5.00 375	32.12 387	14.67 384	8.25 380	7.49 379	5.66 380	5.23 379	12.24 381	7.07 376	21.30 386	14.66 380

LRCNet_RVC	12.77 380	18.28 384	5.31 375	23.03 384	20.03 386	22.79 385	18.73 384	10.19 382	4.29 369	21.40 387	17.07 382	21.90 381	12.67 372	27.64 388	4.72 309	1.57 327	13.91 382	9.09 379	27.19 383	10.23 377	5.66 375	2.42 352	25.54 389	13.38 384	1.45 342	0.65 281	3.23 369	2.39 334

DPSM_ROB	13.84 381	8.97 376	13.58 381	5.45 363	6.10 375	7.18 371	5.27 365	8.45 379	11.05 379	6.78 378	8.04 370	8.60 365	12.52 369	5.36 376	16.95 381	14.18 381	11.50 380	14.64 383	9.74 358	12.04 380	17.24 382	19.94 385	4.24 373	11.13 382	27.83 386	35.96 388	31.24 388	39.61 388

DPSM	13.84 381	8.97 376	13.58 381	5.45 363	6.10 375	7.18 371	5.27 365	8.45 379	11.05 379	6.78 378	8.04 370	8.60 365	12.52 369	5.36 376	16.95 381	14.18 381	11.50 380	14.64 383	9.74 358	12.04 380	17.24 382	19.94 385	4.24 373	11.13 382	27.83 386	35.96 388	31.24 388	39.61 388

PML	14.72 383	11.16 379	4.09 373	13.72 378	8.87 379	13.75 377	6.38 369	7.25 376	36.05 391	10.34 381	59.29 392	46.05 390	52.59 392	6.65 379	6.70 341	4.81 374	10.30 379	3.77 373	21.46 376	4.87 372	5.83 376	5.51 374	3.98 370	4.24 377	15.02 385	6.06 373	20.81 384	7.86 372

DPSimNet_ROB	19.60 384	30.02 388	12.51 380	29.96 388	26.66 389	21.35 384	18.10 383	23.34 388	23.91 388	14.59 386	30.41 388	25.17 383	25.12 382	12.92 384	12.40 377	9.18 376	23.72 387	11.03 380	37.61 388	12.43 382	24.99 386	8.77 380	13.55 387	15.98 385	13.56 382	10.45 378	19.73 383	21.73 384

HaxPig	22.03 385	23.76 386	21.73 386	25.29 385	25.48 388	24.76 386	26.73 387	22.91 387	21.16 383	29.02 389	26.42 385	24.60 382	19.57 376	25.83 387	24.34 384	21.24 383	25.03 388	26.17 386	24.65 380	23.00 385	18.72 384	16.12 383	29.01 390	21.22 387	10.44 378	12.85 382	9.65 377	15.02 381

MEDIAN_ROB	25.69 386	28.81 387	26.20 387	29.88 387	29.43 390	29.00 387	30.34 388	27.00 390	24.64 389	34.12 390	30.21 387	29.31 386	23.43 380	29.48 390	26.63 385	23.36 385	29.99 389	29.41 388	29.88 384	27.28 389	23.55 385	19.50 384	31.94 391	23.91 391	14.08 384	13.72 383	13.09 382	15.43 382

AVERAGE_ROB	27.45 387	31.37 389	28.57 391	32.97 389	32.12 391	32.15 388	33.40 389	29.93 391	27.60 390	35.93 391	32.13 390	32.22 387	25.90 386	32.99 391	28.90 386	25.88 386	31.46 391	30.17 391	31.78 385	29.24 390	25.48 387	21.56 387	34.85 392	27.16 392	14.02 383	10.69 379	11.65 381	11.07 378

CasAABBNet	27.80 388	18.03 382	27.32 389	10.90 373	12.21 382	14.33 378	10.52 376	16.96 385	22.28 386	13.77 383	16.14 379	17.40 378	25.40 385	10.69 382	34.10 389	28.35 388	23.05 384	29.43 389	19.46 374	24.14 387	34.48 389	39.80 389	8.47 381	22.42 389	56.04 390	72.44 391	62.78 391	79.64 392

FlowAnything	27.85 389	18.03 382	27.34 390	10.94 374	12.29 383	14.36 379	10.56 377	17.06 386	22.31 387	13.81 384	16.29 380	17.36 377	25.24 383	10.81 383	34.02 388	28.46 389	23.06 385	29.40 387	19.47 375	24.22 388	34.52 390	40.11 390	8.49 382	22.48 390	56.03 389	72.70 393	62.83 392	79.78 393

ASD4	27.98 390	34.14 390	19.11 385	22.11 383	15.76 385	34.49 389	19.22 385	25.24 389	22.16 384	27.84 388	27.98 386	36.03 388	27.38 389	22.78 386	22.42 383	22.41 384	30.38 390	24.27 385	27.15 382	30.34 391	51.62 391	47.40 391	17.59 388	18.37 386	29.34 388	34.36 387	26.84 387	38.61 387

fast-reg	30.81 391	19.14 385	27.24 388	13.05 377	13.03 384	20.98 383	13.16 380	16.78 384	22.22 385	14.16 385	32.00 389	17.49 379	25.24 383	15.30 385	33.78 387	27.43 387	23.41 386	29.72 390	67.65 390	24.07 386	34.41 388	39.64 388	8.95 385	22.31 388	56.14 391	72.57 392	62.77 390	79.21 391

real-time stereo	61.57 392	73.48 392	51.18 392	71.98 392	51.72 392	75.20 392	50.15 392	70.11 392	51.67 392	70.89 392	51.80 391	70.66 391	50.90 391	49.40 392	52.84 391	53.42 391	74.73 392	52.33 392	73.21 391	49.63 392	76.73 392	55.15 392	51.62 393	52.19 393	77.14 392	62.76 390	78.12 393	63.41 390

GS-Stereo																							0.04 12	0.06 35	0.27 160	0.09 23	0.12 25	0.07 17

Low-res two-view benchmark