Low-res two-view results

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

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

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

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

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

NLCSM	0.01 1	0.03 5	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	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.15 1	0.14 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.09 16	0.08 41	0.12 43	0.02 27	0.02 20	0.00 1	0.01 68	0.19 83	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.48 122	0.01 11	0.01 42	0.26 4	0.22 2	0.08 53	0.06 37	0.01 2	0.00 1	0.10 13	0.10 20	0.01 66	0.01 19	0.00 1	0.01 20	0.30 58	0.39 124

NLMM1	0.03 3	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.25 3	0.24 3	0.03 17	0.00 1	0.03 6	0.00 1	0.07 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLSM3	0.03 3	0.03 5	0.00 1	0.01 12	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.34 6	0.24 3	0.03 17	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 3	0.00 1

NLMM	0.02 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.17 2	0.25 5	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1

AIO-test2	0.06 6	0.09 43	0.01 9	0.00 1	0.09 67	0.04 101	0.01 68	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.04 39	0.00 1	0.45 10	0.25 5	0.02 7	0.00 1	0.03 6	0.03 21	0.05 5	0.06 17	0.00 1	0.16 145	0.05 63	0.01 20	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.06 6	0.03 5	0.08 38	0.01 12	0.00 1	0.12 137	0.27 199	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.05 119	0.43 9	0.28 7	0.02 7	0.00 1	0.09 15	0.00 1	0.05 5	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.08 76	0.00 1	0.05 15	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 11	0.04 13	0.02 18	0.00 1	0.01 12	0.02 77	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 22	0.03 29	0.00 1	0.38 8	0.30 8	0.03 17	0.00 1	0.15 24	0.07 46	0.05 5	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.06 69	0.38 59	0.06 75

CVANet_RVC	0.21 48	0.15 62	0.61 161	0.42 182	0.06 56	0.06 113	0.01 68	1.53 151	0.05 56	0.08 98	0.04 103	0.62 143	0.04 39	0.03 92	0.46 11	0.32 9	0.14 67	0.09 56	0.05 10	0.01 7	0.19 28	0.07 18	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.55 63	0.08 79

MonStereo	0.06 6	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.05 48	0.01 42	0.47 12	0.33 10	0.03 17	0.01 15	0.11 18	0.01 7	0.11 17	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.11 32	0.00 1

Pointernet	0.06 6	0.04 13	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 114	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.10 16	0.01 11	0.00 1	0.31 5	0.33 10	0.02 7	0.00 1	0.04 8	0.06 40	0.10 13	0.05 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.18 103

NLSM1	0.05 5	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.14 25	0.00 1	0.00 1	0.54 14	0.36 12	0.02 7	0.00 1	0.01 2	0.01 7	0.23 36	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.02 7	0.00 1

GANet	0.29 57	0.56 155	0.39 119	0.27 130	0.11 76	0.88 222	0.14 182	0.27 93	0.06 64	0.02 84	0.28 142	1.85 190	0.04 39	0.03 92	0.62 19	0.39 13	0.37 120	0.14 75	0.24 36	0.01 7	0.20 30	0.05 14	0.06 140	0.02 35	0.06 68	0.01 20	0.48 61	0.16 100

BridgeDepth	0.06 6	0.05 23	0.01 9	0.03 41	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.51 13	0.40 14	0.01 1	0.01 15	0.13 22	0.02 14	0.22 35	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 20	0.03 11	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.13 21	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.00 1	0.00 1	0.34 6	0.41 15	0.01 1	0.00 1	0.41 46	0.01 7	0.16 26	0.80 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.16 80	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 26	0.04 13	0.36 107	0.01 12	0.03 33	0.13 146	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.05 48	0.00 1	0.61 18	0.42 16	0.04 27	0.07 47	1.51 104	0.06 40	0.12 18	0.04 11	0.00 1	0.01 19	0.01 19	0.02 44	0.12 36	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 11	0.04 13	0.08 38	0.00 1	0.01 12	0.03 93	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.03 29	0.00 1	0.55 15	0.45 17	0.04 27	0.00 1	0.18 28	0.06 40	0.07 8	0.04 11	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.08 78	0.05 15	0.00 1

RAFT	0.18 35	0.04 13	0.33 85	0.02 27	0.00 1	0.12 137	0.12 176	0.94 131	0.01 9	0.70 152	0.00 1	0.17 31	0.00 1	0.01 42	0.57 16	0.46 18	0.03 17	0.00 1	0.06 12	0.21 100	0.14 22	0.50 48	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.27 55	0.00 1

delet	0.19 42	0.07 37	0.25 60	0.06 67	0.04 44	0.02 77	0.02 102	0.01 11	0.04 45	0.34 125	0.00 1	0.10 16	0.03 29	0.02 72	1.36 53	0.46 18	0.16 73	0.05 32	0.13 22	0.05 36	0.13 20	0.18 28	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.01 20	1.41 91	0.02 57

MoCha-V2	0.13 21	0.06 30	0.31 73	0.01 12	0.05 49	0.09 121	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.18 114	0.00 1	0.84 28	0.47 20	0.07 48	0.00 1	0.09 15	0.15 74	0.26 38	0.49 47	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.08 78	0.02 7	0.00 1

111111	0.13 21	0.02 1	0.03 25	0.01 12	0.02 20	0.10 124	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.01 92	0.18 42	0.05 48	0.01 42	0.85 30	0.48 21	0.05 33	0.06 37	0.33 40	0.02 14	0.20 30	0.84 74	0.00 1	0.01 19	0.02 32	0.05 62	0.02 7	0.00 1

AANet_RVC	0.25 53	0.05 23	0.29 70	0.06 67	0.19 111	0.00 1	0.23 196	0.03 42	0.17 118	0.35 129	0.01 92	0.07 10	0.04 39	0.01 42	1.37 54	0.48 21	0.10 57	0.06 37	0.43 49	0.17 80	0.10 13	0.25 30	0.03 110	0.05 64	0.02 32	0.06 69	1.15 79	0.89 154

RSM	0.10 18	0.05 23	0.36 107	0.02 27	0.02 20	0.11 128	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.05 48	0.00 1	0.60 17	0.49 23	0.01 1	0.04 27	0.15 24	0.03 21	0.20 30	0.03 8	0.00 1	0.02 35	0.02 32	0.19 102	0.05 15	0.00 1

GEAStereo	0.16 31	0.06 30	0.32 76	0.03 41	0.03 33	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.23 67	0.01 11	0.01 42	0.92 32	0.51 24	0.05 33	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 39	0.48 44	0.00 1	0.04 55	0.18 117	0.00 1	0.21 45	0.00 1

gasm-f	0.16 31	0.06 30	0.32 76	0.03 41	0.03 33	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.23 67	0.01 11	0.01 42	0.92 32	0.51 24	0.05 33	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 39	0.48 44	0.00 1	0.04 55	0.18 117	0.00 1	0.21 45	0.00 1

RSM++	0.10 18	0.05 23	0.36 107	0.02 27	0.01 12	0.11 128	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.08 64	0.00 1	0.77 24	0.52 26	0.02 7	0.04 27	0.10 17	0.03 21	0.20 30	0.16 27	0.00 1	0.03 44	0.01 19	0.00 1	0.11 32	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 35	0.03 5	0.05 30	0.02 27	0.02 20	0.10 124	0.00 1	0.01 11	0.03 34	0.00 1	0.07 113	0.18 42	0.03 29	0.01 42	0.89 31	0.54 27	0.04 27	0.08 53	0.50 54	0.02 14	0.15 24	0.67 64	0.00 1	0.01 19	0.02 32	0.01 20	1.27 86	0.00 1

AIO-test1	0.08 13	0.03 5	0.03 25	0.01 12	0.07 58	0.05 108	0.00 1	0.01 11	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 39	0.00 1	0.68 21	0.55 28	0.02 7	0.00 1	0.11 18	0.19 89	0.12 18	0.15 26	0.00 1	0.01 19	0.01 19	0.01 20	0.01 3	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 16	0.05 23	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 48	0.00 1	0.75 22	0.56 29	0.03 17	0.04 27	0.17 27	0.03 21	0.10 13	0.31 33	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 20	0.07 22	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 26	0.06 30	0.30 71	0.02 27	0.01 12	0.15 158	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.06 58	0.00 1	0.77 24	0.57 30	0.02 7	0.05 32	0.19 30	0.26 118	0.16 26	0.39 39	0.02 89	0.03 44	0.02 32	0.00 1	0.60 65	0.00 1

GIP-stereo	0.18 35	0.05 23	0.13 44	0.02 27	0.03 33	0.16 163	0.02 102	0.06 61	0.03 34	0.00 1	0.26 140	0.31 88	0.05 48	0.01 42	1.03 37	0.57 30	0.06 41	0.01 15	0.26 37	0.29 128	0.38 52	0.81 71	0.07 144	0.02 35	0.03 44	0.09 82	0.21 45	0.00 1

LG-Stereo	0.13 21	0.04 13	0.02 18	0.02 27	0.07 58	0.12 137	0.00 1	0.02 29	0.04 45	0.00 1	0.55 167	0.43 114	0.00 1	0.00 1	0.78 26	0.59 32	0.02 7	0.06 37	0.45 51	0.04 30	0.14 22	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 85	0.05 15	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 21	0.04 13	0.07 33	0.00 1	0.02 20	0.02 77	0.00 1	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.02 23	0.00 1	0.76 23	0.59 32	0.07 48	0.05 32	0.18 28	0.28 127	0.29 43	0.53 53	0.01 66	0.01 19	0.08 76	0.20 105	0.04 13	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 13	0.06 30	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.08 11	0.05 48	0.00 1	0.80 27	0.60 34	0.02 7	0.04 27	0.15 24	0.03 21	0.08 10	0.05 14	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 20	0.07 22	0.00 1

AASNet	0.18 35	0.44 131	0.26 62	0.08 81	0.08 64	0.00 1	0.08 161	0.03 42	0.05 56	0.26 118	0.00 1	0.16 27	0.03 29	0.01 42	1.06 39	0.60 34	0.08 53	0.03 25	0.08 13	0.16 78	0.24 37	0.64 62	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.38 59	0.03 60

RYNet	0.45 78	0.04 13	0.00 1	0.02 27	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 45	0.07 95	0.00 1	0.05 5	0.12 88	0.00 1	4.77 234	0.60 34	0.10 57	1.00 226	0.35 42	0.01 7	0.21 34	0.04 11	0.00 1	0.02 35	0.08 76	3.06 209	1.39 90	0.13 96

CoSv	0.08 13	0.11 51	0.21 51	0.01 12	0.02 20	0.01 46	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.11 21	0.01 11	0.00 1	0.66 20	0.62 37	0.03 17	0.06 37	0.08 13	0.02 14	0.03 2	0.12 24	0.00 1	0.01 19	0.01 19	0.00 1	0.08 25	0.00 1

MMNet	0.30 59	0.21 76	0.07 33	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.06 147	0.01 11	0.03 34	0.22 113	0.00 1	0.19 55	0.01 11	0.05 119	2.24 99	0.62 37	0.24 91	0.12 65	0.35 42	0.07 46	0.30 44	0.11 22	0.04 120	0.08 100	0.03 44	0.04 60	2.84 127	0.02 57

CFNet	0.57 90	0.46 138	0.64 169	0.43 183	0.34 173	0.04 101	0.00 1	0.58 122	0.09 89	0.66 150	0.05 108	0.64 144	0.07 61	0.05 119	2.25 100	0.65 39	0.35 113	0.06 37	0.73 67	0.34 134	0.85 91	0.73 67	0.00 1	0.08 100	0.45 151	0.16 97	3.22 148	1.51 176

GSStereo	0.16 31	0.11 51	0.35 96	0.02 27	0.02 20	0.18 178	0.01 68	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.05 108	0.20 60	0.03 29	0.00 1	0.84 28	0.66 40	0.07 48	0.07 47	0.37 44	0.12 65	0.41 54	0.35 37	0.00 1	0.01 19	0.17 114	0.05 62	0.10 29	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 51	0.19 70	0.23 57	0.01 12	0.05 49	0.12 137	0.01 68	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.03 29	0.00 1	1.06 39	0.66 40	0.08 53	0.12 65	0.20 31	0.02 14	0.43 56	0.42 42	0.00 1	0.02 35	0.01 19	0.02 44	2.26 114	0.06 75

HCRNet	0.41 71	0.36 119	0.34 91	0.30 145	0.12 79	0.00 1	0.05 137	0.02 29	0.02 23	1.46 205	0.00 1	0.18 42	0.05 48	0.00 1	2.70 130	0.67 42	0.22 86	0.06 37	0.22 34	0.11 62	0.30 44	0.59 58	0.02 89	0.01 19	0.01 19	0.01 20	3.21 147	0.03 60

GASTEREO	0.18 35	0.07 37	0.35 96	0.03 41	0.01 12	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 89	0.01 42	1.05 38	0.70 43	0.07 48	0.07 47	0.11 18	0.21 100	0.08 10	0.44 43	0.10 155	0.03 44	0.02 32	0.75 154	0.15 41	0.00 1

MSCF	0.18 35	0.07 37	0.35 96	0.03 41	0.02 20	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 89	0.01 42	1.01 36	0.71 44	0.07 48	0.06 37	0.11 18	0.23 107	0.09 12	0.51 52	0.09 150	0.03 44	0.02 32	0.76 155	0.11 32	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 46	0.14 58	0.04 29	0.01 12	0.05 49	0.18 178	0.00 1	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.67 183	0.18 42	0.01 11	0.00 1	1.27 49	0.71 44	0.03 17	0.16 80	1.04 82	0.05 36	0.27 39	0.40 41	0.00 1	0.01 19	0.04 56	0.00 1	0.09 28	0.00 1

MatchStereo	0.14 26	0.08 41	0.32 76	0.02 27	0.07 58	0.01 46	0.00 1	0.03 42	0.08 81	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.11 87	0.01 42	1.22 46	0.72 46	0.06 41	0.11 61	0.02 4	0.05 36	0.19 28	0.48 44	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.03 57	0.02 7	0.01 43

CC-Net-ROB	5.26 266	8.36 297	1.81 244	22.68 303	6.07 289	15.19 298	7.74 293	0.45 112	0.84 203	1.53 207	0.00 1	23.78 289	3.00 255	3.15 293	2.92 146	0.74 47	2.29 246	1.51 255	11.50 262	0.48 167	1.21 109	1.47 104	9.41 308	0.22 161	2.30 222	2.51 203	2.25 113	8.72 252

WQFJA1	0.19 42	0.02 1	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.09 75	0.00 1	1.15 44	0.75 48	0.06 41	0.01 15	0.41 46	0.03 21	0.34 49	0.53 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.28 87	0.00 1

WQFJX1	0.19 42	0.02 1	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.13 146	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 31	0.09 75	0.00 1	1.15 44	0.75 48	0.06 41	0.01 15	0.41 46	0.03 21	0.34 49	0.53 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.28 87	0.00 1

StereoVision	0.11 20	0.10 46	0.02 18	0.04 51	0.03 33	0.00 1	0.02 102	0.04 53	0.03 34	0.03 88	0.00 1	0.17 31	0.02 23	0.03 92	0.99 35	0.75 48	0.05 33	0.01 15	0.29 38	0.03 21	0.15 24	0.07 18	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.00 1	0.06 20	0.00 1

Occ-G	0.22 49	0.10 46	0.23 57	0.04 51	0.10 71	0.16 163	0.00 1	0.04 53	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.13 23	0.01 11	0.00 1	1.13 42	0.76 51	0.05 33	0.15 76	0.80 71	0.01 7	0.71 80	0.74 69	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.01 20	0.71 69	0.01 43

BridgeDepth_RVC	0.14 26	0.11 51	0.27 63	0.02 27	0.10 71	0.00 1	0.02 102	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.09 75	0.02 72	1.37 54	0.77 52	0.01 1	0.04 27	0.34 41	0.06 40	0.03 2	0.12 24	0.01 66	0.02 35	0.04 56	0.05 62	0.07 22	0.11 90
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AEACV	0.25 53	0.71 184	0.36 107	0.04 51	0.03 33	0.10 124	0.00 1	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 89	0.02 72	1.22 46	0.79 53	0.05 33	0.26 101	0.73 67	0.29 128	0.63 73	0.50 48	0.12 166	0.04 55	0.01 19	0.21 106	0.29 56	0.00 1

PS-NSSS	1.54 181	3.12 272	0.33 85	3.03 256	0.83 216	1.73 243	0.70 216	0.39 105	0.15 110	0.39 132	0.00 1	11.06 266	1.04 234	0.41 236	2.13 95	0.79 53	0.47 129	0.26 101	4.17 186	0.14 70	0.90 93	0.37 38	2.44 282	0.06 73	0.99 179	0.74 153	3.17 144	1.82 182

anonymousdsp	0.27 55	0.09 43	0.36 107	0.24 114	0.05 49	0.09 121	0.00 1	0.03 42	0.05 56	0.00 1	0.28 142	0.19 55	0.15 98	0.00 1	1.24 48	0.84 55	0.12 61	0.10 59	0.29 38	0.18 83	0.42 55	1.05 89	0.02 89	0.05 64	0.01 19	0.01 20	1.54 95	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.22 49	0.19 70	0.35 96	0.22 104	0.11 76	0.01 46	0.00 1	0.04 53	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.22 66	0.10 85	0.03 92	1.13 42	0.87 56	0.16 73	0.06 37	0.37 44	0.11 62	0.95 94	0.62 61	0.00 1	0.02 35	0.08 76	0.00 1	0.11 32	0.03 60

TestStereo	0.55 86	0.62 171	0.47 140	0.22 104	0.09 67	0.00 1	0.01 68	1.90 170	0.22 138	0.30 122	0.00 1	0.28 80	0.08 64	0.01 42	1.58 64	0.87 56	0.34 111	0.19 86	2.65 148	0.08 53	1.43 125	0.55 57	0.02 89	0.07 80	0.10 88	0.42 130	2.09 110	0.13 96

MGS-Stereo	0.61 97	0.95 211	0.61 161	0.26 126	0.16 91	0.01 46	0.02 102	0.06 61	0.15 110	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.15 98	0.01 42	5.46 256	0.88 58	0.30 106	0.27 110	0.86 74	0.38 141	1.25 116	1.76 118	0.03 110	0.14 132	0.29 130	0.26 111	1.72 98	0.25 110

DMCA	0.27 55	0.37 122	0.20 49	0.17 92	0.09 67	0.02 77	0.01 68	0.02 29	0.04 45	0.59 146	0.00 1	0.34 98	0.05 48	0.01 42	1.81 78	0.88 58	0.31 107	0.12 65	0.22 34	0.10 59	0.38 52	0.23 29	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.06 69	1.19 81	0.15 98

MLG-Stereo_test3	0.31 60	0.05 23	0.34 91	0.11 86	0.15 90	0.17 173	0.01 68	0.06 61	0.04 45	1.15 180	0.00 1	0.18 42	0.08 64	0.01 42	1.50 58	0.89 60	0.04 27	0.17 82	1.19 92	0.08 53	0.57 67	0.82 72	0.02 89	0.05 64	0.03 44	0.02 44	0.75 71	0.01 43

coex_refinement	0.73 112	1.07 222	0.51 146	0.24 114	0.70 207	0.01 46	0.13 180	0.27 93	1.06 221	0.11 101	1.07 198	0.80 159	0.17 112	0.14 183	2.80 134	0.90 61	0.47 129	0.12 65	2.36 135	0.49 168	0.67 79	0.61 60	0.14 177	0.10 114	0.64 165	0.62 143	3.08 136	0.49 132

GMStereo	0.44 75	0.93 208	0.07 33	0.25 118	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.14 78	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.30 87	0.01 11	0.01 42	1.87 80	0.90 61	0.26 97	0.17 82	2.60 143	0.08 53	1.17 107	0.33 35	0.00 1	0.05 64	0.08 76	0.02 44	2.57 119	0.04 64
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.58 91	0.33 113	0.23 57	0.37 169	0.61 199	0.01 46	0.04 131	0.17 80	0.08 81	0.52 144	0.04 103	0.13 23	0.47 172	0.42 237	2.91 143	0.91 63	0.20 83	0.19 86	1.31 98	0.22 105	1.22 112	0.54 56	0.02 89	0.06 73	0.21 124	0.67 144	3.48 161	0.39 124

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 140	0.82 195	0.34 91	0.18 94	0.43 184	0.03 93	1.10 230	1.20 139	2.50 259	2.06 222	0.11 119	0.69 150	0.07 61	0.54 241	3.65 189	0.91 63	0.19 82	0.22 92	1.65 109	0.15 74	0.73 83	0.92 81	0.08 146	0.18 149	0.11 92	3.29 215	2.58 121	2.09 190
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT + AFF	0.41 71	0.04 13	0.01 9	0.22 104	0.02 20	0.04 101	0.00 1	0.03 42	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.28 80	0.02 23	0.01 42	4.88 240	0.92 65	0.35 113	0.02 23	2.33 131	0.03 21	0.65 74	0.50 48	0.01 66	0.12 122	0.15 111	0.10 85	0.24 52	0.01 43

UPFNet	0.44 75	0.29 99	0.59 154	0.21 100	0.26 145	0.01 46	0.02 102	0.08 70	0.08 81	0.39 132	0.00 1	0.27 77	0.03 29	0.24 217	3.08 155	0.92 65	0.14 67	0.12 65	0.57 61	0.31 132	0.36 51	0.39 39	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.01 20	3.44 158	0.05 69

VIP-Stereo	0.16 31	0.11 51	0.35 96	0.01 12	0.02 20	0.04 101	0.00 1	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.05 48	0.00 1	1.10 41	0.96 67	0.05 33	0.11 61	0.20 31	0.07 46	0.45 58	0.11 22	0.00 1	0.04 55	0.06 68	0.01 20	0.12 36	0.10 87

dd	0.93 136	0.46 138	0.32 76	1.70 237	0.04 44	0.21 188	0.11 174	0.46 113	0.06 64	0.11 101	0.01 92	1.91 191	0.06 58	0.16 186	4.29 208	0.96 67	0.81 177	0.34 128	5.67 200	0.37 139	0.58 69	0.68 65	0.15 180	0.26 172	0.07 71	0.09 82	3.26 149	1.96 187

AF-Net	1.11 150	0.51 144	0.87 191	0.34 156	0.78 212	0.89 224	1.87 247	2.40 189	1.15 224	0.48 138	0.68 184	3.66 210	0.16 107	0.27 222	2.44 114	0.98 69	0.35 113	0.01 15	1.60 106	0.40 143	0.50 60	2.58 160	0.05 131	0.08 100	0.66 167	0.45 132	3.47 159	2.34 196

Nwc_Net	1.11 150	0.51 144	0.87 191	0.34 156	0.78 212	0.89 224	1.87 247	2.40 189	1.15 224	0.48 138	0.68 184	3.66 210	0.16 107	0.27 222	2.44 114	0.98 69	0.35 113	0.01 15	1.60 106	0.40 143	0.50 60	2.58 160	0.05 131	0.08 100	0.66 167	0.45 132	3.47 159	2.34 196

CroCo-Stereo Lap2	0.14 26	0.09 43	0.03 25	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.05 56	0.24 117	0.00 1	0.08 11	0.02 23	0.01 42	1.28 50	1.00 71	0.03 17	0.02 23	0.05 10	0.04 30	0.31 47	0.34 36	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.00 1	0.05 15	0.00 1

HITNet	0.59 93	0.16 67	0.10 41	0.06 67	0.07 58	0.01 46	0.02 102	1.76 156	0.82 201	0.11 101	0.00 1	0.68 148	0.28 136	0.11 170	2.51 120	1.02 72	0.25 92	0.13 72	0.63 63	0.24 112	1.43 125	1.56 113	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.16 97	3.32 151	0.42 129
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AIO_rvc	0.29 57	0.29 99	0.34 91	0.03 41	0.02 20	0.14 149	0.10 168	0.02 29	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.09 75	0.01 42	1.58 64	1.03 73	0.04 27	0.18 85	1.71 111	0.04 30	0.56 66	0.92 81	0.14 177	0.01 19	0.13 104	0.03 57	0.13 38	0.01 43

ADLNet	0.67 106	0.96 213	0.10 41	0.21 100	0.23 130	0.08 117	0.01 68	1.26 141	0.09 89	0.32 123	0.06 110	2.28 198	0.08 64	0.18 195	3.28 170	1.03 73	0.35 113	0.11 61	0.54 58	0.18 83	0.54 64	1.10 92	0.00 1	0.03 44	0.88 175	0.68 146	3.16 143	0.28 112

STTStereo	1.06 146	0.85 201	0.57 150	0.36 167	0.29 153	0.08 117	0.64 215	0.43 109	1.56 239	1.40 203	0.26 140	1.95 193	0.07 61	0.29 224	4.26 205	1.06 75	0.25 92	0.23 94	1.16 88	0.14 70	1.46 129	0.84 74	0.12 166	0.10 114	0.07 71	1.81 186	3.51 163	4.84 221

CroCo-Stereo	0.18 35	0.07 37	0.02 18	0.05 56	0.06 56	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.02 23	0.00 1	1.54 62	1.07 76	0.04 27	0.03 25	0.65 64	0.04 30	0.32 48	0.73 67	0.00 1	0.02 35	0.03 44	0.01 20	0.08 25	0.00 1
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
RP	1.29 163	1.06 221	2.32 254	0.84 209	1.16 225	0.39 199	1.53 239	1.89 168	1.68 243	0.29 121	2.21 221	2.25 197	0.13 89	0.40 234	3.31 173	1.07 76	0.61 146	0.05 32	1.61 108	0.40 143	0.65 74	3.05 177	0.11 162	0.29 193	0.29 130	0.92 162	4.24 208	2.04 189

IER	0.59 93	0.45 134	0.27 63	0.30 145	0.16 91	0.00 1	0.01 68	0.42 106	0.11 95	1.09 176	0.07 113	1.35 181	0.04 39	0.20 202	3.17 159	1.08 78	0.20 83	0.13 72	0.73 67	0.40 143	0.51 62	0.64 62	0.21 197	0.07 80	0.08 76	1.01 167	2.92 129	0.28 112

RAFT_CTSACE	0.59 93	0.80 191	0.45 138	0.25 118	0.07 58	0.14 149	0.00 1	2.03 174	0.06 64	0.00 1	0.12 120	0.44 115	0.46 169	0.01 42	1.58 64	1.08 78	0.15 69	0.12 65	0.57 61	0.08 53	0.74 84	2.54 159	0.00 1	0.04 55	0.24 127	0.00 1	3.77 180	0.04 64

HSM	0.97 138	0.30 104	0.87 191	0.54 194	0.46 185	0.00 1	0.01 68	2.93 229	0.30 149	0.13 105	0.56 168	0.65 145	0.13 89	0.05 119	2.97 149	1.08 78	0.66 154	0.17 82	3.26 170	0.35 136	1.78 145	2.03 129	0.04 120	0.33 204	0.38 141	0.81 157	4.16 206	1.10 165

AdaDepth	0.19 42	0.25 87	0.07 33	0.01 12	0.01 12	0.16 163	0.00 1	0.01 11	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 11	0.01 42	0.98 34	1.10 81	0.06 41	0.05 32	1.07 83	0.07 46	0.30 44	0.30 31	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 60	0.29 56	0.00 1

DMCA-RVC	0.65 102	0.42 128	0.43 133	0.31 147	0.58 197	0.15 158	0.44 207	0.29 96	1.57 240	1.31 194	0.35 150	0.55 135	0.13 89	0.11 170	2.54 122	1.10 81	0.51 135	0.46 148	0.84 73	0.36 138	0.76 85	0.83 73	0.19 192	0.14 132	0.11 92	0.06 69	2.59 122	0.52 133

LG-G_1	0.31 60	0.28 94	0.35 96	0.18 94	0.20 117	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 70	0.01 77	0.61 176	0.16 27	0.25 131	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 100	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 48	0.01 43

LG-G	0.31 60	0.28 94	0.35 96	0.18 94	0.20 117	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 70	0.01 77	0.61 176	0.16 27	0.25 131	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 100	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 48	0.01 43

DLCB_ROB	0.92 134	0.72 186	0.64 169	0.43 183	0.42 183	0.14 149	0.18 188	0.43 109	0.28 146	0.85 161	0.53 164	1.12 171	0.72 206	0.07 135	2.16 98	1.12 85	0.88 181	0.26 101	0.69 66	0.20 97	1.35 119	1.53 109	0.49 240	0.28 191	4.11 258	2.41 200	2.04 108	0.78 149

test_5	0.54 84	0.60 162	0.22 53	0.02 27	0.02 20	0.11 128	0.01 68	2.77 221	0.04 45	0.00 1	1.10 199	0.44 115	0.45 164	0.00 1	1.47 57	1.13 86	0.08 53	0.10 59	1.01 80	0.04 30	0.43 56	1.34 101	0.00 1	0.05 64	0.07 71	0.00 1	2.98 132	0.01 43

NCC-stereo	1.86 195	1.63 242	1.33 219	0.95 217	1.22 230	0.80 217	2.29 255	2.62 213	2.93 263	0.34 125	2.87 235	2.16 194	1.17 236	0.21 207	3.63 185	1.13 86	0.63 151	0.96 223	2.79 151	0.75 193	0.98 97	2.96 171	0.36 225	0.32 200	2.31 223	4.50 236	3.69 169	4.78 218

Abc-Net	1.86 195	1.63 242	1.33 219	0.95 217	1.22 230	0.80 217	2.29 255	2.62 213	2.93 263	0.34 125	2.87 235	2.16 194	1.17 236	0.21 207	3.63 185	1.13 86	0.63 151	0.96 223	2.79 151	0.75 193	0.98 97	2.96 171	0.36 225	0.32 200	2.31 223	4.50 236	3.69 169	4.78 218
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DEFOM-Stereo_RVC	0.47 81	0.10 46	0.33 85	0.05 56	0.16 91	0.08 117	0.00 1	0.12 76	0.23 142	0.03 88	0.04 103	0.46 119	0.15 98	0.01 42	1.97 83	1.14 89	0.25 92	0.44 145	1.88 113	0.20 97	1.65 138	2.18 137	0.15 180	0.07 80	0.04 56	0.14 94	0.78 72	0.06 75

RAStereo	0.23 51	0.17 68	0.05 30	0.05 56	0.10 71	0.00 1	0.01 68	0.03 42	0.04 45	0.96 168	0.00 1	0.19 55	0.01 11	0.01 42	1.67 68	1.14 89	0.06 41	0.06 37	0.21 33	0.02 14	0.60 71	0.71 66	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.01 20	0.10 29	0.01 43

DFGA-Net	0.41 71	0.31 108	0.08 38	0.24 114	0.04 44	0.01 46	0.01 68	0.55 120	0.05 56	1.29 192	0.00 1	0.16 27	0.04 39	0.03 92	1.67 68	1.15 91	0.16 73	0.08 53	0.92 75	0.04 30	0.57 67	0.30 31	0.00 1	0.08 100	0.01 19	0.00 1	3.34 153	0.01 43

MaDis-Stereo	0.33 63	0.21 76	0.36 107	0.06 67	0.13 81	0.01 46	0.03 123	0.06 61	0.06 64	1.25 190	0.00 1	0.20 60	0.02 23	0.02 72	1.52 60	1.15 91	0.12 61	0.24 95	1.27 95	0.10 59	0.71 80	0.90 80	0.00 1	0.07 80	0.17 114	0.15 95	0.13 38	0.04 64

MIM_Stereo	0.55 86	0.13 57	0.43 133	0.34 156	0.22 128	0.11 128	0.02 102	2.05 175	0.07 70	0.00 1	0.01 92	0.23 67	0.09 75	0.03 92	2.07 88	1.15 91	0.15 69	0.39 136	2.56 141	0.27 125	1.24 115	0.94 83	0.06 140	0.13 129	0.18 117	0.19 102	1.72 98	0.17 102

U	0.20 46	0.12 55	0.02 18	0.06 67	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 11	0.00 1	1.57 63	1.16 94	0.03 17	0.07 47	0.45 51	0.07 46	0.45 58	0.85 76	0.00 1	0.02 35	0.07 71	0.00 1	0.06 20	0.02 57

psm_up	1.01 143	0.60 162	0.96 197	0.38 174	0.75 210	0.01 46	0.03 123	2.33 187	1.18 226	0.78 155	0.00 1	0.94 162	0.09 75	0.45 238	2.41 112	1.18 95	0.62 148	0.44 145	3.67 181	0.32 133	1.14 105	0.85 76	0.00 1	0.58 233	1.06 181	1.42 176	3.75 177	1.44 173

UCFNet_RVC	1.13 153	2.65 265	0.57 150	0.57 196	0.74 209	0.19 184	0.01 68	0.28 95	0.22 138	0.95 166	0.39 152	2.41 201	0.89 226	0.06 130	2.99 153	1.18 95	0.50 132	0.49 155	2.19 121	0.44 158	1.50 130	1.54 112	1.06 269	0.19 152	1.43 201	1.73 184	1.86 107	3.39 210

CFNet_RVC	0.86 123	0.59 160	0.74 180	0.33 150	0.32 165	0.11 128	0.02 102	0.11 74	0.17 118	0.87 163	0.74 188	0.57 141	0.16 107	0.08 149	3.11 156	1.19 97	0.50 132	0.34 128	1.28 96	0.15 74	1.68 143	1.48 107	0.02 89	0.25 168	0.86 174	1.89 189	3.64 167	2.13 192

FINET	0.37 68	0.14 58	0.45 138	0.18 94	0.08 64	0.02 77	0.01 68	0.34 99	0.17 118	0.01 77	0.30 146	0.56 138	0.19 115	0.02 72	2.46 117	1.20 98	0.26 97	0.09 56	1.10 85	0.14 70	0.72 82	0.31 33	0.04 120	0.14 132	0.03 44	0.10 85	0.84 74	0.05 69

IGEV-Stereo+	0.37 68	1.03 216	0.03 25	0.11 86	0.12 79	0.11 128	0.00 1	0.09 72	0.11 95	0.02 84	0.99 196	0.31 88	0.30 140	0.02 72	1.32 52	1.22 99	0.02 7	0.26 101	1.29 97	0.23 107	0.84 89	1.24 100	0.10 155	0.01 19	0.02 32	0.22 107	0.08 25	0.00 1

raft+_RVC	0.49 83	0.38 125	0.37 115	0.34 156	0.21 122	0.03 93	0.04 131	2.29 184	0.09 89	0.00 1	0.00 1	0.25 71	0.08 64	0.02 72	1.79 77	1.24 100	0.29 103	0.09 56	2.37 137	0.24 112	0.77 86	1.09 91	0.00 1	0.06 73	0.07 71	0.12 89	0.57 64	0.36 122

AFF-stereo	0.55 86	0.29 99	0.41 130	0.33 150	0.09 67	0.03 93	0.00 1	0.38 104	0.10 92	1.17 183	0.01 92	0.32 91	0.06 58	0.00 1	1.52 60	1.24 100	0.15 69	0.59 173	3.40 174	0.07 46	0.54 64	0.60 59	0.00 1	0.07 80	0.13 104	0.06 69	3.05 134	0.10 87

UDGNet	2.51 215	1.01 214	0.33 85	10.93 290	5.26 283	8.50 287	3.54 271	1.72 154	0.15 110	0.23 116	0.08 116	0.52 131	0.10 85	10.25 311	3.55 182	1.25 102	0.46 127	0.46 148	2.73 149	0.59 181	2.44 168	4.14 212	2.94 287	0.15 137	1.72 207	0.77 156	2.94 131	1.13 167

AIO_test	0.35 65	0.45 134	0.42 132	0.03 41	0.02 20	0.14 149	0.23 196	0.12 76	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.19 55	0.09 75	0.00 1	1.60 67	1.26 103	0.06 41	0.08 53	0.80 71	0.06 40	1.12 103	1.01 87	0.18 190	0.01 19	0.19 120	0.45 132	0.99 77	0.01 43

dad	4.05 251	0.87 203	0.28 67	10.24 289	1.70 244	1.03 230	12.23 300	12.58 305	0.11 95	3.46 266	0.00 1	1.93 192	3.59 260	0.19 197	4.92 242	1.26 103	1.60 229	0.53 163	14.05 268	0.63 184	2.73 176	1.88 119	0.16 184	0.71 238	5.78 278	0.19 102	17.00 303	9.60 258

UNet	0.56 89	0.30 104	0.39 119	0.26 126	0.19 111	0.03 93	0.08 161	0.52 119	0.13 104	1.15 180	0.00 1	0.44 115	0.16 107	0.16 186	2.13 95	1.28 105	0.34 111	0.20 90	1.42 101	0.19 89	0.62 72	0.50 48	0.13 169	0.24 163	0.03 44	0.26 111	3.32 151	0.62 143

DSFCA	0.70 108	0.43 129	0.51 146	0.29 142	0.58 197	0.04 101	0.59 212	0.22 87	0.54 172	0.49 140	0.56 168	0.33 94	0.08 64	0.04 110	2.86 139	1.28 105	0.67 156	0.73 192	1.00 79	0.44 158	1.01 100	1.14 94	0.21 197	0.24 163	0.54 156	0.82 158	2.81 125	0.47 130

LGtest1	0.40 70	0.06 30	0.35 96	0.03 41	0.13 81	0.16 163	0.01 68	0.08 70	0.13 104	0.04 91	0.89 191	0.20 60	0.15 98	0.00 1	1.69 73	1.30 107	0.18 78	0.29 112	0.66 65	0.23 107	0.52 63	3.25 183	0.05 131	0.08 100	0.04 56	0.02 44	0.22 48	0.01 43

SQANet	17.87 304	31.68 318	5.41 285	57.78 319	33.35 316	57.44 320	39.25 317	4.37 269	1.73 245	4.89 293	1.53 207	30.38 296	5.54 266	56.25 319	3.78 193	1.32 108	5.20 281	1.48 253	29.72 299	1.71 239	6.45 271	5.45 251	54.26 326	1.90 261	4.80 267	8.48 282	9.52 281	18.82 291

LL-Strereo2	0.61 97	0.22 82	0.36 107	0.09 82	0.10 71	0.17 173	0.01 68	2.25 183	0.18 123	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.04 39	0.21 207	1.68 70	1.32 108	0.05 33	0.12 65	2.34 132	0.39 142	1.51 131	2.98 173	0.00 1	0.08 100	0.43 150	0.01 20	1.44 93	0.31 115

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 102	0.29 99	0.60 157	0.37 169	0.27 147	0.03 93	0.02 102	0.96 133	0.11 95	1.34 197	0.00 1	0.28 80	0.08 64	0.01 42	1.83 79	1.32 108	0.26 97	0.11 61	3.40 174	0.24 112	0.79 87	0.89 79	0.00 1	0.19 152	0.38 141	0.22 107	3.31 150	0.15 98

HGLStereo	0.58 91	0.32 112	0.38 116	0.23 110	0.26 145	0.01 46	0.06 147	0.06 61	0.12 101	1.22 189	0.70 186	0.14 25	0.15 98	0.09 158	2.33 109	1.33 111	0.37 120	0.24 95	1.13 87	0.15 74	0.97 96	1.51 108	0.06 140	0.07 80	0.08 76	0.08 78	3.08 136	0.47 130

CASnet	0.75 113	0.51 144	0.49 145	0.23 110	0.29 153	0.00 1	0.00 1	0.50 115	0.18 123	0.06 94	0.06 110	0.54 133	0.36 151	0.01 42	2.44 114	1.35 112	0.50 132	0.41 141	2.34 132	0.25 116	3.65 200	2.36 147	0.02 89	0.14 132	1.63 205	0.05 62	1.61 96	0.23 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANetREF_RVC	2.43 210	1.69 245	0.81 186	2.04 248	1.16 225	1.02 229	0.10 168	4.72 275	1.44 236	3.62 268	0.06 110	10.03 263	0.69 201	0.09 158	3.63 185	1.36 113	1.06 203	0.94 220	6.44 209	0.46 161	2.32 159	1.74 117	0.17 188	1.35 253	3.41 250	3.75 223	6.55 258	4.82 220
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
DISCO	0.79 116	0.95 211	0.31 73	0.06 67	0.33 170	0.51 207	0.44 207	0.23 90	0.32 151	1.75 213	0.59 172	0.38 104	0.29 138	0.04 110	2.98 151	1.36 113	0.96 191	0.29 112	3.24 168	0.53 174	0.79 87	1.45 103	0.10 155	0.07 80	0.12 96	0.29 115	2.76 124	0.31 115

MDST_ROB	10.13 289	16.70 308	3.04 264	29.06 307	9.34 299	20.66 304	5.02 281	5.90 285	1.98 252	3.16 255	2.70 230	11.22 267	28.15 309	0.18 195	6.30 275	1.37 115	1.21 211	0.34 128	7.74 223	1.01 206	4.67 226	3.95 202	1.92 280	1.94 264	26.55 319	19.78 319	37.02 327	22.50 301

Ntro	22.77 316	41.10 320	9.75 308	63.11 328	42.85 323	62.03 329	56.57 322	8.43 291	6.55 288	12.02 318	2.06 220	33.43 301	6.53 270	75.01 324	4.99 244	1.38 116	7.98 295	2.25 276	37.75 311	9.51 307	6.94 281	6.04 275	55.49 328	3.02 275	10.71 298	14.77 309	13.49 297	21.09 295

RAFT+CT+SA	0.64 101	0.82 195	0.25 60	0.15 90	0.03 33	0.00 1	0.00 1	2.49 202	0.08 81	0.08 98	0.00 1	0.74 156	0.39 157	0.01 42	1.39 56	1.38 116	0.11 59	0.15 76	2.23 122	0.18 83	0.84 89	2.50 154	0.01 66	0.06 73	0.11 92	0.01 20	3.34 153	0.04 64

LG-Stereo_L1	0.34 64	0.26 88	0.01 9	0.04 51	0.20 117	0.15 158	0.01 68	0.07 66	0.07 70	0.00 1	0.63 182	0.36 101	0.36 151	0.03 92	1.74 75	1.40 118	0.13 66	0.15 76	1.16 88	0.19 89	0.59 70	1.07 90	0.04 120	0.04 55	0.27 129	0.02 44	0.20 44	0.09 81

LG-Stereo_L2	0.35 65	0.34 115	0.02 18	0.03 41	0.20 117	0.17 173	0.01 68	0.07 66	0.07 70	0.00 1	0.62 179	0.42 112	0.35 146	0.03 92	1.72 74	1.42 119	0.17 76	0.15 76	0.95 77	0.17 80	0.66 76	1.10 92	0.04 120	0.04 55	0.26 128	0.05 62	0.19 42	0.08 79

UniTT-Stereo	0.35 65	0.28 94	0.38 116	0.07 76	0.18 108	0.00 1	0.01 68	0.07 66	0.08 81	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.03 29	0.05 119	1.88 82	1.42 119	0.15 69	0.33 126	1.70 110	0.07 46	0.88 92	1.21 97	0.00 1	0.12 122	0.06 68	0.03 57	0.14 40	0.03 60

PA-Net	1.61 190	0.81 194	1.43 225	0.27 130	1.99 255	0.12 137	0.34 203	0.19 83	1.90 249	0.85 161	0.41 153	0.24 70	0.20 116	0.78 257	4.61 226	1.44 121	0.17 76	0.26 101	1.08 84	0.53 174	1.44 127	3.18 179	0.65 254	0.44 222	0.99 179	7.71 275	1.78 106	9.78 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	1.45 175	0.52 149	1.11 204	0.81 207	0.69 205	0.00 1	0.03 123	2.86 228	0.35 153	1.50 206	3.76 245	0.73 155	0.36 151	0.07 135	2.89 142	1.44 121	1.08 205	0.79 198	8.61 229	0.23 107	3.25 194	1.97 121	0.02 89	0.66 236	0.10 88	0.52 140	3.12 142	1.56 178

rafts_anoy	0.62 99	0.28 94	0.70 176	0.37 169	0.21 122	0.04 101	0.00 1	2.53 206	0.14 108	0.01 77	0.00 1	0.10 16	0.04 39	0.02 72	2.50 119	1.45 123	0.32 109	0.36 131	1.92 114	0.17 80	1.38 122	0.99 86	0.00 1	0.18 149	0.53 155	0.73 152	0.73 70	1.01 164

iResNetv2_ROB	1.26 160	0.75 188	0.32 76	1.29 226	0.33 170	0.02 77	0.02 102	3.19 240	0.20 129	2.00 221	0.29 144	2.24 196	0.41 159	0.06 130	3.64 188	1.45 123	0.75 170	0.13 72	5.77 202	0.43 155	2.86 179	1.71 116	0.16 184	0.37 211	0.38 141	0.47 135	4.08 201	0.72 146

RASNet	0.63 100	0.18 69	0.57 150	0.41 181	0.28 150	0.10 124	0.05 137	0.94 131	0.14 108	1.07 175	0.09 118	0.48 122	0.34 145	0.02 72	1.28 50	1.47 125	0.35 113	0.21 91	0.99 78	0.02 14	1.15 106	1.53 109	0.10 155	0.34 206	0.22 126	0.30 116	3.55 164	0.73 147

ACRE	0.87 128	0.21 76	0.64 169	0.28 135	0.20 117	0.00 1	0.20 190	0.18 81	0.48 167	0.08 98	0.15 127	1.22 177	0.08 64	0.23 216	4.70 232	1.49 126	0.67 156	0.25 100	1.97 116	0.18 83	2.33 161	2.98 173	0.05 131	0.26 172	0.67 170	0.07 75	3.81 182	0.11 90

FBW_ROB	7.98 281	9.24 298	5.57 287	20.21 302	8.25 296	12.08 293	8.09 294	4.92 277	1.58 241	3.30 257	5.15 263	13.88 274	3.03 256	7.45 306	6.23 274	1.49 126	2.89 255	0.79 198	33.18 305	1.93 252	5.24 251	4.40 220	9.43 309	8.29 313	4.88 270	7.69 273	4.88 227	21.40 296

CIPLG	0.87 128	0.19 70	0.67 174	0.27 130	0.21 122	0.00 1	0.20 190	0.19 83	0.50 169	0.07 95	0.12 120	1.16 175	0.08 64	0.21 207	4.78 235	1.50 128	0.68 160	0.22 92	1.92 114	0.18 83	2.28 157	2.98 173	0.04 120	0.27 180	0.66 167	0.09 82	3.80 181	0.12 94

IPLGR_C	0.86 123	0.20 74	0.61 161	0.28 135	0.21 122	0.00 1	0.22 194	0.18 81	0.47 164	0.07 95	0.12 120	1.18 176	0.08 64	0.20 202	4.59 224	1.50 128	0.65 153	0.26 101	2.00 117	0.19 89	2.34 162	2.95 170	0.05 131	0.27 180	0.60 162	0.07 75	3.82 183	0.11 90

SGM-ForestM	11.60 296	15.35 306	4.54 275	19.02 300	8.08 295	18.74 303	10.83 299	12.03 299	7.24 290	3.01 248	6.09 273	36.06 305	23.95 302	0.75 256	4.47 216	1.51 130	3.60 265	0.75 195	20.06 287	1.60 235	4.23 217	1.65 115	1.36 273	3.34 281	25.09 317	20.48 321	34.27 325	25.03 306

test_3	1.56 184	1.14 225	1.14 206	0.44 185	0.32 165	0.11 128	0.07 152	2.84 227	0.16 117	0.39 132	0.43 158	4.16 224	0.36 151	0.03 92	2.91 143	1.52 131	0.41 125	0.59 173	8.96 239	0.46 161	3.12 190	5.36 245	0.02 89	0.25 168	0.85 173	1.20 170	3.83 185	0.95 157

anonymousdsp2	0.70 108	0.27 92	0.28 67	0.23 110	0.07 58	0.02 77	0.02 102	1.36 144	0.08 81	0.02 84	0.59 172	0.29 83	0.16 107	0.08 149	1.51 59	1.55 132	0.25 92	0.32 118	3.52 177	0.55 176	1.55 136	3.00 176	0.02 89	0.07 80	0.13 104	0.15 95	2.70 123	0.01 43

test_4	0.60 96	0.10 46	0.53 149	0.29 142	0.13 81	0.07 114	0.22 194	0.09 72	0.07 70	0.03 88	0.00 1	0.68 148	0.15 98	0.08 149	2.06 87	1.55 132	0.12 61	0.39 136	1.82 112	0.18 83	1.12 103	2.11 132	0.01 66	0.07 80	0.20 122	0.30 116	3.49 162	0.24 108

S2M2_XL	0.41 71	0.12 55	0.39 119	0.04 51	0.11 76	0.00 1	0.02 102	0.24 92	0.37 154	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.51 180	0.00 1	1.87 80	1.58 134	0.27 101	0.42 143	0.43 49	0.16 78	1.56 137	2.24 143	0.08 146	0.05 64	0.04 56	0.08 78	0.03 11	0.25 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MIF-Stereo (partial)	0.47 81	0.36 119	0.44 136	0.07 76	0.18 108	0.01 46	0.00 1	0.07 66	0.11 95	0.01 77	0.01 92	0.38 104	0.09 75	0.03 92	2.00 84	1.58 134	0.22 86	0.50 159	0.75 70	0.06 40	1.09 101	0.94 83	0.00 1	0.19 152	0.08 76	0.26 111	2.83 126	0.39 124

NaN_ROB	3.01 232	1.16 228	1.13 205	0.86 213	3.03 268	0.59 212	0.75 217	3.25 243	2.58 260	0.98 170	1.32 203	21.10 285	0.59 189	1.15 272	4.15 202	1.58 134	0.80 175	0.70 185	2.38 138	1.30 224	1.52 132	2.15 133	0.46 239	1.07 247	2.50 229	6.25 263	4.54 217	13.27 273

otaku	21.36 313	42.67 323	7.67 298	62.47 325	41.26 322	63.18 331	49.95 319	6.15 288	4.57 282	10.22 311	1.83 218	32.26 298	9.33 280	65.85 321	4.60 225	1.61 137	7.10 291	1.41 248	36.88 310	7.74 300	7.03 282	5.98 273	54.87 327	2.69 274	8.31 290	9.47 290	13.48 296	18.26 289

SA	0.95 137	0.82 195	0.44 136	0.21 100	0.23 130	0.01 46	0.00 1	2.73 219	0.12 101	0.02 84	0.00 1	0.39 107	0.39 157	0.36 231	2.49 118	1.61 137	0.31 107	0.47 152	3.23 167	0.20 97	1.23 113	3.19 180	0.01 66	0.18 149	0.41 146	1.70 182	4.81 224	0.10 87

test_1	1.53 178	1.05 219	1.24 213	0.40 176	0.31 160	0.11 128	0.06 147	2.78 222	0.17 118	0.32 123	0.42 157	4.06 215	0.36 151	0.03 92	2.84 137	1.62 139	0.37 120	0.57 169	8.88 236	0.46 161	3.22 193	5.38 246	0.02 89	0.27 180	0.60 162	0.95 163	3.95 190	0.90 155

test-3	1.53 178	1.03 216	1.25 214	0.40 176	0.31 160	0.11 128	0.06 147	2.79 224	0.17 118	0.35 129	0.44 159	4.06 215	0.35 146	0.03 92	2.84 137	1.63 140	0.37 120	0.57 169	8.86 235	0.46 161	3.20 191	5.38 246	0.02 89	0.27 180	0.61 164	0.95 163	3.95 190	0.88 151

RGC	2.44 211	1.98 252	4.87 279	1.54 231	1.65 243	1.74 244	1.05 226	2.02 173	1.43 235	0.88 164	4.42 255	2.52 203	2.42 250	0.58 246	4.33 210	1.63 140	0.91 183	0.48 153	4.28 188	1.08 209	1.94 150	4.01 204	0.15 180	0.72 240	2.19 219	5.22 252	4.90 228	6.96 241

4D-IteraStereo	0.83 120	0.30 104	1.14 206	0.28 135	0.31 160	0.01 46	0.02 102	2.15 182	0.11 95	0.00 1	0.20 137	0.25 71	0.22 121	0.16 186	2.28 102	1.65 142	0.11 59	0.37 133	2.84 154	0.41 149	2.82 177	2.87 165	0.02 89	0.21 160	0.08 76	0.22 107	3.10 138	0.35 121

iResNet_ROB	1.07 147	0.65 177	0.30 71	0.45 187	0.30 158	0.01 46	0.02 102	3.10 236	0.12 101	1.34 197	0.00 1	0.66 146	0.35 146	0.04 110	4.37 212	1.65 142	0.54 141	0.49 155	5.83 204	0.29 128	1.30 117	0.87 78	0.20 195	0.26 172	0.16 112	0.84 160	3.74 174	1.12 166

CAS	0.79 116	0.21 76	0.34 91	0.21 100	0.19 111	0.03 93	0.14 182	0.21 86	0.63 184	1.19 186	0.16 129	0.33 94	0.78 213	0.13 179	2.72 131	1.66 144	0.85 180	0.71 190	1.12 86	0.46 161	2.41 167	2.37 148	0.03 110	0.08 100	0.11 92	0.69 147	1.69 97	1.95 186

TestStereo1	0.81 118	0.91 206	0.22 53	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 68	1.08 136	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.26 74	0.57 187	0.12 173	4.26 205	1.66 144	0.18 78	0.19 86	2.84 154	0.09 57	1.37 120	2.51 155	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 171	3.75 177	0.05 69

SA-5K	0.81 118	0.91 206	0.22 53	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 68	1.08 136	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.26 74	0.57 187	0.12 173	4.26 205	1.66 144	0.18 78	0.19 86	2.84 154	0.09 57	1.37 120	2.51 155	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 171	3.75 177	0.05 69

TESTraft	0.86 123	0.88 204	0.32 76	0.05 56	0.16 91	0.00 1	0.00 1	1.51 150	0.06 64	0.69 151	0.00 1	0.33 94	0.64 196	0.20 202	4.51 219	1.67 147	0.18 78	0.16 80	2.63 146	0.25 116	1.10 102	2.24 143	0.07 144	0.08 100	0.10 88	1.62 180	3.71 173	0.04 64

RALCasStereoNet	0.70 108	0.30 104	0.84 189	0.37 169	0.28 150	0.05 108	0.12 176	2.12 180	0.13 104	1.03 172	0.04 103	0.50 125	0.15 98	0.03 92	2.37 110	1.67 147	0.23 89	0.24 95	1.26 94	0.14 70	1.21 109	2.03 129	0.01 66	0.11 121	0.34 136	1.39 174	0.78 72	1.25 169

CFNet_pseudo	0.86 123	0.52 149	0.57 150	0.44 185	0.52 194	0.05 108	0.02 102	0.60 123	0.10 92	0.93 165	0.12 120	0.71 152	0.30 140	0.51 240	4.66 229	1.68 149	0.33 110	0.32 118	2.61 144	0.34 134	0.96 95	1.53 109	0.55 247	0.13 129	0.49 153	0.50 138	2.17 112	1.63 181

FADNet-RVC-Resample	1.60 189	0.67 180	0.97 199	0.50 192	0.64 202	0.18 178	1.05 226	1.27 142	0.83 202	0.96 168	0.97 193	5.23 239	0.42 161	1.02 264	4.81 238	1.68 149	1.05 201	1.96 271	3.78 183	1.06 208	1.52 132	2.28 145	0.21 197	1.35 253	0.55 157	3.16 212	2.13 111	2.92 203

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 102	0.06 30	0.35 96	0.17 92	0.16 91	0.01 46	0.01 68	1.78 158	0.20 129	0.14 106	0.16 129	0.41 111	0.17 112	0.02 72	2.91 143	1.69 151	0.26 97	0.38 134	1.18 91	0.12 65	1.54 134	2.66 163	0.01 66	0.06 73	0.16 112	2.28 197	0.22 48	0.33 119

stereogan	1.89 198	2.00 253	1.17 211	1.47 230	2.05 258	1.72 242	0.87 221	1.84 163	1.11 222	1.36 199	1.51 206	5.81 244	0.48 174	0.32 228	3.87 195	1.69 151	0.80 175	0.39 136	3.96 184	0.78 195	1.23 113	4.02 205	0.26 210	0.51 226	0.30 132	1.30 173	6.30 255	3.84 211

Sa-1000	1.25 159	0.27 92	0.51 146	0.28 135	0.23 130	0.00 1	0.00 1	2.78 222	0.10 92	0.01 77	0.01 92	0.34 98	0.50 178	0.59 249	4.62 227	1.70 153	0.69 161	0.83 207	4.47 189	0.43 155	1.38 122	4.54 227	0.01 66	0.24 163	2.01 216	1.81 186	5.02 233	0.39 124

RALAANet	0.92 134	0.35 116	0.48 141	0.36 167	0.24 134	0.18 178	0.02 102	1.89 168	0.19 126	0.51 141	0.01 92	0.26 74	0.25 131	0.06 130	2.32 107	1.73 154	0.35 113	0.69 184	3.14 159	0.55 176	2.51 171	2.39 149	0.01 66	0.26 172	0.37 140	1.12 169	4.01 198	0.53 135

FADNet	1.92 199	0.44 131	0.60 157	0.54 194	1.05 221	0.00 1	2.95 265	0.78 128	0.38 156	0.81 158	0.61 176	2.40 199	0.47 172	0.65 251	5.57 257	1.73 154	0.69 161	1.08 232	8.93 238	1.61 236	2.36 163	2.52 157	0.09 150	0.36 209	2.54 231	3.77 225	3.43 157	5.46 228

CSAN	4.46 260	2.36 262	1.57 233	3.12 258	3.32 270	1.64 241	0.76 218	4.59 271	4.37 280	3.80 275	2.84 233	17.58 282	10.47 284	0.96 263	4.80 237	1.75 156	2.06 241	1.16 237	5.69 201	2.34 262	2.93 181	2.40 152	0.43 235	2.56 271	4.64 265	11.45 297	7.53 272	13.44 275

raft_robust	1.21 158	0.70 182	0.61 161	0.27 130	0.19 111	0.00 1	0.00 1	3.05 234	0.22 138	1.18 184	0.03 102	0.34 98	0.69 201	0.07 135	2.94 148	1.76 157	0.57 143	0.63 181	4.95 197	0.19 89	2.98 185	4.81 231	0.01 66	0.19 152	0.97 177	1.39 174	2.87 128	0.98 163

MLCV	2.45 212	0.61 164	0.81 186	2.48 252	1.21 229	0.95 226	0.50 211	3.57 255	0.61 183	3.75 273	4.26 253	5.13 234	3.34 258	0.06 130	4.63 228	1.78 158	1.32 218	0.86 209	10.05 251	1.09 210	2.30 158	3.92 197	0.29 212	2.16 267	1.87 210	3.06 209	4.01 198	1.40 172

IPLG	1.12 152	0.36 119	0.65 173	0.29 142	0.23 130	0.00 1	0.05 137	2.30 185	0.29 148	0.39 132	0.29 144	0.27 77	0.72 206	0.24 217	5.68 260	1.79 159	1.05 201	0.84 208	2.78 150	0.41 149	0.98 97	4.31 218	0.02 89	0.25 168	0.46 152	1.49 177	3.86 187	0.11 90

plain	0.45 78	0.37 122	0.43 133	0.16 91	0.37 177	0.00 1	0.00 1	0.74 127	0.08 81	0.01 77	0.00 1	0.53 132	0.09 75	0.04 110	2.41 112	1.80 160	0.25 92	0.31 116	0.93 76	0.10 59	1.31 118	1.36 102	0.00 1	0.23 162	0.13 104	0.02 44	0.25 53	0.09 81

GLC_STEREO	0.76 114	0.44 131	0.48 141	0.22 104	0.24 134	0.00 1	0.00 1	2.40 189	0.19 126	0.15 109	0.04 103	0.27 77	0.14 95	0.02 72	2.55 123	1.82 161	0.46 127	0.24 95	2.26 128	0.30 131	2.66 174	1.47 104	0.05 131	0.08 100	0.05 63	0.07 75	3.59 165	0.32 117

SGD-Stereo	0.44 75	0.10 46	0.27 63	0.02 27	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.07 70	0.00 1	0.00 1	0.40 110	0.08 64	0.01 42	4.44 215	1.85 162	0.29 103	0.29 112	0.45 51	0.19 89	1.40 124	1.47 104	0.02 89	0.04 55	0.05 63	0.06 69	0.19 42	0.23 105

ACVNet-4b	26.61 320	42.01 321	11.61 310	69.47 337	47.43 326	69.50 339	76.65 338	10.80 297	9.82 299	15.00 325	1.59 209	58.27 329	9.88 283	93.43 335	4.75 233	1.87 163	13.94 312	5.15 301	32.30 303	13.54 313	7.25 289	5.67 259	58.95 332	4.34 294	12.13 302	9.30 287	15.06 299	18.72 290

IPLGR	1.73 192	0.63 176	0.67 174	0.35 165	0.40 181	0.00 1	0.03 123	1.41 146	0.26 144	2.36 228	2.42 225	0.33 94	0.80 215	0.17 191	6.12 272	1.87 163	1.22 212	1.28 242	5.37 199	1.72 241	2.44 168	4.20 213	0.02 89	0.56 232	2.66 235	4.85 243	3.82 183	0.77 148

ARAFT	0.70 108	0.19 70	0.28 67	0.31 147	0.08 64	0.00 1	0.01 68	0.16 79	0.08 81	1.30 193	0.00 1	0.38 104	0.03 29	0.10 167	3.41 177	1.87 163	0.29 103	0.27 110	2.54 140	0.05 36	1.83 147	1.60 114	0.01 66	0.10 114	0.42 148	0.02 44	3.41 155	0.12 94

LMCR-Stereo	0.97 138	0.53 151	0.59 154	0.28 135	0.25 136	0.07 114	0.02 102	1.39 145	0.28 146	0.34 125	0.12 120	0.74 156	0.15 98	0.12 173	3.20 160	1.88 166	1.07 204	0.36 131	5.87 205	1.71 239	2.10 154	2.39 149	0.02 89	0.33 204	0.35 138	0.38 126	1.44 93	0.34 120

FADNet-RVC	1.64 191	0.31 108	0.64 169	0.33 150	1.19 228	0.01 46	2.53 259	0.57 121	0.22 138	1.03 172	0.32 149	6.04 247	0.29 138	0.32 228	4.47 216	1.90 167	0.62 148	0.78 196	6.45 210	1.80 245	1.85 148	2.02 128	0.19 192	0.52 228	1.78 209	1.74 185	3.10 138	3.15 204

AACVNet	0.85 122	0.56 155	0.35 96	0.58 198	0.67 203	0.09 121	0.01 68	0.35 101	0.19 126	0.17 110	0.15 127	0.45 118	0.24 129	0.19 197	2.81 136	1.91 168	0.48 131	0.38 134	1.44 102	0.23 107	1.44 127	1.22 99	0.33 221	0.08 100	0.50 154	1.57 178	4.09 202	2.39 198

MIPNet	1.49 177	0.69 181	0.74 180	0.32 149	0.51 188	0.00 1	0.03 123	1.79 159	0.38 156	2.13 225	0.97 193	0.31 88	0.76 211	0.22 214	5.02 245	1.92 169	1.31 215	0.86 209	3.68 182	1.25 220	1.21 109	4.62 228	0.03 110	0.50 225	1.90 212	4.87 244	3.90 189	0.30 114

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 84	0.58 158	0.31 73	0.07 76	0.14 86	0.16 163	0.00 1	0.11 74	0.18 123	0.04 91	0.54 166	0.47 121	0.42 161	0.02 72	1.77 76	1.93 170	0.27 101	0.46 148	1.01 80	0.27 125	2.04 153	2.17 135	0.09 150	0.07 80	0.02 32	0.16 97	1.26 85	0.07 78

FCDSN-DC	1.58 188	0.84 199	2.05 248	1.66 235	1.43 238	1.08 232	0.99 223	0.72 126	0.44 161	1.18 184	0.31 147	1.45 185	0.49 176	0.07 135	6.05 271	1.96 171	2.13 243	1.97 272	1.16 88	0.44 158	2.39 166	2.62 162	0.49 240	3.18 276	1.72 207	3.24 214	1.34 89	1.27 170
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GMOStereo	0.91 130	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

error version	0.91 130	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

test-v	0.91 130	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

test-2	0.91 130	0.15 62	0.61 161	0.34 156	0.25 136	0.12 137	0.05 137	2.40 189	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 126	0.45 164	0.02 72	2.30 103	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 194	0.13 90	3.95 190	0.09 81

SGM_RVC	10.08 288	10.50 300	3.60 270	16.68 296	8.80 297	14.87 297	7.11 288	9.19 293	6.25 286	4.06 280	7.33 282	24.89 290	18.29 296	0.57 243	4.57 223	1.98 176	3.30 262	1.17 238	20.75 288	2.20 259	4.80 231	2.23 142	2.29 281	3.65 285	17.68 310	13.31 304	33.30 322	28.67 312
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
YMNet	0.66 105	0.39 126	0.02 18	0.20 99	0.25 136	0.34 196	2.55 260	0.36 102	0.06 64	1.11 177	0.00 1	0.39 107	2.89 253	0.01 42	2.52 121	2.02 177	0.52 136	0.46 148	0.50 54	0.21 100	0.27 39	1.21 97	0.00 1	0.10 114	0.33 133	0.05 62	0.62 66	0.39 124

ACVNet_1	26.74 321	42.56 322	14.81 317	66.86 333	48.56 328	65.11 336	82.56 343	15.95 311	8.17 294	11.16 314	5.65 266	32.31 299	25.19 305	93.82 336	7.38 282	2.02 177	15.91 314	6.16 311	34.50 307	10.98 310	8.17 298	6.10 276	59.12 333	5.79 302	19.06 312	9.75 292	9.37 280	15.02 280

PDISCO_ROB	1.03 144	0.55 153	0.06 32	0.67 202	0.28 150	0.00 1	0.21 192	0.71 125	0.49 168	1.28 191	0.99 196	0.25 71	0.32 142	0.19 197	3.02 154	2.03 179	0.69 161	1.42 249	2.26 128	0.58 180	2.32 159	3.22 182	0.14 177	0.27 180	1.36 198	0.37 125	3.84 186	0.23 105

S2M2_L	0.78 115	0.14 58	1.69 238	0.27 130	0.14 86	0.00 1	0.01 68	0.23 90	0.31 150	2.17 226	0.00 1	0.42 112	0.14 95	0.00 1	2.15 97	2.06 180	0.38 124	0.48 153	1.19 92	0.22 105	2.27 156	1.92 120	0.05 131	0.08 100	0.09 85	0.71 151	3.67 168	0.16 100
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
pcwnet_v2	1.73 192	0.62 171	0.78 184	0.73 205	1.15 224	0.59 212	0.23 196	1.77 157	0.68 189	3.36 260	1.85 219	1.23 178	1.01 231	1.61 284	5.43 255	2.08 181	0.92 185	0.62 179	4.07 185	0.37 139	1.82 146	2.39 149	1.01 266	0.41 214	1.32 193	2.11 192	3.98 196	4.53 217

FSD	0.69 107	0.62 171	0.19 48	0.05 56	0.25 136	0.01 46	0.01 68	0.30 97	0.25 143	0.55 145	0.14 126	1.67 189	0.50 178	0.04 110	2.03 86	2.10 182	0.92 185	0.50 159	1.33 99	0.40 143	2.10 154	2.22 140	0.24 208	0.14 132	0.40 144	0.10 85	0.52 62	0.96 159

SACVNet	1.43 172	0.80 191	0.85 190	0.58 198	1.31 234	0.63 214	0.62 214	2.60 212	0.52 170	1.33 196	0.02 101	0.74 156	0.32 142	0.34 230	2.78 133	2.11 183	1.38 221	0.39 136	4.62 192	0.70 189	2.37 164	3.83 194	0.05 131	0.42 219	1.29 191	1.64 181	3.74 174	2.62 201

raftrobust	0.86 123	0.40 127	0.77 183	0.40 176	0.31 160	0.01 46	0.04 131	2.51 204	0.13 104	0.51 141	0.00 1	0.51 126	0.24 129	0.09 158	2.98 151	2.12 184	0.22 86	0.31 116	4.90 196	0.11 62	1.68 143	2.15 133	0.16 184	0.15 137	0.78 172	0.40 128	0.97 76	0.36 122

HSM-Net_RVC	2.86 226	1.24 231	1.50 229	2.55 253	1.72 245	0.57 211	0.17 185	3.55 254	1.14 223	3.50 267	6.32 274	7.94 253	2.93 254	0.05 119	3.38 176	2.12 184	1.28 214	0.26 101	3.24 168	1.24 219	3.66 201	3.76 192	0.61 250	2.64 273	4.43 263	6.27 264	5.76 245	5.47 229
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN v2	4.24 257	4.65 286	5.90 291	11.00 291	4.41 279	8.70 289	3.19 266	5.19 280	2.19 254	2.86 246	1.78 215	6.28 249	2.81 251	0.13 179	4.51 219	2.15 186	2.50 250	1.01 227	3.64 178	0.81 198	3.11 188	2.22 140	0.64 253	3.28 278	7.94 289	5.77 259	8.62 278	9.05 257

FC-DCNN	3.82 247	4.38 283	5.67 289	9.61 288	4.14 276	8.01 285	3.26 268	4.21 267	1.69 244	2.95 247	1.54 208	5.87 246	2.09 248	0.13 179	4.40 213	2.15 186	2.54 251	1.11 234	3.38 173	0.82 199	3.11 188	2.20 138	0.65 254	3.29 279	6.33 283	4.91 245	6.98 265	7.80 248

NVstereo2D	0.83 120	0.43 129	0.07 33	0.23 110	0.36 175	0.41 200	0.08 161	1.61 153	0.59 182	0.84 160	1.11 200	0.36 101	0.21 119	0.07 135	5.88 265	2.16 188	0.62 148	0.45 147	1.50 103	0.19 89	1.20 108	0.94 83	0.02 89	0.32 200	1.30 192	0.24 110	0.95 75	0.24 108

DeepPruner_ROB	1.57 185	0.37 122	0.71 177	0.50 192	0.55 195	0.37 198	1.60 242	1.74 155	0.84 203	1.37 200	2.40 223	0.49 124	0.51 180	0.10 167	5.38 253	2.16 188	1.10 206	1.08 232	2.28 130	0.40 143	4.83 238	3.42 185	0.66 256	0.34 206	0.57 159	5.04 247	3.07 135	0.53 135

ADCP+	3.47 241	2.05 255	2.64 260	1.31 227	1.93 253	1.19 235	3.99 272	1.07 135	9.83 300	1.78 214	5.75 267	8.79 257	0.37 156	0.90 261	5.04 247	2.20 190	0.44 126	0.90 214	5.82 203	0.88 200	2.38 165	3.43 186	0.33 221	0.41 214	3.03 246	12.72 301	3.59 165	10.90 264

XPNet_ROB	3.02 233	2.54 263	1.33 219	0.73 205	1.45 239	1.04 231	0.61 213	0.83 130	1.45 237	1.16 182	3.44 241	26.85 293	0.35 146	0.40 234	3.24 168	2.22 191	3.28 260	0.79 198	3.20 160	1.19 216	2.94 182	5.51 252	0.76 260	0.46 224	0.72 171	2.37 198	9.22 279	3.37 209

HUF	0.45 78	0.14 58	0.59 154	0.03 41	0.10 71	0.16 163	0.01 68	0.33 98	0.05 56	0.00 1	0.01 92	0.20 60	0.26 134	0.00 1	2.26 101	2.24 192	0.21 85	0.24 95	2.24 123	0.12 65	1.54 134	1.02 88	0.08 146	0.03 44	0.12 96	0.02 44	0.25 53	0.01 43

GCAP-BAT	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

test_for_model	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala2	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala_base	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAP-Stereo	1.42 166	0.61 164	0.40 124	0.25 118	0.16 91	0.02 77	0.07 152	2.44 196	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 121	0.07 135	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 169	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

DDUNet	12.41 299	19.68 310	3.23 265	36.37 313	24.08 312	34.35 316	31.95 314	1.86 165	1.63 242	1.44 204	3.43 240	12.02 269	3.65 261	83.75 326	4.54 221	2.28 193	8.10 296	3.39 291	18.01 277	4.26 282	6.60 274	4.81 231	16.44 317	0.64 235	1.08 182	0.61 142	4.68 221	2.12 191

NCCL2	2.12 202	2.27 259	1.29 216	1.28 225	1.85 252	0.18 178	0.77 219	1.24 140	1.25 229	1.62 208	2.71 231	1.06 165	0.51 180	0.31 225	4.40 213	2.33 200	1.57 228	0.62 179	2.35 134	0.68 187	2.68 175	4.29 216	1.52 277	1.06 245	4.65 266	4.17 230	4.04 200	6.58 240

LALA_ROB	4.04 250	4.73 287	1.42 224	1.16 223	1.93 253	2.17 252	1.04 225	1.80 160	2.48 258	2.74 236	5.87 268	33.34 300	0.69 201	0.78 257	6.02 269	2.33 200	3.21 259	1.82 265	3.66 180	1.88 250	3.40 195	4.99 238	0.34 223	1.03 244	1.91 213	3.61 220	8.50 277	6.20 235

UDG	12.63 300	20.60 312	3.50 269	36.40 314	28.77 315	31.44 311	39.49 318	2.59 211	1.77 248	2.37 229	6.03 271	11.55 268	3.79 263	74.28 323	5.35 252	2.47 202	8.42 297	2.92 286	18.81 283	4.63 286	7.35 290	4.85 234	12.22 312	1.18 250	1.15 184	2.47 201	4.49 216	2.18 193

GES	1.43 172	0.28 94	0.41 130	0.57 196	0.37 177	0.27 195	0.07 152	2.06 178	0.93 212	1.20 188	0.58 171	0.39 107	0.23 128	0.02 72	4.91 241	2.49 203	0.91 183	0.66 183	9.59 246	1.37 226	2.97 183	2.53 158	0.16 184	0.41 214	0.20 122	0.17 101	2.57 119	2.20 194

ACVNet_2	32.06 327	47.10 327	20.06 327	67.26 335	49.84 333	64.97 334	85.15 346	28.04 332	14.34 308	14.44 322	8.02 288	51.06 325	30.19 312	92.01 333	8.75 301	2.50 204	19.20 320	5.27 303	50.34 326	16.10 319	8.16 297	5.63 258	57.79 329	13.22 325	36.40 332	13.10 302	24.92 312	31.82 316

iinet-f	1.47 176	1.20 230	0.32 76	0.82 208	0.13 81	0.14 149	0.10 168	0.42 106	0.21 137	1.93 217	4.19 249	0.19 55	0.21 119	0.08 149	5.12 248	2.54 205	0.23 89	0.30 115	7.71 221	1.00 205	1.95 151	4.30 217	0.21 197	0.17 147	1.25 186	0.16 97	4.11 205	0.62 143

ADCL	3.91 248	3.61 277	2.28 252	1.76 239	1.76 249	3.09 258	4.16 273	1.98 171	13.71 307	2.81 241	5.14 262	2.47 202	0.65 197	1.10 271	5.38 253	2.55 206	2.02 240	2.20 275	6.41 208	2.08 256	4.87 241	4.20 213	1.40 275	1.06 245	6.69 284	6.60 266	4.33 210	11.16 267

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 215	1.14 225	0.32 76	1.45 229	2.85 266	4.14 267	1.19 233	2.80 225	0.54 172	6.52 303	1.79 216	7.67 251	0.72 206	0.05 119	2.57 125	2.59 207	0.54 141	0.57 169	4.65 193	0.59 181	3.70 203	3.88 196	0.03 110	0.20 159	0.42 148	1.90 190	4.17 207	10.91 265

ICVP	1.32 164	0.22 82	1.47 227	0.40 176	0.35 174	0.44 201	0.10 168	1.27 142	0.65 186	1.74 212	1.26 202	0.66 146	1.37 243	0.24 217	2.88 141	2.65 208	1.33 219	0.99 225	2.36 135	0.91 202	2.59 172	4.11 210	0.10 155	0.36 209	0.57 159	2.21 196	2.92 129	1.59 179
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
castereo++	1.13 153	0.49 141	0.33 85	0.05 56	0.21 122	0.23 192	0.00 1	0.42 106	0.44 161	0.20 111	0.17 131	1.13 174	0.41 159	0.07 135	2.01 85	2.66 209	1.01 197	0.52 162	2.80 153	0.52 172	4.60 224	4.06 208	0.30 213	0.15 137	0.98 178	1.06 168	3.70 172	1.89 183

ETE_ROB	4.62 261	4.04 281	1.52 231	1.14 222	2.02 256	2.70 255	1.28 234	1.50 149	4.25 278	1.89 216	5.88 269	37.95 307	0.84 224	1.42 281	4.94 243	2.66 209	3.81 269	0.95 221	4.84 195	1.63 238	4.01 211	5.32 244	0.67 257	1.14 249	2.03 217	3.84 226	15.25 300	7.23 242

EGLCR-Stereo	1.26 160	0.21 76	1.76 242	0.07 76	0.25 136	0.08 117	0.02 102	0.49 114	0.55 175	0.11 101	0.45 161	0.58 142	0.67 199	0.03 92	2.32 107	2.67 211	0.93 188	1.20 241	4.21 187	0.19 89	4.10 216	4.78 230	0.05 131	0.13 129	0.64 165	0.67 144	6.56 259	0.32 117

CREStereo++_RVC	0.99 140	0.21 76	1.16 210	0.28 135	0.36 175	0.01 46	0.05 137	2.06 178	0.27 145	0.62 147	0.08 116	0.46 119	0.14 95	0.05 119	2.55 123	2.70 212	0.74 169	0.50 159	2.59 142	0.24 112	2.97 183	2.20 138	0.09 150	0.10 114	0.96 176	0.43 131	4.10 204	0.79 150
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
TANstereo	1.57 185	1.38 233	0.48 141	0.26 126	0.29 153	0.52 209	0.05 137	0.51 117	0.47 164	0.27 119	0.62 179	0.32 91	0.20 116	1.08 269	3.59 183	2.81 213	0.79 173	1.63 259	8.83 233	3.01 275	3.50 196	2.89 166	3.03 290	0.10 114	0.04 56	0.69 147	4.96 231	0.05 69

XX-TBD	1.57 185	1.38 233	0.48 141	0.26 126	0.29 153	0.52 209	0.05 137	0.51 117	0.47 164	0.27 119	0.62 179	0.32 91	0.20 116	1.08 269	3.59 183	2.81 213	0.79 173	1.63 259	8.83 233	3.01 275	3.50 196	2.89 166	3.03 290	0.10 114	0.04 56	0.69 147	4.96 231	0.05 69

APVNet	1.14 155	1.04 218	0.20 49	0.33 150	0.37 177	0.21 188	0.36 204	0.34 99	0.39 158	0.95 166	0.44 159	0.71 152	0.15 98	0.15 184	3.51 181	2.84 215	1.63 232	0.93 219	4.54 191	0.69 188	1.89 149	4.06 208	0.02 89	0.53 229	0.10 88	0.38 126	3.20 146	0.95 157

zero-FE	4.21 256	1.97 249	0.21 51	18.56 299	2.61 263	20.95 305	6.42 286	1.84 163	0.68 189	1.31 194	3.18 238	10.31 264	3.26 257	0.31 225	2.66 128	2.88 216	1.04 199	1.46 250	13.23 267	0.91 202	5.64 259	4.93 237	0.13 169	0.41 214	0.34 136	2.47 201	4.46 213	1.55 177

LoS_RVC	1.09 148	1.51 238	0.60 157	0.05 56	0.49 186	0.01 46	0.08 161	0.22 87	0.74 193	1.72 209	0.23 138	0.56 138	0.63 194	0.12 173	3.15 157	2.90 217	0.69 161	1.79 263	3.27 171	0.50 169	4.03 213	3.48 187	0.21 197	0.07 80	0.33 133	0.47 135	0.70 67	0.96 159

tt_ll	1.09 148	1.51 238	0.60 157	0.05 56	0.49 186	0.01 46	0.08 161	0.22 87	0.74 193	1.72 209	0.23 138	0.56 138	0.63 194	0.12 173	3.15 157	2.90 217	0.69 161	1.79 263	3.27 171	0.50 169	4.03 213	3.48 187	0.21 197	0.07 80	0.33 133	0.47 135	0.70 67	0.96 159

castereo	1.20 156	0.33 113	0.83 188	0.07 76	0.25 136	0.19 184	0.01 68	0.36 102	0.52 170	0.14 106	0.19 136	1.09 168	0.49 176	0.04 110	2.66 128	2.91 219	1.04 199	0.60 175	4.65 193	0.52 172	4.93 243	4.40 220	0.11 162	0.15 137	1.13 183	2.05 191	1.19 81	1.47 174

AnonymousM	1.53 178	0.20 74	0.39 119	0.05 56	0.04 44	0.25 194	0.01 68	2.74 220	0.57 179	0.35 129	1.45 204	0.55 135	0.53 183	0.22 214	2.76 132	2.91 219	0.98 195	1.05 228	2.00 117	1.32 225	3.73 204	3.49 189	0.20 195	0.28 191	0.13 104	0.28 114	5.87 248	9.03 256

BEATNet_4x	1.40 165	0.54 152	0.27 63	0.13 88	0.27 147	0.01 46	0.10 168	1.80 160	1.74 246	0.41 136	0.53 164	0.82 160	0.59 189	0.54 241	4.30 209	2.92 221	1.87 238	1.84 267	1.39 100	0.71 190	4.68 227	6.21 279	0.02 89	0.81 242	0.21 124	0.40 128	3.69 169	0.96 159

LE_ROB	22.46 314	10.87 302	12.67 313	32.44 308	37.93 319	31.36 310	33.43 315	23.22 323	21.14 324	6.73 304	17.81 322	52.15 326	50.94 339	1.56 282	6.43 276	2.92 221	3.14 257	1.46 250	30.14 300	8.43 303	7.23 288	4.28 215	7.08 304	25.69 335	34.50 330	36.15 342	53.30 343	53.30 338

SGM-Forest	2.81 224	2.03 254	0.36 107	6.32 275	1.79 250	2.66 254	0.02 102	1.42 147	0.77 195	2.52 232	0.96 192	6.57 250	5.74 267	0.31 225	4.36 211	2.94 223	0.61 146	0.33 126	3.08 158	0.47 166	2.46 170	2.73 164	0.84 262	0.45 223	3.66 252	3.74 222	11.30 289	7.44 245
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
STStereo	19.12 305	25.20 314	16.96 323	40.13 316	26.93 314	32.21 313	21.77 310	19.35 319	16.49 313	7.75 306	17.60 320	46.83 319	36.96 320	1.06 268	8.10 291	2.99 224	3.81 269	1.57 256	31.85 302	5.18 290	6.77 279	5.31 243	3.04 292	9.71 317	29.57 321	23.01 328	40.22 329	35.81 321

trnet	0.99 140	0.29 99	0.72 179	0.22 104	0.13 81	0.01 46	0.02 102	2.55 209	0.37 154	0.62 147	0.48 163	0.70 151	0.59 189	0.04 110	2.80 134	3.02 225	0.66 154	0.57 169	2.14 120	0.60 183	2.82 177	2.17 135	0.03 110	0.09 112	1.26 187	0.51 139	2.42 117	0.91 156

SANet	10.32 290	4.15 282	6.27 293	5.51 270	5.49 284	8.58 288	2.27 254	15.41 309	13.03 306	2.83 242	9.09 299	60.35 331	25.50 306	2.93 290	8.06 289	3.02 225	7.05 289	3.86 293	11.43 261	3.25 278	5.27 252	5.02 239	2.60 285	7.27 311	11.08 299	12.57 300	13.36 294	23.31 303

CASS	2.68 221	1.05 219	1.93 247	2.07 249	0.98 219	0.45 203	2.15 253	2.82 226	1.03 220	1.83 215	3.58 242	1.38 183	0.53 183	0.02 72	4.01 198	3.03 227	4.89 280	1.34 244	9.14 240	1.47 229	7.05 284	6.20 277	0.03 110	0.27 180	2.76 238	2.80 206	4.30 209	5.36 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo04	2.04 200	0.66 178	0.91 194	0.69 203	0.82 215	0.02 77	0.04 131	2.62 213	0.91 209	2.83 242	0.75 189	1.37 182	0.09 75	0.08 149	5.03 246	3.04 228	0.58 144	0.72 191	10.25 253	1.62 237	4.78 228	3.27 184	0.94 265	0.69 237	2.62 233	4.29 233	4.75 223	0.65 145

s12784h	2.07 201	2.29 260	2.24 249	1.60 233	0.69 205	0.05 108	0.03 123	2.13 181	0.55 175	1.19 186	0.13 125	1.61 188	0.68 200	0.04 110	3.20 160	3.09 229	0.78 172	0.41 141	3.50 176	0.43 155	5.42 255	2.92 169	0.11 162	0.12 122	2.64 234	1.70 182	6.64 260	11.65 268

RainbowNet	27.62 323	45.59 325	16.83 322	69.42 336	46.28 324	68.08 338	69.73 332	9.87 295	3.31 267	17.67 326	2.40 223	45.29 316	28.15 309	91.67 330	11.05 317	3.10 230	10.99 301	5.02 300	43.52 320	16.90 322	8.37 299	6.69 286	58.54 331	4.55 295	13.10 303	12.31 299	16.72 302	20.53 294

FADNet_RVC	3.95 249	2.06 256	1.30 217	3.33 261	3.36 271	0.99 228	2.06 252	2.30 185	1.39 234	1.72 209	4.72 258	9.29 259	5.82 269	1.76 285	8.23 296	3.12 231	2.98 256	4.27 295	16.83 275	3.30 279	4.99 245	5.51 252	0.63 252	1.39 255	1.45 203	3.14 211	4.86 226	5.92 233

iResNet	4.14 254	0.84 199	0.71 177	2.34 251	2.59 262	4.58 268	1.07 228	4.67 273	1.21 228	3.72 272	3.61 243	12.28 270	16.06 293	0.03 92	6.64 277	3.14 232	2.35 248	1.89 268	16.43 274	2.53 265	3.76 205	2.90 168	0.17 188	3.88 287	1.66 206	4.23 231	5.19 235	3.23 206

DDF-Stereo	3.00 231	1.97 249	0.22 53	11.98 292	0.51 188	14.62 296	0.81 220	1.83 162	0.57 179	1.12 178	1.66 212	9.14 258	2.86 252	0.26 220	2.38 111	3.19 233	0.90 182	0.74 194	6.87 212	0.57 178	4.55 223	4.33 219	0.11 162	0.41 214	0.35 138	2.53 204	4.48 215	1.94 185

CES	1.20 156	0.24 86	0.35 96	0.13 88	0.18 108	0.05 108	0.08 161	5.35 283	0.78 199	0.43 137	0.31 147	0.83 161	0.86 225	0.16 186	3.20 160	3.22 234	1.12 208	1.06 231	1.51 104	1.05 207	4.23 217	3.19 180	0.08 146	0.09 112	0.19 120	0.34 124	1.07 78	2.23 195

STTRV1_RVC	9.47 286	2.31 261	1.06 202	5.61 272	1.39 236	5.42 272	2.59 261	3.68 257	3.77 273	4.47 289	4.40 254	16.44 279	20.14 299	1.02 264	9.83 309	3.26 235	18.06 319	0.81 205	51.87 331	11.45 312	18.05 331	6.27 280	4.52 299	4.23 290	6.12 280	7.90 277	11.99 290	28.90 314

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 280	3.59 276	1.09 203	9.20 286	3.71 275	7.69 281	7.51 291	10.81 298	8.52 295	4.93 294	4.20 250	16.73 280	9.30 279	5.45 303	8.09 290	3.29 236	1.80 235	1.13 235	18.77 282	2.10 258	6.48 272	7.49 297	3.17 294	1.74 260	12.06 301	14.29 308	9.71 283	14.36 277

AE-Stereo	1.43 172	0.31 108	1.73 240	0.33 150	0.32 165	0.04 101	0.32 202	0.43 109	0.32 151	0.04 91	0.00 1	3.38 208	0.44 163	0.07 135	2.86 139	3.30 237	0.96 191	0.79 198	3.65 179	0.79 196	3.64 199	4.40 220	0.04 120	0.40 213	2.93 243	2.14 193	4.74 222	0.18 103

CREStereo	1.03 144	0.31 108	0.74 180	0.24 114	0.16 91	0.01 46	0.04 131	2.66 216	0.55 175	0.63 149	0.56 168	0.71 152	0.59 189	0.05 119	2.97 149	3.31 238	0.60 145	0.43 144	2.12 119	0.57 178	3.00 186	2.30 146	0.06 140	0.12 122	1.18 185	0.53 141	2.42 117	0.88 151
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
PMTNet	1.28 162	0.58 158	0.96 197	0.28 135	0.22 128	0.01 46	0.16 184	0.50 115	0.57 179	0.72 154	0.35 150	0.54 133	0.48 174	0.09 158	3.27 169	3.32 239	0.72 167	0.39 136	6.17 206	0.35 136	3.67 202	2.41 153	0.09 150	0.12 122	3.12 247	1.00 166	1.23 83	3.32 208

PWCDC_ROB	2.82 225	0.49 141	0.17 47	0.38 174	0.79 214	0.03 93	0.10 168	1.16 138	8.93 297	0.14 106	2.49 229	0.55 135	31.02 315	0.57 243	5.58 258	3.32 239	1.73 233	0.91 216	2.53 139	0.88 200	2.92 180	7.18 292	0.15 180	0.53 229	0.55 157	0.69 147	1.43 92	0.88 151

RTSC	2.56 218	0.89 205	1.50 229	0.47 188	0.76 211	0.87 221	2.29 255	1.56 152	1.91 250	2.12 223	2.86 234	1.23 178	0.97 230	1.03 266	7.27 280	3.36 241	4.68 278	1.74 262	7.73 222	1.11 213	3.95 206	5.39 248	0.21 197	1.11 248	0.40 144	0.95 163	4.56 218	8.26 250

ADCRef	2.96 229	2.78 268	1.02 201	0.70 204	2.21 260	1.96 247	2.42 258	0.96 133	6.10 284	1.94 219	1.15 201	1.08 166	0.74 210	1.32 277	6.01 268	3.38 242	1.34 220	1.15 236	8.41 228	2.09 257	2.59 172	3.60 190	1.88 279	0.71 238	2.81 241	8.00 278	3.42 156	10.24 263

ELAS	19.48 309	22.90 313	14.50 316	35.26 312	24.25 313	31.48 312	19.80 309	16.72 313	15.91 312	7.71 305	15.62 317	48.88 322	30.47 314	3.20 294	9.19 304	3.39 243	10.97 300	5.79 307	21.49 290	6.53 296	11.69 314	11.90 325	9.30 307	9.63 316	32.86 325	24.17 329	41.19 332	41.31 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Reg-Stereo(zero)	2.47 213	0.35 116	2.58 257	0.48 189	0.84 217	0.14 149	0.17 185	3.76 259	0.77 195	3.03 249	8.81 296	2.75 205	0.81 216	1.26 274	2.61 126	3.41 244	1.42 223	0.49 155	7.28 216	1.29 222	4.00 207	4.42 223	0.41 229	0.19 152	1.28 188	3.03 207	5.77 246	5.27 223

HI	2.47 213	0.35 116	2.58 257	0.48 189	0.84 217	0.14 149	0.17 185	3.76 259	0.77 195	3.03 249	8.81 296	2.75 205	0.81 216	1.26 274	2.61 126	3.41 244	1.42 223	0.49 155	7.28 216	1.29 222	4.00 207	4.42 223	0.41 229	0.19 152	1.28 188	3.03 207	5.77 246	5.27 223

DeepPrunerF	2.66 220	1.67 244	0.33 85	3.58 263	9.30 298	1.76 245	3.48 270	0.68 124	3.29 266	0.71 153	1.59 209	0.37 103	0.27 135	0.13 179	5.94 266	3.42 246	1.03 198	0.54 165	4.47 189	0.65 186	2.02 152	2.06 131	0.56 248	0.31 197	15.21 305	3.30 217	3.74 174	1.47 174

ELAS_RVC	19.26 306	19.85 311	14.31 315	33.92 310	22.40 309	33.39 314	19.24 307	15.07 307	10.89 301	8.20 307	17.30 319	54.84 328	32.79 317	3.23 295	8.72 300	3.46 247	11.25 303	6.19 312	19.97 286	7.86 302	12.63 318	12.02 326	9.45 310	10.70 319	30.22 323	22.17 325	41.23 333	38.75 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LoS	1.87 197	0.22 82	0.38 116	0.22 104	0.14 86	0.02 77	0.06 147	15.85 310	0.90 208	3.42 263	0.71 187	0.95 164	0.83 223	0.21 207	3.22 165	3.63 248	1.18 210	0.90 214	2.95 157	0.64 185	5.08 246	3.80 193	0.22 205	0.17 147	2.26 220	0.82 158	1.23 83	0.52 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CBMV_ROB	6.09 274	2.65 265	2.29 253	8.35 284	5.74 285	5.08 269	2.76 262	5.03 279	2.35 255	3.78 274	4.70 257	21.22 286	13.56 291	0.09 158	6.04 270	3.70 249	2.84 254	1.39 246	11.35 260	8.80 306	4.92 242	3.11 178	0.43 235	2.10 266	7.06 287	10.12 294	12.96 292	11.93 270

Any-RAFT	2.56 218	0.56 155	3.45 268	0.34 156	0.51 188	0.01 46	0.04 131	2.96 231	0.64 185	0.51 141	3.99 248	3.76 212	0.35 146	0.16 186	2.92 146	3.82 250	0.81 177	0.80 203	8.30 227	0.51 171	5.45 256	3.87 195	0.44 238	0.16 145	4.84 268	7.87 276	3.19 145	8.70 251

sAnonymous2	1.54 181	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 105	0.48 204	0.00 1	1.87 166	0.97 214	0.22 113	0.41 153	1.12 171	0.82 218	0.08 149	4.07 200	3.86 251	1.31 215	1.19 239	7.54 218	0.72 191	4.00 207	4.87 235	0.03 110	0.29 193	0.14 109	2.16 194	2.37 115	2.45 199

CroCo_RVC	1.54 181	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 105	0.48 204	0.00 1	1.87 166	0.97 214	0.22 113	0.41 153	1.12 171	0.82 218	0.08 149	4.07 200	3.86 251	1.31 215	1.19 239	7.54 218	0.72 191	4.00 207	4.87 235	0.03 110	0.29 193	0.14 109	2.16 194	2.37 115	2.45 199

GANet-ADL	2.26 205	0.51 144	1.82 245	0.99 219	0.99 220	1.45 238	0.29 200	2.00 172	1.01 217	3.12 253	3.40 239	1.38 183	0.33 144	0.03 92	5.34 251	3.89 253	2.23 244	0.79 198	7.70 220	1.85 248	3.10 187	4.63 229	0.18 190	0.43 221	1.38 199	3.47 219	4.81 224	3.97 212

DCVSM-stereo	5.01 264	0.71 184	3.03 263	3.15 259	1.12 223	7.80 283	0.89 222	4.62 272	2.36 256	5.22 296	8.35 292	23.33 288	11.95 286	0.62 250	3.74 191	4.04 254	1.81 236	1.40 247	16.15 272	3.33 280	5.11 248	3.97 203	2.55 284	3.56 284	1.98 215	3.62 221	4.91 229	5.83 232

PSMNet_ROB	31.36 326	48.75 331	16.32 321	64.48 330	46.97 325	60.77 325	61.30 323	19.02 318	20.70 323	27.57 333	24.90 332	41.43 312	42.18 327	83.15 325	13.95 325	4.06 255	17.90 317	5.94 309	42.51 319	15.37 317	11.21 310	9.54 313	57.95 330	14.27 327	29.64 322	19.74 318	29.38 317	17.81 286

MonStereo1	29.98 325	43.13 324	15.45 320	62.83 326	50.21 334	57.60 321	67.21 326	18.37 316	19.83 322	11.70 317	18.17 324	62.56 335	43.75 328	93.03 334	7.82 284	4.11 256	18.02 318	8.91 319	40.36 316	13.70 314	10.83 308	8.27 305	61.68 339	4.04 288	10.22 297	5.85 260	24.40 311	27.43 310

Dean	42.92 337	51.28 334	31.30 337	76.75 345	64.32 339	79.06 348	83.43 345	42.61 337	43.67 334	35.18 338	22.58 331	60.75 332	56.83 344	94.89 344	13.15 323	4.20 257	27.88 332	12.35 324	63.72 342	28.96 337	9.62 304	7.74 302	59.21 334	22.07 331	48.58 341	35.91 341	53.04 342	29.88 315

TRStereo	3.24 240	2.66 267	7.45 297	0.35 165	0.14 86	7.79 282	0.13 180	3.04 233	0.42 160	2.75 237	1.46 205	5.69 242	0.65 197	0.09 158	3.75 192	4.23 258	0.70 166	0.63 181	6.77 211	1.21 217	4.05 215	4.81 231	0.12 166	0.24 163	2.72 236	6.73 268	12.83 291	6.09 234

GEStereo_RVC	2.30 207	0.85 201	0.97 199	1.05 220	0.71 208	1.61 240	1.09 229	2.72 218	0.56 178	0.78 155	0.41 153	2.40 199	0.28 136	0.06 130	4.81 238	4.48 259	1.79 234	2.17 274	8.91 237	1.90 251	3.58 198	7.25 294	0.52 242	0.92 243	0.41 146	0.85 161	4.47 214	6.48 237

R-Stereo Train	2.16 203	1.08 223	1.57 233	0.84 209	0.19 111	0.01 46	0.01 68	2.05 175	1.01 217	1.37 200	2.45 227	1.50 186	0.46 169	0.21 207	3.23 166	4.53 260	1.62 230	1.05 228	7.07 214	1.09 210	4.86 239	5.93 269	0.04 120	0.31 197	2.48 227	4.63 238	3.10 138	5.74 230

RAFT-Stereo	2.16 203	1.08 223	1.57 233	0.84 209	0.19 111	0.01 46	0.01 68	2.05 175	1.01 217	1.37 200	2.45 227	1.50 186	0.46 169	0.21 207	3.23 166	4.53 260	1.62 230	1.05 228	7.07 214	1.09 210	4.86 239	5.93 269	0.04 120	0.31 197	2.48 227	4.63 238	3.10 138	5.74 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	3.10 235	0.46 138	1.69 238	1.87 244	0.56 196	0.23 192	0.00 1	3.03 232	0.44 161	2.48 230	3.95 247	4.58 227	0.55 186	0.15 184	5.31 250	4.57 262	1.45 225	0.88 211	14.88 269	1.15 215	5.62 258	5.52 254	0.03 110	0.19 152	3.71 253	6.21 262	5.26 237	8.89 254

DAS	4.09 252	0.94 209	1.15 208	1.82 241	1.27 232	1.15 233	1.11 231	3.48 250	4.23 276	3.34 258	6.52 275	12.55 271	5.36 264	0.05 119	4.66 229	4.57 262	4.02 272	2.27 277	9.63 247	5.33 291	5.93 261	5.39 248	0.52 242	4.30 292	4.09 256	5.06 248	7.48 269	4.17 213

SepStereo	4.09 252	0.94 209	1.15 208	1.82 241	1.27 232	1.15 233	1.11 231	3.48 250	4.23 276	3.34 258	6.52 275	12.55 271	5.36 264	0.05 119	4.66 229	4.57 262	4.02 272	2.27 277	9.63 247	5.33 291	5.93 261	5.39 248	0.52 242	4.30 292	4.09 256	5.06 248	7.48 269	4.17 213

SFCPSM	5.40 267	2.86 269	1.19 212	1.84 243	1.39 236	1.34 236	0.49 210	2.34 188	4.85 283	3.12 253	8.16 291	15.40 277	22.08 301	1.04 267	5.77 262	4.60 265	2.35 248	1.58 257	22.71 293	7.33 299	4.45 221	4.53 225	0.62 251	1.97 265	4.29 260	4.05 229	5.75 244	9.77 260

XQC	4.76 263	3.14 273	1.63 236	3.31 260	3.69 274	3.46 263	2.94 264	6.02 287	3.05 265	2.64 234	5.51 264	5.67 241	7.46 274	1.41 279	8.02 288	4.65 266	3.59 263	1.49 254	10.75 258	2.91 269	4.96 244	6.67 285	0.41 229	1.91 262	7.13 288	10.47 296	11.17 287	4.51 215

test-1	2.99 230	0.26 88	1.52 231	0.33 150	0.21 122	0.22 191	0.38 205	3.16 239	0.85 207	3.36 260	4.21 251	5.45 240	0.78 213	0.20 202	4.02 199	4.67 267	1.40 222	1.31 243	10.46 255	1.58 234	5.30 254	7.01 291	0.04 120	0.34 206	2.98 245	6.37 265	5.39 239	8.95 255

GwcNet-ADL	3.21 239	2.99 271	3.34 266	3.11 257	2.07 259	0.82 219	0.12 176	2.95 230	0.67 188	3.84 278	7.51 283	7.80 252	1.22 238	0.20 202	3.79 194	4.73 268	2.11 242	0.73 192	7.81 225	2.53 265	3.21 192	3.69 191	0.22 205	1.53 257	2.17 218	4.84 242	4.00 197	8.77 253

cross-raft	2.33 208	0.70 182	1.33 219	0.40 176	0.61 199	0.19 184	0.08 161	3.13 237	0.71 192	0.78 155	1.62 211	1.09 168	0.70 205	0.17 191	3.66 190	4.78 269	0.99 196	0.55 166	10.72 257	1.52 233	6.33 268	5.61 257	0.30 213	0.24 163	2.56 232	4.68 241	4.44 212	5.06 222

gcap-zeroshot	3.09 234	0.51 144	3.99 273	1.67 236	0.29 153	1.36 237	1.37 235	3.29 246	0.65 186	2.77 238	4.48 256	6.22 248	0.69 201	0.09 158	3.93 196	4.80 270	0.92 185	0.78 196	16.30 273	2.38 263	5.15 250	5.77 261	1.31 272	0.26 172	2.97 244	4.91 245	4.58 220	2.00 188

SHD	4.34 259	1.02 215	2.50 256	1.71 238	1.33 235	1.46 239	2.01 250	4.90 276	4.30 279	2.63 233	4.99 261	4.39 226	9.41 281	0.58 246	8.20 294	4.81 271	4.43 276	2.44 282	13.01 266	2.95 274	5.61 257	6.88 289	0.30 213	3.26 277	4.11 258	5.16 251	3.88 188	10.98 266

EAI-Stereo	2.70 222	0.83 198	2.70 261	0.89 214	1.47 240	0.83 220	1.46 238	3.07 235	1.18 226	0.21 112	3.82 246	3.19 207	0.72 206	0.09 158	5.24 249	4.82 272	0.83 179	0.91 216	9.83 250	1.25 220	4.49 222	5.29 241	0.39 228	0.80 241	1.87 210	3.19 213	7.10 268	6.43 236

iRaft-Stereo_20w	4.18 255	1.14 225	8.05 304	7.32 279	1.81 251	3.33 262	1.55 240	3.45 249	1.28 232	3.63 269	7.12 280	3.54 209	1.33 242	0.11 170	4.16 203	4.85 273	0.93 188	0.61 177	9.28 243	1.22 218	5.08 246	5.56 256	0.43 235	0.53 229	3.85 254	8.64 284	11.20 288	12.91 272

MFN_U_SF_RVC	10.34 291	6.17 294	3.69 271	9.55 287	5.13 282	12.52 295	10.34 297	12.25 301	7.05 289	12.23 319	14.31 312	22.82 287	13.03 289	8.82 308	11.37 319	4.87 274	3.83 271	3.31 290	39.34 314	5.97 293	8.56 302	8.81 308	1.45 276	6.40 306	9.49 295	8.57 283	9.56 282	19.71 292

RTS	5.53 270	1.46 235	0.94 195	0.90 215	1.73 246	4.08 265	4.63 278	2.53 206	3.41 269	2.79 239	1.70 213	8.18 254	1.27 239	0.72 253	7.83 285	4.87 274	7.37 293	2.34 279	18.33 278	2.92 270	4.78 228	5.88 265	1.04 267	1.31 251	6.74 285	22.88 326	6.66 261	22.00 298

RTSA	5.53 270	1.46 235	0.94 195	0.90 215	1.73 246	4.08 265	4.63 278	2.53 206	3.41 269	2.79 239	1.70 213	8.18 254	1.27 239	0.72 253	7.83 285	4.87 274	7.37 293	2.34 279	18.33 278	2.92 270	4.78 228	5.88 265	1.04 267	1.31 251	6.74 285	22.88 326	6.66 261	22.00 298

sCroCo_RVC	1.75 194	0.23 85	0.32 76	0.06 67	0.17 105	0.15 158	0.01 68	0.81 129	1.74 246	1.93 217	0.47 162	1.08 166	0.82 218	0.09 158	3.32 174	4.94 277	2.31 247	1.73 261	5.18 198	2.00 255	5.82 260	5.83 262	0.10 155	0.26 172	0.59 161	1.60 179	4.43 211	1.17 168

PWC_ROB	7.15 278	1.85 246	5.57 287	0.85 212	1.17 227	1.95 246	4.77 280	2.56 210	17.27 317	3.83 277	7.66 284	4.97 231	39.20 322	0.81 259	8.35 297	4.96 278	6.51 288	4.27 295	15.99 271	4.39 283	7.48 291	7.59 299	0.53 245	4.79 297	2.74 237	2.63 205	7.01 266	23.26 302

ITSA-stereo	5.15 265	2.22 258	1.65 237	8.76 285	3.63 273	0.95 226	1.93 249	4.42 270	3.38 268	4.33 286	7.98 286	9.94 262	12.44 288	3.01 292	6.17 273	5.02 279	3.28 260	1.93 270	8.63 230	1.99 254	5.29 253	5.96 271	1.38 274	3.33 280	4.43 263	7.25 269	4.95 230	14.86 279

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 284	1.51 238	5.87 290	4.30 268	3.26 269	2.82 256	6.81 287	3.68 257	3.59 272	4.81 292	10.18 304	66.20 336	11.63 285	7.70 307	5.97 267	5.06 280	4.49 277	5.33 304	18.36 280	2.64 267	7.91 294	8.42 306	0.92 264	3.39 282	4.34 261	8.02 279	6.20 253	15.61 282

anonymity	3.65 245	0.66 178	5.99 292	1.34 228	0.51 188	0.44 201	0.11 174	3.79 261	0.79 200	2.66 235	18.15 323	3.83 213	0.89 226	0.26 220	3.21 163	5.09 281	0.93 188	0.53 163	7.76 224	1.11 213	4.31 219	5.87 264	0.28 211	0.42 219	4.98 271	9.60 291	5.40 240	9.75 259

PSMNet-ADL	3.15 236	0.80 191	1.49 228	1.54 231	1.63 242	0.88 222	0.30 201	2.50 203	1.91 250	4.43 287	8.13 290	4.06 215	6.80 271	0.07 135	4.23 204	5.16 282	1.83 237	0.91 216	11.85 264	1.86 249	4.02 212	4.02 205	0.70 258	0.51 226	1.61 204	4.33 234	8.01 275	1.36 171

RAFT-Test	2.40 209	0.62 171	1.45 226	1.07 221	0.41 182	0.21 188	0.21 192	3.19 240	0.77 195	1.05 174	3.09 237	0.94 162	0.92 228	0.17 191	3.47 180	5.18 283	0.97 194	0.56 168	10.36 254	1.38 227	6.37 269	5.29 241	0.38 227	0.25 168	2.80 240	4.66 240	4.56 218	4.51 215

XX-Stereo	3.48 242	0.50 143	1.80 243	1.21 224	0.27 147	0.34 196	0.44 207	1.47 148	0.41 159	2.51 231	6.92 279	4.97 231	1.06 235	0.12 173	3.21 163	5.22 284	0.96 191	0.80 203	6.95 213	0.80 197	4.33 220	4.04 207	0.21 197	0.27 180	26.57 320	3.75 223	5.08 234	9.77 260

MSMDNet	2.28 206	0.62 171	1.27 215	0.37 169	0.30 158	0.19 184	0.07 152	3.15 238	0.68 189	1.01 171	0.97 193	1.10 170	2.40 249	0.17 191	3.93 196	5.26 285	1.11 207	0.55 166	10.21 252	2.94 273	6.12 265	5.76 260	0.31 217	0.26 172	2.47 226	4.23 231	3.01 133	3.18 205

MSKI-zero shot	3.19 238	0.59 160	1.39 223	0.19 98	0.37 177	0.18 178	0.03 123	3.19 240	0.96 213	0.82 159	4.84 259	3.83 213	0.60 193	0.03 92	3.33 175	5.29 286	1.15 209	0.81 205	11.77 263	1.76 243	6.55 273	5.98 273	0.22 205	0.32 200	4.41 262	12.05 298	7.79 274	7.75 247

ADCMid	6.83 277	4.46 284	4.95 282	2.16 250	4.31 278	5.71 273	7.29 289	8.83 292	12.78 304	3.11 252	8.10 289	9.83 261	9.65 282	2.84 288	8.51 298	5.42 287	4.68 278	2.83 285	18.87 285	3.22 277	7.09 285	7.70 301	5.37 301	2.33 268	5.12 274	8.71 285	5.21 236	15.24 281

ccs_rob	4.75 262	1.46 235	2.39 255	1.96 246	0.68 204	3.13 259	1.58 241	4.94 278	1.36 233	4.31 285	15.82 318	28.46 294	8.43 276	0.38 233	5.65 259	5.42 287	2.23 244	1.60 258	6.31 207	1.98 253	6.14 266	5.97 272	0.35 224	2.33 268	1.28 188	2.40 199	4.09 202	7.49 246

NOSS_ROB	2.78 223	3.78 279	0.39 119	2.02 247	1.58 241	2.36 253	0.00 1	2.66 216	1.54 238	3.63 269	1.79 216	2.55 204	3.51 259	0.83 260	5.82 264	5.57 289	2.69 253	1.83 266	2.63 146	0.91 202	4.62 225	4.13 211	0.42 234	2.58 272	2.29 221	4.46 235	7.67 273	2.88 202

IGEV-FE	3.61 243	0.78 189	7.78 301	6.84 276	0.32 165	2.04 249	1.79 245	3.97 263	0.92 210	2.19 227	6.01 270	4.62 229	1.01 231	0.08 149	3.44 178	5.72 290	0.73 168	0.60 175	9.23 241	1.50 231	7.13 287	6.47 283	0.31 217	0.27 180	5.03 273	5.44 254	5.97 250	7.38 243

IGEV_Zeroshot_test	3.61 243	0.78 189	7.78 301	6.84 276	0.33 170	2.04 249	1.78 244	3.97 263	0.92 210	2.12 223	6.05 272	4.60 228	1.01 231	0.08 149	3.44 178	5.73 291	0.76 171	0.61 177	9.25 242	1.49 230	7.12 286	6.47 283	0.31 217	0.27 180	5.02 272	5.44 254	5.95 249	7.38 243

LVE	39.30 335	48.25 330	30.12 336	73.97 344	64.66 340	64.57 333	77.85 339	28.17 333	23.72 326	37.91 339	35.79 337	37.41 306	49.58 335	95.15 347	12.46 321	5.89 292	24.18 325	12.87 328	53.55 333	26.04 334	13.99 324	13.05 329	69.20 345	25.62 334	43.97 338	29.71 337	40.99 331	22.41 300

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 293	10.59 301	6.33 294	17.49 297	6.29 291	7.85 284	10.69 298	18.03 315	23.43 325	11.13 313	4.86 260	14.66 276	5.81 268	9.65 310	9.78 308	5.91 293	3.18 258	5.17 302	39.06 313	7.03 298	7.92 295	9.81 314	7.04 302	7.22 310	14.77 304	8.85 286	6.40 256	17.43 285

EKT-Stereo	2.55 217	0.72 186	1.73 240	0.49 191	0.32 165	0.51 207	1.72 243	3.38 248	1.00 216	1.96 220	2.80 232	1.33 180	0.76 211	0.10 167	4.55 222	5.93 294	1.26 213	3.18 289	8.70 231	2.73 268	6.75 277	5.86 263	0.10 155	0.26 172	3.99 255	1.81 186	5.40 240	1.62 180

AnyNet_C32	5.68 273	1.96 248	2.91 262	1.78 240	2.71 264	3.17 260	5.76 283	4.31 268	12.56 302	3.07 251	7.17 281	4.22 225	1.70 244	2.19 287	8.22 295	5.98 295	5.69 284	4.43 298	12.45 265	2.93 272	9.72 306	8.57 307	1.84 278	3.46 283	6.24 282	9.82 293	6.26 254	14.21 276

HH	2.94 227	0.45 134	4.88 280	0.58 198	0.51 188	0.73 215	1.38 236	3.25 243	0.84 203	2.85 244	0.60 174	5.15 235	0.82 218	0.19 197	3.29 171	6.00 296	0.67 156	0.89 212	9.52 244	1.83 246	7.59 292	5.88 265	0.41 229	0.27 180	3.12 247	5.47 256	5.66 242	6.52 238

HanStereo	2.94 227	0.45 134	4.88 280	0.58 198	0.51 188	0.73 215	1.38 236	3.25 243	0.84 203	2.85 244	0.60 174	5.15 235	0.82 218	0.19 197	3.29 171	6.00 296	0.67 156	0.89 212	9.52 244	1.83 246	7.59 292	5.88 265	0.41 229	0.27 180	3.12 247	5.47 256	5.66 242	6.52 238

ADCPNet	6.67 275	1.97 249	3.86 272	2.75 255	6.19 290	3.07 257	7.60 292	5.21 282	8.03 293	3.82 276	7.92 285	5.17 237	13.78 292	2.98 291	8.10 291	6.12 298	4.35 275	2.04 273	18.50 281	4.74 288	7.04 283	7.43 296	2.98 289	1.91 262	8.96 293	14.04 307	7.02 267	14.47 278

CBMV	5.52 269	3.65 278	1.32 218	3.46 262	2.86 267	2.04 249	0.41 206	3.64 256	2.63 262	4.09 281	2.36 222	14.13 275	3.70 262	0.57 243	7.16 279	6.19 299	4.26 274	2.36 281	8.76 232	1.44 228	6.43 270	4.53 225	0.54 246	5.62 300	4.85 269	6.08 261	19.41 306	26.62 309
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	7.20 279	2.13 257	8.68 306	7.00 278	11.87 303	5.95 274	3.19 266	7.26 289	3.52 271	5.84 298	13.06 307	18.26 283	8.49 277	1.41 279	8.81 302	6.34 300	3.65 266	4.07 294	15.49 270	6.21 294	6.75 277	6.94 290	0.74 259	4.80 298	2.92 242	7.26 270	7.50 271	16.30 283

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 258	1.17 229	7.69 299	1.88 245	0.63 201	5.37 271	1.86 246	3.49 252	2.61 261	3.69 271	9.28 302	5.22 238	1.87 245	0.04 110	4.47 216	6.37 301	1.46 226	1.46 250	9.75 249	2.23 261	6.73 276	6.20 277	0.25 209	1.56 259	5.23 276	7.70 274	6.43 257	11.78 269

pmcnn	8.05 282	2.96 270	2.25 250	6.23 273	5.03 281	6.98 278	4.33 276	4.70 274	2.02 253	4.19 282	9.20 301	19.11 284	20.39 300	0.73 255	7.05 278	6.73 302	6.29 287	4.51 299	22.54 292	4.66 287	9.62 304	5.08 240	4.46 298	4.23 290	5.99 279	5.22 252	17.26 304	25.55 308

SAMSARA	19.29 307	2.55 264	5.07 283	4.09 267	3.44 272	3.26 261	4.38 277	15.32 308	9.58 298	4.44 288	5.63 265	8.73 256	24.82 303	3.30 297	10.45 312	6.81 303	5.49 282	3.46 292	21.26 289	4.77 289	17.96 330	24.74 343	0.82 261	4.77 296	80.12 350	91.25 350	77.91 350	76.45 350

DDVS	5.40 267	1.51 238	2.25 250	1.64 234	2.80 265	1.96 247	1.03 224	5.91 286	4.10 275	3.96 279	19.83 327	26.29 292	6.82 272	1.57 283	5.77 262	6.90 304	2.58 252	1.92 269	10.46 255	4.59 285	6.02 264	7.39 295	0.30 213	1.40 256	1.41 200	3.29 215	6.10 251	8.11 249

Anonymous3	3.16 237	0.55 153	0.79 185	0.09 82	1.10 222	0.50 206	0.03 123	3.52 253	1.26 230	1.12 178	0.84 190	10.62 265	1.31 241	0.36 231	7.37 281	6.90 304	3.59 263	3.15 288	10.88 259	2.20 259	6.83 280	9.50 312	0.31 217	0.37 211	1.43 201	3.45 218	5.32 238	1.91 184

IMH	35.14 331	49.00 332	23.80 331	61.52 323	49.14 330	63.04 330	67.99 329	27.86 330	38.05 331	11.18 315	14.22 311	49.01 323	53.30 342	93.93 339	14.60 329	7.08 306	21.66 323	9.65 321	47.64 324	22.22 328	11.39 312	9.32 311	59.41 337	12.98 324	40.95 334	19.12 317	29.12 316	41.73 330

IMH-64-1	33.95 329	47.85 328	23.39 329	61.17 321	49.33 331	61.76 327	67.81 327	27.05 326	35.73 327	10.03 309	14.78 313	45.47 317	40.48 323	93.88 337	14.40 326	7.26 307	20.70 321	8.75 317	47.06 322	20.52 324	11.86 315	10.05 315	59.37 335	11.73 321	41.46 335	17.26 314	27.54 313	39.89 327

IMH-64	33.95 329	47.85 328	23.39 329	61.17 321	49.33 331	61.76 327	67.81 327	27.05 326	35.73 327	10.03 309	14.78 313	45.47 317	40.48 323	93.88 337	14.40 326	7.26 307	20.70 321	8.75 317	47.06 322	20.52 324	11.86 315	10.05 315	59.37 335	11.73 321	41.46 335	17.26 314	27.54 313	39.89 327

edge stereo	11.35 294	6.83 295	10.52 309	14.06 293	12.00 304	16.55 300	12.81 301	12.42 303	7.44 291	6.06 300	15.12 315	38.81 309	17.75 295	1.25 273	7.59 283	7.29 309	5.73 285	3.11 287	25.18 298	4.53 284	6.71 275	8.01 303	4.16 296	3.71 286	8.94 292	7.65 272	13.41 295	28.72 313

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 272	1.25 232	7.40 296	2.57 254	2.03 257	6.90 277	2.76 262	4.00 265	4.04 274	4.58 290	8.36 293	4.99 233	2.06 247	0.03 92	5.72 261	7.36 310	1.90 239	0.95 221	38.08 312	1.75 242	5.95 263	6.44 281	0.19 192	0.58 233	3.59 251	7.26 270	6.15 252	12.75 271

MeshStereo	13.21 301	10.28 299	5.53 286	24.29 306	14.71 305	17.26 301	7.30 290	12.03 299	7.47 292	4.66 291	9.13 300	38.56 308	29.80 311	0.45 238	9.43 306	7.37 311	3.76 267	2.44 282	18.85 284	2.41 264	12.93 320	7.18 292	1.21 271	5.79 302	22.04 315	16.38 312	33.15 320	32.34 318
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
S-Stereo	9.11 285	1.88 247	3.41 267	7.93 282	7.92 294	12.47 294	19.24 307	5.20 281	6.26 287	6.18 302	20.72 329	29.27 295	7.13 273	0.65 251	9.55 307	7.50 312	3.80 268	5.87 308	17.77 276	6.30 295	6.21 267	7.52 298	12.23 313	6.88 307	2.77 239	6.68 267	6.74 263	18.03 288

PVD	12.14 298	5.88 291	8.51 305	7.70 281	6.65 292	10.05 290	6.16 285	21.11 322	19.74 320	3.44 264	8.69 295	16.07 278	27.50 308	2.86 289	8.93 303	7.52 313	11.20 302	6.11 310	24.24 296	6.83 297	11.08 309	11.21 323	1.11 270	5.71 301	15.30 306	21.90 324	17.71 305	34.49 320

HBP-ISP	3.70 246	3.49 275	4.13 274	4.77 269	2.41 261	3.60 264	0.12 176	4.11 266	1.26 230	3.39 262	4.22 252	4.64 230	0.54 185	1.76 285	8.63 299	8.11 314	1.56 227	1.34 244	2.61 144	1.51 232	5.14 249	6.84 288	0.56 248	1.55 258	2.53 230	5.06 248	10.57 285	5.37 226

TorneroNet-64	38.80 334	50.14 333	23.16 328	63.45 329	47.59 327	63.57 332	68.85 330	27.44 329	44.99 335	21.03 330	13.47 309	69.75 340	56.51 343	94.74 341	18.85 333	8.54 315	26.03 330	15.59 331	53.93 335	25.94 333	12.81 319	10.53 318	61.35 338	21.98 330	33.37 326	26.73 332	33.93 324	53.30 338

G-Net	10.87 292	4.96 288	9.71 307	3.77 264	4.24 277	7.37 280	2.01 250	10.08 296	15.80 311	4.95 295	15.59 316	48.52 321	9.05 278	0.58 246	8.11 293	8.67 316	5.49 282	4.42 297	23.80 295	15.66 318	8.01 296	8.23 304	3.06 293	5.14 299	6.15 281	13.92 306	22.56 308	23.75 304

MANE	19.83 310	17.14 309	15.43 319	34.46 311	23.74 311	25.27 308	17.85 304	19.50 320	17.04 315	6.13 301	12.40 306	41.03 311	35.23 319	3.36 298	7.87 287	8.98 317	7.09 290	29.77 342	21.81 291	3.71 281	9.51 303	5.54 255	2.50 283	8.83 314	34.12 328	27.95 334	51.25 341	47.85 334

BEATNet-Init1	23.62 318	27.86 315	13.22 314	44.78 317	23.54 310	38.58 317	23.96 311	18.57 317	18.15 318	9.17 308	13.26 308	47.63 320	48.00 334	3.29 296	12.31 320	9.22 318	7.35 292	5.48 305	48.70 325	19.34 323	12.33 317	11.24 324	7.11 305	11.28 320	33.76 327	21.63 322	60.52 347	47.50 333

TorneroNet	39.82 336	53.94 335	26.20 334	66.81 332	49.07 329	65.07 335	70.90 334	26.31 325	46.32 338	24.07 331	20.96 330	67.36 339	52.11 341	94.83 343	18.77 332	9.35 319	24.89 327	16.30 335	53.07 332	24.04 330	13.64 321	11.04 322	61.85 340	22.68 332	36.84 333	25.85 331	42.63 334	50.33 336

PWCK	38.25 333	63.47 340	23.98 332	73.60 343	41.23 321	60.98 326	51.31 320	54.00 342	35.86 329	26.51 332	39.23 340	62.00 334	46.09 330	26.43 317	14.46 328	9.53 320	30.80 337	12.71 327	83.96 349	28.46 336	23.42 337	13.60 331	47.98 325	30.51 339	34.48 329	27.91 333	31.53 319	38.61 325

AMNet	6.77 276	3.87 280	2.62 259	4.00 266	5.86 286	6.75 276	3.31 269	2.51 204	2.47 257	3.44 264	6.68 277	9.34 260	2.05 246	7.44 305	4.79 236	9.81 321	13.48 311	7.65 314	7.95 226	7.83 301	11.47 313	7.62 300	2.74 286	4.18 289	5.52 277	8.25 281	13.24 293	17.97 287

MFMNet_re	16.26 303	13.95 303	7.70 300	24.27 305	9.34 299	33.99 315	17.43 303	12.42 303	19.62 319	10.23 312	13.58 310	39.02 310	13.47 290	1.40 278	10.73 315	10.12 322	29.43 335	12.22 323	31.31 301	10.07 308	17.19 328	9.15 310	8.44 306	9.02 315	8.97 294	5.68 258	24.08 310	36.04 322

ACV-stereo	8.15 283	5.09 289	4.79 277	8.14 283	1.73 246	11.44 292	4.25 275	3.84 262	6.16 285	5.36 297	6.72 278	5.73 243	25.08 304	1.31 276	9.40 305	10.22 323	5.83 286	2.67 284	51.43 327	14.43 315	8.48 301	6.72 287	0.88 263	2.46 270	1.95 214	3.85 227	6.75 264	5.39 227

DPSNet	14.25 302	3.23 274	1.83 246	7.63 280	7.22 293	10.44 291	4.19 274	5.68 284	8.64 296	4.20 284	3.75 244	72.37 341	26.68 307	4.43 301	10.42 310	10.25 324	10.56 299	8.02 315	58.50 338	8.44 304	11.36 311	8.93 309	16.95 318	10.34 318	18.62 311	15.80 311	14.33 298	21.91 297

ADCS	9.93 287	5.64 290	4.82 278	3.95 265	6.05 288	6.17 275	5.70 282	9.47 294	15.68 309	4.19 282	7.98 286	12.91 273	17.41 294	3.94 299	10.52 314	11.68 325	10.14 298	7.14 313	24.46 297	8.67 305	13.95 323	13.00 328	2.94 287	6.15 304	9.75 296	17.65 316	10.70 286	17.41 284

FADE	29.20 324	14.85 304	17.79 324	14.74 294	16.62 306	29.68 309	27.01 312	21.03 321	43.04 333	17.86 327	27.87 335	79.15 346	47.30 333	12.65 314	10.46 313	11.90 326	33.51 338	23.60 337	58.58 339	34.75 339	35.81 345	34.34 344	13.33 314	24.52 333	20.36 314	13.78 305	47.51 336	56.40 343

AnyNet_C01	12.12 297	6.13 293	5.39 284	6.24 274	6.03 287	5.20 270	9.20 295	12.30 302	16.87 314	5.85 299	9.03 298	26.16 291	18.91 297	4.53 302	11.14 318	12.98 327	16.27 315	15.82 332	34.24 306	10.36 309	16.44 327	13.34 330	7.06 303	6.93 309	11.61 300	9.46 289	9.77 284	19.91 293

DispFullNet	26.27 319	39.81 319	17.89 325	52.75 318	38.74 320	45.03 319	55.21 321	13.74 306	12.89 305	13.75 321	9.88 303	43.75 315	32.46 316	86.51 327	11.01 316	13.68 328	29.48 336	16.23 334	51.78 330	14.64 316	13.87 322	10.46 317	14.59 316	6.22 305	8.62 291	8.03 280	16.08 301	32.10 317

DGSMNet	11.51 295	4.52 285	7.92 303	5.60 271	4.80 280	7.02 279	6.11 284	7.51 290	4.47 281	11.25 316	31.10 336	17.12 281	7.95 275	4.11 300	10.43 311	14.27 329	16.27 315	9.03 320	40.42 317	11.09 311	20.12 335	22.06 337	4.60 300	6.88 307	5.15 275	9.40 288	8.22 276	13.42 274

MADNet+	19.30 308	7.92 296	15.32 318	17.51 298	11.42 302	8.09 286	18.41 305	28.03 331	17.21 316	12.46 320	12.08 305	33.63 302	30.37 313	9.62 309	18.64 331	14.89 330	25.78 329	10.10 322	40.05 315	16.50 320	17.34 329	12.76 327	9.48 311	18.60 329	35.02 331	20.22 320	21.19 307	38.41 324

SGM+DAISY	20.91 312	16.10 307	12.43 312	22.81 304	21.80 308	24.45 307	18.63 306	17.89 314	12.77 303	18.42 328	19.55 326	30.39 297	40.48 323	11.67 312	12.56 322	15.10 331	25.73 328	12.69 326	34.93 308	21.56 327	26.12 339	22.15 338	21.16 319	12.73 323	17.44 309	13.30 303	33.35 323	28.26 311

JetBlue	32.19 328	30.24 316	35.83 341	39.74 315	34.14 317	43.67 318	35.54 316	29.41 335	45.70 337	14.86 324	8.65 294	79.62 347	19.51 298	25.38 316	15.92 330	16.55 332	38.70 342	25.92 341	35.72 309	25.05 332	29.56 341	23.18 341	32.21 320	26.78 336	30.47 324	28.96 335	48.44 339	49.33 335

SPS-STEREO	20.13 311	14.92 305	11.88 311	19.84 301	20.39 307	18.24 302	9.27 296	16.06 312	19.74 320	19.91 329	20.06 328	33.66 303	37.68 321	7.23 304	13.17 324	16.66 333	26.75 331	16.01 333	32.30 303	23.65 329	30.25 342	22.84 340	13.67 315	13.47 326	16.56 308	15.26 310	29.55 318	24.45 305
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	27.19 322	31.49 317	25.61 333	33.41 309	34.55 318	21.90 306	27.96 313	47.14 341	47.22 339	29.27 334	38.50 339	41.69 313	40.59 326	12.37 313	31.37 338	17.44 334	15.34 313	8.53 316	46.18 321	20.63 326	9.79 307	10.78 319	3.30 295	33.50 340	22.38 316	21.79 323	23.87 309	37.39 323

UNDER WATER-64	53.24 343	62.47 339	43.72 344	79.20 347	70.94 345	76.00 346	87.61 349	65.70 346	45.62 336	52.26 345	61.76 345	72.47 342	58.44 346	94.91 346	30.75 337	17.95 335	34.62 341	25.80 340	53.84 334	26.41 335	19.77 334	21.35 336	75.52 349	44.10 344	50.84 343	55.27 346	40.93 330	69.21 348

WAO-6	36.54 332	46.81 326	19.38 326	60.03 320	52.14 335	58.04 322	63.77 324	27.20 328	42.09 332	33.11 337	17.67 321	42.19 314	50.09 338	89.85 328	29.06 336	18.00 336	22.89 324	12.66 325	41.03 318	25.00 331	19.25 332	17.73 332	34.12 321	17.43 328	42.37 337	25.35 330	36.73 326	42.55 331

LRCNet_RVC	60.25 346	73.90 349	44.96 345	94.13 349	95.20 350	91.02 350	85.32 347	54.56 343	36.51 330	98.66 350	73.01 347	91.80 352	67.46 348	96.60 350	33.95 339	18.60 337	69.32 348	51.86 347	94.53 350	64.28 348	31.29 343	22.24 339	94.67 351	54.29 348	19.85 313	10.16 295	33.16 321	25.34 307

UNDER WATER	52.38 341	65.77 343	42.25 342	77.68 346	67.77 342	74.59 345	85.69 348	61.52 345	50.72 342	41.81 341	48.33 341	74.09 343	57.87 345	94.82 342	34.80 340	18.86 338	33.89 339	24.15 338	57.03 337	29.54 338	19.73 333	18.75 333	69.48 346	49.19 347	52.93 344	49.45 344	44.09 335	69.45 349

WAO-8	44.25 338	56.07 337	34.81 339	70.40 339	61.11 336	71.92 342	71.92 335	43.60 338	48.93 340	32.20 335	26.30 333	67.35 337	49.97 336	91.99 331	26.69 334	19.01 339	29.42 333	13.46 329	51.63 328	37.17 341	16.32 325	10.83 320	44.60 323	27.68 337	53.45 345	35.23 339	47.57 337	55.24 341

Venus	44.25 338	56.07 337	34.81 339	70.38 338	61.11 336	71.92 342	71.92 335	43.60 338	48.93 340	32.20 335	26.30 333	67.35 337	49.97 336	91.99 331	26.69 334	19.01 339	29.42 333	13.46 329	51.63 328	37.17 341	16.32 325	10.83 320	44.60 323	27.68 337	53.45 345	35.23 339	47.57 337	55.24 341

notaker	49.83 340	63.78 341	33.18 338	70.81 340	66.40 341	70.73 341	78.98 341	45.33 340	64.15 344	43.75 342	59.49 344	60.26 330	51.62 340	93.99 340	46.45 342	31.86 341	34.38 340	24.64 339	65.77 344	41.22 343	24.40 338	24.26 342	68.58 344	39.92 343	26.43 318	29.62 336	38.96 328	46.51 332

ktn	52.79 342	63.82 342	30.11 335	66.93 334	72.48 347	66.28 337	78.41 340	39.02 336	71.70 346	45.89 344	67.47 346	52.57 327	45.22 329	95.33 348	48.59 343	35.19 342	41.05 344	31.49 343	60.62 340	36.06 340	32.70 344	35.82 345	63.06 341	38.69 341	45.38 340	41.08 343	57.93 345	62.41 345

HanzoNet	60.55 347	68.65 344	42.85 343	71.08 341	71.43 346	71.96 344	79.15 342	59.75 344	75.19 347	45.14 343	74.83 348	74.50 345	63.75 347	96.51 349	43.02 341	39.58 343	52.48 345	47.20 346	75.57 346	51.40 345	44.83 346	44.21 346	72.81 347	39.33 342	54.31 347	50.20 345	60.45 346	64.70 347

KSHMR	56.45 344	73.76 347	53.18 346	81.77 348	70.47 344	77.94 347	83.01 344	67.07 348	54.37 343	56.94 346	54.51 343	61.36 333	46.54 331	94.90 345	59.43 345	44.62 344	39.11 343	36.00 344	64.69 343	47.55 344	28.73 340	19.90 335	65.78 343	55.97 349	49.71 342	33.30 338	50.13 340	53.27 337

DPSimNet_ROB	58.77 345	55.98 336	59.21 347	62.88 327	73.92 348	60.20 324	64.84 325	28.34 334	91.63 350	80.59 348	52.65 342	74.49 344	47.24 332	90.64 329	55.91 344	45.99 345	54.62 346	42.30 345	68.03 345	59.25 347	51.18 347	59.54 347	44.54 322	45.19 345	44.85 339	61.56 347	56.15 344	55.05 340

JetRed	62.68 348	71.30 345	68.71 348	66.70 331	63.10 338	69.94 340	74.63 337	66.20 347	66.87 345	41.55 340	36.99 338	80.77 349	12.41 287	62.44 320	66.90 346	66.45 346	65.00 347	75.57 350	62.84 341	53.56 346	77.95 348	72.78 348	73.29 348	48.99 346	55.75 348	62.99 348	66.04 348	62.58 346

LSM0	22.48 315	6.09 292	4.65 276	14.89 295	10.39 301	16.43 299	13.29 302	23.38 324	15.69 310	14.75 323	18.69 325	35.79 304	33.70 318	0.93 262	73.52 347	85.94 347	13.36 310	5.62 306	55.67 336	16.83 321	21.95 336	18.82 334	4.28 297	8.01 312	16.44 307	16.43 313	28.65 315	32.66 319

ASD4	81.96 350	73.83 348	78.52 349	73.50 342	68.47 343	82.76 349	70.15 333	72.27 350	81.46 349	64.14 347	76.80 349	49.38 324	95.53 350	68.81 322	77.80 348	87.45 348	86.82 349	89.90 351	81.43 347	90.17 349	88.82 349	88.65 350	81.37 350	86.17 350	99.17 355	99.86 354	99.79 354	99.90 354

MADNet++	76.54 349	72.15 346	83.11 351	61.53 324	81.21 349	58.42 323	69.47 331	68.24 349	78.58 348	85.63 349	92.37 350	80.60 348	85.04 349	36.71 318	81.19 349	89.82 349	88.15 350	69.64 348	82.54 348	91.39 350	92.32 350	93.48 351	65.75 342	90.26 351	59.09 349	74.29 349	74.25 349	61.32 344

PML	96.14 351	100.00 354	82.26 350	100.00 351	100.00 352	100.00 354	99.16 353	100.00 355	98.98 352	100.00 353	95.95 351	99.91 356	100.00 355	98.52 351	94.87 350	92.63 350	90.73 351	73.63 349	100.00 354	98.25 352	92.56 351	85.93 349	97.80 352	98.67 353	96.15 354	99.98 355	100.00 355	99.92 355

MEDIAN_ROB	97.56 352	99.08 351	98.39 352	100.00 351	99.99 351	100.00 354	100.00 354	99.49 353	98.31 351	100.00 353	99.95 354	97.97 353	96.05 351	99.97 352	99.41 352	98.43 351	98.53 352	98.66 352	99.88 353	97.95 351	93.38 352	96.45 353	100.00 354	97.23 352	86.96 351	92.33 351	89.80 351	95.90 352

HaxPig	98.97 354	100.00 354	98.94 353	100.00 351	100.00 352	99.99 353	100.00 354	99.99 354	99.97 353	100.00 353	99.99 355	100.00 357	99.95 354	100.00 353	99.56 353	99.43 352	99.97 355	99.57 353	100.00 354	100.00 355	97.25 353	96.32 352	99.99 353	99.98 354	89.17 352	99.51 353	94.19 352	98.51 353

AVERAGE_ROB	98.95 353	100.00 354	99.79 354	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	100.00 357	100.00 355	100.00 353	99.77 354	99.85 353	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 355	98.12 354	99.51 354	100.00 354	100.00 355	93.43 353	93.75 352	94.35 353	93.16 351

FlowAnything	100.00 359	100.00 354	100.00 355	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	100.00 357	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DLNR_Zeroshot_test	22.90 317	78.82 350	7.01 295	99.97 350	0.31 160	0.15 158	98.85 350	3.30 247	0.54 172	3.17 256	2.43 226	5.81 244	0.93 229	21.74 315	96.26 351	100.00 354	24.75 326	22.56 336	22.80 294	1.79 244	8.42 300	6.44 281	0.04 120	0.30 196	2.39 225	4.03 228	2.05 109	3.31 207

CasAABBNet	100.00 359	100.00 354	100.00 355	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	100.00 357	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSMNet_ROB	99.53 356	99.78 353	100.00 355	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	99.17 351	100.00 354	99.31 351	99.63 352	91.42 351	99.14 353	100.00 353	99.94 355	100.00 354	99.82 353	99.99 354	99.62 352	99.99 353	99.79 355	99.66 355	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DGTPSM_ROB	99.52 355	99.77 352	100.00 355	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	99.17 351	100.00 354	99.31 351	99.64 353	91.36 350	99.13 352	100.00 353	99.94 355	100.00 354	99.82 353	99.99 354	99.53 351	99.99 353	99.80 356	99.66 355	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSM_ROB	99.92 357	100.00 354	100.00 355	100.00 351	100.00 352	98.97 351	98.99 351	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	99.90 354	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSM	99.92 357	100.00 354	100.00 355	100.00 351	100.00 352	98.97 351	98.99 351	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	99.90 354	100.00 355	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 19	0.17 114	0.05 62	0.10 29	0.00 1

Low-res two-view benchmark