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

BridgeDepth	0.25 1	0.23 7	0.17 17	0.17 14	0.20 27	0.19 15	0.12 23	0.24 11	0.16 13	0.18 16	0.08 3	0.39 34	0.13 5	0.18 23	0.66 4	0.48 3	0.28 1	0.27 7	0.35 8	0.20 1	0.35 7	0.38 4	0.09 1	0.15 10	0.29 13	0.26 18	0.35 3	0.24 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CoSv	0.28 2	0.38 29	0.20 22	0.18 17	0.14 9	0.35 66	0.10 13	0.38 41	0.16 13	0.20 20	0.08 3	0.30 19	0.14 6	0.09 1	0.53 2	0.67 9	0.44 27	0.24 3	0.40 18	0.20 1	0.42 18	0.29 1	0.11 2	0.14 7	0.45 44	0.25 14	0.39 6	0.24 16

Pointernet	0.28 2	0.22 5	0.15 8	0.14 9	0.12 4	0.19 15	0.16 51	0.28 19	0.11 1	0.17 14	0.16 15	0.23 6	0.15 10	0.17 19	0.82 7	0.55 7	0.40 17	0.24 3	0.35 8	0.21 4	0.37 12	0.78 17	0.15 8	0.17 20	0.26 7	0.20 1	0.68 46	0.22 9

NLSM3	0.30 4	0.23 7	0.16 14	0.19 20	0.16 16	0.21 20	0.14 37	0.35 37	0.20 31	0.18 16	0.38 62	0.23 6	0.22 38	0.23 41	1.01 13	0.47 2	0.40 17	0.33 16	0.37 14	0.26 10	0.35 7	0.40 5	0.23 28	0.16 16	0.27 10	0.32 34	0.41 8	0.27 30

CroCo-Stereo Lap2	0.35 5	0.23 7	0.15 8	0.11 2	0.12 4	0.16 6	0.08 5	0.35 37	0.15 10	0.47 56	0.10 5	0.33 23	0.15 10	0.16 13	1.27 17	1.03 34	0.37 12	0.37 28	0.46 26	0.22 7	0.60 40	0.93 22	0.17 13	0.14 7	0.40 35	0.34 44	0.41 8	0.27 30

StereoVision	0.36 6	0.28 19	0.22 29	0.13 7	0.18 24	0.21 20	0.14 37	0.30 24	0.23 40	0.35 43	0.18 16	0.35 27	0.17 20	0.17 19	1.03 14	0.80 18	0.47 32	0.36 23	0.44 21	0.23 8	0.47 23	0.59 11	0.16 11	0.22 39	0.41 38	0.40 58	0.72 48	0.36 44

CroCo-Stereo	0.36 6	0.21 4	0.15 8	0.11 2	0.10 1	0.19 15	0.06 1	0.33 31	0.14 6	0.31 37	0.05 1	0.37 31	0.14 6	0.18 23	1.64 33	1.08 41	0.38 15	0.38 29	0.52 28	0.21 4	0.65 47	0.90 20	0.17 13	0.15 10	0.39 31	0.31 29	0.45 12	0.26 28
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
MatchStereo	0.37 8	0.38 29	0.21 26	0.16 11	0.23 38	0.21 20	0.13 31	0.31 28	0.22 39	0.15 8	0.18 16	0.31 20	0.35 59	0.22 38	1.49 24	0.87 24	0.32 4	0.35 20	0.44 21	0.32 21	0.44 21	0.67 13	0.22 27	0.21 33	0.38 28	0.35 48	0.42 10	0.35 42

MM-Stereo_test3	0.37 8	0.36 27	0.15 8	0.25 34	0.15 13	0.15 3	0.08 5	0.48 51	0.18 26	0.26 30	0.10 5	0.41 41	0.12 3	0.12 2	0.95 12	0.72 12	0.45 28	0.28 10	0.37 14	0.36 27	0.36 10	1.78 58	0.27 38	0.13 4	0.32 20	0.20 1	0.80 62	0.23 14

MLG-Stereo_test1	0.40 10	0.23 7	0.15 8	0.13 7	0.22 35	0.12 1	0.08 5	0.22 6	0.13 4	0.20 20	0.12 8	0.33 23	0.11 1	0.24 44	2.19 56	1.64 123	0.37 12	0.35 20	0.57 37	0.27 11	0.42 18	1.20 34	0.12 3	0.11 2	0.30 15	0.22 5	0.53 20	0.27 30

MLG-Stereo	0.41 11	0.25 12	0.14 5	0.11 2	0.20 27	0.12 1	0.07 2	0.22 6	0.12 3	0.19 18	0.11 7	0.29 15	0.11 1	0.23 41	2.49 69	2.34 172	0.37 12	0.36 23	0.53 31	0.29 13	0.38 15	0.64 12	0.12 3	0.10 1	0.30 15	0.22 5	0.49 16	0.25 25

ProNet	0.42 12	0.28 19	0.34 50	0.26 36	0.15 13	0.28 49	0.40 130	0.38 41	0.13 4	0.16 11	0.52 84	0.29 15	0.14 6	0.20 31	1.47 21	1.03 34	0.47 32	0.35 20	0.36 11	0.31 19	0.41 17	1.45 48	0.43 75	0.31 56	0.36 23	0.20 1	0.40 7	0.26 28

BridgeDepth_RVC	0.43 13	0.54 48	0.29 42	0.35 62	0.28 52	0.27 46	0.15 47	0.55 55	0.32 59	0.37 47	0.22 28	0.44 45	0.23 42	0.29 56	1.54 25	0.84 22	0.36 10	0.42 41	0.56 35	0.34 23	0.40 16	0.49 8	0.23 28	0.21 33	0.46 46	0.49 75	0.54 23	0.56 70
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.43 13	0.29 21	0.17 17	0.11 2	0.14 9	0.16 6	0.07 2	0.45 50	0.15 10	0.49 58	0.07 2	0.39 34	0.17 20	0.24 44	1.72 37	1.23 65	0.49 39	0.43 42	0.62 44	0.34 23	0.68 51	1.02 25	0.18 18	0.19 30	0.55 65	0.36 51	0.50 17	0.34 41

RAStereo	0.49 15	0.38 29	0.20 22	0.16 11	0.16 16	0.19 15	0.11 16	0.44 48	0.18 26	0.98 167	0.12 8	0.46 49	0.19 26	0.16 13	1.87 43	1.13 50	0.53 46	0.48 50	0.71 51	0.28 12	0.88 71	1.21 35	0.28 41	0.20 32	0.50 54	0.34 44	0.54 23	0.41 51

delet	0.53 16	0.58 53	0.49 81	0.36 69	0.50 112	0.51 115	0.31 95	0.50 52	0.30 56	0.56 62	0.44 69	0.47 50	0.36 67	0.48 145	1.21 16	0.72 12	0.58 57	0.48 50	0.47 27	0.42 38	0.61 41	0.70 14	0.41 72	0.47 93	0.52 60	0.36 51	1.09 84	0.51 66

AASNet	0.55 17	0.74 92	0.50 83	0.35 62	0.61 143	0.52 121	0.42 132	0.65 71	0.28 51	0.41 50	0.50 81	0.40 38	0.32 55	0.44 131	1.04 15	0.73 14	0.55 51	0.61 84	0.68 47	0.51 59	0.62 44	0.94 23	0.46 88	0.50 99	0.52 60	0.44 68	0.74 50	0.45 55

AANet_RVC	0.56 18	0.46 42	0.41 64	0.33 56	0.61 143	0.28 49	0.34 113	0.61 62	0.58 136	0.43 52	0.40 65	0.40 38	0.49 95	0.34 73	1.48 23	0.84 22	0.56 55	0.53 62	0.58 42	0.53 65	0.47 23	0.52 10	0.34 56	0.40 74	0.58 76	0.56 84	1.05 79	0.97 146

TDLM	0.57 19	0.62 58	0.66 122	0.43 94	0.58 138	0.49 108	0.51 159	0.72 79	0.45 92	0.33 39	0.80 149	0.83 125	0.46 89	0.46 141	0.67 5	0.67 9	0.59 60	0.55 71	0.52 28	0.51 59	0.51 29	1.17 30	0.44 80	0.41 77	0.42 40	0.35 48	0.64 38	0.70 99

MM-Stereo_test1	0.60 20	0.69 70	0.16 14	0.23 30	0.14 9	0.16 6	0.07 2	0.37 40	0.14 6	0.27 32	0.12 8	0.43 44	0.12 3	0.14 7	2.25 59	2.24 165	0.49 39	0.34 19	0.43 20	0.37 30	0.37 12	4.78 106	0.27 38	0.15 10	0.35 21	0.23 7	0.65 40	0.24 16

DEFOM-Stereo	0.61 21	0.55 50	0.29 42	0.27 37	0.30 56	0.32 57	0.13 31	0.35 37	0.17 20	0.25 28	0.33 49	0.39 34	0.20 32	0.26 49	4.06 129	1.46 94	0.59 60	0.52 58	0.57 37	0.45 44	0.76 57	0.95 24	0.44 80	0.31 56	0.49 51	0.32 34	1.31 100	0.45 55

MaDis-Stereo	0.61 21	0.48 43	0.31 44	0.17 14	0.27 50	0.21 20	0.18 60	0.44 48	0.33 62	1.08 179	0.30 41	0.52 54	0.24 43	0.19 28	1.98 45	1.30 75	0.63 72	0.60 79	1.24 90	0.47 49	0.91 78	1.19 32	0.39 67	0.28 51	0.64 88	0.66 102	0.62 34	0.82 120

MonStereo	0.62 23	0.26 13	0.21 26	0.19 20	0.21 31	0.15 3	0.13 31	0.20 5	0.16 13	0.22 23	0.18 16	0.32 22	0.17 20	0.18 23	6.20 161	2.66 184	0.41 19	0.36 23	0.55 34	0.30 16	0.54 34	1.07 27	0.24 32	0.15 10	0.36 23	0.39 57	0.52 19	0.40 49

MMNet	0.63 24	0.58 53	0.47 78	0.39 83	0.56 135	0.43 91	0.31 95	0.61 62	0.40 73	0.39 49	0.60 106	0.68 83	0.35 59	0.52 162	1.55 26	0.80 18	0.77 104	0.60 79	0.76 55	0.55 71	0.65 47	0.87 19	0.44 80	0.60 126	0.52 60	0.49 75	1.49 118	0.50 64

UniTT-Stereo	0.64 25	0.44 41	0.35 54	0.21 26	0.25 45	0.35 66	0.18 60	0.62 67	0.31 58	0.75 106	0.29 38	0.69 86	0.36 67	0.25 47	1.85 42	1.53 105	0.60 64	0.65 101	1.69 122	0.47 49	1.19 101	1.30 39	0.39 67	0.33 61	0.56 69	0.55 82	0.55 26	0.58 75

RAFT	0.65 26	0.22 5	0.20 22	0.28 39	0.13 7	0.31 56	0.08 5	0.97 129	0.18 26	0.79 125	0.19 24	0.28 11	0.16 16	0.20 31	7.28 168	1.41 86	0.42 22	0.27 7	0.54 32	0.36 27	0.45 22	0.42 6	0.21 24	0.17 20	0.41 38	0.33 39	0.91 68	0.27 30

AdaDepth	0.68 27	0.41 35	0.21 26	0.24 31	0.28 52	0.23 31	0.16 51	0.32 30	0.20 31	0.23 24	0.32 43	0.29 15	0.22 38	0.29 56	5.09 148	3.19 196	0.51 44	0.43 42	1.23 89	0.42 38	0.61 41	1.28 38	0.19 20	0.23 42	0.31 18	0.28 24	0.77 57	0.43 52

DMCA	0.68 27	0.72 83	0.65 118	0.40 86	0.49 109	0.54 125	0.34 113	0.59 60	0.55 125	0.79 125	0.64 113	0.73 96	0.41 76	0.47 143	1.60 32	0.99 31	0.76 97	0.68 107	0.68 47	0.52 63	0.71 54	1.17 30	0.51 114	0.57 115	0.50 54	0.55 82	1.06 81	0.62 88

VIP-Stereo	0.69 29	0.39 34	0.46 74	0.28 39	0.24 39	0.27 46	0.12 23	0.41 44	0.24 41	0.29 34	0.38 62	0.66 78	0.21 36	0.22 38	1.68 34	1.12 47	0.55 51	0.50 55	0.61 43	0.53 65	0.69 52	6.28 149	0.28 41	0.32 59	0.48 50	0.33 39	0.50 17	0.51 66

MLG-Stereo_test2	0.69 29	0.54 48	0.18 19	0.16 11	0.24 39	0.15 3	0.08 5	0.33 31	0.17 20	0.24 26	0.13 12	0.39 34	0.14 6	0.20 31	2.87 86	1.74 135	0.47 32	0.45 45	1.34 95	0.48 52	0.53 31	5.72 137	0.19 20	0.13 4	0.39 31	0.26 18	0.66 43	0.37 45

LG-Stereo	0.69 29	0.27 15	0.18 19	0.18 17	0.16 16	0.23 31	0.13 31	0.30 24	0.16 13	0.23 24	0.22 28	0.52 54	0.15 10	0.19 28	8.18 173	2.56 180	0.41 19	0.33 16	0.66 46	0.40 32	0.53 31	1.19 32	0.13 6	0.13 4	0.29 13	0.24 9	0.48 15	0.24 16

iRaftStereo_RVC	0.69 29	0.56 51	0.45 73	0.29 44	0.31 58	0.34 63	0.20 64	0.68 76	0.26 43	0.46 55	0.56 98	0.60 64	0.30 51	0.29 56	1.71 35	0.98 30	0.60 64	0.47 48	0.75 54	0.45 44	1.03 89	4.25 98	0.38 65	0.42 80	0.49 51	0.41 62	0.78 58	0.48 59

NLCSM	0.72 33	0.24 11	0.10 1	0.19 20	0.11 2	0.21 20	0.14 37	0.24 11	0.94 195	0.11 2	0.44 69	0.19 1	12.63 306	0.13 3	0.53 2	0.45 1	0.29 2	0.18 1	0.23 1	0.21 4	0.25 1	0.31 2	0.19 20	0.14 7	0.21 1	0.36 51	0.35 3	0.18 3

LGtest1	0.72 33	0.81 127	0.51 85	0.27 37	0.31 58	0.29 51	0.12 23	0.43 47	0.26 43	0.34 42	0.57 101	0.50 51	0.30 51	0.36 81	3.94 126	2.69 185	0.58 57	0.71 118	0.83 58	0.58 81	0.82 65	1.45 48	0.31 50	0.35 65	0.58 76	0.37 54	0.67 45	0.51 66

DFGA-Net	0.75 35	0.64 60	0.38 58	0.51 118	0.33 66	0.44 93	0.31 95	0.88 115	0.35 66	2.04 242	0.38 62	0.54 57	0.29 50	0.23 41	1.47 21	1.12 47	0.80 114	0.51 56	1.03 72	0.35 25	0.84 66	2.83 79	0.39 67	0.46 91	0.60 83	0.40 58	1.81 147	0.45 55

plain	0.75 35	0.88 157	0.39 60	0.33 56	0.61 143	0.35 66	0.30 94	0.89 119	0.35 66	0.72 96	0.24 32	0.73 96	0.35 59	0.21 34	2.10 50	1.66 126	0.73 87	0.72 123	1.01 71	0.43 42	1.85 144	1.92 61	0.36 59	0.39 68	0.72 100	0.61 88	0.75 52	0.74 103

RAFT_CTSACE	0.75 35	0.94 186	0.33 47	0.36 69	0.34 69	0.34 63	0.24 72	1.23 161	0.27 46	0.64 80	0.29 38	0.72 95	0.56 116	0.34 73	2.96 91	1.22 63	0.55 51	0.44 44	0.81 57	0.35 25	0.87 69	2.64 76	0.47 90	0.38 67	0.54 64	0.41 62	1.58 129	0.39 48

HCRNet	0.75 35	0.79 121	0.43 70	0.55 128	0.27 50	0.42 90	0.38 125	0.63 70	0.34 64	1.59 213	0.61 107	0.67 81	0.31 54	0.42 117	2.11 51	0.81 20	0.65 73	0.48 50	0.68 47	0.44 43	0.80 63	2.42 71	0.40 70	0.45 87	0.46 46	0.48 72	2.14 171	0.50 64

test_5	0.76 39	0.91 167	0.32 46	0.39 83	0.26 48	0.36 71	0.19 62	1.79 242	0.33 62	0.60 70	1.97 232	0.76 104	0.75 167	0.33 70	1.58 28	1.23 65	0.57 56	0.55 71	1.09 79	0.40 32	0.64 46	1.83 59	0.31 50	0.46 91	0.47 49	0.40 58	1.72 140	0.44 53

MIF-Stereo (partial)	0.77 40	0.77 108	0.34 50	0.29 44	0.38 81	0.36 71	0.31 95	0.54 54	0.40 73	0.61 73	0.32 43	0.55 60	0.40 71	0.24 44	2.14 53	1.65 124	0.69 79	0.76 137	0.93 68	0.48 52	1.52 124	1.76 57	0.42 73	0.39 68	0.64 88	0.70 106	2.25 189	0.86 131

UPFNet	0.78 41	0.71 77	0.89 157	0.55 128	0.65 161	0.60 152	0.56 163	0.72 79	0.57 132	0.59 69	0.59 104	0.64 72	0.47 91	0.61 191	1.83 41	1.02 33	0.77 104	0.69 115	0.92 66	0.73 135	0.70 53	1.04 26	0.55 133	0.67 155	0.64 88	0.57 86	2.18 176	0.59 81

CVANet_RVC	0.80 42	0.73 90	0.92 169	0.86 200	0.64 158	0.72 182	0.62 175	1.17 151	0.55 125	0.47 56	0.89 166	0.91 139	0.48 92	0.51 160	0.84 8	0.75 16	0.61 68	0.59 77	0.56 35	0.63 96	0.66 49	3.82 90	0.43 75	0.47 93	0.57 71	0.44 68	0.78 58	1.05 164

TestStereo	0.82 43	0.94 186	0.85 150	0.56 133	0.47 102	0.68 173	0.35 121	1.21 159	0.42 79	0.90 154	0.65 116	0.88 132	0.55 114	0.39 101	1.59 30	0.96 27	0.77 104	0.54 65	1.41 101	0.57 77	1.30 108	1.32 41	0.48 95	0.49 98	0.79 119	0.81 117	1.39 104	0.79 115

GMStereo	0.82 43	0.99 206	0.40 63	0.49 111	0.48 104	0.56 132	0.46 146	0.79 93	0.47 97	0.55 61	0.47 74	0.84 130	0.41 76	0.37 92	1.71 35	1.08 41	0.77 104	0.54 65	1.93 131	0.59 85	1.20 103	2.06 63	0.45 84	0.57 115	0.77 112	0.67 104	1.86 154	0.57 73
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test2	0.83 45	0.17 1	0.12 2	0.09 1	0.11 2	0.16 6	0.11 16	0.23 9	0.15 10	0.19 18	0.20 26	0.42 43	0.15 10	0.13 3	8.89 177	6.57 270	0.32 4	0.27 7	0.30 6	0.20 1	0.30 4	2.20 68	0.12 3	0.16 16	0.21 1	0.20 1	0.25 1	0.19 4

LG-Stereo_L2	0.86 46	0.69 70	0.46 74	0.28 39	0.36 76	0.25 39	0.13 31	0.62 67	0.26 43	0.70 91	0.40 65	0.71 91	0.34 57	0.31 62	3.30 105	2.24 165	0.60 64	0.52 58	1.08 78	0.47 49	0.85 68	5.80 140	0.34 56	0.28 51	0.58 76	0.38 56	0.65 40	0.63 90

LG-Stereo_L1	0.87 47	0.69 70	0.44 71	0.24 31	0.36 76	0.26 42	0.12 23	0.62 67	0.27 46	0.72 96	0.32 43	0.69 86	0.34 57	0.32 64	3.31 106	2.31 170	0.60 64	0.52 58	1.28 92	0.48 52	0.79 60	5.86 142	0.30 48	0.32 59	0.57 71	0.33 39	0.66 43	0.65 93

CFNet	0.87 47	0.85 144	0.83 145	0.78 184	0.74 174	0.62 156	0.56 163	0.84 107	0.49 108	0.67 87	0.70 128	0.96 153	0.68 150	0.45 139	2.29 62	0.88 25	0.76 97	0.66 103	0.94 69	0.80 153	1.07 91	1.08 28	0.50 108	0.54 107	0.91 146	1.03 160	1.67 138	1.14 175

HGLStereo	0.89 49	0.66 63	0.79 138	0.52 121	0.71 169	0.57 137	0.50 156	0.67 75	0.51 116	1.67 222	0.96 172	0.66 78	0.57 118	0.54 172	1.73 38	1.28 73	0.85 126	0.78 140	1.10 81	0.68 122	1.07 91	2.08 64	0.51 114	0.68 157	0.75 110	0.79 114	1.59 134	0.81 118

G2L-Stereo	0.90 50	0.70 74	0.63 116	0.57 134	0.79 186	0.51 115	0.38 125	0.77 86	0.53 120	0.69 90	0.81 152	0.76 104	0.64 139	0.57 182	2.59 73	1.03 34	0.75 94	0.63 91	1.35 96	0.65 108	1.59 126	1.66 54	0.61 168	0.52 102	0.82 126	0.95 145	1.98 162	0.80 117

RAFT+CT+SA	0.90 50	0.97 195	0.42 68	0.45 104	0.29 54	0.39 80	0.21 65	1.63 227	0.35 66	0.73 101	0.32 43	0.91 139	0.69 153	0.41 107	1.58 28	1.43 89	0.59 60	0.60 79	2.18 137	0.50 57	0.90 73	5.09 114	0.35 58	0.43 82	0.55 65	0.43 67	1.56 124	0.49 62

UNet	0.90 50	0.77 108	0.77 135	0.61 145	0.61 143	0.61 155	0.57 169	0.90 120	0.60 142	1.20 185	0.68 120	0.77 108	0.58 122	0.67 217	1.80 40	1.20 61	0.83 124	0.73 126	1.14 85	0.83 167	0.90 73	1.35 42	0.65 186	0.77 177	0.70 98	0.79 114	2.48 213	0.95 144

dd	0.93 53	0.81 127	0.54 94	1.07 223	0.45 99	0.87 203	0.50 156	0.86 110	0.42 79	0.83 136	0.44 69	1.28 191	0.40 71	0.56 179	2.32 64	1.06 39	1.03 179	0.74 131	2.01 134	0.62 94	0.87 69	1.54 52	0.52 121	0.75 172	0.86 135	0.58 87	1.74 143	1.43 204

DSFCA	0.94 54	0.84 137	0.75 132	0.66 160	0.78 182	0.62 156	0.79 196	0.75 84	0.78 177	0.78 115	0.86 157	0.79 118	0.52 103	0.44 131	1.95 44	1.21 62	0.89 139	0.87 176	1.03 72	0.81 158	1.11 94	2.19 67	0.73 214	0.80 185	0.84 129	0.96 146	1.89 155	0.85 129

DMCA-RVC	0.94 54	0.74 92	0.78 137	0.62 147	0.78 182	0.58 141	1.11 226	0.77 86	1.39 233	1.36 200	0.68 120	0.88 132	0.57 118	0.58 185	2.43 68	1.16 53	0.91 142	0.78 140	0.99 70	0.78 147	0.94 82	1.41 46	0.55 133	0.72 169	0.62 86	0.64 92	1.82 149	0.91 139

IER	0.95 56	0.83 133	0.60 112	0.50 115	0.52 119	0.58 141	0.48 153	0.80 96	0.50 112	1.12 182	0.77 143	1.06 166	0.50 98	0.78 235	3.59 116	1.11 46	0.76 97	0.65 101	0.91 65	0.78 147	0.76 57	2.32 69	0.66 189	0.67 155	0.65 91	1.01 154	2.05 167	0.74 103

S2M2_XL	0.96 57	0.50 46	0.70 127	0.24 31	0.31 58	0.36 71	0.28 88	0.61 62	0.47 97	0.56 62	0.36 58	0.66 78	0.59 127	0.35 77	2.63 75	1.84 142	0.69 79	0.49 54	0.73 53	0.55 71	4.91 193	4.77 105	0.51 114	0.34 63	0.60 83	0.51 81	0.75 52	0.74 103
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HITNet	0.97 58	0.66 63	0.64 117	0.69 164	0.50 112	0.40 82	0.33 110	1.25 164	0.87 189	0.70 91	0.70 128	0.94 148	0.53 104	0.39 101	2.05 48	1.16 53	0.69 79	0.64 93	0.84 59	0.61 90	2.15 154	4.61 102	0.49 100	0.60 126	0.63 87	0.63 91	1.82 149	0.82 120
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
WQFJX1	1.00 59	0.26 13	0.13 3	0.20 23	0.17 20	0.16 6	0.11 16	0.25 16	7.11 320	0.12 3	0.80 149	0.23 6	12.80 308	0.15 11	0.51 1	0.50 4	0.34 7	0.22 2	0.26 2	0.23 8	0.28 2	0.37 3	0.31 50	0.15 10	0.25 6	0.31 29	0.55 26	0.16 1

RASNet	1.02 60	0.75 95	0.95 174	0.64 156	0.64 158	0.67 171	0.45 142	0.98 131	0.62 147	1.21 189	0.64 113	0.76 104	0.74 164	0.43 124	1.59 30	1.52 103	0.78 110	0.68 107	1.06 76	0.70 127	1.24 107	4.37 99	0.47 90	0.84 194	0.80 121	0.83 121	2.17 175	1.08 167

DLCB_ROB	1.03 61	0.92 172	0.91 163	0.74 174	0.83 198	0.75 188	0.77 193	0.88 115	0.73 174	0.93 160	0.85 155	1.06 166	0.94 211	0.70 222	1.57 27	1.24 68	1.03 179	0.73 126	0.92 66	0.75 139	1.48 119	2.49 72	0.81 234	0.77 177	1.35 226	1.30 194	1.49 118	0.95 144

TESTraft	1.04 62	0.98 201	0.44 71	0.41 88	0.34 69	0.41 83	0.26 80	1.12 144	0.40 73	0.98 167	0.35 55	0.64 72	0.76 172	0.53 165	3.11 99	1.82 141	0.74 89	0.52 58	3.10 181	0.57 77	1.16 98	3.86 93	0.37 61	0.45 87	0.58 76	1.17 182	2.52 219	0.60 82

DISCO	1.04 62	0.98 201	0.62 114	0.57 134	0.62 151	0.84 200	0.83 200	0.77 86	0.82 181	1.98 237	0.89 166	0.68 83	0.70 154	0.45 139	1.98 45	1.35 82	1.00 171	0.81 150	1.83 125	0.81 158	1.00 85	2.90 81	0.62 173	0.65 150	0.74 108	0.84 123	2.03 166	0.85 129

STTStereo	1.06 64	0.95 191	0.90 160	0.79 188	0.77 180	0.70 178	1.10 223	0.86 110	1.48 242	1.26 194	0.78 147	1.13 178	0.78 180	0.94 252	2.76 78	1.16 53	0.76 97	0.73 126	1.10 81	0.66 113	1.18 100	1.53 51	0.62 173	0.58 119	0.78 116	1.22 187	1.76 145	1.40 202

WQFJX	1.07 65	0.20 3	0.15 8	0.17 14	0.13 7	0.25 39	0.16 51	0.19 3	7.25 323	0.15 8	1.82 225	0.19 1	12.82 309	0.14 7	0.91 10	0.76 17	0.30 3	0.26 6	0.27 3	0.32 21	0.29 3	0.49 8	0.28 41	0.18 25	0.26 7	0.29 25	0.54 23	0.22 9

NLMM	1.09 66	0.27 15	0.14 5	0.20 23	0.17 20	0.21 20	0.14 37	0.24 11	7.18 321	0.14 4	1.66 215	0.21 3	12.89 311	0.13 3	1.43 18	0.54 5	0.35 8	0.29 11	0.29 4	0.29 13	0.33 5	0.75 15	0.28 41	0.18 25	0.24 4	0.32 34	0.45 12	0.22 9

coex_refinement	1.09 66	1.02 218	0.82 143	0.66 160	0.86 199	0.73 184	0.56 163	0.81 99	1.01 204	0.67 87	1.02 182	0.97 154	0.48 92	0.49 150	4.47 141	1.03 34	0.82 120	0.71 118	3.71 207	0.78 147	1.01 86	1.08 28	0.66 189	0.59 122	0.89 142	0.99 153	1.78 146	0.94 141

TestStereo1	1.09 66	0.99 206	0.41 64	0.38 74	0.37 79	0.41 83	0.27 83	1.02 135	0.40 73	0.80 129	0.34 52	0.61 68	0.74 164	0.53 165	2.97 92	1.78 137	0.74 89	0.54 65	3.12 182	0.57 77	1.44 112	5.38 120	0.37 61	0.43 82	0.59 81	1.04 163	2.53 221	0.60 82

SA-5K	1.09 66	0.99 206	0.41 64	0.38 74	0.37 79	0.41 83	0.27 83	1.02 135	0.40 73	0.80 129	0.34 52	0.61 68	0.74 164	0.53 165	2.97 92	1.78 137	0.74 89	0.54 65	3.12 182	0.57 77	1.44 112	5.38 120	0.37 61	0.43 82	0.59 81	1.04 163	2.53 221	0.60 82

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 66	0.93 178	0.85 150	0.74 174	0.81 192	0.66 168	1.22 236	1.07 139	2.23 278	1.99 238	0.76 139	0.97 154	0.63 136	0.94 252	2.41 67	1.05 38	0.74 89	0.72 123	1.32 94	0.70 127	0.90 73	1.40 43	0.59 160	0.61 128	0.74 108	1.58 224	1.48 117	1.26 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WQFJA1	1.10 71	0.27 15	0.14 5	0.20 23	0.17 20	0.21 20	0.14 37	0.24 11	7.19 322	0.14 4	1.68 219	0.21 3	12.89 311	0.13 3	1.43 18	0.54 5	0.35 8	0.29 11	0.29 4	0.29 13	0.33 5	0.75 15	0.28 41	0.18 25	0.24 4	0.32 34	0.45 12	0.22 9

AIO-Stereo	1.11 72	0.33 25	0.22 29	0.35 62	0.16 16	0.20 19	0.11 16	0.18 1	0.14 6	0.15 8	0.20 26	0.22 5	0.16 16	0.17 19	5.08 147	1.09 45	0.46 30	0.40 36	1.20 86	0.50 57	0.43 20	16.33 275	0.20 23	0.17 20	0.35 21	0.24 9	0.64 38	0.19 4

psm_up	1.12 73	0.88 157	1.03 195	0.79 188	0.95 210	0.77 191	0.66 182	1.33 186	1.03 209	0.87 144	0.69 125	1.12 175	0.76 172	0.76 230	2.94 89	1.17 56	0.96 161	0.82 156	2.32 144	0.85 170	1.44 112	1.89 60	0.51 114	0.92 221	1.03 174	1.08 170	1.62 135	1.09 168

PDISCO_ROB	1.12 73	0.87 152	0.62 114	0.79 188	0.70 167	0.54 125	0.76 192	0.95 128	0.69 166	1.78 227	0.98 178	0.75 103	0.63 136	0.65 211	2.15 54	1.54 110	0.99 168	1.10 238	1.60 115	0.82 164	1.80 137	2.71 77	0.57 150	0.84 194	1.20 205	0.84 123	2.56 225	0.90 136

PS-NSSS	1.13 75	1.45 271	0.73 129	1.20 242	0.95 210	1.22 244	1.06 216	0.80 96	0.55 125	0.74 104	0.51 82	2.17 234	1.08 227	0.93 250	2.02 47	0.96 27	0.89 139	0.74 131	1.56 110	0.65 108	0.97 84	0.79 18	1.65 291	0.55 110	1.13 196	0.96 146	3.19 258	1.11 171

SA	1.14 76	0.95 191	0.46 74	0.55 128	0.54 128	0.50 113	0.25 77	1.59 222	0.47 97	0.72 96	0.40 65	0.73 96	0.59 127	0.62 196	2.09 49	2.12 159	0.82 120	0.82 156	3.31 196	0.67 120	1.46 115	4.78 106	0.36 59	0.69 160	0.78 116	1.11 173	2.64 233	0.72 102

LMCR-Stereo	1.14 76	0.84 137	0.91 163	0.55 128	0.63 155	0.66 168	0.34 113	1.12 144	0.64 154	0.82 134	0.77 143	0.94 148	0.49 95	0.44 131	3.22 104	1.57 117	1.06 187	0.76 137	2.19 139	1.43 231	1.90 146	4.46 100	0.53 127	0.81 188	0.87 137	0.86 130	1.11 86	0.94 141

NLSM1	1.15 78	0.27 15	0.18 19	0.22 28	0.24 39	0.33 60	0.12 23	0.33 31	7.27 324	0.14 4	1.66 215	0.31 20	12.63 306	0.16 13	1.46 20	1.31 77	0.39 16	0.24 3	0.31 7	0.30 16	0.37 12	0.92 21	0.31 50	0.17 20	0.27 10	0.33 39	0.56 28	0.22 9

AF-Net	1.15 78	0.85 144	1.00 186	0.77 180	0.93 206	1.00 221	2.29 263	1.51 210	1.06 211	0.57 66	0.96 172	1.40 201	0.64 139	0.75 228	2.20 57	1.08 41	0.85 126	0.62 85	1.83 125	0.79 151	0.90 73	2.97 82	0.66 189	0.65 150	0.98 164	0.89 134	1.58 129	1.24 191

Nwc_Net	1.15 78	0.85 144	1.00 186	0.77 180	0.93 206	1.00 221	2.29 263	1.51 210	1.06 211	0.57 66	0.96 172	1.40 201	0.64 139	0.75 228	2.20 57	1.08 41	0.85 126	0.62 85	1.83 125	0.79 151	0.90 73	2.97 82	0.66 189	0.65 150	0.98 164	0.89 134	1.58 129	1.24 191

RSM	1.16 81	0.30 22	0.23 36	0.32 53	0.15 13	0.21 20	0.10 13	0.18 1	0.16 13	0.14 4	0.27 35	0.23 6	0.20 32	0.15 11	0.70 6	0.64 8	0.43 23	0.38 29	0.36 11	0.42 38	0.50 26	23.43 326	0.23 28	0.17 20	0.40 35	0.25 14	0.61 33	0.24 16

CAS	1.16 81	0.81 127	0.47 78	0.51 118	0.49 109	0.38 76	0.31 95	0.56 56	0.45 92	1.20 185	0.90 168	0.64 72	0.97 219	0.32 64	3.11 99	2.22 164	0.98 165	0.85 170	1.21 87	0.64 101	3.95 177	5.48 132	0.47 90	0.31 56	0.85 134	0.92 141	1.21 93	1.15 178

GANet	1.17 83	0.80 126	0.81 142	0.71 167	0.71 169	1.18 236	0.64 178	0.83 104	0.47 97	0.61 73	6.20 291	2.19 235	0.44 88	0.65 211	0.94 11	0.81 20	0.87 133	0.79 142	0.65 45	0.46 47	0.56 36	6.49 152	0.53 127	0.57 115	0.65 91	0.47 71	0.85 64	0.70 99

Occ-G	1.18 84	0.59 55	0.31 44	0.34 58	0.31 58	0.26 42	0.12 23	0.38 41	0.19 29	0.16 11	0.36 58	0.34 26	0.25 44	0.16 13	7.20 167	1.86 143	0.48 36	0.45 45	1.09 79	0.42 38	0.93 81	13.28 244	0.29 47	0.21 33	0.38 28	0.26 18	0.97 75	0.31 38

MLG-Stereo_test3	1.20 85	0.48 43	0.28 41	0.29 44	0.38 81	0.25 39	0.12 23	0.34 36	0.20 31	1.11 181	0.34 52	0.54 57	0.19 26	0.32 64	2.92 88	2.26 167	0.53 46	0.54 65	1.56 110	0.53 65	0.81 64	15.80 269	0.18 18	0.26 49	0.43 43	0.32 34	0.91 68	0.44 53

CASnet	1.22 86	0.92 172	0.55 96	0.41 88	0.45 99	0.39 80	0.24 72	0.92 123	0.50 112	0.78 115	0.56 98	0.91 139	0.54 111	0.38 94	3.31 106	1.35 82	0.77 104	0.51 56	1.43 102	0.56 74	7.13 230	5.44 131	0.45 84	0.48 97	1.22 208	0.50 79	1.47 114	0.78 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Sa-1000	1.22 86	0.77 108	0.49 81	0.49 111	0.61 143	0.51 115	0.29 91	1.69 232	0.53 120	0.73 101	0.48 80	0.73 96	0.66 148	0.76 230	3.04 96	1.97 151	0.98 165	0.95 198	3.31 196	0.63 96	1.92 149	4.89 108	0.37 61	0.82 189	1.15 199	1.22 187	2.35 198	0.75 106

S2M2_L	1.24 88	0.87 152	1.18 227	0.48 109	0.38 81	0.44 93	0.28 88	0.60 61	0.56 128	1.85 232	0.35 55	0.64 72	0.40 71	0.44 131	2.57 70	2.15 160	0.74 89	0.60 79	1.11 83	0.59 85	4.37 183	6.33 150	0.49 100	0.37 66	0.68 96	1.22 187	3.07 252	0.79 115
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	1.26 89	0.86 148	0.39 60	0.42 93	0.32 62	0.32 57	0.19 62	0.71 78	0.32 59	0.70 91	0.31 42	0.64 72	0.56 116	0.43 124	4.05 128	2.29 168	0.65 73	0.70 117	1.04 74	0.51 59	1.88 145	13.45 245	0.46 88	0.24 46	0.57 71	0.37 54	1.14 89	0.54 69

iinet-f	1.26 89	1.10 231	0.69 125	0.94 208	0.47 102	0.72 182	0.58 171	0.79 93	0.50 112	2.11 248	1.35 206	0.83 125	0.64 139	0.38 94	3.97 127	1.88 145	0.79 112	0.68 107	3.04 178	1.08 202	1.61 128	3.40 84	0.68 197	0.75 172	1.14 197	0.64 92	2.22 188	0.90 136

NLMM1	1.28 91	0.30 22	0.13 3	0.18 17	0.21 31	0.24 35	0.10 13	0.26 18	10.32 333	0.17 14	0.65 116	0.36 29	12.86 310	0.16 13	2.31 63	1.57 117	0.33 6	0.33 16	0.36 11	0.30 16	0.36 10	1.21 35	0.30 48	0.16 16	0.27 10	0.31 29	0.65 40	0.19 4

APVNet	1.28 91	1.03 221	0.68 123	0.69 164	0.78 182	0.87 203	0.89 204	0.79 93	0.72 172	0.91 156	0.83 154	0.92 144	0.61 130	0.59 187	3.31 106	1.71 129	1.16 203	0.99 209	3.22 189	0.92 179	1.91 148	4.73 104	0.58 154	1.11 242	0.80 121	0.84 123	1.90 156	0.97 146

RSM++	1.29 93	0.33 25	0.25 38	0.36 69	0.20 27	0.24 35	0.11 16	0.22 6	0.17 20	0.16 11	0.28 37	0.27 10	0.20 32	0.17 19	0.89 9	0.71 11	0.43 23	0.39 33	0.52 28	0.46 47	0.53 31	25.80 331	0.31 50	0.18 25	0.55 65	0.26 18	0.57 30	0.29 36

RP	1.29 93	1.05 225	1.26 241	0.96 209	1.11 227	0.85 201	1.39 242	1.24 163	1.30 229	0.61 73	1.16 193	1.27 189	0.75 167	0.72 226	3.49 113	1.12 47	0.95 157	0.68 107	1.24 90	0.83 167	1.02 88	4.57 101	0.63 177	0.91 219	0.90 144	1.02 159	2.51 217	1.20 185

AACVNet	1.30 95	0.89 161	0.74 130	0.93 204	0.95 210	0.73 184	0.64 178	0.88 115	0.64 154	0.74 104	0.88 163	0.83 125	0.67 149	0.62 196	9.20 179	1.41 86	0.87 133	0.84 167	1.21 87	0.80 153	1.51 121	2.50 73	0.75 223	0.69 160	0.88 140	1.11 173	1.91 157	1.31 195

AMNet	1.31 96	1.12 233	1.05 198	1.14 232	1.12 229	1.27 250	1.07 219	1.35 189	1.13 218	1.10 180	1.11 190	1.55 214	1.26 235	1.20 275	1.75 39	1.59 120	1.37 226	1.23 259	1.37 99	1.22 214	1.40 111	1.40 43	1.25 276	1.26 254	1.26 210	1.70 234	1.54 122	1.65 217

YMNet	1.32 97	0.78 116	0.42 68	0.50 115	0.61 143	0.58 141	1.39 242	0.77 86	0.56 128	1.23 193	0.35 55	0.68 83	2.19 254	0.56 179	15.64 218	1.49 100	0.82 120	0.66 103	0.77 56	0.41 36	0.62 44	1.30 39	0.23 28	0.39 68	0.75 110	0.48 72	0.81 63	0.65 93

AIO-test1	1.32 97	0.19 2	0.16 14	0.12 6	0.14 9	0.18 13	0.15 47	0.33 31	0.17 20	0.26 30	0.26 34	0.35 27	0.15 10	0.18 23	10.09 188	3.61 215	0.36 10	0.31 14	0.44 21	0.36 27	0.35 7	16.14 271	0.14 7	0.15 10	0.23 3	0.23 7	0.33 2	0.17 2

ARAFT	1.32 97	0.72 83	0.50 83	0.35 62	0.34 69	0.44 93	0.24 72	0.65 71	0.35 66	2.25 252	0.56 98	0.60 64	0.30 51	0.43 124	2.15 54	1.46 94	0.75 94	0.75 135	2.78 171	0.58 81	2.25 158	12.47 233	0.45 84	0.39 68	0.94 155	0.40 58	1.98 162	0.57 73

iResNet_ROB	1.32 97	0.86 148	0.86 153	0.65 157	0.60 140	0.69 175	0.66 182	2.64 297	0.58 136	1.71 224	0.75 138	0.97 154	0.82 191	0.49 150	5.86 156	1.53 105	0.93 150	0.86 172	2.96 175	0.68 122	2.22 155	1.21 35	0.62 173	0.95 226	0.86 135	0.98 151	2.65 235	1.02 160

PA-Net	1.33 101	0.99 206	1.18 227	0.77 180	1.35 248	0.69 175	0.90 205	0.82 103	1.17 223	0.82 134	1.28 201	0.78 115	0.79 182	0.93 250	4.45 140	1.31 77	0.72 85	0.80 147	1.06 76	0.89 173	1.19 101	4.70 103	0.68 197	0.85 202	1.01 170	2.17 267	1.45 112	2.09 235
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.35 102	1.22 242	1.01 190	1.18 236	1.10 226	1.02 224	0.81 197	1.25 164	1.15 221	1.30 197	0.77 143	2.55 255	0.96 215	0.63 200	2.28 61	1.23 65	1.09 191	0.99 209	2.42 149	0.90 177	2.22 155	1.72 55	0.79 231	1.12 243	1.31 217	1.27 191	2.62 230	1.48 206
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
IPLGR_C	1.36 103	0.72 83	0.89 157	0.59 139	0.54 128	0.54 125	0.34 113	0.81 99	0.58 136	0.76 110	0.69 125	1.05 165	0.53 104	0.64 204	2.77 79	1.41 86	0.92 145	0.69 115	3.26 192	0.64 101	1.68 132	10.52 192	0.58 154	0.83 192	1.01 170	0.65 101	2.40 207	0.61 85

ACRE	1.36 103	0.71 77	0.88 155	0.61 145	0.53 122	0.55 130	0.35 121	0.81 99	0.58 136	0.76 110	0.69 125	1.06 166	0.53 104	0.64 204	2.80 84	1.39 85	0.92 145	0.68 107	3.26 192	0.64 101	1.68 132	10.53 193	0.58 154	0.83 192	1.03 174	0.64 92	2.40 207	0.62 88

CIPLG	1.37 105	0.71 77	0.91 163	0.59 139	0.53 122	0.54 125	0.36 123	0.81 99	0.59 141	0.76 110	0.68 120	1.04 162	0.53 104	0.64 204	3.08 97	1.45 93	0.93 150	0.67 105	3.23 190	0.64 101	1.66 129	10.56 194	0.58 154	0.84 194	1.03 174	0.66 102	2.36 200	0.61 85

NCC-stereo	1.37 105	1.25 247	1.13 213	1.00 214	1.08 220	0.98 218	1.87 253	1.76 238	1.58 250	0.60 70	1.33 203	1.22 183	1.08 227	0.78 235	3.16 102	1.19 59	0.95 157	1.00 213	1.64 116	1.00 193	1.20 103	3.65 86	0.84 243	0.84 194	1.28 213	1.57 222	1.44 108	1.60 213

Abc-Net	1.37 105	1.25 247	1.13 213	1.00 214	1.08 220	0.98 218	1.87 253	1.76 238	1.58 250	0.60 70	1.33 203	1.22 183	1.08 227	0.78 235	3.16 102	1.19 59	0.95 157	1.00 213	1.64 116	1.00 193	1.20 103	3.65 86	0.84 243	0.84 194	1.28 213	1.57 222	1.44 108	1.60 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft_robust	1.38 108	0.94 186	0.55 96	0.60 141	0.48 104	0.59 149	0.38 125	2.05 268	0.53 120	1.67 222	0.52 84	0.83 125	0.81 187	0.49 150	3.50 114	1.90 146	0.92 145	0.86 172	4.99 228	0.61 90	3.19 168	5.05 113	0.47 90	0.64 144	1.04 178	1.06 166	1.58 129	0.99 155

GLC_STEREO	1.38 108	0.90 164	0.91 163	0.58 137	0.62 151	0.49 108	0.43 136	1.68 231	0.48 102	0.77 114	0.68 120	0.81 123	0.62 135	0.61 191	9.99 187	1.91 147	0.92 145	0.60 79	1.71 123	0.71 132	2.58 163	3.85 92	0.48 95	0.57 115	0.69 97	0.56 84	2.36 200	0.87 134

111111	1.39 110	0.38 29	0.20 22	0.25 34	0.29 54	0.22 30	0.09 10	0.19 3	0.16 13	0.10 1	0.18 16	0.28 11	0.17 20	0.21 34	11.32 198	2.07 158	0.47 32	0.29 11	0.84 59	0.40 32	0.57 37	17.45 295	0.24 32	0.12 3	0.26 7	0.24 9	0.42 10	0.19 4

UDGNet	1.40 111	1.04 222	0.83 145	1.64 267	1.39 250	1.70 268	1.25 238	1.21 159	0.81 180	0.63 78	0.87 160	0.92 144	0.42 79	1.61 289	2.12 52	1.25 69	0.87 133	0.89 184	2.45 151	0.92 179	1.95 151	5.71 135	1.28 278	0.54 107	1.21 206	1.10 172	2.15 172	1.02 160

SACVNet	1.42 112	0.96 194	1.03 195	0.93 204	1.15 231	0.95 214	0.99 212	1.50 207	0.82 181	1.21 189	0.74 136	0.99 159	0.73 162	0.70 222	3.38 111	1.50 101	1.24 212	0.85 170	2.24 141	0.96 186	2.50 162	5.99 145	0.69 204	0.90 216	1.04 178	1.06 166	2.02 165	1.29 194

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 113	0.64 60	0.58 103	0.44 102	0.42 94	0.38 76	0.27 83	1.25 164	0.49 108	0.85 140	0.62 109	0.76 104	0.54 111	0.35 77	12.82 204	1.55 113	0.72 85	0.71 118	2.02 136	0.58 81	1.72 134	6.96 159	0.42 73	0.39 68	0.82 126	1.19 183	0.71 47	0.77 111

trnet	1.46 114	0.91 167	0.99 183	0.53 123	0.44 97	0.49 108	0.25 77	1.41 197	0.67 160	0.88 151	1.00 180	0.97 154	0.76 172	0.44 131	7.79 171	3.28 201	0.95 157	0.64 93	2.41 146	0.64 101	3.97 179	3.96 94	0.58 154	0.63 142	1.03 174	1.01 154	1.73 142	0.99 155

sAnonymous2	1.46 114	0.77 108	0.55 96	0.43 94	0.48 104	0.71 179	0.42 132	1.28 172	0.99 201	0.65 83	0.88 163	1.13 178	0.96 215	0.36 81	2.58 71	2.36 174	1.11 193	1.05 228	3.69 205	0.96 186	4.96 194	7.11 160	0.64 182	0.61 128	0.84 129	1.39 201	1.25 95	1.23 189

CroCo_RVC	1.46 114	0.77 108	0.55 96	0.43 94	0.48 104	0.71 179	0.42 132	1.28 172	0.99 201	0.65 83	0.88 163	1.13 178	0.96 215	0.36 81	2.58 71	2.36 174	1.11 193	1.05 228	3.69 205	0.96 186	4.96 194	7.11 160	0.64 182	0.61 128	0.84 129	1.39 201	1.25 95	1.23 189

CES	1.47 117	0.78 116	0.61 113	0.46 107	0.57 136	0.52 121	0.23 68	1.50 207	0.68 162	0.78 115	0.86 157	0.86 131	0.90 204	0.39 101	7.38 170	3.09 193	1.24 212	1.04 223	1.48 104	1.19 210	4.63 190	5.40 128	0.67 194	0.45 87	0.87 137	0.82 118	1.16 90	1.15 178

HSM	1.47 117	0.76 104	1.02 193	0.81 192	0.80 190	0.56 132	0.56 163	1.86 248	0.60 142	0.76 110	0.85 155	0.90 137	0.68 150	0.60 190	11.58 200	1.15 51	0.96 161	0.74 131	2.61 155	0.74 136	2.26 159	2.51 74	0.60 165	0.87 204	0.95 159	0.98 151	2.08 169	1.02 160

DN-CSS_ROB	1.49 119	0.84 137	1.08 205	0.88 202	0.88 200	0.50 113	0.39 128	2.00 261	0.63 150	1.55 211	1.79 223	1.00 160	0.81 187	0.41 107	3.48 112	1.46 94	1.12 197	0.95 198	5.28 233	0.75 139	4.20 180	3.69 88	0.56 140	1.01 232	0.80 121	0.82 118	2.06 168	1.31 195

stereogan	1.50 120	1.32 256	1.15 219	1.13 229	1.31 244	1.13 234	1.02 215	1.26 167	1.04 210	1.20 185	1.09 188	1.65 219	0.90 204	0.67 217	2.78 82	1.43 89	1.01 175	0.81 150	1.83 125	0.99 192	1.36 110	8.05 168	0.73 214	0.92 221	0.91 146	1.08 170	2.36 200	1.37 199

MGS-Stereo	1.51 121	0.99 206	0.53 92	0.41 88	0.35 73	0.41 83	0.36 123	0.66 74	0.28 51	0.53 60	0.47 74	0.52 54	0.39 69	0.43 124	23.18 239	1.01 32	0.77 104	0.79 142	1.05 75	0.67 120	1.17 99	1.46 50	0.47 90	0.69 160	0.77 112	0.48 72	1.29 98	0.77 111

LoS_RVC	1.52 122	1.26 249	0.96 176	0.32 53	0.52 119	0.38 76	0.34 113	0.73 81	0.57 132	2.10 246	0.76 139	0.73 96	0.72 159	0.35 77	4.43 138	3.80 218	0.91 142	2.29 307	3.41 200	0.70 127	4.52 186	6.76 154	0.56 140	0.44 85	0.84 129	0.85 128	0.93 70	0.98 150

tt_ll	1.52 122	1.26 249	0.96 176	0.32 53	0.52 119	0.38 76	0.34 113	0.73 81	0.57 132	2.10 246	0.76 139	0.73 96	0.72 159	0.35 77	4.43 138	3.80 218	0.91 142	2.29 307	3.41 200	0.70 127	4.52 186	6.76 154	0.56 140	0.44 85	0.84 129	0.85 128	0.93 70	0.98 150

TANstereo	1.55 124	1.06 228	0.94 172	0.68 162	0.76 176	0.90 208	0.33 110	0.86 110	0.64 154	0.70 91	1.05 185	0.60 64	0.61 130	1.01 259	2.77 79	2.92 190	1.00 171	1.15 245	1.49 105	1.30 223	5.05 200	5.77 138	1.42 281	0.59 122	0.57 71	0.90 136	5.94 300	0.75 106

XX-TBD	1.55 124	1.06 228	0.94 172	0.68 162	0.76 176	0.90 208	0.33 110	0.86 110	0.64 154	0.70 91	1.05 185	0.60 64	0.61 130	1.01 259	2.77 79	2.92 190	1.00 171	1.15 245	1.49 105	1.30 223	5.05 200	5.77 138	1.42 281	0.59 122	0.57 71	0.90 136	5.94 300	0.75 106

MM-Stereo_test2	1.56 126	0.78 116	0.24 37	0.30 49	0.21 31	0.18 13	0.11 16	0.33 31	0.16 13	0.36 46	0.18 16	0.40 38	0.16 16	0.18 23	5.36 152	11.21 292	0.46 30	0.40 36	0.42 19	0.53 65	0.50 26	17.82 296	0.28 41	0.18 25	0.39 31	0.25 14	0.56 28	0.25 25

RGC	1.56 126	1.33 258	1.98 286	1.18 236	1.24 237	1.20 241	1.06 216	1.20 157	1.09 214	0.91 156	1.67 217	1.23 185	1.26 235	0.92 249	4.08 131	1.27 71	1.06 187	0.86 172	1.92 129	1.10 204	1.72 134	5.40 128	0.79 231	1.03 234	1.17 201	1.52 218	2.20 178	1.83 222

LL-Strereo2	1.57 128	0.66 63	0.65 118	0.40 86	0.35 73	0.32 57	0.23 68	1.48 203	0.42 79	0.68 89	0.57 101	0.63 71	0.32 55	0.67 217	2.65 76	7.88 281	0.65 73	0.55 71	1.37 99	0.70 127	1.80 137	15.65 267	0.50 108	0.40 74	0.65 91	0.62 89	1.06 81	0.56 70

CREStereo	1.57 128	0.92 172	0.99 183	0.53 123	0.43 96	0.49 108	0.26 80	1.44 201	0.71 171	0.87 144	1.01 181	0.95 151	0.76 172	0.44 131	7.17 165	4.29 227	0.93 150	0.59 77	2.41 146	0.65 108	5.45 203	5.19 116	0.61 168	0.63 142	1.02 173	1.01 154	1.74 143	0.98 150
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
raft+_RVC	1.58 130	0.74 92	0.75 132	0.41 88	0.35 73	0.52 121	0.32 106	1.47 202	0.45 92	0.63 78	0.61 107	0.69 86	0.39 69	0.30 61	4.83 144	4.95 238	0.76 97	0.56 74	1.64 116	0.60 89	0.96 83	16.85 285	0.50 108	0.45 87	0.78 116	0.62 89	0.88 65	0.68 98

GIP-stereo	1.59 131	0.56 51	0.35 54	0.29 44	0.24 39	0.21 20	0.11 16	0.24 11	0.17 20	0.31 37	0.19 24	0.38 33	0.19 26	0.27 51	11.70 203	7.84 280	0.48 36	0.41 40	0.44 21	0.51 59	0.58 38	15.22 262	0.17 13	0.21 33	0.45 44	0.30 28	0.78 58	0.24 16

PMTNet	1.59 131	0.94 186	1.06 199	0.49 111	0.51 116	0.49 108	0.32 106	0.83 104	0.72 172	0.83 136	0.63 111	0.89 136	0.50 98	0.42 117	7.10 164	4.35 230	0.96 161	0.57 75	2.41 146	0.58 81	5.99 213	6.00 146	0.61 168	0.41 77	1.97 282	1.03 160	1.16 90	1.19 183

ICVP	1.60 133	0.75 95	1.11 211	0.77 180	0.78 182	0.87 203	0.64 178	1.10 142	0.85 185	1.37 203	1.11 190	0.95 151	1.12 231	0.57 182	3.12 101	2.05 157	1.33 221	1.00 213	1.56 110	1.07 200	3.91 176	10.82 198	0.69 204	0.87 204	0.95 159	1.21 185	1.52 120	1.14 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LoS	1.62 134	0.79 121	0.65 118	0.53 123	0.57 136	0.67 171	0.39 128	2.55 294	0.90 191	1.22 192	0.98 178	0.98 158	0.87 201	0.44 131	4.09 132	3.52 209	1.45 229	0.94 197	2.24 141	0.75 139	6.08 215	7.76 165	0.68 197	0.64 144	1.18 204	0.97 149	1.10 85	0.87 134
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GES	1.63 135	0.75 95	0.83 145	0.79 188	0.73 173	0.82 198	0.67 184	1.36 192	0.95 198	1.65 220	0.95 171	0.78 115	0.65 143	0.66 213	6.17 159	1.65 124	1.02 176	0.91 192	5.50 237	1.23 217	4.23 181	5.40 128	0.67 194	0.96 228	0.81 124	0.83 121	1.52 120	1.65 217

iResNetv2_ROB	1.65 136	0.91 167	0.76 134	1.13 229	0.66 162	0.73 184	0.56 163	2.62 295	0.67 160	1.76 226	0.87 160	1.36 198	0.77 179	0.42 117	5.48 153	1.34 81	1.04 182	0.74 131	4.59 221	0.89 173	7.80 245	2.09 65	0.62 173	0.93 223	0.89 142	0.86 130	3.12 257	0.90 136

NCCL2	1.66 137	1.30 254	1.16 221	1.12 227	1.48 256	0.80 195	1.13 229	1.07 139	1.15 221	1.84 230	1.26 199	1.12 175	0.84 194	0.83 242	4.07 130	1.52 103	1.22 209	0.89 184	1.35 96	0.93 183	2.49 161	5.97 144	1.47 286	1.14 245	1.49 249	1.40 205	3.78 281	1.89 227

LG-G_1	1.68 138	0.70 74	0.33 47	0.37 72	0.40 85	0.33 60	0.16 51	0.41 44	0.21 37	0.29 34	0.33 49	0.50 51	0.35 59	0.34 73	3.35 109	2.37 176	0.54 49	0.62 85	0.86 61	0.75 139	0.92 79	28.93 343	0.17 13	0.23 42	0.51 56	0.41 62	0.62 34	0.48 59

LG-G	1.68 138	0.70 74	0.33 47	0.37 72	0.40 85	0.33 60	0.16 51	0.41 44	0.21 37	0.29 34	0.33 49	0.50 51	0.35 59	0.34 73	3.35 109	2.37 176	0.54 49	0.62 85	0.86 61	0.75 139	0.92 79	28.93 343	0.17 13	0.23 42	0.51 56	0.41 62	0.62 34	0.48 59

rafts_anoy	1.69 140	0.82 132	0.95 174	0.45 104	0.51 116	0.54 125	0.46 146	1.57 221	0.51 116	0.61 73	0.70 128	0.71 91	0.49 95	0.36 81	8.16 172	6.28 267	0.82 120	0.79 142	2.48 152	0.65 108	1.66 129	11.09 210	0.54 132	0.54 107	1.00 169	0.90 136	0.96 73	0.99 155

MIM_Stereo	1.71 141	0.77 108	0.56 100	0.43 94	0.38 81	0.47 97	0.23 68	1.50 207	0.32 59	0.56 62	0.46 72	0.65 77	0.28 48	0.39 101	6.21 162	11.24 293	0.65 73	0.82 156	3.32 198	0.89 173	1.35 109	10.19 188	0.38 65	0.51 101	0.55 65	0.42 66	1.96 160	0.58 75

CFNet_pseudo	1.71 141	0.79 121	0.89 157	0.83 195	0.79 186	0.71 179	0.43 136	0.93 125	0.53 120	0.94 163	0.81 152	0.94 148	0.88 203	0.82 241	15.18 215	1.47 98	0.79 112	0.73 126	7.38 279	0.78 147	1.08 93	2.74 78	0.74 220	0.70 164	0.91 146	0.91 139	1.47 114	1.13 173

SGD-Stereo	1.72 143	0.50 46	0.38 58	0.28 39	0.30 56	0.30 55	0.17 57	0.57 58	0.29 54	0.44 54	0.22 28	0.69 86	0.40 71	0.25 47	30.93 255	1.66 126	0.76 97	0.53 62	0.71 51	0.52 63	1.51 121	1.73 56	0.43 75	0.33 61	0.51 56	0.46 70	0.89 66	0.63 90

IGEV-Stereo+	1.72 143	1.04 222	0.26 40	0.48 109	0.32 62	0.29 51	0.13 31	0.50 52	0.27 46	0.78 115	7.60 320	0.57 62	0.26 46	0.31 62	3.09 98	3.57 212	0.61 68	0.62 85	1.55 107	0.54 69	1.01 86	20.06 311	0.57 150	0.21 33	0.46 46	0.31 29	0.58 31	0.40 49

CC-Net-ROB	1.72 143	1.82 287	1.21 232	1.92 274	1.84 277	2.43 286	1.64 248	0.93 125	0.96 199	1.27 195	0.68 120	5.86 298	2.76 261	1.47 285	2.26 60	0.95 26	1.46 232	1.26 266	2.79 172	0.96 186	1.12 96	1.41 46	3.28 308	0.73 170	1.31 217	1.15 181	1.47 114	1.57 209

dad	1.73 146	0.98 201	0.82 143	2.17 284	1.18 234	1.11 232	4.08 287	1.66 230	0.63 150	1.21 189	0.54 93	1.12 175	2.00 251	0.63 200	3.74 118	1.25 69	1.14 200	0.82 156	2.70 167	0.80 153	1.47 118	2.54 75	0.73 214	1.01 232	2.41 292	0.71 107	5.51 296	3.77 275

raftrobust	1.74 147	0.68 68	1.00 186	0.55 128	0.51 116	0.45 96	0.34 113	1.54 212	0.48 102	0.94 163	0.72 131	0.88 132	0.53 104	0.41 107	7.35 169	5.79 257	0.73 87	0.71 118	4.77 224	0.68 122	2.01 152	10.90 201	0.65 186	0.50 99	1.06 181	0.86 130	1.05 79	0.84 128

XPNet_ROB	1.76 148	1.58 277	1.17 225	0.93 204	1.17 233	1.05 227	0.98 211	0.97 129	1.17 223	1.07 178	1.79 223	4.38 285	0.73 162	0.80 239	2.59 73	1.58 119	1.78 252	0.97 204	1.45 103	1.06 199	2.58 163	8.45 173	0.94 260	0.88 211	0.99 166	1.31 195	3.33 264	1.71 219

BEATNet_4x	1.77 149	0.78 116	0.79 138	0.76 177	0.70 167	0.51 115	0.49 155	1.23 161	1.31 230	0.84 139	0.76 139	1.06 166	0.76 172	0.67 217	8.95 178	2.41 178	1.91 255	1.42 274	1.30 93	0.88 172	4.99 198	9.14 178	0.51 114	1.03 234	0.77 112	0.82 118	1.85 151	1.10 169

RALAANet	1.79 150	0.71 77	0.88 155	0.54 126	0.55 132	0.63 163	0.43 136	1.30 176	0.52 119	0.93 160	0.65 116	0.74 102	0.60 129	0.33 70	8.49 176	1.53 105	0.78 110	0.91 192	2.18 137	1.09 203	3.35 171	15.13 261	0.55 133	0.79 184	0.92 152	1.03 160	2.08 169	0.77 111

CREStereo++_RVC	1.81 151	0.91 167	1.09 207	0.52 121	0.61 143	0.41 83	0.29 91	1.37 194	0.56 128	0.83 136	0.63 111	0.77 108	0.86 198	0.40 105	2.94 89	3.08 192	0.98 165	0.63 91	2.71 168	0.56 74	4.98 197	6.57 153	0.59 160	0.53 106	1.06 181	1.06 166	12.85 329	0.97 146
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
MyStereo04	1.85 152	0.92 172	1.06 199	0.81 192	0.90 202	0.59 149	0.43 136	1.56 218	0.99 201	2.30 254	0.87 160	1.46 205	0.57 118	0.41 107	3.53 115	2.81 188	0.93 150	1.01 217	5.44 236	2.73 282	4.96 194	6.15 148	1.83 295	0.96 228	1.39 233	1.73 235	2.57 227	0.94 141

AE-Stereo	1.87 153	0.86 148	1.31 246	0.82 194	0.55 132	0.58 141	0.78 194	0.83 104	0.49 108	0.79 125	0.54 93	1.31 195	0.72 159	0.52 162	2.79 83	4.03 223	1.04 182	0.97 204	3.06 180	1.16 207	4.60 189	15.60 265	0.55 133	1.04 237	1.33 222	1.34 197	1.95 159	0.86 131

RALCasStereoNet	1.87 153	0.84 137	1.02 193	0.54 126	0.55 132	0.62 156	0.48 153	1.48 203	0.46 96	1.01 171	0.74 136	0.92 144	0.50 98	0.36 81	6.19 160	11.19 291	0.81 115	0.76 137	1.55 107	0.68 122	1.46 115	13.06 240	0.52 121	0.66 153	0.94 155	1.13 179	0.96 73	1.14 175

GEStereo_RVC	1.88 155	0.97 195	1.01 190	1.01 218	0.88 200	1.12 233	1.07 219	1.65 229	0.82 181	0.90 154	0.78 147	1.38 199	0.79 182	0.64 204	2.40 66	2.33 171	1.22 209	1.22 258	4.10 215	1.26 220	5.16 202	12.04 227	0.73 214	1.21 249	0.95 159	0.97 149	2.49 215	1.64 216

DeepPruner_ROB	1.89 156	0.77 108	0.97 179	0.86 200	0.91 204	0.80 195	5.39 294	1.26 167	0.91 193	1.47 208	1.61 214	0.92 144	0.82 191	0.56 179	4.41 136	1.54 110	1.07 189	1.06 231	2.72 170	0.80 153	7.63 239	7.36 163	0.87 253	0.77 177	0.91 146	1.47 211	2.20 178	0.99 155

sCroCo_RVC	1.92 157	0.68 68	0.57 101	0.38 74	0.50 112	0.76 190	0.43 136	0.94 127	1.56 249	1.51 209	0.77 143	1.06 166	0.96 215	0.50 158	3.03 94	5.07 241	1.25 214	1.23 259	2.55 153	1.40 228	7.89 248	12.35 231	0.45 84	0.64 144	0.94 155	1.12 176	2.34 196	1.04 163

IGEV-Stereo++	1.94 158	0.41 35	0.22 29	0.22 28	0.25 45	0.21 20	0.09 10	0.25 16	0.17 20	0.20 20	0.36 58	0.29 15	0.21 36	0.19 28	16.62 221	1.60 121	0.45 28	0.38 29	0.87 64	0.49 55	0.58 38	25.92 335	0.25 35	0.16 16	0.31 18	0.27 23	1.12 87	0.27 30

MoCha-V2	1.94 158	0.31 24	0.25 38	0.21 26	0.17 20	0.17 12	0.15 47	0.23 9	0.11 1	0.27 32	0.32 43	0.33 23	0.16 16	0.22 38	16.77 223	2.58 181	0.41 19	0.40 36	0.35 8	0.92 179	0.61 41	25.91 334	0.16 11	0.19 30	0.38 28	0.26 18	0.36 5	0.19 4

GMOStereo	1.98 160	0.75 95	0.52 87	0.62 147	0.53 122	0.47 97	0.47 149	1.54 212	0.48 102	0.87 144	0.47 74	0.77 108	0.58 122	0.38 94	10.16 189	5.49 251	0.81 115	0.88 180	3.13 185	0.81 158	1.81 140	16.83 281	0.49 100	0.56 111	1.11 190	0.74 109	1.57 125	0.58 75

error version	1.98 160	0.75 95	0.52 87	0.62 147	0.53 122	0.47 97	0.47 149	1.54 212	0.48 102	0.87 144	0.47 74	0.77 108	0.58 122	0.38 94	10.16 189	5.49 251	0.81 115	0.88 180	3.13 185	0.81 158	1.81 140	16.83 281	0.49 100	0.56 111	1.11 190	0.74 109	1.57 125	0.58 75

test-v	1.98 160	0.75 95	0.52 87	0.62 147	0.53 122	0.47 97	0.47 149	1.54 212	0.48 102	0.87 144	0.47 74	0.77 108	0.58 122	0.38 94	10.16 189	5.49 251	0.81 115	0.88 180	3.13 185	0.81 158	1.81 140	16.83 281	0.49 100	0.56 111	1.11 190	0.74 109	1.57 125	0.58 75

test-2	1.98 160	0.75 95	0.52 87	0.62 147	0.53 122	0.47 97	0.47 149	1.54 212	0.48 102	0.87 144	0.47 74	0.77 108	0.58 122	0.38 94	10.16 189	5.49 251	0.81 115	0.88 180	3.13 185	0.81 158	1.81 140	16.83 281	0.49 100	0.56 111	1.11 190	0.74 109	1.57 125	0.58 75

RAFT + AFF	2.00 164	0.49 45	0.46 74	0.41 88	0.20 27	0.43 91	0.21 65	0.65 71	0.24 41	0.56 62	0.27 35	0.78 115	0.22 38	0.32 64	39.56 273	0.96 27	0.71 83	0.38 29	1.92 129	0.39 31	0.79 60	1.40 43	0.33 55	0.40 74	0.73 101	0.35 48	0.59 32	0.30 37

MLCV	2.04 165	0.89 161	0.99 183	1.37 252	1.31 244	1.02 224	1.01 213	2.14 270	0.80 178	2.00 239	4.28 265	1.74 223	1.62 243	0.48 145	3.03 94	2.01 154	1.33 221	0.96 201	6.76 267	1.13 205	6.05 214	5.71 135	0.68 197	1.73 269	1.32 221	1.39 201	2.32 193	1.07 165

4D-IteraStereo	2.05 166	0.63 59	1.16 221	0.49 111	0.44 97	0.41 83	0.26 80	1.43 199	0.38 71	0.75 106	0.55 97	0.79 118	0.42 79	0.46 141	9.38 183	11.47 298	0.71 83	0.68 107	2.81 173	0.64 101	3.95 177	11.85 224	0.52 121	0.58 119	0.71 99	0.84 123	2.34 196	0.63 90

test_4	2.06 167	0.75 95	0.84 148	0.43 94	0.36 76	0.36 71	0.27 83	0.78 91	0.34 64	0.75 106	0.53 92	0.91 139	0.35 59	0.41 107	13.80 209	13.16 308	0.68 78	0.72 123	1.64 116	0.61 90	1.21 106	11.03 207	0.48 95	0.52 102	0.66 95	0.71 107	2.72 237	0.61 85

GCAP-BAT	2.08 168	0.93 178	0.58 103	0.38 74	0.41 87	0.47 97	0.31 95	1.31 179	0.43 85	0.78 115	0.52 84	2.25 240	0.43 81	0.36 81	3.88 120	6.19 261	13.58 334	0.64 93	2.63 156	0.66 113	8.41 262	5.39 122	0.56 140	0.62 133	0.73 101	0.64 92	2.21 181	0.82 120

test_for_model	2.08 168	0.93 178	0.58 103	0.38 74	0.41 87	0.47 97	0.31 95	1.31 179	0.43 85	0.78 115	0.52 84	2.25 240	0.43 81	0.36 81	3.88 120	6.19 261	13.58 334	0.64 93	2.63 156	0.66 113	8.41 262	5.39 122	0.56 140	0.62 133	0.73 101	0.64 92	2.21 181	0.82 120

testlalala2	2.08 168	0.93 178	0.58 103	0.38 74	0.41 87	0.47 97	0.31 95	1.31 179	0.43 85	0.78 115	0.52 84	2.25 240	0.43 81	0.36 81	3.88 120	6.19 261	13.58 334	0.64 93	2.63 156	0.66 113	8.41 262	5.39 122	0.56 140	0.62 133	0.73 101	0.64 92	2.21 181	0.82 120

testlalala	2.08 168	0.93 178	0.58 103	0.38 74	0.41 87	0.47 97	0.31 95	1.31 179	0.43 85	0.78 115	0.52 84	2.25 240	0.43 81	0.36 81	3.88 120	6.19 261	13.58 334	0.64 93	2.63 156	0.66 113	8.41 262	5.39 122	0.56 140	0.62 133	0.73 101	0.64 92	2.21 181	0.82 120

testlalala_base	2.08 168	0.93 178	0.58 103	0.38 74	0.41 87	0.47 97	0.31 95	1.31 179	0.43 85	0.78 115	0.52 84	2.25 240	0.43 81	0.36 81	3.88 120	6.19 261	13.58 334	0.64 93	2.63 156	0.66 113	8.41 262	5.39 122	0.56 140	0.62 133	0.73 101	0.64 92	2.21 181	0.82 120

GCAP-Stereo	2.08 168	0.93 178	0.58 103	0.38 74	0.41 87	0.47 97	0.31 95	1.31 179	0.43 85	0.78 115	0.52 84	2.25 240	0.43 81	0.36 81	3.88 120	6.19 261	13.58 334	0.64 93	2.63 156	0.66 113	8.41 262	5.39 122	0.56 140	0.62 133	0.73 101	0.64 92	2.21 181	0.82 120

LALA_ROB	2.09 174	2.18 297	1.21 232	1.07 223	1.32 246	1.18 236	1.12 227	1.19 156	1.45 238	2.05 244	2.76 245	3.68 271	0.92 207	0.96 255	4.76 143	1.53 105	1.45 229	1.18 254	2.60 154	1.36 226	3.60 175	8.26 172	0.80 233	1.16 246	1.35 226	1.44 208	3.89 284	2.12 238

ETE_ROB	2.14 175	1.95 292	1.29 244	1.08 225	1.39 250	1.29 252	1.47 245	1.12 144	2.26 279	1.35 199	3.17 252	3.39 268	0.94 211	1.14 271	5.12 149	1.56 115	2.63 276	0.99 209	2.98 176	1.22 214	4.29 182	8.09 170	0.91 258	1.09 239	1.28 213	1.38 200	2.37 204	1.87 225

DEFOM-Stereo_RVC	2.17 176	0.75 95	0.52 87	0.39 83	0.34 69	0.26 42	0.16 51	0.68 76	0.30 56	0.72 96	0.42 68	0.77 108	0.35 59	0.33 70	17.96 231	9.49 285	0.66 77	0.57 75	1.74 124	0.54 69	1.66 129	16.17 272	0.53 127	0.41 77	0.65 91	0.49 75	0.98 76	0.65 93

DDUNet	2.19 177	2.74 304	2.17 290	2.93 296	2.67 299	3.05 294	2.77 273	1.17 151	1.11 216	1.60 214	1.37 210	2.26 247	1.70 244	2.81 302	2.35 65	1.30 75	2.80 281	2.43 320	2.64 162	2.90 286	1.94 150	4.91 109	2.77 305	1.00 231	1.10 187	0.94 143	2.50 216	1.10 169

castereo	2.25 178	0.88 157	1.01 190	0.46 107	0.48 104	0.34 63	0.29 91	0.77 86	0.49 108	0.80 129	0.65 116	1.04 162	0.48 92	0.43 124	15.61 217	5.51 255	1.04 182	0.79 142	2.67 163	0.65 108	7.84 246	12.66 236	0.61 168	0.61 128	1.26 210	1.24 190	1.06 81	1.20 185

CASS	2.25 178	1.02 218	1.23 235	1.34 250	1.04 217	0.89 206	5.14 291	1.41 197	1.02 208	1.29 196	2.38 243	1.25 187	0.84 194	0.53 165	3.59 116	2.58 181	3.60 288	1.09 236	3.45 202	1.24 218	7.99 250	9.49 180	0.68 197	0.88 211	1.59 259	1.27 191	2.51 217	1.41 203
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	2.26 180	0.88 157	1.00 186	0.72 170	0.82 195	0.64 164	1.20 233	1.09 141	0.94 195	0.99 169	0.96 172	1.71 222	0.79 182	1.00 258	25.20 245	1.54 110	1.23 211	1.59 282	1.55 107	1.07 200	1.59 126	6.84 157	0.60 165	1.24 251	0.88 140	1.96 256	1.44 108	1.54 208

castereo++	2.33 181	0.76 104	0.85 150	0.60 141	0.42 94	0.35 66	0.27 83	0.85 109	0.43 85	0.81 132	0.62 109	1.04 162	0.51 101	0.41 107	9.80 185	6.42 268	1.02 176	0.75 135	3.24 191	0.69 126	6.99 227	13.47 246	0.68 197	0.62 133	1.16 200	1.06 166	7.61 313	1.59 212

GEAStereo	2.34 182	0.59 55	0.34 50	0.35 62	0.24 39	0.23 31	0.14 37	0.29 22	0.20 31	0.35 43	0.18 16	0.44 45	0.19 26	0.27 51	24.93 243	18.36 334	0.49 39	0.39 33	0.57 37	0.63 96	0.71 54	10.84 199	0.21 24	0.24 46	0.42 40	0.34 44	0.75 52	0.37 45

gasm-f	2.34 182	0.59 55	0.34 50	0.35 62	0.24 39	0.23 31	0.14 37	0.29 22	0.20 31	0.35 43	0.18 16	0.44 45	0.19 26	0.27 51	24.93 243	18.36 334	0.49 39	0.39 33	0.57 37	0.63 96	0.71 54	10.84 199	0.21 24	0.24 46	0.42 40	0.34 44	0.75 52	0.37 45

Anonymous3	2.34 182	0.87 152	0.96 176	0.57 134	1.20 236	0.90 208	0.70 187	2.43 289	1.12 217	1.04 173	0.97 176	2.57 256	1.18 234	0.58 185	4.83 144	8.57 283	1.53 238	1.46 277	5.31 234	1.61 243	6.76 222	10.34 190	0.73 214	0.71 167	1.11 190	1.40 205	2.31 191	1.33 198

s12784h	2.36 185	1.12 233	1.42 253	1.12 227	0.93 206	0.62 156	0.40 130	1.36 192	0.68 162	1.05 177	0.86 157	1.10 173	0.94 211	0.43 124	2.88 87	4.87 237	1.00 171	0.73 126	3.80 208	0.59 85	7.79 243	9.50 181	0.55 133	0.69 160	1.89 277	1.97 257	11.65 325	3.89 277

GSStereo	2.41 186	0.41 35	0.22 29	0.30 49	0.22 35	0.26 42	0.14 37	0.28 19	12.23 344	0.25 28	0.15 14	0.37 31	0.15 10	0.16 13	27.05 249	5.47 249	0.55 51	0.40 36	0.54 32	0.49 55	0.67 50	13.14 241	0.15 8	0.22 39	0.36 23	0.24 9	0.53 20	0.24 16

MSCF	2.43 187	0.42 39	0.22 29	0.34 58	0.19 25	0.24 35	0.14 37	0.30 24	0.20 31	0.66 85	0.13 12	0.28 11	0.18 25	0.14 7	19.60 236	17.27 331	0.43 23	0.36 23	0.37 14	0.40 32	0.51 29	20.43 314	0.24 32	0.30 53	0.39 31	0.88 133	0.73 49	0.25 25

GASTEREO	2.44 188	0.43 40	0.22 29	0.34 58	0.19 25	0.24 35	0.14 37	0.30 24	0.19 29	0.73 101	0.12 8	0.28 11	0.17 20	0.14 7	19.56 235	17.27 331	0.43 23	0.36 23	0.38 17	0.41 36	0.49 25	20.62 316	0.26 37	0.30 53	0.40 35	0.84 123	0.76 56	0.24 16

RYNet	2.44 188	0.41 35	0.36 57	0.30 49	0.32 62	0.41 83	0.25 77	0.61 62	0.56 128	0.33 39	0.36 58	0.41 41	0.26 46	0.27 51	52.15 335	0.73 14	0.48 36	1.00 213	0.57 37	0.31 19	0.54 34	0.42 6	0.40 70	0.34 63	0.58 76	1.58 224	1.32 101	0.49 62

NaN_ROB	2.45 190	1.12 233	1.08 205	0.97 210	1.86 280	0.90 208	1.61 247	1.33 186	10.69 337	1.00 170	1.27 200	2.58 257	0.94 211	1.20 275	17.00 225	1.43 89	1.03 179	0.90 190	1.56 110	1.21 213	1.90 146	3.45 85	0.81 234	1.12 243	1.54 256	2.00 260	2.39 206	3.23 267

anonymousdsp	2.48 191	0.38 29	0.39 60	0.28 39	0.32 62	0.29 51	0.15 47	0.56 56	0.27 46	0.43 52	18.77 339	0.54 57	0.20 32	0.32 64	13.20 206	1.48 99	0.58 57	0.54 65	0.70 50	0.61 90	0.78 59	23.15 325	0.43 75	0.39 68	0.49 51	0.29 25	1.16 90	0.33 39

ADLNet	2.55 192	0.99 206	0.77 135	0.63 152	0.76 176	0.65 166	0.53 161	1.11 143	0.61 145	0.58 68	0.72 131	1.70 221	0.61 130	0.88 245	46.09 300	1.06 39	0.75 94	0.68 107	0.86 61	0.75 139	0.79 60	1.96 62	0.55 133	0.58 119	0.96 163	0.96 146	1.63 136	0.76 110

GwcNet-ADL	2.59 193	1.24 245	1.55 262	1.27 245	1.36 249	0.98 218	0.84 201	1.49 205	0.86 186	3.20 283	6.66 297	2.00 231	1.04 224	0.79 238	3.85 119	4.95 238	1.68 247	0.89 184	5.11 230	2.44 276	6.48 218	11.06 209	0.92 259	1.18 247	1.31 217	1.92 252	2.15 172	2.69 252

CFNet_RVC	2.61 194	0.87 152	0.97 179	0.76 177	0.82 195	0.73 184	0.52 160	0.74 83	0.66 159	0.87 144	1.03 183	0.90 137	0.61 130	0.52 162	44.12 294	1.18 57	0.85 126	0.81 150	2.35 145	0.76 145	1.46 115	2.38 70	0.53 127	0.73 170	0.99 166	1.11 173	1.93 158	1.22 187

test-3	2.64 195	1.01 214	1.14 216	0.63 152	0.62 151	0.58 141	0.45 142	1.98 258	0.42 79	0.86 141	0.54 93	1.48 207	0.53 104	0.41 107	15.10 213	11.78 300	0.86 131	0.82 156	6.54 259	0.74 136	5.58 206	11.75 222	0.51 114	0.90 216	0.91 146	1.01 154	3.11 254	0.97 146

test_1	2.64 195	1.01 214	1.14 216	0.63 152	0.62 151	0.58 141	0.45 142	1.98 258	0.42 79	0.86 141	0.54 93	1.48 207	0.53 104	0.41 107	15.10 213	11.82 303	0.86 131	0.82 156	6.53 258	0.74 136	5.60 209	11.75 222	0.50 108	0.90 216	0.91 146	1.01 154	3.11 254	0.98 150

test_3	2.64 195	1.02 218	1.12 212	0.65 157	0.63 155	0.57 137	0.45 142	1.95 251	0.41 78	0.88 151	0.51 82	1.47 206	0.54 111	0.40 105	14.93 212	11.79 301	0.88 138	0.83 162	6.54 259	0.76 145	5.54 204	11.70 221	0.49 100	0.88 211	0.99 166	1.12 176	3.23 259	0.98 150

Any-RAFT	2.70 198	0.95 191	1.29 244	0.76 177	0.79 186	0.51 115	0.42 132	1.99 260	0.58 136	0.86 141	6.97 312	1.52 211	0.51 101	0.44 131	5.49 154	3.45 206	0.94 155	0.93 196	6.85 273	0.82 164	14.24 327	11.16 211	0.70 206	0.78 182	1.62 261	1.89 249	2.28 190	4.18 279

FADNet-RVC	2.70 198	0.72 83	0.93 170	0.78 184	1.09 225	0.60 152	2.77 273	0.92 123	0.62 147	1.01 171	0.73 134	1.50 209	0.65 143	0.62 196	38.99 270	1.71 129	0.92 145	0.91 192	2.27 143	1.57 240	2.69 165	4.17 96	0.53 127	0.80 185	1.47 246	1.12 176	1.45 112	1.38 200

UCFNet_RVC	2.81 200	1.27 251	0.90 160	0.89 203	0.94 209	0.78 194	0.62 175	0.78 91	0.68 162	0.91 156	0.80 149	1.29 192	1.02 222	0.50 158	42.02 288	1.15 51	0.85 126	0.83 162	6.67 263	0.85 170	1.51 121	2.89 80	1.15 270	0.75 172	1.10 187	1.14 180	1.58 129	2.10 237

PWCDC_ROB	2.81 200	0.72 83	0.69 125	0.63 152	0.95 210	0.69 175	0.70 187	1.04 138	1.58 250	0.64 80	1.84 226	0.91 139	3.56 276	0.77 234	39.21 271	2.17 162	1.31 219	0.99 209	1.59 114	1.01 195	3.34 170	5.82 141	0.72 209	0.87 204	0.77 112	0.94 143	1.13 88	1.19 183

cross-raft	2.82 202	0.91 167	1.18 227	0.75 176	0.90 202	0.66 168	0.46 146	2.03 266	0.61 145	0.95 165	1.42 212	1.08 172	0.76 172	0.53 165	8.24 175	5.88 258	1.09 191	0.80 147	6.99 276	2.68 281	12.15 297	17.17 290	0.72 209	0.78 182	1.60 260	1.91 250	1.66 137	2.34 245

FADNet	2.84 203	0.83 133	0.90 160	0.83 195	1.04 217	0.62 156	2.08 259	0.99 132	0.76 175	0.92 159	0.92 170	1.18 182	0.78 180	0.76 230	40.37 279	1.50 101	0.97 164	1.03 221	2.68 165	1.57 240	3.20 169	5.00 111	0.51 114	0.68 157	1.58 258	1.68 232	1.54 122	1.82 221

NVstereo2D	2.85 204	0.83 133	0.80 141	0.70 166	0.80 190	0.92 212	0.81 197	1.18 155	0.76 175	0.93 160	1.03 183	0.81 123	0.55 114	0.72 226	52.45 337	1.56 115	0.94 155	0.87 176	1.64 116	0.72 134	1.14 97	1.60 53	0.76 225	0.87 204	1.08 184	0.79 114	1.01 77	0.75 106

iResNet	2.85 204	0.97 195	0.97 179	1.43 258	1.80 275	1.47 260	1.12 227	1.81 243	1.13 218	2.59 265	4.97 276	1.93 227	2.37 256	0.49 150	10.52 195	7.03 273	1.43 228	1.23 259	6.83 272	1.98 263	10.31 283	4.92 110	0.64 182	2.13 291	1.14 197	1.54 220	2.80 240	1.38 200

PWC_ROB	2.85 204	1.23 243	1.47 259	0.98 211	1.11 227	1.27 250	1.99 257	1.27 171	1.94 270	1.81 228	3.58 260	2.35 251	3.05 269	1.01 259	14.14 211	4.27 226	2.10 266	1.91 299	3.81 209	1.66 245	5.64 210	8.18 171	0.85 247	2.03 285	1.36 229	1.46 209	3.11 254	3.25 268

AnonymousM	2.90 207	0.65 62	0.48 80	0.51 118	0.33 66	0.52 121	0.24 72	1.70 233	0.47 97	0.75 106	4.40 270	0.71 91	0.46 89	0.47 143	2.68 77	3.64 217	1.18 205	1.04 223	1.95 132	3.61 300	4.88 192	12.46 232	0.67 194	0.66 153	0.60 83	1.21 185	15.66 337	16.35 321

Reg-Stereo(zero)	2.93 208	0.81 127	1.58 264	0.71 167	1.46 254	0.57 137	0.70 187	3.61 315	0.69 166	3.55 291	6.85 305	1.53 212	0.84 194	1.60 287	4.30 133	5.29 245	3.30 285	0.83 162	6.52 256	1.87 256	5.58 206	14.63 257	0.72 209	0.70 164	1.08 184	1.51 213	4.73 292	3.62 272

HI	2.93 208	0.81 127	1.58 264	0.71 167	1.46 254	0.57 137	0.70 187	3.61 315	0.69 166	3.55 291	6.85 305	1.53 212	0.84 194	1.60 287	4.30 133	5.29 245	3.30 285	0.83 162	6.52 256	1.87 256	5.58 206	14.63 257	0.72 209	0.70 164	1.08 184	1.51 213	4.73 292	3.62 272

anonymousdsp2	2.94 210	0.84 137	0.87 154	0.43 94	0.45 99	0.58 141	0.34 113	1.16 150	0.38 71	0.66 85	21.85 340	0.70 90	0.41 76	0.59 187	13.83 210	3.60 214	0.76 97	0.71 118	2.22 140	1.35 225	1.52 124	21.23 318	0.43 75	0.62 133	0.79 119	0.50 79	1.85 151	0.65 93

MIPNet	2.96 211	0.92 172	0.91 163	0.50 115	0.67 165	0.56 132	0.61 174	1.33 186	0.54 124	2.05 244	0.97 176	0.83 125	0.81 187	0.49 150	40.68 281	1.72 131	1.31 219	0.97 204	3.26 192	1.24 218	1.50 120	9.35 179	0.59 160	1.03 234	1.35 226	1.98 258	2.90 245	0.81 118

LG-Stereo_Zeroshot	3.00 212	1.05 225	0.53 92	1.39 254	2.50 295	3.17 295	1.07 219	1.71 234	0.96 199	4.82 318	5.49 285	4.83 289	0.65 143	0.42 117	4.72 142	5.74 256	0.84 125	0.80 147	2.69 166	1.13 205	7.99 250	20.11 313	0.60 165	0.42 80	0.87 137	1.39 201	1.98 162	3.06 262

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 212	0.73 90	0.91 163	0.43 94	0.41 87	0.58 141	0.28 88	0.99 132	0.60 142	1.54 210	0.59 104	0.80 121	0.40 71	0.28 55	44.82 296	1.22 63	0.69 79	0.53 62	2.71 168	0.62 94	2.23 157	13.76 254	0.50 108	0.59 122	0.90 144	0.75 113	2.54 223	0.66 97

IPLG	3.07 214	0.76 104	0.72 128	0.43 94	0.54 128	0.56 132	0.53 161	1.62 224	0.36 70	0.62 77	0.58 103	0.79 118	0.68 150	0.49 150	50.96 326	1.74 135	1.12 197	0.97 204	3.52 203	0.64 101	1.11 94	6.45 151	0.52 121	0.82 189	0.92 152	1.91 250	2.86 242	0.71 101

DAS	3.10 215	1.00 212	1.10 209	1.19 239	1.08 220	1.08 230	1.21 234	1.75 236	1.79 265	3.25 284	5.47 282	2.72 260	3.29 273	0.55 175	5.31 150	7.12 274	2.42 274	1.23 259	6.24 251	1.85 254	12.96 307	10.93 202	0.78 228	1.97 279	1.37 231	1.75 236	2.60 228	1.57 209

SepStereo	3.10 215	1.00 212	1.10 209	1.19 239	1.08 220	1.08 230	1.21 234	1.75 236	1.79 265	3.25 284	5.47 282	2.72 260	3.29 273	0.55 175	5.31 150	7.12 274	2.42 274	1.23 259	6.24 251	1.85 254	12.96 307	10.93 202	0.78 228	1.97 279	1.37 231	1.75 236	2.60 228	1.57 209

GANet-ADL	3.14 217	0.92 172	1.31 246	1.05 222	1.05 219	1.24 247	0.92 207	1.20 157	1.01 204	3.66 297	6.58 296	1.07 171	0.81 187	0.49 150	11.53 199	4.97 240	1.73 249	0.91 192	6.57 261	2.05 267	8.13 253	18.07 302	0.71 207	0.95 226	1.11 190	1.99 259	2.91 246	1.84 223

DCVSM-stereo	3.15 218	0.94 186	1.56 263	1.37 252	1.08 220	1.54 262	1.01 213	3.02 303	1.32 231	3.44 288	6.18 290	6.76 306	2.79 264	0.90 248	5.98 157	4.29 227	1.47 233	1.10 238	7.68 281	3.59 298	6.97 226	8.61 175	1.23 272	2.64 310	1.46 241	2.00 260	3.57 272	2.42 247

AFF-stereo	3.18 219	0.71 77	0.65 118	0.31 52	0.33 66	0.55 130	0.23 68	0.87 114	0.42 79	1.36 200	0.46 72	0.67 81	0.35 59	0.26 49	46.76 304	1.18 57	0.62 71	0.86 172	2.87 174	0.45 44	4.82 191	15.89 270	0.44 80	0.47 93	0.82 126	0.68 105	2.38 205	0.56 70

pcwnet_v2	3.23 220	0.83 133	0.97 179	0.93 204	1.14 230	0.96 215	0.69 186	1.17 151	0.87 189	2.03 241	1.10 189	1.29 192	1.08 227	1.26 278	45.42 297	1.62 122	1.08 190	0.89 184	6.88 274	0.84 169	3.07 167	4.23 97	1.04 265	0.91 219	1.05 180	1.19 183	2.44 209	2.19 242

RTSC	3.28 221	0.98 201	1.45 257	0.78 184	0.96 214	1.01 223	2.41 267	1.17 151	1.33 232	2.40 260	2.02 237	1.27 189	1.03 223	1.14 271	40.84 284	3.19 196	1.99 258	1.31 270	4.15 216	1.44 232	3.49 173	5.65 133	0.68 197	1.18 247	1.17 201	1.04 163	2.44 209	2.09 235

GREAT-IGEV	3.32 222	0.37 28	0.22 29	0.15 10	0.12 4	0.16 6	0.09 10	0.31 28	9.28 332	0.33 39	0.18 16	0.44 45	0.19 26	0.21 34	18.63 233	22.84 343	0.49 39	0.32 15	0.45 25	0.59 85	0.50 26	31.41 345	0.25 35	0.30 53	0.30 15	0.25 14	0.90 67	0.23 14

RAFT-Test	3.32 222	0.86 148	1.22 234	1.02 219	0.82 195	0.59 149	0.58 171	2.18 274	0.70 169	1.12 182	7.31 317	1.02 161	0.91 206	0.59 187	9.35 182	11.60 299	1.14 200	0.81 150	7.01 277	1.28 221	10.82 290	17.19 291	0.76 225	0.77 177	1.51 252	4.92 302	1.38 103	2.16 241

CSAN	3.35 224	1.35 261	1.16 221	1.52 263	2.04 288	1.26 249	7.98 306	1.54 212	10.46 334	2.39 259	3.42 257	5.12 294	2.55 260	1.14 271	8.20 174	1.38 84	1.73 249	1.10 238	3.33 199	1.72 249	6.90 224	10.63 195	0.82 238	1.50 261	1.94 281	3.78 295	2.45 211	2.93 257

AEACV	3.45 225	0.93 178	0.35 54	0.29 44	0.21 31	0.27 46	0.12 23	0.28 19	0.14 6	0.24 26	0.24 32	0.36 29	0.22 38	0.21 34	30.09 254	24.13 345	0.59 60	0.46 47	1.65 121	0.91 178	0.89 72	28.36 341	0.27 38	0.21 33	0.36 23	0.31 29	0.63 37	0.28 35

MFMNet_re	3.46 226	1.42 266	1.49 260	1.53 264	1.89 282	2.00 276	2.86 276	2.64 297	2.15 276	1.61 215	1.95 231	3.90 273	2.80 265	1.04 262	16.75 222	4.11 224	2.68 278	1.96 300	6.65 262	2.58 280	14.03 322	5.20 117	1.88 296	2.03 285	1.41 235	1.32 196	3.30 263	2.21 243

R-Stereo Train	3.50 227	1.01 214	1.23 235	1.00 214	0.66 162	0.77 191	0.32 106	1.30 176	1.01 204	1.63 217	4.33 266	1.34 196	0.71 156	0.42 117	34.59 261	4.42 231	1.66 245	1.02 219	6.76 267	1.16 207	7.74 241	13.63 249	0.52 121	0.64 144	1.53 254	1.66 230	1.39 104	1.92 229

RAFT-Stereo	3.50 227	1.01 214	1.23 235	1.00 214	0.66 162	0.77 191	0.32 106	1.30 176	1.01 204	1.63 217	4.33 266	1.34 196	0.71 156	0.42 117	34.59 261	4.42 231	1.66 245	1.02 219	6.76 267	1.16 207	7.74 241	13.63 249	0.52 121	0.64 144	1.53 254	1.66 230	1.39 104	1.92 229
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	3.50 227	0.89 161	1.16 221	0.58 137	0.75 175	0.62 156	0.50 156	2.02 263	0.62 147	1.04 173	1.76 221	1.11 174	12.05 303	0.61 191	12.99 205	10.73 289	1.17 204	0.81 150	6.92 275	1.46 235	11.45 295	17.23 292	0.72 209	0.84 194	1.47 246	1.81 242	1.28 97	1.94 231

AIO_rvc	3.52 230	0.72 83	0.41 64	0.34 58	0.22 35	0.35 66	0.17 57	0.57 58	0.28 51	0.38 48	0.22 28	0.56 61	0.25 44	0.29 56	23.43 240	18.50 337	0.51 44	0.48 50	2.01 134	0.55 71	0.84 66	41.45 348	0.49 100	0.23 42	0.51 56	0.29 25	0.74 50	0.33 39

FADNet_RVC	3.56 231	1.23 243	1.25 240	1.44 259	1.84 277	1.07 229	1.92 256	1.49 205	1.21 225	1.36 200	1.98 235	2.15 233	1.78 246	1.70 290	24.01 241	3.18 195	2.07 265	2.72 323	5.67 244	1.96 262	6.65 220	9.51 182	0.82 238	1.59 264	1.21 206	1.51 213	12.03 326	2.86 256

EGLCR-Stereo	3.59 232	0.87 152	1.26 241	0.45 104	0.49 109	0.62 156	0.24 72	0.84 107	1.44 236	0.72 96	3.96 262	0.80 121	0.65 143	0.51 160	4.34 135	8.11 282	1.11 193	1.11 241	3.53 204	0.71 132	5.00 199	35.96 347	0.56 140	0.71 167	1.01 170	0.91 139	20.20 340	0.86 131

IPLGR	3.62 233	0.90 164	0.93 170	0.65 157	0.68 166	0.51 115	0.44 141	1.14 148	0.45 92	2.02 240	1.29 202	0.88 132	0.76 172	0.48 145	49.71 316	1.92 148	1.37 226	1.13 242	3.29 195	1.45 233	3.00 166	15.33 263	0.59 160	1.08 238	1.51 252	1.93 254	3.46 268	0.91 139

SHD	3.64 234	1.05 225	2.15 289	1.16 235	1.24 237	1.21 242	2.45 268	1.63 227	1.66 253	2.43 261	2.96 247	1.83 224	2.53 259	0.95 254	39.82 275	3.82 220	1.89 254	1.51 278	4.16 217	2.08 270	5.74 211	5.69 134	0.74 220	1.99 282	1.92 280	1.81 242	1.97 161	1.86 224

HH	3.66 235	0.67 66	1.44 254	0.83 195	0.81 192	0.96 215	1.10 223	1.85 246	0.86 186	5.18 328	5.29 279	1.95 228	0.86 198	0.61 191	11.66 201	15.16 324	0.99 168	1.04 223	6.30 253	3.12 292	13.50 318	13.59 247	0.86 248	0.94 224	1.45 239	1.81 242	3.81 282	2.04 232

HanStereo	3.66 235	0.67 66	1.44 254	0.83 195	0.81 192	0.96 215	1.10 223	1.85 246	0.86 186	5.18 328	5.29 279	1.95 228	0.86 198	0.61 191	11.66 201	15.16 324	0.99 168	1.04 223	6.30 253	3.12 292	13.50 318	13.59 247	0.86 248	0.94 224	1.45 239	1.81 242	3.81 282	2.04 232

RTS	3.66 235	1.19 236	1.07 203	0.99 212	1.30 242	1.36 254	3.80 284	1.35 189	1.49 244	2.37 256	1.17 195	1.84 225	1.14 232	1.07 264	42.35 289	3.22 198	2.05 263	1.43 275	4.07 213	1.94 260	4.46 184	5.32 118	1.05 266	1.34 256	1.91 278	5.04 303	2.33 194	2.12 238

RTSA	3.66 235	1.19 236	1.07 203	0.99 212	1.30 242	1.36 254	3.80 284	1.35 189	1.49 244	2.37 256	1.17 195	1.84 225	1.14 232	1.07 264	42.35 289	3.22 198	2.05 263	1.43 275	4.07 213	1.94 260	4.46 184	5.32 118	1.05 266	1.34 256	1.91 278	5.04 303	2.33 194	2.12 238

MSKI-zero shot	3.77 239	0.85 144	1.15 219	0.73 171	0.63 155	0.68 173	0.56 163	1.86 248	0.94 195	0.88 151	6.74 299	1.62 218	0.71 156	0.43 124	15.96 219	13.56 311	1.52 236	1.01 217	6.81 271	8.64 331	10.46 286	16.23 273	0.59 160	0.87 204	1.50 250	1.95 255	1.85 151	3.10 263

HSM-Net_RVC	3.81 240	1.09 230	1.14 216	1.82 270	1.25 239	0.94 213	0.70 187	2.28 284	1.07 213	2.74 270	5.68 287	38.55 343	1.46 242	0.55 175	5.03 146	1.95 149	1.20 207	0.79 142	1.99 133	1.22 214	7.13 230	13.94 256	0.84 243	2.30 294	1.64 262	1.51 213	2.21 181	1.75 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HUF	3.84 241	0.71 77	0.57 101	0.35 62	0.26 48	0.29 51	0.17 57	0.80 96	0.29 54	0.49 58	0.29 38	0.61 68	0.43 81	0.29 56	28.08 251	23.64 344	0.61 68	0.62 85	5.18 231	0.63 96	1.76 136	34.41 346	0.50 108	0.52 102	0.56 69	0.33 39	0.79 61	0.47 58

XQC	3.85 242	1.31 255	1.36 250	1.30 248	1.53 258	1.33 253	2.55 270	1.62 224	1.46 240	2.54 263	3.01 249	1.69 220	4.90 279	1.38 283	44.59 295	3.43 205	1.76 251	1.35 272	3.99 212	1.75 250	4.57 188	5.16 115	0.89 257	1.42 259	2.05 284	2.68 277	2.31 191	2.06 234

FCDSN-DC	3.99 243	0.97 195	2.81 311	1.39 254	1.40 252	1.15 235	1.19 232	0.91 122	0.91 193	1.04 173	0.72 131	1.58 217	0.75 167	0.63 200	52.37 336	2.42 179	1.30 218	1.13 242	1.11 83	0.80 153	7.88 247	16.59 278	0.81 234	2.41 302	1.31 217	1.68 232	1.29 98	1.11 171
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	4.03 244	2.77 305	2.35 299	2.93 296	2.67 299	3.00 293	2.72 272	1.31 179	1.13 218	1.64 219	1.94 230	2.23 238	1.70 244	2.77 300	48.50 311	1.67 128	3.08 283	2.35 313	2.67 163	2.91 287	3.58 174	5.04 112	2.66 300	1.23 250	1.07 183	1.28 193	2.36 200	1.15 178

test-1	4.23 245	0.69 70	1.20 231	0.60 141	0.60 140	0.75 188	0.64 178	1.95 251	0.80 178	4.00 305	5.47 282	2.20 236	0.79 182	0.41 107	24.74 242	12.65 307	1.45 229	1.51 278	6.68 264	6.25 322	10.73 289	20.07 312	0.58 154	0.87 204	1.46 241	1.76 240	2.89 244	2.51 249

IGEV-FE	4.25 246	0.84 137	1.93 280	2.97 300	0.71 169	3.43 299	1.32 240	2.22 278	1.66 253	4.11 306	6.87 307	2.33 249	1.00 220	0.48 145	9.30 181	11.40 295	1.02 176	0.84 167	5.57 239	4.84 310	8.39 260	21.38 319	0.66 189	0.84 194	1.46 241	1.58 224	14.75 333	2.97 260

IGEV_Zeroshot_test	4.26 247	0.84 137	1.93 280	2.97 300	0.71 169	3.42 298	1.32 240	2.22 278	1.67 255	4.20 309	6.87 307	2.33 249	1.00 220	0.48 145	9.28 180	11.41 296	1.04 182	0.84 167	5.57 239	4.84 310	8.38 259	21.42 320	0.65 186	0.84 194	1.46 241	1.58 224	14.79 334	2.96 259

DeepPrunerF	4.26 247	1.62 279	0.74 130	2.93 296	4.99 333	2.40 284	3.44 279	0.88 115	3.92 304	0.79 125	1.16 193	0.71 91	0.57 118	0.63 200	43.07 293	2.04 156	1.04 182	0.87 176	2.42 149	0.92 179	1.80 137	2.10 66	0.88 256	0.82 189	28.99 342	1.77 241	2.48 213	1.16 181

EKT-Stereo	4.27 249	0.97 195	1.18 227	0.73 171	0.77 180	0.89 206	1.18 230	2.02 263	1.53 248	1.56 212	4.82 274	1.25 187	0.80 186	0.54 172	31.80 257	14.62 319	1.26 215	1.36 273	5.54 238	7.66 327	9.42 276	17.09 289	0.57 150	0.75 172	1.41 235	1.82 246	2.56 225	1.07 165

PVD	4.32 250	1.44 270	2.25 294	1.41 256	1.77 272	1.75 269	2.70 271	3.05 304	2.66 287	3.00 278	4.25 264	2.70 259	3.99 277	1.37 282	39.86 276	3.83 221	2.30 273	2.28 306	4.67 223	2.74 283	7.12 229	6.88 158	1.06 268	1.88 277	3.05 298	2.71 278	2.99 248	2.93 257

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 251	1.52 274	1.06 199	2.01 278	1.95 285	2.24 281	6.41 300	2.14 270	2.21 277	1.72 225	1.55 213	2.74 263	6.14 283	6.25 323	28.17 252	1.81 139	1.51 234	1.06 231	5.38 235	1.78 251	12.52 299	8.92 177	1.51 289	1.25 253	2.26 287	3.39 291	3.05 251	7.55 302

AIO_test	4.46 252	0.79 121	0.51 85	0.44 102	0.25 45	0.36 71	0.21 65	0.61 62	0.27 46	0.42 51	0.32 43	0.58 63	0.28 48	0.32 64	31.53 256	28.68 349	0.53 46	0.47 48	1.35 96	0.56 74	1.06 90	47.74 352	0.48 95	0.26 49	0.52 60	0.49 75	1.04 78	0.35 42

gcap-zeroshot	4.50 253	0.79 121	1.44 254	1.90 273	0.76 176	1.22 244	2.14 260	2.08 269	0.63 150	5.43 338	7.06 314	2.92 264	0.70 154	0.41 107	13.38 207	11.02 290	1.21 208	1.09 236	36.04 326	1.48 236	8.46 268	11.16 211	3.53 311	0.89 215	1.44 238	1.46 209	1.34 102	1.49 207

FC-DCNN	4.51 254	1.62 279	4.08 325	2.84 294	2.39 291	3.98 302	10.51 321	2.63 296	1.71 257	2.88 272	1.36 208	4.19 282	1.34 238	0.70 222	7.04 163	2.00 152	1.35 224	1.04 223	9.58 290	0.98 190	9.23 274	16.30 274	0.86 248	1.84 273	4.65 309	2.21 268	7.62 314	16.90 323

FAT-Stereo	4.52 255	1.20 240	2.24 292	1.53 264	1.85 279	1.44 258	1.59 246	3.56 314	1.83 267	3.65 295	6.20 291	6.73 305	2.83 267	1.06 263	10.97 197	14.80 321	2.18 269	2.42 318	5.19 232	8.70 333	13.23 313	13.14 241	0.95 261	2.77 319	1.34 224	2.22 269	3.04 250	5.45 291

PSMNet-ADL	4.56 256	0.97 195	1.17 225	1.19 239	1.28 240	1.04 226	0.92 207	1.77 240	1.26 227	3.47 289	6.08 289	1.51 210	3.10 272	0.57 182	51.86 333	9.30 284	1.51 234	0.96 201	5.92 248	1.28 221	6.83 223	12.62 235	0.87 253	0.88 211	1.17 201	1.43 207	3.02 249	1.17 182

NOSS_ROB	4.59 257	1.38 265	0.84 148	1.18 236	1.29 241	1.18 236	0.68 185	2.34 287	1.43 235	4.86 319	6.67 298	6.78 307	1.06 226	10.45 331	17.10 226	14.19 315	1.64 241	1.16 248	3.03 177	1.02 196	14.13 323	17.92 299	0.82 238	1.66 267	1.27 212	4.91 301	3.40 266	1.44 205

SAMSARA	4.67 258	1.33 258	1.79 272	1.51 262	1.56 263	1.58 263	3.79 283	2.22 278	1.93 269	2.38 258	3.37 256	2.12 232	9.35 291	2.02 295	37.97 268	5.46 248	2.03 262	1.62 284	4.95 227	2.84 285	6.73 221	6.13 147	1.00 262	2.01 283	4.21 308	6.28 312	4.36 287	5.44 290

AIO-Stereo-zeroshot	4.68 259	1.27 251	2.35 299	1.21 244	1.52 257	1.82 273	1.18 230	2.02 263	7.37 326	3.67 298	7.12 315	2.40 252	1.99 250	0.42 117	5.56 155	11.42 297	1.54 239	1.15 245	6.68 264	6.15 321	8.32 256	17.95 300	0.64 182	1.37 258	1.74 270	7.67 318	16.62 338	5.12 287

ITSA-stereo	4.84 260	1.28 253	1.23 235	1.66 268	1.71 269	1.05 227	4.19 288	2.00 261	1.47 241	3.70 299	6.77 300	2.20 236	1.42 240	1.36 281	17.32 227	6.64 271	2.71 280	1.88 296	6.39 255	4.78 308	7.50 236	10.94 204	1.25 276	2.52 305	1.54 256	4.85 300	23.59 342	8.62 303

ADCRef	4.89 261	1.42 266	1.03 195	0.78 184	1.79 273	1.25 248	1.80 250	1.00 134	5.53 315	1.84 230	1.05 185	1.16 181	0.93 209	1.23 277	53.67 341	2.00 152	1.15 202	1.05 228	3.90 211	1.36 226	2.10 153	4.11 95	2.09 297	1.09 239	2.26 287	4.58 296	2.46 212	29.47 340

FC-DCNN v2	4.90 262	1.67 281	4.09 326	2.95 299	2.41 292	4.23 306	10.50 320	3.34 306	2.69 288	2.88 272	1.36 208	4.20 283	2.16 253	0.70 222	7.18 166	2.02 155	1.35 224	1.03 221	9.59 292	0.98 190	9.12 273	16.72 280	0.86 248	1.79 270	5.94 316	3.28 289	12.65 328	16.55 322

MADNet+	4.92 263	2.05 295	1.88 277	2.10 281	2.41 292	1.62 266	5.57 295	2.53 293	2.09 273	2.66 268	2.11 238	4.11 279	2.91 268	2.54 298	41.01 285	5.19 243	4.09 292	1.69 286	4.60 222	3.68 301	13.15 312	7.71 164	1.76 293	3.65 334	3.07 299	2.16 266	3.24 261	3.28 269

MFN_U_SF_RVC	5.03 264	1.91 291	1.84 274	2.23 286	1.92 284	2.67 288	6.14 297	2.41 288	1.98 272	4.44 312	10.81 335	4.14 281	2.48 258	4.92 319	32.71 258	3.59 213	2.29 272	1.81 293	11.46 299	3.54 297	7.96 249	7.26 162	1.24 275	3.78 336	1.85 274	3.74 294	2.83 241	3.90 278

SGM-Forest	5.08 265	1.24 245	0.79 138	2.11 282	1.57 264	1.42 256	0.58 171	1.40 195	0.90 191	4.89 321	0.91 169	2.72 260	12.97 314	0.64 204	17.84 230	3.50 207	0.87 133	0.68 107	9.60 293	0.82 164	7.51 237	17.96 301	0.87 253	1.09 239	1.69 267	1.75 236	5.90 299	34.83 345
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	5.11 266	1.52 274	1.70 270	1.08 225	1.55 260	1.22 244	2.28 261	1.03 137	2.69 288	3.96 304	2.19 241	2.25 240	0.63 136	0.98 257	54.20 343	1.53 105	0.87 133	0.96 201	4.27 218	0.95 184	2.45 160	3.80 89	0.74 220	0.80 185	2.41 292	11.13 324	7.77 315	23.00 330

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 267	2.25 301	1.46 258	2.42 288	2.07 289	2.04 278	5.18 292	1.97 255	2.61 284	2.96 276	1.93 229	3.79 272	10.20 294	10.36 330	27.56 250	3.55 211	3.01 282	1.99 301	14.19 303	3.59 298	7.40 233	9.91 185	2.85 307	1.93 278	2.42 294	2.82 279	2.19 177	6.53 299

S-Stereo	5.20 268	1.19 236	1.90 279	1.82 270	1.73 271	1.68 267	2.29 263	2.74 301	2.14 275	3.32 286	13.02 336	5.98 299	1.85 247	0.89 246	28.39 253	16.06 328	1.91 255	2.35 313	5.62 242	9.27 338	7.51 237	15.02 260	1.62 290	2.70 313	1.33 222	2.06 264	2.88 243	3.20 266

FBW_ROB	5.25 269	2.41 302	2.49 302	2.72 292	2.98 309	2.61 287	6.30 299	1.78 241	1.10 215	2.52 262	2.82 246	4.91 292	8.67 288	6.67 324	49.93 319	1.28 73	1.82 253	0.97 204	9.21 288	1.68 246	9.07 271	5.89 143	4.29 315	1.84 273	1.48 248	1.92 252	1.81 147	2.56 250

EAI-Stereo	5.34 270	1.04 222	2.30 297	1.02 219	1.55 260	0.85 201	1.91 255	2.21 277	2.99 293	0.81 132	6.93 311	1.39 200	0.83 193	0.54 172	26.39 246	49.22 353	1.18 205	1.17 250	7.74 283	1.54 239	8.92 270	12.00 226	0.78 228	2.02 284	1.46 241	2.24 270	3.36 265	1.89 227

iRaft-Stereo_20w	5.41 271	1.35 261	2.82 312	2.69 290	1.55 260	1.58 263	1.23 237	1.96 253	3.24 299	5.53 339	7.00 313	1.55 214	1.33 237	0.55 175	6.14 158	9.93 286	1.65 244	0.87 176	6.14 250	5.54 316	8.40 261	20.46 315	0.73 214	0.87 204	1.71 268	34.19 347	11.64 324	5.53 293

ccs_rob	5.44 272	1.11 232	1.53 261	1.20 242	0.97 215	1.19 239	1.07 219	2.86 302	1.25 226	4.19 307	35.07 346	8.65 318	1.42 240	0.76 230	35.68 264	6.12 260	1.64 241	1.17 250	5.87 247	1.60 242	10.36 285	12.86 238	0.76 225	2.22 293	1.10 187	1.34 197	2.64 233	2.22 244

CBMV	5.62 273	1.43 268	1.24 239	1.61 266	1.61 265	1.96 274	2.28 261	3.43 308	1.48 242	3.08 280	6.42 294	7.79 311	9.12 289	0.62 196	17.34 228	13.54 310	2.64 277	1.27 267	9.58 290	1.19 210	10.31 283	16.88 286	0.86 248	2.04 288	1.64 262	1.86 247	4.52 288	26.08 335
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	5.64 274	0.77 108	1.32 248	1.93 275	0.99 216	0.64 164	0.62 175	1.94 250	0.65 158	3.86 302	6.90 309	1.45 204	0.65 143	0.66 213	15.20 216	14.91 322	1.28 216	1.06 231	7.09 278	1.05 198	13.05 311	25.85 332	0.63 177	0.75 172	39.07 353	1.65 229	2.16 174	6.16 297

ADCL	5.74 275	1.87 289	1.62 267	1.28 246	1.42 253	1.61 265	2.34 266	1.29 174	5.06 313	3.00 278	1.99 236	1.30 194	0.87 201	1.13 270	49.88 318	1.73 134	1.64 241	1.77 290	3.04 178	1.41 229	3.47 172	3.84 91	1.23 272	1.32 255	9.34 329	11.37 325	11.30 323	28.87 339

ADCMid	5.86 276	2.21 299	2.60 305	1.42 257	2.94 308	2.42 285	4.52 289	1.96 253	2.94 292	1.88 233	3.14 251	2.67 258	2.81 266	1.59 286	50.47 323	3.62 216	2.00 260	1.84 295	7.49 280	2.45 277	5.56 205	8.48 174	2.66 300	1.57 263	2.29 289	8.47 320	7.21 311	20.87 328

AnyNet_C32	6.19 277	1.45 271	1.40 251	1.28 246	1.69 268	1.43 257	3.69 282	1.56 218	5.23 314	2.63 266	4.52 271	2.23 238	1.34 238	1.41 284	54.68 344	3.51 208	2.24 271	2.06 305	3.81 209	1.98 263	7.39 232	11.40 216	1.23 272	1.87 275	5.90 315	14.50 328	6.04 302	20.74 327

DPSNet	6.19 277	1.58 277	1.40 251	1.82 270	2.77 302	2.27 282	2.04 258	1.97 255	2.91 291	2.12 249	5.08 277	10.47 330	6.82 286	8.77 327	19.95 237	11.92 306	5.92 301	3.73 333	17.76 309	9.60 340	12.18 298	17.85 297	3.88 313	3.21 329	2.31 290	3.71 293	2.62 230	2.45 248

DDVS	6.28 279	1.19 236	1.34 249	1.13 229	1.54 259	1.21 242	1.06 216	2.48 290	1.74 259	3.43 287	79.09 354	6.13 300	1.94 249	1.15 274	10.44 193	6.06 259	2.12 267	1.31 270	5.58 241	4.97 313	9.98 281	13.68 251	0.82 238	1.24 251	1.22 208	1.52 218	4.65 289	2.63 251

G-Net	6.30 280	1.67 281	1.86 275	1.46 261	1.83 276	1.49 261	1.31 239	4.92 328	8.45 329	3.15 281	4.65 272	7.94 312	6.81 285	0.87 244	16.87 224	7.83 279	1.93 257	2.71 322	5.65 243	6.44 324	9.07 271	11.41 217	1.44 283	2.80 321	1.78 272	18.73 335	6.49 306	30.54 341

otaku	6.32 281	5.21 328	2.43 301	18.55 331	3.05 311	6.58 323	5.21 293	1.43 199	1.44 236	1.31 198	1.39 211	3.94 276	2.76 261	3.25 307	26.81 248	1.43 89	10.64 317	1.19 255	20.32 315	1.71 248	13.88 321	11.69 220	11.83 346	2.03 285	1.64 262	2.05 262	2.52 219	6.37 298

SANet	6.32 281	2.20 298	1.79 272	2.07 280	2.63 298	3.36 296	10.20 317	4.41 326	7.43 327	2.04 242	4.35 268	8.33 315	12.55 305	1.80 292	47.09 306	1.72 131	6.07 302	1.51 278	4.45 219	1.81 253	9.80 278	10.36 191	1.21 271	2.72 317	2.04 283	5.93 311	3.67 275	9.02 304

RainbowNet	6.38 283	3.77 319	2.95 315	4.59 310	3.15 314	4.28 307	10.99 327	2.04 267	1.97 271	1.89 236	1.11 190	3.92 275	3.08 271	3.63 312	42.37 291	1.96 150	4.60 294	1.56 281	16.57 308	8.71 334	11.66 296	11.28 215	10.57 341	2.32 295	2.23 286	2.29 272	2.78 239	6.05 296

pmcnn	6.42 284	1.56 276	1.60 266	2.69 290	3.39 315	2.12 279	10.59 323	2.67 299	2.61 284	2.54 263	6.38 293	6.37 301	16.22 326	0.89 246	16.23 220	14.56 318	4.57 293	3.30 331	7.74 283	7.59 326	13.62 320	22.89 324	6.22 326	2.53 306	1.86 275	3.14 285	4.68 290	4.77 281

HBP-ISP	6.55 285	1.35 261	2.23 291	1.99 276	1.62 266	1.78 270	0.81 197	2.50 291	1.26 227	4.90 322	6.79 301	1.42 203	0.75 167	14.52 337	52.81 338	19.38 339	1.33 221	1.14 244	6.08 249	7.98 329	12.72 302	19.17 309	0.83 242	1.51 262	2.15 285	2.05 262	3.91 286	3.74 274

edge stereo	6.57 286	1.88 290	3.13 318	2.21 285	1.87 281	2.69 290	3.15 277	4.49 327	3.41 301	3.95 303	4.81 273	6.45 302	20.30 330	1.11 267	18.59 232	14.65 320	2.02 261	1.64 285	36.45 327	6.00 320	7.11 228	13.70 253	1.44 283	2.08 289	2.35 291	2.08 265	3.74 276	5.94 295

SQANet	6.61 287	4.52 327	2.25 294	19.46 332	2.80 303	5.78 318	5.10 290	1.62 224	1.42 234	1.20 185	1.35 206	3.49 269	2.47 257	2.79 301	39.69 274	1.32 79	10.61 315	1.08 235	20.69 317	1.49 237	12.87 304	10.98 205	11.36 344	1.61 265	1.68 266	2.30 273	2.67 236	5.76 294

SPS-STEREO	6.95 288	1.75 286	1.96 284	2.47 289	1.71 269	2.67 288	7.51 303	2.73 300	1.77 262	3.62 294	6.80 303	4.88 291	2.19 254	1.30 279	41.49 286	11.88 305	3.62 289	2.04 302	36.63 329	2.04 266	14.17 324	17.87 298	1.48 287	2.69 312	2.50 295	3.26 287	3.74 276	2.81 255
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCS	7.02 289	1.96 294	1.96 284	1.45 260	2.34 290	1.96 274	3.44 279	2.25 281	3.95 306	2.64 267	3.13 250	3.52 270	17.50 328	2.18 296	52.87 339	11.38 294	3.10 284	2.55 321	5.10 229	2.56 279	10.82 290	10.12 187	1.74 292	2.12 290	2.53 296	10.38 323	7.40 312	18.54 325

ADCPNet	7.22 290	1.20 240	3.00 317	1.33 249	3.12 313	1.46 259	9.28 314	2.20 275	3.19 297	4.19 307	7.62 321	2.54 254	15.76 324	1.74 291	49.34 315	3.53 210	2.22 270	1.25 265	19.78 313	3.05 291	6.47 217	6.78 156	4.59 316	1.45 260	3.90 306	5.06 305	3.90 285	26.91 336

ACVNet_1	7.23 291	3.88 321	3.60 322	16.55 328	3.61 321	6.82 325	10.77 324	1.61 223	1.77 262	1.62 216	1.34 205	4.64 287	3.07 270	7.87 325	46.54 303	1.46 94	11.70 323	1.77 290	20.85 318	1.62 244	14.44 335	9.86 183	7.17 328	2.93 324	1.84 273	2.33 274	2.75 238	2.71 253

TRStereo	7.27 292	1.32 256	1.93 280	0.85 199	0.64 158	2.31 283	0.87 202	2.20 275	0.84 184	4.40 311	1.76 221	2.27 248	0.75 167	0.53 165	9.78 184	18.00 333	0.89 139	0.90 190	5.70 245	1.69 247	7.47 235	17.27 293	0.63 177	0.64 144	1.43 237	106.42 359	3.23 259	1.61 215

Ntro	7.30 293	6.21 332	2.53 303	8.29 321	3.01 310	5.20 314	8.21 309	1.40 195	1.51 246	1.44 207	1.19 197	3.90 273	2.78 263	3.15 306	35.64 263	1.27 71	10.61 315	1.27 267	45.74 338	1.93 259	14.28 331	11.91 225	11.38 345	2.65 311	1.73 269	2.28 271	2.54 223	4.94 284

anonymity	7.31 294	0.90 164	1.71 271	1.15 233	0.92 205	0.82 198	0.78 194	2.16 272	1.73 258	3.78 301	97.18 355	1.99 230	0.92 207	0.53 165	9.97 186	7.82 278	1.13 199	0.89 184	6.68 264	1.45 233	7.79 243	18.56 305	0.75 223	0.77 177	1.50 250	1.58 224	21.11 341	2.77 254

CBMV_ROB	7.32 295	1.49 273	2.01 287	2.37 287	1.95 285	2.94 292	2.85 275	6.45 333	1.67 255	5.35 336	6.91 310	9.95 325	11.78 301	0.67 217	38.78 269	6.71 272	3.91 290	1.19 255	10.02 295	2.47 278	9.67 277	17.08 288	0.81 234	1.62 266	7.83 324	10.07 322	5.85 297	25.35 334

DDF-Stereo	7.43 296	1.69 283	0.58 103	39.09 344	0.79 186	33.34 347	0.95 209	1.26 167	0.57 132	1.04 173	2.36 242	40.35 344	1.88 248	0.64 204	26.70 247	5.48 250	1.68 247	0.89 184	4.87 226	1.02 196	6.55 219	22.37 323	0.63 177	0.62 133	0.95 159	1.50 212	1.72 140	1.22 187

AnyNet_C01	7.46 297	2.22 300	2.25 294	2.99 302	1.99 287	1.80 272	6.11 296	3.82 320	5.59 316	3.15 281	4.35 268	4.84 290	6.54 284	2.23 297	58.48 345	14.06 314	6.69 305	3.67 332	4.82 225	3.18 294	8.68 269	13.81 255	2.41 298	2.39 300	5.67 313	3.29 290	8.76 318	17.77 324

WAO-6	7.60 298	2.96 307	2.69 307	8.39 323	2.91 307	4.09 304	9.80 315	3.51 313	3.29 300	1.83 229	2.44 244	6.58 303	10.28 297	3.07 303	50.48 324	2.35 173	13.45 333	1.89 298	9.14 287	2.24 275	14.27 328	12.25 229	3.34 310	2.73 318	7.78 323	7.61 317	4.78 294	11.18 313

ACVNet_2	7.60 298	3.56 313	2.92 314	21.71 336	3.45 319	5.03 313	10.20 317	1.84 244	1.75 260	1.88 233	1.90 228	4.13 280	3.42 275	3.13 305	48.14 310	1.55 113	12.78 329	1.59 282	33.01 325	1.79 252	11.17 293	7.89 166	6.76 327	2.80 321	3.11 301	2.99 283	3.50 270	3.10 263

IMH-64-1	7.69 300	3.33 309	3.54 319	4.78 311	3.41 316	4.66 309	7.94 304	3.50 311	3.08 294	1.39 204	1.97 232	5.46 295	11.00 298	5.06 320	51.74 329	4.54 233	6.41 303	2.30 309	19.20 311	2.05 267	8.35 257	10.70 196	7.76 335	2.38 297	6.01 317	4.61 297	13.27 331	9.08 305

IMH-64	7.69 300	3.33 309	3.54 319	4.78 311	3.41 316	4.66 309	7.94 304	3.50 311	3.08 294	1.39 204	1.97 232	5.46 295	11.00 298	5.06 320	51.74 329	4.54 233	6.41 303	2.30 309	19.20 311	2.05 267	8.35 257	10.70 196	7.76 335	2.38 297	6.01 317	4.61 297	13.27 331	9.08 305

Dean	7.71 302	3.73 318	2.70 308	34.51 341	4.04 326	5.77 317	11.08 328	2.27 283	2.38 282	2.20 250	1.67 217	5.02 293	5.62 281	3.37 308	48.84 313	1.81 139	12.14 326	1.69 286	9.97 294	2.18 272	14.18 325	9.87 184	7.32 330	2.79 320	3.52 303	2.90 280	3.53 271	3.17 265

FINET	8.71 303	0.76 104	1.06 199	0.73 171	0.61 143	0.65 166	0.96 210	1.14 148	10.65 335	0.64 80	8.32 327	1.23 185	12.97 314	0.66 213	19.47 234	15.19 326	1.11 193	0.67 105	4.45 219	3.30 295	6.92 225	25.13 330	0.48 95	1.82 271	33.04 346	36.43 351	1.44 108	45.32 355

WAO-7	9.07 304	3.01 308	5.43 336	29.81 339	2.48 294	4.10 305	9.87 316	2.50 291	4.12 308	4.70 316	7.51 318	8.00 313	14.77 322	1.87 293	40.78 283	2.16 161	12.66 327	2.78 325	45.71 337	2.18 272	10.61 287	10.06 186	1.41 280	2.61 309	3.09 300	4.78 299	2.98 247	5.05 286

MeshStereo	9.32 305	2.66 303	2.34 298	4.20 307	2.89 306	4.28 307	2.45 268	8.29 343	9.16 331	5.14 327	8.46 329	11.16 331	13.23 319	0.85 243	51.81 332	15.66 327	4.76 297	1.82 294	21.81 320	1.92 258	15.41 341	19.79 310	1.07 269	2.40 301	8.53 328	5.45 306	10.67 321	15.48 320
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
IMH	9.35 306	3.37 312	3.55 321	4.56 309	3.42 318	4.71 312	8.11 307	3.47 310	3.11 296	1.42 206	1.87 227	5.75 297	16.21 325	47.47 354	51.66 328	2.73 186	9.15 311	2.36 315	20.87 319	2.09 271	8.20 255	10.33 189	8.06 338	2.34 296	7.63 322	5.85 310	3.76 280	10.29 311

ELAS_RVC	9.44 307	3.33 309	5.58 337	4.11 306	3.68 322	7.49 329	6.29 298	7.70 339	3.76 303	5.25 332	7.74 323	9.89 321	11.05 300	3.12 304	47.81 309	4.61 236	7.01 306	9.67 342	11.32 297	2.99 290	13.48 316	18.09 303	2.75 303	4.11 337	20.24 338	23.51 337	5.06 295	5.25 288
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	9.58 308	4.14 326	6.28 340	4.33 308	5.76 336	4.05 303	8.92 312	7.11 335	7.31 325	5.28 334	7.81 324	7.63 310	9.16 290	13.24 334	22.87 238	20.42 340	7.52 309	6.31 337	10.37 296	7.95 328	14.23 326	18.70 306	4.07 314	5.38 340	5.79 314	22.37 336	9.94 320	11.72 314

AIO-Stereo-zeroshot1	9.97 309	1.84 288	2.24 292	1.34 250	1.79 273	1.78 270	1.71 249	2.17 273	7.58 328	3.47 289	7.13 316	2.44 253	2.07 252	0.38 94	10.77 196	13.53 309	1.54 239	1.19 255	136.48 353	6.52 325	8.17 254	26.38 336	0.61 168	0.97 230	1.28 213	18.58 333	2.35 198	4.90 283

PWCK	10.29 310	3.91 322	2.77 310	4.89 315	3.54 320	7.32 328	8.68 310	3.93 322	4.63 312	4.65 315	5.75 288	24.50 339	9.85 293	3.38 309	35.70 265	3.25 200	10.92 318	2.38 316	72.59 348	5.10 314	14.78 337	8.07 169	3.71 312	2.51 304	7.91 325	7.44 314	6.33 303	9.46 308

MonStereo1	10.54 311	3.93 323	2.56 304	5.45 320	4.73 332	5.69 316	8.18 308	3.38 307	2.26 279	115.81 359	3.27 254	6.58 303	12.09 304	3.96 315	13.67 208	1.86 143	3.48 287	3.11 330	37.27 330	3.68 301	7.40 233	8.73 176	6.19 325	1.97 279	4.92 310	3.26 287	7.19 310	3.85 276

SFCPSM	10.77 312	1.34 260	1.09 207	1.15 233	1.19 235	1.19 239	0.90 205	1.29 174	1.76 261	2.70 269	5.58 286	4.33 284	10.25 296	1.08 266	51.59 327	5.22 244	1.99 258	1.17 250	161.66 356	4.44 305	7.65 240	11.04 208	0.84 243	1.68 268	1.34 224	1.75 236	3.44 267	3.04 261

ELAS	10.84 313	3.56 313	4.96 330	4.79 313	4.42 331	5.56 315	6.51 301	7.57 336	3.94 305	5.28 334	7.73 322	9.90 323	11.95 302	3.98 316	51.90 334	4.58 235	7.45 308	9.46 340	9.29 289	2.75 284	13.28 314	17.44 294	2.75 303	3.75 335	17.66 336	27.22 341	13.08 330	31.86 343
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	11.01 314	9.35 341	6.18 339	8.36 322	7.13 341	10.04 338	10.87 325	5.04 329	4.04 307	2.99 277	3.99 263	9.99 326	9.75 292	8.16 326	48.50 311	14.21 316	7.41 307	5.05 336	7.73 282	3.91 304	13.36 315	18.71 307	8.17 339	3.64 333	11.32 331	18.46 332	12.54 327	28.46 338

SGM_RVC	11.64 315	2.80 306	1.89 278	2.92 295	2.54 297	4.66 309	8.81 311	7.78 341	3.50 302	5.57 340	8.27 325	9.89 321	12.97 314	0.97 256	4.41 136	2.83 189	7.65 310	1.17 250	40.85 332	6.32 323	10.68 288	24.24 327	1.79 294	3.32 331	27.82 341	35.58 348	31.94 349	43.00 351
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER-64	11.94 316	7.33 339	5.26 334	17.03 329	7.50 342	8.66 335	16.40 337	8.75 345	4.42 310	4.46 313	3.23 253	17.69 334	16.25 327	9.32 328	46.44 301	10.50 288	13.88 340	3.04 329	12.89 302	8.65 332	14.27 328	14.74 259	10.97 342	4.47 338	6.36 320	18.61 334	9.42 319	21.90 329

LSM0	11.96 317	1.70 284	2.88 313	2.75 293	2.51 296	3.46 300	9.27 313	4.20 324	4.16 309	3.65 295	7.52 319	7.40 309	10.23 295	1.32 280	64.87 349	78.56 357	4.73 296	2.33 312	20.33 316	4.80 309	14.31 332	17.05 287	1.30 279	3.15 327	3.41 302	15.40 331	6.33 303	25.24 333

LVE	12.08 318	3.68 316	2.75 309	55.08 351	4.35 330	8.14 332	74.25 354	1.97 255	2.42 283	2.31 255	1.72 220	4.79 288	5.02 280	3.47 311	40.00 278	2.29 168	11.14 319	1.88 296	50.99 343	2.03 265	10.30 282	12.06 228	5.50 317	3.25 330	3.73 305	3.25 286	3.10 253	6.68 301

DGSMNet	12.30 319	2.15 296	2.14 288	1.99 276	1.68 267	2.73 291	1.82 251	3.08 305	2.11 274	12.64 347	99.93 356	4.00 278	18.54 329	19.58 344	45.95 299	15.08 323	12.73 328	10.09 343	15.38 306	4.59 307	13.00 309	15.62 266	7.34 331	3.49 332	1.76 271	5.84 309	3.48 269	5.37 289

JetRed	12.58 320	6.94 338	7.73 341	4.83 314	6.78 339	9.44 337	10.92 326	5.31 332	4.60 311	5.84 342	3.34 255	8.16 314	8.25 287	9.89 329	50.58 325	14.44 317	10.47 314	7.92 338	7.78 285	5.56 317	18.07 346	24.74 329	11.23 343	4.59 339	12.62 332	25.80 339	25.52 344	28.19 337

MDST_ROB	12.84 321	32.58 349	1.86 275	20.66 335	2.84 305	7.65 330	3.50 281	4.02 323	1.51 246	3.73 300	6.49 295	3.22 267	42.47 339	0.80 239	50.42 322	2.20 163	1.29 217	0.83 162	18.69 310	1.42 230	12.92 306	18.51 304	1.50 288	1.82 271	24.51 340	15.09 329	31.82 347	34.42 344

XX-Stereo	13.13 322	0.72 83	1.28 243	1.04 221	0.54 128	0.81 197	0.87 202	1.13 147	0.51 116	4.52 314	6.79 301	1.56 216	1.04 224	0.49 150	39.98 277	16.92 330	1.52 236	0.95 198	6.78 270	0.95 184	6.18 216	13.69 252	0.71 207	0.52 102	237.32 359	1.37 199	2.63 232	3.58 270

TorneroNet-64	13.22 323	6.29 334	5.03 332	34.00 340	3.73 325	10.39 339	16.61 338	3.46 309	12.22 343	2.26 253	5.35 281	17.42 333	34.25 337	14.90 338	47.42 308	3.17 194	13.22 332	2.42 318	36.46 328	9.14 337	14.27 328	12.82 237	5.64 318	2.71 314	14.05 335	13.61 326	3.58 273	12.45 315

notaker	13.32 324	13.02 344	4.84 327	18.53 330	6.99 340	8.41 334	14.34 334	3.85 321	3.23 298	2.91 274	2.14 240	31.16 341	43.76 340	4.86 318	85.76 353	2.65 183	12.81 330	2.79 326	43.18 335	2.96 289	14.95 338	11.46 218	7.77 337	3.13 326	2.66 297	2.97 282	3.75 278	4.87 282

ACV-stereo	13.53 325	1.95 292	1.64 269	2.13 283	1.16 232	3.41 297	1.39 242	1.71 234	1.85 268	2.95 275	4.86 275	3.99 277	45.11 341	1.12 268	53.60 340	16.55 329	2.70 279	1.30 269	170.74 357	4.49 306	12.74 303	16.57 277	1.00 262	1.87 275	1.39 233	3.04 284	3.75 278	2.35 246

SGM-ForestM	13.80 326	10.32 343	8.18 342	4.90 316	3.69 323	7.87 331	10.55 322	7.61 337	10.68 336	5.09 326	8.30 326	9.49 320	12.89 311	4.42 317	49.85 317	13.64 313	10.21 313	1.16 248	11.67 300	8.91 335	11.41 294	24.59 328	3.28 308	5.76 342	31.49 344	36.13 349	19.13 339	41.30 350

WAO-8	14.11 327	5.49 329	4.86 328	26.82 337	4.15 328	6.96 326	11.78 331	3.65 318	6.35 318	31.53 352	38.68 348	8.33 315	22.49 331	20.27 347	50.28 320	3.34 202	11.20 321	2.04 302	55.23 345	5.70 318	9.91 279	11.24 213	5.91 320	2.59 307	8.00 326	7.57 315	6.79 307	9.89 309

Venus	14.11 327	5.49 329	4.86 328	26.82 337	4.15 328	6.96 326	11.78 331	3.65 318	6.35 318	31.53 352	38.68 348	8.33 315	22.49 331	20.27 347	50.28 320	3.34 202	11.20 321	2.04 302	55.23 345	5.70 318	9.91 279	11.24 213	5.91 320	2.59 307	8.00 326	7.57 315	6.79 307	9.89 309

SGM+DAISY	15.03 329	3.86 320	5.41 335	3.96 305	3.71 324	6.66 324	7.44 302	7.77 340	10.90 340	5.69 341	8.99 333	9.93 324	13.12 318	3.67 313	45.62 298	18.93 338	4.69 295	3.97 335	15.74 307	13.34 343	15.06 339	28.38 342	1.46 285	13.52 349	34.47 348	36.45 352	37.75 352	45.36 356

ACVNet-4b	15.72 330	4.04 324	2.68 306	44.32 347	2.83 304	6.13 321	62.22 351	1.84 244	1.78 264	1.65 220	1.24 198	4.40 286	112.58 355	3.38 309	47.32 307	1.32 79	16.00 342	1.73 289	55.10 344	2.19 274	14.48 336	16.37 276	7.30 329	3.18 328	1.64 262	1.88 248	2.20 178	4.57 280

MANE	15.81 331	9.88 342	8.25 343	5.12 319	6.22 338	8.39 333	11.49 330	7.67 338	10.83 339	4.97 323	8.34 328	8.98 319	12.97 314	3.88 314	48.84 313	18.39 336	11.83 324	20.15 348	11.32 297	9.38 339	13.48 316	26.38 336	2.78 306	12.22 346	32.08 345	36.35 350	33.31 350	43.41 352

DispFullNet	16.30 332	3.61 315	4.99 331	3.31 303	3.08 312	3.50 301	3.23 278	6.46 334	2.69 288	5.18 328	6.80 303	88.00 352	15.13 323	2.74 299	39.32 272	24.41 346	4.06 291	3.86 334	139.45 354	28.19 349	12.57 300	15.74 268	2.71 302	2.38 297	4.19 307	2.67 276	6.81 309	5.03 285

UNDER WATER	16.74 333	8.01 340	5.18 333	15.67 327	9.29 345	8.94 336	36.85 346	8.38 344	6.23 317	4.21 310	3.00 248	18.64 335	96.12 353	15.60 341	37.14 266	10.17 287	14.68 341	2.79 326	47.09 340	8.60 330	17.12 344	13.21 243	17.04 349	5.56 341	6.15 319	15.22 330	6.39 305	14.80 319

PSMNet_ROB	17.18 334	5.57 331	2.98 316	3.51 304	2.73 301	6.41 322	10.28 319	2.31 286	2.27 281	4.77 317	140.21 357	98.21 353	6.08 282	34.53 350	10.47 194	1.72 131	5.37 299	1.72 288	20.16 314	3.45 296	13.00 309	8.00 167	63.38 357	2.71 314	3.54 304	3.57 292	3.25 262	3.61 271

STStereo	17.90 335	3.70 317	5.94 338	43.89 346	5.62 335	39.01 349	13.50 333	7.84 342	10.79 338	5.25 332	8.94 330	24.58 340	30.28 336	1.98 294	59.79 348	13.60 312	5.75 300	1.79 292	40.86 333	5.29 315	11.04 292	15.34 264	2.47 299	11.83 345	23.98 339	30.27 343	23.75 343	36.15 346

DGTPSM_ROB	18.53 336	6.49 335	18.04 346	4.98 317	8.90 343	5.93 319	18.56 340	5.08 330	12.04 341	5.07 325	9.28 334	12.68 332	55.86 347	15.28 339	66.30 350	20.57 341	19.32 345	16.27 345	24.75 321	20.04 346	16.70 343	22.25 321	6.01 323	12.63 347	13.88 333	32.46 345	14.80 335	36.23 347

DPSM_ROB	21.09 337	17.18 345	22.68 348	10.13 324	9.29 345	13.96 340	14.47 335	11.66 346	15.25 346	9.00 344	8.97 331	10.35 328	13.24 320	19.82 345	59.61 346	26.09 347	18.75 343	21.25 349	14.76 304	15.47 344	28.53 349	28.20 339	7.44 332	16.13 350	34.47 348	39.29 354	38.28 353	45.08 353

DPSM	21.09 337	17.18 345	22.68 348	10.13 324	9.29 345	13.96 340	14.47 335	11.66 346	15.25 346	9.00 344	8.97 331	10.35 328	13.24 320	19.82 345	59.61 346	26.09 347	18.75 343	21.25 349	14.76 304	15.47 344	28.53 349	28.20 339	7.44 332	16.13 350	34.47 348	39.29 354	38.28 353	45.08 353

KSHMR	21.80 339	6.71 337	4.04 324	99.23 355	6.14 337	41.63 351	70.49 353	3.63 317	8.86 330	3.60 293	3.42 257	6.78 307	84.46 352	17.61 342	40.67 280	3.96 222	10.14 312	2.82 328	90.71 351	2.91 287	12.90 305	12.31 230	9.04 340	2.84 323	19.52 337	5.56 307	8.25 316	10.42 312

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 340	1.43 268	1.63 268	2.01 278	1.89 282	2.00 276	4.03 286	2.25 281	2.65 286	5.01 324	28.79 344	216.21 358	50.44 346	5.46 322	37.62 267	4.30 229	5.35 298	12.78 344	28.48 322	1.49 237	14.42 334	12.87 239	1.01 264	2.45 303	1.87 276	7.04 313	145.49 360	5.50 292

DLNR_Zeroshot_test	24.07 341	81.88 358	1.95 283	101.60 356	0.50 112	0.56 132	81.29 356	2.29 285	0.50 112	4.86 319	2.13 239	3.03 265	0.93 209	12.16 333	103.32 355	142.13 359	34.14 349	19.58 347	8.61 286	4.90 312	8.02 252	28.05 338	0.55 133	0.85 202	1.36 229	1.54 220	1.21 93	1.87 225

DPSMNet_ROB	24.31 342	6.50 336	18.05 347	5.02 318	8.92 344	6.00 320	18.76 341	5.09 331	12.07 342	5.20 331	26.86 343	20.02 336	160.56 357	15.40 340	77.59 352	20.75 342	19.63 346	16.57 346	37.30 331	20.17 347	17.40 345	22.27 322	6.03 324	12.63 347	13.98 334	32.46 345	14.87 336	36.24 348

TorneroNet	25.03 343	6.23 333	3.71 323	95.21 354	4.04 326	30.59 346	28.04 342	4.36 325	17.91 348	2.20 250	37.98 347	81.16 351	72.52 349	18.24 343	46.94 305	2.75 187	13.19 331	2.38 316	87.74 349	9.05 336	15.54 342	12.50 234	5.92 322	2.71 314	49.11 354	8.21 319	3.60 274	13.88 318

WQFJA1++	25.37 344	0.98 201	0.54 94	160.59 358	0.59 139	134.51 357	122.69 359	0.75 84	0.70 169	7.58 343	0.64 113	10.26 327	69.96 348	0.37 92	33.82 259	7.48 277	0.93 150	0.81 150	11.75 301	3.78 303	5.95 212	21.20 317	0.57 150	0.47 93	0.81 124	84.49 358	1.41 107	1.32 197

zero-FE	26.91 345	1.70 284	0.58 103	142.42 357	9.85 348	147.98 358	78.07 355	1.26 167	0.63 150	1.14 184	3.84 261	136.40 355	24.38 333	0.66 213	34.38 260	5.45 247	2.13 268	2.31 311	5.81 246	1.20 212	51.50 353	68.36 355	0.63 177	0.61 128	0.94 155	1.51 213	1.68 139	1.13 173

LRCNet_RVC	27.23 346	30.79 348	14.68 345	35.16 343	31.14 352	36.50 348	30.07 345	23.05 350	12.67 345	36.10 354	33.27 345	37.41 342	28.58 335	37.19 351	51.77 331	7.29 276	31.08 348	27.01 352	67.79 347	28.97 350	22.94 348	11.62 219	39.23 352	30.57 354	7.31 321	2.54 275	11.22 322	9.26 307

ktn	29.25 347	4.04 324	95.12 358	14.38 326	5.47 334	18.03 342	17.50 339	16.11 349	67.22 357	2.86 271	5.27 278	171.03 357	80.57 351	10.72 332	76.12 351	3.35 204	21.01 347	2.75 324	90.20 350	29.10 351	15.07 340	11.01 206	7.65 334	3.01 325	5.09 311	5.80 308	4.72 291	6.57 300

LE_ROB	30.50 348	24.69 347	35.49 351	34.61 342	56.81 358	18.87 343	58.99 350	31.76 353	41.68 352	5.39 337	26.68 342	46.42 345	49.67 344	13.45 335	40.69 282	4.22 225	12.06 325	1.23 259	46.44 339	37.28 354	12.68 301	19.06 308	48.23 353	22.44 352	30.42 343	31.57 344	31.85 348	40.86 349

PML	39.12 349	38.07 352	12.03 344	39.14 345	28.99 351	40.52 350	11.18 329	14.17 348	98.92 358	27.80 351	165.99 358	107.70 354	159.11 356	13.58 336	17.37 229	11.85 304	35.22 350	8.64 339	42.84 334	11.21 342	14.35 333	16.59 278	5.89 319	7.24 344	52.84 355	13.89 327	42.19 355	18.91 326

FlowAnything	42.87 350	34.63 351	45.87 353	20.47 334	18.89 350	28.10 345	28.59 343	23.29 352	30.83 350	18.75 350	18.33 338	20.84 338	26.99 334	39.76 352	119.32 356	51.72 354	37.34 351	42.61 354	29.10 323	31.48 353	57.33 356	70.32 356	14.52 347	32.62 356	68.87 357	78.91 356	76.96 356	91.15 359

CasAABBNet	43.13 351	34.58 350	45.64 352	20.16 333	18.53 349	28.05 344	29.10 344	23.25 351	30.68 349	18.72 349	18.11 337	20.71 337	37.91 338	39.77 353	120.31 357	53.12 356	37.70 352	42.54 353	29.33 324	30.54 352	57.52 357	65.08 354	14.60 348	32.33 355	69.15 358	79.07 357	76.98 357	90.93 358

HaxPig	44.55 352	46.74 354	47.29 354	47.70 348	48.78 354	47.59 352	48.40 347	49.50 354	47.10 353	49.76 355	50.30 350	49.05 346	45.31 342	54.53 355	41.50 287	40.24 350	50.13 354	52.04 355	44.70 336	43.04 355	46.59 351	44.52 349	51.78 354	45.41 357	33.76 347	25.29 338	28.70 345	23.20 331

AVERAGE_ROB	46.10 353	48.44 355	48.15 355	49.32 349	50.20 355	48.59 353	49.79 348	50.71 356	48.61 354	51.66 356	52.51 351	50.25 347	47.27 343	55.77 356	43.02 292	41.01 351	52.37 355	54.54 356	47.19 341	45.40 356	48.69 352	44.71 350	52.87 355	46.96 358	35.70 351	26.55 340	30.75 346	23.74 332

HanzoNet	48.72 354	45.82 353	75.50 357	62.48 352	48.71 353	62.22 355	81.53 357	55.12 358	62.18 356	15.62 348	22.35 341	75.50 350	105.13 354	172.23 359	54.19 342	11.79 301	63.30 357	9.59 341	142.68 355	22.42 348	19.77 347	25.86 333	34.29 351	5.85 343	9.77 330	9.44 321	8.54 317	13.60 317

MEDIAN_ROB	49.56 355	51.56 356	50.68 356	52.75 350	53.71 356	52.03 354	53.33 349	54.25 357	52.17 355	54.87 357	55.86 353	53.55 348	50.14 345	59.05 357	46.45 302	44.58 352	55.75 356	57.86 357	50.47 342	48.81 357	52.02 354	47.66 351	56.65 356	49.99 359	38.96 352	30.09 342	33.54 351	31.34 342

BEATNet-Init1	54.98 356	76.29 357	23.41 350	86.88 353	56.39 357	86.85 356	69.29 352	49.55 355	36.32 351	11.75 346	54.61 352	64.36 349	78.43 350	21.46 349	91.69 354	51.99 355	38.14 353	22.22 351	101.82 352	73.02 358	54.14 355	49.15 353	27.76 350	24.21 353	58.43 356	37.31 353	77.81 358	61.10 357

GS-Stereo																							0.15 8	0.22 39	0.36 23	0.24 9	0.53 20	0.24 16

FSD		0.78 116	0.68 123	0.60 141	0.60 140	0.60 152	0.57 169	0.90 120	0.68 162	0.95 165	0.73 134			0.64 204	2.85 85	5.08 242			3.12 182	0.89 173				0.68 157	0.92 152	0.92 141	0.93 70	0.99 155

STTRV1_RVC		1.35 261	1.13 213	1.70 269	1.33 247	2.15 280	1.82 251	1.56 218	1.45 238	1.88 233	3.47 259	3.12 266	4.87 278	1.12 268		6.48 269	11.18 320	1.07 234		10.39 341	9.37 275			2.21 292	5.53 312	2.91 281	5.85 297	13.08 316

DPSimNet_ROB		193.45 359	99.23 359	195.37 359	175.02 359	155.06 359	112.88 358	167.32 359	164.47 359	99.95 358	205.57 359	169.31 356	207.38 358	93.94 358	127.45 358	85.03 358		87.66 358	201.24 358	103.73 359	162.25 358	98.87 357	105.97 358	134.73 360		183.74 360	136.27 359	168.25 360

Low-res two-view benchmark