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

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

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

LACA2	0.23 3	0.19 5	0.18 24	0.23 59	0.16 22	0.18 25	0.11 33	0.17 3	0.15 15	0.16 21	0.07 4	0.32 32	0.16 31	0.12 4	0.45 4	0.46 4	0.28 4	0.31 28	0.33 20	0.18 3	0.32 10	0.42 16	0.13 12	0.12 5	0.27 14	0.24 14	0.32 4	0.23 19

over-9	0.24 4	0.24 22	0.19 30	0.19 33	0.15 18	0.20 43	0.12 42	0.24 22	0.16 22	0.17 25	0.11 17	0.31 25	0.16 31	0.14 11	0.44 3	0.49 8	0.28 4	0.28 16	0.28 6	0.20 4	0.29 5	0.33 5	0.13 12	0.16 29	0.32 32	0.27 32	0.42 18	0.33 54

GFORCE	0.25 5	0.22 10	0.17 19	0.19 33	0.17 30	0.16 10	0.09 12	0.28 40	0.15 15	0.12 5	0.07 4	0.41 60	0.12 5	0.14 11	0.54 12	0.54 14	0.29 8	0.30 22	0.31 15	0.22 13	0.32 10	0.40 11	0.15 20	0.12 5	0.29 19	0.27 32	0.41 13	0.26 34

F8.5	0.25 5	0.22 10	0.18 24	0.19 33	0.17 30	0.17 19	0.09 12	0.28 40	0.15 15	0.12 5	0.07 4	0.42 64	0.12 5	0.14 11	0.54 12	0.54 14	0.29 8	0.30 22	0.32 19	0.22 13	0.33 14	0.41 14	0.14 17	0.12 5	0.29 19	0.27 32	0.43 20	0.27 39

FORCE_9	0.25 5	0.22 10	0.17 19	0.19 33	0.17 30	0.16 10	0.09 12	0.28 40	0.15 15	0.12 5	0.07 4	0.41 60	0.12 5	0.14 11	0.54 12	0.54 14	0.29 8	0.30 22	0.31 15	0.22 13	0.32 10	0.40 11	0.15 20	0.12 5	0.29 19	0.27 32	0.41 13	0.26 34

FORCE_8	0.25 5	0.24 22	0.17 19	0.18 24	0.17 30	0.17 19	0.09 12	0.30 52	0.16 22	0.13 10	0.07 4	0.40 56	0.13 10	0.15 20	0.54 12	0.52 12	0.30 13	0.30 22	0.30 11	0.22 13	0.34 18	0.41 14	0.14 17	0.12 5	0.30 24	0.26 25	0.45 27	0.27 39

over v1	0.25 5	0.20 7	0.20 35	0.20 42	0.16 22	0.19 33	0.13 53	0.25 28	0.16 22	0.17 25	0.11 17	0.34 38	0.15 20	0.16 25	0.45 4	0.53 13	0.29 8	0.30 22	0.28 6	0.21 8	0.32 10	0.39 10	0.12 7	0.16 29	0.32 32	0.33 65	0.43 20	0.27 39

over-8	0.25 5	0.26 28	0.20 35	0.18 24	0.16 22	0.19 33	0.12 42	0.25 28	0.16 22	0.18 29	0.11 17	0.28 14	0.17 39	0.15 20	0.45 4	0.49 8	0.27 3	0.28 16	0.28 6	0.21 8	0.30 7	0.37 7	0.13 12	0.17 41	0.33 35	0.28 38	0.41 13	0.34 58

BridgeDepth	0.25 5	0.23 15	0.17 19	0.17 19	0.20 47	0.19 33	0.12 42	0.24 22	0.16 22	0.18 29	0.08 10	0.39 52	0.13 10	0.18 41	0.66 16	0.48 7	0.28 4	0.27 13	0.35 22	0.20 4	0.35 19	0.38 9	0.09 3	0.15 19	0.29 19	0.26 25	0.35 7	0.24 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
F7	0.26 12	0.23 15	0.18 24	0.19 33	0.19 42	0.17 19	0.10 20	0.28 40	0.16 22	0.15 17	0.09 13	0.36 44	0.13 10	0.16 25	0.52 8	0.55 20	0.30 13	0.31 28	0.30 11	0.26 27	0.33 14	0.42 16	0.16 29	0.13 11	0.31 28	0.25 20	0.49 40	0.26 34

CoSv	0.28 13	0.38 57	0.20 35	0.18 24	0.14 14	0.35 107	0.10 20	0.38 73	0.16 22	0.20 35	0.08 10	0.30 24	0.14 16	0.09 3	0.53 9	0.67 33	0.44 61	0.24 9	0.40 36	0.20 4	0.42 43	0.29 3	0.11 4	0.14 15	0.45 77	0.25 20	0.39 11	0.24 22

Pointernet	0.28 13	0.22 10	0.15 10	0.14 11	0.12 7	0.19 33	0.16 85	0.28 40	0.11 3	0.17 25	0.16 36	0.23 8	0.15 20	0.17 36	0.82 23	0.55 20	0.40 47	0.24 9	0.35 22	0.21 8	0.37 26	0.78 42	0.15 20	0.17 41	0.26 10	0.20 3	0.68 81	0.22 13

FORCE_6	0.29 15	0.24 22	0.19 30	0.20 42	0.19 42	0.18 25	0.10 20	0.36 70	0.26 73	0.12 5	0.09 13	0.43 67	0.18 49	0.16 25	0.69 18	0.58 24	0.32 17	0.33 34	0.37 29	0.24 23	0.35 19	0.44 21	0.15 20	0.14 15	0.33 35	0.26 25	0.63 68	0.29 48

over-6	0.29 15	0.36 53	0.22 44	0.24 61	0.17 30	0.18 25	0.12 42	0.27 36	0.28 84	0.21 38	0.18 39	0.46 74	0.15 20	0.16 25	0.53 9	0.54 14	0.31 16	0.30 22	0.35 22	0.23 18	0.39 38	0.42 16	0.15 20	0.17 41	0.35 40	0.32 57	0.44 23	0.34 58

NLSM3	0.30 17	0.23 15	0.16 16	0.19 33	0.16 22	0.21 50	0.14 63	0.35 66	0.20 54	0.18 29	0.38 102	0.23 8	0.22 71	0.23 66	1.01 34	0.47 6	0.40 47	0.33 34	0.37 29	0.26 27	0.35 19	0.40 11	0.23 57	0.16 29	0.27 14	0.32 57	0.41 13	0.27 39

F5.5	0.31 18	0.23 15	0.19 30	0.18 24	0.20 47	0.20 43	0.10 20	0.26 33	0.28 84	0.23 42	0.12 22	0.46 74	0.15 20	0.17 36	0.76 21	0.62 28	0.32 17	0.32 32	0.53 57	0.25 24	0.37 26	0.59 33	0.21 51	0.15 19	0.35 40	0.27 32	0.43 20	0.37 68

FORCE_4.5	0.31 18	0.23 15	0.21 41	0.18 24	0.18 39	0.20 43	0.13 53	0.20 8	0.18 42	0.23 42	0.16 36	0.37 47	0.15 20	0.18 41	0.94 30	0.67 33	0.33 21	0.34 39	0.41 38	0.29 36	0.46 52	0.50 29	0.19 42	0.16 29	0.35 40	0.37 84	0.49 40	0.35 63

FORCE_5	0.31 18	0.30 44	0.22 44	0.18 24	0.19 42	0.18 25	0.10 20	0.20 8	0.16 22	0.19 32	0.15 32	0.60 96	0.13 10	0.19 51	0.79 22	0.59 25	0.32 17	0.33 34	0.53 57	0.25 24	0.37 26	0.78 42	0.17 33	0.16 29	0.33 35	0.30 47	0.46 31	0.34 58

LACA1	0.31 18	0.38 57	0.23 59	0.22 54	0.24 69	0.20 43	0.14 63	0.27 36	0.22 67	0.21 38	0.13 27	0.31 25	0.18 49	0.27 81	0.75 20	0.73 41	0.34 25	0.40 68	0.40 36	0.23 18	0.35 19	0.44 21	0.12 7	0.16 29	0.38 57	0.30 47	0.47 33	0.33 54

CR-Stereo	0.33 22	0.45 73	0.23 59	0.21 49	0.22 61	0.18 25	0.13 53	0.35 66	0.19 46	0.23 42	0.18 39	0.31 25	0.16 31	0.29 87	0.97 33	0.71 37	0.33 21	0.35 41	0.41 38	0.25 24	0.39 38	0.45 23	0.13 12	0.18 50	0.33 35	0.34 73	0.47 33	0.35 63

FORCE_4.6	0.33 22	0.36 53	0.22 44	0.17 19	0.25 76	0.19 33	0.09 12	0.25 28	0.19 46	0.23 42	0.11 17	0.61 101	0.21 66	0.18 41	1.29 43	0.60 27	0.35 31	0.35 41	0.34 21	0.32 48	0.38 33	0.47 24	0.20 47	0.15 19	0.31 28	0.33 65	0.46 31	0.35 63

FORCE_4.7	0.34 24	0.26 28	0.22 44	0.21 49	0.22 61	0.20 43	0.10 20	0.33 59	0.19 46	0.25 55	0.22 57	0.75 142	0.13 10	0.16 25	1.07 39	0.56 22	0.34 25	0.39 64	0.48 51	0.26 27	0.42 43	0.63 36	0.15 20	0.16 29	0.34 39	0.28 38	0.48 36	0.34 58

FORCE_4	0.34 24	0.27 34	0.19 30	0.22 54	0.23 68	0.20 43	0.14 63	0.42 79	0.19 46	0.23 42	0.20 53	0.42 64	0.16 31	0.18 41	0.86 27	0.62 28	0.35 31	0.36 46	0.48 51	0.26 27	0.44 49	0.64 37	0.24 62	0.16 29	0.38 57	0.29 43	0.76 93	0.40 74

qqai	0.34 24	0.26 28	0.22 44	0.17 19	0.12 7	0.16 10	0.10 20	0.21 15	0.14 10	0.14 12	0.30 77	0.27 12	0.23 76	0.15 20	2.68 111	0.56 22	0.38 43	0.23 6	0.42 40	0.37 60	0.37 26	0.35 6	0.20 47	0.16 29	0.28 18	0.23 11	0.37 10	0.21 12

DispViT+	0.35 27	0.27 34	0.23 59	0.29 78	0.36 113	0.19 33	0.14 63	0.28 40	0.24 69	0.30 66	0.25 66	0.31 25	0.21 66	0.23 66	0.83 24	0.67 33	0.28 4	0.40 68	0.43 42	0.34 51	0.40 40	0.51 30	0.21 51	0.37 106	0.36 46	0.57 128	0.48 36	0.41 80

CroCo-Stereo Lap2	0.35 27	0.23 15	0.15 10	0.11 4	0.12 7	0.16 10	0.08 7	0.35 66	0.15 15	0.47 87	0.10 15	0.33 35	0.15 20	0.16 25	1.27 42	1.03 67	0.37 40	0.37 57	0.46 49	0.22 13	0.60 74	0.93 50	0.17 33	0.14 15	0.40 65	0.34 73	0.41 13	0.27 39

F4.4	0.36 29	0.27 34	0.22 44	0.16 15	0.22 61	0.21 50	0.13 53	0.22 16	0.26 73	0.24 51	0.15 32	0.44 69	0.13 10	0.22 63	1.45 47	0.63 30	0.35 31	0.36 46	0.49 53	0.33 50	0.42 43	0.81 45	0.19 42	0.18 50	0.35 40	0.28 38	0.56 55	0.49 93

derf	0.36 29	0.18 4	0.19 30	0.15 13	0.10 3	0.13 5	0.10 20	0.20 8	0.13 6	0.15 17	0.28 71	0.29 19	0.21 66	0.14 11	2.58 103	0.59 25	0.34 25	0.21 4	0.30 11	0.38 63	0.31 9	1.25 69	0.21 51	0.21 64	0.24 6	0.22 8	0.34 6	0.18 5

LACA3	0.36 29	0.44 71	0.23 59	0.25 66	0.22 61	0.21 50	0.18 96	0.26 33	0.21 64	0.28 62	0.19 50	0.46 74	0.18 49	0.29 87	1.17 40	0.66 32	0.33 21	0.37 57	0.58 73	0.28 34	0.42 43	0.59 33	0.16 29	0.18 50	0.42 71	0.31 50	0.48 36	0.44 83

StereoVision	0.36 29	0.28 41	0.22 44	0.13 9	0.18 39	0.21 50	0.14 63	0.30 52	0.23 68	0.35 74	0.18 39	0.35 42	0.17 39	0.17 36	1.03 35	0.80 48	0.47 67	0.36 46	0.44 44	0.23 18	0.47 54	0.59 33	0.16 29	0.22 72	0.41 69	0.40 93	0.72 84	0.36 67

CroCo-Stereo	0.36 29	0.21 9	0.15 10	0.11 4	0.10 3	0.19 33	0.06 3	0.33 59	0.14 10	0.31 67	0.05 3	0.37 47	0.14 16	0.18 41	1.64 61	1.08 74	0.38 43	0.38 60	0.52 54	0.21 8	0.65 81	0.90 47	0.17 33	0.15 19	0.39 61	0.31 50	0.45 27	0.26 34
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
LACA_dic	0.37 34	0.50 80	0.23 59	0.31 89	0.20 47	0.21 50	0.14 63	0.27 36	0.20 54	1.18 232	0.13 27	0.31 25	0.17 39	0.26 77	1.06 37	0.76 45	0.36 36	0.36 46	0.37 29	0.27 31	0.38 33	0.49 25	0.11 4	0.17 41	0.37 55	0.32 57	0.44 23	0.40 74

quiztm	0.37 34	0.26 28	0.24 66	0.18 24	0.12 7	0.15 6	0.11 33	0.29 48	0.13 6	0.13 10	0.18 39	0.38 50	0.17 39	0.18 41	2.87 123	0.49 8	0.34 25	0.23 6	0.31 15	0.31 45	0.37 26	0.92 48	0.17 33	0.21 64	0.26 10	0.21 7	0.57 58	0.22 13

PointNet	0.37 34	0.39 62	0.25 69	0.19 33	0.16 22	0.21 50	0.20 103	0.48 86	0.20 54	0.24 51	0.26 67	0.34 38	0.22 71	0.12 4	0.84 25	0.46 4	0.40 47	0.23 6	0.44 44	0.23 18	0.53 63	1.21 65	0.20 47	0.18 50	0.36 46	0.28 38	0.99 120	0.32 52

TS12	0.37 34	0.50 80	0.23 59	0.31 89	0.20 47	0.21 50	0.14 63	0.27 36	0.20 54	1.18 232	0.13 27	0.31 25	0.17 39	0.26 77	1.06 37	0.76 45	0.36 36	0.36 46	0.37 29	0.27 31	0.38 33	0.49 25	0.11 4	0.17 41	0.37 55	0.32 57	0.44 23	0.40 74

MM-Stereo_test3	0.37 34	0.36 53	0.15 10	0.25 66	0.15 18	0.15 6	0.08 7	0.48 86	0.18 42	0.26 58	0.10 15	0.41 60	0.12 5	0.12 4	0.95 32	0.72 39	0.45 63	0.28 16	0.37 29	0.36 57	0.36 24	1.78 92	0.27 70	0.13 11	0.32 32	0.20 3	0.80 101	0.23 19

CR-RVC	0.40 39	0.57 91	0.25 69	0.20 42	0.25 76	0.17 19	0.17 92	0.29 48	0.20 54	0.33 69	0.23 63	0.34 38	0.18 49	0.33 106	1.38 44	0.86 54	0.34 25	0.37 57	0.66 79	0.30 40	0.38 33	0.51 30	0.15 20	0.21 64	0.47 82	0.37 84	0.65 72	0.51 99

MLG-Stereo_test1	0.40 39	0.23 15	0.15 10	0.13 9	0.22 61	0.12 3	0.08 7	0.22 16	0.13 6	0.20 35	0.12 22	0.33 35	0.11 3	0.24 71	2.19 85	1.64 160	0.37 40	0.35 41	0.57 68	0.27 31	0.42 43	1.20 64	0.12 7	0.11 4	0.30 24	0.22 8	0.53 47	0.27 39

MLG-Stereo	0.41 41	0.25 27	0.14 7	0.11 4	0.20 47	0.12 3	0.07 4	0.22 16	0.12 5	0.19 32	0.11 17	0.29 19	0.11 3	0.23 66	2.49 100	2.34 217	0.37 40	0.36 46	0.53 57	0.29 36	0.38 33	0.64 37	0.12 7	0.10 3	0.30 24	0.22 8	0.49 40	0.25 31

ProNet	0.42 42	0.28 41	0.34 87	0.26 69	0.15 18	0.28 86	0.40 182	0.38 73	0.13 6	0.16 21	0.52 130	0.29 19	0.14 16	0.20 55	1.47 49	1.03 67	0.47 67	0.35 41	0.36 26	0.31 45	0.41 42	1.45 82	0.43 114	0.31 93	0.36 46	0.20 3	0.40 12	0.26 34

BridgeDepth_RVC	0.43 43	0.54 85	0.29 75	0.35 105	0.28 86	0.27 82	0.15 79	0.55 91	0.32 95	0.37 78	0.22 57	0.44 69	0.23 76	0.29 87	1.54 52	0.84 52	0.36 36	0.42 75	0.56 65	0.34 51	0.40 40	0.49 25	0.23 57	0.21 64	0.46 79	0.49 114	0.54 50	0.56 105
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.43 43	0.29 43	0.17 19	0.11 4	0.14 14	0.16 10	0.07 4	0.45 85	0.15 15	0.49 89	0.07 4	0.39 52	0.17 39	0.24 71	1.72 65	1.23 98	0.49 74	0.43 76	0.62 76	0.34 51	0.68 86	1.02 53	0.18 40	0.19 60	0.55 102	0.36 81	0.50 43	0.34 58

RAStereo	0.49 45	0.38 57	0.20 35	0.16 15	0.16 22	0.19 33	0.11 33	0.44 83	0.18 42	0.98 212	0.12 22	0.46 74	0.19 55	0.16 25	1.87 71	1.13 83	0.53 83	0.48 86	0.71 85	0.28 34	0.88 108	1.21 65	0.28 74	0.20 63	0.50 90	0.34 73	0.54 50	0.41 80

NBS	0.50 46	0.24 22	0.24 66	0.14 11	0.20 47	0.17 19	0.10 20	0.42 79	0.19 46	0.54 93	0.08 10	0.53 87	0.24 78	0.41 158	2.30 92	1.00 64	0.44 61	0.45 79	0.87 103	0.41 71	1.00 122	1.27 70	0.29 81	0.19 60	0.48 85	0.38 88	0.44 23	0.49 93

delet	0.53 47	0.58 93	0.49 123	0.36 112	0.50 160	0.51 160	0.31 141	0.50 88	0.30 92	0.56 96	0.44 113	0.47 78	0.36 104	0.48 202	1.21 41	0.72 39	0.58 94	0.48 86	0.47 50	0.42 74	0.61 75	0.70 39	0.41 111	0.47 141	0.52 97	0.36 81	1.09 129	0.51 99

AASNet	0.55 48	0.74 137	0.50 125	0.35 105	0.61 197	0.52 166	0.42 187	0.65 108	0.28 84	0.41 81	0.50 127	0.40 56	0.32 91	0.44 185	1.04 36	0.73 41	0.55 88	0.61 123	0.68 81	0.51 97	0.62 78	0.94 51	0.46 127	0.50 147	0.52 97	0.44 104	0.74 87	0.45 86

TS	0.56 49	0.45 73	0.41 104	0.34 100	0.36 113	0.35 107	0.18 96	0.57 94	0.27 78	0.23 42	0.39 106	0.51 83	0.35 95	0.31 96	1.96 73	0.95 57	0.50 79	0.46 82	0.85 97	0.40 65	0.71 89	1.29 72	0.36 94	0.32 96	0.79 161	0.44 104	0.65 72	0.63 127

AANet_RVC	0.56 49	0.46 75	0.41 104	0.33 97	0.61 197	0.28 86	0.34 164	0.61 99	0.58 178	0.43 83	0.40 107	0.40 56	0.49 135	0.34 111	1.48 51	0.84 52	0.56 92	0.53 101	0.58 73	0.53 103	0.47 54	0.52 32	0.34 91	0.40 118	0.58 114	0.56 126	1.05 124	0.97 193

TDLM	0.57 51	0.62 99	0.66 167	0.43 139	0.58 191	0.49 153	0.51 216	0.72 121	0.45 132	0.33 69	0.80 197	0.83 169	0.46 129	0.46 196	0.67 17	0.67 33	0.59 97	0.55 110	0.52 54	0.51 97	0.51 61	1.17 60	0.44 119	0.41 121	0.42 71	0.35 78	0.64 70	0.70 139

MM-Stereo_test1	0.60 52	0.69 113	0.16 16	0.23 59	0.14 14	0.16 10	0.07 4	0.37 71	0.14 10	0.27 60	0.12 22	0.43 67	0.12 5	0.14 11	2.25 88	2.24 209	0.49 74	0.34 39	0.43 42	0.37 60	0.37 26	4.78 142	0.27 70	0.15 19	0.35 40	0.23 11	0.65 72	0.24 22

DEFOM-Stereo	0.61 53	0.55 87	0.29 75	0.27 71	0.30 91	0.32 95	0.13 53	0.35 66	0.17 36	0.25 55	0.33 88	0.39 52	0.20 61	0.26 77	4.06 167	1.46 129	0.59 97	0.52 97	0.57 68	0.45 80	0.76 94	0.95 52	0.44 119	0.31 93	0.49 87	0.32 57	1.31 145	0.45 86

MaDis-Stereo	0.61 53	0.48 77	0.31 77	0.17 19	0.27 83	0.21 50	0.18 96	0.44 83	0.33 99	1.08 225	0.30 77	0.52 84	0.24 78	0.19 51	1.98 74	1.30 108	0.63 110	0.60 118	1.24 134	0.47 85	0.91 115	1.19 62	0.39 105	0.28 87	0.64 127	0.66 146	0.62 64	0.82 164

MonStereo	0.62 55	0.26 28	0.21 41	0.19 33	0.21 55	0.15 6	0.13 53	0.20 8	0.16 22	0.22 40	0.18 39	0.32 32	0.17 39	0.18 41	6.20 203	2.66 232	0.41 50	0.36 46	0.55 62	0.30 40	0.54 67	1.07 56	0.24 62	0.15 19	0.36 46	0.39 90	0.52 45	0.40 74

MMNet	0.63 56	0.58 93	0.47 120	0.39 127	0.56 187	0.43 136	0.31 141	0.61 99	0.40 113	0.39 80	0.60 151	0.68 119	0.35 95	0.52 221	1.55 53	0.80 48	0.77 146	0.60 118	0.76 89	0.55 110	0.65 81	0.87 46	0.44 119	0.60 175	0.52 97	0.49 114	1.49 165	0.50 97

UniTT-Stereo	0.64 57	0.44 71	0.35 92	0.21 49	0.25 76	0.35 107	0.18 96	0.62 104	0.31 94	0.75 147	0.29 73	0.69 122	0.36 104	0.25 75	1.85 70	1.53 140	0.60 101	0.65 140	1.69 167	0.47 85	1.19 139	1.30 73	0.39 105	0.33 99	0.56 106	0.55 123	0.55 53	0.58 110

RAFT	0.65 58	0.22 10	0.20 35	0.28 73	0.13 12	0.31 93	0.08 7	0.97 174	0.18 42	0.79 165	0.19 50	0.28 14	0.16 31	0.20 55	7.28 213	1.41 120	0.42 54	0.27 13	0.54 60	0.36 57	0.45 51	0.42 16	0.21 51	0.17 41	0.41 69	0.33 65	0.91 110	0.27 39

SCION-MonSter(vits)	0.67 59	0.50 80	0.34 87	0.47 155	0.59 192	0.43 136	0.31 141	0.20 8	0.16 22	0.22 40	0.18 39	0.32 32	0.17 39	0.18 41	6.22 205	2.63 230	0.41 50	0.36 46	0.55 62	0.30 40	0.54 67	1.06 55	0.24 62	0.15 19	0.36 46	0.39 90	0.52 45	0.40 74

AdaDepth	0.68 60	0.41 64	0.21 41	0.24 61	0.28 86	0.23 65	0.16 85	0.32 58	0.20 54	0.23 42	0.32 82	0.29 19	0.22 71	0.29 87	5.09 188	3.19 244	0.51 81	0.43 76	1.23 133	0.42 74	0.61 75	1.28 71	0.19 42	0.23 75	0.31 28	0.28 38	0.77 95	0.43 82

DMCA	0.68 60	0.72 127	0.65 162	0.40 130	0.49 157	0.54 170	0.34 164	0.59 97	0.55 167	0.79 165	0.64 159	0.73 133	0.41 114	0.47 199	1.60 60	0.99 63	0.76 139	0.68 147	0.68 81	0.52 101	0.71 89	1.17 60	0.51 154	0.57 163	0.50 90	0.55 123	1.06 126	0.62 125

VIP-Stereo	0.69 62	0.39 62	0.46 116	0.28 73	0.24 69	0.27 82	0.12 42	0.41 76	0.24 69	0.29 63	0.38 102	0.66 114	0.21 66	0.22 63	1.68 62	1.12 80	0.55 88	0.50 91	0.61 75	0.53 103	0.69 87	6.28 192	0.28 74	0.32 96	0.48 85	0.33 65	0.50 43	0.51 99

MLG-Stereo_test2	0.69 62	0.54 85	0.18 24	0.16 15	0.24 69	0.15 6	0.08 7	0.33 59	0.17 36	0.24 51	0.13 27	0.39 52	0.14 16	0.20 55	2.87 123	1.74 176	0.47 67	0.45 79	1.34 139	0.48 88	0.53 63	5.72 175	0.19 42	0.13 11	0.39 61	0.26 25	0.66 77	0.37 68

LG-Stereo	0.69 62	0.27 34	0.18 24	0.18 24	0.16 22	0.23 65	0.13 53	0.30 52	0.16 22	0.23 42	0.22 57	0.52 84	0.15 20	0.19 51	8.18 219	2.56 225	0.41 50	0.33 34	0.66 79	0.40 65	0.53 63	1.19 62	0.13 12	0.13 11	0.29 19	0.24 14	0.48 36	0.24 22

iRaftStereo_RVC	0.69 62	0.56 88	0.45 115	0.29 78	0.31 94	0.34 103	0.20 103	0.68 114	0.26 73	0.46 86	0.56 143	0.60 96	0.30 87	0.29 87	1.71 63	0.98 62	0.60 101	0.47 84	0.75 88	0.45 80	1.03 127	4.25 133	0.38 102	0.42 124	0.49 87	0.41 97	0.78 96	0.48 90

CCAANet	0.71 66	0.57 91	0.65 162	0.37 115	0.37 120	0.40 125	0.48 209	1.40 243	0.47 137	1.07 223	0.43 111	0.90 183	0.63 185	0.39 150	1.57 54	0.87 55	0.65 111	0.50 91	0.62 76	0.62 134	0.65 81	1.15 59	0.55 178	0.44 129	0.57 108	0.50 119	1.58 176	0.72 142

NLCSM	0.72 67	0.24 22	0.10 3	0.19 33	0.11 5	0.21 50	0.14 63	0.24 22	0.94 252	0.11 4	0.44 113	0.19 3	12.63 366	0.13 7	0.53 9	0.45 3	0.29 8	0.18 3	0.23 3	0.21 8	0.25 3	0.31 4	0.19 42	0.14 15	0.21 3	0.36 81	0.35 7	0.18 5

LGtest1	0.72 67	0.81 173	0.51 127	0.27 71	0.31 94	0.29 88	0.12 42	0.43 82	0.26 73	0.34 73	0.57 146	0.50 80	0.30 87	0.36 120	3.94 164	2.69 233	0.58 94	0.71 159	0.83 94	0.58 120	0.82 102	1.45 82	0.31 85	0.35 104	0.58 114	0.37 84	0.67 79	0.51 99

DFGA-Net	0.75 69	0.64 101	0.38 98	0.51 165	0.33 102	0.44 139	0.31 141	0.88 159	0.35 103	2.04 294	0.38 102	0.54 88	0.29 86	0.23 66	1.47 49	1.12 80	0.80 156	0.51 94	1.03 115	0.35 55	0.84 103	2.83 114	0.39 105	0.46 137	0.60 121	0.40 93	1.81 196	0.45 86

plain	0.75 69	0.88 203	0.39 100	0.33 97	0.61 197	0.35 107	0.30 140	0.89 163	0.35 103	0.72 136	0.24 64	0.73 133	0.35 95	0.21 58	2.10 79	1.66 163	0.73 128	0.72 164	1.01 114	0.43 78	1.85 183	1.92 95	0.36 94	0.39 111	0.72 142	0.61 132	0.75 89	0.74 145

RAFT_CTSACE	0.75 69	0.94 232	0.33 83	0.36 112	0.34 105	0.34 103	0.24 114	1.23 208	0.27 78	0.64 116	0.29 73	0.72 131	0.56 160	0.34 111	2.96 129	1.22 96	0.55 88	0.44 78	0.81 93	0.35 55	0.87 106	2.64 111	0.47 130	0.38 109	0.54 101	0.41 97	1.58 176	0.39 72

HCRNet	0.75 69	0.79 167	0.43 112	0.55 176	0.27 83	0.42 135	0.38 177	0.63 107	0.34 101	1.59 262	0.61 152	0.67 117	0.31 90	0.42 169	2.11 80	0.81 50	0.65 111	0.48 86	0.68 81	0.44 79	0.80 100	2.42 106	0.40 109	0.45 132	0.46 79	0.48 111	2.14 223	0.50 97

test_5	0.76 73	0.91 213	0.32 80	0.39 127	0.26 81	0.36 113	0.19 101	1.79 298	0.33 99	0.60 106	1.97 289	0.76 144	0.75 220	0.33 106	1.58 56	1.23 98	0.57 93	0.55 110	1.09 123	0.40 65	0.64 80	1.83 93	0.31 85	0.46 137	0.47 82	0.40 93	1.72 188	0.44 83

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.77 74	0.41 64	0.32 80	0.32 92	0.36 113	0.24 69	0.18 96	0.42 79	0.28 84	1.08 225	0.30 77	0.55 91	0.35 95	0.31 96	5.51 195	1.41 120	0.50 79	0.50 91	1.87 174	0.53 103	0.72 93	1.93 96	0.23 57	0.26 82	0.47 82	0.39 90	0.84 105	0.59 116

MIF-Stereo (partial)	0.77 74	0.77 153	0.34 87	0.29 78	0.38 123	0.36 113	0.31 141	0.54 90	0.40 113	0.61 109	0.32 82	0.55 91	0.40 109	0.24 71	2.14 82	1.65 161	0.69 119	0.76 180	0.93 110	0.48 88	1.52 163	1.76 91	0.42 112	0.39 111	0.64 127	0.70 150	2.25 241	0.86 175

UPFNet	0.78 76	0.71 121	0.89 204	0.55 176	0.65 216	0.60 202	0.56 222	0.72 121	0.57 174	0.59 105	0.59 149	0.64 108	0.47 131	0.61 250	1.83 69	1.02 66	0.77 146	0.69 155	0.92 107	0.73 178	0.70 88	1.04 54	0.55 178	0.67 205	0.64 127	0.57 128	2.18 229	0.59 116

CVANet_RVC	0.80 77	0.73 134	0.92 219	0.86 257	0.64 213	0.72 237	0.62 234	1.17 196	0.55 167	0.47 87	0.89 217	0.91 186	0.48 132	0.51 219	0.84 25	0.75 44	0.61 105	0.59 116	0.56 65	0.63 137	0.66 84	3.82 125	0.43 114	0.47 141	0.57 108	0.44 104	0.78 96	1.05 215

TestStereo	0.82 78	0.94 232	0.85 197	0.56 181	0.47 150	0.68 225	0.35 172	1.21 205	0.42 120	0.90 197	0.65 162	0.88 177	0.55 156	0.39 150	1.59 58	0.96 59	0.77 146	0.54 104	1.41 145	0.57 116	1.30 146	1.32 75	0.48 135	0.49 146	0.79 161	0.81 162	1.39 151	0.79 158

GMStereo	0.82 78	0.99 256	0.40 103	0.49 158	0.48 152	0.56 181	0.46 202	0.79 136	0.47 137	0.55 94	0.47 119	0.84 174	0.41 114	0.37 134	1.71 63	1.08 74	0.77 146	0.54 104	1.93 177	0.59 124	1.20 141	2.06 98	0.45 123	0.57 163	0.77 153	0.67 148	1.86 203	0.57 108
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 80	0.17 3	0.12 4	0.09 3	0.11 5	0.16 10	0.11 33	0.23 20	0.15 15	0.19 32	0.20 53	0.42 64	0.15 20	0.13 7	8.89 224	6.57 323	0.32 17	0.27 13	0.30 11	0.20 4	0.30 7	2.20 103	0.12 7	0.16 29	0.21 3	0.20 3	0.25 3	0.19 7

LG-Stereo_L2	0.86 81	0.69 113	0.46 116	0.28 73	0.36 113	0.25 74	0.13 53	0.62 104	0.26 73	0.70 129	0.40 107	0.71 127	0.34 93	0.31 96	3.30 144	2.24 209	0.60 101	0.52 97	1.08 122	0.47 85	0.85 105	5.80 178	0.34 91	0.28 87	0.58 114	0.38 88	0.65 72	0.63 127

LG-Stereo_L1	0.87 82	0.69 113	0.44 113	0.24 61	0.36 113	0.26 77	0.12 42	0.62 104	0.27 78	0.72 136	0.32 82	0.69 122	0.34 93	0.32 100	3.31 145	2.31 215	0.60 101	0.52 97	1.28 136	0.48 88	0.79 97	5.86 182	0.30 83	0.32 96	0.57 108	0.33 65	0.66 77	0.65 131

CFNet	0.87 82	0.85 190	0.83 192	0.78 241	0.74 234	0.62 206	0.56 222	0.84 151	0.49 149	0.67 123	0.70 175	0.96 203	0.68 202	0.45 194	2.29 91	0.88 56	0.76 139	0.66 143	0.94 111	0.80 204	1.07 129	1.08 57	0.50 148	0.54 155	0.91 197	1.03 207	1.67 186	1.14 229

HGLStereo	0.89 84	0.66 105	0.79 183	0.52 168	0.71 225	0.57 187	0.50 213	0.67 113	0.51 157	1.67 271	0.96 223	0.66 114	0.57 163	0.54 231	1.73 66	1.28 106	0.85 170	0.78 183	1.10 125	0.68 163	1.07 129	2.08 99	0.51 154	0.68 207	0.75 151	0.79 159	1.59 182	0.81 162

G2L-Stereo	0.90 85	0.70 117	0.63 158	0.57 182	0.79 246	0.51 160	0.38 177	0.77 128	0.53 162	0.69 128	0.81 200	0.76 144	0.64 190	0.57 241	2.59 106	1.03 67	0.75 136	0.63 131	1.35 140	0.65 149	1.59 165	1.66 88	0.61 218	0.52 150	0.82 171	0.95 191	1.98 212	0.80 160

RAFT+CT+SA	0.90 85	0.97 243	0.42 110	0.45 150	0.29 89	0.39 123	0.21 106	1.63 282	0.35 103	0.73 141	0.32 82	0.91 186	0.69 205	0.41 158	1.58 56	1.43 124	0.59 97	0.60 118	2.18 183	0.50 95	0.90 110	5.09 150	0.35 93	0.43 126	0.55 102	0.43 103	1.56 171	0.49 93

UNet	0.90 85	0.77 153	0.77 180	0.61 194	0.61 197	0.61 205	0.57 228	0.90 164	0.60 187	1.20 234	0.68 167	0.77 149	0.58 168	0.67 276	1.80 68	1.20 94	0.83 167	0.73 167	1.14 129	0.83 220	0.90 110	1.35 76	0.65 240	0.77 233	0.70 140	0.79 159	2.48 269	0.95 191

DF_test	0.93 88	0.66 105	0.64 160	0.29 78	0.34 105	0.26 77	0.16 85	0.71 119	0.39 111	0.67 123	0.30 77	0.74 140	0.37 106	0.30 94	2.73 113	2.09 201	0.72 125	0.62 124	0.76 89	0.76 191	3.96 220	4.39 135	0.51 154	0.45 132	0.50 90	0.45 107	0.70 82	0.61 121

dd	0.93 88	0.81 173	0.54 137	1.07 280	0.45 146	0.87 260	0.50 213	0.86 154	0.42 120	0.83 178	0.44 113	1.28 246	0.40 109	0.56 238	2.32 94	1.06 72	1.03 234	0.74 173	2.01 180	0.62 134	0.87 106	1.54 86	0.52 163	0.75 227	0.86 183	0.58 130	1.74 191	1.43 258

DSFCA	0.94 90	0.84 183	0.75 177	0.66 212	0.78 242	0.62 206	0.79 255	0.75 126	0.78 233	0.78 156	0.86 208	0.79 160	0.52 144	0.44 185	1.95 72	1.21 95	0.89 183	0.87 229	1.03 115	0.81 211	1.11 132	2.19 102	0.73 271	0.80 242	0.84 175	0.96 192	1.89 204	0.85 173

DMCA-RVC	0.94 90	0.74 137	0.78 182	0.62 196	0.78 242	0.58 191	1.11 286	0.77 128	1.39 292	1.36 249	0.68 167	0.88 177	0.57 163	0.58 244	2.43 98	1.16 86	0.91 189	0.78 183	0.99 112	0.78 196	0.94 119	1.41 80	0.55 178	0.72 221	0.62 124	0.64 136	1.82 198	0.91 185

IER	0.95 92	0.83 179	0.60 154	0.50 162	0.52 168	0.58 191	0.48 209	0.80 140	0.50 153	1.12 229	0.77 190	1.06 218	0.50 138	0.78 294	3.59 155	1.11 79	0.76 139	0.65 140	0.91 106	0.78 196	0.76 94	2.32 104	0.66 243	0.67 205	0.65 130	1.01 201	2.05 217	0.74 145

S2M2_XL	0.96 93	0.50 80	0.70 172	0.24 61	0.31 94	0.36 113	0.28 132	0.61 99	0.47 137	0.56 96	0.36 97	0.66 114	0.59 174	0.35 115	2.63 108	1.84 184	0.69 119	0.49 90	0.73 87	0.55 110	4.91 238	4.77 141	0.51 154	0.34 102	0.60 121	0.51 122	0.75 89	0.74 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HITNet	0.97 94	0.66 105	0.64 160	0.69 217	0.50 160	0.40 125	0.33 159	1.25 212	0.87 246	0.70 129	0.70 175	0.94 196	0.53 145	0.39 150	2.05 77	1.16 86	0.69 119	0.64 133	0.84 95	0.61 130	2.15 193	4.61 138	0.49 140	0.60 175	0.63 125	0.63 135	1.82 198	0.82 164
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 95	0.26 28	0.13 5	0.20 42	0.17 30	0.16 10	0.11 33	0.25 28	7.11 379	0.12 5	0.80 197	0.23 8	12.80 368	0.15 20	0.51 7	0.50 11	0.34 25	0.22 5	0.26 4	0.23 18	0.28 4	0.37 7	0.31 85	0.15 19	0.25 9	0.31 50	0.55 53	0.16 3

RASNet	1.02 96	0.75 140	0.95 228	0.64 207	0.64 213	0.67 223	0.45 198	0.98 176	0.62 193	1.21 238	0.64 159	0.76 144	0.74 217	0.43 177	1.59 58	1.52 138	0.78 152	0.68 147	1.06 120	0.70 169	1.24 145	4.37 134	0.47 130	0.84 253	0.80 164	0.83 166	2.17 228	1.08 220

DLCB_ROB	1.03 97	0.92 219	0.91 212	0.74 229	0.83 258	0.75 243	0.77 252	0.88 159	0.73 227	0.93 205	0.85 206	1.06 218	0.94 268	0.70 281	1.57 54	1.24 101	1.03 234	0.73 167	0.92 107	0.75 184	1.48 158	2.49 107	0.81 294	0.77 233	1.35 282	1.30 250	1.49 165	0.95 191

TESTraft	1.04 98	0.98 249	0.44 113	0.41 132	0.34 105	0.41 128	0.26 122	1.12 189	0.40 113	0.98 212	0.35 94	0.64 108	0.76 225	0.53 224	3.11 138	1.82 183	0.74 130	0.52 97	3.10 226	0.57 116	1.16 136	3.86 128	0.37 97	0.45 132	0.58 114	1.17 235	2.52 275	0.60 118

DISCO	1.04 98	0.98 249	0.62 156	0.57 182	0.62 206	0.84 257	0.83 259	0.77 128	0.82 237	1.98 289	0.89 217	0.68 119	0.70 206	0.45 194	1.98 74	1.35 115	1.00 225	0.81 194	1.83 170	0.81 211	1.00 122	2.90 116	0.62 226	0.65 200	0.74 149	0.84 168	2.03 216	0.85 173

STTStereo	1.06 100	0.95 237	0.90 208	0.79 245	0.77 240	0.70 231	1.10 283	0.86 154	1.48 301	1.26 243	0.78 195	1.13 231	0.78 233	0.94 312	2.76 114	1.16 86	0.76 139	0.73 167	1.10 125	0.66 154	1.18 138	1.53 85	0.62 226	0.58 167	0.78 158	1.22 242	1.76 193	1.40 256

WQFJX	1.07 101	0.20 7	0.15 10	0.17 19	0.13 12	0.25 74	0.16 85	0.19 6	7.25 382	0.15 17	1.82 282	0.19 3	12.82 369	0.14 11	0.91 29	0.76 45	0.30 13	0.26 12	0.27 5	0.32 48	0.29 5	0.49 25	0.28 74	0.18 50	0.26 10	0.29 43	0.54 50	0.22 13

NLMM	1.09 102	0.27 34	0.14 7	0.20 42	0.17 30	0.21 50	0.14 63	0.24 22	7.18 380	0.14 12	1.66 270	0.21 5	12.89 371	0.13 7	1.43 45	0.54 14	0.35 31	0.29 19	0.29 9	0.29 36	0.33 14	0.75 40	0.28 74	0.18 50	0.24 6	0.32 57	0.45 27	0.22 13

coex_refinement	1.09 102	1.02 270	0.82 190	0.66 212	0.86 259	0.73 239	0.56 222	0.81 143	1.01 263	0.67 123	1.02 233	0.97 204	0.48 132	0.49 209	4.47 180	1.03 67	0.82 163	0.71 159	3.71 253	0.78 196	1.01 124	1.08 57	0.66 243	0.59 171	0.89 192	0.99 200	1.78 195	0.94 188

TestStereo1	1.09 102	0.99 256	0.41 104	0.38 119	0.37 120	0.41 128	0.27 126	1.02 180	0.40 113	0.80 169	0.34 91	0.61 101	0.74 217	0.53 224	2.97 130	1.78 178	0.74 130	0.54 104	3.12 227	0.57 116	1.44 151	5.38 158	0.37 97	0.43 126	0.59 119	1.04 212	2.53 277	0.60 118

SA-5K	1.09 102	0.99 256	0.41 104	0.38 119	0.37 120	0.41 128	0.27 126	1.02 180	0.40 113	0.80 169	0.34 91	0.61 101	0.74 217	0.53 224	2.97 130	1.78 178	0.74 130	0.54 104	3.12 227	0.57 116	1.44 151	5.38 158	0.37 97	0.43 126	0.59 119	1.04 212	2.53 277	0.60 118

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 102	0.93 225	0.85 197	0.74 229	0.81 252	0.66 220	1.22 296	1.07 184	2.23 337	1.99 290	0.76 186	0.97 204	0.63 185	0.94 312	2.41 97	1.05 71	0.74 130	0.72 164	1.32 138	0.70 169	0.90 110	1.40 77	0.59 207	0.61 177	0.74 149	1.58 283	1.48 164	1.26 247
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	1.10 107	0.27 34	0.14 7	0.20 42	0.17 30	0.21 50	0.14 63	0.24 22	7.19 381	0.14 12	1.68 274	0.21 5	12.89 371	0.13 7	1.43 45	0.54 14	0.35 31	0.29 19	0.29 9	0.29 36	0.33 14	0.75 40	0.28 74	0.18 50	0.24 6	0.32 57	0.45 27	0.22 13

AIO-Stereo	1.11 108	0.33 51	0.22 44	0.35 105	0.16 22	0.20 43	0.11 33	0.18 4	0.14 10	0.15 17	0.20 53	0.22 7	0.16 31	0.17 36	5.08 187	1.09 78	0.46 65	0.40 68	1.20 130	0.50 95	0.43 48	16.33 327	0.20 47	0.17 41	0.35 40	0.24 14	0.64 70	0.19 7

psm_up	1.12 109	0.88 203	1.03 249	0.79 245	0.95 270	0.77 246	0.66 241	1.33 233	1.03 268	0.87 187	0.69 172	1.12 228	0.76 225	0.76 289	2.94 127	1.17 89	0.96 212	0.82 206	2.32 190	0.85 224	1.44 151	1.89 94	0.51 154	0.92 281	1.03 226	1.08 219	1.62 183	1.09 221

PDISCO_ROB	1.12 109	0.87 198	0.62 156	0.79 245	0.70 223	0.54 170	0.76 251	0.95 173	0.69 217	1.78 276	0.98 229	0.75 142	0.63 185	0.65 270	2.15 83	1.54 145	0.99 221	1.10 294	1.60 160	0.82 217	1.80 176	2.71 112	0.57 197	0.84 253	1.20 261	0.84 168	2.56 281	0.90 182

PS-NSSS	1.13 111	1.45 328	0.73 174	1.20 299	0.95 270	1.22 303	1.06 276	0.80 140	0.55 167	0.74 145	0.51 128	2.17 293	1.08 284	0.93 310	2.02 76	0.96 59	0.89 183	0.74 173	1.56 155	0.65 149	0.97 121	0.79 44	1.65 351	0.55 158	1.13 248	0.96 192	3.19 316	1.11 225

SA	1.14 112	0.95 237	0.46 116	0.55 176	0.54 177	0.50 158	0.25 119	1.59 275	0.47 137	0.72 136	0.40 107	0.73 133	0.59 174	0.62 255	2.09 78	2.12 202	0.82 163	0.82 206	3.31 241	0.67 161	1.46 154	4.78 142	0.36 94	0.69 212	0.78 158	1.11 223	2.64 289	0.72 142

LMCR-Stereo	1.14 112	0.84 183	0.91 212	0.55 176	0.63 210	0.66 220	0.34 164	1.12 189	0.64 200	0.82 176	0.77 190	0.94 196	0.49 135	0.44 185	3.22 143	1.57 152	1.06 243	0.76 180	2.19 185	1.43 290	1.90 185	4.46 136	0.53 169	0.81 245	0.87 186	0.86 175	1.11 131	0.94 188

NLSM1	1.15 114	0.27 34	0.18 24	0.22 54	0.24 69	0.33 99	0.12 42	0.33 59	7.27 383	0.14 12	1.66 270	0.31 25	12.63 366	0.16 25	1.46 48	1.31 110	0.39 45	0.24 9	0.31 15	0.30 40	0.37 26	0.92 48	0.31 85	0.17 41	0.27 14	0.33 65	0.56 55	0.22 13

AF-Net	1.15 114	0.85 190	1.00 240	0.77 237	0.93 266	1.00 278	2.29 323	1.51 261	1.06 270	0.57 101	0.96 223	1.40 257	0.64 190	0.75 287	2.20 86	1.08 74	0.85 170	0.62 124	1.83 170	0.79 201	0.90 110	2.97 117	0.66 243	0.65 200	0.98 216	0.89 180	1.58 176	1.24 245

Nwc_Net	1.15 114	0.85 190	1.00 240	0.77 237	0.93 266	1.00 278	2.29 323	1.51 261	1.06 270	0.57 101	0.96 223	1.40 257	0.64 190	0.75 287	2.20 86	1.08 74	0.85 170	0.62 124	1.83 170	0.79 201	0.90 110	2.97 117	0.66 243	0.65 200	0.98 216	0.89 180	1.58 176	1.24 245

RSM	1.16 117	0.30 44	0.23 59	0.32 92	0.15 18	0.21 50	0.10 20	0.18 4	0.16 22	0.14 12	0.27 69	0.23 8	0.20 61	0.15 20	0.70 19	0.64 31	0.43 55	0.38 60	0.36 26	0.42 74	0.50 58	23.43 382	0.23 57	0.17 41	0.40 65	0.25 20	0.61 63	0.24 22

CAS	1.16 117	0.81 173	0.47 120	0.51 165	0.49 157	0.38 119	0.31 141	0.56 92	0.45 132	1.20 234	0.90 219	0.64 108	0.97 276	0.32 100	3.11 138	2.22 208	0.98 216	0.85 223	1.21 131	0.64 142	3.95 218	5.48 170	0.47 130	0.31 93	0.85 182	0.92 187	1.21 138	1.15 232

GANet	1.17 119	0.80 172	0.81 187	0.71 221	0.71 225	1.18 295	0.64 237	0.83 148	0.47 137	0.61 109	6.20 351	2.19 294	0.44 127	0.65 270	0.94 30	0.81 50	0.87 177	0.79 186	0.65 78	0.46 83	0.56 70	6.49 195	0.53 169	0.57 163	0.65 130	0.47 109	0.85 106	0.70 139

Occ-G	1.18 120	0.59 95	0.31 77	0.34 100	0.31 94	0.26 77	0.12 42	0.38 73	0.19 46	0.16 21	0.36 97	0.34 38	0.25 80	0.16 25	7.20 211	1.86 185	0.48 71	0.45 79	1.09 123	0.42 74	0.93 118	13.28 293	0.29 81	0.21 64	0.38 57	0.26 25	0.97 117	0.31 51

DepthFocus	1.19 121	0.56 88	0.35 92	0.29 78	0.28 86	0.27 82	0.22 109	0.70 117	0.52 160	0.51 91	0.38 102	0.63 106	0.41 114	0.38 141	2.46 99	2.61 229	0.66 116	0.65 140	1.00 113	0.76 191	8.65 324	6.22 191	0.51 154	0.33 99	0.65 130	0.49 114	0.79 99	0.83 171

MLG-Stereo_test3	1.20 122	0.48 77	0.28 74	0.29 78	0.38 123	0.25 74	0.12 42	0.34 65	0.20 54	1.11 228	0.34 91	0.54 88	0.19 55	0.32 100	2.92 126	2.26 211	0.53 83	0.54 104	1.56 155	0.53 103	0.81 101	15.80 320	0.18 40	0.26 82	0.43 76	0.32 57	0.91 110	0.44 83

WAFT-Stereo (ZS)	1.22 123	0.64 101	0.31 77	0.24 61	0.30 91	0.32 95	0.13 53	0.78 133	0.37 108	0.67 123	0.37 101	0.78 156	0.44 127	0.79 297	2.79 119	3.20 246	0.62 108	0.51 94	0.86 99	0.49 92	6.95 275	8.07 213	0.53 169	0.38 109	0.65 130	0.47 109	0.60 62	0.76 152

CASnet	1.22 123	0.92 219	0.55 139	0.41 132	0.45 146	0.39 123	0.24 114	0.92 168	0.50 153	0.78 156	0.56 143	0.91 186	0.54 153	0.38 141	3.31 145	1.35 115	0.77 146	0.51 94	1.43 146	0.56 113	7.13 280	5.44 169	0.45 123	0.48 145	1.22 264	0.50 119	1.47 161	0.78 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Sa-1000	1.22 123	0.77 153	0.49 123	0.49 158	0.61 197	0.51 160	0.29 136	1.69 288	0.53 162	0.73 141	0.48 125	0.73 133	0.66 200	0.76 289	3.04 135	1.97 193	0.98 216	0.95 251	3.31 241	0.63 137	1.92 188	4.89 144	0.37 97	0.82 247	1.15 252	1.22 242	2.35 252	0.75 148

MatchAttention (ZS)	1.23 126	0.73 134	0.32 80	0.32 92	0.27 83	0.34 103	0.15 79	0.68 114	0.59 183	0.55 94	0.45 116	0.99 210	0.65 194	0.46 196	2.56 101	2.58 226	1.02 230	0.78 183	0.88 105	0.66 154	6.42 265	5.87 183	0.53 169	0.26 82	0.77 153	0.42 101	3.25 321	0.68 136
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	1.24 127	0.87 198	1.18 285	0.48 156	0.38 123	0.44 139	0.28 132	0.60 98	0.56 170	1.85 283	0.35 94	0.64 108	0.40 109	0.44 185	2.57 102	2.15 203	0.74 130	0.60 118	1.11 127	0.59 124	4.37 227	6.33 193	0.49 140	0.37 106	0.68 138	1.22 242	3.07 310	0.79 158
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	1.26 128	0.86 194	0.39 100	0.42 137	0.32 98	0.32 95	0.19 101	0.71 119	0.32 95	0.70 129	0.31 81	0.64 108	0.56 160	0.43 177	4.05 166	2.29 212	0.65 111	0.70 157	1.04 117	0.51 97	1.88 184	13.45 294	0.46 127	0.24 79	0.57 108	0.37 84	1.14 134	0.54 103

iinet-f	1.26 128	1.10 287	0.69 170	0.94 265	0.47 150	0.72 237	0.58 230	0.79 136	0.50 153	2.11 302	1.35 260	0.83 169	0.64 190	0.38 141	3.97 165	1.88 187	0.79 154	0.68 147	3.04 223	1.08 258	1.61 167	3.40 119	0.68 252	0.75 227	1.14 250	0.64 136	2.22 240	0.90 182

NLMM1	1.28 130	0.30 44	0.13 5	0.18 24	0.21 55	0.24 69	0.10 20	0.26 33	10.32 393	0.17 25	0.65 162	0.36 44	12.86 370	0.16 25	2.31 93	1.57 152	0.33 21	0.33 34	0.36 26	0.30 40	0.36 24	1.21 65	0.30 83	0.16 29	0.27 14	0.31 50	0.65 72	0.19 7

APVNet	1.28 130	1.03 273	0.68 168	0.69 217	0.78 242	0.87 260	0.89 264	0.79 136	0.72 223	0.91 201	0.83 203	0.92 191	0.61 179	0.59 246	3.31 145	1.71 167	1.16 260	0.99 263	3.22 234	0.92 235	1.91 187	4.73 140	0.58 201	1.11 302	0.80 164	0.84 168	1.90 206	0.97 193

GREATEN-IGEV_RVC	1.29 132	0.30 44	0.22 44	0.16 15	0.18 39	0.19 33	0.10 20	0.37 71	0.24 69	0.23 42	0.21 56	0.49 79	0.18 49	0.23 66	12.34 252	4.04 274	0.39 45	0.35 41	0.80 92	0.40 65	0.48 56	10.58 242	0.27 70	0.15 19	0.40 65	0.33 65	0.72 84	0.39 72

RSM++	1.29 132	0.33 51	0.25 69	0.36 112	0.20 47	0.24 69	0.11 33	0.22 16	0.17 36	0.16 21	0.28 71	0.27 12	0.20 61	0.17 36	0.89 28	0.71 37	0.43 55	0.39 64	0.52 54	0.46 83	0.53 63	25.80 387	0.31 85	0.18 50	0.55 102	0.26 25	0.57 58	0.29 48

RP	1.29 132	1.05 280	1.26 299	0.96 266	1.11 287	0.85 258	1.39 302	1.24 211	1.30 288	0.61 109	1.16 244	1.27 244	0.75 220	0.72 285	3.49 152	1.12 80	0.95 207	0.68 147	1.24 134	0.83 220	1.02 126	4.57 137	0.63 230	0.91 279	0.90 195	1.02 206	2.51 273	1.20 239

testmc14	1.30 135	0.30 44	0.22 44	0.21 49	0.21 55	0.19 33	0.10 20	0.20 8	0.19 46	0.80 169	0.16 36	0.76 144	0.15 20	0.21 58	6.61 206	3.91 271	0.43 55	0.36 46	0.56 65	0.37 60	0.46 52	16.68 332	0.38 102	0.26 82	0.36 46	0.35 78	0.47 33	0.32 52

AACVNet	1.30 135	0.89 207	0.74 175	0.93 261	0.95 270	0.73 239	0.64 237	0.88 159	0.64 200	0.74 145	0.88 214	0.83 169	0.67 201	0.62 255	9.20 226	1.41 120	0.87 177	0.84 218	1.21 131	0.80 204	1.51 160	2.50 108	0.75 281	0.69 212	0.88 190	1.11 223	1.91 207	1.31 249

AMNet	1.31 137	1.12 289	1.05 252	1.14 289	1.12 289	1.27 309	1.07 279	1.35 236	1.13 277	1.10 227	1.11 241	1.55 270	1.26 293	1.20 335	1.75 67	1.59 157	1.37 286	1.23 316	1.37 143	1.22 272	1.40 150	1.40 77	1.25 336	1.26 314	1.26 266	1.70 293	1.54 169	1.65 273

MCSU-Stereo	1.32 138	0.31 49	0.33 83	0.20 42	0.21 55	0.18 25	0.14 63	0.20 8	0.32 95	1.82 279	0.15 32	0.61 101	0.20 61	0.24 71	8.13 217	1.72 169	0.43 55	0.31 28	0.55 62	0.34 51	0.44 49	15.90 322	0.37 97	0.18 50	0.42 71	0.31 50	0.99 120	0.54 103

YMNet	1.32 138	0.78 161	0.42 110	0.50 162	0.61 197	0.58 191	1.39 302	0.77 128	0.56 170	1.23 242	0.35 94	0.68 119	2.19 314	0.56 238	15.64 268	1.49 135	0.82 163	0.66 143	0.77 91	0.41 71	0.62 78	1.30 73	0.23 57	0.39 111	0.75 151	0.48 111	0.81 102	0.65 131

AIO-test1	1.32 138	0.19 5	0.16 16	0.12 8	0.14 14	0.18 25	0.15 79	0.33 59	0.17 36	0.26 58	0.26 67	0.35 42	0.15 20	0.18 41	10.09 236	3.61 264	0.36 36	0.31 28	0.44 44	0.36 57	0.35 19	16.14 323	0.14 17	0.15 19	0.23 5	0.23 11	0.33 5	0.17 4

ARAFT	1.32 138	0.72 127	0.50 125	0.35 105	0.34 105	0.44 139	0.24 114	0.65 108	0.35 103	2.25 307	0.56 143	0.60 96	0.30 87	0.43 177	2.15 83	1.46 129	0.75 136	0.75 177	2.78 216	0.58 120	2.25 197	12.47 281	0.45 123	0.39 111	0.94 207	0.40 93	1.98 212	0.57 108

iResNet_ROB	1.32 138	0.86 194	0.86 200	0.65 208	0.60 194	0.69 228	0.66 241	2.64 354	0.58 178	1.71 273	0.75 185	0.97 204	0.82 245	0.49 209	5.86 198	1.53 140	0.93 199	0.86 225	2.96 220	0.68 163	2.22 194	1.21 65	0.62 226	0.95 286	0.86 183	0.98 198	2.65 291	1.02 210

PA-Net	1.33 143	0.99 256	1.18 285	0.77 237	1.35 308	0.69 228	0.90 265	0.82 147	1.17 282	0.82 176	1.28 255	0.78 156	0.79 235	0.93 310	4.45 179	1.31 110	0.72 125	0.80 191	1.06 120	0.89 228	1.19 139	4.70 139	0.68 252	0.85 261	1.01 222	2.17 327	1.45 159	2.09 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.35 144	1.22 298	1.01 244	1.18 293	1.10 286	1.02 281	0.81 256	1.25 212	1.15 280	1.30 246	0.77 190	2.55 313	0.96 272	0.63 259	2.28 90	1.23 98	1.09 247	0.99 263	2.42 195	0.90 232	2.22 194	1.72 89	0.79 291	1.12 303	1.31 273	1.27 246	2.62 286	1.48 261
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	1.36 145	0.72 127	0.89 204	0.59 187	0.54 177	0.54 170	0.34 164	0.81 143	0.58 178	0.76 151	0.69 172	1.05 217	0.53 145	0.64 263	2.77 115	1.41 120	0.92 192	0.69 155	3.26 237	0.64 142	1.68 171	10.52 239	0.58 201	0.83 250	1.01 222	0.65 144	2.40 261	0.61 121

ACRE	1.36 145	0.71 121	0.88 202	0.61 194	0.53 171	0.55 175	0.35 172	0.81 143	0.58 178	0.76 151	0.69 172	1.06 218	0.53 145	0.64 263	2.80 121	1.39 119	0.92 192	0.68 147	3.26 237	0.64 142	1.68 171	10.53 240	0.58 201	0.83 250	1.03 226	0.64 136	2.40 261	0.62 125

CIPLG	1.37 147	0.71 121	0.91 212	0.59 187	0.53 171	0.54 170	0.36 175	0.81 143	0.59 183	0.76 151	0.68 167	1.04 214	0.53 145	0.64 263	3.08 136	1.45 128	0.93 199	0.67 145	3.23 235	0.64 142	1.66 168	10.56 241	0.58 201	0.84 253	1.03 226	0.66 146	2.36 254	0.61 121

NCC-stereo	1.37 147	1.25 303	1.13 271	1.00 271	1.08 280	0.98 275	1.87 313	1.76 294	1.58 309	0.60 106	1.33 257	1.22 236	1.08 284	0.78 294	3.16 141	1.19 92	0.95 207	1.00 268	1.64 161	1.00 249	1.20 141	3.65 121	0.84 303	0.84 253	1.28 269	1.57 281	1.44 155	1.60 269

Abc-Net	1.37 147	1.25 303	1.13 271	1.00 271	1.08 280	0.98 275	1.87 313	1.76 294	1.58 309	0.60 106	1.33 257	1.22 236	1.08 284	0.78 294	3.16 141	1.19 92	0.95 207	1.00 268	1.64 161	1.00 249	1.20 141	3.65 121	0.84 303	0.84 253	1.28 269	1.57 281	1.44 155	1.60 269
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	1.38 150	0.94 232	0.55 139	0.60 189	0.48 152	0.59 199	0.38 177	2.05 324	0.53 162	1.67 271	0.52 130	0.83 169	0.81 240	0.49 209	3.50 153	1.90 188	0.92 192	0.86 225	4.99 282	0.61 130	3.19 209	5.05 149	0.47 130	0.64 194	1.04 230	1.06 215	1.58 176	0.99 203

GLC_STEREO	1.38 150	0.90 210	0.91 212	0.58 185	0.62 206	0.49 153	0.43 192	1.68 287	0.48 143	0.77 155	0.68 167	0.81 165	0.62 184	0.61 250	9.99 235	1.91 189	0.92 192	0.60 118	1.71 168	0.71 174	2.58 202	3.85 127	0.48 135	0.57 163	0.69 139	0.56 126	2.36 254	0.87 178

111111	1.39 152	0.38 57	0.20 35	0.25 66	0.29 89	0.22 64	0.09 12	0.19 6	0.16 22	0.10 3	0.18 39	0.28 14	0.17 39	0.21 58	11.32 246	2.07 200	0.47 67	0.29 19	0.84 95	0.40 65	0.57 71	17.45 348	0.24 62	0.12 5	0.26 10	0.24 14	0.42 18	0.19 7

UDGNet	1.40 153	1.04 274	0.83 192	1.64 327	1.39 310	1.70 327	1.25 298	1.21 205	0.81 236	0.63 114	0.87 211	0.92 191	0.42 119	1.61 349	2.12 81	1.25 102	0.87 177	0.89 237	2.45 197	0.92 235	1.95 190	5.71 173	1.28 338	0.54 155	1.21 262	1.10 221	2.15 224	1.02 210

SACVNet	1.42 154	0.96 241	1.03 249	0.93 261	1.15 291	0.95 271	0.99 272	1.50 258	0.82 237	1.21 238	0.74 183	0.99 210	0.73 215	0.70 281	3.38 150	1.50 136	1.24 272	0.85 223	2.24 187	0.96 242	2.50 201	5.99 187	0.69 259	0.90 276	1.04 230	1.06 215	2.02 215	1.29 248

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 155	0.64 101	0.58 146	0.44 148	0.42 139	0.38 119	0.27 126	1.25 212	0.49 149	0.85 182	0.62 155	0.76 144	0.54 153	0.35 115	12.82 253	1.55 148	0.72 125	0.71 159	2.02 182	0.58 120	1.72 173	6.96 203	0.42 112	0.39 111	0.82 171	1.19 237	0.71 83	0.77 154

depth_test_26	1.45 156	0.98 249	0.63 158	0.37 115	0.36 113	0.40 125	0.20 103	0.91 166	0.61 190	0.85 182	0.43 111	1.25 240	0.50 138	0.36 120	3.01 132	2.30 214	0.89 183	0.75 177	1.05 118	0.59 124	8.29 310	9.76 228	0.46 127	0.36 105	1.62 319	0.58 130	0.82 104	0.69 138

trnet	1.46 157	0.91 213	0.99 237	0.53 171	0.44 143	0.49 153	0.25 119	1.41 246	0.67 209	0.88 194	1.00 231	0.97 204	0.76 225	0.44 185	7.79 216	3.28 250	0.95 207	0.64 133	2.41 192	0.64 142	3.97 221	3.96 129	0.58 201	0.63 192	1.03 226	1.01 201	1.73 190	0.99 203

sAnonymous2	1.46 157	0.77 153	0.55 139	0.43 139	0.48 152	0.71 234	0.42 187	1.28 220	0.99 259	0.65 119	0.88 214	1.13 231	0.96 272	0.36 120	2.58 103	2.36 219	1.11 249	1.05 283	3.69 251	0.96 242	4.96 239	7.11 204	0.64 236	0.61 177	0.84 175	1.39 258	1.25 140	1.23 243

CroCo_RVC	1.46 157	0.77 153	0.55 139	0.43 139	0.48 152	0.71 234	0.42 187	1.28 220	0.99 259	0.65 119	0.88 214	1.13 231	0.96 272	0.36 120	2.58 103	2.36 219	1.11 249	1.05 283	3.69 251	0.96 242	4.96 239	7.11 204	0.64 236	0.61 177	0.84 175	1.39 258	1.25 140	1.23 243

CES	1.47 160	0.78 161	0.61 155	0.46 153	0.57 188	0.52 166	0.23 110	1.50 258	0.68 213	0.78 156	0.86 208	0.86 175	0.90 259	0.39 150	7.38 215	3.09 241	1.24 272	1.04 278	1.48 149	1.19 268	4.63 235	5.40 165	0.67 249	0.45 132	0.87 186	0.82 163	1.16 135	1.15 232

HSM	1.47 160	0.76 149	1.02 247	0.81 249	0.80 250	0.56 181	0.56 222	1.86 304	0.60 187	0.76 151	0.85 206	0.90 183	0.68 202	0.60 249	11.58 248	1.15 84	0.96 212	0.74 173	2.61 201	0.74 179	2.26 198	2.51 109	0.60 214	0.87 263	0.95 211	0.98 198	2.08 221	1.02 210

DN-CSS_ROB	1.49 162	0.84 183	1.08 259	0.88 259	0.88 260	0.50 158	0.39 180	2.00 317	0.63 196	1.55 260	1.79 278	1.00 212	0.81 240	0.41 158	3.48 151	1.46 129	1.12 253	0.95 251	5.28 287	0.75 184	4.20 222	3.69 123	0.56 186	1.01 292	0.80 164	0.82 163	2.06 219	1.31 249

stereogan	1.50 163	1.32 312	1.15 277	1.13 286	1.31 304	1.13 291	1.02 275	1.26 215	1.04 269	1.20 234	1.09 239	1.65 275	0.90 259	0.67 276	2.78 118	1.43 124	1.01 229	0.81 194	1.83 170	0.99 248	1.36 148	8.05 212	0.73 271	0.92 281	0.91 197	1.08 219	2.36 254	1.37 253

MGS-Stereo	1.51 164	0.99 256	0.53 134	0.41 132	0.35 110	0.41 128	0.36 175	0.66 111	0.28 84	0.53 92	0.47 119	0.52 84	0.39 107	0.43 177	23.18 291	1.01 65	0.77 146	0.79 186	1.05 118	0.67 161	1.17 137	1.46 84	0.47 130	0.69 212	0.77 153	0.48 111	1.29 143	0.77 154

LoS_RVC	1.52 165	1.26 305	0.96 230	0.32 92	0.52 168	0.38 119	0.34 164	0.73 123	0.57 174	2.10 300	0.76 186	0.73 133	0.72 212	0.35 115	4.43 177	3.80 267	0.91 189	2.29 367	3.41 245	0.70 169	4.52 231	6.76 198	0.56 186	0.44 129	0.84 175	0.85 173	0.93 112	0.98 198

tt_ll	1.52 165	1.26 305	0.96 230	0.32 92	0.52 168	0.38 119	0.34 164	0.73 123	0.57 174	2.10 300	0.76 186	0.73 133	0.72 212	0.35 115	4.43 177	3.80 267	0.91 189	2.29 367	3.41 245	0.70 169	4.52 231	6.76 198	0.56 186	0.44 129	0.84 175	0.85 173	0.93 112	0.98 198

TANstereo	1.55 167	1.06 283	0.94 222	0.68 215	0.76 236	0.90 265	0.33 159	0.86 154	0.64 200	0.70 129	1.05 236	0.60 96	0.61 179	1.01 319	2.77 115	2.92 238	1.00 225	1.15 301	1.49 150	1.30 282	5.05 245	5.77 176	1.42 341	0.59 171	0.57 108	0.90 182	5.94 360	0.75 148

XX-TBD	1.55 167	1.06 283	0.94 222	0.68 215	0.76 236	0.90 265	0.33 159	0.86 154	0.64 200	0.70 129	1.05 236	0.60 96	0.61 179	1.01 319	2.77 115	2.92 238	1.00 225	1.15 301	1.49 150	1.30 282	5.05 245	5.77 176	1.42 341	0.59 171	0.57 108	0.90 182	5.94 360	0.75 148

MM-Stereo_test2	1.56 169	0.78 161	0.24 66	0.30 86	0.21 55	0.18 25	0.11 33	0.33 59	0.16 22	0.36 77	0.18 39	0.40 56	0.16 31	0.18 41	5.36 192	11.21 351	0.46 65	0.40 68	0.42 40	0.53 103	0.50 58	17.82 349	0.28 74	0.18 50	0.39 61	0.25 20	0.56 55	0.25 31

RGC	1.56 169	1.33 314	1.98 346	1.18 293	1.24 297	1.20 300	1.06 276	1.20 203	1.09 273	0.91 201	1.67 272	1.23 238	1.26 293	0.92 309	4.08 169	1.27 104	1.06 243	0.86 225	1.92 175	1.10 262	1.72 173	5.40 165	0.79 291	1.03 294	1.17 254	1.52 277	2.20 231	1.83 279

LL-Strereo2	1.57 171	0.66 105	0.65 162	0.40 130	0.35 110	0.32 95	0.23 110	1.48 254	0.42 120	0.68 127	0.57 146	0.63 106	0.32 91	0.67 276	2.65 110	7.88 336	0.65 111	0.55 110	1.37 143	0.70 169	1.80 176	15.65 318	0.50 148	0.40 118	0.65 130	0.62 133	1.06 126	0.56 105

CREStereo	1.57 171	0.92 219	0.99 237	0.53 171	0.43 141	0.49 153	0.26 122	1.44 252	0.71 222	0.87 187	1.01 232	0.95 200	0.76 225	0.44 185	7.17 209	4.29 278	0.93 199	0.59 116	2.41 192	0.65 149	5.45 248	5.19 152	0.61 218	0.63 192	1.02 225	1.01 201	1.74 191	0.98 198
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	1.58 173	0.74 137	0.75 177	0.41 132	0.35 110	0.52 166	0.32 152	1.47 253	0.45 132	0.63 114	0.61 152	0.69 122	0.39 107	0.30 94	4.83 183	4.95 289	0.76 139	0.56 113	1.64 161	0.60 129	0.96 120	16.85 338	0.50 148	0.45 132	0.78 158	0.62 133	0.88 107	0.68 136

GIP-stereo	1.59 174	0.56 88	0.35 92	0.29 78	0.24 69	0.21 50	0.11 33	0.24 22	0.17 36	0.31 67	0.19 50	0.38 50	0.19 55	0.27 81	11.70 251	7.84 335	0.48 71	0.41 74	0.44 44	0.51 97	0.58 72	15.22 313	0.17 33	0.21 64	0.45 77	0.30 47	0.78 96	0.24 22

PMTNet	1.59 174	0.94 232	1.06 253	0.49 158	0.51 164	0.49 153	0.32 152	0.83 148	0.72 223	0.83 178	0.63 157	0.89 182	0.50 138	0.42 169	7.10 208	4.35 281	0.96 212	0.57 114	2.41 192	0.58 120	5.99 260	6.00 188	0.61 218	0.41 121	1.97 342	1.03 207	1.16 135	1.19 237

ICVP	1.60 176	0.75 140	1.11 269	0.77 237	0.78 242	0.87 260	0.64 237	1.10 187	0.85 242	1.37 252	1.11 241	0.95 200	1.12 288	0.57 241	3.12 140	2.05 199	1.33 281	1.00 268	1.56 155	1.07 256	3.91 217	10.82 246	0.69 259	0.87 263	0.95 211	1.21 239	1.52 167	1.14 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LoS	1.62 177	0.79 167	0.65 162	0.53 171	0.57 188	0.67 223	0.39 180	2.55 351	0.90 248	1.22 241	0.98 229	0.98 208	0.87 256	0.44 185	4.09 170	3.52 258	1.45 289	0.94 250	2.24 187	0.75 184	6.08 262	7.76 209	0.68 252	0.64 194	1.18 259	0.97 195	1.10 130	0.87 178
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GES	1.63 178	0.75 140	0.83 192	0.79 245	0.73 231	0.82 255	0.67 243	1.36 239	0.95 256	1.65 269	0.95 222	0.78 156	0.65 194	0.66 272	6.17 201	1.65 161	1.02 230	0.91 245	5.50 291	1.23 275	4.23 224	5.40 165	0.67 249	0.96 288	0.81 167	0.83 166	1.52 167	1.65 273

iResNetv2_ROB	1.65 179	0.91 213	0.76 179	1.13 286	0.66 217	0.73 239	0.56 222	2.62 352	0.67 209	1.76 275	0.87 211	1.36 253	0.77 232	0.42 169	5.48 193	1.34 114	1.04 238	0.74 173	4.59 273	0.89 228	7.80 298	2.09 100	0.62 226	0.93 283	0.89 192	0.86 175	3.12 315	0.90 182

NCCL2	1.66 180	1.30 310	1.16 279	1.12 284	1.48 316	0.80 250	1.13 289	1.07 184	1.15 280	1.84 281	1.26 253	1.12 228	0.84 248	0.83 302	4.07 168	1.52 138	1.22 269	0.89 237	1.35 140	0.93 239	2.49 200	5.97 186	1.47 346	1.14 305	1.49 306	1.40 262	3.78 341	1.89 284

small-0shot	1.68 181	0.60 98	0.37 97	0.22 54	0.39 127	0.33 99	0.15 79	0.79 136	0.41 118	0.70 129	0.29 73	0.94 196	0.81 240	0.42 169	2.64 109	6.53 322	0.80 156	0.84 218	0.85 97	0.48 88	9.54 335	13.72 303	0.28 74	0.29 89	0.66 136	0.70 150	0.62 64	1.00 208

LG-G_1	1.68 181	0.70 117	0.33 83	0.37 115	0.40 130	0.33 99	0.16 85	0.41 76	0.21 64	0.29 63	0.33 88	0.50 80	0.35 95	0.34 111	3.35 148	2.37 221	0.54 86	0.62 124	0.86 99	0.75 184	0.92 116	28.93 401	0.17 33	0.23 75	0.51 93	0.41 97	0.62 64	0.48 90

LG-G	1.68 181	0.70 117	0.33 83	0.37 115	0.40 130	0.33 99	0.16 85	0.41 76	0.21 64	0.29 63	0.33 88	0.50 80	0.35 95	0.34 111	3.35 148	2.37 221	0.54 86	0.62 124	0.86 99	0.75 184	0.92 116	28.93 401	0.17 33	0.23 75	0.51 93	0.41 97	0.62 64	0.48 90

rafts_anoy	1.69 184	0.82 178	0.95 228	0.45 150	0.51 164	0.54 170	0.46 202	1.57 274	0.51 157	0.61 109	0.70 175	0.71 127	0.49 135	0.36 120	8.16 218	6.28 318	0.82 163	0.79 186	2.48 198	0.65 149	1.66 168	11.09 258	0.54 177	0.54 155	1.00 221	0.90 182	0.96 115	0.99 203

MIM_Stereo	1.71 185	0.77 153	0.56 143	0.43 139	0.38 123	0.47 143	0.23 110	1.50 258	0.32 95	0.56 96	0.46 117	0.65 113	0.28 84	0.39 150	6.21 204	11.24 352	0.65 111	0.82 206	3.32 243	0.89 228	1.35 147	10.19 234	0.38 102	0.51 149	0.55 102	0.42 101	1.96 210	0.58 110

CFNet_pseudo	1.71 185	0.79 167	0.89 204	0.83 252	0.79 246	0.71 234	0.43 192	0.93 170	0.53 162	0.94 208	0.81 200	0.94 196	0.88 258	0.82 301	15.18 265	1.47 133	0.79 154	0.73 167	7.38 338	0.78 196	1.08 131	2.74 113	0.74 277	0.70 216	0.91 197	0.91 185	1.47 161	1.13 227

SGD-Stereo	1.72 187	0.50 80	0.38 98	0.28 73	0.30 91	0.30 92	0.17 92	0.57 94	0.29 90	0.44 85	0.22 57	0.69 122	0.40 109	0.25 75	30.93 308	1.66 163	0.76 139	0.53 101	0.71 85	0.52 101	1.51 160	1.73 90	0.43 114	0.33 99	0.51 93	0.46 108	0.89 108	0.63 127

IGEV-Stereo+	1.72 187	1.04 274	0.26 73	0.48 156	0.32 98	0.29 88	0.13 53	0.50 88	0.27 78	0.78 156	7.60 380	0.57 94	0.26 82	0.31 96	3.09 137	3.57 261	0.61 105	0.62 124	1.55 152	0.54 108	1.01 124	20.06 366	0.57 197	0.21 64	0.46 79	0.31 50	0.58 60	0.40 74

CC-Net-ROB	1.72 187	1.82 344	1.21 290	1.92 334	1.84 337	2.43 345	1.64 308	0.93 170	0.96 257	1.27 244	0.68 167	5.86 357	2.76 321	1.47 345	2.26 89	0.95 57	1.46 292	1.26 323	2.79 217	0.96 242	1.12 134	1.41 80	3.28 368	0.73 223	1.31 273	1.15 231	1.47 161	1.57 265

dad	1.73 190	0.98 249	0.82 190	2.17 344	1.18 294	1.11 289	4.08 347	1.66 286	0.63 196	1.21 238	0.54 138	1.12 228	2.00 311	0.63 259	3.74 157	1.25 102	1.14 257	0.82 206	2.70 212	0.80 204	1.47 157	2.54 110	0.73 271	1.01 292	2.41 352	0.71 152	5.51 356	3.77 335

raftrobust	1.74 191	0.68 111	1.00 240	0.55 176	0.51 164	0.45 142	0.34 164	1.54 263	0.48 143	0.94 208	0.72 178	0.88 177	0.53 145	0.41 158	7.35 214	5.79 308	0.73 128	0.71 159	4.77 278	0.68 163	2.01 191	10.90 249	0.65 240	0.50 147	1.06 233	0.86 175	1.05 124	0.84 172

XPNet_ROB	1.76 192	1.58 334	1.17 283	0.93 261	1.17 293	1.05 284	0.98 271	0.97 174	1.17 282	1.07 223	1.79 278	4.38 344	0.73 215	0.80 299	2.59 106	1.58 156	1.78 312	0.97 258	1.45 147	1.06 255	2.58 202	8.45 218	0.94 320	0.88 270	0.99 218	1.31 251	3.33 324	1.71 275

BEATNet_4x	1.77 193	0.78 161	0.79 183	0.76 233	0.70 223	0.51 160	0.49 212	1.23 208	1.31 289	0.84 181	0.76 186	1.06 218	0.76 225	0.67 276	8.95 225	2.41 223	1.91 315	1.42 332	1.30 137	0.88 227	4.99 243	9.14 223	0.51 154	1.03 294	0.77 153	0.82 163	1.85 200	1.10 223

RALAANet	1.79 194	0.71 121	0.88 202	0.54 174	0.55 181	0.63 214	0.43 192	1.30 224	0.52 160	0.93 205	0.65 162	0.74 140	0.60 176	0.33 106	8.49 222	1.53 140	0.78 152	0.91 245	2.18 183	1.09 259	3.35 212	15.13 312	0.55 178	0.79 240	0.92 203	1.03 207	2.08 221	0.77 154

CREStereo++_RVC	1.81 195	0.91 213	1.09 262	0.52 168	0.61 197	0.41 128	0.29 136	1.37 242	0.56 170	0.83 178	0.63 157	0.77 149	0.86 253	0.40 156	2.94 127	3.08 240	0.98 216	0.63 131	2.71 213	0.56 113	4.98 242	6.57 196	0.59 207	0.53 154	1.06 233	1.06 215	12.85 389	0.97 193
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
anonymous	1.85 196	0.46 75	0.41 104	0.26 69	0.39 127	0.31 93	0.27 126	0.70 117	0.39 111	0.57 101	0.22 57	0.88 177	0.84 248	0.38 141	4.25 171	6.48 320	0.83 167	1.34 329	1.47 148	0.78 196	10.21 341	14.76 310	0.39 105	0.39 111	0.81 167	0.65 144	0.81 102	0.80 160

MyStereo04	1.85 196	0.92 219	1.06 253	0.81 249	0.90 262	0.59 199	0.43 192	1.56 269	0.99 259	2.30 309	0.87 211	1.46 261	0.57 163	0.41 158	3.53 154	2.81 236	0.93 199	1.01 272	5.44 290	2.73 342	4.96 239	6.15 190	1.83 355	0.96 288	1.39 290	1.73 294	2.57 283	0.94 188

AE-Stereo	1.87 198	0.86 194	1.31 306	0.82 251	0.55 181	0.58 191	0.78 253	0.83 148	0.49 149	0.79 165	0.54 138	1.31 250	0.72 212	0.52 221	2.79 119	4.03 273	1.04 238	0.97 258	3.06 225	1.16 265	4.60 234	15.60 316	0.55 178	1.04 297	1.33 278	1.34 254	1.95 209	0.86 175

RALCasStereoNet	1.87 198	0.84 183	1.02 247	0.54 174	0.55 181	0.62 206	0.48 209	1.48 254	0.46 136	1.01 216	0.74 183	0.92 191	0.50 138	0.36 120	6.19 202	11.19 350	0.81 158	0.76 180	1.55 152	0.68 163	1.46 154	13.06 289	0.52 163	0.66 203	0.94 207	1.13 229	0.96 115	1.14 229

GEStereo_RVC	1.88 200	0.97 243	1.01 244	1.01 275	0.88 260	1.12 290	1.07 279	1.65 284	0.82 237	0.90 197	0.78 195	1.38 255	0.79 235	0.64 263	2.40 96	2.33 216	1.22 269	1.22 315	4.10 263	1.26 278	5.16 247	12.04 275	0.73 271	1.21 309	0.95 211	0.97 195	2.49 271	1.64 272

DeepPruner_ROB	1.89 201	0.77 153	0.97 233	0.86 257	0.91 264	0.80 250	5.39 354	1.26 215	0.91 250	1.47 257	1.61 269	0.92 191	0.82 245	0.56 238	4.41 175	1.54 145	1.07 245	1.06 287	2.72 215	0.80 204	7.63 291	7.36 207	0.87 313	0.77 233	0.91 197	1.47 270	2.20 231	0.99 203

sCroCo_RVC	1.92 202	0.68 111	0.57 144	0.38 119	0.50 160	0.76 245	0.43 192	0.94 172	1.56 308	1.51 258	0.77 190	1.06 218	0.96 272	0.50 217	3.03 133	5.07 292	1.25 274	1.23 316	2.55 199	1.40 287	7.89 301	12.35 279	0.45 123	0.64 194	0.94 207	1.12 226	2.34 250	1.04 213

IGEV-Stereo++	1.94 203	0.41 64	0.22 44	0.22 54	0.25 76	0.21 50	0.09 12	0.25 28	0.17 36	0.20 35	0.36 97	0.29 19	0.21 66	0.19 51	16.62 271	1.60 158	0.45 63	0.38 60	0.87 103	0.49 92	0.58 72	25.92 391	0.25 67	0.16 29	0.31 28	0.27 32	1.12 132	0.27 39

MoCha-V2	1.94 203	0.31 49	0.25 69	0.21 49	0.17 30	0.17 19	0.15 79	0.23 20	0.11 3	0.27 60	0.32 82	0.33 35	0.16 31	0.22 63	16.77 273	2.58 226	0.41 50	0.40 68	0.35 22	0.92 235	0.61 75	25.91 390	0.16 29	0.19 60	0.38 57	0.26 25	0.36 9	0.19 7

GMOStereo	1.98 205	0.75 140	0.52 129	0.62 196	0.53 171	0.47 143	0.47 205	1.54 263	0.48 143	0.87 187	0.47 119	0.77 149	0.58 168	0.38 141	10.16 237	5.49 302	0.81 158	0.88 233	3.13 230	0.81 211	1.81 179	16.83 334	0.49 140	0.56 159	1.11 242	0.74 154	1.57 172	0.58 110

error version	1.98 205	0.75 140	0.52 129	0.62 196	0.53 171	0.47 143	0.47 205	1.54 263	0.48 143	0.87 187	0.47 119	0.77 149	0.58 168	0.38 141	10.16 237	5.49 302	0.81 158	0.88 233	3.13 230	0.81 211	1.81 179	16.83 334	0.49 140	0.56 159	1.11 242	0.74 154	1.57 172	0.58 110

test-v	1.98 205	0.75 140	0.52 129	0.62 196	0.53 171	0.47 143	0.47 205	1.54 263	0.48 143	0.87 187	0.47 119	0.77 149	0.58 168	0.38 141	10.16 237	5.49 302	0.81 158	0.88 233	3.13 230	0.81 211	1.81 179	16.83 334	0.49 140	0.56 159	1.11 242	0.74 154	1.57 172	0.58 110

test-2	1.98 205	0.75 140	0.52 129	0.62 196	0.53 171	0.47 143	0.47 205	1.54 263	0.48 143	0.87 187	0.47 119	0.77 149	0.58 168	0.38 141	10.16 237	5.49 302	0.81 158	0.88 233	3.13 230	0.81 211	1.81 179	16.83 334	0.49 140	0.56 159	1.11 242	0.74 154	1.57 172	0.58 110

RAFT + AFF	2.00 209	0.49 79	0.46 116	0.41 132	0.20 47	0.43 136	0.21 106	0.65 108	0.24 69	0.56 96	0.27 69	0.78 156	0.22 71	0.32 100	39.56 327	0.96 59	0.71 123	0.38 60	1.92 175	0.39 64	0.79 97	1.40 77	0.33 90	0.40 118	0.73 143	0.35 78	0.59 61	0.30 50

MLCV	2.04 210	0.89 207	0.99 237	1.37 310	1.31 304	1.02 281	1.01 273	2.14 326	0.80 234	2.00 291	4.28 324	1.74 281	1.62 303	0.48 202	3.03 133	2.01 196	1.33 281	0.96 254	6.76 326	1.13 263	6.05 261	5.71 173	0.68 252	1.73 329	1.32 277	1.39 258	2.32 246	1.07 218

4D-IteraStereo	2.05 211	0.63 100	1.16 279	0.49 158	0.44 143	0.41 128	0.26 122	1.43 250	0.38 109	0.75 147	0.55 142	0.79 160	0.42 119	0.46 196	9.38 230	11.47 357	0.71 123	0.68 147	2.81 218	0.64 142	3.95 218	11.85 272	0.52 163	0.58 167	0.71 141	0.84 168	2.34 250	0.63 127

test_4	2.06 212	0.75 140	0.84 195	0.43 139	0.36 113	0.36 113	0.27 126	0.78 133	0.34 101	0.75 147	0.53 137	0.91 186	0.35 95	0.41 158	13.80 258	13.16 367	0.68 118	0.72 164	1.64 161	0.61 130	1.21 144	11.03 255	0.48 135	0.52 150	0.66 136	0.71 152	2.72 293	0.61 121

test_for_model	2.08 213	0.93 225	0.58 146	0.38 119	0.41 132	0.47 143	0.31 141	1.31 227	0.43 126	0.78 156	0.52 130	2.25 299	0.43 121	0.36 120	3.88 159	6.19 313	13.58 395	0.64 133	2.63 202	0.66 154	8.41 317	5.39 160	0.56 186	0.62 182	0.73 143	0.64 136	2.21 234	0.82 164

GCAPDPT-zeroshot4090	2.08 213	0.93 225	0.58 146	0.38 119	0.41 132	0.47 143	0.31 141	1.31 227	0.43 126	0.78 156	0.52 130	2.25 299	0.43 121	0.36 120	3.88 159	6.19 313	13.58 395	0.64 133	2.63 202	0.66 154	8.41 317	5.39 160	0.56 186	0.62 182	0.73 143	0.64 136	2.21 234	0.82 164

testlalala	2.08 213	0.93 225	0.58 146	0.38 119	0.41 132	0.47 143	0.31 141	1.31 227	0.43 126	0.78 156	0.52 130	2.25 299	0.43 121	0.36 120	3.88 159	6.19 313	13.58 395	0.64 133	2.63 202	0.66 154	8.41 317	5.39 160	0.56 186	0.62 182	0.73 143	0.64 136	2.21 234	0.82 164

GCAPDPT-zeroshot	2.08 213	0.93 225	0.58 146	0.38 119	0.41 132	0.47 143	0.31 141	1.31 227	0.43 126	0.78 156	0.52 130	2.25 299	0.43 121	0.36 120	3.88 159	6.19 313	13.58 395	0.64 133	2.63 202	0.66 154	8.41 317	5.39 160	0.56 186	0.62 182	0.73 143	0.64 136	2.21 234	0.82 164

GCAP-Stereo	2.08 213	0.93 225	0.58 146	0.38 119	0.41 132	0.47 143	0.31 141	1.31 227	0.43 126	0.78 156	0.52 130	2.25 299	0.43 121	0.36 120	3.88 159	6.19 313	13.58 395	0.64 133	2.63 202	0.66 154	8.41 317	5.39 160	0.56 186	0.62 182	0.73 143	0.64 136	2.21 234	0.82 164

LALA_ROB	2.09 218	2.18 354	1.21 290	1.07 280	1.32 306	1.18 295	1.12 287	1.19 202	1.45 297	2.05 296	2.76 304	3.68 329	0.92 264	0.96 315	4.76 182	1.53 140	1.45 289	1.18 311	2.60 200	1.36 285	3.60 216	8.26 217	0.80 293	1.16 306	1.35 282	1.44 266	3.89 344	2.12 295

ETE_ROB	2.14 219	1.95 349	1.29 304	1.08 282	1.39 310	1.29 311	1.47 305	1.12 189	2.26 338	1.35 248	3.17 311	3.39 326	0.94 268	1.14 331	5.12 189	1.56 150	2.63 336	0.99 263	2.98 221	1.22 272	4.29 225	8.09 215	0.91 318	1.09 299	1.28 269	1.38 257	2.37 258	1.87 282

DEFOM-Stereo_RVC	2.17 220	0.75 140	0.52 129	0.39 127	0.34 105	0.26 77	0.16 85	0.68 114	0.30 92	0.72 136	0.42 110	0.77 149	0.35 95	0.33 106	17.96 283	9.49 344	0.66 116	0.57 114	1.74 169	0.54 108	1.66 168	16.17 324	0.53 169	0.41 121	0.65 130	0.49 114	0.98 119	0.65 131

DDUNet	2.19 221	2.74 363	2.17 350	2.93 356	2.67 359	3.05 353	2.77 333	1.17 196	1.11 275	1.60 263	1.37 264	2.26 305	1.70 304	2.81 362	2.35 95	1.30 108	2.80 341	2.43 380	2.64 207	2.90 346	1.94 189	4.91 145	2.77 365	1.00 291	1.10 239	0.94 189	2.50 272	1.10 223

castereo	2.25 222	0.88 203	1.01 244	0.46 153	0.48 152	0.34 103	0.29 136	0.77 128	0.49 149	0.80 169	0.65 162	1.04 214	0.48 132	0.43 177	15.61 267	5.51 306	1.04 238	0.79 186	2.67 208	0.65 149	7.84 299	12.66 284	0.61 218	0.61 177	1.26 266	1.24 245	1.06 126	1.20 239

CASS	2.25 222	1.02 270	1.23 293	1.34 308	1.04 277	0.89 263	5.14 351	1.41 246	1.02 267	1.29 245	2.38 301	1.25 240	0.84 248	0.53 224	3.59 155	2.58 226	3.60 348	1.09 292	3.45 247	1.24 276	7.99 304	9.49 225	0.68 252	0.88 270	1.59 317	1.27 246	2.51 273	1.41 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	2.26 224	0.88 203	1.00 240	0.72 224	0.82 255	0.64 216	1.20 293	1.09 186	0.94 252	0.99 214	0.96 223	1.71 280	0.79 235	1.00 318	25.20 297	1.54 145	1.23 271	1.59 340	1.55 152	1.07 256	1.59 165	6.84 201	0.60 214	1.24 311	0.88 190	1.96 316	1.44 155	1.54 264

castereo++	2.33 225	0.76 149	0.85 197	0.60 189	0.42 139	0.35 107	0.27 126	0.85 153	0.43 126	0.81 173	0.62 155	1.04 214	0.51 142	0.41 158	9.80 232	6.42 319	1.02 230	0.75 177	3.24 236	0.69 167	6.99 277	13.47 295	0.68 252	0.62 182	1.16 253	1.06 215	7.61 373	1.59 268

GEAStereo	2.34 226	0.59 95	0.34 87	0.35 105	0.24 69	0.23 65	0.14 63	0.29 48	0.20 54	0.35 74	0.18 39	0.44 69	0.19 55	0.27 81	24.93 295	18.36 393	0.49 74	0.39 64	0.57 68	0.63 137	0.71 89	10.84 247	0.21 51	0.24 79	0.42 71	0.34 73	0.75 89	0.37 68

gasm-f	2.34 226	0.59 95	0.34 87	0.35 105	0.24 69	0.23 65	0.14 63	0.29 48	0.20 54	0.35 74	0.18 39	0.44 69	0.19 55	0.27 81	24.93 295	18.36 393	0.49 74	0.39 64	0.57 68	0.63 137	0.71 89	10.84 247	0.21 51	0.24 79	0.42 71	0.34 73	0.75 89	0.37 68

Anonymous3	2.34 226	0.87 198	0.96 230	0.57 182	1.20 296	0.90 265	0.70 246	2.43 345	1.12 276	1.04 218	0.97 227	2.57 314	1.18 291	0.58 244	4.83 183	8.57 340	1.53 298	1.46 335	5.31 288	1.61 302	6.76 271	10.34 236	0.73 271	0.71 219	1.11 242	1.40 262	2.31 243	1.33 252

s12784h	2.36 229	1.12 289	1.42 313	1.12 284	0.93 266	0.62 206	0.40 182	1.36 239	0.68 213	1.05 222	0.86 208	1.10 226	0.94 268	0.43 177	2.88 125	4.87 288	1.00 225	0.73 167	3.80 255	0.59 124	7.79 296	9.50 226	0.55 178	0.69 212	1.89 337	1.97 317	11.65 385	3.89 337

GSStereo	2.41 230	0.41 64	0.22 44	0.30 86	0.22 61	0.26 77	0.14 63	0.28 40	12.23 404	0.25 55	0.15 32	0.37 47	0.15 20	0.16 25	27.05 301	5.47 300	0.55 88	0.40 68	0.54 60	0.49 92	0.67 85	13.14 290	0.15 20	0.22 72	0.36 46	0.24 14	0.53 47	0.24 22

MSCF	2.43 231	0.42 69	0.22 44	0.34 100	0.19 42	0.24 69	0.14 63	0.30 52	0.20 54	0.66 121	0.13 27	0.28 14	0.18 49	0.14 11	19.60 288	17.27 390	0.43 55	0.36 46	0.37 29	0.40 65	0.51 61	20.43 369	0.24 62	0.30 90	0.39 61	0.88 179	0.73 86	0.25 31

GASTEREO	2.44 232	0.43 70	0.22 44	0.34 100	0.19 42	0.24 69	0.14 63	0.30 52	0.19 46	0.73 141	0.12 22	0.28 14	0.17 39	0.14 11	19.56 287	17.27 390	0.43 55	0.36 46	0.38 35	0.41 71	0.49 57	20.62 371	0.26 69	0.30 90	0.40 65	0.84 168	0.76 93	0.24 22

RYNet	2.44 232	0.41 64	0.36 96	0.30 86	0.32 98	0.41 128	0.25 119	0.61 99	0.56 170	0.33 69	0.36 97	0.41 60	0.26 82	0.27 81	52.15 395	0.73 41	0.48 71	1.00 268	0.57 68	0.31 45	0.54 67	0.42 16	0.40 109	0.34 102	0.58 114	1.58 283	1.32 146	0.49 93

NaN_ROB	2.45 234	1.12 289	1.08 259	0.97 267	1.86 340	0.90 265	1.61 307	1.33 233	10.69 397	1.00 215	1.27 254	2.58 315	0.94 268	1.20 335	17.00 277	1.43 124	1.03 234	0.90 243	1.56 155	1.21 271	1.90 185	3.45 120	0.81 294	1.12 303	1.54 314	2.00 320	2.39 260	3.23 326

anonymousdsp	2.48 235	0.38 57	0.39 100	0.28 73	0.32 98	0.29 88	0.15 79	0.56 92	0.27 78	0.43 83	18.77 399	0.54 88	0.20 61	0.32 100	13.20 255	1.48 134	0.58 94	0.54 104	0.70 84	0.61 130	0.78 96	23.15 381	0.43 114	0.39 111	0.49 87	0.29 43	1.16 135	0.33 54

ADLNet	2.55 236	0.99 256	0.77 180	0.63 203	0.76 236	0.65 218	0.53 219	1.11 188	0.61 190	0.58 104	0.72 178	1.70 277	0.61 179	0.88 305	46.09 358	1.06 72	0.75 136	0.68 147	0.86 99	0.75 184	0.79 97	1.96 97	0.55 178	0.58 167	0.96 215	0.96 192	1.63 184	0.76 152

GwcNet-ADL	2.59 237	1.24 301	1.55 322	1.27 303	1.36 309	0.98 275	0.84 261	1.49 256	0.86 243	3.20 342	6.66 357	2.00 290	1.04 281	0.79 297	3.85 158	4.95 289	1.68 307	0.89 237	5.11 284	2.44 336	6.48 267	11.06 257	0.92 319	1.18 307	1.31 273	1.92 312	2.15 224	2.69 309

CFNet_RVC	2.61 238	0.87 198	0.97 233	0.76 233	0.82 255	0.73 239	0.52 217	0.74 125	0.66 206	0.87 187	1.03 234	0.90 183	0.61 179	0.52 221	44.12 352	1.18 90	0.85 170	0.81 194	2.35 191	0.76 191	1.46 154	2.38 105	0.53 169	0.73 223	0.99 218	1.11 223	1.93 208	1.22 241

test-3	2.64 239	1.01 265	1.14 274	0.63 203	0.62 206	0.58 191	0.45 198	1.98 314	0.42 120	0.86 184	0.54 138	1.48 263	0.53 145	0.41 158	15.10 262	11.78 359	0.86 175	0.82 206	6.54 318	0.74 179	5.58 251	11.75 270	0.51 154	0.90 276	0.91 197	1.01 201	3.11 312	0.97 193

test_1	2.64 239	1.01 265	1.14 274	0.63 203	0.62 206	0.58 191	0.45 198	1.98 314	0.42 120	0.86 184	0.54 138	1.48 263	0.53 145	0.41 158	15.10 262	11.82 362	0.86 175	0.82 206	6.53 316	0.74 179	5.60 254	11.75 270	0.50 148	0.90 276	0.91 197	1.01 201	3.11 312	0.98 198

test_3	2.64 239	1.02 270	1.12 270	0.65 208	0.63 210	0.57 187	0.45 198	1.95 307	0.41 118	0.88 194	0.51 128	1.47 262	0.54 153	0.40 156	14.93 261	11.79 360	0.88 182	0.83 213	6.54 318	0.76 191	5.54 249	11.70 269	0.49 140	0.88 270	0.99 218	1.12 226	3.23 318	0.98 198

Any-RAFT	2.70 242	0.95 237	1.29 304	0.76 233	0.79 246	0.51 160	0.42 187	1.99 316	0.58 178	0.86 184	6.97 372	1.52 267	0.51 142	0.44 185	5.49 194	3.45 255	0.94 205	0.93 249	6.85 332	0.82 217	14.24 387	11.16 259	0.70 261	0.78 238	1.62 319	1.89 308	2.28 242	4.18 339

FADNet-RVC	2.70 242	0.72 127	0.93 220	0.78 241	1.09 285	0.60 202	2.77 333	0.92 168	0.62 193	1.01 216	0.73 181	1.50 265	0.65 194	0.62 255	38.99 323	1.71 167	0.92 192	0.91 245	2.27 189	1.57 299	2.69 204	4.17 131	0.53 169	0.80 242	1.47 303	1.12 226	1.45 159	1.38 254

HLf8	2.72 244	0.95 237	0.94 222	0.73 225	0.67 220	0.56 181	0.40 182	2.78 359	0.75 229	2.23 306	1.39 265	0.87 176	0.58 168	0.36 120	29.93 306	1.72 169	0.98 216	0.81 194	5.75 301	0.77 195	7.59 290	5.81 179	0.71 262	0.75 227	0.87 186	1.16 232	2.33 247	1.05 215

DNSM	2.75 245	1.01 265	1.08 259	0.42 137	0.39 127	0.63 214	0.28 132	1.36 239	0.83 240	0.73 141	0.66 166	1.37 254	1.38 299	0.47 199	5.58 197	6.96 326	1.12 253	1.17 306	3.79 254	0.84 222	8.73 327	27.76 394	0.59 207	0.62 182	1.49 306	0.97 195	2.92 303	1.09 221

DNS	2.79 246	1.33 314	0.91 212	0.43 139	0.41 132	0.55 175	0.29 136	1.18 200	0.72 223	0.70 129	0.61 152	1.25 240	1.21 292	0.43 177	4.85 185	8.70 341	1.16 260	1.05 283	4.35 267	0.91 233	8.70 326	27.94 395	0.60 214	0.58 167	1.37 287	0.87 178	3.20 317	0.97 193

UCFNet_RVC	2.81 247	1.27 307	0.90 208	0.89 260	0.94 269	0.78 249	0.62 234	0.78 133	0.68 213	0.91 201	0.80 197	1.29 247	1.02 279	0.50 217	42.02 344	1.15 84	0.85 170	0.83 213	6.67 322	0.85 224	1.51 160	2.89 115	1.15 330	0.75 227	1.10 239	1.14 230	1.58 176	2.10 294

PWCDC_ROB	2.81 247	0.72 127	0.69 170	0.63 203	0.95 270	0.69 228	0.70 246	1.04 183	1.58 309	0.64 116	1.84 283	0.91 186	3.56 336	0.77 293	39.21 324	2.17 205	1.31 279	0.99 263	1.59 159	1.01 251	3.34 211	5.82 180	0.72 265	0.87 263	0.77 153	0.94 189	1.13 133	1.19 237

ManiGeoR	2.82 249	1.04 274	0.94 222	0.62 196	0.55 181	0.55 175	0.32 152	1.56 269	0.67 209	2.08 298	1.16 244	0.81 165	0.55 156	0.37 134	42.48 348	1.57 152	0.92 192	0.81 194	4.74 276	0.74 179	2.72 205	5.34 156	0.77 286	0.68 207	0.84 175	1.16 232	1.32 146	0.87 178

HLf10	2.82 249	1.04 274	0.94 222	0.62 196	0.55 181	0.55 175	0.32 152	1.56 269	0.67 209	2.08 298	1.16 244	0.81 165	0.55 156	0.37 134	42.48 348	1.57 152	0.92 192	0.81 194	4.74 276	0.74 179	2.72 205	5.34 156	0.77 286	0.68 207	0.84 175	1.16 232	1.32 146	0.87 178

cross-raft	2.82 249	0.91 213	1.18 285	0.75 231	0.90 262	0.66 220	0.46 202	2.03 322	0.61 190	0.95 210	1.42 267	1.08 225	0.76 225	0.53 224	8.24 221	5.88 309	1.09 247	0.80 191	6.99 335	2.68 341	12.15 357	17.17 343	0.72 265	0.78 238	1.60 318	1.91 309	1.66 185	2.34 302

FADNet	2.84 252	0.83 179	0.90 208	0.83 252	1.04 277	0.62 206	2.08 319	0.99 177	0.76 230	0.92 204	0.92 221	1.18 235	0.78 233	0.76 289	40.37 333	1.50 136	0.97 215	1.03 276	2.68 210	1.57 299	3.20 210	5.00 147	0.51 154	0.68 207	1.58 316	1.68 291	1.54 169	1.82 278

NVstereo2D	2.85 253	0.83 179	0.80 186	0.70 220	0.80 250	0.92 269	0.81 256	1.18 200	0.76 230	0.93 205	1.03 234	0.81 165	0.55 156	0.72 285	52.45 397	1.56 150	0.94 205	0.87 229	1.64 161	0.72 176	1.14 135	1.60 87	0.76 283	0.87 263	1.08 236	0.79 159	1.01 122	0.75 148

iResNet	2.85 253	0.97 243	0.97 233	1.43 316	1.80 335	1.47 319	1.12 287	1.81 299	1.13 277	2.59 321	4.97 336	1.93 286	2.37 316	0.49 209	10.52 243	7.03 327	1.43 288	1.23 316	6.83 331	1.98 323	10.31 343	4.92 146	0.64 236	2.13 351	1.14 250	1.54 279	2.80 296	1.38 254

PWC_ROB	2.85 253	1.23 299	1.47 319	0.98 268	1.11 287	1.27 309	1.99 317	1.27 219	1.94 329	1.81 278	3.58 319	2.35 309	3.05 329	1.01 319	14.14 260	4.27 277	2.10 326	1.91 359	3.81 256	1.66 304	5.64 255	8.18 216	0.85 307	2.03 345	1.36 285	1.46 267	3.11 312	3.25 327

AnonymousM	2.90 256	0.65 104	0.48 122	0.51 165	0.33 102	0.52 166	0.24 114	1.70 289	0.47 137	0.75 147	4.40 329	0.71 127	0.46 129	0.47 199	2.68 111	3.64 266	1.18 263	1.04 278	1.95 178	3.61 360	4.88 237	12.46 280	0.67 249	0.66 203	0.60 121	1.21 239	15.66 397	16.35 381

TestStereo_HL2	2.91 257	1.00 262	1.10 265	0.67 214	0.55 181	0.68 225	0.40 182	1.23 208	0.72 223	2.76 328	1.79 278	0.93 195	0.57 163	0.37 134	41.09 340	1.70 166	0.90 187	0.84 218	3.90 258	0.80 204	4.22 223	5.94 185	0.61 218	0.74 226	0.81 167	1.18 236	1.89 204	1.05 215

Reg-Stereo(zero)	2.93 258	0.81 173	1.58 324	0.71 221	1.46 314	0.57 187	0.70 246	3.61 374	0.69 217	3.55 351	6.85 365	1.53 268	0.84 248	1.60 347	4.30 172	5.29 296	3.30 345	0.83 213	6.52 314	1.87 316	5.58 251	14.63 307	0.72 265	0.70 216	1.08 236	1.51 272	4.73 352	3.62 332

FLISNet	2.93 258	0.81 173	1.58 324	0.71 221	1.46 314	0.57 187	0.70 246	3.61 374	0.69 217	3.55 351	6.85 365	1.53 268	0.84 248	1.60 347	4.30 172	5.29 296	3.30 345	0.83 213	6.52 314	1.87 316	5.58 251	14.63 307	0.72 265	0.70 216	1.08 236	1.51 272	4.73 352	3.62 332

anonymousdsp2	2.94 260	0.84 183	0.87 201	0.43 139	0.45 146	0.58 191	0.34 164	1.16 195	0.38 109	0.66 121	21.85 400	0.70 126	0.41 114	0.59 246	13.83 259	3.60 263	0.76 139	0.71 159	2.22 186	1.35 284	1.52 163	21.23 373	0.43 114	0.62 182	0.79 161	0.50 119	1.85 200	0.65 131

MIPNet	2.96 261	0.92 219	0.91 212	0.50 162	0.67 220	0.56 181	0.61 233	1.33 233	0.54 166	2.05 296	0.97 227	0.83 169	0.81 240	0.49 209	40.68 335	1.72 169	1.31 279	0.97 258	3.26 237	1.24 276	1.50 159	9.35 224	0.59 207	1.03 294	1.35 282	1.98 318	2.90 301	0.81 162

LGCAT	2.97 262	0.78 161	0.53 134	0.33 97	0.45 146	0.36 113	0.26 122	0.66 111	9.21 391	0.56 96	0.49 126	0.73 133	0.70 206	0.33 106	9.86 233	20.28 399	0.74 130	0.70 157	0.92 107	0.69 167	6.27 264	21.97 376	0.53 169	0.37 106	0.63 125	0.55 123	0.67 79	0.72 142

gcap_with_dpt	2.98 263	2.26 359	0.81 187	1.46 319	0.73 231	0.80 250	0.33 159	1.42 248	0.59 183	0.90 197	0.84 204	1.70 277	0.90 259	0.48 202	16.98 275	7.98 337	1.18 263	1.60 342	4.48 271	1.09 259	5.74 256	19.43 363	0.56 186	0.46 137	1.17 254	1.03 207	2.42 263	3.01 318

GCAP-BAT	2.98 263	2.26 359	0.81 187	1.46 319	0.73 231	0.80 250	0.33 159	1.42 248	0.59 183	0.90 197	0.84 204	1.70 277	0.90 259	0.48 202	16.98 275	7.98 337	1.18 263	1.60 342	4.48 271	1.09 259	5.74 256	19.43 363	0.56 186	0.46 137	1.17 254	1.03 207	2.42 263	3.01 318

LG-Stereo_Zeroshot	3.00 265	1.05 280	0.53 134	1.39 312	2.50 355	3.17 354	1.07 279	1.71 290	0.96 257	4.82 378	5.49 345	4.83 348	0.65 194	0.42 169	4.72 181	5.74 307	0.84 169	0.80 191	2.69 211	1.13 263	7.99 304	20.11 368	0.60 214	0.42 124	0.87 186	1.39 258	1.98 212	3.06 321

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 265	0.73 134	0.91 212	0.43 139	0.41 132	0.58 191	0.28 132	0.99 177	0.60 187	1.54 259	0.59 149	0.80 163	0.40 109	0.28 86	44.82 354	1.22 96	0.69 119	0.53 101	2.71 213	0.62 134	2.23 196	13.76 304	0.50 148	0.59 171	0.90 195	0.75 158	2.54 279	0.66 135

TestStereo_HLe17	3.04 267	1.06 283	0.94 222	0.75 231	0.71 225	0.62 206	0.42 187	2.44 346	0.74 228	1.80 277	1.24 251	0.98 208	0.60 176	0.37 134	39.36 326	1.78 178	1.03 234	0.82 206	4.41 268	0.75 184	7.66 293	6.72 197	0.63 230	0.83 250	0.89 192	1.21 239	2.31 243	1.00 208

HLF11	3.07 268	0.98 249	0.90 208	0.52 168	0.51 164	0.55 175	0.32 152	6.57 394	0.65 204	1.89 287	0.82 202	0.72 131	0.41 114	0.36 120	46.19 359	1.38 117	0.93 199	0.81 194	5.51 292	0.72 176	1.39 149	5.43 168	0.74 277	0.62 182	0.93 206	1.10 221	0.97 117	0.92 187

IPLG	3.07 268	0.76 149	0.72 173	0.43 139	0.54 177	0.56 181	0.53 219	1.62 278	0.36 107	0.62 113	0.58 148	0.79 160	0.68 202	0.49 209	50.96 386	1.74 176	1.12 253	0.97 258	3.52 248	0.64 142	1.11 132	6.45 194	0.52 163	0.82 247	0.92 203	1.91 309	2.86 298	0.71 141

DAS	3.10 270	1.00 262	1.10 265	1.19 296	1.08 280	1.08 287	1.21 294	1.75 292	1.79 324	3.25 343	5.47 342	2.72 318	3.29 333	0.55 234	5.31 190	7.12 328	2.42 334	1.23 316	6.24 309	1.85 314	12.96 367	10.93 250	0.78 288	1.97 339	1.37 287	1.75 295	2.60 284	1.57 265

SepStereo	3.10 270	1.00 262	1.10 265	1.19 296	1.08 280	1.08 287	1.21 294	1.75 292	1.79 324	3.25 343	5.47 342	2.72 318	3.29 333	0.55 234	5.31 190	7.12 328	2.42 334	1.23 316	6.24 309	1.85 314	12.96 367	10.93 250	0.78 288	1.97 339	1.37 287	1.75 295	2.60 284	1.57 265

GGDA	3.11 272	0.96 241	1.09 262	0.60 189	0.57 188	0.70 231	0.40 182	1.21 205	0.66 206	2.69 325	2.04 295	0.95 200	0.56 160	0.37 134	46.41 360	1.73 174	0.90 187	0.81 194	3.63 250	0.79 201	4.32 226	5.85 181	0.59 207	0.72 221	0.83 174	1.27 246	2.16 226	1.04 213

GANet-ADL	3.14 273	0.92 219	1.31 306	1.05 279	1.05 279	1.24 306	0.92 267	1.20 203	1.01 263	3.66 357	6.58 356	1.07 224	0.81 240	0.49 209	11.53 247	4.97 291	1.73 309	0.91 245	6.57 320	2.05 327	8.13 307	18.07 355	0.71 262	0.95 286	1.11 242	1.99 319	2.91 302	1.84 280

DCVSM-stereo	3.15 274	0.94 232	1.56 323	1.37 310	1.08 280	1.54 321	1.01 273	3.02 362	1.32 290	3.44 348	6.18 350	6.76 365	2.79 324	0.90 308	5.98 199	4.29 278	1.47 293	1.10 294	7.68 340	3.59 358	6.97 276	8.61 220	1.23 332	2.64 370	1.46 298	2.00 320	3.57 332	2.42 304

AFF-stereo	3.18 275	0.71 121	0.65 162	0.31 89	0.33 102	0.55 175	0.23 110	0.87 158	0.42 120	1.36 249	0.46 117	0.67 117	0.35 95	0.26 77	46.76 364	1.18 90	0.62 108	0.86 225	2.87 219	0.45 80	4.82 236	15.89 321	0.44 119	0.47 141	0.82 171	0.68 149	2.38 259	0.56 105

pcwnet_v2	3.23 276	0.83 179	0.97 233	0.93 261	1.14 290	0.96 272	0.69 245	1.17 196	0.87 246	2.03 293	1.10 240	1.29 247	1.08 284	1.26 338	45.42 355	1.62 159	1.08 246	0.89 237	6.88 333	0.84 222	3.07 208	4.23 132	1.04 325	0.91 279	1.05 232	1.19 237	2.44 265	2.19 299

TestStereo-Hl	3.28 277	0.91 213	1.26 299	0.65 208	0.71 225	0.70 231	0.52 217	1.62 278	0.94 252	2.54 318	2.43 302	1.06 218	0.63 185	0.36 120	41.28 341	2.19 206	0.95 207	0.96 254	5.80 302	0.87 226	4.46 228	10.40 238	0.61 218	0.81 245	0.86 183	1.46 267	2.05 217	1.43 258

RTSC	3.28 277	0.98 249	1.45 317	0.78 241	0.96 274	1.01 280	2.41 327	1.17 196	1.33 291	2.40 315	2.02 294	1.27 244	1.03 280	1.14 331	40.84 338	3.19 244	1.99 318	1.31 327	4.15 264	1.44 291	3.49 214	5.65 171	0.68 252	1.18 307	1.17 254	1.04 212	2.44 265	2.09 292

GREAT-IGEV	3.32 279	0.37 56	0.22 44	0.15 13	0.12 7	0.16 10	0.09 12	0.31 57	9.28 392	0.33 69	0.18 39	0.44 69	0.19 55	0.21 58	18.63 285	22.84 403	0.49 74	0.32 32	0.45 48	0.59 124	0.50 58	31.41 403	0.25 67	0.30 90	0.30 24	0.25 20	0.90 109	0.23 19
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RAFT-Test	3.32 279	0.86 194	1.22 292	1.02 276	0.82 255	0.59 199	0.58 230	2.18 330	0.70 220	1.12 229	7.31 377	1.02 213	0.91 263	0.59 246	9.35 229	11.60 358	1.14 257	0.81 194	7.01 336	1.28 279	10.82 350	17.19 344	0.76 283	0.77 233	1.51 310	4.92 362	1.38 150	2.16 298

CSAN	3.35 281	1.35 318	1.16 279	1.52 323	2.04 348	1.26 308	7.98 366	1.54 263	10.46 394	2.39 314	3.42 316	5.12 353	2.55 320	1.14 331	8.20 220	1.38 117	1.73 309	1.10 294	3.33 244	1.72 309	6.90 273	10.63 243	0.82 298	1.50 321	1.94 341	3.78 355	2.45 267	2.93 314

AEACV	3.45 282	0.93 225	0.35 92	0.29 78	0.21 55	0.27 82	0.12 42	0.28 40	0.14 10	0.24 51	0.24 64	0.36 44	0.22 71	0.21 58	30.09 307	24.13 405	0.59 97	0.46 82	1.65 166	0.91 233	0.89 109	28.36 399	0.27 70	0.21 64	0.36 46	0.31 50	0.63 68	0.28 47

MFMNet_re	3.46 283	1.42 323	1.49 320	1.53 324	1.89 342	2.00 335	2.86 336	2.64 354	2.15 335	1.61 264	1.95 288	3.90 331	2.80 325	1.04 322	16.75 272	4.11 275	2.68 338	1.96 360	6.65 321	2.58 340	14.03 382	5.20 153	1.88 356	2.03 345	1.41 292	1.32 252	3.30 323	2.21 300

R-Stereo Train	3.50 284	1.01 265	1.23 293	1.00 271	0.66 217	0.77 246	0.32 152	1.30 224	1.01 263	1.63 266	4.33 325	1.34 251	0.71 209	0.42 169	34.59 314	4.42 282	1.66 305	1.02 274	6.76 326	1.16 265	7.74 294	13.63 298	0.52 163	0.64 194	1.53 312	1.66 289	1.39 151	1.92 286

RAFT-Stereo	3.50 284	1.01 265	1.23 293	1.00 271	0.66 217	0.77 246	0.32 152	1.30 224	1.01 263	1.63 266	4.33 325	1.34 251	0.71 209	0.42 169	34.59 314	4.42 282	1.66 305	1.02 274	6.76 326	1.16 265	7.74 294	13.63 298	0.52 163	0.64 194	1.53 312	1.66 289	1.39 151	1.92 286
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	3.50 284	0.89 207	1.16 279	0.58 185	0.75 235	0.62 206	0.50 213	2.02 319	0.62 193	1.04 218	1.76 276	1.11 227	12.05 363	0.61 250	12.99 254	10.73 348	1.17 262	0.81 194	6.92 334	1.46 294	11.45 355	17.23 345	0.72 265	0.84 253	1.47 303	1.81 301	1.28 142	1.94 288

AIO_rvc	3.52 287	0.72 127	0.41 104	0.34 100	0.22 61	0.35 107	0.17 92	0.57 94	0.28 84	0.38 79	0.22 57	0.56 93	0.25 80	0.29 87	23.43 292	18.50 396	0.51 81	0.48 86	2.01 180	0.55 110	0.84 103	41.45 408	0.49 140	0.23 75	0.51 93	0.29 43	0.74 87	0.33 54

FADNet_RVC	3.56 288	1.23 299	1.25 298	1.44 317	1.84 337	1.07 286	1.92 316	1.49 256	1.21 284	1.36 249	1.98 292	2.15 292	1.78 306	1.70 350	24.01 293	3.18 243	2.07 325	2.72 383	5.67 299	1.96 322	6.65 269	9.51 227	0.82 298	1.59 324	1.21 262	1.51 272	12.03 386	2.86 313

EGLCR-Stereo	3.59 289	0.87 198	1.26 299	0.45 150	0.49 157	0.62 206	0.24 114	0.84 151	1.44 295	0.72 136	3.96 321	0.80 163	0.65 194	0.51 219	4.34 174	8.11 339	1.11 249	1.11 297	3.53 249	0.71 174	5.00 244	35.96 407	0.56 186	0.71 219	1.01 222	0.91 185	20.20 400	0.86 175

IPLGR	3.62 290	0.90 210	0.93 220	0.65 208	0.68 222	0.51 160	0.44 197	1.14 193	0.45 132	2.02 292	1.29 256	0.88 177	0.76 225	0.48 202	49.71 376	1.92 190	1.37 286	1.13 298	3.29 240	1.45 292	3.00 207	15.33 314	0.59 207	1.08 298	1.51 310	1.93 314	3.46 328	0.91 185

SHD	3.64 291	1.05 280	2.15 349	1.16 292	1.24 297	1.21 301	2.45 328	1.63 282	1.66 312	2.43 316	2.96 306	1.83 282	2.53 319	0.95 314	39.82 329	3.82 269	1.89 314	1.51 336	4.16 265	2.08 330	5.74 256	5.69 172	0.74 277	1.99 342	1.92 340	1.81 301	1.97 211	1.86 281

HH	3.66 292	0.67 109	1.44 314	0.83 252	0.81 252	0.96 272	1.10 283	1.85 302	0.86 243	5.18 388	5.29 339	1.95 287	0.86 253	0.61 250	11.66 249	15.16 383	0.99 221	1.04 278	6.30 311	3.12 352	13.50 378	13.59 296	0.86 308	0.94 284	1.45 296	1.81 301	3.81 342	2.04 289

HanStereo	3.66 292	0.67 109	1.44 314	0.83 252	0.81 252	0.96 272	1.10 283	1.85 302	0.86 243	5.18 388	5.29 339	1.95 287	0.86 253	0.61 250	11.66 249	15.16 383	0.99 221	1.04 278	6.30 311	3.12 352	13.50 378	13.59 296	0.86 308	0.94 284	1.45 296	1.81 301	3.81 342	2.04 289

RTS	3.66 292	1.19 292	1.07 257	0.99 269	1.30 302	1.36 313	3.80 344	1.35 236	1.49 303	2.37 311	1.17 248	1.84 283	1.14 289	1.07 324	42.35 345	3.22 247	2.05 323	1.43 333	4.07 261	1.94 320	4.46 228	5.32 154	1.05 326	1.34 316	1.91 338	5.04 363	2.33 247	2.12 295

RTSA	3.66 292	1.19 292	1.07 257	0.99 269	1.30 302	1.36 313	3.80 344	1.35 236	1.49 303	2.37 311	1.17 248	1.84 283	1.14 289	1.07 324	42.35 345	3.22 247	2.05 323	1.43 333	4.07 261	1.94 320	4.46 228	5.32 154	1.05 326	1.34 316	1.91 338	5.04 363	2.33 247	2.12 295

MSKI-zero shot	3.77 296	0.85 190	1.15 277	0.73 225	0.63 210	0.68 225	0.56 222	1.86 304	0.94 252	0.88 194	6.74 359	1.62 274	0.71 209	0.43 177	15.96 269	13.56 370	1.52 296	1.01 272	6.81 330	8.64 391	10.46 346	16.23 325	0.59 207	0.87 263	1.50 308	1.95 315	1.85 200	3.10 322

HSM-Net_RVC	3.81 297	1.09 286	1.14 274	1.82 330	1.25 299	0.94 270	0.70 246	2.28 340	1.07 272	2.74 327	5.68 347	38.55 403	1.46 302	0.55 234	5.03 186	1.95 191	1.20 267	0.79 186	1.99 179	1.22 272	7.13 280	13.94 306	0.84 303	2.30 354	1.64 321	1.51 272	2.21 234	1.75 277
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TestStereo_HL3	3.83 298	6.54 396	1.28 302	0.69 217	0.61 197	1.17 294	0.83 259	2.81 360	0.99 259	3.05 338	4.58 331	4.18 340	1.32 295	0.39 150	15.12 264	9.21 342	13.55 394	0.81 194	6.18 308	0.80 204	7.93 302	12.79 285	0.61 218	0.73 223	1.13 248	1.41 264	2.94 304	1.71 275

HUF	3.84 299	0.71 121	0.57 144	0.35 105	0.26 81	0.29 88	0.17 92	0.80 140	0.29 90	0.49 89	0.29 73	0.61 101	0.43 121	0.29 87	28.08 303	23.64 404	0.61 105	0.62 124	5.18 285	0.63 137	1.76 175	34.41 404	0.50 148	0.52 150	0.56 106	0.33 65	0.79 99	0.47 89

XQC	3.85 300	1.31 311	1.36 310	1.30 306	1.53 318	1.33 312	2.55 330	1.62 278	1.46 299	2.54 318	3.01 308	1.69 276	4.90 339	1.38 343	44.59 353	3.43 254	1.76 311	1.35 330	3.99 260	1.75 310	4.57 233	5.16 151	0.89 317	1.42 319	2.05 344	2.68 337	2.31 243	2.06 291

FCDSN-DC	3.99 301	0.97 243	2.81 371	1.39 312	1.40 312	1.15 293	1.19 292	0.91 166	0.91 250	1.04 218	0.72 178	1.58 273	0.75 220	0.63 259	52.37 396	2.42 224	1.30 278	1.13 298	1.11 127	0.80 204	7.88 300	16.59 330	0.81 294	2.41 362	1.31 273	1.68 291	1.29 143	1.11 225
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	4.03 302	2.77 364	2.35 359	2.93 356	2.67 359	3.00 352	2.72 332	1.31 227	1.13 277	1.64 268	1.94 287	2.23 297	1.70 304	2.77 360	48.50 371	1.67 165	3.08 343	2.35 373	2.67 208	2.91 347	3.58 215	5.04 148	2.66 360	1.23 310	1.07 235	1.28 249	2.36 254	1.15 232

test-1	4.23 303	0.69 113	1.20 289	0.60 189	0.60 194	0.75 243	0.64 237	1.95 307	0.80 234	4.00 365	5.47 342	2.20 295	0.79 235	0.41 158	24.74 294	12.65 366	1.45 289	1.51 336	6.68 323	6.25 382	10.73 349	20.07 367	0.58 201	0.87 263	1.46 298	1.76 299	2.89 300	2.51 306

IGEV-FE	4.25 304	0.84 183	1.93 340	2.97 360	0.71 225	3.43 358	1.32 300	2.22 334	1.66 312	4.11 366	6.87 367	2.33 307	1.00 277	0.48 202	9.30 228	11.40 354	1.02 230	0.84 218	5.57 294	4.84 370	8.39 315	21.38 374	0.66 243	0.84 253	1.46 298	1.58 283	14.75 393	2.97 317

IGEV_Zeroshot_test	4.26 305	0.84 183	1.93 340	2.97 360	0.71 225	3.42 357	1.32 300	2.22 334	1.67 314	4.20 369	6.87 367	2.33 307	1.00 277	0.48 202	9.28 227	11.41 355	1.04 238	0.84 218	5.57 294	4.84 370	8.38 314	21.42 375	0.65 240	0.84 253	1.46 298	1.58 283	14.79 394	2.96 316

DeepPrunerF	4.26 305	1.62 336	0.74 175	2.93 356	4.99 393	2.40 343	3.44 339	0.88 159	3.92 363	0.79 165	1.16 244	0.71 127	0.57 163	0.63 259	43.07 351	2.04 198	1.04 238	0.87 229	2.42 195	0.92 235	1.80 176	2.10 101	0.88 316	0.82 247	28.99 402	1.77 300	2.48 269	1.16 235

EKT-Stereo	4.27 307	0.97 243	1.18 285	0.73 225	0.77 240	0.89 263	1.18 290	2.02 319	1.53 307	1.56 261	4.82 334	1.25 240	0.80 239	0.54 231	31.80 310	14.62 378	1.26 275	1.36 331	5.54 293	7.66 387	9.42 334	17.09 342	0.57 197	0.75 227	1.41 292	1.82 305	2.56 281	1.07 218

PVD	4.32 308	1.44 327	2.25 354	1.41 314	1.77 332	1.75 328	2.70 331	3.05 363	2.66 346	3.00 336	4.25 323	2.70 317	3.99 337	1.37 342	39.86 330	3.83 270	2.30 333	2.28 366	4.67 275	2.74 343	7.12 279	6.88 202	1.06 328	1.88 337	3.05 358	2.71 338	2.99 306	2.93 314

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 309	1.52 331	1.06 253	2.01 338	1.95 345	2.24 340	6.41 360	2.14 326	2.21 336	1.72 274	1.55 268	2.74 321	6.14 343	6.25 383	28.17 304	1.81 181	1.51 294	1.06 287	5.38 289	1.78 311	12.52 359	8.92 222	1.51 349	1.25 313	2.26 347	3.39 351	3.05 309	7.55 362

AIO_test	4.46 310	0.79 167	0.51 127	0.44 148	0.25 76	0.36 113	0.21 106	0.61 99	0.27 78	0.42 82	0.32 82	0.58 95	0.28 84	0.32 100	31.53 309	28.68 409	0.53 83	0.47 84	1.35 140	0.56 113	1.06 128	47.74 412	0.48 135	0.26 82	0.52 97	0.49 114	1.04 123	0.35 63

gcap-zeroshot	4.50 311	0.79 167	1.44 314	1.90 333	0.76 236	1.22 303	2.14 320	2.08 325	0.63 196	5.43 398	7.06 374	2.92 322	0.70 206	0.41 158	13.38 256	11.02 349	1.21 268	1.09 292	36.04 385	1.48 295	8.46 323	11.16 259	3.53 371	0.89 274	1.44 295	1.46 267	1.34 149	1.49 262

FC-DCNN	4.51 312	1.62 336	4.08 385	2.84 354	2.39 351	3.98 361	10.51 381	2.63 353	1.71 316	2.88 330	1.36 262	4.19 341	1.34 297	0.70 281	7.04 207	2.00 194	1.35 284	1.04 278	9.58 349	0.98 246	9.23 332	16.30 326	0.86 308	1.84 333	4.65 369	2.21 328	7.62 374	16.90 383

FAT-Stereo	4.52 313	1.20 296	2.24 352	1.53 324	1.85 339	1.44 317	1.59 306	3.56 373	1.83 326	3.65 355	6.20 351	6.73 364	2.83 327	1.06 323	10.97 245	14.80 380	2.18 329	2.42 378	5.19 286	8.70 393	13.23 373	13.14 290	0.95 321	2.77 379	1.34 280	2.22 329	3.04 308	5.45 351

PSMNet-ADL	4.56 314	0.97 243	1.17 283	1.19 296	1.28 300	1.04 283	0.92 267	1.77 296	1.26 286	3.47 349	6.08 349	1.51 266	3.10 332	0.57 241	51.86 393	9.30 343	1.51 294	0.96 254	5.92 305	1.28 279	6.83 272	12.62 283	0.87 313	0.88 270	1.17 254	1.43 265	3.02 307	1.17 236

NOSS_ROB	4.59 315	1.38 322	0.84 195	1.18 293	1.29 301	1.18 295	0.68 244	2.34 343	1.43 294	4.86 379	6.67 358	6.78 366	1.06 283	10.45 391	17.10 278	14.19 374	1.64 301	1.16 304	3.03 222	1.02 252	14.13 383	17.92 352	0.82 298	1.66 327	1.27 268	4.91 361	3.40 326	1.44 260

SAMSARA	4.67 316	1.33 314	1.79 332	1.51 322	1.56 323	1.58 322	3.79 343	2.22 334	1.93 328	2.38 313	3.37 315	2.12 291	9.35 351	2.02 355	37.97 321	5.46 299	2.03 322	1.62 344	4.95 281	2.84 345	6.73 270	6.13 189	1.00 322	2.01 343	4.21 368	6.28 372	4.36 347	5.44 350

AIO-Stereo-zeroshot	4.68 317	1.27 307	2.35 359	1.21 301	1.52 317	1.82 332	1.18 290	2.02 319	7.37 385	3.67 358	7.12 375	2.40 310	1.99 310	0.42 169	5.56 196	11.42 356	1.54 299	1.15 301	6.68 323	6.15 381	8.32 311	17.95 353	0.64 236	1.37 318	1.74 330	7.67 378	16.62 398	5.12 347

DF	4.82 318	1.04 274	1.10 265	1.26 302	0.43 141	1.13 291	0.35 172	1.61 276	0.66 206	0.81 173	0.77 190	1.84 283	0.53 145	0.44 185	7.23 212	6.03 310	0.98 216	0.99 263	50.36 401	1.28 279	8.43 322	35.25 406	0.66 243	0.79 240	1.19 260	1.32 252	2.07 220	1.52 263

ITSA-stereo	4.84 319	1.28 309	1.23 293	1.66 328	1.71 329	1.05 284	4.19 348	2.00 317	1.47 300	3.70 359	6.77 360	2.20 295	1.42 300	1.36 341	17.32 279	6.64 324	2.71 340	1.88 356	6.39 313	4.78 368	7.50 287	10.94 252	1.25 336	2.52 365	1.54 314	4.85 360	23.59 402	8.62 363

ADCRef	4.89 320	1.42 323	1.03 249	0.78 241	1.79 333	1.25 307	1.80 310	1.00 179	5.53 374	1.84 281	1.05 236	1.16 234	0.93 266	1.23 337	53.67 401	2.00 194	1.15 259	1.05 283	3.90 258	1.36 285	2.10 192	4.11 130	2.09 357	1.09 299	2.26 347	4.58 356	2.46 268	29.47 400

FC-DCNN v2	4.90 321	1.67 338	4.09 386	2.95 359	2.41 352	4.23 365	10.50 380	3.34 365	2.69 347	2.88 330	1.36 262	4.20 342	2.16 313	0.70 281	7.18 210	2.02 197	1.35 284	1.03 276	9.59 351	0.98 246	9.12 331	16.72 333	0.86 308	1.79 330	5.94 376	3.28 349	12.65 388	16.55 382

MADNet+	4.92 322	2.05 352	1.88 337	2.10 341	2.41 352	1.62 325	5.57 355	2.53 350	2.09 332	2.66 324	2.11 296	4.11 337	2.91 328	2.54 358	41.01 339	5.19 294	4.09 352	1.69 346	4.60 274	3.68 361	13.15 372	7.71 208	1.76 353	3.65 394	3.07 359	2.16 326	3.24 320	3.28 328

MFN_U_SF_RVC	5.03 323	1.91 348	1.84 334	2.23 346	1.92 344	2.67 347	6.14 357	2.41 344	1.98 331	4.44 372	10.81 395	4.14 339	2.48 318	4.92 379	32.71 311	3.59 262	2.29 332	1.81 353	11.46 358	3.54 357	7.96 303	7.26 206	1.24 335	3.78 396	1.85 334	3.74 354	2.83 297	3.90 338

SGM-Forest	5.08 324	1.24 301	0.79 183	2.11 342	1.57 324	1.42 315	0.58 230	1.40 243	0.90 248	4.89 381	0.91 220	2.72 318	12.97 374	0.64 263	17.84 282	3.50 256	0.87 177	0.68 147	9.60 352	0.82 217	7.51 288	17.96 354	0.87 313	1.09 299	1.69 327	1.75 295	5.90 359	34.83 405
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	5.11 325	1.52 331	1.70 330	1.08 282	1.55 320	1.22 303	2.28 321	1.03 182	2.69 347	3.96 364	2.19 299	2.25 299	0.63 185	0.98 317	54.20 403	1.53 140	0.87 177	0.96 254	4.27 266	0.95 240	2.45 199	3.80 124	0.74 277	0.80 242	2.41 352	11.13 384	7.77 375	23.00 390

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 326	2.25 358	1.46 318	2.42 348	2.07 349	2.04 337	5.18 352	1.97 311	2.61 343	2.96 334	1.93 286	3.79 330	10.20 354	10.36 390	27.56 302	3.55 260	3.01 342	1.99 361	14.19 362	3.59 358	7.40 284	9.91 231	2.85 367	1.93 338	2.42 354	2.82 339	2.19 230	6.53 359

S-Stereo	5.20 327	1.19 292	1.90 339	1.82 330	1.73 331	1.68 326	2.29 323	2.74 358	2.14 334	3.32 345	13.02 396	5.98 358	1.85 307	0.89 306	28.39 305	16.06 387	1.91 315	2.35 373	5.62 297	9.27 398	7.51 288	15.02 311	1.62 350	2.70 373	1.33 278	2.06 324	2.88 299	3.20 325

FBW_ROB	5.25 328	2.41 361	2.49 362	2.72 352	2.98 369	2.61 346	6.30 359	1.78 297	1.10 274	2.52 317	2.82 305	4.91 351	8.67 348	6.67 384	49.93 379	1.28 106	1.82 313	0.97 258	9.21 347	1.68 306	9.07 329	5.89 184	4.29 375	1.84 333	1.48 305	1.92 312	1.81 196	2.56 307

EAI-Stereo	5.34 329	1.04 274	2.30 357	1.02 276	1.55 320	0.85 258	1.91 315	2.21 333	2.99 352	0.81 173	6.93 371	1.39 256	0.83 247	0.54 231	26.39 298	49.22 414	1.18 263	1.17 306	7.74 342	1.54 298	8.92 328	12.00 274	0.78 288	2.02 344	1.46 298	2.24 330	3.36 325	1.89 284

iRaft-Stereo_20w	5.41 330	1.35 318	2.82 372	2.69 350	1.55 320	1.58 322	1.23 297	1.96 309	3.24 358	5.53 399	7.00 373	1.55 270	1.33 296	0.55 234	6.14 200	9.93 345	1.65 304	0.87 229	6.14 307	5.54 376	8.40 316	20.46 370	0.73 271	0.87 263	1.71 328	34.19 407	11.64 384	5.53 353

ccs_rob	5.44 331	1.11 288	1.53 321	1.20 299	0.97 275	1.19 298	1.07 279	2.86 361	1.25 285	4.19 367	35.07 406	8.65 377	1.42 300	0.76 289	35.68 317	6.12 312	1.64 301	1.17 306	5.87 304	1.60 301	10.36 345	12.86 287	0.76 283	2.22 353	1.10 239	1.34 254	2.64 289	2.22 301

CBMV	5.62 332	1.43 325	1.24 297	1.61 326	1.61 325	1.96 333	2.28 321	3.43 367	1.48 301	3.08 339	6.42 354	7.79 370	9.12 349	0.62 255	17.34 280	13.54 369	2.64 337	1.27 324	9.58 349	1.19 268	10.31 343	16.88 339	0.86 308	2.04 348	1.64 321	1.86 306	4.52 348	26.08 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	5.64 333	0.77 153	1.32 308	1.93 335	0.99 276	0.64 216	0.62 234	1.94 306	0.65 204	3.86 362	6.90 369	1.45 260	0.65 194	0.66 272	15.20 266	14.91 381	1.28 276	1.06 287	7.09 337	1.05 254	13.05 371	25.85 388	0.63 230	0.75 227	39.07 413	1.65 288	2.16 226	6.16 357

ADCL	5.74 334	1.87 346	1.62 327	1.28 304	1.42 313	1.61 324	2.34 326	1.29 222	5.06 372	3.00 336	1.99 293	1.30 249	0.87 256	1.13 330	49.88 378	1.73 174	1.64 301	1.77 350	3.04 223	1.41 288	3.47 213	3.84 126	1.23 332	1.32 315	9.34 389	11.37 385	11.30 383	28.87 399

ADCMid	5.86 335	2.21 356	2.60 365	1.42 315	2.94 368	2.42 344	4.52 349	1.96 309	2.94 351	1.88 284	3.14 310	2.67 316	2.81 326	1.59 346	50.47 383	3.62 265	2.00 320	1.84 355	7.49 339	2.45 337	5.56 250	8.48 219	2.66 360	1.57 323	2.29 349	8.47 380	7.21 371	20.87 388

AnyNet_C32	6.19 336	1.45 328	1.40 311	1.28 304	1.69 328	1.43 316	3.69 342	1.56 269	5.23 373	2.63 322	4.52 330	2.23 297	1.34 297	1.41 344	54.68 404	3.51 257	2.24 331	2.06 365	3.81 256	1.98 323	7.39 283	11.40 264	1.23 332	1.87 335	5.90 375	14.50 388	6.04 362	20.74 387

DPSNet	6.19 336	1.58 334	1.40 311	1.82 330	2.77 362	2.27 341	2.04 318	1.97 311	2.91 350	2.12 303	5.08 337	10.47 389	6.82 346	8.77 387	19.95 289	11.92 365	5.92 361	3.73 393	17.76 368	9.60 400	12.18 358	17.85 350	3.88 373	3.21 389	2.31 350	3.71 353	2.62 286	2.45 305

DDVS	6.28 338	1.19 292	1.34 309	1.13 286	1.54 319	1.21 301	1.06 276	2.48 347	1.74 318	3.43 347	79.09 414	6.13 359	1.94 309	1.15 334	10.44 241	6.06 311	2.12 327	1.31 327	5.58 296	4.97 373	9.98 340	13.68 300	0.82 298	1.24 311	1.22 264	1.52 277	4.65 349	2.63 308

G-Net	6.30 339	1.67 338	1.86 335	1.46 319	1.83 336	1.49 320	1.31 299	4.92 387	8.45 388	3.15 340	4.65 332	7.94 371	6.81 345	0.87 304	16.87 274	7.83 334	1.93 317	2.71 382	5.65 298	6.44 384	9.07 329	11.41 265	1.44 343	2.80 381	1.78 332	18.73 395	6.49 366	30.54 401

otaku	6.32 340	5.21 387	2.43 361	18.55 391	3.05 371	6.58 382	5.21 353	1.43 250	1.44 295	1.31 247	1.39 265	3.94 334	2.76 321	3.25 367	26.81 300	1.43 124	10.64 377	1.19 312	20.32 374	1.71 308	13.88 381	11.69 268	11.83 406	2.03 345	1.64 321	2.05 322	2.52 275	6.37 358

SANet	6.32 340	2.20 355	1.79 332	2.07 340	2.63 358	3.36 355	10.20 377	4.41 385	7.43 386	2.04 294	4.35 327	8.33 374	12.55 365	1.80 352	47.09 366	1.72 169	6.07 362	1.51 336	4.45 269	1.81 313	9.80 337	10.36 237	1.21 331	2.72 377	2.04 343	5.93 371	3.67 335	9.02 364

RainbowNet	6.38 342	3.77 378	2.95 375	4.59 370	3.15 374	4.28 366	10.99 387	2.04 323	1.97 330	1.89 287	1.11 241	3.92 333	3.08 331	3.63 372	42.37 347	1.96 192	4.60 354	1.56 339	16.57 367	8.71 394	11.66 356	11.28 263	10.57 401	2.32 355	2.23 346	2.29 332	2.78 295	6.05 356

pmcnn	6.42 343	1.56 333	1.60 326	2.69 350	3.39 375	2.12 338	10.59 383	2.67 356	2.61 343	2.54 318	6.38 353	6.37 360	16.22 386	0.89 306	16.23 270	14.56 377	4.57 353	3.30 391	7.74 342	7.59 386	13.62 380	22.89 380	6.22 386	2.53 366	1.86 335	3.14 345	4.68 350	4.77 341

HBP-ISP	6.55 344	1.35 318	2.23 351	1.99 336	1.62 326	1.78 329	0.81 256	2.50 348	1.26 286	4.90 382	6.79 361	1.42 259	0.75 220	14.52 397	52.81 398	19.38 398	1.33 281	1.14 300	6.08 306	7.98 389	12.72 362	19.17 362	0.83 302	1.51 322	2.15 345	2.05 322	3.91 346	3.74 334

edge stereo	6.57 345	1.88 347	3.13 378	2.21 345	1.87 341	2.69 349	3.15 337	4.49 386	3.41 360	3.95 363	4.81 333	6.45 361	20.30 390	1.11 327	18.59 284	14.65 379	2.02 321	1.64 345	36.45 386	6.00 380	7.11 278	13.70 302	1.44 343	2.08 349	2.35 351	2.08 325	3.74 336	5.94 355

SQANet	6.61 346	4.52 386	2.25 354	19.46 392	2.80 363	5.78 377	5.10 350	1.62 278	1.42 293	1.20 234	1.35 260	3.49 327	2.47 317	2.79 361	39.69 328	1.32 112	10.61 375	1.08 291	20.69 376	1.49 296	12.87 364	10.98 253	11.36 404	1.61 325	1.68 326	2.30 333	2.67 292	5.76 354

SPS-STEREO	6.95 347	1.75 343	1.96 344	2.47 349	1.71 329	2.67 347	7.51 363	2.73 357	1.77 321	3.62 354	6.80 363	4.88 350	2.19 314	1.30 339	41.49 342	11.88 364	3.62 349	2.04 362	36.63 388	2.04 326	14.17 384	17.87 351	1.48 347	2.69 372	2.50 355	3.26 347	3.74 336	2.81 312
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCS	7.02 348	1.96 351	1.96 344	1.45 318	2.34 350	1.96 333	3.44 339	2.25 337	3.95 365	2.64 323	3.13 309	3.52 328	17.50 388	2.18 356	52.87 399	11.38 353	3.10 344	2.55 381	5.10 283	2.56 339	10.82 350	10.12 233	1.74 352	2.12 350	2.53 356	10.38 383	7.40 372	18.54 385

ADCPNet	7.22 349	1.20 296	3.00 377	1.33 307	3.12 373	1.46 318	9.28 374	2.20 331	3.19 356	4.19 367	7.62 381	2.54 312	15.76 384	1.74 351	49.34 375	3.53 259	2.22 330	1.25 322	19.78 372	3.05 351	6.47 266	6.78 200	4.59 376	1.45 320	3.90 366	5.06 365	3.90 345	26.91 396

ACVNet_1	7.23 350	3.88 380	3.60 382	16.55 388	3.61 381	6.82 384	10.77 384	1.61 276	1.77 321	1.62 265	1.34 259	4.64 346	3.07 330	7.87 385	46.54 363	1.46 129	11.70 383	1.77 350	20.85 377	1.62 303	14.44 395	9.86 229	7.17 388	2.93 384	1.84 333	2.33 334	2.75 294	2.71 310

TRStereo	7.27 351	1.32 312	1.93 340	0.85 256	0.64 213	2.31 342	0.87 262	2.20 331	0.84 241	4.40 371	1.76 276	2.27 306	0.75 220	0.53 224	9.78 231	18.00 392	0.89 183	0.90 243	5.70 300	1.69 307	7.47 286	17.27 346	0.63 230	0.64 194	1.43 294	106.42 420	3.23 318	1.61 271

DN	7.30 352	0.70 117	0.89 204	0.76 233	0.44 143	52.50 414	0.55 221	1.65 284	0.76 230	3.32 345	1.80 281	54.19 409	0.60 176	0.35 115	8.53 223	7.48 331	0.99 221	0.73 167	6.53 316	1.67 305	7.15 282	35.15 405	0.72 265	0.89 274	1.67 325	1.91 309	1.76 193	3.32 329

Ntro	7.30 352	6.21 391	2.53 363	8.29 381	3.01 370	5.20 373	8.21 369	1.40 243	1.51 305	1.44 256	1.19 250	3.90 331	2.78 323	3.15 366	35.64 316	1.27 104	10.61 375	1.27 324	45.74 397	1.93 319	14.28 391	11.91 273	11.38 405	2.65 371	1.73 329	2.28 331	2.54 279	4.94 344

anonymity	7.31 354	0.90 210	1.71 331	1.15 290	0.92 265	0.82 255	0.78 253	2.16 328	1.73 317	3.78 361	97.18 415	1.99 289	0.92 264	0.53 224	9.97 234	7.82 333	1.13 256	0.89 237	6.68 323	1.45 292	7.79 296	18.56 358	0.75 281	0.77 233	1.50 308	1.58 283	21.11 401	2.77 311

CBMV_ROB	7.32 355	1.49 330	2.01 347	2.37 347	1.95 345	2.94 351	2.85 335	6.45 392	1.67 314	5.35 396	6.91 370	9.95 384	11.78 361	0.67 276	38.78 322	6.71 325	3.91 350	1.19 312	10.02 354	2.47 338	9.67 336	17.08 341	0.81 294	1.62 326	7.83 384	10.07 382	5.85 357	25.35 394

DDF-Stereo	7.43 356	1.69 340	0.58 146	39.09 405	0.79 246	33.34 406	0.95 269	1.26 215	0.57 174	1.04 218	2.36 300	40.35 404	1.88 308	0.64 263	26.70 299	5.48 301	1.68 307	0.89 237	4.87 280	1.02 252	6.55 268	22.37 379	0.63 230	0.62 182	0.95 211	1.50 271	1.72 188	1.22 241

AnyNet_C01	7.46 357	2.22 357	2.25 354	2.99 362	1.99 347	1.80 331	6.11 356	3.82 379	5.59 375	3.15 340	4.35 327	4.84 349	6.54 344	2.23 357	58.48 405	14.06 373	6.69 365	3.67 392	4.82 279	3.18 354	8.68 325	13.81 305	2.41 358	2.39 360	5.67 373	3.29 350	8.76 378	17.77 384

WAO-6	7.60 358	2.96 366	2.69 367	8.39 383	2.91 367	4.09 363	9.80 375	3.51 372	3.29 359	1.83 280	2.44 303	6.58 362	10.28 357	3.07 363	50.48 384	2.35 218	13.45 393	1.89 358	9.14 346	2.24 335	14.27 388	12.25 277	3.34 370	2.73 378	7.78 383	7.61 377	4.78 354	11.18 373

ACVNet_2	7.60 358	3.56 372	2.92 374	21.71 397	3.45 379	5.03 372	10.20 377	1.84 300	1.75 319	1.88 284	1.90 285	4.13 338	3.42 335	3.13 365	48.14 370	1.55 148	12.78 389	1.59 340	33.01 384	1.79 312	11.17 353	7.89 210	6.76 387	2.80 381	3.11 361	2.99 343	3.50 330	3.10 322

IMH-64-1	7.69 360	3.33 368	3.54 379	4.78 371	3.41 376	4.66 368	7.94 364	3.50 370	3.08 353	1.39 253	1.97 289	5.46 354	11.00 358	5.06 380	51.74 389	4.54 284	6.41 363	2.30 369	19.20 370	2.05 327	8.35 312	10.70 244	7.76 395	2.38 357	6.01 377	4.61 357	13.27 391	9.08 365

IMH-64	7.69 360	3.33 368	3.54 379	4.78 371	3.41 376	4.66 368	7.94 364	3.50 370	3.08 353	1.39 253	1.97 289	5.46 354	11.00 358	5.06 380	51.74 389	4.54 284	6.41 363	2.30 369	19.20 370	2.05 327	8.35 312	10.70 244	7.76 395	2.38 357	6.01 377	4.61 357	13.27 391	9.08 365

Dean	7.71 362	3.73 377	2.70 368	34.51 402	4.04 386	5.77 376	11.08 388	2.27 339	2.38 341	2.20 304	1.67 272	5.02 352	5.62 341	3.37 368	48.84 373	1.81 181	12.14 386	1.69 346	9.97 353	2.18 332	14.18 385	9.87 230	7.32 390	2.79 380	3.52 363	2.90 340	3.53 331	3.17 324

FINET	8.71 363	0.76 149	1.06 253	0.73 225	0.61 197	0.65 218	0.96 270	1.14 193	10.65 395	0.64 116	8.32 387	1.23 238	12.97 374	0.66 272	19.47 286	15.19 385	1.11 249	0.67 145	4.45 269	3.30 355	6.92 274	25.13 386	0.48 135	1.82 331	33.04 406	36.43 411	1.44 155	45.32 415

WAO-7	9.07 364	3.01 367	5.43 396	29.81 400	2.48 354	4.10 364	9.87 376	2.50 348	4.12 367	4.70 376	7.51 378	8.00 372	14.77 382	1.87 353	40.78 337	2.16 204	12.66 387	2.78 385	45.71 396	2.18 332	10.61 347	10.06 232	1.41 340	2.61 369	3.09 360	4.78 359	2.98 305	5.05 346

MeshStereo	9.32 365	2.66 362	2.34 358	4.20 367	2.89 366	4.28 366	2.45 328	8.29 403	9.16 390	5.14 387	8.46 389	11.16 390	13.23 379	0.85 303	51.81 392	15.66 386	4.76 357	1.82 354	21.81 379	1.92 318	15.41 401	19.79 365	1.07 329	2.40 361	8.53 388	5.45 366	10.67 381	15.48 380
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	9.35 366	3.37 371	3.55 381	4.56 369	3.42 378	4.71 371	8.11 367	3.47 369	3.11 355	1.42 255	1.87 284	5.75 356	16.21 385	47.47 415	51.66 388	2.73 234	9.15 371	2.36 375	20.87 378	2.09 331	8.20 309	10.33 235	8.06 398	2.34 356	7.63 382	5.85 370	3.76 340	10.29 371

ELAS_RVC	9.44 367	3.33 368	5.58 397	4.11 366	3.68 382	7.49 388	6.29 358	7.70 399	3.76 362	5.25 392	7.74 383	9.89 380	11.05 360	3.12 364	47.81 369	4.61 287	7.01 366	9.67 402	11.32 356	2.99 350	13.48 376	18.09 356	2.75 363	4.11 397	20.24 398	23.51 397	5.06 355	5.25 348
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	9.58 368	4.14 385	6.28 400	4.33 368	5.76 396	4.05 362	8.92 372	7.11 395	7.31 384	5.28 394	7.81 384	7.63 369	9.16 350	13.24 394	22.87 290	20.42 400	7.52 369	6.31 397	10.37 355	7.95 388	14.23 386	18.70 359	4.07 374	5.38 400	5.79 374	22.37 396	9.94 380	11.72 374

AIO-Stereo-zeroshot1	9.97 369	1.84 345	2.24 352	1.34 308	1.79 333	1.78 329	1.71 309	2.17 329	7.58 387	3.47 349	7.13 376	2.44 311	2.07 312	0.38 141	10.77 244	13.53 368	1.54 299	1.19 312	136.48 413	6.52 385	8.17 308	26.38 392	0.61 218	0.97 290	1.28 269	18.58 393	2.35 252	4.90 343

PWCK	10.29 370	3.91 381	2.77 370	4.89 375	3.54 380	7.32 387	8.68 370	3.93 381	4.63 371	4.65 375	5.75 348	24.50 399	9.85 353	3.38 369	35.70 318	3.25 249	10.92 378	2.38 376	72.59 408	5.10 374	14.78 397	8.07 213	3.71 372	2.51 364	7.91 385	7.44 374	6.33 363	9.46 368

MonStereo1	10.54 371	3.93 382	2.56 364	5.45 380	4.73 392	5.69 375	8.18 368	3.38 366	2.26 338	115.81 420	3.27 313	6.58 362	12.09 364	3.96 375	13.67 257	1.86 185	3.48 347	3.11 390	37.27 389	3.68 361	7.40 284	8.73 221	6.19 385	1.97 339	4.92 370	3.26 347	7.19 370	3.85 336

SFCPSM	10.77 372	1.34 317	1.09 262	1.15 290	1.19 295	1.19 298	0.90 265	1.29 222	1.76 320	2.70 326	5.58 346	4.33 343	10.25 356	1.08 326	51.59 387	5.22 295	1.99 318	1.17 306	161.66 416	4.44 365	7.65 292	11.04 256	0.84 303	1.68 328	1.34 280	1.75 295	3.44 327	3.04 320

ELAS	10.84 373	3.56 372	4.96 390	4.79 373	4.42 391	5.56 374	6.51 361	7.57 396	3.94 364	5.28 394	7.73 382	9.90 382	11.95 362	3.98 376	51.90 394	4.58 286	7.45 368	9.46 400	9.29 348	2.75 344	13.28 374	17.44 347	2.75 363	3.75 395	17.66 396	27.22 401	13.08 390	31.86 403
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	11.01 374	9.35 401	6.18 399	8.36 382	7.13 401	10.04 397	10.87 385	5.04 388	4.04 366	2.99 335	3.99 322	9.99 385	9.75 352	8.16 386	48.50 371	14.21 375	7.41 367	5.05 396	7.73 341	3.91 364	13.36 375	18.71 360	8.17 399	3.64 393	11.32 391	18.46 392	12.54 387	28.46 398

SGM_RVC	11.64 375	2.80 365	1.89 338	2.92 355	2.54 357	4.66 368	8.81 371	7.78 401	3.50 361	5.57 400	8.27 385	9.89 380	12.97 374	0.97 316	4.41 175	2.83 237	7.65 370	1.17 306	40.85 391	6.32 383	10.68 348	24.24 383	1.79 354	3.32 391	27.82 401	35.58 408	31.94 409	43.00 411
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER-64	11.94 376	7.33 399	5.26 394	17.03 389	7.50 402	8.66 394	16.40 397	8.75 405	4.42 369	4.46 373	3.23 312	17.69 393	16.25 387	9.32 388	46.44 361	10.50 347	13.88 400	3.04 389	12.89 361	8.65 392	14.27 388	14.74 309	10.97 402	4.47 398	6.36 380	18.61 394	9.42 379	21.90 389

LSM0	11.96 377	1.70 341	2.88 373	2.75 353	2.51 356	3.46 359	9.27 373	4.20 383	4.16 368	3.65 355	7.52 379	7.40 368	10.23 355	1.32 340	64.87 409	78.56 418	4.73 356	2.33 372	20.33 375	4.80 369	14.31 392	17.05 340	1.30 339	3.15 387	3.41 362	15.40 391	6.33 363	25.24 393

LVE	12.08 378	3.68 375	2.75 369	55.08 412	4.35 390	8.14 391	74.25 415	1.97 311	2.42 342	2.31 310	1.72 275	4.79 347	5.02 340	3.47 371	40.00 332	2.29 212	11.14 379	1.88 356	50.99 403	2.03 325	10.30 342	12.06 276	5.50 377	3.25 390	3.73 365	3.25 346	3.10 311	6.68 361

DGSMNet	12.30 379	2.15 353	2.14 348	1.99 336	1.68 327	2.73 350	1.82 311	3.08 364	2.11 333	12.64 407	99.93 416	4.00 336	18.54 389	19.58 404	45.95 357	15.08 382	12.73 388	10.09 403	15.38 365	4.59 367	13.00 369	15.62 317	7.34 391	3.49 392	1.76 331	5.84 369	3.48 329	5.37 349

JetRed	12.58 380	6.94 398	7.73 401	4.83 374	6.78 399	9.44 396	10.92 386	5.31 391	4.60 370	5.84 402	3.34 314	8.16 373	8.25 347	9.89 389	50.58 385	14.44 376	10.47 374	7.92 398	7.78 344	5.56 377	18.07 406	24.74 385	11.23 403	4.59 399	12.62 392	25.80 399	25.52 404	28.19 397

MDST_ROB	12.84 381	32.58 409	1.86 335	20.66 396	2.84 365	7.65 389	3.50 341	4.02 382	1.51 305	3.73 360	6.49 355	3.22 325	42.47 400	0.80 299	50.42 382	2.20 207	1.29 277	0.83 213	18.69 369	1.42 289	12.92 366	18.51 357	1.50 348	1.82 331	24.51 400	15.09 389	31.82 407	34.42 404

XX-Stereo	13.13 382	0.72 127	1.28 302	1.04 278	0.54 177	0.81 254	0.87 262	1.13 192	0.51 157	4.52 374	6.79 361	1.56 272	1.04 281	0.49 209	39.98 331	16.92 389	1.52 296	0.95 251	6.78 329	0.95 240	6.18 263	13.69 301	0.71 262	0.52 150	237.32 420	1.37 256	2.63 288	3.58 330

TorneroNet-64	13.22 383	6.29 393	5.03 392	34.00 401	3.73 385	10.39 398	16.61 398	3.46 368	12.22 403	2.26 308	5.35 341	17.42 392	34.25 398	14.90 398	47.42 368	3.17 242	13.22 392	2.42 378	36.46 387	9.14 397	14.27 388	12.82 286	5.64 378	2.71 374	14.05 395	13.61 386	3.58 333	12.45 375

notaker	13.32 384	13.02 404	4.84 387	18.53 390	6.99 400	8.41 393	14.34 394	3.85 380	3.23 357	2.91 332	2.14 298	31.16 401	43.76 401	4.86 378	85.76 413	2.65 231	12.81 390	2.79 386	43.18 394	2.96 349	14.95 398	11.46 266	7.77 397	3.13 386	2.66 357	2.97 342	3.75 338	4.87 342

ACV-stereo	13.53 385	1.95 349	1.64 329	2.13 343	1.16 292	3.41 356	1.39 302	1.71 290	1.85 327	2.95 333	4.86 335	3.99 335	45.11 402	1.12 328	53.60 400	16.55 388	2.70 339	1.30 326	170.74 417	4.49 366	12.74 363	16.57 329	1.00 322	1.87 335	1.39 290	3.04 344	3.75 338	2.35 303

SGM-ForestM	13.80 386	10.32 403	8.18 402	4.90 376	3.69 383	7.87 390	10.55 382	7.61 397	10.68 396	5.09 386	8.30 386	9.49 379	12.89 371	4.42 377	49.85 377	13.64 372	10.21 373	1.16 304	11.67 359	8.91 395	11.41 354	24.59 384	3.28 368	5.76 402	31.49 404	36.13 409	19.13 399	41.30 410

WAO-8	14.11 387	5.49 388	4.86 388	26.82 398	4.15 388	6.96 385	11.78 391	3.65 377	6.35 377	31.53 413	38.68 408	8.33 374	22.49 391	20.27 407	50.28 380	3.34 251	11.20 381	2.04 362	55.23 405	5.70 378	9.91 338	11.24 261	5.91 380	2.59 367	8.00 386	7.57 375	6.79 367	9.89 369

Venus	14.11 387	5.49 388	4.86 388	26.82 398	4.15 388	6.96 385	11.78 391	3.65 377	6.35 377	31.53 413	38.68 408	8.33 374	22.49 391	20.27 407	50.28 380	3.34 251	11.20 381	2.04 362	55.23 405	5.70 378	9.91 338	11.24 261	5.91 380	2.59 367	8.00 386	7.57 375	6.79 367	9.89 369

SGM+DAISY	15.03 389	3.86 379	5.41 395	3.96 365	3.71 384	6.66 383	7.44 362	7.77 400	10.90 400	5.69 401	8.99 393	9.93 383	13.12 378	3.67 373	45.62 356	18.93 397	4.69 355	3.97 395	15.74 366	13.34 403	15.06 399	28.38 400	1.46 345	13.52 409	34.47 408	36.45 412	37.75 412	45.36 416

ACVNet-4b	15.72 390	4.04 383	2.68 366	44.32 408	2.83 364	6.13 380	62.22 412	1.84 300	1.78 323	1.65 269	1.24 251	4.40 345	112.58 416	3.38 369	47.32 367	1.32 112	16.00 402	1.73 349	55.10 404	2.19 334	14.48 396	16.37 328	7.30 389	3.18 388	1.64 321	1.88 307	2.20 231	4.57 340

MANE	15.81 391	9.88 402	8.25 403	5.12 379	6.22 398	8.39 392	11.49 390	7.67 398	10.83 399	4.97 383	8.34 388	8.98 378	12.97 374	3.88 374	48.84 373	18.39 395	11.83 384	20.15 408	11.32 356	9.38 399	13.48 376	26.38 392	2.78 366	12.22 406	32.08 405	36.35 410	33.31 410	43.41 412

DispFullNet	16.30 392	3.61 374	4.99 391	3.31 363	3.08 372	3.50 360	3.23 338	6.46 393	2.69 347	5.18 388	6.80 363	88.00 413	15.13 383	2.74 359	39.32 325	24.41 406	4.06 351	3.86 394	139.45 414	28.19 409	12.57 360	15.74 319	2.71 362	2.38 357	4.19 367	2.67 336	6.81 369	5.03 345

UNDER WATER	16.74 393	8.01 400	5.18 393	15.67 387	9.29 405	8.94 395	36.85 407	8.38 404	6.23 376	4.21 370	3.00 307	18.64 394	96.12 414	15.60 401	37.14 319	10.17 346	14.68 401	2.79 386	47.09 399	8.60 390	17.12 404	13.21 292	17.04 410	5.56 401	6.15 379	15.22 390	6.39 365	14.80 379

PSMNet_ROB	17.18 394	5.57 390	2.98 376	3.51 364	2.73 361	6.41 381	10.28 379	2.31 342	2.27 340	4.77 377	140.21 417	98.21 414	6.08 342	34.53 410	10.47 242	1.72 169	5.37 359	1.72 348	20.16 373	3.45 356	13.00 369	8.00 211	63.38 418	2.71 374	3.54 364	3.57 352	3.25 321	3.61 331

STStereo	17.90 395	3.70 376	5.94 398	43.89 407	5.62 395	39.01 408	13.50 393	7.84 402	10.79 398	5.25 392	8.94 390	24.58 400	30.28 396	1.98 354	59.79 408	13.60 371	5.75 360	1.79 352	40.86 392	5.29 375	11.04 352	15.34 315	2.47 359	11.83 405	23.98 399	30.27 403	23.75 403	36.15 406

DGTPSM_ROB	18.53 396	6.49 394	18.04 406	4.98 377	8.90 403	5.93 378	18.56 400	5.08 389	12.04 401	5.07 385	9.28 394	12.68 391	55.86 408	15.28 399	66.30 410	20.57 401	19.32 405	16.27 405	24.75 380	20.04 406	16.70 403	22.25 377	6.01 383	12.63 407	13.88 393	32.46 405	14.80 395	36.23 407

DPSM_ROB	21.09 397	17.18 405	22.68 408	10.13 384	9.29 405	13.96 399	14.47 395	11.66 406	15.25 406	9.00 404	8.97 391	10.35 387	13.24 380	19.82 405	59.61 406	26.09 407	18.75 403	21.25 409	14.76 363	15.47 404	28.53 409	28.20 397	7.44 392	16.13 410	34.47 408	39.29 414	38.28 413	45.08 413

DPSM	21.09 397	17.18 405	22.68 408	10.13 384	9.29 405	13.96 399	14.47 395	11.66 406	15.25 406	9.00 404	8.97 391	10.35 387	13.24 380	19.82 405	59.61 406	26.09 407	18.75 403	21.25 409	14.76 363	15.47 404	28.53 409	28.20 397	7.44 392	16.13 410	34.47 408	39.29 414	38.28 413	45.08 413

KSHMR	21.80 399	6.71 397	4.04 384	99.23 416	6.14 397	41.63 410	70.49 414	3.63 376	8.86 389	3.60 353	3.42 316	6.78 366	84.46 413	17.61 402	40.67 334	3.96 272	10.14 372	2.82 388	90.71 411	2.91 347	12.90 365	12.31 278	9.04 400	2.84 383	19.52 397	5.56 367	8.25 376	10.42 372

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 400	1.43 325	1.63 328	2.01 338	1.89 342	2.00 335	4.03 346	2.25 337	2.65 345	5.01 384	28.79 404	216.21 419	50.44 407	5.46 382	37.62 320	4.30 280	5.35 358	12.78 404	28.48 381	1.49 296	14.42 394	12.87 288	1.01 324	2.45 363	1.87 336	7.04 373	145.49 421	5.50 352

DLNR_Zeroshot_test	24.07 401	81.88 419	1.95 343	101.60 417	0.50 160	0.56 181	81.29 417	2.29 341	0.50 153	4.86 379	2.13 297	3.03 323	0.93 266	12.16 393	103.32 415	142.13 420	34.14 409	19.58 407	8.61 345	4.90 372	8.02 306	28.05 396	0.55 178	0.85 261	1.36 285	1.54 279	1.21 138	1.87 282

DPSMNet_ROB	24.31 402	6.50 395	18.05 407	5.02 378	8.92 404	6.00 379	18.76 401	5.09 390	12.07 402	5.20 391	26.86 403	20.02 395	160.56 418	15.40 400	77.59 412	20.75 402	19.63 406	16.57 406	37.30 390	20.17 407	17.40 405	22.27 378	6.03 384	12.63 407	13.98 394	32.46 405	14.87 396	36.24 408

TorneroNet	25.03 403	6.23 392	3.71 383	95.21 415	4.04 386	30.59 405	28.04 402	4.36 384	17.91 408	2.20 304	37.98 407	81.16 412	72.52 410	18.24 403	46.94 365	2.75 235	13.19 391	2.38 376	87.74 409	9.05 396	15.54 402	12.50 282	5.92 382	2.71 374	49.11 414	8.21 379	3.60 334	13.88 378

WQFJA1++	25.37 404	0.98 249	0.54 137	160.59 419	0.59 192	134.51 418	122.69 420	0.75 126	0.70 220	7.58 403	0.64 159	10.26 386	69.96 409	0.37 134	33.82 312	7.48 331	0.93 199	0.81 194	11.75 360	3.78 363	5.95 259	21.20 372	0.57 197	0.47 141	0.81 167	84.49 419	1.41 154	1.32 251

zero-FE	26.91 405	1.70 341	0.58 146	142.42 418	9.85 408	147.98 419	78.07 416	1.26 215	0.63 196	1.14 231	3.84 320	136.40 416	24.38 393	0.66 272	34.38 313	5.45 298	2.13 328	2.31 371	5.81 303	1.20 270	51.50 413	68.36 416	0.63 230	0.61 177	0.94 207	1.51 272	1.68 187	1.13 227

LRCNet_RVC	27.23 406	30.79 408	14.68 405	35.16 404	31.14 413	36.50 407	30.07 406	23.05 411	12.67 405	36.10 415	33.27 405	37.41 402	28.58 395	37.19 411	51.77 391	7.29 330	31.08 408	27.01 412	67.79 407	28.97 410	22.94 408	11.62 267	39.23 413	30.57 414	7.31 381	2.54 335	11.22 382	9.26 367

ktn	29.25 407	4.04 383	95.12 419	14.38 386	5.47 394	18.03 401	17.50 399	16.11 409	67.22 418	2.86 329	5.27 338	171.03 418	80.57 412	10.72 392	76.12 411	3.35 253	21.01 407	2.75 384	90.20 410	29.10 411	15.07 400	11.01 254	7.65 394	3.01 385	5.09 371	5.80 368	4.72 351	6.57 360

LE_ROB	30.50 408	24.69 407	35.49 411	34.61 403	56.81 419	18.87 402	58.99 411	31.76 414	41.68 413	5.39 397	26.68 402	46.42 405	49.67 405	13.45 395	40.69 336	4.22 276	12.06 385	1.23 316	46.44 398	37.28 415	12.68 361	19.06 361	48.23 414	22.44 412	30.42 403	31.57 404	31.85 408	40.86 409

PML	39.12 409	38.07 413	12.03 404	39.14 406	28.99 412	40.52 409	11.18 389	14.17 408	98.92 419	27.80 412	165.99 419	107.70 415	159.11 417	13.58 396	17.37 281	11.85 363	35.22 410	8.64 399	42.84 393	11.21 402	14.35 393	16.59 330	5.89 379	7.24 404	52.84 415	13.89 387	42.19 415	18.91 386

FlowAnything	42.87 410	34.63 412	45.87 414	20.47 395	18.89 411	28.10 404	28.59 404	23.29 413	30.83 411	18.75 410	18.33 398	20.84 397	26.99 394	39.76 412	119.32 417	51.72 415	37.34 411	42.61 415	29.10 382	31.48 414	57.33 417	70.32 417	14.52 407	32.62 417	68.87 417	78.91 416	76.96 417	91.15 420

CasAABBNet	43.13 411	34.58 411	45.64 413	20.16 394	18.53 410	28.05 403	29.10 405	23.25 412	30.68 410	18.72 409	18.11 397	20.71 396	37.91 399	39.77 413	120.31 418	53.12 417	37.70 413	42.54 414	29.33 383	30.54 412	57.52 418	65.08 415	14.60 408	32.33 416	69.15 418	79.07 418	76.98 418	90.93 419

HaxPig	44.55 412	46.74 415	47.29 415	47.70 409	48.78 415	47.59 411	48.40 408	49.50 415	47.10 414	49.76 416	50.30 410	49.05 406	45.31 403	54.53 416	41.50 343	40.24 411	50.13 415	52.04 416	44.70 395	43.04 416	46.59 411	44.52 409	51.78 415	45.41 418	33.76 407	25.29 398	28.70 405	23.20 391

AVERAGE_ROB	46.10 413	48.44 416	48.15 416	49.32 410	50.20 416	48.59 412	49.79 409	50.71 417	48.61 415	51.66 417	52.51 411	50.25 407	47.27 404	55.77 417	43.02 350	41.01 412	52.37 416	54.54 417	47.19 400	45.40 417	48.69 412	44.71 410	52.87 416	46.96 419	35.70 411	26.55 400	30.75 406	23.74 392

HanzoNet	48.72 414	45.82 414	75.50 418	62.48 413	48.71 414	62.22 416	81.53 418	55.12 419	62.18 417	15.62 408	22.35 401	75.50 411	105.13 415	172.23 420	54.19 402	11.79 360	63.30 418	9.59 401	142.68 415	22.42 408	19.77 407	25.86 389	34.29 412	5.85 403	9.77 390	9.44 381	8.54 377	13.60 377

MEDIAN_ROB	49.56 415	51.56 417	50.68 417	52.75 411	53.71 417	52.03 413	53.33 410	54.25 418	52.17 416	54.87 418	55.86 413	53.55 408	50.14 406	59.05 418	46.45 362	44.58 413	55.75 417	57.86 418	50.47 402	48.81 418	52.02 414	47.66 411	56.65 417	49.99 420	38.96 412	30.09 402	33.54 411	31.34 402

BEATNet-Init1	54.98 416	76.29 418	23.41 410	86.88 414	56.39 418	86.85 417	69.29 413	49.55 416	36.32 412	11.75 406	54.61 412	64.36 410	78.43 411	21.46 409	91.69 414	51.99 416	38.14 414	22.22 411	101.82 412	73.02 419	54.14 415	49.15 413	27.76 411	24.21 413	58.43 416	37.31 413	77.81 419	61.10 417

fast-reg	56.00 417	34.55 410	45.47 412	19.85 393	18.28 409	53.15 415	28.22 403	22.84 410	30.59 409	20.19 411	160.66 418	22.02 398	32.87 397	39.77 413	118.54 416	40.01 410	37.57 412	41.70 413	239.35 419	30.57 413	57.15 416	56.59 414	14.63 409	32.04 415	69.18 419	78.99 417	76.57 416	90.62 418

GS-Stereo																							0.15 20	0.22 72	0.36 46	0.24 14	0.53 47	0.24 22

FSD		0.78 161	0.68 168	0.60 189	0.60 194	0.60 202	0.57 228	0.90 164	0.68 213	0.95 210	0.73 181			0.64 263	2.85 122	5.08 293			3.12 227	0.89 228				0.68 207	0.92 203	0.92 187	0.93 112	0.99 203

STTRV1_RVC		1.35 318	1.13 271	1.70 329	1.33 307	2.15 339	1.82 311	1.56 269	1.45 297	1.88 284	3.47 318	3.12 324	4.87 338	1.12 328		6.48 320	11.18 380	1.07 290		10.39 401	9.37 333			2.21 352	5.53 372	2.91 341	5.85 357	13.08 376

DPSimNet_ROB		193.45 420	99.23 420	195.37 420	175.02 420	155.06 420	112.88 419	167.32 420	164.47 420	99.95 419	205.57 420	169.31 417	207.38 419	93.94 419	127.45 419	85.03 419		87.66 419	201.24 418	103.73 420	162.25 419	98.87 418	105.97 419	134.73 421		183.74 421	136.27 420	168.25 421

Low-res two-view benchmark