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 21	0.23 45	0.16 22	0.18 19	0.11 23	0.17 3	0.15 15	0.16 16	0.07 4	0.32 32	0.16 21	0.12 4	0.45 4	0.46 4	0.28 4	0.31 24	0.33 15	0.18 3	0.32 10	0.42 12	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 16	0.19 25	0.19 28	0.15 18	0.20 33	0.12 32	0.24 19	0.16 19	0.17 20	0.11 11	0.31 25	0.16 21	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 21	0.32 26	0.27 29	0.42 16	0.33 48

over v1	0.25 5	0.20 7	0.20 27	0.20 33	0.16 22	0.19 24	0.13 43	0.25 25	0.16 19	0.17 20	0.11 11	0.34 38	0.15 12	0.16 21	0.45 4	0.53 12	0.29 8	0.30 22	0.28 6	0.21 8	0.32 10	0.39 10	0.12 7	0.16 21	0.32 26	0.33 54	0.43 19	0.27 36

over-8	0.25 5	0.26 20	0.20 27	0.18 23	0.16 22	0.19 24	0.12 32	0.25 25	0.16 19	0.18 24	0.11 11	0.28 14	0.17 27	0.15 17	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 29	0.33 29	0.28 31	0.41 13	0.34 52

BridgeDepth	0.25 5	0.23 12	0.17 19	0.17 19	0.20 39	0.19 24	0.12 32	0.24 19	0.16 19	0.18 24	0.08 6	0.39 49	0.13 7	0.18 33	0.66 11	0.48 7	0.28 4	0.27 13	0.35 16	0.20 4	0.35 14	0.38 9	0.09 3	0.15 13	0.29 19	0.26 24	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
CoSv	0.28 8	0.38 44	0.20 27	0.18 23	0.14 14	0.35 92	0.10 15	0.38 60	0.16 19	0.20 29	0.08 6	0.30 24	0.14 8	0.09 3	0.53 8	0.67 21	0.44 47	0.24 9	0.40 29	0.20 4	0.42 32	0.29 3	0.11 4	0.14 10	0.45 64	0.25 20	0.39 11	0.24 22

Pointernet	0.28 8	0.22 10	0.15 10	0.14 11	0.12 7	0.19 24	0.16 71	0.28 35	0.11 3	0.17 20	0.16 26	0.23 8	0.15 12	0.17 29	0.82 15	0.55 16	0.40 33	0.24 9	0.35 16	0.21 8	0.37 20	0.78 30	0.15 17	0.17 29	0.26 10	0.20 3	0.68 68	0.22 13

over-6	0.29 10	0.36 41	0.22 36	0.24 47	0.17 30	0.18 19	0.12 32	0.27 31	0.28 71	0.21 32	0.18 28	0.46 64	0.15 12	0.16 21	0.53 8	0.54 13	0.31 11	0.30 22	0.35 16	0.23 14	0.39 28	0.42 12	0.15 17	0.17 29	0.35 30	0.32 46	0.44 20	0.34 52

NLSM3	0.30 11	0.23 12	0.16 16	0.19 28	0.16 22	0.21 36	0.14 51	0.35 55	0.20 43	0.18 24	0.38 88	0.23 8	0.22 56	0.23 54	1.01 23	0.47 6	0.40 33	0.33 28	0.37 23	0.26 19	0.35 14	0.40 11	0.23 44	0.16 21	0.27 14	0.32 46	0.41 13	0.27 36

LACA1	0.31 12	0.38 44	0.23 47	0.22 41	0.24 57	0.20 33	0.14 51	0.27 31	0.22 55	0.21 32	0.13 19	0.31 25	0.18 37	0.27 69	0.75 14	0.73 27	0.34 16	0.40 54	0.40 29	0.23 14	0.35 14	0.44 16	0.12 7	0.16 21	0.38 44	0.30 37	0.47 27	0.33 48

qqai	0.34 13	0.26 20	0.22 36	0.17 19	0.12 7	0.16 10	0.10 15	0.21 13	0.14 10	0.14 7	0.30 63	0.27 12	0.23 61	0.15 17	2.68 96	0.56 17	0.38 29	0.23 6	0.42 31	0.37 46	0.37 20	0.35 6	0.20 35	0.16 21	0.28 18	0.23 11	0.37 10	0.21 12

DispViT+	0.35 14	0.27 25	0.23 47	0.29 64	0.36 98	0.19 24	0.14 51	0.28 35	0.24 58	0.30 53	0.25 52	0.31 25	0.21 52	0.23 54	0.83 16	0.67 21	0.28 4	0.40 54	0.43 33	0.34 37	0.40 29	0.51 21	0.21 38	0.37 91	0.36 33	0.57 113	0.48 29	0.41 68

CroCo-Stereo Lap2	0.35 14	0.23 12	0.15 10	0.11 4	0.12 7	0.16 10	0.08 7	0.35 55	0.15 15	0.47 73	0.10 9	0.33 35	0.15 12	0.16 21	1.27 30	1.03 53	0.37 26	0.37 45	0.46 41	0.22 13	0.60 60	0.93 36	0.17 24	0.14 10	0.40 52	0.34 61	0.41 13	0.27 36

derf	0.36 16	0.18 4	0.19 25	0.15 13	0.10 3	0.13 5	0.10 15	0.20 8	0.13 6	0.15 12	0.28 57	0.29 19	0.21 52	0.14 11	2.58 88	0.59 18	0.34 16	0.21 4	0.30 11	0.38 49	0.31 9	1.25 55	0.21 38	0.21 50	0.24 6	0.22 8	0.34 6	0.18 5

LACA3	0.36 16	0.44 59	0.23 47	0.25 52	0.22 52	0.21 36	0.18 81	0.26 29	0.21 52	0.28 49	0.19 39	0.46 64	0.18 37	0.29 75	1.17 28	0.66 20	0.33 14	0.37 45	0.58 60	0.28 23	0.42 32	0.59 23	0.16 21	0.18 38	0.42 58	0.31 39	0.48 29	0.44 71

StereoVision	0.36 16	0.28 30	0.22 36	0.13 9	0.18 35	0.21 36	0.14 51	0.30 42	0.23 57	0.35 60	0.18 28	0.35 41	0.17 27	0.17 29	1.03 24	0.80 34	0.47 53	0.36 36	0.44 35	0.23 14	0.47 40	0.59 23	0.16 21	0.22 58	0.41 56	0.40 79	0.72 71	0.36 57

CroCo-Stereo	0.36 16	0.21 9	0.15 10	0.11 4	0.10 3	0.19 24	0.06 3	0.33 49	0.14 10	0.31 54	0.05 3	0.37 45	0.14 8	0.18 33	1.64 47	1.08 60	0.38 29	0.38 47	0.52 43	0.21 8	0.65 67	0.90 33	0.17 24	0.15 13	0.39 48	0.31 39	0.45 24	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 20	0.50 67	0.23 47	0.31 75	0.20 39	0.21 36	0.14 51	0.27 31	0.20 43	1.18 217	0.13 19	0.31 25	0.17 27	0.26 65	1.06 26	0.76 31	0.36 22	0.36 36	0.37 23	0.27 20	0.38 25	0.49 17	0.11 4	0.17 29	0.37 42	0.32 46	0.44 20	0.40 63

quiztm	0.37 20	0.26 20	0.24 53	0.18 23	0.12 7	0.15 6	0.11 23	0.29 39	0.13 6	0.13 6	0.18 28	0.38 47	0.17 27	0.18 33	2.87 108	0.49 8	0.34 16	0.23 6	0.31 13	0.31 32	0.37 20	0.92 34	0.17 24	0.21 50	0.26 10	0.21 7	0.57 47	0.22 13

PointNet	0.37 20	0.39 50	0.25 56	0.19 28	0.16 22	0.21 36	0.20 88	0.48 72	0.20 43	0.24 40	0.26 53	0.34 38	0.22 56	0.12 4	0.84 17	0.46 4	0.40 33	0.23 6	0.44 35	0.23 14	0.53 49	1.21 51	0.20 35	0.18 38	0.36 33	0.28 31	0.99 106	0.32 46

TS12	0.37 20	0.50 67	0.23 47	0.31 75	0.20 39	0.21 36	0.14 51	0.27 31	0.20 43	1.18 217	0.13 19	0.31 25	0.17 27	0.26 65	1.06 26	0.76 31	0.36 22	0.36 36	0.37 23	0.27 20	0.38 25	0.49 17	0.11 4	0.17 29	0.37 42	0.32 46	0.44 20	0.40 63

MatchStereo	0.37 20	0.38 44	0.21 33	0.16 15	0.23 56	0.21 36	0.13 43	0.31 46	0.22 55	0.15 12	0.18 28	0.31 25	0.35 80	0.22 51	1.49 37	0.87 40	0.32 12	0.35 32	0.44 35	0.32 35	0.44 36	0.67 26	0.22 43	0.21 50	0.38 44	0.35 65	0.42 16	0.35 55
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MM-Stereo_test3	0.37 20	0.36 41	0.15 10	0.25 52	0.15 18	0.15 6	0.08 7	0.48 72	0.18 36	0.26 45	0.10 9	0.41 56	0.12 5	0.12 4	0.95 22	0.72 25	0.45 49	0.28 16	0.37 23	0.36 43	0.36 18	1.78 78	0.27 56	0.13 7	0.32 26	0.20 3	0.80 87	0.23 19

MLG-Stereo_test1	0.40 26	0.23 12	0.15 10	0.13 9	0.22 52	0.12 3	0.08 7	0.22 14	0.13 6	0.20 29	0.12 15	0.33 35	0.11 3	0.24 59	2.19 71	1.64 146	0.37 26	0.35 32	0.57 55	0.27 20	0.42 32	1.20 50	0.12 7	0.11 4	0.30 21	0.22 8	0.53 37	0.27 36

MLG-Stereo	0.41 27	0.25 19	0.14 7	0.11 4	0.20 39	0.12 3	0.07 4	0.22 14	0.12 5	0.19 27	0.11 11	0.29 19	0.11 3	0.23 54	2.49 86	2.34 203	0.37 26	0.36 36	0.53 46	0.29 25	0.38 25	0.64 25	0.12 7	0.10 3	0.30 21	0.22 8	0.49 32	0.25 31

ProNet	0.42 28	0.28 30	0.34 72	0.26 55	0.15 18	0.28 72	0.40 167	0.38 60	0.13 6	0.16 16	0.52 115	0.29 19	0.14 8	0.20 43	1.47 34	1.03 53	0.47 53	0.35 32	0.36 20	0.31 32	0.41 31	1.45 68	0.43 100	0.31 78	0.36 33	0.20 3	0.40 12	0.26 34

BridgeDepth_RVC	0.43 29	0.54 72	0.29 61	0.35 90	0.28 71	0.27 68	0.15 66	0.55 77	0.32 81	0.37 64	0.22 45	0.44 60	0.23 61	0.29 75	1.54 38	0.84 38	0.36 22	0.42 61	0.56 52	0.34 37	0.40 29	0.49 17	0.23 44	0.21 50	0.46 66	0.49 99	0.54 40	0.56 91
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.43 29	0.29 32	0.17 19	0.11 4	0.14 14	0.16 10	0.07 4	0.45 71	0.15 15	0.49 75	0.07 4	0.39 49	0.17 27	0.24 59	1.72 51	1.23 84	0.49 60	0.43 62	0.62 63	0.34 37	0.68 72	1.02 39	0.18 30	0.19 46	0.55 88	0.36 69	0.50 33	0.34 52

RAStereo	0.49 31	0.38 44	0.20 27	0.16 15	0.16 22	0.19 24	0.11 23	0.44 69	0.18 36	0.98 197	0.12 15	0.46 64	0.19 41	0.16 21	1.87 57	1.13 69	0.53 69	0.48 72	0.71 71	0.28 23	0.88 94	1.21 51	0.28 60	0.20 49	0.50 76	0.34 61	0.54 40	0.41 68

NoBS	0.50 32	0.24 16	0.24 53	0.14 11	0.20 39	0.17 17	0.10 15	0.42 66	0.19 39	0.54 79	0.08 6	0.53 76	0.24 63	0.41 144	2.30 78	1.00 50	0.44 47	0.45 65	0.87 89	0.41 57	1.00 108	1.27 56	0.29 67	0.19 46	0.48 71	0.38 74	0.44 20	0.49 81

delet	0.53 33	0.58 79	0.49 108	0.36 97	0.50 145	0.51 145	0.31 126	0.50 74	0.30 78	0.56 81	0.44 99	0.47 67	0.36 90	0.48 187	1.21 29	0.72 25	0.58 80	0.48 72	0.47 42	0.42 60	0.61 61	0.70 27	0.41 97	0.47 126	0.52 83	0.36 69	1.09 115	0.51 86

AASNet	0.55 34	0.74 122	0.50 110	0.35 90	0.61 182	0.52 151	0.42 172	0.65 94	0.28 71	0.41 67	0.50 112	0.40 53	0.32 76	0.44 171	1.04 25	0.73 27	0.55 74	0.61 109	0.68 67	0.51 83	0.62 64	0.94 37	0.46 113	0.50 132	0.52 83	0.44 89	0.74 74	0.45 74

TS	0.56 35	0.45 61	0.41 89	0.34 85	0.36 98	0.35 92	0.18 81	0.57 80	0.27 65	0.23 36	0.39 92	0.51 72	0.35 80	0.31 83	1.96 59	0.95 43	0.50 65	0.46 68	0.85 83	0.40 51	0.71 75	1.29 58	0.36 80	0.32 81	0.79 146	0.44 89	0.65 60	0.63 113

AANet_RVC	0.56 35	0.46 62	0.41 89	0.33 82	0.61 182	0.28 72	0.34 149	0.61 85	0.58 164	0.43 69	0.40 93	0.40 53	0.49 121	0.34 97	1.48 36	0.84 38	0.56 78	0.53 87	0.58 60	0.53 89	0.47 40	0.52 22	0.34 77	0.40 103	0.58 100	0.56 111	1.05 110	0.97 178

TDLM	0.57 37	0.62 85	0.66 152	0.43 124	0.58 176	0.49 138	0.51 201	0.72 106	0.45 118	0.33 56	0.80 182	0.83 155	0.46 115	0.46 182	0.67 12	0.67 21	0.59 83	0.55 96	0.52 43	0.51 83	0.51 47	1.17 46	0.44 105	0.41 106	0.42 58	0.35 65	0.64 58	0.70 124

MM-Stereo_test1	0.60 38	0.69 99	0.16 16	0.23 45	0.14 14	0.16 10	0.07 4	0.37 58	0.14 10	0.27 47	0.12 15	0.43 59	0.12 5	0.14 11	2.25 74	2.24 195	0.49 60	0.34 31	0.43 33	0.37 46	0.37 20	4.78 128	0.27 56	0.15 13	0.35 30	0.23 11	0.65 60	0.24 22

DEFOM-Stereo	0.61 39	0.55 74	0.29 61	0.27 57	0.30 76	0.32 81	0.13 43	0.35 55	0.17 30	0.25 43	0.33 74	0.39 49	0.20 47	0.26 65	4.06 152	1.46 115	0.59 83	0.52 83	0.57 55	0.45 66	0.76 80	0.95 38	0.44 105	0.31 78	0.49 73	0.32 46	1.31 131	0.45 74

MaDis-Stereo	0.61 39	0.48 64	0.31 63	0.17 19	0.27 69	0.21 36	0.18 81	0.44 69	0.33 85	1.08 210	0.30 63	0.52 73	0.24 63	0.19 40	1.98 60	1.30 94	0.63 96	0.60 104	1.24 119	0.47 71	0.91 101	1.19 48	0.39 91	0.28 72	0.64 113	0.66 131	0.62 53	0.82 149

MonStereo	0.62 41	0.26 20	0.21 33	0.19 28	0.21 46	0.15 6	0.13 43	0.20 8	0.16 19	0.22 34	0.18 28	0.32 32	0.17 27	0.18 33	6.20 188	2.66 217	0.41 36	0.36 36	0.55 49	0.30 28	0.54 53	1.07 42	0.24 49	0.15 13	0.36 33	0.39 76	0.52 35	0.40 63

MMNet	0.63 42	0.58 79	0.47 105	0.39 112	0.56 172	0.43 121	0.31 126	0.61 85	0.40 99	0.39 66	0.60 136	0.68 106	0.35 80	0.52 206	1.55 39	0.80 34	0.77 132	0.60 104	0.76 75	0.55 96	0.65 67	0.87 32	0.44 105	0.60 160	0.52 83	0.49 99	1.49 151	0.50 84

UniTT-Stereo	0.64 43	0.44 59	0.35 77	0.21 38	0.25 64	0.35 92	0.18 81	0.62 90	0.31 80	0.75 132	0.29 59	0.69 109	0.36 90	0.25 63	1.85 56	1.53 126	0.60 87	0.65 126	1.69 152	0.47 71	1.19 125	1.30 59	0.39 91	0.33 84	0.56 92	0.55 108	0.55 43	0.58 96

RAFT	0.65 44	0.22 10	0.20 27	0.28 59	0.13 12	0.31 79	0.08 7	0.97 159	0.18 36	0.79 150	0.19 39	0.28 14	0.16 21	0.20 43	7.28 198	1.41 106	0.42 40	0.27 13	0.54 47	0.36 43	0.45 38	0.42 12	0.21 38	0.17 29	0.41 56	0.33 54	0.91 96	0.27 36

SCION-MonSter(vits)	0.67 45	0.50 67	0.34 72	0.47 140	0.59 177	0.43 121	0.31 126	0.20 8	0.16 19	0.22 34	0.18 28	0.32 32	0.17 27	0.18 33	6.22 190	2.63 215	0.41 36	0.36 36	0.55 49	0.30 28	0.54 53	1.06 41	0.24 49	0.15 13	0.36 33	0.39 76	0.52 35	0.40 63

AdaDepth	0.68 46	0.41 52	0.21 33	0.24 47	0.28 71	0.23 51	0.16 71	0.32 48	0.20 43	0.23 36	0.32 68	0.29 19	0.22 56	0.29 75	5.09 173	3.19 229	0.51 67	0.43 62	1.23 118	0.42 60	0.61 61	1.28 57	0.19 32	0.23 61	0.31 24	0.28 31	0.77 81	0.43 70

DMCA	0.68 46	0.72 113	0.65 147	0.40 115	0.49 142	0.54 155	0.34 149	0.59 83	0.55 153	0.79 150	0.64 144	0.73 120	0.41 100	0.47 184	1.60 46	0.99 49	0.76 125	0.68 133	0.68 67	0.52 87	0.71 75	1.17 46	0.51 140	0.57 148	0.50 76	0.55 108	1.06 112	0.62 111

VIP-Stereo	0.69 48	0.39 50	0.46 101	0.28 59	0.24 57	0.27 68	0.12 32	0.41 63	0.24 58	0.29 50	0.38 88	0.66 101	0.21 52	0.22 51	1.68 48	1.12 66	0.55 74	0.50 77	0.61 62	0.53 89	0.69 73	6.28 177	0.28 60	0.32 81	0.48 71	0.33 54	0.50 33	0.51 86

MLG-Stereo_test2	0.69 48	0.54 72	0.18 21	0.16 15	0.24 57	0.15 6	0.08 7	0.33 49	0.17 30	0.24 40	0.13 19	0.39 49	0.14 8	0.20 43	2.87 108	1.74 162	0.47 53	0.45 65	1.34 124	0.48 74	0.53 49	5.72 161	0.19 32	0.13 7	0.39 48	0.26 24	0.66 64	0.37 58

LG-Stereo	0.69 48	0.27 25	0.18 21	0.18 23	0.16 22	0.23 51	0.13 43	0.30 42	0.16 19	0.23 36	0.22 45	0.52 73	0.15 12	0.19 40	8.18 204	2.56 211	0.41 36	0.33 28	0.66 66	0.40 51	0.53 49	1.19 48	0.13 12	0.13 7	0.29 19	0.24 14	0.48 29	0.24 22

iRaftStereo_RVC	0.69 48	0.56 75	0.45 100	0.29 64	0.31 79	0.34 89	0.20 88	0.68 100	0.26 62	0.46 72	0.56 128	0.60 85	0.30 72	0.29 75	1.71 49	0.98 48	0.60 87	0.47 70	0.75 74	0.45 66	1.03 113	4.25 119	0.38 88	0.42 109	0.49 73	0.41 83	0.78 82	0.48 78

CCAANet	0.71 52	0.57 78	0.65 147	0.37 100	0.37 105	0.40 110	0.48 194	1.40 228	0.47 123	1.07 208	0.43 97	0.90 169	0.63 171	0.39 136	1.57 40	0.87 40	0.65 97	0.50 77	0.62 63	0.62 120	0.65 67	1.15 45	0.55 163	0.44 114	0.57 94	0.50 104	1.58 162	0.72 127

NLCSM	0.72 53	0.24 16	0.10 3	0.19 28	0.11 5	0.21 36	0.14 51	0.24 19	0.94 237	0.11 4	0.44 99	0.19 3	12.63 351	0.13 7	0.53 8	0.45 3	0.29 8	0.18 3	0.23 3	0.21 8	0.25 3	0.31 4	0.19 32	0.14 10	0.21 3	0.36 69	0.35 7	0.18 5

LGtest1	0.72 53	0.81 158	0.51 112	0.27 57	0.31 79	0.29 74	0.12 32	0.43 68	0.26 62	0.34 59	0.57 131	0.50 69	0.30 72	0.36 106	3.94 149	2.69 218	0.58 80	0.71 145	0.83 80	0.58 106	0.82 88	1.45 68	0.31 71	0.35 89	0.58 100	0.37 72	0.67 66	0.51 86

DFGA-Net	0.75 55	0.64 87	0.38 83	0.51 150	0.33 87	0.44 124	0.31 126	0.88 144	0.35 89	2.04 279	0.38 88	0.54 77	0.29 71	0.23 54	1.47 34	1.12 66	0.80 142	0.51 80	1.03 100	0.35 41	0.84 89	2.83 100	0.39 91	0.46 122	0.60 107	0.40 79	1.81 182	0.45 74

plain	0.75 55	0.88 188	0.39 85	0.33 82	0.61 182	0.35 92	0.30 125	0.89 148	0.35 89	0.72 121	0.24 50	0.73 120	0.35 80	0.21 46	2.10 65	1.66 149	0.73 114	0.72 150	1.01 99	0.43 64	1.85 169	1.92 81	0.36 80	0.39 96	0.72 128	0.61 117	0.75 76	0.74 130

RAFT_CTSACE	0.75 55	0.94 217	0.33 68	0.36 97	0.34 90	0.34 89	0.24 99	1.23 193	0.27 65	0.64 101	0.29 59	0.72 118	0.56 146	0.34 97	2.96 114	1.22 82	0.55 74	0.44 64	0.81 79	0.35 41	0.87 92	2.64 97	0.47 116	0.38 94	0.54 87	0.41 83	1.58 162	0.39 61

HCRNet	0.75 55	0.79 152	0.43 97	0.55 161	0.27 69	0.42 120	0.38 162	0.63 93	0.34 87	1.59 247	0.61 137	0.67 104	0.31 75	0.42 155	2.11 66	0.81 36	0.65 97	0.48 72	0.68 67	0.44 65	0.80 86	2.42 92	0.40 95	0.45 117	0.46 66	0.48 96	2.14 209	0.50 84

test_5	0.76 59	0.91 198	0.32 66	0.39 112	0.26 67	0.36 98	0.19 86	1.79 283	0.33 85	0.60 91	1.97 274	0.76 130	0.75 205	0.33 93	1.58 42	1.23 84	0.57 79	0.55 96	1.09 108	0.40 51	0.64 66	1.83 79	0.31 71	0.46 122	0.47 69	0.40 79	1.72 174	0.44 71

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.77 60	0.41 52	0.32 66	0.32 78	0.36 98	0.24 55	0.18 81	0.42 66	0.28 71	1.08 210	0.30 63	0.55 80	0.35 80	0.31 83	5.51 180	1.41 106	0.50 65	0.50 77	1.87 159	0.53 89	0.72 79	1.93 82	0.23 44	0.26 68	0.47 69	0.39 76	0.84 91	0.59 102

MIF-Stereo (partial)	0.77 60	0.77 138	0.34 72	0.29 64	0.38 108	0.36 98	0.31 126	0.54 76	0.40 99	0.61 94	0.32 68	0.55 80	0.40 95	0.24 59	2.14 68	1.65 147	0.69 105	0.76 166	0.93 95	0.48 74	1.52 149	1.76 77	0.42 98	0.39 96	0.64 113	0.70 135	2.25 227	0.86 160

UPFNet	0.78 62	0.71 107	0.89 189	0.55 161	0.65 201	0.60 187	0.56 207	0.72 106	0.57 160	0.59 90	0.59 134	0.64 95	0.47 117	0.61 235	1.83 55	1.02 52	0.77 132	0.69 141	0.92 92	0.73 163	0.70 74	1.04 40	0.55 163	0.67 190	0.64 113	0.57 113	2.18 215	0.59 102

CVANet_RVC	0.80 63	0.73 120	0.92 204	0.86 242	0.64 198	0.72 222	0.62 219	1.17 181	0.55 153	0.47 73	0.89 202	0.91 172	0.48 118	0.51 204	0.84 17	0.75 30	0.61 91	0.59 102	0.56 52	0.63 123	0.66 70	3.82 111	0.43 100	0.47 126	0.57 94	0.44 89	0.78 82	1.05 200

TestStereo	0.82 64	0.94 217	0.85 182	0.56 166	0.47 135	0.68 210	0.35 157	1.21 190	0.42 106	0.90 182	0.65 147	0.88 163	0.55 142	0.39 136	1.59 44	0.96 45	0.77 132	0.54 90	1.41 130	0.57 102	1.30 132	1.32 61	0.48 121	0.49 131	0.79 146	0.81 147	1.39 137	0.79 143

GMStereo	0.82 64	0.99 241	0.40 88	0.49 143	0.48 137	0.56 166	0.46 187	0.79 121	0.47 123	0.55 80	0.47 104	0.84 160	0.41 100	0.37 120	1.71 49	1.08 60	0.77 132	0.54 90	1.93 162	0.59 110	1.20 127	2.06 84	0.45 109	0.57 148	0.77 139	0.67 133	1.86 189	0.57 94
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 66	0.17 3	0.12 4	0.09 3	0.11 5	0.16 10	0.11 23	0.23 17	0.15 15	0.19 27	0.20 42	0.42 58	0.15 12	0.13 7	8.89 209	6.57 308	0.32 12	0.27 13	0.30 11	0.20 4	0.30 7	2.20 89	0.12 7	0.16 21	0.21 3	0.20 3	0.25 3	0.19 7

LG-Stereo_L2	0.86 67	0.69 99	0.46 101	0.28 59	0.36 98	0.25 60	0.13 43	0.62 90	0.26 62	0.70 114	0.40 93	0.71 114	0.34 78	0.31 83	3.30 129	2.24 195	0.60 87	0.52 83	1.08 107	0.47 71	0.85 91	5.80 164	0.34 77	0.28 72	0.58 100	0.38 74	0.65 60	0.63 113

LG-Stereo_L1	0.87 68	0.69 99	0.44 98	0.24 47	0.36 98	0.26 63	0.12 32	0.62 90	0.27 65	0.72 121	0.32 68	0.69 109	0.34 78	0.32 87	3.31 130	2.31 201	0.60 87	0.52 83	1.28 121	0.48 74	0.79 83	5.86 168	0.30 69	0.32 81	0.57 94	0.33 54	0.66 64	0.65 117

CFNet	0.87 68	0.85 175	0.83 177	0.78 226	0.74 219	0.62 191	0.56 207	0.84 136	0.49 135	0.67 108	0.70 160	0.96 189	0.68 187	0.45 180	2.29 77	0.88 42	0.76 125	0.66 129	0.94 96	0.80 189	1.07 115	1.08 43	0.50 134	0.54 140	0.91 182	1.03 192	1.67 172	1.14 214

HGLStereo	0.89 70	0.66 91	0.79 168	0.52 153	0.71 210	0.57 172	0.50 198	0.67 99	0.51 143	1.67 256	0.96 208	0.66 101	0.57 149	0.54 216	1.73 52	1.28 92	0.85 156	0.78 169	1.10 110	0.68 148	1.07 115	2.08 85	0.51 140	0.68 192	0.75 137	0.79 144	1.59 168	0.81 147

G2L-Stereo	0.90 71	0.70 103	0.63 143	0.57 167	0.79 231	0.51 145	0.38 162	0.77 113	0.53 148	0.69 113	0.81 185	0.76 130	0.64 176	0.57 226	2.59 91	1.03 53	0.75 122	0.63 117	1.35 125	0.65 135	1.59 151	1.66 74	0.61 203	0.52 135	0.82 156	0.95 176	1.98 198	0.80 145

RAFT+CT+SA	0.90 71	0.97 228	0.42 95	0.45 135	0.29 74	0.39 108	0.21 91	1.63 267	0.35 89	0.73 126	0.32 68	0.91 172	0.69 190	0.41 144	1.58 42	1.43 110	0.59 83	0.60 104	2.18 168	0.50 81	0.90 96	5.09 136	0.35 79	0.43 111	0.55 88	0.43 88	1.56 157	0.49 81

UNet	0.90 71	0.77 138	0.77 165	0.61 179	0.61 182	0.61 190	0.57 213	0.90 149	0.60 172	1.20 219	0.68 152	0.77 135	0.58 154	0.67 261	1.80 54	1.20 80	0.83 153	0.73 153	1.14 114	0.83 205	0.90 96	1.35 62	0.65 225	0.77 218	0.70 126	0.79 144	2.48 255	0.95 176

DF_test	0.93 74	0.66 91	0.64 145	0.29 64	0.34 90	0.26 63	0.16 71	0.71 104	0.39 97	0.67 108	0.30 63	0.74 127	0.37 92	0.30 81	2.73 98	2.09 187	0.72 111	0.62 110	0.76 75	0.76 176	3.96 206	4.39 121	0.51 140	0.45 117	0.50 76	0.45 92	0.70 69	0.61 107

dd	0.93 74	0.81 158	0.54 122	1.07 265	0.45 131	0.87 245	0.50 198	0.86 139	0.42 106	0.83 163	0.44 99	1.28 231	0.40 95	0.56 223	2.32 80	1.06 58	1.03 219	0.74 159	2.01 165	0.62 120	0.87 92	1.54 72	0.52 149	0.75 212	0.86 168	0.58 115	1.74 177	1.43 243

DSFCA	0.94 76	0.84 168	0.75 162	0.66 197	0.78 227	0.62 191	0.79 240	0.75 111	0.78 218	0.78 141	0.86 193	0.79 146	0.52 130	0.44 171	1.95 58	1.21 81	0.89 169	0.87 214	1.03 100	0.81 196	1.11 118	2.19 88	0.73 256	0.80 227	0.84 160	0.96 177	1.89 190	0.85 158

DMCA-RVC	0.94 76	0.74 122	0.78 167	0.62 181	0.78 227	0.58 176	1.11 271	0.77 113	1.39 277	1.36 234	0.68 152	0.88 163	0.57 149	0.58 229	2.43 84	1.16 72	0.91 175	0.78 169	0.99 97	0.78 181	0.94 105	1.41 66	0.55 163	0.72 206	0.62 110	0.64 121	1.82 184	0.91 170

IER	0.95 78	0.83 164	0.60 139	0.50 147	0.52 153	0.58 176	0.48 194	0.80 125	0.50 139	1.12 214	0.77 175	1.06 203	0.50 124	0.78 279	3.59 140	1.11 65	0.76 125	0.65 126	0.91 91	0.78 181	0.76 80	2.32 90	0.66 228	0.67 190	0.65 116	1.01 186	2.05 203	0.74 130

S2M2_XL	0.96 79	0.50 67	0.70 157	0.24 47	0.31 79	0.36 98	0.28 117	0.61 85	0.47 123	0.56 81	0.36 83	0.66 101	0.59 160	0.35 101	2.63 93	1.84 170	0.69 105	0.49 76	0.73 73	0.55 96	4.91 224	4.77 127	0.51 140	0.34 87	0.60 107	0.51 107	0.75 76	0.74 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HITNet	0.97 80	0.66 91	0.64 145	0.69 202	0.50 145	0.40 110	0.33 144	1.25 197	0.87 231	0.70 114	0.70 160	0.94 182	0.53 131	0.39 136	2.05 63	1.16 72	0.69 105	0.64 119	0.84 81	0.61 116	2.15 179	4.61 124	0.49 126	0.60 160	0.63 111	0.63 120	1.82 184	0.82 149
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 81	0.26 20	0.13 5	0.20 33	0.17 30	0.16 10	0.11 23	0.25 25	7.11 364	0.12 5	0.80 182	0.23 8	12.80 353	0.15 17	0.51 7	0.50 11	0.34 16	0.22 5	0.26 4	0.23 14	0.28 4	0.37 7	0.31 71	0.15 13	0.25 9	0.31 39	0.55 43	0.16 3

RASNet	1.02 82	0.75 125	0.95 213	0.64 192	0.64 198	0.67 208	0.45 183	0.98 161	0.62 178	1.21 223	0.64 144	0.76 130	0.74 202	0.43 163	1.59 44	1.52 124	0.78 138	0.68 133	1.06 105	0.70 154	1.24 131	4.37 120	0.47 116	0.84 238	0.80 149	0.83 151	2.17 214	1.08 205

DLCB_ROB	1.03 83	0.92 204	0.91 197	0.74 214	0.83 243	0.75 228	0.77 237	0.88 144	0.73 212	0.93 190	0.85 191	1.06 203	0.94 253	0.70 266	1.57 40	1.24 87	1.03 219	0.73 153	0.92 92	0.75 169	1.48 144	2.49 93	0.81 279	0.77 218	1.35 267	1.30 235	1.49 151	0.95 176

TESTraft	1.04 84	0.98 234	0.44 98	0.41 117	0.34 90	0.41 113	0.26 107	1.12 174	0.40 99	0.98 197	0.35 80	0.64 95	0.76 210	0.53 209	3.11 123	1.82 169	0.74 116	0.52 83	3.10 211	0.57 102	1.16 122	3.86 114	0.37 83	0.45 117	0.58 100	1.17 220	2.52 261	0.60 104

DISCO	1.04 84	0.98 234	0.62 141	0.57 167	0.62 191	0.84 242	0.83 244	0.77 113	0.82 222	1.98 274	0.89 202	0.68 106	0.70 191	0.45 180	1.98 60	1.35 101	1.00 211	0.81 179	1.83 155	0.81 196	1.00 108	2.90 102	0.62 211	0.65 185	0.74 135	0.84 153	2.03 202	0.85 158

STTStereo	1.06 86	0.95 222	0.90 193	0.79 230	0.77 225	0.70 216	1.10 268	0.86 139	1.48 286	1.26 228	0.78 180	1.13 216	0.78 218	0.94 297	2.76 99	1.16 72	0.76 125	0.73 153	1.10 110	0.66 140	1.18 124	1.53 71	0.62 211	0.58 152	0.78 143	1.22 227	1.76 179	1.40 241

WQFJX	1.07 87	0.20 7	0.15 10	0.17 19	0.13 12	0.25 60	0.16 71	0.19 6	7.25 367	0.15 12	1.82 267	0.19 3	12.82 354	0.14 11	0.91 20	0.76 31	0.30 10	0.26 12	0.27 5	0.32 35	0.29 5	0.49 17	0.28 60	0.18 38	0.26 10	0.29 34	0.54 40	0.22 13

NLMM	1.09 88	0.27 25	0.14 7	0.20 33	0.17 30	0.21 36	0.14 51	0.24 19	7.18 365	0.14 7	1.66 255	0.21 5	12.89 356	0.13 7	1.43 31	0.54 13	0.35 20	0.29 19	0.29 9	0.29 25	0.33 12	0.75 28	0.28 60	0.18 38	0.24 6	0.32 46	0.45 24	0.22 13

coex_refinement	1.09 88	1.02 255	0.82 175	0.66 197	0.86 244	0.73 224	0.56 207	0.81 128	1.01 248	0.67 108	1.02 218	0.97 190	0.48 118	0.49 194	4.47 165	1.03 53	0.82 149	0.71 145	3.71 238	0.78 181	1.01 110	1.08 43	0.66 228	0.59 156	0.89 177	0.99 185	1.78 181	0.94 173

TestStereo1	1.09 88	0.99 241	0.41 89	0.38 104	0.37 105	0.41 113	0.27 111	1.02 165	0.40 99	0.80 154	0.34 77	0.61 89	0.74 202	0.53 209	2.97 115	1.78 164	0.74 116	0.54 90	3.12 212	0.57 102	1.44 137	5.38 144	0.37 83	0.43 111	0.59 105	1.04 197	2.53 263	0.60 104

SA-5K	1.09 88	0.99 241	0.41 89	0.38 104	0.37 105	0.41 113	0.27 111	1.02 165	0.40 99	0.80 154	0.34 77	0.61 89	0.74 202	0.53 209	2.97 115	1.78 164	0.74 116	0.54 90	3.12 212	0.57 102	1.44 137	5.38 144	0.37 83	0.43 111	0.59 105	1.04 197	2.53 263	0.60 104

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 88	0.93 210	0.85 182	0.74 214	0.81 237	0.66 205	1.22 281	1.07 169	2.23 322	1.99 275	0.76 171	0.97 190	0.63 171	0.94 297	2.41 83	1.05 57	0.74 116	0.72 150	1.32 123	0.70 154	0.90 96	1.40 63	0.59 192	0.61 162	0.74 135	1.58 268	1.48 150	1.26 232
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 93	0.27 25	0.14 7	0.20 33	0.17 30	0.21 36	0.14 51	0.24 19	7.19 366	0.14 7	1.68 259	0.21 5	12.89 356	0.13 7	1.43 31	0.54 13	0.35 20	0.29 19	0.29 9	0.29 25	0.33 12	0.75 28	0.28 60	0.18 38	0.24 6	0.32 46	0.45 24	0.22 13

AIO-Stereo	1.11 94	0.33 39	0.22 36	0.35 90	0.16 22	0.20 33	0.11 23	0.18 4	0.14 10	0.15 12	0.20 42	0.22 7	0.16 21	0.17 29	5.08 172	1.09 64	0.46 51	0.40 54	1.20 115	0.50 81	0.43 35	16.33 312	0.20 35	0.17 29	0.35 30	0.24 14	0.64 58	0.19 7

psm_up	1.12 95	0.88 188	1.03 234	0.79 230	0.95 255	0.77 231	0.66 226	1.33 218	1.03 253	0.87 172	0.69 157	1.12 213	0.76 210	0.76 274	2.94 112	1.17 75	0.96 198	0.82 191	2.32 175	0.85 209	1.44 137	1.89 80	0.51 140	0.92 266	1.03 211	1.08 204	1.62 169	1.09 206

PDISCO_ROB	1.12 95	0.87 183	0.62 141	0.79 230	0.70 208	0.54 155	0.76 236	0.95 158	0.69 202	1.78 261	0.98 214	0.75 129	0.63 171	0.65 255	2.15 69	1.54 131	0.99 207	1.10 279	1.60 145	0.82 202	1.80 162	2.71 98	0.57 182	0.84 238	1.20 246	0.84 153	2.56 267	0.90 167

PS-NSSS	1.13 97	1.45 313	0.73 159	1.20 284	0.95 255	1.22 288	1.06 261	0.80 125	0.55 153	0.74 130	0.51 113	2.17 278	1.08 269	0.93 295	2.02 62	0.96 45	0.89 169	0.74 159	1.56 140	0.65 135	0.97 107	0.79 31	1.65 336	0.55 143	1.13 233	0.96 177	3.19 302	1.11 210

SA	1.14 98	0.95 222	0.46 101	0.55 161	0.54 162	0.50 143	0.25 104	1.59 260	0.47 123	0.72 121	0.40 93	0.73 120	0.59 160	0.62 240	2.09 64	2.12 188	0.82 149	0.82 191	3.31 226	0.67 146	1.46 140	4.78 128	0.36 80	0.69 197	0.78 143	1.11 208	2.64 275	0.72 127

LMCR-Stereo	1.14 98	0.84 168	0.91 197	0.55 161	0.63 195	0.66 205	0.34 149	1.12 174	0.64 185	0.82 161	0.77 175	0.94 182	0.49 121	0.44 171	3.22 128	1.57 138	1.06 228	0.76 166	2.19 170	1.43 275	1.90 171	4.46 122	0.53 155	0.81 230	0.87 171	0.86 160	1.11 117	0.94 173

NLSM1	1.15 100	0.27 25	0.18 21	0.22 41	0.24 57	0.33 85	0.12 32	0.33 49	7.27 368	0.14 7	1.66 255	0.31 25	12.63 351	0.16 21	1.46 33	1.31 96	0.39 31	0.24 9	0.31 13	0.30 28	0.37 20	0.92 34	0.31 71	0.17 29	0.27 14	0.33 54	0.56 45	0.22 13

AF-Net	1.15 100	0.85 175	1.00 225	0.77 222	0.93 251	1.00 263	2.29 308	1.51 246	1.06 255	0.57 86	0.96 208	1.40 242	0.64 176	0.75 272	2.20 72	1.08 60	0.85 156	0.62 110	1.83 155	0.79 186	0.90 96	2.97 103	0.66 228	0.65 185	0.98 201	0.89 165	1.58 162	1.24 230

Nwc_Net	1.15 100	0.85 175	1.00 225	0.77 222	0.93 251	1.00 263	2.29 308	1.51 246	1.06 255	0.57 86	0.96 208	1.40 242	0.64 176	0.75 272	2.20 72	1.08 60	0.85 156	0.62 110	1.83 155	0.79 186	0.90 96	2.97 103	0.66 228	0.65 185	0.98 201	0.89 165	1.58 162	1.24 230

RSM	1.16 103	0.30 33	0.23 47	0.32 78	0.15 18	0.21 36	0.10 15	0.18 4	0.16 19	0.14 7	0.27 55	0.23 8	0.20 47	0.15 17	0.70 13	0.64 19	0.43 41	0.38 47	0.36 20	0.42 60	0.50 44	23.43 367	0.23 44	0.17 29	0.40 52	0.25 20	0.61 52	0.24 22

CAS	1.16 103	0.81 158	0.47 105	0.51 150	0.49 142	0.38 104	0.31 126	0.56 78	0.45 118	1.20 219	0.90 204	0.64 95	0.97 261	0.32 87	3.11 123	2.22 194	0.98 202	0.85 208	1.21 116	0.64 128	3.95 204	5.48 156	0.47 116	0.31 78	0.85 167	0.92 172	1.21 124	1.15 217

GANet	1.17 105	0.80 157	0.81 172	0.71 206	0.71 210	1.18 280	0.64 222	0.83 133	0.47 123	0.61 94	6.20 336	2.19 279	0.44 113	0.65 255	0.94 21	0.81 36	0.87 163	0.79 171	0.65 65	0.46 69	0.56 56	6.49 180	0.53 155	0.57 148	0.65 116	0.47 94	0.85 92	0.70 124

Occ-G	1.18 106	0.59 81	0.31 63	0.34 85	0.31 79	0.26 63	0.12 32	0.38 60	0.19 39	0.16 16	0.36 83	0.34 38	0.25 65	0.16 21	7.20 196	1.86 171	0.48 57	0.45 65	1.09 108	0.42 60	0.93 104	13.28 278	0.29 67	0.21 50	0.38 44	0.26 24	0.97 103	0.31 45

DepthFocus	1.19 107	0.56 75	0.35 77	0.29 64	0.28 71	0.27 68	0.22 94	0.70 102	0.52 146	0.51 77	0.38 88	0.63 93	0.41 100	0.38 127	2.46 85	2.61 214	0.66 102	0.65 126	1.00 98	0.76 176	8.65 309	6.22 176	0.51 140	0.33 84	0.65 116	0.49 99	0.79 85	0.83 156

MLG-Stereo_test3	1.20 108	0.48 64	0.28 60	0.29 64	0.38 108	0.25 60	0.12 32	0.34 54	0.20 43	1.11 213	0.34 77	0.54 77	0.19 41	0.32 87	2.92 111	2.26 197	0.53 69	0.54 90	1.56 140	0.53 89	0.81 87	15.80 305	0.18 30	0.26 68	0.43 63	0.32 46	0.91 96	0.44 71

WAFT-Stereo (ZS)	1.22 109	0.64 87	0.31 63	0.24 47	0.30 76	0.32 81	0.13 43	0.78 118	0.37 94	0.67 108	0.37 87	0.78 142	0.44 113	0.79 282	2.79 104	3.20 231	0.62 94	0.51 80	0.86 85	0.49 78	6.95 260	8.07 198	0.53 155	0.38 94	0.65 116	0.47 94	0.60 51	0.76 137

CASnet	1.22 109	0.92 204	0.55 124	0.41 117	0.45 131	0.39 108	0.24 99	0.92 153	0.50 139	0.78 141	0.56 128	0.91 172	0.54 139	0.38 127	3.31 130	1.35 101	0.77 132	0.51 80	1.43 131	0.56 99	7.13 265	5.44 155	0.45 109	0.48 130	1.22 249	0.50 104	1.47 147	0.78 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Sa-1000	1.22 109	0.77 138	0.49 108	0.49 143	0.61 182	0.51 145	0.29 121	1.69 273	0.53 148	0.73 126	0.48 110	0.73 120	0.66 185	0.76 274	3.04 120	1.97 179	0.98 202	0.95 236	3.31 226	0.63 123	1.92 174	4.89 130	0.37 83	0.82 232	1.15 237	1.22 227	2.35 238	0.75 133

S2M2_L	1.24 112	0.87 183	1.18 270	0.48 141	0.38 108	0.44 124	0.28 117	0.60 84	0.56 156	1.85 268	0.35 80	0.64 95	0.40 95	0.44 171	2.57 87	2.15 189	0.74 116	0.60 104	1.11 112	0.59 110	4.37 213	6.33 178	0.49 126	0.37 91	0.68 124	1.22 227	3.07 296	0.79 143
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	1.26 113	0.86 179	0.39 85	0.42 122	0.32 83	0.32 81	0.19 86	0.71 104	0.32 81	0.70 114	0.31 67	0.64 95	0.56 146	0.43 163	4.05 151	2.29 198	0.65 97	0.70 143	1.04 102	0.51 83	1.88 170	13.45 279	0.46 113	0.24 65	0.57 94	0.37 72	1.14 120	0.54 89

iinet-f	1.26 113	1.10 272	0.69 155	0.94 250	0.47 135	0.72 222	0.58 215	0.79 121	0.50 139	2.11 287	1.35 245	0.83 155	0.64 176	0.38 127	3.97 150	1.88 173	0.79 140	0.68 133	3.04 208	1.08 243	1.61 153	3.40 105	0.68 237	0.75 212	1.14 235	0.64 121	2.22 226	0.90 167

NLMM1	1.28 115	0.30 33	0.13 5	0.18 23	0.21 46	0.24 55	0.10 15	0.26 29	10.32 378	0.17 20	0.65 147	0.36 43	12.86 355	0.16 21	2.31 79	1.57 138	0.33 14	0.33 28	0.36 20	0.30 28	0.36 18	1.21 51	0.30 69	0.16 21	0.27 14	0.31 39	0.65 60	0.19 7

APVNet	1.28 115	1.03 258	0.68 153	0.69 202	0.78 227	0.87 245	0.89 249	0.79 121	0.72 208	0.91 186	0.83 188	0.92 177	0.61 165	0.59 231	3.31 130	1.71 153	1.16 245	0.99 248	3.22 219	0.92 220	1.91 173	4.73 126	0.58 186	1.11 287	0.80 149	0.84 153	1.90 192	0.97 178

GREATEN-IGEV_RVC	1.29 117	0.30 33	0.22 36	0.16 15	0.18 35	0.19 24	0.10 15	0.37 58	0.24 58	0.23 36	0.21 44	0.49 68	0.18 37	0.23 54	12.34 237	4.04 259	0.39 31	0.35 32	0.80 78	0.40 51	0.48 42	10.58 227	0.27 56	0.15 13	0.40 52	0.33 54	0.72 71	0.39 61

RSM++	1.29 117	0.33 39	0.25 56	0.36 97	0.20 39	0.24 55	0.11 23	0.22 14	0.17 30	0.16 16	0.28 57	0.27 12	0.20 47	0.17 29	0.89 19	0.71 24	0.43 41	0.39 51	0.52 43	0.46 69	0.53 49	25.80 372	0.31 71	0.18 38	0.55 88	0.26 24	0.57 47	0.29 43

RP	1.29 117	1.05 265	1.26 284	0.96 251	1.11 272	0.85 243	1.39 287	1.24 196	1.30 273	0.61 94	1.16 229	1.27 229	0.75 205	0.72 270	3.49 137	1.12 66	0.95 193	0.68 133	1.24 119	0.83 205	1.02 112	4.57 123	0.63 215	0.91 264	0.90 180	1.02 191	2.51 259	1.20 224

testmc14	1.30 120	0.30 33	0.22 36	0.21 38	0.21 46	0.19 24	0.10 15	0.20 8	0.19 39	0.80 154	0.16 26	0.76 130	0.15 12	0.21 46	6.61 191	3.91 256	0.43 41	0.36 36	0.56 52	0.37 46	0.46 39	16.68 317	0.38 88	0.26 68	0.36 33	0.35 65	0.47 27	0.32 46

AACVNet	1.30 120	0.89 192	0.74 160	0.93 246	0.95 255	0.73 224	0.64 222	0.88 144	0.64 185	0.74 130	0.88 199	0.83 155	0.67 186	0.62 240	9.20 211	1.41 106	0.87 163	0.84 203	1.21 116	0.80 189	1.51 146	2.50 94	0.75 266	0.69 197	0.88 175	1.11 208	1.91 193	1.31 234

AMNet	1.31 122	1.12 274	1.05 237	1.14 274	1.12 274	1.27 294	1.07 264	1.35 221	1.13 262	1.10 212	1.11 226	1.55 255	1.26 278	1.20 320	1.75 53	1.59 143	1.37 271	1.23 301	1.37 128	1.22 257	1.40 136	1.40 63	1.25 321	1.26 299	1.26 251	1.70 278	1.54 155	1.65 258

MCSU-Stereo	1.32 123	0.31 37	0.33 68	0.20 33	0.21 46	0.18 19	0.14 51	0.20 8	0.32 81	1.82 264	0.15 24	0.61 89	0.20 47	0.24 59	8.13 202	1.72 155	0.43 41	0.31 24	0.55 49	0.34 37	0.44 36	15.90 307	0.37 83	0.18 38	0.42 58	0.31 39	0.99 106	0.54 89

YMNet	1.32 123	0.78 146	0.42 95	0.50 147	0.61 182	0.58 176	1.39 287	0.77 113	0.56 156	1.23 227	0.35 80	0.68 106	2.19 299	0.56 223	15.64 253	1.49 121	0.82 149	0.66 129	0.77 77	0.41 57	0.62 64	1.30 59	0.23 44	0.39 96	0.75 137	0.48 96	0.81 88	0.65 117

AIO-test1	1.32 123	0.19 5	0.16 16	0.12 8	0.14 14	0.18 19	0.15 66	0.33 49	0.17 30	0.26 45	0.26 53	0.35 41	0.15 12	0.18 33	10.09 221	3.61 249	0.36 22	0.31 24	0.44 35	0.36 43	0.35 14	16.14 308	0.14 16	0.15 13	0.23 5	0.23 11	0.33 5	0.17 4

ARAFT	1.32 123	0.72 113	0.50 110	0.35 90	0.34 90	0.44 124	0.24 99	0.65 94	0.35 89	2.25 292	0.56 128	0.60 85	0.30 72	0.43 163	2.15 69	1.46 115	0.75 122	0.75 163	2.78 201	0.58 106	2.25 183	12.47 266	0.45 109	0.39 96	0.94 192	0.40 79	1.98 198	0.57 94

iResNet_ROB	1.32 123	0.86 179	0.86 185	0.65 193	0.60 179	0.69 213	0.66 226	2.64 339	0.58 164	1.71 258	0.75 170	0.97 190	0.82 230	0.49 194	5.86 183	1.53 126	0.93 185	0.86 210	2.96 205	0.68 148	2.22 180	1.21 51	0.62 211	0.95 271	0.86 168	0.98 183	2.65 277	1.02 195

PA-Net	1.33 128	0.99 241	1.18 270	0.77 222	1.35 293	0.69 213	0.90 250	0.82 132	1.17 267	0.82 161	1.28 240	0.78 142	0.79 220	0.93 295	4.45 164	1.31 96	0.72 111	0.80 176	1.06 105	0.89 213	1.19 125	4.70 125	0.68 237	0.85 246	1.01 207	2.17 312	1.45 145	2.09 277
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.35 129	1.22 283	1.01 229	1.18 278	1.10 271	1.02 266	0.81 241	1.25 197	1.15 265	1.30 231	0.77 175	2.55 298	0.96 257	0.63 244	2.28 76	1.23 84	1.09 232	0.99 248	2.42 180	0.90 217	2.22 180	1.72 75	0.79 276	1.12 288	1.31 258	1.27 231	2.62 272	1.48 246
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	1.36 130	0.72 113	0.89 189	0.59 172	0.54 162	0.54 155	0.34 149	0.81 128	0.58 164	0.76 136	0.69 157	1.05 202	0.53 131	0.64 248	2.77 100	1.41 106	0.92 178	0.69 141	3.26 222	0.64 128	1.68 157	10.52 224	0.58 186	0.83 235	1.01 207	0.65 129	2.40 247	0.61 107

ACRE	1.36 130	0.71 107	0.88 187	0.61 179	0.53 156	0.55 160	0.35 157	0.81 128	0.58 164	0.76 136	0.69 157	1.06 203	0.53 131	0.64 248	2.80 106	1.39 105	0.92 178	0.68 133	3.26 222	0.64 128	1.68 157	10.53 225	0.58 186	0.83 235	1.03 211	0.64 121	2.40 247	0.62 111

CIPLG	1.37 132	0.71 107	0.91 197	0.59 172	0.53 156	0.54 155	0.36 160	0.81 128	0.59 169	0.76 136	0.68 152	1.04 199	0.53 131	0.64 248	3.08 121	1.45 114	0.93 185	0.67 131	3.23 220	0.64 128	1.66 154	10.56 226	0.58 186	0.84 238	1.03 211	0.66 131	2.36 240	0.61 107

NCC-stereo	1.37 132	1.25 288	1.13 256	1.00 256	1.08 265	0.98 260	1.87 298	1.76 279	1.58 294	0.60 91	1.33 242	1.22 221	1.08 269	0.78 279	3.16 126	1.19 78	0.95 193	1.00 253	1.64 146	1.00 234	1.20 127	3.65 107	0.84 288	0.84 238	1.28 254	1.57 266	1.44 141	1.60 254

Abc-Net	1.37 132	1.25 288	1.13 256	1.00 256	1.08 265	0.98 260	1.87 298	1.76 279	1.58 294	0.60 91	1.33 242	1.22 221	1.08 269	0.78 279	3.16 126	1.19 78	0.95 193	1.00 253	1.64 146	1.00 234	1.20 127	3.65 107	0.84 288	0.84 238	1.28 254	1.57 266	1.44 141	1.60 254
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	1.38 135	0.94 217	0.55 124	0.60 174	0.48 137	0.59 184	0.38 162	2.05 309	0.53 148	1.67 256	0.52 115	0.83 155	0.81 225	0.49 194	3.50 138	1.90 174	0.92 178	0.86 210	4.99 267	0.61 116	3.19 195	5.05 135	0.47 116	0.64 179	1.04 215	1.06 200	1.58 162	0.99 188

GLC_STEREO	1.38 135	0.90 195	0.91 197	0.58 170	0.62 191	0.49 138	0.43 177	1.68 272	0.48 129	0.77 140	0.68 152	0.81 151	0.62 170	0.61 235	9.99 220	1.91 175	0.92 178	0.60 104	1.71 153	0.71 159	2.58 188	3.85 113	0.48 121	0.57 148	0.69 125	0.56 111	2.36 240	0.87 163

111111	1.39 137	0.38 44	0.20 27	0.25 52	0.29 74	0.22 50	0.09 12	0.19 6	0.16 19	0.10 3	0.18 28	0.28 14	0.17 27	0.21 46	11.32 231	2.07 186	0.47 53	0.29 19	0.84 81	0.40 51	0.57 57	17.45 333	0.24 49	0.12 5	0.26 10	0.24 14	0.42 16	0.19 7

UDGNet	1.40 138	1.04 259	0.83 177	1.64 312	1.39 295	1.70 312	1.25 283	1.21 190	0.81 221	0.63 99	0.87 196	0.92 177	0.42 105	1.61 334	2.12 67	1.25 88	0.87 163	0.89 222	2.45 182	0.92 220	1.95 176	5.71 159	1.28 323	0.54 140	1.21 247	1.10 206	2.15 210	1.02 195

SACVNet	1.42 139	0.96 226	1.03 234	0.93 246	1.15 276	0.95 256	0.99 257	1.50 243	0.82 222	1.21 223	0.74 168	0.99 196	0.73 200	0.70 266	3.38 135	1.50 122	1.24 257	0.85 208	2.24 172	0.96 227	2.50 187	5.99 172	0.69 244	0.90 261	1.04 215	1.06 200	2.02 201	1.29 233

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 140	0.64 87	0.58 131	0.44 133	0.42 124	0.38 104	0.27 111	1.25 197	0.49 135	0.85 167	0.62 140	0.76 130	0.54 139	0.35 101	12.82 238	1.55 134	0.72 111	0.71 145	2.02 167	0.58 106	1.72 159	6.96 188	0.42 98	0.39 96	0.82 156	1.19 222	0.71 70	0.77 139

depth_test_26	1.45 141	0.98 234	0.63 143	0.37 100	0.36 98	0.40 110	0.20 88	0.91 151	0.61 175	0.85 167	0.43 97	1.25 225	0.50 124	0.36 106	3.01 117	2.30 200	0.89 169	0.75 163	1.05 103	0.59 110	8.29 295	9.76 213	0.46 113	0.36 90	1.62 304	0.58 115	0.82 90	0.69 123

trnet	1.46 142	0.91 198	0.99 222	0.53 156	0.44 128	0.49 138	0.25 104	1.41 231	0.67 194	0.88 179	1.00 216	0.97 190	0.76 210	0.44 171	7.79 201	3.28 235	0.95 193	0.64 119	2.41 177	0.64 128	3.97 207	3.96 115	0.58 186	0.63 177	1.03 211	1.01 186	1.73 176	0.99 188

sAnonymous2	1.46 142	0.77 138	0.55 124	0.43 124	0.48 137	0.71 219	0.42 172	1.28 205	0.99 244	0.65 104	0.88 199	1.13 216	0.96 257	0.36 106	2.58 88	2.36 205	1.11 234	1.05 268	3.69 236	0.96 227	4.96 225	7.11 189	0.64 221	0.61 162	0.84 160	1.39 243	1.25 126	1.23 228

CroCo_RVC	1.46 142	0.77 138	0.55 124	0.43 124	0.48 137	0.71 219	0.42 172	1.28 205	0.99 244	0.65 104	0.88 199	1.13 216	0.96 257	0.36 106	2.58 88	2.36 205	1.11 234	1.05 268	3.69 236	0.96 227	4.96 225	7.11 189	0.64 221	0.61 162	0.84 160	1.39 243	1.25 126	1.23 228

CES	1.47 145	0.78 146	0.61 140	0.46 138	0.57 173	0.52 151	0.23 95	1.50 243	0.68 198	0.78 141	0.86 193	0.86 161	0.90 244	0.39 136	7.38 200	3.09 226	1.24 257	1.04 263	1.48 134	1.19 253	4.63 221	5.40 151	0.67 234	0.45 117	0.87 171	0.82 148	1.16 121	1.15 217

HSM	1.47 145	0.76 134	1.02 232	0.81 234	0.80 235	0.56 166	0.56 207	1.86 289	0.60 172	0.76 136	0.85 191	0.90 169	0.68 187	0.60 234	11.58 233	1.15 70	0.96 198	0.74 159	2.61 186	0.74 164	2.26 184	2.51 95	0.60 199	0.87 248	0.95 196	0.98 183	2.08 207	1.02 195

DN-CSS_ROB	1.49 147	0.84 168	1.08 244	0.88 244	0.88 245	0.50 143	0.39 165	2.00 302	0.63 181	1.55 245	1.79 263	1.00 197	0.81 225	0.41 144	3.48 136	1.46 115	1.12 238	0.95 236	5.28 272	0.75 169	4.20 208	3.69 109	0.56 171	1.01 277	0.80 149	0.82 148	2.06 205	1.31 234

stereogan	1.50 148	1.32 297	1.15 262	1.13 271	1.31 289	1.13 276	1.02 260	1.26 200	1.04 254	1.20 219	1.09 224	1.65 260	0.90 244	0.67 261	2.78 103	1.43 110	1.01 215	0.81 179	1.83 155	0.99 233	1.36 134	8.05 197	0.73 256	0.92 266	0.91 182	1.08 204	2.36 240	1.37 238

MGS-Stereo	1.51 149	0.99 241	0.53 119	0.41 117	0.35 95	0.41 113	0.36 160	0.66 97	0.28 71	0.53 78	0.47 104	0.52 73	0.39 93	0.43 163	23.18 276	1.01 51	0.77 132	0.79 171	1.05 103	0.67 146	1.17 123	1.46 70	0.47 116	0.69 197	0.77 139	0.48 96	1.29 129	0.77 139

LoS_RVC	1.52 150	1.26 290	0.96 215	0.32 78	0.52 153	0.38 104	0.34 149	0.73 108	0.57 160	2.10 285	0.76 171	0.73 120	0.72 197	0.35 101	4.43 162	3.80 252	0.91 175	2.29 352	3.41 230	0.70 154	4.52 217	6.76 183	0.56 171	0.44 114	0.84 160	0.85 158	0.93 98	0.98 183

tt_ll	1.52 150	1.26 290	0.96 215	0.32 78	0.52 153	0.38 104	0.34 149	0.73 108	0.57 160	2.10 285	0.76 171	0.73 120	0.72 197	0.35 101	4.43 162	3.80 252	0.91 175	2.29 352	3.41 230	0.70 154	4.52 217	6.76 183	0.56 171	0.44 114	0.84 160	0.85 158	0.93 98	0.98 183

TANstereo	1.55 152	1.06 268	0.94 207	0.68 200	0.76 221	0.90 250	0.33 144	0.86 139	0.64 185	0.70 114	1.05 221	0.60 85	0.61 165	1.01 304	2.77 100	2.92 223	1.00 211	1.15 286	1.49 135	1.30 267	5.05 231	5.77 162	1.42 326	0.59 156	0.57 94	0.90 167	5.94 345	0.75 133

XX-TBD	1.55 152	1.06 268	0.94 207	0.68 200	0.76 221	0.90 250	0.33 144	0.86 139	0.64 185	0.70 114	1.05 221	0.60 85	0.61 165	1.01 304	2.77 100	2.92 223	1.00 211	1.15 286	1.49 135	1.30 267	5.05 231	5.77 162	1.42 326	0.59 156	0.57 94	0.90 167	5.94 345	0.75 133

MM-Stereo_test2	1.56 154	0.78 146	0.24 53	0.30 72	0.21 46	0.18 19	0.11 23	0.33 49	0.16 19	0.36 63	0.18 28	0.40 53	0.16 21	0.18 33	5.36 177	11.21 336	0.46 51	0.40 54	0.42 31	0.53 89	0.50 44	17.82 334	0.28 60	0.18 38	0.39 48	0.25 20	0.56 45	0.25 31

RGC	1.56 154	1.33 299	1.98 331	1.18 278	1.24 282	1.20 285	1.06 261	1.20 188	1.09 258	0.91 186	1.67 257	1.23 223	1.26 278	0.92 294	4.08 154	1.27 90	1.06 228	0.86 210	1.92 160	1.10 247	1.72 159	5.40 151	0.79 276	1.03 279	1.17 239	1.52 262	2.20 217	1.83 264

LL-Strereo2	1.57 156	0.66 91	0.65 147	0.40 115	0.35 95	0.32 81	0.23 95	1.48 239	0.42 106	0.68 112	0.57 131	0.63 93	0.32 76	0.67 261	2.65 95	7.88 321	0.65 97	0.55 96	1.37 128	0.70 154	1.80 162	15.65 303	0.50 134	0.40 103	0.65 116	0.62 118	1.06 112	0.56 91

CREStereo	1.57 156	0.92 204	0.99 222	0.53 156	0.43 126	0.49 138	0.26 107	1.44 237	0.71 207	0.87 172	1.01 217	0.95 186	0.76 210	0.44 171	7.17 194	4.29 263	0.93 185	0.59 102	2.41 177	0.65 135	5.45 234	5.19 138	0.61 203	0.63 177	1.02 210	1.01 186	1.74 177	0.98 183
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	1.58 158	0.74 122	0.75 162	0.41 117	0.35 95	0.52 151	0.32 137	1.47 238	0.45 118	0.63 99	0.61 137	0.69 109	0.39 93	0.30 81	4.83 168	4.95 274	0.76 125	0.56 99	1.64 146	0.60 115	0.96 106	16.85 323	0.50 134	0.45 117	0.78 143	0.62 118	0.88 93	0.68 122

GIP-stereo	1.59 159	0.56 75	0.35 77	0.29 64	0.24 57	0.21 36	0.11 23	0.24 19	0.17 30	0.31 54	0.19 39	0.38 47	0.19 41	0.27 69	11.70 236	7.84 320	0.48 57	0.41 60	0.44 35	0.51 83	0.58 58	15.22 298	0.17 24	0.21 50	0.45 64	0.30 37	0.78 82	0.24 22

PMTNet	1.59 159	0.94 217	1.06 238	0.49 143	0.51 149	0.49 138	0.32 137	0.83 133	0.72 208	0.83 163	0.63 142	0.89 168	0.50 124	0.42 155	7.10 193	4.35 266	0.96 198	0.57 100	2.41 177	0.58 106	5.99 246	6.00 173	0.61 203	0.41 106	1.97 327	1.03 192	1.16 121	1.19 222

ICVP	1.60 161	0.75 125	1.11 254	0.77 222	0.78 227	0.87 245	0.64 222	1.10 172	0.85 227	1.37 237	1.11 226	0.95 186	1.12 273	0.57 226	3.12 125	2.05 185	1.33 266	1.00 253	1.56 140	1.07 241	3.91 203	10.82 231	0.69 244	0.87 248	0.95 196	1.21 224	1.52 153	1.14 214
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LoS	1.62 162	0.79 152	0.65 147	0.53 156	0.57 173	0.67 208	0.39 165	2.55 336	0.90 233	1.22 226	0.98 214	0.98 194	0.87 241	0.44 171	4.09 155	3.52 243	1.45 274	0.94 235	2.24 172	0.75 169	6.08 248	7.76 194	0.68 237	0.64 179	1.18 244	0.97 180	1.10 116	0.87 163
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GES	1.63 163	0.75 125	0.83 177	0.79 230	0.73 216	0.82 240	0.67 228	1.36 224	0.95 241	1.65 254	0.95 207	0.78 142	0.65 180	0.66 257	6.17 186	1.65 147	1.02 216	0.91 230	5.50 276	1.23 260	4.23 210	5.40 151	0.67 234	0.96 273	0.81 152	0.83 151	1.52 153	1.65 258

iResNetv2_ROB	1.65 164	0.91 198	0.76 164	1.13 271	0.66 202	0.73 224	0.56 207	2.62 337	0.67 194	1.76 260	0.87 196	1.36 238	0.77 217	0.42 155	5.48 178	1.34 100	1.04 223	0.74 159	4.59 258	0.89 213	7.80 283	2.09 86	0.62 211	0.93 268	0.89 177	0.86 160	3.12 301	0.90 167

NCCL2	1.66 165	1.30 295	1.16 264	1.12 269	1.48 301	0.80 235	1.13 274	1.07 169	1.15 265	1.84 266	1.26 238	1.12 213	0.84 233	0.83 287	4.07 153	1.52 124	1.22 254	0.89 222	1.35 125	0.93 224	2.49 186	5.97 171	1.47 331	1.14 290	1.49 291	1.40 247	3.78 326	1.89 269

small-0shot	1.68 166	0.60 84	0.37 82	0.22 41	0.39 112	0.33 85	0.15 66	0.79 121	0.41 104	0.70 114	0.29 59	0.94 182	0.81 225	0.42 155	2.64 94	6.53 307	0.80 142	0.84 203	0.85 83	0.48 74	9.54 320	13.72 288	0.28 60	0.29 74	0.66 122	0.70 135	0.62 53	1.00 193

LG-G_1	1.68 166	0.70 103	0.33 68	0.37 100	0.40 115	0.33 85	0.16 71	0.41 63	0.21 52	0.29 50	0.33 74	0.50 69	0.35 80	0.34 97	3.35 133	2.37 207	0.54 72	0.62 110	0.86 85	0.75 169	0.92 102	28.93 386	0.17 24	0.23 61	0.51 79	0.41 83	0.62 53	0.48 78

LG-G	1.68 166	0.70 103	0.33 68	0.37 100	0.40 115	0.33 85	0.16 71	0.41 63	0.21 52	0.29 50	0.33 74	0.50 69	0.35 80	0.34 97	3.35 133	2.37 207	0.54 72	0.62 110	0.86 85	0.75 169	0.92 102	28.93 386	0.17 24	0.23 61	0.51 79	0.41 83	0.62 53	0.48 78

rafts_anoy	1.69 169	0.82 163	0.95 213	0.45 135	0.51 149	0.54 155	0.46 187	1.57 259	0.51 143	0.61 94	0.70 160	0.71 114	0.49 121	0.36 106	8.16 203	6.28 303	0.82 149	0.79 171	2.48 183	0.65 135	1.66 154	11.09 243	0.54 162	0.54 140	1.00 206	0.90 167	0.96 101	0.99 188

MIM_Stereo	1.71 170	0.77 138	0.56 128	0.43 124	0.38 108	0.47 128	0.23 95	1.50 243	0.32 81	0.56 81	0.46 102	0.65 100	0.28 69	0.39 136	6.21 189	11.24 337	0.65 97	0.82 191	3.32 228	0.89 213	1.35 133	10.19 219	0.38 88	0.51 134	0.55 88	0.42 87	1.96 196	0.58 96

CFNet_pseudo	1.71 170	0.79 152	0.89 189	0.83 237	0.79 231	0.71 219	0.43 177	0.93 155	0.53 148	0.94 193	0.81 185	0.94 182	0.88 243	0.82 286	15.18 250	1.47 119	0.79 140	0.73 153	7.38 323	0.78 181	1.08 117	2.74 99	0.74 262	0.70 201	0.91 182	0.91 170	1.47 147	1.13 212

SGD-Stereo	1.72 172	0.50 67	0.38 83	0.28 59	0.30 76	0.30 78	0.17 78	0.57 80	0.29 76	0.44 71	0.22 45	0.69 109	0.40 95	0.25 63	30.93 293	1.66 149	0.76 125	0.53 87	0.71 71	0.52 87	1.51 146	1.73 76	0.43 100	0.33 84	0.51 79	0.46 93	0.89 94	0.63 113

IGEV-Stereo+	1.72 172	1.04 259	0.26 59	0.48 141	0.32 83	0.29 74	0.13 43	0.50 74	0.27 65	0.78 141	7.60 365	0.57 83	0.26 67	0.31 83	3.09 122	3.57 246	0.61 91	0.62 110	1.55 137	0.54 94	1.01 110	20.06 351	0.57 182	0.21 50	0.46 66	0.31 39	0.58 49	0.40 63

CC-Net-ROB	1.72 172	1.82 329	1.21 275	1.92 319	1.84 322	2.43 330	1.64 293	0.93 155	0.96 242	1.27 229	0.68 152	5.86 342	2.76 306	1.47 330	2.26 75	0.95 43	1.46 277	1.26 308	2.79 202	0.96 227	1.12 120	1.41 66	3.28 353	0.73 208	1.31 258	1.15 216	1.47 147	1.57 250

dad	1.73 175	0.98 234	0.82 175	2.17 329	1.18 279	1.11 274	4.08 332	1.66 271	0.63 181	1.21 223	0.54 123	1.12 213	2.00 296	0.63 244	3.74 142	1.25 88	1.14 242	0.82 191	2.70 197	0.80 189	1.47 143	2.54 96	0.73 256	1.01 277	2.41 337	0.71 137	5.51 341	3.77 320

raftrobust	1.74 176	0.68 97	1.00 225	0.55 161	0.51 149	0.45 127	0.34 149	1.54 248	0.48 129	0.94 193	0.72 163	0.88 163	0.53 131	0.41 144	7.35 199	5.79 293	0.73 114	0.71 145	4.77 263	0.68 148	2.01 177	10.90 234	0.65 225	0.50 132	1.06 218	0.86 160	1.05 110	0.84 157

XPNet_ROB	1.76 177	1.58 319	1.17 268	0.93 246	1.17 278	1.05 269	0.98 256	0.97 159	1.17 267	1.07 208	1.79 263	4.38 329	0.73 200	0.80 284	2.59 91	1.58 142	1.78 297	0.97 243	1.45 132	1.06 240	2.58 188	8.45 203	0.94 305	0.88 255	0.99 203	1.31 236	3.33 309	1.71 260

BEATNet_4x	1.77 178	0.78 146	0.79 168	0.76 218	0.70 208	0.51 145	0.49 197	1.23 193	1.31 274	0.84 166	0.76 171	1.06 203	0.76 210	0.67 261	8.95 210	2.41 209	1.91 300	1.42 317	1.30 122	0.88 212	4.99 229	9.14 208	0.51 140	1.03 279	0.77 139	0.82 148	1.85 186	1.10 208

RALAANet	1.79 179	0.71 107	0.88 187	0.54 159	0.55 166	0.63 199	0.43 177	1.30 209	0.52 146	0.93 190	0.65 147	0.74 127	0.60 162	0.33 93	8.49 207	1.53 126	0.78 138	0.91 230	2.18 168	1.09 244	3.35 198	15.13 297	0.55 163	0.79 225	0.92 188	1.03 192	2.08 207	0.77 139

CREStereo++_RVC	1.81 180	0.91 198	1.09 247	0.52 153	0.61 182	0.41 113	0.29 121	1.37 227	0.56 156	0.83 163	0.63 142	0.77 135	0.86 238	0.40 142	2.94 112	3.08 225	0.98 202	0.63 117	2.71 198	0.56 99	4.98 228	6.57 181	0.59 192	0.53 139	1.06 218	1.06 200	12.85 374	0.97 178
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
anonymous	1.85 181	0.46 62	0.41 89	0.26 55	0.39 112	0.31 79	0.27 111	0.70 102	0.39 97	0.57 86	0.22 45	0.88 163	0.84 233	0.38 127	4.25 156	6.48 305	0.83 153	1.34 314	1.47 133	0.78 181	10.21 326	14.76 295	0.39 91	0.39 96	0.81 152	0.65 129	0.81 88	0.80 145

MyStereo04	1.85 181	0.92 204	1.06 238	0.81 234	0.90 247	0.59 184	0.43 177	1.56 254	0.99 244	2.30 294	0.87 196	1.46 246	0.57 149	0.41 144	3.53 139	2.81 221	0.93 185	1.01 257	5.44 275	2.73 327	4.96 225	6.15 175	1.83 340	0.96 273	1.39 275	1.73 279	2.57 269	0.94 173

AE-Stereo	1.87 183	0.86 179	1.31 291	0.82 236	0.55 166	0.58 176	0.78 238	0.83 133	0.49 135	0.79 150	0.54 123	1.31 235	0.72 197	0.52 206	2.79 104	4.03 258	1.04 223	0.97 243	3.06 210	1.16 250	4.60 220	15.60 301	0.55 163	1.04 282	1.33 263	1.34 239	1.95 195	0.86 160

RALCasStereoNet	1.87 183	0.84 168	1.02 232	0.54 159	0.55 166	0.62 191	0.48 194	1.48 239	0.46 122	1.01 201	0.74 168	0.92 177	0.50 124	0.36 106	6.19 187	11.19 335	0.81 144	0.76 166	1.55 137	0.68 148	1.46 140	13.06 274	0.52 149	0.66 188	0.94 192	1.13 214	0.96 101	1.14 214

GEStereo_RVC	1.88 185	0.97 228	1.01 229	1.01 260	0.88 245	1.12 275	1.07 264	1.65 269	0.82 222	0.90 182	0.78 180	1.38 240	0.79 220	0.64 248	2.40 82	2.33 202	1.22 254	1.22 300	4.10 248	1.26 263	5.16 233	12.04 260	0.73 256	1.21 294	0.95 196	0.97 180	2.49 257	1.64 257

DeepPruner_ROB	1.89 186	0.77 138	0.97 218	0.86 242	0.91 249	0.80 235	5.39 339	1.26 200	0.91 235	1.47 242	1.61 254	0.92 177	0.82 230	0.56 223	4.41 160	1.54 131	1.07 230	1.06 272	2.72 200	0.80 189	7.63 276	7.36 192	0.87 298	0.77 218	0.91 182	1.47 255	2.20 217	0.99 188

sCroCo_RVC	1.92 187	0.68 97	0.57 129	0.38 104	0.50 145	0.76 230	0.43 177	0.94 157	1.56 293	1.51 243	0.77 175	1.06 203	0.96 257	0.50 202	3.03 118	5.07 277	1.25 259	1.23 301	2.55 184	1.40 272	7.89 286	12.35 264	0.45 109	0.64 179	0.94 192	1.12 211	2.34 236	1.04 198

IGEV-Stereo++	1.94 188	0.41 52	0.22 36	0.22 41	0.25 64	0.21 36	0.09 12	0.25 25	0.17 30	0.20 29	0.36 83	0.29 19	0.21 52	0.19 40	16.62 256	1.60 144	0.45 49	0.38 47	0.87 89	0.49 78	0.58 58	25.92 376	0.25 53	0.16 21	0.31 24	0.27 29	1.12 118	0.27 36

MoCha-V2	1.94 188	0.31 37	0.25 56	0.21 38	0.17 30	0.17 17	0.15 66	0.23 17	0.11 3	0.27 47	0.32 68	0.33 35	0.16 21	0.22 51	16.77 258	2.58 212	0.41 36	0.40 54	0.35 16	0.92 220	0.61 61	25.91 375	0.16 21	0.19 46	0.38 44	0.26 24	0.36 9	0.19 7

GMOStereo	1.98 190	0.75 125	0.52 114	0.62 181	0.53 156	0.47 128	0.47 190	1.54 248	0.48 129	0.87 172	0.47 104	0.77 135	0.58 154	0.38 127	10.16 222	5.49 287	0.81 144	0.88 218	3.13 215	0.81 196	1.81 165	16.83 319	0.49 126	0.56 144	1.11 227	0.74 139	1.57 158	0.58 96

error version	1.98 190	0.75 125	0.52 114	0.62 181	0.53 156	0.47 128	0.47 190	1.54 248	0.48 129	0.87 172	0.47 104	0.77 135	0.58 154	0.38 127	10.16 222	5.49 287	0.81 144	0.88 218	3.13 215	0.81 196	1.81 165	16.83 319	0.49 126	0.56 144	1.11 227	0.74 139	1.57 158	0.58 96

test-v	1.98 190	0.75 125	0.52 114	0.62 181	0.53 156	0.47 128	0.47 190	1.54 248	0.48 129	0.87 172	0.47 104	0.77 135	0.58 154	0.38 127	10.16 222	5.49 287	0.81 144	0.88 218	3.13 215	0.81 196	1.81 165	16.83 319	0.49 126	0.56 144	1.11 227	0.74 139	1.57 158	0.58 96

test-2	1.98 190	0.75 125	0.52 114	0.62 181	0.53 156	0.47 128	0.47 190	1.54 248	0.48 129	0.87 172	0.47 104	0.77 135	0.58 154	0.38 127	10.16 222	5.49 287	0.81 144	0.88 218	3.13 215	0.81 196	1.81 165	16.83 319	0.49 126	0.56 144	1.11 227	0.74 139	1.57 158	0.58 96

RAFT + AFF	2.00 194	0.49 66	0.46 101	0.41 117	0.20 39	0.43 121	0.21 91	0.65 94	0.24 58	0.56 81	0.27 55	0.78 142	0.22 56	0.32 87	39.56 312	0.96 45	0.71 109	0.38 47	1.92 160	0.39 50	0.79 83	1.40 63	0.33 76	0.40 103	0.73 129	0.35 65	0.59 50	0.30 44

MLCV	2.04 195	0.89 192	0.99 222	1.37 295	1.31 289	1.02 266	1.01 258	2.14 311	0.80 219	2.00 276	4.28 309	1.74 266	1.62 288	0.48 187	3.03 118	2.01 182	1.33 266	0.96 239	6.76 311	1.13 248	6.05 247	5.71 159	0.68 237	1.73 314	1.32 262	1.39 243	2.32 232	1.07 203

4D-IteraStereo	2.05 196	0.63 86	1.16 264	0.49 143	0.44 128	0.41 113	0.26 107	1.43 235	0.38 95	0.75 132	0.55 127	0.79 146	0.42 105	0.46 182	9.38 215	11.47 342	0.71 109	0.68 133	2.81 203	0.64 128	3.95 204	11.85 257	0.52 149	0.58 152	0.71 127	0.84 153	2.34 236	0.63 113

test_4	2.06 197	0.75 125	0.84 180	0.43 124	0.36 98	0.36 98	0.27 111	0.78 118	0.34 87	0.75 132	0.53 122	0.91 172	0.35 80	0.41 144	13.80 243	13.16 352	0.68 104	0.72 150	1.64 146	0.61 116	1.21 130	11.03 240	0.48 121	0.52 135	0.66 122	0.71 137	2.72 279	0.61 107

test_for_model	2.08 198	0.93 210	0.58 131	0.38 104	0.41 117	0.47 128	0.31 126	1.31 212	0.43 112	0.78 141	0.52 115	2.25 284	0.43 107	0.36 106	3.88 144	6.19 298	13.58 380	0.64 119	2.63 187	0.66 140	8.41 302	5.39 146	0.56 171	0.62 167	0.73 129	0.64 121	2.21 220	0.82 149

GCAPDPT-zeroshot4090	2.08 198	0.93 210	0.58 131	0.38 104	0.41 117	0.47 128	0.31 126	1.31 212	0.43 112	0.78 141	0.52 115	2.25 284	0.43 107	0.36 106	3.88 144	6.19 298	13.58 380	0.64 119	2.63 187	0.66 140	8.41 302	5.39 146	0.56 171	0.62 167	0.73 129	0.64 121	2.21 220	0.82 149

testlalala	2.08 198	0.93 210	0.58 131	0.38 104	0.41 117	0.47 128	0.31 126	1.31 212	0.43 112	0.78 141	0.52 115	2.25 284	0.43 107	0.36 106	3.88 144	6.19 298	13.58 380	0.64 119	2.63 187	0.66 140	8.41 302	5.39 146	0.56 171	0.62 167	0.73 129	0.64 121	2.21 220	0.82 149

GCAPDPT-zeroshot	2.08 198	0.93 210	0.58 131	0.38 104	0.41 117	0.47 128	0.31 126	1.31 212	0.43 112	0.78 141	0.52 115	2.25 284	0.43 107	0.36 106	3.88 144	6.19 298	13.58 380	0.64 119	2.63 187	0.66 140	8.41 302	5.39 146	0.56 171	0.62 167	0.73 129	0.64 121	2.21 220	0.82 149

GCAP-Stereo	2.08 198	0.93 210	0.58 131	0.38 104	0.41 117	0.47 128	0.31 126	1.31 212	0.43 112	0.78 141	0.52 115	2.25 284	0.43 107	0.36 106	3.88 144	6.19 298	13.58 380	0.64 119	2.63 187	0.66 140	8.41 302	5.39 146	0.56 171	0.62 167	0.73 129	0.64 121	2.21 220	0.82 149

LALA_ROB	2.09 203	2.18 339	1.21 275	1.07 265	1.32 291	1.18 280	1.12 272	1.19 187	1.45 282	2.05 281	2.76 289	3.68 314	0.92 249	0.96 300	4.76 167	1.53 126	1.45 274	1.18 296	2.60 185	1.36 270	3.60 202	8.26 202	0.80 278	1.16 291	1.35 267	1.44 251	3.89 329	2.12 280

ETE_ROB	2.14 204	1.95 334	1.29 289	1.08 267	1.39 295	1.29 296	1.47 290	1.12 174	2.26 323	1.35 233	3.17 296	3.39 311	0.94 253	1.14 316	5.12 174	1.56 136	2.63 321	0.99 248	2.98 206	1.22 257	4.29 211	8.09 200	0.91 303	1.09 284	1.28 254	1.38 242	2.37 244	1.87 267

DEFOM-Stereo_RVC	2.17 205	0.75 125	0.52 114	0.39 112	0.34 90	0.26 63	0.16 71	0.68 100	0.30 78	0.72 121	0.42 96	0.77 135	0.35 80	0.33 93	17.96 268	9.49 329	0.66 102	0.57 100	1.74 154	0.54 94	1.66 154	16.17 309	0.53 155	0.41 106	0.65 116	0.49 99	0.98 105	0.65 117

DDUNet	2.19 206	2.74 348	2.17 335	2.93 341	2.67 344	3.05 338	2.77 318	1.17 181	1.11 260	1.60 248	1.37 249	2.26 290	1.70 289	2.81 347	2.35 81	1.30 94	2.80 326	2.43 365	2.64 192	2.90 331	1.94 175	4.91 131	2.77 350	1.00 276	1.10 224	0.94 174	2.50 258	1.10 208

castereo	2.25 207	0.88 188	1.01 229	0.46 138	0.48 137	0.34 89	0.29 121	0.77 113	0.49 135	0.80 154	0.65 147	1.04 199	0.48 118	0.43 163	15.61 252	5.51 291	1.04 223	0.79 171	2.67 193	0.65 135	7.84 284	12.66 269	0.61 203	0.61 162	1.26 251	1.24 230	1.06 112	1.20 224

CASS	2.25 207	1.02 255	1.23 278	1.34 293	1.04 262	0.89 248	5.14 336	1.41 231	1.02 252	1.29 230	2.38 286	1.25 225	0.84 233	0.53 209	3.59 140	2.58 212	3.60 333	1.09 277	3.45 232	1.24 261	7.99 289	9.49 210	0.68 237	0.88 255	1.59 302	1.27 231	2.51 259	1.41 242
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	2.26 209	0.88 188	1.00 225	0.72 209	0.82 240	0.64 201	1.20 278	1.09 171	0.94 237	0.99 199	0.96 208	1.71 265	0.79 220	1.00 303	25.20 282	1.54 131	1.23 256	1.59 325	1.55 137	1.07 241	1.59 151	6.84 186	0.60 199	1.24 296	0.88 175	1.96 301	1.44 141	1.54 249

castereo++	2.33 210	0.76 134	0.85 182	0.60 174	0.42 124	0.35 92	0.27 111	0.85 138	0.43 112	0.81 158	0.62 140	1.04 199	0.51 128	0.41 144	9.80 217	6.42 304	1.02 216	0.75 163	3.24 221	0.69 152	6.99 262	13.47 280	0.68 237	0.62 167	1.16 238	1.06 200	7.61 358	1.59 253

GEAStereo	2.34 211	0.59 81	0.34 72	0.35 90	0.24 57	0.23 51	0.14 51	0.29 39	0.20 43	0.35 60	0.18 28	0.44 60	0.19 41	0.27 69	24.93 280	18.36 378	0.49 60	0.39 51	0.57 55	0.63 123	0.71 75	10.84 232	0.21 38	0.24 65	0.42 58	0.34 61	0.75 76	0.37 58

gasm-f	2.34 211	0.59 81	0.34 72	0.35 90	0.24 57	0.23 51	0.14 51	0.29 39	0.20 43	0.35 60	0.18 28	0.44 60	0.19 41	0.27 69	24.93 280	18.36 378	0.49 60	0.39 51	0.57 55	0.63 123	0.71 75	10.84 232	0.21 38	0.24 65	0.42 58	0.34 61	0.75 76	0.37 58

Anonymous3	2.34 211	0.87 183	0.96 215	0.57 167	1.20 281	0.90 250	0.70 231	2.43 330	1.12 261	1.04 203	0.97 212	2.57 299	1.18 276	0.58 229	4.83 168	8.57 325	1.53 283	1.46 320	5.31 273	1.61 287	6.76 256	10.34 221	0.73 256	0.71 204	1.11 227	1.40 247	2.31 229	1.33 237

s12784h	2.36 214	1.12 274	1.42 298	1.12 269	0.93 251	0.62 191	0.40 167	1.36 224	0.68 198	1.05 207	0.86 193	1.10 211	0.94 253	0.43 163	2.88 110	4.87 273	1.00 211	0.73 153	3.80 240	0.59 110	7.79 281	9.50 211	0.55 163	0.69 197	1.89 322	1.97 302	11.65 370	3.89 322

GSStereo	2.41 215	0.41 52	0.22 36	0.30 72	0.22 52	0.26 63	0.14 51	0.28 35	12.23 389	0.25 43	0.15 24	0.37 45	0.15 12	0.16 21	27.05 286	5.47 285	0.55 74	0.40 54	0.54 47	0.49 78	0.67 71	13.14 275	0.15 17	0.22 58	0.36 33	0.24 14	0.53 37	0.24 22

MSCF	2.43 216	0.42 57	0.22 36	0.34 85	0.19 37	0.24 55	0.14 51	0.30 42	0.20 43	0.66 106	0.13 19	0.28 14	0.18 37	0.14 11	19.60 273	17.27 375	0.43 41	0.36 36	0.37 23	0.40 51	0.51 47	20.43 354	0.24 49	0.30 75	0.39 48	0.88 164	0.73 73	0.25 31

GASTEREO	2.44 217	0.43 58	0.22 36	0.34 85	0.19 37	0.24 55	0.14 51	0.30 42	0.19 39	0.73 126	0.12 15	0.28 14	0.17 27	0.14 11	19.56 272	17.27 375	0.43 41	0.36 36	0.38 28	0.41 57	0.49 43	20.62 356	0.26 55	0.30 75	0.40 52	0.84 153	0.76 80	0.24 22

RYNet	2.44 217	0.41 52	0.36 81	0.30 72	0.32 83	0.41 113	0.25 104	0.61 85	0.56 156	0.33 56	0.36 83	0.41 56	0.26 67	0.27 69	52.15 380	0.73 27	0.48 57	1.00 253	0.57 55	0.31 32	0.54 53	0.42 12	0.40 95	0.34 87	0.58 100	1.58 268	1.32 132	0.49 81

NaN_ROB	2.45 219	1.12 274	1.08 244	0.97 252	1.86 325	0.90 250	1.61 292	1.33 218	10.69 382	1.00 200	1.27 239	2.58 300	0.94 253	1.20 320	17.00 262	1.43 110	1.03 219	0.90 228	1.56 140	1.21 256	1.90 171	3.45 106	0.81 279	1.12 288	1.54 299	2.00 305	2.39 246	3.23 311

anonymousdsp	2.48 220	0.38 44	0.39 85	0.28 59	0.32 83	0.29 74	0.15 66	0.56 78	0.27 65	0.43 69	18.77 384	0.54 77	0.20 47	0.32 87	13.20 240	1.48 120	0.58 80	0.54 90	0.70 70	0.61 116	0.78 82	23.15 366	0.43 100	0.39 96	0.49 73	0.29 34	1.16 121	0.33 48

ADLNet	2.55 221	0.99 241	0.77 165	0.63 188	0.76 221	0.65 203	0.53 204	1.11 173	0.61 175	0.58 89	0.72 163	1.70 262	0.61 165	0.88 290	46.09 343	1.06 58	0.75 122	0.68 133	0.86 85	0.75 169	0.79 83	1.96 83	0.55 163	0.58 152	0.96 200	0.96 177	1.63 170	0.76 137

GwcNet-ADL	2.59 222	1.24 286	1.55 307	1.27 288	1.36 294	0.98 260	0.84 246	1.49 241	0.86 228	3.20 327	6.66 342	2.00 275	1.04 266	0.79 282	3.85 143	4.95 274	1.68 292	0.89 222	5.11 269	2.44 321	6.48 252	11.06 242	0.92 304	1.18 292	1.31 258	1.92 297	2.15 210	2.69 294

CFNet_RVC	2.61 223	0.87 183	0.97 218	0.76 218	0.82 240	0.73 224	0.52 202	0.74 110	0.66 191	0.87 172	1.03 219	0.90 169	0.61 165	0.52 206	44.12 337	1.18 76	0.85 156	0.81 179	2.35 176	0.76 176	1.46 140	2.38 91	0.53 155	0.73 208	0.99 203	1.11 208	1.93 194	1.22 226

test-3	2.64 224	1.01 250	1.14 259	0.63 188	0.62 191	0.58 176	0.45 183	1.98 299	0.42 106	0.86 169	0.54 123	1.48 248	0.53 131	0.41 144	15.10 247	11.78 344	0.86 161	0.82 191	6.54 303	0.74 164	5.58 237	11.75 255	0.51 140	0.90 261	0.91 182	1.01 186	3.11 298	0.97 178

test_1	2.64 224	1.01 250	1.14 259	0.63 188	0.62 191	0.58 176	0.45 183	1.98 299	0.42 106	0.86 169	0.54 123	1.48 248	0.53 131	0.41 144	15.10 247	11.82 347	0.86 161	0.82 191	6.53 301	0.74 164	5.60 240	11.75 255	0.50 134	0.90 261	0.91 182	1.01 186	3.11 298	0.98 183

test_3	2.64 224	1.02 255	1.12 255	0.65 193	0.63 195	0.57 172	0.45 183	1.95 292	0.41 104	0.88 179	0.51 113	1.47 247	0.54 139	0.40 142	14.93 246	11.79 345	0.88 168	0.83 198	6.54 303	0.76 176	5.54 235	11.70 254	0.49 126	0.88 255	0.99 203	1.12 211	3.23 304	0.98 183

Any-RAFT	2.70 227	0.95 222	1.29 289	0.76 218	0.79 231	0.51 145	0.42 172	1.99 301	0.58 164	0.86 169	6.97 357	1.52 252	0.51 128	0.44 171	5.49 179	3.45 240	0.94 191	0.93 234	6.85 317	0.82 202	14.24 372	11.16 244	0.70 246	0.78 223	1.62 304	1.89 293	2.28 228	4.18 324

FADNet-RVC	2.70 227	0.72 113	0.93 205	0.78 226	1.09 270	0.60 187	2.77 318	0.92 153	0.62 178	1.01 201	0.73 166	1.50 250	0.65 180	0.62 240	38.99 308	1.71 153	0.92 178	0.91 230	2.27 174	1.57 284	2.69 190	4.17 117	0.53 155	0.80 227	1.47 288	1.12 211	1.45 145	1.38 239

HLf8	2.72 229	0.95 222	0.94 207	0.73 210	0.67 205	0.56 166	0.40 167	2.78 344	0.75 214	2.23 291	1.39 250	0.87 162	0.58 154	0.36 106	29.93 291	1.72 155	0.98 202	0.81 179	5.75 286	0.77 180	7.59 275	5.81 165	0.71 247	0.75 212	0.87 171	1.16 217	2.33 233	1.05 200

DNSM	2.75 230	1.01 250	1.08 244	0.42 122	0.39 112	0.63 199	0.28 117	1.36 224	0.83 225	0.73 126	0.66 151	1.37 239	1.38 284	0.47 184	5.58 182	6.96 311	1.12 238	1.17 291	3.79 239	0.84 207	8.73 312	27.76 379	0.59 192	0.62 167	1.49 291	0.97 180	2.92 289	1.09 206

DNS	2.79 231	1.33 299	0.91 197	0.43 124	0.41 117	0.55 160	0.29 121	1.18 185	0.72 208	0.70 114	0.61 137	1.25 225	1.21 277	0.43 163	4.85 170	8.70 326	1.16 245	1.05 268	4.35 252	0.91 218	8.70 311	27.94 380	0.60 199	0.58 152	1.37 272	0.87 163	3.20 303	0.97 178

UCFNet_RVC	2.81 232	1.27 292	0.90 193	0.89 245	0.94 254	0.78 234	0.62 219	0.78 118	0.68 198	0.91 186	0.80 182	1.29 232	1.02 264	0.50 202	42.02 329	1.15 70	0.85 156	0.83 198	6.67 307	0.85 209	1.51 146	2.89 101	1.15 315	0.75 212	1.10 224	1.14 215	1.58 162	2.10 279

PWCDC_ROB	2.81 232	0.72 113	0.69 155	0.63 188	0.95 255	0.69 213	0.70 231	1.04 168	1.58 294	0.64 101	1.84 268	0.91 172	3.56 321	0.77 278	39.21 309	2.17 191	1.31 264	0.99 248	1.59 144	1.01 236	3.34 197	5.82 166	0.72 250	0.87 248	0.77 139	0.94 174	1.13 119	1.19 222

ManiGeoR	2.82 234	1.04 259	0.94 207	0.62 181	0.55 166	0.55 160	0.32 137	1.56 254	0.67 194	2.08 283	1.16 229	0.81 151	0.55 142	0.37 120	42.48 333	1.57 138	0.92 178	0.81 179	4.74 261	0.74 164	2.72 191	5.34 142	0.77 271	0.68 192	0.84 160	1.16 217	1.32 132	0.87 163

HLf10	2.82 234	1.04 259	0.94 207	0.62 181	0.55 166	0.55 160	0.32 137	1.56 254	0.67 194	2.08 283	1.16 229	0.81 151	0.55 142	0.37 120	42.48 333	1.57 138	0.92 178	0.81 179	4.74 261	0.74 164	2.72 191	5.34 142	0.77 271	0.68 192	0.84 160	1.16 217	1.32 132	0.87 163

cross-raft	2.82 234	0.91 198	1.18 270	0.75 216	0.90 247	0.66 205	0.46 187	2.03 307	0.61 175	0.95 195	1.42 252	1.08 210	0.76 210	0.53 209	8.24 206	5.88 294	1.09 232	0.80 176	6.99 320	2.68 326	12.15 342	17.17 328	0.72 250	0.78 223	1.60 303	1.91 294	1.66 171	2.34 287

FADNet	2.84 237	0.83 164	0.90 193	0.83 237	1.04 262	0.62 191	2.08 304	0.99 162	0.76 215	0.92 189	0.92 206	1.18 220	0.78 218	0.76 274	40.37 318	1.50 122	0.97 201	1.03 261	2.68 195	1.57 284	3.20 196	5.00 133	0.51 140	0.68 192	1.58 301	1.68 276	1.54 155	1.82 263

NVstereo2D	2.85 238	0.83 164	0.80 171	0.70 205	0.80 235	0.92 254	0.81 241	1.18 185	0.76 215	0.93 190	1.03 219	0.81 151	0.55 142	0.72 270	52.45 382	1.56 136	0.94 191	0.87 214	1.64 146	0.72 161	1.14 121	1.60 73	0.76 268	0.87 248	1.08 221	0.79 144	1.01 108	0.75 133

iResNet	2.85 238	0.97 228	0.97 218	1.43 301	1.80 320	1.47 304	1.12 272	1.81 284	1.13 262	2.59 306	4.97 321	1.93 271	2.37 301	0.49 194	10.52 228	7.03 312	1.43 273	1.23 301	6.83 316	1.98 308	10.31 328	4.92 132	0.64 221	2.13 336	1.14 235	1.54 264	2.80 282	1.38 239

PWC_ROB	2.85 238	1.23 284	1.47 304	0.98 253	1.11 272	1.27 294	1.99 302	1.27 204	1.94 314	1.81 263	3.58 304	2.35 294	3.05 314	1.01 304	14.14 245	4.27 262	2.10 311	1.91 344	3.81 241	1.66 289	5.64 241	8.18 201	0.85 292	2.03 330	1.36 270	1.46 252	3.11 298	3.25 312

AnonymousM	2.90 241	0.65 90	0.48 107	0.51 150	0.33 87	0.52 151	0.24 99	1.70 274	0.47 123	0.75 132	4.40 314	0.71 114	0.46 115	0.47 184	2.68 96	3.64 251	1.18 248	1.04 263	1.95 163	3.61 345	4.88 223	12.46 265	0.67 234	0.66 188	0.60 107	1.21 224	15.66 382	16.35 366

TestStereo_HL2	2.91 242	1.00 247	1.10 250	0.67 199	0.55 166	0.68 210	0.40 167	1.23 193	0.72 208	2.76 313	1.79 263	0.93 181	0.57 149	0.37 120	41.09 325	1.70 152	0.90 173	0.84 203	3.90 243	0.80 189	4.22 209	5.94 170	0.61 203	0.74 211	0.81 152	1.18 221	1.89 190	1.05 200

Reg-Stereo(zero)	2.93 243	0.81 158	1.58 309	0.71 206	1.46 299	0.57 172	0.70 231	3.61 359	0.69 202	3.55 336	6.85 350	1.53 253	0.84 233	1.60 332	4.30 157	5.29 281	3.30 330	0.83 198	6.52 299	1.87 301	5.58 237	14.63 292	0.72 250	0.70 201	1.08 221	1.51 257	4.73 337	3.62 317

FLISNet	2.93 243	0.81 158	1.58 309	0.71 206	1.46 299	0.57 172	0.70 231	3.61 359	0.69 202	3.55 336	6.85 350	1.53 253	0.84 233	1.60 332	4.30 157	5.29 281	3.30 330	0.83 198	6.52 299	1.87 301	5.58 237	14.63 292	0.72 250	0.70 201	1.08 221	1.51 257	4.73 337	3.62 317

anonymousdsp2	2.94 245	0.84 168	0.87 186	0.43 124	0.45 131	0.58 176	0.34 149	1.16 180	0.38 95	0.66 106	21.85 385	0.70 113	0.41 100	0.59 231	13.83 244	3.60 248	0.76 125	0.71 145	2.22 171	1.35 269	1.52 149	21.23 358	0.43 100	0.62 167	0.79 146	0.50 104	1.85 186	0.65 117

MIPNet	2.96 246	0.92 204	0.91 197	0.50 147	0.67 205	0.56 166	0.61 218	1.33 218	0.54 152	2.05 281	0.97 212	0.83 155	0.81 225	0.49 194	40.68 320	1.72 155	1.31 264	0.97 243	3.26 222	1.24 261	1.50 145	9.35 209	0.59 192	1.03 279	1.35 267	1.98 303	2.90 287	0.81 147

LGCAT	2.97 247	0.78 146	0.53 119	0.33 82	0.45 131	0.36 98	0.26 107	0.66 97	9.21 376	0.56 81	0.49 111	0.73 120	0.70 191	0.33 93	9.86 218	20.28 384	0.74 116	0.70 143	0.92 92	0.69 152	6.27 250	21.97 361	0.53 155	0.37 91	0.63 111	0.55 108	0.67 66	0.72 127

gcap_with_dpt	2.98 248	2.26 344	0.81 172	1.46 304	0.73 216	0.80 235	0.33 144	1.42 233	0.59 169	0.90 182	0.84 189	1.70 262	0.90 244	0.48 187	16.98 260	7.98 322	1.18 248	1.60 327	4.48 256	1.09 244	5.74 242	19.43 348	0.56 171	0.46 122	1.17 239	1.03 192	2.42 249	3.01 303

GCAP-BAT	2.98 248	2.26 344	0.81 172	1.46 304	0.73 216	0.80 235	0.33 144	1.42 233	0.59 169	0.90 182	0.84 189	1.70 262	0.90 244	0.48 187	16.98 260	7.98 322	1.18 248	1.60 327	4.48 256	1.09 244	5.74 242	19.43 348	0.56 171	0.46 122	1.17 239	1.03 192	2.42 249	3.01 303

LG-Stereo_Zeroshot	3.00 250	1.05 265	0.53 119	1.39 297	2.50 340	3.17 339	1.07 264	1.71 275	0.96 242	4.82 363	5.49 330	4.83 333	0.65 180	0.42 155	4.72 166	5.74 292	0.84 155	0.80 176	2.69 196	1.13 248	7.99 289	20.11 353	0.60 199	0.42 109	0.87 171	1.39 243	1.98 198	3.06 306

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 250	0.73 120	0.91 197	0.43 124	0.41 117	0.58 176	0.28 117	0.99 162	0.60 172	1.54 244	0.59 134	0.80 149	0.40 95	0.28 74	44.82 339	1.22 82	0.69 105	0.53 87	2.71 198	0.62 120	2.23 182	13.76 289	0.50 134	0.59 156	0.90 180	0.75 143	2.54 265	0.66 121

TestStereo_HLe17	3.04 252	1.06 268	0.94 207	0.75 216	0.71 210	0.62 191	0.42 172	2.44 331	0.74 213	1.80 262	1.24 236	0.98 194	0.60 162	0.37 120	39.36 311	1.78 164	1.03 219	0.82 191	4.41 253	0.75 169	7.66 278	6.72 182	0.63 215	0.83 235	0.89 177	1.21 224	2.31 229	1.00 193

HLF11	3.07 253	0.98 234	0.90 193	0.52 153	0.51 149	0.55 160	0.32 137	6.57 379	0.65 189	1.89 272	0.82 187	0.72 118	0.41 100	0.36 106	46.19 344	1.38 103	0.93 185	0.81 179	5.51 277	0.72 161	1.39 135	5.43 154	0.74 262	0.62 167	0.93 191	1.10 206	0.97 103	0.92 172

IPLG	3.07 253	0.76 134	0.72 158	0.43 124	0.54 162	0.56 166	0.53 204	1.62 263	0.36 93	0.62 98	0.58 133	0.79 146	0.68 187	0.49 194	50.96 371	1.74 162	1.12 238	0.97 243	3.52 233	0.64 128	1.11 118	6.45 179	0.52 149	0.82 232	0.92 188	1.91 294	2.86 284	0.71 126

DAS	3.10 255	1.00 247	1.10 250	1.19 281	1.08 265	1.08 272	1.21 279	1.75 277	1.79 309	3.25 328	5.47 327	2.72 303	3.29 318	0.55 219	5.31 175	7.12 313	2.42 319	1.23 301	6.24 294	1.85 299	12.96 352	10.93 235	0.78 273	1.97 324	1.37 272	1.75 280	2.60 270	1.57 250

SepStereo	3.10 255	1.00 247	1.10 250	1.19 281	1.08 265	1.08 272	1.21 279	1.75 277	1.79 309	3.25 328	5.47 327	2.72 303	3.29 318	0.55 219	5.31 175	7.12 313	2.42 319	1.23 301	6.24 294	1.85 299	12.96 352	10.93 235	0.78 273	1.97 324	1.37 272	1.75 280	2.60 270	1.57 250

GGDA	3.11 257	0.96 226	1.09 247	0.60 174	0.57 173	0.70 216	0.40 167	1.21 190	0.66 191	2.69 310	2.04 280	0.95 186	0.56 146	0.37 120	46.41 345	1.73 160	0.90 173	0.81 179	3.63 235	0.79 186	4.32 212	5.85 167	0.59 192	0.72 206	0.83 159	1.27 231	2.16 212	1.04 198

GANet-ADL	3.14 258	0.92 204	1.31 291	1.05 264	1.05 264	1.24 291	0.92 252	1.20 188	1.01 248	3.66 342	6.58 341	1.07 209	0.81 225	0.49 194	11.53 232	4.97 276	1.73 294	0.91 230	6.57 305	2.05 312	8.13 292	18.07 340	0.71 247	0.95 271	1.11 227	1.99 304	2.91 288	1.84 265

DCVSM-stereo	3.15 259	0.94 217	1.56 308	1.37 295	1.08 265	1.54 306	1.01 258	3.02 347	1.32 275	3.44 333	6.18 335	6.76 350	2.79 309	0.90 293	5.98 184	4.29 263	1.47 278	1.10 279	7.68 325	3.59 343	6.97 261	8.61 205	1.23 317	2.64 355	1.46 283	2.00 305	3.57 317	2.42 289

AFF-stereo	3.18 260	0.71 107	0.65 147	0.31 75	0.33 87	0.55 160	0.23 95	0.87 143	0.42 106	1.36 234	0.46 102	0.67 104	0.35 80	0.26 65	46.76 349	1.18 76	0.62 94	0.86 210	2.87 204	0.45 66	4.82 222	15.89 306	0.44 105	0.47 126	0.82 156	0.68 134	2.38 245	0.56 91

pcwnet_v2	3.23 261	0.83 164	0.97 218	0.93 246	1.14 275	0.96 257	0.69 230	1.17 181	0.87 231	2.03 278	1.10 225	1.29 232	1.08 269	1.26 323	45.42 340	1.62 145	1.08 231	0.89 222	6.88 318	0.84 207	3.07 194	4.23 118	1.04 310	0.91 264	1.05 217	1.19 222	2.44 251	2.19 284

TestStereo-Hl	3.28 262	0.91 198	1.26 284	0.65 193	0.71 210	0.70 216	0.52 202	1.62 263	0.94 237	2.54 303	2.43 287	1.06 203	0.63 171	0.36 106	41.28 326	2.19 192	0.95 193	0.96 239	5.80 287	0.87 211	4.46 214	10.40 223	0.61 203	0.81 230	0.86 168	1.46 252	2.05 203	1.43 243

RTSC	3.28 262	0.98 234	1.45 302	0.78 226	0.96 259	1.01 265	2.41 312	1.17 181	1.33 276	2.40 300	2.02 279	1.27 229	1.03 265	1.14 316	40.84 323	3.19 229	1.99 303	1.31 312	4.15 249	1.44 276	3.49 200	5.65 157	0.68 237	1.18 292	1.17 239	1.04 197	2.44 251	2.09 277

GREAT-IGEV	3.32 264	0.37 43	0.22 36	0.15 13	0.12 7	0.16 10	0.09 12	0.31 46	9.28 377	0.33 56	0.18 28	0.44 60	0.19 41	0.21 46	18.63 270	22.84 388	0.49 60	0.32 27	0.45 40	0.59 110	0.50 44	31.41 388	0.25 53	0.30 75	0.30 21	0.25 20	0.90 95	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	3.32 264	0.86 179	1.22 277	1.02 261	0.82 240	0.59 184	0.58 215	2.18 315	0.70 205	1.12 214	7.31 362	1.02 198	0.91 248	0.59 231	9.35 214	11.60 343	1.14 242	0.81 179	7.01 321	1.28 264	10.82 335	17.19 329	0.76 268	0.77 218	1.51 295	4.92 347	1.38 136	2.16 283

CSAN	3.35 266	1.35 303	1.16 264	1.52 308	2.04 333	1.26 293	7.98 351	1.54 248	10.46 379	2.39 299	3.42 301	5.12 338	2.55 305	1.14 316	8.20 205	1.38 103	1.73 294	1.10 279	3.33 229	1.72 294	6.90 258	10.63 228	0.82 283	1.50 306	1.94 326	3.78 340	2.45 253	2.93 299

AEACV	3.45 267	0.93 210	0.35 77	0.29 64	0.21 46	0.27 68	0.12 32	0.28 35	0.14 10	0.24 40	0.24 50	0.36 43	0.22 56	0.21 46	30.09 292	24.13 390	0.59 83	0.46 68	1.65 151	0.91 218	0.89 95	28.36 384	0.27 56	0.21 50	0.36 33	0.31 39	0.63 57	0.28 42

MFMNet_re	3.46 268	1.42 308	1.49 305	1.53 309	1.89 327	2.00 320	2.86 321	2.64 339	2.15 320	1.61 249	1.95 273	3.90 316	2.80 310	1.04 307	16.75 257	4.11 260	2.68 323	1.96 345	6.65 306	2.58 325	14.03 367	5.20 139	1.88 341	2.03 330	1.41 277	1.32 237	3.30 308	2.21 285

R-Stereo Train	3.50 269	1.01 250	1.23 278	1.00 256	0.66 202	0.77 231	0.32 137	1.30 209	1.01 248	1.63 251	4.33 310	1.34 236	0.71 194	0.42 155	34.59 299	4.42 267	1.66 290	1.02 259	6.76 311	1.16 250	7.74 279	13.63 283	0.52 149	0.64 179	1.53 297	1.66 274	1.39 137	1.92 271

RAFT-Stereo	3.50 269	1.01 250	1.23 278	1.00 256	0.66 202	0.77 231	0.32 137	1.30 209	1.01 248	1.63 251	4.33 310	1.34 236	0.71 194	0.42 155	34.59 299	4.42 267	1.66 290	1.02 259	6.76 311	1.16 250	7.74 279	13.63 283	0.52 149	0.64 179	1.53 297	1.66 274	1.39 137	1.92 271
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	3.50 269	0.89 192	1.16 264	0.58 170	0.75 220	0.62 191	0.50 198	2.02 304	0.62 178	1.04 203	1.76 261	1.11 212	12.05 348	0.61 235	12.99 239	10.73 333	1.17 247	0.81 179	6.92 319	1.46 279	11.45 340	17.23 330	0.72 250	0.84 238	1.47 288	1.81 286	1.28 128	1.94 273

AIO_rvc	3.52 272	0.72 113	0.41 89	0.34 85	0.22 52	0.35 92	0.17 78	0.57 80	0.28 71	0.38 65	0.22 45	0.56 82	0.25 65	0.29 75	23.43 277	18.50 381	0.51 67	0.48 72	2.01 165	0.55 96	0.84 89	41.45 393	0.49 126	0.23 61	0.51 79	0.29 34	0.74 74	0.33 48

FADNet_RVC	3.56 273	1.23 284	1.25 283	1.44 302	1.84 322	1.07 271	1.92 301	1.49 241	1.21 269	1.36 234	1.98 277	2.15 277	1.78 291	1.70 335	24.01 278	3.18 228	2.07 310	2.72 368	5.67 284	1.96 307	6.65 254	9.51 212	0.82 283	1.59 309	1.21 247	1.51 257	12.03 371	2.86 298

EGLCR-Stereo	3.59 274	0.87 183	1.26 284	0.45 135	0.49 142	0.62 191	0.24 99	0.84 136	1.44 280	0.72 121	3.96 306	0.80 149	0.65 180	0.51 204	4.34 159	8.11 324	1.11 234	1.11 282	3.53 234	0.71 159	5.00 230	35.96 392	0.56 171	0.71 204	1.01 207	0.91 170	20.20 385	0.86 160

IPLGR	3.62 275	0.90 195	0.93 205	0.65 193	0.68 207	0.51 145	0.44 182	1.14 178	0.45 118	2.02 277	1.29 241	0.88 163	0.76 210	0.48 187	49.71 361	1.92 176	1.37 271	1.13 283	3.29 225	1.45 277	3.00 193	15.33 299	0.59 192	1.08 283	1.51 295	1.93 299	3.46 313	0.91 170

SHD	3.64 276	1.05 265	2.15 334	1.16 277	1.24 282	1.21 286	2.45 313	1.63 267	1.66 297	2.43 301	2.96 291	1.83 267	2.53 304	0.95 299	39.82 314	3.82 254	1.89 299	1.51 321	4.16 250	2.08 315	5.74 242	5.69 158	0.74 262	1.99 327	1.92 325	1.81 286	1.97 197	1.86 266

HH	3.66 277	0.67 95	1.44 299	0.83 237	0.81 237	0.96 257	1.10 268	1.85 287	0.86 228	5.18 373	5.29 324	1.95 272	0.86 238	0.61 235	11.66 234	15.16 368	0.99 207	1.04 263	6.30 296	3.12 337	13.50 363	13.59 281	0.86 293	0.94 269	1.45 281	1.81 286	3.81 327	2.04 274

HanStereo	3.66 277	0.67 95	1.44 299	0.83 237	0.81 237	0.96 257	1.10 268	1.85 287	0.86 228	5.18 373	5.29 324	1.95 272	0.86 238	0.61 235	11.66 234	15.16 368	0.99 207	1.04 263	6.30 296	3.12 337	13.50 363	13.59 281	0.86 293	0.94 269	1.45 281	1.81 286	3.81 327	2.04 274

RTS	3.66 277	1.19 277	1.07 242	0.99 254	1.30 287	1.36 298	3.80 329	1.35 221	1.49 288	2.37 296	1.17 233	1.84 268	1.14 274	1.07 309	42.35 330	3.22 232	2.05 308	1.43 318	4.07 246	1.94 305	4.46 214	5.32 140	1.05 311	1.34 301	1.91 323	5.04 348	2.33 233	2.12 280

RTSA	3.66 277	1.19 277	1.07 242	0.99 254	1.30 287	1.36 298	3.80 329	1.35 221	1.49 288	2.37 296	1.17 233	1.84 268	1.14 274	1.07 309	42.35 330	3.22 232	2.05 308	1.43 318	4.07 246	1.94 305	4.46 214	5.32 140	1.05 311	1.34 301	1.91 323	5.04 348	2.33 233	2.12 280

MSKI-zero shot	3.77 281	0.85 175	1.15 262	0.73 210	0.63 195	0.68 210	0.56 207	1.86 289	0.94 237	0.88 179	6.74 344	1.62 259	0.71 194	0.43 163	15.96 254	13.56 355	1.52 281	1.01 257	6.81 315	8.64 376	10.46 331	16.23 310	0.59 192	0.87 248	1.50 293	1.95 300	1.85 186	3.10 307

HSM-Net_RVC	3.81 282	1.09 271	1.14 259	1.82 315	1.25 284	0.94 255	0.70 231	2.28 325	1.07 257	2.74 312	5.68 332	38.55 388	1.46 287	0.55 219	5.03 171	1.95 177	1.20 252	0.79 171	1.99 164	1.22 257	7.13 265	13.94 291	0.84 288	2.30 339	1.64 306	1.51 257	2.21 220	1.75 262
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TestStereo_HL3	3.83 283	6.54 381	1.28 287	0.69 202	0.61 182	1.17 279	0.83 244	2.81 345	0.99 244	3.05 323	4.58 316	4.18 325	1.32 280	0.39 136	15.12 249	9.21 327	13.55 379	0.81 179	6.18 293	0.80 189	7.93 287	12.79 270	0.61 203	0.73 208	1.13 233	1.41 249	2.94 290	1.71 260

HUF	3.84 284	0.71 107	0.57 129	0.35 90	0.26 67	0.29 74	0.17 78	0.80 125	0.29 76	0.49 75	0.29 59	0.61 89	0.43 107	0.29 75	28.08 288	23.64 389	0.61 91	0.62 110	5.18 270	0.63 123	1.76 161	34.41 389	0.50 134	0.52 135	0.56 92	0.33 54	0.79 85	0.47 77

XQC	3.85 285	1.31 296	1.36 295	1.30 291	1.53 303	1.33 297	2.55 315	1.62 263	1.46 284	2.54 303	3.01 293	1.69 261	4.90 324	1.38 328	44.59 338	3.43 239	1.76 296	1.35 315	3.99 245	1.75 295	4.57 219	5.16 137	0.89 302	1.42 304	2.05 329	2.68 322	2.31 229	2.06 276

FCDSN-DC	3.99 286	0.97 228	2.81 356	1.39 297	1.40 297	1.15 278	1.19 277	0.91 151	0.91 235	1.04 203	0.72 163	1.58 258	0.75 205	0.63 244	52.37 381	2.42 210	1.30 263	1.13 283	1.11 112	0.80 189	7.88 285	16.59 315	0.81 279	2.41 347	1.31 258	1.68 276	1.29 129	1.11 210
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	4.03 287	2.77 349	2.35 344	2.93 341	2.67 344	3.00 337	2.72 317	1.31 212	1.13 262	1.64 253	1.94 272	2.23 282	1.70 289	2.77 345	48.50 356	1.67 151	3.08 328	2.35 358	2.67 193	2.91 332	3.58 201	5.04 134	2.66 345	1.23 295	1.07 220	1.28 234	2.36 240	1.15 217

test-1	4.23 288	0.69 99	1.20 274	0.60 174	0.60 179	0.75 228	0.64 222	1.95 292	0.80 219	4.00 350	5.47 327	2.20 280	0.79 220	0.41 144	24.74 279	12.65 351	1.45 274	1.51 321	6.68 308	6.25 367	10.73 334	20.07 352	0.58 186	0.87 248	1.46 283	1.76 284	2.89 286	2.51 291

IGEV-FE	4.25 289	0.84 168	1.93 325	2.97 345	0.71 210	3.43 343	1.32 285	2.22 319	1.66 297	4.11 351	6.87 352	2.33 292	1.00 262	0.48 187	9.30 213	11.40 339	1.02 216	0.84 203	5.57 279	4.84 355	8.39 300	21.38 359	0.66 228	0.84 238	1.46 283	1.58 268	14.75 378	2.97 302

IGEV_Zeroshot_test	4.26 290	0.84 168	1.93 325	2.97 345	0.71 210	3.42 342	1.32 285	2.22 319	1.67 299	4.20 354	6.87 352	2.33 292	1.00 262	0.48 187	9.28 212	11.41 340	1.04 223	0.84 203	5.57 279	4.84 355	8.38 299	21.42 360	0.65 225	0.84 238	1.46 283	1.58 268	14.79 379	2.96 301

DeepPrunerF	4.26 290	1.62 321	0.74 160	2.93 341	4.99 378	2.40 328	3.44 324	0.88 144	3.92 348	0.79 150	1.16 229	0.71 114	0.57 149	0.63 244	43.07 336	2.04 184	1.04 223	0.87 214	2.42 180	0.92 220	1.80 162	2.10 87	0.88 301	0.82 232	28.99 387	1.77 285	2.48 255	1.16 220

EKT-Stereo	4.27 292	0.97 228	1.18 270	0.73 210	0.77 225	0.89 248	1.18 275	2.02 304	1.53 292	1.56 246	4.82 319	1.25 225	0.80 224	0.54 216	31.80 295	14.62 363	1.26 260	1.36 316	5.54 278	7.66 372	9.42 319	17.09 327	0.57 182	0.75 212	1.41 277	1.82 290	2.56 267	1.07 203

PVD	4.32 293	1.44 312	2.25 339	1.41 299	1.77 317	1.75 313	2.70 316	3.05 348	2.66 331	3.00 321	4.25 308	2.70 302	3.99 322	1.37 327	39.86 315	3.83 255	2.30 318	2.28 351	4.67 260	2.74 328	7.12 264	6.88 187	1.06 313	1.88 322	3.05 343	2.71 323	2.99 292	2.93 299

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 294	1.52 316	1.06 238	2.01 323	1.95 330	2.24 325	6.41 345	2.14 311	2.21 321	1.72 259	1.55 253	2.74 306	6.14 328	6.25 368	28.17 289	1.81 167	1.51 279	1.06 272	5.38 274	1.78 296	12.52 344	8.92 207	1.51 334	1.25 298	2.26 332	3.39 336	3.05 295	7.55 347

AIO_test	4.46 295	0.79 152	0.51 112	0.44 133	0.25 64	0.36 98	0.21 91	0.61 85	0.27 65	0.42 68	0.32 68	0.58 84	0.28 69	0.32 87	31.53 294	28.68 394	0.53 69	0.47 70	1.35 125	0.56 99	1.06 114	47.74 397	0.48 121	0.26 68	0.52 83	0.49 99	1.04 109	0.35 55

gcap-zeroshot	4.50 296	0.79 152	1.44 299	1.90 318	0.76 221	1.22 288	2.14 305	2.08 310	0.63 181	5.43 383	7.06 359	2.92 307	0.70 191	0.41 144	13.38 241	11.02 334	1.21 253	1.09 277	36.04 370	1.48 280	8.46 308	11.16 244	3.53 356	0.89 259	1.44 280	1.46 252	1.34 135	1.49 247

FC-DCNN	4.51 297	1.62 321	4.08 370	2.84 339	2.39 336	3.98 346	10.51 366	2.63 338	1.71 301	2.88 315	1.36 247	4.19 326	1.34 282	0.70 266	7.04 192	2.00 180	1.35 269	1.04 263	9.58 334	0.98 231	9.23 317	16.30 311	0.86 293	1.84 318	4.65 354	2.21 313	7.62 359	16.90 368

FAT-Stereo	4.52 298	1.20 281	2.24 337	1.53 309	1.85 324	1.44 302	1.59 291	3.56 358	1.83 311	3.65 340	6.20 336	6.73 349	2.83 312	1.06 308	10.97 230	14.80 365	2.18 314	2.42 363	5.19 271	8.70 378	13.23 358	13.14 275	0.95 306	2.77 364	1.34 265	2.22 314	3.04 294	5.45 336

PSMNet-ADL	4.56 299	0.97 228	1.17 268	1.19 281	1.28 285	1.04 268	0.92 252	1.77 281	1.26 271	3.47 334	6.08 334	1.51 251	3.10 317	0.57 226	51.86 378	9.30 328	1.51 279	0.96 239	5.92 290	1.28 264	6.83 257	12.62 268	0.87 298	0.88 255	1.17 239	1.43 250	3.02 293	1.17 221

NOSS_ROB	4.59 300	1.38 307	0.84 180	1.18 278	1.29 286	1.18 280	0.68 229	2.34 328	1.43 279	4.86 364	6.67 343	6.78 351	1.06 268	10.45 376	17.10 263	14.19 359	1.64 286	1.16 289	3.03 207	1.02 237	14.13 368	17.92 337	0.82 283	1.66 312	1.27 253	4.91 346	3.40 311	1.44 245

SAMSARA	4.67 301	1.33 299	1.79 317	1.51 307	1.56 308	1.58 307	3.79 328	2.22 319	1.93 313	2.38 298	3.37 300	2.12 276	9.35 336	2.02 340	37.97 306	5.46 284	2.03 307	1.62 329	4.95 266	2.84 330	6.73 255	6.13 174	1.00 307	2.01 328	4.21 353	6.28 357	4.36 332	5.44 335

AIO-Stereo-zeroshot	4.68 302	1.27 292	2.35 344	1.21 286	1.52 302	1.82 317	1.18 275	2.02 304	7.37 370	3.67 343	7.12 360	2.40 295	1.99 295	0.42 155	5.56 181	11.42 341	1.54 284	1.15 286	6.68 308	6.15 366	8.32 296	17.95 338	0.64 221	1.37 303	1.74 315	7.67 363	16.62 383	5.12 332

DF	4.82 303	1.04 259	1.10 250	1.26 287	0.43 126	1.13 276	0.35 157	1.61 261	0.66 191	0.81 158	0.77 175	1.84 268	0.53 131	0.44 171	7.23 197	6.03 295	0.98 202	0.99 248	50.36 386	1.28 264	8.43 307	35.25 391	0.66 228	0.79 225	1.19 245	1.32 237	2.07 206	1.52 248

ITSA-stereo	4.84 304	1.28 294	1.23 278	1.66 313	1.71 314	1.05 269	4.19 333	2.00 302	1.47 285	3.70 344	6.77 345	2.20 280	1.42 285	1.36 326	17.32 264	6.64 309	2.71 325	1.88 341	6.39 298	4.78 353	7.50 272	10.94 237	1.25 321	2.52 350	1.54 299	4.85 345	23.59 387	8.62 348

ADCRef	4.89 305	1.42 308	1.03 234	0.78 226	1.79 318	1.25 292	1.80 295	1.00 164	5.53 359	1.84 266	1.05 221	1.16 219	0.93 251	1.23 322	53.67 386	2.00 180	1.15 244	1.05 268	3.90 243	1.36 270	2.10 178	4.11 116	2.09 342	1.09 284	2.26 332	4.58 341	2.46 254	29.47 385

FC-DCNN v2	4.90 306	1.67 323	4.09 371	2.95 344	2.41 337	4.23 350	10.50 365	3.34 350	2.69 332	2.88 315	1.36 247	4.20 327	2.16 298	0.70 266	7.18 195	2.02 183	1.35 269	1.03 261	9.59 336	0.98 231	9.12 316	16.72 318	0.86 293	1.79 315	5.94 361	3.28 334	12.65 373	16.55 367

MADNet+	4.92 307	2.05 337	1.88 322	2.10 326	2.41 337	1.62 310	5.57 340	2.53 335	2.09 317	2.66 309	2.11 281	4.11 322	2.91 313	2.54 343	41.01 324	5.19 279	4.09 337	1.69 331	4.60 259	3.68 346	13.15 357	7.71 193	1.76 338	3.65 379	3.07 344	2.16 311	3.24 306	3.28 313

MFN_U_SF_RVC	5.03 308	1.91 333	1.84 319	2.23 331	1.92 329	2.67 332	6.14 342	2.41 329	1.98 316	4.44 357	10.81 380	4.14 324	2.48 303	4.92 364	32.71 296	3.59 247	2.29 317	1.81 338	11.46 343	3.54 342	7.96 288	7.26 191	1.24 320	3.78 381	1.85 319	3.74 339	2.83 283	3.90 323

SGM-Forest	5.08 309	1.24 286	0.79 168	2.11 327	1.57 309	1.42 300	0.58 215	1.40 228	0.90 233	4.89 366	0.91 205	2.72 303	12.97 359	0.64 248	17.84 267	3.50 241	0.87 163	0.68 133	9.60 337	0.82 202	7.51 273	17.96 339	0.87 298	1.09 284	1.69 312	1.75 280	5.90 344	34.83 390
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	5.11 310	1.52 316	1.70 315	1.08 267	1.55 305	1.22 288	2.28 306	1.03 167	2.69 332	3.96 349	2.19 284	2.25 284	0.63 171	0.98 302	54.20 388	1.53 126	0.87 163	0.96 239	4.27 251	0.95 225	2.45 185	3.80 110	0.74 262	0.80 227	2.41 337	11.13 369	7.77 360	23.00 375

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 311	2.25 343	1.46 303	2.42 333	2.07 334	2.04 322	5.18 337	1.97 296	2.61 328	2.96 319	1.93 271	3.79 315	10.20 339	10.36 375	27.56 287	3.55 245	3.01 327	1.99 346	14.19 347	3.59 343	7.40 269	9.91 216	2.85 352	1.93 323	2.42 339	2.82 324	2.19 216	6.53 344

S-Stereo	5.20 312	1.19 277	1.90 324	1.82 315	1.73 316	1.68 311	2.29 308	2.74 343	2.14 319	3.32 330	13.02 381	5.98 343	1.85 292	0.89 291	28.39 290	16.06 372	1.91 300	2.35 358	5.62 282	9.27 383	7.51 273	15.02 296	1.62 335	2.70 358	1.33 263	2.06 309	2.88 285	3.20 310

FBW_ROB	5.25 313	2.41 346	2.49 347	2.72 337	2.98 354	2.61 331	6.30 344	1.78 282	1.10 259	2.52 302	2.82 290	4.91 336	8.67 333	6.67 369	49.93 364	1.28 92	1.82 298	0.97 243	9.21 332	1.68 291	9.07 314	5.89 169	4.29 360	1.84 318	1.48 290	1.92 297	1.81 182	2.56 292

EAI-Stereo	5.34 314	1.04 259	2.30 342	1.02 261	1.55 305	0.85 243	1.91 300	2.21 318	2.99 337	0.81 158	6.93 356	1.39 241	0.83 232	0.54 216	26.39 283	49.22 399	1.18 248	1.17 291	7.74 327	1.54 283	8.92 313	12.00 259	0.78 273	2.02 329	1.46 283	2.24 315	3.36 310	1.89 269

iRaft-Stereo_20w	5.41 315	1.35 303	2.82 357	2.69 335	1.55 305	1.58 307	1.23 282	1.96 294	3.24 343	5.53 384	7.00 358	1.55 255	1.33 281	0.55 219	6.14 185	9.93 330	1.65 289	0.87 214	6.14 292	5.54 361	8.40 301	20.46 355	0.73 256	0.87 248	1.71 313	34.19 392	11.64 369	5.53 338

ccs_rob	5.44 316	1.11 273	1.53 306	1.20 284	0.97 260	1.19 283	1.07 264	2.86 346	1.25 270	4.19 352	35.07 391	8.65 362	1.42 285	0.76 274	35.68 302	6.12 297	1.64 286	1.17 291	5.87 289	1.60 286	10.36 330	12.86 272	0.76 268	2.22 338	1.10 224	1.34 239	2.64 275	2.22 286

CBMV	5.62 317	1.43 310	1.24 282	1.61 311	1.61 310	1.96 318	2.28 306	3.43 352	1.48 286	3.08 324	6.42 339	7.79 355	9.12 334	0.62 240	17.34 265	13.54 354	2.64 322	1.27 309	9.58 334	1.19 253	10.31 328	16.88 324	0.86 293	2.04 333	1.64 306	1.86 291	4.52 333	26.08 380
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	5.64 318	0.77 138	1.32 293	1.93 320	0.99 261	0.64 201	0.62 219	1.94 291	0.65 189	3.86 347	6.90 354	1.45 245	0.65 180	0.66 257	15.20 251	14.91 366	1.28 261	1.06 272	7.09 322	1.05 239	13.05 356	25.85 373	0.63 215	0.75 212	39.07 398	1.65 273	2.16 212	6.16 342

ADCL	5.74 319	1.87 331	1.62 312	1.28 289	1.42 298	1.61 309	2.34 311	1.29 207	5.06 357	3.00 321	1.99 278	1.30 234	0.87 241	1.13 315	49.88 363	1.73 160	1.64 286	1.77 335	3.04 208	1.41 273	3.47 199	3.84 112	1.23 317	1.32 300	9.34 374	11.37 370	11.30 368	28.87 384

ADCMid	5.86 320	2.21 341	2.60 350	1.42 300	2.94 353	2.42 329	4.52 334	1.96 294	2.94 336	1.88 269	3.14 295	2.67 301	2.81 311	1.59 331	50.47 368	3.62 250	2.00 305	1.84 340	7.49 324	2.45 322	5.56 236	8.48 204	2.66 345	1.57 308	2.29 334	8.47 365	7.21 356	20.87 373

AnyNet_C32	6.19 321	1.45 313	1.40 296	1.28 289	1.69 313	1.43 301	3.69 327	1.56 254	5.23 358	2.63 307	4.52 315	2.23 282	1.34 282	1.41 329	54.68 389	3.51 242	2.24 316	2.06 350	3.81 241	1.98 308	7.39 268	11.40 249	1.23 317	1.87 320	5.90 360	14.50 373	6.04 347	20.74 372

DPSNet	6.19 321	1.58 319	1.40 296	1.82 315	2.77 347	2.27 326	2.04 303	1.97 296	2.91 335	2.12 288	5.08 322	10.47 374	6.82 331	8.77 372	19.95 274	11.92 350	5.92 346	3.73 378	17.76 353	9.60 385	12.18 343	17.85 335	3.88 358	3.21 374	2.31 335	3.71 338	2.62 272	2.45 290

DDVS	6.28 323	1.19 277	1.34 294	1.13 271	1.54 304	1.21 286	1.06 261	2.48 332	1.74 303	3.43 332	79.09 399	6.13 344	1.94 294	1.15 319	10.44 226	6.06 296	2.12 312	1.31 312	5.58 281	4.97 358	9.98 325	13.68 285	0.82 283	1.24 296	1.22 249	1.52 262	4.65 334	2.63 293

G-Net	6.30 324	1.67 323	1.86 320	1.46 304	1.83 321	1.49 305	1.31 284	4.92 372	8.45 373	3.15 325	4.65 317	7.94 356	6.81 330	0.87 289	16.87 259	7.83 319	1.93 302	2.71 367	5.65 283	6.44 369	9.07 314	11.41 250	1.44 328	2.80 366	1.78 317	18.73 380	6.49 351	30.54 386

otaku	6.32 325	5.21 372	2.43 346	18.55 376	3.05 356	6.58 367	5.21 338	1.43 235	1.44 280	1.31 232	1.39 250	3.94 319	2.76 306	3.25 352	26.81 285	1.43 110	10.64 362	1.19 297	20.32 359	1.71 293	13.88 366	11.69 253	11.83 391	2.03 330	1.64 306	2.05 307	2.52 261	6.37 343

SANet	6.32 325	2.20 340	1.79 317	2.07 325	2.63 343	3.36 340	10.20 362	4.41 370	7.43 371	2.04 279	4.35 312	8.33 359	12.55 350	1.80 337	47.09 351	1.72 155	6.07 347	1.51 321	4.45 254	1.81 298	9.80 322	10.36 222	1.21 316	2.72 362	2.04 328	5.93 356	3.67 320	9.02 349

RainbowNet	6.38 327	3.77 363	2.95 360	4.59 355	3.15 359	4.28 351	10.99 372	2.04 308	1.97 315	1.89 272	1.11 226	3.92 318	3.08 316	3.63 357	42.37 332	1.96 178	4.60 339	1.56 324	16.57 352	8.71 379	11.66 341	11.28 248	10.57 386	2.32 340	2.23 331	2.29 317	2.78 281	6.05 341

pmcnn	6.42 328	1.56 318	1.60 311	2.69 335	3.39 360	2.12 323	10.59 368	2.67 341	2.61 328	2.54 303	6.38 338	6.37 345	16.22 371	0.89 291	16.23 255	14.56 362	4.57 338	3.30 376	7.74 327	7.59 371	13.62 365	22.89 365	6.22 371	2.53 351	1.86 320	3.14 330	4.68 335	4.77 326

HBP-ISP	6.55 329	1.35 303	2.23 336	1.99 321	1.62 311	1.78 314	0.81 241	2.50 333	1.26 271	4.90 367	6.79 346	1.42 244	0.75 205	14.52 382	52.81 383	19.38 383	1.33 266	1.14 285	6.08 291	7.98 374	12.72 347	19.17 347	0.83 287	1.51 307	2.15 330	2.05 307	3.91 331	3.74 319

edge stereo	6.57 330	1.88 332	3.13 363	2.21 330	1.87 326	2.69 334	3.15 322	4.49 371	3.41 345	3.95 348	4.81 318	6.45 346	20.30 375	1.11 312	18.59 269	14.65 364	2.02 306	1.64 330	36.45 371	6.00 365	7.11 263	13.70 287	1.44 328	2.08 334	2.35 336	2.08 310	3.74 321	5.94 340

SQANet	6.61 331	4.52 371	2.25 339	19.46 377	2.80 348	5.78 362	5.10 335	1.62 263	1.42 278	1.20 219	1.35 245	3.49 312	2.47 302	2.79 346	39.69 313	1.32 98	10.61 360	1.08 276	20.69 361	1.49 281	12.87 349	10.98 238	11.36 389	1.61 310	1.68 311	2.30 318	2.67 278	5.76 339

SPS-STEREO	6.95 332	1.75 328	1.96 329	2.47 334	1.71 314	2.67 332	7.51 348	2.73 342	1.77 306	3.62 339	6.80 348	4.88 335	2.19 299	1.30 324	41.49 327	11.88 349	3.62 334	2.04 347	36.63 373	2.04 311	14.17 369	17.87 336	1.48 332	2.69 357	2.50 340	3.26 332	3.74 321	2.81 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCS	7.02 333	1.96 336	1.96 329	1.45 303	2.34 335	1.96 318	3.44 324	2.25 322	3.95 350	2.64 308	3.13 294	3.52 313	17.50 373	2.18 341	52.87 384	11.38 338	3.10 329	2.55 366	5.10 268	2.56 324	10.82 335	10.12 218	1.74 337	2.12 335	2.53 341	10.38 368	7.40 357	18.54 370

ADCPNet	7.22 334	1.20 281	3.00 362	1.33 292	3.12 358	1.46 303	9.28 359	2.20 316	3.19 341	4.19 352	7.62 366	2.54 297	15.76 369	1.74 336	49.34 360	3.53 244	2.22 315	1.25 307	19.78 357	3.05 336	6.47 251	6.78 185	4.59 361	1.45 305	3.90 351	5.06 350	3.90 330	26.91 381

ACVNet_1	7.23 335	3.88 365	3.60 367	16.55 373	3.61 366	6.82 369	10.77 369	1.61 261	1.77 306	1.62 250	1.34 244	4.64 331	3.07 315	7.87 370	46.54 348	1.46 115	11.70 368	1.77 335	20.85 362	1.62 288	14.44 380	9.86 214	7.17 373	2.93 369	1.84 318	2.33 319	2.75 280	2.71 295

TRStereo	7.27 336	1.32 297	1.93 325	0.85 241	0.64 198	2.31 327	0.87 247	2.20 316	0.84 226	4.40 356	1.76 261	2.27 291	0.75 205	0.53 209	9.78 216	18.00 377	0.89 169	0.90 228	5.70 285	1.69 292	7.47 271	17.27 331	0.63 215	0.64 179	1.43 279	106.42 405	3.23 304	1.61 256

DN	7.30 337	0.70 103	0.89 189	0.76 218	0.44 128	52.50 399	0.55 206	1.65 269	0.76 215	3.32 330	1.80 266	54.19 394	0.60 162	0.35 101	8.53 208	7.48 316	0.99 207	0.73 153	6.53 301	1.67 290	7.15 267	35.15 390	0.72 250	0.89 259	1.67 310	1.91 294	1.76 179	3.32 314

Ntro	7.30 337	6.21 376	2.53 348	8.29 366	3.01 355	5.20 358	8.21 354	1.40 228	1.51 290	1.44 241	1.19 235	3.90 316	2.78 308	3.15 351	35.64 301	1.27 90	10.61 360	1.27 309	45.74 382	1.93 304	14.28 376	11.91 258	11.38 390	2.65 356	1.73 314	2.28 316	2.54 265	4.94 329

anonymity	7.31 339	0.90 195	1.71 316	1.15 275	0.92 250	0.82 240	0.78 238	2.16 313	1.73 302	3.78 346	97.18 400	1.99 274	0.92 249	0.53 209	9.97 219	7.82 318	1.13 241	0.89 222	6.68 308	1.45 277	7.79 281	18.56 343	0.75 266	0.77 218	1.50 293	1.58 268	21.11 386	2.77 296

CBMV_ROB	7.32 340	1.49 315	2.01 332	2.37 332	1.95 330	2.94 336	2.85 320	6.45 377	1.67 299	5.35 381	6.91 355	9.95 369	11.78 346	0.67 261	38.78 307	6.71 310	3.91 335	1.19 297	10.02 339	2.47 323	9.67 321	17.08 326	0.81 279	1.62 311	7.83 369	10.07 367	5.85 342	25.35 379

DDF-Stereo	7.43 341	1.69 325	0.58 131	39.09 390	0.79 231	33.34 391	0.95 254	1.26 200	0.57 160	1.04 203	2.36 285	40.35 389	1.88 293	0.64 248	26.70 284	5.48 286	1.68 292	0.89 222	4.87 265	1.02 237	6.55 253	22.37 364	0.63 215	0.62 167	0.95 196	1.50 256	1.72 174	1.22 226

AnyNet_C01	7.46 342	2.22 342	2.25 339	2.99 347	1.99 332	1.80 316	6.11 341	3.82 364	5.59 360	3.15 325	4.35 312	4.84 334	6.54 329	2.23 342	58.48 390	14.06 358	6.69 350	3.67 377	4.82 264	3.18 339	8.68 310	13.81 290	2.41 343	2.39 345	5.67 358	3.29 335	8.76 363	17.77 369

WAO-6	7.60 343	2.96 351	2.69 352	8.39 368	2.91 352	4.09 348	9.80 360	3.51 357	3.29 344	1.83 265	2.44 288	6.58 347	10.28 342	3.07 348	50.48 369	2.35 204	13.45 378	1.89 343	9.14 331	2.24 320	14.27 373	12.25 262	3.34 355	2.73 363	7.78 368	7.61 362	4.78 339	11.18 358

ACVNet_2	7.60 343	3.56 357	2.92 359	21.71 382	3.45 364	5.03 357	10.20 362	1.84 285	1.75 304	1.88 269	1.90 270	4.13 323	3.42 320	3.13 350	48.14 355	1.55 134	12.78 374	1.59 325	33.01 369	1.79 297	11.17 338	7.89 195	6.76 372	2.80 366	3.11 346	2.99 328	3.50 315	3.10 307

IMH-64-1	7.69 345	3.33 353	3.54 364	4.78 356	3.41 361	4.66 353	7.94 349	3.50 355	3.08 338	1.39 238	1.97 274	5.46 339	11.00 343	5.06 365	51.74 374	4.54 269	6.41 348	2.30 354	19.20 355	2.05 312	8.35 297	10.70 229	7.76 380	2.38 342	6.01 362	4.61 342	13.27 376	9.08 350

IMH-64	7.69 345	3.33 353	3.54 364	4.78 356	3.41 361	4.66 353	7.94 349	3.50 355	3.08 338	1.39 238	1.97 274	5.46 339	11.00 343	5.06 365	51.74 374	4.54 269	6.41 348	2.30 354	19.20 355	2.05 312	8.35 297	10.70 229	7.76 380	2.38 342	6.01 362	4.61 342	13.27 376	9.08 350

Dean	7.71 347	3.73 362	2.70 353	34.51 387	4.04 371	5.77 361	11.08 373	2.27 324	2.38 326	2.20 289	1.67 257	5.02 337	5.62 326	3.37 353	48.84 358	1.81 167	12.14 371	1.69 331	9.97 338	2.18 317	14.18 370	9.87 215	7.32 375	2.79 365	3.52 348	2.90 325	3.53 316	3.17 309

FINET	8.71 348	0.76 134	1.06 238	0.73 210	0.61 182	0.65 203	0.96 255	1.14 178	10.65 380	0.64 101	8.32 372	1.23 223	12.97 359	0.66 257	19.47 271	15.19 370	1.11 234	0.67 131	4.45 254	3.30 340	6.92 259	25.13 371	0.48 121	1.82 316	33.04 391	36.43 396	1.44 141	45.32 400

WAO-7	9.07 349	3.01 352	5.43 381	29.81 385	2.48 339	4.10 349	9.87 361	2.50 333	4.12 352	4.70 361	7.51 363	8.00 357	14.77 367	1.87 338	40.78 322	2.16 190	12.66 372	2.78 370	45.71 381	2.18 317	10.61 332	10.06 217	1.41 325	2.61 354	3.09 345	4.78 344	2.98 291	5.05 331

MeshStereo	9.32 350	2.66 347	2.34 343	4.20 352	2.89 351	4.28 351	2.45 313	8.29 388	9.16 375	5.14 372	8.46 374	11.16 375	13.23 364	0.85 288	51.81 377	15.66 371	4.76 342	1.82 339	21.81 364	1.92 303	15.41 386	19.79 350	1.07 314	2.40 346	8.53 373	5.45 351	10.67 366	15.48 365
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	9.35 351	3.37 356	3.55 366	4.56 354	3.42 363	4.71 356	8.11 352	3.47 354	3.11 340	1.42 240	1.87 269	5.75 341	16.21 370	47.47 400	51.66 373	2.73 219	9.15 356	2.36 360	20.87 363	2.09 316	8.20 294	10.33 220	8.06 383	2.34 341	7.63 367	5.85 355	3.76 325	10.29 356

ELAS_RVC	9.44 352	3.33 353	5.58 382	4.11 351	3.68 367	7.49 373	6.29 343	7.70 384	3.76 347	5.25 377	7.74 368	9.89 365	11.05 345	3.12 349	47.81 354	4.61 272	7.01 351	9.67 387	11.32 341	2.99 335	13.48 361	18.09 341	2.75 348	4.11 382	20.24 383	23.51 382	5.06 340	5.25 333
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	9.58 353	4.14 370	6.28 385	4.33 353	5.76 381	4.05 347	8.92 357	7.11 380	7.31 369	5.28 379	7.81 369	7.63 354	9.16 335	13.24 379	22.87 275	20.42 385	7.52 354	6.31 382	10.37 340	7.95 373	14.23 371	18.70 344	4.07 359	5.38 385	5.79 359	22.37 381	9.94 365	11.72 359

AIO-Stereo-zeroshot1	9.97 354	1.84 330	2.24 337	1.34 293	1.79 318	1.78 314	1.71 294	2.17 314	7.58 372	3.47 334	7.13 361	2.44 296	2.07 297	0.38 127	10.77 229	13.53 353	1.54 284	1.19 297	136.48 398	6.52 370	8.17 293	26.38 377	0.61 203	0.97 275	1.28 254	18.58 378	2.35 238	4.90 328

PWCK	10.29 355	3.91 366	2.77 355	4.89 360	3.54 365	7.32 372	8.68 355	3.93 366	4.63 356	4.65 360	5.75 333	24.50 384	9.85 338	3.38 354	35.70 303	3.25 234	10.92 363	2.38 361	72.59 393	5.10 359	14.78 382	8.07 198	3.71 357	2.51 349	7.91 370	7.44 359	6.33 348	9.46 353

MonStereo1	10.54 356	3.93 367	2.56 349	5.45 365	4.73 377	5.69 360	8.18 353	3.38 351	2.26 323	115.81 405	3.27 298	6.58 347	12.09 349	3.96 360	13.67 242	1.86 171	3.48 332	3.11 375	37.27 374	3.68 346	7.40 269	8.73 206	6.19 370	1.97 324	4.92 355	3.26 332	7.19 355	3.85 321

SFCPSM	10.77 357	1.34 302	1.09 247	1.15 275	1.19 280	1.19 283	0.90 250	1.29 207	1.76 305	2.70 311	5.58 331	4.33 328	10.25 341	1.08 311	51.59 372	5.22 280	1.99 303	1.17 291	161.66 401	4.44 350	7.65 277	11.04 241	0.84 288	1.68 313	1.34 265	1.75 280	3.44 312	3.04 305

ELAS	10.84 358	3.56 357	4.96 375	4.79 358	4.42 376	5.56 359	6.51 346	7.57 381	3.94 349	5.28 379	7.73 367	9.90 367	11.95 347	3.98 361	51.90 379	4.58 271	7.45 353	9.46 385	9.29 333	2.75 329	13.28 359	17.44 332	2.75 348	3.75 380	17.66 381	27.22 386	13.08 375	31.86 388
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	11.01 359	9.35 386	6.18 384	8.36 367	7.13 386	10.04 382	10.87 370	5.04 373	4.04 351	2.99 320	3.99 307	9.99 370	9.75 337	8.16 371	48.50 356	14.21 360	7.41 352	5.05 381	7.73 326	3.91 349	13.36 360	18.71 345	8.17 384	3.64 378	11.32 376	18.46 377	12.54 372	28.46 383

SGM_RVC	11.64 360	2.80 350	1.89 323	2.92 340	2.54 342	4.66 353	8.81 356	7.78 386	3.50 346	5.57 385	8.27 370	9.89 365	12.97 359	0.97 301	4.41 160	2.83 222	7.65 355	1.17 291	40.85 376	6.32 368	10.68 333	24.24 368	1.79 339	3.32 376	27.82 386	35.58 393	31.94 394	43.00 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER-64	11.94 361	7.33 384	5.26 379	17.03 374	7.50 387	8.66 379	16.40 382	8.75 390	4.42 354	4.46 358	3.23 297	17.69 378	16.25 372	9.32 373	46.44 346	10.50 332	13.88 385	3.04 374	12.89 346	8.65 377	14.27 373	14.74 294	10.97 387	4.47 383	6.36 365	18.61 379	9.42 364	21.90 374

LSM0	11.96 362	1.70 326	2.88 358	2.75 338	2.51 341	3.46 344	9.27 358	4.20 368	4.16 353	3.65 340	7.52 364	7.40 353	10.23 340	1.32 325	64.87 394	78.56 403	4.73 341	2.33 357	20.33 360	4.80 354	14.31 377	17.05 325	1.30 324	3.15 372	3.41 347	15.40 376	6.33 348	25.24 378

LVE	12.08 363	3.68 360	2.75 354	55.08 397	4.35 375	8.14 376	74.25 400	1.97 296	2.42 327	2.31 295	1.72 260	4.79 332	5.02 325	3.47 356	40.00 317	2.29 198	11.14 364	1.88 341	50.99 388	2.03 310	10.30 327	12.06 261	5.50 362	3.25 375	3.73 350	3.25 331	3.10 297	6.68 346

DGSMNet	12.30 364	2.15 338	2.14 333	1.99 321	1.68 312	2.73 335	1.82 296	3.08 349	2.11 318	12.64 392	99.93 401	4.00 321	18.54 374	19.58 389	45.95 342	15.08 367	12.73 373	10.09 388	15.38 350	4.59 352	13.00 354	15.62 302	7.34 376	3.49 377	1.76 316	5.84 354	3.48 314	5.37 334

JetRed	12.58 365	6.94 383	7.73 386	4.83 359	6.78 384	9.44 381	10.92 371	5.31 376	4.60 355	5.84 387	3.34 299	8.16 358	8.25 332	9.89 374	50.58 370	14.44 361	10.47 359	7.92 383	7.78 329	5.56 362	18.07 391	24.74 370	11.23 388	4.59 384	12.62 377	25.80 384	25.52 389	28.19 382

MDST_ROB	12.84 366	32.58 394	1.86 320	20.66 381	2.84 350	7.65 374	3.50 326	4.02 367	1.51 290	3.73 345	6.49 340	3.22 310	42.47 385	0.80 284	50.42 367	2.20 193	1.29 262	0.83 198	18.69 354	1.42 274	12.92 351	18.51 342	1.50 333	1.82 316	24.51 385	15.09 374	31.82 392	34.42 389

XX-Stereo	13.13 367	0.72 113	1.28 287	1.04 263	0.54 162	0.81 239	0.87 247	1.13 177	0.51 143	4.52 359	6.79 346	1.56 257	1.04 266	0.49 194	39.98 316	16.92 374	1.52 281	0.95 236	6.78 314	0.95 225	6.18 249	13.69 286	0.71 247	0.52 135	237.32 405	1.37 241	2.63 274	3.58 315

TorneroNet-64	13.22 368	6.29 378	5.03 377	34.00 386	3.73 370	10.39 383	16.61 383	3.46 353	12.22 388	2.26 293	5.35 326	17.42 377	34.25 383	14.90 383	47.42 353	3.17 227	13.22 377	2.42 363	36.46 372	9.14 382	14.27 373	12.82 271	5.64 363	2.71 359	14.05 380	13.61 371	3.58 318	12.45 360

notaker	13.32 369	13.02 389	4.84 372	18.53 375	6.99 385	8.41 378	14.34 379	3.85 365	3.23 342	2.91 317	2.14 283	31.16 386	43.76 386	4.86 363	85.76 398	2.65 216	12.81 375	2.79 371	43.18 379	2.96 334	14.95 383	11.46 251	7.77 382	3.13 371	2.66 342	2.97 327	3.75 323	4.87 327

ACV-stereo	13.53 370	1.95 334	1.64 314	2.13 328	1.16 277	3.41 341	1.39 287	1.71 275	1.85 312	2.95 318	4.86 320	3.99 320	45.11 387	1.12 313	53.60 385	16.55 373	2.70 324	1.30 311	170.74 402	4.49 351	12.74 348	16.57 314	1.00 307	1.87 320	1.39 275	3.04 329	3.75 323	2.35 288

SGM-ForestM	13.80 371	10.32 388	8.18 387	4.90 361	3.69 368	7.87 375	10.55 367	7.61 382	10.68 381	5.09 371	8.30 371	9.49 364	12.89 356	4.42 362	49.85 362	13.64 357	10.21 358	1.16 289	11.67 344	8.91 380	11.41 339	24.59 369	3.28 353	5.76 387	31.49 389	36.13 394	19.13 384	41.30 395

WAO-8	14.11 372	5.49 373	4.86 373	26.82 383	4.15 373	6.96 370	11.78 376	3.65 362	6.35 362	31.53 398	38.68 393	8.33 359	22.49 376	20.27 392	50.28 365	3.34 236	11.20 366	2.04 347	55.23 390	5.70 363	9.91 323	11.24 246	5.91 365	2.59 352	8.00 371	7.57 360	6.79 352	9.89 354

Venus	14.11 372	5.49 373	4.86 373	26.82 383	4.15 373	6.96 370	11.78 376	3.65 362	6.35 362	31.53 398	38.68 393	8.33 359	22.49 376	20.27 392	50.28 365	3.34 236	11.20 366	2.04 347	55.23 390	5.70 363	9.91 323	11.24 246	5.91 365	2.59 352	8.00 371	7.57 360	6.79 352	9.89 354

SGM+DAISY	15.03 374	3.86 364	5.41 380	3.96 350	3.71 369	6.66 368	7.44 347	7.77 385	10.90 385	5.69 386	8.99 378	9.93 368	13.12 363	3.67 358	45.62 341	18.93 382	4.69 340	3.97 380	15.74 351	13.34 388	15.06 384	28.38 385	1.46 330	13.52 394	34.47 393	36.45 397	37.75 397	45.36 401

ACVNet-4b	15.72 375	4.04 368	2.68 351	44.32 393	2.83 349	6.13 365	62.22 397	1.84 285	1.78 308	1.65 254	1.24 236	4.40 330	112.58 401	3.38 354	47.32 352	1.32 98	16.00 387	1.73 334	55.10 389	2.19 319	14.48 381	16.37 313	7.30 374	3.18 373	1.64 306	1.88 292	2.20 217	4.57 325

MANE	15.81 376	9.88 387	8.25 388	5.12 364	6.22 383	8.39 377	11.49 375	7.67 383	10.83 384	4.97 368	8.34 373	8.98 363	12.97 359	3.88 359	48.84 358	18.39 380	11.83 369	20.15 393	11.32 341	9.38 384	13.48 361	26.38 377	2.78 351	12.22 391	32.08 390	36.35 395	33.31 395	43.41 397

DispFullNet	16.30 377	3.61 359	4.99 376	3.31 348	3.08 357	3.50 345	3.23 323	6.46 378	2.69 332	5.18 373	6.80 348	88.00 398	15.13 368	2.74 344	39.32 310	24.41 391	4.06 336	3.86 379	139.45 399	28.19 394	12.57 345	15.74 304	2.71 347	2.38 342	4.19 352	2.67 321	6.81 354	5.03 330

UNDER WATER	16.74 378	8.01 385	5.18 378	15.67 372	9.29 390	8.94 380	36.85 392	8.38 389	6.23 361	4.21 355	3.00 292	18.64 379	96.12 399	15.60 386	37.14 304	10.17 331	14.68 386	2.79 371	47.09 384	8.60 375	17.12 389	13.21 277	17.04 395	5.56 386	6.15 364	15.22 375	6.39 350	14.80 364

PSMNet_ROB	17.18 379	5.57 375	2.98 361	3.51 349	2.73 346	6.41 366	10.28 364	2.31 327	2.27 325	4.77 362	140.21 402	98.21 399	6.08 327	34.53 395	10.47 227	1.72 155	5.37 344	1.72 333	20.16 358	3.45 341	13.00 354	8.00 196	63.38 403	2.71 359	3.54 349	3.57 337	3.25 307	3.61 316

STStereo	17.90 380	3.70 361	5.94 383	43.89 392	5.62 380	39.01 393	13.50 378	7.84 387	10.79 383	5.25 377	8.94 375	24.58 385	30.28 381	1.98 339	59.79 393	13.60 356	5.75 345	1.79 337	40.86 377	5.29 360	11.04 337	15.34 300	2.47 344	11.83 390	23.98 384	30.27 388	23.75 388	36.15 391

DGTPSM_ROB	18.53 381	6.49 379	18.04 391	4.98 362	8.90 388	5.93 363	18.56 385	5.08 374	12.04 386	5.07 370	9.28 379	12.68 376	55.86 393	15.28 384	66.30 395	20.57 386	19.32 390	16.27 390	24.75 365	20.04 391	16.70 388	22.25 362	6.01 368	12.63 392	13.88 378	32.46 390	14.80 380	36.23 392

DPSM_ROB	21.09 382	17.18 390	22.68 393	10.13 369	9.29 390	13.96 384	14.47 380	11.66 391	15.25 391	9.00 389	8.97 376	10.35 372	13.24 365	19.82 390	59.61 391	26.09 392	18.75 388	21.25 394	14.76 348	15.47 389	28.53 394	28.20 382	7.44 377	16.13 395	34.47 393	39.29 399	38.28 398	45.08 398

DPSM	21.09 382	17.18 390	22.68 393	10.13 369	9.29 390	13.96 384	14.47 380	11.66 391	15.25 391	9.00 389	8.97 376	10.35 372	13.24 365	19.82 390	59.61 391	26.09 392	18.75 388	21.25 394	14.76 348	15.47 389	28.53 394	28.20 382	7.44 377	16.13 395	34.47 393	39.29 399	38.28 398	45.08 398

KSHMR	21.80 384	6.71 382	4.04 369	99.23 401	6.14 382	41.63 395	70.49 399	3.63 361	8.86 374	3.60 338	3.42 301	6.78 351	84.46 398	17.61 387	40.67 319	3.96 257	10.14 357	2.82 373	90.71 396	2.91 332	12.90 350	12.31 263	9.04 385	2.84 368	19.52 382	5.56 352	8.25 361	10.42 357

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 385	1.43 310	1.63 313	2.01 323	1.89 327	2.00 320	4.03 331	2.25 322	2.65 330	5.01 369	28.79 389	216.21 404	50.44 392	5.46 367	37.62 305	4.30 265	5.35 343	12.78 389	28.48 366	1.49 281	14.42 379	12.87 273	1.01 309	2.45 348	1.87 321	7.04 358	145.49 406	5.50 337

DLNR_Zeroshot_test	24.07 386	81.88 404	1.95 328	101.60 402	0.50 145	0.56 166	81.29 402	2.29 326	0.50 139	4.86 364	2.13 282	3.03 308	0.93 251	12.16 378	103.32 400	142.13 405	34.14 394	19.58 392	8.61 330	4.90 357	8.02 291	28.05 381	0.55 163	0.85 246	1.36 270	1.54 264	1.21 124	1.87 267

DPSMNet_ROB	24.31 387	6.50 380	18.05 392	5.02 363	8.92 389	6.00 364	18.76 386	5.09 375	12.07 387	5.20 376	26.86 388	20.02 380	160.56 403	15.40 385	77.59 397	20.75 387	19.63 391	16.57 391	37.30 375	20.17 392	17.40 390	22.27 363	6.03 369	12.63 392	13.98 379	32.46 390	14.87 381	36.24 393

TorneroNet	25.03 388	6.23 377	3.71 368	95.21 400	4.04 371	30.59 390	28.04 387	4.36 369	17.91 393	2.20 289	37.98 392	81.16 397	72.52 395	18.24 388	46.94 350	2.75 220	13.19 376	2.38 361	87.74 394	9.05 381	15.54 387	12.50 267	5.92 367	2.71 359	49.11 399	8.21 364	3.60 319	13.88 363

WQFJA1++	25.37 389	0.98 234	0.54 122	160.59 404	0.59 177	134.51 403	122.69 405	0.75 111	0.70 205	7.58 388	0.64 144	10.26 371	69.96 394	0.37 120	33.82 297	7.48 316	0.93 185	0.81 179	11.75 345	3.78 348	5.95 245	21.20 357	0.57 182	0.47 126	0.81 152	84.49 404	1.41 140	1.32 236

zero-FE	26.91 390	1.70 326	0.58 131	142.42 403	9.85 393	147.98 404	78.07 401	1.26 200	0.63 181	1.14 216	3.84 305	136.40 401	24.38 378	0.66 257	34.38 298	5.45 283	2.13 313	2.31 356	5.81 288	1.20 255	51.50 398	68.36 401	0.63 215	0.61 162	0.94 192	1.51 257	1.68 173	1.13 212

LRCNet_RVC	27.23 391	30.79 393	14.68 390	35.16 389	31.14 398	36.50 392	30.07 391	23.05 396	12.67 390	36.10 400	33.27 390	37.41 387	28.58 380	37.19 396	51.77 376	7.29 315	31.08 393	27.01 397	67.79 392	28.97 395	22.94 393	11.62 252	39.23 398	30.57 399	7.31 366	2.54 320	11.22 367	9.26 352

ktn	29.25 392	4.04 368	95.12 404	14.38 371	5.47 379	18.03 386	17.50 384	16.11 394	67.22 403	2.86 314	5.27 323	171.03 403	80.57 397	10.72 377	76.12 396	3.35 238	21.01 392	2.75 369	90.20 395	29.10 396	15.07 385	11.01 239	7.65 379	3.01 370	5.09 356	5.80 353	4.72 336	6.57 345

LE_ROB	30.50 393	24.69 392	35.49 396	34.61 388	56.81 404	18.87 387	58.99 396	31.76 399	41.68 398	5.39 382	26.68 387	46.42 390	49.67 390	13.45 380	40.69 321	4.22 261	12.06 370	1.23 301	46.44 383	37.28 400	12.68 346	19.06 346	48.23 399	22.44 397	30.42 388	31.57 389	31.85 393	40.86 394

PML	39.12 394	38.07 398	12.03 389	39.14 391	28.99 397	40.52 394	11.18 374	14.17 393	98.92 404	27.80 397	165.99 404	107.70 400	159.11 402	13.58 381	17.37 266	11.85 348	35.22 395	8.64 384	42.84 378	11.21 387	14.35 378	16.59 315	5.89 364	7.24 389	52.84 400	13.89 372	42.19 400	18.91 371

FlowAnything	42.87 395	34.63 397	45.87 399	20.47 380	18.89 396	28.10 389	28.59 389	23.29 398	30.83 396	18.75 395	18.33 383	20.84 382	26.99 379	39.76 397	119.32 402	51.72 400	37.34 396	42.61 400	29.10 367	31.48 399	57.33 402	70.32 402	14.52 392	32.62 402	68.87 402	78.91 401	76.96 402	91.15 405

CasAABBNet	43.13 396	34.58 396	45.64 398	20.16 379	18.53 395	28.05 388	29.10 390	23.25 397	30.68 395	18.72 394	18.11 382	20.71 381	37.91 384	39.77 398	120.31 403	53.12 402	37.70 398	42.54 399	29.33 368	30.54 397	57.52 403	65.08 400	14.60 393	32.33 401	69.15 403	79.07 403	76.98 403	90.93 404

HaxPig	44.55 397	46.74 400	47.29 400	47.70 394	48.78 400	47.59 396	48.40 393	49.50 400	47.10 399	49.76 401	50.30 395	49.05 391	45.31 388	54.53 401	41.50 328	40.24 396	50.13 400	52.04 401	44.70 380	43.04 401	46.59 396	44.52 394	51.78 400	45.41 403	33.76 392	25.29 383	28.70 390	23.20 376

AVERAGE_ROB	46.10 398	48.44 401	48.15 401	49.32 395	50.20 401	48.59 397	49.79 394	50.71 402	48.61 400	51.66 402	52.51 396	50.25 392	47.27 389	55.77 402	43.02 335	41.01 397	52.37 401	54.54 402	47.19 385	45.40 402	48.69 397	44.71 395	52.87 401	46.96 404	35.70 396	26.55 385	30.75 391	23.74 377

HanzoNet	48.72 399	45.82 399	75.50 403	62.48 398	48.71 399	62.22 401	81.53 403	55.12 404	62.18 402	15.62 393	22.35 386	75.50 396	105.13 400	172.23 405	54.19 387	11.79 345	63.30 403	9.59 386	142.68 400	22.42 393	19.77 392	25.86 374	34.29 397	5.85 388	9.77 375	9.44 366	8.54 362	13.60 362

MEDIAN_ROB	49.56 400	51.56 402	50.68 402	52.75 396	53.71 402	52.03 398	53.33 395	54.25 403	52.17 401	54.87 403	55.86 398	53.55 393	50.14 391	59.05 403	46.45 347	44.58 398	55.75 402	57.86 403	50.47 387	48.81 403	52.02 399	47.66 396	56.65 402	49.99 405	38.96 397	30.09 387	33.54 396	31.34 387

BEATNet-Init1	54.98 401	76.29 403	23.41 395	86.88 399	56.39 403	86.85 402	69.29 398	49.55 401	36.32 397	11.75 391	54.61 397	64.36 395	78.43 396	21.46 394	91.69 399	51.99 401	38.14 399	22.22 396	101.82 397	73.02 404	54.14 400	49.15 398	27.76 396	24.21 398	58.43 401	37.31 398	77.81 404	61.10 402

fast-reg	56.00 402	34.55 395	45.47 397	19.85 378	18.28 394	53.15 400	28.22 388	22.84 395	30.59 394	20.19 396	160.66 403	22.02 383	32.87 382	39.77 398	118.54 401	40.01 395	37.57 397	41.70 398	239.35 404	30.57 398	57.15 401	56.59 399	14.63 394	32.04 400	69.18 404	78.99 402	76.57 401	90.62 403

GS-Stereo																							0.15 17	0.22 58	0.36 33	0.24 14	0.53 37	0.24 22

FSD		0.78 146	0.68 153	0.60 174	0.60 179	0.60 187	0.57 213	0.90 149	0.68 198	0.95 195	0.73 166			0.64 248	2.85 107	5.08 278			3.12 212	0.89 213				0.68 192	0.92 188	0.92 172	0.93 98	0.99 188

STTRV1_RVC		1.35 303	1.13 256	1.70 314	1.33 292	2.15 324	1.82 296	1.56 254	1.45 282	1.88 269	3.47 303	3.12 309	4.87 323	1.12 313		6.48 305	11.18 365	1.07 275		10.39 386	9.37 318			2.21 337	5.53 357	2.91 326	5.85 342	13.08 361

DPSimNet_ROB		193.45 405	99.23 405	195.37 405	175.02 405	155.06 405	112.88 404	167.32 405	164.47 405	99.95 404	205.57 405	169.31 402	207.38 404	93.94 404	127.45 404	85.03 404		87.66 404	201.24 403	103.73 405	162.25 404	98.87 403	105.97 404	134.73 406		183.74 406	136.27 405	168.25 406

Low-res two-view benchmark