Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.04 1	0.04 11	0.04 21	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 44	0.03 15	0.02 2	0.09 2	0.08 3	0.05 1	0.05 5	0.06 7	0.04 2	0.06 8	0.05 2	0.02 2	0.03 6	0.06 13	0.06 14	0.07 21	0.04 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.04 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 24	0.04 7	0.02 1	0.03 1	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.08 3	0.05 1	0.04 1	0.05 2	0.03 1	0.05 1	0.10 22	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.05 4	0.03 1

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 12	0.10 10	0.06 6	0.06 14	0.07 15	0.04 2	0.08 18	0.06 3	0.01 1	0.02 1	0.06 13	0.05 5	0.05 4	0.04 4
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
MLG-Stereo_test1	0.05 4	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.04 7	0.05 20	0.06 36	0.03 5	0.06 26	0.02 1	0.02 2	0.18 34	0.13 38	0.08 24	0.06 14	0.08 21	0.05 8	0.08 18	0.12 30	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MLG-Stereo	0.05 4	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 7	0.04 13	0.05 25	0.03 5	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.17 31	0.13 38	0.08 24	0.06 14	0.08 21	0.05 8	0.08 18	0.07 5	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.06 9	0.05 17

MM-Stereo_test3	0.05 4	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.02 1	0.02 3	0.04 7	0.05 20	0.04 7	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.11 7	0.10 10	0.07 15	0.05 5	0.06 7	0.05 8	0.06 8	0.17 48	0.04 38	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.06 9	0.04 4

CoSv	0.05 4	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.05 36	0.03 24	0.05 23	0.04 13	0.04 7	0.02 3	0.03 1	0.03 15	0.02 2	0.09 2	0.09 9	0.07 15	0.04 1	0.08 21	0.04 2	0.07 15	0.04 1	0.02 2	0.02 1	0.08 35	0.05 5	0.07 21	0.04 4

AIO-test2	0.05 4	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 7	0.05 20	0.04 7	0.07 40	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.22 51	0.17 73	0.06 6	0.05 5	0.05 2	0.05 8	0.05 1	0.16 45	0.02 2	0.03 6	0.04 1	0.05 5	0.03 1	0.04 4

U	0.05 4	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 7	0.02 1	0.04 7	0.01 1	0.05 15	0.03 15	0.02 2	0.14 16	0.12 29	0.08 24	0.07 24	0.08 21	0.05 8	0.10 39	0.09 16	0.02 2	0.03 6	0.08 35	0.07 23	0.06 9	0.06 33

ProNet	0.05 4	0.04 11	0.04 21	0.03 8	0.02 1	0.04 18	0.08 112	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 29	0.03 1	0.02 1	0.03 26	0.12 8	0.10 10	0.07 15	0.06 14	0.06 7	0.04 2	0.06 8	0.08 10	0.03 16	0.04 22	0.05 3	0.04 1	0.05 4	0.04 4

CroCo-Stereo Lap2	0.05 4	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 7	0.03 5	0.06 36	0.03 5	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.12 8	0.11 19	0.07 15	0.07 24	0.07 15	0.05 8	0.09 30	0.08 10	0.02 2	0.03 6	0.08 35	0.08 37	0.07 21	0.05 17

MatchStereo	0.06 12	0.04 11	0.05 38	0.03 8	0.04 26	0.03 3	0.03 24	0.04 7	0.07 47	0.03 1	0.06 29	0.04 4	0.05 40	0.03 26	0.14 16	0.10 10	0.06 6	0.08 37	0.06 7	0.07 22	0.08 18	0.10 22	0.03 16	0.04 22	0.07 24	0.08 37	0.06 9	0.06 33

NLSM3	0.06 12	0.05 28	0.04 21	0.04 21	0.04 26	0.03 3	0.03 24	0.06 33	0.08 53	0.05 25	0.06 29	0.04 4	0.05 40	0.04 44	0.14 16	0.08 3	0.07 15	0.06 14	0.06 7	0.05 8	0.06 8	0.07 5	0.04 38	0.04 22	0.07 24	0.08 37	0.08 34	0.07 41

NLCSM	0.06 12	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 18	0.02 3	0.07 44	0.16 188	0.04 7	0.11 90	0.05 15	0.31 250	0.02 2	0.10 5	0.07 1	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.06 3	0.02 2	0.03 6	0.05 3	0.07 23	0.04 2	0.04 4

LG-Stereo	0.06 12	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 26	0.04 18	0.02 3	0.06 33	0.05 20	0.06 36	0.06 29	0.08 44	0.03 15	0.02 2	0.24 65	0.12 29	0.08 24	0.06 14	0.08 21	0.07 22	0.10 39	0.09 16	0.02 2	0.03 6	0.06 13	0.06 14	0.07 21	0.05 17

MM-Stereo_test1	0.06 12	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 7	0.04 13	0.04 7	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.15 24	0.17 73	0.07 15	0.07 24	0.06 7	0.08 37	0.06 8	0.23 75	0.05 57	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.06 9	0.04 4

RAStereo	0.06 12	0.05 28	0.04 21	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.05 23	0.03 5	0.10 57	0.03 5	0.08 44	0.04 31	0.02 2	0.15 24	0.11 19	0.09 34	0.08 37	0.10 41	0.05 8	0.13 57	0.09 16	0.02 2	0.03 6	0.09 47	0.07 23	0.07 21	0.07 41

WQFJA1	0.07 18	0.05 28	0.03 4	0.04 21	0.04 26	0.05 36	0.03 24	0.06 33	0.18 206	0.04 7	0.17 141	0.05 15	0.36 255	0.03 26	0.14 16	0.08 3	0.06 6	0.05 5	0.06 7	0.05 8	0.05 1	0.08 10	0.03 16	0.04 22	0.06 13	0.07 23	0.06 9	0.06 33

WQFJX1	0.07 18	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 33	0.19 211	0.04 7	0.12 100	0.04 4	0.33 252	0.02 2	0.09 2	0.07 1	0.06 6	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.05 1	0.07 5	0.03 16	0.03 6	0.06 13	0.07 23	0.06 9	0.04 4

WQFJX	0.07 18	0.04 11	0.04 21	0.04 21	0.03 10	0.05 36	0.03 24	0.05 23	0.18 206	0.04 7	0.15 120	0.04 4	0.36 255	0.02 2	0.12 8	0.08 3	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.05 8	0.05 1	0.07 5	0.03 16	0.04 22	0.05 3	0.08 37	0.06 9	0.06 33

NLMM	0.07 18	0.05 28	0.03 4	0.04 21	0.04 26	0.05 36	0.03 24	0.06 33	0.18 206	0.04 7	0.17 141	0.05 15	0.36 255	0.03 26	0.14 16	0.08 3	0.06 6	0.05 5	0.06 7	0.05 8	0.05 1	0.08 10	0.03 16	0.04 22	0.06 13	0.07 23	0.06 9	0.06 33

MonStereo	0.07 18	0.04 11	0.04 21	0.04 21	0.04 26	0.03 3	0.03 24	0.05 23	0.05 20	0.05 25	0.06 29	0.05 15	0.04 31	0.03 26	0.20 41	0.17 73	0.08 24	0.07 24	0.08 21	0.07 22	0.08 18	0.15 40	0.03 16	0.03 6	0.08 35	0.07 23	0.08 34	0.07 41

AdaDepth	0.07 18	0.06 40	0.04 21	0.04 21	0.05 42	0.04 18	0.03 24	0.05 23	0.06 31	0.04 7	0.06 29	0.06 26	0.03 15	0.03 26	0.21 45	0.15 48	0.09 34	0.08 37	0.10 41	0.07 22	0.08 18	0.17 48	0.03 16	0.04 22	0.07 24	0.07 23	0.09 46	0.07 41

111111	0.07 18	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 26	0.03 3	0.03 24	0.04 7	0.05 20	0.03 1	0.04 12	0.06 26	0.03 15	0.02 2	0.26 82	0.15 48	0.06 6	0.06 14	0.09 35	0.12 85	0.09 30	0.33 129	0.07 88	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.05 4	0.03 1

MLG-Stereo_test2	0.07 18	0.05 28	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.06 33	0.05 20	0.07 48	0.05 20	0.07 39	0.03 15	0.04 44	0.21 45	0.16 62	0.11 48	0.07 24	0.14 58	0.07 22	0.11 45	0.22 71	0.04 38	0.03 6	0.07 24	0.06 14	0.09 46	0.06 33

AIO-test1	0.07 18	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 33	0.06 31	0.06 36	0.06 29	0.06 26	0.02 1	0.03 26	0.24 65	0.15 48	0.06 6	0.05 5	0.05 2	0.08 37	0.06 8	0.33 129	0.02 2	0.03 6	0.04 1	0.05 5	0.04 2	0.04 4

DEFOM-Stereo	0.07 18	0.06 40	0.04 21	0.06 56	0.05 42	0.06 50	0.03 24	0.06 33	0.05 20	0.06 36	0.08 51	0.06 26	0.03 15	0.04 44	0.20 41	0.12 29	0.11 48	0.09 42	0.10 41	0.07 22	0.11 45	0.09 16	0.04 38	0.04 22	0.09 47	0.08 37	0.12 62	0.08 49

AIO-Stereo	0.07 18	0.05 28	0.04 21	0.04 21	0.04 26	0.04 18	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.04 7	0.05 20	0.04 4	0.03 15	0.03 26	0.21 45	0.11 19	0.10 45	0.06 14	0.09 35	0.14 118	0.08 18	0.47 180	0.03 16	0.04 22	0.06 13	0.05 5	0.07 21	0.04 4

RSM	0.07 18	0.05 28	0.04 21	0.04 21	0.04 26	0.05 36	0.03 24	0.04 7	0.03 5	0.04 7	0.05 20	0.06 26	0.03 15	0.02 2	0.12 8	0.10 10	0.07 15	0.06 14	0.07 15	0.08 37	0.09 30	0.60 215	0.03 16	0.04 22	0.06 13	0.06 14	0.07 21	0.05 17

BridgeDepth_RVC	0.08 30	0.07 45	0.06 50	0.05 41	0.06 57	0.06 50	0.04 49	0.07 44	0.09 65	0.07 48	0.07 40	0.07 39	0.05 40	0.04 44	0.15 24	0.12 29	0.08 24	0.09 42	0.09 35	0.07 22	0.09 30	0.09 16	0.03 16	0.05 39	0.09 47	0.11 65	0.10 50	0.11 65
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 30	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.03 24	0.06 33	0.22 226	0.05 25	0.15 120	0.05 15	0.41 264	0.03 26	0.15 24	0.10 10	0.05 1	0.05 5	0.07 15	0.06 20	0.06 8	0.10 22	0.03 16	0.05 39	0.08 35	0.07 23	0.08 34	0.05 17

NLSM1	0.08 30	0.04 11	0.04 21	0.04 21	0.04 26	0.05 36	0.04 49	0.07 44	0.21 220	0.04 7	0.18 151	0.06 26	0.38 261	0.03 26	0.15 24	0.10 10	0.06 6	0.05 5	0.07 15	0.05 8	0.07 15	0.09 16	0.03 16	0.04 22	0.07 24	0.08 37	0.07 21	0.05 17

VIP-Stereo	0.08 30	0.06 40	0.06 50	0.05 41	0.04 26	0.04 18	0.02 3	0.06 33	0.05 20	0.06 36	0.09 62	0.10 52	0.03 15	0.03 26	0.14 16	0.12 29	0.12 53	0.09 42	0.10 41	0.07 22	0.12 52	0.18 55	0.03 16	0.05 39	0.08 35	0.08 37	0.07 21	0.08 49

MM-Stereo_test2	0.08 30	0.05 28	0.04 21	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 7	0.04 13	0.06 36	0.04 12	0.04 4	0.03 15	0.03 26	0.23 55	0.25 165	0.08 24	0.07 24	0.07 15	0.12 85	0.08 18	0.55 198	0.05 57	0.04 22	0.05 3	0.09 54	0.06 9	0.06 33

GIP-stereo	0.08 30	0.05 28	0.04 21	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.03 24	0.03 1	0.03 5	0.05 25	0.04 12	0.05 15	0.03 15	0.04 44	0.30 103	0.22 137	0.09 34	0.07 24	0.09 35	0.10 65	0.09 30	0.43 167	0.02 2	0.04 22	0.07 24	0.07 23	0.08 34	0.05 17

RSM++	0.08 30	0.05 28	0.05 38	0.05 41	0.05 42	0.04 18	0.03 24	0.06 33	0.06 31	0.05 25	0.05 20	0.07 39	0.04 31	0.02 2	0.13 12	0.11 19	0.09 34	0.07 24	0.08 21	0.10 65	0.10 39	0.64 223	0.04 38	0.05 39	0.08 35	0.07 23	0.08 34	0.05 17

MoCha-V2	0.08 30	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.04 7	0.03 5	0.04 7	0.05 20	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.37 134	0.12 29	0.07 15	0.08 37	0.08 21	0.15 146	0.08 18	0.56 207	0.03 16	0.03 6	0.06 13	0.05 5	0.05 4	0.03 1

StereoVision	0.08 30	0.05 28	0.05 38	0.04 21	0.04 26	0.05 36	0.03 24	0.07 44	0.11 106	0.05 25	0.06 29	0.06 26	0.06 53	0.02 2	0.14 16	0.13 38	0.09 34	0.07 24	0.10 41	0.08 37	0.09 30	0.08 10	0.03 16	0.05 39	0.12 74	0.10 60	0.13 71	0.13 76

RAFT	0.08 30	0.04 11	0.06 50	0.05 41	0.03 10	0.07 62	0.03 24	0.10 57	0.05 20	0.06 36	0.07 40	0.08 44	0.05 40	0.02 2	0.22 51	0.11 19	0.09 34	0.06 14	0.08 21	0.06 20	0.08 18	0.10 22	0.02 2	0.04 22	0.14 85	0.14 89	0.16 82	0.15 93

delet	0.08 30	0.08 57	0.07 66	0.09 94	0.07 67	0.08 81	0.06 82	0.07 44	0.06 31	0.09 52	0.08 51	0.11 57	0.06 53	0.07 82	0.15 24	0.10 10	0.10 45	0.09 42	0.08 21	0.09 51	0.10 39	0.08 10	0.05 57	0.07 64	0.10 53	0.09 54	0.10 50	0.08 49

TDLM	0.08 30	0.08 57	0.07 66	0.07 63	0.08 83	0.07 62	0.06 82	0.08 50	0.06 31	0.06 36	0.12 100	0.08 44	0.06 53	0.05 55	0.10 5	0.10 10	0.10 45	0.09 42	0.08 21	0.07 22	0.09 30	0.10 22	0.05 57	0.07 64	0.08 35	0.08 37	0.09 46	0.09 56

GASTEREO	0.09 42	0.04 11	0.04 21	0.04 21	0.04 26	0.04 18	0.02 3	0.04 7	0.06 31	0.05 25	0.04 12	0.06 26	0.04 31	0.02 2	0.42 155	0.34 231	0.08 24	0.07 24	0.08 21	0.09 51	0.08 18	0.43 167	0.05 57	0.07 64	0.07 24	0.08 37	0.07 21	0.05 17

MSCF	0.09 42	0.04 11	0.04 21	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.04 7	0.06 31	0.04 7	0.04 12	0.06 26	0.04 31	0.03 26	0.42 155	0.33 229	0.08 24	0.07 24	0.08 21	0.09 51	0.08 18	0.42 163	0.04 38	0.07 64	0.07 24	0.08 37	0.06 9	0.05 17

DFGA-Net	0.09 42	0.09 67	0.05 38	0.07 63	0.05 42	0.06 50	0.05 64	0.11 63	0.07 47	0.12 69	0.08 51	0.13 66	0.06 53	0.04 44	0.17 31	0.13 38	0.14 63	0.10 55	0.14 58	0.07 22	0.12 52	0.14 36	0.05 57	0.07 64	0.10 53	0.09 54	0.14 73	0.11 65

IGEV-Stereo++	0.09 42	0.05 28	0.04 21	0.05 41	0.05 42	0.04 18	0.02 3	0.05 23	0.05 20	0.05 25	0.05 20	0.05 15	0.04 31	0.03 26	0.32 114	0.19 102	0.07 15	0.09 42	0.10 41	0.14 118	0.09 30	0.55 198	0.10 154	0.03 6	0.06 13	0.06 14	0.08 34	0.05 17

Occ-G	0.09 42	0.07 45	0.05 38	0.05 41	0.04 26	0.05 36	0.03 24	0.05 23	0.04 13	0.04 7	0.08 51	0.06 26	0.04 31	0.03 26	0.28 98	0.15 48	0.09 34	0.09 42	0.14 58	0.10 65	0.10 39	0.41 160	0.08 115	0.05 39	0.07 24	0.06 14	0.08 34	0.06 33

iRaftStereo_RVC	0.09 42	0.07 45	0.06 50	0.05 41	0.05 42	0.06 50	0.03 24	0.10 57	0.06 31	0.10 57	0.09 62	0.10 52	0.05 40	0.04 44	0.13 12	0.11 19	0.14 63	0.10 55	0.12 52	0.08 37	0.15 64	0.22 71	0.04 38	0.06 56	0.10 53	0.08 37	0.11 57	0.08 49

GEAStereo	0.10 48	0.07 45	0.06 50	0.06 56	0.05 42	0.05 36	0.04 49	0.05 23	0.04 13	0.06 36	0.04 12	0.07 39	0.02 1	0.06 70	0.49 182	0.32 217	0.09 34	0.07 24	0.09 35	0.12 85	0.11 45	0.25 85	0.04 38	0.05 39	0.08 35	0.07 23	0.08 34	0.05 17

GSStereo	0.10 48	0.06 40	0.05 38	0.04 21	0.04 26	0.05 36	0.03 24	0.03 1	0.20 216	0.05 25	0.04 12	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.46 176	0.32 217	0.14 63	0.09 42	0.10 41	0.09 51	0.11 45	0.48 184	0.03 16	0.04 22	0.07 24	0.06 14	0.07 21	0.05 17

gasm-f	0.10 48	0.07 45	0.06 50	0.06 56	0.05 42	0.05 36	0.04 49	0.05 23	0.04 13	0.06 36	0.04 12	0.07 39	0.02 1	0.06 70	0.49 182	0.32 217	0.09 34	0.07 24	0.09 35	0.12 85	0.11 45	0.25 85	0.04 38	0.05 39	0.08 35	0.07 23	0.08 34	0.05 17

LG-Stereo_L2	0.10 48	0.08 57	0.05 38	0.04 21	0.05 42	0.05 36	0.03 24	0.13 71	0.09 65	0.21 105	0.09 62	0.13 66	0.05 40	0.05 55	0.24 65	0.17 73	0.14 63	0.09 42	0.14 58	0.08 37	0.19 89	0.27 95	0.03 16	0.05 39	0.10 53	0.08 37	0.10 50	0.09 56

LGtest1	0.10 48	0.07 45	0.06 50	0.06 56	0.07 67	0.07 62	0.04 49	0.10 57	0.09 65	0.09 52	0.10 80	0.10 52	0.05 40	0.06 70	0.26 82	0.17 73	0.15 72	0.11 62	0.16 68	0.10 65	0.17 70	0.18 55	0.05 57	0.06 56	0.10 53	0.09 54	0.12 62	0.10 63

MaDis-Stereo	0.10 48	0.07 45	0.06 50	0.04 21	0.04 26	0.04 18	0.04 49	0.09 53	0.07 47	0.11 63	0.08 51	0.13 66	0.06 53	0.03 26	0.17 31	0.14 43	0.15 72	0.12 71	0.17 77	0.07 22	0.17 70	0.15 40	0.03 16	0.06 56	0.15 102	0.20 149	0.16 82	0.19 125

AASNet	0.10 48	0.10 79	0.07 66	0.10 102	0.10 109	0.11 120	0.08 112	0.12 66	0.06 31	0.10 57	0.11 90	0.10 52	0.06 53	0.07 82	0.16 30	0.12 29	0.13 58	0.11 62	0.11 49	0.09 51	0.11 45	0.13 33	0.06 73	0.08 77	0.11 65	0.10 60	0.10 50	0.09 56

MMNet	0.10 48	0.09 67	0.07 66	0.10 102	0.09 92	0.09 98	0.07 96	0.10 57	0.08 53	0.08 50	0.09 62	0.13 66	0.06 53	0.08 92	0.26 82	0.11 19	0.13 58	0.11 62	0.12 52	0.09 51	0.11 45	0.10 22	0.06 73	0.08 77	0.10 53	0.11 65	0.13 71	0.12 72

AANet_RVC	0.10 48	0.08 57	0.08 84	0.07 63	0.09 92	0.06 50	0.07 96	0.09 53	0.09 65	0.08 50	0.09 62	0.08 44	0.07 70	0.06 70	0.19 37	0.12 29	0.11 48	0.12 71	0.11 49	0.10 65	0.10 39	0.10 22	0.07 88	0.08 77	0.11 65	0.12 73	0.12 62	0.14 85

LG-Stereo_L1	0.11 57	0.08 57	0.05 38	0.05 41	0.05 42	0.05 36	0.03 24	0.13 71	0.10 82	0.21 105	0.09 62	0.12 63	0.05 40	0.05 55	0.24 65	0.18 85	0.14 63	0.09 42	0.15 66	0.08 37	0.19 89	0.30 111	0.03 16	0.05 39	0.10 53	0.08 37	0.10 50	0.09 56

MLG-Stereo_test3	0.11 57	0.06 40	0.05 38	0.05 41	0.06 57	0.06 50	0.04 49	0.07 44	0.06 31	0.09 52	0.08 51	0.13 66	0.03 15	0.05 55	0.21 45	0.16 62	0.12 53	0.09 42	0.29 170	0.07 22	0.14 61	0.57 209	0.03 16	0.05 39	0.08 35	0.08 37	0.10 50	0.08 49

plain	0.11 57	0.10 79	0.07 66	0.06 56	0.07 67	0.07 62	0.04 49	0.13 71	0.06 31	0.16 76	0.07 40	0.12 63	0.05 40	0.04 44	0.19 37	0.16 62	0.16 79	0.13 86	0.15 66	0.08 37	0.17 70	0.15 40	0.04 38	0.08 77	0.13 79	0.12 73	0.12 62	0.14 85

MIF-Stereo (partial)	0.11 57	0.09 67	0.08 84	0.07 63	0.06 57	0.07 62	0.04 49	0.12 66	0.09 65	0.12 69	0.07 40	0.10 52	0.07 70	0.05 55	0.21 45	0.16 62	0.16 79	0.13 86	0.14 58	0.08 37	0.18 79	0.15 40	0.05 57	0.08 77	0.13 79	0.11 65	0.16 82	0.13 76

UniTT-Stereo	0.11 57	0.07 45	0.06 50	0.05 41	0.05 42	0.06 50	0.04 49	0.10 57	0.07 47	0.13 72	0.07 40	0.13 66	0.12 142	0.08 92	0.21 45	0.15 48	0.16 79	0.12 71	0.20 96	0.09 51	0.18 79	0.14 36	0.07 88	0.07 64	0.13 79	0.18 126	0.10 50	0.13 76

RAFT_CTSACE	0.11 57	0.09 67	0.07 66	0.05 41	0.06 57	0.08 81	0.06 82	0.12 66	0.08 53	0.18 89	0.06 29	0.15 82	0.12 142	0.05 55	0.18 34	0.14 43	0.15 72	0.10 55	0.13 55	0.07 22	0.17 70	0.24 80	0.04 38	0.07 64	0.14 85	0.14 89	0.19 106	0.14 85

CVANet_RVC	0.11 57	0.12 115	0.11 126	0.13 143	0.10 109	0.11 120	0.08 112	0.13 71	0.09 65	0.10 57	0.16 131	0.11 57	0.08 85	0.08 92	0.13 12	0.12 29	0.12 53	0.12 71	0.12 52	0.09 51	0.12 52	0.17 48	0.06 73	0.08 77	0.11 65	0.10 60	0.11 57	0.14 85

LG-G_1	0.12 64	0.08 57	0.06 50	0.08 80	0.07 67	0.08 81	0.05 64	0.09 53	0.06 31	0.09 52	0.07 40	0.13 66	0.06 53	0.07 82	0.27 92	0.21 123	0.14 63	0.11 62	0.16 68	0.09 51	0.15 64	0.73 254	0.05 57	0.05 39	0.10 53	0.09 54	0.12 62	0.11 65

LG-G	0.12 64	0.08 57	0.06 50	0.08 80	0.07 67	0.08 81	0.05 64	0.09 53	0.06 31	0.09 52	0.07 40	0.13 66	0.06 53	0.07 82	0.27 92	0.21 123	0.14 63	0.11 62	0.16 68	0.09 51	0.15 64	0.73 254	0.05 57	0.05 39	0.10 53	0.09 54	0.12 62	0.11 65

GREAT-IGEV	0.12 64	0.04 11	0.04 21	0.03 8	0.02 1	0.04 18	0.02 3	0.04 7	0.20 216	0.04 7	0.05 20	0.08 44	0.02 1	0.02 2	0.40 149	0.42 262	0.08 24	0.09 42	0.08 21	0.12 85	0.07 15	0.76 262	0.08 115	0.14 191	0.06 13	0.06 14	0.08 34	0.04 4

test_5	0.12 64	0.10 79	0.08 84	0.07 63	0.05 42	0.07 62	0.05 64	0.16 88	0.07 47	0.11 63	0.15 120	0.16 94	0.16 187	0.03 26	0.18 34	0.15 48	0.11 48	0.10 55	0.13 55	0.08 37	0.13 57	0.20 64	0.04 38	0.09 100	0.13 79	0.15 104	0.20 116	0.18 107

DMCA	0.12 64	0.09 67	0.10 111	0.08 80	0.09 92	0.08 81	0.09 132	0.13 71	0.10 82	0.11 63	0.13 106	0.13 66	0.08 85	0.09 114	0.24 65	0.15 48	0.15 72	0.14 100	0.13 55	0.10 65	0.14 61	0.12 30	0.09 134	0.09 100	0.12 74	0.13 81	0.11 57	0.12 72

GANet	0.12 64	0.10 79	0.10 111	0.10 102	0.10 109	0.13 143	0.10 150	0.14 77	0.08 53	0.11 63	0.24 203	0.15 82	0.08 85	0.08 92	0.14 16	0.13 38	0.15 72	0.15 112	0.11 49	0.08 37	0.12 52	0.25 85	0.08 115	0.08 77	0.13 79	0.10 60	0.12 62	0.11 65

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 70	0.08 57	0.06 50	0.07 63	0.07 67	0.07 62	0.03 24	0.16 88	0.09 65	0.24 145	0.08 51	0.11 57	0.06 53	0.05 55	0.27 92	0.19 102	0.17 84	0.13 86	0.16 68	0.11 77	0.24 138	0.61 219	0.05 57	0.05 39	0.11 65	0.11 65	0.14 73	0.09 56

MIM_Stereo	0.13 70	0.09 67	0.08 84	0.08 80	0.07 67	0.09 98	0.05 64	0.13 71	0.06 31	0.19 96	0.10 80	0.11 57	0.05 40	0.05 55	0.25 75	0.34 231	0.17 84	0.12 71	0.20 96	0.12 85	0.19 89	0.43 167	0.04 38	0.07 64	0.11 65	0.10 60	0.15 77	0.09 56

AEACV	0.13 70	0.08 57	0.05 38	0.05 41	0.05 42	0.04 18	0.03 24	0.05 23	0.03 5	0.05 25	0.05 20	0.06 26	0.03 15	0.04 44	0.64 215	0.54 286	0.09 34	0.12 71	0.16 68	0.18 182	0.13 57	0.73 254	0.07 88	0.04 22	0.08 35	0.12 73	0.07 21	0.05 17

anonymousdsp	0.13 70	0.07 45	0.06 50	0.05 41	0.05 42	0.06 50	0.04 49	0.10 57	0.06 31	0.11 63	0.43 269	0.08 44	0.04 31	0.05 55	0.31 110	0.21 123	0.12 53	0.10 55	0.14 58	0.15 146	0.15 64	0.58 212	0.10 154	0.05 39	0.09 47	0.07 23	0.12 62	0.07 41

RAFT+CT+SA	0.13 70	0.11 100	0.09 98	0.08 80	0.06 57	0.07 62	0.06 82	0.19 112	0.09 65	0.16 76	0.08 51	0.19 114	0.16 187	0.05 55	0.19 37	0.20 112	0.13 58	0.11 62	0.17 77	0.09 51	0.18 79	0.30 111	0.04 38	0.09 100	0.16 107	0.14 89	0.18 100	0.17 100

ARAFT	0.13 70	0.09 67	0.07 66	0.09 94	0.07 67	0.08 81	0.04 49	0.14 77	0.08 53	0.21 105	0.10 80	0.17 103	0.06 53	0.06 70	0.19 37	0.15 48	0.18 95	0.15 112	0.21 109	0.08 37	0.20 98	0.34 134	0.05 57	0.07 64	0.15 102	0.11 65	0.18 100	0.13 76

SGD-Stereo	0.14 76	0.07 45	0.05 38	0.06 56	0.06 57	0.08 81	0.04 49	0.08 50	0.09 65	0.10 57	0.06 29	0.13 66	0.06 53	0.04 44	1.16 266	0.18 85	0.19 104	0.10 55	0.16 68	0.09 51	0.19 89	0.14 36	0.06 73	0.06 56	0.11 65	0.12 73	0.16 82	0.13 76

YMNet	0.14 76	0.11 100	0.09 98	0.10 102	0.10 109	0.12 132	0.17 198	0.11 63	0.10 82	0.10 57	0.08 51	0.16 94	0.13 156	0.10 130	0.65 218	0.16 62	0.13 58	0.12 71	0.14 58	0.08 37	0.12 52	0.12 30	0.07 88	0.07 64	0.16 107	0.11 65	0.15 77	0.12 72

IGEV-Stereo+	0.14 76	0.11 100	0.05 38	0.05 41	0.06 57	0.06 50	0.03 24	0.16 88	0.08 53	0.24 145	0.21 175	0.11 57	0.06 53	0.06 70	0.29 101	0.27 184	0.14 63	0.11 62	0.19 87	0.15 146	0.20 98	0.68 246	0.08 115	0.05 39	0.10 53	0.12 73	0.08 34	0.09 56

LL-Strereo2	0.14 76	0.08 57	0.07 66	0.07 63	0.07 67	0.06 50	0.05 64	0.15 82	0.10 82	0.22 114	0.09 62	0.13 66	0.07 70	0.07 82	0.24 65	0.26 175	0.17 84	0.11 62	0.20 96	0.10 65	0.21 109	0.68 246	0.06 73	0.07 64	0.12 74	0.14 89	0.15 77	0.10 63

TestStereo1	0.14 76	0.13 134	0.08 84	0.07 63	0.07 67	0.08 81	0.07 96	0.14 77	0.10 82	0.17 82	0.09 62	0.15 82	0.17 196	0.05 55	0.26 82	0.21 123	0.16 79	0.12 71	0.20 96	0.10 65	0.20 98	0.30 111	0.04 38	0.08 77	0.18 122	0.18 126	0.26 168	0.20 133

TESTraft	0.14 76	0.11 100	0.08 84	0.07 63	0.07 67	0.07 62	0.07 96	0.15 82	0.11 106	0.17 82	0.10 80	0.15 82	0.16 187	0.05 55	0.25 75	0.21 123	0.15 72	0.12 71	0.19 87	0.10 65	0.19 89	0.29 102	0.04 38	0.08 77	0.18 122	0.17 118	0.24 141	0.20 133

SA-5K	0.14 76	0.13 134	0.08 84	0.07 63	0.07 67	0.08 81	0.07 96	0.14 77	0.10 82	0.17 82	0.09 62	0.15 82	0.17 196	0.05 55	0.26 82	0.21 123	0.16 79	0.12 71	0.20 96	0.10 65	0.20 98	0.30 111	0.04 38	0.08 77	0.18 122	0.18 126	0.26 168	0.20 133

raft+_RVC	0.14 76	0.10 79	0.08 84	0.09 94	0.08 83	0.09 98	0.06 82	0.18 106	0.10 82	0.22 114	0.12 100	0.15 82	0.07 70	0.06 70	0.25 75	0.23 152	0.17 84	0.12 71	0.21 109	0.12 85	0.20 98	0.41 160	0.05 57	0.08 77	0.15 102	0.13 81	0.16 82	0.13 76

RAFT + AFF	0.14 76	0.07 45	0.06 50	0.08 80	0.05 42	0.07 62	0.05 64	0.11 63	0.08 53	0.14 75	0.07 40	0.15 82	0.05 40	0.03 26	1.47 286	0.11 19	0.14 63	0.08 37	0.14 58	0.07 22	0.15 64	0.10 22	0.04 38	0.06 56	0.10 53	0.08 37	0.08 34	0.07 41

UPFNet	0.14 76	0.11 100	0.12 150	0.12 133	0.11 129	0.13 143	0.10 150	0.16 88	0.12 126	0.17 82	0.14 113	0.16 94	0.09 95	0.11 150	0.25 75	0.15 48	0.17 84	0.15 112	0.16 68	0.11 77	0.14 61	0.13 33	0.09 134	0.10 118	0.13 79	0.15 104	0.19 106	0.14 85

S2M2_XL	0.15 86	0.10 79	0.11 126	0.07 63	0.08 83	0.11 120	0.09 132	0.22 139	0.09 65	0.22 114	0.11 90	0.24 155	0.08 85	0.08 92	0.22 51	0.20 112	0.24 167	0.13 86	0.20 96	0.12 85	0.36 194	0.26 91	0.09 134	0.09 100	0.14 85	0.12 73	0.18 100	0.19 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 86	0.09 67	0.07 66	0.06 56	0.07 67	0.06 50	0.04 49	0.17 95	0.08 53	0.24 145	0.08 51	0.14 80	0.06 53	0.06 70	0.44 162	0.28 192	0.18 95	0.13 86	0.19 87	0.11 77	0.24 138	0.55 198	0.06 73	0.06 56	0.11 65	0.12 73	0.14 73	0.15 93

MGS-Stereo	0.15 86	0.12 115	0.08 84	0.07 63	0.07 67	0.07 62	0.05 64	0.16 88	0.07 47	0.13 72	0.10 80	0.13 66	0.06 53	0.08 92	0.94 252	0.14 43	0.19 104	0.15 112	0.19 87	0.13 101	0.20 98	0.19 62	0.07 88	0.08 77	0.14 85	0.12 73	0.17 95	0.15 93

CAS	0.15 86	0.11 100	0.08 84	0.10 102	0.09 92	0.08 81	0.07 96	0.17 95	0.10 82	0.17 82	0.17 141	0.15 82	0.10 106	0.10 130	0.27 92	0.19 102	0.18 95	0.15 112	0.20 96	0.11 77	0.23 124	0.26 91	0.08 115	0.08 77	0.18 122	0.16 112	0.17 95	0.22 151

IER	0.15 86	0.12 115	0.11 126	0.12 133	0.10 109	0.12 132	0.09 132	0.17 95	0.10 82	0.18 89	0.17 141	0.21 129	0.10 106	0.11 150	0.49 182	0.15 48	0.19 104	0.14 100	0.16 68	0.12 85	0.16 69	0.17 48	0.09 134	0.10 118	0.14 85	0.17 118	0.19 106	0.18 107

HCRNet	0.15 86	0.19 228	0.08 84	0.23 227	0.09 92	0.15 165	0.09 132	0.16 88	0.06 31	0.49 308	0.16 131	0.25 164	0.08 85	0.09 114	0.44 162	0.11 19	0.17 84	0.11 62	0.21 109	0.09 51	0.13 57	0.13 33	0.11 172	0.07 64	0.09 47	0.11 65	0.14 73	0.11 65

AFF-stereo	0.15 86	0.10 79	0.09 98	0.07 63	0.06 57	0.09 98	0.07 96	0.17 95	0.09 65	0.21 105	0.08 51	0.15 82	0.06 53	0.04 44	0.92 248	0.15 48	0.13 58	0.09 42	0.21 109	0.08 37	0.21 109	0.35 136	0.04 38	0.07 64	0.14 85	0.13 81	0.18 100	0.11 65

RYNet	0.15 86	0.07 45	0.06 50	0.05 41	0.06 57	0.06 50	0.04 49	0.08 50	0.14 163	0.06 36	0.06 29	0.06 26	0.05 40	0.05 55	1.87 307	0.11 19	0.09 34	0.13 86	0.10 41	0.07 22	0.09 30	0.07 5	0.13 206	0.06 56	0.09 47	0.28 217	0.12 62	0.08 49

HITNet	0.15 86	0.11 100	0.10 111	0.11 121	0.11 129	0.10 104	0.07 96	0.18 106	0.11 106	0.24 145	0.13 106	0.19 114	0.10 106	0.09 114	0.23 55	0.14 43	0.17 84	0.14 100	0.16 68	0.10 65	0.21 109	0.25 85	0.08 115	0.09 100	0.15 102	0.14 89	0.24 141	0.19 125
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AIO_rvc	0.16 95	0.09 67	0.06 50	0.07 63	0.06 57	0.07 62	0.05 64	0.12 66	0.08 53	0.12 69	0.05 20	0.11 57	0.04 31	0.06 70	0.62 213	0.49 274	0.11 48	0.14 100	0.20 96	0.13 101	0.17 70	1.02 314	0.08 115	0.05 39	0.10 53	0.08 37	0.09 46	0.07 41

SA	0.16 95	0.13 134	0.09 98	0.09 94	0.08 83	0.11 120	0.06 82	0.21 129	0.10 82	0.24 145	0.09 62	0.23 148	0.07 70	0.07 82	0.23 55	0.22 137	0.19 104	0.15 112	0.25 144	0.12 85	0.22 117	0.28 99	0.05 57	0.10 118	0.20 148	0.21 162	0.27 180	0.23 160

test_4	0.16 95	0.09 67	0.10 111	0.07 63	0.08 83	0.05 36	0.06 82	0.17 95	0.11 106	0.23 126	0.11 90	0.16 94	0.09 95	0.07 82	0.41 151	0.40 256	0.18 95	0.12 71	0.18 81	0.11 77	0.23 124	0.33 129	0.05 57	0.09 100	0.15 102	0.20 149	0.26 168	0.23 160

CIPLG	0.16 95	0.11 100	0.09 98	0.10 102	0.09 92	0.11 120	0.08 112	0.23 153	0.10 82	0.23 126	0.15 120	0.20 117	0.10 106	0.13 182	0.25 75	0.18 85	0.22 141	0.15 112	0.22 117	0.13 101	0.22 117	0.38 151	0.07 88	0.10 118	0.17 110	0.13 81	0.21 121	0.13 76

IPLGR_C	0.16 95	0.11 100	0.09 98	0.10 102	0.09 92	0.11 120	0.08 112	0.23 153	0.10 82	0.23 126	0.15 120	0.20 117	0.11 124	0.13 182	0.23 55	0.18 85	0.22 141	0.15 112	0.22 117	0.13 101	0.22 117	0.36 139	0.07 88	0.10 118	0.17 110	0.13 81	0.21 121	0.14 85

ACRE	0.16 95	0.11 100	0.09 98	0.10 102	0.09 92	0.12 132	0.08 112	0.23 153	0.10 82	0.23 126	0.15 120	0.20 117	0.10 106	0.13 182	0.24 65	0.18 85	0.22 141	0.15 112	0.22 117	0.13 101	0.22 117	0.37 145	0.07 88	0.10 118	0.17 110	0.13 81	0.21 121	0.13 76

rafts_anoy	0.16 95	0.14 152	0.12 150	0.11 121	0.11 129	0.10 104	0.08 112	0.21 129	0.08 53	0.21 105	0.16 131	0.18 106	0.08 85	0.06 70	0.34 123	0.27 184	0.20 112	0.17 159	0.23 127	0.13 101	0.23 124	0.42 163	0.06 73	0.10 118	0.18 122	0.15 104	0.15 77	0.17 100

GMStereo	0.16 95	0.16 186	0.09 98	0.14 154	0.13 157	0.16 170	0.12 165	0.22 139	0.12 126	0.19 96	0.16 131	0.26 170	0.13 156	0.09 114	0.20 41	0.15 48	0.22 141	0.14 100	0.27 152	0.15 146	0.21 109	0.16 45	0.09 134	0.11 145	0.19 142	0.17 118	0.24 141	0.15 93
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 95	0.13 134	0.13 165	0.14 154	0.12 141	0.14 151	0.11 156	0.20 114	0.12 126	0.21 105	0.15 120	0.18 106	0.13 156	0.13 182	0.24 65	0.16 62	0.20 112	0.17 159	0.19 87	0.13 101	0.17 70	0.16 45	0.11 172	0.13 177	0.16 107	0.18 126	0.21 121	0.17 100

HGLStereo	0.16 95	0.15 175	0.12 150	0.13 143	0.14 171	0.13 143	0.09 132	0.18 106	0.11 106	0.22 114	0.23 198	0.14 80	0.09 95	0.11 150	0.26 82	0.18 85	0.22 141	0.17 159	0.20 96	0.14 118	0.19 89	0.20 64	0.10 154	0.12 156	0.18 122	0.18 126	0.18 100	0.15 93

RASNet	0.16 95	0.15 175	0.15 181	0.13 143	0.11 129	0.12 132	0.10 150	0.24 168	0.13 147	0.22 114	0.14 113	0.18 106	0.13 156	0.10 130	0.20 41	0.18 85	0.19 104	0.13 86	0.17 77	0.10 65	0.23 124	0.27 95	0.07 88	0.15 201	0.17 110	0.18 126	0.27 180	0.24 171

DISCO	0.16 95	0.15 175	0.11 126	0.14 154	0.13 157	0.16 170	0.15 186	0.15 82	0.13 147	0.21 105	0.17 141	0.16 94	0.10 106	0.10 130	0.30 103	0.17 73	0.20 112	0.15 112	0.24 136	0.14 118	0.18 79	0.23 75	0.09 134	0.12 156	0.18 122	0.16 112	0.22 130	0.17 100

coex_refinement	0.17 107	0.15 175	0.12 150	0.12 133	0.12 141	0.14 151	0.09 132	0.21 129	0.16 188	0.22 114	0.18 151	0.18 106	0.10 106	0.10 130	0.50 188	0.19 102	0.20 112	0.15 112	0.23 127	0.11 77	0.19 89	0.17 48	0.09 134	0.11 145	0.18 122	0.18 126	0.21 121	0.22 151

G2L-Stereo	0.17 107	0.14 152	0.11 126	0.12 133	0.13 157	0.12 132	0.09 132	0.20 114	0.11 106	0.24 145	0.17 141	0.20 117	0.16 187	0.11 150	0.33 119	0.17 73	0.20 112	0.15 112	0.18 81	0.12 85	0.21 109	0.18 55	0.11 172	0.10 118	0.18 122	0.22 169	0.23 135	0.17 100

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 107	0.11 100	0.10 111	0.11 121	0.08 83	0.09 98	0.05 64	0.18 106	0.17 197	0.23 126	0.19 158	0.18 106	0.10 106	0.09 114	0.54 199	0.17 73	0.20 112	0.15 112	0.20 96	0.12 85	0.20 98	0.37 145	0.07 88	0.09 100	0.17 110	0.25 195	0.16 82	0.21 146

CASnet	0.17 107	0.12 115	0.09 98	0.10 102	0.11 129	0.14 151	0.08 112	0.23 153	0.12 126	0.28 197	0.15 120	0.23 148	0.11 124	0.09 114	0.33 119	0.16 62	0.20 112	0.12 71	0.27 152	0.11 77	0.35 186	0.25 85	0.07 88	0.09 100	0.17 110	0.13 81	0.21 121	0.17 100
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 107	0.10 79	0.10 111	0.10 102	0.09 92	0.08 81	0.05 64	0.21 129	0.12 126	0.26 171	0.12 100	0.21 129	0.08 85	0.07 82	0.35 126	0.39 250	0.21 129	0.15 112	0.22 117	0.13 101	0.30 167	0.54 196	0.05 57	0.08 77	0.14 85	0.15 104	0.19 106	0.13 76

LoS_RVC	0.17 107	0.13 134	0.11 126	0.07 63	0.10 109	0.08 81	0.07 96	0.17 95	0.12 126	0.23 126	0.17 141	0.17 103	0.11 124	0.09 114	0.46 176	0.22 137	0.17 84	0.16 143	0.25 144	0.12 85	0.36 194	0.36 139	0.08 115	0.10 118	0.21 163	0.16 112	0.17 95	0.20 133

tt_ll	0.17 107	0.13 134	0.11 126	0.07 63	0.10 109	0.08 81	0.07 96	0.17 95	0.12 126	0.23 126	0.17 141	0.17 103	0.11 124	0.09 114	0.46 176	0.22 137	0.17 84	0.16 143	0.25 144	0.12 85	0.36 194	0.36 139	0.08 115	0.10 118	0.21 163	0.16 112	0.17 95	0.20 133

iinet-f	0.17 107	0.14 152	0.11 126	0.12 133	0.09 92	0.14 151	0.09 132	0.15 82	0.10 82	0.23 126	0.24 203	0.18 106	0.16 187	0.08 92	0.38 145	0.20 112	0.20 112	0.13 86	0.38 205	0.17 174	0.21 109	0.27 95	0.09 134	0.09 100	0.18 122	0.14 89	0.25 156	0.18 107

Sa-1000	0.17 107	0.13 134	0.09 98	0.09 94	0.09 92	0.11 120	0.05 64	0.22 139	0.11 106	0.24 145	0.11 90	0.24 155	0.09 95	0.10 130	0.27 92	0.21 123	0.22 141	0.17 159	0.29 170	0.13 101	0.26 146	0.38 151	0.06 73	0.10 118	0.24 192	0.21 162	0.26 168	0.22 151

raftrobust	0.17 107	0.12 115	0.11 126	0.11 121	0.10 109	0.08 81	0.07 96	0.22 139	0.09 65	0.27 181	0.13 106	0.20 117	0.08 85	0.08 92	0.35 126	0.29 206	0.21 129	0.15 112	0.29 170	0.14 118	0.26 146	0.44 173	0.08 115	0.09 100	0.19 142	0.17 118	0.17 95	0.17 100

RALCasStereoNet	0.17 107	0.14 152	0.11 126	0.13 143	0.11 129	0.10 104	0.08 112	0.20 114	0.08 53	0.23 126	0.13 106	0.19 114	0.08 85	0.07 82	0.30 103	0.37 245	0.22 141	0.17 159	0.21 109	0.14 118	0.24 138	0.52 189	0.07 88	0.10 118	0.18 122	0.15 104	0.16 82	0.15 93

RALAANet	0.17 107	0.13 134	0.11 126	0.10 102	0.10 109	0.11 120	0.08 112	0.17 95	0.10 82	0.16 76	0.15 120	0.16 94	0.09 95	0.07 82	0.34 123	0.17 73	0.18 95	0.17 159	0.28 160	0.15 146	0.26 146	0.60 215	0.07 88	0.10 118	0.17 110	0.15 104	0.21 121	0.16 99

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 107	0.11 100	0.10 111	0.08 80	0.08 83	0.08 81	0.08 112	0.21 129	0.09 65	0.23 126	0.09 62	0.20 117	0.07 70	0.05 55	0.89 243	0.15 48	0.15 72	0.10 55	0.22 117	0.09 51	0.23 124	0.36 139	0.06 73	0.09 100	0.18 122	0.13 81	0.20 116	0.14 85

DSFCA	0.17 107	0.18 212	0.14 174	0.14 154	0.13 157	0.16 170	0.15 186	0.16 88	0.13 147	0.16 76	0.19 158	0.18 106	0.11 124	0.08 92	0.26 82	0.19 102	0.20 112	0.17 159	0.22 117	0.14 118	0.20 98	0.24 80	0.11 172	0.13 177	0.18 122	0.19 143	0.20 116	0.20 133

DMCA-RVC	0.17 107	0.12 115	0.15 181	0.12 133	0.13 157	0.11 120	0.18 200	0.17 95	0.16 188	0.18 89	0.21 175	0.21 129	0.10 106	0.10 130	0.50 188	0.18 85	0.18 95	0.17 159	0.17 77	0.15 146	0.18 79	0.18 55	0.10 154	0.13 177	0.14 85	0.15 104	0.19 106	0.18 107

CFNet	0.17 107	0.15 175	0.13 165	0.18 196	0.16 195	0.14 151	0.12 165	0.24 168	0.12 126	0.21 105	0.16 131	0.29 199	0.14 171	0.11 150	0.26 82	0.14 43	0.20 112	0.16 143	0.18 81	0.13 101	0.18 79	0.15 40	0.08 115	0.12 156	0.21 163	0.20 149	0.22 130	0.21 146

S2M2_L	0.18 123	0.14 152	0.15 181	0.13 143	0.11 129	0.15 165	0.11 156	0.21 129	0.11 106	0.26 171	0.09 62	0.20 117	0.06 53	0.17 228	0.26 82	0.20 112	0.26 193	0.16 143	0.20 96	0.15 146	0.34 177	0.30 111	0.13 206	0.10 118	0.17 110	0.20 149	0.27 180	0.22 151
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 123	0.13 134	0.11 126	0.11 121	0.10 109	0.10 104	0.06 82	0.24 168	0.09 65	0.28 197	0.13 106	0.26 170	0.11 124	0.10 130	0.32 114	0.23 152	0.25 181	0.13 86	0.21 109	0.14 118	0.33 174	0.25 85	0.08 115	0.10 118	0.18 122	0.19 143	0.24 141	0.24 171

anonymousdsp2	0.18 123	0.12 115	0.09 98	0.09 94	0.08 83	0.10 104	0.07 96	0.18 106	0.09 65	0.20 101	0.50 281	0.15 82	0.07 70	0.08 92	0.37 134	0.28 192	0.17 84	0.13 86	0.23 127	0.19 187	0.20 98	0.67 240	0.11 172	0.12 156	0.14 85	0.11 65	0.18 100	0.12 72

TestStereo	0.18 123	0.17 195	0.14 174	0.15 170	0.11 129	0.16 170	0.11 156	0.25 185	0.13 147	0.30 217	0.16 131	0.26 170	0.11 124	0.08 92	0.22 51	0.15 48	0.24 167	0.13 86	0.28 160	0.13 101	0.28 159	0.18 55	0.09 134	0.14 191	0.22 167	0.16 112	0.21 121	0.19 125

CREStereo	0.18 123	0.13 134	0.11 126	0.12 133	0.10 109	0.10 104	0.06 82	0.24 168	0.10 82	0.27 181	0.14 113	0.26 170	0.12 142	0.10 130	0.32 114	0.26 175	0.26 193	0.13 86	0.22 117	0.14 118	0.36 194	0.27 95	0.08 115	0.10 118	0.18 122	0.19 143	0.24 141	0.23 160
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
PDISCO_ROB	0.18 123	0.16 186	0.16 200	0.14 154	0.12 141	0.13 143	0.13 177	0.15 82	0.12 126	0.16 76	0.16 131	0.13 66	0.10 106	0.09 114	0.25 75	0.20 112	0.20 112	0.23 241	0.18 81	0.15 146	0.24 138	0.28 99	0.08 115	0.12 156	0.22 167	0.24 185	0.39 241	0.24 171

AIO_test	0.19 129	0.10 79	0.07 66	0.10 102	0.07 67	0.07 62	0.06 82	0.14 77	0.10 82	0.13 72	0.07 40	0.13 66	0.05 40	0.06 70	0.78 232	0.77 321	0.12 53	0.12 71	0.19 87	0.11 77	0.19 89	1.16 323	0.09 134	0.06 56	0.12 74	0.18 126	0.11 57	0.07 41

CES	0.19 129	0.10 79	0.10 111	0.09 94	0.11 129	0.10 104	0.06 82	0.42 280	0.10 82	0.20 101	0.28 228	0.23 148	0.10 106	0.13 182	0.35 126	0.24 157	0.25 181	0.15 112	0.21 109	0.14 118	0.45 233	0.29 102	0.09 134	0.08 77	0.19 142	0.15 104	0.20 116	0.23 160

raft_robust	0.19 129	0.14 152	0.11 126	0.14 154	0.09 92	0.11 120	0.08 112	0.25 185	0.12 126	0.30 217	0.10 80	0.25 164	0.14 171	0.10 130	0.29 101	0.26 175	0.22 141	0.17 159	0.35 197	0.14 118	0.28 159	0.35 136	0.06 73	0.11 145	0.22 167	0.24 185	0.24 141	0.21 146

GMOStereo	0.19 129	0.12 115	0.10 111	0.10 102	0.09 92	0.10 104	0.09 132	0.23 153	0.12 126	0.28 197	0.10 80	0.21 129	0.13 156	0.08 92	0.37 134	0.28 192	0.21 129	0.14 100	0.23 127	0.14 118	0.26 146	0.67 240	0.06 73	0.09 100	0.23 177	0.20 149	0.24 141	0.18 107

error version	0.19 129	0.12 115	0.10 111	0.10 102	0.09 92	0.10 104	0.09 132	0.23 153	0.12 126	0.28 197	0.10 80	0.21 129	0.13 156	0.08 92	0.37 134	0.28 192	0.21 129	0.14 100	0.23 127	0.14 118	0.26 146	0.67 240	0.06 73	0.09 100	0.23 177	0.20 149	0.24 141	0.18 107

test-v	0.19 129	0.12 115	0.10 111	0.10 102	0.09 92	0.10 104	0.09 132	0.23 153	0.12 126	0.28 197	0.10 80	0.21 129	0.13 156	0.08 92	0.37 134	0.28 192	0.21 129	0.14 100	0.23 127	0.14 118	0.26 146	0.67 240	0.06 73	0.09 100	0.23 177	0.20 149	0.24 141	0.18 107

test-2	0.19 129	0.12 115	0.10 111	0.10 102	0.09 92	0.10 104	0.09 132	0.23 153	0.12 126	0.28 197	0.10 80	0.21 129	0.13 156	0.08 92	0.37 134	0.28 192	0.21 129	0.14 100	0.23 127	0.14 118	0.26 146	0.67 240	0.06 73	0.09 100	0.23 177	0.20 149	0.24 141	0.18 107

LMCR-Stereo	0.19 129	0.14 152	0.12 150	0.13 143	0.12 141	0.15 165	0.10 150	0.22 139	0.13 147	0.23 126	0.18 151	0.24 155	0.17 196	0.14 197	0.30 103	0.19 102	0.26 193	0.18 185	0.33 185	0.19 187	0.27 155	0.30 111	0.10 154	0.12 156	0.20 148	0.18 126	0.24 141	0.24 171

CREStereo++_RVC	0.19 129	0.12 115	0.11 126	0.11 121	0.12 141	0.11 120	0.09 132	0.23 153	0.12 126	0.28 197	0.14 113	0.22 143	0.19 219	0.10 130	0.26 82	0.22 137	0.24 167	0.12 71	0.22 117	0.12 85	0.34 177	0.32 123	0.07 88	0.10 118	0.20 148	0.18 126	0.62 288	0.23 160
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
PMTNet	0.19 129	0.15 175	0.12 150	0.14 154	0.12 141	0.09 98	0.09 132	0.22 139	0.10 82	0.29 213	0.11 90	0.25 164	0.09 95	0.09 114	0.41 151	0.27 184	0.24 167	0.13 86	0.28 160	0.14 118	0.36 194	0.30 111	0.09 134	0.08 77	0.23 177	0.20 149	0.23 135	0.26 187

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 129	0.18 212	0.18 217	0.17 186	0.21 228	0.16 170	0.27 249	0.19 112	0.24 238	0.22 114	0.20 164	0.27 182	0.13 156	0.19 244	0.35 126	0.17 73	0.20 112	0.16 143	0.19 87	0.13 101	0.17 70	0.19 62	0.11 172	0.12 156	0.18 122	0.23 176	0.19 106	0.22 151
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.19 129	0.14 152	0.12 150	0.15 170	0.11 129	0.16 170	0.12 165	0.25 185	0.12 126	0.25 158	0.17 141	0.20 117	0.22 231	0.09 114	0.42 155	0.17 73	0.22 141	0.16 143	0.30 175	0.13 101	0.26 146	0.17 48	0.10 154	0.13 177	0.20 148	0.18 126	0.26 168	0.21 146

DN-CSS_ROB	0.19 129	0.14 152	0.16 200	0.14 154	0.14 171	0.12 132	0.10 150	0.25 185	0.13 147	0.27 181	0.26 217	0.26 170	0.18 211	0.09 114	0.33 119	0.16 62	0.20 112	0.15 112	0.41 212	0.14 118	0.30 167	0.23 75	0.10 154	0.15 201	0.17 110	0.16 112	0.22 130	0.18 107

HUF	0.20 142	0.09 67	0.07 66	0.08 80	0.08 83	0.08 81	0.06 82	0.15 82	0.08 53	0.18 89	0.07 40	0.12 63	0.07 70	0.06 70	0.96 254	0.80 325	0.19 104	0.15 112	0.28 160	0.14 118	0.22 117	0.82 277	0.10 154	0.26 264	0.11 65	0.08 37	0.11 57	0.08 49

castereo++	0.20 142	0.11 100	0.09 98	0.12 133	0.09 92	0.10 104	0.07 96	0.22 139	0.13 147	0.27 181	0.11 90	0.27 182	0.10 106	0.08 92	0.43 160	0.35 234	0.24 167	0.15 112	0.26 148	0.13 101	0.44 223	0.55 198	0.08 115	0.11 145	0.18 122	0.20 149	0.36 229	0.19 125

castereo	0.20 142	0.12 115	0.11 126	0.10 102	0.10 109	0.11 120	0.07 96	0.22 139	0.13 147	0.26 171	0.14 113	0.24 155	0.09 95	0.08 92	0.52 194	0.29 206	0.25 181	0.14 100	0.28 160	0.13 101	0.46 239	0.59 214	0.07 88	0.10 118	0.20 148	0.20 149	0.19 106	0.20 133

GCAP-BAT	0.20 142	0.10 79	0.07 66	0.08 80	0.10 109	0.07 62	0.05 64	0.20 114	0.11 106	0.25 158	0.09 62	0.26 170	0.07 70	0.10 130	0.23 55	0.28 192	1.43 330	0.15 112	0.24 136	0.14 118	0.44 223	0.29 102	0.07 88	0.08 77	0.14 85	0.14 89	0.16 82	0.18 107

test_for_model	0.20 142	0.10 79	0.07 66	0.08 80	0.10 109	0.07 62	0.05 64	0.20 114	0.11 106	0.25 158	0.09 62	0.26 170	0.07 70	0.10 130	0.23 55	0.28 192	1.43 330	0.15 112	0.24 136	0.14 118	0.44 223	0.29 102	0.07 88	0.08 77	0.14 85	0.14 89	0.16 82	0.18 107

testlalala2	0.20 142	0.10 79	0.07 66	0.08 80	0.10 109	0.07 62	0.05 64	0.20 114	0.11 106	0.25 158	0.09 62	0.26 170	0.07 70	0.10 130	0.23 55	0.28 192	1.43 330	0.15 112	0.24 136	0.14 118	0.44 223	0.29 102	0.07 88	0.08 77	0.14 85	0.14 89	0.16 82	0.18 107

testlalala	0.20 142	0.10 79	0.07 66	0.08 80	0.10 109	0.07 62	0.05 64	0.20 114	0.11 106	0.25 158	0.09 62	0.26 170	0.07 70	0.10 130	0.23 55	0.28 192	1.43 330	0.15 112	0.24 136	0.14 118	0.44 223	0.29 102	0.07 88	0.08 77	0.14 85	0.14 89	0.16 82	0.18 107

testlalala_base	0.20 142	0.10 79	0.07 66	0.08 80	0.10 109	0.07 62	0.05 64	0.20 114	0.11 106	0.25 158	0.09 62	0.26 170	0.07 70	0.10 130	0.23 55	0.28 192	1.43 330	0.15 112	0.24 136	0.14 118	0.44 223	0.29 102	0.07 88	0.08 77	0.14 85	0.14 89	0.16 82	0.18 107

GCAP-Stereo	0.20 142	0.10 79	0.07 66	0.08 80	0.10 109	0.07 62	0.05 64	0.20 114	0.11 106	0.25 158	0.09 62	0.26 170	0.07 70	0.10 130	0.23 55	0.28 192	1.43 330	0.15 112	0.24 136	0.14 118	0.44 223	0.29 102	0.07 88	0.08 77	0.14 85	0.14 89	0.16 82	0.18 107

dd	0.20 142	0.17 195	0.10 111	0.35 269	0.13 157	0.25 236	0.12 165	0.22 139	0.10 82	0.22 114	0.11 90	0.38 244	0.10 106	0.09 114	0.40 149	0.18 85	0.29 227	0.15 112	0.36 201	0.14 118	0.20 98	0.17 48	0.09 134	0.13 177	0.22 167	0.17 118	0.26 168	0.20 133

GLC_STEREO	0.20 142	0.15 175	0.16 200	0.15 170	0.14 171	0.14 151	0.12 165	0.26 198	0.10 82	0.28 197	0.19 158	0.20 117	0.10 106	0.11 150	0.51 193	0.20 112	0.28 217	0.15 112	0.26 148	0.15 146	0.38 207	0.30 111	0.09 134	0.11 145	0.20 148	0.14 89	0.30 202	0.18 107

TANstereo	0.20 142	0.12 115	0.11 126	0.14 154	0.13 157	0.14 151	0.08 112	0.17 95	0.11 106	0.24 145	0.13 106	0.16 94	0.12 142	0.13 182	0.30 103	0.29 206	0.26 193	0.25 254	0.34 188	0.23 217	0.34 177	0.32 123	0.29 282	0.10 118	0.14 85	0.17 118	0.36 229	0.19 125

XX-TBD	0.20 142	0.12 115	0.11 126	0.14 154	0.13 157	0.14 151	0.08 112	0.17 95	0.11 106	0.24 145	0.13 106	0.16 94	0.12 142	0.13 182	0.30 103	0.29 206	0.26 193	0.25 254	0.34 188	0.23 217	0.34 177	0.32 123	0.29 282	0.10 118	0.14 85	0.17 118	0.36 229	0.19 125

STTStereo	0.20 142	0.19 228	0.21 239	0.18 196	0.20 224	0.17 180	0.27 249	0.18 106	0.19 211	0.20 101	0.19 158	0.24 155	0.15 180	0.17 228	0.44 162	0.18 85	0.20 112	0.19 202	0.19 87	0.14 118	0.18 79	0.20 64	0.11 172	0.13 177	0.19 142	0.21 162	0.20 116	0.26 187

BEATNet_4x	0.20 142	0.14 152	0.12 150	0.13 143	0.13 157	0.12 132	0.12 165	0.20 114	0.14 163	0.27 181	0.14 113	0.22 143	0.14 171	0.11 150	0.45 169	0.21 123	0.23 155	0.21 220	0.20 96	0.13 101	0.33 174	0.48 184	0.10 154	0.13 177	0.18 122	0.18 126	0.27 180	0.24 171

iResNetv2_ROB	0.20 142	0.14 152	0.11 126	0.17 186	0.13 157	0.17 180	0.11 156	0.26 198	0.12 126	0.26 171	0.20 164	0.28 191	0.20 223	0.10 130	0.49 182	0.16 62	0.21 129	0.15 112	0.36 201	0.15 146	0.36 194	0.20 64	0.12 193	0.16 212	0.20 148	0.18 126	0.30 202	0.19 125

DLCB_ROB	0.20 142	0.17 195	0.17 207	0.14 154	0.15 185	0.14 151	0.14 179	0.21 129	0.16 188	0.23 126	0.23 198	0.25 164	0.18 211	0.15 211	0.24 65	0.18 85	0.22 141	0.18 185	0.19 87	0.15 146	0.26 146	0.24 80	0.13 206	0.16 212	0.37 272	0.25 195	0.25 156	0.20 133

test-3	0.21 159	0.11 100	0.10 111	0.11 121	0.12 141	0.10 104	0.08 112	0.25 185	0.10 82	0.27 181	0.11 90	0.30 210	0.11 124	0.09 114	0.50 188	0.39 250	0.23 155	0.15 112	0.47 224	0.15 146	0.34 177	0.65 227	0.07 88	0.10 118	0.17 110	0.14 89	0.25 156	0.23 160

test_1	0.21 159	0.11 100	0.10 111	0.11 121	0.12 141	0.10 104	0.08 112	0.25 185	0.10 82	0.27 181	0.11 90	0.30 210	0.11 124	0.08 92	0.50 188	0.39 250	0.23 155	0.15 112	0.47 224	0.15 146	0.34 177	0.65 227	0.07 88	0.10 118	0.17 110	0.14 89	0.25 156	0.23 160

AACVNet	0.21 159	0.18 212	0.15 181	0.19 205	0.19 217	0.19 197	0.14 179	0.23 153	0.15 174	0.25 158	0.23 198	0.21 129	0.13 156	0.13 182	0.57 206	0.19 102	0.25 181	0.18 185	0.25 144	0.18 182	0.23 124	0.24 80	0.14 216	0.15 201	0.23 177	0.21 162	0.25 156	0.25 181

sAnonymous2	0.21 159	0.14 152	0.13 165	0.12 133	0.12 141	0.14 151	0.12 165	0.28 228	0.16 188	0.23 126	0.20 164	0.20 117	0.15 180	0.08 92	0.31 110	0.27 184	0.25 181	0.22 230	0.40 208	0.21 200	0.35 186	0.42 163	0.09 134	0.13 177	0.23 177	0.24 185	0.23 135	0.24 171

CroCo_RVC	0.21 159	0.14 152	0.13 165	0.12 133	0.12 141	0.14 151	0.12 165	0.28 228	0.16 188	0.23 126	0.20 164	0.20 117	0.15 180	0.08 92	0.31 110	0.27 184	0.25 181	0.22 230	0.40 208	0.21 200	0.35 186	0.42 163	0.09 134	0.13 177	0.23 177	0.24 185	0.23 135	0.24 171

CFNet_pseudo	0.21 159	0.16 186	0.16 200	0.19 205	0.16 195	0.17 180	0.13 177	0.24 168	0.15 174	0.28 197	0.22 188	0.23 148	0.20 223	0.12 167	0.65 218	0.18 85	0.20 112	0.17 159	0.31 180	0.13 101	0.21 109	0.21 68	0.12 193	0.13 177	0.20 148	0.20 149	0.25 156	0.26 187

ADLNet	0.21 159	0.18 212	0.12 150	0.16 178	0.14 171	0.19 197	0.15 186	0.20 114	0.11 106	0.17 82	0.15 120	0.34 229	0.14 171	0.32 281	1.10 264	0.16 62	0.20 112	0.14 100	0.18 81	0.14 118	0.17 70	0.22 71	0.15 226	0.09 100	0.18 122	0.19 143	0.19 106	0.18 107

psm_up	0.21 159	0.17 195	0.19 226	0.20 210	0.17 201	0.20 204	0.15 186	0.26 198	0.23 234	0.22 114	0.18 151	0.23 148	0.20 223	0.16 218	0.36 133	0.19 102	0.24 167	0.18 185	0.30 175	0.17 174	0.23 124	0.21 68	0.12 193	0.21 244	0.24 192	0.27 211	0.26 168	0.25 181

AF-Net	0.21 159	0.18 212	0.18 217	0.18 196	0.22 234	0.20 204	0.24 229	0.24 168	0.21 220	0.19 96	0.25 209	0.27 182	0.16 187	0.14 197	0.37 134	0.20 112	0.18 95	0.17 159	0.23 127	0.15 146	0.18 79	0.26 91	0.17 233	0.14 191	0.20 148	0.22 169	0.29 194	0.22 151

Nwc_Net	0.21 159	0.18 212	0.18 217	0.18 196	0.22 234	0.20 204	0.24 229	0.24 168	0.21 220	0.19 96	0.25 209	0.27 182	0.16 187	0.14 197	0.37 134	0.20 112	0.18 95	0.17 159	0.23 127	0.15 146	0.18 79	0.26 91	0.17 233	0.14 191	0.20 148	0.22 169	0.29 194	0.22 151

AE-Stereo	0.22 169	0.14 152	0.14 174	0.16 178	0.13 157	0.12 132	0.09 132	0.23 153	0.15 174	0.27 181	0.12 100	0.29 199	0.13 156	0.09 114	0.30 103	0.29 206	0.28 217	0.19 202	0.30 175	0.22 210	0.35 186	0.77 267	0.08 115	0.15 201	0.23 177	0.24 185	0.26 168	0.20 133

MIPNet	0.22 169	0.15 175	0.11 126	0.11 121	0.12 141	0.12 132	0.08 112	0.24 168	0.10 82	0.27 181	0.24 203	0.23 148	0.14 171	0.11 150	0.93 250	0.21 123	0.23 155	0.17 159	0.31 180	0.20 192	0.22 117	0.44 173	0.07 88	0.12 156	0.24 192	0.29 224	0.27 180	0.20 133

test_3	0.22 169	0.12 115	0.12 150	0.11 121	0.12 141	0.10 104	0.08 112	0.25 185	0.12 126	0.28 197	0.12 100	0.31 220	0.15 180	0.08 92	0.53 195	0.40 256	0.23 155	0.15 112	0.47 224	0.16 164	0.36 194	0.65 227	0.06 73	0.12 156	0.20 148	0.19 143	0.27 180	0.25 181

APVNet	0.22 169	0.18 212	0.15 181	0.17 186	0.20 224	0.20 204	0.18 200	0.24 168	0.15 174	0.18 89	0.21 175	0.21 129	0.12 142	0.17 228	0.45 169	0.25 165	0.28 217	0.21 220	0.34 188	0.21 200	0.24 138	0.33 129	0.11 172	0.18 230	0.22 167	0.18 126	0.30 202	0.23 160

CFNet_RVC	0.22 169	0.18 212	0.15 181	0.18 196	0.17 201	0.19 197	0.12 165	0.21 129	0.13 147	0.23 126	0.21 175	0.25 164	0.13 156	0.13 182	0.93 250	0.20 112	0.23 155	0.17 159	0.27 152	0.16 164	0.25 145	0.22 71	0.10 154	0.14 191	0.23 177	0.21 162	0.25 156	0.23 160

HSM	0.22 169	0.17 195	0.15 181	0.18 196	0.18 209	0.16 170	0.14 179	0.26 198	0.14 163	0.25 158	0.22 188	0.24 155	0.18 211	0.11 150	0.67 222	0.18 85	0.26 193	0.16 143	0.27 152	0.17 174	0.30 167	0.23 75	0.10 154	0.14 191	0.23 177	0.23 176	0.27 180	0.25 181

MyStereo04	0.23 175	0.18 212	0.18 217	0.14 154	0.14 171	0.13 143	0.11 156	0.28 228	0.22 226	0.32 229	0.20 164	0.30 210	0.14 171	0.08 92	0.31 110	0.24 157	0.22 141	0.18 185	0.55 255	0.23 217	0.38 207	0.37 145	0.12 193	0.17 220	0.28 230	0.30 232	0.31 210	0.22 151

LoS	0.23 175	0.15 175	0.11 126	0.13 143	0.14 171	0.13 143	0.08 112	0.60 305	0.11 106	0.37 270	0.38 254	0.36 239	0.14 171	0.11 150	0.32 114	0.26 175	0.26 193	0.16 143	0.27 152	0.16 164	0.43 218	0.37 145	0.10 154	0.10 118	0.26 210	0.19 143	0.25 156	0.28 201
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 175	0.12 115	0.12 150	0.10 102	0.10 109	0.10 104	0.08 112	0.22 139	0.09 65	0.24 145	0.15 120	0.21 129	0.09 95	0.11 150	1.84 302	0.19 102	0.21 129	0.16 143	0.24 136	0.15 146	0.21 109	0.37 145	0.07 88	0.12 156	0.18 122	0.22 169	0.24 141	0.14 85

AnonymousM	0.23 175	0.09 67	0.07 66	0.09 94	0.07 67	0.08 81	0.06 82	0.20 114	0.09 65	0.23 126	0.19 158	0.16 94	0.07 70	0.11 150	0.27 92	0.24 157	0.24 167	0.14 100	0.21 109	0.16 164	0.32 172	0.45 177	0.08 115	0.09 100	0.11 65	0.20 149	0.66 295	1.40 317

ICVP	0.23 175	0.18 212	0.21 239	0.18 196	0.17 201	0.18 188	0.15 186	0.22 139	0.17 197	0.24 145	0.21 175	0.24 155	0.18 211	0.12 167	0.43 160	0.24 157	0.25 181	0.24 246	0.26 148	0.21 200	0.31 171	0.52 189	0.26 265	0.17 220	0.24 192	0.26 204	0.25 156	0.24 171
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 175	0.16 186	0.13 165	0.19 205	0.14 171	0.12 132	0.09 132	0.24 168	0.12 126	0.29 213	0.16 131	0.27 182	0.16 187	0.10 130	0.24 65	0.26 175	0.26 193	0.13 86	0.30 175	0.12 85	0.50 249	0.38 151	0.08 115	0.11 145	0.26 210	0.28 217	0.66 295	0.46 254

sCroCo_RVC	0.23 175	0.13 134	0.12 150	0.11 121	0.10 109	0.14 151	0.09 132	0.24 168	0.19 211	0.24 145	0.16 131	0.20 117	0.20 223	0.09 114	0.33 119	0.36 241	0.28 217	0.22 230	0.35 197	0.21 200	0.48 245	0.66 234	0.10 154	0.16 212	0.23 177	0.21 162	0.29 194	0.23 160

GES	0.23 175	0.16 186	0.12 150	0.14 154	0.15 185	0.19 197	0.15 186	0.25 185	0.14 163	0.26 171	0.18 151	0.22 143	0.14 171	0.17 228	0.56 202	0.22 137	0.27 205	0.19 202	0.53 247	0.20 192	0.35 186	0.37 145	0.13 206	0.15 201	0.20 148	0.17 118	0.27 180	0.43 248

FADNet-RVC-Resample	0.23 175	0.16 186	0.18 217	0.17 186	0.16 195	0.16 170	0.16 194	0.24 168	0.18 206	0.26 171	0.18 151	0.27 182	0.17 196	0.16 218	0.81 236	0.18 85	0.21 129	0.23 241	0.26 148	0.25 232	0.23 124	0.39 157	0.13 206	0.21 244	0.22 167	0.22 169	0.19 106	0.22 151

RP	0.23 175	0.20 233	0.23 252	0.22 221	0.21 228	0.22 219	0.25 238	0.24 168	0.23 234	0.17 82	0.24 203	0.25 164	0.19 219	0.16 218	0.55 200	0.18 85	0.21 129	0.16 143	0.22 117	0.16 164	0.18 79	0.33 129	0.14 216	0.17 220	0.23 177	0.23 176	0.31 210	0.26 187

UDGNet	0.24 185	0.20 233	0.15 181	0.36 271	0.31 270	0.32 263	0.29 258	0.22 139	0.15 174	0.21 105	0.21 175	0.21 129	0.08 85	0.51 301	0.25 75	0.17 73	0.22 141	0.17 159	0.27 152	0.15 146	0.28 159	0.38 151	0.31 290	0.11 145	0.24 192	0.23 176	0.22 130	0.20 133

SACVNet	0.24 185	0.20 233	0.19 226	0.21 216	0.19 217	0.19 197	0.20 209	0.26 198	0.22 226	0.25 158	0.22 188	0.21 129	0.12 142	0.17 228	0.48 181	0.22 137	0.26 193	0.21 220	0.32 184	0.20 192	0.29 165	0.41 160	0.15 226	0.18 230	0.28 230	0.26 204	0.30 202	0.26 187

FADNet-RVC	0.24 185	0.17 195	0.15 181	0.21 216	0.17 201	0.17 180	0.21 214	0.26 198	0.14 163	0.25 158	0.21 175	0.28 191	0.17 196	0.14 197	0.98 257	0.22 137	0.23 155	0.17 159	0.36 201	0.22 210	0.24 138	0.30 111	0.14 216	0.17 220	0.25 205	0.23 176	0.21 121	0.24 171

UCFNet_RVC	0.24 185	0.25 258	0.17 207	0.21 216	0.20 224	0.20 204	0.15 186	0.23 153	0.16 188	0.26 171	0.20 164	0.35 237	0.17 196	0.13 182	0.87 242	0.19 102	0.22 141	0.18 185	0.33 185	0.17 174	0.27 155	0.24 80	0.17 233	0.15 201	0.27 218	0.23 176	0.24 141	0.29 205

DeepPruner_ROB	0.24 185	0.17 195	0.17 207	0.17 186	0.17 201	0.16 170	0.24 229	0.22 139	0.17 197	0.26 171	0.26 217	0.21 129	0.18 211	0.12 167	0.64 215	0.21 123	0.24 167	0.21 220	0.29 170	0.16 164	0.44 223	0.36 139	0.14 216	0.16 212	0.22 167	0.30 232	0.27 180	0.23 160

PS-NSSS	0.24 185	0.26 264	0.21 239	0.31 259	0.22 234	0.26 242	0.23 224	0.27 217	0.15 174	0.28 197	0.21 175	0.55 266	0.15 180	0.16 218	0.35 126	0.16 62	0.19 104	0.17 159	0.36 201	0.15 146	0.17 70	0.14 36	0.22 258	0.16 212	0.24 192	0.24 185	0.28 193	0.27 197

PWCDC_ROB	0.24 185	0.10 79	0.13 165	0.10 102	0.18 209	0.12 132	0.16 194	0.12 66	0.38 279	0.11 63	0.25 209	0.15 82	0.82 293	0.28 270	0.92 248	0.21 123	0.17 84	0.18 185	0.18 81	0.17 174	0.23 124	0.46 178	0.20 247	0.17 220	0.12 74	0.21 162	0.15 77	0.26 187

Any-RAFT	0.25 192	0.13 134	0.17 207	0.16 178	0.14 171	0.15 165	0.11 156	0.25 185	0.14 163	0.28 197	0.34 241	0.29 199	0.11 124	0.12 167	0.35 126	0.26 175	0.28 217	0.17 159	0.52 244	0.16 164	0.63 279	0.49 187	0.10 154	0.11 145	0.28 230	0.33 249	0.26 168	0.41 244

GEStereo_RVC	0.25 192	0.19 228	0.15 181	0.18 196	0.17 201	0.19 197	0.18 200	0.26 198	0.17 197	0.27 181	0.20 164	0.28 191	0.17 196	0.12 167	0.34 123	0.27 184	0.28 217	0.24 246	0.47 224	0.22 210	0.34 177	0.66 234	0.11 172	0.18 230	0.25 205	0.22 169	0.26 168	0.32 216

stereogan	0.25 192	0.22 239	0.22 247	0.23 227	0.26 256	0.25 236	0.23 224	0.26 198	0.24 238	0.20 101	0.23 198	0.31 220	0.23 232	0.17 228	0.38 145	0.21 123	0.22 141	0.19 202	0.28 160	0.20 192	0.23 124	0.46 178	0.17 233	0.18 230	0.22 167	0.24 185	0.37 236	0.27 197

R-Stereo Train	0.25 192	0.14 152	0.14 174	0.15 170	0.13 157	0.18 188	0.07 96	0.24 168	0.15 174	0.32 229	0.25 209	0.28 191	0.13 156	0.14 197	0.71 224	0.32 217	0.29 227	0.20 211	0.47 224	0.20 192	0.48 245	0.65 227	0.10 154	0.12 156	0.24 192	0.25 195	0.23 135	0.28 201

RAFT-Stereo	0.25 192	0.14 152	0.14 174	0.15 170	0.13 157	0.18 188	0.07 96	0.24 168	0.15 174	0.32 229	0.25 209	0.28 191	0.13 156	0.14 197	0.71 224	0.32 217	0.29 227	0.20 211	0.47 224	0.20 192	0.48 245	0.65 227	0.10 154	0.12 156	0.24 192	0.25 195	0.23 135	0.28 201
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 192	0.16 186	0.16 200	0.25 239	0.19 217	0.21 214	0.18 200	0.30 245	0.16 188	0.31 224	0.31 235	0.34 229	0.25 240	0.11 150	0.32 114	0.25 165	0.26 193	0.17 159	0.54 251	0.16 164	0.37 202	0.38 151	0.14 216	0.19 238	0.25 205	0.23 176	0.27 180	0.26 187

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 198	0.19 228	0.08 84	0.21 216	0.21 228	0.28 249	0.17 198	0.25 185	0.14 163	0.42 294	0.26 217	0.44 255	0.09 95	0.11 150	0.37 134	0.30 212	0.25 181	0.16 143	0.31 180	0.17 174	0.42 215	0.87 287	0.08 115	0.09 100	0.21 163	0.18 126	0.27 180	0.50 256

Reg-Stereo(zero)	0.26 198	0.13 134	0.15 181	0.13 143	0.12 141	0.14 151	0.14 179	0.32 256	0.15 174	0.33 240	0.56 292	0.30 210	0.12 142	0.18 239	0.28 98	0.32 217	0.30 234	0.16 143	0.42 214	0.18 182	0.35 186	0.76 262	0.13 206	0.11 145	0.20 148	0.25 195	0.40 245	0.37 228

HI	0.26 198	0.13 134	0.15 181	0.13 143	0.12 141	0.14 151	0.14 179	0.32 256	0.15 174	0.33 240	0.56 292	0.30 210	0.12 142	0.18 239	0.28 98	0.32 217	0.30 234	0.16 143	0.42 214	0.18 182	0.35 186	0.76 262	0.13 206	0.11 145	0.20 148	0.25 195	0.40 245	0.37 228

CASS	0.26 198	0.18 212	0.17 207	0.21 216	0.18 209	0.22 219	0.26 245	0.28 228	0.20 216	0.33 240	0.24 203	0.28 191	0.18 211	0.12 167	0.37 134	0.24 157	0.39 273	0.20 211	0.44 218	0.17 174	0.58 268	0.48 184	0.11 172	0.14 191	0.32 252	0.22 169	0.32 216	0.33 219
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 198	0.19 228	0.15 181	0.23 227	0.16 195	0.21 214	0.23 224	0.28 228	0.17 197	0.27 181	0.28 228	0.26 170	0.19 219	0.15 211	0.98 257	0.22 137	0.21 129	0.20 211	0.43 217	0.26 242	0.28 159	0.31 121	0.14 216	0.15 201	0.28 230	0.27 211	0.24 141	0.27 197

NCC-stereo	0.26 198	0.22 239	0.22 247	0.22 221	0.24 244	0.23 226	0.28 254	0.26 198	0.28 258	0.18 89	0.26 217	0.29 199	0.27 244	0.17 228	0.56 202	0.23 152	0.23 155	0.24 246	0.28 160	0.21 200	0.23 124	0.32 123	0.20 247	0.17 220	0.27 218	0.29 224	0.33 219	0.30 209

Abc-Net	0.26 198	0.22 239	0.22 247	0.22 221	0.24 244	0.23 226	0.28 254	0.26 198	0.28 258	0.18 89	0.26 217	0.29 199	0.27 244	0.17 228	0.56 202	0.23 152	0.23 155	0.24 246	0.28 160	0.21 200	0.23 124	0.32 123	0.20 247	0.17 220	0.27 218	0.29 224	0.33 219	0.30 209
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EGLCR-Stereo	0.27 205	0.12 115	0.11 126	0.11 121	0.12 141	0.13 143	0.06 82	0.23 153	0.14 163	0.27 181	0.18 151	0.24 155	0.09 95	0.10 130	0.35 126	0.38 247	0.24 167	0.16 143	0.31 180	0.21 200	0.37 202	1.30 329	0.11 172	0.30 277	0.17 110	0.26 204	0.93 316	0.25 181

IPLGR	0.27 205	0.16 186	0.14 174	0.15 170	0.15 185	0.13 143	0.09 132	0.24 168	0.13 147	0.28 197	0.25 209	0.24 155	0.12 142	0.11 150	1.85 304	0.20 112	0.23 155	0.18 185	0.35 197	0.21 200	0.28 159	0.56 207	0.07 88	0.13 177	0.25 205	0.27 211	0.29 194	0.21 146

cross-raft	0.27 205	0.15 175	0.13 165	0.14 154	0.14 171	0.17 180	0.10 150	0.27 217	0.15 174	0.30 217	0.22 188	0.28 191	0.10 106	0.14 197	0.42 155	0.42 262	0.27 205	0.17 159	0.57 257	0.26 242	0.62 278	0.94 301	0.09 134	0.12 156	0.29 238	0.27 211	0.26 168	0.31 214

pcwnet_v2	0.27 205	0.17 195	0.18 217	0.22 221	0.19 217	0.22 219	0.18 200	0.25 185	0.18 206	0.30 217	0.24 203	0.33 226	0.29 248	0.18 239	0.90 244	0.22 137	0.24 167	0.19 202	0.38 205	0.16 164	0.28 159	0.31 121	0.17 233	0.16 212	0.26 210	0.26 204	0.30 202	0.39 234

MSMDNet	0.27 205	0.14 152	0.12 150	0.13 143	0.15 185	0.16 170	0.12 165	0.26 198	0.14 163	0.31 224	0.21 175	0.27 182	0.29 248	0.15 211	0.44 162	0.51 278	0.28 217	0.18 185	0.54 251	0.28 252	0.58 268	0.84 282	0.10 154	0.12 156	0.26 210	0.25 195	0.26 168	0.29 205

PA-Net	0.27 205	0.27 267	0.29 276	0.18 196	0.26 256	0.21 214	0.27 249	0.26 198	0.25 245	0.22 114	0.21 175	0.22 143	0.24 238	0.29 271	0.62 213	0.25 165	0.18 95	0.23 241	0.20 96	0.22 210	0.20 98	0.36 139	0.17 233	0.20 240	0.24 192	0.44 273	0.24 141	0.55 261
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 205	0.17 195	0.15 181	0.23 227	0.19 217	0.26 242	0.28 254	0.20 114	0.15 174	0.22 114	0.20 164	0.18 106	0.11 124	0.39 291	1.91 313	0.21 123	0.24 167	0.20 211	0.22 117	0.14 118	0.19 89	0.18 55	0.26 265	0.14 191	0.22 167	0.18 126	0.19 106	0.18 107

NCCL2	0.27 205	0.24 253	0.23 252	0.19 205	0.20 224	0.18 188	0.19 208	0.26 198	0.23 234	0.29 213	0.22 188	0.28 191	0.17 196	0.15 211	0.68 223	0.25 165	0.25 181	0.22 230	0.27 152	0.22 210	0.34 177	0.44 173	0.19 245	0.22 251	0.34 259	0.34 251	0.36 229	0.36 224

GANet-ADL	0.28 213	0.18 212	0.16 200	0.20 210	0.19 217	0.23 226	0.20 209	0.26 198	0.16 188	0.34 245	0.35 243	0.30 210	0.17 196	0.21 253	0.45 169	0.29 206	0.31 242	0.19 202	0.49 235	0.28 252	0.41 211	0.77 267	0.13 206	0.15 201	0.24 192	0.30 232	0.34 223	0.30 209

RGC	0.28 213	0.25 258	0.29 276	0.25 239	0.27 263	0.28 249	0.21 214	0.28 228	0.31 270	0.22 114	0.31 235	0.29 199	0.32 251	0.21 253	0.59 209	0.25 165	0.24 167	0.21 220	0.30 175	0.22 210	0.27 155	0.40 158	0.18 244	0.21 244	0.29 238	0.32 244	0.35 227	0.36 224

XPNet_ROB	0.28 213	0.28 270	0.20 231	0.20 210	0.22 234	0.22 219	0.22 221	0.20 114	0.21 220	0.24 145	0.27 223	0.79 283	0.17 196	0.16 218	0.50 188	0.23 152	0.35 258	0.21 220	0.28 160	0.20 192	0.30 167	0.53 193	0.17 233	0.18 230	0.23 177	0.24 185	0.49 264	0.36 224

RAFT-Test	0.29 216	0.14 152	0.12 150	0.16 178	0.15 185	0.18 188	0.12 165	0.27 217	0.14 163	0.32 229	0.50 281	0.27 182	0.12 142	0.14 197	0.44 162	0.52 280	0.27 205	0.18 185	0.59 262	0.25 232	0.59 271	0.72 252	0.10 154	0.12 156	0.27 218	0.50 283	0.27 180	0.34 220

HH	0.29 216	0.10 79	0.18 217	0.16 178	0.15 185	0.20 204	0.14 179	0.27 217	0.13 147	0.36 265	0.21 175	0.29 199	0.11 124	0.15 211	0.46 176	0.64 306	0.27 205	0.19 202	0.50 236	0.27 248	0.68 288	0.75 258	0.11 172	0.16 212	0.24 192	0.30 232	0.36 229	0.37 228

HanStereo	0.29 216	0.10 79	0.18 217	0.16 178	0.15 185	0.20 204	0.14 179	0.27 217	0.13 147	0.36 265	0.21 175	0.29 199	0.11 124	0.15 211	0.46 176	0.64 306	0.27 205	0.19 202	0.50 236	0.27 248	0.68 288	0.75 258	0.11 172	0.16 212	0.24 192	0.30 232	0.36 229	0.37 228

RTSC	0.29 216	0.17 195	0.17 207	0.17 186	0.17 201	0.18 188	0.21 214	0.23 153	0.22 226	0.26 171	0.25 209	0.21 129	0.19 219	0.14 197	1.67 295	0.28 192	0.31 242	0.21 220	0.40 208	0.19 187	0.33 174	0.38 151	0.11 172	0.18 230	0.23 177	0.24 185	0.31 210	0.45 250

DeepPrunerF	0.29 216	0.17 195	0.15 181	0.23 227	0.44 291	0.17 180	0.23 224	0.20 114	0.26 250	0.16 76	0.22 188	0.15 82	0.12 142	0.13 182	0.98 257	0.22 137	0.19 104	0.17 159	0.27 152	0.17 174	0.22 117	0.21 68	0.12 193	0.13 177	1.95 342	0.26 204	0.22 130	0.20 133

MSKI-zero shot	0.30 221	0.13 134	0.11 126	0.14 154	0.14 171	0.15 165	0.11 156	0.27 217	0.13 147	0.29 213	0.41 262	0.29 199	0.11 124	0.12 167	0.60 212	0.55 288	0.28 217	0.18 185	0.58 258	0.30 264	0.57 264	0.97 306	0.09 134	0.12 156	0.26 210	0.39 264	0.32 216	0.41 244

dad	0.30 221	0.21 237	0.15 181	0.47 283	0.22 234	0.30 258	0.49 284	0.40 275	0.13 147	0.32 229	0.14 113	0.41 250	0.24 238	0.11 150	0.59 209	0.20 112	0.32 247	0.17 159	0.51 241	0.16 164	0.29 165	0.23 75	0.11 172	0.19 238	0.32 252	0.18 126	0.68 299	0.46 254

GwcNet-ADL	0.30 221	0.22 239	0.21 239	0.29 251	0.23 242	0.24 232	0.22 221	0.28 228	0.19 211	0.34 245	0.57 295	0.44 255	0.23 232	0.22 256	0.53 195	0.35 234	0.30 234	0.22 230	0.45 221	0.28 252	0.37 202	0.47 180	0.14 216	0.17 220	0.27 218	0.30 232	0.29 194	0.38 233

Anonymous3	0.30 221	0.21 237	0.16 200	0.17 186	0.16 195	0.20 204	0.16 194	0.31 249	0.25 245	0.30 217	0.20 164	0.45 257	0.20 223	0.17 228	0.55 200	0.52 280	0.32 247	0.27 269	0.51 241	0.27 248	0.50 249	0.67 240	0.13 206	0.15 201	0.28 230	0.30 232	0.34 223	0.26 187

iResNet	0.30 221	0.17 195	0.17 207	0.24 235	0.23 242	0.28 249	0.20 209	0.31 249	0.21 220	0.32 229	0.29 231	0.50 262	0.51 279	0.11 150	0.53 195	0.35 234	0.27 205	0.20 211	0.74 273	0.25 232	0.47 243	0.32 123	0.15 226	0.26 264	0.26 210	0.25 195	0.34 223	0.29 205

test-1	0.32 226	0.10 79	0.13 165	0.14 154	0.14 171	0.25 236	0.18 200	0.29 241	0.17 197	0.37 270	0.41 262	0.31 220	0.17 196	0.14 197	0.91 246	0.51 278	0.27 205	0.21 220	0.53 247	0.25 232	0.57 264	0.99 311	0.11 172	0.14 191	0.28 230	0.29 224	0.31 210	0.36 224

ADCP+	0.32 226	0.17 195	0.17 207	0.15 170	0.14 171	0.17 180	0.21 214	0.21 129	0.32 271	0.25 158	0.25 209	0.37 242	0.12 142	0.13 182	1.80 301	0.18 85	0.20 112	0.17 159	0.34 188	0.18 182	0.24 138	0.30 111	0.12 193	0.12 156	0.24 192	0.68 302	0.33 219	0.96 299

HSM-Net_RVC	0.32 226	0.17 195	0.18 217	0.27 246	0.21 228	0.21 214	0.15 186	0.28 228	0.19 211	0.34 245	0.40 260	1.56 312	0.27 244	0.15 211	0.45 169	0.22 137	0.26 193	0.19 202	0.28 160	0.20 192	0.41 211	0.57 209	0.14 216	0.21 244	0.30 242	0.31 240	0.36 229	0.35 222
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 226	0.25 258	0.25 262	0.25 239	0.30 267	0.22 219	0.27 249	0.35 262	0.38 279	0.30 217	0.27 223	0.67 276	0.23 232	0.17 228	0.80 235	0.21 123	0.21 129	0.21 220	0.29 170	0.26 242	0.23 124	0.29 102	0.14 216	0.27 269	0.36 271	0.45 275	0.39 241	0.56 263

IGEV-FE	0.33 230	0.13 134	0.24 259	0.30 253	0.18 209	0.23 226	0.24 229	0.28 228	0.17 197	0.35 257	0.53 285	0.34 229	0.11 124	0.14 197	0.41 151	0.61 304	0.27 205	0.17 159	0.48 232	0.31 271	0.52 254	1.06 317	0.12 193	0.12 156	0.35 265	0.28 217	0.62 288	0.45 250

IGEV_Zeroshot_test	0.33 230	0.13 134	0.24 259	0.30 253	0.18 209	0.23 226	0.24 229	0.28 228	0.17 197	0.35 257	0.53 285	0.34 229	0.11 124	0.14 197	0.41 151	0.61 304	0.27 205	0.17 159	0.48 232	0.31 271	0.52 254	1.06 317	0.12 193	0.12 156	0.35 265	0.28 217	0.62 288	0.45 250

GANetREF_RVC	0.33 230	0.30 275	0.33 289	0.28 249	0.27 263	0.27 245	0.26 245	0.42 280	0.35 277	0.38 279	0.22 188	0.57 267	0.39 263	0.16 218	0.37 134	0.24 157	0.30 234	0.25 254	0.45 221	0.26 242	0.37 202	0.28 99	0.25 263	0.33 282	0.35 265	0.29 224	0.46 257	0.40 241
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
model_zeroshot	0.34 233	0.14 152	0.13 165	0.17 186	0.15 185	0.18 188	0.12 165	0.28 228	0.15 174	0.33 240	0.38 254	0.32 225	0.11 124	0.13 182	0.78 232	0.64 306	0.30 234	0.23 241	0.66 269	0.23 217	0.56 263	0.81 275	0.13 206	0.14 191	1.04 316	0.36 255	0.31 210	0.53 259

EKT-Stereo	0.34 233	0.17 195	0.14 174	0.20 210	0.17 201	0.22 219	0.25 238	0.27 217	0.15 174	0.30 217	0.35 243	0.27 182	0.14 171	0.16 218	1.56 289	0.54 286	0.29 227	0.25 254	0.47 224	0.30 264	0.81 306	0.86 285	0.09 134	0.13 177	0.31 246	0.30 232	0.31 210	0.24 171

DAS	0.34 233	0.18 212	0.15 181	0.30 253	0.25 251	0.25 236	0.26 245	0.32 256	0.29 264	0.32 229	0.38 254	0.54 264	0.37 258	0.12 167	0.45 169	0.40 256	0.37 265	0.25 254	0.54 251	0.29 259	0.66 285	0.65 227	0.21 256	0.26 264	0.31 246	0.32 244	0.38 239	0.39 234

SepStereo	0.34 233	0.18 212	0.15 181	0.30 253	0.25 251	0.25 236	0.26 245	0.32 256	0.29 264	0.32 229	0.38 254	0.54 264	0.37 258	0.12 167	0.45 169	0.40 256	0.37 265	0.25 254	0.54 251	0.29 259	0.66 285	0.65 227	0.21 256	0.26 264	0.31 246	0.32 244	0.38 239	0.39 234

FADNet_RVC	0.34 233	0.22 239	0.23 252	0.30 253	0.26 256	0.20 204	0.23 224	0.31 249	0.22 226	0.31 224	0.29 231	0.42 252	0.35 254	0.22 256	0.90 244	0.26 175	0.31 242	0.32 291	0.75 274	0.28 252	0.46 239	0.55 198	0.16 229	0.24 256	0.27 218	0.31 240	0.51 274	0.37 228

ADCRef	0.34 233	0.18 212	0.17 207	0.15 170	0.16 195	0.18 188	0.18 200	0.23 153	0.33 274	0.26 171	0.22 188	0.23 148	0.18 211	0.12 167	2.01 315	0.22 137	0.23 155	0.20 211	0.40 208	0.22 210	0.27 155	0.34 134	0.17 233	0.17 220	0.30 242	0.41 267	0.29 194	1.36 315

ETE_ROB	0.34 233	0.32 277	0.21 239	0.26 243	0.24 244	0.28 249	0.25 238	0.24 168	0.29 264	0.27 181	0.35 243	1.00 292	0.21 228	0.20 248	0.59 209	0.24 157	0.42 281	0.24 246	0.38 205	0.25 232	0.40 209	0.52 189	0.20 247	0.21 244	0.29 238	0.34 251	0.55 278	0.39 234

LALA_ROB	0.34 233	0.34 280	0.23 252	0.24 235	0.24 244	0.30 258	0.24 229	0.25 185	0.28 258	0.31 224	0.35 243	0.95 288	0.21 228	0.19 244	0.77 230	0.25 165	0.34 254	0.28 275	0.34 188	0.25 232	0.36 194	0.55 198	0.19 245	0.22 251	0.27 218	0.31 240	0.50 269	0.39 234

PSMNet-ADL	0.35 241	0.20 233	0.21 239	0.23 227	0.22 234	0.24 232	0.25 238	0.30 245	0.26 250	0.39 283	0.57 295	0.38 244	0.46 270	0.24 264	1.26 278	0.44 269	0.32 247	0.20 211	0.52 244	0.24 226	0.40 209	0.51 188	0.17 233	0.17 220	0.27 218	0.27 211	0.40 245	0.26 187

EAI-Stereo	0.35 241	0.14 152	0.15 181	0.19 205	0.18 209	0.65 299	0.22 221	0.27 217	0.22 226	0.27 181	0.46 275	0.29 199	0.10 106	0.12 167	0.81 236	1.04 338	0.27 205	0.20 211	0.71 272	0.23 217	0.45 233	0.55 198	0.11 172	0.18 230	0.29 238	0.43 269	0.40 245	0.42 246

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 243	0.15 175	0.26 267	0.25 239	0.19 217	0.28 249	0.21 214	0.27 217	0.27 256	0.35 257	0.82 314	0.33 226	0.17 196	0.13 182	0.38 145	0.53 283	0.30 234	0.22 230	0.59 262	0.30 264	0.54 259	0.98 310	0.11 172	0.15 201	0.33 255	0.62 294	0.79 308	0.58 264

ITSA-stereo	0.38 244	0.23 248	0.20 231	0.39 276	0.27 263	0.24 232	0.31 261	0.35 262	0.26 250	0.39 283	0.54 288	0.47 258	0.42 266	0.23 260	0.71 224	0.38 247	0.33 251	0.25 254	0.50 236	0.24 226	0.45 233	0.55 198	0.23 261	0.23 253	0.34 259	0.41 267	0.72 302	0.74 282

FCDSN-DC	0.38 244	0.28 270	0.33 289	0.31 259	0.30 267	0.30 258	0.40 275	0.31 249	0.22 226	0.28 197	0.20 164	0.29 199	0.16 187	0.30 275	1.88 308	0.36 241	0.34 254	0.33 294	0.34 188	0.25 232	0.46 239	0.82 277	0.28 273	0.38 298	0.30 242	0.31 240	0.30 202	0.30 209
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 244	0.22 239	0.30 279	0.26 243	0.25 251	0.25 236	0.29 258	0.36 267	0.29 264	0.35 257	0.33 239	0.34 229	0.46 270	0.22 256	1.53 287	0.32 217	0.31 242	0.26 265	0.58 258	0.28 252	0.45 233	0.47 180	0.20 247	0.28 272	0.34 259	0.39 264	0.35 227	0.52 258

ADCL	0.38 244	0.23 248	0.20 231	0.20 210	0.18 209	0.23 226	0.24 229	0.26 198	0.52 300	0.32 229	0.28 228	0.30 210	0.18 211	0.16 218	1.59 291	0.22 137	0.25 181	0.22 230	0.35 197	0.23 217	0.35 186	0.35 136	0.17 233	0.18 230	0.51 293	0.52 285	0.47 260	1.53 321

CC-Net-ROB	0.38 244	0.47 296	0.33 289	0.66 298	0.49 301	0.57 290	0.49 284	0.35 262	0.24 238	0.37 270	0.29 231	0.96 289	0.23 232	0.38 289	0.45 169	0.18 85	0.24 167	0.22 230	0.68 270	0.23 217	0.23 124	0.18 55	0.44 304	0.24 256	0.31 246	0.28 217	0.27 180	0.39 234

NOSS_ROB	0.38 244	0.23 248	0.21 239	0.27 246	0.26 256	0.27 245	0.25 238	0.41 277	0.24 238	0.36 265	0.29 231	0.36 239	0.23 232	0.41 293	0.97 256	0.57 295	0.34 254	0.29 279	0.33 185	0.24 226	0.68 288	1.00 312	0.28 273	0.31 279	0.34 259	0.49 279	0.42 252	0.34 220

gcap-zeroshot	0.39 250	0.14 152	0.17 207	0.20 210	0.14 171	0.19 197	0.16 194	0.28 228	0.13 147	0.37 270	0.47 276	0.34 229	0.12 142	0.16 218	0.49 182	0.59 298	0.49 289	0.18 185	3.11 325	0.26 242	0.45 233	0.66 234	0.22 258	0.12 156	0.22 167	0.29 224	0.25 156	0.28 201

PWC_ROB	0.39 250	0.27 267	0.25 262	0.23 227	0.25 251	0.24 232	0.33 265	0.29 241	0.47 298	0.25 158	0.40 260	0.38 244	0.90 298	0.20 248	0.77 230	0.33 229	0.39 273	0.29 279	0.64 265	0.30 264	0.51 253	0.61 219	0.20 247	0.33 282	0.28 230	0.28 217	0.39 241	0.72 278

DCVSM-stereo	0.40 252	0.22 239	0.22 247	0.33 264	0.24 244	0.38 275	0.27 249	0.37 270	0.25 245	0.37 270	0.56 292	0.91 286	0.49 276	0.19 244	0.44 162	0.30 212	0.30 234	0.22 230	1.71 304	0.34 280	0.46 239	0.43 167	0.30 285	0.24 256	0.27 218	0.32 244	0.39 241	0.39 234

RTS	0.40 252	0.22 239	0.20 231	0.22 221	0.21 228	0.32 263	0.33 265	0.31 249	0.33 274	0.23 126	0.22 188	0.31 220	0.25 240	0.18 239	1.88 308	0.32 217	0.37 265	0.25 254	0.64 265	0.33 278	0.43 218	0.43 167	0.16 229	0.24 256	0.41 276	0.91 315	0.40 245	0.63 269

RTSA	0.40 252	0.22 239	0.20 231	0.22 221	0.21 228	0.32 263	0.33 265	0.31 249	0.33 274	0.23 126	0.22 188	0.31 220	0.25 240	0.18 239	1.88 308	0.32 217	0.37 265	0.25 254	0.64 265	0.33 278	0.43 218	0.43 167	0.16 229	0.24 256	0.41 276	0.91 315	0.40 245	0.63 269

iRaft-Stereo_20w	0.42 255	0.16 186	0.27 271	0.30 253	0.18 209	0.22 219	0.20 209	0.26 198	0.22 226	0.41 291	0.65 303	0.30 210	0.11 124	0.17 228	0.44 162	0.55 288	0.28 217	0.18 185	0.45 221	0.46 302	0.47 243	0.97 306	0.12 193	0.11 145	0.35 265	2.32 340	0.61 286	0.59 265

CSAN	0.42 255	0.37 288	0.34 294	0.33 264	0.33 275	0.29 255	0.36 271	0.37 270	0.64 314	0.43 297	0.43 269	0.75 281	0.46 270	0.21 253	0.78 232	0.25 165	0.29 227	0.27 269	0.42 214	0.43 294	0.43 218	0.53 193	0.22 258	0.34 285	0.44 281	0.52 285	0.49 264	0.54 260

ccs_rob	0.43 257	0.24 253	0.20 231	0.33 264	0.22 234	0.33 267	0.28 254	0.34 261	0.21 220	0.46 304	1.56 336	1.58 314	0.41 264	0.23 260	0.82 238	0.37 245	0.29 227	0.22 230	0.47 224	0.28 252	0.55 261	0.64 223	0.17 233	0.20 240	0.26 210	0.25 195	0.29 194	0.35 222

FC-DCNN	0.43 257	0.35 284	0.43 301	0.49 284	0.37 283	0.48 283	0.56 293	0.44 285	0.27 256	0.34 245	0.27 223	0.41 250	0.23 232	0.31 278	0.64 215	0.36 241	0.39 273	0.31 287	0.48 232	0.27 248	0.52 254	0.75 258	0.28 273	0.37 294	0.53 296	0.39 264	0.63 292	0.82 288

SGM-Forest	0.43 257	0.24 253	0.19 226	0.35 269	0.26 256	0.27 245	0.21 214	0.30 245	0.23 234	0.32 229	0.23 198	0.37 242	0.50 277	0.25 266	1.02 261	0.35 234	0.25 181	0.21 220	1.80 306	0.19 187	0.41 211	0.85 284	0.27 268	0.23 253	0.35 265	0.28 217	0.59 283	1.05 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 260	0.37 288	0.32 285	0.41 279	0.35 279	0.42 278	0.44 278	0.46 290	0.38 279	0.40 288	0.34 241	0.50 262	0.47 275	0.35 287	1.63 292	0.32 217	0.31 242	0.28 275	0.53 247	0.32 276	0.42 215	0.52 189	0.27 268	0.31 279	0.45 283	0.50 283	0.53 275	0.42 246

DDF-Stereo	0.45 261	0.14 152	0.08 84	1.82 323	0.15 185	1.96 331	0.20 209	0.26 198	0.11 106	0.27 181	0.17 141	2.12 320	0.17 196	0.12 167	0.71 224	0.39 250	0.29 227	0.16 143	0.41 212	0.23 217	0.44 223	0.75 258	0.11 172	0.10 118	0.19 142	0.23 176	0.25 156	0.26 187

FC-DCNN v2	0.45 261	0.36 287	0.45 304	0.52 289	0.37 283	0.50 286	0.55 292	0.46 290	0.29 264	0.35 257	0.27 223	0.42 252	0.28 247	0.31 278	0.65 218	0.36 241	0.39 273	0.31 287	0.50 236	0.26 242	0.52 254	0.77 267	0.28 273	0.37 294	0.59 303	0.45 275	0.72 302	0.83 289

DDUNet	0.45 261	0.56 301	0.26 267	0.87 305	0.69 309	0.84 305	0.84 306	0.26 198	0.24 238	0.23 126	0.33 239	0.39 247	0.15 180	1.61 322	0.49 182	0.24 157	0.41 278	0.26 265	0.55 255	0.29 259	0.34 177	0.40 158	0.50 309	0.21 244	0.25 205	0.27 211	0.32 216	0.29 205

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 264	0.34 280	0.26 267	0.43 280	0.33 275	0.38 275	0.53 290	0.49 293	0.40 283	0.42 294	0.31 235	0.63 272	0.54 281	0.42 294	1.29 280	0.28 192	0.26 193	0.22 230	0.68 270	0.23 217	0.65 282	0.64 223	0.33 294	0.29 275	0.47 287	0.49 279	0.49 264	0.69 274

CBMV	0.47 265	0.25 258	0.23 252	0.31 259	0.29 266	0.31 261	0.30 260	0.41 277	0.28 258	0.37 270	0.27 223	0.70 279	0.37 258	0.33 284	0.91 246	0.53 283	0.36 261	0.27 269	0.58 258	0.28 252	0.63 279	0.97 306	0.26 265	0.35 289	0.37 272	0.36 255	0.66 295	1.86 328
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 266	0.25 258	0.27 271	0.36 271	0.30 267	0.31 261	0.25 238	0.38 273	0.24 238	0.38 279	0.44 272	0.33 226	0.17 196	0.56 304	2.23 323	0.98 336	0.33 251	0.28 275	0.34 188	0.29 259	0.66 285	1.25 327	0.27 268	0.31 279	0.35 265	0.36 255	0.48 263	0.55 261

UDG	0.48 266	0.58 302	0.27 271	0.86 304	0.79 312	0.80 303	1.00 310	0.27 217	0.25 245	0.28 197	0.35 243	0.39 247	0.17 196	1.43 319	1.00 260	0.26 175	0.47 286	0.27 269	0.59 262	0.30 264	0.44 223	0.47 180	0.40 300	0.20 240	0.28 230	0.29 224	0.33 219	0.27 197

FINET	0.48 266	0.18 212	0.19 226	0.17 186	0.14 171	0.18 188	0.21 214	0.21 129	0.32 271	0.19 96	0.41 262	0.22 143	0.38 261	0.20 248	1.70 296	0.43 265	0.24 167	0.16 143	0.34 188	0.25 232	0.32 172	0.71 250	0.14 216	0.24 256	1.14 322	2.17 337	0.50 269	1.64 325

FAT-Stereo	0.48 266	0.27 267	0.35 295	0.45 282	0.49 301	0.39 277	0.34 269	0.43 284	0.28 258	0.41 291	0.87 318	0.77 282	0.58 283	0.30 275	0.71 224	0.56 291	0.36 261	0.34 296	0.65 268	0.42 292	0.69 294	0.77 267	0.28 273	0.34 285	0.31 246	0.36 255	0.47 260	0.74 282

ADCMid	0.48 266	0.29 272	0.30 279	0.26 243	0.32 272	0.34 269	0.38 272	0.42 280	0.45 297	0.31 224	0.37 251	0.49 260	0.45 269	0.22 256	1.85 304	0.35 234	0.36 261	0.27 269	0.80 278	0.31 271	0.50 249	0.60 215	0.30 285	0.25 263	0.37 272	0.55 290	0.46 257	1.40 317

FBW_ROB	0.49 271	0.42 291	0.37 297	0.61 295	0.46 296	0.49 285	0.51 287	0.31 249	0.25 245	0.34 245	0.36 249	0.69 277	0.50 277	0.57 305	1.13 265	0.26 175	0.36 261	0.24 246	1.46 294	0.24 226	0.57 264	0.44 173	0.43 302	0.40 304	0.33 255	0.35 253	0.42 252	0.68 272

pmcnn	0.49 271	0.25 258	0.20 231	0.33 264	0.31 270	0.34 269	0.48 283	0.35 262	0.26 250	0.34 245	0.54 288	0.81 284	1.19 305	0.19 244	0.75 229	0.56 291	0.41 278	0.32 291	0.86 282	0.38 286	0.86 310	0.90 295	0.28 273	0.26 264	0.34 259	0.35 253	0.67 298	0.84 290

AnyNet_C32	0.50 273	0.24 253	0.23 252	0.24 235	0.26 256	0.29 255	0.33 265	0.35 262	0.57 304	0.34 245	0.44 272	0.36 239	0.25 240	0.23 260	2.35 328	0.39 250	0.39 273	0.33 294	0.53 247	0.30 264	0.61 276	0.74 257	0.23 261	0.29 275	0.44 281	0.73 305	0.46 257	1.61 324

AMNet	0.51 274	0.50 299	0.48 309	0.51 287	0.50 303	0.57 290	0.52 288	0.36 267	0.41 287	0.39 283	0.58 299	0.66 274	0.21 228	0.58 306	0.53 195	0.59 298	0.60 297	0.58 320	0.51 241	0.51 304	0.60 274	0.55 198	0.33 294	0.52 313	0.48 289	0.54 289	0.60 284	0.66 271

DDVS	0.54 275	0.23 248	0.24 259	0.24 235	0.25 251	0.27 245	0.24 229	0.40 275	0.26 250	0.35 257	4.50 346	1.00 292	0.42 266	0.20 248	0.65 218	0.40 256	0.33 251	0.26 265	0.78 275	0.35 283	0.59 271	0.71 250	0.16 229	0.21 244	0.26 210	0.26 204	0.57 280	0.40 241

anonymity	0.55 276	0.12 115	0.19 226	0.16 178	0.15 185	0.17 180	0.11 156	0.29 241	0.17 197	0.34 245	7.17 348	0.30 210	0.13 156	0.12 167	0.42 155	0.43 265	0.27 205	0.17 159	0.44 218	0.24 226	0.43 218	0.94 301	0.12 193	0.13 177	0.34 259	0.43 269	0.74 306	0.43 248

CBMV_ROB	0.55 276	0.23 248	0.25 262	0.40 278	0.34 278	0.35 272	0.35 270	0.44 285	0.24 238	0.39 283	0.44 272	1.41 308	1.00 302	0.30 275	1.17 267	0.35 234	0.38 271	0.25 254	0.87 283	0.36 284	0.60 274	0.83 279	0.28 273	0.28 272	0.55 299	0.85 313	0.72 302	1.13 305

S-Stereo	0.56 278	0.29 272	0.29 276	0.49 284	0.47 299	0.51 287	0.61 296	0.38 273	0.37 278	0.39 283	1.18 325	1.00 292	0.46 270	0.29 271	1.17 267	0.66 310	0.35 258	0.39 302	0.85 281	0.70 319	0.50 249	0.96 305	0.61 315	0.38 298	0.32 252	0.33 249	0.41 251	0.62 268

ADCPNet	0.58 279	0.26 264	0.30 279	0.29 251	0.36 280	0.29 255	0.53 290	0.42 280	0.39 282	0.38 279	0.55 290	0.39 247	1.14 304	0.26 268	2.11 318	0.43 265	0.35 258	0.24 246	1.27 291	0.40 288	0.52 254	0.60 215	0.32 292	0.30 277	0.48 289	0.61 293	0.47 260	1.88 331

G-Net	0.59 280	0.34 280	0.35 295	0.32 262	0.32 272	0.45 281	0.31 261	0.50 295	0.61 310	0.43 297	0.64 302	1.96 318	0.52 280	0.23 260	0.86 241	0.52 280	0.37 265	0.35 299	0.83 279	0.67 316	0.61 276	0.63 221	0.25 263	0.33 282	0.40 275	0.80 309	0.81 310	1.55 322

PVD	0.59 280	0.44 292	0.38 298	0.51 287	0.44 291	0.56 289	0.49 284	0.62 308	0.59 307	0.34 245	0.48 277	0.61 268	0.75 290	0.50 300	1.78 299	0.38 247	0.51 291	0.39 302	0.79 277	0.43 294	0.68 288	0.76 262	0.30 285	0.39 301	0.61 305	0.77 307	0.62 288	0.89 294

SANet	0.60 282	0.33 278	0.33 289	0.37 273	0.36 280	0.48 283	0.44 278	0.56 298	0.85 322	0.34 245	0.57 295	2.41 325	1.30 307	0.33 284	1.18 270	0.25 165	0.48 288	0.31 287	0.52 244	0.32 276	0.55 261	0.57 209	0.37 297	0.38 298	0.48 289	0.66 297	0.57 280	0.96 299

TRStereo	0.61 283	0.17 195	0.22 247	0.16 178	0.12 141	0.34 269	0.18 200	0.27 217	0.14 163	0.34 245	0.20 164	0.34 229	0.09 95	0.12 167	0.58 208	0.73 319	0.25 181	0.18 185	0.44 218	0.25 232	0.42 215	0.81 275	0.12 193	0.10 118	0.27 218	8.94 351	0.49 264	0.32 216

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 283	0.63 304	0.47 307	0.65 297	0.41 287	0.45 281	0.63 297	0.61 306	0.68 317	0.58 316	0.38 254	0.62 270	0.60 284	0.69 311	1.33 281	0.45 270	0.37 265	0.40 304	1.53 297	0.51 304	0.58 268	0.78 271	0.46 308	0.47 310	0.51 293	0.45 275	0.42 252	0.73 280

ADCS	0.62 285	0.34 280	0.31 284	0.34 268	0.37 283	0.37 274	0.40 275	0.49 293	0.60 308	0.34 245	0.42 266	0.61 268	0.98 301	0.31 278	2.29 326	0.66 310	0.50 290	0.38 300	0.84 280	0.43 294	0.87 312	0.89 292	0.28 273	0.37 294	0.47 287	0.91 315	0.60 284	1.29 310

MFN_U_SF_RVC	0.63 286	0.54 300	0.41 299	0.56 293	0.46 296	0.58 293	0.69 299	0.57 300	0.44 296	0.86 330	0.91 319	0.74 280	0.54 281	0.55 303	1.54 288	0.49 274	0.34 254	0.34 296	1.70 303	0.45 301	0.68 288	0.66 234	0.29 282	0.57 316	0.45 283	0.44 273	0.49 264	0.68 272

edge stereo	0.65 287	0.35 284	0.45 304	0.54 291	0.48 300	0.59 294	0.56 293	0.58 302	0.41 287	0.52 314	0.69 307	1.30 303	1.29 306	0.39 291	0.94 252	0.60 303	0.41 278	0.30 285	1.74 305	0.81 329	0.54 259	0.97 306	0.41 301	0.34 285	0.43 279	0.38 261	0.57 280	0.90 296

SAMSARA	0.69 288	0.30 275	0.45 304	0.32 262	0.32 272	0.32 263	0.38 272	0.57 300	0.48 299	0.41 291	0.37 251	0.43 254	0.93 299	0.29 271	1.85 304	0.53 283	0.38 271	0.40 304	0.78 275	0.42 292	0.77 300	0.89 292	0.20 247	0.42 305	1.55 332	1.83 334	1.51 336	1.56 323

AnyNet_C01	0.69 288	0.35 284	0.32 285	0.37 273	0.39 286	0.36 273	0.59 295	0.56 298	0.70 318	0.40 288	0.49 278	0.85 285	0.73 287	0.32 281	2.65 336	0.86 330	0.72 304	0.58 320	1.00 285	0.50 303	0.94 318	1.12 321	0.38 299	0.39 301	0.63 307	0.53 288	0.64 294	1.20 307

SFCPSM	0.71 290	0.24 253	0.20 231	0.28 249	0.24 244	0.28 249	0.24 229	0.30 245	0.30 269	0.33 240	0.49 278	0.63 272	1.30 307	0.20 248	2.10 317	0.35 234	0.32 247	0.24 246	7.82 343	0.39 287	0.45 233	0.54 196	0.20 247	0.20 240	0.31 246	0.32 244	0.37 236	0.45 250

SQANet	0.74 291	0.90 313	0.32 285	1.66 315	0.79 312	1.43 314	1.20 313	0.37 270	0.28 258	0.40 288	0.31 235	0.92 287	0.34 253	1.28 318	1.08 263	0.22 137	0.52 292	0.27 269	2.47 316	0.29 259	0.57 264	0.58 212	1.58 323	0.24 256	0.33 255	0.38 261	0.43 255	0.72 278

MFMNet_re	0.76 292	0.73 308	0.66 316	0.75 301	0.64 307	0.88 307	0.78 302	0.59 304	0.67 316	0.58 316	0.68 306	1.03 295	0.64 285	0.59 307	1.22 272	0.78 324	0.86 314	0.72 333	1.10 289	0.69 318	1.11 328	0.78 271	0.54 312	0.61 321	0.59 303	0.58 291	0.80 309	0.93 297

MADNet+	0.78 293	0.46 295	0.65 315	0.64 296	0.59 305	0.52 288	0.72 300	0.77 321	0.60 308	0.62 323	0.51 283	0.97 290	0.85 296	0.48 297	2.44 331	0.77 321	0.84 312	0.54 316	1.02 286	0.68 317	1.03 325	0.83 279	0.57 313	0.69 326	0.90 315	0.74 306	0.70 301	1.03 302

DPSNet	0.80 294	0.29 272	0.28 274	0.39 276	0.41 287	0.44 280	0.31 261	0.36 267	0.41 287	0.27 181	0.36 249	2.76 329	1.04 303	0.38 289	1.22 272	0.66 310	0.61 298	0.49 312	4.85 335	0.61 311	0.86 310	1.22 326	0.58 314	0.45 309	0.58 302	0.63 295	0.55 278	0.69 274

SGM_RVC	0.85 295	0.45 294	0.32 285	0.60 294	0.44 291	0.60 296	0.52 288	0.72 316	0.41 287	0.43 297	0.57 295	1.17 300	1.43 310	0.24 264	0.56 202	0.30 212	0.47 286	0.26 265	2.37 313	0.34 280	0.59 271	0.86 285	0.27 268	0.34 285	1.13 320	1.39 331	1.91 341	4.23 344
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 296	0.60 303	0.57 311	0.67 299	0.63 306	0.71 300	0.68 298	0.58 302	0.61 310	0.59 318	0.96 321	1.04 297	0.68 286	0.60 308	1.72 298	0.87 331	0.79 307	0.69 331	2.78 320	0.74 324	1.33 336	1.43 335	0.45 307	0.66 325	0.63 307	0.69 303	0.87 311	0.78 286
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 296	0.44 292	0.33 289	0.78 303	0.56 304	0.63 297	0.44 278	0.69 313	0.53 302	0.45 302	0.78 311	2.29 322	1.65 316	0.25 266	2.39 330	0.70 315	0.42 281	0.29 279	1.62 300	0.31 271	1.32 335	1.43 335	0.32 292	0.35 289	0.88 314	0.64 296	1.30 328	1.37 316
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
otaku	0.88 298	1.18 321	0.44 302	1.92 326	1.01 318	1.72 320	1.44 315	0.46 290	0.40 283	0.46 304	0.37 251	0.98 291	0.46 270	1.54 320	1.23 274	0.31 215	0.53 293	0.29 279	2.79 321	0.41 289	0.68 288	0.64 223	2.08 325	0.35 289	0.43 279	0.36 255	0.50 269	0.76 285

MDST_ROB	0.88 298	1.09 317	0.25 262	1.29 310	0.44 291	0.85 306	0.40 275	0.45 288	0.26 250	0.36 265	0.35 243	0.49 260	3.65 337	0.16 218	2.26 324	0.25 165	0.28 217	0.18 185	0.87 283	0.21 200	0.63 279	0.90 295	0.20 247	0.23 253	1.72 338	0.94 318	3.03 345	1.95 332

DGSMNet	0.89 300	0.48 297	0.41 299	0.52 289	0.41 287	0.57 290	0.44 278	0.61 306	0.40 283	0.84 329	3.86 345	0.69 277	0.85 296	0.87 314	1.84 302	0.89 332	1.22 326	0.66 330	1.68 301	0.63 312	1.40 339	1.53 338	0.50 309	0.55 315	0.41 276	0.67 298	0.50 269	0.73 280

Ntro	0.92 301	1.37 329	0.47 307	1.84 324	1.06 321	1.70 318	1.65 319	0.52 297	0.43 293	0.48 307	0.42 266	1.03 295	0.42 266	1.64 323	1.24 275	0.32 217	0.59 296	0.31 287	2.88 323	0.44 298	0.76 299	0.69 248	2.12 326	0.37 294	0.45 283	0.46 278	0.53 275	0.74 282

ELAS_RVC	0.97 302	0.66 305	0.63 314	0.92 306	0.68 308	1.24 312	0.79 303	0.74 317	0.53 302	0.50 310	1.26 330	2.43 326	1.99 325	0.45 295	1.45 284	0.49 274	0.65 302	0.55 318	1.11 290	0.44 298	0.97 324	1.36 332	0.44 304	0.57 316	1.69 337	1.29 330	1.16 325	1.24 308
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 303	1.18 321	0.66 316	1.85 325	1.18 324	1.72 320	1.78 322	0.51 296	0.43 293	0.59 318	0.39 259	1.24 302	0.83 295	2.04 328	1.46 285	0.57 295	0.62 299	0.41 306	1.68 301	0.77 327	0.75 297	0.72 252	2.27 329	0.47 310	0.53 296	0.49 279	0.61 286	0.87 292

ELAS	1.00 304	0.70 307	0.60 313	0.99 307	0.76 311	1.00 309	0.79 303	0.77 321	0.64 314	0.49 308	1.26 330	2.43 326	1.71 318	0.47 296	1.56 289	0.49 274	0.66 303	0.54 316	1.08 288	0.41 289	0.94 318	1.34 331	0.44 304	0.54 314	1.59 333	1.52 332	1.35 332	1.96 333
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 305	0.85 312	0.88 330	1.80 322	0.84 314	0.74 302	0.97 309	1.02 332	1.13 331	0.96 335	1.27 332	1.38 307	1.83 322	0.64 309	1.90 312	0.77 321	0.81 308	0.48 309	2.60 318	0.74 324	0.79 301	0.80 274	0.27 268	0.89 338	0.73 309	1.00 319	0.75 307	1.09 304

ACVNet_1	1.03 305	1.24 325	0.66 316	2.31 328	1.30 328	1.85 327	2.21 331	0.63 309	0.41 287	0.51 312	0.51 283	1.12 298	0.77 292	2.46 333	1.17 267	0.31 215	0.91 315	0.41 306	2.17 311	0.43 294	0.87 312	0.63 221	2.26 328	0.44 308	0.56 300	0.52 285	0.50 269	0.60 266

SGM-ForestM	1.05 307	0.83 311	0.44 302	0.72 300	0.44 291	0.83 304	0.81 305	0.69 313	0.61 310	0.37 270	0.66 305	1.69 315	1.32 309	0.37 288	4.57 344	0.46 271	0.53 293	0.25 254	1.47 295	0.37 285	0.65 282	0.90 295	0.30 285	0.39 301	1.81 339	2.49 341	1.79 339	2.50 340

MonStereo1	1.11 308	1.08 316	0.57 311	1.74 321	1.41 332	1.53 316	1.73 321	0.68 312	0.57 304	1.99 346	0.75 310	2.02 319	1.96 324	1.98 327	0.85 240	0.27 184	0.64 301	0.49 312	2.28 312	0.53 307	0.75 297	0.70 249	2.32 330	0.42 305	0.56 300	0.49 279	0.89 313	0.87 292

WAO-6	1.18 309	1.10 318	0.72 320	1.51 314	1.16 323	1.43 314	1.63 318	0.88 327	0.98 327	0.77 327	0.73 308	1.32 304	2.08 326	1.91 326	2.58 335	0.71 318	1.27 329	0.57 319	1.47 295	0.70 319	1.05 326	1.03 315	0.92 316	0.69 326	1.14 322	1.01 322	1.04 324	1.43 319

ACVNet-4b	1.18 309	1.48 333	0.52 310	2.93 334	1.13 322	1.85 327	2.77 334	0.45 288	0.43 293	0.51 312	0.43 269	1.70 316	2.66 328	2.10 330	1.39 282	0.41 261	0.98 319	0.34 296	2.98 324	0.52 306	0.74 296	0.78 271	2.24 327	0.36 292	0.46 286	0.43 269	0.54 277	0.71 277

ACVNet_2	1.20 311	1.28 327	0.78 322	2.58 331	1.32 330	1.77 325	1.93 326	0.75 318	0.52 300	0.60 321	0.55 290	1.33 305	0.94 300	1.87 325	1.44 283	0.48 272	1.26 328	0.41 306	4.83 334	0.55 309	0.80 303	0.66 234	2.04 324	0.62 322	0.83 312	0.60 292	0.72 302	0.85 291

IMH-64-1	1.21 312	1.22 323	0.78 322	1.66 315	1.28 326	1.72 320	1.92 324	0.85 324	0.90 323	0.44 300	0.62 300	1.42 309	1.79 320	2.52 334	2.44 331	0.59 298	0.81 308	0.48 309	1.90 308	0.65 314	0.80 303	0.88 289	2.48 334	0.59 318	1.08 318	0.67 298	0.97 318	1.29 310

IMH-64	1.21 312	1.22 323	0.78 322	1.66 315	1.28 326	1.72 320	1.92 324	0.85 324	0.90 323	0.44 300	0.62 300	1.42 309	1.79 320	2.52 334	2.44 331	0.59 298	0.81 308	0.48 309	1.90 308	0.65 314	0.80 303	0.88 289	2.48 334	0.59 318	1.08 318	0.67 298	0.97 318	1.29 310

DispFullNet	1.23 314	1.16 320	0.81 327	1.20 309	0.99 317	1.13 311	1.36 314	0.66 311	0.57 304	0.75 326	0.80 313	3.64 339	1.53 311	1.64 323	1.27 279	1.36 342	1.04 320	0.58 320	6.55 342	1.10 340	0.89 315	0.91 298	0.43 302	0.36 292	0.50 292	0.37 260	0.69 300	1.02 301

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 315	0.17 195	0.25 262	0.23 227	0.22 234	0.33 267	0.25 238	0.28 228	0.40 283	0.38 279	0.74 309	0.35 237	0.15 180	0.13 182	0.57 206	0.70 315	0.30 234	0.23 241	24.58 355	0.30 264	0.49 248	1.05 316	0.12 193	0.12 156	0.33 255	1.02 323	0.37 236	0.60 266

Dean	1.33 316	1.46 332	0.88 330	2.95 335	1.65 336	1.99 334	2.10 330	0.97 330	1.00 328	0.91 333	0.78 311	1.56 312	1.73 319	2.08 329	1.65 294	0.64 306	1.12 324	0.61 328	1.92 310	0.86 330	0.94 318	0.83 279	2.34 331	0.80 330	1.18 325	0.90 314	1.20 326	0.89 294

IMH	1.35 317	1.24 325	0.80 325	1.68 318	1.30 328	1.77 325	1.95 327	0.86 326	0.94 325	0.47 306	0.65 303	1.54 311	3.12 336	3.92 350	1.70 296	0.59 298	0.85 313	0.50 314	2.45 315	0.71 321	0.79 301	0.88 289	2.63 336	0.62 322	1.17 324	0.82 312	0.90 314	1.47 320

SGM+DAISY	1.35 317	0.69 306	0.66 316	0.77 302	0.72 310	0.88 307	0.85 307	0.75 318	0.95 326	0.67 325	1.33 333	1.37 306	1.68 317	0.69 311	2.33 327	1.29 341	0.83 311	0.70 332	2.51 317	0.92 331	1.38 338	1.75 340	0.53 311	0.81 333	2.12 344	3.10 342	1.97 342	4.19 343

PSMNet_ROB	1.36 319	1.38 330	0.74 321	1.49 313	1.02 319	1.74 324	1.67 320	0.65 310	0.75 321	1.46 342	3.82 344	3.01 333	1.57 313	2.64 336	1.24 275	0.48 272	0.77 306	0.50 314	2.60 318	0.73 322	0.87 312	0.66 234	3.06 342	0.59 318	0.84 313	0.72 304	0.90 314	0.70 276

STStereo	1.43 320	0.76 309	0.86 329	2.30 327	0.87 316	2.27 336	1.08 312	1.07 336	1.08 330	0.53 315	1.33 333	3.27 334	2.89 329	0.32 281	3.08 339	0.57 295	0.45 284	0.29 279	4.63 333	0.41 289	0.65 282	0.84 282	0.30 285	0.64 324	1.68 336	1.90 336	1.54 337	3.12 342

LVE	1.44 321	1.32 328	0.85 328	4.60 342	1.54 335	1.95 330	3.79 341	0.83 323	0.74 320	0.89 332	0.85 316	1.18 301	1.64 315	2.17 331	1.24 275	0.56 291	0.94 317	0.60 324	3.47 328	0.73 322	0.95 322	0.94 301	2.39 333	0.82 334	1.13 320	0.81 310	1.02 322	0.94 298

JetBlue	1.47 322	1.10 318	1.05 337	1.46 312	1.19 325	1.70 318	1.61 317	0.95 329	1.16 332	0.59 318	0.49 278	3.36 335	0.76 291	1.16 316	2.45 334	1.00 337	1.15 325	0.86 337	1.38 293	0.80 328	1.70 341	1.94 341	1.14 318	0.80 330	1.33 328	2.20 339	1.50 335	5.00 346

zero-FE	1.55 323	0.14 152	0.08 84	8.06 349	0.36 280	13.76 354	2.53 332	0.26 198	0.12 126	0.32 229	0.26 217	6.84 344	0.82 293	0.14 197	1.05 262	0.43 265	0.43 283	0.32 291	0.58 258	0.25 232	1.87 342	2.20 343	0.12 193	0.10 118	0.19 142	0.23 176	0.25 156	0.25 181

PWCK	1.62 324	1.41 331	0.80 325	1.72 319	1.05 320	1.57 317	1.48 316	1.12 337	1.02 329	0.99 336	1.19 327	2.77 331	1.63 314	0.84 313	1.64 293	0.56 291	1.06 321	0.58 320	13.10 347	0.92 331	1.20 330	0.89 292	1.16 319	0.83 337	1.07 317	1.00 319	0.95 317	1.30 313

WAO-8	1.64 325	1.56 334	1.03 335	2.86 332	1.45 333	1.96 331	2.08 328	1.06 333	1.40 336	1.49 343	1.81 338	2.33 323	3.10 334	2.66 337	2.13 321	0.85 328	1.09 322	0.60 324	3.55 329	1.09 337	0.91 316	0.93 299	1.36 321	0.82 334	1.60 334	1.24 327	1.31 330	1.98 334

Venus	1.64 325	1.56 334	1.03 335	2.86 332	1.45 333	1.96 331	2.08 328	1.06 333	1.40 336	1.49 343	1.81 338	2.33 323	3.10 334	2.66 337	2.13 321	0.85 328	1.09 322	0.60 324	3.55 329	1.09 337	0.91 316	0.93 299	1.36 321	0.82 334	1.60 334	1.24 327	1.31 330	1.98 334

MANE	1.81 327	0.80 310	0.92 332	1.03 308	0.85 315	1.02 310	1.07 311	1.06 333	1.22 333	0.45 302	0.95 320	2.28 321	2.37 327	0.48 297	4.27 343	1.23 340	0.75 305	2.70 345	1.60 298	0.54 308	0.96 323	1.32 330	0.37 297	0.80 330	3.20 346	4.45 345	4.76 347	7.33 348

TorneroNet-64	1.91 328	1.58 336	0.98 334	3.36 339	1.34 331	2.24 335	2.68 333	0.91 328	2.15 342	0.66 324	0.83 315	2.76 329	7.80 340	3.08 340	2.07 316	0.66 310	1.49 339	0.60 324	4.18 331	1.02 334	1.10 327	1.11 320	2.66 337	0.70 328	1.24 327	1.26 329	0.88 312	2.16 336

notaker	1.94 329	1.92 341	1.07 338	3.21 338	2.22 342	2.51 337	2.83 335	1.12 337	1.58 339	0.91 333	1.10 324	3.51 338	5.78 338	3.17 343	2.80 338	0.81 326	1.45 338	0.73 334	4.39 332	1.09 337	1.31 334	1.18 324	2.96 341	0.93 339	0.74 311	0.81 310	1.00 320	1.24 308

UNDER WATER-64	2.04 330	1.94 342	1.22 341	3.55 341	2.36 343	2.89 343	3.38 338	1.76 342	1.27 334	1.12 339	1.18 325	3.46 337	3.00 332	3.14 341	2.28 325	0.90 333	1.95 341	0.79 336	2.39 314	1.08 336	1.29 332	1.48 337	3.94 348	1.07 341	1.41 329	2.17 337	1.36 333	2.64 341

ACV-stereo	2.20 331	1.02 315	0.23 252	0.38 275	0.24 244	0.71 300	0.47 282	0.44 285	0.32 271	0.36 265	0.41 262	0.48 259	3.07 333	0.34 286	1.96 314	0.84 327	0.45 284	0.29 279	43.04 358	0.56 310	0.84 308	1.00 312	0.33 294	0.27 269	0.27 218	0.38 261	0.43 255	0.40 241

UNDER WATER	2.21 332	1.95 343	1.19 340	3.39 340	2.61 344	2.83 341	3.80 342	1.66 340	1.38 335	1.01 337	1.02 323	3.36 335	7.21 339	3.44 345	1.79 300	0.91 334	1.98 342	0.77 335	3.26 327	1.10 340	1.40 339	1.38 333	3.82 347	1.21 344	1.49 330	1.89 335	1.28 327	2.48 339

MADNet++	2.33 333	1.67 338	1.92 344	1.39 311	2.03 341	1.38 313	1.80 323	1.84 343	2.31 344	2.07 347	2.50 343	2.72 328	2.90 330	1.56 321	2.35 328	2.46 346	2.29 343	1.72 343	2.84 322	2.53 345	3.96 347	5.14 348	1.23 320	2.38 348	1.53 331	4.38 344	2.11 343	1.86 328

XX-Stereo	2.35 334	0.10 79	0.11 126	0.17 186	0.11 129	0.21 214	0.11 156	0.25 185	0.12 126	0.35 257	0.53 285	0.30 210	0.10 106	0.12 167	1.21 271	0.70 315	0.27 205	0.18 185	0.50 236	0.19 187	0.41 211	0.53 193	0.11 172	0.10 118	55.57 357	0.26 204	0.34 223	0.51 257

TorneroNet	2.42 335	1.62 337	0.93 333	5.70 345	1.82 337	2.68 339	2.96 336	0.97 330	2.23 343	0.79 328	1.95 340	4.29 342	12.85 349	3.16 342	2.11 318	0.66 310	1.44 336	0.63 329	6.06 338	1.01 333	1.17 329	1.13 322	2.78 340	0.71 329	1.82 340	1.05 324	1.03 323	1.86 328

KSHMR	2.43 336	1.86 340	1.28 342	6.59 347	2.02 340	2.85 342	3.47 340	1.32 339	1.70 340	1.19 341	1.20 328	1.80 317	12.02 346	3.24 344	1.89 311	1.07 339	1.22 326	0.94 339	5.62 337	1.05 335	1.34 337	1.41 334	3.25 343	1.07 341	1.95 342	1.16 326	1.30 328	1.83 327

JetRed	2.52 337	2.14 344	2.30 345	1.73 320	1.90 338	2.63 338	3.45 339	1.87 344	1.54 338	1.16 340	0.96 321	2.82 332	0.74 288	2.45 332	3.36 340	2.18 344	2.83 344	3.14 348	1.84 307	1.39 342	3.50 346	3.28 345	2.75 338	1.29 346	2.61 345	6.72 348	2.97 344	4.62 345

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 338	0.48 297	0.30 279	0.49 284	0.43 290	0.63 297	0.88 308	0.69 313	0.73 319	0.42 294	1.62 337	46.67 358	1.91 323	0.66 310	0.96 254	0.34 231	0.96 318	0.97 341	1.60 298	0.34 280	0.83 307	0.87 287	0.28 273	0.27 269	0.53 296	0.79 308	3.33 346	0.81 287

ktn	2.60 339	1.73 339	2.98 346	2.43 330	1.91 339	2.71 340	3.07 337	1.67 341	4.02 347	1.03 338	1.21 329	8.05 348	10.67 344	2.85 339	2.71 337	0.93 335	1.87 340	0.89 338	6.30 340	1.56 344	1.29 332	1.20 325	2.75 338	0.94 340	1.19 326	1.09 325	1.47 334	1.71 326

WQFJA1++	3.47 340	0.13 134	0.09 98	27.21 356	0.11 129	24.09 357	25.17 355	0.22 139	0.13 147	0.35 257	0.16 131	0.66 274	2.95 331	0.14 197	0.83 239	0.55 288	0.23 155	0.18 185	1.06 287	0.44 298	0.37 202	0.76 262	0.11 172	0.08 77	0.20 148	6.97 349	0.30 202	0.30 209

LSM0	3.50 341	0.37 288	0.30 279	0.55 292	0.46 296	0.59 294	0.74 301	0.75 318	0.61 310	0.60 321	0.85 316	1.16 299	1.54 312	0.27 269	26.81 354	45.36 358	0.62 299	0.38 300	3.22 326	0.63 312	1.24 331	1.69 339	0.31 290	0.43 307	0.61 305	1.00 319	1.01 321	2.47 338

LE_ROB	3.68 342	0.90 313	1.47 343	2.33 329	9.95 353	1.86 329	7.75 350	2.29 345	3.18 346	0.50 310	1.44 335	9.08 349	13.64 352	0.49 299	2.12 320	0.27 184	0.56 295	0.30 285	6.07 339	1.47 343	0.85 309	0.95 304	2.37 332	2.28 347	5.44 348	5.09 346	6.28 349	10.56 352

BEATNet-Init1	4.65 343	5.11 348	1.18 339	8.96 350	2.62 345	8.39 350	4.42 343	2.33 346	1.90 341	0.88 331	2.44 341	5.93 343	9.25 342	0.95 315	8.01 347	2.37 345	1.44 336	0.94 339	18.08 351	5.04 349	2.66 344	2.68 344	1.09 317	1.21 344	5.15 347	3.11 343	11.68 355	7.82 349

HanzoNet	4.74 344	4.36 347	3.81 349	6.11 346	3.89 346	7.79 349	8.32 351	4.11 349	4.85 348	1.57 345	2.49 342	11.43 350	13.37 351	11.17 355	3.70 341	1.86 343	5.08 348	1.37 342	11.06 346	3.04 346	2.28 343	2.12 342	5.14 352	1.16 343	1.84 341	1.75 333	1.82 340	2.43 337

DGTPSM_ROB	8.79 345	3.80 345	9.84 351	3.08 336	5.49 347	3.51 344	5.14 346	3.61 347	8.95 349	3.18 348	7.10 347	3.97 340	10.45 343	3.59 346	11.90 348	10.73 349	4.41 346	10.40 350	5.50 336	9.89 351	5.93 349	14.14 350	4.37 350	8.94 352	10.11 350	27.69 355	11.03 353	30.71 355

DPSMNet_ROB	9.04 346	3.83 346	9.86 352	3.11 337	5.50 348	3.56 345	5.15 347	3.61 347	9.03 350	3.27 349	7.94 349	4.20 341	13.24 350	3.69 347	12.40 349	10.89 350	4.53 347	10.61 351	6.52 341	9.90 352	5.99 350	14.29 351	4.38 351	8.94 352	10.26 353	27.69 355	11.05 354	30.71 355

DLNR_Zeroshot_test	9.87 347	28.41 358	0.21 239	46.94 359	0.13 157	0.20 204	44.81 359	0.29 241	0.11 106	0.37 270	0.19 158	0.34 229	0.10 106	1.27 317	60.18 358	71.71 359	4.00 345	2.44 344	1.35 292	0.24 226	0.70 295	1.10 319	0.09 134	0.15 201	0.27 218	0.24 185	0.29 194	0.32 216

LRCNet_RVC	10.35 348	14.59 353	3.37 347	20.91 354	17.84 356	20.02 355	16.02 354	6.47 351	2.41 345	19.86 356	12.93 352	19.51 353	8.57 341	26.59 357	3.97 342	0.73 319	10.36 352	5.77 349	23.32 354	6.94 350	2.69 345	1.25 327	22.85 355	8.44 351	0.73 309	0.43 269	1.72 338	1.19 306

PML	11.01 349	9.32 352	3.48 348	11.78 353	6.95 351	11.56 351	6.01 348	7.06 352	23.86 358	8.88 353	28.30 358	32.00 357	39.13 358	6.23 352	5.80 345	4.22 348	8.30 349	3.01 347	18.80 352	4.50 347	4.89 348	4.68 347	3.75 346	3.97 349	10.22 352	5.10 347	18.48 356	6.93 347

DPSM_ROB	13.05 350	7.58 349	11.51 353	4.93 343	5.66 349	5.96 347	4.58 344	8.35 353	10.81 352	6.72 351	8.04 350	7.98 346	12.24 347	3.78 348	13.45 350	13.54 351	10.09 350	13.22 352	8.97 344	11.59 353	15.77 353	18.47 353	3.50 344	10.95 354	27.87 355	35.88 357	31.10 357	39.72 357

DPSM	13.05 350	7.58 349	11.51 353	4.93 343	5.66 349	5.96 347	4.58 344	8.35 353	10.81 352	6.72 351	8.04 350	7.98 346	12.24 347	3.78 348	13.45 350	13.54 351	10.09 350	13.22 352	8.97 344	11.59 353	15.77 353	18.47 353	3.50 344	10.95 354	27.87 355	35.88 357	31.10 357	39.72 357

HaxPig	19.46 352	21.63 356	18.84 355	23.83 355	23.65 357	22.97 356	25.18 356	20.58 357	18.35 354	26.27 357	22.91 356	22.10 354	16.59 353	24.62 356	21.69 352	18.63 353	20.94 355	19.88 354	22.44 353	20.43 355	14.32 352	12.36 349	27.03 356	18.77 356	7.07 349	12.11 354	7.84 350	14.43 354

MEDIAN_ROB	22.62 353	26.33 357	23.49 358	27.73 357	26.93 358	26.84 358	28.37 357	23.96 358	21.35 355	31.36 358	26.67 357	25.78 355	19.59 354	27.60 358	23.84 353	20.19 354	25.79 356	23.70 355	27.36 356	24.30 358	19.01 355	15.78 352	29.59 357	20.33 357	10.21 351	11.16 353	10.14 352	13.33 353

AVERAGE_ROB	25.64 354	30.03 359	26.89 359	31.93 358	30.82 359	31.11 359	32.43 358	28.32 359	25.80 359	34.51 359	30.14 359	30.53 356	23.76 355	32.01 359	27.78 357	24.52 355	28.55 357	25.88 356	30.51 357	27.85 359	22.51 356	19.15 355	33.73 358	25.51 360	10.76 354	8.70 350	9.35 351	9.21 351

CasAABBNet	26.22 355	15.24 354	23.15 356	9.86 351	11.36 354	11.89 352	9.16 352	16.77 355	21.82 356	13.63 354	16.10 353	16.17 352	24.79 357	7.51 353	27.26 356	27.24 357	20.16 353	26.55 358	17.89 349	23.22 356	31.56 357	36.88 356	6.98 353	22.05 358	56.10 359	72.29 359	62.52 359	79.87 359

FlowAnything	26.28 356	15.26 355	23.18 357	9.90 352	11.45 355	11.93 353	9.21 353	16.87 356	21.85 357	13.67 355	16.29 355	16.14 351	24.68 356	7.63 354	27.13 355	27.17 356	20.18 354	26.52 357	17.99 350	23.38 357	31.56 357	37.20 357	7.04 354	22.12 359	56.09 358	72.59 360	62.57 360	80.02 360

GS-Stereo																							0.03 16	0.04 22	0.07 24	0.06 14	0.07 21	0.05 17

FSD		0.26 264	0.26 267	0.27 246	0.26 256	0.26 242	0.31 261	0.33 260	0.20 216	0.28 197	0.21 175			0.29 271	0.39 148	0.42 262			0.34 188	0.31 271				0.28 272	0.30 242	0.29 224	0.30 202	0.31 214

STTRV1_RVC		0.33 278	0.28 274	0.43 280	0.33 275	0.42 278	0.38 272	0.41 277	0.41 287	0.37 270	0.42 266	0.62 270	0.74 288	0.52 302		0.39 250	0.91 315	0.28 275		0.75 326	0.94 318			0.51 312	0.51 293	0.67 298	0.63 292	1.33 314

DPSimNet_ROB		8.37 351	4.26 350	7.17 348	7.54 352	5.72 346	6.51 349	5.76 350	9.67 351	4.19 350	16.17 354	7.25 345	11.41 345	5.00 351	7.97 346	4.08 347		2.95 346	13.34 348	4.83 348	6.37 351	4.66 346	4.16 349	5.12 350		9.01 352	5.12 348	8.92 350

Low-res two-view benchmark