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

LACA2	0.04 1	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 37	0.02 3	0.06 26	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.08 3	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.04 2	0.05 1	0.05 2	0.02 2	0.03 6	0.06 13	0.05 5	0.05 4	0.04 4

BridgeDepth	0.04 1	0.04 11	0.04 22	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 46	0.03 16	0.02 2	0.09 3	0.08 3	0.05 1	0.05 5	0.06 8	0.04 2	0.06 9	0.05 2	0.02 2	0.03 6	0.06 13	0.06 15	0.07 22	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 25	0.04 9	0.02 1	0.03 1	0.03 6	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 24	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 14	0.10 11	0.06 7	0.06 15	0.07 16	0.04 2	0.08 20	0.06 4	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 5	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.04 9	0.05 21	0.06 37	0.03 6	0.06 26	0.02 1	0.02 2	0.18 36	0.13 40	0.08 26	0.06 15	0.08 23	0.05 9	0.08 20	0.12 32	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.06 10	0.04 4

MLG-Stereo	0.05 5	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 9	0.04 14	0.05 25	0.03 6	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.17 33	0.13 40	0.08 26	0.06 15	0.08 23	0.05 9	0.08 20	0.07 6	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.06 10	0.05 18

MM-Stereo_test3	0.05 5	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.02 1	0.02 3	0.04 9	0.05 21	0.04 7	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.11 9	0.10 11	0.07 17	0.05 5	0.06 8	0.05 9	0.06 9	0.17 50	0.04 40	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.06 10	0.04 4

CoSv	0.05 5	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.05 38	0.03 25	0.05 25	0.04 14	0.04 7	0.02 3	0.03 1	0.03 16	0.02 2	0.09 3	0.09 10	0.07 17	0.04 1	0.08 23	0.04 2	0.07 16	0.04 1	0.02 2	0.02 1	0.08 37	0.05 5	0.07 22	0.04 4

AIO-test2	0.05 5	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 9	0.05 21	0.04 7	0.07 42	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.22 53	0.17 76	0.06 7	0.05 5	0.05 2	0.05 9	0.05 1	0.16 47	0.02 2	0.03 6	0.04 1	0.05 5	0.03 1	0.04 4

U	0.05 5	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 9	0.02 1	0.04 7	0.01 1	0.05 15	0.03 16	0.02 2	0.14 18	0.12 31	0.08 26	0.07 25	0.08 23	0.05 9	0.10 41	0.09 18	0.02 2	0.03 6	0.08 37	0.07 24	0.06 10	0.06 34

ProNet	0.05 5	0.04 11	0.04 22	0.03 8	0.02 1	0.04 18	0.08 114	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 31	0.03 1	0.02 1	0.03 27	0.12 10	0.10 11	0.07 17	0.06 15	0.06 8	0.04 2	0.06 9	0.08 12	0.03 17	0.04 23	0.05 3	0.04 1	0.05 4	0.04 4

CroCo-Stereo Lap2	0.05 5	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 9	0.03 5	0.06 37	0.03 6	0.04 4	0.03 16	0.02 2	0.12 10	0.11 21	0.07 17	0.07 25	0.07 16	0.05 9	0.09 32	0.08 12	0.02 2	0.03 6	0.08 37	0.08 38	0.07 22	0.05 18

LACA1	0.06 13	0.05 29	0.04 22	0.04 21	0.05 43	0.04 18	0.03 25	0.03 1	0.06 32	0.05 25	0.04 13	0.06 26	0.04 32	0.03 27	0.10 6	0.10 11	0.06 7	0.08 38	0.07 16	0.05 9	0.07 16	0.07 6	0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.08 38	0.08 35	0.06 34

MatchStereo	0.06 13	0.04 11	0.05 40	0.03 8	0.04 27	0.03 3	0.03 25	0.04 9	0.07 49	0.03 1	0.06 31	0.04 4	0.05 42	0.03 27	0.14 18	0.10 11	0.06 7	0.08 38	0.06 8	0.07 24	0.08 20	0.10 24	0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.08 38	0.06 10	0.06 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.06 13	0.05 29	0.04 22	0.04 21	0.04 27	0.03 3	0.03 25	0.06 35	0.08 55	0.05 25	0.06 31	0.04 4	0.05 42	0.04 46	0.14 18	0.08 3	0.07 17	0.06 15	0.06 8	0.05 9	0.06 9	0.07 6	0.04 40	0.04 23	0.07 25	0.08 38	0.08 35	0.07 43

NLCSM	0.06 13	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 18	0.02 3	0.07 46	0.16 192	0.04 7	0.11 91	0.05 15	0.31 254	0.02 2	0.10 6	0.07 1	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.06 4	0.02 2	0.03 6	0.05 3	0.07 24	0.04 2	0.04 4

LG-Stereo	0.06 13	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 27	0.04 18	0.02 3	0.06 35	0.05 21	0.06 37	0.06 31	0.08 46	0.03 16	0.02 2	0.24 67	0.12 31	0.08 26	0.06 15	0.08 23	0.07 24	0.10 41	0.09 18	0.02 2	0.03 6	0.06 13	0.06 15	0.07 22	0.05 18

MM-Stereo_test1	0.06 13	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 9	0.04 14	0.04 7	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.15 26	0.17 76	0.07 17	0.07 25	0.06 8	0.08 39	0.06 9	0.23 78	0.05 59	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.06 10	0.04 4

RAStereo	0.06 13	0.05 29	0.04 22	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.05 25	0.03 5	0.10 59	0.03 6	0.08 46	0.04 32	0.02 2	0.15 26	0.11 21	0.09 36	0.08 38	0.10 43	0.05 9	0.13 59	0.09 18	0.02 2	0.03 6	0.09 49	0.07 24	0.07 22	0.07 43

WQFJA1	0.07 20	0.05 29	0.03 4	0.04 21	0.04 27	0.05 38	0.03 25	0.06 35	0.18 210	0.04 7	0.17 145	0.05 15	0.36 259	0.03 27	0.14 18	0.08 3	0.06 7	0.05 5	0.06 8	0.05 9	0.05 1	0.08 12	0.03 17	0.04 23	0.06 13	0.07 24	0.06 10	0.06 34

WQFJX1	0.07 20	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 35	0.19 215	0.04 7	0.12 101	0.04 4	0.33 256	0.02 2	0.09 3	0.07 1	0.06 7	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.05 1	0.07 6	0.03 17	0.03 6	0.06 13	0.07 24	0.06 10	0.04 4

WQFJX	0.07 20	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.03 10	0.05 38	0.03 25	0.05 25	0.18 210	0.04 7	0.15 121	0.04 4	0.36 259	0.02 2	0.12 10	0.08 3	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.05 9	0.05 1	0.07 6	0.03 17	0.04 23	0.05 3	0.08 38	0.06 10	0.06 34

NLMM	0.07 20	0.05 29	0.03 4	0.04 21	0.04 27	0.05 38	0.03 25	0.06 35	0.18 210	0.04 7	0.17 145	0.05 15	0.36 259	0.03 27	0.14 18	0.08 3	0.06 7	0.05 5	0.06 8	0.05 9	0.05 1	0.08 12	0.03 17	0.04 23	0.06 13	0.07 24	0.06 10	0.06 34

MonStereo	0.07 20	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.04 27	0.03 3	0.03 25	0.05 25	0.05 21	0.05 25	0.06 31	0.05 15	0.04 32	0.03 27	0.20 43	0.17 76	0.08 26	0.07 25	0.08 23	0.07 24	0.08 20	0.15 42	0.03 17	0.03 6	0.08 37	0.07 24	0.08 35	0.07 43

AdaDepth	0.07 20	0.06 42	0.04 22	0.04 21	0.05 43	0.04 18	0.03 25	0.05 25	0.06 32	0.04 7	0.06 31	0.06 26	0.03 16	0.03 27	0.21 47	0.15 50	0.09 36	0.08 38	0.10 43	0.07 24	0.08 20	0.17 50	0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.07 24	0.09 48	0.07 43

111111	0.07 20	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 27	0.03 3	0.03 25	0.04 9	0.05 21	0.03 1	0.04 13	0.06 26	0.03 16	0.02 2	0.26 84	0.15 50	0.06 7	0.06 15	0.09 37	0.12 88	0.09 32	0.33 131	0.07 91	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.05 4	0.03 1

MLG-Stereo_test2	0.07 20	0.05 29	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.06 35	0.05 21	0.07 50	0.05 22	0.07 41	0.03 16	0.04 46	0.21 47	0.16 65	0.11 50	0.07 25	0.14 60	0.07 24	0.11 47	0.22 74	0.04 40	0.03 6	0.07 25	0.06 15	0.09 48	0.06 34

AIO-test1	0.07 20	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 35	0.06 32	0.06 37	0.06 31	0.06 26	0.02 1	0.03 27	0.24 67	0.15 50	0.06 7	0.05 5	0.05 2	0.08 39	0.06 9	0.33 131	0.02 2	0.03 6	0.04 1	0.05 5	0.04 2	0.04 4

DEFOM-Stereo	0.07 20	0.06 42	0.04 22	0.06 58	0.05 43	0.06 52	0.03 25	0.06 35	0.05 21	0.06 37	0.08 53	0.06 26	0.03 16	0.04 46	0.20 43	0.12 31	0.11 50	0.09 44	0.10 43	0.07 24	0.11 47	0.09 18	0.04 40	0.04 23	0.09 49	0.08 38	0.12 64	0.08 51

AIO-Stereo	0.07 20	0.05 29	0.04 22	0.04 21	0.04 27	0.04 18	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.04 7	0.05 22	0.04 4	0.03 16	0.03 27	0.21 47	0.11 21	0.10 47	0.06 15	0.09 37	0.14 121	0.08 20	0.47 182	0.03 17	0.04 23	0.06 13	0.05 5	0.07 22	0.04 4

RSM	0.07 20	0.05 29	0.04 22	0.04 21	0.04 27	0.05 38	0.03 25	0.04 9	0.03 5	0.04 7	0.05 22	0.06 26	0.03 16	0.02 2	0.12 10	0.10 11	0.07 17	0.06 15	0.07 16	0.08 39	0.09 32	0.60 217	0.03 17	0.04 23	0.06 13	0.06 15	0.07 22	0.05 18

BridgeDepth_RVC	0.08 32	0.07 47	0.06 52	0.05 43	0.06 59	0.06 52	0.04 51	0.07 46	0.09 67	0.07 50	0.07 42	0.07 41	0.05 42	0.04 46	0.15 26	0.12 31	0.08 26	0.09 44	0.09 37	0.07 24	0.09 32	0.09 18	0.03 17	0.05 41	0.09 49	0.11 67	0.10 52	0.11 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 32	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.03 25	0.06 35	0.22 230	0.05 25	0.15 121	0.05 15	0.41 268	0.03 27	0.15 26	0.10 11	0.05 1	0.05 5	0.07 16	0.06 22	0.06 9	0.10 24	0.03 17	0.05 41	0.08 37	0.07 24	0.08 35	0.05 18

NLSM1	0.08 32	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.04 27	0.05 38	0.04 51	0.07 46	0.21 224	0.04 7	0.18 155	0.06 26	0.38 265	0.03 27	0.15 26	0.10 11	0.06 7	0.05 5	0.07 16	0.05 9	0.07 16	0.09 18	0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.08 38	0.07 22	0.05 18

VIP-Stereo	0.08 32	0.06 42	0.06 52	0.05 43	0.04 27	0.04 18	0.02 3	0.06 35	0.05 21	0.06 37	0.09 64	0.10 54	0.03 16	0.03 27	0.14 18	0.12 31	0.12 55	0.09 44	0.10 43	0.07 24	0.12 54	0.18 57	0.03 17	0.05 41	0.08 37	0.08 38	0.07 22	0.08 51

MM-Stereo_test2	0.08 32	0.05 29	0.04 22	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 9	0.04 14	0.06 37	0.04 13	0.04 4	0.03 16	0.03 27	0.23 57	0.25 168	0.08 26	0.07 25	0.07 16	0.12 88	0.08 20	0.55 200	0.05 59	0.04 23	0.05 3	0.09 56	0.06 10	0.06 34

GIP-stereo	0.08 32	0.05 29	0.04 22	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.03 25	0.03 1	0.03 5	0.05 25	0.04 13	0.05 15	0.03 16	0.04 46	0.30 105	0.22 140	0.09 36	0.07 25	0.09 37	0.10 67	0.09 32	0.43 169	0.02 2	0.04 23	0.07 25	0.07 24	0.08 35	0.05 18

RSM++	0.08 32	0.05 29	0.05 40	0.05 43	0.05 43	0.04 18	0.03 25	0.06 35	0.06 32	0.05 25	0.05 22	0.07 41	0.04 32	0.02 2	0.13 14	0.11 21	0.09 36	0.07 25	0.08 23	0.10 67	0.10 41	0.64 225	0.04 40	0.05 41	0.08 37	0.07 24	0.08 35	0.05 18

MoCha-V2	0.08 32	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.04 9	0.03 5	0.04 7	0.05 22	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.37 136	0.12 31	0.07 17	0.08 38	0.08 23	0.15 148	0.08 20	0.56 209	0.03 17	0.03 6	0.06 13	0.05 5	0.05 4	0.03 1

StereoVision	0.08 32	0.05 29	0.05 40	0.04 21	0.04 27	0.05 38	0.03 25	0.07 46	0.11 109	0.05 25	0.06 31	0.06 26	0.06 55	0.02 2	0.14 18	0.13 40	0.09 36	0.07 25	0.10 43	0.08 39	0.09 32	0.08 12	0.03 17	0.05 41	0.12 76	0.10 62	0.13 73	0.13 78

RAFT	0.08 32	0.04 11	0.06 52	0.05 43	0.03 10	0.07 64	0.03 25	0.10 59	0.05 21	0.06 37	0.07 42	0.08 46	0.05 42	0.02 2	0.22 53	0.11 21	0.09 36	0.06 15	0.08 23	0.06 22	0.08 20	0.10 24	0.02 2	0.04 23	0.14 87	0.14 91	0.16 84	0.15 95

delet	0.08 32	0.08 59	0.07 68	0.09 95	0.07 69	0.08 82	0.06 83	0.07 46	0.06 32	0.09 54	0.08 53	0.11 59	0.06 55	0.07 84	0.15 26	0.10 11	0.10 47	0.09 44	0.08 23	0.09 53	0.10 41	0.08 12	0.05 59	0.07 66	0.10 55	0.09 56	0.10 52	0.08 51

TDLM	0.08 32	0.08 59	0.07 68	0.07 65	0.08 85	0.07 64	0.06 83	0.08 52	0.06 32	0.06 37	0.12 101	0.08 46	0.06 55	0.05 57	0.10 6	0.10 11	0.10 47	0.09 44	0.08 23	0.07 24	0.09 32	0.10 24	0.05 59	0.07 66	0.08 37	0.08 38	0.09 48	0.09 58

GASTEREO	0.09 44	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.04 27	0.04 18	0.02 3	0.04 9	0.06 32	0.05 25	0.04 13	0.06 26	0.04 32	0.02 2	0.42 157	0.34 233	0.08 26	0.07 25	0.08 23	0.09 53	0.08 20	0.43 169	0.05 59	0.07 66	0.07 25	0.08 38	0.07 22	0.05 18

MSCF	0.09 44	0.04 11	0.04 22	0.04 21	0.03 10	0.04 18	0.02 3	0.04 9	0.06 32	0.04 7	0.04 13	0.06 26	0.04 32	0.03 27	0.42 157	0.33 231	0.08 26	0.07 25	0.08 23	0.09 53	0.08 20	0.42 165	0.04 40	0.07 66	0.07 25	0.08 38	0.06 10	0.05 18

DFGA-Net	0.09 44	0.09 69	0.05 40	0.07 65	0.05 43	0.06 52	0.05 66	0.11 65	0.07 49	0.12 71	0.08 53	0.13 68	0.06 55	0.04 46	0.17 33	0.13 40	0.14 65	0.10 57	0.14 60	0.07 24	0.12 54	0.14 38	0.05 59	0.07 66	0.10 55	0.09 56	0.14 75	0.11 67

IGEV-Stereo++	0.09 44	0.05 29	0.04 22	0.05 43	0.05 43	0.04 18	0.02 3	0.05 25	0.05 21	0.05 25	0.05 22	0.05 15	0.04 32	0.03 27	0.32 116	0.19 105	0.07 17	0.09 44	0.10 43	0.14 121	0.09 32	0.55 200	0.10 156	0.03 6	0.06 13	0.06 15	0.08 35	0.05 18

Occ-G	0.09 44	0.07 47	0.05 40	0.05 43	0.04 27	0.05 38	0.03 25	0.05 25	0.04 14	0.04 7	0.08 53	0.06 26	0.04 32	0.03 27	0.28 100	0.15 50	0.09 36	0.09 44	0.14 60	0.10 67	0.10 41	0.41 162	0.08 117	0.05 41	0.07 25	0.06 15	0.08 35	0.06 34

iRaftStereo_RVC	0.09 44	0.07 47	0.06 52	0.05 43	0.05 43	0.06 52	0.03 25	0.10 59	0.06 32	0.10 59	0.09 64	0.10 54	0.05 42	0.04 46	0.13 14	0.11 21	0.14 65	0.10 57	0.12 54	0.08 39	0.15 67	0.22 74	0.04 40	0.06 58	0.10 55	0.08 38	0.11 59	0.08 51

GEAStereo	0.10 50	0.07 47	0.06 52	0.06 58	0.05 43	0.05 38	0.04 51	0.05 25	0.04 14	0.06 37	0.04 13	0.07 41	0.02 1	0.06 72	0.49 184	0.32 219	0.09 36	0.07 25	0.09 37	0.12 88	0.11 47	0.25 88	0.04 40	0.05 41	0.08 37	0.07 24	0.08 35	0.05 18

GSStereo	0.10 50	0.06 42	0.05 40	0.04 21	0.04 27	0.05 38	0.03 25	0.03 1	0.20 220	0.05 25	0.04 13	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.46 178	0.32 219	0.14 65	0.09 44	0.10 43	0.09 53	0.11 47	0.48 186	0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.06 15	0.07 22	0.05 18

gasm-f	0.10 50	0.07 47	0.06 52	0.06 58	0.05 43	0.05 38	0.04 51	0.05 25	0.04 14	0.06 37	0.04 13	0.07 41	0.02 1	0.06 72	0.49 184	0.32 219	0.09 36	0.07 25	0.09 37	0.12 88	0.11 47	0.25 88	0.04 40	0.05 41	0.08 37	0.07 24	0.08 35	0.05 18

LG-Stereo_L2	0.10 50	0.08 59	0.05 40	0.04 21	0.05 43	0.05 38	0.03 25	0.13 73	0.09 67	0.21 107	0.09 64	0.13 68	0.05 42	0.05 57	0.24 67	0.17 76	0.14 65	0.09 44	0.14 60	0.08 39	0.19 92	0.27 98	0.03 17	0.05 41	0.10 55	0.08 38	0.10 52	0.09 58

LGtest1	0.10 50	0.07 47	0.06 52	0.06 58	0.07 69	0.07 64	0.04 51	0.10 59	0.09 67	0.09 54	0.10 81	0.10 54	0.05 42	0.06 72	0.26 84	0.17 76	0.15 74	0.11 64	0.16 70	0.10 67	0.17 73	0.18 57	0.05 59	0.06 58	0.10 55	0.09 56	0.12 64	0.10 65

MaDis-Stereo	0.10 50	0.07 47	0.06 52	0.04 21	0.04 27	0.04 18	0.04 51	0.09 55	0.07 49	0.11 65	0.08 53	0.13 68	0.06 55	0.03 27	0.17 33	0.14 45	0.15 74	0.12 73	0.17 80	0.07 24	0.17 73	0.15 42	0.03 17	0.06 58	0.15 103	0.20 153	0.16 84	0.19 127

AASNet	0.10 50	0.10 81	0.07 68	0.10 103	0.10 111	0.11 122	0.08 114	0.12 68	0.06 32	0.10 59	0.11 91	0.10 54	0.06 55	0.07 84	0.16 32	0.12 31	0.13 60	0.11 64	0.11 51	0.09 53	0.11 47	0.13 35	0.06 75	0.08 79	0.11 67	0.10 62	0.10 52	0.09 58

MMNet	0.10 50	0.09 69	0.07 68	0.10 103	0.09 94	0.09 99	0.07 98	0.10 59	0.08 55	0.08 52	0.09 64	0.13 68	0.06 55	0.08 95	0.26 84	0.11 21	0.13 60	0.11 64	0.12 54	0.09 53	0.11 47	0.10 24	0.06 75	0.08 79	0.10 55	0.11 67	0.13 73	0.12 74

AANet_RVC	0.10 50	0.08 59	0.08 85	0.07 65	0.09 94	0.06 52	0.07 98	0.09 55	0.09 67	0.08 52	0.09 64	0.08 46	0.07 73	0.06 72	0.19 39	0.12 31	0.11 50	0.12 73	0.11 51	0.10 67	0.10 41	0.10 24	0.07 91	0.08 79	0.11 67	0.12 75	0.12 64	0.14 87

LG-Stereo_L1	0.11 59	0.08 59	0.05 40	0.05 43	0.05 43	0.05 38	0.03 25	0.13 73	0.10 84	0.21 107	0.09 64	0.12 65	0.05 42	0.05 57	0.24 67	0.18 88	0.14 65	0.09 44	0.15 68	0.08 39	0.19 92	0.30 113	0.03 17	0.05 41	0.10 55	0.08 38	0.10 52	0.09 58

MLG-Stereo_test3	0.11 59	0.06 42	0.05 40	0.05 43	0.06 59	0.06 52	0.04 51	0.07 46	0.06 32	0.09 54	0.08 53	0.13 68	0.03 16	0.05 57	0.21 47	0.16 65	0.12 55	0.09 44	0.29 172	0.07 24	0.14 63	0.57 211	0.03 17	0.05 41	0.08 37	0.08 38	0.10 52	0.08 51

plain	0.11 59	0.10 81	0.07 68	0.06 58	0.07 69	0.07 64	0.04 51	0.13 73	0.06 32	0.16 78	0.07 42	0.12 65	0.05 42	0.04 46	0.19 39	0.16 65	0.16 82	0.13 89	0.15 68	0.08 39	0.17 73	0.15 42	0.04 40	0.08 79	0.13 81	0.12 75	0.12 64	0.14 87

MIF-Stereo (partial)	0.11 59	0.09 69	0.08 85	0.07 65	0.06 59	0.07 64	0.04 51	0.12 68	0.09 67	0.12 71	0.07 42	0.10 54	0.07 73	0.05 57	0.21 47	0.16 65	0.16 82	0.13 89	0.14 60	0.08 39	0.18 82	0.15 42	0.05 59	0.08 79	0.13 81	0.11 67	0.16 84	0.13 78

UniTT-Stereo	0.11 59	0.07 47	0.06 52	0.05 43	0.05 43	0.06 52	0.04 51	0.10 59	0.07 49	0.13 74	0.07 42	0.13 68	0.12 144	0.08 95	0.21 47	0.15 50	0.16 82	0.12 73	0.20 99	0.09 53	0.18 82	0.14 38	0.07 91	0.07 66	0.13 81	0.18 127	0.10 52	0.13 78

RAFT_CTSACE	0.11 59	0.09 69	0.07 68	0.05 43	0.06 59	0.08 82	0.06 83	0.12 68	0.08 55	0.18 91	0.06 31	0.15 85	0.12 144	0.05 57	0.18 36	0.14 45	0.15 74	0.10 57	0.13 57	0.07 24	0.17 73	0.24 83	0.04 40	0.07 66	0.14 87	0.14 91	0.19 107	0.14 87

CVANet_RVC	0.11 59	0.12 116	0.11 128	0.13 145	0.10 111	0.11 122	0.08 114	0.13 73	0.09 67	0.10 59	0.16 133	0.11 59	0.08 87	0.08 95	0.13 14	0.12 31	0.12 55	0.12 73	0.12 54	0.09 53	0.12 54	0.17 50	0.06 75	0.08 79	0.11 67	0.10 62	0.11 59	0.14 87

LG-G_1	0.12 66	0.08 59	0.06 52	0.08 82	0.07 69	0.08 82	0.05 66	0.09 55	0.06 32	0.09 54	0.07 42	0.13 68	0.06 55	0.07 84	0.27 94	0.21 126	0.14 65	0.11 64	0.16 70	0.09 53	0.15 67	0.73 258	0.05 59	0.05 41	0.10 55	0.09 56	0.12 64	0.11 67

LG-G	0.12 66	0.08 59	0.06 52	0.08 82	0.07 69	0.08 82	0.05 66	0.09 55	0.06 32	0.09 54	0.07 42	0.13 68	0.06 55	0.07 84	0.27 94	0.21 126	0.14 65	0.11 64	0.16 70	0.09 53	0.15 67	0.73 258	0.05 59	0.05 41	0.10 55	0.09 56	0.12 64	0.11 67

GREAT-IGEV	0.12 66	0.04 11	0.04 22	0.03 8	0.02 1	0.04 18	0.02 3	0.04 9	0.20 220	0.04 7	0.05 22	0.08 46	0.02 1	0.02 2	0.40 151	0.42 264	0.08 26	0.09 44	0.08 23	0.12 88	0.07 16	0.76 266	0.08 117	0.14 195	0.06 13	0.06 15	0.08 35	0.04 4
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
test_5	0.12 66	0.10 81	0.08 85	0.07 65	0.05 43	0.07 64	0.05 66	0.16 90	0.07 49	0.11 65	0.15 121	0.16 97	0.16 191	0.03 27	0.18 36	0.15 50	0.11 50	0.10 57	0.13 57	0.08 39	0.13 59	0.20 67	0.04 40	0.09 101	0.13 81	0.15 105	0.20 117	0.18 110

DMCA	0.12 66	0.09 69	0.10 112	0.08 82	0.09 94	0.08 82	0.09 134	0.13 73	0.10 84	0.11 65	0.13 107	0.13 68	0.08 87	0.09 117	0.24 67	0.15 50	0.15 74	0.14 103	0.13 57	0.10 67	0.14 63	0.12 32	0.09 136	0.09 101	0.12 76	0.13 83	0.11 59	0.12 74

GANet	0.12 66	0.10 81	0.10 112	0.10 103	0.10 111	0.13 145	0.10 154	0.14 79	0.08 55	0.11 65	0.24 207	0.15 85	0.08 87	0.08 95	0.14 18	0.13 40	0.15 74	0.15 115	0.11 51	0.08 39	0.12 54	0.25 88	0.08 117	0.08 79	0.13 81	0.10 62	0.12 64	0.11 67

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 72	0.08 59	0.06 52	0.07 65	0.07 69	0.07 64	0.03 25	0.16 90	0.09 67	0.24 148	0.08 53	0.11 59	0.06 55	0.05 57	0.27 94	0.19 105	0.17 87	0.13 89	0.16 70	0.11 79	0.24 141	0.61 221	0.05 59	0.05 41	0.11 67	0.11 67	0.14 75	0.09 58

MIM_Stereo	0.13 72	0.09 69	0.08 85	0.08 82	0.07 69	0.09 99	0.05 66	0.13 73	0.06 32	0.19 98	0.10 81	0.11 59	0.05 42	0.05 57	0.25 77	0.34 233	0.17 87	0.12 73	0.20 99	0.12 88	0.19 92	0.43 169	0.04 40	0.07 66	0.11 67	0.10 62	0.15 79	0.09 58

AEACV	0.13 72	0.08 59	0.05 40	0.05 43	0.05 43	0.04 18	0.03 25	0.05 25	0.03 5	0.05 25	0.05 22	0.06 26	0.03 16	0.04 46	0.64 217	0.54 288	0.09 36	0.12 73	0.16 70	0.18 184	0.13 59	0.73 258	0.07 91	0.04 23	0.08 37	0.12 75	0.07 22	0.05 18

anonymousdsp	0.13 72	0.07 47	0.06 52	0.05 43	0.05 43	0.06 52	0.04 51	0.10 59	0.06 32	0.11 65	0.43 273	0.08 46	0.04 32	0.05 57	0.31 112	0.21 126	0.12 55	0.10 57	0.14 60	0.15 148	0.15 67	0.58 214	0.10 156	0.05 41	0.09 49	0.07 24	0.12 64	0.07 43

RAFT+CT+SA	0.13 72	0.11 101	0.09 99	0.08 82	0.06 59	0.07 64	0.06 83	0.19 114	0.09 67	0.16 78	0.08 53	0.19 117	0.16 191	0.05 57	0.19 39	0.20 115	0.13 60	0.11 64	0.17 80	0.09 53	0.18 82	0.30 113	0.04 40	0.09 101	0.16 108	0.14 91	0.18 101	0.17 103

ARAFT	0.13 72	0.09 69	0.07 68	0.09 95	0.07 69	0.08 82	0.04 51	0.14 79	0.08 55	0.21 107	0.10 81	0.17 106	0.06 55	0.06 72	0.19 39	0.15 50	0.18 98	0.15 115	0.21 112	0.08 39	0.20 101	0.34 136	0.05 59	0.07 66	0.15 103	0.11 67	0.18 101	0.13 78

DispViT+	0.14 78	0.13 135	0.10 112	0.10 103	0.14 174	0.10 105	0.06 83	0.19 114	0.10 84	0.22 116	0.15 121	0.13 68	0.06 55	0.07 84	0.23 57	0.15 50	0.15 74	0.12 73	0.16 70	0.11 79	0.14 63	0.19 64	0.06 75	0.09 101	0.17 111	0.19 146	0.29 197	0.16 101

SGD-Stereo	0.14 78	0.07 47	0.05 40	0.06 58	0.06 59	0.08 82	0.04 51	0.08 52	0.09 67	0.10 59	0.06 31	0.13 68	0.06 55	0.04 46	1.16 270	0.18 88	0.19 107	0.10 57	0.16 70	0.09 53	0.19 92	0.14 38	0.06 75	0.06 58	0.11 67	0.12 75	0.16 84	0.13 78

YMNet	0.14 78	0.11 101	0.09 99	0.10 103	0.10 111	0.12 134	0.17 202	0.11 65	0.10 84	0.10 59	0.08 53	0.16 97	0.13 158	0.10 133	0.65 220	0.16 65	0.13 60	0.12 73	0.14 60	0.08 39	0.12 54	0.12 32	0.07 91	0.07 66	0.16 108	0.11 67	0.15 79	0.12 74

IGEV-Stereo+	0.14 78	0.11 101	0.05 40	0.05 43	0.06 59	0.06 52	0.03 25	0.16 90	0.08 55	0.24 148	0.21 179	0.11 59	0.06 55	0.06 72	0.29 103	0.27 187	0.14 65	0.11 64	0.19 90	0.15 148	0.20 101	0.68 248	0.08 117	0.05 41	0.10 55	0.12 75	0.08 35	0.09 58

LL-Strereo2	0.14 78	0.08 59	0.07 68	0.07 65	0.07 69	0.06 52	0.05 66	0.15 84	0.10 84	0.22 116	0.09 64	0.13 68	0.07 73	0.07 84	0.24 67	0.26 178	0.17 87	0.11 64	0.20 99	0.10 67	0.21 112	0.68 248	0.06 75	0.07 66	0.12 76	0.14 91	0.15 79	0.10 65

TestStereo1	0.14 78	0.13 135	0.08 85	0.07 65	0.07 69	0.08 82	0.07 98	0.14 79	0.10 84	0.17 84	0.09 64	0.15 85	0.17 200	0.05 57	0.26 84	0.21 126	0.16 82	0.12 73	0.20 99	0.10 67	0.20 101	0.30 113	0.04 40	0.08 79	0.18 124	0.18 127	0.26 169	0.20 135

TESTraft	0.14 78	0.11 101	0.08 85	0.07 65	0.07 69	0.07 64	0.07 98	0.15 84	0.11 109	0.17 84	0.10 81	0.15 85	0.16 191	0.05 57	0.25 77	0.21 126	0.15 74	0.12 73	0.19 90	0.10 67	0.19 92	0.29 105	0.04 40	0.08 79	0.18 124	0.17 119	0.24 142	0.20 135

SA-5K	0.14 78	0.13 135	0.08 85	0.07 65	0.07 69	0.08 82	0.07 98	0.14 79	0.10 84	0.17 84	0.09 64	0.15 85	0.17 200	0.05 57	0.26 84	0.21 126	0.16 82	0.12 73	0.20 99	0.10 67	0.20 101	0.30 113	0.04 40	0.08 79	0.18 124	0.18 127	0.26 169	0.20 135

raft+_RVC	0.14 78	0.10 81	0.08 85	0.09 95	0.08 85	0.09 99	0.06 83	0.18 108	0.10 84	0.22 116	0.12 101	0.15 85	0.07 73	0.06 72	0.25 77	0.23 155	0.17 87	0.12 73	0.21 112	0.12 88	0.20 101	0.41 162	0.05 59	0.08 79	0.15 103	0.13 83	0.16 84	0.13 78

RAFT + AFF	0.14 78	0.07 47	0.06 52	0.08 82	0.05 43	0.07 64	0.05 66	0.11 65	0.08 55	0.14 77	0.07 42	0.15 85	0.05 42	0.03 27	1.47 290	0.11 21	0.14 65	0.08 38	0.14 60	0.07 24	0.15 67	0.10 24	0.04 40	0.06 58	0.10 55	0.08 38	0.08 35	0.07 43

UPFNet	0.14 78	0.11 101	0.12 154	0.12 135	0.11 130	0.13 145	0.10 154	0.16 90	0.12 128	0.17 84	0.14 114	0.16 97	0.09 97	0.11 152	0.25 77	0.15 50	0.17 87	0.15 115	0.16 70	0.11 79	0.14 63	0.13 35	0.09 136	0.10 120	0.13 81	0.15 105	0.19 107	0.14 87

S2M2_XL	0.15 89	0.10 81	0.11 128	0.07 65	0.08 85	0.11 122	0.09 134	0.22 141	0.09 67	0.22 116	0.11 91	0.24 158	0.08 87	0.08 95	0.22 53	0.20 115	0.24 170	0.13 89	0.20 99	0.12 88	0.36 197	0.26 94	0.09 136	0.09 101	0.14 87	0.12 75	0.18 101	0.19 127
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 89	0.09 69	0.07 68	0.06 58	0.07 69	0.06 52	0.04 51	0.17 97	0.08 55	0.24 148	0.08 53	0.14 83	0.06 55	0.06 72	0.44 164	0.28 195	0.18 98	0.13 89	0.19 90	0.11 79	0.24 141	0.55 200	0.06 75	0.06 58	0.11 67	0.12 75	0.14 75	0.15 95

MGS-Stereo	0.15 89	0.12 116	0.08 85	0.07 65	0.07 69	0.07 64	0.05 66	0.16 90	0.07 49	0.13 74	0.10 81	0.13 68	0.06 55	0.08 95	0.94 254	0.14 45	0.19 107	0.15 115	0.19 90	0.13 104	0.20 101	0.19 64	0.07 91	0.08 79	0.14 87	0.12 75	0.17 96	0.15 95

CAS	0.15 89	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.09 94	0.08 82	0.07 98	0.17 97	0.10 84	0.17 84	0.17 145	0.15 85	0.10 108	0.10 133	0.27 94	0.19 105	0.18 98	0.15 115	0.20 99	0.11 79	0.23 127	0.26 94	0.08 117	0.08 79	0.18 124	0.16 113	0.17 96	0.22 153

IER	0.15 89	0.12 116	0.11 128	0.12 135	0.10 111	0.12 134	0.09 134	0.17 97	0.10 84	0.18 91	0.17 145	0.21 132	0.10 108	0.11 152	0.49 184	0.15 50	0.19 107	0.14 103	0.16 70	0.12 88	0.16 72	0.17 50	0.09 136	0.10 120	0.14 87	0.17 119	0.19 107	0.18 110

HCRNet	0.15 89	0.19 232	0.08 85	0.23 231	0.09 94	0.15 167	0.09 134	0.16 90	0.06 32	0.49 312	0.16 133	0.25 167	0.08 87	0.09 117	0.44 164	0.11 21	0.17 87	0.11 64	0.21 112	0.09 53	0.13 59	0.13 35	0.11 176	0.07 66	0.09 49	0.11 67	0.14 75	0.11 67

AFF-stereo	0.15 89	0.10 81	0.09 99	0.07 65	0.06 59	0.09 99	0.07 98	0.17 97	0.09 67	0.21 107	0.08 53	0.15 85	0.06 55	0.04 46	0.92 250	0.15 50	0.13 60	0.09 44	0.21 112	0.08 39	0.21 112	0.35 138	0.04 40	0.07 66	0.14 87	0.13 83	0.18 101	0.11 67

RYNet	0.15 89	0.07 47	0.06 52	0.05 43	0.06 59	0.06 52	0.04 51	0.08 52	0.14 165	0.06 37	0.06 31	0.06 26	0.05 42	0.05 57	1.87 311	0.11 21	0.09 36	0.13 89	0.10 43	0.07 24	0.09 32	0.07 6	0.13 210	0.06 58	0.09 49	0.28 221	0.12 64	0.08 51

HITNet	0.15 89	0.11 101	0.10 112	0.11 123	0.11 130	0.10 105	0.07 98	0.18 108	0.11 109	0.24 148	0.13 107	0.19 117	0.10 108	0.09 117	0.23 57	0.14 45	0.17 87	0.14 103	0.16 70	0.10 67	0.21 112	0.25 88	0.08 117	0.09 101	0.15 103	0.14 91	0.24 142	0.19 127
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 98	0.09 69	0.06 52	0.07 65	0.06 59	0.07 64	0.05 66	0.12 68	0.08 55	0.12 71	0.05 22	0.11 59	0.04 32	0.06 72	0.62 215	0.49 276	0.11 50	0.14 103	0.20 99	0.13 104	0.17 73	1.02 318	0.08 117	0.05 41	0.10 55	0.08 38	0.09 48	0.07 43

SA	0.16 98	0.13 135	0.09 99	0.09 95	0.08 85	0.11 122	0.06 83	0.21 131	0.10 84	0.24 148	0.09 64	0.23 151	0.07 73	0.07 84	0.23 57	0.22 140	0.19 107	0.15 115	0.25 146	0.12 88	0.22 120	0.28 102	0.05 59	0.10 120	0.20 150	0.21 166	0.27 181	0.23 162

test_4	0.16 98	0.09 69	0.10 112	0.07 65	0.08 85	0.05 38	0.06 83	0.17 97	0.11 109	0.23 129	0.11 91	0.16 97	0.09 97	0.07 84	0.41 153	0.40 258	0.18 98	0.12 73	0.18 84	0.11 79	0.23 127	0.33 131	0.05 59	0.09 101	0.15 103	0.20 153	0.26 169	0.23 162

CIPLG	0.16 98	0.11 101	0.09 99	0.10 103	0.09 94	0.11 122	0.08 114	0.23 155	0.10 84	0.23 129	0.15 121	0.20 120	0.10 108	0.13 184	0.25 77	0.18 88	0.22 144	0.15 115	0.22 120	0.13 104	0.22 120	0.38 153	0.07 91	0.10 120	0.17 111	0.13 83	0.21 122	0.13 78

IPLGR_C	0.16 98	0.11 101	0.09 99	0.10 103	0.09 94	0.11 122	0.08 114	0.23 155	0.10 84	0.23 129	0.15 121	0.20 120	0.11 126	0.13 184	0.23 57	0.18 88	0.22 144	0.15 115	0.22 120	0.13 104	0.22 120	0.36 141	0.07 91	0.10 120	0.17 111	0.13 83	0.21 122	0.14 87

ACRE	0.16 98	0.11 101	0.09 99	0.10 103	0.09 94	0.12 134	0.08 114	0.23 155	0.10 84	0.23 129	0.15 121	0.20 120	0.10 108	0.13 184	0.24 67	0.18 88	0.22 144	0.15 115	0.22 120	0.13 104	0.22 120	0.37 147	0.07 91	0.10 120	0.17 111	0.13 83	0.21 122	0.13 78

rafts_anoy	0.16 98	0.14 154	0.12 154	0.11 123	0.11 130	0.10 105	0.08 114	0.21 131	0.08 55	0.21 107	0.16 133	0.18 109	0.08 87	0.06 72	0.34 125	0.27 187	0.20 115	0.17 161	0.23 130	0.13 104	0.23 127	0.42 165	0.06 75	0.10 120	0.18 124	0.15 105	0.15 79	0.17 103

GMStereo	0.16 98	0.16 188	0.09 99	0.14 156	0.13 158	0.16 172	0.12 169	0.22 141	0.12 128	0.19 98	0.16 133	0.26 173	0.13 158	0.09 117	0.20 43	0.15 50	0.22 144	0.14 103	0.27 154	0.15 148	0.21 112	0.16 47	0.09 136	0.11 147	0.19 144	0.17 119	0.24 142	0.15 95
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 98	0.13 135	0.13 169	0.14 156	0.12 142	0.14 153	0.11 160	0.20 117	0.12 128	0.21 107	0.15 121	0.18 109	0.13 158	0.13 184	0.24 67	0.16 65	0.20 115	0.17 161	0.19 90	0.13 104	0.17 73	0.16 47	0.11 176	0.13 181	0.16 108	0.18 127	0.21 122	0.17 103

HGLStereo	0.16 98	0.15 177	0.12 154	0.13 145	0.14 174	0.13 145	0.09 134	0.18 108	0.11 109	0.22 116	0.23 202	0.14 83	0.09 97	0.11 152	0.26 84	0.18 88	0.22 144	0.17 161	0.20 99	0.14 121	0.19 92	0.20 67	0.10 156	0.12 158	0.18 124	0.18 127	0.18 101	0.15 95

RASNet	0.16 98	0.15 177	0.15 185	0.13 145	0.11 130	0.12 134	0.10 154	0.24 170	0.13 149	0.22 116	0.14 114	0.18 109	0.13 158	0.10 133	0.20 43	0.18 88	0.19 107	0.13 89	0.17 80	0.10 67	0.23 127	0.27 98	0.07 91	0.15 205	0.17 111	0.18 127	0.27 181	0.24 173

DISCO	0.16 98	0.15 177	0.11 128	0.14 156	0.13 158	0.16 172	0.15 190	0.15 84	0.13 149	0.21 107	0.17 145	0.16 97	0.10 108	0.10 133	0.30 105	0.17 76	0.20 115	0.15 115	0.24 139	0.14 121	0.18 82	0.23 78	0.09 136	0.12 158	0.18 124	0.16 113	0.22 131	0.17 103

coex_refinement	0.17 110	0.15 177	0.12 154	0.12 135	0.12 142	0.14 153	0.09 134	0.21 131	0.16 192	0.22 116	0.18 155	0.18 109	0.10 108	0.10 133	0.50 190	0.19 105	0.20 115	0.15 115	0.23 130	0.11 79	0.19 92	0.17 50	0.09 136	0.11 147	0.18 124	0.18 127	0.21 122	0.22 153

G2L-Stereo	0.17 110	0.14 154	0.11 128	0.12 135	0.13 158	0.12 134	0.09 134	0.20 117	0.11 109	0.24 148	0.17 145	0.20 120	0.16 191	0.11 152	0.33 121	0.17 76	0.20 115	0.15 115	0.18 84	0.12 88	0.21 112	0.18 57	0.11 176	0.10 120	0.18 124	0.22 173	0.23 136	0.17 103

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 110	0.11 101	0.10 112	0.11 123	0.08 85	0.09 99	0.05 66	0.18 108	0.17 201	0.23 129	0.19 162	0.18 109	0.10 108	0.09 117	0.54 201	0.17 76	0.20 115	0.15 115	0.20 99	0.12 88	0.20 101	0.37 147	0.07 91	0.09 101	0.17 111	0.25 199	0.16 84	0.21 148

CASnet	0.17 110	0.12 116	0.09 99	0.10 103	0.11 130	0.14 153	0.08 114	0.23 155	0.12 128	0.28 199	0.15 121	0.23 151	0.11 126	0.09 117	0.33 121	0.16 65	0.20 115	0.12 73	0.27 154	0.11 79	0.35 189	0.25 88	0.07 91	0.09 101	0.17 111	0.13 83	0.21 122	0.17 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 110	0.10 81	0.10 112	0.10 103	0.09 94	0.08 82	0.05 66	0.21 131	0.12 128	0.26 173	0.12 101	0.21 132	0.08 87	0.07 84	0.35 128	0.39 252	0.21 132	0.15 115	0.22 120	0.13 104	0.30 170	0.54 198	0.05 59	0.08 79	0.14 87	0.15 105	0.19 107	0.13 78

LoS_RVC	0.17 110	0.13 135	0.11 128	0.07 65	0.10 111	0.08 82	0.07 98	0.17 97	0.12 128	0.23 129	0.17 145	0.17 106	0.11 126	0.09 117	0.46 178	0.22 140	0.17 87	0.16 145	0.25 146	0.12 88	0.36 197	0.36 141	0.08 117	0.10 120	0.21 165	0.16 113	0.17 96	0.20 135

tt_ll	0.17 110	0.13 135	0.11 128	0.07 65	0.10 111	0.08 82	0.07 98	0.17 97	0.12 128	0.23 129	0.17 145	0.17 106	0.11 126	0.09 117	0.46 178	0.22 140	0.17 87	0.16 145	0.25 146	0.12 88	0.36 197	0.36 141	0.08 117	0.10 120	0.21 165	0.16 113	0.17 96	0.20 135

iinet-f	0.17 110	0.14 154	0.11 128	0.12 135	0.09 94	0.14 153	0.09 134	0.15 84	0.10 84	0.23 129	0.24 207	0.18 109	0.16 191	0.08 95	0.38 147	0.20 115	0.20 115	0.13 89	0.38 209	0.17 176	0.21 112	0.27 98	0.09 136	0.09 101	0.18 124	0.14 91	0.25 157	0.18 110

Sa-1000	0.17 110	0.13 135	0.09 99	0.09 95	0.09 94	0.11 122	0.05 66	0.22 141	0.11 109	0.24 148	0.11 91	0.24 158	0.09 97	0.10 133	0.27 94	0.21 126	0.22 144	0.17 161	0.29 172	0.13 104	0.26 149	0.38 153	0.06 75	0.10 120	0.24 196	0.21 166	0.26 169	0.22 153

raftrobust	0.17 110	0.12 116	0.11 128	0.11 123	0.10 111	0.08 82	0.07 98	0.22 141	0.09 67	0.27 183	0.13 107	0.20 120	0.08 87	0.08 95	0.35 128	0.29 208	0.21 132	0.15 115	0.29 172	0.14 121	0.26 149	0.44 175	0.08 117	0.09 101	0.19 144	0.17 119	0.17 96	0.17 103

RALCasStereoNet	0.17 110	0.14 154	0.11 128	0.13 145	0.11 130	0.10 105	0.08 114	0.20 117	0.08 55	0.23 129	0.13 107	0.19 117	0.08 87	0.07 84	0.30 105	0.37 247	0.22 144	0.17 161	0.21 112	0.14 121	0.24 141	0.52 191	0.07 91	0.10 120	0.18 124	0.15 105	0.16 84	0.15 95

RALAANet	0.17 110	0.13 135	0.11 128	0.10 103	0.10 111	0.11 122	0.08 114	0.17 97	0.10 84	0.16 78	0.15 121	0.16 97	0.09 97	0.07 84	0.34 125	0.17 76	0.18 98	0.17 161	0.28 162	0.15 148	0.26 149	0.60 217	0.07 91	0.10 120	0.17 111	0.15 105	0.21 122	0.16 101

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 110	0.11 101	0.10 112	0.08 82	0.08 85	0.08 82	0.08 114	0.21 131	0.09 67	0.23 129	0.09 64	0.20 120	0.07 73	0.05 57	0.89 245	0.15 50	0.15 74	0.10 57	0.22 120	0.09 53	0.23 127	0.36 141	0.06 75	0.09 101	0.18 124	0.13 83	0.20 117	0.14 87

DSFCA	0.17 110	0.18 216	0.14 178	0.14 156	0.13 158	0.16 172	0.15 190	0.16 90	0.13 149	0.16 78	0.19 162	0.18 109	0.11 126	0.08 95	0.26 84	0.19 105	0.20 115	0.17 161	0.22 120	0.14 121	0.20 101	0.24 83	0.11 176	0.13 181	0.18 124	0.19 146	0.20 117	0.20 135

DMCA-RVC	0.17 110	0.12 116	0.15 185	0.12 135	0.13 158	0.11 122	0.18 204	0.17 97	0.16 192	0.18 91	0.21 179	0.21 132	0.10 108	0.10 133	0.50 190	0.18 88	0.18 98	0.17 161	0.17 80	0.15 148	0.18 82	0.18 57	0.10 156	0.13 181	0.14 87	0.15 105	0.19 107	0.18 110

CFNet	0.17 110	0.15 177	0.13 169	0.18 198	0.16 199	0.14 153	0.12 169	0.24 170	0.12 128	0.21 107	0.16 133	0.29 201	0.14 173	0.11 152	0.26 84	0.14 45	0.20 115	0.16 145	0.18 84	0.13 104	0.18 82	0.15 42	0.08 117	0.12 158	0.21 165	0.20 153	0.22 131	0.21 148

S2M2_L	0.18 126	0.14 154	0.15 185	0.13 145	0.11 130	0.15 167	0.11 160	0.21 131	0.11 109	0.26 173	0.09 64	0.20 120	0.06 55	0.17 232	0.26 84	0.20 115	0.26 196	0.16 145	0.20 99	0.15 148	0.34 180	0.30 113	0.13 210	0.10 120	0.17 111	0.20 153	0.27 181	0.22 153
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 126	0.13 135	0.11 128	0.11 123	0.10 111	0.10 105	0.06 83	0.24 170	0.09 67	0.28 199	0.13 107	0.26 173	0.11 126	0.10 133	0.32 116	0.23 155	0.25 184	0.13 89	0.21 112	0.14 121	0.33 177	0.25 88	0.08 117	0.10 120	0.18 124	0.19 146	0.24 142	0.24 173

anonymousdsp2	0.18 126	0.12 116	0.09 99	0.09 95	0.08 85	0.10 105	0.07 98	0.18 108	0.09 67	0.20 103	0.50 285	0.15 85	0.07 73	0.08 95	0.37 136	0.28 195	0.17 87	0.13 89	0.23 130	0.19 189	0.20 101	0.67 242	0.11 176	0.12 158	0.14 87	0.11 67	0.18 101	0.12 74

TestStereo	0.18 126	0.17 197	0.14 178	0.15 172	0.11 130	0.16 172	0.11 160	0.25 187	0.13 149	0.30 219	0.16 133	0.26 173	0.11 126	0.08 95	0.22 53	0.15 50	0.24 170	0.13 89	0.28 162	0.13 104	0.28 162	0.18 57	0.09 136	0.14 195	0.22 169	0.16 113	0.21 122	0.19 127

CREStereo	0.18 126	0.13 135	0.11 128	0.12 135	0.10 111	0.10 105	0.06 83	0.24 170	0.10 84	0.27 183	0.14 114	0.26 173	0.12 144	0.10 133	0.32 116	0.26 178	0.26 196	0.13 89	0.22 120	0.14 121	0.36 197	0.27 98	0.08 117	0.10 120	0.18 124	0.19 146	0.24 142	0.23 162
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	0.18 126	0.16 188	0.16 204	0.14 156	0.12 142	0.13 145	0.13 181	0.15 84	0.12 128	0.16 78	0.16 133	0.13 68	0.10 108	0.09 117	0.25 77	0.20 115	0.20 115	0.23 243	0.18 84	0.15 148	0.24 141	0.28 102	0.08 117	0.12 158	0.22 169	0.24 189	0.39 245	0.24 173

AIO_test	0.19 132	0.10 81	0.07 68	0.10 103	0.07 69	0.07 64	0.06 83	0.14 79	0.10 84	0.13 74	0.07 42	0.13 68	0.05 42	0.06 72	0.78 234	0.77 325	0.12 55	0.12 73	0.19 90	0.11 79	0.19 92	1.16 327	0.09 136	0.06 58	0.12 76	0.18 127	0.11 59	0.07 43

CES	0.19 132	0.10 81	0.10 112	0.09 95	0.11 130	0.10 105	0.06 83	0.42 284	0.10 84	0.20 103	0.28 232	0.23 151	0.10 108	0.13 184	0.35 128	0.24 160	0.25 184	0.15 115	0.21 112	0.14 121	0.45 237	0.29 105	0.09 136	0.08 79	0.19 144	0.15 105	0.20 117	0.23 162

raft_robust	0.19 132	0.14 154	0.11 128	0.14 156	0.09 94	0.11 122	0.08 114	0.25 187	0.12 128	0.30 219	0.10 81	0.25 167	0.14 173	0.10 133	0.29 103	0.26 178	0.22 144	0.17 161	0.35 201	0.14 121	0.28 162	0.35 138	0.06 75	0.11 147	0.22 169	0.24 189	0.24 142	0.21 148

GMOStereo	0.19 132	0.12 116	0.10 112	0.10 103	0.09 94	0.10 105	0.09 134	0.23 155	0.12 128	0.28 199	0.10 81	0.21 132	0.13 158	0.08 95	0.37 136	0.28 195	0.21 132	0.14 103	0.23 130	0.14 121	0.26 149	0.67 242	0.06 75	0.09 101	0.23 179	0.20 153	0.24 142	0.18 110

error version	0.19 132	0.12 116	0.10 112	0.10 103	0.09 94	0.10 105	0.09 134	0.23 155	0.12 128	0.28 199	0.10 81	0.21 132	0.13 158	0.08 95	0.37 136	0.28 195	0.21 132	0.14 103	0.23 130	0.14 121	0.26 149	0.67 242	0.06 75	0.09 101	0.23 179	0.20 153	0.24 142	0.18 110

test-v	0.19 132	0.12 116	0.10 112	0.10 103	0.09 94	0.10 105	0.09 134	0.23 155	0.12 128	0.28 199	0.10 81	0.21 132	0.13 158	0.08 95	0.37 136	0.28 195	0.21 132	0.14 103	0.23 130	0.14 121	0.26 149	0.67 242	0.06 75	0.09 101	0.23 179	0.20 153	0.24 142	0.18 110

test-2	0.19 132	0.12 116	0.10 112	0.10 103	0.09 94	0.10 105	0.09 134	0.23 155	0.12 128	0.28 199	0.10 81	0.21 132	0.13 158	0.08 95	0.37 136	0.28 195	0.21 132	0.14 103	0.23 130	0.14 121	0.26 149	0.67 242	0.06 75	0.09 101	0.23 179	0.20 153	0.24 142	0.18 110

LMCR-Stereo	0.19 132	0.14 154	0.12 154	0.13 145	0.12 142	0.15 167	0.10 154	0.22 141	0.13 149	0.23 129	0.18 155	0.24 158	0.17 200	0.14 199	0.30 105	0.19 105	0.26 196	0.18 187	0.33 187	0.19 189	0.27 158	0.30 113	0.10 156	0.12 158	0.20 150	0.18 127	0.24 142	0.24 173

CREStereo++_RVC	0.19 132	0.12 116	0.11 128	0.11 123	0.12 142	0.11 122	0.09 134	0.23 155	0.12 128	0.28 199	0.14 114	0.22 146	0.19 223	0.10 133	0.26 84	0.22 140	0.24 170	0.12 73	0.22 120	0.12 88	0.34 180	0.32 125	0.07 91	0.10 120	0.20 150	0.18 127	0.62 292	0.23 162
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	0.19 132	0.15 177	0.12 154	0.14 156	0.12 142	0.09 99	0.09 134	0.22 141	0.10 84	0.29 215	0.11 91	0.25 167	0.09 97	0.09 117	0.41 153	0.27 187	0.24 170	0.13 89	0.28 162	0.14 121	0.36 197	0.30 113	0.09 136	0.08 79	0.23 179	0.20 153	0.23 136	0.26 189

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 132	0.18 216	0.18 221	0.17 188	0.21 232	0.16 172	0.27 253	0.19 114	0.24 242	0.22 116	0.20 168	0.27 184	0.13 158	0.19 248	0.35 128	0.17 76	0.20 115	0.16 145	0.19 90	0.13 104	0.17 73	0.19 64	0.11 176	0.12 158	0.18 124	0.23 180	0.19 107	0.22 153
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	0.19 132	0.14 154	0.12 154	0.15 172	0.11 130	0.16 172	0.12 169	0.25 187	0.12 128	0.25 161	0.17 145	0.20 120	0.22 235	0.09 117	0.42 157	0.17 76	0.22 144	0.16 145	0.30 177	0.13 104	0.26 149	0.17 50	0.10 156	0.13 181	0.20 150	0.18 127	0.26 169	0.21 148

DN-CSS_ROB	0.19 132	0.14 154	0.16 204	0.14 156	0.14 174	0.12 134	0.10 154	0.25 187	0.13 149	0.27 183	0.26 221	0.26 173	0.18 215	0.09 117	0.33 121	0.16 65	0.20 115	0.15 115	0.41 216	0.14 121	0.30 170	0.23 78	0.10 156	0.15 205	0.17 111	0.16 113	0.22 131	0.18 110

HUF	0.20 145	0.09 69	0.07 68	0.08 82	0.08 85	0.08 82	0.06 83	0.15 84	0.08 55	0.18 91	0.07 42	0.12 65	0.07 73	0.06 72	0.96 258	0.80 329	0.19 107	0.15 115	0.28 162	0.14 121	0.22 120	0.82 281	0.10 156	0.26 268	0.11 67	0.08 38	0.11 59	0.08 51

castereo++	0.20 145	0.11 101	0.09 99	0.12 135	0.09 94	0.10 105	0.07 98	0.22 141	0.13 149	0.27 183	0.11 91	0.27 184	0.10 108	0.08 95	0.43 162	0.35 236	0.24 170	0.15 115	0.26 150	0.13 104	0.44 228	0.55 200	0.08 117	0.11 147	0.18 124	0.20 153	0.36 233	0.19 127

castereo	0.20 145	0.12 116	0.11 128	0.10 103	0.10 111	0.11 122	0.07 98	0.22 141	0.13 149	0.26 173	0.14 114	0.24 158	0.09 97	0.08 95	0.52 196	0.29 208	0.25 184	0.14 103	0.28 162	0.13 104	0.46 243	0.59 216	0.07 91	0.10 120	0.20 150	0.20 153	0.19 107	0.20 135

test_for_model	0.20 145	0.10 81	0.07 68	0.08 82	0.10 111	0.07 64	0.05 66	0.20 117	0.11 109	0.25 161	0.09 64	0.26 173	0.07 73	0.10 133	0.23 57	0.28 195	1.43 335	0.15 115	0.24 139	0.14 121	0.44 228	0.29 105	0.07 91	0.08 79	0.14 87	0.14 91	0.16 84	0.18 110

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 145	0.10 81	0.07 68	0.08 82	0.10 111	0.07 64	0.05 66	0.20 117	0.11 109	0.25 161	0.09 64	0.26 173	0.07 73	0.10 133	0.23 57	0.28 195	1.43 335	0.15 115	0.24 139	0.14 121	0.44 228	0.29 105	0.07 91	0.08 79	0.14 87	0.14 91	0.16 84	0.18 110

testlalala	0.20 145	0.10 81	0.07 68	0.08 82	0.10 111	0.07 64	0.05 66	0.20 117	0.11 109	0.25 161	0.09 64	0.26 173	0.07 73	0.10 133	0.23 57	0.28 195	1.43 335	0.15 115	0.24 139	0.14 121	0.44 228	0.29 105	0.07 91	0.08 79	0.14 87	0.14 91	0.16 84	0.18 110

GCAPDPT-zeroshot	0.20 145	0.10 81	0.07 68	0.08 82	0.10 111	0.07 64	0.05 66	0.20 117	0.11 109	0.25 161	0.09 64	0.26 173	0.07 73	0.10 133	0.23 57	0.28 195	1.43 335	0.15 115	0.24 139	0.14 121	0.44 228	0.29 105	0.07 91	0.08 79	0.14 87	0.14 91	0.16 84	0.18 110

GCAP-Stereo	0.20 145	0.10 81	0.07 68	0.08 82	0.10 111	0.07 64	0.05 66	0.20 117	0.11 109	0.25 161	0.09 64	0.26 173	0.07 73	0.10 133	0.23 57	0.28 195	1.43 335	0.15 115	0.24 139	0.14 121	0.44 228	0.29 105	0.07 91	0.08 79	0.14 87	0.14 91	0.16 84	0.18 110

dd	0.20 145	0.17 197	0.10 112	0.35 273	0.13 158	0.25 240	0.12 169	0.22 141	0.10 84	0.22 116	0.11 91	0.38 248	0.10 108	0.09 117	0.40 151	0.18 88	0.29 230	0.15 115	0.36 205	0.14 121	0.20 101	0.17 50	0.09 136	0.13 181	0.22 169	0.17 119	0.26 169	0.20 135

GLC_STEREO	0.20 145	0.15 177	0.16 204	0.15 172	0.14 174	0.14 153	0.12 169	0.26 200	0.10 84	0.28 199	0.19 162	0.20 120	0.10 108	0.11 152	0.51 195	0.20 115	0.28 220	0.15 115	0.26 150	0.15 148	0.38 210	0.30 113	0.09 136	0.11 147	0.20 150	0.14 91	0.30 206	0.18 110

TANstereo	0.20 145	0.12 116	0.11 128	0.14 156	0.13 158	0.14 153	0.08 114	0.17 97	0.11 109	0.24 148	0.13 107	0.16 97	0.12 144	0.13 184	0.30 105	0.29 208	0.26 196	0.25 258	0.34 192	0.23 219	0.34 180	0.32 125	0.29 286	0.10 120	0.14 87	0.17 119	0.36 233	0.19 127

XX-TBD	0.20 145	0.12 116	0.11 128	0.14 156	0.13 158	0.14 153	0.08 114	0.17 97	0.11 109	0.24 148	0.13 107	0.16 97	0.12 144	0.13 184	0.30 105	0.29 208	0.26 196	0.25 258	0.34 192	0.23 219	0.34 180	0.32 125	0.29 286	0.10 120	0.14 87	0.17 119	0.36 233	0.19 127

STTStereo	0.20 145	0.19 232	0.21 243	0.18 198	0.20 228	0.17 184	0.27 253	0.18 108	0.19 215	0.20 103	0.19 162	0.24 158	0.15 182	0.17 232	0.44 164	0.18 88	0.20 115	0.19 204	0.19 90	0.14 121	0.18 82	0.20 67	0.11 176	0.13 181	0.19 144	0.21 166	0.20 117	0.26 189

BEATNet_4x	0.20 145	0.14 154	0.12 154	0.13 145	0.13 158	0.12 134	0.12 169	0.20 117	0.14 165	0.27 183	0.14 114	0.22 146	0.14 173	0.11 152	0.45 171	0.21 126	0.23 158	0.21 222	0.20 99	0.13 104	0.33 177	0.48 186	0.10 156	0.13 181	0.18 124	0.18 127	0.27 181	0.24 173

iResNetv2_ROB	0.20 145	0.14 154	0.11 128	0.17 188	0.13 158	0.17 184	0.11 160	0.26 200	0.12 128	0.26 173	0.20 168	0.28 193	0.20 227	0.10 133	0.49 184	0.16 65	0.21 132	0.15 115	0.36 205	0.15 148	0.36 197	0.20 67	0.12 197	0.16 216	0.20 150	0.18 127	0.30 206	0.19 127

DLCB_ROB	0.20 145	0.17 197	0.17 211	0.14 156	0.15 189	0.14 153	0.14 183	0.21 131	0.16 192	0.23 129	0.23 202	0.25 167	0.18 215	0.15 215	0.24 67	0.18 88	0.22 144	0.18 187	0.19 90	0.15 148	0.26 149	0.24 83	0.13 210	0.16 216	0.37 276	0.25 199	0.25 157	0.20 135

test-3	0.21 161	0.11 101	0.10 112	0.11 123	0.12 142	0.10 105	0.08 114	0.25 187	0.10 84	0.27 183	0.11 91	0.30 212	0.11 126	0.09 117	0.50 190	0.39 252	0.23 158	0.15 115	0.47 228	0.15 148	0.34 180	0.65 229	0.07 91	0.10 120	0.17 111	0.14 91	0.25 157	0.23 162

test_1	0.21 161	0.11 101	0.10 112	0.11 123	0.12 142	0.10 105	0.08 114	0.25 187	0.10 84	0.27 183	0.11 91	0.30 212	0.11 126	0.08 95	0.50 190	0.39 252	0.23 158	0.15 115	0.47 228	0.15 148	0.34 180	0.65 229	0.07 91	0.10 120	0.17 111	0.14 91	0.25 157	0.23 162

AACVNet	0.21 161	0.18 216	0.15 185	0.19 207	0.19 221	0.19 201	0.14 183	0.23 155	0.15 178	0.25 161	0.23 202	0.21 132	0.13 158	0.13 184	0.57 208	0.19 105	0.25 184	0.18 187	0.25 146	0.18 184	0.23 127	0.24 83	0.14 220	0.15 205	0.23 179	0.21 166	0.25 157	0.25 183

sAnonymous2	0.21 161	0.14 154	0.13 169	0.12 135	0.12 142	0.14 153	0.12 169	0.28 232	0.16 192	0.23 129	0.20 168	0.20 120	0.15 182	0.08 95	0.31 112	0.27 187	0.25 184	0.22 232	0.40 212	0.21 202	0.35 189	0.42 165	0.09 136	0.13 181	0.23 179	0.24 189	0.23 136	0.24 173

CroCo_RVC	0.21 161	0.14 154	0.13 169	0.12 135	0.12 142	0.14 153	0.12 169	0.28 232	0.16 192	0.23 129	0.20 168	0.20 120	0.15 182	0.08 95	0.31 112	0.27 187	0.25 184	0.22 232	0.40 212	0.21 202	0.35 189	0.42 165	0.09 136	0.13 181	0.23 179	0.24 189	0.23 136	0.24 173

CFNet_pseudo	0.21 161	0.16 188	0.16 204	0.19 207	0.16 199	0.17 184	0.13 181	0.24 170	0.15 178	0.28 199	0.22 192	0.23 151	0.20 227	0.12 169	0.65 220	0.18 88	0.20 115	0.17 161	0.31 182	0.13 104	0.21 112	0.21 71	0.12 197	0.13 181	0.20 150	0.20 153	0.25 157	0.26 189

ADLNet	0.21 161	0.18 216	0.12 154	0.16 180	0.14 174	0.19 201	0.15 190	0.20 117	0.11 109	0.17 84	0.15 121	0.34 231	0.14 173	0.32 285	1.10 268	0.16 65	0.20 115	0.14 103	0.18 84	0.14 121	0.17 73	0.22 74	0.15 230	0.09 101	0.18 124	0.19 146	0.19 107	0.18 110

psm_up	0.21 161	0.17 197	0.19 230	0.20 212	0.17 205	0.20 208	0.15 190	0.26 200	0.23 238	0.22 116	0.18 155	0.23 151	0.20 227	0.16 222	0.36 135	0.19 105	0.24 170	0.18 187	0.30 177	0.17 176	0.23 127	0.21 71	0.12 197	0.21 248	0.24 196	0.27 215	0.26 169	0.25 183

AF-Net	0.21 161	0.18 216	0.18 221	0.18 198	0.22 238	0.20 208	0.24 233	0.24 170	0.21 224	0.19 98	0.25 213	0.27 184	0.16 191	0.14 199	0.37 136	0.20 115	0.18 98	0.17 161	0.23 130	0.15 148	0.18 82	0.26 94	0.17 237	0.14 195	0.20 150	0.22 173	0.29 197	0.22 153

Nwc_Net	0.21 161	0.18 216	0.18 221	0.18 198	0.22 238	0.20 208	0.24 233	0.24 170	0.21 224	0.19 98	0.25 213	0.27 184	0.16 191	0.14 199	0.37 136	0.20 115	0.18 98	0.17 161	0.23 130	0.15 148	0.18 82	0.26 94	0.17 237	0.14 195	0.20 150	0.22 173	0.29 197	0.22 153

AE-Stereo	0.22 171	0.14 154	0.14 178	0.16 180	0.13 158	0.12 134	0.09 134	0.23 155	0.15 178	0.27 183	0.12 101	0.29 201	0.13 158	0.09 117	0.30 105	0.29 208	0.28 220	0.19 204	0.30 177	0.22 212	0.35 189	0.77 271	0.08 117	0.15 205	0.23 179	0.24 189	0.26 169	0.20 135

MIPNet	0.22 171	0.15 177	0.11 128	0.11 123	0.12 142	0.12 134	0.08 114	0.24 170	0.10 84	0.27 183	0.24 207	0.23 151	0.14 173	0.11 152	0.93 252	0.21 126	0.23 158	0.17 161	0.31 182	0.20 194	0.22 120	0.44 175	0.07 91	0.12 158	0.24 196	0.29 228	0.27 181	0.20 135

test_3	0.22 171	0.12 116	0.12 154	0.11 123	0.12 142	0.10 105	0.08 114	0.25 187	0.12 128	0.28 199	0.12 101	0.31 222	0.15 182	0.08 95	0.53 197	0.40 258	0.23 158	0.15 115	0.47 228	0.16 166	0.36 197	0.65 229	0.06 75	0.12 158	0.20 150	0.19 146	0.27 181	0.25 183

APVNet	0.22 171	0.18 216	0.15 185	0.17 188	0.20 228	0.20 208	0.18 204	0.24 170	0.15 178	0.18 91	0.21 179	0.21 132	0.12 144	0.17 232	0.45 171	0.25 168	0.28 220	0.21 222	0.34 192	0.21 202	0.24 141	0.33 131	0.11 176	0.18 234	0.22 169	0.18 127	0.30 206	0.23 162

CFNet_RVC	0.22 171	0.18 216	0.15 185	0.18 198	0.17 205	0.19 201	0.12 169	0.21 131	0.13 149	0.23 129	0.21 179	0.25 167	0.13 158	0.13 184	0.93 252	0.20 115	0.23 158	0.17 161	0.27 154	0.16 166	0.25 148	0.22 74	0.10 156	0.14 195	0.23 179	0.21 166	0.25 157	0.23 162

HSM	0.22 171	0.17 197	0.15 185	0.18 198	0.18 213	0.16 172	0.14 183	0.26 200	0.14 165	0.25 161	0.22 192	0.24 158	0.18 215	0.11 152	0.67 224	0.18 88	0.26 196	0.16 145	0.27 154	0.17 176	0.30 170	0.23 78	0.10 156	0.14 195	0.23 179	0.23 180	0.27 181	0.25 183

MyStereo04	0.23 177	0.18 216	0.18 221	0.14 156	0.14 174	0.13 145	0.11 160	0.28 232	0.22 230	0.32 233	0.20 168	0.30 212	0.14 173	0.08 95	0.31 112	0.24 160	0.22 144	0.18 187	0.55 259	0.23 219	0.38 210	0.37 147	0.12 197	0.17 224	0.28 234	0.30 236	0.31 214	0.22 153

LoS	0.23 177	0.15 177	0.11 128	0.13 145	0.14 174	0.13 145	0.08 114	0.60 309	0.11 109	0.37 274	0.38 258	0.36 241	0.14 173	0.11 152	0.32 116	0.26 178	0.26 196	0.16 145	0.27 154	0.16 166	0.43 223	0.37 147	0.10 156	0.10 120	0.26 214	0.19 146	0.25 157	0.28 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 177	0.12 116	0.12 154	0.10 103	0.10 111	0.10 105	0.08 114	0.22 141	0.09 67	0.24 148	0.15 121	0.21 132	0.09 97	0.11 152	1.84 306	0.19 105	0.21 132	0.16 145	0.24 139	0.15 148	0.21 112	0.37 147	0.07 91	0.12 158	0.18 124	0.22 173	0.24 142	0.14 87

AnonymousM	0.23 177	0.09 69	0.07 68	0.09 95	0.07 69	0.08 82	0.06 83	0.20 117	0.09 67	0.23 129	0.19 162	0.16 97	0.07 73	0.11 152	0.27 94	0.24 160	0.24 170	0.14 103	0.21 112	0.16 166	0.32 175	0.45 179	0.08 117	0.09 101	0.11 67	0.20 153	0.66 299	1.40 321

ICVP	0.23 177	0.18 216	0.21 243	0.18 198	0.17 205	0.18 192	0.15 190	0.22 141	0.17 201	0.24 148	0.21 179	0.24 158	0.18 215	0.12 169	0.43 162	0.24 160	0.25 184	0.24 250	0.26 150	0.21 202	0.31 174	0.52 191	0.26 269	0.17 224	0.24 196	0.26 208	0.25 157	0.24 173
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 177	0.16 188	0.13 169	0.19 207	0.14 174	0.12 134	0.09 134	0.24 170	0.12 128	0.29 215	0.16 133	0.27 184	0.16 191	0.10 133	0.24 67	0.26 178	0.26 196	0.13 89	0.30 177	0.12 88	0.50 253	0.38 153	0.08 117	0.11 147	0.26 214	0.28 221	0.66 299	0.46 258

sCroCo_RVC	0.23 177	0.13 135	0.12 154	0.11 123	0.10 111	0.14 153	0.09 134	0.24 170	0.19 215	0.24 148	0.16 133	0.20 120	0.20 227	0.09 117	0.33 121	0.36 243	0.28 220	0.22 232	0.35 201	0.21 202	0.48 249	0.66 236	0.10 156	0.16 216	0.23 179	0.21 166	0.29 197	0.23 162

GES	0.23 177	0.16 188	0.12 154	0.14 156	0.15 189	0.19 201	0.15 190	0.25 187	0.14 165	0.26 173	0.18 155	0.22 146	0.14 173	0.17 232	0.56 204	0.22 140	0.27 208	0.19 204	0.53 251	0.20 194	0.35 189	0.37 147	0.13 210	0.15 205	0.20 150	0.17 119	0.27 181	0.43 252

FADNet-RVC-Resample	0.23 177	0.16 188	0.18 221	0.17 188	0.16 199	0.16 172	0.16 198	0.24 170	0.18 210	0.26 173	0.18 155	0.27 184	0.17 200	0.16 222	0.81 238	0.18 88	0.21 132	0.23 243	0.26 150	0.25 234	0.23 127	0.39 159	0.13 210	0.21 248	0.22 169	0.22 173	0.19 107	0.22 153

RP	0.23 177	0.20 237	0.23 256	0.22 225	0.21 232	0.22 223	0.25 242	0.24 170	0.23 238	0.17 84	0.24 207	0.25 167	0.19 223	0.16 222	0.55 202	0.18 88	0.21 132	0.16 145	0.22 120	0.16 166	0.18 82	0.33 131	0.14 220	0.17 224	0.23 179	0.23 180	0.31 214	0.26 189

UDGNet	0.24 187	0.20 237	0.15 185	0.36 275	0.31 274	0.32 267	0.29 262	0.22 141	0.15 178	0.21 107	0.21 179	0.21 132	0.08 87	0.51 305	0.25 77	0.17 76	0.22 144	0.17 161	0.27 154	0.15 148	0.28 162	0.38 153	0.31 294	0.11 147	0.24 196	0.23 180	0.22 131	0.20 135

SACVNet	0.24 187	0.20 237	0.19 230	0.21 220	0.19 221	0.19 201	0.20 213	0.26 200	0.22 230	0.25 161	0.22 192	0.21 132	0.12 144	0.17 232	0.48 183	0.22 140	0.26 196	0.21 222	0.32 186	0.20 194	0.29 168	0.41 162	0.15 230	0.18 234	0.28 234	0.26 208	0.30 206	0.26 189

FADNet-RVC	0.24 187	0.17 197	0.15 185	0.21 220	0.17 205	0.17 184	0.21 218	0.26 200	0.14 165	0.25 161	0.21 179	0.28 193	0.17 200	0.14 199	0.98 261	0.22 140	0.23 158	0.17 161	0.36 205	0.22 212	0.24 141	0.30 113	0.14 220	0.17 224	0.25 209	0.23 180	0.21 122	0.24 173

UCFNet_RVC	0.24 187	0.25 262	0.17 211	0.21 220	0.20 228	0.20 208	0.15 190	0.23 155	0.16 192	0.26 173	0.20 168	0.35 239	0.17 200	0.13 184	0.87 244	0.19 105	0.22 144	0.18 187	0.33 187	0.17 176	0.27 158	0.24 83	0.17 237	0.15 205	0.27 222	0.23 180	0.24 142	0.29 207

DeepPruner_ROB	0.24 187	0.17 197	0.17 211	0.17 188	0.17 205	0.16 172	0.24 233	0.22 141	0.17 201	0.26 173	0.26 221	0.21 132	0.18 215	0.12 169	0.64 217	0.21 126	0.24 170	0.21 222	0.29 172	0.16 166	0.44 228	0.36 141	0.14 220	0.16 216	0.22 169	0.30 236	0.27 181	0.23 162

PS-NSSS	0.24 187	0.26 268	0.21 243	0.31 263	0.22 238	0.26 246	0.23 228	0.27 221	0.15 178	0.28 199	0.21 179	0.55 270	0.15 182	0.16 222	0.35 128	0.16 65	0.19 107	0.17 161	0.36 205	0.15 148	0.17 73	0.14 38	0.22 262	0.16 216	0.24 196	0.24 189	0.28 194	0.27 199

PWCDC_ROB	0.24 187	0.10 81	0.13 169	0.10 103	0.18 213	0.12 134	0.16 198	0.12 68	0.38 283	0.11 65	0.25 213	0.15 85	0.82 297	0.28 274	0.92 250	0.21 126	0.17 87	0.18 187	0.18 84	0.17 176	0.23 127	0.46 180	0.20 251	0.17 224	0.12 76	0.21 166	0.15 79	0.26 189

Any-RAFT	0.25 194	0.13 135	0.17 211	0.16 180	0.14 174	0.15 167	0.11 160	0.25 187	0.14 165	0.28 199	0.34 245	0.29 201	0.11 126	0.12 169	0.35 128	0.26 178	0.28 220	0.17 161	0.52 248	0.16 166	0.63 283	0.49 189	0.10 156	0.11 147	0.28 234	0.33 253	0.26 169	0.41 248

GEStereo_RVC	0.25 194	0.19 232	0.15 185	0.18 198	0.17 205	0.19 201	0.18 204	0.26 200	0.17 201	0.27 183	0.20 168	0.28 193	0.17 200	0.12 169	0.34 125	0.27 187	0.28 220	0.24 250	0.47 228	0.22 212	0.34 180	0.66 236	0.11 176	0.18 234	0.25 209	0.22 173	0.26 169	0.32 218

stereogan	0.25 194	0.22 243	0.22 251	0.23 231	0.26 260	0.25 240	0.23 228	0.26 200	0.24 242	0.20 103	0.23 202	0.31 222	0.23 236	0.17 232	0.38 147	0.21 126	0.22 144	0.19 204	0.28 162	0.20 194	0.23 127	0.46 180	0.17 237	0.18 234	0.22 169	0.24 189	0.37 240	0.27 199

R-Stereo Train	0.25 194	0.14 154	0.14 178	0.15 172	0.13 158	0.18 192	0.07 98	0.24 170	0.15 178	0.32 233	0.25 213	0.28 193	0.13 158	0.14 199	0.71 226	0.32 219	0.29 230	0.20 213	0.47 228	0.20 194	0.48 249	0.65 229	0.10 156	0.12 158	0.24 196	0.25 199	0.23 136	0.28 203

RAFT-Stereo	0.25 194	0.14 154	0.14 178	0.15 172	0.13 158	0.18 192	0.07 98	0.24 170	0.15 178	0.32 233	0.25 213	0.28 193	0.13 158	0.14 199	0.71 226	0.32 219	0.29 230	0.20 213	0.47 228	0.20 194	0.48 249	0.65 229	0.10 156	0.12 158	0.24 196	0.25 199	0.23 136	0.28 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 194	0.16 188	0.16 204	0.25 243	0.19 221	0.21 218	0.18 204	0.30 249	0.16 192	0.31 228	0.31 239	0.34 231	0.25 244	0.11 152	0.32 116	0.25 168	0.26 196	0.17 161	0.54 255	0.16 166	0.37 205	0.38 153	0.14 220	0.19 242	0.25 209	0.23 180	0.27 181	0.26 189

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 200	0.19 232	0.08 85	0.21 220	0.21 232	0.28 253	0.17 202	0.25 187	0.14 165	0.42 298	0.26 221	0.44 259	0.09 97	0.11 152	0.37 136	0.30 214	0.25 184	0.16 145	0.31 182	0.17 176	0.42 218	0.87 291	0.08 117	0.09 101	0.21 165	0.18 127	0.27 181	0.50 260

Reg-Stereo(zero)	0.26 200	0.13 135	0.15 185	0.13 145	0.12 142	0.14 153	0.14 183	0.32 260	0.15 178	0.33 244	0.56 296	0.30 212	0.12 144	0.18 243	0.28 100	0.32 219	0.30 237	0.16 145	0.42 218	0.18 184	0.35 189	0.76 266	0.13 210	0.11 147	0.20 150	0.25 199	0.40 249	0.37 230

HI	0.26 200	0.13 135	0.15 185	0.13 145	0.12 142	0.14 153	0.14 183	0.32 260	0.15 178	0.33 244	0.56 296	0.30 212	0.12 144	0.18 243	0.28 100	0.32 219	0.30 237	0.16 145	0.42 218	0.18 184	0.35 189	0.76 266	0.13 210	0.11 147	0.20 150	0.25 199	0.40 249	0.37 230

CASS	0.26 200	0.18 216	0.17 211	0.21 220	0.18 213	0.22 223	0.26 249	0.28 232	0.20 220	0.33 244	0.24 207	0.28 193	0.18 215	0.12 169	0.37 136	0.24 160	0.39 278	0.20 213	0.44 222	0.17 176	0.58 272	0.48 186	0.11 176	0.14 195	0.32 256	0.22 173	0.32 220	0.33 221
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 200	0.19 232	0.15 185	0.23 231	0.16 199	0.21 218	0.23 228	0.28 232	0.17 201	0.27 183	0.28 232	0.26 173	0.19 223	0.15 215	0.98 261	0.22 140	0.21 132	0.20 213	0.43 221	0.26 244	0.28 162	0.31 123	0.14 220	0.15 205	0.28 234	0.27 215	0.24 142	0.27 199

NCC-stereo	0.26 200	0.22 243	0.22 251	0.22 225	0.24 248	0.23 230	0.28 258	0.26 200	0.28 262	0.18 91	0.26 221	0.29 201	0.27 248	0.17 232	0.56 204	0.23 155	0.23 158	0.24 250	0.28 162	0.21 202	0.23 127	0.32 125	0.20 251	0.17 224	0.27 222	0.29 228	0.33 223	0.30 211

Abc-Net	0.26 200	0.22 243	0.22 251	0.22 225	0.24 248	0.23 230	0.28 258	0.26 200	0.28 262	0.18 91	0.26 221	0.29 201	0.27 248	0.17 232	0.56 204	0.23 155	0.23 158	0.24 250	0.28 162	0.21 202	0.23 127	0.32 125	0.20 251	0.17 224	0.27 222	0.29 228	0.33 223	0.30 211
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	0.27 207	0.12 116	0.11 128	0.11 123	0.12 142	0.13 145	0.06 83	0.23 155	0.14 165	0.27 183	0.18 155	0.24 158	0.09 97	0.10 133	0.35 128	0.38 249	0.24 170	0.16 145	0.31 182	0.21 202	0.37 205	1.30 333	0.11 176	0.30 281	0.17 111	0.26 208	0.93 320	0.25 183

IPLGR	0.27 207	0.16 188	0.14 178	0.15 172	0.15 189	0.13 145	0.09 134	0.24 170	0.13 149	0.28 199	0.25 213	0.24 158	0.12 144	0.11 152	1.85 308	0.20 115	0.23 158	0.18 187	0.35 201	0.21 202	0.28 162	0.56 209	0.07 91	0.13 181	0.25 209	0.27 215	0.29 197	0.21 148

cross-raft	0.27 207	0.15 177	0.13 169	0.14 156	0.14 174	0.17 184	0.10 154	0.27 221	0.15 178	0.30 219	0.22 192	0.28 193	0.10 108	0.14 199	0.42 157	0.42 264	0.27 208	0.17 161	0.57 261	0.26 244	0.62 282	0.94 305	0.09 136	0.12 158	0.29 242	0.27 215	0.26 169	0.31 216

pcwnet_v2	0.27 207	0.17 197	0.18 221	0.22 225	0.19 221	0.22 223	0.18 204	0.25 187	0.18 210	0.30 219	0.24 207	0.33 228	0.29 252	0.18 243	0.90 246	0.22 140	0.24 170	0.19 204	0.38 209	0.16 166	0.28 162	0.31 123	0.17 237	0.16 216	0.26 214	0.26 208	0.30 206	0.39 236

MSMDNet	0.27 207	0.14 154	0.12 154	0.13 145	0.15 189	0.16 172	0.12 169	0.26 200	0.14 165	0.31 228	0.21 179	0.27 184	0.29 252	0.15 215	0.44 164	0.51 280	0.28 220	0.18 187	0.54 255	0.28 256	0.58 272	0.84 286	0.10 156	0.12 158	0.26 214	0.25 199	0.26 169	0.29 207

PA-Net	0.27 207	0.27 271	0.29 280	0.18 198	0.26 260	0.21 218	0.27 253	0.26 200	0.25 249	0.22 116	0.21 179	0.22 146	0.24 242	0.29 275	0.62 215	0.25 168	0.18 98	0.23 243	0.20 99	0.22 212	0.20 101	0.36 141	0.17 237	0.20 244	0.24 196	0.44 277	0.24 142	0.55 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 207	0.17 197	0.15 185	0.23 231	0.19 221	0.26 246	0.28 258	0.20 117	0.15 178	0.22 116	0.20 168	0.18 109	0.11 126	0.39 295	1.91 317	0.21 126	0.24 170	0.20 213	0.22 120	0.14 121	0.19 92	0.18 57	0.26 269	0.14 195	0.22 169	0.18 127	0.19 107	0.18 110

NCCL2	0.27 207	0.24 257	0.23 256	0.19 207	0.20 228	0.18 192	0.19 212	0.26 200	0.23 238	0.29 215	0.22 192	0.28 193	0.17 200	0.15 215	0.68 225	0.25 168	0.25 184	0.22 232	0.27 154	0.22 212	0.34 180	0.44 175	0.19 249	0.22 255	0.34 263	0.34 255	0.36 233	0.36 226

gcap_with_dpt	0.28 215	0.17 197	0.11 128	0.20 212	0.13 158	0.16 172	0.09 134	0.26 200	0.14 165	0.30 219	0.16 133	0.36 241	0.15 182	0.14 199	0.94 254	0.61 306	0.31 245	0.23 243	0.33 187	0.26 244	0.42 218	0.68 248	0.10 156	0.12 158	0.23 179	0.18 127	0.28 194	0.39 236

GCAP-BAT	0.28 215	0.17 197	0.11 128	0.20 212	0.13 158	0.16 172	0.09 134	0.26 200	0.14 165	0.30 219	0.16 133	0.36 241	0.15 182	0.14 199	0.94 254	0.61 306	0.31 245	0.23 243	0.33 187	0.26 244	0.42 218	0.68 248	0.10 156	0.12 158	0.23 179	0.18 127	0.28 194	0.39 236

GANet-ADL	0.28 215	0.18 216	0.16 204	0.20 212	0.19 221	0.23 230	0.20 213	0.26 200	0.16 192	0.34 249	0.35 247	0.30 212	0.17 200	0.21 257	0.45 171	0.29 208	0.31 245	0.19 204	0.49 239	0.28 256	0.41 214	0.77 271	0.13 210	0.15 205	0.24 196	0.30 236	0.34 227	0.30 211

RGC	0.28 215	0.25 262	0.29 280	0.25 243	0.27 267	0.28 253	0.21 218	0.28 232	0.31 274	0.22 116	0.31 239	0.29 201	0.32 255	0.21 257	0.59 211	0.25 168	0.24 170	0.21 222	0.30 177	0.22 212	0.27 158	0.40 160	0.18 248	0.21 248	0.29 242	0.32 248	0.35 231	0.36 226

XPNet_ROB	0.28 215	0.28 274	0.20 235	0.20 212	0.22 238	0.22 223	0.22 225	0.20 117	0.21 224	0.24 148	0.27 227	0.79 287	0.17 200	0.16 222	0.50 190	0.23 155	0.35 263	0.21 222	0.28 162	0.20 194	0.30 170	0.53 195	0.17 237	0.18 234	0.23 179	0.24 189	0.49 268	0.36 226

RAFT-Test	0.29 220	0.14 154	0.12 154	0.16 180	0.15 189	0.18 192	0.12 169	0.27 221	0.14 165	0.32 233	0.50 285	0.27 184	0.12 144	0.14 199	0.44 164	0.52 282	0.27 208	0.18 187	0.59 266	0.25 234	0.59 275	0.72 256	0.10 156	0.12 158	0.27 222	0.50 287	0.27 181	0.34 222

HH	0.29 220	0.10 81	0.18 221	0.16 180	0.15 189	0.20 208	0.14 183	0.27 221	0.13 149	0.36 269	0.21 179	0.29 201	0.11 126	0.15 215	0.46 178	0.64 310	0.27 208	0.19 204	0.50 240	0.27 252	0.68 292	0.75 262	0.11 176	0.16 216	0.24 196	0.30 236	0.36 233	0.37 230

HanStereo	0.29 220	0.10 81	0.18 221	0.16 180	0.15 189	0.20 208	0.14 183	0.27 221	0.13 149	0.36 269	0.21 179	0.29 201	0.11 126	0.15 215	0.46 178	0.64 310	0.27 208	0.19 204	0.50 240	0.27 252	0.68 292	0.75 262	0.11 176	0.16 216	0.24 196	0.30 236	0.36 233	0.37 230

RTSC	0.29 220	0.17 197	0.17 211	0.17 188	0.17 205	0.18 192	0.21 218	0.23 155	0.22 230	0.26 173	0.25 213	0.21 132	0.19 223	0.14 199	1.67 299	0.28 195	0.31 245	0.21 222	0.40 212	0.19 189	0.33 177	0.38 153	0.11 176	0.18 234	0.23 179	0.24 189	0.31 214	0.45 254

DeepPrunerF	0.29 220	0.17 197	0.15 185	0.23 231	0.44 295	0.17 184	0.23 228	0.20 117	0.26 254	0.16 78	0.22 192	0.15 85	0.12 144	0.13 184	0.98 261	0.22 140	0.19 107	0.17 161	0.27 154	0.17 176	0.22 120	0.21 71	0.12 197	0.13 181	1.95 346	0.26 208	0.22 131	0.20 135

MSKI-zero shot	0.30 225	0.13 135	0.11 128	0.14 156	0.14 174	0.15 167	0.11 160	0.27 221	0.13 149	0.29 215	0.41 266	0.29 201	0.11 126	0.12 169	0.60 214	0.55 290	0.28 220	0.18 187	0.58 262	0.30 268	0.57 268	0.97 310	0.09 136	0.12 158	0.26 214	0.39 268	0.32 220	0.41 248

dad	0.30 225	0.21 241	0.15 185	0.47 287	0.22 238	0.30 262	0.49 288	0.40 279	0.13 149	0.32 233	0.14 114	0.41 254	0.24 242	0.11 152	0.59 211	0.20 115	0.32 252	0.17 161	0.51 245	0.16 166	0.29 168	0.23 78	0.11 176	0.19 242	0.32 256	0.18 127	0.68 303	0.46 258

GwcNet-ADL	0.30 225	0.22 243	0.21 243	0.29 255	0.23 246	0.24 236	0.22 225	0.28 232	0.19 215	0.34 249	0.57 299	0.44 259	0.23 236	0.22 260	0.53 197	0.35 236	0.30 237	0.22 232	0.45 225	0.28 256	0.37 205	0.47 182	0.14 220	0.17 224	0.27 222	0.30 236	0.29 197	0.38 235

Anonymous3	0.30 225	0.21 241	0.16 204	0.17 188	0.16 199	0.20 208	0.16 198	0.31 253	0.25 249	0.30 219	0.20 168	0.45 261	0.20 227	0.17 232	0.55 202	0.52 282	0.32 252	0.27 273	0.51 245	0.27 252	0.50 253	0.67 242	0.13 210	0.15 205	0.28 234	0.30 236	0.34 227	0.26 189

iResNet	0.30 225	0.17 197	0.17 211	0.24 239	0.23 246	0.28 253	0.20 213	0.31 253	0.21 224	0.32 233	0.29 235	0.50 266	0.51 283	0.11 152	0.53 197	0.35 236	0.27 208	0.20 213	0.74 277	0.25 234	0.47 247	0.32 125	0.15 230	0.26 268	0.26 214	0.25 199	0.34 227	0.29 207

test-1	0.32 230	0.10 81	0.13 169	0.14 156	0.14 174	0.25 240	0.18 204	0.29 245	0.17 201	0.37 274	0.41 266	0.31 222	0.17 200	0.14 199	0.91 248	0.51 280	0.27 208	0.21 222	0.53 251	0.25 234	0.57 268	0.99 315	0.11 176	0.14 195	0.28 234	0.29 228	0.31 214	0.36 226

ADCP+	0.32 230	0.17 197	0.17 211	0.15 172	0.14 174	0.17 184	0.21 218	0.21 131	0.32 275	0.25 161	0.25 213	0.37 246	0.12 144	0.13 184	1.80 305	0.18 88	0.20 115	0.17 161	0.34 192	0.18 184	0.24 141	0.30 113	0.12 197	0.12 158	0.24 196	0.68 306	0.33 223	0.96 303

HSM-Net_RVC	0.32 230	0.17 197	0.18 221	0.27 250	0.21 232	0.21 218	0.15 190	0.28 232	0.19 215	0.34 249	0.40 264	1.56 316	0.27 248	0.15 215	0.45 171	0.22 140	0.26 196	0.19 204	0.28 162	0.20 194	0.41 214	0.57 211	0.14 220	0.21 248	0.30 246	0.31 244	0.36 233	0.35 224
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 230	0.25 262	0.25 266	0.25 243	0.30 271	0.22 223	0.27 253	0.35 266	0.38 283	0.30 219	0.27 227	0.67 280	0.23 236	0.17 232	0.80 237	0.21 126	0.21 132	0.21 222	0.29 172	0.26 244	0.23 127	0.29 105	0.14 220	0.27 273	0.36 275	0.45 279	0.39 245	0.56 267

IGEV-FE	0.33 234	0.13 135	0.24 263	0.30 257	0.18 213	0.23 230	0.24 233	0.28 232	0.17 201	0.35 261	0.53 289	0.34 231	0.11 126	0.14 199	0.41 153	0.61 306	0.27 208	0.17 161	0.48 236	0.31 275	0.52 258	1.06 321	0.12 197	0.12 158	0.35 269	0.28 221	0.62 292	0.45 254

IGEV_Zeroshot_test	0.33 234	0.13 135	0.24 263	0.30 257	0.18 213	0.23 230	0.24 233	0.28 232	0.17 201	0.35 261	0.53 289	0.34 231	0.11 126	0.14 199	0.41 153	0.61 306	0.27 208	0.17 161	0.48 236	0.31 275	0.52 258	1.06 321	0.12 197	0.12 158	0.35 269	0.28 221	0.62 292	0.45 254

GANetREF_RVC	0.33 234	0.30 279	0.33 293	0.28 253	0.27 267	0.27 249	0.26 249	0.42 284	0.35 281	0.38 283	0.22 192	0.57 271	0.39 267	0.16 222	0.37 136	0.24 160	0.30 237	0.25 258	0.45 225	0.26 244	0.37 205	0.28 102	0.25 267	0.33 286	0.35 269	0.29 228	0.46 261	0.40 245
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	0.34 237	0.14 154	0.13 169	0.17 188	0.15 189	0.18 192	0.12 169	0.28 232	0.15 178	0.33 244	0.38 258	0.32 227	0.11 126	0.13 184	0.78 234	0.64 310	0.30 237	0.23 243	0.66 273	0.23 219	0.56 267	0.81 279	0.13 210	0.14 195	1.04 320	0.36 259	0.31 214	0.53 263

EKT-Stereo	0.34 237	0.17 197	0.14 178	0.20 212	0.17 205	0.22 223	0.25 242	0.27 221	0.15 178	0.30 219	0.35 247	0.27 184	0.14 173	0.16 222	1.56 293	0.54 288	0.29 230	0.25 258	0.47 228	0.30 268	0.81 310	0.86 289	0.09 136	0.13 181	0.31 250	0.30 236	0.31 214	0.24 173

DAS	0.34 237	0.18 216	0.15 185	0.30 257	0.25 255	0.25 240	0.26 249	0.32 260	0.29 268	0.32 233	0.38 258	0.54 268	0.37 262	0.12 169	0.45 171	0.40 258	0.37 270	0.25 258	0.54 255	0.29 263	0.66 289	0.65 229	0.21 260	0.26 268	0.31 250	0.32 248	0.38 243	0.39 236

SepStereo	0.34 237	0.18 216	0.15 185	0.30 257	0.25 255	0.25 240	0.26 249	0.32 260	0.29 268	0.32 233	0.38 258	0.54 268	0.37 262	0.12 169	0.45 171	0.40 258	0.37 270	0.25 258	0.54 255	0.29 263	0.66 289	0.65 229	0.21 260	0.26 268	0.31 250	0.32 248	0.38 243	0.39 236

FADNet_RVC	0.34 237	0.22 243	0.23 256	0.30 257	0.26 260	0.20 208	0.23 228	0.31 253	0.22 230	0.31 228	0.29 235	0.42 256	0.35 258	0.22 260	0.90 246	0.26 178	0.31 245	0.32 295	0.75 278	0.28 256	0.46 243	0.55 200	0.16 233	0.24 260	0.27 222	0.31 244	0.51 278	0.37 230

ADCRef	0.34 237	0.18 216	0.17 211	0.15 172	0.16 199	0.18 192	0.18 204	0.23 155	0.33 278	0.26 173	0.22 192	0.23 151	0.18 215	0.12 169	2.01 319	0.22 140	0.23 158	0.20 213	0.40 212	0.22 212	0.27 158	0.34 136	0.17 237	0.17 224	0.30 246	0.41 271	0.29 197	1.36 319

ETE_ROB	0.34 237	0.32 281	0.21 243	0.26 247	0.24 248	0.28 253	0.25 242	0.24 170	0.29 268	0.27 183	0.35 247	1.00 296	0.21 232	0.20 252	0.59 211	0.24 160	0.42 286	0.24 250	0.38 209	0.25 234	0.40 212	0.52 191	0.20 251	0.21 248	0.29 242	0.34 255	0.55 282	0.39 236

LALA_ROB	0.34 237	0.34 284	0.23 256	0.24 239	0.24 248	0.30 262	0.24 233	0.25 187	0.28 262	0.31 228	0.35 247	0.95 292	0.21 232	0.19 248	0.77 232	0.25 168	0.34 259	0.28 279	0.34 192	0.25 234	0.36 197	0.55 200	0.19 249	0.22 255	0.27 222	0.31 244	0.50 273	0.39 236

PSMNet-ADL	0.35 245	0.20 237	0.21 243	0.23 231	0.22 238	0.24 236	0.25 242	0.30 249	0.26 254	0.39 287	0.57 299	0.38 248	0.46 274	0.24 268	1.26 282	0.44 271	0.32 252	0.20 213	0.52 248	0.24 228	0.40 212	0.51 190	0.17 237	0.17 224	0.27 222	0.27 215	0.40 249	0.26 189

EAI-Stereo	0.35 245	0.14 154	0.15 185	0.19 207	0.18 213	0.65 303	0.22 225	0.27 221	0.22 230	0.27 183	0.46 279	0.29 201	0.10 108	0.12 169	0.81 238	1.04 342	0.27 208	0.20 213	0.71 276	0.23 219	0.45 237	0.55 200	0.11 176	0.18 234	0.29 242	0.43 273	0.40 249	0.42 250

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 247	0.15 177	0.26 271	0.25 243	0.19 221	0.28 253	0.21 218	0.27 221	0.27 260	0.35 261	0.82 318	0.33 228	0.17 200	0.13 184	0.38 147	0.53 285	0.30 237	0.22 232	0.59 266	0.30 268	0.54 263	0.98 314	0.11 176	0.15 205	0.33 259	0.62 298	0.79 312	0.58 268

ITSA-stereo	0.38 248	0.23 252	0.20 235	0.39 280	0.27 267	0.24 236	0.31 265	0.35 266	0.26 254	0.39 287	0.54 292	0.47 262	0.42 270	0.23 264	0.71 226	0.38 249	0.33 256	0.25 258	0.50 240	0.24 228	0.45 237	0.55 200	0.23 265	0.23 257	0.34 263	0.41 271	0.72 306	0.74 286

FCDSN-DC	0.38 248	0.28 274	0.33 293	0.31 263	0.30 271	0.30 262	0.40 279	0.31 253	0.22 230	0.28 199	0.20 168	0.29 201	0.16 191	0.30 279	1.88 312	0.36 243	0.34 259	0.33 298	0.34 192	0.25 234	0.46 243	0.82 281	0.28 277	0.38 302	0.30 246	0.31 244	0.30 206	0.30 211
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 248	0.22 243	0.30 283	0.26 247	0.25 255	0.25 240	0.29 262	0.36 271	0.29 268	0.35 261	0.33 243	0.34 231	0.46 274	0.22 260	1.53 291	0.32 219	0.31 245	0.26 269	0.58 262	0.28 256	0.45 237	0.47 182	0.20 251	0.28 276	0.34 263	0.39 268	0.35 231	0.52 262

ADCL	0.38 248	0.23 252	0.20 235	0.20 212	0.18 213	0.23 230	0.24 233	0.26 200	0.52 304	0.32 233	0.28 232	0.30 212	0.18 215	0.16 222	1.59 295	0.22 140	0.25 184	0.22 232	0.35 201	0.23 219	0.35 189	0.35 138	0.17 237	0.18 234	0.51 297	0.52 289	0.47 264	1.53 325

CC-Net-ROB	0.38 248	0.47 300	0.33 293	0.66 302	0.49 305	0.57 294	0.49 288	0.35 266	0.24 242	0.37 274	0.29 235	0.96 293	0.23 236	0.38 293	0.45 171	0.18 88	0.24 170	0.22 232	0.68 274	0.23 219	0.23 127	0.18 57	0.44 308	0.24 260	0.31 250	0.28 221	0.27 181	0.39 236

NOSS_ROB	0.38 248	0.23 252	0.21 243	0.27 250	0.26 260	0.27 249	0.25 242	0.41 281	0.24 242	0.36 269	0.29 235	0.36 241	0.23 236	0.41 297	0.97 260	0.57 297	0.34 259	0.29 283	0.33 187	0.24 228	0.68 292	1.00 316	0.28 277	0.31 283	0.34 263	0.49 283	0.42 256	0.34 222

gcap-zeroshot	0.39 254	0.14 154	0.17 211	0.20 212	0.14 174	0.19 201	0.16 198	0.28 232	0.13 149	0.37 274	0.47 280	0.34 231	0.12 144	0.16 222	0.49 184	0.59 300	0.49 294	0.18 187	3.11 329	0.26 244	0.45 237	0.66 236	0.22 262	0.12 158	0.22 169	0.29 228	0.25 157	0.28 203

PWC_ROB	0.39 254	0.27 271	0.25 266	0.23 231	0.25 255	0.24 236	0.33 269	0.29 245	0.47 302	0.25 161	0.40 264	0.38 248	0.90 302	0.20 252	0.77 232	0.33 231	0.39 278	0.29 283	0.64 269	0.30 268	0.51 257	0.61 221	0.20 251	0.33 286	0.28 234	0.28 221	0.39 245	0.72 282

DCVSM-stereo	0.40 256	0.22 243	0.22 251	0.33 268	0.24 248	0.38 279	0.27 253	0.37 274	0.25 249	0.37 274	0.56 296	0.91 290	0.49 280	0.19 248	0.44 164	0.30 214	0.30 237	0.22 232	1.71 308	0.34 284	0.46 243	0.43 169	0.30 289	0.24 260	0.27 222	0.32 248	0.39 245	0.39 236

RTS	0.40 256	0.22 243	0.20 235	0.22 225	0.21 232	0.32 267	0.33 269	0.31 253	0.33 278	0.23 129	0.22 192	0.31 222	0.25 244	0.18 243	1.88 312	0.32 219	0.37 270	0.25 258	0.64 269	0.33 282	0.43 223	0.43 169	0.16 233	0.24 260	0.41 280	0.91 319	0.40 249	0.63 273

RTSA	0.40 256	0.22 243	0.20 235	0.22 225	0.21 232	0.32 267	0.33 269	0.31 253	0.33 278	0.23 129	0.22 192	0.31 222	0.25 244	0.18 243	1.88 312	0.32 219	0.37 270	0.25 258	0.64 269	0.33 282	0.43 223	0.43 169	0.16 233	0.24 260	0.41 280	0.91 319	0.40 249	0.63 273

iRaft-Stereo_20w	0.42 259	0.16 188	0.27 275	0.30 257	0.18 213	0.22 223	0.20 213	0.26 200	0.22 230	0.41 295	0.65 307	0.30 212	0.11 126	0.17 232	0.44 164	0.55 290	0.28 220	0.18 187	0.45 225	0.46 306	0.47 247	0.97 310	0.12 197	0.11 147	0.35 269	2.32 344	0.61 290	0.59 269

CSAN	0.42 259	0.37 292	0.34 298	0.33 268	0.33 279	0.29 259	0.36 275	0.37 274	0.64 318	0.43 301	0.43 273	0.75 285	0.46 274	0.21 257	0.78 234	0.25 168	0.29 230	0.27 273	0.42 218	0.43 298	0.43 223	0.53 195	0.22 262	0.34 289	0.44 285	0.52 289	0.49 268	0.54 264

ccs_rob	0.43 261	0.24 257	0.20 235	0.33 268	0.22 238	0.33 271	0.28 258	0.34 265	0.21 224	0.46 308	1.56 340	1.58 318	0.41 268	0.23 264	0.82 240	0.37 247	0.29 230	0.22 232	0.47 228	0.28 256	0.55 265	0.64 225	0.17 237	0.20 244	0.26 214	0.25 199	0.29 197	0.35 224

FC-DCNN	0.43 261	0.35 288	0.43 305	0.49 288	0.37 287	0.48 287	0.56 297	0.44 289	0.27 260	0.34 249	0.27 227	0.41 254	0.23 236	0.31 282	0.64 217	0.36 243	0.39 278	0.31 291	0.48 236	0.27 252	0.52 258	0.75 262	0.28 277	0.37 298	0.53 300	0.39 268	0.63 296	0.82 292

SGM-Forest	0.43 261	0.24 257	0.19 230	0.35 273	0.26 260	0.27 249	0.21 218	0.30 249	0.23 238	0.32 233	0.23 202	0.37 246	0.50 281	0.25 270	1.02 265	0.35 236	0.25 184	0.21 222	1.80 310	0.19 189	0.41 214	0.85 288	0.27 272	0.23 257	0.35 269	0.28 221	0.59 287	1.05 307
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 264	0.37 292	0.32 289	0.41 283	0.35 283	0.42 282	0.44 282	0.46 294	0.38 283	0.40 292	0.34 245	0.50 266	0.47 279	0.35 291	1.63 296	0.32 219	0.31 245	0.28 279	0.53 251	0.32 280	0.42 218	0.52 191	0.27 272	0.31 283	0.45 287	0.50 287	0.53 279	0.42 250

DDF-Stereo	0.45 265	0.14 154	0.08 85	1.82 327	0.15 189	1.96 335	0.20 213	0.26 200	0.11 109	0.27 183	0.17 145	2.12 324	0.17 200	0.12 169	0.71 226	0.39 252	0.29 230	0.16 145	0.41 216	0.23 219	0.44 228	0.75 262	0.11 176	0.10 120	0.19 144	0.23 180	0.25 157	0.26 189

FC-DCNN v2	0.45 265	0.36 291	0.45 308	0.52 293	0.37 287	0.50 290	0.55 296	0.46 294	0.29 268	0.35 261	0.27 227	0.42 256	0.28 251	0.31 282	0.65 220	0.36 243	0.39 278	0.31 291	0.50 240	0.26 244	0.52 258	0.77 271	0.28 277	0.37 298	0.59 307	0.45 279	0.72 306	0.83 293

DDUNet	0.45 265	0.56 305	0.26 271	0.87 309	0.69 313	0.84 309	0.84 310	0.26 200	0.24 242	0.23 129	0.33 243	0.39 251	0.15 182	1.61 326	0.49 184	0.24 160	0.41 283	0.26 269	0.55 259	0.29 263	0.34 180	0.40 160	0.50 313	0.21 248	0.25 209	0.27 215	0.32 220	0.29 207

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 268	0.34 284	0.26 271	0.43 284	0.33 279	0.38 279	0.53 294	0.49 297	0.40 287	0.42 298	0.31 239	0.63 276	0.54 285	0.42 298	1.29 284	0.28 195	0.26 196	0.22 232	0.68 274	0.23 219	0.65 286	0.64 225	0.33 298	0.29 279	0.47 291	0.49 283	0.49 268	0.69 278

CBMV	0.47 269	0.25 262	0.23 256	0.31 263	0.29 270	0.31 265	0.30 264	0.41 281	0.28 262	0.37 274	0.27 227	0.70 283	0.37 262	0.33 288	0.91 248	0.53 285	0.36 266	0.27 273	0.58 262	0.28 256	0.63 283	0.97 310	0.26 269	0.35 293	0.37 276	0.36 259	0.66 299	1.86 332
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 270	0.25 262	0.27 275	0.36 275	0.30 271	0.31 265	0.25 242	0.38 277	0.24 242	0.38 283	0.44 276	0.33 228	0.17 200	0.56 308	2.23 327	0.98 340	0.33 256	0.28 279	0.34 192	0.29 263	0.66 289	1.25 331	0.27 272	0.31 283	0.35 269	0.36 259	0.48 267	0.55 265

UDG	0.48 270	0.58 306	0.27 275	0.86 308	0.79 316	0.80 307	1.00 314	0.27 221	0.25 249	0.28 199	0.35 247	0.39 251	0.17 200	1.43 323	1.00 264	0.26 178	0.47 291	0.27 273	0.59 266	0.30 268	0.44 228	0.47 182	0.40 304	0.20 244	0.28 234	0.29 228	0.33 223	0.27 199

FINET	0.48 270	0.18 216	0.19 230	0.17 188	0.14 174	0.18 192	0.21 218	0.21 131	0.32 275	0.19 98	0.41 266	0.22 146	0.38 265	0.20 252	1.70 300	0.43 267	0.24 170	0.16 145	0.34 192	0.25 234	0.32 175	0.71 254	0.14 220	0.24 260	1.14 326	2.17 341	0.50 273	1.64 329

FAT-Stereo	0.48 270	0.27 271	0.35 299	0.45 286	0.49 305	0.39 281	0.34 273	0.43 288	0.28 262	0.41 295	0.87 322	0.77 286	0.58 287	0.30 279	0.71 226	0.56 293	0.36 266	0.34 300	0.65 272	0.42 296	0.69 298	0.77 271	0.28 277	0.34 289	0.31 250	0.36 259	0.47 264	0.74 286

ADCMid	0.48 270	0.29 276	0.30 283	0.26 247	0.32 276	0.34 273	0.38 276	0.42 284	0.45 301	0.31 228	0.37 255	0.49 264	0.45 273	0.22 260	1.85 308	0.35 236	0.36 266	0.27 273	0.80 282	0.31 275	0.50 253	0.60 217	0.30 289	0.25 267	0.37 276	0.55 294	0.46 261	1.40 321

FBW_ROB	0.49 275	0.42 295	0.37 301	0.61 299	0.46 300	0.49 289	0.51 291	0.31 253	0.25 249	0.34 249	0.36 253	0.69 281	0.50 281	0.57 309	1.13 269	0.26 178	0.36 266	0.24 250	1.46 298	0.24 228	0.57 268	0.44 175	0.43 306	0.40 308	0.33 259	0.35 257	0.42 256	0.68 276

pmcnn	0.49 275	0.25 262	0.20 235	0.33 268	0.31 274	0.34 273	0.48 287	0.35 266	0.26 254	0.34 249	0.54 292	0.81 288	1.19 309	0.19 248	0.75 231	0.56 293	0.41 283	0.32 295	0.86 286	0.38 290	0.86 314	0.90 299	0.28 277	0.26 268	0.34 263	0.35 257	0.67 302	0.84 294

AnyNet_C32	0.50 277	0.24 257	0.23 256	0.24 239	0.26 260	0.29 259	0.33 269	0.35 266	0.57 308	0.34 249	0.44 276	0.36 241	0.25 244	0.23 264	2.35 332	0.39 252	0.39 278	0.33 298	0.53 251	0.30 268	0.61 280	0.74 261	0.23 265	0.29 279	0.44 285	0.73 309	0.46 261	1.61 328

AMNet	0.51 278	0.50 303	0.48 313	0.51 291	0.50 307	0.57 294	0.52 292	0.36 271	0.41 291	0.39 287	0.58 303	0.66 278	0.21 232	0.58 310	0.53 197	0.59 300	0.60 302	0.58 324	0.51 245	0.51 308	0.60 278	0.55 200	0.33 298	0.52 317	0.48 293	0.54 293	0.60 288	0.66 275

DDVS	0.54 279	0.23 252	0.24 263	0.24 239	0.25 255	0.27 249	0.24 233	0.40 279	0.26 254	0.35 261	4.50 350	1.00 296	0.42 270	0.20 252	0.65 220	0.40 258	0.33 256	0.26 269	0.78 279	0.35 287	0.59 275	0.71 254	0.16 233	0.21 248	0.26 214	0.26 208	0.57 284	0.40 245

anonymity	0.55 280	0.12 116	0.19 230	0.16 180	0.15 189	0.17 184	0.11 160	0.29 245	0.17 201	0.34 249	7.17 352	0.30 212	0.13 158	0.12 169	0.42 157	0.43 267	0.27 208	0.17 161	0.44 222	0.24 228	0.43 223	0.94 305	0.12 197	0.13 181	0.34 263	0.43 273	0.74 310	0.43 252

CBMV_ROB	0.55 280	0.23 252	0.25 266	0.40 282	0.34 282	0.35 276	0.35 274	0.44 289	0.24 242	0.39 287	0.44 276	1.41 312	1.00 306	0.30 279	1.17 271	0.35 236	0.38 276	0.25 258	0.87 287	0.36 288	0.60 278	0.83 283	0.28 277	0.28 276	0.55 303	0.85 317	0.72 306	1.13 309

S-Stereo	0.56 282	0.29 276	0.29 280	0.49 288	0.47 303	0.51 291	0.61 300	0.38 277	0.37 282	0.39 287	1.18 329	1.00 296	0.46 274	0.29 275	1.17 271	0.66 314	0.35 263	0.39 306	0.85 285	0.70 323	0.50 253	0.96 309	0.61 319	0.38 302	0.32 256	0.33 253	0.41 255	0.62 272

ADCPNet	0.58 283	0.26 268	0.30 283	0.29 255	0.36 284	0.29 259	0.53 294	0.42 284	0.39 286	0.38 283	0.55 294	0.39 251	1.14 308	0.26 272	2.11 322	0.43 267	0.35 263	0.24 250	1.27 295	0.40 292	0.52 258	0.60 217	0.32 296	0.30 281	0.48 293	0.61 297	0.47 264	1.88 335

G-Net	0.59 284	0.34 284	0.35 299	0.32 266	0.32 276	0.45 285	0.31 265	0.50 299	0.61 314	0.43 301	0.64 306	1.96 322	0.52 284	0.23 264	0.86 243	0.52 282	0.37 270	0.35 303	0.83 283	0.67 320	0.61 280	0.63 223	0.25 267	0.33 286	0.40 279	0.80 313	0.81 314	1.55 326

PVD	0.59 284	0.44 296	0.38 302	0.51 291	0.44 295	0.56 293	0.49 288	0.62 312	0.59 311	0.34 249	0.48 281	0.61 272	0.75 294	0.50 304	1.78 303	0.38 249	0.51 296	0.39 306	0.79 281	0.43 298	0.68 292	0.76 266	0.30 289	0.39 305	0.61 309	0.77 311	0.62 292	0.89 298

SANet	0.60 286	0.33 282	0.33 293	0.37 277	0.36 284	0.48 287	0.44 282	0.56 302	0.85 326	0.34 249	0.57 299	2.41 329	1.30 311	0.33 288	1.18 274	0.25 168	0.48 293	0.31 291	0.52 248	0.32 280	0.55 265	0.57 211	0.37 301	0.38 302	0.48 293	0.66 301	0.57 284	0.96 303

TRStereo	0.61 287	0.17 197	0.22 251	0.16 180	0.12 142	0.34 273	0.18 204	0.27 221	0.14 165	0.34 249	0.20 168	0.34 231	0.09 97	0.12 169	0.58 210	0.73 323	0.25 184	0.18 187	0.44 222	0.25 234	0.42 218	0.81 279	0.12 197	0.10 120	0.27 222	8.94 355	0.49 268	0.32 218

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 287	0.63 308	0.47 311	0.65 301	0.41 291	0.45 285	0.63 301	0.61 310	0.68 321	0.58 320	0.38 258	0.62 274	0.60 288	0.69 315	1.33 285	0.45 272	0.37 270	0.40 308	1.53 301	0.51 308	0.58 272	0.78 275	0.46 312	0.47 314	0.51 297	0.45 279	0.42 256	0.73 284

ADCS	0.62 289	0.34 284	0.31 288	0.34 272	0.37 287	0.37 278	0.40 279	0.49 297	0.60 312	0.34 249	0.42 270	0.61 272	0.98 305	0.31 282	2.29 330	0.66 314	0.50 295	0.38 304	0.84 284	0.43 298	0.87 316	0.89 296	0.28 277	0.37 298	0.47 291	0.91 319	0.60 288	1.29 314

MFN_U_SF_RVC	0.63 290	0.54 304	0.41 303	0.56 297	0.46 300	0.58 297	0.69 303	0.57 304	0.44 300	0.86 334	0.91 323	0.74 284	0.54 285	0.55 307	1.54 292	0.49 276	0.34 259	0.34 300	1.70 307	0.45 305	0.68 292	0.66 236	0.29 286	0.57 320	0.45 287	0.44 277	0.49 268	0.68 276

edge stereo	0.65 291	0.35 288	0.45 308	0.54 295	0.48 304	0.59 298	0.56 297	0.58 306	0.41 291	0.52 318	0.69 311	1.30 307	1.29 310	0.39 295	0.94 254	0.60 305	0.41 283	0.30 289	1.74 309	0.81 333	0.54 263	0.97 310	0.41 305	0.34 289	0.43 283	0.38 265	0.57 284	0.90 300

SAMSARA	0.69 292	0.30 279	0.45 308	0.32 266	0.32 276	0.32 267	0.38 276	0.57 304	0.48 303	0.41 295	0.37 255	0.43 258	0.93 303	0.29 275	1.85 308	0.53 285	0.38 276	0.40 308	0.78 279	0.42 296	0.77 304	0.89 296	0.20 251	0.42 309	1.55 336	1.83 338	1.51 340	1.56 327

AnyNet_C01	0.69 292	0.35 288	0.32 289	0.37 277	0.39 290	0.36 277	0.59 299	0.56 302	0.70 322	0.40 292	0.49 282	0.85 289	0.73 291	0.32 285	2.65 340	0.86 334	0.72 309	0.58 324	1.00 289	0.50 307	0.94 322	1.12 325	0.38 303	0.39 305	0.63 311	0.53 292	0.64 298	1.20 311

SFCPSM	0.71 294	0.24 257	0.20 235	0.28 253	0.24 248	0.28 253	0.24 233	0.30 249	0.30 273	0.33 244	0.49 282	0.63 276	1.30 311	0.20 252	2.10 321	0.35 236	0.32 252	0.24 250	7.82 347	0.39 291	0.45 237	0.54 198	0.20 251	0.20 244	0.31 250	0.32 248	0.37 240	0.45 254

SQANet	0.74 295	0.90 317	0.32 289	1.66 319	0.79 316	1.43 318	1.20 317	0.37 274	0.28 262	0.40 292	0.31 239	0.92 291	0.34 257	1.28 322	1.08 267	0.22 140	0.52 297	0.27 273	2.47 320	0.29 263	0.57 268	0.58 214	1.58 327	0.24 260	0.33 259	0.38 265	0.43 259	0.72 282

MFMNet_re	0.76 296	0.73 312	0.66 320	0.75 305	0.64 311	0.88 311	0.78 306	0.59 308	0.67 320	0.58 320	0.68 310	1.03 299	0.64 289	0.59 311	1.22 276	0.78 328	0.86 319	0.72 337	1.10 293	0.69 322	1.11 332	0.78 275	0.54 316	0.61 325	0.59 307	0.58 295	0.80 313	0.93 301

MADNet+	0.78 297	0.46 299	0.65 319	0.64 300	0.59 309	0.52 292	0.72 304	0.77 325	0.60 312	0.62 327	0.51 287	0.97 294	0.85 300	0.48 301	2.44 335	0.77 325	0.84 317	0.54 320	1.02 290	0.68 321	1.03 329	0.83 283	0.57 317	0.69 330	0.90 319	0.74 310	0.70 305	1.03 306

DPSNet	0.80 298	0.29 276	0.28 278	0.39 280	0.41 291	0.44 284	0.31 265	0.36 271	0.41 291	0.27 183	0.36 253	2.76 333	1.04 307	0.38 293	1.22 276	0.66 314	0.61 303	0.49 316	4.85 339	0.61 315	0.86 314	1.22 330	0.58 318	0.45 313	0.58 306	0.63 299	0.55 282	0.69 278

SGM_RVC	0.85 299	0.45 298	0.32 289	0.60 298	0.44 295	0.60 300	0.52 292	0.72 320	0.41 291	0.43 301	0.57 299	1.17 304	1.43 314	0.24 268	0.56 204	0.30 214	0.47 291	0.26 269	2.37 317	0.34 284	0.59 275	0.86 289	0.27 272	0.34 289	1.13 324	1.39 335	1.91 345	4.23 348
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 300	0.60 307	0.57 315	0.67 303	0.63 310	0.71 304	0.68 302	0.58 306	0.61 314	0.59 322	0.96 325	1.04 301	0.68 290	0.60 312	1.72 302	0.87 335	0.79 312	0.69 335	2.78 324	0.74 328	1.33 340	1.43 339	0.45 311	0.66 329	0.63 311	0.69 307	0.87 315	0.78 290
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 300	0.44 296	0.33 293	0.78 307	0.56 308	0.63 301	0.44 282	0.69 317	0.53 306	0.45 306	0.78 315	2.29 326	1.65 320	0.25 270	2.39 334	0.70 319	0.42 286	0.29 283	1.62 304	0.31 275	1.32 339	1.43 339	0.32 296	0.35 293	0.88 318	0.64 300	1.30 332	1.37 320
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
otaku	0.88 302	1.18 325	0.44 306	1.92 330	1.01 322	1.72 324	1.44 319	0.46 294	0.40 287	0.46 308	0.37 255	0.98 295	0.46 274	1.54 324	1.23 278	0.31 217	0.53 298	0.29 283	2.79 325	0.41 293	0.68 292	0.64 225	2.08 329	0.35 293	0.43 283	0.36 259	0.50 273	0.76 289

MDST_ROB	0.88 302	1.09 321	0.25 266	1.29 314	0.44 295	0.85 310	0.40 279	0.45 292	0.26 254	0.36 269	0.35 247	0.49 264	3.65 341	0.16 222	2.26 328	0.25 168	0.28 220	0.18 187	0.87 287	0.21 202	0.63 283	0.90 299	0.20 251	0.23 257	1.72 342	0.94 322	3.03 349	1.95 336

DGSMNet	0.89 304	0.48 301	0.41 303	0.52 293	0.41 291	0.57 294	0.44 282	0.61 310	0.40 287	0.84 333	3.86 349	0.69 281	0.85 300	0.87 318	1.84 306	0.89 336	1.22 331	0.66 334	1.68 305	0.63 316	1.40 343	1.53 342	0.50 313	0.55 319	0.41 280	0.67 302	0.50 273	0.73 284

Ntro	0.92 305	1.37 333	0.47 311	1.84 328	1.06 325	1.70 322	1.65 323	0.52 301	0.43 297	0.48 311	0.42 270	1.03 299	0.42 270	1.64 327	1.24 279	0.32 219	0.59 301	0.31 291	2.88 327	0.44 302	0.76 303	0.69 252	2.12 330	0.37 298	0.45 287	0.46 282	0.53 279	0.74 286

ELAS_RVC	0.97 306	0.66 309	0.63 318	0.92 310	0.68 312	1.24 316	0.79 307	0.74 321	0.53 306	0.50 314	1.26 334	2.43 330	1.99 329	0.45 299	1.45 288	0.49 276	0.65 307	0.55 322	1.11 294	0.44 302	0.97 328	1.36 336	0.44 308	0.57 320	1.69 341	1.29 334	1.16 329	1.24 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 307	1.18 325	0.66 320	1.85 329	1.18 328	1.72 324	1.78 326	0.51 300	0.43 297	0.59 322	0.39 263	1.24 306	0.83 299	2.04 332	1.46 289	0.57 297	0.62 304	0.41 310	1.68 305	0.77 331	0.75 301	0.72 256	2.27 333	0.47 314	0.53 300	0.49 283	0.61 290	0.87 296

ELAS	1.00 308	0.70 311	0.60 317	0.99 311	0.76 315	1.00 313	0.79 307	0.77 325	0.64 318	0.49 312	1.26 334	2.43 330	1.71 322	0.47 300	1.56 293	0.49 276	0.66 308	0.54 320	1.08 292	0.41 293	0.94 322	1.34 335	0.44 308	0.54 318	1.59 337	1.52 336	1.35 336	1.96 337
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 309	0.85 316	0.88 334	1.80 326	0.84 318	0.74 306	0.97 313	1.02 336	1.13 335	0.96 339	1.27 336	1.38 311	1.83 326	0.64 313	1.90 316	0.77 325	0.81 313	0.48 313	2.60 322	0.74 328	0.79 305	0.80 278	0.27 272	0.89 342	0.73 313	1.00 323	0.75 311	1.09 308

ACVNet_1	1.03 309	1.24 329	0.66 320	2.31 332	1.30 332	1.85 331	2.21 335	0.63 313	0.41 291	0.51 316	0.51 287	1.12 302	0.77 296	2.46 337	1.17 271	0.31 217	0.91 320	0.41 310	2.17 315	0.43 298	0.87 316	0.63 223	2.26 332	0.44 312	0.56 304	0.52 289	0.50 273	0.60 270

SGM-ForestM	1.05 311	0.83 315	0.44 306	0.72 304	0.44 295	0.83 308	0.81 309	0.69 317	0.61 314	0.37 274	0.66 309	1.69 319	1.32 313	0.37 292	4.57 348	0.46 273	0.53 298	0.25 258	1.47 299	0.37 289	0.65 286	0.90 299	0.30 289	0.39 305	1.81 343	2.49 345	1.79 343	2.50 344

MonStereo1	1.11 312	1.08 320	0.57 315	1.74 325	1.41 336	1.53 320	1.73 325	0.68 316	0.57 308	1.99 350	0.75 314	2.02 323	1.96 328	1.98 331	0.85 242	0.27 187	0.64 306	0.49 316	2.28 316	0.53 311	0.75 301	0.70 253	2.32 334	0.42 309	0.56 304	0.49 283	0.89 317	0.87 296

WAO-6	1.18 313	1.10 322	0.72 324	1.51 318	1.16 327	1.43 318	1.63 322	0.88 331	0.98 331	0.77 331	0.73 312	1.32 308	2.08 330	1.91 330	2.58 339	0.71 322	1.27 334	0.57 323	1.47 299	0.70 323	1.05 330	1.03 319	0.92 320	0.69 330	1.14 326	1.01 326	1.04 328	1.43 323

ACVNet-4b	1.18 313	1.48 337	0.52 314	2.93 338	1.13 326	1.85 331	2.77 338	0.45 292	0.43 297	0.51 316	0.43 273	1.70 320	2.66 332	2.10 334	1.39 286	0.41 263	0.98 324	0.34 300	2.98 328	0.52 310	0.74 300	0.78 275	2.24 331	0.36 296	0.46 290	0.43 273	0.54 281	0.71 281

ACVNet_2	1.20 315	1.28 331	0.78 326	2.58 335	1.32 334	1.77 329	1.93 330	0.75 322	0.52 304	0.60 325	0.55 294	1.33 309	0.94 304	1.87 329	1.44 287	0.48 274	1.26 333	0.41 310	4.83 338	0.55 313	0.80 307	0.66 236	2.04 328	0.62 326	0.83 316	0.60 296	0.72 306	0.85 295

IMH-64-1	1.21 316	1.22 327	0.78 326	1.66 319	1.28 330	1.72 324	1.92 328	0.85 328	0.90 327	0.44 304	0.62 304	1.42 313	1.79 324	2.52 338	2.44 335	0.59 300	0.81 313	0.48 313	1.90 312	0.65 318	0.80 307	0.88 293	2.48 338	0.59 322	1.08 322	0.67 302	0.97 322	1.29 314

IMH-64	1.21 316	1.22 327	0.78 326	1.66 319	1.28 330	1.72 324	1.92 328	0.85 328	0.90 327	0.44 304	0.62 304	1.42 313	1.79 324	2.52 338	2.44 335	0.59 300	0.81 313	0.48 313	1.90 312	0.65 318	0.80 307	0.88 293	2.48 338	0.59 322	1.08 322	0.67 302	0.97 322	1.29 314

DispFullNet	1.23 318	1.16 324	0.81 331	1.20 313	0.99 321	1.13 315	1.36 318	0.66 315	0.57 308	0.75 330	0.80 317	3.64 343	1.53 315	1.64 327	1.27 283	1.36 346	1.04 325	0.58 324	6.55 346	1.10 344	0.89 319	0.91 302	0.43 306	0.36 296	0.50 296	0.37 264	0.69 304	1.02 305

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 319	0.17 197	0.25 266	0.23 231	0.22 238	0.33 271	0.25 242	0.28 232	0.40 287	0.38 283	0.74 313	0.35 239	0.15 182	0.13 184	0.57 208	0.70 319	0.30 237	0.23 243	24.58 359	0.30 268	0.49 252	1.05 320	0.12 197	0.12 158	0.33 259	1.02 327	0.37 240	0.60 270

Dean	1.33 320	1.46 336	0.88 334	2.95 339	1.65 340	1.99 338	2.10 334	0.97 334	1.00 332	0.91 337	0.78 315	1.56 316	1.73 323	2.08 333	1.65 298	0.64 310	1.12 329	0.61 332	1.92 314	0.86 334	0.94 322	0.83 283	2.34 335	0.80 334	1.18 329	0.90 318	1.20 330	0.89 298

IMH	1.35 321	1.24 329	0.80 329	1.68 322	1.30 332	1.77 329	1.95 331	0.86 330	0.94 329	0.47 310	0.65 307	1.54 315	3.12 340	3.92 354	1.70 300	0.59 300	0.85 318	0.50 318	2.45 319	0.71 325	0.79 305	0.88 293	2.63 340	0.62 326	1.17 328	0.82 316	0.90 318	1.47 324

SGM+DAISY	1.35 321	0.69 310	0.66 320	0.77 306	0.72 314	0.88 311	0.85 311	0.75 322	0.95 330	0.67 329	1.33 337	1.37 310	1.68 321	0.69 315	2.33 331	1.29 345	0.83 316	0.70 336	2.51 321	0.92 335	1.38 342	1.75 344	0.53 315	0.81 337	2.12 348	3.10 346	1.97 346	4.19 347

PSMNet_ROB	1.36 323	1.38 334	0.74 325	1.49 317	1.02 323	1.74 328	1.67 324	0.65 314	0.75 325	1.46 346	3.82 348	3.01 337	1.57 317	2.64 340	1.24 279	0.48 274	0.77 311	0.50 318	2.60 322	0.73 326	0.87 316	0.66 236	3.06 346	0.59 322	0.84 317	0.72 308	0.90 318	0.70 280

STStereo	1.43 324	0.76 313	0.86 333	2.30 331	0.87 320	2.27 340	1.08 316	1.07 340	1.08 334	0.53 319	1.33 337	3.27 338	2.89 333	0.32 285	3.08 343	0.57 297	0.45 289	0.29 283	4.63 337	0.41 293	0.65 286	0.84 286	0.30 289	0.64 328	1.68 340	1.90 340	1.54 341	3.12 346

LVE	1.44 325	1.32 332	0.85 332	4.60 346	1.54 339	1.95 334	3.79 345	0.83 327	0.74 324	0.89 336	0.85 320	1.18 305	1.64 319	2.17 335	1.24 279	0.56 293	0.94 322	0.60 328	3.47 332	0.73 326	0.95 326	0.94 305	2.39 337	0.82 338	1.13 324	0.81 314	1.02 326	0.94 302

JetBlue	1.47 326	1.10 322	1.05 341	1.46 316	1.19 329	1.70 322	1.61 321	0.95 333	1.16 336	0.59 322	0.49 282	3.36 339	0.76 295	1.16 320	2.45 338	1.00 341	1.15 330	0.86 341	1.38 297	0.80 332	1.70 345	1.94 345	1.14 322	0.80 334	1.33 332	2.20 343	1.50 339	5.00 350

zero-FE	1.55 327	0.14 154	0.08 85	8.06 353	0.36 284	13.76 358	2.53 336	0.26 200	0.12 128	0.32 233	0.26 221	6.84 348	0.82 297	0.14 199	1.05 266	0.43 267	0.43 288	0.32 295	0.58 262	0.25 234	1.87 346	2.20 347	0.12 197	0.10 120	0.19 144	0.23 180	0.25 157	0.25 183

PWCK	1.62 328	1.41 335	0.80 329	1.72 323	1.05 324	1.57 321	1.48 320	1.12 341	1.02 333	0.99 340	1.19 331	2.77 335	1.63 318	0.84 317	1.64 297	0.56 293	1.06 326	0.58 324	13.10 351	0.92 335	1.20 334	0.89 296	1.16 323	0.83 341	1.07 321	1.00 323	0.95 321	1.30 317

WAO-8	1.64 329	1.56 338	1.03 339	2.86 336	1.45 337	1.96 335	2.08 332	1.06 337	1.40 340	1.49 347	1.81 342	2.33 327	3.10 338	2.66 341	2.13 325	0.85 332	1.09 327	0.60 328	3.55 333	1.09 341	0.91 320	0.93 303	1.36 325	0.82 338	1.60 338	1.24 331	1.31 334	1.98 338

Venus	1.64 329	1.56 338	1.03 339	2.86 336	1.45 337	1.96 335	2.08 332	1.06 337	1.40 340	1.49 347	1.81 342	2.33 327	3.10 338	2.66 341	2.13 325	0.85 332	1.09 327	0.60 328	3.55 333	1.09 341	0.91 320	0.93 303	1.36 325	0.82 338	1.60 338	1.24 331	1.31 334	1.98 338

MANE	1.81 331	0.80 314	0.92 336	1.03 312	0.85 319	1.02 314	1.07 315	1.06 337	1.22 337	0.45 306	0.95 324	2.28 325	2.37 331	0.48 301	4.27 347	1.23 344	0.75 310	2.70 349	1.60 302	0.54 312	0.96 327	1.32 334	0.37 301	0.80 334	3.20 350	4.45 349	4.76 351	7.33 352

TorneroNet-64	1.91 332	1.58 340	0.98 338	3.36 343	1.34 335	2.24 339	2.68 337	0.91 332	2.15 346	0.66 328	0.83 319	2.76 333	7.80 344	3.08 344	2.07 320	0.66 314	1.49 343	0.60 328	4.18 335	1.02 338	1.10 331	1.11 324	2.66 341	0.70 332	1.24 331	1.26 333	0.88 316	2.16 340

notaker	1.94 333	1.92 345	1.07 342	3.21 342	2.22 346	2.51 341	2.83 339	1.12 341	1.58 343	0.91 337	1.10 328	3.51 342	5.78 342	3.17 347	2.80 342	0.81 330	1.45 342	0.73 338	4.39 336	1.09 341	1.31 338	1.18 328	2.96 345	0.93 343	0.74 315	0.81 314	1.00 324	1.24 312

UNDER WATER-64	2.04 334	1.94 346	1.22 345	3.55 345	2.36 347	2.89 347	3.38 342	1.76 346	1.27 338	1.12 343	1.18 329	3.46 341	3.00 336	3.14 345	2.28 329	0.90 337	1.95 345	0.79 340	2.39 318	1.08 340	1.29 336	1.48 341	3.94 352	1.07 345	1.41 333	2.17 341	1.36 337	2.64 345

ACV-stereo	2.20 335	1.02 319	0.23 256	0.38 279	0.24 248	0.71 304	0.47 286	0.44 289	0.32 275	0.36 269	0.41 266	0.48 263	3.07 337	0.34 290	1.96 318	0.84 331	0.45 289	0.29 283	43.04 362	0.56 314	0.84 312	1.00 316	0.33 298	0.27 273	0.27 222	0.38 265	0.43 259	0.40 245

UNDER WATER	2.21 336	1.95 347	1.19 344	3.39 344	2.61 348	2.83 345	3.80 346	1.66 344	1.38 339	1.01 341	1.02 327	3.36 339	7.21 343	3.44 349	1.79 304	0.91 338	1.98 346	0.77 339	3.26 331	1.10 344	1.40 343	1.38 337	3.82 351	1.21 348	1.49 334	1.89 339	1.28 331	2.48 343

MADNet++	2.33 337	1.67 342	1.92 348	1.39 315	2.03 345	1.38 317	1.80 327	1.84 347	2.31 348	2.07 351	2.50 347	2.72 332	2.90 334	1.56 325	2.35 332	2.46 350	2.29 347	1.72 347	2.84 326	2.53 349	3.96 351	5.14 352	1.23 324	2.38 352	1.53 335	4.38 348	2.11 347	1.86 332

XX-Stereo	2.35 338	0.10 81	0.11 128	0.17 188	0.11 130	0.21 218	0.11 160	0.25 187	0.12 128	0.35 261	0.53 289	0.30 212	0.10 108	0.12 169	1.21 275	0.70 319	0.27 208	0.18 187	0.50 240	0.19 189	0.41 214	0.53 195	0.11 176	0.10 120	55.57 361	0.26 208	0.34 227	0.51 261

TorneroNet	2.42 339	1.62 341	0.93 337	5.70 349	1.82 341	2.68 343	2.96 340	0.97 334	2.23 347	0.79 332	1.95 344	4.29 346	12.85 353	3.16 346	2.11 322	0.66 314	1.44 340	0.63 333	6.06 342	1.01 337	1.17 333	1.13 326	2.78 344	0.71 333	1.82 344	1.05 328	1.03 327	1.86 332

KSHMR	2.43 340	1.86 344	1.28 346	6.59 351	2.02 344	2.85 346	3.47 344	1.32 343	1.70 344	1.19 345	1.20 332	1.80 321	12.02 350	3.24 348	1.89 315	1.07 343	1.22 331	0.94 343	5.62 341	1.05 339	1.34 341	1.41 338	3.25 347	1.07 345	1.95 346	1.16 330	1.30 332	1.83 331

JetRed	2.52 341	2.14 348	2.30 349	1.73 324	1.90 342	2.63 342	3.45 343	1.87 348	1.54 342	1.16 344	0.96 325	2.82 336	0.74 292	2.45 336	3.36 344	2.18 348	2.83 348	3.14 352	1.84 311	1.39 346	3.50 350	3.28 349	2.75 342	1.29 350	2.61 349	6.72 352	2.97 348	4.62 349

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 342	0.48 301	0.30 283	0.49 288	0.43 294	0.63 301	0.88 312	0.69 317	0.73 323	0.42 298	1.62 341	46.67 362	1.91 327	0.66 314	0.96 258	0.34 233	0.96 323	0.97 345	1.60 302	0.34 284	0.83 311	0.87 291	0.28 277	0.27 273	0.53 300	0.79 312	3.33 350	0.81 291

ktn	2.60 343	1.73 343	2.98 350	2.43 334	1.91 343	2.71 344	3.07 341	1.67 345	4.02 351	1.03 342	1.21 333	8.05 352	10.67 348	2.85 343	2.71 341	0.93 339	1.87 344	0.89 342	6.30 344	1.56 348	1.29 336	1.20 329	2.75 342	0.94 344	1.19 330	1.09 329	1.47 338	1.71 330

WQFJA1++	3.47 344	0.13 135	0.09 99	27.21 360	0.11 130	24.09 361	25.17 359	0.22 141	0.13 149	0.35 261	0.16 133	0.66 278	2.95 335	0.14 199	0.83 241	0.55 290	0.23 158	0.18 187	1.06 291	0.44 302	0.37 205	0.76 266	0.11 176	0.08 79	0.20 150	6.97 353	0.30 206	0.30 211

LSM0	3.50 345	0.37 292	0.30 283	0.55 296	0.46 300	0.59 298	0.74 305	0.75 322	0.61 314	0.60 325	0.85 320	1.16 303	1.54 316	0.27 273	26.81 358	45.36 362	0.62 304	0.38 304	3.22 330	0.63 316	1.24 335	1.69 343	0.31 294	0.43 311	0.61 309	1.00 323	1.01 325	2.47 342

LE_ROB	3.68 346	0.90 317	1.47 347	2.33 333	9.95 357	1.86 333	7.75 354	2.29 349	3.18 350	0.50 314	1.44 339	9.08 353	13.64 356	0.49 303	2.12 324	0.27 187	0.56 300	0.30 289	6.07 343	1.47 347	0.85 313	0.95 308	2.37 336	2.28 351	5.44 352	5.09 350	6.28 353	10.56 356

BEATNet-Init1	4.65 347	5.11 352	1.18 343	8.96 354	2.62 349	8.39 354	4.42 347	2.33 350	1.90 345	0.88 335	2.44 345	5.93 347	9.25 346	0.95 319	8.01 351	2.37 349	1.44 340	0.94 343	18.08 355	5.04 353	2.66 348	2.68 348	1.09 321	1.21 348	5.15 351	3.11 347	11.68 359	7.82 353

HanzoNet	4.74 348	4.36 351	3.81 353	6.11 350	3.89 350	7.79 353	8.32 355	4.11 353	4.85 352	1.57 349	2.49 346	11.43 354	13.37 355	11.17 359	3.70 345	1.86 347	5.08 352	1.37 346	11.06 350	3.04 350	2.28 347	2.12 346	5.14 356	1.16 347	1.84 345	1.75 337	1.82 344	2.43 341

DGTPSM_ROB	8.79 349	3.80 349	9.84 355	3.08 340	5.49 351	3.51 348	5.14 350	3.61 351	8.95 353	3.18 352	7.10 351	3.97 344	10.45 347	3.59 350	11.90 352	10.73 353	4.41 350	10.40 354	5.50 340	9.89 355	5.93 353	14.14 354	4.37 354	8.94 356	10.11 354	27.69 359	11.03 357	30.71 359

DPSMNet_ROB	9.04 350	3.83 350	9.86 356	3.11 341	5.50 352	3.56 349	5.15 351	3.61 351	9.03 354	3.27 353	7.94 353	4.20 345	13.24 354	3.69 351	12.40 353	10.89 354	4.53 351	10.61 355	6.52 345	9.90 356	5.99 354	14.29 355	4.38 355	8.94 356	10.26 357	27.69 359	11.05 358	30.71 359

DLNR_Zeroshot_test	9.87 351	28.41 362	0.21 243	46.94 363	0.13 158	0.20 208	44.81 363	0.29 245	0.11 109	0.37 274	0.19 162	0.34 231	0.10 108	1.27 321	60.18 362	71.71 363	4.00 349	2.44 348	1.35 296	0.24 228	0.70 299	1.10 323	0.09 136	0.15 205	0.27 222	0.24 189	0.29 197	0.32 218

LRCNet_RVC	10.35 352	14.59 357	3.37 351	20.91 358	17.84 360	20.02 359	16.02 358	6.47 355	2.41 349	19.86 360	12.93 356	19.51 357	8.57 345	26.59 361	3.97 346	0.73 323	10.36 356	5.77 353	23.32 358	6.94 354	2.69 349	1.25 331	22.85 359	8.44 355	0.73 313	0.43 273	1.72 342	1.19 310

PML	11.01 353	9.32 356	3.48 352	11.78 357	6.95 355	11.56 355	6.01 352	7.06 356	23.86 362	8.88 357	28.30 362	32.00 361	39.13 362	6.23 356	5.80 349	4.22 352	8.30 353	3.01 351	18.80 356	4.50 351	4.89 352	4.68 351	3.75 350	3.97 353	10.22 356	5.10 351	18.48 360	6.93 351

DPSM_ROB	13.05 354	7.58 353	11.51 357	4.93 347	5.66 353	5.96 351	4.58 348	8.35 357	10.81 356	6.72 355	8.04 354	7.98 350	12.24 351	3.78 352	13.45 354	13.54 355	10.09 354	13.22 356	8.97 348	11.59 357	15.77 357	18.47 357	3.50 348	10.95 358	27.87 359	35.88 361	31.10 361	39.72 361

DPSM	13.05 354	7.58 353	11.51 357	4.93 347	5.66 353	5.96 351	4.58 348	8.35 357	10.81 356	6.72 355	8.04 354	7.98 350	12.24 351	3.78 352	13.45 354	13.54 355	10.09 354	13.22 356	8.97 348	11.59 357	15.77 357	18.47 357	3.50 348	10.95 358	27.87 359	35.88 361	31.10 361	39.72 361

HaxPig	19.46 356	21.63 360	18.84 359	23.83 359	23.65 361	22.97 360	25.18 360	20.58 361	18.35 358	26.27 361	22.91 360	22.10 358	16.59 357	24.62 360	21.69 356	18.63 357	20.94 359	19.88 358	22.44 357	20.43 359	14.32 356	12.36 353	27.03 360	18.77 360	7.07 353	12.11 358	7.84 354	14.43 358

MEDIAN_ROB	22.62 357	26.33 361	23.49 362	27.73 361	26.93 362	26.84 362	28.37 361	23.96 362	21.35 359	31.36 362	26.67 361	25.78 359	19.59 358	27.60 362	23.84 357	20.19 358	25.79 360	23.70 359	27.36 360	24.30 362	19.01 359	15.78 356	29.59 361	20.33 361	10.21 355	11.16 357	10.14 356	13.33 357

AVERAGE_ROB	25.64 358	30.03 363	26.89 363	31.93 362	30.82 363	31.11 363	32.43 362	28.32 363	25.80 363	34.51 363	30.14 363	30.53 360	23.76 359	32.01 363	27.78 361	24.52 359	28.55 361	25.88 360	30.51 361	27.85 363	22.51 360	19.15 359	33.73 362	25.51 364	10.76 358	8.70 354	9.35 355	9.21 355

CasAABBNet	26.22 359	15.24 358	23.15 360	9.86 355	11.36 358	11.89 356	9.16 356	16.77 359	21.82 360	13.63 358	16.10 357	16.17 356	24.79 361	7.51 357	27.26 360	27.24 361	20.16 357	26.55 362	17.89 353	23.22 360	31.56 361	36.88 360	6.98 357	22.05 362	56.10 363	72.29 363	62.52 363	79.87 363

FlowAnything	26.28 360	15.26 359	23.18 361	9.90 356	11.45 359	11.93 357	9.21 357	16.87 360	21.85 361	13.67 359	16.29 359	16.14 355	24.68 360	7.63 358	27.13 359	27.17 360	20.18 358	26.52 361	17.99 354	23.38 361	31.56 361	37.20 361	7.04 358	22.12 363	56.09 362	72.59 364	62.57 364	80.02 364

GS-Stereo																							0.03 17	0.04 23	0.07 25	0.06 15	0.07 22	0.05 18

FSD		0.26 268	0.26 271	0.27 250	0.26 260	0.26 246	0.31 265	0.33 264	0.20 220	0.28 199	0.21 179			0.29 275	0.39 150	0.42 264			0.34 192	0.31 275				0.28 276	0.30 246	0.29 228	0.30 206	0.31 216

STTRV1_RVC		0.33 282	0.28 278	0.43 284	0.33 279	0.42 282	0.38 276	0.41 281	0.41 291	0.37 274	0.42 270	0.62 274	0.74 292	0.52 306		0.39 252	0.91 320	0.28 279		0.75 330	0.94 322			0.51 316	0.51 297	0.67 302	0.63 296	1.33 318

DPSimNet_ROB		8.37 355	4.26 354	7.17 352	7.54 356	5.72 350	6.51 353	5.76 354	9.67 355	4.19 354	16.17 358	7.25 349	11.41 349	5.00 355	7.97 350	4.08 351		2.95 350	13.34 352	4.83 352	6.37 355	4.66 350	4.16 353	5.12 354		9.01 356	5.12 352	8.92 354

Low-res two-view benchmark