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

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

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

qqai	0.04 3	0.03 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 16	0.03 3	0.04 16	0.04 6	0.02 3	0.02 4	0.26 93	0.08 7	0.05 3	0.04 3	0.06 11	0.04 4	0.05 3	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.05 5	0.05 8	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 3	0.03 3	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.02 5	0.04 12	0.04 16	0.03 3	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.04 51	0.13 18	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 12	0.06 7	0.03 20	0.03 9	0.05 5	0.04 3	0.06 13	0.03 3

LACA2	0.04 3	0.04 15	0.03 6	0.04 25	0.03 14	0.04 22	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 42	0.02 5	0.06 31	0.02 3	0.02 4	0.08 3	0.08 7	0.05 3	0.05 10	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.03 9	0.06 17	0.05 8	0.05 7	0.04 8

BridgeDepth	0.04 3	0.04 15	0.04 26	0.04 25	0.03 14	0.04 22	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.08 52	0.03 20	0.02 4	0.09 5	0.08 7	0.05 3	0.05 10	0.06 11	0.04 4	0.06 12	0.05 5	0.02 4	0.03 9	0.06 17	0.06 19	0.07 26	0.04 8
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.04 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.03 29	0.04 12	0.02 3	0.03 3	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.02 4	0.08 3	0.08 7	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.10 31	0.02 4	0.02 3	0.05 5	0.04 3	0.05 7	0.03 3

CroCo-Stereo	0.04 3	0.03 3	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.13 18	0.10 16	0.06 11	0.06 20	0.07 21	0.04 4	0.08 26	0.06 7	0.01 3	0.02 3	0.06 17	0.05 8	0.05 7	0.04 8
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 9	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.03 14	0.04 22	0.02 5	0.04 12	0.05 25	0.06 42	0.03 8	0.06 31	0.02 3	0.02 4	0.18 42	0.13 47	0.08 33	0.06 20	0.08 28	0.05 13	0.08 26	0.12 39	0.02 4	0.02 3	0.05 5	0.04 3	0.06 13	0.04 8

MLG-Stereo	0.05 9	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.04 12	0.04 16	0.05 29	0.03 8	0.05 19	0.02 3	0.02 4	0.17 39	0.13 47	0.08 33	0.06 20	0.08 28	0.05 13	0.08 26	0.07 10	0.02 4	0.02 3	0.05 5	0.04 3	0.06 13	0.05 22

MM-Stereo_test3	0.05 9	0.03 3	0.03 6	0.03 11	0.03 14	0.02 3	0.02 5	0.04 12	0.05 25	0.04 11	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.02 4	0.11 12	0.10 16	0.07 24	0.05 10	0.06 11	0.05 13	0.06 12	0.17 60	0.04 46	0.03 9	0.05 5	0.05 8	0.06 13	0.04 8

CoSv	0.05 9	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.03 14	0.05 43	0.03 29	0.05 30	0.04 16	0.04 11	0.02 5	0.03 3	0.03 20	0.02 4	0.09 5	0.09 15	0.07 24	0.04 3	0.08 28	0.04 4	0.07 20	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.08 43	0.05 8	0.07 26	0.04 8

AIO-test2	0.05 9	0.03 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 6	0.02 5	0.04 12	0.05 25	0.04 11	0.07 48	0.05 19	0.02 3	0.02 4	0.22 62	0.17 84	0.06 11	0.05 10	0.05 4	0.05 13	0.05 3	0.16 57	0.02 4	0.03 9	0.04 3	0.05 8	0.03 3	0.04 8

U	0.05 9	0.03 3	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.01 3	0.04 12	0.02 3	0.04 11	0.01 3	0.05 19	0.03 20	0.02 4	0.14 24	0.12 38	0.08 33	0.07 30	0.08 28	0.05 13	0.10 48	0.09 23	0.02 4	0.03 9	0.08 43	0.07 28	0.06 13	0.06 38

ProNet	0.05 9	0.04 15	0.04 26	0.03 11	0.02 3	0.04 22	0.08 123	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.06 36	0.03 3	0.02 3	0.03 30	0.12 14	0.10 16	0.07 24	0.06 20	0.06 11	0.04 4	0.06 12	0.08 16	0.03 20	0.04 27	0.05 5	0.04 3	0.05 7	0.04 8

CroCo-Stereo Lap2	0.05 9	0.03 3	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.02 5	0.04 12	0.03 7	0.06 42	0.03 8	0.04 6	0.03 20	0.02 4	0.12 14	0.11 28	0.07 24	0.07 30	0.07 21	0.05 13	0.09 39	0.08 16	0.02 4	0.03 9	0.08 43	0.08 42	0.07 26	0.05 22

PointNet	0.06 17	0.04 15	0.05 44	0.04 25	0.03 14	0.04 22	0.04 55	0.07 52	0.05 25	0.05 29	0.06 36	0.05 19	0.04 36	0.03 30	0.09 5	0.07 3	0.06 11	0.04 3	0.06 11	0.05 13	0.07 20	0.09 23	0.04 46	0.05 46	0.07 29	0.08 42	0.09 53	0.07 47

LACA3	0.06 17	0.05 34	0.05 44	0.05 48	0.04 32	0.05 43	0.04 55	0.04 12	0.06 37	0.06 42	0.04 16	0.08 52	0.04 36	0.04 51	0.13 18	0.10 16	0.06 11	0.08 43	0.08 28	0.06 27	0.08 26	0.09 23	0.03 20	0.04 27	0.08 43	0.08 42	0.09 53	0.08 56

LACA1	0.06 17	0.05 34	0.04 26	0.04 25	0.05 49	0.04 22	0.03 29	0.03 3	0.06 37	0.05 29	0.04 16	0.06 31	0.04 36	0.03 30	0.10 9	0.10 16	0.06 11	0.08 43	0.07 21	0.05 13	0.07 20	0.07 10	0.03 20	0.04 27	0.07 29	0.08 42	0.08 39	0.06 38

MatchStereo	0.06 17	0.04 15	0.05 44	0.03 11	0.04 32	0.03 6	0.03 29	0.04 12	0.07 55	0.03 3	0.06 36	0.04 6	0.05 48	0.03 30	0.14 24	0.10 16	0.06 11	0.08 43	0.06 11	0.07 31	0.08 26	0.10 31	0.03 20	0.04 27	0.07 29	0.08 42	0.06 13	0.06 38
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 17	0.05 34	0.04 26	0.04 25	0.04 32	0.03 6	0.03 29	0.06 41	0.08 64	0.05 29	0.06 36	0.04 6	0.05 48	0.04 51	0.14 24	0.08 7	0.07 24	0.06 20	0.06 11	0.05 13	0.06 12	0.07 10	0.04 46	0.04 27	0.07 29	0.08 42	0.08 39	0.07 47

NLCSM	0.06 17	0.03 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 22	0.02 5	0.07 52	0.16 204	0.04 11	0.11 99	0.05 19	0.31 267	0.02 4	0.10 9	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.05 3	0.06 7	0.02 4	0.03 9	0.05 5	0.07 28	0.04 4	0.04 8

LG-Stereo	0.06 17	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.04 32	0.04 22	0.02 5	0.06 41	0.05 25	0.06 42	0.06 36	0.08 52	0.03 20	0.02 4	0.24 75	0.12 38	0.08 33	0.06 20	0.08 28	0.07 31	0.10 48	0.09 23	0.02 4	0.03 9	0.06 17	0.06 19	0.07 26	0.05 22

MM-Stereo_test1	0.06 17	0.04 15	0.03 6	0.04 25	0.02 3	0.03 6	0.02 5	0.04 12	0.04 16	0.04 11	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.02 4	0.15 32	0.17 84	0.07 24	0.07 30	0.06 11	0.08 46	0.06 12	0.23 87	0.05 68	0.03 9	0.05 5	0.05 8	0.06 13	0.04 8

RAStereo	0.06 17	0.05 34	0.04 26	0.03 11	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.05 30	0.03 7	0.10 68	0.03 8	0.08 52	0.04 36	0.02 4	0.15 32	0.11 28	0.09 43	0.08 43	0.10 50	0.05 13	0.13 66	0.09 23	0.02 4	0.03 9	0.09 56	0.07 28	0.07 26	0.07 47

DispViT+	0.07 26	0.05 34	0.05 44	0.07 71	0.05 49	0.05 43	0.04 55	0.05 30	0.07 55	0.06 42	0.08 59	0.06 31	0.05 48	0.03 30	0.11 12	0.10 16	0.06 11	0.08 43	0.08 28	0.06 27	0.07 20	0.08 16	0.03 20	0.06 64	0.07 29	0.10 68	0.08 39	0.09 64

WQFJA1	0.07 26	0.05 34	0.03 6	0.04 25	0.04 32	0.05 43	0.03 29	0.06 41	0.18 223	0.04 11	0.17 155	0.05 19	0.36 272	0.03 30	0.14 24	0.08 7	0.06 11	0.05 10	0.06 11	0.05 13	0.05 3	0.08 16	0.03 20	0.04 27	0.06 17	0.07 28	0.06 13	0.06 38

WQFJX1	0.07 26	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.06 41	0.19 228	0.04 11	0.12 111	0.04 6	0.33 269	0.02 4	0.09 5	0.07 3	0.06 11	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.07 10	0.03 20	0.03 9	0.06 17	0.07 28	0.06 13	0.04 8

WQFJX	0.07 26	0.04 15	0.04 26	0.04 25	0.03 14	0.05 43	0.03 29	0.05 30	0.18 223	0.04 11	0.15 131	0.04 6	0.36 272	0.02 4	0.12 14	0.08 7	0.05 3	0.05 10	0.05 4	0.05 13	0.05 3	0.07 10	0.03 20	0.04 27	0.05 5	0.08 42	0.06 13	0.06 38

NLMM	0.07 26	0.05 34	0.03 6	0.04 25	0.04 32	0.05 43	0.03 29	0.06 41	0.18 223	0.04 11	0.17 155	0.05 19	0.36 272	0.03 30	0.14 24	0.08 7	0.06 11	0.05 10	0.06 11	0.05 13	0.05 3	0.08 16	0.03 20	0.04 27	0.06 17	0.07 28	0.06 13	0.06 38

MonStereo	0.07 26	0.04 15	0.04 26	0.04 25	0.04 32	0.03 6	0.03 29	0.05 30	0.05 25	0.05 29	0.06 36	0.05 19	0.04 36	0.03 30	0.20 49	0.17 84	0.08 33	0.07 30	0.08 28	0.07 31	0.08 26	0.15 51	0.03 20	0.03 9	0.08 43	0.07 28	0.08 39	0.07 47

AdaDepth	0.07 26	0.06 49	0.04 26	0.04 25	0.05 49	0.04 22	0.03 29	0.05 30	0.06 37	0.04 11	0.06 36	0.06 31	0.03 20	0.03 30	0.21 56	0.15 59	0.09 43	0.08 43	0.10 50	0.07 31	0.08 26	0.17 60	0.03 20	0.04 27	0.07 29	0.07 28	0.09 53	0.07 47

111111	0.07 26	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.04 32	0.03 6	0.03 29	0.04 12	0.05 25	0.03 3	0.04 16	0.06 31	0.03 20	0.02 4	0.26 93	0.15 59	0.06 11	0.06 20	0.09 44	0.12 96	0.09 39	0.33 141	0.07 99	0.03 9	0.05 5	0.05 8	0.05 7	0.03 3

MLG-Stereo_test2	0.07 26	0.05 34	0.03 6	0.03 11	0.03 14	0.04 22	0.02 5	0.06 41	0.05 25	0.07 59	0.05 27	0.07 47	0.03 20	0.04 51	0.21 56	0.16 73	0.11 59	0.07 30	0.14 69	0.07 31	0.11 54	0.22 83	0.04 46	0.03 9	0.07 29	0.06 19	0.09 53	0.06 38

AIO-test1	0.07 26	0.03 3	0.03 6	0.02 3	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.06 41	0.06 37	0.06 42	0.06 36	0.06 31	0.02 3	0.03 30	0.24 75	0.15 59	0.06 11	0.05 10	0.05 4	0.08 46	0.06 12	0.33 141	0.02 4	0.03 9	0.04 3	0.05 8	0.04 4	0.04 8

DEFOM-Stereo	0.07 26	0.06 49	0.04 26	0.06 64	0.05 49	0.06 59	0.03 29	0.06 41	0.05 25	0.06 42	0.08 59	0.06 31	0.03 20	0.04 51	0.20 49	0.12 38	0.11 59	0.09 51	0.10 50	0.07 31	0.11 54	0.09 23	0.04 46	0.04 27	0.09 56	0.08 42	0.12 71	0.08 56

AIO-Stereo	0.07 26	0.05 34	0.04 26	0.04 25	0.04 32	0.04 22	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.04 11	0.05 27	0.04 6	0.03 20	0.03 30	0.21 56	0.11 28	0.10 56	0.06 20	0.09 44	0.14 130	0.08 26	0.47 192	0.03 20	0.04 27	0.06 17	0.05 8	0.07 26	0.04 8

RSM	0.07 26	0.05 34	0.04 26	0.04 25	0.04 32	0.05 43	0.03 29	0.04 12	0.03 7	0.04 11	0.05 27	0.06 31	0.03 20	0.02 4	0.12 14	0.10 16	0.07 24	0.06 20	0.07 21	0.08 46	0.09 39	0.60 227	0.03 20	0.04 27	0.06 17	0.06 19	0.07 26	0.05 22

BridgeDepth_RVC	0.08 39	0.07 54	0.06 59	0.05 48	0.06 66	0.06 59	0.04 55	0.07 52	0.09 76	0.07 59	0.07 48	0.07 47	0.05 48	0.04 51	0.15 32	0.12 38	0.08 33	0.09 51	0.09 44	0.07 31	0.09 39	0.09 23	0.03 20	0.05 46	0.09 56	0.11 76	0.10 59	0.11 74
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 39	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.03 14	0.03 6	0.03 29	0.06 41	0.22 243	0.05 29	0.15 131	0.05 19	0.41 281	0.03 30	0.15 32	0.10 16	0.05 3	0.05 10	0.07 21	0.06 27	0.06 12	0.10 31	0.03 20	0.05 46	0.08 43	0.07 28	0.08 39	0.05 22

NLSM1	0.08 39	0.04 15	0.04 26	0.04 25	0.04 32	0.05 43	0.04 55	0.07 52	0.21 237	0.04 11	0.18 165	0.06 31	0.38 278	0.03 30	0.15 32	0.10 16	0.06 11	0.05 10	0.07 21	0.05 13	0.07 20	0.09 23	0.03 20	0.04 27	0.07 29	0.08 42	0.07 26	0.05 22

VIP-Stereo	0.08 39	0.06 49	0.06 59	0.05 48	0.04 32	0.04 22	0.02 5	0.06 41	0.05 25	0.06 42	0.09 71	0.10 61	0.03 20	0.03 30	0.14 24	0.12 38	0.12 64	0.09 51	0.10 50	0.07 31	0.12 61	0.18 67	0.03 20	0.05 46	0.08 43	0.08 42	0.07 26	0.08 56

MM-Stereo_test2	0.08 39	0.05 34	0.04 26	0.04 25	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.04 12	0.04 16	0.06 42	0.04 16	0.04 6	0.03 20	0.03 30	0.23 66	0.25 178	0.08 33	0.07 30	0.07 21	0.12 96	0.08 26	0.55 210	0.05 68	0.04 27	0.05 5	0.09 62	0.06 13	0.06 38

GIP-stereo	0.08 39	0.05 34	0.04 26	0.04 25	0.03 14	0.04 22	0.03 29	0.03 3	0.03 7	0.05 29	0.04 16	0.05 19	0.03 20	0.04 51	0.30 115	0.22 149	0.09 43	0.07 30	0.09 44	0.10 76	0.09 39	0.43 179	0.02 4	0.04 27	0.07 29	0.07 28	0.08 39	0.05 22

RSM++	0.08 39	0.05 34	0.05 44	0.05 48	0.05 49	0.04 22	0.03 29	0.06 41	0.06 37	0.05 29	0.05 27	0.07 47	0.04 36	0.02 4	0.13 18	0.11 28	0.09 43	0.07 30	0.08 28	0.10 76	0.10 48	0.64 235	0.04 46	0.05 46	0.08 43	0.07 28	0.08 39	0.05 22

MoCha-V2	0.08 39	0.04 15	0.03 6	0.04 25	0.03 14	0.04 22	0.02 5	0.04 12	0.03 7	0.04 11	0.05 27	0.04 6	0.02 3	0.02 4	0.37 146	0.12 38	0.07 24	0.08 43	0.08 28	0.15 158	0.08 26	0.56 219	0.03 20	0.03 9	0.06 17	0.05 8	0.05 7	0.03 3

StereoVision	0.08 39	0.05 34	0.05 44	0.04 25	0.04 32	0.05 43	0.03 29	0.07 52	0.11 118	0.05 29	0.06 36	0.06 31	0.06 64	0.02 4	0.14 24	0.13 47	0.09 43	0.07 30	0.10 50	0.08 46	0.09 39	0.08 16	0.03 20	0.05 46	0.12 83	0.10 68	0.13 80	0.13 85

RAFT	0.08 39	0.04 15	0.06 59	0.05 48	0.03 14	0.07 71	0.03 29	0.10 66	0.05 25	0.06 42	0.07 48	0.08 52	0.05 48	0.02 4	0.22 62	0.11 28	0.09 43	0.06 20	0.08 28	0.06 27	0.08 26	0.10 31	0.02 4	0.04 27	0.14 97	0.14 101	0.16 93	0.15 104

delet	0.08 39	0.08 68	0.07 75	0.09 104	0.07 78	0.08 91	0.06 93	0.07 52	0.06 37	0.09 63	0.08 59	0.11 66	0.06 64	0.07 93	0.15 32	0.10 16	0.10 56	0.09 51	0.08 28	0.09 62	0.10 48	0.08 16	0.05 68	0.07 75	0.10 62	0.09 62	0.10 59	0.08 56

TDLM	0.08 39	0.08 68	0.07 75	0.07 71	0.08 95	0.07 71	0.06 93	0.08 59	0.06 37	0.06 42	0.12 111	0.08 52	0.06 64	0.05 64	0.10 9	0.10 16	0.10 56	0.09 51	0.08 28	0.07 31	0.09 39	0.10 31	0.05 68	0.07 75	0.08 43	0.08 42	0.09 53	0.09 64

TS12	0.09 51	0.07 54	0.07 75	0.07 71	0.06 66	0.07 71	0.04 55	0.11 72	0.07 55	0.06 42	0.11 99	0.11 66	0.05 48	0.05 64	0.20 49	0.13 47	0.09 43	0.10 64	0.13 64	0.08 46	0.13 66	0.13 42	0.04 46	0.06 64	0.12 83	0.10 68	0.13 80	0.14 94

TS	0.09 51	0.07 54	0.07 75	0.07 71	0.06 66	0.07 71	0.04 55	0.11 72	0.07 55	0.06 42	0.11 99	0.11 66	0.05 48	0.05 64	0.20 49	0.13 47	0.09 43	0.10 64	0.13 64	0.08 46	0.13 66	0.13 42	0.04 46	0.06 64	0.12 83	0.10 68	0.13 80	0.14 94

GASTEREO	0.09 51	0.04 15	0.04 26	0.04 25	0.04 32	0.04 22	0.02 5	0.04 12	0.06 37	0.05 29	0.04 16	0.06 31	0.04 36	0.02 4	0.42 167	0.34 243	0.08 33	0.07 30	0.08 28	0.09 62	0.08 26	0.43 179	0.05 68	0.07 75	0.07 29	0.08 42	0.07 26	0.05 22

MSCF	0.09 51	0.04 15	0.04 26	0.04 25	0.03 14	0.04 22	0.02 5	0.04 12	0.06 37	0.04 11	0.04 16	0.06 31	0.04 36	0.03 30	0.42 167	0.33 241	0.08 33	0.07 30	0.08 28	0.09 62	0.08 26	0.42 175	0.04 46	0.07 75	0.07 29	0.08 42	0.06 13	0.05 22

DFGA-Net	0.09 51	0.09 78	0.05 44	0.07 71	0.05 49	0.06 59	0.05 75	0.11 72	0.07 55	0.12 80	0.08 59	0.13 77	0.06 64	0.04 51	0.17 39	0.13 47	0.14 74	0.10 64	0.14 69	0.07 31	0.12 61	0.14 47	0.05 68	0.07 75	0.10 62	0.09 62	0.14 84	0.11 74

IGEV-Stereo++	0.09 51	0.05 34	0.04 26	0.05 48	0.05 49	0.04 22	0.02 5	0.05 30	0.05 25	0.05 29	0.05 27	0.05 19	0.04 36	0.03 30	0.32 126	0.19 114	0.07 24	0.09 51	0.10 50	0.14 130	0.09 39	0.55 210	0.10 164	0.03 9	0.06 17	0.06 19	0.08 39	0.05 22

Occ-G	0.09 51	0.07 54	0.05 44	0.05 48	0.04 32	0.05 43	0.03 29	0.05 30	0.04 16	0.04 11	0.08 59	0.06 31	0.04 36	0.03 30	0.28 110	0.15 59	0.09 43	0.09 51	0.14 69	0.10 76	0.10 48	0.41 172	0.08 125	0.05 46	0.07 29	0.06 19	0.08 39	0.06 38

iRaftStereo_RVC	0.09 51	0.07 54	0.06 59	0.05 48	0.05 49	0.06 59	0.03 29	0.10 66	0.06 37	0.10 68	0.09 71	0.10 61	0.05 48	0.04 51	0.13 18	0.11 28	0.14 74	0.10 64	0.12 61	0.08 46	0.15 75	0.22 83	0.04 46	0.06 64	0.10 62	0.08 42	0.11 66	0.08 56

GEAStereo	0.10 59	0.07 54	0.06 59	0.06 64	0.05 49	0.05 43	0.04 55	0.05 30	0.04 16	0.06 42	0.04 16	0.07 47	0.02 3	0.06 81	0.49 194	0.32 229	0.09 43	0.07 30	0.09 44	0.12 96	0.11 54	0.25 97	0.04 46	0.05 46	0.08 43	0.07 28	0.08 39	0.05 22

GSStereo	0.10 59	0.06 49	0.05 44	0.04 25	0.04 32	0.05 43	0.03 29	0.03 3	0.20 233	0.05 29	0.04 16	0.05 19	0.02 3	0.02 4	0.46 188	0.32 229	0.14 74	0.09 51	0.10 50	0.09 62	0.11 54	0.48 196	0.03 20	0.04 27	0.07 29	0.06 19	0.07 26	0.05 22

gasm-f	0.10 59	0.07 54	0.06 59	0.06 64	0.05 49	0.05 43	0.04 55	0.05 30	0.04 16	0.06 42	0.04 16	0.07 47	0.02 3	0.06 81	0.49 194	0.32 229	0.09 43	0.07 30	0.09 44	0.12 96	0.11 54	0.25 97	0.04 46	0.05 46	0.08 43	0.07 28	0.08 39	0.05 22

LG-Stereo_L2	0.10 59	0.08 68	0.05 44	0.04 25	0.05 49	0.05 43	0.03 29	0.13 82	0.09 76	0.21 116	0.09 71	0.13 77	0.05 48	0.05 64	0.24 75	0.17 84	0.14 74	0.09 51	0.14 69	0.08 46	0.19 101	0.27 107	0.03 20	0.05 46	0.10 62	0.08 42	0.10 59	0.09 64

LGtest1	0.10 59	0.07 54	0.06 59	0.06 64	0.07 78	0.07 71	0.04 55	0.10 66	0.09 76	0.09 63	0.10 88	0.10 61	0.05 48	0.06 81	0.26 93	0.17 84	0.15 83	0.11 73	0.16 80	0.10 76	0.17 82	0.18 67	0.05 68	0.06 64	0.10 62	0.09 62	0.12 71	0.10 72

MaDis-Stereo	0.10 59	0.07 54	0.06 59	0.04 25	0.04 32	0.04 22	0.04 55	0.09 62	0.07 55	0.11 74	0.08 59	0.13 77	0.06 64	0.03 30	0.17 39	0.14 54	0.15 83	0.12 82	0.17 89	0.07 31	0.17 82	0.15 51	0.03 20	0.06 64	0.15 113	0.20 163	0.16 93	0.19 136

AASNet	0.10 59	0.10 91	0.07 75	0.10 112	0.10 121	0.11 131	0.08 123	0.12 77	0.06 37	0.10 68	0.11 99	0.10 61	0.06 64	0.07 93	0.16 38	0.12 38	0.13 69	0.11 73	0.11 58	0.09 62	0.11 54	0.13 42	0.06 84	0.08 88	0.11 74	0.10 68	0.10 59	0.09 64

MMNet	0.10 59	0.09 78	0.07 75	0.10 112	0.09 104	0.09 109	0.07 107	0.10 66	0.08 64	0.08 61	0.09 71	0.13 77	0.06 64	0.08 103	0.26 93	0.11 28	0.13 69	0.11 73	0.12 61	0.09 62	0.11 54	0.10 31	0.06 84	0.08 88	0.10 62	0.11 76	0.13 80	0.12 81

AANet_RVC	0.10 59	0.08 68	0.08 95	0.07 71	0.09 104	0.06 59	0.07 107	0.09 62	0.09 76	0.08 61	0.09 71	0.08 52	0.07 81	0.06 81	0.19 45	0.12 38	0.11 59	0.12 82	0.11 58	0.10 76	0.10 48	0.10 31	0.07 99	0.08 88	0.11 74	0.12 84	0.12 71	0.14 94

LG-Stereo_L1	0.11 68	0.08 68	0.05 44	0.05 48	0.05 49	0.05 43	0.03 29	0.13 82	0.10 93	0.21 116	0.09 71	0.12 74	0.05 48	0.05 64	0.24 75	0.18 96	0.14 74	0.09 51	0.15 77	0.08 46	0.19 101	0.30 123	0.03 20	0.05 46	0.10 62	0.08 42	0.10 59	0.09 64

MLG-Stereo_test3	0.11 68	0.06 49	0.05 44	0.05 48	0.06 66	0.06 59	0.04 55	0.07 52	0.06 37	0.09 63	0.08 59	0.13 77	0.03 20	0.05 64	0.21 56	0.16 73	0.12 64	0.09 51	0.29 182	0.07 31	0.14 72	0.57 221	0.03 20	0.05 46	0.08 43	0.08 42	0.10 59	0.08 56

plain	0.11 68	0.10 91	0.07 75	0.06 64	0.07 78	0.07 71	0.04 55	0.13 82	0.06 37	0.16 87	0.07 48	0.12 74	0.05 48	0.04 51	0.19 45	0.16 73	0.16 90	0.13 97	0.15 77	0.08 46	0.17 82	0.15 51	0.04 46	0.08 88	0.13 91	0.12 84	0.12 71	0.14 94

MIF-Stereo (partial)	0.11 68	0.09 78	0.08 95	0.07 71	0.06 66	0.07 71	0.04 55	0.12 77	0.09 76	0.12 80	0.07 48	0.10 61	0.07 81	0.05 64	0.21 56	0.16 73	0.16 90	0.13 97	0.14 69	0.08 46	0.18 91	0.15 51	0.05 68	0.08 88	0.13 91	0.11 76	0.16 93	0.13 85

UniTT-Stereo	0.11 68	0.07 54	0.06 59	0.05 48	0.05 49	0.06 59	0.04 55	0.10 66	0.07 55	0.13 83	0.07 48	0.13 77	0.12 155	0.08 103	0.21 56	0.15 59	0.16 90	0.12 82	0.20 108	0.09 62	0.18 91	0.14 47	0.07 99	0.07 75	0.13 91	0.18 138	0.10 59	0.13 85

RAFT_CTSACE	0.11 68	0.09 78	0.07 75	0.05 48	0.06 66	0.08 91	0.06 93	0.12 77	0.08 64	0.18 100	0.06 36	0.15 93	0.12 155	0.05 64	0.18 42	0.14 54	0.15 83	0.10 64	0.13 64	0.07 31	0.17 82	0.24 92	0.04 46	0.07 75	0.14 97	0.14 101	0.19 117	0.14 94

CVANet_RVC	0.11 68	0.12 127	0.11 137	0.13 155	0.10 121	0.11 131	0.08 123	0.13 82	0.09 76	0.10 68	0.16 143	0.11 66	0.08 96	0.08 103	0.13 18	0.12 38	0.12 64	0.12 82	0.12 61	0.09 62	0.12 61	0.17 60	0.06 84	0.08 88	0.11 74	0.10 68	0.11 66	0.14 94

LG-G_1	0.12 75	0.08 68	0.06 59	0.08 91	0.07 78	0.08 91	0.05 75	0.09 62	0.06 37	0.09 63	0.07 48	0.13 77	0.06 64	0.07 93	0.27 104	0.21 135	0.14 74	0.11 73	0.16 80	0.09 62	0.15 75	0.73 268	0.05 68	0.05 46	0.10 62	0.09 62	0.12 71	0.11 74

LG-G	0.12 75	0.08 68	0.06 59	0.08 91	0.07 78	0.08 91	0.05 75	0.09 62	0.06 37	0.09 63	0.07 48	0.13 77	0.06 64	0.07 93	0.27 104	0.21 135	0.14 74	0.11 73	0.16 80	0.09 62	0.15 75	0.73 268	0.05 68	0.05 46	0.10 62	0.09 62	0.12 71	0.11 74

GREAT-IGEV	0.12 75	0.04 15	0.04 26	0.03 11	0.02 3	0.04 22	0.02 5	0.04 12	0.20 233	0.04 11	0.05 27	0.08 52	0.02 3	0.02 4	0.40 161	0.42 274	0.08 33	0.09 51	0.08 28	0.12 96	0.07 20	0.76 276	0.08 125	0.14 206	0.06 17	0.06 19	0.08 39	0.04 8
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 75	0.10 91	0.08 95	0.07 71	0.05 49	0.07 71	0.05 75	0.16 99	0.07 55	0.11 74	0.15 131	0.16 105	0.16 204	0.03 30	0.18 42	0.15 59	0.11 59	0.10 64	0.13 64	0.08 46	0.13 66	0.20 76	0.04 46	0.09 111	0.13 91	0.15 115	0.20 127	0.18 118

DMCA	0.12 75	0.09 78	0.10 122	0.08 91	0.09 104	0.08 91	0.09 143	0.13 82	0.10 93	0.11 74	0.13 117	0.13 77	0.08 96	0.09 125	0.24 75	0.15 59	0.15 83	0.14 112	0.13 64	0.10 76	0.14 72	0.12 39	0.09 144	0.09 111	0.12 83	0.13 92	0.11 66	0.12 81

GANet	0.12 75	0.10 91	0.10 122	0.10 112	0.10 121	0.13 154	0.10 164	0.14 88	0.08 64	0.11 74	0.24 218	0.15 93	0.08 96	0.08 103	0.14 24	0.13 47	0.15 83	0.15 124	0.11 58	0.08 46	0.12 61	0.25 97	0.08 125	0.08 88	0.13 91	0.10 68	0.12 71	0.11 74

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 81	0.08 68	0.06 59	0.07 71	0.07 78	0.07 71	0.03 29	0.16 99	0.09 76	0.24 157	0.08 59	0.11 66	0.06 64	0.05 64	0.27 104	0.19 114	0.17 95	0.13 97	0.16 80	0.11 88	0.24 150	0.61 231	0.05 68	0.05 46	0.11 74	0.11 76	0.14 84	0.09 64

MIM_Stereo	0.13 81	0.09 78	0.08 95	0.08 91	0.07 78	0.09 109	0.05 75	0.13 82	0.06 37	0.19 107	0.10 88	0.11 66	0.05 48	0.05 64	0.25 86	0.34 243	0.17 95	0.12 82	0.20 108	0.12 96	0.19 101	0.43 179	0.04 46	0.07 75	0.11 74	0.10 68	0.15 88	0.09 64

AEACV	0.13 81	0.08 68	0.05 44	0.05 48	0.05 49	0.04 22	0.03 29	0.05 30	0.03 7	0.05 29	0.05 27	0.06 31	0.03 20	0.04 51	0.64 229	0.54 300	0.09 43	0.12 82	0.16 80	0.18 194	0.13 66	0.73 268	0.07 99	0.04 27	0.08 43	0.12 84	0.07 26	0.05 22

anonymousdsp	0.13 81	0.07 54	0.06 59	0.05 48	0.05 49	0.06 59	0.04 55	0.10 66	0.06 37	0.11 74	0.43 285	0.08 52	0.04 36	0.05 64	0.31 122	0.21 135	0.12 64	0.10 64	0.14 69	0.15 158	0.15 75	0.58 224	0.10 164	0.05 46	0.09 56	0.07 28	0.12 71	0.07 47

RAFT+CT+SA	0.13 81	0.11 111	0.09 109	0.08 91	0.06 66	0.07 71	0.06 93	0.19 124	0.09 76	0.16 87	0.08 59	0.19 126	0.16 204	0.05 64	0.19 45	0.20 124	0.13 69	0.11 73	0.17 89	0.09 62	0.18 91	0.30 123	0.04 46	0.09 111	0.16 119	0.14 101	0.18 111	0.17 111

ARAFT	0.13 81	0.09 78	0.07 75	0.09 104	0.07 78	0.08 91	0.04 55	0.14 88	0.08 64	0.21 116	0.10 88	0.17 114	0.06 64	0.06 81	0.19 45	0.15 59	0.18 106	0.15 124	0.21 121	0.08 46	0.20 110	0.34 146	0.05 68	0.07 75	0.15 113	0.11 76	0.18 111	0.13 85

SGD-Stereo	0.14 87	0.07 54	0.05 44	0.06 64	0.06 66	0.08 91	0.04 55	0.08 59	0.09 76	0.10 68	0.06 36	0.13 77	0.06 64	0.04 51	1.16 283	0.18 96	0.19 115	0.10 64	0.16 80	0.09 62	0.19 101	0.14 47	0.06 84	0.06 64	0.11 74	0.12 84	0.16 93	0.13 85

YMNet	0.14 87	0.11 111	0.09 109	0.10 112	0.10 121	0.12 143	0.17 215	0.11 72	0.10 93	0.10 68	0.08 59	0.16 105	0.13 170	0.10 141	0.65 232	0.16 73	0.13 69	0.12 82	0.14 69	0.08 46	0.12 61	0.12 39	0.07 99	0.07 75	0.16 119	0.11 76	0.15 88	0.12 81

IGEV-Stereo+	0.14 87	0.11 111	0.05 44	0.05 48	0.06 66	0.06 59	0.03 29	0.16 99	0.08 64	0.24 157	0.21 189	0.11 66	0.06 64	0.06 81	0.29 113	0.27 197	0.14 74	0.11 73	0.19 99	0.15 158	0.20 110	0.68 258	0.08 125	0.05 46	0.10 62	0.12 84	0.08 39	0.09 64

LL-Strereo2	0.14 87	0.08 68	0.07 75	0.07 71	0.07 78	0.06 59	0.05 75	0.15 93	0.10 93	0.22 125	0.09 71	0.13 77	0.07 81	0.07 93	0.24 75	0.26 188	0.17 95	0.11 73	0.20 108	0.10 76	0.21 121	0.68 258	0.06 84	0.07 75	0.12 83	0.14 101	0.15 88	0.10 72

TestStereo1	0.14 87	0.13 147	0.08 95	0.07 71	0.07 78	0.08 91	0.07 107	0.14 88	0.10 93	0.17 93	0.09 71	0.15 93	0.17 213	0.05 64	0.26 93	0.21 135	0.16 90	0.12 82	0.20 108	0.10 76	0.20 110	0.30 123	0.04 46	0.08 88	0.18 134	0.18 138	0.26 179	0.20 145

TESTraft	0.14 87	0.11 111	0.08 95	0.07 71	0.07 78	0.07 71	0.07 107	0.15 93	0.11 118	0.17 93	0.10 88	0.15 93	0.16 204	0.05 64	0.25 86	0.21 135	0.15 83	0.12 82	0.19 99	0.10 76	0.19 101	0.29 114	0.04 46	0.08 88	0.18 134	0.17 129	0.24 152	0.20 145

SA-5K	0.14 87	0.13 147	0.08 95	0.07 71	0.07 78	0.08 91	0.07 107	0.14 88	0.10 93	0.17 93	0.09 71	0.15 93	0.17 213	0.05 64	0.26 93	0.21 135	0.16 90	0.12 82	0.20 108	0.10 76	0.20 110	0.30 123	0.04 46	0.08 88	0.18 134	0.18 138	0.26 179	0.20 145

raft+_RVC	0.14 87	0.10 91	0.08 95	0.09 104	0.08 95	0.09 109	0.06 93	0.18 118	0.10 93	0.22 125	0.12 111	0.15 93	0.07 81	0.06 81	0.25 86	0.23 165	0.17 95	0.12 82	0.21 121	0.12 96	0.20 110	0.41 172	0.05 68	0.08 88	0.15 113	0.13 92	0.16 93	0.13 85

RAFT + AFF	0.14 87	0.07 54	0.06 59	0.08 91	0.05 49	0.07 71	0.05 75	0.11 72	0.08 64	0.14 86	0.07 48	0.15 93	0.05 48	0.03 30	1.47 303	0.11 28	0.14 74	0.08 43	0.14 69	0.07 31	0.15 75	0.10 31	0.04 46	0.06 64	0.10 62	0.08 42	0.08 39	0.07 47

UPFNet	0.14 87	0.11 111	0.12 165	0.12 145	0.11 141	0.13 154	0.10 164	0.16 99	0.12 138	0.17 93	0.14 124	0.16 105	0.09 106	0.11 161	0.25 86	0.15 59	0.17 95	0.15 124	0.16 80	0.11 88	0.14 72	0.13 42	0.09 144	0.10 130	0.13 91	0.15 115	0.19 117	0.14 94

DepthFocus	0.15 97	0.09 78	0.07 75	0.10 112	0.07 78	0.08 91	0.05 75	0.20 126	0.10 93	0.23 137	0.10 88	0.18 117	0.07 81	0.11 161	0.20 49	0.22 149	0.22 152	0.13 97	0.23 139	0.14 130	0.36 206	0.29 114	0.11 186	0.08 88	0.12 83	0.13 92	0.17 105	0.18 118

S2M2_XL	0.15 97	0.10 91	0.11 137	0.07 71	0.08 95	0.11 131	0.09 143	0.22 151	0.09 76	0.22 125	0.11 99	0.24 167	0.08 96	0.08 103	0.22 62	0.20 124	0.24 179	0.13 97	0.20 108	0.12 96	0.36 206	0.26 103	0.09 144	0.09 111	0.14 97	0.12 84	0.18 111	0.19 136
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 97	0.09 78	0.07 75	0.06 64	0.07 78	0.06 59	0.04 55	0.17 106	0.08 64	0.24 157	0.08 59	0.14 91	0.06 64	0.06 81	0.44 174	0.28 205	0.18 106	0.13 97	0.19 99	0.11 88	0.24 150	0.55 210	0.06 84	0.06 64	0.11 74	0.12 84	0.14 84	0.15 104

MGS-Stereo	0.15 97	0.12 127	0.08 95	0.07 71	0.07 78	0.07 71	0.05 75	0.16 99	0.07 55	0.13 83	0.10 88	0.13 77	0.06 64	0.08 103	0.94 267	0.14 54	0.19 115	0.15 124	0.19 99	0.13 113	0.20 110	0.19 74	0.07 99	0.08 88	0.14 97	0.12 84	0.17 105	0.15 104

CAS	0.15 97	0.11 111	0.08 95	0.10 112	0.09 104	0.08 91	0.07 107	0.17 106	0.10 93	0.17 93	0.17 155	0.15 93	0.10 117	0.10 141	0.27 104	0.19 114	0.18 106	0.15 124	0.20 108	0.11 88	0.23 136	0.26 103	0.08 125	0.08 88	0.18 134	0.16 123	0.17 105	0.22 163

IER	0.15 97	0.12 127	0.11 137	0.12 145	0.10 121	0.12 143	0.09 143	0.17 106	0.10 93	0.18 100	0.17 155	0.21 141	0.10 117	0.11 161	0.49 194	0.15 59	0.19 115	0.14 112	0.16 80	0.12 96	0.16 80	0.17 60	0.09 144	0.10 130	0.14 97	0.17 129	0.19 117	0.18 118

HCRNet	0.15 97	0.19 245	0.08 95	0.23 243	0.09 104	0.15 176	0.09 143	0.16 99	0.06 37	0.49 325	0.16 143	0.25 177	0.08 96	0.09 125	0.44 174	0.11 28	0.17 95	0.11 73	0.21 121	0.09 62	0.13 66	0.13 42	0.11 186	0.07 75	0.09 56	0.11 76	0.14 84	0.11 74

AFF-stereo	0.15 97	0.10 91	0.09 109	0.07 71	0.06 66	0.09 109	0.07 107	0.17 106	0.09 76	0.21 116	0.08 59	0.15 93	0.06 64	0.04 51	0.92 263	0.15 59	0.13 69	0.09 51	0.21 121	0.08 46	0.21 121	0.35 148	0.04 46	0.07 75	0.14 97	0.13 92	0.18 111	0.11 74

RYNet	0.15 97	0.07 54	0.06 59	0.05 48	0.06 66	0.06 59	0.04 55	0.08 59	0.14 176	0.06 42	0.06 36	0.06 31	0.05 48	0.05 64	1.87 324	0.11 28	0.09 43	0.13 97	0.10 50	0.07 31	0.09 39	0.07 10	0.13 223	0.06 64	0.09 56	0.28 232	0.12 71	0.08 56

HITNet	0.15 97	0.11 111	0.10 122	0.11 132	0.11 141	0.10 115	0.07 107	0.18 118	0.11 118	0.24 157	0.13 117	0.19 126	0.10 117	0.09 125	0.23 66	0.14 54	0.17 95	0.14 112	0.16 80	0.10 76	0.21 121	0.25 97	0.08 125	0.09 111	0.15 113	0.14 101	0.24 152	0.19 136
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	0.16 107	0.09 78	0.06 59	0.07 71	0.06 66	0.07 71	0.05 75	0.12 77	0.08 64	0.12 80	0.05 27	0.11 66	0.04 36	0.06 81	0.62 227	0.49 287	0.11 59	0.14 112	0.20 108	0.13 113	0.17 82	1.02 329	0.08 125	0.05 46	0.10 62	0.08 42	0.09 53	0.07 47

SA	0.16 107	0.13 147	0.09 109	0.09 104	0.08 95	0.11 131	0.06 93	0.21 141	0.10 93	0.24 157	0.09 71	0.23 160	0.07 81	0.07 93	0.23 66	0.22 149	0.19 115	0.15 124	0.25 156	0.12 96	0.22 129	0.28 111	0.05 68	0.10 130	0.20 160	0.21 176	0.27 191	0.23 172

test_4	0.16 107	0.09 78	0.10 122	0.07 71	0.08 95	0.05 43	0.06 93	0.17 106	0.11 118	0.23 137	0.11 99	0.16 105	0.09 106	0.07 93	0.41 163	0.40 268	0.18 106	0.12 82	0.18 93	0.11 88	0.23 136	0.33 141	0.05 68	0.09 111	0.15 113	0.20 163	0.26 179	0.23 172

CIPLG	0.16 107	0.11 111	0.09 109	0.10 112	0.09 104	0.11 131	0.08 123	0.23 165	0.10 93	0.23 137	0.15 131	0.20 129	0.10 117	0.13 195	0.25 86	0.18 96	0.22 152	0.15 124	0.22 129	0.13 113	0.22 129	0.38 163	0.07 99	0.10 130	0.17 122	0.13 92	0.21 132	0.13 85

IPLGR_C	0.16 107	0.11 111	0.09 109	0.10 112	0.09 104	0.11 131	0.08 123	0.23 165	0.10 93	0.23 137	0.15 131	0.20 129	0.11 137	0.13 195	0.23 66	0.18 96	0.22 152	0.15 124	0.22 129	0.13 113	0.22 129	0.36 151	0.07 99	0.10 130	0.17 122	0.13 92	0.21 132	0.14 94

ACRE	0.16 107	0.11 111	0.09 109	0.10 112	0.09 104	0.12 143	0.08 123	0.23 165	0.10 93	0.23 137	0.15 131	0.20 129	0.10 117	0.13 195	0.24 75	0.18 96	0.22 152	0.15 124	0.22 129	0.13 113	0.22 129	0.37 157	0.07 99	0.10 130	0.17 122	0.13 92	0.21 132	0.13 85

rafts_anoy	0.16 107	0.14 166	0.12 165	0.11 132	0.11 141	0.10 115	0.08 123	0.21 141	0.08 64	0.21 116	0.16 143	0.18 117	0.08 96	0.06 81	0.34 135	0.27 197	0.20 123	0.17 170	0.23 139	0.13 113	0.23 136	0.42 175	0.06 84	0.10 130	0.18 134	0.15 115	0.15 88	0.17 111

GMStereo	0.16 107	0.16 201	0.09 109	0.14 166	0.13 172	0.16 181	0.12 180	0.22 151	0.12 138	0.19 107	0.16 143	0.26 183	0.13 170	0.09 125	0.20 49	0.15 59	0.22 152	0.14 112	0.27 164	0.15 158	0.21 121	0.16 57	0.09 144	0.11 157	0.19 154	0.17 129	0.24 152	0.15 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 107	0.13 147	0.13 180	0.14 166	0.12 155	0.14 162	0.11 170	0.20 126	0.12 138	0.21 116	0.15 131	0.18 117	0.13 170	0.13 195	0.24 75	0.16 73	0.20 123	0.17 170	0.19 99	0.13 113	0.17 82	0.16 57	0.11 186	0.13 192	0.16 119	0.18 138	0.21 132	0.17 111

HGLStereo	0.16 107	0.15 190	0.12 165	0.13 155	0.14 188	0.13 154	0.09 143	0.18 118	0.11 118	0.22 125	0.23 213	0.14 91	0.09 106	0.11 161	0.26 93	0.18 96	0.22 152	0.17 170	0.20 108	0.14 130	0.19 101	0.20 76	0.10 164	0.12 168	0.18 134	0.18 138	0.18 111	0.15 104

RASNet	0.16 107	0.15 190	0.15 197	0.13 155	0.11 141	0.12 143	0.10 164	0.24 180	0.13 160	0.22 125	0.14 124	0.18 117	0.13 170	0.10 141	0.20 49	0.18 96	0.19 115	0.13 97	0.17 89	0.10 76	0.23 136	0.27 107	0.07 99	0.15 216	0.17 122	0.18 138	0.27 191	0.24 183

DISCO	0.16 107	0.15 190	0.11 137	0.14 166	0.13 172	0.16 181	0.15 203	0.15 93	0.13 160	0.21 116	0.17 155	0.16 105	0.10 117	0.10 141	0.30 115	0.17 84	0.20 123	0.15 124	0.24 149	0.14 130	0.18 91	0.23 87	0.09 144	0.12 168	0.18 134	0.16 123	0.22 141	0.17 111

coex_refinement	0.17 119	0.15 190	0.12 165	0.12 145	0.12 155	0.14 162	0.09 143	0.21 141	0.16 204	0.22 125	0.18 165	0.18 117	0.10 117	0.10 141	0.50 201	0.19 114	0.20 123	0.15 124	0.23 139	0.11 88	0.19 101	0.17 60	0.09 144	0.11 157	0.18 134	0.18 138	0.21 132	0.22 163

G2L-Stereo	0.17 119	0.14 166	0.11 137	0.12 145	0.13 172	0.12 143	0.09 143	0.20 126	0.11 118	0.24 157	0.17 155	0.20 129	0.16 204	0.11 161	0.33 131	0.17 84	0.20 123	0.15 124	0.18 93	0.12 96	0.21 121	0.18 67	0.11 186	0.10 130	0.18 134	0.22 183	0.23 146	0.17 111

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 119	0.11 111	0.10 122	0.11 132	0.08 95	0.09 109	0.05 75	0.18 118	0.17 213	0.23 137	0.19 172	0.18 117	0.10 117	0.09 125	0.54 212	0.17 84	0.20 123	0.15 124	0.20 108	0.12 96	0.20 110	0.37 157	0.07 99	0.09 111	0.17 122	0.25 210	0.16 93	0.21 158

CASnet	0.17 119	0.12 127	0.09 109	0.10 112	0.11 141	0.14 162	0.08 123	0.23 165	0.12 138	0.28 210	0.15 131	0.23 160	0.11 137	0.09 125	0.33 131	0.16 73	0.20 123	0.12 82	0.27 164	0.11 88	0.35 198	0.25 97	0.07 99	0.09 111	0.17 122	0.13 92	0.21 132	0.17 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 119	0.10 91	0.10 122	0.10 112	0.09 104	0.08 91	0.05 75	0.21 141	0.12 138	0.26 182	0.12 111	0.21 141	0.08 96	0.07 93	0.35 138	0.39 262	0.21 140	0.15 124	0.22 129	0.13 113	0.30 179	0.54 208	0.05 68	0.08 88	0.14 97	0.15 115	0.19 117	0.13 85

LoS_RVC	0.17 119	0.13 147	0.11 137	0.07 71	0.10 121	0.08 91	0.07 107	0.17 106	0.12 138	0.23 137	0.17 155	0.17 114	0.11 137	0.09 125	0.46 188	0.22 149	0.17 95	0.16 154	0.25 156	0.12 96	0.36 206	0.36 151	0.08 125	0.10 130	0.21 175	0.16 123	0.17 105	0.20 145

tt_ll	0.17 119	0.13 147	0.11 137	0.07 71	0.10 121	0.08 91	0.07 107	0.17 106	0.12 138	0.23 137	0.17 155	0.17 114	0.11 137	0.09 125	0.46 188	0.22 149	0.17 95	0.16 154	0.25 156	0.12 96	0.36 206	0.36 151	0.08 125	0.10 130	0.21 175	0.16 123	0.17 105	0.20 145

iinet-f	0.17 119	0.14 166	0.11 137	0.12 145	0.09 104	0.14 162	0.09 143	0.15 93	0.10 93	0.23 137	0.24 218	0.18 117	0.16 204	0.08 103	0.38 157	0.20 124	0.20 123	0.13 97	0.38 219	0.17 186	0.21 121	0.27 107	0.09 144	0.09 111	0.18 134	0.14 101	0.25 167	0.18 118

Sa-1000	0.17 119	0.13 147	0.09 109	0.09 104	0.09 104	0.11 131	0.05 75	0.22 151	0.11 118	0.24 157	0.11 99	0.24 167	0.09 106	0.10 141	0.27 104	0.21 135	0.22 152	0.17 170	0.29 182	0.13 113	0.26 158	0.38 163	0.06 84	0.10 130	0.24 207	0.21 176	0.26 179	0.22 163

raftrobust	0.17 119	0.12 127	0.11 137	0.11 132	0.10 121	0.08 91	0.07 107	0.22 151	0.09 76	0.27 193	0.13 117	0.20 129	0.08 96	0.08 103	0.35 138	0.29 218	0.21 140	0.15 124	0.29 182	0.14 130	0.26 158	0.44 185	0.08 125	0.09 111	0.19 154	0.17 129	0.17 105	0.17 111

RALCasStereoNet	0.17 119	0.14 166	0.11 137	0.13 155	0.11 141	0.10 115	0.08 123	0.20 126	0.08 64	0.23 137	0.13 117	0.19 126	0.08 96	0.07 93	0.30 115	0.37 257	0.22 152	0.17 170	0.21 121	0.14 130	0.24 150	0.52 201	0.07 99	0.10 130	0.18 134	0.15 115	0.16 93	0.15 104

RALAANet	0.17 119	0.13 147	0.11 137	0.10 112	0.10 121	0.11 131	0.08 123	0.17 106	0.10 93	0.16 87	0.15 131	0.16 105	0.09 106	0.07 93	0.34 135	0.17 84	0.18 106	0.17 170	0.28 172	0.15 158	0.26 158	0.60 227	0.07 99	0.10 130	0.17 122	0.15 115	0.21 132	0.16 110

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 119	0.11 111	0.10 122	0.08 91	0.08 95	0.08 91	0.08 123	0.21 141	0.09 76	0.23 137	0.09 71	0.20 129	0.07 81	0.05 64	0.89 258	0.15 59	0.15 83	0.10 64	0.22 129	0.09 62	0.23 136	0.36 151	0.06 84	0.09 111	0.18 134	0.13 92	0.20 127	0.14 94

DSFCA	0.17 119	0.18 229	0.14 190	0.14 166	0.13 172	0.16 181	0.15 203	0.16 99	0.13 160	0.16 87	0.19 172	0.18 117	0.11 137	0.08 103	0.26 93	0.19 114	0.20 123	0.17 170	0.22 129	0.14 130	0.20 110	0.24 92	0.11 186	0.13 192	0.18 134	0.19 157	0.20 127	0.20 145

DMCA-RVC	0.17 119	0.12 127	0.15 197	0.12 145	0.13 172	0.11 131	0.18 217	0.17 106	0.16 204	0.18 100	0.21 189	0.21 141	0.10 117	0.10 141	0.50 201	0.18 96	0.18 106	0.17 170	0.17 89	0.15 158	0.18 91	0.18 67	0.10 164	0.13 192	0.14 97	0.15 115	0.19 117	0.18 118

CCAANet	0.17 119	0.11 111	0.11 137	0.11 132	0.11 141	0.18 202	0.11 170	0.17 106	0.11 118	0.31 240	0.35 258	0.24 167	0.13 170	0.10 141	0.24 75	0.18 96	0.28 231	0.18 197	0.15 77	0.12 96	0.16 80	0.15 51	0.11 186	0.09 111	0.15 113	0.17 129	0.41 267	0.19 136

CFNet	0.17 119	0.15 190	0.13 180	0.18 210	0.16 212	0.14 162	0.12 180	0.24 180	0.12 138	0.21 116	0.16 143	0.29 211	0.14 186	0.11 161	0.26 93	0.14 54	0.20 123	0.16 154	0.18 93	0.13 113	0.18 91	0.15 51	0.08 125	0.12 168	0.21 175	0.20 163	0.22 141	0.21 158

S2M2_L	0.18 136	0.14 166	0.15 197	0.13 155	0.11 141	0.15 176	0.11 170	0.21 141	0.11 118	0.26 182	0.09 71	0.20 129	0.06 64	0.17 245	0.26 93	0.20 124	0.26 206	0.16 154	0.20 108	0.15 158	0.34 189	0.30 123	0.13 223	0.10 130	0.17 122	0.20 163	0.27 191	0.22 163
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 136	0.13 147	0.11 137	0.11 132	0.10 121	0.10 115	0.06 93	0.24 180	0.09 76	0.28 210	0.13 117	0.26 183	0.11 137	0.10 141	0.32 126	0.23 165	0.25 193	0.13 97	0.21 121	0.14 130	0.33 186	0.25 97	0.08 125	0.10 130	0.18 134	0.19 157	0.24 152	0.24 183

anonymousdsp2	0.18 136	0.12 127	0.09 109	0.09 104	0.08 95	0.10 115	0.07 107	0.18 118	0.09 76	0.20 112	0.50 297	0.15 93	0.07 81	0.08 103	0.37 146	0.28 205	0.17 95	0.13 97	0.23 139	0.19 199	0.20 110	0.67 252	0.11 186	0.12 168	0.14 97	0.11 76	0.18 111	0.12 81

TestStereo	0.18 136	0.17 210	0.14 190	0.15 182	0.11 141	0.16 181	0.11 170	0.25 197	0.13 160	0.30 230	0.16 143	0.26 183	0.11 137	0.08 103	0.22 62	0.15 59	0.24 179	0.13 97	0.28 172	0.13 113	0.28 171	0.18 67	0.09 144	0.14 206	0.22 179	0.16 123	0.21 132	0.19 136

CREStereo	0.18 136	0.13 147	0.11 137	0.12 145	0.10 121	0.10 115	0.06 93	0.24 180	0.10 93	0.27 193	0.14 124	0.26 183	0.12 155	0.10 141	0.32 126	0.26 188	0.26 206	0.13 97	0.22 129	0.14 130	0.36 206	0.27 107	0.08 125	0.10 130	0.18 134	0.19 157	0.24 152	0.23 172
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	0.18 136	0.16 201	0.16 216	0.14 166	0.12 155	0.13 154	0.13 192	0.15 93	0.12 138	0.16 87	0.16 143	0.13 77	0.10 117	0.09 125	0.25 86	0.20 124	0.20 123	0.23 256	0.18 93	0.15 158	0.24 150	0.28 111	0.08 125	0.12 168	0.22 179	0.24 199	0.39 257	0.24 183

AIO_test	0.19 142	0.10 91	0.07 75	0.10 112	0.07 78	0.07 71	0.06 93	0.14 88	0.10 93	0.13 83	0.07 48	0.13 77	0.05 48	0.06 81	0.78 246	0.77 337	0.12 64	0.12 82	0.19 99	0.11 88	0.19 101	1.16 339	0.09 144	0.06 64	0.12 83	0.18 138	0.11 66	0.07 47

CES	0.19 142	0.10 91	0.10 122	0.09 104	0.11 141	0.10 115	0.06 93	0.42 297	0.10 93	0.20 112	0.28 243	0.23 160	0.10 117	0.13 195	0.35 138	0.24 170	0.25 193	0.15 124	0.21 121	0.14 130	0.45 249	0.29 114	0.09 144	0.08 88	0.19 154	0.15 115	0.20 127	0.23 172

raft_robust	0.19 142	0.14 166	0.11 137	0.14 166	0.09 104	0.11 131	0.08 123	0.25 197	0.12 138	0.30 230	0.10 88	0.25 177	0.14 186	0.10 141	0.29 113	0.26 188	0.22 152	0.17 170	0.35 211	0.14 130	0.28 171	0.35 148	0.06 84	0.11 157	0.22 179	0.24 199	0.24 152	0.21 158

GMOStereo	0.19 142	0.12 127	0.10 122	0.10 112	0.09 104	0.10 115	0.09 143	0.23 165	0.12 138	0.28 210	0.10 88	0.21 141	0.13 170	0.08 103	0.37 146	0.28 205	0.21 140	0.14 112	0.23 139	0.14 130	0.26 158	0.67 252	0.06 84	0.09 111	0.23 190	0.20 163	0.24 152	0.18 118

error version	0.19 142	0.12 127	0.10 122	0.10 112	0.09 104	0.10 115	0.09 143	0.23 165	0.12 138	0.28 210	0.10 88	0.21 141	0.13 170	0.08 103	0.37 146	0.28 205	0.21 140	0.14 112	0.23 139	0.14 130	0.26 158	0.67 252	0.06 84	0.09 111	0.23 190	0.20 163	0.24 152	0.18 118

test-v	0.19 142	0.12 127	0.10 122	0.10 112	0.09 104	0.10 115	0.09 143	0.23 165	0.12 138	0.28 210	0.10 88	0.21 141	0.13 170	0.08 103	0.37 146	0.28 205	0.21 140	0.14 112	0.23 139	0.14 130	0.26 158	0.67 252	0.06 84	0.09 111	0.23 190	0.20 163	0.24 152	0.18 118

test-2	0.19 142	0.12 127	0.10 122	0.10 112	0.09 104	0.10 115	0.09 143	0.23 165	0.12 138	0.28 210	0.10 88	0.21 141	0.13 170	0.08 103	0.37 146	0.28 205	0.21 140	0.14 112	0.23 139	0.14 130	0.26 158	0.67 252	0.06 84	0.09 111	0.23 190	0.20 163	0.24 152	0.18 118

LMCR-Stereo	0.19 142	0.14 166	0.12 165	0.13 155	0.12 155	0.15 176	0.10 164	0.22 151	0.13 160	0.23 137	0.18 165	0.24 167	0.17 213	0.14 210	0.30 115	0.19 114	0.26 206	0.18 197	0.33 197	0.19 199	0.27 167	0.30 123	0.10 164	0.12 168	0.20 160	0.18 138	0.24 152	0.24 183

CREStereo++_RVC	0.19 142	0.12 127	0.11 137	0.11 132	0.12 155	0.11 131	0.09 143	0.23 165	0.12 138	0.28 210	0.14 124	0.22 155	0.19 236	0.10 141	0.26 93	0.22 149	0.24 179	0.12 82	0.22 129	0.12 96	0.34 189	0.32 135	0.07 99	0.10 130	0.20 160	0.18 138	0.62 305	0.23 172
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	0.19 142	0.15 190	0.12 165	0.14 166	0.12 155	0.09 109	0.09 143	0.22 151	0.10 93	0.29 226	0.11 99	0.25 177	0.09 106	0.09 125	0.41 163	0.27 197	0.24 179	0.13 97	0.28 172	0.14 130	0.36 206	0.30 123	0.09 144	0.08 88	0.23 190	0.20 163	0.23 146	0.26 199

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 142	0.18 229	0.18 234	0.17 199	0.21 245	0.16 181	0.27 266	0.19 124	0.24 255	0.22 125	0.20 178	0.27 194	0.13 170	0.19 261	0.35 138	0.17 84	0.20 123	0.16 154	0.19 99	0.13 113	0.17 82	0.19 74	0.11 186	0.12 168	0.18 134	0.23 190	0.19 117	0.22 163
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	0.19 142	0.14 166	0.12 165	0.15 182	0.11 141	0.16 181	0.12 180	0.25 197	0.12 138	0.25 170	0.17 155	0.20 129	0.22 248	0.09 125	0.42 167	0.17 84	0.22 152	0.16 154	0.30 187	0.13 113	0.26 158	0.17 60	0.10 164	0.13 192	0.20 160	0.18 138	0.26 179	0.21 158

DN-CSS_ROB	0.19 142	0.14 166	0.16 216	0.14 166	0.14 188	0.12 143	0.10 164	0.25 197	0.13 160	0.27 193	0.26 232	0.26 183	0.18 228	0.09 125	0.33 131	0.16 73	0.20 123	0.15 124	0.41 226	0.14 130	0.30 179	0.23 87	0.10 164	0.15 216	0.17 122	0.16 123	0.22 141	0.18 118

HUF	0.20 155	0.09 78	0.07 75	0.08 91	0.08 95	0.08 91	0.06 93	0.15 93	0.08 64	0.18 100	0.07 48	0.12 74	0.07 81	0.06 81	0.96 271	0.80 341	0.19 115	0.15 124	0.28 172	0.14 130	0.22 129	0.82 291	0.10 164	0.26 281	0.11 74	0.08 42	0.11 66	0.08 56

castereo++	0.20 155	0.11 111	0.09 109	0.12 145	0.09 104	0.10 115	0.07 107	0.22 151	0.13 160	0.27 193	0.11 99	0.27 194	0.10 117	0.08 103	0.43 172	0.35 246	0.24 179	0.15 124	0.26 160	0.13 113	0.44 240	0.55 210	0.08 125	0.11 157	0.18 134	0.20 163	0.36 245	0.19 136

castereo	0.20 155	0.12 127	0.11 137	0.10 112	0.10 121	0.11 131	0.07 107	0.22 151	0.13 160	0.26 182	0.14 124	0.24 167	0.09 106	0.08 103	0.52 207	0.29 218	0.25 193	0.14 112	0.28 172	0.13 113	0.46 255	0.59 226	0.07 99	0.10 130	0.20 160	0.20 163	0.19 117	0.20 145

test_for_model	0.20 155	0.10 91	0.07 75	0.08 91	0.10 121	0.07 71	0.05 75	0.20 126	0.11 118	0.25 170	0.09 71	0.26 183	0.07 81	0.10 141	0.23 66	0.28 205	1.43 348	0.15 124	0.24 149	0.14 130	0.44 240	0.29 114	0.07 99	0.08 88	0.14 97	0.14 101	0.16 93	0.18 118

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 155	0.10 91	0.07 75	0.08 91	0.10 121	0.07 71	0.05 75	0.20 126	0.11 118	0.25 170	0.09 71	0.26 183	0.07 81	0.10 141	0.23 66	0.28 205	1.43 348	0.15 124	0.24 149	0.14 130	0.44 240	0.29 114	0.07 99	0.08 88	0.14 97	0.14 101	0.16 93	0.18 118

testlalala	0.20 155	0.10 91	0.07 75	0.08 91	0.10 121	0.07 71	0.05 75	0.20 126	0.11 118	0.25 170	0.09 71	0.26 183	0.07 81	0.10 141	0.23 66	0.28 205	1.43 348	0.15 124	0.24 149	0.14 130	0.44 240	0.29 114	0.07 99	0.08 88	0.14 97	0.14 101	0.16 93	0.18 118

GCAPDPT-zeroshot	0.20 155	0.10 91	0.07 75	0.08 91	0.10 121	0.07 71	0.05 75	0.20 126	0.11 118	0.25 170	0.09 71	0.26 183	0.07 81	0.10 141	0.23 66	0.28 205	1.43 348	0.15 124	0.24 149	0.14 130	0.44 240	0.29 114	0.07 99	0.08 88	0.14 97	0.14 101	0.16 93	0.18 118

GCAP-Stereo	0.20 155	0.10 91	0.07 75	0.08 91	0.10 121	0.07 71	0.05 75	0.20 126	0.11 118	0.25 170	0.09 71	0.26 183	0.07 81	0.10 141	0.23 66	0.28 205	1.43 348	0.15 124	0.24 149	0.14 130	0.44 240	0.29 114	0.07 99	0.08 88	0.14 97	0.14 101	0.16 93	0.18 118

dd	0.20 155	0.17 210	0.10 122	0.35 286	0.13 172	0.25 251	0.12 180	0.22 151	0.10 93	0.22 125	0.11 99	0.38 259	0.10 117	0.09 125	0.40 161	0.18 96	0.29 243	0.15 124	0.36 215	0.14 130	0.20 110	0.17 60	0.09 144	0.13 192	0.22 179	0.17 129	0.26 179	0.20 145

GLC_STEREO	0.20 155	0.15 190	0.16 216	0.15 182	0.14 188	0.14 162	0.12 180	0.26 211	0.10 93	0.28 210	0.19 172	0.20 129	0.10 117	0.11 161	0.51 206	0.20 124	0.28 231	0.15 124	0.26 160	0.15 158	0.38 221	0.30 123	0.09 144	0.11 157	0.20 160	0.14 101	0.30 217	0.18 118

TANstereo	0.20 155	0.12 127	0.11 137	0.14 166	0.13 172	0.14 162	0.08 123	0.17 106	0.11 118	0.24 157	0.13 117	0.16 105	0.12 155	0.13 195	0.30 115	0.29 218	0.26 206	0.25 271	0.34 202	0.23 229	0.34 189	0.32 135	0.29 299	0.10 130	0.14 97	0.17 129	0.36 245	0.19 136

XX-TBD	0.20 155	0.12 127	0.11 137	0.14 166	0.13 172	0.14 162	0.08 123	0.17 106	0.11 118	0.24 157	0.13 117	0.16 105	0.12 155	0.13 195	0.30 115	0.29 218	0.26 206	0.25 271	0.34 202	0.23 229	0.34 189	0.32 135	0.29 299	0.10 130	0.14 97	0.17 129	0.36 245	0.19 136

STTStereo	0.20 155	0.19 245	0.21 256	0.18 210	0.20 241	0.17 193	0.27 266	0.18 118	0.19 228	0.20 112	0.19 172	0.24 167	0.15 195	0.17 245	0.44 174	0.18 96	0.20 123	0.19 215	0.19 99	0.14 130	0.18 91	0.20 76	0.11 186	0.13 192	0.19 154	0.21 176	0.20 127	0.26 199

BEATNet_4x	0.20 155	0.14 166	0.12 165	0.13 155	0.13 172	0.12 143	0.12 180	0.20 126	0.14 176	0.27 193	0.14 124	0.22 155	0.14 186	0.11 161	0.45 181	0.21 135	0.23 167	0.21 235	0.20 108	0.13 113	0.33 186	0.48 196	0.10 164	0.13 192	0.18 134	0.18 138	0.27 191	0.24 183

iResNetv2_ROB	0.20 155	0.14 166	0.11 137	0.17 199	0.13 172	0.17 193	0.11 170	0.26 211	0.12 138	0.26 182	0.20 178	0.28 203	0.20 240	0.10 141	0.49 194	0.16 73	0.21 140	0.15 124	0.36 215	0.15 158	0.36 206	0.20 76	0.12 209	0.16 228	0.20 160	0.18 138	0.30 217	0.19 136

DLCB_ROB	0.20 155	0.17 210	0.17 223	0.14 166	0.15 202	0.14 162	0.14 194	0.21 141	0.16 204	0.23 137	0.23 213	0.25 177	0.18 228	0.15 226	0.24 75	0.18 96	0.22 152	0.18 197	0.19 99	0.15 158	0.26 158	0.24 92	0.13 223	0.16 228	0.37 287	0.25 210	0.25 167	0.20 145

test-3	0.21 171	0.11 111	0.10 122	0.11 132	0.12 155	0.10 115	0.08 123	0.25 197	0.10 93	0.27 193	0.11 99	0.30 222	0.11 137	0.09 125	0.50 201	0.39 262	0.23 167	0.15 124	0.47 239	0.15 158	0.34 189	0.65 239	0.07 99	0.10 130	0.17 122	0.14 101	0.25 167	0.23 172

test_1	0.21 171	0.11 111	0.10 122	0.11 132	0.12 155	0.10 115	0.08 123	0.25 197	0.10 93	0.27 193	0.11 99	0.30 222	0.11 137	0.08 103	0.50 201	0.39 262	0.23 167	0.15 124	0.47 239	0.15 158	0.34 189	0.65 239	0.07 99	0.10 130	0.17 122	0.14 101	0.25 167	0.23 172

AACVNet	0.21 171	0.18 229	0.15 197	0.19 219	0.19 234	0.19 212	0.14 194	0.23 165	0.15 190	0.25 170	0.23 213	0.21 141	0.13 170	0.13 195	0.57 219	0.19 114	0.25 193	0.18 197	0.25 156	0.18 194	0.23 136	0.24 92	0.14 233	0.15 216	0.23 190	0.21 176	0.25 167	0.25 193

sAnonymous2	0.21 171	0.14 166	0.13 180	0.12 145	0.12 155	0.14 162	0.12 180	0.28 245	0.16 204	0.23 137	0.20 178	0.20 129	0.15 195	0.08 103	0.31 122	0.27 197	0.25 193	0.22 245	0.40 222	0.21 212	0.35 198	0.42 175	0.09 144	0.13 192	0.23 190	0.24 199	0.23 146	0.24 183

CroCo_RVC	0.21 171	0.14 166	0.13 180	0.12 145	0.12 155	0.14 162	0.12 180	0.28 245	0.16 204	0.23 137	0.20 178	0.20 129	0.15 195	0.08 103	0.31 122	0.27 197	0.25 193	0.22 245	0.40 222	0.21 212	0.35 198	0.42 175	0.09 144	0.13 192	0.23 190	0.24 199	0.23 146	0.24 183

CFNet_pseudo	0.21 171	0.16 201	0.16 216	0.19 219	0.16 212	0.17 193	0.13 192	0.24 180	0.15 190	0.28 210	0.22 203	0.23 160	0.20 240	0.12 180	0.65 232	0.18 96	0.20 123	0.17 170	0.31 192	0.13 113	0.21 121	0.21 80	0.12 209	0.13 192	0.20 160	0.20 163	0.25 167	0.26 199

ADLNet	0.21 171	0.18 229	0.12 165	0.16 190	0.14 188	0.19 212	0.15 203	0.20 126	0.11 118	0.17 93	0.15 131	0.34 242	0.14 186	0.32 298	1.10 281	0.16 73	0.20 123	0.14 112	0.18 93	0.14 130	0.17 82	0.22 83	0.15 243	0.09 111	0.18 134	0.19 157	0.19 117	0.18 118

psm_up	0.21 171	0.17 210	0.19 243	0.20 224	0.17 218	0.20 219	0.15 203	0.26 211	0.23 251	0.22 125	0.18 165	0.23 160	0.20 240	0.16 234	0.36 145	0.19 114	0.24 179	0.18 197	0.30 187	0.17 186	0.23 136	0.21 80	0.12 209	0.21 260	0.24 207	0.27 226	0.26 179	0.25 193

AF-Net	0.21 171	0.18 229	0.18 234	0.18 210	0.22 251	0.20 219	0.24 246	0.24 180	0.21 237	0.19 107	0.25 224	0.27 194	0.16 204	0.14 210	0.37 146	0.20 124	0.18 106	0.17 170	0.23 139	0.15 158	0.18 91	0.26 103	0.17 250	0.14 206	0.20 160	0.22 183	0.29 208	0.22 163

Nwc_Net	0.21 171	0.18 229	0.18 234	0.18 210	0.22 251	0.20 219	0.24 246	0.24 180	0.21 237	0.19 107	0.25 224	0.27 194	0.16 204	0.14 210	0.37 146	0.20 124	0.18 106	0.17 170	0.23 139	0.15 158	0.18 91	0.26 103	0.17 250	0.14 206	0.20 160	0.22 183	0.29 208	0.22 163

AE-Stereo	0.22 181	0.14 166	0.14 190	0.16 190	0.13 172	0.12 143	0.09 143	0.23 165	0.15 190	0.27 193	0.12 111	0.29 211	0.13 170	0.09 125	0.30 115	0.29 218	0.28 231	0.19 215	0.30 187	0.22 222	0.35 198	0.77 281	0.08 125	0.15 216	0.23 190	0.24 199	0.26 179	0.20 145

MIPNet	0.22 181	0.15 190	0.11 137	0.11 132	0.12 155	0.12 143	0.08 123	0.24 180	0.10 93	0.27 193	0.24 218	0.23 160	0.14 186	0.11 161	0.93 265	0.21 135	0.23 167	0.17 170	0.31 192	0.20 204	0.22 129	0.44 185	0.07 99	0.12 168	0.24 207	0.29 240	0.27 191	0.20 145

test_3	0.22 181	0.12 127	0.12 165	0.11 132	0.12 155	0.10 115	0.08 123	0.25 197	0.12 138	0.28 210	0.12 111	0.31 232	0.15 195	0.08 103	0.53 208	0.40 268	0.23 167	0.15 124	0.47 239	0.16 176	0.36 206	0.65 239	0.06 84	0.12 168	0.20 160	0.19 157	0.27 191	0.25 193

APVNet	0.22 181	0.18 229	0.15 197	0.17 199	0.20 241	0.20 219	0.18 217	0.24 180	0.15 190	0.18 100	0.21 189	0.21 141	0.12 155	0.17 245	0.45 181	0.25 178	0.28 231	0.21 235	0.34 202	0.21 212	0.24 150	0.33 141	0.11 186	0.18 246	0.22 179	0.18 138	0.30 217	0.23 172

CFNet_RVC	0.22 181	0.18 229	0.15 197	0.18 210	0.17 218	0.19 212	0.12 180	0.21 141	0.13 160	0.23 137	0.21 189	0.25 177	0.13 170	0.13 195	0.93 265	0.20 124	0.23 167	0.17 170	0.27 164	0.16 176	0.25 157	0.22 83	0.10 164	0.14 206	0.23 190	0.21 176	0.25 167	0.23 172

HSM	0.22 181	0.17 210	0.15 197	0.18 210	0.18 226	0.16 181	0.14 194	0.26 211	0.14 176	0.25 170	0.22 203	0.24 167	0.18 228	0.11 161	0.67 236	0.18 96	0.26 206	0.16 154	0.27 164	0.17 186	0.30 179	0.23 87	0.10 164	0.14 206	0.23 190	0.23 190	0.27 191	0.25 193

MyStereo04	0.23 187	0.18 229	0.18 234	0.14 166	0.14 188	0.13 154	0.11 170	0.28 245	0.22 243	0.32 246	0.20 178	0.30 222	0.14 186	0.08 103	0.31 122	0.24 170	0.22 152	0.18 197	0.55 270	0.23 229	0.38 221	0.37 157	0.12 209	0.17 236	0.28 245	0.30 248	0.31 226	0.22 163

LoS	0.23 187	0.15 190	0.11 137	0.13 155	0.14 188	0.13 154	0.08 123	0.60 322	0.11 118	0.37 287	0.38 270	0.36 252	0.14 186	0.11 161	0.32 126	0.26 188	0.26 206	0.16 154	0.27 164	0.16 176	0.43 235	0.37 157	0.10 164	0.10 130	0.26 225	0.19 157	0.25 167	0.28 213
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 187	0.12 127	0.12 165	0.10 112	0.10 121	0.10 115	0.08 123	0.22 151	0.09 76	0.24 157	0.15 131	0.21 141	0.09 106	0.11 161	1.84 319	0.19 114	0.21 140	0.16 154	0.24 149	0.15 158	0.21 121	0.37 157	0.07 99	0.12 168	0.18 134	0.22 183	0.24 152	0.14 94

AnonymousM	0.23 187	0.09 78	0.07 75	0.09 104	0.07 78	0.08 91	0.06 93	0.20 126	0.09 76	0.23 137	0.19 172	0.16 105	0.07 81	0.11 161	0.27 104	0.24 170	0.24 179	0.14 112	0.21 121	0.16 176	0.32 184	0.45 189	0.08 125	0.09 111	0.11 74	0.20 163	0.66 312	1.40 334

ICVP	0.23 187	0.18 229	0.21 256	0.18 210	0.17 218	0.18 202	0.15 203	0.22 151	0.17 213	0.24 157	0.21 189	0.24 167	0.18 228	0.12 180	0.43 172	0.24 170	0.25 193	0.24 263	0.26 160	0.21 212	0.31 183	0.52 201	0.26 282	0.17 236	0.24 207	0.26 219	0.25 167	0.24 183
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 187	0.16 201	0.13 180	0.19 219	0.14 188	0.12 143	0.09 143	0.24 180	0.12 138	0.29 226	0.16 143	0.27 194	0.16 204	0.10 141	0.24 75	0.26 188	0.26 206	0.13 97	0.30 187	0.12 96	0.50 266	0.38 163	0.08 125	0.11 157	0.26 225	0.28 232	0.66 312	0.46 271

sCroCo_RVC	0.23 187	0.13 147	0.12 165	0.11 132	0.10 121	0.14 162	0.09 143	0.24 180	0.19 228	0.24 157	0.16 143	0.20 129	0.20 240	0.09 125	0.33 131	0.36 253	0.28 231	0.22 245	0.35 211	0.21 212	0.48 262	0.66 246	0.10 164	0.16 228	0.23 190	0.21 176	0.29 208	0.23 172

GES	0.23 187	0.16 201	0.12 165	0.14 166	0.15 202	0.19 212	0.15 203	0.25 197	0.14 176	0.26 182	0.18 165	0.22 155	0.14 186	0.17 245	0.56 215	0.22 149	0.27 219	0.19 215	0.53 262	0.20 204	0.35 198	0.37 157	0.13 223	0.15 216	0.20 160	0.17 129	0.27 191	0.43 264

FADNet-RVC-Resample	0.23 187	0.16 201	0.18 234	0.17 199	0.16 212	0.16 181	0.16 211	0.24 180	0.18 223	0.26 182	0.18 165	0.27 194	0.17 213	0.16 234	0.81 250	0.18 96	0.21 140	0.23 256	0.26 160	0.25 244	0.23 136	0.39 169	0.13 223	0.21 260	0.22 179	0.22 183	0.19 117	0.22 163

RP	0.23 187	0.20 250	0.23 269	0.22 237	0.21 245	0.22 234	0.25 255	0.24 180	0.23 251	0.17 93	0.24 218	0.25 177	0.19 236	0.16 234	0.55 213	0.18 96	0.21 140	0.16 154	0.22 129	0.16 176	0.18 91	0.33 141	0.14 233	0.17 236	0.23 190	0.23 190	0.31 226	0.26 199

UDGNet	0.24 197	0.20 250	0.15 197	0.36 288	0.31 287	0.32 278	0.29 275	0.22 151	0.15 190	0.21 116	0.21 189	0.21 141	0.08 96	0.51 318	0.25 86	0.17 84	0.22 152	0.17 170	0.27 164	0.15 158	0.28 171	0.38 163	0.31 307	0.11 157	0.24 207	0.23 190	0.22 141	0.20 145

SACVNet	0.24 197	0.20 250	0.19 243	0.21 232	0.19 234	0.19 212	0.20 226	0.26 211	0.22 243	0.25 170	0.22 203	0.21 141	0.12 155	0.17 245	0.48 193	0.22 149	0.26 206	0.21 235	0.32 196	0.20 204	0.29 177	0.41 172	0.15 243	0.18 246	0.28 245	0.26 219	0.30 217	0.26 199

FADNet-RVC	0.24 197	0.17 210	0.15 197	0.21 232	0.17 218	0.17 193	0.21 231	0.26 211	0.14 176	0.25 170	0.21 189	0.28 203	0.17 213	0.14 210	0.98 274	0.22 149	0.23 167	0.17 170	0.36 215	0.22 222	0.24 150	0.30 123	0.14 233	0.17 236	0.25 220	0.23 190	0.21 132	0.24 183

UCFNet_RVC	0.24 197	0.25 275	0.17 223	0.21 232	0.20 241	0.20 219	0.15 203	0.23 165	0.16 204	0.26 182	0.20 178	0.35 250	0.17 213	0.13 195	0.87 256	0.19 114	0.22 152	0.18 197	0.33 197	0.17 186	0.27 167	0.24 92	0.17 250	0.15 216	0.27 233	0.23 190	0.24 152	0.29 217

DeepPruner_ROB	0.24 197	0.17 210	0.17 223	0.17 199	0.17 218	0.16 181	0.24 246	0.22 151	0.17 213	0.26 182	0.26 232	0.21 141	0.18 228	0.12 180	0.64 229	0.21 135	0.24 179	0.21 235	0.29 182	0.16 176	0.44 240	0.36 151	0.14 233	0.16 228	0.22 179	0.30 248	0.27 191	0.23 172

PS-NSSS	0.24 197	0.26 281	0.21 256	0.31 276	0.22 251	0.26 257	0.23 241	0.27 234	0.15 190	0.28 210	0.21 189	0.55 281	0.15 195	0.16 234	0.35 138	0.16 73	0.19 115	0.17 170	0.36 215	0.15 158	0.17 82	0.14 47	0.22 275	0.16 228	0.24 207	0.24 199	0.28 205	0.27 209

PWCDC_ROB	0.24 197	0.10 91	0.13 180	0.10 112	0.18 226	0.12 143	0.16 211	0.12 77	0.38 296	0.11 74	0.25 224	0.15 93	0.82 310	0.28 287	0.92 263	0.21 135	0.17 95	0.18 197	0.18 93	0.17 186	0.23 136	0.46 190	0.20 264	0.17 236	0.12 83	0.21 176	0.15 88	0.26 199

Any-RAFT	0.25 204	0.13 147	0.17 223	0.16 190	0.14 188	0.15 176	0.11 170	0.25 197	0.14 176	0.28 210	0.34 256	0.29 211	0.11 137	0.12 180	0.35 138	0.26 188	0.28 231	0.17 170	0.52 259	0.16 176	0.63 296	0.49 199	0.10 164	0.11 157	0.28 245	0.33 266	0.26 179	0.41 259

GEStereo_RVC	0.25 204	0.19 245	0.15 197	0.18 210	0.17 218	0.19 212	0.18 217	0.26 211	0.17 213	0.27 193	0.20 178	0.28 203	0.17 213	0.12 180	0.34 135	0.27 197	0.28 231	0.24 263	0.47 239	0.22 222	0.34 189	0.66 246	0.11 186	0.18 246	0.25 220	0.22 183	0.26 179	0.32 228

stereogan	0.25 204	0.22 256	0.22 264	0.23 243	0.26 273	0.25 251	0.23 241	0.26 211	0.24 255	0.20 112	0.23 213	0.31 232	0.23 249	0.17 245	0.38 157	0.21 135	0.22 152	0.19 215	0.28 172	0.20 204	0.23 136	0.46 190	0.17 250	0.18 246	0.22 179	0.24 199	0.37 252	0.27 209

R-Stereo Train	0.25 204	0.14 166	0.14 190	0.15 182	0.13 172	0.18 202	0.07 107	0.24 180	0.15 190	0.32 246	0.25 224	0.28 203	0.13 170	0.14 210	0.71 238	0.32 229	0.29 243	0.20 225	0.47 239	0.20 204	0.48 262	0.65 239	0.10 164	0.12 168	0.24 207	0.25 210	0.23 146	0.28 213

RAFT-Stereo	0.25 204	0.14 166	0.14 190	0.15 182	0.13 172	0.18 202	0.07 107	0.24 180	0.15 190	0.32 246	0.25 224	0.28 203	0.13 170	0.14 210	0.71 238	0.32 229	0.29 243	0.20 225	0.47 239	0.20 204	0.48 262	0.65 239	0.10 164	0.12 168	0.24 207	0.25 210	0.23 146	0.28 213
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 204	0.16 201	0.16 216	0.25 256	0.19 234	0.21 229	0.18 217	0.30 262	0.16 204	0.31 240	0.31 250	0.34 242	0.25 257	0.11 161	0.32 126	0.25 178	0.26 206	0.17 170	0.54 266	0.16 176	0.37 216	0.38 163	0.14 233	0.19 254	0.25 220	0.23 190	0.27 191	0.26 199

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 210	0.19 245	0.08 95	0.21 232	0.21 245	0.28 264	0.17 215	0.25 197	0.14 176	0.42 311	0.26 232	0.44 270	0.09 106	0.11 161	0.37 146	0.30 224	0.25 193	0.16 154	0.31 192	0.17 186	0.42 230	0.87 302	0.08 125	0.09 111	0.21 175	0.18 138	0.27 191	0.50 273

Reg-Stereo(zero)	0.26 210	0.13 147	0.15 197	0.13 155	0.12 155	0.14 162	0.14 194	0.32 273	0.15 190	0.33 257	0.56 308	0.30 222	0.12 155	0.18 256	0.28 110	0.32 229	0.30 250	0.16 154	0.42 228	0.18 194	0.35 198	0.76 276	0.13 223	0.11 157	0.20 160	0.25 210	0.40 261	0.37 241

HI	0.26 210	0.13 147	0.15 197	0.13 155	0.12 155	0.14 162	0.14 194	0.32 273	0.15 190	0.33 257	0.56 308	0.30 222	0.12 155	0.18 256	0.28 110	0.32 229	0.30 250	0.16 154	0.42 228	0.18 194	0.35 198	0.76 276	0.13 223	0.11 157	0.20 160	0.25 210	0.40 261	0.37 241

CASS	0.26 210	0.18 229	0.17 223	0.21 232	0.18 226	0.22 234	0.26 262	0.28 245	0.20 233	0.33 257	0.24 218	0.28 203	0.18 228	0.12 180	0.37 146	0.24 170	0.39 291	0.20 225	0.44 233	0.17 186	0.58 285	0.48 196	0.11 186	0.14 206	0.32 267	0.22 183	0.32 232	0.33 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 210	0.19 245	0.15 197	0.23 243	0.16 212	0.21 229	0.23 241	0.28 245	0.17 213	0.27 193	0.28 243	0.26 183	0.19 236	0.15 226	0.98 274	0.22 149	0.21 140	0.20 225	0.43 231	0.26 255	0.28 171	0.31 133	0.14 233	0.15 216	0.28 245	0.27 226	0.24 152	0.27 209

NCC-stereo	0.26 210	0.22 256	0.22 264	0.22 237	0.24 261	0.23 241	0.28 271	0.26 211	0.28 275	0.18 100	0.26 232	0.29 211	0.27 261	0.17 245	0.56 215	0.23 165	0.23 167	0.24 263	0.28 172	0.21 212	0.23 136	0.32 135	0.20 264	0.17 236	0.27 233	0.29 240	0.33 235	0.30 221

Abc-Net	0.26 210	0.22 256	0.22 264	0.22 237	0.24 261	0.23 241	0.28 271	0.26 211	0.28 275	0.18 100	0.26 232	0.29 211	0.27 261	0.17 245	0.56 215	0.23 165	0.23 167	0.24 263	0.28 172	0.21 212	0.23 136	0.32 135	0.20 264	0.17 236	0.27 233	0.29 240	0.33 235	0.30 221
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	0.27 217	0.12 127	0.11 137	0.11 132	0.12 155	0.13 154	0.06 93	0.23 165	0.14 176	0.27 193	0.18 165	0.24 167	0.09 106	0.10 141	0.35 138	0.38 259	0.24 179	0.16 154	0.31 192	0.21 212	0.37 216	1.30 346	0.11 186	0.30 294	0.17 122	0.26 219	0.93 333	0.25 193

IPLGR	0.27 217	0.16 201	0.14 190	0.15 182	0.15 202	0.13 154	0.09 143	0.24 180	0.13 160	0.28 210	0.25 224	0.24 167	0.12 155	0.11 161	1.85 321	0.20 124	0.23 167	0.18 197	0.35 211	0.21 212	0.28 171	0.56 219	0.07 99	0.13 192	0.25 220	0.27 226	0.29 208	0.21 158

cross-raft	0.27 217	0.15 190	0.13 180	0.14 166	0.14 188	0.17 193	0.10 164	0.27 234	0.15 190	0.30 230	0.22 203	0.28 203	0.10 117	0.14 210	0.42 167	0.42 274	0.27 219	0.17 170	0.57 272	0.26 255	0.62 295	0.94 316	0.09 144	0.12 168	0.29 253	0.27 226	0.26 179	0.31 226

pcwnet_v2	0.27 217	0.17 210	0.18 234	0.22 237	0.19 234	0.22 234	0.18 217	0.25 197	0.18 223	0.30 230	0.24 218	0.33 239	0.29 265	0.18 256	0.90 259	0.22 149	0.24 179	0.19 215	0.38 219	0.16 176	0.28 171	0.31 133	0.17 250	0.16 228	0.26 225	0.26 219	0.30 217	0.39 247

MSMDNet	0.27 217	0.14 166	0.12 165	0.13 155	0.15 202	0.16 181	0.12 180	0.26 211	0.14 176	0.31 240	0.21 189	0.27 194	0.29 265	0.15 226	0.44 174	0.51 291	0.28 231	0.18 197	0.54 266	0.28 268	0.58 285	0.84 296	0.10 164	0.12 168	0.26 225	0.25 210	0.26 179	0.29 217

PA-Net	0.27 217	0.27 284	0.29 293	0.18 210	0.26 273	0.21 229	0.27 266	0.26 211	0.25 262	0.22 125	0.21 189	0.22 155	0.24 255	0.29 288	0.62 227	0.25 178	0.18 106	0.23 256	0.20 108	0.22 222	0.20 110	0.36 151	0.17 250	0.20 256	0.24 207	0.44 290	0.24 152	0.55 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 217	0.17 210	0.15 197	0.23 243	0.19 234	0.26 257	0.28 271	0.20 126	0.15 190	0.22 125	0.20 178	0.18 117	0.11 137	0.39 308	1.91 330	0.21 135	0.24 179	0.20 225	0.22 129	0.14 130	0.19 101	0.18 67	0.26 282	0.14 206	0.22 179	0.18 138	0.19 117	0.18 118

NCCL2	0.27 217	0.24 270	0.23 269	0.19 219	0.20 241	0.18 202	0.19 225	0.26 211	0.23 251	0.29 226	0.22 203	0.28 203	0.17 213	0.15 226	0.68 237	0.25 178	0.25 193	0.22 245	0.27 164	0.22 222	0.34 189	0.44 185	0.19 262	0.22 267	0.34 274	0.34 268	0.36 245	0.36 237

gcap_with_dpt	0.28 225	0.17 210	0.11 137	0.20 224	0.13 172	0.16 181	0.09 143	0.26 211	0.14 176	0.30 230	0.16 143	0.36 252	0.15 195	0.14 210	0.94 267	0.61 318	0.31 258	0.23 256	0.33 197	0.26 255	0.42 230	0.68 258	0.10 164	0.12 168	0.23 190	0.18 138	0.28 205	0.39 247

GCAP-BAT	0.28 225	0.17 210	0.11 137	0.20 224	0.13 172	0.16 181	0.09 143	0.26 211	0.14 176	0.30 230	0.16 143	0.36 252	0.15 195	0.14 210	0.94 267	0.61 318	0.31 258	0.23 256	0.33 197	0.26 255	0.42 230	0.68 258	0.10 164	0.12 168	0.23 190	0.18 138	0.28 205	0.39 247

GANet-ADL	0.28 225	0.18 229	0.16 216	0.20 224	0.19 234	0.23 241	0.20 226	0.26 211	0.16 204	0.34 262	0.35 258	0.30 222	0.17 213	0.21 270	0.45 181	0.29 218	0.31 258	0.19 215	0.49 250	0.28 268	0.41 226	0.77 281	0.13 223	0.15 216	0.24 207	0.30 248	0.34 239	0.30 221

RGC	0.28 225	0.25 275	0.29 293	0.25 256	0.27 280	0.28 264	0.21 231	0.28 245	0.31 287	0.22 125	0.31 250	0.29 211	0.32 268	0.21 270	0.59 223	0.25 178	0.24 179	0.21 235	0.30 187	0.22 222	0.27 167	0.40 170	0.18 261	0.21 260	0.29 253	0.32 261	0.35 243	0.36 237

XPNet_ROB	0.28 225	0.28 287	0.20 248	0.20 224	0.22 251	0.22 234	0.22 238	0.20 126	0.21 237	0.24 157	0.27 238	0.79 298	0.17 213	0.16 234	0.50 201	0.23 165	0.35 276	0.21 235	0.28 172	0.20 204	0.30 179	0.53 205	0.17 250	0.18 246	0.23 190	0.24 199	0.49 281	0.36 237

RAFT-Test	0.29 230	0.14 166	0.12 165	0.16 190	0.15 202	0.18 202	0.12 180	0.27 234	0.14 176	0.32 246	0.50 297	0.27 194	0.12 155	0.14 210	0.44 174	0.52 293	0.27 219	0.18 197	0.59 277	0.25 244	0.59 288	0.72 266	0.10 164	0.12 168	0.27 233	0.50 300	0.27 191	0.34 233

HH	0.29 230	0.10 91	0.18 234	0.16 190	0.15 202	0.20 219	0.14 194	0.27 234	0.13 160	0.36 282	0.21 189	0.29 211	0.11 137	0.15 226	0.46 188	0.64 322	0.27 219	0.19 215	0.50 251	0.27 264	0.68 305	0.75 272	0.11 186	0.16 228	0.24 207	0.30 248	0.36 245	0.37 241

HanStereo	0.29 230	0.10 91	0.18 234	0.16 190	0.15 202	0.20 219	0.14 194	0.27 234	0.13 160	0.36 282	0.21 189	0.29 211	0.11 137	0.15 226	0.46 188	0.64 322	0.27 219	0.19 215	0.50 251	0.27 264	0.68 305	0.75 272	0.11 186	0.16 228	0.24 207	0.30 248	0.36 245	0.37 241

RTSC	0.29 230	0.17 210	0.17 223	0.17 199	0.17 218	0.18 202	0.21 231	0.23 165	0.22 243	0.26 182	0.25 224	0.21 141	0.19 236	0.14 210	1.67 312	0.28 205	0.31 258	0.21 235	0.40 222	0.19 199	0.33 186	0.38 163	0.11 186	0.18 246	0.23 190	0.24 199	0.31 226	0.45 266

DeepPrunerF	0.29 230	0.17 210	0.15 197	0.23 243	0.44 308	0.17 193	0.23 241	0.20 126	0.26 267	0.16 87	0.22 203	0.15 93	0.12 155	0.13 195	0.98 274	0.22 149	0.19 115	0.17 170	0.27 164	0.17 186	0.22 129	0.21 80	0.12 209	0.13 192	1.95 359	0.26 219	0.22 141	0.20 145

MSKI-zero shot	0.30 235	0.13 147	0.11 137	0.14 166	0.14 188	0.15 176	0.11 170	0.27 234	0.13 160	0.29 226	0.41 278	0.29 211	0.11 137	0.12 180	0.60 226	0.55 302	0.28 231	0.18 197	0.58 273	0.30 280	0.57 281	0.97 321	0.09 144	0.12 168	0.26 225	0.39 281	0.32 232	0.41 259

dad	0.30 235	0.21 254	0.15 197	0.47 300	0.22 251	0.30 273	0.49 301	0.40 292	0.13 160	0.32 246	0.14 124	0.41 265	0.24 255	0.11 161	0.59 223	0.20 124	0.32 265	0.17 170	0.51 256	0.16 176	0.29 177	0.23 87	0.11 186	0.19 254	0.32 267	0.18 138	0.68 316	0.46 271

GwcNet-ADL	0.30 235	0.22 256	0.21 256	0.29 268	0.23 259	0.24 247	0.22 238	0.28 245	0.19 228	0.34 262	0.57 311	0.44 270	0.23 249	0.22 273	0.53 208	0.35 246	0.30 250	0.22 245	0.45 236	0.28 268	0.37 216	0.47 192	0.14 233	0.17 236	0.27 233	0.30 248	0.29 208	0.38 246

Anonymous3	0.30 235	0.21 254	0.16 216	0.17 199	0.16 212	0.20 219	0.16 211	0.31 266	0.25 262	0.30 230	0.20 178	0.45 272	0.20 240	0.17 245	0.55 213	0.52 293	0.32 265	0.27 286	0.51 256	0.27 264	0.50 266	0.67 252	0.13 223	0.15 216	0.28 245	0.30 248	0.34 239	0.26 199

iResNet	0.30 235	0.17 210	0.17 223	0.24 251	0.23 259	0.28 264	0.20 226	0.31 266	0.21 237	0.32 246	0.29 246	0.50 277	0.51 296	0.11 161	0.53 208	0.35 246	0.27 219	0.20 225	0.74 288	0.25 244	0.47 259	0.32 135	0.15 243	0.26 281	0.26 225	0.25 210	0.34 239	0.29 217

DF	0.31 240	0.14 166	0.11 137	0.16 190	0.11 141	0.17 193	0.09 143	0.26 211	0.12 138	0.27 193	0.15 131	0.32 237	0.10 117	0.11 161	0.49 194	0.45 282	0.25 193	0.19 215	1.58 313	0.25 244	0.47 259	1.17 340	0.10 164	0.12 168	0.22 179	0.24 199	0.30 217	0.33 231

test-1	0.32 241	0.10 91	0.13 180	0.14 166	0.14 188	0.25 251	0.18 217	0.29 258	0.17 213	0.37 287	0.41 278	0.31 232	0.17 213	0.14 210	0.91 261	0.51 291	0.27 219	0.21 235	0.53 262	0.25 244	0.57 281	0.99 326	0.11 186	0.14 206	0.28 245	0.29 240	0.31 226	0.36 237

ADCP+	0.32 241	0.17 210	0.17 223	0.15 182	0.14 188	0.17 193	0.21 231	0.21 141	0.32 288	0.25 170	0.25 224	0.37 257	0.12 155	0.13 195	1.80 318	0.18 96	0.20 123	0.17 170	0.34 202	0.18 194	0.24 150	0.30 123	0.12 209	0.12 168	0.24 207	0.68 319	0.33 235	0.96 316

HSM-Net_RVC	0.32 241	0.17 210	0.18 234	0.27 263	0.21 245	0.21 229	0.15 203	0.28 245	0.19 228	0.34 262	0.40 276	1.56 327	0.27 261	0.15 226	0.45 181	0.22 149	0.26 206	0.19 215	0.28 172	0.20 204	0.41 226	0.57 221	0.14 233	0.21 260	0.30 257	0.31 256	0.36 245	0.35 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 241	0.25 275	0.25 279	0.25 256	0.30 284	0.22 234	0.27 266	0.35 279	0.38 296	0.30 230	0.27 238	0.67 291	0.23 249	0.17 245	0.80 249	0.21 135	0.21 140	0.21 235	0.29 182	0.26 255	0.23 136	0.29 114	0.14 233	0.27 286	0.36 286	0.45 292	0.39 257	0.56 280

IGEV-FE	0.33 245	0.13 147	0.24 276	0.30 270	0.18 226	0.23 241	0.24 246	0.28 245	0.17 213	0.35 274	0.53 301	0.34 242	0.11 137	0.14 210	0.41 163	0.61 318	0.27 219	0.17 170	0.48 247	0.31 287	0.52 271	1.06 332	0.12 209	0.12 168	0.35 280	0.28 232	0.62 305	0.45 266

IGEV_Zeroshot_test	0.33 245	0.13 147	0.24 276	0.30 270	0.18 226	0.23 241	0.24 246	0.28 245	0.17 213	0.35 274	0.53 301	0.34 242	0.11 137	0.14 210	0.41 163	0.61 318	0.27 219	0.17 170	0.48 247	0.31 287	0.52 271	1.06 332	0.12 209	0.12 168	0.35 280	0.28 232	0.62 305	0.45 266

GANetREF_RVC	0.33 245	0.30 292	0.33 306	0.28 266	0.27 280	0.27 260	0.26 262	0.42 297	0.35 294	0.38 296	0.22 203	0.57 282	0.39 280	0.16 234	0.37 146	0.24 170	0.30 250	0.25 271	0.45 236	0.26 255	0.37 216	0.28 111	0.25 280	0.33 299	0.35 280	0.29 240	0.46 274	0.40 256
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	0.34 248	0.14 166	0.13 180	0.17 199	0.15 202	0.18 202	0.12 180	0.28 245	0.15 190	0.33 257	0.38 270	0.32 237	0.11 137	0.13 195	0.78 246	0.64 322	0.30 250	0.23 256	0.66 284	0.23 229	0.56 280	0.81 289	0.13 223	0.14 206	1.04 333	0.36 272	0.31 226	0.53 276

EKT-Stereo	0.34 248	0.17 210	0.14 190	0.20 224	0.17 218	0.22 234	0.25 255	0.27 234	0.15 190	0.30 230	0.35 258	0.27 194	0.14 186	0.16 234	1.56 306	0.54 300	0.29 243	0.25 271	0.47 239	0.30 280	0.81 323	0.86 300	0.09 144	0.13 192	0.31 261	0.30 248	0.31 226	0.24 183

DAS	0.34 248	0.18 229	0.15 197	0.30 270	0.25 268	0.25 251	0.26 262	0.32 273	0.29 281	0.32 246	0.38 270	0.54 279	0.37 275	0.12 180	0.45 181	0.40 268	0.37 283	0.25 271	0.54 266	0.29 275	0.66 302	0.65 239	0.21 273	0.26 281	0.31 261	0.32 261	0.38 255	0.39 247

SepStereo	0.34 248	0.18 229	0.15 197	0.30 270	0.25 268	0.25 251	0.26 262	0.32 273	0.29 281	0.32 246	0.38 270	0.54 279	0.37 275	0.12 180	0.45 181	0.40 268	0.37 283	0.25 271	0.54 266	0.29 275	0.66 302	0.65 239	0.21 273	0.26 281	0.31 261	0.32 261	0.38 255	0.39 247

FADNet_RVC	0.34 248	0.22 256	0.23 269	0.30 270	0.26 273	0.20 219	0.23 241	0.31 266	0.22 243	0.31 240	0.29 246	0.42 267	0.35 271	0.22 273	0.90 259	0.26 188	0.31 258	0.32 308	0.75 289	0.28 268	0.46 255	0.55 210	0.16 246	0.24 273	0.27 233	0.31 256	0.51 291	0.37 241

ADCRef	0.34 248	0.18 229	0.17 223	0.15 182	0.16 212	0.18 202	0.18 217	0.23 165	0.33 291	0.26 182	0.22 203	0.23 160	0.18 228	0.12 180	2.01 332	0.22 149	0.23 167	0.20 225	0.40 222	0.22 222	0.27 167	0.34 146	0.17 250	0.17 236	0.30 257	0.41 284	0.29 208	1.36 332

ETE_ROB	0.34 248	0.32 294	0.21 256	0.26 260	0.24 261	0.28 264	0.25 255	0.24 180	0.29 281	0.27 193	0.35 258	1.00 307	0.21 245	0.20 265	0.59 223	0.24 170	0.42 299	0.24 263	0.38 219	0.25 244	0.40 223	0.52 201	0.20 264	0.21 260	0.29 253	0.34 268	0.55 295	0.39 247

LALA_ROB	0.34 248	0.34 297	0.23 269	0.24 251	0.24 261	0.30 273	0.24 246	0.25 197	0.28 275	0.31 240	0.35 258	0.95 303	0.21 245	0.19 261	0.77 244	0.25 178	0.34 272	0.28 292	0.34 202	0.25 244	0.36 206	0.55 210	0.19 262	0.22 267	0.27 233	0.31 256	0.50 286	0.39 247

PSMNet-ADL	0.35 256	0.20 250	0.21 256	0.23 243	0.22 251	0.24 247	0.25 255	0.30 262	0.26 267	0.39 300	0.57 311	0.38 259	0.46 287	0.24 281	1.26 295	0.44 281	0.32 265	0.20 225	0.52 259	0.24 238	0.40 223	0.51 200	0.17 250	0.17 236	0.27 233	0.27 226	0.40 261	0.26 199

EAI-Stereo	0.35 256	0.14 166	0.15 197	0.19 219	0.18 226	0.65 314	0.22 238	0.27 234	0.22 243	0.27 193	0.46 291	0.29 211	0.10 117	0.12 180	0.81 250	1.04 355	0.27 219	0.20 225	0.71 287	0.23 229	0.45 249	0.55 210	0.11 186	0.18 246	0.29 253	0.43 286	0.40 261	0.42 261

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 258	0.15 190	0.26 284	0.25 256	0.19 234	0.28 264	0.21 231	0.27 234	0.27 273	0.35 274	0.82 330	0.33 239	0.17 213	0.13 195	0.38 157	0.53 297	0.30 250	0.22 245	0.59 277	0.30 280	0.54 276	0.98 325	0.11 186	0.15 216	0.33 270	0.62 311	0.79 325	0.58 281

ITSA-stereo	0.38 259	0.23 265	0.20 248	0.39 293	0.27 280	0.24 247	0.31 278	0.35 279	0.26 267	0.39 300	0.54 304	0.47 273	0.42 283	0.23 277	0.71 238	0.38 259	0.33 269	0.25 271	0.50 251	0.24 238	0.45 249	0.55 210	0.23 278	0.23 270	0.34 274	0.41 284	0.72 319	0.74 299

FCDSN-DC	0.38 259	0.28 287	0.33 306	0.31 276	0.30 284	0.30 273	0.40 292	0.31 266	0.22 243	0.28 210	0.20 178	0.29 211	0.16 204	0.30 292	1.88 325	0.36 253	0.34 272	0.33 311	0.34 202	0.25 244	0.46 255	0.82 291	0.28 290	0.38 315	0.30 257	0.31 256	0.30 217	0.30 221
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 259	0.22 256	0.30 296	0.26 260	0.25 268	0.25 251	0.29 275	0.36 284	0.29 281	0.35 274	0.33 254	0.34 242	0.46 287	0.22 273	1.53 304	0.32 229	0.31 258	0.26 282	0.58 273	0.28 268	0.45 249	0.47 192	0.20 264	0.28 289	0.34 274	0.39 281	0.35 243	0.52 275

ADCL	0.38 259	0.23 265	0.20 248	0.20 224	0.18 226	0.23 241	0.24 246	0.26 211	0.52 317	0.32 246	0.28 243	0.30 222	0.18 228	0.16 234	1.59 308	0.22 149	0.25 193	0.22 245	0.35 211	0.23 229	0.35 198	0.35 148	0.17 250	0.18 246	0.51 309	0.52 302	0.47 277	1.53 338

CC-Net-ROB	0.38 259	0.47 313	0.33 306	0.66 315	0.49 318	0.57 305	0.49 301	0.35 279	0.24 255	0.37 287	0.29 246	0.96 304	0.23 249	0.38 306	0.45 181	0.18 96	0.24 179	0.22 245	0.68 285	0.23 229	0.23 136	0.18 67	0.44 321	0.24 273	0.31 261	0.28 232	0.27 191	0.39 247

NOSS_ROB	0.38 259	0.23 265	0.21 256	0.27 263	0.26 273	0.27 260	0.25 255	0.41 294	0.24 255	0.36 282	0.29 246	0.36 252	0.23 249	0.41 310	0.97 273	0.57 309	0.34 272	0.29 296	0.33 197	0.24 238	0.68 305	1.00 327	0.28 290	0.31 296	0.34 274	0.49 296	0.42 269	0.34 233

gcap-zeroshot	0.39 265	0.14 166	0.17 223	0.20 224	0.14 188	0.19 212	0.16 211	0.28 245	0.13 160	0.37 287	0.47 292	0.34 242	0.12 155	0.16 234	0.49 194	0.59 312	0.49 307	0.18 197	3.11 341	0.26 255	0.45 249	0.66 246	0.22 275	0.12 168	0.22 179	0.29 240	0.25 167	0.28 213

PWC_ROB	0.39 265	0.27 284	0.25 279	0.23 243	0.25 268	0.24 247	0.33 282	0.29 258	0.47 315	0.25 170	0.40 276	0.38 259	0.90 315	0.20 265	0.77 244	0.33 241	0.39 291	0.29 296	0.64 280	0.30 280	0.51 270	0.61 231	0.20 264	0.33 299	0.28 245	0.28 232	0.39 257	0.72 295

DCVSM-stereo	0.40 267	0.22 256	0.22 264	0.33 281	0.24 261	0.38 290	0.27 266	0.37 287	0.25 262	0.37 287	0.56 308	0.91 301	0.49 293	0.19 261	0.44 174	0.30 224	0.30 250	0.22 245	1.71 320	0.34 297	0.46 255	0.43 179	0.30 302	0.24 273	0.27 233	0.32 261	0.39 257	0.39 247

RTS	0.40 267	0.22 256	0.20 248	0.22 237	0.21 245	0.32 278	0.33 282	0.31 266	0.33 291	0.23 137	0.22 203	0.31 232	0.25 257	0.18 256	1.88 325	0.32 229	0.37 283	0.25 271	0.64 280	0.33 295	0.43 235	0.43 179	0.16 246	0.24 273	0.41 292	0.91 332	0.40 261	0.63 286

RTSA	0.40 267	0.22 256	0.20 248	0.22 237	0.21 245	0.32 278	0.33 282	0.31 266	0.33 291	0.23 137	0.22 203	0.31 232	0.25 257	0.18 256	1.88 325	0.32 229	0.37 283	0.25 271	0.64 280	0.33 295	0.43 235	0.43 179	0.16 246	0.24 273	0.41 292	0.91 332	0.40 261	0.63 286

iRaft-Stereo_20w	0.42 270	0.16 201	0.27 288	0.30 270	0.18 226	0.22 234	0.20 226	0.26 211	0.22 243	0.41 308	0.65 319	0.30 222	0.11 137	0.17 245	0.44 174	0.55 302	0.28 231	0.18 197	0.45 236	0.46 319	0.47 259	0.97 321	0.12 209	0.11 157	0.35 280	2.32 357	0.61 303	0.59 282

CSAN	0.42 270	0.37 305	0.34 311	0.33 281	0.33 292	0.29 270	0.36 288	0.37 287	0.64 331	0.43 314	0.43 285	0.75 296	0.46 287	0.21 270	0.78 246	0.25 178	0.29 243	0.27 286	0.42 228	0.43 311	0.43 235	0.53 205	0.22 275	0.34 302	0.44 297	0.52 302	0.49 281	0.54 277

ccs_rob	0.43 272	0.24 270	0.20 248	0.33 281	0.22 251	0.33 282	0.28 271	0.34 278	0.21 237	0.46 321	1.56 352	1.58 329	0.41 281	0.23 277	0.82 252	0.37 257	0.29 243	0.22 245	0.47 239	0.28 268	0.55 278	0.64 235	0.17 250	0.20 256	0.26 225	0.25 210	0.29 208	0.35 235

FC-DCNN	0.43 272	0.35 301	0.43 318	0.49 301	0.37 300	0.48 298	0.56 310	0.44 302	0.27 273	0.34 262	0.27 238	0.41 265	0.23 249	0.31 295	0.64 229	0.36 253	0.39 291	0.31 304	0.48 247	0.27 264	0.52 271	0.75 272	0.28 290	0.37 311	0.53 312	0.39 281	0.63 309	0.82 305

SGM-Forest	0.43 272	0.24 270	0.19 243	0.35 286	0.26 273	0.27 260	0.21 231	0.30 262	0.23 251	0.32 246	0.23 213	0.37 257	0.50 294	0.25 283	1.02 278	0.35 246	0.25 193	0.21 235	1.80 322	0.19 199	0.41 226	0.85 299	0.27 285	0.23 270	0.35 280	0.28 232	0.59 300	1.05 320
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 275	0.37 305	0.32 302	0.41 296	0.35 296	0.42 293	0.44 295	0.46 307	0.38 296	0.40 305	0.34 256	0.50 277	0.47 292	0.35 304	1.63 309	0.32 229	0.31 258	0.28 292	0.53 262	0.32 293	0.42 230	0.52 201	0.27 285	0.31 296	0.45 299	0.50 300	0.53 292	0.42 261

DDF-Stereo	0.45 276	0.14 166	0.08 95	1.82 340	0.15 202	1.96 346	0.20 226	0.26 211	0.11 118	0.27 193	0.17 155	2.12 335	0.17 213	0.12 180	0.71 238	0.39 262	0.29 243	0.16 154	0.41 226	0.23 229	0.44 240	0.75 272	0.11 186	0.10 130	0.19 154	0.23 190	0.25 167	0.26 199

FC-DCNN v2	0.45 276	0.36 304	0.45 321	0.52 306	0.37 300	0.50 301	0.55 309	0.46 307	0.29 281	0.35 274	0.27 238	0.42 267	0.28 264	0.31 295	0.65 232	0.36 253	0.39 291	0.31 304	0.50 251	0.26 255	0.52 271	0.77 281	0.28 290	0.37 311	0.59 320	0.45 292	0.72 319	0.83 306

DDUNet	0.45 276	0.56 318	0.26 284	0.87 322	0.69 326	0.84 320	0.84 323	0.26 211	0.24 255	0.23 137	0.33 254	0.39 262	0.15 195	1.61 339	0.49 194	0.24 170	0.41 296	0.26 282	0.55 270	0.29 275	0.34 189	0.40 170	0.50 326	0.21 260	0.25 220	0.27 226	0.32 232	0.29 217

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 279	0.34 297	0.26 284	0.43 297	0.33 292	0.38 290	0.53 307	0.49 310	0.40 300	0.42 311	0.31 250	0.63 287	0.54 298	0.42 311	1.29 297	0.28 205	0.26 206	0.22 245	0.68 285	0.23 229	0.65 299	0.64 235	0.33 311	0.29 292	0.47 303	0.49 296	0.49 281	0.69 291

CBMV	0.47 280	0.25 275	0.23 269	0.31 276	0.29 283	0.31 276	0.30 277	0.41 294	0.28 275	0.37 287	0.27 238	0.70 294	0.37 275	0.33 301	0.91 261	0.53 297	0.36 279	0.27 286	0.58 273	0.28 268	0.63 296	0.97 321	0.26 282	0.35 306	0.37 287	0.36 272	0.66 312	1.86 345
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 281	0.25 275	0.27 288	0.36 288	0.30 284	0.31 276	0.25 255	0.38 290	0.24 255	0.38 296	0.44 288	0.33 239	0.17 213	0.56 321	2.23 340	0.98 353	0.33 269	0.28 292	0.34 202	0.29 275	0.66 302	1.25 344	0.27 285	0.31 296	0.35 280	0.36 272	0.48 280	0.55 278

UDG	0.48 281	0.58 319	0.27 288	0.86 321	0.79 329	0.80 318	1.00 327	0.27 234	0.25 262	0.28 210	0.35 258	0.39 262	0.17 213	1.43 336	1.00 277	0.26 188	0.47 304	0.27 286	0.59 277	0.30 280	0.44 240	0.47 192	0.40 317	0.20 256	0.28 245	0.29 240	0.33 235	0.27 209

FINET	0.48 281	0.18 229	0.19 243	0.17 199	0.14 188	0.18 202	0.21 231	0.21 141	0.32 288	0.19 107	0.41 278	0.22 155	0.38 278	0.20 265	1.70 313	0.43 277	0.24 179	0.16 154	0.34 202	0.25 244	0.32 184	0.71 264	0.14 233	0.24 273	1.14 339	2.17 354	0.50 286	1.64 342

FAT-Stereo	0.48 281	0.27 284	0.35 312	0.45 299	0.49 318	0.39 292	0.34 286	0.43 301	0.28 275	0.41 308	0.87 334	0.77 297	0.58 300	0.30 292	0.71 238	0.56 305	0.36 279	0.34 313	0.65 283	0.42 309	0.69 311	0.77 281	0.28 290	0.34 302	0.31 261	0.36 272	0.47 277	0.74 299

ADCMid	0.48 281	0.29 289	0.30 296	0.26 260	0.32 289	0.34 284	0.38 289	0.42 297	0.45 314	0.31 240	0.37 267	0.49 275	0.45 286	0.22 273	1.85 321	0.35 246	0.36 279	0.27 286	0.80 293	0.31 287	0.50 266	0.60 227	0.30 302	0.25 280	0.37 287	0.55 307	0.46 274	1.40 334

FBW_ROB	0.49 286	0.42 308	0.37 314	0.61 312	0.46 313	0.49 300	0.51 304	0.31 266	0.25 262	0.34 262	0.36 265	0.69 292	0.50 294	0.57 322	1.13 282	0.26 188	0.36 279	0.24 263	1.46 309	0.24 238	0.57 281	0.44 185	0.43 319	0.40 321	0.33 270	0.35 270	0.42 269	0.68 289

pmcnn	0.49 286	0.25 275	0.20 248	0.33 281	0.31 287	0.34 284	0.48 300	0.35 279	0.26 267	0.34 262	0.54 304	0.81 299	1.19 322	0.19 261	0.75 243	0.56 305	0.41 296	0.32 308	0.86 297	0.38 303	0.86 327	0.90 310	0.28 290	0.26 281	0.34 274	0.35 270	0.67 315	0.84 307

AnyNet_C32	0.50 288	0.24 270	0.23 269	0.24 251	0.26 273	0.29 270	0.33 282	0.35 279	0.57 321	0.34 262	0.44 288	0.36 252	0.25 257	0.23 277	2.35 345	0.39 262	0.39 291	0.33 311	0.53 262	0.30 280	0.61 293	0.74 271	0.23 278	0.29 292	0.44 297	0.73 322	0.46 274	1.61 341

AMNet	0.51 289	0.50 316	0.48 326	0.51 304	0.50 320	0.57 305	0.52 305	0.36 284	0.41 304	0.39 300	0.58 315	0.66 289	0.21 245	0.58 323	0.53 208	0.59 312	0.60 315	0.58 337	0.51 256	0.51 321	0.60 291	0.55 210	0.33 311	0.52 330	0.48 305	0.54 306	0.60 301	0.66 288

DDVS	0.54 290	0.23 265	0.24 276	0.24 251	0.25 268	0.27 260	0.24 246	0.40 292	0.26 267	0.35 274	4.50 363	1.00 307	0.42 283	0.20 265	0.65 232	0.40 268	0.33 269	0.26 282	0.78 290	0.35 300	0.59 288	0.71 264	0.16 246	0.21 260	0.26 225	0.26 219	0.57 297	0.40 256

anonymity	0.55 291	0.12 127	0.19 243	0.16 190	0.15 202	0.17 193	0.11 170	0.29 258	0.17 213	0.34 262	7.17 365	0.30 222	0.13 170	0.12 180	0.42 167	0.43 277	0.27 219	0.17 170	0.44 233	0.24 238	0.43 235	0.94 316	0.12 209	0.13 192	0.34 274	0.43 286	0.74 323	0.43 264

CBMV_ROB	0.55 291	0.23 265	0.25 279	0.40 295	0.34 295	0.35 287	0.35 287	0.44 302	0.24 255	0.39 300	0.44 288	1.41 323	1.00 319	0.30 292	1.17 284	0.35 246	0.38 289	0.25 271	0.87 298	0.36 301	0.60 291	0.83 293	0.28 290	0.28 289	0.55 315	0.85 330	0.72 319	1.13 322

S-Stereo	0.56 293	0.29 289	0.29 293	0.49 301	0.47 316	0.51 302	0.61 313	0.38 290	0.37 295	0.39 300	1.18 341	1.00 307	0.46 287	0.29 288	1.17 284	0.66 326	0.35 276	0.39 319	0.85 296	0.70 336	0.50 266	0.96 320	0.61 332	0.38 315	0.32 267	0.33 266	0.41 267	0.62 285

ADCPNet	0.58 294	0.26 281	0.30 296	0.29 268	0.36 297	0.29 270	0.53 307	0.42 297	0.39 299	0.38 296	0.55 306	0.39 262	1.14 321	0.26 285	2.11 335	0.43 277	0.35 276	0.24 263	1.27 306	0.40 305	0.52 271	0.60 227	0.32 309	0.30 294	0.48 305	0.61 310	0.47 277	1.88 348

G-Net	0.59 295	0.34 297	0.35 312	0.32 279	0.32 289	0.45 296	0.31 278	0.50 312	0.61 327	0.43 314	0.64 318	1.96 333	0.52 297	0.23 277	0.86 255	0.52 293	0.37 283	0.35 316	0.83 294	0.67 333	0.61 293	0.63 233	0.25 280	0.33 299	0.40 291	0.80 326	0.81 327	1.55 339

PVD	0.59 295	0.44 309	0.38 315	0.51 304	0.44 308	0.56 304	0.49 301	0.62 325	0.59 324	0.34 262	0.48 293	0.61 283	0.75 307	0.50 317	1.78 316	0.38 259	0.51 309	0.39 319	0.79 292	0.43 311	0.68 305	0.76 276	0.30 302	0.39 318	0.61 322	0.77 324	0.62 305	0.89 311

SANet	0.60 297	0.33 295	0.33 306	0.37 290	0.36 297	0.48 298	0.44 295	0.56 315	0.85 339	0.34 262	0.57 311	2.41 340	1.30 324	0.33 301	1.18 287	0.25 178	0.48 306	0.31 304	0.52 259	0.32 293	0.55 278	0.57 221	0.37 314	0.38 315	0.48 305	0.66 314	0.57 297	0.96 316

TRStereo	0.61 298	0.17 210	0.22 264	0.16 190	0.12 155	0.34 284	0.18 217	0.27 234	0.14 176	0.34 262	0.20 178	0.34 242	0.09 106	0.12 180	0.58 221	0.73 335	0.25 193	0.18 197	0.44 233	0.25 244	0.42 230	0.81 289	0.12 209	0.10 130	0.27 233	8.94 368	0.49 281	0.32 228

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 298	0.63 321	0.47 324	0.65 314	0.41 304	0.45 296	0.63 314	0.61 323	0.68 334	0.58 333	0.38 270	0.62 285	0.60 301	0.69 328	1.33 298	0.45 282	0.37 283	0.40 321	1.53 312	0.51 321	0.58 285	0.78 285	0.46 325	0.47 327	0.51 309	0.45 292	0.42 269	0.73 297

ADCS	0.62 300	0.34 297	0.31 301	0.34 285	0.37 300	0.37 289	0.40 292	0.49 310	0.60 325	0.34 262	0.42 282	0.61 283	0.98 318	0.31 295	2.29 343	0.66 326	0.50 308	0.38 317	0.84 295	0.43 311	0.87 329	0.89 307	0.28 290	0.37 311	0.47 303	0.91 332	0.60 301	1.29 327

MFN_U_SF_RVC	0.63 301	0.54 317	0.41 316	0.56 310	0.46 313	0.58 308	0.69 316	0.57 317	0.44 313	0.86 347	0.91 335	0.74 295	0.54 298	0.55 320	1.54 305	0.49 287	0.34 272	0.34 313	1.70 319	0.45 318	0.68 305	0.66 246	0.29 299	0.57 333	0.45 299	0.44 290	0.49 281	0.68 289

edge stereo	0.65 302	0.35 301	0.45 321	0.54 308	0.48 317	0.59 309	0.56 310	0.58 319	0.41 304	0.52 331	0.69 323	1.30 318	1.29 323	0.39 308	0.94 267	0.60 317	0.41 296	0.30 302	1.74 321	0.81 346	0.54 276	0.97 321	0.41 318	0.34 302	0.43 295	0.38 278	0.57 297	0.90 313

SAMSARA	0.69 303	0.30 292	0.45 321	0.32 279	0.32 289	0.32 278	0.38 289	0.57 317	0.48 316	0.41 308	0.37 267	0.43 269	0.93 316	0.29 288	1.85 321	0.53 297	0.38 289	0.40 321	0.78 290	0.42 309	0.77 317	0.89 307	0.20 264	0.42 322	1.55 349	1.83 351	1.51 353	1.56 340

AnyNet_C01	0.69 303	0.35 301	0.32 302	0.37 290	0.39 303	0.36 288	0.59 312	0.56 315	0.70 335	0.40 305	0.49 294	0.85 300	0.73 304	0.32 298	2.65 353	0.86 346	0.72 322	0.58 337	1.00 300	0.50 320	0.94 335	1.12 337	0.38 316	0.39 318	0.63 324	0.53 305	0.64 311	1.20 324

SFCPSM	0.71 305	0.24 270	0.20 248	0.28 266	0.24 261	0.28 264	0.24 246	0.30 262	0.30 286	0.33 257	0.49 294	0.63 287	1.30 324	0.20 265	2.10 334	0.35 246	0.32 265	0.24 263	7.82 360	0.39 304	0.45 249	0.54 208	0.20 264	0.20 256	0.31 261	0.32 261	0.37 252	0.45 266

SQANet	0.74 306	0.90 330	0.32 302	1.66 332	0.79 329	1.43 329	1.20 330	0.37 287	0.28 275	0.40 305	0.31 250	0.92 302	0.34 270	1.28 335	1.08 280	0.22 149	0.52 310	0.27 286	2.47 332	0.29 275	0.57 281	0.58 224	1.58 340	0.24 273	0.33 270	0.38 278	0.43 272	0.72 295

MFMNet_re	0.76 307	0.73 325	0.66 333	0.75 318	0.64 324	0.88 322	0.78 319	0.59 321	0.67 333	0.58 333	0.68 322	1.03 310	0.64 302	0.59 324	1.22 289	0.78 340	0.86 332	0.72 350	1.10 304	0.69 335	1.11 345	0.78 285	0.54 329	0.61 338	0.59 320	0.58 308	0.80 326	0.93 314

DN	0.77 308	0.13 147	0.13 180	0.24 251	0.12 155	7.33 365	0.14 194	0.25 197	0.14 176	0.30 230	0.21 189	6.07 359	0.10 117	0.15 226	0.58 221	0.52 293	0.28 231	0.17 170	0.43 231	0.31 287	0.40 223	1.07 334	0.12 209	0.15 216	0.37 287	0.31 256	0.27 191	0.42 261

MADNet+	0.78 309	0.46 312	0.65 332	0.64 313	0.59 322	0.52 303	0.72 317	0.77 338	0.60 325	0.62 340	0.51 299	0.97 305	0.85 313	0.48 314	2.44 348	0.77 337	0.84 330	0.54 333	1.02 301	0.68 334	1.03 342	0.83 293	0.57 330	0.69 343	0.90 332	0.74 323	0.70 318	1.03 319

DPSNet	0.80 310	0.29 289	0.28 291	0.39 293	0.41 304	0.44 295	0.31 278	0.36 284	0.41 304	0.27 193	0.36 265	2.76 344	1.04 320	0.38 306	1.22 289	0.66 326	0.61 316	0.49 329	4.85 352	0.61 328	0.86 327	1.22 343	0.58 331	0.45 326	0.58 319	0.63 312	0.55 295	0.69 291

SGM_RVC	0.85 311	0.45 311	0.32 302	0.60 311	0.44 308	0.60 311	0.52 305	0.72 333	0.41 304	0.43 314	0.57 311	1.17 315	1.43 327	0.24 281	0.56 215	0.30 224	0.47 304	0.26 282	2.37 329	0.34 297	0.59 288	0.86 300	0.27 285	0.34 302	1.13 337	1.39 348	1.91 358	4.23 361
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 312	0.60 320	0.57 328	0.67 316	0.63 323	0.71 315	0.68 315	0.58 319	0.61 327	0.59 335	0.96 337	1.04 312	0.68 303	0.60 325	1.72 315	0.87 347	0.79 325	0.69 348	2.78 336	0.74 341	1.33 353	1.43 352	0.45 324	0.66 342	0.63 324	0.69 320	0.87 328	0.78 303
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 312	0.44 309	0.33 306	0.78 320	0.56 321	0.63 312	0.44 295	0.69 330	0.53 319	0.45 319	0.78 327	2.29 337	1.65 333	0.25 283	2.39 347	0.70 331	0.42 299	0.29 296	1.62 316	0.31 287	1.32 352	1.43 352	0.32 309	0.35 306	0.88 331	0.64 313	1.30 345	1.37 333
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	0.88 314	1.18 338	0.44 319	1.92 343	1.01 335	1.72 335	1.44 332	0.46 307	0.40 300	0.46 321	0.37 267	0.98 306	0.46 287	1.54 337	1.23 291	0.31 227	0.53 311	0.29 296	2.79 337	0.41 306	0.68 305	0.64 235	2.08 342	0.35 306	0.43 295	0.36 272	0.50 286	0.76 302

MDST_ROB	0.88 314	1.09 334	0.25 279	1.29 327	0.44 308	0.85 321	0.40 292	0.45 305	0.26 267	0.36 282	0.35 258	0.49 275	3.65 354	0.16 234	2.26 341	0.25 178	0.28 231	0.18 197	0.87 298	0.21 212	0.63 296	0.90 310	0.20 264	0.23 270	1.72 355	0.94 335	3.03 362	1.95 349

DGSMNet	0.89 316	0.48 314	0.41 316	0.52 306	0.41 304	0.57 305	0.44 295	0.61 323	0.40 300	0.84 346	3.86 362	0.69 292	0.85 313	0.87 331	1.84 319	0.89 348	1.22 344	0.66 347	1.68 317	0.63 329	1.40 356	1.53 355	0.50 326	0.55 332	0.41 292	0.67 315	0.50 286	0.73 297

Ntro	0.92 317	1.37 346	0.47 324	1.84 341	1.06 338	1.70 333	1.65 336	0.52 314	0.43 310	0.48 324	0.42 282	1.03 310	0.42 283	1.64 340	1.24 292	0.32 229	0.59 314	0.31 304	2.88 339	0.44 315	0.76 316	0.69 262	2.12 343	0.37 311	0.45 299	0.46 295	0.53 292	0.74 299

ELAS_RVC	0.97 318	0.66 322	0.63 331	0.92 323	0.68 325	1.24 327	0.79 320	0.74 334	0.53 319	0.50 327	1.26 346	2.43 341	1.99 342	0.45 312	1.45 301	0.49 287	0.65 320	0.55 335	1.11 305	0.44 315	0.97 341	1.36 349	0.44 321	0.57 333	1.69 354	1.29 347	1.16 342	1.24 325
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 319	1.18 338	0.66 333	1.85 342	1.18 341	1.72 335	1.78 339	0.51 313	0.43 310	0.59 335	0.39 275	1.24 317	0.83 312	2.04 345	1.46 302	0.57 309	0.62 317	0.41 323	1.68 317	0.77 344	0.75 314	0.72 266	2.27 346	0.47 327	0.53 312	0.49 296	0.61 303	0.87 309

ELAS	1.00 320	0.70 324	0.60 330	0.99 324	0.76 328	1.00 324	0.79 320	0.77 338	0.64 331	0.49 325	1.26 346	2.43 341	1.71 335	0.47 313	1.56 306	0.49 287	0.66 321	0.54 333	1.08 303	0.41 306	0.94 335	1.34 348	0.44 321	0.54 331	1.59 350	1.52 349	1.35 349	1.96 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 321	0.85 329	0.88 347	1.80 339	0.84 331	0.74 317	0.97 326	1.02 349	1.13 348	0.96 352	1.27 348	1.38 322	1.83 339	0.64 326	1.90 329	0.77 337	0.81 326	0.48 326	2.60 334	0.74 341	0.79 318	0.80 288	0.27 285	0.89 355	0.73 326	1.00 336	0.75 324	1.09 321

ACVNet_1	1.03 321	1.24 342	0.66 333	2.31 345	1.30 345	1.85 342	2.21 348	0.63 326	0.41 304	0.51 329	0.51 299	1.12 313	0.77 309	2.46 350	1.17 284	0.31 227	0.91 333	0.41 323	2.17 327	0.43 311	0.87 329	0.63 233	2.26 345	0.44 325	0.56 317	0.52 302	0.50 286	0.60 283

SGM-ForestM	1.05 323	0.83 328	0.44 319	0.72 317	0.44 308	0.83 319	0.81 322	0.69 330	0.61 327	0.37 287	0.66 321	1.69 330	1.32 326	0.37 305	4.57 361	0.46 284	0.53 311	0.25 271	1.47 310	0.37 302	0.65 299	0.90 310	0.30 302	0.39 318	1.81 356	2.49 358	1.79 356	2.50 357

MonStereo1	1.11 324	1.08 333	0.57 328	1.74 338	1.41 349	1.53 331	1.73 338	0.68 329	0.57 321	1.99 363	0.75 326	2.02 334	1.96 341	1.98 344	0.85 254	0.27 197	0.64 319	0.49 329	2.28 328	0.53 324	0.75 314	0.70 263	2.32 347	0.42 322	0.56 317	0.49 296	0.89 330	0.87 309

WAO-6	1.18 325	1.10 335	0.72 337	1.51 331	1.16 340	1.43 329	1.63 335	0.88 344	0.98 344	0.77 344	0.73 324	1.32 319	2.08 343	1.91 343	2.58 352	0.71 334	1.27 347	0.57 336	1.47 310	0.70 336	1.05 343	1.03 330	0.92 333	0.69 343	1.14 339	1.01 339	1.04 341	1.43 336

ACVNet-4b	1.18 325	1.48 350	0.52 327	2.93 351	1.13 339	1.85 342	2.77 351	0.45 305	0.43 310	0.51 329	0.43 285	1.70 331	2.66 345	2.10 347	1.39 299	0.41 273	0.98 337	0.34 313	2.98 340	0.52 323	0.74 313	0.78 285	2.24 344	0.36 309	0.46 302	0.43 286	0.54 294	0.71 294

ACVNet_2	1.20 327	1.28 344	0.78 339	2.58 348	1.32 347	1.77 340	1.93 343	0.75 335	0.52 317	0.60 338	0.55 306	1.33 320	0.94 317	1.87 342	1.44 300	0.48 285	1.26 346	0.41 323	4.83 351	0.55 326	0.80 320	0.66 246	2.04 341	0.62 339	0.83 329	0.60 309	0.72 319	0.85 308

IMH-64-1	1.21 328	1.22 340	0.78 339	1.66 332	1.28 343	1.72 335	1.92 341	0.85 341	0.90 340	0.44 317	0.62 316	1.42 324	1.79 337	2.52 351	2.44 348	0.59 312	0.81 326	0.48 326	1.90 324	0.65 331	0.80 320	0.88 304	2.48 351	0.59 335	1.08 335	0.67 315	0.97 335	1.29 327

IMH-64	1.21 328	1.22 340	0.78 339	1.66 332	1.28 343	1.72 335	1.92 341	0.85 341	0.90 340	0.44 317	0.62 316	1.42 324	1.79 337	2.52 351	2.44 348	0.59 312	0.81 326	0.48 326	1.90 324	0.65 331	0.80 320	0.88 304	2.48 351	0.59 335	1.08 335	0.67 315	0.97 335	1.29 327

DispFullNet	1.23 330	1.16 337	0.81 344	1.20 326	0.99 334	1.13 326	1.36 331	0.66 328	0.57 321	0.75 343	0.80 329	3.64 354	1.53 328	1.64 340	1.27 296	1.36 359	1.04 338	0.58 337	6.55 359	1.10 357	0.89 332	0.91 313	0.43 319	0.36 309	0.50 308	0.37 277	0.69 317	1.02 318

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 331	0.17 210	0.25 279	0.23 243	0.22 251	0.33 282	0.25 255	0.28 245	0.40 300	0.38 296	0.74 325	0.35 250	0.15 195	0.13 195	0.57 219	0.70 331	0.30 250	0.23 256	24.58 372	0.30 280	0.49 265	1.05 331	0.12 209	0.12 168	0.33 270	1.02 340	0.37 252	0.60 283

Dean	1.33 332	1.46 349	0.88 347	2.95 352	1.65 353	1.99 349	2.10 347	0.97 347	1.00 345	0.91 350	0.78 327	1.56 327	1.73 336	2.08 346	1.65 311	0.64 322	1.12 342	0.61 345	1.92 326	0.86 347	0.94 335	0.83 293	2.34 348	0.80 347	1.18 342	0.90 331	1.20 343	0.89 311

IMH	1.35 333	1.24 342	0.80 342	1.68 335	1.30 345	1.77 340	1.95 344	0.86 343	0.94 342	0.47 323	0.65 319	1.54 326	3.12 353	3.92 367	1.70 313	0.59 312	0.85 331	0.50 331	2.45 331	0.71 338	0.79 318	0.88 304	2.63 353	0.62 339	1.17 341	0.82 329	0.90 331	1.47 337

SGM+DAISY	1.35 333	0.69 323	0.66 333	0.77 319	0.72 327	0.88 322	0.85 324	0.75 335	0.95 343	0.67 342	1.33 349	1.37 321	1.68 334	0.69 328	2.33 344	1.29 358	0.83 329	0.70 349	2.51 333	0.92 348	1.38 355	1.75 357	0.53 328	0.81 350	2.12 361	3.10 359	1.97 359	4.19 360

PSMNet_ROB	1.36 335	1.38 347	0.74 338	1.49 330	1.02 336	1.74 339	1.67 337	0.65 327	0.75 338	1.46 359	3.82 361	3.01 348	1.57 330	2.64 353	1.24 292	0.48 285	0.77 324	0.50 331	2.60 334	0.73 339	0.87 329	0.66 246	3.06 359	0.59 335	0.84 330	0.72 321	0.90 331	0.70 293

STStereo	1.43 336	0.76 326	0.86 346	2.30 344	0.87 333	2.27 351	1.08 329	1.07 353	1.08 347	0.53 332	1.33 349	3.27 349	2.89 346	0.32 298	3.08 356	0.57 309	0.45 302	0.29 296	4.63 350	0.41 306	0.65 299	0.84 296	0.30 302	0.64 341	1.68 353	1.90 353	1.54 354	3.12 359

LVE	1.44 337	1.32 345	0.85 345	4.60 359	1.54 352	1.95 345	3.79 358	0.83 340	0.74 337	0.89 349	0.85 332	1.18 316	1.64 332	2.17 348	1.24 292	0.56 305	0.94 335	0.60 341	3.47 344	0.73 339	0.95 339	0.94 316	2.39 350	0.82 351	1.13 337	0.81 327	1.02 339	0.94 315

JetBlue	1.47 338	1.10 335	1.05 354	1.46 329	1.19 342	1.70 333	1.61 334	0.95 346	1.16 349	0.59 335	0.49 294	3.36 350	0.76 308	1.16 333	2.45 351	1.00 354	1.15 343	0.86 354	1.38 308	0.80 345	1.70 358	1.94 358	1.14 335	0.80 347	1.33 345	2.20 356	1.50 352	5.00 363

zero-FE	1.55 339	0.14 166	0.08 95	8.06 366	0.36 297	13.76 371	2.53 349	0.26 211	0.12 138	0.32 246	0.26 232	6.84 360	0.82 310	0.14 210	1.05 279	0.43 277	0.43 301	0.32 308	0.58 273	0.25 244	1.87 359	2.20 360	0.12 209	0.10 130	0.19 154	0.23 190	0.25 167	0.25 193

DNS	1.59 340	0.12 127	0.17 223	0.17 199	0.10 121	4.15 361	0.14 194	0.26 211	0.17 213	0.26 182	1.81 354	25.38 371	0.12 155	0.16 234	0.87 256	0.97 352	0.26 206	0.20 225	4.28 348	0.26 255	0.36 206	0.84 296	0.10 164	0.22 267	0.55 315	0.28 232	0.29 208	0.45 266

PWCK	1.62 341	1.41 348	0.80 342	1.72 336	1.05 337	1.57 332	1.48 333	1.12 354	1.02 346	0.99 353	1.19 343	2.77 346	1.63 331	0.84 330	1.64 310	0.56 305	1.06 339	0.58 337	13.10 364	0.92 348	1.20 347	0.89 307	1.16 336	0.83 354	1.07 334	1.00 336	0.95 334	1.30 330

WAO-8	1.64 342	1.56 351	1.03 352	2.86 349	1.45 350	1.96 346	2.08 345	1.06 350	1.40 353	1.49 360	1.81 354	2.33 338	3.10 351	2.66 354	2.13 338	0.85 344	1.09 340	0.60 341	3.55 345	1.09 354	0.91 333	0.93 314	1.36 338	0.82 351	1.60 351	1.24 344	1.31 347	1.98 351

Venus	1.64 342	1.56 351	1.03 352	2.86 349	1.45 350	1.96 346	2.08 345	1.06 350	1.40 353	1.49 360	1.81 354	2.33 338	3.10 351	2.66 354	2.13 338	0.85 344	1.09 340	0.60 341	3.55 345	1.09 354	0.91 333	0.93 314	1.36 338	0.82 351	1.60 351	1.24 344	1.31 347	1.98 351

MANE	1.81 344	0.80 327	0.92 349	1.03 325	0.85 332	1.02 325	1.07 328	1.06 350	1.22 350	0.45 319	0.95 336	2.28 336	2.37 344	0.48 314	4.27 360	1.23 357	0.75 323	2.70 362	1.60 314	0.54 325	0.96 340	1.32 347	0.37 314	0.80 347	3.20 363	4.45 362	4.76 364	7.33 365

TorneroNet-64	1.91 345	1.58 353	0.98 351	3.36 356	1.34 348	2.24 350	2.68 350	0.91 345	2.15 359	0.66 341	0.83 331	2.76 344	7.80 357	3.08 357	2.07 333	0.66 326	1.49 356	0.60 341	4.18 347	1.02 351	1.10 344	1.11 336	2.66 354	0.70 345	1.24 344	1.26 346	0.88 329	2.16 353

notaker	1.94 346	1.92 358	1.07 355	3.21 355	2.22 359	2.51 352	2.83 352	1.12 354	1.58 356	0.91 350	1.10 340	3.51 353	5.78 355	3.17 360	2.80 355	0.81 342	1.45 355	0.73 351	4.39 349	1.09 354	1.31 351	1.18 341	2.96 358	0.93 356	0.74 328	0.81 327	1.00 337	1.24 325

UNDER WATER-64	2.04 347	1.94 359	1.22 358	3.55 358	2.36 360	2.89 358	3.38 355	1.76 359	1.27 351	1.12 356	1.18 341	3.46 352	3.00 349	3.14 358	2.28 342	0.90 349	1.95 358	0.79 353	2.39 330	1.08 353	1.29 349	1.48 354	3.94 365	1.07 358	1.41 346	2.17 354	1.36 350	2.64 358

ACV-stereo	2.20 348	1.02 332	0.23 269	0.38 292	0.24 261	0.71 315	0.47 299	0.44 302	0.32 288	0.36 282	0.41 278	0.48 274	3.07 350	0.34 303	1.96 331	0.84 343	0.45 302	0.29 296	43.04 375	0.56 327	0.84 325	1.00 327	0.33 311	0.27 286	0.27 233	0.38 278	0.43 272	0.40 256

UNDER WATER	2.21 349	1.95 360	1.19 357	3.39 357	2.61 361	2.83 356	3.80 359	1.66 357	1.38 352	1.01 354	1.02 339	3.36 350	7.21 356	3.44 362	1.79 317	0.91 350	1.98 359	0.77 352	3.26 343	1.10 357	1.40 356	1.38 350	3.82 364	1.21 361	1.49 347	1.89 352	1.28 344	2.48 356

MADNet++	2.33 350	1.67 355	1.92 361	1.39 328	2.03 358	1.38 328	1.80 340	1.84 360	2.31 361	2.07 364	2.50 360	2.72 343	2.90 347	1.56 338	2.35 345	2.46 363	2.29 360	1.72 360	2.84 338	2.53 362	3.96 364	5.14 365	1.23 337	2.38 365	1.53 348	4.38 361	2.11 360	1.86 345

XX-Stereo	2.35 351	0.10 91	0.11 137	0.17 199	0.11 141	0.21 229	0.11 170	0.25 197	0.12 138	0.35 274	0.53 301	0.30 222	0.10 117	0.12 180	1.21 288	0.70 331	0.27 219	0.18 197	0.50 251	0.19 199	0.41 226	0.53 205	0.11 186	0.10 130	55.57 374	0.26 219	0.34 239	0.51 274

TorneroNet	2.42 352	1.62 354	0.93 350	5.70 362	1.82 354	2.68 354	2.96 353	0.97 347	2.23 360	0.79 345	1.95 357	4.29 357	12.85 366	3.16 359	2.11 335	0.66 326	1.44 353	0.63 346	6.06 355	1.01 350	1.17 346	1.13 338	2.78 357	0.71 346	1.82 357	1.05 341	1.03 340	1.86 345

KSHMR	2.43 353	1.86 357	1.28 359	6.59 364	2.02 357	2.85 357	3.47 357	1.32 356	1.70 357	1.19 358	1.20 344	1.80 332	12.02 363	3.24 361	1.89 328	1.07 356	1.22 344	0.94 356	5.62 354	1.05 352	1.34 354	1.41 351	3.25 360	1.07 358	1.95 359	1.16 343	1.30 345	1.83 344

JetRed	2.52 354	2.14 361	2.30 362	1.73 337	1.90 355	2.63 353	3.45 356	1.87 361	1.54 355	1.16 357	0.96 337	2.82 347	0.74 305	2.45 349	3.36 357	2.18 361	2.83 361	3.14 365	1.84 323	1.39 359	3.50 363	3.28 362	2.75 355	1.29 363	2.61 362	6.72 365	2.97 361	4.62 362

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 355	0.48 314	0.30 296	0.49 301	0.43 307	0.63 312	0.88 325	0.69 330	0.73 336	0.42 311	1.62 353	46.67 375	1.91 340	0.66 327	0.96 271	0.34 243	0.96 336	0.97 358	1.60 314	0.34 297	0.83 324	0.87 302	0.28 290	0.27 286	0.53 312	0.79 325	3.33 363	0.81 304

ktn	2.60 356	1.73 356	2.98 363	2.43 347	1.91 356	2.71 355	3.07 354	1.67 358	4.02 364	1.03 355	1.21 345	8.05 364	10.67 361	2.85 356	2.71 354	0.93 351	1.87 357	0.89 355	6.30 357	1.56 361	1.29 349	1.20 342	2.75 355	0.94 357	1.19 343	1.09 342	1.47 351	1.71 343

WQFJA1++	3.47 357	0.13 147	0.09 109	27.21 373	0.11 141	24.09 374	25.17 372	0.22 151	0.13 160	0.35 274	0.16 143	0.66 289	2.95 348	0.14 210	0.83 253	0.55 302	0.23 167	0.18 197	1.06 302	0.44 315	0.37 216	0.76 276	0.11 186	0.08 88	0.20 160	6.97 366	0.30 217	0.30 221

LSM0	3.50 358	0.37 305	0.30 296	0.55 309	0.46 313	0.59 309	0.74 318	0.75 335	0.61 327	0.60 338	0.85 332	1.16 314	1.54 329	0.27 286	26.81 371	45.36 375	0.62 317	0.38 317	3.22 342	0.63 329	1.24 348	1.69 356	0.31 307	0.43 324	0.61 322	1.00 336	1.01 338	2.47 355

LE_ROB	3.68 359	0.90 330	1.47 360	2.33 346	9.95 370	1.86 344	7.75 367	2.29 362	3.18 363	0.50 327	1.44 351	9.08 365	13.64 369	0.49 316	2.12 337	0.27 197	0.56 313	0.30 302	6.07 356	1.47 360	0.85 326	0.95 319	2.37 349	2.28 364	5.44 365	5.09 363	6.28 366	10.56 369

BEATNet-Init1	4.65 360	5.11 365	1.18 356	8.96 367	2.62 362	8.39 367	4.42 360	2.33 363	1.90 358	0.88 348	2.44 358	5.93 358	9.25 359	0.95 332	8.01 364	2.37 362	1.44 353	0.94 356	18.08 368	5.04 366	2.66 361	2.68 361	1.09 334	1.21 361	5.15 364	3.11 360	11.68 372	7.82 366

HanzoNet	4.74 361	4.36 364	3.81 366	6.11 363	3.89 363	7.79 366	8.32 368	4.11 366	4.85 365	1.57 362	2.49 359	11.43 366	13.37 368	11.17 372	3.70 358	1.86 360	5.08 365	1.37 359	11.06 363	3.04 363	2.28 360	2.12 359	5.14 369	1.16 360	1.84 358	1.75 350	1.82 357	2.43 354

DGTPSM_ROB	8.79 362	3.80 362	9.84 368	3.08 353	5.49 364	3.51 359	5.14 363	3.61 364	8.95 366	3.18 365	7.10 364	3.97 355	10.45 360	3.59 363	11.90 365	10.73 366	4.41 363	10.40 367	5.50 353	9.89 368	5.93 366	14.14 367	4.37 367	8.94 369	10.11 367	27.69 372	11.03 370	30.71 372

DPSMNet_ROB	9.04 363	3.83 363	9.86 369	3.11 354	5.50 365	3.56 360	5.15 364	3.61 364	9.03 367	3.27 366	7.94 366	4.20 356	13.24 367	3.69 364	12.40 366	10.89 367	4.53 364	10.61 368	6.52 358	9.90 369	5.99 367	14.29 368	4.38 368	8.94 369	10.26 370	27.69 372	11.05 371	30.71 372

DLNR_Zeroshot_test	9.87 364	28.41 375	0.21 256	46.94 376	0.13 172	0.20 219	44.81 376	0.29 258	0.11 118	0.37 287	0.19 172	0.34 242	0.10 117	1.27 334	60.18 375	71.71 376	4.00 362	2.44 361	1.35 307	0.24 238	0.70 312	1.10 335	0.09 144	0.15 216	0.27 233	0.24 199	0.29 208	0.32 228

LRCNet_RVC	10.35 365	14.59 370	3.37 364	20.91 371	17.84 373	20.02 372	16.02 371	6.47 368	2.41 362	19.86 373	12.93 369	19.51 369	8.57 358	26.59 374	3.97 359	0.73 335	10.36 369	5.77 366	23.32 371	6.94 367	2.69 362	1.25 344	22.85 372	8.44 368	0.73 326	0.43 286	1.72 355	1.19 323

PML	11.01 366	9.32 369	3.48 365	11.78 370	6.95 368	11.56 368	6.01 365	7.06 369	23.86 375	8.88 370	28.30 375	32.00 374	39.13 375	6.23 369	5.80 362	4.22 365	8.30 366	3.01 364	18.80 369	4.50 364	4.89 365	4.68 364	3.75 363	3.97 366	10.22 369	5.10 364	18.48 373	6.93 364

DPSM_ROB	13.05 367	7.58 366	11.51 370	4.93 360	5.66 366	5.96 363	4.58 361	8.35 370	10.81 369	6.72 368	8.04 367	7.98 362	12.24 364	3.78 365	13.45 367	13.54 368	10.09 367	13.22 369	8.97 361	11.59 370	15.77 370	18.47 370	3.50 361	10.95 371	27.87 372	35.88 374	31.10 374	39.72 374

DPSM	13.05 367	7.58 366	11.51 370	4.93 360	5.66 366	5.96 363	4.58 361	8.35 370	10.81 369	6.72 368	8.04 367	7.98 362	12.24 364	3.78 365	13.45 367	13.54 368	10.09 367	13.22 369	8.97 361	11.59 370	15.77 370	18.47 370	3.50 361	10.95 371	27.87 372	35.88 374	31.10 374	39.72 374

HaxPig	19.46 369	21.63 373	18.84 372	23.83 372	23.65 374	22.97 373	25.18 373	20.58 374	18.35 371	26.27 374	22.91 373	22.10 370	16.59 370	24.62 373	21.69 369	18.63 370	20.94 372	19.88 371	22.44 370	20.43 372	14.32 369	12.36 366	27.03 373	18.77 373	7.07 366	12.11 371	7.84 367	14.43 371

MEDIAN_ROB	22.62 370	26.33 374	23.49 375	27.73 374	26.93 375	26.84 375	28.37 374	23.96 375	21.35 372	31.36 375	26.67 374	25.78 372	19.59 371	27.60 375	23.84 370	20.19 371	25.79 373	23.70 372	27.36 373	24.30 375	19.01 372	15.78 369	29.59 374	20.33 374	10.21 368	11.16 370	10.14 369	13.33 370

AVERAGE_ROB	25.64 371	30.03 376	26.89 376	31.93 375	30.82 376	31.11 376	32.43 375	28.32 376	25.80 376	34.51 376	30.14 376	30.53 373	23.76 372	32.01 376	27.78 374	24.52 372	28.55 374	25.88 373	30.51 374	27.85 376	22.51 373	19.15 372	33.73 375	25.51 377	10.76 371	8.70 367	9.35 368	9.21 368

CasAABBNet	26.22 372	15.24 371	23.15 373	9.86 368	11.36 371	11.89 369	9.16 369	16.77 372	21.82 373	13.63 371	16.10 370	16.17 368	24.79 374	7.51 370	27.26 373	27.24 374	20.16 370	26.55 375	17.89 366	23.22 373	31.56 374	36.88 373	6.98 370	22.05 375	56.10 376	72.29 376	62.52 376	79.87 376

FlowAnything	26.28 373	15.26 372	23.18 374	9.90 369	11.45 372	11.93 370	9.21 370	16.87 373	21.85 374	13.67 372	16.29 372	16.14 367	24.68 373	7.63 371	27.13 372	27.17 373	20.18 371	26.52 374	17.99 367	23.38 374	31.56 374	37.20 374	7.04 371	22.12 376	56.09 375	72.59 377	62.57 377	80.02 377

GS-Stereo																							0.03 20	0.04 27	0.07 29	0.06 19	0.07 26	0.05 22

FSD		0.26 281	0.26 284	0.27 263	0.26 273	0.26 257	0.31 278	0.33 277	0.20 233	0.28 210	0.21 189			0.29 288	0.39 160	0.42 274			0.34 202	0.31 287				0.28 289	0.30 257	0.29 240	0.30 217	0.31 226

STTRV1_RVC		0.33 295	0.28 291	0.43 297	0.33 292	0.42 293	0.38 289	0.41 294	0.41 304	0.37 287	0.42 282	0.62 285	0.74 305	0.52 319		0.39 262	0.91 333	0.28 292		0.75 343	0.94 335			0.51 329	0.51 309	0.67 315	0.63 309	1.33 331

DPSimNet_ROB		8.37 368	4.26 367	7.17 365	7.54 369	5.72 362	6.51 366	5.76 367	9.67 368	4.19 367	16.17 371	7.25 361	11.41 362	5.00 368	7.97 363	4.08 364		2.95 363	13.34 365	4.83 365	6.37 368	4.66 363	4.16 366	5.12 367		9.01 369	5.12 365	8.92 367

Low-res two-view benchmark