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

derf	0.04 3	0.02 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	0.01 3	0.23 68	0.08 7	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.06 7	0.02 4	0.02 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.03 3

qqai	0.04 3	0.03 4	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 5	0.26 96	0.08 7	0.05 3	0.04 3	0.06 12	0.04 4	0.05 3	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.05 9	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 3	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 13	0.04 16	0.03 3	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.04 53	0.13 18	0.07 3	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 13	0.06 7	0.03 21	0.03 10	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.03 3

LACA2	0.04 3	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.03 15	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 44	0.02 5	0.06 32	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.05 5	0.02 4	0.03 10	0.06 18	0.05 9	0.05 8	0.04 9

BridgeDepth	0.04 3	0.04 16	0.04 28	0.04 27	0.03 15	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 5	0.08 53	0.03 22	0.02 5	0.09 5	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.06 12	0.04 4	0.06 13	0.05 5	0.02 4	0.03 10	0.06 18	0.06 20	0.07 27	0.04 9
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 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 31	0.04 13	0.02 3	0.03 3	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.08 3	0.08 7	0.05 3	0.04 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.10 32	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.05 8	0.03 3

CroCo-Stereo	0.04 3	0.03 4	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 17	0.06 12	0.06 21	0.07 22	0.04 4	0.08 27	0.06 7	0.01 3	0.02 3	0.06 18	0.05 9	0.05 8	0.04 9
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 10	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 15	0.04 24	0.02 5	0.04 13	0.05 27	0.06 44	0.03 8	0.06 32	0.02 3	0.02 5	0.18 42	0.13 48	0.08 34	0.06 21	0.08 30	0.05 14	0.08 27	0.12 41	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.04 9

MLG-Stereo	0.05 10	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 13	0.04 16	0.05 30	0.03 8	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.17 39	0.13 48	0.08 34	0.06 21	0.08 30	0.05 14	0.08 27	0.07 11	0.02 4	0.02 3	0.05 6	0.04 3	0.06 14	0.05 23

MM-Stereo_test3	0.05 10	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.02 3	0.02 5	0.04 13	0.05 27	0.04 12	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.11 12	0.10 17	0.07 25	0.05 11	0.06 12	0.05 14	0.06 13	0.17 61	0.04 47	0.03 10	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

CoSv	0.05 10	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.05 45	0.03 31	0.05 32	0.04 16	0.04 12	0.02 5	0.03 3	0.03 22	0.02 5	0.09 5	0.09 16	0.07 25	0.04 3	0.08 30	0.04 4	0.07 21	0.04 3	0.02 4	0.02 3	0.08 45	0.05 9	0.07 27	0.04 9

AIO-test2	0.05 10	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 13	0.05 27	0.04 12	0.07 50	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.22 63	0.17 87	0.06 12	0.05 11	0.05 4	0.05 14	0.05 3	0.16 58	0.02 4	0.03 10	0.04 3	0.05 9	0.03 3	0.04 9

U	0.05 10	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 13	0.02 3	0.04 12	0.01 3	0.05 20	0.03 22	0.02 5	0.14 24	0.12 39	0.08 34	0.07 31	0.08 30	0.05 14	0.10 50	0.09 24	0.02 4	0.03 10	0.08 45	0.07 29	0.06 14	0.06 40

ProNet	0.05 10	0.04 16	0.04 28	0.03 11	0.02 3	0.04 24	0.08 127	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.06 38	0.03 3	0.02 3	0.03 32	0.12 14	0.10 17	0.07 25	0.06 21	0.06 12	0.04 4	0.06 13	0.08 17	0.03 21	0.04 29	0.05 6	0.04 3	0.05 8	0.04 9

CroCo-Stereo Lap2	0.05 10	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 13	0.03 7	0.06 44	0.03 8	0.04 6	0.03 22	0.02 5	0.12 14	0.11 29	0.07 25	0.07 31	0.07 22	0.05 14	0.09 40	0.08 17	0.02 4	0.03 10	0.08 45	0.08 44	0.07 27	0.05 23

PointNet	0.06 18	0.04 16	0.05 46	0.04 27	0.03 15	0.04 24	0.04 57	0.07 54	0.05 27	0.05 30	0.06 38	0.05 20	0.04 38	0.03 32	0.09 5	0.07 3	0.06 12	0.04 3	0.06 12	0.05 14	0.07 21	0.09 24	0.04 47	0.05 48	0.07 30	0.08 44	0.09 55	0.07 49

LACA3	0.06 18	0.05 36	0.05 46	0.05 50	0.04 34	0.05 45	0.04 57	0.04 13	0.06 39	0.06 44	0.04 16	0.08 53	0.04 38	0.04 53	0.13 18	0.10 17	0.06 12	0.08 44	0.08 30	0.06 28	0.08 27	0.09 24	0.03 21	0.04 29	0.08 45	0.08 44	0.09 55	0.08 58

LACA1	0.06 18	0.05 36	0.04 28	0.04 27	0.05 51	0.04 24	0.03 31	0.03 3	0.06 39	0.05 30	0.04 16	0.06 32	0.04 38	0.03 32	0.10 9	0.10 17	0.06 12	0.08 44	0.07 22	0.05 14	0.07 21	0.07 11	0.03 21	0.04 29	0.07 30	0.08 44	0.08 40	0.06 40

MatchStereo	0.06 18	0.04 16	0.05 46	0.03 11	0.04 34	0.03 7	0.03 31	0.04 13	0.07 57	0.03 3	0.06 38	0.04 6	0.05 50	0.03 32	0.14 24	0.10 17	0.06 12	0.08 44	0.06 12	0.07 32	0.08 27	0.10 32	0.03 21	0.04 29	0.07 30	0.08 44	0.06 14	0.06 40
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 18	0.05 36	0.04 28	0.04 27	0.04 34	0.03 7	0.03 31	0.06 43	0.08 66	0.05 30	0.06 38	0.04 6	0.05 50	0.04 53	0.14 24	0.08 7	0.07 25	0.06 21	0.06 12	0.05 14	0.06 13	0.07 11	0.04 47	0.04 29	0.07 30	0.08 44	0.08 40	0.07 49

NLCSM	0.06 18	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.07 54	0.16 213	0.04 12	0.11 102	0.05 20	0.31 280	0.02 5	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 10	0.05 6	0.07 29	0.04 4	0.04 9

LG-Stereo	0.06 18	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.04 34	0.04 24	0.02 5	0.06 43	0.05 27	0.06 44	0.06 38	0.08 53	0.03 22	0.02 5	0.24 78	0.12 39	0.08 34	0.06 21	0.08 30	0.07 32	0.10 50	0.09 24	0.02 4	0.03 10	0.06 18	0.06 20	0.07 27	0.05 23

MM-Stereo_test1	0.06 18	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 13	0.04 16	0.04 12	0.03 8	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.15 32	0.17 87	0.07 25	0.07 31	0.06 12	0.08 47	0.06 13	0.23 88	0.05 69	0.03 10	0.05 6	0.05 9	0.06 14	0.04 9

RAStereo	0.06 18	0.05 36	0.04 28	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.05 32	0.03 7	0.10 70	0.03 8	0.08 53	0.04 38	0.02 5	0.15 32	0.11 29	0.09 45	0.08 44	0.10 52	0.05 14	0.13 68	0.09 24	0.02 4	0.03 10	0.09 58	0.07 29	0.07 27	0.07 49

DispViT+	0.07 27	0.05 36	0.05 46	0.07 73	0.05 51	0.05 45	0.04 57	0.05 32	0.07 57	0.06 44	0.08 61	0.06 32	0.05 50	0.03 32	0.11 12	0.10 17	0.06 12	0.08 44	0.08 30	0.06 28	0.07 21	0.08 17	0.03 21	0.06 66	0.07 30	0.10 70	0.08 40	0.09 66

WQFJA1	0.07 27	0.05 36	0.03 6	0.04 27	0.04 34	0.05 45	0.03 31	0.06 43	0.18 233	0.04 12	0.17 161	0.05 20	0.36 285	0.03 32	0.14 24	0.08 7	0.06 12	0.05 11	0.06 12	0.05 14	0.05 3	0.08 17	0.03 21	0.04 29	0.06 18	0.07 29	0.06 14	0.06 40

WQFJX1	0.07 27	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.06 43	0.19 239	0.04 12	0.12 115	0.04 6	0.33 282	0.02 5	0.09 5	0.07 3	0.06 12	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.05 3	0.07 11	0.03 21	0.03 10	0.06 18	0.07 29	0.06 14	0.04 9

WQFJX	0.07 27	0.04 16	0.04 28	0.04 27	0.03 15	0.05 45	0.03 31	0.05 32	0.18 233	0.04 12	0.15 136	0.04 6	0.36 285	0.02 5	0.12 14	0.08 7	0.05 3	0.05 11	0.05 4	0.05 14	0.05 3	0.07 11	0.03 21	0.04 29	0.05 6	0.08 44	0.06 14	0.06 40

NLMM	0.07 27	0.05 36	0.03 6	0.04 27	0.04 34	0.05 45	0.03 31	0.06 43	0.18 233	0.04 12	0.17 161	0.05 20	0.36 285	0.03 32	0.14 24	0.08 7	0.06 12	0.05 11	0.06 12	0.05 14	0.05 3	0.08 17	0.03 21	0.04 29	0.06 18	0.07 29	0.06 14	0.06 40

MonStereo	0.07 27	0.04 16	0.04 28	0.04 27	0.04 34	0.03 7	0.03 31	0.05 32	0.05 27	0.05 30	0.06 38	0.05 20	0.04 38	0.03 32	0.20 49	0.17 87	0.08 34	0.07 31	0.08 30	0.07 32	0.08 27	0.15 53	0.03 21	0.03 10	0.08 45	0.07 29	0.08 40	0.07 49

AdaDepth	0.07 27	0.06 51	0.04 28	0.04 27	0.05 51	0.04 24	0.03 31	0.05 32	0.06 39	0.04 12	0.06 38	0.06 32	0.03 22	0.03 32	0.21 56	0.15 61	0.09 45	0.08 44	0.10 52	0.07 32	0.08 27	0.17 61	0.03 21	0.04 29	0.07 30	0.07 29	0.09 55	0.07 49

111111	0.07 27	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.04 34	0.03 7	0.03 31	0.04 13	0.05 27	0.03 3	0.04 16	0.06 32	0.03 22	0.02 5	0.26 96	0.15 61	0.06 12	0.06 21	0.09 46	0.12 99	0.09 40	0.33 145	0.07 101	0.03 10	0.05 6	0.05 9	0.05 8	0.03 3

MLG-Stereo_test2	0.07 27	0.05 36	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.04 24	0.02 5	0.06 43	0.05 27	0.07 61	0.05 28	0.07 48	0.03 22	0.04 53	0.21 56	0.16 76	0.11 61	0.07 31	0.14 72	0.07 32	0.11 56	0.22 84	0.04 47	0.03 10	0.07 30	0.06 20	0.09 55	0.06 40

AIO-test1	0.07 27	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.06 43	0.06 39	0.06 44	0.06 38	0.06 32	0.02 3	0.03 32	0.24 78	0.15 61	0.06 12	0.05 11	0.05 4	0.08 47	0.06 13	0.33 145	0.02 4	0.03 10	0.04 3	0.05 9	0.04 4	0.04 9

DEFOM-Stereo	0.07 27	0.06 51	0.04 28	0.06 66	0.05 51	0.06 61	0.03 31	0.06 43	0.05 27	0.06 44	0.08 61	0.06 32	0.03 22	0.04 53	0.20 49	0.12 39	0.11 61	0.09 52	0.10 52	0.07 32	0.11 56	0.09 24	0.04 47	0.04 29	0.09 58	0.08 44	0.12 73	0.08 58

AIO-Stereo	0.07 27	0.05 36	0.04 28	0.04 27	0.04 34	0.04 24	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.04 12	0.05 28	0.04 6	0.03 22	0.03 32	0.21 56	0.11 29	0.10 58	0.06 21	0.09 46	0.14 133	0.08 27	0.47 201	0.03 21	0.04 29	0.06 18	0.05 9	0.07 27	0.04 9

RSM	0.07 27	0.05 36	0.04 28	0.04 27	0.04 34	0.05 45	0.03 31	0.04 13	0.03 7	0.04 12	0.05 28	0.06 32	0.03 22	0.02 5	0.12 14	0.10 17	0.07 25	0.06 21	0.07 22	0.08 47	0.09 40	0.60 238	0.03 21	0.04 29	0.06 18	0.06 20	0.07 27	0.05 23

MCSU-Stereo	0.08 40	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 13	0.04 16	0.05 30	0.05 28	0.08 53	0.02 3	0.02 5	0.21 56	0.13 48	0.08 34	0.09 52	0.07 22	0.09 63	0.09 40	0.59 236	0.06 85	0.03 10	0.07 30	0.07 29	0.08 40	0.05 23

BridgeDepth_RVC	0.08 40	0.07 56	0.06 61	0.05 50	0.06 68	0.06 61	0.04 57	0.07 54	0.09 78	0.07 61	0.07 50	0.07 48	0.05 50	0.04 53	0.15 32	0.12 39	0.08 34	0.09 52	0.09 46	0.07 32	0.09 40	0.09 24	0.03 21	0.05 48	0.09 58	0.11 78	0.10 61	0.11 76
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.08 40	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.03 31	0.06 43	0.22 255	0.05 30	0.15 136	0.05 20	0.41 294	0.03 32	0.15 32	0.10 17	0.05 3	0.05 11	0.07 22	0.06 28	0.06 13	0.10 32	0.03 21	0.05 48	0.08 45	0.07 29	0.08 40	0.05 23

NLSM1	0.08 40	0.04 16	0.04 28	0.04 27	0.04 34	0.05 45	0.04 57	0.07 54	0.21 249	0.04 12	0.18 171	0.06 32	0.38 291	0.03 32	0.15 32	0.10 17	0.06 12	0.05 11	0.07 22	0.05 14	0.07 21	0.09 24	0.03 21	0.04 29	0.07 30	0.08 44	0.07 27	0.05 23

VIP-Stereo	0.08 40	0.06 51	0.06 61	0.05 50	0.04 34	0.04 24	0.02 5	0.06 43	0.05 27	0.06 44	0.09 73	0.10 63	0.03 22	0.03 32	0.14 24	0.12 39	0.12 66	0.09 52	0.10 52	0.07 32	0.12 63	0.18 68	0.03 21	0.05 48	0.08 45	0.08 44	0.07 27	0.08 58

MM-Stereo_test2	0.08 40	0.05 36	0.04 28	0.04 27	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 13	0.04 16	0.06 44	0.04 16	0.04 6	0.03 22	0.03 32	0.23 68	0.25 189	0.08 34	0.07 31	0.07 22	0.12 99	0.08 27	0.55 220	0.05 69	0.04 29	0.05 6	0.09 64	0.06 14	0.06 40

GIP-stereo	0.08 40	0.05 36	0.04 28	0.04 27	0.03 15	0.04 24	0.03 31	0.03 3	0.03 7	0.05 30	0.04 16	0.05 20	0.03 22	0.04 53	0.30 118	0.22 158	0.09 45	0.07 31	0.09 46	0.10 79	0.09 40	0.43 188	0.02 4	0.04 29	0.07 30	0.07 29	0.08 40	0.05 23

RSM++	0.08 40	0.05 36	0.05 46	0.05 50	0.05 51	0.04 24	0.03 31	0.06 43	0.06 39	0.05 30	0.05 28	0.07 48	0.04 38	0.02 5	0.13 18	0.11 29	0.09 45	0.07 31	0.08 30	0.10 79	0.10 50	0.64 246	0.04 47	0.05 48	0.08 45	0.07 29	0.08 40	0.05 23

MoCha-V2	0.08 40	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.03 15	0.04 24	0.02 5	0.04 13	0.03 7	0.04 12	0.05 28	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.37 149	0.12 39	0.07 25	0.08 44	0.08 30	0.15 167	0.08 27	0.56 229	0.03 21	0.03 10	0.06 18	0.05 9	0.05 8	0.03 3

StereoVision	0.08 40	0.05 36	0.05 46	0.04 27	0.04 34	0.05 45	0.03 31	0.07 54	0.11 122	0.05 30	0.06 38	0.06 32	0.06 66	0.02 5	0.14 24	0.13 48	0.09 45	0.07 31	0.10 52	0.08 47	0.09 40	0.08 17	0.03 21	0.05 48	0.12 86	0.10 70	0.13 82	0.13 87

RAFT	0.08 40	0.04 16	0.06 61	0.05 50	0.03 15	0.07 73	0.03 31	0.10 68	0.05 27	0.06 44	0.07 50	0.08 53	0.05 50	0.02 5	0.22 63	0.11 29	0.09 45	0.06 21	0.08 30	0.06 28	0.08 27	0.10 32	0.02 4	0.04 29	0.14 100	0.14 104	0.16 95	0.15 107

delet	0.08 40	0.08 70	0.07 77	0.09 107	0.07 80	0.08 93	0.06 95	0.07 54	0.06 39	0.09 65	0.08 61	0.11 68	0.06 66	0.07 95	0.15 32	0.10 17	0.10 58	0.09 52	0.08 30	0.09 63	0.10 50	0.08 17	0.05 69	0.07 77	0.10 64	0.09 64	0.10 61	0.08 58

TDLM	0.08 40	0.08 70	0.07 77	0.07 73	0.08 97	0.07 73	0.06 95	0.08 61	0.06 39	0.06 44	0.12 115	0.08 53	0.06 66	0.05 66	0.10 9	0.10 17	0.10 58	0.09 52	0.08 30	0.07 32	0.09 40	0.10 32	0.05 69	0.07 77	0.08 45	0.08 44	0.09 55	0.09 66

TS12	0.09 53	0.07 56	0.07 77	0.07 73	0.06 68	0.07 73	0.04 57	0.11 74	0.07 57	0.06 44	0.11 102	0.11 68	0.05 50	0.05 66	0.20 49	0.13 48	0.09 45	0.10 66	0.13 67	0.08 47	0.13 68	0.13 44	0.04 47	0.06 66	0.12 86	0.10 70	0.13 82	0.14 96

TS	0.09 53	0.07 56	0.07 77	0.07 73	0.06 68	0.07 73	0.04 57	0.11 74	0.07 57	0.06 44	0.11 102	0.11 68	0.05 50	0.05 66	0.20 49	0.13 48	0.09 45	0.10 66	0.13 67	0.08 47	0.13 68	0.13 44	0.04 47	0.06 66	0.12 86	0.10 70	0.13 82	0.14 96

GASTEREO	0.09 53	0.04 16	0.04 28	0.04 27	0.04 34	0.04 24	0.02 5	0.04 13	0.06 39	0.05 30	0.04 16	0.06 32	0.04 38	0.02 5	0.42 170	0.34 254	0.08 34	0.07 31	0.08 30	0.09 63	0.08 27	0.43 188	0.05 69	0.07 77	0.07 30	0.08 44	0.07 27	0.05 23

MSCF	0.09 53	0.04 16	0.04 28	0.04 27	0.03 15	0.04 24	0.02 5	0.04 13	0.06 39	0.04 12	0.04 16	0.06 32	0.04 38	0.03 32	0.42 170	0.33 252	0.08 34	0.07 31	0.08 30	0.09 63	0.08 27	0.42 183	0.04 47	0.07 77	0.07 30	0.08 44	0.06 14	0.05 23

DFGA-Net	0.09 53	0.09 80	0.05 46	0.07 73	0.05 51	0.06 61	0.05 77	0.11 74	0.07 57	0.12 83	0.08 61	0.13 79	0.06 66	0.04 53	0.17 39	0.13 48	0.14 76	0.10 66	0.14 72	0.07 32	0.12 63	0.14 49	0.05 69	0.07 77	0.10 64	0.09 64	0.14 86	0.11 76

IGEV-Stereo++	0.09 53	0.05 36	0.04 28	0.05 50	0.05 51	0.04 24	0.02 5	0.05 32	0.05 27	0.05 30	0.05 28	0.05 20	0.04 38	0.03 32	0.32 129	0.19 117	0.07 25	0.09 52	0.10 52	0.14 133	0.09 40	0.55 220	0.10 167	0.03 10	0.06 18	0.06 20	0.08 40	0.05 23

Occ-G	0.09 53	0.07 56	0.05 46	0.05 50	0.04 34	0.05 45	0.03 31	0.05 32	0.04 16	0.04 12	0.08 61	0.06 32	0.04 38	0.03 32	0.28 113	0.15 61	0.09 45	0.09 52	0.14 72	0.10 79	0.10 50	0.41 180	0.08 128	0.05 48	0.07 30	0.06 20	0.08 40	0.06 40

iRaftStereo_RVC	0.09 53	0.07 56	0.06 61	0.05 50	0.05 51	0.06 61	0.03 31	0.10 68	0.06 39	0.10 70	0.09 73	0.10 63	0.05 50	0.04 53	0.13 18	0.11 29	0.14 76	0.10 66	0.12 64	0.08 47	0.15 78	0.22 84	0.04 47	0.06 66	0.10 64	0.08 44	0.11 68	0.08 58

GEAStereo	0.10 61	0.07 56	0.06 61	0.06 66	0.05 51	0.05 45	0.04 57	0.05 32	0.04 16	0.06 44	0.04 16	0.07 48	0.02 3	0.06 83	0.49 198	0.32 240	0.09 45	0.07 31	0.09 46	0.12 99	0.11 56	0.25 98	0.04 47	0.05 48	0.08 45	0.07 29	0.08 40	0.05 23

GSStereo	0.10 61	0.06 51	0.05 46	0.04 27	0.04 34	0.05 45	0.03 31	0.03 3	0.20 245	0.05 30	0.04 16	0.05 20	0.02 3	0.02 5	0.46 192	0.32 240	0.14 76	0.09 52	0.10 52	0.09 63	0.11 56	0.48 205	0.03 21	0.04 29	0.07 30	0.06 20	0.07 27	0.05 23

gasm-f	0.10 61	0.07 56	0.06 61	0.06 66	0.05 51	0.05 45	0.04 57	0.05 32	0.04 16	0.06 44	0.04 16	0.07 48	0.02 3	0.06 83	0.49 198	0.32 240	0.09 45	0.07 31	0.09 46	0.12 99	0.11 56	0.25 98	0.04 47	0.05 48	0.08 45	0.07 29	0.08 40	0.05 23

LG-Stereo_L2	0.10 61	0.08 70	0.05 46	0.04 27	0.05 51	0.05 45	0.03 31	0.13 85	0.09 78	0.21 119	0.09 73	0.13 79	0.05 50	0.05 66	0.24 78	0.17 87	0.14 76	0.09 52	0.14 72	0.08 47	0.19 103	0.27 108	0.03 21	0.05 48	0.10 64	0.08 44	0.10 61	0.09 66

LGtest1	0.10 61	0.07 56	0.06 61	0.06 66	0.07 80	0.07 73	0.04 57	0.10 68	0.09 78	0.09 65	0.10 90	0.10 63	0.05 50	0.06 83	0.26 96	0.17 87	0.15 86	0.11 75	0.16 82	0.10 79	0.17 84	0.18 68	0.05 69	0.06 66	0.10 64	0.09 64	0.12 73	0.10 74

MaDis-Stereo	0.10 61	0.07 56	0.06 61	0.04 27	0.04 34	0.04 24	0.04 57	0.09 64	0.07 57	0.11 76	0.08 61	0.13 79	0.06 66	0.03 32	0.17 39	0.14 56	0.15 86	0.12 85	0.17 91	0.07 32	0.17 84	0.15 53	0.03 21	0.06 66	0.15 116	0.20 167	0.16 95	0.19 140

AASNet	0.10 61	0.10 93	0.07 77	0.10 116	0.10 126	0.11 135	0.08 127	0.12 79	0.06 39	0.10 70	0.11 102	0.10 63	0.06 66	0.07 95	0.16 38	0.12 39	0.13 71	0.11 75	0.11 60	0.09 63	0.11 56	0.13 44	0.06 85	0.08 91	0.11 76	0.10 70	0.10 61	0.09 66

MMNet	0.10 61	0.09 80	0.07 77	0.10 116	0.09 107	0.09 112	0.07 110	0.10 68	0.08 66	0.08 63	0.09 73	0.13 79	0.06 66	0.08 106	0.26 96	0.11 29	0.13 71	0.11 75	0.12 64	0.09 63	0.11 56	0.10 32	0.06 85	0.08 91	0.10 64	0.11 78	0.13 82	0.12 83

AANet_RVC	0.10 61	0.08 70	0.08 97	0.07 73	0.09 107	0.06 61	0.07 110	0.09 64	0.09 78	0.08 63	0.09 73	0.08 53	0.07 83	0.06 83	0.19 45	0.12 39	0.11 61	0.12 85	0.11 60	0.10 79	0.10 50	0.10 32	0.07 101	0.08 91	0.11 76	0.12 86	0.12 73	0.14 96

LG-Stereo_L1	0.11 70	0.08 70	0.05 46	0.05 50	0.05 51	0.05 45	0.03 31	0.13 85	0.10 95	0.21 119	0.09 73	0.12 76	0.05 50	0.05 66	0.24 78	0.18 99	0.14 76	0.09 52	0.15 80	0.08 47	0.19 103	0.30 127	0.03 21	0.05 48	0.10 64	0.08 44	0.10 61	0.09 66

MLG-Stereo_test3	0.11 70	0.06 51	0.05 46	0.05 50	0.06 68	0.06 61	0.04 57	0.07 54	0.06 39	0.09 65	0.08 61	0.13 79	0.03 22	0.05 66	0.21 56	0.16 76	0.12 66	0.09 52	0.29 185	0.07 32	0.14 75	0.57 231	0.03 21	0.05 48	0.08 45	0.08 44	0.10 61	0.08 58

plain	0.11 70	0.10 93	0.07 77	0.06 66	0.07 80	0.07 73	0.04 57	0.13 85	0.06 39	0.16 90	0.07 50	0.12 76	0.05 50	0.04 53	0.19 45	0.16 76	0.16 93	0.13 100	0.15 80	0.08 47	0.17 84	0.15 53	0.04 47	0.08 91	0.13 94	0.12 86	0.12 73	0.14 96

MIF-Stereo (partial)	0.11 70	0.09 80	0.08 97	0.07 73	0.06 68	0.07 73	0.04 57	0.12 79	0.09 78	0.12 83	0.07 50	0.10 63	0.07 83	0.05 66	0.21 56	0.16 76	0.16 93	0.13 100	0.14 72	0.08 47	0.18 93	0.15 53	0.05 69	0.08 91	0.13 94	0.11 78	0.16 95	0.13 87

UniTT-Stereo	0.11 70	0.07 56	0.06 61	0.05 50	0.05 51	0.06 61	0.04 57	0.10 68	0.07 57	0.13 86	0.07 50	0.13 79	0.12 163	0.08 106	0.21 56	0.15 61	0.16 93	0.12 85	0.20 110	0.09 63	0.18 93	0.14 49	0.07 101	0.07 77	0.13 94	0.18 142	0.10 61	0.13 87

RAFT_CTSACE	0.11 70	0.09 80	0.07 77	0.05 50	0.06 68	0.08 93	0.06 95	0.12 79	0.08 66	0.18 103	0.06 38	0.15 95	0.12 163	0.05 66	0.18 42	0.14 56	0.15 86	0.10 66	0.13 67	0.07 32	0.17 84	0.24 93	0.04 47	0.07 77	0.14 100	0.14 104	0.19 121	0.14 96

CVANet_RVC	0.11 70	0.12 129	0.11 142	0.13 159	0.10 126	0.11 135	0.08 127	0.13 85	0.09 78	0.10 70	0.16 149	0.11 68	0.08 98	0.08 106	0.13 18	0.12 39	0.12 66	0.12 85	0.12 64	0.09 63	0.12 63	0.17 61	0.06 85	0.08 91	0.11 76	0.10 70	0.11 68	0.14 96

LG-G_1	0.12 77	0.08 70	0.06 61	0.08 93	0.07 80	0.08 93	0.05 77	0.09 64	0.06 39	0.09 65	0.07 50	0.13 79	0.06 66	0.07 95	0.27 107	0.21 144	0.14 76	0.11 75	0.16 82	0.09 63	0.15 78	0.73 280	0.05 69	0.05 48	0.10 64	0.09 64	0.12 73	0.11 76

LG-G	0.12 77	0.08 70	0.06 61	0.08 93	0.07 80	0.08 93	0.05 77	0.09 64	0.06 39	0.09 65	0.07 50	0.13 79	0.06 66	0.07 95	0.27 107	0.21 144	0.14 76	0.11 75	0.16 82	0.09 63	0.15 78	0.73 280	0.05 69	0.05 48	0.10 64	0.09 64	0.12 73	0.11 76

GREAT-IGEV	0.12 77	0.04 16	0.04 28	0.03 11	0.02 3	0.04 24	0.02 5	0.04 13	0.20 245	0.04 12	0.05 28	0.08 53	0.02 3	0.02 5	0.40 164	0.42 286	0.08 34	0.09 52	0.08 30	0.12 99	0.07 21	0.76 288	0.08 128	0.14 216	0.06 18	0.06 20	0.08 40	0.04 9
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 77	0.10 93	0.08 97	0.07 73	0.05 51	0.07 73	0.05 77	0.16 102	0.07 57	0.11 76	0.15 136	0.16 107	0.16 215	0.03 32	0.18 42	0.15 61	0.11 61	0.10 66	0.13 67	0.08 47	0.13 68	0.20 77	0.04 47	0.09 114	0.13 94	0.15 118	0.20 132	0.18 122

CCAANet	0.12 77	0.10 93	0.10 124	0.10 116	0.08 97	0.09 112	0.12 190	0.12 79	0.10 95	0.11 76	0.10 90	0.19 128	0.09 108	0.07 95	0.22 63	0.15 61	0.14 76	0.11 75	0.11 60	0.09 63	0.13 68	0.11 40	0.07 101	0.07 77	0.11 76	0.12 86	0.21 139	0.14 96

DMCA	0.12 77	0.09 80	0.10 124	0.08 93	0.09 107	0.08 93	0.09 148	0.13 85	0.10 95	0.11 76	0.13 122	0.13 79	0.08 98	0.09 129	0.24 78	0.15 61	0.15 86	0.14 115	0.13 67	0.10 79	0.14 75	0.12 41	0.09 147	0.09 114	0.12 86	0.13 95	0.11 68	0.12 83

GANet	0.12 77	0.10 93	0.10 124	0.10 116	0.10 126	0.13 159	0.10 171	0.14 91	0.08 66	0.11 76	0.24 230	0.15 95	0.08 98	0.08 106	0.14 24	0.13 48	0.15 86	0.15 128	0.11 60	0.08 47	0.12 63	0.25 98	0.08 128	0.08 91	0.13 94	0.10 70	0.12 73	0.11 76

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 84	0.08 70	0.06 61	0.07 73	0.07 80	0.07 73	0.03 31	0.16 102	0.09 78	0.24 161	0.08 61	0.11 68	0.06 66	0.05 66	0.27 107	0.19 117	0.17 98	0.13 100	0.16 82	0.11 91	0.24 153	0.61 242	0.05 69	0.05 48	0.11 76	0.11 78	0.14 86	0.09 66

MIM_Stereo	0.13 84	0.09 80	0.08 97	0.08 93	0.07 80	0.09 112	0.05 77	0.13 85	0.06 39	0.19 110	0.10 90	0.11 68	0.05 50	0.05 66	0.25 89	0.34 254	0.17 98	0.12 85	0.20 110	0.12 99	0.19 103	0.43 188	0.04 47	0.07 77	0.11 76	0.10 70	0.15 90	0.09 66

AEACV	0.13 84	0.08 70	0.05 46	0.05 50	0.05 51	0.04 24	0.03 31	0.05 32	0.03 7	0.05 30	0.05 28	0.06 32	0.03 22	0.04 53	0.64 233	0.54 313	0.09 45	0.12 85	0.16 82	0.18 207	0.13 68	0.73 280	0.07 101	0.04 29	0.08 45	0.12 86	0.07 27	0.05 23

anonymousdsp	0.13 84	0.07 56	0.06 61	0.05 50	0.05 51	0.06 61	0.04 57	0.10 68	0.06 39	0.11 76	0.43 298	0.08 53	0.04 38	0.05 66	0.31 125	0.21 144	0.12 66	0.10 66	0.14 72	0.15 167	0.15 78	0.58 234	0.10 167	0.05 48	0.09 58	0.07 29	0.12 73	0.07 49

RAFT+CT+SA	0.13 84	0.11 114	0.09 111	0.08 93	0.06 68	0.07 73	0.06 95	0.19 126	0.09 78	0.16 90	0.08 61	0.19 128	0.16 215	0.05 66	0.19 45	0.20 129	0.13 71	0.11 75	0.17 91	0.09 63	0.18 93	0.30 127	0.04 47	0.09 114	0.16 122	0.14 104	0.18 113	0.17 115

ARAFT	0.13 84	0.09 80	0.07 77	0.09 107	0.07 80	0.08 93	0.04 57	0.14 91	0.08 66	0.21 119	0.10 90	0.17 116	0.06 66	0.06 83	0.19 45	0.15 61	0.18 109	0.15 128	0.21 123	0.08 47	0.20 112	0.34 150	0.05 69	0.07 77	0.15 116	0.11 78	0.18 113	0.13 87

SGD-Stereo	0.14 90	0.07 56	0.05 46	0.06 66	0.06 68	0.08 93	0.04 57	0.08 61	0.09 78	0.10 70	0.06 38	0.13 79	0.06 66	0.04 53	1.16 293	0.18 99	0.19 118	0.10 66	0.16 82	0.09 63	0.19 103	0.14 49	0.06 85	0.06 66	0.11 76	0.12 86	0.16 95	0.13 87

YMNet	0.14 90	0.11 114	0.09 111	0.10 116	0.10 126	0.12 148	0.17 228	0.11 74	0.10 95	0.10 70	0.08 61	0.16 107	0.13 180	0.10 148	0.65 237	0.16 76	0.13 71	0.12 85	0.14 72	0.08 47	0.12 63	0.12 41	0.07 101	0.07 77	0.16 122	0.11 78	0.15 90	0.12 83

IGEV-Stereo+	0.14 90	0.11 114	0.05 46	0.05 50	0.06 68	0.06 61	0.03 31	0.16 102	0.08 66	0.24 161	0.21 199	0.11 68	0.06 66	0.06 83	0.29 116	0.27 208	0.14 76	0.11 75	0.19 101	0.15 167	0.20 112	0.68 270	0.08 128	0.05 48	0.10 64	0.12 86	0.08 40	0.09 66

LL-Strereo2	0.14 90	0.08 70	0.07 77	0.07 73	0.07 80	0.06 61	0.05 77	0.15 96	0.10 95	0.22 128	0.09 73	0.13 79	0.07 83	0.07 95	0.24 78	0.26 199	0.17 98	0.11 75	0.20 110	0.10 79	0.21 124	0.68 270	0.06 85	0.07 77	0.12 86	0.14 104	0.15 90	0.10 74

TestStereo1	0.14 90	0.13 151	0.08 97	0.07 73	0.07 80	0.08 93	0.07 110	0.14 91	0.10 95	0.17 96	0.09 73	0.15 95	0.17 225	0.05 66	0.26 96	0.21 144	0.16 93	0.12 85	0.20 110	0.10 79	0.20 112	0.30 127	0.04 47	0.08 91	0.18 138	0.18 142	0.26 188	0.20 150

TESTraft	0.14 90	0.11 114	0.08 97	0.07 73	0.07 80	0.07 73	0.07 110	0.15 96	0.11 122	0.17 96	0.10 90	0.15 95	0.16 215	0.05 66	0.25 89	0.21 144	0.15 86	0.12 85	0.19 101	0.10 79	0.19 103	0.29 116	0.04 47	0.08 91	0.18 138	0.17 133	0.24 160	0.20 150

SA-5K	0.14 90	0.13 151	0.08 97	0.07 73	0.07 80	0.08 93	0.07 110	0.14 91	0.10 95	0.17 96	0.09 73	0.15 95	0.17 225	0.05 66	0.26 96	0.21 144	0.16 93	0.12 85	0.20 110	0.10 79	0.20 112	0.30 127	0.04 47	0.08 91	0.18 138	0.18 142	0.26 188	0.20 150

raft+_RVC	0.14 90	0.10 93	0.08 97	0.09 107	0.08 97	0.09 112	0.06 95	0.18 120	0.10 95	0.22 128	0.12 115	0.15 95	0.07 83	0.06 83	0.25 89	0.23 175	0.17 98	0.12 85	0.21 123	0.12 99	0.20 112	0.41 180	0.05 69	0.08 91	0.15 116	0.13 95	0.16 95	0.13 87

RAFT + AFF	0.14 90	0.07 56	0.06 61	0.08 93	0.05 51	0.07 73	0.05 77	0.11 74	0.08 66	0.14 89	0.07 50	0.15 95	0.05 50	0.03 32	1.47 316	0.11 29	0.14 76	0.08 44	0.14 72	0.07 32	0.15 78	0.10 32	0.04 47	0.06 66	0.10 64	0.08 44	0.08 40	0.07 49

UPFNet	0.14 90	0.11 114	0.12 169	0.12 149	0.11 147	0.13 159	0.10 171	0.16 102	0.12 141	0.17 96	0.14 129	0.16 107	0.09 108	0.11 171	0.25 89	0.15 61	0.17 98	0.15 128	0.16 82	0.11 91	0.14 75	0.13 44	0.09 147	0.10 134	0.13 94	0.15 118	0.19 121	0.14 96

DepthFocus	0.15 100	0.09 80	0.07 77	0.10 116	0.07 80	0.08 93	0.05 77	0.20 128	0.10 95	0.23 140	0.10 90	0.18 119	0.07 83	0.11 171	0.20 49	0.22 158	0.22 155	0.13 100	0.23 142	0.14 133	0.36 216	0.29 116	0.11 197	0.08 91	0.12 86	0.13 95	0.17 107	0.18 122

S2M2_XL	0.15 100	0.10 93	0.11 142	0.07 73	0.08 97	0.11 135	0.09 148	0.22 154	0.09 78	0.22 128	0.11 102	0.24 172	0.08 98	0.08 106	0.22 63	0.20 129	0.24 189	0.13 100	0.20 110	0.12 99	0.36 216	0.26 104	0.09 147	0.09 114	0.14 100	0.12 86	0.18 113	0.19 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 100	0.09 80	0.07 77	0.06 66	0.07 80	0.06 61	0.04 57	0.17 109	0.08 66	0.24 161	0.08 61	0.14 93	0.06 66	0.06 83	0.44 178	0.28 216	0.18 109	0.13 100	0.19 101	0.11 91	0.24 153	0.55 220	0.06 85	0.06 66	0.11 76	0.12 86	0.14 86	0.15 107

MGS-Stereo	0.15 100	0.12 129	0.08 97	0.07 73	0.07 80	0.07 73	0.05 77	0.16 102	0.07 57	0.13 86	0.10 90	0.13 79	0.06 66	0.08 106	0.94 273	0.14 56	0.19 118	0.15 128	0.19 101	0.13 115	0.20 112	0.19 75	0.07 101	0.08 91	0.14 100	0.12 86	0.17 107	0.15 107

CAS	0.15 100	0.11 114	0.08 97	0.10 116	0.09 107	0.08 93	0.07 110	0.17 109	0.10 95	0.17 96	0.17 161	0.15 95	0.10 124	0.10 148	0.27 107	0.19 117	0.18 109	0.15 128	0.20 110	0.11 91	0.23 139	0.26 104	0.08 128	0.08 91	0.18 138	0.16 126	0.17 107	0.22 170

IER	0.15 100	0.12 129	0.11 142	0.12 149	0.10 126	0.12 148	0.09 148	0.17 109	0.10 95	0.18 103	0.17 161	0.21 145	0.10 124	0.11 171	0.49 198	0.15 61	0.19 118	0.14 115	0.16 82	0.12 99	0.16 83	0.17 61	0.09 147	0.10 134	0.14 100	0.17 133	0.19 121	0.18 122

HCRNet	0.15 100	0.19 257	0.08 97	0.23 256	0.09 107	0.15 185	0.09 148	0.16 102	0.06 39	0.49 338	0.16 149	0.25 181	0.08 98	0.09 129	0.44 178	0.11 29	0.17 98	0.11 75	0.21 123	0.09 63	0.13 68	0.13 44	0.11 197	0.07 77	0.09 58	0.11 78	0.14 86	0.11 76

AFF-stereo	0.15 100	0.10 93	0.09 111	0.07 73	0.06 68	0.09 112	0.07 110	0.17 109	0.09 78	0.21 119	0.08 61	0.15 95	0.06 66	0.04 53	0.92 268	0.15 61	0.13 71	0.09 52	0.21 123	0.08 47	0.21 124	0.35 153	0.04 47	0.07 77	0.14 100	0.13 95	0.18 113	0.11 76

RYNet	0.15 100	0.07 56	0.06 61	0.05 50	0.06 68	0.06 61	0.04 57	0.08 61	0.14 180	0.06 44	0.06 38	0.06 32	0.05 50	0.05 66	1.87 337	0.11 29	0.09 45	0.13 100	0.10 52	0.07 32	0.09 40	0.07 11	0.13 236	0.06 66	0.09 58	0.28 245	0.12 73	0.08 58

HITNet	0.15 100	0.11 114	0.10 124	0.11 137	0.11 147	0.10 119	0.07 110	0.18 120	0.11 122	0.24 161	0.13 122	0.19 128	0.10 124	0.09 129	0.23 68	0.14 56	0.17 98	0.14 115	0.16 82	0.10 79	0.21 124	0.25 98	0.08 128	0.09 114	0.15 116	0.14 104	0.24 160	0.19 140
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	0.16 110	0.09 80	0.06 61	0.07 73	0.06 68	0.07 73	0.05 77	0.12 79	0.08 66	0.12 83	0.05 28	0.11 68	0.04 38	0.06 83	0.62 231	0.49 299	0.11 61	0.14 115	0.20 110	0.13 115	0.17 84	1.02 342	0.08 128	0.05 48	0.10 64	0.08 44	0.09 55	0.07 49

SA	0.16 110	0.13 151	0.09 111	0.09 107	0.08 97	0.11 135	0.06 95	0.21 143	0.10 95	0.24 161	0.09 73	0.23 165	0.07 83	0.07 95	0.23 68	0.22 158	0.19 118	0.15 128	0.25 159	0.12 99	0.22 132	0.28 113	0.05 69	0.10 134	0.20 165	0.21 181	0.27 203	0.23 180

test_4	0.16 110	0.09 80	0.10 124	0.07 73	0.08 97	0.05 45	0.06 95	0.17 109	0.11 122	0.23 140	0.11 102	0.16 107	0.09 108	0.07 95	0.41 166	0.40 279	0.18 109	0.12 85	0.18 95	0.11 91	0.23 139	0.33 145	0.05 69	0.09 114	0.15 116	0.20 167	0.26 188	0.23 180

CIPLG	0.16 110	0.11 114	0.09 111	0.10 116	0.09 107	0.11 135	0.08 127	0.23 168	0.10 95	0.23 140	0.15 136	0.20 133	0.10 124	0.13 208	0.25 89	0.18 99	0.22 155	0.15 128	0.22 132	0.13 115	0.22 132	0.38 171	0.07 101	0.10 134	0.17 125	0.13 95	0.21 139	0.13 87

IPLGR_C	0.16 110	0.11 114	0.09 111	0.10 116	0.09 107	0.11 135	0.08 127	0.23 168	0.10 95	0.23 140	0.15 136	0.20 133	0.11 145	0.13 208	0.23 68	0.18 99	0.22 155	0.15 128	0.22 132	0.13 115	0.22 132	0.36 157	0.07 101	0.10 134	0.17 125	0.13 95	0.21 139	0.14 96

ACRE	0.16 110	0.11 114	0.09 111	0.10 116	0.09 107	0.12 148	0.08 127	0.23 168	0.10 95	0.23 140	0.15 136	0.20 133	0.10 124	0.13 208	0.24 78	0.18 99	0.22 155	0.15 128	0.22 132	0.13 115	0.22 132	0.37 164	0.07 101	0.10 134	0.17 125	0.13 95	0.21 139	0.13 87

rafts_anoy	0.16 110	0.14 170	0.12 169	0.11 137	0.11 147	0.10 119	0.08 127	0.21 143	0.08 66	0.21 119	0.16 149	0.18 119	0.08 98	0.06 83	0.34 138	0.27 208	0.20 126	0.17 179	0.23 142	0.13 115	0.23 139	0.42 183	0.06 85	0.10 134	0.18 138	0.15 118	0.15 90	0.17 115

GMStereo	0.16 110	0.16 207	0.09 111	0.14 170	0.13 181	0.16 192	0.12 190	0.22 154	0.12 141	0.19 110	0.16 149	0.26 189	0.13 180	0.09 129	0.20 49	0.15 61	0.22 155	0.14 115	0.27 167	0.15 167	0.21 124	0.16 58	0.09 147	0.11 161	0.19 158	0.17 133	0.24 160	0.15 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 110	0.13 151	0.13 188	0.14 170	0.12 160	0.14 168	0.11 178	0.20 128	0.12 141	0.21 119	0.15 136	0.18 119	0.13 180	0.13 208	0.24 78	0.16 76	0.20 126	0.17 179	0.19 101	0.13 115	0.17 84	0.16 58	0.11 197	0.13 197	0.16 122	0.18 142	0.21 139	0.17 115

HGLStereo	0.16 110	0.15 194	0.12 169	0.13 159	0.14 198	0.13 159	0.09 148	0.18 120	0.11 122	0.22 128	0.23 225	0.14 93	0.09 108	0.11 171	0.26 96	0.18 99	0.22 155	0.17 179	0.20 110	0.14 133	0.19 103	0.20 77	0.10 167	0.12 173	0.18 138	0.18 142	0.18 113	0.15 107

RASNet	0.16 110	0.15 194	0.15 208	0.13 159	0.11 147	0.12 148	0.10 171	0.24 183	0.13 164	0.22 128	0.14 129	0.18 119	0.13 180	0.10 148	0.20 49	0.18 99	0.19 118	0.13 100	0.17 91	0.10 79	0.23 139	0.27 108	0.07 101	0.15 227	0.17 125	0.18 142	0.27 203	0.24 192

DISCO	0.16 110	0.15 194	0.11 142	0.14 170	0.13 181	0.16 192	0.15 215	0.15 96	0.13 164	0.21 119	0.17 161	0.16 107	0.10 124	0.10 148	0.30 118	0.17 87	0.20 126	0.15 128	0.24 152	0.14 133	0.18 93	0.23 88	0.09 147	0.12 173	0.18 138	0.16 126	0.22 149	0.17 115

coex_refinement	0.17 122	0.15 194	0.12 169	0.12 149	0.12 160	0.14 168	0.09 148	0.21 143	0.16 213	0.22 128	0.18 171	0.18 119	0.10 124	0.10 148	0.50 205	0.19 117	0.20 126	0.15 128	0.23 142	0.11 91	0.19 103	0.17 61	0.09 147	0.11 161	0.18 138	0.18 142	0.21 139	0.22 170

G2L-Stereo	0.17 122	0.14 170	0.11 142	0.12 149	0.13 181	0.12 148	0.09 148	0.20 128	0.11 122	0.24 161	0.17 161	0.20 133	0.16 215	0.11 171	0.33 134	0.17 87	0.20 126	0.15 128	0.18 95	0.12 99	0.21 124	0.18 68	0.11 197	0.10 134	0.18 138	0.22 190	0.23 154	0.17 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 122	0.11 114	0.10 124	0.11 137	0.08 97	0.09 112	0.05 77	0.18 120	0.17 222	0.23 140	0.19 180	0.18 119	0.10 124	0.09 129	0.54 216	0.17 87	0.20 126	0.15 128	0.20 110	0.12 99	0.20 112	0.37 164	0.07 101	0.09 114	0.17 125	0.25 221	0.16 95	0.21 164

CASnet	0.17 122	0.12 129	0.09 111	0.10 116	0.11 147	0.14 168	0.08 127	0.23 168	0.12 141	0.28 218	0.15 136	0.23 165	0.11 145	0.09 129	0.33 134	0.16 76	0.20 126	0.12 85	0.27 167	0.11 91	0.35 208	0.25 98	0.07 101	0.09 114	0.17 125	0.13 95	0.21 139	0.17 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 122	0.10 93	0.10 124	0.10 116	0.09 107	0.08 93	0.05 77	0.21 143	0.12 141	0.26 189	0.12 115	0.21 145	0.08 98	0.07 95	0.35 141	0.39 273	0.21 143	0.15 128	0.22 132	0.13 115	0.30 185	0.54 218	0.05 69	0.08 91	0.14 100	0.15 118	0.19 121	0.13 87

LoS_RVC	0.17 122	0.13 151	0.11 142	0.07 73	0.10 126	0.08 93	0.07 110	0.17 109	0.12 141	0.23 140	0.17 161	0.17 116	0.11 145	0.09 129	0.46 192	0.22 158	0.17 98	0.16 159	0.25 159	0.12 99	0.36 216	0.36 157	0.08 128	0.10 134	0.21 182	0.16 126	0.17 107	0.20 150

tt_ll	0.17 122	0.13 151	0.11 142	0.07 73	0.10 126	0.08 93	0.07 110	0.17 109	0.12 141	0.23 140	0.17 161	0.17 116	0.11 145	0.09 129	0.46 192	0.22 158	0.17 98	0.16 159	0.25 159	0.12 99	0.36 216	0.36 157	0.08 128	0.10 134	0.21 182	0.16 126	0.17 107	0.20 150

iinet-f	0.17 122	0.14 170	0.11 142	0.12 149	0.09 107	0.14 168	0.09 148	0.15 96	0.10 95	0.23 140	0.24 230	0.18 119	0.16 215	0.08 106	0.38 160	0.20 129	0.20 126	0.13 100	0.38 228	0.17 197	0.21 124	0.27 108	0.09 147	0.09 114	0.18 138	0.14 104	0.25 175	0.18 122

Sa-1000	0.17 122	0.13 151	0.09 111	0.09 107	0.09 107	0.11 135	0.05 77	0.22 154	0.11 122	0.24 161	0.11 102	0.24 172	0.09 108	0.10 148	0.27 107	0.21 144	0.22 155	0.17 179	0.29 185	0.13 115	0.26 163	0.38 171	0.06 85	0.10 134	0.24 220	0.21 181	0.26 188	0.22 170

raftrobust	0.17 122	0.12 129	0.11 142	0.11 137	0.10 126	0.08 93	0.07 110	0.22 154	0.09 78	0.27 201	0.13 122	0.20 133	0.08 98	0.08 106	0.35 141	0.29 229	0.21 143	0.15 128	0.29 185	0.14 133	0.26 163	0.44 194	0.08 128	0.09 114	0.19 158	0.17 133	0.17 107	0.17 115

RALCasStereoNet	0.17 122	0.14 170	0.11 142	0.13 159	0.11 147	0.10 119	0.08 127	0.20 128	0.08 66	0.23 140	0.13 122	0.19 128	0.08 98	0.07 95	0.30 118	0.37 268	0.22 155	0.17 179	0.21 123	0.14 133	0.24 153	0.52 211	0.07 101	0.10 134	0.18 138	0.15 118	0.16 95	0.15 107

RALAANet	0.17 122	0.13 151	0.11 142	0.10 116	0.10 126	0.11 135	0.08 127	0.17 109	0.10 95	0.16 90	0.15 136	0.16 107	0.09 108	0.07 95	0.34 138	0.17 87	0.18 109	0.17 179	0.28 175	0.15 167	0.26 163	0.60 238	0.07 101	0.10 134	0.17 125	0.15 118	0.21 139	0.16 113

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 122	0.11 114	0.10 124	0.08 93	0.08 97	0.08 93	0.08 127	0.21 143	0.09 78	0.23 140	0.09 73	0.20 133	0.07 83	0.05 66	0.89 263	0.15 61	0.15 86	0.10 66	0.22 132	0.09 63	0.23 139	0.36 157	0.06 85	0.09 114	0.18 138	0.13 95	0.20 132	0.14 96

DSFCA	0.17 122	0.18 240	0.14 201	0.14 170	0.13 181	0.16 192	0.15 215	0.16 102	0.13 164	0.16 90	0.19 180	0.18 119	0.11 145	0.08 106	0.26 96	0.19 117	0.20 126	0.17 179	0.22 132	0.14 133	0.20 112	0.24 93	0.11 197	0.13 197	0.18 138	0.19 161	0.20 132	0.20 150

DMCA-RVC	0.17 122	0.12 129	0.15 208	0.12 149	0.13 181	0.11 135	0.18 230	0.17 109	0.16 213	0.18 103	0.21 199	0.21 145	0.10 124	0.10 148	0.50 205	0.18 99	0.18 109	0.17 179	0.17 91	0.15 167	0.18 93	0.18 68	0.10 167	0.13 197	0.14 100	0.15 118	0.19 121	0.18 122

CFNet	0.17 122	0.15 194	0.13 188	0.18 222	0.16 225	0.14 168	0.12 190	0.24 183	0.12 141	0.21 119	0.16 149	0.29 221	0.14 197	0.11 171	0.26 96	0.14 56	0.20 126	0.16 159	0.18 95	0.13 115	0.18 93	0.15 53	0.08 128	0.12 173	0.21 182	0.20 167	0.22 149	0.21 164

S2M2_L	0.18 138	0.14 170	0.15 208	0.13 159	0.11 147	0.15 185	0.11 178	0.21 143	0.11 122	0.26 189	0.09 73	0.20 133	0.06 66	0.17 258	0.26 96	0.20 129	0.26 218	0.16 159	0.20 110	0.15 167	0.34 198	0.30 127	0.13 236	0.10 134	0.17 125	0.20 167	0.27 203	0.22 170
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 138	0.13 151	0.11 142	0.11 137	0.10 126	0.10 119	0.06 95	0.24 183	0.09 78	0.28 218	0.13 122	0.26 189	0.11 145	0.10 148	0.32 129	0.23 175	0.25 205	0.13 100	0.21 123	0.14 133	0.33 194	0.25 98	0.08 128	0.10 134	0.18 138	0.19 161	0.24 160	0.24 192

anonymousdsp2	0.18 138	0.12 129	0.09 111	0.09 107	0.08 97	0.10 119	0.07 110	0.18 120	0.09 78	0.20 115	0.50 310	0.15 95	0.07 83	0.08 106	0.37 149	0.28 216	0.17 98	0.13 100	0.23 142	0.19 212	0.20 112	0.67 263	0.11 197	0.12 173	0.14 100	0.11 78	0.18 113	0.12 83

TestStereo	0.18 138	0.17 220	0.14 201	0.15 189	0.11 147	0.16 192	0.11 178	0.25 202	0.13 164	0.30 240	0.16 149	0.26 189	0.11 145	0.08 106	0.22 63	0.15 61	0.24 189	0.13 100	0.28 175	0.13 115	0.28 176	0.18 68	0.09 147	0.14 216	0.22 187	0.16 126	0.21 139	0.19 140

CREStereo	0.18 138	0.13 151	0.11 142	0.12 149	0.10 126	0.10 119	0.06 95	0.24 183	0.10 95	0.27 201	0.14 129	0.26 189	0.12 163	0.10 148	0.32 129	0.26 199	0.26 218	0.13 100	0.22 132	0.14 133	0.36 216	0.27 108	0.08 128	0.10 134	0.18 138	0.19 161	0.24 160	0.23 180
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	0.18 138	0.16 207	0.16 228	0.14 170	0.12 160	0.13 159	0.13 203	0.15 96	0.12 141	0.16 90	0.16 149	0.13 79	0.10 124	0.09 129	0.25 89	0.20 129	0.20 126	0.23 269	0.18 95	0.15 167	0.24 153	0.28 113	0.08 128	0.12 173	0.22 187	0.24 207	0.39 271	0.24 192

depth_test_26	0.19 144	0.12 129	0.10 124	0.08 93	0.09 107	0.08 93	0.06 95	0.30 270	0.10 95	0.35 286	0.11 102	0.40 276	0.09 108	0.11 171	0.24 78	0.22 158	0.31 269	0.15 128	0.29 185	0.14 133	0.46 267	0.36 157	0.12 221	0.09 114	0.17 125	0.17 133	0.18 113	0.21 164

AIO_test	0.19 144	0.10 93	0.07 77	0.10 116	0.07 80	0.07 73	0.06 95	0.14 91	0.10 95	0.13 86	0.07 50	0.13 79	0.05 50	0.06 83	0.78 251	0.77 350	0.12 66	0.12 85	0.19 101	0.11 91	0.19 103	1.16 352	0.09 147	0.06 66	0.12 86	0.18 142	0.11 68	0.07 49

CES	0.19 144	0.10 93	0.10 124	0.09 107	0.11 147	0.10 119	0.06 95	0.42 310	0.10 95	0.20 115	0.28 256	0.23 165	0.10 124	0.13 208	0.35 141	0.24 181	0.25 205	0.15 128	0.21 123	0.14 133	0.45 261	0.29 116	0.09 147	0.08 91	0.19 158	0.15 118	0.20 132	0.23 180

raft_robust	0.19 144	0.14 170	0.11 142	0.14 170	0.09 107	0.11 135	0.08 127	0.25 202	0.12 141	0.30 240	0.10 90	0.25 181	0.14 197	0.10 148	0.29 116	0.26 199	0.22 155	0.17 179	0.35 216	0.14 133	0.28 176	0.35 153	0.06 85	0.11 161	0.22 187	0.24 207	0.24 160	0.21 164

GMOStereo	0.19 144	0.12 129	0.10 124	0.10 116	0.09 107	0.10 119	0.09 148	0.23 168	0.12 141	0.28 218	0.10 90	0.21 145	0.13 180	0.08 106	0.37 149	0.28 216	0.21 143	0.14 115	0.23 142	0.14 133	0.26 163	0.67 263	0.06 85	0.09 114	0.23 201	0.20 167	0.24 160	0.18 122

error version	0.19 144	0.12 129	0.10 124	0.10 116	0.09 107	0.10 119	0.09 148	0.23 168	0.12 141	0.28 218	0.10 90	0.21 145	0.13 180	0.08 106	0.37 149	0.28 216	0.21 143	0.14 115	0.23 142	0.14 133	0.26 163	0.67 263	0.06 85	0.09 114	0.23 201	0.20 167	0.24 160	0.18 122

test-v	0.19 144	0.12 129	0.10 124	0.10 116	0.09 107	0.10 119	0.09 148	0.23 168	0.12 141	0.28 218	0.10 90	0.21 145	0.13 180	0.08 106	0.37 149	0.28 216	0.21 143	0.14 115	0.23 142	0.14 133	0.26 163	0.67 263	0.06 85	0.09 114	0.23 201	0.20 167	0.24 160	0.18 122

test-2	0.19 144	0.12 129	0.10 124	0.10 116	0.09 107	0.10 119	0.09 148	0.23 168	0.12 141	0.28 218	0.10 90	0.21 145	0.13 180	0.08 106	0.37 149	0.28 216	0.21 143	0.14 115	0.23 142	0.14 133	0.26 163	0.67 263	0.06 85	0.09 114	0.23 201	0.20 167	0.24 160	0.18 122

LMCR-Stereo	0.19 144	0.14 170	0.12 169	0.13 159	0.12 160	0.15 185	0.10 171	0.22 154	0.13 164	0.23 140	0.18 171	0.24 172	0.17 225	0.14 223	0.30 118	0.19 117	0.26 218	0.18 209	0.33 201	0.19 212	0.27 172	0.30 127	0.10 167	0.12 173	0.20 165	0.18 142	0.24 160	0.24 192

CREStereo++_RVC	0.19 144	0.12 129	0.11 142	0.11 137	0.12 160	0.11 135	0.09 148	0.23 168	0.12 141	0.28 218	0.14 129	0.22 160	0.19 248	0.10 148	0.26 96	0.22 158	0.24 189	0.12 85	0.22 132	0.12 99	0.34 198	0.32 139	0.07 101	0.10 134	0.20 165	0.18 142	0.62 318	0.23 180
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	0.19 144	0.15 194	0.12 169	0.14 170	0.12 160	0.09 112	0.09 148	0.22 154	0.10 95	0.29 235	0.11 102	0.25 181	0.09 108	0.09 129	0.41 166	0.27 208	0.24 189	0.13 100	0.28 175	0.14 133	0.36 216	0.30 127	0.09 147	0.08 91	0.23 201	0.20 167	0.23 154	0.26 209

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 144	0.18 240	0.18 247	0.17 208	0.21 258	0.16 192	0.27 279	0.19 126	0.24 267	0.22 128	0.20 188	0.27 201	0.13 180	0.19 274	0.35 141	0.17 87	0.20 126	0.16 159	0.19 101	0.13 115	0.17 84	0.19 75	0.11 197	0.12 173	0.18 138	0.23 197	0.19 121	0.22 170
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	0.19 144	0.14 170	0.12 169	0.15 189	0.11 147	0.16 192	0.12 190	0.25 202	0.12 141	0.25 175	0.17 161	0.20 133	0.22 260	0.09 129	0.42 170	0.17 87	0.22 155	0.16 159	0.30 191	0.13 115	0.26 163	0.17 61	0.10 167	0.13 197	0.20 165	0.18 142	0.26 188	0.21 164

DN-CSS_ROB	0.19 144	0.14 170	0.16 228	0.14 170	0.14 198	0.12 148	0.10 171	0.25 202	0.13 164	0.27 201	0.26 245	0.26 189	0.18 240	0.09 129	0.33 134	0.16 76	0.20 126	0.15 128	0.41 235	0.14 133	0.30 185	0.23 88	0.10 167	0.15 227	0.17 125	0.16 126	0.22 149	0.18 122

LGCAT	0.20 158	0.12 129	0.10 124	0.09 107	0.09 107	0.11 135	0.07 110	0.21 143	0.29 293	0.23 140	0.12 115	0.19 128	0.10 124	0.08 106	0.43 175	0.52 305	0.24 189	0.14 115	0.21 123	0.13 115	0.37 226	0.82 303	0.11 197	0.09 114	0.15 116	0.16 126	0.18 113	0.16 113

HLF11	0.20 158	0.15 194	0.12 169	0.14 170	0.10 126	0.13 159	0.08 127	0.36 295	0.12 141	0.24 161	0.15 136	0.21 145	0.09 108	0.10 148	0.93 270	0.18 99	0.23 173	0.17 179	0.41 235	0.14 133	0.20 112	0.27 108	0.10 167	0.11 161	0.19 158	0.20 167	0.19 121	0.20 150

HUF	0.20 158	0.09 80	0.07 77	0.08 93	0.08 97	0.08 93	0.06 95	0.15 96	0.08 66	0.18 103	0.07 50	0.12 76	0.07 83	0.06 83	0.96 277	0.80 354	0.19 118	0.15 128	0.28 175	0.14 133	0.22 132	0.82 303	0.10 167	0.26 294	0.11 76	0.08 44	0.11 68	0.08 58

castereo++	0.20 158	0.11 114	0.09 111	0.12 149	0.09 107	0.10 119	0.07 110	0.22 154	0.13 164	0.27 201	0.11 102	0.27 201	0.10 124	0.08 106	0.43 175	0.35 257	0.24 189	0.15 128	0.26 163	0.13 115	0.44 251	0.55 220	0.08 128	0.11 161	0.18 138	0.20 167	0.36 258	0.19 140

castereo	0.20 158	0.12 129	0.11 142	0.10 116	0.10 126	0.11 135	0.07 110	0.22 154	0.13 164	0.26 189	0.14 129	0.24 172	0.09 108	0.08 106	0.52 211	0.29 229	0.25 205	0.14 115	0.28 175	0.13 115	0.46 267	0.59 236	0.07 101	0.10 134	0.20 165	0.20 167	0.19 121	0.20 150

test_for_model	0.20 158	0.10 93	0.07 77	0.08 93	0.10 126	0.07 73	0.05 77	0.20 128	0.11 122	0.25 175	0.09 73	0.26 189	0.07 83	0.10 148	0.23 68	0.28 216	1.43 361	0.15 128	0.24 152	0.14 133	0.44 251	0.29 116	0.07 101	0.08 91	0.14 100	0.14 104	0.16 95	0.18 122

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 158	0.10 93	0.07 77	0.08 93	0.10 126	0.07 73	0.05 77	0.20 128	0.11 122	0.25 175	0.09 73	0.26 189	0.07 83	0.10 148	0.23 68	0.28 216	1.43 361	0.15 128	0.24 152	0.14 133	0.44 251	0.29 116	0.07 101	0.08 91	0.14 100	0.14 104	0.16 95	0.18 122

testlalala	0.20 158	0.10 93	0.07 77	0.08 93	0.10 126	0.07 73	0.05 77	0.20 128	0.11 122	0.25 175	0.09 73	0.26 189	0.07 83	0.10 148	0.23 68	0.28 216	1.43 361	0.15 128	0.24 152	0.14 133	0.44 251	0.29 116	0.07 101	0.08 91	0.14 100	0.14 104	0.16 95	0.18 122

GCAPDPT-zeroshot	0.20 158	0.10 93	0.07 77	0.08 93	0.10 126	0.07 73	0.05 77	0.20 128	0.11 122	0.25 175	0.09 73	0.26 189	0.07 83	0.10 148	0.23 68	0.28 216	1.43 361	0.15 128	0.24 152	0.14 133	0.44 251	0.29 116	0.07 101	0.08 91	0.14 100	0.14 104	0.16 95	0.18 122

GCAP-Stereo	0.20 158	0.10 93	0.07 77	0.08 93	0.10 126	0.07 73	0.05 77	0.20 128	0.11 122	0.25 175	0.09 73	0.26 189	0.07 83	0.10 148	0.23 68	0.28 216	1.43 361	0.15 128	0.24 152	0.14 133	0.44 251	0.29 116	0.07 101	0.08 91	0.14 100	0.14 104	0.16 95	0.18 122

dd	0.20 158	0.17 220	0.10 124	0.35 299	0.13 181	0.25 264	0.12 190	0.22 154	0.10 95	0.22 128	0.11 102	0.38 270	0.10 124	0.09 129	0.40 164	0.18 99	0.29 254	0.15 128	0.36 224	0.14 133	0.20 112	0.17 61	0.09 147	0.13 197	0.22 187	0.17 133	0.26 188	0.20 150

GLC_STEREO	0.20 158	0.15 194	0.16 228	0.15 189	0.14 198	0.14 168	0.12 190	0.26 216	0.10 95	0.28 218	0.19 180	0.20 133	0.10 124	0.11 171	0.51 210	0.20 129	0.28 243	0.15 128	0.26 163	0.15 167	0.38 232	0.30 127	0.09 147	0.11 161	0.20 165	0.14 104	0.30 229	0.18 122

TANstereo	0.20 158	0.12 129	0.11 142	0.14 170	0.13 181	0.14 168	0.08 127	0.17 109	0.11 122	0.24 161	0.13 122	0.16 107	0.12 163	0.13 208	0.30 118	0.29 229	0.26 218	0.25 284	0.34 206	0.23 242	0.34 198	0.32 139	0.29 312	0.10 134	0.14 100	0.17 133	0.36 258	0.19 140

XX-TBD	0.20 158	0.12 129	0.11 142	0.14 170	0.13 181	0.14 168	0.08 127	0.17 109	0.11 122	0.24 161	0.13 122	0.16 107	0.12 163	0.13 208	0.30 118	0.29 229	0.26 218	0.25 284	0.34 206	0.23 242	0.34 198	0.32 139	0.29 312	0.10 134	0.14 100	0.17 133	0.36 258	0.19 140

STTStereo	0.20 158	0.19 257	0.21 269	0.18 222	0.20 254	0.17 205	0.27 279	0.18 120	0.19 239	0.20 115	0.19 180	0.24 172	0.15 206	0.17 258	0.44 178	0.18 99	0.20 126	0.19 227	0.19 101	0.14 133	0.18 93	0.20 77	0.11 197	0.13 197	0.19 158	0.21 181	0.20 132	0.26 209

BEATNet_4x	0.20 158	0.14 170	0.12 169	0.13 159	0.13 181	0.12 148	0.12 190	0.20 128	0.14 180	0.27 201	0.14 129	0.22 160	0.14 197	0.11 171	0.45 185	0.21 144	0.23 173	0.21 248	0.20 110	0.13 115	0.33 194	0.48 205	0.10 167	0.13 197	0.18 138	0.18 142	0.27 203	0.24 192

iResNetv2_ROB	0.20 158	0.14 170	0.11 142	0.17 208	0.13 181	0.17 205	0.11 178	0.26 216	0.12 141	0.26 189	0.20 188	0.28 211	0.20 252	0.10 148	0.49 198	0.16 76	0.21 143	0.15 128	0.36 224	0.15 167	0.36 216	0.20 77	0.12 221	0.16 240	0.20 165	0.18 142	0.30 229	0.19 140

DLCB_ROB	0.20 158	0.17 220	0.17 236	0.14 170	0.15 215	0.14 168	0.14 205	0.21 143	0.16 213	0.23 140	0.23 225	0.25 181	0.18 240	0.15 239	0.24 78	0.18 99	0.22 155	0.18 209	0.19 101	0.15 167	0.26 163	0.24 93	0.13 236	0.16 240	0.37 300	0.25 221	0.25 175	0.20 150

ManiGeoR	0.21 176	0.16 207	0.12 169	0.17 208	0.12 160	0.14 168	0.09 148	0.27 239	0.15 195	0.25 175	0.18 171	0.25 181	0.09 108	0.09 129	0.96 277	0.19 117	0.22 155	0.16 159	0.35 216	0.14 133	0.24 153	0.29 116	0.10 167	0.13 197	0.20 165	0.21 181	0.20 132	0.19 140

HLf10	0.21 176	0.16 207	0.12 169	0.17 208	0.12 160	0.14 168	0.09 148	0.27 239	0.15 195	0.25 175	0.18 171	0.25 181	0.09 108	0.09 129	0.96 277	0.19 117	0.22 155	0.16 159	0.35 216	0.14 133	0.24 153	0.29 116	0.10 167	0.13 197	0.20 165	0.21 181	0.20 132	0.19 140

test-3	0.21 176	0.11 114	0.10 124	0.11 137	0.12 160	0.10 119	0.08 127	0.25 202	0.10 95	0.27 201	0.11 102	0.30 232	0.11 145	0.09 129	0.50 205	0.39 273	0.23 173	0.15 128	0.47 251	0.15 167	0.34 198	0.65 250	0.07 101	0.10 134	0.17 125	0.14 104	0.25 175	0.23 180

test_1	0.21 176	0.11 114	0.10 124	0.11 137	0.12 160	0.10 119	0.08 127	0.25 202	0.10 95	0.27 201	0.11 102	0.30 232	0.11 145	0.08 106	0.50 205	0.39 273	0.23 173	0.15 128	0.47 251	0.15 167	0.34 198	0.65 250	0.07 101	0.10 134	0.17 125	0.14 104	0.25 175	0.23 180

AACVNet	0.21 176	0.18 240	0.15 208	0.19 231	0.19 247	0.19 223	0.14 205	0.23 168	0.15 195	0.25 175	0.23 225	0.21 145	0.13 180	0.13 208	0.57 223	0.19 117	0.25 205	0.18 209	0.25 159	0.18 207	0.23 139	0.24 93	0.14 246	0.15 227	0.23 201	0.21 181	0.25 175	0.25 202

sAnonymous2	0.21 176	0.14 170	0.13 188	0.12 149	0.12 160	0.14 168	0.12 190	0.28 253	0.16 213	0.23 140	0.20 188	0.20 133	0.15 206	0.08 106	0.31 125	0.27 208	0.25 205	0.22 258	0.40 231	0.21 225	0.35 208	0.42 183	0.09 147	0.13 197	0.23 201	0.24 207	0.23 154	0.24 192

CroCo_RVC	0.21 176	0.14 170	0.13 188	0.12 149	0.12 160	0.14 168	0.12 190	0.28 253	0.16 213	0.23 140	0.20 188	0.20 133	0.15 206	0.08 106	0.31 125	0.27 208	0.25 205	0.22 258	0.40 231	0.21 225	0.35 208	0.42 183	0.09 147	0.13 197	0.23 201	0.24 207	0.23 154	0.24 192

CFNet_pseudo	0.21 176	0.16 207	0.16 228	0.19 231	0.16 225	0.17 205	0.13 203	0.24 183	0.15 195	0.28 218	0.22 215	0.23 165	0.20 252	0.12 193	0.65 237	0.18 99	0.20 126	0.17 179	0.31 196	0.13 115	0.21 124	0.21 81	0.12 221	0.13 197	0.20 165	0.20 167	0.25 175	0.26 209

ADLNet	0.21 176	0.18 240	0.12 169	0.16 198	0.14 198	0.19 223	0.15 215	0.20 128	0.11 122	0.17 96	0.15 136	0.34 252	0.14 197	0.32 311	1.10 290	0.16 76	0.20 126	0.14 115	0.18 95	0.14 133	0.17 84	0.22 84	0.15 256	0.09 114	0.18 138	0.19 161	0.19 121	0.18 122

psm_up	0.21 176	0.17 220	0.19 256	0.20 237	0.17 231	0.20 231	0.15 215	0.26 216	0.23 263	0.22 128	0.18 171	0.23 165	0.20 252	0.16 247	0.36 148	0.19 117	0.24 189	0.18 209	0.30 191	0.17 197	0.23 139	0.21 81	0.12 221	0.21 273	0.24 220	0.27 238	0.26 188	0.25 202

AF-Net	0.21 176	0.18 240	0.18 247	0.18 222	0.22 264	0.20 231	0.24 259	0.24 183	0.21 249	0.19 110	0.25 237	0.27 201	0.16 215	0.14 223	0.37 149	0.20 129	0.18 109	0.17 179	0.23 142	0.15 167	0.18 93	0.26 104	0.17 263	0.14 216	0.20 165	0.22 190	0.29 220	0.22 170

Nwc_Net	0.21 176	0.18 240	0.18 247	0.18 222	0.22 264	0.20 231	0.24 259	0.24 183	0.21 249	0.19 110	0.25 237	0.27 201	0.16 215	0.14 223	0.37 149	0.20 129	0.18 109	0.17 179	0.23 142	0.15 167	0.18 93	0.26 104	0.17 263	0.14 216	0.20 165	0.22 190	0.29 220	0.22 170

AE-Stereo	0.22 188	0.14 170	0.14 201	0.16 198	0.13 181	0.12 148	0.09 148	0.23 168	0.15 195	0.27 201	0.12 115	0.29 221	0.13 180	0.09 129	0.30 118	0.29 229	0.28 243	0.19 227	0.30 191	0.22 235	0.35 208	0.77 293	0.08 128	0.15 227	0.23 201	0.24 207	0.26 188	0.20 150

MIPNet	0.22 188	0.15 194	0.11 142	0.11 137	0.12 160	0.12 148	0.08 127	0.24 183	0.10 95	0.27 201	0.24 230	0.23 165	0.14 197	0.11 171	0.93 270	0.21 144	0.23 173	0.17 179	0.31 196	0.20 217	0.22 132	0.44 194	0.07 101	0.12 173	0.24 220	0.29 253	0.27 203	0.20 150

test_3	0.22 188	0.12 129	0.12 169	0.11 137	0.12 160	0.10 119	0.08 127	0.25 202	0.12 141	0.28 218	0.12 115	0.31 242	0.15 206	0.08 106	0.53 212	0.40 279	0.23 173	0.15 128	0.47 251	0.16 187	0.36 216	0.65 250	0.06 85	0.12 173	0.20 165	0.19 161	0.27 203	0.25 202

APVNet	0.22 188	0.18 240	0.15 208	0.17 208	0.20 254	0.20 231	0.18 230	0.24 183	0.15 195	0.18 103	0.21 199	0.21 145	0.12 163	0.17 258	0.45 185	0.25 189	0.28 243	0.21 248	0.34 206	0.21 225	0.24 153	0.33 145	0.11 197	0.18 259	0.22 187	0.18 142	0.30 229	0.23 180

CFNet_RVC	0.22 188	0.18 240	0.15 208	0.18 222	0.17 231	0.19 223	0.12 190	0.21 143	0.13 164	0.23 140	0.21 199	0.25 181	0.13 180	0.13 208	0.93 270	0.20 129	0.23 173	0.17 179	0.27 167	0.16 187	0.25 162	0.22 84	0.10 167	0.14 216	0.23 201	0.21 181	0.25 175	0.23 180

HSM	0.22 188	0.17 220	0.15 208	0.18 222	0.18 239	0.16 192	0.14 205	0.26 216	0.14 180	0.25 175	0.22 215	0.24 172	0.18 240	0.11 171	0.67 241	0.18 99	0.26 218	0.16 159	0.27 167	0.17 197	0.30 185	0.23 88	0.10 167	0.14 216	0.23 201	0.23 197	0.27 203	0.25 202

TestStereo_HL2	0.23 194	0.16 207	0.13 188	0.15 189	0.12 160	0.15 185	0.11 178	0.24 183	0.15 195	0.29 235	0.21 199	0.28 211	0.13 180	0.11 171	1.12 291	0.20 129	0.23 173	0.17 179	0.35 216	0.15 167	0.29 182	0.35 153	0.10 167	0.13 197	0.22 187	0.24 207	0.26 188	0.26 209

MyStereo04	0.23 194	0.18 240	0.18 247	0.14 170	0.14 198	0.13 159	0.11 178	0.28 253	0.22 255	0.32 256	0.20 188	0.30 232	0.14 197	0.08 106	0.31 125	0.24 181	0.22 155	0.18 209	0.55 283	0.23 242	0.38 232	0.37 164	0.12 221	0.17 249	0.28 258	0.30 261	0.31 238	0.22 170

LoS	0.23 194	0.15 194	0.11 142	0.13 159	0.14 198	0.13 159	0.08 127	0.60 335	0.11 122	0.37 300	0.38 283	0.36 263	0.14 197	0.11 171	0.32 129	0.26 199	0.26 218	0.16 159	0.27 167	0.16 187	0.43 246	0.37 164	0.10 167	0.10 134	0.26 238	0.19 161	0.25 175	0.28 224
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 194	0.12 129	0.12 169	0.10 116	0.10 126	0.10 119	0.08 127	0.22 154	0.09 78	0.24 161	0.15 136	0.21 145	0.09 108	0.11 171	1.84 332	0.19 117	0.21 143	0.16 159	0.24 152	0.15 167	0.21 124	0.37 164	0.07 101	0.12 173	0.18 138	0.22 190	0.24 160	0.14 96

AnonymousM	0.23 194	0.09 80	0.07 77	0.09 107	0.07 80	0.08 93	0.06 95	0.20 128	0.09 78	0.23 140	0.19 180	0.16 107	0.07 83	0.11 171	0.27 107	0.24 181	0.24 189	0.14 115	0.21 123	0.16 187	0.32 191	0.45 198	0.08 128	0.09 114	0.11 76	0.20 167	0.66 325	1.40 347

ICVP	0.23 194	0.18 240	0.21 269	0.18 222	0.17 231	0.18 214	0.15 215	0.22 154	0.17 222	0.24 161	0.21 199	0.24 172	0.18 240	0.12 193	0.43 175	0.24 181	0.25 205	0.24 276	0.26 163	0.21 225	0.31 190	0.52 211	0.26 295	0.17 249	0.24 220	0.26 231	0.25 175	0.24 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 194	0.16 207	0.13 188	0.19 231	0.14 198	0.12 148	0.09 148	0.24 183	0.12 141	0.29 235	0.16 149	0.27 201	0.16 215	0.10 148	0.24 78	0.26 199	0.26 218	0.13 100	0.30 191	0.12 99	0.50 279	0.38 171	0.08 128	0.11 161	0.26 238	0.28 245	0.66 325	0.46 284

sCroCo_RVC	0.23 194	0.13 151	0.12 169	0.11 137	0.10 126	0.14 168	0.09 148	0.24 183	0.19 239	0.24 161	0.16 149	0.20 133	0.20 252	0.09 129	0.33 134	0.36 264	0.28 243	0.22 258	0.35 216	0.21 225	0.48 275	0.66 257	0.10 167	0.16 240	0.23 201	0.21 181	0.29 220	0.23 180

GES	0.23 194	0.16 207	0.12 169	0.14 170	0.15 215	0.19 223	0.15 215	0.25 202	0.14 180	0.26 189	0.18 171	0.22 160	0.14 197	0.17 258	0.56 219	0.22 158	0.27 231	0.19 227	0.53 275	0.20 217	0.35 208	0.37 164	0.13 236	0.15 227	0.20 165	0.17 133	0.27 203	0.43 277

FADNet-RVC-Resample	0.23 194	0.16 207	0.18 247	0.17 208	0.16 225	0.16 192	0.16 223	0.24 183	0.18 233	0.26 189	0.18 171	0.27 201	0.17 225	0.16 247	0.81 255	0.18 99	0.21 143	0.23 269	0.26 163	0.25 257	0.23 139	0.39 177	0.13 236	0.21 273	0.22 187	0.22 190	0.19 121	0.22 170

RP	0.23 194	0.20 262	0.23 282	0.22 250	0.21 258	0.22 247	0.25 268	0.24 183	0.23 263	0.17 96	0.24 230	0.25 181	0.19 248	0.16 247	0.55 217	0.18 99	0.21 143	0.16 159	0.22 132	0.16 187	0.18 93	0.33 145	0.14 246	0.17 249	0.23 201	0.23 197	0.31 238	0.26 209

HLf8	0.24 205	0.17 220	0.12 169	0.16 198	0.13 181	0.14 168	0.10 171	0.31 275	0.14 180	0.26 189	0.19 180	0.26 189	0.12 163	0.10 148	1.21 298	0.20 129	0.23 173	0.17 179	0.45 246	0.15 167	0.33 194	0.37 164	0.10 167	0.14 216	0.21 182	0.23 197	0.26 188	0.23 180

GGDA	0.24 205	0.15 194	0.13 188	0.14 170	0.12 160	0.16 192	0.11 178	0.24 183	0.15 195	0.30 240	0.21 199	0.28 211	0.13 180	0.10 148	1.26 306	0.20 129	0.23 173	0.16 159	0.34 206	0.14 133	0.30 185	0.34 150	0.10 167	0.13 197	0.22 187	0.25 221	0.26 188	0.25 202

UDGNet	0.24 205	0.20 262	0.15 208	0.36 301	0.31 300	0.32 291	0.29 288	0.22 154	0.15 195	0.21 119	0.21 199	0.21 145	0.08 98	0.51 331	0.25 89	0.17 87	0.22 155	0.17 179	0.27 167	0.15 167	0.28 176	0.38 171	0.31 320	0.11 161	0.24 220	0.23 197	0.22 149	0.20 150

SACVNet	0.24 205	0.20 262	0.19 256	0.21 245	0.19 247	0.19 223	0.20 239	0.26 216	0.22 255	0.25 175	0.22 215	0.21 145	0.12 163	0.17 258	0.48 197	0.22 158	0.26 218	0.21 248	0.32 200	0.20 217	0.29 182	0.41 180	0.15 256	0.18 259	0.28 258	0.26 231	0.30 229	0.26 209

FADNet-RVC	0.24 205	0.17 220	0.15 208	0.21 245	0.17 231	0.17 205	0.21 244	0.26 216	0.14 180	0.25 175	0.21 199	0.28 211	0.17 225	0.14 223	0.98 282	0.22 158	0.23 173	0.17 179	0.36 224	0.22 235	0.24 153	0.30 127	0.14 246	0.17 249	0.25 233	0.23 197	0.21 139	0.24 192

UCFNet_RVC	0.24 205	0.25 287	0.17 236	0.21 245	0.20 254	0.20 231	0.15 215	0.23 168	0.16 213	0.26 189	0.20 188	0.35 261	0.17 225	0.13 208	0.87 261	0.19 117	0.22 155	0.18 209	0.33 201	0.17 197	0.27 172	0.24 93	0.17 263	0.15 227	0.27 246	0.23 197	0.24 160	0.29 228

DeepPruner_ROB	0.24 205	0.17 220	0.17 236	0.17 208	0.17 231	0.16 192	0.24 259	0.22 154	0.17 222	0.26 189	0.26 245	0.21 145	0.18 240	0.12 193	0.64 233	0.21 144	0.24 189	0.21 248	0.29 185	0.16 187	0.44 251	0.36 157	0.14 246	0.16 240	0.22 187	0.30 261	0.27 203	0.23 180

PS-NSSS	0.24 205	0.26 293	0.21 269	0.31 289	0.22 264	0.26 270	0.23 254	0.27 239	0.15 195	0.28 218	0.21 199	0.55 293	0.15 206	0.16 247	0.35 141	0.16 76	0.19 118	0.17 179	0.36 224	0.15 167	0.17 84	0.14 49	0.22 288	0.16 240	0.24 220	0.24 207	0.28 217	0.27 220

PWCDC_ROB	0.24 205	0.10 93	0.13 188	0.10 116	0.18 239	0.12 148	0.16 223	0.12 79	0.38 309	0.11 76	0.25 237	0.15 95	0.82 323	0.28 300	0.92 268	0.21 144	0.17 98	0.18 209	0.18 95	0.17 197	0.23 139	0.46 199	0.20 277	0.17 249	0.12 86	0.21 181	0.15 90	0.26 209

TestStereo_HLe17	0.25 214	0.18 240	0.13 188	0.19 231	0.14 198	0.15 185	0.11 178	0.36 295	0.17 222	0.28 218	0.19 180	0.27 201	0.12 163	0.09 129	1.36 311	0.20 129	0.22 155	0.16 159	0.35 216	0.14 133	0.34 198	0.42 183	0.10 167	0.15 227	0.23 201	0.24 207	0.25 175	0.22 170

Any-RAFT	0.25 214	0.13 151	0.17 236	0.16 198	0.14 198	0.15 185	0.11 178	0.25 202	0.14 180	0.28 218	0.34 270	0.29 221	0.11 145	0.12 193	0.35 141	0.26 199	0.28 243	0.17 179	0.52 272	0.16 187	0.63 309	0.49 208	0.10 167	0.11 161	0.28 258	0.33 279	0.26 188	0.41 272

GEStereo_RVC	0.25 214	0.19 257	0.15 208	0.18 222	0.17 231	0.19 223	0.18 230	0.26 216	0.17 222	0.27 201	0.20 188	0.28 211	0.17 225	0.12 193	0.34 138	0.27 208	0.28 243	0.24 276	0.47 251	0.22 235	0.34 198	0.66 257	0.11 197	0.18 259	0.25 233	0.22 190	0.26 188	0.32 239

stereogan	0.25 214	0.22 268	0.22 277	0.23 256	0.26 286	0.25 264	0.23 254	0.26 216	0.24 267	0.20 115	0.23 225	0.31 242	0.23 261	0.17 258	0.38 160	0.21 144	0.22 155	0.19 227	0.28 175	0.20 217	0.23 139	0.46 199	0.17 263	0.18 259	0.22 187	0.24 207	0.37 265	0.27 220

R-Stereo Train	0.25 214	0.14 170	0.14 201	0.15 189	0.13 181	0.18 214	0.07 110	0.24 183	0.15 195	0.32 256	0.25 237	0.28 211	0.13 180	0.14 223	0.71 243	0.32 240	0.29 254	0.20 238	0.47 251	0.20 217	0.48 275	0.65 250	0.10 167	0.12 173	0.24 220	0.25 221	0.23 154	0.28 224

RAFT-Stereo	0.25 214	0.14 170	0.14 201	0.15 189	0.13 181	0.18 214	0.07 110	0.24 183	0.15 195	0.32 256	0.25 237	0.28 211	0.13 180	0.14 223	0.71 243	0.32 240	0.29 254	0.20 238	0.47 251	0.20 217	0.48 275	0.65 250	0.10 167	0.12 173	0.24 220	0.25 221	0.23 154	0.28 224
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 214	0.16 207	0.16 228	0.25 269	0.19 247	0.21 241	0.18 230	0.30 270	0.16 213	0.31 251	0.31 263	0.34 252	0.25 270	0.11 171	0.32 129	0.25 189	0.26 218	0.17 179	0.54 279	0.16 187	0.37 226	0.38 171	0.14 246	0.19 267	0.25 233	0.23 197	0.27 203	0.26 209

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 221	0.19 257	0.08 97	0.21 245	0.21 258	0.28 277	0.17 228	0.25 202	0.14 180	0.42 324	0.26 245	0.44 282	0.09 108	0.11 171	0.37 149	0.30 235	0.25 205	0.16 159	0.31 196	0.17 197	0.42 241	0.87 315	0.08 128	0.09 114	0.21 182	0.18 142	0.27 203	0.50 286

Reg-Stereo(zero)	0.26 221	0.13 151	0.15 208	0.13 159	0.12 160	0.14 168	0.14 205	0.32 283	0.15 195	0.33 268	0.56 321	0.30 232	0.12 163	0.18 269	0.28 113	0.32 240	0.30 261	0.16 159	0.42 238	0.18 207	0.35 208	0.76 288	0.13 236	0.11 161	0.20 165	0.25 221	0.40 275	0.37 253

fast-iter	0.26 221	0.13 151	0.15 208	0.13 159	0.12 160	0.14 168	0.14 205	0.32 283	0.15 195	0.33 268	0.56 321	0.30 232	0.12 163	0.18 269	0.28 113	0.32 240	0.30 261	0.16 159	0.42 238	0.18 207	0.35 208	0.76 288	0.13 236	0.11 161	0.20 165	0.25 221	0.40 275	0.37 253

CASS	0.26 221	0.18 240	0.17 236	0.21 245	0.18 239	0.22 247	0.26 275	0.28 253	0.20 245	0.33 268	0.24 230	0.28 211	0.18 240	0.12 193	0.37 149	0.24 181	0.39 303	0.20 238	0.44 243	0.17 197	0.58 298	0.48 205	0.11 197	0.14 216	0.32 280	0.22 190	0.32 244	0.33 242
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 221	0.19 257	0.15 208	0.23 256	0.16 225	0.21 241	0.23 254	0.28 253	0.17 222	0.27 201	0.28 256	0.26 189	0.19 248	0.15 239	0.98 282	0.22 158	0.21 143	0.20 238	0.43 241	0.26 268	0.28 176	0.31 137	0.14 246	0.15 227	0.28 258	0.27 238	0.24 160	0.27 220

NCC-stereo	0.26 221	0.22 268	0.22 277	0.22 250	0.24 274	0.23 254	0.28 284	0.26 216	0.28 287	0.18 103	0.26 245	0.29 221	0.27 274	0.17 258	0.56 219	0.23 175	0.23 173	0.24 276	0.28 175	0.21 225	0.23 139	0.32 139	0.20 277	0.17 249	0.27 246	0.29 253	0.33 247	0.30 232

Abc-Net	0.26 221	0.22 268	0.22 277	0.22 250	0.24 274	0.23 254	0.28 284	0.26 216	0.28 287	0.18 103	0.26 245	0.29 221	0.27 274	0.17 258	0.56 219	0.23 175	0.23 173	0.24 276	0.28 175	0.21 225	0.23 139	0.32 139	0.20 277	0.17 249	0.27 246	0.29 253	0.33 247	0.30 232
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TestStereo-Hl	0.27 228	0.16 207	0.16 228	0.14 170	0.14 198	0.19 223	0.14 205	0.27 239	0.19 239	0.32 256	0.24 230	0.34 252	0.16 215	0.10 148	1.05 287	0.23 175	0.24 189	0.19 227	0.48 259	0.17 197	0.32 191	0.51 209	0.10 167	0.16 240	0.22 187	0.27 238	0.34 251	0.38 258

EGLCR-Stereo	0.27 228	0.12 129	0.11 142	0.11 137	0.12 160	0.13 159	0.06 95	0.23 168	0.14 180	0.27 201	0.18 171	0.24 172	0.09 108	0.10 148	0.35 141	0.38 270	0.24 189	0.16 159	0.31 196	0.21 225	0.37 226	1.30 359	0.11 197	0.30 307	0.17 125	0.26 231	0.93 346	0.25 202

IPLGR	0.27 228	0.16 207	0.14 201	0.15 189	0.15 215	0.13 159	0.09 148	0.24 183	0.13 164	0.28 218	0.25 237	0.24 172	0.12 163	0.11 171	1.85 334	0.20 129	0.23 173	0.18 209	0.35 216	0.21 225	0.28 176	0.56 229	0.07 101	0.13 197	0.25 233	0.27 238	0.29 220	0.21 164

cross-raft	0.27 228	0.15 194	0.13 188	0.14 170	0.14 198	0.17 205	0.10 171	0.27 239	0.15 195	0.30 240	0.22 215	0.28 211	0.10 124	0.14 223	0.42 170	0.42 286	0.27 231	0.17 179	0.57 285	0.26 268	0.62 308	0.94 329	0.09 147	0.12 173	0.29 266	0.27 238	0.26 188	0.31 237

pcwnet_v2	0.27 228	0.17 220	0.18 247	0.22 250	0.19 247	0.22 247	0.18 230	0.25 202	0.18 233	0.30 240	0.24 230	0.33 249	0.29 278	0.18 269	0.90 264	0.22 158	0.24 189	0.19 227	0.38 228	0.16 187	0.28 176	0.31 137	0.17 263	0.16 240	0.26 238	0.26 231	0.30 229	0.39 260

MSMDNet	0.27 228	0.14 170	0.12 169	0.13 159	0.15 215	0.16 192	0.12 190	0.26 216	0.14 180	0.31 251	0.21 199	0.27 201	0.29 278	0.15 239	0.44 178	0.51 303	0.28 243	0.18 209	0.54 279	0.28 281	0.58 298	0.84 309	0.10 167	0.12 173	0.26 238	0.25 221	0.26 188	0.29 228

PA-Net	0.27 228	0.27 296	0.29 306	0.18 222	0.26 286	0.21 241	0.27 279	0.26 216	0.25 274	0.22 128	0.21 199	0.22 160	0.24 268	0.29 301	0.62 231	0.25 189	0.18 109	0.23 269	0.20 110	0.22 235	0.20 112	0.36 157	0.17 263	0.20 269	0.24 220	0.44 303	0.24 160	0.55 291
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 228	0.17 220	0.15 208	0.23 256	0.19 247	0.26 270	0.28 284	0.20 128	0.15 195	0.22 128	0.20 188	0.18 119	0.11 145	0.39 321	1.91 343	0.21 144	0.24 189	0.20 238	0.22 132	0.14 133	0.19 103	0.18 68	0.26 295	0.14 216	0.22 187	0.18 142	0.19 121	0.18 122

NCCL2	0.27 228	0.24 282	0.23 282	0.19 231	0.20 254	0.18 214	0.19 238	0.26 216	0.23 263	0.29 235	0.22 215	0.28 211	0.17 225	0.15 239	0.68 242	0.25 189	0.25 205	0.22 258	0.27 167	0.22 235	0.34 198	0.44 194	0.19 275	0.22 280	0.34 287	0.34 281	0.36 258	0.36 248

gcap_with_dpt	0.28 237	0.17 220	0.11 142	0.20 237	0.13 181	0.16 192	0.09 148	0.26 216	0.14 180	0.30 240	0.16 149	0.36 263	0.15 206	0.14 223	0.94 273	0.61 331	0.31 269	0.23 269	0.33 201	0.26 268	0.42 241	0.68 270	0.10 167	0.12 173	0.23 201	0.18 142	0.28 217	0.39 260

GCAP-BAT	0.28 237	0.17 220	0.11 142	0.20 237	0.13 181	0.16 192	0.09 148	0.26 216	0.14 180	0.30 240	0.16 149	0.36 263	0.15 206	0.14 223	0.94 273	0.61 331	0.31 269	0.23 269	0.33 201	0.26 268	0.42 241	0.68 270	0.10 167	0.12 173	0.23 201	0.18 142	0.28 217	0.39 260

GANet-ADL	0.28 237	0.18 240	0.16 228	0.20 237	0.19 247	0.23 254	0.20 239	0.26 216	0.16 213	0.34 273	0.35 272	0.30 232	0.17 225	0.21 283	0.45 185	0.29 229	0.31 269	0.19 227	0.49 263	0.28 281	0.41 237	0.77 293	0.13 236	0.15 227	0.24 220	0.30 261	0.34 251	0.30 232

RGC	0.28 237	0.25 287	0.29 306	0.25 269	0.27 293	0.28 277	0.21 244	0.28 253	0.31 300	0.22 128	0.31 263	0.29 221	0.32 281	0.21 283	0.59 227	0.25 189	0.24 189	0.21 248	0.30 191	0.22 235	0.27 172	0.40 178	0.18 274	0.21 273	0.29 266	0.32 274	0.35 256	0.36 248

XPNet_ROB	0.28 237	0.28 299	0.20 261	0.20 237	0.22 264	0.22 247	0.22 251	0.20 128	0.21 249	0.24 161	0.27 251	0.79 311	0.17 225	0.16 247	0.50 205	0.23 175	0.35 288	0.21 248	0.28 175	0.20 217	0.30 185	0.53 215	0.17 263	0.18 259	0.23 201	0.24 207	0.49 294	0.36 248

RAFT-Test	0.29 242	0.14 170	0.12 169	0.16 198	0.15 215	0.18 214	0.12 190	0.27 239	0.14 180	0.32 256	0.50 310	0.27 201	0.12 163	0.14 223	0.44 178	0.52 305	0.27 231	0.18 209	0.59 290	0.25 257	0.59 301	0.72 278	0.10 167	0.12 173	0.27 246	0.50 313	0.27 203	0.34 244

HH	0.29 242	0.10 93	0.18 247	0.16 198	0.15 215	0.20 231	0.14 205	0.27 239	0.13 164	0.36 295	0.21 199	0.29 221	0.11 145	0.15 239	0.46 192	0.64 335	0.27 231	0.19 227	0.50 264	0.27 277	0.68 318	0.75 284	0.11 197	0.16 240	0.24 220	0.30 261	0.36 258	0.37 253

HanStereo	0.29 242	0.10 93	0.18 247	0.16 198	0.15 215	0.20 231	0.14 205	0.27 239	0.13 164	0.36 295	0.21 199	0.29 221	0.11 145	0.15 239	0.46 192	0.64 335	0.27 231	0.19 227	0.50 264	0.27 277	0.68 318	0.75 284	0.11 197	0.16 240	0.24 220	0.30 261	0.36 258	0.37 253

RTSC	0.29 242	0.17 220	0.17 236	0.17 208	0.17 231	0.18 214	0.21 244	0.23 168	0.22 255	0.26 189	0.25 237	0.21 145	0.19 248	0.14 223	1.67 325	0.28 216	0.31 269	0.21 248	0.40 231	0.19 212	0.33 194	0.38 171	0.11 197	0.18 259	0.23 201	0.24 207	0.31 238	0.45 279

DeepPrunerF	0.29 242	0.17 220	0.15 208	0.23 256	0.44 321	0.17 205	0.23 254	0.20 128	0.26 279	0.16 90	0.22 215	0.15 95	0.12 163	0.13 208	0.98 282	0.22 158	0.19 118	0.17 179	0.27 167	0.17 197	0.22 132	0.21 81	0.12 221	0.13 197	1.95 372	0.26 231	0.22 149	0.20 150

MSKI-zero shot	0.30 247	0.13 151	0.11 142	0.14 170	0.14 198	0.15 185	0.11 178	0.27 239	0.13 164	0.29 235	0.41 291	0.29 221	0.11 145	0.12 193	0.60 230	0.55 315	0.28 243	0.18 209	0.58 286	0.30 293	0.57 294	0.97 334	0.09 147	0.12 173	0.26 238	0.39 294	0.32 244	0.41 272

dad	0.30 247	0.21 266	0.15 208	0.47 313	0.22 264	0.30 286	0.49 314	0.40 305	0.13 164	0.32 256	0.14 129	0.41 277	0.24 268	0.11 171	0.59 227	0.20 129	0.32 277	0.17 179	0.51 269	0.16 187	0.29 182	0.23 88	0.11 197	0.19 267	0.32 280	0.18 142	0.68 329	0.46 284

GwcNet-ADL	0.30 247	0.22 268	0.21 269	0.29 281	0.23 272	0.24 260	0.22 251	0.28 253	0.19 239	0.34 273	0.57 324	0.44 282	0.23 261	0.22 286	0.53 212	0.35 257	0.30 261	0.22 258	0.45 246	0.28 281	0.37 226	0.47 201	0.14 246	0.17 249	0.27 246	0.30 261	0.29 220	0.38 258

Anonymous3	0.30 247	0.21 266	0.16 228	0.17 208	0.16 225	0.20 231	0.16 223	0.31 275	0.25 274	0.30 240	0.20 188	0.45 284	0.20 252	0.17 258	0.55 217	0.52 305	0.32 277	0.27 299	0.51 269	0.27 277	0.50 279	0.67 263	0.13 236	0.15 227	0.28 258	0.30 261	0.34 251	0.26 209

iResNet	0.30 247	0.17 220	0.17 236	0.24 264	0.23 272	0.28 277	0.20 239	0.31 275	0.21 249	0.32 256	0.29 259	0.50 289	0.51 309	0.11 171	0.53 212	0.35 257	0.27 231	0.20 238	0.74 301	0.25 257	0.47 272	0.32 139	0.15 256	0.26 294	0.26 238	0.25 221	0.34 251	0.29 228

TestStereo_HL3	0.31 252	0.29 301	0.15 208	0.17 208	0.14 198	0.21 241	0.16 223	0.32 283	0.18 233	0.34 273	0.31 263	0.60 295	0.23 261	0.11 171	0.64 233	0.40 279	0.72 334	0.18 209	0.46 250	0.17 197	0.44 251	0.67 263	0.11 197	0.13 197	0.23 201	0.24 207	0.38 268	0.36 248

DF	0.31 252	0.14 170	0.11 142	0.16 198	0.11 147	0.17 205	0.09 148	0.26 216	0.12 141	0.27 201	0.15 136	0.32 247	0.10 124	0.11 171	0.49 198	0.45 294	0.25 205	0.19 227	1.58 326	0.25 257	0.47 272	1.17 353	0.10 167	0.12 173	0.22 187	0.24 207	0.30 229	0.33 242

test-1	0.32 254	0.10 93	0.13 188	0.14 170	0.14 198	0.25 264	0.18 230	0.29 266	0.17 222	0.37 300	0.41 291	0.31 242	0.17 225	0.14 223	0.91 266	0.51 303	0.27 231	0.21 248	0.53 275	0.25 257	0.57 294	0.99 339	0.11 197	0.14 216	0.28 258	0.29 253	0.31 238	0.36 248

ADCP+	0.32 254	0.17 220	0.17 236	0.15 189	0.14 198	0.17 205	0.21 244	0.21 143	0.32 301	0.25 175	0.25 237	0.37 268	0.12 163	0.13 208	1.80 331	0.18 99	0.20 126	0.17 179	0.34 206	0.18 207	0.24 153	0.30 127	0.12 221	0.12 173	0.24 220	0.68 332	0.33 247	0.96 329

HSM-Net_RVC	0.32 254	0.17 220	0.18 247	0.27 276	0.21 258	0.21 241	0.15 215	0.28 253	0.19 239	0.34 273	0.40 289	1.56 340	0.27 274	0.15 239	0.45 185	0.22 158	0.26 218	0.19 227	0.28 175	0.20 217	0.41 237	0.57 231	0.14 246	0.21 273	0.30 270	0.31 269	0.36 258	0.35 246
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 254	0.25 287	0.25 292	0.25 269	0.30 297	0.22 247	0.27 279	0.35 290	0.38 309	0.30 240	0.27 251	0.67 304	0.23 261	0.17 258	0.80 254	0.21 144	0.21 143	0.21 248	0.29 185	0.26 268	0.23 139	0.29 116	0.14 246	0.27 299	0.36 299	0.45 305	0.39 271	0.56 293

IGEV-FE	0.33 258	0.13 151	0.24 289	0.30 283	0.18 239	0.23 254	0.24 259	0.28 253	0.17 222	0.35 286	0.53 314	0.34 252	0.11 145	0.14 223	0.41 166	0.61 331	0.27 231	0.17 179	0.48 259	0.31 300	0.52 284	1.06 345	0.12 221	0.12 173	0.35 293	0.28 245	0.62 318	0.45 279

IGEV_Zeroshot_test	0.33 258	0.13 151	0.24 289	0.30 283	0.18 239	0.23 254	0.24 259	0.28 253	0.17 222	0.35 286	0.53 314	0.34 252	0.11 145	0.14 223	0.41 166	0.61 331	0.27 231	0.17 179	0.48 259	0.31 300	0.52 284	1.06 345	0.12 221	0.12 173	0.35 293	0.28 245	0.62 318	0.45 279

GANetREF_RVC	0.33 258	0.30 305	0.33 319	0.28 279	0.27 293	0.27 273	0.26 275	0.42 310	0.35 307	0.38 309	0.22 215	0.57 294	0.39 293	0.16 247	0.37 149	0.24 181	0.30 261	0.25 284	0.45 246	0.26 268	0.37 226	0.28 113	0.25 293	0.33 312	0.35 293	0.29 253	0.46 287	0.40 269
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	0.34 261	0.14 170	0.13 188	0.17 208	0.15 215	0.18 214	0.12 190	0.28 253	0.15 195	0.33 268	0.38 283	0.32 247	0.11 145	0.13 208	0.78 251	0.64 335	0.30 261	0.23 269	0.66 297	0.23 242	0.56 293	0.81 301	0.13 236	0.14 216	1.04 346	0.36 285	0.31 238	0.53 289

EKT-Stereo	0.34 261	0.17 220	0.14 201	0.20 237	0.17 231	0.22 247	0.25 268	0.27 239	0.15 195	0.30 240	0.35 272	0.27 201	0.14 197	0.16 247	1.56 319	0.54 313	0.29 254	0.25 284	0.47 251	0.30 293	0.81 336	0.86 313	0.09 147	0.13 197	0.31 274	0.30 261	0.31 238	0.24 192

DAS	0.34 261	0.18 240	0.15 208	0.30 283	0.25 281	0.25 264	0.26 275	0.32 283	0.29 293	0.32 256	0.38 283	0.54 291	0.37 288	0.12 193	0.45 185	0.40 279	0.37 295	0.25 284	0.54 279	0.29 288	0.66 315	0.65 250	0.21 286	0.26 294	0.31 274	0.32 274	0.38 268	0.39 260

SepStereo	0.34 261	0.18 240	0.15 208	0.30 283	0.25 281	0.25 264	0.26 275	0.32 283	0.29 293	0.32 256	0.38 283	0.54 291	0.37 288	0.12 193	0.45 185	0.40 279	0.37 295	0.25 284	0.54 279	0.29 288	0.66 315	0.65 250	0.21 286	0.26 294	0.31 274	0.32 274	0.38 268	0.39 260

FADNet_RVC	0.34 261	0.22 268	0.23 282	0.30 283	0.26 286	0.20 231	0.23 254	0.31 275	0.22 255	0.31 251	0.29 259	0.42 279	0.35 284	0.22 286	0.90 264	0.26 199	0.31 269	0.32 321	0.75 302	0.28 281	0.46 267	0.55 220	0.16 259	0.24 286	0.27 246	0.31 269	0.51 304	0.37 253

ADCRef	0.34 261	0.18 240	0.17 236	0.15 189	0.16 225	0.18 214	0.18 230	0.23 168	0.33 304	0.26 189	0.22 215	0.23 165	0.18 240	0.12 193	2.01 345	0.22 158	0.23 173	0.20 238	0.40 231	0.22 235	0.27 172	0.34 150	0.17 263	0.17 249	0.30 270	0.41 297	0.29 220	1.36 345

ETE_ROB	0.34 261	0.32 307	0.21 269	0.26 273	0.24 274	0.28 277	0.25 268	0.24 183	0.29 293	0.27 201	0.35 272	1.00 320	0.21 257	0.20 278	0.59 227	0.24 181	0.42 311	0.24 276	0.38 228	0.25 257	0.40 234	0.52 211	0.20 277	0.21 273	0.29 266	0.34 281	0.55 308	0.39 260

LALA_ROB	0.34 261	0.34 310	0.23 282	0.24 264	0.24 274	0.30 286	0.24 259	0.25 202	0.28 287	0.31 251	0.35 272	0.95 316	0.21 257	0.19 274	0.77 249	0.25 189	0.34 284	0.28 305	0.34 206	0.25 257	0.36 216	0.55 220	0.19 275	0.22 280	0.27 246	0.31 269	0.50 299	0.39 260

PSMNet-ADL	0.35 269	0.20 262	0.21 269	0.23 256	0.22 264	0.24 260	0.25 268	0.30 270	0.26 279	0.39 313	0.57 324	0.38 270	0.46 300	0.24 294	1.26 306	0.44 293	0.32 277	0.20 238	0.52 272	0.24 251	0.40 234	0.51 209	0.17 263	0.17 249	0.27 246	0.27 238	0.40 275	0.26 209

EAI-Stereo	0.35 269	0.14 170	0.15 208	0.19 231	0.18 239	0.65 327	0.22 251	0.27 239	0.22 255	0.27 201	0.46 304	0.29 221	0.10 124	0.12 193	0.81 255	1.04 368	0.27 231	0.20 238	0.71 300	0.23 242	0.45 261	0.55 220	0.11 197	0.18 259	0.29 266	0.43 299	0.40 275	0.42 274

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 271	0.15 194	0.26 297	0.25 269	0.19 247	0.28 277	0.21 244	0.27 239	0.27 285	0.35 286	0.82 343	0.33 249	0.17 225	0.13 208	0.38 160	0.53 310	0.30 261	0.22 258	0.59 290	0.30 293	0.54 289	0.98 338	0.11 197	0.15 227	0.33 283	0.62 324	0.79 338	0.58 294

ITSA-stereo	0.38 272	0.23 277	0.20 261	0.39 306	0.27 293	0.24 260	0.31 291	0.35 290	0.26 279	0.39 313	0.54 317	0.47 285	0.42 296	0.23 290	0.71 243	0.38 270	0.33 281	0.25 284	0.50 264	0.24 251	0.45 261	0.55 220	0.23 291	0.23 283	0.34 287	0.41 297	0.72 332	0.74 312

FCDSN-DC	0.38 272	0.28 299	0.33 319	0.31 289	0.30 297	0.30 286	0.40 305	0.31 275	0.22 255	0.28 218	0.20 188	0.29 221	0.16 215	0.30 305	1.88 338	0.36 264	0.34 284	0.33 324	0.34 206	0.25 257	0.46 267	0.82 303	0.28 303	0.38 328	0.30 270	0.31 269	0.30 229	0.30 232
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 272	0.22 268	0.30 309	0.26 273	0.25 281	0.25 264	0.29 288	0.36 295	0.29 293	0.35 286	0.33 268	0.34 252	0.46 300	0.22 286	1.53 317	0.32 240	0.31 269	0.26 295	0.58 286	0.28 281	0.45 261	0.47 201	0.20 277	0.28 302	0.34 287	0.39 294	0.35 256	0.52 288

ADCL	0.38 272	0.23 277	0.20 261	0.20 237	0.18 239	0.23 254	0.24 259	0.26 216	0.52 330	0.32 256	0.28 256	0.30 232	0.18 240	0.16 247	1.59 321	0.22 158	0.25 205	0.22 258	0.35 216	0.23 242	0.35 208	0.35 153	0.17 263	0.18 259	0.51 322	0.52 315	0.47 290	1.53 351

CC-Net-ROB	0.38 272	0.47 326	0.33 319	0.66 328	0.49 331	0.57 318	0.49 314	0.35 290	0.24 267	0.37 300	0.29 259	0.96 317	0.23 261	0.38 319	0.45 185	0.18 99	0.24 189	0.22 258	0.68 298	0.23 242	0.23 139	0.18 68	0.44 334	0.24 286	0.31 274	0.28 245	0.27 203	0.39 260

NOSS_ROB	0.38 272	0.23 277	0.21 269	0.27 276	0.26 286	0.27 273	0.25 268	0.41 307	0.24 267	0.36 295	0.29 259	0.36 263	0.23 261	0.41 323	0.97 281	0.57 322	0.34 284	0.29 309	0.33 201	0.24 251	0.68 318	1.00 340	0.28 303	0.31 309	0.34 287	0.49 309	0.42 282	0.34 244

gcap-zeroshot	0.39 278	0.14 170	0.17 236	0.20 237	0.14 198	0.19 223	0.16 223	0.28 253	0.13 164	0.37 300	0.47 305	0.34 252	0.12 163	0.16 247	0.49 198	0.59 325	0.49 319	0.18 209	3.11 354	0.26 268	0.45 261	0.66 257	0.22 288	0.12 173	0.22 187	0.29 253	0.25 175	0.28 224

PWC_ROB	0.39 278	0.27 296	0.25 292	0.23 256	0.25 281	0.24 260	0.33 295	0.29 266	0.47 328	0.25 175	0.40 289	0.38 270	0.90 328	0.20 278	0.77 249	0.33 252	0.39 303	0.29 309	0.64 293	0.30 293	0.51 283	0.61 242	0.20 277	0.33 312	0.28 258	0.28 245	0.39 271	0.72 308

DCVSM-stereo	0.40 280	0.22 268	0.22 277	0.33 294	0.24 274	0.38 303	0.27 279	0.37 300	0.25 274	0.37 300	0.56 321	0.91 314	0.49 306	0.19 274	0.44 178	0.30 235	0.30 261	0.22 258	1.71 333	0.34 310	0.46 267	0.43 188	0.30 315	0.24 286	0.27 246	0.32 274	0.39 271	0.39 260

RTS	0.40 280	0.22 268	0.20 261	0.22 250	0.21 258	0.32 291	0.33 295	0.31 275	0.33 304	0.23 140	0.22 215	0.31 242	0.25 270	0.18 269	1.88 338	0.32 240	0.37 295	0.25 284	0.64 293	0.33 308	0.43 246	0.43 188	0.16 259	0.24 286	0.41 305	0.91 345	0.40 275	0.63 299

RTSA	0.40 280	0.22 268	0.20 261	0.22 250	0.21 258	0.32 291	0.33 295	0.31 275	0.33 304	0.23 140	0.22 215	0.31 242	0.25 270	0.18 269	1.88 338	0.32 240	0.37 295	0.25 284	0.64 293	0.33 308	0.43 246	0.43 188	0.16 259	0.24 286	0.41 305	0.91 345	0.40 275	0.63 299

iRaft-Stereo_20w	0.42 283	0.16 207	0.27 301	0.30 283	0.18 239	0.22 247	0.20 239	0.26 216	0.22 255	0.41 321	0.65 332	0.30 232	0.11 145	0.17 258	0.44 178	0.55 315	0.28 243	0.18 209	0.45 246	0.46 332	0.47 272	0.97 334	0.12 221	0.11 161	0.35 293	2.32 370	0.61 316	0.59 295

CSAN	0.42 283	0.37 318	0.34 324	0.33 294	0.33 305	0.29 283	0.36 301	0.37 300	0.64 344	0.43 327	0.43 298	0.75 309	0.46 300	0.21 283	0.78 251	0.25 189	0.29 254	0.27 299	0.42 238	0.43 324	0.43 246	0.53 215	0.22 288	0.34 315	0.44 310	0.52 315	0.49 294	0.54 290

ccs_rob	0.43 285	0.24 282	0.20 261	0.33 294	0.22 264	0.33 295	0.28 284	0.34 289	0.21 249	0.46 334	1.56 365	1.58 342	0.41 294	0.23 290	0.82 257	0.37 268	0.29 254	0.22 258	0.47 251	0.28 281	0.55 291	0.64 246	0.17 263	0.20 269	0.26 238	0.25 221	0.29 220	0.35 246

FC-DCNN	0.43 285	0.35 314	0.43 331	0.49 314	0.37 313	0.48 311	0.56 323	0.44 315	0.27 285	0.34 273	0.27 251	0.41 277	0.23 261	0.31 308	0.64 233	0.36 264	0.39 303	0.31 317	0.48 259	0.27 277	0.52 284	0.75 284	0.28 303	0.37 324	0.53 325	0.39 294	0.63 322	0.82 318

SGM-Forest	0.43 285	0.24 282	0.19 256	0.35 299	0.26 286	0.27 273	0.21 244	0.30 270	0.23 263	0.32 256	0.23 225	0.37 268	0.50 307	0.25 296	1.02 286	0.35 257	0.25 205	0.21 248	1.80 335	0.19 212	0.41 237	0.85 312	0.27 298	0.23 283	0.35 293	0.28 245	0.59 313	1.05 333
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 288	0.37 318	0.32 315	0.41 309	0.35 309	0.42 306	0.44 308	0.46 320	0.38 309	0.40 318	0.34 270	0.50 289	0.47 305	0.35 317	1.63 322	0.32 240	0.31 269	0.28 305	0.53 275	0.32 306	0.42 241	0.52 211	0.27 298	0.31 309	0.45 312	0.50 313	0.53 305	0.42 274

DDF-Stereo	0.45 289	0.14 170	0.08 97	1.82 353	0.15 215	1.96 359	0.20 239	0.26 216	0.11 122	0.27 201	0.17 161	2.12 348	0.17 225	0.12 193	0.71 243	0.39 273	0.29 254	0.16 159	0.41 235	0.23 242	0.44 251	0.75 284	0.11 197	0.10 134	0.19 158	0.23 197	0.25 175	0.26 209

FC-DCNN v2	0.45 289	0.36 317	0.45 334	0.52 319	0.37 313	0.50 314	0.55 322	0.46 320	0.29 293	0.35 286	0.27 251	0.42 279	0.28 277	0.31 308	0.65 237	0.36 264	0.39 303	0.31 317	0.50 264	0.26 268	0.52 284	0.77 293	0.28 303	0.37 324	0.59 333	0.45 305	0.72 332	0.83 319

DDUNet	0.45 289	0.56 331	0.26 297	0.87 335	0.69 339	0.84 333	0.84 336	0.26 216	0.24 267	0.23 140	0.33 268	0.39 273	0.15 206	1.61 352	0.49 198	0.24 181	0.41 308	0.26 295	0.55 283	0.29 288	0.34 198	0.40 178	0.50 339	0.21 273	0.25 233	0.27 238	0.32 244	0.29 228

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 292	0.34 310	0.26 297	0.43 310	0.33 305	0.38 303	0.53 320	0.49 323	0.40 313	0.42 324	0.31 263	0.63 300	0.54 311	0.42 324	1.29 309	0.28 216	0.26 218	0.22 258	0.68 298	0.23 242	0.65 312	0.64 246	0.33 324	0.29 305	0.47 316	0.49 309	0.49 294	0.69 304

CBMV	0.47 293	0.25 287	0.23 282	0.31 289	0.29 296	0.31 289	0.30 290	0.41 307	0.28 287	0.37 300	0.27 251	0.70 307	0.37 288	0.33 314	0.91 266	0.53 310	0.36 291	0.27 299	0.58 286	0.28 281	0.63 309	0.97 334	0.26 295	0.35 319	0.37 300	0.36 285	0.66 325	1.86 358
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 294	0.25 287	0.27 301	0.36 301	0.30 297	0.31 289	0.25 268	0.38 303	0.24 267	0.38 309	0.44 301	0.33 249	0.17 225	0.56 334	2.23 353	0.98 366	0.33 281	0.28 305	0.34 206	0.29 288	0.66 315	1.25 357	0.27 298	0.31 309	0.35 293	0.36 285	0.48 293	0.55 291

UDG	0.48 294	0.58 332	0.27 301	0.86 334	0.79 342	0.80 331	1.00 340	0.27 239	0.25 274	0.28 218	0.35 272	0.39 273	0.17 225	1.43 349	1.00 285	0.26 199	0.47 316	0.27 299	0.59 290	0.30 293	0.44 251	0.47 201	0.40 330	0.20 269	0.28 258	0.29 253	0.33 247	0.27 220

FINET	0.48 294	0.18 240	0.19 256	0.17 208	0.14 198	0.18 214	0.21 244	0.21 143	0.32 301	0.19 110	0.41 291	0.22 160	0.38 291	0.20 278	1.70 326	0.43 289	0.24 189	0.16 159	0.34 206	0.25 257	0.32 191	0.71 276	0.14 246	0.24 286	1.14 352	2.17 367	0.50 299	1.64 355

FAT-Stereo	0.48 294	0.27 296	0.35 325	0.45 312	0.49 331	0.39 305	0.34 299	0.43 314	0.28 287	0.41 321	0.87 347	0.77 310	0.58 313	0.30 305	0.71 243	0.56 318	0.36 291	0.34 326	0.65 296	0.42 322	0.69 324	0.77 293	0.28 303	0.34 315	0.31 274	0.36 285	0.47 290	0.74 312

ADCMid	0.48 294	0.29 301	0.30 309	0.26 273	0.32 302	0.34 297	0.38 302	0.42 310	0.45 327	0.31 251	0.37 280	0.49 287	0.45 299	0.22 286	1.85 334	0.35 257	0.36 291	0.27 299	0.80 306	0.31 300	0.50 279	0.60 238	0.30 315	0.25 293	0.37 300	0.55 320	0.46 287	1.40 347

FBW_ROB	0.49 299	0.42 321	0.37 327	0.61 325	0.46 326	0.49 313	0.51 317	0.31 275	0.25 274	0.34 273	0.36 278	0.69 305	0.50 307	0.57 335	1.13 292	0.26 199	0.36 291	0.24 276	1.46 322	0.24 251	0.57 294	0.44 194	0.43 332	0.40 334	0.33 283	0.35 283	0.42 282	0.68 302

pmcnn	0.49 299	0.25 287	0.20 261	0.33 294	0.31 300	0.34 297	0.48 313	0.35 290	0.26 279	0.34 273	0.54 317	0.81 312	1.19 335	0.19 274	0.75 248	0.56 318	0.41 308	0.32 321	0.86 310	0.38 316	0.86 340	0.90 323	0.28 303	0.26 294	0.34 287	0.35 283	0.67 328	0.84 320

AnyNet_C32	0.50 301	0.24 282	0.23 282	0.24 264	0.26 286	0.29 283	0.33 295	0.35 290	0.57 334	0.34 273	0.44 301	0.36 263	0.25 270	0.23 290	2.35 358	0.39 273	0.39 303	0.33 324	0.53 275	0.30 293	0.61 306	0.74 283	0.23 291	0.29 305	0.44 310	0.73 335	0.46 287	1.61 354

AMNet	0.51 302	0.50 329	0.48 339	0.51 317	0.50 333	0.57 318	0.52 318	0.36 295	0.41 317	0.39 313	0.58 328	0.66 302	0.21 257	0.58 336	0.53 212	0.59 325	0.60 327	0.58 350	0.51 269	0.51 334	0.60 304	0.55 220	0.33 324	0.52 343	0.48 318	0.54 319	0.60 314	0.66 301

DDVS	0.54 303	0.23 277	0.24 289	0.24 264	0.25 281	0.27 273	0.24 259	0.40 305	0.26 279	0.35 286	4.50 376	1.00 320	0.42 296	0.20 278	0.65 237	0.40 279	0.33 281	0.26 295	0.78 303	0.35 313	0.59 301	0.71 276	0.16 259	0.21 273	0.26 238	0.26 231	0.57 310	0.40 269

anonymity	0.55 304	0.12 129	0.19 256	0.16 198	0.15 215	0.17 205	0.11 178	0.29 266	0.17 222	0.34 273	7.17 378	0.30 232	0.13 180	0.12 193	0.42 170	0.43 289	0.27 231	0.17 179	0.44 243	0.24 251	0.43 246	0.94 329	0.12 221	0.13 197	0.34 287	0.43 299	0.74 336	0.43 277

CBMV_ROB	0.55 304	0.23 277	0.25 292	0.40 308	0.34 308	0.35 300	0.35 300	0.44 315	0.24 267	0.39 313	0.44 301	1.41 336	1.00 332	0.30 305	1.17 294	0.35 257	0.38 301	0.25 284	0.87 311	0.36 314	0.60 304	0.83 306	0.28 303	0.28 302	0.55 328	0.85 343	0.72 332	1.13 335

S-Stereo	0.56 306	0.29 301	0.29 306	0.49 314	0.47 329	0.51 315	0.61 326	0.38 303	0.37 308	0.39 313	1.18 354	1.00 320	0.46 300	0.29 301	1.17 294	0.66 339	0.35 288	0.39 332	0.85 309	0.70 349	0.50 279	0.96 333	0.61 345	0.38 328	0.32 280	0.33 279	0.41 281	0.62 298

ADCPNet	0.58 307	0.26 293	0.30 309	0.29 281	0.36 310	0.29 283	0.53 320	0.42 310	0.39 312	0.38 309	0.55 319	0.39 273	1.14 334	0.26 298	2.11 348	0.43 289	0.35 288	0.24 276	1.27 319	0.40 318	0.52 284	0.60 238	0.32 322	0.30 307	0.48 318	0.61 323	0.47 290	1.88 361

G-Net	0.59 308	0.34 310	0.35 325	0.32 292	0.32 302	0.45 309	0.31 291	0.50 325	0.61 340	0.43 327	0.64 331	1.96 346	0.52 310	0.23 290	0.86 260	0.52 305	0.37 295	0.35 329	0.83 307	0.67 346	0.61 306	0.63 244	0.25 293	0.33 312	0.40 304	0.80 339	0.81 340	1.55 352

PVD	0.59 308	0.44 322	0.38 328	0.51 317	0.44 321	0.56 317	0.49 314	0.62 338	0.59 337	0.34 273	0.48 306	0.61 296	0.75 320	0.50 330	1.78 329	0.38 270	0.51 321	0.39 332	0.79 305	0.43 324	0.68 318	0.76 288	0.30 315	0.39 331	0.61 335	0.77 337	0.62 318	0.89 324

SANet	0.60 310	0.33 308	0.33 319	0.37 303	0.36 310	0.48 311	0.44 308	0.56 328	0.85 352	0.34 273	0.57 324	2.41 353	1.30 337	0.33 314	1.18 297	0.25 189	0.48 318	0.31 317	0.52 272	0.32 306	0.55 291	0.57 231	0.37 327	0.38 328	0.48 318	0.66 327	0.57 310	0.96 329

TRStereo	0.61 311	0.17 220	0.22 277	0.16 198	0.12 160	0.34 297	0.18 230	0.27 239	0.14 180	0.34 273	0.20 188	0.34 252	0.09 108	0.12 193	0.58 225	0.73 348	0.25 205	0.18 209	0.44 243	0.25 257	0.42 241	0.81 301	0.12 221	0.10 134	0.27 246	8.94 381	0.49 294	0.32 239

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 311	0.63 334	0.47 337	0.65 327	0.41 317	0.45 309	0.63 327	0.61 336	0.68 347	0.58 346	0.38 283	0.62 298	0.60 314	0.69 341	1.33 310	0.45 294	0.37 295	0.40 334	1.53 325	0.51 334	0.58 298	0.78 297	0.46 338	0.47 340	0.51 322	0.45 305	0.42 282	0.73 310

ADCS	0.62 313	0.34 310	0.31 314	0.34 298	0.37 313	0.37 302	0.40 305	0.49 323	0.60 338	0.34 273	0.42 295	0.61 296	0.98 331	0.31 308	2.29 356	0.66 339	0.50 320	0.38 330	0.84 308	0.43 324	0.87 342	0.89 320	0.28 303	0.37 324	0.47 316	0.91 345	0.60 314	1.29 340

MFN_U_SF_RVC	0.63 314	0.54 330	0.41 329	0.56 323	0.46 326	0.58 321	0.69 329	0.57 330	0.44 326	0.86 360	0.91 348	0.74 308	0.54 311	0.55 333	1.54 318	0.49 299	0.34 284	0.34 326	1.70 332	0.45 331	0.68 318	0.66 257	0.29 312	0.57 346	0.45 312	0.44 303	0.49 294	0.68 302

edge stereo	0.65 315	0.35 314	0.45 334	0.54 321	0.48 330	0.59 322	0.56 323	0.58 332	0.41 317	0.52 344	0.69 336	1.30 331	1.29 336	0.39 321	0.94 273	0.60 330	0.41 308	0.30 315	1.74 334	0.81 359	0.54 289	0.97 334	0.41 331	0.34 315	0.43 308	0.38 291	0.57 310	0.90 326

SAMSARA	0.69 316	0.30 305	0.45 334	0.32 292	0.32 302	0.32 291	0.38 302	0.57 330	0.48 329	0.41 321	0.37 280	0.43 281	0.93 329	0.29 301	1.85 334	0.53 310	0.38 301	0.40 334	0.78 303	0.42 322	0.77 330	0.89 320	0.20 277	0.42 335	1.55 362	1.83 364	1.51 366	1.56 353

AnyNet_C01	0.69 316	0.35 314	0.32 315	0.37 303	0.39 316	0.36 301	0.59 325	0.56 328	0.70 348	0.40 318	0.49 307	0.85 313	0.73 317	0.32 311	2.65 366	0.86 359	0.72 334	0.58 350	1.00 313	0.50 333	0.94 348	1.12 350	0.38 329	0.39 331	0.63 337	0.53 318	0.64 324	1.20 337

SFCPSM	0.71 318	0.24 282	0.20 261	0.28 279	0.24 274	0.28 277	0.24 259	0.30 270	0.30 299	0.33 268	0.49 307	0.63 300	1.30 337	0.20 278	2.10 347	0.35 257	0.32 277	0.24 276	7.82 373	0.39 317	0.45 261	0.54 218	0.20 277	0.20 269	0.31 274	0.32 274	0.37 265	0.45 279

SQANet	0.74 319	0.90 343	0.32 315	1.66 345	0.79 342	1.43 342	1.20 343	0.37 300	0.28 287	0.40 318	0.31 263	0.92 315	0.34 283	1.28 348	1.08 289	0.22 158	0.52 322	0.27 299	2.47 345	0.29 288	0.57 294	0.58 234	1.58 353	0.24 286	0.33 283	0.38 291	0.43 285	0.72 308

MFMNet_re	0.76 320	0.73 338	0.66 346	0.75 331	0.64 337	0.88 335	0.78 332	0.59 334	0.67 346	0.58 346	0.68 335	1.03 323	0.64 315	0.59 337	1.22 300	0.78 353	0.86 345	0.72 363	1.10 317	0.69 348	1.11 358	0.78 297	0.54 342	0.61 351	0.59 333	0.58 321	0.80 339	0.93 327

DN	0.77 321	0.13 151	0.13 188	0.24 264	0.12 160	7.33 378	0.14 205	0.25 202	0.14 180	0.30 240	0.21 199	6.07 372	0.10 124	0.15 239	0.58 225	0.52 305	0.28 243	0.17 179	0.43 241	0.31 300	0.40 234	1.07 347	0.12 221	0.15 227	0.37 300	0.31 269	0.27 203	0.42 274

MADNet+	0.78 322	0.46 325	0.65 345	0.64 326	0.59 335	0.52 316	0.72 330	0.77 351	0.60 338	0.62 353	0.51 312	0.97 318	0.85 326	0.48 327	2.44 361	0.77 350	0.84 343	0.54 346	1.02 314	0.68 347	1.03 355	0.83 306	0.57 343	0.69 356	0.90 345	0.74 336	0.70 331	1.03 332

DPSNet	0.80 323	0.29 301	0.28 304	0.39 306	0.41 317	0.44 308	0.31 291	0.36 295	0.41 317	0.27 201	0.36 278	2.76 357	1.04 333	0.38 319	1.22 300	0.66 339	0.61 328	0.49 342	4.85 365	0.61 341	0.86 340	1.22 356	0.58 344	0.45 339	0.58 332	0.63 325	0.55 308	0.69 304

SGM_RVC	0.85 324	0.45 324	0.32 315	0.60 324	0.44 321	0.60 324	0.52 318	0.72 346	0.41 317	0.43 327	0.57 324	1.17 328	1.43 340	0.24 294	0.56 219	0.30 235	0.47 316	0.26 295	2.37 342	0.34 310	0.59 301	0.86 313	0.27 298	0.34 315	1.13 350	1.39 361	1.91 371	4.23 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 325	0.60 333	0.57 341	0.67 329	0.63 336	0.71 328	0.68 328	0.58 332	0.61 340	0.59 348	0.96 350	1.04 325	0.68 316	0.60 338	1.72 328	0.87 360	0.79 338	0.69 361	2.78 349	0.74 354	1.33 366	1.43 365	0.45 337	0.66 355	0.63 337	0.69 333	0.87 341	0.78 316
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 325	0.44 322	0.33 319	0.78 333	0.56 334	0.63 325	0.44 308	0.69 343	0.53 332	0.45 332	0.78 340	2.29 350	1.65 346	0.25 296	2.39 360	0.70 344	0.42 311	0.29 309	1.62 329	0.31 300	1.32 365	1.43 365	0.32 322	0.35 319	0.88 344	0.64 326	1.30 358	1.37 346
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	0.88 327	1.18 351	0.44 332	1.92 356	1.01 348	1.72 348	1.44 345	0.46 320	0.40 313	0.46 334	0.37 280	0.98 319	0.46 300	1.54 350	1.23 302	0.31 238	0.53 323	0.29 309	2.79 350	0.41 319	0.68 318	0.64 246	2.08 355	0.35 319	0.43 308	0.36 285	0.50 299	0.76 315

MDST_ROB	0.88 327	1.09 347	0.25 292	1.29 340	0.44 321	0.85 334	0.40 305	0.45 318	0.26 279	0.36 295	0.35 272	0.49 287	3.65 367	0.16 247	2.26 354	0.25 189	0.28 243	0.18 209	0.87 311	0.21 225	0.63 309	0.90 323	0.20 277	0.23 283	1.72 368	0.94 348	3.03 375	1.95 362

DGSMNet	0.89 329	0.48 327	0.41 329	0.52 319	0.41 317	0.57 318	0.44 308	0.61 336	0.40 313	0.84 359	3.86 375	0.69 305	0.85 326	0.87 344	1.84 332	0.89 361	1.22 357	0.66 360	1.68 330	0.63 342	1.40 369	1.53 368	0.50 339	0.55 345	0.41 305	0.67 328	0.50 299	0.73 310

Ntro	0.92 330	1.37 359	0.47 337	1.84 354	1.06 351	1.70 346	1.65 349	0.52 327	0.43 323	0.48 337	0.42 295	1.03 323	0.42 296	1.64 353	1.24 303	0.32 240	0.59 326	0.31 317	2.88 352	0.44 328	0.76 329	0.69 274	2.12 356	0.37 324	0.45 312	0.46 308	0.53 305	0.74 312

ELAS_RVC	0.97 331	0.66 335	0.63 344	0.92 336	0.68 338	1.24 340	0.79 333	0.74 347	0.53 332	0.50 340	1.26 359	2.43 354	1.99 355	0.45 325	1.45 314	0.49 299	0.65 332	0.55 348	1.11 318	0.44 328	0.97 354	1.36 362	0.44 334	0.57 346	1.69 367	1.29 360	1.16 355	1.24 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 332	1.18 351	0.66 346	1.85 355	1.18 354	1.72 348	1.78 352	0.51 326	0.43 323	0.59 348	0.39 288	1.24 330	0.83 325	2.04 358	1.46 315	0.57 322	0.62 329	0.41 336	1.68 330	0.77 357	0.75 327	0.72 278	2.27 359	0.47 340	0.53 325	0.49 309	0.61 316	0.87 322

ELAS	1.00 333	0.70 337	0.60 343	0.99 337	0.76 341	1.00 337	0.79 333	0.77 351	0.64 344	0.49 338	1.26 359	2.43 354	1.71 348	0.47 326	1.56 319	0.49 299	0.66 333	0.54 346	1.08 316	0.41 319	0.94 348	1.34 361	0.44 334	0.54 344	1.59 363	1.52 362	1.35 362	1.96 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 334	0.85 342	0.88 360	1.80 352	0.84 344	0.74 330	0.97 339	1.02 362	1.13 361	0.96 365	1.27 361	1.38 335	1.83 352	0.64 339	1.90 342	0.77 350	0.81 339	0.48 339	2.60 347	0.74 354	0.79 331	0.80 300	0.27 298	0.89 368	0.73 339	1.00 349	0.75 337	1.09 334

ACVNet_1	1.03 334	1.24 355	0.66 346	2.31 358	1.30 358	1.85 355	2.21 361	0.63 339	0.41 317	0.51 342	0.51 312	1.12 326	0.77 322	2.46 363	1.17 294	0.31 238	0.91 346	0.41 336	2.17 340	0.43 324	0.87 342	0.63 244	2.26 358	0.44 338	0.56 330	0.52 315	0.50 299	0.60 296

SGM-ForestM	1.05 336	0.83 341	0.44 332	0.72 330	0.44 321	0.83 332	0.81 335	0.69 343	0.61 340	0.37 300	0.66 334	1.69 343	1.32 339	0.37 318	4.57 374	0.46 296	0.53 323	0.25 284	1.47 323	0.37 315	0.65 312	0.90 323	0.30 315	0.39 331	1.81 369	2.49 371	1.79 369	2.50 370

MonStereo1	1.11 337	1.08 346	0.57 341	1.74 351	1.41 362	1.53 344	1.73 351	0.68 342	0.57 334	1.99 376	0.75 339	2.02 347	1.96 354	1.98 357	0.85 259	0.27 208	0.64 331	0.49 342	2.28 341	0.53 337	0.75 327	0.70 275	2.32 360	0.42 335	0.56 330	0.49 309	0.89 343	0.87 322

WAO-6	1.18 338	1.10 348	0.72 350	1.51 344	1.16 353	1.43 342	1.63 348	0.88 357	0.98 357	0.77 357	0.73 337	1.32 332	2.08 356	1.91 356	2.58 365	0.71 347	1.27 360	0.57 349	1.47 323	0.70 349	1.05 356	1.03 343	0.92 346	0.69 356	1.14 352	1.01 352	1.04 354	1.43 349

ACVNet-4b	1.18 338	1.48 363	0.52 340	2.93 364	1.13 352	1.85 355	2.77 364	0.45 318	0.43 323	0.51 342	0.43 298	1.70 344	2.66 358	2.10 360	1.39 312	0.41 285	0.98 350	0.34 326	2.98 353	0.52 336	0.74 326	0.78 297	2.24 357	0.36 322	0.46 315	0.43 299	0.54 307	0.71 307

ACVNet_2	1.20 340	1.28 357	0.78 352	2.58 361	1.32 360	1.77 353	1.93 356	0.75 348	0.52 330	0.60 351	0.55 319	1.33 333	0.94 330	1.87 355	1.44 313	0.48 297	1.26 359	0.41 336	4.83 364	0.55 339	0.80 333	0.66 257	2.04 354	0.62 352	0.83 342	0.60 322	0.72 332	0.85 321

IMH-64-1	1.21 341	1.22 353	0.78 352	1.66 345	1.28 356	1.72 348	1.92 354	0.85 354	0.90 353	0.44 330	0.62 329	1.42 337	1.79 350	2.52 364	2.44 361	0.59 325	0.81 339	0.48 339	1.90 337	0.65 344	0.80 333	0.88 317	2.48 364	0.59 348	1.08 348	0.67 328	0.97 348	1.29 340

IMH-64	1.21 341	1.22 353	0.78 352	1.66 345	1.28 356	1.72 348	1.92 354	0.85 354	0.90 353	0.44 330	0.62 329	1.42 337	1.79 350	2.52 364	2.44 361	0.59 325	0.81 339	0.48 339	1.90 337	0.65 344	0.80 333	0.88 317	2.48 364	0.59 348	1.08 348	0.67 328	0.97 348	1.29 340

DispFullNet	1.23 343	1.16 350	0.81 357	1.20 339	0.99 347	1.13 339	1.36 344	0.66 341	0.57 334	0.75 356	0.80 342	3.64 367	1.53 341	1.64 353	1.27 308	1.36 372	1.04 351	0.58 350	6.55 372	1.10 370	0.89 345	0.91 326	0.43 332	0.36 322	0.50 321	0.37 290	0.69 330	1.02 331

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 344	0.17 220	0.25 292	0.23 256	0.22 264	0.33 295	0.25 268	0.28 253	0.40 313	0.38 309	0.74 338	0.35 261	0.15 206	0.13 208	0.57 223	0.70 344	0.30 261	0.23 269	24.58 385	0.30 293	0.49 278	1.05 344	0.12 221	0.12 173	0.33 283	1.02 353	0.37 265	0.60 296

Dean	1.33 345	1.46 362	0.88 360	2.95 365	1.65 366	1.99 362	2.10 360	0.97 360	1.00 358	0.91 363	0.78 340	1.56 340	1.73 349	2.08 359	1.65 324	0.64 335	1.12 355	0.61 358	1.92 339	0.86 360	0.94 348	0.83 306	2.34 361	0.80 360	1.18 355	0.90 344	1.20 356	0.89 324

IMH	1.35 346	1.24 355	0.80 355	1.68 348	1.30 358	1.77 353	1.95 357	0.86 356	0.94 355	0.47 336	0.65 332	1.54 339	3.12 366	3.92 380	1.70 326	0.59 325	0.85 344	0.50 344	2.45 344	0.71 351	0.79 331	0.88 317	2.63 366	0.62 352	1.17 354	0.82 342	0.90 344	1.47 350

SGM+DAISY	1.35 346	0.69 336	0.66 346	0.77 332	0.72 340	0.88 335	0.85 337	0.75 348	0.95 356	0.67 355	1.33 362	1.37 334	1.68 347	0.69 341	2.33 357	1.29 371	0.83 342	0.70 362	2.51 346	0.92 361	1.38 368	1.75 370	0.53 341	0.81 363	2.12 374	3.10 372	1.97 372	4.19 373

PSMNet_ROB	1.36 348	1.38 360	0.74 351	1.49 343	1.02 349	1.74 352	1.67 350	0.65 340	0.75 351	1.46 372	3.82 374	3.01 361	1.57 343	2.64 366	1.24 303	0.48 297	0.77 337	0.50 344	2.60 347	0.73 352	0.87 342	0.66 257	3.06 372	0.59 348	0.84 343	0.72 334	0.90 344	0.70 306

STStereo	1.43 349	0.76 339	0.86 359	2.30 357	0.87 346	2.27 364	1.08 342	1.07 366	1.08 360	0.53 345	1.33 362	3.27 362	2.89 359	0.32 311	3.08 369	0.57 322	0.45 314	0.29 309	4.63 363	0.41 319	0.65 312	0.84 309	0.30 315	0.64 354	1.68 366	1.90 366	1.54 367	3.12 372

LVE	1.44 350	1.32 358	0.85 358	4.60 372	1.54 365	1.95 358	3.79 371	0.83 353	0.74 350	0.89 362	0.85 345	1.18 329	1.64 345	2.17 361	1.24 303	0.56 318	0.94 348	0.60 354	3.47 357	0.73 352	0.95 352	0.94 329	2.39 363	0.82 364	1.13 350	0.81 340	1.02 352	0.94 328

JetBlue	1.47 351	1.10 348	1.05 367	1.46 342	1.19 355	1.70 346	1.61 347	0.95 359	1.16 362	0.59 348	0.49 307	3.36 363	0.76 321	1.16 346	2.45 364	1.00 367	1.15 356	0.86 367	1.38 321	0.80 358	1.70 371	1.94 371	1.14 348	0.80 360	1.33 358	2.20 369	1.50 365	5.00 376

zero-FE	1.55 352	0.14 170	0.08 97	8.06 379	0.36 310	13.76 384	2.53 362	0.26 216	0.12 141	0.32 256	0.26 245	6.84 373	0.82 323	0.14 223	1.05 287	0.43 289	0.43 313	0.32 321	0.58 286	0.25 257	1.87 372	2.20 373	0.12 221	0.10 134	0.19 158	0.23 197	0.25 175	0.25 202

DNS	1.59 353	0.12 129	0.17 236	0.17 208	0.10 126	4.15 374	0.14 205	0.26 216	0.17 222	0.26 189	1.81 367	25.38 385	0.12 163	0.16 247	0.87 261	0.97 365	0.26 218	0.20 238	4.28 361	0.26 268	0.36 216	0.84 309	0.10 167	0.22 280	0.55 328	0.28 245	0.29 220	0.45 279

PWCK	1.62 354	1.41 361	0.80 355	1.72 349	1.05 350	1.57 345	1.48 346	1.12 367	1.02 359	0.99 366	1.19 356	2.77 359	1.63 344	0.84 343	1.64 323	0.56 318	1.06 352	0.58 350	13.10 377	0.92 361	1.20 360	0.89 320	1.16 349	0.83 367	1.07 347	1.00 349	0.95 347	1.30 343

WAO-8	1.64 355	1.56 364	1.03 365	2.86 362	1.45 363	1.96 359	2.08 358	1.06 363	1.40 366	1.49 373	1.81 367	2.33 351	3.10 364	2.66 367	2.13 351	0.85 357	1.09 353	0.60 354	3.55 358	1.09 367	0.91 346	0.93 327	1.36 351	0.82 364	1.60 364	1.24 357	1.31 360	1.98 364

Venus	1.64 355	1.56 364	1.03 365	2.86 362	1.45 363	1.96 359	2.08 358	1.06 363	1.40 366	1.49 373	1.81 367	2.33 351	3.10 364	2.66 367	2.13 351	0.85 357	1.09 353	0.60 354	3.55 358	1.09 367	0.91 346	0.93 327	1.36 351	0.82 364	1.60 364	1.24 357	1.31 360	1.98 364

MANE	1.81 357	0.80 340	0.92 362	1.03 338	0.85 345	1.02 338	1.07 341	1.06 363	1.22 363	0.45 332	0.95 349	2.28 349	2.37 357	0.48 327	4.27 373	1.23 370	0.75 336	2.70 375	1.60 327	0.54 338	0.96 353	1.32 360	0.37 327	0.80 360	3.20 376	4.45 375	4.76 377	7.33 378

TorneroNet-64	1.91 358	1.58 366	0.98 364	3.36 369	1.34 361	2.24 363	2.68 363	0.91 358	2.15 372	0.66 354	0.83 344	2.76 357	7.80 370	3.08 370	2.07 346	0.66 339	1.49 369	0.60 354	4.18 360	1.02 364	1.10 357	1.11 349	2.66 367	0.70 358	1.24 357	1.26 359	0.88 342	2.16 366

notaker	1.94 359	1.92 371	1.07 368	3.21 368	2.22 372	2.51 365	2.83 365	1.12 367	1.58 369	0.91 363	1.10 353	3.51 366	5.78 368	3.17 373	2.80 368	0.81 355	1.45 368	0.73 364	4.39 362	1.09 367	1.31 364	1.18 354	2.96 371	0.93 369	0.74 341	0.81 340	1.00 350	1.24 338

UNDER WATER-64	2.04 360	1.94 372	1.22 371	3.55 371	2.36 373	2.89 371	3.38 368	1.76 372	1.27 364	1.12 369	1.18 354	3.46 365	3.00 362	3.14 371	2.28 355	0.90 362	1.95 371	0.79 366	2.39 343	1.08 366	1.29 362	1.48 367	3.94 378	1.07 371	1.41 359	2.17 367	1.36 363	2.64 371

ACV-stereo	2.20 361	1.02 345	0.23 282	0.38 305	0.24 274	0.71 328	0.47 312	0.44 315	0.32 301	0.36 295	0.41 291	0.48 286	3.07 363	0.34 316	1.96 344	0.84 356	0.45 314	0.29 309	43.04 389	0.56 340	0.84 338	1.00 340	0.33 324	0.27 299	0.27 246	0.38 291	0.43 285	0.40 269

UNDER WATER	2.21 362	1.95 373	1.19 370	3.39 370	2.61 374	2.83 369	3.80 372	1.66 370	1.38 365	1.01 367	1.02 352	3.36 363	7.21 369	3.44 375	1.79 330	0.91 363	1.98 372	0.77 365	3.26 356	1.10 370	1.40 369	1.38 363	3.82 377	1.21 374	1.49 360	1.89 365	1.28 357	2.48 369

MADNet++	2.33 363	1.67 368	1.92 374	1.39 341	2.03 371	1.38 341	1.80 353	1.84 373	2.31 374	2.07 377	2.50 373	2.72 356	2.90 360	1.56 351	2.35 358	2.46 376	2.29 373	1.72 373	2.84 351	2.53 375	3.96 377	5.14 378	1.23 350	2.38 378	1.53 361	4.38 374	2.11 373	1.86 358

XX-Stereo	2.35 364	0.10 93	0.11 142	0.17 208	0.11 147	0.21 241	0.11 178	0.25 202	0.12 141	0.35 286	0.53 314	0.30 232	0.10 124	0.12 193	1.21 298	0.70 344	0.27 231	0.18 209	0.50 264	0.19 212	0.41 237	0.53 215	0.11 197	0.10 134	55.57 387	0.26 231	0.34 251	0.51 287

TorneroNet	2.42 365	1.62 367	0.93 363	5.70 375	1.82 367	2.68 367	2.96 366	0.97 360	2.23 373	0.79 358	1.95 370	4.29 370	12.85 379	3.16 372	2.11 348	0.66 339	1.44 366	0.63 359	6.06 368	1.01 363	1.17 359	1.13 351	2.78 370	0.71 359	1.82 370	1.05 354	1.03 353	1.86 358

KSHMR	2.43 366	1.86 370	1.28 372	6.59 377	2.02 370	2.85 370	3.47 370	1.32 369	1.70 370	1.19 371	1.20 357	1.80 345	12.02 376	3.24 374	1.89 341	1.07 369	1.22 357	0.94 369	5.62 367	1.05 365	1.34 367	1.41 364	3.25 373	1.07 371	1.95 372	1.16 356	1.30 358	1.83 357

JetRed	2.52 367	2.14 374	2.30 375	1.73 350	1.90 368	2.63 366	3.45 369	1.87 374	1.54 368	1.16 370	0.96 350	2.82 360	0.74 318	2.45 362	3.36 370	2.18 374	2.83 374	3.14 378	1.84 336	1.39 372	3.50 376	3.28 375	2.75 368	1.29 376	2.61 375	6.72 378	2.97 374	4.62 375

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 368	0.48 327	0.30 309	0.49 314	0.43 320	0.63 325	0.88 338	0.69 343	0.73 349	0.42 324	1.62 366	46.67 389	1.91 353	0.66 340	0.96 277	0.34 254	0.96 349	0.97 371	1.60 327	0.34 310	0.83 337	0.87 315	0.28 303	0.27 299	0.53 325	0.79 338	3.33 376	0.81 317

ktn	2.60 369	1.73 369	2.98 376	2.43 360	1.91 369	2.71 368	3.07 367	1.67 371	4.02 377	1.03 368	1.21 358	8.05 377	10.67 374	2.85 369	2.71 367	0.93 364	1.87 370	0.89 368	6.30 370	1.56 374	1.29 362	1.20 355	2.75 368	0.94 370	1.19 356	1.09 355	1.47 364	1.71 356

WQFJA1++	3.47 370	0.13 151	0.09 111	27.21 387	0.11 147	24.09 388	25.17 386	0.22 154	0.13 164	0.35 286	0.16 149	0.66 302	2.95 361	0.14 223	0.83 258	0.55 315	0.23 173	0.18 209	1.06 315	0.44 328	0.37 226	0.76 288	0.11 197	0.08 91	0.20 165	6.97 379	0.30 229	0.30 232

LSM0	3.50 371	0.37 318	0.30 309	0.55 322	0.46 326	0.59 322	0.74 331	0.75 348	0.61 340	0.60 351	0.85 345	1.16 327	1.54 342	0.27 299	26.81 384	45.36 389	0.62 329	0.38 330	3.22 355	0.63 342	1.24 361	1.69 369	0.31 320	0.43 337	0.61 335	1.00 349	1.01 351	2.47 368

LE_ROB	3.68 372	0.90 343	1.47 373	2.33 359	9.95 383	1.86 357	7.75 380	2.29 375	3.18 376	0.50 340	1.44 364	9.08 378	13.64 382	0.49 329	2.12 350	0.27 208	0.56 325	0.30 315	6.07 369	1.47 373	0.85 339	0.95 332	2.37 362	2.28 377	5.44 378	5.09 376	6.28 379	10.56 382

BEATNet-Init1	4.65 373	5.11 378	1.18 369	8.96 380	2.62 375	8.39 380	4.42 373	2.33 376	1.90 371	0.88 361	2.44 371	5.93 371	9.25 372	0.95 345	8.01 377	2.37 375	1.44 366	0.94 369	18.08 381	5.04 379	2.66 374	2.68 374	1.09 347	1.21 374	5.15 377	3.11 373	11.68 385	7.82 379

HanzoNet	4.74 374	4.36 377	3.81 379	6.11 376	3.89 376	7.79 379	8.32 381	4.11 379	4.85 378	1.57 375	2.49 372	11.43 379	13.37 381	11.17 385	3.70 371	1.86 373	5.08 378	1.37 372	11.06 376	3.04 376	2.28 373	2.12 372	5.14 382	1.16 373	1.84 371	1.75 363	1.82 370	2.43 367

DGTPSM_ROB	8.79 375	3.80 375	9.84 381	3.08 366	5.49 377	3.51 372	5.14 376	3.61 377	8.95 379	3.18 378	7.10 377	3.97 368	10.45 373	3.59 376	11.90 378	10.73 379	4.41 376	10.40 380	5.50 366	9.89 381	5.93 379	14.14 380	4.37 380	8.94 382	10.11 380	27.69 385	11.03 383	30.71 385

DPSMNet_ROB	9.04 376	3.83 376	9.86 382	3.11 367	5.50 378	3.56 373	5.15 377	3.61 377	9.03 380	3.27 379	7.94 379	4.20 369	13.24 380	3.69 377	12.40 379	10.89 380	4.53 377	10.61 381	6.52 371	9.90 382	5.99 380	14.29 381	4.38 381	8.94 382	10.26 383	27.69 385	11.05 384	30.71 385

DLNR_Zeroshot_test	9.87 377	28.41 389	0.21 269	46.94 390	0.13 181	0.20 231	44.81 390	0.29 266	0.11 122	0.37 300	0.19 180	0.34 252	0.10 124	1.27 347	60.18 389	71.71 390	4.00 375	2.44 374	1.35 320	0.24 251	0.70 325	1.10 348	0.09 147	0.15 227	0.27 246	0.24 207	0.29 220	0.32 239

LRCNet_RVC	10.35 378	14.59 383	3.37 377	20.91 385	17.84 387	20.02 386	16.02 385	6.47 381	2.41 375	19.86 387	12.93 382	19.51 383	8.57 371	26.59 388	3.97 372	0.73 348	10.36 382	5.77 379	23.32 384	6.94 380	2.69 375	1.25 357	22.85 386	8.44 381	0.73 339	0.43 299	1.72 368	1.19 336

PML	11.01 379	9.32 382	3.48 378	11.78 383	6.95 381	11.56 381	6.01 378	7.06 382	23.86 389	8.88 383	28.30 389	32.00 388	39.13 389	6.23 382	5.80 375	4.22 378	8.30 379	3.01 377	18.80 382	4.50 377	4.89 378	4.68 377	3.75 376	3.97 379	10.22 382	5.10 377	18.48 386	6.93 377

DPSM_ROB	13.05 380	7.58 379	11.51 383	4.93 373	5.66 379	5.96 376	4.58 374	8.35 383	10.81 382	6.72 381	8.04 380	7.98 375	12.24 377	3.78 378	13.45 380	13.54 381	10.09 380	13.22 382	8.97 374	11.59 383	15.77 383	18.47 383	3.50 374	10.95 384	27.87 385	35.88 387	31.10 387	39.72 387

DPSM	13.05 380	7.58 379	11.51 383	4.93 373	5.66 379	5.96 376	4.58 374	8.35 383	10.81 382	6.72 381	8.04 380	7.98 375	12.24 377	3.78 378	13.45 380	13.54 381	10.09 380	13.22 382	8.97 374	11.59 383	15.77 383	18.47 383	3.50 374	10.95 384	27.87 385	35.88 387	31.10 387	39.72 387

HaxPig	19.46 382	21.63 387	18.84 385	23.83 386	23.65 388	22.97 387	25.18 387	20.58 388	18.35 384	26.27 388	22.91 387	22.10 384	16.59 383	24.62 387	21.69 382	18.63 383	20.94 385	19.88 384	22.44 383	20.43 385	14.32 382	12.36 379	27.03 387	18.77 386	7.07 379	12.11 384	7.84 380	14.43 384

MEDIAN_ROB	22.62 383	26.33 388	23.49 389	27.73 388	26.93 389	26.84 389	28.37 388	23.96 389	21.35 385	31.36 389	26.67 388	25.78 386	19.59 384	27.60 389	23.84 383	20.19 384	25.79 387	23.70 385	27.36 386	24.30 389	19.01 385	15.78 382	29.59 388	20.33 387	10.21 381	11.16 383	10.14 382	13.33 383

AVERAGE_ROB	25.64 384	30.03 390	26.89 390	31.93 389	30.82 390	31.11 390	32.43 389	28.32 390	25.80 390	34.51 390	30.14 390	30.53 387	23.76 385	32.01 390	27.78 388	24.52 385	28.55 388	25.88 386	30.51 387	27.85 390	22.51 386	19.15 385	33.73 389	25.51 391	10.76 384	8.70 380	9.35 381	9.21 381

CasAABBNet	26.22 385	15.24 384	23.15 387	9.86 381	11.36 384	11.89 382	9.16 382	16.77 386	21.82 387	13.63 384	16.10 383	16.17 381	24.79 388	7.51 383	27.26 386	27.24 388	20.16 383	26.55 388	17.89 379	23.22 386	31.56 387	36.88 387	6.98 383	22.05 389	56.10 389	72.29 389	62.52 390	79.87 390

FlowAnything	26.28 386	15.26 385	23.18 388	9.90 382	11.45 385	11.93 383	9.21 383	16.87 387	21.85 388	13.67 386	16.29 385	16.14 380	24.68 386	7.63 384	27.13 385	27.17 387	20.18 384	26.52 387	17.99 380	23.38 388	31.56 387	37.20 388	7.04 384	22.12 390	56.09 388	72.59 391	62.57 391	80.02 391

fast-reg	27.99 387	17.23 386	23.11 386	12.63 384	12.63 386	16.10 385	12.42 384	16.63 385	21.73 386	13.65 385	20.53 386	16.72 382	24.77 387	13.84 386	27.33 387	26.50 386	21.30 386	27.47 389	39.14 388	23.34 387	31.90 389	36.41 386	7.67 385	21.95 388	56.22 390	72.44 390	62.51 389	79.44 389

GS-Stereo																							0.03 21	0.04 29	0.07 30	0.06 20	0.07 27	0.05 23

FSD		0.26 293	0.26 297	0.27 276	0.26 286	0.26 270	0.31 291	0.33 288	0.20 245	0.28 218	0.21 199			0.29 301	0.39 163	0.42 286			0.34 206	0.31 300				0.28 302	0.30 270	0.29 253	0.30 229	0.31 237

STTRV1_RVC		0.33 308	0.28 304	0.43 310	0.33 305	0.42 306	0.38 302	0.41 307	0.41 317	0.37 300	0.42 295	0.62 298	0.74 318	0.52 332		0.39 273	0.91 346	0.28 305		0.75 356	0.94 348			0.51 342	0.51 322	0.67 328	0.63 322	1.33 344

DPSimNet_ROB		8.37 381	4.26 380	7.17 378	7.54 382	5.72 375	6.51 379	5.76 380	9.67 381	4.19 380	16.17 384	7.25 374	11.41 375	5.00 381	7.97 376	4.08 377		2.95 376	13.34 378	4.83 378	6.37 381	4.66 376	4.16 379	5.12 380		9.01 382	5.12 378	8.92 380

Low-res two-view benchmark