Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.24 1	0.15 11	0.42 31	0.06 20	0.09 26	0.02 3	0.01 6	0.05 15	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.19 1	0.09 15	0.02 21	1.49 6	0.95 3	0.29 4	0.13 3	0.65 18	0.06 1	0.58 14	0.37 2	0.00 1	0.02 5	0.12 12	0.04 11	0.46 3	0.08 33
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.26 2	0.06 3	0.30 22	0.01 2	0.05 9	0.06 13	0.01 6	0.01 1	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.19 1	0.11 24	0.07 38	2.06 19	0.85 1	0.45 12	0.22 15	0.51 15	0.22 10	0.47 8	0.61 6	0.02 14	0.01 4	0.04 3	0.05 16	0.53 5	0.02 18

NLCSM	0.32 3	0.05 1	0.04 4	0.00 1	0.04 6	0.02 3	0.01 6	0.01 1	1.07 117	0.00 1	0.87 79	0.19 1	2.47 173	0.00 1	1.06 3	0.89 2	0.23 1	0.15 7	0.33 6	0.22 10	0.14 1	0.43 4	0.00 1	0.03 11	0.02 1	0.06 18	0.38 2	0.00 1

CoSv	0.32 3	0.51 29	0.38 26	0.15 45	0.07 20	0.47 90	0.00 1	0.20 34	0.07 16	0.00 1	0.00 1	0.37 29	0.04 2	0.00 1	1.05 2	1.45 10	0.59 23	0.17 9	0.49 14	0.09 2	0.61 16	0.29 1	0.00 1	0.07 17	0.71 44	0.02 4	0.72 14	0.08 33

MLG-Stereo	0.38 5	0.25 17	0.06 11	0.03 14	0.08 21	0.18 37	0.01 6	0.04 10	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.23 12	0.08 9	0.00 1	1.86 13	2.10 27	0.41 8	0.31 20	1.08 30	0.31 19	0.55 12	1.38 11	0.06 18	0.02 5	0.18 17	0.11 27	0.91 16	0.01 5

AIO-test2	0.38 5	0.18 14	0.05 6	0.02 6	0.11 33	0.04 8	0.07 55	0.02 4	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.56 40	0.06 5	0.00 1	1.93 18	2.01 21	0.23 1	0.25 17	0.27 4	0.55 28	0.28 4	2.64 30	0.10 28	0.41 64	0.16 15	0.01 2	0.29 1	0.00 1

Pointernet	0.40 7	0.13 10	0.40 28	0.12 43	0.02 2	0.14 25	0.19 92	0.05 15	0.04 7	0.00 1	0.14 48	0.20 5	0.06 5	0.11 43	1.74 10	1.09 6	0.61 24	0.15 7	0.31 5	0.09 2	0.34 6	2.00 17	0.01 7	0.06 15	0.05 7	0.00 1	2.50 43	0.20 45

MLG-Stereo_test1	0.43 8	0.24 16	0.05 6	0.03 14	0.08 21	0.18 37	0.01 6	0.04 10	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.23 12	0.09 15	0.00 1	1.87 14	2.06 24	0.36 7	0.35 23	1.17 35	0.31 19	0.63 17	2.29 24	0.09 26	0.02 5	0.16 15	0.16 35	1.25 23	0.01 5

WQFJX1	0.44 9	0.06 3	0.05 6	0.01 2	0.11 33	0.03 6	0.00 1	0.01 1	1.27 127	0.00 1	1.22 84	0.27 19	2.82 186	0.00 1	1.01 1	1.01 4	0.46 13	0.13 3	0.41 11	0.22 10	0.27 3	0.37 2	0.07 19	0.02 5	0.02 1	0.03 10	2.02 36	0.01 5

AIO-test1	0.46 10	0.15 11	0.32 24	0.03 14	0.10 30	0.15 30	0.02 25	0.11 24	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.27 19	0.08 9	0.00 1	2.46 27	2.52 40	0.24 3	0.13 3	0.89 26	0.70 39	0.51 11	2.89 34	0.01 7	0.18 44	0.06 10	0.04 11	0.50 4	0.01 5

MatchStereo	0.48 11	0.55 31	0.37 25	0.08 27	0.20 49	0.05 10	0.08 60	0.12 26	0.17 51	0.00 1	0.00 1	0.29 24	0.54 67	0.03 29	2.40 25	1.81 15	0.44 10	0.44 32	0.77 21	0.30 18	0.83 22	1.61 14	0.01 7	0.25 52	0.45 30	0.14 31	0.67 10	0.38 48

WQFJX	0.49 12	0.05 1	0.05 6	0.01 2	0.12 37	0.08 16	0.01 6	0.02 4	1.44 144	0.00 1	1.43 94	0.25 17	2.86 187	0.04 35	1.33 4	1.35 8	0.31 5	0.14 6	0.33 6	0.33 22	0.26 2	0.96 8	0.11 29	0.00 1	0.04 3	0.04 11	1.65 31	0.01 5

MonStereo	0.49 12	0.11 7	0.27 21	0.02 6	0.09 26	0.01 1	0.01 6	0.04 10	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.26 18	0.12 27	0.01 10	2.39 23	2.28 33	0.41 8	0.43 31	1.26 37	0.37 27	1.10 31	2.13 20	0.08 21	0.02 5	0.21 19	0.35 59	1.08 19	0.12 36

MM-Stereo_test3	0.50 14	0.38 24	0.05 6	0.10 38	0.03 5	0.03 6	0.01 6	0.86 51	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.56 40	0.10 18	0.12 48	1.35 5	1.40 9	0.70 27	0.24 16	0.62 17	0.58 30	0.28 4	2.27 23	0.23 46	0.05 13	0.24 20	0.09 21	3.27 61	0.09 35

CroCo-Stereo Lap2	0.50 14	0.29 20	0.07 12	0.06 20	0.10 30	0.02 3	0.02 25	0.28 39	0.13 35	0.93 59	0.00 1	0.46 36	0.10 18	0.01 10	1.91 15	2.38 37	0.31 5	0.36 24	0.81 22	0.11 6	1.42 39	2.40 27	0.01 7	0.10 23	0.42 28	0.12 29	0.57 7	0.04 27

RSM	0.51 16	0.26 19	0.46 38	0.11 41	0.05 9	0.12 20	0.01 6	0.05 15	0.10 26	0.00 1	0.00 1	0.19 1	0.10 18	0.00 1	1.67 8	1.58 11	0.58 21	0.44 32	0.44 13	0.75 41	0.98 26	3.35 45	0.12 32	0.13 33	0.49 35	0.23 45	1.53 29	0.03 24

CroCo-Stereo	0.52 17	0.32 22	0.07 12	0.08 27	0.13 40	0.04 8	0.01 6	0.23 38	0.15 41	0.11 42	0.00 1	0.48 39	0.09 15	0.01 10	2.50 30	2.46 38	0.53 18	0.39 27	1.03 28	0.10 4	1.69 45	2.25 22	0.01 7	0.14 36	0.39 26	0.22 41	0.70 12	0.04 27
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
WQFJA1	0.56 18	0.10 5	0.03 2	0.02 6	0.12 37	0.14 25	0.00 1	0.02 4	1.34 136	0.00 1	2.33 112	0.22 10	3.09 191	0.01 10	1.92 17	1.09 6	0.48 15	0.18 11	0.22 2	0.33 22	0.47 8	2.07 18	0.08 21	0.00 1	0.05 7	0.02 4	0.69 11	0.01 5

NLMM	0.56 18	0.10 5	0.03 2	0.02 6	0.12 37	0.14 25	0.00 1	0.02 4	1.34 136	0.00 1	2.34 113	0.22 10	3.10 192	0.00 1	1.91 15	1.08 5	0.48 15	0.18 11	0.23 3	0.33 22	0.47 8	2.08 19	0.08 21	0.00 1	0.05 7	0.02 4	0.70 12	0.01 5

LG-Stereo	0.57 20	0.25 17	0.10 15	0.14 44	0.13 40	0.31 76	0.01 6	0.14 30	0.16 49	0.00 1	0.92 80	1.11 54	0.08 9	0.01 10	2.51 31	2.09 26	0.54 19	0.34 22	1.52 43	0.90 51	1.10 31	1.83 15	0.09 26	0.03 11	0.15 13	0.12 29	0.79 15	0.02 18

StereoVision	0.57 20	0.58 35	0.24 17	0.08 27	0.08 21	0.14 25	0.05 48	0.29 41	0.27 57	0.50 51	0.00 1	0.29 24	0.05 3	0.04 35	2.28 20	1.93 19	0.86 35	0.21 14	0.75 20	0.13 7	0.87 24	1.45 13	0.00 1	0.13 33	0.40 27	0.23 45	3.41 64	0.15 40

ProNet	0.57 20	0.19 15	0.45 36	0.03 14	0.00 1	0.22 51	0.91 154	0.30 43	0.03 4	0.01 32	1.23 85	0.20 5	0.01 1	0.36 82	2.90 40	2.03 22	0.88 37	0.19 13	0.39 9	0.25 13	0.69 19	1.90 16	0.79 84	0.50 68	0.45 30	0.01 2	0.60 9	0.00 1

AIO-Stereo	0.58 23	0.45 27	0.45 36	0.04 18	0.05 9	0.14 25	0.00 1	0.03 9	0.11 29	0.00 1	0.00 1	0.20 5	0.08 9	0.02 21	2.29 21	1.98 20	0.78 31	0.39 27	1.85 46	1.02 58	0.72 20	2.84 33	0.17 36	0.05 13	0.42 28	0.06 18	1.64 30	0.03 24

MM-Stereo_test1	0.59 24	1.47 55	0.11 16	0.01 2	0.02 2	0.05 10	0.01 6	0.28 39	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.60 46	0.13 29	0.17 54	1.73 9	1.91 18	0.93 41	0.28 18	0.68 19	0.64 33	0.43 7	3.17 40	0.22 45	0.08 19	0.32 25	0.29 54	2.44 42	0.07 32

111111	0.61 25	0.32 22	0.25 18	0.02 6	0.05 9	0.12 20	0.01 6	0.04 10	0.06 11	0.00 1	0.06 46	0.24 15	0.07 7	0.01 10	2.72 36	2.08 25	0.81 33	0.29 19	2.18 52	0.77 43	1.30 36	3.86 61	0.27 50	0.10 23	0.09 11	0.19 39	0.55 6	0.01 5

RSM++	0.63 26	0.30 21	0.49 44	0.19 52	0.05 9	0.23 52	0.01 6	0.07 20	0.10 26	0.01 32	0.00 1	0.21 9	0.14 32	0.01 10	2.47 28	1.71 12	0.55 20	0.45 36	1.05 29	0.86 48	1.18 35	3.51 47	0.50 67	0.16 39	1.22 64	0.22 41	1.34 26	0.04 27

RAFT	0.64 27	0.12 8	0.41 29	0.09 35	0.02 2	0.21 46	0.15 78	2.71 69	0.06 11	1.08 60	0.00 1	0.24 15	0.05 3	0.10 42	2.66 34	1.83 16	0.58 21	0.08 1	1.37 39	0.32 21	0.82 21	0.73 7	0.00 1	0.22 49	0.31 22	0.06 18	3.04 60	0.01 5

MoCha-V2	0.67 28	0.56 32	0.50 46	0.02 6	0.08 21	0.13 23	0.01 6	0.05 15	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.23 12	0.25 44	0.01 10	2.66 34	2.68 45	0.61 24	0.37 25	0.39 9	1.47 80	3.12 67	3.53 49	0.00 1	0.06 15	0.50 36	0.21 40	0.59 8	0.02 18

NLSM1	0.69 29	0.12 8	0.01 1	0.05 19	0.05 9	0.15 30	0.01 6	0.04 10	1.62 156	0.00 1	2.10 109	0.36 28	3.81 204	0.02 21	1.76 11	1.89 17	0.49 17	0.10 2	0.15 1	0.29 16	0.60 15	2.49 28	0.19 41	0.02 5	0.04 3	0.05 16	2.20 40	0.01 5

BridgeDepth_RVC	0.70 30	1.15 49	0.53 49	0.19 52	0.25 54	0.07 15	0.07 55	1.39 54	0.14 40	0.50 51	0.00 1	0.65 47	0.13 29	0.11 43	2.82 38	2.04 23	0.47 14	0.54 39	1.24 36	0.19 9	0.57 13	0.97 9	0.24 47	0.08 19	0.80 48	0.96 77	1.28 24	1.49 72
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.71 31	0.40 25	0.08 14	0.08 27	0.11 33	0.01 1	0.01 6	0.55 50	0.16 49	0.86 58	0.00 1	0.70 48	0.13 29	0.02 21	2.38 22	2.71 46	0.98 43	0.64 42	1.51 42	0.26 14	1.92 47	2.63 29	0.01 7	0.20 47	1.36 67	0.18 37	1.02 18	0.19 43

MM-Stereo_test2	0.72 32	1.97 65	0.26 19	0.02 6	0.04 6	0.12 20	0.01 6	0.29 41	0.08 19	0.00 1	0.00 1	0.58 45	0.18 36	0.02 21	2.39 23	2.72 47	0.80 32	0.40 29	0.82 23	1.09 64	1.02 28	4.04 65	0.29 53	0.12 29	0.56 38	0.22 41	1.37 27	0.06 31

GSStereo	0.73 33	0.53 30	0.43 33	0.08 27	0.04 6	0.27 64	0.01 6	0.10 23	1.26 125	0.01 32	0.22 54	0.40 31	0.10 18	0.01 10	2.82 38	2.65 44	1.34 49	0.46 37	1.08 30	0.97 56	1.46 40	3.54 51	0.18 39	0.10 23	0.45 30	0.09 21	1.13 20	0.02 18

MLG-Stereo_test2	0.75 34	1.22 50	0.31 23	0.08 27	0.27 58	0.25 57	0.02 25	0.07 20	0.07 16	0.01 32	0.69 70	0.28 21	0.08 9	0.02 21	2.40 25	2.30 34	0.74 29	0.73 45	2.09 51	0.94 54	1.14 33	3.06 36	0.19 41	0.09 22	0.45 30	0.10 24	2.04 37	0.57 53

IGEV-Stereo++	0.75 34	0.61 37	0.26 19	0.10 38	0.06 18	0.16 33	0.02 25	0.06 19	0.08 19	0.00 1	0.57 63	0.20 5	0.08 9	0.02 21	2.47 28	2.19 30	0.66 26	0.68 44	2.36 57	0.90 51	1.35 38	3.79 59	0.28 51	0.12 29	0.20 18	0.04 11	2.89 54	0.05 30

NLMM1	0.77 36	0.15 11	0.04 4	0.02 6	0.13 40	0.10 17	0.03 35	0.02 4	1.70 160	0.00 1	1.42 93	0.40 31	5.94 227	0.04 35	1.66 7	1.72 13	0.44 10	0.17 9	0.43 12	0.34 25	0.67 18	2.37 26	0.17 36	0.14 36	0.04 3	0.10 24	2.58 48	0.00 1

AdaDepth	0.82 37	0.69 40	0.39 27	0.37 68	0.25 54	0.18 37	0.04 41	0.08 22	0.13 35	0.00 1	0.00 1	0.41 33	0.28 46	0.35 81	3.17 42	2.95 54	1.07 44	0.65 43	1.95 49	0.69 38	1.47 41	3.18 41	0.03 16	0.07 17	0.15 13	0.18 37	2.94 56	0.43 50

GREAT-IGEV	0.83 38	0.49 28	0.49 44	0.08 27	0.06 18	0.17 35	0.03 35	0.20 34	1.66 158	0.00 1	0.00 1	0.43 34	0.11 24	0.03 29	3.00 41	2.89 51	0.94 42	0.33 21	0.89 26	1.08 63	1.00 27	3.60 55	0.28 51	0.83 91	0.25 21	0.02 4	3.61 65	0.01 5

MSCF	0.85 39	0.60 36	0.47 39	0.06 20	0.11 33	0.16 33	0.02 25	0.21 36	0.09 23	1.26 63	0.00 1	0.28 21	0.29 49	0.03 29	3.53 50	3.04 56	0.74 29	0.37 25	0.38 8	0.87 49	1.02 28	3.55 52	0.11 29	0.62 77	0.58 39	1.90 92	2.53 44	0.01 5

GEAStereo	0.87 40	1.67 58	0.53 49	0.19 52	0.05 9	0.20 44	0.02 25	0.12 26	0.08 19	0.02 36	0.00 1	0.47 37	0.10 18	0.28 68	3.42 47	3.13 60	0.89 39	0.44 32	1.09 32	1.15 68	2.09 49	3.87 62	0.19 41	0.12 29	0.66 41	0.02 4	2.62 49	0.12 36

gasm-f	0.87 40	1.67 58	0.53 49	0.19 52	0.05 9	0.20 44	0.02 25	0.12 26	0.08 19	0.02 36	0.00 1	0.47 37	0.10 18	0.28 68	3.42 47	3.13 60	0.89 39	0.44 32	1.09 32	1.15 68	2.09 49	3.87 62	0.19 41	0.12 29	0.66 41	0.02 4	2.62 49	0.12 36

GASTEREO	0.88 42	0.63 38	0.47 39	0.07 24	0.10 30	0.17 35	0.02 25	0.21 36	0.09 23	1.27 64	0.00 1	0.29 24	0.27 45	0.03 29	3.67 56	3.03 55	0.73 28	0.41 30	0.61 16	0.85 47	0.94 25	3.77 57	0.33 55	0.62 77	0.60 40	1.88 91	2.57 46	0.01 5

VIP-Stereo	0.90 43	0.68 39	0.71 58	0.18 50	0.09 26	0.32 79	0.02 25	0.34 46	0.06 11	0.03 40	0.00 1	1.47 61	0.15 34	0.01 10	3.20 43	2.47 39	1.97 65	1.01 55	1.89 48	1.10 65	2.25 55	3.13 38	0.01 7	0.25 52	0.87 50	0.10 24	1.01 17	1.09 68

GIP-stereo	0.91 44	1.38 51	0.71 58	0.06 20	0.09 26	0.27 64	0.04 41	0.13 29	0.12 31	0.30 46	0.34 59	0.56 40	0.12 27	0.32 73	4.56 68	2.76 48	0.82 34	0.62 40	0.86 24	1.02 58	1.32 37	4.13 67	0.12 32	0.13 33	0.73 45	0.17 36	2.89 54	0.03 24

RAStereo	0.98 45	0.56 32	0.42 31	0.10 38	0.19 48	0.25 57	0.03 35	0.38 47	0.15 41	4.04 100	0.00 1	0.79 49	0.11 24	0.02 21	2.73 37	2.52 40	1.23 47	0.92 53	2.89 63	0.15 8	2.59 59	3.25 43	0.07 19	0.21 48	1.02 54	0.22 41	1.19 22	0.53 52

Occ-G	1.00 46	1.54 57	0.63 55	0.23 56	0.24 53	0.27 64	0.08 60	0.40 48	0.07 16	0.00 1	0.58 64	0.28 21	0.07 7	0.01 10	4.44 66	3.05 57	0.86 35	0.85 48	1.85 46	0.75 41	2.18 53	4.18 68	0.35 58	0.14 36	0.31 22	0.11 27	3.39 63	0.16 41

DEFOM-Stereo	1.03 47	1.14 48	0.50 46	0.07 24	0.22 51	0.26 60	0.03 35	0.32 44	0.13 35	0.00 1	0.00 1	0.34 27	0.14 32	0.49 98	3.32 44	3.10 59	1.68 58	1.13 58	1.40 41	0.61 32	2.37 57	2.94 35	0.72 76	0.11 28	0.96 53	0.24 48	4.89 81	0.78 59

AEACV	1.08 48	2.36 79	0.81 68	0.16 46	0.16 45	0.15 30	0.08 60	0.11 24	0.09 23	0.00 1	0.00 1	0.57 44	0.28 46	0.11 43	3.79 58	3.65 74	1.79 59	0.89 51	2.80 61	1.43 79	2.40 58	4.40 72	0.35 58	0.30 57	0.31 22	0.26 52	1.85 33	0.02 18

delet	1.13 49	1.39 52	0.97 80	0.34 66	1.00 112	1.13 118	0.41 121	0.98 52	0.21 54	1.21 62	0.44 60	0.86 50	0.44 61	0.80 137	3.65 54	2.11 28	1.55 54	0.86 50	0.87 25	0.55 28	1.77 46	1.44 12	0.57 70	0.88 94	1.13 61	0.23 45	3.76 68	1.07 67

LG-G_1	1.34 50	1.78 60	0.47 39	0.29 62	0.43 74	0.21 46	0.04 41	0.16 31	0.15 41	0.02 36	0.70 72	1.07 52	0.55 68	0.30 71	3.85 59	3.14 62	1.34 49	1.78 86	5.35 86	1.67 88	3.09 65	5.11 82	0.08 21	0.18 44	1.04 55	0.47 64	2.07 38	0.74 57

LG-G	1.34 50	1.78 60	0.47 39	0.29 62	0.43 74	0.21 46	0.04 41	0.16 31	0.15 41	0.02 36	0.70 72	1.07 52	0.55 68	0.30 71	3.85 59	3.14 62	1.34 49	1.78 86	5.35 86	1.67 88	3.09 65	5.11 82	0.08 21	0.18 44	1.04 55	0.47 64	2.07 38	0.74 57

MLG-Stereo_test3	1.35 52	0.85 44	0.47 39	0.28 60	0.64 88	0.28 68	0.03 35	0.18 33	0.12 31	1.17 61	0.03 44	1.38 60	0.18 36	0.09 41	3.53 50	2.90 53	1.26 48	1.27 65	6.78 123	1.10 65	2.17 52	7.36 143	0.05 17	0.17 42	0.66 41	0.15 33	2.68 51	0.57 53

AASNet	1.37 53	2.02 68	1.00 83	0.44 73	1.98 157	1.30 124	0.49 127	2.04 61	0.15 41	0.50 51	1.09 81	0.56 40	0.21 40	0.65 116	4.03 61	2.34 36	1.50 52	1.80 88	1.67 45	1.12 67	2.10 51	2.66 31	0.86 92	0.99 99	1.25 65	0.63 69	2.94 56	0.63 56

iRaftStereo_RVC	1.40 54	1.41 53	0.89 76	0.43 71	0.33 67	0.29 70	0.03 35	3.60 79	0.21 54	0.41 49	1.65 103	1.69 63	0.31 51	0.24 62	2.63 33	2.33 35	1.93 63	0.78 46	2.22 54	0.65 34	3.29 69	5.39 92	0.48 66	0.72 82	0.94 52	0.24 48	3.75 67	0.84 60

AIO_rvc	1.46 55	2.98 94	0.90 77	0.09 35	0.18 47	0.37 84	0.32 112	2.59 67	0.12 31	0.10 41	0.00 1	1.64 62	0.18 36	0.11 43	4.08 62	3.74 77	1.08 45	0.90 52	3.66 71	1.33 76	3.65 74	6.21 110	0.97 106	0.08 19	1.10 59	0.14 31	2.72 53	0.19 43

TDLM	1.48 56	1.86 62	1.68 120	0.63 86	1.31 136	0.91 110	1.05 158	2.32 65	0.68 92	0.38 48	6.18 174	2.45 78	0.84 90	0.88 148	1.83 12	2.14 29	1.89 60	1.30 66	1.09 32	1.05 61	1.05 30	2.29 24	0.81 85	0.48 66	0.50 36	0.25 51	1.97 34	2.12 84

anonymousdsp	1.49 57	0.56 32	0.77 62	0.35 67	0.26 57	0.19 43	0.02 25	2.11 63	0.13 35	0.30 46	2.38 114	1.28 59	0.30 50	0.41 89	4.67 70	3.17 64	1.64 56	1.32 67	2.27 56	1.49 81	3.91 79	5.12 84	0.76 80	0.55 72	0.92 51	0.04 11	5.25 88	0.16 41

AANet_RVC	1.52 58	0.70 41	0.67 57	0.26 59	1.74 148	0.11 19	0.69 141	1.92 60	1.46 148	0.83 56	0.25 58	0.43 34	0.96 96	0.21 57	7.30 132	2.86 50	1.51 53	1.32 67	1.39 40	1.27 73	0.83 22	1.15 10	0.25 48	0.59 75	1.73 83	1.40 82	3.95 72	5.16 120

LGtest1	1.56 59	1.91 63	1.04 90	0.47 76	0.44 78	0.33 80	0.04 41	0.32 44	0.32 63	0.17 44	1.43 94	1.01 51	0.53 66	0.38 84	3.57 52	3.51 71	1.93 63	2.36 102	4.81 79	1.27 73	3.66 75	6.24 112	0.16 34	0.27 54	1.71 82	0.32 56	2.98 58	1.05 66

RYNet	1.59 60	0.41 26	0.43 33	0.18 50	0.28 60	0.50 92	0.07 55	1.74 57	1.33 134	0.44 50	0.14 48	0.38 30	0.21 40	0.03 29	5.46 86	1.79 14	0.88 37	3.68 143	1.29 38	0.10 4	1.17 34	0.58 5	0.44 65	0.31 60	1.53 75	15.53 227	2.98 58	0.96 63

RAFT + AFF	1.62 61	0.95 45	0.71 58	0.45 75	0.05 9	0.56 94	0.17 86	3.65 80	0.12 31	2.78 83	0.00 1	3.77 99	0.41 59	0.25 64	5.51 90	2.21 32	3.18 77	0.50 38	5.51 89	0.29 16	4.42 94	3.51 47	0.29 53	0.53 71	2.10 89	0.32 56	1.50 28	0.12 36

MaDis-Stereo	1.63 62	0.82 43	0.50 46	0.17 47	0.40 73	0.10 17	0.09 65	0.44 49	0.45 70	2.08 74	0.00 1	1.14 55	0.17 35	0.03 29	3.49 49	3.67 75	2.57 73	1.86 89	5.78 95	0.84 46	2.77 62	3.77 57	0.41 61	0.44 65	2.82 104	2.23 102	2.33 41	4.64 116

MMNet	1.65 63	1.44 54	0.88 75	0.44 73	1.32 137	0.45 89	0.51 129	2.06 62	0.62 81	0.61 54	1.84 105	1.95 67	0.33 52	1.26 176	4.19 64	2.57 42	2.63 74	2.03 92	3.03 67	1.64 86	2.05 48	2.24 21	0.83 87	1.59 137	1.20 63	0.96 77	4.81 80	1.03 65

AIO_test	1.66 64	3.80 120	1.03 85	0.25 58	0.15 43	0.24 55	0.48 126	3.09 71	0.11 29	0.15 43	0.00 1	1.95 67	0.21 40	0.16 53	4.11 63	3.97 84	1.18 46	0.82 47	2.83 62	1.41 78	5.13 107	6.31 114	0.94 100	0.16 39	1.12 60	0.88 74	4.03 74	0.24 46

LG-Stereo_L2	1.67 65	2.12 71	0.76 61	0.17 47	0.59 84	0.21 46	0.06 52	2.85 70	0.15 41	4.08 102	0.73 76	2.78 84	0.73 79	0.18 55	4.69 71	3.92 81	2.19 70	1.13 58	3.01 65	0.93 53	2.93 63	4.60 76	0.17 36	0.16 39	1.42 71	0.52 67	1.97 34	2.08 81

DFGA-Net	1.70 66	2.58 84	0.82 72	1.06 119	0.34 69	0.53 93	0.08 60	3.19 73	0.15 41	2.38 76	0.17 50	1.26 58	0.24 43	0.12 48	4.88 74	3.85 79	3.27 79	1.05 57	3.64 70	0.26 14	2.67 60	3.84 60	0.56 69	0.84 92	1.95 87	0.26 52	5.19 85	0.61 55

LG-Stereo_L1	1.71 67	1.99 66	0.61 54	0.17 47	0.64 88	0.18 37	0.06 52	3.11 72	0.15 41	4.30 106	0.71 74	2.65 82	0.73 79	0.24 62	4.52 67	3.99 86	2.16 69	1.16 60	2.93 64	0.95 55	3.72 76	4.35 70	0.16 34	0.23 51	1.40 69	0.31 55	2.57 46	2.25 86

UniTT-Stereo	1.78 68	0.80 42	0.63 55	0.11 41	0.33 67	0.21 46	0.04 41	2.26 64	0.35 65	4.41 108	0.01 39	2.60 81	0.39 56	0.07 38	5.04 77	4.05 88	2.47 71	1.77 85	6.38 109	0.79 45	4.23 89	3.53 49	0.53 68	0.57 73	1.46 72	1.68 87	1.30 25	1.99 80

SGD-Stereo	1.79 69	1.01 47	0.41 29	0.08 27	0.15 43	0.06 13	0.07 55	1.63 56	0.17 51	0.29 45	0.01 39	3.32 93	0.52 65	0.14 50	7.03 124	5.01 118	4.14 99	1.17 61	3.90 73	1.04 60	3.29 69	5.64 100	0.70 75	0.17 42	1.04 55	0.77 72	4.00 73	2.59 95

test_5	1.95 70	3.49 112	0.53 49	0.23 56	0.08 21	0.23 52	0.05 48	5.33 98	0.32 63	1.87 71	4.74 146	3.84 100	2.12 153	0.22 59	5.47 89	3.61 73	1.65 57	1.44 71	2.77 60	0.59 31	1.59 43	4.86 79	0.11 29	0.89 96	0.82 49	0.24 48	5.22 87	0.43 50

IGEV-Stereo+	2.01 71	3.00 96	0.43 33	0.90 109	0.29 62	0.34 82	0.09 65	1.04 53	0.28 58	7.82 152	2.22 111	2.34 75	0.47 63	0.11 43	3.63 53	3.69 76	2.56 72	2.19 95	4.98 81	1.26 72	4.02 82	8.07 164	1.20 138	0.10 23	0.73 45	0.37 61	1.76 32	0.38 48

DMCA	2.02 72	2.22 73	2.01 126	0.50 80	0.93 109	1.27 123	0.19 92	1.78 58	1.50 150	1.85 70	2.97 120	3.06 90	0.35 53	0.78 135	5.18 79	3.53 72	2.90 75	2.60 108	2.19 53	1.25 71	3.12 67	3.48 46	1.07 119	1.34 118	1.04 55	1.42 83	3.89 70	2.11 83

RAFT_CTSACE	2.04 73	4.00 129	0.80 66	0.63 86	0.32 66	0.29 70	0.07 55	5.38 100	0.17 51	8.08 158	0.24 57	3.59 97	1.27 112	0.26 65	3.70 57	2.63 43	1.58 55	0.62 40	2.45 58	0.34 25	2.72 61	6.97 136	0.83 87	0.57 73	1.17 62	0.35 59	5.70 99	0.28 47

MIF-Stereo (partial)	2.06 74	4.53 161	0.78 64	0.40 69	0.71 100	0.29 70	0.16 83	1.54 55	0.55 75	1.29 65	0.03 44	1.18 56	0.56 72	0.14 50	5.04 77	4.75 110	3.91 90	2.49 106	3.02 66	0.88 50	4.06 84	4.54 75	0.57 70	0.72 82	2.50 94	1.85 90	5.16 84	3.97 103

HUF	2.08 75	2.64 86	1.30 107	0.07 24	0.17 46	0.42 87	0.18 91	5.14 96	0.13 35	0.80 55	0.01 39	2.41 76	0.79 89	0.21 57	5.00 75	5.01 118	2.03 67	1.47 75	6.16 104	2.32 117	5.98 128	6.32 115	1.00 110	1.05 102	1.40 69	0.15 33	3.28 62	0.84 60

YMNet	2.14 76	2.40 80	0.77 62	1.01 116	1.33 138	1.30 124	3.72 197	2.54 66	1.68 159	1.51 67	0.52 61	2.79 86	3.52 198	1.56 194	4.64 69	4.80 113	2.90 75	1.59 77	3.42 69	0.72 40	1.65 44	3.16 39	0.02 14	0.60 76	3.00 105	0.86 73	3.80 69	1.85 76

AFF-stereo	2.31 77	2.33 77	1.76 123	0.50 80	0.38 71	1.63 134	0.45 124	5.05 95	0.67 91	2.93 87	0.58 64	2.86 87	0.55 68	0.19 56	5.46 86	3.38 68	1.91 61	1.64 79	6.42 111	0.67 36	4.13 88	4.51 74	0.73 78	0.88 94	3.57 109	2.74 109	4.99 82	1.33 70

plain	2.32 78	4.62 164	0.84 73	0.52 82	1.18 127	0.31 76	0.12 68	3.40 74	0.39 68	4.02 99	0.02 43	1.97 69	0.46 62	0.08 40	5.29 81	4.65 106	3.85 87	2.89 119	5.91 97	0.65 34	4.12 87	5.21 87	0.26 49	0.68 80	2.46 93	1.67 84	2.71 52	4.44 107

CVANet_RVC	2.32 78	3.35 109	2.89 147	3.19 174	1.68 147	2.83 165	1.72 174	4.18 87	1.27 127	0.84 57	8.03 192	3.11 91	0.85 91	1.04 160	2.57 32	2.89 51	1.91 61	1.66 80	1.65 44	1.78 93	2.27 56	3.68 56	0.74 79	0.82 90	1.50 73	0.50 66	2.56 45	3.12 99

MIM_Stereo	2.33 80	4.25 143	1.37 108	0.67 92	0.53 80	0.71 101	0.17 86	4.25 91	0.35 65	3.20 91	0.72 75	2.78 84	0.38 55	0.56 105	5.00 75	5.53 144	3.23 78	2.53 107	4.66 77	2.07 108	4.47 95	5.61 98	0.58 72	1.02 101	1.39 68	0.67 70	4.67 78	1.56 73

IGEV-BASED-STEREO-	2.35 81	2.29 76	0.80 66	0.77 108	0.57 81	0.28 68	0.08 60	4.80 94	0.37 67	7.40 149	0.69 70	2.03 70	1.13 104	0.40 85	3.39 46	4.16 90	3.45 82	2.29 100	5.18 82	1.05 61	6.58 141	7.24 141	0.83 87	0.27 54	1.59 76	0.37 61	4.31 75	1.21 69

RAFT+CT+SA	2.37 82	4.62 164	0.79 65	0.68 94	0.23 52	0.13 23	0.06 52	6.04 108	0.29 59	6.20 130	0.01 39	4.71 111	1.92 140	0.34 80	3.66 55	4.41 99	2.01 66	1.59 77	4.42 75	0.99 57	4.39 93	7.38 145	0.34 57	0.70 81	1.28 66	0.38 63	5.40 98	0.90 62

GANet	2.42 83	1.95 64	1.89 125	2.15 155	2.20 165	3.78 179	1.77 175	4.21 88	0.85 99	1.76 69	5.06 161	4.57 109	0.73 79	1.41 188	3.33 45	2.76 48	3.59 85	3.82 145	2.01 50	0.78 44	1.56 42	3.33 44	1.10 126	1.37 121	2.06 88	0.76 71	3.94 71	2.62 96

S2M2_XL	2.46 84	1.00 46	2.62 142	0.09 35	0.29 62	0.05 10	0.12 68	7.61 138	0.84 97	2.90 85	0.00 1	3.72 98	1.25 110	0.26 65	6.30 107	3.82 78	7.47 161	0.95 54	2.24 55	1.27 73	5.15 109	4.46 73	1.04 116	0.27 54	1.94 85	1.05 81	4.54 76	5.24 121
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	2.56 85	4.77 175	1.09 91	0.60 84	0.46 79	0.26 60	0.16 83	3.40 74	0.31 61	1.32 66	0.56 62	1.25 57	0.64 76	0.69 122	6.72 114	4.23 92	5.87 128	3.78 144	6.51 115	2.02 106	5.30 111	5.45 93	0.83 87	1.60 138	2.17 90	0.90 75	4.65 77	3.57 100

ARAFT	2.62 86	3.89 125	1.00 83	0.43 71	0.25 54	0.33 80	0.05 48	3.52 78	0.31 61	4.81 110	1.57 100	2.23 72	0.41 59	0.69 122	5.73 91	4.43 100	5.21 113	4.32 169	5.36 88	1.64 86	6.06 129	5.64 100	0.72 76	0.51 70	4.37 115	0.32 56	5.33 90	1.69 74

DEFOM-Stereo_RVC	2.69 87	3.67 117	1.15 96	0.28 60	0.36 70	0.25 57	0.04 41	4.45 93	0.49 74	8.23 159	0.23 55	3.11 91	0.37 54	0.28 68	6.17 99	4.40 98	4.02 95	1.42 70	5.21 84	1.24 70	5.37 112	6.64 129	1.09 124	0.35 62	1.82 84	0.92 76	4.72 79	6.22 130

TESTraft	2.77 88	4.56 163	0.81 68	0.55 83	0.27 58	0.23 52	0.16 83	5.54 101	0.39 68	5.52 118	0.23 55	1.81 66	2.25 166	1.13 168	7.43 135	5.23 130	3.63 86	1.19 62	4.75 78	1.60 85	4.10 85	9.80 187	0.42 62	0.81 89	1.50 73	2.68 108	5.79 103	2.34 91

UPFNet	2.80 89	2.08 69	2.72 144	1.48 133	2.05 160	2.71 162	1.45 167	4.24 90	1.59 152	2.77 82	2.57 116	2.11 71	0.64 76	1.73 202	6.78 117	3.46 69	4.04 96	3.22 131	5.75 94	3.37 165	2.18 53	3.10 37	1.27 151	1.68 142	2.79 103	2.21 101	5.77 102	1.83 75

raft+_RVC	2.93 90	2.63 85	2.15 127	0.63 86	0.43 74	1.15 119	0.22 97	5.94 107	0.69 93	6.53 134	2.88 119	4.15 103	0.61 74	0.15 52	6.01 96	5.28 134	3.49 83	1.57 76	7.08 125	1.72 91	3.52 73	5.27 90	1.01 111	0.74 84	3.64 111	2.32 105	6.35 115	3.03 97

LL-Strereo2	3.00 91	2.17 72	1.57 116	0.42 70	0.38 71	0.41 86	0.12 68	7.21 128	0.48 73	11.55 203	1.53 98	3.57 96	0.40 58	1.81 204	4.70 72	5.18 127	4.00 94	1.46 74	8.85 149	1.86 99	4.86 102	6.73 130	0.99 108	0.50 68	1.94 85	1.67 84	5.32 89	1.43 71

TestStereo1	3.03 92	5.04 187	0.81 68	0.49 77	0.30 64	0.18 37	0.17 86	5.71 105	0.46 71	6.13 126	0.18 51	1.72 64	2.24 162	1.09 163	7.91 145	5.36 137	3.95 92	1.44 71	5.59 90	1.81 95	6.27 134	10.29 198	0.43 63	0.75 85	1.63 78	2.85 110	6.46 117	2.51 93

SA-5K	3.03 92	5.04 187	0.81 68	0.49 77	0.30 64	0.18 37	0.17 86	5.71 105	0.46 71	6.13 126	0.18 51	1.72 64	2.24 162	1.09 163	7.91 145	5.36 137	3.95 92	1.44 71	5.59 90	1.81 95	6.27 134	10.29 198	0.43 63	0.75 85	1.63 78	2.85 110	6.46 117	2.51 93

test_4	3.07 94	2.77 89	2.57 140	0.66 89	0.62 87	0.48 91	0.39 118	7.02 124	0.26 56	13.75 234	1.17 83	5.21 118	0.55 68	0.40 85	4.72 73	5.75 150	3.87 88	2.16 93	4.02 74	1.40 77	3.94 81	5.87 105	0.90 96	1.07 103	2.56 101	2.26 103	6.13 111	2.45 92

HCRNet	3.09 95	3.26 105	0.86 74	1.50 134	0.28 60	0.43 88	0.62 135	2.61 68	0.10 26	37.69 313	2.67 118	4.83 113	0.20 39	0.41 89	4.41 65	2.20 31	2.07 68	0.85 48	2.64 59	0.68 37	2.99 64	3.22 42	0.65 74	0.75 85	0.78 47	0.54 68	5.19 85	1.00 64

RAFT-Stereo + iAFF	3.21 96	4.03 131	3.24 154	0.74 106	0.70 98	1.68 137	0.51 129	8.26 147	1.48 149	2.78 83	2.02 107	4.95 116	0.63 75	0.22 59	7.74 142	3.30 66	3.31 80	1.24 63	7.45 127	1.82 98	5.00 105	5.60 97	1.02 113	1.31 112	5.88 140	2.65 107	5.98 108	3.05 98

HITNet	3.31 97	1.99 66	1.46 110	2.34 158	1.02 113	0.29 70	0.12 68	6.87 121	1.88 166	9.72 172	3.58 127	6.82 133	1.23 109	0.44 96	6.35 108	3.06 58	3.53 84	2.25 98	3.25 68	1.86 99	3.83 78	5.20 86	0.94 100	1.55 135	2.36 92	2.18 100	8.45 145	6.73 139
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
anonymousdsp2	3.39 98	4.36 150	2.82 145	0.60 84	0.58 83	1.78 142	0.15 78	6.54 116	0.30 60	4.12 103	4.54 142	4.48 105	0.51 64	1.27 178	5.82 94	4.50 103	3.42 81	2.18 94	11.40 169	2.21 110	4.87 104	8.18 165	0.78 81	1.36 120	3.71 112	1.01 80	6.56 119	3.58 101

CAS	3.47 99	4.05 134	0.94 78	1.04 118	0.95 110	0.38 85	0.52 131	1.78 58	0.94 107	2.75 81	6.87 180	2.43 77	3.19 194	0.33 78	6.02 97	3.97 84	5.09 111	2.36 102	6.14 101	1.98 105	4.66 97	5.65 102	0.86 92	0.22 49	6.08 143	5.26 139	7.35 132	11.91 180

IER	3.62 100	3.07 98	1.37 108	1.02 117	1.14 125	1.92 145	0.87 149	4.35 92	1.04 116	2.92 86	8.63 198	10.56 162	1.01 99	2.84 218	6.76 115	4.45 101	4.43 102	2.87 118	3.87 72	3.20 157	3.32 71	4.36 71	1.57 180	1.75 146	2.74 102	6.49 154	5.73 100	5.44 123

GMStereo	3.90 101	4.67 166	0.58 53	0.94 112	0.83 105	1.92 145	0.62 135	9.11 164	0.66 90	2.63 80	0.76 78	13.50 199	0.28 46	0.37 83	5.75 92	4.10 89	7.59 166	1.33 69	14.31 190	2.03 107	5.87 127	4.28 69	0.78 81	1.64 139	5.42 132	4.07 125	9.09 153	2.16 85
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	3.91 102	2.41 81	1.55 114	0.71 105	0.64 88	0.24 55	0.14 76	6.57 117	0.89 102	6.31 133	4.86 154	4.74 112	1.16 108	0.23 61	8.94 158	4.62 105	5.86 127	2.78 117	5.69 92	2.26 113	4.71 100	7.30 142	0.64 73	0.48 66	5.50 134	14.17 221	3.70 66	8.42 151

G2L-Stereo	3.93 103	2.96 93	1.72 122	1.60 136	2.79 181	1.09 116	0.47 125	6.22 112	1.44 144	5.60 119	8.73 199	5.42 120	1.88 139	1.22 174	7.45 138	4.72 107	5.31 119	2.67 115	4.43 76	1.89 101	4.10 85	3.90 64	1.59 182	1.15 106	5.60 135	9.93 181	7.60 138	4.74 118

CIPLG	3.95 104	4.47 155	1.56 115	1.43 130	1.06 120	1.44 128	0.63 138	9.98 183	1.42 142	6.90 141	4.91 156	7.76 138	1.25 110	2.95 223	7.18 127	4.98 117	6.37 135	2.23 96	6.63 119	2.99 154	6.61 142	6.54 126	1.39 160	1.90 156	4.79 121	1.67 84	5.76 101	1.89 77

ACRE	3.96 105	4.48 157	1.48 111	1.52 135	1.07 121	1.51 130	0.62 135	9.95 181	1.37 140	7.13 143	4.97 158	7.74 137	1.27 112	2.93 221	7.28 131	5.11 124	6.38 137	2.23 96	6.40 110	2.88 147	6.70 147	6.37 118	1.40 162	1.90 156	4.61 119	1.80 89	5.83 105	1.94 78

IPLGR_C	3.97 106	4.52 160	1.51 112	1.40 129	1.05 119	1.46 129	0.60 134	9.93 180	1.36 138	7.14 144	4.83 153	7.82 140	1.30 115	3.04 224	7.18 127	5.11 124	6.37 135	2.28 99	6.46 113	2.94 150	6.69 146	6.53 125	1.39 160	1.91 158	4.69 120	1.99 99	5.87 106	1.94 78

4D-IteraStereo	3.99 107	1.49 56	3.80 167	0.94 112	0.73 101	0.31 76	0.23 98	8.33 149	0.59 79	13.23 228	1.85 106	5.79 125	0.78 82	0.81 138	6.22 106	5.97 157	4.98 108	3.09 127	7.84 135	1.79 94	8.76 183	10.07 192	1.07 119	1.31 112	3.57 109	4.85 135	7.25 129	2.09 82

RALAANet	3.99 107	3.21 102	3.54 160	1.19 123	1.28 135	1.92 145	0.37 115	6.04 108	1.31 131	4.49 109	4.53 141	3.46 95	1.58 128	0.27 67	8.04 148	4.73 108	5.06 110	5.09 192	9.56 152	4.45 183	6.42 140	7.45 146	1.23 147	2.36 178	5.04 124	4.28 127	6.74 122	4.10 105

LoS_RVC	4.04 109	4.37 151	4.60 186	0.32 64	1.04 117	0.26 60	0.38 116	3.48 76	1.12 120	5.36 116	4.79 149	3.01 88	2.65 177	0.40 85	6.93 120	5.22 128	4.19 100	4.04 157	8.68 145	2.52 129	8.26 178	6.94 134	1.18 134	0.30 57	9.61 183	3.67 120	7.38 133	8.50 152

tt_ll	4.04 109	4.37 151	4.60 186	0.32 64	1.04 117	0.26 60	0.38 116	3.48 76	1.12 120	5.36 116	4.79 149	3.01 88	2.65 177	0.40 85	6.93 120	5.22 128	4.19 100	4.04 157	8.68 145	2.52 129	8.26 178	6.94 134	1.18 134	0.30 57	9.61 183	3.67 120	7.38 133	8.50 152

S2M2_L	4.07 111	4.18 139	4.78 191	0.92 111	0.43 74	0.35 83	0.10 67	5.68 104	1.37 140	11.88 206	0.00 1	2.59 80	0.70 78	0.47 97	8.97 161	5.05 121	8.87 187	1.71 83	6.19 105	1.57 84	7.00 149	4.84 78	0.97 106	0.32 61	3.81 113	9.00 171	8.43 144	9.76 162
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	4.07 111	3.38 110	3.37 156	1.90 147	2.00 158	2.79 164	1.45 167	7.03 125	1.91 169	5.12 113	4.76 148	4.24 104	1.45 124	2.80 217	5.88 95	4.80 113	6.51 140	4.14 164	6.59 117	4.00 173	4.86 102	4.96 80	1.60 183	2.38 180	4.47 117	4.65 133	6.17 113	6.64 135

rafts_anoy	4.10 113	5.28 204	3.46 159	0.76 107	1.07 121	1.36 126	0.65 140	7.75 141	1.08 118	5.76 122	6.21 175	4.65 110	0.89 93	0.52 101	7.96 147	6.29 168	5.52 123	4.94 190	6.99 124	2.35 118	5.48 115	7.20 139	1.19 136	1.26 108	6.34 146	4.20 126	6.03 109	5.62 126

RASNet	4.13 114	3.59 115	4.20 182	1.66 137	1.93 156	2.75 163	0.76 146	8.13 145	2.62 191	3.54 93	3.29 122	4.55 108	2.60 176	0.66 119	5.24 80	4.34 94	4.71 106	2.39 104	4.97 80	2.61 135	5.29 110	6.22 111	0.89 95	4.31 221	3.31 107	6.46 153	9.92 171	10.66 171

HGLStereo	4.14 115	2.92 91	3.21 153	1.20 124	2.32 169	2.28 152	1.00 157	4.22 89	1.17 123	3.83 97	13.14 245	2.77 83	1.41 122	1.29 179	5.78 93	5.63 149	7.47 161	5.21 195	6.46 113	3.22 161	5.83 126	5.97 107	1.05 117	2.06 164	6.18 144	6.25 151	6.14 112	3.76 102

SA	4.15 116	4.47 155	0.94 78	1.16 121	1.16 126	0.99 114	0.21 95	8.85 161	0.78 95	14.04 238	0.18 51	7.80 139	1.51 126	1.50 191	7.84 143	5.05 121	6.03 132	2.93 121	6.59 117	1.71 90	4.53 96	8.41 166	0.33 55	1.77 147	3.48 108	5.82 144	9.92 171	4.01 104

DMCA-RVC	4.20 117	2.80 90	2.46 138	2.06 153	2.50 175	1.60 133	3.91 198	4.14 85	5.68 230	3.29 92	4.34 139	11.62 173	1.43 123	1.38 183	10.60 184	4.78 112	4.51 104	3.82 145	5.23 85	3.20 157	5.40 114	6.25 113	1.22 145	2.11 165	2.35 91	3.20 114	6.12 110	7.33 143

IPLG	4.24 118	4.17 138	2.20 128	0.68 94	1.13 124	1.55 131	1.22 161	7.89 143	0.63 89	5.66 121	2.08 108	7.70 136	2.18 157	0.90 150	7.60 139	4.74 109	7.33 156	4.60 178	6.54 116	2.28 114	3.92 80	10.36 202	1.09 124	1.71 143	5.10 125	9.17 173	6.94 124	5.00 119

AnonymousM	4.26 119	2.25 74	0.97 80	1.06 119	0.21 50	1.11 117	0.05 48	6.76 119	0.96 108	7.95 155	4.01 133	3.86 101	0.94 94	0.91 151	7.03 124	6.02 159	7.25 154	3.41 139	6.04 100	2.75 144	8.23 176	7.64 157	1.49 172	1.56 136	1.59 76	5.83 145	10.38 182	14.89 207

GMOStereo	4.29 120	3.81 121	1.03 85	1.66 137	1.21 129	0.59 96	0.89 150	8.71 156	0.92 103	14.91 250	0.68 66	6.44 128	1.33 116	0.32 73	5.44 82	6.43 172	5.22 114	3.98 151	8.64 141	2.44 124	5.51 117	10.60 205	0.94 100	1.33 114	7.36 159	3.40 115	9.67 160	2.32 87

error version	4.29 120	3.81 121	1.03 85	1.66 137	1.21 129	0.59 96	0.89 150	8.71 156	0.92 103	14.91 250	0.68 66	6.44 128	1.33 116	0.32 73	5.44 82	6.43 172	5.22 114	3.98 151	8.64 141	2.44 124	5.51 117	10.60 205	0.94 100	1.33 114	7.36 159	3.40 115	9.67 160	2.32 87

test-v	4.29 120	3.81 121	1.03 85	1.66 137	1.21 129	0.59 96	0.89 150	8.71 156	0.92 103	14.91 250	0.68 66	6.44 128	1.33 116	0.32 73	5.44 82	6.43 172	5.22 114	3.98 151	8.64 141	2.44 124	5.51 117	10.60 205	0.94 100	1.33 114	7.36 159	3.40 115	9.67 160	2.32 87

test-2	4.29 120	3.81 121	1.03 85	1.66 137	1.21 129	0.59 96	0.89 150	8.71 156	0.92 103	14.91 250	0.68 66	6.44 128	1.33 116	0.32 73	5.44 82	6.43 172	5.22 114	3.98 151	8.64 141	2.44 124	5.51 117	10.60 205	0.94 100	1.33 114	7.36 159	3.40 115	9.67 160	2.32 87

GCAP-BAT	4.33 124	4.70 167	1.16 97	0.70 97	0.64 88	0.76 102	0.23 98	7.27 129	0.62 81	10.04 176	1.26 86	10.83 164	0.78 82	0.69 122	6.18 100	6.64 182	17.70 265	2.60 108	7.61 129	2.71 137	9.11 185	7.54 150	1.20 138	1.53 129	2.52 95	1.93 93	5.36 91	4.61 110

test_for_model	4.33 124	4.70 167	1.16 97	0.70 97	0.64 88	0.76 102	0.23 98	7.27 129	0.62 81	10.04 176	1.26 86	10.83 164	0.78 82	0.69 122	6.18 100	6.64 182	17.70 265	2.60 108	7.61 129	2.71 137	9.11 185	7.54 150	1.20 138	1.53 129	2.52 95	1.93 93	5.36 91	4.61 110

testlalala2	4.33 124	4.70 167	1.16 97	0.70 97	0.64 88	0.76 102	0.23 98	7.27 129	0.62 81	10.04 176	1.26 86	10.83 164	0.78 82	0.69 122	6.18 100	6.64 182	17.70 265	2.60 108	7.61 129	2.71 137	9.11 185	7.54 150	1.20 138	1.53 129	2.52 95	1.93 93	5.36 91	4.61 110

testlalala	4.33 124	4.70 167	1.16 97	0.70 97	0.64 88	0.76 102	0.23 98	7.27 129	0.62 81	10.04 176	1.26 86	10.83 164	0.78 82	0.69 122	6.18 100	6.64 182	17.70 265	2.60 108	7.61 129	2.71 137	9.11 185	7.54 150	1.20 138	1.53 129	2.52 95	1.93 93	5.36 91	4.61 110

testlalala_base	4.33 124	4.70 167	1.16 97	0.70 97	0.64 88	0.76 102	0.23 98	7.27 129	0.62 81	10.04 176	1.26 86	10.83 164	0.78 82	0.69 122	6.18 100	6.64 182	17.70 265	2.60 108	7.61 129	2.71 137	9.11 185	7.54 150	1.20 138	1.53 129	2.52 95	1.93 93	5.36 91	4.61 110

GCAP-Stereo	4.33 124	4.70 167	1.16 97	0.70 97	0.64 88	0.76 102	0.23 98	7.27 129	0.62 81	10.04 176	1.26 86	10.83 164	0.78 82	0.69 122	6.18 100	6.64 182	17.70 265	2.60 108	7.61 129	2.71 137	9.11 185	7.54 150	1.20 138	1.53 129	2.52 95	1.93 93	5.36 91	4.61 110

CASnet	4.34 130	5.12 194	1.12 92	0.70 97	0.75 102	0.58 95	0.39 118	9.19 166	1.02 114	15.09 257	2.50 115	13.52 201	1.38 120	0.41 89	9.16 163	3.35 67	3.91 90	1.04 56	12.44 179	1.51 82	7.51 160	5.97 107	0.82 86	0.86 93	4.21 114	0.98 79	7.10 127	6.60 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RALCasStereoNet	4.35 131	5.09 192	3.69 164	1.35 128	1.42 141	1.79 143	0.85 148	7.96 144	0.72 94	8.73 165	4.64 145	7.54 135	1.02 100	0.42 93	7.87 144	6.24 166	6.77 144	4.66 181	5.71 93	2.60 133	5.78 125	6.51 122	1.16 132	2.14 170	6.39 149	4.72 134	5.11 83	6.64 135

DISCO	4.36 132	4.01 130	1.58 117	2.04 151	2.19 164	4.90 191	4.07 200	4.05 84	3.87 213	4.97 111	7.45 187	2.57 79	2.23 161	0.71 131	8.10 150	4.26 93	6.68 142	4.39 173	9.03 150	3.53 169	5.04 106	6.00 109	1.61 185	1.80 150	4.55 118	4.87 137	7.21 128	5.94 129

DSFCA	4.41 133	5.06 190	2.31 132	2.64 164	2.59 178	3.16 171	2.35 186	3.92 83	2.51 188	3.14 90	7.17 183	4.92 115	1.14 105	0.69 122	7.44 136	4.94 116	4.99 109	4.67 182	8.79 147	3.42 167	5.56 122	7.57 156	2.39 213	3.16 198	5.18 127	5.44 141	6.17 113	7.69 145

raftrobust	4.53 134	2.11 70	3.77 165	1.33 127	1.02 113	0.62 100	0.25 106	9.42 170	0.85 99	13.22 227	5.80 166	5.79 125	1.11 103	0.66 119	8.99 162	6.78 189	5.54 124	2.99 124	8.41 139	2.41 122	6.19 130	7.10 138	1.60 183	1.01 100	7.62 168	5.85 146	6.40 116	5.41 122

ADLNet	4.78 135	5.77 214	2.55 139	2.37 159	3.09 190	3.37 173	1.44 166	6.29 113	1.76 162	3.10 89	5.98 170	17.05 230	2.19 158	10.10 276	7.71 141	4.04 87	4.84 107	3.52 140	5.20 83	2.98 153	3.49 72	6.41 120	1.30 153	1.42 123	5.26 129	7.50 163	5.92 107	4.42 106

coex_refinement	4.81 136	3.79 119	2.37 133	2.14 154	2.65 180	3.59 175	1.29 163	7.29 135	5.06 223	4.98 112	7.97 191	6.21 127	0.87 92	0.88 148	10.89 191	4.85 115	5.32 120	3.35 136	6.21 106	2.77 145	4.71 100	3.55 52	1.83 200	1.80 150	5.73 137	6.69 156	8.35 143	14.79 205

Sa-1000	4.82 137	4.54 162	0.97 80	0.94 112	1.41 140	1.16 120	0.26 107	9.36 168	1.31 131	13.81 235	0.74 77	5.59 121	1.86 138	1.82 205	9.30 167	5.32 135	8.02 172	3.82 145	10.50 159	1.93 103	6.62 144	9.47 179	0.40 60	2.13 169	8.51 176	5.62 143	10.31 181	4.46 108

CREStereo++_RVC	4.82 137	4.71 173	4.82 193	1.18 122	1.67 146	0.27 64	0.24 105	7.01 123	1.31 131	8.33 160	3.27 121	8.81 150	7.68 242	0.57 106	8.23 151	5.43 141	8.62 183	1.76 84	6.14 101	1.75 92	6.38 138	5.54 95	1.24 148	1.09 104	5.69 136	7.05 158	10.78 188	10.46 168
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
FINET	4.84 139	2.73 88	2.91 148	3.55 181	1.54 142	1.77 140	1.63 172	3.80 82	4.30 221	4.15 104	4.26 138	4.84 114	3.87 205	1.56 194	19.30 273	7.15 200	5.60 125	2.00 91	10.33 157	2.91 148	6.25 133	6.56 127	0.88 94	2.29 174	5.74 138	7.34 159	7.02 126	6.37 132

CFNet	4.85 140	4.04 133	2.27 131	4.54 188	2.60 179	2.45 156	1.39 165	6.79 120	0.96 108	4.30 106	4.87 155	17.29 233	3.33 196	0.57 106	7.60 139	3.46 69	4.61 105	2.99 124	5.89 96	2.60 133	4.70 99	4.05 66	0.99 108	1.30 111	9.51 181	8.10 164	9.05 152	10.68 172

test-3	5.18 141	3.23 103	4.10 179	1.86 145	1.86 151	1.70 138	0.74 144	9.64 176	0.56 76	10.91 194	1.64 102	16.57 225	1.14 105	0.60 112	10.11 175	5.95 156	7.17 153	3.29 133	14.55 192	2.22 112	6.62 144	11.30 220	1.03 114	1.91 158	5.35 131	2.94 112	7.28 130	5.55 125

test_1	5.18 141	3.23 103	4.10 179	1.86 145	1.87 152	1.70 138	0.74 144	9.64 176	0.56 76	11.01 196	1.60 101	16.58 226	1.15 107	0.60 112	10.10 174	5.94 155	7.11 151	3.28 132	14.57 194	2.21 110	6.61 142	11.28 219	1.01 111	1.91 158	5.33 130	2.95 113	7.33 131	5.53 124

CREStereo	5.18 141	5.10 193	4.33 184	1.45 131	0.57 81	0.91 110	0.13 73	9.54 173	2.07 176	10.04 176	4.11 136	12.15 180	2.80 185	0.84 143	6.88 119	6.63 181	9.31 193	1.68 82	6.15 103	2.54 131	8.14 173	5.90 106	1.37 158	1.48 127	6.90 157	7.45 161	9.76 166	11.65 179
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
castereo	5.19 144	3.68 118	4.03 177	0.70 97	0.92 108	0.29 70	0.17 86	8.64 154	0.99 111	13.11 223	4.00 132	10.92 170	0.96 96	0.72 132	8.41 152	6.83 193	8.95 189	2.70 116	10.93 162	2.36 119	10.02 203	9.62 183	1.49 172	1.92 161	7.47 165	6.64 155	6.66 120	7.08 142

trnet	5.26 145	5.12 194	4.24 183	1.46 132	0.60 85	0.89 109	0.15 78	9.63 175	1.95 171	12.27 209	4.05 135	12.85 192	2.76 184	0.83 142	6.68 113	6.45 176	8.87 187	1.86 89	5.95 98	2.39 121	7.66 164	5.85 104	1.26 149	1.50 128	6.93 158	7.40 160	10.21 175	12.09 182

castereo++	5.33 146	2.27 75	3.54 160	2.53 162	0.64 88	0.29 70	0.21 95	10.33 192	0.79 96	13.96 237	2.64 117	17.50 236	1.03 101	0.59 110	7.21 129	6.46 177	7.74 167	3.29 133	8.56 140	1.95 104	8.90 184	9.78 186	1.66 186	2.11 165	6.02 142	9.78 177	9.57 155	4.57 109

iResNet_ROB	5.34 147	4.86 179	3.99 176	2.90 169	1.66 145	2.83 165	2.34 184	7.80 142	1.45 147	6.14 128	7.77 190	4.52 106	9.57 246	0.92 152	7.42 134	5.40 140	7.37 159	4.91 188	11.52 170	3.30 162	5.49 116	3.56 54	1.45 168	4.26 219	8.06 172	5.94 147	9.61 157	9.22 160

PDISCO_ROB	5.41 148	3.28 106	2.38 134	2.89 168	2.24 167	1.67 136	2.19 179	5.28 97	2.32 181	2.53 79	5.17 162	5.18 117	2.10 148	1.79 203	8.46 155	7.12 198	6.44 138	10.68 264	6.43 112	4.63 188	8.67 182	9.64 184	1.48 171	2.61 188	7.46 164	6.84 157	17.41 241	9.17 159

EGLCR-Stereo	5.43 149	4.87 180	4.77 190	0.67 92	0.97 111	3.61 177	0.12 68	8.74 160	1.78 163	8.91 166	3.52 125	9.05 154	2.47 173	1.04 160	5.46 86	5.76 151	6.73 143	4.23 168	8.81 148	2.36 119	9.21 192	10.88 212	1.15 131	1.66 141	6.38 148	4.86 136	14.90 225	13.73 198

TestStereo	5.43 149	5.18 198	3.77 165	2.21 156	0.70 98	3.59 175	0.14 76	12.22 221	0.62 81	21.12 286	2.16 110	12.22 182	1.59 129	0.33 78	6.76 115	3.22 65	6.87 148	1.26 64	14.41 191	1.92 102	12.12 232	5.00 81	0.93 98	0.92 97	6.36 147	3.76 122	10.42 185	6.72 137

PMTNet	5.47 151	4.92 183	4.80 192	0.91 110	1.08 123	0.92 112	0.27 108	6.90 122	2.00 174	9.81 174	3.41 123	11.69 174	0.99 98	0.82 140	10.91 192	6.28 167	8.36 178	1.66 80	11.00 163	1.53 83	8.61 181	5.62 99	1.37 158	0.36 63	9.64 186	9.34 174	9.77 168	14.79 205

iinet-f	5.53 152	4.11 136	2.38 134	2.32 157	0.76 103	4.74 187	1.51 169	3.77 81	1.00 112	5.76 122	15.94 266	7.90 142	3.29 195	0.55 103	10.32 177	6.53 178	6.17 134	3.17 130	19.31 229	5.24 193	7.25 156	8.85 173	1.77 194	1.86 152	6.64 153	2.26 103	9.26 154	6.72 137

GLC_STEREO	5.61 153	5.42 209	4.07 178	1.90 147	2.18 163	0.86 108	0.39 118	9.53 172	0.84 97	13.27 231	6.70 177	8.87 151	1.55 127	2.01 209	6.04 98	5.11 124	12.60 236	2.32 101	9.56 152	2.99 154	17.88 275	9.98 191	0.92 97	1.34 118	4.45 116	1.79 88	13.27 214	5.66 127

test_3	5.64 154	3.29 107	3.97 175	1.97 150	1.90 153	1.64 135	0.72 143	10.37 193	0.59 79	15.61 262	1.14 82	20.54 248	1.27 112	0.55 103	9.94 172	5.85 152	7.42 160	3.91 149	14.64 195	2.30 115	6.70 147	12.93 252	0.93 98	1.77 147	5.86 139	4.36 128	7.52 136	4.70 117

MIPNet	5.83 155	5.26 202	2.99 150	0.98 115	1.56 143	1.98 148	1.61 170	9.96 182	1.11 119	5.14 114	5.05 160	12.09 176	3.90 206	0.84 143	8.96 160	6.11 162	8.51 180	5.12 194	10.61 160	4.34 181	3.77 77	10.93 213	1.45 168	2.36 178	9.84 189	14.56 222	7.87 141	10.59 170

DN-CSS_ROB	5.84 156	3.98 128	4.89 197	2.48 160	3.06 186	0.98 113	0.50 128	10.91 202	1.70 160	10.36 187	11.91 236	14.40 211	4.86 217	0.59 110	9.97 173	3.88 80	7.49 165	3.54 141	15.42 202	2.91 148	8.10 172	5.59 96	1.49 172	5.32 237	6.22 145	3.87 123	7.44 135	5.87 128

LMCR-Stereo	5.87 157	4.35 147	3.34 155	1.22 125	2.03 159	3.04 168	0.20 94	7.49 137	2.50 187	6.88 140	4.15 137	10.75 163	0.94 94	0.73 134	9.32 168	5.61 148	10.09 208	4.83 186	17.85 221	6.65 207	9.53 194	9.49 180	1.13 129	2.80 193	5.45 133	5.39 140	10.69 187	11.94 181

BEATNet_4x	5.91 158	3.06 97	2.41 136	3.36 177	2.33 170	1.06 115	0.94 155	8.38 151	3.63 211	16.74 269	3.67 131	9.64 157	3.53 199	1.41 188	11.00 195	6.56 180	7.12 152	6.46 217	6.66 121	2.95 151	9.82 198	11.80 229	1.03 114	3.52 205	4.86 122	5.50 142	11.11 193	10.98 177

CFNet_RVC	6.00 159	5.59 211	4.72 189	5.12 195	4.80 210	4.81 188	1.17 160	6.16 110	2.48 185	5.62 120	10.61 221	7.86 141	1.93 142	1.13 168	13.61 227	4.75 110	5.84 126	4.41 174	7.57 128	3.91 171	7.48 157	6.90 133	1.11 127	2.98 195	10.57 199	10.04 182	10.27 180	10.47 169

raft_robust	6.05 160	4.31 146	1.14 94	1.73 142	0.82 104	1.84 144	0.42 122	10.69 200	1.36 138	28.25 302	1.33 92	9.02 152	2.26 167	0.97 157	6.44 112	6.14 164	7.04 150	4.22 166	12.24 175	2.30 115	8.42 180	10.32 200	0.84 91	1.74 144	8.13 173	13.91 219	9.82 169	7.69 145

iResNetv2_ROB	6.05 160	4.28 145	2.23 130	4.71 189	2.24 167	4.86 189	1.33 164	8.64 154	2.39 182	6.18 129	12.61 240	13.59 203	7.05 238	0.58 108	8.09 149	5.25 131	5.39 122	4.22 166	14.95 198	4.52 185	7.49 158	5.69 103	1.68 189	4.14 215	7.48 166	5.95 148	10.01 174	7.68 144

NLCA_NET_v2_RVC	6.09 162	5.63 212	4.87 196	3.55 181	8.43 238	3.01 167	12.59 260	6.37 114	7.74 242	5.80 124	5.61 164	13.50 199	2.29 170	6.72 266	14.49 232	3.92 81	4.47 103	3.11 128	6.63 119	2.83 146	4.23 89	5.18 85	1.67 188	1.79 149	4.98 123	9.78 177	6.92 123	8.19 149
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CES	6.28 163	2.98 94	1.77 124	0.69 96	1.40 139	1.43 127	0.36 114	30.80 292	1.60 153	6.30 132	13.83 257	8.43 148	1.96 143	0.53 102	7.21 129	7.08 197	8.18 177	3.02 126	6.70 122	2.59 132	24.93 301	6.37 118	1.82 199	0.76 88	7.71 170	3.66 119	7.57 137	9.83 163

STTStereo	6.30 164	6.79 225	6.89 227	3.54 180	6.06 221	3.21 172	9.84 244	5.37 99	4.19 217	4.07 101	7.03 182	10.49 161	4.26 212	6.44 264	17.35 258	4.35 95	5.12 112	5.75 206	6.22 107	2.51 128	5.54 121	5.22 88	1.81 198	1.74 144	6.74 154	8.41 168	7.91 142	13.24 191

CFNet_pseudo	6.35 165	3.64 116	3.95 172	6.22 208	3.40 192	6.22 203	0.43 123	10.30 188	1.26 125	14.45 244	11.60 234	8.35 146	6.66 233	2.77 216	10.34 178	5.88 153	5.35 121	4.10 162	9.06 151	3.33 163	4.66 97	5.47 94	1.57 180	2.11 165	7.49 167	8.20 166	11.50 195	13.20 190

AF-Net	6.36 166	4.98 185	3.95 172	5.13 196	6.64 227	7.67 216	6.90 222	7.20 126	7.09 237	2.02 72	9.17 203	12.89 193	2.94 188	3.10 225	10.82 188	4.38 96	4.13 97	2.95 122	8.19 137	3.20 157	4.38 91	6.51 122	2.71 225	2.64 189	6.46 151	10.20 185	15.42 227	9.93 164

Nwc_Net	6.36 166	4.98 185	3.95 172	5.13 196	6.64 227	7.67 216	6.90 222	7.20 126	7.09 237	2.02 72	9.17 203	12.89 193	2.94 188	3.10 225	10.82 188	4.38 96	4.13 97	2.95 122	8.19 137	3.20 157	4.38 91	6.51 122	2.71 225	2.64 189	6.46 151	10.20 185	15.42 227	9.93 164

IPLGR	6.49 168	6.27 222	3.85 171	2.83 167	2.07 161	1.18 122	0.63 138	10.23 185	0.86 101	8.03 156	9.43 206	12.25 183	2.59 175	0.81 138	10.61 185	5.27 133	6.78 145	6.46 217	15.92 206	6.23 203	6.23 132	11.42 221	1.40 162	3.17 199	10.22 194	12.80 206	9.76 166	7.94 147

dd	6.86 169	5.35 206	1.14 94	24.72 279	0.60 85	12.40 243	0.98 156	8.44 152	0.56 76	7.82 152	0.11 47	26.27 258	0.39 56	1.26 176	8.44 153	5.04 120	16.15 258	2.90 120	20.80 239	2.20 109	5.14 108	4.67 77	1.11 127	2.16 171	7.40 163	2.39 106	10.58 186	6.27 131

FADNet-RVC-Resample	6.87 170	5.38 207	3.18 152	3.36 177	2.87 182	2.67 161	4.17 202	11.61 212	3.51 206	15.21 258	4.97 158	11.31 172	3.14 193	3.26 228	11.75 207	5.35 136	6.94 149	7.39 233	12.03 173	7.21 219	6.35 137	11.21 216	1.76 193	8.18 255	7.65 169	8.35 167	5.82 104	10.93 176

AE-Stereo	6.96 171	4.72 174	4.98 202	5.02 193	1.21 129	1.77 140	2.32 182	9.06 163	0.97 110	14.06 239	1.56 99	16.24 223	2.11 151	1.10 166	10.16 176	7.71 212	10.84 216	5.95 209	12.72 180	6.14 202	10.28 206	12.68 247	1.26 149	5.31 236	11.02 201	8.15 165	11.85 202	8.84 157

GES	6.96 171	5.77 214	2.99 150	2.54 163	2.99 183	6.21 202	2.68 192	7.46 136	3.09 199	9.09 169	7.67 189	5.22 119	1.78 134	3.52 235	15.09 236	8.28 220	12.16 233	6.94 224	21.59 243	7.17 217	10.61 209	8.53 168	2.06 206	4.39 224	5.89 141	4.58 132	8.71 146	10.80 173

Reg-Stereo(zero)	6.98 173	4.51 158	6.17 222	2.73 165	1.78 149	2.52 158	2.60 189	12.19 219	2.19 179	12.80 213	11.47 232	12.76 188	2.26 167	1.99 207	6.96 122	6.80 190	7.84 168	4.06 160	17.14 216	4.31 179	7.13 152	10.08 193	1.56 178	2.38 180	6.81 155	10.17 183	11.61 198	15.69 212

HI	6.98 173	4.51 158	6.17 222	2.73 165	1.78 149	2.52 158	2.60 189	12.19 219	2.19 179	12.80 213	11.47 232	12.76 188	2.26 167	1.99 207	6.96 122	6.80 190	7.84 168	4.06 160	17.14 216	4.31 179	7.13 152	10.08 193	1.56 178	2.38 180	6.81 155	10.17 183	11.61 198	15.69 212

AACVNet	7.03 175	4.44 154	2.21 129	7.10 216	8.39 236	6.28 204	2.48 188	9.12 165	2.53 190	10.11 184	10.84 226	8.45 149	2.24 162	1.83 206	10.51 182	6.02 159	8.86 185	6.36 216	11.83 172	5.92 199	7.14 154	7.48 147	2.74 227	3.92 214	9.06 177	9.86 179	10.24 176	13.93 203

sCroCo_RVC	7.03 175	3.31 108	1.19 103	0.49 77	1.02 113	3.09 169	0.58 133	9.79 179	3.54 207	6.01 125	3.52 125	4.54 107	5.12 218	1.02 159	10.98 193	13.72 288	12.36 235	8.89 245	18.51 225	6.56 206	17.09 267	15.71 276	0.78 81	2.57 187	9.80 187	7.46 162	13.51 218	8.78 155

sAnonymous2	7.06 177	3.11 99	1.22 105	0.66 89	0.90 106	3.81 180	0.28 109	13.71 237	3.56 208	3.78 95	6.09 171	5.62 123	4.01 207	0.43 94	10.38 179	10.81 252	11.06 219	9.65 252	19.93 233	7.58 226	11.77 224	13.75 263	1.89 202	2.01 162	11.14 203	10.75 188	10.41 183	12.21 183

CroCo_RVC	7.06 177	3.11 99	1.22 105	0.66 89	0.90 106	3.81 180	0.28 109	13.71 237	3.56 208	3.78 95	6.09 171	5.62 123	4.01 207	0.43 94	10.38 179	10.81 252	11.06 219	9.65 252	19.93 233	7.58 226	11.77 224	13.75 263	1.89 202	2.01 162	11.14 203	10.75 188	10.41 183	12.21 183

LG-Stereo_Zeroshot	7.13 179	3.57 114	1.13 93	5.24 198	10.12 248	14.65 251	4.70 206	9.30 167	1.43 143	13.26 229	4.03 134	13.64 205	1.64 131	0.41 89	6.37 109	5.59 147	8.10 174	4.13 163	11.09 164	2.62 136	7.97 170	10.54 203	1.29 152	0.62 77	8.33 175	5.02 138	12.58 207	25.20 254

HSM	7.17 180	4.87 180	5.10 204	4.72 190	4.35 203	2.09 149	1.92 176	13.26 234	1.88 166	9.97 175	10.55 218	9.39 156	4.41 213	1.59 197	13.06 221	5.37 139	11.25 225	4.34 171	10.38 158	4.80 190	11.09 215	6.88 132	1.66 186	4.23 218	9.89 190	11.75 197	11.65 200	13.04 189

DLCB_ROB	7.17 180	5.13 197	4.67 188	2.90 169	4.14 198	3.73 178	3.59 196	6.60 118	3.96 214	8.05 157	9.83 211	12.27 185	5.87 225	3.15 227	9.36 169	5.48 142	7.47 161	4.61 179	6.02 99	4.01 174	7.50 159	7.06 137	2.96 228	3.69 212	27.73 285	12.61 204	12.96 211	8.37 150

DeepPrunerF	7.20 182	5.06 190	2.93 149	5.72 204	14.85 272	4.99 192	6.76 220	6.37 114	5.88 233	3.01 88	10.81 225	3.32 93	2.11 151	2.56 213	11.43 202	8.50 223	7.27 155	4.44 175	12.31 177	4.64 189	7.59 162	7.83 160	3.44 235	3.02 196	22.93 276	11.60 195	6.95 125	8.18 148

FADNet-RVC	7.21 183	5.12 194	2.88 146	5.40 199	3.71 193	2.30 153	6.27 216	12.00 215	2.03 175	11.39 200	5.22 163	13.63 204	3.74 203	1.67 200	17.93 264	5.91 154	6.82 146	4.04 157	19.54 231	5.81 197	7.11 151	7.81 159	1.17 133	5.65 240	8.17 174	10.78 190	7.75 139	10.91 175

APVNet	7.34 184	4.37 151	2.67 143	4.05 185	5.06 216	8.50 222	6.14 215	10.48 197	3.12 200	3.69 94	11.27 231	5.59 121	1.65 132	1.59 197	11.84 208	10.24 243	12.82 237	9.20 246	15.99 207	7.00 214	7.95 169	9.81 188	1.74 192	4.94 231	9.17 178	4.54 130	15.67 230	9.05 158

R-Stereo Train	7.50 185	5.21 199	4.96 200	4.81 191	1.90 153	5.37 194	0.13 73	10.31 189	2.67 193	13.06 219	8.27 195	13.07 196	2.12 153	0.65 116	10.76 186	8.91 227	11.09 221	5.40 199	15.52 203	4.08 175	11.16 217	11.69 225	1.07 119	1.89 154	12.73 214	13.26 211	8.91 150	13.40 193

RAFT-Stereo	7.50 185	5.21 199	4.96 200	4.81 191	1.90 153	5.37 194	0.13 73	10.31 189	2.67 193	13.06 219	8.27 195	13.07 196	2.12 153	0.65 116	10.76 186	8.91 227	11.09 221	5.40 199	15.52 203	4.08 175	11.16 217	11.69 225	1.07 119	1.89 154	12.73 214	13.26 211	8.91 150	13.40 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.57 187	4.27 144	3.58 162	6.26 209	4.59 207	14.21 250	16.54 270	8.22 146	2.62 191	3.85 98	7.02 181	6.79 132	1.38 120	28.21 305	11.18 197	7.52 208	8.44 179	6.94 224	6.28 108	2.96 152	5.69 124	5.26 89	7.02 271	4.37 222	11.64 206	6.29 152	6.71 121	6.62 134

s12784h	7.59 188	6.64 224	5.31 209	8.38 225	4.49 206	1.55 131	0.35 113	9.51 171	1.93 170	10.78 193	4.75 147	15.84 220	6.65 232	0.67 121	6.82 118	5.52 143	9.19 192	2.47 105	11.23 166	1.81 95	10.85 212	6.41 120	1.14 130	1.87 153	11.47 205	15.68 228	16.61 239	26.90 263

MyStereo04	7.63 189	6.01 219	6.84 226	3.45 179	2.51 176	2.22 150	0.55 132	10.61 199	3.85 212	10.28 186	3.42 124	14.93 214	1.59 129	0.51 100	10.99 194	7.85 213	7.34 157	6.13 214	16.95 214	7.12 215	10.52 208	10.18 197	2.18 210	3.54 207	12.43 213	17.70 243	16.28 236	10.07 166

psm_up	7.69 190	5.27 203	6.12 221	7.22 218	4.16 199	8.44 221	2.34 184	10.50 198	10.07 253	6.59 135	5.97 169	8.07 144	6.02 228	2.94 222	13.42 223	6.02 159	8.60 182	4.73 184	12.98 182	4.58 187	6.19 130	6.32 115	1.08 123	6.12 243	12.40 212	18.39 247	12.16 204	10.87 174

TANstereo	7.85 191	4.35 147	3.81 168	2.90 169	3.06 186	4.17 183	0.15 78	5.61 102	1.79 164	6.80 137	3.66 129	2.23 72	2.72 182	4.32 241	11.69 205	13.36 284	11.04 217	18.99 298	22.41 246	18.43 290	7.67 165	7.51 148	29.22 311	1.29 109	1.63 78	6.05 149	10.26 178	6.77 140

XX-TBD	7.85 191	4.35 147	3.81 168	2.90 169	3.06 186	4.17 183	0.15 78	5.61 102	1.79 164	6.80 137	3.66 129	2.23 72	2.72 182	4.32 241	11.69 205	13.36 284	11.04 217	18.99 298	22.41 246	18.43 290	7.67 165	7.51 148	29.22 311	1.29 109	1.63 78	6.05 149	10.26 178	6.77 140

DDF-Stereo	7.87 193	3.89 125	1.60 118	15.41 255	4.48 205	23.18 274	12.06 257	12.76 228	1.16 122	11.08 197	4.96 157	16.53 224	6.38 231	1.67 200	7.05 126	6.36 169	9.79 200	4.03 156	13.77 185	3.51 168	11.35 221	10.08 193	1.33 156	1.46 126	5.10 125	4.56 131	9.57 155	9.34 161

DeepPruner_ROB	7.92 194	3.51 113	6.37 224	5.46 201	6.07 222	4.89 190	4.10 201	7.72 140	4.28 220	10.08 183	11.22 229	9.02 152	5.45 223	1.56 194	17.45 261	7.31 203	9.05 191	7.69 238	11.20 165	4.84 191	14.34 252	9.83 190	2.54 220	3.82 213	9.23 180	17.26 240	11.09 192	8.59 154

RP	7.93 195	7.55 233	9.89 248	9.16 229	7.17 230	7.85 218	9.48 239	8.37 150	7.95 245	2.23 75	13.63 254	12.80 190	6.09 229	3.46 233	11.66 203	5.26 132	6.64 141	3.37 137	9.96 156	4.25 178	6.38 138	7.77 158	1.80 196	4.27 220	10.35 197	11.04 192	11.90 203	13.70 197

ICVP	8.04 196	4.82 177	9.27 245	5.44 200	4.90 212	5.99 200	1.98 177	8.28 148	4.21 219	7.84 154	8.12 193	9.78 158	6.78 235	1.50 191	10.42 181	7.29 202	7.86 170	5.56 203	11.37 168	5.74 196	7.64 163	14.44 267	16.54 293	5.47 238	9.55 182	12.28 202	11.11 193	12.84 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UCFNet_RVC	8.04 196	11.14 259	4.13 181	8.72 226	6.57 226	5.93 199	2.30 181	9.62 174	2.95 196	10.66 191	9.52 208	24.39 253	4.14 209	0.97 157	13.73 228	4.54 104	5.28 118	5.09 192	9.79 154	4.53 186	8.08 171	6.63 128	3.12 230	3.67 211	16.44 245	11.59 194	9.65 158	13.88 201

ADCP+	8.05 198	5.92 217	6.93 228	3.99 184	4.43 204	6.34 205	8.71 233	9.37 169	15.43 272	4.24 105	12.54 239	16.68 227	1.49 125	3.79 238	10.52 183	5.54 145	6.16 133	4.52 176	13.82 186	3.39 166	7.54 161	8.85 173	2.40 214	2.28 173	7.73 171	20.38 263	8.72 147	15.58 211

Any-RAFT	8.19 199	4.90 182	10.50 253	5.80 205	3.78 194	1.17 121	0.77 147	9.70 178	1.60 153	8.47 161	11.26 230	12.44 186	1.05 102	0.72 132	11.34 201	7.87 215	9.33 194	4.19 165	18.87 226	4.47 184	11.84 227	10.68 209	1.80 196	2.31 175	16.30 243	19.31 251	10.24 176	20.46 234

MSMDNet	8.24 200	5.51 210	5.42 211	1.73 142	2.44 173	2.42 155	1.05 158	10.24 186	1.62 156	11.46 201	10.58 219	11.87 175	3.62 201	1.32 182	9.46 170	11.94 269	11.12 223	5.21 195	22.87 251	13.50 273	12.31 234	13.05 254	2.07 207	2.39 183	11.80 208	8.70 170	13.41 216	15.41 210

cross-raft	8.45 201	5.93 218	5.25 208	3.68 183	2.36 171	3.38 174	0.69 141	12.16 218	1.33 134	13.85 236	9.94 213	14.13 207	1.85 137	1.09 163	9.28 166	10.98 259	10.68 213	4.34 171	22.38 245	8.07 234	12.96 242	15.69 275	2.04 205	2.41 184	13.22 220	12.01 200	13.21 213	15.25 209

PWCDC_ROB	8.48 202	2.68 87	2.41 136	1.77 144	3.89 196	2.60 160	2.20 180	4.15 86	26.51 295	1.67 68	12.67 241	4.07 102	47.63 310	9.37 273	12.01 214	8.35 222	6.47 139	6.66 221	7.34 126	5.97 200	7.86 168	15.14 270	3.30 232	3.52 205	3.04 106	9.40 175	5.37 97	13.03 188

MSKI-zero shot	8.49 203	5.05 189	4.89 197	3.10 173	2.11 162	4.14 182	1.62 171	12.73 226	1.98 173	12.06 207	10.21 215	12.11 177	1.84 136	0.58 108	11.33 200	10.25 245	10.71 214	4.33 170	20.93 240	7.77 228	11.15 216	12.31 239	1.31 154	3.34 203	10.19 193	19.55 254	15.45 229	18.28 223

HH	8.59 204	2.53 82	11.01 257	3.34 175	3.05 184	5.63 197	4.30 203	11.08 204	2.44 183	12.80 213	4.81 151	12.13 178	2.10 148	1.40 186	9.16 163	11.22 261	9.54 195	6.11 212	16.75 211	8.03 232	14.78 256	12.23 235	2.46 216	2.33 176	9.97 191	16.05 233	14.04 221	22.72 246

HanStereo	8.59 204	2.53 82	11.01 257	3.34 175	3.05 184	5.63 197	4.30 203	11.08 204	2.44 183	12.80 213	4.81 151	12.13 178	2.10 148	1.40 186	9.16 163	11.22 261	9.54 195	6.11 212	16.75 211	8.03 232	14.78 256	12.23 235	2.46 216	2.33 176	9.97 191	16.05 233	14.04 221	22.72 246

RAFT-Test	8.62 206	5.23 201	5.19 207	5.60 203	2.38 172	2.23 151	1.27 162	11.26 207	1.60 153	12.29 210	11.92 237	12.55 187	2.32 171	1.21 173	9.80 171	11.74 268	10.82 215	5.07 191	22.12 244	9.72 251	12.92 240	12.48 240	2.07 207	2.43 185	13.00 218	15.69 229	13.59 219	16.21 215

XX-Stereo	8.88 207	2.94 92	4.34 185	7.37 219	1.20 128	6.54 208	2.32 182	12.63 225	1.03 115	11.47 202	9.68 210	13.58 202	2.14 156	0.95 154	11.94 212	11.04 260	9.63 197	5.48 201	14.82 196	6.02 201	9.17 191	8.79 172	1.54 177	1.11 105	33.29 296	11.65 196	12.59 208	26.46 261

FADNet	8.90 208	6.06 220	3.45 158	5.86 207	3.92 197	4.58 185	8.86 237	16.32 253	3.05 198	15.60 261	13.11 244	14.34 210	5.46 224	2.10 211	16.01 246	5.56 146	5.92 130	5.93 208	24.14 253	6.27 204	10.29 207	8.68 169	1.06 118	2.89 194	13.92 226	13.78 216	9.65 158	13.41 195

EAI-Stereo	9.00 209	5.32 205	5.61 214	5.46 201	5.04 215	7.34 214	7.45 226	12.95 229	3.41 205	10.50 189	9.99 214	13.44 198	1.92 140	1.38 183	14.88 235	11.30 263	9.83 202	4.93 189	18.90 227	9.69 250	9.61 195	11.55 222	1.72 191	3.08 197	12.74 216	12.56 203	13.29 215	19.20 227

test-1	9.03 210	2.34 78	5.48 212	2.04 151	2.44 173	10.36 233	2.08 178	15.78 251	2.11 178	13.20 226	7.46 188	12.90 195	3.07 190	0.60 112	11.90 210	9.29 231	10.31 210	7.42 234	24.63 256	7.50 223	11.56 223	15.65 274	1.41 165	2.69 191	14.50 235	14.96 224	12.27 205	19.94 231

zero-FE	9.12 211	3.91 127	1.60 118	23.00 276	5.82 220	29.12 283	20.54 282	12.75 227	1.22 124	10.75 192	6.85 179	16.80 228	7.54 240	1.55 193	7.44 136	6.11 162	9.95 204	4.64 180	17.40 220	3.90 170	12.64 235	10.33 201	1.33 156	1.45 125	5.24 128	4.38 129	9.73 165	10.39 167

MLCV	9.18 212	4.79 176	5.80 217	12.16 242	5.39 217	9.92 229	3.94 199	14.83 247	3.29 204	9.44 171	12.83 243	17.57 237	13.01 257	0.82 140	12.00 213	5.07 123	9.75 199	5.71 204	21.28 242	4.42 182	7.71 167	9.82 189	2.57 223	6.81 248	11.89 210	12.02 201	11.53 196	13.38 192

ADCRef	9.21 213	6.62 223	5.04 203	2.49 161	4.72 209	8.63 223	8.06 228	8.92 162	13.94 266	6.83 139	10.59 220	12.26 184	3.73 202	3.37 230	12.78 217	8.01 218	8.86 185	7.48 235	18.21 223	6.77 211	10.68 211	12.08 231	5.00 250	4.61 227	10.99 200	17.90 245	9.87 170	20.28 233

LoS	9.22 214	4.15 137	1.51 112	1.26 126	1.58 144	3.09 169	0.29 111	49.58 318	2.48 185	25.58 296	30.53 309	14.96 215	2.40 172	0.84 143	6.37 109	7.85 213	8.05 173	3.37 137	11.27 167	2.42 123	10.92 213	8.42 167	1.84 201	1.42 123	14.88 237	9.13 172	9.71 164	14.97 208
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	9.22 214	4.09 135	5.68 215	9.03 228	4.96 213	8.36 220	3.46 195	10.42 194	4.10 215	13.66 233	13.37 248	10.34 160	21.62 267	5.84 258	12.78 217	6.94 195	8.55 181	5.29 198	11.60 171	3.98 172	7.19 155	6.78 131	2.56 222	4.15 217	14.74 236	13.08 208	14.04 221	22.34 244

SACVNet	9.25 216	6.26 221	5.53 213	7.03 215	6.84 229	6.20 201	8.12 229	11.27 208	8.92 249	10.91 194	8.15 194	8.41 147	2.65 177	2.75 215	13.58 226	7.59 209	10.24 209	7.84 239	15.65 205	9.54 249	12.27 233	10.56 204	2.52 219	5.28 235	18.56 252	13.47 213	15.80 232	13.78 199

gcap-zeroshot	9.36 217	4.03 131	9.94 249	7.02 214	2.55 177	6.68 209	2.60 189	12.40 222	1.56 151	15.01 255	10.71 224	15.63 218	2.08 147	0.85 147	10.87 190	11.68 266	9.82 201	5.83 207	31.35 268	12.27 268	11.52 222	13.14 256	2.55 221	2.78 192	9.18 179	15.85 231	10.96 189	13.81 200

GEStereo_RVC	9.38 218	7.49 232	3.61 163	5.83 206	4.98 214	7.52 215	5.21 211	11.13 206	3.60 210	10.48 188	5.85 167	15.81 219	4.52 215	2.84 218	11.24 198	10.88 257	14.69 249	12.38 279	24.24 255	8.74 241	12.65 237	12.15 232	1.78 195	6.26 244	10.48 198	9.69 176	9.94 173	19.29 228

model_zeroshot	9.43 219	4.23 142	4.93 199	4.35 187	3.08 189	2.45 156	1.71 173	12.03 216	2.95 196	11.36 199	8.95 201	17.30 234	1.66 133	1.39 185	14.50 234	11.72 267	13.74 244	6.22 215	29.83 263	11.39 264	11.30 220	12.00 230	1.46 170	3.27 202	15.73 239	13.53 214	10.96 189	22.62 245

TRStereo	9.50 220	9.74 251	13.57 276	6.35 211	2.21 166	16.94 262	4.76 208	10.01 184	1.95 171	10.50 189	4.54 142	15.40 217	1.81 135	1.08 162	8.95 159	9.64 234	8.83 184	4.56 177	12.28 176	5.16 192	10.66 210	11.26 217	1.44 167	1.65 140	13.46 222	17.64 242	30.07 279	21.92 243

PS-NSSS	9.53 221	10.85 255	3.42 157	20.57 268	6.39 224	13.64 248	8.78 234	14.91 248	1.44 144	18.52 277	1.47 96	43.44 278	5.25 220	3.94 239	13.34 222	3.95 83	5.88 129	3.64 142	20.70 238	3.12 156	4.04 83	2.71 32	3.73 240	1.41 122	10.29 195	8.47 169	8.88 149	14.63 204

SGM-Forest	9.58 222	9.29 249	2.59 141	18.35 262	10.02 246	10.70 237	3.35 194	12.48 223	1.90 168	8.92 167	3.64 128	18.20 241	12.28 255	4.54 247	11.29 199	6.82 192	6.82 146	3.29 133	9.93 155	4.19 177	9.26 193	7.88 161	3.40 234	4.38 223	17.36 250	11.77 198	25.82 272	20.12 232
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	9.69 223	3.42 111	11.95 263	6.50 212	3.80 195	4.68 186	2.46 187	13.17 233	3.19 203	12.79 212	27.19 298	11.08 171	2.02 144	1.10 166	8.44 153	10.04 239	9.02 190	3.91 149	16.89 213	8.67 240	9.70 196	11.18 215	2.09 209	2.18 172	16.33 244	23.14 276	12.42 206	24.15 252

GANet-ADL	9.77 224	7.48 230	5.69 216	7.53 220	7.28 231	9.31 226	4.57 205	10.78 201	5.64 228	13.06 219	9.66 209	18.66 243	4.43 214	0.84 143	13.53 224	7.96 216	12.00 231	5.53 202	18.08 222	10.92 260	9.92 199	9.70 185	3.19 231	4.74 229	11.66 207	17.16 239	15.68 231	18.72 225

stereogan	9.97 225	9.24 247	9.97 251	11.26 238	12.09 261	12.75 246	9.38 238	11.49 209	8.73 246	5.18 115	9.50 207	16.98 229	10.28 252	3.55 236	13.55 225	7.07 196	7.48 164	5.25 197	14.56 193	7.53 224	8.25 177	9.50 181	4.08 243	4.66 228	9.61 183	11.90 199	21.32 260	13.91 202

RTSC	10.02 226	4.84 178	4.82 193	4.31 186	5.78 219	6.86 211	6.87 221	10.31 189	10.00 252	6.68 136	13.62 253	7.51 134	6.94 236	3.58 237	17.58 262	10.72 249	14.95 251	7.27 231	20.14 235	6.98 213	12.67 238	12.29 237	2.01 204	6.59 245	9.83 188	12.75 205	14.09 224	30.59 271

EKT-Stereo	10.24 227	7.17 228	5.94 219	9.87 232	4.82 211	9.94 230	10.43 246	10.27 187	2.51 188	10.11 184	10.21 215	14.40 211	2.06 146	1.15 171	14.49 232	10.68 248	12.93 238	10.86 267	20.47 236	7.18 218	19.38 282	14.00 265	1.22 145	2.48 186	19.15 256	19.25 250	13.14 212	12.25 185

WQFJA1++	10.28 228	3.11 99	1.21 104	37.16 289	1.26 134	38.44 296	39.32 301	7.66 139	1.28 129	7.12 142	4.36 140	18.17 240	9.40 245	0.49 98	6.42 111	7.21 201	6.01 131	3.14 129	13.90 187	3.36 164	5.67 123	8.01 163	1.32 155	0.93 98	6.45 150	12.91 207	15.98 234	17.30 221

IGEV-FE	10.39 229	4.21 140	14.37 282	14.50 251	4.30 201	6.95 212	8.85 236	13.16 231	3.13 201	13.26 229	13.75 255	14.25 209	2.65 177	0.94 153	8.67 157	10.81 252	10.32 211	4.85 187	17.18 218	8.58 236	11.86 228	12.18 233	1.51 176	3.55 208	21.77 271	13.81 218	19.91 252	21.23 237

IGEV_Zeroshot_test	10.39 229	4.22 141	14.36 281	14.50 251	4.31 202	6.95 212	8.83 235	13.16 231	3.13 201	13.18 225	13.93 258	14.20 208	2.65 177	0.95 154	8.66 156	10.81 252	10.38 212	4.82 185	17.18 218	8.58 236	11.86 228	12.19 234	1.50 175	3.55 208	21.75 270	13.80 217	19.90 251	21.23 237

iRaft-Stereo_20w	10.52 231	5.40 208	14.19 280	15.57 256	4.67 208	9.36 227	4.99 210	11.92 214	4.20 218	12.51 211	12.15 238	14.02 206	2.22 160	1.14 170	13.75 229	9.27 230	9.96 206	3.84 148	15.03 199	8.58 236	9.95 200	9.06 177	1.69 190	2.11 165	19.10 255	22.07 273	22.92 267	24.44 253

CASS	10.73 232	5.87 216	5.97 220	8.12 222	6.34 223	9.02 225	6.35 217	16.40 254	5.53 227	20.86 285	10.39 217	14.47 213	4.23 210	1.16 172	11.87 209	7.32 204	16.52 260	5.98 210	25.49 257	7.14 216	13.18 243	12.71 249	2.69 224	3.17 199	18.22 251	11.13 193	17.78 244	21.80 242
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PA-Net	10.74 233	17.75 279	13.56 275	5.06 194	12.17 262	5.23 193	12.43 259	14.04 240	10.66 256	7.41 150	6.64 176	9.33 155	9.18 244	9.74 274	15.66 244	7.13 199	3.90 89	7.06 228	8.16 136	7.29 220	5.38 113	11.79 227	2.49 218	5.94 241	12.26 211	27.67 291	8.77 148	33.34 276
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	10.74 233	9.39 250	9.59 246	6.76 213	6.43 225	5.59 196	4.75 207	13.04 230	7.69 241	15.02 256	8.38 197	12.21 181	4.62 216	3.39 232	17.27 257	9.74 235	9.72 198	7.84 239	13.20 183	7.46 222	14.25 251	13.56 261	5.13 255	8.69 261	20.35 259	19.66 257	15.21 226	20.93 235

NCC-stereo	10.84 235	8.80 242	7.84 237	9.74 230	10.76 251	10.04 231	11.26 250	10.43 195	14.60 270	2.40 77	13.57 249	15.95 221	13.25 258	4.39 244	15.11 237	6.42 170	8.13 175	10.48 261	14.26 188	6.76 209	8.14 173	8.78 170	6.71 267	4.56 225	14.47 233	17.12 237	22.11 263	16.50 216

Abc-Net	10.84 235	8.80 242	7.84 237	9.74 230	10.76 251	10.04 231	11.26 250	10.43 195	14.60 270	2.40 77	13.57 249	15.95 221	13.25 258	4.39 244	15.11 237	6.42 170	8.13 175	10.48 261	14.26 188	6.76 209	8.14 173	8.78 170	6.71 267	4.56 225	14.47 233	17.12 237	22.11 263	16.50 216
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	10.85 237	8.74 241	4.86 195	23.46 277	22.23 286	19.71 269	18.01 273	8.56 153	4.15 216	6.27 131	8.90 200	7.95 143	0.60 73	43.69 308	7.41 133	4.45 101	7.91 171	5.71 204	10.66 161	5.56 194	9.99 202	9.03 176	15.58 292	1.22 107	11.80 208	9.89 180	7.82 140	8.82 156

HSM-Net_RVC	10.99 238	5.68 213	6.96 229	13.05 246	8.42 237	8.83 224	2.82 193	12.04 217	4.83 222	14.66 247	13.23 246	25.14 256	13.35 260	1.41 188	11.11 196	6.65 188	9.95 204	6.02 211	12.90 181	5.69 195	9.96 201	11.57 223	3.51 236	8.44 258	17.30 248	20.20 262	21.94 262	21.03 236
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	11.20 239	10.21 253	7.45 233	7.13 217	5.61 218	10.57 236	11.51 252	14.73 245	18.99 280	14.12 241	15.22 262	15.18 216	5.42 222	5.40 252	12.38 215	8.19 219	9.91 203	6.67 222	16.60 209	7.37 221	15.04 260	13.33 259	5.23 256	5.15 232	13.67 224	15.23 225	12.82 210	19.33 229

FCDSN-DC	11.81 240	11.61 261	11.47 260	12.89 245	10.85 253	10.42 234	13.65 263	14.32 241	2.94 195	14.70 249	1.83 104	8.33 145	2.21 159	4.94 249	17.44 260	16.70 302	20.08 280	17.39 296	13.26 184	9.03 245	16.68 265	12.65 245	3.83 241	18.91 292	13.46 222	14.11 220	11.59 197	13.60 196
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous3	12.15 241	7.98 239	3.81 168	1.91 149	3.26 191	7.97 219	4.96 209	14.34 243	10.25 254	14.15 242	4.63 144	25.13 255	5.91 226	1.24 175	22.72 293	15.50 297	17.19 262	12.89 280	30.14 264	10.66 259	20.94 293	22.43 301	2.99 229	3.21 201	16.10 242	16.33 235	18.37 247	12.93 187

AIO-Stereo-zeroshot	12.21 242	4.97 184	12.97 269	13.74 250	4.19 200	16.13 258	7.49 227	11.58 211	5.87 232	15.47 259	13.78 256	18.44 242	3.41 197	0.79 136	11.68 204	11.48 264	13.28 240	10.20 256	25.65 258	9.27 246	11.04 214	11.68 224	1.42 166	4.79 230	19.32 257	26.37 289	13.46 217	31.33 273

XPNet_ROB	12.48 243	13.29 269	6.97 230	6.26 209	7.71 234	9.86 228	8.39 230	6.19 111	9.17 250	8.56 163	13.26 247	49.07 285	4.23 210	3.50 234	18.20 266	8.64 224	19.68 275	7.22 230	14.83 197	6.95 212	12.64 235	18.11 287	3.90 242	5.64 239	10.30 196	10.97 191	32.13 284	21.36 239

GwcNet-ADL	12.69 244	12.12 264	9.95 250	18.81 264	11.02 256	12.36 242	6.70 218	13.91 239	5.33 224	12.08 208	17.83 274	29.90 263	10.02 248	4.10 240	13.79 230	9.88 237	14.36 247	6.85 223	24.13 252	9.88 252	10.26 205	12.30 238	6.72 269	6.69 246	15.54 238	19.37 252	11.81 201	16.89 218

PSMNet-ADL	13.18 245	8.98 246	9.23 243	11.17 237	10.08 247	11.45 241	8.39 230	15.46 250	7.84 243	22.51 291	15.73 265	26.36 259	26.99 275	2.74 214	15.26 240	10.02 238	11.89 230	6.47 220	25.66 259	10.59 258	12.95 241	10.72 210	6.24 265	5.16 233	13.98 229	15.72 230	22.78 266	11.48 178

NaN_ROB	13.22 246	8.35 240	8.87 242	10.81 236	16.63 274	6.49 207	5.36 212	23.26 276	8.89 248	19.78 284	9.21 205	46.75 284	10.15 251	4.38 243	12.98 219	6.19 165	7.35 158	6.46 217	12.32 178	7.56 225	6.33 136	7.37 144	3.36 233	10.15 265	22.69 274	22.30 274	20.88 259	32.16 275

NOSS_ROB	13.23 247	9.97 252	5.36 210	13.21 248	11.47 259	10.86 239	7.28 224	21.14 272	5.64 228	11.84 204	7.42 186	10.08 159	7.88 243	12.92 284	19.18 271	12.85 277	15.80 254	12.33 278	15.05 200	9.48 248	18.78 278	12.85 251	5.23 256	11.77 272	22.77 275	20.75 266	23.78 269	21.59 241

RGC	13.27 248	11.67 262	14.66 284	12.38 243	12.33 264	14.80 252	7.33 225	14.32 241	17.07 276	7.43 151	20.24 286	17.34 235	21.40 266	7.41 270	16.97 253	9.04 229	10.02 207	7.28 232	15.31 201	8.27 235	10.17 204	10.14 196	5.78 260	7.61 252	16.77 246	20.42 264	20.71 256	21.47 240

iResNet	13.33 249	6.84 226	8.28 240	11.51 239	9.72 244	16.70 260	6.72 219	17.32 258	7.48 240	9.76 173	11.68 235	36.69 270	37.19 295	0.95 154	16.61 252	8.34 221	11.49 228	8.45 243	31.04 267	8.90 242	9.78 197	9.60 182	2.42 215	11.98 274	13.74 225	13.18 210	16.27 235	17.20 220

FADNet_RVC	13.70 250	9.24 247	6.64 225	17.58 261	8.99 240	6.43 206	5.90 213	17.04 257	6.32 234	18.73 278	13.59 252	25.46 257	21.15 265	6.03 261	20.13 278	7.50 207	16.28 259	11.51 270	35.21 283	11.29 262	14.13 250	18.69 291	2.34 212	8.32 257	11.12 202	20.05 261	10.97 191	19.38 230

AIO-Stereo-zeroshot1	13.82 251	7.14 227	14.40 283	11.74 240	9.49 241	23.27 275	13.40 262	13.46 236	8.86 247	17.03 271	13.57 249	17.89 239	3.59 200	0.62 115	15.96 245	13.33 281	13.48 242	8.18 242	42.92 293	6.54 205	11.22 219	11.11 214	1.40 162	3.65 210	20.48 261	24.39 283	15.83 233	30.30 270

dad	14.07 252	7.76 238	1.70 121	31.65 284	8.54 239	17.15 264	21.46 284	25.28 282	2.10 177	24.23 293	1.51 97	36.94 271	12.78 256	2.09 210	11.90 210	6.54 179	22.40 291	4.01 155	33.72 277	2.72 143	14.06 249	6.32 115	2.33 211	5.21 234	13.95 227	3.92 124	33.70 288	25.88 257

DAS	14.90 253	7.70 236	5.16 205	15.37 253	9.49 241	12.52 244	9.72 242	16.64 255	13.95 268	7.17 145	16.64 268	37.52 272	15.30 261	1.30 180	16.26 248	10.05 240	20.90 283	10.41 259	22.54 248	14.87 276	13.57 245	16.56 279	3.55 237	13.38 278	20.90 263	19.71 258	20.85 257	30.20 268

SepStereo	14.90 253	7.70 236	5.16 205	15.37 253	9.49 241	12.52 244	9.72 242	16.64 255	13.95 268	7.17 145	16.64 268	37.52 272	15.30 261	1.30 180	16.26 248	10.05 240	20.90 283	10.41 259	22.54 248	14.87 276	13.57 245	16.56 279	3.55 237	13.38 278	20.90 263	19.71 258	20.85 257	30.20 268

HBP-ISP	15.08 255	11.04 258	13.64 277	22.72 274	15.79 273	15.25 256	16.09 268	20.56 267	5.45 225	16.50 267	10.93 227	17.68 238	2.05 145	19.43 295	13.01 220	14.30 291	14.55 248	9.51 250	12.16 174	10.20 254	18.96 280	17.37 283	5.09 253	13.01 276	21.39 268	23.30 280	23.31 268	23.91 250

ccs_rob	15.71 256	14.77 273	8.22 239	22.42 273	9.73 245	23.59 278	17.92 272	14.54 244	5.46 226	14.67 248	24.69 294	56.39 296	32.25 284	5.64 255	15.15 239	10.61 247	11.72 229	9.45 248	19.64 232	12.49 269	14.57 254	12.62 244	5.10 254	5.97 242	13.05 219	13.09 209	12.67 209	17.67 222

DDVS	15.73 257	11.14 259	14.15 279	10.45 235	10.15 249	14.96 253	8.50 232	20.69 270	12.71 259	12.86 218	28.51 301	41.70 275	28.78 278	5.56 254	18.47 268	11.98 270	14.03 245	9.63 251	27.44 260	15.46 279	12.88 239	13.21 257	4.68 246	7.06 250	12.88 217	13.53 214	19.93 253	23.46 248

ITSA-stereo	15.98 258	11.93 263	7.82 236	26.81 281	14.46 270	10.48 235	9.56 241	20.89 271	10.54 255	21.89 289	16.59 267	31.56 264	32.02 281	9.32 272	15.34 242	9.87 236	15.94 257	9.73 254	24.17 254	6.70 208	11.97 230	12.48 240	5.94 262	8.65 259	21.94 272	21.21 267	16.30 237	27.28 264

CBMV_ROB	16.48 259	8.87 244	10.52 254	22.32 272	18.15 279	16.88 261	12.33 258	19.84 262	5.83 231	14.47 245	9.10 202	31.92 265	17.53 264	10.73 278	16.02 247	8.77 226	15.25 252	7.67 237	20.51 237	21.26 297	14.94 259	9.21 178	6.03 263	10.01 264	23.75 277	28.89 294	30.48 280	33.65 277

ETE_ROB	16.60 260	17.17 277	7.42 232	12.50 244	10.97 255	17.03 263	9.51 240	11.06 203	13.82 265	11.19 198	17.78 273	57.81 297	6.77 234	6.21 262	20.49 281	10.24 243	23.40 296	10.02 255	21.21 241	11.00 261	16.98 266	15.94 277	5.38 259	8.15 254	15.78 240	21.22 268	43.28 305	25.95 258

LALA_ROB	16.61 261	18.43 281	10.96 256	10.40 234	10.33 250	17.80 265	10.94 249	11.91 213	16.53 274	13.59 232	18.37 275	59.11 298	7.57 241	5.41 253	24.28 298	9.37 232	19.78 278	14.06 283	18.39 224	10.36 255	16.38 264	17.19 282	4.90 247	8.29 256	13.24 221	19.50 253	35.04 291	26.35 260

CBMV	16.66 262	10.98 257	8.65 241	16.54 259	12.27 263	13.79 249	6.01 214	21.66 274	15.58 273	19.38 280	7.29 185	28.55 260	9.90 247	6.69 265	19.91 277	12.75 275	15.83 255	12.31 276	17.04 215	9.92 253	17.90 276	13.02 253	4.52 245	16.69 284	24.51 280	22.50 275	39.61 298	45.97 298
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SFCPSM	17.05 263	13.21 268	9.24 244	16.34 258	11.66 260	16.48 259	10.62 248	19.16 261	13.94 266	13.10 222	20.67 287	35.38 267	39.07 298	6.35 263	17.13 255	10.09 242	13.20 239	9.20 246	36.54 285	20.91 295	14.61 255	14.62 269	7.57 273	6.76 247	20.24 258	21.28 269	17.06 240	25.86 256

DCVSM-stereo	17.27 264	10.79 254	10.03 252	19.43 266	11.37 258	26.03 279	13.96 264	20.48 266	13.02 260	15.90 263	18.38 276	49.10 286	32.18 283	4.92 248	15.61 243	10.31 246	13.40 241	7.02 227	29.00 262	16.90 286	11.83 226	13.08 255	18.84 296	9.19 263	13.97 228	18.71 248	19.28 249	23.52 249

RTS	17.41 265	7.60 234	7.53 234	8.32 223	7.65 232	22.53 271	11.77 255	20.32 264	21.94 284	7.25 147	10.63 222	17.12 231	10.07 249	6.01 259	20.43 279	13.33 281	21.22 287	10.77 265	38.12 286	18.28 288	17.65 271	15.57 272	4.97 248	10.75 267	28.24 288	31.93 303	26.28 274	53.85 311

RTSA	17.41 265	7.60 234	7.53 234	8.32 223	7.65 232	22.53 271	11.77 255	20.32 264	21.94 284	7.25 147	10.63 222	17.12 231	10.07 249	6.01 259	20.43 279	13.33 281	21.22 287	10.77 265	38.12 286	18.28 288	17.65 271	15.57 272	4.97 248	10.75 267	28.24 288	31.93 303	26.28 274	53.85 311

SHD	17.57 267	7.20 229	12.90 268	13.21 248	13.43 267	10.79 238	9.95 245	23.38 277	18.17 279	19.46 282	16.64 268	19.69 245	32.35 285	6.98 268	19.81 276	13.41 287	17.63 264	10.40 258	34.99 281	13.11 272	17.69 273	16.32 278	4.32 244	11.73 271	21.48 269	24.08 281	21.64 261	43.78 292

FC-DCNN	17.73 268	20.19 285	18.03 293	30.37 283	19.92 282	27.05 280	25.25 290	26.13 285	7.35 239	19.40 281	6.75 178	19.38 244	5.32 221	11.46 281	16.46 250	15.84 299	21.02 286	14.33 285	19.07 228	10.53 257	19.75 285	12.74 250	5.01 251	17.59 289	25.46 281	17.55 241	22.65 265	24.11 251

AnyNet_C32	18.17 269	8.92 245	9.87 247	10.28 233	10.92 254	15.03 254	12.96 261	23.42 278	22.93 290	18.12 274	22.88 292	24.16 252	10.50 253	9.86 275	24.55 300	15.10 294	24.19 299	17.27 295	31.38 269	12.16 267	27.02 303	25.99 308	9.09 274	15.57 282	18.64 254	24.55 284	17.72 243	27.38 265

pmcnn	18.34 270	12.41 265	5.83 218	16.70 260	13.52 268	20.79 270	14.02 265	16.07 252	6.77 235	9.33 170	18.76 279	36.51 269	33.00 287	1.60 199	15.32 241	12.25 273	17.72 271	11.15 268	33.70 276	14.16 275	19.45 283	14.43 266	10.31 278	11.78 273	21.26 267	19.57 255	41.66 302	47.20 300

FC-DCNN v2	18.38 271	20.76 288	18.46 296	31.88 285	20.53 283	27.97 281	25.39 291	27.48 287	7.90 244	19.67 283	7.26 184	20.08 246	6.97 237	11.54 282	16.57 251	15.76 298	21.00 285	14.15 284	19.36 230	10.47 256	19.79 287	12.66 246	5.02 252	17.55 288	27.84 286	18.84 249	25.31 271	26.19 259

GANetREF_RVC	18.55 272	14.14 271	17.17 291	13.20 247	11.24 257	13.49 247	11.55 253	33.66 295	20.90 283	27.62 301	6.10 173	50.38 290	26.73 273	3.29 229	18.41 267	7.61 210	12.32 234	10.64 263	31.95 273	11.31 263	19.81 288	10.87 211	9.13 275	18.81 291	24.23 279	15.91 232	29.65 278	30.80 272
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
PWC_ROB	18.92 273	12.47 266	13.15 271	8.76 227	13.18 266	11.26 240	18.27 274	17.73 259	31.35 304	8.62 164	18.63 278	21.69 249	54.39 318	6.82 267	17.19 256	10.78 250	23.78 298	13.40 281	38.59 288	15.51 281	20.53 290	17.67 285	3.63 239	16.55 283	15.80 241	15.50 226	19.83 250	45.69 297

MaskLacGwcNet_RVC	19.53 274	10.87 256	13.46 274	21.28 270	13.56 269	17.86 266	22.33 286	14.75 246	9.40 251	11.86 205	20.17 284	78.28 329	25.50 271	20.77 298	14.13 231	10.97 258	26.00 300	16.62 291	33.78 278	12.07 266	17.87 274	15.22 271	6.23 264	9.15 262	20.44 260	20.43 265	17.81 245	26.53 262

ADCMid	19.62 275	13.14 267	12.70 266	11.92 241	14.54 271	18.75 267	15.92 267	26.87 286	26.15 293	12.83 217	15.65 264	36.43 268	24.17 270	8.43 271	22.66 291	12.85 277	21.77 290	12.28 275	39.07 291	13.51 274	22.76 296	21.52 299	12.68 286	11.16 269	23.95 278	23.27 279	20.64 255	34.18 278

ADCPNet	20.43 276	13.90 270	12.28 264	15.74 257	17.72 277	16.04 257	16.93 271	23.61 279	20.65 282	18.44 276	19.55 283	20.49 247	29.99 280	10.22 277	22.34 288	15.17 295	19.72 276	11.65 272	35.00 282	20.96 296	22.56 294	21.32 298	11.10 280	17.10 285	25.92 282	31.12 301	25.85 273	36.11 279

CSAN	21.28 277	25.93 292	18.78 297	19.86 267	17.32 276	15.03 254	10.51 247	25.97 284	29.48 299	33.96 309	14.14 259	50.64 291	27.74 276	5.17 251	21.75 286	8.76 225	14.11 246	12.05 273	22.82 250	16.84 285	16.21 262	12.61 243	6.52 266	17.91 290	28.80 290	29.63 296	34.70 289	37.24 280

ACV-stereo	21.68 278	16.92 276	11.09 259	22.83 275	12.57 265	32.39 288	20.70 283	20.10 263	17.06 275	16.97 270	18.88 281	24.87 254	41.62 304	5.64 255	18.82 270	15.91 300	29.93 303	12.32 277	61.82 313	29.15 307	22.80 297	17.59 284	22.86 307	12.94 275	14.01 230	19.59 256	20.21 254	25.84 255

MDST_ROB	21.72 279	32.34 302	11.84 262	47.88 303	25.72 291	40.53 298	20.27 281	19.03 260	13.21 263	16.27 265	11.02 228	29.36 262	39.35 299	2.30 212	19.77 275	7.38 205	11.30 227	4.69 183	16.39 208	7.96 230	13.74 248	8.94 175	6.81 270	10.22 266	42.52 311	34.16 310	53.23 315	40.29 283

CC-Net-ROB	22.08 280	37.39 307	18.42 294	54.08 306	42.24 305	44.20 303	33.29 296	28.75 290	6.94 236	35.53 310	9.92 212	67.83 318	7.19 239	17.81 292	16.99 254	4.17 91	11.26 226	9.49 249	39.61 292	7.96 230	7.08 150	5.32 91	12.54 285	3.51 204	18.56 252	14.64 223	13.82 220	27.72 266

MFN_U_SF_DS_RVC	22.95 281	20.90 289	11.55 261	29.26 282	18.96 280	23.36 276	19.38 279	38.11 306	24.66 291	31.91 307	14.96 261	46.43 283	35.87 292	15.73 291	23.09 294	11.55 265	11.18 224	7.96 241	34.33 279	9.44 247	17.18 268	18.30 289	15.56 291	14.07 280	32.27 294	28.33 292	33.38 287	31.85 274

DDUNet	23.05 282	29.77 300	12.69 265	44.85 300	38.69 303	45.17 306	46.85 307	11.53 210	13.03 261	8.95 168	18.91 282	22.04 250	5.20 219	90.90 322	19.35 274	12.53 274	20.39 281	10.22 257	30.58 266	11.85 265	18.90 279	17.81 286	19.71 298	6.99 249	14.32 232	17.72 244	16.36 238	17.10 219

SGM_RVC	23.38 283	26.36 296	13.77 278	40.24 294	27.35 294	36.85 295	24.98 288	27.67 288	17.34 277	17.93 273	18.78 280	43.62 279	38.79 297	2.91 220	17.39 259	6.83 193	13.64 243	7.15 229	31.82 272	9.02 244	14.53 253	7.23 140	5.31 258	13.15 277	37.65 306	30.48 299	53.04 314	47.36 301
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	23.47 284	26.74 297	13.24 273	39.14 292	22.57 287	36.42 294	24.99 289	29.06 291	18.00 278	14.27 243	20.76 288	50.21 289	32.95 286	4.52 246	20.86 284	7.46 206	15.45 253	6.98 226	30.40 265	9.01 243	14.78 256	7.91 162	5.88 261	11.42 270	42.08 310	34.71 312	51.07 310	42.68 290

FAT-Stereo	23.48 285	14.23 272	19.68 299	37.30 290	37.38 299	28.76 282	18.76 277	23.69 280	13.63 264	19.13 279	29.03 304	35.11 266	34.82 290	13.16 285	20.86 284	13.04 279	19.00 274	20.04 300	35.77 284	19.51 292	19.19 281	14.56 268	13.68 287	17.26 286	20.61 262	21.91 272	30.56 281	43.35 291

FBW_ROB	23.78 286	26.04 293	18.44 295	42.85 297	26.85 293	33.38 290	19.93 280	15.06 249	12.08 258	14.49 246	16.80 271	44.76 280	29.01 279	20.43 297	18.15 265	7.99 217	19.77 277	11.16 269	51.28 304	7.86 229	16.33 263	11.26 217	19.31 297	28.05 309	21.21 266	21.58 271	33.31 286	54.60 313

UDG	24.16 287	30.32 301	13.18 272	44.63 298	41.05 304	44.80 305	51.49 311	13.27 235	13.18 262	14.08 240	21.60 290	23.38 251	6.33 230	87.67 320	19.21 272	10.82 256	22.67 292	14.89 286	32.39 274	12.70 271	20.59 292	21.10 297	15.54 290	8.67 260	17.20 247	17.91 246	17.60 242	15.92 214

XQC	24.97 288	26.08 294	15.71 288	32.23 286	23.80 289	33.92 291	31.17 295	37.46 303	29.30 297	28.31 303	14.68 260	42.33 276	23.67 269	19.66 296	22.56 290	13.39 286	15.90 256	12.10 274	32.79 275	17.16 287	19.77 286	20.24 295	11.39 281	15.35 281	32.61 295	29.86 298	43.19 304	29.46 267

G-Net	26.81 289	20.73 287	18.95 298	18.62 263	17.00 275	35.95 293	16.25 269	28.36 289	32.13 307	27.09 300	33.69 313	63.17 310	25.97 272	7.24 269	23.36 296	16.51 301	23.38 295	17.63 297	45.27 296	33.88 316	25.90 302	22.07 300	11.55 283	17.39 287	28.09 287	29.38 295	42.51 303	41.89 287

SANet	27.38 290	17.79 280	19.79 300	23.71 278	20.56 284	30.81 286	18.53 275	34.53 297	31.31 303	16.71 268	30.20 308	78.17 328	42.30 305	18.09 294	23.87 297	10.78 250	21.57 289	16.37 290	31.56 271	15.93 282	20.09 289	18.85 292	27.75 310	19.29 295	33.99 297	30.68 300	36.64 295	49.31 302

ADCS	27.83 291	19.32 282	16.30 289	21.69 271	20.88 285	23.37 277	19.06 278	36.40 299	32.90 311	16.10 264	26.03 297	45.89 281	37.16 294	13.98 286	26.44 302	20.10 306	30.79 304	22.29 303	49.05 302	28.13 305	37.79 314	31.88 314	13.94 288	21.91 300	30.44 293	33.99 309	31.39 283	44.25 293

DLNR_Zeroshot_test	28.00 292	81.83 338	12.85 267	100.00 349	1.02 113	2.33 154	99.01 349	12.59 224	1.00 112	13.13 224	5.89 168	12.81 191	2.24 162	24.07 303	96.86 348	100.00 353	33.19 306	28.64 311	28.87 261	5.88 198	13.67 247	12.70 248	1.19 136	4.14 215	14.30 231	10.34 187	18.43 248	18.93 226

S-Stereo	28.49 293	17.37 278	15.43 287	40.83 295	38.64 302	40.62 299	37.78 299	22.77 275	22.83 288	17.31 272	45.47 317	53.22 293	36.27 293	14.79 289	22.10 287	14.06 290	19.83 279	25.83 309	38.63 289	24.70 299	18.21 277	19.97 294	54.41 318	21.98 301	20.99 265	19.86 260	23.90 270	41.45 285

MeshStereo	29.29 294	28.48 299	17.50 292	49.31 305	37.64 300	38.86 297	26.38 292	34.68 298	25.28 292	22.00 290	22.68 291	54.80 294	48.74 311	5.16 250	20.51 282	13.21 280	18.28 272	11.54 271	31.54 270	15.46 279	27.03 304	22.62 303	21.18 303	19.65 296	41.00 309	34.21 311	52.39 313	50.76 305
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
MFN_U_SF_RVC	29.69 295	27.88 298	16.68 290	33.60 288	26.24 292	33.24 289	28.25 294	38.11 306	22.90 289	45.82 324	29.89 307	50.07 288	33.98 289	22.28 302	31.33 309	17.67 304	14.74 250	15.63 288	53.43 305	25.34 301	24.20 299	26.62 309	11.50 282	25.26 305	34.11 298	25.01 286	37.25 296	50.62 304

DPSNet	29.94 296	15.20 274	15.31 286	25.05 280	23.57 288	32.31 287	15.43 266	20.67 269	22.46 287	8.50 162	12.81 242	89.35 345	46.22 308	5.71 257	22.68 292	18.09 305	33.82 307	29.02 313	69.20 320	20.89 294	22.57 295	22.52 302	40.62 314	26.74 308	44.25 313	32.68 307	40.45 300	52.25 307

edge stereo	30.14 297	20.48 286	20.64 303	41.50 296	37.71 301	43.46 302	39.90 302	38.76 308	22.37 286	16.34 266	39.71 316	60.99 301	37.64 296	25.20 304	20.79 283	14.57 292	26.94 301	15.51 287	44.97 295	19.77 293	20.56 291	18.66 290	22.07 305	18.93 293	29.16 292	24.24 282	39.24 297	53.57 310

AnyNet_C01	30.96 298	19.98 284	15.05 285	20.75 269	25.62 290	22.63 273	22.12 285	36.40 299	39.01 318	21.35 288	28.46 300	49.12 287	35.02 291	15.04 290	33.17 311	22.88 311	39.72 314	34.61 316	58.76 309	31.24 310	41.17 320	34.42 319	21.99 304	22.02 302	35.89 301	31.50 302	32.61 285	45.45 296

LE_ROB	31.15 299	25.04 291	23.08 305	44.74 299	47.74 312	42.26 301	47.65 308	38.05 305	26.35 294	14.92 254	27.39 299	62.93 308	54.33 317	3.38 231	17.61 263	6.00 158	12.02 232	7.50 236	34.45 280	15.08 278	17.26 270	13.21 257	10.73 279	30.38 314	45.10 316	45.00 320	62.10 323	66.75 332

DGSMNet	32.74 300	26.21 295	21.38 304	37.73 291	29.95 296	34.84 292	34.23 297	24.66 281	19.43 281	24.88 295	51.24 322	46.06 282	28.65 277	22.25 301	26.57 303	20.94 308	51.66 324	29.84 314	62.26 314	33.85 315	40.29 319	41.12 328	24.30 308	29.99 313	26.34 283	26.33 288	31.13 282	37.73 281

MSC_U_SF_DS_RVC	34.01 301	36.70 306	37.14 315	47.25 302	28.07 295	29.43 285	27.43 293	50.80 319	47.52 322	40.20 316	25.09 296	39.01 274	33.39 288	29.53 306	37.84 315	26.40 314	16.84 261	21.78 302	61.43 312	33.78 314	24.58 300	30.08 313	26.57 309	36.04 319	35.11 300	26.89 290	29.05 277	40.29 283

SQANet	34.13 302	52.91 314	20.04 301	71.73 318	51.83 314	73.91 320	75.37 318	25.76 283	12.05 257	32.09 308	15.31 263	60.15 299	16.08 263	90.79 321	18.73 269	7.66 211	18.79 273	16.14 289	45.27 296	12.63 270	12.03 231	11.79 227	57.69 319	8.12 253	22.24 273	23.24 278	26.50 276	42.59 289

STStereo	35.13 303	45.56 311	34.03 312	61.63 314	49.92 313	54.32 310	44.81 304	36.44 301	33.47 312	25.69 297	29.35 305	63.16 309	52.17 316	12.19 283	23.27 295	9.47 233	17.21 263	8.59 244	47.67 299	16.58 283	19.55 284	18.29 288	10.00 277	24.09 303	50.84 318	44.22 319	62.57 324	53.51 309

MANE	36.94 304	36.29 304	31.03 310	57.02 309	46.19 309	46.08 307	45.02 305	43.11 315	29.92 302	23.17 292	29.68 306	55.69 295	39.74 300	18.06 293	29.18 307	23.46 313	29.40 302	42.51 324	38.74 290	16.68 284	30.43 308	19.45 293	9.50 276	26.64 307	54.34 323	45.68 323	66.46 329	63.84 325

PVD	37.79 305	34.98 303	20.39 302	46.52 301	34.64 298	49.92 308	37.87 300	40.06 311	38.35 317	15.54 260	28.87 303	51.49 292	50.85 313	49.22 310	24.31 299	17.44 303	37.87 313	22.43 304	50.09 303	27.13 302	38.96 315	40.93 327	19.99 301	24.74 304	44.82 315	60.36 336	46.84 308	65.68 331

SAMSARA	38.96 306	15.52 275	37.69 316	18.97 265	18.01 278	18.96 268	18.57 276	44.44 316	36.55 316	28.79 304	18.57 277	28.75 261	47.14 309	14.57 288	33.04 310	30.30 316	23.15 293	25.75 308	47.67 299	27.36 303	48.65 332	52.46 336	7.08 272	29.16 311	96.17 351	97.88 352	95.26 351	91.51 350

BEATNet-Init1	39.35 307	44.24 309	28.05 309	61.07 313	43.47 306	54.25 309	45.22 306	41.94 314	32.65 309	31.62 306	24.73 295	61.60 303	56.77 321	14.31 287	34.72 313	23.29 312	23.20 294	17.10 294	58.99 310	32.22 313	29.52 307	24.55 306	18.61 295	29.96 312	50.77 317	41.66 316	73.70 340	64.28 326

ELAS	39.51 308	44.81 310	36.19 313	58.45 312	46.13 308	54.45 311	50.25 310	40.44 312	31.78 306	26.02 298	32.54 311	65.46 313	42.57 306	21.53 299	27.48 305	21.05 309	35.00 308	22.52 305	45.69 298	24.31 298	35.29 311	28.06 310	19.96 300	31.99 316	53.74 322	45.14 321	63.62 326	62.25 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	39.74 309	44.04 308	36.66 314	58.11 311	45.19 307	56.14 312	49.43 309	39.73 310	29.65 300	26.32 299	34.68 314	71.94 323	42.73 307	22.07 300	28.13 306	21.12 310	35.53 309	23.10 307	44.80 294	24.70 299	36.32 313	28.59 311	19.83 299	33.58 317	51.38 319	43.13 318	64.47 327	61.73 318
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	40.74 310	50.99 313	26.61 307	65.46 316	47.50 311	60.25 315	71.20 317	32.04 294	27.03 296	21.32 287	20.18 285	68.40 319	50.11 312	93.54 324	22.55 289	20.81 307	50.95 323	35.07 318	69.93 322	28.39 306	27.82 305	23.29 304	21.06 302	21.07 298	29.02 291	21.57 270	35.78 293	58.02 316

LSM0	42.23 311	24.61 290	13.03 270	39.60 293	30.36 297	41.09 300	36.86 298	50.93 320	34.46 313	45.43 322	47.31 318	62.89 306	55.30 319	11.42 280	85.06 345	89.52 346	36.40 311	22.93 306	70.55 323	35.66 317	45.79 325	37.51 322	17.27 294	25.84 306	40.26 307	36.04 313	52.30 312	51.85 306

otaku	42.53 312	60.76 319	26.12 306	85.54 334	70.60 323	84.54 336	93.44 338	37.69 304	31.70 305	39.26 315	20.97 289	60.57 300	26.89 274	95.02 325	27.13 304	12.84 276	20.60 282	16.82 292	65.55 316	27.44 304	15.74 261	13.40 260	58.61 320	19.88 297	34.37 299	23.17 277	34.71 290	44.82 294

Ntro	44.96 313	61.36 321	27.27 308	85.34 333	71.49 324	84.40 335	94.06 339	47.80 317	36.31 315	40.39 317	33.41 312	65.57 315	23.58 268	95.42 326	29.82 308	13.96 289	23.52 297	17.09 293	66.20 317	31.33 311	17.22 269	13.73 262	60.12 321	21.16 299	36.19 304	31.98 305	40.20 299	45.09 295

ACVNet-4b	46.06 314	60.90 320	32.92 311	90.00 340	76.09 333	84.67 337	96.68 345	33.82 296	32.59 308	41.20 318	17.24 272	80.20 332	32.09 282	96.24 332	37.08 314	28.08 315	33.12 305	20.43 301	55.56 306	37.90 318	13.41 244	12.52 242	63.49 329	19.04 294	36.12 303	28.81 293	41.44 301	41.92 288

AMNet	47.83 315	50.28 312	48.32 320	49.27 304	46.57 310	59.06 314	53.92 312	21.22 273	35.36 314	31.59 305	66.41 331	69.82 321	12.21 254	54.08 313	44.47 316	55.40 330	56.24 328	57.04 337	48.21 301	48.59 320	56.86 337	49.60 333	11.74 284	47.76 322	44.74 314	51.79 330	57.49 319	63.38 324

ACVNet_1	49.61 316	64.75 322	40.30 317	86.63 336	72.69 326	85.53 339	95.02 340	58.49 325	29.66 301	43.47 321	50.49 321	66.34 317	57.87 322	95.90 328	34.54 312	15.19 296	37.38 312	28.28 310	57.74 308	31.14 309	27.97 306	20.60 296	63.71 330	28.64 310	43.64 312	29.72 297	35.84 294	38.01 282

MonStereo1	52.45 317	59.30 318	41.07 318	79.00 320	72.56 325	71.03 319	82.82 322	56.67 324	40.99 319	59.80 332	69.85 332	78.51 330	58.26 324	97.32 342	26.10 301	11.99 271	40.85 315	34.84 317	57.66 307	31.50 312	35.26 310	25.94 307	84.77 342	30.94 315	36.10 302	26.13 287	50.90 309	55.83 315

RainbowNet	54.35 318	67.68 323	45.83 319	91.40 341	75.14 331	90.62 346	95.07 341	39.32 309	32.73 310	45.43 322	31.22 310	72.72 324	57.93 323	96.79 335	69.96 330	46.59 325	35.94 310	30.28 315	78.27 334	55.58 326	23.73 298	16.75 281	65.53 331	33.78 318	40.70 308	33.59 308	45.00 306	49.95 303

MADNet+	54.49 319	36.29 304	65.28 338	55.46 308	52.71 315	44.78 304	41.01 303	61.36 327	51.38 324	53.83 327	37.45 315	76.28 327	63.97 326	33.78 307	63.96 328	50.01 327	54.97 327	50.48 329	69.76 321	52.44 322	48.80 333	42.65 329	51.91 317	47.05 321	75.18 340	70.10 340	57.84 320	62.60 323

SPS-STEREO	56.82 320	55.71 316	52.37 323	54.64 307	54.16 316	62.84 317	55.13 313	37.37 302	53.33 325	41.27 319	72.52 337	68.62 320	51.40 314	53.51 312	57.00 323	56.39 333	64.80 339	60.94 341	67.98 318	65.36 335	72.37 345	62.46 342	22.85 306	53.74 328	53.29 321	57.11 334	64.68 328	62.29 321
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	57.10 321	54.08 315	62.43 334	61.97 315	58.30 318	62.31 316	61.16 314	51.95 321	74.31 335	46.01 325	28.78 302	88.78 344	39.88 301	51.67 311	46.67 318	44.36 323	61.07 332	52.35 331	60.70 311	51.51 321	54.26 335	58.95 338	68.18 333	55.39 330	54.92 324	47.82 325	72.43 336	71.46 335

SGM+DAISY	57.17 322	56.10 317	53.57 324	57.66 310	54.81 317	66.87 318	62.17 315	41.35 313	46.50 321	41.67 320	74.58 338	65.22 311	55.77 320	55.63 315	59.11 327	56.13 331	64.44 338	58.92 340	64.63 315	60.40 331	66.26 341	59.91 339	29.65 313	50.56 324	53.16 320	55.58 332	67.40 330	65.61 330

ACVNet_2	59.14 323	74.57 325	58.41 330	88.79 337	81.19 336	87.39 343	96.11 343	66.30 329	42.46 320	52.85 326	49.00 319	79.04 331	70.67 329	96.49 333	54.14 322	40.62 320	41.93 316	28.82 312	77.71 331	42.88 319	33.06 309	24.05 305	62.12 322	53.57 327	55.32 325	32.47 306	51.92 311	54.99 314

IMH-64-1	61.05 324	75.17 326	52.05 321	80.74 322	74.47 328	80.23 326	84.86 324	77.30 333	64.62 327	37.02 311	59.82 324	62.46 304	80.47 340	96.83 337	53.09 320	41.27 321	49.54 319	35.71 320	72.68 325	54.81 324	39.90 316	32.50 315	62.43 323	50.78 325	67.42 333	39.74 314	57.43 317	65.04 328

IMH-64	61.05 324	75.17 326	52.05 321	80.74 322	74.47 328	80.23 326	84.86 324	77.30 333	64.62 327	37.02 311	59.82 324	62.46 304	80.47 340	96.83 337	53.09 320	41.27 321	49.54 319	35.71 320	72.68 325	54.81 324	39.90 316	32.50 315	62.43 323	50.78 325	67.42 333	39.74 314	57.43 317	65.04 328

WAO-7	61.94 326	71.56 324	62.05 333	65.75 317	69.41 321	56.14 312	62.30 316	81.67 340	78.25 338	59.05 331	70.90 334	65.32 312	71.06 330	54.89 314	84.81 344	76.94 343	44.67 317	35.13 319	80.44 339	69.59 340	43.32 323	33.82 318	15.00 289	80.05 348	55.99 326	65.94 339	56.44 316	61.89 319

IMH	63.17 327	76.33 329	54.19 326	81.33 324	74.21 327	82.68 330	84.99 326	77.65 335	66.35 330	38.15 314	59.93 326	66.09 316	82.64 343	96.82 336	57.26 324	45.43 324	50.76 322	36.87 322	75.77 329	59.41 330	39.97 318	32.67 317	62.53 325	54.62 329	71.08 336	48.54 326	61.52 322	67.92 334

PSMNet_ROB	63.62 328	80.93 337	61.11 332	82.06 327	75.91 332	85.66 340	87.87 331	55.78 323	75.75 336	71.00 338	64.08 329	73.73 326	72.13 333	95.50 327	58.85 326	37.29 318	53.04 325	39.79 323	73.04 327	65.57 336	41.57 322	29.13 312	63.35 328	48.54 323	63.40 331	42.46 317	73.36 338	46.75 299

TorneroNet-64	63.98 329	75.57 328	57.45 329	83.07 329	63.84 319	75.22 321	83.83 323	60.34 326	69.07 333	56.60 329	49.28 320	86.93 339	71.27 332	96.71 334	67.67 329	51.38 328	48.22 318	46.78 326	77.34 330	58.81 329	35.85 312	36.77 321	74.57 335	55.54 331	59.56 328	51.37 329	61.32 321	73.21 338

TorneroNet	66.86 330	77.92 330	64.47 336	86.31 335	69.64 322	77.67 322	87.13 330	62.93 328	69.96 334	65.69 335	55.78 323	86.74 338	68.24 327	96.86 339	71.17 331	51.97 329	49.62 321	51.28 330	78.97 335	62.59 333	41.20 321	43.42 330	76.92 337	56.82 332	60.62 329	49.22 327	70.01 334	71.97 336

PWCK	68.06 331	90.32 348	62.85 335	92.90 344	74.77 330	85.41 338	76.65 319	74.89 332	65.35 329	71.52 339	69.97 333	81.47 333	71.14 331	71.79 318	46.18 317	38.78 319	68.69 341	46.54 325	93.69 347	65.23 334	57.46 338	44.21 331	79.49 338	69.69 340	65.76 332	45.15 322	63.32 325	64.29 327

WAO-6	68.18 332	78.62 332	60.45 331	81.47 325	80.21 335	78.03 323	86.47 329	81.52 339	68.87 332	68.29 337	71.35 336	61.49 302	84.91 344	95.96 329	78.72 337	62.22 335	53.84 326	48.88 327	68.32 319	58.39 328	56.45 336	52.29 335	50.11 316	58.70 333	72.40 337	47.10 324	68.20 331	67.47 333

LRCNet_RVC	69.74 333	79.46 334	53.69 325	96.11 347	97.26 349	94.74 348	90.34 332	72.38 331	49.04 323	99.83 351	80.72 342	96.25 350	77.47 337	98.06 348	48.64 319	32.44 317	80.71 346	66.45 343	96.37 348	73.47 341	48.44 329	39.97 325	96.08 348	64.40 336	37.45 305	24.93 285	46.64 307	41.61 286

MFMNet_re	70.27 334	82.01 339	76.70 344	77.50 319	69.21 320	82.82 331	76.83 320	52.08 322	54.81 326	54.70 328	71.11 335	73.65 325	51.71 315	66.06 316	82.43 343	83.60 345	80.08 345	78.18 345	72.22 324	69.01 339	75.33 346	74.67 344	46.87 315	60.21 334	61.36 330	63.27 338	73.39 339	87.35 349

LVE	70.38 335	79.61 335	68.21 339	93.13 345	87.94 340	82.93 332	96.82 347	84.07 343	66.67 331	72.97 340	77.65 340	62.91 307	87.99 347	97.67 346	57.99 325	47.05 326	56.55 329	54.10 334	81.20 340	62.03 332	46.12 328	40.51 326	79.82 339	70.89 342	69.16 335	49.89 328	72.97 337	53.29 308

notaker	72.10 336	79.09 333	56.44 328	85.07 332	83.21 337	82.55 329	91.79 335	87.64 346	82.49 345	60.50 333	86.23 344	71.48 322	80.31 339	96.91 340	79.38 338	62.10 334	62.46 336	50.18 328	82.33 341	67.72 338	53.81 334	48.46 332	74.10 334	68.81 339	58.80 327	54.11 331	68.79 333	71.97 336

ktn	74.27 337	80.09 336	54.40 327	81.87 326	88.84 342	79.49 325	90.90 333	90.82 348	91.54 346	57.18 330	91.65 348	65.50 314	68.85 328	97.45 344	76.39 334	65.35 337	66.98 340	57.15 338	79.45 337	66.06 337	62.65 340	60.72 341	67.84 332	66.33 337	75.83 343	62.37 337	78.26 345	81.20 346

WAO-8	74.52 338	84.05 342	73.61 342	89.74 338	89.50 344	89.28 344	92.75 336	80.78 337	78.43 339	76.10 342	62.95 327	83.35 334	72.81 334	96.06 330	79.78 340	69.03 340	61.26 333	52.86 332	77.93 332	77.15 344	48.50 330	37.70 323	62.77 326	73.06 343	75.75 341	70.20 341	78.12 343	78.55 341

Venus	74.52 338	84.05 342	73.61 342	89.79 339	89.50 344	89.28 344	92.75 336	80.78 337	78.43 339	76.10 342	62.95 327	83.35 334	72.81 334	96.06 330	79.78 340	69.03 340	61.26 333	52.86 332	77.93 332	77.15 344	48.50 330	37.70 323	62.77 326	73.06 343	75.75 341	70.20 341	78.12 343	78.55 341

UNDER WATER-64	76.24 340	82.20 340	72.56 340	91.75 342	87.39 339	85.91 341	96.79 346	83.59 341	77.05 337	79.27 344	85.20 343	87.22 340	77.06 336	97.41 343	74.25 332	56.13 331	62.80 337	56.62 336	74.95 328	54.04 323	46.06 327	53.11 337	90.69 345	73.40 345	78.25 346	81.35 347	68.54 332	84.99 348

UNDER WATER	76.47 341	84.86 345	73.17 341	92.09 343	84.39 338	85.98 342	95.08 342	80.50 336	78.58 341	76.05 341	77.21 339	88.36 342	78.28 338	97.23 341	79.68 339	64.18 336	62.42 335	56.61 335	79.02 336	57.51 327	45.78 324	49.93 334	87.98 344	76.69 347	77.47 344	79.88 345	71.14 335	84.72 347

Dean	78.10 342	84.07 344	77.79 345	97.36 348	96.41 348	97.23 349	97.23 348	85.94 345	82.02 343	89.02 346	78.94 341	89.52 346	86.62 345	98.39 349	78.24 336	66.19 338	59.02 331	58.04 339	91.39 345	80.44 347	46.00 326	34.43 320	80.10 340	75.71 346	74.91 338	56.61 333	85.57 348	61.37 317

HanzoNet	79.67 343	82.95 341	64.80 337	84.96 331	88.06 341	83.31 333	90.90 333	93.49 349	91.90 348	61.69 334	89.44 346	83.67 336	87.05 346	98.05 347	75.40 333	66.41 339	75.66 342	73.33 344	87.74 343	75.19 342	71.87 343	71.17 343	75.44 336	68.47 338	77.89 345	71.87 343	79.93 346	80.34 344

JetRed	79.74 344	84.86 345	84.75 347	83.33 330	79.63 334	84.29 334	86.00 328	83.83 342	82.27 344	68.23 336	65.65 330	91.60 347	40.25 302	78.81 319	82.00 342	82.38 344	79.66 344	86.71 349	80.09 338	75.66 343	89.92 347	87.35 346	87.58 343	70.70 341	75.09 339	80.20 346	82.83 347	79.20 343

KSHMR	85.25 345	95.47 349	88.23 348	95.51 346	93.44 347	93.00 347	96.39 344	88.80 347	81.10 342	87.36 345	90.72 347	84.93 337	80.59 342	97.47 345	94.10 346	89.78 347	75.93 343	78.41 346	88.41 344	85.57 348	68.86 342	60.56 340	91.20 346	85.71 349	80.53 347	75.42 344	75.94 341	78.30 339

MADNet++	89.62 346	89.02 347	93.74 350	82.65 328	93.38 346	79.29 324	85.77 327	84.10 344	91.85 347	96.66 348	97.66 349	87.95 341	93.41 348	67.66 317	95.69 347	98.91 349	94.93 348	85.95 347	92.39 346	97.70 349	96.25 349	98.23 349	84.22 341	96.79 350	80.90 348	87.45 349	86.71 349	80.38 345

PML	97.97 347	100.00 353	89.93 349	100.00 349	100.00 350	100.00 350	99.54 350	100.00 353	99.69 351	100.00 352	98.27 350	99.94 352	100.00 353	99.54 350	97.52 349	96.07 348	93.74 347	86.07 348	100.00 352	99.13 351	96.78 350	93.32 347	99.00 349	99.26 352	97.52 353	99.99 354	100.00 354	99.98 354

MEDIAN_ROB	98.43 348	99.54 350	99.16 351	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	99.70 352	99.01 350	100.00 352	99.99 353	98.84 351	97.69 349	99.96 351	99.68 350	99.02 350	99.14 349	99.20 350	99.95 351	98.84 350	95.69 348	97.89 348	100.00 350	98.43 351	90.88 349	94.63 350	93.09 350	97.19 352

AVERAGE_ROB	99.48 349	100.00 353	99.91 353	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 352	99.90 352	99.93 352	100.00 353	100.00 354	100.00 352	100.00 352	99.13 352	99.79 351	100.00 350	100.00 354	96.67 352	96.93 351	97.20 353	96.60 351

HaxPig	99.51 350	100.00 353	99.60 352	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	99.98 352	100.00 352	100.00 354	100.00 353	99.98 352	100.00 352	99.78 351	99.77 351	99.99 352	99.81 351	100.00 352	100.00 352	98.91 351	98.48 350	100.00 350	99.99 353	94.94 350	99.72 353	96.77 352	99.19 353

DPSMNet_ROB	99.77 351	99.92 351	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	99.68 350	100.00 353	99.55 349	99.83 351	95.84 349	99.58 351	100.00 352	99.97 353	100.00 353	99.97 350	99.99 352	99.86 350	100.00 352	99.87 353	99.81 352	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DGTPSM_ROB	99.77 351	99.92 351	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	99.68 350	100.00 353	99.55 349	99.83 351	95.82 348	99.57 350	100.00 352	99.97 353	100.00 353	99.97 350	99.99 352	99.82 349	100.00 352	99.87 353	99.81 352	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

FlowAnything	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 355	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 352	100.00 352	100.00 355	100.00 354	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

CasAABBNet	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 355	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 352	100.00 352	100.00 355	100.00 354	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DPSM_ROB	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 355	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 352	100.00 352	100.00 355	100.00 354	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DPSM	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 355	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 352	100.00 352	100.00 355	100.00 354	100.00 350	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

GS-Stereo																							0.18 39	0.10 23	0.45 30	0.09 21	1.13 20	0.02 18

FSD		7.48 230	7.22 231	8.08 221	7.84 235	6.71 210	11.69 254	20.66 268	1.28 129	18.19 275	5.67 165			11.03 279	12.67 216	14.67 293			16.66 210	8.58 236				7.42 251	17.32 249	16.38 236	17.96 246	18.64 224

STTRV1_RVC		19.97 283	10.67 255	33.47 287	19.16 281	29.14 284	22.50 287	30.89 293	29.30 297	24.44 294	23.80 293	42.62 277	41.42 303	47.96 309		12.08 272	57.30 330	13.89 282		29.86 308	59.34 339			42.07 320	27.16 284	57.60 335	35.14 292	62.45 322

DPSimNet_ROB		78.09 331	80.48 346	79.44 321	89.46 343	80.69 328	81.30 321	70.52 330	95.56 349	96.19 347	86.61 345	88.60 343	60.42 325	93.22 323	77.85 335	70.57 342		65.68 342	83.41 342	78.36 346	72.32 344	79.68 345	91.44 347	62.45 335		83.11 348	77.62 342	78.51 340

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