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

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

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

LACA2	0.18 3	0.11 9	0.36 27	0.04 22	0.03 8	0.01 3	0.01 9	0.03 11	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.19 3	0.04 4	0.00 1	0.86 3	0.87 4	0.14 3	0.21 19	0.35 11	0.12 11	0.22 4	0.48 7	0.03 21	0.02 7	0.05 9	0.02 7	0.46 6	0.02 20

BridgeDepth	0.24 4	0.15 14	0.42 37	0.06 25	0.09 32	0.02 7	0.01 9	0.05 19	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.19 3	0.09 19	0.02 25	1.49 10	0.95 7	0.29 10	0.13 7	0.65 25	0.06 3	0.58 20	0.37 4	0.00 1	0.02 7	0.12 15	0.04 16	0.46 6	0.08 39
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.26 5	0.06 5	0.30 24	0.01 4	0.05 15	0.06 17	0.01 9	0.01 3	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.19 3	0.11 29	0.07 43	2.06 26	0.85 3	0.45 20	0.22 21	0.51 20	0.22 16	0.47 13	0.61 9	0.02 19	0.01 6	0.04 5	0.05 21	0.53 9	0.02 20

qqai	0.31 6	0.37 29	0.39 31	0.03 16	0.03 8	0.10 22	0.01 9	0.05 19	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.20 8	0.25 52	0.26 72	1.87 18	1.22 13	0.32 13	0.09 5	0.56 21	0.73 51	0.39 10	0.68 10	0.01 11	0.03 14	0.30 28	0.03 14	0.33 4	0.02 20

NLCSM	0.32 7	0.05 3	0.04 6	0.00 1	0.04 12	0.02 7	0.01 9	0.01 3	1.07 128	0.00 1	0.87 91	0.19 3	2.47 188	0.00 1	1.06 6	0.89 6	0.23 5	0.15 11	0.33 9	0.22 16	0.14 3	0.43 6	0.00 1	0.03 14	0.02 3	0.06 23	0.38 5	0.00 1

CoSv	0.32 7	0.51 35	0.38 29	0.15 53	0.07 26	0.47 102	0.00 1	0.20 42	0.07 22	0.00 1	0.00 1	0.37 35	0.04 4	0.00 1	1.05 5	1.45 16	0.59 32	0.17 13	0.49 19	0.09 4	0.61 22	0.29 3	0.00 1	0.07 22	0.71 53	0.02 7	0.72 18	0.08 39

LACA1	0.36 9	0.53 36	0.44 42	0.07 29	0.41 82	0.22 58	0.03 40	0.04 13	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.39 37	0.07 10	0.04 39	1.35 8	1.50 18	0.43 17	0.30 27	0.59 22	0.10 6	0.64 24	0.77 12	0.00 1	0.08 24	0.40 34	0.13 37	0.82 20	0.26 53

MLG-Stereo	0.38 10	0.25 20	0.06 13	0.03 16	0.08 27	0.18 43	0.01 9	0.04 13	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.23 17	0.08 13	0.00 1	1.86 17	2.10 36	0.41 15	0.31 28	1.08 38	0.31 25	0.55 18	1.38 18	0.06 25	0.02 7	0.18 21	0.11 33	0.91 22	0.01 7

AIO-test2	0.38 10	0.18 17	0.05 8	0.02 8	0.11 39	0.04 12	0.07 62	0.02 6	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.56 47	0.06 8	0.00 1	1.93 24	2.01 30	0.23 5	0.25 23	0.27 7	0.55 38	0.28 7	2.64 40	0.10 36	0.41 76	0.16 19	0.01 4	0.29 3	0.00 1

Pointernet	0.40 12	0.13 13	0.40 34	0.12 50	0.02 4	0.14 31	0.19 104	0.05 19	0.04 9	0.00 1	0.14 58	0.20 8	0.06 8	0.11 49	1.74 14	1.09 11	0.61 33	0.15 11	0.31 8	0.09 4	0.34 9	2.00 24	0.01 11	0.06 20	0.05 9	0.00 1	2.50 51	0.20 51

quiztm	0.41 13	0.26 22	0.39 31	0.03 16	0.02 4	0.20 50	0.00 1	0.05 19	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.20 8	0.12 33	0.37 95	2.28 27	0.95 7	0.23 5	0.19 17	0.26 6	0.53 37	0.39 10	2.08 26	0.08 28	0.04 17	0.12 15	0.01 4	2.11 47	0.02 20

DispViT+	0.43 14	0.30 25	0.38 29	0.18 58	0.61 99	0.01 3	0.05 54	0.07 27	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.27 24	0.14 39	0.01 13	1.91 20	1.72 21	0.22 4	0.26 24	0.38 12	0.10 6	0.50 16	1.03 15	0.00 1	0.15 47	0.25 25	1.61 95	0.91 22	0.39 57

MLG-Stereo_test1	0.43 14	0.24 19	0.05 8	0.03 16	0.08 27	0.18 43	0.01 9	0.04 13	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 17	0.09 19	0.00 1	1.87 18	2.06 33	0.36 14	0.35 31	1.17 43	0.31 25	0.63 23	2.29 32	0.09 34	0.02 7	0.16 19	0.16 42	1.25 30	0.01 7

WQFJX1	0.44 16	0.06 5	0.05 8	0.01 4	0.11 39	0.03 10	0.00 1	0.01 3	1.27 138	0.00 1	1.22 96	0.27 24	2.82 201	0.00 1	1.01 4	1.01 9	0.46 21	0.13 7	0.41 16	0.22 16	0.27 6	0.37 4	0.07 26	0.02 7	0.02 3	0.03 14	2.02 43	0.01 7

AIO-test1	0.46 17	0.15 14	0.32 26	0.03 16	0.10 36	0.15 36	0.02 30	0.11 32	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.27 24	0.08 13	0.00 1	2.46 35	2.52 51	0.24 8	0.13 7	0.89 33	0.70 49	0.51 17	2.89 44	0.01 11	0.18 55	0.06 13	0.04 16	0.50 8	0.01 7

MatchStereo	0.48 18	0.55 39	0.37 28	0.08 34	0.20 57	0.05 14	0.08 67	0.12 34	0.17 62	0.00 1	0.00 1	0.29 30	0.54 78	0.03 33	2.40 33	1.81 24	0.44 18	0.44 41	0.77 28	0.30 24	0.83 30	1.61 21	0.01 11	0.25 63	0.45 38	0.14 38	0.67 14	0.38 55
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX	0.49 19	0.05 3	0.05 8	0.01 4	0.12 43	0.08 20	0.01 9	0.02 6	1.44 156	0.00 1	1.43 105	0.25 22	2.86 202	0.04 39	1.33 7	1.35 14	0.31 11	0.14 10	0.33 9	0.33 28	0.26 5	0.96 13	0.11 37	0.00 1	0.04 5	0.04 16	1.65 38	0.01 7

MonStereo	0.49 19	0.11 9	0.27 23	0.02 8	0.09 32	0.01 3	0.01 9	0.04 13	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.26 23	0.12 33	0.01 13	2.39 31	2.28 44	0.41 15	0.43 40	1.26 46	0.37 33	1.10 39	2.13 28	0.08 28	0.02 7	0.21 23	0.35 67	1.08 26	0.12 42

MM-Stereo_test3	0.50 21	0.38 30	0.05 8	0.10 45	0.03 8	0.03 10	0.01 9	0.86 60	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.56 47	0.10 22	0.12 54	1.35 8	1.40 15	0.70 36	0.24 22	0.62 24	0.58 40	0.28 7	2.27 31	0.23 55	0.05 18	0.24 24	0.09 26	3.27 71	0.09 41

CroCo-Stereo Lap2	0.50 21	0.29 24	0.07 14	0.06 25	0.10 36	0.02 7	0.02 30	0.28 47	0.13 43	0.93 70	0.00 1	0.46 43	0.10 22	0.01 13	1.91 20	2.38 48	0.31 11	0.36 33	0.81 29	0.11 10	1.42 48	2.40 35	0.01 11	0.10 30	0.42 36	0.12 35	0.57 11	0.04 32

RSM	0.51 23	0.26 22	0.46 45	0.11 48	0.05 15	0.12 26	0.01 9	0.05 19	0.10 34	0.00 1	0.00 1	0.19 3	0.10 22	0.00 1	1.67 12	1.58 19	0.58 30	0.44 41	0.44 18	0.75 52	0.98 34	3.35 55	0.12 40	0.13 41	0.49 43	0.23 52	1.53 36	0.03 29

LACA3	0.52 24	0.59 44	0.51 56	0.14 51	0.13 46	0.42 98	0.14 85	0.06 25	0.14 48	0.00 1	0.00 1	0.86 58	0.10 22	0.10 47	3.01 50	1.49 17	0.27 9	0.35 31	1.22 44	0.14 13	0.72 27	1.22 17	0.05 23	0.09 28	0.57 47	0.09 26	0.88 21	0.67 65

CroCo-Stereo	0.52 24	0.32 27	0.07 14	0.08 34	0.13 46	0.04 12	0.01 9	0.23 46	0.15 52	0.11 53	0.00 1	0.48 46	0.09 19	0.01 13	2.50 38	2.46 49	0.53 27	0.39 36	1.03 36	0.10 6	1.69 56	2.25 30	0.01 11	0.14 44	0.39 33	0.22 48	0.70 16	0.04 32
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 26	0.10 7	0.03 4	0.02 8	0.12 43	0.14 31	0.00 1	0.02 6	1.34 148	0.00 1	2.33 123	0.22 15	3.09 206	0.01 13	1.92 23	1.09 11	0.48 23	0.18 15	0.22 4	0.33 28	0.47 13	2.07 25	0.08 28	0.00 1	0.05 9	0.02 7	0.69 15	0.01 7

NLMM	0.56 26	0.10 7	0.03 4	0.02 8	0.12 43	0.14 31	0.00 1	0.02 6	1.34 148	0.00 1	2.34 124	0.22 15	3.10 207	0.00 1	1.91 20	1.08 10	0.48 23	0.18 15	0.23 5	0.33 28	0.47 13	2.08 26	0.08 28	0.00 1	0.05 9	0.02 7	0.70 16	0.01 7

LG-Stereo	0.57 28	0.25 20	0.10 17	0.14 51	0.13 46	0.31 85	0.01 9	0.14 38	0.16 60	0.00 1	0.92 92	1.11 65	0.08 13	0.01 13	2.51 39	2.09 35	0.54 28	0.34 30	1.52 52	0.90 62	1.10 39	1.83 22	0.09 34	0.03 14	0.15 17	0.12 35	0.79 19	0.02 20

StereoVision	0.57 28	0.58 43	0.24 19	0.08 34	0.08 27	0.14 31	0.05 54	0.29 49	0.27 68	0.50 62	0.00 1	0.29 30	0.05 6	0.04 39	2.28 27	1.93 28	0.86 44	0.21 19	0.75 27	0.13 12	0.87 32	1.45 20	0.00 1	0.13 41	0.40 34	0.23 52	3.41 74	0.15 46

ProNet	0.57 28	0.19 18	0.45 43	0.03 16	0.00 1	0.22 58	0.91 168	0.30 51	0.03 6	0.01 42	1.23 97	0.20 8	0.01 3	0.36 94	2.90 48	2.03 31	0.88 46	0.19 17	0.39 14	0.25 19	0.69 26	1.90 23	0.79 95	0.50 80	0.45 38	0.01 4	0.60 13	0.00 1

AIO-Stereo	0.58 31	0.45 33	0.45 43	0.04 22	0.05 15	0.14 31	0.00 1	0.03 11	0.11 37	0.00 1	0.00 1	0.20 8	0.08 13	0.02 25	2.29 29	1.98 29	0.78 40	0.39 36	1.85 55	1.02 69	0.72 27	2.84 43	0.17 45	0.05 18	0.42 36	0.06 23	1.64 37	0.03 29

MM-Stereo_test1	0.59 32	1.47 66	0.11 18	0.01 4	0.02 4	0.05 14	0.01 9	0.28 47	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.60 53	0.13 36	0.17 61	1.73 13	1.91 27	0.93 50	0.28 25	0.68 26	0.64 43	0.43 12	3.17 50	0.22 54	0.08 24	0.32 32	0.29 62	2.44 50	0.07 37

111111	0.61 33	0.32 27	0.25 20	0.02 8	0.05 15	0.12 26	0.01 9	0.04 13	0.06 15	0.00 1	0.06 56	0.24 20	0.07 10	0.01 13	2.72 44	2.08 34	0.81 42	0.29 26	2.18 61	0.77 54	1.30 45	3.86 74	0.27 59	0.10 30	0.09 14	0.19 46	0.55 10	0.01 7

RSM++	0.63 34	0.30 25	0.49 51	0.19 61	0.05 15	0.23 60	0.01 9	0.07 27	0.10 34	0.01 42	0.00 1	0.21 14	0.14 39	0.01 13	2.47 36	1.71 20	0.55 29	0.45 45	1.05 37	0.86 59	1.18 44	3.51 57	0.50 78	0.16 48	1.22 73	0.22 48	1.34 33	0.04 32

RAFT	0.64 35	0.12 11	0.41 35	0.09 42	0.02 4	0.21 53	0.15 89	2.71 80	0.06 15	1.08 71	0.00 1	0.24 20	0.05 6	0.10 47	2.66 42	1.83 25	0.58 30	0.08 4	1.37 48	0.32 27	0.82 29	0.73 11	0.00 1	0.22 60	0.31 29	0.06 23	3.04 70	0.01 7

PointNet	0.65 36	0.53 36	0.53 57	0.07 29	0.03 8	0.09 21	0.39 131	0.76 59	0.06 15	0.05 51	0.01 48	0.61 54	0.11 29	0.16 59	2.03 25	0.87 4	0.48 23	0.06 3	0.90 35	0.43 34	1.11 41	3.53 59	0.14 42	0.12 36	0.27 27	0.25 58	3.80 79	0.07 37

MoCha-V2	0.67 37	0.56 40	0.50 53	0.02 8	0.08 27	0.13 29	0.01 9	0.05 19	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.23 17	0.25 52	0.01 13	2.66 42	2.68 56	0.61 33	0.37 34	0.39 14	1.47 91	3.12 79	3.53 59	0.00 1	0.06 20	0.50 44	0.21 47	0.59 12	0.02 20

NLSM1	0.69 38	0.12 11	0.01 3	0.05 24	0.05 15	0.15 36	0.01 9	0.04 13	1.62 170	0.00 1	2.10 120	0.36 34	3.81 219	0.02 25	1.76 15	1.89 26	0.49 26	0.10 6	0.15 3	0.29 22	0.60 21	2.49 36	0.19 50	0.02 7	0.04 5	0.05 21	2.20 48	0.01 7

BridgeDepth_RVC	0.70 39	1.15 60	0.53 57	0.19 61	0.25 62	0.07 19	0.07 62	1.39 63	0.14 48	0.50 62	0.00 1	0.65 55	0.13 36	0.11 49	2.82 46	2.04 32	0.47 22	0.54 48	1.24 45	0.19 15	0.57 19	0.97 14	0.24 56	0.08 24	0.80 57	0.96 88	1.28 31	1.49 81
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.71 40	0.40 31	0.08 16	0.08 34	0.11 39	0.01 3	0.01 9	0.55 58	0.16 60	0.86 69	0.00 1	0.70 56	0.13 36	0.02 25	2.38 30	2.71 57	0.98 54	0.64 51	1.51 51	0.26 20	1.92 58	2.63 39	0.01 11	0.20 58	1.36 76	0.18 44	1.02 25	0.19 49

MM-Stereo_test2	0.72 41	1.97 76	0.26 21	0.02 8	0.04 12	0.12 26	0.01 9	0.29 49	0.08 25	0.00 1	0.00 1	0.58 52	0.18 44	0.02 25	2.39 31	2.72 58	0.80 41	0.40 38	0.82 30	1.09 75	1.02 36	4.04 78	0.29 62	0.12 36	0.56 46	0.22 48	1.37 34	0.06 36

GSStereo	0.73 42	0.53 36	0.43 39	0.08 34	0.04 12	0.27 72	0.01 9	0.10 31	1.26 136	0.01 42	0.22 66	0.40 38	0.10 22	0.01 13	2.82 46	2.65 55	1.34 60	0.46 46	1.08 38	0.97 67	1.46 49	3.54 62	0.18 48	0.10 30	0.45 38	0.09 26	1.13 27	0.02 20

MLG-Stereo_test2	0.75 43	1.22 61	0.31 25	0.08 34	0.27 66	0.25 65	0.02 30	0.07 27	0.07 22	0.01 42	0.69 82	0.28 27	0.08 13	0.02 25	2.40 33	2.30 45	0.74 38	0.73 54	2.09 60	0.94 65	1.14 42	3.06 46	0.19 50	0.09 28	0.45 38	0.10 30	2.04 44	0.57 61

IGEV-Stereo++	0.75 43	0.61 46	0.26 21	0.10 45	0.06 24	0.16 39	0.02 30	0.06 25	0.08 25	0.00 1	0.57 75	0.20 8	0.08 13	0.02 25	2.47 36	2.19 39	0.66 35	0.68 53	2.36 66	0.90 62	1.35 47	3.79 72	0.28 60	0.12 36	0.20 22	0.04 16	2.89 64	0.05 35

NLMM1	0.77 45	0.15 14	0.04 6	0.02 8	0.13 46	0.10 22	0.03 40	0.02 6	1.70 174	0.00 1	1.42 104	0.40 38	5.94 244	0.04 39	1.66 11	1.72 21	0.44 18	0.17 13	0.43 17	0.34 31	0.67 25	2.37 34	0.17 45	0.14 44	0.04 5	0.10 30	2.58 56	0.00 1

AdaDepth	0.82 46	0.69 49	0.39 31	0.37 78	0.25 62	0.18 43	0.04 47	0.08 30	0.13 43	0.00 1	0.00 1	0.41 40	0.28 55	0.35 93	3.17 51	2.95 65	1.07 55	0.65 52	1.95 58	0.69 48	1.47 50	3.18 51	0.03 21	0.07 22	0.15 17	0.18 44	2.94 66	0.43 58

GREAT-IGEV	0.83 47	0.49 34	0.49 51	0.08 34	0.06 24	0.17 41	0.03 40	0.20 42	1.66 172	0.00 1	0.00 1	0.43 41	0.11 29	0.03 33	3.00 49	2.89 62	0.94 51	0.33 29	0.89 33	1.08 74	1.00 35	3.60 67	0.28 60	0.83 105	0.25 25	0.02 7	3.61 75	0.01 7
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MSCF	0.85 48	0.60 45	0.47 46	0.06 25	0.11 39	0.16 39	0.02 30	0.21 44	0.09 29	1.26 74	0.00 1	0.28 27	0.29 58	0.03 33	3.53 59	3.04 67	0.74 38	0.37 34	0.38 12	0.87 60	1.02 36	3.55 63	0.11 37	0.62 89	0.58 48	1.90 104	2.53 52	0.01 7

GEAStereo	0.87 49	1.67 69	0.53 57	0.19 61	0.05 15	0.20 50	0.02 30	0.12 34	0.08 25	0.02 46	0.00 1	0.47 44	0.10 22	0.28 76	3.42 56	3.13 71	0.89 48	0.44 41	1.09 40	1.15 79	2.09 60	3.87 75	0.19 50	0.12 36	0.66 50	0.02 7	2.62 57	0.12 42

gasm-f	0.87 49	1.67 69	0.53 57	0.19 61	0.05 15	0.20 50	0.02 30	0.12 34	0.08 25	0.02 46	0.00 1	0.47 44	0.10 22	0.28 76	3.42 56	3.13 71	0.89 48	0.44 41	1.09 40	1.15 79	2.09 60	3.87 75	0.19 50	0.12 36	0.66 50	0.02 7	2.62 57	0.12 42

GASTEREO	0.88 51	0.63 47	0.47 46	0.07 29	0.10 36	0.17 41	0.02 30	0.21 44	0.09 29	1.27 75	0.00 1	0.29 30	0.27 54	0.03 33	3.67 65	3.03 66	0.73 37	0.41 39	0.61 23	0.85 58	0.94 33	3.77 70	0.33 64	0.62 89	0.60 49	1.88 103	2.57 54	0.01 7

VIP-Stereo	0.90 52	0.68 48	0.71 67	0.18 58	0.09 32	0.32 88	0.02 30	0.34 54	0.06 15	0.03 50	0.00 1	1.47 72	0.15 42	0.01 13	3.20 52	2.47 50	1.97 76	1.01 66	1.89 57	1.10 76	2.25 66	3.13 48	0.01 11	0.25 63	0.87 59	0.10 30	1.01 24	1.09 77

GIP-stereo	0.91 53	1.38 62	0.71 67	0.06 25	0.09 32	0.27 72	0.04 47	0.13 37	0.12 39	0.30 57	0.34 71	0.56 47	0.12 33	0.32 84	4.56 80	2.76 59	0.82 43	0.62 49	0.86 31	1.02 69	1.32 46	4.13 80	0.12 40	0.13 41	0.73 54	0.17 43	2.89 64	0.03 29

RAStereo	0.98 54	0.56 40	0.42 37	0.10 45	0.19 55	0.25 65	0.03 40	0.38 55	0.15 52	4.04 112	0.00 1	0.79 57	0.11 29	0.02 25	2.73 45	2.52 51	1.23 58	0.92 64	2.89 74	0.15 14	2.59 70	3.25 53	0.07 26	0.21 59	1.02 63	0.22 48	1.19 29	0.53 60

Occ-G	1.00 55	1.54 68	0.63 64	0.23 65	0.24 61	0.27 72	0.08 67	0.40 56	0.07 22	0.00 1	0.58 76	0.28 27	0.07 10	0.01 13	4.44 78	3.05 68	0.86 44	0.85 59	1.85 55	0.75 52	2.18 64	4.18 81	0.35 67	0.14 44	0.31 29	0.11 33	3.39 73	0.16 47

DEFOM-Stereo	1.03 56	1.14 59	0.50 53	0.07 29	0.22 59	0.26 68	0.03 40	0.32 52	0.13 43	0.00 1	0.00 1	0.34 33	0.14 39	0.49 112	3.32 53	3.10 70	1.68 69	1.13 69	1.40 50	0.61 42	2.37 68	2.94 45	0.72 87	0.11 35	0.96 62	0.24 55	4.89 92	0.78 68

AEACV	1.08 57	2.36 91	0.81 80	0.16 54	0.16 52	0.15 36	0.08 67	0.11 32	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.57 51	0.28 55	0.11 49	3.79 67	3.65 85	1.79 70	0.89 62	2.80 72	1.43 90	2.40 69	4.40 85	0.35 67	0.30 68	0.31 29	0.26 60	1.85 40	0.02 20

delet	1.13 58	1.39 63	0.97 92	0.34 76	1.00 125	1.13 129	0.41 135	0.98 61	0.21 65	1.21 73	0.44 72	0.86 58	0.44 70	0.80 152	3.65 63	2.11 37	1.55 65	0.86 61	0.87 32	0.55 38	1.77 57	1.44 19	0.57 81	0.88 108	1.13 70	0.23 52	3.76 78	1.07 76

TS12	1.17 59	0.75 51	0.77 72	0.42 80	0.45 88	0.33 89	0.11 75	2.08 72	0.14 48	0.00 1	0.18 61	1.09 63	0.48 73	0.29 79	3.85 68	2.23 42	0.97 52	0.74 55	2.67 69	0.49 35	1.67 54	2.55 37	0.38 69	0.16 48	2.39 102	0.68 79	2.82 62	2.94 106

TS	1.17 59	0.75 51	0.77 72	0.42 80	0.45 88	0.33 89	0.11 75	2.08 72	0.14 48	0.00 1	0.18 61	1.09 63	0.48 73	0.29 79	3.85 68	2.23 42	0.97 52	0.74 55	2.67 69	0.49 35	1.67 54	2.55 37	0.38 69	0.16 48	2.39 102	0.68 79	2.82 62	2.94 106

LG-G_1	1.34 61	1.78 71	0.47 46	0.29 71	0.43 83	0.21 53	0.04 47	0.16 39	0.15 52	0.02 46	0.70 84	1.07 61	0.55 79	0.30 82	3.85 68	3.14 73	1.34 60	1.78 97	5.35 98	1.67 99	3.09 77	5.11 95	0.08 28	0.18 55	1.04 64	0.47 72	2.07 45	0.74 66

LG-G	1.34 61	1.78 71	0.47 46	0.29 71	0.43 83	0.21 53	0.04 47	0.16 39	0.15 52	0.02 46	0.70 84	1.07 61	0.55 79	0.30 82	3.85 68	3.14 73	1.34 60	1.78 97	5.35 98	1.67 99	3.09 77	5.11 95	0.08 28	0.18 55	1.04 64	0.47 72	2.07 45	0.74 66

MLG-Stereo_test3	1.35 63	0.85 55	0.47 46	0.28 69	0.64 101	0.28 76	0.03 40	0.18 41	0.12 39	1.17 72	0.03 54	1.38 71	0.18 44	0.09 46	3.53 59	2.90 64	1.26 59	1.27 76	6.78 136	1.10 76	2.17 63	7.36 156	0.05 23	0.17 53	0.66 50	0.15 40	2.68 59	0.57 61

AASNet	1.37 64	2.02 79	1.00 95	0.44 85	1.98 172	1.30 135	0.49 141	2.04 70	0.15 52	0.50 62	1.09 93	0.56 47	0.21 48	0.65 130	4.03 72	2.34 47	1.50 63	1.80 99	1.67 54	1.12 78	2.10 62	2.66 41	0.86 103	0.99 113	1.25 74	0.63 77	2.94 66	0.63 64

iRaftStereo_RVC	1.40 65	1.41 64	0.89 88	0.43 83	0.33 75	0.29 78	0.03 40	3.60 90	0.21 65	0.41 60	1.65 114	1.69 74	0.31 60	0.24 69	2.63 41	2.33 46	1.93 74	0.78 57	2.22 63	0.65 44	3.29 81	5.39 105	0.48 77	0.72 96	0.94 61	0.24 55	3.75 77	0.84 69

AIO_rvc	1.46 66	2.98 107	0.90 89	0.09 42	0.18 54	0.37 95	0.32 125	2.59 78	0.12 39	0.10 52	0.00 1	1.64 73	0.18 44	0.11 49	4.08 73	3.74 88	1.08 56	0.90 63	3.66 83	1.33 87	3.65 86	6.21 123	0.97 117	0.08 24	1.10 68	0.14 38	2.72 61	0.19 49

TDLM	1.48 67	1.86 73	1.68 131	0.63 98	1.31 150	0.91 121	1.05 173	2.32 76	0.68 102	0.38 59	6.18 188	2.45 89	0.84 102	0.88 163	1.83 16	2.14 38	1.89 71	1.30 77	1.09 40	1.05 72	1.05 38	2.29 32	0.81 96	0.48 78	0.50 44	0.25 58	1.97 41	2.12 93

anonymousdsp	1.49 68	0.56 40	0.77 72	0.35 77	0.26 65	0.19 49	0.02 30	2.11 74	0.13 43	0.30 57	2.38 125	1.28 70	0.30 59	0.41 103	4.67 82	3.17 75	1.64 67	1.32 78	2.27 65	1.49 92	3.91 91	5.12 97	0.76 91	0.55 84	0.92 60	0.04 16	5.25 100	0.16 47

AANet_RVC	1.52 69	0.70 50	0.67 66	0.26 68	1.74 163	0.11 25	0.69 155	1.92 69	1.46 160	0.83 67	0.25 70	0.43 41	0.96 108	0.21 64	7.30 144	2.86 61	1.51 64	1.32 78	1.39 49	1.27 84	0.83 30	1.15 16	0.25 57	0.59 87	1.73 92	1.40 93	3.95 83	5.16 130

LGtest1	1.56 70	1.91 74	1.04 102	0.47 88	0.44 87	0.33 89	0.04 47	0.32 52	0.32 74	0.17 55	1.43 105	1.01 60	0.53 77	0.38 97	3.57 61	3.51 82	1.93 74	2.36 114	4.81 91	1.27 84	3.66 87	6.24 125	0.16 43	0.27 65	1.71 91	0.32 64	2.98 68	1.05 75

RYNet	1.59 71	0.41 32	0.43 39	0.18 58	0.28 68	0.50 104	0.07 62	1.74 66	1.33 146	0.44 61	0.14 58	0.38 36	0.21 48	0.03 33	5.46 98	1.79 23	0.88 46	3.68 154	1.29 47	0.10 6	1.17 43	0.58 8	0.44 76	0.31 71	1.53 84	15.53 244	2.98 68	0.96 72

RAFT + AFF	1.62 72	0.95 56	0.71 67	0.45 87	0.05 15	0.56 106	0.17 98	3.65 91	0.12 39	2.78 95	0.00 1	3.77 111	0.41 68	0.25 71	5.51 102	2.21 41	3.18 88	0.50 47	5.51 101	0.29 22	4.42 106	3.51 57	0.29 62	0.53 83	2.10 98	0.32 64	1.50 35	0.12 42

MaDis-Stereo	1.63 73	0.82 54	0.50 53	0.17 55	0.40 81	0.10 22	0.09 72	0.44 57	0.45 81	2.08 86	0.00 1	1.14 66	0.17 43	0.03 33	3.49 58	3.67 86	2.57 84	1.86 100	5.78 107	0.84 57	2.77 73	3.77 70	0.41 72	0.44 77	2.82 115	2.23 113	2.33 49	4.64 126

MMNet	1.65 74	1.44 65	0.88 87	0.44 85	1.32 151	0.45 101	0.51 143	2.06 71	0.62 92	0.61 65	1.84 116	1.95 78	0.33 61	1.26 193	4.19 75	2.57 53	2.63 85	2.03 103	3.03 78	1.64 97	2.05 59	2.24 29	0.83 98	1.59 151	1.20 72	0.96 88	4.81 91	1.03 74

AIO_test	1.66 75	3.80 135	1.03 97	0.25 67	0.15 50	0.24 63	0.48 140	3.09 82	0.11 37	0.15 54	0.00 1	1.95 78	0.21 48	0.16 59	4.11 74	3.97 95	1.18 57	0.82 58	2.83 73	1.41 89	5.13 120	6.31 127	0.94 111	0.16 48	1.12 69	0.88 84	4.03 85	0.24 52

LG-Stereo_L2	1.67 76	2.12 82	0.76 71	0.17 55	0.59 96	0.21 53	0.06 59	2.85 81	0.15 52	4.08 114	0.73 88	2.78 95	0.73 91	0.18 62	4.69 83	3.92 92	2.19 81	1.13 69	3.01 76	0.93 64	2.93 74	4.60 89	0.17 45	0.16 48	1.42 80	0.52 75	1.97 41	2.08 90

DFGA-Net	1.70 77	2.58 97	0.82 84	1.06 130	0.34 77	0.53 105	0.08 67	3.19 84	0.15 52	2.38 88	0.17 60	1.26 69	0.24 51	0.12 54	4.88 86	3.85 90	3.27 90	1.05 68	3.64 82	0.26 20	2.67 71	3.84 73	0.56 80	0.84 106	1.95 96	0.26 60	5.19 97	0.61 63

LG-Stereo_L1	1.71 78	1.99 77	0.61 63	0.17 55	0.64 101	0.18 43	0.06 59	3.11 83	0.15 52	4.30 118	0.71 86	2.65 93	0.73 91	0.24 69	4.52 79	3.99 97	2.16 80	1.16 71	2.93 75	0.95 66	3.72 88	4.35 83	0.16 43	0.23 62	1.40 78	0.31 63	2.57 54	2.25 95

UniTT-Stereo	1.78 79	0.80 53	0.63 64	0.11 48	0.33 75	0.21 53	0.04 47	2.26 75	0.35 76	4.41 120	0.01 48	2.60 92	0.39 65	0.07 43	5.04 89	4.05 99	2.47 82	1.77 96	6.38 122	0.79 56	4.23 101	3.53 59	0.53 79	0.57 85	1.46 81	1.68 99	1.30 32	1.99 89

SGD-Stereo	1.79 80	1.01 58	0.41 35	0.08 34	0.15 50	0.06 17	0.07 62	1.63 65	0.17 62	0.29 56	0.01 48	3.32 105	0.52 76	0.14 56	7.03 136	5.01 131	4.14 111	1.17 72	3.90 85	1.04 71	3.29 81	5.64 113	0.70 86	0.17 53	1.04 64	0.77 82	4.00 84	2.59 104

test_5	1.95 81	3.49 127	0.53 57	0.23 65	0.08 27	0.23 60	0.05 54	5.33 111	0.32 74	1.87 83	4.74 158	3.84 112	2.12 168	0.22 66	5.47 101	3.61 84	1.65 68	1.44 82	2.77 71	0.59 41	1.59 52	4.86 92	0.11 37	0.89 110	0.82 58	0.24 55	5.22 99	0.43 58

IGEV-Stereo+	2.01 82	3.00 109	0.43 39	0.90 120	0.29 70	0.34 93	0.09 72	1.04 62	0.28 69	7.82 165	2.22 122	2.34 86	0.47 72	0.11 49	3.63 62	3.69 87	2.56 83	2.19 107	4.98 93	1.26 83	4.02 94	8.07 176	1.20 150	0.10 30	0.73 54	0.37 69	1.76 39	0.38 55

DMCA	2.02 83	2.22 85	2.01 137	0.50 92	0.93 122	1.27 134	0.19 104	1.78 67	1.50 162	1.85 82	2.97 131	3.06 102	0.35 62	0.78 149	5.18 91	3.53 83	2.90 86	2.60 120	2.19 62	1.25 82	3.12 79	3.48 56	1.07 131	1.34 132	1.04 64	1.42 94	3.89 81	2.11 92

RAFT_CTSACE	2.04 84	4.00 144	0.80 78	0.63 98	0.32 74	0.29 78	0.07 62	5.38 113	0.17 62	8.08 171	0.24 69	3.59 109	1.27 125	0.26 72	3.70 66	2.63 54	1.58 66	0.62 49	2.45 67	0.34 31	2.72 72	6.97 149	0.83 98	0.57 85	1.17 71	0.35 67	5.70 110	0.28 54

MIF-Stereo (partial)	2.06 85	4.53 176	0.78 76	0.40 79	0.71 113	0.29 78	0.16 95	1.54 64	0.55 86	1.29 76	0.03 54	1.18 67	0.56 83	0.14 56	5.04 89	4.75 122	3.91 101	2.49 118	3.02 77	0.88 61	4.06 96	4.54 88	0.57 81	0.72 96	2.50 105	1.85 102	5.16 96	3.97 114

HUF	2.08 86	2.64 99	1.30 118	0.07 29	0.17 53	0.42 98	0.18 103	5.14 109	0.13 43	0.80 66	0.01 48	2.41 87	0.79 101	0.21 64	5.00 87	5.01 131	2.03 78	1.47 86	6.16 116	2.32 128	5.98 141	6.32 128	1.00 121	1.05 116	1.40 78	0.15 40	3.28 72	0.84 69

YMNet	2.14 87	2.40 92	0.77 72	1.01 127	1.33 152	1.30 135	3.72 214	2.54 77	1.68 173	1.51 79	0.52 73	2.79 97	3.52 213	1.56 211	4.64 81	4.80 125	2.90 86	1.59 88	3.42 81	0.72 50	1.65 53	3.16 49	0.02 19	0.60 88	3.00 116	0.86 83	3.80 79	1.85 85

AFF-stereo	2.31 88	2.33 89	1.76 134	0.50 92	0.38 79	1.63 145	0.45 138	5.05 108	0.67 101	2.93 99	0.58 76	2.86 98	0.55 79	0.19 63	5.46 98	3.38 79	1.91 72	1.64 90	6.42 124	0.67 46	4.13 100	4.51 87	0.73 89	0.88 108	3.57 120	2.74 120	4.99 94	1.33 79

plain	2.32 89	4.62 179	0.84 85	0.52 94	1.18 141	0.31 85	0.12 77	3.40 85	0.39 79	4.02 111	0.02 53	1.97 80	0.46 71	0.08 45	5.29 93	4.65 118	3.85 98	2.89 130	5.91 109	0.65 44	4.12 99	5.21 100	0.26 58	0.68 92	2.46 104	1.67 96	2.71 60	4.44 118

CVANet_RVC	2.32 89	3.35 123	2.89 159	3.19 186	1.68 162	2.83 176	1.72 190	4.18 98	1.27 138	0.84 68	8.03 207	3.11 103	0.85 103	1.04 177	2.57 40	2.89 62	1.91 72	1.66 91	1.65 53	1.78 104	2.27 67	3.68 68	0.74 90	0.82 104	1.50 82	0.50 74	2.56 53	3.12 110

MIM_Stereo	2.33 91	4.25 158	1.37 119	0.67 104	0.53 91	0.71 113	0.17 98	4.25 102	0.35 76	3.20 103	0.72 87	2.78 95	0.38 64	0.56 119	5.00 87	5.53 157	3.23 89	2.53 119	4.66 89	2.07 119	4.47 107	5.61 111	0.58 83	1.02 115	1.39 77	0.67 78	4.67 89	1.56 82

IGEV-BASED-STEREO-	2.35 92	2.29 88	0.80 78	0.77 119	0.57 92	0.28 76	0.08 67	4.80 106	0.37 78	7.40 162	0.69 82	2.03 81	1.13 117	0.40 99	3.39 55	4.16 101	3.45 93	2.29 112	5.18 94	1.05 72	6.58 154	7.24 154	0.83 98	0.27 65	1.59 85	0.37 69	4.31 86	1.21 78

RAFT+CT+SA	2.37 93	4.62 179	0.79 77	0.68 106	0.23 60	0.13 29	0.06 59	6.04 121	0.29 70	6.20 143	0.01 48	4.71 124	1.92 155	0.34 91	3.66 64	4.41 111	2.01 77	1.59 88	4.42 87	0.99 68	4.39 105	7.38 158	0.34 66	0.70 95	1.28 75	0.38 71	5.40 109	0.90 71

GANet	2.42 94	1.95 75	1.89 136	2.15 167	2.20 180	3.78 191	1.77 191	4.21 99	0.85 109	1.76 81	5.06 173	4.57 121	0.73 91	1.41 205	3.33 54	2.76 59	3.59 96	3.82 157	2.01 59	0.78 55	1.56 51	3.33 54	1.10 138	1.37 135	2.06 97	0.76 81	3.94 82	2.62 105

DepthFocus	2.43 95	2.52 94	0.72 70	0.30 73	0.19 55	0.30 84	0.15 89	4.80 106	1.03 125	1.42 78	0.00 1	2.87 99	0.76 94	0.29 79	4.35 76	4.85 127	3.92 103	2.06 104	6.18 117	2.59 144	4.54 109	3.75 69	1.02 124	0.39 75	2.65 112	0.94 87	4.93 93	8.04 158

S2M2_XL	2.46 96	1.00 57	2.62 154	0.09 42	0.29 70	0.05 14	0.12 77	7.61 150	0.84 107	2.90 97	0.00 1	3.72 110	1.25 123	0.26 72	6.30 118	3.82 89	7.47 174	0.95 65	2.24 64	1.27 84	5.15 122	4.46 86	1.04 128	0.27 65	1.94 94	1.05 92	4.54 87	5.24 131
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 97	4.77 189	1.09 103	0.60 96	0.46 90	0.26 68	0.16 95	3.40 85	0.31 72	1.32 77	0.56 74	1.25 68	0.64 88	0.69 136	6.72 125	4.23 103	5.87 140	3.78 156	6.51 128	2.02 117	5.30 124	5.45 106	0.83 98	1.60 152	2.17 99	0.90 85	4.65 88	3.57 111

ARAFT	2.62 98	3.89 140	1.00 95	0.43 83	0.25 62	0.33 89	0.05 54	3.52 89	0.31 72	4.81 122	1.57 111	2.23 83	0.41 68	0.69 136	5.73 103	4.43 112	5.21 125	4.32 182	5.36 100	1.64 97	6.06 142	5.64 113	0.72 87	0.51 82	4.37 127	0.32 64	5.33 102	1.69 83

DEFOM-Stereo_RVC	2.69 99	3.67 132	1.15 108	0.28 69	0.36 78	0.25 65	0.04 47	4.45 105	0.49 85	8.23 172	0.23 67	3.11 103	0.37 63	0.28 76	6.17 111	4.40 110	4.02 107	1.42 81	5.21 96	1.24 81	5.37 125	6.64 142	1.09 136	0.35 73	1.82 93	0.92 86	4.72 90	6.22 140

TESTraft	2.77 100	4.56 178	0.81 80	0.55 95	0.27 66	0.23 60	0.16 95	5.54 114	0.39 79	5.52 131	0.23 67	1.81 77	2.25 181	1.13 185	7.43 147	5.23 143	3.63 97	1.19 73	4.75 90	1.60 96	4.10 97	9.80 201	0.42 73	0.81 103	1.50 82	2.68 119	5.79 114	2.34 100

UPFNet	2.80 101	2.08 80	2.72 156	1.48 145	2.05 175	2.71 173	1.45 182	4.24 101	1.59 166	2.77 94	2.57 127	2.11 82	0.64 88	1.73 219	6.78 128	3.46 80	4.04 108	3.22 142	5.75 106	3.37 178	2.18 64	3.10 47	1.27 164	1.68 156	2.79 114	2.21 112	5.77 113	1.83 84

raft+_RVC	2.93 102	2.63 98	2.15 138	0.63 98	0.43 83	1.15 130	0.22 109	5.94 120	0.69 103	6.53 147	2.88 130	4.15 115	0.61 86	0.15 58	6.01 108	5.28 147	3.49 94	1.57 87	7.08 138	1.72 102	3.52 85	5.27 103	1.01 122	0.74 98	3.64 123	2.32 116	6.35 126	3.03 108

LL-Strereo2	3.00 103	2.17 84	1.57 127	0.42 80	0.38 79	0.41 97	0.12 77	7.21 141	0.48 84	11.55 218	1.53 109	3.57 108	0.40 67	1.81 221	4.70 84	5.18 140	4.00 106	1.46 85	8.85 161	1.86 110	4.86 115	6.73 143	0.99 119	0.50 80	1.94 94	1.67 96	5.32 101	1.43 80

TestStereo1	3.03 104	5.04 202	0.81 80	0.49 89	0.30 72	0.18 43	0.17 98	5.71 118	0.46 82	6.13 139	0.18 61	1.72 75	2.24 177	1.09 180	7.91 159	5.36 150	3.95 104	1.44 82	5.59 102	1.81 106	6.27 147	10.29 212	0.43 74	0.75 99	1.63 87	2.85 121	6.46 128	2.51 102

SA-5K	3.03 104	5.04 202	0.81 80	0.49 89	0.30 72	0.18 43	0.17 98	5.71 118	0.46 82	6.13 139	0.18 61	1.72 75	2.24 177	1.09 180	7.91 159	5.36 150	3.95 104	1.44 82	5.59 102	1.81 106	6.27 147	10.29 212	0.43 74	0.75 99	1.63 87	2.85 121	6.46 128	2.51 102

test_4	3.07 106	2.77 102	2.57 152	0.66 101	0.62 100	0.48 103	0.39 131	7.02 137	0.26 67	13.75 251	1.17 95	5.21 131	0.55 79	0.40 99	4.72 85	5.75 163	3.87 99	2.16 105	4.02 86	1.40 88	3.94 93	5.87 118	0.90 107	1.07 117	2.56 111	2.26 114	6.13 122	2.45 101

HCRNet	3.09 107	3.26 119	0.86 86	1.50 146	0.28 68	0.43 100	0.62 149	2.61 79	0.10 34	37.69 330	2.67 129	4.83 126	0.20 47	0.41 103	4.41 77	2.20 40	2.07 79	0.85 59	2.64 68	0.68 47	2.99 75	3.22 52	0.65 85	0.75 99	0.78 56	0.54 76	5.19 97	1.00 73

RAFT-Stereo + iAFF	3.21 108	4.03 146	3.24 166	0.74 117	0.70 111	1.68 148	0.51 143	8.26 160	1.48 161	2.78 95	2.02 118	4.95 129	0.63 87	0.22 66	7.74 156	3.30 77	3.31 91	1.24 74	7.45 140	1.82 109	5.00 118	5.60 110	1.02 124	1.31 126	5.88 152	2.65 118	5.98 119	3.05 109

HITNet	3.31 109	1.99 77	1.46 121	2.34 170	1.02 127	0.29 78	0.12 77	6.87 134	1.88 181	9.72 186	3.58 138	6.82 146	1.23 122	0.44 110	6.35 119	3.06 69	3.53 95	2.25 110	3.25 80	1.86 110	3.83 90	5.20 99	0.94 111	1.55 149	2.36 101	2.18 111	8.45 157	6.73 149
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	3.39 110	4.36 165	2.82 157	0.60 96	0.58 94	1.78 153	0.15 89	6.54 129	0.30 71	4.12 115	4.54 153	4.48 117	0.51 75	1.27 195	5.82 106	4.50 115	3.42 92	2.18 106	11.40 183	2.21 121	4.87 117	8.18 177	0.78 92	1.36 134	3.71 124	1.01 91	6.56 130	3.58 112

CAS	3.47 111	4.05 149	0.94 90	1.04 129	0.95 123	0.38 96	0.52 145	1.78 67	0.94 117	2.75 93	6.87 194	2.43 88	3.19 209	0.33 89	6.02 109	3.97 95	5.09 123	2.36 114	6.14 113	1.98 116	4.66 110	5.65 115	0.86 103	0.22 60	6.08 155	5.26 153	7.35 144	11.91 192

IER	3.62 112	3.07 111	1.37 119	1.02 128	1.14 139	1.92 156	0.87 163	4.35 104	1.04 127	2.92 98	8.63 213	10.56 175	1.01 111	2.84 235	6.76 126	4.45 113	4.43 114	2.87 129	3.87 84	3.20 170	3.32 83	4.36 84	1.57 195	1.75 160	2.74 113	6.49 169	5.73 111	5.44 133

GMStereo	3.90 113	4.67 181	0.58 62	0.94 123	0.83 118	1.92 156	0.62 149	9.11 177	0.66 100	2.63 92	0.76 90	13.50 211	0.28 55	0.37 95	5.75 104	4.10 100	7.59 179	1.33 80	14.31 205	2.03 118	5.87 140	4.28 82	0.78 92	1.64 153	5.42 144	4.07 136	9.09 165	2.16 94
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	3.91 114	2.41 93	1.55 125	0.71 116	0.64 101	0.24 63	0.14 85	6.57 130	0.89 112	6.31 146	4.86 166	4.74 125	1.16 121	0.23 68	8.94 173	4.62 117	5.86 139	2.78 128	5.69 104	2.26 124	4.71 113	7.30 155	0.64 84	0.48 78	5.50 146	14.17 237	3.70 76	8.42 163

G2L-Stereo	3.93 115	2.96 106	1.72 133	1.60 148	2.79 198	1.09 127	0.47 139	6.22 125	1.44 156	5.60 132	8.73 214	5.42 133	1.88 154	1.22 191	7.45 150	4.72 119	5.31 131	2.67 126	4.43 88	1.89 112	4.10 97	3.90 77	1.59 197	1.15 120	5.60 147	9.93 196	7.60 150	4.74 128

CIPLG	3.95 116	4.47 170	1.56 126	1.43 141	1.06 134	1.44 139	0.63 152	9.98 196	1.42 154	6.90 154	4.91 168	7.76 151	1.25 123	2.95 240	7.18 139	4.98 130	6.37 147	2.23 108	6.63 132	2.99 166	6.61 155	6.54 139	1.39 173	1.90 171	4.79 133	1.67 96	5.76 112	1.89 86

ACRE	3.96 117	4.48 172	1.48 122	1.52 147	1.07 135	1.51 141	0.62 149	9.95 194	1.37 152	7.13 156	4.97 170	7.74 150	1.27 125	2.93 238	7.28 143	5.11 137	6.38 149	2.23 108	6.40 123	2.88 159	6.70 160	6.37 131	1.40 175	1.90 171	4.61 131	1.80 101	5.83 116	1.94 87

IPLGR_C	3.97 118	4.52 175	1.51 123	1.40 140	1.05 133	1.46 140	0.60 148	9.93 193	1.36 150	7.14 157	4.83 165	7.82 153	1.30 129	3.04 241	7.18 139	5.11 137	6.37 147	2.28 111	6.46 126	2.94 162	6.69 159	6.53 138	1.39 173	1.91 173	4.69 132	1.99 110	5.87 117	1.94 87

4D-IteraStereo	3.99 119	1.49 67	3.80 182	0.94 123	0.73 114	0.31 85	0.23 110	8.33 162	0.59 90	13.23 243	1.85 117	5.79 138	0.78 95	0.81 153	6.22 117	5.97 170	4.98 120	3.09 138	7.84 147	1.79 105	8.76 198	10.07 206	1.07 131	1.31 126	3.57 120	4.85 147	7.25 141	2.09 91

RALAANet	3.99 119	3.21 116	3.54 172	1.19 134	1.28 149	1.92 156	0.37 128	6.04 121	1.31 143	4.49 121	4.53 152	3.46 107	1.58 142	0.27 75	8.04 162	4.73 120	5.06 122	5.09 205	9.56 164	4.45 199	6.42 153	7.45 159	1.23 158	2.36 195	5.04 136	4.28 139	6.74 134	4.10 116

LoS_RVC	4.04 121	4.37 166	4.60 201	0.32 74	1.04 131	0.26 68	0.38 129	3.48 87	1.12 131	5.36 129	4.79 161	3.01 100	2.65 192	0.40 99	6.93 131	5.22 141	4.19 112	4.04 170	8.68 157	2.52 141	8.26 192	6.94 147	1.18 146	0.30 68	9.61 196	3.67 131	7.38 145	8.50 164

tt_ll	4.04 121	4.37 166	4.60 201	0.32 74	1.04 131	0.26 68	0.38 129	3.48 87	1.12 131	5.36 129	4.79 161	3.01 100	2.65 192	0.40 99	6.93 131	5.22 141	4.19 112	4.04 170	8.68 157	2.52 141	8.26 192	6.94 147	1.18 146	0.30 68	9.61 196	3.67 131	7.38 145	8.50 164

S2M2_L	4.07 123	4.18 154	4.78 206	0.92 122	0.43 83	0.35 94	0.10 74	5.68 117	1.37 152	11.88 221	0.00 1	2.59 91	0.70 90	0.47 111	8.97 176	5.05 134	8.87 202	1.71 94	6.19 118	1.57 95	7.00 163	4.84 91	0.97 117	0.32 72	3.81 125	9.00 186	8.43 156	9.76 174
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	4.07 123	3.38 124	3.37 168	1.90 159	2.00 173	2.79 175	1.45 182	7.03 138	1.91 184	5.12 126	4.76 160	4.24 116	1.45 138	2.80 234	5.88 107	4.80 125	6.51 153	4.14 177	6.59 130	4.00 189	4.86 115	4.96 93	1.60 198	2.38 197	4.47 129	4.65 145	6.17 124	6.64 145

rafts_anoy	4.10 125	5.28 219	3.46 171	0.76 118	1.07 135	1.36 137	0.65 154	7.75 153	1.08 129	5.76 135	6.21 189	4.65 122	0.89 105	0.52 115	7.96 161	6.29 181	5.52 135	4.94 203	6.99 137	2.35 130	5.48 128	7.20 152	1.19 148	1.26 122	6.34 158	4.20 138	6.03 120	5.62 136

RASNet	4.13 126	3.59 130	4.20 197	1.66 149	1.93 171	2.75 174	0.76 160	8.13 157	2.62 208	3.54 105	3.29 133	4.55 120	2.60 191	0.66 133	5.24 92	4.34 105	4.71 118	2.39 116	4.97 92	2.61 148	5.29 123	6.22 124	0.89 106	4.31 238	3.31 118	6.46 168	9.92 183	10.66 183

HGLStereo	4.14 127	2.92 104	3.21 165	1.20 135	2.32 184	2.28 163	1.00 172	4.22 100	1.17 134	3.83 109	13.14 260	2.77 94	1.41 136	1.29 196	5.78 105	5.63 162	7.47 174	5.21 210	6.46 126	3.22 174	5.83 139	5.97 120	1.05 129	2.06 179	6.18 156	6.25 165	6.14 123	3.76 113

SA	4.15 128	4.47 170	0.94 90	1.16 132	1.16 140	0.99 125	0.21 107	8.85 174	0.78 105	14.04 255	0.18 61	7.80 152	1.51 140	1.50 208	7.84 157	5.05 134	6.03 144	2.93 132	6.59 130	1.71 101	4.53 108	8.41 178	0.33 64	1.77 161	3.48 119	5.82 158	9.92 183	4.01 115

DMCA-RVC	4.20 129	2.80 103	2.46 149	2.06 165	2.50 190	1.60 144	3.91 215	4.14 96	5.68 247	3.29 104	4.34 150	11.62 185	1.43 137	1.38 200	10.60 201	4.78 124	4.51 116	3.82 157	5.23 97	3.20 170	5.40 127	6.25 126	1.22 156	2.11 180	2.35 100	3.20 125	6.12 121	7.33 153

IPLG	4.24 130	4.17 153	2.20 139	0.68 106	1.13 138	1.55 142	1.22 176	7.89 155	0.63 99	5.66 134	2.08 119	7.70 149	2.18 172	0.90 165	7.60 153	4.74 121	7.33 169	4.60 191	6.54 129	2.28 125	3.92 92	10.36 217	1.09 136	1.71 157	5.10 137	9.17 188	6.94 136	5.00 129

AnonymousM	4.26 131	2.25 86	0.97 92	1.06 130	0.21 58	1.11 128	0.05 54	6.76 132	0.96 118	7.95 168	4.01 144	3.86 113	0.94 106	0.91 166	7.03 136	6.02 172	7.25 167	3.41 150	6.04 112	2.75 156	8.23 190	7.64 169	1.49 186	1.56 150	1.59 85	5.83 159	10.38 194	14.89 219

GMOStereo	4.29 132	3.81 136	1.03 97	1.66 149	1.21 143	0.59 108	0.89 164	8.71 169	0.92 113	14.91 267	0.68 78	6.44 141	1.33 130	0.32 84	5.44 94	6.43 185	5.22 126	3.98 164	8.64 153	2.44 136	5.51 130	10.60 220	0.94 111	1.33 128	7.36 171	3.40 126	9.67 172	2.32 96

error version	4.29 132	3.81 136	1.03 97	1.66 149	1.21 143	0.59 108	0.89 164	8.71 169	0.92 113	14.91 267	0.68 78	6.44 141	1.33 130	0.32 84	5.44 94	6.43 185	5.22 126	3.98 164	8.64 153	2.44 136	5.51 130	10.60 220	0.94 111	1.33 128	7.36 171	3.40 126	9.67 172	2.32 96

test-v	4.29 132	3.81 136	1.03 97	1.66 149	1.21 143	0.59 108	0.89 164	8.71 169	0.92 113	14.91 267	0.68 78	6.44 141	1.33 130	0.32 84	5.44 94	6.43 185	5.22 126	3.98 164	8.64 153	2.44 136	5.51 130	10.60 220	0.94 111	1.33 128	7.36 171	3.40 126	9.67 172	2.32 96

test-2	4.29 132	3.81 136	1.03 97	1.66 149	1.21 143	0.59 108	0.89 164	8.71 169	0.92 113	14.91 267	0.68 78	6.44 141	1.33 130	0.32 84	5.44 94	6.43 185	5.22 126	3.98 164	8.64 153	2.44 136	5.51 130	10.60 220	0.94 111	1.33 128	7.36 171	3.40 126	9.67 172	2.32 96

test_for_model	4.33 136	4.70 182	1.16 109	0.70 109	0.64 101	0.76 114	0.23 110	7.27 142	0.62 92	10.04 190	1.26 98	10.83 177	0.78 95	0.69 136	6.18 112	6.64 195	17.70 283	2.60 120	7.61 142	2.71 150	9.11 200	7.54 163	1.20 150	1.53 144	2.52 106	1.93 105	5.36 103	4.61 121

GCAPDPT-zeroshot4090	4.33 136	4.70 182	1.16 109	0.70 109	0.64 101	0.76 114	0.23 110	7.27 142	0.62 92	10.04 190	1.26 98	10.83 177	0.78 95	0.69 136	6.18 112	6.64 195	17.70 283	2.60 120	7.61 142	2.71 150	9.11 200	7.54 163	1.20 150	1.53 144	2.52 106	1.93 105	5.36 103	4.61 121

testlalala	4.33 136	4.70 182	1.16 109	0.70 109	0.64 101	0.76 114	0.23 110	7.27 142	0.62 92	10.04 190	1.26 98	10.83 177	0.78 95	0.69 136	6.18 112	6.64 195	17.70 283	2.60 120	7.61 142	2.71 150	9.11 200	7.54 163	1.20 150	1.53 144	2.52 106	1.93 105	5.36 103	4.61 121

GCAPDPT-zeroshot	4.33 136	4.70 182	1.16 109	0.70 109	0.64 101	0.76 114	0.23 110	7.27 142	0.62 92	10.04 190	1.26 98	10.83 177	0.78 95	0.69 136	6.18 112	6.64 195	17.70 283	2.60 120	7.61 142	2.71 150	9.11 200	7.54 163	1.20 150	1.53 144	2.52 106	1.93 105	5.36 103	4.61 121

GCAP-Stereo	4.33 136	4.70 182	1.16 109	0.70 109	0.64 101	0.76 114	0.23 110	7.27 142	0.62 92	10.04 190	1.26 98	10.83 177	0.78 95	0.69 136	6.18 112	6.64 195	17.70 283	2.60 120	7.61 142	2.71 150	9.11 200	7.54 163	1.20 150	1.53 144	2.52 106	1.93 105	5.36 103	4.61 121

CCAANet	4.33 136	3.12 115	2.46 149	1.45 142	1.39 153	3.24 184	0.91 168	4.27 103	1.28 140	10.88 208	14.42 275	4.67 123	0.60 84	0.34 91	7.46 151	4.38 107	12.35 252	5.14 208	3.05 79	2.32 128	3.04 76	3.59 66	2.34 228	1.79 163	3.59 122	4.15 137	6.72 133	8.05 159

CASnet	4.34 142	5.12 209	1.12 104	0.70 109	0.75 115	0.58 107	0.39 131	9.19 179	1.02 124	15.09 274	2.50 126	13.52 213	1.38 134	0.41 103	9.16 180	3.35 78	3.91 101	1.04 67	12.44 194	1.51 93	7.51 174	5.97 120	0.82 97	0.86 107	4.21 126	0.98 90	7.10 139	6.60 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RALCasStereoNet	4.35 143	5.09 207	3.69 176	1.35 139	1.42 156	1.79 154	0.85 162	7.96 156	0.72 104	8.73 179	4.64 157	7.54 148	1.02 112	0.42 107	7.87 158	6.24 179	6.77 157	4.66 194	5.71 105	2.60 146	5.78 138	6.51 135	1.16 144	2.14 185	6.39 161	4.72 146	5.11 95	6.64 145

DISCO	4.36 144	4.01 145	1.58 128	2.04 163	2.19 179	4.90 205	4.07 217	4.05 95	3.87 230	4.97 124	7.45 201	2.57 90	2.23 176	0.71 144	8.10 164	4.26 104	6.68 155	4.39 186	9.03 162	3.53 184	5.04 119	6.00 122	1.61 200	1.80 165	4.55 130	4.87 149	7.21 140	5.94 139

DSFCA	4.41 145	5.06 205	2.31 143	2.64 176	2.59 193	3.16 182	2.35 203	3.92 94	2.51 205	3.14 102	7.17 197	4.92 128	1.14 118	0.69 136	7.44 148	4.94 129	4.99 121	4.67 195	8.79 159	3.42 180	5.56 135	7.57 168	2.39 230	3.16 215	5.18 139	5.44 155	6.17 124	7.69 155

raftrobust	4.53 146	2.11 81	3.77 180	1.33 138	1.02 127	0.62 112	0.25 117	9.42 183	0.85 109	13.22 242	5.80 180	5.79 138	1.11 116	0.66 133	8.99 179	6.78 201	5.54 136	2.99 135	8.41 151	2.41 134	6.19 143	7.10 151	1.60 198	1.01 114	7.62 180	5.85 160	6.40 127	5.41 132

ADLNet	4.78 147	5.77 231	2.55 151	2.37 171	3.09 207	3.37 185	1.44 181	6.29 126	1.76 176	3.10 101	5.98 184	17.05 242	2.19 173	10.10 293	7.71 155	4.04 98	4.84 119	3.52 151	5.20 95	2.98 165	3.49 84	6.41 133	1.30 166	1.42 137	5.26 141	7.50 178	5.92 118	4.42 117

coex_refinement	4.81 148	3.79 134	2.37 144	2.14 166	2.65 195	3.59 187	1.29 178	7.29 147	5.06 240	4.98 125	7.97 206	6.21 140	0.87 104	0.88 163	10.89 208	4.85 127	5.32 132	3.35 147	6.21 119	2.77 157	4.71 113	3.55 63	1.83 215	1.80 165	5.73 149	6.69 171	8.35 155	14.79 217

Sa-1000	4.82 149	4.54 177	0.97 92	0.94 123	1.41 155	1.16 131	0.26 118	9.36 181	1.31 143	13.81 252	0.74 89	5.59 134	1.86 153	1.82 222	9.30 184	5.32 148	8.02 185	3.82 157	10.50 171	1.93 114	6.62 157	9.47 192	0.40 71	2.13 184	8.51 189	5.62 157	10.31 193	4.46 119

CREStereo++_RVC	4.82 149	4.71 187	4.82 208	1.18 133	1.67 161	0.27 72	0.24 116	7.01 136	1.31 143	8.33 173	3.27 132	8.81 163	7.68 259	0.57 120	8.23 165	5.43 154	8.62 198	1.76 95	6.14 113	1.75 103	6.38 151	5.54 108	1.24 159	1.09 118	5.69 148	7.05 173	10.78 200	10.46 180
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FINET	4.84 151	2.73 101	2.91 160	3.55 193	1.54 157	1.77 151	1.63 188	3.80 93	4.30 238	4.15 116	4.26 149	4.84 127	3.87 220	1.56 211	19.30 290	7.15 212	5.60 137	2.00 102	10.33 169	2.91 160	6.25 146	6.56 140	0.88 105	2.29 190	5.74 150	7.34 174	7.02 138	6.37 142

CFNet	4.85 152	4.04 148	2.27 142	4.54 201	2.60 194	2.45 167	1.39 180	6.79 133	0.96 118	4.30 118	4.87 167	17.29 246	3.33 211	0.57 120	7.60 153	3.46 80	4.61 117	2.99 135	5.89 108	2.60 146	4.70 112	4.05 79	0.99 119	1.30 125	9.51 194	8.10 179	9.05 164	10.68 184

test-3	5.18 153	3.23 117	4.10 194	1.86 157	1.86 166	1.70 149	0.74 158	9.64 189	0.56 87	10.91 209	1.64 113	16.57 237	1.14 118	0.60 126	10.11 192	5.95 169	7.17 166	3.29 144	14.55 207	2.22 123	6.62 157	11.30 237	1.03 126	1.91 173	5.35 143	2.94 123	7.28 142	5.55 135

test_1	5.18 153	3.23 117	4.10 194	1.86 157	1.87 167	1.70 149	0.74 158	9.64 189	0.56 87	11.01 211	1.60 112	16.58 238	1.15 120	0.60 126	10.10 191	5.94 168	7.11 164	3.28 143	14.57 209	2.21 121	6.61 155	11.28 236	1.01 122	1.91 173	5.33 142	2.95 124	7.33 143	5.53 134

CREStereo	5.18 153	5.10 208	4.33 199	1.45 142	0.57 92	0.91 121	0.13 82	9.54 186	2.07 192	10.04 190	4.11 147	12.15 192	2.80 200	0.84 158	6.88 130	6.63 194	9.31 208	1.68 93	6.15 115	2.54 143	8.14 187	5.90 119	1.37 171	1.48 141	6.90 169	7.45 176	9.76 178	11.65 191
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	5.19 156	3.68 133	4.03 192	0.70 109	0.92 121	0.29 78	0.17 98	8.64 167	0.99 121	13.11 238	4.00 143	10.92 182	0.96 108	0.72 145	8.41 166	6.83 205	8.95 204	2.70 127	10.93 174	2.36 131	10.02 217	9.62 197	1.49 186	1.92 176	7.47 177	6.64 170	6.66 131	7.08 152

trnet	5.26 157	5.12 209	4.24 198	1.46 144	0.60 97	0.89 120	0.15 89	9.63 188	1.95 187	12.27 224	4.05 146	12.85 204	2.76 199	0.83 157	6.68 124	6.45 189	8.87 202	1.86 100	5.95 110	2.39 133	7.66 178	5.85 117	1.26 162	1.50 142	6.93 170	7.40 175	10.21 187	12.09 194

castereo++	5.33 158	2.27 87	3.54 172	2.53 174	0.64 101	0.29 78	0.21 107	10.33 205	0.79 106	13.96 254	2.64 128	17.50 249	1.03 113	0.59 124	7.21 141	6.46 190	7.74 180	3.29 144	8.56 152	1.95 115	8.90 199	9.78 200	1.66 201	2.11 180	6.02 154	9.78 192	9.57 167	4.57 120

iResNet_ROB	5.34 159	4.86 193	3.99 191	2.90 181	1.66 160	2.83 176	2.34 201	7.80 154	1.45 159	6.14 141	7.77 205	4.52 118	9.57 263	0.92 167	7.42 146	5.40 153	7.37 172	4.91 201	11.52 184	3.30 175	5.49 129	3.56 65	1.45 182	4.26 236	8.06 184	5.94 161	9.61 169	9.22 172

PDISCO_ROB	5.41 160	3.28 120	2.38 145	2.89 180	2.24 182	1.67 147	2.19 196	5.28 110	2.32 198	2.53 91	5.17 174	5.18 130	2.10 163	1.79 220	8.46 169	7.12 210	6.44 151	10.68 281	6.43 125	4.63 204	8.67 197	9.64 198	1.48 185	2.61 205	7.46 176	6.84 172	17.41 258	9.17 171

EGLCR-Stereo	5.43 161	4.87 194	4.77 205	0.67 104	0.97 124	3.61 189	0.12 77	8.74 173	1.78 178	8.91 180	3.52 136	9.05 167	2.47 188	1.04 177	5.46 98	5.76 164	6.73 156	4.23 181	8.81 160	2.36 131	9.21 206	10.88 227	1.15 143	1.66 155	6.38 160	4.86 148	14.90 242	13.73 210

TestStereo	5.43 161	5.18 213	3.77 180	2.21 168	0.70 111	3.59 187	0.14 85	12.22 238	0.62 92	21.12 303	2.16 121	12.22 194	1.59 143	0.33 89	6.76 126	3.22 76	6.87 161	1.26 75	14.41 206	1.92 113	12.12 249	5.00 94	0.93 109	0.92 111	6.36 159	3.76 133	10.42 197	6.72 147

PMTNet	5.47 163	4.92 198	4.80 207	0.91 121	1.08 137	0.92 123	0.27 119	6.90 135	2.00 190	9.81 188	3.41 134	11.69 186	0.99 110	0.82 155	10.91 209	6.28 180	8.36 192	1.66 91	11.00 177	1.53 94	8.61 195	5.62 112	1.37 171	0.36 74	9.64 199	9.34 189	9.77 180	14.79 217

iinet-f	5.53 164	4.11 151	2.38 145	2.32 169	0.76 116	4.74 201	1.51 185	3.77 92	1.00 122	5.76 135	15.94 282	7.90 155	3.29 210	0.55 117	10.32 194	6.53 191	6.17 146	3.17 141	19.31 245	5.24 209	7.25 170	8.85 185	1.77 209	1.86 167	6.64 165	2.26 114	9.26 166	6.72 147

GLC_STEREO	5.61 165	5.42 224	4.07 193	1.90 159	2.18 178	0.86 119	0.39 131	9.53 185	0.84 107	13.27 246	6.70 191	8.87 164	1.55 141	2.01 226	6.04 110	5.11 137	12.60 254	2.32 113	9.56 164	2.99 166	17.88 292	9.98 205	0.92 108	1.34 132	4.45 128	1.79 100	13.27 228	5.66 137

test_3	5.64 166	3.29 121	3.97 190	1.97 162	1.90 168	1.64 146	0.72 157	10.37 206	0.59 90	15.61 279	1.14 94	20.54 261	1.27 125	0.55 117	9.94 189	5.85 165	7.42 173	3.91 162	14.64 210	2.30 126	6.70 160	12.93 269	0.93 109	1.77 161	5.86 151	4.36 140	7.52 148	4.70 127

MIPNet	5.83 167	5.26 217	2.99 162	0.98 126	1.56 158	1.98 159	1.61 186	9.96 195	1.11 130	5.14 127	5.05 172	12.09 188	3.90 221	0.84 158	8.96 175	6.11 175	8.51 195	5.12 207	10.61 172	4.34 197	3.77 89	10.93 228	1.45 182	2.36 195	9.84 204	14.56 239	7.87 153	10.59 182

DN-CSS_ROB	5.84 168	3.98 143	4.89 212	2.48 172	3.06 203	0.98 124	0.50 142	10.91 216	1.70 174	10.36 200	11.91 251	14.40 223	4.86 234	0.59 124	9.97 190	3.88 91	7.49 178	3.54 152	15.42 217	2.91 160	8.10 186	5.59 109	1.49 186	5.32 254	6.22 157	3.87 134	7.44 147	5.87 138

LMCR-Stereo	5.87 169	4.35 162	3.34 167	1.22 136	2.03 174	3.04 179	0.20 106	7.49 149	2.50 204	6.88 153	4.15 148	10.75 176	0.94 106	0.73 147	9.32 185	5.61 161	10.09 225	4.83 199	17.85 236	6.65 224	9.53 208	9.49 193	1.13 141	2.80 210	5.45 145	5.39 154	10.69 199	11.94 193

BEATNet_4x	5.91 170	3.06 110	2.41 147	3.36 189	2.33 185	1.06 126	0.94 170	8.38 164	3.63 228	16.74 286	3.67 142	9.64 170	3.53 214	1.41 205	11.00 212	6.56 193	7.12 165	6.46 234	6.66 134	2.95 163	9.82 212	11.80 246	1.03 126	3.52 222	4.86 134	5.50 156	11.11 205	10.98 189

CFNet_RVC	6.00 171	5.59 226	4.72 204	5.12 208	4.80 227	4.81 202	1.17 175	6.16 123	2.48 202	5.62 133	10.61 236	7.86 154	1.93 157	1.13 185	13.61 244	4.75 122	5.84 138	4.41 187	7.57 141	3.91 186	7.48 171	6.90 146	1.11 139	2.98 212	10.57 214	10.04 197	10.27 192	10.47 181

raft_robust	6.05 172	4.31 161	1.14 106	1.73 154	0.82 117	1.84 155	0.42 136	10.69 213	1.36 150	28.25 319	1.33 103	9.02 165	2.26 182	0.97 174	6.44 123	6.14 177	7.04 163	4.22 179	12.24 190	2.30 126	8.42 194	10.32 214	0.84 102	1.74 158	8.13 185	13.91 235	9.82 181	7.69 155

iResNetv2_ROB	6.05 172	4.28 160	2.23 141	4.71 202	2.24 182	4.86 203	1.33 179	8.64 167	2.39 199	6.18 142	12.61 255	13.59 215	7.05 255	0.58 122	8.09 163	5.25 144	5.39 134	4.22 179	14.95 213	4.52 201	7.49 172	5.69 116	1.68 204	4.14 232	7.48 178	5.95 162	10.01 186	7.68 154

NLCA_NET_v2_RVC	6.09 174	5.63 229	4.87 211	3.55 193	8.43 255	3.01 178	12.59 277	6.37 127	7.74 259	5.80 137	5.61 176	13.50 211	2.29 185	6.72 283	14.49 249	3.92 92	4.47 115	3.11 139	6.63 132	2.83 158	4.23 101	5.18 98	1.67 203	1.79 163	4.98 135	9.78 192	6.92 135	8.19 161
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	6.28 175	2.98 107	1.77 135	0.69 108	1.40 154	1.43 138	0.36 127	30.80 309	1.60 167	6.30 145	13.83 272	8.43 161	1.96 158	0.53 116	7.21 141	7.08 209	8.18 190	3.02 137	6.70 135	2.59 144	24.93 318	6.37 131	1.82 214	0.76 102	7.71 182	3.66 130	7.57 149	9.83 175

STTStereo	6.30 176	6.79 242	6.89 243	3.54 192	6.06 238	3.21 183	9.84 261	5.37 112	4.19 234	4.07 113	7.03 196	10.49 174	4.26 227	6.44 281	17.35 275	4.35 106	5.12 124	5.75 221	6.22 120	2.51 140	5.54 134	5.22 101	1.81 213	1.74 158	6.74 166	8.41 183	7.91 154	13.24 203

CFNet_pseudo	6.35 177	3.64 131	3.95 187	6.22 221	3.40 209	6.22 218	0.43 137	10.30 201	1.26 136	14.45 261	11.60 249	8.35 159	6.66 250	2.77 233	10.34 195	5.88 166	5.35 133	4.10 175	9.06 163	3.33 176	4.66 110	5.47 107	1.57 195	2.11 180	7.49 179	8.20 181	11.50 207	13.20 202

AF-Net	6.36 178	4.98 200	3.95 187	5.13 209	6.64 244	7.67 231	6.90 239	7.20 139	7.09 254	2.02 84	9.17 218	12.89 205	2.94 203	3.10 242	10.82 205	4.38 107	4.13 109	2.95 133	8.19 149	3.20 170	4.38 103	6.51 135	2.71 242	2.64 206	6.46 163	10.20 200	15.42 244	9.93 176

Nwc_Net	6.36 178	4.98 200	3.95 187	5.13 209	6.64 244	7.67 231	6.90 239	7.20 139	7.09 254	2.02 84	9.17 218	12.89 205	2.94 203	3.10 242	10.82 205	4.38 107	4.13 109	2.95 133	8.19 149	3.20 170	4.38 103	6.51 135	2.71 242	2.64 206	6.46 163	10.20 200	15.42 244	9.93 176

IPLGR	6.49 180	6.27 239	3.85 186	2.83 179	2.07 176	1.18 133	0.63 152	10.23 198	0.86 111	8.03 169	9.43 221	12.25 195	2.59 190	0.81 153	10.61 202	5.27 146	6.78 158	6.46 234	15.92 221	6.23 220	6.23 145	11.42 238	1.40 175	3.17 216	10.22 209	12.80 221	9.76 178	7.94 157

dd	6.86 181	5.35 221	1.14 106	24.72 296	0.60 97	12.40 258	0.98 171	8.44 165	0.56 87	7.82 165	0.11 57	26.27 273	0.39 65	1.26 193	8.44 167	5.04 133	16.15 276	2.90 131	20.80 256	2.20 120	5.14 121	4.67 90	1.11 139	2.16 186	7.40 175	2.39 117	10.58 198	6.27 141

FADNet-RVC-Resample	6.87 182	5.38 222	3.18 164	3.36 189	2.87 199	2.67 172	4.17 219	11.61 227	3.51 223	15.21 275	4.97 170	11.31 184	3.14 208	3.26 245	11.75 224	5.35 149	6.94 162	7.39 250	12.03 188	7.21 236	6.35 150	11.21 233	1.76 208	8.18 272	7.65 181	8.35 182	5.82 115	10.93 188

AE-Stereo	6.96 183	4.72 188	4.98 217	5.02 206	1.21 143	1.77 151	2.32 199	9.06 176	0.97 120	14.06 256	1.56 110	16.24 235	2.11 166	1.10 183	10.16 193	7.71 224	10.84 233	5.95 224	12.72 195	6.14 219	10.28 222	12.68 264	1.26 162	5.31 253	11.02 216	8.15 180	11.85 214	8.84 169

GES	6.96 183	5.77 231	2.99 162	2.54 175	2.99 200	6.21 217	2.68 209	7.46 148	3.09 216	9.09 183	7.67 203	5.22 132	1.78 149	3.52 252	15.09 253	8.28 234	12.16 250	6.94 241	21.59 260	7.17 234	10.61 226	8.53 180	2.06 222	4.39 241	5.89 153	4.58 144	8.71 158	10.80 185

Reg-Stereo(zero)	6.98 185	4.51 173	6.17 238	2.73 177	1.78 164	2.52 169	2.60 206	12.19 236	2.19 196	12.80 228	11.47 247	12.76 200	2.26 182	1.99 224	6.96 133	6.80 202	7.84 181	4.06 173	17.14 231	4.31 195	7.13 166	10.08 207	1.56 193	2.38 197	6.81 167	10.17 198	11.61 210	15.69 224

HI	6.98 185	4.51 173	6.17 238	2.73 177	1.78 164	2.52 169	2.60 206	12.19 236	2.19 196	12.80 228	11.47 247	12.76 200	2.26 182	1.99 224	6.96 133	6.80 202	7.84 181	4.06 173	17.14 231	4.31 195	7.13 166	10.08 207	1.56 193	2.38 197	6.81 167	10.17 198	11.61 210	15.69 224

AACVNet	7.03 187	4.44 169	2.21 140	7.10 230	8.39 253	6.28 219	2.48 205	9.12 178	2.53 207	10.11 197	10.84 241	8.45 162	2.24 177	1.83 223	10.51 199	6.02 172	8.86 200	6.36 233	11.83 187	5.92 216	7.14 168	7.48 160	2.74 244	3.92 231	9.06 190	9.86 194	10.24 188	13.93 215

sCroCo_RVC	7.03 187	3.31 122	1.19 114	0.49 89	1.02 127	3.09 180	0.58 147	9.79 192	3.54 224	6.01 138	3.52 136	4.54 119	5.12 235	1.02 176	10.98 210	13.72 305	12.36 253	8.89 262	18.51 240	6.56 223	17.09 284	15.71 293	0.78 92	2.57 204	9.80 202	7.46 177	13.51 232	8.78 167

sAnonymous2	7.06 189	3.11 112	1.22 116	0.66 101	0.90 119	3.81 192	0.28 120	13.71 254	3.56 225	3.78 107	6.09 185	5.62 136	4.01 222	0.43 108	10.38 196	10.81 269	11.06 236	9.65 269	19.93 250	7.58 243	11.77 241	13.75 280	1.89 217	2.01 177	11.14 218	10.75 203	10.41 195	12.21 195

CroCo_RVC	7.06 189	3.11 112	1.22 116	0.66 101	0.90 119	3.81 192	0.28 120	13.71 254	3.56 225	3.78 107	6.09 185	5.62 136	4.01 222	0.43 108	10.38 196	10.81 269	11.06 236	9.65 269	19.93 250	7.58 243	11.77 241	13.75 280	1.89 217	2.01 177	11.14 218	10.75 203	10.41 195	12.21 195

LG-Stereo_Zeroshot	7.13 191	3.57 129	1.13 105	5.24 211	10.12 265	14.65 266	4.70 223	9.30 180	1.43 155	13.26 244	4.03 145	13.64 217	1.64 145	0.41 103	6.37 120	5.59 160	8.10 187	4.13 176	11.09 178	2.62 149	7.97 184	10.54 218	1.29 165	0.62 89	8.33 187	5.02 152	12.58 221	25.20 270

HSM	7.17 192	4.87 194	5.10 219	4.72 203	4.35 220	2.09 160	1.92 192	13.26 251	1.88 181	9.97 189	10.55 233	9.39 169	4.41 228	1.59 214	13.06 238	5.37 152	11.25 242	4.34 184	10.38 170	4.80 206	11.09 232	6.88 145	1.66 201	4.23 235	9.89 205	11.75 212	11.65 212	13.04 201

DLCB_ROB	7.17 192	5.13 212	4.67 203	2.90 181	4.14 215	3.73 190	3.59 213	6.60 131	3.96 231	8.05 170	9.83 226	12.27 197	5.87 242	3.15 244	9.36 186	5.48 155	7.47 174	4.61 192	6.02 111	4.01 190	7.50 173	7.06 150	2.96 245	3.69 229	27.73 302	12.61 219	12.96 225	8.37 162

DeepPrunerF	7.20 194	5.06 205	2.93 161	5.72 217	14.85 289	4.99 206	6.76 237	6.37 127	5.88 250	3.01 100	10.81 240	3.32 105	2.11 166	2.56 230	11.43 219	8.50 237	7.27 168	4.44 188	12.31 192	4.64 205	7.59 176	7.83 172	3.44 252	3.02 213	22.93 292	11.60 210	6.95 137	8.18 160

FADNet-RVC	7.21 195	5.12 209	2.88 158	5.40 212	3.71 210	2.30 164	6.27 233	12.00 232	2.03 191	11.39 215	5.22 175	13.63 216	3.74 218	1.67 217	17.93 281	5.91 167	6.82 159	4.04 170	19.54 248	5.81 214	7.11 165	7.81 171	1.17 145	5.65 257	8.17 186	10.78 205	7.75 151	10.91 187

DF	7.30 196	4.88 196	5.35 225	4.19 198	0.69 110	6.08 215	0.14 85	11.23 221	1.91 184	10.72 205	4.61 155	17.11 243	1.10 115	0.78 149	8.66 170	8.87 242	8.31 191	5.16 209	19.33 246	5.29 210	10.51 224	10.34 216	1.53 191	2.33 192	8.37 188	6.28 166	13.63 234	19.79 243

APVNet	7.34 197	4.37 166	2.67 155	4.05 197	5.06 233	8.50 237	6.14 232	10.48 210	3.12 217	3.69 106	11.27 246	5.59 134	1.65 146	1.59 214	11.84 225	10.24 260	12.82 255	9.20 263	15.99 222	7.00 231	7.95 183	9.81 202	1.74 207	4.94 248	9.17 191	4.54 142	15.67 247	9.05 170

R-Stereo Train	7.50 198	5.21 214	4.96 215	4.81 204	1.90 168	5.37 208	0.13 82	10.31 202	2.67 210	13.06 234	8.27 210	13.07 208	2.12 168	0.65 130	10.76 203	8.91 243	11.09 238	5.40 214	15.52 218	4.08 191	11.16 234	11.69 242	1.07 131	1.89 169	12.73 229	13.26 226	8.91 162	13.40 205

RAFT-Stereo	7.50 198	5.21 214	4.96 215	4.81 204	1.90 168	5.37 208	0.13 82	10.31 202	2.67 210	13.06 234	8.27 210	13.07 208	2.12 168	0.65 130	10.76 203	8.91 243	11.09 238	5.40 214	15.52 218	4.08 191	11.16 234	11.69 242	1.07 131	1.89 169	12.73 229	13.26 226	8.91 162	13.40 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.57 200	4.27 159	3.58 174	6.26 222	4.59 224	14.21 265	16.54 287	8.22 159	2.62 208	3.85 110	7.02 195	6.79 145	1.38 134	28.21 322	11.18 214	7.52 220	8.44 193	6.94 241	6.28 121	2.96 164	5.69 137	5.26 102	7.02 288	4.37 239	11.64 221	6.29 167	6.71 132	6.62 144

s12784h	7.59 201	6.64 241	5.31 224	8.38 239	4.49 223	1.55 142	0.35 126	9.51 184	1.93 186	10.78 207	4.75 159	15.84 232	6.65 249	0.67 135	6.82 129	5.52 156	9.19 207	2.47 117	11.23 180	1.81 106	10.85 229	6.41 133	1.14 142	1.87 168	11.47 220	15.68 245	16.61 256	26.90 279

MyStereo04	7.63 202	6.01 236	6.84 242	3.45 191	2.51 191	2.22 161	0.55 146	10.61 212	3.85 229	10.28 199	3.42 135	14.93 226	1.59 143	0.51 114	10.99 211	7.85 225	7.34 170	6.13 231	16.95 229	7.12 232	10.52 225	10.18 211	2.18 226	3.54 224	12.43 228	17.70 260	16.28 253	10.07 178

psm_up	7.69 203	5.27 218	6.12 237	7.22 232	4.16 216	8.44 236	2.34 201	10.50 211	10.07 270	6.59 148	5.97 183	8.07 157	6.02 245	2.94 239	13.42 240	6.02 172	8.60 197	4.73 197	12.98 197	4.58 203	6.19 143	6.32 128	1.08 135	6.12 260	12.40 227	18.39 264	12.16 218	10.87 186

gcap_with_dpt	7.80 204	5.62 227	3.76 178	10.88 251	2.77 196	4.48 197	0.28 120	11.67 228	1.55 163	13.38 247	5.74 178	23.92 265	4.81 232	0.93 168	8.97 176	8.13 231	9.63 212	6.11 227	10.97 175	3.48 181	10.25 219	10.98 229	1.24 159	0.68 92	9.67 200	4.97 150	11.93 216	23.76 264

GCAP-BAT	7.80 204	5.62 227	3.76 178	10.88 251	2.77 196	4.48 197	0.28 120	11.67 228	1.55 163	13.38 247	5.74 178	23.92 265	4.81 232	0.93 168	8.97 176	8.13 231	9.63 212	6.11 227	10.97 175	3.48 181	10.25 219	10.98 229	1.24 159	0.68 92	9.67 200	4.97 150	11.93 216	23.76 264

TANstereo	7.85 206	4.35 162	3.81 183	2.90 181	3.06 203	4.17 195	0.15 89	5.61 115	1.79 179	6.80 150	3.66 140	2.23 83	2.72 197	4.32 258	11.69 222	13.36 301	11.04 234	18.99 315	22.41 263	18.43 307	7.67 179	7.51 161	29.22 328	1.29 123	1.63 87	6.05 163	10.26 190	6.77 150

XX-TBD	7.85 206	4.35 162	3.81 183	2.90 181	3.06 203	4.17 195	0.15 89	5.61 115	1.79 179	6.80 150	3.66 140	2.23 83	2.72 197	4.32 258	11.69 222	13.36 301	11.04 234	18.99 315	22.41 263	18.43 307	7.67 179	7.51 161	29.22 328	1.29 123	1.63 87	6.05 163	10.26 190	6.77 150

DDF-Stereo	7.87 208	3.89 140	1.60 129	15.41 272	4.48 222	23.18 290	12.06 274	12.76 245	1.16 133	11.08 212	4.96 169	16.53 236	6.38 248	1.67 217	7.05 138	6.36 182	9.79 217	4.03 169	13.77 200	3.51 183	11.35 238	10.08 207	1.33 169	1.46 140	5.10 137	4.56 143	9.57 167	9.34 173

DeepPruner_ROB	7.92 209	3.51 128	6.37 240	5.46 214	6.07 239	4.89 204	4.10 218	7.72 152	4.28 237	10.08 196	11.22 244	9.02 165	5.45 240	1.56 211	17.45 278	7.31 215	9.05 206	7.69 255	11.20 179	4.84 207	14.34 269	9.83 204	2.54 237	3.82 230	9.23 193	17.26 257	11.09 204	8.59 166

RP	7.93 210	7.55 250	9.89 264	9.16 243	7.17 247	7.85 233	9.48 256	8.37 163	7.95 262	2.23 87	13.63 269	12.80 202	6.09 246	3.46 250	11.66 220	5.26 145	6.64 154	3.37 148	9.96 168	4.25 194	6.38 151	7.77 170	1.80 211	4.27 237	10.35 212	11.04 207	11.90 215	13.70 209

ICVP	8.04 211	4.82 191	9.27 261	5.44 213	4.90 229	5.99 214	1.98 193	8.28 161	4.21 236	7.84 167	8.12 208	9.78 171	6.78 252	1.50 208	10.42 198	7.29 214	7.86 183	5.56 218	11.37 182	5.74 213	7.64 177	14.44 284	16.54 310	5.47 255	9.55 195	12.28 217	11.11 205	12.84 198
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UCFNet_RVC	8.04 211	11.14 276	4.13 196	8.72 240	6.57 243	5.93 213	2.30 198	9.62 187	2.95 213	10.66 204	9.52 223	24.39 268	4.14 224	0.97 174	13.73 245	4.54 116	5.28 130	5.09 205	9.79 166	4.53 202	8.08 185	6.63 141	3.12 247	3.67 228	16.44 261	11.59 209	9.65 170	13.88 213

ADCP+	8.05 213	5.92 234	6.93 244	3.99 196	4.43 221	6.34 220	8.71 250	9.37 182	15.43 289	4.24 117	12.54 254	16.68 239	1.49 139	3.79 255	10.52 200	5.54 158	6.16 145	4.52 189	13.82 201	3.39 179	7.54 175	8.85 185	2.40 231	2.28 189	7.73 183	20.38 280	8.72 159	15.58 223

Any-RAFT	8.19 214	4.90 197	10.50 269	5.80 218	3.78 211	1.17 132	0.77 161	9.70 191	1.60 167	8.47 174	11.26 245	12.44 198	1.05 114	0.72 145	11.34 218	7.87 227	9.33 209	4.19 178	18.87 241	4.47 200	11.84 244	10.68 224	1.80 211	2.31 191	16.30 259	19.31 268	10.24 188	20.46 247

MSMDNet	8.24 215	5.51 225	5.42 227	1.73 154	2.44 188	2.42 166	1.05 173	10.24 199	1.62 170	11.46 216	10.58 234	11.87 187	3.62 216	1.32 199	9.46 187	11.94 286	11.12 240	5.21 210	22.87 268	13.50 290	12.31 251	13.05 271	2.07 223	2.39 200	11.80 223	8.70 185	13.41 230	15.41 222

cross-raft	8.45 216	5.93 235	5.25 223	3.68 195	2.36 186	3.38 186	0.69 155	12.16 235	1.33 146	13.85 253	9.94 228	14.13 219	1.85 152	1.09 180	9.28 183	10.98 276	10.68 230	4.34 184	22.38 262	8.07 251	12.96 259	15.69 292	2.04 221	2.41 201	13.22 235	12.01 215	13.21 227	15.25 221

PWCDC_ROB	8.48 217	2.68 100	2.41 147	1.77 156	3.89 213	2.60 171	2.20 197	4.15 97	26.51 312	1.67 80	12.67 256	4.07 114	47.63 327	9.37 290	12.01 231	8.35 236	6.47 152	6.66 238	7.34 139	5.97 217	7.86 182	15.14 287	3.30 249	3.52 222	3.04 117	9.40 190	5.37 108	13.03 200

MSKI-zero shot	8.49 218	5.05 204	4.89 212	3.10 185	2.11 177	4.14 194	1.62 187	12.73 243	1.98 189	12.06 222	10.21 230	12.11 189	1.84 151	0.58 122	11.33 217	10.25 262	10.71 231	4.33 183	20.93 257	7.77 245	11.15 233	12.31 256	1.31 167	3.34 220	10.19 208	19.55 271	15.45 246	18.28 235

HH	8.59 219	2.53 95	11.01 273	3.34 187	3.05 201	5.63 211	4.30 220	11.08 218	2.44 200	12.80 228	4.81 163	12.13 190	2.10 163	1.40 203	9.16 180	11.22 278	9.54 210	6.11 227	16.75 226	8.03 249	14.78 273	12.23 252	2.46 233	2.33 192	9.97 206	16.05 250	14.04 237	22.72 259

HanStereo	8.59 219	2.53 95	11.01 273	3.34 187	3.05 201	5.63 211	4.30 220	11.08 218	2.44 200	12.80 228	4.81 163	12.13 190	2.10 163	1.40 203	9.16 180	11.22 278	9.54 210	6.11 227	16.75 226	8.03 249	14.78 273	12.23 252	2.46 233	2.33 192	9.97 206	16.05 250	14.04 237	22.72 259

RAFT-Test	8.62 221	5.23 216	5.19 222	5.60 216	2.38 187	2.23 162	1.27 177	11.26 222	1.60 167	12.29 225	11.92 252	12.55 199	2.32 186	1.21 190	9.80 188	11.74 285	10.82 232	5.07 204	22.12 261	9.72 268	12.92 257	12.48 257	2.07 223	2.43 202	13.00 233	15.69 246	13.59 233	16.21 227

XX-Stereo	8.88 222	2.94 105	4.34 200	7.37 233	1.20 142	6.54 223	2.32 199	12.63 242	1.03 125	11.47 217	9.68 225	13.58 214	2.14 171	0.95 171	11.94 229	11.04 277	9.63 212	5.48 216	14.82 211	6.02 218	9.17 205	8.79 184	1.54 192	1.11 119	33.29 313	11.65 211	12.59 222	26.46 277

FADNet	8.90 223	6.06 237	3.45 170	5.86 220	3.92 214	4.58 199	8.86 254	16.32 270	3.05 215	15.60 278	13.11 259	14.34 222	5.46 241	2.10 228	16.01 263	5.56 159	5.92 142	5.93 223	24.14 270	6.27 221	10.29 223	8.68 181	1.06 130	2.89 211	13.92 241	13.78 231	9.65 170	13.41 207

EAI-Stereo	9.00 224	5.32 220	5.61 230	5.46 214	5.04 232	7.34 229	7.45 243	12.95 246	3.41 222	10.50 202	9.99 229	13.44 210	1.92 155	1.38 200	14.88 252	11.30 280	9.83 219	4.93 202	18.90 243	9.69 267	9.61 209	11.55 239	1.72 206	3.08 214	12.74 231	12.56 218	13.29 229	19.20 239

DN	9.03 225	3.40 125	3.74 177	11.42 255	0.58 94	20.36 285	1.46 184	8.20 158	1.77 177	4.84 123	7.75 204	37.13 287	1.27 125	0.38 97	7.57 152	8.50 237	8.45 194	3.90 161	11.75 186	3.99 188	8.66 196	9.58 195	1.92 219	1.52 143	25.20 297	13.86 234	13.76 235	22.74 261

test-1	9.03 225	2.34 90	5.48 228	2.04 163	2.44 188	10.36 248	2.08 195	15.78 268	2.11 195	13.20 241	7.46 202	12.90 207	3.07 205	0.60 126	11.90 227	9.29 247	10.31 227	7.42 251	24.63 273	7.50 240	11.56 240	15.65 291	1.41 178	2.69 208	14.50 250	14.96 241	12.27 219	19.94 244

zero-FE	9.12 227	3.91 142	1.60 129	23.00 293	5.82 237	29.12 300	20.54 299	12.75 244	1.22 135	10.75 206	6.85 193	16.80 240	7.54 257	1.55 210	7.44 148	6.11 175	9.95 221	4.64 193	17.40 235	3.90 185	12.64 252	10.33 215	1.33 169	1.45 139	5.24 140	4.38 141	9.73 177	10.39 179

MLCV	9.18 228	4.79 190	5.80 233	12.16 259	5.39 234	9.92 244	3.94 216	14.83 264	3.29 221	9.44 185	12.83 258	17.57 250	13.01 274	0.82 155	12.00 230	5.07 136	9.75 216	5.71 219	21.28 259	4.42 198	7.71 181	9.82 203	2.57 240	6.81 265	11.89 225	12.02 216	11.53 208	13.38 204

ADCRef	9.21 229	6.62 240	5.04 218	2.49 173	4.72 226	8.63 238	8.06 245	8.92 175	13.94 283	6.83 152	10.59 235	12.26 196	3.73 217	3.37 247	12.78 234	8.01 230	8.86 200	7.48 252	18.21 238	6.77 228	10.68 228	12.08 248	5.00 267	4.61 244	10.99 215	17.90 262	9.87 182	20.28 246

LoS	9.22 230	4.15 152	1.51 123	1.26 137	1.58 159	3.09 180	0.29 124	49.58 335	2.48 202	25.58 313	30.53 326	14.96 227	2.40 187	0.84 158	6.37 120	7.85 225	8.05 186	3.37 148	11.27 181	2.42 135	10.92 230	8.42 179	1.84 216	1.42 137	14.88 253	9.13 187	9.71 176	14.97 220
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	9.22 230	4.09 150	5.68 231	9.03 242	4.96 230	8.36 235	3.46 212	10.42 207	4.10 232	13.66 250	13.37 263	10.34 173	21.62 284	5.84 275	12.78 234	6.94 207	8.55 196	5.29 213	11.60 185	3.98 187	7.19 169	6.78 144	2.56 239	4.15 234	14.74 252	13.08 223	14.04 237	22.34 257

SACVNet	9.25 232	6.26 238	5.53 229	7.03 229	6.84 246	6.20 216	8.12 246	11.27 223	8.92 266	10.91 209	8.15 209	8.41 160	2.65 192	2.75 232	13.58 243	7.59 221	10.24 226	7.84 256	15.65 220	9.54 266	12.27 250	10.56 219	2.52 236	5.28 252	18.56 268	13.47 228	15.80 249	13.78 211

gcap-zeroshot	9.36 233	4.03 146	9.94 265	7.02 228	2.55 192	6.68 224	2.60 206	12.40 239	1.56 165	15.01 272	10.71 239	15.63 230	2.08 162	0.85 162	10.87 207	11.68 283	9.82 218	5.83 222	31.35 285	12.27 285	11.52 239	13.14 273	2.55 238	2.78 209	9.18 192	15.85 248	10.96 201	13.81 212

GEStereo_RVC	9.38 234	7.49 249	3.61 175	5.83 219	4.98 231	7.52 230	5.21 228	11.13 220	3.60 227	10.48 201	5.85 181	15.81 231	4.52 230	2.84 235	11.24 215	10.88 274	14.69 267	12.38 296	24.24 272	8.74 258	12.65 254	12.15 249	1.78 210	6.26 261	10.48 213	9.69 191	9.94 185	19.29 240

model_zeroshot	9.43 235	4.23 157	4.93 214	4.35 200	3.08 206	2.45 167	1.71 189	12.03 233	2.95 213	11.36 214	8.95 216	17.30 247	1.66 147	1.39 202	14.50 251	11.72 284	13.74 262	6.22 232	29.83 280	11.39 281	11.30 237	12.00 247	1.46 184	3.27 219	15.73 255	13.53 229	10.96 201	22.62 258

TRStereo	9.50 236	9.74 268	13.57 293	6.35 224	2.21 181	16.94 277	4.76 225	10.01 197	1.95 187	10.50 202	4.54 153	15.40 229	1.81 150	1.08 179	8.95 174	9.64 250	8.83 199	4.56 190	12.28 191	5.16 208	10.66 227	11.26 234	1.44 181	1.65 154	13.46 237	17.64 259	30.07 296	21.92 256

PS-NSSS	9.53 237	10.85 272	3.42 169	20.57 285	6.39 241	13.64 263	8.78 251	14.91 265	1.44 156	18.52 294	1.47 107	43.44 294	5.25 237	3.94 256	13.34 239	3.95 94	5.88 141	3.64 153	20.70 255	3.12 168	4.04 95	2.71 42	3.73 257	1.41 136	10.29 210	8.47 184	8.88 161	14.63 216

SGM-Forest	9.58 238	9.29 266	2.59 153	18.35 279	10.02 263	10.70 252	3.35 211	12.48 240	1.90 183	8.92 181	3.64 139	18.20 254	12.28 272	4.54 264	11.29 216	6.82 204	6.82 159	3.29 144	9.93 167	4.19 193	9.26 207	7.88 173	3.40 251	4.38 240	17.36 266	11.77 213	25.82 289	20.12 245
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	9.69 239	3.42 126	11.95 280	6.50 226	3.80 212	4.68 200	2.46 204	13.17 250	3.19 220	12.79 227	27.19 315	11.08 183	2.02 159	1.10 183	8.44 167	10.04 256	9.02 205	3.91 162	16.89 228	8.67 257	9.70 210	11.18 232	2.09 225	2.18 187	16.33 260	23.14 293	12.42 220	24.15 268

GANet-ADL	9.77 240	7.48 247	5.69 232	7.53 234	7.28 248	9.31 241	4.57 222	10.78 215	5.64 245	13.06 234	9.66 224	18.66 256	4.43 229	0.84 158	13.53 241	7.96 228	12.00 248	5.53 217	18.08 237	10.92 277	9.92 213	9.70 199	3.19 248	4.74 246	11.66 222	17.16 256	15.68 248	18.72 237

stereogan	9.97 241	9.24 264	9.97 267	11.26 254	12.09 278	12.75 261	9.38 255	11.49 224	8.73 263	5.18 128	9.50 222	16.98 241	10.28 269	3.55 253	13.55 242	7.07 208	7.48 177	5.25 212	14.56 208	7.53 241	8.25 191	9.50 194	4.08 260	4.66 245	9.61 196	11.90 214	21.32 277	13.91 214

RTSC	10.02 242	4.84 192	4.82 208	4.31 199	5.78 236	6.86 226	6.87 238	10.31 202	10.00 269	6.68 149	13.62 268	7.51 147	6.94 253	3.58 254	17.58 279	10.72 266	14.95 269	7.27 248	20.14 252	6.98 230	12.67 255	12.29 254	2.01 220	6.59 262	9.83 203	12.75 220	14.09 240	30.59 288

EKT-Stereo	10.24 243	7.17 245	5.94 235	9.87 246	4.82 228	9.94 245	10.43 263	10.27 200	2.51 205	10.11 197	10.21 230	14.40 223	2.06 161	1.15 188	14.49 249	10.68 265	12.93 256	10.86 284	20.47 253	7.18 235	19.38 299	14.00 282	1.22 156	2.48 203	19.15 272	19.25 267	13.14 226	12.25 197

WQFJA1++	10.28 244	3.11 112	1.21 115	37.16 306	1.26 148	38.44 313	39.32 318	7.66 151	1.28 140	7.12 155	4.36 151	18.17 253	9.40 262	0.49 112	6.42 122	7.21 213	6.01 143	3.14 140	13.90 202	3.36 177	5.67 136	8.01 175	1.32 168	0.93 112	6.45 162	12.91 222	15.98 251	17.30 233

IGEV-FE	10.39 245	4.21 155	14.37 299	14.50 268	4.30 218	6.95 227	8.85 253	13.16 248	3.13 218	13.26 244	13.75 270	14.25 221	2.65 192	0.94 170	8.67 172	10.81 269	10.32 228	4.85 200	17.18 233	8.58 253	11.86 245	12.18 250	1.51 190	3.55 225	21.77 287	13.81 233	19.91 269	21.23 250

IGEV_Zeroshot_test	10.39 245	4.22 156	14.36 298	14.50 268	4.31 219	6.95 227	8.83 252	13.16 248	3.13 218	13.18 240	13.93 273	14.20 220	2.65 192	0.95 171	8.66 170	10.81 269	10.38 229	4.82 198	17.18 233	8.58 253	11.86 245	12.19 251	1.50 189	3.55 225	21.75 286	13.80 232	19.90 268	21.23 250

iRaft-Stereo_20w	10.52 247	5.40 223	14.19 297	15.57 273	4.67 225	9.36 242	4.99 227	11.92 231	4.20 235	12.51 226	12.15 253	14.02 218	2.22 175	1.14 187	13.75 246	9.27 246	9.96 223	3.84 160	15.03 214	8.58 253	9.95 214	9.06 189	1.69 205	2.11 180	19.10 271	22.07 290	22.92 284	24.44 269

DNS	10.71 248	2.16 83	11.01 273	6.44 225	1.00 125	26.58 296	2.02 194	10.70 214	2.09 193	8.65 178	17.24 288	57.86 314	1.75 148	0.77 148	7.00 135	9.81 252	6.41 150	3.77 155	18.89 242	3.14 169	6.70 160	9.33 191	1.43 180	2.22 188	14.65 251	14.44 238	14.80 241	28.42 283

CASS	10.73 249	5.87 233	5.97 236	8.12 236	6.34 240	9.02 240	6.35 234	16.40 271	5.53 244	20.86 302	10.39 232	14.47 225	4.23 225	1.16 189	11.87 226	7.32 216	16.52 278	5.98 225	25.49 274	7.14 233	13.18 260	12.71 266	2.69 241	3.17 216	18.22 267	11.13 208	17.78 261	21.80 255
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PA-Net	10.74 250	17.75 296	13.56 292	5.06 207	12.17 279	5.23 207	12.43 276	14.04 257	10.66 273	7.41 163	6.64 190	9.33 168	9.18 261	9.74 291	15.66 261	7.13 211	3.90 100	7.06 245	8.16 148	7.29 237	5.38 126	11.79 244	2.49 235	5.94 258	12.26 226	27.67 308	8.77 160	33.34 293
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	10.74 250	9.39 267	9.59 262	6.76 227	6.43 242	5.59 210	4.75 224	13.04 247	7.69 258	15.02 273	8.38 212	12.21 193	4.62 231	3.39 249	17.27 274	9.74 251	9.72 215	7.84 256	13.20 198	7.46 239	14.25 268	13.56 278	5.13 272	8.69 278	20.35 275	19.66 274	15.21 243	20.93 248

NCC-stereo	10.84 252	8.80 259	7.84 253	9.74 244	10.76 268	10.04 246	11.26 267	10.43 208	14.60 287	2.40 89	13.57 264	15.95 233	13.25 275	4.39 261	15.11 254	6.42 183	8.13 188	10.48 278	14.26 203	6.76 226	8.14 187	8.78 182	6.71 284	4.56 242	14.47 248	17.12 254	22.11 280	16.50 228

Abc-Net	10.84 252	8.80 259	7.84 253	9.74 244	10.76 268	10.04 246	11.26 267	10.43 208	14.60 287	2.40 89	13.57 264	15.95 233	13.25 275	4.39 261	15.11 254	6.42 183	8.13 188	10.48 278	14.26 203	6.76 226	8.14 187	8.78 182	6.71 284	4.56 242	14.47 248	17.12 254	22.11 280	16.50 228
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	10.85 254	8.74 258	4.86 210	23.46 294	22.23 303	19.71 284	18.01 290	8.56 166	4.15 233	6.27 144	8.90 215	7.95 156	0.60 84	43.69 325	7.41 145	4.45 113	7.91 184	5.71 219	10.66 173	5.56 211	9.99 216	9.03 188	15.58 309	1.22 121	11.80 223	9.89 195	7.82 152	8.82 168

HSM-Net_RVC	10.99 255	5.68 230	6.96 245	13.05 263	8.42 254	8.83 239	2.82 210	12.04 234	4.83 239	14.66 264	13.23 261	25.14 271	13.35 277	1.41 205	11.11 213	6.65 200	9.95 221	6.02 226	12.90 196	5.69 212	9.96 215	11.57 240	3.51 253	8.44 275	17.30 264	20.20 279	21.94 279	21.03 249
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	11.20 256	10.21 270	7.45 249	7.13 231	5.61 235	10.57 251	11.51 269	14.73 262	18.99 297	14.12 258	15.22 278	15.18 228	5.42 239	5.40 269	12.38 232	8.19 233	9.91 220	6.67 239	16.60 224	7.37 238	15.04 277	13.33 276	5.23 273	5.15 249	13.67 239	15.23 242	12.82 224	19.33 241

FCDSN-DC	11.81 257	11.61 278	11.47 277	12.89 262	10.85 270	10.42 249	13.65 280	14.32 258	2.94 212	14.70 266	1.83 115	8.33 158	2.21 174	4.94 266	17.44 277	16.70 319	20.08 297	17.39 313	13.26 199	9.03 262	16.68 282	12.65 262	3.83 258	18.91 309	13.46 237	14.11 236	11.59 209	13.60 208
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous3	12.15 258	7.98 256	3.81 183	1.91 161	3.26 208	7.97 234	4.96 226	14.34 260	10.25 271	14.15 259	4.63 156	25.13 270	5.91 243	1.24 192	22.72 310	15.50 314	17.19 280	12.89 297	30.14 281	10.66 276	20.94 310	22.43 318	2.99 246	3.21 218	16.10 258	16.33 252	18.37 264	12.93 199

AIO-Stereo-zeroshot	12.21 259	4.97 199	12.97 286	13.74 267	4.19 217	16.13 273	7.49 244	11.58 226	5.87 249	15.47 276	13.78 271	18.44 255	3.41 212	0.79 151	11.68 221	11.48 281	13.28 258	10.20 273	25.65 275	9.27 263	11.04 231	11.68 241	1.42 179	4.79 247	19.32 273	26.37 306	13.46 231	31.33 290

XPNet_ROB	12.48 260	13.29 286	6.97 246	6.26 222	7.71 251	9.86 243	8.39 247	6.19 124	9.17 267	8.56 176	13.26 262	49.07 301	4.23 225	3.50 251	18.20 283	8.64 239	19.68 292	7.22 247	14.83 212	6.95 229	12.64 252	18.11 304	3.90 259	5.64 256	10.30 211	10.97 206	32.13 301	21.36 252

GwcNet-ADL	12.69 261	12.12 281	9.95 266	18.81 281	11.02 273	12.36 257	6.70 235	13.91 256	5.33 241	12.08 223	17.83 291	29.90 278	10.02 265	4.10 257	13.79 247	9.88 254	14.36 265	6.85 240	24.13 269	9.88 269	10.26 221	12.30 255	6.72 286	6.69 263	15.54 254	19.37 269	11.81 213	16.89 230

PSMNet-ADL	13.18 262	8.98 263	9.23 259	11.17 253	10.08 264	11.45 256	8.39 247	15.46 267	7.84 260	22.51 308	15.73 281	26.36 274	26.99 292	2.74 231	15.26 257	10.02 255	11.89 247	6.47 237	25.66 276	10.59 275	12.95 258	10.72 225	6.24 282	5.16 250	13.98 244	15.72 247	22.78 283	11.48 190

NaN_ROB	13.22 263	8.35 257	8.87 258	10.81 250	16.63 291	6.49 222	5.36 229	23.26 293	8.89 265	19.78 301	9.21 220	46.75 300	10.15 268	4.38 260	12.98 236	6.19 178	7.35 171	6.46 234	12.32 193	7.56 242	6.33 149	7.37 157	3.36 250	10.15 282	22.69 290	22.30 291	20.88 276	32.16 292

NOSS_ROB	13.23 264	9.97 269	5.36 226	13.21 265	11.47 276	10.86 254	7.28 241	21.14 289	5.64 245	11.84 219	7.42 200	10.08 172	7.88 260	12.92 301	19.18 288	12.85 294	15.80 272	12.33 295	15.05 215	9.48 265	18.78 295	12.85 268	5.23 273	11.77 289	22.77 291	20.75 283	23.78 286	21.59 254

RGC	13.27 265	11.67 279	14.66 301	12.38 260	12.33 281	14.80 267	7.33 242	14.32 258	17.07 293	7.43 164	20.24 303	17.34 248	21.40 283	7.41 287	16.97 270	9.04 245	10.02 224	7.28 249	15.31 216	8.27 252	10.17 218	10.14 210	5.78 277	7.61 269	16.77 262	20.42 281	20.71 273	21.47 253

iResNet	13.33 266	6.84 243	8.28 256	11.51 256	9.72 261	16.70 275	6.72 236	17.32 275	7.48 257	9.76 187	11.68 250	36.69 285	37.19 312	0.95 171	16.61 269	8.34 235	11.49 245	8.45 260	31.04 284	8.90 259	9.78 211	9.60 196	2.42 232	11.98 291	13.74 240	13.18 225	16.27 252	17.20 232

FADNet_RVC	13.70 267	9.24 264	6.64 241	17.58 278	8.99 257	6.43 221	5.90 230	17.04 274	6.32 251	18.73 295	13.59 267	25.46 272	21.15 282	6.03 278	20.13 295	7.50 219	16.28 277	11.51 287	35.21 300	11.29 279	14.13 267	18.69 308	2.34 228	8.32 274	11.12 217	20.05 278	10.97 203	19.38 242

AIO-Stereo-zeroshot1	13.82 268	7.14 244	14.40 300	11.74 257	9.49 258	23.27 291	13.40 279	13.46 253	8.86 264	17.03 288	13.57 264	17.89 252	3.59 215	0.62 129	15.96 262	13.33 298	13.48 260	8.18 259	42.92 310	6.54 222	11.22 236	11.11 231	1.40 175	3.65 227	20.48 277	24.39 300	15.83 250	30.30 287

dad	14.07 269	7.76 255	1.70 132	31.65 301	8.54 256	17.15 279	21.46 301	25.28 299	2.10 194	24.23 310	1.51 108	36.94 286	12.78 273	2.09 227	11.90 227	6.54 192	22.40 308	4.01 168	33.72 294	2.72 155	14.06 266	6.32 128	2.33 227	5.21 251	13.95 242	3.92 135	33.70 305	25.88 273

DAS	14.90 270	7.70 253	5.16 220	15.37 270	9.49 258	12.52 259	9.72 259	16.64 272	13.95 285	7.17 158	16.64 284	37.52 288	15.30 278	1.30 197	16.26 265	10.05 257	20.90 300	10.41 276	22.54 265	14.87 293	13.57 262	16.56 296	3.55 254	13.38 295	20.90 279	19.71 275	20.85 274	30.20 285

SepStereo	14.90 270	7.70 253	5.16 220	15.37 270	9.49 258	12.52 259	9.72 259	16.64 272	13.95 285	7.17 158	16.64 284	37.52 288	15.30 278	1.30 197	16.26 265	10.05 257	20.90 300	10.41 276	22.54 265	14.87 293	13.57 262	16.56 296	3.55 254	13.38 295	20.90 279	19.71 275	20.85 274	30.20 285

HBP-ISP	15.08 272	11.04 275	13.64 294	22.72 291	15.79 290	15.25 271	16.09 285	20.56 284	5.45 242	16.50 284	10.93 242	17.68 251	2.05 160	19.43 312	13.01 237	14.30 308	14.55 266	9.51 267	12.16 189	10.20 271	18.96 297	17.37 300	5.09 270	13.01 293	21.39 284	23.30 297	23.31 285	23.91 266

ccs_rob	15.71 273	14.77 290	8.22 255	22.42 290	9.73 262	23.59 294	17.92 289	14.54 261	5.46 243	14.67 265	24.69 311	56.39 312	32.25 301	5.64 272	15.15 256	10.61 264	11.72 246	9.45 265	19.64 249	12.49 286	14.57 271	12.62 261	5.10 271	5.97 259	13.05 234	13.09 224	12.67 223	17.67 234

DDVS	15.73 274	11.14 276	14.15 296	10.45 249	10.15 266	14.96 268	8.50 249	20.69 287	12.71 276	12.86 233	28.51 318	41.70 291	28.78 295	5.56 271	18.47 285	11.98 287	14.03 263	9.63 268	27.44 277	15.46 296	12.88 256	13.21 274	4.68 263	7.06 267	12.88 232	13.53 229	19.93 270	23.46 262

ITSA-stereo	15.98 275	11.93 280	7.82 252	26.81 298	14.46 287	10.48 250	9.56 258	20.89 288	10.54 272	21.89 306	16.59 283	31.56 279	32.02 298	9.32 289	15.34 259	9.87 253	15.94 275	9.73 271	24.17 271	6.70 225	11.97 247	12.48 257	5.94 279	8.65 276	21.94 288	21.21 284	16.30 254	27.28 280

CBMV_ROB	16.48 276	8.87 261	10.52 270	22.32 289	18.15 296	16.88 276	12.33 275	19.84 279	5.83 248	14.47 262	9.10 217	31.92 280	17.53 281	10.73 295	16.02 264	8.77 241	15.25 270	7.67 254	20.51 254	21.26 314	14.94 276	9.21 190	6.03 280	10.01 281	23.75 293	28.89 311	30.48 297	33.65 294

ETE_ROB	16.60 277	17.17 294	7.42 248	12.50 261	10.97 272	17.03 278	9.51 257	11.06 217	13.82 282	11.19 213	17.78 290	57.81 313	6.77 251	6.21 279	20.49 298	10.24 260	23.40 313	10.02 272	21.21 258	11.00 278	16.98 283	15.94 294	5.38 276	8.15 271	15.78 256	21.22 285	43.28 322	25.95 274

LALA_ROB	16.61 278	18.43 298	10.96 272	10.40 248	10.33 267	17.80 280	10.94 266	11.91 230	16.53 291	13.59 249	18.37 292	59.11 315	7.57 258	5.41 270	24.28 315	9.37 248	19.78 295	14.06 300	18.39 239	10.36 272	16.38 281	17.19 299	4.90 264	8.29 273	13.24 236	19.50 270	35.04 308	26.35 276

CBMV	16.66 279	10.98 274	8.65 257	16.54 276	12.27 280	13.79 264	6.01 231	21.66 291	15.58 290	19.38 297	7.29 199	28.55 275	9.90 264	6.69 282	19.91 294	12.75 292	15.83 273	12.31 293	17.04 230	9.92 270	17.90 293	13.02 270	4.52 262	16.69 301	24.51 296	22.50 292	39.61 315	45.97 315
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SFCPSM	17.05 280	13.21 285	9.24 260	16.34 275	11.66 277	16.48 274	10.62 265	19.16 278	13.94 283	13.10 237	20.67 304	35.38 282	39.07 315	6.35 280	17.13 272	10.09 259	13.20 257	9.20 263	36.54 302	20.91 312	14.61 272	14.62 286	7.57 290	6.76 264	20.24 274	21.28 286	17.06 257	25.86 272

DCVSM-stereo	17.27 281	10.79 271	10.03 268	19.43 283	11.37 275	26.03 295	13.96 281	20.48 283	13.02 277	15.90 280	18.38 293	49.10 302	32.18 300	4.92 265	15.61 260	10.31 263	13.40 259	7.02 244	29.00 279	16.90 303	11.83 243	13.08 272	18.84 313	9.19 280	13.97 243	18.71 265	19.28 266	23.52 263

RTS	17.41 282	7.60 251	7.53 250	8.32 237	7.65 249	22.53 287	11.77 272	20.32 281	21.94 301	7.25 160	10.63 237	17.12 244	10.07 266	6.01 276	20.43 296	13.33 298	21.22 304	10.77 282	38.12 303	18.28 305	17.65 288	15.57 289	4.97 265	10.75 284	28.24 305	31.93 320	26.28 291	53.85 328

RTSA	17.41 282	7.60 251	7.53 250	8.32 237	7.65 249	22.53 287	11.77 272	20.32 281	21.94 301	7.25 160	10.63 237	17.12 244	10.07 266	6.01 276	20.43 296	13.33 298	21.22 304	10.77 282	38.12 303	18.28 305	17.65 288	15.57 289	4.97 265	10.75 284	28.24 305	31.93 320	26.28 291	53.85 328

SHD	17.57 284	7.20 246	12.90 285	13.21 265	13.43 284	10.79 253	9.95 262	23.38 294	18.17 296	19.46 299	16.64 284	19.69 258	32.35 302	6.98 285	19.81 293	13.41 304	17.63 282	10.40 275	34.99 298	13.11 289	17.69 290	16.32 295	4.32 261	11.73 288	21.48 285	24.08 298	21.64 278	43.78 309

FC-DCNN	17.73 285	20.19 302	18.03 310	30.37 300	19.92 299	27.05 297	25.25 307	26.13 302	7.35 256	19.40 298	6.75 192	19.38 257	5.32 238	11.46 298	16.46 267	15.84 316	21.02 303	14.33 302	19.07 244	10.53 274	19.75 302	12.74 267	5.01 268	17.59 306	25.46 298	17.55 258	22.65 282	24.11 267

AnyNet_C32	18.17 286	8.92 262	9.87 263	10.28 247	10.92 271	15.03 269	12.96 278	23.42 295	22.93 307	18.12 291	22.88 309	24.16 267	10.50 270	9.86 292	24.55 317	15.10 311	24.19 316	17.27 312	31.38 286	12.16 284	27.02 320	25.99 325	9.09 291	15.57 299	18.64 270	24.55 301	17.72 260	27.38 281

pmcnn	18.34 287	12.41 282	5.83 234	16.70 277	13.52 285	20.79 286	14.02 282	16.07 269	6.77 252	9.33 184	18.76 296	36.51 284	33.00 304	1.60 216	15.32 258	12.25 290	17.72 288	11.15 285	33.70 293	14.16 292	19.45 300	14.43 283	10.31 295	11.78 290	21.26 283	19.57 272	41.66 319	47.20 317

FC-DCNN v2	18.38 288	20.76 305	18.46 313	31.88 302	20.53 300	27.97 298	25.39 308	27.48 304	7.90 261	19.67 300	7.26 198	20.08 259	6.97 254	11.54 299	16.57 268	15.76 315	21.00 302	14.15 301	19.36 247	10.47 273	19.79 304	12.66 263	5.02 269	17.55 305	27.84 303	18.84 266	25.31 288	26.19 275

GANetREF_RVC	18.55 289	14.14 288	17.17 308	13.20 264	11.24 274	13.49 262	11.55 270	33.66 312	20.90 300	27.62 318	6.10 187	50.38 306	26.73 290	3.29 246	18.41 284	7.61 222	12.32 251	10.64 280	31.95 290	11.31 280	19.81 305	10.87 226	9.13 292	18.81 308	24.23 295	15.91 249	29.65 295	30.80 289
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	18.92 290	12.47 283	13.15 288	8.76 241	13.18 283	11.26 255	18.27 291	17.73 276	31.35 321	8.62 177	18.63 295	21.69 262	54.39 335	6.82 284	17.19 273	10.78 267	23.78 315	13.40 298	38.59 305	15.51 298	20.53 307	17.67 302	3.63 256	16.55 300	15.80 257	15.50 243	19.83 267	45.69 314

MaskLacGwcNet_RVC	19.53 291	10.87 273	13.46 291	21.28 287	13.56 286	17.86 281	22.33 303	14.75 263	9.40 268	11.86 220	20.17 301	78.28 346	25.50 288	20.77 315	14.13 248	10.97 275	26.00 317	16.62 308	33.78 295	12.07 283	17.87 291	15.22 288	6.23 281	9.15 279	20.44 276	20.43 282	17.81 262	26.53 278

ADCMid	19.62 292	13.14 284	12.70 283	11.92 258	14.54 288	18.75 282	15.92 284	26.87 303	26.15 310	12.83 232	15.65 280	36.43 283	24.17 287	8.43 288	22.66 308	12.85 294	21.77 307	12.28 292	39.07 308	13.51 291	22.76 313	21.52 316	12.68 303	11.16 286	23.95 294	23.27 296	20.64 272	34.18 295

ADCPNet	20.43 293	13.90 287	12.28 281	15.74 274	17.72 294	16.04 272	16.93 288	23.61 296	20.65 299	18.44 293	19.55 300	20.49 260	29.99 297	10.22 294	22.34 305	15.17 312	19.72 293	11.65 289	35.00 299	20.96 313	22.56 311	21.32 315	11.10 297	17.10 302	25.92 299	31.12 318	25.85 290	36.11 296

CSAN	21.28 294	25.93 309	18.78 314	19.86 284	17.32 293	15.03 269	10.51 264	25.97 301	29.48 316	33.96 326	14.14 274	50.64 307	27.74 293	5.17 268	21.75 303	8.76 240	14.11 264	12.05 290	22.82 267	16.84 302	16.21 279	12.61 260	6.52 283	17.91 307	28.80 307	29.63 313	34.70 306	37.24 297

ACV-stereo	21.68 295	16.92 293	11.09 276	22.83 292	12.57 282	32.39 305	20.70 300	20.10 280	17.06 292	16.97 287	18.88 298	24.87 269	41.62 321	5.64 272	18.82 287	15.91 317	29.93 320	12.32 294	61.82 330	29.15 324	22.80 314	17.59 301	22.86 324	12.94 292	14.01 245	19.59 273	20.21 271	25.84 271

MDST_ROB	21.72 296	32.34 319	11.84 279	47.88 320	25.72 308	40.53 315	20.27 298	19.03 277	13.21 280	16.27 282	11.02 243	29.36 277	39.35 316	2.30 229	19.77 292	7.38 217	11.30 244	4.69 196	16.39 223	7.96 247	13.74 265	8.94 187	6.81 287	10.22 283	42.52 328	34.16 327	53.23 332	40.29 300

CC-Net-ROB	22.08 297	37.39 324	18.42 311	54.08 323	42.24 322	44.20 320	33.29 313	28.75 307	6.94 253	35.53 327	9.92 227	67.83 335	7.19 256	17.81 309	16.99 271	4.17 102	11.26 243	9.49 266	39.61 309	7.96 247	7.08 164	5.32 104	12.54 302	3.51 221	18.56 268	14.64 240	13.82 236	27.72 282

MFN_U_SF_DS_RVC	22.95 298	20.90 306	11.55 278	29.26 299	18.96 297	23.36 292	19.38 296	38.11 323	24.66 308	31.91 324	14.96 277	46.43 299	35.87 309	15.73 308	23.09 311	11.55 282	11.18 241	7.96 258	34.33 296	9.44 264	17.18 285	18.30 306	15.56 308	14.07 297	32.27 311	28.33 309	33.38 304	31.85 291

DDUNet	23.05 299	29.77 317	12.69 282	44.85 317	38.69 320	45.17 323	46.85 324	11.53 225	13.03 278	8.95 182	18.91 299	22.04 263	5.20 236	90.90 339	19.35 291	12.53 291	20.39 298	10.22 274	30.58 283	11.85 282	18.90 296	17.81 303	19.71 315	6.99 266	14.32 247	17.72 261	16.36 255	17.10 231

SGM_RVC	23.38 300	26.36 313	13.77 295	40.24 311	27.35 311	36.85 312	24.98 305	27.67 305	17.34 294	17.93 290	18.78 297	43.62 295	38.79 314	2.91 237	17.39 276	6.83 205	13.64 261	7.15 246	31.82 289	9.02 261	14.53 270	7.23 153	5.31 275	13.15 294	37.65 323	30.48 316	53.04 331	47.36 318
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	23.47 301	26.74 314	13.24 290	39.14 309	22.57 304	36.42 311	24.99 306	29.06 308	18.00 295	14.27 260	20.76 305	50.21 305	32.95 303	4.52 263	20.86 301	7.46 218	15.45 271	6.98 243	30.40 282	9.01 260	14.78 273	7.91 174	5.88 278	11.42 287	42.08 327	34.71 329	51.07 327	42.68 307

FAT-Stereo	23.48 302	14.23 289	19.68 316	37.30 307	37.38 316	28.76 299	18.76 294	23.69 297	13.63 281	19.13 296	29.03 321	35.11 281	34.82 307	13.16 302	20.86 301	13.04 296	19.00 291	20.04 317	35.77 301	19.51 309	19.19 298	14.56 285	13.68 304	17.26 303	20.61 278	21.91 289	30.56 298	43.35 308

FBW_ROB	23.78 303	26.04 310	18.44 312	42.85 314	26.85 310	33.38 307	19.93 297	15.06 266	12.08 275	14.49 263	16.80 287	44.76 296	29.01 296	20.43 314	18.15 282	7.99 229	19.77 294	11.16 286	51.28 321	7.86 246	16.33 280	11.26 234	19.31 314	28.05 326	21.21 282	21.58 288	33.31 303	54.60 330

UDG	24.16 304	30.32 318	13.18 289	44.63 315	41.05 321	44.80 322	51.49 328	13.27 252	13.18 279	14.08 257	21.60 307	23.38 264	6.33 247	87.67 337	19.21 289	10.82 273	22.67 309	14.89 303	32.39 291	12.70 288	20.59 309	21.10 314	15.54 307	8.67 277	17.20 263	17.91 263	17.60 259	15.92 226

XQC	24.97 305	26.08 311	15.71 305	32.23 303	23.80 306	33.92 308	31.17 312	37.46 320	29.30 314	28.31 320	14.68 276	42.33 292	23.67 286	19.66 313	22.56 307	13.39 303	15.90 274	12.10 291	32.79 292	17.16 304	19.77 303	20.24 312	11.39 298	15.35 298	32.61 312	29.86 315	43.19 321	29.46 284

G-Net	26.81 306	20.73 304	18.95 315	18.62 280	17.00 292	35.95 310	16.25 286	28.36 306	32.13 324	27.09 317	33.69 330	63.17 327	25.97 289	7.24 286	23.36 313	16.51 318	23.38 312	17.63 314	45.27 313	33.88 333	25.90 319	22.07 317	11.55 300	17.39 304	28.09 304	29.38 312	42.51 320	41.89 304

SANet	27.38 307	17.79 297	19.79 317	23.71 295	20.56 301	30.81 303	18.53 292	34.53 314	31.31 320	16.71 285	30.20 325	78.17 345	42.30 322	18.09 311	23.87 314	10.78 267	21.57 306	16.37 307	31.56 288	15.93 299	20.09 306	18.85 309	27.75 327	19.29 312	33.99 314	30.68 317	36.64 312	49.31 319

ADCS	27.83 308	19.32 299	16.30 306	21.69 288	20.88 302	23.37 293	19.06 295	36.40 316	32.90 328	16.10 281	26.03 314	45.89 297	37.16 311	13.98 303	26.44 319	20.10 323	30.79 321	22.29 320	49.05 319	28.13 322	37.79 331	31.88 331	13.94 305	21.91 317	30.44 310	33.99 326	31.39 300	44.25 310

DLNR_Zeroshot_test	28.00 309	81.83 355	12.85 284	100.00 366	1.02 127	2.33 165	99.01 366	12.59 241	1.00 122	13.13 239	5.89 182	12.81 203	2.24 177	24.07 320	96.86 365	100.00 370	33.19 323	28.64 328	28.87 278	5.88 215	13.67 264	12.70 265	1.19 148	4.14 232	14.30 246	10.34 202	18.43 265	18.93 238

S-Stereo	28.49 310	17.37 295	15.43 304	40.83 312	38.64 319	40.62 316	37.78 316	22.77 292	22.83 305	17.31 289	45.47 334	53.22 309	36.27 310	14.79 306	22.10 304	14.06 307	19.83 296	25.83 326	38.63 306	24.70 316	18.21 294	19.97 311	54.41 335	21.98 318	20.99 281	19.86 277	23.90 287	41.45 302

MeshStereo	29.29 311	28.48 316	17.50 309	49.31 322	37.64 317	38.86 314	26.38 309	34.68 315	25.28 309	22.00 307	22.68 308	54.80 310	48.74 328	5.16 267	20.51 299	13.21 297	18.28 289	11.54 288	31.54 287	15.46 296	27.03 321	22.62 320	21.18 320	19.65 313	41.00 326	34.21 328	52.39 330	50.76 322
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	29.69 312	27.88 315	16.68 307	33.60 305	26.24 309	33.24 306	28.25 311	38.11 323	22.90 306	45.82 341	29.89 324	50.07 304	33.98 306	22.28 319	31.33 326	17.67 321	14.74 268	15.63 305	53.43 322	25.34 318	24.20 316	26.62 326	11.50 299	25.26 322	34.11 315	25.01 303	37.25 313	50.62 321

DPSNet	29.94 313	15.20 291	15.31 303	25.05 297	23.57 305	32.31 304	15.43 283	20.67 286	22.46 304	8.50 175	12.81 257	89.35 362	46.22 325	5.71 274	22.68 309	18.09 322	33.82 324	29.02 330	69.20 337	20.89 311	22.57 312	22.52 319	40.62 331	26.74 325	44.25 330	32.68 324	40.45 317	52.25 324

edge stereo	30.14 314	20.48 303	20.64 320	41.50 313	37.71 318	43.46 319	39.90 319	38.76 325	22.37 303	16.34 283	39.71 333	60.99 318	37.64 313	25.20 321	20.79 300	14.57 309	26.94 318	15.51 304	44.97 312	19.77 310	20.56 308	18.66 307	22.07 322	18.93 310	29.16 309	24.24 299	39.24 314	53.57 327

AnyNet_C01	30.96 315	19.98 301	15.05 302	20.75 286	25.62 307	22.63 289	22.12 302	36.40 316	39.01 335	21.35 305	28.46 317	49.12 303	35.02 308	15.04 307	33.17 328	22.88 328	39.72 331	34.61 333	58.76 326	31.24 327	41.17 337	34.42 336	21.99 321	22.02 319	35.89 318	31.50 319	32.61 302	45.45 313

LE_ROB	31.15 316	25.04 308	23.08 322	44.74 316	47.74 329	42.26 318	47.65 325	38.05 322	26.35 311	14.92 271	27.39 316	62.93 325	54.33 334	3.38 248	17.61 280	6.00 171	12.02 249	7.50 253	34.45 297	15.08 295	17.26 287	13.21 274	10.73 296	30.38 331	45.10 333	45.00 337	62.10 340	66.75 349

DGSMNet	32.74 317	26.21 312	21.38 321	37.73 308	29.95 313	34.84 309	34.23 314	24.66 298	19.43 298	24.88 312	51.24 339	46.06 298	28.65 294	22.25 318	26.57 320	20.94 325	51.66 341	29.84 331	62.26 331	33.85 332	40.29 336	41.12 345	24.30 325	29.99 330	26.34 300	26.33 305	31.13 299	37.73 298

MSC_U_SF_DS_RVC	34.01 318	36.70 323	37.14 332	47.25 319	28.07 312	29.43 302	27.43 310	50.80 336	47.52 339	40.20 333	25.09 313	39.01 290	33.39 305	29.53 323	37.84 332	26.40 331	16.84 279	21.78 319	61.43 329	33.78 331	24.58 317	30.08 330	26.57 326	36.04 336	35.11 317	26.89 307	29.05 294	40.29 300

SQANet	34.13 319	52.91 331	20.04 318	71.73 335	51.83 331	73.91 337	75.37 335	25.76 300	12.05 274	32.09 325	15.31 279	60.15 316	16.08 280	90.79 338	18.73 286	7.66 223	18.79 290	16.14 306	45.27 313	12.63 287	12.03 248	11.79 244	57.69 336	8.12 270	22.24 289	23.24 295	26.50 293	42.59 306

STStereo	35.13 320	45.56 328	34.03 329	61.63 331	49.92 330	54.32 327	44.81 321	36.44 318	33.47 329	25.69 314	29.35 322	63.16 326	52.17 333	12.19 300	23.27 312	9.47 249	17.21 281	8.59 261	47.67 316	16.58 300	19.55 301	18.29 305	10.00 294	24.09 320	50.84 335	44.22 336	62.57 341	53.51 326

MANE	36.94 321	36.29 321	31.03 327	57.02 326	46.19 326	46.08 324	45.02 322	43.11 332	29.92 319	23.17 309	29.68 323	55.69 311	39.74 317	18.06 310	29.18 324	23.46 330	29.40 319	42.51 341	38.74 307	16.68 301	30.43 325	19.45 310	9.50 293	26.64 324	54.34 340	45.68 340	66.46 346	63.84 342

PVD	37.79 322	34.98 320	20.39 319	46.52 318	34.64 315	49.92 325	37.87 317	40.06 328	38.35 334	15.54 277	28.87 320	51.49 308	50.85 330	49.22 327	24.31 316	17.44 320	37.87 330	22.43 321	50.09 320	27.13 319	38.96 332	40.93 344	19.99 318	24.74 321	44.82 332	60.36 353	46.84 325	65.68 348

SAMSARA	38.96 323	15.52 292	37.69 333	18.97 282	18.01 295	18.96 283	18.57 293	44.44 333	36.55 333	28.79 321	18.57 294	28.75 276	47.14 326	14.57 305	33.04 327	30.30 333	23.15 310	25.75 325	47.67 316	27.36 320	48.65 349	52.46 353	7.08 289	29.16 328	96.17 368	97.88 369	95.26 368	91.51 367

BEATNet-Init1	39.35 324	44.24 326	28.05 326	61.07 330	43.47 323	54.25 326	45.22 323	41.94 331	32.65 326	31.62 323	24.73 312	61.60 320	56.77 338	14.31 304	34.72 330	23.29 329	23.20 311	17.10 311	58.99 327	32.22 330	29.52 324	24.55 323	18.61 312	29.96 329	50.77 334	41.66 333	73.70 357	64.28 343

ELAS	39.51 325	44.81 327	36.19 330	58.45 329	46.13 325	54.45 328	50.25 327	40.44 329	31.78 323	26.02 315	32.54 328	65.46 330	42.57 323	21.53 316	27.48 322	21.05 326	35.00 325	22.52 322	45.69 315	24.31 315	35.29 328	28.06 327	19.96 317	31.99 333	53.74 339	45.14 338	63.62 343	62.25 337
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	39.74 326	44.04 325	36.66 331	58.11 328	45.19 324	56.14 329	49.43 326	39.73 327	29.65 317	26.32 316	34.68 331	71.94 340	42.73 324	22.07 317	28.13 323	21.12 327	35.53 326	23.10 324	44.80 311	24.70 316	36.32 330	28.59 328	19.83 316	33.58 334	51.38 336	43.13 335	64.47 344	61.73 335
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	40.74 327	50.99 330	26.61 324	65.46 333	47.50 328	60.25 332	71.20 334	32.04 311	27.03 313	21.32 304	20.18 302	68.40 336	50.11 329	93.54 341	22.55 306	20.81 324	50.95 340	35.07 335	69.93 339	28.39 323	27.82 322	23.29 321	21.06 319	21.07 315	29.02 308	21.57 287	35.78 310	58.02 333

LSM0	42.23 328	24.61 307	13.03 287	39.60 310	30.36 314	41.09 317	36.86 315	50.93 337	34.46 330	45.43 339	47.31 335	62.89 323	55.30 336	11.42 297	85.06 362	89.52 363	36.40 328	22.93 323	70.55 340	35.66 334	45.79 342	37.51 339	17.27 311	25.84 323	40.26 324	36.04 330	52.30 329	51.85 323

otaku	42.53 329	60.76 336	26.12 323	85.54 351	70.60 340	84.54 353	93.44 355	37.69 321	31.70 322	39.26 332	20.97 306	60.57 317	26.89 291	95.02 342	27.13 321	12.84 293	20.60 299	16.82 309	65.55 333	27.44 321	15.74 278	13.40 277	58.61 337	19.88 314	34.37 316	23.17 294	34.71 307	44.82 311

Ntro	44.96 330	61.36 338	27.27 325	85.34 350	71.49 341	84.40 352	94.06 356	47.80 334	36.31 332	40.39 334	33.41 329	65.57 332	23.58 285	95.42 343	29.82 325	13.96 306	23.52 314	17.09 310	66.20 334	31.33 328	17.22 286	13.73 279	60.12 338	21.16 316	36.19 321	31.98 322	40.20 316	45.09 312

ACVNet-4b	46.06 331	60.90 337	32.92 328	90.00 357	76.09 350	84.67 354	96.68 362	33.82 313	32.59 325	41.20 335	17.24 288	80.20 349	32.09 299	96.24 349	37.08 331	28.08 332	33.12 322	20.43 318	55.56 323	37.90 335	13.41 261	12.52 259	63.49 346	19.04 311	36.12 320	28.81 310	41.44 318	41.92 305

AMNet	47.83 332	50.28 329	48.32 337	49.27 321	46.57 327	59.06 331	53.92 329	21.22 290	35.36 331	31.59 322	66.41 348	69.82 338	12.21 271	54.08 330	44.47 333	55.40 347	56.24 345	57.04 354	48.21 318	48.59 337	56.86 354	49.60 350	11.74 301	47.76 339	44.74 331	51.79 347	57.49 336	63.38 341

ACVNet_1	49.61 333	64.75 339	40.30 334	86.63 353	72.69 343	85.53 356	95.02 357	58.49 342	29.66 318	43.47 338	50.49 338	66.34 334	57.87 339	95.90 345	34.54 329	15.19 313	37.38 329	28.28 327	57.74 325	31.14 326	27.97 323	20.60 313	63.71 347	28.64 327	43.64 329	29.72 314	35.84 311	38.01 299

MonStereo1	52.45 334	59.30 335	41.07 335	79.00 337	72.56 342	71.03 336	82.82 339	56.67 341	40.99 336	59.80 349	69.85 349	78.51 347	58.26 341	97.32 359	26.10 318	11.99 288	40.85 332	34.84 334	57.66 324	31.50 329	35.26 327	25.94 324	84.77 359	30.94 332	36.10 319	26.13 304	50.90 326	55.83 332

RainbowNet	54.35 335	67.68 340	45.83 336	91.40 358	75.14 348	90.62 363	95.07 358	39.32 326	32.73 327	45.43 339	31.22 327	72.72 341	57.93 340	96.79 352	69.96 347	46.59 342	35.94 327	30.28 332	78.27 351	55.58 343	23.73 315	16.75 298	65.53 348	33.78 335	40.70 325	33.59 325	45.00 323	49.95 320

MADNet+	54.49 336	36.29 321	65.28 355	55.46 325	52.71 332	44.78 321	41.01 320	61.36 344	51.38 341	53.83 344	37.45 332	76.28 344	63.97 343	33.78 324	63.96 345	50.01 344	54.97 344	50.48 346	69.76 338	52.44 339	48.80 350	42.65 346	51.91 334	47.05 338	75.18 357	70.10 357	57.84 337	62.60 340

SPS-STEREO	56.82 337	55.71 333	52.37 340	54.64 324	54.16 333	62.84 334	55.13 330	37.37 319	53.33 342	41.27 336	72.52 354	68.62 337	51.40 331	53.51 329	57.00 340	56.39 350	64.80 356	60.94 358	67.98 335	65.36 352	72.37 362	62.46 359	22.85 323	53.74 345	53.29 338	57.11 351	64.68 345	62.29 338
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	57.10 338	54.08 332	62.43 351	61.97 332	58.30 335	62.31 333	61.16 331	51.95 338	74.31 352	46.01 342	28.78 319	88.78 361	39.88 318	51.67 328	46.67 335	44.36 340	61.07 349	52.35 348	60.70 328	51.51 338	54.26 352	58.95 355	68.18 350	55.39 347	54.92 341	47.82 342	72.43 353	71.46 352

SGM+DAISY	57.17 339	56.10 334	53.57 341	57.66 327	54.81 334	66.87 335	62.17 332	41.35 330	46.50 338	41.67 337	74.58 355	65.22 328	55.77 337	55.63 332	59.11 344	56.13 348	64.44 355	58.92 357	64.63 332	60.40 348	66.26 358	59.91 356	29.65 330	50.56 341	53.16 337	55.58 349	67.40 347	65.61 347

ACVNet_2	59.14 340	74.57 342	58.41 347	88.79 354	81.19 353	87.39 360	96.11 360	66.30 346	42.46 337	52.85 343	49.00 336	79.04 348	70.67 346	96.49 350	54.14 339	40.62 337	41.93 333	28.82 329	77.71 348	42.88 336	33.06 326	24.05 322	62.12 339	53.57 344	55.32 342	32.47 323	51.92 328	54.99 331

IMH-64-1	61.05 341	75.17 343	52.05 338	80.74 339	74.47 345	80.23 343	84.86 341	77.30 350	64.62 344	37.02 328	59.82 341	62.46 321	80.47 357	96.83 354	53.09 337	41.27 338	49.54 336	35.71 337	72.68 342	54.81 341	39.90 333	32.50 332	62.43 340	50.78 342	67.42 350	39.74 331	57.43 334	65.04 345

IMH-64	61.05 341	75.17 343	52.05 338	80.74 339	74.47 345	80.23 343	84.86 341	77.30 350	64.62 344	37.02 328	59.82 341	62.46 321	80.47 357	96.83 354	53.09 337	41.27 338	49.54 336	35.71 337	72.68 342	54.81 341	39.90 333	32.50 332	62.43 340	50.78 342	67.42 350	39.74 331	57.43 334	65.04 345

WAO-7	61.94 343	71.56 341	62.05 350	65.75 334	69.41 338	56.14 329	62.30 333	81.67 357	78.25 355	59.05 348	70.90 351	65.32 329	71.06 347	54.89 331	84.81 361	76.94 360	44.67 334	35.13 336	80.44 356	69.59 357	43.32 340	33.82 335	15.00 306	80.05 365	55.99 343	65.94 356	56.44 333	61.89 336

IMH	63.17 344	76.33 346	54.19 343	81.33 341	74.21 344	82.68 347	84.99 343	77.65 352	66.35 347	38.15 331	59.93 343	66.09 333	82.64 360	96.82 353	57.26 341	45.43 341	50.76 339	36.87 339	75.77 346	59.41 347	39.97 335	32.67 334	62.53 342	54.62 346	71.08 353	48.54 343	61.52 339	67.92 351

PSMNet_ROB	63.62 345	80.93 354	61.11 349	82.06 344	75.91 349	85.66 357	87.87 348	55.78 340	75.75 353	71.00 355	64.08 346	73.73 343	72.13 350	95.50 344	58.85 343	37.29 335	53.04 342	39.79 340	73.04 344	65.57 353	41.57 339	29.13 329	63.35 345	48.54 340	63.40 348	42.46 334	73.36 355	46.75 316

TorneroNet-64	63.98 346	75.57 345	57.45 346	83.07 346	63.84 336	75.22 338	83.83 340	60.34 343	69.07 350	56.60 346	49.28 337	86.93 356	71.27 349	96.71 351	67.67 346	51.38 345	48.22 335	46.78 343	77.34 347	58.81 346	35.85 329	36.77 338	74.57 352	55.54 348	59.56 345	51.37 346	61.32 338	73.21 355

TorneroNet	66.86 347	77.92 347	64.47 353	86.31 352	69.64 339	77.67 339	87.13 347	62.93 345	69.96 351	65.69 352	55.78 340	86.74 355	68.24 344	96.86 356	71.17 348	51.97 346	49.62 338	51.28 347	78.97 352	62.59 350	41.20 338	43.42 347	76.92 354	56.82 349	60.62 346	49.22 344	70.01 351	71.97 353

PWCK	68.06 348	90.32 365	62.85 352	92.90 361	74.77 347	85.41 355	76.65 336	74.89 349	65.35 346	71.52 356	69.97 350	81.47 350	71.14 348	71.79 335	46.18 334	38.78 336	68.69 358	46.54 342	93.69 364	65.23 351	57.46 355	44.21 348	79.49 355	69.69 357	65.76 349	45.15 339	63.32 342	64.29 344

WAO-6	68.18 349	78.62 349	60.45 348	81.47 342	80.21 352	78.03 340	86.47 346	81.52 356	68.87 349	68.29 354	71.35 353	61.49 319	84.91 361	95.96 346	78.72 354	62.22 352	53.84 343	48.88 344	68.32 336	58.39 345	56.45 353	52.29 352	50.11 333	58.70 350	72.40 354	47.10 341	68.20 348	67.47 350

LRCNet_RVC	69.74 350	79.46 351	53.69 342	96.11 364	97.26 366	94.74 365	90.34 349	72.38 348	49.04 340	99.83 368	80.72 359	96.25 367	77.47 354	98.06 365	48.64 336	32.44 334	80.71 363	66.45 360	96.37 365	73.47 358	48.44 346	39.97 342	96.08 365	64.40 353	37.45 322	24.93 302	46.64 324	41.61 303

MFMNet_re	70.27 351	82.01 356	76.70 361	77.50 336	69.21 337	82.82 348	76.83 337	52.08 339	54.81 343	54.70 345	71.11 352	73.65 342	51.71 332	66.06 333	82.43 360	83.60 362	80.08 362	78.18 362	72.22 341	69.01 356	75.33 363	74.67 361	46.87 332	60.21 351	61.36 347	63.27 355	73.39 356	87.35 366

LVE	70.38 352	79.61 352	68.21 356	93.13 362	87.94 357	82.93 349	96.82 364	84.07 360	66.67 348	72.97 357	77.65 357	62.91 324	87.99 364	97.67 363	57.99 342	47.05 343	56.55 346	54.10 351	81.20 357	62.03 349	46.12 345	40.51 343	79.82 356	70.89 359	69.16 352	49.89 345	72.97 354	53.29 325

notaker	72.10 353	79.09 350	56.44 345	85.07 349	83.21 354	82.55 346	91.79 352	87.64 363	82.49 362	60.50 350	86.23 361	71.48 339	80.31 356	96.91 357	79.38 355	62.10 351	62.46 353	50.18 345	82.33 358	67.72 355	53.81 351	48.46 349	74.10 351	68.81 356	58.80 344	54.11 348	68.79 350	71.97 353

ktn	74.27 354	80.09 353	54.40 344	81.87 343	88.84 359	79.49 342	90.90 350	90.82 365	91.54 363	57.18 347	91.65 365	65.50 331	68.85 345	97.45 361	76.39 351	65.35 354	66.98 357	57.15 355	79.45 354	66.06 354	62.65 357	60.72 358	67.84 349	66.33 354	75.83 360	62.37 354	78.26 362	81.20 363

WAO-8	74.52 355	84.05 359	73.61 359	89.74 355	89.50 361	89.28 361	92.75 353	80.78 354	78.43 356	76.10 359	62.95 344	83.35 351	72.81 351	96.06 347	79.78 357	69.03 357	61.26 350	52.86 349	77.93 349	77.15 361	48.50 347	37.70 340	62.77 343	73.06 360	75.75 358	70.20 358	78.12 360	78.55 358

Venus	74.52 355	84.05 359	73.61 359	89.79 356	89.50 361	89.28 361	92.75 353	80.78 354	78.43 356	76.10 359	62.95 344	83.35 351	72.81 351	96.06 347	79.78 357	69.03 357	61.26 350	52.86 349	77.93 349	77.15 361	48.50 347	37.70 340	62.77 343	73.06 360	75.75 358	70.20 358	78.12 360	78.55 358

UNDER WATER-64	76.24 357	82.20 357	72.56 357	91.75 359	87.39 356	85.91 358	96.79 363	83.59 358	77.05 354	79.27 361	85.20 360	87.22 357	77.06 353	97.41 360	74.25 349	56.13 348	62.80 354	56.62 353	74.95 345	54.04 340	46.06 344	53.11 354	90.69 362	73.40 362	78.25 363	81.35 364	68.54 349	84.99 365

UNDER WATER	76.47 358	84.86 362	73.17 358	92.09 360	84.39 355	85.98 359	95.08 359	80.50 353	78.58 358	76.05 358	77.21 356	88.36 359	78.28 355	97.23 358	79.68 356	64.18 353	62.42 352	56.61 352	79.02 353	57.51 344	45.78 341	49.93 351	87.98 361	76.69 364	77.47 361	79.88 362	71.14 352	84.72 364

Dean	78.10 359	84.07 361	77.79 362	97.36 365	96.41 365	97.23 366	97.23 365	85.94 362	82.02 360	89.02 363	78.94 358	89.52 363	86.62 362	98.39 366	78.24 353	66.19 355	59.02 348	58.04 356	91.39 362	80.44 364	46.00 343	34.43 337	80.10 357	75.71 363	74.91 355	56.61 350	85.57 365	61.37 334

HanzoNet	79.67 360	82.95 358	64.80 354	84.96 348	88.06 358	83.31 350	90.90 350	93.49 366	91.90 365	61.69 351	89.44 363	83.67 353	87.05 363	98.05 364	75.40 350	66.41 356	75.66 359	73.33 361	87.74 360	75.19 359	71.87 360	71.17 360	75.44 353	68.47 355	77.89 362	71.87 360	79.93 363	80.34 361

JetRed	79.74 361	84.86 362	84.75 364	83.33 347	79.63 351	84.29 351	86.00 345	83.83 359	82.27 361	68.23 353	65.65 347	91.60 364	40.25 319	78.81 336	82.00 359	82.38 361	79.66 361	86.71 366	80.09 355	75.66 360	89.92 364	87.35 363	87.58 360	70.70 358	75.09 356	80.20 363	82.83 364	79.20 360

KSHMR	85.25 362	95.47 366	88.23 365	95.51 363	93.44 364	93.00 364	96.39 361	88.80 364	81.10 359	87.36 362	90.72 364	84.93 354	80.59 359	97.47 362	94.10 363	89.78 364	75.93 360	78.41 363	88.41 361	85.57 365	68.86 359	60.56 357	91.20 363	85.71 366	80.53 364	75.42 361	75.94 358	78.30 356

MADNet++	89.62 363	89.02 364	93.74 367	82.65 345	93.38 363	79.29 341	85.77 344	84.10 361	91.85 364	96.66 365	97.66 366	87.95 358	93.41 365	67.66 334	95.69 364	98.91 366	94.93 365	85.95 364	92.39 363	97.70 366	96.25 366	98.23 366	84.22 358	96.79 367	80.90 365	87.45 366	86.71 366	80.38 362

PML	97.97 364	100.00 370	89.93 366	100.00 366	100.00 367	100.00 367	99.54 367	100.00 370	99.69 368	100.00 369	98.27 367	99.94 369	100.00 370	99.54 367	97.52 366	96.07 365	93.74 364	86.07 365	100.00 369	99.13 368	96.78 367	93.32 364	99.00 366	99.26 369	97.52 370	99.99 371	100.00 371	99.98 371

MEDIAN_ROB	98.43 365	99.54 367	99.16 368	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 368	99.70 369	99.01 367	100.00 369	99.99 370	98.84 368	97.69 366	99.96 368	99.68 367	99.02 367	99.14 366	99.20 367	99.95 368	98.84 367	95.69 365	97.89 365	100.00 367	98.43 368	90.88 366	94.63 367	93.09 367	97.19 369

AVERAGE_ROB	99.48 366	100.00 370	99.91 370	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 368	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 371	100.00 370	100.00 370	100.00 369	99.90 369	99.93 369	100.00 370	100.00 371	100.00 369	100.00 369	99.13 369	99.79 368	100.00 367	100.00 371	96.67 369	96.93 368	97.20 370	96.60 368

HaxPig	99.51 367	100.00 370	99.60 369	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 368	100.00 370	99.98 369	100.00 369	100.00 371	100.00 370	99.98 369	100.00 369	99.78 368	99.77 368	99.99 369	99.81 368	100.00 369	100.00 369	98.91 368	98.48 367	100.00 367	99.99 370	94.94 367	99.72 370	96.77 369	99.19 370

DPSMNet_ROB	99.77 368	99.92 368	100.00 371	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 368	99.68 367	100.00 370	99.55 366	99.83 368	95.84 366	99.58 368	100.00 369	99.97 370	100.00 370	99.97 367	99.99 369	99.86 367	100.00 369	99.87 370	99.81 369	100.00 367	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 372

DGTPSM_ROB	99.77 368	99.92 368	100.00 371	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 368	99.68 367	100.00 370	99.55 366	99.83 368	95.82 365	99.57 367	100.00 369	99.97 370	100.00 370	99.97 367	99.99 369	99.82 366	100.00 369	99.87 370	99.81 369	100.00 367	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 372

FlowAnything	100.00 370	100.00 370	100.00 371	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 368	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 371	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 372	100.00 370	100.00 370	100.00 371	100.00 369	100.00 369	100.00 372	100.00 371	100.00 367	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 372

CasAABBNet	100.00 370	100.00 370	100.00 371	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 368	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 371	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 372	100.00 370	100.00 370	100.00 371	100.00 369	100.00 369	100.00 372	100.00 371	100.00 367	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 372

DPSM_ROB	100.00 370	100.00 370	100.00 371	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 368	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 371	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 372	100.00 370	100.00 370	100.00 371	100.00 369	100.00 369	100.00 372	100.00 371	100.00 367	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 372

DPSM	100.00 370	100.00 370	100.00 371	100.00 366	100.00 367	100.00 367	100.00 368	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 371	100.00 370	100.00 370	100.00 369	100.00 372	100.00 370	100.00 370	100.00 371	100.00 369	100.00 369	100.00 372	100.00 371	100.00 367	100.00 371	100.00 371	100.00 372	100.00 371	100.00 372

GS-Stereo																							0.18 48	0.10 30	0.45 38	0.09 26	1.13 27	0.02 20

FSD		7.48 247	7.22 247	8.08 235	7.84 252	6.71 225	11.69 271	20.66 285	1.28 140	18.19 292	5.67 177			11.03 296	12.67 233	14.67 310			16.66 225	8.58 253				7.42 268	17.32 265	16.38 253	17.96 263	18.64 236

STTRV1_RVC		19.97 300	10.67 271	33.47 304	19.16 298	29.14 301	22.50 304	30.89 310	29.30 314	24.44 311	23.80 310	42.62 293	41.42 320	47.96 326		12.08 289	57.30 347	13.89 299		29.86 325	59.34 356			42.07 337	27.16 301	57.60 352	35.14 309	62.45 339

DPSimNet_ROB		78.09 348	80.48 363	79.44 338	89.46 360	80.69 345	81.30 338	70.52 347	95.56 366	96.19 364	86.61 362	88.60 360	60.42 342	93.22 340	77.85 352	70.57 359		65.68 359	83.41 359	78.36 363	72.32 361	79.68 362	91.44 364	62.45 352		83.11 365	77.62 359	78.51 357

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