Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

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

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

LACA2	0.10 3	0.06 3	0.07 24	0.06 21	0.05 11	0.07 14	0.06 39	0.05 3	0.07 21	0.07 28	0.02 4	0.11 23	0.04 3	0.04 3	0.65 8	0.36 47	0.08 3	0.08 11	0.11 13	0.06 3	0.09 3	0.12 4	0.03 3	0.04 3	0.08 5	0.07 7	0.09 6	0.06 6

CoSv	0.10 3	0.11 43	0.07 24	0.05 8	0.05 11	0.09 32	0.04 4	0.08 24	0.06 11	0.06 20	0.03 6	0.09 11	0.04 3	0.04 3	0.54 4	0.35 42	0.13 27	0.07 7	0.13 20	0.06 3	0.14 14	0.11 3	0.03 3	0.06 20	0.12 43	0.07 7	0.11 10	0.06 6

BridgeDepth	0.11 5	0.08 22	0.07 24	0.06 21	0.06 24	0.07 14	0.05 19	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.03 6	0.13 37	0.04 3	0.05 8	0.71 11	0.36 47	0.08 3	0.08 11	0.13 20	0.06 3	0.12 8	0.13 5	0.03 3	0.04 3	0.09 16	0.09 17	0.12 18	0.07 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA1	0.12 6	0.09 28	0.08 33	0.06 21	0.09 55	0.07 14	0.07 43	0.06 6	0.10 47	0.07 28	0.05 14	0.11 23	0.07 33	0.08 34	0.67 9	0.42 71	0.10 10	0.11 28	0.12 18	0.07 7	0.13 12	0.16 7	0.04 6	0.08 39	0.10 25	0.10 27	0.13 29	0.09 40

DispViT+	0.13 7	0.09 28	0.09 36	0.10 63	0.10 61	0.07 14	0.08 58	0.08 24	0.10 47	0.09 46	0.09 43	0.11 23	0.07 33	0.07 25	0.76 18	0.29 23	0.09 7	0.12 31	0.13 20	0.10 13	0.13 12	0.19 8	0.05 20	0.11 61	0.10 25	0.15 66	0.12 18	0.13 59

Pointernet	0.13 7	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.07 14	0.31 190	0.06 6	0.04 3	0.05 8	0.06 19	0.08 4	0.04 3	0.06 14	0.60 5	0.38 59	0.11 16	0.06 3	0.10 8	0.16 46	0.10 4	0.72 77	0.04 6	0.05 10	0.07 3	0.06 3	0.13 29	0.08 31

PointNet	0.14 9	0.09 28	0.09 36	0.06 21	0.05 11	0.09 32	0.16 125	0.11 54	0.07 21	0.10 54	0.08 33	0.10 16	0.07 33	0.16 91	0.53 3	0.20 3	0.18 52	0.06 3	0.22 50	0.14 35	0.17 23	0.26 15	0.08 45	0.07 31	0.11 35	0.20 96	0.20 70	0.10 48

LACA3	0.14 9	0.10 35	0.09 36	0.07 38	0.08 48	0.09 32	0.12 85	0.07 16	0.10 47	0.08 38	0.06 19	0.14 45	0.07 33	0.08 34	0.83 21	0.37 52	0.10 10	0.11 28	0.17 36	0.09 10	0.16 18	0.19 8	0.04 6	0.09 48	0.12 43	0.10 27	0.14 36	0.12 56

MatchStereo	0.14 9	0.10 35	0.09 36	0.05 8	0.09 55	0.08 25	0.06 39	0.08 24	0.12 64	0.04 4	0.07 26	0.08 4	0.10 56	0.09 44	0.85 23	0.25 13	0.13 27	0.12 31	0.11 13	0.10 13	0.18 27	0.28 19	0.05 20	0.11 61	0.11 35	0.11 38	0.12 18	0.09 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.14 9	0.07 9	0.06 18	0.06 21	0.05 11	0.06 9	0.05 19	0.08 24	0.09 40	0.06 20	0.09 43	0.08 4	0.07 33	0.07 25	1.22 66	0.24 7	0.11 16	0.10 22	0.10 8	0.14 35	0.12 8	0.28 19	0.05 20	0.05 10	0.09 16	0.11 38	0.12 18	0.09 40

CroCo-Stereo Lap2	0.14 9	0.08 22	0.05 8	0.05 8	0.06 24	0.05 3	0.04 4	0.08 24	0.06 11	0.11 59	0.03 6	0.14 45	0.07 33	0.08 34	0.94 32	0.36 47	0.12 20	0.10 22	0.13 20	0.07 7	0.30 63	0.23 13	0.04 6	0.07 31	0.12 43	0.11 38	0.11 10	0.08 31

CroCo-Stereo	0.14 9	0.07 9	0.05 8	0.05 8	0.05 11	0.05 3	0.04 4	0.08 24	0.06 11	0.06 20	0.01 3	0.11 23	0.07 33	0.07 25	1.09 43	0.38 59	0.13 27	0.10 22	0.17 36	0.06 3	0.26 53	0.24 14	0.04 6	0.06 20	0.11 35	0.09 17	0.11 10	0.07 17
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
quiztm	0.15 15	0.07 9	0.06 18	0.05 8	0.04 4	0.09 32	0.04 4	0.06 6	0.05 6	0.04 4	0.05 14	0.09 11	0.05 9	0.56 263	0.87 25	0.32 31	0.09 7	0.07 7	0.09 4	0.10 13	0.10 4	0.32 30	0.42 263	0.05 10	0.08 5	0.06 3	0.12 18	0.06 6

StereoVision	0.15 15	0.10 35	0.07 24	0.06 21	0.07 34	0.07 14	0.07 43	0.10 50	0.13 75	0.09 46	0.07 26	0.16 52	0.08 42	0.11 54	0.75 17	0.29 23	0.15 35	0.13 39	0.17 36	0.10 13	0.23 45	0.22 12	0.04 6	0.09 48	0.15 60	0.13 56	0.19 65	0.16 74

BridgeDepth_RVC	0.16 17	0.13 56	0.10 53	0.08 47	0.10 61	0.10 37	0.08 58	0.12 57	0.12 64	0.10 54	0.08 33	0.12 33	0.09 48	0.08 34	0.89 27	0.34 40	0.11 16	0.12 31	0.21 46	0.11 18	0.17 23	0.19 8	0.06 29	0.09 48	0.14 50	0.17 78	0.15 44	0.17 81
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.16 17	0.09 28	0.05 8	0.05 8	0.06 24	0.06 9	0.04 4	0.09 44	0.06 11	0.09 46	0.02 4	0.16 52	0.11 62	0.07 25	1.00 33	0.45 86	0.15 35	0.12 31	0.16 35	0.09 10	0.30 63	0.37 37	0.04 6	0.09 48	0.14 50	0.11 38	0.12 18	0.09 40

qqai	0.17 19	0.07 9	0.07 24	0.05 8	0.04 4	0.07 14	0.04 4	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 26	0.08 4	0.08 42	0.06 14	2.17 169	0.32 31	0.18 52	0.06 3	0.11 13	0.11 18	0.11 6	0.26 15	0.04 6	0.04 3	0.08 5	0.07 7	0.09 6	0.06 6

MLG-Stereo	0.17 19	0.07 9	0.04 3	0.04 3	0.05 11	0.27 182	0.04 4	0.06 6	0.06 11	0.07 28	0.04 9	0.09 11	0.05 9	0.06 14	1.29 77	0.71 166	0.12 20	0.09 20	0.28 66	0.17 50	0.25 50	0.30 23	0.04 6	0.04 3	0.08 5	0.06 3	0.11 10	0.07 17

ProNet	0.17 19	0.07 9	0.09 36	0.06 21	0.04 4	0.10 37	0.66 271	0.07 16	0.04 3	0.04 4	0.12 64	0.07 3	0.04 3	0.30 182	0.74 13	0.47 101	0.27 95	0.09 20	0.11 13	0.13 29	0.17 23	0.47 50	0.09 55	0.08 39	0.10 25	0.06 3	0.11 10	0.06 6

TDLM	0.17 19	0.14 64	0.14 97	0.11 72	0.14 92	0.11 43	0.11 79	0.15 66	0.12 64	0.09 46	0.21 116	0.20 72	0.11 62	0.12 62	0.61 6	0.20 3	0.20 60	0.15 51	0.13 20	0.11 18	0.15 17	0.37 37	0.10 66	0.11 61	0.12 43	0.16 69	0.16 49	0.16 74

DEFOM-Stereo	0.18 23	0.12 50	0.09 36	0.09 56	0.08 48	0.11 43	0.05 19	0.10 50	0.08 35	0.08 38	0.11 58	0.13 37	0.06 21	0.08 34	1.28 75	0.38 59	0.17 44	0.14 41	0.21 46	0.12 23	0.32 69	0.35 34	0.08 45	0.07 31	0.14 50	0.13 56	0.26 93	0.13 59

RAStereo	0.18 23	0.12 50	0.08 33	0.06 21	0.08 48	0.07 14	0.05 19	0.10 50	0.07 21	0.20 83	0.04 9	0.16 52	0.06 21	0.09 44	1.13 52	0.35 42	0.18 52	0.13 39	0.24 52	0.08 9	0.52 120	0.30 23	0.05 20	0.09 48	0.14 50	0.11 38	0.13 29	0.11 53

RAFT	0.18 23	0.07 9	0.10 53	0.08 47	0.04 4	0.24 162	0.27 181	0.19 78	0.07 21	0.13 63	0.08 33	0.13 37	0.06 21	0.11 54	1.18 59	0.29 23	0.17 44	0.08 11	0.14 28	0.21 74	0.16 18	0.33 32	0.04 6	0.07 31	0.16 68	0.15 66	0.21 75	0.16 74

delet	0.18 23	0.14 64	0.13 77	0.12 81	0.12 74	0.13 65	0.10 76	0.12 57	0.10 47	0.15 67	0.12 64	0.18 60	0.10 56	0.12 62	1.14 53	0.24 7	0.17 44	0.14 41	0.13 20	0.12 23	0.18 27	0.33 32	0.09 55	0.11 61	0.14 50	0.12 49	0.21 75	0.14 66

AANet_RVC	0.18 23	0.13 56	0.13 77	0.10 63	0.16 114	0.08 25	0.13 92	0.14 63	0.15 88	0.13 63	0.12 64	0.13 37	0.11 62	0.11 54	0.90 29	0.25 13	0.18 52	0.17 62	0.20 41	0.16 46	0.18 27	0.21 11	0.11 80	0.12 71	0.16 68	0.16 69	0.22 80	0.23 113

VIP-Stereo	0.19 28	0.11 43	0.12 67	0.08 47	0.07 34	0.08 25	0.05 19	0.11 54	0.08 35	0.09 46	0.12 64	0.20 72	0.06 21	0.07 25	0.89 27	0.43 76	0.19 57	0.14 41	0.20 41	0.18 52	0.22 43	0.84 90	0.06 29	0.10 54	0.13 48	0.11 38	0.14 36	0.13 59

MM-Stereo_test3	0.19 28	0.08 22	0.05 8	0.06 21	0.04 4	0.05 3	0.03 3	0.09 44	0.07 21	0.07 28	0.04 9	0.10 16	0.04 3	0.11 54	0.80 19	0.63 149	0.15 35	0.25 122	0.12 18	0.34 135	0.11 6	1.28 147	0.31 236	0.04 3	0.08 5	0.08 14	0.16 49	0.07 17

MLG-Stereo_test1	0.20 30	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 11	0.36 230	0.04 4	0.06 6	0.07 21	0.07 28	0.04 9	0.10 16	0.05 9	0.06 14	1.43 91	0.69 160	0.12 20	0.10 22	0.29 72	0.18 52	0.24 47	0.96 105	0.04 6	0.04 3	0.08 5	0.07 7	0.12 18	0.07 17

LG-Stereo	0.20 30	0.07 9	0.05 8	0.06 21	0.07 34	0.21 133	0.05 19	0.09 44	0.12 64	0.09 46	0.32 186	0.16 52	0.05 9	0.06 14	1.52 102	0.52 116	0.12 20	0.12 31	0.26 59	0.36 143	0.22 43	0.30 23	0.13 102	0.05 10	0.10 25	0.12 49	0.12 18	0.07 17

AIO-test2	0.20 30	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 48	0.08 25	0.06 39	0.06 6	0.07 21	0.05 8	0.08 33	0.10 16	0.05 9	0.04 3	1.46 95	1.01 216	0.15 35	0.08 11	0.09 4	0.20 64	0.14 14	1.03 119	0.05 20	0.08 39	0.09 16	0.07 7	0.07 3	0.06 6

iRaftStereo_RVC	0.20 30	0.15 67	0.12 67	0.10 63	0.11 69	0.10 37	0.07 43	0.17 70	0.09 40	0.15 67	0.15 84	0.18 60	0.09 48	0.17 99	0.63 7	0.28 20	0.25 81	0.14 41	0.21 46	0.21 74	0.36 77	0.86 94	0.08 45	0.10 54	0.15 60	0.12 49	0.19 65	0.13 59

AdaDepth	0.21 34	0.11 43	0.07 24	0.07 38	0.08 48	0.17 103	0.05 19	0.08 24	0.08 35	0.06 20	0.08 33	0.11 23	0.06 21	0.11 54	1.25 72	0.60 138	0.14 31	0.12 31	0.25 56	0.29 114	0.19 32	1.07 124	0.05 20	0.06 20	0.10 25	0.11 38	0.17 55	0.11 53

DFGA-Net	0.21 34	0.17 77	0.10 53	0.13 91	0.09 55	0.11 43	0.09 70	0.19 78	0.10 47	0.28 115	0.11 58	0.18 60	0.09 48	0.13 65	1.05 35	0.28 20	0.23 67	0.15 51	0.31 79	0.15 40	0.29 60	0.50 54	0.08 45	0.18 123	0.16 68	0.13 56	0.35 119	0.15 68

TS12	0.22 36	0.13 56	0.12 67	0.10 63	0.12 74	0.13 65	0.13 92	0.17 70	0.10 47	0.08 38	0.14 80	0.18 60	0.10 56	0.10 48	1.65 120	0.51 112	0.15 35	0.14 41	0.26 59	0.12 23	0.28 58	0.29 21	0.08 45	0.13 75	0.20 93	0.14 62	0.20 70	0.19 89

TS	0.22 36	0.13 56	0.12 67	0.10 63	0.12 74	0.13 65	0.13 92	0.17 70	0.10 47	0.08 38	0.14 80	0.18 60	0.10 56	0.10 48	1.65 120	0.51 112	0.15 35	0.14 41	0.26 59	0.12 23	0.28 58	0.29 21	0.08 45	0.13 75	0.20 93	0.14 62	0.20 70	0.19 89

NLCSM	0.22 36	0.06 3	0.04 3	0.05 8	0.04 4	0.06 9	0.05 19	0.09 44	1.10 313	0.05 8	0.58 230	0.08 4	1.65 303	0.05 8	0.74 13	0.24 7	0.08 3	0.06 3	0.08 3	0.13 29	0.12 8	0.26 15	0.04 6	0.05 10	0.07 3	0.10 27	0.08 4	0.05 3

MonStereo	0.22 36	0.08 22	0.07 24	0.06 21	0.07 34	0.05 3	0.05 19	0.06 6	0.07 21	0.07 28	0.07 26	0.10 16	0.06 21	0.08 34	1.22 66	0.89 201	0.12 20	0.18 69	0.22 50	0.49 209	0.27 56	1.04 122	0.05 20	0.04 3	0.11 35	0.10 27	0.14 36	0.11 53

AASNet	0.22 36	0.18 84	0.13 77	0.14 96	0.15 98	0.16 94	0.14 106	0.17 70	0.09 40	0.15 67	0.16 95	0.16 52	0.10 56	0.15 78	1.23 68	0.23 5	0.18 52	0.16 58	0.17 36	0.14 35	0.20 37	0.80 85	0.10 66	0.13 75	0.15 60	0.14 62	0.18 59	0.13 59

WQFJX1	0.23 41	0.07 9	0.04 3	0.05 8	0.05 11	0.05 3	0.04 4	0.08 24	1.16 316	0.05 8	0.62 235	0.08 4	1.74 304	0.05 8	0.70 10	0.26 15	0.09 7	0.07 7	0.09 4	0.09 10	0.12 8	0.30 23	0.06 29	0.05 10	0.08 5	0.10 27	0.12 18	0.06 6

MaDis-Stereo	0.23 41	0.17 77	0.11 61	0.07 38	0.11 69	0.08 25	0.07 43	0.13 59	0.10 47	0.19 79	0.10 48	0.20 72	0.09 48	0.14 73	1.08 40	0.40 66	0.24 71	0.18 69	0.54 157	0.12 23	0.51 117	0.45 48	0.07 40	0.13 75	0.20 93	0.23 107	0.21 75	0.24 118

AIO-test1	0.24 43	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.07 34	0.08 25	0.04 4	0.09 44	0.08 35	0.08 38	0.08 33	0.10 16	0.05 9	0.06 14	1.44 93	0.63 149	0.17 44	0.08 11	0.14 28	0.55 219	0.17 23	1.99 218	0.04 6	0.06 20	0.09 16	0.07 7	0.08 4	0.06 6

plain	0.24 43	0.21 124	0.13 77	0.11 72	0.15 98	0.11 43	0.08 58	0.21 87	0.12 64	0.23 87	0.09 43	0.30 117	0.12 73	0.17 99	1.07 37	0.46 94	0.25 81	0.23 106	0.29 72	0.14 35	0.55 130	0.57 59	0.08 45	0.19 145	0.19 88	0.17 78	0.20 70	0.21 104

RAFT_CTSACE	0.24 43	0.20 106	0.13 77	0.12 81	0.10 61	0.14 80	0.10 76	0.24 100	0.11 57	0.26 104	0.10 48	0.22 78	0.18 109	0.11 54	0.87 25	0.39 64	0.22 62	0.14 41	0.31 79	0.19 60	0.33 73	0.83 89	0.09 55	0.13 75	0.27 138	0.16 69	0.34 115	0.17 81

WQFJX	0.25 46	0.07 9	0.05 8	0.05 8	0.05 11	0.07 14	0.05 19	0.07 16	1.18 322	0.05 8	0.64 239	0.08 4	1.76 306	0.06 14	0.86 24	0.31 28	0.08 3	0.07 7	0.09 4	0.13 29	0.16 18	0.31 28	0.06 29	0.06 20	0.08 5	0.10 27	0.11 10	0.08 31

test_5	0.25 46	0.19 96	0.11 61	0.11 72	0.08 48	0.21 133	0.08 58	0.32 157	0.11 57	0.17 74	0.37 201	0.24 85	0.21 134	0.08 34	1.17 57	0.49 107	0.17 44	0.15 51	0.29 72	0.12 23	0.25 50	0.73 78	0.07 40	0.15 92	0.17 78	0.17 78	0.33 105	0.20 95

MMNet	0.25 46	0.15 67	0.12 67	0.14 96	0.14 92	0.13 65	0.14 106	0.16 67	0.12 64	0.13 63	0.15 84	0.22 78	0.09 48	0.18 114	2.41 183	0.26 15	0.19 57	0.17 62	0.20 41	0.15 40	0.21 41	0.40 39	0.10 66	0.14 83	0.15 60	0.16 69	0.28 99	0.16 74

WQFJA1	0.26 49	0.07 9	0.05 8	0.06 21	0.05 11	0.07 14	0.05 19	0.08 24	1.17 320	0.05 8	0.73 255	0.09 11	1.86 313	0.07 25	0.93 30	0.24 7	0.10 10	0.08 11	0.10 8	0.13 29	0.19 32	0.43 45	0.06 29	0.05 10	0.08 5	0.09 17	0.11 10	0.08 31

NLMM	0.26 49	0.07 9	0.05 8	0.06 21	0.05 11	0.07 14	0.05 19	0.08 24	1.17 320	0.05 8	0.73 255	0.09 11	1.86 313	0.07 25	0.93 30	0.24 7	0.10 10	0.08 11	0.10 8	0.13 29	0.19 32	0.43 45	0.06 29	0.05 10	0.08 5	0.09 17	0.11 10	0.08 31

LGtest1	0.26 49	0.15 67	0.12 67	0.10 63	0.15 98	0.35 226	0.07 43	0.14 63	0.13 75	0.12 62	0.34 192	0.16 52	0.13 78	0.10 48	1.57 106	0.61 140	0.23 67	0.24 113	0.29 72	0.25 102	0.33 73	0.64 67	0.08 45	0.12 71	0.16 68	0.13 56	0.19 65	0.15 68

MIF-Stereo (partial)	0.26 49	0.20 106	0.13 77	0.10 63	0.13 86	0.11 43	0.08 58	0.17 70	0.14 82	0.18 77	0.10 48	0.25 89	0.11 62	0.16 91	1.41 88	0.45 86	0.25 81	0.22 95	0.30 76	0.15 40	0.58 138	0.56 57	0.09 55	0.18 123	0.19 88	0.17 78	0.38 138	0.20 95

GMStereo	0.26 49	0.24 176	0.13 77	0.19 152	0.17 124	0.20 129	0.16 125	0.29 126	0.16 98	0.23 87	0.19 105	0.33 139	0.17 102	0.14 73	0.80 19	0.30 27	0.29 107	0.19 75	0.44 118	0.20 64	0.36 77	0.35 34	0.12 89	0.16 100	0.25 124	0.22 103	0.39 144	0.20 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CVANet_RVC	0.26 49	0.19 96	0.19 140	0.20 162	0.16 114	0.18 111	0.14 106	0.25 109	0.16 98	0.15 67	0.26 144	0.23 81	0.13 78	0.54 258	0.74 13	0.23 5	0.24 71	0.17 62	0.54 157	0.14 35	0.19 32	0.91 98	0.10 66	0.13 75	0.16 68	0.13 56	0.22 80	0.24 118

NLSM1	0.27 55	0.07 9	0.05 8	0.06 21	0.06 24	0.08 25	0.05 19	0.10 50	1.22 326	0.05 8	0.74 257	0.11 23	1.80 309	0.06 14	1.01 34	0.35 42	0.10 10	0.08 11	0.10 8	0.11 18	0.16 18	0.40 39	0.06 29	0.06 20	0.09 16	0.11 38	0.12 18	0.07 17

MM-Stereo_test1	0.27 55	0.11 43	0.07 24	0.06 21	0.04 4	0.05 3	0.04 4	0.08 24	0.06 11	0.07 28	0.04 9	0.10 16	0.05 9	0.19 120	1.07 37	1.14 234	0.24 71	0.30 159	0.13 20	0.64 240	0.14 14	1.42 165	0.46 272	0.06 20	0.09 16	0.34 182	0.13 29	0.06 6

UniTT-Stereo	0.27 55	0.16 73	0.11 61	0.09 56	0.11 69	0.11 43	0.07 43	0.16 67	0.11 57	0.21 84	0.10 48	0.29 108	0.16 94	0.26 158	1.56 103	0.47 101	0.25 81	0.19 75	0.64 185	0.15 40	0.59 143	0.44 47	0.10 66	0.16 100	0.18 82	0.22 103	0.16 49	0.17 81

UPFNet	0.27 55	0.18 84	0.20 145	0.18 141	0.19 145	0.19 118	0.15 120	0.22 90	0.17 114	0.23 87	0.19 105	0.23 81	0.14 85	0.26 158	1.70 130	0.29 23	0.24 71	0.21 85	0.25 56	0.18 52	0.24 47	0.40 39	0.14 122	0.17 118	0.19 88	0.20 96	0.39 144	0.19 89

NLMM1	0.28 59	0.08 22	0.05 8	0.05 8	0.05 11	0.06 9	0.04 4	0.08 24	1.31 329	0.06 20	0.65 241	0.11 23	1.82 312	0.07 25	1.08 40	0.37 52	0.10 10	0.08 11	0.11 13	0.17 50	0.26 53	0.49 53	0.06 29	0.07 31	0.10 25	0.10 27	0.14 36	0.07 17

RSM	0.28 59	0.09 28	0.09 36	0.07 38	0.06 24	0.14 80	0.05 19	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.08 33	0.13 37	0.06 21	0.04 3	0.74 13	0.27 17	0.24 71	0.10 22	0.14 28	0.35 140	0.20 37	3.91 337	0.12 89	0.07 31	0.10 25	0.11 38	0.14 36	0.07 17

RAFT+CT+SA	0.28 59	0.21 124	0.13 77	0.13 91	0.10 61	0.11 43	0.09 70	0.32 157	0.13 75	0.24 93	0.10 48	0.29 108	0.21 134	0.09 44	1.16 55	0.87 200	0.19 57	0.17 62	0.43 116	0.16 46	0.37 79	1.04 122	0.07 40	0.15 92	0.20 93	0.18 86	0.33 105	0.20 95

DMCA	0.28 59	0.17 77	0.16 110	0.13 91	0.14 92	0.13 65	0.16 125	0.18 77	0.15 88	0.19 79	0.18 97	0.28 103	0.12 73	0.15 78	2.01 157	0.60 138	0.33 142	0.45 250	0.24 52	0.15 40	0.29 60	0.30 23	0.13 102	0.14 83	0.18 82	0.17 78	0.21 75	0.17 81

LG-Stereo_L2	0.29 63	0.16 73	0.10 53	0.07 38	0.12 74	0.23 152	0.07 43	0.19 78	0.12 64	0.26 104	0.22 121	0.25 89	0.11 62	0.17 99	1.45 94	0.67 158	0.25 81	0.16 58	0.32 84	0.30 119	0.49 109	1.35 154	0.07 40	0.10 54	0.16 68	0.12 49	0.17 55	0.15 68

MLG-Stereo_test2	0.29 63	0.12 50	0.06 18	0.05 8	0.07 34	0.31 203	0.05 19	0.09 44	0.07 21	0.09 46	0.22 121	0.12 33	0.05 9	0.07 25	1.58 107	0.94 210	0.16 42	0.14 41	0.59 171	0.30 119	0.49 109	1.43 166	0.34 246	0.07 31	0.14 50	0.08 14	0.15 44	0.10 48

TestStereo	0.29 63	0.25 191	0.21 162	0.21 170	0.16 114	0.21 133	0.14 106	0.35 185	0.18 126	0.38 208	0.20 109	0.34 145	0.16 94	0.13 65	1.20 62	0.28 20	0.35 155	0.19 75	0.44 118	0.19 60	0.48 107	0.42 42	0.13 102	0.18 123	0.27 138	0.23 107	0.34 115	0.25 124

RSM++	0.30 66	0.10 35	0.09 36	0.08 47	0.07 34	0.11 43	0.06 39	0.08 24	0.07 21	0.06 20	0.08 33	0.14 45	0.07 33	0.04 3	0.71 11	0.27 17	0.22 62	0.11 28	0.15 32	0.52 213	0.24 47	4.18 342	0.15 134	0.12 71	0.13 48	0.10 27	0.14 36	0.08 31

TESTraft	0.30 66	0.22 141	0.15 103	0.11 72	0.12 74	0.11 43	0.11 79	0.24 100	0.15 88	0.25 98	0.12 64	0.29 108	0.23 147	0.16 91	1.32 81	0.80 184	0.23 67	0.17 62	0.52 144	0.20 64	0.39 88	0.76 81	0.09 55	0.15 92	0.22 110	0.25 122	0.48 191	0.23 113

LG-Stereo_L1	0.31 68	0.16 73	0.09 36	0.08 47	0.12 74	0.24 162	0.07 43	0.19 78	0.12 64	0.27 108	0.23 126	0.23 81	0.11 62	0.17 99	1.50 101	0.72 168	0.24 71	0.16 58	0.37 98	0.31 123	0.50 112	1.76 200	0.06 29	0.11 61	0.17 78	0.11 38	0.17 55	0.16 74

AIO-Stereo	0.31 68	0.09 28	0.09 36	0.08 47	0.06 24	0.13 65	0.04 4	0.05 3	0.05 6	0.05 8	0.06 19	0.12 33	0.06 21	0.05 8	1.41 88	0.40 66	0.58 257	0.10 22	0.24 52	0.99 297	0.16 18	2.98 290	0.13 102	0.06 20	0.09 16	0.10 27	0.13 29	0.06 6

TestStereo1	0.31 68	0.22 141	0.13 77	0.12 81	0.12 74	0.12 61	0.12 85	0.24 100	0.15 88	0.25 98	0.11 58	0.35 150	0.23 147	0.15 78	1.30 78	0.83 191	0.24 71	0.18 69	0.53 148	0.18 52	0.41 92	0.96 105	0.08 45	0.14 83	0.23 113	0.24 116	0.49 193	0.23 113

SA-5K	0.31 68	0.22 141	0.13 77	0.12 81	0.12 74	0.12 61	0.12 85	0.24 100	0.15 88	0.25 98	0.11 58	0.35 150	0.23 147	0.15 78	1.30 78	0.83 191	0.24 71	0.18 69	0.53 148	0.18 52	0.41 92	0.96 105	0.08 45	0.14 83	0.23 113	0.24 116	0.49 193	0.23 113

ARAFT	0.31 68	0.18 84	0.13 77	0.15 111	0.13 86	0.13 65	0.09 70	0.20 84	0.13 75	0.36 190	0.15 84	0.33 139	0.12 73	0.26 158	1.09 43	0.40 66	0.29 107	0.24 113	0.57 162	0.15 40	0.53 124	1.71 195	0.09 55	0.14 83	0.23 113	0.15 66	0.38 138	0.18 86

CFNet	0.31 68	0.23 162	0.20 145	0.25 198	0.23 187	0.19 118	0.21 152	0.30 135	0.17 114	0.28 115	0.23 126	0.38 165	0.21 134	0.22 136	1.67 123	0.27 17	0.29 107	0.21 85	0.28 66	0.21 74	0.37 79	0.48 52	0.13 102	0.18 123	0.29 160	0.29 155	0.38 138	0.32 160

GIP-stereo	0.32 74	0.12 50	0.09 36	0.07 38	0.06 24	0.23 152	0.10 76	0.08 24	0.06 11	0.08 38	0.09 43	0.11 23	0.06 21	0.13 65	1.83 141	1.28 247	0.15 35	0.24 113	0.21 46	0.55 219	0.23 45	2.33 252	0.05 20	0.07 31	0.11 35	0.12 49	0.17 55	0.07 17

UNet	0.32 74	0.21 124	0.20 145	0.19 152	0.20 157	0.21 133	0.16 125	0.27 111	0.17 114	0.29 121	0.21 116	0.26 95	0.18 109	0.57 272	1.91 145	0.32 31	0.28 102	0.23 106	0.31 79	0.21 74	0.37 79	0.32 30	0.16 148	0.21 168	0.22 110	0.25 122	0.44 176	0.26 133

HITNet	0.32 74	0.18 84	0.15 103	0.17 130	0.17 124	0.14 80	0.11 79	0.29 126	0.19 133	0.30 129	0.20 109	0.30 117	0.19 121	0.29 175	1.46 95	0.42 71	0.31 130	0.20 79	0.38 102	0.18 52	0.67 160	1.02 112	0.12 89	0.16 100	0.20 93	0.19 91	0.39 144	0.27 136
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HGLStereo	0.33 77	0.24 176	0.20 145	0.18 141	0.24 195	0.19 118	0.18 139	0.23 94	0.16 98	0.31 142	0.32 186	0.22 78	0.15 91	0.21 130	1.95 151	0.47 101	0.38 170	0.24 113	0.30 76	0.20 64	0.46 102	0.57 59	0.14 122	0.19 145	0.24 116	0.25 122	0.33 105	0.22 107

111111	0.34 78	0.08 22	0.06 18	0.06 21	0.07 34	0.10 37	0.05 19	0.06 6	0.07 21	0.03 3	0.06 19	0.14 45	0.06 21	0.10 48	1.72 131	0.76 173	0.12 20	0.22 95	0.39 106	1.06 305	0.62 152	2.06 226	0.81 310	0.05 10	0.08 5	0.07 7	0.10 9	0.05 3

Occ-G	0.34 78	0.14 64	0.10 53	0.09 56	0.09 55	0.13 65	0.07 43	0.08 24	0.06 11	0.05 8	0.14 80	0.11 23	0.06 21	0.06 14	1.60 113	0.58 131	0.13 27	0.37 214	0.84 215	0.61 229	0.26 53	2.35 254	0.67 295	0.08 39	0.10 25	0.09 17	0.18 59	0.09 40

SA	0.34 78	0.22 141	0.14 97	0.14 96	0.15 98	0.16 94	0.09 70	0.34 174	0.16 98	0.31 142	0.12 64	0.44 196	0.14 85	0.21 130	1.06 36	0.92 204	0.27 95	0.30 159	0.61 180	0.24 92	0.53 124	0.90 97	0.09 55	0.18 123	0.27 138	0.29 155	0.56 217	0.27 136

RASNet	0.34 78	0.21 124	0.22 177	0.19 152	0.19 145	0.18 111	0.15 120	0.31 146	0.19 133	0.32 155	0.20 109	0.26 95	0.19 121	0.25 152	1.16 55	0.66 156	0.28 102	0.19 75	0.28 66	0.16 46	0.68 161	1.10 127	0.12 89	0.24 200	0.24 116	0.25 122	0.46 182	0.44 205

GANet	0.34 78	0.18 84	0.21 162	0.18 141	0.18 135	0.27 182	0.17 131	0.30 135	0.13 75	0.19 79	0.92 280	0.45 202	0.43 248	0.19 120	0.84 22	0.24 7	0.46 215	0.25 122	0.20 41	0.18 52	0.32 69	1.60 184	0.13 102	0.14 83	0.62 280	0.14 62	0.20 70	0.18 86

DISCO	0.34 78	0.24 176	0.17 120	0.19 152	0.21 168	0.24 162	0.33 196	0.21 87	0.21 151	0.35 174	0.26 144	0.25 89	0.17 102	0.19 120	2.16 167	0.37 52	0.30 124	0.22 95	0.44 118	0.23 88	0.31 67	0.71 75	0.15 134	0.18 123	0.24 116	0.23 107	0.40 150	0.25 124

PDISCO_ROB	0.34 78	0.24 176	0.21 162	0.22 179	0.20 157	0.19 118	0.42 222	0.24 100	0.19 133	0.29 121	0.27 155	0.25 89	0.18 109	0.18 114	1.28 75	0.45 86	0.32 134	0.33 179	0.41 111	0.26 107	0.55 130	0.70 73	0.14 122	0.21 168	0.32 183	0.30 163	0.55 215	0.31 155

G2L-Stereo	0.35 85	0.23 162	0.16 110	0.18 141	0.23 187	0.17 103	0.15 120	0.27 111	0.16 98	0.30 129	0.25 137	0.30 117	0.22 139	0.29 175	2.70 196	0.32 31	0.29 107	0.20 79	0.35 92	0.19 60	0.47 105	0.60 65	0.16 148	0.17 118	0.25 124	0.30 163	0.41 153	0.24 118

raft+_RVC	0.35 85	0.19 96	0.16 110	0.15 111	0.16 114	0.13 65	0.22 156	0.30 135	0.14 82	0.28 115	0.18 97	0.28 103	0.11 62	0.19 120	1.09 43	0.79 179	0.26 91	0.17 62	0.45 127	0.42 173	0.50 112	2.07 228	0.10 66	0.14 83	0.21 100	0.18 86	0.26 93	0.20 95

MoCha-V2	0.36 87	0.10 35	0.09 36	0.06 21	0.07 34	0.17 103	0.05 19	0.07 16	0.04 3	0.07 28	0.08 33	0.12 33	0.16 94	0.05 8	2.33 182	0.49 107	0.12 20	0.56 285	0.14 28	1.01 301	0.18 27	3.35 307	0.04 6	0.05 10	0.10 25	0.09 17	0.09 6	0.05 3

HCRNet	0.36 87	0.24 176	0.13 77	0.26 208	0.12 74	0.18 111	0.13 92	0.20 84	0.09 40	0.54 255	0.20 109	0.29 108	0.11 62	0.14 73	3.99 243	0.31 28	0.24 71	0.15 51	0.26 59	0.13 29	0.27 56	0.58 61	0.13 102	0.11 61	0.14 50	0.16 69	0.37 133	0.15 68

DSFCA	0.36 87	0.25 191	0.21 162	0.21 170	0.26 207	0.23 152	0.27 181	0.23 94	0.21 151	0.22 85	0.27 155	0.26 95	0.16 94	0.15 78	1.69 129	0.64 152	0.29 107	0.27 136	0.32 84	0.24 92	0.46 102	0.81 88	0.18 165	0.21 168	0.28 149	0.29 155	0.57 224	0.45 209

DLCB_ROB	0.36 87	0.25 191	0.24 191	0.22 179	0.24 195	0.22 143	0.31 190	0.28 118	0.23 167	0.31 142	0.34 192	0.35 150	0.26 160	0.33 199	1.24 69	0.35 42	0.34 150	0.28 146	0.31 79	0.22 85	0.59 143	0.80 85	0.21 186	0.24 200	0.48 253	0.37 197	0.38 138	0.45 209

DepthFocus	0.37 91	0.16 73	0.13 77	0.14 96	0.11 69	0.11 43	0.09 70	0.28 118	0.21 151	0.27 108	0.12 64	0.31 122	0.29 179	0.15 78	1.15 54	0.86 198	0.43 198	0.26 130	0.35 92	0.43 178	1.53 268	1.49 171	0.14 122	0.15 92	0.18 82	0.17 78	0.24 83	0.25 124

S2M2_XL	0.37 91	0.15 67	0.17 120	0.10 63	0.13 86	0.14 80	0.15 120	0.29 126	0.19 133	0.27 108	0.13 71	0.37 161	0.34 207	0.13 65	1.19 61	0.78 177	0.48 228	0.43 240	0.28 66	0.21 74	1.51 260	1.34 153	0.13 102	0.15 92	0.19 88	0.16 69	0.24 83	0.24 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.37 91	0.22 141	0.15 103	0.14 96	0.13 86	0.11 43	0.12 85	0.21 87	0.12 64	0.18 77	0.13 71	0.21 76	0.16 94	0.13 65	4.27 248	0.35 42	0.28 102	0.22 95	0.35 92	0.20 64	0.41 92	0.75 79	0.12 89	0.16 100	0.20 93	0.17 78	0.27 98	0.21 104

iinet-f	0.37 91	0.24 176	0.18 130	0.20 162	0.15 98	0.22 143	0.19 143	0.22 90	0.16 98	0.38 208	0.39 205	0.27 99	0.23 147	0.17 99	1.98 154	0.49 107	0.31 130	0.21 85	0.69 195	0.36 143	0.50 112	0.92 99	0.15 134	0.18 123	0.27 138	0.20 96	0.46 182	0.26 133

IER	0.37 91	0.19 96	0.17 120	0.17 130	0.16 114	0.18 111	0.18 139	0.23 94	0.15 88	0.27 108	0.25 137	0.33 139	0.14 85	0.23 142	3.88 238	0.31 28	0.27 95	0.20 79	0.24 52	0.20 64	0.32 69	0.42 42	0.19 172	0.16 100	0.20 93	0.26 138	0.38 138	0.25 124

Sa-1000	0.37 91	0.21 124	0.14 97	0.15 111	0.17 124	0.16 94	0.11 79	0.36 200	0.18 126	0.31 142	0.15 84	0.46 209	0.18 109	0.25 152	1.18 59	0.73 170	0.32 134	0.33 179	0.66 186	0.22 85	0.69 164	1.18 137	0.09 55	0.23 191	0.34 195	0.30 163	0.51 203	0.27 136

IPLGR_C	0.37 91	0.20 106	0.21 162	0.17 130	0.21 168	0.17 103	0.28 185	0.32 157	0.26 189	0.30 129	0.31 177	0.32 131	0.18 109	0.52 250	1.07 37	0.43 76	0.36 161	0.21 85	0.51 139	0.21 74	0.51 117	1.53 176	0.12 89	0.19 145	0.50 255	0.19 91	0.58 228	0.20 95

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 91	0.26 209	0.25 201	0.23 183	0.30 231	0.21 133	0.44 230	0.28 118	0.51 271	0.37 197	0.25 137	0.36 160	0.18 109	0.29 175	2.01 157	0.33 35	0.28 102	0.22 95	0.35 92	0.24 92	0.32 69	0.64 67	0.16 148	0.19 145	0.24 116	0.42 212	0.32 104	0.32 160
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLG-Stereo_test3	0.38 99	0.11 43	0.09 36	0.11 72	0.14 92	0.14 80	0.07 43	0.11 54	0.09 40	0.17 74	0.10 48	0.20 72	0.08 42	0.09 44	1.38 86	0.73 170	0.17 44	0.16 58	2.11 294	0.20 64	0.40 89	3.01 296	0.05 20	0.10 54	0.12 43	0.11 38	0.18 59	0.12 56

MM-Stereo_test2	0.38 99	0.13 56	0.09 36	0.07 38	0.06 24	0.06 9	0.04 4	0.08 24	0.06 11	0.09 46	0.05 14	0.11 23	0.05 9	0.06 14	1.60 113	1.68 281	0.17 44	0.15 51	0.13 20	0.94 290	0.18 27	2.98 290	0.29 226	0.09 48	0.10 25	0.81 276	0.12 18	0.08 31

MIM_Stereo	0.38 99	0.19 96	0.15 103	0.15 111	0.14 92	0.24 162	0.13 92	0.27 111	0.11 57	0.24 93	0.22 121	0.23 81	0.13 78	0.17 99	1.24 69	1.58 273	0.25 81	0.21 85	0.54 157	0.38 155	0.49 109	2.01 222	0.09 55	0.16 100	0.18 82	0.29 155	0.35 119	0.16 74

CASnet	0.38 99	0.22 141	0.15 103	0.15 111	0.18 135	0.19 118	0.36 203	0.30 135	0.18 126	0.34 165	0.21 116	0.44 196	0.28 174	0.13 65	1.97 153	0.46 94	0.35 155	0.26 130	0.44 118	0.34 135	1.13 212	0.87 95	0.11 80	0.18 123	0.25 124	0.18 86	0.33 105	0.25 124
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.38 99	0.20 106	0.20 145	0.17 130	0.21 168	0.17 103	0.27 181	0.32 157	0.27 198	0.30 129	0.31 177	0.32 131	0.17 102	0.53 255	1.12 46	0.44 82	0.37 164	0.21 85	0.51 139	0.23 88	0.51 117	1.59 182	0.12 89	0.19 145	0.53 261	0.18 86	0.56 217	0.20 95

ACRE	0.38 99	0.20 106	0.20 145	0.17 130	0.21 168	0.17 103	0.27 181	0.32 157	0.25 178	0.30 129	0.42 208	0.32 131	0.17 102	0.52 250	1.08 40	0.44 82	0.37 164	0.21 85	0.52 144	0.23 88	0.52 120	1.57 179	0.12 89	0.19 145	0.52 259	0.19 91	0.57 224	0.20 95

LMCR-Stereo	0.38 99	0.23 162	0.20 145	0.19 152	0.20 157	0.23 152	0.14 106	0.30 135	0.20 141	0.29 121	0.24 130	0.34 145	0.29 179	0.60 277	1.59 108	0.46 94	0.39 174	0.28 146	0.55 160	0.38 155	0.55 130	1.08 125	0.15 134	0.22 182	0.26 131	0.26 138	0.33 105	0.32 160

trnet	0.39 106	0.23 162	0.21 162	0.17 130	0.21 168	0.15 89	0.13 92	0.35 185	0.20 141	0.35 174	0.24 130	0.39 169	0.32 195	0.15 78	1.59 108	0.76 173	0.41 182	0.30 159	0.44 118	0.53 217	0.98 193	0.99 110	0.13 102	0.18 123	0.26 131	0.28 143	0.38 138	0.33 166

dd	0.39 106	0.26 209	0.15 103	0.45 275	0.17 124	0.33 215	0.21 152	0.29 126	0.14 82	0.29 121	0.15 84	0.45 202	0.14 85	0.16 91	2.98 201	0.41 70	0.38 170	0.22 95	0.53 148	0.34 135	0.37 79	0.35 34	0.17 156	0.30 231	0.29 160	0.21 100	0.40 150	0.32 160

rafts_anoy	0.39 106	0.24 176	0.20 145	0.18 141	0.20 157	0.16 94	0.24 168	0.34 174	0.15 88	0.26 104	0.23 126	0.29 108	0.14 85	0.21 130	1.59 108	0.89 201	0.36 161	0.24 113	0.51 139	0.35 140	0.59 143	1.81 204	0.11 80	0.18 123	0.28 149	0.23 107	0.25 89	0.26 133

SGD-Stereo	0.40 109	0.13 56	0.10 53	0.09 56	0.10 61	0.12 61	0.09 70	0.14 63	0.12 64	0.14 66	0.08 33	0.28 103	0.15 91	0.10 48	5.40 280	0.61 140	0.30 124	0.18 69	0.37 98	0.33 132	0.48 107	0.47 50	0.10 66	0.12 71	0.15 60	0.16 69	0.24 83	0.19 89

CAS	0.40 109	0.20 106	0.14 97	0.15 111	0.16 114	0.13 65	0.43 224	0.23 94	0.23 167	0.37 197	0.28 162	0.29 108	0.30 185	0.52 250	1.74 133	0.70 165	0.39 174	0.37 214	0.37 98	0.37 148	0.77 175	1.14 132	0.12 89	0.15 92	0.25 124	0.25 122	0.29 102	0.34 177

STTStereo	0.40 109	0.28 229	0.28 227	0.24 190	0.28 224	0.23 152	0.55 250	0.25 109	0.36 233	0.29 121	0.27 155	0.35 150	0.22 139	0.27 164	2.65 192	0.33 35	0.27 95	0.25 122	0.31 79	0.22 85	0.37 79	0.69 72	0.31 236	0.19 145	0.26 131	0.31 170	0.36 122	0.40 199

AF-Net	0.40 109	0.25 191	0.25 201	0.25 198	0.30 231	0.29 192	0.65 269	0.36 200	0.30 210	0.25 98	0.31 177	0.41 179	0.21 134	0.24 146	2.18 171	0.33 35	0.25 81	0.22 95	0.40 108	0.24 92	0.59 143	0.85 92	0.22 191	0.20 158	0.28 149	0.30 163	0.43 171	0.33 166

Nwc_Net	0.40 109	0.25 191	0.25 201	0.25 198	0.30 231	0.29 192	0.65 269	0.36 200	0.30 210	0.25 98	0.31 177	0.41 179	0.21 134	0.24 146	2.18 171	0.33 35	0.25 81	0.22 95	0.40 108	0.24 92	0.59 143	0.85 92	0.22 191	0.20 158	0.28 149	0.30 163	0.43 171	0.33 166

MSCF	0.41 114	0.09 28	0.09 36	0.08 47	0.06 24	0.29 192	0.05 19	0.07 16	0.09 40	0.10 54	0.05 14	0.13 37	0.09 48	0.08 34	2.66 193	2.10 305	0.14 31	0.12 31	0.15 32	0.49 209	0.21 41	2.43 260	0.11 80	0.81 326	0.11 35	0.35 186	0.14 36	0.07 17

coex_refinement	0.41 114	0.25 191	0.19 140	0.19 152	0.21 168	0.20 129	0.19 143	0.28 118	0.26 189	0.27 108	0.27 155	0.29 108	0.15 91	0.25 152	3.50 219	0.47 101	0.29 107	0.21 85	0.62 181	0.20 64	0.61 150	0.59 63	0.15 134	0.19 145	0.27 138	0.27 141	0.43 171	0.33 166

S2M2_L	0.41 114	0.22 141	0.25 201	0.17 130	0.16 114	0.19 118	0.16 125	0.28 118	0.21 151	0.39 213	0.11 58	0.34 145	0.26 160	0.21 130	1.20 62	0.72 168	0.44 203	0.43 240	0.32 84	0.37 148	1.32 234	1.47 170	0.17 156	0.17 118	0.22 110	0.31 170	0.59 233	0.29 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 114	0.17 77	0.16 110	0.15 111	0.15 98	0.14 80	0.11 79	0.29 126	0.22 159	0.28 115	0.29 167	0.26 95	0.18 109	0.17 99	3.57 223	0.54 124	0.29 107	0.24 113	0.41 111	0.21 74	0.47 105	1.45 168	0.10 66	0.14 83	0.24 116	0.36 191	0.22 80	0.28 142

raftrobust	0.41 114	0.21 124	0.22 177	0.18 141	0.20 157	0.14 80	0.17 131	0.35 185	0.15 88	0.34 165	0.21 116	0.35 150	0.14 85	0.38 220	1.56 103	0.94 210	0.30 124	0.21 85	0.78 206	0.24 92	0.65 156	1.82 205	0.20 180	0.18 123	0.28 149	0.24 116	0.28 99	0.24 118

RALAANet	0.41 114	0.23 162	0.20 145	0.17 130	0.19 145	0.18 111	0.24 168	0.28 118	0.16 98	0.24 93	0.21 116	0.32 131	0.18 109	0.30 182	1.47 98	0.42 71	0.30 124	0.25 122	0.60 174	0.34 135	0.81 179	2.50 265	0.12 89	0.20 158	0.25 124	0.24 116	0.41 153	0.23 113

GASTEREO	0.42 120	0.10 35	0.09 36	0.08 47	0.06 24	0.29 192	0.05 19	0.07 16	0.08 35	0.10 54	0.05 14	0.13 37	0.08 42	0.08 34	2.66 193	2.13 307	0.14 31	0.18 69	0.15 32	0.46 201	0.19 32	2.46 264	0.34 246	0.79 322	0.11 35	0.28 143	0.15 44	0.07 17

LG-G_1	0.42 120	0.15 67	0.11 61	0.12 81	0.15 98	0.24 162	0.08 58	0.13 59	0.10 47	0.11 59	0.18 97	0.18 60	0.12 73	0.15 78	1.92 146	1.30 250	0.22 62	0.20 79	0.34 87	0.24 92	0.44 97	3.95 338	0.06 29	0.11 61	0.15 60	0.12 49	0.18 59	0.15 68

LG-G	0.42 120	0.15 67	0.11 61	0.12 81	0.15 98	0.24 162	0.08 58	0.13 59	0.10 47	0.11 59	0.18 97	0.18 60	0.12 73	0.15 78	1.92 146	1.30 250	0.22 62	0.20 79	0.34 87	0.24 92	0.44 97	3.95 338	0.06 29	0.11 61	0.15 60	0.12 49	0.18 59	0.15 68

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 120	0.18 84	0.12 67	0.12 81	0.12 74	0.35 226	0.08 58	0.23 94	0.14 82	0.30 129	0.20 109	0.24 85	0.34 207	0.13 65	1.73 132	0.64 152	0.27 95	0.28 146	0.35 92	0.36 143	0.61 150	3.37 309	0.10 66	0.11 61	0.16 68	0.37 197	0.25 89	0.14 66

LL-Strereo2	0.42 120	0.18 84	0.14 97	0.12 81	0.12 74	0.10 37	0.22 156	0.29 126	0.17 114	0.30 129	0.14 80	0.25 89	0.11 62	0.34 207	1.80 136	1.07 227	0.24 71	0.17 62	0.42 115	0.20 64	0.81 179	3.01 296	0.12 89	0.14 83	0.24 116	0.19 91	0.25 89	0.17 81

raft_robust	0.42 120	0.23 162	0.16 110	0.20 162	0.17 124	0.16 94	0.14 106	0.42 241	0.18 126	0.41 222	0.15 84	0.38 165	0.24 152	0.27 164	1.56 103	1.16 238	0.32 134	0.33 179	0.92 229	0.37 148	0.75 172	1.25 144	0.11 80	0.25 206	0.31 174	0.34 182	0.37 133	0.29 144

sAnonymous2	0.42 120	0.22 141	0.17 120	0.16 120	0.17 124	0.22 143	0.17 131	0.38 213	0.26 189	0.28 115	0.26 144	0.33 139	0.32 195	0.16 91	1.63 118	0.61 140	0.40 178	0.36 208	0.81 210	0.39 166	1.05 199	1.36 157	0.15 134	0.22 182	0.30 164	0.35 186	0.33 105	0.35 181

CroCo_RVC	0.42 120	0.22 141	0.17 120	0.16 120	0.17 124	0.22 143	0.17 131	0.38 213	0.26 189	0.28 115	0.26 144	0.33 139	0.32 195	0.16 91	1.63 118	0.61 140	0.40 178	0.36 208	0.81 210	0.39 166	1.05 199	1.36 157	0.15 134	0.22 182	0.30 164	0.35 186	0.33 105	0.35 181

RALCasStereoNet	0.42 120	0.24 176	0.21 162	0.20 162	0.20 157	0.16 94	0.26 177	0.32 157	0.15 88	0.30 129	0.20 109	0.31 122	0.16 94	0.27 164	1.17 57	1.54 270	0.33 142	0.23 106	0.38 102	0.43 178	0.62 152	2.34 253	0.12 89	0.18 123	0.26 131	0.25 122	0.25 89	0.27 136

APVNet	0.42 120	0.27 220	0.20 145	0.24 190	0.27 216	0.28 189	0.26 177	0.32 157	0.22 159	0.26 104	0.31 177	0.30 117	0.17 102	0.27 164	2.45 186	0.51 112	0.45 211	0.34 192	0.67 187	0.33 132	0.56 133	1.03 119	0.16 148	0.29 224	0.29 160	0.25 122	0.45 181	0.31 155

psm_up	0.42 120	0.26 209	0.28 227	0.28 218	0.27 216	0.27 182	0.41 220	0.36 200	0.32 220	0.29 121	0.24 130	0.41 179	0.26 160	0.50 248	1.90 144	0.36 47	0.35 155	0.31 170	0.70 196	0.37 148	0.52 120	0.75 79	0.16 148	0.29 224	0.33 190	0.37 197	0.40 150	0.33 166

CREStereo	0.42 120	0.23 162	0.21 162	0.18 141	0.17 124	0.15 89	0.11 79	0.36 200	0.24 172	0.36 190	0.28 162	0.40 173	0.40 239	0.17 99	1.46 95	0.96 213	0.47 222	0.26 130	0.44 118	0.52 213	1.14 213	1.16 135	0.13 102	0.19 145	0.26 131	0.28 143	0.37 133	0.32 160
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
iResNet_ROB	0.42 120	0.23 162	0.21 162	0.22 179	0.19 145	0.22 143	0.24 168	0.48 267	0.18 126	0.36 190	0.24 130	0.34 145	0.30 185	0.23 142	2.91 199	0.46 94	0.32 134	0.24 113	0.67 187	0.19 60	0.81 179	0.58 61	0.15 134	0.25 206	0.27 138	0.26 138	0.50 198	0.30 151

DN-CSS_ROB	0.42 120	0.22 141	0.25 201	0.23 183	0.26 207	0.17 103	0.23 163	0.42 241	0.20 141	0.39 213	0.41 207	0.40 173	0.27 170	0.32 195	2.02 159	0.43 76	0.32 134	0.23 106	0.93 231	0.25 102	0.98 193	0.79 84	0.15 134	0.32 238	0.24 116	0.23 107	0.42 164	0.30 151

GEAStereo	0.43 134	0.13 56	0.27 221	0.09 56	0.07 34	0.13 65	0.07 43	0.08 24	0.07 21	0.08 38	0.06 19	0.19 68	0.05 9	0.65 285	3.16 206	2.25 313	0.29 107	0.14 41	0.28 66	0.76 260	0.37 79	1.32 151	0.22 191	0.08 39	0.36 203	0.10 27	0.16 49	0.09 40

gasm-f	0.43 134	0.13 56	0.27 221	0.09 56	0.07 34	0.13 65	0.07 43	0.08 24	0.07 21	0.08 38	0.06 19	0.19 68	0.05 9	0.65 285	3.16 206	2.25 313	0.29 107	0.14 41	0.28 66	0.76 260	0.37 79	1.32 151	0.22 191	0.08 39	0.36 203	0.10 27	0.16 49	0.09 40

DEFOM-Stereo_RVC	0.43 134	0.18 84	0.12 67	0.11 72	0.13 86	0.11 43	0.08 58	0.23 94	0.14 82	0.29 121	0.13 71	0.29 108	0.17 102	0.11 54	2.54 188	1.32 253	0.29 107	0.29 154	0.37 98	0.38 155	0.59 143	2.43 260	0.17 156	0.13 75	0.16 68	0.47 231	0.24 83	0.22 107

UDGNet	0.43 134	0.30 238	0.23 187	0.55 283	0.45 283	0.50 271	0.44 230	0.31 146	0.22 159	0.27 108	0.29 167	0.31 122	0.13 78	0.68 289	1.27 74	0.45 86	0.34 150	0.25 122	0.67 187	0.25 102	0.66 157	1.15 133	0.41 260	0.17 118	0.34 195	0.32 176	0.42 164	0.29 144

RAFT + AFF	0.43 134	0.12 50	0.10 53	0.13 91	0.07 34	0.11 43	0.30 188	0.17 70	0.11 57	0.19 79	0.10 48	0.28 103	0.09 48	0.12 62	7.26 322	0.34 40	0.22 62	0.12 31	0.34 87	0.11 18	0.41 92	0.26 15	0.07 40	0.11 61	0.16 68	0.13 56	0.14 36	0.09 40

CES	0.44 139	0.20 106	0.17 120	0.14 96	0.19 145	0.16 94	0.22 156	0.54 285	0.25 178	0.30 129	0.35 198	0.41 179	0.38 233	0.56 263	1.66 122	0.80 184	0.53 246	0.47 256	0.35 92	0.42 173	1.04 198	1.23 142	0.15 134	0.15 92	0.27 138	0.21 100	0.29 102	0.33 166

GLC_STEREO	0.44 139	0.23 162	0.25 201	0.20 162	0.21 168	0.19 118	0.19 143	0.38 213	0.16 98	0.34 165	0.25 137	0.31 122	0.17 102	0.16 91	3.59 226	0.53 119	0.41 182	0.27 136	0.46 129	0.38 155	0.90 187	0.78 83	0.13 102	0.18 123	0.25 124	0.19 91	0.49 193	0.25 124

GMOStereo	0.44 139	0.20 106	0.16 110	0.16 120	0.18 135	0.32 209	0.43 224	0.35 185	0.17 114	0.35 174	0.15 84	0.31 122	0.22 139	0.17 99	1.68 125	0.92 204	0.29 107	0.33 179	0.53 148	0.38 155	0.58 138	2.66 269	0.10 66	0.18 123	0.31 174	0.25 122	0.41 153	0.22 107

error version	0.44 139	0.20 106	0.16 110	0.16 120	0.18 135	0.32 209	0.43 224	0.35 185	0.17 114	0.35 174	0.15 84	0.31 122	0.22 139	0.17 99	1.68 125	0.92 204	0.29 107	0.33 179	0.53 148	0.38 155	0.58 138	2.66 269	0.10 66	0.18 123	0.31 174	0.25 122	0.41 153	0.22 107

test-v	0.44 139	0.20 106	0.16 110	0.16 120	0.18 135	0.32 209	0.43 224	0.35 185	0.17 114	0.35 174	0.15 84	0.31 122	0.22 139	0.17 99	1.68 125	0.92 204	0.29 107	0.33 179	0.53 148	0.38 155	0.58 138	2.66 269	0.10 66	0.18 123	0.31 174	0.25 122	0.41 153	0.22 107

test-2	0.44 139	0.20 106	0.16 110	0.16 120	0.18 135	0.32 209	0.43 224	0.35 185	0.17 114	0.35 174	0.15 84	0.31 122	0.22 139	0.17 99	1.68 125	0.92 204	0.29 107	0.33 179	0.53 148	0.38 155	0.58 138	2.66 269	0.10 66	0.18 123	0.31 174	0.25 122	0.41 153	0.22 107

4D-IteraStereo	0.45 145	0.19 96	0.24 191	0.17 130	0.18 135	0.14 80	0.14 106	0.33 169	0.17 114	0.33 162	0.18 97	0.39 169	0.13 78	0.33 199	1.77 134	1.69 282	0.27 95	0.30 159	0.51 139	0.37 148	0.91 189	2.13 233	0.13 102	0.20 158	0.21 100	0.22 103	0.41 153	0.19 89

AACVNet	0.45 145	0.26 209	0.21 162	0.27 210	0.29 230	0.26 174	0.32 194	0.30 135	0.21 151	0.31 142	0.30 172	0.33 139	0.19 121	0.36 213	3.76 233	0.44 82	0.33 142	0.26 130	0.41 111	0.27 111	0.46 102	0.71 75	0.20 180	0.22 182	0.30 164	0.31 170	0.42 164	0.37 189

TANstereo	0.45 145	0.22 141	0.20 145	0.21 170	0.22 180	0.22 143	0.12 85	0.27 111	0.22 159	0.32 155	0.26 144	0.27 99	0.26 160	0.24 146	1.59 108	0.80 184	0.44 203	0.41 237	0.67 187	0.40 169	1.07 206	1.35 154	0.48 277	0.18 123	0.18 82	0.25 122	1.00 289	0.25 124

XX-TBD	0.45 145	0.22 141	0.20 145	0.21 170	0.22 180	0.22 143	0.12 85	0.27 111	0.22 159	0.32 155	0.26 144	0.27 99	0.26 160	0.24 146	1.59 108	0.80 184	0.44 203	0.41 237	0.67 187	0.40 169	1.07 206	1.35 154	0.48 277	0.18 123	0.18 82	0.25 122	1.00 289	0.25 124

PMTNet	0.45 145	0.24 176	0.22 177	0.18 141	0.18 135	0.15 89	0.33 196	0.31 146	0.24 172	0.37 197	0.25 137	0.39 169	0.38 233	0.18 114	1.77 134	1.07 227	0.46 215	0.27 136	0.57 162	0.44 189	1.15 215	1.31 149	0.14 122	0.16 100	0.40 228	0.30 163	0.33 105	0.37 189

BEATNet_4x	0.45 145	0.24 176	0.19 140	0.20 162	0.21 168	0.20 129	0.31 190	0.31 146	0.27 198	0.35 174	0.22 121	0.37 161	0.24 152	0.33 199	2.17 169	0.58 131	0.55 254	0.50 268	0.49 131	0.23 88	0.96 191	1.57 179	0.14 122	0.26 213	0.24 116	0.25 122	0.42 164	0.33 166

stereogan	0.45 145	0.34 252	0.32 248	0.33 239	0.38 266	0.36 230	0.35 200	0.36 200	0.33 225	0.30 129	0.31 177	0.47 213	0.31 190	0.27 164	1.84 142	0.43 76	0.32 134	0.25 122	0.45 127	0.31 123	0.45 100	1.68 191	0.24 203	0.26 213	0.30 164	0.33 179	0.58 228	0.39 198

YMNet	0.46 152	0.20 106	0.13 77	0.16 120	0.15 98	0.32 209	0.85 287	0.19 78	0.16 98	0.27 108	0.11 58	0.24 85	0.36 219	0.15 78	4.99 265	0.64 152	0.25 81	0.23 106	0.26 59	0.21 74	0.20 37	0.31 28	0.09 55	0.13 75	0.73 290	0.16 69	0.66 244	0.19 89

DMCA-RVC	0.46 152	0.21 124	0.23 187	0.31 232	0.28 224	0.19 118	0.75 279	0.34 174	0.31 215	0.32 155	1.07 289	0.31 122	0.16 94	0.29 175	3.57 223	0.36 47	0.29 107	0.25 122	0.27 65	0.30 119	0.40 89	0.46 49	0.19 172	0.29 224	0.35 197	0.22 103	0.36 122	0.27 136

PS-NSSS	0.46 152	0.38 270	0.26 214	0.42 266	0.31 237	0.38 239	0.47 235	0.34 174	0.20 141	0.36 190	0.24 130	0.84 275	0.26 160	0.41 227	2.16 167	0.37 52	0.35 155	0.23 106	0.57 162	0.21 74	0.43 96	0.59 63	0.52 281	0.21 168	0.33 190	0.31 170	0.87 275	0.36 186

IGEV-Stereo++	0.47 155	0.10 35	0.07 24	0.07 38	0.07 34	0.09 32	0.05 19	0.07 16	0.07 21	0.06 20	0.10 48	0.15 50	0.07 33	0.14 73	2.21 174	1.32 253	0.11 16	0.66 303	0.57 162	1.24 321	0.57 136	3.18 302	1.20 326	0.06 20	0.09 16	0.09 17	0.19 65	0.08 31

RP	0.47 155	0.29 234	0.34 251	0.31 232	0.31 237	0.29 192	0.52 242	0.34 174	0.33 225	0.23 87	0.35 198	0.38 165	0.26 160	0.25 152	3.84 235	0.33 35	0.30 124	0.22 95	0.34 87	0.24 92	0.30 63	1.02 112	0.19 172	0.25 206	0.30 164	0.32 176	0.53 209	0.37 189

LoS_RVC	0.48 157	0.25 191	0.21 162	0.11 72	0.19 145	0.13 65	0.13 92	0.24 100	0.25 178	0.38 208	0.26 144	0.37 161	0.34 207	0.22 136	3.48 217	0.79 179	0.41 182	0.43 240	0.60 174	0.29 114	1.05 199	1.41 162	0.14 122	0.16 100	0.28 149	0.23 107	0.26 93	0.29 144

tt_ll	0.48 157	0.25 191	0.21 162	0.11 72	0.19 145	0.13 65	0.13 92	0.24 100	0.25 178	0.38 208	0.26 144	0.37 161	0.34 207	0.22 136	3.48 217	0.79 179	0.41 182	0.43 240	0.60 174	0.29 114	1.05 199	1.41 162	0.14 122	0.16 100	0.28 149	0.23 107	0.26 93	0.29 144

CREStereo++_RVC	0.48 157	0.22 141	0.22 177	0.17 130	0.21 168	0.15 89	0.24 168	0.34 174	0.20 141	0.35 174	0.20 109	0.32 131	0.32 195	0.17 99	1.41 88	0.81 188	0.39 174	0.26 130	0.56 161	0.36 143	1.07 206	1.45 168	0.13 102	0.17 118	0.28 149	0.27 141	2.29 340	0.31 155
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
iResNetv2_ROB	0.48 157	0.24 176	0.18 130	0.27 210	0.21 168	0.24 162	0.20 146	0.49 272	0.19 133	0.36 190	0.29 167	0.43 192	0.27 170	0.26 158	3.54 221	0.43 76	0.33 142	0.22 95	0.85 217	0.27 111	1.29 231	0.62 66	0.17 156	0.31 235	0.28 149	0.25 122	0.57 224	0.27 136

HSM	0.48 157	0.24 176	0.24 191	0.26 208	0.26 207	0.21 133	0.24 168	0.41 232	0.20 141	0.31 142	0.30 172	0.41 179	0.25 155	0.22 136	4.49 255	0.40 66	0.35 155	0.23 106	0.52 144	0.32 129	0.77 175	0.65 70	0.15 134	0.23 191	0.31 174	0.32 176	0.44 176	0.34 177

test_4	0.49 162	0.17 77	0.17 120	0.14 96	0.15 98	0.12 61	0.40 215	0.24 100	0.15 88	0.31 142	0.29 167	0.28 103	0.13 78	0.35 210	2.02 159	1.85 291	0.25 81	0.29 154	0.39 106	0.31 123	0.54 128	1.54 178	0.10 66	0.16 100	0.29 160	0.88 283	0.91 279	0.85 262

SACVNet	0.49 162	0.30 238	0.27 221	0.28 218	0.30 231	0.27 182	0.36 203	0.37 211	0.29 205	0.35 174	0.28 162	0.35 150	0.26 160	0.38 220	2.96 200	0.45 86	0.39 174	0.29 154	0.58 169	0.30 119	0.75 172	1.37 159	0.20 180	0.27 219	0.37 210	0.35 186	0.46 182	0.37 189

CFNet_pseudo	0.49 162	0.24 176	0.24 191	0.27 210	0.25 202	0.23 152	0.17 131	0.31 146	0.19 133	0.37 197	0.30 172	0.43 192	0.28 174	0.23 142	4.31 249	0.45 86	0.32 134	0.24 113	1.02 236	0.20 64	0.52 120	0.70 73	0.40 256	0.21 168	0.28 149	0.29 155	0.36 122	0.35 181

sCroCo_RVC	0.49 162	0.21 124	0.17 120	0.15 111	0.16 114	0.21 133	0.15 120	0.32 157	0.32 220	0.36 190	0.24 130	0.44 196	0.46 254	0.15 78	1.40 87	1.09 231	0.46 215	0.40 234	0.67 187	0.43 178	1.53 268	2.17 239	0.15 134	0.24 200	0.30 164	0.30 163	0.49 193	0.32 160

RYNet	0.49 162	0.11 43	0.10 53	0.08 47	0.09 55	0.10 37	0.07 43	0.13 59	0.18 126	0.10 54	0.10 48	0.14 45	0.08 42	0.08 34	9.32 344	0.37 52	0.14 31	0.22 95	0.17 36	0.10 13	0.20 37	0.13 5	0.16 148	0.10 54	0.14 50	0.45 222	0.24 83	0.13 59

MyStereo04	0.50 167	0.28 229	0.27 221	0.23 183	0.24 195	0.19 118	0.22 156	0.38 213	0.29 205	0.64 283	0.28 162	0.48 220	0.19 121	0.35 210	1.48 99	0.65 155	0.37 164	0.27 136	1.22 258	0.50 211	1.12 210	1.26 145	0.44 267	0.30 231	0.39 224	0.50 237	0.55 215	0.30 151

NCC-stereo	0.50 167	0.33 247	0.31 241	0.31 232	0.33 242	0.31 203	0.58 255	0.41 232	0.40 241	0.24 93	0.37 201	0.40 173	0.36 219	0.28 172	3.38 213	0.37 52	0.31 130	0.32 173	0.44 118	0.44 189	0.50 112	0.94 101	0.28 220	0.25 206	0.38 218	0.44 219	0.46 182	0.44 205

Abc-Net	0.50 167	0.33 247	0.31 241	0.31 232	0.33 242	0.31 203	0.58 255	0.41 232	0.40 241	0.24 93	0.37 201	0.40 173	0.36 219	0.28 172	3.38 213	0.37 52	0.31 130	0.32 173	0.44 118	0.44 189	0.50 112	0.94 101	0.28 220	0.25 206	0.38 218	0.44 219	0.46 182	0.44 205
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	0.51 170	0.23 162	0.17 120	0.19 152	0.20 157	0.19 118	0.14 106	0.77 307	0.27 198	0.50 245	0.45 211	0.54 233	0.47 256	0.23 142	2.11 166	0.86 198	0.57 256	0.42 239	0.62 181	0.41 171	1.28 228	1.52 174	0.16 148	0.18 123	0.36 203	0.29 155	0.33 105	0.35 181
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CCAANet	0.51 170	0.20 106	0.18 130	0.20 162	0.17 124	0.24 162	0.21 152	0.27 111	0.16 98	0.47 236	2.33 337	1.00 283	0.18 109	0.36 213	1.67 123	0.69 160	0.47 222	0.31 170	0.25 56	0.18 52	0.29 60	0.42 42	0.23 198	0.16 100	0.21 100	0.62 261	1.68 321	0.49 221

anonymousdsp	0.52 172	0.12 50	0.12 67	0.12 81	0.10 61	0.13 65	0.07 43	0.16 67	0.09 40	0.15 67	2.52 339	0.16 52	0.09 48	0.10 48	1.84 142	1.32 253	0.23 67	0.15 51	0.41 111	1.16 316	0.31 67	3.07 301	1.01 323	0.10 54	0.14 50	0.09 17	0.24 83	0.10 48

GANetREF_RVC	0.52 172	0.40 277	0.39 270	0.38 254	0.36 260	0.36 230	0.34 198	0.51 278	0.43 248	0.48 242	0.27 155	0.75 266	0.44 250	0.29 175	1.30 78	0.46 94	1.06 303	0.34 192	0.63 183	0.39 166	0.90 187	0.80 85	0.31 236	0.41 258	0.45 242	0.40 206	0.65 243	0.52 223
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
GSStereo	0.53 174	0.11 43	0.22 177	0.07 38	0.07 34	0.14 80	0.07 43	0.07 16	1.45 336	0.07 28	0.07 26	0.18 60	0.05 9	0.05 8	3.18 208	2.35 317	0.78 288	0.54 280	0.30 76	0.59 227	0.35 76	2.92 287	0.13 102	0.06 20	0.27 138	0.09 17	0.13 29	0.07 17

castereo	0.53 174	0.20 106	0.20 145	0.16 120	0.16 114	0.27 182	0.14 106	0.29 126	0.21 151	0.33 162	0.22 121	0.41 179	0.37 228	0.21 130	2.44 185	1.14 234	0.45 211	0.34 192	0.58 169	0.44 189	1.51 260	2.24 244	0.13 102	0.18 123	0.30 164	0.58 256	0.52 207	0.31 155

AE-Stereo	0.53 174	0.23 162	0.26 214	0.24 190	0.24 195	0.19 118	0.20 146	0.30 135	0.21 151	0.34 165	0.16 95	0.45 202	0.28 174	0.22 136	1.34 83	1.14 234	0.42 191	0.35 207	0.60 174	0.76 260	1.06 205	2.89 284	0.16 148	0.27 219	0.35 197	0.86 281	0.46 182	0.28 142

GEStereo_RVC	0.53 174	0.27 220	0.34 251	0.27 210	0.27 216	0.31 203	0.53 244	0.41 232	0.25 178	0.35 174	0.28 162	0.41 179	0.25 155	0.30 182	1.92 146	0.74 172	0.50 236	0.37 214	0.92 229	0.38 155	0.93 190	2.15 234	0.21 186	0.37 250	0.32 183	0.31 170	0.51 203	0.48 218

ADLNet	0.53 174	0.26 209	0.18 130	0.21 170	0.21 168	0.24 162	0.20 146	0.30 135	0.17 114	0.23 87	0.23 126	0.63 250	0.19 121	0.48 241	6.74 309	0.39 64	0.29 107	0.21 85	0.26 59	0.21 74	0.37 79	0.93 100	0.19 172	0.15 92	0.25 124	0.28 143	0.34 115	0.24 118

test_for_model	0.54 179	0.21 124	0.13 77	0.14 96	0.15 98	0.11 43	0.13 92	0.31 146	0.16 98	0.31 142	0.13 71	0.47 213	0.19 121	0.56 263	1.12 46	1.06 221	3.67 350	0.34 192	0.49 131	0.43 178	1.40 245	1.02 112	0.17 156	0.16 100	0.21 100	0.28 143	0.36 122	0.77 249

GCAPDPT-zeroshot4090	0.54 179	0.21 124	0.13 77	0.14 96	0.15 98	0.11 43	0.13 92	0.31 146	0.16 98	0.31 142	0.13 71	0.47 213	0.19 121	0.56 263	1.12 46	1.06 221	3.67 350	0.34 192	0.49 131	0.43 178	1.40 245	1.02 112	0.17 156	0.16 100	0.21 100	0.28 143	0.36 122	0.77 249

testlalala	0.54 179	0.21 124	0.13 77	0.14 96	0.15 98	0.11 43	0.13 92	0.31 146	0.16 98	0.31 142	0.13 71	0.47 213	0.19 121	0.56 263	1.12 46	1.06 221	3.67 350	0.34 192	0.49 131	0.43 178	1.40 245	1.02 112	0.17 156	0.16 100	0.21 100	0.28 143	0.36 122	0.77 249

GCAPDPT-zeroshot	0.54 179	0.21 124	0.13 77	0.14 96	0.15 98	0.11 43	0.13 92	0.31 146	0.16 98	0.31 142	0.13 71	0.47 213	0.19 121	0.56 263	1.12 46	1.06 221	3.67 350	0.34 192	0.49 131	0.43 178	1.40 245	1.02 112	0.17 156	0.16 100	0.21 100	0.28 143	0.36 122	0.77 249

GCAP-Stereo	0.54 179	0.21 124	0.13 77	0.14 96	0.15 98	0.11 43	0.13 92	0.31 146	0.16 98	0.31 142	0.13 71	0.47 213	0.19 121	0.56 263	1.12 46	1.06 221	3.67 350	0.34 192	0.49 131	0.43 178	1.40 245	1.02 112	0.17 156	0.16 100	0.21 100	0.28 143	0.36 122	0.77 249

ICVP	0.54 179	0.25 191	0.31 241	0.25 198	0.25 202	0.26 174	0.37 208	0.31 146	0.25 178	0.37 197	0.31 177	0.41 179	0.30 185	0.25 152	2.81 197	0.62 147	0.50 236	0.77 322	0.59 171	0.45 200	0.98 193	1.93 211	0.33 245	0.26 213	0.31 174	0.36 191	0.39 144	0.34 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.54 179	0.21 124	0.20 145	0.16 120	0.21 168	0.26 174	0.56 252	0.29 126	0.16 98	0.33 162	0.15 84	0.45 202	0.22 139	0.18 114	5.69 289	0.38 59	0.26 91	0.15 51	0.53 148	0.31 123	0.73 170	1.77 202	0.11 80	0.19 145	0.26 131	0.21 100	0.47 188	0.20 95

AFF-stereo	0.54 179	0.20 106	0.16 110	0.14 96	0.16 114	0.23 152	0.53 244	0.24 100	0.14 82	0.29 121	0.13 71	0.42 188	0.11 62	0.15 78	5.96 295	0.42 71	0.26 91	0.20 79	0.50 138	0.25 102	0.83 182	1.97 216	0.09 55	0.16 100	0.21 100	0.20 96	0.43 171	0.16 74

RGC	0.54 179	0.37 263	0.47 283	0.35 245	0.38 266	0.41 252	0.36 203	0.37 211	0.39 237	0.32 155	0.46 213	0.42 188	0.42 244	0.35 210	3.29 212	0.38 59	0.36 161	0.28 146	0.49 131	0.35 140	0.72 168	1.21 140	0.25 205	0.30 231	0.39 224	0.46 227	0.53 209	0.53 226

CFNet_RVC	0.54 179	0.27 220	0.24 191	0.25 198	0.25 202	0.25 171	0.22 156	0.27 111	0.19 133	0.30 129	0.31 177	0.34 145	0.18 109	0.33 199	5.54 285	0.48 106	0.53 246	0.24 113	0.86 221	0.24 92	0.63 154	0.76 81	0.19 172	0.35 241	0.31 174	0.31 170	0.42 164	0.34 177

FADNet-RVC	0.55 189	0.25 191	0.26 214	0.27 210	0.27 216	0.23 152	0.59 260	0.33 169	0.24 172	0.34 165	0.26 144	0.43 192	0.29 179	0.30 182	5.05 268	0.44 82	0.41 182	0.27 136	0.74 202	0.43 178	0.69 164	0.94 101	0.21 186	0.28 223	0.35 197	0.33 179	0.34 115	0.42 204

castereo++	0.56 190	0.19 96	0.18 130	0.19 152	0.15 98	0.44 261	0.23 163	0.30 135	0.20 141	0.34 165	0.18 97	0.46 209	0.35 213	0.15 78	2.22 175	1.69 282	0.43 198	0.32 173	0.57 162	0.43 178	1.41 251	2.16 236	0.22 191	0.19 145	0.27 138	0.37 197	1.15 297	0.33 166

FADNet	0.56 190	0.27 220	0.24 191	0.29 223	0.26 207	0.27 182	0.47 235	0.36 200	0.24 172	0.35 174	0.34 192	0.38 165	0.28 174	0.28 172	5.03 266	0.43 76	0.33 142	0.34 192	0.70 196	0.44 189	0.66 157	0.98 109	0.19 172	0.23 191	0.40 228	0.41 209	0.37 133	0.44 205

DeepPruner_ROB	0.56 190	0.25 191	0.26 214	0.25 198	0.28 224	0.26 174	1.00 300	0.32 157	0.25 178	0.37 197	0.38 204	0.35 150	0.25 155	0.31 191	3.86 236	0.71 166	0.35 155	0.30 159	0.53 148	0.25 102	1.34 236	1.26 145	0.23 198	0.24 200	0.30 164	0.44 219	0.47 188	0.31 155

XPNet_ROB	0.56 190	0.41 281	0.30 235	0.27 210	0.33 242	0.33 215	0.38 209	0.28 118	0.32 220	0.32 155	0.42 208	1.18 289	0.25 155	0.32 195	3.03 203	0.53 119	0.66 276	0.30 159	0.43 116	0.34 135	0.75 172	1.60 184	0.26 210	0.27 219	0.32 183	0.35 186	0.76 266	0.48 218

CASS	0.57 194	0.27 220	0.28 227	0.33 239	0.28 224	0.30 197	0.88 291	0.40 227	0.30 210	0.47 236	0.51 224	0.48 220	0.37 228	0.17 99	1.95 151	0.67 158	0.77 287	0.46 252	0.80 209	0.29 114	1.68 288	1.65 188	0.18 165	0.23 191	0.46 249	0.34 182	0.53 209	0.46 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.57 194	0.28 229	0.28 227	0.30 226	0.24 195	0.18 111	0.14 106	0.36 200	0.25 178	0.38 208	0.24 130	0.40 173	0.39 237	0.17 99	1.26 73	1.10 232	0.48 228	0.27 136	0.72 200	0.37 148	1.49 258	1.74 197	0.13 102	0.20 158	0.44 239	0.47 231	2.18 335	0.86 263

UCFNet_RVC	0.57 194	0.37 263	0.27 221	0.30 226	0.32 239	0.28 189	0.32 194	0.30 135	0.23 167	0.35 174	0.27 155	0.52 230	0.26 160	0.34 207	5.19 271	0.46 94	0.32 134	0.25 122	1.03 237	0.26 107	0.73 170	0.84 90	0.45 269	0.23 191	0.37 210	0.33 179	0.36 122	0.45 209

PWCDC_ROB	0.57 194	0.19 96	0.20 145	0.17 130	0.27 216	0.22 143	0.25 176	0.22 90	0.54 275	0.16 73	0.43 210	0.32 131	1.19 291	0.47 240	5.41 281	0.50 111	0.34 150	0.28 146	0.38 102	0.27 111	0.68 161	1.28 147	0.25 205	0.31 235	0.19 88	0.29 155	0.26 93	0.36 186

test-3	0.58 198	0.22 141	0.22 177	0.18 141	0.22 180	0.21 133	0.20 146	0.40 227	0.17 114	0.35 174	0.18 97	0.44 196	0.20 132	0.19 120	2.28 177	1.72 286	0.33 142	0.30 159	1.28 268	0.44 189	1.16 217	2.16 236	0.11 80	0.21 168	0.45 242	0.23 107	0.56 217	1.19 289

test_1	0.58 198	0.22 141	0.22 177	0.18 141	0.22 180	0.21 133	0.20 146	0.40 227	0.17 114	0.34 165	0.18 97	0.44 196	0.20 132	0.19 120	2.28 177	1.73 288	0.33 142	0.30 159	1.27 266	0.44 189	1.16 217	2.16 236	0.11 80	0.21 168	0.45 242	0.23 107	0.56 217	1.19 289

test_3	0.58 198	0.22 141	0.22 177	0.18 141	0.22 180	0.21 133	0.20 146	0.41 232	0.18 126	0.36 190	0.19 105	0.45 202	0.22 139	0.19 120	2.28 177	1.72 286	0.33 142	0.31 170	1.27 266	0.44 189	1.15 215	2.15 234	0.11 80	0.22 182	0.47 250	0.28 143	0.59 233	1.20 291

MLCV	0.58 198	0.25 191	0.25 201	0.37 251	0.34 246	0.35 226	0.55 250	0.46 261	0.46 259	0.53 252	0.79 266	0.64 253	0.41 240	0.29 175	1.32 81	1.41 262	0.49 233	0.30 159	1.29 272	0.29 114	1.28 228	1.37 159	0.23 198	0.41 258	0.36 203	0.36 191	0.49 193	0.35 181

GES	0.59 202	0.24 176	0.20 145	0.21 170	0.23 187	0.27 182	0.51 241	0.34 174	0.31 215	0.35 174	0.29 167	0.32 131	0.23 147	0.22 136	3.28 211	0.59 134	0.38 170	0.28 146	1.15 251	0.33 132	1.12 210	1.17 136	0.18 165	0.26 213	0.28 149	0.24 116	0.58 228	2.30 317

PA-Net	0.59 202	0.36 258	0.38 268	0.25 198	0.38 266	0.26 174	0.46 234	0.33 169	0.36 233	0.30 129	0.36 200	0.30 117	0.32 195	0.49 246	3.68 229	0.51 112	0.26 91	0.29 154	0.34 87	0.31 123	0.40 89	0.95 104	0.59 284	0.27 219	0.33 190	0.77 271	0.35 119	2.26 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dad	0.60 204	0.29 234	0.21 162	0.64 299	0.32 239	0.42 255	0.96 299	0.58 290	0.19 133	0.44 229	0.19 105	0.50 224	0.43 248	0.18 114	3.95 241	0.53 119	0.42 191	0.27 136	0.77 204	0.32 129	0.56 133	0.56 57	0.19 172	0.35 241	0.57 268	0.24 116	1.25 301	0.83 258

FADNet-RVC-Resample	0.60 204	0.31 242	0.59 304	0.28 218	0.45 283	0.22 143	0.43 224	0.39 222	0.32 220	0.44 229	0.30 172	0.46 209	0.46 254	0.44 235	4.75 260	0.52 116	0.42 191	0.43 240	0.59 171	0.64 240	0.54 128	1.24 143	0.30 230	0.38 253	0.31 174	0.39 204	0.33 105	0.41 200

NCCL2	0.60 204	0.36 258	0.32 248	0.30 226	0.40 272	0.26 174	0.52 242	0.35 185	0.32 220	0.41 222	0.33 190	0.41 179	0.25 155	0.54 258	4.15 246	0.59 134	0.42 191	0.32 173	0.40 108	0.32 129	0.79 177	1.41 162	0.41 260	0.35 241	0.45 242	0.45 222	0.75 262	0.53 226

Any-RAFT	0.61 207	0.22 141	0.33 250	0.24 190	0.22 180	0.20 129	0.18 139	0.41 232	0.25 178	0.40 218	1.13 291	0.51 227	0.32 195	0.36 213	1.24 69	0.85 195	0.65 275	0.37 214	1.31 274	0.42 173	2.23 324	1.86 209	0.18 165	0.21 168	0.44 239	0.54 250	0.44 176	0.83 258

Anonymous3	0.61 207	0.30 238	0.24 191	0.21 170	0.27 216	0.28 189	0.22 156	0.50 275	0.35 229	0.37 197	0.27 155	0.76 267	0.54 260	0.52 250	2.02 159	1.89 293	0.52 241	0.46 252	0.96 233	0.58 224	1.27 226	1.94 213	0.20 180	0.23 191	0.37 210	0.41 209	0.54 214	0.37 189

IGEV-Stereo+	0.62 209	0.72 311	0.08 33	0.12 81	0.10 61	0.34 218	0.08 58	0.20 84	0.12 64	0.30 129	0.96 286	0.21 76	0.37 228	0.13 65	2.18 171	1.69 282	0.21 61	0.28 146	0.77 204	1.07 308	0.69 164	3.68 326	0.80 309	0.10 54	0.14 50	1.16 303	0.15 44	0.12 56

NVstereo2D	0.63 210	0.25 191	0.22 177	0.29 223	0.26 207	0.34 218	0.35 200	0.30 135	0.22 159	0.39 213	0.32 186	0.27 99	0.16 94	0.43 231	9.07 342	0.45 86	0.34 150	0.28 146	0.38 102	0.21 74	0.37 79	0.51 55	0.30 230	0.22 182	0.32 183	0.25 122	0.28 99	0.25 124

anonymousdsp2	0.65 211	0.21 124	0.17 120	0.14 96	0.13 86	0.16 94	0.12 85	0.28 118	0.13 75	0.25 98	2.91 342	0.24 85	0.13 78	0.29 175	2.31 181	1.62 278	0.28 102	0.33 179	0.48 130	1.22 318	0.45 100	3.20 303	0.94 318	0.55 288	0.21 100	0.17 78	0.44 176	0.18 86

iResNet	0.65 211	0.26 209	0.27 221	0.37 251	0.40 272	0.43 256	0.41 220	0.47 264	0.31 215	0.56 257	0.72 254	0.74 264	0.74 276	0.19 120	1.94 150	1.69 282	0.41 182	0.37 214	1.54 287	0.58 224	1.64 282	1.15 133	0.21 186	0.51 277	0.35 197	0.40 206	0.59 233	0.41 200

GREAT-IGEV	0.66 213	0.10 35	0.09 36	0.05 8	0.05 11	0.23 152	0.04 4	0.08 24	1.53 341	0.06 20	0.06 19	0.15 50	0.06 21	0.06 14	2.53 187	2.79 333	0.27 95	0.82 329	0.20 41	1.00 300	0.25 50	4.40 346	1.18 325	1.32 350	0.09 16	0.08 14	0.18 59	0.06 6
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AMNet	0.66 213	0.59 306	0.56 299	0.59 291	0.59 299	0.66 293	0.58 255	0.45 257	0.53 273	0.52 248	0.68 250	0.76 267	0.41 240	0.90 302	1.37 85	0.85 195	0.71 280	0.66 303	0.63 183	0.62 233	0.79 177	0.66 71	0.39 254	0.60 298	0.57 268	0.68 265	0.70 252	0.77 249

ETE_ROB	0.66 213	0.48 291	0.31 241	0.36 247	0.38 266	0.40 246	0.49 237	0.33 169	0.49 268	0.40 218	0.60 232	1.36 296	0.29 179	0.41 227	3.00 202	0.53 119	1.01 297	0.34 192	0.71 199	0.42 173	1.03 197	1.59 182	0.28 220	0.32 238	0.40 228	0.45 222	0.75 262	0.56 230

LALA_ROB	0.66 213	0.52 296	0.34 251	0.33 239	0.36 260	0.41 252	0.44 230	0.35 185	0.40 241	0.46 234	0.60 232	1.31 293	0.29 179	0.40 225	3.95 241	0.47 101	0.53 246	0.38 226	0.60 174	0.41 171	0.89 186	1.73 196	0.25 205	0.33 240	0.38 218	0.43 217	0.81 270	0.57 233

GANet-ADL	0.67 217	0.27 220	0.28 227	0.29 223	0.30 231	0.34 218	0.61 262	0.35 185	0.27 198	0.62 276	1.02 288	0.43 192	0.30 185	0.30 182	1.92 146	1.08 229	0.54 250	0.37 214	1.16 253	0.85 276	1.37 240	2.98 290	0.20 180	0.26 213	0.33 190	0.50 237	0.69 250	0.45 209

AIO_rvc	0.69 218	0.18 84	0.12 67	0.10 63	0.09 55	0.38 239	0.17 131	0.17 70	0.11 57	0.15 67	0.07 26	0.17 59	0.11 62	0.30 182	3.74 232	2.72 331	0.17 44	0.94 334	0.85 217	0.90 286	0.30 63	5.62 357	0.66 291	0.08 39	0.15 60	0.16 69	0.16 49	0.10 48

RTSC	0.69 218	0.26 209	0.30 235	0.24 190	0.27 216	0.30 197	0.50 238	0.35 185	0.34 228	0.44 229	0.46 213	0.35 150	0.28 174	0.31 191	7.03 315	0.69 160	0.52 241	0.47 256	0.76 203	0.38 155	0.84 183	1.10 127	0.18 165	0.37 250	0.33 190	0.34 182	0.50 198	0.63 243

cross-raft	0.70 220	0.26 209	0.24 191	0.22 179	0.23 187	0.40 246	0.21 152	0.43 249	0.26 189	0.48 242	0.45 211	0.44 196	0.31 190	0.44 235	1.82 140	1.88 292	0.42 191	0.34 192	1.30 273	0.78 266	1.97 309	3.53 319	0.18 165	0.21 168	0.47 250	0.45 222	0.42 164	0.67 246

pcwnet_v2	0.70 220	0.27 220	0.31 241	0.31 232	0.34 246	0.30 197	0.26 177	0.34 174	0.25 178	0.50 245	0.40 206	1.84 314	0.41 240	0.32 195	5.63 288	0.61 140	0.38 170	0.30 159	1.11 246	0.26 107	0.88 185	1.09 126	0.57 283	0.25 206	0.36 203	0.36 191	0.51 203	0.87 264

AEACV	0.71 222	0.17 77	0.11 61	0.09 56	0.08 48	0.15 89	0.08 58	0.08 24	0.06 11	0.07 28	0.07 26	0.13 37	0.08 42	0.21 130	4.08 244	3.29 342	0.16 42	0.82 329	0.73 201	1.51 330	0.70 167	4.15 341	0.95 319	0.08 39	0.11 35	0.92 285	0.15 44	0.08 31

R-Stereo Train	0.71 222	0.25 191	0.26 214	0.24 190	0.19 145	0.25 171	0.14 106	0.34 174	0.30 210	0.52 248	0.65 241	0.45 202	0.32 195	0.53 255	4.42 251	1.58 273	0.58 257	0.51 271	1.26 263	0.64 240	1.51 260	2.41 256	0.14 122	0.21 168	0.37 210	0.42 212	0.36 122	0.46 214

RAFT-Stereo	0.71 222	0.25 191	0.26 214	0.24 190	0.19 145	0.25 171	0.14 106	0.34 174	0.30 210	0.52 248	0.65 241	0.45 202	0.32 195	0.53 255	4.42 251	1.58 273	0.58 257	0.51 271	1.26 263	0.64 240	1.51 260	2.41 256	0.14 122	0.21 168	0.37 210	0.42 212	0.36 122	0.46 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	0.71 222	0.61 308	0.40 271	0.82 307	0.61 302	0.84 303	0.72 277	0.43 249	0.31 215	0.47 236	0.33 190	1.47 301	0.76 278	0.64 284	2.54 188	0.42 71	0.45 211	0.33 179	2.71 302	0.31 123	0.53 124	0.64 67	0.96 321	0.29 224	0.42 233	0.37 197	0.39 144	0.53 226

AnonymousM	0.72 226	0.19 96	0.13 77	0.13 91	0.11 69	0.32 209	0.08 58	0.35 185	0.23 167	0.31 142	0.64 239	0.29 108	0.32 195	0.67 287	1.61 115	0.94 210	0.46 215	0.33 179	0.44 118	0.64 240	0.98 193	1.94 213	0.23 198	0.39 255	0.17 78	0.82 278	2.67 348	4.07 344

IPLG	0.73 227	0.21 124	0.19 140	0.16 120	0.19 145	0.16 94	0.17 131	0.35 185	0.22 159	0.35 174	1.15 292	0.32 131	0.24 152	0.60 277	8.93 340	0.54 124	0.37 164	0.29 154	0.57 162	0.37 148	0.63 154	1.44 167	0.12 89	0.58 294	0.35 197	0.39 204	0.67 245	0.21 104

GwcNet-ADL	0.74 228	0.35 255	0.37 265	0.42 266	0.37 263	0.34 218	0.54 246	0.40 227	0.27 198	0.61 272	1.49 309	0.67 256	0.42 244	0.33 199	3.62 228	1.33 256	0.52 241	0.56 285	0.91 228	0.87 279	1.20 223	1.83 207	0.24 203	0.29 224	0.38 218	0.49 235	0.48 191	0.65 245

MSMDNet	0.74 228	0.25 191	0.24 191	0.19 152	0.24 195	0.38 239	0.23 163	0.42 241	0.24 172	0.60 271	0.48 222	0.42 188	1.54 302	0.54 258	2.07 164	2.22 312	0.43 198	0.34 192	1.25 259	0.67 249	1.89 297	2.97 289	0.18 165	0.21 168	0.57 268	0.52 244	0.39 144	0.57 233

DAS	0.75 230	0.28 229	0.25 201	0.39 262	0.34 246	0.37 234	0.38 209	0.51 278	0.45 252	0.61 272	0.92 280	0.81 271	0.72 273	0.20 128	1.81 137	1.80 289	0.76 285	0.46 252	1.39 280	0.61 229	2.15 322	2.12 231	0.27 216	0.46 270	0.45 242	0.50 237	0.63 239	0.52 223

SepStereo	0.75 230	0.28 229	0.25 201	0.39 262	0.34 246	0.37 234	0.38 209	0.51 278	0.45 252	0.61 272	0.92 280	0.81 271	0.72 273	0.20 128	1.81 137	1.80 289	0.76 285	0.46 252	1.39 280	0.61 229	2.15 322	2.12 231	0.27 216	0.46 270	0.45 242	0.50 237	0.63 239	0.52 223

PWC_ROB	0.75 230	0.38 270	0.40 271	0.31 232	0.36 260	0.38 239	0.58 255	0.40 227	0.68 291	0.44 229	0.79 266	0.58 241	1.23 294	0.33 199	3.24 209	1.21 242	0.64 273	0.52 275	1.04 238	0.48 204	1.20 223	1.67 190	0.27 216	0.51 277	0.39 224	0.41 209	0.68 247	1.17 286

SHD	0.76 233	0.30 238	0.51 290	0.36 247	0.38 266	0.37 234	0.54 246	0.50 275	0.45 252	0.54 255	0.63 236	0.52 230	0.66 269	0.38 220	6.13 298	0.69 160	0.50 236	0.44 246	0.96 233	0.48 204	1.09 209	1.20 139	0.26 210	0.53 281	0.50 255	0.53 246	0.50 198	0.67 246

HH	0.77 234	0.18 84	0.36 262	0.23 183	0.23 187	0.30 197	0.24 168	0.41 232	0.26 189	0.73 310	0.77 263	0.50 224	0.36 219	0.48 241	1.99 155	2.39 321	0.41 182	0.37 214	1.21 256	0.97 294	2.12 317	2.61 267	0.28 220	0.73 316	0.60 277	0.50 237	0.83 271	0.62 238

HanStereo	0.77 234	0.18 84	0.36 262	0.23 183	0.23 187	0.30 197	0.24 168	0.41 232	0.26 189	0.73 310	0.77 263	0.50 224	0.36 219	0.48 241	1.99 155	2.39 321	0.41 182	0.37 214	1.21 256	0.97 294	2.12 317	2.61 267	0.28 220	0.73 316	0.60 277	0.50 237	0.83 271	0.62 238

DDUNet	0.78 236	0.93 315	0.47 283	1.24 317	1.04 323	1.20 315	1.21 305	0.35 185	0.36 233	0.37 197	0.46 213	0.68 261	0.33 206	1.75 325	3.05 204	0.45 86	0.74 283	0.51 271	0.90 225	0.61 229	0.59 143	1.03 119	0.87 315	0.31 235	0.36 203	0.36 191	0.61 237	0.38 194

MIPNet	0.79 237	0.23 162	0.20 145	0.24 190	0.24 195	0.17 103	0.18 139	0.34 174	0.69 292	0.39 213	2.18 333	0.35 150	0.30 185	0.62 281	5.55 286	1.14 234	0.47 222	0.33 179	0.82 212	0.56 221	0.68 161	1.70 193	0.13 102	0.92 331	0.90 306	0.49 235	1.11 295	0.29 144

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 238	1.11 321	0.18 130	0.89 310	0.50 289	0.73 298	0.28 185	0.38 213	0.48 264	0.91 329	0.90 277	1.07 286	0.44 250	0.32 195	2.28 177	1.23 243	0.47 222	0.32 173	0.82 212	0.77 264	1.51 260	3.73 329	0.20 180	0.18 123	0.32 183	0.29 155	0.52 207	0.83 258

Reg-Stereo(zero)	0.80 238	0.22 141	0.34 251	0.21 170	0.28 224	0.34 218	0.61 262	0.78 308	0.43 248	0.65 285	1.63 321	0.55 234	0.36 219	1.11 308	1.21 64	1.40 260	0.88 291	0.27 136	1.07 242	0.62 233	1.17 219	2.82 279	0.81 310	0.20 158	0.55 265	0.92 285	1.15 297	1.13 279

HI	0.80 238	0.22 141	0.34 251	0.21 170	0.28 224	0.34 218	0.61 262	0.78 308	0.43 248	0.65 285	1.63 321	0.55 234	0.36 219	1.11 308	1.21 64	1.40 260	0.88 291	0.27 136	1.07 242	0.62 233	1.17 219	2.82 279	0.81 310	0.20 158	0.55 265	0.92 285	1.15 297	1.13 279

IPLGR	0.80 238	0.26 209	0.22 177	0.23 183	0.25 202	0.18 111	0.17 131	0.33 169	0.20 141	0.41 222	1.55 316	0.35 150	0.31 190	0.57 272	8.76 336	0.61 140	0.43 198	0.38 226	0.67 187	0.48 204	0.87 184	2.30 250	0.13 102	0.29 224	0.38 218	0.47 231	0.63 239	0.29 144

DeepPrunerF	0.80 238	0.37 263	0.21 162	0.52 280	1.05 324	0.38 239	0.58 255	0.32 157	0.90 307	0.23 87	0.32 186	0.25 89	0.18 109	0.26 158	5.52 284	0.52 116	0.30 124	0.26 130	0.52 144	0.26 107	0.44 97	0.55 56	0.22 191	0.21 168	5.87 358	0.51 243	0.47 188	0.30 151

RAFT-Test	0.82 243	0.24 176	0.24 191	0.25 198	0.27 216	0.46 267	0.24 168	0.45 257	0.26 189	0.66 289	1.53 311	0.42 188	0.39 237	0.44 235	2.04 162	2.35 317	0.43 198	0.34 192	1.41 282	0.62 233	1.89 297	2.68 273	0.21 186	0.21 168	0.54 263	1.85 329	0.41 153	1.24 293

RTS	0.83 244	0.32 244	0.30 235	0.30 226	0.34 246	0.45 263	0.77 284	0.42 241	0.45 252	0.43 225	0.34 192	0.55 234	0.35 213	0.43 231	7.23 320	0.76 173	0.58 257	0.44 246	1.04 238	0.48 204	1.05 199	1.10 127	0.26 210	0.41 258	0.58 271	1.67 325	0.58 228	0.79 255

RTSA	0.83 244	0.32 244	0.30 235	0.30 226	0.34 246	0.45 263	0.77 284	0.42 241	0.45 252	0.43 225	0.34 192	0.55 234	0.35 213	0.43 231	7.23 320	0.76 173	0.58 257	0.44 246	1.04 238	0.48 204	1.05 199	1.10 127	0.26 210	0.41 258	0.58 271	1.67 325	0.58 228	0.79 255

MSKI-zero shot	0.84 246	0.22 141	0.23 187	0.20 162	0.20 157	0.43 256	0.22 156	0.42 241	0.29 205	0.43 225	1.26 298	0.49 223	0.37 228	0.18 114	2.67 195	2.10 305	0.50 236	0.57 289	1.35 277	1.15 315	1.79 290	3.60 324	0.22 191	0.22 182	0.53 261	1.17 305	0.72 254	1.15 285

XQC	0.85 247	0.47 290	0.43 279	0.50 279	0.48 287	0.51 273	0.64 267	0.57 289	0.49 268	0.59 265	0.63 236	0.62 249	0.90 282	0.48 241	6.85 311	0.79 179	0.48 228	0.48 260	0.86 221	0.47 202	0.96 191	1.19 138	0.34 246	0.46 270	0.62 280	0.78 272	0.69 250	0.58 235

NaN_ROB	0.86 248	0.41 281	0.41 275	0.36 247	0.49 288	0.43 256	0.90 294	0.46 261	1.31 329	0.40 218	0.65 241	0.96 282	0.32 195	0.48 241	5.44 282	0.59 134	0.37 164	0.53 278	0.51 139	0.63 237	0.66 157	1.13 131	0.28 220	0.50 275	0.79 298	1.54 321	0.98 284	1.69 309

AIO_test	0.88 249	0.20 106	0.14 97	0.14 96	0.10 61	0.38 239	0.30 188	0.19 78	0.13 75	0.17 74	0.10 48	0.19 68	0.10 56	0.16 91	4.79 261	4.38 357	0.46 215	0.80 325	0.90 225	0.66 247	0.33 73	6.49 361	0.69 299	0.08 39	0.17 78	1.37 313	0.21 75	0.10 48

FADNet_RVC	0.88 249	0.35 255	1.04 332	0.44 269	0.64 305	0.34 218	0.70 274	0.43 249	0.46 259	0.48 242	0.49 223	0.70 263	0.57 261	0.62 281	3.92 240	0.81 188	0.59 264	1.01 340	1.70 290	0.72 255	1.63 280	1.60 184	0.45 269	0.60 298	0.56 267	0.45 222	1.88 327	0.63 243

HUF	0.90 251	0.17 77	0.15 103	0.11 72	0.12 74	0.40 246	0.39 214	0.22 90	0.11 57	0.22 85	0.09 43	0.19 68	0.19 121	0.11 54	5.16 270	3.90 352	1.10 305	1.00 338	1.15 251	0.76 260	0.57 136	4.45 348	0.90 316	2.19 360	0.16 68	0.18 86	0.19 65	0.13 59

FCDSN-DC	0.91 252	0.37 263	0.66 310	0.41 265	0.42 277	0.50 271	0.94 296	0.39 222	0.31 215	0.46 234	0.34 192	0.67 256	0.31 190	0.56 263	8.70 335	0.85 195	0.50 236	0.48 260	0.79 208	0.38 155	1.31 233	2.78 277	0.30 230	0.60 298	0.39 224	0.43 217	0.42 164	0.38 194
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.94 253	0.96 317	0.50 289	1.23 316	1.17 327	1.15 314	1.45 318	0.38 213	0.36 233	0.43 225	0.53 226	0.67 256	0.35 213	1.60 324	5.73 290	0.79 179	0.86 290	0.47 256	0.98 235	0.67 249	1.18 221	1.31 149	0.66 291	0.36 246	0.37 210	0.40 206	0.53 209	0.38 194

gcap_with_dpt	0.97 254	0.40 277	0.18 130	0.38 254	0.20 157	0.26 174	0.14 106	0.38 213	0.20 141	0.37 197	0.26 144	0.59 244	0.35 213	0.27 164	6.34 302	4.31 354	1.03 301	0.73 313	0.86 221	2.38 351	1.39 242	3.01 296	0.14 122	0.19 145	0.32 183	0.28 143	0.50 198	0.62 238

GCAP-BAT	0.97 254	0.40 277	0.18 130	0.38 254	0.20 157	0.26 174	0.14 106	0.38 213	0.20 141	0.37 197	0.26 144	0.59 244	0.35 213	0.27 164	6.34 302	4.31 354	1.03 301	0.73 313	0.86 221	2.38 351	1.39 242	3.01 296	0.14 122	0.19 145	0.32 183	0.28 143	0.50 198	0.62 238

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 254	0.54 301	0.35 260	0.63 296	0.50 289	0.62 286	1.25 307	0.66 298	0.60 284	0.57 259	0.46 213	0.92 280	1.28 297	1.16 314	4.96 263	0.61 140	0.53 246	0.33 179	1.25 259	0.44 189	2.01 313	1.75 199	0.47 274	0.41 258	0.76 292	0.81 276	0.76 266	1.47 303

ADCP+	0.98 257	0.33 247	0.34 251	0.25 198	0.34 246	0.36 230	0.54 246	0.32 157	0.65 288	0.59 265	0.47 219	0.76 267	0.18 109	0.30 182	8.84 339	0.49 107	0.29 107	0.27 136	0.82 212	0.79 269	0.56 133	0.89 96	0.19 172	0.20 158	0.68 286	1.95 332	1.43 310	3.74 340

NOSS_ROB	0.99 258	0.36 258	0.28 227	0.38 254	0.37 263	0.40 246	0.34 198	0.89 316	0.39 237	0.71 304	0.90 277	1.00 283	0.60 263	1.35 318	5.04 267	2.39 321	0.66 276	0.58 292	0.68 194	0.44 189	2.24 325	3.36 308	0.32 242	0.51 277	0.45 242	1.00 294	0.73 257	0.45 209

ITSA-stereo	1.00 259	0.36 258	0.35 260	0.55 283	0.43 278	0.33 215	0.94 296	0.52 282	0.48 264	0.71 304	1.44 308	0.69 262	0.63 267	0.37 218	3.55 222	1.64 280	0.61 269	0.55 283	1.10 244	0.86 277	1.37 240	2.00 219	0.52 281	0.53 281	0.51 257	1.03 296	3.14 352	1.77 311

test-1	1.01 260	0.18 84	0.25 201	0.19 152	0.20 157	0.57 283	0.57 254	0.44 254	0.29 205	0.72 307	5.27 350	0.56 238	0.41 240	0.57 272	4.45 254	1.93 295	0.46 215	0.49 262	1.14 250	0.95 292	1.89 297	3.39 311	0.15 134	0.24 200	0.40 228	0.46 227	0.61 237	0.62 238

IGEV-FE	1.02 261	0.25 191	0.53 294	0.67 300	0.26 207	0.78 300	0.87 288	0.48 267	0.47 262	0.67 295	1.54 314	0.67 256	0.42 244	0.36 213	1.61 115	3.56 346	0.42 191	0.36 208	1.13 248	1.47 328	1.56 274	3.89 336	0.34 246	0.23 191	0.84 302	0.82 278	2.27 338	1.08 276

IGEV_Zeroshot_test	1.02 261	0.25 191	0.53 294	0.67 300	0.26 207	0.78 300	0.87 288	0.48 267	0.47 262	0.66 289	1.53 311	0.67 256	0.42 244	0.36 213	1.61 115	3.56 346	0.42 191	0.36 208	1.13 248	1.47 328	1.56 274	3.88 335	0.32 242	0.23 191	0.84 302	0.82 278	2.28 339	1.07 275

ADCRef	1.02 261	0.34 252	0.38 268	0.23 183	0.35 257	0.34 218	0.42 222	0.36 200	0.85 301	0.39 213	0.31 177	0.40 173	0.26 160	0.31 191	9.43 345	0.63 149	0.34 150	0.32 173	0.84 215	0.57 222	0.53 124	0.99 110	0.47 274	0.36 246	0.99 309	1.08 300	0.98 284	5.01 350

HSM-Net_RVC	1.02 261	0.27 220	0.28 227	0.44 269	0.33 242	0.31 203	0.40 215	0.47 264	0.29 205	0.58 261	0.95 284	11.21 356	0.48 257	0.31 191	2.42 184	0.66 156	0.48 228	0.30 159	0.57 162	0.57 222	1.35 239	2.26 245	0.27 216	0.45 269	0.44 239	0.46 227	0.56 217	0.50 222
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	1.03 265	0.37 263	0.69 313	0.38 254	0.41 274	0.55 280	0.68 272	0.44 254	1.05 311	0.65 285	2.14 332	0.60 246	0.64 268	0.27 164	1.35 84	1.95 296	0.46 215	0.44 246	1.28 268	1.06 305	1.61 279	3.55 320	0.48 277	0.41 258	0.82 300	1.47 317	2.97 351	1.08 276

PSMNet-ADL	1.03 265	0.29 234	0.31 241	0.34 244	0.35 257	0.35 226	0.64 267	0.55 286	0.35 229	0.71 304	1.40 306	0.60 246	1.07 286	2.44 339	6.98 314	1.98 298	1.55 322	0.40 234	1.25 259	0.51 212	1.28 228	2.00 219	0.35 252	0.26 213	0.37 210	0.42 212	0.68 247	0.36 186

PVD	1.03 265	0.54 301	0.66 310	0.60 292	0.59 299	0.67 294	0.71 276	0.91 319	0.87 303	0.59 265	0.84 268	0.81 271	1.06 285	0.61 280	6.62 308	0.78 177	0.72 281	0.66 303	1.18 255	0.68 252	1.39 242	1.52 174	0.40 256	0.62 303	0.85 304	0.97 290	0.86 274	1.12 278

MFMNet_re	1.04 268	0.78 314	0.71 315	0.83 308	0.72 311	0.99 309	1.00 300	0.75 303	0.84 300	0.69 298	0.77 263	1.34 295	0.88 281	0.73 293	3.39 216	1.16 238	1.02 298	0.80 325	1.68 288	0.87 279	2.31 330	1.22 141	0.66 291	0.73 316	0.67 285	0.65 264	0.98 284	1.02 272

EGLCR-Stereo	1.05 269	0.22 141	0.25 201	0.15 111	0.19 145	0.23 152	0.16 125	0.32 157	0.39 237	0.32 155	0.65 241	0.39 169	0.27 170	0.14 73	2.06 163	2.01 301	0.41 182	0.37 214	0.78 206	1.73 337	1.19 222	5.99 359	0.95 319	3.44 363	0.26 131	1.49 319	3.66 356	0.33 166

FBW_ROB	1.09 270	0.65 310	0.58 301	0.89 310	0.89 320	0.75 299	1.26 308	0.46 261	0.35 229	0.53 252	0.76 262	1.15 288	1.35 299	1.88 328	6.04 297	0.46 94	0.64 273	0.33 179	2.64 300	0.54 218	1.66 283	1.39 161	1.22 328	0.57 291	0.47 250	0.54 250	0.56 217	0.87 264

DF	1.10 271	0.26 209	0.23 187	0.30 226	0.17 124	0.37 234	0.13 92	0.39 222	0.25 178	0.34 165	0.25 137	0.53 232	0.36 219	0.25 152	2.89 198	2.87 336	0.44 203	0.60 293	6.94 329	1.62 333	1.54 272	5.52 355	0.25 205	0.29 224	0.58 271	1.19 306	0.53 209	0.56 230

ADCL	1.10 271	0.44 286	0.37 265	0.33 239	0.34 246	0.40 246	0.50 238	0.39 222	1.21 324	0.59 265	0.47 219	0.46 209	0.27 170	0.33 199	7.64 328	0.57 130	0.40 178	0.56 285	0.70 196	0.69 253	0.72 168	0.97 108	0.29 226	0.37 250	1.70 333	1.79 328	1.76 325	5.37 353

CSAN	1.10 271	0.52 296	0.48 287	0.48 278	0.52 291	0.47 269	1.16 303	0.50 275	2.45 351	0.68 296	1.96 328	1.51 302	0.72 273	0.63 283	4.44 253	0.58 131	0.54 250	0.49 262	0.85 217	2.17 349	1.29 231	2.22 242	0.32 242	0.54 284	1.68 332	1.05 297	0.73 257	0.81 257

SAMSARA	1.13 274	0.41 281	0.61 305	0.45 275	0.47 286	0.46 267	0.75 279	0.75 303	0.63 285	0.63 280	0.71 252	0.64 253	1.75 305	0.50 248	6.46 307	1.05 220	0.58 257	0.64 298	1.26 263	0.65 246	1.44 254	1.53 176	0.29 226	0.63 306	1.73 335	2.11 334	1.68 321	1.81 312

FC-DCNN	1.13 274	0.51 294	0.91 324	0.81 306	0.56 295	0.91 305	1.45 318	0.80 310	0.52 272	0.62 276	0.65 241	0.88 276	0.77 279	0.56 263	3.53 220	0.84 194	0.95 295	0.49 262	1.28 268	0.44 189	1.59 277	2.59 266	0.31 236	0.56 289	1.66 331	0.91 284	2.36 342	3.06 334

model_zeroshot	1.14 276	0.23 162	0.28 227	0.35 245	0.26 207	0.45 263	0.23 163	0.42 241	0.23 167	0.59 265	1.26 298	0.51 227	0.31 190	0.30 182	3.38 213	3.22 340	0.44 203	0.88 332	1.41 282	0.52 213	1.90 302	3.42 314	0.30 230	0.23 191	5.98 359	1.47 317	0.78 268	1.52 306

FAT-Stereo	1.15 277	0.38 270	0.58 301	0.57 286	0.65 307	0.52 276	0.61 262	0.75 303	0.45 252	0.78 317	2.74 340	1.46 299	1.93 315	0.49 246	3.14 205	2.47 326	0.59 264	0.60 293	2.42 297	1.16 316	2.14 320	2.40 255	0.73 302	0.58 294	0.43 234	0.55 252	0.74 261	1.26 294

DCVSM-stereo	1.16 278	0.31 242	0.36 262	0.44 269	0.34 246	0.53 278	0.38 209	0.68 299	0.39 237	0.66 289	1.38 305	1.59 306	0.84 280	0.44 235	1.43 91	1.01 216	0.49 233	0.37 214	12.42 353	0.92 289	1.53 268	1.57 179	0.41 260	0.50 275	0.43 234	0.60 259	0.72 254	0.60 237

FC-DCNN v2	1.18 279	0.53 300	1.00 326	0.86 309	0.57 296	0.93 306	1.41 316	0.85 313	0.64 286	0.63 280	0.65 241	0.88 276	0.96 283	0.55 261	3.58 225	0.82 190	0.96 296	0.47 256	1.33 275	0.42 173	1.59 277	2.76 275	0.31 236	0.56 289	1.75 336	1.30 312	2.65 347	2.85 331

ADCMid	1.19 280	0.50 293	0.55 298	0.39 262	0.60 301	0.57 283	0.88 291	0.60 292	0.75 295	0.47 236	0.69 251	0.74 264	1.17 290	0.42 229	8.06 332	1.08 229	0.54 250	0.45 250	1.76 292	0.58 224	1.14 213	1.63 187	0.59 284	0.44 266	0.59 275	1.44 315	1.26 303	4.11 345

gcap-zeroshot	1.23 281	0.23 162	0.34 251	0.63 296	0.23 187	0.43 256	0.50 238	0.45 257	0.24 172	0.74 313	1.51 310	0.65 255	0.34 207	0.75 294	2.08 165	2.88 337	3.84 355	0.34 192	8.89 342	0.89 283	1.52 266	2.27 248	1.37 331	0.22 182	0.59 275	0.42 212	0.41 153	0.41 200

EKT-Stereo	1.24 282	0.27 220	0.26 214	0.28 218	0.26 207	0.31 203	0.54 246	0.43 249	0.33 225	0.45 233	0.84 268	0.51 227	0.44 250	0.68 289	12.27 359	2.16 309	0.54 250	0.52 275	1.28 268	1.01 301	5.05 359	3.02 300	0.15 134	0.22 182	0.43 234	0.47 231	0.56 217	0.33 166

ccs_rob	1.24 282	0.36 258	0.34 251	0.44 269	0.30 231	0.45 263	0.40 215	0.59 291	0.35 229	1.95 350	5.83 351	5.52 348	0.61 265	0.55 261	4.50 256	1.27 245	0.52 241	0.39 231	1.72 291	0.86 277	1.74 289	2.26 245	0.26 210	0.44 266	0.35 197	0.37 197	0.51 203	0.56 230

CBMV	1.24 282	0.38 270	0.34 251	0.44 269	0.43 278	0.63 287	0.93 295	0.88 314	0.41 246	0.66 289	0.85 272	1.52 303	1.27 296	1.05 306	4.34 250	2.35 317	0.72 281	0.50 268	1.69 289	0.78 266	1.85 293	3.21 305	0.31 236	0.57 291	0.51 257	0.53 246	1.09 293	5.35 352
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.26 285	0.61 308	0.76 319	0.78 304	0.75 312	0.67 294	1.28 309	0.96 324	0.76 296	0.78 317	0.67 249	1.26 290	1.09 287	0.71 292	7.44 324	1.41 262	1.21 309	0.68 306	1.36 279	0.96 293	2.27 328	1.65 188	0.67 295	1.01 336	1.09 317	0.86 281	0.92 280	1.37 299

pmcnn	1.28 286	0.43 285	0.41 275	0.58 290	0.64 305	0.56 282	1.59 321	0.73 301	0.48 264	0.61 272	1.31 301	1.55 304	3.12 329	1.04 305	3.82 234	2.27 315	0.89 293	0.95 335	1.85 293	1.09 309	2.50 338	3.33 306	0.81 310	0.54 284	0.52 259	0.68 265	1.09 293	1.31 297

AnyNet_C32	1.29 287	0.41 281	0.37 265	0.37 251	0.41 274	0.49 270	0.72 277	0.48 267	1.21 324	0.56 257	0.87 275	0.58 241	0.37 228	0.42 229	9.98 353	1.25 244	0.58 257	0.54 280	0.90 225	0.63 237	1.41 251	2.06 226	0.34 246	0.54 284	1.08 316	2.33 337	1.33 305	4.59 347

HBP-ISP	1.35 288	0.39 276	0.51 290	0.53 281	0.44 280	0.51 273	0.38 209	0.55 286	0.40 241	0.76 315	1.27 300	0.56 238	0.53 259	1.94 329	9.60 351	3.60 349	0.62 272	0.65 299	0.85 217	0.94 290	2.13 319	3.87 333	0.30 230	0.53 281	0.54 263	0.52 244	0.97 283	2.49 322

G-Net	1.35 288	0.54 301	0.64 309	0.44 269	0.52 291	0.58 285	0.56 252	0.90 318	1.32 331	0.66 289	1.20 295	2.96 328	1.21 293	0.38 220	4.22 247	1.62 278	0.61 269	0.76 317	1.47 285	1.34 323	1.63 280	1.95 215	0.39 254	0.62 303	0.79 298	2.98 345	1.56 314	4.61 348

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 290	2.30 344	0.83 321	1.46 322	0.80 316	1.02 310	1.34 313	0.76 306	0.95 309	1.32 341	0.53 226	1.58 305	1.79 308	2.11 334	4.63 259	0.98 214	1.12 306	1.04 342	3.00 307	1.09 309	1.43 253	1.93 211	1.20 326	0.68 313	0.76 292	0.72 270	0.60 236	1.37 299

ADCS	1.43 291	0.51 294	0.48 287	0.46 277	0.57 296	0.54 279	0.75 279	0.70 300	1.04 310	0.57 259	0.71 252	0.90 278	2.71 320	0.58 276	9.65 352	2.08 303	0.85 289	0.61 296	1.33 275	0.66 247	1.99 311	2.10 230	0.43 265	0.60 298	0.76 292	2.08 333	1.59 316	3.43 336

iRaft-Stereo_20w	1.46 292	0.46 288	0.73 316	0.60 292	0.34 246	0.52 276	0.76 283	0.43 249	0.86 302	0.90 327	1.85 326	0.57 240	0.48 257	0.85 300	2.22 175	3.23 341	0.48 228	0.55 283	1.17 254	3.69 356	1.53 268	4.23 343	0.34 246	0.39 255	1.04 313	7.81 359	2.03 332	1.43 301

SQANet	1.49 293	1.36 324	0.58 301	3.10 339	1.06 325	1.94 324	1.64 322	0.49 272	0.40 241	0.51 247	0.46 213	1.28 292	0.60 263	1.59 323	5.32 277	0.62 147	1.54 321	0.38 226	7.12 331	0.64 240	1.87 295	1.85 208	2.50 339	0.40 257	0.48 253	0.62 261	0.68 247	1.26 294

EAI-Stereo	1.49 293	0.29 234	0.52 293	0.57 286	0.37 263	8.27 361	0.81 286	0.45 257	0.83 299	0.34 165	1.41 307	0.47 213	0.34 207	0.26 158	3.70 230	6.04 362	0.44 203	0.65 299	2.71 302	0.74 258	1.46 257	1.97 216	0.29 226	0.76 319	1.07 315	2.21 336	1.45 312	1.76 310

S-Stereo	1.49 293	0.40 277	0.47 283	0.62 295	0.61 302	0.65 289	1.16 303	0.61 293	0.57 281	0.69 298	4.22 348	1.62 308	0.66 269	0.46 239	5.38 279	2.80 334	0.56 255	0.65 299	4.93 321	4.83 360	1.34 236	2.95 288	0.99 322	0.63 306	0.43 234	0.53 246	0.67 245	0.96 268

CBMV_ROB	1.50 296	0.38 270	0.44 280	0.61 294	0.53 293	0.72 297	0.87 288	0.97 326	0.41 246	0.82 320	1.34 303	3.03 329	2.77 322	0.67 287	5.27 275	1.29 249	0.91 294	0.49 262	2.40 296	0.73 256	1.83 291	2.91 285	0.44 267	0.46 270	1.38 324	2.48 338	2.25 337	3.99 343

SANet	1.53 297	0.57 304	0.54 296	0.57 286	0.63 304	0.84 303	1.33 312	0.94 323	5.40 359	0.52 248	2.18 333	4.12 341	2.90 327	0.69 291	5.97 296	0.54 124	1.22 310	0.57 289	0.94 232	0.84 273	1.67 285	1.76 200	0.47 274	0.65 309	0.76 292	1.29 311	0.92 280	2.37 318

DPSNet	1.55 298	0.46 288	0.51 290	0.56 285	0.67 309	0.68 296	0.60 261	0.52 282	0.67 289	0.47 236	0.91 279	3.61 337	1.80 309	1.42 320	3.87 237	2.08 303	1.53 320	1.18 346	7.27 334	1.86 341	2.26 327	3.71 327	1.01 323	0.79 322	0.78 297	1.06 298	0.78 268	0.90 266

AnyNet_C01	1.58 299	0.60 307	0.54 296	0.63 296	0.57 296	0.55 280	1.30 311	0.91 319	1.28 328	0.68 296	0.87 275	1.32 294	1.38 300	0.60 277	10.94 356	2.59 330	1.36 312	1.01 340	1.45 284	0.78 266	1.92 306	2.80 278	0.60 286	0.65 309	1.35 323	1.00 294	1.63 319	3.28 335

ADCPNet	1.61 300	0.38 270	0.74 317	0.43 268	0.76 313	0.44 261	1.54 320	0.89 316	0.69 292	0.76 315	1.64 323	0.81 271	3.20 331	0.76 295	8.80 338	1.90 294	0.59 264	0.37 214	4.80 320	1.06 305	1.27 226	1.49 171	0.93 317	0.43 264	1.05 314	1.37 313	0.96 282	5.45 354

DDF-Stereo	1.62 301	0.33 247	0.18 130	6.85 357	0.23 187	6.35 357	0.31 190	0.36 200	0.26 189	0.35 174	0.56 229	7.83 351	0.45 253	0.40 225	4.82 262	2.39 321	0.61 269	0.39 231	1.48 286	1.67 335	1.54 272	3.38 310	0.63 289	0.25 206	0.30 164	0.97 290	0.44 176	0.53 226

otaku	1.62 301	2.18 342	0.66 310	3.34 341	1.26 330	2.28 337	1.88 326	0.56 288	0.53 273	0.59 265	0.53 226	1.38 297	0.75 277	2.08 332	5.12 269	0.53 119	1.55 322	0.40 234	6.52 326	0.63 237	2.05 315	2.02 224	3.13 347	0.51 277	0.58 271	0.57 255	0.75 262	1.36 298

RainbowNet	1.64 303	1.52 329	0.91 324	2.42 336	1.44 335	2.01 326	2.33 331	0.65 297	0.56 276	0.74 313	0.47 219	1.68 310	1.11 288	2.89 343	5.46 283	1.27 245	1.49 318	0.53 278	3.78 316	1.77 338	1.89 297	2.02 224	3.05 345	0.64 308	0.71 287	0.69 267	0.90 278	1.43 301

anonymity	1.70 304	0.26 209	0.41 275	0.28 218	0.25 202	0.51 273	0.23 163	0.49 272	0.56 276	0.63 280	22.54 371	0.58 241	0.59 262	0.37 218	1.81 137	1.46 264	0.47 222	0.36 208	1.10 244	0.52 213	1.45 256	3.41 312	0.23 198	0.35 241	1.09 317	1.56 322	3.23 354	1.06 274

Ntro	1.75 305	3.82 355	0.74 317	2.63 337	1.32 332	2.29 339	2.93 342	0.61 293	0.56 276	0.62 276	0.51 224	1.41 298	0.70 272	2.04 331	5.26 273	0.55 127	1.64 326	0.43 240	7.27 334	0.67 249	2.31 330	2.26 245	3.03 344	0.57 291	0.61 279	0.70 268	0.75 262	1.17 286

SPS-STEREO	1.77 306	0.72 311	0.70 314	0.90 312	0.76 313	0.94 308	1.22 306	0.83 312	0.77 297	0.85 325	1.60 317	1.46 299	1.15 289	1.13 313	6.34 302	2.28 316	1.13 307	0.97 337	10.82 349	1.01 301	2.76 342	3.50 317	0.65 290	1.04 339	0.83 301	0.94 288	1.61 317	1.00 270
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DDVS	1.83 307	0.35 255	0.40 271	0.33 239	0.38 266	0.38 239	0.35 200	2.47 356	0.46 259	0.70 302	16.59 368	2.41 324	0.69 271	0.79 297	3.72 231	1.30 250	0.60 267	0.49 262	6.26 324	0.84 273	2.85 346	2.44 262	0.26 210	0.36 246	0.36 203	0.61 260	2.19 336	0.71 248

ACVNet_1	1.88 308	1.65 333	1.00 326	4.35 344	1.63 342	2.25 336	3.73 346	0.74 302	0.57 281	0.64 283	0.60 232	1.59 306	1.04 284	4.94 358	5.58 287	0.55 127	2.45 339	0.56 285	4.96 322	0.59 227	2.36 333	1.77 202	3.27 350	0.67 312	0.73 290	0.80 273	0.73 257	0.91 267

MFN_U_SF_RVC	1.88 308	2.37 347	1.83 355	2.12 333	1.74 344	1.92 322	2.41 336	1.55 345	1.47 338	3.65 357	3.67 346	1.26 290	1.29 298	1.80 327	5.26 273	2.13 307	1.02 298	0.92 333	3.41 314	1.01 301	1.83 291	1.70 193	0.76 307	2.29 361	0.76 292	0.80 273	0.71 253	0.97 269

TRStereo	1.98 310	0.34 252	0.47 283	0.25 198	0.19 145	0.65 289	0.29 187	0.44 254	0.56 276	0.70 302	0.63 236	0.80 270	0.29 179	0.24 146	3.25 210	4.38 357	0.37 164	0.36 208	1.05 241	0.87 279	1.34 236	2.98 290	0.60 286	0.20 158	0.66 284	30.16 372	0.88 276	0.48 218

Dean	1.99 311	1.78 334	1.04 332	5.97 355	1.91 352	2.28 337	2.73 340	1.08 331	1.13 315	0.99 333	0.85 272	1.93 316	2.20 316	2.22 336	6.37 305	1.06 221	2.29 337	0.71 310	2.89 306	0.99 297	2.27 328	2.01 222	2.90 342	0.95 334	1.45 326	1.16 303	1.40 309	1.17 286

WAO-6	2.00 312	1.30 323	0.90 323	2.06 331	1.36 334	1.76 321	2.23 328	1.05 330	1.25 327	0.90 327	0.86 274	1.93 316	2.98 328	2.31 338	9.04 341	1.13 233	3.03 345	0.71 310	3.26 311	0.87 279	2.31 330	2.29 249	1.30 330	0.89 329	1.64 330	2.20 335	1.75 324	2.69 324

FINET	2.02 313	0.57 304	0.61 305	0.36 247	0.41 274	0.65 289	0.75 279	0.51 278	1.37 334	0.40 218	1.53 311	0.60 246	1.81 311	1.11 308	5.80 292	2.01 301	0.74 283	0.39 231	1.12 247	1.26 322	1.24 225	3.49 316	0.36 253	1.29 349	5.70 357	8.60 360	3.56 355	8.18 359

IMH-64-1	2.03 314	1.51 327	1.09 336	2.00 328	1.58 338	2.11 329	2.42 337	1.03 327	1.16 316	0.58 261	0.74 257	1.98 318	2.84 323	2.80 341	9.51 348	1.48 266	1.46 315	0.68 306	3.40 312	0.83 270	1.67 285	2.17 239	3.24 348	0.77 320	1.58 328	1.25 309	2.08 333	2.79 329

IMH-64	2.03 314	1.51 327	1.09 336	2.00 328	1.58 338	2.11 329	2.42 337	1.03 327	1.16 316	0.58 261	0.74 257	1.98 318	2.84 323	2.80 341	9.51 348	1.48 266	1.46 315	0.68 306	3.40 312	0.83 270	1.67 285	2.17 239	3.24 348	0.77 320	1.58 328	1.25 309	2.08 333	2.79 329

WAO-7	2.06 316	1.09 320	1.31 345	5.01 347	1.02 322	1.12 313	1.77 325	1.17 333	1.46 337	2.60 355	2.11 331	2.14 322	3.29 335	1.20 316	6.91 313	1.03 219	1.88 329	0.71 310	7.92 336	0.89 283	1.85 293	2.00 219	0.40 256	1.06 340	1.00 310	1.64 324	1.11 295	1.83 313

MeshStereo	2.06 316	0.72 311	0.62 308	1.20 315	0.81 318	1.07 311	0.88 291	1.56 346	1.33 332	0.92 330	2.05 330	3.97 340	3.27 334	0.79 297	9.44 346	2.77 332	1.06 303	0.76 317	4.72 319	0.77 264	3.43 352	4.36 345	0.48 277	0.61 302	1.79 337	1.20 307	2.41 343	2.75 326
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
ACVNet_2	2.10 318	1.63 331	1.05 334	5.55 352	1.60 340	2.11 329	2.38 334	0.88 314	0.67 289	0.72 307	0.75 261	1.69 311	1.20 292	2.03 330	6.14 299	0.69 160	2.98 344	0.52 275	12.09 352	0.73 256	1.97 309	1.74 197	2.64 340	0.82 327	1.11 319	0.97 290	1.00 289	1.14 282

edge stereo	2.12 319	0.52 296	1.03 330	0.73 303	0.65 307	0.83 302	0.94 296	0.93 322	1.42 335	3.68 358	1.19 294	2.07 320	5.51 341	1.12 312	4.51 257	2.46 325	0.66 276	0.54 280	7.21 332	7.73 363	1.91 303	5.54 356	2.01 336	0.54 284	0.64 283	0.56 253	0.88 276	1.47 303

MonStereo1	2.20 320	1.46 326	0.84 322	2.22 334	1.84 348	2.02 327	2.40 335	0.96 324	0.78 298	12.53 369	0.93 283	3.07 330	3.21 332	2.16 335	3.59 226	0.59 134	1.02 298	0.75 315	6.82 327	0.91 288	1.52 266	1.68 191	2.88 341	0.58 294	0.98 308	0.80 273	1.61 317	1.23 292

DN	2.22 321	0.20 106	0.21 162	0.38 254	0.18 135	19.07 368	0.26 177	0.38 213	0.27 198	0.58 261	0.46 213	14.38 360	0.32 195	0.33 199	3.88 238	3.34 343	0.45 211	0.34 192	1.25 259	2.72 353	1.44 254	5.08 353	0.25 205	0.65 309	0.72 288	1.06 298	0.57 224	1.14 282

SGM-Forest	2.22 321	0.37 263	0.25 201	0.54 282	0.45 283	0.41 252	0.36 203	0.61 293	0.74 294	0.72 307	0.65 241	1.01 285	2.24 317	0.43 231	7.35 323	2.53 327	0.52 241	0.38 226	25.12 366	0.36 143	2.24 325	3.52 318	0.40 256	0.47 274	1.03 312	0.59 257	1.83 326	4.94 349
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	2.40 323	1.03 319	1.09 336	1.42 321	1.18 328	1.56 318	1.37 314	1.45 340	1.11 314	0.98 332	7.50 354	3.70 338	3.24 333	1.17 315	6.79 310	1.57 272	1.51 319	1.42 351	2.70 301	0.74 258	2.41 336	3.64 325	0.70 300	0.87 328	3.48 349	4.29 351	2.53 344	5.26 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 324	0.96 317	1.22 342	1.27 319	1.00 321	2.07 328	1.39 315	1.49 342	0.90 307	1.02 335	7.69 356	3.59 336	8.45 348	1.08 307	6.38 306	1.59 276	1.48 317	1.44 352	2.76 305	0.83 270	2.49 337	3.71 327	0.71 301	0.92 331	4.00 350	3.72 349	1.70 323	2.12 314
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 325	0.37 263	0.30 235	0.38 254	0.34 246	0.40 246	0.40 215	0.42 241	0.48 264	0.62 276	1.07 289	1.09 287	5.75 342	0.39 224	13.40 362	1.37 258	0.60 267	0.49 262	31.30 370	0.84 273	1.49 258	1.92 210	0.30 230	0.38 253	0.43 234	0.53 246	0.72 254	1.00 270

MDST_ROB	2.52 326	4.60 360	0.46 281	3.44 342	0.80 316	2.17 334	1.06 302	1.43 339	0.45 252	0.69 298	0.97 287	0.90 278	9.59 350	0.52 250	8.48 334	0.83 191	0.49 233	0.38 226	3.22 309	0.43 178	2.06 316	3.48 315	0.46 272	0.44 266	4.66 355	2.82 344	7.09 362	6.04 356

IMH	2.56 327	1.54 330	1.10 339	2.02 330	1.61 341	2.14 333	2.47 339	1.04 329	1.19 323	0.84 324	1.32 302	2.11 321	8.34 347	8.58 368	7.20 319	1.38 259	1.63 325	0.69 309	6.28 325	1.13 313	1.66 283	2.45 263	4.33 360	0.80 325	1.85 338	1.44 315	1.58 315	2.43 320

PWCK	2.66 328	1.64 332	1.02 328	1.99 327	1.31 331	2.12 332	2.24 329	1.38 338	1.49 340	1.40 344	1.75 325	5.02 344	2.57 319	1.11 308	5.82 294	0.92 204	1.88 329	0.77 322	22.26 363	1.36 324	2.55 340	1.82 205	1.41 332	1.00 335	1.70 333	1.73 327	1.43 310	2.15 315

JetBlue	2.79 329	1.91 338	1.57 351	2.35 335	1.87 349	2.74 342	2.98 343	1.48 341	1.47 338	0.82 320	0.84 268	4.15 343	1.76 306	2.10 333	9.12 343	2.54 328	1.83 328	1.32 349	2.23 295	1.23 320	3.58 354	4.43 347	1.88 335	1.10 343	2.74 347	4.93 352	2.54 345	9.94 362

LVE	2.80 330	2.00 340	1.06 335	11.92 362	1.89 350	3.94 348	11.90 365	0.92 321	0.89 306	1.05 337	0.95 284	1.73 312	2.85 325	2.48 340	4.97 264	1.02 218	1.98 332	0.83 331	8.57 340	0.89 283	2.03 314	2.22 242	3.09 346	1.01 336	1.45 326	1.12 301	1.25 301	1.57 307

SGM-ForestM	2.82 331	2.06 341	1.39 346	1.24 317	0.84 319	1.68 319	2.06 327	1.51 344	1.72 344	0.83 323	1.72 324	2.92 327	2.86 326	1.47 321	13.04 361	2.00 300	1.60 324	0.65 299	3.15 308	1.36 324	2.00 312	3.73 329	0.68 298	1.41 351	5.16 356	7.43 358	4.20 358	7.44 357

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 332	0.45 287	0.61 305	0.38 254	0.44 280	0.64 288	0.70 274	0.48 267	1.33 332	0.69 298	2.00 329	0.63 250	0.61 265	0.24 146	2.56 190	3.16 339	0.44 203	0.60 293	48.67 374	1.11 312	1.51 260	3.87 333	0.67 295	0.30 231	0.72 288	3.59 347	0.98 284	1.05 273

SGM_RVC	2.96 333	0.93 315	1.03 330	0.98 313	0.79 315	1.11 312	1.28 309	7.29 364	1.16 316	1.02 335	1.61 318	2.40 323	10.04 351	0.77 296	2.62 191	1.34 257	1.69 327	0.79 324	8.10 339	1.44 327	1.88 296	3.56 322	0.66 291	1.03 338	4.05 351	5.78 354	5.56 359	11.12 364
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	3.06 334	1.96 339	2.25 358	1.74 326	2.38 353	1.69 320	2.37 333	2.32 351	2.81 353	2.35 354	2.83 341	3.27 334	3.49 336	2.95 344	4.59 258	4.15 353	2.68 340	2.16 357	3.67 315	2.98 355	4.90 358	6.99 362	1.45 333	2.67 362	1.97 340	6.54 357	2.85 349	2.75 326

DGSMNet	3.07 335	1.84 336	1.18 341	1.34 320	0.55 294	1.94 324	0.63 266	2.86 357	1.57 342	3.95 359	15.19 365	1.85 315	3.15 330	4.98 359	7.18 318	2.82 335	3.15 346	1.89 354	4.63 318	2.18 350	4.69 357	3.75 331	1.61 334	2.10 357	0.87 305	3.36 346	1.05 292	2.58 323

UNDER WATER-64	3.21 336	2.63 350	1.65 354	4.96 346	2.97 356	3.54 345	4.45 349	2.43 355	1.65 343	1.37 342	1.35 304	5.10 345	4.97 340	3.52 348	7.47 325	1.98 298	3.95 356	1.13 344	4.05 317	1.98 345	3.01 348	3.41 312	4.98 363	1.42 352	1.98 341	3.96 350	2.32 341	4.39 346

WAO-8	3.35 337	2.60 348	1.45 347	5.81 353	1.76 346	2.58 340	3.35 344	1.29 335	1.93 347	5.80 362	8.48 360	3.23 332	7.05 345	4.33 351	7.65 329	2.21 310	2.00 333	0.76 317	9.76 346	1.55 331	1.91 303	2.41 256	2.43 337	1.09 341	2.27 343	1.91 330	1.91 328	2.85 331

Venus	3.35 337	2.60 348	1.45 347	5.81 353	1.76 346	2.58 340	3.35 344	1.29 335	1.93 347	5.80 362	8.48 360	3.23 332	7.05 345	4.33 351	7.65 329	2.21 310	2.00 333	0.76 317	9.76 346	1.55 331	1.91 303	2.41 256	2.43 337	1.09 341	2.27 343	1.91 330	1.91 328	2.85 331

SGM+DAISY	3.35 337	1.11 321	1.12 340	1.13 314	1.09 326	1.41 316	1.43 317	1.50 343	2.30 350	1.18 340	2.49 338	2.61 326	3.81 337	1.38 319	7.14 317	3.78 350	1.35 311	1.18 346	6.95 330	2.03 348	3.17 351	4.72 349	0.78 308	1.87 355	7.00 362	9.62 362	6.26 361	12.14 365

TorneroNet-64	3.48 340	2.22 343	2.33 359	6.99 358	1.75 345	3.12 343	4.23 348	1.93 348	3.68 356	0.82 320	3.07 343	4.13 342	12.86 357	3.79 349	7.09 316	1.59 276	3.32 348	0.80 325	8.09 338	1.97 344	2.83 345	2.91 285	3.35 351	0.92 331	2.63 346	2.71 343	1.23 300	3.63 339

DispFullNet	3.48 340	2.86 354	1.56 349	1.52 323	1.71 343	1.50 317	1.67 324	1.27 334	2.23 349	2.08 351	1.90 327	15.31 361	4.18 338	1.76 326	6.30 301	5.14 360	2.33 338	0.96 336	23.76 364	4.54 358	2.39 335	2.88 283	0.75 306	0.59 297	1.21 322	0.63 263	1.38 308	1.51 305

DNS	3.63 342	0.20 106	0.30 235	0.27 210	0.14 92	12.68 363	0.45 233	0.39 222	0.88 305	0.47 236	6.30 352	36.84 373	0.38 233	0.79 297	5.37 278	5.22 361	0.47 222	0.76 317	13.23 355	1.64 334	1.32 234	3.80 332	0.61 288	1.13 344	1.96 339	0.56 253	0.64 242	1.26 294

ACVNet-4b	3.64 343	6.86 362	0.79 320	12.11 363	1.35 333	4.38 351	9.73 362	0.61 293	0.59 283	0.66 289	3.81 347	5.41 347	14.98 360	2.27 337	6.26 300	0.56 129	2.90 343	0.50 268	11.57 351	0.90 286	2.37 334	2.99 294	2.90 342	0.62 303	0.62 280	0.59 257	0.73 257	1.14 282

PSMNet_ROB	3.65 344	1.89 337	1.02 328	1.73 325	1.22 329	2.20 335	2.32 330	0.81 311	0.87 303	8.35 367	19.23 370	13.09 358	2.39 318	7.48 367	4.12 245	0.90 203	1.45 314	1.36 350	9.04 343	0.98 296	2.14 320	1.49 171	8.68 368	0.79 322	1.14 320	1.51 320	1.33 305	1.13 279

notaker	3.82 345	2.85 353	1.60 353	5.07 348	6.65 365	4.01 349	4.08 347	1.35 337	3.29 355	1.17 339	3.27 344	7.19 350	11.25 353	5.52 363	10.91 355	1.19 240	3.40 349	1.00 338	10.57 348	2.74 354	3.02 349	2.76 275	3.68 354	1.17 346	1.01 311	1.23 308	1.48 313	1.67 308

STStereo	3.84 346	1.40 325	1.92 356	7.03 359	1.55 337	7.23 360	2.86 341	2.33 352	2.89 354	1.13 338	3.35 345	5.94 349	6.30 343	1.02 304	11.44 357	2.57 329	1.41 313	1.21 348	11.20 350	1.43 326	1.93 308	2.85 282	0.84 314	2.03 356	4.48 354	5.55 353	3.68 357	8.18 359

JetRed	3.89 347	2.69 352	2.99 360	2.09 332	2.47 354	3.46 344	4.71 351	2.36 353	1.86 345	1.89 349	1.24 297	3.40 335	1.50 301	3.36 346	9.54 350	3.47 345	4.17 358	3.86 360	2.43 298	1.85 340	5.57 360	5.36 354	3.66 353	1.68 354	4.31 353	10.87 366	5.62 360	8.71 361

MANE	4.00 348	1.80 335	2.02 357	1.54 324	1.45 336	1.92 322	2.33 331	2.03 349	2.79 352	0.95 331	2.26 335	3.71 339	4.42 339	1.34 317	11.76 358	3.86 351	2.04 336	6.06 363	3.24 310	1.67 335	2.53 339	4.35 344	0.73 302	2.18 359	7.35 363	10.20 364	9.04 363	14.41 366

UNDER WATER	4.18 349	2.68 351	1.59 352	4.92 345	5.21 359	3.56 346	7.19 359	2.38 354	1.87 346	1.64 348	1.20 295	5.13 346	20.86 363	5.22 360	5.27 275	2.38 320	4.12 357	1.12 343	8.60 341	1.99 347	4.00 356	3.20 303	5.02 364	2.11 358	2.01 342	3.64 348	1.96 330	3.95 341

LSM0	4.85 350	0.52 296	0.57 300	0.79 305	0.68 310	0.93 306	1.64 322	1.10 332	1.07 312	0.88 326	1.61 318	1.82 313	2.76 321	0.57 272	36.27 374	52.79 375	1.17 308	0.61 296	5.39 323	1.09 309	2.69 341	4.05 340	0.43 265	0.71 314	0.96 307	2.62 339	1.66 320	5.53 355

XX-Stereo	5.12 351	0.19 96	0.25 201	0.27 210	0.17 124	0.43 256	0.40 215	0.35 185	0.21 151	0.73 310	1.62 320	0.48 220	0.38 233	0.30 182	7.62 327	3.59 348	0.44 203	0.37 214	1.35 277	0.47 202	1.40 245	2.09 229	0.45 269	0.20 158	112.24 376	0.46 227	0.99 288	0.83 258

KSHMR	5.27 352	2.31 345	1.56 349	19.82 367	3.72 357	5.58 355	9.25 361	1.59 347	6.74 360	1.39 343	1.54 314	2.55 325	27.41 372	4.49 356	5.23 272	1.95 296	2.01 335	1.16 345	15.51 358	1.22 318	3.03 350	4.81 351	4.06 357	1.24 348	6.88 361	2.65 340	1.96 330	2.78 328

TorneroNet	5.57 353	2.31 345	1.28 343	17.72 366	6.26 364	5.20 354	6.38 356	2.10 350	4.58 358	1.58 346	6.93 353	12.01 357	25.68 369	4.11 350	7.72 331	1.52 269	3.26 347	0.81 328	14.83 356	1.87 342	2.97 347	2.83 281	3.45 352	0.91 330	6.76 360	2.68 341	1.31 304	3.44 337

ACV-stereo	5.76 354	10.97 365	0.40 271	0.69 302	0.35 257	6.27 356	4.69 350	4.53 360	0.50 270	0.65 285	0.84 268	1.67 309	8.94 349	4.46 354	8.78 337	3.43 344	0.70 279	0.57 289	82.32 375	1.14 314	3.72 355	6.25 360	0.42 263	0.43 264	0.40 228	0.94 288	0.83 271	0.59 236

zero-FE	6.24 355	0.32 244	0.18 130	27.10 371	1.90 351	37.06 375	12.43 366	0.36 200	0.64 286	2.15 353	1.15 292	26.07 368	6.61 344	0.86 301	8.36 333	3.00 338	2.69 341	2.11 356	2.56 299	1.91 343	14.30 367	13.66 364	0.73 302	0.24 200	0.30 164	0.97 290	0.41 153	0.33 166

ktn	6.75 356	5.13 361	14.43 369	5.28 349	4.73 358	9.87 362	6.61 358	7.39 365	12.71 369	2.14 352	2.31 336	26.89 369	22.25 364	4.47 355	10.48 354	1.49 268	4.37 359	1.82 353	15.76 359	4.55 359	2.80 344	2.30 250	3.97 355	1.19 347	2.37 345	1.57 323	2.89 350	2.47 321

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 357	4.44 359	1.28 343	2.72 338	2.67 355	5.12 353	7.72 360	5.86 361	8.09 362	1.63 347	10.53 363	75.81 375	10.21 352	4.39 353	5.74 291	1.46 264	7.09 363	8.20 364	6.83 328	1.82 339	3.57 353	3.00 295	1.27 329	1.13 344	4.24 352	5.98 356	20.77 371	3.98 342

WQFJA1++	8.25 358	0.21 124	0.19 140	52.51 375	0.18 135	47.56 376	47.68 375	0.29 126	0.44 251	1.00 334	0.25 137	3.12 331	13.72 358	1.52 322	5.80 292	4.32 356	0.40 178	0.75 315	8.03 337	4.00 357	1.57 276	3.56 322	0.73 302	0.16 100	0.27 138	23.69 369	0.41 153	0.41 200

LE_ROB	8.27 359	3.90 356	5.83 364	6.29 356	20.01 371	4.37 350	16.99 368	6.27 362	9.37 364	1.52 345	4.75 349	16.09 362	22.44 365	3.44 347	7.51 326	1.00 215	2.71 342	2.01 355	13.15 354	6.14 362	2.79 343	3.55 320	9.48 370	5.16 365	10.68 366	9.87 363	10.85 365	17.08 370

DGTPSM_ROB	9.70 360	3.99 357	10.89 365	3.15 340	5.68 360	3.68 347	5.70 354	3.68 358	9.10 363	3.26 356	7.88 357	9.73 354	14.04 359	4.74 357	15.68 363	11.36 365	5.40 360	11.36 366	7.25 333	10.26 365	6.46 364	15.15 365	4.53 361	9.09 367	10.18 364	27.78 370	11.12 366	30.76 373

DPSMNet_ROB	11.21 361	4.32 358	10.98 366	3.81 343	5.72 361	4.73 352	5.77 355	3.68 358	9.72 365	4.34 360	13.32 364	11.20 355	26.44 371	5.79 365	18.24 366	12.77 366	6.74 361	12.28 367	14.97 357	10.29 366	7.12 365	15.93 366	4.55 362	9.11 368	11.15 367	27.78 370	11.17 367	30.75 372

DLNR_Zeroshot_test	11.56 362	37.00 376	0.46 281	54.84 376	0.22 180	0.37 234	49.73 376	0.47 264	0.22 159	0.79 319	0.58 230	0.63 250	0.36 219	3.05 345	62.78 375	73.23 376	9.32 364	5.55 362	2.75 304	0.71 254	1.92 306	4.90 352	0.13 102	0.36 246	0.37 210	0.38 203	0.43 171	0.47 217

HanzoNet	11.76 363	14.15 367	16.54 371	13.84 365	9.27 367	15.98 367	21.04 370	11.44 370	12.53 368	6.20 364	7.51 355	20.70 365	27.83 373	29.09 374	12.87 360	9.53 364	15.26 369	2.84 358	25.21 367	12.71 369	5.74 361	4.74 350	9.10 369	1.66 353	2.75 348	2.69 342	2.55 346	3.62 338

BEATNet-Init1	12.35 364	15.22 368	5.32 362	20.87 368	10.13 368	20.29 369	13.89 367	8.81 368	6.91 361	4.38 361	9.79 362	14.10 359	19.20 361	5.76 364	21.46 367	9.40 363	7.04 362	4.94 361	32.32 372	14.93 370	9.82 366	9.29 363	5.60 365	5.30 366	12.73 368	8.77 361	21.38 372	15.70 369

LRCNet_RVC	13.01 365	18.58 371	5.37 363	23.16 369	20.12 372	22.89 370	18.83 369	10.15 369	4.22 357	21.39 373	16.92 369	22.03 366	12.77 356	27.61 373	9.50 347	1.55 271	14.16 368	9.39 365	27.19 368	10.19 364	6.02 362	2.70 274	25.48 372	13.25 371	1.43 325	0.70 268	3.22 353	2.37 318

DPSM_ROB	13.78 366	8.86 363	13.29 367	5.41 350	6.06 362	7.11 358	5.22 352	8.44 366	11.03 366	6.77 365	8.06 358	8.50 352	12.48 354	5.32 361	16.50 364	14.15 367	11.34 366	14.53 368	9.66 344	11.98 367	16.98 368	19.77 369	4.23 358	11.17 369	28.01 372	35.97 374	31.31 374	39.81 374

DPSM	13.78 366	8.86 363	13.29 367	5.41 350	6.06 362	7.11 358	5.22 352	8.44 366	11.03 366	6.77 365	8.06 358	8.50 352	12.48 354	5.32 361	16.50 364	14.15 367	11.34 366	14.53 368	9.66 344	11.98 367	16.98 368	19.77 369	4.23 358	11.17 369	28.01 372	35.97 374	31.31 374	39.81 374

PML	14.62 368	11.18 366	4.16 361	13.60 364	8.80 366	13.67 364	6.43 357	7.27 363	35.40 376	10.29 368	58.08 376	45.45 374	52.15 375	6.70 366	6.87 312	4.96 359	10.24 365	3.79 359	21.45 362	4.89 361	6.05 363	5.92 358	3.98 356	4.24 364	14.76 371	5.96 355	20.73 370	7.74 358

HaxPig	22.04 369	23.70 372	21.75 372	25.21 370	25.39 373	24.72 372	26.63 372	22.90 373	21.18 370	28.97 374	26.14 372	24.63 367	19.57 362	25.91 372	23.99 368	21.35 370	24.94 372	26.23 371	24.50 365	23.01 372	18.91 370	16.86 368	28.89 373	21.36 372	10.50 365	12.89 367	9.72 364	15.23 367

MEDIAN_ROB	25.67 370	28.72 373	26.17 373	29.76 372	29.32 374	28.92 373	30.23 373	26.96 375	24.57 373	34.05 375	29.96 373	29.36 371	23.45 366	29.57 375	26.51 370	23.43 371	29.83 373	29.43 374	29.59 369	27.23 375	23.78 371	20.07 371	31.85 374	24.07 376	14.01 370	13.68 368	13.10 369	15.52 368

AVERAGE_ROB	27.45 371	31.34 374	28.53 376	32.94 374	32.07 376	32.12 374	33.33 374	29.89 376	27.53 374	35.87 376	31.94 374	32.32 372	25.95 370	33.08 376	28.98 371	25.93 372	31.35 374	30.24 375	31.55 371	29.19 376	25.74 372	22.05 372	34.79 375	27.26 377	13.89 369	10.58 365	11.65 368	11.11 363

CasAABBNet	27.70 372	17.80 369	26.74 374	10.82 360	12.13 369	14.20 365	10.44 363	16.94 371	22.25 371	13.76 370	16.13 366	17.20 364	25.33 368	10.59 369	33.32 373	28.51 374	22.73 370	29.20 373	19.29 360	24.02 373	33.97 374	39.71 373	8.44 366	22.49 374	56.39 375	72.48 376	62.92 376	80.05 376

FlowAnything	27.74 373	17.80 369	26.76 375	10.86 361	12.21 370	14.22 366	10.47 364	17.05 372	22.28 372	13.80 371	16.32 367	17.16 363	25.17 367	10.73 370	33.17 372	28.39 373	22.75 371	29.17 372	19.30 361	24.10 374	34.01 375	39.98 374	8.47 367	22.56 375	56.37 374	72.78 377	62.98 377	80.19 377

GS-Stereo																							0.13 102	0.06 20	0.27 138	0.09 17	0.13 29	0.07 17

FSD		0.33 247	0.31 241	0.32 238	0.32 239	0.30 197	0.36 203	0.41 232	0.27 198	0.37 197	0.30 172			0.34 207	1.48 99	1.28 247			0.60 174	0.99 297				0.35 241	0.38 218	0.36 191	0.37 133	0.38 194

STTRV1_RVC		0.48 291	0.41 275	0.57 286	0.44 280	0.65 289	0.69 273	0.53 284	0.56 276	0.53 252	0.74 257	0.95 281	1.23 294	0.93 303		1.20 241	1.96 331	0.51 271		1.98 345	1.89 297			0.71 314	1.17 321	1.15 302	1.35 307	2.70 325

DPSimNet_ROB		32.83 375	15.86 370	30.90 373	29.54 375	24.40 371	21.28 371	25.65 374	31.75 375	16.97 372	45.56 375	27.37 370	37.12 374	16.35 371	24.86 369	14.34 369		14.84 370	40.36 373	17.54 371	26.29 373	15.99 367	16.67 371	21.85 373		32.67 373	22.06 373	29.89 371

Low-res two-view benchmark