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

LACA2	0.10 1	0.06 1	0.07 21	0.06 17	0.05 7	0.07 12	0.06 35	0.05 1	0.07 17	0.07 24	0.02 2	0.11 18	0.04 1	0.04 1	0.65 5	0.36 41	0.08 1	0.08 6	0.11 10	0.06 1	0.09 1	0.12 2	0.03 1	0.04 1	0.08 3	0.07 4	0.09 4	0.06 4

CoSv	0.10 1	0.11 36	0.07 21	0.05 6	0.05 7	0.09 28	0.04 2	0.08 19	0.06 7	0.06 16	0.03 4	0.09 8	0.04 1	0.04 1	0.54 1	0.35 36	0.13 22	0.07 3	0.13 16	0.06 1	0.14 9	0.11 1	0.03 1	0.06 16	0.12 37	0.07 4	0.11 7	0.06 4

BridgeDepth	0.11 3	0.08 18	0.07 21	0.06 17	0.06 19	0.07 12	0.05 15	0.06 3	0.05 4	0.05 4	0.03 4	0.13 31	0.04 1	0.05 6	0.71 8	0.36 41	0.08 1	0.08 6	0.13 16	0.06 1	0.12 4	0.13 3	0.03 1	0.04 1	0.09 12	0.09 13	0.12 15	0.07 13
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA1	0.12 4	0.09 24	0.08 29	0.06 17	0.09 49	0.07 12	0.07 39	0.06 3	0.10 42	0.07 24	0.05 12	0.11 18	0.07 30	0.08 30	0.67 6	0.42 64	0.10 6	0.11 23	0.12 14	0.07 5	0.13 8	0.16 5	0.04 4	0.08 34	0.10 21	0.10 23	0.13 24	0.09 36

Pointernet	0.13 5	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.03 1	0.07 12	0.31 178	0.06 3	0.04 1	0.05 4	0.06 16	0.08 2	0.04 1	0.06 12	0.60 2	0.38 52	0.11 11	0.06 1	0.10 5	0.16 37	0.10 2	0.72 68	0.04 4	0.05 7	0.07 1	0.06 1	0.13 24	0.08 27

MatchStereo	0.14 6	0.10 29	0.09 32	0.05 6	0.09 49	0.08 21	0.06 35	0.08 19	0.12 55	0.04 2	0.07 22	0.08 2	0.10 49	0.09 39	0.85 18	0.25 10	0.13 22	0.12 25	0.11 10	0.10 10	0.18 20	0.28 13	0.05 16	0.11 55	0.11 30	0.11 33	0.12 15	0.09 36
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 6	0.07 7	0.06 16	0.06 17	0.05 7	0.06 7	0.05 15	0.08 19	0.09 35	0.06 16	0.09 37	0.08 2	0.07 30	0.07 22	1.22 59	0.24 4	0.11 11	0.10 17	0.10 5	0.14 27	0.12 4	0.28 13	0.05 16	0.05 7	0.09 12	0.11 33	0.12 15	0.09 36

CroCo-Stereo Lap2	0.14 6	0.08 18	0.05 6	0.05 6	0.06 19	0.05 1	0.04 2	0.08 19	0.06 7	0.11 50	0.03 4	0.14 39	0.07 30	0.08 30	0.94 26	0.36 41	0.12 15	0.10 17	0.13 16	0.07 5	0.30 53	0.23 9	0.04 4	0.07 27	0.12 37	0.11 33	0.11 7	0.08 27

CroCo-Stereo	0.14 6	0.07 7	0.05 6	0.05 6	0.05 7	0.05 1	0.04 2	0.08 19	0.06 7	0.06 16	0.01 1	0.11 18	0.07 30	0.07 22	1.09 37	0.38 52	0.13 22	0.10 17	0.17 31	0.06 1	0.26 46	0.24 10	0.04 4	0.06 16	0.11 30	0.09 13	0.11 7	0.07 13
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
StereoVision	0.15 10	0.10 29	0.07 21	0.06 17	0.07 29	0.07 12	0.07 39	0.10 44	0.13 66	0.09 39	0.07 22	0.16 45	0.08 36	0.11 47	0.75 14	0.29 20	0.15 30	0.13 32	0.17 31	0.10 10	0.23 38	0.22 8	0.04 4	0.09 43	0.15 53	0.13 51	0.19 59	0.16 67

BridgeDepth_RVC	0.16 11	0.13 49	0.10 46	0.08 41	0.10 55	0.10 30	0.08 54	0.12 50	0.12 55	0.10 46	0.08 28	0.12 27	0.09 41	0.08 30	0.89 21	0.34 34	0.11 11	0.12 25	0.21 40	0.11 13	0.17 17	0.19 6	0.06 24	0.09 43	0.14 43	0.17 70	0.15 38	0.17 74
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.16 11	0.09 24	0.05 6	0.05 6	0.06 19	0.06 7	0.04 2	0.09 38	0.06 7	0.09 39	0.02 2	0.16 45	0.11 54	0.07 22	1.00 27	0.45 79	0.15 30	0.12 25	0.16 30	0.09 8	0.30 53	0.37 28	0.04 4	0.09 43	0.14 43	0.11 33	0.12 15	0.09 36

MLG-Stereo	0.17 13	0.07 7	0.04 1	0.04 1	0.05 7	0.27 172	0.04 2	0.06 3	0.06 7	0.07 24	0.04 7	0.09 8	0.05 7	0.06 12	1.29 70	0.71 157	0.12 15	0.09 15	0.28 56	0.17 41	0.25 43	0.30 15	0.04 4	0.04 1	0.08 3	0.06 1	0.11 7	0.07 13

ProNet	0.17 13	0.07 7	0.09 32	0.06 17	0.04 2	0.10 30	0.66 258	0.07 12	0.04 1	0.04 2	0.12 57	0.07 1	0.04 1	0.30 173	0.74 10	0.47 95	0.27 86	0.09 15	0.11 10	0.13 21	0.17 17	0.47 40	0.09 47	0.08 34	0.10 21	0.06 1	0.11 7	0.06 4

TDLM	0.17 13	0.14 55	0.14 87	0.11 63	0.14 82	0.11 36	0.11 73	0.15 59	0.12 55	0.09 39	0.21 106	0.20 63	0.11 54	0.12 55	0.61 3	0.20 1	0.20 51	0.15 42	0.13 16	0.11 13	0.15 12	0.37 28	0.10 58	0.11 55	0.12 37	0.16 61	0.16 43	0.16 67

DEFOM-Stereo	0.18 16	0.12 43	0.09 32	0.09 50	0.08 43	0.11 36	0.05 15	0.10 44	0.08 30	0.08 34	0.11 51	0.13 31	0.06 18	0.08 30	1.28 68	0.38 52	0.17 37	0.14 34	0.21 40	0.12 17	0.32 59	0.35 25	0.08 40	0.07 27	0.14 43	0.13 51	0.26 83	0.13 53

RAStereo	0.18 16	0.12 43	0.08 29	0.06 17	0.08 43	0.07 12	0.05 15	0.10 44	0.07 17	0.20 74	0.04 7	0.16 45	0.06 18	0.09 39	1.13 46	0.35 36	0.18 45	0.13 32	0.24 45	0.08 7	0.52 111	0.30 15	0.05 16	0.09 43	0.14 43	0.11 33	0.13 24	0.11 48

RAFT	0.18 16	0.07 7	0.10 46	0.08 41	0.04 2	0.24 153	0.27 169	0.19 69	0.07 17	0.13 54	0.08 28	0.13 31	0.06 18	0.11 47	1.18 52	0.29 20	0.17 37	0.08 6	0.14 23	0.21 65	0.16 13	0.33 23	0.04 4	0.07 27	0.16 61	0.15 59	0.21 66	0.16 67

delet	0.18 16	0.14 55	0.13 68	0.12 72	0.12 66	0.13 57	0.10 70	0.12 50	0.10 42	0.15 58	0.12 57	0.18 53	0.10 49	0.12 55	1.14 47	0.24 4	0.17 37	0.14 34	0.13 16	0.12 17	0.18 20	0.33 23	0.09 47	0.11 55	0.14 43	0.12 44	0.21 66	0.14 59

AANet_RVC	0.18 16	0.13 49	0.13 68	0.10 57	0.16 103	0.08 21	0.13 85	0.14 56	0.15 79	0.13 54	0.12 57	0.13 31	0.11 54	0.11 47	0.90 23	0.25 10	0.18 45	0.17 53	0.20 35	0.16 37	0.18 20	0.21 7	0.11 73	0.12 64	0.16 61	0.16 61	0.22 71	0.23 104

VIP-Stereo	0.19 21	0.11 36	0.12 60	0.08 41	0.07 29	0.08 21	0.05 15	0.11 48	0.08 30	0.09 39	0.12 57	0.20 63	0.06 18	0.07 22	0.89 21	0.43 69	0.19 48	0.14 34	0.20 35	0.18 43	0.22 36	0.84 81	0.06 24	0.10 48	0.13 41	0.11 33	0.14 31	0.13 53

MM-Stereo_test3	0.19 21	0.08 18	0.05 6	0.06 17	0.04 2	0.05 1	0.03 1	0.09 38	0.07 17	0.07 24	0.04 7	0.10 12	0.04 1	0.11 47	0.80 15	0.63 141	0.15 30	0.25 113	0.12 14	0.34 126	0.11 3	1.28 138	0.31 225	0.04 1	0.08 3	0.08 10	0.16 43	0.07 13

MLG-Stereo_test1	0.20 23	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 7	0.36 220	0.04 2	0.06 3	0.07 17	0.07 24	0.04 7	0.10 12	0.05 7	0.06 12	1.43 84	0.69 152	0.12 15	0.10 17	0.29 62	0.18 43	0.24 40	0.96 96	0.04 4	0.04 1	0.08 3	0.07 4	0.12 15	0.07 13

LG-Stereo	0.20 23	0.07 7	0.05 6	0.06 17	0.07 29	0.21 124	0.05 15	0.09 38	0.12 55	0.09 39	0.32 176	0.16 45	0.05 7	0.06 12	1.52 95	0.52 108	0.12 15	0.12 25	0.26 51	0.36 134	0.22 36	0.30 15	0.13 95	0.05 7	0.10 21	0.12 44	0.12 15	0.07 13

AIO-test2	0.20 23	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 43	0.08 21	0.06 35	0.06 3	0.07 17	0.05 4	0.08 28	0.10 12	0.05 7	0.04 1	1.46 88	1.01 206	0.15 30	0.08 6	0.09 2	0.20 54	0.14 9	1.03 110	0.05 16	0.08 34	0.09 12	0.07 4	0.07 1	0.06 4

iRaftStereo_RVC	0.20 23	0.15 58	0.12 60	0.10 57	0.11 62	0.10 30	0.07 39	0.17 63	0.09 35	0.15 58	0.15 74	0.18 53	0.09 41	0.17 90	0.63 4	0.28 17	0.25 72	0.14 34	0.21 40	0.21 65	0.36 67	0.86 85	0.08 40	0.10 48	0.15 53	0.12 44	0.19 59	0.13 53

AdaDepth	0.21 27	0.11 36	0.07 21	0.07 33	0.08 43	0.17 94	0.05 15	0.08 19	0.08 30	0.06 16	0.08 28	0.11 18	0.06 18	0.11 47	1.25 65	0.60 130	0.14 26	0.12 25	0.25 49	0.29 105	0.19 25	1.07 115	0.05 16	0.06 16	0.10 21	0.11 33	0.17 49	0.11 48

DFGA-Net	0.21 27	0.17 67	0.10 46	0.13 82	0.09 49	0.11 36	0.09 65	0.19 69	0.10 42	0.28 105	0.11 51	0.18 53	0.09 41	0.13 58	1.05 29	0.28 17	0.23 58	0.15 42	0.31 69	0.15 31	0.29 51	0.50 44	0.08 40	0.18 113	0.16 61	0.13 51	0.35 109	0.15 61

NLCSM	0.22 29	0.06 1	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.06 7	0.05 15	0.09 38	1.10 300	0.05 4	0.58 219	0.08 2	1.65 290	0.05 6	0.74 10	0.24 4	0.08 1	0.06 1	0.08 1	0.13 21	0.12 4	0.26 11	0.04 4	0.05 7	0.07 1	0.10 23	0.08 2	0.05 1

MonStereo	0.22 29	0.08 18	0.07 21	0.06 17	0.07 29	0.05 1	0.05 15	0.06 3	0.07 17	0.07 24	0.07 22	0.10 12	0.06 18	0.08 30	1.22 59	0.89 191	0.12 15	0.18 60	0.22 44	0.49 199	0.27 49	1.04 113	0.05 16	0.04 1	0.11 30	0.10 23	0.14 31	0.11 48

AASNet	0.22 29	0.18 74	0.13 68	0.14 87	0.15 87	0.16 85	0.14 97	0.17 63	0.09 35	0.15 58	0.16 85	0.16 45	0.10 49	0.15 71	1.23 61	0.23 2	0.18 45	0.16 49	0.17 31	0.14 27	0.20 30	0.80 76	0.10 58	0.13 68	0.15 53	0.14 57	0.18 53	0.13 53

WQFJX1	0.23 32	0.07 7	0.04 1	0.05 6	0.05 7	0.05 1	0.04 2	0.08 19	1.16 303	0.05 4	0.62 224	0.08 2	1.74 291	0.05 6	0.70 7	0.26 12	0.09 5	0.07 3	0.09 2	0.09 8	0.12 4	0.30 15	0.06 24	0.05 7	0.08 3	0.10 23	0.12 15	0.06 4

MaDis-Stereo	0.23 32	0.17 67	0.11 54	0.07 33	0.11 62	0.08 21	0.07 39	0.13 52	0.10 42	0.19 70	0.10 41	0.20 63	0.09 41	0.14 66	1.08 34	0.40 59	0.24 62	0.18 60	0.54 147	0.12 17	0.51 108	0.45 38	0.07 35	0.13 68	0.20 85	0.23 97	0.21 66	0.24 109

AIO-test1	0.24 34	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.07 29	0.08 21	0.04 2	0.09 38	0.08 30	0.08 34	0.08 28	0.10 12	0.05 7	0.06 12	1.44 86	0.63 141	0.17 37	0.08 6	0.14 23	0.55 209	0.17 17	1.99 208	0.04 4	0.06 16	0.09 12	0.07 4	0.08 2	0.06 4

plain	0.24 34	0.21 111	0.13 68	0.11 63	0.15 87	0.11 36	0.08 54	0.21 78	0.12 55	0.23 78	0.09 37	0.30 109	0.12 65	0.17 90	1.07 31	0.46 88	0.25 72	0.23 97	0.29 62	0.14 27	0.55 121	0.57 50	0.08 40	0.19 135	0.19 80	0.17 70	0.20 64	0.21 95

RAFT_CTSACE	0.24 34	0.20 96	0.13 68	0.12 72	0.10 55	0.14 70	0.10 70	0.24 91	0.11 48	0.26 95	0.10 41	0.22 70	0.18 101	0.11 47	0.87 20	0.39 57	0.22 53	0.14 34	0.31 69	0.19 50	0.33 63	0.83 80	0.09 47	0.13 68	0.27 128	0.16 61	0.34 105	0.17 74

WQFJX	0.25 37	0.07 7	0.05 6	0.05 6	0.05 7	0.07 12	0.05 15	0.07 12	1.18 309	0.05 4	0.64 228	0.08 2	1.76 293	0.06 12	0.86 19	0.31 24	0.08 1	0.07 3	0.09 2	0.13 21	0.16 13	0.31 20	0.06 24	0.06 16	0.08 3	0.10 23	0.11 7	0.08 27

test_5	0.25 37	0.19 86	0.11 54	0.11 63	0.08 43	0.21 124	0.08 54	0.32 147	0.11 48	0.17 65	0.37 191	0.24 77	0.21 125	0.08 30	1.17 50	0.49 101	0.17 37	0.15 42	0.29 62	0.12 17	0.25 43	0.73 69	0.07 35	0.15 83	0.17 71	0.17 70	0.33 95	0.20 86

MMNet	0.25 37	0.15 58	0.12 60	0.14 87	0.14 82	0.13 57	0.14 97	0.16 60	0.12 55	0.13 54	0.15 74	0.22 70	0.09 41	0.18 105	2.41 173	0.26 12	0.19 48	0.17 53	0.20 35	0.15 31	0.21 34	0.40 30	0.10 58	0.14 74	0.15 53	0.16 61	0.28 89	0.16 67

WQFJA1	0.26 40	0.07 7	0.05 6	0.06 17	0.05 7	0.07 12	0.05 15	0.08 19	1.17 307	0.05 4	0.73 244	0.09 8	1.86 300	0.07 22	0.93 24	0.24 4	0.10 6	0.08 6	0.10 5	0.13 21	0.19 25	0.43 35	0.06 24	0.05 7	0.08 3	0.09 13	0.11 7	0.08 27

NLMM	0.26 40	0.07 7	0.05 6	0.06 17	0.05 7	0.07 12	0.05 15	0.08 19	1.17 307	0.05 4	0.73 244	0.09 8	1.86 300	0.07 22	0.93 24	0.24 4	0.10 6	0.08 6	0.10 5	0.13 21	0.19 25	0.43 35	0.06 24	0.05 7	0.08 3	0.09 13	0.11 7	0.08 27

LGtest1	0.26 40	0.15 58	0.12 60	0.10 57	0.15 87	0.35 216	0.07 39	0.14 56	0.13 66	0.12 53	0.34 182	0.16 45	0.13 70	0.10 43	1.57 99	0.61 132	0.23 58	0.24 104	0.29 62	0.25 93	0.33 63	0.64 58	0.08 40	0.12 64	0.16 61	0.13 51	0.19 59	0.15 61

MIF-Stereo (partial)	0.26 40	0.20 96	0.13 68	0.10 57	0.13 76	0.11 36	0.08 54	0.17 63	0.14 73	0.18 68	0.10 41	0.25 81	0.11 54	0.16 83	1.41 81	0.45 79	0.25 72	0.22 86	0.30 66	0.15 31	0.58 129	0.56 48	0.09 47	0.18 113	0.19 80	0.17 70	0.38 128	0.20 86

GMStereo	0.26 40	0.24 164	0.13 68	0.19 143	0.17 113	0.20 120	0.16 116	0.29 116	0.16 89	0.23 78	0.19 95	0.33 130	0.17 94	0.14 66	0.80 15	0.30 23	0.29 99	0.19 66	0.44 108	0.20 54	0.36 67	0.35 25	0.12 82	0.16 91	0.25 113	0.22 93	0.39 134	0.20 86
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 40	0.19 86	0.19 130	0.20 153	0.16 103	0.18 102	0.14 97	0.25 100	0.16 89	0.15 58	0.26 134	0.23 73	0.13 70	0.54 247	0.74 10	0.23 2	0.24 62	0.17 53	0.54 147	0.14 27	0.19 25	0.91 89	0.10 58	0.13 68	0.16 61	0.13 51	0.22 71	0.24 109

NLSM1	0.27 46	0.07 7	0.05 6	0.06 17	0.06 19	0.08 21	0.05 15	0.10 44	1.22 313	0.05 4	0.74 246	0.11 18	1.80 296	0.06 12	1.01 28	0.35 36	0.10 6	0.08 6	0.10 5	0.11 13	0.16 13	0.40 30	0.06 24	0.06 16	0.09 12	0.11 33	0.12 15	0.07 13

MM-Stereo_test1	0.27 46	0.11 36	0.07 21	0.06 17	0.04 2	0.05 1	0.04 2	0.08 19	0.06 7	0.07 24	0.04 7	0.10 12	0.05 7	0.19 111	1.07 31	1.14 224	0.24 62	0.30 150	0.13 16	0.64 230	0.14 9	1.42 156	0.46 260	0.06 16	0.09 12	0.34 173	0.13 24	0.06 4

UniTT-Stereo	0.27 46	0.16 64	0.11 54	0.09 50	0.11 62	0.11 36	0.07 39	0.16 60	0.11 48	0.21 75	0.10 41	0.29 100	0.16 86	0.26 149	1.56 96	0.47 95	0.25 72	0.19 66	0.64 175	0.15 31	0.59 134	0.44 37	0.10 58	0.16 91	0.18 75	0.22 93	0.16 43	0.17 74

UPFNet	0.27 46	0.18 74	0.20 135	0.18 132	0.19 131	0.19 109	0.15 111	0.22 81	0.17 105	0.23 78	0.19 95	0.23 73	0.14 77	0.26 149	1.70 120	0.29 20	0.24 62	0.21 76	0.25 49	0.18 43	0.24 40	0.40 30	0.14 115	0.17 108	0.19 80	0.20 87	0.39 134	0.19 82

NLMM1	0.28 50	0.08 18	0.05 6	0.05 6	0.05 7	0.06 7	0.04 2	0.08 19	1.31 316	0.06 16	0.65 230	0.11 18	1.82 299	0.07 22	1.08 34	0.37 46	0.10 6	0.08 6	0.11 10	0.17 41	0.26 46	0.49 43	0.06 24	0.07 27	0.10 21	0.10 23	0.14 31	0.07 13

RSM	0.28 50	0.09 24	0.09 32	0.07 33	0.06 19	0.14 70	0.05 15	0.06 3	0.05 4	0.05 4	0.08 28	0.13 31	0.06 18	0.04 1	0.74 10	0.27 14	0.24 62	0.10 17	0.14 23	0.35 131	0.20 30	3.91 326	0.12 82	0.07 27	0.10 21	0.11 33	0.14 31	0.07 13

RAFT+CT+SA	0.28 50	0.21 111	0.13 68	0.13 82	0.10 55	0.11 36	0.09 65	0.32 147	0.13 66	0.24 84	0.10 41	0.29 100	0.21 125	0.09 39	1.16 48	0.87 190	0.19 48	0.17 53	0.43 106	0.16 37	0.37 69	1.04 113	0.07 35	0.15 83	0.20 85	0.18 77	0.33 95	0.20 86

DMCA	0.28 50	0.17 67	0.16 100	0.13 82	0.14 82	0.13 57	0.16 116	0.18 68	0.15 79	0.19 70	0.18 87	0.28 95	0.12 65	0.15 71	2.01 148	0.60 130	0.33 134	0.45 239	0.24 45	0.15 31	0.29 51	0.30 15	0.13 95	0.14 74	0.18 75	0.17 70	0.21 66	0.17 74

LG-Stereo_L2	0.29 54	0.16 64	0.10 46	0.07 33	0.12 66	0.23 143	0.07 39	0.19 69	0.12 55	0.26 95	0.22 111	0.25 81	0.11 54	0.17 90	1.45 87	0.67 150	0.25 72	0.16 49	0.32 74	0.30 110	0.49 100	1.35 145	0.07 35	0.10 48	0.16 61	0.12 44	0.17 49	0.15 61

MLG-Stereo_test2	0.29 54	0.12 43	0.06 16	0.05 6	0.07 29	0.31 193	0.05 15	0.09 38	0.07 17	0.09 39	0.22 111	0.12 27	0.05 7	0.07 22	1.58 100	0.94 200	0.16 35	0.14 34	0.59 161	0.30 110	0.49 100	1.43 157	0.34 235	0.07 27	0.14 43	0.08 10	0.15 38	0.10 44

TestStereo	0.29 54	0.25 179	0.21 152	0.21 160	0.16 103	0.21 124	0.14 97	0.35 175	0.18 117	0.38 198	0.20 99	0.34 136	0.16 86	0.13 58	1.20 55	0.28 17	0.35 147	0.19 66	0.44 108	0.19 50	0.48 98	0.42 33	0.13 95	0.18 113	0.27 128	0.23 97	0.34 105	0.25 115

RSM++	0.30 57	0.10 29	0.09 32	0.08 41	0.07 29	0.11 36	0.06 35	0.08 19	0.07 17	0.06 16	0.08 28	0.14 39	0.07 30	0.04 1	0.71 8	0.27 14	0.22 53	0.11 23	0.15 27	0.52 203	0.24 40	4.18 331	0.15 126	0.12 64	0.13 41	0.10 23	0.14 31	0.08 27

TESTraft	0.30 57	0.22 128	0.15 93	0.11 63	0.12 66	0.11 36	0.11 73	0.24 91	0.15 79	0.25 89	0.12 57	0.29 100	0.23 138	0.16 83	1.32 74	0.80 175	0.23 58	0.17 53	0.52 134	0.20 54	0.39 78	0.76 72	0.09 47	0.15 83	0.22 99	0.25 112	0.48 181	0.23 104

LG-Stereo_L1	0.31 59	0.16 64	0.09 32	0.08 41	0.12 66	0.24 153	0.07 39	0.19 69	0.12 55	0.27 99	0.23 117	0.23 73	0.11 54	0.17 90	1.50 94	0.72 159	0.24 62	0.16 49	0.37 88	0.31 114	0.50 103	1.76 190	0.06 24	0.11 55	0.17 71	0.11 33	0.17 49	0.16 67

AIO-Stereo	0.31 59	0.09 24	0.09 32	0.08 41	0.06 19	0.13 57	0.04 2	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.06 16	0.12 27	0.06 18	0.05 6	1.41 81	0.40 59	0.58 244	0.10 17	0.24 45	0.99 287	0.16 13	2.98 280	0.13 95	0.06 16	0.09 12	0.10 23	0.13 24	0.06 4

TestStereo1	0.31 59	0.22 128	0.13 68	0.12 72	0.12 66	0.12 53	0.12 79	0.24 91	0.15 79	0.25 89	0.11 51	0.35 141	0.23 138	0.15 71	1.30 71	0.83 182	0.24 62	0.18 60	0.53 138	0.18 43	0.41 82	0.96 96	0.08 40	0.14 74	0.23 102	0.24 106	0.49 183	0.23 104

SA-5K	0.31 59	0.22 128	0.13 68	0.12 72	0.12 66	0.12 53	0.12 79	0.24 91	0.15 79	0.25 89	0.11 51	0.35 141	0.23 138	0.15 71	1.30 71	0.83 182	0.24 62	0.18 60	0.53 138	0.18 43	0.41 82	0.96 96	0.08 40	0.14 74	0.23 102	0.24 106	0.49 183	0.23 104

ARAFT	0.31 59	0.18 74	0.13 68	0.15 101	0.13 76	0.13 57	0.09 65	0.20 75	0.13 66	0.36 180	0.15 74	0.33 130	0.12 65	0.26 149	1.09 37	0.40 59	0.29 99	0.24 104	0.57 152	0.15 31	0.53 115	1.71 185	0.09 47	0.14 74	0.23 102	0.15 59	0.38 128	0.18 79

CFNet	0.31 59	0.23 150	0.20 135	0.25 188	0.23 173	0.19 109	0.21 142	0.30 125	0.17 105	0.28 105	0.23 117	0.38 156	0.21 125	0.22 127	1.67 114	0.27 14	0.29 99	0.21 76	0.28 56	0.21 65	0.37 69	0.48 42	0.13 95	0.18 113	0.29 150	0.29 145	0.38 128	0.32 151

DispViT+	0.32 65	0.22 128	0.16 100	0.15 101	0.23 173	0.15 79	0.13 85	0.25 100	0.16 89	0.35 163	0.22 111	0.20 63	0.10 49	0.23 133	1.78 126	0.45 79	0.28 93	0.27 126	0.35 82	0.20 54	0.41 82	0.54 46	0.10 58	0.15 83	0.26 120	0.29 145	0.69 237	0.27 126

GIP-stereo	0.32 65	0.12 43	0.09 32	0.07 33	0.06 19	0.23 143	0.10 70	0.08 19	0.06 7	0.08 34	0.09 37	0.11 18	0.06 18	0.13 58	1.83 132	1.28 237	0.15 30	0.24 104	0.21 40	0.55 209	0.23 38	2.33 242	0.05 16	0.07 27	0.11 30	0.12 44	0.17 49	0.07 13

UNet	0.32 65	0.21 111	0.20 135	0.19 143	0.20 143	0.21 124	0.16 116	0.27 103	0.17 105	0.29 111	0.21 106	0.26 87	0.18 101	0.57 260	1.91 136	0.32 27	0.28 93	0.23 97	0.31 69	0.21 65	0.37 69	0.32 22	0.16 140	0.21 158	0.22 99	0.25 112	0.44 166	0.26 123

HITNet	0.32 65	0.18 74	0.15 93	0.17 121	0.17 113	0.14 70	0.11 73	0.29 116	0.19 124	0.30 119	0.20 99	0.30 109	0.19 112	0.29 166	1.46 88	0.42 64	0.31 122	0.20 70	0.38 92	0.18 43	0.67 151	1.02 103	0.12 82	0.16 91	0.20 85	0.19 82	0.39 134	0.27 126
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 69	0.24 164	0.20 135	0.18 132	0.24 182	0.19 109	0.18 129	0.23 85	0.16 89	0.31 132	0.32 176	0.22 70	0.15 83	0.21 121	1.95 142	0.47 95	0.38 162	0.24 104	0.30 66	0.20 54	0.46 93	0.57 50	0.14 115	0.19 135	0.24 105	0.25 112	0.33 95	0.22 98

111111	0.34 70	0.08 18	0.06 16	0.06 17	0.07 29	0.10 30	0.05 15	0.06 3	0.07 17	0.03 1	0.06 16	0.14 39	0.06 18	0.10 43	1.72 121	0.76 164	0.12 15	0.22 86	0.39 96	1.06 295	0.62 143	2.06 216	0.81 297	0.05 7	0.08 3	0.07 4	0.10 6	0.05 1

Occ-G	0.34 70	0.14 55	0.10 46	0.09 50	0.09 49	0.13 57	0.07 39	0.08 19	0.06 7	0.05 4	0.14 72	0.11 18	0.06 18	0.06 12	1.60 106	0.58 123	0.13 22	0.37 203	0.84 205	0.61 219	0.26 46	2.35 244	0.67 282	0.08 34	0.10 21	0.09 13	0.18 53	0.09 36

SA	0.34 70	0.22 128	0.14 87	0.14 87	0.15 87	0.16 85	0.09 65	0.34 164	0.16 89	0.31 132	0.12 57	0.44 187	0.14 77	0.21 121	1.06 30	0.92 194	0.27 86	0.30 150	0.61 170	0.24 83	0.53 115	0.90 88	0.09 47	0.18 113	0.27 128	0.29 145	0.56 206	0.27 126

RASNet	0.34 70	0.21 111	0.22 166	0.19 143	0.19 131	0.18 102	0.15 111	0.31 136	0.19 124	0.32 145	0.20 99	0.26 87	0.19 112	0.25 144	1.16 48	0.66 148	0.28 93	0.19 66	0.28 56	0.16 37	0.68 152	1.10 118	0.12 82	0.24 190	0.24 105	0.25 112	0.46 172	0.44 196

GANet	0.34 70	0.18 74	0.21 152	0.18 132	0.18 122	0.27 172	0.17 121	0.30 125	0.13 66	0.19 70	0.92 269	0.45 193	0.43 235	0.19 111	0.84 17	0.24 4	0.46 204	0.25 113	0.20 35	0.18 43	0.32 59	1.60 174	0.13 95	0.14 74	0.62 269	0.14 57	0.20 64	0.18 79

DISCO	0.34 70	0.24 164	0.17 111	0.19 143	0.21 154	0.24 153	0.33 184	0.21 78	0.21 142	0.35 163	0.26 134	0.25 81	0.17 94	0.19 111	2.16 158	0.37 46	0.30 116	0.22 86	0.44 108	0.23 79	0.31 57	0.71 66	0.15 126	0.18 113	0.24 105	0.23 97	0.40 140	0.25 115

PDISCO_ROB	0.34 70	0.24 164	0.21 152	0.22 169	0.20 143	0.19 109	0.42 210	0.24 91	0.19 124	0.29 111	0.27 145	0.25 81	0.18 101	0.18 105	1.28 68	0.45 79	0.32 126	0.33 169	0.41 101	0.26 98	0.55 121	0.70 64	0.14 115	0.21 158	0.32 173	0.30 154	0.55 204	0.31 146

G2L-Stereo	0.35 77	0.23 150	0.16 100	0.18 132	0.23 173	0.17 94	0.15 111	0.27 103	0.16 89	0.30 119	0.25 128	0.30 109	0.22 130	0.29 166	2.70 186	0.32 27	0.29 99	0.20 70	0.35 82	0.19 50	0.47 96	0.60 56	0.16 140	0.17 108	0.25 113	0.30 154	0.41 143	0.24 109

raft+_RVC	0.35 77	0.19 86	0.16 100	0.15 101	0.16 103	0.13 57	0.22 145	0.30 125	0.14 73	0.28 105	0.18 87	0.28 95	0.11 54	0.19 111	1.09 37	0.79 170	0.26 82	0.17 53	0.45 117	0.42 164	0.50 103	2.07 218	0.10 58	0.14 74	0.21 90	0.18 77	0.26 83	0.20 86

MoCha-V2	0.36 79	0.10 29	0.09 32	0.06 17	0.07 29	0.17 94	0.05 15	0.07 12	0.04 1	0.07 24	0.08 28	0.12 27	0.16 86	0.05 6	2.33 172	0.49 101	0.12 15	0.56 274	0.14 23	1.01 291	0.18 20	3.35 297	0.04 4	0.05 7	0.10 21	0.09 13	0.09 4	0.05 1

HCRNet	0.36 79	0.24 164	0.13 68	0.26 198	0.12 66	0.18 102	0.13 85	0.20 75	0.09 35	0.54 243	0.20 99	0.29 100	0.11 54	0.14 66	3.99 231	0.31 24	0.24 62	0.15 42	0.26 51	0.13 21	0.27 49	0.58 52	0.13 95	0.11 55	0.14 43	0.16 61	0.37 123	0.15 61

DSFCA	0.36 79	0.25 179	0.21 152	0.21 160	0.26 194	0.23 143	0.27 169	0.23 85	0.21 142	0.22 76	0.27 145	0.26 87	0.16 86	0.15 71	1.69 119	0.64 144	0.29 99	0.27 126	0.32 74	0.24 83	0.46 93	0.81 79	0.18 157	0.21 158	0.28 139	0.29 145	0.57 213	0.45 200

DLCB_ROB	0.36 79	0.25 179	0.24 179	0.22 169	0.24 182	0.22 134	0.31 178	0.28 109	0.23 157	0.31 132	0.34 182	0.35 141	0.26 151	0.33 190	1.24 62	0.35 36	0.34 142	0.28 137	0.31 69	0.22 76	0.59 134	0.80 76	0.21 178	0.24 190	0.48 243	0.37 188	0.38 128	0.45 200

S2M2_XL	0.37 83	0.15 58	0.17 111	0.10 57	0.13 76	0.14 70	0.15 111	0.29 116	0.19 124	0.27 99	0.13 63	0.37 152	0.34 196	0.13 58	1.19 54	0.78 168	0.48 215	0.43 229	0.28 56	0.21 65	1.51 249	1.34 144	0.13 95	0.15 83	0.19 80	0.16 61	0.24 74	0.24 109
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 83	0.22 128	0.15 93	0.14 87	0.13 76	0.11 36	0.12 79	0.21 78	0.12 55	0.18 68	0.13 63	0.21 68	0.16 86	0.13 58	4.27 236	0.35 36	0.28 93	0.22 86	0.35 82	0.20 54	0.41 82	0.75 70	0.12 82	0.16 91	0.20 85	0.17 70	0.27 88	0.21 95

iinet-f	0.37 83	0.24 164	0.18 121	0.20 153	0.15 87	0.22 134	0.19 133	0.22 81	0.16 89	0.38 198	0.39 195	0.27 91	0.23 138	0.17 90	1.98 145	0.49 101	0.31 122	0.21 76	0.69 185	0.36 134	0.50 103	0.92 90	0.15 126	0.18 113	0.27 128	0.20 87	0.46 172	0.26 123

IER	0.37 83	0.19 86	0.17 111	0.17 121	0.16 103	0.18 102	0.18 129	0.23 85	0.15 79	0.27 99	0.25 128	0.33 130	0.14 77	0.23 133	3.88 227	0.31 24	0.27 86	0.20 70	0.24 45	0.20 54	0.32 59	0.42 33	0.19 164	0.16 91	0.20 85	0.26 128	0.38 128	0.25 115

Sa-1000	0.37 83	0.21 111	0.14 87	0.15 101	0.17 113	0.16 85	0.11 73	0.36 190	0.18 117	0.31 132	0.15 74	0.46 200	0.18 101	0.25 144	1.18 52	0.73 161	0.32 126	0.33 169	0.66 176	0.22 76	0.69 155	1.18 128	0.09 47	0.23 181	0.34 185	0.30 154	0.51 193	0.27 126

IPLGR_C	0.37 83	0.20 96	0.21 152	0.17 121	0.21 154	0.17 94	0.28 173	0.32 147	0.26 178	0.30 119	0.31 167	0.32 122	0.18 101	0.52 239	1.07 31	0.43 69	0.36 153	0.21 76	0.51 129	0.21 65	0.51 108	1.53 166	0.12 82	0.19 135	0.50 245	0.19 82	0.58 216	0.20 86

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 83	0.26 197	0.25 189	0.23 173	0.30 218	0.21 124	0.44 218	0.28 109	0.51 259	0.37 187	0.25 128	0.36 151	0.18 101	0.29 166	2.01 148	0.33 29	0.28 93	0.22 86	0.35 82	0.24 83	0.32 59	0.64 58	0.16 140	0.19 135	0.24 105	0.42 203	0.32 94	0.32 151
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 90	0.11 36	0.09 32	0.11 63	0.14 82	0.14 70	0.07 39	0.11 48	0.09 35	0.17 65	0.10 41	0.20 63	0.08 36	0.09 39	1.38 79	0.73 161	0.17 37	0.16 49	2.11 283	0.20 54	0.40 79	3.01 286	0.05 16	0.10 48	0.12 37	0.11 33	0.18 53	0.12 51

MM-Stereo_test2	0.38 90	0.13 49	0.09 32	0.07 33	0.06 19	0.06 7	0.04 2	0.08 19	0.06 7	0.09 39	0.05 12	0.11 18	0.05 7	0.06 12	1.60 106	1.68 271	0.17 37	0.15 42	0.13 16	0.94 280	0.18 20	2.98 280	0.29 215	0.09 43	0.10 21	0.81 265	0.12 15	0.08 27

MIM_Stereo	0.38 90	0.19 86	0.15 93	0.15 101	0.14 82	0.24 153	0.13 85	0.27 103	0.11 48	0.24 84	0.22 111	0.23 73	0.13 70	0.17 90	1.24 62	1.58 263	0.25 72	0.21 76	0.54 147	0.38 146	0.49 100	2.01 212	0.09 47	0.16 91	0.18 75	0.29 145	0.35 109	0.16 67

CASnet	0.38 90	0.22 128	0.15 93	0.15 101	0.18 122	0.19 109	0.36 191	0.30 125	0.18 117	0.34 155	0.21 106	0.44 187	0.28 165	0.13 58	1.97 144	0.46 88	0.35 147	0.26 121	0.44 108	0.34 126	1.13 203	0.87 86	0.11 73	0.18 113	0.25 113	0.18 77	0.33 95	0.25 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.38 90	0.20 96	0.20 135	0.17 121	0.21 154	0.17 94	0.27 169	0.32 147	0.27 187	0.30 119	0.31 167	0.32 122	0.17 94	0.53 244	1.12 40	0.44 75	0.37 156	0.21 76	0.51 129	0.23 79	0.51 108	1.59 172	0.12 82	0.19 135	0.53 251	0.18 77	0.56 206	0.20 86

ACRE	0.38 90	0.20 96	0.20 135	0.17 121	0.21 154	0.17 94	0.27 169	0.32 147	0.25 168	0.30 119	0.42 198	0.32 122	0.17 94	0.52 239	1.08 34	0.44 75	0.37 156	0.21 76	0.52 134	0.23 79	0.52 111	1.57 169	0.12 82	0.19 135	0.52 249	0.19 82	0.57 213	0.20 86

LMCR-Stereo	0.38 90	0.23 150	0.20 135	0.19 143	0.20 143	0.23 143	0.14 97	0.30 125	0.20 132	0.29 111	0.24 121	0.34 136	0.29 170	0.60 265	1.59 101	0.46 88	0.39 166	0.28 137	0.55 150	0.38 146	0.55 121	1.08 116	0.15 126	0.22 172	0.26 120	0.26 128	0.33 95	0.32 151

trnet	0.39 97	0.23 150	0.21 152	0.17 121	0.21 154	0.15 79	0.13 85	0.35 175	0.20 132	0.35 163	0.24 121	0.39 160	0.32 185	0.15 71	1.59 101	0.76 164	0.41 174	0.30 150	0.44 108	0.53 207	0.98 184	0.99 101	0.13 95	0.18 113	0.26 120	0.28 133	0.38 128	0.33 157

dd	0.39 97	0.26 197	0.15 93	0.45 262	0.17 113	0.33 205	0.21 142	0.29 116	0.14 73	0.29 111	0.15 74	0.45 193	0.14 77	0.16 83	2.98 190	0.41 63	0.38 162	0.22 86	0.53 138	0.34 126	0.37 69	0.35 25	0.17 148	0.30 220	0.29 150	0.21 90	0.40 140	0.32 151

rafts_anoy	0.39 97	0.24 164	0.20 135	0.18 132	0.20 143	0.16 85	0.24 157	0.34 164	0.15 79	0.26 95	0.23 117	0.29 100	0.14 77	0.21 121	1.59 101	0.89 191	0.36 153	0.24 104	0.51 129	0.35 131	0.59 134	1.81 194	0.11 73	0.18 113	0.28 139	0.23 97	0.25 79	0.26 123

SGD-Stereo	0.40 100	0.13 49	0.10 46	0.09 50	0.10 55	0.12 53	0.09 65	0.14 56	0.12 55	0.14 57	0.08 28	0.28 95	0.15 83	0.10 43	5.40 267	0.61 132	0.30 116	0.18 60	0.37 88	0.33 123	0.48 98	0.47 40	0.10 58	0.12 64	0.15 53	0.16 61	0.24 74	0.19 82

CAS	0.40 100	0.20 96	0.14 87	0.15 101	0.16 103	0.13 57	0.43 212	0.23 85	0.23 157	0.37 187	0.28 152	0.29 100	0.30 175	0.52 239	1.74 123	0.70 156	0.39 166	0.37 203	0.37 88	0.37 139	0.77 166	1.14 123	0.12 82	0.15 83	0.25 113	0.25 112	0.29 92	0.34 168

STTStereo	0.40 100	0.28 216	0.28 215	0.24 180	0.28 211	0.23 143	0.55 237	0.25 100	0.36 221	0.29 111	0.27 145	0.35 141	0.22 130	0.27 155	2.65 182	0.33 29	0.27 86	0.25 113	0.31 69	0.22 76	0.37 69	0.69 63	0.31 225	0.19 135	0.26 120	0.31 161	0.36 112	0.40 190

AF-Net	0.40 100	0.25 179	0.25 189	0.25 188	0.30 218	0.29 182	0.65 256	0.36 190	0.30 198	0.25 89	0.31 167	0.41 170	0.21 125	0.24 138	2.18 161	0.33 29	0.25 72	0.22 86	0.40 98	0.24 83	0.59 134	0.85 83	0.22 183	0.20 148	0.28 139	0.30 154	0.43 161	0.33 157

Nwc_Net	0.40 100	0.25 179	0.25 189	0.25 188	0.30 218	0.29 182	0.65 256	0.36 190	0.30 198	0.25 89	0.31 167	0.41 170	0.21 125	0.24 138	2.18 161	0.33 29	0.25 72	0.22 86	0.40 98	0.24 83	0.59 134	0.85 83	0.22 183	0.20 148	0.28 139	0.30 154	0.43 161	0.33 157

MSCF	0.41 105	0.09 24	0.09 32	0.08 41	0.06 19	0.29 182	0.05 15	0.07 12	0.09 35	0.10 46	0.05 12	0.13 31	0.09 41	0.08 30	2.66 183	2.10 295	0.14 26	0.12 25	0.15 27	0.49 199	0.21 34	2.43 250	0.11 73	0.81 314	0.11 30	0.35 177	0.14 31	0.07 13

coex_refinement	0.41 105	0.25 179	0.19 130	0.19 143	0.21 154	0.20 120	0.19 133	0.28 109	0.26 178	0.27 99	0.27 145	0.29 100	0.15 83	0.25 144	3.50 208	0.47 95	0.29 99	0.21 76	0.62 171	0.20 54	0.61 141	0.59 54	0.15 126	0.19 135	0.27 128	0.27 131	0.43 161	0.33 157

S2M2_L	0.41 105	0.22 128	0.25 189	0.17 121	0.16 103	0.19 109	0.16 116	0.28 109	0.21 142	0.39 203	0.11 51	0.34 136	0.26 151	0.21 121	1.20 55	0.72 159	0.44 194	0.43 229	0.32 74	0.37 139	1.32 225	1.47 161	0.17 148	0.17 108	0.22 99	0.31 161	0.59 221	0.29 135
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	0.41 105	0.17 67	0.16 100	0.15 101	0.15 87	0.14 70	0.11 73	0.29 116	0.22 149	0.28 105	0.29 157	0.26 87	0.18 101	0.17 90	3.57 212	0.54 116	0.29 99	0.24 104	0.41 101	0.21 65	0.47 96	1.45 159	0.10 58	0.14 74	0.24 105	0.36 182	0.22 71	0.28 133

raftrobust	0.41 105	0.21 111	0.22 166	0.18 132	0.20 143	0.14 70	0.17 121	0.35 175	0.15 79	0.34 155	0.21 106	0.35 141	0.14 77	0.38 209	1.56 96	0.94 200	0.30 116	0.21 76	0.78 196	0.24 83	0.65 147	1.82 195	0.20 172	0.18 113	0.28 139	0.24 106	0.28 89	0.24 109

RALAANet	0.41 105	0.23 150	0.20 135	0.17 121	0.19 131	0.18 102	0.24 157	0.28 109	0.16 89	0.24 84	0.21 106	0.32 122	0.18 101	0.30 173	1.47 91	0.42 64	0.30 116	0.25 113	0.60 164	0.34 126	0.81 170	2.50 255	0.12 82	0.20 148	0.25 113	0.24 106	0.41 143	0.23 104

GASTEREO	0.42 111	0.10 29	0.09 32	0.08 41	0.06 19	0.29 182	0.05 15	0.07 12	0.08 30	0.10 46	0.05 12	0.13 31	0.08 36	0.08 30	2.66 183	2.13 297	0.14 26	0.18 60	0.15 27	0.46 191	0.19 25	2.46 254	0.34 235	0.79 310	0.11 30	0.28 133	0.15 38	0.07 13

LG-G_1	0.42 111	0.15 58	0.11 54	0.12 72	0.15 87	0.24 153	0.08 54	0.13 52	0.10 42	0.11 50	0.18 87	0.18 53	0.12 65	0.15 71	1.92 137	1.30 240	0.22 53	0.20 70	0.34 77	0.24 83	0.44 88	3.95 327	0.06 24	0.11 55	0.15 53	0.12 44	0.18 53	0.15 61

LG-G	0.42 111	0.15 58	0.11 54	0.12 72	0.15 87	0.24 153	0.08 54	0.13 52	0.10 42	0.11 50	0.18 87	0.18 53	0.12 65	0.15 71	1.92 137	1.30 240	0.22 53	0.20 70	0.34 77	0.24 83	0.44 88	3.95 327	0.06 24	0.11 55	0.15 53	0.12 44	0.18 53	0.15 61

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 111	0.18 74	0.12 60	0.12 72	0.12 66	0.35 216	0.08 54	0.23 85	0.14 73	0.30 119	0.20 99	0.24 77	0.34 196	0.13 58	1.73 122	0.64 144	0.27 86	0.28 137	0.35 82	0.36 134	0.61 141	3.37 299	0.10 58	0.11 55	0.16 61	0.37 188	0.25 79	0.14 59

LL-Strereo2	0.42 111	0.18 74	0.14 87	0.12 72	0.12 66	0.10 30	0.22 145	0.29 116	0.17 105	0.30 119	0.14 72	0.25 81	0.11 54	0.34 197	1.80 127	1.07 217	0.24 62	0.17 53	0.42 105	0.20 54	0.81 170	3.01 286	0.12 82	0.14 74	0.24 105	0.19 82	0.25 79	0.17 74

raft_robust	0.42 111	0.23 150	0.16 100	0.20 153	0.17 113	0.16 85	0.14 97	0.42 228	0.18 117	0.41 212	0.15 74	0.38 156	0.24 143	0.27 155	1.56 96	1.16 228	0.32 126	0.33 169	0.92 219	0.37 139	0.75 163	1.25 135	0.11 73	0.25 196	0.31 164	0.34 173	0.37 123	0.29 135

sAnonymous2	0.42 111	0.22 128	0.17 111	0.16 111	0.17 113	0.22 134	0.17 121	0.38 203	0.26 178	0.28 105	0.26 134	0.33 130	0.32 185	0.16 83	1.63 111	0.61 132	0.40 170	0.36 197	0.81 200	0.39 157	1.05 190	1.36 148	0.15 126	0.22 172	0.30 154	0.35 177	0.33 95	0.35 172

CroCo_RVC	0.42 111	0.22 128	0.17 111	0.16 111	0.17 113	0.22 134	0.17 121	0.38 203	0.26 178	0.28 105	0.26 134	0.33 130	0.32 185	0.16 83	1.63 111	0.61 132	0.40 170	0.36 197	0.81 200	0.39 157	1.05 190	1.36 148	0.15 126	0.22 172	0.30 154	0.35 177	0.33 95	0.35 172

RALCasStereoNet	0.42 111	0.24 164	0.21 152	0.20 153	0.20 143	0.16 85	0.26 166	0.32 147	0.15 79	0.30 119	0.20 99	0.31 114	0.16 86	0.27 155	1.17 50	1.54 260	0.33 134	0.23 97	0.38 92	0.43 169	0.62 143	2.34 243	0.12 82	0.18 113	0.26 120	0.25 112	0.25 79	0.27 126

APVNet	0.42 111	0.27 207	0.20 135	0.24 180	0.27 203	0.28 179	0.26 166	0.32 147	0.22 149	0.26 95	0.31 167	0.30 109	0.17 94	0.27 155	2.45 176	0.51 106	0.45 201	0.34 182	0.67 177	0.33 123	0.56 124	1.03 110	0.16 140	0.29 214	0.29 150	0.25 112	0.45 171	0.31 146

psm_up	0.42 111	0.26 197	0.28 215	0.28 207	0.27 203	0.27 172	0.41 208	0.36 190	0.32 208	0.29 111	0.24 121	0.41 170	0.26 151	0.50 237	1.90 135	0.36 41	0.35 147	0.31 161	0.70 186	0.37 139	0.52 111	0.75 70	0.16 140	0.29 214	0.33 180	0.37 188	0.40 140	0.33 157

CREStereo	0.42 111	0.23 150	0.21 152	0.18 132	0.17 113	0.15 79	0.11 73	0.36 190	0.24 162	0.36 180	0.28 152	0.40 164	0.40 226	0.17 90	1.46 88	0.96 203	0.47 211	0.26 121	0.44 108	0.52 203	1.14 204	1.16 126	0.13 95	0.19 135	0.26 120	0.28 133	0.37 123	0.32 151
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	0.42 111	0.23 150	0.21 152	0.22 169	0.19 131	0.22 134	0.24 157	0.48 254	0.18 117	0.36 180	0.24 121	0.34 136	0.30 175	0.23 133	2.91 188	0.46 88	0.32 126	0.24 104	0.67 177	0.19 50	0.81 170	0.58 52	0.15 126	0.25 196	0.27 128	0.26 128	0.50 188	0.30 142

DN-CSS_ROB	0.42 111	0.22 128	0.25 189	0.23 173	0.26 194	0.17 94	0.23 152	0.42 228	0.20 132	0.39 203	0.41 197	0.40 164	0.27 161	0.32 186	2.02 150	0.43 69	0.32 126	0.23 97	0.93 221	0.25 93	0.98 184	0.79 75	0.15 126	0.32 227	0.24 105	0.23 97	0.42 154	0.30 142

GEAStereo	0.43 125	0.13 49	0.27 209	0.09 50	0.07 29	0.13 57	0.07 39	0.08 19	0.07 17	0.08 34	0.06 16	0.19 59	0.05 7	0.65 273	3.16 195	2.25 303	0.29 99	0.14 34	0.28 56	0.76 250	0.37 69	1.32 142	0.22 183	0.08 34	0.36 193	0.10 23	0.16 43	0.09 36

gasm-f	0.43 125	0.13 49	0.27 209	0.09 50	0.07 29	0.13 57	0.07 39	0.08 19	0.07 17	0.08 34	0.06 16	0.19 59	0.05 7	0.65 273	3.16 195	2.25 303	0.29 99	0.14 34	0.28 56	0.76 250	0.37 69	1.32 142	0.22 183	0.08 34	0.36 193	0.10 23	0.16 43	0.09 36

DEFOM-Stereo_RVC	0.43 125	0.18 74	0.12 60	0.11 63	0.13 76	0.11 36	0.08 54	0.23 85	0.14 73	0.29 111	0.13 63	0.29 100	0.17 94	0.11 47	2.54 178	1.32 243	0.29 99	0.29 145	0.37 88	0.38 146	0.59 134	2.43 250	0.17 148	0.13 68	0.16 61	0.47 222	0.24 74	0.22 98

UDGNet	0.43 125	0.30 225	0.23 176	0.55 270	0.45 270	0.50 260	0.44 218	0.31 136	0.22 149	0.27 99	0.29 157	0.31 114	0.13 70	0.68 277	1.27 67	0.45 79	0.34 142	0.25 113	0.67 177	0.25 93	0.66 148	1.15 124	0.41 249	0.17 108	0.34 185	0.32 167	0.42 154	0.29 135

RAFT + AFF	0.43 125	0.12 43	0.10 46	0.13 82	0.07 29	0.11 36	0.30 176	0.17 63	0.11 48	0.19 70	0.10 41	0.28 95	0.09 41	0.12 55	7.26 309	0.34 34	0.22 53	0.12 25	0.34 77	0.11 13	0.41 82	0.26 11	0.07 35	0.11 55	0.16 61	0.13 51	0.14 31	0.09 36

CES	0.44 130	0.20 96	0.17 111	0.14 87	0.19 131	0.16 85	0.22 145	0.54 272	0.25 168	0.30 119	0.35 188	0.41 170	0.38 221	0.56 252	1.66 113	0.80 175	0.53 233	0.47 245	0.35 82	0.42 164	1.04 189	1.23 133	0.15 126	0.15 83	0.27 128	0.21 90	0.29 92	0.33 157

GLC_STEREO	0.44 130	0.23 150	0.25 189	0.20 153	0.21 154	0.19 109	0.19 133	0.38 203	0.16 89	0.34 155	0.25 128	0.31 114	0.17 94	0.16 83	3.59 215	0.53 111	0.41 174	0.27 126	0.46 119	0.38 146	0.90 178	0.78 74	0.13 95	0.18 113	0.25 113	0.19 82	0.49 183	0.25 115

GMOStereo	0.44 130	0.20 96	0.16 100	0.16 111	0.18 122	0.32 199	0.43 212	0.35 175	0.17 105	0.35 163	0.15 74	0.31 114	0.22 130	0.17 90	1.68 115	0.92 194	0.29 99	0.33 169	0.53 138	0.38 146	0.58 129	2.66 259	0.10 58	0.18 113	0.31 164	0.25 112	0.41 143	0.22 98

error version	0.44 130	0.20 96	0.16 100	0.16 111	0.18 122	0.32 199	0.43 212	0.35 175	0.17 105	0.35 163	0.15 74	0.31 114	0.22 130	0.17 90	1.68 115	0.92 194	0.29 99	0.33 169	0.53 138	0.38 146	0.58 129	2.66 259	0.10 58	0.18 113	0.31 164	0.25 112	0.41 143	0.22 98

test-v	0.44 130	0.20 96	0.16 100	0.16 111	0.18 122	0.32 199	0.43 212	0.35 175	0.17 105	0.35 163	0.15 74	0.31 114	0.22 130	0.17 90	1.68 115	0.92 194	0.29 99	0.33 169	0.53 138	0.38 146	0.58 129	2.66 259	0.10 58	0.18 113	0.31 164	0.25 112	0.41 143	0.22 98

test-2	0.44 130	0.20 96	0.16 100	0.16 111	0.18 122	0.32 199	0.43 212	0.35 175	0.17 105	0.35 163	0.15 74	0.31 114	0.22 130	0.17 90	1.68 115	0.92 194	0.29 99	0.33 169	0.53 138	0.38 146	0.58 129	2.66 259	0.10 58	0.18 113	0.31 164	0.25 112	0.41 143	0.22 98

4D-IteraStereo	0.45 136	0.19 86	0.24 179	0.17 121	0.18 122	0.14 70	0.14 97	0.33 159	0.17 105	0.33 152	0.18 87	0.39 160	0.13 70	0.33 190	1.77 124	1.69 272	0.27 86	0.30 150	0.51 129	0.37 139	0.91 180	2.13 223	0.13 95	0.20 148	0.21 90	0.22 93	0.41 143	0.19 82

AACVNet	0.45 136	0.26 197	0.21 152	0.27 200	0.29 217	0.26 164	0.32 182	0.30 125	0.21 142	0.31 132	0.30 162	0.33 130	0.19 112	0.36 203	3.76 222	0.44 75	0.33 134	0.26 121	0.41 101	0.27 102	0.46 93	0.71 66	0.20 172	0.22 172	0.30 154	0.31 161	0.42 154	0.37 180

TANstereo	0.45 136	0.22 128	0.20 135	0.21 160	0.22 166	0.22 134	0.12 79	0.27 103	0.22 149	0.32 145	0.26 134	0.27 91	0.26 151	0.24 138	1.59 101	0.80 175	0.44 194	0.41 226	0.67 177	0.40 160	1.07 197	1.35 145	0.48 265	0.18 113	0.18 75	0.25 112	1.00 277	0.25 115

XX-TBD	0.45 136	0.22 128	0.20 135	0.21 160	0.22 166	0.22 134	0.12 79	0.27 103	0.22 149	0.32 145	0.26 134	0.27 91	0.26 151	0.24 138	1.59 101	0.80 175	0.44 194	0.41 226	0.67 177	0.40 160	1.07 197	1.35 145	0.48 265	0.18 113	0.18 75	0.25 112	1.00 277	0.25 115

PMTNet	0.45 136	0.24 164	0.22 166	0.18 132	0.18 122	0.15 79	0.33 184	0.31 136	0.24 162	0.37 187	0.25 128	0.39 160	0.38 221	0.18 105	1.77 124	1.07 217	0.46 204	0.27 126	0.57 152	0.44 179	1.15 206	1.31 140	0.14 115	0.16 91	0.40 218	0.30 154	0.33 95	0.37 180

BEATNet_4x	0.45 136	0.24 164	0.19 130	0.20 153	0.21 154	0.20 120	0.31 178	0.31 136	0.27 187	0.35 163	0.22 111	0.37 152	0.24 143	0.33 190	2.17 160	0.58 123	0.55 241	0.50 257	0.49 121	0.23 79	0.96 182	1.57 169	0.14 115	0.26 203	0.24 105	0.25 112	0.42 154	0.33 157

stereogan	0.45 136	0.34 239	0.32 235	0.33 227	0.38 253	0.36 220	0.35 188	0.36 190	0.33 213	0.30 119	0.31 167	0.47 204	0.31 180	0.27 155	1.84 133	0.43 69	0.32 126	0.25 113	0.45 117	0.31 114	0.45 91	1.68 181	0.24 194	0.26 203	0.30 154	0.33 170	0.58 216	0.39 189

YMNet	0.46 143	0.20 96	0.13 68	0.16 111	0.15 87	0.32 199	0.85 274	0.19 69	0.16 89	0.27 99	0.11 51	0.24 77	0.36 208	0.15 71	4.99 253	0.64 144	0.25 72	0.23 97	0.26 51	0.21 65	0.20 30	0.31 20	0.09 47	0.13 68	0.73 278	0.16 61	0.66 231	0.19 82

DMCA-RVC	0.46 143	0.21 111	0.23 176	0.31 220	0.28 211	0.19 109	0.75 266	0.34 164	0.31 203	0.32 145	1.07 278	0.31 114	0.16 86	0.29 166	3.57 212	0.36 41	0.29 99	0.25 113	0.27 55	0.30 110	0.40 79	0.46 39	0.19 164	0.29 214	0.35 187	0.22 93	0.36 112	0.27 126

PS-NSSS	0.46 143	0.38 257	0.26 202	0.42 253	0.31 224	0.38 228	0.47 222	0.34 164	0.20 132	0.36 180	0.24 121	0.84 265	0.26 151	0.41 216	2.16 158	0.37 46	0.35 147	0.23 97	0.57 152	0.21 65	0.43 87	0.59 54	0.52 269	0.21 158	0.33 180	0.31 161	0.87 263	0.36 177

IGEV-Stereo++	0.47 146	0.10 29	0.07 21	0.07 33	0.07 29	0.09 28	0.05 15	0.07 12	0.07 17	0.06 16	0.10 41	0.15 43	0.07 30	0.14 66	2.21 164	1.32 243	0.11 11	0.66 291	0.57 152	1.24 311	0.57 127	3.18 292	1.20 313	0.06 16	0.09 12	0.09 13	0.19 59	0.08 27

RP	0.47 146	0.29 221	0.34 238	0.31 220	0.31 224	0.29 182	0.52 229	0.34 164	0.33 213	0.23 78	0.35 188	0.38 156	0.26 151	0.25 144	3.84 224	0.33 29	0.30 116	0.22 86	0.34 77	0.24 83	0.30 53	1.02 103	0.19 164	0.25 196	0.30 154	0.32 167	0.53 199	0.37 180

LoS_RVC	0.48 148	0.25 179	0.21 152	0.11 63	0.19 131	0.13 57	0.13 85	0.24 91	0.25 168	0.38 198	0.26 134	0.37 152	0.34 196	0.22 127	3.48 206	0.79 170	0.41 174	0.43 229	0.60 164	0.29 105	1.05 190	1.41 153	0.14 115	0.16 91	0.28 139	0.23 97	0.26 83	0.29 135

tt_ll	0.48 148	0.25 179	0.21 152	0.11 63	0.19 131	0.13 57	0.13 85	0.24 91	0.25 168	0.38 198	0.26 134	0.37 152	0.34 196	0.22 127	3.48 206	0.79 170	0.41 174	0.43 229	0.60 164	0.29 105	1.05 190	1.41 153	0.14 115	0.16 91	0.28 139	0.23 97	0.26 83	0.29 135

CREStereo++_RVC	0.48 148	0.22 128	0.22 166	0.17 121	0.21 154	0.15 79	0.24 157	0.34 164	0.20 132	0.35 163	0.20 99	0.32 122	0.32 185	0.17 90	1.41 81	0.81 179	0.39 166	0.26 121	0.56 151	0.36 134	1.07 197	1.45 159	0.13 95	0.17 108	0.28 139	0.27 131	2.29 327	0.31 146
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	0.48 148	0.24 164	0.18 121	0.27 200	0.21 154	0.24 153	0.20 136	0.49 259	0.19 124	0.36 180	0.29 157	0.43 183	0.27 161	0.26 149	3.54 210	0.43 69	0.33 134	0.22 86	0.85 207	0.27 102	1.29 222	0.62 57	0.17 148	0.31 224	0.28 139	0.25 112	0.57 213	0.27 126

HSM	0.48 148	0.24 164	0.24 179	0.26 198	0.26 194	0.21 124	0.24 157	0.41 219	0.20 132	0.31 132	0.30 162	0.41 170	0.25 146	0.22 127	4.49 243	0.40 59	0.35 147	0.23 97	0.52 134	0.32 120	0.77 166	0.65 61	0.15 126	0.23 181	0.31 164	0.32 167	0.44 166	0.34 168

test_4	0.49 153	0.17 67	0.17 111	0.14 87	0.15 87	0.12 53	0.40 203	0.24 91	0.15 79	0.31 132	0.29 157	0.28 95	0.13 70	0.35 200	2.02 150	1.85 281	0.25 72	0.29 145	0.39 96	0.31 114	0.54 119	1.54 168	0.10 58	0.16 91	0.29 150	0.88 272	0.91 267	0.85 251

SACVNet	0.49 153	0.30 225	0.27 209	0.28 207	0.30 218	0.27 172	0.36 191	0.37 201	0.29 193	0.35 163	0.28 152	0.35 141	0.26 151	0.38 209	2.96 189	0.45 79	0.39 166	0.29 145	0.58 159	0.30 110	0.75 163	1.37 150	0.20 172	0.27 209	0.37 200	0.35 177	0.46 172	0.37 180

CFNet_pseudo	0.49 153	0.24 164	0.24 179	0.27 200	0.25 189	0.23 143	0.17 121	0.31 136	0.19 124	0.37 187	0.30 162	0.43 183	0.28 165	0.23 133	4.31 237	0.45 79	0.32 126	0.24 104	1.02 226	0.20 54	0.52 111	0.70 64	0.40 245	0.21 158	0.28 139	0.29 145	0.36 112	0.35 172

sCroCo_RVC	0.49 153	0.21 111	0.17 111	0.15 101	0.16 103	0.21 124	0.15 111	0.32 147	0.32 208	0.36 180	0.24 121	0.44 187	0.46 241	0.15 71	1.40 80	1.09 221	0.46 204	0.40 223	0.67 177	0.43 169	1.53 257	2.17 229	0.15 126	0.24 190	0.30 154	0.30 154	0.49 183	0.32 151

RYNet	0.49 153	0.11 36	0.10 46	0.08 41	0.09 49	0.10 30	0.07 39	0.13 52	0.18 117	0.10 46	0.10 41	0.14 39	0.08 36	0.08 30	9.32 331	0.37 46	0.14 26	0.22 86	0.17 31	0.10 10	0.20 30	0.13 3	0.16 140	0.10 48	0.14 43	0.45 213	0.24 74	0.13 53

MyStereo04	0.50 158	0.28 216	0.27 209	0.23 173	0.24 182	0.19 109	0.22 145	0.38 203	0.29 193	0.64 270	0.28 152	0.48 211	0.19 112	0.35 200	1.48 92	0.65 147	0.37 156	0.27 126	1.22 248	0.50 201	1.12 201	1.26 136	0.44 255	0.30 220	0.39 214	0.50 228	0.55 204	0.30 142

NCC-stereo	0.50 158	0.33 234	0.31 228	0.31 220	0.33 229	0.31 193	0.58 242	0.41 219	0.40 229	0.24 84	0.37 191	0.40 164	0.36 208	0.28 163	3.38 202	0.37 46	0.31 122	0.32 163	0.44 108	0.44 179	0.50 103	0.94 92	0.28 209	0.25 196	0.38 208	0.44 210	0.46 172	0.44 196

Abc-Net	0.50 158	0.33 234	0.31 228	0.31 220	0.33 229	0.31 193	0.58 242	0.41 219	0.40 229	0.24 84	0.37 191	0.40 164	0.36 208	0.28 163	3.38 202	0.37 46	0.31 122	0.32 163	0.44 108	0.44 179	0.50 103	0.94 92	0.28 209	0.25 196	0.38 208	0.44 210	0.46 172	0.44 196
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	0.51 161	0.23 150	0.17 111	0.19 143	0.20 143	0.19 109	0.14 97	0.77 294	0.27 187	0.50 233	0.45 201	0.54 223	0.47 243	0.23 133	2.11 157	0.86 189	0.57 243	0.42 228	0.62 171	0.41 162	1.28 219	1.52 164	0.16 140	0.18 113	0.36 193	0.29 145	0.33 95	0.35 172
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousdsp	0.52 162	0.12 43	0.12 60	0.12 72	0.10 55	0.13 57	0.07 39	0.16 60	0.09 35	0.15 58	2.52 327	0.16 45	0.09 41	0.10 43	1.84 133	1.32 243	0.23 58	0.15 42	0.41 101	1.16 306	0.31 57	3.07 291	1.01 310	0.10 48	0.14 43	0.09 13	0.24 74	0.10 44

GANetREF_RVC	0.52 162	0.40 264	0.39 257	0.38 242	0.36 247	0.36 220	0.34 186	0.51 265	0.43 236	0.48 230	0.27 145	0.75 256	0.44 237	0.29 166	1.30 71	0.46 88	1.06 290	0.34 182	0.63 173	0.39 157	0.90 178	0.80 76	0.31 225	0.41 247	0.45 232	0.40 197	0.65 230	0.52 213
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	0.53 164	0.11 36	0.22 166	0.07 33	0.07 29	0.14 70	0.07 39	0.07 12	1.45 323	0.07 24	0.07 22	0.18 53	0.05 7	0.05 6	3.18 197	2.35 307	0.78 275	0.54 269	0.30 66	0.59 217	0.35 66	2.92 277	0.13 95	0.06 16	0.27 128	0.09 13	0.13 24	0.07 13

castereo	0.53 164	0.20 96	0.20 135	0.16 111	0.16 103	0.27 172	0.14 97	0.29 116	0.21 142	0.33 152	0.22 111	0.41 170	0.37 216	0.21 121	2.44 175	1.14 224	0.45 201	0.34 182	0.58 159	0.44 179	1.51 249	2.24 234	0.13 95	0.18 113	0.30 154	0.58 246	0.52 197	0.31 146

AE-Stereo	0.53 164	0.23 150	0.26 202	0.24 180	0.24 182	0.19 109	0.20 136	0.30 125	0.21 142	0.34 155	0.16 85	0.45 193	0.28 165	0.22 127	1.34 76	1.14 224	0.42 183	0.35 196	0.60 164	0.76 250	1.06 196	2.89 274	0.16 140	0.27 209	0.35 187	0.86 270	0.46 172	0.28 133

GEStereo_RVC	0.53 164	0.27 207	0.34 238	0.27 200	0.27 203	0.31 193	0.53 231	0.41 219	0.25 168	0.35 163	0.28 152	0.41 170	0.25 146	0.30 173	1.92 137	0.74 163	0.50 223	0.37 203	0.92 219	0.38 146	0.93 181	2.15 224	0.21 178	0.37 239	0.32 173	0.31 161	0.51 193	0.48 209

ADLNet	0.53 164	0.26 197	0.18 121	0.21 160	0.21 154	0.24 153	0.20 136	0.30 125	0.17 105	0.23 78	0.23 117	0.63 240	0.19 112	0.48 230	6.74 296	0.39 57	0.29 99	0.21 76	0.26 51	0.21 65	0.37 69	0.93 91	0.19 164	0.15 83	0.25 113	0.28 133	0.34 105	0.24 109

test_for_model	0.54 169	0.21 111	0.13 68	0.14 87	0.15 87	0.11 36	0.13 85	0.31 136	0.16 89	0.31 132	0.13 63	0.47 204	0.19 112	0.56 252	1.12 40	1.06 211	3.67 337	0.34 182	0.49 121	0.43 169	1.40 235	1.02 103	0.17 148	0.16 91	0.21 90	0.28 133	0.36 112	0.77 238

GCAPDPT-zeroshot4090	0.54 169	0.21 111	0.13 68	0.14 87	0.15 87	0.11 36	0.13 85	0.31 136	0.16 89	0.31 132	0.13 63	0.47 204	0.19 112	0.56 252	1.12 40	1.06 211	3.67 337	0.34 182	0.49 121	0.43 169	1.40 235	1.02 103	0.17 148	0.16 91	0.21 90	0.28 133	0.36 112	0.77 238

testlalala	0.54 169	0.21 111	0.13 68	0.14 87	0.15 87	0.11 36	0.13 85	0.31 136	0.16 89	0.31 132	0.13 63	0.47 204	0.19 112	0.56 252	1.12 40	1.06 211	3.67 337	0.34 182	0.49 121	0.43 169	1.40 235	1.02 103	0.17 148	0.16 91	0.21 90	0.28 133	0.36 112	0.77 238

GCAPDPT-zeroshot	0.54 169	0.21 111	0.13 68	0.14 87	0.15 87	0.11 36	0.13 85	0.31 136	0.16 89	0.31 132	0.13 63	0.47 204	0.19 112	0.56 252	1.12 40	1.06 211	3.67 337	0.34 182	0.49 121	0.43 169	1.40 235	1.02 103	0.17 148	0.16 91	0.21 90	0.28 133	0.36 112	0.77 238

GCAP-Stereo	0.54 169	0.21 111	0.13 68	0.14 87	0.15 87	0.11 36	0.13 85	0.31 136	0.16 89	0.31 132	0.13 63	0.47 204	0.19 112	0.56 252	1.12 40	1.06 211	3.67 337	0.34 182	0.49 121	0.43 169	1.40 235	1.02 103	0.17 148	0.16 91	0.21 90	0.28 133	0.36 112	0.77 238

ICVP	0.54 169	0.25 179	0.31 228	0.25 188	0.25 189	0.26 164	0.37 196	0.31 136	0.25 168	0.37 187	0.31 167	0.41 170	0.30 175	0.25 144	2.81 187	0.62 139	0.50 223	0.77 309	0.59 161	0.45 190	0.98 184	1.93 201	0.33 234	0.26 203	0.31 164	0.36 182	0.39 134	0.34 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.54 169	0.21 111	0.20 135	0.16 111	0.21 154	0.26 164	0.56 239	0.29 116	0.16 89	0.33 152	0.15 74	0.45 193	0.22 130	0.18 105	5.69 276	0.38 52	0.26 82	0.15 42	0.53 138	0.31 114	0.73 161	1.77 192	0.11 73	0.19 135	0.26 120	0.21 90	0.47 178	0.20 86

AFF-stereo	0.54 169	0.20 96	0.16 100	0.14 87	0.16 103	0.23 143	0.53 231	0.24 91	0.14 73	0.29 111	0.13 63	0.42 179	0.11 54	0.15 71	5.96 282	0.42 64	0.26 82	0.20 70	0.50 128	0.25 93	0.83 173	1.97 206	0.09 47	0.16 91	0.21 90	0.20 87	0.43 161	0.16 67

RGC	0.54 169	0.37 250	0.47 270	0.35 233	0.38 253	0.41 241	0.36 191	0.37 201	0.39 225	0.32 145	0.46 203	0.42 179	0.42 231	0.35 200	3.29 201	0.38 52	0.36 153	0.28 137	0.49 121	0.35 131	0.72 159	1.21 131	0.25 196	0.30 220	0.39 214	0.46 218	0.53 199	0.53 216

CFNet_RVC	0.54 169	0.27 207	0.24 179	0.25 188	0.25 189	0.25 161	0.22 145	0.27 103	0.19 124	0.30 119	0.31 167	0.34 136	0.18 101	0.33 190	5.54 272	0.48 100	0.53 233	0.24 104	0.86 211	0.24 83	0.63 145	0.76 72	0.19 164	0.35 230	0.31 164	0.31 161	0.42 154	0.34 168

FADNet-RVC	0.55 179	0.25 179	0.26 202	0.27 200	0.27 203	0.23 143	0.59 247	0.33 159	0.24 162	0.34 155	0.26 134	0.43 183	0.29 170	0.30 173	5.05 256	0.44 75	0.41 174	0.27 126	0.74 192	0.43 169	0.69 155	0.94 92	0.21 178	0.28 213	0.35 187	0.33 170	0.34 105	0.42 195

castereo++	0.56 180	0.19 86	0.18 121	0.19 143	0.15 87	0.44 250	0.23 152	0.30 125	0.20 132	0.34 155	0.18 87	0.46 200	0.35 202	0.15 71	2.22 165	1.69 272	0.43 190	0.32 163	0.57 152	0.43 169	1.41 241	2.16 226	0.22 183	0.19 135	0.27 128	0.37 188	1.15 285	0.33 157

FADNet	0.56 180	0.27 207	0.24 179	0.29 212	0.26 194	0.27 172	0.47 222	0.36 190	0.24 162	0.35 163	0.34 182	0.38 156	0.28 165	0.28 163	5.03 254	0.43 69	0.33 134	0.34 182	0.70 186	0.44 179	0.66 148	0.98 100	0.19 164	0.23 181	0.40 218	0.41 200	0.37 123	0.44 196

DeepPruner_ROB	0.56 180	0.25 179	0.26 202	0.25 188	0.28 211	0.26 164	1.00 287	0.32 147	0.25 168	0.37 187	0.38 194	0.35 141	0.25 146	0.31 182	3.86 225	0.71 157	0.35 147	0.30 150	0.53 138	0.25 93	1.34 226	1.26 136	0.23 190	0.24 190	0.30 154	0.44 210	0.47 178	0.31 146

XPNet_ROB	0.56 180	0.41 268	0.30 223	0.27 200	0.33 229	0.33 205	0.38 197	0.28 109	0.32 208	0.32 145	0.42 198	1.18 278	0.25 146	0.32 186	3.03 192	0.53 111	0.66 263	0.30 150	0.43 106	0.34 126	0.75 163	1.60 174	0.26 199	0.27 209	0.32 173	0.35 177	0.76 254	0.48 209

CASS	0.57 184	0.27 207	0.28 215	0.33 227	0.28 211	0.30 187	0.88 278	0.40 214	0.30 198	0.47 226	0.51 213	0.48 211	0.37 216	0.17 90	1.95 142	0.67 150	0.77 274	0.46 241	0.80 199	0.29 105	1.68 275	1.65 178	0.18 157	0.23 181	0.46 239	0.34 173	0.53 199	0.46 205
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.57 184	0.28 216	0.28 215	0.30 215	0.24 182	0.18 102	0.14 97	0.36 190	0.25 168	0.38 198	0.24 121	0.40 164	0.39 224	0.17 90	1.26 66	1.10 222	0.48 215	0.27 126	0.72 190	0.37 139	1.49 247	1.74 187	0.13 95	0.20 148	0.44 229	0.47 222	2.18 322	0.86 252

UCFNet_RVC	0.57 184	0.37 250	0.27 209	0.30 215	0.32 226	0.28 179	0.32 182	0.30 125	0.23 157	0.35 163	0.27 145	0.52 221	0.26 151	0.34 197	5.19 259	0.46 88	0.32 126	0.25 113	1.03 227	0.26 98	0.73 161	0.84 81	0.45 257	0.23 181	0.37 200	0.33 170	0.36 112	0.45 200

PWCDC_ROB	0.57 184	0.19 86	0.20 135	0.17 121	0.27 203	0.22 134	0.25 165	0.22 81	0.54 263	0.16 64	0.43 200	0.32 122	1.19 278	0.47 229	5.41 268	0.50 105	0.34 142	0.28 137	0.38 92	0.27 102	0.68 152	1.28 138	0.25 196	0.31 224	0.19 80	0.29 145	0.26 83	0.36 177

test-3	0.58 188	0.22 128	0.22 166	0.18 132	0.22 166	0.21 124	0.20 136	0.40 214	0.17 105	0.35 163	0.18 87	0.44 187	0.20 123	0.19 111	2.28 167	1.72 276	0.33 134	0.30 150	1.28 257	0.44 179	1.16 208	2.16 226	0.11 73	0.21 158	0.45 232	0.23 97	0.56 206	1.19 277

test_1	0.58 188	0.22 128	0.22 166	0.18 132	0.22 166	0.21 124	0.20 136	0.40 214	0.17 105	0.34 155	0.18 87	0.44 187	0.20 123	0.19 111	2.28 167	1.73 278	0.33 134	0.30 150	1.27 255	0.44 179	1.16 208	2.16 226	0.11 73	0.21 158	0.45 232	0.23 97	0.56 206	1.19 277

test_3	0.58 188	0.22 128	0.22 166	0.18 132	0.22 166	0.21 124	0.20 136	0.41 219	0.18 117	0.36 180	0.19 95	0.45 193	0.22 130	0.19 111	2.28 167	1.72 276	0.33 134	0.31 161	1.27 255	0.44 179	1.15 206	2.15 224	0.11 73	0.22 172	0.47 240	0.28 133	0.59 221	1.20 279

MLCV	0.58 188	0.25 179	0.25 189	0.37 239	0.34 233	0.35 216	0.55 237	0.46 248	0.46 247	0.53 240	0.79 255	0.64 243	0.41 227	0.29 166	1.32 74	1.41 252	0.49 220	0.30 150	1.29 261	0.29 105	1.28 219	1.37 150	0.23 190	0.41 247	0.36 193	0.36 182	0.49 183	0.35 172

GES	0.59 192	0.24 164	0.20 135	0.21 160	0.23 173	0.27 172	0.51 228	0.34 164	0.31 203	0.35 163	0.29 157	0.32 122	0.23 138	0.22 127	3.28 200	0.59 126	0.38 162	0.28 137	1.15 241	0.33 123	1.12 201	1.17 127	0.18 157	0.26 203	0.28 139	0.24 106	0.58 216	2.30 304

PA-Net	0.59 192	0.36 245	0.38 255	0.25 188	0.38 253	0.26 164	0.46 221	0.33 159	0.36 221	0.30 119	0.36 190	0.30 109	0.32 185	0.49 235	3.68 218	0.51 106	0.26 82	0.29 145	0.34 77	0.31 114	0.40 79	0.95 95	0.59 272	0.27 209	0.33 180	0.77 260	0.35 109	2.26 303
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dad	0.60 194	0.29 221	0.21 152	0.64 286	0.32 226	0.42 244	0.96 286	0.58 277	0.19 124	0.44 219	0.19 95	0.50 215	0.43 235	0.18 105	3.95 229	0.53 111	0.42 183	0.27 126	0.77 194	0.32 120	0.56 124	0.56 48	0.19 164	0.35 230	0.57 258	0.24 106	1.25 289	0.83 247

FADNet-RVC-Resample	0.60 194	0.31 229	0.59 291	0.28 207	0.45 270	0.22 134	0.43 212	0.39 211	0.32 208	0.44 219	0.30 162	0.46 200	0.46 241	0.44 224	4.75 248	0.52 108	0.42 183	0.43 229	0.59 161	0.64 230	0.54 119	1.24 134	0.30 219	0.38 242	0.31 164	0.39 195	0.33 95	0.41 191

NCCL2	0.60 194	0.36 245	0.32 235	0.30 215	0.40 259	0.26 164	0.52 229	0.35 175	0.32 208	0.41 212	0.33 180	0.41 170	0.25 146	0.54 247	4.15 234	0.59 126	0.42 183	0.32 163	0.40 98	0.32 120	0.79 168	1.41 153	0.41 249	0.35 230	0.45 232	0.45 213	0.75 250	0.53 216

Any-RAFT	0.61 197	0.22 128	0.33 237	0.24 180	0.22 166	0.20 120	0.18 129	0.41 219	0.25 168	0.40 208	1.13 280	0.51 218	0.32 185	0.36 203	1.24 62	0.85 186	0.65 262	0.37 203	1.31 263	0.42 164	2.23 311	1.86 199	0.18 157	0.21 158	0.44 229	0.54 241	0.44 166	0.83 247

Anonymous3	0.61 197	0.30 225	0.24 179	0.21 160	0.27 203	0.28 179	0.22 145	0.50 262	0.35 217	0.37 187	0.27 145	0.76 257	0.54 247	0.52 239	2.02 150	1.89 283	0.52 228	0.46 241	0.96 223	0.58 214	1.27 217	1.94 203	0.20 172	0.23 181	0.37 200	0.41 200	0.54 203	0.37 180

IGEV-Stereo+	0.62 199	0.72 298	0.08 29	0.12 72	0.10 55	0.34 208	0.08 54	0.20 75	0.12 55	0.30 119	0.96 275	0.21 68	0.37 216	0.13 58	2.18 161	1.69 272	0.21 52	0.28 137	0.77 194	1.07 298	0.69 155	3.68 316	0.80 296	0.10 48	0.14 43	1.16 291	0.15 38	0.12 51

NVstereo2D	0.63 200	0.25 179	0.22 166	0.29 212	0.26 194	0.34 208	0.35 188	0.30 125	0.22 149	0.39 203	0.32 176	0.27 91	0.16 86	0.43 220	9.07 329	0.45 79	0.34 142	0.28 137	0.38 92	0.21 65	0.37 69	0.51 45	0.30 219	0.22 172	0.32 173	0.25 112	0.28 89	0.25 115

anonymousdsp2	0.65 201	0.21 111	0.17 111	0.14 87	0.13 76	0.16 85	0.12 79	0.28 109	0.13 66	0.25 89	2.91 330	0.24 77	0.13 70	0.29 166	2.31 171	1.62 268	0.28 93	0.33 169	0.48 120	1.22 308	0.45 91	3.20 293	0.94 305	0.55 277	0.21 90	0.17 70	0.44 166	0.18 79

iResNet	0.65 201	0.26 197	0.27 209	0.37 239	0.40 259	0.43 245	0.41 208	0.47 251	0.31 203	0.56 245	0.72 243	0.74 254	0.74 263	0.19 111	1.94 141	1.69 272	0.41 174	0.37 203	1.54 276	0.58 214	1.64 269	1.15 124	0.21 178	0.51 266	0.35 187	0.40 197	0.59 221	0.41 191

GREAT-IGEV	0.66 203	0.10 29	0.09 32	0.05 6	0.05 7	0.23 143	0.04 2	0.08 19	1.53 328	0.06 16	0.06 16	0.15 43	0.06 18	0.06 12	2.53 177	2.79 323	0.27 86	0.82 316	0.20 35	1.00 290	0.25 43	4.40 335	1.18 312	1.32 337	0.09 12	0.08 10	0.18 53	0.06 4
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	0.66 203	0.59 293	0.56 286	0.59 278	0.59 286	0.66 282	0.58 242	0.45 244	0.53 261	0.52 236	0.68 239	0.76 257	0.41 227	0.90 289	1.37 78	0.85 186	0.71 267	0.66 291	0.63 173	0.62 223	0.79 168	0.66 62	0.39 243	0.60 287	0.57 258	0.68 254	0.70 240	0.77 238

ETE_ROB	0.66 203	0.48 278	0.31 228	0.36 235	0.38 253	0.40 235	0.49 224	0.33 159	0.49 256	0.40 208	0.60 221	1.36 285	0.29 170	0.41 216	3.00 191	0.53 111	1.01 284	0.34 182	0.71 189	0.42 164	1.03 188	1.59 172	0.28 209	0.32 227	0.40 218	0.45 213	0.75 250	0.56 220

LALA_ROB	0.66 203	0.52 283	0.34 238	0.33 227	0.36 247	0.41 241	0.44 218	0.35 175	0.40 229	0.46 224	0.60 221	1.31 282	0.29 170	0.40 214	3.95 229	0.47 95	0.53 233	0.38 215	0.60 164	0.41 162	0.89 177	1.73 186	0.25 196	0.33 229	0.38 208	0.43 208	0.81 258	0.57 222

GANet-ADL	0.67 207	0.27 207	0.28 215	0.29 212	0.30 218	0.34 208	0.61 249	0.35 175	0.27 187	0.62 263	1.02 277	0.43 183	0.30 175	0.30 173	1.92 137	1.08 219	0.54 237	0.37 203	1.16 243	0.85 266	1.37 230	2.98 280	0.20 172	0.26 203	0.33 180	0.50 228	0.69 237	0.45 200

AIO_rvc	0.69 208	0.18 74	0.12 60	0.10 57	0.09 49	0.38 228	0.17 121	0.17 63	0.11 48	0.15 58	0.07 22	0.17 52	0.11 54	0.30 173	3.74 221	2.72 321	0.17 37	0.94 321	0.85 207	0.90 276	0.30 53	5.62 344	0.66 278	0.08 34	0.15 53	0.16 61	0.16 43	0.10 44

RTSC	0.69 208	0.26 197	0.30 223	0.24 180	0.27 203	0.30 187	0.50 225	0.35 175	0.34 216	0.44 219	0.46 203	0.35 141	0.28 165	0.31 182	7.03 302	0.69 152	0.52 228	0.47 245	0.76 193	0.38 146	0.84 174	1.10 118	0.18 157	0.37 239	0.33 180	0.34 173	0.50 188	0.63 232

cross-raft	0.70 210	0.26 197	0.24 179	0.22 169	0.23 173	0.40 235	0.21 142	0.43 236	0.26 178	0.48 230	0.45 201	0.44 187	0.31 180	0.44 224	1.82 131	1.88 282	0.42 183	0.34 182	1.30 262	0.78 256	1.97 296	3.53 309	0.18 157	0.21 158	0.47 240	0.45 213	0.42 154	0.67 235

pcwnet_v2	0.70 210	0.27 207	0.31 228	0.31 220	0.34 233	0.30 187	0.26 166	0.34 164	0.25 168	0.50 233	0.40 196	1.84 303	0.41 227	0.32 186	5.63 275	0.61 132	0.38 162	0.30 150	1.11 236	0.26 98	0.88 176	1.09 117	0.57 271	0.25 196	0.36 193	0.36 182	0.51 193	0.87 253

AEACV	0.71 212	0.17 67	0.11 54	0.09 50	0.08 43	0.15 79	0.08 54	0.08 19	0.06 7	0.07 24	0.07 22	0.13 31	0.08 36	0.21 121	4.08 232	3.29 331	0.16 35	0.82 316	0.73 191	1.51 320	0.70 158	4.15 330	0.95 306	0.08 34	0.11 30	0.92 274	0.15 38	0.08 27

R-Stereo Train	0.71 212	0.25 179	0.26 202	0.24 180	0.19 131	0.25 161	0.14 97	0.34 164	0.30 198	0.52 236	0.65 230	0.45 193	0.32 185	0.53 244	4.42 239	1.58 263	0.58 244	0.51 260	1.26 252	0.64 230	1.51 249	2.41 246	0.14 115	0.21 158	0.37 200	0.42 203	0.36 112	0.46 205

RAFT-Stereo	0.71 212	0.25 179	0.26 202	0.24 180	0.19 131	0.25 161	0.14 97	0.34 164	0.30 198	0.52 236	0.65 230	0.45 193	0.32 185	0.53 244	4.42 239	1.58 263	0.58 244	0.51 260	1.26 252	0.64 230	1.51 249	2.41 246	0.14 115	0.21 158	0.37 200	0.42 203	0.36 112	0.46 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	0.71 212	0.61 295	0.40 258	0.82 294	0.61 289	0.84 292	0.72 264	0.43 236	0.31 203	0.47 226	0.33 180	1.47 290	0.76 265	0.64 272	2.54 178	0.42 64	0.45 201	0.33 169	2.71 291	0.31 114	0.53 115	0.64 58	0.96 308	0.29 214	0.42 223	0.37 188	0.39 134	0.53 216

AnonymousM	0.72 216	0.19 86	0.13 68	0.13 82	0.11 62	0.32 199	0.08 54	0.35 175	0.23 157	0.31 132	0.64 228	0.29 100	0.32 185	0.67 275	1.61 108	0.94 200	0.46 204	0.33 169	0.44 108	0.64 230	0.98 184	1.94 203	0.23 190	0.39 244	0.17 71	0.82 267	2.67 335	4.07 331

IPLG	0.73 217	0.21 111	0.19 130	0.16 111	0.19 131	0.16 85	0.17 121	0.35 175	0.22 149	0.35 163	1.15 281	0.32 122	0.24 143	0.60 265	8.93 327	0.54 116	0.37 156	0.29 145	0.57 152	0.37 139	0.63 145	1.44 158	0.12 82	0.58 283	0.35 187	0.39 195	0.67 232	0.21 95

GwcNet-ADL	0.74 218	0.35 242	0.37 252	0.42 253	0.37 250	0.34 208	0.54 233	0.40 214	0.27 187	0.61 259	1.49 298	0.67 246	0.42 231	0.33 190	3.62 217	1.33 246	0.52 228	0.56 274	0.91 218	0.87 269	1.20 214	1.83 197	0.24 194	0.29 214	0.38 208	0.49 226	0.48 181	0.65 234

MSMDNet	0.74 218	0.25 179	0.24 179	0.19 143	0.24 182	0.38 228	0.23 152	0.42 228	0.24 162	0.60 258	0.48 211	0.42 179	1.54 289	0.54 247	2.07 155	2.22 302	0.43 190	0.34 182	1.25 249	0.67 239	1.89 284	2.97 279	0.18 157	0.21 158	0.57 258	0.52 235	0.39 134	0.57 222

DAS	0.75 220	0.28 216	0.25 189	0.39 249	0.34 233	0.37 224	0.38 197	0.51 265	0.45 240	0.61 259	0.92 269	0.81 261	0.72 260	0.20 119	1.81 128	1.80 279	0.76 272	0.46 241	1.39 269	0.61 219	2.15 309	2.12 221	0.27 205	0.46 259	0.45 232	0.50 228	0.63 227	0.52 213

SepStereo	0.75 220	0.28 216	0.25 189	0.39 249	0.34 233	0.37 224	0.38 197	0.51 265	0.45 240	0.61 259	0.92 269	0.81 261	0.72 260	0.20 119	1.81 128	1.80 279	0.76 272	0.46 241	1.39 269	0.61 219	2.15 309	2.12 221	0.27 205	0.46 259	0.45 232	0.50 228	0.63 227	0.52 213

PWC_ROB	0.75 220	0.38 257	0.40 258	0.31 220	0.36 247	0.38 228	0.58 242	0.40 214	0.68 279	0.44 219	0.79 255	0.58 231	1.23 281	0.33 190	3.24 198	1.21 232	0.64 260	0.52 264	1.04 228	0.48 194	1.20 214	1.67 180	0.27 205	0.51 266	0.39 214	0.41 200	0.68 234	1.17 274

SHD	0.76 223	0.30 225	0.51 277	0.36 235	0.38 253	0.37 224	0.54 233	0.50 262	0.45 240	0.54 243	0.63 225	0.52 221	0.66 256	0.38 209	6.13 285	0.69 152	0.50 223	0.44 235	0.96 223	0.48 194	1.09 200	1.20 130	0.26 199	0.53 270	0.50 245	0.53 237	0.50 188	0.67 235

HH	0.77 224	0.18 74	0.36 249	0.23 173	0.23 173	0.30 187	0.24 157	0.41 219	0.26 178	0.73 297	0.77 252	0.50 215	0.36 208	0.48 230	1.99 146	2.39 311	0.41 174	0.37 203	1.21 246	0.97 284	2.12 304	2.61 257	0.28 209	0.73 304	0.60 266	0.50 228	0.83 259	0.62 227

HanStereo	0.77 224	0.18 74	0.36 249	0.23 173	0.23 173	0.30 187	0.24 157	0.41 219	0.26 178	0.73 297	0.77 252	0.50 215	0.36 208	0.48 230	1.99 146	2.39 311	0.41 174	0.37 203	1.21 246	0.97 284	2.12 304	2.61 257	0.28 209	0.73 304	0.60 266	0.50 228	0.83 259	0.62 227

DDUNet	0.78 226	0.93 302	0.47 270	1.24 304	1.04 310	1.20 304	1.21 292	0.35 175	0.36 221	0.37 187	0.46 203	0.68 251	0.33 195	1.75 312	3.05 193	0.45 79	0.74 270	0.51 260	0.90 215	0.61 219	0.59 134	1.03 110	0.87 302	0.31 224	0.36 193	0.36 182	0.61 225	0.38 185

MIPNet	0.79 227	0.23 150	0.20 135	0.24 180	0.24 182	0.17 94	0.18 129	0.34 164	0.69 280	0.39 203	2.18 322	0.35 141	0.30 175	0.62 269	5.55 273	1.14 224	0.47 211	0.33 169	0.82 202	0.56 211	0.68 152	1.70 183	0.13 95	0.92 319	0.90 294	0.49 226	1.11 283	0.29 135

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 228	1.11 308	0.18 121	0.89 297	0.50 276	0.73 287	0.28 173	0.38 203	0.48 252	0.91 316	0.90 266	1.07 275	0.44 237	0.32 186	2.28 167	1.23 233	0.47 211	0.32 163	0.82 202	0.77 254	1.51 249	3.73 319	0.20 172	0.18 113	0.32 173	0.29 145	0.52 197	0.83 247

Reg-Stereo(zero)	0.80 228	0.22 128	0.34 238	0.21 160	0.28 211	0.34 208	0.61 249	0.78 295	0.43 236	0.65 272	1.63 310	0.55 224	0.36 208	1.11 295	1.21 57	1.40 250	0.88 278	0.27 126	1.07 232	0.62 223	1.17 210	2.82 269	0.81 297	0.20 148	0.55 255	0.92 274	1.15 285	1.13 268

HI	0.80 228	0.22 128	0.34 238	0.21 160	0.28 211	0.34 208	0.61 249	0.78 295	0.43 236	0.65 272	1.63 310	0.55 224	0.36 208	1.11 295	1.21 57	1.40 250	0.88 278	0.27 126	1.07 232	0.62 223	1.17 210	2.82 269	0.81 297	0.20 148	0.55 255	0.92 274	1.15 285	1.13 268

IPLGR	0.80 228	0.26 197	0.22 166	0.23 173	0.25 189	0.18 102	0.17 121	0.33 159	0.20 132	0.41 212	1.55 305	0.35 141	0.31 180	0.57 260	8.76 323	0.61 132	0.43 190	0.38 215	0.67 177	0.48 194	0.87 175	2.30 240	0.13 95	0.29 214	0.38 208	0.47 222	0.63 227	0.29 135

DeepPrunerF	0.80 228	0.37 250	0.21 152	0.52 267	1.05 311	0.38 228	0.58 242	0.32 147	0.90 294	0.23 78	0.32 176	0.25 81	0.18 101	0.26 149	5.52 271	0.52 108	0.30 116	0.26 121	0.52 134	0.26 98	0.44 88	0.55 47	0.22 183	0.21 158	5.87 345	0.51 234	0.47 178	0.30 142

RAFT-Test	0.82 233	0.24 164	0.24 179	0.25 188	0.27 203	0.46 256	0.24 157	0.45 244	0.26 178	0.66 276	1.53 300	0.42 179	0.39 224	0.44 224	2.04 153	2.35 307	0.43 190	0.34 182	1.41 271	0.62 223	1.89 284	2.68 263	0.21 178	0.21 158	0.54 253	1.85 316	0.41 143	1.24 281

RTS	0.83 234	0.32 231	0.30 223	0.30 215	0.34 233	0.45 252	0.77 271	0.42 228	0.45 240	0.43 215	0.34 182	0.55 224	0.35 202	0.43 220	7.23 307	0.76 164	0.58 244	0.44 235	1.04 228	0.48 194	1.05 190	1.10 118	0.26 199	0.41 247	0.58 261	1.67 312	0.58 216	0.79 244

RTSA	0.83 234	0.32 231	0.30 223	0.30 215	0.34 233	0.45 252	0.77 271	0.42 228	0.45 240	0.43 215	0.34 182	0.55 224	0.35 202	0.43 220	7.23 307	0.76 164	0.58 244	0.44 235	1.04 228	0.48 194	1.05 190	1.10 118	0.26 199	0.41 247	0.58 261	1.67 312	0.58 216	0.79 244

MSKI-zero shot	0.84 236	0.22 128	0.23 176	0.20 153	0.20 143	0.43 245	0.22 145	0.42 228	0.29 193	0.43 215	1.26 287	0.49 214	0.37 216	0.18 105	2.67 185	2.10 295	0.50 223	0.57 278	1.35 266	1.15 305	1.79 277	3.60 314	0.22 183	0.22 172	0.53 251	1.17 293	0.72 242	1.15 273

XQC	0.85 237	0.47 277	0.43 266	0.50 266	0.48 274	0.51 262	0.64 254	0.57 276	0.49 256	0.59 252	0.63 225	0.62 239	0.90 269	0.48 230	6.85 298	0.79 170	0.48 215	0.48 249	0.86 211	0.47 192	0.96 182	1.19 129	0.34 235	0.46 259	0.62 269	0.78 261	0.69 237	0.58 224

NaN_ROB	0.86 238	0.41 268	0.41 262	0.36 235	0.49 275	0.43 245	0.90 281	0.46 248	1.31 316	0.40 208	0.65 230	0.96 272	0.32 185	0.48 230	5.44 269	0.59 126	0.37 156	0.53 267	0.51 129	0.63 227	0.66 148	1.13 122	0.28 209	0.50 264	0.79 286	1.54 308	0.98 272	1.69 296

AIO_test	0.88 239	0.20 96	0.14 87	0.14 87	0.10 55	0.38 228	0.30 176	0.19 69	0.13 66	0.17 65	0.10 41	0.19 59	0.10 49	0.16 83	4.79 249	4.38 345	0.46 204	0.80 312	0.90 215	0.66 237	0.33 63	6.49 348	0.69 286	0.08 34	0.17 71	1.37 300	0.21 66	0.10 44

FADNet_RVC	0.88 239	0.35 242	1.04 319	0.44 256	0.64 292	0.34 208	0.70 261	0.43 236	0.46 247	0.48 230	0.49 212	0.70 253	0.57 248	0.62 269	3.92 228	0.81 179	0.59 251	1.01 327	1.70 279	0.72 245	1.63 267	1.60 174	0.45 257	0.60 287	0.56 257	0.45 213	1.88 314	0.63 232

HUF	0.90 241	0.17 67	0.15 93	0.11 63	0.12 66	0.40 235	0.39 202	0.22 81	0.11 48	0.22 76	0.09 37	0.19 59	0.19 112	0.11 47	5.16 258	3.90 340	1.10 292	1.00 325	1.15 241	0.76 250	0.57 127	4.45 337	0.90 303	2.19 347	0.16 61	0.18 77	0.19 59	0.13 53

FCDSN-DC	0.91 242	0.37 250	0.66 297	0.41 252	0.42 264	0.50 260	0.94 283	0.39 211	0.31 203	0.46 224	0.34 182	0.67 246	0.31 180	0.56 252	8.70 322	0.85 186	0.50 223	0.48 249	0.79 198	0.38 146	1.31 224	2.78 267	0.30 219	0.60 287	0.39 214	0.43 208	0.42 154	0.38 185
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.94 243	0.96 304	0.50 276	1.23 303	1.17 314	1.15 303	1.45 305	0.38 203	0.36 221	0.43 215	0.53 215	0.67 246	0.35 202	1.60 311	5.73 277	0.79 170	0.86 277	0.47 245	0.98 225	0.67 239	1.18 212	1.31 140	0.66 278	0.36 235	0.37 200	0.40 197	0.53 199	0.38 185

gcap_with_dpt	0.97 244	0.40 264	0.18 121	0.38 242	0.20 143	0.26 164	0.14 97	0.38 203	0.20 132	0.37 187	0.26 134	0.59 234	0.35 202	0.27 155	6.34 289	4.31 342	1.03 288	0.73 301	0.86 211	2.38 339	1.39 232	3.01 286	0.14 115	0.19 135	0.32 173	0.28 133	0.50 188	0.62 227

GCAP-BAT	0.97 244	0.40 264	0.18 121	0.38 242	0.20 143	0.26 164	0.14 97	0.38 203	0.20 132	0.37 187	0.26 134	0.59 234	0.35 202	0.27 155	6.34 289	4.31 342	1.03 288	0.73 301	0.86 211	2.38 339	1.39 232	3.01 286	0.14 115	0.19 135	0.32 173	0.28 133	0.50 188	0.62 227

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 244	0.54 288	0.35 247	0.63 283	0.50 276	0.62 275	1.25 294	0.66 285	0.60 272	0.57 247	0.46 203	0.92 270	1.28 284	1.16 301	4.96 251	0.61 132	0.53 233	0.33 169	1.25 249	0.44 179	2.01 300	1.75 189	0.47 262	0.41 247	0.76 280	0.81 265	0.76 254	1.47 290

ADCP+	0.98 247	0.33 234	0.34 238	0.25 188	0.34 233	0.36 220	0.54 233	0.32 147	0.65 276	0.59 252	0.47 208	0.76 257	0.18 101	0.30 173	8.84 326	0.49 101	0.29 99	0.27 126	0.82 202	0.79 259	0.56 124	0.89 87	0.19 164	0.20 148	0.68 275	1.95 319	1.43 298	3.74 327

NOSS_ROB	0.99 248	0.36 245	0.28 215	0.38 242	0.37 250	0.40 235	0.34 186	0.89 303	0.39 225	0.71 291	0.90 266	1.00 273	0.60 250	1.35 305	5.04 255	2.39 311	0.66 263	0.58 281	0.68 184	0.44 179	2.24 312	3.36 298	0.32 231	0.51 266	0.45 232	1.00 283	0.73 245	0.45 200

ITSA-stereo	1.00 249	0.36 245	0.35 247	0.55 270	0.43 265	0.33 205	0.94 283	0.52 269	0.48 252	0.71 291	1.44 297	0.69 252	0.63 254	0.37 207	3.55 211	1.64 270	0.61 256	0.55 272	1.10 234	0.86 267	1.37 230	2.00 209	0.52 269	0.53 270	0.51 247	1.03 285	3.14 339	1.77 298

test-1	1.01 250	0.18 74	0.25 189	0.19 143	0.20 143	0.57 272	0.57 241	0.44 241	0.29 193	0.72 294	5.27 338	0.56 228	0.41 227	0.57 260	4.45 242	1.93 285	0.46 204	0.49 251	1.14 240	0.95 282	1.89 284	3.39 301	0.15 126	0.24 190	0.40 218	0.46 218	0.61 225	0.62 227

IGEV-FE	1.02 251	0.25 179	0.53 281	0.67 287	0.26 194	0.78 289	0.87 275	0.48 254	0.47 250	0.67 282	1.54 303	0.67 246	0.42 231	0.36 203	1.61 108	3.56 334	0.42 183	0.36 197	1.13 238	1.47 318	1.56 261	3.89 325	0.34 235	0.23 181	0.84 290	0.82 267	2.27 325	1.08 265

IGEV_Zeroshot_test	1.02 251	0.25 179	0.53 281	0.67 287	0.26 194	0.78 289	0.87 275	0.48 254	0.47 250	0.66 276	1.53 300	0.67 246	0.42 231	0.36 203	1.61 108	3.56 334	0.42 183	0.36 197	1.13 238	1.47 318	1.56 261	3.88 324	0.32 231	0.23 181	0.84 290	0.82 267	2.28 326	1.07 264

ADCRef	1.02 251	0.34 239	0.38 255	0.23 173	0.35 244	0.34 208	0.42 210	0.36 190	0.85 289	0.39 203	0.31 167	0.40 164	0.26 151	0.31 182	9.43 332	0.63 141	0.34 142	0.32 163	0.84 205	0.57 212	0.53 115	0.99 101	0.47 262	0.36 235	0.99 297	1.08 288	0.98 272	5.01 337

HSM-Net_RVC	1.02 251	0.27 207	0.28 215	0.44 256	0.33 229	0.31 193	0.40 203	0.47 251	0.29 193	0.58 249	0.95 273	11.21 345	0.48 244	0.31 182	2.42 174	0.66 148	0.48 215	0.30 150	0.57 152	0.57 212	1.35 229	2.26 235	0.27 205	0.45 258	0.44 229	0.46 218	0.56 206	0.50 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	1.03 255	0.37 250	0.69 300	0.38 242	0.41 261	0.55 269	0.68 259	0.44 241	1.05 298	0.65 272	2.14 321	0.60 236	0.64 255	0.27 155	1.35 77	1.95 286	0.46 204	0.44 235	1.28 257	1.06 295	1.61 266	3.55 310	0.48 265	0.41 247	0.82 288	1.47 304	2.97 338	1.08 265

PSMNet-ADL	1.03 255	0.29 221	0.31 228	0.34 232	0.35 244	0.35 216	0.64 254	0.55 273	0.35 217	0.71 291	1.40 295	0.60 236	1.07 273	2.44 326	6.98 301	1.98 288	1.55 309	0.40 223	1.25 249	0.51 202	1.28 219	2.00 209	0.35 241	0.26 203	0.37 200	0.42 203	0.68 234	0.36 177

PVD	1.03 255	0.54 288	0.66 297	0.60 279	0.59 286	0.67 283	0.71 263	0.91 306	0.87 291	0.59 252	0.84 257	0.81 261	1.06 272	0.61 268	6.62 295	0.78 168	0.72 268	0.66 291	1.18 245	0.68 242	1.39 232	1.52 164	0.40 245	0.62 292	0.85 292	0.97 279	0.86 262	1.12 267

MFMNet_re	1.04 258	0.78 301	0.71 302	0.83 295	0.72 298	0.99 298	1.00 287	0.75 290	0.84 288	0.69 285	0.77 252	1.34 284	0.88 268	0.73 281	3.39 205	1.16 228	1.02 285	0.80 312	1.68 277	0.87 269	2.31 317	1.22 132	0.66 278	0.73 304	0.67 274	0.65 253	0.98 272	1.02 261

EGLCR-Stereo	1.05 259	0.22 128	0.25 189	0.15 101	0.19 131	0.23 143	0.16 116	0.32 147	0.39 225	0.32 145	0.65 230	0.39 160	0.27 161	0.14 66	2.06 154	2.01 291	0.41 174	0.37 203	0.78 196	1.73 325	1.19 213	5.99 346	0.95 306	3.44 350	0.26 120	1.49 306	3.66 343	0.33 157

FBW_ROB	1.09 260	0.65 297	0.58 288	0.89 297	0.89 307	0.75 288	1.26 295	0.46 248	0.35 217	0.53 240	0.76 251	1.15 277	1.35 286	1.88 315	6.04 284	0.46 88	0.64 260	0.33 169	2.64 289	0.54 208	1.66 270	1.39 152	1.22 315	0.57 280	0.47 240	0.54 241	0.56 206	0.87 253

ADCL	1.10 261	0.44 273	0.37 252	0.33 227	0.34 233	0.40 235	0.50 225	0.39 211	1.21 311	0.59 252	0.47 208	0.46 200	0.27 161	0.33 190	7.64 315	0.57 122	0.40 170	0.56 274	0.70 186	0.69 243	0.72 159	0.97 99	0.29 215	0.37 239	1.70 321	1.79 315	1.76 312	5.37 340

CSAN	1.10 261	0.52 283	0.48 274	0.48 265	0.52 278	0.47 258	1.16 290	0.50 262	2.45 338	0.68 283	1.96 317	1.51 291	0.72 260	0.63 271	4.44 241	0.58 123	0.54 237	0.49 251	0.85 207	2.17 337	1.29 222	2.22 232	0.32 231	0.54 273	1.68 320	1.05 286	0.73 245	0.81 246

SAMSARA	1.13 263	0.41 268	0.61 292	0.45 262	0.47 273	0.46 256	0.75 266	0.75 290	0.63 273	0.63 267	0.71 241	0.64 243	1.75 292	0.50 237	6.46 294	1.05 210	0.58 244	0.64 286	1.26 252	0.65 236	1.44 244	1.53 166	0.29 215	0.63 295	1.73 323	2.11 321	1.68 309	1.81 299

FC-DCNN	1.13 263	0.51 281	0.91 311	0.81 293	0.56 282	0.91 294	1.45 305	0.80 297	0.52 260	0.62 263	0.65 230	0.88 266	0.77 266	0.56 252	3.53 209	0.84 185	0.95 282	0.49 251	1.28 257	0.44 179	1.59 264	2.59 256	0.31 225	0.56 278	1.66 319	0.91 273	2.36 329	3.06 321

model_zeroshot	1.14 265	0.23 150	0.28 215	0.35 233	0.26 194	0.45 252	0.23 152	0.42 228	0.23 157	0.59 252	1.26 287	0.51 218	0.31 180	0.30 173	3.38 202	3.22 329	0.44 194	0.88 319	1.41 271	0.52 203	1.90 289	3.42 304	0.30 219	0.23 181	5.98 346	1.47 304	0.78 256	1.52 293

FAT-Stereo	1.15 266	0.38 257	0.58 288	0.57 273	0.65 294	0.52 265	0.61 249	0.75 290	0.45 240	0.78 304	2.74 328	1.46 288	1.93 302	0.49 235	3.14 194	2.47 316	0.59 251	0.60 282	2.42 286	1.16 306	2.14 307	2.40 245	0.73 289	0.58 283	0.43 224	0.55 243	0.74 249	1.26 282

DCVSM-stereo	1.16 267	0.31 229	0.36 249	0.44 256	0.34 233	0.53 267	0.38 197	0.68 286	0.39 225	0.66 276	1.38 294	1.59 295	0.84 267	0.44 224	1.43 84	1.01 206	0.49 220	0.37 203	12.42 341	0.92 279	1.53 257	1.57 169	0.41 249	0.50 264	0.43 224	0.60 249	0.72 242	0.60 226

FC-DCNN v2	1.18 268	0.53 287	1.00 313	0.86 296	0.57 283	0.93 295	1.41 303	0.85 300	0.64 274	0.63 267	0.65 230	0.88 266	0.96 270	0.55 250	3.58 214	0.82 181	0.96 283	0.47 245	1.33 264	0.42 164	1.59 264	2.76 265	0.31 225	0.56 278	1.75 324	1.30 299	2.65 334	2.85 318

ADCMid	1.19 269	0.50 280	0.55 285	0.39 249	0.60 288	0.57 272	0.88 278	0.60 279	0.75 283	0.47 226	0.69 240	0.74 254	1.17 277	0.42 218	8.06 319	1.08 219	0.54 237	0.45 239	1.76 281	0.58 214	1.14 204	1.63 177	0.59 272	0.44 255	0.59 264	1.44 302	1.26 291	4.11 332

gcap-zeroshot	1.23 270	0.23 150	0.34 238	0.63 283	0.23 173	0.43 245	0.50 225	0.45 244	0.24 162	0.74 300	1.51 299	0.65 245	0.34 196	0.75 282	2.08 156	2.88 326	3.84 342	0.34 182	8.89 330	0.89 273	1.52 255	2.27 238	1.37 318	0.22 172	0.59 264	0.42 203	0.41 143	0.41 191

EKT-Stereo	1.24 271	0.27 207	0.26 202	0.28 207	0.26 194	0.31 193	0.54 233	0.43 236	0.33 213	0.45 223	0.84 257	0.51 218	0.44 237	0.68 277	12.27 346	2.16 299	0.54 237	0.52 264	1.28 257	1.01 291	5.05 346	3.02 290	0.15 126	0.22 172	0.43 224	0.47 222	0.56 206	0.33 157

ccs_rob	1.24 271	0.36 245	0.34 238	0.44 256	0.30 218	0.45 252	0.40 203	0.59 278	0.35 217	1.95 337	5.83 339	5.52 337	0.61 252	0.55 250	4.50 244	1.27 235	0.52 228	0.39 220	1.72 280	0.86 267	1.74 276	2.26 235	0.26 199	0.44 255	0.35 187	0.37 188	0.51 193	0.56 220

CBMV	1.24 271	0.38 257	0.34 238	0.44 256	0.43 265	0.63 276	0.93 282	0.88 301	0.41 234	0.66 276	0.85 261	1.52 292	1.27 283	1.05 293	4.34 238	2.35 307	0.72 268	0.50 257	1.69 278	0.78 256	1.85 280	3.21 295	0.31 225	0.57 280	0.51 247	0.53 237	1.09 281	5.35 339
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.26 274	0.61 295	0.76 306	0.78 291	0.75 299	0.67 283	1.28 296	0.96 311	0.76 284	0.78 304	0.67 238	1.26 279	1.09 274	0.71 280	7.44 311	1.41 252	1.21 296	0.68 294	1.36 268	0.96 283	2.27 315	1.65 178	0.67 282	1.01 324	1.09 305	0.86 270	0.92 268	1.37 286

pmcnn	1.28 275	0.43 272	0.41 262	0.58 277	0.64 292	0.56 271	1.59 308	0.73 288	0.48 252	0.61 259	1.31 290	1.55 293	3.12 316	1.04 292	3.82 223	2.27 305	0.89 280	0.95 322	1.85 282	1.09 299	2.50 325	3.33 296	0.81 297	0.54 273	0.52 249	0.68 254	1.09 281	1.31 284

AnyNet_C32	1.29 276	0.41 268	0.37 252	0.37 239	0.41 261	0.49 259	0.72 264	0.48 254	1.21 311	0.56 245	0.87 264	0.58 231	0.37 216	0.42 218	9.98 340	1.25 234	0.58 244	0.54 269	0.90 215	0.63 227	1.41 241	2.06 216	0.34 235	0.54 273	1.08 304	2.33 324	1.33 293	4.59 334

HBP-ISP	1.35 277	0.39 263	0.51 277	0.53 268	0.44 267	0.51 262	0.38 197	0.55 273	0.40 229	0.76 302	1.27 289	0.56 228	0.53 246	1.94 316	9.60 338	3.60 337	0.62 259	0.65 287	0.85 207	0.94 280	2.13 306	3.87 322	0.30 219	0.53 270	0.54 253	0.52 235	0.97 271	2.49 309

G-Net	1.35 277	0.54 288	0.64 296	0.44 256	0.52 278	0.58 274	0.56 239	0.90 305	1.32 318	0.66 276	1.20 284	2.96 317	1.21 280	0.38 209	4.22 235	1.62 268	0.61 256	0.76 305	1.47 274	1.34 313	1.63 267	1.95 205	0.39 243	0.62 292	0.79 286	2.98 332	1.56 302	4.61 335

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 279	2.30 331	0.83 308	1.46 309	0.80 303	1.02 299	1.34 300	0.76 293	0.95 296	1.32 328	0.53 215	1.58 294	1.79 295	2.11 321	4.63 247	0.98 204	1.12 293	1.04 329	3.00 296	1.09 299	1.43 243	1.93 201	1.20 313	0.68 301	0.76 280	0.72 259	0.60 224	1.37 286

ADCS	1.43 280	0.51 281	0.48 274	0.46 264	0.57 283	0.54 268	0.75 266	0.70 287	1.04 297	0.57 247	0.71 241	0.90 268	2.71 307	0.58 264	9.65 339	2.08 293	0.85 276	0.61 284	1.33 264	0.66 237	1.99 298	2.10 220	0.43 253	0.60 287	0.76 280	2.08 320	1.59 304	3.43 323

iRaft-Stereo_20w	1.46 281	0.46 275	0.73 303	0.60 279	0.34 233	0.52 265	0.76 270	0.43 236	0.86 290	0.90 314	1.85 315	0.57 230	0.48 244	0.85 287	2.22 165	3.23 330	0.48 215	0.55 272	1.17 244	3.69 343	1.53 257	4.23 332	0.34 235	0.39 244	1.04 301	7.81 346	2.03 319	1.43 288

SQANet	1.49 282	1.36 311	0.58 288	3.10 326	1.06 312	1.94 313	1.64 309	0.49 259	0.40 229	0.51 235	0.46 203	1.28 281	0.60 250	1.59 310	5.32 265	0.62 139	1.54 308	0.38 215	7.12 319	0.64 230	1.87 282	1.85 198	2.50 326	0.40 246	0.48 243	0.62 251	0.68 234	1.26 282

EAI-Stereo	1.49 282	0.29 221	0.52 280	0.57 273	0.37 250	8.27 350	0.81 273	0.45 244	0.83 287	0.34 155	1.41 296	0.47 204	0.34 196	0.26 149	3.70 219	6.04 349	0.44 194	0.65 287	2.71 291	0.74 248	1.46 246	1.97 206	0.29 215	0.76 307	1.07 303	2.21 323	1.45 300	1.76 297

S-Stereo	1.49 282	0.40 264	0.47 270	0.62 282	0.61 289	0.65 278	1.16 290	0.61 280	0.57 269	0.69 285	4.22 336	1.62 297	0.66 256	0.46 228	5.38 266	2.80 324	0.56 242	0.65 287	4.93 310	4.83 347	1.34 226	2.95 278	0.99 309	0.63 295	0.43 224	0.53 237	0.67 232	0.96 257

CBMV_ROB	1.50 285	0.38 257	0.44 267	0.61 281	0.53 280	0.72 286	0.87 275	0.97 313	0.41 234	0.82 307	1.34 292	3.03 318	2.77 309	0.67 275	5.27 263	1.29 239	0.91 281	0.49 251	2.40 285	0.73 246	1.83 278	2.91 275	0.44 255	0.46 259	1.38 312	2.48 325	2.25 324	3.99 330

SANet	1.53 286	0.57 291	0.54 283	0.57 273	0.63 291	0.84 292	1.33 299	0.94 310	5.40 346	0.52 236	2.18 322	4.12 330	2.90 314	0.69 279	5.97 283	0.54 116	1.22 297	0.57 278	0.94 222	0.84 263	1.67 272	1.76 190	0.47 262	0.65 298	0.76 280	1.29 298	0.92 268	2.37 305

DPSNet	1.55 287	0.46 275	0.51 277	0.56 272	0.67 296	0.68 285	0.60 248	0.52 269	0.67 277	0.47 226	0.91 268	3.61 326	1.80 296	1.42 307	3.87 226	2.08 293	1.53 307	1.18 333	7.27 322	1.86 329	2.26 314	3.71 317	1.01 310	0.79 310	0.78 285	1.06 287	0.78 256	0.90 255

AnyNet_C01	1.58 288	0.60 294	0.54 283	0.63 283	0.57 283	0.55 269	1.30 298	0.91 306	1.28 315	0.68 283	0.87 264	1.32 283	1.38 287	0.60 265	10.94 343	2.59 320	1.36 299	1.01 327	1.45 273	0.78 256	1.92 293	2.80 268	0.60 274	0.65 298	1.35 311	1.00 283	1.63 307	3.28 322

ADCPNet	1.61 289	0.38 257	0.74 304	0.43 255	0.76 300	0.44 250	1.54 307	0.89 303	0.69 280	0.76 302	1.64 312	0.81 261	3.20 318	0.76 283	8.80 325	1.90 284	0.59 251	0.37 203	4.80 309	1.06 295	1.27 217	1.49 162	0.93 304	0.43 253	1.05 302	1.37 300	0.96 270	5.45 341

DDF-Stereo	1.62 290	0.33 234	0.18 121	6.85 344	0.23 173	6.35 346	0.31 178	0.36 190	0.26 178	0.35 163	0.56 218	7.83 340	0.45 240	0.40 214	4.82 250	2.39 311	0.61 256	0.39 220	1.48 275	1.67 323	1.54 260	3.38 300	0.63 276	0.25 196	0.30 154	0.97 279	0.44 166	0.53 216

otaku	1.62 290	2.18 329	0.66 297	3.34 328	1.26 317	2.28 326	1.88 313	0.56 275	0.53 261	0.59 252	0.53 215	1.38 286	0.75 264	2.08 319	5.12 257	0.53 111	1.55 309	0.40 223	6.52 315	0.63 227	2.05 302	2.02 214	3.13 334	0.51 266	0.58 261	0.57 245	0.75 250	1.36 285

RainbowNet	1.64 292	1.52 316	0.91 311	2.42 323	1.44 322	2.01 315	2.33 318	0.65 284	0.56 264	0.74 300	0.47 208	1.68 299	1.11 275	2.89 330	5.46 270	1.27 235	1.49 305	0.53 267	3.78 305	1.77 326	1.89 284	2.02 214	3.05 332	0.64 297	0.71 276	0.69 256	0.90 266	1.43 288

anonymity	1.70 293	0.26 197	0.41 262	0.28 207	0.25 189	0.51 262	0.23 152	0.49 259	0.56 264	0.63 267	22.54 358	0.58 231	0.59 249	0.37 207	1.81 128	1.46 254	0.47 211	0.36 197	1.10 234	0.52 203	1.45 245	3.41 302	0.23 190	0.35 230	1.09 305	1.56 309	3.23 341	1.06 263

Ntro	1.75 294	3.82 342	0.74 304	2.63 324	1.32 319	2.29 328	2.93 329	0.61 280	0.56 264	0.62 263	0.51 213	1.41 287	0.70 259	2.04 318	5.26 261	0.55 119	1.64 313	0.43 229	7.27 322	0.67 239	2.31 317	2.26 235	3.03 331	0.57 280	0.61 268	0.70 257	0.75 250	1.17 274

SPS-STEREO	1.77 295	0.72 298	0.70 301	0.90 299	0.76 300	0.94 297	1.22 293	0.83 299	0.77 285	0.85 312	1.60 306	1.46 288	1.15 276	1.13 300	6.34 289	2.28 306	1.13 294	0.97 324	10.82 337	1.01 291	2.76 329	3.50 307	0.65 277	1.04 327	0.83 289	0.94 277	1.61 305	1.00 259
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DDVS	1.83 296	0.35 242	0.40 258	0.33 227	0.38 253	0.38 228	0.35 188	2.47 343	0.46 247	0.70 289	16.59 355	2.41 313	0.69 258	0.79 285	3.72 220	1.30 240	0.60 254	0.49 251	6.26 313	0.84 263	2.85 333	2.44 252	0.26 199	0.36 235	0.36 193	0.61 250	2.19 323	0.71 237

ACVNet_1	1.88 297	1.65 320	1.00 313	4.35 331	1.63 329	2.25 325	3.73 333	0.74 289	0.57 269	0.64 270	0.60 221	1.59 295	1.04 271	4.94 345	5.58 274	0.55 119	2.45 326	0.56 274	4.96 311	0.59 217	2.36 320	1.77 192	3.27 337	0.67 300	0.73 278	0.80 262	0.73 245	0.91 256

MFN_U_SF_RVC	1.88 297	2.37 334	1.83 342	2.12 320	1.74 331	1.92 311	2.41 323	1.55 332	1.47 325	3.65 344	3.67 334	1.26 279	1.29 285	1.80 314	5.26 261	2.13 297	1.02 285	0.92 320	3.41 303	1.01 291	1.83 278	1.70 183	0.76 294	2.29 348	0.76 280	0.80 262	0.71 241	0.97 258

TRStereo	1.98 299	0.34 239	0.47 270	0.25 188	0.19 131	0.65 278	0.29 175	0.44 241	0.56 264	0.70 289	0.63 225	0.80 260	0.29 170	0.24 138	3.25 199	4.38 345	0.37 156	0.36 197	1.05 231	0.87 269	1.34 226	2.98 280	0.60 274	0.20 148	0.66 273	30.16 359	0.88 264	0.48 209

Dean	1.99 300	1.78 321	1.04 319	5.97 342	1.91 339	2.28 326	2.73 327	1.08 318	1.13 302	0.99 320	0.85 261	1.93 305	2.20 303	2.22 323	6.37 292	1.06 211	2.29 324	0.71 298	2.89 295	0.99 287	2.27 315	2.01 212	2.90 329	0.95 322	1.45 314	1.16 291	1.40 297	1.17 274

WAO-6	2.00 301	1.30 310	0.90 310	2.06 318	1.36 321	1.76 310	2.23 315	1.05 317	1.25 314	0.90 314	0.86 263	1.93 305	2.98 315	2.31 325	9.04 328	1.13 223	3.03 332	0.71 298	3.26 300	0.87 269	2.31 317	2.29 239	1.30 317	0.89 317	1.64 318	2.20 322	1.75 311	2.69 311

FINET	2.02 302	0.57 291	0.61 292	0.36 235	0.41 261	0.65 278	0.75 266	0.51 265	1.37 321	0.40 208	1.53 300	0.60 236	1.81 298	1.11 295	5.80 279	2.01 291	0.74 270	0.39 220	1.12 237	1.26 312	1.24 216	3.49 306	0.36 242	1.29 336	5.70 344	8.60 347	3.56 342	8.18 346

IMH-64-1	2.03 303	1.51 314	1.09 323	2.00 315	1.58 325	2.11 318	2.42 324	1.03 314	1.16 303	0.58 249	0.74 246	1.98 307	2.84 310	2.80 328	9.51 335	1.48 256	1.46 302	0.68 294	3.40 301	0.83 260	1.67 272	2.17 229	3.24 335	0.77 308	1.58 316	1.25 296	2.08 320	2.79 316

IMH-64	2.03 303	1.51 314	1.09 323	2.00 315	1.58 325	2.11 318	2.42 324	1.03 314	1.16 303	0.58 249	0.74 246	1.98 307	2.84 310	2.80 328	9.51 335	1.48 256	1.46 302	0.68 294	3.40 301	0.83 260	1.67 272	2.17 229	3.24 335	0.77 308	1.58 316	1.25 296	2.08 320	2.79 316

WAO-7	2.06 305	1.09 307	1.31 332	5.01 334	1.02 309	1.12 302	1.77 312	1.17 320	1.46 324	2.60 342	2.11 320	2.14 311	3.29 322	1.20 303	6.91 300	1.03 209	1.88 316	0.71 298	7.92 324	0.89 273	1.85 280	2.00 209	0.40 245	1.06 328	1.00 298	1.64 311	1.11 283	1.83 300

MeshStereo	2.06 305	0.72 298	0.62 295	1.20 302	0.81 305	1.07 300	0.88 278	1.56 333	1.33 319	0.92 317	2.05 319	3.97 329	3.27 321	0.79 285	9.44 333	2.77 322	1.06 290	0.76 305	4.72 308	0.77 254	3.43 339	4.36 334	0.48 265	0.61 291	1.79 325	1.20 294	2.41 330	2.75 313
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	2.10 307	1.63 318	1.05 321	5.55 339	1.60 327	2.11 318	2.38 321	0.88 301	0.67 277	0.72 294	0.75 250	1.69 300	1.20 279	2.03 317	6.14 286	0.69 152	2.98 331	0.52 264	12.09 340	0.73 246	1.97 296	1.74 187	2.64 327	0.82 315	1.11 307	0.97 279	1.00 277	1.14 271

edge stereo	2.12 308	0.52 283	1.03 317	0.73 290	0.65 294	0.83 291	0.94 283	0.93 309	1.42 322	3.68 345	1.19 283	2.07 309	5.51 328	1.12 299	4.51 245	2.46 315	0.66 263	0.54 269	7.21 320	7.73 350	1.91 290	5.54 343	2.01 323	0.54 273	0.64 272	0.56 244	0.88 264	1.47 290

MonStereo1	2.20 309	1.46 313	0.84 309	2.22 321	1.84 335	2.02 316	2.40 322	0.96 311	0.78 286	12.53 356	0.93 272	3.07 319	3.21 319	2.16 322	3.59 215	0.59 126	1.02 285	0.75 303	6.82 316	0.91 278	1.52 255	1.68 181	2.88 328	0.58 283	0.98 296	0.80 262	1.61 305	1.23 280

SGM-Forest	2.22 310	0.37 250	0.25 189	0.54 269	0.45 270	0.41 241	0.36 191	0.61 280	0.74 282	0.72 294	0.65 230	1.01 274	2.24 304	0.43 220	7.35 310	2.53 317	0.52 228	0.38 215	25.12 353	0.36 134	2.24 312	3.52 308	0.40 245	0.47 263	1.03 300	0.59 247	1.83 313	4.94 336
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	2.40 311	1.03 306	1.09 323	1.42 308	1.18 315	1.56 307	1.37 301	1.45 327	1.11 301	0.98 319	7.50 341	3.70 327	3.24 320	1.17 302	6.79 297	1.57 262	1.51 306	1.42 338	2.70 290	0.74 248	2.41 323	3.64 315	0.70 287	0.87 316	3.48 336	4.29 338	2.53 331	5.26 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 312	0.96 304	1.22 329	1.27 306	1.00 308	2.07 317	1.39 302	1.49 329	0.90 294	1.02 322	7.69 343	3.59 325	8.45 335	1.08 294	6.38 293	1.59 266	1.48 304	1.44 339	2.76 294	0.83 260	2.49 324	3.71 317	0.71 288	0.92 319	4.00 337	3.72 336	1.70 310	2.12 301
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 313	0.37 250	0.30 223	0.38 242	0.34 233	0.40 235	0.40 203	0.42 228	0.48 252	0.62 263	1.07 278	1.09 276	5.75 329	0.39 213	13.40 349	1.37 248	0.60 254	0.49 251	31.30 357	0.84 263	1.49 247	1.92 200	0.30 219	0.38 242	0.43 224	0.53 237	0.72 242	1.00 259

MDST_ROB	2.52 314	4.60 347	0.46 268	3.44 329	0.80 303	2.17 323	1.06 289	1.43 326	0.45 240	0.69 285	0.97 276	0.90 268	9.59 337	0.52 239	8.48 321	0.83 182	0.49 220	0.38 215	3.22 298	0.43 169	2.06 303	3.48 305	0.46 260	0.44 255	4.66 342	2.82 331	7.09 349	6.04 343

IMH	2.56 315	1.54 317	1.10 326	2.02 317	1.61 328	2.14 322	2.47 326	1.04 316	1.19 310	0.84 311	1.32 291	2.11 310	8.34 334	8.58 355	7.20 306	1.38 249	1.63 312	0.69 297	6.28 314	1.13 303	1.66 270	2.45 253	4.33 347	0.80 313	1.85 326	1.44 302	1.58 303	2.43 307

PWCK	2.66 316	1.64 319	1.02 315	1.99 314	1.31 318	2.12 321	2.24 316	1.38 325	1.49 327	1.40 331	1.75 314	5.02 333	2.57 306	1.11 295	5.82 281	0.92 194	1.88 316	0.77 309	22.26 350	1.36 314	2.55 327	1.82 195	1.41 319	1.00 323	1.70 321	1.73 314	1.43 298	2.15 302

JetBlue	2.79 317	1.91 325	1.57 338	2.35 322	1.87 336	2.74 331	2.98 330	1.48 328	1.47 325	0.82 307	0.84 257	4.15 332	1.76 293	2.10 320	9.12 330	2.54 318	1.83 315	1.32 336	2.23 284	1.23 310	3.58 341	4.43 336	1.88 322	1.10 331	2.74 334	4.93 339	2.54 332	9.94 349

LVE	2.80 318	2.00 327	1.06 322	11.92 349	1.89 337	3.94 337	11.90 352	0.92 308	0.89 293	1.05 324	0.95 273	1.73 301	2.85 312	2.48 327	4.97 252	1.02 208	1.98 319	0.83 318	8.57 328	0.89 273	2.03 301	2.22 232	3.09 333	1.01 324	1.45 314	1.12 289	1.25 289	1.57 294

SGM-ForestM	2.82 319	2.06 328	1.39 333	1.24 304	0.84 306	1.68 308	2.06 314	1.51 331	1.72 331	0.83 310	1.72 313	2.92 316	2.86 313	1.47 308	13.04 348	2.00 290	1.60 311	0.65 287	3.15 297	1.36 314	2.00 299	3.73 319	0.68 285	1.41 338	5.16 343	7.43 345	4.20 345	7.44 344

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 320	0.45 274	0.61 292	0.38 242	0.44 267	0.64 277	0.70 261	0.48 254	1.33 319	0.69 285	2.00 318	0.63 240	0.61 252	0.24 138	2.56 180	3.16 328	0.44 194	0.60 282	48.67 361	1.11 302	1.51 249	3.87 322	0.67 282	0.30 220	0.72 277	3.59 334	0.98 272	1.05 262

SGM_RVC	2.96 321	0.93 302	1.03 317	0.98 300	0.79 302	1.11 301	1.28 296	7.29 351	1.16 303	1.02 322	1.61 307	2.40 312	10.04 338	0.77 284	2.62 181	1.34 247	1.69 314	0.79 311	8.10 327	1.44 317	1.88 283	3.56 312	0.66 278	1.03 326	4.05 338	5.78 341	5.56 346	11.12 351
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	3.06 322	1.96 326	2.25 345	1.74 313	2.38 340	1.69 309	2.37 320	2.32 338	2.81 340	2.35 341	2.83 329	3.27 323	3.49 323	2.95 331	4.59 246	4.15 341	2.68 327	2.16 344	3.67 304	2.98 342	4.90 345	6.99 349	1.45 320	2.67 349	1.97 327	6.54 344	2.85 336	2.75 313

DGSMNet	3.07 323	1.84 323	1.18 328	1.34 307	0.55 281	1.94 313	0.63 253	2.86 344	1.57 329	3.95 346	15.19 352	1.85 304	3.15 317	4.98 346	7.18 305	2.82 325	3.15 333	1.89 341	4.63 307	2.18 338	4.69 344	3.75 321	1.61 321	2.10 344	0.87 293	3.36 333	1.05 280	2.58 310

UNDER WATER-64	3.21 324	2.63 337	1.65 341	4.96 333	2.97 343	3.54 334	4.45 336	2.43 342	1.65 330	1.37 329	1.35 293	5.10 334	4.97 327	3.52 335	7.47 312	1.98 288	3.95 343	1.13 331	4.05 306	1.98 333	3.01 335	3.41 302	4.98 350	1.42 339	1.98 328	3.96 337	2.32 328	4.39 333

WAO-8	3.35 325	2.60 335	1.45 334	5.81 340	1.76 333	2.58 329	3.35 331	1.29 322	1.93 334	5.80 349	8.48 347	3.23 321	7.05 332	4.33 338	7.65 316	2.21 300	2.00 320	0.76 305	9.76 334	1.55 321	1.91 290	2.41 246	2.43 324	1.09 329	2.27 330	1.91 317	1.91 315	2.85 318

Venus	3.35 325	2.60 335	1.45 334	5.81 340	1.76 333	2.58 329	3.35 331	1.29 322	1.93 334	5.80 349	8.48 347	3.23 321	7.05 332	4.33 338	7.65 316	2.21 300	2.00 320	0.76 305	9.76 334	1.55 321	1.91 290	2.41 246	2.43 324	1.09 329	2.27 330	1.91 317	1.91 315	2.85 318

SGM+DAISY	3.35 325	1.11 308	1.12 327	1.13 301	1.09 313	1.41 305	1.43 304	1.50 330	2.30 337	1.18 327	2.49 326	2.61 315	3.81 324	1.38 306	7.14 304	3.78 338	1.35 298	1.18 333	6.95 318	2.03 336	3.17 338	4.72 338	0.78 295	1.87 342	7.00 349	9.62 349	6.26 348	12.14 352

TorneroNet-64	3.48 328	2.22 330	2.33 346	6.99 345	1.75 332	3.12 332	4.23 335	1.93 335	3.68 343	0.82 307	3.07 331	4.13 331	12.86 344	3.79 336	7.09 303	1.59 266	3.32 335	0.80 312	8.09 326	1.97 332	2.83 332	2.91 275	3.35 338	0.92 319	2.63 333	2.71 330	1.23 288	3.63 326

DispFullNet	3.48 328	2.86 341	1.56 336	1.52 310	1.71 330	1.50 306	1.67 311	1.27 321	2.23 336	2.08 338	1.90 316	15.31 349	4.18 325	1.76 313	6.30 288	5.14 348	2.33 325	0.96 323	23.76 351	4.54 345	2.39 322	2.88 273	0.75 293	0.59 286	1.21 310	0.63 252	1.38 296	1.51 292

ACVNet-4b	3.64 330	6.86 349	0.79 307	12.11 350	1.35 320	4.38 340	9.73 349	0.61 280	0.59 271	0.66 276	3.81 335	5.41 336	14.98 347	2.27 324	6.26 287	0.56 121	2.90 330	0.50 257	11.57 339	0.90 276	2.37 321	2.99 284	2.90 329	0.62 292	0.62 269	0.59 247	0.73 245	1.14 271

PSMNet_ROB	3.65 331	1.89 324	1.02 315	1.73 312	1.22 316	2.20 324	2.32 317	0.81 298	0.87 291	8.35 354	19.23 357	13.09 347	2.39 305	7.48 354	4.12 233	0.90 193	1.45 301	1.36 337	9.04 331	0.98 286	2.14 307	1.49 162	8.68 355	0.79 310	1.14 308	1.51 307	1.33 293	1.13 268

notaker	3.82 332	2.85 340	1.60 340	5.07 335	6.65 352	4.01 338	4.08 334	1.35 324	3.29 342	1.17 326	3.27 332	7.19 339	11.25 340	5.52 350	10.91 342	1.19 230	3.40 336	1.00 325	10.57 336	2.74 341	3.02 336	2.76 265	3.68 341	1.17 333	1.01 299	1.23 295	1.48 301	1.67 295

STStereo	3.84 333	1.40 312	1.92 343	7.03 346	1.55 324	7.23 349	2.86 328	2.33 339	2.89 341	1.13 325	3.35 333	5.94 338	6.30 330	1.02 291	11.44 344	2.57 319	1.41 300	1.21 335	11.20 338	1.43 316	1.93 295	2.85 272	0.84 301	2.03 343	4.48 341	5.55 340	3.68 344	8.18 346

JetRed	3.89 334	2.69 339	2.99 347	2.09 319	2.47 341	3.46 333	4.71 338	2.36 340	1.86 332	1.89 336	1.24 286	3.40 324	1.50 288	3.36 333	9.54 337	3.47 333	4.17 345	3.86 347	2.43 287	1.85 328	5.57 347	5.36 342	3.66 340	1.68 341	4.31 340	10.87 353	5.62 347	8.71 348

MANE	4.00 335	1.80 322	2.02 344	1.54 311	1.45 323	1.92 311	2.33 318	2.03 336	2.79 339	0.95 318	2.26 324	3.71 328	4.42 326	1.34 304	11.76 345	3.86 339	2.04 323	6.06 350	3.24 299	1.67 323	2.53 326	4.35 333	0.73 289	2.18 346	7.35 350	10.20 351	9.04 350	14.41 353

UNDER WATER	4.18 336	2.68 338	1.59 339	4.92 332	5.21 346	3.56 335	7.19 346	2.38 341	1.87 333	1.64 335	1.20 284	5.13 335	20.86 350	5.22 347	5.27 263	2.38 310	4.12 344	1.12 330	8.60 329	1.99 335	4.00 343	3.20 293	5.02 351	2.11 345	2.01 329	3.64 335	1.96 317	3.95 328

LSM0	4.85 337	0.52 283	0.57 287	0.79 292	0.68 297	0.93 295	1.64 309	1.10 319	1.07 299	0.88 313	1.61 307	1.82 302	2.76 308	0.57 260	36.27 361	52.79 362	1.17 295	0.61 284	5.39 312	1.09 299	2.69 328	4.05 329	0.43 253	0.71 302	0.96 295	2.62 326	1.66 308	5.53 342

XX-Stereo	5.12 338	0.19 86	0.25 189	0.27 200	0.17 113	0.43 245	0.40 203	0.35 175	0.21 142	0.73 297	1.62 309	0.48 211	0.38 221	0.30 173	7.62 314	3.59 336	0.44 194	0.37 203	1.35 266	0.47 192	1.40 235	2.09 219	0.45 257	0.20 148	112.24 363	0.46 218	0.99 276	0.83 247

KSHMR	5.27 339	2.31 332	1.56 336	19.82 354	3.72 344	5.58 344	9.25 348	1.59 334	6.74 347	1.39 330	1.54 303	2.55 314	27.41 359	4.49 343	5.23 260	1.95 286	2.01 322	1.16 332	15.51 345	1.22 308	3.03 337	4.81 340	4.06 344	1.24 335	6.88 348	2.65 327	1.96 317	2.78 315

TorneroNet	5.57 340	2.31 332	1.28 330	17.72 353	6.26 351	5.20 343	6.38 343	2.10 337	4.58 345	1.58 333	6.93 340	12.01 346	25.68 356	4.11 337	7.72 318	1.52 259	3.26 334	0.81 315	14.83 343	1.87 330	2.97 334	2.83 271	3.45 339	0.91 318	6.76 347	2.68 328	1.31 292	3.44 324

ACV-stereo	5.76 341	10.97 352	0.40 258	0.69 289	0.35 244	6.27 345	4.69 337	4.53 347	0.50 258	0.65 272	0.84 257	1.67 298	8.94 336	4.46 341	8.78 324	3.43 332	0.70 266	0.57 278	82.32 362	1.14 304	3.72 342	6.25 347	0.42 252	0.43 253	0.40 218	0.94 277	0.83 259	0.59 225

zero-FE	6.24 342	0.32 231	0.18 121	27.10 358	1.90 338	37.06 362	12.43 353	0.36 190	0.64 274	2.15 340	1.15 281	26.07 356	6.61 331	0.86 288	8.36 320	3.00 327	2.69 328	2.11 343	2.56 288	1.91 331	14.30 354	13.66 351	0.73 289	0.24 190	0.30 154	0.97 279	0.41 143	0.33 157

ktn	6.75 343	5.13 348	14.43 356	5.28 336	4.73 345	9.87 351	6.61 345	7.39 352	12.71 356	2.14 339	2.31 325	26.89 357	22.25 351	4.47 342	10.48 341	1.49 258	4.37 346	1.82 340	15.76 346	4.55 346	2.80 331	2.30 240	3.97 342	1.19 334	2.37 332	1.57 310	2.89 337	2.47 308

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 344	4.44 346	1.28 330	2.72 325	2.67 342	5.12 342	7.72 347	5.86 348	8.09 349	1.63 334	10.53 350	75.81 362	10.21 339	4.39 340	5.74 278	1.46 254	7.09 350	8.20 351	6.83 317	1.82 327	3.57 340	3.00 285	1.27 316	1.13 332	4.24 339	5.98 343	20.77 358	3.98 329

WQFJA1++	8.25 345	0.21 111	0.19 130	52.51 362	0.18 122	47.56 363	47.68 362	0.29 116	0.44 239	1.00 321	0.25 128	3.12 320	13.72 345	1.52 309	5.80 279	4.32 344	0.40 170	0.75 303	8.03 325	4.00 344	1.57 263	3.56 312	0.73 289	0.16 91	0.27 128	23.69 356	0.41 143	0.41 191

LE_ROB	8.27 346	3.90 343	5.83 351	6.29 343	20.01 358	4.37 339	16.99 355	6.27 349	9.37 351	1.52 332	4.75 337	16.09 350	22.44 352	3.44 334	7.51 313	1.00 205	2.71 329	2.01 342	13.15 342	6.14 349	2.79 330	3.55 310	9.48 357	5.16 352	10.68 353	9.87 350	10.85 352	17.08 357

DGTPSM_ROB	9.70 347	3.99 344	10.89 352	3.15 327	5.68 347	3.68 336	5.70 341	3.68 345	9.10 350	3.26 343	7.88 344	9.73 343	14.04 346	4.74 344	15.68 350	11.36 352	5.40 347	11.36 353	7.25 321	10.26 352	6.46 351	15.15 352	4.53 348	9.09 354	10.18 351	27.78 357	11.12 353	30.76 360

DPSMNet_ROB	11.21 348	4.32 345	10.98 353	3.81 330	5.72 348	4.73 341	5.77 342	3.68 345	9.72 352	4.34 347	13.32 351	11.20 344	26.44 358	5.79 352	18.24 353	12.77 353	6.74 348	12.28 354	14.97 344	10.29 353	7.12 352	15.93 353	4.55 349	9.11 355	11.15 354	27.78 357	11.17 354	30.75 359

DLNR_Zeroshot_test	11.56 349	37.00 363	0.46 268	54.84 363	0.22 166	0.37 224	49.73 363	0.47 251	0.22 149	0.79 306	0.58 219	0.63 240	0.36 208	3.05 332	62.78 362	73.23 363	9.32 351	5.55 349	2.75 293	0.71 244	1.92 293	4.90 341	0.13 95	0.36 235	0.37 200	0.38 194	0.43 161	0.47 208

HanzoNet	11.76 350	14.15 354	16.54 358	13.84 352	9.27 354	15.98 355	21.04 357	11.44 357	12.53 355	6.20 351	7.51 342	20.70 353	27.83 360	29.09 361	12.87 347	9.53 351	15.26 356	2.84 345	25.21 354	12.71 356	5.74 348	4.74 339	9.10 356	1.66 340	2.75 335	2.69 329	2.55 333	3.62 325

BEATNet-Init1	12.35 351	15.22 355	5.32 349	20.87 355	10.13 355	20.29 356	13.89 354	8.81 355	6.91 348	4.38 348	9.79 349	14.10 348	19.20 348	5.76 351	21.46 354	9.40 350	7.04 349	4.94 348	32.32 359	14.93 357	9.82 353	9.29 350	5.60 352	5.30 353	12.73 355	8.77 348	21.38 359	15.70 356

LRCNet_RVC	13.01 352	18.58 358	5.37 350	23.16 356	20.12 359	22.89 357	18.83 356	10.15 356	4.22 344	21.39 360	16.92 356	22.03 354	12.77 343	27.61 360	9.50 334	1.55 261	14.16 355	9.39 352	27.19 355	10.19 351	6.02 349	2.70 264	25.48 359	13.25 358	1.43 313	0.70 257	3.22 340	2.37 305

DPSM_ROB	13.78 353	8.86 350	13.29 354	5.41 337	6.06 349	7.11 347	5.22 339	8.44 353	11.03 353	6.77 352	8.06 345	8.50 341	12.48 341	5.32 348	16.50 351	14.15 354	11.34 353	14.53 355	9.66 332	11.98 354	16.98 355	19.77 356	4.23 345	11.17 356	28.01 359	35.97 361	31.31 361	39.81 361

DPSM	13.78 353	8.86 350	13.29 354	5.41 337	6.06 349	7.11 347	5.22 339	8.44 353	11.03 353	6.77 352	8.06 345	8.50 341	12.48 341	5.32 348	16.50 351	14.15 354	11.34 353	14.53 355	9.66 332	11.98 354	16.98 355	19.77 356	4.23 345	11.17 356	28.01 359	35.97 361	31.31 361	39.81 361

PML	14.62 355	11.18 353	4.16 348	13.60 351	8.80 353	13.67 352	6.43 344	7.27 350	35.40 363	10.29 355	58.08 363	45.45 361	52.15 362	6.70 353	6.87 299	4.96 347	10.24 352	3.79 346	21.45 349	4.89 348	6.05 350	5.92 345	3.98 343	4.24 351	14.76 358	5.96 342	20.73 357	7.74 345

HaxPig	22.04 356	23.70 359	21.75 359	25.21 357	25.39 360	24.72 359	26.63 359	22.90 360	21.18 357	28.97 361	26.14 359	24.63 355	19.57 349	25.91 359	23.99 355	21.35 357	24.94 359	26.23 358	24.50 352	23.01 359	18.91 357	16.86 355	28.89 360	21.36 359	10.50 352	12.89 354	9.72 351	15.23 354

MEDIAN_ROB	25.67 357	28.72 360	26.17 360	29.76 359	29.32 361	28.92 360	30.23 360	26.96 362	24.57 360	34.05 362	29.96 360	29.36 359	23.45 353	29.57 362	26.51 357	23.43 358	29.83 360	29.43 361	29.59 356	27.23 362	23.78 358	20.07 358	31.85 361	24.07 363	14.01 357	13.68 355	13.10 356	15.52 355

AVERAGE_ROB	27.45 358	31.34 361	28.53 363	32.94 361	32.07 363	32.12 361	33.33 361	29.89 363	27.53 361	35.87 363	31.94 361	32.32 360	25.95 357	33.08 363	28.98 358	25.93 359	31.35 361	30.24 362	31.55 358	29.19 363	25.74 359	22.05 359	34.79 362	27.26 364	13.89 356	10.58 352	11.65 355	11.11 350

CasAABBNet	27.70 359	17.80 356	26.74 361	10.82 347	12.13 356	14.20 353	10.44 350	16.94 358	22.25 358	13.76 357	16.13 353	17.20 352	25.33 355	10.59 356	33.32 360	28.51 361	22.73 357	29.20 360	19.29 347	24.02 360	33.97 361	39.71 360	8.44 353	22.49 361	56.39 362	72.48 363	62.92 363	80.05 363

FlowAnything	27.74 360	17.80 356	26.76 362	10.86 348	12.21 357	14.22 354	10.47 351	17.05 359	22.28 359	13.80 358	16.32 354	17.16 351	25.17 354	10.73 357	33.17 359	28.39 360	22.75 358	29.17 359	19.30 348	24.10 361	34.01 362	39.98 361	8.47 354	22.56 362	56.37 361	72.78 364	62.98 364	80.19 364

GS-Stereo																							0.13 95	0.06 16	0.27 128	0.09 13	0.13 24	0.07 13

FSD		0.33 234	0.31 228	0.32 226	0.32 226	0.30 187	0.36 191	0.41 219	0.27 187	0.37 187	0.30 162			0.34 197	1.48 92	1.28 237			0.60 164	0.99 287				0.35 230	0.38 208	0.36 182	0.37 123	0.38 185

STTRV1_RVC		0.48 278	0.41 262	0.57 273	0.44 267	0.65 278	0.69 260	0.53 271	0.56 264	0.53 240	0.74 246	0.95 271	1.23 281	0.93 290		1.20 231	1.96 318	0.51 260		1.98 333	1.89 284			0.71 302	1.17 309	1.15 290	1.35 295	2.70 312

DPSimNet_ROB		32.83 362	15.86 357	30.90 360	29.54 362	24.40 358	21.28 358	25.65 361	31.75 362	16.97 359	45.56 362	27.37 358	37.12 361	16.35 358	24.86 356	14.34 356		14.84 357	40.36 360	17.54 358	26.29 360	15.99 354	16.67 358	21.85 360		32.67 360	22.06 360	29.89 358

Low-res two-view benchmark