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

CoSv	0.10 1	0.11 34	0.07 21	0.05 6	0.05 7	0.09 26	0.04 2	0.08 17	0.06 7	0.06 16	0.03 3	0.09 8	0.04 1	0.04 1	0.54 1	0.35 36	0.13 20	0.07 3	0.13 14	0.06 1	0.14 7	0.11 1	0.03 1	0.06 15	0.12 35	0.07 4	0.11 6	0.06 4

BridgeDepth	0.11 2	0.08 17	0.07 21	0.06 17	0.06 18	0.07 12	0.05 15	0.06 2	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.13 29	0.04 1	0.05 5	0.71 6	0.36 41	0.08 1	0.08 6	0.13 14	0.06 1	0.12 3	0.13 2	0.03 1	0.04 1	0.09 11	0.09 12	0.12 14	0.07 12
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.13 3	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.03 1	0.07 12	0.31 174	0.06 2	0.04 1	0.05 4	0.06 14	0.08 2	0.04 1	0.06 11	0.60 2	0.38 51	0.11 9	0.06 1	0.10 5	0.16 35	0.10 1	0.72 65	0.04 3	0.05 6	0.07 1	0.06 1	0.13 23	0.08 26

MatchStereo	0.14 4	0.10 27	0.09 30	0.05 6	0.09 48	0.08 19	0.06 35	0.08 17	0.12 53	0.04 2	0.07 20	0.08 2	0.10 47	0.09 37	0.85 16	0.25 10	0.13 20	0.12 23	0.11 10	0.10 8	0.18 18	0.28 11	0.05 14	0.11 53	0.11 28	0.11 31	0.12 14	0.09 35

NLSM3	0.14 4	0.07 6	0.06 16	0.06 17	0.05 7	0.06 7	0.05 15	0.08 17	0.09 34	0.06 16	0.09 35	0.08 2	0.07 29	0.07 21	1.22 58	0.24 4	0.11 9	0.10 16	0.10 5	0.14 25	0.12 3	0.28 11	0.05 14	0.05 6	0.09 11	0.11 31	0.12 14	0.09 35

CroCo-Stereo Lap2	0.14 4	0.08 17	0.05 6	0.05 6	0.06 18	0.05 1	0.04 2	0.08 17	0.06 7	0.11 48	0.03 3	0.14 37	0.07 29	0.08 29	0.94 24	0.36 41	0.12 13	0.10 16	0.13 14	0.07 4	0.30 51	0.23 7	0.04 3	0.07 26	0.12 35	0.11 31	0.11 6	0.08 26

CroCo-Stereo	0.14 4	0.07 6	0.05 6	0.05 6	0.05 7	0.05 1	0.04 2	0.08 17	0.06 7	0.06 16	0.01 1	0.11 18	0.07 29	0.07 21	1.09 35	0.38 51	0.13 20	0.10 16	0.17 29	0.06 1	0.26 44	0.24 8	0.04 3	0.06 15	0.11 28	0.09 12	0.11 6	0.07 12
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 8	0.10 27	0.07 21	0.06 17	0.07 28	0.07 12	0.07 38	0.10 42	0.13 64	0.09 37	0.07 20	0.16 43	0.08 34	0.11 45	0.75 12	0.29 20	0.15 28	0.13 30	0.17 29	0.10 8	0.23 36	0.22 6	0.04 3	0.09 41	0.15 51	0.13 49	0.19 57	0.16 65

BridgeDepth_RVC	0.16 9	0.13 47	0.10 44	0.08 39	0.10 53	0.10 28	0.08 52	0.12 48	0.12 53	0.10 44	0.08 26	0.12 25	0.09 39	0.08 29	0.89 19	0.34 34	0.11 9	0.12 23	0.21 38	0.11 11	0.17 15	0.19 4	0.06 22	0.09 41	0.14 41	0.17 68	0.15 36	0.17 72
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	0.16 9	0.09 23	0.05 6	0.05 6	0.06 18	0.06 7	0.04 2	0.09 36	0.06 7	0.09 37	0.02 2	0.16 43	0.11 51	0.07 21	1.00 25	0.45 77	0.15 28	0.12 23	0.16 28	0.09 6	0.30 51	0.37 26	0.04 3	0.09 41	0.14 41	0.11 31	0.12 14	0.09 35

MLG-Stereo	0.17 11	0.07 6	0.04 1	0.04 1	0.05 7	0.27 168	0.04 2	0.06 2	0.06 7	0.07 24	0.04 6	0.09 8	0.05 6	0.06 11	1.29 69	0.71 154	0.12 13	0.09 14	0.28 54	0.17 39	0.25 41	0.30 13	0.04 3	0.04 1	0.08 3	0.06 1	0.11 6	0.07 12

ProNet	0.17 11	0.07 6	0.09 30	0.06 17	0.04 2	0.10 28	0.66 254	0.07 10	0.04 1	0.04 2	0.12 55	0.07 1	0.04 1	0.30 168	0.74 8	0.47 92	0.27 84	0.09 14	0.11 10	0.13 19	0.17 15	0.47 38	0.09 45	0.08 33	0.10 20	0.06 1	0.11 6	0.06 4

TDLM	0.17 11	0.14 53	0.14 86	0.11 61	0.14 80	0.11 34	0.11 71	0.15 57	0.12 53	0.09 37	0.21 105	0.20 61	0.11 51	0.12 53	0.61 3	0.20 1	0.20 49	0.15 40	0.13 14	0.11 11	0.15 10	0.37 26	0.10 56	0.11 53	0.12 35	0.16 59	0.16 41	0.16 65

DEFOM-Stereo	0.18 14	0.12 41	0.09 30	0.09 48	0.08 42	0.11 34	0.05 15	0.10 42	0.08 29	0.08 32	0.11 49	0.13 29	0.06 17	0.08 29	1.28 67	0.38 51	0.17 35	0.14 32	0.21 38	0.12 15	0.32 57	0.35 23	0.08 38	0.07 26	0.14 41	0.13 49	0.26 81	0.13 51

RAStereo	0.18 14	0.12 41	0.08 28	0.06 17	0.08 42	0.07 12	0.05 15	0.10 42	0.07 17	0.20 72	0.04 6	0.16 43	0.06 17	0.09 37	1.13 45	0.35 36	0.18 43	0.13 30	0.24 43	0.08 5	0.52 108	0.30 13	0.05 14	0.09 41	0.14 41	0.11 31	0.13 23	0.11 46

RAFT	0.18 14	0.07 6	0.10 44	0.08 39	0.04 2	0.24 151	0.27 165	0.19 67	0.07 17	0.13 52	0.08 26	0.13 29	0.06 17	0.11 45	1.18 51	0.29 20	0.17 35	0.08 6	0.14 21	0.21 62	0.16 11	0.33 21	0.04 3	0.07 26	0.16 59	0.15 57	0.21 64	0.16 65

delet	0.18 14	0.14 53	0.13 66	0.12 70	0.12 64	0.13 56	0.10 68	0.12 48	0.10 41	0.15 56	0.12 55	0.18 51	0.10 47	0.12 53	1.14 46	0.24 4	0.17 35	0.14 32	0.13 14	0.12 15	0.18 18	0.33 21	0.09 45	0.11 53	0.14 41	0.12 42	0.21 64	0.14 57

AANet_RVC	0.18 14	0.13 47	0.13 66	0.10 55	0.16 102	0.08 19	0.13 83	0.14 54	0.15 77	0.13 52	0.12 55	0.13 29	0.11 51	0.11 45	0.90 21	0.25 10	0.18 43	0.17 51	0.20 33	0.16 35	0.18 18	0.21 5	0.11 70	0.12 62	0.16 59	0.16 59	0.22 69	0.23 102

VIP-Stereo	0.19 19	0.11 34	0.12 58	0.08 39	0.07 28	0.08 19	0.05 15	0.11 46	0.08 29	0.09 37	0.12 55	0.20 61	0.06 17	0.07 21	0.89 19	0.43 67	0.19 46	0.14 32	0.20 33	0.18 41	0.22 34	0.84 78	0.06 22	0.10 46	0.13 39	0.11 31	0.14 29	0.13 51

MM-Stereo_test3	0.19 19	0.08 17	0.05 6	0.06 17	0.04 2	0.05 1	0.03 1	0.09 36	0.07 17	0.07 24	0.04 6	0.10 12	0.04 1	0.11 45	0.80 13	0.63 138	0.15 28	0.25 111	0.12 13	0.34 123	0.11 2	1.28 136	0.31 221	0.04 1	0.08 3	0.08 9	0.16 41	0.07 12

MLG-Stereo_test1	0.20 21	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 7	0.36 216	0.04 2	0.06 2	0.07 17	0.07 24	0.04 6	0.10 12	0.05 6	0.06 11	1.43 83	0.69 149	0.12 13	0.10 16	0.29 60	0.18 41	0.24 38	0.96 93	0.04 3	0.04 1	0.08 3	0.07 4	0.12 14	0.07 12

LG-Stereo	0.20 21	0.07 6	0.05 6	0.06 17	0.07 28	0.21 122	0.05 15	0.09 36	0.12 53	0.09 37	0.32 172	0.16 43	0.05 6	0.06 11	1.52 94	0.52 105	0.12 13	0.12 23	0.26 49	0.36 131	0.22 34	0.30 13	0.13 92	0.05 6	0.10 20	0.12 42	0.12 14	0.07 12

AIO-test2	0.20 21	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 42	0.08 19	0.06 35	0.06 2	0.07 17	0.05 4	0.08 26	0.10 12	0.05 6	0.04 1	1.46 87	1.01 203	0.15 28	0.08 6	0.09 2	0.20 52	0.14 7	1.03 108	0.05 14	0.08 33	0.09 11	0.07 4	0.07 1	0.06 4

iRaftStereo_RVC	0.20 21	0.15 56	0.12 58	0.10 55	0.11 60	0.10 28	0.07 38	0.17 61	0.09 34	0.15 56	0.15 73	0.18 51	0.09 39	0.17 88	0.63 4	0.28 17	0.25 70	0.14 32	0.21 38	0.21 62	0.36 65	0.86 82	0.08 38	0.10 46	0.15 51	0.12 42	0.19 57	0.13 51

AdaDepth	0.21 25	0.11 34	0.07 21	0.07 31	0.08 42	0.17 92	0.05 15	0.08 17	0.08 29	0.06 16	0.08 26	0.11 18	0.06 17	0.11 45	1.25 64	0.60 127	0.14 24	0.12 23	0.25 47	0.29 102	0.19 23	1.07 113	0.05 14	0.06 15	0.10 20	0.11 31	0.17 47	0.11 46

DFGA-Net	0.21 25	0.17 65	0.10 44	0.13 80	0.09 48	0.11 34	0.09 63	0.19 67	0.10 41	0.28 103	0.11 49	0.18 51	0.09 39	0.13 56	1.05 27	0.28 17	0.23 56	0.15 40	0.31 67	0.15 29	0.29 49	0.50 42	0.08 38	0.18 111	0.16 59	0.13 49	0.35 107	0.15 59

NLCSM	0.22 27	0.06 1	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.06 7	0.05 15	0.09 36	1.10 296	0.05 4	0.58 215	0.08 2	1.65 286	0.05 5	0.74 8	0.24 4	0.08 1	0.06 1	0.08 1	0.13 19	0.12 3	0.26 9	0.04 3	0.05 6	0.07 1	0.10 22	0.08 2	0.05 1

MonStereo	0.22 27	0.08 17	0.07 21	0.06 17	0.07 28	0.05 1	0.05 15	0.06 2	0.07 17	0.07 24	0.07 20	0.10 12	0.06 17	0.08 29	1.22 58	0.89 188	0.12 13	0.18 58	0.22 42	0.49 197	0.27 47	1.04 111	0.05 14	0.04 1	0.11 28	0.10 22	0.14 29	0.11 46

AASNet	0.22 27	0.18 72	0.13 66	0.14 85	0.15 85	0.16 83	0.14 95	0.17 61	0.09 34	0.15 56	0.16 84	0.16 43	0.10 47	0.15 69	1.23 60	0.23 2	0.18 43	0.16 47	0.17 29	0.14 25	0.20 28	0.80 73	0.10 56	0.13 66	0.15 51	0.14 55	0.18 51	0.13 51

WQFJX1	0.23 30	0.07 6	0.04 1	0.05 6	0.05 7	0.05 1	0.04 2	0.08 17	1.16 299	0.05 4	0.62 220	0.08 2	1.74 287	0.05 5	0.70 5	0.26 12	0.09 4	0.07 3	0.09 2	0.09 6	0.12 3	0.30 13	0.06 22	0.05 6	0.08 3	0.10 22	0.12 14	0.06 4

MaDis-Stereo	0.23 30	0.17 65	0.11 52	0.07 31	0.11 60	0.08 19	0.07 38	0.13 50	0.10 41	0.19 68	0.10 39	0.20 61	0.09 39	0.14 64	1.08 32	0.40 58	0.24 60	0.18 58	0.54 145	0.12 15	0.51 105	0.45 36	0.07 33	0.13 66	0.20 83	0.23 95	0.21 64	0.24 107

AIO-test1	0.24 32	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.07 28	0.08 19	0.04 2	0.09 36	0.08 29	0.08 32	0.08 26	0.10 12	0.05 6	0.06 11	1.44 85	0.63 138	0.17 35	0.08 6	0.14 21	0.55 207	0.17 15	1.99 206	0.04 3	0.06 15	0.09 11	0.07 4	0.08 2	0.06 4

plain	0.24 32	0.21 109	0.13 66	0.11 61	0.15 85	0.11 34	0.08 52	0.21 76	0.12 53	0.23 76	0.09 35	0.30 106	0.12 62	0.17 88	1.07 29	0.46 85	0.25 70	0.23 95	0.29 60	0.14 25	0.55 118	0.57 47	0.08 38	0.19 133	0.19 78	0.17 68	0.20 62	0.21 93

RAFT_CTSACE	0.24 32	0.20 94	0.13 66	0.12 70	0.10 53	0.14 69	0.10 68	0.24 89	0.11 46	0.26 93	0.10 39	0.22 67	0.18 98	0.11 45	0.87 18	0.39 56	0.22 51	0.14 32	0.31 67	0.19 48	0.33 61	0.83 77	0.09 45	0.13 66	0.27 126	0.16 59	0.34 103	0.17 72

WQFJX	0.25 35	0.07 6	0.05 6	0.05 6	0.05 7	0.07 12	0.05 15	0.07 10	1.18 305	0.05 4	0.64 224	0.08 2	1.76 289	0.06 11	0.86 17	0.31 24	0.08 1	0.07 3	0.09 2	0.13 19	0.16 11	0.31 18	0.06 22	0.06 15	0.08 3	0.10 22	0.11 6	0.08 26

test_5	0.25 35	0.19 84	0.11 52	0.11 61	0.08 42	0.21 122	0.08 52	0.32 145	0.11 46	0.17 63	0.37 187	0.24 74	0.21 123	0.08 29	1.17 49	0.49 98	0.17 35	0.15 40	0.29 60	0.12 15	0.25 41	0.73 66	0.07 33	0.15 81	0.17 69	0.17 68	0.33 93	0.20 84

MMNet	0.25 35	0.15 56	0.12 58	0.14 85	0.14 80	0.13 56	0.14 95	0.16 58	0.12 53	0.13 52	0.15 73	0.22 67	0.09 39	0.18 103	2.41 171	0.26 12	0.19 46	0.17 51	0.20 33	0.15 29	0.21 32	0.40 28	0.10 56	0.14 72	0.15 51	0.16 59	0.28 87	0.16 65

WQFJA1	0.26 38	0.07 6	0.05 6	0.06 17	0.05 7	0.07 12	0.05 15	0.08 17	1.17 303	0.05 4	0.73 240	0.09 8	1.86 296	0.07 21	0.93 22	0.24 4	0.10 5	0.08 6	0.10 5	0.13 19	0.19 23	0.43 33	0.06 22	0.05 6	0.08 3	0.09 12	0.11 6	0.08 26

NLMM	0.26 38	0.07 6	0.05 6	0.06 17	0.05 7	0.07 12	0.05 15	0.08 17	1.17 303	0.05 4	0.73 240	0.09 8	1.86 296	0.07 21	0.93 22	0.24 4	0.10 5	0.08 6	0.10 5	0.13 19	0.19 23	0.43 33	0.06 22	0.05 6	0.08 3	0.09 12	0.11 6	0.08 26

LGtest1	0.26 38	0.15 56	0.12 58	0.10 55	0.15 85	0.35 212	0.07 38	0.14 54	0.13 64	0.12 51	0.34 178	0.16 43	0.13 67	0.10 41	1.57 98	0.61 129	0.23 56	0.24 102	0.29 60	0.25 90	0.33 61	0.64 55	0.08 38	0.12 62	0.16 59	0.13 49	0.19 57	0.15 59

MIF-Stereo (partial)	0.26 38	0.20 94	0.13 66	0.10 55	0.13 74	0.11 34	0.08 52	0.17 61	0.14 71	0.18 66	0.10 39	0.25 78	0.11 51	0.16 81	1.41 80	0.45 77	0.25 70	0.22 84	0.30 64	0.15 29	0.58 126	0.56 45	0.09 45	0.18 111	0.19 78	0.17 68	0.38 127	0.20 84

GMStereo	0.26 38	0.24 162	0.13 66	0.19 141	0.17 112	0.20 118	0.16 112	0.29 113	0.16 87	0.23 76	0.19 94	0.33 127	0.17 91	0.14 64	0.80 13	0.30 23	0.29 96	0.19 64	0.44 105	0.20 52	0.36 65	0.35 23	0.12 79	0.16 88	0.25 112	0.22 91	0.39 133	0.20 84
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 38	0.19 84	0.19 126	0.20 151	0.16 102	0.18 100	0.14 95	0.25 98	0.16 87	0.15 56	0.26 132	0.23 70	0.13 67	0.54 242	0.74 8	0.23 2	0.24 60	0.17 51	0.54 145	0.14 25	0.19 23	0.91 86	0.10 56	0.13 66	0.16 59	0.13 49	0.22 69	0.24 107

NLSM1	0.27 44	0.07 6	0.05 6	0.06 17	0.06 18	0.08 19	0.05 15	0.10 42	1.22 309	0.05 4	0.74 242	0.11 18	1.80 292	0.06 11	1.01 26	0.35 36	0.10 5	0.08 6	0.10 5	0.11 11	0.16 11	0.40 28	0.06 22	0.06 15	0.09 11	0.11 31	0.12 14	0.07 12

MM-Stereo_test1	0.27 44	0.11 34	0.07 21	0.06 17	0.04 2	0.05 1	0.04 2	0.08 17	0.06 7	0.07 24	0.04 6	0.10 12	0.05 6	0.19 109	1.07 29	1.14 222	0.24 60	0.30 147	0.13 14	0.64 228	0.14 7	1.42 154	0.46 256	0.06 15	0.09 11	0.34 169	0.13 23	0.06 4

UniTT-Stereo	0.27 44	0.16 62	0.11 52	0.09 48	0.11 60	0.11 34	0.07 38	0.16 58	0.11 46	0.21 73	0.10 39	0.29 97	0.16 83	0.26 146	1.56 95	0.47 92	0.25 70	0.19 64	0.64 173	0.15 29	0.59 131	0.44 35	0.10 56	0.16 88	0.18 73	0.22 91	0.16 41	0.17 72

UPFNet	0.27 44	0.18 72	0.20 131	0.18 130	0.19 130	0.19 107	0.15 107	0.22 79	0.17 103	0.23 76	0.19 94	0.23 70	0.14 74	0.26 146	1.70 119	0.29 20	0.24 60	0.21 74	0.25 47	0.18 41	0.24 38	0.40 28	0.14 112	0.17 106	0.19 78	0.20 85	0.39 133	0.19 80

NLMM1	0.28 48	0.08 17	0.05 6	0.05 6	0.05 7	0.06 7	0.04 2	0.08 17	1.31 312	0.06 16	0.65 226	0.11 18	1.82 295	0.07 21	1.08 32	0.37 45	0.10 5	0.08 6	0.11 10	0.17 39	0.26 44	0.49 41	0.06 22	0.07 26	0.10 20	0.10 22	0.14 29	0.07 12

RSM	0.28 48	0.09 23	0.09 30	0.07 31	0.06 18	0.14 69	0.05 15	0.06 2	0.05 4	0.05 4	0.08 26	0.13 29	0.06 17	0.04 1	0.74 8	0.27 14	0.24 60	0.10 16	0.14 21	0.35 128	0.20 28	3.91 322	0.12 79	0.07 26	0.10 20	0.11 31	0.14 29	0.07 12

RAFT+CT+SA	0.28 48	0.21 109	0.13 66	0.13 80	0.10 53	0.11 34	0.09 63	0.32 145	0.13 64	0.24 82	0.10 39	0.29 97	0.21 123	0.09 37	1.16 47	0.87 187	0.19 46	0.17 51	0.43 103	0.16 35	0.37 67	1.04 111	0.07 33	0.15 81	0.20 83	0.18 75	0.33 93	0.20 84

DMCA	0.28 48	0.17 65	0.16 99	0.13 80	0.14 80	0.13 56	0.16 112	0.18 66	0.15 77	0.19 68	0.18 86	0.28 92	0.12 62	0.15 69	2.01 146	0.60 127	0.33 131	0.45 237	0.24 43	0.15 29	0.29 49	0.30 13	0.13 92	0.14 72	0.18 73	0.17 68	0.21 64	0.17 72

LG-Stereo_L2	0.29 52	0.16 62	0.10 44	0.07 31	0.12 64	0.23 141	0.07 38	0.19 67	0.12 53	0.26 93	0.22 110	0.25 78	0.11 51	0.17 88	1.45 86	0.67 147	0.25 70	0.16 47	0.32 72	0.30 107	0.49 97	1.35 143	0.07 33	0.10 46	0.16 59	0.12 42	0.17 47	0.15 59

MLG-Stereo_test2	0.29 52	0.12 41	0.06 16	0.05 6	0.07 28	0.31 189	0.05 15	0.09 36	0.07 17	0.09 37	0.22 110	0.12 25	0.05 6	0.07 21	1.58 99	0.94 197	0.16 33	0.14 32	0.59 159	0.30 107	0.49 97	1.43 155	0.34 231	0.07 26	0.14 41	0.08 9	0.15 36	0.10 42

TestStereo	0.29 52	0.25 177	0.21 148	0.21 158	0.16 102	0.21 122	0.14 95	0.35 173	0.18 115	0.38 194	0.20 98	0.34 133	0.16 83	0.13 56	1.20 54	0.28 17	0.35 144	0.19 64	0.44 105	0.19 48	0.48 95	0.42 31	0.13 92	0.18 111	0.27 126	0.23 95	0.34 103	0.25 113

RSM++	0.30 55	0.10 27	0.09 30	0.08 39	0.07 28	0.11 34	0.06 35	0.08 17	0.07 17	0.06 16	0.08 26	0.14 37	0.07 29	0.04 1	0.71 6	0.27 14	0.22 51	0.11 22	0.15 25	0.52 201	0.24 38	4.18 327	0.15 121	0.12 62	0.13 39	0.10 22	0.14 29	0.08 26

TESTraft	0.30 55	0.22 127	0.15 92	0.11 61	0.12 64	0.11 34	0.11 71	0.24 89	0.15 77	0.25 87	0.12 55	0.29 97	0.23 136	0.16 81	1.32 73	0.80 172	0.23 56	0.17 51	0.52 132	0.20 52	0.39 76	0.76 69	0.09 45	0.15 81	0.22 98	0.25 110	0.48 180	0.23 102

LG-Stereo_L1	0.31 57	0.16 62	0.09 30	0.08 39	0.12 64	0.24 151	0.07 38	0.19 67	0.12 53	0.27 97	0.23 115	0.23 70	0.11 51	0.17 88	1.50 93	0.72 156	0.24 60	0.16 47	0.37 85	0.31 111	0.50 100	1.76 188	0.06 22	0.11 53	0.17 69	0.11 31	0.17 47	0.16 65

AIO-Stereo	0.31 57	0.09 23	0.09 30	0.08 39	0.06 18	0.13 56	0.04 2	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.06 14	0.12 25	0.06 17	0.05 5	1.41 80	0.40 58	0.58 241	0.10 16	0.24 43	0.99 285	0.16 11	2.98 278	0.13 92	0.06 15	0.09 11	0.10 22	0.13 23	0.06 4

TestStereo1	0.31 57	0.22 127	0.13 66	0.12 70	0.12 64	0.12 52	0.12 77	0.24 89	0.15 77	0.25 87	0.11 49	0.35 138	0.23 136	0.15 69	1.30 70	0.83 179	0.24 60	0.18 58	0.53 136	0.18 41	0.41 80	0.96 93	0.08 38	0.14 72	0.23 101	0.24 104	0.49 182	0.23 102

SA-5K	0.31 57	0.22 127	0.13 66	0.12 70	0.12 64	0.12 52	0.12 77	0.24 89	0.15 77	0.25 87	0.11 49	0.35 138	0.23 136	0.15 69	1.30 70	0.83 179	0.24 60	0.18 58	0.53 136	0.18 41	0.41 80	0.96 93	0.08 38	0.14 72	0.23 101	0.24 104	0.49 182	0.23 102

ARAFT	0.31 57	0.18 72	0.13 66	0.15 100	0.13 74	0.13 56	0.09 63	0.20 73	0.13 64	0.36 178	0.15 73	0.33 127	0.12 62	0.26 146	1.09 35	0.40 58	0.29 96	0.24 102	0.57 150	0.15 29	0.53 112	1.71 183	0.09 45	0.14 72	0.23 101	0.15 57	0.38 127	0.18 77

CFNet	0.31 57	0.23 148	0.20 131	0.25 186	0.23 170	0.19 107	0.21 138	0.30 122	0.17 103	0.28 103	0.23 115	0.38 153	0.21 123	0.22 125	1.67 113	0.27 14	0.29 96	0.21 74	0.28 54	0.21 62	0.37 67	0.48 40	0.13 92	0.18 111	0.29 148	0.29 142	0.38 127	0.32 148

GIP-stereo	0.32 63	0.12 41	0.09 30	0.07 31	0.06 18	0.23 141	0.10 68	0.08 17	0.06 7	0.08 32	0.09 35	0.11 18	0.06 17	0.13 56	1.83 130	1.28 235	0.15 28	0.24 102	0.21 38	0.55 207	0.23 36	2.33 240	0.05 14	0.07 26	0.11 28	0.12 42	0.17 47	0.07 12

UNet	0.32 63	0.21 109	0.20 131	0.19 141	0.20 142	0.21 122	0.16 112	0.27 100	0.17 103	0.29 109	0.21 105	0.26 84	0.18 98	0.57 256	1.91 134	0.32 27	0.28 91	0.23 95	0.31 67	0.21 62	0.37 67	0.32 20	0.16 135	0.21 154	0.22 98	0.25 110	0.44 165	0.26 121

HITNet	0.32 63	0.18 72	0.15 92	0.17 119	0.17 112	0.14 69	0.11 71	0.29 113	0.19 122	0.30 117	0.20 98	0.30 106	0.19 109	0.29 161	1.46 87	0.42 63	0.31 119	0.20 68	0.38 89	0.18 41	0.67 148	1.02 100	0.12 79	0.16 88	0.20 83	0.19 80	0.39 133	0.27 124
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 66	0.24 162	0.20 131	0.18 130	0.24 178	0.19 107	0.18 125	0.23 83	0.16 87	0.31 130	0.32 172	0.22 67	0.15 80	0.21 119	1.95 140	0.47 92	0.38 159	0.24 102	0.30 64	0.20 52	0.46 90	0.57 47	0.14 112	0.19 133	0.24 104	0.25 110	0.33 93	0.22 96

111111	0.34 67	0.08 17	0.06 16	0.06 17	0.07 28	0.10 28	0.05 15	0.06 2	0.07 17	0.03 1	0.06 14	0.14 37	0.06 17	0.10 41	1.72 120	0.76 161	0.12 13	0.22 84	0.39 93	1.06 293	0.62 140	2.06 214	0.81 293	0.05 6	0.08 3	0.07 4	0.10 5	0.05 1

Occ-G	0.34 67	0.14 53	0.10 44	0.09 48	0.09 48	0.13 56	0.07 38	0.08 17	0.06 7	0.05 4	0.14 71	0.11 18	0.06 17	0.06 11	1.60 105	0.58 120	0.13 20	0.37 201	0.84 203	0.61 217	0.26 44	2.35 242	0.67 278	0.08 33	0.10 20	0.09 12	0.18 51	0.09 35

SA	0.34 67	0.22 127	0.14 86	0.14 85	0.15 85	0.16 83	0.09 63	0.34 162	0.16 87	0.31 130	0.12 55	0.44 184	0.14 74	0.21 119	1.06 28	0.92 191	0.27 84	0.30 147	0.61 168	0.24 80	0.53 112	0.90 85	0.09 45	0.18 111	0.27 126	0.29 142	0.56 203	0.27 124

RASNet	0.34 67	0.21 109	0.22 162	0.19 141	0.19 130	0.18 100	0.15 107	0.31 133	0.19 122	0.32 144	0.20 98	0.26 84	0.19 109	0.25 141	1.16 47	0.66 145	0.28 91	0.19 64	0.28 54	0.16 35	0.68 149	1.10 116	0.12 79	0.24 186	0.24 104	0.25 110	0.46 171	0.44 193

GANet	0.34 67	0.18 72	0.21 148	0.18 130	0.18 121	0.27 168	0.17 117	0.30 122	0.13 64	0.19 68	0.92 265	0.45 190	0.43 231	0.19 109	0.84 15	0.24 4	0.46 201	0.25 111	0.20 33	0.18 41	0.32 57	1.60 172	0.13 92	0.14 72	0.62 265	0.14 55	0.20 62	0.18 77

DISCO	0.34 67	0.24 162	0.17 109	0.19 141	0.21 151	0.24 151	0.33 180	0.21 76	0.21 138	0.35 162	0.26 132	0.25 78	0.17 91	0.19 109	2.16 156	0.37 45	0.30 113	0.22 84	0.44 105	0.23 76	0.31 55	0.71 63	0.15 121	0.18 111	0.24 104	0.23 95	0.40 139	0.25 113

PDISCO_ROB	0.34 67	0.24 162	0.21 148	0.22 167	0.20 142	0.19 107	0.42 206	0.24 89	0.19 122	0.29 109	0.27 141	0.25 78	0.18 98	0.18 103	1.28 67	0.45 77	0.32 123	0.33 166	0.41 98	0.26 95	0.55 118	0.70 61	0.14 112	0.21 154	0.32 171	0.30 150	0.55 201	0.31 143

G2L-Stereo	0.35 74	0.23 148	0.16 99	0.18 130	0.23 170	0.17 92	0.15 107	0.27 100	0.16 87	0.30 117	0.25 126	0.30 106	0.22 128	0.29 161	2.70 184	0.32 27	0.29 96	0.20 68	0.35 80	0.19 48	0.47 93	0.60 53	0.16 135	0.17 106	0.25 112	0.30 150	0.41 142	0.24 107

raft+_RVC	0.35 74	0.19 84	0.16 99	0.15 100	0.16 102	0.13 56	0.22 141	0.30 122	0.14 71	0.28 103	0.18 86	0.28 92	0.11 51	0.19 109	1.09 35	0.79 167	0.26 80	0.17 51	0.45 114	0.42 161	0.50 100	2.07 216	0.10 56	0.14 72	0.21 88	0.18 75	0.26 81	0.20 84

MoCha-V2	0.36 76	0.10 27	0.09 30	0.06 17	0.07 28	0.17 92	0.05 15	0.07 10	0.04 1	0.07 24	0.08 26	0.12 25	0.16 83	0.05 5	2.33 170	0.49 98	0.12 13	0.56 272	0.14 21	1.01 289	0.18 18	3.35 293	0.04 3	0.05 6	0.10 20	0.09 12	0.09 4	0.05 1

HCRNet	0.36 76	0.24 162	0.13 66	0.26 196	0.12 64	0.18 100	0.13 83	0.20 73	0.09 34	0.54 239	0.20 98	0.29 97	0.11 51	0.14 64	3.99 229	0.31 24	0.24 60	0.15 40	0.26 49	0.13 19	0.27 47	0.58 49	0.13 92	0.11 53	0.14 41	0.16 59	0.37 122	0.15 59

DSFCA	0.36 76	0.25 177	0.21 148	0.21 158	0.26 190	0.23 141	0.27 165	0.23 83	0.21 138	0.22 74	0.27 141	0.26 84	0.16 83	0.15 69	1.69 118	0.64 141	0.29 96	0.27 124	0.32 72	0.24 80	0.46 90	0.81 76	0.18 153	0.21 154	0.28 137	0.29 142	0.57 210	0.45 197

DLCB_ROB	0.36 76	0.25 177	0.24 175	0.22 167	0.24 178	0.22 132	0.31 174	0.28 106	0.23 153	0.31 130	0.34 178	0.35 138	0.26 149	0.33 185	1.24 61	0.35 36	0.34 139	0.28 134	0.31 67	0.22 73	0.59 131	0.80 73	0.21 174	0.24 186	0.48 239	0.37 184	0.38 127	0.45 197

S2M2_XL	0.37 80	0.15 56	0.17 109	0.10 55	0.13 74	0.14 69	0.15 107	0.29 113	0.19 122	0.27 97	0.13 61	0.37 149	0.34 194	0.13 56	1.19 53	0.78 165	0.48 212	0.43 227	0.28 54	0.21 62	1.51 245	1.34 142	0.13 92	0.15 81	0.19 78	0.16 59	0.24 72	0.24 107
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 80	0.22 127	0.15 92	0.14 85	0.13 74	0.11 34	0.12 77	0.21 76	0.12 53	0.18 66	0.13 61	0.21 65	0.16 83	0.13 56	4.27 234	0.35 36	0.28 91	0.22 84	0.35 80	0.20 52	0.41 80	0.75 67	0.12 79	0.16 88	0.20 83	0.17 68	0.27 86	0.21 93

iinet-f	0.37 80	0.24 162	0.18 119	0.20 151	0.15 85	0.22 132	0.19 129	0.22 79	0.16 87	0.38 194	0.39 191	0.27 88	0.23 136	0.17 88	1.98 143	0.49 98	0.31 119	0.21 74	0.69 183	0.36 131	0.50 100	0.92 87	0.15 121	0.18 111	0.27 126	0.20 85	0.46 171	0.26 121

IER	0.37 80	0.19 84	0.17 109	0.17 119	0.16 102	0.18 100	0.18 125	0.23 83	0.15 77	0.27 97	0.25 126	0.33 127	0.14 74	0.23 131	3.88 225	0.31 24	0.27 84	0.20 68	0.24 43	0.20 52	0.32 57	0.42 31	0.19 160	0.16 88	0.20 83	0.26 126	0.38 127	0.25 113

Sa-1000	0.37 80	0.21 109	0.14 86	0.15 100	0.17 112	0.16 83	0.11 71	0.36 188	0.18 115	0.31 130	0.15 73	0.46 197	0.18 98	0.25 141	1.18 51	0.73 158	0.32 123	0.33 166	0.66 174	0.22 73	0.69 152	1.18 126	0.09 45	0.23 177	0.34 181	0.30 150	0.51 190	0.27 124

IPLGR_C	0.37 80	0.20 94	0.21 148	0.17 119	0.21 151	0.17 92	0.28 169	0.32 145	0.26 174	0.30 117	0.31 163	0.32 119	0.18 98	0.52 234	1.07 29	0.43 67	0.36 150	0.21 74	0.51 127	0.21 62	0.51 105	1.53 164	0.12 79	0.19 133	0.50 241	0.19 80	0.58 213	0.20 84

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 80	0.26 195	0.25 185	0.23 171	0.30 214	0.21 122	0.44 214	0.28 106	0.51 255	0.37 185	0.25 126	0.36 148	0.18 98	0.29 161	2.01 146	0.33 29	0.28 91	0.22 84	0.35 80	0.24 80	0.32 57	0.64 55	0.16 135	0.19 133	0.24 104	0.42 199	0.32 92	0.32 148
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 87	0.11 34	0.09 30	0.11 61	0.14 80	0.14 69	0.07 38	0.11 46	0.09 34	0.17 63	0.10 39	0.20 61	0.08 34	0.09 37	1.38 78	0.73 158	0.17 35	0.16 47	2.11 279	0.20 52	0.40 77	3.01 284	0.05 14	0.10 46	0.12 35	0.11 31	0.18 51	0.12 49

MM-Stereo_test2	0.38 87	0.13 47	0.09 30	0.07 31	0.06 18	0.06 7	0.04 2	0.08 17	0.06 7	0.09 37	0.05 11	0.11 18	0.05 6	0.06 11	1.60 105	1.68 269	0.17 35	0.15 40	0.13 14	0.94 278	0.18 18	2.98 278	0.29 211	0.09 41	0.10 20	0.81 261	0.12 14	0.08 26

MIM_Stereo	0.38 87	0.19 84	0.15 92	0.15 100	0.14 80	0.24 151	0.13 83	0.27 100	0.11 46	0.24 82	0.22 110	0.23 70	0.13 67	0.17 88	1.24 61	1.58 261	0.25 70	0.21 74	0.54 145	0.38 143	0.49 97	2.01 210	0.09 45	0.16 88	0.18 73	0.29 142	0.35 107	0.16 65

CASnet	0.38 87	0.22 127	0.15 92	0.15 100	0.18 121	0.19 107	0.36 187	0.30 122	0.18 115	0.34 154	0.21 105	0.44 184	0.28 163	0.13 56	1.97 142	0.46 85	0.35 144	0.26 119	0.44 105	0.34 123	1.13 200	0.87 83	0.11 70	0.18 111	0.25 112	0.18 75	0.33 93	0.25 113
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.38 87	0.20 94	0.20 131	0.17 119	0.21 151	0.17 92	0.27 165	0.32 145	0.27 183	0.30 117	0.31 163	0.32 119	0.17 91	0.53 239	1.12 38	0.44 73	0.37 153	0.21 74	0.51 127	0.23 76	0.51 105	1.59 170	0.12 79	0.19 133	0.53 247	0.18 75	0.56 203	0.20 84

ACRE	0.38 87	0.20 94	0.20 131	0.17 119	0.21 151	0.17 92	0.27 165	0.32 145	0.25 164	0.30 117	0.42 194	0.32 119	0.17 91	0.52 234	1.08 32	0.44 73	0.37 153	0.21 74	0.52 132	0.23 76	0.52 108	1.57 167	0.12 79	0.19 133	0.52 245	0.19 80	0.57 210	0.20 84

LMCR-Stereo	0.38 87	0.23 148	0.20 131	0.19 141	0.20 142	0.23 141	0.14 95	0.30 122	0.20 130	0.29 109	0.24 119	0.34 133	0.29 168	0.60 261	1.59 100	0.46 85	0.39 163	0.28 134	0.55 148	0.38 143	0.55 118	1.08 114	0.15 121	0.22 168	0.26 119	0.26 126	0.33 93	0.32 148

trnet	0.39 94	0.23 148	0.21 148	0.17 119	0.21 151	0.15 78	0.13 83	0.35 173	0.20 130	0.35 162	0.24 119	0.39 157	0.32 183	0.15 69	1.59 100	0.76 161	0.41 171	0.30 147	0.44 105	0.53 205	0.98 181	0.99 98	0.13 92	0.18 111	0.26 119	0.28 131	0.38 127	0.33 154

dd	0.39 94	0.26 195	0.15 92	0.45 258	0.17 112	0.33 201	0.21 138	0.29 113	0.14 71	0.29 109	0.15 73	0.45 190	0.14 74	0.16 81	2.98 188	0.41 62	0.38 159	0.22 84	0.53 136	0.34 123	0.37 67	0.35 23	0.17 143	0.30 216	0.29 148	0.21 88	0.40 139	0.32 148

rafts_anoy	0.39 94	0.24 162	0.20 131	0.18 130	0.20 142	0.16 83	0.24 153	0.34 162	0.15 77	0.26 93	0.23 115	0.29 97	0.14 74	0.21 119	1.59 100	0.89 188	0.36 150	0.24 102	0.51 127	0.35 128	0.59 131	1.81 192	0.11 70	0.18 111	0.28 137	0.23 95	0.25 77	0.26 121

SGD-Stereo	0.40 97	0.13 47	0.10 44	0.09 48	0.10 53	0.12 52	0.09 63	0.14 54	0.12 53	0.14 55	0.08 26	0.28 92	0.15 80	0.10 41	5.40 265	0.61 129	0.30 113	0.18 58	0.37 85	0.33 120	0.48 95	0.47 38	0.10 56	0.12 62	0.15 51	0.16 59	0.24 72	0.19 80

CAS	0.40 97	0.20 94	0.14 86	0.15 100	0.16 102	0.13 56	0.43 208	0.23 83	0.23 153	0.37 185	0.28 148	0.29 97	0.30 173	0.52 234	1.74 122	0.70 153	0.39 163	0.37 201	0.37 85	0.37 136	0.77 163	1.14 121	0.12 79	0.15 81	0.25 112	0.25 110	0.29 90	0.34 165

STTStereo	0.40 97	0.28 214	0.28 211	0.24 178	0.28 207	0.23 141	0.55 233	0.25 98	0.36 217	0.29 109	0.27 141	0.35 138	0.22 128	0.27 152	2.65 180	0.33 29	0.27 84	0.25 111	0.31 67	0.22 73	0.37 67	0.69 60	0.31 221	0.19 133	0.26 119	0.31 157	0.36 110	0.40 187

AF-Net	0.40 97	0.25 177	0.25 185	0.25 186	0.30 214	0.29 178	0.65 252	0.36 188	0.30 194	0.25 87	0.31 163	0.41 167	0.21 123	0.24 135	2.18 159	0.33 29	0.25 70	0.22 84	0.40 95	0.24 80	0.59 131	0.85 80	0.22 179	0.20 144	0.28 137	0.30 150	0.43 160	0.33 154

Nwc_Net	0.40 97	0.25 177	0.25 185	0.25 186	0.30 214	0.29 178	0.65 252	0.36 188	0.30 194	0.25 87	0.31 163	0.41 167	0.21 123	0.24 135	2.18 159	0.33 29	0.25 70	0.22 84	0.40 95	0.24 80	0.59 131	0.85 80	0.22 179	0.20 144	0.28 137	0.30 150	0.43 160	0.33 154

MSCF	0.41 102	0.09 23	0.09 30	0.08 39	0.06 18	0.29 178	0.05 15	0.07 10	0.09 34	0.10 44	0.05 11	0.13 29	0.09 39	0.08 29	2.66 181	2.10 293	0.14 24	0.12 23	0.15 25	0.49 197	0.21 32	2.43 248	0.11 70	0.81 310	0.11 28	0.35 173	0.14 29	0.07 12

coex_refinement	0.41 102	0.25 177	0.19 126	0.19 141	0.21 151	0.20 118	0.19 129	0.28 106	0.26 174	0.27 97	0.27 141	0.29 97	0.15 80	0.25 141	3.50 206	0.47 92	0.29 96	0.21 74	0.62 169	0.20 52	0.61 138	0.59 51	0.15 121	0.19 133	0.27 126	0.27 129	0.43 160	0.33 154

S2M2_L	0.41 102	0.22 127	0.25 185	0.17 119	0.16 102	0.19 107	0.16 112	0.28 106	0.21 138	0.39 199	0.11 49	0.34 133	0.26 149	0.21 119	1.20 54	0.72 156	0.44 191	0.43 227	0.32 72	0.37 136	1.32 222	1.47 159	0.17 143	0.17 106	0.22 98	0.31 157	0.59 218	0.29 132
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	0.41 102	0.17 65	0.16 99	0.15 100	0.15 85	0.14 69	0.11 71	0.29 113	0.22 145	0.28 103	0.29 153	0.26 84	0.18 98	0.17 88	3.57 210	0.54 113	0.29 96	0.24 102	0.41 98	0.21 62	0.47 93	1.45 157	0.10 56	0.14 72	0.24 104	0.36 178	0.22 69	0.28 130

raftrobust	0.41 102	0.21 109	0.22 162	0.18 130	0.20 142	0.14 69	0.17 117	0.35 173	0.15 77	0.34 154	0.21 105	0.35 138	0.14 74	0.38 204	1.56 95	0.94 197	0.30 113	0.21 74	0.78 194	0.24 80	0.65 144	1.82 193	0.20 168	0.18 111	0.28 137	0.24 104	0.28 87	0.24 107

RALAANet	0.41 102	0.23 148	0.20 131	0.17 119	0.19 130	0.18 100	0.24 153	0.28 106	0.16 87	0.24 82	0.21 105	0.32 119	0.18 98	0.30 168	1.47 90	0.42 63	0.30 113	0.25 111	0.60 162	0.34 123	0.81 167	2.50 253	0.12 79	0.20 144	0.25 112	0.24 104	0.41 142	0.23 102

GASTEREO	0.42 108	0.10 27	0.09 30	0.08 39	0.06 18	0.29 178	0.05 15	0.07 10	0.08 29	0.10 44	0.05 11	0.13 29	0.08 34	0.08 29	2.66 181	2.13 295	0.14 24	0.18 58	0.15 25	0.46 189	0.19 23	2.46 252	0.34 231	0.79 306	0.11 28	0.28 131	0.15 36	0.07 12

LG-G_1	0.42 108	0.15 56	0.11 52	0.12 70	0.15 85	0.24 151	0.08 52	0.13 50	0.10 41	0.11 48	0.18 86	0.18 51	0.12 62	0.15 69	1.92 135	1.30 238	0.22 51	0.20 68	0.34 75	0.24 80	0.44 85	3.95 323	0.06 22	0.11 53	0.15 51	0.12 42	0.18 51	0.15 59

LG-G	0.42 108	0.15 56	0.11 52	0.12 70	0.15 85	0.24 151	0.08 52	0.13 50	0.10 41	0.11 48	0.18 86	0.18 51	0.12 62	0.15 69	1.92 135	1.30 238	0.22 51	0.20 68	0.34 75	0.24 80	0.44 85	3.95 323	0.06 22	0.11 53	0.15 51	0.12 42	0.18 51	0.15 59

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 108	0.18 72	0.12 58	0.12 70	0.12 64	0.35 212	0.08 52	0.23 83	0.14 71	0.30 117	0.20 98	0.24 74	0.34 194	0.13 56	1.73 121	0.64 141	0.27 84	0.28 134	0.35 80	0.36 131	0.61 138	3.37 295	0.10 56	0.11 53	0.16 59	0.37 184	0.25 77	0.14 57

LL-Strereo2	0.42 108	0.18 72	0.14 86	0.12 70	0.12 64	0.10 28	0.22 141	0.29 113	0.17 103	0.30 117	0.14 71	0.25 78	0.11 51	0.34 192	1.80 125	1.07 215	0.24 60	0.17 51	0.42 102	0.20 52	0.81 167	3.01 284	0.12 79	0.14 72	0.24 104	0.19 80	0.25 77	0.17 72

raft_robust	0.42 108	0.23 148	0.16 99	0.20 151	0.17 112	0.16 83	0.14 95	0.42 224	0.18 115	0.41 208	0.15 73	0.38 153	0.24 141	0.27 152	1.56 95	1.16 226	0.32 123	0.33 166	0.92 215	0.37 136	0.75 160	1.25 133	0.11 70	0.25 192	0.31 162	0.34 169	0.37 122	0.29 132

sAnonymous2	0.42 108	0.22 127	0.17 109	0.16 109	0.17 112	0.22 132	0.17 117	0.38 201	0.26 174	0.28 103	0.26 132	0.33 127	0.32 183	0.16 81	1.63 110	0.61 129	0.40 167	0.36 195	0.81 198	0.39 154	1.05 187	1.36 146	0.15 121	0.22 168	0.30 152	0.35 173	0.33 93	0.35 169

CroCo_RVC	0.42 108	0.22 127	0.17 109	0.16 109	0.17 112	0.22 132	0.17 117	0.38 201	0.26 174	0.28 103	0.26 132	0.33 127	0.32 183	0.16 81	1.63 110	0.61 129	0.40 167	0.36 195	0.81 198	0.39 154	1.05 187	1.36 146	0.15 121	0.22 168	0.30 152	0.35 173	0.33 93	0.35 169

RALCasStereoNet	0.42 108	0.24 162	0.21 148	0.20 151	0.20 142	0.16 83	0.26 162	0.32 145	0.15 77	0.30 117	0.20 98	0.31 111	0.16 83	0.27 152	1.17 49	1.54 258	0.33 131	0.23 95	0.38 89	0.43 166	0.62 140	2.34 241	0.12 79	0.18 111	0.26 119	0.25 110	0.25 77	0.27 124

APVNet	0.42 108	0.27 205	0.20 131	0.24 178	0.27 199	0.28 175	0.26 162	0.32 145	0.22 145	0.26 93	0.31 163	0.30 106	0.17 91	0.27 152	2.45 174	0.51 103	0.45 198	0.34 179	0.67 175	0.33 120	0.56 121	1.03 108	0.16 135	0.29 210	0.29 148	0.25 110	0.45 170	0.31 143

psm_up	0.42 108	0.26 195	0.28 211	0.28 205	0.27 199	0.27 168	0.41 204	0.36 188	0.32 204	0.29 109	0.24 119	0.41 167	0.26 149	0.50 232	1.90 133	0.36 41	0.35 144	0.31 158	0.70 184	0.37 136	0.52 108	0.75 67	0.16 135	0.29 210	0.33 176	0.37 184	0.40 139	0.33 154

CREStereo	0.42 108	0.23 148	0.21 148	0.18 130	0.17 112	0.15 78	0.11 71	0.36 188	0.24 158	0.36 178	0.28 148	0.40 161	0.40 222	0.17 88	1.46 87	0.96 200	0.47 208	0.26 119	0.44 105	0.52 201	1.14 201	1.16 124	0.13 92	0.19 133	0.26 119	0.28 131	0.37 122	0.32 148
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	0.42 108	0.23 148	0.21 148	0.22 167	0.19 130	0.22 132	0.24 153	0.48 250	0.18 115	0.36 178	0.24 119	0.34 133	0.30 173	0.23 131	2.91 186	0.46 85	0.32 123	0.24 102	0.67 175	0.19 48	0.81 167	0.58 49	0.15 121	0.25 192	0.27 126	0.26 126	0.50 187	0.30 139

DN-CSS_ROB	0.42 108	0.22 127	0.25 185	0.23 171	0.26 190	0.17 92	0.23 148	0.42 224	0.20 130	0.39 199	0.41 193	0.40 161	0.27 159	0.32 181	2.02 148	0.43 67	0.32 123	0.23 95	0.93 217	0.25 90	0.98 181	0.79 72	0.15 121	0.32 223	0.24 104	0.23 95	0.42 153	0.30 139

GEAStereo	0.43 122	0.13 47	0.27 205	0.09 48	0.07 28	0.13 56	0.07 38	0.08 17	0.07 17	0.08 32	0.06 14	0.19 57	0.05 6	0.65 269	3.16 193	2.25 301	0.29 96	0.14 32	0.28 54	0.76 248	0.37 67	1.32 140	0.22 179	0.08 33	0.36 189	0.10 22	0.16 41	0.09 35

gasm-f	0.43 122	0.13 47	0.27 205	0.09 48	0.07 28	0.13 56	0.07 38	0.08 17	0.07 17	0.08 32	0.06 14	0.19 57	0.05 6	0.65 269	3.16 193	2.25 301	0.29 96	0.14 32	0.28 54	0.76 248	0.37 67	1.32 140	0.22 179	0.08 33	0.36 189	0.10 22	0.16 41	0.09 35

DEFOM-Stereo_RVC	0.43 122	0.18 72	0.12 58	0.11 61	0.13 74	0.11 34	0.08 52	0.23 83	0.14 71	0.29 109	0.13 61	0.29 97	0.17 91	0.11 45	2.54 176	1.32 241	0.29 96	0.29 142	0.37 85	0.38 143	0.59 131	2.43 248	0.17 143	0.13 66	0.16 59	0.47 218	0.24 72	0.22 96

UDGNet	0.43 122	0.30 223	0.23 172	0.55 266	0.45 266	0.50 256	0.44 214	0.31 133	0.22 145	0.27 97	0.29 153	0.31 111	0.13 67	0.68 273	1.27 66	0.45 77	0.34 139	0.25 111	0.67 175	0.25 90	0.66 145	1.15 122	0.41 245	0.17 106	0.34 181	0.32 163	0.42 153	0.29 132

RAFT + AFF	0.43 122	0.12 41	0.10 44	0.13 80	0.07 28	0.11 34	0.30 172	0.17 61	0.11 46	0.19 68	0.10 39	0.28 92	0.09 39	0.12 53	7.26 305	0.34 34	0.22 51	0.12 23	0.34 75	0.11 11	0.41 80	0.26 9	0.07 33	0.11 53	0.16 59	0.13 49	0.14 29	0.09 35

CES	0.44 127	0.20 94	0.17 109	0.14 85	0.19 130	0.16 83	0.22 141	0.54 268	0.25 164	0.30 117	0.35 184	0.41 167	0.38 217	0.56 247	1.66 112	0.80 172	0.53 230	0.47 243	0.35 80	0.42 161	1.04 186	1.23 131	0.15 121	0.15 81	0.27 126	0.21 88	0.29 90	0.33 154

GLC_STEREO	0.44 127	0.23 148	0.25 185	0.20 151	0.21 151	0.19 107	0.19 129	0.38 201	0.16 87	0.34 154	0.25 126	0.31 111	0.17 91	0.16 81	3.59 213	0.53 108	0.41 171	0.27 124	0.46 116	0.38 143	0.90 175	0.78 71	0.13 92	0.18 111	0.25 112	0.19 80	0.49 182	0.25 113

GMOStereo	0.44 127	0.20 94	0.16 99	0.16 109	0.18 121	0.32 195	0.43 208	0.35 173	0.17 103	0.35 162	0.15 73	0.31 111	0.22 128	0.17 88	1.68 114	0.92 191	0.29 96	0.33 166	0.53 136	0.38 143	0.58 126	2.66 257	0.10 56	0.18 111	0.31 162	0.25 110	0.41 142	0.22 96

error version	0.44 127	0.20 94	0.16 99	0.16 109	0.18 121	0.32 195	0.43 208	0.35 173	0.17 103	0.35 162	0.15 73	0.31 111	0.22 128	0.17 88	1.68 114	0.92 191	0.29 96	0.33 166	0.53 136	0.38 143	0.58 126	2.66 257	0.10 56	0.18 111	0.31 162	0.25 110	0.41 142	0.22 96

test-v	0.44 127	0.20 94	0.16 99	0.16 109	0.18 121	0.32 195	0.43 208	0.35 173	0.17 103	0.35 162	0.15 73	0.31 111	0.22 128	0.17 88	1.68 114	0.92 191	0.29 96	0.33 166	0.53 136	0.38 143	0.58 126	2.66 257	0.10 56	0.18 111	0.31 162	0.25 110	0.41 142	0.22 96

test-2	0.44 127	0.20 94	0.16 99	0.16 109	0.18 121	0.32 195	0.43 208	0.35 173	0.17 103	0.35 162	0.15 73	0.31 111	0.22 128	0.17 88	1.68 114	0.92 191	0.29 96	0.33 166	0.53 136	0.38 143	0.58 126	2.66 257	0.10 56	0.18 111	0.31 162	0.25 110	0.41 142	0.22 96

4D-IteraStereo	0.45 133	0.19 84	0.24 175	0.17 119	0.18 121	0.14 69	0.14 95	0.33 157	0.17 103	0.33 151	0.18 86	0.39 157	0.13 67	0.33 185	1.77 123	1.69 270	0.27 84	0.30 147	0.51 127	0.37 136	0.91 177	2.13 221	0.13 92	0.20 144	0.21 88	0.22 91	0.41 142	0.19 80

AACVNet	0.45 133	0.26 195	0.21 148	0.27 198	0.29 213	0.26 162	0.32 178	0.30 122	0.21 138	0.31 130	0.30 158	0.33 127	0.19 109	0.36 198	3.76 220	0.44 73	0.33 131	0.26 119	0.41 98	0.27 99	0.46 90	0.71 63	0.20 168	0.22 168	0.30 152	0.31 157	0.42 153	0.37 177

TANstereo	0.45 133	0.22 127	0.20 131	0.21 158	0.22 163	0.22 132	0.12 77	0.27 100	0.22 145	0.32 144	0.26 132	0.27 88	0.26 149	0.24 135	1.59 100	0.80 172	0.44 191	0.41 224	0.67 175	0.40 157	1.07 194	1.35 143	0.48 261	0.18 111	0.18 73	0.25 110	1.00 273	0.25 113

XX-TBD	0.45 133	0.22 127	0.20 131	0.21 158	0.22 163	0.22 132	0.12 77	0.27 100	0.22 145	0.32 144	0.26 132	0.27 88	0.26 149	0.24 135	1.59 100	0.80 172	0.44 191	0.41 224	0.67 175	0.40 157	1.07 194	1.35 143	0.48 261	0.18 111	0.18 73	0.25 110	1.00 273	0.25 113

PMTNet	0.45 133	0.24 162	0.22 162	0.18 130	0.18 121	0.15 78	0.33 180	0.31 133	0.24 158	0.37 185	0.25 126	0.39 157	0.38 217	0.18 103	1.77 123	1.07 215	0.46 201	0.27 124	0.57 150	0.44 177	1.15 203	1.31 138	0.14 112	0.16 88	0.40 214	0.30 150	0.33 93	0.37 177

BEATNet_4x	0.45 133	0.24 162	0.19 126	0.20 151	0.21 151	0.20 118	0.31 174	0.31 133	0.27 183	0.35 162	0.22 110	0.37 149	0.24 141	0.33 185	2.17 158	0.58 120	0.55 238	0.50 255	0.49 118	0.23 76	0.96 179	1.57 167	0.14 112	0.26 199	0.24 104	0.25 110	0.42 153	0.33 154

stereogan	0.45 133	0.34 237	0.32 231	0.33 225	0.38 249	0.36 216	0.35 184	0.36 188	0.33 209	0.30 117	0.31 163	0.47 201	0.31 178	0.27 152	1.84 131	0.43 67	0.32 123	0.25 111	0.45 114	0.31 111	0.45 88	1.68 179	0.24 190	0.26 199	0.30 152	0.33 166	0.58 213	0.39 186

YMNet	0.46 140	0.20 94	0.13 66	0.16 109	0.15 85	0.32 195	0.85 270	0.19 67	0.16 87	0.27 97	0.11 49	0.24 74	0.36 204	0.15 69	4.99 251	0.64 141	0.25 70	0.23 95	0.26 49	0.21 62	0.20 28	0.31 18	0.09 45	0.13 66	0.73 274	0.16 59	0.66 228	0.19 80

DMCA-RVC	0.46 140	0.21 109	0.23 172	0.31 218	0.28 207	0.19 107	0.75 262	0.34 162	0.31 199	0.32 144	1.07 274	0.31 111	0.16 83	0.29 161	3.57 210	0.36 41	0.29 96	0.25 111	0.27 53	0.30 107	0.40 77	0.46 37	0.19 160	0.29 210	0.35 183	0.22 91	0.36 110	0.27 124

PS-NSSS	0.46 140	0.38 255	0.26 198	0.42 249	0.31 220	0.38 224	0.47 218	0.34 162	0.20 130	0.36 178	0.24 119	0.84 261	0.26 149	0.41 211	2.16 156	0.37 45	0.35 144	0.23 95	0.57 150	0.21 62	0.43 84	0.59 51	0.52 265	0.21 154	0.33 176	0.31 157	0.87 259	0.36 174

IGEV-Stereo++	0.47 143	0.10 27	0.07 21	0.07 31	0.07 28	0.09 26	0.05 15	0.07 10	0.07 17	0.06 16	0.10 39	0.15 41	0.07 29	0.14 64	2.21 162	1.32 241	0.11 9	0.66 289	0.57 150	1.24 309	0.57 124	3.18 288	1.20 309	0.06 15	0.09 11	0.09 12	0.19 57	0.08 26

RP	0.47 143	0.29 219	0.34 234	0.31 218	0.31 220	0.29 178	0.52 225	0.34 162	0.33 209	0.23 76	0.35 184	0.38 153	0.26 149	0.25 141	3.84 222	0.33 29	0.30 113	0.22 84	0.34 75	0.24 80	0.30 51	1.02 100	0.19 160	0.25 192	0.30 152	0.32 163	0.53 196	0.37 177

LoS_RVC	0.48 145	0.25 177	0.21 148	0.11 61	0.19 130	0.13 56	0.13 83	0.24 89	0.25 164	0.38 194	0.26 132	0.37 149	0.34 194	0.22 125	3.48 204	0.79 167	0.41 171	0.43 227	0.60 162	0.29 102	1.05 187	1.41 151	0.14 112	0.16 88	0.28 137	0.23 95	0.26 81	0.29 132

tt_ll	0.48 145	0.25 177	0.21 148	0.11 61	0.19 130	0.13 56	0.13 83	0.24 89	0.25 164	0.38 194	0.26 132	0.37 149	0.34 194	0.22 125	3.48 204	0.79 167	0.41 171	0.43 227	0.60 162	0.29 102	1.05 187	1.41 151	0.14 112	0.16 88	0.28 137	0.23 95	0.26 81	0.29 132

CREStereo++_RVC	0.48 145	0.22 127	0.22 162	0.17 119	0.21 151	0.15 78	0.24 153	0.34 162	0.20 130	0.35 162	0.20 98	0.32 119	0.32 183	0.17 88	1.41 80	0.81 176	0.39 163	0.26 119	0.56 149	0.36 131	1.07 194	1.45 157	0.13 92	0.17 106	0.28 137	0.27 129	2.29 323	0.31 143
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	0.48 145	0.24 162	0.18 119	0.27 198	0.21 151	0.24 151	0.20 132	0.49 255	0.19 122	0.36 178	0.29 153	0.43 180	0.27 159	0.26 146	3.54 208	0.43 67	0.33 131	0.22 84	0.85 205	0.27 99	1.29 219	0.62 54	0.17 143	0.31 220	0.28 137	0.25 110	0.57 210	0.27 124

HSM	0.48 145	0.24 162	0.24 175	0.26 196	0.26 190	0.21 122	0.24 153	0.41 215	0.20 130	0.31 130	0.30 158	0.41 167	0.25 144	0.22 125	4.49 241	0.40 58	0.35 144	0.23 95	0.52 132	0.32 117	0.77 163	0.65 58	0.15 121	0.23 177	0.31 162	0.32 163	0.44 165	0.34 165

test_4	0.49 150	0.17 65	0.17 109	0.14 85	0.15 85	0.12 52	0.40 199	0.24 89	0.15 77	0.31 130	0.29 153	0.28 92	0.13 67	0.35 195	2.02 148	1.85 279	0.25 70	0.29 142	0.39 93	0.31 111	0.54 116	1.54 166	0.10 56	0.16 88	0.29 148	0.88 268	0.91 263	0.85 247

SACVNet	0.49 150	0.30 223	0.27 205	0.28 205	0.30 214	0.27 168	0.36 187	0.37 199	0.29 189	0.35 162	0.28 148	0.35 138	0.26 149	0.38 204	2.96 187	0.45 77	0.39 163	0.29 142	0.58 157	0.30 107	0.75 160	1.37 148	0.20 168	0.27 205	0.37 196	0.35 173	0.46 171	0.37 177

CFNet_pseudo	0.49 150	0.24 162	0.24 175	0.27 198	0.25 185	0.23 141	0.17 117	0.31 133	0.19 122	0.37 185	0.30 158	0.43 180	0.28 163	0.23 131	4.31 235	0.45 77	0.32 123	0.24 102	1.02 222	0.20 52	0.52 108	0.70 61	0.40 241	0.21 154	0.28 137	0.29 142	0.36 110	0.35 169

sCroCo_RVC	0.49 150	0.21 109	0.17 109	0.15 100	0.16 102	0.21 122	0.15 107	0.32 145	0.32 204	0.36 178	0.24 119	0.44 184	0.46 237	0.15 69	1.40 79	1.09 219	0.46 201	0.40 221	0.67 175	0.43 166	1.53 253	2.17 227	0.15 121	0.24 186	0.30 152	0.30 150	0.49 182	0.32 148

RYNet	0.49 150	0.11 34	0.10 44	0.08 39	0.09 48	0.10 28	0.07 38	0.13 50	0.18 115	0.10 44	0.10 39	0.14 37	0.08 34	0.08 29	9.32 327	0.37 45	0.14 24	0.22 84	0.17 29	0.10 8	0.20 28	0.13 2	0.16 135	0.10 46	0.14 41	0.45 209	0.24 72	0.13 51

MyStereo04	0.50 155	0.28 214	0.27 205	0.23 171	0.24 178	0.19 107	0.22 141	0.38 201	0.29 189	0.64 266	0.28 148	0.48 209	0.19 109	0.35 195	1.48 91	0.65 144	0.37 153	0.27 124	1.22 244	0.50 199	1.12 198	1.26 134	0.44 251	0.30 216	0.39 210	0.50 224	0.55 201	0.30 139

NCC-stereo	0.50 155	0.33 232	0.31 224	0.31 218	0.33 225	0.31 189	0.58 238	0.41 215	0.40 225	0.24 82	0.37 187	0.40 161	0.36 204	0.28 158	3.38 200	0.37 45	0.31 119	0.32 160	0.44 105	0.44 177	0.50 100	0.94 89	0.28 205	0.25 192	0.38 204	0.44 206	0.46 171	0.44 193

Abc-Net	0.50 155	0.33 232	0.31 224	0.31 218	0.33 225	0.31 189	0.58 238	0.41 215	0.40 225	0.24 82	0.37 187	0.40 161	0.36 204	0.28 158	3.38 200	0.37 45	0.31 119	0.32 160	0.44 105	0.44 177	0.50 100	0.94 89	0.28 205	0.25 192	0.38 204	0.44 206	0.46 171	0.44 193
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	0.51 158	0.23 148	0.17 109	0.19 141	0.20 142	0.19 107	0.14 95	0.77 290	0.27 183	0.50 229	0.45 197	0.54 221	0.47 239	0.23 131	2.11 155	0.86 186	0.57 240	0.42 226	0.62 169	0.41 159	1.28 216	1.52 162	0.16 135	0.18 111	0.36 189	0.29 142	0.33 93	0.35 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousdsp	0.52 159	0.12 41	0.12 58	0.12 70	0.10 53	0.13 56	0.07 38	0.16 58	0.09 34	0.15 56	2.52 323	0.16 43	0.09 39	0.10 41	1.84 131	1.32 241	0.23 56	0.15 40	0.41 98	1.16 304	0.31 55	3.07 287	1.01 306	0.10 46	0.14 41	0.09 12	0.24 72	0.10 42

GANetREF_RVC	0.52 159	0.40 262	0.39 253	0.38 240	0.36 243	0.36 216	0.34 182	0.51 261	0.43 232	0.48 226	0.27 141	0.75 252	0.44 233	0.29 161	1.30 70	0.46 85	1.06 285	0.34 179	0.63 171	0.39 154	0.90 175	0.80 73	0.31 221	0.41 243	0.45 228	0.40 193	0.65 227	0.52 210
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	0.53 161	0.11 34	0.22 162	0.07 31	0.07 28	0.14 69	0.07 38	0.07 10	1.45 319	0.07 24	0.07 20	0.18 51	0.05 6	0.05 5	3.18 195	2.35 305	0.78 272	0.54 267	0.30 64	0.59 215	0.35 64	2.92 275	0.13 92	0.06 15	0.27 126	0.09 12	0.13 23	0.07 12

castereo	0.53 161	0.20 94	0.20 131	0.16 109	0.16 102	0.27 168	0.14 95	0.29 113	0.21 138	0.33 151	0.22 110	0.41 167	0.37 212	0.21 119	2.44 173	1.14 222	0.45 198	0.34 179	0.58 157	0.44 177	1.51 245	2.24 232	0.13 92	0.18 111	0.30 152	0.58 242	0.52 194	0.31 143

AE-Stereo	0.53 161	0.23 148	0.26 198	0.24 178	0.24 178	0.19 107	0.20 132	0.30 122	0.21 138	0.34 154	0.16 84	0.45 190	0.28 163	0.22 125	1.34 75	1.14 222	0.42 180	0.35 194	0.60 162	0.76 248	1.06 193	2.89 272	0.16 135	0.27 205	0.35 183	0.86 266	0.46 171	0.28 130

GEStereo_RVC	0.53 161	0.27 205	0.34 234	0.27 198	0.27 199	0.31 189	0.53 227	0.41 215	0.25 164	0.35 162	0.28 148	0.41 167	0.25 144	0.30 168	1.92 135	0.74 160	0.50 220	0.37 201	0.92 215	0.38 143	0.93 178	2.15 222	0.21 174	0.37 235	0.32 171	0.31 157	0.51 190	0.48 206

ADLNet	0.53 161	0.26 195	0.18 119	0.21 158	0.21 151	0.24 151	0.20 132	0.30 122	0.17 103	0.23 76	0.23 115	0.63 236	0.19 109	0.48 225	6.74 292	0.39 56	0.29 96	0.21 74	0.26 49	0.21 62	0.37 67	0.93 88	0.19 160	0.15 81	0.25 112	0.28 131	0.34 103	0.24 107

GCAP-BAT	0.54 166	0.21 109	0.13 66	0.14 85	0.15 85	0.11 34	0.13 83	0.31 133	0.16 87	0.31 130	0.13 61	0.47 201	0.19 109	0.56 247	1.12 38	1.06 208	3.67 332	0.34 179	0.49 118	0.43 166	1.40 230	1.02 100	0.17 143	0.16 88	0.21 88	0.28 131	0.36 110	0.77 233

test_for_model	0.54 166	0.21 109	0.13 66	0.14 85	0.15 85	0.11 34	0.13 83	0.31 133	0.16 87	0.31 130	0.13 61	0.47 201	0.19 109	0.56 247	1.12 38	1.06 208	3.67 332	0.34 179	0.49 118	0.43 166	1.40 230	1.02 100	0.17 143	0.16 88	0.21 88	0.28 131	0.36 110	0.77 233

testlalala2	0.54 166	0.21 109	0.13 66	0.14 85	0.15 85	0.11 34	0.13 83	0.31 133	0.16 87	0.31 130	0.13 61	0.47 201	0.19 109	0.56 247	1.12 38	1.06 208	3.67 332	0.34 179	0.49 118	0.43 166	1.40 230	1.02 100	0.17 143	0.16 88	0.21 88	0.28 131	0.36 110	0.77 233

testlalala	0.54 166	0.21 109	0.13 66	0.14 85	0.15 85	0.11 34	0.13 83	0.31 133	0.16 87	0.31 130	0.13 61	0.47 201	0.19 109	0.56 247	1.12 38	1.06 208	3.67 332	0.34 179	0.49 118	0.43 166	1.40 230	1.02 100	0.17 143	0.16 88	0.21 88	0.28 131	0.36 110	0.77 233

testlalala_base	0.54 166	0.21 109	0.13 66	0.14 85	0.15 85	0.11 34	0.13 83	0.31 133	0.16 87	0.31 130	0.13 61	0.47 201	0.19 109	0.56 247	1.12 38	1.06 208	3.67 332	0.34 179	0.49 118	0.43 166	1.40 230	1.02 100	0.17 143	0.16 88	0.21 88	0.28 131	0.36 110	0.77 233

GCAP-Stereo	0.54 166	0.21 109	0.13 66	0.14 85	0.15 85	0.11 34	0.13 83	0.31 133	0.16 87	0.31 130	0.13 61	0.47 201	0.19 109	0.56 247	1.12 38	1.06 208	3.67 332	0.34 179	0.49 118	0.43 166	1.40 230	1.02 100	0.17 143	0.16 88	0.21 88	0.28 131	0.36 110	0.77 233

ICVP	0.54 166	0.25 177	0.31 224	0.25 186	0.25 185	0.26 162	0.37 192	0.31 133	0.25 164	0.37 185	0.31 163	0.41 167	0.30 173	0.25 141	2.81 185	0.62 136	0.50 220	0.77 305	0.59 159	0.45 188	0.98 181	1.93 199	0.33 230	0.26 199	0.31 162	0.36 178	0.39 133	0.34 165
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.54 166	0.21 109	0.20 131	0.16 109	0.21 151	0.26 162	0.56 235	0.29 113	0.16 87	0.33 151	0.15 73	0.45 190	0.22 128	0.18 103	5.69 274	0.38 51	0.26 80	0.15 40	0.53 136	0.31 111	0.73 158	1.77 190	0.11 70	0.19 133	0.26 119	0.21 88	0.47 177	0.20 84

AFF-stereo	0.54 166	0.20 94	0.16 99	0.14 85	0.16 102	0.23 141	0.53 227	0.24 89	0.14 71	0.29 109	0.13 61	0.42 176	0.11 51	0.15 69	5.96 280	0.42 63	0.26 80	0.20 68	0.50 126	0.25 90	0.83 170	1.97 204	0.09 45	0.16 88	0.21 88	0.20 85	0.43 160	0.16 65

RGC	0.54 166	0.37 248	0.47 266	0.35 231	0.38 249	0.41 237	0.36 187	0.37 199	0.39 221	0.32 144	0.46 199	0.42 176	0.42 227	0.35 195	3.29 199	0.38 51	0.36 150	0.28 134	0.49 118	0.35 128	0.72 156	1.21 129	0.25 192	0.30 216	0.39 210	0.46 214	0.53 196	0.53 213

CFNet_RVC	0.54 166	0.27 205	0.24 175	0.25 186	0.25 185	0.25 159	0.22 141	0.27 100	0.19 122	0.30 117	0.31 163	0.34 133	0.18 98	0.33 185	5.54 270	0.48 97	0.53 230	0.24 102	0.86 209	0.24 80	0.63 142	0.76 69	0.19 160	0.35 226	0.31 162	0.31 157	0.42 153	0.34 165

FADNet-RVC	0.55 177	0.25 177	0.26 198	0.27 198	0.27 199	0.23 141	0.59 243	0.33 157	0.24 158	0.34 154	0.26 132	0.43 180	0.29 168	0.30 168	5.05 254	0.44 73	0.41 171	0.27 124	0.74 190	0.43 166	0.69 152	0.94 89	0.21 174	0.28 209	0.35 183	0.33 166	0.34 103	0.42 192

castereo++	0.56 178	0.19 84	0.18 119	0.19 141	0.15 85	0.44 246	0.23 148	0.30 122	0.20 130	0.34 154	0.18 86	0.46 197	0.35 200	0.15 69	2.22 163	1.69 270	0.43 187	0.32 160	0.57 150	0.43 166	1.41 237	2.16 224	0.22 179	0.19 133	0.27 126	0.37 184	1.15 281	0.33 154

FADNet	0.56 178	0.27 205	0.24 175	0.29 210	0.26 190	0.27 168	0.47 218	0.36 188	0.24 158	0.35 162	0.34 178	0.38 153	0.28 163	0.28 158	5.03 252	0.43 67	0.33 131	0.34 179	0.70 184	0.44 177	0.66 145	0.98 97	0.19 160	0.23 177	0.40 214	0.41 196	0.37 122	0.44 193

DeepPruner_ROB	0.56 178	0.25 177	0.26 198	0.25 186	0.28 207	0.26 162	1.00 283	0.32 145	0.25 164	0.37 185	0.38 190	0.35 138	0.25 144	0.31 177	3.86 223	0.71 154	0.35 144	0.30 147	0.53 136	0.25 90	1.34 223	1.26 134	0.23 186	0.24 186	0.30 152	0.44 206	0.47 177	0.31 143

XPNet_ROB	0.56 178	0.41 264	0.30 219	0.27 198	0.33 225	0.33 201	0.38 193	0.28 106	0.32 204	0.32 144	0.42 194	1.18 274	0.25 144	0.32 181	3.03 190	0.53 108	0.66 260	0.30 147	0.43 103	0.34 123	0.75 160	1.60 172	0.26 195	0.27 205	0.32 171	0.35 173	0.76 250	0.48 206

CASS	0.57 182	0.27 205	0.28 211	0.33 225	0.28 207	0.30 183	0.88 274	0.40 210	0.30 194	0.47 222	0.51 209	0.48 209	0.37 212	0.17 88	1.95 140	0.67 147	0.77 271	0.46 239	0.80 197	0.29 102	1.68 271	1.65 176	0.18 153	0.23 177	0.46 235	0.34 169	0.53 196	0.46 202
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.57 182	0.28 214	0.28 211	0.30 213	0.24 178	0.18 100	0.14 95	0.36 188	0.25 164	0.38 194	0.24 119	0.40 161	0.39 220	0.17 88	1.26 65	1.10 220	0.48 212	0.27 124	0.72 188	0.37 136	1.49 243	1.74 185	0.13 92	0.20 144	0.44 225	0.47 218	2.18 318	0.86 248

UCFNet_RVC	0.57 182	0.37 248	0.27 205	0.30 213	0.32 222	0.28 175	0.32 178	0.30 122	0.23 153	0.35 162	0.27 141	0.52 219	0.26 149	0.34 192	5.19 257	0.46 85	0.32 123	0.25 111	1.03 223	0.26 95	0.73 158	0.84 78	0.45 253	0.23 177	0.37 196	0.33 166	0.36 110	0.45 197

PWCDC_ROB	0.57 182	0.19 84	0.20 131	0.17 119	0.27 199	0.22 132	0.25 161	0.22 79	0.54 259	0.16 62	0.43 196	0.32 119	1.19 274	0.47 224	5.41 266	0.50 102	0.34 139	0.28 134	0.38 89	0.27 99	0.68 149	1.28 136	0.25 192	0.31 220	0.19 78	0.29 142	0.26 81	0.36 174

test-3	0.58 186	0.22 127	0.22 162	0.18 130	0.22 163	0.21 122	0.20 132	0.40 210	0.17 103	0.35 162	0.18 86	0.44 184	0.20 121	0.19 109	2.28 165	1.72 274	0.33 131	0.30 147	1.28 253	0.44 177	1.16 205	2.16 224	0.11 70	0.21 154	0.45 228	0.23 95	0.56 203	1.19 273

test_1	0.58 186	0.22 127	0.22 162	0.18 130	0.22 163	0.21 122	0.20 132	0.40 210	0.17 103	0.34 154	0.18 86	0.44 184	0.20 121	0.19 109	2.28 165	1.73 276	0.33 131	0.30 147	1.27 251	0.44 177	1.16 205	2.16 224	0.11 70	0.21 154	0.45 228	0.23 95	0.56 203	1.19 273

test_3	0.58 186	0.22 127	0.22 162	0.18 130	0.22 163	0.21 122	0.20 132	0.41 215	0.18 115	0.36 178	0.19 94	0.45 190	0.22 128	0.19 109	2.28 165	1.72 274	0.33 131	0.31 158	1.27 251	0.44 177	1.15 203	2.15 222	0.11 70	0.22 168	0.47 236	0.28 131	0.59 218	1.20 275

MLCV	0.58 186	0.25 177	0.25 185	0.37 237	0.34 229	0.35 212	0.55 233	0.46 244	0.46 243	0.53 236	0.79 251	0.64 239	0.41 223	0.29 161	1.32 73	1.41 250	0.49 217	0.30 147	1.29 257	0.29 102	1.28 216	1.37 148	0.23 186	0.41 243	0.36 189	0.36 178	0.49 182	0.35 169

GES	0.59 190	0.24 162	0.20 131	0.21 158	0.23 170	0.27 168	0.51 224	0.34 162	0.31 199	0.35 162	0.29 153	0.32 119	0.23 136	0.22 125	3.28 198	0.59 123	0.38 159	0.28 134	1.15 237	0.33 120	1.12 198	1.17 125	0.18 153	0.26 199	0.28 137	0.24 104	0.58 213	2.30 300

PA-Net	0.59 190	0.36 243	0.38 251	0.25 186	0.38 249	0.26 162	0.46 217	0.33 157	0.36 217	0.30 117	0.36 186	0.30 106	0.32 183	0.49 230	3.68 216	0.51 103	0.26 80	0.29 142	0.34 75	0.31 111	0.40 77	0.95 92	0.59 268	0.27 205	0.33 176	0.77 256	0.35 107	2.26 299
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dad	0.60 192	0.29 219	0.21 148	0.64 282	0.32 222	0.42 240	0.96 282	0.58 273	0.19 122	0.44 215	0.19 94	0.50 213	0.43 231	0.18 103	3.95 227	0.53 108	0.42 180	0.27 124	0.77 192	0.32 117	0.56 121	0.56 45	0.19 160	0.35 226	0.57 254	0.24 104	1.25 285	0.83 243

FADNet-RVC-Resample	0.60 192	0.31 227	0.59 287	0.28 205	0.45 266	0.22 132	0.43 208	0.39 207	0.32 204	0.44 215	0.30 158	0.46 197	0.46 237	0.44 219	4.75 246	0.52 105	0.42 180	0.43 227	0.59 159	0.64 228	0.54 116	1.24 132	0.30 215	0.38 238	0.31 162	0.39 191	0.33 93	0.41 188

NCCL2	0.60 192	0.36 243	0.32 231	0.30 213	0.40 255	0.26 162	0.52 225	0.35 173	0.32 204	0.41 208	0.33 176	0.41 167	0.25 144	0.54 242	4.15 232	0.59 123	0.42 180	0.32 160	0.40 95	0.32 117	0.79 165	1.41 151	0.41 245	0.35 226	0.45 228	0.45 209	0.75 246	0.53 213

Any-RAFT	0.61 195	0.22 127	0.33 233	0.24 178	0.22 163	0.20 118	0.18 125	0.41 215	0.25 164	0.40 204	1.13 276	0.51 216	0.32 183	0.36 198	1.24 61	0.85 183	0.65 259	0.37 201	1.31 259	0.42 161	2.23 307	1.86 197	0.18 153	0.21 154	0.44 225	0.54 237	0.44 165	0.83 243

Anonymous3	0.61 195	0.30 223	0.24 175	0.21 158	0.27 199	0.28 175	0.22 141	0.50 258	0.35 213	0.37 185	0.27 141	0.76 253	0.54 243	0.52 234	2.02 148	1.89 281	0.52 225	0.46 239	0.96 219	0.58 212	1.27 214	1.94 201	0.20 168	0.23 177	0.37 196	0.41 196	0.54 200	0.37 177

IGEV-Stereo+	0.62 197	0.72 294	0.08 28	0.12 70	0.10 53	0.34 204	0.08 52	0.20 73	0.12 53	0.30 117	0.96 271	0.21 65	0.37 212	0.13 56	2.18 159	1.69 270	0.21 50	0.28 134	0.77 192	1.07 296	0.69 152	3.68 312	0.80 292	0.10 46	0.14 41	1.16 287	0.15 36	0.12 49

NVstereo2D	0.63 198	0.25 177	0.22 162	0.29 210	0.26 190	0.34 204	0.35 184	0.30 122	0.22 145	0.39 199	0.32 172	0.27 88	0.16 83	0.43 215	9.07 325	0.45 77	0.34 139	0.28 134	0.38 89	0.21 62	0.37 67	0.51 43	0.30 215	0.22 168	0.32 171	0.25 110	0.28 87	0.25 113

anonymousdsp2	0.65 199	0.21 109	0.17 109	0.14 85	0.13 74	0.16 83	0.12 77	0.28 106	0.13 64	0.25 87	2.91 326	0.24 74	0.13 67	0.29 161	2.31 169	1.62 266	0.28 91	0.33 166	0.48 117	1.22 306	0.45 88	3.20 289	0.94 301	0.55 273	0.21 88	0.17 68	0.44 165	0.18 77

iResNet	0.65 199	0.26 195	0.27 205	0.37 237	0.40 255	0.43 241	0.41 204	0.47 247	0.31 199	0.56 241	0.72 239	0.74 250	0.74 259	0.19 109	1.94 139	1.69 270	0.41 171	0.37 201	1.54 272	0.58 212	1.64 265	1.15 122	0.21 174	0.51 262	0.35 183	0.40 193	0.59 218	0.41 188

GREAT-IGEV	0.66 201	0.10 27	0.09 30	0.05 6	0.05 7	0.23 141	0.04 2	0.08 17	1.53 324	0.06 16	0.06 14	0.15 41	0.06 17	0.06 11	2.53 175	2.79 321	0.27 84	0.82 312	0.20 33	1.00 288	0.25 41	4.40 331	1.18 308	1.32 333	0.09 11	0.08 9	0.18 51	0.06 4

AMNet	0.66 201	0.59 289	0.56 282	0.59 274	0.59 282	0.66 278	0.58 238	0.45 240	0.53 257	0.52 232	0.68 235	0.76 253	0.41 223	0.90 285	1.37 77	0.85 183	0.71 264	0.66 289	0.63 171	0.62 221	0.79 165	0.66 59	0.39 239	0.60 283	0.57 254	0.68 250	0.70 236	0.77 233

ETE_ROB	0.66 201	0.48 274	0.31 224	0.36 233	0.38 249	0.40 231	0.49 220	0.33 157	0.49 252	0.40 204	0.60 217	1.36 281	0.29 168	0.41 211	3.00 189	0.53 108	1.01 281	0.34 179	0.71 187	0.42 161	1.03 185	1.59 170	0.28 205	0.32 223	0.40 214	0.45 209	0.75 246	0.56 217

LALA_ROB	0.66 201	0.52 279	0.34 234	0.33 225	0.36 243	0.41 237	0.44 214	0.35 173	0.40 225	0.46 220	0.60 217	1.31 278	0.29 168	0.40 209	3.95 227	0.47 92	0.53 230	0.38 213	0.60 162	0.41 159	0.89 174	1.73 184	0.25 192	0.33 225	0.38 204	0.43 204	0.81 254	0.57 219

GANet-ADL	0.67 205	0.27 205	0.28 211	0.29 210	0.30 214	0.34 204	0.61 245	0.35 173	0.27 183	0.62 259	1.02 273	0.43 180	0.30 173	0.30 168	1.92 135	1.08 217	0.54 234	0.37 201	1.16 239	0.85 264	1.37 227	2.98 278	0.20 168	0.26 199	0.33 176	0.50 224	0.69 234	0.45 197

AIO_rvc	0.69 206	0.18 72	0.12 58	0.10 55	0.09 48	0.38 224	0.17 117	0.17 61	0.11 46	0.15 56	0.07 20	0.17 50	0.11 51	0.30 168	3.74 219	2.72 319	0.17 35	0.94 317	0.85 205	0.90 274	0.30 51	5.62 340	0.66 274	0.08 33	0.15 51	0.16 59	0.16 41	0.10 42

RTSC	0.69 206	0.26 195	0.30 219	0.24 178	0.27 199	0.30 183	0.50 221	0.35 173	0.34 212	0.44 215	0.46 199	0.35 138	0.28 163	0.31 177	7.03 298	0.69 149	0.52 225	0.47 243	0.76 191	0.38 143	0.84 171	1.10 116	0.18 153	0.37 235	0.33 176	0.34 169	0.50 187	0.63 227

cross-raft	0.70 208	0.26 195	0.24 175	0.22 167	0.23 170	0.40 231	0.21 138	0.43 232	0.26 174	0.48 226	0.45 197	0.44 184	0.31 178	0.44 219	1.82 129	1.88 280	0.42 180	0.34 179	1.30 258	0.78 254	1.97 292	3.53 305	0.18 153	0.21 154	0.47 236	0.45 209	0.42 153	0.67 230

pcwnet_v2	0.70 208	0.27 205	0.31 224	0.31 218	0.34 229	0.30 183	0.26 162	0.34 162	0.25 164	0.50 229	0.40 192	1.84 299	0.41 223	0.32 181	5.63 273	0.61 129	0.38 159	0.30 147	1.11 232	0.26 95	0.88 173	1.09 115	0.57 267	0.25 192	0.36 189	0.36 178	0.51 190	0.87 249

AEACV	0.71 210	0.17 65	0.11 52	0.09 48	0.08 42	0.15 78	0.08 52	0.08 17	0.06 7	0.07 24	0.07 20	0.13 29	0.08 34	0.21 119	4.08 230	3.29 329	0.16 33	0.82 312	0.73 189	1.51 318	0.70 155	4.15 326	0.95 302	0.08 33	0.11 28	0.92 270	0.15 36	0.08 26

R-Stereo Train	0.71 210	0.25 177	0.26 198	0.24 178	0.19 130	0.25 159	0.14 95	0.34 162	0.30 194	0.52 232	0.65 226	0.45 190	0.32 183	0.53 239	4.42 237	1.58 261	0.58 241	0.51 258	1.26 248	0.64 228	1.51 245	2.41 244	0.14 112	0.21 154	0.37 196	0.42 199	0.36 110	0.46 202

RAFT-Stereo	0.71 210	0.25 177	0.26 198	0.24 178	0.19 130	0.25 159	0.14 95	0.34 162	0.30 194	0.52 232	0.65 226	0.45 190	0.32 183	0.53 239	4.42 237	1.58 261	0.58 241	0.51 258	1.26 248	0.64 228	1.51 245	2.41 244	0.14 112	0.21 154	0.37 196	0.42 199	0.36 110	0.46 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	0.71 210	0.61 291	0.40 254	0.82 290	0.61 285	0.84 288	0.72 260	0.43 232	0.31 199	0.47 222	0.33 176	1.47 286	0.76 261	0.64 268	2.54 176	0.42 63	0.45 198	0.33 166	2.71 287	0.31 111	0.53 112	0.64 55	0.96 304	0.29 210	0.42 219	0.37 184	0.39 133	0.53 213

AnonymousM	0.72 214	0.19 84	0.13 66	0.13 80	0.11 60	0.32 195	0.08 52	0.35 173	0.23 153	0.31 130	0.64 224	0.29 97	0.32 183	0.67 271	1.61 107	0.94 197	0.46 201	0.33 166	0.44 105	0.64 228	0.98 181	1.94 201	0.23 186	0.39 240	0.17 69	0.82 263	2.67 331	4.07 327

IPLG	0.73 215	0.21 109	0.19 126	0.16 109	0.19 130	0.16 83	0.17 117	0.35 173	0.22 145	0.35 162	1.15 277	0.32 119	0.24 141	0.60 261	8.93 323	0.54 113	0.37 153	0.29 142	0.57 150	0.37 136	0.63 142	1.44 156	0.12 79	0.58 279	0.35 183	0.39 191	0.67 229	0.21 93

GwcNet-ADL	0.74 216	0.35 240	0.37 248	0.42 249	0.37 246	0.34 204	0.54 229	0.40 210	0.27 183	0.61 255	1.49 294	0.67 242	0.42 227	0.33 185	3.62 215	1.33 244	0.52 225	0.56 272	0.91 214	0.87 267	1.20 211	1.83 195	0.24 190	0.29 210	0.38 204	0.49 222	0.48 180	0.65 229

MSMDNet	0.74 216	0.25 177	0.24 175	0.19 141	0.24 178	0.38 224	0.23 148	0.42 224	0.24 158	0.60 254	0.48 207	0.42 176	1.54 285	0.54 242	2.07 153	2.22 300	0.43 187	0.34 179	1.25 245	0.67 237	1.89 280	2.97 277	0.18 153	0.21 154	0.57 254	0.52 231	0.39 133	0.57 219

DAS	0.75 218	0.28 214	0.25 185	0.39 245	0.34 229	0.37 220	0.38 193	0.51 261	0.45 236	0.61 255	0.92 265	0.81 257	0.72 256	0.20 117	1.81 126	1.80 277	0.76 269	0.46 239	1.39 265	0.61 217	2.15 305	2.12 219	0.27 201	0.46 255	0.45 228	0.50 224	0.63 224	0.52 210

SepStereo	0.75 218	0.28 214	0.25 185	0.39 245	0.34 229	0.37 220	0.38 193	0.51 261	0.45 236	0.61 255	0.92 265	0.81 257	0.72 256	0.20 117	1.81 126	1.80 277	0.76 269	0.46 239	1.39 265	0.61 217	2.15 305	2.12 219	0.27 201	0.46 255	0.45 228	0.50 224	0.63 224	0.52 210

PWC_ROB	0.75 218	0.38 255	0.40 254	0.31 218	0.36 243	0.38 224	0.58 238	0.40 210	0.68 275	0.44 215	0.79 251	0.58 229	1.23 277	0.33 185	3.24 196	1.21 230	0.64 257	0.52 262	1.04 224	0.48 192	1.20 211	1.67 178	0.27 201	0.51 262	0.39 210	0.41 196	0.68 231	1.17 270

SHD	0.76 221	0.30 223	0.51 273	0.36 233	0.38 249	0.37 220	0.54 229	0.50 258	0.45 236	0.54 239	0.63 221	0.52 219	0.66 252	0.38 204	6.13 283	0.69 149	0.50 220	0.44 233	0.96 219	0.48 192	1.09 197	1.20 128	0.26 195	0.53 266	0.50 241	0.53 233	0.50 187	0.67 230

HH	0.77 222	0.18 72	0.36 245	0.23 171	0.23 170	0.30 183	0.24 153	0.41 215	0.26 174	0.73 293	0.77 248	0.50 213	0.36 204	0.48 225	1.99 144	2.39 309	0.41 171	0.37 201	1.21 242	0.97 282	2.12 300	2.61 255	0.28 205	0.73 300	0.60 262	0.50 224	0.83 255	0.62 224

HanStereo	0.77 222	0.18 72	0.36 245	0.23 171	0.23 170	0.30 183	0.24 153	0.41 215	0.26 174	0.73 293	0.77 248	0.50 213	0.36 204	0.48 225	1.99 144	2.39 309	0.41 171	0.37 201	1.21 242	0.97 282	2.12 300	2.61 255	0.28 205	0.73 300	0.60 262	0.50 224	0.83 255	0.62 224

DDUNet	0.78 224	0.93 298	0.47 266	1.24 300	1.04 306	1.20 300	1.21 288	0.35 173	0.36 217	0.37 185	0.46 199	0.68 247	0.33 193	1.75 308	3.05 191	0.45 77	0.74 267	0.51 258	0.90 211	0.61 217	0.59 131	1.03 108	0.87 298	0.31 220	0.36 189	0.36 178	0.61 222	0.38 182

MIPNet	0.79 225	0.23 148	0.20 131	0.24 178	0.24 178	0.17 92	0.18 125	0.34 162	0.69 276	0.39 199	2.18 318	0.35 138	0.30 173	0.62 265	5.55 271	1.14 222	0.47 208	0.33 166	0.82 200	0.56 209	0.68 149	1.70 181	0.13 92	0.92 315	0.90 290	0.49 222	1.11 279	0.29 132

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 226	1.11 304	0.18 119	0.89 293	0.50 272	0.73 283	0.28 169	0.38 201	0.48 248	0.91 312	0.90 262	1.07 271	0.44 233	0.32 181	2.28 165	1.23 231	0.47 208	0.32 160	0.82 200	0.77 252	1.51 245	3.73 315	0.20 168	0.18 111	0.32 171	0.29 142	0.52 194	0.83 243

Reg-Stereo(zero)	0.80 226	0.22 127	0.34 234	0.21 158	0.28 207	0.34 204	0.61 245	0.78 291	0.43 232	0.65 268	1.63 306	0.55 222	0.36 204	1.11 291	1.21 56	1.40 248	0.88 275	0.27 124	1.07 228	0.62 221	1.17 207	2.82 267	0.81 293	0.20 144	0.55 251	0.92 270	1.15 281	1.13 264

HI	0.80 226	0.22 127	0.34 234	0.21 158	0.28 207	0.34 204	0.61 245	0.78 291	0.43 232	0.65 268	1.63 306	0.55 222	0.36 204	1.11 291	1.21 56	1.40 248	0.88 275	0.27 124	1.07 228	0.62 221	1.17 207	2.82 267	0.81 293	0.20 144	0.55 251	0.92 270	1.15 281	1.13 264

IPLGR	0.80 226	0.26 195	0.22 162	0.23 171	0.25 185	0.18 100	0.17 117	0.33 157	0.20 130	0.41 208	1.55 301	0.35 138	0.31 178	0.57 256	8.76 319	0.61 129	0.43 187	0.38 213	0.67 175	0.48 192	0.87 172	2.30 238	0.13 92	0.29 210	0.38 204	0.47 218	0.63 224	0.29 132

DeepPrunerF	0.80 226	0.37 248	0.21 148	0.52 263	1.05 307	0.38 224	0.58 238	0.32 145	0.90 290	0.23 76	0.32 172	0.25 78	0.18 98	0.26 146	5.52 269	0.52 105	0.30 113	0.26 119	0.52 132	0.26 95	0.44 85	0.55 44	0.22 179	0.21 154	5.87 341	0.51 230	0.47 177	0.30 139

RAFT-Test	0.82 231	0.24 162	0.24 175	0.25 186	0.27 199	0.46 252	0.24 153	0.45 240	0.26 174	0.66 272	1.53 296	0.42 176	0.39 220	0.44 219	2.04 151	2.35 305	0.43 187	0.34 179	1.41 267	0.62 221	1.89 280	2.68 261	0.21 174	0.21 154	0.54 249	1.85 312	0.41 142	1.24 277

RTS	0.83 232	0.32 229	0.30 219	0.30 213	0.34 229	0.45 248	0.77 267	0.42 224	0.45 236	0.43 211	0.34 178	0.55 222	0.35 200	0.43 215	7.23 303	0.76 161	0.58 241	0.44 233	1.04 224	0.48 192	1.05 187	1.10 116	0.26 195	0.41 243	0.58 257	1.67 308	0.58 213	0.79 240

RTSA	0.83 232	0.32 229	0.30 219	0.30 213	0.34 229	0.45 248	0.77 267	0.42 224	0.45 236	0.43 211	0.34 178	0.55 222	0.35 200	0.43 215	7.23 303	0.76 161	0.58 241	0.44 233	1.04 224	0.48 192	1.05 187	1.10 116	0.26 195	0.41 243	0.58 257	1.67 308	0.58 213	0.79 240

MSKI-zero shot	0.84 234	0.22 127	0.23 172	0.20 151	0.20 142	0.43 241	0.22 141	0.42 224	0.29 189	0.43 211	1.26 283	0.49 212	0.37 212	0.18 103	2.67 183	2.10 293	0.50 220	0.57 276	1.35 262	1.15 303	1.79 273	3.60 310	0.22 179	0.22 168	0.53 247	1.17 289	0.72 238	1.15 269

XQC	0.85 235	0.47 273	0.43 262	0.50 262	0.48 270	0.51 258	0.64 250	0.57 272	0.49 252	0.59 248	0.63 221	0.62 235	0.90 265	0.48 225	6.85 294	0.79 167	0.48 212	0.48 247	0.86 209	0.47 190	0.96 179	1.19 127	0.34 231	0.46 255	0.62 265	0.78 257	0.69 234	0.58 221

NaN_ROB	0.86 236	0.41 264	0.41 258	0.36 233	0.49 271	0.43 241	0.90 277	0.46 244	1.31 312	0.40 204	0.65 226	0.96 268	0.32 183	0.48 225	5.44 267	0.59 123	0.37 153	0.53 265	0.51 127	0.63 225	0.66 145	1.13 120	0.28 205	0.50 260	0.79 282	1.54 304	0.98 268	1.69 292

AIO_test	0.88 237	0.20 94	0.14 86	0.14 85	0.10 53	0.38 224	0.30 172	0.19 67	0.13 64	0.17 63	0.10 39	0.19 57	0.10 47	0.16 81	4.79 247	4.38 341	0.46 201	0.80 308	0.90 211	0.66 235	0.33 61	6.49 344	0.69 282	0.08 33	0.17 69	1.37 296	0.21 64	0.10 42

FADNet_RVC	0.88 237	0.35 240	1.04 315	0.44 252	0.64 288	0.34 204	0.70 257	0.43 232	0.46 243	0.48 226	0.49 208	0.70 249	0.57 244	0.62 265	3.92 226	0.81 176	0.59 248	1.01 323	1.70 275	0.72 243	1.63 263	1.60 172	0.45 253	0.60 283	0.56 253	0.45 209	1.88 310	0.63 227

HUF	0.90 239	0.17 65	0.15 92	0.11 61	0.12 64	0.40 231	0.39 198	0.22 79	0.11 46	0.22 74	0.09 35	0.19 57	0.19 109	0.11 45	5.16 256	3.90 338	1.10 287	1.00 321	1.15 237	0.76 248	0.57 124	4.45 333	0.90 299	2.19 343	0.16 59	0.18 75	0.19 57	0.13 51

FCDSN-DC	0.91 240	0.37 248	0.66 293	0.41 248	0.42 260	0.50 256	0.94 279	0.39 207	0.31 199	0.46 220	0.34 178	0.67 242	0.31 178	0.56 247	8.70 318	0.85 183	0.50 220	0.48 247	0.79 196	0.38 143	1.31 221	2.78 265	0.30 215	0.60 283	0.39 210	0.43 204	0.42 153	0.38 182
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.94 241	0.96 300	0.50 272	1.23 299	1.17 310	1.15 299	1.45 301	0.38 201	0.36 217	0.43 211	0.53 211	0.67 242	0.35 200	1.60 307	5.73 275	0.79 167	0.86 274	0.47 243	0.98 221	0.67 237	1.18 209	1.31 138	0.66 274	0.36 231	0.37 196	0.40 193	0.53 196	0.38 182

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 242	0.54 284	0.35 243	0.63 279	0.50 272	0.62 271	1.25 290	0.66 281	0.60 268	0.57 243	0.46 199	0.92 266	1.28 280	1.16 297	4.96 249	0.61 129	0.53 230	0.33 166	1.25 245	0.44 177	2.01 296	1.75 187	0.47 258	0.41 243	0.76 276	0.81 261	0.76 250	1.47 286

ADCP+	0.98 243	0.33 232	0.34 234	0.25 186	0.34 229	0.36 216	0.54 229	0.32 145	0.65 272	0.59 248	0.47 204	0.76 253	0.18 98	0.30 168	8.84 322	0.49 98	0.29 96	0.27 124	0.82 200	0.79 257	0.56 121	0.89 84	0.19 160	0.20 144	0.68 271	1.95 315	1.43 294	3.74 323

NOSS_ROB	0.99 244	0.36 243	0.28 211	0.38 240	0.37 246	0.40 231	0.34 182	0.89 299	0.39 221	0.71 287	0.90 262	1.00 269	0.60 246	1.35 301	5.04 253	2.39 309	0.66 260	0.58 279	0.68 182	0.44 177	2.24 308	3.36 294	0.32 227	0.51 262	0.45 228	1.00 279	0.73 241	0.45 197

ITSA-stereo	1.00 245	0.36 243	0.35 243	0.55 266	0.43 261	0.33 201	0.94 279	0.52 265	0.48 248	0.71 287	1.44 293	0.69 248	0.63 250	0.37 202	3.55 209	1.64 268	0.61 253	0.55 270	1.10 230	0.86 265	1.37 227	2.00 207	0.52 265	0.53 266	0.51 243	1.03 281	3.14 335	1.77 294

test-1	1.01 246	0.18 72	0.25 185	0.19 141	0.20 142	0.57 268	0.57 237	0.44 237	0.29 189	0.72 290	5.27 334	0.56 226	0.41 223	0.57 256	4.45 240	1.93 283	0.46 201	0.49 249	1.14 236	0.95 280	1.89 280	3.39 297	0.15 121	0.24 186	0.40 214	0.46 214	0.61 222	0.62 224

IGEV-FE	1.02 247	0.25 177	0.53 277	0.67 283	0.26 190	0.78 285	0.87 271	0.48 250	0.47 246	0.67 278	1.54 299	0.67 242	0.42 227	0.36 198	1.61 107	3.56 332	0.42 180	0.36 195	1.13 234	1.47 316	1.56 257	3.89 321	0.34 231	0.23 177	0.84 286	0.82 263	2.27 321	1.08 261

IGEV_Zeroshot_test	1.02 247	0.25 177	0.53 277	0.67 283	0.26 190	0.78 285	0.87 271	0.48 250	0.47 246	0.66 272	1.53 296	0.67 242	0.42 227	0.36 198	1.61 107	3.56 332	0.42 180	0.36 195	1.13 234	1.47 316	1.56 257	3.88 320	0.32 227	0.23 177	0.84 286	0.82 263	2.28 322	1.07 260

ADCRef	1.02 247	0.34 237	0.38 251	0.23 171	0.35 240	0.34 204	0.42 206	0.36 188	0.85 285	0.39 199	0.31 163	0.40 161	0.26 149	0.31 177	9.43 328	0.63 138	0.34 139	0.32 160	0.84 203	0.57 210	0.53 112	0.99 98	0.47 258	0.36 231	0.99 293	1.08 284	0.98 268	5.01 333

HSM-Net_RVC	1.02 247	0.27 205	0.28 211	0.44 252	0.33 225	0.31 189	0.40 199	0.47 247	0.29 189	0.58 245	0.95 269	11.21 341	0.48 240	0.31 177	2.42 172	0.66 145	0.48 212	0.30 147	0.57 150	0.57 210	1.35 226	2.26 233	0.27 201	0.45 254	0.44 225	0.46 214	0.56 203	0.50 209
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	1.03 251	0.37 248	0.69 296	0.38 240	0.41 257	0.55 265	0.68 255	0.44 237	1.05 294	0.65 268	2.14 317	0.60 232	0.64 251	0.27 152	1.35 76	1.95 284	0.46 201	0.44 233	1.28 253	1.06 293	1.61 262	3.55 306	0.48 261	0.41 243	0.82 284	1.47 300	2.97 334	1.08 261

PSMNet-ADL	1.03 251	0.29 219	0.31 224	0.34 230	0.35 240	0.35 212	0.64 250	0.55 269	0.35 213	0.71 287	1.40 291	0.60 232	1.07 269	2.44 322	6.98 297	1.98 286	1.55 304	0.40 221	1.25 245	0.51 200	1.28 216	2.00 207	0.35 237	0.26 199	0.37 196	0.42 199	0.68 231	0.36 174

PVD	1.03 251	0.54 284	0.66 293	0.60 275	0.59 282	0.67 279	0.71 259	0.91 302	0.87 287	0.59 248	0.84 253	0.81 257	1.06 268	0.61 264	6.62 291	0.78 165	0.72 265	0.66 289	1.18 241	0.68 240	1.39 229	1.52 162	0.40 241	0.62 288	0.85 288	0.97 275	0.86 258	1.12 263

MFMNet_re	1.04 254	0.78 297	0.71 298	0.83 291	0.72 294	0.99 294	1.00 283	0.75 286	0.84 284	0.69 281	0.77 248	1.34 280	0.88 264	0.73 277	3.39 203	1.16 226	1.02 282	0.80 308	1.68 273	0.87 267	2.31 313	1.22 130	0.66 274	0.73 300	0.67 270	0.65 249	0.98 268	1.02 257

EGLCR-Stereo	1.05 255	0.22 127	0.25 185	0.15 100	0.19 130	0.23 141	0.16 112	0.32 145	0.39 221	0.32 144	0.65 226	0.39 157	0.27 159	0.14 64	2.06 152	2.01 289	0.41 171	0.37 201	0.78 194	1.73 323	1.19 210	5.99 342	0.95 302	3.44 346	0.26 119	1.49 302	3.66 339	0.33 154

FBW_ROB	1.09 256	0.65 293	0.58 284	0.89 293	0.89 303	0.75 284	1.26 291	0.46 244	0.35 213	0.53 236	0.76 247	1.15 273	1.35 282	1.88 311	6.04 282	0.46 85	0.64 257	0.33 166	2.64 285	0.54 206	1.66 266	1.39 150	1.22 311	0.57 276	0.47 236	0.54 237	0.56 203	0.87 249

ADCL	1.10 257	0.44 269	0.37 248	0.33 225	0.34 229	0.40 231	0.50 221	0.39 207	1.21 307	0.59 248	0.47 204	0.46 197	0.27 159	0.33 185	7.64 311	0.57 119	0.40 167	0.56 272	0.70 184	0.69 241	0.72 156	0.97 96	0.29 211	0.37 235	1.70 317	1.79 311	1.76 308	5.37 336

CSAN	1.10 257	0.52 279	0.48 270	0.48 261	0.52 274	0.47 254	1.16 286	0.50 258	2.45 334	0.68 279	1.96 313	1.51 287	0.72 256	0.63 267	4.44 239	0.58 120	0.54 234	0.49 249	0.85 205	2.17 335	1.29 219	2.22 230	0.32 227	0.54 269	1.68 316	1.05 282	0.73 241	0.81 242

SAMSARA	1.13 259	0.41 264	0.61 288	0.45 258	0.47 269	0.46 252	0.75 262	0.75 286	0.63 269	0.63 263	0.71 237	0.64 239	1.75 288	0.50 232	6.46 290	1.05 207	0.58 241	0.64 284	1.26 248	0.65 234	1.44 240	1.53 164	0.29 211	0.63 291	1.73 319	2.11 317	1.68 305	1.81 295

FC-DCNN	1.13 259	0.51 277	0.91 307	0.81 289	0.56 278	0.91 290	1.45 301	0.80 293	0.52 256	0.62 259	0.65 226	0.88 262	0.77 262	0.56 247	3.53 207	0.84 182	0.95 279	0.49 249	1.28 253	0.44 177	1.59 260	2.59 254	0.31 221	0.56 274	1.66 315	0.91 269	2.36 325	3.06 317

model_zeroshot	1.14 261	0.23 148	0.28 211	0.35 231	0.26 190	0.45 248	0.23 148	0.42 224	0.23 153	0.59 248	1.26 283	0.51 216	0.31 178	0.30 168	3.38 200	3.22 327	0.44 191	0.88 315	1.41 267	0.52 201	1.90 285	3.42 300	0.30 215	0.23 177	5.98 342	1.47 300	0.78 252	1.52 289

FAT-Stereo	1.15 262	0.38 255	0.58 284	0.57 269	0.65 290	0.52 261	0.61 245	0.75 286	0.45 236	0.78 300	2.74 324	1.46 284	1.93 298	0.49 230	3.14 192	2.47 314	0.59 248	0.60 280	2.42 282	1.16 304	2.14 303	2.40 243	0.73 285	0.58 279	0.43 220	0.55 239	0.74 245	1.26 278

DCVSM-stereo	1.16 263	0.31 227	0.36 245	0.44 252	0.34 229	0.53 263	0.38 193	0.68 282	0.39 221	0.66 272	1.38 290	1.59 291	0.84 263	0.44 219	1.43 83	1.01 203	0.49 217	0.37 201	12.42 337	0.92 277	1.53 253	1.57 167	0.41 245	0.50 260	0.43 220	0.60 245	0.72 238	0.60 223

FC-DCNN v2	1.18 264	0.53 283	1.00 309	0.86 292	0.57 279	0.93 291	1.41 299	0.85 296	0.64 270	0.63 263	0.65 226	0.88 262	0.96 266	0.55 245	3.58 212	0.82 178	0.96 280	0.47 243	1.33 260	0.42 161	1.59 260	2.76 263	0.31 221	0.56 274	1.75 320	1.30 295	2.65 330	2.85 314

ADCMid	1.19 265	0.50 276	0.55 281	0.39 245	0.60 284	0.57 268	0.88 274	0.60 275	0.75 279	0.47 222	0.69 236	0.74 250	1.17 273	0.42 213	8.06 315	1.08 217	0.54 234	0.45 237	1.76 277	0.58 212	1.14 201	1.63 175	0.59 268	0.44 251	0.59 260	1.44 298	1.26 287	4.11 328

gcap-zeroshot	1.23 266	0.23 148	0.34 234	0.63 279	0.23 170	0.43 241	0.50 221	0.45 240	0.24 158	0.74 296	1.51 295	0.65 241	0.34 194	0.75 278	2.08 154	2.88 324	3.84 338	0.34 179	8.89 326	0.89 271	1.52 251	2.27 236	1.37 314	0.22 168	0.59 260	0.42 199	0.41 142	0.41 188

EKT-Stereo	1.24 267	0.27 205	0.26 198	0.28 205	0.26 190	0.31 189	0.54 229	0.43 232	0.33 209	0.45 219	0.84 253	0.51 216	0.44 233	0.68 273	12.27 342	2.16 297	0.54 234	0.52 262	1.28 253	1.01 289	5.05 342	3.02 286	0.15 121	0.22 168	0.43 220	0.47 218	0.56 203	0.33 154

ccs_rob	1.24 267	0.36 243	0.34 234	0.44 252	0.30 214	0.45 248	0.40 199	0.59 274	0.35 213	1.95 333	5.83 335	5.52 333	0.61 248	0.55 245	4.50 242	1.27 233	0.52 225	0.39 218	1.72 276	0.86 265	1.74 272	2.26 233	0.26 195	0.44 251	0.35 183	0.37 184	0.51 190	0.56 217

CBMV	1.24 267	0.38 255	0.34 234	0.44 252	0.43 261	0.63 272	0.93 278	0.88 297	0.41 230	0.66 272	0.85 257	1.52 288	1.27 279	1.05 289	4.34 236	2.35 305	0.72 265	0.50 255	1.69 274	0.78 254	1.85 276	3.21 291	0.31 221	0.57 276	0.51 243	0.53 233	1.09 277	5.35 335
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.26 270	0.61 291	0.76 302	0.78 287	0.75 295	0.67 279	1.28 292	0.96 307	0.76 280	0.78 300	0.67 234	1.26 275	1.09 270	0.71 276	7.44 307	1.41 250	1.21 291	0.68 292	1.36 264	0.96 281	2.27 311	1.65 176	0.67 278	1.01 320	1.09 301	0.86 266	0.92 264	1.37 282

pmcnn	1.28 271	0.43 268	0.41 258	0.58 273	0.64 288	0.56 267	1.59 304	0.73 284	0.48 248	0.61 255	1.31 286	1.55 289	3.12 312	1.04 288	3.82 221	2.27 303	0.89 277	0.95 318	1.85 278	1.09 297	2.50 321	3.33 292	0.81 293	0.54 269	0.52 245	0.68 250	1.09 277	1.31 280

AnyNet_C32	1.29 272	0.41 264	0.37 248	0.37 237	0.41 257	0.49 255	0.72 260	0.48 250	1.21 307	0.56 241	0.87 260	0.58 229	0.37 212	0.42 213	9.98 336	1.25 232	0.58 241	0.54 267	0.90 211	0.63 225	1.41 237	2.06 214	0.34 231	0.54 269	1.08 300	2.33 320	1.33 289	4.59 330

HBP-ISP	1.35 273	0.39 261	0.51 273	0.53 264	0.44 263	0.51 258	0.38 193	0.55 269	0.40 225	0.76 298	1.27 285	0.56 226	0.53 242	1.94 312	9.60 334	3.60 335	0.62 256	0.65 285	0.85 205	0.94 278	2.13 302	3.87 318	0.30 215	0.53 266	0.54 249	0.52 231	0.97 267	2.49 305

G-Net	1.35 273	0.54 284	0.64 292	0.44 252	0.52 274	0.58 270	0.56 235	0.90 301	1.32 314	0.66 272	1.20 280	2.96 313	1.21 276	0.38 204	4.22 233	1.62 266	0.61 253	0.76 301	1.47 270	1.34 311	1.63 263	1.95 203	0.39 239	0.62 288	0.79 282	2.98 328	1.56 298	4.61 331

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 275	2.30 327	0.83 304	1.46 305	0.80 299	1.02 295	1.34 296	0.76 289	0.95 292	1.32 324	0.53 211	1.58 290	1.79 291	2.11 317	4.63 245	0.98 201	1.12 288	1.04 325	3.00 292	1.09 297	1.43 239	1.93 199	1.20 309	0.68 297	0.76 276	0.72 255	0.60 221	1.37 282

ADCS	1.43 276	0.51 277	0.48 270	0.46 260	0.57 279	0.54 264	0.75 262	0.70 283	1.04 293	0.57 243	0.71 237	0.90 264	2.71 303	0.58 260	9.65 335	2.08 291	0.85 273	0.61 282	1.33 260	0.66 235	1.99 294	2.10 218	0.43 249	0.60 283	0.76 276	2.08 316	1.59 300	3.43 319

iRaft-Stereo_20w	1.46 277	0.46 271	0.73 299	0.60 275	0.34 229	0.52 261	0.76 266	0.43 232	0.86 286	0.90 310	1.85 311	0.57 228	0.48 240	0.85 283	2.22 163	3.23 328	0.48 212	0.55 270	1.17 240	3.69 339	1.53 253	4.23 328	0.34 231	0.39 240	1.04 297	7.81 342	2.03 315	1.43 284

SQANet	1.49 278	1.36 307	0.58 284	3.10 322	1.06 308	1.94 309	1.64 305	0.49 255	0.40 225	0.51 231	0.46 199	1.28 277	0.60 246	1.59 306	5.32 263	0.62 136	1.54 303	0.38 213	7.12 315	0.64 228	1.87 278	1.85 196	2.50 322	0.40 242	0.48 239	0.62 247	0.68 231	1.26 278

EAI-Stereo	1.49 278	0.29 219	0.52 276	0.57 269	0.37 246	8.27 346	0.81 269	0.45 240	0.83 283	0.34 154	1.41 292	0.47 201	0.34 194	0.26 146	3.70 217	6.04 345	0.44 191	0.65 285	2.71 287	0.74 246	1.46 242	1.97 204	0.29 211	0.76 303	1.07 299	2.21 319	1.45 296	1.76 293

S-Stereo	1.49 278	0.40 262	0.47 266	0.62 278	0.61 285	0.65 274	1.16 286	0.61 276	0.57 265	0.69 281	4.22 332	1.62 293	0.66 252	0.46 223	5.38 264	2.80 322	0.56 239	0.65 285	4.93 306	4.83 343	1.34 223	2.95 276	0.99 305	0.63 291	0.43 220	0.53 233	0.67 229	0.96 253

CBMV_ROB	1.50 281	0.38 255	0.44 263	0.61 277	0.53 276	0.72 282	0.87 271	0.97 309	0.41 230	0.82 303	1.34 288	3.03 314	2.77 305	0.67 271	5.27 261	1.29 237	0.91 278	0.49 249	2.40 281	0.73 244	1.83 274	2.91 273	0.44 251	0.46 255	1.38 308	2.48 321	2.25 320	3.99 326

SANet	1.53 282	0.57 287	0.54 279	0.57 269	0.63 287	0.84 288	1.33 295	0.94 306	5.40 342	0.52 232	2.18 318	4.12 326	2.90 310	0.69 275	5.97 281	0.54 113	1.22 292	0.57 276	0.94 218	0.84 261	1.67 268	1.76 188	0.47 258	0.65 294	0.76 276	1.29 294	0.92 264	2.37 301

DPSNet	1.55 283	0.46 271	0.51 273	0.56 268	0.67 292	0.68 281	0.60 244	0.52 265	0.67 273	0.47 222	0.91 264	3.61 322	1.80 292	1.42 303	3.87 224	2.08 291	1.53 302	1.18 329	7.27 318	1.86 327	2.26 310	3.71 313	1.01 306	0.79 306	0.78 281	1.06 283	0.78 252	0.90 251

AnyNet_C01	1.58 284	0.60 290	0.54 279	0.63 279	0.57 279	0.55 265	1.30 294	0.91 302	1.28 311	0.68 279	0.87 260	1.32 279	1.38 283	0.60 261	10.94 339	2.59 318	1.36 294	1.01 323	1.45 269	0.78 254	1.92 289	2.80 266	0.60 270	0.65 294	1.35 307	1.00 279	1.63 303	3.28 318

ADCPNet	1.61 285	0.38 255	0.74 300	0.43 251	0.76 296	0.44 246	1.54 303	0.89 299	0.69 276	0.76 298	1.64 308	0.81 257	3.20 314	0.76 279	8.80 321	1.90 282	0.59 248	0.37 201	4.80 305	1.06 293	1.27 214	1.49 160	0.93 300	0.43 249	1.05 298	1.37 296	0.96 266	5.45 337

DDF-Stereo	1.62 286	0.33 232	0.18 119	6.85 340	0.23 170	6.35 342	0.31 174	0.36 188	0.26 174	0.35 162	0.56 214	7.83 336	0.45 236	0.40 209	4.82 248	2.39 309	0.61 253	0.39 218	1.48 271	1.67 321	1.54 256	3.38 296	0.63 272	0.25 192	0.30 152	0.97 275	0.44 165	0.53 213

otaku	1.62 286	2.18 325	0.66 293	3.34 324	1.26 313	2.28 322	1.88 309	0.56 271	0.53 257	0.59 248	0.53 211	1.38 282	0.75 260	2.08 315	5.12 255	0.53 108	1.55 304	0.40 221	6.52 311	0.63 225	2.05 298	2.02 212	3.13 330	0.51 262	0.58 257	0.57 241	0.75 246	1.36 281

RainbowNet	1.64 288	1.52 312	0.91 307	2.42 319	1.44 318	2.01 311	2.33 314	0.65 280	0.56 260	0.74 296	0.47 204	1.68 295	1.11 271	2.89 326	5.46 268	1.27 233	1.49 300	0.53 265	3.78 301	1.77 324	1.89 280	2.02 212	3.05 328	0.64 293	0.71 272	0.69 252	0.90 262	1.43 284

anonymity	1.70 289	0.26 195	0.41 258	0.28 205	0.25 185	0.51 258	0.23 148	0.49 255	0.56 260	0.63 263	22.54 354	0.58 229	0.59 245	0.37 202	1.81 126	1.46 252	0.47 208	0.36 195	1.10 230	0.52 201	1.45 241	3.41 298	0.23 186	0.35 226	1.09 301	1.56 305	3.23 337	1.06 259

Ntro	1.75 290	3.82 338	0.74 300	2.63 320	1.32 315	2.29 324	2.93 325	0.61 276	0.56 260	0.62 259	0.51 209	1.41 283	0.70 255	2.04 314	5.26 259	0.55 116	1.64 308	0.43 227	7.27 318	0.67 237	2.31 313	2.26 233	3.03 327	0.57 276	0.61 264	0.70 253	0.75 246	1.17 270

SPS-STEREO	1.77 291	0.72 294	0.70 297	0.90 295	0.76 296	0.94 293	1.22 289	0.83 295	0.77 281	0.85 308	1.60 302	1.46 284	1.15 272	1.13 296	6.34 287	2.28 304	1.13 289	0.97 320	10.82 333	1.01 289	2.76 325	3.50 303	0.65 273	1.04 323	0.83 285	0.94 273	1.61 301	1.00 255
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DDVS	1.83 292	0.35 240	0.40 254	0.33 225	0.38 249	0.38 224	0.35 184	2.47 339	0.46 243	0.70 285	16.59 351	2.41 309	0.69 254	0.79 281	3.72 218	1.30 238	0.60 251	0.49 249	6.26 309	0.84 261	2.85 329	2.44 250	0.26 195	0.36 231	0.36 189	0.61 246	2.19 319	0.71 232

ACVNet_1	1.88 293	1.65 316	1.00 309	4.35 327	1.63 325	2.25 321	3.73 329	0.74 285	0.57 265	0.64 266	0.60 217	1.59 291	1.04 267	4.94 341	5.58 272	0.55 116	2.45 321	0.56 272	4.96 307	0.59 215	2.36 316	1.77 190	3.27 333	0.67 296	0.73 274	0.80 258	0.73 241	0.91 252

MFN_U_SF_RVC	1.88 293	2.37 330	1.83 338	2.12 316	1.74 327	1.92 307	2.41 319	1.55 328	1.47 321	3.65 340	3.67 330	1.26 275	1.29 281	1.80 310	5.26 259	2.13 295	1.02 282	0.92 316	3.41 299	1.01 289	1.83 274	1.70 181	0.76 290	2.29 344	0.76 276	0.80 258	0.71 237	0.97 254

TRStereo	1.98 295	0.34 237	0.47 266	0.25 186	0.19 130	0.65 274	0.29 171	0.44 237	0.56 260	0.70 285	0.63 221	0.80 256	0.29 168	0.24 135	3.25 197	4.38 341	0.37 153	0.36 195	1.05 227	0.87 267	1.34 223	2.98 278	0.60 270	0.20 144	0.66 269	30.16 355	0.88 260	0.48 206

Dean	1.99 296	1.78 317	1.04 315	5.97 338	1.91 335	2.28 322	2.73 323	1.08 314	1.13 298	0.99 316	0.85 257	1.93 301	2.20 299	2.22 319	6.37 288	1.06 208	2.29 319	0.71 296	2.89 291	0.99 285	2.27 311	2.01 210	2.90 325	0.95 318	1.45 310	1.16 287	1.40 293	1.17 270

WAO-6	2.00 297	1.30 306	0.90 306	2.06 314	1.36 317	1.76 306	2.23 311	1.05 313	1.25 310	0.90 310	0.86 259	1.93 301	2.98 311	2.31 321	9.04 324	1.13 221	3.03 327	0.71 296	3.26 296	0.87 267	2.31 313	2.29 237	1.30 313	0.89 313	1.64 314	2.20 318	1.75 307	2.69 307

FINET	2.02 298	0.57 287	0.61 288	0.36 233	0.41 257	0.65 274	0.75 262	0.51 261	1.37 317	0.40 204	1.53 296	0.60 232	1.81 294	1.11 291	5.80 277	2.01 289	0.74 267	0.39 218	1.12 233	1.26 310	1.24 213	3.49 302	0.36 238	1.29 332	5.70 340	8.60 343	3.56 338	8.18 342

IMH-64-1	2.03 299	1.51 310	1.09 319	2.00 311	1.58 321	2.11 314	2.42 320	1.03 310	1.16 299	0.58 245	0.74 242	1.98 303	2.84 306	2.80 324	9.51 331	1.48 254	1.46 297	0.68 292	3.40 297	0.83 258	1.67 268	2.17 227	3.24 331	0.77 304	1.58 312	1.25 292	2.08 316	2.79 312

IMH-64	2.03 299	1.51 310	1.09 319	2.00 311	1.58 321	2.11 314	2.42 320	1.03 310	1.16 299	0.58 245	0.74 242	1.98 303	2.84 306	2.80 324	9.51 331	1.48 254	1.46 297	0.68 292	3.40 297	0.83 258	1.67 268	2.17 227	3.24 331	0.77 304	1.58 312	1.25 292	2.08 316	2.79 312

WAO-7	2.06 301	1.09 303	1.31 328	5.01 330	1.02 305	1.12 298	1.77 308	1.17 316	1.46 320	2.60 338	2.11 316	2.14 307	3.29 318	1.20 299	6.91 296	1.03 206	1.88 311	0.71 296	7.92 320	0.89 271	1.85 276	2.00 207	0.40 241	1.06 324	1.00 294	1.64 307	1.11 279	1.83 296

MeshStereo	2.06 301	0.72 294	0.62 291	1.20 298	0.81 301	1.07 296	0.88 274	1.56 329	1.33 315	0.92 313	2.05 315	3.97 325	3.27 317	0.79 281	9.44 329	2.77 320	1.06 285	0.76 301	4.72 304	0.77 252	3.43 335	4.36 330	0.48 261	0.61 287	1.79 321	1.20 290	2.41 326	2.75 309
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	2.10 303	1.63 314	1.05 317	5.55 335	1.60 323	2.11 314	2.38 317	0.88 297	0.67 273	0.72 290	0.75 246	1.69 296	1.20 275	2.03 313	6.14 284	0.69 149	2.98 326	0.52 262	12.09 336	0.73 244	1.97 292	1.74 185	2.64 323	0.82 311	1.11 303	0.97 275	1.00 273	1.14 267

edge stereo	2.12 304	0.52 279	1.03 313	0.73 286	0.65 290	0.83 287	0.94 279	0.93 305	1.42 318	3.68 341	1.19 279	2.07 305	5.51 324	1.12 295	4.51 243	2.46 313	0.66 260	0.54 267	7.21 316	7.73 346	1.91 286	5.54 339	2.01 319	0.54 269	0.64 268	0.56 240	0.88 260	1.47 286

MonStereo1	2.20 305	1.46 309	0.84 305	2.22 317	1.84 331	2.02 312	2.40 318	0.96 307	0.78 282	12.53 352	0.93 268	3.07 315	3.21 315	2.16 318	3.59 213	0.59 123	1.02 282	0.75 299	6.82 312	0.91 276	1.52 251	1.68 179	2.88 324	0.58 279	0.98 292	0.80 258	1.61 301	1.23 276

SGM-Forest	2.22 306	0.37 248	0.25 185	0.54 265	0.45 266	0.41 237	0.36 187	0.61 276	0.74 278	0.72 290	0.65 226	1.01 270	2.24 300	0.43 215	7.35 306	2.53 315	0.52 225	0.38 213	25.12 349	0.36 131	2.24 308	3.52 304	0.40 241	0.47 259	1.03 296	0.59 243	1.83 309	4.94 332
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	2.40 307	1.03 302	1.09 319	1.42 304	1.18 311	1.56 303	1.37 297	1.45 323	1.11 297	0.98 315	7.50 337	3.70 323	3.24 316	1.17 298	6.79 293	1.57 260	1.51 301	1.42 334	2.70 286	0.74 246	2.41 319	3.64 311	0.70 283	0.87 312	3.48 332	4.29 334	2.53 327	5.26 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 308	0.96 300	1.22 325	1.27 302	1.00 304	2.07 313	1.39 298	1.49 325	0.90 290	1.02 318	7.69 339	3.59 321	8.45 331	1.08 290	6.38 289	1.59 264	1.48 299	1.44 335	2.76 290	0.83 258	2.49 320	3.71 313	0.71 284	0.92 315	4.00 333	3.72 332	1.70 306	2.12 297
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 309	0.37 248	0.30 219	0.38 240	0.34 229	0.40 231	0.40 199	0.42 224	0.48 248	0.62 259	1.07 274	1.09 272	5.75 325	0.39 208	13.40 345	1.37 246	0.60 251	0.49 249	31.30 353	0.84 261	1.49 243	1.92 198	0.30 215	0.38 238	0.43 220	0.53 233	0.72 238	1.00 255

MDST_ROB	2.52 310	4.60 343	0.46 264	3.44 325	0.80 299	2.17 319	1.06 285	1.43 322	0.45 236	0.69 281	0.97 272	0.90 264	9.59 333	0.52 234	8.48 317	0.83 179	0.49 217	0.38 213	3.22 294	0.43 166	2.06 299	3.48 301	0.46 256	0.44 251	4.66 338	2.82 327	7.09 345	6.04 339

IMH	2.56 311	1.54 313	1.10 322	2.02 313	1.61 324	2.14 318	2.47 322	1.04 312	1.19 306	0.84 307	1.32 287	2.11 306	8.34 330	8.58 351	7.20 302	1.38 247	1.63 307	0.69 295	6.28 310	1.13 301	1.66 266	2.45 251	4.33 343	0.80 309	1.85 322	1.44 298	1.58 299	2.43 303

PWCK	2.66 312	1.64 315	1.02 311	1.99 310	1.31 314	2.12 317	2.24 312	1.38 321	1.49 323	1.40 327	1.75 310	5.02 329	2.57 302	1.11 291	5.82 279	0.92 191	1.88 311	0.77 305	22.26 346	1.36 312	2.55 323	1.82 193	1.41 315	1.00 319	1.70 317	1.73 310	1.43 294	2.15 298

JetBlue	2.79 313	1.91 321	1.57 334	2.35 318	1.87 332	2.74 327	2.98 326	1.48 324	1.47 321	0.82 303	0.84 253	4.15 328	1.76 289	2.10 316	9.12 326	2.54 316	1.83 310	1.32 332	2.23 280	1.23 308	3.58 337	4.43 332	1.88 318	1.10 327	2.74 330	4.93 335	2.54 328	9.94 345

LVE	2.80 314	2.00 323	1.06 318	11.92 345	1.89 333	3.94 333	11.90 348	0.92 304	0.89 289	1.05 320	0.95 269	1.73 297	2.85 308	2.48 323	4.97 250	1.02 205	1.98 314	0.83 314	8.57 324	0.89 271	2.03 297	2.22 230	3.09 329	1.01 320	1.45 310	1.12 285	1.25 285	1.57 290

SGM-ForestM	2.82 315	2.06 324	1.39 329	1.24 300	0.84 302	1.68 304	2.06 310	1.51 327	1.72 327	0.83 306	1.72 309	2.92 312	2.86 309	1.47 304	13.04 344	2.00 288	1.60 306	0.65 285	3.15 293	1.36 312	2.00 295	3.73 315	0.68 281	1.41 334	5.16 339	7.43 341	4.20 341	7.44 340

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 316	0.45 270	0.61 288	0.38 240	0.44 263	0.64 273	0.70 257	0.48 250	1.33 315	0.69 281	2.00 314	0.63 236	0.61 248	0.24 135	2.56 178	3.16 326	0.44 191	0.60 280	48.67 357	1.11 300	1.51 245	3.87 318	0.67 278	0.30 216	0.72 273	3.59 330	0.98 268	1.05 258

SGM_RVC	2.96 317	0.93 298	1.03 313	0.98 296	0.79 298	1.11 297	1.28 292	7.29 347	1.16 299	1.02 318	1.61 303	2.40 308	10.04 334	0.77 280	2.62 179	1.34 245	1.69 309	0.79 307	8.10 323	1.44 315	1.88 279	3.56 308	0.66 274	1.03 322	4.05 334	5.78 337	5.56 342	11.12 347
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	3.06 318	1.96 322	2.25 341	1.74 309	2.38 336	1.69 305	2.37 316	2.32 334	2.81 336	2.35 337	2.83 325	3.27 319	3.49 319	2.95 327	4.59 244	4.15 339	2.68 322	2.16 340	3.67 300	2.98 338	4.90 341	6.99 345	1.45 316	2.67 345	1.97 323	6.54 340	2.85 332	2.75 309

DGSMNet	3.07 319	1.84 319	1.18 324	1.34 303	0.55 277	1.94 309	0.63 249	2.86 340	1.57 325	3.95 342	15.19 348	1.85 300	3.15 313	4.98 342	7.18 301	2.82 323	3.15 328	1.89 337	4.63 303	2.18 336	4.69 340	3.75 317	1.61 317	2.10 340	0.87 289	3.36 329	1.05 276	2.58 306

UNDER WATER-64	3.21 320	2.63 333	1.65 337	4.96 329	2.97 339	3.54 330	4.45 332	2.43 338	1.65 326	1.37 325	1.35 289	5.10 330	4.97 323	3.52 331	7.47 308	1.98 286	3.95 339	1.13 327	4.05 302	1.98 331	3.01 331	3.41 298	4.98 346	1.42 335	1.98 324	3.96 333	2.32 324	4.39 329

WAO-8	3.35 321	2.60 331	1.45 330	5.81 336	1.76 329	2.58 325	3.35 327	1.29 318	1.93 330	5.80 345	8.48 343	3.23 317	7.05 328	4.33 334	7.65 312	2.21 298	2.00 315	0.76 301	9.76 330	1.55 319	1.91 286	2.41 244	2.43 320	1.09 325	2.27 326	1.91 313	1.91 311	2.85 314

Venus	3.35 321	2.60 331	1.45 330	5.81 336	1.76 329	2.58 325	3.35 327	1.29 318	1.93 330	5.80 345	8.48 343	3.23 317	7.05 328	4.33 334	7.65 312	2.21 298	2.00 315	0.76 301	9.76 330	1.55 319	1.91 286	2.41 244	2.43 320	1.09 325	2.27 326	1.91 313	1.91 311	2.85 314

SGM+DAISY	3.35 321	1.11 304	1.12 323	1.13 297	1.09 309	1.41 301	1.43 300	1.50 326	2.30 333	1.18 323	2.49 322	2.61 311	3.81 320	1.38 302	7.14 300	3.78 336	1.35 293	1.18 329	6.95 314	2.03 334	3.17 334	4.72 334	0.78 291	1.87 338	7.00 345	9.62 345	6.26 344	12.14 348

TorneroNet-64	3.48 324	2.22 326	2.33 342	6.99 341	1.75 328	3.12 328	4.23 331	1.93 331	3.68 339	0.82 303	3.07 327	4.13 327	12.86 340	3.79 332	7.09 299	1.59 264	3.32 330	0.80 308	8.09 322	1.97 330	2.83 328	2.91 273	3.35 334	0.92 315	2.63 329	2.71 326	1.23 284	3.63 322

DispFullNet	3.48 324	2.86 337	1.56 332	1.52 306	1.71 326	1.50 302	1.67 307	1.27 317	2.23 332	2.08 334	1.90 312	15.31 345	4.18 321	1.76 309	6.30 286	5.14 344	2.33 320	0.96 319	23.76 347	4.54 341	2.39 318	2.88 271	0.75 289	0.59 282	1.21 306	0.63 248	1.38 292	1.51 288

ACVNet-4b	3.64 326	6.86 345	0.79 303	12.11 346	1.35 316	4.38 336	9.73 345	0.61 276	0.59 267	0.66 272	3.81 331	5.41 332	14.98 343	2.27 320	6.26 285	0.56 118	2.90 325	0.50 255	11.57 335	0.90 274	2.37 317	2.99 282	2.90 325	0.62 288	0.62 265	0.59 243	0.73 241	1.14 267

PSMNet_ROB	3.65 327	1.89 320	1.02 311	1.73 308	1.22 312	2.20 320	2.32 313	0.81 294	0.87 287	8.35 350	19.23 353	13.09 343	2.39 301	7.48 350	4.12 231	0.90 190	1.45 296	1.36 333	9.04 327	0.98 284	2.14 303	1.49 160	8.68 351	0.79 306	1.14 304	1.51 303	1.33 289	1.13 264

notaker	3.82 328	2.85 336	1.60 336	5.07 331	6.65 348	4.01 334	4.08 330	1.35 320	3.29 338	1.17 322	3.27 328	7.19 335	11.25 336	5.52 346	10.91 338	1.19 228	3.40 331	1.00 321	10.57 332	2.74 337	3.02 332	2.76 263	3.68 337	1.17 329	1.01 295	1.23 291	1.48 297	1.67 291

STStereo	3.84 329	1.40 308	1.92 339	7.03 342	1.55 320	7.23 345	2.86 324	2.33 335	2.89 337	1.13 321	3.35 329	5.94 334	6.30 326	1.02 287	11.44 340	2.57 317	1.41 295	1.21 331	11.20 334	1.43 314	1.93 291	2.85 270	0.84 297	2.03 339	4.48 337	5.55 336	3.68 340	8.18 342

JetRed	3.89 330	2.69 335	2.99 343	2.09 315	2.47 337	3.46 329	4.71 334	2.36 336	1.86 328	1.89 332	1.24 282	3.40 320	1.50 284	3.36 329	9.54 333	3.47 331	4.17 341	3.86 343	2.43 283	1.85 326	5.57 343	5.36 338	3.66 336	1.68 337	4.31 336	10.87 349	5.62 343	8.71 344

MANE	4.00 331	1.80 318	2.02 340	1.54 307	1.45 319	1.92 307	2.33 314	2.03 332	2.79 335	0.95 314	2.26 320	3.71 324	4.42 322	1.34 300	11.76 341	3.86 337	2.04 318	6.06 346	3.24 295	1.67 321	2.53 322	4.35 329	0.73 285	2.18 342	7.35 346	10.20 347	9.04 346	14.41 349

UNDER WATER	4.18 332	2.68 334	1.59 335	4.92 328	5.21 342	3.56 331	7.19 342	2.38 337	1.87 329	1.64 331	1.20 280	5.13 331	20.86 346	5.22 343	5.27 261	2.38 308	4.12 340	1.12 326	8.60 325	1.99 333	4.00 339	3.20 289	5.02 347	2.11 341	2.01 325	3.64 331	1.96 313	3.95 324

LSM0	4.85 333	0.52 279	0.57 283	0.79 288	0.68 293	0.93 291	1.64 305	1.10 315	1.07 295	0.88 309	1.61 303	1.82 298	2.76 304	0.57 256	36.27 357	52.79 358	1.17 290	0.61 282	5.39 308	1.09 297	2.69 324	4.05 325	0.43 249	0.71 298	0.96 291	2.62 322	1.66 304	5.53 338

XX-Stereo	5.12 334	0.19 84	0.25 185	0.27 198	0.17 112	0.43 241	0.40 199	0.35 173	0.21 138	0.73 293	1.62 305	0.48 209	0.38 217	0.30 168	7.62 310	3.59 334	0.44 191	0.37 201	1.35 262	0.47 190	1.40 230	2.09 217	0.45 253	0.20 144	112.24 359	0.46 214	0.99 272	0.83 243

KSHMR	5.27 335	2.31 328	1.56 332	19.82 350	3.72 340	5.58 340	9.25 344	1.59 330	6.74 343	1.39 326	1.54 299	2.55 310	27.41 355	4.49 339	5.23 258	1.95 284	2.01 317	1.16 328	15.51 341	1.22 306	3.03 333	4.81 336	4.06 340	1.24 331	6.88 344	2.65 323	1.96 313	2.78 311

TorneroNet	5.57 336	2.31 328	1.28 326	17.72 349	6.26 347	5.20 339	6.38 339	2.10 333	4.58 341	1.58 329	6.93 336	12.01 342	25.68 352	4.11 333	7.72 314	1.52 257	3.26 329	0.81 311	14.83 339	1.87 328	2.97 330	2.83 269	3.45 335	0.91 314	6.76 343	2.68 324	1.31 288	3.44 320

ACV-stereo	5.76 337	10.97 348	0.40 254	0.69 285	0.35 240	6.27 341	4.69 333	4.53 343	0.50 254	0.65 268	0.84 253	1.67 294	8.94 332	4.46 337	8.78 320	3.43 330	0.70 263	0.57 276	82.32 358	1.14 302	3.72 338	6.25 343	0.42 248	0.43 249	0.40 214	0.94 273	0.83 255	0.59 222

zero-FE	6.24 338	0.32 229	0.18 119	27.10 354	1.90 334	37.06 358	12.43 349	0.36 188	0.64 270	2.15 336	1.15 277	26.07 352	6.61 327	0.86 284	8.36 316	3.00 325	2.69 323	2.11 339	2.56 284	1.91 329	14.30 350	13.66 347	0.73 285	0.24 186	0.30 152	0.97 275	0.41 142	0.33 154

ktn	6.75 339	5.13 344	14.43 352	5.28 332	4.73 341	9.87 347	6.61 341	7.39 348	12.71 352	2.14 335	2.31 321	26.89 353	22.25 347	4.47 338	10.48 337	1.49 256	4.37 342	1.82 336	15.76 342	4.55 342	2.80 327	2.30 238	3.97 338	1.19 330	2.37 328	1.57 306	2.89 333	2.47 304

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 340	4.44 342	1.28 326	2.72 321	2.67 338	5.12 338	7.72 343	5.86 344	8.09 345	1.63 330	10.53 346	75.81 358	10.21 335	4.39 336	5.74 276	1.46 252	7.09 346	8.20 347	6.83 313	1.82 325	3.57 336	3.00 283	1.27 312	1.13 328	4.24 335	5.98 339	20.77 354	3.98 325

WQFJA1++	8.25 341	0.21 109	0.19 126	52.51 358	0.18 121	47.56 359	47.68 358	0.29 113	0.44 235	1.00 317	0.25 126	3.12 316	13.72 341	1.52 305	5.80 277	4.32 340	0.40 167	0.75 299	8.03 321	4.00 340	1.57 259	3.56 308	0.73 285	0.16 88	0.27 126	23.69 352	0.41 142	0.41 188

LE_ROB	8.27 342	3.90 339	5.83 347	6.29 339	20.01 354	4.37 335	16.99 351	6.27 345	9.37 347	1.52 328	4.75 333	16.09 346	22.44 348	3.44 330	7.51 309	1.00 202	2.71 324	2.01 338	13.15 338	6.14 345	2.79 326	3.55 306	9.48 353	5.16 348	10.68 349	9.87 346	10.85 348	17.08 353

DGTPSM_ROB	9.70 343	3.99 340	10.89 348	3.15 323	5.68 343	3.68 332	5.70 337	3.68 341	9.10 346	3.26 339	7.88 340	9.73 339	14.04 342	4.74 340	15.68 346	11.36 348	5.40 343	11.36 349	7.25 317	10.26 348	6.46 347	15.15 348	4.53 344	9.09 350	10.18 347	27.78 353	11.12 349	30.76 356

DPSMNet_ROB	11.21 344	4.32 341	10.98 349	3.81 326	5.72 344	4.73 337	5.77 338	3.68 341	9.72 348	4.34 343	13.32 347	11.20 340	26.44 354	5.79 348	18.24 349	12.77 349	6.74 344	12.28 350	14.97 340	10.29 349	7.12 348	15.93 349	4.55 345	9.11 351	11.15 350	27.78 353	11.17 350	30.75 355

DLNR_Zeroshot_test	11.56 345	37.00 359	0.46 264	54.84 359	0.22 163	0.37 220	49.73 359	0.47 247	0.22 145	0.79 302	0.58 215	0.63 236	0.36 204	3.05 328	62.78 358	73.23 359	9.32 347	5.55 345	2.75 289	0.71 242	1.92 289	4.90 337	0.13 92	0.36 231	0.37 196	0.38 190	0.43 160	0.47 205

HanzoNet	11.76 346	14.15 350	16.54 354	13.84 348	9.27 350	15.98 351	21.04 353	11.44 353	12.53 351	6.20 347	7.51 338	20.70 349	27.83 356	29.09 357	12.87 343	9.53 347	15.26 352	2.84 341	25.21 350	12.71 352	5.74 344	4.74 335	9.10 352	1.66 336	2.75 331	2.69 325	2.55 329	3.62 321

BEATNet-Init1	12.35 347	15.22 351	5.32 345	20.87 351	10.13 351	20.29 352	13.89 350	8.81 351	6.91 344	4.38 344	9.79 345	14.10 344	19.20 344	5.76 347	21.46 350	9.40 346	7.04 345	4.94 344	32.32 355	14.93 353	9.82 349	9.29 346	5.60 348	5.30 349	12.73 351	8.77 344	21.38 355	15.70 352

LRCNet_RVC	13.01 348	18.58 354	5.37 346	23.16 352	20.12 355	22.89 353	18.83 352	10.15 352	4.22 340	21.39 356	16.92 352	22.03 350	12.77 339	27.61 356	9.50 330	1.55 259	14.16 351	9.39 348	27.19 351	10.19 347	6.02 345	2.70 262	25.48 355	13.25 354	1.43 309	0.70 253	3.22 336	2.37 301

DPSM_ROB	13.78 349	8.86 346	13.29 350	5.41 333	6.06 345	7.11 343	5.22 335	8.44 349	11.03 349	6.77 348	8.06 341	8.50 337	12.48 337	5.32 344	16.50 347	14.15 350	11.34 349	14.53 351	9.66 328	11.98 350	16.98 351	19.77 352	4.23 341	11.17 352	28.01 355	35.97 357	31.31 357	39.81 357

DPSM	13.78 349	8.86 346	13.29 350	5.41 333	6.06 345	7.11 343	5.22 335	8.44 349	11.03 349	6.77 348	8.06 341	8.50 337	12.48 337	5.32 344	16.50 347	14.15 350	11.34 349	14.53 351	9.66 328	11.98 350	16.98 351	19.77 352	4.23 341	11.17 352	28.01 355	35.97 357	31.31 357	39.81 357

PML	14.62 351	11.18 349	4.16 344	13.60 347	8.80 349	13.67 348	6.43 340	7.27 346	35.40 359	10.29 351	58.08 359	45.45 357	52.15 358	6.70 349	6.87 295	4.96 343	10.24 348	3.79 342	21.45 345	4.89 344	6.05 346	5.92 341	3.98 339	4.24 347	14.76 354	5.96 338	20.73 353	7.74 341

HaxPig	22.04 352	23.70 355	21.75 355	25.21 353	25.39 356	24.72 355	26.63 355	22.90 356	21.18 353	28.97 357	26.14 355	24.63 351	19.57 345	25.91 355	23.99 351	21.35 353	24.94 355	26.23 354	24.50 348	23.01 355	18.91 353	16.86 351	28.89 356	21.36 355	10.50 348	12.89 350	9.72 347	15.23 350

MEDIAN_ROB	25.67 353	28.72 356	26.17 356	29.76 355	29.32 357	28.92 356	30.23 356	26.96 358	24.57 356	34.05 358	29.96 356	29.36 355	23.45 349	29.57 358	26.51 353	23.43 354	29.83 356	29.43 357	29.59 352	27.23 358	23.78 354	20.07 354	31.85 357	24.07 359	14.01 353	13.68 351	13.10 352	15.52 351

AVERAGE_ROB	27.45 354	31.34 357	28.53 359	32.94 357	32.07 359	32.12 357	33.33 357	29.89 359	27.53 357	35.87 359	31.94 357	32.32 356	25.95 353	33.08 359	28.98 354	25.93 355	31.35 357	30.24 358	31.55 354	29.19 359	25.74 355	22.05 355	34.79 358	27.26 360	13.89 352	10.58 348	11.65 351	11.11 346

CasAABBNet	27.70 355	17.80 352	26.74 357	10.82 343	12.13 352	14.20 349	10.44 346	16.94 354	22.25 354	13.76 353	16.13 349	17.20 348	25.33 351	10.59 352	33.32 356	28.51 357	22.73 353	29.20 356	19.29 343	24.02 356	33.97 357	39.71 356	8.44 349	22.49 357	56.39 358	72.48 359	62.92 359	80.05 359

FlowAnything	27.74 356	17.80 352	26.76 358	10.86 344	12.21 353	14.22 350	10.47 347	17.05 355	22.28 355	13.80 354	16.32 350	17.16 347	25.17 350	10.73 353	33.17 355	28.39 356	22.75 354	29.17 355	19.30 344	24.10 357	34.01 358	39.98 357	8.47 350	22.56 358	56.37 357	72.78 360	62.98 360	80.19 360

GS-Stereo																							0.13 92	0.06 15	0.27 126	0.09 12	0.13 23	0.07 12

FSD		0.33 232	0.31 224	0.32 224	0.32 222	0.30 183	0.36 187	0.41 215	0.27 183	0.37 185	0.30 158			0.34 192	1.48 91	1.28 235			0.60 162	0.99 285				0.35 226	0.38 204	0.36 178	0.37 122	0.38 182

STTRV1_RVC		0.48 274	0.41 258	0.57 269	0.44 263	0.65 274	0.69 256	0.53 267	0.56 260	0.53 236	0.74 242	0.95 267	1.23 277	0.93 286		1.20 229	1.96 313	0.51 258		1.98 331	1.89 280			0.71 298	1.17 305	1.15 286	1.35 291	2.70 308

DPSimNet_ROB		32.83 358	15.86 353	30.90 356	29.54 358	24.40 354	21.28 354	25.65 357	31.75 358	16.97 355	45.56 358	27.37 354	37.12 357	16.35 354	24.86 352	14.34 352		14.84 353	40.36 356	17.54 354	26.29 356	15.99 350	16.67 354	21.85 356		32.67 356	22.06 356	29.89 354

Low-res two-view benchmark