Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PointNet	0.22 21	0.06 27	0.10 39	0.04 51	0.01 11	0.04 89	0.19 167	0.02 24	0.01 4	0.04 91	0.00 1	0.18 31	0.02 14	0.12 156	0.79 8	0.35 3	0.19 57	0.00 1	0.49 51	0.26 68	0.25 35	1.72 48	0.11 136	0.07 49	0.03 36	0.08 74	0.89 82	0.00 1

LACA2	0.06 1	0.03 1	0.06 30	0.01 7	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.05 46	0.00 1	0.00 1	0.18 31	0.01 5	0.00 1	0.47 2	0.38 4	0.00 1	0.01 8	0.16 23	0.02 2	0.02 1	0.04 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 31	0.00 1

WQFJA1	0.31 38	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 5	1.18 228	0.00 1	1.29 202	0.13 22	2.82 260	0.00 1	1.14 20	0.64 17	0.10 21	0.00 1	0.04 7	0.14 38	0.16 17	0.57 17	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.01 3	0.00 1

WQFJX1	0.23 25	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.17 226	0.00 1	0.78 181	0.11 16	2.54 255	0.00 1	0.74 7	0.54 9	0.01 2	0.00 1	0.03 3	0.06 16	0.06 2	0.27 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.29 31	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.00 1	0.01 5	1.25 231	0.00 1	1.28 200	0.12 21	2.55 256	0.00 1	0.98 15	0.86 30	0.06 12	0.00 1	0.03 3	0.16 42	0.13 12	0.32 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 3	0.00 1

NLMM1	0.36 50	0.03 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	1.51 243	0.00 1	0.68 178	0.11 16	2.74 258	0.00 1	1.25 24	1.22 57	0.11 26	0.01 8	0.07 14	0.24 60	0.24 32	1.41 45	0.00 1	0.01 10	0.01 11	0.05 61	0.04 8	0.00 1

NLMM	0.31 38	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 5	1.19 229	0.00 1	1.28 200	0.13 22	2.82 260	0.00 1	1.14 20	0.64 17	0.10 21	0.00 1	0.04 7	0.14 38	0.16 17	0.58 18	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLSM3	0.09 3	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.00 1	0.00 1	1.01 17	0.29 2	0.03 5	0.10 45	0.03 3	0.18 49	0.16 17	0.39 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.09 19	0.00 1

NLSM1	0.34 43	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.01 5	1.38 238	0.00 1	1.36 203	0.13 22	2.75 259	0.00 1	1.14 20	1.11 46	0.10 21	0.00 1	0.05 9	0.16 42	0.16 17	0.80 24	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 15	0.01 3	0.00 1

NLCSM	0.22 21	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.00 215	0.00 1	0.55 164	0.10 11	2.24 251	0.00 1	0.86 10	0.58 11	0.11 26	0.02 14	0.02 1	0.09 27	0.09 7	0.28 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1

GEAStereo	0.39 53	0.07 37	0.33 84	0.03 40	0.03 29	0.16 160	0.01 22	0.04 56	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 66	0.01 5	0.24 191	2.28 68	1.61 100	0.16 44	0.18 71	0.73 65	0.65 165	0.40 50	2.72 81	0.18 160	0.05 36	0.19 105	0.00 1	0.21 44	0.00 1

GSStereo	0.43 61	0.12 58	0.35 99	0.02 25	0.02 20	0.20 183	0.01 22	0.01 5	1.23 230	0.00 1	0.05 103	0.22 60	0.03 20	0.00 1	2.12 59	1.64 108	0.50 115	0.26 91	0.50 53	0.46 111	0.51 63	2.87 88	0.15 149	0.02 18	0.18 101	0.05 61	0.10 22	0.00 1

GS-Stereo																							0.15 149	0.02 18	0.18 101	0.05 61	0.10 22	0.00 1

gasm-f	0.39 53	0.07 37	0.33 84	0.03 40	0.03 29	0.16 160	0.01 22	0.04 56	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 66	0.01 5	0.24 191	2.28 68	1.61 100	0.16 44	0.18 71	0.73 65	0.65 165	0.40 50	2.72 81	0.18 160	0.05 36	0.19 105	0.00 1	0.21 44	0.00 1

MonStereo	0.21 17	0.04 13	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.05 36	0.01 41	1.63 39	1.32 73	0.09 18	0.15 59	0.36 44	0.31 78	0.30 42	1.05 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.23 47	0.00 1

AdaDepth	0.32 41	0.24 86	0.07 31	0.02 25	0.01 11	0.16 160	0.01 22	0.02 24	0.05 46	0.00 1	0.00 1	0.20 49	0.01 5	0.01 41	1.96 51	1.94 133	0.09 18	0.09 39	1.21 89	0.40 98	0.46 57	1.21 34	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.04 55	0.31 54	0.00 1

GASTEREO	0.42 58	0.08 41	0.34 91	0.03 40	0.02 20	0.14 144	0.01 22	0.03 42	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.19 41	0.14 87	0.01 41	2.48 83	2.05 149	0.22 60	0.17 67	0.17 26	0.63 157	0.19 21	2.96 90	0.30 206	0.35 147	0.04 43	0.71 148	0.15 31	0.00 1

MSCF	0.41 57	0.08 41	0.34 91	0.03 40	0.03 29	0.14 144	0.01 22	0.03 42	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.19 41	0.14 87	0.01 41	2.43 80	2.03 142	0.22 60	0.10 45	0.17 26	0.67 171	0.22 26	3.03 97	0.08 120	0.35 147	0.04 43	0.72 149	0.11 26	0.00 1

111111	0.34 43	0.03 1	0.08 35	0.01 7	0.03 29	0.10 126	0.00 1	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.01 91	0.18 31	0.05 36	0.01 41	1.98 52	1.34 75	0.11 26	0.15 59	0.59 58	0.56 143	0.34 47	3.31 114	0.26 188	0.02 18	0.02 22	0.05 61	0.04 8	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 14	0.05 19	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.17 171	0.01 22	0.02 24	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 36	0.00 1	1.42 30	1.28 67	0.03 5	0.05 26	0.33 40	0.24 60	0.23 29	1.27 37	0.00 1	0.01 10	0.02 22	0.01 15	0.07 14	0.00 1

MLG-Stereo	0.18 12	0.06 27	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.17 171	0.01 22	0.02 24	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 36	0.00 1	1.48 35	1.35 76	0.05 8	0.05 26	0.33 40	0.23 57	0.22 26	0.63 21	0.00 1	0.01 10	0.02 22	0.01 15	0.07 14	0.00 1

LG-Stereo	0.31 38	0.05 19	0.02 15	0.02 25	0.07 55	0.13 138	0.01 22	0.03 42	0.10 86	0.00 1	0.87 184	0.44 104	0.01 5	0.00 1	2.07 56	1.46 87	0.11 26	0.16 64	0.67 61	0.47 112	0.31 45	1.19 33	0.04 86	0.02 18	0.05 51	0.10 83	0.07 14	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 42	0.05 19	0.07 31	0.01 7	0.02 20	0.02 56	0.00 1	0.02 24	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.18 31	0.02 14	0.00 1	1.77 47	1.68 113	0.21 58	0.08 36	0.19 29	0.58 146	0.29 40	3.05 102	0.18 160	0.09 58	0.08 66	0.19 98	0.12 27	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 29	0.06 27	0.08 35	0.00 1	0.01 11	0.02 56	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 31	0.03 20	0.15 164	1.33 27	1.35 76	0.18 51	0.17 67	0.19 29	0.37 93	0.10 8	2.34 73	0.19 167	0.06 44	0.04 43	0.08 74	0.12 27	0.00 1

GREAT-IGEV	0.49 66	0.07 37	0.29 74	0.02 25	0.02 20	0.14 144	0.00 1	0.03 42	1.58 247	0.00 1	0.00 1	0.19 41	0.07 54	0.00 1	2.22 65	2.07 154	0.16 44	0.26 91	0.25 34	0.80 185	0.33 46	2.96 90	0.25 186	0.79 227	0.02 22	0.00 1	0.71 76	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.10 4	0.12 58	0.21 51	0.02 25	0.02 20	0.01 22	0.00 1	0.02 24	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.15 26	0.01 5	0.00 1	0.69 4	0.74 23	0.14 38	0.06 31	0.09 16	0.03 4	0.06 2	0.13 5	0.00 1	0.03 30	0.02 22	0.00 1	0.10 22	0.00 1

AIO-test2	0.25 28	0.09 46	0.02 15	0.01 7	0.09 62	0.04 89	0.01 22	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 29	0.00 1	1.71 42	1.44 85	0.15 40	0.04 20	0.03 3	0.33 84	0.10 8	2.30 71	0.06 97	0.16 96	0.05 51	0.01 15	0.10 22	0.00 1

AIO-test1	0.30 37	0.04 13	0.03 22	0.02 25	0.08 60	0.04 89	0.00 1	0.01 5	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 29	0.00 1	2.02 54	1.69 114	0.15 40	0.02 14	0.24 33	0.55 142	0.20 22	2.67 80	0.00 1	0.02 18	0.02 22	0.01 15	0.09 19	0.00 1

GIP-stereo	0.42 58	0.06 27	0.14 44	0.02 25	0.05 40	0.16 160	0.02 45	0.06 68	0.03 26	0.00 1	0.25 139	0.32 78	0.05 36	0.01 41	3.07 99	1.67 111	0.15 40	0.05 26	0.31 38	0.71 174	0.49 60	3.30 113	0.06 97	0.04 33	0.03 36	0.09 78	0.33 57	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.40 56	0.03 1	0.10 39	0.03 40	0.03 29	0.10 126	0.01 22	0.01 5	0.03 26	0.00 1	0.15 124	0.18 31	0.03 20	0.01 41	1.95 50	1.30 69	0.05 8	0.29 99	0.81 69	0.51 126	0.25 35	3.15 108	0.27 194	0.03 30	0.02 22	0.01 15	1.39 94	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.62 85	1.03 223	0.04 26	0.11 91	0.14 77	0.14 144	0.03 62	0.10 78	0.11 90	0.02 85	2.00 217	0.32 78	0.30 136	0.02 67	1.86 49	1.97 136	0.16 44	0.31 105	1.71 111	0.60 151	1.02 94	3.85 137	0.29 199	0.06 44	0.03 36	0.21 102	0.20 40	0.00 1

AIO-Stereo	0.34 43	0.05 19	0.34 91	0.01 7	0.03 29	0.13 138	0.00 1	0.01 5	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.19 41	0.05 36	0.00 1	1.68 40	1.06 44	0.49 114	0.08 36	1.56 106	0.76 181	0.22 26	2.17 66	0.11 136	0.01 10	0.01 11	0.02 38	0.20 40	0.00 1

RSM++	0.23 25	0.06 27	0.35 99	0.02 25	0.02 20	0.11 129	0.00 1	0.01 5	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.19 41	0.08 59	0.00 1	0.88 11	0.61 15	0.18 51	0.04 20	0.13 21	0.57 145	0.23 29	2.20 67	0.14 144	0.09 58	0.03 36	0.01 15	0.23 47	0.00 1

RSM	0.22 21	0.06 27	0.35 99	0.02 25	0.03 29	0.12 132	0.01 22	0.01 5	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.18 31	0.05 36	0.00 1	0.73 6	0.58 11	0.18 51	0.04 20	0.18 28	0.51 126	0.24 32	2.12 64	0.09 127	0.08 55	0.02 22	0.18 96	0.16 37	0.00 1

MoCha-V2	0.36 50	0.06 27	0.31 77	0.01 7	0.05 40	0.09 121	0.01 22	0.02 24	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.19 41	0.18 108	0.00 1	2.33 74	1.63 105	0.18 51	0.19 76	0.15 22	0.99 200	0.28 39	3.01 94	0.00 1	0.02 18	0.01 11	0.07 73	0.03 7	0.00 1

StereoVision	0.13 7	0.11 51	0.03 22	0.04 51	0.04 38	0.00 1	0.03 62	0.04 56	0.03 26	0.03 88	0.00 1	0.19 41	0.02 14	0.02 67	1.02 18	0.79 27	0.13 37	0.02 14	0.30 36	0.04 9	0.21 25	0.19 6	0.00 1	0.06 44	0.04 43	0.00 1	0.12 27	0.00 1

AEACV	0.55 76	0.71 186	0.34 91	0.04 51	0.05 40	0.10 126	0.02 45	0.02 24	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.20 49	0.13 83	0.05 108	2.71 90	2.52 177	0.12 32	0.64 171	1.33 97	0.95 198	0.81 81	3.06 103	0.32 211	0.09 58	0.02 22	0.20 101	0.41 66	0.00 1

ProNet	0.22 21	0.03 1	0.09 37	0.01 7	0.00 1	0.12 132	0.75 219	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.22 189	1.31 26	1.03 40	0.22 60	0.01 8	0.09 16	0.12 33	0.24 32	1.33 40	0.03 74	0.01 10	0.07 62	0.00 1	0.05 11	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 12	0.11 51	0.04 26	0.05 62	0.06 47	0.00 1	0.01 22	0.03 42	0.05 46	0.24 124	0.00 1	0.16 28	0.06 53	0.01 41	1.29 25	1.05 42	0.06 12	0.04 20	0.06 12	0.05 11	0.40 50	0.86 27	0.00 1	0.04 33	0.04 43	0.01 15	0.05 11	0.00 1

CroCo-Stereo	0.21 17	0.09 46	0.03 22	0.05 62	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.04 56	0.05 46	0.00 1	0.00 1	0.09 10	0.07 54	0.00 1	1.51 36	1.11 46	0.17 50	0.08 36	0.76 67	0.05 11	0.40 50	0.85 26	0.00 1	0.04 33	0.04 43	0.01 15	0.08 17	0.00 1
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
RAFT	0.28 30	0.04 13	0.31 77	0.02 25	0.00 1	0.12 132	0.12 141	0.93 139	0.01 4	0.69 161	0.00 1	0.18 31	0.00 1	0.01 41	2.07 56	1.23 58	0.23 64	0.00 1	0.06 12	0.21 55	0.15 14	0.60 19	0.00 1	0.06 44	0.03 36	0.01 15	0.34 61	0.00 1

LACA1	0.11 5	0.05 19	0.21 51	0.03 40	0.16 84	0.00 1	0.01 22	0.01 5	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.05 36	0.01 41	0.84 9	0.64 17	0.05 8	0.01 8	0.22 31	0.03 4	0.15 14	0.06 3	0.00 1	0.05 36	0.02 22	0.01 15	0.15 31	0.01 42

DispViT+	0.11 5	0.06 27	0.31 77	0.04 51	0.13 75	0.00 1	0.02 45	0.02 24	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.05 36	0.00 1	0.88 11	0.52 7	0.02 4	0.05 26	0.05 9	0.03 4	0.06 2	0.30 11	0.00 1	0.05 36	0.00 1	0.04 55	0.08 17	0.01 42

BridgeDepth	0.07 2	0.05 19	0.02 15	0.03 40	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.11 16	0.00 1	0.00 1	0.56 3	0.45 5	0.04 7	0.01 8	0.16 23	0.03 4	0.23 29	0.05 2	0.00 1	0.01 10	0.01 11	0.01 15	0.15 31	0.01 42
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.48 63	0.06 27	0.33 84	0.12 94	0.16 84	0.17 171	0.02 45	0.07 69	0.04 37	1.13 189	0.00 1	0.23 64	0.08 59	0.01 41	1.98 52	1.62 103	0.11 26	0.19 76	1.38 100	0.29 75	0.76 75	3.35 115	0.02 63	0.10 63	0.06 59	0.03 46	0.74 77	0.01 42

MLG-Stereo_test2	0.35 48	0.14 63	0.04 26	0.01 7	0.06 47	0.18 176	0.02 45	0.02 24	0.03 26	0.00 1	0.63 175	0.18 31	0.01 5	0.00 1	1.83 48	1.31 71	0.06 12	0.20 78	1.35 99	0.38 94	0.41 54	2.30 71	0.16 153	0.05 36	0.06 59	0.01 15	0.09 19	0.01 42

LG-G_1	0.51 69	0.28 96	0.33 84	0.18 99	0.22 114	0.16 160	0.02 45	0.05 63	0.07 64	0.01 79	0.58 167	0.20 49	0.24 125	0.03 83	2.30 72	1.80 120	0.27 74	0.37 113	0.82 70	0.47 112	0.91 88	3.77 130	0.01 34	0.12 74	0.11 82	0.03 46	0.34 61	0.01 42

LG-G	0.51 69	0.28 96	0.33 84	0.18 99	0.22 114	0.16 160	0.02 45	0.05 63	0.07 64	0.01 79	0.58 167	0.20 49	0.24 125	0.03 83	2.30 72	1.80 120	0.27 74	0.37 113	0.82 70	0.47 112	0.91 88	3.77 130	0.01 34	0.12 74	0.11 82	0.03 46	0.34 61	0.01 42

LGtest1	0.53 74	0.07 37	0.34 91	0.03 40	0.14 77	0.16 160	0.03 62	0.08 73	0.14 101	0.04 91	0.84 183	0.21 59	0.15 93	0.00 1	2.36 77	2.07 154	0.21 58	0.46 147	0.87 75	0.41 100	0.76 75	4.21 147	0.05 89	0.12 74	0.12 85	0.04 55	0.27 53	0.01 42

AIO_rvc	0.61 83	0.30 103	0.36 106	0.03 40	0.02 20	0.14 144	0.30 183	0.02 24	0.05 46	0.00 1	0.00 1	0.19 41	0.09 65	0.06 117	3.14 103	2.93 194	0.18 51	0.51 154	2.38 129	0.52 129	0.69 71	3.61 124	0.46 235	0.02 18	0.13 87	0.04 55	0.20 40	0.01 42

HUF	0.83 107	0.15 66	0.62 155	0.03 40	0.12 71	0.16 160	0.17 158	0.32 104	0.05 46	0.00 1	0.00 1	0.22 60	0.26 129	0.00 1	4.05 146	4.06 255	0.48 110	0.57 165	3.07 164	0.65 165	1.72 142	3.80 133	0.38 218	0.88 237	0.14 94	0.04 55	0.38 65	0.01 42

AIO_test	0.66 88	0.53 151	0.44 127	0.04 51	0.02 20	0.14 144	0.42 198	0.12 82	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.20 49	0.10 73	0.03 83	3.07 99	3.04 199	0.25 69	0.32 107	1.33 97	0.44 106	1.28 107	3.68 126	0.44 231	0.02 18	0.18 101	0.43 129	1.11 87	0.01 42

Occ-G	0.48 63	0.11 51	0.24 63	0.04 51	0.11 68	0.16 160	0.04 78	0.04 56	0.02 15	0.00 1	0.25 139	0.15 26	0.02 14	0.00 1	3.08 101	1.56 97	0.11 26	0.34 110	1.04 81	0.48 118	0.85 86	3.04 101	0.23 177	0.07 49	0.04 43	0.02 38	0.83 80	0.01 42

anonymousdsp	0.56 77	0.10 49	0.36 106	0.24 120	0.07 55	0.09 121	0.01 22	0.04 56	0.05 46	0.00 1	2.27 222	0.22 60	0.20 112	0.00 1	2.28 68	1.41 83	0.28 77	0.17 67	0.52 54	0.67 171	0.56 67	3.56 122	0.31 207	0.07 49	0.02 22	0.01 15	1.65 102	0.01 42

RAFT + AFF	0.48 63	0.05 19	0.01 9	0.22 108	0.03 29	0.04 89	0.14 149	0.03 42	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.32 78	0.03 20	0.07 123	4.66 171	0.97 36	0.56 128	0.09 39	2.34 128	0.04 9	0.69 71	1.96 56	0.02 63	0.22 115	0.15 95	0.12 88	0.24 50	0.01 42

TS12	0.29 31	0.14 63	0.21 51	0.04 51	0.20 104	0.03 79	0.06 102	0.02 24	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.11 16	0.14 87	0.00 1	2.12 59	0.94 34	0.06 12	0.09 39	0.71 62	0.05 11	0.54 65	1.34 41	0.01 34	0.11 70	0.56 148	0.09 78	0.33 57	0.02 56

TS	0.29 31	0.14 63	0.21 51	0.04 51	0.20 104	0.03 79	0.06 102	0.02 24	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.11 16	0.14 87	0.00 1	2.12 59	0.94 34	0.06 12	0.09 39	0.71 62	0.05 11	0.54 65	1.34 41	0.01 34	0.11 70	0.56 148	0.09 78	0.33 57	0.02 56

LACA3	0.13 7	0.06 27	0.20 49	0.03 40	0.07 55	0.01 22	0.07 109	0.02 24	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.03 20	0.00 1	1.15 23	0.59 14	0.01 2	0.01 8	0.37 45	0.05 11	0.20 22	0.28 9	0.00 1	0.07 49	0.05 51	0.00 1	0.15 31	0.02 56

MatchStereo	0.17 11	0.09 46	0.30 76	0.02 25	0.10 66	0.01 22	0.03 62	0.03 42	0.08 72	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.11 77	0.02 67	1.43 32	0.80 28	0.10 21	0.15 59	0.05 9	0.06 16	0.25 35	0.55 16	0.00 1	0.14 85	0.01 11	0.03 46	0.14 30	0.02 56
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DFGA-Net	0.52 72	0.32 106	0.09 37	0.23 116	0.05 40	0.01 22	0.02 45	0.55 127	0.05 46	1.27 201	0.00 1	0.20 49	0.05 36	0.03 83	1.75 44	1.26 61	0.37 93	0.09 39	1.05 82	0.07 20	0.77 77	2.14 65	0.00 1	0.21 112	0.02 22	0.00 1	3.39 158	0.02 56

RAStereo	0.29 31	0.18 74	0.05 29	0.06 65	0.11 68	0.00 1	0.02 45	0.03 42	0.04 37	0.94 178	0.00 1	0.26 70	0.02 14	0.01 41	1.70 41	1.19 56	0.09 18	0.13 50	0.30 36	0.03 4	0.80 79	1.45 46	0.00 1	0.14 85	0.05 51	0.01 15	0.20 40	0.02 56

anonymousdsp2	1.03 129	0.29 98	0.37 112	0.23 116	0.09 62	0.03 79	0.04 78	1.33 151	0.08 72	0.02 85	2.28 225	0.33 82	0.18 108	0.27 201	2.59 85	2.50 176	0.44 105	0.56 164	3.69 181	1.14 209	1.68 134	5.57 196	0.24 182	0.50 182	0.41 135	0.15 91	2.74 130	0.02 56

test_5	0.76 100	0.61 166	0.21 51	0.02 25	0.02 20	0.11 129	0.01 22	2.75 235	0.05 46	0.00 1	4.29 258	0.49 113	0.44 160	0.00 1	1.73 43	1.27 66	0.22 60	0.14 56	1.14 86	0.09 27	0.46 57	3.08 105	0.01 34	0.19 103	0.09 70	0.00 1	2.97 136	0.02 56

MMNet	0.34 43	0.21 76	0.07 31	0.05 62	0.06 47	0.00 1	0.12 141	0.03 42	0.04 37	0.22 121	0.00 1	0.36 84	0.02 14	0.05 108	2.17 63	0.69 22	0.33 85	0.15 59	0.34 43	0.07 20	0.34 47	0.60 19	0.06 97	0.10 63	0.03 36	0.05 61	2.93 134	0.02 56

delet	0.21 17	0.08 41	0.24 63	0.06 65	0.05 40	0.02 56	0.04 78	0.02 24	0.05 46	0.34 134	0.00 1	0.20 49	0.04 29	0.02 67	1.45 33	0.53 8	0.23 64	0.07 32	0.12 20	0.06 16	0.15 14	0.38 14	0.01 34	0.06 44	0.01 11	0.01 15	1.50 99	0.02 56

U	0.23 25	0.13 61	0.03 22	0.06 65	0.07 55	0.00 1	0.01 22	0.05 63	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.25 66	0.07 54	0.00 1	1.58 37	1.23 58	0.05 8	0.13 50	0.52 54	0.08 25	0.50 61	1.03 29	0.01 34	0.10 63	0.08 66	0.02 38	0.06 13	0.03 66

UniTT-Stereo	0.45 62	0.30 103	0.37 112	0.08 84	0.19 96	0.01 22	0.02 45	0.10 78	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.49 113	0.09 65	0.05 108	2.28 68	1.53 95	0.28 77	0.43 140	1.84 117	0.14 38	1.17 101	1.99 59	0.01 34	0.23 118	0.16 98	0.10 83	0.26 52	0.03 66

AASNet	0.20 14	0.45 139	0.24 63	0.09 88	0.09 62	0.00 1	0.08 116	0.05 63	0.05 46	0.26 125	0.00 1	0.18 31	0.04 29	0.01 41	1.13 19	0.68 21	0.12 32	0.04 20	0.09 16	0.16 42	0.29 40	0.77 23	0.01 34	0.07 49	0.00 1	0.02 38	0.49 69	0.03 66

HCRNet	0.49 66	0.39 129	0.36 106	0.29 142	0.12 71	0.01 22	0.06 102	0.03 42	0.01 4	1.48 215	0.00 1	0.20 49	0.05 36	0.01 41	2.61 87	0.78 26	0.42 103	0.07 32	0.32 39	0.12 33	0.37 49	2.22 68	0.02 63	0.02 18	0.02 22	0.02 38	3.33 154	0.03 66

MaDis-Stereo	0.39 53	0.23 81	0.35 99	0.07 77	0.15 80	0.02 56	0.04 78	0.08 73	0.07 64	1.22 199	0.00 1	0.23 64	0.03 20	0.02 67	1.62 38	1.29 68	0.14 38	0.29 99	1.62 107	0.12 33	0.84 85	1.37 43	0.01 34	0.18 102	0.20 108	0.16 94	0.17 38	0.04 70

TESTraft	1.00 124	0.95 213	0.32 82	0.06 65	0.17 86	0.01 22	0.03 62	1.49 158	0.07 64	0.78 167	0.00 1	0.46 108	0.64 194	0.19 174	4.75 179	2.06 152	0.26 72	0.20 78	2.78 152	0.36 92	1.26 105	4.60 168	0.07 114	0.17 98	0.11 82	1.53 182	3.70 173	0.04 70

RAFT_CTSACE	0.74 99	0.81 199	0.44 127	0.25 124	0.08 60	0.15 156	0.03 62	1.99 184	0.06 58	0.00 1	0.11 113	0.47 110	0.46 167	0.01 41	2.74 91	1.26 61	0.29 83	0.16 64	0.77 68	0.13 37	0.79 78	4.54 165	0.01 34	0.15 90	0.25 118	0.01 15	3.88 189	0.04 70

iRaftStereo_RVC	0.35 48	0.21 76	0.33 84	0.22 108	0.15 80	0.02 56	0.02 45	0.05 63	0.08 72	0.00 1	0.00 1	0.28 72	0.11 77	0.03 83	1.35 28	0.98 37	0.35 89	0.07 32	0.49 51	0.17 46	1.05 97	2.96 90	0.00 1	0.05 36	0.09 70	0.01 15	0.23 47	0.04 70

GMStereo	0.56 77	0.94 212	0.07 31	0.25 124	0.06 47	0.01 22	0.02 45	0.15 85	0.07 64	0.00 1	0.00 1	0.41 98	0.01 5	0.01 41	2.04 55	1.15 52	0.34 87	0.18 71	2.72 149	0.11 30	1.52 118	2.04 60	0.00 1	0.08 55	0.20 108	0.03 46	2.65 127	0.04 70
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo1	0.93 118	0.98 219	0.22 57	0.07 77	0.18 90	0.01 22	0.04 78	1.07 143	0.08 72	0.11 102	0.00 1	0.39 94	0.56 183	0.12 156	4.92 187	2.03 142	0.28 77	0.22 83	2.98 159	0.20 50	1.56 122	3.94 139	0.01 34	0.15 90	0.10 77	1.19 170	3.74 175	0.05 75

RAFT+CT+SA	0.77 101	0.83 201	0.24 63	0.15 96	0.05 40	0.01 22	0.02 45	2.46 213	0.09 81	0.11 102	0.00 1	0.89 165	0.40 154	0.01 41	1.42 30	1.63 105	0.18 51	0.21 82	2.39 131	0.27 71	0.93 90	4.66 171	0.01 34	0.20 108	0.13 87	0.02 38	3.33 154	0.05 75

SA-5K	0.93 118	0.98 219	0.22 57	0.07 77	0.18 90	0.01 22	0.04 78	1.07 143	0.08 72	0.11 102	0.00 1	0.39 94	0.56 183	0.12 156	4.92 187	2.03 142	0.28 77	0.22 83	2.98 159	0.20 50	1.56 122	3.94 139	0.01 34	0.15 90	0.10 77	1.19 170	3.74 175	0.05 75

UPFNet	0.52 72	0.31 105	0.76 174	0.22 108	0.28 136	0.02 56	0.05 92	0.09 77	0.08 72	0.38 140	0.00 1	0.38 91	0.03 20	0.24 191	3.16 105	1.04 41	0.34 87	0.14 56	0.59 58	0.34 87	0.44 55	1.09 31	0.01 34	0.30 137	0.05 51	0.01 15	3.54 165	0.05 75

MM-Stereo_test3	0.21 17	0.04 13	0.02 15	0.00 1	0.01 11	0.02 56	0.00 1	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.14 25	0.03 20	0.05 108	0.99 16	0.77 25	0.16 44	0.17 67	0.16 23	0.26 68	0.06 2	2.10 62	0.18 160	0.02 18	0.01 11	0.06 67	0.47 68	0.06 79

DEFOM-Stereo	0.34 43	0.19 75	0.23 61	0.01 7	0.06 47	0.12 132	0.01 22	0.03 42	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.20 49	0.03 20	0.00 1	2.15 62	1.48 91	0.10 21	0.13 50	0.33 40	0.11 30	0.45 56	0.93 28	0.00 1	0.02 18	0.07 62	0.03 46	2.36 120	0.06 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 94	0.11 51	0.32 82	0.06 65	0.20 104	0.09 121	0.02 45	0.13 84	0.23 133	0.03 88	0.04 99	0.48 111	0.15 93	0.01 41	3.26 112	2.49 174	0.31 84	0.44 143	1.92 119	0.48 118	1.70 136	4.79 177	0.16 153	0.12 74	0.09 70	0.16 94	0.90 83	0.07 81

LG-Stereo_L2	0.54 75	0.34 118	0.02 15	0.04 51	0.24 121	0.18 176	0.03 62	0.07 69	0.07 64	0.00 1	0.59 171	0.43 103	0.35 143	0.04 101	2.83 94	2.03 142	0.26 72	0.18 71	1.09 83	0.38 94	0.82 84	3.54 121	0.04 86	0.09 58	0.34 127	0.06 67	0.31 54	0.08 82

LG-Stereo_L1	0.51 69	0.26 92	0.02 15	0.04 51	0.24 121	0.15 156	0.03 62	0.07 69	0.07 64	0.00 1	0.60 172	0.37 88	0.35 143	0.03 83	2.59 85	2.00 139	0.23 64	0.18 71	1.31 96	0.40 98	0.75 73	3.23 111	0.04 86	0.09 58	0.35 129	0.04 55	0.21 44	0.08 82

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 97	0.58 161	0.33 84	0.08 84	0.18 90	0.19 180	0.04 78	0.12 82	0.18 118	0.04 91	0.51 160	0.50 117	0.41 157	0.02 67	2.44 82	2.27 165	0.33 85	0.54 160	1.14 86	0.44 106	2.08 153	4.84 178	0.09 127	0.12 74	0.10 77	0.15 91	1.37 93	0.08 82

VIP-Stereo	0.29 31	0.12 58	0.34 91	0.01 7	0.03 29	0.04 89	0.01 22	0.02 24	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.22 60	0.05 36	0.00 1	1.37 29	1.12 48	0.15 40	0.13 50	0.28 35	0.27 71	0.50 61	2.49 77	0.00 1	0.13 82	0.08 66	0.01 15	0.24 50	0.09 85

TANstereo	1.73 177	1.38 242	0.72 167	0.26 129	0.35 159	0.62 217	0.07 109	0.52 124	0.46 161	0.27 126	1.08 193	0.36 84	0.20 112	1.04 273	3.37 115	2.99 196	0.99 179	1.69 267	9.06 244	3.49 286	3.58 198	4.48 162	3.34 304	0.28 130	0.05 51	0.67 144	5.35 246	0.09 85

XX-TBD	1.73 177	1.38 242	0.72 167	0.26 129	0.35 159	0.62 217	0.07 109	0.52 124	0.46 161	0.27 126	1.08 193	0.36 84	0.20 112	1.04 273	3.37 115	2.99 196	0.99 179	1.69 267	9.06 244	3.49 286	3.58 198	4.48 162	3.34 304	0.28 130	0.05 51	0.67 144	5.35 246	0.09 85

plain	0.56 77	0.39 129	0.44 127	0.17 97	0.41 180	0.01 22	0.01 22	0.74 133	0.08 72	0.01 79	0.00 1	0.74 147	0.14 87	0.04 101	2.91 96	1.93 131	0.25 69	0.44 143	1.02 80	0.16 42	1.65 131	2.50 78	0.01 34	0.41 164	0.21 112	0.06 67	0.36 64	0.10 88

SA	1.07 134	0.91 209	0.46 142	0.21 106	0.25 130	0.01 22	0.02 45	2.68 226	0.14 101	0.14 111	0.00 1	0.59 123	0.38 152	0.34 214	3.59 122	2.03 142	0.45 106	0.51 154	3.47 177	0.32 80	1.40 110	3.72 128	0.01 34	0.38 160	0.44 138	1.60 185	4.79 233	0.10 88

GMOStereo	1.19 142	0.17 70	0.68 160	0.34 159	0.31 143	0.13 138	0.31 185	2.36 199	0.15 108	0.00 1	0.17 128	0.60 127	0.45 163	0.02 67	3.83 134	3.83 245	0.54 121	0.70 182	2.41 133	0.64 159	1.71 138	6.50 225	0.01 34	0.34 140	1.38 195	0.25 105	4.07 200	0.10 88

error version	1.19 142	0.17 70	0.68 160	0.34 159	0.31 143	0.13 138	0.31 185	2.36 199	0.15 108	0.00 1	0.17 128	0.60 127	0.45 163	0.02 67	3.83 134	3.83 245	0.54 121	0.70 182	2.41 133	0.64 159	1.71 138	6.50 225	0.01 34	0.34 140	1.38 195	0.25 105	4.07 200	0.10 88

test-v	1.19 142	0.17 70	0.68 160	0.34 159	0.31 143	0.13 138	0.31 185	2.36 199	0.15 108	0.00 1	0.17 128	0.60 127	0.45 163	0.02 67	3.83 134	3.83 245	0.54 121	0.70 182	2.41 133	0.64 159	1.71 138	6.50 225	0.01 34	0.34 140	1.38 195	0.25 105	4.07 200	0.10 88

test-2	1.19 142	0.17 70	0.68 160	0.34 159	0.31 143	0.13 138	0.31 185	2.36 199	0.15 108	0.00 1	0.17 128	0.60 127	0.45 163	0.02 67	3.83 134	3.83 245	0.54 121	0.70 182	2.41 133	0.64 159	1.71 138	6.50 225	0.01 34	0.34 140	1.38 195	0.25 105	4.07 200	0.10 88

AFF-stereo	0.88 114	0.32 106	0.50 145	0.35 166	0.20 104	0.11 129	0.37 194	0.41 112	0.11 90	1.15 192	0.00 1	0.66 141	0.07 54	0.02 67	4.33 155	1.39 82	0.40 97	0.90 211	3.49 178	0.26 68	1.61 129	2.83 87	0.02 63	0.22 115	0.49 140	0.18 96	3.16 143	0.10 88

BridgeDepth_RVC	0.16 10	0.11 51	0.26 69	0.02 25	0.12 71	0.01 22	0.05 92	0.03 42	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.07 5	0.09 65	0.02 67	1.46 34	0.84 29	0.06 12	0.04 20	0.40 48	0.07 20	0.07 6	0.20 7	0.01 34	0.05 36	0.05 51	0.06 67	0.19 39	0.11 95
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IPLG	1.33 157	0.40 132	0.76 174	0.29 142	0.28 136	0.01 22	0.09 125	2.25 196	0.31 145	0.40 143	0.28 141	0.37 88	0.74 207	0.31 212	5.67 215	1.89 127	1.26 210	0.95 218	2.86 155	0.47 112	1.18 102	6.06 212	0.06 97	0.66 209	0.63 157	3.73 227	3.86 188	0.11 95

IPLGR_C	1.02 128	0.24 86	0.77 176	0.31 148	0.36 161	0.04 89	0.35 192	0.20 88	0.47 164	0.07 96	0.12 117	1.26 181	0.09 65	0.41 232	4.52 163	1.63 105	0.81 154	0.45 145	2.10 123	0.32 80	2.41 164	4.67 172	0.07 114	0.75 220	1.04 179	0.28 110	3.80 181	0.11 95

ACRE	1.04 130	0.24 86	0.80 181	0.33 155	0.36 161	0.04 89	0.34 190	0.21 89	0.48 165	0.08 100	0.14 122	1.30 183	0.09 65	0.45 237	4.77 181	1.62 103	0.82 157	0.43 140	2.08 122	0.33 84	2.40 163	4.72 174	0.06 97	0.74 219	1.10 181	0.28 110	3.80 181	0.11 95

CIPLG	1.04 130	0.23 81	0.82 183	0.32 153	0.36 161	0.04 89	0.34 190	0.21 89	0.50 167	0.07 96	0.11 113	1.24 178	0.08 59	0.42 234	4.82 184	1.65 109	0.85 162	0.39 122	2.02 121	0.32 80	2.35 160	4.69 173	0.05 89	0.75 220	1.10 181	0.35 125	3.79 180	0.12 99

RYNet	0.61 83	0.04 13	0.00 1	0.02 25	0.04 38	0.00 1	0.01 22	0.03 42	0.04 37	0.07 96	0.00 1	0.07 5	0.12 80	0.00 1	4.57 165	0.66 20	0.12 32	0.99 223	0.37 45	0.02 2	0.25 35	0.10 4	0.05 89	0.03 30	0.08 66	7.32 271	1.40 95	0.12 99

TestStereo	0.64 87	0.64 174	0.54 151	0.22 108	0.11 68	0.01 22	0.03 62	1.87 179	0.23 133	0.30 129	0.00 1	0.37 88	0.08 59	0.01 41	1.75 44	0.93 33	0.45 106	0.23 88	2.92 156	0.12 33	1.51 117	1.70 47	0.05 89	0.11 70	0.21 112	0.46 130	2.24 118	0.13 101

ARAFT	0.80 103	0.22 79	0.31 77	0.31 148	0.12 71	0.01 22	0.02 45	0.24 97	0.09 81	1.28 202	0.00 1	0.53 121	0.04 29	0.09 137	3.18 106	1.99 137	0.51 118	0.34 110	2.69 148	0.14 38	1.96 152	2.75 83	0.02 63	0.20 108	0.80 169	0.03 46	3.53 164	0.13 101

S2M2_L	0.98 123	0.15 66	1.98 249	0.27 136	0.17 86	0.00 1	0.04 78	0.24 97	0.31 145	2.13 235	0.00 1	0.45 106	0.15 93	0.01 41	4.10 149	2.25 163	0.54 121	0.47 150	1.29 93	0.24 60	2.31 158	2.52 79	0.05 89	0.15 90	0.17 99	2.66 208	3.69 172	0.15 103
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DMCA	0.36 50	0.36 124	0.19 48	0.17 97	0.09 62	0.02 56	0.05 92	0.02 24	0.05 46	0.58 154	0.00 1	0.39 94	0.05 36	0.01 41	2.07 56	0.98 37	0.54 121	0.12 48	0.23 32	0.10 29	0.46 57	1.38 44	0.01 34	0.22 115	0.03 36	0.08 74	1.30 89	0.15 103

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 124	0.33 114	0.75 173	0.38 177	0.42 184	0.14 144	0.43 202	0.97 141	0.13 98	1.32 207	0.00 1	0.65 140	0.09 65	0.03 83	4.73 174	1.46 87	0.50 115	0.13 50	3.58 179	0.49 120	1.60 126	4.02 143	0.02 63	0.42 167	0.52 142	0.38 128	3.38 157	0.17 105

Pointernet	0.13 7	0.04 13	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 117	0.18 162	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.07 107	0.10 11	0.01 5	0.01 41	0.89 13	0.57 10	0.12 32	0.02 14	0.09 16	0.06 16	0.11 10	0.83 25	0.00 1	0.02 18	0.01 11	0.00 1	0.04 8	0.18 106

AE-Stereo	1.73 177	0.32 106	2.11 254	0.34 159	0.37 166	0.05 102	0.43 202	0.44 117	0.32 148	0.04 91	0.00 1	3.48 216	0.44 160	0.07 123	4.68 173	3.77 242	1.11 193	0.92 213	4.18 190	1.16 216	3.77 205	7.03 242	0.18 160	1.06 247	3.29 252	2.09 197	4.84 234	0.18 106

MIM_Stereo	0.83 107	0.15 66	0.44 127	0.34 159	0.24 121	0.12 132	0.08 116	2.02 185	0.08 72	0.00 1	0.24 137	0.31 77	0.10 73	0.03 83	3.34 113	2.91 193	0.24 67	0.67 178	2.62 145	0.89 192	1.44 114	3.49 118	0.06 97	0.26 124	0.20 108	0.24 104	1.72 104	0.18 106

SGD-Stereo	0.57 81	0.11 51	0.26 69	0.02 25	0.06 47	0.02 56	0.04 78	0.04 56	0.07 64	0.00 1	0.00 1	0.40 97	0.09 65	0.01 41	5.50 205	2.06 152	0.45 106	0.28 97	0.54 56	0.23 57	1.49 116	2.89 89	0.02 63	0.08 55	0.09 70	0.06 67	0.31 54	0.22 109

GANet	0.63 86	0.72 188	0.73 170	0.46 191	0.40 178	1.37 242	0.41 197	0.45 118	0.06 58	0.21 117	2.81 243	2.16 200	0.28 133	0.47 241	0.89 13	0.62 16	0.74 147	0.38 118	0.38 47	0.07 20	0.30 42	1.98 58	0.14 144	0.13 82	0.20 108	0.03 46	0.52 71	0.22 109

CASnet	0.96 122	0.54 153	0.54 151	0.24 120	0.36 161	0.05 102	0.26 181	0.52 124	0.18 118	0.06 95	0.06 104	0.70 144	0.36 147	0.01 41	4.36 158	1.50 92	0.66 140	0.40 123	2.56 141	0.34 87	3.82 206	4.34 152	0.03 74	0.35 147	1.67 211	0.11 87	1.72 104	0.23 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MGS-Stereo	0.68 91	0.97 218	0.65 158	0.25 124	0.18 90	0.01 22	0.05 92	0.07 69	0.14 101	0.00 1	0.00 1	0.30 74	0.15 93	0.03 83	5.25 198	1.01 39	0.41 100	0.26 91	1.09 83	0.44 106	1.38 109	2.76 84	0.03 74	0.27 127	0.34 127	0.25 105	1.72 104	0.24 112

NVstereo2D	0.93 118	0.48 144	0.17 45	0.24 120	0.42 184	0.41 205	0.08 116	1.64 161	0.59 177	0.87 173	1.05 191	0.42 101	0.21 116	0.08 133	5.64 210	2.38 172	0.82 157	0.59 167	1.71 111	0.24 60	1.26 105	2.48 76	0.06 97	0.47 178	1.31 189	0.29 112	1.04 85	0.24 112

S2M2_XL	0.50 68	0.13 61	0.39 116	0.04 51	0.15 80	0.00 1	0.05 92	0.25 99	0.37 150	0.00 1	0.00 1	0.32 78	0.51 176	0.00 1	2.74 91	1.75 117	0.28 77	0.46 147	0.48 50	0.20 50	1.60 126	3.03 97	0.08 120	0.16 96	0.09 70	0.09 78	0.15 31	0.25 114
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_4	0.84 111	0.11 51	0.61 154	0.30 146	0.20 104	0.08 118	0.30 183	0.10 78	0.10 86	0.03 88	0.61 173	0.79 154	0.16 100	0.18 173	3.62 123	3.39 219	0.24 67	0.43 140	1.98 120	0.30 77	1.21 103	3.26 112	0.09 127	0.21 112	0.23 116	0.33 122	3.56 166	0.25 114

CCAANet	1.01 127	0.29 98	0.26 69	0.37 171	0.17 86	0.04 89	0.08 116	1.64 161	0.13 98	3.86 291	4.62 261	0.78 153	0.13 83	0.07 123	2.51 84	1.46 87	1.20 200	1.03 227	0.88 76	0.32 80	0.52 64	2.11 63	0.50 242	0.19 103	0.17 99	0.72 149	2.99 137	0.25 114

DepthFocus	0.56 77	0.08 41	0.40 119	0.22 108	0.13 75	0.00 1	0.04 78	0.36 106	0.59 177	0.00 1	0.00 1	0.33 82	0.33 138	0.00 1	2.34 75	2.13 158	0.41 100	0.40 123	1.00 79	0.42 104	2.19 156	2.44 74	0.10 132	0.21 112	0.07 62	0.10 83	0.49 69	0.28 117

IER	0.69 93	0.46 141	0.29 74	0.30 146	0.18 90	0.01 22	0.09 125	0.42 113	0.11 90	1.07 185	0.07 107	1.62 193	0.05 36	0.20 179	3.15 104	1.25 60	0.40 97	0.16 64	0.82 70	0.44 106	0.57 68	2.22 68	0.21 169	0.34 140	0.09 70	1.03 164	2.96 135	0.28 117

MIPNet	1.76 181	0.72 188	0.87 188	0.32 153	0.55 197	0.01 22	0.08 116	1.77 171	0.38 151	2.09 233	0.92 187	0.44 104	0.76 211	0.27 201	5.64 210	2.03 142	1.52 230	0.93 215	3.87 185	1.34 226	1.41 112	6.39 223	0.07 114	1.05 246	2.65 232	7.16 267	3.90 190	0.29 119

LL-Strereo2	0.81 105	0.27 93	0.35 99	0.09 88	0.14 77	0.17 171	0.08 116	2.21 194	0.19 121	0.00 1	0.00 1	0.26 70	0.05 36	0.20 179	2.27 67	2.72 186	0.12 32	0.15 59	2.40 132	0.52 129	1.77 144	5.39 192	0.06 97	0.17 98	0.43 137	0.12 88	1.55 101	0.31 120

GLC_STEREO	0.93 118	0.48 144	0.65 158	0.25 124	0.33 155	0.03 79	0.11 139	2.37 205	0.20 122	0.16 114	0.04 99	0.38 91	0.15 93	0.02 67	3.66 124	2.05 149	0.67 141	0.25 89	2.56 141	0.42 104	2.90 174	3.06 103	0.09 127	0.19 103	0.09 70	0.10 83	3.70 173	0.31 120

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 107	0.08 41	0.36 106	0.18 99	0.21 112	0.01 22	0.06 102	1.75 169	0.21 131	0.14 111	0.15 124	0.45 106	0.16 100	0.03 83	4.05 146	1.87 124	0.36 91	0.42 135	1.67 109	0.17 46	1.76 143	4.52 164	0.02 63	0.11 70	0.38 134	2.70 209	0.33 57	0.33 122

EGLCR-Stereo	1.68 175	0.23 81	2.17 256	0.08 84	0.28 136	0.09 121	0.09 125	0.50 122	1.17 226	0.11 102	2.55 235	0.62 136	0.67 196	0.03 83	4.24 152	3.69 241	1.12 194	1.22 246	4.58 196	0.59 149	4.19 215	7.51 258	0.24 182	0.68 212	1.05 180	0.64 143	6.73 271	0.33 122

4D-IteraStereo	1.14 137	0.34 118	1.40 220	0.29 142	0.38 172	0.05 102	0.09 125	2.11 193	0.11 90	0.00 1	0.19 133	0.52 120	0.22 118	0.24 191	3.76 130	3.57 232	0.28 77	0.38 118	2.95 158	0.49 120	3.35 191	5.63 198	0.12 140	0.41 164	0.10 77	0.29 112	3.09 140	0.34 124

ADLNet	0.79 102	0.95 213	0.12 43	0.22 108	0.28 136	0.09 121	0.05 92	1.25 149	0.10 86	0.32 132	0.06 104	2.48 205	0.08 59	0.20 179	3.48 118	1.14 51	0.48 110	0.11 47	0.60 60	0.23 57	0.60 69	3.03 97	0.01 34	0.10 63	0.91 171	0.83 156	3.15 142	0.34 124

raft+_RVC	0.80 103	0.41 134	0.45 140	0.34 159	0.24 121	0.03 79	0.08 116	2.24 195	0.09 81	0.07 96	0.00 1	0.42 101	0.08 59	0.02 67	3.49 119	3.16 206	0.48 110	0.12 48	2.60 144	0.82 186	0.94 91	3.69 127	0.03 74	0.20 108	0.35 129	0.14 90	0.69 73	0.35 126

raftrobust	1.17 140	0.44 137	0.99 197	0.41 182	0.37 166	0.04 89	0.12 141	2.45 212	0.14 101	0.51 150	0.00 1	0.72 145	0.24 125	0.09 137	4.74 176	4.01 254	0.39 96	0.35 112	5.19 204	0.34 87	1.89 147	4.58 167	0.21 169	0.28 130	1.21 187	0.47 131	1.09 86	0.35 126

G2L-Stereo	0.70 94	0.35 122	0.24 63	0.37 171	0.64 206	0.02 56	0.07 109	0.17 86	0.08 72	0.51 150	0.10 111	0.28 72	0.49 172	0.45 237	3.38 117	1.05 42	0.27 74	0.20 78	1.46 102	0.28 73	1.54 119	1.85 52	0.07 114	0.12 74	0.28 124	0.78 154	3.56 166	0.38 128

YMNet	0.67 89	0.38 128	0.02 15	0.20 102	0.25 130	0.33 202	2.67 264	0.36 106	0.06 58	1.09 186	0.00 1	0.41 98	2.95 262	0.01 41	2.43 80	2.05 149	0.61 135	0.46 147	0.54 56	0.25 65	0.30 42	1.29 38	0.00 1	0.10 63	0.37 131	0.05 61	0.62 72	0.38 128

MIF-Stereo (partial)	0.58 82	0.39 129	0.42 122	0.07 77	0.22 114	0.02 56	0.03 62	0.08 73	0.11 90	0.01 79	0.01 91	0.50 117	0.12 80	0.03 83	2.35 76	1.69 114	0.25 69	0.60 169	0.91 77	0.11 30	1.40 110	2.26 70	0.01 34	0.34 140	0.12 85	0.29 112	2.91 133	0.38 128

Sa-1000	1.45 166	0.32 106	0.53 150	0.28 140	0.26 132	0.01 22	0.04 78	2.73 230	0.11 90	0.01 79	0.01 91	0.59 123	0.49 172	0.56 252	6.07 230	2.10 156	0.92 173	0.88 207	4.60 197	0.59 149	1.56 122	6.38 222	0.01 34	0.64 205	2.25 222	1.72 191	5.00 237	0.38 128

TDLM	0.20 14	0.10 49	0.21 51	0.08 84	0.23 118	0.02 56	0.04 78	0.19 87	0.04 37	0.02 85	0.10 111	0.67 142	0.05 36	0.10 143	0.43 1	0.28 1	0.35 89	0.20 78	0.02 1	0.01 1	0.12 11	1.22 35	0.05 89	0.01 10	0.00 1	0.02 38	0.41 66	0.41 132

HITNet	0.68 91	0.16 69	0.11 42	0.07 77	0.10 66	0.01 22	0.03 62	1.72 165	0.79 199	0.11 102	0.00 1	0.77 152	0.28 133	0.12 156	2.69 88	1.17 53	0.45 106	0.14 56	0.72 64	0.25 65	1.61 129	2.80 86	0.01 34	0.17 98	0.04 43	0.15 91	3.40 159	0.41 132
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
DISCO	0.90 116	0.96 217	0.36 106	0.06 65	0.36 161	0.63 219	0.54 212	0.23 92	0.32 148	1.72 221	0.58 167	0.41 98	0.29 135	0.04 101	2.98 98	1.47 90	1.02 184	0.31 105	3.32 172	0.56 143	1.01 93	3.01 94	0.13 141	0.33 139	0.13 87	0.33 122	2.81 131	0.43 134

DSFCA	0.83 107	0.44 137	0.51 149	0.29 142	0.59 203	0.05 102	0.61 216	0.23 92	0.55 173	0.49 148	0.58 167	0.48 111	0.11 77	0.04 101	2.83 94	1.42 84	0.78 150	0.72 188	1.15 88	0.65 165	1.24 104	3.01 94	0.21 169	0.53 189	0.55 146	0.83 156	3.19 145	0.46 135

HGLStereo	0.70 94	0.34 118	0.41 120	0.23 116	0.31 143	0.02 56	0.17 158	0.08 73	0.13 98	1.20 198	0.69 179	0.25 66	0.15 93	0.09 137	2.36 77	1.50 92	0.57 130	0.29 99	1.25 90	0.24 60	1.13 100	3.16 109	0.08 120	0.34 140	0.18 101	0.19 98	3.13 141	0.47 136

coex_refinement	0.87 113	1.07 227	0.62 155	0.25 124	0.72 211	0.03 79	0.20 172	0.27 100	1.03 219	0.10 101	1.11 196	0.87 162	0.18 108	0.15 164	4.26 153	1.07 45	0.59 131	0.13 50	2.44 137	0.52 129	1.02 94	1.12 32	0.23 177	0.17 98	0.67 160	0.96 161	3.20 146	0.48 137

LoS	1.97 197	0.23 81	0.39 116	0.23 116	0.18 90	0.02 56	0.09 125	15.67 322	0.89 207	3.41 277	0.87 184	0.98 168	0.83 221	0.20 179	3.66 124	3.84 249	1.36 220	0.90 211	3.25 166	0.74 177	5.14 240	4.30 151	0.24 182	0.41 164	2.64 231	0.80 155	1.36 91	0.50 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DMCA-RVC	0.82 106	0.43 136	0.50 145	0.31 148	0.59 203	0.15 156	1.13 228	0.29 102	1.52 244	1.29 204	0.34 147	0.64 137	0.14 87	0.17 170	3.74 128	1.26 61	0.80 151	0.51 154	0.97 78	0.51 126	0.87 87	1.93 54	0.26 188	0.40 163	0.13 87	0.08 74	2.70 128	0.50 138

test_for_model	1.76 181	0.61 166	0.44 127	0.26 129	0.19 96	0.02 56	0.09 125	2.40 207	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.42 227	0.22 118	0.40 225	3.21 107	3.62 233	13.36 317	0.40 123	3.28 167	0.53 132	5.75 252	4.47 157	0.29 199	0.35 147	0.25 118	0.31 115	1.84 108	0.53 140

GCAPDPT-zeroshot4090	1.76 181	0.61 166	0.44 127	0.26 129	0.19 96	0.02 56	0.09 125	2.40 207	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.42 227	0.22 118	0.40 225	3.21 107	3.62 233	13.36 317	0.40 123	3.28 167	0.53 132	5.75 252	4.47 157	0.29 199	0.35 147	0.25 118	0.31 115	1.84 108	0.53 140

testlalala	1.76 181	0.61 166	0.44 127	0.26 129	0.19 96	0.02 56	0.09 125	2.40 207	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.42 227	0.22 118	0.40 225	3.21 107	3.62 233	13.36 317	0.40 123	3.28 167	0.53 132	5.75 252	4.47 157	0.29 199	0.35 147	0.25 118	0.31 115	1.84 108	0.53 140

GCAPDPT-zeroshot	1.76 181	0.61 166	0.44 127	0.26 129	0.19 96	0.02 56	0.09 125	2.40 207	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.42 227	0.22 118	0.40 225	3.21 107	3.62 233	13.36 317	0.40 123	3.28 167	0.53 132	5.75 252	4.47 157	0.29 199	0.35 147	0.25 118	0.31 115	1.84 108	0.53 140

GCAP-Stereo	1.76 181	0.61 166	0.44 127	0.26 129	0.19 96	0.02 56	0.09 125	2.40 207	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.42 227	0.22 118	0.40 225	3.21 107	3.62 233	13.36 317	0.40 123	3.28 167	0.53 132	5.75 252	4.47 157	0.29 199	0.35 147	0.25 118	0.31 115	1.84 108	0.53 140

RALAANet	1.21 149	0.40 132	0.56 153	0.37 171	0.31 143	0.20 183	0.15 152	1.87 179	0.20 122	0.51 150	0.01 91	0.49 113	0.26 129	0.07 123	3.97 141	2.32 167	0.48 110	0.73 190	3.41 173	1.09 205	3.06 181	5.24 190	0.02 63	0.50 182	0.74 162	1.14 167	4.11 208	0.54 145

iinet-f	1.66 174	1.28 239	0.38 114	0.81 216	0.15 80	0.24 193	0.13 145	0.42 113	0.21 131	1.91 227	3.98 254	0.30 74	0.27 131	0.07 123	6.30 238	2.65 184	0.43 104	0.30 102	8.10 235	1.14 209	2.10 155	6.32 218	0.26 188	0.52 187	1.42 200	0.21 102	4.26 213	0.60 146

UNet	0.67 89	0.32 106	0.47 143	0.27 136	0.23 118	0.03 79	0.15 152	0.55 127	0.14 101	1.13 189	0.00 1	0.61 133	0.17 106	0.15 164	2.26 66	1.51 94	0.50 115	0.22 83	1.51 105	0.25 65	0.75 73	1.79 51	0.18 160	0.60 199	0.07 62	0.32 121	3.43 161	0.61 147

PDISCO_ROB	1.24 152	0.57 159	0.10 39	0.66 208	0.32 153	0.01 22	0.57 214	0.78 135	0.49 166	1.25 200	0.94 189	0.36 84	0.32 137	0.19 174	3.99 143	2.19 160	0.98 178	1.44 255	2.38 129	0.62 154	2.92 175	4.93 182	0.18 160	0.64 205	1.52 205	0.53 137	3.95 197	0.62 148

MyStereo04	2.45 212	0.72 188	1.28 212	0.73 213	0.84 221	0.04 89	0.16 154	2.58 220	0.98 211	3.09 260	0.72 180	1.71 196	0.16 100	0.07 123	5.25 198	3.37 217	0.81 154	1.04 228	10.31 263	2.51 270	5.56 249	5.11 186	1.16 281	0.94 242	3.03 243	8.41 277	4.87 235	0.64 149

LMCR-Stereo	1.14 137	0.56 155	0.72 167	0.31 148	0.31 143	0.14 144	0.06 102	1.38 153	0.28 142	0.33 133	0.12 117	0.86 160	0.20 112	0.26 197	3.99 143	2.00 139	1.20 200	0.37 113	6.02 211	1.76 242	2.41 164	3.82 134	0.07 114	0.55 195	0.52 142	0.51 136	1.50 99	0.67 150

iResNetv2_ROB	1.40 163	0.83 201	0.41 120	1.30 234	0.37 166	0.05 102	0.14 149	3.17 255	0.20 122	1.97 230	0.28 141	2.49 206	0.40 154	0.06 117	3.78 131	1.57 98	1.08 192	0.22 83	6.10 213	0.67 171	3.61 200	2.04 60	0.26 188	0.83 233	0.62 156	0.54 138	4.07 200	0.71 151

IPLGR	2.02 199	0.67 179	0.81 182	0.38 177	0.47 191	0.01 22	0.08 116	1.39 154	0.28 142	2.32 238	2.30 228	0.46 108	0.79 215	0.20 179	6.88 247	1.99 137	1.44 224	1.35 252	5.56 207	1.85 245	2.94 176	6.20 216	0.06 97	1.13 250	3.39 255	6.80 263	3.93 193	0.75 152

CREStereo++_RVC	1.20 146	0.23 81	1.65 234	0.28 140	0.43 186	0.01 22	0.17 158	2.02 185	0.26 140	0.61 157	0.08 109	0.50 117	0.15 93	0.05 108	3.91 139	2.85 192	0.95 175	0.50 153	2.77 151	0.31 78	3.04 180	3.84 136	0.13 141	0.14 85	1.10 181	1.31 177	4.38 220	0.77 153
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
DLCB_ROB	1.13 136	0.77 192	0.73 170	0.44 188	0.51 193	0.22 188	0.42 198	0.49 121	0.28 142	0.84 170	0.50 157	1.31 184	0.85 223	0.11 148	2.70 89	1.54 96	1.12 194	0.27 95	0.82 70	0.22 56	1.70 136	3.50 119	0.48 241	0.44 176	4.83 273	2.48 206	2.14 115	0.79 154

AANet_RVC	0.29 31	0.05 19	0.28 73	0.06 65	0.21 112	0.00 1	0.24 178	0.03 42	0.17 114	0.34 134	0.01 91	0.08 7	0.04 29	0.01 41	2.17 63	0.58 11	0.16 44	0.07 32	0.44 49	0.20 50	0.13 12	0.33 13	0.03 74	0.07 49	0.02 22	0.06 67	1.15 88	0.86 155

test-3	1.89 191	1.05 224	1.54 228	0.41 182	0.38 172	0.14 144	0.19 167	2.73 230	0.17 114	0.35 138	0.42 154	4.22 223	0.35 143	0.03 83	5.92 223	3.44 225	0.64 138	0.66 174	9.08 247	0.54 141	3.27 187	8.02 274	0.08 120	0.82 231	0.74 162	1.01 162	3.94 195	0.87 156

test_1	1.89 191	1.07 227	1.54 228	0.41 182	0.38 172	0.14 144	0.19 167	2.73 230	0.17 114	0.31 131	0.40 152	4.23 225	0.35 143	0.03 83	5.96 226	3.44 225	0.64 138	0.65 172	9.10 248	0.53 132	3.29 188	8.03 275	0.08 120	0.82 231	0.74 162	1.01 162	3.94 195	0.89 157

CREStereo	1.20 146	0.33 114	0.95 196	0.24 120	0.19 96	0.01 22	0.06 102	2.65 224	0.54 169	0.64 159	1.05 191	0.72 145	0.59 188	0.07 123	3.92 140	3.45 227	0.86 167	0.42 135	2.19 125	0.72 175	3.10 182	3.56 122	0.10 132	0.29 133	1.20 186	1.09 166	2.54 124	0.90 158
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
APVNet	1.38 161	1.06 225	0.27 72	0.33 155	0.37 166	0.28 200	0.50 208	0.39 110	0.42 158	0.93 176	0.42 154	0.85 158	0.19 111	0.15 164	4.81 182	3.10 205	1.87 242	0.94 216	4.74 200	0.89 192	2.23 157	5.90 203	0.05 89	1.23 253	0.19 105	0.48 132	3.80 181	0.91 159

DeepPruner_ROB	1.92 194	0.41 134	0.92 191	0.51 199	0.67 207	0.53 213	2.45 259	1.72 165	0.84 204	1.37 212	2.27 222	0.75 149	0.55 181	0.12 156	8.56 266	2.33 168	1.28 211	1.20 243	2.67 147	0.58 146	6.00 261	4.19 146	0.75 269	0.44 176	0.66 159	6.01 256	3.18 144	0.91 159

trnet	1.17 140	0.32 106	0.93 194	0.22 108	0.19 96	0.01 22	0.08 116	2.54 216	0.38 151	0.63 158	0.99 190	0.76 150	0.58 187	0.06 117	3.83 134	3.16 206	0.91 170	0.55 162	2.21 127	0.76 181	2.97 177	3.47 117	0.06 97	0.29 133	1.28 188	1.05 165	2.55 125	0.92 161

FSD		0.70 184	0.22 57	0.07 77	0.29 140	0.01 22	0.04 78	0.32 104	0.25 138	0.54 153	0.13 120			0.04 101	2.39 79	2.70 185			1.46 102	0.76 181				0.19 103	0.56 148	0.31 115	0.69 73	0.93 162

LoS_RVC	1.27 153	1.54 246	0.85 185	0.06 65	0.55 197	0.01 22	0.13 145	0.23 92	0.73 191	1.70 219	0.22 135	0.64 137	0.69 200	0.11 148	3.79 132	3.07 200	0.75 148	1.99 280	3.69 181	0.64 159	4.98 235	4.94 183	0.22 175	0.10 63	0.37 131	0.50 134	0.82 78	0.93 162

tt_ll	1.27 153	1.54 246	0.85 185	0.06 65	0.55 197	0.01 22	0.13 145	0.23 92	0.73 191	1.70 219	0.22 135	0.64 137	0.69 200	0.11 148	3.79 132	3.07 200	0.75 148	1.99 280	3.69 181	0.64 159	4.98 235	4.94 183	0.22 175	0.10 63	0.37 131	0.50 134	0.82 78	0.93 162

test_3	1.92 194	1.16 235	1.42 221	0.44 188	0.39 177	0.14 144	0.20 172	2.79 237	0.17 114	0.38 140	0.41 153	4.32 226	0.36 147	0.03 83	6.25 234	3.34 215	0.68 142	0.67 178	9.18 249	0.53 132	3.20 184	7.85 269	0.06 97	0.80 229	0.95 174	1.27 175	3.85 187	0.94 165

raft_robust	1.38 161	0.73 191	0.63 157	0.27 136	0.23 118	0.01 22	0.05 92	3.04 248	0.24 136	1.16 193	0.02 97	0.61 133	0.67 196	0.07 123	3.67 126	2.22 162	0.80 151	0.66 174	5.14 203	0.33 84	3.43 195	6.40 224	0.01 34	0.37 158	1.19 185	1.48 180	2.86 132	0.96 166

rafts_anoy	0.92 117	0.33 114	0.86 187	0.37 171	0.24 121	0.05 102	0.07 109	2.48 215	0.14 101	0.01 79	0.00 1	0.20 49	0.04 29	0.02 67	3.97 141	3.08 202	0.56 128	0.40 123	2.20 126	0.34 87	1.65 131	3.86 138	0.02 63	0.27 127	0.99 177	0.73 152	0.87 81	0.98 167

HSM	1.20 146	0.35 122	1.10 208	0.59 204	0.56 201	0.05 102	0.09 125	2.87 242	0.31 145	0.13 109	0.53 161	0.76 150	0.13 83	0.05 108	5.24 197	1.26 61	0.85 162	0.30 102	3.45 176	0.50 124	2.38 162	3.35 115	0.10 132	0.55 195	0.74 162	0.86 159	4.16 209	1.08 168

UDGNet	2.73 220	1.17 236	0.42 122	10.90 302	5.53 294	8.65 297	3.60 279	1.70 164	0.27 141	0.22 121	0.12 117	0.80 155	0.12 80	9.72 322	4.00 145	1.35 76	0.73 146	0.54 160	3.02 163	0.60 151	2.78 169	6.16 215	3.41 306	0.29 133	1.70 212	1.69 190	3.06 139	1.10 169

CVANet_RVC	0.42 58	0.29 98	0.82 183	0.60 205	0.31 143	0.18 176	0.03 62	1.58 160	0.25 138	0.12 108	0.28 141	0.84 156	0.05 36	0.11 148	0.69 4	0.46 6	0.36 91	0.25 89	0.08 15	0.08 25	0.20 22	1.95 55	0.02 63	0.05 36	0.06 59	0.03 46	0.70 75	1.10 169

sCroCo_RVC	1.89 191	0.25 91	0.34 91	0.06 65	0.20 104	0.16 160	0.04 78	0.81 136	1.73 257	1.94 229	0.44 156	1.12 171	0.88 228	0.12 156	4.48 161	5.29 282	2.26 252	1.77 270	5.32 206	2.13 259	5.92 259	7.47 255	0.10 132	0.37 158	0.60 153	1.61 186	4.41 222	1.14 171

iResNet_ROB	1.22 151	0.71 186	0.44 127	0.45 190	0.34 157	0.04 89	0.16 154	3.05 249	0.12 97	1.32 207	0.00 1	0.93 166	0.34 141	0.05 108	4.57 165	1.86 123	0.81 154	0.48 151	6.00 210	0.34 87	1.95 150	1.30 39	0.31 207	0.91 239	0.33 126	0.95 160	3.93 193	1.14 171

RALCasStereoNet	1.00 124	0.37 127	1.07 205	0.37 171	0.32 153	0.06 115	0.20 172	2.08 191	0.15 108	1.01 181	0.04 99	0.61 133	0.16 100	0.03 83	3.74 128	3.43 223	0.41 100	0.26 91	1.40 101	0.75 179	1.44 114	4.55 166	0.03 74	0.26 124	0.78 166	1.36 178	0.91 84	1.22 173

RASNet	0.86 112	0.32 106	0.77 176	0.46 191	0.31 143	0.18 176	0.10 137	0.95 140	0.14 101	1.11 187	0.09 110	0.53 121	0.44 160	0.35 219	1.76 46	1.87 124	0.59 131	0.22 83	1.13 85	0.07 20	1.42 113	3.94 139	0.17 158	0.53 189	0.46 139	0.37 127	3.64 171	1.29 174

psm_up	1.28 155	0.67 179	1.09 207	0.41 182	0.89 222	0.04 89	0.31 185	2.38 206	1.16 225	0.77 164	0.00 1	1.36 185	0.10 73	0.44 235	4.59 168	1.35 76	0.83 159	0.45 145	4.14 189	0.47 112	1.60 126	2.76 84	0.01 34	0.73 217	1.16 184	1.54 183	3.84 184	1.40 175

castereo	1.45 166	0.34 118	1.03 202	0.07 77	0.29 140	0.21 187	0.09 125	0.37 108	0.51 168	0.13 109	0.18 132	1.13 172	0.49 172	0.07 123	4.85 186	3.77 242	1.05 188	0.65 172	4.71 199	0.63 157	5.11 239	6.83 238	0.14 144	0.24 119	1.55 207	1.98 196	1.31 90	1.43 176

DeepPrunerF	2.93 227	1.75 254	0.35 99	3.49 270	9.49 310	1.73 252	4.02 281	0.70 132	3.19 277	0.69 161	1.51 207	0.60 127	0.34 141	0.14 163	7.97 260	3.53 230	1.21 203	0.76 194	4.64 198	0.73 176	2.31 158	4.11 145	0.65 259	0.58 197	15.77 318	3.70 226	3.75 177	1.43 176

CFNet	0.72 98	0.50 149	0.71 166	0.48 194	0.45 188	0.06 115	0.27 182	0.58 129	0.09 81	0.65 160	0.04 99	0.84 156	0.10 73	0.05 108	2.80 93	0.75 24	0.60 134	0.09 39	0.84 74	0.41 100	1.10 99	1.22 35	0.03 74	0.13 82	0.58 151	1.14 167	3.44 162	1.47 178

BEATNet_4x	1.65 173	0.58 161	0.35 99	0.20 102	0.38 172	0.15 156	0.46 205	1.78 172	1.70 256	0.40 143	0.50 157	1.13 172	0.62 193	0.65 255	6.09 231	3.02 198	2.14 249	1.81 271	1.48 104	0.79 184	5.22 241	7.76 265	0.08 120	1.07 248	0.32 125	0.48 132	3.92 192	1.49 179

zero-FE	4.46 261	2.02 258	0.20 49	18.26 310	2.74 275	20.82 316	6.55 295	1.82 174	0.71 189	1.31 205	3.02 244	10.50 274	3.67 269	0.45 237	4.35 157	3.50 228	1.30 214	1.59 261	13.37 278	1.37 228	5.58 250	7.41 252	0.31 207	0.54 193	0.79 168	2.41 203	4.46 224	1.50 180

DN-CSS_ROB	1.68 175	0.57 159	1.42 221	0.83 217	0.73 212	0.05 102	0.22 177	2.83 240	0.40 156	1.50 216	3.57 251	1.02 169	0.43 159	0.09 137	4.11 150	1.61 100	1.34 217	0.84 202	8.83 241	0.39 97	4.42 225	3.67 125	0.09 127	1.02 244	0.13 87	0.55 139	3.24 149	1.52 181

MLCV	2.73 220	0.66 178	0.90 190	2.64 262	1.41 246	1.10 235	1.01 225	3.58 268	0.61 179	3.69 283	4.23 257	5.51 244	3.78 270	0.11 148	5.65 212	2.01 141	1.68 234	0.87 205	10.28 262	1.26 218	3.32 190	5.13 188	0.34 212	2.60 279	2.68 236	3.08 212	4.10 207	1.55 182

FCDSN-DC	1.87 189	0.93 211	2.12 255	1.84 248	1.62 250	1.35 241	1.17 229	0.74 133	0.46 161	1.19 197	0.30 144	2.02 199	0.48 170	0.28 206	5.91 222	2.18 159	2.34 254	2.10 285	1.30 94	0.47 112	2.99 178	5.42 193	0.57 247	3.93 292	2.22 221	3.45 217	1.45 97	1.56 183
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EKT-Stereo	3.12 232	0.79 195	2.25 258	0.51 199	0.38 172	0.57 216	1.87 250	3.36 260	1.32 234	2.03 231	5.99 275	1.48 187	0.75 210	0.44 235	7.79 257	6.14 294	1.47 227	3.22 300	8.95 243	2.82 280	6.93 282	8.34 287	0.17 158	0.49 180	4.41 266	4.95 242	5.40 249	1.57 184

ICVP	1.55 169	0.24 86	1.65 234	0.43 186	0.45 188	0.50 210	0.38 196	1.26 150	0.64 183	1.77 223	1.20 198	0.88 163	1.63 245	0.25 196	4.46 160	2.81 191	1.49 228	1.01 225	2.50 139	1.15 213	2.70 167	5.75 200	0.14 144	0.63 202	0.72 161	2.31 201	3.35 156	1.59 185
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-ADL	3.55 246	0.87 204	1.70 238	1.71 244	2.00 263	1.21 237	0.69 217	2.55 218	1.91 261	4.36 300	7.71 295	4.22 223	7.85 283	0.10 143	7.75 256	5.27 280	2.09 248	0.89 209	11.92 274	2.07 254	4.52 226	6.13 214	0.70 264	0.67 211	2.07 219	4.52 239	8.78 289	1.62 186

CFNet_pseudo	1.04 130	0.55 154	0.68 160	0.46 191	0.53 194	0.05 102	0.02 45	0.61 131	0.10 86	0.91 175	0.11 113	0.88 163	0.56 183	0.52 250	5.81 220	1.84 122	0.55 127	0.37 113	2.85 154	0.41 100	1.09 98	3.10 107	0.59 252	0.29 133	0.61 154	0.63 142	2.23 117	1.75 187

PS-NSSS	1.79 188	3.17 285	0.42 122	3.20 266	0.92 226	2.08 256	1.19 231	0.39 110	0.16 113	0.38 140	0.00 1	11.59 278	1.18 237	0.50 247	5.15 194	0.89 31	0.71 145	0.28 97	4.31 193	0.17 46	0.97 92	0.64 22	2.37 294	0.19 103	1.58 210	0.76 153	3.28 151	1.77 188

PWCDC_ROB	3.09 230	0.52 150	0.24 63	0.38 177	0.92 226	0.25 195	0.37 194	1.16 146	8.67 308	0.14 111	2.36 230	0.85 158	32.24 327	0.72 261	6.25 234	3.40 221	2.00 244	0.94 216	2.65 146	1.03 204	3.63 201	9.35 303	0.27 194	0.68 212	0.55 146	0.69 146	1.44 96	1.79 189

castereo++	1.41 164	0.49 147	0.42 122	0.06 65	0.24 121	0.24 193	0.12 141	0.43 115	0.43 159	0.20 116	0.16 126	1.25 179	0.42 158	0.06 117	4.22 151	3.67 238	1.03 185	0.55 162	2.93 157	0.66 169	4.66 231	6.57 230	0.31 207	0.25 122	1.42 200	1.63 187	3.77 179	1.84 190

Anonymous3	3.42 239	0.60 164	0.93 194	0.09 88	1.35 239	0.50 210	0.03 62	3.46 264	1.28 232	1.11 187	0.80 182	10.89 276	1.36 242	0.45 237	8.96 269	6.97 313	3.85 273	3.08 298	11.46 270	2.32 266	7.35 285	12.18 324	0.38 218	0.51 185	1.75 213	3.57 219	5.30 244	1.85 191

DDF-Stereo	3.26 236	2.02 258	0.23 61	11.87 304	0.54 196	14.65 308	0.80 221	1.81 173	0.62 180	1.13 189	1.57 209	9.30 269	3.23 263	0.39 223	4.06 148	3.79 244	1.23 209	0.88 207	7.24 223	1.02 203	4.54 227	6.58 231	0.29 199	0.54 193	0.78 166	2.46 204	4.48 226	1.87 192

CAS	0.89 115	0.22 79	0.39 116	0.21 106	0.24 121	0.03 79	0.36 193	0.23 92	0.62 180	1.28 202	0.16 126	0.38 91	0.84 222	0.12 156	3.10 102	1.87 124	0.94 174	0.75 193	1.30 94	0.58 146	2.82 173	3.00 93	0.03 74	0.12 74	0.13 87	0.72 149	1.80 107	1.89 193

dd	1.06 133	0.48 144	0.31 77	1.86 250	0.06 47	0.26 197	0.16 154	0.47 120	0.06 58	0.11 102	0.01 91	2.18 201	0.07 54	0.20 179	4.43 159	1.13 50	1.19 199	0.38 118	6.03 212	0.38 94	0.67 70	1.85 52	0.14 144	0.32 138	0.63 157	0.09 78	3.27 150	1.90 194

gcap-zeroshot	3.56 248	0.56 155	4.08 282	1.72 245	0.53 194	1.55 246	1.78 248	3.23 258	0.64 183	2.75 246	6.71 283	6.50 257	0.68 199	0.48 243	6.48 241	6.49 302	1.21 203	1.11 236	16.59 285	2.54 271	5.24 242	8.27 282	1.30 284	0.79 227	3.27 251	5.01 244	4.56 228	1.94 195

RP	1.55 169	1.14 233	2.48 265	0.89 218	1.23 233	0.43 206	2.08 255	1.86 178	1.63 251	0.29 128	2.10 218	2.43 204	0.13 83	0.49 246	5.11 193	1.26 61	0.83 159	0.05 26	1.74 114	0.49 120	1.04 96	4.92 180	0.16 153	0.76 222	0.49 140	1.14 167	4.64 231	1.98 196

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 149	0.81 199	0.50 145	0.22 108	0.48 192	0.03 79	1.73 246	1.18 147	2.43 269	2.04 232	0.11 113	0.74 147	0.09 65	0.55 251	6.88 247	1.12 48	0.38 94	0.30 102	1.67 109	0.28 73	0.80 79	1.75 50	0.15 149	0.25 122	0.13 87	3.23 214	2.70 128	2.04 197
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CFNet_RVC	1.14 137	0.65 175	0.92 191	0.35 166	0.40 178	0.14 144	0.13 145	0.11 81	0.18 118	0.86 172	1.15 197	0.67 142	0.17 106	0.08 133	6.26 236	1.31 71	0.70 143	0.40 123	1.62 107	0.29 75	1.93 149	3.03 97	0.06 97	0.43 173	0.95 174	1.90 194	3.91 191	2.07 198

DDUNet	13.01 307	20.50 323	4.63 285	37.04 325	24.81 324	34.87 327	32.65 325	1.85 175	1.66 254	1.47 214	3.83 253	13.22 283	4.08 273	83.62 337	6.26 236	2.41 173	8.99 308	3.82 303	18.78 290	4.54 294	7.88 292	7.25 245	16.92 327	0.99 243	1.50 203	0.70 147	4.90 236	2.09 199

UDG	13.28 310	21.47 324	5.08 291	37.13 326	29.51 327	32.00 323	40.03 329	2.62 223	1.78 258	2.40 239	5.74 273	12.64 280	4.23 274	74.90 334	7.47 253	2.61 183	9.44 309	3.24 301	19.57 296	5.01 299	8.74 303	7.28 246	12.84 324	1.84 268	1.35 193	2.91 211	4.53 227	2.12 200

CES	1.32 156	0.24 86	0.36 106	0.14 95	0.22 114	0.05 102	0.19 167	5.29 294	0.76 195	0.42 145	0.61 173	0.86 160	0.85 223	0.26 197	4.28 154	3.41 222	1.21 203	1.06 231	1.85 118	1.16 216	4.19 215	3.75 129	0.15 149	0.12 74	0.23 116	0.34 124	1.47 98	2.15 201

GES	1.73 177	0.33 114	0.48 144	0.58 203	0.43 186	0.28 200	0.51 209	2.03 189	0.90 208	1.18 196	0.55 164	0.49 113	0.23 124	0.02 67	8.51 265	2.72 186	1.06 190	0.76 194	9.71 255	1.71 239	3.36 192	4.34 152	0.23 177	0.83 233	0.42 136	0.35 125	2.56 126	2.21 202

AACVNet	1.07 134	0.61 166	0.44 127	0.65 207	0.80 216	0.12 132	0.17 158	0.37 108	0.20 122	0.17 115	0.14 122	0.60 127	0.24 125	0.26 197	4.81 182	2.04 148	0.61 135	0.40 123	1.72 113	0.41 100	1.80 145	3.08 105	0.40 220	0.20 108	0.52 142	1.51 181	4.20 211	2.32 203

sAnonymous2	1.64 171	0.27 93	0.18 46	0.11 91	0.20 104	0.49 208	0.05 92	1.85 175	0.98 211	0.21 117	0.39 149	1.21 174	0.85 223	0.08 133	4.74 176	3.93 251	1.35 218	1.22 246	7.85 229	0.83 189	4.15 213	5.99 206	0.03 74	0.42 167	0.15 95	2.19 199	2.36 120	2.37 204

CroCo_RVC	1.64 171	0.27 93	0.18 46	0.11 91	0.20 104	0.49 208	0.05 92	1.85 175	0.98 211	0.21 117	0.39 149	1.21 174	0.85 223	0.08 133	4.74 176	3.93 251	1.35 218	1.22 246	7.85 229	0.83 189	4.15 213	5.99 206	0.03 74	0.42 167	0.15 95	2.19 199	2.36 120	2.37 204

AF-Net	1.33 157	0.56 155	1.00 198	0.36 169	0.81 218	1.01 231	2.56 261	2.36 199	1.15 223	0.48 146	0.65 176	3.84 218	0.16 100	0.30 209	3.50 120	1.17 53	0.52 119	0.02 14	1.74 114	0.53 132	0.81 81	4.34 152	0.06 97	0.14 85	0.93 172	0.61 140	3.84 184	2.40 206

Nwc_Net	1.33 157	0.56 155	1.00 198	0.36 169	0.81 218	1.01 231	2.56 261	2.36 199	1.15 223	0.48 146	0.65 176	3.84 218	0.16 100	0.30 209	3.50 120	1.17 53	0.52 119	0.02 14	1.74 114	0.53 132	0.81 81	4.34 152	0.06 97	0.14 85	0.93 172	0.61 140	3.84 184	2.40 206

SACVNet	1.77 187	0.88 205	1.11 209	0.67 209	1.41 246	0.84 224	0.94 222	2.65 224	0.54 169	1.31 205	0.02 97	0.95 167	0.40 154	0.39 223	6.01 229	2.36 170	1.71 236	0.42 135	4.84 201	0.82 186	3.03 179	6.05 211	0.11 136	0.73 217	1.33 192	1.66 189	4.02 198	2.55 208

FADNet-RVC-Resample	1.87 189	0.69 181	1.01 200	0.50 198	0.67 207	0.19 180	1.39 240	1.43 155	0.87 206	0.94 178	0.92 187	5.52 245	0.52 178	1.00 270	7.45 252	1.91 130	1.44 224	1.98 279	3.91 186	1.13 208	1.92 148	4.61 170	0.23 177	1.54 262	0.58 151	3.08 212	2.12 114	3.05 209

MSMDNet	2.61 215	0.70 184	1.72 240	0.38 177	0.62 205	0.23 189	0.18 162	3.09 251	0.67 186	1.02 182	2.22 221	1.22 177	2.43 254	0.35 219	5.26 200	6.79 309	1.36 220	0.58 166	10.46 265	3.11 282	6.34 269	7.92 270	0.41 224	0.76 222	2.48 227	3.98 232	3.04 138	3.06 210

FADNet-RVC	2.02 199	0.32 106	0.74 172	0.33 155	1.23 233	0.05 102	3.02 271	0.60 130	0.24 136	1.02 182	0.31 145	6.30 253	0.33 138	0.34 214	10.06 279	2.10 156	0.84 161	0.81 200	6.91 220	1.97 248	2.36 161	3.78 132	0.20 168	0.61 200	1.94 218	1.65 188	3.28 151	3.13 211

DLNR_Zeroshot_test	23.08 325	78.93 361	7.15 308	99.97 361	0.34 157	0.16 160	98.90 361	3.23 258	0.54 169	3.12 261	2.31 229	6.01 250	0.92 231	21.35 327	96.48 361	100.00 365	25.46 337	22.19 348	22.79 305	2.43 268	9.32 308	9.14 299	0.06 97	0.65 208	2.36 226	3.89 231	2.16 116	3.20 212

iResNet	4.46 261	0.88 205	0.92 191	2.61 261	2.85 276	4.95 279	1.38 237	4.97 288	1.33 235	3.66 282	3.45 249	12.37 279	16.29 305	0.06 117	9.09 271	3.33 214	2.53 260	1.85 274	16.79 287	2.68 276	4.65 230	4.29 150	0.25 186	4.69 301	1.88 217	4.19 233	5.32 245	3.22 213

UCFNet_RVC	1.41 164	2.75 276	0.68 160	0.60 205	0.80 216	0.26 197	0.16 154	0.28 101	0.23 133	0.93 176	0.37 148	2.60 207	1.05 235	0.07 123	6.13 232	1.33 74	0.70 143	0.52 157	2.48 138	0.62 154	1.87 146	3.20 110	1.04 276	0.35 147	1.83 215	1.96 195	2.11 113	3.29 214

PMTNet	1.51 168	0.60 164	1.30 215	0.27 136	0.26 132	0.02 56	0.18 162	0.51 123	0.56 174	0.71 163	0.33 146	0.59 123	0.48 170	0.09 137	6.84 245	3.43 223	0.91 170	0.38 118	6.13 215	0.44 106	4.00 211	3.52 120	0.13 141	0.15 90	3.04 244	1.29 176	1.36 91	3.30 215

FINET	2.25 205	0.61 166	1.06 204	0.48 194	0.55 197	0.75 223	0.98 224	1.18 147	1.87 259	0.30 129	3.46 250	1.25 179	2.35 252	0.80 263	14.13 306	2.94 195	1.14 197	0.42 135	2.74 150	1.28 220	2.71 168	4.08 144	0.43 228	1.24 254	3.04 244	5.74 253	1.70 103	3.42 216

WQFJA1++	6.49 285	0.92 210	0.22 57	35.88 324	0.46 190	36.70 328	37.76 328	0.30 103	0.78 198	3.23 266	0.20 134	6.64 259	6.50 277	0.21 186	4.34 156	4.12 257	0.80 151	0.77 197	8.12 237	1.51 230	3.42 194	5.20 189	0.23 177	0.27 127	0.21 112	9.19 284	3.51 163	3.65 217

stereogan	2.15 204	2.03 261	1.44 224	1.52 239	2.14 267	1.79 253	1.07 227	1.88 181	1.10 221	1.33 209	1.43 204	5.96 249	0.51 176	0.34 214	5.92 223	1.93 131	1.03 185	0.41 134	4.12 188	0.95 198	1.69 135	6.00 208	0.26 188	0.81 230	0.61 154	1.42 179	6.77 272	3.73 218

GANet-ADL	2.63 216	0.65 175	2.25 258	1.16 230	1.13 230	1.61 248	0.77 220	1.97 183	1.02 218	3.19 265	3.22 245	1.48 187	0.33 138	0.03 83	6.00 228	4.08 256	2.52 259	0.78 198	7.88 231	2.05 253	3.56 197	6.68 235	0.27 194	0.86 235	1.51 204	6.92 265	5.25 243	3.84 219

NOSS_ROB	3.47 242	3.88 293	0.50 145	2.22 259	1.85 256	2.58 263	0.05 92	2.70 228	1.59 248	3.61 280	1.69 213	2.61 209	3.90 272	1.01 271	9.33 273	5.76 287	3.02 266	1.87 276	2.83 153	1.09 205	5.42 246	6.93 239	0.46 235	3.37 288	3.09 248	10.15 293	8.01 286	4.05 220

RAFT-Test	3.05 229	0.69 181	1.82 244	1.09 229	0.81 218	0.25 195	0.43 202	3.13 253	0.76 195	1.06 184	6.42 281	1.03 170	0.91 230	0.35 219	5.61 209	6.66 307	1.32 216	0.61 170	10.76 267	1.74 241	6.54 274	7.48 256	0.56 245	0.59 198	2.76 238	10.02 290	4.56 228	4.35 221

DF	2.65 218	1.11 230	1.39 219	1.54 240	0.30 142	1.65 249	0.03 62	2.82 239	0.68 187	0.22 121	0.50 157	6.26 252	0.59 188	0.11 148	4.84 185	4.47 261	0.97 176	0.99 223	13.77 279	1.29 221	4.87 233	6.67 233	0.35 216	0.52 187	1.53 206	3.65 224	6.12 261	4.44 222

STTStereo	1.36 160	0.86 203	0.78 179	0.40 181	0.33 155	0.08 118	1.20 232	0.43 115	1.52 244	1.38 213	0.24 137	2.01 198	0.27 131	0.38 222	9.23 272	1.30 69	0.40 97	0.33 108	1.27 92	0.20 50	1.56 122	1.97 57	0.16 153	0.15 90	0.10 77	1.81 192	3.62 170	4.69 223

XPNet_ROB	3.41 238	2.62 273	1.58 232	0.80 215	1.56 248	1.24 240	0.96 223	0.89 138	1.54 246	1.17 194	3.26 246	26.85 305	0.38 152	0.40 225	6.47 240	2.54 179	3.57 271	0.89 209	3.41 173	1.26 218	3.53 196	7.67 262	0.87 273	0.64 205	0.96 176	2.39 202	9.98 294	4.70 224

cross-raft	2.64 217	0.79 195	1.76 241	0.43 186	0.89 222	0.23 189	0.18 162	3.08 250	0.70 188	0.77 164	2.13 219	1.21 174	0.69 200	0.41 232	5.43 203	5.90 289	1.22 208	0.59 167	10.82 268	1.85 245	6.50 270	8.26 280	0.45 233	0.63 202	2.66 233	4.41 236	4.46 224	4.88 225

NCC-stereo	2.13 202	1.68 252	1.46 225	1.00 223	1.37 240	0.89 227	2.88 268	2.59 221	2.86 275	0.34 134	2.72 240	2.40 202	1.41 243	0.27 201	5.18 195	1.38 80	0.85 162	0.98 219	2.99 161	1.01 201	1.54 119	4.72 174	0.43 228	0.53 189	2.61 229	4.44 237	4.09 205	4.93 226

Abc-Net	2.13 202	1.68 252	1.46 225	1.00 223	1.37 240	0.89 227	2.88 268	2.59 221	2.86 275	0.34 134	2.72 240	2.40 202	1.41 243	0.27 201	5.18 195	1.38 80	0.85 162	0.98 219	2.99 161	1.01 201	1.54 119	4.72 174	0.43 228	0.53 189	2.61 229	4.44 237	4.09 205	4.93 226
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Reg-Stereo(zero)	2.80 223	0.36 124	3.11 272	0.48 194	1.28 235	0.20 183	0.51 209	3.74 271	0.75 193	3.00 257	8.88 305	2.97 213	0.80 216	1.33 282	4.64 169	3.67 238	2.18 250	0.52 157	7.33 226	1.68 236	4.34 221	7.15 243	0.64 256	0.36 156	1.32 190	3.29 215	6.08 258	5.10 228

HI	2.80 223	0.36 124	3.11 272	0.48 194	1.28 235	0.20 183	0.51 209	3.74 271	0.75 193	3.00 257	8.88 305	2.97 213	0.80 216	1.33 282	4.64 169	3.67 238	2.18 250	0.52 157	7.33 226	1.68 236	4.34 221	7.15 243	0.64 256	0.36 156	1.32 190	3.29 215	6.08 258	5.10 228

gcap_with_dpt	2.27 207	2.84 278	0.44 127	3.85 273	0.37 166	0.55 214	0.03 62	1.73 167	0.38 151	0.60 155	0.53 161	6.32 254	0.74 207	0.21 186	5.00 190	4.51 262	1.38 222	1.62 262	5.97 208	1.15 213	4.25 217	6.32 218	0.03 74	0.24 119	1.57 208	1.19 170	4.31 215	5.13 230

GCAP-BAT	2.27 207	2.84 278	0.44 127	3.85 273	0.37 166	0.55 214	0.03 62	1.73 167	0.38 151	0.60 155	0.53 161	6.32 254	0.74 207	0.21 186	5.00 190	4.51 262	1.38 222	1.62 262	5.97 208	1.15 213	4.25 217	6.32 218	0.03 74	0.24 119	1.57 208	1.19 170	4.31 215	5.13 230

pcwnet_v2	1.99 198	0.65 175	0.87 188	0.77 214	1.17 231	0.72 220	0.24 178	1.75 169	0.66 185	3.33 268	1.75 215	1.49 189	1.91 248	1.68 292	6.75 243	2.30 166	1.12 194	0.69 181	4.33 194	0.50 124	2.08 153	4.26 149	1.07 278	0.77 225	1.43 202	2.18 198	4.16 209	5.20 232

CASS	2.93 227	1.06 225	2.39 261	2.21 258	1.17 231	0.52 212	2.81 266	2.79 237	1.05 220	1.80 225	3.40 247	1.68 194	0.59 188	0.05 108	4.51 162	3.20 209	5.58 293	1.31 251	9.56 253	1.64 235	7.26 283	7.98 272	0.05 89	0.66 209	3.62 260	2.70 209	4.35 217	5.22 233
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	2.26 206	0.45 139	0.77 176	0.54 202	1.08 229	0.02 56	3.28 274	0.88 137	0.38 151	0.80 168	0.57 166	2.60 207	0.50 175	0.67 257	9.91 278	1.94 133	0.91 170	1.08 233	9.92 258	1.76 242	2.78 169	4.21 147	0.11 136	0.47 178	2.92 241	3.57 219	3.57 168	5.35 234

R-Stereo Train	2.40 210	1.12 231	1.98 249	1.00 223	0.24 121	0.05 102	0.07 109	2.02 185	1.01 216	1.35 210	2.47 232	1.55 190	0.47 168	0.19 174	5.66 213	4.74 267	1.71 236	1.04 228	7.24 223	1.14 209	5.08 237	7.81 266	0.06 97	0.42 167	2.90 239	4.55 240	3.22 147	5.57 235

RAFT-Stereo	2.40 210	1.12 231	1.98 249	1.00 223	0.24 121	0.05 102	0.07 109	2.02 185	1.01 216	1.35 210	2.47 232	1.55 190	0.47 168	0.19 174	5.66 213	4.74 267	1.71 236	1.04 228	7.24 223	1.14 209	5.08 237	7.81 266	0.06 97	0.42 167	2.90 239	4.55 240	3.22 147	5.57 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DCVSM-stereo	5.54 275	0.78 193	3.12 274	3.47 269	1.28 235	7.98 293	1.05 226	4.59 284	2.29 267	5.25 309	7.93 299	23.24 299	12.85 298	0.71 260	9.52 276	4.20 258	2.06 247	1.36 254	16.58 284	3.56 289	5.30 244	5.91 204	2.46 295	3.65 290	2.66 233	6.64 261	5.48 250	5.70 237

ACV-stereo	8.68 293	5.35 302	4.89 288	8.31 294	1.79 252	11.62 303	4.37 283	3.80 273	6.01 298	5.33 310	7.17 289	6.07 251	26.41 316	1.30 281	11.88 291	10.16 333	6.25 297	2.60 293	51.34 339	14.45 328	9.06 305	8.91 296	1.00 274	2.60 279	2.32 223	8.54 282	7.07 275	5.71 238

GANetREF_RVC	2.72 219	1.88 256	1.03 202	2.10 255	1.40 244	1.09 234	0.21 175	4.74 285	1.62 250	3.74 284	0.06 104	10.56 275	0.82 220	0.10 143	4.53 164	1.59 99	1.29 212	0.98 219	6.76 218	0.75 179	3.12 183	2.45 75	0.21 169	1.71 264	4.31 264	3.74 228	7.02 274	5.71 238
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
DAS	4.65 265	0.98 219	1.28 212	1.99 253	1.39 242	1.39 243	1.58 242	3.52 266	4.17 288	3.33 268	6.18 278	12.75 281	6.50 277	0.10 143	8.31 262	4.81 272	4.46 283	2.26 288	10.21 259	5.35 302	6.51 272	7.66 260	0.57 247	4.84 303	4.63 268	7.17 268	7.79 283	5.90 240

SepStereo	4.65 265	0.98 219	1.28 212	1.99 253	1.39 242	1.39 243	1.58 242	3.52 266	4.17 288	3.33 268	6.18 278	12.75 281	6.50 277	0.10 143	8.31 262	4.81 272	4.46 283	2.26 288	10.21 259	5.35 302	6.51 272	7.66 260	0.57 247	4.84 303	4.63 268	7.17 268	7.79 283	5.90 240

TRStereo	3.75 251	3.07 282	7.59 309	0.37 171	0.17 86	7.92 292	0.24 178	2.99 246	0.91 209	2.72 245	1.68 212	5.88 248	0.65 195	0.15 164	5.57 208	5.35 284	0.86 167	0.80 199	7.01 221	1.31 224	4.10 212	7.50 257	0.34 212	0.43 173	2.67 235	12.33 302	12.84 304	5.90 240

HBP-ISP	4.03 254	3.61 288	4.65 286	4.90 281	2.67 273	3.96 275	0.21 175	4.13 279	1.33 235	3.40 275	4.53 260	5.06 236	0.59 188	1.99 297	8.66 268	8.18 324	1.95 243	1.49 257	3.09 165	1.55 232	5.74 251	9.32 302	0.67 261	2.28 274	3.06 246	5.01 244	10.99 298	5.93 243

FADNet_RVC	4.48 263	2.12 267	1.42 221	3.57 272	3.69 282	1.20 236	2.37 258	2.30 198	1.42 241	1.77 223	4.48 259	9.79 271	6.84 281	1.84 296	12.73 298	3.36 216	3.55 270	4.20 307	17.52 288	3.76 290	5.93 260	8.26 280	0.72 266	1.64 263	1.78 214	3.63 223	5.12 238	5.99 244

HSM-Net_RVC	3.23 235	1.35 241	1.70 238	2.82 264	2.07 265	0.73 221	0.46 205	3.48 265	1.14 222	3.44 278	5.99 275	8.07 264	3.38 266	0.27 201	5.71 218	2.35 169	1.54 231	0.27 95	3.44 175	1.35 227	4.35 223	6.00 208	0.70 264	3.05 284	4.68 271	6.45 259	6.23 263	6.18 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
EAI-Stereo	3.47 242	1.08 229	3.31 276	1.01 227	2.20 269	0.86 225	2.15 256	3.02 247	2.01 263	0.21 117	6.99 286	3.36 215	0.71 203	0.17 170	8.65 267	6.60 305	1.21 203	1.15 239	10.39 264	1.82 244	4.60 228	8.03 275	0.69 262	1.76 266	2.14 220	5.97 255	7.35 279	6.22 246

HH	3.49 244	0.47 142	5.11 293	0.68 210	0.69 209	0.93 229	1.38 237	3.19 256	0.82 201	2.81 247	2.29 226	5.39 241	0.81 218	0.34 214	5.69 216	7.67 322	0.99 179	1.08 233	9.91 256	2.70 277	7.76 289	8.27 282	0.57 247	0.93 240	3.44 256	8.42 279	5.63 254	6.30 247

HanStereo	3.49 244	0.47 142	5.11 293	0.68 210	0.69 209	0.93 229	1.38 237	3.19 256	0.82 201	2.81 247	2.29 226	5.39 241	0.81 218	0.34 214	5.69 216	7.67 322	0.99 179	1.08 233	9.91 256	2.70 277	7.76 289	8.27 282	0.57 247	0.93 240	3.44 256	8.42 279	5.63 254	6.30 247

XQC	5.77 278	3.33 286	2.00 252	3.49 270	4.00 286	3.75 274	3.56 276	6.60 301	3.33 280	2.89 253	5.57 270	6.45 256	8.10 285	1.78 294	12.28 294	5.97 290	4.03 279	1.85 274	11.48 271	3.98 292	6.63 277	9.37 304	0.62 253	2.51 277	9.28 303	15.19 313	11.40 301	6.32 249

GEStereo_RVC	2.49 214	0.90 207	1.02 201	1.03 228	0.74 213	1.57 247	1.21 233	2.68 226	0.58 176	0.77 164	0.39 149	2.62 210	0.36 147	0.11 148	4.94 189	4.65 265	2.05 245	2.17 286	9.07 246	2.10 258	3.74 204	9.71 306	0.55 244	1.49 258	0.81 170	0.84 158	4.45 223	6.73 250

NCCL2	2.48 213	2.35 271	1.52 227	1.33 236	1.96 262	0.23 189	1.25 236	1.33 151	1.30 233	1.63 218	2.57 237	1.38 186	0.55 181	0.40 225	7.49 255	2.59 181	1.77 241	0.67 178	2.58 143	0.83 189	3.36 192	6.56 229	1.66 288	1.53 261	4.71 272	4.33 234	4.24 212	6.90 251

IGEV_Zeroshot_test	4.05 255	0.80 197	8.10 313	6.86 288	0.41 180	2.27 261	1.89 251	3.90 275	1.41 239	2.09 233	8.67 303	4.78 234	1.00 232	0.23 190	5.53 206	6.82 312	1.05 188	0.73 190	9.30 252	1.98 250	7.38 286	8.89 294	0.47 237	0.72 215	5.72 284	5.34 249	5.93 256	7.12 252

IGEV-FE	4.06 256	0.80 197	8.10 313	6.86 288	0.41 180	2.26 260	1.89 251	3.90 275	1.41 239	2.17 236	8.65 301	4.81 235	1.00 232	0.24 191	5.53 206	6.81 311	1.03 185	0.73 190	9.29 250	1.98 250	7.41 287	8.89 294	0.47 237	0.72 215	5.74 285	5.34 249	5.94 257	7.13 253

RGC	2.76 222	2.10 266	5.00 290	1.68 242	1.94 259	1.93 254	1.23 234	2.03 189	1.49 242	0.88 174	4.67 263	2.77 211	2.63 257	0.70 259	5.76 219	1.89 127	1.20 200	0.48 151	4.42 195	1.33 225	2.66 166	6.08 213	0.21 169	1.11 249	2.55 228	5.20 246	5.35 246	7.17 254

ccs_rob	4.98 269	1.51 244	2.53 266	2.16 256	0.89 222	3.24 269	1.79 249	4.91 287	1.34 237	4.26 297	15.64 329	28.82 306	10.34 292	0.50 247	6.81 244	5.55 285	2.39 256	1.57 259	6.45 217	2.16 260	6.28 268	6.95 240	0.40 220	2.33 275	1.38 195	2.46 204	4.37 218	7.31 255

MSKI-zero shot	3.55 246	0.69 181	1.78 243	0.20 102	0.41 180	0.19 180	0.14 149	3.13 253	0.94 210	0.80 168	6.42 281	3.89 220	0.60 192	0.03 83	5.84 221	6.80 310	1.44 224	1.01 225	11.77 272	2.28 263	6.56 276	8.63 289	0.24 182	0.71 214	4.66 270	11.34 298	7.75 282	7.55 256

LALA_ROB	4.53 264	4.80 298	1.68 236	1.27 233	2.16 268	2.28 262	1.42 241	1.88 181	2.60 273	2.71 244	5.56 269	33.12 310	0.72 205	0.88 266	10.88 286	2.59 181	3.47 269	1.83 273	4.21 191	2.04 252	4.39 224	7.30 248	0.41 224	1.52 259	2.35 225	3.60 222	8.94 290	7.68 257

SGM-Forest	3.19 233	2.07 263	0.45 140	6.33 285	2.00 263	2.67 264	0.10 137	1.46 156	0.76 195	2.49 241	0.91 186	6.65 260	6.47 276	0.48 243	6.84 245	3.08 202	0.85 162	0.33 108	3.65 180	0.62 154	2.81 172	5.69 199	0.84 272	1.18 251	3.88 261	3.84 230	11.86 302	7.73 258
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	5.69 277	1.54 246	2.40 262	1.70 243	2.85 276	2.20 258	1.17 229	5.90 298	4.00 287	4.08 292	18.83 335	25.64 303	8.12 286	1.56 289	8.35 264	7.04 314	2.73 262	2.05 283	11.37 269	4.73 295	6.54 274	8.98 298	0.34 212	1.71 264	1.84 216	3.53 218	6.53 267	7.90 259

DN	3.82 252	0.29 98	0.78 179	0.20 102	0.26 132	14.21 307	0.19 167	2.55 218	0.80 200	3.34 271	1.80 216	24.35 300	0.56 183	0.09 137	4.73 174	4.30 259	0.97 176	0.42 135	7.10 222	1.30 223	3.98 210	5.94 205	0.28 197	0.86 235	7.03 295	5.00 243	3.75 177	8.12 260

ETE_ROB	5.10 272	4.12 294	1.76 241	1.25 232	2.22 270	2.82 265	2.07 254	1.56 159	4.21 290	1.88 226	5.58 271	37.59 318	0.86 227	1.44 287	10.38 282	2.80 190	4.20 281	0.98 219	5.24 205	1.97 248	4.87 233	7.58 259	0.77 271	1.38 256	2.34 224	3.79 229	15.93 313	8.21 261

Any-RAFT	2.91 226	0.59 163	3.81 280	0.35 166	0.57 202	0.02 56	0.11 139	2.92 243	0.63 182	0.50 149	3.78 252	3.92 221	0.36 147	0.16 169	6.57 242	3.98 253	0.87 169	0.87 205	8.59 238	0.61 153	5.45 247	6.20 216	0.42 227	0.49 180	5.12 278	9.91 289	3.30 153	8.42 262

CC-Net-ROB	5.62 276	8.62 310	1.87 245	23.08 314	6.72 303	15.74 310	8.55 305	0.45 118	0.82 201	1.55 217	0.00 1	24.53 301	3.35 265	3.39 306	5.49 204	0.89 31	2.73 262	1.76 269	12.04 275	0.82 186	1.32 108	1.73 49	9.22 318	0.42 167	3.22 250	2.53 207	2.45 123	8.44 263

GwcNet-ADL	3.44 240	3.11 284	3.40 277	3.24 267	2.51 272	0.88 226	0.42 198	2.96 244	0.71 189	3.80 288	7.12 288	7.96 263	1.21 238	0.20 179	4.76 180	4.86 274	2.42 257	0.72 188	8.04 234	2.75 279	3.31 189	5.54 194	0.28 197	1.76 266	2.68 236	5.24 247	4.37 218	8.53 264

model_zeroshot	3.58 249	0.49 147	2.22 257	1.96 251	0.99 228	0.34 203	0.18 162	2.98 245	0.43 159	2.44 240	5.28 266	4.75 233	0.54 180	0.17 170	8.97 270	6.14 294	1.71 236	1.15 239	15.06 282	1.29 221	5.77 257	7.73 264	0.26 188	0.43 173	5.63 282	5.85 254	5.24 241	8.66 265

test-1	3.29 237	0.29 98	1.96 248	0.33 155	0.26 132	0.23 189	0.42 198	3.11 252	0.84 204	3.35 273	3.99 255	5.66 247	0.78 213	0.19 174	6.33 239	6.00 291	1.70 235	1.62 262	10.71 266	1.73 240	5.37 245	9.64 305	0.07 114	0.76 222	3.30 253	6.12 258	5.48 250	8.68 266

anonymity	4.07 257	0.78 193	6.15 303	1.49 238	0.74 213	0.48 207	0.49 207	3.72 270	1.65 252	2.70 243	20.70 340	3.99 222	0.88 228	0.28 206	5.31 201	6.26 298	1.14 197	0.71 186	7.91 232	1.58 233	4.27 220	8.17 279	0.41 224	0.61 200	4.86 275	9.60 288	5.48 250	9.41 267

XX-Stereo	3.82 252	0.53 151	2.00 252	1.20 231	0.31 143	0.38 204	0.57 214	1.46 156	0.40 156	2.50 242	7.33 291	5.11 238	1.04 234	0.11 148	7.05 250	6.53 303	1.29 212	0.81 200	7.44 228	0.89 192	4.26 219	5.80 201	0.45 233	0.39 162	27.22 330	3.57 219	5.16 240	9.43 268

SFCPSM	5.84 279	2.89 280	1.36 218	1.97 252	1.59 249	1.65 249	0.56 213	2.54 216	4.75 293	3.16 262	7.74 296	15.48 288	23.57 313	1.24 278	11.21 287	4.79 271	2.53 260	1.55 258	22.65 304	7.42 309	4.60 228	6.67 233	0.69 262	2.33 275	4.62 267	4.35 235	6.18 262	9.49 269

FC-DCNN	4.43 260	4.58 296	5.93 300	9.82 300	4.79 291	8.76 298	4.48 286	4.47 281	1.65 252	2.91 255	2.13 219	6.53 258	2.41 253	0.30 209	4.57 165	2.52 177	2.76 265	1.21 244	3.98 187	0.89 192	3.66 202	4.91 179	0.73 268	4.23 296	8.24 296	6.03 257	7.69 280	9.53 270

dad	4.27 259	0.90 207	0.38 114	10.18 301	1.67 251	1.51 245	12.20 311	12.33 313	0.11 90	3.40 275	0.00 1	1.94 197	3.49 267	0.26 197	6.16 233	1.44 85	1.74 240	0.71 186	14.06 281	0.66 169	3.23 185	4.00 142	0.21 169	1.02 244	6.09 288	0.19 98	17.62 316	9.71 271

PA-Net	2.07 201	0.95 213	1.62 233	0.31 148	2.13 266	0.17 171	0.70 218	0.21 89	1.90 260	0.84 170	1.44 205	0.30 74	0.21 116	0.84 264	7.47 253	1.66 110	0.38 94	0.37 113	1.25 90	0.74 177	1.66 133	4.96 185	0.64 256	0.51 185	1.03 178	11.53 300	2.31 119	9.73 272
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RTSC	3.11 231	0.95 213	1.93 247	0.51 199	0.89 222	1.05 233	2.90 270	1.64 161	1.98 262	2.28 237	2.71 239	1.60 192	1.14 236	1.24 278	11.23 288	4.78 270	4.92 291	2.00 282	8.11 236	1.61 234	4.78 232	6.97 241	0.34 212	1.52 259	1.35 193	1.21 174	4.60 230	9.80 273

ADCRef	3.22 234	2.76 277	1.07 205	0.70 212	2.26 271	2.09 257	2.76 265	1.00 142	5.91 297	1.91 227	1.10 195	1.28 182	0.78 213	1.43 286	8.09 261	3.52 229	1.51 229	1.18 241	8.68 239	2.26 262	3.23 185	6.00 208	1.89 290	1.20 252	3.12 249	7.80 274	3.41 160	10.10 274

ADCP+	3.65 250	2.02 258	2.68 268	1.32 235	1.94 259	1.22 238	4.40 284	1.11 145	9.44 311	1.76 222	5.45 268	9.05 267	0.37 151	0.98 269	6.99 249	2.36 170	0.61 135	0.92 213	6.14 216	0.94 197	2.80 171	5.58 197	0.36 217	0.63 202	3.00 242	12.42 303	3.57 168	10.51 275

FC-DCNN v2	4.85 268	4.85 299	6.16 304	11.18 303	5.04 292	9.41 299	4.33 282	5.45 295	2.13 265	2.92 256	2.41 231	6.96 261	3.28 264	0.29 208	4.66 171	2.49 174	2.73 262	1.13 238	4.30 192	0.89 192	3.66 202	4.92 180	0.72 266	4.22 295	9.66 306	6.86 264	9.29 291	10.92 276

ADCL	4.20 258	3.62 289	2.45 263	1.72 245	1.80 253	3.15 268	4.53 287	2.29 197	13.19 318	2.81 247	4.88 265	2.96 212	0.72 205	1.36 285	7.16 251	2.76 189	2.35 255	2.20 287	6.83 219	2.31 265	6.19 265	6.77 237	1.40 285	1.47 257	6.63 292	6.49 260	4.40 221	11.08 277

s12784h	2.36 209	2.32 270	2.69 269	1.64 241	0.77 215	0.08 118	0.06 102	2.09 192	0.54 169	1.17 194	0.13 120	1.69 195	0.67 196	0.04 101	3.36 114	3.26 211	1.00 183	0.40 123	3.79 184	0.49 120	5.47 248	4.44 156	0.16 153	0.38 160	3.34 254	5.45 251	7.07 275	11.25 278

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 225	1.26 238	0.34 91	1.44 237	2.86 278	4.15 276	1.24 235	2.76 236	0.98 211	6.41 315	3.42 248	7.88 262	0.71 203	0.04 101	3.70 127	3.23 210	0.59 131	0.66 174	5.00 202	1.09 205	3.83 208	6.59 232	0.08 120	0.26 124	0.53 145	1.83 193	4.26 213	11.30 279

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 269	1.32 240	8.08 312	2.22 259	1.40 244	5.53 280	2.05 253	3.43 263	3.32 279	3.75 285	12.29 318	5.33 240	1.84 246	0.33 213	5.97 227	7.09 315	1.62 232	1.81 271	10.22 261	2.59 273	6.85 279	8.81 291	0.47 237	2.00 271	5.18 279	13.24 308	6.40 266	11.37 280

SHD	5.09 271	1.15 234	3.12 274	1.80 247	1.94 259	1.71 251	2.82 267	5.09 291	4.76 294	2.82 250	5.39 267	5.07 237	9.79 291	0.87 265	11.37 290	6.33 301	4.71 287	2.67 295	13.97 280	3.50 288	7.31 284	8.29 286	0.44 231	3.88 291	5.02 277	7.49 272	4.03 199	12.20 281

AnonymousM	1.93 196	0.21 76	0.42 122	0.06 65	0.06 47	0.26 197	0.01 22	2.70 228	0.56 174	0.36 139	2.56 236	0.59 123	0.53 179	0.50 247	2.91 96	3.30 213	1.21 203	1.06 231	2.18 124	1.68 236	3.82 206	5.56 195	0.40 220	0.50 182	0.21 112	1.57 184	6.55 268	12.23 282

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 284	1.86 255	7.76 310	2.86 265	2.71 274	7.05 288	3.15 272	3.93 277	4.88 296	4.54 301	11.42 315	5.15 239	2.03 249	0.06 117	10.49 284	8.30 325	2.05 245	1.28 250	37.56 323	2.22 261	6.07 263	9.22 300	0.40 220	0.89 238	4.29 263	12.82 306	6.10 260	12.31 283

iRaft-Stereo_20w	4.82 267	1.53 245	8.41 316	7.63 291	1.90 257	3.40 271	1.71 245	3.40 262	2.25 266	3.58 279	9.41 311	3.70 217	1.31 239	0.48 243	5.41 202	5.85 288	1.31 215	0.85 203	9.58 254	1.92 247	5.27 243	7.69 263	0.65 259	0.77 225	4.40 265	14.15 310	11.18 299	12.46 284

DGSMNet	12.26 306	4.87 300	8.31 315	6.01 284	6.04 298	7.30 290	6.59 296	7.90 303	4.51 292	11.38 328	32.66 348	17.48 292	8.74 287	4.36 311	14.01 305	14.50 341	17.26 326	9.25 329	41.69 330	11.54 324	21.38 345	24.41 347	4.74 311	7.56 321	5.44 280	11.45 299	8.55 288	13.11 285

CBMV_ROB	7.04 287	2.92 281	2.91 270	8.40 295	6.54 302	5.80 282	3.57 277	5.09 291	2.49 270	3.84 290	4.70 264	21.33 297	14.76 303	0.47 241	10.48 283	3.84 249	3.13 267	1.58 260	12.20 276	8.81 315	6.17 264	5.80 201	0.47 237	3.14 286	9.16 302	15.50 315	13.69 307	13.29 286

CSAN	5.32 273	2.66 274	1.69 237	3.30 268	3.85 284	2.05 255	2.31 257	5.00 290	4.86 295	3.78 287	2.69 238	17.88 293	11.82 296	1.17 277	10.17 280	1.96 135	2.51 258	1.35 252	6.12 214	2.50 269	3.97 209	4.60 168	0.56 245	2.97 283	6.49 290	16.18 316	7.96 285	13.30 287

NaN_ROB	3.44 240	1.18 237	1.20 211	0.92 220	3.15 280	0.73 221	1.61 244	3.36 260	2.57 272	0.98 180	1.25 199	21.11 296	0.77 212	1.26 280	5.06 192	1.79 119	1.06 190	0.76 194	2.52 140	1.44 229	1.95 150	3.82 134	0.52 243	1.30 255	4.05 262	10.09 292	4.78 232	13.66 288

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 292	3.78 291	1.17 210	9.35 298	4.27 288	8.06 294	8.52 304	11.24 311	8.55 307	4.88 307	4.04 256	17.24 291	9.50 290	6.06 316	14.53 314	3.53 230	2.28 253	1.12 237	19.59 297	2.56 272	8.24 296	9.72 307	3.14 302	2.11 272	11.98 311	14.76 311	10.14 295	14.15 289

AnyNet_C32	6.34 283	2.03 261	2.98 271	1.85 249	2.88 279	3.58 272	6.75 297	4.57 283	12.25 315	3.05 259	7.04 287	4.71 232	1.88 247	2.57 300	14.38 312	6.24 297	6.31 298	4.36 310	12.98 277	3.18 283	11.94 319	11.62 321	1.98 291	4.21 294	6.60 291	10.55 294	6.27 264	14.36 290

ITSA-stereo	5.42 274	2.29 269	1.89 246	8.97 297	3.88 285	1.23 239	2.54 260	4.47 281	3.35 283	4.35 299	7.59 292	10.18 272	12.92 299	3.00 301	7.80 258	5.16 277	3.85 273	1.88 277	8.77 240	2.09 257	6.00 261	7.39 249	1.42 286	3.60 289	4.84 274	7.18 270	5.13 239	14.47 291

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 296	1.66 251	6.09 302	4.62 280	3.79 283	3.05 267	6.94 298	3.69 269	3.58 284	4.74 305	10.17 313	65.85 347	12.11 297	7.99 320	7.88 259	5.27 280	4.63 285	5.31 312	18.89 293	2.67 275	8.70 300	10.19 312	1.05 277	4.09 293	5.01 276	9.52 287	6.30 265	15.16 292

ADCPNet	7.46 288	2.07 263	4.11 283	2.81 263	6.39 299	3.36 270	8.24 302	5.53 296	7.83 305	3.76 286	7.86 297	5.53 246	14.04 301	3.15 304	13.54 303	6.64 306	4.80 288	2.06 284	18.97 294	5.05 300	8.54 298	10.30 314	2.99 299	2.59 278	9.61 305	17.77 318	7.74 281	16.22 293

ADCMid	7.46 288	4.47 295	5.08 291	2.16 256	4.40 289	5.87 283	8.05 301	9.24 305	12.39 316	3.16 262	7.69 294	10.20 273	10.41 293	3.13 303	12.60 297	5.58 286	5.05 292	2.83 297	19.52 295	4.27 293	8.70 300	10.59 316	5.48 312	2.86 281	5.69 283	10.08 291	5.48 250	16.37 294

ACVNet_1	28.17 333	43.81 335	17.24 332	67.32 344	49.50 340	66.04 348	82.98 354	16.42 325	8.08 306	11.43 329	7.19 290	34.00 313	27.09 318	93.81 347	14.92 317	2.21 161	17.82 328	6.77 324	36.07 321	11.39 323	10.56 314	7.42 253	59.65 343	6.11 313	20.40 326	15.24 314	10.18 297	16.93 295

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 304	10.45 313	6.25 305	17.50 308	6.77 304	8.15 295	11.44 310	18.23 327	23.22 338	11.11 326	4.62 261	15.32 287	6.08 275	10.68 324	16.27 323	6.19 296	3.94 276	5.52 313	39.73 327	7.74 312	9.53 310	12.33 325	7.02 314	7.63 322	14.72 317	12.91 307	6.89 273	16.97 296

FAT-Stereo	7.68 291	2.26 268	8.90 318	7.33 290	12.67 317	6.25 285	3.58 278	7.41 302	3.60 285	5.82 311	12.39 319	18.45 294	9.06 288	1.35 284	12.36 295	6.54 304	3.93 275	4.03 306	15.97 283	6.36 305	7.78 291	9.24 301	0.76 270	5.29 311	3.49 258	6.98 266	8.20 287	17.22 297

S-Stereo	9.64 297	2.07 263	4.59 284	8.70 296	8.72 307	12.93 306	19.52 318	5.25 293	6.14 300	6.12 314	20.39 339	29.19 307	7.43 282	0.64 254	14.26 309	7.63 321	4.01 278	5.81 317	18.32 289	6.45 307	7.46 288	9.84 308	12.36 323	7.40 320	3.61 259	6.74 262	7.10 277	17.56 298

PSMNet_ROB	32.72 336	49.56 343	17.71 334	65.01 342	47.98 337	61.81 338	62.32 335	19.85 332	21.78 337	27.64 345	25.28 344	42.80 325	43.52 339	83.58 336	21.88 338	4.36 260	19.43 330	6.46 322	43.95 332	16.36 331	13.14 324	11.66 322	58.31 340	14.57 340	31.67 334	24.32 334	29.94 331	18.64 299

ACVNet-4b	27.62 331	43.15 333	14.04 327	69.86 349	48.10 338	70.20 351	77.34 349	10.63 310	9.55 312	15.00 337	1.55 208	59.33 340	11.37 295	93.44 346	12.94 300	2.57 180	15.66 324	5.69 316	33.68 317	14.13 326	9.17 307	7.28 246	59.49 342	4.60 299	12.85 314	9.43 286	15.52 312	19.12 300

ADCS	10.79 298	5.73 303	4.98 289	4.16 278	6.39 299	6.60 286	6.53 294	10.15 309	15.87 324	4.18 295	7.59 292	13.56 284	18.31 306	4.53 312	14.24 308	11.99 338	10.80 311	7.09 325	25.37 309	9.28 318	16.45 336	16.31 340	2.97 298	7.03 319	10.05 309	20.56 325	11.21 300	19.51 301

AMNet	6.93 286	3.82 292	2.53 266	4.00 276	5.78 296	6.99 287	3.24 273	2.46 213	2.51 271	3.39 274	6.36 280	9.40 270	2.06 250	7.30 317	5.92 223	9.99 331	13.66 322	7.81 326	8.03 233	7.76 313	11.45 316	8.81 291	2.81 297	4.73 302	5.75 286	7.80 274	13.20 305	19.55 302

SQANet	19.01 315	32.39 330	7.05 307	58.51 331	34.20 328	58.54 334	40.35 330	4.32 280	1.69 255	4.85 306	1.45 206	32.05 309	6.71 280	57.82 331	11.24 289	1.77 118	6.68 301	1.66 265	31.16 313	2.08 256	8.23 295	7.99 273	54.11 336	2.11 272	5.60 281	10.88 296	10.17 296	19.67 303

MFN_U_SF_RVC	11.03 299	6.12 306	3.70 279	9.72 299	5.50 293	12.91 305	11.38 309	12.61 315	7.46 304	12.18 332	14.75 325	23.19 298	14.11 302	9.33 321	18.32 327	5.16 277	4.41 282	3.43 302	39.06 326	6.67 308	10.28 311	11.18 318	1.45 287	6.88 318	9.80 307	8.50 281	9.76 292	19.96 304

otaku	22.42 323	43.20 334	9.38 319	63.06 337	42.07 334	64.13 343	51.05 331	6.07 300	4.42 291	10.13 324	1.74 214	33.95 312	10.96 294	66.92 333	12.03 293	1.89 127	8.57 306	1.66 265	38.00 324	7.96 314	8.85 304	8.28 285	54.71 337	2.95 282	9.04 300	9.25 285	14.25 310	20.70 305

AnyNet_C01	13.13 309	6.35 307	5.48 296	6.38 286	6.46 301	5.73 281	10.15 307	12.79 318	16.56 325	5.83 312	9.31 309	26.51 304	19.60 308	5.31 315	17.84 325	13.62 339	17.55 327	15.56 343	35.24 319	11.09 322	19.28 341	17.31 342	7.05 315	7.85 324	13.46 315	10.79 295	9.89 293	21.58 306

RTS	6.13 280	1.54 246	1.31 216	0.94 221	1.83 254	4.15 276	5.45 289	2.74 233	3.33 280	2.85 251	1.61 210	8.52 265	1.31 239	1.13 275	14.79 315	6.12 292	7.56 303	2.52 291	18.82 291	3.48 284	6.23 266	8.15 277	1.11 279	1.90 269	8.24 296	21.58 329	6.64 269	21.79 307

RTSA	6.13 280	1.54 246	1.31 216	0.94 221	1.83 254	4.15 276	5.45 289	2.74 233	3.33 280	2.85 251	1.61 210	8.52 265	1.31 239	1.13 275	14.79 315	6.12 292	7.56 303	2.52 291	18.82 291	3.48 284	6.23 266	8.15 277	1.11 279	1.90 269	8.24 296	21.58 329	6.64 269	21.79 307

FBW_ROB	8.77 295	9.60 311	5.96 301	20.47 313	9.29 309	12.71 304	9.20 306	4.97 288	1.59 248	3.30 267	6.98 285	15.27 286	3.59 268	7.76 319	10.34 281	1.71 116	3.43 268	0.86 204	34.07 318	2.29 264	6.89 280	6.34 221	9.32 319	8.81 326	5.75 286	8.41 277	5.24 241	22.62 309

SANet	11.19 302	4.59 297	6.27 306	5.98 283	6.03 297	9.51 300	3.52 275	15.63 320	13.49 319	2.90 254	8.65 301	59.91 341	26.52 317	3.01 302	14.30 310	3.26 211	7.32 302	3.86 305	11.91 273	3.94 291	6.50 270	7.39 249	2.61 296	7.75 323	12.68 313	17.80 319	13.93 308	22.99 310

RainbowNet	28.72 334	46.67 337	19.30 336	69.82 348	47.14 336	68.90 350	70.63 344	10.00 307	3.26 278	17.63 339	2.27 222	46.57 329	29.74 322	91.67 342	17.86 326	3.37 217	12.50 316	5.59 314	44.74 333	17.11 333	10.33 312	8.87 293	58.90 341	5.15 309	14.30 316	12.58 304	17.44 315	23.01 311

Ntro	23.84 328	41.67 332	11.59 322	63.69 340	43.73 335	62.95 341	57.60 334	8.47 304	6.35 301	11.89 331	2.51 234	35.10 315	7.96 284	75.67 335	12.59 296	1.67 111	9.55 310	2.68 296	39.05 325	9.79 320	8.70 300	8.40 288	55.40 338	3.24 287	11.18 310	15.16 312	14.07 309	23.09 312

G-Net	11.11 301	4.89 301	9.62 320	4.05 277	4.71 290	7.69 291	2.56 261	10.07 308	15.27 322	5.01 308	15.52 328	47.57 333	9.25 289	0.66 256	11.93 292	8.70 327	5.83 294	4.33 309	24.55 308	15.55 330	8.38 297	9.97 310	3.01 300	5.25 310	6.16 289	13.40 309	22.59 321	23.59 313

PWC_ROB	7.58 290	2.00 257	5.48 296	0.90 219	1.32 238	2.25 259	5.46 291	2.83 240	16.84 326	3.83 289	8.10 300	5.42 243	39.62 334	1.01 271	9.69 277	5.15 276	6.62 299	4.25 308	16.71 286	4.76 297	8.56 299	10.40 315	0.63 254	4.96 306	3.07 247	3.69 225	7.15 278	24.07 314

MDST_ROB	11.38 303	16.72 320	3.53 278	29.03 318	10.09 313	21.13 317	6.30 293	6.03 299	2.39 268	3.16 262	5.82 274	11.55 277	29.02 321	0.67 257	15.26 321	3.18 208	1.65 233	0.66 174	8.85 242	2.07 254	5.87 258	6.71 236	2.26 292	3.08 285	28.29 332	22.14 331	37.48 340	24.36 315

LVE	40.69 345	49.32 342	32.19 348	74.37 355	65.31 352	65.52 345	78.53 350	29.09 345	24.11 339	37.95 351	38.44 350	39.09 322	50.88 346	95.16 358	18.50 329	6.31 300	25.93 338	13.65 340	54.80 345	26.51 347	16.26 334	15.81 339	69.49 355	26.57 347	44.82 350	33.95 350	41.51 344	24.49 316

DPSNet	15.27 313	3.38 287	2.28 260	7.89 293	8.28 306	10.58 302	4.44 285	5.86 297	8.70 309	4.26 297	6.00 277	72.12 352	28.20 320	4.69 313	15.14 320	10.42 334	11.48 314	8.27 327	58.42 350	9.38 319	12.12 321	11.31 319	17.29 328	11.11 331	20.16 325	20.85 328	14.99 311	24.68 317

SPS-STEREO	20.98 321	14.87 317	11.99 323	19.90 312	20.87 319	18.85 314	10.39 308	16.04 324	19.39 332	19.65 341	21.64 342	33.32 311	37.38 332	7.51 318	19.34 333	17.18 345	26.65 340	16.12 345	32.93 315	23.87 342	31.45 353	25.37 351	13.83 325	14.33 339	17.76 321	19.97 323	29.60 329	26.21 318
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LRCNet_RVC	60.98 355	74.62 360	47.06 357	94.31 360	95.29 361	91.20 361	85.70 358	54.57 355	35.63 340	98.62 361	74.21 360	91.97 362	68.08 359	96.82 361	39.31 350	18.45 347	70.27 358	52.85 358	94.58 360	64.63 360	32.99 355	24.53 349	94.81 360	53.78 360	19.71 323	12.68 305	33.49 334	26.36 319

pmcnn	8.69 294	3.07 282	2.45 263	6.53 287	5.75 295	7.18 289	4.96 288	4.79 286	2.03 264	4.24 296	12.14 317	19.36 295	21.49 311	0.91 267	9.48 274	6.75 308	6.67 300	4.39 311	22.61 303	5.09 301	10.91 315	7.84 268	4.51 310	5.07 308	6.90 294	5.26 248	17.73 317	26.48 320

SGM-ForestM	13.51 311	15.62 318	5.25 295	19.43 311	9.27 308	19.59 315	12.46 312	12.78 317	8.97 310	3.34 271	9.27 308	36.07 317	25.37 315	2.03 298	16.48 324	3.39 219	4.90 290	1.21 244	22.28 301	2.96 281	6.90 281	5.25 191	1.83 289	4.68 300	27.51 331	25.27 335	34.85 338	27.72 321

edge stereo	11.93 305	6.96 308	11.28 321	14.49 305	12.53 316	16.91 311	13.06 313	12.62 316	7.43 303	6.06 313	15.07 326	38.54 320	18.86 307	1.55 288	12.90 299	7.43 318	6.14 295	3.10 299	25.46 310	4.74 296	8.16 294	10.22 313	4.20 308	4.35 297	9.83 308	8.13 276	13.68 306	28.51 322

CBMV	6.33 282	3.75 290	1.57 231	3.96 275	3.58 281	2.97 266	1.75 247	3.89 274	2.67 274	4.14 293	2.72 240	14.42 285	3.85 271	0.73 262	10.81 285	6.26 298	4.67 286	2.29 290	9.29 250	1.51 230	8.03 293	7.42 253	0.63 254	6.58 317	6.79 293	7.57 273	20.00 319	28.98 323
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MonStereo1	31.37 335	44.05 336	18.10 335	63.40 338	51.01 346	58.41 333	67.37 338	18.80 329	19.56 333	11.72 330	19.29 336	63.23 346	45.03 340	93.02 345	14.99 319	4.67 266	19.74 331	9.74 332	41.29 329	14.22 327	12.85 323	11.31 319	61.91 349	4.55 298	12.64 312	11.07 297	25.06 324	29.83 324

SGM_RVC	11.04 300	10.51 314	3.94 281	16.88 307	9.65 312	15.55 309	8.47 303	9.54 306	6.09 299	4.15 294	7.87 298	25.06 302	19.78 310	0.97 268	9.49 275	2.25 163	3.81 272	1.26 249	21.86 300	2.34 267	6.63 277	5.12 187	2.33 293	4.85 305	18.97 322	16.47 317	33.79 335	30.47 325
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	22.46 324	16.23 319	12.74 324	23.16 315	22.67 320	25.12 319	20.00 319	18.50 328	14.48 321	18.58 340	22.04 343	30.49 308	41.59 335	13.05 326	22.51 339	16.54 342	26.00 339	12.93 337	35.92 320	22.37 340	28.02 351	25.12 350	21.26 329	13.77 337	20.04 324	18.46 321	33.94 336	30.81 326

STTRV1_RVC		2.66 274	1.55 230	5.84 282	1.90 257	6.01 284	3.60 279	4.11 278	3.93 286	4.64 303	6.71 283	16.96 290	21.63 312	1.68 292		5.04 275	18.60 329	1.18 241		12.74 325	19.16 340			5.05 307	9.07 301	12.15 301	12.79 303	31.40 327

Dean	44.25 347	52.28 346	33.23 349	77.10 356	64.97 351	79.61 360	83.94 356	43.21 349	43.41 346	35.28 350	25.28 344	61.70 343	57.88 355	95.07 357	21.16 337	4.55 264	29.50 345	12.92 336	64.62 353	29.22 350	11.94 319	10.07 311	59.70 344	23.01 344	50.00 353	39.42 353	53.45 354	32.13 328

MeshStereo	13.92 312	10.29 312	5.80 299	24.32 317	15.33 318	17.65 313	7.76 300	12.34 314	7.38 302	4.65 304	9.09 307	38.22 319	30.61 324	0.62 253	14.44 313	7.42 317	4.05 280	2.65 294	19.82 298	2.63 274	14.32 330	9.90 309	1.27 282	6.42 315	22.75 327	19.43 322	33.41 333	33.14 329
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
DispFullNet	27.09 330	40.76 331	20.37 337	53.27 330	39.67 332	45.72 331	56.25 333	14.00 319	12.78 317	14.18 334	10.07 312	43.95 327	34.00 329	86.26 338	13.33 301	13.62 339	31.37 348	16.57 346	52.58 341	15.02 329	15.98 333	12.66 328	15.43 326	6.52 316	8.73 299	8.65 283	16.24 314	33.48 330

LSM0	23.31 326	6.07 305	4.80 287	15.07 306	10.87 314	17.08 312	14.50 314	23.84 336	15.74 323	14.73 336	18.40 334	35.77 316	35.06 330	1.58 290	76.98 358	85.81 359	14.68 323	5.68 315	56.53 348	17.15 334	23.95 348	21.89 345	4.26 309	8.21 325	17.36 320	20.39 324	29.27 328	33.71 331

ACVNet_2	33.32 338	48.24 339	22.45 339	67.72 347	50.69 345	65.88 346	85.41 357	28.48 342	14.03 320	14.63 335	9.36 310	52.16 337	31.94 326	91.62 341	13.62 304	2.72 186	21.29 332	5.84 318	51.78 340	16.52 332	10.41 313	7.93 271	58.06 339	13.93 338	36.96 345	18.42 320	25.58 325	33.95 332

PVD	13.07 308	5.77 304	8.84 317	7.67 292	7.35 305	10.40 301	7.28 299	21.12 334	19.70 334	3.65 281	8.76 304	16.32 289	27.90 319	3.25 305	14.97 318	8.92 329	11.32 312	6.23 321	25.56 311	7.56 310	12.68 322	14.11 334	1.29 283	6.16 314	16.97 319	25.32 336	18.21 318	35.51 333

MADNet+	20.34 317	8.33 309	14.90 330	18.17 309	11.98 315	8.55 296	19.20 316	28.96 344	17.96 329	12.55 333	11.63 316	34.32 314	30.36 323	10.57 323	26.85 342	16.66 343	27.39 342	10.40 334	40.88 328	18.27 335	19.91 343	15.53 338	9.97 322	19.40 342	35.72 340	22.38 332	21.31 320	37.09 334

MFMNet_re	16.81 314	13.74 316	7.85 311	23.81 316	9.51 311	34.14 326	18.04 315	12.31 312	19.02 331	10.33 325	12.96 320	38.69 321	15.16 304	1.61 291	18.46 328	10.89 336	28.67 344	12.10 335	31.52 314	10.43 321	18.75 339	11.05 317	8.52 317	9.85 327	9.47 304	5.57 252	24.17 322	37.24 335

WAO-7	28.15 332	31.17 329	25.54 341	33.41 320	34.99 329	22.62 318	28.62 324	47.75 353	47.89 351	29.08 346	39.82 352	41.47 324	41.79 336	12.75 325	36.14 349	18.16 346	17.03 325	8.88 328	47.38 334	21.69 339	11.73 317	12.95 331	3.79 307	33.81 352	23.20 328	26.44 339	24.41 323	37.61 336

STStereo	20.61 319	24.96 326	17.24 332	39.82 327	27.48 326	32.58 324	22.87 322	19.77 331	17.77 328	8.05 319	19.67 337	46.38 328	37.96 333	2.15 299	18.66 330	4.75 269	4.82 289	1.95 278	33.25 316	6.38 306	9.07 306	8.67 290	3.28 303	10.68 329	31.80 335	27.62 341	40.75 342	38.09 337

IMH-64-1	35.05 339	48.99 340	25.77 343	61.80 333	50.28 343	62.71 339	68.79 339	27.80 339	35.88 341	10.10 322	14.48 323	46.82 330	41.96 337	94.04 348	19.93 334	7.49 319	22.67 333	9.35 330	48.46 335	21.14 337	14.12 328	12.56 326	59.91 345	12.21 333	41.64 346	20.57 326	27.79 326	39.03 338

IMH-64	35.05 339	48.99 340	25.77 343	61.80 333	50.28 343	62.71 339	68.79 339	27.80 339	35.88 341	10.10 322	14.48 323	46.82 330	41.96 337	94.04 348	19.93 334	7.49 319	22.67 333	9.35 330	48.46 335	21.14 337	14.12 328	12.56 326	59.91 345	12.21 333	41.64 346	20.57 326	27.79 326	39.03 338

PWCK	39.46 343	63.60 352	25.26 340	73.87 354	41.94 333	61.54 337	51.88 332	54.42 354	37.36 343	26.43 344	38.00 349	62.72 345	47.31 342	27.64 329	24.07 341	10.09 332	32.07 349	12.97 338	84.14 359	29.01 349	25.42 349	16.79 341	48.17 335	30.69 351	35.86 342	32.01 345	32.05 332	40.21 340

ELAS_RVC	20.43 318	19.80 322	14.61 329	33.93 321	22.90 321	33.71 325	20.10 320	15.64 321	12.18 314	8.45 320	19.69 338	54.25 339	33.97 328	4.07 308	13.47 302	5.30 283	11.89 315	6.49 323	21.52 299	8.87 316	14.06 327	14.69 336	9.63 321	11.88 332	32.34 336	25.79 337	41.56 346	40.71 341
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	36.38 341	50.15 344	26.16 345	62.16 336	50.12 342	63.98 342	68.96 341	28.54 343	38.29 344	11.29 327	14.14 321	50.26 335	54.45 353	94.09 350	20.59 336	7.40 316	23.63 335	10.28 333	49.17 337	22.78 341	13.74 326	11.88 323	59.95 347	13.42 336	41.71 348	23.99 333	29.69 330	41.45 342

WAO-6	37.66 342	47.81 338	21.43 338	60.52 332	52.73 347	58.92 335	64.84 336	27.98 341	43.38 345	33.02 349	17.53 331	43.36 326	50.95 347	89.65 339	33.50 345	18.63 349	24.84 336	13.57 339	42.17 331	25.77 344	21.16 344	19.52 343	35.00 331	18.52 341	43.20 349	29.62 343	37.17 339	41.96 343

ELAS	20.62 320	22.76 325	14.59 328	35.29 323	24.88 325	31.90 322	20.66 321	17.34 326	17.05 327	7.97 318	18.32 333	48.39 334	31.67 325	4.13 309	14.30 310	5.24 279	11.47 313	6.10 320	23.02 306	7.62 311	13.14 324	14.53 335	9.46 320	10.75 330	34.52 338	27.84 342	41.52 345	42.31 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	50.99 350	64.58 354	35.58 350	71.22 352	67.03 353	71.52 353	79.74 352	46.10 352	64.92 356	43.57 354	60.04 356	61.27 342	52.88 351	94.30 351	52.11 354	32.30 353	36.01 351	25.62 350	66.68 355	41.75 355	26.51 350	26.69 353	69.04 354	40.16 355	27.04 329	32.57 347	39.45 341	47.99 345

JetBlue	33.16 337	30.03 328	36.86 353	39.95 328	35.04 330	44.19 330	36.23 327	30.47 347	47.01 350	15.01 338	10.48 314	79.96 358	19.64 309	25.82 328	18.89 332	17.14 344	40.11 353	25.93 351	36.94 322	25.94 345	32.23 354	26.39 352	31.84 330	27.47 348	31.63 333	33.13 348	48.81 351	48.30 346

BEATNet-Init1	25.27 329	27.76 327	13.76 326	44.57 329	24.32 322	38.91 329	25.10 323	19.51 330	20.03 335	9.35 321	16.15 330	47.35 332	48.89 345	4.71 314	23.55 340	11.00 337	8.78 307	5.84 318	49.88 338	20.70 336	15.01 331	14.94 337	7.37 316	12.57 335	35.78 341	26.22 338	60.85 359	49.36 347

MANE	21.44 322	17.36 321	16.07 331	34.52 322	24.54 323	25.94 320	19.26 317	20.13 333	18.43 330	6.42 316	15.25 327	40.88 323	36.30 331	4.35 310	18.72 331	10.55 335	8.23 305	29.63 353	23.68 307	4.94 298	11.81 318	8.91 296	3.02 301	10.18 328	36.19 343	32.24 346	51.66 353	49.72 348

TorneroNet	40.95 346	54.80 347	28.35 346	67.47 346	50.00 341	66.00 347	71.75 345	26.53 337	45.69 348	24.20 343	21.34 341	68.12 348	53.25 352	94.92 354	27.93 344	9.57 330	26.82 341	16.87 347	54.27 344	24.50 343	16.26 334	13.93 333	62.31 350	23.32 345	36.59 344	27.14 340	43.07 347	50.69 349

KSHMR	57.18 354	74.32 359	54.88 358	81.85 359	71.02 355	78.52 359	83.49 355	67.32 360	55.52 355	57.05 358	55.43 355	62.46 344	47.47 343	94.95 355	62.89 356	43.86 356	41.02 354	36.71 355	65.14 354	47.71 356	30.88 352	22.80 346	66.24 353	55.80 361	49.31 352	33.72 349	50.52 352	52.93 350

LE_ROB	23.34 327	10.93 315	12.86 325	32.65 319	38.35 331	31.72 321	33.97 326	23.50 335	21.06 336	7.08 317	17.87 332	51.83 336	51.55 350	1.81 295	14.20 307	3.08 202	3.94 276	1.47 256	30.65 312	8.98 317	9.43 309	7.39 249	6.89 313	25.95 346	35.31 339	39.95 354	53.69 355	54.00 351

TorneroNet-64	40.02 344	51.18 345	25.58 342	64.09 341	48.50 339	64.50 344	69.74 342	27.58 338	44.28 347	21.06 342	14.38 322	70.42 351	57.53 354	94.84 352	27.09 343	8.83 328	28.00 343	16.10 344	54.90 346	26.42 346	15.26 332	13.34 332	61.86 348	22.65 343	33.51 337	30.60 344	34.09 337	54.24 352

DPSimNet_ROB		56.83 348	60.12 359	63.44 339	74.40 359	61.08 336	66.03 337	29.26 346	91.88 361	80.83 359	53.70 354	74.56 354	48.76 344	90.67 340	61.12 355	47.44 357		43.29 356	68.79 356	60.06 359	52.83 358	61.42 357	45.69 334	46.03 357		63.34 359	56.49 356	56.41 353

WAO-8	45.52 348	56.99 349	36.84 351	70.78 351	61.58 348	72.65 354	72.88 346	44.15 350	50.34 352	32.51 347	26.24 346	68.22 349	50.98 348	91.91 343	34.40 346	19.25 350	31.26 346	14.25 341	53.00 342	37.84 353	18.64 337	12.91 329	45.23 332	27.94 349	54.23 356	39.08 351	48.02 349	56.81 354

Venus	45.52 348	56.99 349	36.84 351	70.77 350	61.58 348	72.65 354	72.88 346	44.15 350	50.34 352	32.51 347	26.24 346	68.22 349	50.98 348	91.91 343	34.40 346	19.25 350	31.26 346	14.25 341	53.00 342	37.84 353	18.64 337	12.91 329	45.23 332	27.94 349	54.23 356	39.08 351	48.02 349	56.81 354

ktn	53.49 352	64.55 353	32.09 347	67.37 345	73.02 358	67.18 349	79.08 351	39.47 348	71.03 358	45.61 356	66.57 358	53.73 338	46.66 341	95.58 359	51.51 353	35.27 354	42.24 355	32.53 354	61.67 351	36.66 352	34.35 356	37.51 355	63.57 351	39.21 353	45.92 351	42.82 355	58.10 357	61.01 356

JetRed	63.04 357	70.59 357	68.87 360	66.96 343	63.46 350	70.43 352	74.93 348	66.45 359	66.78 357	41.63 353	39.08 351	81.30 359	13.47 300	63.11 332	65.97 357	66.70 358	65.90 357	75.66 361	63.14 352	54.09 358	78.41 359	73.67 358	73.25 358	49.49 358	56.43 359	64.32 360	66.29 360	61.81 357

MADNet++	76.55 358	72.12 358	82.72 361	61.81 335	81.28 360	58.20 332	69.82 343	68.60 361	78.83 360	85.65 360	92.58 361	79.76 357	85.27 360	36.74 330	81.31 359	89.87 360	87.51 359	69.64 359	82.22 358	90.64 361	91.37 360	93.20 360	65.06 352	90.12 362	59.87 360	75.77 361	74.46 361	62.48 358

HanzoNet	61.45 356	69.33 356	44.96 355	71.45 353	72.16 357	72.71 356	79.94 353	60.19 356	75.71 359	45.02 355	73.92 359	75.04 356	64.67 358	96.72 360	48.25 352	40.02 355	53.74 356	47.73 357	76.16 357	51.62 357	46.98 357	46.48 356	73.13 357	39.85 354	55.14 358	52.31 357	60.69 358	65.16 359

UNDER WATER	53.46 351	66.50 355	44.48 354	77.89 357	68.28 354	75.27 357	86.28 359	62.01 357	51.94 354	41.57 352	48.61 353	74.76 355	58.64 356	94.91 353	40.27 351	19.59 352	35.94 350	25.36 349	57.83 349	30.24 351	22.42 347	21.82 344	69.76 356	49.60 359	53.54 355	52.17 356	44.57 348	69.15 360

UNDER WATER-64	54.23 353	63.34 351	46.02 356	79.36 358	71.42 356	76.64 358	88.13 360	66.12 358	46.96 349	52.07 357	60.69 357	73.21 353	59.22 357	94.98 356	35.82 348	18.58 348	36.56 352	27.05 352	54.96 347	27.40 348	22.29 346	24.45 348	75.67 359	44.51 356	51.17 354	56.84 358	41.43 343	69.34 361

SAMSARA	20.09 316	2.60 272	5.52 298	4.28 279	4.10 287	3.59 273	5.57 292	15.80 323	10.05 313	4.59 302	5.59 272	9.22 268	24.85 314	3.88 307	16.25 322	8.47 326	6.17 296	3.82 303	22.29 302	5.87 304	19.35 342	26.82 354	1.02 275	5.45 312	80.31 361	91.77 362	78.09 362	77.23 362

AVERAGE_ROB	98.96 361	100.00 365	99.80 365	100.00 362	100.00 363	100.00 365	100.00 365	100.00 366	100.00 365	100.00 364	100.00 367	100.00 367	100.00 365	100.00 364	99.80 364	99.85 364	100.00 365	100.00 366	100.00 365	100.00 367	98.20 364	99.54 363	100.00 363	100.00 366	93.40 364	93.83 364	94.40 365	93.22 363

MEDIAN_ROB	97.62 360	99.11 362	98.47 363	100.00 362	99.99 362	100.00 365	100.00 365	99.48 364	98.33 362	100.00 364	99.95 365	98.03 363	96.13 361	99.95 363	99.43 362	98.46 362	98.58 361	98.67 362	99.88 363	97.97 362	93.64 362	96.55 362	100.00 363	97.27 363	87.22 362	92.69 363	89.89 363	95.94 364

HaxPig	99.00 362	100.00 365	98.99 364	100.00 362	100.00 363	99.99 364	100.00 365	99.99 365	99.89 364	100.00 364	99.98 366	100.00 367	99.94 364	100.00 364	99.61 363	99.46 363	99.97 364	99.58 363	99.99 364	99.99 364	97.37 363	96.43 361	99.99 362	99.98 365	89.52 363	99.53 365	94.23 364	98.48 365

PML	96.12 359	100.00 365	83.16 362	100.00 362	100.00 363	100.00 365	99.20 364	100.00 366	99.01 363	100.00 364	96.16 362	99.92 366	100.00 365	98.52 362	94.60 360	91.70 361	91.21 360	74.14 360	100.00 365	98.06 363	92.87 361	86.59 359	97.59 361	98.11 364	94.46 365	99.98 366	100.00 366	99.92 366

FlowAnything	100.00 367	100.00 365	100.00 366	100.00 362	100.00 363	100.00 365	100.00 365	100.00 366	100.00 365	100.00 364	100.00 367	100.00 367	100.00 365	100.00 364	100.00 367	100.00 365	100.00 365	100.00 366	100.00 365	100.00 367	100.00 367	100.00 366	100.00 363	100.00 366	100.00 366	100.00 367	100.00 366	100.00 367

CasAABBNet	100.00 367	100.00 365	100.00 366	100.00 362	100.00 363	100.00 365	100.00 365	100.00 366	100.00 365	100.00 364	100.00 367	100.00 367	100.00 365	100.00 364	100.00 367	100.00 365	100.00 365	100.00 366	100.00 365	100.00 367	100.00 367	100.00 366	100.00 363	100.00 366	100.00 366	100.00 367	100.00 366	100.00 367

DPSMNet_ROB	99.54 364	99.78 364	100.00 366	100.00 362	100.00 363	100.00 365	100.00 365	99.19 362	100.00 365	99.32 362	99.65 363	91.68 361	99.16 363	100.00 364	99.94 365	100.00 365	99.83 363	99.99 364	99.59 362	99.99 364	99.77 365	99.66 364	100.00 363	100.00 366	100.00 366	100.00 367	100.00 366	100.00 367

DGTPSM_ROB	99.53 363	99.77 363	100.00 366	100.00 362	100.00 363	100.00 365	100.00 365	99.19 362	100.00 365	99.32 362	99.66 364	91.63 360	99.15 362	100.00 364	99.94 365	100.00 365	99.82 362	99.99 364	99.51 361	99.99 364	99.77 365	99.66 364	100.00 363	100.00 366	100.00 366	100.00 367	100.00 366	100.00 367

DPSM_ROB	99.91 365	100.00 365	100.00 366	100.00 362	100.00 363	98.90 362	98.96 362	100.00 366	100.00 365	100.00 364	100.00 367	99.76 364	100.00 365	100.00 364	100.00 367	100.00 365	100.00 365	100.00 366	100.00 365	100.00 367	100.00 367	100.00 366	100.00 363	100.00 366	100.00 366	100.00 367	100.00 366	100.00 367

DPSM	99.91 365	100.00 365	100.00 366	100.00 362	100.00 363	98.90 362	98.96 362	100.00 366	100.00 365	100.00 364	100.00 367	99.76 364	100.00 365	100.00 364	100.00 367	100.00 365	100.00 365	100.00 366	100.00 365	100.00 367	100.00 367	100.00 366	100.00 363	100.00 366	100.00 366	100.00 367	100.00 366	100.00 367

Low-res two-view benchmark