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

WQFJA1	0.31 31	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	1.18 218	0.00 1	1.29 194	0.13 19	2.82 250	0.00 1	1.14 16	0.64 13	0.10 15	0.00 1	0.04 7	0.14 32	0.16 14	0.57 13	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 3	0.00 1

WQFJX1	0.23 20	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.17 216	0.00 1	0.78 173	0.11 15	2.54 245	0.00 1	0.74 6	0.54 6	0.01 1	0.00 1	0.03 3	0.06 10	0.06 1	0.27 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.29 26	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.00 1	0.01 5	1.25 221	0.00 1	1.28 192	0.12 18	2.55 246	0.00 1	0.98 11	0.86 25	0.06 8	0.00 1	0.03 3	0.16 36	0.13 10	0.32 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 3	0.00 1

NLMM1	0.36 43	0.03 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	1.51 233	0.00 1	0.68 170	0.11 15	2.74 248	0.00 1	1.25 19	1.22 50	0.11 20	0.01 7	0.07 13	0.24 55	0.24 28	1.41 39	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.05 57	0.04 8	0.00 1

NLMM	0.31 31	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	1.19 219	0.00 1	1.28 192	0.13 19	2.82 250	0.00 1	1.14 16	0.64 13	0.10 15	0.00 1	0.04 7	0.14 32	0.16 14	0.58 14	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLSM3	0.09 2	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 13	0.29 2	0.03 2	0.10 38	0.03 3	0.18 43	0.16 14	0.39 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.09 18	0.00 1

NLSM1	0.34 36	0.03 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.01 5	1.38 228	0.00 1	1.36 195	0.13 19	2.75 249	0.00 1	1.14 16	1.11 39	0.10 15	0.00 1	0.05 9	0.16 36	0.16 14	0.80 20	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 13	0.01 3	0.00 1

NLCSM	0.22 17	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.00 205	0.00 1	0.55 156	0.10 11	2.24 241	0.00 1	0.86 7	0.58 8	0.11 20	0.02 10	0.02 1	0.09 21	0.09 5	0.28 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.00 1

111111	0.34 36	0.03 1	0.08 34	0.01 7	0.03 27	0.10 118	0.00 1	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.01 83	0.18 26	0.05 33	0.01 35	1.98 47	1.34 68	0.11 20	0.15 52	0.59 53	0.56 135	0.34 42	3.31 106	0.26 181	0.02 17	0.02 20	0.05 57	0.04 8	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.40 49	0.03 1	0.10 38	0.03 39	0.03 27	0.10 118	0.01 21	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.15 117	0.18 26	0.03 18	0.01 35	1.95 45	1.30 62	0.05 5	0.29 92	0.81 62	0.51 118	0.25 31	3.15 99	0.27 187	0.03 29	0.02 20	0.01 13	1.39 86	0.00 1

ProNet	0.22 17	0.03 1	0.09 36	0.01 7	0.00 1	0.12 124	0.75 209	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.22 179	1.31 21	1.03 33	0.22 53	0.01 7	0.09 15	0.12 27	0.24 28	1.33 36	0.03 68	0.01 9	0.07 57	0.00 1	0.05 11	0.00 1

MonStereo	0.21 13	0.04 12	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.05 33	0.01 35	1.63 34	1.32 66	0.09 12	0.15 52	0.36 41	0.31 72	0.30 37	1.05 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.23 43	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.21 13	0.04 12	0.02 15	0.00 1	0.01 11	0.02 52	0.00 1	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.14 22	0.03 18	0.05 101	0.99 12	0.77 20	0.16 38	0.17 60	0.16 22	0.26 63	0.06 1	2.10 55	0.18 153	0.02 17	0.01 9	0.06 63	0.47 62	0.06 72

AIO-test1	0.30 30	0.04 12	0.03 22	0.02 24	0.08 57	0.04 83	0.00 1	0.01 5	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 26	0.00 1	2.02 49	1.69 106	0.15 34	0.02 10	0.24 30	0.55 134	0.20 19	2.67 71	0.00 1	0.02 17	0.02 20	0.01 13	0.09 18	0.00 1

Pointernet	0.13 4	0.04 12	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 109	0.18 154	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.07 100	0.10 11	0.01 5	0.01 35	0.89 9	0.57 7	0.12 26	0.02 10	0.09 15	0.06 10	0.11 8	0.83 21	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.00 1	0.04 8	0.18 99

RAFT	0.28 25	0.04 12	0.31 70	0.02 24	0.00 1	0.12 124	0.12 133	0.93 132	0.01 4	0.69 152	0.00 1	0.18 26	0.00 1	0.01 35	2.07 51	1.23 51	0.23 57	0.00 1	0.06 11	0.21 50	0.15 12	0.60 15	0.00 1	0.06 41	0.03 33	0.01 13	0.34 55	0.00 1

RYNet	0.61 75	0.04 12	0.00 1	0.02 24	0.04 36	0.00 1	0.01 21	0.03 35	0.04 35	0.07 88	0.00 1	0.07 5	0.12 76	0.00 1	4.57 157	0.66 15	0.12 26	0.99 215	0.37 42	0.02 2	0.25 31	0.10 2	0.05 83	0.03 29	0.08 60	7.32 261	1.40 87	0.12 92

BridgeDepth	0.07 1	0.05 18	0.02 15	0.03 39	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.11 15	0.00 1	0.00 1	0.56 2	0.45 3	0.04 4	0.01 7	0.16 22	0.03 3	0.23 25	0.05 1	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.01 13	0.15 30	0.01 40
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.20 10	0.05 18	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.17 163	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 33	0.00 1	1.42 25	1.28 60	0.03 2	0.05 22	0.33 37	0.24 55	0.23 25	1.27 33	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.01 13	0.07 14	0.00 1

LG-Stereo	0.31 31	0.05 18	0.02 15	0.02 24	0.07 53	0.13 130	0.01 21	0.03 35	0.10 79	0.00 1	0.87 176	0.44 97	0.01 5	0.00 1	2.07 51	1.46 80	0.11 20	0.16 57	0.67 56	0.47 104	0.31 40	1.19 29	0.04 80	0.02 17	0.05 47	0.10 76	0.07 14	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 35	0.05 18	0.07 30	0.01 7	0.02 18	0.02 52	0.00 1	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.02 13	0.00 1	1.77 42	1.68 105	0.21 51	0.08 31	0.19 27	0.58 138	0.29 35	3.05 93	0.18 153	0.09 53	0.08 60	0.19 90	0.12 26	0.00 1

AIO-Stereo	0.34 36	0.05 18	0.34 83	0.01 7	0.03 27	0.13 130	0.00 1	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.05 33	0.00 1	1.68 35	1.06 37	0.49 107	0.08 31	1.56 98	0.76 173	0.22 22	2.17 58	0.11 130	0.01 9	0.01 9	0.02 35	0.20 36	0.00 1

RAFT + AFF	0.48 56	0.05 18	0.01 9	0.22 101	0.03 27	0.04 83	0.14 141	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.32 72	0.03 18	0.07 116	4.66 163	0.97 29	0.56 121	0.09 34	2.34 120	0.04 6	0.69 63	1.96 49	0.02 57	0.22 107	0.15 89	0.12 80	0.24 46	0.01 40

AANet_RVC	0.29 26	0.05 18	0.28 66	0.06 58	0.21 103	0.00 1	0.24 168	0.03 35	0.17 107	0.34 125	0.01 83	0.08 7	0.04 26	0.01 35	2.17 56	0.58 8	0.16 38	0.07 27	0.44 45	0.20 44	0.13 10	0.33 9	0.03 68	0.07 46	0.02 20	0.06 63	1.15 80	0.86 146

MLG-Stereo_test3	0.48 56	0.06 25	0.33 76	0.12 88	0.16 79	0.17 163	0.02 43	0.07 62	0.04 35	1.13 180	0.00 1	0.23 57	0.08 55	0.01 35	1.98 47	1.62 95	0.11 20	0.19 69	1.38 91	0.29 69	0.76 67	3.35 107	0.02 57	0.10 58	0.06 54	0.03 43	0.74 70	0.01 40

MLG-Stereo	0.18 8	0.06 25	0.01 9	0.01 7	0.01 11	0.17 163	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 33	0.00 1	1.48 30	1.35 69	0.05 5	0.05 22	0.33 37	0.23 52	0.22 22	0.63 17	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.01 13	0.07 14	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 24	0.06 25	0.08 34	0.00 1	0.01 11	0.02 52	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.03 18	0.15 154	1.33 22	1.35 69	0.18 45	0.17 60	0.19 27	0.37 86	0.10 6	2.34 65	0.19 160	0.06 41	0.04 39	0.08 70	0.12 26	0.00 1

GIP-stereo	0.42 51	0.06 25	0.14 42	0.02 24	0.05 38	0.16 152	0.02 43	0.06 61	0.03 25	0.00 1	0.25 132	0.32 72	0.05 33	0.01 35	3.07 91	1.67 103	0.15 34	0.05 22	0.31 35	0.71 166	0.49 55	3.30 105	0.06 91	0.04 32	0.03 33	0.09 73	0.33 53	0.00 1

RSM++	0.23 20	0.06 25	0.35 91	0.02 24	0.02 18	0.11 121	0.00 1	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.08 55	0.00 1	0.88 8	0.61 11	0.18 45	0.04 16	0.13 20	0.57 137	0.23 25	2.20 59	0.14 137	0.09 53	0.03 33	0.01 13	0.23 43	0.00 1

RSM	0.22 17	0.06 25	0.35 91	0.02 24	0.03 27	0.12 124	0.01 21	0.01 5	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 26	0.05 33	0.00 1	0.73 5	0.58 8	0.18 45	0.04 16	0.18 26	0.51 118	0.24 28	2.12 56	0.09 121	0.08 50	0.02 20	0.18 88	0.16 33	0.00 1

MoCha-V2	0.36 43	0.06 25	0.31 70	0.01 7	0.05 38	0.09 113	0.01 21	0.02 22	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.18 101	0.00 1	2.33 67	1.63 97	0.18 45	0.19 69	0.15 21	0.99 192	0.28 34	3.01 85	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.07 69	0.03 7	0.00 1

GEAStereo	0.39 46	0.07 32	0.33 76	0.03 39	0.03 27	0.16 152	0.01 21	0.04 49	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 60	0.01 5	0.24 181	2.28 61	1.61 92	0.16 38	0.18 64	0.73 58	0.65 157	0.40 45	2.72 72	0.18 153	0.05 35	0.19 98	0.00 1	0.21 40	0.00 1

gasm-f	0.39 46	0.07 32	0.33 76	0.03 39	0.03 27	0.16 152	0.01 21	0.04 49	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 60	0.01 5	0.24 181	2.28 61	1.61 92	0.16 38	0.18 64	0.73 58	0.65 157	0.40 45	2.72 72	0.18 153	0.05 35	0.19 98	0.00 1	0.21 40	0.00 1

LGtest1	0.53 67	0.07 32	0.34 83	0.03 39	0.14 72	0.16 152	0.03 59	0.08 66	0.14 93	0.04 84	0.84 175	0.21 52	0.15 86	0.00 1	2.36 70	2.07 147	0.21 51	0.46 139	0.87 68	0.41 93	0.76 67	4.21 139	0.05 83	0.12 67	0.12 79	0.04 52	0.27 49	0.01 40

GREAT-IGEV	0.49 59	0.07 32	0.29 67	0.02 24	0.02 18	0.14 136	0.00 1	0.03 35	1.58 237	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.07 50	0.00 1	2.22 58	2.07 147	0.16 38	0.26 84	0.25 31	0.80 177	0.33 41	2.96 81	0.25 179	0.79 218	0.02 20	0.00 1	0.71 69	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
GASTEREO	0.42 51	0.08 36	0.34 83	0.03 39	0.02 18	0.14 136	0.01 21	0.03 35	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.14 82	0.01 35	2.48 76	2.05 142	0.22 53	0.17 60	0.17 24	0.63 149	0.19 18	2.96 81	0.30 198	0.35 139	0.04 39	0.71 140	0.15 30	0.00 1

MSCF	0.41 50	0.08 36	0.34 83	0.03 39	0.03 27	0.14 136	0.01 21	0.03 35	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.14 82	0.01 35	2.43 73	2.03 135	0.22 53	0.10 38	0.17 24	0.67 163	0.22 22	3.03 88	0.08 114	0.35 139	0.04 39	0.72 141	0.11 25	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 99	0.08 36	0.36 98	0.18 93	0.21 103	0.01 18	0.06 98	1.75 161	0.21 124	0.14 103	0.15 117	0.45 99	0.16 93	0.03 76	4.05 138	1.87 117	0.36 85	0.42 128	1.67 101	0.17 40	1.76 136	4.52 156	0.02 57	0.11 65	0.38 127	2.70 201	0.33 53	0.33 113

delet	0.21 13	0.08 36	0.24 57	0.06 58	0.05 38	0.02 52	0.04 74	0.02 22	0.05 42	0.34 125	0.00 1	0.20 42	0.04 26	0.02 60	1.45 28	0.53 5	0.23 57	0.07 27	0.12 19	0.06 10	0.15 12	0.38 10	0.01 30	0.06 41	0.01 9	0.01 13	1.50 91	0.02 52

MatchStereo	0.17 7	0.09 40	0.30 69	0.02 24	0.10 63	0.01 18	0.03 59	0.03 35	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.11 73	0.02 60	1.43 27	0.80 23	0.10 15	0.15 52	0.05 9	0.06 10	0.25 31	0.55 12	0.00 1	0.14 78	0.01 9	0.03 43	0.14 29	0.02 52

AIO-test2	0.25 23	0.09 40	0.02 15	0.01 7	0.09 59	0.04 83	0.01 21	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 26	0.00 1	1.71 37	1.44 78	0.15 34	0.04 16	0.03 3	0.33 77	0.10 6	2.30 63	0.06 91	0.16 89	0.05 47	0.01 13	0.10 21	0.00 1

CroCo-Stereo	0.21 13	0.09 40	0.03 22	0.05 55	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.04 49	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.09 10	0.07 50	0.00 1	1.51 31	1.11 39	0.17 44	0.08 31	0.76 60	0.05 8	0.40 45	0.85 22	0.00 1	0.04 32	0.04 39	0.01 13	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
anonymousdsp	0.56 70	0.10 43	0.36 98	0.24 112	0.07 53	0.09 113	0.01 21	0.04 49	0.05 42	0.00 1	2.27 213	0.22 53	0.20 105	0.00 1	2.28 61	1.41 76	0.28 70	0.17 60	0.52 49	0.67 163	0.56 59	3.56 114	0.31 199	0.07 46	0.02 20	0.01 13	1.65 94	0.01 40

TDLM	0.20 10	0.10 43	0.21 48	0.08 77	0.23 109	0.02 52	0.04 74	0.19 81	0.04 35	0.02 78	0.10 104	0.67 135	0.05 33	0.10 135	0.43 1	0.28 1	0.35 83	0.20 71	0.02 1	0.01 1	0.12 9	1.22 31	0.05 83	0.01 9	0.00 1	0.02 35	0.41 60	0.41 123

BridgeDepth_RVC	0.16 6	0.11 45	0.26 63	0.02 24	0.12 68	0.01 18	0.05 87	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.07 5	0.09 61	0.02 60	1.46 29	0.84 24	0.06 8	0.04 16	0.40 44	0.07 14	0.07 4	0.20 5	0.01 30	0.05 35	0.05 47	0.06 63	0.19 35	0.11 88
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.57 73	0.11 45	0.26 63	0.02 24	0.06 45	0.02 52	0.04 74	0.04 49	0.07 57	0.00 1	0.00 1	0.40 90	0.09 61	0.01 35	5.50 195	2.06 145	0.45 99	0.28 90	0.54 51	0.23 52	1.49 109	2.89 80	0.02 57	0.08 50	0.09 64	0.06 63	0.31 50	0.22 102

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 86	0.11 45	0.32 74	0.06 58	0.20 97	0.09 113	0.02 43	0.13 78	0.23 126	0.03 81	0.04 91	0.48 104	0.15 86	0.01 35	3.26 104	2.49 166	0.31 78	0.44 135	1.92 111	0.48 110	1.70 129	4.79 169	0.16 146	0.12 67	0.09 64	0.16 86	0.90 75	0.07 74

Occ-G	0.48 56	0.11 45	0.24 57	0.04 48	0.11 65	0.16 152	0.04 74	0.04 49	0.02 14	0.00 1	0.25 132	0.15 23	0.02 13	0.00 1	3.08 93	1.56 89	0.11 20	0.34 104	1.04 72	0.48 110	0.85 78	3.04 92	0.23 170	0.07 46	0.04 39	0.02 35	0.83 73	0.01 40

StereoVision	0.13 4	0.11 45	0.03 22	0.04 48	0.04 36	0.00 1	0.03 59	0.04 49	0.03 25	0.03 81	0.00 1	0.19 34	0.02 13	0.02 60	1.02 14	0.79 22	0.13 31	0.02 10	0.30 33	0.04 6	0.21 21	0.19 4	0.00 1	0.06 41	0.04 39	0.00 1	0.12 26	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 8	0.11 45	0.04 26	0.05 55	0.06 45	0.00 1	0.01 21	0.03 35	0.05 42	0.24 115	0.00 1	0.16 25	0.06 49	0.01 35	1.29 20	1.05 35	0.06 8	0.04 16	0.06 11	0.05 8	0.40 45	0.86 23	0.00 1	0.04 32	0.04 39	0.01 13	0.05 11	0.00 1

test_4	0.84 103	0.11 45	0.61 146	0.30 138	0.20 97	0.08 110	0.30 173	0.10 71	0.10 79	0.03 81	0.61 165	0.79 146	0.16 93	0.18 163	3.62 115	3.39 211	0.24 60	0.43 132	1.98 112	0.30 71	1.21 96	3.26 104	0.09 121	0.21 105	0.23 109	0.33 114	3.56 157	0.25 107

VIP-Stereo	0.29 26	0.12 52	0.34 83	0.01 7	0.03 27	0.04 83	0.01 21	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.22 53	0.05 33	0.00 1	1.37 24	1.12 41	0.15 34	0.13 43	0.28 32	0.27 65	0.50 56	2.49 68	0.00 1	0.13 75	0.08 60	0.01 13	0.24 46	0.09 78

GSStereo	0.43 54	0.12 52	0.35 91	0.02 24	0.02 18	0.20 175	0.01 21	0.01 5	1.23 220	0.00 1	0.05 95	0.22 53	0.03 18	0.00 1	2.12 54	1.64 100	0.50 108	0.26 84	0.50 48	0.46 103	0.51 58	2.87 79	0.15 142	0.02 17	0.18 94	0.05 57	0.10 21	0.00 1

CoSv	0.10 3	0.12 52	0.21 48	0.02 24	0.02 18	0.01 18	0.00 1	0.02 22	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.15 23	0.01 5	0.00 1	0.69 3	0.74 18	0.14 32	0.06 26	0.09 15	0.03 3	0.06 1	0.13 3	0.00 1	0.03 29	0.02 20	0.00 1	0.10 21	0.00 1

S2M2_XL	0.50 61	0.13 55	0.39 108	0.04 48	0.15 75	0.00 1	0.05 87	0.25 93	0.37 143	0.00 1	0.00 1	0.32 72	0.51 168	0.00 1	2.74 83	1.75 109	0.28 70	0.46 139	0.48 46	0.20 44	1.60 119	3.03 88	0.08 114	0.16 89	0.09 64	0.09 73	0.15 30	0.25 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
U	0.23 20	0.13 55	0.03 22	0.06 58	0.07 53	0.00 1	0.01 21	0.05 56	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.25 60	0.07 50	0.00 1	1.58 32	1.23 51	0.05 5	0.13 43	0.52 49	0.08 19	0.50 56	1.03 25	0.01 30	0.10 58	0.08 60	0.02 35	0.06 13	0.03 59

MLG-Stereo_test2	0.35 41	0.14 57	0.04 26	0.01 7	0.06 45	0.18 168	0.02 43	0.02 22	0.03 25	0.00 1	0.63 167	0.18 26	0.01 5	0.00 1	1.83 43	1.31 64	0.06 8	0.20 71	1.35 90	0.38 87	0.41 49	2.30 63	0.16 146	0.05 35	0.06 54	0.01 13	0.09 18	0.01 40

S2M2_L	0.98 116	0.15 58	1.98 239	0.27 128	0.17 80	0.00 1	0.04 74	0.24 91	0.31 138	2.13 227	0.00 1	0.45 99	0.15 86	0.01 35	4.10 141	2.25 155	0.54 114	0.47 142	1.29 84	0.24 55	2.31 150	2.52 70	0.05 83	0.15 83	0.17 93	2.66 200	3.69 163	0.15 96
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.83 99	0.15 58	0.62 147	0.03 39	0.12 68	0.16 152	0.17 150	0.32 98	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.22 53	0.26 122	0.00 1	4.05 138	4.06 247	0.48 103	0.57 157	3.07 156	0.65 157	1.72 135	3.80 125	0.38 209	0.88 227	0.14 88	0.04 52	0.38 59	0.01 40

MIM_Stereo	0.83 99	0.15 58	0.44 118	0.34 151	0.24 112	0.12 124	0.08 109	2.02 177	0.08 65	0.00 1	0.24 130	0.31 71	0.10 69	0.03 76	3.34 105	2.91 185	0.24 60	0.67 170	2.62 137	0.89 184	1.44 107	3.49 110	0.06 91	0.26 116	0.20 101	0.24 96	1.72 96	0.18 99

HITNet	0.68 83	0.16 61	0.11 40	0.07 70	0.10 63	0.01 18	0.03 59	1.72 157	0.79 190	0.11 94	0.00 1	0.77 145	0.28 126	0.12 147	2.69 80	1.17 46	0.45 99	0.14 49	0.72 57	0.25 60	1.61 122	2.80 77	0.01 30	0.17 92	0.04 39	0.15 83	3.40 150	0.41 123
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
GMOStereo	1.19 134	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 174	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 216	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

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test-v	1.19 134	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 174	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 216	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

test-2	1.19 134	0.17 62	0.68 152	0.34 151	0.31 132	0.13 130	0.31 175	2.36 191	0.15 100	0.00 1	0.17 121	0.60 120	0.45 155	0.02 60	3.83 126	3.83 237	0.54 114	0.70 174	2.41 125	0.64 151	1.71 131	6.50 216	0.01 30	0.34 132	1.38 187	0.25 97	4.07 191	0.10 81

RAStereo	0.29 26	0.18 66	0.05 29	0.06 58	0.11 65	0.00 1	0.02 43	0.03 35	0.04 35	0.94 169	0.00 1	0.26 64	0.02 13	0.01 35	1.70 36	1.19 49	0.09 12	0.13 43	0.30 33	0.03 3	0.80 71	1.45 40	0.00 1	0.14 78	0.05 47	0.01 13	0.20 36	0.02 52

DEFOM-Stereo	0.34 36	0.19 67	0.23 55	0.01 7	0.06 45	0.12 124	0.01 21	0.03 35	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.03 18	0.00 1	2.15 55	1.48 83	0.10 15	0.13 43	0.33 37	0.11 24	0.45 51	0.93 24	0.00 1	0.02 17	0.07 57	0.03 43	2.36 112	0.06 72

AnonymousM	1.93 188	0.21 68	0.42 113	0.06 58	0.06 45	0.26 189	0.01 21	2.70 219	0.56 167	0.36 130	2.56 227	0.59 116	0.53 171	0.50 237	2.91 88	3.30 205	1.21 193	1.06 221	2.18 116	1.68 226	3.82 198	5.56 187	0.40 211	0.50 174	0.21 105	1.57 175	6.55 258	12.23 272

iRaftStereo_RVC	0.35 41	0.21 68	0.33 76	0.22 101	0.15 75	0.02 52	0.02 43	0.05 56	0.08 65	0.00 1	0.00 1	0.28 66	0.11 73	0.03 76	1.35 23	0.98 30	0.35 83	0.07 27	0.49 47	0.17 40	1.05 89	2.96 81	0.00 1	0.05 35	0.09 64	0.01 13	0.23 43	0.04 63

MMNet	0.34 36	0.21 68	0.07 30	0.05 55	0.06 45	0.00 1	0.12 133	0.03 35	0.04 35	0.22 113	0.00 1	0.36 77	0.02 13	0.05 101	2.17 56	0.69 17	0.33 79	0.15 52	0.34 40	0.07 14	0.34 42	0.60 15	0.06 91	0.10 58	0.03 33	0.05 57	2.93 126	0.02 52

CAS	0.89 108	0.22 71	0.39 108	0.21 99	0.24 112	0.03 75	0.36 183	0.23 86	0.62 172	1.28 193	0.16 119	0.38 84	0.84 212	0.12 147	3.10 94	1.87 117	0.94 167	0.75 185	1.30 85	0.58 138	2.82 165	3.00 84	0.03 68	0.12 67	0.13 81	0.72 141	1.80 99	1.89 185

ARAFT	0.80 95	0.22 71	0.31 70	0.31 140	0.12 68	0.01 18	0.02 43	0.24 91	0.09 74	1.28 193	0.00 1	0.53 114	0.04 26	0.09 130	3.18 98	1.99 130	0.51 111	0.34 104	2.69 140	0.14 32	1.96 145	2.75 74	0.02 57	0.20 101	0.80 160	0.03 43	3.53 155	0.13 94

MaDis-Stereo	0.39 46	0.23 73	0.35 91	0.07 70	0.15 75	0.02 52	0.04 74	0.08 66	0.07 57	1.22 190	0.00 1	0.23 57	0.03 18	0.02 60	1.62 33	1.29 61	0.14 32	0.29 92	1.62 99	0.12 27	0.84 77	1.37 37	0.01 30	0.18 96	0.20 101	0.16 86	0.17 34	0.04 63

LoS	1.97 189	0.23 73	0.39 108	0.23 108	0.18 83	0.02 52	0.09 117	15.67 312	0.89 197	3.41 268	0.87 176	0.98 160	0.83 211	0.20 169	3.66 116	3.84 241	1.36 210	0.90 203	3.25 158	0.74 169	5.14 230	4.30 143	0.24 175	0.41 156	2.64 222	0.80 146	1.36 83	0.50 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	1.68 167	0.23 73	2.17 246	0.08 77	0.28 126	0.09 113	0.09 117	0.50 115	1.17 216	0.11 94	2.55 226	0.62 129	0.67 186	0.03 76	4.24 144	3.69 233	1.12 185	1.22 236	4.58 188	0.59 141	4.19 206	7.51 248	0.24 175	0.68 203	1.05 171	0.64 135	6.73 261	0.33 113

CIPLG	1.04 122	0.23 73	0.82 174	0.32 145	0.36 151	0.04 83	0.34 180	0.21 83	0.50 160	0.07 88	0.11 106	1.24 170	0.08 55	0.42 224	4.82 175	1.65 101	0.85 155	0.39 116	2.02 113	0.32 74	2.35 152	4.69 165	0.05 83	0.75 211	1.10 172	0.35 117	3.79 170	0.12 92

CREStereo++_RVC	1.20 138	0.23 73	1.65 224	0.28 132	0.43 176	0.01 18	0.17 150	2.02 177	0.26 133	0.61 148	0.08 102	0.50 110	0.15 86	0.05 101	3.91 131	2.85 184	0.95 168	0.50 145	2.77 143	0.31 72	3.04 172	3.84 128	0.13 134	0.14 78	1.10 172	1.31 168	4.38 211	0.77 144
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
AdaDepth	0.32 34	0.24 78	0.07 30	0.02 24	0.01 11	0.16 152	0.01 21	0.02 22	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.01 5	0.01 35	1.96 46	1.94 126	0.09 12	0.09 34	1.21 80	0.40 91	0.46 52	1.21 30	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.04 52	0.31 50	0.00 1

CES	1.32 148	0.24 78	0.36 98	0.14 89	0.22 105	0.05 94	0.19 159	5.29 284	0.76 186	0.42 136	0.61 165	0.86 152	0.85 213	0.26 187	4.28 146	3.41 214	1.21 193	1.06 221	1.85 110	1.16 208	4.19 206	3.75 121	0.15 142	0.12 67	0.23 109	0.34 116	1.47 90	2.15 193

IPLGR_C	1.02 120	0.24 78	0.77 168	0.31 140	0.36 151	0.04 83	0.35 182	0.20 82	0.47 157	0.07 88	0.12 110	1.26 173	0.09 61	0.41 222	4.52 155	1.63 97	0.81 147	0.45 137	2.10 115	0.32 74	2.41 156	4.67 164	0.07 108	0.75 211	1.04 170	0.28 102	3.80 171	0.11 88

ACRE	1.04 122	0.24 78	0.80 172	0.33 147	0.36 151	0.04 83	0.34 180	0.21 83	0.48 158	0.08 92	0.14 115	1.30 175	0.09 61	0.45 227	4.77 172	1.62 95	0.82 150	0.43 132	2.08 114	0.33 77	2.40 155	4.72 166	0.06 91	0.74 210	1.10 172	0.28 102	3.80 171	0.11 88

ICVP	1.55 161	0.24 78	1.65 224	0.43 177	0.45 178	0.50 202	0.38 186	1.26 143	0.64 175	1.77 215	1.20 190	0.88 155	1.63 235	0.25 186	4.46 152	2.81 183	1.49 218	1.01 216	2.50 131	1.15 205	2.70 159	5.75 192	0.14 137	0.63 193	0.72 152	2.31 193	3.35 147	1.59 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.89 183	0.25 83	0.34 83	0.06 58	0.20 97	0.16 152	0.04 74	0.81 129	1.73 247	1.94 221	0.44 149	1.12 163	0.88 218	0.12 147	4.48 153	5.29 272	2.26 242	1.77 260	5.32 198	2.13 249	5.92 249	7.47 245	0.10 127	0.37 150	0.60 144	1.61 177	4.41 213	1.14 162

LG-Stereo_L1	0.51 62	0.26 84	0.02 15	0.04 48	0.24 112	0.15 148	0.03 59	0.07 62	0.07 57	0.00 1	0.60 164	0.37 81	0.35 135	0.03 76	2.59 77	2.00 132	0.23 57	0.18 64	1.31 87	0.40 91	0.75 65	3.23 103	0.04 80	0.09 53	0.35 122	0.04 52	0.21 40	0.08 75

LL-Strereo2	0.81 97	0.27 85	0.35 91	0.09 81	0.14 72	0.17 163	0.08 109	2.21 186	0.19 114	0.00 1	0.00 1	0.26 64	0.05 33	0.20 169	2.27 60	2.72 178	0.12 26	0.15 52	2.40 124	0.52 121	1.77 137	5.39 184	0.06 91	0.17 92	0.43 130	0.12 80	1.55 93	0.31 111

sAnonymous2	1.64 163	0.27 85	0.18 44	0.11 85	0.20 97	0.49 200	0.05 87	1.85 167	0.98 201	0.21 109	0.39 142	1.21 166	0.85 213	0.08 126	4.74 167	3.93 243	1.35 208	1.22 236	7.85 220	0.83 181	4.15 204	5.99 197	0.03 68	0.42 159	0.15 89	2.19 191	2.36 112	2.37 196

CroCo_RVC	1.64 163	0.27 85	0.18 44	0.11 85	0.20 97	0.49 200	0.05 87	1.85 167	0.98 201	0.21 109	0.39 142	1.21 166	0.85 213	0.08 126	4.74 167	3.93 243	1.35 208	1.22 236	7.85 220	0.83 181	4.15 204	5.99 197	0.03 68	0.42 159	0.15 89	2.19 191	2.36 112	2.37 196

LG-G_1	0.51 62	0.28 88	0.33 76	0.18 93	0.22 105	0.16 152	0.02 43	0.05 56	0.07 57	0.01 72	0.58 159	0.20 42	0.24 118	0.03 76	2.30 65	1.80 113	0.27 67	0.37 107	0.82 63	0.47 104	0.91 80	3.77 122	0.01 30	0.12 67	0.11 76	0.03 43	0.34 55	0.01 40

LG-G	0.51 62	0.28 88	0.33 76	0.18 93	0.22 105	0.16 152	0.02 43	0.05 56	0.07 57	0.01 72	0.58 159	0.20 42	0.24 118	0.03 76	2.30 65	1.80 113	0.27 67	0.37 107	0.82 63	0.47 104	0.91 80	3.77 122	0.01 30	0.12 67	0.11 76	0.03 43	0.34 55	0.01 40

anonymousdsp2	1.03 121	0.29 90	0.37 104	0.23 108	0.09 59	0.03 75	0.04 74	1.33 144	0.08 65	0.02 78	2.28 216	0.33 76	0.18 101	0.27 191	2.59 77	2.50 168	0.44 98	0.56 156	3.69 173	1.14 201	1.68 127	5.57 188	0.24 175	0.50 174	0.41 128	0.15 83	2.74 122	0.02 52

test-1	3.29 228	0.29 90	1.96 238	0.33 147	0.26 123	0.23 181	0.42 188	3.11 242	0.84 194	3.35 264	3.99 246	5.66 239	0.78 203	0.19 164	6.33 229	6.00 281	1.70 225	1.62 252	10.71 257	1.73 230	5.37 235	9.64 295	0.07 108	0.76 213	3.30 244	6.12 248	5.48 241	8.68 256

CVANet_RVC	0.42 51	0.29 90	0.82 174	0.60 196	0.31 132	0.18 168	0.03 59	1.58 153	0.25 131	0.12 100	0.28 134	0.84 148	0.05 33	0.11 140	0.69 3	0.46 4	0.36 85	0.25 82	0.08 14	0.08 19	0.20 19	1.95 48	0.02 57	0.05 35	0.06 54	0.03 43	0.70 68	1.10 160

AIO_rvc	0.61 75	0.30 93	0.36 98	0.03 39	0.02 18	0.14 136	0.30 173	0.02 22	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.19 34	0.09 61	0.06 110	3.14 95	2.93 186	0.18 45	0.51 146	2.38 121	0.52 121	0.69 63	3.61 116	0.46 226	0.02 17	0.13 81	0.04 52	0.20 36	0.01 40

UniTT-Stereo	0.45 55	0.30 93	0.37 104	0.08 77	0.19 89	0.01 18	0.02 43	0.10 71	0.09 74	0.00 1	0.00 1	0.49 106	0.09 61	0.05 101	2.28 61	1.53 87	0.28 70	0.43 132	1.84 109	0.14 32	1.17 93	1.99 52	0.01 30	0.23 110	0.16 92	0.10 76	0.26 48	0.03 59

UPFNet	0.52 65	0.31 95	0.76 166	0.22 101	0.28 126	0.02 52	0.05 87	0.09 70	0.08 65	0.38 131	0.00 1	0.38 84	0.03 18	0.24 181	3.16 97	1.04 34	0.34 81	0.14 49	0.59 53	0.34 80	0.44 50	1.09 27	0.01 30	0.30 129	0.05 47	0.01 13	3.54 156	0.05 68

DFGA-Net	0.52 65	0.32 96	0.09 36	0.23 108	0.05 38	0.01 18	0.02 43	0.55 120	0.05 42	1.27 192	0.00 1	0.20 42	0.05 33	0.03 76	1.75 39	1.26 54	0.37 87	0.09 34	1.05 73	0.07 14	0.77 69	2.14 57	0.00 1	0.21 105	0.02 20	0.00 1	3.39 149	0.02 52

trnet	1.17 132	0.32 96	0.93 185	0.22 101	0.19 89	0.01 18	0.08 109	2.54 208	0.38 144	0.63 149	0.99 182	0.76 143	0.58 178	0.06 110	3.83 126	3.16 198	0.91 163	0.55 154	2.21 119	0.76 173	2.97 169	3.47 109	0.06 91	0.29 125	1.28 180	1.05 156	2.55 117	0.92 152

AE-Stereo	1.73 169	0.32 96	2.11 244	0.34 151	0.37 156	0.05 94	0.43 192	0.44 110	0.32 141	0.04 84	0.00 1	3.48 208	0.44 152	0.07 116	4.68 165	3.77 234	1.11 184	0.92 205	4.18 182	1.16 208	3.77 197	7.03 232	0.18 153	1.06 237	3.29 243	2.09 189	4.84 225	0.18 99

Sa-1000	1.45 158	0.32 96	0.53 142	0.28 132	0.26 123	0.01 18	0.04 74	2.73 221	0.11 83	0.01 72	0.01 83	0.59 116	0.49 164	0.56 242	6.07 220	2.10 149	0.92 166	0.88 199	4.60 189	0.59 141	1.56 115	6.38 213	0.01 30	0.64 196	2.25 213	1.72 182	5.00 228	0.38 119

AFF-stereo	0.88 107	0.32 96	0.50 137	0.35 158	0.20 97	0.11 121	0.37 184	0.41 105	0.11 83	1.15 183	0.00 1	0.66 134	0.07 50	0.02 60	4.33 147	1.39 75	0.40 91	0.90 203	3.49 170	0.26 63	1.61 122	2.83 78	0.02 57	0.22 107	0.49 133	0.18 88	3.16 134	0.10 81

UNet	0.67 81	0.32 96	0.47 134	0.27 128	0.23 109	0.03 75	0.15 144	0.55 120	0.14 93	1.13 180	0.00 1	0.61 126	0.17 99	0.15 154	2.26 59	1.51 86	0.50 108	0.22 76	1.51 96	0.25 60	0.75 65	1.79 44	0.18 153	0.60 190	0.07 57	0.32 113	3.43 152	0.61 138

FADNet-RVC	2.02 191	0.32 96	0.74 164	0.33 147	1.23 223	0.05 94	3.02 261	0.60 123	0.24 129	1.02 173	0.31 138	6.30 244	0.33 131	0.34 204	10.06 269	2.10 149	0.84 154	0.81 192	6.91 212	1.97 238	2.36 153	3.78 124	0.20 161	0.61 191	1.94 209	1.65 179	3.28 142	3.13 203

RASNet	0.86 105	0.32 96	0.77 168	0.46 182	0.31 132	0.18 168	0.10 129	0.95 133	0.14 93	1.11 178	0.09 103	0.53 114	0.44 152	0.35 209	1.76 41	1.87 117	0.59 124	0.22 76	1.13 76	0.07 14	1.42 106	3.94 131	0.17 151	0.53 180	0.46 132	0.37 119	3.64 162	1.29 165

rafts_anoy	0.92 110	0.33 104	0.86 178	0.37 163	0.24 112	0.05 94	0.07 103	2.48 207	0.14 93	0.01 72	0.00 1	0.20 42	0.04 26	0.02 60	3.97 133	3.08 194	0.56 121	0.40 117	2.20 118	0.34 80	1.65 124	3.86 130	0.02 57	0.27 119	0.99 168	0.73 143	0.87 74	0.98 158

GES	1.73 169	0.33 104	0.48 135	0.58 194	0.43 176	0.28 192	0.51 199	2.03 181	0.90 198	1.18 187	0.55 156	0.49 106	0.23 117	0.02 60	8.51 255	2.72 178	1.06 181	0.76 186	9.71 246	1.71 229	3.36 184	4.34 144	0.23 170	0.83 224	0.42 129	0.35 117	2.56 118	2.21 194

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 117	0.33 104	0.75 165	0.38 168	0.42 174	0.14 136	0.43 192	0.97 134	0.13 91	1.32 198	0.00 1	0.65 133	0.09 61	0.03 76	4.73 166	1.46 80	0.50 108	0.13 43	3.58 171	0.49 112	1.60 119	4.02 135	0.02 57	0.42 159	0.52 135	0.38 120	3.38 148	0.17 98

CREStereo	1.20 138	0.33 104	0.95 187	0.24 112	0.19 89	0.01 18	0.06 98	2.65 215	0.54 162	0.64 150	1.05 183	0.72 138	0.59 179	0.07 116	3.92 132	3.45 219	0.86 160	0.42 128	2.19 117	0.72 167	3.10 174	3.56 114	0.10 127	0.29 125	1.20 178	1.09 157	2.54 116	0.90 149
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
LG-Stereo_L2	0.54 68	0.34 108	0.02 15	0.04 48	0.24 112	0.18 168	0.03 59	0.07 62	0.07 57	0.00 1	0.59 163	0.43 96	0.35 135	0.04 94	2.83 86	2.03 135	0.26 65	0.18 64	1.09 74	0.38 87	0.82 76	3.54 113	0.04 80	0.09 53	0.34 120	0.06 63	0.31 50	0.08 75

castereo	1.45 158	0.34 108	1.03 193	0.07 70	0.29 130	0.21 179	0.09 117	0.37 101	0.51 161	0.13 101	0.18 125	1.13 164	0.49 164	0.07 116	4.85 176	3.77 234	1.05 179	0.65 164	4.71 191	0.63 149	5.11 229	6.83 228	0.14 137	0.24 111	1.55 198	1.98 188	1.31 82	1.43 167

4D-IteraStereo	1.14 129	0.34 108	1.40 210	0.29 134	0.38 162	0.05 94	0.09 117	2.11 185	0.11 83	0.00 1	0.19 126	0.52 113	0.22 111	0.24 181	3.76 122	3.57 224	0.28 70	0.38 112	2.95 150	0.49 112	3.35 183	5.63 190	0.12 133	0.41 156	0.10 71	0.29 104	3.09 131	0.34 115

HGLStereo	0.70 86	0.34 108	0.41 111	0.23 108	0.31 132	0.02 52	0.17 150	0.08 66	0.13 91	1.20 189	0.69 171	0.25 60	0.15 86	0.09 130	2.36 70	1.50 84	0.57 123	0.29 92	1.25 81	0.24 55	1.13 92	3.16 100	0.08 114	0.34 132	0.18 94	0.19 90	3.13 132	0.47 127

G2L-Stereo	0.70 86	0.35 112	0.24 57	0.37 163	0.64 196	0.02 52	0.07 103	0.17 80	0.08 65	0.51 141	0.10 104	0.28 66	0.49 164	0.45 227	3.38 109	1.05 35	0.27 67	0.20 71	1.46 93	0.28 67	1.54 112	1.85 45	0.07 108	0.12 67	0.28 117	0.78 145	3.56 157	0.38 119

HSM	1.20 138	0.35 112	1.10 199	0.59 195	0.56 191	0.05 94	0.09 117	2.87 232	0.31 138	0.13 101	0.53 153	0.76 143	0.13 79	0.05 101	5.24 187	1.26 54	0.85 155	0.30 95	3.45 168	0.50 116	2.38 154	3.35 107	0.10 127	0.55 186	0.74 153	0.86 150	4.16 200	1.08 159

Reg-Stereo(zero)	2.80 214	0.36 114	3.11 262	0.48 185	1.28 225	0.20 175	0.51 199	3.74 261	0.75 184	3.00 249	8.88 295	2.97 205	0.80 206	1.33 272	4.64 161	3.67 230	2.18 240	0.52 149	7.33 217	1.68 226	4.34 212	7.15 233	0.64 246	0.36 148	1.32 182	3.29 207	6.08 249	5.10 219

HI	2.80 214	0.36 114	3.11 262	0.48 185	1.28 225	0.20 175	0.51 199	3.74 261	0.75 184	3.00 249	8.88 295	2.97 205	0.80 206	1.33 272	4.64 161	3.67 230	2.18 240	0.52 149	7.33 217	1.68 226	4.34 212	7.15 233	0.64 246	0.36 148	1.32 182	3.29 207	6.08 249	5.10 219

DMCA	0.36 43	0.36 114	0.19 46	0.17 91	0.09 59	0.02 52	0.05 87	0.02 22	0.05 42	0.58 145	0.00 1	0.39 87	0.05 33	0.01 35	2.07 51	0.98 30	0.54 114	0.12 41	0.23 29	0.10 23	0.46 52	1.38 38	0.01 30	0.22 107	0.03 33	0.08 70	1.30 81	0.15 96

RALCasStereoNet	1.00 117	0.37 117	1.07 196	0.37 163	0.32 142	0.06 107	0.20 162	2.08 183	0.15 100	1.01 172	0.04 91	0.61 126	0.16 93	0.03 76	3.74 120	3.43 215	0.41 94	0.26 84	1.40 92	0.75 171	1.44 107	4.55 158	0.03 68	0.26 116	0.78 157	1.36 169	0.91 76	1.22 164

DispViT+	0.84 103	0.38 118	0.49 136	0.10 84	0.33 144	0.01 18	0.05 87	0.11 74	0.15 100	1.38 204	0.05 95	0.23 57	0.05 33	0.07 116	2.33 67	1.76 110	0.28 70	0.33 101	1.51 96	0.20 44	1.18 94	3.22 102	0.09 121	0.16 89	1.15 175	1.75 183	3.89 180	1.55 173

YMNet	0.67 81	0.38 118	0.02 15	0.20 96	0.25 121	0.33 194	2.67 254	0.36 100	0.06 53	1.09 177	0.00 1	0.41 91	2.95 252	0.01 35	2.43 73	2.05 142	0.61 128	0.46 139	0.54 51	0.25 60	0.30 37	1.29 34	0.00 1	0.10 58	0.37 124	0.05 57	0.62 65	0.38 119

plain	0.56 70	0.39 120	0.44 118	0.17 91	0.41 170	0.01 18	0.01 21	0.74 126	0.08 65	0.01 72	0.00 1	0.74 140	0.14 82	0.04 94	2.91 88	1.93 124	0.25 62	0.44 135	1.02 71	0.16 36	1.65 124	2.50 69	0.01 30	0.41 156	0.21 105	0.06 63	0.36 58	0.10 81

MIF-Stereo (partial)	0.58 74	0.39 120	0.42 113	0.07 70	0.22 105	0.02 52	0.03 59	0.08 66	0.11 83	0.01 72	0.01 83	0.50 110	0.12 76	0.03 76	2.35 69	1.69 106	0.25 62	0.60 161	0.91 69	0.11 24	1.40 103	2.26 62	0.01 30	0.34 132	0.12 79	0.29 104	2.91 125	0.38 119

HCRNet	0.49 59	0.39 120	0.36 98	0.29 134	0.12 68	0.01 18	0.06 98	0.03 35	0.01 4	1.48 207	0.00 1	0.20 42	0.05 33	0.01 35	2.61 79	0.78 21	0.42 96	0.07 27	0.32 36	0.12 27	0.37 44	2.22 60	0.02 57	0.02 17	0.02 20	0.02 35	3.33 145	0.03 59

IPLG	1.33 149	0.40 123	0.76 166	0.29 134	0.28 126	0.01 18	0.09 117	2.25 188	0.31 138	0.40 134	0.28 134	0.37 81	0.74 197	0.31 202	5.67 205	1.89 120	1.26 200	0.95 210	2.86 147	0.47 104	1.18 94	6.06 203	0.06 91	0.66 200	0.63 148	3.73 218	3.86 178	0.11 88

RALAANet	1.21 141	0.40 123	0.56 145	0.37 163	0.31 132	0.20 175	0.15 144	1.87 171	0.20 115	0.51 141	0.01 83	0.49 106	0.26 122	0.07 116	3.97 133	2.32 159	0.48 103	0.73 182	3.41 165	1.09 197	3.06 173	5.24 182	0.02 57	0.50 174	0.74 153	1.14 158	4.11 199	0.54 136

raft+_RVC	0.80 95	0.41 125	0.45 131	0.34 151	0.24 112	0.03 75	0.08 109	2.24 187	0.09 74	0.07 88	0.00 1	0.42 94	0.08 55	0.02 60	3.49 111	3.16 198	0.48 103	0.12 41	2.60 136	0.82 178	0.94 83	3.69 119	0.03 68	0.20 101	0.35 122	0.14 82	0.69 66	0.35 117

DeepPruner_ROB	1.92 186	0.41 125	0.92 182	0.51 190	0.67 197	0.53 205	2.45 249	1.72 157	0.84 194	1.37 203	2.27 213	0.75 142	0.55 173	0.12 147	8.56 256	2.33 160	1.28 201	1.20 233	2.67 139	0.58 138	6.00 251	4.19 138	0.75 259	0.44 168	0.66 150	6.01 246	3.18 135	0.91 150

DMCA-RVC	0.82 98	0.43 127	0.50 137	0.31 140	0.59 193	0.15 148	1.13 218	0.29 96	1.52 234	1.29 195	0.34 140	0.64 130	0.14 82	0.17 160	3.74 120	1.26 54	0.80 144	0.51 146	0.97 70	0.51 118	0.87 79	1.93 47	0.26 181	0.40 155	0.13 81	0.08 70	2.70 120	0.50 129

raftrobust	1.17 132	0.44 128	0.99 188	0.41 173	0.37 156	0.04 83	0.12 133	2.45 204	0.14 93	0.51 141	0.00 1	0.72 138	0.24 118	0.09 130	4.74 167	4.01 246	0.39 90	0.35 106	5.19 196	0.34 80	1.89 140	4.58 159	0.21 162	0.28 122	1.21 179	0.47 123	1.09 78	0.35 117

DSFCA	0.83 99	0.44 128	0.51 141	0.29 134	0.59 193	0.05 94	0.61 206	0.23 86	0.55 166	0.49 139	0.58 159	0.48 104	0.11 73	0.04 94	2.83 86	1.42 77	0.78 143	0.72 180	1.15 79	0.65 157	1.24 97	3.01 85	0.21 162	0.53 180	0.55 139	0.83 147	3.19 136	0.46 126

AASNet	0.20 10	0.45 130	0.24 57	0.09 81	0.09 59	0.00 1	0.08 109	0.05 56	0.05 42	0.26 116	0.00 1	0.18 26	0.04 26	0.01 35	1.13 15	0.68 16	0.12 26	0.04 16	0.09 15	0.16 36	0.29 35	0.77 19	0.01 30	0.07 46	0.00 1	0.02 35	0.49 63	0.03 59

FADNet	2.26 198	0.45 130	0.77 168	0.54 193	1.08 219	0.02 52	3.28 264	0.88 130	0.38 144	0.80 159	0.57 158	2.60 199	0.50 167	0.67 247	9.91 268	1.94 126	0.91 163	1.08 223	9.92 249	1.76 232	2.78 161	4.21 139	0.11 130	0.47 170	2.92 232	3.57 211	3.57 159	5.35 225

IER	0.69 85	0.46 132	0.29 67	0.30 138	0.18 83	0.01 18	0.09 117	0.42 106	0.11 83	1.07 176	0.07 100	1.62 185	0.05 33	0.20 169	3.15 96	1.25 53	0.40 91	0.16 57	0.82 63	0.44 98	0.57 60	2.22 60	0.21 162	0.34 132	0.09 64	1.03 155	2.96 127	0.28 109

HH	3.49 235	0.47 133	5.11 283	0.68 201	0.69 199	0.93 221	1.38 227	3.19 246	0.82 191	2.81 239	2.29 217	5.39 233	0.81 208	0.34 204	5.69 206	7.67 312	0.99 170	1.08 223	9.91 247	2.70 267	7.76 279	8.27 272	0.57 237	0.93 230	3.44 247	8.42 269	5.63 245	6.30 238

HanStereo	3.49 235	0.47 133	5.11 283	0.68 201	0.69 199	0.93 221	1.38 227	3.19 246	0.82 191	2.81 239	2.29 217	5.39 233	0.81 208	0.34 204	5.69 206	7.67 312	0.99 170	1.08 223	9.91 247	2.70 267	7.76 279	8.27 272	0.57 237	0.93 230	3.44 247	8.42 269	5.63 245	6.30 238

dd	1.06 125	0.48 135	0.31 70	1.86 240	0.06 45	0.26 189	0.16 146	0.47 113	0.06 53	0.11 94	0.01 83	2.18 193	0.07 50	0.20 169	4.43 151	1.13 43	1.19 190	0.38 112	6.03 204	0.38 87	0.67 62	1.85 45	0.14 137	0.32 130	0.63 148	0.09 73	3.27 141	1.90 186

GLC_STEREO	0.93 111	0.48 135	0.65 150	0.25 116	0.33 144	0.03 75	0.11 131	2.37 197	0.20 115	0.16 106	0.04 91	0.38 84	0.15 86	0.02 60	3.66 116	2.05 142	0.67 134	0.25 82	2.56 133	0.42 97	2.90 166	3.06 94	0.09 121	0.19 97	0.09 64	0.10 76	3.70 164	0.31 111

NVstereo2D	0.93 111	0.48 135	0.17 43	0.24 112	0.42 174	0.41 197	0.08 109	1.64 154	0.59 170	0.87 164	1.05 183	0.42 94	0.21 109	0.08 126	5.64 200	2.38 164	0.82 150	0.59 159	1.71 103	0.24 55	1.26 98	2.48 67	0.06 91	0.47 170	1.31 181	0.29 104	1.04 77	0.24 105

castereo++	1.41 156	0.49 138	0.42 113	0.06 58	0.24 112	0.24 185	0.12 133	0.43 108	0.43 152	0.20 108	0.16 119	1.25 171	0.42 150	0.06 110	4.22 143	3.67 230	1.03 176	0.55 154	2.93 149	0.66 161	4.66 222	6.57 221	0.31 199	0.25 114	1.42 192	1.63 178	3.77 169	1.84 182

model_zeroshot	3.58 240	0.49 138	2.22 247	1.96 241	0.99 218	0.34 195	0.18 154	2.98 235	0.43 152	2.44 232	5.28 256	4.75 225	0.54 172	0.17 160	8.97 260	6.14 284	1.71 226	1.15 229	15.06 272	1.29 213	5.77 247	7.73 254	0.26 181	0.43 165	5.63 273	5.85 244	5.24 232	8.66 255

CFNet	0.72 90	0.50 140	0.71 158	0.48 185	0.45 178	0.06 107	0.27 172	0.58 122	0.09 74	0.65 151	0.04 91	0.84 148	0.10 69	0.05 101	2.80 85	0.75 19	0.60 127	0.09 34	0.84 67	0.41 93	1.10 91	1.22 31	0.03 68	0.13 75	0.58 142	1.14 158	3.44 153	1.47 169

PWCDC_ROB	3.09 221	0.52 141	0.24 57	0.38 168	0.92 216	0.25 187	0.37 184	1.16 139	8.67 298	0.14 103	2.36 221	0.85 150	32.24 317	0.72 251	6.25 224	3.40 213	2.00 234	0.94 208	2.65 138	1.03 196	3.63 193	9.35 293	0.27 187	0.68 203	0.55 139	0.69 138	1.44 88	1.79 181

AIO_test	0.66 80	0.53 142	0.44 118	0.04 48	0.02 18	0.14 136	0.42 188	0.12 76	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.10 69	0.03 76	3.07 91	3.04 191	0.25 62	0.32 100	1.33 88	0.44 98	1.28 100	3.68 118	0.44 222	0.02 17	0.18 94	0.43 121	1.11 79	0.01 40

XX-Stereo	3.82 243	0.53 142	2.00 242	1.20 222	0.31 132	0.38 196	0.57 204	1.46 149	0.40 149	2.50 234	7.33 281	5.11 230	1.04 224	0.11 140	7.05 240	6.53 293	1.29 202	0.81 192	7.44 219	0.89 184	4.26 210	5.80 193	0.45 224	0.39 154	27.22 320	3.57 211	5.16 231	9.43 258

CASnet	0.96 115	0.54 144	0.54 143	0.24 112	0.36 151	0.05 94	0.26 171	0.52 117	0.18 111	0.06 87	0.06 97	0.70 137	0.36 139	0.01 35	4.36 150	1.50 84	0.66 133	0.40 117	2.56 133	0.34 80	3.82 198	4.34 144	0.03 68	0.35 139	1.67 202	0.11 79	1.72 96	0.23 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_pseudo	1.04 122	0.55 145	0.68 152	0.46 182	0.53 184	0.05 94	0.02 43	0.61 124	0.10 79	0.91 166	0.11 106	0.88 155	0.56 175	0.52 240	5.81 210	1.84 115	0.55 120	0.37 107	2.85 146	0.41 93	1.09 90	3.10 98	0.59 242	0.29 125	0.61 145	0.63 134	2.23 109	1.75 179

gcap-zeroshot	3.56 239	0.56 146	4.08 272	1.72 235	0.53 184	1.55 238	1.78 238	3.23 248	0.64 175	2.75 238	6.71 273	6.50 248	0.68 189	0.48 233	6.48 231	6.49 292	1.21 193	1.11 226	16.59 275	2.54 261	5.24 232	8.27 272	1.30 274	0.79 218	3.27 242	5.01 234	4.56 219	1.94 187

LMCR-Stereo	1.14 129	0.56 146	0.72 159	0.31 140	0.31 132	0.14 136	0.06 98	1.38 146	0.28 135	0.33 124	0.12 110	0.86 152	0.20 105	0.26 187	3.99 135	2.00 132	1.20 191	0.37 107	6.02 203	1.76 232	2.41 156	3.82 126	0.07 108	0.55 186	0.52 135	0.51 128	1.50 91	0.67 141

AF-Net	1.33 149	0.56 146	1.00 189	0.36 161	0.81 208	1.01 223	2.56 251	2.36 191	1.15 213	0.48 137	0.65 168	3.84 210	0.16 93	0.30 199	3.50 112	1.17 46	0.52 112	0.02 10	1.74 106	0.53 124	0.81 73	4.34 144	0.06 91	0.14 78	0.93 163	0.61 132	3.84 174	2.40 198

Nwc_Net	1.33 149	0.56 146	1.00 189	0.36 161	0.81 208	1.01 223	2.56 251	2.36 191	1.15 213	0.48 137	0.65 168	3.84 210	0.16 93	0.30 199	3.50 112	1.17 46	0.52 112	0.02 10	1.74 106	0.53 124	0.81 73	4.34 144	0.06 91	0.14 78	0.93 163	0.61 132	3.84 174	2.40 198

PDISCO_ROB	1.24 144	0.57 150	0.10 38	0.66 199	0.32 142	0.01 18	0.57 204	0.78 128	0.49 159	1.25 191	0.94 181	0.36 77	0.32 130	0.19 164	3.99 135	2.19 152	0.98 169	1.44 245	2.38 121	0.62 146	2.92 167	4.93 174	0.18 153	0.64 196	1.52 197	0.53 129	3.95 188	0.62 139

DN-CSS_ROB	1.68 167	0.57 150	1.42 211	0.83 208	0.73 202	0.05 94	0.22 167	2.83 230	0.40 149	1.50 208	3.57 242	1.02 161	0.43 151	0.09 130	4.11 142	1.61 92	1.34 207	0.84 194	8.83 232	0.39 90	4.42 216	3.67 117	0.09 121	1.02 234	0.13 81	0.55 131	3.24 140	1.52 172

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 89	0.58 152	0.33 76	0.08 77	0.18 83	0.19 172	0.04 74	0.12 76	0.18 111	0.04 84	0.51 152	0.50 110	0.41 149	0.02 60	2.44 75	2.27 157	0.33 79	0.54 152	1.14 77	0.44 98	2.08 146	4.84 170	0.09 121	0.12 67	0.10 71	0.15 83	1.37 85	0.08 75

BEATNet_4x	1.65 165	0.58 152	0.35 91	0.20 96	0.38 162	0.15 148	0.46 195	1.78 164	1.70 246	0.40 134	0.50 150	1.13 164	0.62 183	0.65 245	6.09 221	3.02 190	2.14 239	1.81 261	1.48 95	0.79 176	5.22 231	7.76 255	0.08 114	1.07 238	0.32 118	0.48 124	3.92 183	1.49 170

Any-RAFT	2.91 217	0.59 154	3.81 270	0.35 158	0.57 192	0.02 52	0.11 131	2.92 233	0.63 174	0.50 140	3.78 243	3.92 213	0.36 139	0.16 159	6.57 232	3.98 245	0.87 162	0.87 197	8.59 229	0.61 145	5.45 237	6.20 207	0.42 218	0.49 172	5.12 269	9.91 279	3.30 144	8.42 252

Anonymous3	3.42 230	0.60 155	0.93 185	0.09 81	1.35 229	0.50 202	0.03 59	3.46 254	1.28 222	1.11 178	0.80 174	10.89 267	1.36 232	0.45 227	8.96 259	6.97 303	3.85 263	3.08 288	11.46 261	2.32 256	7.35 275	12.18 314	0.38 209	0.51 177	1.75 204	3.57 211	5.30 235	1.85 183

PMTNet	1.51 160	0.60 155	1.30 206	0.27 128	0.26 123	0.02 52	0.18 154	0.51 116	0.56 167	0.71 154	0.33 139	0.59 116	0.48 162	0.09 130	6.84 235	3.43 215	0.91 163	0.38 112	6.13 207	0.44 98	4.00 202	3.52 112	0.13 134	0.15 83	3.04 235	1.29 167	1.36 83	3.30 207

test_for_model	1.76 173	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 307	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 242	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAPDPT-zeroshot4090	1.76 173	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 307	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 242	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

testlalala	1.76 173	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 307	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 242	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAPDPT-zeroshot	1.76 173	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 307	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 242	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

GCAP-Stereo	1.76 173	0.61 157	0.44 118	0.26 121	0.19 89	0.02 52	0.09 117	2.40 199	0.20 115	0.00 1	0.00 1	4.42 219	0.22 111	0.40 215	3.21 99	3.62 225	13.36 307	0.40 117	3.28 159	0.53 124	5.75 242	4.47 149	0.29 191	0.35 139	0.25 111	0.31 107	1.84 100	0.53 131

test_5	0.76 92	0.61 157	0.21 48	0.02 24	0.02 18	0.11 121	0.01 21	2.75 226	0.05 42	0.00 1	4.29 249	0.49 106	0.44 152	0.00 1	1.73 38	1.27 59	0.22 53	0.14 49	1.14 77	0.09 21	0.46 52	3.08 96	0.01 30	0.19 97	0.09 64	0.00 1	2.97 128	0.02 52

AACVNet	1.07 126	0.61 157	0.44 118	0.65 198	0.80 206	0.12 124	0.17 150	0.37 101	0.20 115	0.17 107	0.14 115	0.60 120	0.24 118	0.26 187	4.81 173	2.04 141	0.61 128	0.40 117	1.72 105	0.41 93	1.80 138	3.08 96	0.40 211	0.20 101	0.52 135	1.51 172	4.20 202	2.32 195

FINET	2.25 197	0.61 157	1.06 195	0.48 185	0.55 187	0.75 215	0.98 214	1.18 140	1.87 249	0.30 120	3.46 241	1.25 171	2.35 242	0.80 253	14.13 296	2.94 187	1.14 188	0.42 128	2.74 142	1.28 212	2.71 160	4.08 136	0.43 219	1.24 244	3.04 235	5.74 243	1.70 95	3.42 208

TestStereo	0.64 79	0.64 165	0.54 143	0.22 101	0.11 65	0.01 18	0.03 59	1.87 171	0.23 126	0.30 120	0.00 1	0.37 81	0.08 55	0.01 35	1.75 39	0.93 28	0.45 99	0.23 81	2.92 148	0.12 27	1.51 110	1.70 41	0.05 83	0.11 65	0.21 105	0.46 122	2.24 110	0.13 94

GANet-ADL	2.63 208	0.65 166	2.25 248	1.16 221	1.13 220	1.61 240	0.77 210	1.97 175	1.02 208	3.19 257	3.22 236	1.48 179	0.33 131	0.03 76	6.00 218	4.08 248	2.52 249	0.78 190	7.88 222	2.05 243	3.56 189	6.68 225	0.27 187	0.86 226	1.51 196	6.92 255	5.25 234	3.84 211

pcwnet_v2	1.99 190	0.65 166	0.87 179	0.77 205	1.17 221	0.72 212	0.24 168	1.75 161	0.66 177	3.33 260	1.75 207	1.49 181	1.91 238	1.68 282	6.75 233	2.30 158	1.12 185	0.69 173	4.33 186	0.50 116	2.08 146	4.26 141	1.07 268	0.77 216	1.43 194	2.18 190	4.16 200	5.20 223

CFNet_RVC	1.14 129	0.65 166	0.92 182	0.35 158	0.40 168	0.14 136	0.13 137	0.11 74	0.18 111	0.86 163	1.15 189	0.67 135	0.17 99	0.08 126	6.26 226	1.31 64	0.70 136	0.40 117	1.62 99	0.29 69	1.93 142	3.03 88	0.06 91	0.43 165	0.95 165	1.90 186	3.91 182	2.07 190

MLCV	2.73 211	0.66 169	0.90 181	2.64 252	1.41 236	1.10 227	1.01 215	3.58 258	0.61 171	3.69 274	4.23 248	5.51 236	3.78 260	0.11 140	5.65 202	2.01 134	1.68 224	0.87 197	10.28 253	1.26 210	3.32 182	5.13 180	0.34 204	2.60 269	2.68 227	3.08 204	4.10 198	1.55 173

IPLGR	2.02 191	0.67 170	0.81 173	0.38 168	0.47 181	0.01 18	0.08 109	1.39 147	0.28 135	2.32 230	2.30 219	0.46 101	0.79 205	0.20 169	6.88 237	1.99 130	1.44 214	1.35 242	5.56 199	1.85 235	2.94 168	6.20 207	0.06 91	1.13 240	3.39 246	6.80 253	3.93 184	0.75 143

psm_up	1.28 147	0.67 170	1.09 198	0.41 173	0.89 212	0.04 83	0.31 175	2.38 198	1.16 215	0.77 155	0.00 1	1.36 177	0.10 69	0.44 225	4.59 160	1.35 69	0.83 152	0.45 137	4.14 181	0.47 104	1.60 119	2.76 75	0.01 30	0.73 208	1.16 176	1.54 174	3.84 174	1.40 166

MSKI-zero shot	3.55 237	0.69 172	1.78 233	0.20 96	0.41 170	0.19 172	0.14 141	3.13 243	0.94 200	0.80 159	6.42 271	3.89 212	0.60 182	0.03 76	5.84 211	6.80 300	1.44 214	1.01 216	11.77 263	2.28 253	6.56 266	8.63 279	0.24 175	0.71 205	4.66 261	11.34 288	7.75 272	7.55 247

RAFT-Test	3.05 220	0.69 172	1.82 234	1.09 220	0.81 208	0.25 187	0.43 192	3.13 243	0.76 186	1.06 175	6.42 271	1.03 162	0.91 220	0.35 209	5.61 199	6.66 297	1.32 206	0.61 162	10.76 258	1.74 231	6.54 264	7.48 246	0.56 235	0.59 189	2.76 229	10.02 280	4.56 219	4.35 213

FADNet-RVC-Resample	1.87 181	0.69 172	1.01 191	0.50 189	0.67 197	0.19 172	1.39 230	1.43 148	0.87 196	0.94 169	0.92 179	5.52 237	0.52 170	1.00 260	7.45 242	1.91 123	1.44 214	1.98 269	3.91 178	1.13 200	1.92 141	4.61 162	0.23 170	1.54 252	0.58 142	3.08 204	2.12 106	3.05 201

FSD		0.70 175	0.22 51	0.07 70	0.29 130	0.01 18	0.04 74	0.32 98	0.25 131	0.54 144	0.13 113			0.04 94	2.39 72	2.70 177			1.46 93	0.76 173				0.19 97	0.56 141	0.31 107	0.69 66	0.93 153

MSMDNet	2.61 207	0.70 175	1.72 230	0.38 168	0.62 195	0.23 181	0.18 154	3.09 241	0.67 178	1.02 173	2.22 212	1.22 169	2.43 244	0.35 209	5.26 190	6.79 299	1.36 210	0.58 158	10.46 256	3.11 272	6.34 259	7.92 260	0.41 215	0.76 213	2.48 218	3.98 223	3.04 129	3.06 202

AEACV	0.55 69	0.71 177	0.34 83	0.04 48	0.05 38	0.10 118	0.02 43	0.02 22	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 42	0.13 79	0.05 101	2.71 82	2.52 169	0.12 26	0.64 163	1.33 88	0.95 190	0.81 73	3.06 94	0.32 203	0.09 53	0.02 20	0.20 93	0.41 60	0.00 1

iResNet_ROB	1.22 143	0.71 177	0.44 118	0.45 181	0.34 147	0.04 83	0.16 146	3.05 239	0.12 90	1.32 198	0.00 1	0.93 158	0.34 133	0.05 101	4.57 157	1.86 116	0.81 147	0.48 143	6.00 202	0.34 80	1.95 143	1.30 35	0.31 199	0.91 229	0.33 119	0.95 151	3.93 184	1.14 162

MyStereo04	2.45 204	0.72 179	1.28 203	0.73 204	0.84 211	0.04 83	0.16 146	2.58 211	0.98 201	3.09 252	0.72 172	1.71 188	0.16 93	0.07 116	5.25 188	3.37 209	0.81 147	1.04 218	10.31 254	2.51 260	5.56 239	5.11 178	1.16 271	0.94 232	3.03 234	8.41 267	4.87 226	0.64 140

MIPNet	1.76 173	0.72 179	0.87 179	0.32 145	0.55 187	0.01 18	0.08 109	1.77 163	0.38 144	2.09 225	0.92 179	0.44 97	0.76 201	0.27 191	5.64 200	2.03 135	1.52 220	0.93 207	3.87 177	1.34 216	1.41 105	6.39 214	0.07 108	1.05 236	2.65 223	7.16 257	3.90 181	0.29 110

GANet	0.63 78	0.72 179	0.73 162	0.46 182	0.40 168	1.37 234	0.41 187	0.45 111	0.06 53	0.21 109	2.81 234	2.16 192	0.28 126	0.47 231	0.89 9	0.62 12	0.74 140	0.38 112	0.38 43	0.07 14	0.30 37	1.98 51	0.14 137	0.13 75	0.20 101	0.03 43	0.52 64	0.22 102

raft_robust	1.38 153	0.73 182	0.63 149	0.27 128	0.23 109	0.01 18	0.05 87	3.04 238	0.24 129	1.16 184	0.02 89	0.61 126	0.67 186	0.07 116	3.67 118	2.22 154	0.80 144	0.66 166	5.14 195	0.33 77	3.43 187	6.40 215	0.01 30	0.37 150	1.19 177	1.48 171	2.86 124	0.96 157

DLCB_ROB	1.13 128	0.77 183	0.73 162	0.44 179	0.51 183	0.22 180	0.42 188	0.49 114	0.28 135	0.84 161	0.50 150	1.31 176	0.85 213	0.11 140	2.70 81	1.54 88	1.12 185	0.27 88	0.82 63	0.22 51	1.70 129	3.50 111	0.48 232	0.44 168	4.83 264	2.48 198	2.14 107	0.79 145

DCVSM-stereo	5.54 265	0.78 184	3.12 264	3.47 259	1.28 225	7.98 284	1.05 216	4.59 274	2.29 257	5.25 299	7.93 289	23.24 290	12.85 288	0.71 250	9.52 266	4.20 250	2.06 237	1.36 244	16.58 274	3.56 279	5.30 234	5.91 196	2.46 285	3.65 280	2.66 224	6.64 251	5.48 241	5.70 228

anonymity	4.07 247	0.78 184	6.15 293	1.49 229	0.74 203	0.48 199	0.49 197	3.72 260	1.65 242	2.70 235	20.70 330	3.99 214	0.88 218	0.28 196	5.31 191	6.26 288	1.14 188	0.71 178	7.91 223	1.58 223	4.27 211	8.17 269	0.41 215	0.61 191	4.86 266	9.60 278	5.48 241	9.41 257

EKT-Stereo	3.12 223	0.79 186	2.25 248	0.51 190	0.38 162	0.57 208	1.87 240	3.36 250	1.32 224	2.03 223	5.99 265	1.48 179	0.75 200	0.44 225	7.79 247	6.14 284	1.47 217	3.22 290	8.95 234	2.82 270	6.93 272	8.34 277	0.17 151	0.49 172	4.41 257	4.95 233	5.40 240	1.57 176

cross-raft	2.64 209	0.79 186	1.76 231	0.43 177	0.89 212	0.23 181	0.18 154	3.08 240	0.70 179	0.77 155	2.13 210	1.21 166	0.69 190	0.41 222	5.43 193	5.90 279	1.22 198	0.59 159	10.82 259	1.85 235	6.50 260	8.26 270	0.45 224	0.63 193	2.66 224	4.41 227	4.46 215	4.88 216

IGEV-FE	4.06 246	0.80 188	8.10 303	6.86 278	0.41 170	2.26 251	1.89 241	3.90 265	1.41 229	2.17 228	8.65 291	4.81 227	1.00 222	0.24 181	5.53 196	6.81 301	1.03 176	0.73 182	9.29 241	1.98 240	7.41 277	8.89 284	0.47 228	0.72 206	5.74 276	5.34 239	5.94 248	7.13 244

IGEV_Zeroshot_test	4.05 245	0.80 188	8.10 303	6.86 278	0.41 170	2.27 252	1.89 241	3.90 265	1.41 229	2.09 225	8.67 293	4.78 226	1.00 222	0.23 180	5.53 196	6.82 302	1.05 179	0.73 182	9.30 243	1.98 240	7.38 276	8.89 284	0.47 228	0.72 206	5.72 275	5.34 239	5.93 247	7.12 243

RAFT_CTSACE	0.74 91	0.81 190	0.44 118	0.25 116	0.08 57	0.15 148	0.03 59	1.99 176	0.06 53	0.00 1	0.11 106	0.47 103	0.46 159	0.01 35	2.74 83	1.26 54	0.29 77	0.16 57	0.77 61	0.13 31	0.79 70	4.54 157	0.01 30	0.15 83	0.25 111	0.01 13	3.88 179	0.04 63

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 141	0.81 190	0.50 137	0.22 101	0.48 182	0.03 75	1.73 236	1.18 140	2.43 259	2.04 224	0.11 106	0.74 140	0.09 61	0.55 241	6.88 237	1.12 41	0.38 88	0.30 95	1.67 101	0.28 67	0.80 71	1.75 43	0.15 142	0.25 114	0.13 81	3.23 206	2.70 120	2.04 189
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT+CT+SA	0.77 93	0.83 192	0.24 57	0.15 90	0.05 38	0.01 18	0.02 43	2.46 205	0.09 74	0.11 94	0.00 1	0.89 157	0.40 146	0.01 35	1.42 25	1.63 97	0.18 45	0.21 75	2.39 123	0.27 65	0.93 82	4.66 163	0.01 30	0.20 101	0.13 81	0.02 35	3.33 145	0.05 68

iResNetv2_ROB	1.40 155	0.83 192	0.41 111	1.30 225	0.37 156	0.05 94	0.14 141	3.17 245	0.20 115	1.97 222	0.28 134	2.49 198	0.40 146	0.06 110	3.78 123	1.57 90	1.08 183	0.22 76	6.10 205	0.67 163	3.61 192	2.04 53	0.26 181	0.83 224	0.62 147	0.54 130	4.07 191	0.71 142

STTStereo	1.36 152	0.86 194	0.78 171	0.40 172	0.33 144	0.08 110	1.20 222	0.43 108	1.52 234	1.38 204	0.24 130	2.01 190	0.27 124	0.38 212	9.23 262	1.30 62	0.40 91	0.33 101	1.27 83	0.20 44	1.56 115	1.97 50	0.16 146	0.15 83	0.10 71	1.81 184	3.62 161	4.69 214

PSMNet-ADL	3.55 237	0.87 195	1.70 228	1.71 234	2.00 253	1.21 229	0.69 207	2.55 210	1.91 251	4.36 290	7.71 285	4.22 215	7.85 273	0.10 135	7.75 246	5.27 270	2.09 238	0.89 201	11.92 265	2.07 244	4.52 217	6.13 205	0.70 254	0.67 202	2.07 210	4.52 230	8.78 279	1.62 178

SACVNet	1.77 179	0.88 196	1.11 200	0.67 200	1.41 236	0.84 216	0.94 212	2.65 215	0.54 162	1.31 196	0.02 89	0.95 159	0.40 146	0.39 213	6.01 219	2.36 162	1.71 226	0.42 128	4.84 193	0.82 178	3.03 171	6.05 202	0.11 130	0.73 208	1.33 184	1.66 180	4.02 189	2.55 200

iResNet	4.46 251	0.88 196	0.92 182	2.61 251	2.85 266	4.95 270	1.38 227	4.97 278	1.33 225	3.66 273	3.45 240	12.37 270	16.29 295	0.06 110	9.09 261	3.33 206	2.53 250	1.85 264	16.79 277	2.68 266	4.65 221	4.29 142	0.25 179	4.69 291	1.88 208	4.19 224	5.32 236	3.22 205

dad	4.27 249	0.90 198	0.38 106	10.18 291	1.67 241	1.51 237	12.20 301	12.33 303	0.11 83	3.40 266	0.00 1	1.94 189	3.49 257	0.26 187	6.16 223	1.44 78	1.74 230	0.71 178	14.06 271	0.66 161	3.23 177	4.00 134	0.21 162	1.02 234	6.09 279	0.19 90	17.62 306	9.71 261

GEStereo_RVC	2.49 206	0.90 198	1.02 192	1.03 219	0.74 203	1.57 239	1.21 223	2.68 217	0.58 169	0.77 155	0.39 142	2.62 202	0.36 139	0.11 140	4.94 179	4.65 255	2.05 235	2.17 276	9.07 237	2.10 248	3.74 196	9.71 296	0.55 234	1.49 248	0.81 161	0.84 149	4.45 214	6.73 241

SA	1.07 126	0.91 200	0.46 133	0.21 99	0.25 121	0.01 18	0.02 43	2.68 217	0.14 93	0.14 103	0.00 1	0.59 116	0.38 144	0.34 204	3.59 114	2.03 135	0.45 99	0.51 146	3.47 169	0.32 74	1.40 103	3.72 120	0.01 30	0.38 152	0.44 131	1.60 176	4.79 224	0.10 81

WQFJA1++	6.49 275	0.92 201	0.22 51	35.88 314	0.46 180	36.70 318	37.76 318	0.30 97	0.78 189	3.23 258	0.20 127	6.64 250	6.50 267	0.21 176	4.34 148	4.12 249	0.80 144	0.77 189	8.12 228	1.51 220	3.42 186	5.20 181	0.23 170	0.27 119	0.21 105	9.19 274	3.51 154	3.65 209

FCDSN-DC	1.87 181	0.93 202	2.12 245	1.84 238	1.62 240	1.35 233	1.17 219	0.74 126	0.46 154	1.19 188	0.30 137	2.02 191	0.48 162	0.28 196	5.91 212	2.18 151	2.34 244	2.10 275	1.30 85	0.47 104	2.99 170	5.42 185	0.57 237	3.93 282	2.22 212	3.45 209	1.45 89	1.56 175
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GMStereo	0.56 70	0.94 203	0.07 30	0.25 116	0.06 45	0.01 18	0.02 43	0.15 79	0.07 57	0.00 1	0.00 1	0.41 91	0.01 5	0.01 35	2.04 50	1.15 45	0.34 81	0.18 64	2.72 141	0.11 24	1.52 111	2.04 53	0.00 1	0.08 50	0.20 101	0.03 43	2.65 119	0.04 63
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TESTraft	1.00 117	0.95 204	0.32 74	0.06 58	0.17 80	0.01 18	0.03 59	1.49 151	0.07 57	0.78 158	0.00 1	0.46 101	0.64 184	0.19 164	4.75 170	2.06 145	0.26 65	0.20 71	2.78 144	0.36 85	1.26 98	4.60 160	0.07 108	0.17 92	0.11 76	1.53 173	3.70 164	0.04 63

ADLNet	0.79 94	0.95 204	0.12 41	0.22 101	0.28 126	0.09 113	0.05 87	1.25 142	0.10 79	0.32 123	0.06 97	2.48 197	0.08 55	0.20 169	3.48 110	1.14 44	0.48 103	0.11 40	0.60 55	0.23 52	0.60 61	3.03 88	0.01 30	0.10 58	0.91 162	0.83 147	3.15 133	0.34 115

RTSC	3.11 222	0.95 204	1.93 237	0.51 190	0.89 212	1.05 225	2.90 260	1.64 154	1.98 252	2.28 229	2.71 230	1.60 184	1.14 226	1.24 268	11.23 278	4.78 260	4.92 281	2.00 272	8.11 227	1.61 224	4.78 223	6.97 231	0.34 204	1.52 249	1.35 185	1.21 165	4.60 221	9.80 263

PA-Net	2.07 193	0.95 204	1.62 223	0.31 140	2.13 256	0.17 163	0.70 208	0.21 83	1.90 250	0.84 161	1.44 197	0.30 68	0.21 109	0.84 254	7.47 243	1.66 102	0.38 88	0.37 107	1.25 81	0.74 169	1.66 126	4.96 177	0.64 246	0.51 177	1.03 169	11.53 290	2.31 111	9.73 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.90 109	0.96 208	0.36 98	0.06 58	0.36 151	0.63 211	0.54 202	0.23 86	0.32 141	1.72 213	0.58 159	0.41 91	0.29 128	0.04 94	2.98 90	1.47 82	1.02 175	0.31 98	3.32 164	0.56 135	1.01 85	3.01 85	0.13 134	0.33 131	0.13 81	0.33 114	2.81 123	0.43 125

MGS-Stereo	0.68 83	0.97 209	0.65 150	0.25 116	0.18 83	0.01 18	0.05 87	0.07 62	0.14 93	0.00 1	0.00 1	0.30 68	0.15 86	0.03 76	5.25 188	1.01 32	0.41 94	0.26 84	1.09 74	0.44 98	1.38 102	2.76 75	0.03 68	0.27 119	0.34 120	0.25 97	1.72 96	0.24 105

TestStereo1	0.93 111	0.98 210	0.22 51	0.07 70	0.18 83	0.01 18	0.04 74	1.07 136	0.08 65	0.11 94	0.00 1	0.39 87	0.56 175	0.12 147	4.92 177	2.03 135	0.28 70	0.22 76	2.98 151	0.20 44	1.56 115	3.94 131	0.01 30	0.15 83	0.10 71	1.19 161	3.74 166	0.05 68

SA-5K	0.93 111	0.98 210	0.22 51	0.07 70	0.18 83	0.01 18	0.04 74	1.07 136	0.08 65	0.11 94	0.00 1	0.39 87	0.56 175	0.12 147	4.92 177	2.03 135	0.28 70	0.22 76	2.98 151	0.20 44	1.56 115	3.94 131	0.01 30	0.15 83	0.10 71	1.19 161	3.74 166	0.05 68

DAS	4.65 255	0.98 210	1.28 203	1.99 243	1.39 232	1.39 235	1.58 232	3.52 256	4.17 278	3.33 260	6.18 268	12.75 272	6.50 267	0.10 135	8.31 252	4.81 262	4.46 273	2.26 278	10.21 250	5.35 292	6.51 262	7.66 250	0.57 237	4.84 293	4.63 259	7.17 258	7.79 273	5.90 231

SepStereo	4.65 255	0.98 210	1.28 203	1.99 243	1.39 232	1.39 235	1.58 232	3.52 256	4.17 278	3.33 260	6.18 268	12.75 272	6.50 267	0.10 135	8.31 252	4.81 262	4.46 273	2.26 278	10.21 250	5.35 292	6.51 262	7.66 250	0.57 237	4.84 293	4.63 259	7.17 258	7.79 273	5.90 231

IGEV-Stereo+	0.62 77	1.03 214	0.04 26	0.11 85	0.14 72	0.14 136	0.03 59	0.10 71	0.11 83	0.02 78	2.00 208	0.32 72	0.30 129	0.02 60	1.86 44	1.97 129	0.16 38	0.31 98	1.71 103	0.60 143	1.02 86	3.85 129	0.29 191	0.06 41	0.03 33	0.21 94	0.20 36	0.00 1

test-3	1.89 183	1.05 215	1.54 218	0.41 173	0.38 162	0.14 136	0.19 159	2.73 221	0.17 107	0.35 129	0.42 147	4.22 215	0.35 135	0.03 76	5.92 213	3.44 217	0.64 131	0.66 166	9.08 238	0.54 133	3.27 179	8.02 264	0.08 114	0.82 222	0.74 153	1.01 153	3.94 186	0.87 147

CASS	2.93 218	1.06 216	2.39 251	2.21 248	1.17 221	0.52 204	2.81 256	2.79 228	1.05 210	1.80 217	3.40 238	1.68 186	0.59 179	0.05 101	4.51 154	3.20 201	5.58 283	1.31 241	9.56 244	1.64 225	7.26 273	7.98 262	0.05 83	0.66 200	3.62 251	2.70 201	4.35 208	5.22 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
APVNet	1.38 153	1.06 216	0.27 65	0.33 147	0.37 156	0.28 192	0.50 198	0.39 103	0.42 151	0.93 167	0.42 147	0.85 150	0.19 104	0.15 154	4.81 173	3.10 197	1.87 232	0.94 208	4.74 192	0.89 184	2.23 149	5.90 195	0.05 83	1.23 243	0.19 98	0.48 124	3.80 171	0.91 150

coex_refinement	0.87 106	1.07 218	0.62 147	0.25 116	0.72 201	0.03 75	0.20 162	0.27 94	1.03 209	0.10 93	1.11 188	0.87 154	0.18 101	0.15 154	4.26 145	1.07 38	0.59 124	0.13 43	2.44 129	0.52 121	1.02 86	1.12 28	0.23 170	0.17 92	0.67 151	0.96 152	3.20 137	0.48 128

test_1	1.89 183	1.07 218	1.54 218	0.41 173	0.38 162	0.14 136	0.19 159	2.73 221	0.17 107	0.31 122	0.40 145	4.23 217	0.35 135	0.03 76	5.96 216	3.44 217	0.64 131	0.65 164	9.10 239	0.53 124	3.29 180	8.03 265	0.08 114	0.82 222	0.74 153	1.01 153	3.94 186	0.89 148

EAI-Stereo	3.47 233	1.08 220	3.31 266	1.01 218	2.20 259	0.86 217	2.15 246	3.02 237	2.01 253	0.21 109	6.99 276	3.36 207	0.71 193	0.17 160	8.65 257	6.60 295	1.21 193	1.15 229	10.39 255	1.82 234	4.60 219	8.03 265	0.69 252	1.76 256	2.14 211	5.97 245	7.35 269	6.22 237

R-Stereo Train	2.40 202	1.12 221	1.98 239	1.00 214	0.24 112	0.05 94	0.07 103	2.02 177	1.01 206	1.35 201	2.47 223	1.55 182	0.47 160	0.19 164	5.66 203	4.74 257	1.71 226	1.04 218	7.24 214	1.14 201	5.08 227	7.81 256	0.06 91	0.42 159	2.90 230	4.55 231	3.22 138	5.57 226

RAFT-Stereo	2.40 202	1.12 221	1.98 239	1.00 214	0.24 112	0.05 94	0.07 103	2.02 177	1.01 206	1.35 201	2.47 223	1.55 182	0.47 160	0.19 164	5.66 203	4.74 257	1.71 226	1.04 218	7.24 214	1.14 201	5.08 227	7.81 256	0.06 91	0.42 159	2.90 230	4.55 231	3.22 138	5.57 226
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RP	1.55 161	1.14 223	2.48 255	0.89 209	1.23 223	0.43 198	2.08 245	1.86 170	1.63 241	0.29 119	2.10 209	2.43 196	0.13 79	0.49 236	5.11 183	1.26 54	0.83 152	0.05 22	1.74 106	0.49 112	1.04 88	4.92 172	0.16 146	0.76 213	0.49 133	1.14 158	4.64 222	1.98 188

SHD	5.09 261	1.15 224	3.12 264	1.80 237	1.94 249	1.71 242	2.82 257	5.09 281	4.76 284	2.82 242	5.39 257	5.07 229	9.79 281	0.87 255	11.37 280	6.33 291	4.71 277	2.67 285	13.97 270	3.50 278	7.31 274	8.29 276	0.44 222	3.88 281	5.02 268	7.49 262	4.03 190	12.20 271

test_3	1.92 186	1.16 225	1.42 211	0.44 179	0.39 167	0.14 136	0.20 162	2.79 228	0.17 107	0.38 131	0.41 146	4.32 218	0.36 139	0.03 76	6.25 224	3.34 207	0.68 135	0.67 170	9.18 240	0.53 124	3.20 176	7.85 259	0.06 91	0.80 220	0.95 165	1.27 166	3.85 177	0.94 156

UDGNet	2.73 211	1.17 226	0.42 113	10.90 292	5.53 284	8.65 288	3.60 269	1.70 156	0.27 134	0.22 113	0.12 110	0.80 147	0.12 76	9.72 312	4.00 137	1.35 69	0.73 139	0.54 152	3.02 155	0.60 143	2.78 161	6.16 206	3.41 296	0.29 125	1.70 203	1.69 181	3.06 130	1.10 160

NaN_ROB	3.44 231	1.18 227	1.20 202	0.92 211	3.15 270	0.73 213	1.61 234	3.36 250	2.57 262	0.98 171	1.25 191	21.11 287	0.77 202	1.26 270	5.06 182	1.79 112	1.06 181	0.76 186	2.52 132	1.44 219	1.95 143	3.82 126	0.52 233	1.30 245	4.05 253	10.09 282	4.78 223	13.66 278

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 216	1.26 228	0.34 83	1.44 228	2.86 268	4.15 267	1.24 225	2.76 227	0.98 201	6.41 305	3.42 239	7.88 253	0.71 193	0.04 94	3.70 119	3.23 202	0.59 124	0.66 166	5.00 194	1.09 197	3.83 200	6.59 223	0.08 114	0.26 116	0.53 138	1.83 185	4.26 204	11.30 269

iinet-f	1.66 166	1.28 229	0.38 106	0.81 207	0.15 75	0.24 185	0.13 137	0.42 106	0.21 124	1.91 219	3.98 245	0.30 68	0.27 124	0.07 116	6.30 228	2.65 176	0.43 97	0.30 95	8.10 226	1.14 201	2.10 148	6.32 209	0.26 181	0.52 179	1.42 192	0.21 94	4.26 204	0.60 137

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 259	1.32 230	8.08 302	2.22 249	1.40 234	5.53 271	2.05 243	3.43 253	3.32 269	3.75 276	12.29 308	5.33 232	1.84 236	0.33 203	5.97 217	7.09 305	1.62 222	1.81 261	10.22 252	2.59 263	6.85 269	8.81 281	0.47 228	2.00 261	5.18 270	13.24 298	6.40 256	11.37 270

HSM-Net_RVC	3.23 226	1.35 231	1.70 228	2.82 254	2.07 255	0.73 213	0.46 195	3.48 255	1.14 212	3.44 269	5.99 265	8.07 255	3.38 256	0.27 191	5.71 208	2.35 161	1.54 221	0.27 88	3.44 167	1.35 217	4.35 214	6.00 199	0.70 254	3.05 274	4.68 262	6.45 249	6.23 253	6.18 236
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TANstereo	1.73 169	1.38 232	0.72 159	0.26 121	0.35 149	0.62 209	0.07 103	0.52 117	0.46 154	0.27 117	1.08 185	0.36 77	0.20 105	1.04 263	3.37 107	2.99 188	0.99 170	1.69 257	9.06 235	3.49 276	3.58 190	4.48 154	3.34 294	0.28 122	0.05 47	0.67 136	5.35 237	0.09 78

XX-TBD	1.73 169	1.38 232	0.72 159	0.26 121	0.35 149	0.62 209	0.07 103	0.52 117	0.46 154	0.27 117	1.08 185	0.36 77	0.20 105	1.04 263	3.37 107	2.99 188	0.99 170	1.69 257	9.06 235	3.49 276	3.58 190	4.48 154	3.34 294	0.28 122	0.05 47	0.67 136	5.35 237	0.09 78

ccs_rob	4.98 259	1.51 234	2.53 256	2.16 246	0.89 212	3.24 260	1.79 239	4.91 277	1.34 227	4.26 287	15.64 319	28.82 296	10.34 282	0.50 237	6.81 234	5.55 275	2.39 246	1.57 249	6.45 209	2.16 250	6.28 258	6.95 230	0.40 211	2.33 265	1.38 187	2.46 196	4.37 209	7.31 246

iRaft-Stereo_20w	4.82 257	1.53 235	8.41 306	7.63 281	1.90 247	3.40 262	1.71 235	3.40 252	2.25 256	3.58 270	9.41 301	3.70 209	1.31 229	0.48 233	5.41 192	5.85 278	1.31 205	0.85 195	9.58 245	1.92 237	5.27 233	7.69 253	0.65 249	0.77 216	4.40 256	14.15 300	11.18 289	12.46 274

DDVS	5.69 267	1.54 236	2.40 252	1.70 233	2.85 266	2.20 249	1.17 219	5.90 288	4.00 277	4.08 282	18.83 325	25.64 293	8.12 276	1.56 279	8.35 254	7.04 304	2.73 252	2.05 273	11.37 260	4.73 285	6.54 264	8.98 288	0.34 204	1.71 254	1.84 207	3.53 210	6.53 257	7.90 250

LoS_RVC	1.27 145	1.54 236	0.85 176	0.06 58	0.55 187	0.01 18	0.13 137	0.23 86	0.73 182	1.70 211	0.22 128	0.64 130	0.69 190	0.11 140	3.79 124	3.07 192	0.75 141	1.99 270	3.69 173	0.64 151	4.98 225	4.94 175	0.22 168	0.10 58	0.37 124	0.50 126	0.82 71	0.93 153

tt_ll	1.27 145	1.54 236	0.85 176	0.06 58	0.55 187	0.01 18	0.13 137	0.23 86	0.73 182	1.70 211	0.22 128	0.64 130	0.69 190	0.11 140	3.79 124	3.07 192	0.75 141	1.99 270	3.69 173	0.64 151	4.98 225	4.94 175	0.22 168	0.10 58	0.37 124	0.50 126	0.82 71	0.93 153

RTS	6.13 270	1.54 236	1.31 207	0.94 212	1.83 244	4.15 267	5.45 279	2.74 224	3.33 270	2.85 243	1.61 202	8.52 256	1.31 229	1.13 265	14.79 305	6.12 282	7.56 293	2.52 281	18.82 281	3.48 274	6.23 256	8.15 267	1.11 269	1.90 259	8.24 286	21.58 319	6.64 259	21.79 297

RTSA	6.13 270	1.54 236	1.31 207	0.94 212	1.83 244	4.15 267	5.45 279	2.74 224	3.33 270	2.85 243	1.61 202	8.52 256	1.31 229	1.13 265	14.79 305	6.12 282	7.56 293	2.52 281	18.82 281	3.48 274	6.23 256	8.15 267	1.11 269	1.90 259	8.24 286	21.58 319	6.64 259	21.79 297

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 286	1.66 241	6.09 292	4.62 270	3.79 273	3.05 258	6.94 288	3.69 259	3.58 274	4.74 295	10.17 303	65.85 337	12.11 287	7.99 310	7.88 249	5.27 270	4.63 275	5.31 302	18.89 283	2.67 265	8.70 290	10.19 302	1.05 267	4.09 283	5.01 267	9.52 277	6.30 255	15.16 282

NCC-stereo	2.13 194	1.68 242	1.46 215	1.00 214	1.37 230	0.89 219	2.88 258	2.59 212	2.86 265	0.34 125	2.72 231	2.40 194	1.41 233	0.27 191	5.18 185	1.38 73	0.85 155	0.98 211	2.99 153	1.01 193	1.54 112	4.72 166	0.43 219	0.53 180	2.61 220	4.44 228	4.09 196	4.93 217

Abc-Net	2.13 194	1.68 242	1.46 215	1.00 214	1.37 230	0.89 219	2.88 258	2.59 212	2.86 265	0.34 125	2.72 231	2.40 194	1.41 233	0.27 191	5.18 185	1.38 73	0.85 155	0.98 211	2.99 153	1.01 193	1.54 112	4.72 166	0.43 219	0.53 180	2.61 220	4.44 228	4.09 196	4.93 217
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.93 218	1.75 244	0.35 91	3.49 260	9.49 300	1.73 243	4.02 271	0.70 125	3.19 267	0.69 152	1.51 199	0.60 120	0.34 133	0.14 153	7.97 250	3.53 222	1.21 193	0.76 186	4.64 190	0.73 168	2.31 150	4.11 137	0.65 249	0.58 188	15.77 308	3.70 217	3.75 168	1.43 167

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 274	1.86 245	7.76 300	2.86 255	2.71 264	7.05 279	3.15 262	3.93 267	4.88 286	4.54 291	11.42 305	5.15 231	2.03 239	0.06 110	10.49 274	8.30 315	2.05 235	1.28 240	37.56 313	2.22 251	6.07 253	9.22 290	0.40 211	0.89 228	4.29 254	12.82 296	6.10 251	12.31 273

GANetREF_RVC	2.72 210	1.88 246	1.03 193	2.10 245	1.40 234	1.09 226	0.21 165	4.74 275	1.62 240	3.74 275	0.06 97	10.56 266	0.82 210	0.10 135	4.53 156	1.59 91	1.29 202	0.98 211	6.76 210	0.75 171	3.12 175	2.45 66	0.21 162	1.71 254	4.31 255	3.74 219	7.02 264	5.71 229
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	7.58 280	2.00 247	5.48 286	0.90 210	1.32 228	2.25 250	5.46 281	2.83 230	16.84 316	3.83 280	8.10 290	5.42 235	39.62 324	1.01 261	9.69 267	5.15 266	6.62 289	4.25 298	16.71 276	4.76 287	8.56 289	10.40 305	0.63 244	4.96 296	3.07 238	3.69 216	7.15 268	24.07 304

DDF-Stereo	3.26 227	2.02 248	0.23 55	11.87 294	0.54 186	14.65 298	0.80 211	1.81 165	0.62 172	1.13 180	1.57 201	9.30 260	3.23 253	0.39 213	4.06 140	3.79 236	1.23 199	0.88 199	7.24 214	1.02 195	4.54 218	6.58 222	0.29 191	0.54 184	0.78 157	2.46 196	4.48 217	1.87 184

zero-FE	4.46 251	2.02 248	0.20 47	18.26 300	2.74 265	20.82 306	6.55 285	1.82 166	0.71 180	1.31 196	3.02 235	10.50 265	3.67 259	0.45 227	4.35 149	3.50 220	1.30 204	1.59 251	13.37 269	1.37 218	5.58 240	7.41 242	0.31 199	0.54 184	0.79 159	2.41 195	4.46 215	1.50 171

ADCP+	3.65 241	2.02 248	2.68 258	1.32 226	1.94 249	1.22 230	4.40 274	1.11 138	9.44 301	1.76 214	5.45 258	9.05 258	0.37 143	0.98 259	6.99 239	2.36 162	0.61 128	0.92 205	6.14 208	0.94 189	2.80 163	5.58 189	0.36 208	0.63 193	3.00 233	12.42 293	3.57 159	10.51 265

stereogan	2.15 196	2.03 251	1.44 214	1.52 230	2.14 257	1.79 244	1.07 217	1.88 173	1.10 211	1.33 200	1.43 196	5.96 241	0.51 168	0.34 204	5.92 213	1.93 124	1.03 176	0.41 127	4.12 180	0.95 190	1.69 128	6.00 199	0.26 181	0.81 221	0.61 145	1.42 170	6.77 262	3.73 210

AnyNet_C32	6.34 273	2.03 251	2.98 261	1.85 239	2.88 269	3.58 263	6.75 287	4.57 273	12.25 305	3.05 251	7.04 277	4.71 224	1.88 237	2.57 290	14.38 302	6.24 287	6.31 288	4.36 300	12.98 268	3.18 273	11.94 309	11.62 311	1.98 281	4.21 284	6.60 282	10.55 284	6.27 254	14.36 280

S-Stereo	9.64 287	2.07 253	4.59 274	8.70 286	8.72 297	12.93 297	19.52 308	5.25 283	6.14 290	6.12 304	20.39 329	29.19 297	7.43 272	0.64 244	14.26 299	7.63 311	4.01 268	5.81 307	18.32 279	6.45 297	7.46 278	9.84 298	12.36 313	7.40 310	3.61 250	6.74 252	7.10 267	17.56 288

ADCPNet	7.46 278	2.07 253	4.11 273	2.81 253	6.39 289	3.36 261	8.24 292	5.53 286	7.83 295	3.76 277	7.86 287	5.53 238	14.04 291	3.15 294	13.54 293	6.64 296	4.80 278	2.06 274	18.97 284	5.05 290	8.54 288	10.30 304	2.99 289	2.59 268	9.61 295	17.77 308	7.74 271	16.22 283

SGM-Forest	3.19 224	2.07 253	0.45 131	6.33 275	2.00 253	2.67 255	0.10 129	1.46 149	0.76 186	2.49 233	0.91 178	6.65 251	6.47 266	0.48 233	6.84 235	3.08 194	0.85 155	0.33 101	3.65 172	0.62 146	2.81 164	5.69 191	0.84 262	1.18 241	3.88 252	3.84 221	11.86 292	7.73 249
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	2.76 213	2.10 256	5.00 280	1.68 232	1.94 249	1.93 245	1.23 224	2.03 181	1.49 232	0.88 165	4.67 253	2.77 203	2.63 247	0.70 249	5.76 209	1.89 120	1.20 191	0.48 143	4.42 187	1.33 215	2.66 158	6.08 204	0.21 162	1.11 239	2.55 219	5.20 236	5.35 237	7.17 245

FADNet_RVC	4.48 253	2.12 257	1.42 211	3.57 262	3.69 272	1.20 228	2.37 248	2.30 190	1.42 231	1.77 215	4.48 250	9.79 262	6.84 271	1.84 286	12.73 288	3.36 208	3.55 260	4.20 297	17.52 278	3.76 280	5.93 250	8.26 270	0.72 256	1.64 253	1.78 205	3.63 215	5.12 229	5.99 235

FAT-Stereo	7.68 281	2.26 258	8.90 308	7.33 280	12.67 307	6.25 276	3.58 268	7.41 292	3.60 275	5.82 301	12.39 309	18.45 285	9.06 278	1.35 274	12.36 285	6.54 294	3.93 265	4.03 296	15.97 273	6.36 295	7.78 281	9.24 291	0.76 260	5.29 301	3.49 249	6.98 256	8.20 277	17.22 287

ITSA-stereo	5.42 264	2.29 259	1.89 236	8.97 287	3.88 275	1.23 231	2.54 250	4.47 271	3.35 273	4.35 289	7.59 282	10.18 263	12.92 289	3.00 291	7.80 248	5.16 267	3.85 263	1.88 267	8.77 231	2.09 247	6.00 251	7.39 239	1.42 276	3.60 279	4.84 265	7.18 260	5.13 230	14.47 281

s12784h	2.36 201	2.32 260	2.69 259	1.64 231	0.77 205	0.08 110	0.06 98	2.09 184	0.54 162	1.17 185	0.13 113	1.69 187	0.67 186	0.04 94	3.36 106	3.26 203	1.00 174	0.40 117	3.79 176	0.49 112	5.47 238	4.44 148	0.16 146	0.38 152	3.34 245	5.45 241	7.07 265	11.25 268

NCCL2	2.48 205	2.35 261	1.52 217	1.33 227	1.96 252	0.23 181	1.25 226	1.33 144	1.30 223	1.63 210	2.57 228	1.38 178	0.55 173	0.40 215	7.49 245	2.59 173	1.77 231	0.67 170	2.58 135	0.83 181	3.36 184	6.56 220	1.66 278	1.53 251	4.71 263	4.33 225	4.24 203	6.90 242

SAMSARA	20.09 306	2.60 262	5.52 288	4.28 269	4.10 277	3.59 264	5.57 282	15.80 313	10.05 303	4.59 292	5.59 262	9.22 259	24.85 304	3.88 297	16.25 312	8.47 316	6.17 286	3.82 293	22.29 292	5.87 294	19.35 332	26.82 344	1.02 265	5.45 302	80.31 351	91.77 352	78.09 352	77.23 352

XPNet_ROB	3.41 229	2.62 263	1.58 222	0.80 206	1.56 238	1.24 232	0.96 213	0.89 131	1.54 236	1.17 185	3.26 237	26.85 295	0.38 144	0.40 215	6.47 230	2.54 171	3.57 261	0.89 201	3.41 165	1.26 210	3.53 188	7.67 252	0.87 263	0.64 196	0.96 167	2.39 194	9.98 284	4.70 215

STTRV1_RVC		2.66 264	1.55 220	5.84 272	1.90 247	6.01 275	3.60 269	4.11 268	3.93 276	4.64 293	6.71 273	16.96 281	21.63 302	1.68 282		5.04 265	18.60 319	1.18 231		12.74 315	19.16 330			5.05 297	9.07 291	12.15 291	12.79 293	31.40 317

CSAN	5.32 263	2.66 264	1.69 227	3.30 258	3.85 274	2.05 246	2.31 247	5.00 280	4.86 285	3.78 278	2.69 229	17.88 284	11.82 286	1.17 267	10.17 270	1.96 128	2.51 248	1.35 242	6.12 206	2.50 259	3.97 201	4.60 160	0.56 235	2.97 273	6.49 281	16.18 306	7.96 275	13.30 277

UCFNet_RVC	1.41 156	2.75 266	0.68 152	0.60 196	0.80 206	0.26 189	0.16 146	0.28 95	0.23 126	0.93 167	0.37 141	2.60 199	1.05 225	0.07 116	6.13 222	1.33 67	0.70 136	0.52 149	2.48 130	0.62 146	1.87 139	3.20 101	1.04 266	0.35 139	1.83 206	1.96 187	2.11 105	3.29 206

ADCRef	3.22 225	2.76 267	1.07 196	0.70 203	2.26 261	2.09 248	2.76 255	1.00 135	5.91 287	1.91 219	1.10 187	1.28 174	0.78 203	1.43 276	8.09 251	3.52 221	1.51 219	1.18 231	8.68 230	2.26 252	3.23 177	6.00 199	1.89 280	1.20 242	3.12 240	7.80 264	3.41 151	10.10 264

gcap_with_dpt	2.27 199	2.84 268	0.44 118	3.85 263	0.37 156	0.55 206	0.03 59	1.73 159	0.38 144	0.60 146	0.53 153	6.32 245	0.74 197	0.21 176	5.00 180	4.51 252	1.38 212	1.62 252	5.97 200	1.15 205	4.25 208	6.32 209	0.03 68	0.24 111	1.57 199	1.19 161	4.31 206	5.13 221

GCAP-BAT	2.27 199	2.84 268	0.44 118	3.85 263	0.37 156	0.55 206	0.03 59	1.73 159	0.38 144	0.60 146	0.53 153	6.32 245	0.74 197	0.21 176	5.00 180	4.51 252	1.38 212	1.62 252	5.97 200	1.15 205	4.25 208	6.32 209	0.03 68	0.24 111	1.57 199	1.19 161	4.31 206	5.13 221

SFCPSM	5.84 269	2.89 270	1.36 209	1.97 242	1.59 239	1.65 241	0.56 203	2.54 208	4.75 283	3.16 254	7.74 286	15.48 279	23.57 303	1.24 268	11.21 277	4.79 261	2.53 250	1.55 248	22.65 294	7.42 299	4.60 219	6.67 224	0.69 252	2.33 265	4.62 258	4.35 226	6.18 252	9.49 259

CBMV_ROB	7.04 277	2.92 271	2.91 260	8.40 285	6.54 292	5.80 273	3.57 267	5.09 281	2.49 260	3.84 281	4.70 254	21.33 288	14.76 293	0.47 231	10.48 273	3.84 241	3.13 257	1.58 250	12.20 267	8.81 305	6.17 254	5.80 193	0.47 228	3.14 276	9.16 292	15.50 305	13.69 297	13.29 276

TRStereo	3.75 242	3.07 272	7.59 299	0.37 163	0.17 80	7.92 283	0.24 168	2.99 236	0.91 199	2.72 237	1.68 204	5.88 240	0.65 185	0.15 154	5.57 198	5.35 274	0.86 160	0.80 191	7.01 213	1.31 214	4.10 203	7.50 247	0.34 204	0.43 165	2.67 226	12.33 292	12.84 294	5.90 231

pmcnn	8.69 284	3.07 272	2.45 253	6.53 277	5.75 285	7.18 280	4.96 278	4.79 276	2.03 254	4.24 286	12.14 307	19.36 286	21.49 301	0.91 257	9.48 264	6.75 298	6.67 290	4.39 301	22.61 293	5.09 291	10.91 305	7.84 258	4.51 300	5.07 298	6.90 285	5.26 238	17.73 307	26.48 310

GwcNet-ADL	3.44 231	3.11 274	3.40 267	3.24 257	2.51 262	0.88 218	0.42 188	2.96 234	0.71 180	3.80 279	7.12 278	7.96 254	1.21 228	0.20 169	4.76 171	4.86 264	2.42 247	0.72 180	8.04 225	2.75 269	3.31 181	5.54 186	0.28 190	1.76 256	2.68 227	5.24 237	4.37 209	8.53 254

PS-NSSS	1.79 180	3.17 275	0.42 113	3.20 256	0.92 216	2.08 247	1.19 221	0.39 103	0.16 106	0.38 131	0.00 1	11.59 269	1.18 227	0.50 237	5.15 184	0.89 26	0.71 138	0.28 90	4.31 185	0.17 40	0.97 84	0.64 18	2.37 284	0.19 97	1.58 201	0.76 144	3.28 142	1.77 180

XQC	5.77 268	3.33 276	2.00 242	3.49 260	4.00 276	3.75 265	3.56 266	6.60 291	3.33 270	2.89 245	5.57 260	6.45 247	8.10 275	1.78 284	12.28 284	5.97 280	4.03 269	1.85 264	11.48 262	3.98 282	6.63 267	9.37 294	0.62 243	2.51 267	9.28 293	15.19 303	11.40 291	6.32 240

DPSNet	15.27 303	3.38 277	2.28 250	7.89 283	8.28 296	10.58 293	4.44 275	5.86 287	8.70 299	4.26 287	6.00 267	72.12 342	28.20 310	4.69 303	15.14 310	10.42 324	11.48 304	8.27 317	58.42 340	9.38 309	12.12 311	11.31 309	17.29 318	11.11 321	20.16 315	20.85 318	14.99 301	24.68 307

HBP-ISP	4.03 244	3.61 278	4.65 276	4.90 271	2.67 263	3.96 266	0.21 165	4.13 269	1.33 225	3.40 266	4.53 251	5.06 228	0.59 179	1.99 287	8.66 258	8.18 314	1.95 233	1.49 247	3.09 157	1.55 222	5.74 241	9.32 292	0.67 251	2.28 264	3.06 237	5.01 234	10.99 288	5.93 234

ADCL	4.20 248	3.62 279	2.45 253	1.72 235	1.80 243	3.15 259	4.53 277	2.29 189	13.19 308	2.81 239	4.88 255	2.96 204	0.72 195	1.36 275	7.16 241	2.76 181	2.35 245	2.20 277	6.83 211	2.31 255	6.19 255	6.77 227	1.40 275	1.47 247	6.63 283	6.49 250	4.40 212	11.08 267

CBMV	6.33 272	3.75 280	1.57 221	3.96 265	3.58 271	2.97 257	1.75 237	3.89 264	2.67 264	4.14 283	2.72 231	14.42 276	3.85 261	0.73 252	10.81 275	6.26 288	4.67 276	2.29 280	9.29 241	1.51 220	8.03 283	7.42 243	0.63 244	6.58 307	6.79 284	7.57 263	20.00 309	28.98 313
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 282	3.78 281	1.17 201	9.35 288	4.27 278	8.06 285	8.52 294	11.24 301	8.55 297	4.88 297	4.04 247	17.24 282	9.50 280	6.06 306	14.53 304	3.53 222	2.28 243	1.12 227	19.59 287	2.56 262	8.24 286	9.72 297	3.14 292	2.11 262	11.98 301	14.76 301	10.14 285	14.15 279

AMNet	6.93 276	3.82 282	2.53 256	4.00 266	5.78 286	6.99 278	3.24 263	2.46 205	2.51 261	3.39 265	6.36 270	9.40 261	2.06 240	7.30 307	5.92 213	9.99 321	13.66 312	7.81 316	8.03 224	7.76 303	11.45 306	8.81 281	2.81 287	4.73 292	5.75 277	7.80 264	13.20 295	19.55 292

NOSS_ROB	3.47 233	3.88 283	0.50 137	2.22 249	1.85 246	2.58 254	0.05 87	2.70 219	1.59 238	3.61 271	1.69 205	2.61 201	3.90 262	1.01 261	9.33 263	5.76 277	3.02 256	1.87 266	2.83 145	1.09 197	5.42 236	6.93 229	0.46 226	3.37 278	3.09 239	10.15 283	8.01 276	4.05 212

ETE_ROB	5.10 262	4.12 284	1.76 231	1.25 223	2.22 260	2.82 256	2.07 244	1.56 152	4.21 280	1.88 218	5.58 261	37.59 308	0.86 217	1.44 277	10.38 272	2.80 182	4.20 271	0.98 211	5.24 197	1.97 238	4.87 224	7.58 249	0.77 261	1.38 246	2.34 215	3.79 220	15.93 303	8.21 251

ADCMid	7.46 278	4.47 285	5.08 281	2.16 246	4.40 279	5.87 274	8.05 291	9.24 295	12.39 306	3.16 254	7.69 284	10.20 264	10.41 283	3.13 293	12.60 287	5.58 276	5.05 282	2.83 287	19.52 285	4.27 283	8.70 290	10.59 306	5.48 302	2.86 271	5.69 274	10.08 281	5.48 241	16.37 284

FC-DCNN	4.43 250	4.58 286	5.93 290	9.82 290	4.79 281	8.76 289	4.48 276	4.47 271	1.65 242	2.91 247	2.13 210	6.53 249	2.41 243	0.30 199	4.57 157	2.52 169	2.76 255	1.21 234	3.98 179	0.89 184	3.66 194	4.91 171	0.73 258	4.23 286	8.24 286	6.03 247	7.69 270	9.53 260

SANet	11.19 292	4.59 287	6.27 296	5.98 273	6.03 287	9.51 291	3.52 265	15.63 310	13.49 309	2.90 246	8.65 291	59.91 331	26.52 307	3.01 292	14.30 300	3.26 203	7.32 292	3.86 295	11.91 264	3.94 281	6.50 260	7.39 239	2.61 286	7.75 313	12.68 303	17.80 309	13.93 298	22.99 300

LALA_ROB	4.53 254	4.80 288	1.68 226	1.27 224	2.16 258	2.28 253	1.42 231	1.88 173	2.60 263	2.71 236	5.56 259	33.12 300	0.72 195	0.88 256	10.88 276	2.59 173	3.47 259	1.83 263	4.21 183	2.04 242	4.39 215	7.30 238	0.41 215	1.52 249	2.35 216	3.60 214	8.94 280	7.68 248

FC-DCNN v2	4.85 258	4.85 289	6.16 294	11.18 293	5.04 282	9.41 290	4.33 272	5.45 285	2.13 255	2.92 248	2.41 222	6.96 252	3.28 254	0.29 198	4.66 163	2.49 166	2.73 252	1.13 228	4.30 184	0.89 184	3.66 194	4.92 172	0.72 256	4.22 285	9.66 296	6.86 254	9.29 281	10.92 266

DGSMNet	12.26 296	4.87 290	8.31 305	6.01 274	6.04 288	7.30 281	6.59 286	7.90 293	4.51 282	11.38 318	32.66 338	17.48 283	8.74 277	4.36 301	14.01 295	14.50 331	17.26 316	9.25 319	41.69 320	11.54 314	21.38 335	24.41 337	4.74 301	7.56 311	5.44 271	11.45 289	8.55 278	13.11 275

G-Net	11.11 291	4.89 291	9.62 310	4.05 267	4.71 280	7.69 282	2.56 251	10.07 298	15.27 312	5.01 298	15.52 318	47.57 323	9.25 279	0.66 246	11.93 282	8.70 317	5.83 284	4.33 299	24.55 298	15.55 320	8.38 287	9.97 300	3.01 290	5.25 300	6.16 280	13.40 299	22.59 311	23.59 303

ACV-stereo	8.68 283	5.35 292	4.89 278	8.31 284	1.79 242	11.62 294	4.37 273	3.80 263	6.01 288	5.33 300	7.17 279	6.07 243	26.41 306	1.30 271	11.88 281	10.16 323	6.25 287	2.60 283	51.34 329	14.45 318	9.06 295	8.91 286	1.00 264	2.60 269	2.32 214	8.54 272	7.07 265	5.71 229

ADCS	10.79 288	5.73 293	4.98 279	4.16 268	6.39 289	6.60 277	6.53 284	10.15 299	15.87 314	4.18 285	7.59 282	13.56 275	18.31 296	4.53 302	14.24 298	11.99 328	10.80 301	7.09 315	25.37 299	9.28 308	16.45 326	16.31 330	2.97 288	7.03 309	10.05 299	20.56 315	11.21 290	19.51 291

PVD	13.07 298	5.77 294	8.84 307	7.67 282	7.35 295	10.40 292	7.28 289	21.12 324	19.70 324	3.65 272	8.76 294	16.32 280	27.90 309	3.25 295	14.97 308	8.92 319	11.32 302	6.23 311	25.56 301	7.56 300	12.68 312	14.11 324	1.29 273	6.16 304	16.97 309	25.32 326	18.21 308	35.51 323

LSM0	23.31 316	6.07 295	4.80 277	15.07 296	10.87 304	17.08 302	14.50 304	23.84 326	15.74 313	14.73 326	18.40 324	35.77 306	35.06 320	1.58 280	76.98 348	85.81 349	14.68 313	5.68 305	56.53 338	17.15 324	23.95 338	21.89 335	4.26 299	8.21 315	17.36 310	20.39 314	29.27 318	33.71 321

MFN_U_SF_RVC	11.03 289	6.12 296	3.70 269	9.72 289	5.50 283	12.91 296	11.38 299	12.61 305	7.46 294	12.18 322	14.75 315	23.19 289	14.11 292	9.33 311	18.32 317	5.16 267	4.41 272	3.43 292	39.06 316	6.67 298	10.28 301	11.18 308	1.45 277	6.88 308	9.80 297	8.50 271	9.76 282	19.96 294

AnyNet_C01	13.13 299	6.35 297	5.48 286	6.38 276	6.46 291	5.73 272	10.15 297	12.79 308	16.56 315	5.83 302	9.31 299	26.51 294	19.60 298	5.31 305	17.84 315	13.62 329	17.55 317	15.56 333	35.24 309	11.09 312	19.28 331	17.31 332	7.05 305	7.85 314	13.46 305	10.79 285	9.89 283	21.58 296

edge stereo	11.93 295	6.96 298	11.28 311	14.49 295	12.53 306	16.91 301	13.06 303	12.62 306	7.43 293	6.06 303	15.07 316	38.54 310	18.86 297	1.55 278	12.90 289	7.43 308	6.14 285	3.10 289	25.46 300	4.74 286	8.16 284	10.22 303	4.20 298	4.35 287	9.83 298	8.13 266	13.68 296	28.51 312

MADNet+	20.34 307	8.33 299	14.90 320	18.17 299	11.98 305	8.55 287	19.20 306	28.96 334	17.96 319	12.55 323	11.63 306	34.32 304	30.36 313	10.57 313	26.85 332	16.66 333	27.39 332	10.40 324	40.88 318	18.27 325	19.91 333	15.53 328	9.97 312	19.40 332	35.72 330	22.38 322	21.31 310	37.09 324

CC-Net-ROB	5.62 266	8.62 300	1.87 235	23.08 304	6.72 293	15.74 300	8.55 295	0.45 111	0.82 191	1.55 209	0.00 1	24.53 291	3.35 255	3.39 296	5.49 194	0.89 26	2.73 252	1.76 259	12.04 266	0.82 178	1.32 101	1.73 42	9.22 308	0.42 159	3.22 241	2.53 199	2.45 115	8.44 253

FBW_ROB	8.77 285	9.60 301	5.96 291	20.47 303	9.29 299	12.71 295	9.20 296	4.97 278	1.59 238	3.30 259	6.98 275	15.27 277	3.59 258	7.76 309	10.34 271	1.71 108	3.43 258	0.86 196	34.07 308	2.29 254	6.89 270	6.34 212	9.32 309	8.81 316	5.75 277	8.41 267	5.24 232	22.62 299

MeshStereo	13.92 302	10.29 302	5.80 289	24.32 307	15.33 308	17.65 303	7.76 290	12.34 304	7.38 292	4.65 294	9.09 297	38.22 309	30.61 314	0.62 243	14.44 303	7.42 307	4.05 270	2.65 284	19.82 288	2.63 264	14.32 320	9.90 299	1.27 272	6.42 305	22.75 317	19.43 312	33.41 323	33.14 319
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
MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 294	10.45 303	6.25 295	17.50 298	6.77 294	8.15 286	11.44 300	18.23 317	23.22 328	11.11 316	4.62 252	15.32 278	6.08 265	10.68 314	16.27 313	6.19 286	3.94 266	5.52 303	39.73 317	7.74 302	9.53 300	12.33 315	7.02 304	7.63 312	14.72 307	12.91 297	6.89 263	16.97 286

SGM_RVC	11.04 290	10.51 304	3.94 271	16.88 297	9.65 302	15.55 299	8.47 293	9.54 296	6.09 289	4.15 284	7.87 288	25.06 292	19.78 300	0.97 258	9.49 265	2.25 155	3.81 262	1.26 239	21.86 290	2.34 257	6.63 267	5.12 179	2.33 283	4.85 295	18.97 312	16.47 307	33.79 325	30.47 315
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	23.34 317	10.93 305	12.86 315	32.65 309	38.35 321	31.72 311	33.97 316	23.50 325	21.06 326	7.08 307	17.87 322	51.83 326	51.55 340	1.81 285	14.20 297	3.08 194	3.94 266	1.47 246	30.65 302	8.98 307	9.43 299	7.39 239	6.89 303	25.95 336	35.31 329	39.95 344	53.69 345	54.00 341

MFMNet_re	16.81 304	13.74 306	7.85 301	23.81 306	9.51 301	34.14 316	18.04 305	12.31 302	19.02 321	10.33 315	12.96 310	38.69 311	15.16 294	1.61 281	18.46 318	10.89 326	28.67 334	12.10 325	31.52 304	10.43 311	18.75 329	11.05 307	8.52 307	9.85 317	9.47 294	5.57 242	24.17 312	37.24 325

SPS-STEREO	20.98 311	14.87 307	11.99 313	19.90 302	20.87 309	18.85 304	10.39 298	16.04 314	19.39 322	19.65 331	21.64 332	33.32 301	37.38 322	7.51 308	19.34 323	17.18 335	26.65 330	16.12 335	32.93 305	23.87 332	31.45 343	25.37 341	13.83 315	14.33 329	17.76 311	19.97 313	29.60 319	26.21 308
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	13.51 301	15.62 308	5.25 285	19.43 301	9.27 298	19.59 305	12.46 302	12.78 307	8.97 300	3.34 263	9.27 298	36.07 307	25.37 305	2.03 288	16.48 314	3.39 211	4.90 280	1.21 234	22.28 291	2.96 271	6.90 271	5.25 183	1.83 279	4.68 290	27.51 321	25.27 325	34.85 328	27.72 311

SGM+DAISY	22.46 314	16.23 309	12.74 314	23.16 305	22.67 310	25.12 309	20.00 309	18.50 318	14.48 311	18.58 330	22.04 333	30.49 298	41.59 325	13.05 316	22.51 329	16.54 332	26.00 329	12.93 327	35.92 310	22.37 330	28.02 341	25.12 340	21.26 319	13.77 327	20.04 314	18.46 311	33.94 326	30.81 316

MDST_ROB	11.38 293	16.72 310	3.53 268	29.03 308	10.09 303	21.13 307	6.30 283	6.03 289	2.39 258	3.16 254	5.82 264	11.55 268	29.02 311	0.67 247	15.26 311	3.18 200	1.65 223	0.66 166	8.85 233	2.07 244	5.87 248	6.71 226	2.26 282	3.08 275	28.29 322	22.14 321	37.48 330	24.36 305

MANE	21.44 312	17.36 311	16.07 321	34.52 312	24.54 313	25.94 310	19.26 307	20.13 323	18.43 320	6.42 306	15.25 317	40.88 313	36.30 321	4.35 300	18.72 321	10.55 325	8.23 295	29.63 343	23.68 297	4.94 288	11.81 308	8.91 286	3.02 291	10.18 318	36.19 333	32.24 336	51.66 343	49.72 338

ELAS_RVC	20.43 308	19.80 312	14.61 319	33.93 311	22.90 311	33.71 315	20.10 310	15.64 311	12.18 304	8.45 310	19.69 328	54.25 329	33.97 318	4.07 298	13.47 292	5.30 273	11.89 305	6.49 313	21.52 289	8.87 306	14.06 317	14.69 326	9.63 311	11.88 322	32.34 326	25.79 327	41.56 336	40.71 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	13.01 297	20.50 313	4.63 275	37.04 315	24.81 314	34.87 317	32.65 315	1.85 167	1.66 244	1.47 206	3.83 244	13.22 274	4.08 263	83.62 327	6.26 226	2.41 165	8.99 298	3.82 293	18.78 280	4.54 284	7.88 282	7.25 235	16.92 317	0.99 233	1.50 195	0.70 139	4.90 227	2.09 191

UDG	13.28 300	21.47 314	5.08 281	37.13 316	29.51 317	32.00 313	40.03 319	2.62 214	1.78 248	2.40 231	5.74 263	12.64 271	4.23 264	74.90 324	7.47 243	2.61 175	9.44 299	3.24 291	19.57 286	5.01 289	8.74 293	7.28 236	12.84 314	1.84 258	1.35 185	2.91 203	4.53 218	2.12 192

ELAS	20.62 310	22.76 315	14.59 318	35.29 313	24.88 315	31.90 312	20.66 311	17.34 316	17.05 317	7.97 308	18.32 323	48.39 324	31.67 315	4.13 299	14.30 300	5.24 269	11.47 303	6.10 310	23.02 296	7.62 301	13.14 314	14.53 325	9.46 310	10.75 320	34.52 328	27.84 332	41.52 335	42.31 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 309	24.96 316	17.24 322	39.82 317	27.48 316	32.58 314	22.87 312	19.77 321	17.77 318	8.05 309	19.67 327	46.38 318	37.96 323	2.15 289	18.66 320	4.75 259	4.82 279	1.95 268	33.25 306	6.38 296	9.07 296	8.67 280	3.28 293	10.68 319	31.80 325	27.62 331	40.75 332	38.09 327

BEATNet-Init1	25.27 319	27.76 317	13.76 316	44.57 319	24.32 312	38.91 319	25.10 313	19.51 320	20.03 325	9.35 311	16.15 320	47.35 322	48.89 335	4.71 304	23.55 330	11.00 327	8.78 297	5.84 308	49.88 328	20.70 326	15.01 321	14.94 327	7.37 306	12.57 325	35.78 331	26.22 328	60.85 349	49.36 337

JetBlue	33.16 327	30.03 318	36.86 343	39.95 318	35.04 320	44.19 320	36.23 317	30.47 337	47.01 340	15.01 328	10.48 304	79.96 348	19.64 299	25.82 318	18.89 322	17.14 334	40.11 343	25.93 341	36.94 312	25.94 335	32.23 344	26.39 342	31.84 320	27.47 338	31.63 323	33.13 338	48.81 341	48.30 336

WAO-7	28.15 322	31.17 319	25.54 331	33.41 310	34.99 319	22.62 308	28.62 314	47.75 343	47.89 341	29.08 336	39.82 342	41.47 314	41.79 326	12.75 315	36.14 339	18.16 336	17.03 315	8.88 318	47.38 324	21.69 329	11.73 307	12.95 321	3.79 297	33.81 342	23.20 318	26.44 329	24.41 313	37.61 326

SQANet	19.01 305	32.39 320	7.05 297	58.51 321	34.20 318	58.54 324	40.35 320	4.32 270	1.69 245	4.85 296	1.45 198	32.05 299	6.71 270	57.82 321	11.24 279	1.77 111	6.68 291	1.66 255	31.16 303	2.08 246	8.23 285	7.99 263	54.11 326	2.11 262	5.60 272	10.88 286	10.17 286	19.67 293

DispFullNet	27.09 320	40.76 321	20.37 327	53.27 320	39.67 322	45.72 321	56.25 323	14.00 309	12.78 307	14.18 324	10.07 302	43.95 317	34.00 319	86.26 328	13.33 291	13.62 329	31.37 338	16.57 336	52.58 331	15.02 319	15.98 323	12.66 318	15.43 316	6.52 306	8.73 289	8.65 273	16.24 304	33.48 320

Ntro	23.84 318	41.67 322	11.59 312	63.69 330	43.73 325	62.95 331	57.60 324	8.47 294	6.35 291	11.89 321	2.51 225	35.10 305	7.96 274	75.67 325	12.59 286	1.67 103	9.55 300	2.68 286	39.05 315	9.79 310	8.70 290	8.40 278	55.40 328	3.24 277	11.18 300	15.16 302	14.07 299	23.09 302

ACVNet-4b	27.62 321	43.15 323	14.04 317	69.86 339	48.10 328	70.20 341	77.34 339	10.63 300	9.55 302	15.00 327	1.55 200	59.33 330	11.37 285	93.44 336	12.94 290	2.57 172	15.66 314	5.69 306	33.68 307	14.13 316	9.17 297	7.28 236	59.49 332	4.60 289	12.85 304	9.43 276	15.52 302	19.12 290

otaku	22.42 313	43.20 324	9.38 309	63.06 327	42.07 324	64.13 333	51.05 321	6.07 290	4.42 281	10.13 314	1.74 206	33.95 302	10.96 284	66.92 323	12.03 283	1.89 120	8.57 296	1.66 255	38.00 314	7.96 304	8.85 294	8.28 275	54.71 327	2.95 272	9.04 290	9.25 275	14.25 300	20.70 295

ACVNet_1	28.17 323	43.81 325	17.24 322	67.32 334	49.50 330	66.04 338	82.98 344	16.42 315	8.08 296	11.43 319	7.19 280	34.00 303	27.09 308	93.81 337	14.92 307	2.21 153	17.82 318	6.77 314	36.07 311	11.39 313	10.56 304	7.42 243	59.65 333	6.11 303	20.40 316	15.24 304	10.18 287	16.93 285

MonStereo1	31.37 325	44.05 326	18.10 325	63.40 328	51.01 336	58.41 323	67.37 328	18.80 319	19.56 323	11.72 320	19.29 326	63.23 336	45.03 330	93.02 335	14.99 309	4.67 256	19.74 321	9.74 322	41.29 319	14.22 317	12.85 313	11.31 309	61.91 339	4.55 288	12.64 302	11.07 287	25.06 314	29.83 314

RainbowNet	28.72 324	46.67 327	19.30 326	69.82 338	47.14 326	68.90 340	70.63 334	10.00 297	3.26 268	17.63 329	2.27 213	46.57 319	29.74 312	91.67 332	17.86 316	3.37 209	12.50 306	5.59 304	44.74 323	17.11 323	10.33 302	8.87 283	58.90 331	5.15 299	14.30 306	12.58 294	17.44 305	23.01 301

WAO-6	37.66 332	47.81 328	21.43 328	60.52 322	52.73 337	58.92 325	64.84 326	27.98 331	43.38 335	33.02 339	17.53 321	43.36 316	50.95 337	89.65 329	33.50 335	18.63 339	24.84 326	13.57 329	42.17 321	25.77 334	21.16 334	19.52 333	35.00 321	18.52 331	43.20 339	29.62 333	37.17 329	41.96 333

ACVNet_2	33.32 328	48.24 329	22.45 329	67.72 337	50.69 335	65.88 336	85.41 347	28.48 332	14.03 310	14.63 325	9.36 300	52.16 327	31.94 316	91.62 331	13.62 294	2.72 178	21.29 322	5.84 308	51.78 330	16.52 322	10.41 303	7.93 261	58.06 329	13.93 328	36.96 335	18.42 310	25.58 315	33.95 322

IMH-64-1	35.05 329	48.99 330	25.77 333	61.80 323	50.28 333	62.71 329	68.79 329	27.80 329	35.88 331	10.10 312	14.48 313	46.82 320	41.96 327	94.04 338	19.93 324	7.49 309	22.67 323	9.35 320	48.46 325	21.14 327	14.12 318	12.56 316	59.91 335	12.21 323	41.64 336	20.57 316	27.79 316	39.03 328

IMH-64	35.05 329	48.99 330	25.77 333	61.80 323	50.28 333	62.71 329	68.79 329	27.80 329	35.88 331	10.10 312	14.48 313	46.82 320	41.96 327	94.04 338	19.93 324	7.49 309	22.67 323	9.35 320	48.46 325	21.14 327	14.12 318	12.56 316	59.91 335	12.21 323	41.64 336	20.57 316	27.79 316	39.03 328

LVE	40.69 335	49.32 332	32.19 338	74.37 345	65.31 342	65.52 335	78.53 340	29.09 335	24.11 329	37.95 341	38.44 340	39.09 312	50.88 336	95.16 348	18.50 319	6.31 290	25.93 328	13.65 330	54.80 335	26.51 337	16.26 324	15.81 329	69.49 345	26.57 337	44.82 340	33.95 340	41.51 334	24.49 306

PSMNet_ROB	32.72 326	49.56 333	17.71 324	65.01 332	47.98 327	61.81 328	62.32 325	19.85 322	21.78 327	27.64 335	25.28 334	42.80 315	43.52 329	83.58 326	21.88 328	4.36 251	19.43 320	6.46 312	43.95 322	16.36 321	13.14 314	11.66 312	58.31 330	14.57 330	31.67 324	24.32 324	29.94 321	18.64 289

IMH	36.38 331	50.15 334	26.16 335	62.16 326	50.12 332	63.98 332	68.96 331	28.54 333	38.29 334	11.29 317	14.14 311	50.26 325	54.45 343	94.09 340	20.59 326	7.40 306	23.63 325	10.28 323	49.17 327	22.78 331	13.74 316	11.88 313	59.95 337	13.42 326	41.71 338	23.99 323	29.69 320	41.45 332

TorneroNet-64	40.02 334	51.18 335	25.58 332	64.09 331	48.50 329	64.50 334	69.74 332	27.58 328	44.28 337	21.06 332	14.38 312	70.42 341	57.53 344	94.84 342	27.09 333	8.83 318	28.00 333	16.10 334	54.90 336	26.42 336	15.26 322	13.34 322	61.86 338	22.65 333	33.51 327	30.60 334	34.09 327	54.24 342

Dean	44.25 337	52.28 336	33.23 339	77.10 346	64.97 341	79.61 350	83.94 346	43.21 339	43.41 336	35.28 340	25.28 334	61.70 333	57.88 345	95.07 347	21.16 327	4.55 254	29.50 335	12.92 326	64.62 343	29.22 340	11.94 309	10.07 301	59.70 334	23.01 334	50.00 343	39.42 343	53.45 344	32.13 318

TorneroNet	40.95 336	54.80 337	28.35 336	67.47 336	50.00 331	66.00 337	71.75 335	26.53 327	45.69 338	24.20 333	21.34 331	68.12 338	53.25 342	94.92 344	27.93 334	9.57 320	26.82 331	16.87 337	54.27 334	24.50 333	16.26 324	13.93 323	62.31 340	23.32 335	36.59 334	27.14 330	43.07 337	50.69 339

DPSimNet_ROB		56.83 338	60.12 349	63.44 329	74.40 349	61.08 326	66.03 327	29.26 336	91.88 351	80.83 349	53.70 344	74.56 344	48.76 334	90.67 330	61.12 345	47.44 347		43.29 346	68.79 346	60.06 349	52.83 348	61.42 347	45.69 324	46.03 347		63.34 349	56.49 346	56.41 343

WAO-8	45.52 338	56.99 339	36.84 341	70.78 341	61.58 338	72.65 344	72.88 336	44.15 340	50.34 342	32.51 337	26.24 336	68.22 339	50.98 338	91.91 333	34.40 336	19.25 340	31.26 336	14.25 331	53.00 332	37.84 343	18.64 327	12.91 319	45.23 322	27.94 339	54.23 346	39.08 341	48.02 339	56.81 344

Venus	45.52 338	56.99 339	36.84 341	70.77 340	61.58 338	72.65 344	72.88 336	44.15 340	50.34 342	32.51 337	26.24 336	68.22 339	50.98 338	91.91 333	34.40 336	19.25 340	31.26 336	14.25 331	53.00 332	37.84 343	18.64 327	12.91 319	45.23 322	27.94 339	54.23 346	39.08 341	48.02 339	56.81 344

UNDER WATER-64	54.23 343	63.34 341	46.02 346	79.36 348	71.42 346	76.64 348	88.13 350	66.12 348	46.96 339	52.07 347	60.69 347	73.21 343	59.22 347	94.98 346	35.82 338	18.58 338	36.56 342	27.05 342	54.96 337	27.40 338	22.29 336	24.45 338	75.67 349	44.51 346	51.17 344	56.84 348	41.43 333	69.34 351

PWCK	39.46 333	63.60 342	25.26 330	73.87 344	41.94 323	61.54 327	51.88 322	54.42 344	37.36 333	26.43 334	38.00 339	62.72 335	47.31 332	27.64 319	24.07 331	10.09 322	32.07 339	12.97 328	84.14 349	29.01 339	25.42 339	16.79 331	48.17 325	30.69 341	35.86 332	32.01 335	32.05 322	40.21 330

ktn	53.49 342	64.55 343	32.09 337	67.37 335	73.02 348	67.18 339	79.08 341	39.47 338	71.03 348	45.61 346	66.57 348	53.73 328	46.66 331	95.58 349	51.51 343	35.27 344	42.24 345	32.53 344	61.67 341	36.66 342	34.35 346	37.51 345	63.57 341	39.21 343	45.92 341	42.82 345	58.10 347	61.01 346

notaker	50.99 340	64.58 344	35.58 340	71.22 342	67.03 343	71.52 343	79.74 342	46.10 342	64.92 346	43.57 344	60.04 346	61.27 332	52.88 341	94.30 341	52.11 344	32.30 343	36.01 341	25.62 340	66.68 345	41.75 345	26.51 340	26.69 343	69.04 344	40.16 345	27.04 319	32.57 337	39.45 331	47.99 335

UNDER WATER	53.46 341	66.50 345	44.48 344	77.89 347	68.28 344	75.27 347	86.28 349	62.01 347	51.94 344	41.57 342	48.61 343	74.76 345	58.64 346	94.91 343	40.27 341	19.59 342	35.94 340	25.36 339	57.83 339	30.24 341	22.42 337	21.82 334	69.76 346	49.60 349	53.54 345	52.17 346	44.57 338	69.15 350

HanzoNet	61.45 346	69.33 346	44.96 345	71.45 343	72.16 347	72.71 346	79.94 343	60.19 346	75.71 349	45.02 345	73.92 349	75.04 346	64.67 348	96.72 350	48.25 342	40.02 345	53.74 346	47.73 347	76.16 347	51.62 347	46.98 347	46.48 346	73.13 347	39.85 344	55.14 348	52.31 347	60.69 348	65.16 349

JetRed	63.04 347	70.59 347	68.87 350	66.96 333	63.46 340	70.43 342	74.93 338	66.45 349	66.78 347	41.63 343	39.08 341	81.30 349	13.47 290	63.11 322	65.97 347	66.70 348	65.90 347	75.66 351	63.14 342	54.09 348	78.41 349	73.67 348	73.25 348	49.49 348	56.43 349	64.32 350	66.29 350	61.81 347

MADNet++	76.55 348	72.12 348	82.72 351	61.81 325	81.28 350	58.20 322	69.82 333	68.60 351	78.83 350	85.65 350	92.58 351	79.76 347	85.27 350	36.74 320	81.31 349	89.87 350	87.51 349	69.64 349	82.22 348	90.64 351	91.37 350	93.20 350	65.06 342	90.12 352	59.87 350	75.77 351	74.46 351	62.48 348

KSHMR	57.18 344	74.32 349	54.88 348	81.85 349	71.02 345	78.52 349	83.49 345	67.32 350	55.52 345	57.05 348	55.43 345	62.46 334	47.47 333	94.95 345	62.89 346	43.86 346	41.02 344	36.71 345	65.14 344	47.71 346	30.88 342	22.80 336	66.24 343	55.80 351	49.31 342	33.72 339	50.52 342	52.93 340

LRCNet_RVC	60.98 345	74.62 350	47.06 347	94.31 350	95.29 351	91.20 351	85.70 348	54.57 345	35.63 330	98.62 351	74.21 350	91.97 352	68.08 349	96.82 351	39.31 340	18.45 337	70.27 348	52.85 348	94.58 350	64.63 350	32.99 345	24.53 339	94.81 350	53.78 350	19.71 313	12.68 295	33.49 324	26.36 309

DLNR_Zeroshot_test	23.08 315	78.93 351	7.15 298	99.97 351	0.34 147	0.16 152	98.90 351	3.23 248	0.54 162	3.12 253	2.31 220	6.01 242	0.92 221	21.35 317	96.48 351	100.00 355	25.46 327	22.19 338	22.79 295	2.43 258	9.32 298	9.14 289	0.06 91	0.65 199	2.36 217	3.89 222	2.16 108	3.20 204

MEDIAN_ROB	97.62 350	99.11 352	98.47 353	100.00 352	99.99 352	100.00 355	100.00 355	99.48 354	98.33 352	100.00 354	99.95 355	98.03 353	96.13 351	99.95 353	99.43 352	98.46 352	98.58 351	98.67 352	99.88 353	97.97 352	93.64 352	96.55 352	100.00 353	97.27 353	87.22 352	92.69 353	89.89 353	95.94 354

DGTPSM_ROB	99.53 353	99.77 353	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	99.19 352	100.00 355	99.32 352	99.66 354	91.63 350	99.15 352	100.00 354	99.94 355	100.00 355	99.82 352	99.99 354	99.51 351	99.99 354	99.77 355	99.66 354	100.00 353	100.00 356	100.00 356	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSMNet_ROB	99.54 354	99.78 354	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	99.19 352	100.00 355	99.32 352	99.65 353	91.68 351	99.16 353	100.00 354	99.94 355	100.00 355	99.83 353	99.99 354	99.59 352	99.99 354	99.77 355	99.66 354	100.00 353	100.00 356	100.00 356	100.00 357	100.00 356	100.00 357

FlowAnything	100.00 357	100.00 355	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 353	100.00 356	100.00 356	100.00 357	100.00 356	100.00 357

HaxPig	99.00 352	100.00 355	98.99 354	100.00 352	100.00 353	99.99 354	100.00 355	99.99 355	99.89 354	100.00 354	99.98 356	100.00 357	99.94 354	100.00 354	99.61 353	99.46 353	99.97 354	99.58 353	99.99 354	99.99 354	97.37 353	96.43 351	99.99 352	99.98 355	89.52 353	99.53 355	94.23 354	98.48 355

PML	96.12 349	100.00 355	83.16 352	100.00 352	100.00 353	100.00 355	99.20 354	100.00 356	99.01 353	100.00 354	96.16 352	99.92 356	100.00 355	98.52 352	94.60 350	91.70 351	91.21 350	74.14 350	100.00 355	98.06 353	92.87 351	86.59 349	97.59 351	98.11 354	94.46 355	99.98 356	100.00 356	99.92 356

CasAABBNet	100.00 357	100.00 355	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 353	100.00 356	100.00 356	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSM_ROB	99.91 355	100.00 355	100.00 356	100.00 352	100.00 353	98.90 352	98.96 352	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	99.76 354	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 353	100.00 356	100.00 356	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSM	99.91 355	100.00 355	100.00 356	100.00 352	100.00 353	98.90 352	98.96 352	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	99.76 354	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 353	100.00 356	100.00 356	100.00 357	100.00 356	100.00 357

AVERAGE_ROB	98.96 351	100.00 355	99.80 355	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 355	100.00 354	99.80 354	99.85 354	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 357	98.20 354	99.54 353	100.00 353	100.00 356	93.40 354	93.83 354	94.40 355	93.22 353

GS-Stereo																							0.15 142	0.02 17	0.18 94	0.05 57	0.10 21	0.00 1

Low-res two-view benchmark