Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 21	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 32	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 10	0.09 3	0.07 14	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 27	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.09 3	0.09 12	0.09 8	0.16 42	0.12 9	0.07 9	0.04 4	0.17 12	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 10	0.12 12	0.16 11	0.10 5	0.08 21	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

quiztm	0.11 4	0.12 15	0.10 27	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 23	0.07 3	0.09 14	0.13 15	0.07 9	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 27	0.09 3	0.07 14	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 40	0.12 8

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 20	0.12 32	0.11 16	0.14 32	0.16 24	0.07 9	0.06 16	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 6	0.17 15	0.13 11	0.06 6	0.08 13	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 18	0.08 44	0.13 20	0.06 4	0.11 16	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 16	0.16 7	0.16 5	0.19 19	0.11 3	0.18 13	0.09 3	0.17 15	0.11 6	0.08 21	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 29	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 15	0.08 7	0.10 22	0.08 21	0.12 35	0.07 31	0.09 3	0.09 12	0.14 30	0.05 5	0.27 59	0.08 19	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 20	0.18 13	0.11 6	0.13 4	0.16 20	0.06 6	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 21	0.11 7	0.09 12	0.16 44	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 30	0.19 32	0.22 33	0.12 12	0.23 32	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 21	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 37	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 12	0.18 15	0.22 30	0.19 32	0.19 20	0.12 12	0.21 27	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 35	0.07 31	0.17 48	0.17 55	0.09 8	0.27 88	0.13 15	0.27 127	0.07 26	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 14	0.09 25	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

BridgeDepth	0.13 11	0.13 18	0.09 21	0.11 29	0.08 21	0.11 29	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 16	0.06 6	0.31 66	0.07 9	0.06 16	0.17 12	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 10	0.11 6	0.16 11	0.17 25	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 11	0.16 38	0.08 7	0.12 38	0.10 35	0.07 8	0.06 21	0.12 14	0.12 32	0.07 3	0.10 20	0.15 22	0.09 29	0.05 8	0.19 25	0.21 25	0.22 30	0.18 27	0.19 20	0.13 22	0.23 32	0.18 31	0.10 46	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 18	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 52	0.14 42	0.15 37	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 26	0.15 4	0.15 3	0.23 36	0.15 13	0.21 29	0.12 12	0.18 20	0.18 31	0.08 21	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 45	0.15 23

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 18	0.08 7	0.11 29	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 31	0.11 23	0.16 44	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 26	0.17 12	0.18 15	0.23 36	0.17 24	0.22 33	0.14 28	0.20 24	0.14 13	0.08 21	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 33	0.15 23

CoSv	0.13 11	0.17 45	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 64	0.07 31	0.15 31	0.10 19	0.13 28	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 12	0.20 21	0.21 27	0.12 7	0.22 33	0.12 12	0.20 24	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 50	0.15 15	0.19 11	0.11 3

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 29	0.04 3	0.17 48	0.13 36	0.15 37	0.16 42	0.19 40	0.08 19	0.09 45	0.18 21	0.22 30	0.19 19	0.16 20	0.15 6	0.14 28	0.17 15	0.14 13	0.08 21	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 27	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 44	0.26 48	0.20 23	0.18 27	0.20 26	0.11 6	0.24 41	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 50	0.20 40	0.23 22	0.15 23
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
WQFJX1	0.14 19	0.15 34	0.08 7	0.10 22	0.08 21	0.09 18	0.05 8	0.16 41	0.19 67	0.10 11	0.28 92	0.12 9	0.30 151	0.08 38	0.16 7	0.17 7	0.16 11	0.12 7	0.15 6	0.12 12	0.14 5	0.17 25	0.11 59	0.09 25	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

MoCha-V2	0.14 19	0.15 34	0.11 37	0.12 38	0.09 27	0.11 29	0.09 56	0.13 20	0.08 9	0.13 28	0.18 51	0.17 31	0.07 9	0.07 26	0.17 12	0.23 33	0.20 23	0.20 35	0.25 47	0.14 28	0.29 56	0.17 25	0.08 21	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

ProNet	0.14 19	0.13 18	0.14 54	0.11 29	0.07 11	0.14 49	0.12 80	0.13 20	0.06 4	0.08 5	0.24 77	0.09 3	0.06 3	0.07 26	0.22 38	0.21 25	0.22 30	0.18 27	0.19 20	0.14 28	0.20 24	0.11 6	0.12 67	0.11 41	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo Lap2	0.14 19	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 21	0.08 13	0.05 8	0.12 14	0.06 4	0.22 66	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 29	0.26 48	0.22 30	0.19 32	0.26 52	0.11 6	0.28 52	0.16 20	0.06 6	0.08 13	0.22 50	0.23 61	0.20 13	0.16 30

MCSU-Stereo	0.15 23	0.14 28	0.10 27	0.09 18	0.10 35	0.08 13	0.05 8	0.14 27	0.13 36	0.12 23	0.11 22	0.28 60	0.08 19	0.06 16	0.21 33	0.26 48	0.23 36	0.18 27	0.18 13	0.19 55	0.17 15	0.13 11	0.09 38	0.10 29	0.21 46	0.19 36	0.36 68	0.18 40

PointNet	0.15 23	0.13 18	0.11 37	0.10 22	0.07 11	0.13 44	0.07 31	0.23 58	0.14 42	0.17 51	0.15 36	0.14 20	0.13 52	0.06 16	0.18 21	0.17 7	0.16 11	0.13 10	0.13 3	0.12 12	0.23 32	0.16 20	0.08 21	0.09 25	0.21 46	0.19 36	0.36 68	0.18 40

LACA1	0.15 23	0.16 38	0.12 43	0.11 29	0.10 35	0.12 35	0.06 21	0.13 20	0.14 42	0.14 30	0.10 20	0.19 40	0.13 52	0.10 52	0.19 25	0.21 25	0.19 19	0.23 51	0.19 20	0.13 22	0.17 15	0.19 36	0.07 14	0.09 25	0.20 41	0.20 40	0.24 29	0.21 51

WQFJA1	0.15 23	0.14 28	0.08 7	0.11 29	0.09 27	0.12 35	0.08 44	0.15 31	0.16 53	0.10 11	0.36 125	0.11 6	0.28 133	0.07 26	0.18 21	0.17 7	0.17 15	0.15 13	0.19 20	0.12 12	0.14 5	0.15 16	0.11 59	0.11 41	0.16 14	0.16 18	0.23 22	0.16 30

WQFJX	0.15 23	0.13 18	0.09 21	0.11 29	0.09 27	0.13 44	0.09 56	0.13 20	0.15 50	0.11 16	0.33 117	0.11 6	0.36 207	0.06 16	0.17 12	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 13	0.13 22	0.14 5	0.15 16	0.10 46	0.11 41	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

NLMM	0.15 23	0.14 28	0.08 7	0.11 29	0.09 27	0.12 35	0.08 44	0.15 31	0.16 53	0.10 11	0.36 125	0.11 6	0.28 133	0.07 26	0.18 21	0.17 7	0.17 15	0.15 13	0.19 20	0.12 12	0.14 5	0.15 16	0.11 59	0.11 41	0.16 14	0.16 18	0.23 22	0.16 30

NLSM3	0.15 23	0.13 18	0.10 27	0.11 29	0.10 35	0.10 24	0.08 44	0.15 31	0.17 55	0.11 16	0.17 47	0.12 9	0.13 52	0.11 57	0.21 33	0.20 21	0.20 23	0.17 24	0.17 10	0.12 12	0.16 11	0.16 20	0.08 21	0.11 41	0.18 27	0.23 61	0.27 40	0.18 40

MonStereo	0.15 23	0.14 28	0.13 48	0.12 38	0.12 48	0.10 24	0.08 44	0.11 7	0.11 23	0.14 30	0.13 29	0.17 31	0.11 39	0.07 26	0.20 29	0.23 33	0.23 36	0.17 24	0.21 29	0.15 34	0.19 22	0.18 31	0.08 21	0.08 13	0.22 50	0.18 30	0.23 22	0.24 58

LG-Stereo	0.15 23	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 43	0.11 29	0.05 8	0.15 31	0.11 23	0.19 58	0.12 26	0.26 55	0.09 29	0.06 16	0.19 25	0.20 21	0.23 36	0.16 20	0.18 13	0.14 28	0.23 32	0.20 42	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 29	0.15 23

MM-Stereo_test2	0.15 23	0.19 50	0.11 37	0.16 58	0.11 43	0.08 13	0.05 8	0.14 27	0.11 23	0.20 60	0.08 13	0.12 9	0.08 19	0.09 45	0.20 29	0.22 30	0.25 45	0.20 35	0.20 26	0.18 48	0.25 44	0.21 47	0.10 46	0.10 29	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

GREAT-IGEV	0.15 23	0.15 34	0.11 37	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 41	0.10 19	0.12 23	0.13 29	0.25 54	0.09 29	0.08 38	0.22 38	0.25 39	0.24 44	0.16 20	0.23 39	0.13 22	0.18 20	0.16 20	0.09 38	0.10 29	0.15 10	0.16 18	0.31 56	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 23	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 18	0.04 3	0.16 41	0.06 4	0.15 37	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 38	0.28 56	0.26 49	0.23 51	0.27 53	0.17 43	0.28 52	0.19 36	0.06 6	0.08 13	0.26 57	0.23 61	0.23 22	0.20 49

AIO-Stereo	0.15 23	0.17 45	0.12 43	0.17 66	0.10 35	0.12 35	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 32	0.12 9	0.09 29	0.08 38	0.20 29	0.21 25	0.20 23	0.20 35	0.21 29	0.17 43	0.23 32	0.20 42	0.07 14	0.11 41	0.17 22	0.16 18	0.23 22	0.12 8

RSM	0.15 23	0.16 38	0.12 43	0.14 48	0.09 27	0.14 49	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 36	0.14 20	0.10 34	0.07 26	0.22 38	0.25 39	0.21 27	0.20 35	0.18 13	0.17 43	0.25 44	0.18 31	0.08 21	0.10 29	0.16 14	0.16 18	0.27 40	0.15 23

MatchStereo	0.16 37	0.14 28	0.11 37	0.07 7	0.12 48	0.07 8	0.06 21	0.16 41	0.18 61	0.08 5	0.12 26	0.13 15	0.13 52	0.11 57	0.21 33	0.25 39	0.17 15	0.20 35	0.18 13	0.19 55	0.21 27	0.26 67	0.08 21	0.12 53	0.21 46	0.23 61	0.22 19	0.19 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.16 37	0.18 48	0.13 48	0.13 42	0.13 50	0.12 35	0.09 56	0.12 14	0.10 19	0.16 44	0.11 22	0.22 48	0.08 19	0.05 8	0.22 38	0.25 39	0.28 54	0.20 35	0.25 47	0.16 38	0.32 58	0.19 36	0.08 21	0.10 29	0.18 27	0.16 18	0.25 33	0.16 30

GASTEREO	0.16 37	0.16 38	0.10 27	0.14 48	0.10 35	0.11 29	0.07 31	0.12 14	0.15 50	0.14 30	0.09 14	0.18 37	0.11 39	0.06 16	0.24 44	0.24 37	0.23 36	0.20 35	0.23 39	0.16 38	0.23 32	0.23 60	0.11 59	0.10 29	0.19 33	0.22 51	0.28 45	0.14 19

MSCF	0.16 37	0.15 34	0.09 21	0.14 48	0.09 27	0.11 29	0.07 31	0.11 7	0.15 50	0.14 30	0.09 14	0.17 31	0.11 39	0.06 16	0.25 48	0.23 33	0.23 36	0.20 35	0.23 39	0.15 34	0.24 41	0.21 47	0.11 59	0.10 29	0.19 33	0.22 51	0.27 40	0.15 23

MLG-Stereo_test2	0.16 37	0.12 15	0.10 27	0.10 22	0.08 21	0.09 18	0.05 8	0.18 51	0.11 23	0.20 60	0.07 9	0.23 49	0.08 19	0.08 38	0.19 25	0.23 33	0.30 59	0.25 59	0.31 60	0.18 48	0.28 52	0.17 25	0.09 38	0.08 13	0.20 41	0.16 18	0.29 48	0.21 51

IGEV-Stereo++	0.16 37	0.24 64	0.09 21	0.13 42	0.13 50	0.10 24	0.05 8	0.15 31	0.13 36	0.12 23	0.16 42	0.16 24	0.11 39	0.07 26	0.21 33	0.22 30	0.22 30	0.18 27	0.21 29	0.16 38	0.22 31	0.27 71	0.09 38	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 33	0.18 40

NLMM1	0.17 43	0.14 28	0.09 21	0.08 12	0.09 27	0.10 24	0.07 31	0.15 31	0.20 75	0.12 23	0.34 120	0.21 46	0.51 254	0.07 26	0.17 12	0.18 15	0.16 11	0.15 13	0.22 33	0.14 28	0.14 5	0.19 36	0.10 46	0.11 41	0.19 33	0.18 30	0.24 29	0.13 15

NLSM1	0.17 43	0.13 18	0.10 27	0.11 29	0.11 43	0.14 49	0.08 44	0.20 54	0.19 67	0.11 16	0.38 136	0.18 37	0.42 227	0.09 45	0.17 12	0.21 25	0.16 11	0.15 13	0.20 26	0.13 22	0.16 11	0.22 56	0.10 46	0.11 41	0.18 27	0.19 36	0.27 40	0.14 19

GIP-stereo	0.17 43	0.21 56	0.13 48	0.15 53	0.09 27	0.09 18	0.07 31	0.12 14	0.09 12	0.16 44	0.13 29	0.16 24	0.08 19	0.15 77	0.27 59	0.25 39	0.25 45	0.21 44	0.24 45	0.19 55	0.27 48	0.20 42	0.07 14	0.11 41	0.20 41	0.22 51	0.35 66	0.17 37

RSM++	0.17 43	0.18 48	0.13 48	0.17 66	0.10 35	0.14 49	0.07 31	0.13 20	0.13 36	0.12 23	0.14 32	0.17 31	0.11 39	0.08 38	0.25 48	0.27 55	0.25 45	0.21 44	0.23 39	0.18 48	0.26 46	0.21 47	0.08 21	0.10 29	0.20 41	0.18 30	0.29 48	0.18 40

RAFT	0.17 43	0.13 18	0.10 27	0.16 58	0.07 11	0.21 79	0.05 8	0.25 60	0.12 32	0.14 30	0.15 36	0.16 24	0.10 34	0.05 8	0.21 33	0.20 21	0.23 36	0.15 13	0.28 55	0.13 22	0.21 27	0.17 25	0.07 14	0.10 29	0.26 57	0.24 66	0.33 59	0.23 55

LACA3	0.18 48	0.16 38	0.13 48	0.13 42	0.11 43	0.14 49	0.09 56	0.14 27	0.14 42	0.16 44	0.12 26	0.30 65	0.11 39	0.13 67	0.23 43	0.24 37	0.19 19	0.23 51	0.22 33	0.15 34	0.23 32	0.25 63	0.08 21	0.10 29	0.23 54	0.22 51	0.29 48	0.26 63

DispViT+	0.18 48	0.16 38	0.12 43	0.18 71	0.13 50	0.13 44	0.09 56	0.15 31	0.20 75	0.18 56	0.19 55	0.19 40	0.12 48	0.09 45	0.24 44	0.25 39	0.17 15	0.24 57	0.25 47	0.19 55	0.19 22	0.21 47	0.10 46	0.20 90	0.19 33	0.33 100	0.23 22	0.28 67

GEAStereo	0.18 48	0.22 58	0.15 57	0.19 74	0.14 59	0.14 49	0.09 56	0.16 41	0.13 36	0.15 37	0.11 22	0.23 49	0.08 19	0.09 45	0.25 48	0.25 39	0.27 50	0.21 44	0.23 39	0.17 43	0.34 66	0.22 56	0.10 46	0.12 53	0.19 33	0.21 47	0.30 53	0.19 46

gasm-f	0.18 48	0.22 58	0.15 57	0.19 74	0.14 59	0.14 49	0.09 56	0.16 41	0.13 36	0.15 37	0.11 22	0.23 49	0.08 19	0.09 45	0.25 48	0.25 39	0.27 50	0.21 44	0.23 39	0.17 43	0.34 66	0.22 56	0.10 46	0.12 53	0.19 33	0.21 47	0.30 53	0.19 46

AdaDepth	0.18 48	0.19 50	0.10 27	0.12 38	0.14 59	0.12 35	0.09 56	0.16 41	0.14 42	0.14 30	0.17 47	0.19 40	0.10 34	0.08 38	0.26 56	0.29 62	0.28 54	0.23 51	0.25 47	0.16 38	0.24 41	0.20 42	0.09 38	0.11 41	0.19 33	0.20 40	0.32 57	0.25 60

Occ-G	0.18 48	0.26 69	0.15 57	0.17 66	0.14 59	0.15 57	0.07 31	0.12 14	0.11 23	0.11 16	0.22 69	0.20 45	0.09 29	0.10 52	0.28 64	0.28 56	0.25 45	0.22 48	0.29 58	0.19 55	0.26 46	0.19 36	0.10 46	0.15 63	0.19 33	0.18 30	0.29 48	0.17 37

StereoVision	0.18 48	0.13 18	0.11 37	0.09 18	0.14 59	0.16 59	0.08 44	0.17 48	0.17 55	0.15 37	0.15 36	0.16 24	0.10 34	0.06 16	0.25 48	0.26 48	0.27 50	0.22 48	0.22 33	0.16 38	0.23 32	0.17 25	0.06 6	0.13 57	0.28 67	0.29 80	0.38 73	0.28 67

RAStereo	0.19 55	0.16 38	0.10 27	0.08 12	0.07 11	0.09 18	0.06 21	0.21 55	0.09 12	0.45 101	0.09 14	0.26 55	0.08 19	0.07 26	0.25 48	0.26 48	0.28 54	0.25 59	0.33 64	0.15 34	0.35 70	0.18 31	0.08 21	0.10 29	0.28 67	0.23 61	0.25 33	0.24 58

AEACV	0.19 55	0.31 84	0.14 54	0.17 66	0.13 50	0.12 35	0.07 31	0.15 31	0.07 8	0.16 44	0.15 36	0.18 37	0.11 39	0.11 57	0.25 48	0.25 39	0.32 61	0.23 51	0.35 69	0.18 48	0.27 48	0.22 56	0.11 59	0.11 41	0.20 41	0.22 51	0.25 33	0.18 40

BridgeDepth_RVC	0.21 57	0.21 56	0.15 57	0.15 53	0.14 59	0.17 64	0.09 56	0.26 62	0.23 89	0.17 51	0.17 47	0.24 52	0.14 57	0.13 67	0.26 56	0.29 62	0.21 27	0.23 51	0.27 53	0.20 64	0.23 32	0.25 63	0.10 46	0.12 53	0.26 57	0.30 83	0.29 48	0.36 89
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.21 57	0.19 50	0.12 43	0.18 71	0.13 50	0.20 77	0.08 44	0.19 52	0.14 42	0.16 44	0.23 72	0.21 46	0.10 34	0.12 63	0.27 59	0.29 62	0.34 68	0.28 69	0.32 61	0.22 74	0.32 58	0.21 47	0.12 67	0.11 41	0.26 57	0.22 51	0.47 93	0.29 70

VIP-Stereo	0.22 59	0.20 54	0.19 75	0.14 48	0.11 43	0.13 44	0.06 21	0.29 67	0.19 67	0.19 58	0.28 92	0.28 60	0.11 39	0.12 63	0.27 59	0.28 56	0.37 77	0.26 62	0.33 64	0.21 68	0.34 66	0.21 47	0.11 59	0.15 63	0.24 55	0.22 51	0.25 33	0.30 72

MLG-Stereo_test3	0.23 60	0.17 45	0.13 48	0.14 48	0.17 77	0.16 59	0.09 56	0.21 55	0.12 32	0.21 63	0.18 51	0.35 74	0.11 39	0.15 77	0.29 67	0.26 48	0.33 64	0.28 69	0.63 151	0.18 48	0.40 79	0.41 114	0.11 59	0.15 63	0.21 46	0.21 47	0.33 59	0.27 65

delet	0.24 61	0.25 67	0.22 107	0.24 103	0.20 91	0.28 124	0.16 112	0.21 55	0.18 61	0.23 68	0.26 85	0.26 55	0.15 64	0.25 173	0.32 80	0.28 56	0.31 60	0.27 64	0.24 45	0.24 84	0.31 57	0.20 42	0.16 91	0.19 82	0.28 67	0.25 70	0.32 57	0.31 75

TDLM	0.24 61	0.29 77	0.22 107	0.22 87	0.27 136	0.23 100	0.18 121	0.26 62	0.19 67	0.18 56	0.38 136	0.29 62	0.21 95	0.15 77	0.24 44	0.28 56	0.32 61	0.28 69	0.25 47	0.21 68	0.28 52	0.19 36	0.16 91	0.21 94	0.24 55	0.20 40	0.28 45	0.25 60

LG-G_1	0.25 63	0.22 58	0.19 75	0.23 99	0.22 98	0.22 85	0.12 80	0.28 64	0.11 23	0.21 63	0.20 61	0.35 74	0.14 57	0.18 93	0.31 77	0.30 68	0.35 72	0.32 85	0.51 101	0.24 84	0.39 77	0.26 67	0.10 46	0.15 63	0.27 63	0.24 66	0.36 68	0.34 83

LG-G	0.25 63	0.22 58	0.19 75	0.23 99	0.22 98	0.22 85	0.12 80	0.28 64	0.11 23	0.21 63	0.20 61	0.35 74	0.14 57	0.18 93	0.31 77	0.30 68	0.35 72	0.32 85	0.51 101	0.24 84	0.39 77	0.26 67	0.10 46	0.15 63	0.27 63	0.24 66	0.36 68	0.34 83

AIO_rvc	0.25 63	0.34 91	0.16 63	0.19 74	0.15 68	0.18 69	0.11 72	0.39 79	0.22 84	0.30 75	0.16 42	0.32 68	0.12 48	0.18 93	0.27 59	0.26 48	0.33 64	0.22 48	0.38 72	0.20 64	0.42 88	0.44 134	0.13 75	0.14 60	0.28 67	0.22 51	0.33 59	0.21 51

anonymousdsp	0.25 63	0.23 62	0.19 75	0.16 58	0.14 59	0.18 69	0.10 69	0.37 77	0.19 67	0.32 78	0.22 69	0.32 68	0.12 48	0.14 73	0.29 67	0.32 77	0.32 61	0.28 69	0.39 73	0.22 74	0.46 108	0.31 82	0.12 67	0.15 63	0.26 57	0.20 40	0.52 112	0.20 49

TS12	0.26 67	0.27 71	0.19 75	0.16 58	0.16 73	0.22 85	0.11 72	0.41 82	0.19 67	0.17 51	0.30 103	0.35 74	0.16 68	0.15 77	0.28 64	0.30 68	0.28 54	0.27 64	0.39 73	0.21 68	0.33 62	0.30 79	0.13 75	0.17 74	0.34 97	0.28 76	0.41 80	0.42 108

TS	0.26 67	0.27 71	0.19 75	0.16 58	0.16 73	0.22 85	0.11 72	0.41 82	0.19 67	0.17 51	0.30 103	0.35 74	0.16 68	0.15 77	0.28 64	0.30 68	0.28 54	0.27 64	0.39 73	0.21 68	0.33 62	0.30 79	0.13 75	0.17 74	0.34 97	0.28 76	0.41 80	0.42 108

LG-Stereo_L2	0.26 67	0.31 84	0.17 68	0.13 42	0.13 50	0.14 49	0.07 31	0.42 88	0.20 75	0.48 115	0.22 69	0.40 92	0.14 57	0.17 90	0.30 73	0.37 92	0.39 86	0.28 69	0.40 77	0.19 55	0.45 101	0.35 91	0.09 38	0.14 60	0.30 76	0.22 51	0.33 59	0.33 81

LGtest1	0.26 67	0.19 50	0.20 85	0.16 58	0.18 82	0.16 59	0.09 56	0.28 64	0.17 55	0.22 66	0.27 88	0.29 62	0.13 52	0.14 73	0.30 73	0.31 74	0.38 81	0.33 93	0.49 96	0.25 90	0.41 82	0.41 114	0.13 75	0.16 72	0.30 76	0.24 66	0.39 75	0.31 75

MaDis-Stereo	0.26 67	0.20 54	0.16 63	0.10 22	0.10 35	0.10 24	0.08 44	0.24 59	0.14 42	0.36 81	0.16 42	0.36 84	0.12 48	0.08 38	0.33 81	0.35 81	0.39 86	0.35 107	0.53 114	0.20 64	0.40 79	0.26 67	0.13 75	0.15 63	0.39 120	0.39 123	0.40 79	0.49 126

iRaftStereo_RVC	0.26 67	0.27 71	0.16 63	0.13 42	0.14 59	0.18 69	0.09 56	0.44 93	0.14 42	0.36 81	0.36 125	0.32 68	0.16 68	0.13 67	0.29 67	0.29 62	0.38 81	0.28 69	0.34 68	0.22 74	0.41 82	0.38 102	0.12 67	0.17 74	0.27 63	0.29 80	0.42 84	0.27 65

LG-Stereo_L1	0.27 73	0.30 82	0.17 68	0.13 42	0.13 50	0.15 57	0.08 44	0.42 88	0.21 81	0.49 124	0.20 61	0.39 91	0.15 64	0.15 77	0.30 73	0.38 95	0.39 86	0.29 77	0.40 77	0.18 48	0.47 115	0.35 91	0.08 21	0.14 60	0.30 76	0.21 47	0.37 72	0.36 89

AIO_test	0.27 73	0.39 123	0.19 75	0.29 127	0.19 85	0.18 69	0.14 97	0.42 88	0.23 89	0.33 79	0.19 55	0.37 86	0.18 78	0.18 93	0.25 48	0.29 62	0.34 68	0.24 57	0.39 73	0.21 68	0.49 126	0.46 144	0.13 75	0.15 63	0.30 76	0.28 76	0.41 80	0.21 51

IGEV-Stereo+	0.27 73	0.25 67	0.14 54	0.22 87	0.14 59	0.13 44	0.07 31	0.36 74	0.20 75	0.55 162	0.23 72	0.38 88	0.14 57	0.16 86	0.26 56	0.35 81	0.40 89	0.35 107	0.48 94	0.24 84	0.44 97	0.51 168	0.12 67	0.13 57	0.28 67	0.20 40	0.34 63	0.23 55

RAFT + AFF	0.27 73	0.26 69	0.17 68	0.21 84	0.13 50	0.19 74	0.13 84	0.41 82	0.18 61	0.44 99	0.19 55	0.42 101	0.14 57	0.09 45	0.86 238	0.29 62	0.41 92	0.20 35	0.55 124	0.23 79	0.47 115	0.21 47	0.12 67	0.15 63	0.28 67	0.20 40	0.21 15	0.17 37

RYNet	0.27 73	0.23 62	0.18 73	0.15 53	0.17 77	0.19 74	0.13 84	0.25 60	0.31 169	0.17 51	0.20 61	0.19 40	0.14 57	0.13 67	0.80 218	0.28 56	0.27 50	0.41 139	0.28 55	0.19 55	0.27 48	0.21 47	0.29 221	0.18 79	0.27 63	0.76 223	0.34 63	0.23 55

DFGA-Net	0.28 78	0.37 107	0.16 63	0.26 114	0.15 68	0.22 85	0.15 103	0.40 80	0.21 81	0.41 88	0.24 77	0.31 66	0.17 73	0.13 67	0.42 108	0.39 99	0.38 81	0.30 80	0.42 84	0.21 68	0.36 74	0.29 76	0.13 75	0.21 94	0.31 86	0.27 73	0.51 101	0.28 67

UniTT-Stereo	0.28 78	0.27 71	0.15 57	0.15 53	0.13 50	0.17 64	0.09 56	0.35 73	0.19 67	0.49 124	0.21 65	0.41 99	0.18 78	0.14 73	0.40 95	0.39 99	0.42 94	0.34 97	0.56 130	0.25 90	0.43 90	0.24 62	0.13 75	0.19 82	0.31 86	0.41 129	0.30 53	0.37 91

AASNet	0.28 78	0.34 91	0.22 107	0.25 110	0.26 126	0.34 151	0.25 172	0.32 71	0.17 55	0.29 73	0.36 125	0.26 55	0.18 78	0.24 155	0.36 86	0.31 74	0.34 68	0.32 85	0.32 61	0.28 103	0.35 70	0.28 75	0.17 106	0.22 107	0.30 76	0.28 76	0.35 66	0.25 60

AANet_RVC	0.28 78	0.27 71	0.23 112	0.19 74	0.28 141	0.16 59	0.16 112	0.29 67	0.30 150	0.20 60	0.27 88	0.24 52	0.21 95	0.19 100	0.45 115	0.36 87	0.33 64	0.34 97	0.29 58	0.29 108	0.27 48	0.27 71	0.22 168	0.21 94	0.34 97	0.33 100	0.42 84	0.52 138

SGD-Stereo	0.29 82	0.24 64	0.17 68	0.16 58	0.15 68	0.22 85	0.08 44	0.29 67	0.22 84	0.29 73	0.15 36	0.45 114	0.20 87	0.10 52	0.71 201	0.45 135	0.46 104	0.27 64	0.47 91	0.22 74	0.41 82	0.36 95	0.19 125	0.19 82	0.28 67	0.32 95	0.46 91	0.40 101

HUF	0.29 82	0.34 91	0.20 85	0.22 87	0.21 95	0.19 74	0.11 72	0.51 113	0.22 84	0.42 90	0.18 51	0.35 74	0.22 100	0.19 100	0.30 73	0.32 77	0.38 81	0.26 62	0.52 106	0.25 90	0.52 148	0.43 128	0.16 91	0.18 79	0.30 76	0.22 51	0.38 73	0.29 70

test_5	0.29 82	0.39 123	0.16 63	0.22 87	0.15 68	0.21 79	0.13 84	0.54 124	0.20 75	0.38 86	0.19 55	0.44 110	0.34 193	0.10 52	0.43 111	0.38 95	0.33 64	0.32 85	0.33 64	0.20 64	0.32 58	0.35 91	0.09 38	0.21 94	0.28 67	0.30 83	0.51 101	0.32 78

MMNet	0.29 82	0.29 77	0.22 107	0.26 114	0.26 126	0.26 112	0.18 121	0.33 72	0.23 89	0.24 69	0.28 92	0.35 74	0.15 64	0.32 228	0.39 93	0.31 74	0.36 74	0.34 97	0.41 80	0.27 100	0.32 58	0.21 47	0.17 106	0.23 119	0.32 91	0.30 83	0.46 91	0.32 78

YMNet	0.30 86	0.31 84	0.23 112	0.27 119	0.23 104	0.26 112	0.25 172	0.36 74	0.37 211	0.25 70	0.19 55	0.40 92	0.27 127	0.29 209	0.38 89	0.47 156	0.37 77	0.28 69	0.43 86	0.19 55	0.35 70	0.33 85	0.16 91	0.19 82	0.36 110	0.29 80	0.39 75	0.35 86

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 86	0.24 64	0.17 68	0.23 99	0.19 85	0.18 69	0.08 44	0.49 108	0.25 107	0.54 155	0.21 65	0.32 68	0.17 73	0.17 90	0.29 67	0.39 99	0.45 99	0.36 111	0.50 98	0.26 97	0.56 171	0.49 156	0.13 75	0.13 57	0.31 86	0.26 72	0.45 89	0.30 72

MIF-Stereo (partial)	0.30 86	0.44 153	0.18 73	0.16 58	0.16 73	0.21 79	0.11 72	0.37 77	0.22 84	0.37 84	0.24 77	0.32 68	0.17 73	0.13 67	0.39 93	0.45 135	0.46 104	0.38 120	0.42 84	0.25 90	0.43 90	0.35 91	0.18 117	0.21 94	0.35 109	0.32 95	0.50 100	0.44 115

RAFT_CTSACE	0.30 86	0.37 107	0.15 57	0.15 53	0.15 68	0.25 109	0.18 121	0.53 119	0.20 75	0.55 162	0.18 51	0.44 110	0.29 139	0.16 86	0.29 67	0.30 68	0.37 77	0.27 64	0.37 71	0.18 48	0.38 75	0.45 139	0.10 46	0.17 74	0.30 76	0.31 88	0.60 140	0.26 63

AFF-stereo	0.30 86	0.34 91	0.26 124	0.18 71	0.17 77	0.33 144	0.11 72	0.50 110	0.23 89	0.46 105	0.28 92	0.40 92	0.16 68	0.12 63	0.27 59	0.35 81	0.37 77	0.25 59	0.57 134	0.23 79	0.38 75	0.25 63	0.17 106	0.17 74	0.37 112	0.37 116	0.48 96	0.32 78

CCAANet	0.30 86	0.29 77	0.33 149	0.24 103	0.24 112	0.25 109	0.22 149	0.30 70	0.29 140	0.25 70	0.29 97	0.52 143	0.29 139	0.19 100	0.42 108	0.36 87	0.36 74	0.30 80	0.28 55	0.23 79	0.40 79	0.27 71	0.20 142	0.19 82	0.33 95	0.31 88	0.41 80	0.43 114

plain	0.31 92	0.43 147	0.20 85	0.20 82	0.16 73	0.20 77	0.10 69	0.41 82	0.18 61	0.48 115	0.19 55	0.34 73	0.17 73	0.10 52	0.41 101	0.44 124	0.45 99	0.40 133	0.55 124	0.24 84	0.41 82	0.34 88	0.14 85	0.21 94	0.32 91	0.33 100	0.39 75	0.48 124

CVANet_RVC	0.31 92	0.40 131	0.30 137	0.40 181	0.29 148	0.37 163	0.23 163	0.41 82	0.23 89	0.31 76	0.49 168	0.37 86	0.26 120	0.19 100	0.29 67	0.33 80	0.34 68	0.32 85	0.32 61	0.25 90	0.34 66	0.25 63	0.18 117	0.25 139	0.30 76	0.25 70	0.34 63	0.30 72

MIM_Stereo	0.32 94	0.40 131	0.25 120	0.28 122	0.20 91	0.27 117	0.14 97	0.45 99	0.18 61	0.48 115	0.25 82	0.42 101	0.18 78	0.16 86	0.36 86	0.42 111	0.44 96	0.36 111	0.47 91	0.28 103	0.47 115	0.36 95	0.12 67	0.23 119	0.29 75	0.27 73	0.47 93	0.33 81

RAFT+CT+SA	0.32 94	0.46 172	0.20 85	0.26 114	0.18 82	0.22 85	0.15 103	0.58 144	0.23 89	0.52 140	0.17 47	0.46 116	0.33 180	0.12 63	0.33 81	0.43 119	0.36 74	0.30 80	0.45 89	0.23 79	0.45 101	0.49 156	0.09 38	0.22 107	0.32 91	0.31 88	0.53 116	0.35 86

HCRNet	0.32 94	0.38 117	0.20 85	0.39 173	0.17 77	0.29 127	0.18 121	0.40 80	0.18 61	0.80 300	0.40 146	0.49 127	0.18 78	0.22 124	0.38 89	0.30 68	0.38 81	0.29 77	0.40 77	0.19 55	0.33 62	0.23 60	0.19 125	0.16 72	0.26 57	0.31 88	0.51 101	0.31 75

DMCA	0.32 94	0.31 84	0.30 137	0.24 103	0.25 116	0.27 117	0.22 149	0.36 74	0.33 183	0.31 76	0.40 146	0.40 92	0.23 106	0.25 173	0.41 101	0.37 92	0.40 89	0.39 122	0.36 70	0.28 103	0.41 82	0.27 71	0.25 193	0.25 139	0.31 86	0.35 106	0.39 75	0.37 91

GANet	0.32 94	0.29 77	0.27 126	0.34 151	0.33 170	0.38 168	0.29 193	0.44 93	0.24 101	0.35 80	0.30 103	0.46 116	0.22 100	0.21 117	0.31 77	0.32 77	0.40 89	0.43 153	0.33 64	0.22 74	0.33 62	0.29 76	0.22 168	0.24 128	0.31 86	0.27 73	0.42 84	0.34 83

DepthFocus	0.33 99	0.35 101	0.19 75	0.19 74	0.17 77	0.22 85	0.11 72	0.49 108	0.23 89	0.45 101	0.24 77	0.43 106	0.17 73	0.22 124	0.35 85	0.45 135	0.48 119	0.34 97	0.53 114	0.32 123	0.47 115	0.34 88	0.19 125	0.19 82	0.34 97	0.31 88	0.49 99	0.57 155

S2M2_XL	0.33 99	0.30 82	0.30 137	0.17 66	0.19 85	0.23 100	0.21 141	0.53 119	0.26 118	0.47 108	0.25 82	0.48 123	0.18 78	0.22 124	0.38 89	0.36 87	0.54 156	0.29 77	0.41 80	0.28 103	0.50 130	0.31 82	0.21 154	0.21 94	0.34 97	0.32 95	0.45 89	0.51 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 99	0.36 105	0.20 85	0.23 99	0.20 91	0.17 64	0.10 69	0.48 106	0.23 89	0.55 162	0.32 110	0.40 92	0.19 84	0.15 77	0.48 124	0.36 87	0.47 114	0.33 93	0.51 101	0.27 100	0.50 130	0.42 121	0.16 91	0.18 79	0.30 76	0.31 88	0.48 96	0.53 142

LL-Strereo2	0.34 102	0.29 77	0.21 97	0.24 103	0.19 85	0.17 64	0.13 84	0.63 186	0.26 118	0.58 186	0.23 72	0.44 110	0.22 100	0.14 73	0.41 101	0.41 107	0.47 114	0.35 107	0.73 177	0.31 117	0.47 115	0.36 95	0.21 154	0.20 90	0.32 91	0.34 105	0.51 101	0.35 86

test_4	0.34 102	0.33 88	0.27 126	0.21 84	0.18 82	0.16 59	0.11 72	0.59 151	0.26 118	0.58 186	0.25 82	0.50 133	0.20 87	0.19 100	0.33 81	0.40 103	0.45 99	0.34 97	0.41 80	0.29 108	0.45 101	0.41 114	0.16 91	0.24 128	0.38 117	0.40 127	0.59 139	0.42 108

ARAFT	0.34 102	0.38 117	0.23 112	0.26 114	0.21 95	0.27 117	0.14 97	0.44 93	0.24 101	0.50 127	0.30 103	0.41 99	0.16 68	0.15 77	0.67 187	0.42 111	0.50 128	0.47 188	0.51 101	0.23 79	0.53 156	0.32 84	0.16 91	0.19 82	0.43 130	0.30 83	0.52 112	0.37 91

LGCAT	0.35 105	0.38 117	0.21 97	0.20 82	0.21 95	0.24 105	0.16 112	0.50 110	0.26 118	0.47 108	0.28 92	0.47 119	0.21 95	0.23 138	0.41 101	0.42 111	0.55 167	0.30 80	0.44 87	0.32 123	0.52 148	0.37 100	0.26 202	0.25 139	0.37 112	0.40 127	0.43 87	0.47 120

raft+_RVC	0.35 105	0.34 91	0.26 124	0.25 110	0.23 104	0.25 109	0.18 121	0.54 124	0.26 118	0.52 140	0.43 151	0.46 116	0.23 106	0.18 93	0.42 108	0.38 95	0.43 95	0.34 97	0.61 149	0.26 97	0.43 90	0.38 102	0.13 75	0.20 90	0.39 120	0.39 123	0.58 132	0.42 108

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 105	0.41 135	0.32 146	0.24 103	0.19 85	0.28 124	0.13 84	0.58 144	0.24 101	0.46 105	0.35 124	0.49 127	0.19 84	0.15 77	0.34 84	0.35 81	0.41 92	0.28 69	0.65 156	0.28 103	0.44 97	0.33 85	0.19 125	0.22 107	0.51 162	0.37 116	0.58 132	0.44 115

MGS-Stereo	0.37 108	0.46 172	0.21 97	0.22 87	0.19 85	0.22 85	0.15 103	0.45 99	0.17 55	0.36 81	0.26 85	0.29 62	0.19 84	0.23 138	1.37 303	0.40 103	0.52 143	0.45 169	0.55 124	0.33 127	0.50 130	0.41 114	0.21 154	0.22 107	0.33 95	0.30 83	0.47 93	0.45 117

TESTraft	0.37 108	0.46 172	0.21 97	0.21 84	0.23 104	0.21 79	0.16 112	0.54 124	0.31 169	0.51 133	0.23 72	0.36 84	0.36 207	0.11 57	0.85 236	0.48 165	0.45 99	0.32 85	0.48 94	0.24 84	0.46 108	0.65 209	0.12 67	0.23 119	0.37 112	0.43 133	0.57 124	0.39 96

CAS	0.38 110	0.45 161	0.25 120	0.29 127	0.29 148	0.23 100	0.13 84	0.41 82	0.27 125	0.41 88	0.54 197	0.35 74	0.35 201	0.21 117	0.52 130	0.38 95	0.50 128	0.34 97	0.52 106	0.26 97	0.43 90	0.41 114	0.19 125	0.23 119	0.51 162	0.52 173	0.62 147	0.77 218

anonymousdsp2	0.38 110	0.46 172	0.30 137	0.25 110	0.23 104	0.32 137	0.18 121	0.58 144	0.23 89	0.47 108	0.38 136	0.48 123	0.23 106	0.18 93	0.40 95	0.39 99	0.44 96	0.33 93	0.88 200	0.31 117	0.48 122	0.52 174	0.17 106	0.23 119	0.41 127	0.33 100	0.61 144	0.42 108

TestStereo1	0.38 110	0.49 197	0.19 75	0.22 87	0.23 104	0.23 100	0.15 103	0.55 131	0.30 150	0.52 140	0.21 65	0.35 74	0.39 219	0.11 57	0.80 218	0.50 176	0.46 104	0.32 85	0.53 114	0.25 90	0.52 148	0.67 218	0.15 87	0.22 107	0.37 112	0.42 131	0.60 140	0.39 96

SA-5K	0.38 110	0.49 197	0.19 75	0.22 87	0.23 104	0.23 100	0.15 103	0.55 131	0.30 150	0.52 140	0.21 65	0.35 74	0.39 219	0.11 57	0.80 218	0.50 176	0.46 104	0.32 85	0.53 114	0.25 90	0.52 148	0.67 218	0.15 87	0.22 107	0.37 112	0.42 131	0.60 140	0.39 96

UPFNet	0.38 110	0.34 91	0.34 156	0.32 143	0.33 170	0.39 173	0.29 193	0.47 104	0.33 183	0.43 92	0.41 148	0.40 92	0.30 151	0.34 233	0.61 162	0.40 103	0.46 104	0.41 139	0.52 106	0.35 149	0.35 70	0.34 88	0.25 193	0.27 149	0.38 117	0.35 106	0.55 120	0.37 91

HITNet	0.38 110	0.37 107	0.28 128	0.34 151	0.29 148	0.26 112	0.19 132	0.58 144	0.32 177	0.57 175	0.45 157	0.55 152	0.30 151	0.22 124	0.51 128	0.35 81	0.44 96	0.39 122	0.41 80	0.29 108	0.41 82	0.38 102	0.20 142	0.25 139	0.39 120	0.37 116	0.70 178	0.52 138
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
S2M2_L	0.40 116	0.42 142	0.41 201	0.24 103	0.27 136	0.35 157	0.22 149	0.51 113	0.24 101	0.61 206	0.23 72	0.43 106	0.21 95	0.31 221	0.59 149	0.49 172	0.55 167	0.36 111	0.53 114	0.34 133	0.55 165	0.38 102	0.28 214	0.27 149	0.42 128	0.43 133	0.63 150	0.66 186
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 116	0.52 229	0.23 112	0.27 119	0.27 136	0.30 133	0.14 97	0.62 172	0.29 140	0.61 206	0.44 154	0.64 184	0.28 133	0.23 138	0.55 135	0.36 87	0.45 99	0.31 84	0.73 177	0.27 100	0.63 197	0.39 108	0.21 154	0.24 128	0.42 128	0.32 95	0.61 144	0.56 153
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 116	0.28 76	0.33 149	0.35 161	0.24 112	0.24 105	0.15 103	0.63 186	0.28 133	0.61 206	0.39 143	0.51 138	0.22 100	0.22 124	0.48 124	0.43 119	0.49 123	0.43 153	0.66 158	0.34 133	0.63 197	0.70 225	0.14 85	0.22 107	0.39 120	0.47 153	0.63 150	0.39 96

FINET	0.40 116	0.38 117	0.39 187	0.43 196	0.30 157	0.34 151	0.35 210	0.44 93	0.36 200	0.47 108	0.32 110	0.47 119	0.30 151	0.28 201	0.66 181	0.50 176	0.48 119	0.36 111	0.60 145	0.33 127	0.46 108	0.37 100	0.30 225	0.30 169	0.43 130	0.35 106	0.56 122	0.42 108

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 120	0.33 88	0.29 133	0.29 127	0.24 112	0.26 112	0.16 112	0.55 131	0.40 222	0.55 162	0.49 168	0.49 127	0.27 127	0.23 138	0.58 145	0.45 135	0.51 139	0.40 133	0.50 98	0.36 151	0.46 108	0.50 162	0.16 91	0.23 119	0.49 153	0.75 220	0.44 88	0.56 153

IER	0.41 120	0.37 107	0.31 143	0.30 135	0.28 141	0.35 157	0.24 166	0.47 104	0.28 133	0.44 99	0.59 206	0.77 222	0.29 139	0.35 239	0.63 171	0.42 111	0.47 114	0.42 148	0.44 87	0.34 133	0.42 88	0.36 95	0.28 214	0.26 146	0.40 125	0.47 153	0.52 112	0.52 138

rafts_anoy	0.41 120	0.51 217	0.35 158	0.29 127	0.30 157	0.33 144	0.22 149	0.59 151	0.25 107	0.51 133	0.50 177	0.48 123	0.23 106	0.17 90	0.57 141	0.46 145	0.51 139	0.50 213	0.58 138	0.34 133	0.50 130	0.43 128	0.19 125	0.28 156	0.50 157	0.47 153	0.52 112	0.53 142

RALAANet	0.41 120	0.41 135	0.37 176	0.28 122	0.28 141	0.33 144	0.24 166	0.54 124	0.27 125	0.48 115	0.48 163	0.43 106	0.25 116	0.20 111	0.57 141	0.41 107	0.49 123	0.50 213	0.71 173	0.40 184	0.52 148	0.46 144	0.21 154	0.29 161	0.46 140	0.45 143	0.70 178	0.47 120

GMStereo	0.41 120	0.48 193	0.25 120	0.32 143	0.32 166	0.37 163	0.28 186	0.59 151	0.30 150	0.45 101	0.36 125	0.61 173	0.31 165	0.24 155	0.45 115	0.41 107	0.54 156	0.35 107	0.73 177	0.39 179	0.51 137	0.33 85	0.23 179	0.28 156	0.48 145	0.36 109	0.68 168	0.41 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
depth_test_26	0.42 125	0.52 229	0.30 137	0.19 74	0.20 91	0.22 85	0.13 84	0.68 215	0.25 107	0.73 281	0.24 77	1.00 253	0.20 87	0.23 138	0.38 89	0.53 195	0.67 253	0.40 133	0.68 164	0.31 117	0.69 219	0.44 134	0.20 142	0.19 82	0.39 120	0.41 129	0.60 140	0.47 120

G2L-Stereo	0.42 125	0.39 123	0.28 128	0.35 161	0.40 215	0.34 151	0.22 149	0.54 124	0.34 190	0.52 140	0.61 219	0.50 133	0.38 216	0.26 185	0.61 162	0.44 124	0.50 128	0.40 133	0.46 90	0.33 127	0.43 90	0.39 108	0.28 214	0.27 149	0.49 153	0.54 178	0.69 172	0.49 126

LoS_RVC	0.42 125	0.45 161	0.43 209	0.19 74	0.25 116	0.24 105	0.16 112	0.44 93	0.28 133	0.51 133	0.48 163	0.42 101	0.31 165	0.22 124	0.60 155	0.45 135	0.46 104	0.41 139	0.71 173	0.30 112	0.67 212	0.51 168	0.19 125	0.32 183	0.61 204	0.44 137	0.58 132	0.61 171

tt_ll	0.42 125	0.45 161	0.43 209	0.19 74	0.25 116	0.24 105	0.16 112	0.44 93	0.28 133	0.51 133	0.48 163	0.42 101	0.31 165	0.22 124	0.60 155	0.45 135	0.46 104	0.41 139	0.71 173	0.30 112	0.67 212	0.51 168	0.19 125	0.32 183	0.61 204	0.44 137	0.58 132	0.61 171

SA	0.42 125	0.47 179	0.21 97	0.25 110	0.23 104	0.31 134	0.13 84	0.64 193	0.32 177	0.61 206	0.26 85	0.54 146	0.21 95	0.16 86	0.63 171	0.47 156	0.52 143	0.41 139	0.60 145	0.29 108	0.46 108	0.61 198	0.15 87	0.27 149	0.45 136	0.58 186	0.96 249	0.47 120

CIPLG	0.42 125	0.47 179	0.24 118	0.32 143	0.22 98	0.32 137	0.19 132	0.63 186	0.24 101	0.55 162	0.50 177	0.60 170	0.30 151	0.41 253	0.93 257	0.44 124	0.52 143	0.37 116	0.56 130	0.38 163	0.56 171	0.45 139	0.19 125	0.24 128	0.44 132	0.31 88	0.57 124	0.38 95

IPLGR_C	0.42 125	0.47 179	0.23 112	0.31 141	0.22 98	0.32 137	0.18 121	0.63 186	0.23 89	0.55 162	0.50 177	0.61 173	0.31 165	0.41 253	0.87 244	0.45 135	0.52 143	0.37 116	0.55 124	0.38 163	0.56 171	0.46 144	0.19 125	0.24 128	0.44 132	0.33 100	0.58 132	0.40 101

GMOStereo	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 135	0.26 126	0.29 127	0.19 132	0.67 208	0.30 150	0.66 247	0.32 110	0.54 146	0.33 180	0.20 111	0.40 95	0.46 145	0.50 128	0.44 158	0.68 164	0.34 133	0.51 137	0.66 212	0.16 91	0.22 107	0.58 190	0.45 143	0.82 210	0.41 103

error version	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 135	0.26 126	0.29 127	0.19 132	0.67 208	0.30 150	0.66 247	0.32 110	0.54 146	0.33 180	0.20 111	0.40 95	0.46 145	0.50 128	0.44 158	0.68 164	0.34 133	0.51 137	0.66 212	0.16 91	0.22 107	0.58 190	0.45 143	0.82 210	0.41 103

test-v	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 135	0.26 126	0.29 127	0.19 132	0.67 208	0.30 150	0.66 247	0.32 110	0.54 146	0.33 180	0.20 111	0.40 95	0.46 145	0.50 128	0.44 158	0.68 164	0.34 133	0.51 137	0.66 212	0.16 91	0.22 107	0.58 190	0.45 143	0.82 210	0.41 103

ACRE	0.42 125	0.47 179	0.22 107	0.32 143	0.22 98	0.33 144	0.18 121	0.63 186	0.23 89	0.55 162	0.50 177	0.61 173	0.30 151	0.41 253	0.91 252	0.45 135	0.52 143	0.36 111	0.55 124	0.38 163	0.57 181	0.44 134	0.19 125	0.23 119	0.44 132	0.32 95	0.58 132	0.39 96

test-2	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 135	0.26 126	0.29 127	0.19 132	0.67 208	0.30 150	0.66 247	0.32 110	0.54 146	0.33 180	0.20 111	0.40 95	0.46 145	0.50 128	0.44 158	0.68 164	0.34 133	0.51 137	0.66 212	0.16 91	0.22 107	0.58 190	0.45 143	0.82 210	0.41 103

RALCasStereoNet	0.42 125	0.50 212	0.35 158	0.35 161	0.30 157	0.31 134	0.24 166	0.60 157	0.25 107	0.56 171	0.49 168	0.58 161	0.26 120	0.18 93	0.57 141	0.46 145	0.54 156	0.49 204	0.51 101	0.34 133	0.51 137	0.41 114	0.21 154	0.31 178	0.53 171	0.49 163	0.48 96	0.58 160

RASNet	0.42 125	0.45 161	0.43 209	0.33 149	0.33 170	0.37 163	0.27 181	0.58 144	0.34 190	0.47 108	0.43 151	0.49 127	0.33 180	0.25 173	0.41 101	0.41 107	0.48 119	0.39 122	0.47 91	0.30 112	0.49 126	0.40 111	0.19 125	0.44 250	0.40 125	0.46 151	0.75 191	0.63 181

CREStereo++_RVC	0.43 139	0.42 142	0.39 187	0.30 135	0.33 170	0.27 117	0.19 132	0.57 140	0.31 169	0.58 186	0.36 125	0.58 161	0.56 263	0.23 138	0.48 124	0.50 176	0.61 223	0.34 97	0.52 106	0.30 112	0.56 171	0.42 121	0.16 91	0.29 161	0.49 153	0.44 137	0.79 203	0.69 197
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
raftrobust	0.43 139	0.33 88	0.36 167	0.28 122	0.28 141	0.27 117	0.18 121	0.64 193	0.25 107	0.63 222	0.53 191	0.51 138	0.25 116	0.22 124	0.63 171	0.48 165	0.51 139	0.41 139	0.96 211	0.38 163	0.53 156	0.46 144	0.20 142	0.24 128	0.57 185	0.54 178	0.54 117	0.52 138

HGLStereo	0.43 139	0.43 147	0.37 176	0.34 151	0.37 197	0.39 173	0.23 163	0.48 106	0.31 169	0.47 108	0.72 254	0.42 101	0.29 139	0.32 228	0.51 128	0.49 172	0.55 167	0.50 213	0.55 124	0.39 179	0.51 137	0.43 128	0.22 168	0.33 198	0.51 162	0.51 171	0.57 124	0.45 117

castereo++	0.44 142	0.35 101	0.33 149	0.43 196	0.23 104	0.21 79	0.17 119	0.59 151	0.30 150	0.63 222	0.37 133	0.73 208	0.22 100	0.22 124	0.44 113	0.53 195	0.58 191	0.41 139	0.66 158	0.34 133	0.81 241	0.69 223	0.20 142	0.28 156	0.48 145	0.56 185	0.76 194	0.48 124

trnet	0.44 142	0.51 217	0.40 192	0.34 151	0.26 126	0.27 117	0.14 97	0.62 172	0.30 150	0.60 201	0.36 125	0.73 208	0.33 180	0.24 155	0.56 138	0.57 214	0.58 191	0.34 97	0.52 106	0.31 117	0.57 181	0.42 121	0.17 106	0.30 169	0.54 175	0.48 158	0.65 158	0.69 197

UNet	0.44 142	0.42 142	0.40 192	0.37 167	0.36 188	0.41 181	0.28 186	0.57 140	0.35 196	0.50 127	0.49 168	0.47 119	0.34 193	0.37 245	0.53 132	0.43 119	0.54 156	0.46 181	0.56 130	0.39 179	0.47 115	0.44 134	0.27 209	0.34 202	0.44 132	0.48 158	0.58 132	0.57 155

CREStereo	0.44 142	0.51 217	0.40 192	0.34 151	0.26 126	0.28 124	0.15 103	0.61 165	0.30 150	0.58 186	0.36 125	0.72 205	0.33 180	0.24 155	0.59 149	0.59 222	0.59 206	0.34 97	0.52 106	0.31 117	0.59 190	0.42 121	0.18 117	0.30 169	0.54 175	0.48 158	0.64 154	0.69 197
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
DMCA-RVC	0.44 142	0.37 107	0.35 158	0.33 149	0.37 197	0.32 137	0.41 227	0.46 102	0.52 257	0.43 92	0.48 163	0.68 192	0.33 180	0.29 209	0.65 180	0.46 145	0.47 114	0.44 158	0.49 96	0.38 163	0.49 126	0.48 155	0.29 221	0.32 183	0.38 117	0.37 116	0.57 124	0.62 176

coex_refinement	0.45 147	0.43 147	0.33 149	0.35 161	0.35 183	0.44 195	0.22 149	0.55 131	0.50 253	0.50 127	0.60 210	0.54 146	0.27 127	0.28 201	0.58 145	0.45 135	0.50 128	0.44 158	0.54 121	0.33 127	0.45 101	0.39 108	0.28 214	0.31 178	0.52 167	0.53 175	0.67 166	0.78 221

TestStereo	0.45 147	0.51 217	0.38 185	0.42 191	0.30 157	0.44 195	0.26 176	0.71 236	0.28 133	0.76 290	0.32 110	0.64 184	0.32 174	0.24 155	0.47 118	0.35 81	0.54 156	0.33 93	0.78 189	0.38 163	0.63 197	0.42 121	0.24 188	0.30 169	0.53 171	0.43 133	0.75 191	0.55 152

DSFCA	0.45 147	0.50 212	0.40 192	0.40 181	0.37 197	0.44 195	0.34 208	0.46 102	0.39 219	0.40 87	0.57 203	0.49 127	0.29 139	0.24 155	0.61 162	0.44 124	0.49 123	0.49 204	0.64 152	0.39 179	0.50 130	0.51 168	0.33 240	0.35 210	0.49 153	0.50 167	0.57 124	0.58 160

CFNet	0.45 147	0.44 153	0.33 149	0.48 212	0.40 215	0.39 173	0.30 200	0.53 119	0.32 177	0.48 115	0.50 177	0.68 192	0.40 223	0.30 214	0.56 138	0.37 92	0.48 119	0.43 153	0.52 106	0.33 127	0.46 108	0.30 79	0.23 179	0.31 178	0.61 204	0.52 173	0.69 172	0.71 206

DISCO	0.45 147	0.44 153	0.29 133	0.40 181	0.38 205	0.49 214	0.43 230	0.45 99	0.43 240	0.50 127	0.57 203	0.40 92	0.29 139	0.30 214	0.61 162	0.43 119	0.55 167	0.46 181	0.69 170	0.41 188	0.48 122	0.43 128	0.26 202	0.32 183	0.47 142	0.50 167	0.62 147	0.50 134

CES	0.46 152	0.35 101	0.30 137	0.27 119	0.27 136	0.29 127	0.12 80	1.05 313	0.27 125	0.54 155	0.66 236	0.53 144	0.25 116	0.23 138	0.62 167	0.65 243	0.58 191	0.37 116	0.54 121	0.34 133	0.84 248	0.53 177	0.23 179	0.23 119	0.56 184	0.44 137	0.57 124	0.69 197

ADLNet	0.46 152	0.53 236	0.37 176	0.41 186	0.41 221	0.44 195	0.40 224	0.54 124	0.35 196	0.45 101	0.53 191	0.76 219	0.36 207	0.62 307	0.58 145	0.42 111	0.49 123	0.42 148	0.50 98	0.37 158	0.43 90	0.44 134	0.34 242	0.25 139	0.47 142	0.55 181	0.57 124	0.45 117

castereo	0.47 154	0.36 105	0.35 158	0.34 151	0.26 126	0.26 112	0.17 119	0.56 137	0.29 140	0.60 201	0.45 157	0.68 192	0.22 100	0.20 111	0.52 130	0.58 219	0.61 223	0.39 122	0.92 204	0.36 151	0.96 268	0.76 237	0.19 125	0.24 128	0.54 175	0.64 196	0.57 124	0.58 160

EGLCR-Stereo	0.47 154	0.49 197	0.41 201	0.29 127	0.30 157	0.44 195	0.14 97	0.57 140	0.26 118	0.57 175	0.27 88	0.58 161	0.23 106	0.21 117	0.36 86	0.47 156	0.53 152	0.45 169	0.75 184	0.32 123	0.69 219	0.93 259	0.19 125	0.24 128	0.48 145	0.49 163	1.30 300	0.70 204

GLC_STEREO	0.47 154	0.51 217	0.40 192	0.38 170	0.37 197	0.37 163	0.28 186	0.64 193	0.29 140	0.62 216	0.53 191	0.55 152	0.28 133	0.30 214	0.49 127	0.48 165	0.66 247	0.41 139	0.65 156	0.41 188	0.70 224	0.60 193	0.23 179	0.30 169	0.47 142	0.36 109	0.84 219	0.53 142

IPLG	0.47 154	0.45 161	0.32 146	0.28 122	0.27 136	0.32 137	0.21 141	0.63 186	0.22 84	0.51 133	0.38 136	0.56 154	0.29 139	0.31 221	1.64 318	0.44 124	0.56 175	0.48 194	0.56 130	0.41 188	0.45 101	0.75 234	0.18 117	0.28 156	0.45 136	0.59 187	0.65 158	0.51 136

Sa-1000	0.48 158	0.47 179	0.21 97	0.26 114	0.26 126	0.31 134	0.15 103	0.65 201	0.36 200	0.63 222	0.33 117	0.50 133	0.26 120	0.30 214	0.94 261	0.49 172	0.59 206	0.45 169	0.90 202	0.32 123	0.52 148	0.75 234	0.17 106	0.27 149	0.72 237	0.53 175	1.00 262	0.49 126

PMTNet	0.48 158	0.48 193	0.43 209	0.31 141	0.30 157	0.27 117	0.22 149	0.54 124	0.29 140	0.57 175	0.39 143	0.59 166	0.23 106	0.23 138	0.64 177	0.59 222	0.57 184	0.37 116	1.17 225	0.33 127	0.67 212	0.40 111	0.20 142	0.21 94	0.79 261	0.59 187	0.65 158	0.92 239

PDISCO_ROB	0.48 158	0.40 131	0.39 187	0.38 170	0.34 179	0.39 173	0.28 186	0.50 110	0.35 196	0.37 84	0.52 187	0.49 127	0.35 201	0.31 221	0.63 171	0.58 219	0.54 156	0.68 292	0.59 139	0.44 203	0.62 194	0.67 218	0.24 188	0.34 202	0.54 175	0.53 175	0.85 221	0.58 160

HLF11	0.49 161	0.47 179	0.35 158	0.39 173	0.29 148	0.36 160	0.19 132	0.86 290	0.36 200	0.49 124	0.51 183	0.51 138	0.25 116	0.24 155	0.77 210	0.47 156	0.55 167	0.48 194	1.64 256	0.37 158	0.43 90	0.49 156	0.30 225	0.30 169	0.51 162	0.59 187	0.51 101	0.61 171

raft_robust	0.49 161	0.44 153	0.24 118	0.38 170	0.29 148	0.32 137	0.21 141	0.73 250	0.35 196	0.69 267	0.34 120	0.57 156	0.31 165	0.24 155	0.59 149	0.53 195	0.54 156	0.46 181	0.98 212	0.37 158	0.69 219	0.94 260	0.20 142	0.28 156	0.55 180	0.69 202	0.69 172	0.60 169

ManiGeoR	0.50 163	0.51 217	0.36 167	0.44 203	0.32 166	0.38 168	0.21 141	0.69 223	0.47 249	0.53 151	0.60 210	0.60 170	0.28 133	0.23 138	0.73 205	0.47 156	0.54 156	0.49 204	1.29 235	0.38 163	0.54 160	0.56 186	0.28 214	0.34 202	0.50 157	0.73 214	0.54 117	0.57 155

HLf10	0.50 163	0.51 217	0.36 167	0.44 203	0.32 166	0.38 168	0.21 141	0.69 223	0.47 249	0.53 151	0.60 210	0.60 170	0.28 133	0.23 138	0.73 205	0.47 156	0.54 156	0.49 204	1.29 235	0.38 163	0.54 160	0.56 186	0.28 214	0.34 202	0.50 157	0.73 214	0.54 117	0.57 155

dd	0.50 163	0.51 217	0.28 128	0.91 292	0.31 165	0.65 260	0.29 193	0.59 151	0.23 89	0.54 155	0.30 103	0.75 212	0.27 127	0.26 185	0.84 232	0.46 145	0.70 264	0.39 122	1.05 215	0.38 163	0.48 122	0.43 128	0.23 179	0.30 169	0.53 171	0.39 123	0.74 188	0.58 160

LMCR-Stereo	0.50 163	0.46 172	0.33 149	0.32 143	0.33 170	0.42 187	0.24 166	0.57 140	0.37 211	0.55 162	0.46 161	0.65 187	0.40 223	0.26 185	0.69 192	0.49 172	0.62 231	0.49 204	1.11 221	0.57 249	0.66 208	0.64 207	0.25 193	0.32 183	0.48 145	0.49 163	0.63 150	0.65 185

iResNet_ROB	0.50 163	0.49 197	0.42 204	0.42 191	0.30 157	0.42 187	0.32 202	0.60 157	0.33 183	0.52 140	0.59 206	0.47 119	0.56 263	0.25 173	0.81 221	0.46 145	0.57 184	0.49 204	1.19 228	0.36 151	0.48 122	0.36 95	0.25 193	0.37 224	0.57 185	0.54 178	0.75 191	0.61 171

MIPNet	0.51 168	0.51 217	0.33 149	0.32 143	0.30 157	0.37 163	0.25 172	0.62 172	0.24 101	0.50 127	0.52 187	0.61 173	0.41 226	0.30 214	1.01 277	0.51 183	0.59 206	0.50 213	0.76 187	0.47 216	0.44 97	0.85 251	0.20 142	0.26 146	0.66 223	0.98 273	0.71 182	0.61 171

CFNet_pseudo	0.51 168	0.44 153	0.43 209	0.54 234	0.43 227	0.53 229	0.34 208	0.62 172	0.36 200	0.61 206	0.64 228	0.57 156	0.52 256	0.35 239	0.90 250	0.50 176	0.50 128	0.47 188	0.67 162	0.36 151	0.47 115	0.42 121	0.26 202	0.33 198	0.57 185	0.60 191	0.68 168	0.73 212

CFNet_RVC	0.51 168	0.51 217	0.47 229	0.50 217	0.48 240	0.48 212	0.32 202	0.53 119	0.37 211	0.51 133	0.65 233	0.57 156	0.34 193	0.30 214	0.69 192	0.44 124	0.52 143	0.47 188	0.57 134	0.42 196	0.56 171	0.49 156	0.27 209	0.35 210	0.65 222	0.74 216	0.80 204	0.75 215

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 168	0.52 229	0.48 232	0.43 196	0.57 261	0.42 187	0.62 271	0.56 137	0.62 275	0.52 140	0.51 183	0.67 190	0.34 193	0.58 304	0.78 212	0.42 111	0.47 114	0.42 148	0.57 134	0.38 163	0.46 108	0.42 121	0.30 225	0.32 183	0.48 145	0.76 223	0.62 147	0.64 183
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 172	0.43 147	0.36 167	0.34 151	0.25 116	0.47 208	0.25 172	0.43 91	0.27 125	0.52 140	0.94 284	0.61 173	0.44 237	0.25 173	1.06 281	0.57 214	0.52 143	0.39 122	1.51 245	0.50 221	0.58 186	0.75 234	0.26 202	0.25 139	0.52 167	0.38 120	0.76 194	0.53 142

iResNetv2_ROB	0.52 172	0.45 161	0.32 146	0.48 212	0.39 210	0.48 212	0.28 186	0.64 193	0.34 190	0.52 140	0.66 236	0.70 200	0.55 261	0.28 201	0.67 187	0.47 156	0.50 128	0.46 181	1.12 222	0.45 205	0.57 181	0.47 149	0.29 221	0.40 233	0.55 180	0.51 171	0.81 207	0.58 160

DN-CSS_ROB	0.52 172	0.43 147	0.46 224	0.41 186	0.40 215	0.34 151	0.22 149	0.69 223	0.34 190	0.59 194	0.79 266	0.66 188	0.47 245	0.24 155	0.63 171	0.40 103	0.58 191	0.43 153	1.74 259	0.38 163	0.63 197	0.38 102	0.31 232	0.47 261	0.53 171	0.43 133	0.66 165	0.54 149

STTStereo	0.53 175	0.56 247	0.54 250	0.44 203	0.52 249	0.43 190	0.59 259	0.52 115	0.46 245	0.47 108	0.55 199	0.71 202	0.42 227	0.56 296	0.87 244	0.44 124	0.49 123	0.51 222	0.54 121	0.37 158	0.51 137	0.40 111	0.32 237	0.35 210	0.52 167	0.66 199	0.68 168	0.99 247

BEATNet_4x	0.53 175	0.40 131	0.34 156	0.39 173	0.36 188	0.32 137	0.27 181	0.64 193	0.41 229	0.66 247	0.45 157	0.62 181	0.39 219	0.24 155	0.83 227	0.63 230	0.58 191	0.58 262	0.57 134	0.36 151	0.90 257	1.52 305	0.25 193	0.36 217	0.46 140	0.44 137	0.77 197	0.60 169

AF-Net	0.53 175	0.49 197	0.44 218	0.50 217	0.53 250	0.61 250	0.54 250	0.61 165	0.55 265	0.43 92	0.66 236	0.85 236	0.42 227	0.40 250	0.64 177	0.46 145	0.46 104	0.44 158	0.60 145	0.40 184	0.45 101	0.45 139	0.41 261	0.39 229	0.50 157	0.55 181	0.81 207	0.69 197

Nwc_Net	0.53 175	0.49 197	0.44 218	0.50 217	0.53 250	0.61 250	0.54 250	0.61 165	0.55 265	0.43 92	0.66 236	0.85 236	0.42 227	0.40 250	0.64 177	0.46 145	0.46 104	0.44 158	0.60 145	0.40 184	0.45 101	0.45 139	0.41 261	0.39 229	0.50 157	0.55 181	0.81 207	0.69 197

DLCB_ROB	0.53 175	0.50 212	0.48 232	0.41 186	0.45 230	0.43 190	0.39 222	0.55 131	0.45 241	0.57 175	0.61 219	0.70 200	0.52 256	0.41 253	0.60 155	0.47 156	0.57 184	0.48 194	0.52 106	0.43 200	0.55 165	0.47 149	0.38 254	0.42 241	0.96 293	0.79 236	0.70 178	0.62 176

AE-Stereo	0.54 180	0.48 193	0.44 218	0.50 217	0.35 183	0.36 160	0.28 186	0.55 131	0.29 140	0.64 229	0.31 108	0.89 242	0.31 165	0.24 155	0.55 135	0.65 243	0.68 256	0.52 231	0.87 199	0.53 228	0.72 227	0.81 248	0.21 154	0.47 261	0.79 261	0.69 202	0.94 244	0.62 176

HSM	0.54 180	0.49 197	0.47 229	0.48 212	0.47 237	0.41 181	0.37 216	0.71 236	0.37 211	0.61 206	0.65 233	0.59 166	0.48 248	0.31 221	0.70 197	0.48 165	0.64 240	0.47 188	0.75 184	0.48 218	0.63 197	0.49 156	0.26 202	0.42 241	0.62 209	0.72 211	0.87 229	0.67 190

TestStereo_HLe17	0.55 182	0.56 247	0.36 167	0.52 226	0.37 197	0.43 190	0.26 176	0.83 284	0.46 245	0.58 186	0.59 206	0.69 198	0.34 193	0.23 138	0.77 210	0.52 191	0.57 184	0.50 213	1.21 232	0.49 219	0.57 181	0.73 232	0.27 209	0.49 268	0.62 209	0.78 230	0.65 158	0.59 168

TestStereo_HL2	0.55 182	0.57 253	0.45 222	0.43 196	0.35 183	0.43 190	0.26 176	0.60 157	0.40 222	0.58 186	0.76 262	0.71 202	0.35 201	0.27 196	0.83 227	0.53 195	0.59 206	0.51 222	1.53 248	0.43 200	0.50 130	0.55 184	0.27 209	0.36 217	0.57 185	0.71 207	0.74 188	0.69 197

LoS	0.55 182	0.44 153	0.29 133	0.36 166	0.37 197	0.40 179	0.20 140	1.37 330	0.31 169	0.86 312	0.78 265	0.68 192	0.37 213	0.24 155	0.58 145	0.72 259	0.59 206	0.40 133	0.75 184	0.35 149	1.03 275	0.65 209	0.21 154	0.24 128	0.79 261	0.64 196	0.64 154	0.68 195
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 182	0.37 107	0.37 176	0.34 151	0.33 170	0.33 144	0.22 149	0.65 201	0.27 125	0.61 206	0.34 120	0.90 243	0.31 165	0.21 117	0.60 155	0.44 124	0.55 167	0.42 148	2.59 297	0.38 163	0.56 171	1.37 292	0.16 91	0.29 161	0.48 145	0.38 120	0.69 172	0.54 149

test_1	0.55 182	0.37 107	0.37 176	0.34 151	0.33 170	0.33 144	0.22 149	0.66 205	0.27 125	0.62 216	0.34 120	0.90 243	0.31 165	0.21 117	0.61 162	0.44 124	0.55 167	0.42 148	2.58 296	0.38 163	0.56 171	1.38 294	0.16 91	0.29 161	0.48 145	0.38 120	0.69 172	0.54 149

AACVNet	0.55 182	0.47 179	0.40 192	0.58 242	0.61 267	0.53 229	0.37 216	0.61 165	0.40 222	0.59 194	0.64 228	0.58 161	0.33 180	0.36 241	0.69 192	0.54 205	0.58 191	0.54 241	0.69 170	0.52 227	0.54 160	0.52 174	0.36 247	0.44 250	0.59 197	0.69 202	0.82 210	0.83 226

TANstereo	0.55 182	0.41 135	0.35 158	0.40 181	0.39 210	0.45 200	0.21 141	0.52 115	0.30 150	0.54 155	0.37 133	0.38 88	0.38 216	0.41 253	0.84 232	0.73 263	0.66 247	0.78 313	1.10 219	0.89 311	0.62 194	0.54 180	0.93 326	0.32 183	0.34 97	0.45 143	0.99 257	0.53 142

XX-TBD	0.55 182	0.41 135	0.35 158	0.40 181	0.39 210	0.45 200	0.21 141	0.52 115	0.30 150	0.54 155	0.37 133	0.38 88	0.38 216	0.41 253	0.84 232	0.73 263	0.66 247	0.78 313	1.10 219	0.89 311	0.62 194	0.54 180	0.93 326	0.32 183	0.34 97	0.45 143	0.99 257	0.53 142

NVstereo2D	0.55 182	0.47 179	0.40 192	0.52 226	0.48 240	0.66 263	0.64 274	0.60 157	0.38 216	0.48 115	0.61 219	0.53 144	0.30 151	0.63 309	1.53 312	0.61 228	0.58 191	0.55 249	0.53 114	0.41 188	0.50 130	0.38 102	0.54 296	0.43 244	0.64 220	0.48 158	0.56 122	0.53 142

HLf8	0.56 191	0.51 217	0.36 167	0.47 210	0.36 188	0.38 168	0.24 166	0.89 295	0.39 219	0.53 151	0.69 247	0.63 183	0.33 180	0.24 155	0.88 246	0.51 183	0.58 191	0.49 204	1.83 264	0.45 205	0.54 160	0.61 198	0.29 221	0.40 233	0.54 175	0.78 230	0.68 168	0.62 176

GGDA	0.56 191	0.55 240	0.46 224	0.41 186	0.36 188	0.45 200	0.26 176	0.62 172	0.40 222	0.59 194	0.74 260	0.69 198	0.36 207	0.28 201	0.82 224	0.52 191	0.59 206	0.51 222	1.43 242	0.43 200	0.51 137	0.53 177	0.26 202	0.39 229	0.59 197	0.77 228	0.76 194	0.72 208

test_3	0.56 191	0.38 117	0.36 167	0.34 151	0.33 170	0.33 144	0.21 141	0.68 215	0.29 140	0.65 235	0.33 117	0.92 245	0.35 201	0.21 117	0.60 155	0.44 124	0.56 175	0.45 169	2.68 299	0.39 179	0.55 165	1.35 290	0.15 87	0.32 183	0.51 162	0.47 153	0.67 166	0.50 134

APVNet	0.56 191	0.47 179	0.38 185	0.46 208	0.50 245	0.57 240	0.53 246	0.60 157	0.42 236	0.46 105	0.65 233	0.50 133	0.30 151	0.36 241	0.74 207	0.71 257	0.71 270	0.64 278	0.95 209	0.53 228	0.57 181	0.77 240	0.34 242	0.46 258	0.59 197	0.46 151	0.82 210	0.58 160

psm_up	0.56 191	0.51 217	0.53 246	0.56 238	0.45 230	0.58 243	0.35 210	0.71 236	0.66 280	0.55 162	0.53 191	0.59 166	0.50 250	0.40 250	0.63 171	0.50 176	0.59 206	0.49 204	0.84 197	0.46 211	0.51 137	0.45 139	0.31 232	0.51 270	0.70 231	0.78 230	0.80 204	0.67 190

UCFNet_RVC	0.56 191	0.78 291	0.45 222	0.59 246	0.55 257	0.52 225	0.39 222	0.58 144	0.40 222	0.59 194	0.60 210	0.82 229	0.45 238	0.32 228	0.70 197	0.42 111	0.50 128	0.50 213	0.67 162	0.45 205	0.56 171	0.47 149	0.38 254	0.41 238	0.77 256	0.71 207	0.65 158	0.86 230

IPLGR	0.57 197	0.55 240	0.37 176	0.43 196	0.38 205	0.36 160	0.23 163	0.62 172	0.30 150	0.56 171	0.68 246	0.61 173	0.32 174	0.29 209	1.73 324	0.47 156	0.56 175	0.56 251	1.09 217	0.54 234	0.53 156	0.81 248	0.20 142	0.32 183	0.71 234	0.97 272	0.73 186	0.57 155

FADNet-RVC-Resample	0.57 197	0.52 229	0.42 204	0.46 208	0.39 210	0.41 181	0.40 224	0.72 246	0.42 236	0.68 259	0.51 183	1.04 263	0.43 232	0.43 266	0.96 267	0.48 165	0.56 175	0.61 272	0.85 198	0.55 239	0.52 148	0.63 203	0.34 242	0.60 286	0.58 190	0.71 207	0.55 120	0.77 218

ICVP	0.58 199	0.49 197	0.67 281	0.50 217	0.48 240	0.52 225	0.36 214	0.60 157	0.45 241	0.61 206	0.58 205	0.61 173	0.56 263	0.30 214	0.67 187	0.64 236	0.58 191	0.51 222	0.72 176	0.51 224	0.58 186	0.74 233	0.59 303	0.47 261	0.60 202	0.75 220	0.74 188	0.72 208
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 199	0.41 135	0.31 143	0.29 127	0.29 148	0.45 200	0.29 193	0.71 236	0.41 229	0.48 115	0.53 191	0.51 138	0.43 232	0.23 138	0.86 238	0.84 279	0.70 264	0.67 286	1.34 237	0.60 261	0.83 244	0.98 263	0.30 225	0.35 210	0.62 209	0.72 211	0.72 183	0.73 212

CroCo_RVC	0.58 199	0.41 135	0.31 143	0.29 127	0.29 148	0.45 200	0.29 193	0.71 236	0.41 229	0.48 115	0.53 191	0.51 138	0.43 232	0.23 138	0.86 238	0.84 279	0.70 264	0.67 286	1.34 237	0.60 261	0.83 244	0.98 263	0.30 225	0.35 210	0.62 209	0.72 211	0.72 183	0.73 212

sCroCo_RVC	0.58 199	0.42 142	0.29 133	0.28 122	0.29 148	0.39 173	0.22 149	0.60 157	0.41 229	0.53 151	0.43 151	0.48 123	0.50 250	0.24 155	0.75 208	0.99 307	0.75 276	0.63 274	1.02 214	0.56 244	1.10 284	1.36 291	0.28 214	0.39 229	0.63 217	0.63 193	0.93 242	0.64 183

FADNet-RVC	0.58 199	0.50 212	0.37 176	0.51 223	0.42 224	0.39 173	0.56 254	0.68 215	0.36 200	0.64 229	0.50 177	1.13 274	0.45 238	0.34 233	0.91 252	0.53 195	0.54 156	0.45 169	1.20 230	0.51 224	0.54 160	0.52 174	0.33 240	0.51 270	0.57 185	0.75 220	0.64 154	0.81 224

RP	0.58 199	0.57 253	0.72 286	0.62 254	0.56 258	0.57 240	0.64 274	0.63 186	0.61 273	0.42 90	0.81 271	0.78 223	0.53 258	0.43 266	0.68 190	0.48 165	0.53 152	0.44 158	0.64 152	0.45 205	0.51 137	0.54 180	0.37 252	0.44 250	0.62 209	0.59 187	0.83 217	0.77 218

GES	0.59 205	0.52 229	0.37 176	0.39 173	0.40 215	0.53 229	0.37 216	0.59 151	0.40 222	0.56 171	0.60 210	0.50 133	0.30 151	0.41 253	0.98 270	0.63 230	0.67 253	0.55 249	2.28 281	0.56 244	0.70 224	0.56 186	0.31 232	0.42 241	0.48 145	0.48 158	0.65 158	0.68 195

DeepPruner_ROB	0.59 205	0.44 153	0.54 250	0.52 226	0.54 254	0.49 214	0.37 216	0.61 165	0.46 245	0.60 201	0.70 248	0.61 173	0.51 254	0.32 228	1.06 281	0.58 219	0.62 231	0.59 267	0.66 158	0.47 216	0.97 271	0.72 230	0.36 247	0.44 250	0.61 204	1.00 277	0.72 183	0.58 160

gcap_with_dpt	0.60 207	0.57 253	0.35 158	0.89 287	0.38 205	0.47 208	0.22 149	0.71 236	0.33 183	0.69 267	0.49 168	1.11 270	0.45 238	0.29 209	0.54 133	0.69 250	0.61 223	0.54 241	1.17 225	0.41 188	0.86 251	0.79 245	0.24 188	0.34 202	0.62 209	0.50 167	0.91 235	1.03 251

GCAP-BAT	0.60 207	0.57 253	0.35 158	0.89 287	0.38 205	0.47 208	0.22 149	0.71 236	0.33 183	0.69 267	0.49 168	1.11 270	0.45 238	0.29 209	0.54 133	0.69 250	0.61 223	0.54 241	1.17 225	0.41 188	0.86 251	0.79 245	0.24 188	0.34 202	0.62 209	0.50 167	0.91 235	1.03 251

PS-NSSS	0.60 207	0.81 297	0.44 218	0.89 287	0.54 254	0.71 272	0.63 272	0.64 193	0.38 216	0.64 229	0.41 148	1.52 292	0.47 245	0.41 253	0.59 149	0.42 111	0.52 143	0.45 169	0.94 208	0.42 196	0.44 97	0.29 76	0.36 247	0.34 202	0.63 217	0.69 202	0.70 178	0.80 222

SACVNet	0.62 210	0.53 236	0.51 243	0.55 237	0.57 261	0.52 225	0.60 263	0.69 223	0.56 267	0.67 256	0.54 197	0.59 166	0.37 213	0.41 253	0.71 201	0.60 224	0.64 240	0.57 257	0.95 209	0.64 280	0.67 212	0.78 243	0.36 247	0.47 261	0.75 249	0.77 228	0.84 219	0.84 227

s12784h	0.62 210	0.68 279	0.47 229	0.65 261	0.44 229	0.34 151	0.24 166	0.61 165	0.31 169	0.60 201	0.44 154	0.81 227	0.55 261	0.25 173	0.62 167	0.50 176	0.62 231	0.38 120	0.74 183	0.36 151	1.26 293	0.47 149	0.18 117	0.30 169	0.70 231	0.74 216	1.39 309	2.07 305

pcwnet_v2	0.62 210	0.46 172	0.50 238	0.62 254	0.49 244	0.61 250	0.46 234	0.66 205	0.45 241	0.65 235	0.79 266	0.64 184	0.86 290	0.53 290	1.15 291	0.55 207	0.59 206	0.51 222	0.83 194	0.41 188	0.55 165	0.47 149	0.34 242	0.43 244	0.75 249	0.76 223	0.85 221	0.95 240

PA-Net	0.64 213	0.67 277	0.66 278	0.50 217	0.66 280	0.50 219	0.64 274	0.65 201	0.73 284	0.54 155	0.52 187	0.58 161	0.58 269	0.59 306	0.93 257	0.57 214	0.46 104	0.54 241	0.61 149	0.54 234	0.49 126	0.66 212	0.36 247	0.52 272	0.64 220	1.24 306	0.64 154	1.32 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 214	0.55 240	0.41 201	0.53 231	0.42 224	0.49 214	0.65 279	0.74 255	0.42 236	0.66 247	0.64 228	0.81 227	0.50 250	0.36 241	1.17 293	0.51 183	0.51 139	0.53 235	1.61 255	0.53 228	0.69 219	0.59 189	0.35 246	0.41 238	0.72 237	0.88 250	0.78 202	1.06 255

TestStereo-Hl	0.66 215	0.55 240	0.55 253	0.39 173	0.38 205	0.49 214	0.33 206	0.70 232	0.50 253	0.64 229	0.87 278	0.78 223	0.39 219	0.25 173	0.90 250	0.75 265	0.62 231	0.56 251	1.93 270	0.51 224	0.67 212	1.38 294	0.26 202	0.45 255	0.59 197	0.76 223	0.89 232	0.88 235

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 215	0.37 107	0.23 112	0.51 223	0.74 296	0.89 291	0.49 240	0.62 172	0.26 118	1.60 359	0.31 108	2.57 310	0.26 120	0.22 124	0.46 117	0.48 165	0.58 191	0.45 169	0.93 205	0.37 158	0.63 197	0.71 226	0.19 125	0.23 119	0.58 190	0.49 163	0.89 232	1.91 303

R-Stereo Train	0.66 215	0.55 240	0.43 209	0.48 212	0.36 188	0.50 219	0.18 121	0.62 172	0.31 169	0.68 259	0.62 224	0.72 205	0.34 193	0.25 173	0.69 192	0.89 285	0.66 247	0.51 222	2.12 276	0.46 211	0.94 264	1.49 302	0.22 168	0.36 217	0.71 234	0.96 267	0.77 197	1.10 261

RAFT-Stereo	0.66 215	0.55 240	0.43 209	0.48 212	0.36 188	0.50 219	0.18 121	0.62 172	0.31 169	0.68 259	0.62 224	0.72 205	0.34 193	0.25 173	0.69 192	0.89 285	0.66 247	0.51 222	2.12 276	0.46 211	0.94 264	1.49 302	0.22 168	0.36 217	0.71 234	0.96 267	0.77 197	1.10 261
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 219	0.66 275	0.42 204	1.35 318	1.02 315	1.21 312	0.91 303	0.60 157	0.41 229	0.52 140	0.60 210	0.56 154	0.23 106	1.19 337	0.66 181	0.45 135	0.56 175	0.51 222	0.73 177	0.53 228	0.64 204	0.67 218	0.79 315	0.29 161	0.72 237	0.55 181	0.63 150	0.66 186

NCC-stereo	0.67 219	0.63 269	0.59 260	0.64 258	0.65 275	0.63 256	0.69 285	0.67 208	0.74 287	0.43 92	0.81 271	0.82 229	0.70 280	0.47 274	0.82 224	0.53 195	0.58 191	0.64 278	0.80 191	0.54 234	0.56 171	0.60 193	0.53 292	0.45 255	0.75 249	0.96 267	0.92 240	0.98 245

stereogan	0.67 219	0.67 277	0.62 268	0.68 267	0.73 292	0.75 279	0.64 274	0.70 232	0.57 268	0.51 133	0.64 228	1.08 265	0.62 272	0.44 269	0.83 227	0.55 207	0.56 175	0.51 222	0.91 203	0.59 256	0.59 190	0.69 223	0.47 270	0.46 258	0.59 197	0.67 200	1.16 282	0.87 233

Abc-Net	0.67 219	0.63 269	0.59 260	0.64 258	0.65 275	0.63 256	0.69 285	0.67 208	0.74 287	0.43 92	0.81 271	0.82 229	0.70 280	0.47 274	0.82 224	0.53 195	0.58 191	0.64 278	0.80 191	0.54 234	0.56 171	0.60 193	0.53 292	0.45 255	0.75 249	0.96 267	0.92 240	0.98 245
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 219	0.35 101	0.39 187	0.29 127	0.43 227	0.34 151	0.36 214	0.43 91	1.25 323	0.27 72	0.72 254	0.44 110	2.38 329	0.57 301	1.11 287	0.76 267	0.56 175	0.56 251	0.64 152	0.55 239	0.63 197	2.08 322	0.46 269	0.40 233	0.36 110	0.63 193	0.51 101	0.67 190

MyStereo04	0.68 224	0.52 229	0.57 257	0.44 203	0.37 197	0.35 157	0.26 176	0.68 215	0.45 241	0.62 216	0.45 157	0.68 192	0.34 193	0.25 173	1.00 274	0.68 249	0.56 175	0.53 235	3.39 313	0.56 244	0.92 258	0.64 207	0.27 209	0.41 238	0.77 256	0.92 258	0.96 249	0.66 186

Any-RAFT	0.69 225	0.47 179	0.85 299	0.53 231	0.40 215	0.38 168	0.27 181	0.64 193	0.32 177	0.57 175	0.76 262	0.86 240	0.24 114	0.22 124	0.57 141	0.76 267	0.60 215	0.45 169	2.19 278	0.45 205	1.20 289	0.71 226	0.22 168	0.31 178	0.99 298	1.24 306	0.73 186	1.65 294

FCDSN-DC	0.69 225	0.61 265	0.62 268	0.66 263	0.61 267	0.59 244	0.60 263	0.68 215	0.42 236	0.75 287	0.42 150	0.57 156	0.36 207	0.50 281	2.43 357	0.67 246	0.80 284	0.76 309	0.64 152	0.56 244	0.70 224	0.60 193	0.47 270	0.83 314	0.66 223	0.74 216	0.61 144	0.67 190
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 225	0.73 287	0.66 278	0.57 241	0.56 258	0.51 222	0.45 232	0.70 232	0.57 268	0.68 259	0.71 249	0.66 188	0.48 248	0.39 247	0.93 257	0.72 259	0.65 244	0.57 257	0.76 187	0.57 249	0.74 232	0.88 255	0.49 277	0.60 286	0.98 295	0.95 264	0.85 221	1.16 268

GANet-ADL	0.70 228	0.59 258	0.52 244	0.60 249	0.57 261	0.61 250	0.46 234	0.68 215	0.52 257	0.65 235	0.67 243	0.76 219	0.43 232	0.39 247	1.08 284	0.79 276	0.68 256	0.52 231	1.84 267	0.64 280	0.66 208	0.86 253	0.42 264	0.43 244	0.70 231	0.87 248	0.97 253	0.89 236

MLCV	0.70 228	0.49 197	0.53 246	0.73 273	0.50 245	0.65 260	0.43 230	0.81 280	0.41 229	0.71 275	0.88 279	1.01 257	0.81 287	0.28 201	0.92 255	0.43 119	0.65 244	0.52 231	2.47 291	0.45 205	0.55 165	0.72 230	0.39 258	0.54 276	0.69 228	0.80 237	0.83 217	0.72 208

GEStereo_RVC	0.71 230	0.59 258	0.40 192	0.54 234	0.50 245	0.61 250	0.51 243	0.71 236	0.41 229	0.59 194	0.51 183	0.76 219	0.46 243	0.39 247	0.96 267	0.92 290	0.78 279	0.75 306	1.94 271	0.62 274	0.80 239	1.37 292	0.31 232	0.52 272	0.61 204	0.63 193	0.86 226	1.12 264

RAFT-Test	0.72 231	0.50 212	0.46 224	0.52 226	0.34 179	0.41 181	0.29 193	0.73 250	0.30 150	0.62 216	0.72 254	0.68 192	0.31 165	0.22 124	0.71 201	1.03 312	0.62 231	0.50 213	2.89 305	0.66 283	1.72 311	1.14 278	0.23 179	0.29 161	0.80 265	0.96 267	0.95 246	0.91 237

DF	0.73 232	0.48 193	0.50 238	0.43 196	0.25 116	0.54 233	0.22 149	0.71 236	0.30 150	0.60 201	0.49 168	1.11 270	0.24 114	0.21 117	0.60 155	0.78 272	0.57 184	0.50 213	5.31 324	0.49 219	0.83 244	0.76 237	0.23 179	0.27 149	0.62 209	0.68 201	1.14 277	0.96 241

cross-raft	0.73 232	0.56 247	0.46 224	0.43 196	0.33 170	0.40 179	0.27 181	0.73 250	0.33 183	0.65 235	0.60 210	0.74 211	0.30 151	0.23 138	0.76 209	0.96 298	0.63 237	0.48 194	2.91 306	0.59 256	1.81 317	1.31 289	0.22 168	0.32 183	0.82 269	0.94 262	0.93 242	1.01 249

RTSC	0.73 232	0.49 197	0.46 224	0.47 210	0.51 248	0.55 236	0.56 254	0.67 208	0.68 281	0.54 155	0.79 266	0.57 156	0.57 267	0.41 253	1.92 332	0.77 269	0.96 308	0.58 262	1.36 240	0.56 244	0.85 250	1.11 273	0.31 232	0.53 275	0.58 190	0.65 198	0.95 246	1.26 275

MSMDNet	0.73 232	0.52 229	0.48 232	0.35 161	0.34 179	0.45 200	0.33 206	0.69 223	0.30 150	0.63 222	0.60 210	0.71 202	0.35 201	0.23 138	0.78 212	1.05 314	0.63 237	0.50 213	2.88 304	0.81 305	1.59 306	1.80 317	0.23 179	0.29 161	0.74 244	0.89 252	0.85 221	0.76 217

NaN_ROB	0.73 232	0.59 258	0.61 267	0.64 258	0.78 300	0.53 229	0.48 237	0.87 291	0.63 276	0.73 281	0.61 219	1.96 303	0.62 272	0.45 271	0.84 232	0.55 207	0.56 175	0.54 241	0.73 177	0.55 239	0.52 148	0.51 168	0.38 254	0.64 292	0.83 271	1.11 295	0.94 244	1.64 293

SGM-Forest	0.73 232	0.71 283	0.40 192	1.13 305	0.64 274	0.74 278	0.45 232	0.68 215	0.39 219	0.61 206	0.44 154	1.16 275	1.06 294	0.49 277	0.86 238	0.61 228	0.55 167	0.46 181	0.68 164	0.44 203	0.61 192	0.49 156	0.45 267	0.44 250	0.90 282	0.86 245	1.95 335	1.47 283
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 238	0.77 289	0.57 257	0.54 234	0.61 267	0.63 256	0.61 268	0.53 119	0.65 278	0.58 186	0.81 271	2.35 308	0.46 243	0.43 266	0.79 216	0.63 230	0.85 291	0.57 257	0.83 194	0.55 239	0.72 227	1.09 272	0.45 267	0.49 268	0.63 217	0.74 216	1.39 309	0.86 230

EKT-Stereo	0.75 239	0.64 271	0.54 250	0.59 246	0.47 237	0.60 246	0.73 288	0.71 236	0.29 140	0.63 222	0.66 236	0.73 208	0.30 151	0.26 185	0.86 238	1.22 335	0.68 256	0.76 309	1.46 244	0.60 261	1.75 314	1.74 315	0.21 154	0.32 183	0.93 286	0.81 239	1.06 267	0.72 208

TRStereo	0.75 239	0.83 302	1.19 325	0.56 238	0.34 179	1.42 321	0.48 237	0.68 215	0.28 133	0.65 235	0.46 161	1.10 268	0.27 127	0.22 124	0.70 197	0.85 281	0.57 184	0.48 194	1.85 268	0.50 221	0.73 230	0.87 254	0.18 117	0.27 149	0.78 258	1.22 305	1.78 331	1.09 257

EAI-Stereo	0.75 239	0.49 197	0.50 238	0.51 223	0.46 233	0.56 239	0.60 263	0.73 250	0.32 177	0.63 222	0.72 254	0.82 229	0.26 120	0.24 155	1.05 279	0.96 298	0.60 215	0.49 204	3.00 307	0.62 274	0.82 242	1.13 276	0.19 125	0.31 178	0.78 258	0.70 206	1.55 321	1.17 269

HSM-Net_RVC	0.75 239	0.53 236	0.60 265	0.77 278	0.62 273	0.61 250	0.37 216	0.76 263	0.49 252	0.74 283	1.71 325	1.32 283	0.80 286	0.36 241	0.72 204	0.55 207	0.64 240	0.53 235	0.78 189	0.53 228	0.67 212	0.89 257	0.43 265	0.64 292	0.94 289	1.09 292	1.07 268	1.04 254
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 87	0.25 116	0.22 85	0.13 84	0.62 172	0.25 107	0.57 175	0.29 97	0.75 212	0.20 87	0.19 100	0.47 118	0.51 183	10.38 370	0.39 122	0.59 139	0.34 133	0.93 259	0.50 162	0.17 106	0.21 94	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 87	0.25 116	0.22 85	0.13 84	0.62 172	0.25 107	0.57 175	0.29 97	0.75 212	0.20 87	0.19 100	0.47 118	0.51 183	10.38 370	0.39 122	0.59 139	0.34 133	0.93 259	0.50 162	0.17 106	0.21 94	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

testlalala	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 87	0.25 116	0.22 85	0.13 84	0.62 172	0.25 107	0.57 175	0.29 97	0.75 212	0.20 87	0.19 100	0.47 118	0.51 183	10.38 370	0.39 122	0.59 139	0.34 133	0.93 259	0.50 162	0.17 106	0.21 94	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAPDPT-zeroshot	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 87	0.25 116	0.22 85	0.13 84	0.62 172	0.25 107	0.57 175	0.29 97	0.75 212	0.20 87	0.19 100	0.47 118	0.51 183	10.38 370	0.39 122	0.59 139	0.34 133	0.93 259	0.50 162	0.17 106	0.21 94	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAP-Stereo	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 87	0.25 116	0.22 85	0.13 84	0.62 172	0.25 107	0.57 175	0.29 97	0.75 212	0.20 87	0.19 100	0.47 118	0.51 183	10.38 370	0.39 122	0.59 139	0.34 133	0.93 259	0.50 162	0.17 106	0.21 94	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

RGC	0.76 243	0.72 284	0.99 310	0.70 268	0.71 290	0.76 282	0.57 257	0.74 255	0.74 287	0.56 171	0.96 287	0.83 233	0.85 289	0.56 296	0.93 257	0.60 224	0.62 231	0.56 251	0.93 205	0.61 270	0.66 208	0.71 226	0.51 289	0.56 279	0.81 266	1.01 280	0.99 257	1.19 271

NOSS_ROB	0.76 243	0.84 306	0.50 238	0.72 271	0.61 267	0.75 279	0.52 245	0.80 275	0.54 261	0.70 272	0.62 224	0.62 181	0.86 290	0.62 307	1.14 290	1.10 320	0.78 279	0.69 295	0.73 177	0.60 261	0.88 253	0.67 218	0.50 281	0.71 298	0.86 278	0.95 264	1.38 308	0.85 228

GANetREF_RVC	0.77 250	0.74 288	0.68 283	0.76 277	0.65 275	0.69 268	0.60 263	0.99 306	0.73 284	0.93 317	0.52 187	1.33 284	0.72 282	0.44 269	0.85 236	0.57 214	0.67 253	0.63 274	1.13 223	0.61 270	0.77 235	0.63 203	0.59 303	0.71 298	0.89 280	0.90 255	1.15 278	0.99 247
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
Reg-Stereo(zero)	0.78 251	0.47 179	0.56 255	0.39 173	0.28 141	0.41 181	0.35 210	0.75 259	0.36 200	0.62 216	6.09 362	0.78 223	0.32 174	0.27 196	0.41 101	0.63 230	0.58 191	0.45 169	1.51 245	0.42 196	0.65 205	0.62 201	0.21 154	0.32 183	0.55 180	0.78 230	1.26 296	1.09 257

fast-iter	0.78 251	0.47 179	0.56 255	0.39 173	0.28 141	0.41 181	0.35 210	0.75 259	0.36 200	0.62 216	6.09 362	0.78 223	0.32 174	0.27 196	0.41 101	0.63 230	0.58 191	0.45 169	1.51 245	0.42 196	0.65 205	0.62 201	0.21 154	0.32 183	0.55 180	0.78 230	1.26 296	1.09 257

CASS	0.79 253	0.55 240	0.53 246	0.65 261	0.54 254	0.59 244	0.53 246	0.78 272	0.52 257	0.71 275	0.75 261	0.67 190	0.47 245	0.28 201	0.83 227	0.67 246	0.98 309	0.56 251	1.60 254	0.58 252	2.74 332	1.44 296	0.38 254	0.35 210	0.84 275	0.81 239	0.90 234	1.02 250
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 253	0.34 91	0.20 85	0.24 103	0.22 98	0.21 79	0.15 103	0.58 144	0.21 81	0.57 175	0.39 143	0.45 114	0.15 64	0.19 100	0.56 138	0.54 205	0.54 156	0.40 133	0.53 114	0.30 112	0.65 205	0.54 180	0.20 142	0.22 107	0.30 76	0.39 123	1.31 301	11.04 367

Anonymous3	0.79 253	0.59 258	0.42 204	0.37 167	0.42 224	0.57 240	0.50 241	0.80 275	0.64 277	0.68 259	0.49 168	1.48 288	0.54 259	0.31 221	1.53 312	1.42 349	0.88 297	0.82 318	1.45 243	0.69 292	1.31 296	1.30 288	0.40 259	0.40 233	0.74 244	0.86 245	1.03 266	0.71 206

model_zeroshot	0.80 256	0.46 172	0.42 204	0.42 191	0.39 210	0.43 190	0.27 181	0.72 246	0.36 200	0.64 229	0.66 236	0.97 251	0.29 139	0.24 155	1.05 279	0.92 290	0.69 262	0.54 241	3.03 308	0.73 296	1.21 290	1.20 283	0.22 168	0.38 227	0.84 275	1.14 298	1.08 269	2.21 311

MSKI-zero shot	0.84 257	0.49 197	0.43 209	0.41 186	0.35 183	0.46 207	0.32 202	0.76 263	0.30 150	0.65 235	0.92 283	0.83 233	0.32 174	0.22 124	0.62 167	1.08 317	0.64 240	0.47 188	3.14 311	0.61 270	2.23 324	1.58 307	0.20 142	0.38 227	0.96 293	1.47 324	1.24 294	1.60 290

HH	0.84 257	0.34 91	0.99 310	0.42 191	0.36 188	0.51 222	0.42 228	0.69 223	0.34 190	0.65 235	0.38 136	1.03 259	0.26 120	0.28 201	0.66 181	1.37 343	0.61 223	0.53 235	2.39 287	0.60 261	3.55 351	1.64 309	0.25 193	0.33 198	0.83 271	1.05 288	1.09 271	1.12 264

HanStereo	0.84 257	0.34 91	0.99 310	0.42 191	0.36 188	0.51 222	0.42 228	0.69 223	0.34 190	0.65 235	0.38 136	1.03 259	0.26 120	0.28 201	0.66 181	1.37 343	0.61 223	0.53 235	2.39 287	0.60 261	3.55 351	1.64 309	0.25 193	0.33 198	0.83 271	1.05 288	1.09 271	1.12 264

test-1	0.84 257	0.34 91	0.50 238	0.37 167	0.40 215	0.60 246	0.37 216	0.73 250	0.38 216	0.68 259	0.71 249	1.08 265	0.40 223	0.25 173	0.79 216	0.91 289	0.63 237	0.58 262	2.22 280	0.58 252	1.17 288	3.78 347	0.22 168	0.36 217	0.81 266	1.15 299	1.10 274	1.59 289

LALA_ROB	0.86 261	0.97 316	0.67 281	0.63 256	0.69 283	0.83 285	0.67 282	0.70 232	0.80 292	0.68 259	1.10 298	2.61 312	0.58 269	0.51 283	1.11 287	0.67 246	0.86 292	0.72 299	0.89 201	0.67 287	0.80 239	1.00 266	0.49 277	0.59 284	0.73 242	0.92 258	1.16 282	1.10 261

ETE_ROB	0.87 262	0.90 309	0.58 259	0.67 264	0.69 283	0.85 286	0.60 263	0.66 205	0.89 303	0.64 229	1.09 296	2.63 313	0.54 259	0.54 291	1.00 274	0.72 259	0.91 301	0.63 274	0.99 213	0.66 283	0.88 253	1.08 271	0.50 281	0.59 284	0.78 258	0.92 258	1.48 319	1.17 269

FC-DCNN	0.88 263	0.96 314	1.23 329	1.36 320	0.93 308	1.26 316	0.82 294	0.91 297	0.78 290	0.87 313	0.63 227	1.08 265	0.42 227	0.56 296	0.88 246	0.69 250	0.81 287	0.68 292	0.81 193	0.59 256	0.78 236	0.59 189	0.50 281	0.77 310	1.11 312	0.99 275	1.21 289	1.57 288

dad	0.89 264	0.57 253	0.37 176	1.42 321	0.65 275	0.75 279	2.23 336	1.43 332	0.36 200	0.93 317	0.38 136	0.85 236	0.76 285	0.32 228	0.97 269	0.52 191	0.78 279	0.45 169	1.87 269	0.41 188	0.74 232	0.41 114	0.30 225	0.47 261	1.15 316	0.47 153	2.64 353	1.96 304

FADNet_RVC	0.92 265	0.69 280	0.55 253	0.88 286	0.75 298	0.54 233	0.51 243	0.77 268	0.54 261	0.70 272	0.96 287	1.36 285	1.06 294	0.54 291	1.85 330	0.64 236	0.80 284	0.90 322	3.34 312	0.76 297	1.00 273	1.13 276	0.37 252	0.60 286	0.66 223	0.87 248	0.97 253	1.14 267

ADCP+	0.92 265	0.59 258	0.62 268	0.44 203	0.45 230	0.55 236	0.85 297	0.65 201	1.81 341	0.48 115	1.10 298	1.62 296	0.33 180	0.42 263	1.03 278	0.52 191	0.52 143	0.48 194	1.19 228	0.38 163	0.58 186	0.60 193	0.32 237	0.30 169	0.66 223	3.45 364	0.77 197	4.14 344

iResNet	0.92 265	0.56 247	0.62 268	0.72 271	0.68 281	0.96 294	0.55 252	0.95 299	0.57 268	0.67 256	0.82 276	1.41 287	1.51 312	0.31 221	1.49 311	0.66 245	0.75 276	0.67 286	4.08 319	0.68 289	0.72 227	0.63 203	0.41 261	0.83 314	0.72 237	0.91 257	1.02 264	0.87 233

CSAN	0.93 268	0.83 302	0.75 289	0.86 284	0.82 301	0.73 274	0.61 268	0.97 305	0.94 310	0.94 321	0.73 259	1.96 303	1.56 314	0.49 277	0.98 270	0.63 230	0.74 274	0.66 284	1.09 217	0.71 294	0.78 236	0.63 203	0.53 292	0.76 307	0.98 295	1.49 328	1.21 289	1.63 292

IGEV-FE	0.94 269	0.47 179	1.24 330	1.15 307	0.46 233	0.60 246	0.65 279	0.81 280	0.36 200	0.67 256	1.75 326	0.94 246	0.30 151	0.26 185	0.66 181	1.14 324	0.60 215	0.48 194	2.55 293	0.63 278	2.19 322	2.33 327	0.21 154	0.37 224	1.00 301	1.03 285	1.17 284	1.48 285

FC-DCNN v2	0.94 269	0.98 317	1.28 335	1.47 324	0.95 310	1.33 318	0.82 294	1.05 313	0.80 292	0.87 313	0.66 236	1.11 270	0.67 279	0.56 296	0.91 252	0.69 250	0.81 287	0.68 292	0.83 194	0.59 256	0.78 236	0.59 189	0.50 281	0.78 312	1.25 324	1.09 292	1.35 305	1.89 300

TestStereo_HL3	0.95 271	0.72 284	0.43 209	0.52 226	0.37 197	0.70 269	0.50 241	0.77 268	0.46 245	0.65 235	1.31 307	2.45 309	0.74 283	0.26 185	0.95 263	1.18 330	1.44 330	0.48 194	1.76 260	0.46 211	1.07 282	4.07 349	0.30 225	0.36 217	0.60 202	0.94 262	1.15 278	0.86 230

IGEV_Zeroshot_test	0.95 271	0.47 179	1.24 330	1.15 307	0.46 233	0.60 246	0.65 279	0.81 280	0.36 200	0.66 247	1.86 330	0.94 246	0.30 151	0.26 185	0.66 181	1.14 324	0.60 215	0.48 194	2.56 294	0.63 278	2.23 324	2.36 328	0.21 154	0.37 224	1.00 301	1.03 285	1.17 284	1.48 285

DAS	0.95 271	0.61 265	0.48 232	0.78 280	0.61 267	0.68 266	0.59 259	0.84 287	0.93 307	0.65 235	1.58 319	1.66 297	1.06 294	0.34 233	0.95 263	0.92 290	0.92 303	0.73 302	1.77 261	1.03 322	1.73 312	1.11 273	0.47 270	0.92 320	0.93 286	1.00 277	1.39 309	0.96 241

SepStereo	0.95 271	0.61 265	0.48 232	0.78 280	0.61 267	0.68 266	0.59 259	0.84 287	0.93 307	0.65 235	1.58 319	1.66 297	1.06 294	0.34 233	0.95 263	0.92 290	0.92 303	0.73 302	1.77 261	1.03 322	1.73 312	1.11 273	0.47 270	0.92 320	0.93 286	1.00 277	1.39 309	0.96 241

PSMNet-ADL	0.96 275	0.62 268	0.66 278	0.67 264	0.70 289	0.66 263	0.58 258	0.74 255	0.60 272	0.85 311	5.03 355	0.95 250	1.26 305	0.45 271	0.89 248	1.03 312	0.68 256	0.54 241	2.03 274	0.68 289	0.84 248	0.79 245	0.54 296	0.47 261	0.73 242	0.95 264	1.32 302	0.63 181

CC-Net-ROB	0.96 275	1.18 327	0.70 284	1.56 325	1.06 317	1.63 327	1.20 319	0.79 273	0.61 273	0.81 303	0.56 200	3.07 321	0.57 267	0.85 327	0.68 190	0.44 124	0.71 270	0.63 274	1.40 241	0.57 249	0.58 186	0.43 128	1.91 345	0.46 258	0.83 271	0.83 243	0.77 197	1.20 272

GwcNet-ADL	0.97 277	0.83 302	0.81 295	0.91 292	0.68 281	0.70 269	0.53 246	0.77 268	0.50 253	0.72 278	5.46 358	1.20 278	0.65 277	0.46 273	0.81 221	0.95 295	0.72 272	0.56 251	1.26 233	0.71 294	0.67 212	0.78 243	0.59 303	0.56 279	0.79 261	0.98 273	0.85 221	1.75 298

SHD	0.97 277	0.56 247	0.73 287	0.75 274	0.69 283	0.66 263	0.61 268	0.99 306	0.94 310	0.77 292	1.00 290	0.94 246	1.29 307	0.54 291	2.21 345	0.98 303	0.95 306	0.70 296	2.01 273	0.80 301	1.12 285	1.71 313	0.47 270	0.77 310	0.91 283	1.01 280	0.91 235	1.22 274

ADCRef	1.01 279	0.65 272	0.48 232	0.39 173	0.47 237	0.65 260	0.68 284	0.61 165	1.08 316	0.52 140	0.64 228	0.75 212	0.43 232	0.38 246	1.56 314	0.72 259	0.61 223	0.59 267	1.53 248	0.58 252	0.66 208	0.71 226	0.50 281	0.43 244	0.75 249	1.25 309	0.82 210	8.96 365

AMNet	1.02 280	0.98 317	0.95 306	0.98 298	1.01 312	1.03 299	0.96 309	0.87 291	0.93 307	0.97 323	1.02 292	1.10 268	0.74 283	1.06 335	0.99 273	1.09 319	1.17 318	1.04 334	1.08 216	1.05 324	1.13 286	1.04 269	0.82 319	0.98 326	1.01 304	1.07 290	1.20 288	1.27 276

XQC	1.03 281	0.90 309	0.71 285	0.91 292	0.92 307	0.92 293	0.86 299	1.06 316	0.90 304	0.84 309	1.11 301	1.03 259	1.30 309	0.71 318	2.04 335	0.95 295	0.87 293	0.67 286	1.64 256	0.78 299	1.00 273	1.67 312	0.62 306	0.73 302	1.09 311	1.47 324	1.26 296	0.97 244

iRaft-Stereo_20w	1.06 282	0.49 197	1.34 338	1.18 310	0.46 233	0.78 283	0.46 234	0.76 263	0.37 211	0.74 283	6.16 365	0.84 235	0.29 139	0.26 185	0.81 221	0.97 300	0.59 206	0.44 158	1.72 258	0.61 270	1.04 276	1.56 306	0.21 154	0.25 139	0.92 285	1.31 315	1.45 317	2.71 323

RTS	1.09 283	0.59 258	0.59 260	0.60 249	0.58 264	0.96 294	0.90 301	0.80 275	0.88 300	0.59 194	0.71 249	1.28 281	0.62 272	0.51 283	2.04 335	0.98 303	1.19 319	0.77 311	2.33 284	0.85 308	0.96 268	1.16 279	0.49 277	0.65 294	1.23 319	4.43 367	1.15 278	1.45 281

RTSA	1.09 283	0.59 258	0.59 260	0.60 249	0.58 264	0.96 294	0.90 301	0.80 275	0.88 300	0.59 194	0.71 249	1.28 281	0.62 272	0.51 283	2.04 335	0.98 303	1.19 319	0.77 311	2.33 284	0.85 308	0.96 268	1.16 279	0.49 277	0.65 294	1.23 319	4.43 367	1.15 278	1.45 281

ITSA-stereo	1.12 285	0.72 284	0.59 260	1.20 312	0.84 303	0.64 259	0.64 274	0.95 299	0.78 290	0.84 309	2.54 337	1.39 286	1.23 303	0.81 324	1.20 294	1.01 309	0.83 289	0.67 286	1.56 250	0.62 274	1.08 283	1.46 299	0.56 300	0.71 298	0.95 291	1.27 311	0.99 257	4.08 343

DCVSM-stereo	1.13 286	0.66 275	0.79 293	0.89 287	0.65 275	1.15 308	0.73 288	0.95 299	0.82 296	1.04 327	4.18 349	3.75 332	1.45 310	0.49 277	0.83 227	0.86 283	0.69 262	0.60 270	2.08 275	0.87 310	1.06 280	0.77 240	0.84 320	0.72 301	0.74 244	0.89 252	0.98 256	1.09 257

CBMV	1.15 287	0.84 306	0.60 265	0.85 283	0.76 299	0.73 274	0.48 237	0.87 291	0.80 292	0.81 303	0.61 219	2.86 316	0.81 287	0.52 287	1.31 300	1.17 329	0.91 301	0.74 304	2.40 289	0.66 283	1.57 305	0.76 237	0.48 275	1.06 331	0.99 298	1.09 292	2.25 339	4.25 345
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 288	0.70 281	1.06 318	0.60 249	0.71 290	0.70 269	0.98 310	0.83 284	1.55 336	0.76 290	1.40 314	1.00 253	2.46 331	0.57 301	2.17 343	0.99 307	1.15 317	0.90 322	2.37 286	0.95 314	1.63 308	2.05 321	0.44 266	0.98 326	0.81 266	0.80 237	1.24 294	2.15 308

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 289	0.49 197	1.28 335	0.75 274	0.41 221	1.04 301	0.67 282	0.77 268	0.52 257	0.78 296	5.67 361	1.03 259	0.35 201	0.26 185	0.86 238	1.39 347	0.68 256	0.70 296	2.61 298	0.64 280	2.89 336	2.21 324	0.19 125	0.43 244	1.03 307	1.15 299	1.35 305	2.41 317

DeepPrunerF	1.22 290	0.49 197	0.39 187	0.58 242	2.86 356	0.49 214	0.55 252	0.52 115	0.58 271	0.43 92	0.67 243	0.43 106	0.32 174	0.42 263	1.64 318	0.75 265	0.58 191	0.46 181	0.93 205	0.46 211	0.61 192	0.53 177	0.40 259	0.35 210	15.32 379	0.82 242	0.65 158	0.62 176

ccs_rob	1.25 291	0.79 293	0.64 274	0.86 284	0.60 266	0.89 291	0.83 296	0.99 306	0.51 256	0.77 292	6.27 367	5.90 345	1.10 298	0.51 283	1.08 284	1.10 320	0.68 256	0.66 284	1.15 224	0.70 293	1.56 304	1.66 311	0.50 281	0.54 276	0.69 228	0.78 230	0.86 226	1.20 272

ADCL	1.27 292	0.82 300	0.64 274	0.60 249	0.53 250	0.73 274	0.91 303	0.75 259	2.78 360	0.68 259	1.01 291	0.86 240	0.50 250	0.50 281	1.27 297	0.64 236	0.66 247	0.57 257	1.20 230	0.60 261	0.98 272	0.88 255	0.50 281	0.47 261	1.60 338	1.50 329	0.88 230	11.30 368

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 293	0.90 309	0.63 272	1.27 315	0.90 306	1.21 312	2.21 334	1.27 321	1.18 321	1.00 325	0.91 282	1.80 302	1.16 301	1.07 336	1.48 310	0.77 269	0.70 264	0.58 262	2.75 302	0.67 287	1.39 300	2.93 336	0.85 322	0.73 302	1.47 333	1.68 334	1.33 303	2.96 328

FBW_ROB	1.34 294	1.42 333	1.08 321	2.01 331	1.42 333	1.37 320	1.63 327	0.99 306	0.70 282	0.72 278	1.02 292	2.05 306	0.91 292	1.47 342	1.24 296	0.60 224	0.88 297	0.65 282	6.08 333	0.59 256	1.06 280	0.81 248	1.48 342	1.12 337	0.99 298	1.20 302	0.99 257	1.66 295

UDG	1.35 295	2.24 341	0.81 295	2.58 332	2.45 347	2.48 333	2.57 338	0.76 263	0.86 298	0.77 292	1.08 295	1.51 290	0.56 263	2.59 347	1.06 281	0.69 250	1.89 341	0.80 317	2.31 282	0.97 317	1.24 292	0.98 263	1.43 341	0.62 289	0.74 244	0.81 239	0.95 246	0.81 224

DDUNet	1.38 296	2.18 339	0.79 293	2.67 335	2.43 346	2.57 334	2.52 337	0.80 275	0.84 297	0.63 222	0.94 284	1.57 295	0.45 238	2.65 351	0.94 261	0.78 272	1.99 343	0.75 306	2.31 282	0.91 313	1.16 287	0.97 262	2.71 349	0.56 279	0.72 237	0.71 207	0.97 253	0.85 228

PVD	1.47 297	1.04 321	1.44 340	1.10 303	1.09 321	1.19 310	1.07 313	1.91 352	2.05 346	0.79 299	1.49 317	1.54 293	1.91 321	0.89 330	2.26 349	1.35 340	1.39 326	1.09 339	2.41 290	1.14 330	1.51 303	1.98 320	0.79 315	1.08 334	1.49 335	1.82 337	1.67 326	2.10 306

SAMSARA	1.50 298	0.79 293	1.00 314	0.93 295	0.88 305	0.86 289	0.93 305	1.57 339	1.25 323	0.96 322	1.09 296	1.27 279	2.59 332	0.83 325	2.58 359	1.19 333	1.04 312	0.91 325	2.56 294	0.99 320	1.77 316	2.23 325	0.56 300	0.98 326	2.63 349	2.81 354	2.62 352	2.56 321

MFMNet_re	1.51 299	1.18 327	1.12 324	1.29 316	1.16 323	1.63 327	1.32 322	1.30 326	1.63 337	1.14 333	1.38 313	2.64 314	1.63 317	0.90 331	2.27 350	1.35 340	1.58 332	1.32 354	3.69 314	1.24 337	2.10 320	1.26 287	1.16 331	1.24 343	1.11 312	1.02 284	1.59 323	1.60 290

S-Stereo	1.54 300	0.81 297	0.83 298	1.15 307	1.16 323	1.29 317	1.56 325	1.02 311	1.09 317	1.25 340	4.20 350	4.10 337	1.10 298	0.66 312	2.16 342	1.63 354	0.90 300	1.05 335	2.20 279	1.10 327	1.26 293	3.12 339	1.31 340	1.17 341	0.84 275	1.18 301	1.21 289	2.18 309

ADCMid	1.56 301	0.92 313	0.99 310	0.70 268	0.86 304	1.05 302	1.37 323	1.29 324	1.77 340	0.75 287	1.75 326	1.27 279	1.48 311	0.69 316	2.18 344	1.07 316	0.98 309	0.79 315	2.74 301	0.80 301	1.31 296	1.74 315	1.06 330	0.70 297	1.01 304	1.53 330	1.02 264	10.33 366

FAT-Stereo	1.57 302	0.78 291	1.44 340	1.10 303	1.32 330	1.05 302	0.87 300	1.28 323	0.86 298	1.21 337	5.46 358	3.07 321	1.28 306	0.66 312	1.73 324	1.34 337	0.89 299	0.94 328	1.83 264	1.08 325	2.02 319	3.90 348	0.71 309	0.98 326	0.86 278	1.21 304	1.42 315	3.03 330

HBP-ISP	1.60 303	0.86 308	0.90 304	0.98 298	0.69 283	0.85 286	0.56 254	0.89 295	0.48 251	0.82 306	0.79 266	0.97 251	0.36 207	0.69 316	11.97 376	5.83 372	0.70 264	0.67 286	0.70 172	0.62 274	1.05 278	5.90 364	0.50 281	0.62 289	0.82 269	1.01 280	2.01 337	1.06 255

SANet	1.61 304	0.91 312	1.10 323	1.04 301	1.05 316	1.25 315	0.77 291	1.76 348	1.81 341	0.77 292	1.24 302	6.63 349	5.08 344	0.83 325	1.56 314	0.77 269	1.24 323	0.90 322	1.58 251	0.82 306	1.05 278	1.00 266	0.90 323	1.27 344	1.32 327	1.93 339	1.88 333	3.10 332

AnyNet_C32	1.64 305	0.65 272	0.74 288	0.67 264	0.73 292	0.86 289	1.14 314	0.95 299	3.12 363	0.75 287	1.53 318	0.94 246	0.64 276	0.67 314	1.83 329	1.11 322	1.06 316	0.95 329	1.78 263	0.76 297	1.76 315	1.71 313	0.66 308	0.85 317	1.13 314	2.68 353	1.17 284	13.55 370

pmcnn	1.66 306	0.80 296	0.52 244	1.19 311	1.01 312	1.21 312	0.93 305	0.96 304	0.54 261	0.74 283	2.66 339	3.98 336	5.06 343	0.31 221	1.65 320	1.40 348	1.20 321	0.91 325	3.99 317	0.95 314	4.45 361	1.02 268	0.90 323	0.90 319	1.07 309	1.01 280	2.43 346	3.03 330

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 307	1.25 330	1.05 316	1.56 325	1.08 319	1.20 311	3.18 346	1.50 335	2.10 348	1.30 344	0.98 289	1.50 289	1.04 293	1.66 343	1.71 321	1.18 330	0.84 290	1.01 331	6.24 334	1.15 333	1.43 301	3.23 341	1.19 332	1.14 338	1.52 336	1.29 313	1.09 271	2.78 325

MFN_U_SF_RVC	1.68 308	1.06 322	0.88 302	1.25 314	1.01 312	1.53 324	2.07 332	1.38 331	1.17 320	1.51 353	2.95 341	2.00 305	1.57 315	2.05 345	2.38 355	0.98 303	0.87 293	0.82 318	6.78 337	1.11 329	2.21 323	2.38 329	0.65 307	1.11 336	1.23 319	1.33 318	1.28 299	1.69 297

CBMV_ROB	1.71 309	0.79 293	0.65 277	1.35 318	1.07 318	1.01 297	0.74 290	1.01 310	0.54 261	0.72 278	0.81 271	9.80 364	5.90 350	0.57 301	1.42 305	0.69 250	0.80 284	0.58 262	5.38 326	1.22 335	0.95 267	0.55 184	0.53 292	0.62 289	1.22 318	1.45 323	2.72 355	2.94 327

gcap-zeroshot	1.75 310	0.44 153	0.89 303	0.59 246	0.36 188	0.55 236	0.29 193	0.74 255	0.29 140	0.74 283	0.76 262	1.18 277	0.33 180	0.24 155	0.78 212	0.97 300	0.61 223	0.53 235	29.80 371	0.80 301	1.04 276	1.45 298	0.23 179	0.34 202	0.75 249	0.99 275	0.96 249	0.75 215

edge stereo	1.82 311	1.16 326	2.22 353	1.46 323	1.28 327	1.58 325	1.38 324	1.67 345	1.30 325	1.20 336	3.42 345	4.33 339	2.26 327	0.80 323	1.41 304	1.46 350	1.05 314	0.83 321	5.42 327	0.97 317	1.34 298	3.76 345	0.95 328	0.88 318	1.26 325	1.20 302	1.70 328	2.91 326

G-Net	1.86 312	1.00 319	1.28 335	0.89 287	0.93 308	1.10 305	0.77 291	1.63 341	2.07 347	0.99 324	2.89 340	7.30 355	1.67 318	0.55 294	1.45 306	1.75 357	1.04 312	0.93 327	2.87 303	2.72 368	1.89 318	1.47 300	0.80 317	1.02 330	1.06 308	1.71 335	2.82 356	5.60 352

ADCS	1.88 313	1.06 322	0.98 309	0.93 295	1.10 322	1.09 304	1.14 314	1.27 321	2.49 354	0.89 315	1.36 312	1.51 290	2.92 336	0.86 328	3.30 362	2.26 363	1.46 331	1.26 348	3.10 310	1.29 339	2.48 328	2.88 334	0.80 317	1.10 335	1.33 329	4.48 369	1.41 314	6.08 355

SQANet	1.90 314	2.70 346	1.03 315	3.09 342	2.17 341	3.29 339	2.70 340	0.95 299	0.65 278	1.00 325	0.71 249	2.69 315	1.10 298	2.30 346	0.78 212	0.55 207	1.02 311	0.72 299	9.92 350	0.68 289	2.11 321	1.25 285	3.28 350	0.58 283	0.98 295	1.31 315	1.33 303	2.34 313

SPS-STEREO	1.93 315	1.27 331	1.21 327	1.60 327	1.34 331	1.44 322	1.17 317	1.66 342	1.36 330	1.38 347	3.67 347	3.02 320	1.29 307	1.05 334	1.85 330	1.83 359	1.58 332	1.37 356	8.86 346	1.34 340	3.07 342	1.47 300	1.27 337	1.37 346	1.42 332	1.28 312	2.02 338	1.89 300
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 316	1.18 327	1.26 333	1.45 322	1.28 327	1.10 305	2.21 334	1.88 350	1.41 331	1.33 345	1.32 309	2.29 307	2.23 324	1.25 340	4.58 367	1.87 360	2.55 353	1.13 343	2.73 300	1.63 352	3.69 354	3.33 342	1.26 333	2.09 368	1.93 343	1.47 324	1.59 323	2.77 324

AnyNet_C01	2.06 317	1.08 324	1.06 318	1.14 306	1.08 319	1.01 297	2.69 339	1.69 346	2.66 357	1.21 337	1.67 323	2.90 318	2.60 333	0.95 333	3.65 363	4.02 370	2.09 345	2.21 370	3.08 309	1.56 349	3.30 348	2.89 335	1.26 333	1.15 339	1.80 341	1.43 322	1.51 320	3.90 341

DDF-Stereo	2.07 318	0.43 147	0.28 128	10.45 369	0.48 240	14.62 376	0.70 287	0.72 246	0.29 140	0.66 247	0.48 163	17.48 372	0.59 271	0.26 185	0.55 135	0.56 213	0.60 215	0.45 169	1.27 234	0.38 163	0.83 244	0.77 240	0.25 193	0.24 128	0.45 136	0.45 143	0.91 235	0.67 190

ADCPNet	2.08 319	0.77 289	0.87 301	0.83 282	1.21 325	0.85 286	1.59 326	1.02 311	1.35 328	0.83 308	1.97 331	1.01 257	7.76 356	0.75 321	2.35 354	1.16 328	0.95 306	0.71 298	4.05 318	0.97 317	1.30 295	1.61 308	0.72 310	0.76 307	1.52 336	1.96 342	1.21 289	16.04 373

DDVS	2.32 320	0.70 281	0.82 297	0.70 268	0.74 296	0.73 274	0.59 259	1.09 318	0.88 300	0.80 300	34.26 384	3.93 334	1.16 301	0.52 287	1.09 286	1.35 340	0.73 273	0.65 282	1.95 272	0.95 314	1.67 310	2.27 326	0.48 275	0.56 279	0.69 228	0.84 244	1.21 289	1.35 279

Ntro	2.32 320	3.40 364	1.53 342	3.55 350	2.52 349	3.71 350	3.36 347	1.11 319	1.05 315	1.16 334	0.90 281	2.93 319	1.24 304	2.72 353	1.00 274	0.64 236	1.40 327	0.82 318	10.96 353	1.14 330	2.72 331	3.19 340	4.26 356	0.73 302	1.24 322	1.59 332	1.56 322	2.31 312

RainbowNet	2.32 320	2.93 352	1.87 349	3.34 348	2.57 350	3.50 341	3.49 350	1.29 324	0.92 305	1.53 356	0.89 280	3.18 323	2.31 328	2.94 354	1.30 299	0.90 287	1.61 335	1.00 330	5.61 328	1.51 344	2.82 335	4.18 351	4.25 355	0.97 324	1.32 327	1.58 331	1.71 329	3.00 329

otaku	2.33 323	3.05 356	1.19 325	3.36 349	2.37 344	3.56 344	3.08 345	1.05 313	0.98 313	1.13 330	0.80 270	2.88 317	1.62 316	2.59 347	0.95 263	0.64 236	1.23 322	0.75 306	13.16 358	1.09 326	2.47 327	2.63 331	4.75 360	0.75 306	1.13 314	1.38 321	1.69 327	2.52 320

ACVNet-4b	2.35 324	2.75 349	1.60 344	3.13 343	2.29 343	3.52 343	3.67 353	1.35 328	1.35 328	1.27 341	0.72 254	3.26 325	2.62 334	3.04 357	0.98 270	0.78 272	2.13 346	1.02 332	9.04 347	1.23 336	2.74 332	3.39 344	4.08 353	0.92 320	1.24 322	1.29 313	1.46 318	2.48 319

ACVNet_1	2.47 325	3.23 359	2.35 355	4.40 357	2.93 360	3.77 352	3.96 356	1.34 327	1.18 321	1.21 337	1.02 292	3.31 327	2.07 322	3.09 359	1.31 300	0.70 256	2.26 350	1.10 340	9.52 348	1.14 330	3.45 350	1.18 282	4.50 359	1.07 332	1.39 331	1.75 336	1.36 307	2.10 306

MonStereo1	2.61 326	2.91 351	1.70 345	3.94 354	3.77 367	3.57 345	3.72 355	1.55 337	1.64 338	1.43 349	1.63 322	4.85 342	5.63 348	2.99 356	1.35 302	0.90 287	1.99 343	1.31 351	5.93 329	1.75 356	2.96 338	1.93 319	4.83 363	0.93 323	1.31 326	1.08 291	2.49 349	2.38 315

SGM-ForestM	2.61 326	4.20 368	0.93 305	2.78 337	1.37 332	3.57 345	2.93 343	2.59 361	1.51 335	0.70 272	1.32 309	7.25 353	5.36 347	0.47 274	0.89 248	0.53 195	0.79 283	0.54 241	7.58 339	0.60 261	0.82 242	0.47 149	0.51 289	0.80 313	4.97 366	3.66 365	7.05 374	6.30 356

DPSNet	2.61 326	0.83 302	0.77 292	1.21 313	1.24 326	1.34 319	0.93 305	1.08 317	1.49 334	0.78 296	0.86 277	6.91 351	3.85 338	0.58 304	4.58 367	2.54 364	1.43 329	1.24 346	14.95 362	1.34 340	4.83 365	8.01 370	1.75 344	1.40 349	1.47 333	1.95 341	1.60 325	1.66 295

DGSMNet	2.66 329	0.96 314	1.36 339	1.03 300	0.99 311	1.12 307	1.05 312	1.36 329	0.94 310	2.15 368	13.54 379	1.71 300	1.85 319	0.93 332	2.50 358	3.85 369	5.34 362	1.61 361	5.07 323	1.68 354	7.04 370	8.02 371	0.96 329	1.19 342	1.01 304	1.33 318	1.40 313	1.88 299

WAO-6	2.71 330	2.26 342	1.57 343	3.00 341	2.25 342	3.01 337	3.02 344	1.77 349	2.35 349	1.52 355	1.62 321	3.94 335	5.12 345	2.64 350	2.22 346	1.38 345	2.65 354	1.36 355	4.86 322	1.54 348	2.76 334	4.79 355	2.70 348	1.73 361	2.71 351	2.59 352	2.68 354	5.02 349

PSMNet_ROB	2.71 330	3.39 363	1.92 350	2.87 339	2.04 339	4.01 355	3.50 351	1.46 333	1.41 331	1.59 358	3.34 342	3.52 328	4.97 342	4.50 366	1.61 317	0.95 295	1.87 340	1.06 336	8.62 343	1.63 352	2.32 326	1.51 304	5.43 370	1.37 346	1.98 347	1.94 340	1.91 334	2.39 316

WAO-7	2.72 332	1.83 337	2.89 364	7.39 363	1.73 338	1.76 330	1.82 329	2.07 353	2.65 356	2.21 369	5.39 357	4.58 341	5.72 349	1.23 339	2.07 339	1.27 336	1.69 336	1.22 345	7.70 340	1.51 344	1.64 309	3.07 338	0.84 320	1.65 359	1.83 342	2.48 351	1.97 336	3.27 334

SGM_RVC	2.81 333	1.46 334	0.85 299	1.76 329	1.28 327	1.68 329	1.19 318	1.56 338	1.14 319	0.82 306	1.70 324	7.09 352	2.67 335	0.42 263	0.92 255	0.57 214	0.75 276	0.57 257	11.20 355	0.66 283	0.94 264	0.46 144	0.51 289	0.84 316	1.97 346	1.64 333	5.04 370	26.13 378
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 334	3.23 359	1.81 347	6.04 361	3.38 366	3.63 347	3.67 353	1.88 350	1.97 345	1.47 350	1.30 306	3.69 331	4.10 340	2.97 355	1.45 306	0.97 300	2.41 351	1.29 349	5.94 330	1.74 355	3.20 344	4.23 352	4.79 362	1.55 354	2.65 350	2.27 348	2.56 350	2.64 322

IMH-64-1	2.92 335	2.70 346	2.36 356	3.23 344	2.71 352	3.70 348	4.05 357	1.66 342	2.48 352	1.13 330	1.26 304	3.60 329	6.29 352	3.59 360	2.28 351	1.15 326	2.20 347	1.31 351	6.02 331	1.52 346	3.03 340	5.48 358	4.83 363	1.40 349	2.83 353	2.02 343	2.34 342	3.64 337

IMH-64	2.92 335	2.70 346	2.36 356	3.23 344	2.71 352	3.70 348	4.05 357	1.66 342	2.48 352	1.13 330	1.26 304	3.60 329	6.29 352	3.59 360	2.28 351	1.15 326	2.20 347	1.31 351	6.02 331	1.52 346	3.03 340	5.48 358	4.83 363	1.40 349	2.83 353	2.02 343	2.34 342	3.64 337

SFCPSM	3.03 337	0.82 300	0.63 272	0.77 278	0.69 283	0.72 273	0.63 272	0.83 284	0.98 313	0.71 275	2.00 332	2.57 310	3.49 337	0.56 296	1.16 292	0.93 294	0.74 274	0.64 278	54.48 384	1.19 334	0.88 253	0.91 258	0.55 298	0.55 278	0.94 289	0.93 261	1.11 275	1.39 280

ACVNet_2	3.17 338	2.98 353	2.25 354	4.72 358	2.88 357	3.50 341	3.48 349	1.58 340	1.33 326	1.29 343	1.10 298	3.22 324	2.45 330	2.67 352	1.29 298	0.86 283	7.26 366	1.02 332	22.14 366	1.37 342	3.22 345	1.25 285	4.24 354	1.37 346	1.93 343	1.92 338	1.83 332	2.36 314

ELAS_RVC	3.22 339	2.01 338	1.85 348	2.66 334	2.07 340	5.08 363	2.06 331	2.41 359	1.89 343	1.74 363	4.78 352	8.00 356	8.02 357	0.74 320	2.38 355	0.81 277	1.75 338	1.14 344	3.97 316	1.27 338	4.64 364	7.61 368	1.26 333	1.74 362	6.58 371	3.21 360	3.39 360	3.80 340
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 340	2.76 350	2.37 358	3.26 346	2.74 354	3.73 351	4.10 359	1.72 347	2.58 355	1.17 335	1.24 302	3.92 333	10.58 359	6.80 375	1.57 316	1.11 322	2.25 349	1.30 350	6.28 335	1.56 349	2.97 339	4.14 350	4.90 366	1.45 353	3.01 357	2.36 349	2.47 348	5.19 351

anonymity	3.27 341	0.41 135	1.09 322	0.58 242	0.41 221	0.47 208	0.30 200	0.79 273	0.33 183	0.61 206	69.49 388	0.85 236	0.30 151	0.24 155	0.59 149	1.02 311	0.60 215	0.43 153	1.35 239	0.60 261	0.73 230	1.82 318	0.24 188	0.29 161	1.00 301	1.24 306	1.08 269	1.47 283

MDST_ROB	3.33 342	2.32 343	0.75 289	3.90 353	1.47 335	2.61 335	1.00 311	1.12 320	0.72 283	0.78 296	0.67 243	1.54 293	25.37 372	0.34 233	2.11 341	0.53 195	0.65 244	0.48 194	3.69 314	0.58 252	0.88 253	0.59 189	0.58 302	0.68 296	7.85 374	3.03 358	17.15 379	8.63 364

ELAS	3.38 343	2.19 340	1.79 346	2.99 340	2.37 344	3.32 340	2.09 333	2.60 362	2.85 361	1.28 342	4.85 354	8.61 358	8.02 357	0.76 322	2.90 360	0.81 277	1.80 339	1.10 340	4.19 320	1.10 327	4.53 362	7.86 369	1.26 333	1.63 357	7.08 372	4.79 370	3.66 365	4.87 347
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 344	1.54 335	1.05 316	2.64 333	1.72 337	2.05 332	1.15 316	2.40 358	1.41 331	0.90 316	6.48 368	9.56 362	7.42 355	0.49 277	11.75 374	1.94 361	0.87 293	0.74 304	8.79 344	0.80 301	8.36 371	8.07 372	0.73 312	1.07 332	3.39 359	2.15 347	5.22 371	4.99 348
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
SGM+DAISY	3.81 345	1.38 332	1.26 333	1.80 330	1.47 335	1.93 331	1.71 328	1.47 334	1.33 326	1.34 346	6.67 370	9.59 363	12.99 364	1.20 338	1.73 324	1.47 351	1.42 328	1.24 346	11.11 354	1.37 342	3.07 342	2.13 323	1.27 337	1.42 352	1.69 339	1.26 310	2.90 357	26.50 379

DN	3.88 346	0.39 123	0.36 167	0.58 242	0.32 166	51.06 387	0.32 202	0.64 193	0.32 177	0.50 127	0.56 200	38.15 379	0.23 106	0.26 185	0.60 155	0.71 257	0.57 184	0.46 181	1.59 253	0.40 184	0.69 219	0.66 212	0.32 237	0.32 183	1.15 316	1.04 287	0.86 226	1.56 287

DispFullNet	4.17 347	3.20 358	4.34 372	2.72 336	2.46 348	2.92 336	2.70 340	2.79 367	1.90 344	4.51 378	6.62 369	8.91 360	4.83 341	2.59 347	2.00 334	8.18 375	3.24 358	1.98 364	24.96 368	2.93 370	3.99 356	3.36 343	1.71 343	1.15 339	1.36 330	1.32 317	2.36 345	3.65 339

WAO-8	4.25 348	3.34 361	2.80 361	10.32 367	2.92 358	4.17 356	5.89 362	2.66 365	4.45 367	1.69 361	3.41 343	5.94 346	11.31 361	5.29 370	1.71 321	1.34 337	2.69 355	1.51 359	10.78 351	2.48 365	2.63 329	4.50 353	3.44 351	1.58 355	5.12 367	3.31 362	3.60 362	5.76 353

Venus	4.25 348	3.34 361	2.80 361	10.32 367	2.92 358	4.17 356	5.89 362	2.66 365	4.45 367	1.69 361	3.41 343	5.94 346	11.31 361	5.29 370	1.71 321	1.34 337	2.69 355	1.51 359	10.78 351	2.48 365	2.63 329	4.50 353	3.44 351	1.58 355	5.12 367	3.31 362	3.60 362	5.76 353

LVE	4.33 350	3.03 354	2.00 351	27.23 379	3.06 361	3.83 353	12.07 377	1.53 336	1.64 338	1.85 365	1.48 316	3.30 326	3.91 339	3.06 358	1.45 306	1.05 314	1.95 342	1.38 357	15.68 363	1.62 351	3.25 347	5.86 361	4.42 358	1.76 363	2.87 355	2.06 345	2.34 342	3.25 333

PWCK	5.04 351	3.03 354	2.21 352	3.61 351	2.60 351	4.41 359	5.09 360	2.45 360	2.76 359	3.31 374	4.34 351	10.15 367	5.13 346	1.74 344	1.99 333	1.38 345	2.41 351	1.45 358	51.59 383	2.35 363	3.70 355	2.69 333	2.65 347	1.78 365	2.97 356	3.21 360	2.43 346	4.77 346

STStereo	5.29 352	2.47 344	5.20 374	5.20 359	2.80 355	4.72 360	3.42 348	6.23 376	6.52 370	1.51 353	7.61 372	9.53 361	14.86 367	0.63 309	4.09 366	0.64 236	0.87 293	0.62 273	36.67 375	1.02 321	1.23 291	1.05 270	0.78 314	1.63 357	3.46 360	2.43 350	3.53 361	14.15 371

notaker	5.52 353	5.55 374	3.76 370	13.97 373	5.34 372	5.44 367	7.16 365	2.36 357	2.68 358	2.06 367	1.80 328	12.90 371	23.86 371	3.98 363	2.04 335	1.73 356	3.45 360	2.12 367	17.08 364	2.15 360	6.10 369	5.87 362	6.15 374	2.12 369	1.79 340	2.08 346	2.31 341	3.29 335

MADNet++	5.64 354	3.51 365	3.77 371	2.84 338	4.62 370	3.02 338	3.65 352	4.36 370	5.03 369	4.18 377	5.07 356	6.45 348	5.92 351	6.18 374	7.04 370	6.82 373	4.71 361	4.00 374	8.03 341	5.83 374	9.92 375	16.38 379	2.32 346	4.34 377	3.95 365	11.38 376	4.93 369	4.01 342

DNS	5.65 355	0.37 107	0.76 291	0.56 238	0.24 112	41.14 383	0.40 224	0.69 223	0.27 125	0.58 186	3.56 346	54.33 386	0.29 139	0.27 196	0.44 113	0.85 281	0.53 152	0.44 158	40.80 377	0.36 151	0.55 165	0.61 198	0.20 142	0.40 233	0.89 280	0.89 252	0.96 249	1.27 276

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 356	0.56 247	1.25 332	0.75 274	0.69 283	1.17 309	0.81 293	0.82 283	0.80 292	0.81 303	4.78 352	1.00 253	0.37 213	0.27 196	1.13 289	1.54 352	0.70 264	0.60 270	124.50 387	0.54 234	1.43 301	2.64 332	0.22 168	0.36 217	0.91 283	1.13 297	1.13 276	2.18 309

TorneroNet-64	6.02 357	4.60 370	2.53 359	15.58 374	3.29 364	4.87 361	7.75 366	2.23 355	10.02 373	1.42 348	1.31 307	7.26 354	29.23 377	4.36 365	2.09 340	1.21 334	8.22 367	1.70 363	17.35 365	2.62 367	4.31 359	5.68 360	5.20 368	1.76 363	3.58 361	3.76 366	2.29 340	8.34 363

JetBlue	6.09 358	3.85 366	3.31 369	5.99 360	4.13 369	6.22 369	7.94 367	3.42 368	2.89 362	1.47 350	1.46 315	8.10 357	1.90 320	5.39 372	11.86 375	3.22 366	3.30 359	2.99 371	5.32 325	2.40 364	9.74 374	10.03 377	4.93 367	2.18 370	7.39 373	17.16 378	3.72 367	24.15 376

UNDER WATER-64	6.11 359	5.20 372	3.13 367	12.20 371	5.77 373	6.55 371	8.53 371	4.74 374	3.45 365	2.30 372	2.36 335	12.04 370	12.47 363	5.08 368	3.02 361	1.81 358	12.11 375	2.17 368	8.81 345	4.17 373	5.75 368	7.27 367	8.74 379	2.61 373	3.86 364	8.63 373	4.32 368	7.86 362

MANE	7.31 360	2.64 345	4.48 373	3.30 347	3.10 362	3.94 354	2.83 342	5.37 375	6.88 371	1.11 329	5.64 360	8.81 359	11.02 360	0.67 314	3.83 364	3.83 368	1.32 324	18.03 380	8.61 342	0.84 307	4.22 357	1.16 279	0.74 313	1.79 366	13.65 378	18.61 379	22.89 381	38.18 386

UNDER WATER	7.55 361	4.74 371	3.06 366	10.46 370	5.92 374	6.35 370	8.05 368	4.32 369	3.69 366	1.97 366	2.14 333	10.53 368	62.60 386	4.83 367	2.25 348	1.59 353	12.22 376	2.08 366	9.67 349	3.97 371	5.27 367	6.65 365	8.86 380	2.65 374	3.82 363	5.62 371	3.62 364	7.03 360

JetRed	7.85 362	5.29 373	6.07 376	3.75 352	5.00 371	6.95 372	10.20 374	4.64 373	3.42 364	2.92 373	2.39 336	6.71 350	2.25 326	7.15 376	10.26 372	7.34 374	8.59 368	7.11 375	4.82 321	4.08 372	10.76 378	9.27 373	7.85 378	3.34 375	10.96 375	24.25 382	11.90 376	24.57 377

TorneroNet	8.11 363	4.28 369	2.58 360	27.50 380	3.31 365	5.00 362	6.00 364	2.62 363	10.13 375	1.49 352	2.57 338	11.07 369	68.61 387	4.25 364	1.77 328	1.18 330	5.78 363	1.62 362	23.67 367	2.83 369	4.30 358	5.47 357	5.37 369	1.65 359	3.72 362	3.14 359	2.59 351	6.36 357

KSHMR	8.16 364	4.16 367	2.96 365	25.39 378	3.92 368	5.08 363	5.53 361	2.62 363	2.40 351	2.23 370	2.26 334	4.37 340	77.17 388	5.23 369	2.24 347	1.71 355	2.79 357	1.98 364	31.04 372	2.02 359	4.59 363	5.35 356	7.54 377	1.89 367	3.30 358	2.91 356	3.01 358	6.51 358

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 365	0.65 272	1.07 320	0.94 297	0.83 302	0.81 284	1.27 321	0.85 289	0.73 284	0.93 317	6.13 364	180.62 389	2.17 323	1.33 341	1.22 295	1.01 309	0.93 305	1.06 336	6.32 336	0.79 300	3.32 349	3.77 346	0.55 298	0.76 307	0.95 291	1.34 320	1.19 287	2.42 318

LSM0	8.30 366	1.08 324	0.95 306	1.66 328	1.42 333	1.59 326	1.96 330	2.27 356	2.36 350	1.66 360	3.94 348	4.10 337	6.30 354	0.63 309	62.38 389	74.74 389	1.69 336	1.06 336	12.18 356	2.23 361	4.96 366	9.29 374	0.92 325	1.29 345	1.95 345	2.97 357	3.66 365	14.83 372

ACV-stereo	8.39 367	1.01 320	0.97 308	1.29 316	0.73 292	1.48 323	0.95 308	0.88 294	1.10 318	1.07 328	1.33 311	1.06 264	23.12 370	0.52 287	4.00 365	3.78 367	1.05 314	0.79 315	168.94 388	1.91 357	3.64 353	1.44 296	0.72 310	0.74 305	0.74 244	0.90 255	1.43 316	1.03 251

ktn	8.45 368	3.18 357	2.84 363	6.37 362	3.26 363	4.31 358	10.28 375	2.15 354	10.13 375	2.27 371	1.83 329	42.17 382	55.84 384	3.93 362	2.34 353	2.09 362	9.85 369	2.17 368	33.98 373	2.24 362	3.24 346	3.03 337	4.78 361	2.25 371	2.59 348	2.81 354	3.18 359	5.04 350

zero-FE	9.08 369	0.42 142	0.28 128	61.19 388	0.56 258	106.36 389	1.24 320	0.72 246	0.30 150	0.66 247	0.56 200	61.54 387	0.66 278	0.25 173	0.59 149	0.53 195	0.60 215	0.47 188	2.54 292	0.38 163	1.35 299	0.96 261	0.25 193	0.24 128	0.45 136	0.44 137	0.91 235	0.66 186

XX-Stereo	9.49 370	0.38 117	0.36 167	0.63 256	0.28 141	0.54 233	0.28 186	0.69 223	0.28 133	0.69 267	6.24 366	1.00 253	0.29 139	0.23 138	0.70 197	1.08 317	0.60 215	0.52 231	1.58 251	0.53 228	0.76 234	0.65 209	0.18 117	0.26 146	233.61 391	0.88 250	1.01 263	1.90 302

DGTPSM_ROB	12.12 371	5.96 375	17.45 381	4.20 355	7.86 375	5.15 365	8.18 369	4.56 371	11.64 377	4.52 379	8.72 374	5.01 343	17.08 368	12.98 379	14.91 378	14.58 379	6.85 364	15.76 378	12.78 357	12.05 379	9.07 372	21.74 380	5.67 371	11.54 381	11.84 376	31.02 385	12.98 377	33.06 382

DPSMNet_ROB	12.40 372	5.97 376	17.46 382	4.21 356	7.87 376	5.15 365	8.18 369	4.56 371	11.65 378	4.54 380	8.87 375	5.17 344	22.69 369	13.00 380	14.98 379	14.62 380	6.90 365	15.82 379	14.07 361	12.05 379	9.09 373	21.75 381	5.68 372	11.54 381	11.87 377	31.03 386	12.99 378	33.06 382

WQFJA1++	13.32 373	0.37 107	0.25 120	123.26 390	0.29 148	112.03 390	109.42 390	0.56 137	0.25 107	0.65 235	0.49 168	1.70 299	1.51 312	0.23 138	0.43 111	0.60 224	0.53 152	0.41 139	1.83 264	0.31 117	0.53 156	0.51 168	0.22 168	0.20 90	0.52 167	0.76 223	0.88 230	0.91 237

LE_ROB	17.44 374	1.82 336	6.12 377	9.40 364	53.85 390	8.01 373	46.26 385	11.27 381	28.12 382	1.80 364	7.03 371	38.62 380	49.53 383	0.34 233	1.76 327	0.55 207	0.78 279	0.59 267	36.68 376	6.72 375	2.92 337	0.85 251	29.06 385	12.10 383	26.35 380	25.49 383	27.84 384	37.03 385

DLNR_Zeroshot_test	17.86 375	67.45 390	1.21 327	81.91 389	0.35 183	0.45 200	74.74 389	0.76 263	0.27 125	0.69 267	0.60 210	1.16 275	0.29 139	8.20 377	84.48 390	102.07 390	23.88 381	15.14 377	7.31 338	0.50 221	4.38 360	2.51 330	0.18 117	0.43 244	0.76 255	0.86 245	0.80 204	0.80 222

DPSM_ROB	18.32 376	16.26 378	21.94 383	9.42 365	8.75 377	13.61 374	9.11 372	10.90 379	15.09 379	8.45 381	8.95 376	10.12 365	13.19 365	16.42 381	19.79 381	19.11 381	18.35 379	20.45 381	13.82 359	14.88 381	26.56 382	27.45 382	6.49 375	14.39 384	31.57 385	38.83 387	36.85 386	43.86 387

DPSM	18.32 376	16.26 378	21.94 383	9.42 365	8.75 377	13.61 374	9.11 372	10.90 379	15.09 379	8.45 381	8.95 376	10.12 365	13.19 365	16.42 381	19.79 381	19.11 381	18.35 379	20.45 381	13.82 359	14.88 381	26.56 382	27.45 382	6.49 375	14.39 384	31.57 385	38.83 387	36.85 386	43.86 387

DPSimNet_ROB	18.93 378	32.01 382	5.97 375	12.40 372	11.35 380	6.13 368	28.07 382	15.03 382	35.64 386	3.96 376	78.33 389	18.15 373	35.00 378	5.44 373	12.19 377	10.36 377	13.57 377	3.64 373	87.52 386	6.87 376	14.36 381	9.97 375	4.40 357	7.14 379	5.17 369	9.85 374	5.93 373	32.56 381

HanzoNet	19.12 379	15.23 377	6.99 378	35.06 383	14.35 381	40.77 382	42.46 384	17.81 383	22.51 381	3.55 375	8.29 373	41.30 381	56.30 385	43.04 388	5.72 369	4.37 371	37.83 386	3.30 372	49.59 382	8.93 378	10.30 377	6.85 366	14.15 384	3.46 376	5.94 370	5.80 372	5.29 372	7.13 361

LRCNet_RVC	21.34 380	28.92 381	11.37 380	31.78 382	29.09 386	34.25 381	27.43 381	21.71 386	10.07 374	29.63 387	30.60 383	32.06 377	25.81 373	33.87 386	11.15 373	2.97 365	25.27 382	21.35 383	44.05 380	20.83 383	14.27 380	5.87 362	36.69 386	27.43 386	2.76 352	1.47 324	8.68 375	6.79 359

BEATNet-Init1	22.01 381	36.32 386	3.23 368	54.74 387	11.23 379	52.95 388	28.72 383	9.47 377	8.51 372	1.57 357	10.45 378	33.05 378	48.98 382	0.71 318	16.97 380	11.50 378	1.60 334	1.11 342	77.80 385	35.27 387	9.94 376	9.98 376	1.27 337	2.30 372	27.41 381	11.09 375	52.85 388	35.36 384

PML	30.82 382	20.91 380	7.15 379	29.65 381	20.81 385	29.11 380	10.50 376	10.87 378	88.32 390	20.03 386	154.19 390	98.60 388	119.55 389	10.53 378	9.19 371	8.69 376	16.72 378	7.27 376	34.57 374	7.35 377	12.77 379	10.86 378	5.72 373	6.17 378	33.11 387	12.83 377	34.30 385	12.33 369

CasAABBNet	36.73 383	32.73 385	44.18 388	18.81 376	17.45 383	27.29 378	18.12 378	21.69 385	30.40 384	17.52 383	18.08 380	20.27 374	26.53 374	32.96 384	38.28 385	37.42 384	36.82 384	41.12 386	27.47 370	29.86 385	53.56 389	55.70 388	12.93 381	28.91 387	63.44 389	78.07 389	73.93 390	88.05 390

FlowAnything	36.80 384	32.68 383	44.29 390	18.93 377	17.69 384	27.11 377	18.38 380	21.83 387	30.48 385	17.53 384	18.21 381	20.29 375	26.54 375	33.31 385	37.97 384	37.86 385	36.82 384	40.93 385	27.35 369	30.03 386	53.34 388	55.72 389	12.99 382	29.50 389	63.36 388	78.25 391	73.99 391	88.17 391

HaxPig	41.43 385	43.85 387	40.81 385	44.90 384	47.49 388	44.66 384	46.30 386	46.31 388	45.63 388	49.00 388	49.30 385	47.24 383	43.73 380	42.64 387	40.44 387	39.13 387	48.37 387	51.07 387	43.33 378	42.25 388	42.88 384	36.52 384	50.75 388	43.02 391	27.54 382	19.97 380	20.68 380	20.75 375

AVERAGE_ROB	41.98 386	44.82 388	42.27 386	45.98 385	46.88 387	45.60 385	46.56 387	47.04 389	43.89 387	49.19 389	49.91 386	47.25 384	43.00 379	49.19 389	40.14 386	38.38 386	49.01 388	51.31 388	43.98 379	42.43 389	43.31 385	38.64 385	49.42 387	42.83 390	28.65 383	20.44 381	23.41 382	19.88 374

fast-reg	43.29 387	32.71 384	44.22 389	18.25 375	17.13 382	27.54 379	18.28 379	21.56 384	30.10 383	17.75 385	25.35 382	20.57 376	27.48 376	32.87 383	35.47 383	36.04 383	36.53 383	40.33 384	202.92 389	29.77 384	52.97 387	55.53 387	13.28 383	29.25 388	63.58 390	78.09 390	73.47 389	87.68 389

MEDIAN_ROB	44.95 388	47.36 389	44.12 387	48.52 386	49.78 389	48.21 386	49.25 388	49.72 390	46.35 389	52.53 390	53.59 387	50.59 385	45.49 381	49.36 390	43.27 388	41.36 388	51.85 389	54.40 389	47.03 381	45.93 390	45.78 386	40.06 386	52.67 389	45.67 392	31.00 384	26.54 384	25.33 383	27.95 380

GS-Stereo																							0.08 21	0.10 29	0.18 27	0.16 18	0.25 33	0.16 30

FSD		0.53 236	0.53 246	0.53 231	0.53 250	0.52 225	0.53 246	0.75 259	0.40 222	0.80 300	0.59 206			0.55 294	0.62 167	0.64 236			0.66 158	0.55 239				0.52 272	0.68 227	0.62 192	0.69 172	0.70 204

ASD4																								8.34 380

STTRV1_RVC		0.81 297	0.64 274	1.04 301	0.73 292	1.03 299	0.85 297	0.91 297	0.92 305	0.93 317	0.95 286	1.72 301	2.23 324	0.86 328	1.46 309	0.78 272	1.37 325	0.72 299		1.97 358	1.59 306	1.23 284		0.97 324	1.07 309	1.11 295	1.75 330	3.40 336

Low-res two-view benchmark