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

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 15	0.12 27	0.11 11	0.14 27	0.16 18	0.07 7	0.06 11	0.15 2	0.17 4	0.15 2	0.13 5	0.16 4	0.11 3	0.17 11	0.13 6	0.06 4	0.08 8	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 12	0.08 37	0.13 15	0.06 2	0.11 11	0.09 12	0.10 2	0.07 7	0.06 11	0.16 4	0.16 3	0.19 12	0.11 1	0.18 7	0.09 1	0.17 11	0.11 1	0.08 17	0.07 5	0.14 3	0.12 2	0.24 24	0.12 6

LACA2	0.12 3	0.12 11	0.08 5	0.10 16	0.08 15	0.12 29	0.07 25	0.09 1	0.09 10	0.14 24	0.05 3	0.27 52	0.08 14	0.05 4	0.16 4	0.18 10	0.15 2	0.16 14	0.18 7	0.11 3	0.13 2	0.16 14	0.06 4	0.06 1	0.16 9	0.15 10	0.17 4	0.13 11

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 7	0.07 3	0.06 16	0.11 3	0.09 10	0.16 38	0.09 12	0.17 25	0.06 1	0.05 4	0.16 4	0.18 10	0.22 22	0.19 25	0.22 26	0.12 8	0.23 25	0.11 1	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.21 11	0.14 14

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 5	0.06 1	0.08 15	0.06 1	0.04 1	0.11 3	0.09 10	0.15 31	0.07 7	0.16 18	0.06 1	0.05 4	0.17 8	0.18 10	0.22 22	0.19 25	0.19 13	0.12 8	0.21 21	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.20 9	0.14 14

NLCSM	0.13 6	0.11 8	0.07 2	0.10 16	0.07 7	0.12 29	0.07 25	0.17 40	0.17 47	0.09 4	0.27 77	0.13 11	0.27 111	0.07 19	0.13 1	0.15 1	0.13 1	0.11 1	0.13 1	0.09 1	0.12 1	0.14 7	0.07 12	0.09 20	0.13 2	0.15 10	0.18 6	0.11 1

BridgeDepth	0.13 6	0.13 13	0.09 19	0.11 22	0.08 15	0.11 23	0.06 16	0.11 3	0.10 15	0.11 11	0.06 4	0.31 57	0.07 7	0.06 11	0.17 8	0.17 4	0.15 2	0.15 7	0.17 5	0.11 3	0.16 8	0.17 18	0.05 1	0.08 8	0.18 22	0.17 24	0.22 15	0.15 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 6	0.16 31	0.08 5	0.12 31	0.10 29	0.07 3	0.06 16	0.12 9	0.12 27	0.07 1	0.10 17	0.15 16	0.09 23	0.05 4	0.19 19	0.21 19	0.22 22	0.18 21	0.19 13	0.13 16	0.23 25	0.18 24	0.10 38	0.08 8	0.16 9	0.14 7	0.19 7	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.13 6	0.13 13	0.08 5	0.10 16	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 44	0.14 36	0.15 31	0.06 4	0.13 11	0.06 1	0.07 19	0.15 2	0.15 1	0.23 28	0.15 7	0.21 22	0.12 8	0.18 15	0.18 24	0.08 17	0.08 8	0.15 5	0.11 1	0.28 39	0.15 18

MM-Stereo_test1	0.13 6	0.13 13	0.08 5	0.11 22	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.15 24	0.11 19	0.16 38	0.07 7	0.15 16	0.06 1	0.07 19	0.17 8	0.18 10	0.23 28	0.17 18	0.22 26	0.14 22	0.20 18	0.14 7	0.08 17	0.08 8	0.16 9	0.13 5	0.25 28	0.15 18

CoSv	0.13 6	0.17 36	0.08 5	0.08 9	0.07 7	0.17 55	0.07 25	0.15 24	0.10 15	0.13 22	0.06 4	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 8	0.20 15	0.21 19	0.12 3	0.22 26	0.12 8	0.20 18	0.11 1	0.06 4	0.07 5	0.22 42	0.15 10	0.19 7	0.11 1

AIO-test1	0.13 6	0.09 3	0.08 5	0.06 1	0.07 7	0.11 23	0.04 1	0.17 40	0.13 31	0.15 31	0.16 35	0.19 34	0.08 14	0.09 38	0.18 16	0.22 24	0.19 12	0.16 14	0.15 2	0.14 22	0.17 11	0.14 7	0.08 17	0.07 5	0.14 3	0.14 7	0.13 2	0.12 6

CroCo-Stereo	0.13 6	0.09 3	0.08 5	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 22	0.05 1	0.10 6	0.03 1	0.13 11	0.06 1	0.04 1	0.24 36	0.26 40	0.20 15	0.18 21	0.20 19	0.11 3	0.24 32	0.15 10	0.05 1	0.06 1	0.22 42	0.20 33	0.23 18	0.15 18
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 14	0.15 27	0.08 5	0.10 16	0.08 15	0.09 12	0.05 6	0.16 33	0.19 59	0.10 6	0.28 81	0.12 7	0.30 131	0.08 31	0.16 4	0.17 4	0.16 6	0.12 3	0.15 2	0.12 8	0.14 3	0.17 18	0.11 50	0.09 20	0.17 17	0.16 13	0.22 15	0.12 6

MoCha-V2	0.14 14	0.15 27	0.11 31	0.12 31	0.09 21	0.11 23	0.09 49	0.13 15	0.08 7	0.13 22	0.18 43	0.17 25	0.07 7	0.07 19	0.17 8	0.23 27	0.20 15	0.20 28	0.25 39	0.14 22	0.29 47	0.17 18	0.08 17	0.08 8	0.17 17	0.16 13	0.15 3	0.11 1

ProNet	0.14 14	0.13 13	0.14 45	0.11 22	0.07 7	0.14 41	0.12 68	0.13 15	0.06 2	0.08 2	0.24 68	0.09 1	0.06 1	0.07 19	0.22 31	0.21 19	0.22 22	0.18 21	0.19 13	0.14 22	0.20 18	0.11 1	0.12 58	0.11 33	0.16 9	0.13 5	0.17 4	0.12 6

CroCo-Stereo Lap2	0.14 14	0.10 6	0.08 5	0.08 9	0.08 15	0.08 8	0.05 6	0.12 9	0.06 2	0.22 55	0.07 7	0.16 18	0.07 7	0.04 1	0.20 23	0.26 40	0.22 22	0.19 25	0.26 43	0.11 3	0.28 43	0.16 14	0.06 4	0.08 8	0.22 42	0.23 53	0.20 9	0.16 25

LACA1	0.15 18	0.16 31	0.12 36	0.11 22	0.10 29	0.12 29	0.06 16	0.13 15	0.14 36	0.14 24	0.10 17	0.19 34	0.13 44	0.10 44	0.19 19	0.21 19	0.19 12	0.23 44	0.19 13	0.13 16	0.17 11	0.19 29	0.07 12	0.09 20	0.20 35	0.20 33	0.24 24	0.21 44

WQFJA1	0.15 18	0.14 22	0.08 5	0.11 22	0.09 21	0.12 29	0.08 37	0.15 24	0.16 45	0.10 6	0.36 110	0.11 4	0.28 117	0.07 19	0.18 16	0.17 4	0.17 9	0.15 7	0.19 13	0.12 8	0.14 3	0.15 10	0.11 50	0.11 33	0.16 9	0.16 13	0.23 18	0.16 25

WQFJX	0.15 18	0.13 13	0.09 19	0.11 22	0.09 21	0.13 38	0.09 49	0.13 15	0.15 42	0.11 11	0.33 102	0.11 4	0.36 184	0.06 11	0.17 8	0.17 4	0.15 2	0.14 6	0.18 7	0.13 16	0.14 3	0.15 10	0.10 38	0.11 33	0.18 22	0.19 31	0.21 11	0.16 25

NLMM	0.15 18	0.14 22	0.08 5	0.11 22	0.09 21	0.12 29	0.08 37	0.15 24	0.16 45	0.10 6	0.36 110	0.11 4	0.28 117	0.07 19	0.18 16	0.17 4	0.17 9	0.15 7	0.19 13	0.12 8	0.14 3	0.15 10	0.11 50	0.11 33	0.16 9	0.16 13	0.23 18	0.16 25

NLSM3	0.15 18	0.13 13	0.10 24	0.11 22	0.10 29	0.10 18	0.08 37	0.15 24	0.17 47	0.11 11	0.17 39	0.12 7	0.13 44	0.11 49	0.21 27	0.20 15	0.20 15	0.17 18	0.17 5	0.12 8	0.16 8	0.16 14	0.08 17	0.11 33	0.18 22	0.23 53	0.27 35	0.18 35

MonStereo	0.15 18	0.14 22	0.13 40	0.12 31	0.12 40	0.10 18	0.08 37	0.11 3	0.11 19	0.14 24	0.13 24	0.17 25	0.11 33	0.07 19	0.20 23	0.23 27	0.23 28	0.17 18	0.21 22	0.15 28	0.19 17	0.18 24	0.08 17	0.08 8	0.22 42	0.18 25	0.23 18	0.24 51

LG-Stereo	0.15 18	0.11 8	0.08 5	0.09 14	0.11 36	0.11 23	0.05 6	0.15 24	0.11 19	0.19 47	0.12 22	0.26 48	0.09 23	0.06 11	0.19 19	0.20 15	0.23 28	0.16 14	0.18 7	0.14 22	0.23 25	0.20 35	0.05 1	0.08 8	0.17 17	0.18 25	0.24 24	0.15 18

MM-Stereo_test2	0.15 18	0.19 41	0.11 31	0.16 50	0.11 36	0.08 8	0.05 6	0.14 22	0.11 19	0.20 49	0.08 11	0.12 7	0.08 14	0.09 38	0.20 23	0.22 24	0.25 36	0.20 28	0.20 19	0.18 41	0.25 35	0.21 40	0.10 38	0.10 23	0.16 9	0.16 13	0.21 11	0.16 25

GREAT-IGEV	0.15 18	0.15 27	0.11 31	0.08 9	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.16 33	0.10 15	0.12 18	0.13 24	0.25 47	0.09 23	0.08 31	0.22 31	0.25 32	0.24 35	0.16 14	0.23 31	0.13 16	0.18 15	0.16 14	0.09 31	0.10 23	0.15 5	0.16 13	0.31 49	0.13 11
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 18	0.11 8	0.08 5	0.06 1	0.05 2	0.09 12	0.04 1	0.16 33	0.06 2	0.15 31	0.04 2	0.17 25	0.07 7	0.05 4	0.22 31	0.28 47	0.26 40	0.23 44	0.27 44	0.17 36	0.28 43	0.19 29	0.06 4	0.08 8	0.26 48	0.23 53	0.23 18	0.20 42

AIO-Stereo	0.15 18	0.17 36	0.12 36	0.17 56	0.10 29	0.12 29	0.06 16	0.11 3	0.08 7	0.10 6	0.14 27	0.12 7	0.09 23	0.08 31	0.20 23	0.21 19	0.20 15	0.20 28	0.21 22	0.17 36	0.23 25	0.20 35	0.07 12	0.11 33	0.17 17	0.16 13	0.23 18	0.12 6

RSM	0.15 18	0.16 31	0.12 36	0.14 40	0.09 21	0.14 41	0.06 16	0.10 2	0.08 7	0.09 4	0.15 30	0.14 15	0.10 28	0.07 19	0.22 31	0.25 32	0.21 19	0.20 28	0.18 7	0.17 36	0.25 35	0.18 24	0.08 17	0.10 23	0.16 9	0.16 13	0.27 35	0.15 18

MatchStereo	0.16 30	0.14 22	0.11 31	0.07 5	0.12 40	0.07 3	0.06 16	0.16 33	0.18 53	0.08 2	0.12 22	0.13 11	0.13 44	0.11 49	0.21 27	0.25 32	0.17 9	0.20 28	0.18 7	0.19 48	0.21 21	0.26 58	0.08 17	0.12 45	0.21 40	0.23 53	0.22 15	0.19 39
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 30	0.18 39	0.13 40	0.13 35	0.13 42	0.12 29	0.09 49	0.12 9	0.10 15	0.16 38	0.11 19	0.22 41	0.08 14	0.05 4	0.22 31	0.25 32	0.28 45	0.20 28	0.25 39	0.16 31	0.32 49	0.19 29	0.08 17	0.10 23	0.18 22	0.16 13	0.25 28	0.16 25

GASTEREO	0.16 30	0.16 31	0.10 24	0.14 40	0.10 29	0.11 23	0.07 25	0.12 9	0.15 42	0.14 24	0.09 12	0.18 31	0.11 33	0.06 11	0.24 36	0.24 31	0.23 28	0.20 28	0.23 31	0.16 31	0.23 25	0.23 52	0.11 50	0.10 23	0.19 28	0.22 44	0.28 39	0.14 14

MSCF	0.16 30	0.15 27	0.09 19	0.14 40	0.09 21	0.11 23	0.07 25	0.11 3	0.15 42	0.14 24	0.09 12	0.17 25	0.11 33	0.06 11	0.25 39	0.23 27	0.23 28	0.20 28	0.23 31	0.15 28	0.24 32	0.21 40	0.11 50	0.10 23	0.19 28	0.22 44	0.27 35	0.15 18

MLG-Stereo_test2	0.16 30	0.12 11	0.10 24	0.10 16	0.08 15	0.09 12	0.05 6	0.18 43	0.11 19	0.20 49	0.07 7	0.23 42	0.08 14	0.08 31	0.19 19	0.23 27	0.30 48	0.25 50	0.31 50	0.18 41	0.28 43	0.17 18	0.09 31	0.08 8	0.20 35	0.16 13	0.29 42	0.21 44

IGEV-Stereo++	0.16 30	0.24 55	0.09 19	0.13 35	0.13 42	0.10 18	0.05 6	0.15 24	0.13 31	0.12 18	0.16 35	0.16 18	0.11 33	0.07 19	0.21 27	0.22 24	0.22 22	0.18 21	0.21 22	0.16 31	0.22 24	0.27 62	0.09 31	0.08 8	0.17 17	0.18 25	0.25 28	0.18 35

NLMM1	0.17 36	0.14 22	0.09 19	0.08 9	0.09 21	0.10 18	0.07 25	0.15 24	0.20 65	0.12 18	0.34 105	0.21 39	0.51 229	0.07 19	0.17 8	0.18 10	0.16 6	0.15 7	0.22 26	0.14 22	0.14 3	0.19 29	0.10 38	0.11 33	0.19 28	0.18 25	0.24 24	0.13 11

NLSM1	0.17 36	0.13 13	0.10 24	0.11 22	0.11 36	0.14 41	0.08 37	0.20 46	0.19 59	0.11 11	0.38 121	0.18 31	0.42 202	0.09 38	0.17 8	0.21 19	0.16 6	0.15 7	0.20 19	0.13 16	0.16 8	0.22 48	0.10 38	0.11 33	0.18 22	0.19 31	0.27 35	0.14 14

GIP-stereo	0.17 36	0.21 47	0.13 40	0.15 45	0.09 21	0.09 12	0.07 25	0.12 9	0.09 10	0.16 38	0.13 24	0.16 18	0.08 14	0.15 68	0.27 50	0.25 32	0.25 36	0.21 37	0.24 37	0.19 48	0.27 39	0.20 35	0.07 12	0.11 33	0.20 35	0.22 44	0.35 59	0.17 32

RSM++	0.17 36	0.18 39	0.13 40	0.17 56	0.10 29	0.14 41	0.07 25	0.13 15	0.13 31	0.12 18	0.14 27	0.17 25	0.11 33	0.08 31	0.25 39	0.27 46	0.25 36	0.21 37	0.23 31	0.18 41	0.26 37	0.21 40	0.08 17	0.10 23	0.20 35	0.18 25	0.29 42	0.18 35

RAFT	0.17 36	0.13 13	0.10 24	0.16 50	0.07 7	0.21 70	0.05 6	0.25 51	0.12 27	0.14 24	0.15 30	0.16 18	0.10 28	0.05 4	0.21 27	0.20 15	0.23 28	0.15 7	0.28 46	0.13 16	0.21 21	0.17 18	0.07 12	0.10 23	0.26 48	0.24 58	0.33 52	0.23 48

GEAStereo	0.18 41	0.22 49	0.15 48	0.19 63	0.14 50	0.14 41	0.09 49	0.16 33	0.13 31	0.15 31	0.11 19	0.23 42	0.08 14	0.09 38	0.25 39	0.25 32	0.27 41	0.21 37	0.23 31	0.17 36	0.34 56	0.22 48	0.10 38	0.12 45	0.19 28	0.21 40	0.30 46	0.19 39

gasm-f	0.18 41	0.22 49	0.15 48	0.19 63	0.14 50	0.14 41	0.09 49	0.16 33	0.13 31	0.15 31	0.11 19	0.23 42	0.08 14	0.09 38	0.25 39	0.25 32	0.27 41	0.21 37	0.23 31	0.17 36	0.34 56	0.22 48	0.10 38	0.12 45	0.19 28	0.21 40	0.30 46	0.19 39

AdaDepth	0.18 41	0.19 41	0.10 24	0.12 31	0.14 50	0.12 29	0.09 49	0.16 33	0.14 36	0.14 24	0.17 39	0.19 34	0.10 28	0.08 31	0.26 47	0.29 53	0.28 45	0.23 44	0.25 39	0.16 31	0.24 32	0.20 35	0.09 31	0.11 33	0.19 28	0.20 33	0.32 50	0.25 53

Occ-G	0.18 41	0.26 60	0.15 48	0.17 56	0.14 50	0.15 48	0.07 25	0.12 9	0.11 19	0.11 11	0.22 60	0.20 38	0.09 23	0.10 44	0.28 55	0.28 47	0.25 36	0.22 41	0.29 48	0.19 48	0.26 37	0.19 29	0.10 38	0.15 55	0.19 28	0.18 25	0.29 42	0.17 32

StereoVision	0.18 41	0.13 13	0.11 31	0.09 14	0.14 50	0.16 50	0.08 37	0.17 40	0.17 47	0.15 31	0.15 30	0.16 18	0.10 28	0.06 11	0.25 39	0.26 40	0.27 41	0.22 41	0.22 26	0.16 31	0.23 25	0.17 18	0.06 4	0.13 49	0.28 58	0.29 70	0.38 64	0.28 59

RAStereo	0.19 46	0.16 31	0.10 24	0.08 9	0.07 7	0.09 12	0.06 16	0.21 47	0.09 10	0.45 89	0.09 12	0.26 48	0.08 14	0.07 19	0.25 39	0.26 40	0.28 45	0.25 50	0.33 54	0.15 28	0.35 60	0.18 24	0.08 17	0.10 23	0.28 58	0.23 53	0.25 28	0.24 51

AEACV	0.19 46	0.31 72	0.14 45	0.17 56	0.13 42	0.12 29	0.07 25	0.15 24	0.07 6	0.16 38	0.15 30	0.18 31	0.11 33	0.11 49	0.25 39	0.25 32	0.32 50	0.23 44	0.35 59	0.18 41	0.27 39	0.22 48	0.11 50	0.11 33	0.20 35	0.22 44	0.25 28	0.18 35

BridgeDepth_RVC	0.21 48	0.21 47	0.15 48	0.15 45	0.14 50	0.17 55	0.09 49	0.26 53	0.23 78	0.17 44	0.17 39	0.24 45	0.14 48	0.13 59	0.26 47	0.29 53	0.21 19	0.23 44	0.27 44	0.20 55	0.23 25	0.25 55	0.10 38	0.12 45	0.26 48	0.30 73	0.29 42	0.36 80
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 48	0.19 41	0.12 36	0.18 61	0.13 42	0.20 68	0.08 37	0.19 44	0.14 36	0.16 38	0.23 63	0.21 39	0.10 28	0.12 55	0.27 50	0.29 53	0.34 57	0.28 58	0.32 51	0.22 63	0.32 49	0.21 40	0.12 58	0.11 33	0.26 48	0.22 44	0.47 80	0.29 61

VIP-Stereo	0.22 50	0.20 45	0.19 66	0.14 40	0.11 36	0.13 38	0.06 16	0.29 58	0.19 59	0.19 47	0.28 81	0.28 53	0.11 33	0.12 55	0.27 50	0.28 47	0.37 65	0.26 53	0.33 54	0.21 59	0.34 56	0.21 40	0.11 50	0.15 55	0.24 46	0.22 44	0.25 28	0.30 63

MLG-Stereo_test3	0.23 51	0.17 36	0.13 40	0.14 40	0.17 66	0.16 50	0.09 49	0.21 47	0.12 27	0.21 52	0.18 43	0.35 65	0.11 33	0.15 68	0.29 56	0.26 40	0.33 53	0.28 58	0.63 138	0.18 41	0.40 69	0.41 101	0.11 50	0.15 55	0.21 40	0.21 40	0.33 52	0.27 57

delet	0.24 52	0.25 58	0.22 94	0.24 89	0.20 79	0.28 109	0.16 100	0.21 47	0.18 53	0.23 57	0.26 74	0.26 48	0.15 55	0.25 153	0.32 69	0.28 47	0.31 49	0.27 55	0.24 37	0.24 72	0.31 48	0.20 35	0.16 80	0.19 72	0.28 58	0.25 62	0.32 50	0.31 66

TDLM	0.24 52	0.29 66	0.22 94	0.22 73	0.27 119	0.23 87	0.18 108	0.26 53	0.19 59	0.18 46	0.38 121	0.29 54	0.21 83	0.15 68	0.24 36	0.28 47	0.32 50	0.28 58	0.25 39	0.21 59	0.28 43	0.19 29	0.16 80	0.21 80	0.24 46	0.20 33	0.28 39	0.25 53

LG-G_1	0.25 54	0.22 49	0.19 66	0.23 85	0.22 84	0.22 76	0.12 68	0.28 55	0.11 19	0.21 52	0.20 52	0.35 65	0.14 48	0.18 82	0.31 66	0.30 59	0.35 61	0.32 72	0.51 89	0.24 72	0.39 67	0.26 58	0.10 38	0.15 55	0.27 54	0.24 58	0.36 61	0.34 74

LG-G	0.25 54	0.22 49	0.19 66	0.23 85	0.22 84	0.22 76	0.12 68	0.28 55	0.11 19	0.21 52	0.20 52	0.35 65	0.14 48	0.18 82	0.31 66	0.30 59	0.35 61	0.32 72	0.51 89	0.24 72	0.39 67	0.26 58	0.10 38	0.15 55	0.27 54	0.24 58	0.36 61	0.34 74

AIO_rvc	0.25 54	0.34 79	0.16 54	0.19 63	0.15 59	0.18 60	0.11 63	0.39 69	0.22 73	0.30 63	0.16 35	0.32 59	0.12 41	0.18 82	0.27 50	0.26 40	0.33 53	0.22 41	0.38 62	0.20 55	0.42 77	0.44 121	0.13 66	0.14 52	0.28 58	0.22 44	0.33 52	0.21 44

anonymousdsp	0.25 54	0.23 53	0.19 66	0.16 50	0.14 50	0.18 60	0.10 60	0.37 67	0.19 59	0.32 66	0.22 60	0.32 59	0.12 41	0.14 64	0.29 56	0.32 66	0.32 50	0.28 58	0.39 63	0.22 63	0.46 96	0.31 70	0.12 58	0.15 55	0.26 48	0.20 33	0.52 97	0.20 42

LG-Stereo_L2	0.26 58	0.31 72	0.17 59	0.13 35	0.13 42	0.14 41	0.07 25	0.42 76	0.20 65	0.48 101	0.22 60	0.40 82	0.14 48	0.17 79	0.30 62	0.37 80	0.39 75	0.28 58	0.40 65	0.19 48	0.45 89	0.35 78	0.09 31	0.14 52	0.30 67	0.22 44	0.33 52	0.33 72

LGtest1	0.26 58	0.19 41	0.20 73	0.16 50	0.18 70	0.16 50	0.09 49	0.28 55	0.17 47	0.22 55	0.27 77	0.29 54	0.13 44	0.14 64	0.30 62	0.31 63	0.38 69	0.33 80	0.49 84	0.25 78	0.41 71	0.41 101	0.13 66	0.16 64	0.30 67	0.24 58	0.39 66	0.31 66

MaDis-Stereo	0.26 58	0.20 45	0.16 54	0.10 16	0.10 29	0.10 18	0.08 37	0.24 50	0.14 36	0.36 69	0.16 35	0.36 73	0.12 41	0.08 31	0.33 70	0.35 70	0.39 75	0.35 93	0.53 102	0.20 55	0.40 69	0.26 58	0.13 66	0.15 55	0.39 106	0.39 110	0.40 70	0.49 112

iRaftStereo_RVC	0.26 58	0.27 62	0.16 54	0.13 35	0.14 50	0.18 60	0.09 49	0.44 81	0.14 36	0.36 69	0.36 110	0.32 59	0.16 59	0.13 59	0.29 56	0.29 53	0.38 69	0.28 58	0.34 58	0.22 63	0.41 71	0.38 89	0.12 58	0.17 66	0.27 54	0.29 70	0.42 72	0.27 57

LG-Stereo_L1	0.27 62	0.30 70	0.17 59	0.13 35	0.13 42	0.15 48	0.08 37	0.42 76	0.21 70	0.49 110	0.20 52	0.39 80	0.15 55	0.15 68	0.30 62	0.38 83	0.39 75	0.29 66	0.40 65	0.18 41	0.47 103	0.35 78	0.08 17	0.14 52	0.30 67	0.21 40	0.37 63	0.36 80

AIO_test	0.27 62	0.39 108	0.19 66	0.29 112	0.19 73	0.18 60	0.14 85	0.42 76	0.23 78	0.33 67	0.19 47	0.37 75	0.18 67	0.18 82	0.25 39	0.29 53	0.34 57	0.24 49	0.39 63	0.21 59	0.49 113	0.46 130	0.13 66	0.15 55	0.30 67	0.28 68	0.41 71	0.21 44

IGEV-Stereo+	0.27 62	0.25 58	0.14 45	0.22 73	0.14 50	0.13 38	0.07 25	0.36 64	0.20 65	0.55 144	0.23 63	0.38 77	0.14 48	0.16 75	0.26 47	0.35 70	0.40 78	0.35 93	0.48 82	0.24 72	0.44 85	0.51 153	0.12 58	0.13 49	0.28 58	0.20 33	0.34 56	0.23 48

RAFT + AFF	0.27 62	0.26 60	0.17 59	0.21 70	0.13 42	0.19 65	0.13 72	0.41 72	0.18 53	0.44 87	0.19 47	0.42 91	0.14 48	0.09 38	0.86 215	0.29 53	0.41 81	0.20 28	0.55 111	0.23 68	0.47 103	0.21 40	0.12 58	0.15 55	0.28 58	0.20 33	0.21 11	0.17 32

RYNet	0.27 62	0.23 53	0.18 64	0.15 45	0.17 66	0.19 65	0.13 72	0.25 51	0.31 153	0.17 44	0.20 52	0.19 34	0.14 48	0.13 59	0.80 197	0.28 47	0.27 41	0.41 125	0.28 46	0.19 48	0.27 39	0.21 40	0.29 199	0.18 69	0.27 54	0.76 204	0.34 56	0.23 48

DFGA-Net	0.28 67	0.37 94	0.16 54	0.26 99	0.15 59	0.22 76	0.15 91	0.40 70	0.21 70	0.41 76	0.24 68	0.31 57	0.17 62	0.13 59	0.42 95	0.39 87	0.38 69	0.30 69	0.42 72	0.21 59	0.36 64	0.29 66	0.13 66	0.21 80	0.31 77	0.27 65	0.51 87	0.28 59

UniTT-Stereo	0.28 67	0.27 62	0.15 48	0.15 45	0.13 42	0.17 55	0.09 49	0.35 63	0.19 59	0.49 110	0.21 56	0.41 89	0.18 67	0.14 64	0.40 83	0.39 87	0.42 83	0.34 84	0.56 117	0.25 78	0.43 79	0.24 54	0.13 66	0.19 72	0.31 77	0.41 115	0.30 46	0.37 82

AASNet	0.28 67	0.34 79	0.22 94	0.25 95	0.26 109	0.34 137	0.25 153	0.32 61	0.17 47	0.29 61	0.36 110	0.26 48	0.18 67	0.24 137	0.36 74	0.31 63	0.34 57	0.32 72	0.32 51	0.28 91	0.35 60	0.28 65	0.17 95	0.22 93	0.30 67	0.28 68	0.35 59	0.25 53

AANet_RVC	0.28 67	0.27 62	0.23 99	0.19 63	0.28 124	0.16 50	0.16 100	0.29 58	0.30 135	0.20 49	0.27 77	0.24 45	0.21 83	0.19 89	0.45 100	0.36 76	0.33 53	0.34 84	0.29 48	0.29 96	0.27 39	0.27 62	0.22 154	0.21 80	0.34 87	0.33 88	0.42 72	0.52 124

SGD-Stereo	0.29 71	0.24 55	0.17 59	0.16 50	0.15 59	0.22 76	0.08 37	0.29 58	0.22 73	0.29 61	0.15 30	0.45 103	0.20 76	0.10 44	0.71 184	0.45 123	0.46 93	0.27 55	0.47 79	0.22 63	0.41 71	0.36 82	0.19 115	0.19 72	0.28 58	0.32 83	0.46 78	0.40 92

HUF	0.29 71	0.34 79	0.20 73	0.22 73	0.21 82	0.19 65	0.11 63	0.51 100	0.22 73	0.42 78	0.18 43	0.35 65	0.22 87	0.19 89	0.30 62	0.32 66	0.38 69	0.26 53	0.52 94	0.25 78	0.52 133	0.43 115	0.16 80	0.18 69	0.30 67	0.22 44	0.38 64	0.29 61

test_5	0.29 71	0.39 108	0.16 54	0.22 73	0.15 59	0.21 70	0.13 72	0.54 111	0.20 65	0.38 74	0.19 47	0.44 99	0.34 172	0.10 44	0.43 97	0.38 83	0.33 53	0.32 72	0.33 54	0.20 55	0.32 49	0.35 78	0.09 31	0.21 80	0.28 58	0.30 73	0.51 87	0.32 69

MMNet	0.29 71	0.29 66	0.22 94	0.26 99	0.26 109	0.26 97	0.18 108	0.33 62	0.23 78	0.24 58	0.28 81	0.35 65	0.15 55	0.32 202	0.39 81	0.31 63	0.36 63	0.34 84	0.41 68	0.27 88	0.32 49	0.21 40	0.17 95	0.23 105	0.32 82	0.30 73	0.46 78	0.32 69

YMNet	0.30 75	0.31 72	0.23 99	0.27 104	0.23 90	0.26 97	0.25 153	0.36 64	0.37 193	0.25 59	0.19 47	0.40 82	0.27 111	0.29 183	0.38 77	0.47 143	0.37 65	0.28 58	0.43 74	0.19 48	0.35 60	0.33 73	0.16 80	0.19 72	0.36 97	0.29 70	0.39 66	0.35 77

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 75	0.24 55	0.17 59	0.23 85	0.19 73	0.18 60	0.08 37	0.49 97	0.25 95	0.54 137	0.21 56	0.32 59	0.17 62	0.17 79	0.29 56	0.39 87	0.45 88	0.36 98	0.50 86	0.26 85	0.56 151	0.49 142	0.13 66	0.13 49	0.31 77	0.26 64	0.45 76	0.30 63

MIF-Stereo (partial)	0.30 75	0.44 138	0.18 64	0.16 50	0.16 64	0.21 70	0.11 63	0.37 67	0.22 73	0.37 72	0.24 68	0.32 59	0.17 62	0.13 59	0.39 81	0.45 123	0.46 93	0.38 107	0.42 72	0.25 78	0.43 79	0.35 78	0.18 107	0.21 80	0.35 96	0.32 83	0.50 86	0.44 103

RAFT_CTSACE	0.30 75	0.37 94	0.15 48	0.15 45	0.15 59	0.25 95	0.18 108	0.53 106	0.20 65	0.55 144	0.18 43	0.44 99	0.29 121	0.16 75	0.29 56	0.30 59	0.37 65	0.27 55	0.37 61	0.18 41	0.38 65	0.45 125	0.10 38	0.17 66	0.30 67	0.31 78	0.60 123	0.26 56

AFF-stereo	0.30 75	0.34 79	0.26 111	0.18 61	0.17 66	0.33 130	0.11 63	0.50 98	0.23 78	0.46 92	0.28 81	0.40 82	0.16 59	0.12 55	0.27 50	0.35 70	0.37 65	0.25 50	0.57 121	0.23 68	0.38 65	0.25 55	0.17 95	0.17 66	0.37 99	0.37 103	0.48 83	0.32 69

plain	0.31 80	0.43 131	0.20 73	0.20 69	0.16 64	0.20 68	0.10 60	0.41 72	0.18 53	0.48 101	0.19 47	0.34 64	0.17 62	0.10 44	0.41 89	0.44 112	0.45 88	0.40 120	0.55 111	0.24 72	0.41 71	0.34 76	0.14 74	0.21 80	0.32 82	0.33 88	0.39 66	0.48 110

CVANet_RVC	0.31 80	0.40 115	0.30 125	0.40 165	0.29 131	0.37 148	0.23 145	0.41 72	0.23 78	0.31 64	0.49 154	0.37 75	0.26 104	0.19 89	0.29 56	0.33 69	0.34 57	0.32 72	0.32 51	0.25 78	0.34 56	0.25 55	0.18 107	0.25 126	0.30 67	0.25 62	0.34 56	0.30 63

MIM_Stereo	0.32 82	0.40 115	0.25 107	0.28 107	0.20 79	0.27 102	0.14 85	0.45 87	0.18 53	0.48 101	0.25 71	0.42 91	0.18 67	0.16 75	0.36 74	0.42 100	0.44 85	0.36 98	0.47 79	0.28 91	0.47 103	0.36 82	0.12 58	0.23 105	0.29 66	0.27 65	0.47 80	0.33 72

RAFT+CT+SA	0.32 82	0.46 157	0.20 73	0.26 99	0.18 70	0.22 76	0.15 91	0.58 131	0.23 78	0.52 125	0.17 39	0.46 105	0.33 160	0.12 55	0.33 70	0.43 107	0.36 63	0.30 69	0.45 76	0.23 68	0.45 89	0.49 142	0.09 31	0.22 93	0.32 82	0.31 78	0.53 101	0.35 77

HCRNet	0.32 82	0.38 103	0.20 73	0.39 159	0.17 66	0.29 113	0.18 108	0.40 70	0.18 53	0.80 274	0.40 131	0.49 115	0.18 67	0.22 112	0.38 77	0.30 59	0.38 69	0.29 66	0.40 65	0.19 48	0.33 53	0.23 52	0.19 115	0.16 64	0.26 48	0.31 78	0.51 87	0.31 66

DMCA	0.32 82	0.31 72	0.30 125	0.24 89	0.25 100	0.27 102	0.22 133	0.36 64	0.33 166	0.31 64	0.40 131	0.40 82	0.23 93	0.25 153	0.41 89	0.37 80	0.40 78	0.39 109	0.36 60	0.28 91	0.41 71	0.27 62	0.25 178	0.25 126	0.31 77	0.35 93	0.39 66	0.37 82

GANet	0.32 82	0.29 66	0.27 113	0.34 137	0.33 149	0.38 153	0.29 171	0.44 81	0.24 89	0.35 68	0.30 90	0.46 105	0.22 87	0.21 106	0.31 66	0.32 66	0.40 78	0.43 139	0.33 54	0.22 63	0.33 53	0.29 66	0.22 154	0.24 115	0.31 77	0.27 65	0.42 72	0.34 74

S2M2_XL	0.33 87	0.30 70	0.30 125	0.17 56	0.19 73	0.23 87	0.21 127	0.53 106	0.26 105	0.47 95	0.25 71	0.48 111	0.18 67	0.22 112	0.38 77	0.36 76	0.54 143	0.29 66	0.41 68	0.28 91	0.50 117	0.31 70	0.21 140	0.21 80	0.34 87	0.32 83	0.45 76	0.51 122
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 87	0.36 92	0.20 73	0.23 85	0.20 79	0.17 55	0.10 60	0.48 94	0.23 78	0.55 144	0.32 95	0.40 82	0.19 73	0.15 68	0.48 109	0.36 76	0.47 103	0.33 80	0.51 89	0.27 88	0.50 117	0.42 108	0.16 80	0.18 69	0.30 67	0.31 78	0.48 83	0.53 128

LL-Strereo2	0.34 89	0.29 66	0.21 85	0.24 89	0.19 73	0.17 55	0.13 72	0.63 171	0.26 105	0.58 168	0.23 63	0.44 99	0.22 87	0.14 64	0.41 89	0.41 96	0.47 103	0.35 93	0.73 163	0.31 106	0.47 103	0.36 82	0.21 140	0.20 77	0.32 82	0.34 92	0.51 87	0.35 77

test_4	0.34 89	0.33 76	0.27 113	0.21 70	0.18 70	0.16 50	0.11 63	0.59 138	0.26 105	0.58 168	0.25 71	0.50 121	0.20 76	0.19 89	0.33 70	0.40 92	0.45 88	0.34 84	0.41 68	0.29 96	0.45 89	0.41 101	0.16 80	0.24 115	0.38 103	0.40 114	0.59 122	0.42 99

ARAFT	0.34 89	0.38 103	0.23 99	0.26 99	0.21 82	0.27 102	0.14 85	0.44 81	0.24 89	0.50 112	0.30 90	0.41 89	0.16 59	0.15 68	0.67 170	0.42 100	0.50 116	0.47 172	0.51 89	0.23 68	0.53 140	0.32 72	0.16 80	0.19 72	0.43 115	0.30 73	0.52 97	0.37 82

raft+_RVC	0.35 92	0.34 79	0.26 111	0.25 95	0.23 90	0.25 95	0.18 108	0.54 111	0.26 105	0.52 125	0.43 136	0.46 105	0.23 93	0.18 82	0.42 95	0.38 83	0.43 84	0.34 84	0.61 136	0.26 85	0.43 79	0.38 89	0.13 66	0.20 77	0.39 106	0.39 110	0.58 115	0.42 99

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 92	0.41 119	0.32 133	0.24 89	0.19 73	0.28 109	0.13 72	0.58 131	0.24 89	0.46 92	0.35 109	0.49 115	0.19 73	0.15 68	0.34 73	0.35 70	0.41 81	0.28 58	0.65 143	0.28 91	0.44 85	0.33 73	0.19 115	0.22 93	0.51 146	0.37 103	0.58 115	0.44 103

DispViT+	0.37 94	0.43 131	0.27 113	0.31 126	0.43 200	0.28 109	0.13 72	0.48 94	0.26 105	0.51 117	0.45 142	0.39 80	0.17 62	0.20 99	0.38 77	0.39 87	0.38 69	0.35 93	0.45 76	0.30 100	0.33 53	0.37 87	0.17 95	0.23 105	0.47 127	0.65 182	0.70 158	0.56 139

MGS-Stereo	0.37 94	0.46 157	0.21 85	0.22 73	0.19 73	0.22 76	0.15 91	0.45 87	0.17 47	0.36 69	0.26 74	0.29 54	0.19 73	0.23 125	1.37 277	0.40 92	0.52 131	0.45 154	0.55 111	0.33 113	0.50 117	0.41 101	0.21 140	0.22 93	0.33 86	0.30 73	0.47 80	0.45 105

TESTraft	0.37 94	0.46 157	0.21 85	0.21 70	0.23 90	0.21 70	0.16 100	0.54 111	0.31 153	0.51 117	0.23 63	0.36 73	0.36 184	0.11 49	0.85 213	0.48 149	0.45 88	0.32 72	0.48 82	0.24 72	0.46 96	0.65 188	0.12 58	0.23 105	0.37 99	0.43 118	0.57 107	0.39 87

CAS	0.38 97	0.45 146	0.25 107	0.29 112	0.29 131	0.23 87	0.13 72	0.41 72	0.27 112	0.41 76	0.54 181	0.35 65	0.35 179	0.21 106	0.52 115	0.38 83	0.50 116	0.34 84	0.52 94	0.26 85	0.43 79	0.41 101	0.19 115	0.23 105	0.51 146	0.52 158	0.62 129	0.77 197

anonymousdsp2	0.38 97	0.46 157	0.30 125	0.25 95	0.23 90	0.32 123	0.18 108	0.58 131	0.23 78	0.47 95	0.38 121	0.48 111	0.23 93	0.18 82	0.40 83	0.39 87	0.44 85	0.33 80	0.88 186	0.31 106	0.48 109	0.52 159	0.17 95	0.23 105	0.41 112	0.33 88	0.61 126	0.42 99

TestStereo1	0.38 97	0.49 180	0.19 66	0.22 73	0.23 90	0.23 87	0.15 91	0.55 118	0.30 135	0.52 125	0.21 56	0.35 65	0.39 195	0.11 49	0.80 197	0.50 160	0.46 93	0.32 72	0.53 102	0.25 78	0.52 133	0.67 196	0.15 76	0.22 93	0.37 99	0.42 116	0.60 123	0.39 87

SA-5K	0.38 97	0.49 180	0.19 66	0.22 73	0.23 90	0.23 87	0.15 91	0.55 118	0.30 135	0.52 125	0.21 56	0.35 65	0.39 195	0.11 49	0.80 197	0.50 160	0.46 93	0.32 72	0.53 102	0.25 78	0.52 133	0.67 196	0.15 76	0.22 93	0.37 99	0.42 116	0.60 123	0.39 87

UPFNet	0.38 97	0.34 79	0.34 142	0.32 129	0.33 149	0.39 155	0.29 171	0.47 92	0.33 166	0.43 80	0.41 133	0.40 82	0.30 131	0.34 207	0.61 145	0.40 92	0.46 93	0.41 125	0.52 94	0.35 135	0.35 60	0.34 76	0.25 178	0.27 135	0.38 103	0.35 93	0.55 103	0.37 82

HITNet	0.38 97	0.37 94	0.28 116	0.34 137	0.29 131	0.26 97	0.19 119	0.58 131	0.32 161	0.57 157	0.45 142	0.55 138	0.30 131	0.22 112	0.51 113	0.35 70	0.44 85	0.39 109	0.41 68	0.29 96	0.41 71	0.38 89	0.20 131	0.25 126	0.39 106	0.37 103	0.70 158	0.52 124
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
S2M2_L	0.40 103	0.42 126	0.41 181	0.24 89	0.27 119	0.35 143	0.22 133	0.51 100	0.24 89	0.61 183	0.23 63	0.43 96	0.21 83	0.31 195	0.59 134	0.49 156	0.55 152	0.36 98	0.53 102	0.34 119	0.55 146	0.38 89	0.28 194	0.27 135	0.42 113	0.43 118	0.63 132	0.66 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 103	0.52 209	0.23 99	0.27 104	0.27 119	0.30 119	0.14 85	0.62 158	0.29 126	0.61 183	0.44 139	0.64 167	0.28 117	0.23 125	0.55 120	0.36 76	0.45 88	0.31 71	0.73 163	0.27 88	0.63 176	0.39 95	0.21 140	0.24 115	0.42 113	0.32 83	0.61 126	0.56 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 103	0.28 65	0.33 136	0.35 147	0.24 98	0.24 92	0.15 91	0.63 171	0.28 119	0.61 183	0.39 128	0.51 126	0.22 87	0.22 112	0.48 109	0.43 107	0.49 111	0.43 139	0.66 145	0.34 119	0.63 176	0.70 203	0.14 74	0.22 93	0.39 106	0.47 138	0.63 132	0.39 87

FINET	0.40 103	0.38 103	0.39 167	0.43 179	0.30 139	0.34 137	0.35 186	0.44 81	0.36 183	0.47 95	0.32 95	0.47 108	0.30 131	0.28 176	0.66 164	0.50 160	0.48 108	0.36 98	0.60 132	0.33 113	0.46 96	0.37 87	0.30 202	0.30 154	0.43 115	0.35 93	0.56 105	0.42 99

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 107	0.33 76	0.29 121	0.29 112	0.24 98	0.26 97	0.16 100	0.55 118	0.40 203	0.55 144	0.49 154	0.49 115	0.27 111	0.23 125	0.58 130	0.45 123	0.51 127	0.40 120	0.50 86	0.36 137	0.46 96	0.50 147	0.16 80	0.23 105	0.49 139	0.75 201	0.44 75	0.56 139

IER	0.41 107	0.37 94	0.31 130	0.30 120	0.28 124	0.35 143	0.24 148	0.47 92	0.28 119	0.44 87	0.59 189	0.77 202	0.29 121	0.35 213	0.63 154	0.42 100	0.47 103	0.42 134	0.44 75	0.34 119	0.42 77	0.36 82	0.28 194	0.26 132	0.40 110	0.47 138	0.52 97	0.52 124

rafts_anoy	0.41 107	0.51 200	0.35 144	0.29 112	0.30 139	0.33 130	0.22 133	0.59 138	0.25 95	0.51 117	0.50 162	0.48 111	0.23 93	0.17 79	0.57 126	0.46 132	0.51 127	0.50 192	0.58 125	0.34 119	0.50 117	0.43 115	0.19 115	0.28 141	0.50 143	0.47 138	0.52 97	0.53 128

RALAANet	0.41 107	0.41 119	0.37 156	0.28 107	0.28 124	0.33 130	0.24 148	0.54 111	0.27 112	0.48 101	0.48 149	0.43 96	0.25 101	0.20 99	0.57 126	0.41 96	0.49 111	0.50 192	0.71 159	0.40 166	0.52 133	0.46 130	0.21 140	0.29 146	0.46 125	0.45 128	0.70 158	0.47 108

GMStereo	0.41 107	0.48 177	0.25 107	0.32 129	0.32 148	0.37 148	0.28 164	0.59 138	0.30 135	0.45 89	0.36 110	0.61 157	0.31 145	0.24 137	0.45 100	0.41 96	0.54 143	0.35 93	0.73 163	0.39 161	0.51 123	0.33 73	0.23 165	0.28 141	0.48 131	0.36 96	0.68 149	0.41 94
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 112	0.39 108	0.28 116	0.35 147	0.40 188	0.34 137	0.22 133	0.54 111	0.34 173	0.52 125	0.61 199	0.50 121	0.38 192	0.26 164	0.61 145	0.44 112	0.50 116	0.40 120	0.46 78	0.33 113	0.43 79	0.39 95	0.28 194	0.27 135	0.49 139	0.54 163	0.69 152	0.49 112

LoS_RVC	0.42 112	0.45 146	0.43 189	0.19 63	0.25 100	0.24 92	0.16 100	0.44 81	0.28 119	0.51 117	0.48 149	0.42 91	0.31 145	0.22 112	0.60 140	0.45 123	0.46 93	0.41 125	0.71 159	0.30 100	0.67 191	0.51 153	0.19 115	0.32 167	0.61 182	0.44 122	0.58 115	0.61 154

tt_ll	0.42 112	0.45 146	0.43 189	0.19 63	0.25 100	0.24 92	0.16 100	0.44 81	0.28 119	0.51 117	0.48 149	0.42 91	0.31 145	0.22 112	0.60 140	0.45 123	0.46 93	0.41 125	0.71 159	0.30 100	0.67 191	0.51 153	0.19 115	0.32 167	0.61 182	0.44 122	0.58 115	0.61 154

SA	0.42 112	0.47 164	0.21 85	0.25 95	0.23 90	0.31 120	0.13 72	0.64 178	0.32 161	0.61 183	0.26 74	0.54 132	0.21 83	0.16 75	0.63 154	0.47 143	0.52 131	0.41 125	0.60 132	0.29 96	0.46 96	0.61 179	0.15 76	0.27 135	0.45 121	0.58 171	0.96 226	0.47 108

CIPLG	0.42 112	0.47 164	0.24 105	0.32 129	0.22 84	0.32 123	0.19 119	0.63 171	0.24 89	0.55 144	0.50 162	0.60 156	0.30 131	0.41 227	0.93 232	0.44 112	0.52 131	0.37 103	0.56 117	0.38 147	0.56 151	0.45 125	0.19 115	0.24 115	0.44 117	0.31 78	0.57 107	0.38 86

IPLGR_C	0.42 112	0.47 164	0.23 99	0.31 126	0.22 84	0.32 123	0.18 108	0.63 171	0.23 78	0.55 144	0.50 162	0.61 157	0.31 145	0.41 227	0.87 221	0.45 123	0.52 131	0.37 103	0.55 111	0.38 147	0.56 151	0.46 130	0.19 115	0.24 115	0.44 117	0.33 88	0.58 115	0.40 92

GMOStereo	0.42 112	0.39 108	0.21 85	0.30 120	0.26 109	0.29 113	0.19 119	0.67 192	0.30 135	0.66 222	0.32 95	0.54 132	0.33 160	0.20 99	0.40 83	0.46 132	0.50 116	0.44 144	0.68 151	0.34 119	0.51 123	0.66 191	0.16 80	0.22 93	0.58 171	0.45 128	0.82 189	0.41 94

error version	0.42 112	0.39 108	0.21 85	0.30 120	0.26 109	0.29 113	0.19 119	0.67 192	0.30 135	0.66 222	0.32 95	0.54 132	0.33 160	0.20 99	0.40 83	0.46 132	0.50 116	0.44 144	0.68 151	0.34 119	0.51 123	0.66 191	0.16 80	0.22 93	0.58 171	0.45 128	0.82 189	0.41 94

test-v	0.42 112	0.39 108	0.21 85	0.30 120	0.26 109	0.29 113	0.19 119	0.67 192	0.30 135	0.66 222	0.32 95	0.54 132	0.33 160	0.20 99	0.40 83	0.46 132	0.50 116	0.44 144	0.68 151	0.34 119	0.51 123	0.66 191	0.16 80	0.22 93	0.58 171	0.45 128	0.82 189	0.41 94

ACRE	0.42 112	0.47 164	0.22 94	0.32 129	0.22 84	0.33 130	0.18 108	0.63 171	0.23 78	0.55 144	0.50 162	0.61 157	0.30 131	0.41 227	0.91 227	0.45 123	0.52 131	0.36 98	0.55 111	0.38 147	0.57 161	0.44 121	0.19 115	0.23 105	0.44 117	0.32 83	0.58 115	0.39 87

test-2	0.42 112	0.39 108	0.21 85	0.30 120	0.26 109	0.29 113	0.19 119	0.67 192	0.30 135	0.66 222	0.32 95	0.54 132	0.33 160	0.20 99	0.40 83	0.46 132	0.50 116	0.44 144	0.68 151	0.34 119	0.51 123	0.66 191	0.16 80	0.22 93	0.58 171	0.45 128	0.82 189	0.41 94

RALCasStereoNet	0.42 112	0.50 195	0.35 144	0.35 147	0.30 139	0.31 120	0.24 148	0.60 144	0.25 95	0.56 153	0.49 154	0.58 147	0.26 104	0.18 82	0.57 126	0.46 132	0.54 143	0.49 186	0.51 89	0.34 119	0.51 123	0.41 101	0.21 140	0.31 162	0.53 154	0.49 148	0.48 83	0.58 144

RASNet	0.42 112	0.45 146	0.43 189	0.33 135	0.33 149	0.37 148	0.27 159	0.58 131	0.34 173	0.47 95	0.43 136	0.49 115	0.33 160	0.25 153	0.41 89	0.41 96	0.48 108	0.39 109	0.47 79	0.30 100	0.49 113	0.40 98	0.19 115	0.44 226	0.40 110	0.46 136	0.75 171	0.63 162

CREStereo++_RVC	0.43 125	0.42 126	0.39 167	0.30 120	0.33 149	0.27 102	0.19 119	0.57 127	0.31 153	0.58 168	0.36 110	0.58 147	0.56 238	0.23 125	0.48 109	0.50 160	0.61 200	0.34 84	0.52 94	0.30 100	0.56 151	0.42 108	0.16 80	0.29 146	0.49 139	0.44 122	0.79 182	0.69 178
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	0.43 125	0.33 76	0.36 152	0.28 107	0.28 124	0.27 102	0.18 108	0.64 178	0.25 95	0.63 199	0.53 175	0.51 126	0.25 101	0.22 112	0.63 154	0.48 149	0.51 127	0.41 125	0.96 197	0.38 147	0.53 140	0.46 130	0.20 131	0.24 115	0.57 167	0.54 163	0.54 102	0.52 124

HGLStereo	0.43 125	0.43 131	0.37 156	0.34 137	0.37 173	0.39 155	0.23 145	0.48 94	0.31 153	0.47 95	0.72 233	0.42 91	0.29 121	0.32 202	0.51 113	0.49 156	0.55 152	0.50 192	0.55 111	0.39 161	0.51 123	0.43 115	0.22 154	0.33 181	0.51 146	0.51 156	0.57 107	0.45 105

castereo++	0.44 128	0.35 89	0.33 136	0.43 179	0.23 90	0.21 70	0.17 106	0.59 138	0.30 135	0.63 199	0.37 118	0.73 188	0.22 87	0.22 112	0.44 99	0.53 176	0.58 171	0.41 125	0.66 145	0.34 119	0.81 217	0.69 201	0.20 131	0.28 141	0.48 131	0.56 170	0.76 174	0.48 110

trnet	0.44 128	0.51 200	0.40 172	0.34 137	0.26 109	0.27 102	0.14 85	0.62 158	0.30 135	0.60 179	0.36 110	0.73 188	0.33 160	0.24 137	0.56 123	0.57 193	0.58 171	0.34 84	0.52 94	0.31 106	0.57 161	0.42 108	0.17 95	0.30 154	0.54 158	0.48 143	0.65 140	0.69 178

UNet	0.44 128	0.42 126	0.40 172	0.37 153	0.36 166	0.41 163	0.28 164	0.57 127	0.35 179	0.50 112	0.49 154	0.47 108	0.34 172	0.37 219	0.53 117	0.43 107	0.54 143	0.46 166	0.56 117	0.39 161	0.47 103	0.44 121	0.27 191	0.34 185	0.44 117	0.48 143	0.58 115	0.57 142

CREStereo	0.44 128	0.51 200	0.40 172	0.34 137	0.26 109	0.28 109	0.15 91	0.61 151	0.30 135	0.58 168	0.36 110	0.72 185	0.33 160	0.24 137	0.59 134	0.59 201	0.59 185	0.34 84	0.52 94	0.31 106	0.59 169	0.42 108	0.18 107	0.30 154	0.54 158	0.48 143	0.64 136	0.69 178
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	0.44 128	0.37 94	0.35 144	0.33 135	0.37 173	0.32 123	0.41 202	0.46 90	0.52 231	0.43 80	0.48 149	0.68 175	0.33 160	0.29 183	0.65 163	0.46 132	0.47 103	0.44 144	0.49 84	0.38 147	0.49 113	0.48 141	0.29 199	0.32 167	0.38 103	0.37 103	0.57 107	0.62 158

coex_refinement	0.45 133	0.43 131	0.33 136	0.35 147	0.35 162	0.44 175	0.22 133	0.55 118	0.50 228	0.50 112	0.60 192	0.54 132	0.27 111	0.28 176	0.58 130	0.45 123	0.50 116	0.44 144	0.54 108	0.33 113	0.45 89	0.39 95	0.28 194	0.31 162	0.52 150	0.53 160	0.67 147	0.78 200

TestStereo	0.45 133	0.51 200	0.38 165	0.42 174	0.30 139	0.44 175	0.26 157	0.71 215	0.28 119	0.76 264	0.32 95	0.64 167	0.32 154	0.24 137	0.47 103	0.35 70	0.54 143	0.33 80	0.78 175	0.38 147	0.63 176	0.42 108	0.24 173	0.30 154	0.53 154	0.43 118	0.75 171	0.55 138

DSFCA	0.45 133	0.50 195	0.40 172	0.40 165	0.37 173	0.44 175	0.34 184	0.46 90	0.39 201	0.40 75	0.57 186	0.49 115	0.29 121	0.24 137	0.61 145	0.44 112	0.49 111	0.49 186	0.64 139	0.39 161	0.50 117	0.51 153	0.33 214	0.35 191	0.49 139	0.50 152	0.57 107	0.58 144

CFNet	0.45 133	0.44 138	0.33 136	0.48 190	0.40 188	0.39 155	0.30 178	0.53 106	0.32 161	0.48 101	0.50 162	0.68 175	0.40 198	0.30 188	0.56 123	0.37 80	0.48 108	0.43 139	0.52 94	0.33 113	0.46 96	0.30 69	0.23 165	0.31 162	0.61 182	0.52 158	0.69 152	0.71 186

DISCO	0.45 133	0.44 138	0.29 121	0.40 165	0.38 179	0.49 193	0.43 205	0.45 87	0.43 219	0.50 112	0.57 186	0.40 82	0.29 121	0.30 188	0.61 145	0.43 107	0.55 152	0.46 166	0.69 156	0.41 169	0.48 109	0.43 115	0.26 187	0.32 167	0.47 127	0.50 152	0.62 129	0.50 120

CES	0.46 138	0.35 89	0.30 125	0.27 104	0.27 119	0.29 113	0.12 68	1.05 287	0.27 112	0.54 137	0.66 216	0.53 130	0.25 101	0.23 125	0.62 150	0.65 222	0.58 171	0.37 103	0.54 108	0.34 119	0.84 223	0.53 162	0.23 165	0.23 105	0.56 166	0.44 122	0.57 107	0.69 178

ADLNet	0.46 138	0.53 215	0.37 156	0.41 170	0.41 194	0.44 175	0.40 200	0.54 111	0.35 179	0.45 89	0.53 175	0.76 199	0.36 184	0.62 281	0.58 130	0.42 100	0.49 111	0.42 134	0.50 86	0.37 143	0.43 79	0.44 121	0.34 216	0.25 126	0.47 127	0.55 166	0.57 107	0.45 105

castereo	0.47 140	0.36 92	0.35 144	0.34 137	0.26 109	0.26 97	0.17 106	0.56 124	0.29 126	0.60 179	0.45 142	0.68 175	0.22 87	0.20 99	0.52 115	0.58 198	0.61 200	0.39 109	0.92 190	0.36 137	0.96 243	0.76 214	0.19 115	0.24 115	0.54 158	0.64 180	0.57 107	0.58 144

EGLCR-Stereo	0.47 140	0.49 180	0.41 181	0.29 112	0.30 139	0.44 175	0.14 85	0.57 127	0.26 105	0.57 157	0.27 77	0.58 147	0.23 93	0.21 106	0.36 74	0.47 143	0.53 140	0.45 154	0.75 170	0.32 111	0.69 197	0.93 235	0.19 115	0.24 115	0.48 131	0.49 148	1.30 274	0.70 184

GLC_STEREO	0.47 140	0.51 200	0.40 172	0.38 156	0.37 173	0.37 148	0.28 164	0.64 178	0.29 126	0.62 193	0.53 175	0.55 138	0.28 117	0.30 188	0.49 112	0.48 149	0.66 223	0.41 125	0.65 143	0.41 169	0.70 200	0.60 174	0.23 165	0.30 154	0.47 127	0.36 96	0.84 198	0.53 128

IPLG	0.47 140	0.45 146	0.32 133	0.28 107	0.27 119	0.32 123	0.21 127	0.63 171	0.22 73	0.51 117	0.38 121	0.56 140	0.29 121	0.31 195	1.64 292	0.44 112	0.56 158	0.48 178	0.56 117	0.41 169	0.45 89	0.75 211	0.18 107	0.28 141	0.45 121	0.59 172	0.65 140	0.51 122

Sa-1000	0.48 144	0.47 164	0.21 85	0.26 99	0.26 109	0.31 120	0.15 91	0.65 185	0.36 183	0.63 199	0.33 102	0.50 121	0.26 104	0.30 188	0.94 236	0.49 156	0.59 185	0.45 154	0.90 188	0.32 111	0.52 133	0.75 211	0.17 95	0.27 135	0.72 213	0.53 160	1.00 238	0.49 112

PMTNet	0.48 144	0.48 177	0.43 189	0.31 126	0.30 139	0.27 102	0.22 133	0.54 111	0.29 126	0.57 157	0.39 128	0.59 152	0.23 93	0.23 125	0.64 160	0.59 201	0.57 167	0.37 103	1.17 211	0.33 113	0.67 191	0.40 98	0.20 131	0.21 80	0.79 237	0.59 172	0.65 140	0.92 216

PDISCO_ROB	0.48 144	0.40 115	0.39 167	0.38 156	0.34 158	0.39 155	0.28 164	0.50 98	0.35 179	0.37 72	0.52 171	0.49 115	0.35 179	0.31 195	0.63 154	0.58 198	0.54 143	0.68 266	0.59 126	0.44 182	0.62 173	0.67 196	0.24 173	0.34 185	0.54 158	0.53 160	0.85 200	0.58 144

raft_robust	0.49 147	0.44 138	0.24 105	0.38 156	0.29 131	0.32 123	0.21 127	0.73 228	0.35 179	0.69 242	0.34 105	0.57 142	0.31 145	0.24 137	0.59 134	0.53 176	0.54 143	0.46 166	0.98 198	0.37 143	0.69 197	0.94 236	0.20 131	0.28 141	0.55 162	0.69 186	0.69 152	0.60 152

dd	0.50 148	0.51 200	0.28 116	0.91 266	0.31 147	0.65 237	0.29 171	0.59 138	0.23 78	0.54 137	0.30 90	0.75 192	0.27 111	0.26 164	0.84 209	0.46 132	0.70 239	0.39 109	1.05 201	0.38 147	0.48 109	0.43 115	0.23 165	0.30 154	0.53 154	0.39 110	0.74 169	0.58 144

LMCR-Stereo	0.50 148	0.46 157	0.33 136	0.32 129	0.33 149	0.42 169	0.24 148	0.57 127	0.37 193	0.55 144	0.46 147	0.65 170	0.40 198	0.26 164	0.69 175	0.49 156	0.62 208	0.49 186	1.11 207	0.57 223	0.66 187	0.64 186	0.25 178	0.32 167	0.48 131	0.49 148	0.63 132	0.65 166

iResNet_ROB	0.50 148	0.49 180	0.42 184	0.42 174	0.30 139	0.42 169	0.32 180	0.60 144	0.33 166	0.52 125	0.59 189	0.47 108	0.56 238	0.25 153	0.81 200	0.46 132	0.57 167	0.49 186	1.19 214	0.36 137	0.48 109	0.36 82	0.25 178	0.37 203	0.57 167	0.54 163	0.75 171	0.61 154

MIPNet	0.51 151	0.51 200	0.33 136	0.32 129	0.30 139	0.37 148	0.25 153	0.62 158	0.24 89	0.50 112	0.52 171	0.61 157	0.41 201	0.30 188	1.01 251	0.51 167	0.59 185	0.50 192	0.76 173	0.47 193	0.44 85	0.85 227	0.20 131	0.26 132	0.66 199	0.98 248	0.71 163	0.61 154

CFNet_pseudo	0.51 151	0.44 138	0.43 189	0.54 210	0.43 200	0.53 207	0.34 184	0.62 158	0.36 183	0.61 183	0.64 208	0.57 142	0.52 231	0.35 213	0.90 226	0.50 160	0.50 116	0.47 172	0.67 149	0.36 137	0.47 103	0.42 108	0.26 187	0.33 181	0.57 167	0.60 175	0.68 149	0.73 191

CFNet_RVC	0.51 151	0.51 200	0.47 206	0.50 195	0.48 214	0.48 191	0.32 180	0.53 106	0.37 193	0.51 117	0.65 213	0.57 142	0.34 172	0.30 188	0.69 175	0.44 112	0.52 131	0.47 172	0.57 121	0.42 177	0.56 151	0.49 142	0.27 191	0.35 191	0.65 198	0.74 197	0.80 183	0.75 194

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 151	0.52 209	0.48 209	0.43 179	0.57 235	0.42 169	0.62 245	0.56 124	0.62 249	0.52 125	0.51 168	0.67 173	0.34 172	0.58 278	0.78 191	0.42 100	0.47 103	0.42 134	0.57 121	0.38 147	0.46 96	0.42 108	0.30 202	0.32 167	0.48 131	0.76 204	0.62 129	0.64 164
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	0.52 155	0.43 131	0.36 152	0.34 137	0.25 100	0.47 187	0.25 153	0.43 79	0.27 112	0.52 125	0.94 260	0.61 157	0.44 212	0.25 153	1.06 255	0.57 193	0.52 131	0.39 109	1.51 227	0.50 196	0.58 165	0.75 211	0.26 187	0.25 126	0.52 150	0.38 107	0.76 174	0.53 128

iResNetv2_ROB	0.52 155	0.45 146	0.32 133	0.48 190	0.39 183	0.48 191	0.28 164	0.64 178	0.34 173	0.52 125	0.66 216	0.70 181	0.55 236	0.28 176	0.67 170	0.47 143	0.50 116	0.46 166	1.12 208	0.45 184	0.57 161	0.47 135	0.29 199	0.40 211	0.55 162	0.51 156	0.81 186	0.58 144

DN-CSS_ROB	0.52 155	0.43 131	0.46 202	0.41 170	0.40 188	0.34 137	0.22 133	0.69 206	0.34 173	0.59 173	0.79 243	0.66 171	0.47 220	0.24 137	0.63 154	0.40 92	0.58 171	0.43 139	1.74 238	0.38 147	0.63 176	0.38 89	0.31 207	0.47 236	0.53 154	0.43 118	0.66 146	0.54 135

STTStereo	0.53 158	0.56 224	0.54 226	0.44 184	0.52 223	0.43 172	0.59 233	0.52 102	0.46 224	0.47 95	0.55 183	0.71 183	0.42 202	0.56 270	0.87 221	0.44 112	0.49 111	0.51 199	0.54 108	0.37 143	0.51 123	0.40 98	0.32 212	0.35 191	0.52 150	0.66 184	0.68 149	0.99 223

BEATNet_4x	0.53 158	0.40 115	0.34 142	0.39 159	0.36 166	0.32 123	0.27 159	0.64 178	0.41 208	0.66 222	0.45 142	0.62 165	0.39 195	0.24 137	0.83 205	0.63 209	0.58 171	0.58 236	0.57 121	0.36 137	0.90 232	1.52 280	0.25 178	0.36 198	0.46 125	0.44 122	0.77 176	0.60 152

AF-Net	0.53 158	0.49 180	0.44 197	0.50 195	0.53 224	0.61 227	0.54 224	0.61 151	0.55 239	0.43 80	0.66 216	0.85 215	0.42 202	0.40 224	0.64 160	0.46 132	0.46 93	0.44 144	0.60 132	0.40 166	0.45 89	0.45 125	0.41 235	0.39 208	0.50 143	0.55 166	0.81 186	0.69 178

Nwc_Net	0.53 158	0.49 180	0.44 197	0.50 195	0.53 224	0.61 227	0.54 224	0.61 151	0.55 239	0.43 80	0.66 216	0.85 215	0.42 202	0.40 224	0.64 160	0.46 132	0.46 93	0.44 144	0.60 132	0.40 166	0.45 89	0.45 125	0.41 235	0.39 208	0.50 143	0.55 166	0.81 186	0.69 178

DLCB_ROB	0.53 158	0.50 195	0.48 209	0.41 170	0.45 204	0.43 172	0.39 198	0.55 118	0.45 220	0.57 157	0.61 199	0.70 181	0.52 231	0.41 227	0.60 140	0.47 143	0.57 167	0.48 178	0.52 94	0.43 181	0.55 146	0.47 135	0.38 228	0.42 217	0.96 268	0.79 213	0.70 158	0.62 158

AE-Stereo	0.54 163	0.48 177	0.44 197	0.50 195	0.35 162	0.36 146	0.28 164	0.55 118	0.29 126	0.64 206	0.31 93	0.89 221	0.31 145	0.24 137	0.55 120	0.65 222	0.68 231	0.52 206	0.87 185	0.53 202	0.72 203	0.81 224	0.21 140	0.47 236	0.79 237	0.69 186	0.94 221	0.62 158

HSM	0.54 163	0.49 180	0.47 206	0.48 190	0.47 211	0.41 163	0.37 192	0.71 215	0.37 193	0.61 183	0.65 213	0.59 152	0.48 223	0.31 195	0.70 180	0.48 149	0.64 216	0.47 172	0.75 170	0.48 195	0.63 176	0.49 142	0.26 187	0.42 217	0.62 187	0.72 194	0.87 207	0.67 171

LoS	0.55 165	0.44 138	0.29 121	0.36 152	0.37 173	0.40 161	0.20 126	1.37 304	0.31 153	0.86 286	0.78 242	0.68 175	0.37 189	0.24 137	0.58 130	0.72 237	0.59 185	0.40 120	0.75 170	0.35 135	1.03 250	0.65 188	0.21 140	0.24 115	0.79 237	0.64 180	0.64 136	0.68 176
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 165	0.37 94	0.37 156	0.34 137	0.33 149	0.33 130	0.22 133	0.65 185	0.27 112	0.61 183	0.34 105	0.90 222	0.31 145	0.21 106	0.60 140	0.44 112	0.55 152	0.42 134	2.59 273	0.38 147	0.56 151	1.37 268	0.16 80	0.29 146	0.48 131	0.38 107	0.69 152	0.54 135

test_1	0.55 165	0.37 94	0.37 156	0.34 137	0.33 149	0.33 130	0.22 133	0.66 189	0.27 112	0.62 193	0.34 105	0.90 222	0.31 145	0.21 106	0.61 145	0.44 112	0.55 152	0.42 134	2.58 272	0.38 147	0.56 151	1.38 270	0.16 80	0.29 146	0.48 131	0.38 107	0.69 152	0.54 135

AACVNet	0.55 165	0.47 164	0.40 172	0.58 217	0.61 241	0.53 207	0.37 192	0.61 151	0.40 203	0.59 173	0.64 208	0.58 147	0.33 160	0.36 215	0.69 175	0.54 184	0.58 171	0.54 216	0.69 156	0.52 201	0.54 144	0.52 159	0.36 221	0.44 226	0.59 178	0.69 186	0.82 189	0.83 205

TANstereo	0.55 165	0.41 119	0.35 144	0.40 165	0.39 183	0.45 180	0.21 127	0.52 102	0.30 135	0.54 137	0.37 118	0.38 77	0.38 192	0.41 227	0.84 209	0.73 241	0.66 223	0.78 287	1.10 205	0.89 285	0.62 173	0.54 164	0.93 300	0.32 167	0.34 87	0.45 128	0.99 233	0.53 128

XX-TBD	0.55 165	0.41 119	0.35 144	0.40 165	0.39 183	0.45 180	0.21 127	0.52 102	0.30 135	0.54 137	0.37 118	0.38 77	0.38 192	0.41 227	0.84 209	0.73 241	0.66 223	0.78 287	1.10 205	0.89 285	0.62 173	0.54 164	0.93 300	0.32 167	0.34 87	0.45 128	0.99 233	0.53 128

NVstereo2D	0.55 165	0.47 164	0.40 172	0.52 204	0.48 214	0.66 240	0.64 248	0.60 144	0.38 198	0.48 101	0.61 199	0.53 130	0.30 131	0.63 283	1.53 286	0.61 207	0.58 171	0.55 224	0.53 102	0.41 169	0.50 117	0.38 89	0.54 270	0.43 220	0.64 196	0.48 143	0.56 105	0.53 128

test_3	0.56 172	0.38 103	0.36 152	0.34 137	0.33 149	0.33 130	0.21 127	0.68 199	0.29 126	0.65 211	0.33 102	0.92 224	0.35 179	0.21 106	0.60 140	0.44 112	0.56 158	0.45 154	2.68 275	0.39 161	0.55 146	1.35 266	0.15 76	0.32 167	0.51 146	0.47 138	0.67 147	0.50 120

APVNet	0.56 172	0.47 164	0.38 165	0.46 187	0.50 219	0.57 217	0.53 220	0.60 144	0.42 215	0.46 92	0.65 213	0.50 121	0.30 131	0.36 215	0.74 188	0.71 236	0.71 245	0.64 252	0.95 195	0.53 202	0.57 161	0.77 216	0.34 216	0.46 233	0.59 178	0.46 136	0.82 189	0.58 144

psm_up	0.56 172	0.51 200	0.53 222	0.56 214	0.45 204	0.58 220	0.35 186	0.71 215	0.66 254	0.55 144	0.53 175	0.59 152	0.50 225	0.40 224	0.63 154	0.50 160	0.59 185	0.49 186	0.84 183	0.46 189	0.51 123	0.45 125	0.31 207	0.51 244	0.70 207	0.78 209	0.80 183	0.67 171

UCFNet_RVC	0.56 172	0.78 265	0.45 201	0.59 220	0.55 231	0.52 203	0.39 198	0.58 131	0.40 203	0.59 173	0.60 192	0.82 208	0.45 213	0.32 202	0.70 180	0.42 100	0.50 116	0.50 192	0.67 149	0.45 184	0.56 151	0.47 135	0.38 228	0.41 214	0.77 232	0.71 191	0.65 140	0.86 209

IPLGR	0.57 176	0.55 219	0.37 156	0.43 179	0.38 179	0.36 146	0.23 145	0.62 158	0.30 135	0.56 153	0.68 226	0.61 157	0.32 154	0.29 183	1.73 298	0.47 143	0.56 158	0.56 226	1.09 203	0.54 208	0.53 140	0.81 224	0.20 131	0.32 167	0.71 210	0.97 247	0.73 167	0.57 142

FADNet-RVC-Resample	0.57 176	0.52 209	0.42 184	0.46 187	0.39 183	0.41 163	0.40 200	0.72 224	0.42 215	0.68 234	0.51 168	1.04 241	0.43 207	0.43 240	0.96 241	0.48 149	0.56 158	0.61 246	0.85 184	0.55 213	0.52 133	0.63 182	0.34 216	0.60 260	0.58 171	0.71 191	0.55 103	0.77 197

ICVP	0.58 178	0.49 180	0.67 256	0.50 195	0.48 214	0.52 203	0.36 190	0.60 144	0.45 220	0.61 183	0.58 188	0.61 157	0.56 238	0.30 188	0.67 170	0.64 215	0.58 171	0.51 199	0.72 162	0.51 199	0.58 165	0.74 210	0.59 277	0.47 236	0.60 181	0.75 201	0.74 169	0.72 188
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 178	0.41 119	0.31 130	0.29 112	0.29 131	0.45 180	0.29 171	0.71 215	0.41 208	0.48 101	0.53 175	0.51 126	0.43 207	0.23 125	0.86 215	0.84 255	0.70 239	0.67 260	1.34 220	0.60 235	0.83 220	0.98 239	0.30 202	0.35 191	0.62 187	0.72 194	0.72 164	0.73 191

CroCo_RVC	0.58 178	0.41 119	0.31 130	0.29 112	0.29 131	0.45 180	0.29 171	0.71 215	0.41 208	0.48 101	0.53 175	0.51 126	0.43 207	0.23 125	0.86 215	0.84 255	0.70 239	0.67 260	1.34 220	0.60 235	0.83 220	0.98 239	0.30 202	0.35 191	0.62 187	0.72 194	0.72 164	0.73 191

sCroCo_RVC	0.58 178	0.42 126	0.29 121	0.28 107	0.29 131	0.39 155	0.22 133	0.60 144	0.41 208	0.53 136	0.43 136	0.48 111	0.50 225	0.24 137	0.75 189	0.99 282	0.75 251	0.63 248	1.02 200	0.56 218	1.10 258	1.36 267	0.28 194	0.39 208	0.63 193	0.63 177	0.93 219	0.64 164

FADNet-RVC	0.58 178	0.50 195	0.37 156	0.51 201	0.42 197	0.39 155	0.56 228	0.68 199	0.36 183	0.64 206	0.50 162	1.13 251	0.45 213	0.34 207	0.91 227	0.53 176	0.54 143	0.45 154	1.20 216	0.51 199	0.54 144	0.52 159	0.33 214	0.51 244	0.57 167	0.75 201	0.64 136	0.81 203

RP	0.58 178	0.57 229	0.72 261	0.62 228	0.56 232	0.57 217	0.64 248	0.63 171	0.61 247	0.42 78	0.81 248	0.78 203	0.53 233	0.43 240	0.68 173	0.48 149	0.53 140	0.44 144	0.64 139	0.45 184	0.51 123	0.54 164	0.37 226	0.44 226	0.62 187	0.59 172	0.83 196	0.77 197

GES	0.59 184	0.52 209	0.37 156	0.39 159	0.40 188	0.53 207	0.37 192	0.59 138	0.40 203	0.56 153	0.60 192	0.50 121	0.30 131	0.41 227	0.98 244	0.63 209	0.67 229	0.55 224	2.28 257	0.56 218	0.70 200	0.56 169	0.31 207	0.42 217	0.48 131	0.48 143	0.65 140	0.68 176

DeepPruner_ROB	0.59 184	0.44 138	0.54 226	0.52 204	0.54 228	0.49 193	0.37 192	0.61 151	0.46 224	0.60 179	0.70 227	0.61 157	0.51 229	0.32 202	1.06 255	0.58 198	0.62 208	0.59 241	0.66 145	0.47 193	0.97 246	0.72 208	0.36 221	0.44 226	0.61 182	1.00 252	0.72 164	0.58 144

gcap_with_dpt	0.60 186	0.57 229	0.35 144	0.89 261	0.38 179	0.47 187	0.22 133	0.71 215	0.33 166	0.69 242	0.49 154	1.11 248	0.45 213	0.29 183	0.54 118	0.69 229	0.61 200	0.54 216	1.17 211	0.41 169	0.86 226	0.79 221	0.24 173	0.34 185	0.62 187	0.50 152	0.91 212	1.03 227

GCAP-BAT	0.60 186	0.57 229	0.35 144	0.89 261	0.38 179	0.47 187	0.22 133	0.71 215	0.33 166	0.69 242	0.49 154	1.11 248	0.45 213	0.29 183	0.54 118	0.69 229	0.61 200	0.54 216	1.17 211	0.41 169	0.86 226	0.79 221	0.24 173	0.34 185	0.62 187	0.50 152	0.91 212	1.03 227

PS-NSSS	0.60 186	0.81 271	0.44 197	0.89 261	0.54 228	0.71 248	0.63 246	0.64 178	0.38 198	0.64 206	0.41 133	1.52 269	0.47 220	0.41 227	0.59 134	0.42 100	0.52 131	0.45 154	0.94 194	0.42 177	0.44 85	0.29 66	0.36 221	0.34 185	0.63 193	0.69 186	0.70 158	0.80 201

SACVNet	0.62 189	0.53 215	0.51 219	0.55 213	0.57 235	0.52 203	0.60 237	0.69 206	0.56 241	0.67 231	0.54 181	0.59 152	0.37 189	0.41 227	0.71 184	0.60 203	0.64 216	0.57 231	0.95 195	0.64 254	0.67 191	0.78 219	0.36 221	0.47 236	0.75 225	0.77 208	0.84 198	0.84 206

s12784h	0.62 189	0.68 254	0.47 206	0.65 235	0.44 203	0.34 137	0.24 148	0.61 151	0.31 153	0.60 179	0.44 139	0.81 206	0.55 236	0.25 153	0.62 150	0.50 160	0.62 208	0.38 107	0.74 169	0.36 137	1.26 267	0.47 135	0.18 107	0.30 154	0.70 207	0.74 197	1.39 283	2.07 279

pcwnet_v2	0.62 189	0.46 157	0.50 215	0.62 228	0.49 218	0.61 227	0.46 209	0.66 189	0.45 220	0.65 211	0.79 243	0.64 167	0.86 264	0.53 264	1.15 265	0.55 186	0.59 185	0.51 199	0.83 180	0.41 169	0.55 146	0.47 135	0.34 216	0.43 220	0.75 225	0.76 204	0.85 200	0.95 217

PA-Net	0.64 192	0.67 252	0.66 253	0.50 195	0.66 254	0.50 197	0.64 248	0.65 185	0.73 258	0.54 137	0.52 171	0.58 147	0.58 244	0.59 280	0.93 232	0.57 193	0.46 93	0.54 216	0.61 136	0.54 208	0.49 113	0.66 191	0.36 221	0.52 246	0.64 196	1.24 280	0.64 136	1.32 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 193	0.55 219	0.41 181	0.53 207	0.42 197	0.49 193	0.65 253	0.74 233	0.42 215	0.66 222	0.64 208	0.81 206	0.50 225	0.36 215	1.17 267	0.51 167	0.51 127	0.53 210	1.61 235	0.53 202	0.69 197	0.59 170	0.35 220	0.41 214	0.72 213	0.88 227	0.78 181	1.06 231

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 194	0.37 94	0.23 99	0.51 201	0.74 270	0.89 267	0.49 215	0.62 158	0.26 105	1.60 333	0.31 93	2.57 286	0.26 104	0.22 112	0.46 102	0.48 149	0.58 171	0.45 154	0.93 191	0.37 143	0.63 176	0.71 204	0.19 115	0.23 105	0.58 171	0.49 148	0.89 210	1.91 277

R-Stereo Train	0.66 194	0.55 219	0.43 189	0.48 190	0.36 166	0.50 197	0.18 108	0.62 158	0.31 153	0.68 234	0.62 204	0.72 185	0.34 172	0.25 153	0.69 175	0.89 260	0.66 223	0.51 199	2.12 252	0.46 189	0.94 239	1.49 277	0.22 154	0.36 198	0.71 210	0.96 242	0.77 176	1.10 237

RAFT-Stereo	0.66 194	0.55 219	0.43 189	0.48 190	0.36 166	0.50 197	0.18 108	0.62 158	0.31 153	0.68 234	0.62 204	0.72 185	0.34 172	0.25 153	0.69 175	0.89 260	0.66 223	0.51 199	2.12 252	0.46 189	0.94 239	1.49 277	0.22 154	0.36 198	0.71 210	0.96 242	0.77 176	1.10 237
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 197	0.66 250	0.42 184	1.35 292	1.02 289	1.21 288	0.91 277	0.60 144	0.41 208	0.52 125	0.60 192	0.56 140	0.23 93	1.19 311	0.66 164	0.45 123	0.56 158	0.51 199	0.73 163	0.53 202	0.64 183	0.67 196	0.79 289	0.29 146	0.72 213	0.55 166	0.63 132	0.66 167

NCC-stereo	0.67 197	0.63 244	0.59 235	0.64 232	0.65 249	0.63 233	0.69 259	0.67 192	0.74 261	0.43 80	0.81 248	0.82 208	0.70 255	0.47 248	0.82 203	0.53 176	0.58 171	0.64 252	0.80 177	0.54 208	0.56 151	0.60 174	0.53 266	0.45 231	0.75 225	0.96 242	0.92 217	0.98 221

stereogan	0.67 197	0.67 252	0.62 243	0.68 241	0.73 266	0.75 255	0.64 248	0.70 212	0.57 242	0.51 117	0.64 208	1.08 243	0.62 247	0.44 243	0.83 205	0.55 186	0.56 158	0.51 199	0.91 189	0.59 230	0.59 169	0.69 201	0.47 244	0.46 233	0.59 178	0.67 185	1.16 256	0.87 211

Abc-Net	0.67 197	0.63 244	0.59 235	0.64 232	0.65 249	0.63 233	0.69 259	0.67 192	0.74 261	0.43 80	0.81 248	0.82 208	0.70 255	0.47 248	0.82 203	0.53 176	0.58 171	0.64 252	0.80 177	0.54 208	0.56 151	0.60 174	0.53 266	0.45 231	0.75 225	0.96 242	0.92 217	0.98 221
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	0.67 197	0.35 89	0.39 167	0.29 112	0.43 200	0.34 137	0.36 190	0.43 79	1.25 297	0.27 60	0.72 233	0.44 99	2.38 303	0.57 275	1.11 261	0.76 244	0.56 158	0.56 226	0.64 139	0.55 213	0.63 176	2.08 297	0.46 243	0.40 211	0.36 97	0.63 177	0.51 87	0.67 171

MyStereo04	0.68 202	0.52 209	0.57 232	0.44 184	0.37 173	0.35 143	0.26 157	0.68 199	0.45 220	0.62 193	0.45 142	0.68 175	0.34 172	0.25 153	1.00 248	0.68 228	0.56 158	0.53 210	3.39 289	0.56 218	0.92 233	0.64 186	0.27 191	0.41 214	0.77 232	0.92 234	0.96 226	0.66 167

Any-RAFT	0.69 203	0.47 164	0.85 273	0.53 207	0.40 188	0.38 153	0.27 159	0.64 178	0.32 161	0.57 157	0.76 240	0.86 219	0.24 100	0.22 112	0.57 126	0.76 244	0.60 192	0.45 154	2.19 254	0.45 184	1.20 263	0.71 204	0.22 154	0.31 162	0.99 273	1.24 280	0.73 167	1.65 268

FCDSN-DC	0.69 203	0.61 240	0.62 243	0.66 237	0.61 241	0.59 221	0.60 237	0.68 199	0.42 215	0.75 261	0.42 135	0.57 142	0.36 184	0.50 255	2.43 331	0.67 225	0.80 259	0.76 283	0.64 139	0.56 218	0.70 200	0.60 174	0.47 244	0.83 288	0.66 199	0.74 197	0.61 126	0.67 171
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 203	0.73 261	0.66 253	0.57 216	0.56 232	0.51 200	0.45 207	0.70 212	0.57 242	0.68 234	0.71 228	0.66 171	0.48 223	0.39 221	0.93 232	0.72 237	0.65 220	0.57 231	0.76 173	0.57 223	0.74 208	0.88 231	0.49 251	0.60 260	0.98 270	0.95 239	0.85 200	1.16 244

GANet-ADL	0.70 206	0.59 233	0.52 220	0.60 223	0.57 235	0.61 227	0.46 209	0.68 199	0.52 231	0.65 211	0.67 223	0.76 199	0.43 207	0.39 221	1.08 258	0.79 252	0.68 231	0.52 206	1.84 244	0.64 254	0.66 187	0.86 229	0.42 238	0.43 220	0.70 207	0.87 225	0.97 229	0.89 213

MLCV	0.70 206	0.49 180	0.53 222	0.73 247	0.50 219	0.65 237	0.43 205	0.81 257	0.41 208	0.71 250	0.88 255	1.01 235	0.81 261	0.28 176	0.92 230	0.43 107	0.65 220	0.52 206	2.47 267	0.45 184	0.55 146	0.72 208	0.39 232	0.54 250	0.69 204	0.80 214	0.83 196	0.72 188

GEStereo_RVC	0.71 208	0.59 233	0.40 172	0.54 210	0.50 219	0.61 227	0.51 217	0.71 215	0.41 208	0.59 173	0.51 168	0.76 199	0.46 218	0.39 221	0.96 241	0.92 265	0.78 254	0.75 280	1.94 247	0.62 248	0.80 215	1.37 268	0.31 207	0.52 246	0.61 182	0.63 177	0.86 205	1.12 240

RAFT-Test	0.72 209	0.50 195	0.46 202	0.52 204	0.34 158	0.41 163	0.29 171	0.73 228	0.30 135	0.62 193	0.72 233	0.68 175	0.31 145	0.22 112	0.71 184	1.03 287	0.62 208	0.50 192	2.89 281	0.66 257	1.72 285	1.14 254	0.23 165	0.29 146	0.80 241	0.96 242	0.95 223	0.91 214

cross-raft	0.73 210	0.56 224	0.46 202	0.43 179	0.33 149	0.40 161	0.27 159	0.73 228	0.33 166	0.65 211	0.60 192	0.74 191	0.30 131	0.23 125	0.76 190	0.96 273	0.63 213	0.48 178	2.91 282	0.59 230	1.81 291	1.31 265	0.22 154	0.32 167	0.82 245	0.94 238	0.93 219	1.01 225

RTSC	0.73 210	0.49 180	0.46 202	0.47 189	0.51 222	0.55 213	0.56 228	0.67 192	0.68 255	0.54 137	0.79 243	0.57 142	0.57 242	0.41 227	1.92 306	0.77 246	0.96 283	0.58 236	1.36 223	0.56 218	0.85 225	1.11 249	0.31 207	0.53 249	0.58 171	0.65 182	0.95 223	1.26 251

MSMDNet	0.73 210	0.52 209	0.48 209	0.35 147	0.34 158	0.45 180	0.33 183	0.69 206	0.30 135	0.63 199	0.60 192	0.71 183	0.35 179	0.23 125	0.78 191	1.05 289	0.63 213	0.50 192	2.88 280	0.81 279	1.59 280	1.80 292	0.23 165	0.29 146	0.74 220	0.89 229	0.85 200	0.76 196

NaN_ROB	0.73 210	0.59 233	0.61 242	0.64 232	0.78 274	0.53 207	0.48 212	0.87 266	0.63 250	0.73 256	0.61 199	1.96 280	0.62 247	0.45 245	0.84 209	0.55 186	0.56 158	0.54 216	0.73 163	0.55 213	0.52 133	0.51 153	0.38 228	0.64 266	0.83 247	1.11 269	0.94 221	1.64 267

SGM-Forest	0.73 210	0.71 258	0.40 172	1.13 279	0.64 248	0.74 254	0.45 207	0.68 199	0.39 201	0.61 183	0.44 139	1.16 252	1.06 268	0.49 251	0.86 215	0.61 207	0.55 152	0.46 166	0.68 151	0.44 182	0.61 171	0.49 142	0.45 241	0.44 226	0.90 257	0.86 222	1.95 309	1.47 258
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 215	0.77 263	0.57 232	0.54 210	0.61 241	0.63 233	0.61 242	0.53 106	0.65 252	0.58 168	0.81 248	2.35 285	0.46 218	0.43 240	0.79 195	0.63 209	0.85 266	0.57 231	0.83 180	0.55 213	0.72 203	1.09 248	0.45 241	0.49 243	0.63 193	0.74 197	1.39 283	0.86 209

EKT-Stereo	0.75 216	0.64 246	0.54 226	0.59 220	0.47 211	0.60 223	0.73 262	0.71 215	0.29 126	0.63 199	0.66 216	0.73 188	0.30 131	0.26 164	0.86 215	1.22 309	0.68 231	0.76 283	1.46 226	0.60 235	1.75 288	1.74 290	0.21 140	0.32 167	0.93 261	0.81 216	1.06 243	0.72 188

TRStereo	0.75 216	0.83 276	1.19 299	0.56 214	0.34 158	1.42 297	0.48 212	0.68 199	0.28 119	0.65 211	0.46 147	1.10 246	0.27 111	0.22 112	0.70 180	0.85 257	0.57 167	0.48 178	1.85 245	0.50 196	0.73 206	0.87 230	0.18 107	0.27 135	0.78 234	1.22 279	1.78 305	1.09 233

EAI-Stereo	0.75 216	0.49 180	0.50 215	0.51 201	0.46 207	0.56 216	0.60 237	0.73 228	0.32 161	0.63 199	0.72 233	0.82 208	0.26 104	0.24 137	1.05 253	0.96 273	0.60 192	0.49 186	3.00 283	0.62 248	0.82 218	1.13 252	0.19 115	0.31 162	0.78 234	0.70 190	1.55 295	1.17 245

HSM-Net_RVC	0.75 216	0.53 215	0.60 240	0.77 252	0.62 247	0.61 227	0.37 192	0.76 241	0.49 227	0.74 257	1.71 300	1.32 260	0.80 260	0.36 215	0.72 187	0.55 186	0.64 216	0.53 210	0.78 175	0.53 202	0.67 191	0.89 233	0.43 239	0.64 266	0.94 264	1.09 266	1.07 244	1.04 230
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 220	0.45 146	0.20 73	0.22 73	0.25 100	0.22 76	0.13 72	0.62 158	0.25 95	0.57 157	0.29 85	0.75 192	0.20 76	0.19 89	0.47 103	0.51 167	10.38 344	0.39 109	0.59 126	0.34 119	0.93 234	0.50 147	0.17 95	0.21 80	0.34 87	0.36 96	0.51 87	0.49 112

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 220	0.45 146	0.20 73	0.22 73	0.25 100	0.22 76	0.13 72	0.62 158	0.25 95	0.57 157	0.29 85	0.75 192	0.20 76	0.19 89	0.47 103	0.51 167	10.38 344	0.39 109	0.59 126	0.34 119	0.93 234	0.50 147	0.17 95	0.21 80	0.34 87	0.36 96	0.51 87	0.49 112

testlalala	0.76 220	0.45 146	0.20 73	0.22 73	0.25 100	0.22 76	0.13 72	0.62 158	0.25 95	0.57 157	0.29 85	0.75 192	0.20 76	0.19 89	0.47 103	0.51 167	10.38 344	0.39 109	0.59 126	0.34 119	0.93 234	0.50 147	0.17 95	0.21 80	0.34 87	0.36 96	0.51 87	0.49 112

GCAPDPT-zeroshot	0.76 220	0.45 146	0.20 73	0.22 73	0.25 100	0.22 76	0.13 72	0.62 158	0.25 95	0.57 157	0.29 85	0.75 192	0.20 76	0.19 89	0.47 103	0.51 167	10.38 344	0.39 109	0.59 126	0.34 119	0.93 234	0.50 147	0.17 95	0.21 80	0.34 87	0.36 96	0.51 87	0.49 112

GCAP-Stereo	0.76 220	0.45 146	0.20 73	0.22 73	0.25 100	0.22 76	0.13 72	0.62 158	0.25 95	0.57 157	0.29 85	0.75 192	0.20 76	0.19 89	0.47 103	0.51 167	10.38 344	0.39 109	0.59 126	0.34 119	0.93 234	0.50 147	0.17 95	0.21 80	0.34 87	0.36 96	0.51 87	0.49 112

RGC	0.76 220	0.72 259	0.99 284	0.70 242	0.71 264	0.76 258	0.57 231	0.74 233	0.74 261	0.56 153	0.96 263	0.83 212	0.85 263	0.56 270	0.93 232	0.60 203	0.62 208	0.56 226	0.93 191	0.61 244	0.66 187	0.71 204	0.51 263	0.56 253	0.81 242	1.01 255	0.99 233	1.19 247

NOSS_ROB	0.76 220	0.84 280	0.50 215	0.72 245	0.61 241	0.75 255	0.52 219	0.80 252	0.54 235	0.70 247	0.62 204	0.62 165	0.86 264	0.62 281	1.14 264	1.10 295	0.78 254	0.69 269	0.73 163	0.60 235	0.88 228	0.67 196	0.50 255	0.71 272	0.86 254	0.95 239	1.38 282	0.85 207

GANetREF_RVC	0.77 227	0.74 262	0.68 258	0.76 251	0.65 249	0.69 245	0.60 237	0.99 280	0.73 258	0.93 291	0.52 171	1.33 261	0.72 257	0.44 243	0.85 213	0.57 193	0.67 229	0.63 248	1.13 209	0.61 244	0.77 211	0.63 182	0.59 277	0.71 272	0.89 256	0.90 231	1.15 253	0.99 223
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)	0.78 228	0.47 164	0.56 230	0.39 159	0.28 124	0.41 163	0.35 186	0.75 237	0.36 183	0.62 193	6.09 336	0.78 203	0.32 154	0.27 173	0.41 89	0.63 209	0.58 171	0.45 154	1.51 227	0.42 177	0.65 184	0.62 180	0.21 140	0.32 167	0.55 162	0.78 209	1.26 270	1.09 233

HI	0.78 228	0.47 164	0.56 230	0.39 159	0.28 124	0.41 163	0.35 186	0.75 237	0.36 183	0.62 193	6.09 336	0.78 203	0.32 154	0.27 173	0.41 89	0.63 209	0.58 171	0.45 154	1.51 227	0.42 177	0.65 184	0.62 180	0.21 140	0.32 167	0.55 162	0.78 209	1.26 270	1.09 233

CASS	0.79 230	0.55 219	0.53 222	0.65 235	0.54 228	0.59 221	0.53 220	0.78 249	0.52 231	0.71 250	0.75 239	0.67 173	0.47 220	0.28 176	0.83 205	0.67 225	0.98 284	0.56 226	1.60 234	0.58 226	2.74 306	1.44 271	0.38 228	0.35 191	0.84 251	0.81 216	0.90 211	1.02 226
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 230	0.34 79	0.20 73	0.24 89	0.22 84	0.21 70	0.15 91	0.58 131	0.21 70	0.57 157	0.39 128	0.45 103	0.15 55	0.19 89	0.56 123	0.54 184	0.54 143	0.40 120	0.53 102	0.30 100	0.65 184	0.54 164	0.20 131	0.22 93	0.30 67	0.39 110	1.31 275	11.04 341

Anonymous3	0.79 230	0.59 233	0.42 184	0.37 153	0.42 197	0.57 217	0.50 216	0.80 252	0.64 251	0.68 234	0.49 154	1.48 265	0.54 234	0.31 195	1.53 286	1.42 323	0.88 272	0.82 292	1.45 225	0.69 266	1.31 270	1.30 264	0.40 233	0.40 211	0.74 220	0.86 222	1.03 242	0.71 186

model_zeroshot	0.80 233	0.46 157	0.42 184	0.42 174	0.39 183	0.43 172	0.27 159	0.72 224	0.36 183	0.64 206	0.66 216	0.97 230	0.29 121	0.24 137	1.05 253	0.92 265	0.69 237	0.54 216	3.03 284	0.73 270	1.21 264	1.20 259	0.22 154	0.38 206	0.84 251	1.14 272	1.08 245	2.21 285

MSKI-zero shot	0.84 234	0.49 180	0.43 189	0.41 170	0.35 162	0.46 186	0.32 180	0.76 241	0.30 135	0.65 211	0.92 259	0.83 212	0.32 154	0.22 112	0.62 150	1.08 292	0.64 216	0.47 172	3.14 287	0.61 244	2.23 298	1.58 282	0.20 131	0.38 206	0.96 268	1.47 298	1.24 268	1.60 264

HH	0.84 234	0.34 79	0.99 284	0.42 174	0.36 166	0.51 200	0.42 203	0.69 206	0.34 173	0.65 211	0.38 121	1.03 237	0.26 104	0.28 176	0.66 164	1.37 317	0.61 200	0.53 210	2.39 263	0.60 235	3.55 325	1.64 284	0.25 178	0.33 181	0.83 247	1.05 262	1.09 247	1.12 240

HanStereo	0.84 234	0.34 79	0.99 284	0.42 174	0.36 166	0.51 200	0.42 203	0.69 206	0.34 173	0.65 211	0.38 121	1.03 237	0.26 104	0.28 176	0.66 164	1.37 317	0.61 200	0.53 210	2.39 263	0.60 235	3.55 325	1.64 284	0.25 178	0.33 181	0.83 247	1.05 262	1.09 247	1.12 240

test-1	0.84 234	0.34 79	0.50 215	0.37 153	0.40 188	0.60 223	0.37 192	0.73 228	0.38 198	0.68 234	0.71 228	1.08 243	0.40 198	0.25 153	0.79 195	0.91 264	0.63 213	0.58 236	2.22 256	0.58 226	1.17 262	3.78 322	0.22 154	0.36 198	0.81 242	1.15 273	1.10 250	1.59 263

LALA_ROB	0.86 238	0.97 290	0.67 256	0.63 230	0.69 257	0.83 261	0.67 256	0.70 212	0.80 266	0.68 234	1.10 274	2.61 288	0.58 244	0.51 257	1.11 261	0.67 225	0.86 267	0.72 273	0.89 187	0.67 261	0.80 215	1.00 242	0.49 251	0.59 258	0.73 218	0.92 234	1.16 256	1.10 237

ETE_ROB	0.87 239	0.90 283	0.58 234	0.67 238	0.69 257	0.85 262	0.60 237	0.66 189	0.89 277	0.64 206	1.09 272	2.63 289	0.54 234	0.54 265	1.00 248	0.72 237	0.91 276	0.63 248	0.99 199	0.66 257	0.88 228	1.08 247	0.50 255	0.59 258	0.78 234	0.92 234	1.48 293	1.17 245

FC-DCNN	0.88 240	0.96 288	1.23 303	1.36 294	0.93 282	1.26 292	0.82 268	0.91 271	0.78 264	0.87 287	0.63 207	1.08 243	0.42 202	0.56 270	0.88 223	0.69 229	0.81 262	0.68 266	0.81 179	0.59 230	0.78 212	0.59 170	0.50 255	0.77 284	1.11 287	0.99 250	1.21 263	1.57 262

dad	0.89 241	0.57 229	0.37 156	1.42 295	0.65 249	0.75 255	2.23 310	1.43 306	0.36 183	0.93 291	0.38 121	0.85 215	0.76 259	0.32 202	0.97 243	0.52 174	0.78 254	0.45 154	1.87 246	0.41 169	0.74 208	0.41 101	0.30 202	0.47 236	1.15 291	0.47 138	2.64 327	1.96 278

FADNet_RVC	0.92 242	0.69 255	0.55 229	0.88 260	0.75 272	0.54 211	0.51 217	0.77 246	0.54 235	0.70 247	0.96 263	1.36 262	1.06 268	0.54 265	1.85 304	0.64 215	0.80 259	0.90 296	3.34 288	0.76 271	1.00 248	1.13 252	0.37 226	0.60 260	0.66 199	0.87 225	0.97 229	1.14 243

ADCP+	0.92 242	0.59 233	0.62 243	0.44 184	0.45 204	0.55 213	0.85 271	0.65 185	1.81 315	0.48 101	1.10 274	1.62 273	0.33 160	0.42 237	1.03 252	0.52 174	0.52 131	0.48 178	1.19 214	0.38 147	0.58 165	0.60 174	0.32 212	0.30 154	0.66 199	3.45 338	0.77 176	4.14 318

iResNet	0.92 242	0.56 224	0.62 243	0.72 245	0.68 255	0.96 270	0.55 226	0.95 273	0.57 242	0.67 231	0.82 253	1.41 264	1.51 286	0.31 195	1.49 285	0.66 224	0.75 251	0.67 260	4.08 295	0.68 263	0.72 203	0.63 182	0.41 235	0.83 288	0.72 213	0.91 233	1.02 240	0.87 211

CSAN	0.93 245	0.83 276	0.75 264	0.86 258	0.82 275	0.73 250	0.61 242	0.97 279	0.94 284	0.94 295	0.73 238	1.96 280	1.56 288	0.49 251	0.98 244	0.63 209	0.74 249	0.66 258	1.09 203	0.71 268	0.78 212	0.63 182	0.53 266	0.76 281	0.98 270	1.49 302	1.21 263	1.63 266

IGEV-FE	0.94 246	0.47 164	1.24 304	1.15 281	0.46 207	0.60 223	0.65 253	0.81 257	0.36 183	0.67 231	1.75 301	0.94 225	0.30 131	0.26 164	0.66 164	1.14 299	0.60 192	0.48 178	2.55 269	0.63 252	2.19 296	2.33 302	0.21 140	0.37 203	1.00 276	1.03 260	1.17 258	1.48 260

FC-DCNN v2	0.94 246	0.98 291	1.28 309	1.47 298	0.95 284	1.33 294	0.82 268	1.05 287	0.80 266	0.87 287	0.66 216	1.11 248	0.67 254	0.56 270	0.91 227	0.69 229	0.81 262	0.68 266	0.83 180	0.59 230	0.78 212	0.59 170	0.50 255	0.78 286	1.25 298	1.09 266	1.35 279	1.89 274

IGEV_Zeroshot_test	0.95 248	0.47 164	1.24 304	1.15 281	0.46 207	0.60 223	0.65 253	0.81 257	0.36 183	0.66 222	1.86 305	0.94 225	0.30 131	0.26 164	0.66 164	1.14 299	0.60 192	0.48 178	2.56 270	0.63 252	2.23 298	2.36 303	0.21 140	0.37 203	1.00 276	1.03 260	1.17 258	1.48 260

DAS	0.95 248	0.61 240	0.48 209	0.78 254	0.61 241	0.68 243	0.59 233	0.84 263	0.93 281	0.65 211	1.58 294	1.66 274	1.06 268	0.34 207	0.95 238	0.92 265	0.92 278	0.73 276	1.77 239	1.03 296	1.73 286	1.11 249	0.47 244	0.92 294	0.93 261	1.00 252	1.39 283	0.96 218

SepStereo	0.95 248	0.61 240	0.48 209	0.78 254	0.61 241	0.68 243	0.59 233	0.84 263	0.93 281	0.65 211	1.58 294	1.66 274	1.06 268	0.34 207	0.95 238	0.92 265	0.92 278	0.73 276	1.77 239	1.03 296	1.73 286	1.11 249	0.47 244	0.92 294	0.93 261	1.00 252	1.39 283	0.96 218

PSMNet-ADL	0.96 251	0.62 243	0.66 253	0.67 238	0.70 263	0.66 240	0.58 232	0.74 233	0.60 246	0.85 285	5.03 329	0.95 229	1.26 279	0.45 245	0.89 224	1.03 287	0.68 231	0.54 216	2.03 250	0.68 263	0.84 223	0.79 221	0.54 270	0.47 236	0.73 218	0.95 239	1.32 276	0.63 162

CC-Net-ROB	0.96 251	1.18 301	0.70 259	1.56 299	1.06 291	1.63 303	1.20 293	0.79 250	0.61 247	0.81 277	0.56 184	3.07 297	0.57 242	0.85 301	0.68 173	0.44 112	0.71 245	0.63 248	1.40 224	0.57 223	0.58 165	0.43 115	1.91 319	0.46 233	0.83 247	0.83 220	0.77 176	1.20 248

GwcNet-ADL	0.97 253	0.83 276	0.81 269	0.91 266	0.68 255	0.70 246	0.53 220	0.77 246	0.50 228	0.72 253	5.46 332	1.20 255	0.65 252	0.46 247	0.81 200	0.95 270	0.72 247	0.56 226	1.26 218	0.71 268	0.67 191	0.78 219	0.59 277	0.56 253	0.79 237	0.98 248	0.85 200	1.75 272

SHD	0.97 253	0.56 224	0.73 262	0.75 248	0.69 257	0.66 240	0.61 242	0.99 280	0.94 284	0.77 266	1.00 266	0.94 225	1.29 281	0.54 265	2.21 319	0.98 278	0.95 281	0.70 270	2.01 249	0.80 275	1.12 259	1.71 288	0.47 244	0.77 284	0.91 258	1.01 255	0.91 212	1.22 250

ADCRef	1.01 255	0.65 247	0.48 209	0.39 159	0.47 211	0.65 237	0.68 258	0.61 151	1.08 290	0.52 125	0.64 208	0.75 192	0.43 207	0.38 220	1.56 288	0.72 237	0.61 200	0.59 241	1.53 230	0.58 226	0.66 187	0.71 204	0.50 255	0.43 220	0.75 225	1.25 283	0.82 189	8.96 339

AMNet	1.02 256	0.98 291	0.95 280	0.98 272	1.01 286	1.03 275	0.96 283	0.87 266	0.93 281	0.97 297	1.02 268	1.10 246	0.74 258	1.06 309	0.99 247	1.09 294	1.17 293	1.04 308	1.08 202	1.05 298	1.13 260	1.04 245	0.82 293	0.98 300	1.01 279	1.07 264	1.20 262	1.27 252

XQC	1.03 257	0.90 283	0.71 260	0.91 266	0.92 281	0.92 269	0.86 273	1.06 290	0.90 278	0.84 283	1.11 277	1.03 237	1.30 283	0.71 292	2.04 309	0.95 270	0.87 268	0.67 260	1.64 236	0.78 273	1.00 248	1.67 287	0.62 280	0.73 276	1.09 286	1.47 298	1.26 270	0.97 220

iRaft-Stereo_20w	1.06 258	0.49 180	1.34 312	1.18 284	0.46 207	0.78 259	0.46 209	0.76 241	0.37 193	0.74 257	6.16 339	0.84 214	0.29 121	0.26 164	0.81 200	0.97 275	0.59 185	0.44 144	1.72 237	0.61 244	1.04 251	1.56 281	0.21 140	0.25 126	0.92 260	1.31 289	1.45 291	2.71 297

RTS	1.09 259	0.59 233	0.59 235	0.60 223	0.58 238	0.96 270	0.90 275	0.80 252	0.88 274	0.59 173	0.71 228	1.28 258	0.62 247	0.51 257	2.04 309	0.98 278	1.19 294	0.77 285	2.33 260	0.85 282	0.96 243	1.16 255	0.49 251	0.65 268	1.23 293	4.43 341	1.15 253	1.45 256

RTSA	1.09 259	0.59 233	0.59 235	0.60 223	0.58 238	0.96 270	0.90 275	0.80 252	0.88 274	0.59 173	0.71 228	1.28 258	0.62 247	0.51 257	2.04 309	0.98 278	1.19 294	0.77 285	2.33 260	0.85 282	0.96 243	1.16 255	0.49 251	0.65 268	1.23 293	4.43 341	1.15 253	1.45 256

ITSA-stereo	1.12 261	0.72 259	0.59 235	1.20 286	0.84 277	0.64 236	0.64 248	0.95 273	0.78 264	0.84 283	2.54 312	1.39 263	1.23 277	0.81 298	1.20 268	1.01 284	0.83 264	0.67 260	1.56 231	0.62 248	1.08 257	1.46 274	0.56 274	0.71 272	0.95 266	1.27 285	0.99 233	4.08 317

DCVSM-stereo	1.13 262	0.66 250	0.79 267	0.89 261	0.65 249	1.15 284	0.73 262	0.95 273	0.82 270	1.04 301	4.18 323	3.75 308	1.45 284	0.49 251	0.83 205	0.86 258	0.69 237	0.60 244	2.08 251	0.87 284	1.06 255	0.77 216	0.84 294	0.72 275	0.74 220	0.89 229	0.98 232	1.09 233

CBMV	1.15 263	0.84 280	0.60 240	0.85 257	0.76 273	0.73 250	0.48 212	0.87 266	0.80 266	0.81 277	0.61 199	2.86 292	0.81 261	0.52 261	1.31 274	1.17 304	0.91 276	0.74 278	2.40 265	0.66 257	1.57 279	0.76 214	0.48 249	1.06 305	0.99 273	1.09 266	2.25 313	4.25 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 264	0.70 256	1.06 292	0.60 223	0.71 264	0.70 246	0.98 284	0.83 261	1.55 310	0.76 264	1.40 289	1.00 232	2.46 305	0.57 275	2.17 317	0.99 282	1.15 292	0.90 296	2.37 262	0.95 288	1.63 282	2.05 296	0.44 240	0.98 300	0.81 242	0.80 214	1.24 268	2.15 282

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 265	0.49 180	1.28 309	0.75 248	0.41 194	1.04 277	0.67 256	0.77 246	0.52 231	0.78 270	5.67 335	1.03 237	0.35 179	0.26 164	0.86 215	1.39 321	0.68 231	0.70 270	2.61 274	0.64 254	2.89 310	2.21 299	0.19 115	0.43 220	1.03 282	1.15 273	1.35 279	2.41 291

DeepPrunerF	1.22 266	0.49 180	0.39 167	0.58 217	2.86 330	0.49 193	0.55 226	0.52 102	0.58 245	0.43 80	0.67 223	0.43 96	0.32 154	0.42 237	1.64 292	0.75 243	0.58 171	0.46 166	0.93 191	0.46 189	0.61 171	0.53 162	0.40 233	0.35 191	15.32 353	0.82 219	0.65 140	0.62 158

ccs_rob	1.25 267	0.79 267	0.64 249	0.86 258	0.60 240	0.89 267	0.83 270	0.99 280	0.51 230	0.77 266	6.27 341	5.90 321	1.10 272	0.51 257	1.08 258	1.10 295	0.68 231	0.66 258	1.15 210	0.70 267	1.56 278	1.66 286	0.50 255	0.54 250	0.69 204	0.78 209	0.86 205	1.20 248

ADCL	1.27 268	0.82 274	0.64 249	0.60 223	0.53 224	0.73 250	0.91 277	0.75 237	2.78 334	0.68 234	1.01 267	0.86 219	0.50 225	0.50 255	1.27 271	0.64 215	0.66 223	0.57 231	1.20 216	0.60 235	0.98 247	0.88 231	0.50 255	0.47 236	1.60 312	1.50 303	0.88 208	11.30 342

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 269	0.90 283	0.63 247	1.27 289	0.90 280	1.21 288	2.21 308	1.27 295	1.18 295	1.00 299	0.91 258	1.80 279	1.16 275	1.07 310	1.48 284	0.77 246	0.70 239	0.58 236	2.75 278	0.67 261	1.39 274	2.93 311	0.85 296	0.73 276	1.47 307	1.68 308	1.33 277	2.96 302

FBW_ROB	1.34 270	1.42 307	1.08 295	2.01 305	1.42 307	1.37 296	1.63 301	0.99 280	0.70 256	0.72 253	1.02 268	2.05 283	0.91 266	1.47 316	1.24 270	0.60 203	0.88 272	0.65 256	6.08 308	0.59 230	1.06 255	0.81 224	1.48 316	1.12 311	0.99 273	1.20 276	0.99 233	1.66 269

UDG	1.35 271	2.24 315	0.81 269	2.58 306	2.45 321	2.48 309	2.57 312	0.76 241	0.86 272	0.77 266	1.08 271	1.51 267	0.56 238	2.59 321	1.06 255	0.69 229	1.89 315	0.80 291	2.31 258	0.97 291	1.24 266	0.98 239	1.43 315	0.62 263	0.74 220	0.81 216	0.95 223	0.81 203

DDUNet	1.38 272	2.18 313	0.79 267	2.67 309	2.43 320	2.57 310	2.52 311	0.80 252	0.84 271	0.63 199	0.94 260	1.57 272	0.45 213	2.65 325	0.94 236	0.78 249	1.99 317	0.75 280	2.31 258	0.91 287	1.16 261	0.97 238	2.71 323	0.56 253	0.72 213	0.71 191	0.97 229	0.85 207

PVD	1.47 273	1.04 295	1.44 314	1.10 277	1.09 295	1.19 286	1.07 287	1.91 326	2.05 320	0.79 273	1.49 292	1.54 270	1.91 295	0.89 304	2.26 323	1.35 314	1.39 301	1.09 313	2.41 266	1.14 304	1.51 277	1.98 295	0.79 289	1.08 308	1.49 309	1.82 311	1.67 300	2.10 280

SAMSARA	1.50 274	0.79 267	1.00 288	0.93 269	0.88 279	0.86 265	0.93 279	1.57 313	1.25 297	0.96 296	1.09 272	1.27 256	2.59 306	0.83 299	2.58 333	1.19 307	1.04 287	0.91 299	2.56 270	0.99 294	1.77 290	2.23 300	0.56 274	0.98 300	2.63 323	2.81 328	2.62 326	2.56 295

MFMNet_re	1.51 275	1.18 301	1.12 298	1.29 290	1.16 297	1.63 303	1.32 296	1.30 300	1.63 311	1.14 307	1.38 288	2.64 290	1.63 291	0.90 305	2.27 324	1.35 314	1.58 306	1.32 328	3.69 290	1.24 311	2.10 294	1.26 263	1.16 305	1.24 317	1.11 287	1.02 259	1.59 297	1.60 264

S-Stereo	1.54 276	0.81 271	0.83 272	1.15 281	1.16 297	1.29 293	1.56 299	1.02 285	1.09 291	1.25 314	4.20 324	4.10 313	1.10 272	0.66 286	2.16 316	1.63 328	0.90 275	1.05 309	2.20 255	1.10 301	1.26 267	3.12 314	1.31 314	1.17 315	0.84 251	1.18 275	1.21 263	2.18 283

ADCMid	1.56 277	0.92 287	0.99 284	0.70 242	0.86 278	1.05 278	1.37 297	1.29 298	1.77 314	0.75 261	1.75 301	1.27 256	1.48 285	0.69 290	2.18 318	1.07 291	0.98 284	0.79 289	2.74 277	0.80 275	1.31 270	1.74 290	1.06 304	0.70 271	1.01 279	1.53 304	1.02 240	10.33 340

FAT-Stereo	1.57 278	0.78 265	1.44 314	1.10 277	1.32 304	1.05 278	0.87 274	1.28 297	0.86 272	1.21 311	5.46 332	3.07 297	1.28 280	0.66 286	1.73 298	1.34 311	0.89 274	0.94 302	1.83 242	1.08 299	2.02 293	3.90 323	0.71 283	0.98 300	0.86 254	1.21 278	1.42 289	3.03 304

HBP-ISP	1.60 279	0.86 282	0.90 278	0.98 272	0.69 257	0.85 262	0.56 228	0.89 270	0.48 226	0.82 280	0.79 243	0.97 230	0.36 184	0.69 290	11.97 350	5.83 346	0.70 239	0.67 260	0.70 158	0.62 248	1.05 253	5.90 338	0.50 255	0.62 263	0.82 245	1.01 255	2.01 311	1.06 231

SANet	1.61 280	0.91 286	1.10 297	1.04 275	1.05 290	1.25 291	0.77 265	1.76 322	1.81 315	0.77 266	1.24 278	6.63 325	5.08 318	0.83 299	1.56 288	0.77 246	1.24 298	0.90 296	1.58 232	0.82 280	1.05 253	1.00 242	0.90 297	1.27 318	1.32 301	1.93 313	1.88 307	3.10 306

AnyNet_C32	1.64 281	0.65 247	0.74 263	0.67 238	0.73 266	0.86 265	1.14 288	0.95 273	3.12 337	0.75 261	1.53 293	0.94 225	0.64 251	0.67 288	1.83 303	1.11 297	1.06 291	0.95 303	1.78 241	0.76 271	1.76 289	1.71 288	0.66 282	0.85 291	1.13 289	2.68 327	1.17 258	13.55 344

pmcnn	1.66 282	0.80 270	0.52 220	1.19 285	1.01 286	1.21 288	0.93 279	0.96 278	0.54 235	0.74 257	2.66 314	3.98 312	5.06 317	0.31 195	1.65 294	1.40 322	1.20 296	0.91 299	3.99 293	0.95 288	4.45 335	1.02 244	0.90 297	0.90 293	1.07 284	1.01 255	2.43 320	3.03 304

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 283	1.25 304	1.05 290	1.56 299	1.08 293	1.20 287	3.18 320	1.50 309	2.10 322	1.30 318	0.98 265	1.50 266	1.04 267	1.66 317	1.71 295	1.18 305	0.84 265	1.01 305	6.24 309	1.15 307	1.43 275	3.23 316	1.19 306	1.14 312	1.52 310	1.29 287	1.09 247	2.78 299

MFN_U_SF_RVC	1.68 284	1.06 296	0.88 276	1.25 288	1.01 286	1.53 300	2.07 306	1.38 305	1.17 294	1.51 327	2.95 316	2.00 282	1.57 289	2.05 319	2.38 329	0.98 278	0.87 268	0.82 292	6.78 312	1.11 303	2.21 297	2.38 304	0.65 281	1.11 310	1.23 293	1.33 292	1.28 273	1.69 271

CBMV_ROB	1.71 285	0.79 267	0.65 252	1.35 292	1.07 292	1.01 273	0.74 264	1.01 284	0.54 235	0.72 253	0.81 248	9.80 340	5.90 324	0.57 275	1.42 279	0.69 229	0.80 259	0.58 236	5.38 301	1.22 309	0.95 242	0.55 168	0.53 266	0.62 263	1.22 292	1.45 297	2.72 329	2.94 301

gcap-zeroshot	1.75 286	0.44 138	0.89 277	0.59 220	0.36 166	0.55 213	0.29 171	0.74 233	0.29 126	0.74 257	0.76 240	1.18 254	0.33 160	0.24 137	0.78 191	0.97 275	0.61 200	0.53 210	29.80 346	0.80 275	1.04 251	1.45 273	0.23 165	0.34 185	0.75 225	0.99 250	0.96 226	0.75 194

edge stereo	1.82 287	1.16 300	2.22 327	1.46 297	1.28 301	1.58 301	1.38 298	1.67 319	1.30 299	1.20 310	3.42 320	4.33 315	2.26 301	0.80 297	1.41 278	1.46 324	1.05 289	0.83 295	5.42 302	0.97 291	1.34 272	3.76 320	0.95 302	0.88 292	1.26 299	1.20 276	1.70 302	2.91 300

G-Net	1.86 288	1.00 293	1.28 309	0.89 261	0.93 282	1.10 281	0.77 265	1.63 315	2.07 321	0.99 298	2.89 315	7.30 331	1.67 292	0.55 268	1.45 280	1.75 331	1.04 287	0.93 301	2.87 279	2.72 342	1.89 292	1.47 275	0.80 291	1.02 304	1.06 283	1.71 309	2.82 330	5.60 326

ADCS	1.88 289	1.06 296	0.98 283	0.93 269	1.10 296	1.09 280	1.14 288	1.27 295	2.49 328	0.89 289	1.36 287	1.51 267	2.92 310	0.86 302	3.30 336	2.26 337	1.46 305	1.26 322	3.10 286	1.29 313	2.48 302	2.88 309	0.80 291	1.10 309	1.33 303	4.48 343	1.41 288	6.08 329

SQANet	1.90 290	2.70 320	1.03 289	3.09 316	2.17 315	3.29 315	2.70 314	0.95 273	0.65 252	1.00 299	0.71 228	2.69 291	1.10 272	2.30 320	0.78 191	0.55 186	1.02 286	0.72 273	9.92 325	0.68 263	2.11 295	1.25 261	3.28 324	0.58 257	0.98 270	1.31 289	1.33 277	2.34 287

SPS-STEREO	1.93 291	1.27 305	1.21 301	1.60 301	1.34 305	1.44 298	1.17 291	1.66 316	1.36 304	1.38 321	3.67 321	3.02 296	1.29 281	1.05 308	1.85 304	1.83 333	1.58 306	1.37 330	8.86 321	1.34 314	3.07 316	1.47 275	1.27 311	1.37 320	1.42 306	1.28 286	2.02 312	1.89 274
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 292	1.18 301	1.26 307	1.45 296	1.28 301	1.10 281	2.21 308	1.88 324	1.41 305	1.33 319	1.32 284	2.29 284	2.23 298	1.25 314	4.58 341	1.87 334	2.55 327	1.13 317	2.73 276	1.63 326	3.69 328	3.33 317	1.26 307	2.09 342	1.93 317	1.47 298	1.59 297	2.77 298

AnyNet_C01	2.06 293	1.08 298	1.06 292	1.14 280	1.08 293	1.01 273	2.69 313	1.69 320	2.66 331	1.21 311	1.67 298	2.90 294	2.60 307	0.95 307	3.65 337	4.02 344	2.09 319	2.21 344	3.08 285	1.56 323	3.30 322	2.89 310	1.26 307	1.15 313	1.80 315	1.43 296	1.51 294	3.90 315

DDF-Stereo	2.07 294	0.43 131	0.28 116	10.45 343	0.48 214	14.62 352	0.70 261	0.72 224	0.29 126	0.66 222	0.48 149	17.48 348	0.59 246	0.26 164	0.55 120	0.56 192	0.60 192	0.45 154	1.27 219	0.38 147	0.83 220	0.77 216	0.25 178	0.24 115	0.45 121	0.45 128	0.91 212	0.67 171

ADCPNet	2.08 295	0.77 263	0.87 275	0.83 256	1.21 299	0.85 262	1.59 300	1.02 285	1.35 302	0.83 282	1.97 306	1.01 235	7.76 330	0.75 295	2.35 328	1.16 303	0.95 281	0.71 272	4.05 294	0.97 291	1.30 269	1.61 283	0.72 284	0.76 281	1.52 310	1.96 316	1.21 263	16.04 347

DDVS	2.32 296	0.70 256	0.82 271	0.70 242	0.74 270	0.73 250	0.59 233	1.09 292	0.88 274	0.80 274	34.26 357	3.93 310	1.16 275	0.52 261	1.09 260	1.35 314	0.73 248	0.65 256	1.95 248	0.95 288	1.67 284	2.27 301	0.48 249	0.56 253	0.69 204	0.84 221	1.21 263	1.35 254

Ntro	2.32 296	3.40 338	1.53 316	3.55 324	2.52 323	3.71 326	3.36 321	1.11 293	1.05 289	1.16 308	0.90 257	2.93 295	1.24 278	2.72 327	1.00 248	0.64 215	1.40 302	0.82 292	10.96 328	1.14 304	2.72 305	3.19 315	4.26 330	0.73 276	1.24 296	1.59 306	1.56 296	2.31 286

RainbowNet	2.32 296	2.93 326	1.87 323	3.34 322	2.57 324	3.50 317	3.49 324	1.29 298	0.92 279	1.53 330	0.89 256	3.18 299	2.31 302	2.94 328	1.30 273	0.90 262	1.61 309	1.00 304	5.61 303	1.51 318	2.82 309	4.18 325	4.25 329	0.97 298	1.32 301	1.58 305	1.71 303	3.00 303

otaku	2.33 299	3.05 330	1.19 299	3.36 323	2.37 318	3.56 320	3.08 319	1.05 287	0.98 287	1.13 304	0.80 247	2.88 293	1.62 290	2.59 321	0.95 238	0.64 215	1.23 297	0.75 280	13.16 333	1.09 300	2.47 301	2.63 306	4.75 334	0.75 280	1.13 289	1.38 295	1.69 301	2.52 294

ACVNet-4b	2.35 300	2.75 323	1.60 318	3.13 317	2.29 317	3.52 319	3.67 327	1.35 302	1.35 302	1.27 315	0.72 233	3.26 301	2.62 308	3.04 331	0.98 244	0.78 249	2.13 320	1.02 306	9.04 322	1.23 310	2.74 306	3.39 319	4.08 327	0.92 294	1.24 296	1.29 287	1.46 292	2.48 293

ACVNet_1	2.47 301	3.23 333	2.35 329	4.40 331	2.93 334	3.77 328	3.96 330	1.34 301	1.18 295	1.21 311	1.02 268	3.31 303	2.07 296	3.09 333	1.31 274	0.70 235	2.26 324	1.10 314	9.52 323	1.14 304	3.45 324	1.18 258	4.50 333	1.07 306	1.39 305	1.75 310	1.36 281	2.10 280

MonStereo1	2.61 302	2.91 325	1.70 319	3.94 328	3.77 341	3.57 321	3.72 329	1.55 311	1.64 312	1.43 323	1.63 297	4.85 318	5.63 322	2.99 330	1.35 276	0.90 262	1.99 317	1.31 325	5.93 304	1.75 330	2.96 312	1.93 294	4.83 337	0.93 297	1.31 300	1.08 265	2.49 323	2.38 289

SGM-ForestM	2.61 302	4.20 342	0.93 279	2.78 311	1.37 306	3.57 321	2.93 317	2.59 335	1.51 309	0.70 247	1.32 284	7.25 329	5.36 321	0.47 248	0.89 224	0.53 176	0.79 258	0.54 216	7.58 314	0.60 235	0.82 218	0.47 135	0.51 263	0.80 287	4.97 340	3.66 339	7.05 348	6.30 330

DPSNet	2.61 302	0.83 276	0.77 266	1.21 287	1.24 300	1.34 295	0.93 279	1.08 291	1.49 308	0.78 270	0.86 254	6.91 327	3.85 312	0.58 278	4.58 341	2.54 338	1.43 304	1.24 320	14.95 337	1.34 314	4.83 339	8.01 344	1.75 318	1.40 323	1.47 307	1.95 315	1.60 299	1.66 269

DGSMNet	2.66 305	0.96 288	1.36 313	1.03 274	0.99 285	1.12 283	1.05 286	1.36 303	0.94 284	2.15 342	13.54 353	1.71 277	1.85 293	0.93 306	2.50 332	3.85 343	5.34 336	1.61 335	5.07 299	1.68 328	7.04 344	8.02 345	0.96 303	1.19 316	1.01 279	1.33 292	1.40 287	1.88 273

WAO-6	2.71 306	2.26 316	1.57 317	3.00 315	2.25 316	3.01 313	3.02 318	1.77 323	2.35 323	1.52 329	1.62 296	3.94 311	5.12 319	2.64 324	2.22 320	1.38 319	2.65 328	1.36 329	4.86 298	1.54 322	2.76 308	4.79 329	2.70 322	1.73 335	2.71 325	2.59 326	2.68 328	5.02 323

PSMNet_ROB	2.71 306	3.39 337	1.92 324	2.87 313	2.04 313	4.01 331	3.50 325	1.46 307	1.41 305	1.59 332	3.34 317	3.52 304	4.97 316	4.50 340	1.61 291	0.95 270	1.87 314	1.06 310	8.62 318	1.63 326	2.32 300	1.51 279	5.43 344	1.37 320	1.98 321	1.94 314	1.91 308	2.39 290

WAO-7	2.72 308	1.83 311	2.89 338	7.39 337	1.73 312	1.76 306	1.82 303	2.07 327	2.65 330	2.21 343	5.39 331	4.58 317	5.72 323	1.23 313	2.07 313	1.27 310	1.69 310	1.22 319	7.70 315	1.51 318	1.64 283	3.07 313	0.84 294	1.65 333	1.83 316	2.48 325	1.97 310	3.27 308

SGM_RVC	2.81 309	1.46 308	0.85 273	1.76 303	1.28 301	1.68 305	1.19 292	1.56 312	1.14 293	0.82 280	1.70 299	7.09 328	2.67 309	0.42 237	0.92 230	0.57 193	0.75 251	0.57 231	11.20 330	0.66 257	0.94 239	0.46 130	0.51 263	0.84 290	1.97 320	1.64 307	5.04 344	26.13 352
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 310	3.23 333	1.81 321	6.04 335	3.38 340	3.63 323	3.67 327	1.88 324	1.97 319	1.47 324	1.30 282	3.69 307	4.10 314	2.97 329	1.45 280	0.97 275	2.41 325	1.29 323	5.94 305	1.74 329	3.20 318	4.23 326	4.79 336	1.55 328	2.65 324	2.27 322	2.56 324	2.64 296

IMH-64-1	2.92 311	2.70 320	2.36 330	3.23 318	2.71 326	3.70 324	4.05 331	1.66 316	2.48 326	1.13 304	1.26 280	3.60 305	6.29 326	3.59 334	2.28 325	1.15 301	2.20 321	1.31 325	6.02 306	1.52 320	3.03 314	5.48 332	4.83 337	1.40 323	2.83 327	2.02 317	2.34 316	3.64 311

IMH-64	2.92 311	2.70 320	2.36 330	3.23 318	2.71 326	3.70 324	4.05 331	1.66 316	2.48 326	1.13 304	1.26 280	3.60 305	6.29 326	3.59 334	2.28 325	1.15 301	2.20 321	1.31 325	6.02 306	1.52 320	3.03 314	5.48 332	4.83 337	1.40 323	2.83 327	2.02 317	2.34 316	3.64 311

SFCPSM	3.03 313	0.82 274	0.63 247	0.77 252	0.69 257	0.72 249	0.63 246	0.83 261	0.98 287	0.71 250	2.00 307	2.57 286	3.49 311	0.56 270	1.16 266	0.93 269	0.74 249	0.64 252	54.48 358	1.19 308	0.88 228	0.91 234	0.55 272	0.55 252	0.94 264	0.93 237	1.11 251	1.39 255

ACVNet_2	3.17 314	2.98 327	2.25 328	4.72 332	2.88 331	3.50 317	3.48 323	1.58 314	1.33 300	1.29 317	1.10 274	3.22 300	2.45 304	2.67 326	1.29 272	0.86 258	7.26 340	1.02 306	22.14 341	1.37 316	3.22 319	1.25 261	4.24 328	1.37 320	1.93 317	1.92 312	1.83 306	2.36 288

ELAS_RVC	3.22 315	2.01 312	1.85 322	2.66 308	2.07 314	5.08 339	2.06 305	2.41 333	1.89 317	1.74 337	4.78 326	8.00 332	8.02 331	0.74 294	2.38 329	0.81 253	1.75 312	1.14 318	3.97 292	1.27 312	4.64 338	7.61 342	1.26 307	1.74 336	6.58 345	3.21 334	3.39 334	3.80 314
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 316	2.76 324	2.37 332	3.26 320	2.74 328	3.73 327	4.10 333	1.72 321	2.58 329	1.17 309	1.24 278	3.92 309	10.58 333	6.80 349	1.57 290	1.11 297	2.25 323	1.30 324	6.28 310	1.56 323	2.97 313	4.14 324	4.90 340	1.45 327	3.01 331	2.36 323	2.47 322	5.19 325

anonymity	3.27 317	0.41 119	1.09 296	0.58 217	0.41 194	0.47 187	0.30 178	0.79 250	0.33 166	0.61 183	69.49 361	0.85 215	0.30 131	0.24 137	0.59 134	1.02 286	0.60 192	0.43 139	1.35 222	0.60 235	0.73 206	1.82 293	0.24 173	0.29 146	1.00 276	1.24 280	1.08 245	1.47 258

MDST_ROB	3.33 318	2.32 317	0.75 264	3.90 327	1.47 309	2.61 311	1.00 285	1.12 294	0.72 257	0.78 270	0.67 223	1.54 270	25.37 346	0.34 207	2.11 315	0.53 176	0.65 220	0.48 178	3.69 290	0.58 226	0.88 228	0.59 170	0.58 276	0.68 270	7.85 348	3.03 332	17.15 353	8.63 338

ELAS	3.38 319	2.19 314	1.79 320	2.99 314	2.37 318	3.32 316	2.09 307	2.60 336	2.85 335	1.28 316	4.85 328	8.61 334	8.02 331	0.76 296	2.90 334	0.81 253	1.80 313	1.10 314	4.19 296	1.10 301	4.53 336	7.86 343	1.26 307	1.63 331	7.08 346	4.79 344	3.66 339	4.87 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 320	1.54 309	1.05 290	2.64 307	1.72 311	2.05 308	1.15 290	2.40 332	1.41 305	0.90 290	6.48 342	9.56 338	7.42 329	0.49 251	11.75 348	1.94 335	0.87 268	0.74 278	8.79 319	0.80 275	8.36 345	8.07 346	0.73 286	1.07 306	3.39 333	2.15 321	5.22 345	4.99 322
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	3.81 321	1.38 306	1.26 307	1.80 304	1.47 309	1.93 307	1.71 302	1.47 308	1.33 300	1.34 320	6.67 344	9.59 339	12.99 338	1.20 312	1.73 298	1.47 325	1.42 303	1.24 320	11.11 329	1.37 316	3.07 316	2.13 298	1.27 311	1.42 326	1.69 313	1.26 284	2.90 331	26.50 353

DispFullNet	4.17 322	3.20 332	4.34 346	2.72 310	2.46 322	2.92 312	2.70 314	2.79 341	1.90 318	4.51 352	6.62 343	8.91 336	4.83 315	2.59 321	2.00 308	8.18 349	3.24 332	1.98 338	24.96 343	2.93 344	3.99 330	3.36 318	1.71 317	1.15 313	1.36 304	1.32 291	2.36 319	3.65 313

WAO-8	4.25 323	3.34 335	2.80 335	10.32 341	2.92 332	4.17 332	5.89 336	2.66 339	4.45 341	1.69 335	3.41 318	5.94 322	11.31 335	5.29 344	1.71 295	1.34 311	2.69 329	1.51 333	10.78 326	2.48 339	2.63 303	4.50 327	3.44 325	1.58 329	5.12 341	3.31 336	3.60 336	5.76 327

Venus	4.25 323	3.34 335	2.80 335	10.32 341	2.92 332	4.17 332	5.89 336	2.66 339	4.45 341	1.69 335	3.41 318	5.94 322	11.31 335	5.29 344	1.71 295	1.34 311	2.69 329	1.51 333	10.78 326	2.48 339	2.63 303	4.50 327	3.44 325	1.58 329	5.12 341	3.31 336	3.60 336	5.76 327

LVE	4.33 325	3.03 328	2.00 325	27.23 352	3.06 335	3.83 329	12.07 351	1.53 310	1.64 312	1.85 339	1.48 291	3.30 302	3.91 313	3.06 332	1.45 280	1.05 289	1.95 316	1.38 331	15.68 338	1.62 325	3.25 321	5.86 335	4.42 332	1.76 337	2.87 329	2.06 319	2.34 316	3.25 307

PWCK	5.04 326	3.03 328	2.21 326	3.61 325	2.60 325	4.41 335	5.09 334	2.45 334	2.76 333	3.31 348	4.34 325	10.15 343	5.13 320	1.74 318	1.99 307	1.38 319	2.41 325	1.45 332	51.59 357	2.35 337	3.70 329	2.69 308	2.65 321	1.78 339	2.97 330	3.21 334	2.43 320	4.77 320

STStereo	5.29 327	2.47 318	5.20 348	5.20 333	2.80 329	4.72 336	3.42 322	6.23 350	6.52 344	1.51 327	7.61 346	9.53 337	14.86 341	0.63 283	4.09 340	0.64 215	0.87 268	0.62 247	36.67 350	1.02 295	1.23 265	1.05 246	0.78 288	1.63 331	3.46 334	2.43 324	3.53 335	14.15 345

notaker	5.52 328	5.55 348	3.76 344	13.97 347	5.34 346	5.44 343	7.16 339	2.36 331	2.68 332	2.06 341	1.80 303	12.90 347	23.86 345	3.98 337	2.04 309	1.73 330	3.45 334	2.12 341	17.08 339	2.15 334	6.10 343	5.87 336	6.15 348	2.12 343	1.79 314	2.08 320	2.31 315	3.29 309

MADNet++	5.64 329	3.51 339	3.77 345	2.84 312	4.62 344	3.02 314	3.65 326	4.36 344	5.03 343	4.18 351	5.07 330	6.45 324	5.92 325	6.18 348	7.04 344	6.82 347	4.71 335	4.00 348	8.03 316	5.83 348	9.92 349	16.38 353	2.32 320	4.34 351	3.95 339	11.38 350	4.93 343	4.01 316

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 330	0.56 224	1.25 306	0.75 248	0.69 257	1.17 285	0.81 267	0.82 260	0.80 266	0.81 277	4.78 326	1.00 232	0.37 189	0.27 173	1.13 263	1.54 326	0.70 239	0.60 244	124.50 361	0.54 208	1.43 275	2.64 307	0.22 154	0.36 198	0.91 258	1.13 271	1.13 252	2.18 283

TorneroNet-64	6.02 331	4.60 344	2.53 333	15.58 348	3.29 338	4.87 337	7.75 340	2.23 329	10.02 347	1.42 322	1.31 283	7.26 330	29.23 350	4.36 339	2.09 314	1.21 308	8.22 341	1.70 337	17.35 340	2.62 341	4.31 333	5.68 334	5.20 342	1.76 337	3.58 335	3.76 340	2.29 314	8.34 337

JetBlue	6.09 332	3.85 340	3.31 343	5.99 334	4.13 343	6.22 345	7.94 341	3.42 342	2.89 336	1.47 324	1.46 290	8.10 333	1.90 294	5.39 346	11.86 349	3.22 340	3.30 333	2.99 345	5.32 300	2.40 338	9.74 348	10.03 351	4.93 341	2.18 344	7.39 347	17.16 352	3.72 341	24.15 350

UNDER WATER-64	6.11 333	5.20 346	3.13 341	12.20 345	5.77 347	6.55 347	8.53 345	4.74 348	3.45 339	2.30 346	2.36 310	12.04 346	12.47 337	5.08 342	3.02 335	1.81 332	12.11 349	2.17 342	8.81 320	4.17 347	5.75 342	7.27 341	8.74 353	2.61 347	3.86 338	8.63 347	4.32 342	7.86 336

MANE	7.31 334	2.64 319	4.48 347	3.30 321	3.10 336	3.94 330	2.83 316	5.37 349	6.88 345	1.11 303	5.64 334	8.81 335	11.02 334	0.67 288	3.83 338	3.83 342	1.32 299	18.03 354	8.61 317	0.84 281	4.22 331	1.16 255	0.74 287	1.79 340	13.65 352	18.61 353	22.89 355	38.18 360

UNDER WATER	7.55 335	4.74 345	3.06 340	10.46 344	5.92 348	6.35 346	8.05 342	4.32 343	3.69 340	1.97 340	2.14 308	10.53 344	62.60 359	4.83 341	2.25 322	1.59 327	12.22 350	2.08 340	9.67 324	3.97 345	5.27 341	6.65 339	8.86 354	2.65 348	3.82 337	5.62 345	3.62 338	7.03 334

JetRed	7.85 336	5.29 347	6.07 350	3.75 326	5.00 345	6.95 348	10.20 348	4.64 347	3.42 338	2.92 347	2.39 311	6.71 326	2.25 300	7.15 350	10.26 346	7.34 348	8.59 342	7.11 349	4.82 297	4.08 346	10.76 352	9.27 347	7.85 352	3.34 349	10.96 349	24.25 356	11.90 350	24.57 351

TorneroNet	8.11 337	4.28 343	2.58 334	27.50 353	3.31 339	5.00 338	6.00 338	2.62 337	10.13 349	1.49 326	2.57 313	11.07 345	68.61 360	4.25 338	1.77 302	1.18 305	5.78 337	1.62 336	23.67 342	2.83 343	4.30 332	5.47 331	5.37 343	1.65 333	3.72 336	3.14 333	2.59 325	6.36 331

KSHMR	8.16 338	4.16 341	2.96 339	25.39 351	3.92 342	5.08 339	5.53 335	2.62 337	2.40 325	2.23 344	2.26 309	4.37 316	77.17 361	5.23 343	2.24 321	1.71 329	2.79 331	1.98 338	31.04 347	2.02 333	4.59 337	5.35 330	7.54 351	1.89 341	3.30 332	2.91 330	3.01 332	6.51 332

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 339	0.65 247	1.07 294	0.94 271	0.83 276	0.81 260	1.27 295	0.85 265	0.73 258	0.93 291	6.13 338	180.62 362	2.17 297	1.33 315	1.22 269	1.01 284	0.93 280	1.06 310	6.32 311	0.79 274	3.32 323	3.77 321	0.55 272	0.76 281	0.95 266	1.34 294	1.19 261	2.42 292

LSM0	8.30 340	1.08 298	0.95 280	1.66 302	1.42 307	1.59 302	1.96 304	2.27 330	2.36 324	1.66 334	3.94 322	4.10 313	6.30 328	0.63 283	62.38 362	74.74 362	1.69 310	1.06 310	12.18 331	2.23 335	4.96 340	9.29 348	0.92 299	1.29 319	1.95 319	2.97 331	3.66 339	14.83 346

ACV-stereo	8.39 341	1.01 294	0.97 282	1.29 290	0.73 266	1.48 299	0.95 282	0.88 269	1.10 292	1.07 302	1.33 286	1.06 242	23.12 344	0.52 261	4.00 339	3.78 341	1.05 289	0.79 289	168.94 362	1.91 331	3.64 327	1.44 271	0.72 284	0.74 279	0.74 220	0.90 231	1.43 290	1.03 227

ktn	8.45 342	3.18 331	2.84 337	6.37 336	3.26 337	4.31 334	10.28 349	2.15 328	10.13 349	2.27 345	1.83 304	42.17 356	55.84 357	3.93 336	2.34 327	2.09 336	9.85 343	2.17 342	33.98 348	2.24 336	3.24 320	3.03 312	4.78 335	2.25 345	2.59 322	2.81 328	3.18 333	5.04 324

zero-FE	9.08 343	0.42 126	0.28 116	61.19 361	0.56 232	106.36 362	1.24 294	0.72 224	0.30 135	0.66 222	0.56 184	61.54 360	0.66 253	0.25 153	0.59 134	0.53 176	0.60 192	0.47 172	2.54 268	0.38 147	1.35 273	0.96 237	0.25 178	0.24 115	0.45 121	0.44 122	0.91 212	0.66 167

XX-Stereo	9.49 344	0.38 103	0.36 152	0.63 230	0.28 124	0.54 211	0.28 164	0.69 206	0.28 119	0.69 242	6.24 340	1.00 232	0.29 121	0.23 125	0.70 180	1.08 292	0.60 192	0.52 206	1.58 232	0.53 202	0.76 210	0.65 188	0.18 107	0.26 132	233.61 364	0.88 227	1.01 239	1.90 276

DGTPSM_ROB	12.12 345	5.96 349	17.45 355	4.20 329	7.86 349	5.15 341	8.18 343	4.56 345	11.64 351	4.52 353	8.72 348	5.01 319	17.08 342	12.98 353	14.91 352	14.58 353	6.85 338	15.76 352	12.78 332	12.05 353	9.07 346	21.74 354	5.67 345	11.54 355	11.84 350	31.02 359	12.98 351	33.06 356

DPSMNet_ROB	12.40 346	5.97 350	17.46 356	4.21 330	7.87 350	5.15 341	8.18 343	4.56 345	11.65 352	4.54 354	8.87 349	5.17 320	22.69 343	13.00 354	14.98 353	14.62 354	6.90 339	15.82 353	14.07 336	12.05 353	9.09 347	21.75 355	5.68 346	11.54 355	11.87 351	31.03 360	12.99 352	33.06 356

WQFJA1++	13.32 347	0.37 94	0.25 107	123.26 363	0.29 131	112.03 363	109.42 363	0.56 124	0.25 95	0.65 211	0.49 154	1.70 276	1.51 286	0.23 125	0.43 97	0.60 203	0.53 140	0.41 125	1.83 242	0.31 106	0.53 140	0.51 153	0.22 154	0.20 77	0.52 150	0.76 204	0.88 208	0.91 214

LE_ROB	17.44 348	1.82 310	6.12 351	9.40 338	53.85 363	8.01 349	46.26 358	11.27 355	28.12 356	1.80 338	7.03 345	38.62 354	49.53 356	0.34 207	1.76 301	0.55 186	0.78 254	0.59 241	36.68 351	6.72 349	2.92 311	0.85 227	29.06 358	12.10 357	26.35 354	25.49 357	27.84 358	37.03 359

DLNR_Zeroshot_test	17.86 349	67.45 363	1.21 301	81.91 362	0.35 162	0.45 180	74.74 362	0.76 241	0.27 112	0.69 242	0.60 192	1.16 252	0.29 121	8.20 351	84.48 363	102.07 363	23.88 355	15.14 351	7.31 313	0.50 196	4.38 334	2.51 305	0.18 107	0.43 220	0.76 231	0.86 222	0.80 183	0.80 201

DPSM_ROB	18.32 350	16.26 352	21.94 357	9.42 339	8.75 351	13.61 350	9.11 346	10.90 353	15.09 353	8.45 355	8.95 350	10.12 341	13.19 339	16.42 355	19.79 355	19.11 355	18.35 353	20.45 355	13.82 334	14.88 355	26.56 356	27.45 356	6.49 349	14.39 358	31.57 359	38.83 361	36.85 360	43.86 361

DPSM	18.32 350	16.26 352	21.94 357	9.42 339	8.75 351	13.61 350	9.11 346	10.90 353	15.09 353	8.45 355	8.95 350	10.12 341	13.19 339	16.42 355	19.79 355	19.11 355	18.35 353	20.45 355	13.82 334	14.88 355	26.56 356	27.45 356	6.49 349	14.39 358	31.57 359	38.83 361	36.85 360	43.86 361

DPSimNet_ROB	18.93 352	32.01 356	5.97 349	12.40 346	11.35 354	6.13 344	28.07 355	15.03 356	35.64 359	3.96 350	78.33 362	18.15 349	35.00 351	5.44 347	12.19 351	10.36 351	13.57 351	3.64 347	87.52 360	6.87 350	14.36 355	9.97 349	4.40 331	7.14 353	5.17 343	9.85 348	5.93 347	32.56 355

HanzoNet	19.12 353	15.23 351	6.99 352	35.06 356	14.35 355	40.77 357	42.46 357	17.81 357	22.51 355	3.55 349	8.29 347	41.30 355	56.30 358	43.04 361	5.72 343	4.37 345	37.83 359	3.30 346	49.59 356	8.93 352	10.30 351	6.85 340	14.15 357	3.46 350	5.94 344	5.80 346	5.29 346	7.13 335

LRCNet_RVC	21.34 354	28.92 355	11.37 354	31.78 355	29.09 359	34.25 356	27.43 354	21.71 359	10.07 348	29.63 360	30.60 356	32.06 352	25.81 347	33.87 359	11.15 347	2.97 339	25.27 356	21.35 357	44.05 354	20.83 357	14.27 354	5.87 336	36.69 359	27.43 360	2.76 326	1.47 298	8.68 349	6.79 333

BEATNet-Init1	22.01 355	36.32 359	3.23 342	54.74 360	11.23 353	52.95 361	28.72 356	9.47 351	8.51 346	1.57 331	10.45 352	33.05 353	48.98 355	0.71 292	16.97 354	11.50 352	1.60 308	1.11 316	77.80 359	35.27 360	9.94 350	9.98 350	1.27 311	2.30 346	27.41 355	11.09 349	52.85 362	35.36 358

PML	30.82 356	20.91 354	7.15 353	29.65 354	20.81 358	29.11 355	10.50 350	10.87 352	88.32 363	20.03 359	154.19 363	98.60 361	119.55 362	10.53 352	9.19 345	8.69 350	16.72 352	7.27 350	34.57 349	7.35 351	12.77 353	10.86 352	5.72 347	6.17 352	33.11 361	12.83 351	34.30 359	12.33 343

CasAABBNet	36.73 357	32.73 358	44.18 362	18.81 349	17.45 356	27.29 354	18.12 352	21.69 358	30.40 357	17.52 357	18.08 354	20.27 350	26.53 348	32.96 357	38.28 358	37.42 357	36.82 357	41.12 359	27.47 345	29.86 358	53.56 362	55.70 361	12.93 355	28.91 361	63.44 363	78.07 363	73.93 363	88.05 363

FlowAnything	36.80 358	32.68 357	44.29 363	18.93 350	17.69 357	27.11 353	18.38 353	21.83 360	30.48 358	17.53 358	18.21 355	20.29 351	26.54 349	33.31 358	37.97 357	37.86 358	36.82 357	40.93 358	27.35 344	30.03 359	53.34 361	55.72 362	12.99 356	29.50 362	63.36 362	78.25 364	73.99 364	88.17 364

HaxPig	41.43 359	43.85 360	40.81 359	44.90 357	47.49 361	44.66 358	46.30 359	46.31 361	45.63 361	49.00 361	49.30 358	47.24 357	43.73 353	42.64 360	40.44 360	39.13 360	48.37 360	51.07 360	43.33 352	42.25 361	42.88 358	36.52 358	50.75 361	43.02 364	27.54 356	19.97 354	20.68 354	20.75 349

AVERAGE_ROB	41.98 360	44.82 361	42.27 360	45.98 358	46.88 360	45.60 359	46.56 360	47.04 362	43.89 360	49.19 362	49.91 359	47.25 358	43.00 352	49.19 362	40.14 359	38.38 359	49.01 361	51.31 361	43.98 353	42.43 362	43.31 359	38.64 359	49.42 360	42.83 363	28.65 357	20.44 355	23.41 356	19.88 348

MEDIAN_ROB	44.95 361	47.36 362	44.12 361	48.52 359	49.78 362	48.21 360	49.25 361	49.72 363	46.35 362	52.53 363	53.59 360	50.59 359	45.49 354	49.36 363	43.27 361	41.36 361	51.85 362	54.40 362	47.03 355	45.93 363	45.78 360	40.06 360	52.67 362	45.67 365	31.00 358	26.54 358	25.33 357	27.95 354

GS-Stereo																							0.08 17	0.10 23	0.18 22	0.16 13	0.25 28	0.16 25

FSD		0.53 215	0.53 222	0.53 207	0.53 224	0.52 203	0.53 220	0.75 237	0.40 203	0.80 274	0.59 189			0.55 268	0.62 150	0.64 215			0.66 145	0.55 213				0.52 246	0.68 203	0.62 176	0.69 152	0.70 184

ASD4																								8.34 354

STTRV1_RVC		0.81 271	0.64 249	1.04 275	0.73 266	1.03 275	0.85 271	0.91 271	0.92 279	0.93 291	0.95 262	1.72 278	2.23 298	0.86 302	1.46 283	0.78 249	1.37 300	0.72 273		1.97 332	1.59 280	1.23 260		0.97 298	1.07 284	1.11 269	1.75 304	3.40 310

Low-res two-view benchmark