Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

AIO-test2	0.21 3	0.16 3	0.11 4	0.09 3	0.11 5	0.16 12	0.12 28	0.23 15	0.15 17	0.18 22	0.19 30	0.42 52	0.14 10	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 11	0.25 12	0.30 9	0.18 5	0.29 6	0.32 18	0.11 5	0.15 24	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

derf	0.22 4	0.17 4	0.18 25	0.15 12	0.10 3	0.13 5	0.10 18	0.19 6	0.12 5	0.14 8	0.27 48	0.29 21	0.20 43	0.12 9	0.42 11	0.46 17	0.32 11	0.20 4	0.29 6	0.26 27	0.30 10	0.21 3	0.18 26	0.14 18	0.23 6	0.22 8	0.33 6	0.18 4

LACA2	0.22 4	0.19 5	0.17 21	0.23 37	0.16 21	0.18 19	0.11 23	0.17 3	0.15 17	0.16 17	0.07 4	0.32 29	0.15 17	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 4	0.31 23	0.32 12	0.17 3	0.30 10	0.39 28	0.12 8	0.12 6	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

BridgeDepth	0.23 6	0.23 13	0.16 18	0.17 19	0.20 35	0.18 19	0.12 28	0.24 17	0.16 21	0.18 22	0.08 6	0.39 45	0.13 7	0.18 35	0.41 9	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 12	0.20 9	0.33 15	0.35 24	0.09 3	0.13 10	0.27 20	0.26 26	0.33 6	0.24 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
qqai	0.24 7	0.25 16	0.20 29	0.16 16	0.11 5	0.15 7	0.10 18	0.21 10	0.14 10	0.13 7	0.28 51	0.26 12	0.21 45	0.12 9	0.47 13	0.47 18	0.36 21	0.21 6	0.41 29	0.28 35	0.35 18	0.27 10	0.18 26	0.14 18	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

Pointernet	0.24 7	0.21 9	0.14 7	0.14 11	0.12 8	0.19 24	0.16 60	0.28 27	0.10 3	0.17 20	0.14 18	0.23 10	0.14 10	0.12 9	0.47 13	0.42 10	0.37 25	0.23 9	0.35 14	0.19 6	0.35 18	0.25 8	0.14 12	0.14 18	0.23 6	0.21 6	0.67 59	0.22 13

quiztm	0.25 9	0.25 16	0.22 42	0.18 23	0.12 8	0.15 7	0.11 23	0.29 31	0.13 8	0.12 5	0.16 22	0.38 42	0.15 17	0.15 24	0.54 20	0.44 12	0.33 17	0.20 4	0.30 9	0.23 18	0.36 22	0.29 13	0.16 16	0.15 24	0.22 5	0.21 6	0.56 38	0.23 17

MLG-Stereo	0.25 9	0.25 16	0.14 7	0.11 4	0.20 35	0.12 4	0.07 5	0.21 10	0.12 5	0.19 25	0.11 10	0.29 21	0.10 3	0.21 49	0.61 27	0.65 39	0.36 21	0.35 34	0.44 37	0.23 18	0.35 18	0.32 18	0.11 5	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 24	0.25 31

AIO-test1	0.25 9	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 19	0.15 58	0.33 41	0.16 21	0.25 38	0.24 42	0.35 36	0.14 10	0.19 39	0.56 26	0.59 28	0.35 18	0.30 21	0.35 14	0.27 29	0.33 15	0.31 16	0.13 11	0.13 10	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

MLG-Stereo_test1	0.26 12	0.22 10	0.14 7	0.13 9	0.22 44	0.11 3	0.08 7	0.22 13	0.12 5	0.20 26	0.12 12	0.33 33	0.11 4	0.21 49	0.66 31	0.64 37	0.37 25	0.35 34	0.50 42	0.22 14	0.39 26	0.30 14	0.12 8	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 33	0.27 35

CoSv	0.26 12	0.38 39	0.20 29	0.18 23	0.14 15	0.35 85	0.09 12	0.38 51	0.16 21	0.20 26	0.08 6	0.28 18	0.14 10	0.09 3	0.47 13	0.59 28	0.42 39	0.23 9	0.39 26	0.19 6	0.40 29	0.23 6	0.10 4	0.13 10	0.40 54	0.25 17	0.36 10	0.24 22

NLSM3	0.27 14	0.23 13	0.16 18	0.18 23	0.16 21	0.21 32	0.14 46	0.35 47	0.20 40	0.18 22	0.33 62	0.23 10	0.21 45	0.21 49	0.55 23	0.44 12	0.39 31	0.31 23	0.35 14	0.19 6	0.32 13	0.30 14	0.22 41	0.15 24	0.26 13	0.33 52	0.40 13	0.27 35

MM-Stereo_test3	0.27 14	0.36 35	0.14 7	0.25 44	0.15 18	0.15 7	0.08 7	0.48 61	0.18 34	0.25 38	0.10 8	0.41 51	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 39	0.26 14	0.37 23	0.25 25	0.33 15	0.25 8	0.24 50	0.12 6	0.29 25	0.20 3	0.77 75	0.23 17

LG-Stereo	0.28 16	0.26 20	0.17 21	0.17 19	0.16 21	0.23 42	0.13 39	0.30 34	0.15 17	0.23 33	0.19 30	0.52 68	0.14 10	0.18 35	0.55 23	0.58 26	0.39 31	0.30 21	0.54 50	0.22 14	0.44 36	0.31 16	0.12 8	0.12 6	0.28 23	0.24 14	0.46 21	0.24 22

MM-Stereo_test1	0.29 17	0.69 90	0.15 14	0.23 37	0.14 15	0.16 12	0.07 5	0.37 50	0.14 10	0.27 43	0.11 10	0.43 53	0.11 4	0.12 9	0.45 12	0.48 20	0.45 46	0.32 27	0.42 32	0.27 29	0.35 18	0.35 24	0.23 47	0.13 10	0.31 28	0.23 11	0.63 50	0.24 22

LACA1	0.30 18	0.38 39	0.21 38	0.22 35	0.23 47	0.19 24	0.14 46	0.27 26	0.22 50	0.21 29	0.13 15	0.31 26	0.18 32	0.26 65	0.75 38	0.68 44	0.32 11	0.40 52	0.37 23	0.23 18	0.32 13	0.33 21	0.11 5	0.15 24	0.35 37	0.30 39	0.45 19	0.33 47

MonStereo	0.30 18	0.25 16	0.20 29	0.19 27	0.21 40	0.15 7	0.13 39	0.20 9	0.16 21	0.22 30	0.17 23	0.32 29	0.16 22	0.17 32	0.54 20	0.54 23	0.40 35	0.32 27	0.50 42	0.27 29	0.43 33	0.51 46	0.22 41	0.14 18	0.34 34	0.41 75	0.49 26	0.40 58

RSM	0.30 18	0.30 30	0.22 42	0.32 70	0.15 18	0.21 32	0.10 18	0.17 3	0.16 21	0.14 8	0.26 46	0.22 8	0.19 35	0.14 19	0.64 30	0.60 30	0.39 31	0.37 39	0.35 14	0.33 44	0.46 39	0.54 49	0.19 33	0.16 30	0.30 27	0.26 26	0.58 41	0.24 22

MoCha-V2	0.30 18	0.31 32	0.23 48	0.21 33	0.17 27	0.17 18	0.14 46	0.23 15	0.11 4	0.26 42	0.28 51	0.32 29	0.16 22	0.19 39	0.62 28	0.61 33	0.39 31	0.38 44	0.35 14	0.42 70	0.61 56	0.51 46	0.15 15	0.16 30	0.35 37	0.26 26	0.34 8	0.19 6

ProNet	0.30 18	0.27 23	0.31 59	0.26 46	0.15 18	0.27 58	0.27 105	0.38 51	0.13 8	0.15 14	0.49 101	0.29 21	0.13 7	0.16 28	0.73 36	0.49 21	0.43 41	0.32 27	0.35 14	0.27 29	0.38 24	0.22 4	0.38 86	0.22 58	0.32 29	0.20 3	0.38 12	0.27 35

111111	0.31 23	0.37 36	0.19 26	0.25 44	0.29 65	0.22 41	0.09 12	0.19 6	0.16 21	0.10 3	0.17 23	0.27 14	0.17 27	0.18 35	0.79 40	0.56 25	0.46 50	0.28 19	0.76 74	0.24 22	0.53 48	0.61 60	0.21 38	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 16	0.19 6

AIO-Stereo	0.31 23	0.33 33	0.22 42	0.35 77	0.16 21	0.20 28	0.10 18	0.17 3	0.14 10	0.14 8	0.20 35	0.21 5	0.16 22	0.14 19	0.55 23	0.55 24	0.41 36	0.39 48	1.18 114	0.36 51	0.39 26	0.43 35	0.17 20	0.16 30	0.32 29	0.24 14	0.61 46	0.19 6

GREAT-IGEV	0.32 25	0.37 36	0.21 38	0.15 12	0.12 8	0.16 12	0.09 12	0.30 34	0.16 21	0.33 52	0.18 25	0.44 54	0.19 35	0.20 45	0.74 37	0.61 33	0.45 46	0.29 20	0.42 32	0.28 35	0.43 33	0.52 48	0.21 38	0.17 38	0.27 20	0.25 17	0.88 82	0.23 17
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PointNet	0.33 26	0.39 44	0.23 48	0.19 27	0.16 21	0.21 32	0.20 79	0.48 61	0.20 40	0.23 33	0.21 36	0.32 29	0.22 52	0.10 4	0.63 29	0.39 5	0.37 25	0.22 8	0.36 20	0.21 13	0.48 41	0.79 79	0.18 26	0.14 18	0.35 37	0.29 37	0.97 94	0.30 43

GSStereo	0.33 26	0.41 47	0.21 38	0.31 66	0.22 44	0.25 53	0.14 46	0.28 27	0.16 21	0.25 38	0.15 19	0.37 41	0.15 17	0.15 24	0.70 34	0.66 41	0.49 58	0.38 44	0.45 39	0.40 63	0.62 59	0.46 38	0.14 12	0.17 38	0.33 32	0.25 17	0.52 29	0.24 22

RSM++	0.33 26	0.33 33	0.23 48	0.36 85	0.20 35	0.24 48	0.10 18	0.21 10	0.16 21	0.16 17	0.26 46	0.26 12	0.19 35	0.16 28	0.83 42	0.65 39	0.41 36	0.38 44	0.50 42	0.39 57	0.50 43	0.59 57	0.25 53	0.16 30	0.41 57	0.26 26	0.54 34	0.30 43

CroCo-Stereo Lap2	0.33 26	0.22 10	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 12	0.08 7	0.35 47	0.15 17	0.47 69	0.10 8	0.31 26	0.14 10	0.14 19	1.26 62	1.00 85	0.36 21	0.36 38	0.44 37	0.20 9	0.53 48	0.55 50	0.17 20	0.13 10	0.39 51	0.35 60	0.40 13	0.27 35

LACA3	0.34 30	0.44 51	0.22 42	0.24 40	0.21 40	0.21 32	0.17 67	0.26 24	0.21 47	0.27 43	0.19 30	0.46 60	0.17 27	0.27 68	1.06 52	0.61 33	0.32 11	0.37 39	0.53 48	0.27 29	0.41 31	0.41 32	0.16 16	0.18 46	0.40 54	0.31 44	0.46 21	0.45 66

DispViT+	0.34 30	0.27 23	0.22 42	0.28 51	0.32 73	0.19 24	0.14 46	0.28 27	0.24 54	0.30 48	0.25 45	0.30 25	0.21 45	0.22 54	0.83 42	0.62 36	0.27 4	0.40 52	0.43 35	0.32 41	0.38 24	0.41 32	0.20 37	0.36 95	0.32 29	0.57 107	0.46 21	0.41 60

MatchStereo	0.34 30	0.37 36	0.20 29	0.15 12	0.23 47	0.21 32	0.12 28	0.31 39	0.22 50	0.15 14	0.18 25	0.28 18	0.35 77	0.22 54	1.24 60	0.80 60	0.30 8	0.31 23	0.41 29	0.30 39	0.41 31	0.56 53	0.21 38	0.20 49	0.35 37	0.35 60	0.40 13	0.35 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
StereoVision	0.34 30	0.27 23	0.21 38	0.13 9	0.18 31	0.21 32	0.14 46	0.30 34	0.23 52	0.35 55	0.18 25	0.34 35	0.17 27	0.16 28	0.98 47	0.78 58	0.44 43	0.35 34	0.43 35	0.23 18	0.40 29	0.48 39	0.16 16	0.21 54	0.40 54	0.40 70	0.71 63	0.37 53

MM-Stereo_test2	0.35 34	0.78 139	0.22 42	0.30 62	0.21 40	0.18 19	0.11 23	0.33 41	0.16 21	0.36 58	0.15 19	0.39 45	0.15 17	0.17 32	0.69 32	0.66 41	0.43 41	0.39 48	0.41 29	0.37 52	0.50 43	0.85 86	0.24 50	0.16 30	0.35 37	0.25 17	0.54 34	0.25 31

CroCo-Stereo	0.35 34	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 19	0.06 3	0.33 41	0.14 10	0.31 51	0.05 3	0.36 38	0.13 7	0.15 24	1.64 81	1.05 92	0.35 18	0.37 39	0.45 39	0.20 9	0.62 59	0.79 79	0.16 16	0.13 10	0.38 46	0.31 44	0.45 19	0.26 34
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.35 34	0.22 10	0.19 26	0.27 49	0.13 12	0.30 67	0.08 7	0.97 147	0.18 34	0.92 174	0.19 30	0.27 14	0.16 22	0.18 35	0.51 17	0.47 18	0.38 29	0.26 14	0.54 50	0.25 25	0.43 33	0.34 23	0.19 33	0.15 24	0.38 46	0.34 56	0.90 83	0.27 35

IGEV-Stereo++	0.36 37	0.40 45	0.20 29	0.22 35	0.25 55	0.21 32	0.09 12	0.25 22	0.17 31	0.20 26	0.34 65	0.29 21	0.20 43	0.19 39	0.78 39	0.60 30	0.44 43	0.33 30	0.75 71	0.34 47	0.53 48	0.64 64	0.22 41	0.13 10	0.28 23	0.27 33	1.09 104	0.28 40

MCSU-Stereo	0.37 38	0.26 20	0.20 29	0.17 19	0.18 31	0.13 5	0.09 12	0.22 13	0.19 38	1.76 246	0.15 19	0.58 76	0.15 17	0.19 39	0.72 35	0.60 30	0.41 36	0.34 32	0.51 46	0.34 47	0.36 22	0.33 21	0.29 60	0.16 30	0.38 46	0.30 39	0.64 53	0.31 45

MSCF	0.37 38	0.41 47	0.20 29	0.34 73	0.19 34	0.23 42	0.14 46	0.30 34	0.20 40	0.67 101	0.13 15	0.27 14	0.17 27	0.14 19	1.02 48	0.77 56	0.37 25	0.34 32	0.36 20	0.28 35	0.45 38	0.50 45	0.22 41	0.20 49	0.35 37	0.90 163	0.70 61	0.25 31

GIP-stereo	0.37 38	0.56 65	0.32 63	0.29 57	0.23 47	0.21 32	0.11 23	0.24 17	0.17 31	0.30 48	0.19 30	0.38 42	0.18 32	0.21 49	1.05 50	0.64 37	0.46 50	0.39 48	0.42 32	0.41 66	0.52 47	0.82 83	0.17 20	0.17 38	0.35 37	0.31 44	0.76 72	0.24 22

GASTEREO	0.38 41	0.42 50	0.20 29	0.34 73	0.18 31	0.24 48	0.14 46	0.30 34	0.19 38	0.73 116	0.12 12	0.28 18	0.17 27	0.13 17	1.05 50	0.74 53	0.38 29	0.33 30	0.37 23	0.30 39	0.44 36	0.56 53	0.23 47	0.20 49	0.35 37	0.87 156	0.73 67	0.24 22

GEAStereo	0.39 42	0.59 70	0.31 59	0.35 77	0.23 47	0.23 42	0.13 39	0.29 31	0.20 40	0.35 55	0.18 25	0.44 54	0.19 35	0.23 58	0.87 44	0.71 49	0.47 52	0.37 39	0.40 27	0.37 52	0.65 65	0.64 64	0.19 33	0.21 54	0.39 51	0.34 56	0.75 69	0.38 54

gasm-f	0.39 42	0.59 70	0.31 59	0.35 77	0.23 47	0.23 42	0.13 39	0.29 31	0.20 40	0.35 55	0.18 25	0.44 54	0.19 35	0.23 58	0.87 44	0.71 49	0.47 52	0.37 39	0.40 27	0.37 52	0.65 65	0.64 64	0.19 33	0.21 54	0.39 51	0.34 56	0.75 69	0.38 54

MLG-Stereo_test2	0.39 42	0.54 61	0.17 21	0.16 16	0.24 52	0.15 7	0.08 7	0.33 41	0.14 10	0.24 36	0.13 15	0.39 45	0.14 10	0.17 32	1.52 73	0.76 55	0.45 46	0.44 60	1.04 100	0.42 70	0.48 41	0.48 39	0.18 26	0.12 6	0.34 34	0.25 17	0.66 57	0.38 54

AdaDepth	0.41 45	0.41 47	0.20 29	0.24 40	0.28 62	0.23 42	0.16 60	0.32 40	0.20 40	0.23 33	0.29 53	0.27 14	0.21 45	0.23 58	0.97 46	1.09 104	0.49 58	0.41 55	1.08 106	0.34 47	0.54 52	0.59 57	0.18 26	0.21 54	0.29 25	0.28 35	0.75 69	0.43 62

U	0.41 45	0.28 29	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 12	0.06 3	0.45 60	0.14 10	0.49 70	0.07 4	0.36 38	0.16 22	0.20 45	1.71 87	1.14 114	0.44 43	0.41 55	0.59 56	0.32 41	0.66 67	0.92 93	0.17 20	0.17 38	0.50 79	0.36 63	0.49 26	0.35 50

BridgeDepth_RVC	0.42 47	0.54 61	0.27 52	0.35 77	0.28 62	0.26 56	0.14 46	0.55 66	0.32 77	0.38 59	0.22 38	0.44 54	0.23 54	0.28 75	1.45 66	0.77 56	0.35 18	0.41 55	0.53 48	0.33 44	0.39 26	0.38 27	0.22 41	0.20 49	0.41 57	0.49 87	0.52 29	0.56 82
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.43 48	0.38 39	0.42 88	0.28 51	0.24 52	0.27 58	0.12 28	0.40 54	0.24 54	0.29 45	0.38 75	0.65 96	0.21 45	0.20 45	1.20 58	0.97 81	0.54 67	0.50 71	0.59 56	0.42 70	0.64 63	0.43 35	0.27 56	0.31 80	0.42 61	0.33 52	0.48 24	0.51 78

Occ-G	0.43 48	0.59 70	0.29 55	0.34 73	0.31 71	0.26 56	0.12 28	0.38 51	0.18 34	0.16 17	0.32 58	0.33 33	0.24 55	0.16 28	1.16 54	0.84 63	0.45 46	0.39 48	0.71 65	0.32 41	0.87 97	0.78 78	0.22 41	0.19 48	0.36 45	0.26 26	0.94 91	0.31 45

AEACV	0.43 48	0.94 208	0.30 56	0.29 57	0.20 35	0.27 58	0.12 28	0.28 27	0.14 10	0.24 36	0.23 41	0.35 36	0.21 45	0.20 45	1.24 60	0.83 62	0.57 77	0.38 44	0.78 77	0.45 81	0.81 89	0.73 73	0.24 50	0.18 46	0.34 34	0.31 44	0.61 46	0.28 40

DEFOM-Stereo	0.45 51	0.55 63	0.28 54	0.26 46	0.30 67	0.32 72	0.13 39	0.35 47	0.17 31	0.25 38	0.32 58	0.38 42	0.19 35	0.22 54	1.10 53	0.73 51	0.59 83	0.52 77	0.51 46	0.44 79	0.73 78	0.69 69	0.42 102	0.28 68	0.44 63	0.32 51	1.28 119	0.46 68

RAStereo	0.46 52	0.38 39	0.19 26	0.15 12	0.16 21	0.19 24	0.11 23	0.44 58	0.18 34	0.99 185	0.12 12	0.45 58	0.18 32	0.15 24	1.85 108	1.10 107	0.52 63	0.47 65	0.68 63	0.27 29	0.77 82	0.80 82	0.27 56	0.17 38	0.47 72	0.34 56	0.51 28	0.41 60

TS12	0.49 53	0.45 53	0.37 75	0.30 62	0.35 88	0.34 79	0.18 72	0.57 69	0.26 57	0.22 30	0.39 79	0.50 61	0.34 69	0.27 68	1.60 78	0.87 65	0.47 52	0.44 60	0.83 80	0.39 57	0.69 69	0.49 41	0.34 70	0.29 70	0.63 109	0.44 82	0.63 50	0.63 102

TS	0.49 53	0.45 53	0.37 75	0.30 62	0.35 88	0.34 79	0.18 72	0.57 69	0.26 57	0.22 30	0.39 79	0.50 61	0.34 69	0.27 68	1.60 78	0.87 65	0.47 52	0.44 60	0.83 80	0.39 57	0.69 69	0.49 41	0.34 70	0.29 70	0.63 109	0.44 82	0.63 50	0.63 102

TDLM	0.49 53	0.59 70	0.60 132	0.39 102	0.48 130	0.46 119	0.43 174	0.72 94	0.35 86	0.30 48	0.65 138	0.76 133	0.41 94	0.35 113	0.54 20	0.58 26	0.55 70	0.49 69	0.50 42	0.43 74	0.50 43	0.39 28	0.41 96	0.39 108	0.38 46	0.31 44	0.61 46	0.66 111

anonymousdsp	0.50 56	0.38 39	0.36 71	0.28 51	0.32 73	0.28 62	0.15 58	0.56 68	0.26 57	0.42 63	0.33 62	0.53 71	0.19 35	0.27 68	1.47 68	0.87 65	0.54 67	0.52 77	0.62 59	0.48 87	0.71 73	1.04 103	0.36 80	0.30 73	0.46 66	0.29 37	1.13 109	0.33 47

iRaftStereo_RVC	0.51 57	0.56 65	0.40 81	0.28 51	0.31 71	0.32 72	0.19 75	0.68 90	0.25 56	0.46 68	0.57 122	0.58 76	0.29 61	0.25 63	1.17 57	0.89 69	0.56 74	0.45 63	0.72 66	0.41 66	0.97 108	0.79 79	0.35 75	0.34 88	0.44 63	0.41 75	0.76 72	0.48 70

delet	0.51 57	0.58 68	0.47 102	0.35 77	0.50 143	0.50 135	0.30 116	0.49 63	0.29 70	0.56 76	0.44 93	0.45 58	0.34 69	0.48 198	1.16 54	0.68 44	0.55 70	0.46 64	0.47 41	0.41 66	0.58 53	0.39 28	0.39 88	0.41 116	0.48 75	0.36 63	1.09 104	0.50 74

MLG-Stereo_test3	0.52 59	0.48 57	0.27 52	0.29 57	0.38 99	0.24 48	0.12 28	0.34 46	0.20 40	1.12 199	0.30 55	0.54 72	0.19 35	0.31 89	1.85 108	0.92 71	0.52 63	0.52 77	1.17 112	0.39 57	0.70 71	0.75 75	0.18 26	0.24 63	0.38 46	0.31 44	0.90 83	0.44 64

AIO_rvc	0.53 60	0.71 104	0.38 77	0.34 73	0.22 44	0.34 79	0.16 60	0.57 69	0.28 68	0.38 59	0.22 38	0.56 73	0.24 55	0.27 68	1.96 122	1.04 89	0.48 57	0.40 52	1.28 120	0.47 86	0.79 88	0.95 99	0.39 88	0.22 58	0.46 66	0.28 35	0.72 64	0.33 47

AASNet	0.53 60	0.74 114	0.46 100	0.35 77	0.61 178	0.51 140	0.42 171	0.65 85	0.26 57	0.41 62	0.50 103	0.39 45	0.31 66	0.41 154	1.02 48	0.69 46	0.53 66	0.60 100	0.67 61	0.51 90	0.60 54	0.87 88	0.41 96	0.41 116	0.50 79	0.40 70	0.70 61	0.45 66

LG-G_1	0.54 62	0.70 97	0.32 63	0.36 85	0.39 101	0.32 72	0.16 60	0.41 55	0.21 47	0.29 45	0.34 65	0.50 61	0.35 77	0.32 92	2.09 144	1.07 96	0.51 61	0.58 96	0.75 71	0.59 116	0.78 85	1.24 116	0.17 20	0.22 58	0.46 66	0.39 68	0.60 43	0.48 70

LG-G	0.54 62	0.70 97	0.32 63	0.36 85	0.39 101	0.32 72	0.16 60	0.41 55	0.21 47	0.29 45	0.34 65	0.50 61	0.35 77	0.32 92	2.09 144	1.07 96	0.51 61	0.58 96	0.75 71	0.59 116	0.78 85	1.24 116	0.17 20	0.22 58	0.46 66	0.39 68	0.60 43	0.48 70

AANet_RVC	0.54 62	0.45 53	0.40 81	0.33 72	0.61 178	0.28 62	0.31 120	0.61 76	0.58 170	0.44 65	0.41 85	0.39 45	0.48 109	0.33 99	1.16 54	0.79 59	0.55 70	0.53 86	0.56 54	0.52 94	0.46 39	0.49 41	0.34 70	0.38 101	0.57 98	0.57 107	1.05 101	0.97 170

LGtest1	0.57 65	0.81 151	0.46 100	0.26 46	0.30 67	0.28 62	0.12 28	0.43 57	0.26 57	0.34 54	0.56 119	0.50 61	0.30 65	0.28 75	2.04 135	1.24 132	0.57 77	0.65 125	0.74 69	0.46 85	0.72 75	1.41 126	0.29 60	0.30 73	0.54 89	0.35 60	0.65 54	0.52 79

MaDis-Stereo	0.57 65	0.47 56	0.30 56	0.16 16	0.26 59	0.21 32	0.17 67	0.44 58	0.32 77	1.08 197	0.22 38	0.51 67	0.22 52	0.19 39	1.83 105	1.19 124	0.62 86	0.59 99	1.09 108	0.45 81	0.81 89	0.94 95	0.37 84	0.25 65	0.63 109	0.67 122	0.60 43	0.82 139

LG-Stereo_L2	0.58 67	0.69 90	0.43 92	0.28 51	0.35 88	0.24 48	0.13 39	0.62 81	0.26 57	0.70 105	0.39 79	0.71 116	0.34 69	0.28 75	1.83 105	1.32 144	0.57 77	0.51 75	0.96 91	0.41 66	0.74 80	1.06 105	0.32 66	0.27 66	0.52 85	0.38 66	0.62 49	0.64 105

LG-Stereo_L1	0.58 67	0.69 90	0.41 85	0.24 40	0.35 88	0.25 53	0.12 28	0.62 81	0.27 66	0.72 111	0.32 58	0.69 108	0.34 69	0.29 79	1.82 102	1.36 150	0.57 77	0.52 77	1.14 111	0.42 70	0.70 71	1.11 108	0.29 60	0.30 73	0.51 82	0.33 52	0.66 57	0.65 109

AIO_test	0.59 69	0.77 134	0.45 95	0.44 118	0.25 55	0.35 85	0.20 79	0.61 76	0.27 66	0.43 64	0.30 55	0.57 74	0.28 60	0.29 79	2.01 128	1.46 176	0.49 58	0.42 58	0.86 83	0.49 89	1.02 115	1.01 101	0.40 92	0.24 63	0.47 72	0.49 87	1.00 97	0.35 50

MMNet	0.59 69	0.58 68	0.44 93	0.38 92	0.55 161	0.42 109	0.29 112	0.60 74	0.40 99	0.38 59	0.55 118	0.63 89	0.32 67	0.51 210	1.51 72	0.75 54	0.72 116	0.58 96	0.76 74	0.55 103	0.62 59	0.41 32	0.40 92	0.52 166	0.51 82	0.49 87	1.49 139	0.50 74

IGEV-Stereo+	0.60 71	1.04 251	0.24 51	0.49 127	0.32 73	0.29 65	0.13 39	0.51 64	0.26 57	0.79 137	0.94 202	0.57 74	0.26 57	0.28 75	1.64 81	1.19 124	0.59 83	0.61 106	1.19 115	0.43 74	0.90 104	1.17 111	0.48 133	0.20 49	0.41 57	0.31 44	0.56 38	0.40 58

UniTT-Stereo	0.60 71	0.44 51	0.32 63	0.21 33	0.25 55	0.34 79	0.17 67	0.61 76	0.31 73	0.75 120	0.27 48	0.62 87	0.34 69	0.21 49	1.77 97	1.44 169	0.57 77	0.61 106	1.53 137	0.44 79	0.91 105	1.14 110	0.37 84	0.29 70	0.50 79	0.54 101	0.52 29	0.58 87

CVANet_RVC	0.60 71	0.67 85	0.81 176	0.81 222	0.53 154	0.66 195	0.55 202	1.15 166	0.39 92	0.44 65	0.79 180	0.80 144	0.44 104	0.43 171	0.69 32	0.67 43	0.55 70	0.53 86	0.55 53	0.57 108	0.63 62	0.57 55	0.40 92	0.41 116	0.46 66	0.40 70	0.72 64	0.55 80

DMCA	0.63 74	0.73 111	0.63 138	0.40 103	0.49 134	0.52 143	0.33 136	0.59 73	0.52 142	0.80 141	0.63 135	0.70 112	0.40 90	0.47 192	1.48 69	0.92 71	0.69 104	0.67 131	0.67 61	0.51 90	0.67 68	0.59 57	0.48 133	0.45 133	0.48 75	0.52 98	1.04 100	0.62 98

RAFT_CTSACE	0.64 75	0.94 208	0.31 59	0.37 88	0.34 84	0.33 76	0.23 88	1.23 178	0.26 57	0.64 95	0.29 53	0.71 116	0.57 141	0.34 105	1.57 77	1.07 96	0.52 63	0.43 59	0.72 66	0.33 44	0.85 94	1.72 134	0.42 102	0.30 73	0.46 66	0.41 75	1.58 151	0.39 57

GANet	0.64 75	0.67 85	0.63 138	0.57 153	0.58 166	0.95 244	0.55 202	0.78 108	0.46 118	0.57 80	0.61 129	1.83 256	0.36 82	0.41 154	0.81 41	0.69 46	0.76 129	0.73 153	0.58 55	0.40 63	0.53 48	0.49 41	0.47 129	0.48 150	0.56 97	0.41 75	0.83 79	0.69 114

DFGA-Net	0.65 77	0.64 75	0.36 71	0.51 134	0.33 81	0.43 111	0.29 112	0.88 134	0.34 82	2.05 263	0.38 75	0.52 68	0.29 61	0.22 54	1.35 64	1.07 96	0.76 129	0.49 69	0.96 91	0.35 50	0.71 73	0.71 71	0.36 80	0.41 116	0.57 98	0.38 66	1.81 169	0.43 62

HCRNet	0.66 78	0.78 139	0.41 85	0.54 146	0.27 61	0.41 107	0.39 155	0.63 83	0.31 73	1.62 235	0.59 127	0.67 103	0.29 61	0.41 154	1.99 126	0.73 51	0.60 85	0.47 65	0.65 60	0.43 74	0.78 85	0.62 61	0.36 80	0.34 88	0.42 61	0.43 81	2.14 196	0.50 74

CCAANet	0.66 78	0.57 67	0.62 136	0.37 88	0.36 94	0.38 94	0.45 180	1.41 214	0.45 116	1.16 204	0.43 89	0.89 170	0.57 141	0.37 132	1.31 63	0.81 61	0.63 88	0.47 65	0.61 58	0.61 129	0.60 54	0.55 50	0.51 157	0.35 94	0.55 94	0.50 94	1.59 153	0.72 119

NLCSM	0.67 80	0.24 15	0.10 3	0.19 27	0.11 5	0.20 28	0.14 46	0.24 17	0.34 82	0.11 4	0.41 85	0.19 4	12.63 342	0.11 5	0.31 3	0.32 3	0.27 4	0.18 3	0.22 3	0.17 3	0.22 3	0.22 4	0.18 26	0.13 10	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

plain	0.67 80	0.87 174	0.33 68	0.31 66	0.59 169	0.33 76	0.30 116	0.89 135	0.34 82	0.72 111	0.24 42	0.65 96	0.34 69	0.19 39	1.95 116	1.57 200	0.71 111	0.69 137	0.94 89	0.39 57	1.28 138	1.20 114	0.33 69	0.33 85	0.59 105	0.60 110	0.72 64	0.74 122

MIF-Stereo (partial)	0.69 82	0.76 128	0.33 68	0.27 49	0.37 97	0.35 85	0.31 120	0.53 65	0.40 99	0.62 91	0.32 58	0.50 61	0.39 85	0.23 58	2.08 140	1.51 187	0.68 99	0.71 143	0.77 76	0.43 74	1.10 122	0.94 95	0.39 88	0.32 82	0.57 98	0.71 125	2.25 215	0.87 152

test_5	0.69 82	0.91 193	0.30 56	0.38 92	0.26 59	0.35 85	0.19 75	1.79 265	0.31 73	0.58 83	1.20 229	0.75 129	0.73 196	0.32 92	1.36 65	1.10 107	0.54 67	0.54 90	1.01 98	0.37 52	0.61 56	1.37 125	0.29 60	0.34 88	0.41 57	0.40 70	1.72 161	0.44 64

FINET	0.69 82	0.65 80	0.67 148	0.65 179	0.49 134	0.48 130	0.45 180	0.75 99	0.59 172	0.61 88	0.48 98	0.82 151	0.57 141	0.43 171	1.71 87	1.08 102	0.77 132	0.57 93	1.07 105	0.56 105	0.88 98	0.65 67	0.43 108	0.50 158	0.62 108	0.56 105	0.96 93	0.64 105

raft+_RVC	0.71 85	0.73 111	0.70 153	0.41 107	0.34 84	0.49 132	0.30 116	1.48 222	0.43 109	0.62 91	0.62 131	0.65 96	0.39 85	0.26 65	1.74 92	1.16 117	0.69 104	0.53 86	1.57 143	0.51 90	0.85 94	1.06 105	0.44 111	0.38 101	0.68 122	0.62 112	0.85 80	0.69 114

WQFJX1	0.73 86	0.26 20	0.12 5	0.20 30	0.17 27	0.16 12	0.12 28	0.25 22	0.57 167	0.12 5	0.75 168	0.22 8	12.81 344	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 9	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 18	0.29 60	0.14 18	0.25 11	0.27 33	0.55 37	0.16 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 86	0.86 172	0.36 71	0.43 115	0.32 73	0.30 67	0.19 75	0.71 93	0.32 77	0.70 105	0.33 62	0.63 89	0.57 141	0.41 154	2.03 134	1.91 228	0.63 88	0.68 135	1.00 94	0.45 81	1.86 174	1.87 137	0.40 92	0.23 62	0.49 77	0.37 65	1.09 104	0.55 80

GMStereo	0.73 86	0.99 232	0.39 78	0.49 127	0.47 124	0.55 156	0.41 165	0.77 102	0.43 109	0.55 74	0.48 98	0.81 149	0.38 83	0.34 105	1.60 78	0.95 76	0.74 126	0.52 77	1.88 151	0.57 108	1.07 116	0.73 73	0.42 102	0.51 160	0.72 132	0.47 86	1.87 176	0.57 86
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 86	0.69 90	0.79 171	0.54 146	0.65 190	0.58 171	0.54 197	0.72 94	0.54 155	0.59 85	0.57 122	0.61 84	0.47 106	0.62 243	1.80 100	0.96 78	0.72 116	0.68 135	0.91 87	0.72 169	0.64 63	0.55 50	0.53 171	0.52 166	0.58 102	0.51 95	2.19 206	0.59 93

AFF-stereo	0.76 90	0.69 90	0.59 129	0.30 62	0.32 73	0.52 143	0.18 72	0.86 127	0.41 102	1.37 220	0.43 89	0.60 83	0.34 69	0.24 62	1.76 96	1.13 112	0.57 77	0.62 110	2.81 196	0.43 74	0.77 82	0.63 62	0.41 96	0.32 82	0.70 126	0.67 122	2.38 232	0.56 82

TestStereo	0.77 91	0.93 205	0.79 171	0.56 150	0.46 120	0.66 195	0.33 136	1.22 175	0.42 108	0.90 168	0.52 110	0.84 155	0.54 127	0.39 144	1.50 71	0.92 71	0.73 121	0.51 75	1.38 127	0.56 105	1.25 135	0.82 83	0.44 111	0.44 129	0.77 144	0.79 136	1.34 123	0.79 132

WQFJA1	0.78 92	0.27 23	0.14 7	0.20 30	0.17 27	0.20 28	0.14 46	0.24 17	0.72 209	0.14 8	1.42 248	0.21 5	12.89 348	0.11 5	0.51 17	0.39 5	0.32 11	0.26 14	0.29 6	0.22 14	0.29 6	0.27 10	0.26 54	0.17 38	0.24 9	0.26 26	0.44 17	0.22 13

WQFJX	0.78 92	0.19 5	0.15 14	0.17 19	0.13 12	0.24 48	0.17 67	0.19 6	0.97 238	0.15 14	1.63 255	0.18 3	12.83 345	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 7	0.25 12	0.27 5	0.26 27	0.27 5	0.24 7	0.27 56	0.16 30	0.26 13	0.25 17	0.54 34	0.22 13

NLMM	0.78 92	0.27 23	0.14 7	0.20 30	0.17 27	0.20 28	0.14 46	0.24 17	0.73 211	0.14 8	1.44 250	0.21 5	12.89 348	0.11 5	0.51 17	0.38 4	0.32 11	0.26 14	0.29 6	0.22 14	0.29 6	0.27 10	0.26 54	0.17 38	0.24 9	0.26 26	0.44 17	0.22 13

MIM_Stereo	0.78 92	0.77 134	0.53 121	0.43 115	0.38 99	0.46 119	0.22 86	1.50 225	0.31 73	0.55 74	0.38 75	0.64 93	0.27 59	0.32 92	1.77 97	1.09 104	0.63 88	0.73 153	3.30 221	0.57 108	1.19 131	0.91 92	0.34 70	0.36 95	0.49 77	0.41 75	1.95 182	0.58 87

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 96	0.75 122	0.48 106	0.38 92	0.33 81	0.25 53	0.16 60	0.68 90	0.30 72	0.72 111	0.42 88	0.77 137	0.35 77	0.30 82	1.81 101	1.08 102	0.65 94	0.56 91	1.71 147	0.48 87	1.60 160	4.30 177	0.49 143	0.39 108	0.60 107	0.49 87	0.95 92	0.65 109

CFNet	0.80 96	0.84 165	0.79 171	0.76 207	0.70 205	0.60 178	0.46 185	0.84 124	0.48 126	0.66 99	0.71 160	0.92 177	0.61 159	0.43 171	1.75 94	0.84 63	0.70 107	0.64 121	0.90 86	0.78 194	0.89 102	0.72 72	0.45 117	0.51 160	0.87 174	0.83 144	1.67 159	1.15 202

G2L-Stereo	0.81 98	0.69 90	0.60 132	0.57 153	0.78 224	0.50 135	0.37 149	0.77 102	0.53 148	0.69 104	0.78 178	0.70 112	0.63 164	0.54 212	2.08 140	0.96 78	0.73 121	0.63 118	1.23 117	0.61 129	1.22 133	0.66 68	0.57 193	0.48 150	0.77 144	0.89 158	1.98 185	0.80 135

HGLStereo	0.83 99	0.64 75	0.75 162	0.52 138	0.67 196	0.56 162	0.45 180	0.66 88	0.50 135	1.72 242	0.96 206	0.64 93	0.56 137	0.54 212	1.65 84	1.18 121	0.80 142	0.76 163	1.05 101	0.66 149	0.99 110	1.36 124	0.49 143	0.54 176	0.71 129	0.76 132	1.59 153	0.82 139

S2M2_XL	0.85 100	0.50 59	0.64 141	0.24 40	0.30 67	0.35 85	0.28 108	0.61 76	0.43 109	0.56 76	0.35 71	0.65 96	0.59 148	0.34 105	2.56 199	1.65 210	0.69 104	0.47 65	0.72 66	0.54 96	4.94 221	2.28 148	0.48 133	0.30 73	0.55 94	0.51 95	0.74 68	0.74 122
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 100	0.76 128	0.74 159	0.60 163	0.60 173	0.61 182	0.53 195	0.90 136	0.58 170	1.21 206	0.68 148	0.71 116	0.56 137	0.67 252	1.72 91	1.11 110	0.79 139	0.72 151	1.13 110	0.82 207	0.84 92	0.69 69	0.62 218	0.58 189	0.64 113	0.77 133	2.48 243	0.95 167

RASNet	0.85 100	0.72 107	0.89 202	0.61 166	0.62 185	0.66 195	0.41 165	0.98 149	0.61 180	1.21 206	0.64 136	0.74 122	0.67 179	0.40 148	1.23 59	1.31 142	0.72 116	0.66 128	1.00 94	0.70 163	1.09 120	1.43 127	0.43 108	0.75 244	0.68 122	0.79 136	2.17 202	0.93 164

anonymousdsp2	0.86 103	0.84 165	0.84 184	0.43 115	0.44 116	0.56 162	0.32 130	1.17 168	0.36 88	0.66 99	0.67 143	0.69 108	0.40 90	0.49 203	1.46 67	1.36 150	0.67 97	0.62 110	2.12 160	0.60 126	1.36 146	2.66 156	0.36 80	0.44 129	0.71 129	0.51 95	1.86 175	0.64 105

dd	0.86 103	0.80 145	0.51 109	1.05 250	0.44 116	0.85 230	0.44 178	0.85 125	0.39 92	0.83 147	0.40 83	1.23 218	0.39 85	0.47 192	2.21 164	0.98 82	0.97 216	0.71 143	2.00 158	0.61 129	0.84 92	0.77 77	0.49 143	0.64 219	0.70 126	0.53 99	1.73 164	1.47 232

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 103	0.72 107	0.84 184	0.41 107	0.39 101	0.54 152	0.21 84	0.99 150	0.52 142	1.54 230	0.57 122	0.73 120	0.39 85	0.26 65	2.15 150	1.17 119	0.64 92	0.50 71	2.66 189	0.57 108	0.88 98	0.90 90	0.47 129	0.39 108	0.86 169	0.72 127	2.54 255	0.66 111

DMCA-RVC	0.86 103	0.74 114	0.73 156	0.61 166	0.77 220	0.56 162	0.70 223	0.77 102	1.43 280	1.38 222	0.69 151	0.87 160	0.54 127	0.55 218	1.66 86	1.05 92	0.81 151	0.74 158	0.95 90	0.73 174	0.89 102	0.93 94	0.51 157	0.58 189	0.59 105	0.62 112	1.82 172	0.91 160

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 107	0.64 75	0.54 124	0.44 118	0.41 109	0.38 94	0.26 102	1.26 185	0.49 130	0.85 153	0.62 131	0.75 129	0.54 127	0.34 105	1.75 94	1.50 184	0.68 99	0.70 139	1.17 112	0.56 105	1.52 153	3.83 168	0.39 88	0.37 97	0.75 138	1.18 212	0.68 60	0.77 129

RAFT+CT+SA	0.87 107	0.97 223	0.40 81	0.45 121	0.29 65	0.38 94	0.20 79	1.64 252	0.33 80	0.72 111	0.30 55	0.88 165	0.65 172	0.40 148	1.56 76	1.21 128	0.56 74	0.57 93	2.08 159	0.40 63	0.83 91	5.00 192	0.32 66	0.37 97	0.47 72	0.42 80	1.56 144	0.49 73

DSFCA	0.87 107	0.84 165	0.73 156	0.65 179	0.77 220	0.61 182	0.78 228	0.75 99	0.78 217	0.77 128	0.83 190	0.75 129	0.48 109	0.43 171	1.89 113	1.14 114	0.85 160	0.87 208	1.00 94	0.74 177	1.00 114	1.05 104	0.72 254	0.63 215	0.83 160	0.95 171	1.88 177	0.85 148

IER	0.88 110	0.82 154	0.55 125	0.49 127	0.51 146	0.56 162	0.45 180	0.80 113	0.49 130	1.15 202	0.77 172	1.03 193	0.50 115	0.79 272	3.66 258	1.04 89	0.73 121	0.64 121	0.87 84	0.78 194	0.73 78	0.82 83	0.60 212	0.53 172	0.63 109	1.00 182	2.05 191	0.74 122

rafts_anoy	0.88 110	0.81 151	0.86 191	0.44 118	0.49 134	0.51 140	0.46 185	1.58 243	0.48 126	0.61 88	0.70 158	0.70 112	0.47 106	0.30 82	2.51 196	1.38 153	0.76 129	0.78 171	2.36 170	0.61 129	1.28 138	0.99 100	0.49 143	0.49 155	0.85 166	0.90 163	0.93 90	1.00 184

ARAFT	0.89 112	0.72 107	0.47 102	0.35 77	0.34 84	0.42 109	0.24 91	0.64 84	0.34 82	2.25 278	0.57 122	0.58 76	0.29 61	0.39 144	2.14 148	1.42 163	0.71 111	0.74 158	2.68 191	0.54 96	1.86 174	1.93 138	0.42 102	0.33 85	0.83 160	0.40 70	1.98 185	0.56 82

HITNet	0.90 113	0.65 80	0.62 136	0.68 188	0.50 143	0.39 98	0.32 130	1.26 185	0.89 228	0.70 105	0.70 158	0.91 173	0.49 112	0.39 144	1.96 122	1.02 86	0.66 96	0.64 121	0.79 78	0.61 129	1.53 154	3.85 169	0.46 119	0.52 166	0.58 102	0.64 115	1.81 169	0.81 137
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
TestStereo1	0.93 114	0.98 226	0.39 78	0.38 92	0.36 94	0.39 98	0.25 95	1.02 152	0.39 92	0.79 137	0.34 65	0.58 76	0.73 196	0.54 212	3.06 235	1.47 179	0.71 111	0.52 77	2.91 199	0.54 96	1.34 141	1.84 135	0.35 75	0.39 108	0.54 89	1.06 189	2.53 253	0.60 94

SA-5K	0.93 114	0.98 226	0.39 78	0.38 92	0.36 94	0.39 98	0.25 95	1.02 152	0.39 92	0.79 137	0.34 65	0.58 76	0.73 196	0.54 212	3.06 235	1.47 179	0.71 111	0.52 77	2.91 199	0.54 96	1.34 141	1.84 135	0.35 75	0.39 108	0.54 89	1.06 189	2.53 253	0.60 94

RALCasStereoNet	0.93 114	0.82 154	0.93 208	0.53 143	0.53 154	0.60 178	0.45 180	1.48 222	0.44 113	1.03 188	0.75 168	0.89 170	0.49 112	0.32 92	2.31 177	1.43 167	0.78 135	0.75 160	1.50 134	0.58 112	1.18 130	2.21 147	0.49 143	0.57 185	0.86 169	1.13 202	0.90 83	1.16 203

CFNet_RVC	0.94 117	0.84 165	0.89 202	0.76 207	0.80 230	0.71 207	0.49 187	0.74 98	0.63 190	0.88 163	0.94 202	0.87 160	0.57 141	0.50 204	1.96 122	1.12 111	0.79 139	0.79 175	1.27 118	0.73 174	1.26 136	1.52 130	0.48 133	0.64 219	0.98 201	1.11 196	1.92 181	1.23 212

DLCB_ROB	0.94 117	0.90 189	0.88 194	0.73 197	0.80 230	0.69 204	0.69 222	0.87 131	0.72 209	0.94 178	0.86 194	1.02 189	0.91 237	0.69 259	1.48 69	1.06 95	0.97 216	0.72 151	0.88 85	0.74 177	1.21 132	1.21 115	0.78 265	0.71 238	1.26 253	1.26 222	1.49 139	0.95 167

AACVNet	0.95 119	0.87 174	0.69 150	0.91 232	0.91 242	0.72 211	0.59 213	0.87 131	0.60 175	0.73 116	0.88 197	0.79 143	0.64 167	0.60 236	1.77 97	1.37 152	0.84 158	0.83 196	1.12 109	0.77 189	1.36 146	1.13 109	0.70 246	0.65 221	0.87 174	1.12 199	1.90 179	1.31 221

DISCO	0.96 120	0.98 226	0.56 127	0.57 153	0.61 178	0.81 226	0.79 231	0.77 102	0.81 218	2.06 266	0.86 194	0.66 100	0.70 185	0.42 166	1.87 111	1.27 136	0.99 220	0.80 180	1.80 149	0.80 201	0.92 106	1.33 121	0.57 193	0.51 160	0.72 132	0.84 150	2.02 189	0.80 135

LGCAT	0.97 121	0.77 134	0.52 116	0.32 70	0.44 116	0.35 85	0.24 91	0.66 88	0.40 99	0.56 76	0.39 79	0.73 120	0.69 182	0.32 92	2.36 179	1.87 225	0.67 97	0.60 100	0.80 79	0.68 154	6.52 251	3.00 159	0.46 119	0.33 85	0.52 85	0.53 99	0.65 54	0.73 121

GLC_STEREO	0.97 121	0.89 185	0.85 188	0.56 150	0.60 173	0.48 130	0.40 161	1.70 256	0.47 120	0.77 128	0.67 143	0.78 142	0.63 164	0.61 238	2.53 197	1.65 210	0.88 175	0.60 100	1.57 143	0.70 163	2.48 187	1.17 111	0.44 111	0.43 125	0.67 116	0.55 103	2.36 228	0.88 157

TESTraft	0.98 123	0.96 221	0.42 88	0.41 107	0.33 81	0.40 102	0.25 95	1.13 163	0.39 92	0.97 184	0.35 71	0.61 84	0.75 205	0.54 212	3.18 245	1.42 163	0.70 107	0.50 71	2.86 198	0.53 95	1.08 118	3.15 162	0.35 75	0.40 113	0.52 85	1.18 212	2.52 249	0.61 96

psm_up	0.99 124	0.86 172	0.99 222	0.78 214	0.89 240	0.75 215	0.58 210	1.33 204	1.03 250	0.88 163	0.69 151	0.99 188	0.72 191	0.76 268	1.89 113	1.10 107	0.91 190	0.81 189	1.93 154	0.81 204	1.08 118	0.90 90	0.49 143	0.85 265	1.01 206	1.06 189	1.62 155	1.10 195

STTStereo	0.99 124	0.95 215	0.82 179	0.77 212	0.77 220	0.69 204	0.87 242	0.86 127	1.53 289	1.27 212	0.79 180	1.13 209	0.69 182	0.93 289	2.19 156	1.03 88	0.72 116	0.70 139	1.05 101	0.63 142	1.15 128	0.86 87	0.58 204	0.56 184	0.73 135	1.21 218	1.74 166	1.41 230

NLMM1	1.00 126	0.30 30	0.13 6	0.18 23	0.21 40	0.23 42	0.09 12	0.26 24	6.95 361	0.17 20	0.54 114	0.36 38	12.87 347	0.13 17	0.41 9	0.44 12	0.31 9	0.31 23	0.36 20	0.24 22	0.29 6	0.40 31	0.27 56	0.15 24	0.26 13	0.30 39	0.65 54	0.19 6

NLSM1	1.01 127	0.27 23	0.17 21	0.23 37	0.24 52	0.31 70	0.12 28	0.33 41	6.19 357	0.14 8	1.49 251	0.31 26	12.63 342	0.14 19	0.47 13	0.51 22	0.36 21	0.23 9	0.31 11	0.24 22	0.31 12	0.45 37	0.29 60	0.16 30	0.27 20	0.30 39	0.56 38	0.23 17

coex_refinement	1.02 128	1.02 244	0.76 163	0.66 184	0.85 234	0.71 207	0.50 191	0.81 115	1.04 251	0.67 101	1.01 215	0.94 178	0.44 104	0.46 187	3.49 254	0.95 76	0.78 135	0.71 143	3.74 231	0.77 189	0.85 94	0.75 75	0.63 223	0.52 166	0.87 174	0.93 167	1.75 167	0.94 166

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 128	0.93 205	0.80 175	0.72 194	0.79 227	0.65 192	1.02 257	1.07 158	2.31 320	2.00 259	0.74 166	0.97 183	0.56 137	0.94 291	1.82 102	0.96 78	0.68 99	0.67 131	1.31 121	0.65 144	0.88 98	0.94 95	0.57 193	0.57 185	0.73 135	1.60 269	1.43 132	1.27 219
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 130	0.80 145	0.40 81	0.50 133	0.48 130	0.37 91	0.30 116	0.55 66	0.44 113	1.13 201	0.77 172	0.64 93	0.95 247	0.31 89	2.68 213	1.79 221	0.96 212	0.82 193	1.08 106	0.61 129	2.91 195	5.06 195	0.44 111	0.30 73	0.81 152	0.92 166	1.18 112	1.16 203

AF-Net	1.05 130	0.83 157	0.94 209	0.76 207	0.91 242	0.98 250	1.68 293	1.52 232	1.06 253	0.57 80	0.96 206	1.34 225	0.64 167	0.74 263	1.71 87	0.99 83	0.80 142	0.60 100	1.64 145	0.72 169	0.72 75	2.35 149	0.63 223	0.62 209	0.89 186	0.82 142	1.57 149	1.25 216

Nwc_Net	1.05 130	0.83 157	0.94 209	0.76 207	0.91 242	0.98 250	1.68 293	1.52 232	1.06 253	0.57 80	0.96 206	1.34 225	0.64 167	0.74 263	1.71 87	0.99 83	0.80 142	0.60 100	1.64 145	0.72 169	0.72 75	2.35 149	0.63 223	0.62 209	0.89 186	0.82 142	1.57 149	1.25 216

LMCR-Stereo	1.06 133	0.83 157	0.84 184	0.53 143	0.62 185	0.64 190	0.33 136	1.12 161	0.60 175	0.83 147	0.79 180	0.91 173	0.49 112	0.41 154	2.53 197	1.54 195	1.03 231	0.75 160	2.16 161	1.42 271	1.68 165	3.87 171	0.49 143	0.65 221	0.75 138	0.83 144	1.10 108	0.88 157

PDISCO_ROB	1.06 133	0.87 174	0.60 132	0.80 219	0.68 200	0.53 148	0.59 213	0.93 142	0.69 202	1.80 248	1.00 214	0.74 122	0.63 164	0.66 250	1.87 111	1.44 169	0.89 178	1.10 270	1.53 137	0.80 201	1.56 157	2.40 152	0.52 166	0.63 215	1.19 238	0.79 136	2.56 256	0.81 137

SA	1.07 135	0.90 189	0.42 88	0.55 148	0.53 154	0.49 132	0.24 91	1.60 244	0.46 118	0.71 110	0.41 85	0.69 108	0.58 147	0.62 243	1.74 92	1.41 160	0.78 135	0.79 175	3.17 210	0.65 144	1.24 134	4.73 183	0.34 70	0.51 160	0.75 138	1.12 199	2.64 263	0.72 119

PS-NSSS	1.07 135	1.44 300	0.69 150	1.20 271	0.91 242	1.16 269	0.93 249	0.80 113	0.55 158	0.74 119	0.49 101	1.98 264	1.03 255	0.91 286	1.54 75	0.92 71	0.83 156	0.73 153	1.45 132	0.62 137	0.94 107	0.63 62	1.68 323	0.50 158	1.00 204	0.95 171	3.21 289	1.11 198

HSM	1.07 135	0.75 122	0.97 217	0.78 214	0.77 220	0.54 152	0.54 197	1.87 274	0.60 175	0.76 124	0.85 193	0.87 160	0.67 179	0.56 219	2.24 167	1.05 92	0.92 196	0.71 143	2.57 178	0.71 166	1.80 172	2.08 145	0.56 188	0.72 242	0.90 190	0.97 175	2.08 194	1.03 186

LL-Strereo2	1.08 138	0.65 80	0.59 129	0.40 103	0.34 84	0.31 70	0.23 88	1.48 222	0.38 90	0.68 103	0.58 126	0.63 89	0.32 67	0.64 247	1.65 84	1.13 112	0.63 88	0.53 86	1.32 123	0.66 149	1.35 144	11.05 311	0.44 111	0.34 88	0.64 113	0.60 110	1.05 101	0.56 82

DepthFocus	1.09 139	0.55 63	0.32 63	0.29 57	0.28 62	0.27 58	0.22 86	0.70 92	0.52 142	0.51 72	0.38 75	0.62 87	0.42 96	0.38 138	2.43 186	2.19 246	0.64 92	0.64 121	0.96 91	0.75 184	7.93 281	4.99 191	0.47 129	0.28 68	0.55 94	0.49 87	0.77 75	0.83 142

raftrobust	1.11 140	0.65 80	0.92 207	0.55 148	0.49 134	0.44 113	0.33 136	1.55 238	0.47 120	0.94 178	0.72 163	0.82 151	0.53 121	0.36 128	2.91 226	1.71 215	0.71 111	0.70 139	4.37 244	0.65 144	1.69 167	3.95 173	0.59 210	0.42 124	0.95 199	0.85 152	0.99 96	0.85 148

UCFNet_RVC	1.11 140	1.26 282	0.85 188	0.88 229	0.93 249	0.77 219	0.58 210	0.78 108	0.67 199	0.93 176	0.80 185	1.25 220	0.93 242	0.48 198	2.17 154	1.09 104	0.78 135	0.82 193	2.60 184	0.80 201	1.32 140	1.66 132	1.31 311	0.67 226	1.05 215	1.11 196	1.44 134	2.13 265

test_4	1.13 142	0.74 114	0.77 167	0.42 113	0.32 73	0.34 79	0.26 102	0.78 108	0.33 80	0.75 120	0.40 83	0.87 160	0.35 77	0.40 148	2.10 146	1.55 196	0.65 94	0.69 137	1.50 134	0.51 90	1.12 125	10.25 285	0.41 96	0.37 97	0.58 102	0.70 124	2.73 268	0.62 98

S2M2_L	1.14 143	0.87 174	1.13 257	0.46 124	0.37 97	0.43 111	0.28 108	0.60 74	0.52 142	1.85 253	0.34 65	0.63 89	0.40 90	0.43 171	2.36 179	1.91 228	0.70 107	0.60 100	1.06 104	0.58 112	4.38 210	4.69 181	0.49 143	0.37 97	0.64 113	0.89 158	3.07 284	0.79 132
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 143	0.75 122	0.47 102	0.49 127	0.61 178	0.50 135	0.27 105	1.70 256	0.52 142	0.73 116	0.48 98	0.66 100	0.67 179	0.79 272	2.17 154	1.43 167	0.92 196	0.93 229	3.23 211	0.58 112	1.55 156	4.86 186	0.35 75	0.59 196	1.14 234	1.24 219	2.35 226	0.76 128

RALAANet	1.14 143	0.70 97	0.84 184	0.53 143	0.53 154	0.60 178	0.41 165	1.30 194	0.50 135	0.94 178	0.65 138	0.72 119	0.59 148	0.33 99	1.97 125	1.32 144	0.75 128	0.89 218	1.96 155	0.85 212	3.07 197	5.37 207	0.53 171	0.62 209	0.82 157	1.03 187	2.08 194	0.78 131

CASnet	1.15 146	0.91 193	0.49 107	0.40 103	0.43 113	0.38 94	0.20 79	0.91 139	0.49 130	0.77 128	0.56 119	0.88 165	0.53 121	0.35 113	2.15 150	1.24 132	0.72 116	0.50 71	1.34 125	0.54 96	7.12 264	5.37 207	0.41 96	0.38 101	1.21 240	0.49 87	1.45 135	0.79 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 147	0.83 157	0.82 179	0.65 179	0.59 169	0.67 198	0.58 210	2.65 326	0.53 148	1.73 243	0.76 171	0.87 160	0.78 215	0.47 192	3.77 266	1.45 171	0.87 169	0.86 206	2.81 196	0.65 144	1.26 136	0.87 88	0.57 193	0.73 243	0.81 152	0.95 171	2.65 265	1.03 186

RP	1.18 148	1.02 244	1.24 278	0.94 236	1.08 261	0.84 227	1.17 270	1.25 183	1.31 272	0.61 88	1.16 224	1.21 216	0.75 205	0.68 253	3.34 249	1.04 89	0.89 178	0.67 131	1.20 116	0.79 198	0.88 98	2.85 158	0.59 210	0.71 238	0.86 169	0.98 179	2.51 248	1.21 210

trnet	1.20 149	0.91 193	0.94 209	0.52 138	0.42 111	0.47 125	0.25 95	1.41 214	0.61 180	0.88 163	0.75 168	0.97 183	0.72 191	0.37 132	2.66 210	3.31 279	0.86 164	0.61 106	2.41 172	0.60 126	3.93 207	3.14 161	0.50 155	0.47 137	1.03 211	0.86 155	1.72 161	0.99 178

APVNet	1.21 150	1.02 244	0.64 141	0.69 190	0.78 224	0.86 231	0.84 237	0.78 108	0.71 208	0.92 174	0.82 188	0.86 158	0.59 148	0.58 228	2.67 212	1.65 210	1.11 241	0.98 246	3.23 211	0.85 212	1.62 161	4.73 183	0.55 180	0.84 264	0.77 144	0.80 139	1.90 179	0.98 172

iinet-f	1.22 151	1.08 258	0.64 141	0.93 235	0.46 120	0.68 202	0.57 206	0.79 112	0.48 126	2.11 273	1.35 242	0.83 153	0.64 167	0.35 113	3.95 269	1.80 223	0.77 132	0.66 128	2.93 205	1.00 235	1.53 154	3.24 163	0.64 229	0.53 172	1.10 229	0.63 114	2.23 214	0.90 159

PA-Net	1.22 151	0.95 215	1.13 257	0.75 202	1.31 284	0.68 202	0.84 237	0.82 120	1.18 266	0.83 147	0.77 172	0.76 133	0.78 215	0.91 286	3.00 231	1.21 128	0.68 99	0.77 166	1.02 99	0.82 207	1.13 127	4.67 180	0.66 233	0.82 259	1.00 204	2.10 305	1.24 114	2.13 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
depth_test_26	1.24 153	0.98 226	0.60 132	0.37 88	0.35 88	0.39 98	0.20 79	0.91 139	0.62 188	0.85 153	0.43 89	1.23 218	0.51 117	0.35 113	2.56 199	2.10 241	0.89 178	0.73 153	1.00 94	0.59 116	8.79 302	5.34 205	0.42 102	0.31 80	0.87 174	0.56 105	0.81 77	0.69 114

NCC-stereo	1.25 154	1.24 276	1.10 248	0.99 243	1.05 255	0.96 245	1.53 287	1.79 265	1.59 292	0.60 86	1.34 239	1.17 213	1.03 255	0.74 263	2.44 187	1.07 96	0.89 178	0.99 249	1.54 139	0.91 221	0.99 110	2.46 153	0.80 273	0.76 246	1.26 253	1.59 266	1.39 128	1.61 242

Abc-Net	1.25 154	1.24 276	1.10 248	0.99 243	1.05 255	0.96 245	1.53 287	1.79 265	1.59 292	0.60 86	1.34 239	1.17 213	1.03 255	0.74 263	2.44 187	1.07 96	0.89 178	0.99 249	1.54 139	0.91 221	0.99 110	2.46 153	0.80 273	0.76 246	1.26 253	1.59 266	1.39 128	1.61 242
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 156	0.77 134	0.56 127	0.45 121	0.56 163	0.51 140	0.21 84	1.50 225	0.70 205	0.78 131	0.80 185	0.84 155	0.90 236	0.33 99	3.45 253	2.96 265	1.14 247	1.04 262	1.32 123	1.08 245	4.63 216	4.87 187	0.63 223	0.38 101	0.85 166	0.83 144	1.02 98	1.16 203

GMOStereo	1.28 157	0.74 114	0.45 95	0.62 171	0.52 148	0.46 119	0.39 155	1.54 234	0.47 120	0.87 157	0.47 94	0.74 122	0.59 148	0.35 113	2.01 128	1.45 171	0.80 142	0.87 208	2.92 201	0.69 156	1.78 168	10.98 307	0.46 119	0.41 116	1.09 223	0.72 127	1.56 144	0.58 87

error version	1.28 157	0.74 114	0.45 95	0.62 171	0.52 148	0.46 119	0.39 155	1.54 234	0.47 120	0.87 157	0.47 94	0.74 122	0.59 148	0.35 113	2.01 128	1.45 171	0.80 142	0.87 208	2.92 201	0.69 156	1.78 168	10.98 307	0.46 119	0.41 116	1.09 223	0.72 127	1.56 144	0.58 87

test-v	1.28 157	0.74 114	0.45 95	0.62 171	0.52 148	0.46 119	0.39 155	1.54 234	0.47 120	0.87 157	0.47 94	0.74 122	0.59 148	0.35 113	2.01 128	1.45 171	0.80 142	0.87 208	2.92 201	0.69 156	1.78 168	10.98 307	0.46 119	0.41 116	1.09 223	0.72 127	1.56 144	0.58 87

test-2	1.28 157	0.74 114	0.45 95	0.62 171	0.52 148	0.46 119	0.39 155	1.54 234	0.47 120	0.87 157	0.47 94	0.74 122	0.59 148	0.35 113	2.01 128	1.45 171	0.80 142	0.87 208	2.92 201	0.69 156	1.78 168	10.98 307	0.46 119	0.41 116	1.09 223	0.72 127	1.56 144	0.58 87

GANetREF_RVC	1.28 157	1.18 269	0.95 214	1.18 270	1.04 253	1.00 255	0.79 231	1.25 183	1.10 258	1.29 214	0.77 172	2.28 279	0.91 237	0.63 245	2.00 127	1.14 114	1.01 225	0.98 246	2.44 174	0.82 207	1.98 180	1.33 121	0.78 265	1.05 280	1.28 258	1.27 223	2.63 262	1.49 234
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
AMNet	1.29 162	1.12 261	1.05 233	1.13 259	1.12 266	1.24 279	1.08 265	1.36 208	1.13 262	1.10 198	1.11 220	1.51 241	1.26 267	1.20 311	1.52 73	1.57 200	1.35 272	1.21 290	1.37 126	1.22 258	1.35 144	1.19 113	1.25 304	1.19 289	1.23 248	1.72 279	1.54 143	1.65 246

raft_robust	1.30 163	0.93 205	0.53 121	0.59 160	0.47 124	0.57 168	0.37 149	2.06 294	0.52 142	1.69 241	0.53 112	0.76 133	0.82 223	0.47 192	2.16 153	1.52 193	0.84 158	0.84 204	5.71 270	0.59 116	2.50 188	5.04 194	0.46 119	0.51 160	0.99 202	1.05 188	1.58 151	0.99 178

IPLGR_C	1.31 164	0.71 104	0.68 149	0.57 153	0.46 120	0.52 143	0.31 120	0.81 115	0.53 148	0.76 124	0.69 151	1.03 193	0.53 121	0.59 232	2.62 205	1.33 147	0.88 175	0.63 118	3.25 217	0.61 129	1.64 164	10.69 298	0.55 180	0.53 172	0.89 186	0.57 107	2.40 234	0.62 98

ACRE	1.31 164	0.70 97	0.66 146	0.58 159	0.47 124	0.52 143	0.32 130	0.81 115	0.53 148	0.76 124	0.69 151	1.04 197	0.52 120	0.59 232	2.66 210	1.32 144	0.89 178	0.63 118	3.25 217	0.61 129	1.62 161	10.69 298	0.55 180	0.52 166	0.92 194	0.55 103	2.40 234	0.62 98

SACVNet	1.31 164	0.94 208	0.95 214	0.90 230	1.10 263	0.87 233	0.92 248	1.50 225	0.81 218	1.23 211	0.71 160	0.94 178	0.69 182	0.68 253	1.83 105	1.40 157	1.12 246	0.83 196	2.20 163	0.94 227	2.13 181	5.87 220	0.65 230	0.82 259	1.04 212	1.06 189	2.02 189	1.30 220

4D-IteraStereo	1.32 167	0.61 74	1.07 241	0.49 127	0.43 113	0.40 102	0.25 95	1.44 220	0.37 89	0.75 120	0.56 119	0.75 129	0.43 97	0.43 171	2.29 176	1.38 153	0.68 99	0.66 128	2.70 192	0.59 116	3.21 199	10.86 306	0.46 119	0.40 113	0.69 124	0.83 144	2.34 224	0.64 105

CIPLG	1.32 167	0.70 97	0.69 150	0.57 153	0.46 120	0.52 143	0.33 136	0.81 115	0.55 158	0.76 124	0.69 151	1.03 193	0.53 121	0.59 232	2.91 226	1.33 147	0.89 178	0.62 110	3.23 211	0.62 137	1.62 161	10.69 298	0.55 180	0.53 172	0.90 190	0.54 101	2.37 231	0.61 96

DN-CSS_ROB	1.32 167	0.83 157	1.03 228	0.87 228	0.86 235	0.47 125	0.36 147	2.00 288	0.57 167	1.56 232	1.81 259	0.96 182	0.77 213	0.38 138	2.15 150	1.40 157	1.03 231	0.93 229	5.27 256	0.66 149	2.56 189	2.82 157	0.54 177	0.86 267	0.79 149	0.81 140	2.07 193	1.33 224

UDGNet	1.34 170	1.00 238	0.76 163	1.64 298	1.38 289	1.69 300	1.25 274	1.22 175	0.69 202	0.63 94	0.84 192	0.83 153	0.41 94	1.62 322	2.02 133	1.19 124	0.81 151	0.87 208	1.98 156	0.92 224	1.68 165	5.69 215	1.26 307	0.47 137	1.21 240	0.95 171	2.15 198	1.03 186

TestStereo_HL2	1.36 171	0.98 226	1.05 233	0.66 184	0.53 154	0.65 192	0.37 149	1.23 178	0.69 202	2.77 297	1.83 261	0.91 173	0.57 141	0.35 113	2.13 147	1.51 187	0.87 169	0.83 196	3.85 232	0.78 194	2.47 186	5.60 212	0.57 193	0.67 226	0.76 143	1.14 206	1.88 177	1.02 185

GGDA	1.36 171	0.95 215	1.04 231	0.59 160	0.55 161	0.67 198	0.38 153	1.22 175	0.64 192	2.70 295	2.12 273	0.91 173	0.55 133	0.35 113	2.14 148	1.51 187	0.87 169	0.80 180	3.54 226	0.77 189	2.60 191	5.57 211	0.56 188	0.66 225	0.81 152	1.18 212	2.16 200	1.03 186

CREStereo	1.37 173	0.91 193	0.94 209	0.52 138	0.42 111	0.47 125	0.26 102	1.43 217	0.66 196	0.87 157	0.83 190	0.95 180	0.73 196	0.36 128	2.98 230	4.38 307	0.85 160	0.56 91	2.41 172	0.62 137	5.52 234	4.71 182	0.53 171	0.47 137	1.02 208	0.87 156	1.73 164	0.98 172
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
FADNet-RVC-Resample	1.37 173	0.87 174	0.99 222	0.72 194	0.81 232	0.63 187	1.02 257	1.06 157	0.91 232	0.99 185	0.99 212	1.69 249	0.73 196	1.02 297	4.06 271	1.41 160	1.02 228	1.62 316	1.55 141	1.04 240	1.37 148	5.03 193	0.57 193	1.14 286	0.88 182	1.99 298	1.45 135	1.54 237

FADNet-RVC	1.38 175	0.71 104	0.88 194	0.77 212	1.09 262	0.58 171	2.16 310	0.92 141	0.57 167	1.03 188	0.72 163	1.48 236	0.64 167	0.61 238	5.02 278	1.56 198	0.85 160	0.90 221	2.24 165	1.52 287	2.20 182	4.08 175	0.51 157	0.77 248	1.48 283	1.14 206	1.43 132	1.35 226

PMTNet	1.39 176	0.94 208	0.99 222	0.48 126	0.49 134	0.47 125	0.32 130	0.83 121	0.66 196	0.83 147	0.62 131	0.88 165	0.50 115	0.35 113	2.72 217	4.30 304	0.91 190	0.57 93	2.40 171	0.54 96	6.12 244	5.45 210	0.57 193	0.38 101	1.99 317	1.00 182	1.09 104	1.19 209

GES	1.40 177	0.73 111	0.79 171	0.78 214	0.71 206	0.80 224	0.59 213	1.37 210	0.97 238	1.66 238	0.94 202	0.74 122	0.65 172	0.63 245	2.40 183	1.55 196	0.98 218	0.89 218	5.45 263	1.14 251	3.99 208	3.85 169	0.65 230	0.83 262	0.75 138	0.81 140	1.52 142	1.72 249

LoS_RVC	1.42 178	1.25 279	0.86 191	0.31 66	0.49 134	0.37 91	0.33 136	0.73 96	0.56 163	2.10 271	0.68 148	0.67 103	0.70 185	0.33 99	3.08 238	3.79 292	0.89 178	2.10 336	3.01 208	0.66 149	4.40 211	6.44 232	0.51 157	0.43 125	0.82 157	0.85 152	0.90 83	0.99 178

tt_ll	1.42 178	1.25 279	0.86 191	0.31 66	0.49 134	0.37 91	0.33 136	0.73 96	0.56 163	2.10 271	0.68 148	0.67 103	0.70 185	0.33 99	3.08 238	3.79 292	0.89 178	2.10 336	3.01 208	0.66 149	4.40 211	6.44 232	0.51 157	0.43 125	0.82 157	0.85 152	0.90 83	0.99 178

sAnonymous2	1.42 178	0.76 128	0.52 116	0.41 107	0.47 124	0.71 207	0.41 165	1.28 191	0.98 242	0.65 96	0.89 198	1.08 202	0.95 247	0.37 132	2.20 159	2.28 248	1.10 237	1.04 262	3.71 228	0.92 224	4.94 221	6.73 238	0.62 218	0.55 182	0.83 160	1.39 237	1.25 115	1.24 214

CroCo_RVC	1.42 178	0.76 128	0.52 116	0.41 107	0.47 124	0.71 207	0.41 165	1.28 191	0.98 242	0.65 96	0.89 198	1.08 202	0.95 247	0.37 132	2.20 159	2.28 248	1.10 237	1.04 262	3.71 228	0.92 224	4.94 221	6.73 238	0.62 218	0.55 182	0.83 160	1.39 237	1.25 115	1.24 214

RGC	1.43 182	1.30 288	1.99 321	1.14 264	1.18 274	1.16 269	1.01 254	1.20 173	1.08 256	0.91 171	1.70 258	1.18 215	1.24 266	0.87 280	3.10 242	1.18 121	0.98 218	0.86 206	1.81 150	1.02 237	1.39 149	3.87 171	0.76 258	0.90 271	1.14 234	1.53 258	2.17 202	1.85 253

YMNet	1.44 183	0.79 143	0.41 85	0.51 134	0.61 178	0.59 174	1.36 281	0.77 102	0.56 163	1.28 213	0.36 73	0.67 103	2.20 286	0.56 219	19.21 310	1.49 182	0.77 132	0.65 125	0.74 69	0.39 57	0.61 56	1.27 119	0.23 47	0.38 101	0.69 124	0.46 84	0.81 77	0.66 111

castereo	1.44 183	0.88 183	0.96 216	0.46 124	0.47 124	0.33 76	0.27 105	0.77 102	0.50 135	0.80 141	0.64 136	1.04 197	0.48 109	0.38 138	2.25 169	2.81 260	1.03 231	0.76 163	2.67 190	0.62 137	7.90 280	7.11 246	0.57 193	0.52 166	1.04 212	1.25 221	1.03 99	1.21 210

FADNet	1.44 183	0.83 157	0.83 183	0.82 224	1.03 252	0.61 182	1.88 304	0.97 147	0.73 211	0.93 176	0.92 201	1.16 212	0.76 210	0.74 263	3.69 262	1.34 149	0.91 190	1.03 259	2.63 185	1.49 280	2.87 194	4.93 188	0.49 143	0.65 221	1.54 292	1.70 278	1.51 141	1.83 252

stereogan	1.44 183	1.33 291	1.05 233	1.11 254	1.28 282	1.11 262	0.97 251	1.26 185	1.05 252	1.22 210	1.10 218	1.62 247	0.89 234	0.66 250	2.34 178	1.31 142	0.94 205	0.81 189	1.72 148	0.95 229	1.10 122	8.04 254	0.71 249	0.77 248	0.83 160	1.06 189	2.36 228	1.38 228

MGS-Stereo	1.48 187	0.99 232	0.47 102	0.40 103	0.35 88	0.40 102	0.36 147	0.65 85	0.26 57	0.52 73	0.43 89	0.52 68	0.38 83	0.43 171	23.31 319	0.93 75	0.73 121	0.79 175	0.93 88	0.65 144	1.10 122	1.25 118	0.44 111	0.48 150	0.72 132	0.49 87	1.29 121	0.77 129

NCCL2	1.48 187	1.28 286	1.10 248	1.11 254	1.43 292	0.78 220	0.90 245	1.05 156	1.14 264	1.86 255	1.27 234	1.02 189	0.81 218	0.80 275	3.43 251	1.42 163	1.14 247	0.87 208	1.31 121	0.89 220	1.94 179	3.37 165	1.48 319	1.02 276	1.50 287	1.35 232	3.80 311	1.85 253

TANstereo	1.49 189	1.06 254	0.88 194	0.67 186	0.73 211	0.87 233	0.33 136	0.86 127	0.61 180	0.70 105	0.69 151	0.59 81	0.59 148	1.02 297	2.75 218	2.89 262	0.94 205	1.13 278	1.43 130	1.28 261	5.13 228	5.06 195	1.35 313	0.46 135	0.54 89	0.89 158	5.92 331	0.74 122

XX-TBD	1.49 189	1.06 254	0.88 194	0.67 186	0.73 211	0.87 233	0.33 136	0.86 127	0.61 180	0.70 105	0.69 151	0.59 81	0.59 148	1.02 297	2.75 218	2.89 262	0.94 205	1.13 278	1.43 130	1.28 261	5.13 228	5.06 195	1.35 313	0.46 135	0.54 89	0.89 158	5.92 331	0.74 122

LoS	1.51 191	0.79 143	0.59 129	0.52 138	0.56 163	0.65 192	0.38 153	2.56 322	0.88 226	1.21 206	0.94 202	0.97 183	0.88 233	0.35 113	3.04 234	3.41 281	1.24 259	0.93 229	2.19 162	0.68 154	5.96 240	7.00 244	0.62 218	0.47 137	1.14 234	0.98 179	1.06 103	0.87 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 191	0.74 114	1.07 241	0.75 202	0.75 215	0.84 227	0.54 197	1.10 159	0.86 223	1.37 220	1.15 223	0.88 165	1.08 261	0.53 211	1.90 115	1.91 228	1.22 256	0.99 249	1.56 142	0.96 232	3.89 206	10.50 292	0.68 242	0.77 248	0.91 193	1.19 216	1.42 131	1.14 200
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 193	0.77 134	0.77 167	0.75 202	0.67 196	0.47 125	0.40 161	1.23 178	1.32 273	0.83 147	0.77 172	0.95 180	0.74 201	0.59 232	5.02 278	2.40 255	1.64 285	1.43 308	1.27 118	0.85 212	4.54 213	8.28 256	0.48 133	0.91 272	0.70 126	0.77 133	1.85 173	0.99 178

iResNetv2_ROB	1.57 194	0.87 174	0.70 153	1.13 259	0.65 190	0.72 211	0.49 187	2.63 325	0.64 192	1.77 247	0.87 196	1.30 224	0.75 205	0.40 148	4.81 277	1.26 135	0.91 190	0.71 143	4.58 249	0.81 204	7.66 273	1.62 131	0.58 204	0.80 252	0.81 152	0.83 144	3.12 288	0.91 160

MyStereo04	1.58 195	0.90 189	0.97 217	0.78 214	0.89 240	0.57 168	0.40 161	1.57 240	0.97 238	2.23 276	0.89 198	1.34 225	0.54 127	0.41 154	2.94 229	2.47 256	0.86 164	0.92 225	5.37 259	1.50 283	4.62 215	3.51 166	0.92 291	0.81 256	1.21 240	1.61 271	2.58 258	0.95 167

AE-Stereo	1.61 196	0.85 169	1.23 277	0.81 222	0.51 146	0.57 168	0.75 227	0.83 121	0.49 130	0.79 137	0.54 114	1.29 221	0.72 191	0.47 192	2.05 138	2.96 265	0.99 220	0.92 225	2.63 185	0.86 215	4.61 214	11.92 329	0.50 155	0.80 252	1.26 253	1.34 231	1.95 182	0.86 150

castereo++	1.62 197	0.76 128	0.78 170	0.59 160	0.41 109	0.34 79	0.25 95	0.85 125	0.43 109	0.81 144	0.62 131	1.02 189	0.51 117	0.38 138	1.86 110	2.57 257	1.01 225	0.73 153	3.23 211	0.62 137	7.09 263	6.35 230	0.63 223	0.58 189	0.99 202	1.01 184	7.61 345	1.63 245

dad	1.63 198	0.97 223	0.65 144	2.18 315	1.19 276	1.01 256	3.99 330	1.66 254	0.55 158	1.21 206	0.50 103	1.12 208	2.01 282	0.58 228	3.09 240	1.16 117	1.11 241	0.76 163	2.70 192	0.77 189	1.34 141	1.48 128	0.71 249	0.88 269	2.48 326	0.71 125	5.52 330	3.80 308

CC-Net-ROB	1.63 198	1.81 315	1.19 270	1.85 304	1.77 309	2.27 313	1.56 289	0.93 142	0.96 237	1.29 214	0.67 143	5.48 326	2.51 292	1.43 320	1.64 81	0.87 65	1.34 269	1.17 282	2.46 175	0.88 217	1.09 120	1.35 123	3.34 339	0.63 215	1.22 245	1.15 209	1.47 137	1.57 240

XPNet_ROB	1.63 198	1.57 307	1.09 247	0.91 232	1.13 269	1.01 256	0.88 243	0.95 146	1.14 264	1.07 196	1.82 260	4.03 311	0.72 191	0.78 269	1.82 102	1.51 187	1.52 282	0.94 232	1.42 128	1.04 240	2.20 182	7.75 251	0.86 287	0.80 252	0.94 195	1.29 226	3.34 296	1.56 239

DeepPruner_ROB	1.64 201	0.75 122	0.91 205	0.85 226	0.88 238	0.75 215	1.75 297	1.26 185	0.91 232	1.49 228	1.65 256	0.85 157	0.81 218	0.56 219	3.12 244	1.49 182	1.02 228	1.02 256	2.33 169	0.75 184	7.42 269	6.70 236	0.81 277	0.69 231	0.88 182	1.45 246	2.17 202	0.87 152

CFNet_pseudo	1.65 202	0.78 139	0.82 179	0.82 224	0.79 227	0.69 204	0.42 171	0.93 142	0.53 148	0.95 181	0.81 187	0.88 165	0.81 218	0.81 276	15.70 305	1.39 155	0.74 126	0.71 143	7.24 309	0.77 189	0.97 108	1.50 129	0.69 245	0.57 185	0.88 182	0.89 158	1.47 137	1.12 199

test_for_model	1.68 203	0.92 199	0.51 109	0.38 92	0.40 104	0.45 114	0.31 120	1.31 197	0.41 102	0.78 131	0.51 105	2.09 266	0.43 97	0.30 82	1.95 116	1.95 233	13.44 364	0.62 110	2.57 178	0.59 116	8.07 287	1.98 139	0.48 133	0.47 137	0.67 116	0.64 115	2.20 208	0.83 142

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 203	0.92 199	0.51 109	0.38 92	0.40 104	0.45 114	0.31 120	1.31 197	0.41 102	0.78 131	0.51 105	2.09 266	0.43 97	0.30 82	1.95 116	1.95 233	13.44 364	0.62 110	2.57 178	0.59 116	8.07 287	1.98 139	0.48 133	0.47 137	0.67 116	0.64 115	2.20 208	0.83 142

testlalala	1.68 203	0.92 199	0.51 109	0.38 92	0.40 104	0.45 114	0.31 120	1.31 197	0.41 102	0.78 131	0.51 105	2.09 266	0.43 97	0.30 82	1.95 116	1.95 233	13.44 364	0.62 110	2.57 178	0.59 116	8.07 287	1.98 139	0.48 133	0.47 137	0.67 116	0.64 115	2.20 208	0.83 142

GCAPDPT-zeroshot	1.68 203	0.92 199	0.51 109	0.38 92	0.40 104	0.45 114	0.31 120	1.31 197	0.41 102	0.78 131	0.51 105	2.09 266	0.43 97	0.30 82	1.95 116	1.95 233	13.44 364	0.62 110	2.57 178	0.59 116	8.07 287	1.98 139	0.48 133	0.47 137	0.67 116	0.64 115	2.20 208	0.83 142

GCAP-Stereo	1.68 203	0.92 199	0.51 109	0.38 92	0.40 104	0.45 114	0.31 120	1.31 197	0.41 102	0.78 131	0.51 105	2.09 266	0.43 97	0.30 82	1.95 116	1.95 233	13.44 364	0.62 110	2.57 178	0.59 116	8.07 287	1.98 139	0.48 133	0.47 137	0.67 116	0.64 115	2.20 208	0.83 142

SGD-Stereo	1.69 208	0.50 59	0.36 71	0.28 51	0.30 67	0.30 67	0.17 67	0.57 69	0.28 68	0.44 65	0.21 36	0.69 108	0.39 85	0.25 63	31.04 323	1.51 187	0.73 121	0.52 77	0.68 63	0.45 81	1.43 152	1.32 120	0.41 96	0.30 73	0.45 65	0.46 84	0.87 81	0.63 102

gcap_with_dpt	1.70 209	2.27 329	0.76 163	1.42 288	0.71 206	0.78 220	0.32 130	1.43 217	0.59 172	0.90 168	0.67 143	1.69 249	0.85 228	0.41 154	2.22 165	3.04 267	1.11 241	1.60 314	4.27 240	0.74 177	5.79 237	5.97 224	0.52 166	0.44 129	1.05 215	1.02 185	2.42 236	3.01 291

GCAP-BAT	1.70 209	2.27 329	0.76 163	1.42 288	0.71 206	0.78 220	0.32 130	1.43 217	0.59 172	0.90 168	0.67 143	1.69 249	0.85 228	0.41 154	2.22 165	3.04 267	1.11 241	1.60 314	4.27 240	0.74 177	5.79 237	5.97 224	0.52 166	0.44 129	1.05 215	1.02 185	2.42 236	3.01 291

TestStereo-Hl	1.73 211	0.89 185	1.21 275	0.64 178	0.68 200	0.67 198	0.49 187	1.63 249	0.90 229	2.54 288	2.50 281	0.98 187	0.60 158	0.34 105	2.71 216	1.89 226	0.92 196	0.95 238	5.28 257	0.83 210	4.10 209	9.42 272	0.57 193	0.71 238	0.81 152	1.32 228	2.00 188	1.16 203

test-3	1.73 211	1.00 238	1.08 244	0.63 176	0.60 173	0.55 156	0.43 174	1.99 284	0.39 92	0.86 155	0.54 114	1.45 233	0.53 121	0.41 154	2.20 159	1.41 160	0.81 151	0.79 175	6.57 290	0.69 156	5.20 232	11.52 323	0.46 119	0.54 176	0.86 169	0.97 175	3.11 285	0.98 172

test_1	1.73 211	1.01 240	1.08 244	0.63 176	0.60 173	0.55 156	0.43 174	1.99 284	0.39 92	0.86 155	0.54 114	1.45 233	0.54 127	0.41 154	2.20 159	1.42 163	0.80 142	0.79 175	6.57 290	0.69 156	5.20 232	11.52 323	0.46 119	0.54 176	0.87 174	0.97 175	3.11 285	0.98 172

test_3	1.73 211	1.02 244	1.05 233	0.65 179	0.61 178	0.55 156	0.43 174	1.96 280	0.38 90	0.88 163	0.52 110	1.45 233	0.54 127	0.40 148	2.20 159	1.40 157	0.81 151	0.81 189	6.56 289	0.71 166	5.08 225	11.49 320	0.43 108	0.49 155	0.96 200	1.09 195	3.23 290	0.98 172

CREStereo++_RVC	1.73 211	0.91 193	1.03 228	0.51 134	0.56 163	0.40 102	0.28 108	1.37 210	0.51 140	0.83 147	0.61 129	0.76 133	0.85 228	0.34 105	2.78 220	3.07 271	0.92 196	0.61 106	2.72 194	0.55 103	5.01 224	5.69 215	0.53 171	0.38 101	0.94 195	0.84 150	12.80 361	0.98 172
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
GEStereo_RVC	1.80 216	0.96 221	0.99 222	1.02 246	0.87 236	1.12 264	1.03 260	1.66 254	0.82 220	0.91 171	0.79 180	1.34 225	0.75 205	0.61 238	2.25 169	2.14 244	1.14 247	1.23 294	4.06 237	1.22 258	4.66 217	11.41 319	0.71 249	0.95 274	0.88 182	0.97 175	2.49 246	1.65 246

NaN_ROB	1.84 217	1.11 260	1.04 231	0.95 237	1.77 309	0.86 231	0.91 247	1.32 203	10.70 369	1.00 187	1.38 245	2.45 285	0.89 234	1.12 306	4.34 274	1.29 138	0.92 196	0.88 217	1.49 133	1.14 251	1.42 151	2.02 144	0.76 258	1.03 277	1.30 259	2.01 299	2.38 232	3.27 300

sCroCo_RVC	1.85 218	0.67 85	0.55 125	0.37 88	0.49 134	0.75 215	0.41 165	0.94 145	1.56 291	1.51 229	0.78 178	1.04 197	0.94 245	0.48 198	2.49 191	5.07 315	1.26 262	1.22 291	2.53 177	1.37 266	7.95 283	11.14 312	0.45 117	0.60 201	0.94 195	1.12 199	2.34 224	1.05 190

ETE_ROB	1.85 218	1.93 320	1.18 267	1.04 248	1.33 286	1.26 281	1.12 268	1.11 160	2.30 319	1.36 219	3.26 291	3.18 299	0.94 245	1.14 308	2.62 205	1.51 187	2.14 309	0.99 249	2.50 176	1.15 253	3.67 203	5.74 219	0.86 287	1.03 277	1.21 240	1.36 234	2.30 216	1.68 248

LALA_ROB	1.85 218	2.17 324	1.13 257	1.05 250	1.26 278	1.16 269	1.01 254	1.17 168	1.46 283	2.06 266	2.82 283	3.47 301	0.92 240	0.93 289	3.90 268	1.46 176	1.36 273	1.18 285	2.20 163	1.31 264	2.84 193	5.10 198	0.77 263	1.01 275	1.24 249	1.41 241	3.89 315	1.77 251

MLCV	1.91 221	0.87 174	0.97 217	1.33 281	1.13 269	0.99 252	0.74 226	2.14 297	0.77 215	2.02 260	4.44 304	1.60 244	1.56 275	0.45 182	2.63 207	1.79 221	1.11 241	0.96 242	6.71 296	1.05 242	4.69 219	5.60 212	0.66 233	1.60 301	1.14 234	1.35 232	2.31 218	1.06 192

RAFT + AFF	1.96 222	0.49 58	0.42 88	0.41 107	0.20 35	0.41 107	0.19 75	0.65 85	0.23 52	0.56 76	0.27 48	0.77 137	0.21 45	0.29 79	39.69 327	0.90 70	0.62 86	0.35 34	1.92 153	0.38 56	0.77 82	0.57 55	0.32 66	0.27 66	0.71 129	0.33 52	0.58 41	0.29 42

DDUNet	2.05 223	2.73 333	2.03 322	2.92 328	2.66 334	3.04 327	2.76 317	1.17 168	1.11 260	1.60 233	1.21 232	2.23 276	1.69 278	2.81 335	2.04 135	1.25 134	2.78 316	2.42 349	2.63 185	2.90 330	1.92 176	2.11 146	2.77 337	0.92 273	1.01 206	0.93 167	2.50 247	1.10 195

CASS	2.08 224	1.02 244	1.16 265	1.28 276	0.99 250	0.88 237	3.39 325	1.42 216	1.02 249	1.30 216	2.46 280	1.14 210	0.81 218	0.46 187	2.70 214	2.38 254	3.41 323	1.10 270	3.40 223	1.18 255	8.01 285	8.63 260	0.66 233	0.69 231	1.49 285	1.27 223	2.52 249	1.41 230
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 225	0.70 97	0.53 121	0.35 77	0.25 55	0.29 65	0.16 60	0.81 115	0.29 70	0.49 70	0.24 42	0.61 84	0.43 97	0.27 68	21.42 314	21.17 377	0.56 74	0.52 77	2.25 166	0.54 96	1.58 159	1.03 102	0.42 102	0.34 88	0.51 82	0.30 39	0.76 72	0.47 69

s12784h	2.23 226	1.12 261	1.32 283	1.12 257	0.91 242	0.59 174	0.39 155	1.37 210	0.65 194	1.05 193	0.82 188	1.08 202	0.95 247	0.37 132	2.80 222	4.82 311	0.93 203	0.71 143	3.28 220	0.58 112	7.80 275	8.40 259	0.51 157	0.54 176	1.50 287	1.13 202	11.58 355	3.94 309

R-Stereo Train	2.23 226	1.01 240	1.14 260	0.96 238	0.63 188	0.73 213	0.31 120	1.30 194	1.01 247	1.68 239	4.49 305	1.29 221	0.70 185	0.42 166	2.49 191	3.99 299	1.66 286	1.02 256	6.77 298	1.11 246	7.83 276	12.24 334	0.49 143	0.54 176	1.42 275	1.66 274	1.34 123	1.93 258

RAFT-Stereo	2.23 226	1.01 240	1.14 260	0.96 238	0.63 188	0.73 213	0.31 120	1.30 194	1.01 247	1.68 239	4.49 305	1.29 221	0.70 185	0.42 166	2.49 191	3.99 299	1.66 286	1.02 256	6.77 298	1.11 246	7.83 276	12.24 334	0.49 143	0.54 176	1.42 275	1.66 274	1.34 123	1.93 258
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 229	0.87 174	1.17 266	0.45 121	0.48 130	0.61 182	0.23 88	0.83 121	0.55 158	0.72 111	0.53 112	0.80 144	0.66 175	0.41 154	2.36 179	2.92 264	0.90 189	1.10 270	3.35 222	0.60 126	5.09 226	12.56 348	0.47 129	0.45 133	0.89 186	0.91 165	20.21 370	0.86 150

cross-raft	2.26 229	0.88 183	1.08 244	0.73 197	0.68 200	0.64 190	0.44 178	2.04 292	0.61 180	0.95 181	1.30 236	1.03 193	0.76 210	0.43 171	2.58 202	5.15 316	0.99 220	0.78 171	7.00 305	1.80 300	12.15 328	10.30 289	0.65 230	0.60 201	1.60 297	1.92 292	1.66 158	2.36 275

AnonymousM	2.27 231	0.64 75	0.44 93	0.51 134	0.32 73	0.49 132	0.24 91	1.70 256	0.48 126	0.75 120	2.06 272	0.70 112	0.47 106	0.39 144	2.47 190	3.26 277	0.99 220	1.03 259	1.88 151	2.37 321	4.85 220	6.68 235	0.57 193	0.47 137	0.53 88	0.65 121	11.71 357	14.52 350

TestStereo_HLe17	2.28 232	1.06 254	0.88 194	0.74 200	0.67 196	0.61 182	0.37 149	2.48 319	0.70 205	1.80 248	1.27 234	0.89 170	0.61 159	0.36 128	20.38 313	1.64 209	0.96 212	0.82 193	4.36 243	0.74 177	7.60 271	5.87 220	0.61 215	0.79 251	0.87 174	1.18 212	2.31 218	0.93 164

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 233	1.03 249	0.50 108	1.41 285	2.53 329	3.20 330	1.05 263	1.71 259	0.49 130	4.85 348	3.84 299	4.79 322	0.65 172	0.42 166	2.38 182	3.97 296	0.82 155	0.78 171	2.26 167	0.74 177	7.86 278	8.88 267	0.53 171	0.34 88	0.85 166	1.42 242	1.98 185	2.99 288

Anonymous3	2.32 234	0.85 169	0.88 194	0.56 150	1.10 263	0.89 240	0.70 223	2.45 316	1.12 261	1.05 193	0.98 211	2.57 290	1.14 264	0.56 219	4.14 273	9.30 345	1.50 280	1.47 309	5.33 258	1.49 280	6.83 257	10.10 279	0.71 249	0.67 226	1.08 219	1.38 235	2.32 220	1.35 226

RAFT-Test	2.37 235	0.85 169	1.14 260	1.02 246	0.65 190	0.58 171	0.51 192	2.18 302	0.70 205	1.12 199	5.37 316	0.97 183	0.92 240	0.45 182	2.50 194	5.29 321	0.99 220	0.80 180	6.96 304	1.11 246	10.85 325	10.83 305	0.67 238	0.58 189	1.51 289	1.82 286	1.38 127	2.18 269

RYNet	2.42 236	0.40 45	0.35 70	0.29 57	0.32 73	0.40 102	0.25 95	0.61 76	0.55 158	0.33 52	0.36 73	0.40 50	0.26 57	0.27 68	52.29 370	0.69 46	0.47 52	1.00 254	0.54 50	0.29 38	0.50 43	0.37 26	0.38 86	0.32 82	0.57 98	1.24 219	1.31 122	0.50 74

HLf8	2.46 237	0.94 208	0.89 202	0.73 197	0.62 185	0.54 152	0.35 146	2.78 332	0.73 211	2.24 277	1.41 247	0.81 149	0.59 148	0.35 113	23.74 321	1.60 204	0.94 205	0.80 180	5.76 271	0.76 187	7.40 268	5.69 215	0.66 233	0.69 231	0.80 150	1.14 206	2.33 221	1.06 192

CSAN	2.48 238	1.26 282	1.12 255	1.46 293	1.78 312	1.13 265	0.90 245	1.50 225	10.52 368	2.40 285	3.81 298	4.12 312	2.51 292	0.96 293	3.83 267	1.27 136	1.29 265	1.05 266	3.24 216	1.70 296	3.71 204	4.45 178	0.79 268	1.38 296	1.39 269	3.93 332	2.43 238	2.96 287

ADLNet	2.50 239	0.99 232	0.73 156	0.62 171	0.75 215	0.63 187	0.53 195	1.12 161	0.61 180	0.58 83	0.71 160	1.61 246	0.61 159	0.87 280	46.09 346	1.02 86	0.70 107	0.67 131	0.85 82	0.74 177	0.75 81	1.07 107	0.51 157	0.47 137	0.94 195	0.93 167	1.63 156	0.70 117

Any-RAFT	2.54 240	0.94 208	1.27 281	0.75 202	0.75 215	0.50 135	0.40 161	1.99 284	0.56 163	0.87 157	6.98 348	1.50 238	0.51 117	0.40 148	2.50 194	3.41 281	0.91 190	0.90 221	6.78 300	0.75 184	14.26 361	10.61 296	0.67 238	0.59 196	1.63 298	1.83 287	2.17 202	4.22 311

GwcNet-ADL	2.54 240	1.23 275	1.55 296	1.22 272	1.26 278	0.97 248	0.78 228	1.50 225	0.84 222	3.20 313	6.67 333	1.86 257	1.05 258	0.79 272	4.58 275	4.90 313	1.47 279	0.90 221	5.20 255	1.95 309	6.39 249	10.33 290	0.91 290	1.12 285	1.22 245	1.93 293	2.15 198	2.70 281

Reg-Stereo(zero)	2.60 242	0.80 145	1.38 284	0.70 192	0.75 215	0.56 162	0.62 217	3.07 336	0.68 200	3.56 322	6.85 344	1.50 238	0.84 225	1.38 318	2.08 140	5.28 319	1.28 263	0.83 196	6.55 287	1.51 285	5.18 230	13.34 361	0.60 212	0.60 201	1.08 219	1.44 243	4.02 318	3.66 305

fast-iter	2.60 242	0.80 145	1.38 284	0.70 192	0.75 215	0.56 162	0.62 217	3.07 336	0.68 200	3.56 322	6.85 344	1.50 238	0.84 225	1.38 318	2.08 140	5.28 319	1.28 263	0.83 196	6.55 287	1.51 285	5.18 230	13.34 361	0.60 212	0.60 201	1.08 219	1.44 243	4.02 318	3.66 305

EAI-Stereo	2.60 242	0.90 189	1.57 297	0.90 230	1.31 284	0.84 227	1.31 278	2.22 305	1.34 275	0.81 144	5.69 319	1.37 229	0.83 224	0.50 204	4.76 276	5.32 322	0.91 190	0.94 232	7.45 311	1.11 246	9.07 305	10.78 304	0.62 218	0.85 265	1.45 282	2.06 300	3.36 297	1.90 256

PSMNet-ADL	2.61 245	0.95 215	1.12 255	1.14 264	1.18 274	0.97 248	0.85 240	1.78 264	1.26 268	3.49 321	6.09 325	1.43 232	2.78 299	0.56 219	2.93 228	10.59 349	1.31 266	0.96 242	5.96 277	1.20 257	6.66 253	9.11 270	0.86 287	0.82 259	1.10 229	1.44 243	2.85 273	1.10 195

PWC_ROB	2.61 245	1.20 273	1.48 291	0.96 238	1.05 255	1.21 277	1.79 300	1.24 182	1.94 309	1.81 250	3.61 297	2.12 271	2.96 302	0.91 286	9.88 290	4.30 304	1.97 304	1.95 329	3.72 230	1.62 291	5.58 235	7.59 249	0.81 277	1.98 321	1.35 264	1.27 223	3.11 285	3.07 294

MSMDNet	2.69 247	0.87 174	1.07 241	0.57 153	0.65 190	0.59 174	0.49 187	2.03 290	0.62 188	1.03 188	0.97 210	1.05 200	12.04 340	0.50 204	2.60 203	5.56 324	1.05 234	0.80 180	6.93 303	1.42 271	11.49 327	12.49 345	0.67 238	0.58 189	1.48 283	1.83 287	1.28 119	1.97 261

HH	2.75 248	0.67 85	1.42 287	0.80 219	0.71 206	0.88 237	1.09 266	1.86 272	0.87 224	5.19 362	0.66 141	1.91 259	0.86 231	0.57 224	2.65 208	8.48 343	0.87 169	0.94 232	6.36 282	1.39 269	13.52 348	12.32 337	0.79 268	0.58 189	1.38 266	1.63 272	3.81 312	2.06 263

HanStereo	2.75 248	0.67 85	1.42 287	0.80 219	0.71 206	0.88 237	1.09 266	1.86 272	0.87 224	5.19 362	0.66 141	1.91 259	0.86 231	0.57 224	2.65 208	8.48 343	0.87 169	0.94 232	6.36 282	1.39 269	13.52 348	12.32 337	0.79 268	0.58 189	1.38 266	1.63 272	3.81 312	2.06 263

ManiGeoR	2.76 250	1.04 251	0.88 194	0.61 166	0.53 154	0.53 148	0.29 112	1.57 240	0.61 180	2.08 268	1.18 226	0.77 137	0.55 133	0.35 113	42.65 336	1.50 184	0.86 164	0.80 180	4.55 247	0.72 169	1.92 176	5.24 202	0.73 255	0.59 196	0.78 147	1.13 202	1.27 117	0.87 152

HLf10	2.76 250	1.04 251	0.88 194	0.61 166	0.53 154	0.53 148	0.29 112	1.57 240	0.61 180	2.08 268	1.18 226	0.77 137	0.55 133	0.35 113	42.65 336	1.50 184	0.86 164	0.80 180	4.55 247	0.72 169	1.92 176	5.24 202	0.73 255	0.59 196	0.78 147	1.13 202	1.27 117	0.87 152

MSKI-zero shot	2.77 252	0.80 145	1.10 248	0.74 200	0.59 169	0.67 198	0.54 197	1.87 274	0.97 238	0.88 163	6.73 335	1.60 244	0.72 191	0.43 171	3.38 250	7.92 341	1.20 255	0.87 208	6.85 302	4.65 344	10.45 322	12.15 331	0.55 180	0.71 238	1.49 285	1.96 297	1.85 173	3.12 296

PWCDC_ROB	2.78 253	0.70 97	0.65 144	0.61 166	0.87 236	0.63 187	0.57 206	1.04 155	1.59 292	0.65 96	1.88 262	0.80 144	3.28 307	0.73 261	41.04 331	2.18 245	1.23 258	0.98 246	1.52 136	0.97 233	2.56 189	5.26 204	0.68 242	0.81 256	0.74 137	0.94 170	1.13 109	0.97 170

GANet-ADL	2.79 254	0.89 185	1.20 274	1.00 245	1.00 251	1.20 276	0.80 234	1.20 173	1.00 244	3.59 324	6.59 332	1.06 201	0.76 210	0.48 198	12.27 296	4.90 313	1.57 283	0.92 225	6.59 292	1.66 294	6.93 261	11.51 322	0.68 242	0.80 252	1.09 223	1.40 239	2.47 242	1.85 253

iResNet	2.79 254	0.95 215	0.91 205	1.35 283	1.69 304	1.41 287	1.02 257	1.81 269	1.09 257	2.62 291	5.14 313	1.80 255	2.38 288	0.46 187	10.35 291	7.64 338	1.36 273	1.23 294	6.83 301	1.78 299	10.05 315	4.09 176	0.61 215	2.02 322	1.10 229	1.50 254	2.80 271	1.39 229

NVstereo2D	2.81 256	0.82 154	0.74 159	0.69 190	0.78 224	0.92 242	0.81 235	1.18 172	0.76 214	0.91 171	1.06 216	0.80 144	0.55 133	0.71 260	52.63 372	1.47 179	0.86 164	0.83 196	1.42 128	0.69 156	1.12 125	0.94 95	0.76 258	0.83 262	1.08 219	0.78 135	0.98 95	0.74 122

DCVSM-stereo	2.89 257	0.92 199	1.57 297	1.31 280	1.04 253	1.53 293	0.99 252	2.96 334	1.33 274	3.46 319	6.20 326	6.77 335	2.59 294	0.87 280	2.25 169	4.01 301	1.37 275	1.11 274	7.05 307	4.27 339	6.91 258	6.70 236	1.25 304	2.64 346	1.30 259	1.73 280	3.46 301	2.47 276

MIPNet	2.89 257	0.91 193	0.77 167	0.49 127	0.65 190	0.55 156	0.57 206	1.34 207	0.53 148	2.05 263	0.99 212	0.80 144	0.77 213	0.48 198	40.89 330	1.61 205	1.15 251	0.94 232	3.25 217	1.19 256	1.15 128	9.31 271	0.57 193	0.62 209	1.24 249	1.51 255	2.90 278	0.82 139

DAS	2.93 259	0.99 232	1.06 239	1.13 259	1.05 255	1.03 258	1.04 261	1.74 262	1.81 304	3.32 315	5.70 320	2.61 291	3.08 304	0.50 204	3.19 246	7.47 335	1.83 293	1.23 294	5.90 273	1.83 301	12.92 338	10.26 286	0.76 258	1.94 317	1.32 261	1.51 255	2.60 259	1.31 221

SepStereo	2.93 259	0.99 232	1.06 239	1.13 259	1.05 255	1.03 258	1.04 261	1.74 262	1.81 304	3.32 315	5.70 320	2.61 291	3.08 304	0.50 204	3.19 246	7.47 335	1.83 293	1.23 294	5.90 273	1.83 301	12.92 338	10.26 286	0.76 258	1.94 317	1.32 261	1.51 255	2.60 259	1.31 221

model_zeroshot	2.99 261	0.75 122	1.18 267	1.86 305	0.74 213	0.59 174	0.56 204	1.94 278	0.63 190	3.88 332	6.88 346	1.41 231	0.66 175	0.68 253	5.34 281	4.82 311	1.18 253	0.96 242	7.09 308	1.03 238	12.99 341	9.02 268	0.54 177	0.65 221	5.42 346	1.66 274	2.16 200	6.22 329

IPLG	3.01 262	0.75 122	0.63 138	0.42 113	0.52 148	0.54 152	0.51 192	1.63 249	0.35 86	0.62 91	0.59 127	0.77 137	0.66 175	0.46 187	51.49 364	1.67 214	1.02 228	0.92 225	3.51 225	0.63 142	0.99 110	5.97 224	0.49 143	0.48 150	0.80 150	1.16 210	2.86 274	0.71 118

MFMNet_re	3.01 262	1.41 295	1.48 291	1.53 296	1.87 317	1.96 308	2.01 307	2.67 328	2.16 315	1.60 233	1.98 266	3.57 303	2.65 296	1.02 297	6.96 287	4.19 303	2.67 314	1.96 330	6.48 286	2.40 323	14.04 355	4.97 189	1.86 327	1.97 319	1.38 266	1.33 229	3.31 295	1.94 260

test-1	3.02 264	0.66 84	1.14 260	0.60 163	0.58 166	0.75 215	0.63 219	1.96 280	0.82 220	4.00 334	5.48 317	2.18 274	0.80 217	0.41 154	4.00 270	7.32 334	1.18 253	1.19 287	6.72 297	7.57 358	10.78 323	12.94 358	0.54 177	0.60 201	1.40 272	1.78 282	2.89 277	2.52 277

HLF11	3.03 265	0.98 226	0.85 188	0.52 138	0.50 143	0.53 148	0.28 108	6.58 364	0.60 175	1.90 256	0.77 172	0.68 107	0.40 90	0.33 99	46.35 347	1.29 138	0.88 175	0.81 189	5.49 264	0.71 166	1.07 116	5.35 206	0.70 246	0.51 160	0.87 174	1.08 194	0.92 89	0.92 162

RTSC	3.08 266	0.95 215	1.25 280	0.76 207	0.91 242	0.96 245	1.84 302	1.15 166	1.34 275	2.37 282	2.12 273	1.11 206	0.99 251	1.02 297	41.50 333	1.94 232	1.88 297	1.22 291	4.09 238	1.06 243	2.76 192	4.02 174	0.63 223	1.03 277	0.83 160	0.99 181	2.44 239	1.98 262

pcwnet_v2	3.22 267	0.81 151	0.94 209	0.92 234	1.12 266	0.94 243	0.70 223	1.17 168	0.88 226	2.04 262	1.10 218	1.09 205	1.00 252	1.27 314	47.63 350	1.56 198	0.96 212	0.87 208	6.63 293	0.81 204	2.45 185	3.52 167	1.01 296	0.75 244	1.04 212	1.16 210	2.44 239	2.23 272

IPLGR	3.25 268	0.89 185	0.81 176	0.65 179	0.66 195	0.50 135	0.42 171	1.14 165	0.44 113	2.02 260	1.30 236	0.86 158	0.74 201	0.47 192	50.44 359	1.86 224	1.15 251	1.11 274	3.23 211	1.37 266	1.41 150	7.71 250	0.56 188	0.70 237	1.39 269	1.55 262	3.46 301	0.92 162

IGEV-FE	3.38 269	0.83 157	1.84 311	2.81 325	0.69 203	2.38 319	1.26 276	2.23 306	0.94 235	4.29 339	6.75 336	2.28 279	1.01 253	0.45 182	2.82 223	7.73 340	0.85 160	0.77 166	5.93 275	1.88 304	8.51 300	12.88 356	0.58 204	0.69 231	1.40 272	1.57 263	14.79 367	2.99 288

IGEV_Zeroshot_test	3.38 269	0.83 157	1.84 311	2.82 326	0.69 203	2.37 317	1.26 276	2.23 306	0.94 235	4.40 340	6.76 337	2.28 279	1.01 253	0.45 182	2.83 224	7.72 339	0.87 169	0.77 166	5.93 275	1.87 303	8.49 299	12.88 356	0.58 204	0.69 231	1.40 272	1.57 263	14.84 368	2.99 288

SHD	3.38 269	1.01 240	1.68 303	1.14 264	1.07 260	1.14 266	1.78 299	1.61 247	1.66 295	2.40 285	3.05 287	1.63 248	2.43 290	0.84 278	40.11 328	2.04 239	1.74 288	1.40 306	4.17 239	1.88 304	3.81 205	5.43 209	0.70 246	1.67 304	1.86 313	1.46 247	1.97 184	1.59 241

FADNet_RVC	3.44 272	1.21 274	1.19 270	1.40 284	1.78 312	0.99 252	1.75 297	1.50 225	1.19 267	1.35 218	2.01 270	1.96 262	1.63 276	1.66 324	22.11 315	3.36 280	1.83 293	2.82 359	5.63 268	1.76 298	6.35 248	9.50 273	0.77 263	1.39 298	1.21 240	1.48 248	12.05 358	2.87 285

DF	3.45 273	1.03 249	1.05 233	1.23 273	0.43 113	1.11 262	0.34 145	1.62 248	0.66 196	0.81 144	0.79 180	1.79 254	0.53 121	0.38 138	2.24 167	3.92 295	0.89 178	0.95 238	50.42 371	0.83 210	7.98 284	6.94 242	0.58 204	0.59 196	1.09 223	1.33 229	2.06 192	1.54 237

FC-DCNN	3.48 274	1.59 308	4.19 357	2.76 324	2.30 321	3.10 329	1.73 296	2.57 323	1.72 297	2.88 302	1.36 243	2.15 272	1.21 265	0.68 253	6.32 283	1.61 205	1.31 266	1.03 259	7.90 315	0.95 229	8.85 303	8.73 263	0.82 281	1.69 308	3.19 335	2.50 316	4.67 323	16.15 354

HSM-Net_RVC	3.49 275	1.07 257	1.10 248	1.70 300	1.17 273	0.90 241	0.61 216	2.29 313	1.07 255	2.77 297	5.82 322	41.08 373	1.35 273	0.50 204	2.40 183	1.74 217	1.10 237	0.77 166	1.99 157	1.13 250	6.78 256	6.90 241	0.80 273	2.23 331	1.64 300	1.49 251	2.14 196	1.75 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 276	1.15 264	0.98 220	0.97 241	1.26 278	1.33 283	3.31 322	1.33 204	1.50 287	2.37 282	1.20 229	1.75 252	1.12 262	0.88 283	42.78 338	2.37 252	1.94 301	1.33 303	3.94 233	1.62 291	3.62 201	5.21 200	1.02 297	1.09 283	1.83 311	5.05 338	2.33 221	2.13 265

RTSA	3.53 276	1.15 264	0.98 220	0.97 241	1.26 278	1.33 283	3.31 322	1.33 204	1.50 287	2.37 282	1.20 229	1.75 252	1.12 262	0.88 283	42.78 338	2.37 252	1.94 301	1.33 303	3.94 233	1.62 291	3.62 201	5.21 200	1.02 297	1.09 283	1.83 311	5.05 338	2.33 221	2.13 265

XQC	3.58 278	1.29 287	1.21 275	1.28 276	1.43 292	1.29 282	1.93 305	1.60 244	1.45 281	2.47 287	3.06 288	1.48 236	4.17 310	1.23 313	44.68 344	2.35 250	1.60 284	1.18 285	3.95 236	1.43 273	3.22 200	4.97 189	0.84 284	1.24 291	1.43 278	2.09 304	2.30 216	1.52 235

FCDSN-DC	3.63 279	0.94 208	2.84 343	1.29 278	1.30 283	1.03 258	1.00 253	0.90 136	0.91 232	1.04 192	0.74 166	1.21 216	0.74 201	0.58 228	52.59 371	2.04 239	1.24 259	1.13 278	1.05 101	0.79 198	6.62 252	10.01 277	0.78 265	2.18 326	1.20 239	1.67 277	1.20 113	1.05 190
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 280	1.48 302	1.03 228	1.98 310	1.75 308	2.09 311	5.14 337	2.15 298	2.23 316	1.73 243	1.57 253	2.49 287	4.83 313	5.73 355	12.78 297	1.73 216	1.22 256	1.06 267	5.43 261	1.54 288	12.24 331	9.06 269	1.52 320	1.16 287	2.29 319	3.46 328	3.05 283	7.63 334

TestStereo_HL3	3.66 281	6.67 366	1.19 270	0.68 188	0.59 169	1.17 272	0.83 236	2.69 329	1.00 244	3.07 310	4.67 308	4.18 315	1.27 268	0.36 128	11.56 295	9.71 346	13.51 370	0.80 180	5.87 272	0.78 194	8.05 286	12.28 336	0.56 188	0.61 207	1.02 208	1.40 239	2.88 275	1.47 232

NOSS_ROB	3.67 282	1.38 294	0.81 176	1.15 268	1.16 272	1.15 267	0.65 220	2.25 309	1.41 279	4.85 348	6.68 334	6.78 336	1.06 259	0.82 277	11.52 294	14.58 361	1.34 269	1.17 282	2.93 205	0.98 234	14.13 356	12.82 352	0.79 268	1.48 299	1.13 233	1.48 248	3.41 298	1.25 216

FC-DCNN v2	3.76 283	1.64 309	4.17 356	2.93 330	2.32 323	3.38 331	1.67 292	2.65 326	2.92 329	2.86 301	1.36 243	2.62 293	1.33 271	0.68 253	6.35 284	1.65 210	1.31 266	1.00 254	8.25 316	0.94 227	8.74 301	8.73 263	0.82 281	1.68 305	4.68 343	3.34 327	7.40 343	15.96 353

gcap-zeroshot	3.80 284	0.78 139	1.44 289	1.88 306	0.67 196	1.15 267	1.31 278	2.09 296	0.65 194	5.43 368	7.00 349	2.87 296	0.70 185	0.31 89	2.44 187	5.25 318	0.94 205	0.91 224	36.08 356	1.25 260	8.46 298	10.60 295	4.00 344	0.62 209	1.44 279	1.49 251	1.34 123	1.53 236

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 285	1.16 268	2.03 322	1.15 268	0.83 233	1.77 303	1.13 269	2.03 290	3.32 337	2.90 303	7.02 350	2.32 282	2.01 282	0.38 138	3.61 256	9.96 347	1.34 269	1.07 268	6.67 294	6.11 353	8.45 297	12.70 349	0.56 188	1.27 293	1.76 308	1.48 248	16.62 369	5.17 319

UDG	3.91 286	2.76 334	2.09 324	2.92 328	2.64 332	2.99 326	2.71 315	1.31 197	1.13 262	1.65 237	1.96 264	2.20 275	1.68 277	2.77 334	48.81 354	1.57 200	3.02 320	2.26 339	2.65 188	2.91 331	3.00 196	3.09 160	2.64 332	1.05 280	1.02 208	1.19 216	2.36 228	1.16 203

PVD	4.10 287	1.44 300	2.12 326	1.41 285	1.58 299	1.68 299	2.10 309	3.06 335	2.66 325	2.85 300	4.32 302	2.46 286	3.63 309	1.27 314	40.43 329	2.72 259	2.19 310	2.11 338	4.71 250	2.46 325	6.18 245	6.10 228	1.02 297	1.74 309	2.32 322	2.44 314	2.90 278	2.66 279

SAMSARA	4.13 288	1.32 289	1.53 294	1.48 294	1.35 287	1.47 291	2.74 316	2.23 306	1.83 306	2.26 279	3.47 296	2.01 265	8.60 323	1.76 328	38.24 325	2.88 261	1.82 292	1.41 307	4.99 252	1.91 306	5.10 227	5.71 218	0.94 292	1.80 311	3.33 337	3.84 330	4.16 320	3.30 302

iRaft-Stereo_20w	4.16 289	1.13 263	2.10 325	2.66 321	1.55 298	1.55 294	1.17 270	1.96 280	1.27 269	5.53 369	6.77 338	1.52 242	1.34 272	0.43 171	3.03 232	5.32 322	0.95 210	0.77 166	5.49 264	1.46 278	8.20 293	12.75 351	0.61 215	0.60 201	1.63 298	25.36 373	11.64 356	5.58 325

SGM-Forest	4.18 290	1.24 276	0.74 159	2.12 313	1.35 287	1.42 288	0.56 204	1.36 208	0.90 229	4.89 351	0.96 206	2.51 289	12.92 350	0.61 238	16.38 306	3.12 273	0.79 139	0.65 125	7.04 306	0.76 187	6.77 255	10.03 278	0.84 284	0.81 256	1.66 302	1.78 282	4.79 328	25.96 369
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 291	1.10 259	1.53 294	1.14 264	0.92 248	1.19 275	1.05 263	2.86 333	1.27 269	4.20 336	35.77 376	8.95 346	1.29 269	0.73 261	3.10 242	6.47 328	1.50 280	1.17 282	5.98 278	1.44 275	10.44 321	11.78 326	0.74 257	2.24 332	1.07 218	1.30 227	2.65 265	2.20 270

DeepPrunerF	4.30 292	1.53 303	0.72 155	2.93 330	5.08 363	2.43 321	3.38 324	0.87 131	4.11 345	0.80 141	1.17 225	0.66 100	0.56 137	0.61 238	45.12 345	2.02 238	1.01 225	0.78 171	2.32 168	0.88 217	1.56 157	1.70 133	0.84 284	0.67 226	29.00 377	1.78 282	2.48 243	1.17 208

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 293	2.25 328	1.45 290	2.41 318	1.94 319	1.93 306	4.82 336	1.96 280	2.59 323	2.96 306	1.96 264	2.49 287	8.10 321	9.76 363	14.02 300	3.47 284	2.04 308	1.98 331	14.27 334	3.33 335	7.23 266	7.20 247	2.89 338	1.85 315	2.43 325	2.85 321	2.19 206	6.62 331

FAT-Stereo	4.35 294	1.18 269	2.25 328	1.48 294	1.81 315	1.42 288	1.49 286	3.57 345	1.84 307	3.66 327	6.22 327	6.70 334	2.76 298	1.07 305	6.82 286	15.24 367	2.03 307	2.49 350	5.43 261	8.81 367	13.23 344	12.34 341	0.95 293	2.79 354	1.26 253	2.25 309	2.96 281	5.48 322

ITSA-stereo	4.40 295	1.26 282	1.18 267	1.64 298	1.64 301	0.99 252	1.38 283	1.99 284	1.47 285	3.68 329	6.79 339	2.16 273	1.42 274	1.36 317	8.32 288	6.93 331	2.19 310	1.94 328	6.40 284	5.42 348	7.43 270	10.74 303	1.29 308	2.39 338	1.53 291	5.02 337	23.63 373	8.74 336

MFN_U_SF_RVC	4.44 296	1.91 319	1.83 310	2.19 316	1.82 316	2.38 319	4.61 334	2.39 315	1.94 309	4.48 342	11.47 366	3.74 309	2.50 291	4.72 350	20.32 312	3.66 288	1.91 299	1.83 324	11.50 329	3.25 334	7.86 278	6.73 238	1.25 304	3.20 363	1.86 313	3.84 330	2.83 272	3.94 309

RainbowNet	4.65 297	3.75 349	2.70 341	4.56 341	2.98 344	4.16 337	8.75 350	2.05 293	2.01 312	1.90 256	1.12 221	3.61 307	3.00 303	3.60 346	2.70 214	1.89 226	2.97 319	1.54 312	15.27 337	8.73 366	11.07 326	11.30 318	10.70 371	2.22 328	1.73 305	2.30 310	2.76 269	6.13 328

S-Stereo	4.68 298	1.15 264	1.74 307	1.75 301	1.63 300	1.65 297	2.24 312	2.75 331	2.15 314	3.32 315	11.59 367	5.97 327	1.74 279	0.88 283	19.04 309	16.28 369	1.81 291	2.39 347	5.64 269	9.35 372	7.13 265	12.52 346	1.61 322	2.64 346	1.24 249	2.08 303	2.88 275	3.26 299

MADNet+	4.78 299	2.02 323	1.87 315	2.01 311	2.36 325	1.47 291	4.28 332	2.47 318	1.99 311	2.66 292	2.13 275	3.56 302	2.85 301	2.34 331	41.14 332	5.66 325	3.48 325	1.53 311	4.54 246	3.38 336	13.07 343	7.34 248	1.72 324	3.48 365	2.93 331	2.17 307	3.24 292	3.29 301

ADCRef	4.84 300	1.42 298	1.01 226	0.78 214	1.77 309	1.21 277	1.62 291	0.99 150	5.58 354	1.85 253	1.08 217	1.02 189	0.91 237	1.17 310	54.35 376	1.92 231	1.10 237	1.04 262	3.49 224	1.32 265	1.80 172	3.27 164	2.13 330	0.87 268	2.30 320	4.60 334	2.48 243	29.71 374

SQANet	4.87 301	4.55 356	2.13 327	19.76 362	2.63 330	4.99 346	3.29 321	1.63 249	1.45 281	1.20 205	1.40 246	3.22 300	2.40 289	2.76 333	3.09 240	1.20 127	5.19 334	1.07 268	19.89 342	1.28 261	12.48 332	10.73 301	11.37 374	1.49 300	1.57 295	2.32 312	2.66 267	5.86 326

FBW_ROB	4.93 302	2.40 331	2.44 335	2.67 322	2.86 338	2.30 316	4.71 335	1.79 265	1.10 258	2.54 288	2.92 284	4.12 312	5.31 314	6.61 356	50.17 356	1.18 121	1.44 277	0.95 238	8.76 319	1.43 273	8.26 294	5.68 214	4.20 345	1.75 310	1.42 275	1.95 295	1.81 169	2.20 270

ADCP+	5.07 303	1.54 304	1.72 304	1.08 252	1.54 296	1.18 273	2.02 308	1.02 152	2.72 328	4.05 335	2.23 278	2.24 277	0.61 159	0.94 291	54.46 377	1.52 193	0.83 156	0.95 238	3.94 233	0.87 216	2.22 184	2.57 155	0.71 249	0.62 209	2.48 326	11.25 357	7.85 346	23.66 365

CBMV	5.08 304	1.41 295	1.15 264	1.44 292	1.42 291	1.24 279	0.78 228	2.27 311	1.47 285	3.04 308	6.44 330	7.74 339	9.07 326	0.60 236	12.81 298	13.79 358	1.99 305	1.29 300	9.56 321	1.15 253	9.82 310	12.54 347	0.82 281	1.84 314	1.44 279	1.83 287	4.39 322	25.76 368
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 305	5.20 357	2.27 329	18.45 360	2.89 339	5.73 349	3.63 327	1.44 220	1.46 283	1.31 217	1.42 248	3.59 305	2.63 295	3.22 340	3.07 237	1.30 140	5.55 336	1.14 281	20.28 343	1.49 280	13.81 352	11.25 317	11.85 376	1.91 316	1.56 294	2.06 300	2.52 249	6.49 330

ACVNet_1	5.24 306	3.87 351	3.60 354	13.80 356	3.48 353	6.00 354	10.57 355	1.60 244	1.79 301	1.55 231	1.30 236	4.40 318	2.80 300	5.43 353	2.42 185	1.39 155	11.59 354	1.72 321	20.91 347	1.50 283	14.41 366	8.16 255	7.22 358	2.84 356	1.73 305	2.19 308	2.61 261	2.72 282

Ntro	5.35 307	6.19 362	2.38 333	8.06 351	2.91 341	4.88 344	6.70 343	1.40 213	1.53 289	1.44 227	1.19 228	3.58 304	2.73 297	3.12 339	3.66 258	1.17 119	6.56 344	1.19 287	32.62 353	1.60 290	14.27 363	11.82 327	11.41 375	2.54 343	1.64 300	2.30 310	2.45 241	5.00 316

EKT-Stereo	5.41 308	0.97 223	1.10 248	0.72 194	0.74 213	0.87 233	1.17 270	2.02 289	1.00 244	1.41 225	2.92 284	1.11 206	0.81 218	0.46 187	72.33 386	14.74 362	1.14 247	1.37 305	5.61 267	7.76 359	9.80 309	10.61 296	0.53 171	0.61 207	1.39 269	1.11 196	2.56 256	1.08 194

pmcnn	5.52 309	1.54 304	1.51 293	2.64 320	3.13 346	2.07 309	10.40 354	2.61 324	2.65 324	2.55 290	6.41 329	6.23 331	15.93 359	0.58 228	6.75 285	14.92 364	3.87 328	3.34 362	7.45 311	7.76 359	13.60 351	10.19 282	6.30 356	2.29 335	1.57 295	3.30 326	4.69 324	4.80 313

DPSNet	5.60 310	1.54 304	1.19 270	1.76 302	2.44 328	2.08 310	1.81 301	1.95 279	2.93 330	2.09 270	5.15 314	9.82 349	6.09 316	8.98 360	14.30 301	12.14 355	4.12 332	3.60 363	17.82 339	8.28 363	12.18 329	14.58 365	3.71 342	3.09 360	2.30 320	2.42 313	2.52 249	2.24 273

ADCMid	5.63 311	2.23 326	2.63 338	1.42 288	2.89 339	2.37 317	3.73 328	1.92 276	2.97 331	1.91 258	3.16 289	2.33 283	2.31 287	1.48 321	50.97 363	3.74 290	1.84 296	1.86 326	7.38 310	1.99 313	4.66 217	5.18 199	2.70 334	1.38 296	2.33 323	8.75 353	6.81 341	21.02 361

ADCL	5.69 312	1.88 316	1.63 300	1.29 278	1.40 290	1.59 296	2.22 311	1.23 178	5.20 352	3.04 308	2.01 270	1.14 210	0.84 225	1.04 303	50.40 358	1.63 208	1.45 278	1.79 322	2.94 207	1.38 268	3.19 198	2.35 149	1.23 303	1.07 282	9.47 362	11.74 359	11.34 354	29.10 373

SANet	5.69 312	2.22 325	1.77 308	1.84 303	2.37 326	2.28 314	1.43 284	4.49 355	7.61 363	2.05 263	4.86 311	8.34 345	11.81 339	1.70 325	43.86 342	1.62 207	5.96 338	1.51 310	4.43 245	1.70 296	8.97 304	8.28 256	1.20 301	2.60 344	1.94 316	6.02 346	3.42 300	9.29 339

DDF-Stereo	5.75 314	1.70 311	0.52 116	38.69 375	0.79 227	32.72 376	0.96 250	1.26 185	0.53 148	1.03 188	2.56 282	40.13 372	1.82 281	0.57 224	2.07 139	3.66 288	0.92 196	0.83 196	4.27 240	0.73 174	6.68 254	6.39 231	0.52 166	0.47 137	0.87 174	1.54 260	1.72 161	1.23 212

DN	5.78 315	0.69 90	0.82 179	0.75 202	0.44 116	52.50 385	0.52 194	1.65 253	0.77 215	3.33 318	1.12 221	54.19 378	0.61 159	0.34 105	2.28 174	3.98 298	0.92 196	0.71 143	6.24 281	0.88 217	7.33 267	6.10 228	0.66 233	0.48 150	1.68 303	1.91 291	1.76 168	3.37 303

SPS-STEREO	5.78 315	1.73 314	1.86 313	2.48 319	1.67 303	2.19 312	1.60 290	2.72 330	1.76 299	3.63 326	6.80 341	4.12 312	2.19 285	1.21 312	13.01 299	12.86 356	2.91 318	2.01 332	47.66 369	2.04 315	14.17 358	13.06 360	1.43 316	2.27 334	2.40 324	1.94 294	3.66 308	2.80 283
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 317	3.52 344	2.90 344	21.94 367	3.38 351	4.55 339	8.18 348	1.84 270	1.76 299	1.84 251	1.98 266	3.88 310	3.20 306	3.03 337	2.85 225	1.46 176	12.77 360	1.56 313	33.59 354	1.68 295	10.81 324	7.91 252	6.79 357	2.68 352	3.13 334	2.65 318	3.23 290	3.11 295

edge stereo	5.88 318	1.88 316	3.14 348	2.14 314	1.80 314	2.47 323	2.43 313	4.51 356	3.45 339	3.97 333	4.84 310	6.45 333	17.40 360	1.04 303	5.09 280	14.91 363	1.80 289	1.66 318	37.39 358	6.28 355	5.99 242	12.74 350	1.44 317	2.02 322	2.12 318	2.11 306	3.75 309	5.99 327

Dean	5.89 319	3.71 348	2.59 336	34.77 372	3.99 357	4.60 342	10.86 357	2.26 310	2.39 321	2.16 274	1.55 252	4.68 321	4.76 312	3.30 342	3.03 232	1.76 218	12.09 357	1.65 317	9.86 324	2.04 315	14.16 357	9.89 276	7.35 359	2.66 351	3.36 338	2.91 322	3.53 305	3.13 297

AnyNet_C32	6.05 320	1.43 299	1.39 286	1.26 275	1.64 301	1.36 285	2.92 318	1.55 238	5.28 353	2.67 294	4.61 307	1.90 258	1.29 269	1.29 316	55.18 378	3.43 283	1.96 303	2.08 335	3.65 227	1.91 306	6.94 262	8.77 265	1.20 301	1.68 305	6.02 349	14.92 365	6.12 334	20.86 360

DDVS	6.06 321	1.18 269	1.31 282	1.12 257	1.54 296	1.18 273	1.01 254	2.45 316	1.75 298	3.31 314	80.70 384	6.22 330	1.76 280	1.15 309	3.67 261	6.50 329	2.01 306	1.29 300	5.56 266	4.99 347	10.09 317	12.94 358	0.81 277	1.16 287	1.11 232	1.53 258	4.71 325	2.62 278

G-Net	6.29 322	1.69 310	1.86 313	1.42 288	1.70 306	1.45 290	1.19 273	4.71 357	8.56 364	3.16 311	4.70 309	7.94 340	6.89 318	0.85 279	15.45 304	8.15 342	1.92 300	2.75 355	5.41 260	6.49 356	9.16 307	11.23 316	1.46 318	2.81 355	1.81 309	19.84 369	6.51 339	30.80 375

TRStereo	6.31 323	1.25 279	1.93 316	0.85 226	0.61 178	2.29 315	0.86 241	2.21 304	0.54 155	4.40 340	1.34 239	2.24 277	0.75 205	0.45 182	4.08 272	6.55 330	0.80 142	0.85 205	6.04 279	1.45 277	7.60 271	12.13 330	0.55 180	0.49 155	1.44 279	103.74 391	3.24 292	1.61 242

HBP-ISP	6.40 324	1.33 291	2.30 331	1.91 309	1.51 294	1.65 297	0.79 231	2.50 321	1.29 271	4.91 352	6.80 341	1.37 229	0.74 201	14.59 370	52.98 373	19.59 373	1.24 259	1.10 270	6.08 280	8.03 362	12.73 334	16.75 371	0.79 268	1.19 289	1.81 309	2.06 300	3.90 316	2.87 285

SGM-ForestM	6.44 325	10.17 373	6.98 372	4.69 342	2.91 341	6.90 357	9.70 353	7.26 367	4.59 350	4.81 347	6.31 328	9.50 348	9.35 328	0.78 269	3.65 257	1.30 140	6.50 342	0.89 218	11.21 328	1.44 275	6.08 243	6.02 227	1.58 321	1.68 305	9.47 362	11.34 358	12.07 359	16.58 355

CBMV_ROB	6.60 326	1.41 295	1.59 299	2.38 317	1.74 307	1.90 305	1.86 303	6.44 362	1.69 296	5.02 356	7.03 351	9.95 355	11.26 335	0.65 249	38.55 326	7.04 332	2.78 316	1.12 277	9.67 323	2.45 324	9.46 308	11.60 325	0.80 273	1.37 295	4.92 344	12.01 360	4.73 326	18.79 358

ADCS	6.69 327	1.97 321	1.94 317	1.41 285	2.24 320	1.84 304	3.00 319	2.08 295	3.97 342	2.66 292	3.26 291	3.01 298	11.48 336	2.01 330	53.18 374	11.65 353	2.72 315	2.59 352	5.10 253	2.24 319	10.43 320	8.65 261	1.76 325	1.97 319	2.57 328	10.58 355	7.51 344	18.68 357

anonymity	6.71 328	0.80 145	1.73 306	1.09 253	0.88 238	0.79 223	0.68 221	2.17 300	0.90 229	3.78 331	97.20 385	1.95 261	0.93 242	0.44 181	2.57 201	7.16 333	0.95 210	0.83 196	6.70 295	1.07 244	7.93 281	12.47 344	0.67 238	0.57 185	1.51 289	1.60 269	20.99 372	2.80 283

ADCPNet	7.09 329	1.18 269	3.04 347	1.33 281	3.12 345	1.36 285	8.88 351	2.15 298	3.24 335	4.23 337	7.84 358	1.96 262	15.92 358	1.71 326	49.61 355	3.53 287	1.89 298	1.25 298	19.14 341	3.03 333	5.96 240	4.75 185	4.72 346	1.29 294	3.95 341	5.33 340	3.87 314	27.01 370

IMH-64-1	7.17 330	3.27 339	3.53 351	4.69 342	3.29 348	4.58 340	5.71 339	3.51 342	3.09 332	1.39 223	1.98 266	4.90 323	10.92 331	4.82 351	52.00 365	4.78 309	3.66 326	2.27 340	12.32 330	1.96 310	6.91 258	10.55 293	7.77 364	2.22 328	6.05 350	4.73 335	13.45 363	9.13 337

IMH-64	7.17 330	3.27 339	3.53 351	4.69 342	3.29 348	4.58 340	5.71 339	3.51 342	3.09 332	1.39 223	1.98 266	4.90 323	10.92 331	4.82 351	52.00 365	4.78 309	3.66 326	2.27 340	12.32 330	1.96 310	6.91 258	10.55 293	7.77 364	2.22 328	6.05 350	4.73 335	13.45 363	9.13 337

AnyNet_C01	7.20 332	2.24 327	2.27 329	2.95 332	1.92 318	1.58 295	5.39 338	3.73 350	5.63 355	3.17 312	4.41 303	4.59 320	6.09 316	1.88 329	58.66 380	14.24 359	5.46 335	3.69 364	4.79 251	3.02 332	8.40 296	10.33 290	2.45 331	2.24 332	5.77 347	2.65 318	8.81 350	17.99 356

WAO-6	7.36 333	2.83 336	2.64 339	8.38 353	2.78 336	3.59 334	8.61 349	3.51 342	3.36 338	1.84 251	2.45 279	5.99 328	8.70 325	3.06 338	50.70 360	2.35 250	13.44 364	1.82 323	8.79 320	2.15 318	14.26 361	12.40 343	3.35 340	2.64 346	7.87 356	5.84 343	4.30 321	11.17 346

WAO-7	8.11 334	2.98 337	5.46 366	29.83 370	2.32 323	3.09 328	9.23 352	2.48 319	4.20 346	4.67 346	7.60 354	7.98 341	11.78 338	1.64 323	22.32 316	2.11 243	12.00 356	2.79 358	44.95 366	2.13 317	10.06 316	10.12 280	1.37 315	2.49 342	2.97 333	4.35 333	2.94 280	5.06 318

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 335	1.15 264	1.98 319	1.25 274	1.24 277	1.74 301	1.31 278	2.17 300	7.44 362	3.47 320	7.09 352	2.38 284	2.08 284	0.37 132	3.49 254	11.36 352	1.39 276	0.99 249	136.53 384	6.21 354	8.35 295	12.33 339	0.55 180	0.88 269	1.22 245	1.95 295	2.35 226	4.96 315

SGM_RVC	8.49 336	2.77 335	1.77 308	2.88 327	2.31 322	3.42 332	2.70 314	7.78 372	3.92 341	5.57 370	8.42 359	9.89 351	12.92 350	0.68 253	3.72 263	2.10 241	6.63 345	1.11 274	40.78 360	5.93 352	9.99 313	10.27 288	1.97 328	2.17 325	8.79 361	2.97 323	27.36 375	40.51 381
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DNS	8.50 337	0.64 75	1.11 254	1.11 254	0.48 130	50.46 383	0.54 197	1.72 260	0.54 155	1.05 193	26.47 371	54.41 379	0.66 175	0.34 105	2.19 156	6.03 327	0.89 178	0.80 180	56.75 376	0.70 163	6.44 250	5.91 223	0.55 180	0.63 215	2.92 330	1.79 285	1.63 156	2.68 280

SFCPSM	8.92 338	1.34 293	1.05 233	1.13 259	1.12 266	1.10 261	0.89 244	1.28 191	1.79 301	2.71 296	5.63 318	4.32 317	7.90 320	1.01 296	5.47 282	5.23 317	1.80 289	1.19 287	162.18 386	4.49 341	7.79 274	9.52 274	0.81 277	1.64 302	1.33 263	1.76 281	3.30 294	3.06 293

ELAS_RVC	9.07 339	3.30 341	5.65 367	4.08 336	3.41 352	7.21 359	4.01 331	7.69 369	3.75 340	4.97 354	7.74 355	9.89 351	11.00 333	3.00 336	47.69 351	4.33 306	6.53 343	9.70 372	9.64 322	2.89 329	13.54 350	15.79 368	2.75 335	4.07 368	18.38 371	23.86 371	4.94 329	5.18 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 340	3.31 342	3.55 353	4.46 339	3.30 350	4.60 342	6.29 342	3.48 340	3.12 334	1.42 226	1.88 262	5.38 325	15.63 357	51.61 385	52.03 367	3.06 270	3.92 329	2.32 343	20.77 345	2.01 314	6.25 246	9.58 275	8.07 368	2.21 327	7.69 355	5.96 345	3.77 310	10.35 344

PWCK	9.19 341	3.84 350	2.76 342	4.81 346	3.48 353	7.14 358	7.79 346	3.92 351	4.66 351	4.66 345	5.84 323	24.68 368	8.47 322	3.24 341	10.95 293	3.27 278	9.48 351	2.36 345	72.75 378	4.94 346	14.76 369	6.95 243	3.68 341	2.40 339	8.01 357	7.55 349	6.35 335	9.51 341

MADNet++	9.22 342	4.13 355	6.16 369	4.32 338	5.78 367	3.96 335	8.14 347	7.09 366	6.83 360	5.28 365	7.83 357	7.65 338	8.62 324	12.90 365	19.42 311	21.00 376	7.04 347	6.27 367	10.40 326	7.97 361	14.29 364	18.67 374	3.96 343	5.12 372	5.80 348	22.29 370	9.32 351	8.69 335

MeshStereo	9.30 343	2.68 332	2.31 332	4.19 337	2.81 337	4.05 336	1.96 306	8.24 374	9.28 365	5.13 359	8.64 360	11.19 359	12.84 346	0.78 269	52.26 369	15.80 368	4.59 333	1.92 327	22.33 348	1.58 289	15.40 373	19.41 375	1.06 300	2.12 324	8.69 360	5.55 341	10.68 352	15.59 352
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
MonStereo1	9.81 344	3.92 352	2.43 334	5.31 350	4.70 362	5.34 348	7.44 345	3.39 339	2.25 317	117.09 390	3.30 294	6.44 332	10.28 330	3.91 348	2.28 174	1.78 220	3.22 321	3.17 361	38.45 359	3.58 337	5.84 239	5.88 222	6.18 355	1.83 312	3.46 339	3.13 325	7.10 342	3.19 298

ELAS	10.16 345	3.54 345	5.12 365	4.49 340	4.32 361	5.01 347	4.33 333	6.88 365	4.09 344	4.97 354	7.74 355	9.90 353	11.01 334	3.51 345	52.19 368	4.52 308	7.15 348	9.65 371	8.69 318	2.38 322	13.33 346	14.95 367	2.75 335	3.64 367	17.76 370	27.24 376	13.13 362	21.93 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 346	13.11 374	4.84 360	18.55 361	6.95 371	7.98 362	14.39 366	3.69 349	3.28 336	2.90 303	2.15 276	30.28 370	43.63 371	4.40 349	9.01 289	2.66 258	12.71 358	2.73 354	42.35 362	2.87 328	14.87 370	10.21 283	7.77 364	3.03 358	2.66 329	2.98 324	3.46 301	4.84 314

JetBlue	10.90 347	9.40 371	6.23 370	8.34 352	6.82 370	10.07 367	10.58 356	5.04 360	3.97 342	2.95 305	4.09 300	9.83 350	9.32 327	8.12 358	48.65 353	14.50 360	6.76 346	5.08 366	7.66 313	3.76 338	13.23 344	17.58 373	8.19 369	3.58 366	11.41 365	18.49 367	12.08 360	28.49 372

LVE	10.96 348	3.63 347	2.68 340	55.15 382	4.03 360	7.50 360	88.91 387	1.93 277	2.44 322	2.26 279	1.69 257	4.48 319	4.75 311	3.42 344	3.44 252	2.21 247	6.03 340	1.84 325	50.68 373	1.97 312	10.14 318	12.19 333	5.54 347	3.12 361	3.75 340	2.46 315	2.99 282	6.76 333

XX-Stereo	11.10 349	0.72 107	1.24 278	1.04 248	0.52 148	0.80 224	0.84 237	1.13 163	0.51 140	4.53 344	6.79 339	1.54 243	1.06 259	0.42 166	2.78 220	5.82 326	0.96 212	0.94 232	6.43 285	0.91 221	6.26 247	8.36 258	0.58 204	0.43 125	237.38 391	1.38 235	2.64 263	3.61 304

DGSMNet	11.16 350	1.98 322	1.98 319	1.90 308	1.52 295	2.46 322	1.47 285	3.07 336	2.11 313	12.67 377	102.10 386	3.59 305	18.94 363	18.97 375	16.50 307	15.09 365	12.73 359	10.36 373	13.79 333	4.57 342	12.99 341	14.32 364	7.77 364	3.43 364	1.75 307	6.25 347	3.48 304	5.53 323

ACVNet-4b	11.58 351	3.99 353	2.60 337	44.40 378	2.71 335	4.98 345	62.31 382	1.85 271	1.79 301	1.63 236	1.25 233	4.22 316	58.75 379	3.34 343	2.27 172	1.21 128	13.33 363	1.70 320	49.50 370	1.93 308	14.47 368	13.72 363	7.40 360	3.13 362	1.55 293	1.89 290	2.20 208	4.61 312

LSM0	11.61 352	1.70 311	2.94 345	2.71 323	2.41 327	2.76 324	6.88 344	4.22 353	4.26 347	3.67 328	7.57 353	7.41 337	9.43 329	0.98 294	64.90 385	78.60 389	3.43 324	2.37 346	20.39 344	4.80 345	14.29 364	16.21 370	1.30 310	3.06 359	3.29 336	12.44 361	6.06 333	25.31 367

UNDER WATER-64	11.75 353	7.29 369	4.90 361	17.03 359	7.40 372	8.44 363	16.49 369	8.25 375	4.32 348	4.51 343	3.21 290	17.72 362	15.23 355	8.81 359	46.52 349	10.69 350	13.57 371	3.01 360	12.74 332	8.66 365	14.20 359	12.82 352	11.01 372	4.40 369	6.45 353	18.67 368	8.71 349	22.29 363

SGM+DAISY	11.81 354	3.22 338	3.47 349	3.83 335	3.15 347	4.25 338	3.52 326	7.70 370	10.88 371	5.57 370	9.00 364	9.94 354	13.12 352	1.74 327	22.71 318	18.99 372	3.23 322	2.28 342	15.35 338	8.91 368	15.05 371	17.02 372	1.32 312	4.58 370	24.50 375	31.01 379	32.60 381	41.83 384

MDST_ROB	12.03 355	32.81 379	1.72 304	20.74 366	2.64 332	5.90 353	1.72 295	4.06 352	1.35 277	3.76 330	6.53 331	2.75 295	42.83 370	0.54 212	50.83 362	1.22 131	1.08 236	0.75 160	18.95 340	1.00 235	12.75 337	11.49 320	1.29 308	1.26 292	22.72 374	11.17 356	31.24 378	31.81 377

WAO-8	12.07 356	5.33 358	4.83 358	26.48 368	4.01 358	6.22 355	11.73 363	3.65 347	6.39 358	28.97 383	41.01 378	8.08 342	18.91 361	20.68 378	3.75 264	3.24 275	9.46 349	2.01 332	53.81 374	5.76 350	9.83 311	11.16 313	6.04 353	2.43 340	8.05 358	7.74 350	6.36 336	9.95 342

Venus	12.07 356	5.33 358	4.83 358	26.48 368	4.01 358	6.22 355	11.73 363	3.65 347	6.39 358	28.97 383	41.01 378	8.08 342	18.91 361	20.68 378	3.75 264	3.24 275	9.46 349	2.01 332	53.81 374	5.76 350	9.83 311	11.16 313	6.04 353	2.43 340	8.05 358	7.74 350	6.36 336	9.95 342

JetRed	12.50 358	6.96 368	7.76 373	4.77 345	6.78 369	9.35 365	10.92 358	5.31 361	4.54 349	5.85 372	3.28 293	8.17 344	7.48 319	9.74 362	50.80 361	15.21 366	10.30 352	7.93 368	7.83 314	5.44 349	18.10 376	24.48 378	11.12 373	4.60 371	11.97 366	25.85 374	24.78 374	28.17 371

TorneroNet-64	13.24 359	6.25 363	5.07 364	34.05 371	3.72 355	9.38 366	16.75 370	3.49 341	12.26 374	2.27 281	5.98 324	17.67 361	34.24 368	14.37 368	47.92 352	3.76 291	13.18 362	2.40 348	36.34 357	9.15 371	13.85 354	12.35 342	5.65 348	2.64 346	14.28 369	14.51 364	3.41 298	12.48 347

ACV-stereo	13.36 360	1.90 318	1.63 300	2.10 312	1.15 271	2.97 325	1.36 281	1.72 260	1.86 308	2.96 306	4.89 312	3.67 308	43.88 372	1.13 307	54.14 375	17.43 370	2.38 312	1.31 302	170.74 387	4.64 343	12.73 334	14.68 366	0.97 294	1.83 312	1.25 252	1.49 251	3.53 305	2.32 274

MANE	14.22 361	9.62 372	6.93 371	4.94 348	5.72 366	7.88 361	11.48 360	7.38 368	9.90 367	4.92 353	6.89 347	8.98 347	12.13 341	3.67 347	50.37 357	17.85 371	11.82 355	20.17 378	10.46 327	6.55 357	12.22 330	12.86 354	1.77 326	11.33 377	24.83 376	30.99 378	31.42 379	40.73 382

DispFullNet	15.85 362	3.61 346	5.00 363	3.30 333	2.93 343	3.51 333	3.20 320	6.49 363	2.71 327	5.17 360	6.80 341	90.79 383	15.55 356	2.73 332	28.89 322	23.38 378	4.02 330	3.86 365	138.92 385	28.91 379	12.60 333	11.86 328	2.69 333	2.31 336	4.30 342	2.71 320	6.80 340	5.05 317

UNDER WATER	16.39 363	7.86 370	4.99 362	15.68 358	10.73 378	8.76 364	38.30 377	8.07 373	6.02 356	4.25 338	2.98 286	18.63 363	96.18 385	14.44 369	32.70 324	10.29 348	13.91 372	2.75 355	43.73 364	8.62 364	16.83 375	12.33 339	17.08 380	5.55 373	6.06 352	14.49 363	6.37 338	15.05 351

STStereo	16.49 364	3.48 343	5.91 368	44.25 377	5.60 365	39.03 378	13.11 365	7.74 371	10.72 370	5.19 362	8.92 361	24.73 369	30.22 366	1.03 302	59.92 383	11.74 354	2.59 313	1.26 299	40.79 361	2.25 320	10.02 314	8.79 266	2.06 329	11.31 376	22.61 373	16.05 366	20.57 371	35.39 378

PSMNet_ROB	16.63 365	5.59 360	2.97 346	3.47 334	2.63 330	5.86 352	6.18 341	2.20 303	2.29 318	5.39 367	141.45 387	97.59 384	6.02 315	33.78 380	3.23 248	1.58 203	4.09 331	1.69 319	20.81 346	2.75 326	12.93 340	7.08 245	63.80 388	2.60 344	2.95 332	3.67 329	2.77 270	3.66 305

DGTPSM_ROB	17.21 366	6.49 364	18.05 376	4.91 347	8.87 374	5.73 349	11.48 360	5.02 358	12.05 372	5.03 358	9.34 365	12.62 360	56.51 378	15.29 371	43.82 341	20.47 374	19.26 375	16.28 375	24.70 349	20.05 376	13.50 347	22.25 376	6.00 351	12.55 378	12.71 367	32.01 381	14.20 365	35.61 380

KSHMR	20.05 367	6.71 367	4.01 355	99.31 386	5.91 368	17.09 370	71.12 384	3.62 346	9.75 366	3.59 324	3.39 295	6.07 329	84.38 384	17.14 373	22.70 317	3.97 296	6.29 341	2.76 357	90.60 381	2.83 327	12.73 334	10.14 281	9.05 370	2.74 353	21.08 372	5.85 344	8.10 347	10.46 345

DPSM_ROB	21.05 368	17.19 375	22.69 378	10.13 354	9.29 376	13.96 368	14.50 367	11.66 376	15.25 376	9.00 374	8.97 362	10.35 357	13.24 353	19.90 376	59.73 381	26.35 379	18.76 373	21.26 379	14.74 335	15.50 374	28.56 379	27.85 380	7.42 361	16.13 380	34.05 380	39.30 384	37.97 383	44.48 385

DPSM	21.05 368	17.19 375	22.69 378	10.13 354	9.29 376	13.96 368	14.50 367	11.66 376	15.25 376	9.00 374	8.97 362	10.35 357	13.24 353	19.90 376	59.73 381	26.35 379	18.76 373	21.26 379	14.74 335	15.50 374	28.56 379	27.85 380	7.42 361	16.13 380	34.05 380	39.30 384	37.97 383	44.48 385

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 370	1.32 289	1.63 300	1.89 307	1.69 304	1.93 306	3.75 329	2.27 311	2.66 325	5.02 356	29.10 374	216.12 389	51.87 377	5.44 354	3.66 258	4.09 302	5.59 337	13.75 374	28.77 350	1.47 279	14.44 367	12.86 354	0.98 295	2.33 337	1.88 315	7.40 348	145.78 391	5.57 324

DPSMNet_ROB	22.61 371	6.50 365	18.06 377	4.95 349	8.88 375	5.76 351	11.54 362	5.02 358	12.08 373	5.17 360	28.67 373	19.69 364	163.24 389	15.38 372	43.87 343	20.66 375	19.56 376	16.59 376	35.50 355	20.17 377	13.82 353	22.26 377	6.02 352	12.56 379	12.82 368	32.01 381	14.23 366	35.60 379

WQFJA1++	23.09 372	0.99 232	0.51 109	160.58 389	0.58 166	134.26 388	122.57 390	0.75 99	0.45 116	7.60 373	0.65 138	10.26 356	69.62 380	0.32 92	2.04 135	3.20 274	0.93 203	0.70 139	10.18 325	1.03 238	5.65 236	4.52 179	0.51 157	0.40 113	0.75 138	81.69 390	1.41 130	1.33 224

DLNR_Zeroshot_test	23.11 373	81.98 389	1.97 318	102.16 387	0.49 134	0.55 156	81.36 386	2.30 314	0.50 135	4.87 350	2.22 277	2.99 297	0.93 242	12.17 364	96.90 387	144.02 390	34.28 380	19.61 377	8.60 317	4.35 340	8.08 292	6.53 234	0.51 157	0.69 231	1.37 265	1.57 263	1.16 111	1.90 256

zero-FE	23.86 374	1.70 311	0.52 116	141.89 388	8.72 373	147.65 390	77.27 385	1.26 185	0.60 175	1.15 202	4.12 301	136.19 386	11.59 337	0.57 224	2.27 172	3.52 286	1.06 235	2.52 351	5.18 254	0.95 229	81.26 388	7.98 253	0.52 166	0.47 137	0.86 169	1.54 260	1.68 160	1.14 200

TorneroNet	24.73 375	6.18 361	3.52 350	95.34 385	3.93 356	27.05 373	29.02 374	4.44 354	18.13 378	2.20 275	37.99 377	77.85 382	72.31 381	18.15 374	41.78 335	3.07 271	13.11 361	2.35 344	87.85 379	9.06 370	15.44 374	12.17 332	5.94 350	2.64 346	52.32 384	8.18 352	3.59 307	14.11 349

LRCNet_RVC	25.94 376	30.78 378	14.74 375	35.18 374	31.16 383	36.52 377	29.93 376	23.08 381	12.70 375	36.15 385	33.37 375	37.24 371	28.56 365	37.11 381	17.47 308	7.61 337	31.06 378	26.75 382	67.49 377	29.07 380	23.47 378	10.73 301	39.23 383	30.61 384	7.37 354	2.53 317	11.22 353	9.31 340

ktn	26.84 377	3.99 353	95.18 390	14.39 357	5.44 364	18.02 371	17.50 371	19.69 379	67.27 388	2.84 299	5.30 315	171.03 388	80.75 383	7.72 357	10.93 292	3.48 285	20.95 377	2.71 353	90.26 380	29.10 381	15.05 371	10.23 284	7.60 363	2.93 357	5.12 345	5.83 342	4.73 326	6.62 331

LE_ROB	28.97 378	25.29 377	36.16 381	34.90 373	56.86 389	18.61 372	58.99 381	32.08 384	41.72 383	5.37 366	27.57 372	46.00 374	49.67 375	13.72 367	14.83 302	3.84 294	5.96 338	1.22 291	46.43 367	36.35 385	10.19 319	11.19 315	48.45 384	22.49 382	30.18 378	31.59 380	31.60 380	40.87 383

PML	39.07 379	38.06 383	12.06 374	39.32 376	29.04 382	40.62 379	11.06 359	14.14 378	100.08 389	27.87 382	166.26 390	107.74 385	159.39 388	13.53 366	15.41 303	10.75 351	35.75 381	8.64 369	42.84 363	10.61 373	14.22 360	16.14 369	5.89 349	7.21 375	53.08 385	13.95 362	42.26 385	19.02 359

FlowAnything	42.31 380	34.65 382	45.90 384	20.47 365	18.91 381	28.11 375	28.64 373	23.30 383	30.84 381	18.76 380	18.33 369	20.84 366	27.00 364	39.89 383	119.49 389	52.59 387	37.35 382	42.63 386	29.06 351	31.53 384	57.38 386	56.78 389	14.49 377	32.64 387	68.29 387	78.93 387	76.07 387	89.56 390

CasAABBNet	42.72 381	34.60 381	45.66 383	20.17 364	18.55 380	28.05 374	29.13 375	23.25 382	30.69 380	18.73 379	18.11 368	20.72 365	37.90 369	39.93 384	120.54 390	52.80 388	37.72 384	42.56 385	29.30 352	30.56 382	57.58 387	56.66 388	14.58 379	32.34 386	68.46 389	79.09 389	76.31 388	89.48 389

HaxPig	44.53 382	46.75 385	47.32 385	47.72 379	48.79 385	47.60 380	48.40 378	49.50 385	47.10 384	49.76 386	50.31 380	49.00 375	45.26 373	54.49 386	41.50 333	40.24 383	50.15 385	52.05 387	44.74 365	43.04 386	46.61 382	44.38 385	51.78 385	45.43 388	33.92 379	25.30 372	28.66 376	22.43 364

AVERAGE_ROB	46.12 383	48.49 386	48.31 386	49.34 380	50.25 386	48.63 381	49.80 379	50.74 387	48.67 385	51.68 387	52.55 381	50.28 376	47.20 374	55.70 387	43.00 340	40.99 384	52.42 386	54.59 388	47.27 368	45.45 387	48.77 383	44.06 384	52.90 386	46.98 389	35.80 382	26.72 375	30.77 377	23.81 366

HanzoNet	47.37 384	45.54 384	75.64 389	62.53 383	47.97 384	62.03 386	90.57 388	55.02 389	58.34 387	15.60 378	22.00 370	75.72 381	107.47 386	172.14 390	23.65 320	13.02 357	62.42 388	9.26 370	134.39 383	22.45 378	19.74 377	25.78 379	31.84 382	5.57 374	9.72 364	9.49 354	8.54 348	12.61 348

MEDIAN_ROB	49.56 385	51.66 387	50.91 387	52.80 381	53.76 387	52.08 384	53.35 380	54.28 388	52.25 386	54.89 388	55.89 382	53.59 377	50.09 376	58.85 388	46.45 348	44.55 385	55.81 387	57.90 389	50.55 372	48.85 388	52.07 384	46.79 386	56.69 387	50.01 390	39.10 383	30.23 377	33.56 382	31.26 376

BEATNet-Init1	52.60 386	76.96 388	24.06 380	87.02 384	56.48 388	86.86 387	68.77 383	49.65 386	34.71 382	11.93 376	56.24 383	64.63 380	78.72 382	9.65 361	58.40 379	51.35 386	32.72 379	23.00 381	101.24 382	71.98 390	46.49 381	39.72 383	28.67 381	24.23 383	59.12 386	38.23 383	77.99 389	61.49 387

fast-reg	55.71 387	34.57 380	45.49 382	19.85 363	18.29 379	48.74 382	28.35 372	22.84 380	30.63 379	20.23 381	161.03 389	22.06 367	31.01 367	39.88 382	118.72 388	40.05 381	37.58 383	41.68 384	239.62 389	30.58 383	57.21 385	56.61 387	14.57 378	32.05 385	68.35 388	79.01 388	75.70 386	89.35 388

DPSimNet_ROB	111.84 388	179.62 390	74.81 388	195.40 390	165.93 390	136.63 389	98.05 389	126.48 390	138.79 390	82.31 389	148.57 388	159.77 387	157.57 387	78.29 389	64.65 384	40.10 382	142.61 389	34.98 383	195.20 388	69.76 389	154.10 389	32.63 382	82.12 389	98.24 391	71.10 390	51.68 386	117.83 390	122.56 391

GS-Stereo																							0.14 12	0.17 38	0.33 32	0.25 17	0.52 29	0.24 22

FSD		0.76 128	0.66 146	0.60 163	0.60 173	0.60 178	0.57 206	0.90 136	0.50 135	0.95 181	0.73 165			0.64 247	2.19 156	3.05 269			2.80 195	0.79 198				0.67 226	0.90 190	0.83 144	0.90 83	0.99 178

ASD4																								105.89 392

STTRV1_RVC		1.26 282	1.01 226	1.62 297	1.11 265	1.76 302	1.25 274	1.50 225	1.40 278	1.75 245	1.60 254	2.72 294	3.31 308	1.00 295	2.61 204	1.77 219	11.19 353	0.96 242		9.01 369	9.10 306	8.68 262		1.66 303	1.68 303	1.59 266	3.90 316	5.32 321

Low-res two-view benchmark