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

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 2	0.09 1	0.11 2	0.16 6	0.12 22	0.23 10	0.15 12	0.18 17	0.19 26	0.42 45	0.14 8	0.12 6	0.34 2	0.42 7	0.32 8	0.25 6	0.30 6	0.18 3	0.29 4	0.32 13	0.11 3	0.15 19	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 3

LACA2	0.22 2	0.19 2	0.17 19	0.23 30	0.16 16	0.18 13	0.11 18	0.17 1	0.15 12	0.16 12	0.07 2	0.32 24	0.15 15	0.12 6	0.38 6	0.44 9	0.27 2	0.31 17	0.32 8	0.17 1	0.30 8	0.39 22	0.12 6	0.12 4	0.26 9	0.24 9	0.30 2	0.23 13

BridgeDepth	0.23 3	0.23 10	0.16 16	0.17 15	0.20 28	0.18 13	0.12 22	0.24 12	0.16 16	0.18 17	0.08 4	0.39 38	0.13 5	0.18 29	0.41 7	0.45 12	0.26 1	0.27 12	0.32 8	0.20 7	0.33 12	0.35 18	0.09 1	0.13 8	0.27 15	0.26 21	0.33 4	0.24 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.24 4	0.21 6	0.14 5	0.14 9	0.12 4	0.19 18	0.16 53	0.28 21	0.10 1	0.17 15	0.14 16	0.23 8	0.14 8	0.12 6	0.47 10	0.42 7	0.37 18	0.23 3	0.35 10	0.19 4	0.35 15	0.25 5	0.14 10	0.14 16	0.23 3	0.21 4	0.67 48	0.22 9

MLG-Stereo	0.25 5	0.25 13	0.14 5	0.11 2	0.20 28	0.12 2	0.07 3	0.21 7	0.12 3	0.19 20	0.11 8	0.29 18	0.10 1	0.21 42	0.61 22	0.65 30	0.36 15	0.35 27	0.44 30	0.23 15	0.35 15	0.32 13	0.11 3	0.09 1	0.26 9	0.22 5	0.48 18	0.25 26

AIO-test1	0.25 5	0.19 2	0.14 5	0.12 6	0.14 10	0.18 13	0.15 51	0.33 33	0.16 16	0.25 30	0.24 36	0.35 30	0.14 8	0.19 33	0.56 21	0.59 22	0.35 12	0.30 15	0.35 10	0.27 24	0.33 12	0.31 11	0.13 9	0.13 8	0.23 3	0.23 7	0.31 3	0.18 2

MLG-Stereo_test1	0.26 7	0.22 7	0.14 5	0.13 7	0.22 36	0.11 1	0.08 5	0.22 9	0.12 3	0.20 21	0.12 10	0.33 27	0.11 2	0.21 42	0.66 25	0.64 28	0.37 18	0.35 27	0.50 35	0.22 11	0.39 19	0.30 9	0.12 6	0.10 2	0.26 9	0.22 5	0.53 27	0.27 30

CoSv	0.26 7	0.38 32	0.20 26	0.18 18	0.14 10	0.35 73	0.09 10	0.38 43	0.16 16	0.20 21	0.08 4	0.28 15	0.14 8	0.09 1	0.47 10	0.59 22	0.42 30	0.23 3	0.39 21	0.19 4	0.40 22	0.23 3	0.10 2	0.13 8	0.40 46	0.25 12	0.36 7	0.24 17

NLSM3	0.27 9	0.23 10	0.16 16	0.18 18	0.16 16	0.21 25	0.14 40	0.35 39	0.20 34	0.18 17	0.33 53	0.23 8	0.21 39	0.21 42	0.55 18	0.44 9	0.39 23	0.31 17	0.35 10	0.19 4	0.32 10	0.30 9	0.22 33	0.15 19	0.26 9	0.33 44	0.40 9	0.27 30

MM-Stereo_test3	0.27 9	0.36 28	0.14 5	0.25 36	0.15 13	0.15 3	0.08 5	0.48 53	0.18 29	0.25 30	0.10 6	0.41 44	0.12 4	0.11 2	0.36 4	0.40 5	0.42 30	0.26 8	0.37 18	0.25 21	0.33 12	0.25 5	0.24 42	0.12 4	0.29 20	0.20 1	0.77 64	0.23 13

LG-Stereo	0.28 11	0.26 15	0.17 19	0.17 15	0.16 16	0.23 33	0.13 33	0.30 26	0.15 12	0.23 26	0.19 26	0.52 58	0.14 8	0.18 29	0.55 18	0.58 20	0.39 23	0.30 15	0.54 41	0.22 11	0.44 28	0.31 11	0.12 6	0.12 4	0.28 18	0.24 9	0.46 17	0.24 17

MM-Stereo_test1	0.29 12	0.69 76	0.15 12	0.23 30	0.14 10	0.16 6	0.07 3	0.37 42	0.14 6	0.27 35	0.11 8	0.43 46	0.11 2	0.12 6	0.45 9	0.48 14	0.45 37	0.32 21	0.42 26	0.27 24	0.35 15	0.35 18	0.23 39	0.13 8	0.31 23	0.23 7	0.63 43	0.24 17

LACA1	0.30 13	0.38 32	0.21 33	0.22 28	0.23 39	0.19 18	0.14 40	0.27 20	0.22 42	0.21 24	0.13 13	0.31 21	0.18 27	0.26 57	0.75 31	0.68 35	0.32 8	0.40 44	0.37 18	0.23 15	0.32 10	0.33 16	0.11 3	0.15 19	0.35 31	0.30 33	0.45 15	0.33 40

MonStereo	0.30 13	0.25 13	0.20 26	0.19 21	0.21 33	0.15 3	0.13 33	0.20 6	0.16 16	0.22 25	0.17 19	0.32 24	0.16 18	0.17 26	0.54 16	0.54 17	0.40 27	0.32 21	0.50 35	0.27 24	0.43 25	0.51 36	0.22 33	0.14 16	0.34 28	0.41 67	0.49 20	0.40 51

RSM	0.30 13	0.30 23	0.22 37	0.32 58	0.15 13	0.21 25	0.10 15	0.17 1	0.16 16	0.14 4	0.26 39	0.22 6	0.19 30	0.14 14	0.64 24	0.60 24	0.39 23	0.37 32	0.35 10	0.33 36	0.46 31	0.54 39	0.19 26	0.16 24	0.30 22	0.26 21	0.58 34	0.24 17

MoCha-V2	0.30 13	0.31 25	0.23 40	0.21 26	0.17 21	0.17 12	0.14 40	0.23 10	0.11 2	0.26 34	0.28 43	0.32 24	0.16 18	0.19 33	0.62 23	0.61 26	0.39 23	0.38 36	0.35 10	0.42 59	0.61 46	0.51 36	0.15 13	0.16 24	0.35 31	0.26 21	0.34 5	0.19 3

ProNet	0.30 13	0.27 17	0.31 50	0.26 38	0.15 13	0.27 49	0.27 92	0.38 43	0.13 5	0.15 9	0.49 86	0.29 18	0.13 5	0.16 22	0.73 29	0.49 15	0.43 32	0.32 21	0.35 10	0.27 24	0.38 18	0.22 1	0.38 75	0.22 50	0.32 24	0.20 1	0.38 8	0.27 30

111111	0.31 18	0.37 29	0.19 23	0.25 36	0.29 56	0.22 32	0.09 10	0.19 4	0.16 16	0.10 1	0.17 19	0.27 11	0.17 23	0.18 29	0.79 33	0.56 19	0.46 41	0.28 13	0.76 64	0.24 18	0.53 39	0.61 49	0.21 30	0.11 3	0.25 7	0.25 12	0.41 12	0.19 3

AIO-Stereo	0.31 18	0.33 26	0.22 37	0.35 64	0.16 16	0.20 21	0.10 15	0.17 1	0.14 6	0.14 4	0.20 30	0.21 3	0.16 18	0.14 14	0.55 18	0.55 18	0.41 28	0.39 40	1.18 99	0.36 42	0.39 19	0.43 27	0.17 16	0.16 24	0.32 24	0.24 9	0.61 39	0.19 3

GREAT-IGEV	0.32 20	0.37 29	0.21 33	0.15 10	0.12 4	0.16 6	0.09 10	0.30 26	0.16 16	0.33 42	0.18 21	0.44 47	0.19 30	0.20 38	0.74 30	0.61 26	0.45 37	0.29 14	0.42 26	0.28 29	0.43 25	0.52 38	0.21 30	0.17 31	0.27 15	0.25 12	0.88 69	0.23 13
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GSStereo	0.33 21	0.41 39	0.21 33	0.31 54	0.22 36	0.25 44	0.14 40	0.28 21	0.16 16	0.25 30	0.15 17	0.37 35	0.15 15	0.15 19	0.70 28	0.66 32	0.49 47	0.38 36	0.45 32	0.40 52	0.62 49	0.46 30	0.14 10	0.17 31	0.33 26	0.25 12	0.52 23	0.24 17

RSM++	0.33 21	0.33 26	0.23 40	0.36 72	0.20 28	0.24 39	0.10 15	0.21 7	0.16 16	0.16 12	0.26 39	0.26 10	0.19 30	0.16 22	0.83 35	0.65 30	0.41 28	0.38 36	0.50 35	0.39 48	0.50 34	0.59 46	0.25 45	0.16 24	0.41 48	0.26 21	0.54 28	0.30 38

CroCo-Stereo Lap2	0.33 21	0.22 7	0.15 12	0.11 2	0.12 4	0.16 6	0.08 5	0.35 39	0.15 12	0.47 59	0.10 6	0.31 21	0.14 8	0.14 14	1.26 53	1.00 73	0.36 15	0.36 31	0.44 30	0.20 7	0.53 39	0.55 40	0.17 16	0.13 8	0.39 43	0.35 52	0.40 9	0.27 30

MatchStereo	0.34 24	0.37 29	0.20 26	0.15 10	0.23 39	0.21 25	0.12 22	0.31 31	0.22 42	0.15 9	0.18 21	0.28 15	0.35 66	0.22 47	1.24 51	0.80 51	0.30 5	0.31 17	0.41 24	0.30 32	0.41 24	0.56 42	0.21 30	0.20 41	0.35 31	0.35 52	0.40 9	0.35 43
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 24	0.27 17	0.21 33	0.13 7	0.18 25	0.21 25	0.14 40	0.30 26	0.23 44	0.35 45	0.18 21	0.34 29	0.17 23	0.16 22	0.98 39	0.78 49	0.44 34	0.35 27	0.43 29	0.23 15	0.40 22	0.48 31	0.16 14	0.21 46	0.40 46	0.40 62	0.71 52	0.37 46

MM-Stereo_test2	0.35 26	0.78 123	0.22 37	0.30 52	0.21 33	0.18 13	0.11 18	0.33 33	0.16 16	0.36 48	0.15 17	0.39 38	0.15 15	0.17 26	0.69 26	0.66 32	0.43 32	0.39 40	0.41 24	0.37 43	0.50 34	0.85 74	0.24 42	0.16 24	0.35 31	0.25 12	0.54 28	0.25 26

CroCo-Stereo	0.35 26	0.20 5	0.15 12	0.11 2	0.10 1	0.18 13	0.06 1	0.33 33	0.14 6	0.31 41	0.05 1	0.36 32	0.13 5	0.15 19	1.64 69	1.05 80	0.35 12	0.37 32	0.45 32	0.20 7	0.62 49	0.79 68	0.16 14	0.13 8	0.38 39	0.31 37	0.45 15	0.26 29
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 26	0.22 7	0.19 23	0.27 41	0.13 7	0.30 57	0.08 5	0.97 134	0.18 29	0.92 160	0.19 26	0.27 11	0.16 18	0.18 29	0.51 13	0.47 13	0.38 21	0.26 8	0.54 41	0.25 21	0.43 25	0.34 17	0.19 26	0.15 19	0.38 39	0.34 48	0.90 70	0.27 30

IGEV-Stereo++	0.36 29	0.40 37	0.20 26	0.22 28	0.25 47	0.21 25	0.09 10	0.25 17	0.17 26	0.20 21	0.34 56	0.29 18	0.20 38	0.19 33	0.78 32	0.60 24	0.44 34	0.33 24	0.75 61	0.34 39	0.53 39	0.64 53	0.22 33	0.13 8	0.28 18	0.27 28	1.09 89	0.28 35

MSCF	0.37 30	0.41 39	0.20 26	0.34 60	0.19 27	0.23 33	0.14 40	0.30 26	0.20 34	0.67 89	0.13 13	0.27 11	0.17 23	0.14 14	1.02 40	0.77 47	0.37 18	0.34 26	0.36 16	0.28 29	0.45 30	0.50 35	0.22 33	0.20 41	0.35 31	0.90 148	0.70 50	0.25 26

GIP-stereo	0.37 30	0.56 53	0.32 54	0.29 48	0.23 39	0.21 25	0.11 18	0.24 12	0.17 26	0.30 39	0.19 26	0.38 36	0.18 27	0.21 42	1.05 42	0.64 28	0.46 41	0.39 40	0.42 26	0.41 55	0.52 38	0.82 71	0.17 16	0.17 31	0.35 31	0.31 37	0.76 61	0.24 17

GASTEREO	0.38 32	0.42 42	0.20 26	0.34 60	0.18 25	0.24 39	0.14 40	0.30 26	0.19 33	0.73 104	0.12 10	0.28 15	0.17 23	0.13 12	1.05 42	0.74 44	0.38 21	0.33 24	0.37 18	0.30 32	0.44 28	0.56 42	0.23 39	0.20 41	0.35 31	0.87 141	0.73 56	0.24 17

GEAStereo	0.39 33	0.59 57	0.31 50	0.35 64	0.23 39	0.23 33	0.13 33	0.29 24	0.20 34	0.35 45	0.18 21	0.44 47	0.19 30	0.23 50	0.87 36	0.71 40	0.47 43	0.37 32	0.40 22	0.37 43	0.65 55	0.64 53	0.19 26	0.21 46	0.39 43	0.34 48	0.75 58	0.38 47

gasm-f	0.39 33	0.59 57	0.31 50	0.35 64	0.23 39	0.23 33	0.13 33	0.29 24	0.20 34	0.35 45	0.18 21	0.44 47	0.19 30	0.23 50	0.87 36	0.71 40	0.47 43	0.37 32	0.40 22	0.37 43	0.65 55	0.64 53	0.19 26	0.21 46	0.39 43	0.34 48	0.75 58	0.38 47

MLG-Stereo_test2	0.39 33	0.54 50	0.17 19	0.16 13	0.24 44	0.15 3	0.08 5	0.33 33	0.14 6	0.24 28	0.13 13	0.39 38	0.14 8	0.17 26	1.52 63	0.76 46	0.45 37	0.44 51	1.04 85	0.42 59	0.48 33	0.48 31	0.18 22	0.12 4	0.34 28	0.25 12	0.66 46	0.38 47

AdaDepth	0.41 36	0.41 39	0.20 26	0.24 33	0.28 54	0.23 33	0.16 53	0.32 32	0.20 34	0.23 26	0.29 44	0.27 11	0.21 39	0.23 50	0.97 38	1.09 92	0.49 47	0.41 46	1.08 91	0.34 39	0.54 43	0.59 46	0.18 22	0.21 46	0.29 20	0.28 30	0.75 58	0.43 54

U	0.41 36	0.28 22	0.16 16	0.11 2	0.13 7	0.16 6	0.06 1	0.45 52	0.14 6	0.49 60	0.07 2	0.36 32	0.16 18	0.20 38	1.71 75	1.14 102	0.44 34	0.41 46	0.59 47	0.32 34	0.66 57	0.92 81	0.17 16	0.17 31	0.50 70	0.36 55	0.49 20	0.35 43

BridgeDepth_RVC	0.42 38	0.54 50	0.27 43	0.35 64	0.28 54	0.26 47	0.14 40	0.55 57	0.32 66	0.38 49	0.22 32	0.44 47	0.23 45	0.28 64	1.45 56	0.77 47	0.35 12	0.41 46	0.53 40	0.33 36	0.39 19	0.38 21	0.22 33	0.20 41	0.41 48	0.49 77	0.52 23	0.56 73
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 39	0.38 32	0.42 76	0.28 43	0.24 44	0.27 49	0.12 22	0.40 46	0.24 46	0.29 36	0.38 66	0.65 85	0.21 39	0.20 38	1.20 49	0.97 69	0.54 56	0.50 59	0.59 47	0.42 59	0.64 53	0.43 27	0.27 48	0.31 69	0.42 52	0.33 44	0.48 18	0.51 69

Occ-G	0.43 39	0.59 57	0.29 46	0.34 60	0.31 62	0.26 47	0.12 22	0.38 43	0.18 29	0.16 12	0.32 49	0.33 27	0.24 46	0.16 22	1.16 45	0.84 53	0.45 37	0.39 40	0.71 55	0.32 34	0.87 85	0.78 67	0.22 33	0.19 40	0.36 38	0.26 21	0.94 77	0.31 39

AEACV	0.43 39	0.94 192	0.30 47	0.29 48	0.20 28	0.27 49	0.12 22	0.28 21	0.14 6	0.24 28	0.23 35	0.35 30	0.21 39	0.20 38	1.24 51	0.83 52	0.57 66	0.38 36	0.78 67	0.45 70	0.81 77	0.73 62	0.24 42	0.18 39	0.34 28	0.31 37	0.61 39	0.28 35

DEFOM-Stereo	0.45 42	0.55 52	0.28 45	0.26 38	0.30 58	0.32 62	0.13 33	0.35 39	0.17 26	0.25 30	0.32 49	0.38 36	0.19 30	0.22 47	1.10 44	0.73 42	0.59 72	0.52 65	0.51 39	0.44 68	0.73 66	0.69 58	0.42 92	0.28 60	0.44 54	0.32 43	1.28 102	0.46 59

RAStereo	0.46 43	0.38 32	0.19 23	0.15 10	0.16 16	0.19 18	0.11 18	0.44 50	0.18 29	0.99 171	0.12 10	0.45 51	0.18 27	0.15 19	1.85 97	1.10 95	0.52 52	0.47 54	0.68 53	0.27 24	0.77 70	0.80 70	0.27 48	0.17 31	0.47 63	0.34 48	0.51 22	0.41 53

TDLM	0.49 44	0.59 57	0.60 120	0.39 87	0.48 113	0.46 104	0.43 153	0.72 82	0.35 75	0.30 39	0.65 123	0.76 120	0.41 83	0.35 98	0.54 16	0.58 20	0.55 59	0.49 57	0.50 35	0.43 63	0.50 34	0.39 22	0.41 86	0.39 94	0.38 39	0.31 37	0.61 39	0.66 100

anonymousdsp	0.50 45	0.38 32	0.36 61	0.28 43	0.32 64	0.28 52	0.15 51	0.56 59	0.26 48	0.42 53	0.33 53	0.53 61	0.19 30	0.27 60	1.47 58	0.87 55	0.54 56	0.52 65	0.62 49	0.48 76	0.71 61	1.04 91	0.36 69	0.30 62	0.46 57	0.29 32	1.13 94	0.33 40

iRaftStereo_RVC	0.51 46	0.56 53	0.40 69	0.28 43	0.31 62	0.32 62	0.19 65	0.68 79	0.25 47	0.46 58	0.57 107	0.58 66	0.29 52	0.25 55	1.17 48	0.89 57	0.56 63	0.45 52	0.72 56	0.41 55	0.97 96	0.79 68	0.35 64	0.34 75	0.44 54	0.41 67	0.76 61	0.48 61

delet	0.51 46	0.58 55	0.47 90	0.35 64	0.50 125	0.50 121	0.30 100	0.49 54	0.29 59	0.56 65	0.44 78	0.45 51	0.34 60	0.48 172	1.16 45	0.68 35	0.55 59	0.46 53	0.47 34	0.41 55	0.58 44	0.39 22	0.39 77	0.41 102	0.48 66	0.36 55	1.09 89	0.50 65

MLG-Stereo_test3	0.52 48	0.48 46	0.27 43	0.29 48	0.38 85	0.24 39	0.12 22	0.34 38	0.20 34	1.12 184	0.30 46	0.54 62	0.19 30	0.31 78	1.85 97	0.92 59	0.52 52	0.52 65	1.17 97	0.39 48	0.70 59	0.75 64	0.18 22	0.24 55	0.38 39	0.31 37	0.90 70	0.44 56

AIO_rvc	0.53 49	0.71 89	0.38 65	0.34 60	0.22 36	0.34 69	0.16 53	0.57 60	0.28 57	0.38 49	0.22 32	0.56 63	0.24 46	0.27 60	1.96 111	1.04 77	0.48 46	0.40 44	1.28 106	0.47 75	0.79 76	0.95 87	0.39 77	0.22 50	0.46 57	0.28 30	0.72 53	0.33 40

AASNet	0.53 49	0.74 99	0.46 88	0.35 64	0.61 154	0.51 126	0.42 150	0.65 74	0.26 48	0.41 52	0.50 88	0.39 38	0.31 57	0.41 128	1.02 40	0.69 37	0.53 55	0.60 89	0.67 51	0.51 79	0.60 45	0.87 76	0.41 86	0.41 102	0.50 70	0.40 62	0.70 50	0.45 58

LG-G_1	0.54 51	0.70 82	0.32 54	0.36 72	0.39 87	0.32 62	0.16 53	0.41 47	0.21 40	0.29 36	0.34 56	0.50 53	0.35 66	0.32 81	2.09 133	1.07 84	0.51 50	0.58 84	0.75 61	0.59 106	0.78 73	1.24 104	0.17 16	0.22 50	0.46 57	0.39 60	0.60 36	0.48 61

LG-G	0.54 51	0.70 82	0.32 54	0.36 72	0.39 87	0.32 62	0.16 53	0.41 47	0.21 40	0.29 36	0.34 56	0.50 53	0.35 66	0.32 81	2.09 133	1.07 84	0.51 50	0.58 84	0.75 61	0.59 106	0.78 73	1.24 104	0.17 16	0.22 50	0.46 57	0.39 60	0.60 36	0.48 61

AANet_RVC	0.54 51	0.45 44	0.40 69	0.33 59	0.61 154	0.28 52	0.31 104	0.61 65	0.58 156	0.44 55	0.41 72	0.39 38	0.48 97	0.33 87	1.16 45	0.79 50	0.55 59	0.53 74	0.56 45	0.52 83	0.46 31	0.49 33	0.34 61	0.38 87	0.57 86	0.57 93	1.05 86	0.97 151

LGtest1	0.57 54	0.81 135	0.46 88	0.26 38	0.30 58	0.28 52	0.12 22	0.43 49	0.26 48	0.34 44	0.56 104	0.50 53	0.30 56	0.28 64	2.04 124	1.24 120	0.57 66	0.65 112	0.74 59	0.46 74	0.72 63	1.41 114	0.29 52	0.30 62	0.54 79	0.35 52	0.65 44	0.52 70

MaDis-Stereo	0.57 54	0.47 45	0.30 47	0.16 13	0.26 51	0.21 25	0.17 60	0.44 50	0.32 66	1.08 182	0.22 32	0.51 57	0.22 44	0.19 33	1.83 94	1.19 112	0.62 75	0.59 87	1.09 93	0.45 70	0.81 77	0.94 83	0.37 73	0.25 57	0.63 97	0.67 107	0.60 36	0.82 125

LG-Stereo_L2	0.58 56	0.69 76	0.43 80	0.28 43	0.35 78	0.24 39	0.13 33	0.62 70	0.26 48	0.70 93	0.39 69	0.71 104	0.34 60	0.28 64	1.83 94	1.32 131	0.57 66	0.51 63	0.96 78	0.41 55	0.74 68	1.06 93	0.32 57	0.27 58	0.52 76	0.38 58	0.62 42	0.64 94

LG-Stereo_L1	0.58 56	0.69 76	0.41 73	0.24 33	0.35 78	0.25 44	0.12 22	0.62 70	0.27 55	0.72 99	0.32 49	0.69 96	0.34 60	0.29 68	1.82 91	1.36 137	0.57 66	0.52 65	1.14 96	0.42 59	0.70 59	1.11 96	0.29 52	0.30 62	0.51 73	0.33 44	0.66 46	0.65 98

AIO_test	0.59 58	0.77 119	0.45 83	0.44 103	0.25 47	0.35 73	0.20 69	0.61 65	0.27 55	0.43 54	0.30 46	0.57 64	0.28 51	0.29 68	2.01 117	1.46 164	0.49 47	0.42 49	0.86 70	0.49 78	1.02 103	1.01 89	0.40 81	0.24 55	0.47 63	0.49 77	1.00 82	0.35 43

MMNet	0.59 58	0.58 55	0.44 81	0.38 77	0.55 139	0.42 94	0.29 98	0.60 63	0.40 88	0.38 49	0.55 103	0.63 78	0.32 58	0.51 184	1.51 62	0.75 45	0.72 103	0.58 84	0.76 64	0.55 92	0.62 49	0.41 26	0.40 81	0.52 150	0.51 73	0.49 77	1.49 122	0.50 65

IGEV-Stereo+	0.60 60	1.04 229	0.24 42	0.49 113	0.32 64	0.29 55	0.13 33	0.51 55	0.26 48	0.79 125	0.94 186	0.57 64	0.26 48	0.28 64	1.64 69	1.19 112	0.59 72	0.61 94	1.19 100	0.43 63	0.90 92	1.17 99	0.48 120	0.20 41	0.41 48	0.31 37	0.56 32	0.40 51

UniTT-Stereo	0.60 60	0.44 43	0.32 54	0.21 26	0.25 47	0.34 69	0.17 60	0.61 65	0.31 62	0.75 108	0.27 41	0.62 77	0.34 60	0.21 42	1.77 85	1.44 157	0.57 66	0.61 94	1.53 123	0.44 68	0.91 93	1.14 98	0.37 73	0.29 61	0.50 70	0.54 88	0.52 23	0.58 78

CVANet_RVC	0.60 60	0.67 71	0.81 162	0.81 198	0.53 135	0.66 175	0.55 177	1.15 153	0.39 81	0.44 55	0.79 165	0.80 129	0.44 92	0.43 145	0.69 26	0.67 34	0.55 59	0.53 74	0.55 44	0.57 98	0.63 52	0.57 44	0.40 81	0.41 102	0.46 57	0.40 62	0.72 53	0.55 71

DMCA	0.63 63	0.73 96	0.63 124	0.40 88	0.49 116	0.52 129	0.33 120	0.59 62	0.52 130	0.80 129	0.63 120	0.70 100	0.40 79	0.47 166	1.48 59	0.92 59	0.69 91	0.67 118	0.67 51	0.51 79	0.67 58	0.59 46	0.48 120	0.45 119	0.48 66	0.52 86	1.04 85	0.62 89

RAFT_CTSACE	0.64 64	0.94 192	0.31 50	0.37 75	0.34 74	0.33 66	0.23 76	1.23 164	0.26 48	0.64 83	0.29 44	0.71 104	0.57 124	0.34 93	1.57 67	1.07 84	0.52 52	0.43 50	0.72 56	0.33 36	0.85 82	1.72 122	0.42 92	0.30 62	0.46 57	0.41 67	1.58 134	0.39 50

GANet	0.64 64	0.67 71	0.63 124	0.57 138	0.58 143	0.95 222	0.55 177	0.78 96	0.46 105	0.57 68	0.61 114	1.83 233	0.36 71	0.41 128	0.81 34	0.69 37	0.76 116	0.73 139	0.58 46	0.40 52	0.53 39	0.49 33	0.47 117	0.48 136	0.56 85	0.41 67	0.83 66	0.69 103

DFGA-Net	0.65 66	0.64 62	0.36 61	0.51 120	0.33 71	0.43 96	0.29 98	0.88 122	0.34 71	2.05 245	0.38 66	0.52 58	0.29 52	0.22 47	1.35 54	1.07 84	0.76 116	0.49 57	0.96 78	0.35 41	0.71 61	0.71 60	0.36 69	0.41 102	0.57 86	0.38 58	1.81 149	0.43 54

HCRNet	0.66 67	0.78 123	0.41 73	0.54 131	0.27 53	0.41 92	0.39 134	0.63 72	0.31 62	1.62 219	0.59 112	0.67 92	0.29 52	0.41 128	1.99 115	0.73 42	0.60 74	0.47 54	0.65 50	0.43 63	0.78 73	0.62 50	0.36 69	0.34 75	0.42 52	0.43 73	2.14 173	0.50 65

NLCSM	0.67 68	0.24 12	0.10 1	0.19 21	0.11 2	0.20 21	0.14 40	0.24 12	0.34 71	0.11 2	0.41 72	0.19 2	12.63 316	0.11 2	0.31 1	0.32 1	0.27 2	0.18 1	0.22 1	0.17 1	0.22 1	0.22 1	0.18 22	0.13 8	0.21 2	0.25 12	0.34 5	0.19 3

plain	0.67 68	0.87 159	0.33 58	0.31 54	0.59 146	0.33 66	0.30 100	0.89 123	0.34 71	0.72 99	0.24 36	0.65 85	0.34 60	0.19 33	1.95 105	1.57 184	0.71 98	0.69 124	0.94 76	0.39 48	1.28 126	1.20 102	0.33 60	0.33 73	0.59 93	0.60 95	0.72 53	0.74 108

MIF-Stereo (partial)	0.69 70	0.76 113	0.33 58	0.27 41	0.37 83	0.35 73	0.31 104	0.53 56	0.40 88	0.62 79	0.32 49	0.50 53	0.39 74	0.23 50	2.08 129	1.51 173	0.68 86	0.71 130	0.77 66	0.43 63	1.10 110	0.94 83	0.39 77	0.32 70	0.57 86	0.71 110	2.25 191	0.87 137

test_5	0.69 70	0.91 177	0.30 47	0.38 77	0.26 51	0.35 73	0.19 65	1.79 243	0.31 62	0.58 71	1.20 210	0.75 116	0.73 171	0.32 81	1.36 55	1.10 95	0.54 56	0.54 78	1.01 83	0.37 43	0.61 46	1.37 113	0.29 52	0.34 75	0.41 48	0.40 62	1.72 142	0.44 56

FINET	0.69 70	0.65 66	0.67 134	0.65 160	0.49 116	0.48 116	0.45 159	0.75 87	0.59 158	0.61 76	0.48 83	0.82 135	0.57 124	0.43 145	1.71 75	1.08 90	0.77 119	0.57 81	1.07 90	0.56 94	0.88 86	0.65 56	0.43 97	0.50 143	0.62 96	0.56 92	0.96 79	0.64 94

raft+_RVC	0.71 73	0.73 96	0.70 139	0.41 92	0.34 74	0.49 118	0.30 100	1.48 206	0.43 97	0.62 79	0.62 116	0.65 85	0.39 74	0.26 57	1.74 80	1.16 105	0.69 91	0.53 74	1.57 129	0.51 79	0.85 82	1.06 93	0.44 100	0.38 87	0.68 108	0.62 97	0.85 67	0.69 103

WQFJX1	0.73 74	0.26 15	0.12 3	0.20 23	0.17 21	0.16 6	0.12 22	0.25 17	0.57 153	0.12 3	0.75 154	0.22 6	12.81 318	0.12 6	0.34 2	0.39 3	0.31 6	0.21 2	0.26 2	0.20 7	0.26 2	0.32 13	0.29 52	0.14 16	0.25 7	0.27 28	0.55 31	0.16 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 74	0.86 157	0.36 61	0.43 100	0.32 64	0.30 57	0.19 65	0.71 81	0.32 66	0.70 93	0.33 53	0.63 78	0.57 124	0.41 128	2.03 123	1.91 208	0.63 78	0.68 122	1.00 80	0.45 70	1.86 162	1.87 126	0.40 81	0.23 54	0.49 68	0.37 57	1.09 89	0.55 71

GMStereo	0.73 74	0.99 211	0.39 66	0.49 113	0.47 107	0.55 138	0.41 144	0.77 90	0.43 97	0.55 63	0.48 83	0.81 134	0.38 72	0.34 93	1.60 68	0.95 64	0.74 113	0.52 65	1.88 137	0.57 98	1.07 104	0.73 62	0.42 92	0.51 145	0.72 118	0.47 76	1.87 156	0.57 77
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 74	0.69 76	0.79 157	0.54 131	0.65 165	0.58 153	0.54 173	0.72 82	0.54 142	0.59 73	0.57 107	0.61 74	0.47 94	0.62 217	1.80 88	0.96 66	0.72 103	0.68 122	0.91 74	0.72 154	0.64 53	0.55 40	0.53 157	0.52 150	0.58 90	0.51 83	2.19 182	0.59 84

AFF-stereo	0.76 78	0.69 76	0.59 117	0.30 52	0.32 64	0.52 129	0.18 64	0.86 115	0.41 90	1.37 204	0.43 76	0.60 73	0.34 60	0.24 54	1.76 84	1.13 100	0.57 66	0.62 98	2.81 182	0.43 63	0.77 70	0.63 51	0.41 86	0.32 70	0.70 112	0.67 107	2.38 206	0.56 73

TestStereo	0.77 79	0.93 189	0.79 157	0.56 135	0.46 103	0.66 175	0.33 120	1.22 162	0.42 96	0.90 154	0.52 95	0.84 139	0.54 113	0.39 118	1.50 61	0.92 59	0.73 108	0.51 63	1.38 113	0.56 94	1.25 123	0.82 71	0.44 100	0.44 115	0.77 129	0.79 121	1.34 106	0.79 118

WQFJA1	0.78 80	0.27 17	0.14 5	0.20 23	0.17 21	0.20 21	0.14 40	0.24 12	0.72 187	0.14 4	1.42 227	0.21 3	12.89 322	0.11 2	0.51 13	0.39 3	0.32 8	0.26 8	0.29 4	0.22 11	0.29 4	0.27 7	0.26 46	0.17 31	0.24 5	0.26 21	0.44 13	0.22 9

WQFJX	0.78 80	0.19 2	0.15 12	0.17 15	0.13 7	0.24 39	0.17 60	0.19 4	0.97 213	0.15 9	1.63 234	0.18 1	12.83 319	0.12 6	0.36 4	0.40 5	0.29 4	0.25 6	0.27 3	0.26 23	0.27 3	0.24 4	0.27 48	0.16 24	0.26 9	0.25 12	0.54 28	0.22 9

NLMM	0.78 80	0.27 17	0.14 5	0.20 23	0.17 21	0.20 21	0.14 40	0.24 12	0.73 189	0.14 4	1.44 229	0.21 3	12.89 322	0.11 2	0.51 13	0.38 2	0.32 8	0.26 8	0.29 4	0.22 11	0.29 4	0.27 7	0.26 46	0.17 31	0.24 5	0.26 21	0.44 13	0.22 9

MIM_Stereo	0.78 80	0.77 119	0.53 108	0.43 100	0.38 85	0.46 104	0.22 74	1.50 209	0.31 62	0.55 63	0.38 66	0.64 82	0.27 50	0.32 81	1.77 85	1.09 92	0.63 78	0.73 139	3.30 207	0.57 98	1.19 119	0.91 80	0.34 61	0.36 81	0.49 68	0.41 67	1.95 161	0.58 78

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 84	0.75 107	0.48 94	0.38 77	0.33 71	0.25 44	0.16 53	0.68 79	0.30 61	0.72 99	0.42 75	0.77 124	0.35 66	0.30 71	1.81 89	1.08 90	0.65 82	0.56 79	1.71 133	0.48 76	1.60 148	4.30 165	0.49 130	0.39 94	0.60 95	0.49 77	0.95 78	0.65 98

CFNet	0.80 84	0.84 150	0.79 157	0.76 183	0.70 178	0.60 160	0.46 163	0.84 112	0.48 114	0.66 87	0.71 145	0.92 157	0.61 138	0.43 145	1.75 82	0.84 53	0.70 94	0.64 109	0.90 73	0.78 173	0.89 90	0.72 61	0.45 106	0.51 145	0.87 154	0.83 129	1.67 140	1.15 180

G2L-Stereo	0.81 86	0.69 76	0.60 120	0.57 138	0.78 198	0.50 121	0.37 131	0.77 90	0.53 135	0.69 92	0.78 163	0.70 100	0.63 141	0.54 186	2.08 129	0.96 66	0.73 108	0.63 106	1.23 103	0.61 118	1.22 121	0.66 57	0.57 176	0.48 136	0.77 129	0.89 143	1.98 164	0.80 121

HGLStereo	0.83 87	0.64 62	0.75 148	0.52 124	0.67 171	0.56 144	0.45 159	0.66 77	0.50 123	1.72 226	0.96 190	0.64 82	0.56 120	0.54 186	1.65 72	1.18 109	0.80 129	0.76 148	1.05 86	0.66 137	0.99 98	1.36 112	0.49 130	0.54 160	0.71 115	0.76 117	1.59 136	0.82 125

S2M2_XL	0.85 88	0.50 48	0.64 127	0.24 33	0.30 58	0.35 73	0.28 95	0.61 65	0.43 97	0.56 65	0.35 62	0.65 85	0.59 129	0.34 93	2.56 181	1.65 192	0.69 91	0.47 54	0.72 56	0.54 85	4.94 204	2.28 137	0.48 120	0.30 62	0.55 84	0.51 83	0.74 57	0.74 108
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 88	0.76 113	0.74 145	0.60 147	0.60 149	0.61 164	0.53 171	0.90 124	0.58 156	1.21 190	0.68 133	0.71 104	0.56 120	0.67 226	1.72 79	1.11 98	0.79 126	0.72 137	1.13 95	0.82 184	0.84 80	0.69 58	0.62 197	0.58 173	0.64 99	0.77 118	2.48 217	0.95 148

RASNet	0.85 88	0.72 92	0.89 183	0.61 150	0.62 161	0.66 175	0.41 144	0.98 136	0.61 165	1.21 190	0.64 121	0.74 109	0.67 155	0.40 122	1.23 50	1.31 129	0.72 103	0.66 115	1.00 80	0.70 150	1.09 108	1.43 115	0.43 97	0.75 219	0.68 108	0.79 121	2.17 178	0.93 146

anonymousdsp2	0.86 91	0.84 150	0.84 169	0.43 100	0.44 101	0.56 144	0.32 114	1.17 155	0.36 77	0.66 87	0.67 128	0.69 96	0.40 79	0.49 177	1.46 57	1.36 137	0.67 85	0.62 98	2.12 146	0.60 115	1.36 134	2.66 145	0.36 69	0.44 115	0.71 115	0.51 83	1.86 155	0.64 94

dd	0.86 91	0.80 129	0.51 97	1.05 226	0.44 101	0.85 208	0.44 157	0.85 113	0.39 81	0.83 134	0.40 70	1.23 197	0.39 74	0.47 166	2.21 150	0.98 70	0.97 191	0.71 130	2.00 144	0.61 118	0.84 80	0.77 66	0.49 130	0.64 198	0.70 112	0.53 87	1.73 145	1.47 210

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 91	0.72 92	0.84 169	0.41 92	0.39 87	0.54 135	0.21 72	0.99 137	0.52 130	1.54 214	0.57 107	0.73 108	0.39 74	0.26 57	2.15 137	1.17 107	0.64 81	0.50 59	2.66 175	0.57 98	0.88 86	0.90 78	0.47 117	0.39 94	0.86 149	0.72 112	2.54 229	0.66 100

DMCA-RVC	0.86 91	0.74 99	0.73 142	0.61 150	0.77 194	0.56 144	0.70 198	0.77 90	1.43 254	1.38 206	0.69 136	0.87 144	0.54 113	0.55 192	1.66 74	1.05 80	0.81 138	0.74 143	0.95 77	0.73 157	0.89 90	0.93 82	0.51 144	0.58 173	0.59 93	0.62 97	1.82 152	0.91 143

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 95	0.64 62	0.54 112	0.44 103	0.41 95	0.38 81	0.26 89	1.26 170	0.49 118	0.85 140	0.62 116	0.75 116	0.54 113	0.34 93	1.75 82	1.50 172	0.68 86	0.70 126	1.17 97	0.56 94	1.52 141	3.83 156	0.39 77	0.37 82	0.75 124	1.18 193	0.68 49	0.77 115

RAFT+CT+SA	0.87 95	0.97 205	0.40 69	0.45 106	0.29 56	0.38 81	0.20 69	1.64 232	0.33 69	0.72 99	0.30 46	0.88 149	0.65 149	0.40 122	1.56 66	1.21 116	0.56 63	0.57 81	2.08 145	0.40 52	0.83 79	5.00 179	0.32 57	0.37 82	0.47 63	0.42 72	1.56 127	0.49 64

DSFCA	0.87 95	0.84 150	0.73 142	0.65 160	0.77 194	0.61 164	0.78 203	0.75 87	0.78 193	0.77 116	0.83 174	0.75 116	0.48 97	0.43 145	1.89 102	1.14 102	0.85 147	0.87 184	1.00 80	0.74 160	1.00 102	1.05 92	0.72 230	0.63 195	0.83 140	0.95 156	1.88 157	0.85 133

IER	0.88 98	0.82 139	0.55 113	0.49 113	0.51 127	0.56 144	0.45 159	0.80 101	0.49 118	1.15 187	0.77 158	1.03 172	0.50 103	0.79 246	3.66 238	1.04 77	0.73 108	0.64 109	0.87 71	0.78 173	0.73 66	0.82 71	0.60 192	0.53 156	0.63 97	1.00 167	2.05 169	0.74 108

rafts_anoy	0.88 98	0.81 135	0.86 175	0.44 103	0.49 116	0.51 126	0.46 163	1.58 225	0.48 114	0.61 76	0.70 143	0.70 100	0.47 94	0.30 71	2.51 178	1.38 140	0.76 116	0.78 156	2.36 156	0.61 118	1.28 126	0.99 88	0.49 130	0.49 140	0.85 146	0.90 148	0.93 76	1.00 165

ARAFT	0.89 100	0.72 92	0.47 90	0.35 64	0.34 74	0.42 94	0.24 79	0.64 73	0.34 71	2.25 257	0.57 107	0.58 66	0.29 52	0.39 118	2.14 136	1.42 151	0.71 98	0.74 143	2.68 177	0.54 85	1.86 162	1.93 127	0.42 92	0.33 73	0.83 140	0.40 62	1.98 164	0.56 73

HITNet	0.90 101	0.65 66	0.62 123	0.68 168	0.50 125	0.39 84	0.32 114	1.26 170	0.89 204	0.70 93	0.70 143	0.91 155	0.49 100	0.39 118	1.96 111	1.02 74	0.66 84	0.64 109	0.79 68	0.61 118	1.53 142	3.85 157	0.46 108	0.52 150	0.58 90	0.64 100	1.81 149	0.81 123
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
TestStereo1	0.93 102	0.98 208	0.39 66	0.38 77	0.36 81	0.39 84	0.25 82	1.02 139	0.39 81	0.79 125	0.34 56	0.58 66	0.73 171	0.54 186	3.06 215	1.47 167	0.71 98	0.52 65	2.91 185	0.54 85	1.34 129	1.84 123	0.35 64	0.39 94	0.54 79	1.06 174	2.53 227	0.60 85

SA-5K	0.93 102	0.98 208	0.39 66	0.38 77	0.36 81	0.39 84	0.25 82	1.02 139	0.39 81	0.79 125	0.34 56	0.58 66	0.73 171	0.54 186	3.06 215	1.47 167	0.71 98	0.52 65	2.91 185	0.54 85	1.34 129	1.84 123	0.35 64	0.39 94	0.54 79	1.06 174	2.53 227	0.60 85

RALCasStereoNet	0.93 102	0.82 139	0.93 188	0.53 128	0.53 135	0.60 160	0.45 159	1.48 206	0.44 101	1.03 174	0.75 154	0.89 154	0.49 100	0.32 81	2.31 161	1.43 155	0.78 122	0.75 145	1.50 120	0.58 102	1.18 118	2.21 136	0.49 130	0.57 169	0.86 149	1.13 187	0.90 70	1.16 181

DispViT+	0.94 105	0.81 135	0.53 108	0.45 106	0.74 186	0.47 110	0.22 74	0.66 77	0.47 107	1.91 239	0.74 151	0.58 66	0.40 79	0.33 87	1.81 89	1.41 147	0.62 75	0.59 87	1.22 102	0.56 94	1.07 104	1.84 123	0.40 81	0.37 82	0.90 167	1.12 183	3.95 291	1.17 185

CFNet_RVC	0.94 105	0.84 150	0.89 183	0.76 183	0.80 204	0.71 185	0.49 165	0.74 86	0.63 172	0.88 149	0.94 186	0.87 144	0.57 124	0.50 178	1.96 111	1.12 99	0.79 126	0.79 160	1.27 104	0.73 157	1.26 124	1.52 118	0.48 120	0.64 198	0.98 179	1.11 180	1.92 160	1.23 190

DLCB_ROB	0.94 105	0.90 173	0.88 178	0.73 176	0.80 204	0.69 182	0.69 197	0.87 119	0.72 187	0.94 164	0.86 178	1.02 168	0.91 212	0.69 233	1.48 59	1.06 83	0.97 191	0.72 137	0.88 72	0.74 160	1.21 120	1.21 103	0.78 239	0.71 214	1.26 229	1.26 201	1.49 122	0.95 148

AACVNet	0.95 108	0.87 159	0.69 136	0.91 208	0.91 216	0.72 189	0.59 188	0.87 119	0.60 161	0.73 104	0.88 181	0.79 128	0.64 144	0.60 210	1.77 85	1.37 139	0.84 145	0.83 173	1.12 94	0.77 169	1.36 134	1.13 97	0.70 223	0.65 200	0.87 154	1.12 183	1.90 158	1.31 199

DISCO	0.96 109	0.98 208	0.56 115	0.57 138	0.61 154	0.81 204	0.79 206	0.77 90	0.81 194	2.06 248	0.86 178	0.66 89	0.70 160	0.42 140	1.87 100	1.27 124	0.99 195	0.80 165	1.80 135	0.80 178	0.92 94	1.33 109	0.57 176	0.51 145	0.72 118	0.84 135	2.02 167	0.80 121

GLC_STEREO	0.97 110	0.89 170	0.85 173	0.56 135	0.60 149	0.48 116	0.40 140	1.70 235	0.47 107	0.77 116	0.67 128	0.78 127	0.63 141	0.61 212	2.53 179	1.65 192	0.88 158	0.60 89	1.57 129	0.70 150	2.48 172	1.17 99	0.44 100	0.43 111	0.67 102	0.55 90	2.36 202	0.88 140

TESTraft	0.98 111	0.96 203	0.42 76	0.41 92	0.33 71	0.40 87	0.25 82	1.13 150	0.39 81	0.97 170	0.35 62	0.61 74	0.75 180	0.54 186	3.18 225	1.42 151	0.70 94	0.50 59	2.86 184	0.53 84	1.08 106	3.15 150	0.35 64	0.40 99	0.52 76	1.18 193	2.52 223	0.61 87

psm_up	0.99 112	0.86 157	0.99 202	0.78 190	0.89 214	0.75 193	0.58 185	1.33 189	1.03 224	0.88 149	0.69 136	0.99 167	0.72 166	0.76 242	1.89 102	1.10 95	0.91 169	0.81 168	1.93 140	0.81 181	1.08 106	0.90 78	0.49 130	0.85 239	1.01 184	1.06 174	1.62 137	1.10 173

STTStereo	0.99 112	0.95 198	0.82 165	0.77 188	0.77 194	0.69 182	0.87 216	0.86 115	1.53 263	1.27 196	0.79 165	1.13 188	0.69 158	0.93 263	2.19 143	1.03 76	0.72 103	0.70 126	1.05 86	0.63 130	1.15 116	0.86 75	0.58 185	0.56 168	0.73 121	1.21 197	1.74 147	1.41 208

NLMM1	1.00 114	0.30 23	0.13 4	0.18 18	0.21 33	0.23 33	0.09 10	0.26 19	6.95 335	0.17 15	0.54 99	0.36 32	12.87 321	0.13 12	0.41 7	0.44 9	0.31 6	0.31 17	0.36 16	0.24 18	0.29 4	0.40 25	0.27 48	0.15 19	0.26 9	0.30 33	0.65 44	0.19 3

NLSM1	1.01 115	0.27 17	0.17 19	0.23 30	0.24 44	0.31 60	0.12 22	0.33 33	6.19 331	0.14 4	1.49 230	0.31 21	12.63 316	0.14 14	0.47 10	0.51 16	0.36 15	0.23 3	0.31 7	0.24 18	0.31 9	0.45 29	0.29 52	0.16 24	0.27 15	0.30 33	0.56 32	0.23 13

coex_refinement	1.02 116	1.02 223	0.76 149	0.66 165	0.85 208	0.71 185	0.50 168	0.81 103	1.04 225	0.67 89	1.01 199	0.94 158	0.44 92	0.46 161	3.49 234	0.95 64	0.78 122	0.71 130	3.74 216	0.77 169	0.85 82	0.75 64	0.63 202	0.52 150	0.87 154	0.93 152	1.75 148	0.94 147

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 116	0.93 189	0.80 161	0.72 173	0.79 201	0.65 173	1.02 231	1.07 145	2.31 294	2.00 241	0.74 151	0.97 163	0.56 120	0.94 265	1.82 91	0.96 66	0.68 86	0.67 118	1.31 107	0.65 132	0.88 86	0.94 83	0.57 176	0.57 169	0.73 121	1.60 245	1.43 115	1.27 197
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 118	0.80 129	0.40 69	0.50 119	0.48 113	0.37 78	0.30 100	0.55 57	0.44 101	1.13 186	0.77 158	0.64 82	0.95 222	0.31 78	2.68 194	1.79 203	0.96 188	0.82 171	1.08 91	0.61 118	2.91 179	5.06 182	0.44 100	0.30 62	0.81 134	0.92 151	1.18 97	1.16 181

AF-Net	1.05 118	0.83 142	0.94 189	0.76 183	0.91 216	0.98 228	1.68 267	1.52 216	1.06 227	0.57 68	0.96 190	1.34 203	0.64 144	0.74 237	1.71 75	0.99 71	0.80 129	0.60 89	1.64 131	0.72 154	0.72 63	2.35 138	0.63 202	0.62 189	0.89 163	0.82 127	1.57 132	1.25 194

Nwc_Net	1.05 118	0.83 142	0.94 189	0.76 183	0.91 216	0.98 228	1.68 267	1.52 216	1.06 227	0.57 68	0.96 190	1.34 203	0.64 144	0.74 237	1.71 75	0.99 71	0.80 129	0.60 89	1.64 131	0.72 154	0.72 63	2.35 138	0.63 202	0.62 189	0.89 163	0.82 127	1.57 132	1.25 194

LMCR-Stereo	1.06 121	0.83 142	0.84 169	0.53 128	0.62 161	0.64 171	0.33 120	1.12 148	0.60 161	0.83 134	0.79 165	0.91 155	0.49 100	0.41 128	2.53 179	1.54 179	1.03 206	0.75 145	2.16 147	1.42 245	1.68 153	3.87 159	0.49 130	0.65 200	0.75 124	0.83 129	1.10 93	0.88 140

PDISCO_ROB	1.06 121	0.87 159	0.60 120	0.80 195	0.68 174	0.53 134	0.59 188	0.93 129	0.69 182	1.80 231	1.00 198	0.74 109	0.63 141	0.66 224	1.87 100	1.44 157	0.89 160	1.10 244	1.53 123	0.80 178	1.56 145	2.40 141	0.52 152	0.63 195	1.19 214	0.79 121	2.56 230	0.81 123

SA	1.07 123	0.90 173	0.42 76	0.55 133	0.53 135	0.49 118	0.24 79	1.60 226	0.46 105	0.71 98	0.41 72	0.69 96	0.58 128	0.62 217	1.74 80	1.41 147	0.78 122	0.79 160	3.17 196	0.65 132	1.24 122	4.73 171	0.34 61	0.51 145	0.75 124	1.12 183	2.64 237	0.72 107

PS-NSSS	1.07 123	1.44 275	0.69 136	1.20 246	0.91 216	1.16 246	0.93 223	0.80 101	0.55 144	0.74 107	0.49 86	1.98 241	1.03 230	0.91 260	1.54 65	0.92 59	0.83 143	0.73 139	1.45 118	0.62 125	0.94 95	0.63 51	1.68 297	0.50 143	1.00 182	0.95 156	3.21 262	1.11 176

HSM	1.07 123	0.75 107	0.97 197	0.78 190	0.77 194	0.54 135	0.54 173	1.87 252	0.60 161	0.76 112	0.85 177	0.87 144	0.67 155	0.56 193	2.24 153	1.05 80	0.92 175	0.71 130	2.57 164	0.71 152	1.80 160	2.08 134	0.56 173	0.72 217	0.90 167	0.97 160	2.08 171	1.03 166

LL-Strereo2	1.08 126	0.65 66	0.59 117	0.40 88	0.34 74	0.31 60	0.23 76	1.48 206	0.38 79	0.68 91	0.58 111	0.63 78	0.32 58	0.64 221	1.65 72	1.13 100	0.63 78	0.53 74	1.32 109	0.66 137	1.35 132	11.05 286	0.44 100	0.34 75	0.64 99	0.60 95	1.05 86	0.56 73

raftrobust	1.11 127	0.65 66	0.92 187	0.55 133	0.49 116	0.44 98	0.33 120	1.55 222	0.47 107	0.94 164	0.72 148	0.82 135	0.53 108	0.36 107	2.91 206	1.71 197	0.71 98	0.70 126	4.37 227	0.65 132	1.69 155	3.95 161	0.59 190	0.42 110	0.95 177	0.85 137	0.99 81	0.85 133

UCFNet_RVC	1.11 127	1.26 257	0.85 173	0.88 205	0.93 223	0.77 197	0.58 185	0.78 96	0.67 179	0.93 162	0.80 169	1.25 198	0.93 217	0.48 172	2.17 141	1.09 92	0.78 122	0.82 171	2.60 170	0.80 178	1.32 128	1.66 120	1.31 285	0.67 204	1.05 192	1.11 180	1.44 117	2.13 241

test_4	1.13 129	0.74 99	0.77 153	0.42 98	0.32 64	0.34 69	0.26 89	0.78 96	0.33 69	0.75 108	0.40 70	0.87 144	0.35 66	0.40 122	2.10 135	1.55 180	0.65 82	0.69 124	1.50 120	0.51 79	1.12 113	10.25 260	0.41 86	0.37 82	0.58 90	0.70 109	2.73 242	0.62 89

S2M2_L	1.14 130	0.87 159	1.13 233	0.46 110	0.37 83	0.43 96	0.28 95	0.60 63	0.52 130	1.85 235	0.34 56	0.63 78	0.40 79	0.43 145	2.36 163	1.91 208	0.70 94	0.60 89	1.06 89	0.58 102	4.38 193	4.69 169	0.49 130	0.37 82	0.64 99	0.89 143	3.07 257	0.79 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 130	0.75 107	0.47 90	0.49 113	0.61 154	0.50 121	0.27 92	1.70 235	0.52 130	0.73 104	0.48 83	0.66 89	0.67 155	0.79 246	2.17 141	1.43 155	0.92 175	0.93 205	3.23 197	0.58 102	1.55 144	4.86 174	0.35 64	0.59 180	1.14 210	1.24 198	2.35 200	0.76 114

RALAANet	1.14 130	0.70 82	0.84 169	0.53 128	0.53 135	0.60 160	0.41 144	1.30 179	0.50 123	0.94 164	0.65 123	0.72 107	0.59 129	0.33 87	1.97 114	1.32 131	0.75 115	0.89 194	1.96 141	0.85 187	3.07 181	5.37 190	0.53 157	0.62 189	0.82 137	1.03 172	2.08 171	0.78 117

CASnet	1.15 133	0.91 177	0.49 95	0.40 88	0.43 99	0.38 81	0.20 69	0.91 127	0.49 118	0.77 116	0.56 104	0.88 149	0.53 108	0.35 98	2.15 137	1.24 120	0.72 103	0.50 59	1.34 111	0.54 85	7.12 245	5.37 190	0.41 86	0.38 87	1.21 216	0.49 77	1.45 118	0.79 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 134	0.83 142	0.82 165	0.65 160	0.59 146	0.67 178	0.58 185	2.65 303	0.53 135	1.73 227	0.76 157	0.87 144	0.78 190	0.47 166	3.77 246	1.45 159	0.87 154	0.86 182	2.81 182	0.65 132	1.26 124	0.87 76	0.57 176	0.73 218	0.81 134	0.95 156	2.65 239	1.03 166

RP	1.18 135	1.02 223	1.24 252	0.94 212	1.08 235	0.84 205	1.17 244	1.25 168	1.31 246	0.61 76	1.16 207	1.21 195	0.75 180	0.68 227	3.34 229	1.04 77	0.89 160	0.67 118	1.20 101	0.79 175	0.88 86	2.85 147	0.59 190	0.71 214	0.86 149	0.98 164	2.51 222	1.21 188

trnet	1.20 136	0.91 177	0.94 189	0.52 124	0.42 97	0.47 110	0.25 82	1.41 199	0.61 165	0.88 149	0.75 154	0.97 163	0.72 166	0.37 109	2.66 191	3.31 257	0.86 151	0.61 94	2.41 158	0.60 115	3.93 191	3.14 149	0.50 142	0.47 123	1.03 188	0.86 140	1.72 142	0.99 159

APVNet	1.21 137	1.02 223	0.64 127	0.69 169	0.78 198	0.86 209	0.84 211	0.78 96	0.71 186	0.92 160	0.82 172	0.86 142	0.59 129	0.58 202	2.67 193	1.65 192	1.11 216	0.98 220	3.23 197	0.85 187	1.62 149	4.73 171	0.55 166	0.84 238	0.77 129	0.80 124	1.90 158	0.98 153

iinet-f	1.22 138	1.08 233	0.64 127	0.93 211	0.46 103	0.68 180	0.57 181	0.79 100	0.48 114	2.11 253	1.35 222	0.83 137	0.64 144	0.35 98	3.95 249	1.80 205	0.77 119	0.66 115	2.93 191	1.00 209	1.53 142	3.24 151	0.64 208	0.53 156	1.10 205	0.63 99	2.23 190	0.90 142

PA-Net	1.22 138	0.95 198	1.13 233	0.75 179	1.31 258	0.68 180	0.84 211	0.82 108	1.18 240	0.83 134	0.77 158	0.76 120	0.78 190	0.91 260	3.00 211	1.21 116	0.68 86	0.77 151	1.02 84	0.82 184	1.13 115	4.67 168	0.66 212	0.82 233	1.00 182	2.10 279	1.24 99	2.13 241
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	1.25 140	1.24 251	1.10 225	0.99 219	1.05 229	0.96 223	1.53 261	1.79 243	1.59 266	0.60 74	1.34 219	1.17 192	1.03 230	0.74 237	2.44 169	1.07 84	0.89 160	0.99 223	1.54 125	0.91 195	0.99 98	2.46 142	0.80 247	0.76 221	1.26 229	1.59 242	1.39 111	1.61 218

Abc-Net	1.25 140	1.24 251	1.10 225	0.99 219	1.05 229	0.96 223	1.53 261	1.79 243	1.59 266	0.60 74	1.34 219	1.17 192	1.03 230	0.74 237	2.44 169	1.07 84	0.89 160	0.99 223	1.54 125	0.91 195	0.99 98	2.46 142	0.80 247	0.76 221	1.26 229	1.59 242	1.39 111	1.61 218
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 142	0.77 119	0.56 115	0.45 106	0.56 140	0.51 126	0.21 72	1.50 209	0.70 184	0.78 119	0.80 169	0.84 139	0.90 211	0.33 87	3.45 233	2.96 243	1.14 222	1.04 236	1.32 109	1.08 219	4.63 199	4.87 175	0.63 202	0.38 87	0.85 146	0.83 129	1.02 83	1.16 181

GMOStereo	1.28 143	0.74 99	0.45 83	0.62 153	0.52 129	0.46 104	0.39 134	1.54 218	0.47 107	0.87 143	0.47 79	0.74 109	0.59 129	0.35 98	2.01 117	1.45 159	0.80 129	0.87 184	2.92 187	0.69 143	1.78 156	10.98 282	0.46 108	0.41 102	1.09 200	0.72 112	1.56 127	0.58 78

error version	1.28 143	0.74 99	0.45 83	0.62 153	0.52 129	0.46 104	0.39 134	1.54 218	0.47 107	0.87 143	0.47 79	0.74 109	0.59 129	0.35 98	2.01 117	1.45 159	0.80 129	0.87 184	2.92 187	0.69 143	1.78 156	10.98 282	0.46 108	0.41 102	1.09 200	0.72 112	1.56 127	0.58 78

test-v	1.28 143	0.74 99	0.45 83	0.62 153	0.52 129	0.46 104	0.39 134	1.54 218	0.47 107	0.87 143	0.47 79	0.74 109	0.59 129	0.35 98	2.01 117	1.45 159	0.80 129	0.87 184	2.92 187	0.69 143	1.78 156	10.98 282	0.46 108	0.41 102	1.09 200	0.72 112	1.56 127	0.58 78

test-2	1.28 143	0.74 99	0.45 83	0.62 153	0.52 129	0.46 104	0.39 134	1.54 218	0.47 107	0.87 143	0.47 79	0.74 109	0.59 129	0.35 98	2.01 117	1.45 159	0.80 129	0.87 184	2.92 187	0.69 143	1.78 156	10.98 282	0.46 108	0.41 102	1.09 200	0.72 112	1.56 127	0.58 78

GANetREF_RVC	1.28 143	1.18 244	0.95 194	1.18 245	1.04 227	1.00 233	0.79 206	1.25 168	1.10 232	1.29 198	0.77 158	2.28 256	0.91 212	0.63 219	2.00 116	1.14 102	1.01 200	0.98 220	2.44 160	0.82 184	1.98 166	1.33 109	0.78 239	1.05 254	1.28 234	1.27 202	2.63 236	1.49 211
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	1.29 148	1.12 236	1.05 212	1.13 234	1.12 240	1.24 255	1.08 239	1.36 193	1.13 236	1.10 183	1.11 204	1.51 219	1.26 242	1.20 285	1.52 63	1.57 184	1.35 247	1.21 264	1.37 112	1.22 232	1.35 132	1.19 101	1.25 278	1.19 263	1.23 224	1.72 255	1.54 126	1.65 222

raft_robust	1.30 149	0.93 189	0.53 108	0.59 145	0.47 107	0.57 150	0.37 131	2.06 272	0.52 130	1.69 225	0.53 97	0.76 120	0.82 198	0.47 166	2.16 140	1.52 177	0.84 145	0.84 180	5.71 249	0.59 106	2.50 173	5.04 181	0.46 108	0.51 145	0.99 180	1.05 173	1.58 134	0.99 159

IPLGR_C	1.31 150	0.71 89	0.68 135	0.57 138	0.46 103	0.52 129	0.31 104	0.81 103	0.53 135	0.76 112	0.69 136	1.03 172	0.53 108	0.59 206	2.62 186	1.33 134	0.88 158	0.63 106	3.25 203	0.61 118	1.64 152	10.69 273	0.55 166	0.53 156	0.89 163	0.57 93	2.40 208	0.62 89

ACRE	1.31 150	0.70 82	0.66 132	0.58 144	0.47 107	0.52 129	0.32 114	0.81 103	0.53 135	0.76 112	0.69 136	1.04 176	0.52 107	0.59 206	2.66 191	1.32 131	0.89 160	0.63 106	3.25 203	0.61 118	1.62 149	10.69 273	0.55 166	0.52 150	0.92 172	0.55 90	2.40 208	0.62 89

SACVNet	1.31 150	0.94 192	0.95 194	0.90 206	1.10 237	0.87 211	0.92 222	1.50 209	0.81 194	1.23 195	0.71 145	0.94 158	0.69 158	0.68 227	1.83 94	1.40 144	1.12 221	0.83 173	2.20 149	0.94 201	2.13 167	5.87 200	0.65 209	0.82 233	1.04 189	1.06 174	2.02 167	1.30 198

4D-IteraStereo	1.32 153	0.61 61	1.07 218	0.49 113	0.43 99	0.40 87	0.25 82	1.44 204	0.37 78	0.75 108	0.56 104	0.75 116	0.43 85	0.43 145	2.29 160	1.38 140	0.68 86	0.66 115	2.70 178	0.59 106	3.21 183	10.86 281	0.46 108	0.40 99	0.69 110	0.83 129	2.34 198	0.64 94

CIPLG	1.32 153	0.70 82	0.69 136	0.57 138	0.46 103	0.52 129	0.33 120	0.81 103	0.55 144	0.76 112	0.69 136	1.03 172	0.53 108	0.59 206	2.91 206	1.33 134	0.89 160	0.62 98	3.23 197	0.62 125	1.62 149	10.69 273	0.55 166	0.53 156	0.90 167	0.54 88	2.37 205	0.61 87

DN-CSS_ROB	1.32 153	0.83 142	1.03 208	0.87 204	0.86 209	0.47 110	0.36 129	2.00 266	0.57 153	1.56 216	1.81 238	0.96 162	0.77 188	0.38 114	2.15 137	1.40 144	1.03 206	0.93 205	5.27 237	0.66 137	2.56 174	2.82 146	0.54 163	0.86 241	0.79 132	0.81 125	2.07 170	1.33 202

UDGNet	1.34 156	1.00 217	0.76 149	1.64 272	1.38 263	1.69 276	1.25 248	1.22 162	0.69 182	0.63 82	0.84 176	0.83 137	0.41 83	1.62 296	2.02 122	1.19 112	0.81 138	0.87 184	1.98 142	0.92 198	1.68 153	5.69 196	1.26 281	0.47 123	1.21 216	0.95 156	2.15 175	1.03 166

CREStereo	1.37 157	0.91 177	0.94 189	0.52 124	0.42 97	0.47 110	0.26 89	1.43 201	0.66 177	0.87 143	0.83 174	0.95 160	0.73 171	0.36 107	2.98 210	4.38 283	0.85 147	0.56 79	2.41 158	0.62 125	5.52 217	4.71 170	0.53 157	0.47 123	1.02 186	0.87 141	1.73 145	0.98 153
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	1.37 157	0.87 159	0.99 202	0.72 173	0.81 206	0.63 168	1.02 231	1.06 144	0.91 207	0.99 171	0.99 196	1.69 227	0.73 171	1.02 271	4.06 251	1.41 147	1.02 203	1.62 290	1.55 127	1.04 214	1.37 136	5.03 180	0.57 176	1.14 260	0.88 159	1.99 272	1.45 118	1.54 214

FADNet-RVC	1.38 159	0.71 89	0.88 178	0.77 188	1.09 236	0.58 153	2.16 284	0.92 128	0.57 153	1.03 174	0.72 148	1.48 214	0.64 144	0.61 212	5.02 258	1.56 182	0.85 147	0.90 197	2.24 151	1.52 261	2.20 168	4.08 163	0.51 144	0.77 223	1.48 259	1.14 189	1.43 115	1.35 204

PMTNet	1.39 160	0.94 192	0.99 202	0.48 112	0.49 116	0.47 110	0.32 114	0.83 109	0.66 177	0.83 134	0.62 116	0.88 149	0.50 103	0.35 98	2.72 197	4.30 280	0.91 169	0.57 81	2.40 157	0.54 85	6.12 227	5.45 193	0.57 176	0.38 87	1.99 292	1.00 167	1.09 89	1.19 187

GES	1.40 161	0.73 96	0.79 157	0.78 190	0.71 179	0.80 202	0.59 188	1.37 195	0.97 213	1.66 222	0.94 186	0.74 109	0.65 149	0.63 219	2.40 166	1.55 180	0.98 193	0.89 194	5.45 243	1.14 225	3.99 192	3.85 157	0.65 209	0.83 236	0.75 124	0.81 125	1.52 125	1.72 225

LoS_RVC	1.42 162	1.25 254	0.86 175	0.31 54	0.49 116	0.37 78	0.33 120	0.73 84	0.56 149	2.10 251	0.68 133	0.67 92	0.70 160	0.33 87	3.08 218	3.79 270	0.89 160	2.10 310	3.01 194	0.66 137	4.40 194	6.44 209	0.51 144	0.43 111	0.82 137	0.85 137	0.90 70	0.99 159

tt_ll	1.42 162	1.25 254	0.86 175	0.31 54	0.49 116	0.37 78	0.33 120	0.73 84	0.56 149	2.10 251	0.68 133	0.67 92	0.70 160	0.33 87	3.08 218	3.79 270	0.89 160	2.10 310	3.01 194	0.66 137	4.40 194	6.44 209	0.51 144	0.43 111	0.82 137	0.85 137	0.90 70	0.99 159

sAnonymous2	1.42 162	0.76 113	0.52 104	0.41 92	0.47 107	0.71 185	0.41 144	1.28 176	0.98 217	0.65 84	0.89 182	1.08 181	0.95 222	0.37 109	2.20 145	2.28 226	1.10 212	1.04 236	3.71 213	0.92 198	4.94 204	6.73 215	0.62 197	0.55 166	0.83 140	1.39 214	1.25 100	1.24 192

CroCo_RVC	1.42 162	0.76 113	0.52 104	0.41 92	0.47 107	0.71 185	0.41 144	1.28 176	0.98 217	0.65 84	0.89 182	1.08 181	0.95 222	0.37 109	2.20 145	2.28 226	1.10 212	1.04 236	3.71 213	0.92 198	4.94 204	6.73 215	0.62 197	0.55 166	0.83 140	1.39 214	1.25 100	1.24 192

RGC	1.43 166	1.30 263	1.99 295	1.14 239	1.18 248	1.16 246	1.01 228	1.20 160	1.08 230	0.91 157	1.70 237	1.18 194	1.24 241	0.87 254	3.10 222	1.18 109	0.98 193	0.86 182	1.81 136	1.02 211	1.39 137	3.87 159	0.76 232	0.90 245	1.14 210	1.53 234	2.17 178	1.85 229

YMNet	1.44 167	0.79 127	0.41 73	0.51 120	0.61 154	0.59 156	1.36 255	0.77 90	0.56 149	1.28 197	0.36 64	0.67 92	2.20 260	0.56 193	19.21 289	1.49 170	0.77 119	0.65 112	0.74 59	0.39 48	0.61 46	1.27 107	0.23 39	0.38 87	0.69 110	0.46 74	0.81 65	0.66 100

castereo	1.44 167	0.88 168	0.96 196	0.46 110	0.47 107	0.33 66	0.27 92	0.77 90	0.50 123	0.80 129	0.64 121	1.04 176	0.48 97	0.38 114	2.25 154	2.81 238	1.03 206	0.76 148	2.67 176	0.62 125	7.90 258	7.11 222	0.57 176	0.52 150	1.04 189	1.25 200	1.03 84	1.21 188

FADNet	1.44 167	0.83 142	0.83 168	0.82 200	1.03 226	0.61 164	1.88 278	0.97 134	0.73 189	0.93 162	0.92 185	1.16 191	0.76 185	0.74 237	3.69 242	1.34 136	0.91 169	1.03 233	2.63 171	1.49 254	2.87 178	4.93 176	0.49 130	0.65 200	1.54 268	1.70 254	1.51 124	1.83 228

stereogan	1.44 167	1.33 266	1.05 212	1.11 230	1.28 256	1.11 240	0.97 225	1.26 170	1.05 226	1.22 194	1.10 202	1.62 225	0.89 209	0.66 224	2.34 162	1.31 129	0.94 182	0.81 168	1.72 134	0.95 203	1.10 110	8.04 230	0.71 225	0.77 223	0.83 140	1.06 174	2.36 202	1.38 206

MGS-Stereo	1.48 171	0.99 211	0.47 90	0.40 88	0.35 78	0.40 87	0.36 129	0.65 74	0.26 48	0.52 62	0.43 76	0.52 58	0.38 72	0.43 145	23.31 297	0.93 63	0.73 108	0.79 160	0.93 75	0.65 132	1.10 110	1.25 106	0.44 100	0.48 136	0.72 118	0.49 77	1.29 104	0.77 115

NCCL2	1.48 171	1.28 261	1.10 225	1.11 230	1.43 266	0.78 198	0.90 219	1.05 143	1.14 238	1.86 237	1.27 215	1.02 168	0.81 193	0.80 249	3.43 231	1.42 151	1.14 222	0.87 184	1.31 107	0.89 194	1.94 165	3.37 153	1.48 293	1.02 250	1.50 263	1.35 209	3.80 284	1.85 229

TANstereo	1.49 173	1.06 230	0.88 178	0.67 166	0.73 184	0.87 211	0.33 120	0.86 115	0.61 165	0.70 93	0.69 136	0.59 71	0.59 129	1.02 271	2.75 198	2.89 240	0.94 182	1.13 252	1.43 116	1.28 235	5.13 211	5.06 182	1.35 287	0.46 121	0.54 79	0.89 143	5.92 305	0.74 108

XX-TBD	1.49 173	1.06 230	0.88 178	0.67 166	0.73 184	0.87 211	0.33 120	0.86 115	0.61 165	0.70 93	0.69 136	0.59 71	0.59 129	1.02 271	2.75 198	2.89 240	0.94 182	1.13 252	1.43 116	1.28 235	5.13 211	5.06 182	1.35 287	0.46 121	0.54 79	0.89 143	5.92 305	0.74 108

LoS	1.51 175	0.79 127	0.59 117	0.52 124	0.56 140	0.65 173	0.38 133	2.56 299	0.88 202	1.21 190	0.94 186	0.97 163	0.88 208	0.35 98	3.04 214	3.41 259	1.24 234	0.93 205	2.19 148	0.68 142	5.96 223	7.00 220	0.62 197	0.47 123	1.14 210	0.98 164	1.06 88	0.87 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 175	0.74 99	1.07 218	0.75 179	0.75 189	0.84 205	0.54 173	1.10 146	0.86 199	1.37 204	1.15 206	0.88 149	1.08 236	0.53 185	1.90 104	1.91 208	1.22 231	0.99 223	1.56 128	0.96 206	3.89 190	10.50 267	0.68 219	0.77 223	0.91 171	1.19 195	1.42 114	1.14 178
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 177	0.77 119	0.77 153	0.75 179	0.67 171	0.47 110	0.40 140	1.23 164	1.32 247	0.83 134	0.77 158	0.95 160	0.74 176	0.59 206	5.02 258	2.40 233	1.64 260	1.43 282	1.27 104	0.85 187	4.54 196	8.28 232	0.48 120	0.91 246	0.70 112	0.77 118	1.85 153	0.99 159

iResNetv2_ROB	1.57 178	0.87 159	0.70 139	1.13 234	0.65 165	0.72 189	0.49 165	2.63 302	0.64 174	1.77 230	0.87 180	1.30 202	0.75 180	0.40 122	4.81 257	1.26 123	0.91 169	0.71 130	4.58 230	0.81 181	7.66 251	1.62 119	0.58 185	0.80 226	0.81 134	0.83 129	3.12 261	0.91 143

MyStereo04	1.58 179	0.90 173	0.97 197	0.78 190	0.89 214	0.57 150	0.40 140	1.57 224	0.97 213	2.23 256	0.89 182	1.34 203	0.54 113	0.41 128	2.94 209	2.47 234	0.86 151	0.92 201	5.37 239	1.50 257	4.62 198	3.51 154	0.92 265	0.81 230	1.21 216	1.61 247	2.58 232	0.95 148

AE-Stereo	1.61 180	0.85 154	1.23 251	0.81 198	0.51 127	0.57 150	0.75 202	0.83 109	0.49 118	0.79 125	0.54 99	1.29 199	0.72 166	0.47 166	2.05 127	2.96 243	0.99 195	0.92 201	2.63 171	0.86 190	4.61 197	11.92 304	0.50 142	0.80 226	1.26 229	1.34 208	1.95 161	0.86 135

castereo++	1.62 181	0.76 113	0.78 156	0.59 145	0.41 95	0.34 69	0.25 82	0.85 113	0.43 97	0.81 132	0.62 116	1.02 168	0.51 105	0.38 114	1.86 99	2.57 235	1.01 200	0.73 139	3.23 197	0.62 125	7.09 244	6.35 207	0.63 202	0.58 173	0.99 180	1.01 169	7.61 319	1.63 221

dad	1.63 182	0.97 205	0.65 130	2.18 289	1.19 250	1.01 234	3.99 304	1.66 233	0.55 144	1.21 190	0.50 88	1.12 187	2.01 256	0.58 202	3.09 220	1.16 105	1.11 216	0.76 148	2.70 178	0.77 169	1.34 129	1.48 116	0.71 225	0.88 243	2.48 301	0.71 110	5.52 304	3.80 282

CC-Net-ROB	1.63 182	1.81 290	1.19 246	1.85 278	1.77 283	2.27 289	1.56 263	0.93 129	0.96 212	1.29 198	0.67 128	5.48 302	2.51 266	1.43 294	1.64 69	0.87 55	1.34 244	1.17 256	2.46 161	0.88 192	1.09 108	1.35 111	3.34 313	0.63 195	1.22 221	1.15 190	1.47 120	1.57 216

XPNet_ROB	1.63 182	1.57 282	1.09 224	0.91 208	1.13 243	1.01 234	0.88 217	0.95 133	1.14 238	1.07 181	1.82 239	4.03 288	0.72 166	0.78 243	1.82 91	1.51 173	1.52 257	0.94 208	1.42 114	1.04 214	2.20 168	7.75 227	0.86 261	0.80 226	0.94 173	1.29 205	3.34 269	1.56 215

DeepPruner_ROB	1.64 185	0.75 107	0.91 185	0.85 202	0.88 212	0.75 193	1.75 271	1.26 170	0.91 207	1.49 212	1.65 235	0.85 141	0.81 193	0.56 193	3.12 224	1.49 170	1.02 203	1.02 230	2.33 155	0.75 166	7.42 248	6.70 213	0.81 251	0.69 208	0.88 159	1.45 222	2.17 178	0.87 137

CFNet_pseudo	1.65 186	0.78 123	0.82 165	0.82 200	0.79 201	0.69 182	0.42 150	0.93 129	0.53 135	0.95 167	0.81 171	0.88 149	0.81 193	0.81 250	15.70 284	1.39 142	0.74 113	0.71 130	7.24 285	0.77 169	0.97 96	1.50 117	0.69 222	0.57 169	0.88 159	0.89 143	1.47 120	1.12 177

test_for_model	1.68 187	0.92 183	0.51 97	0.38 77	0.40 90	0.45 99	0.31 104	1.31 182	0.41 90	0.78 119	0.51 90	2.09 243	0.43 85	0.30 71	1.95 105	1.95 213	13.44 339	0.62 98	2.57 164	0.59 106	8.07 262	1.98 128	0.48 120	0.47 123	0.67 102	0.64 100	2.20 184	0.83 128

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 187	0.92 183	0.51 97	0.38 77	0.40 90	0.45 99	0.31 104	1.31 182	0.41 90	0.78 119	0.51 90	2.09 243	0.43 85	0.30 71	1.95 105	1.95 213	13.44 339	0.62 98	2.57 164	0.59 106	8.07 262	1.98 128	0.48 120	0.47 123	0.67 102	0.64 100	2.20 184	0.83 128

testlalala	1.68 187	0.92 183	0.51 97	0.38 77	0.40 90	0.45 99	0.31 104	1.31 182	0.41 90	0.78 119	0.51 90	2.09 243	0.43 85	0.30 71	1.95 105	1.95 213	13.44 339	0.62 98	2.57 164	0.59 106	8.07 262	1.98 128	0.48 120	0.47 123	0.67 102	0.64 100	2.20 184	0.83 128

GCAPDPT-zeroshot	1.68 187	0.92 183	0.51 97	0.38 77	0.40 90	0.45 99	0.31 104	1.31 182	0.41 90	0.78 119	0.51 90	2.09 243	0.43 85	0.30 71	1.95 105	1.95 213	13.44 339	0.62 98	2.57 164	0.59 106	8.07 262	1.98 128	0.48 120	0.47 123	0.67 102	0.64 100	2.20 184	0.83 128

GCAP-Stereo	1.68 187	0.92 183	0.51 97	0.38 77	0.40 90	0.45 99	0.31 104	1.31 182	0.41 90	0.78 119	0.51 90	2.09 243	0.43 85	0.30 71	1.95 105	1.95 213	13.44 339	0.62 98	2.57 164	0.59 106	8.07 262	1.98 128	0.48 120	0.47 123	0.67 102	0.64 100	2.20 184	0.83 128

SGD-Stereo	1.69 192	0.50 48	0.36 61	0.28 43	0.30 58	0.30 57	0.17 60	0.57 60	0.28 57	0.44 55	0.21 31	0.69 96	0.39 74	0.25 55	31.04 300	1.51 173	0.73 108	0.52 65	0.68 53	0.45 70	1.43 140	1.32 108	0.41 86	0.30 62	0.45 56	0.46 74	0.87 68	0.63 93

gcap_with_dpt	1.70 193	2.27 304	0.76 149	1.42 262	0.71 179	0.78 198	0.32 114	1.43 201	0.59 158	0.90 154	0.67 128	1.69 227	0.85 203	0.41 128	2.22 151	3.04 245	1.11 216	1.60 288	4.27 224	0.74 160	5.79 220	5.97 202	0.52 152	0.44 115	1.05 192	1.02 170	2.42 210	3.01 266

GCAP-BAT	1.70 193	2.27 304	0.76 149	1.42 262	0.71 179	0.78 198	0.32 114	1.43 201	0.59 158	0.90 154	0.67 128	1.69 227	0.85 203	0.41 128	2.22 151	3.04 245	1.11 216	1.60 288	4.27 224	0.74 160	5.79 220	5.97 202	0.52 152	0.44 115	1.05 192	1.02 170	2.42 210	3.01 266

test-3	1.73 195	1.00 217	1.08 221	0.63 158	0.60 149	0.55 138	0.43 153	1.99 262	0.39 81	0.86 141	0.54 99	1.45 211	0.53 108	0.41 128	2.20 145	1.41 147	0.81 138	0.79 160	6.57 266	0.69 143	5.20 215	11.52 298	0.46 108	0.54 160	0.86 149	0.97 160	3.11 258	0.98 153

test_1	1.73 195	1.01 219	1.08 221	0.63 158	0.60 149	0.55 138	0.43 153	1.99 262	0.39 81	0.86 141	0.54 99	1.45 211	0.54 113	0.41 128	2.20 145	1.42 151	0.80 129	0.79 160	6.57 266	0.69 143	5.20 215	11.52 298	0.46 108	0.54 160	0.87 154	0.97 160	3.11 258	0.98 153

test_3	1.73 195	1.02 223	1.05 212	0.65 160	0.61 154	0.55 138	0.43 153	1.96 258	0.38 79	0.88 149	0.52 95	1.45 211	0.54 113	0.40 122	2.20 145	1.40 144	0.81 138	0.81 168	6.56 265	0.71 152	5.08 208	11.49 295	0.43 97	0.49 140	0.96 178	1.09 179	3.23 263	0.98 153

CREStereo++_RVC	1.73 195	0.91 177	1.03 208	0.51 120	0.56 140	0.40 87	0.28 95	1.37 195	0.51 128	0.83 134	0.61 114	0.76 120	0.85 203	0.34 93	2.78 200	3.07 249	0.92 175	0.61 94	2.72 180	0.55 92	5.01 207	5.69 196	0.53 157	0.38 87	0.94 173	0.84 135	12.80 335	0.98 153
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GEStereo_RVC	1.80 199	0.96 203	0.99 202	1.02 222	0.87 210	1.12 241	1.03 234	1.66 233	0.82 196	0.91 157	0.79 165	1.34 203	0.75 180	0.61 212	2.25 154	2.14 223	1.14 222	1.23 268	4.06 221	1.22 232	4.66 200	11.41 294	0.71 225	0.95 248	0.88 159	0.97 160	2.49 220	1.65 222

NaN_ROB	1.84 200	1.11 235	1.04 211	0.95 213	1.77 283	0.86 209	0.91 221	1.32 188	10.70 343	1.00 173	1.38 225	2.45 262	0.89 209	1.12 280	4.34 254	1.29 126	0.92 175	0.88 193	1.49 119	1.14 225	1.42 139	2.02 133	0.76 232	1.03 251	1.30 235	2.01 273	2.38 206	3.27 275

sCroCo_RVC	1.85 201	0.67 71	0.55 113	0.37 75	0.49 116	0.75 193	0.41 144	0.94 132	1.56 265	1.51 213	0.78 163	1.04 176	0.94 220	0.48 172	2.49 173	5.07 291	1.26 237	1.22 265	2.53 163	1.37 240	7.95 260	11.14 287	0.45 106	0.60 182	0.94 173	1.12 183	2.34 198	1.05 169

ETE_ROB	1.85 201	1.93 295	1.18 243	1.04 224	1.33 260	1.26 257	1.12 242	1.11 147	2.30 293	1.36 203	3.26 267	3.18 276	0.94 220	1.14 282	2.62 186	1.51 173	2.14 284	0.99 223	2.50 162	1.15 227	3.67 187	5.74 199	0.86 261	1.03 251	1.21 216	1.36 211	2.30 192	1.68 224

LALA_ROB	1.85 201	2.17 299	1.13 233	1.05 226	1.26 252	1.16 246	1.01 228	1.17 155	1.46 257	2.06 248	2.82 259	3.47 278	0.92 215	0.93 263	3.90 248	1.46 164	1.36 248	1.18 259	2.20 149	1.31 238	2.84 177	5.10 185	0.77 237	1.01 249	1.24 225	1.41 217	3.89 288	1.77 227

MLCV	1.91 204	0.87 159	0.97 197	1.33 255	1.13 243	0.99 230	0.74 201	2.14 275	0.77 192	2.02 242	4.44 280	1.60 222	1.56 249	0.45 156	2.63 188	1.79 203	1.11 216	0.96 216	6.71 272	1.05 216	4.69 202	5.60 194	0.66 212	1.60 275	1.14 210	1.35 209	2.31 194	1.06 171

RAFT + AFF	1.96 205	0.49 47	0.42 76	0.41 92	0.20 28	0.41 92	0.19 65	0.65 74	0.23 44	0.56 65	0.27 41	0.77 124	0.21 39	0.29 68	39.69 304	0.90 58	0.62 75	0.35 27	1.92 139	0.38 47	0.77 70	0.57 44	0.32 57	0.27 58	0.71 115	0.33 44	0.58 34	0.29 37

DDUNet	2.05 206	2.73 308	2.03 296	2.92 302	2.66 308	3.04 303	2.76 291	1.17 155	1.11 234	1.60 217	1.21 213	2.23 253	1.69 252	2.81 309	2.04 124	1.25 122	2.78 291	2.42 323	2.63 171	2.90 304	1.92 164	2.11 135	2.77 311	0.92 247	1.01 184	0.93 152	2.50 221	1.10 173

CASS	2.08 207	1.02 223	1.16 241	1.28 250	0.99 224	0.88 215	3.39 299	1.42 200	1.02 223	1.30 200	2.46 257	1.14 189	0.81 193	0.46 161	2.70 195	2.38 232	3.41 298	1.10 244	3.40 209	1.18 229	8.01 261	8.63 236	0.66 212	0.69 208	1.49 261	1.27 202	2.52 223	1.41 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 208	0.70 82	0.53 108	0.35 64	0.25 47	0.29 55	0.16 53	0.81 103	0.29 59	0.49 60	0.24 36	0.61 74	0.43 85	0.27 60	21.42 292	21.17 351	0.56 63	0.52 65	2.25 152	0.54 85	1.58 147	1.03 90	0.42 92	0.34 75	0.51 73	0.30 33	0.76 61	0.47 60

s12784h	2.23 209	1.12 236	1.32 257	1.12 232	0.91 216	0.59 156	0.39 134	1.37 195	0.65 175	1.05 179	0.82 172	1.08 181	0.95 222	0.37 109	2.80 202	4.82 287	0.93 180	0.71 130	3.28 206	0.58 102	7.80 253	8.40 235	0.51 144	0.54 160	1.50 263	1.13 187	11.58 329	3.94 283

R-Stereo Train	2.23 209	1.01 219	1.14 236	0.96 214	0.63 163	0.73 191	0.31 104	1.30 179	1.01 221	1.68 223	4.49 281	1.29 199	0.70 160	0.42 140	2.49 173	3.99 275	1.66 261	1.02 230	6.77 274	1.11 220	7.83 254	12.24 309	0.49 130	0.54 160	1.42 251	1.66 250	1.34 106	1.93 234

RAFT-Stereo	2.23 209	1.01 219	1.14 236	0.96 214	0.63 163	0.73 191	0.31 104	1.30 179	1.01 221	1.68 223	4.49 281	1.29 199	0.70 160	0.42 140	2.49 173	3.99 275	1.66 261	1.02 230	6.77 274	1.11 220	7.83 254	12.24 309	0.49 130	0.54 160	1.42 251	1.66 250	1.34 106	1.93 234
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 212	0.87 159	1.17 242	0.45 106	0.48 113	0.61 164	0.23 76	0.83 109	0.55 144	0.72 99	0.53 97	0.80 129	0.66 152	0.41 128	2.36 163	2.92 242	0.90 168	1.10 244	3.35 208	0.60 115	5.09 209	12.56 322	0.47 117	0.45 119	0.89 163	0.91 150	20.21 344	0.86 135

cross-raft	2.26 212	0.88 168	1.08 221	0.73 176	0.68 174	0.64 171	0.44 157	2.04 270	0.61 165	0.95 167	1.30 216	1.03 172	0.76 185	0.43 145	2.58 183	5.15 292	0.99 195	0.78 156	7.00 281	1.80 274	12.15 302	10.30 264	0.65 209	0.60 182	1.60 273	1.92 266	1.66 139	2.36 251

AnonymousM	2.27 214	0.64 62	0.44 81	0.51 120	0.32 64	0.49 118	0.24 79	1.70 235	0.48 114	0.75 108	2.06 250	0.70 100	0.47 94	0.39 118	2.47 172	3.26 255	0.99 195	1.03 233	1.88 137	2.37 295	4.85 203	6.68 212	0.57 176	0.47 123	0.53 78	0.65 106	11.71 331	14.52 324

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 215	1.03 228	0.50 96	1.41 259	2.53 303	3.20 306	1.05 237	1.71 238	0.49 118	4.85 322	3.84 275	4.79 298	0.65 149	0.42 140	2.38 165	3.97 273	0.82 142	0.78 156	2.26 153	0.74 160	7.86 256	8.88 243	0.53 157	0.34 75	0.85 146	1.42 218	1.98 164	2.99 263

Anonymous3	2.32 216	0.85 154	0.88 178	0.56 135	1.10 237	0.89 218	0.70 198	2.45 294	1.12 235	1.05 179	0.98 195	2.57 267	1.14 239	0.56 193	4.14 253	9.30 320	1.50 255	1.47 283	5.33 238	1.49 254	6.83 238	10.10 254	0.71 225	0.67 204	1.08 196	1.38 212	2.32 195	1.35 204

RAFT-Test	2.37 217	0.85 154	1.14 236	1.02 222	0.65 165	0.58 153	0.51 169	2.18 280	0.70 184	1.12 184	5.37 291	0.97 163	0.92 215	0.45 156	2.50 176	5.29 297	0.99 195	0.80 165	6.96 280	1.11 220	10.85 299	10.83 280	0.67 215	0.58 173	1.51 265	1.82 261	1.38 110	2.18 245

RYNet	2.42 218	0.40 37	0.35 60	0.29 48	0.32 64	0.40 87	0.25 82	0.61 65	0.55 144	0.33 42	0.36 64	0.40 43	0.26 48	0.27 60	52.29 344	0.69 37	0.47 43	1.00 228	0.54 41	0.29 31	0.50 34	0.37 20	0.38 75	0.32 70	0.57 86	1.24 198	1.31 105	0.50 65

CSAN	2.48 219	1.26 257	1.12 231	1.46 267	1.78 286	1.13 242	0.90 219	1.50 209	10.52 342	2.40 264	3.81 274	4.12 289	2.51 266	0.96 267	3.83 247	1.27 124	1.29 240	1.05 240	3.24 202	1.70 270	3.71 188	4.45 166	0.79 242	1.38 270	1.39 245	3.93 306	2.43 212	2.96 262

ADLNet	2.50 220	0.99 211	0.73 142	0.62 153	0.75 189	0.63 168	0.53 171	1.12 148	0.61 165	0.58 71	0.71 145	1.61 224	0.61 138	0.87 254	46.09 321	1.02 74	0.70 94	0.67 118	0.85 69	0.74 160	0.75 69	1.07 95	0.51 144	0.47 123	0.94 173	0.93 152	1.63 138	0.70 105

Any-RAFT	2.54 221	0.94 192	1.27 255	0.75 179	0.75 189	0.50 121	0.40 140	1.99 262	0.56 149	0.87 143	6.98 323	1.50 216	0.51 105	0.40 122	2.50 176	3.41 259	0.91 169	0.90 197	6.78 276	0.75 166	14.26 335	10.61 271	0.67 215	0.59 180	1.63 274	1.83 262	2.17 178	4.22 285

GwcNet-ADL	2.54 221	1.23 250	1.55 270	1.22 247	1.26 252	0.97 226	0.78 203	1.50 209	0.84 198	3.20 288	6.67 308	1.86 234	1.05 233	0.79 246	4.58 255	4.90 289	1.47 254	0.90 197	5.20 236	1.95 283	6.39 232	10.33 265	0.91 264	1.12 259	1.22 221	1.93 267	2.15 175	2.70 256

Reg-Stereo(zero)	2.60 223	0.80 129	1.38 258	0.70 171	0.75 189	0.56 144	0.62 192	3.07 311	0.68 180	3.56 296	6.85 319	1.50 216	0.84 200	1.38 292	2.08 129	5.28 295	1.28 238	0.83 173	6.55 263	1.51 259	5.18 213	13.34 335	0.60 192	0.60 182	1.08 196	1.44 219	4.02 292	3.66 279

HI	2.60 223	0.80 129	1.38 258	0.70 171	0.75 189	0.56 144	0.62 192	3.07 311	0.68 180	3.56 296	6.85 319	1.50 216	0.84 200	1.38 292	2.08 129	5.28 295	1.28 238	0.83 173	6.55 263	1.51 259	5.18 213	13.34 335	0.60 192	0.60 182	1.08 196	1.44 219	4.02 292	3.66 279

EAI-Stereo	2.60 223	0.90 173	1.57 271	0.90 206	1.31 258	0.84 205	1.31 252	2.22 283	1.34 249	0.81 132	5.69 294	1.37 207	0.83 199	0.50 178	4.76 256	5.32 298	0.91 169	0.94 208	7.45 287	1.11 220	9.07 279	10.78 279	0.62 197	0.85 239	1.45 258	2.06 274	3.36 270	1.90 232

PSMNet-ADL	2.61 226	0.95 198	1.12 231	1.14 239	1.18 248	0.97 226	0.85 214	1.78 242	1.26 242	3.49 295	6.09 300	1.43 210	2.78 273	0.56 193	2.93 208	10.59 323	1.31 241	0.96 216	5.96 254	1.20 231	6.66 234	9.11 246	0.86 261	0.82 233	1.10 205	1.44 219	2.85 247	1.10 173

PWC_ROB	2.61 226	1.20 248	1.48 265	0.96 214	1.05 229	1.21 253	1.79 274	1.24 167	1.94 283	1.81 232	3.61 273	2.12 248	2.96 276	0.91 260	9.88 270	4.30 280	1.97 279	1.95 303	3.72 215	1.62 265	5.58 218	7.59 225	0.81 251	1.98 295	1.35 240	1.27 202	3.11 258	3.07 269

MSMDNet	2.69 228	0.87 159	1.07 218	0.57 138	0.65 165	0.59 156	0.49 165	2.03 268	0.62 171	1.03 174	0.97 194	1.05 179	12.04 314	0.50 178	2.60 184	5.56 300	1.05 209	0.80 165	6.93 279	1.42 245	11.49 301	12.49 319	0.67 215	0.58 173	1.48 259	1.83 262	1.28 102	1.97 237

HH	2.75 229	0.67 71	1.42 261	0.80 195	0.71 179	0.88 215	1.09 240	1.86 250	0.87 200	5.19 336	0.66 126	1.91 236	0.86 206	0.57 198	2.65 189	8.48 318	0.87 154	0.94 208	6.36 258	1.39 243	13.52 322	12.32 311	0.79 242	0.58 173	1.38 242	1.63 248	3.81 285	2.06 239

HanStereo	2.75 229	0.67 71	1.42 261	0.80 195	0.71 179	0.88 215	1.09 240	1.86 250	0.87 200	5.19 336	0.66 126	1.91 236	0.86 206	0.57 198	2.65 189	8.48 318	0.87 154	0.94 208	6.36 258	1.39 243	13.52 322	12.32 311	0.79 242	0.58 173	1.38 242	1.63 248	3.81 285	2.06 239

MSKI-zero shot	2.77 231	0.80 129	1.10 225	0.74 178	0.59 146	0.67 178	0.54 173	1.87 252	0.97 213	0.88 149	6.73 310	1.60 222	0.72 166	0.43 145	3.38 230	7.92 316	1.20 230	0.87 184	6.85 278	4.65 318	10.45 296	12.15 306	0.55 166	0.71 214	1.49 261	1.96 271	1.85 153	3.12 271

PWCDC_ROB	2.78 232	0.70 82	0.65 130	0.61 150	0.87 210	0.63 168	0.57 181	1.04 142	1.59 266	0.65 84	1.88 240	0.80 129	3.28 281	0.73 235	41.04 308	2.18 224	1.23 233	0.98 220	1.52 122	0.97 207	2.56 174	5.26 189	0.68 219	0.81 230	0.74 123	0.94 155	1.13 94	0.97 151

GANet-ADL	2.79 233	0.89 170	1.20 249	1.00 221	1.00 225	1.20 252	0.80 209	1.20 160	1.00 219	3.59 298	6.59 307	1.06 180	0.76 185	0.48 172	12.27 275	4.90 289	1.57 258	0.92 201	6.59 268	1.66 268	6.93 242	11.51 297	0.68 219	0.80 226	1.09 200	1.40 216	2.47 216	1.85 229

iResNet	2.79 233	0.95 198	0.91 185	1.35 257	1.69 278	1.41 263	1.02 231	1.81 247	1.09 231	2.62 269	5.14 288	1.80 232	2.38 262	0.46 161	10.35 271	7.64 313	1.36 248	1.23 268	6.83 277	1.78 273	10.05 289	4.09 164	0.61 195	2.02 296	1.10 205	1.50 230	2.80 245	1.39 207

NVstereo2D	2.81 235	0.82 139	0.74 145	0.69 169	0.78 198	0.92 220	0.81 210	1.18 159	0.76 191	0.91 157	1.06 200	0.80 129	0.55 119	0.71 234	52.63 346	1.47 167	0.86 151	0.83 173	1.42 114	0.69 143	1.12 113	0.94 83	0.76 232	0.83 236	1.08 196	0.78 120	0.98 80	0.74 108

DCVSM-stereo	2.89 236	0.92 183	1.57 271	1.31 254	1.04 227	1.53 269	0.99 226	2.96 309	1.33 248	3.46 293	6.20 301	6.77 311	2.59 268	0.87 254	2.25 154	4.01 277	1.37 250	1.11 248	7.05 283	4.27 313	6.91 239	6.70 213	1.25 278	2.64 320	1.30 235	1.73 256	3.46 274	2.47 252

MIPNet	2.89 236	0.91 177	0.77 153	0.49 113	0.65 165	0.55 138	0.57 181	1.34 192	0.53 135	2.05 245	0.99 196	0.80 129	0.77 188	0.48 172	40.89 307	1.61 188	1.15 226	0.94 208	3.25 203	1.19 230	1.15 116	9.31 247	0.57 176	0.62 189	1.24 225	1.51 231	2.90 251	0.82 125

DAS	2.93 238	0.99 211	1.06 216	1.13 234	1.05 229	1.03 236	1.04 235	1.74 240	1.81 278	3.32 290	5.70 295	2.61 268	3.08 278	0.50 178	3.19 226	7.47 310	1.83 268	1.23 268	5.90 250	1.83 275	12.92 312	10.26 261	0.76 232	1.94 291	1.32 237	1.51 231	2.60 233	1.31 199

SepStereo	2.93 238	0.99 211	1.06 216	1.13 234	1.05 229	1.03 236	1.04 235	1.74 240	1.81 278	3.32 290	5.70 295	2.61 268	3.08 278	0.50 178	3.19 226	7.47 310	1.83 268	1.23 268	5.90 250	1.83 275	12.92 312	10.26 261	0.76 232	1.94 291	1.32 237	1.51 231	2.60 233	1.31 199

model_zeroshot	2.99 240	0.75 107	1.18 243	1.86 279	0.74 186	0.59 156	0.56 179	1.94 256	0.63 172	3.88 306	6.88 321	1.41 209	0.66 152	0.68 227	5.34 261	4.82 287	1.18 228	0.96 216	7.09 284	1.03 212	12.99 315	9.02 244	0.54 163	0.65 200	5.42 320	1.66 250	2.16 177	6.22 303

IPLG	3.01 241	0.75 107	0.63 124	0.42 98	0.52 129	0.54 135	0.51 169	1.63 230	0.35 75	0.62 79	0.59 112	0.77 124	0.66 152	0.46 161	51.49 338	1.67 196	1.02 203	0.92 201	3.51 211	0.63 130	0.99 98	5.97 202	0.49 130	0.48 136	0.80 133	1.16 191	2.86 248	0.71 106

MFMNet_re	3.01 241	1.41 270	1.48 265	1.53 270	1.87 291	1.96 284	2.01 281	2.67 305	2.16 289	1.60 217	1.98 244	3.57 280	2.65 270	1.02 271	6.96 267	4.19 279	2.67 289	1.96 304	6.48 262	2.40 297	14.04 329	4.97 177	1.86 301	1.97 293	1.38 242	1.33 207	3.31 268	1.94 236

test-1	3.02 243	0.66 70	1.14 236	0.60 147	0.58 143	0.75 193	0.63 194	1.96 258	0.82 196	4.00 308	5.48 292	2.18 251	0.80 192	0.41 128	4.00 250	7.32 309	1.18 228	1.19 261	6.72 273	7.57 332	10.78 297	12.94 332	0.54 163	0.60 182	1.40 248	1.78 258	2.89 250	2.52 253

RTSC	3.08 244	0.95 198	1.25 254	0.76 183	0.91 216	0.96 223	1.84 276	1.15 153	1.34 249	2.37 261	2.12 251	1.11 185	0.99 226	1.02 271	41.50 310	1.94 212	1.88 272	1.22 265	4.09 222	1.06 217	2.76 176	4.02 162	0.63 202	1.03 251	0.83 140	0.99 166	2.44 213	1.98 238

pcwnet_v2	3.22 245	0.81 135	0.94 189	0.92 210	1.12 240	0.94 221	0.70 198	1.17 155	0.88 202	2.04 244	1.10 202	1.09 184	1.00 227	1.27 288	47.63 324	1.56 182	0.96 188	0.87 184	6.63 269	0.81 181	2.45 171	3.52 155	1.01 270	0.75 219	1.04 189	1.16 191	2.44 213	2.23 248

IPLGR	3.25 246	0.89 170	0.81 162	0.65 160	0.66 170	0.50 121	0.42 150	1.14 152	0.44 101	2.02 242	1.30 216	0.86 142	0.74 176	0.47 166	50.44 333	1.86 206	1.15 226	1.11 248	3.23 197	1.37 240	1.41 138	7.71 226	0.56 173	0.70 213	1.39 245	1.55 238	3.46 274	0.92 145

IGEV-FE	3.38 247	0.83 142	1.84 285	2.81 299	0.69 176	2.38 295	1.26 250	2.23 284	0.94 210	4.29 313	6.75 311	2.28 256	1.01 228	0.45 156	2.82 203	7.73 315	0.85 147	0.77 151	5.93 252	1.88 278	8.51 275	12.88 330	0.58 185	0.69 208	1.40 248	1.57 239	14.79 341	2.99 263

IGEV_Zeroshot_test	3.38 247	0.83 142	1.84 285	2.82 300	0.69 176	2.37 293	1.26 250	2.23 284	0.94 210	4.40 314	6.76 312	2.28 256	1.01 228	0.45 156	2.83 204	7.72 314	0.87 154	0.77 151	5.93 252	1.87 277	8.49 274	12.88 330	0.58 185	0.69 208	1.40 248	1.57 239	14.84 342	2.99 263

SHD	3.38 247	1.01 219	1.68 277	1.14 239	1.07 234	1.14 243	1.78 273	1.61 229	1.66 269	2.40 264	3.05 263	1.63 226	2.43 264	0.84 252	40.11 305	2.04 219	1.74 263	1.40 280	4.17 223	1.88 278	3.81 189	5.43 192	0.70 223	1.67 278	1.86 288	1.46 223	1.97 163	1.59 217

FADNet_RVC	3.44 250	1.21 249	1.19 246	1.40 258	1.78 286	0.99 230	1.75 271	1.50 209	1.19 241	1.35 202	2.01 248	1.96 239	1.63 250	1.66 298	22.11 293	3.36 258	1.83 268	2.82 333	5.63 247	1.76 272	6.35 231	9.50 248	0.77 237	1.39 272	1.21 216	1.48 224	12.05 332	2.87 260

FC-DCNN	3.48 251	1.59 283	4.19 331	2.76 298	2.30 295	3.10 305	1.73 270	2.57 300	1.72 271	2.88 278	1.36 223	2.15 249	1.21 240	0.68 227	6.32 263	1.61 188	1.31 241	1.03 233	7.90 291	0.95 203	8.85 277	8.73 239	0.82 255	1.69 282	3.19 309	2.50 290	4.67 297	16.15 328

HSM-Net_RVC	3.49 252	1.07 232	1.10 225	1.70 274	1.17 247	0.90 219	0.61 191	2.29 291	1.07 229	2.77 274	5.82 297	41.08 348	1.35 247	0.50 178	2.40 166	1.74 199	1.10 212	0.77 151	1.99 143	1.13 224	6.78 237	6.90 218	0.80 247	2.23 305	1.64 276	1.49 227	2.14 173	1.75 226
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 253	1.15 239	0.98 200	0.97 217	1.26 252	1.33 259	3.31 296	1.33 189	1.50 261	2.37 261	1.20 210	1.75 230	1.12 237	0.88 257	42.78 313	2.37 230	1.94 276	1.33 277	3.94 217	1.62 265	3.62 185	5.21 187	1.02 271	1.09 257	1.83 286	5.05 312	2.33 196	2.13 241

RTSA	3.53 253	1.15 239	0.98 200	0.97 217	1.26 252	1.33 259	3.31 296	1.33 189	1.50 261	2.37 261	1.20 210	1.75 230	1.12 237	0.88 257	42.78 313	2.37 230	1.94 276	1.33 277	3.94 217	1.62 265	3.62 185	5.21 187	1.02 271	1.09 257	1.83 286	5.05 312	2.33 196	2.13 241

XQC	3.58 255	1.29 262	1.21 250	1.28 250	1.43 266	1.29 258	1.93 279	1.60 226	1.45 255	2.47 266	3.06 264	1.48 214	4.17 284	1.23 287	44.68 319	2.35 228	1.60 259	1.18 259	3.95 220	1.43 247	3.22 184	4.97 177	0.84 258	1.24 265	1.43 254	2.09 278	2.30 192	1.52 212

FCDSN-DC	3.63 256	0.94 192	2.84 317	1.29 252	1.30 257	1.03 236	1.00 227	0.90 124	0.91 207	1.04 178	0.74 151	1.21 195	0.74 176	0.58 202	52.59 345	2.04 219	1.24 234	1.13 252	1.05 86	0.79 175	6.62 233	10.01 252	0.78 239	2.18 300	1.20 215	1.67 253	1.20 98	1.05 169
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	3.64 257	1.48 277	1.03 208	1.98 284	1.75 282	2.09 287	5.14 311	2.15 276	2.23 290	1.73 227	1.57 232	2.49 264	4.83 287	5.73 329	12.78 276	1.73 198	1.22 231	1.06 241	5.43 241	1.54 262	12.24 305	9.06 245	1.52 294	1.16 261	2.29 294	3.46 302	3.05 256	7.63 308

NOSS_ROB	3.67 258	1.38 269	0.81 162	1.15 243	1.16 246	1.15 244	0.65 195	2.25 287	1.41 253	4.85 322	6.68 309	6.78 312	1.06 234	0.82 251	11.52 274	14.58 335	1.34 244	1.17 256	2.93 191	0.98 208	14.13 330	12.82 326	0.79 242	1.48 273	1.13 209	1.48 224	3.41 271	1.25 194

FC-DCNN v2	3.76 259	1.64 284	4.17 330	2.93 304	2.32 297	3.38 307	1.67 266	2.65 303	2.92 303	2.86 277	1.36 223	2.62 270	1.33 245	0.68 227	6.35 264	1.65 192	1.31 241	1.00 228	8.25 292	0.94 201	8.74 276	8.73 239	0.82 255	1.68 279	4.68 317	3.34 301	7.40 317	15.96 327

gcap-zeroshot	3.80 260	0.78 123	1.44 263	1.88 280	0.67 171	1.15 244	1.31 252	2.09 274	0.65 175	5.43 342	7.00 324	2.87 273	0.70 160	0.31 78	2.44 169	5.25 294	0.94 182	0.91 200	36.08 332	1.25 234	8.46 273	10.60 270	4.00 318	0.62 189	1.44 255	1.49 227	1.34 106	1.53 213

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 261	1.16 243	2.03 296	1.15 243	0.83 207	1.77 279	1.13 243	2.03 268	3.32 311	2.90 279	7.02 325	2.32 259	2.01 256	0.38 114	3.61 236	9.96 321	1.34 244	1.07 242	6.67 270	6.11 327	8.45 272	12.70 323	0.56 173	1.27 267	1.76 283	1.48 224	16.62 343	5.17 293

UDG	3.91 262	2.76 309	2.09 298	2.92 302	2.64 306	2.99 302	2.71 289	1.31 182	1.13 236	1.65 221	1.96 242	2.20 252	1.68 251	2.77 308	48.81 328	1.57 184	3.02 295	2.26 313	2.65 174	2.91 305	3.00 180	3.09 148	2.64 306	1.05 254	1.02 186	1.19 195	2.36 202	1.16 181

PVD	4.10 263	1.44 275	2.12 300	1.41 259	1.58 273	1.68 275	2.10 283	3.06 310	2.66 299	2.85 276	4.32 278	2.46 263	3.63 283	1.27 288	40.43 306	2.72 237	2.19 285	2.11 312	4.71 231	2.46 299	6.18 228	6.10 206	1.02 271	1.74 283	2.32 297	2.44 288	2.90 251	2.66 255

SAMSARA	4.13 264	1.32 264	1.53 268	1.48 268	1.35 261	1.47 267	2.74 290	2.23 284	1.83 280	2.26 258	3.47 272	2.01 242	8.60 297	1.76 302	38.24 302	2.88 239	1.82 267	1.41 281	4.99 233	1.91 280	5.10 210	5.71 198	0.94 266	1.80 285	3.33 311	3.84 304	4.16 294	3.30 277

iRaft-Stereo_20w	4.16 265	1.13 238	2.10 299	2.66 295	1.55 272	1.55 270	1.17 244	1.96 258	1.27 243	5.53 343	6.77 313	1.52 220	1.34 246	0.43 145	3.03 212	5.32 298	0.95 186	0.77 151	5.49 244	1.46 252	8.20 268	12.75 325	0.61 195	0.60 182	1.63 274	25.36 347	11.64 330	5.58 299

SGM-Forest	4.18 266	1.24 251	0.74 145	2.12 287	1.35 261	1.42 264	0.56 179	1.36 193	0.90 205	4.89 325	0.96 190	2.51 266	12.92 324	0.61 212	16.38 285	3.12 251	0.79 126	0.65 112	7.04 282	0.76 168	6.77 236	10.03 253	0.84 258	0.81 230	1.66 278	1.78 258	4.79 302	25.96 343
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 267	1.10 234	1.53 268	1.14 239	0.92 222	1.19 251	1.05 237	2.86 308	1.27 243	4.20 310	35.77 350	8.95 322	1.29 243	0.73 235	3.10 222	6.47 303	1.50 255	1.17 256	5.98 255	1.44 249	10.44 295	11.78 301	0.74 231	2.24 306	1.07 195	1.30 206	2.65 239	2.20 246

DeepPrunerF	4.30 268	1.53 278	0.72 141	2.93 304	5.08 337	2.43 297	3.38 298	0.87 119	4.11 319	0.80 129	1.17 208	0.66 89	0.56 120	0.61 212	45.12 320	2.02 218	1.01 200	0.78 156	2.32 154	0.88 192	1.56 145	1.70 121	0.84 258	0.67 204	29.00 351	1.78 258	2.48 217	1.17 185

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 269	2.25 303	1.45 264	2.41 292	1.94 293	1.93 282	4.82 310	1.96 258	2.59 297	2.96 282	1.96 242	2.49 264	8.10 295	9.76 337	14.02 279	3.47 262	2.04 283	1.98 305	14.27 310	3.33 309	7.23 247	7.20 223	2.89 312	1.85 289	2.43 300	2.85 295	2.19 182	6.62 305

FAT-Stereo	4.35 270	1.18 244	2.25 302	1.48 268	1.81 289	1.42 264	1.49 260	3.57 320	1.84 281	3.66 301	6.22 302	6.70 310	2.76 272	1.07 279	6.82 266	15.24 341	2.03 282	2.49 324	5.43 241	8.81 341	13.23 318	12.34 315	0.95 267	2.79 328	1.26 229	2.25 283	2.96 254	5.48 296

ITSA-stereo	4.40 271	1.26 257	1.18 243	1.64 272	1.64 275	0.99 230	1.38 257	1.99 262	1.47 259	3.68 303	6.79 314	2.16 250	1.42 248	1.36 291	8.32 268	6.93 306	2.19 285	1.94 302	6.40 260	5.42 322	7.43 249	10.74 278	1.29 282	2.39 312	1.53 267	5.02 311	23.63 347	8.74 310

MFN_U_SF_RVC	4.44 272	1.91 294	1.83 284	2.19 290	1.82 290	2.38 295	4.61 308	2.39 293	1.94 283	4.48 316	11.47 341	3.74 286	2.50 265	4.72 324	20.32 291	3.66 266	1.91 274	1.83 298	11.50 305	3.25 308	7.86 256	6.73 215	1.25 278	3.20 337	1.86 288	3.84 304	2.83 246	3.94 283

RainbowNet	4.65 273	3.75 324	2.70 315	4.56 315	2.98 318	4.16 313	8.75 324	2.05 271	2.01 286	1.90 238	1.12 205	3.61 284	3.00 277	3.60 320	2.70 195	1.89 207	2.97 294	1.54 286	15.27 313	8.73 340	11.07 300	11.30 293	10.70 345	2.22 302	1.73 280	2.30 284	2.76 243	6.13 302

S-Stereo	4.68 274	1.15 239	1.74 281	1.75 275	1.63 274	1.65 273	2.24 286	2.75 307	2.15 288	3.32 290	11.59 342	5.97 303	1.74 253	0.88 257	19.04 288	16.28 343	1.81 266	2.39 321	5.64 248	9.35 346	7.13 246	12.52 320	1.61 296	2.64 320	1.24 225	2.08 277	2.88 249	3.26 274

MADNet+	4.78 275	2.02 298	1.87 289	2.01 285	2.36 299	1.47 267	4.28 306	2.47 296	1.99 285	2.66 270	2.13 252	3.56 279	2.85 275	2.34 305	41.14 309	5.66 301	3.48 300	1.53 285	4.54 229	3.38 310	13.07 317	7.34 224	1.72 298	3.48 339	2.93 305	2.17 281	3.24 265	3.29 276

ADCRef	4.84 276	1.42 273	1.01 206	0.78 190	1.77 283	1.21 253	1.62 265	0.99 137	5.58 328	1.85 235	1.08 201	1.02 168	0.91 212	1.17 284	54.35 350	1.92 211	1.10 212	1.04 236	3.49 210	1.32 239	1.80 160	3.27 152	2.13 304	0.87 242	2.30 295	4.60 308	2.48 217	29.71 348

SQANet	4.87 277	4.55 331	2.13 301	19.76 336	2.63 304	4.99 322	3.29 295	1.63 230	1.45 255	1.20 189	1.40 226	3.22 277	2.40 263	2.76 307	3.09 220	1.20 115	5.19 309	1.07 242	19.89 318	1.28 235	12.48 306	10.73 276	11.37 348	1.49 274	1.57 271	2.32 286	2.66 241	5.86 300

FBW_ROB	4.93 278	2.40 306	2.44 309	2.67 296	2.86 312	2.30 292	4.71 309	1.79 243	1.10 232	2.54 267	2.92 260	4.12 289	5.31 288	6.61 330	50.17 330	1.18 109	1.44 252	0.95 214	8.76 295	1.43 247	8.26 269	5.68 195	4.20 319	1.75 284	1.42 251	1.95 269	1.81 149	2.20 246

ADCP+	5.07 279	1.54 279	1.72 278	1.08 228	1.54 270	1.18 249	2.02 282	1.02 139	2.72 302	4.05 309	2.23 255	2.24 254	0.61 138	0.94 265	54.46 351	1.52 177	0.83 143	0.95 214	3.94 217	0.87 191	2.22 170	2.57 144	0.71 225	0.62 189	2.48 301	11.25 331	7.85 320	23.66 339

CBMV	5.08 280	1.41 270	1.15 240	1.44 266	1.42 265	1.24 255	0.78 203	2.27 289	1.47 259	3.04 284	6.44 305	7.74 315	9.07 300	0.60 210	12.81 277	13.79 332	1.99 280	1.29 274	9.56 297	1.15 227	9.82 284	12.54 321	0.82 255	1.84 288	1.44 255	1.83 262	4.39 296	25.76 342
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 281	5.20 332	2.27 303	18.45 334	2.89 313	5.73 325	3.63 301	1.44 204	1.46 257	1.31 201	1.42 227	3.59 282	2.63 269	3.22 314	3.07 217	1.30 127	5.55 311	1.14 255	20.28 319	1.49 254	13.81 326	11.25 292	11.85 350	1.91 290	1.56 270	2.06 274	2.52 223	6.49 304

ACVNet_1	5.24 282	3.87 326	3.60 328	13.80 330	3.48 327	6.00 330	10.57 329	1.60 226	1.79 275	1.55 215	1.30 216	4.40 294	2.80 274	5.43 327	2.42 168	1.39 142	11.59 329	1.72 295	20.91 323	1.50 257	14.41 340	8.16 231	7.22 332	2.84 330	1.73 280	2.19 282	2.61 235	2.72 257

Ntro	5.35 283	6.19 337	2.38 307	8.06 325	2.91 315	4.88 320	6.70 317	1.40 198	1.53 263	1.44 211	1.19 209	3.58 281	2.73 271	3.12 313	3.66 238	1.17 107	6.56 319	1.19 261	32.62 329	1.60 264	14.27 337	11.82 302	11.41 349	2.54 317	1.64 276	2.30 284	2.45 215	5.00 290

EKT-Stereo	5.41 284	0.97 205	1.10 225	0.72 173	0.74 186	0.87 211	1.17 244	2.02 267	1.00 219	1.41 209	2.92 260	1.11 185	0.81 193	0.46 161	72.33 360	14.74 336	1.14 222	1.37 279	5.61 246	7.76 333	9.80 283	10.61 271	0.53 157	0.61 188	1.39 245	1.11 180	2.56 230	1.08 172

pmcnn	5.52 285	1.54 279	1.51 267	2.64 294	3.13 320	2.07 285	10.40 328	2.61 301	2.65 298	2.55 268	6.41 304	6.23 307	15.93 333	0.58 202	6.75 265	14.92 338	3.87 303	3.34 336	7.45 287	7.76 333	13.60 325	10.19 257	6.30 330	2.29 309	1.57 271	3.30 300	4.69 298	4.80 287

DPSNet	5.60 286	1.54 279	1.19 246	1.76 276	2.44 302	2.08 286	1.81 275	1.95 257	2.93 304	2.09 250	5.15 289	9.82 325	6.09 290	8.98 334	14.30 280	12.14 329	4.12 307	3.60 337	17.82 315	8.28 337	12.18 303	14.58 339	3.71 316	3.09 334	2.30 295	2.42 287	2.52 223	2.24 249

ADCMid	5.63 287	2.23 301	2.63 312	1.42 262	2.89 313	2.37 293	3.73 302	1.92 254	2.97 305	1.91 239	3.16 265	2.33 260	2.31 261	1.48 295	50.97 337	3.74 268	1.84 271	1.86 300	7.38 286	1.99 287	4.66 200	5.18 186	2.70 308	1.38 270	2.33 298	8.75 327	6.81 315	21.02 335

ADCL	5.69 288	1.88 291	1.63 274	1.29 252	1.40 264	1.59 272	2.22 285	1.23 164	5.20 326	3.04 284	2.01 248	1.14 189	0.84 200	1.04 277	50.40 332	1.63 191	1.45 253	1.79 296	2.94 193	1.38 242	3.19 182	2.35 138	1.23 277	1.07 256	9.47 336	11.74 333	11.34 328	29.10 347

SANet	5.69 288	2.22 300	1.77 282	1.84 277	2.37 300	2.28 290	1.43 258	4.49 330	7.61 337	2.05 245	4.86 286	8.34 321	11.81 313	1.70 299	43.86 317	1.62 190	5.96 313	1.51 284	4.43 228	1.70 270	8.97 278	8.28 232	1.20 275	2.60 318	1.94 291	6.02 320	3.42 273	9.29 313

DDF-Stereo	5.75 290	1.70 286	0.52 104	38.69 348	0.79 201	32.72 352	0.96 224	1.26 170	0.53 135	1.03 174	2.56 258	40.13 347	1.82 255	0.57 198	2.07 128	3.66 266	0.92 175	0.83 173	4.27 224	0.73 157	6.68 235	6.39 208	0.52 152	0.47 123	0.87 154	1.54 236	1.72 142	1.23 190

SPS-STEREO	5.78 291	1.73 289	1.86 287	2.48 293	1.67 277	2.19 288	1.60 264	2.72 306	1.76 273	3.63 300	6.80 316	4.12 289	2.19 259	1.21 286	13.01 278	12.86 330	2.91 293	2.01 306	47.66 345	2.04 289	14.17 332	13.06 334	1.43 290	2.27 308	2.40 299	1.94 268	3.66 281	2.80 258
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 292	3.52 319	2.90 318	21.94 340	3.38 325	4.55 315	8.18 322	1.84 248	1.76 273	1.84 233	1.98 244	3.88 287	3.20 280	3.03 311	2.85 205	1.46 164	12.77 335	1.56 287	33.59 330	1.68 269	10.81 298	7.91 228	6.79 331	2.68 326	3.13 308	2.65 292	3.23 263	3.11 270

edge stereo	5.88 293	1.88 291	3.14 322	2.14 288	1.80 288	2.47 299	2.43 287	4.51 331	3.45 313	3.97 307	4.84 285	6.45 309	17.40 334	1.04 277	5.09 260	14.91 337	1.80 264	1.66 292	37.39 334	6.28 329	5.99 225	12.74 324	1.44 291	2.02 296	2.12 293	2.11 280	3.75 282	5.99 301

Dean	5.89 294	3.71 323	2.59 310	34.77 345	3.99 331	4.60 318	10.86 331	2.26 288	2.39 295	2.16 254	1.55 231	4.68 297	4.76 286	3.30 316	3.03 212	1.76 200	12.09 332	1.65 291	9.86 300	2.04 289	14.16 331	9.89 251	7.35 333	2.66 325	3.36 312	2.91 296	3.53 278	3.13 272

AnyNet_C32	6.05 295	1.43 274	1.39 260	1.26 249	1.64 275	1.36 261	2.92 292	1.55 222	5.28 327	2.67 272	4.61 283	1.90 235	1.29 243	1.29 290	55.18 352	3.43 261	1.96 278	2.08 309	3.65 212	1.91 280	6.94 243	8.77 241	1.20 275	1.68 279	6.02 323	14.92 339	6.12 308	20.86 334

DDVS	6.06 296	1.18 244	1.31 256	1.12 232	1.54 270	1.18 249	1.01 228	2.45 294	1.75 272	3.31 289	80.70 358	6.22 306	1.76 254	1.15 283	3.67 241	6.50 304	2.01 281	1.29 274	5.56 245	4.99 321	10.09 291	12.94 332	0.81 251	1.16 261	1.11 208	1.53 234	4.71 299	2.62 254

G-Net	6.29 297	1.69 285	1.86 287	1.42 262	1.70 280	1.45 266	1.19 247	4.71 332	8.56 338	3.16 286	4.70 284	7.94 316	6.89 292	0.85 253	15.45 283	8.15 317	1.92 275	2.75 329	5.41 240	6.49 330	9.16 281	11.23 291	1.46 292	2.81 329	1.81 284	19.84 343	6.51 313	30.80 349

TRStereo	6.31 298	1.25 254	1.93 290	0.85 202	0.61 154	2.29 291	0.86 215	2.21 282	0.54 142	4.40 314	1.34 219	2.24 254	0.75 180	0.45 156	4.08 252	6.55 305	0.80 129	0.85 181	6.04 256	1.45 251	7.60 250	12.13 305	0.55 166	0.49 140	1.44 255	103.74 364	3.24 265	1.61 218

HBP-ISP	6.40 299	1.33 266	2.30 305	1.91 283	1.51 268	1.65 273	0.79 206	2.50 298	1.29 245	4.91 326	6.80 316	1.37 207	0.74 176	14.59 344	52.98 347	19.59 347	1.24 234	1.10 244	6.08 257	8.03 336	12.73 308	16.75 345	0.79 242	1.19 263	1.81 284	2.06 274	3.90 289	2.87 260

SGM-ForestM	6.44 300	10.17 347	6.98 346	4.69 316	2.91 315	6.90 333	9.70 327	7.26 341	4.59 324	4.81 321	6.31 303	9.50 324	9.35 302	0.78 243	3.65 237	1.30 127	6.50 317	0.89 194	11.21 304	1.44 249	6.08 226	6.02 205	1.58 295	1.68 279	9.47 336	11.34 332	12.07 333	16.58 329

CBMV_ROB	6.60 301	1.41 270	1.59 273	2.38 291	1.74 281	1.90 281	1.86 277	6.44 337	1.69 270	5.02 330	7.03 326	9.95 331	11.26 309	0.65 223	38.55 303	7.04 307	2.78 291	1.12 251	9.67 299	2.45 298	9.46 282	11.60 300	0.80 247	1.37 269	4.92 318	12.01 334	4.73 300	18.79 332

ADCS	6.69 302	1.97 296	1.94 291	1.41 259	2.24 294	1.84 280	3.00 293	2.08 273	3.97 316	2.66 270	3.26 267	3.01 275	11.48 310	2.01 304	53.18 348	11.65 327	2.72 290	2.59 326	5.10 234	2.24 293	10.43 294	8.65 237	1.76 299	1.97 293	2.57 303	10.58 329	7.51 318	18.68 331

anonymity	6.71 303	0.80 129	1.73 280	1.09 229	0.88 212	0.79 201	0.68 196	2.17 278	0.90 205	3.78 305	97.20 359	1.95 238	0.93 217	0.44 155	2.57 182	7.16 308	0.95 186	0.83 173	6.70 271	1.07 218	7.93 259	12.47 318	0.67 215	0.57 169	1.51 265	1.60 245	20.99 346	2.80 258

ADCPNet	7.09 304	1.18 244	3.04 321	1.33 255	3.12 319	1.36 261	8.88 325	2.15 276	3.24 309	4.23 311	7.84 333	1.96 239	15.92 332	1.71 300	49.61 329	3.53 265	1.89 273	1.25 272	19.14 317	3.03 307	5.96 223	4.75 173	4.72 320	1.29 268	3.95 315	5.33 314	3.87 287	27.01 344

IMH-64-1	7.17 305	3.27 314	3.53 325	4.69 316	3.29 322	4.58 316	5.71 313	3.51 317	3.09 306	1.39 207	1.98 244	4.90 299	10.92 305	4.82 325	52.00 339	4.78 285	3.66 301	2.27 314	12.32 306	1.96 284	6.91 239	10.55 268	7.77 338	2.22 302	6.05 324	4.73 309	13.45 337	9.13 311

IMH-64	7.17 305	3.27 314	3.53 325	4.69 316	3.29 322	4.58 316	5.71 313	3.51 317	3.09 306	1.39 207	1.98 244	4.90 299	10.92 305	4.82 325	52.00 339	4.78 285	3.66 301	2.27 314	12.32 306	1.96 284	6.91 239	10.55 268	7.77 338	2.22 302	6.05 324	4.73 309	13.45 337	9.13 311

AnyNet_C01	7.20 307	2.24 302	2.27 303	2.95 306	1.92 292	1.58 271	5.39 312	3.73 325	5.63 329	3.17 287	4.41 279	4.59 296	6.09 290	1.88 303	58.66 354	14.24 333	5.46 310	3.69 338	4.79 232	3.02 306	8.40 271	10.33 265	2.45 305	2.24 306	5.77 321	2.65 292	8.81 324	17.99 330

WAO-6	7.36 308	2.83 311	2.64 313	8.38 327	2.78 310	3.59 310	8.61 323	3.51 317	3.36 312	1.84 233	2.45 256	5.99 304	8.70 299	3.06 312	50.70 334	2.35 228	13.44 339	1.82 297	8.79 296	2.15 292	14.26 335	12.40 317	3.35 314	2.64 320	7.87 330	5.84 317	4.30 295	11.17 320

WAO-7	8.11 309	2.98 312	5.46 340	29.83 343	2.32 297	3.09 304	9.23 326	2.48 297	4.20 320	4.67 320	7.60 329	7.98 317	11.78 312	1.64 297	22.32 294	2.11 222	12.00 331	2.79 332	44.95 342	2.13 291	10.06 290	10.12 255	1.37 289	2.49 316	2.97 307	4.35 307	2.94 253	5.06 292

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 310	1.15 239	1.98 293	1.25 248	1.24 251	1.74 277	1.31 252	2.17 278	7.44 336	3.47 294	7.09 327	2.38 261	2.08 258	0.37 109	3.49 234	11.36 326	1.39 251	0.99 223	136.53 358	6.21 328	8.35 270	12.33 313	0.55 166	0.88 243	1.22 221	1.95 269	2.35 200	4.96 289

SGM_RVC	8.49 311	2.77 310	1.77 282	2.88 301	2.31 296	3.42 308	2.70 288	7.78 346	3.92 315	5.57 344	8.42 334	9.89 327	12.92 324	0.68 227	3.72 243	2.10 221	6.63 320	1.11 248	40.78 336	5.93 326	9.99 287	10.27 263	1.97 302	2.17 299	8.79 335	2.97 297	27.36 349	40.51 355
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 312	1.34 268	1.05 212	1.13 234	1.12 240	1.10 239	0.89 218	1.28 176	1.79 275	2.71 273	5.63 293	4.32 293	7.90 294	1.01 270	5.47 262	5.23 293	1.80 264	1.19 261	162.18 360	4.49 315	7.79 252	9.52 249	0.81 251	1.64 276	1.33 239	1.76 257	3.30 267	3.06 268

ELAS_RVC	9.07 313	3.30 316	5.65 341	4.08 310	3.41 326	7.21 335	4.01 305	7.69 343	3.75 314	4.97 328	7.74 330	9.89 327	11.00 307	3.00 310	47.69 325	4.33 282	6.53 318	9.70 346	9.64 298	2.89 303	13.54 324	15.79 342	2.75 309	4.07 342	18.38 345	23.86 345	4.94 303	5.18 294
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 314	3.31 317	3.55 327	4.46 313	3.30 324	4.60 318	6.29 316	3.48 315	3.12 308	1.42 210	1.88 240	5.38 301	15.63 331	51.61 358	52.03 341	3.06 248	3.92 304	2.32 317	20.77 321	2.01 288	6.25 229	9.58 250	8.07 342	2.21 301	7.69 329	5.96 319	3.77 283	10.35 318

PWCK	9.19 315	3.84 325	2.76 316	4.81 320	3.48 327	7.14 334	7.79 320	3.92 326	4.66 325	4.66 319	5.84 298	24.68 343	8.47 296	3.24 315	10.95 273	3.27 256	9.48 326	2.36 319	72.75 352	4.94 320	14.76 343	6.95 219	3.68 315	2.40 313	8.01 331	7.55 323	6.35 309	9.51 315

MADNet++	9.22 316	4.13 330	6.16 343	4.32 312	5.78 341	3.96 311	8.14 321	7.09 340	6.83 334	5.28 339	7.83 332	7.65 314	8.62 298	12.90 339	19.42 290	21.00 350	7.04 322	6.27 341	10.40 302	7.97 335	14.29 338	18.67 348	3.96 317	5.12 346	5.80 322	22.29 344	9.32 325	8.69 309

MeshStereo	9.30 317	2.68 307	2.31 306	4.19 311	2.81 311	4.05 312	1.96 280	8.24 348	9.28 339	5.13 333	8.64 335	11.19 335	12.84 320	0.78 243	52.26 343	15.80 342	4.59 308	1.92 301	22.33 324	1.58 263	15.40 347	19.41 349	1.06 274	2.12 298	8.69 334	5.55 315	10.68 326	15.59 326
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	9.81 318	3.92 327	2.43 308	5.31 324	4.70 336	5.34 324	7.44 319	3.39 314	2.25 291	117.09 363	3.30 270	6.44 308	10.28 304	3.91 322	2.28 159	1.78 202	3.22 296	3.17 335	38.45 335	3.58 311	5.84 222	5.88 201	6.18 329	1.83 286	3.46 313	3.13 299	7.10 316	3.19 273

ELAS	10.16 319	3.54 320	5.12 339	4.49 314	4.32 335	5.01 323	4.33 307	6.88 339	4.09 318	4.97 328	7.74 330	9.90 329	11.01 308	3.51 319	52.19 342	4.52 284	7.15 323	9.65 345	8.69 294	2.38 296	13.33 320	14.95 341	2.75 309	3.64 341	17.76 344	27.24 350	13.13 336	21.93 336
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 320	13.11 348	4.84 334	18.55 335	6.95 345	7.98 338	14.39 340	3.69 324	3.28 310	2.90 279	2.15 253	30.28 345	43.63 344	4.40 323	9.01 269	2.66 236	12.71 333	2.73 328	42.35 338	2.87 302	14.87 344	10.21 258	7.77 338	3.03 332	2.66 304	2.98 298	3.46 274	4.84 288

JetBlue	10.90 321	9.40 345	6.23 344	8.34 326	6.82 344	10.07 343	10.58 330	5.04 335	3.97 316	2.95 281	4.09 276	9.83 326	9.32 301	8.12 332	48.65 327	14.50 334	6.76 321	5.08 340	7.66 289	3.76 312	13.23 318	17.58 347	8.19 343	3.58 340	11.41 339	18.49 341	12.08 334	28.49 346

LVE	10.96 322	3.63 322	2.68 314	55.15 355	4.03 334	7.50 336	88.91 360	1.93 255	2.44 296	2.26 258	1.69 236	4.48 295	4.75 285	3.42 318	3.44 232	2.21 225	6.03 315	1.84 299	50.68 348	1.97 286	10.14 292	12.19 308	5.54 321	3.12 335	3.75 314	2.46 289	2.99 255	6.76 307

XX-Stereo	11.10 323	0.72 92	1.24 252	1.04 224	0.52 129	0.80 202	0.84 211	1.13 150	0.51 128	4.53 318	6.79 314	1.54 221	1.06 234	0.42 140	2.78 200	5.82 302	0.96 188	0.94 208	6.43 261	0.91 195	6.26 230	8.36 234	0.58 185	0.43 111	237.38 364	1.38 212	2.64 237	3.61 278

DGSMNet	11.16 324	1.98 297	1.98 293	1.90 282	1.52 269	2.46 298	1.47 259	3.07 311	2.11 287	12.67 351	102.10 360	3.59 282	18.94 337	18.97 349	16.50 286	15.09 339	12.73 334	10.36 347	13.79 309	4.57 316	12.99 315	14.32 338	7.77 338	3.43 338	1.75 282	6.25 321	3.48 277	5.53 297

ACVNet-4b	11.58 325	3.99 328	2.60 311	44.40 351	2.71 309	4.98 321	62.31 355	1.85 249	1.79 275	1.63 220	1.25 214	4.22 292	58.75 352	3.34 317	2.27 157	1.21 116	13.33 338	1.70 294	49.50 346	1.93 282	14.47 342	13.72 337	7.40 334	3.13 336	1.55 269	1.89 265	2.20 184	4.61 286

LSM0	11.61 326	1.70 286	2.94 319	2.71 297	2.41 301	2.76 300	6.88 318	4.22 328	4.26 321	3.67 302	7.57 328	7.41 313	9.43 303	0.98 268	64.90 359	78.60 362	3.43 299	2.37 320	20.39 320	4.80 319	14.29 338	16.21 344	1.30 284	3.06 333	3.29 310	12.44 335	6.06 307	25.31 341

UNDER WATER-64	11.75 327	7.29 343	4.90 335	17.03 333	7.40 346	8.44 339	16.49 343	8.25 349	4.32 322	4.51 317	3.21 266	17.72 338	15.23 329	8.81 333	46.52 323	10.69 324	13.57 345	3.01 334	12.74 308	8.66 339	14.20 333	12.82 326	11.01 346	4.40 343	6.45 327	18.67 342	8.71 323	22.29 337

SGM+DAISY	11.81 328	3.22 313	3.47 323	3.83 309	3.15 321	4.25 314	3.52 300	7.70 344	10.88 345	5.57 344	9.00 339	9.94 330	13.12 326	1.74 301	22.71 296	18.99 346	3.23 297	2.28 316	15.35 314	8.91 342	15.05 345	17.02 346	1.32 286	4.58 344	24.50 349	31.01 353	32.60 355	41.83 358

MDST_ROB	12.03 329	32.81 353	1.72 278	20.74 339	2.64 306	5.90 329	1.72 269	4.06 327	1.35 251	3.76 304	6.53 306	2.75 272	42.83 343	0.54 186	50.83 336	1.22 119	1.08 211	0.75 145	18.95 316	1.00 209	12.75 311	11.49 295	1.29 282	1.26 266	22.72 348	11.17 330	31.24 352	31.81 351

WAO-8	12.07 330	5.33 333	4.83 332	26.48 341	4.01 332	6.22 331	11.73 337	3.65 322	6.39 332	28.97 356	41.01 352	8.08 318	18.91 335	20.68 352	3.75 244	3.24 253	9.46 324	2.01 306	53.81 349	5.76 324	9.83 285	11.16 288	6.04 327	2.43 314	8.05 332	7.74 324	6.36 310	9.95 316

Venus	12.07 330	5.33 333	4.83 332	26.48 341	4.01 332	6.22 331	11.73 337	3.65 322	6.39 332	28.97 356	41.01 352	8.08 318	18.91 335	20.68 352	3.75 244	3.24 253	9.46 324	2.01 306	53.81 349	5.76 324	9.83 285	11.16 288	6.04 327	2.43 314	8.05 332	7.74 324	6.36 310	9.95 316

JetRed	12.50 332	6.96 342	7.76 347	4.77 319	6.78 343	9.35 341	10.92 332	5.31 336	4.54 323	5.85 346	3.28 269	8.17 320	7.48 293	9.74 336	50.80 335	15.21 340	10.30 327	7.93 342	7.83 290	5.44 323	18.10 350	24.48 352	11.12 347	4.60 345	11.97 340	25.85 348	24.78 348	28.17 345

TorneroNet-64	13.24 333	6.25 338	5.07 338	34.05 344	3.72 329	9.38 342	16.75 344	3.49 316	12.26 348	2.27 260	5.98 299	17.67 337	34.24 341	14.37 342	47.92 326	3.76 269	13.18 337	2.40 322	36.34 333	9.15 345	13.85 328	12.35 316	5.65 322	2.64 320	14.28 343	14.51 338	3.41 271	12.48 321

ACV-stereo	13.36 334	1.90 293	1.63 274	2.10 286	1.15 245	2.97 301	1.36 255	1.72 239	1.86 282	2.96 282	4.89 287	3.67 285	43.88 345	1.13 281	54.14 349	17.43 344	2.38 287	1.31 276	170.74 361	4.64 317	12.73 308	14.68 340	0.97 268	1.83 286	1.25 228	1.49 227	3.53 278	2.32 250

MANE	14.22 335	9.62 346	6.93 345	4.94 322	5.72 340	7.88 337	11.48 334	7.38 342	9.90 341	4.92 327	6.89 322	8.98 323	12.13 315	3.67 321	50.37 331	17.85 345	11.82 330	20.17 352	10.46 303	6.55 331	12.22 304	12.86 328	1.77 300	11.33 351	24.83 350	30.99 352	31.42 353	40.73 356

DispFullNet	15.85 336	3.61 321	5.00 337	3.30 307	2.93 317	3.51 309	3.20 294	6.49 338	2.71 301	5.17 334	6.80 316	90.79 356	15.55 330	2.73 306	28.89 299	23.38 352	4.02 305	3.86 339	138.92 359	28.91 353	12.60 307	11.86 303	2.69 307	2.31 310	4.30 316	2.71 294	6.80 314	5.05 291

UNDER WATER	16.39 337	7.86 344	4.99 336	15.68 332	10.73 352	8.76 340	38.30 350	8.07 347	6.02 330	4.25 312	2.98 262	18.63 339	96.18 358	14.44 343	32.70 301	10.29 322	13.91 346	2.75 329	43.73 340	8.62 338	16.83 349	12.33 313	17.08 353	5.55 347	6.06 326	14.49 337	6.37 312	15.05 325

STStereo	16.49 338	3.48 318	5.91 342	44.25 350	5.60 339	39.03 354	13.11 339	7.74 345	10.72 344	5.19 336	8.92 336	24.73 344	30.22 340	1.03 276	59.92 357	11.74 328	2.59 288	1.26 273	40.79 337	2.25 294	10.02 288	8.79 242	2.06 303	11.31 350	22.61 347	16.05 340	20.57 345	35.39 352

PSMNet_ROB	16.63 339	5.59 335	2.97 320	3.47 308	2.63 304	5.86 328	6.18 315	2.20 281	2.29 292	5.39 341	141.45 361	97.59 357	6.02 289	33.78 354	3.23 228	1.58 187	4.09 306	1.69 293	20.81 322	2.75 300	12.93 314	7.08 221	63.80 361	2.60 318	2.95 306	3.67 303	2.77 244	3.66 279

DGTPSM_ROB	17.21 340	6.49 339	18.05 350	4.91 321	8.87 348	5.73 325	11.48 334	5.02 333	12.05 346	5.03 332	9.34 340	12.62 336	56.51 351	15.29 345	43.82 316	20.47 348	19.26 349	16.28 349	24.70 325	20.05 350	13.50 321	22.25 350	6.00 325	12.55 352	12.71 341	32.01 355	14.20 339	35.61 354

KSHMR	20.05 341	6.71 341	4.01 329	99.31 359	5.91 342	17.09 346	71.12 357	3.62 321	9.75 340	3.59 298	3.39 271	6.07 305	84.38 357	17.14 347	22.70 295	3.97 273	6.29 316	2.76 331	90.60 355	2.83 301	12.73 308	10.14 256	9.05 344	2.74 327	21.08 346	5.85 318	8.10 321	10.46 319

DPSM_ROB	21.05 342	17.19 349	22.69 352	10.13 328	9.29 350	13.96 344	14.50 341	11.66 350	15.25 350	9.00 348	8.97 337	10.35 333	13.24 327	19.90 350	59.73 355	26.35 353	18.76 347	21.26 353	14.74 311	15.50 348	28.56 353	27.85 354	7.42 335	16.13 354	34.05 354	39.30 358	37.97 357	44.48 359

DPSM	21.05 342	17.19 349	22.69 352	10.13 328	9.29 350	13.96 344	14.50 341	11.66 350	15.25 350	9.00 348	8.97 337	10.35 333	13.24 327	19.90 350	59.73 355	26.35 353	18.76 347	21.26 353	14.74 311	15.50 348	28.56 353	27.85 354	7.42 335	16.13 354	34.05 354	39.30 358	37.97 357	44.48 359

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 344	1.32 264	1.63 274	1.89 281	1.69 278	1.93 282	3.75 303	2.27 289	2.66 299	5.02 330	29.10 348	216.12 362	51.87 350	5.44 328	3.66 238	4.09 278	5.59 312	13.75 348	28.77 326	1.47 253	14.44 341	12.86 328	0.98 269	2.33 311	1.88 290	7.40 322	145.78 364	5.57 298

DPSMNet_ROB	22.61 345	6.50 340	18.06 351	4.95 323	8.88 349	5.76 327	11.54 336	5.02 333	12.08 347	5.17 334	28.67 347	19.69 340	163.24 362	15.38 346	43.87 318	20.66 349	19.56 350	16.59 350	35.50 331	20.17 351	13.82 327	22.26 351	6.02 326	12.56 353	12.82 342	32.01 355	14.23 340	35.60 353

WQFJA1++	23.09 346	0.99 211	0.51 97	160.58 362	0.58 143	134.26 361	122.57 363	0.75 87	0.45 104	7.60 347	0.65 123	10.26 332	69.62 353	0.32 81	2.04 124	3.20 252	0.93 180	0.70 126	10.18 301	1.03 212	5.65 219	4.52 167	0.51 144	0.40 99	0.75 124	81.69 363	1.41 113	1.33 202

DLNR_Zeroshot_test	23.11 347	81.98 362	1.97 292	102.16 360	0.49 116	0.55 138	81.36 359	2.30 292	0.50 123	4.87 324	2.22 254	2.99 274	0.93 217	12.17 338	96.90 361	144.02 363	34.28 354	19.61 351	8.60 293	4.35 314	8.08 267	6.53 211	0.51 144	0.69 208	1.37 241	1.57 239	1.16 96	1.90 232

zero-FE	23.86 348	1.70 286	0.52 104	141.89 361	8.72 347	147.65 363	77.27 358	1.26 170	0.60 161	1.15 187	4.12 277	136.19 359	11.59 311	0.57 198	2.27 157	3.52 264	1.06 210	2.52 325	5.18 235	0.95 203	81.26 361	7.98 229	0.52 152	0.47 123	0.86 149	1.54 236	1.68 141	1.14 178

TorneroNet	24.73 349	6.18 336	3.52 324	95.34 358	3.93 330	27.05 349	29.02 347	4.44 329	18.13 352	2.20 255	37.99 351	77.85 355	72.31 354	18.15 348	41.78 312	3.07 249	13.11 336	2.35 318	87.85 353	9.06 344	15.44 348	12.17 307	5.94 324	2.64 320	52.32 358	8.18 326	3.59 280	14.11 323

LRCNet_RVC	25.94 350	30.78 352	14.74 349	35.18 347	31.16 356	36.52 353	29.93 349	23.08 354	12.70 349	36.15 358	33.37 349	37.24 346	28.56 339	37.11 355	17.47 287	7.61 312	31.06 352	26.75 356	67.49 351	29.07 354	23.47 352	10.73 276	39.23 356	30.61 358	7.37 328	2.53 291	11.22 327	9.31 314

ktn	26.84 351	3.99 328	95.18 363	14.39 331	5.44 338	18.02 347	17.50 345	19.69 353	67.27 361	2.84 275	5.30 290	171.03 361	80.75 356	7.72 331	10.93 272	3.48 263	20.95 351	2.71 327	90.26 354	29.10 355	15.05 345	10.23 259	7.60 337	2.93 331	5.12 319	5.83 316	4.73 300	6.62 305

LE_ROB	28.97 352	25.29 351	36.16 355	34.90 346	56.86 362	18.61 348	58.99 354	32.08 357	41.72 356	5.37 340	27.57 346	46.00 349	49.67 348	13.72 341	14.83 281	3.84 272	5.96 313	1.22 265	46.43 343	36.35 358	10.19 293	11.19 290	48.45 357	22.49 356	30.18 352	31.59 354	31.60 354	40.87 357

PML	39.07 353	38.06 356	12.06 348	39.32 349	29.04 355	40.62 355	11.06 333	14.14 352	100.08 362	27.87 355	166.26 363	107.74 358	159.39 361	13.53 340	15.41 282	10.75 325	35.75 355	8.64 343	42.84 339	10.61 347	14.22 334	16.14 343	5.89 323	7.21 349	53.08 359	13.95 336	42.26 359	19.02 333

FlowAnything	42.31 354	34.65 355	45.90 357	20.47 338	18.91 354	28.11 351	28.64 346	23.30 356	30.84 354	18.76 354	18.33 344	20.84 342	27.00 338	39.89 356	119.49 362	52.59 360	37.35 356	42.63 359	29.06 327	31.53 357	57.38 359	56.78 362	14.49 351	32.64 360	68.29 361	78.93 361	76.07 360	89.56 363

CasAABBNet	42.72 355	34.60 354	45.66 356	20.17 337	18.55 353	28.05 350	29.13 348	23.25 355	30.69 353	18.73 353	18.11 343	20.72 341	37.90 342	39.93 357	120.54 363	52.80 361	37.72 357	42.56 358	29.30 328	30.56 356	57.58 360	56.66 361	14.58 352	32.34 359	68.46 362	79.09 362	76.31 361	89.48 362

HaxPig	44.53 356	46.75 358	47.32 358	47.72 352	48.79 358	47.60 356	48.40 351	49.50 358	47.10 357	49.76 359	50.31 354	49.00 350	45.26 346	54.49 359	41.50 310	40.24 356	50.15 358	52.05 360	44.74 341	43.04 359	46.61 356	44.38 359	51.78 358	45.43 361	33.92 353	25.30 346	28.66 350	22.43 338

AVERAGE_ROB	46.12 357	48.49 359	48.31 359	49.34 353	50.25 359	48.63 357	49.80 352	50.74 360	48.67 358	51.68 360	52.55 355	50.28 351	47.20 347	55.70 360	43.00 315	40.99 357	52.42 359	54.59 361	47.27 344	45.45 360	48.77 357	44.06 358	52.90 359	46.98 362	35.80 356	26.72 349	30.77 351	23.81 340

HanzoNet	47.37 358	45.54 357	75.64 362	62.53 356	47.97 357	62.03 359	90.57 361	55.02 362	58.34 360	15.60 352	22.00 345	75.72 354	107.47 359	172.14 363	23.65 298	13.02 331	62.42 361	9.26 344	134.39 357	22.45 352	19.74 351	25.78 353	31.84 355	5.57 348	9.72 338	9.49 328	8.54 322	12.61 322

MEDIAN_ROB	49.56 359	51.66 360	50.91 360	52.80 354	53.76 360	52.08 358	53.35 353	54.28 361	52.25 359	54.89 361	55.89 356	53.59 352	50.09 349	58.85 361	46.45 322	44.55 358	55.81 360	57.90 362	50.55 347	48.85 361	52.07 358	46.79 360	56.69 360	50.01 363	39.10 357	30.23 351	33.56 356	31.26 350

BEATNet-Init1	52.60 360	76.96 361	24.06 354	87.02 357	56.48 361	86.86 360	68.77 356	49.65 359	34.71 355	11.93 350	56.24 357	64.63 353	78.72 355	9.65 335	58.40 353	51.35 359	32.72 353	23.00 355	101.24 356	71.98 363	46.49 355	39.72 357	28.67 354	24.23 357	59.12 360	38.23 357	77.99 362	61.49 361

DPSimNet_ROB	111.84 361	179.62 363	74.81 361	195.40 363	165.93 363	136.63 362	98.05 362	126.48 363	138.79 363	82.31 362	148.57 362	159.77 360	157.57 360	78.29 362	64.65 358	40.10 355	142.61 362	34.98 357	195.20 362	69.76 362	154.10 362	32.63 356	82.12 362	98.24 364	71.10 363	51.68 360	117.83 363	122.56 364

GS-Stereo																							0.14 10	0.17 31	0.33 26	0.25 12	0.52 23	0.24 17

FSD		0.76 113	0.66 132	0.60 147	0.60 149	0.60 160	0.57 181	0.90 124	0.50 123	0.95 167	0.73 150			0.64 221	2.19 143	3.05 247			2.80 181	0.79 175				0.67 204	0.90 167	0.83 129	0.90 70	0.99 159

ASD4																								105.89 365

STTRV1_RVC		1.26 257	1.01 206	1.62 271	1.11 239	1.76 278	1.25 248	1.50 209	1.40 252	1.75 229	1.60 233	2.72 271	3.31 282	1.00 269	2.61 185	1.77 201	11.19 328	0.96 216		9.01 343	9.10 280	8.68 238		1.66 277	1.68 279	1.59 242	3.90 289	5.32 295

Low-res two-view benchmark