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

NLSM3	0.17 1	0.05 1	0.31 23	0.01 2	0.04 9	0.06 14	0.00 1	0.01 2	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.10 25	0.01 17	1.19 22	0.73 7	0.42 25	0.08 13	0.47 15	0.02 1	0.37 9	0.06 2	0.02 25	0.00 1	0.02 2	0.05 16	0.41 5	0.02 19

AIO-test2	0.17 1	0.17 14	0.03 5	0.01 2	0.10 34	0.04 10	0.07 74	0.02 8	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.56 44	0.06 7	0.00 1	0.64 4	0.80 9	0.08 1	0.12 17	0.25 4	0.25 29	0.19 3	0.36 15	0.01 15	0.37 82	0.16 23	0.01 2	0.17 1	0.00 1

BridgeDepth	0.18 3	0.14 11	0.40 31	0.05 19	0.08 28	0.02 4	0.00 1	0.04 14	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.09 19	0.02 30	0.80 7	0.88 11	0.12 3	0.11 15	0.58 17	0.05 2	0.52 18	0.23 7	0.00 1	0.01 7	0.09 17	0.02 7	0.33 3	0.07 32
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLCSM	0.22 4	0.05 1	0.02 2	0.00 1	0.04 9	0.02 4	0.01 24	0.00 1	0.85 108	0.00 1	0.79 81	0.18 1	2.11 163	0.00 1	0.35 1	0.32 1	0.13 4	0.01 1	0.31 8	0.10 12	0.05 1	0.10 5	0.00 1	0.01 7	0.02 2	0.07 20	0.26 2	0.00 1

AIO-test1	0.22 4	0.14 11	0.31 23	0.02 9	0.09 33	0.15 33	0.01 24	0.10 24	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.26 24	0.08 14	0.00 1	1.09 15	1.28 22	0.10 2	0.07 11	0.70 21	0.34 39	0.41 11	0.28 11	0.00 1	0.10 46	0.04 8	0.03 11	0.37 4	0.01 6

MLG-Stereo	0.25 6	0.23 18	0.04 9	0.03 16	0.07 22	0.18 42	0.00 1	0.04 14	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.22 15	0.08 14	0.00 1	1.15 19	1.31 23	0.30 10	0.26 28	0.87 30	0.08 6	0.42 12	0.26 9	0.00 1	0.01 7	0.06 11	0.11 30	0.88 16	0.01 6

CoSv	0.27 7	0.49 29	0.37 25	0.15 45	0.05 15	0.48 94	0.00 1	0.19 35	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.32 28	0.04 3	0.00 1	0.95 11	1.23 20	0.43 27	0.15 18	0.40 13	0.05 2	0.54 19	0.24 8	0.00 1	0.03 20	0.29 29	0.02 7	0.60 13	0.08 34

Pointernet	0.27 7	0.12 10	0.41 34	0.12 43	0.01 2	0.14 28	0.19 106	0.05 18	0.04 8	0.00 1	0.15 50	0.19 5	0.06 7	0.03 39	0.88 9	0.69 6	0.42 25	0.02 2	0.25 4	0.08 6	0.23 4	0.45 18	0.00 1	0.01 7	0.03 4	0.00 1	2.40 44	0.21 45

MLG-Stereo_test1	0.28 9	0.22 16	0.04 9	0.03 16	0.07 22	0.17 37	0.00 1	0.03 10	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.21 11	0.09 19	0.00 1	1.21 23	1.32 24	0.29 8	0.31 34	0.99 34	0.08 6	0.50 17	0.51 20	0.00 1	0.01 7	0.06 11	0.16 36	1.23 26	0.01 6

MonStereo	0.31 10	0.10 7	0.25 20	0.01 2	0.08 28	0.01 2	0.00 1	0.03 10	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.24 17	0.12 29	0.01 17	1.15 19	1.19 18	0.30 10	0.23 25	0.99 34	0.07 5	0.79 26	1.07 36	0.05 38	0.02 15	0.14 20	0.37 67	0.96 18	0.12 36

MM-Stereo_test3	0.32 11	0.36 24	0.04 9	0.10 40	0.02 4	0.03 6	0.00 1	0.87 51	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.55 42	0.10 25	0.00 1	0.71 6	0.76 8	0.49 28	0.06 10	0.63 18	0.15 21	0.23 4	0.05 1	0.03 31	0.00 1	0.10 18	0.09 26	3.17 62	0.09 35

WQFJX1	0.34 12	0.05 1	0.03 5	0.01 2	0.11 37	0.03 6	0.00 1	0.01 2	1.03 125	0.00 1	1.16 97	0.24 17	2.46 183	0.00 1	0.38 2	0.64 4	0.30 10	0.02 2	0.37 10	0.13 16	0.25 6	0.07 3	0.03 31	0.02 15	0.01 1	0.03 11	1.92 36	0.01 6

ProNet	0.34 12	0.17 14	0.37 25	0.02 9	0.00 1	0.19 44	0.38 130	0.31 43	0.03 5	0.00 1	0.96 86	0.20 8	0.01 1	0.12 62	1.98 36	0.97 14	0.66 34	0.07 11	0.38 12	0.05 2	0.48 15	0.19 6	0.61 81	0.07 35	0.44 43	0.01 2	0.49 8	0.00 1

WQFJX	0.35 14	0.05 1	0.03 5	0.01 2	0.11 37	0.07 16	0.01 24	0.01 2	1.18 143	0.00 1	1.39 102	0.23 16	2.49 184	0.00 1	0.53 3	0.65 5	0.18 5	0.03 4	0.30 7	0.14 20	0.14 2	0.08 4	0.06 39	0.00 1	0.03 4	0.04 14	1.54 31	0.01 6

LG-Stereo	0.35 14	0.22 16	0.09 15	0.14 44	0.12 40	0.32 81	0.00 1	0.12 30	0.08 24	0.00 1	0.58 69	1.11 56	0.07 10	0.00 1	1.12 16	1.17 17	0.41 24	0.18 22	1.25 40	0.30 36	0.79 26	0.38 16	0.02 25	0.02 15	0.06 11	0.12 31	0.67 14	0.02 19

AIO-Stereo	0.35 14	0.44 27	0.44 37	0.03 16	0.04 9	0.14 28	0.00 1	0.02 8	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.19 5	0.08 14	0.01 17	1.13 18	1.22 19	0.28 7	0.30 33	1.75 50	0.29 34	0.57 20	0.62 23	0.02 25	0.01 7	0.26 28	0.05 16	1.52 30	0.03 25

RSM	0.36 17	0.24 19	0.44 37	0.10 40	0.03 6	0.12 21	0.01 24	0.04 14	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.09 19	0.00 1	1.53 28	1.44 27	0.33 13	0.35 36	0.37 10	0.23 26	0.82 29	1.14 38	0.01 15	0.03 20	0.29 29	0.24 53	1.41 29	0.03 25

WQFJA1	0.37 18	0.09 5	0.02 2	0.02 9	0.12 40	0.14 28	0.00 1	0.01 2	1.09 132	0.00 1	1.96 116	0.21 11	2.74 191	0.00 1	1.08 13	0.62 2	0.34 14	0.04 6	0.20 2	0.12 13	0.32 7	0.28 11	0.03 31	0.00 1	0.03 4	0.02 7	0.58 11	0.01 6

NLMM	0.37 18	0.09 5	0.02 2	0.02 9	0.12 40	0.14 28	0.00 1	0.01 2	1.10 134	0.00 1	1.96 116	0.21 11	2.75 192	0.00 1	1.08 13	0.62 2	0.34 14	0.04 6	0.20 2	0.12 13	0.32 7	0.28 11	0.03 31	0.00 1	0.03 4	0.02 7	0.58 11	0.01 6

111111	0.37 18	0.31 23	0.16 17	0.02 9	0.04 9	0.12 21	0.00 1	0.03 10	0.06 13	0.00 1	0.06 47	0.24 17	0.07 10	0.01 17	1.56 29	1.14 16	0.73 41	0.17 19	1.93 52	0.21 25	1.10 37	1.37 45	0.01 15	0.01 7	0.07 14	0.20 41	0.42 6	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.38 21	1.46 56	0.10 16	0.01 2	0.02 4	0.05 12	0.00 1	0.28 41	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.60 46	0.13 31	0.00 1	0.85 8	0.95 13	0.71 37	0.10 14	0.65 19	0.28 33	0.38 10	0.85 27	0.02 25	0.00 1	0.11 19	0.31 57	2.33 43	0.07 32

MatchStereo	0.40 22	0.54 32	0.37 25	0.07 27	0.15 46	0.04 10	0.04 61	0.11 28	0.17 54	0.00 1	0.00 1	0.24 17	0.55 71	0.03 39	2.07 38	1.64 36	0.29 8	0.21 23	0.67 20	0.24 28	0.72 22	1.19 40	0.01 15	0.12 51	0.29 29	0.12 31	0.54 9	0.38 48

MoCha-V2	0.40 22	0.55 34	0.47 45	0.02 9	0.07 22	0.13 24	0.00 1	0.04 14	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.20 8	0.25 46	0.01 17	1.12 16	1.41 26	0.50 29	0.17 19	0.29 6	0.58 53	3.02 71	1.01 34	0.00 1	0.05 31	0.33 32	0.21 44	0.47 7	0.01 6

CroCo-Stereo Lap2	0.41 24	0.26 20	0.06 13	0.06 23	0.08 28	0.01 2	0.01 24	0.26 39	0.13 40	0.94 59	0.00 1	0.34 32	0.04 3	0.01 17	1.90 34	2.20 57	0.23 6	0.29 31	0.72 23	0.09 10	1.14 39	1.10 37	0.01 15	0.05 31	0.40 40	0.12 31	0.56 10	0.03 25

GSStereo	0.43 25	0.51 30	0.41 34	0.08 32	0.04 9	0.25 65	0.01 24	0.08 23	0.03 5	0.01 33	0.23 56	0.38 34	0.09 19	0.01 17	1.47 26	1.55 31	0.87 44	0.23 25	0.89 32	0.62 59	1.34 42	0.90 28	0.00 1	0.03 20	0.35 34	0.08 21	1.10 21	0.02 19

RSM++	0.45 26	0.28 21	0.49 49	0.18 52	0.03 6	0.22 55	0.01 24	0.05 18	0.10 30	0.01 33	0.00 1	0.19 5	0.14 34	0.01 17	2.22 44	1.56 32	0.34 14	0.36 37	0.99 34	0.29 34	1.01 34	1.42 52	0.31 61	0.04 29	0.51 48	0.22 46	1.22 25	0.04 29

CroCo-Stereo	0.46 27	0.29 22	0.05 12	0.07 27	0.11 37	0.03 6	0.00 1	0.20 36	0.14 43	0.11 42	0.00 1	0.44 37	0.03 2	0.01 17	2.56 57	2.20 57	0.34 14	0.29 31	0.88 31	0.09 10	1.53 44	1.58 54	0.01 15	0.06 34	0.36 36	0.20 41	0.68 15	0.03 25
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
GREAT-IGEV	0.47 28	0.48 28	0.45 40	0.08 32	0.05 15	0.17 37	0.02 41	0.18 34	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.41 36	0.11 27	0.01 17	1.47 26	1.34 25	0.71 37	0.11 15	0.83 28	0.50 50	0.81 28	1.05 35	0.03 31	0.05 31	0.15 22	0.01 2	3.50 66	0.01 6

MM-Stereo_test2	0.49 29	2.00 68	0.26 21	0.02 9	0.03 6	0.12 21	0.00 1	0.28 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.57 45	0.18 37	0.00 1	1.30 24	1.53 30	0.55 31	0.32 35	0.81 27	0.59 56	0.99 33	1.49 53	0.08 42	0.02 15	0.43 42	0.23 49	1.25 27	0.06 30

NLSM1	0.50 30	0.10 7	0.01 1	0.05 19	0.05 15	0.15 33	0.00 1	0.03 10	1.33 151	0.00 1	1.84 113	0.33 30	3.39 199	0.02 30	0.88 9	1.08 15	0.40 22	0.03 4	0.13 1	0.16 24	0.43 13	0.80 26	0.13 48	0.01 7	0.04 8	0.05 16	2.09 40	0.01 6

IGEV-Stereo++	0.50 30	0.61 37	0.18 18	0.09 36	0.05 15	0.14 28	0.02 41	0.05 18	0.08 24	0.00 1	0.46 66	0.20 8	0.08 14	0.02 30	1.36 25	1.27 21	0.59 32	0.45 40	2.00 54	0.37 41	1.13 38	1.21 41	0.02 25	0.03 20	0.08 15	0.04 14	2.79 54	0.06 30

StereoVision	0.50 30	0.56 35	0.24 19	0.07 27	0.07 22	0.13 24	0.05 66	0.26 39	0.26 62	0.51 51	0.00 1	0.24 17	0.04 3	0.04 41	2.09 39	1.78 38	0.64 33	0.17 19	0.71 22	0.12 13	0.62 21	0.91 29	0.00 1	0.10 46	0.33 32	0.23 49	3.30 65	0.16 40

RAFT	0.51 33	0.10 7	0.40 31	0.09 36	0.01 2	0.21 52	0.15 102	2.74 69	0.06 13	1.09 60	0.00 1	0.21 11	0.05 6	0.02 30	1.05 12	0.90 12	0.35 18	0.05 8	1.39 43	0.30 36	0.74 24	0.58 22	0.00 1	0.09 39	0.14 20	0.05 16	2.94 60	0.01 6

NLMM1	0.55 34	0.14 11	0.03 5	0.01 2	0.13 43	0.10 18	0.02 41	0.01 2	1.33 151	0.00 1	1.11 89	0.36 33	5.39 226	0.04 41	0.67 5	0.80 9	0.35 18	0.05 8	0.42 14	0.13 16	0.46 14	0.57 21	0.11 45	0.09 39	0.04 8	0.10 28	2.48 48	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.56 35	1.22 50	0.30 22	0.08 32	0.25 60	0.24 61	0.00 1	0.06 21	0.06 13	0.01 33	0.72 74	0.25 23	0.07 10	0.02 30	1.78 33	1.63 35	0.53 30	0.65 49	1.72 48	0.59 56	0.91 31	0.94 30	0.01 15	0.03 20	0.25 26	0.08 21	2.05 39	0.59 54

MSCF	0.57 36	0.58 36	0.44 37	0.06 23	0.10 34	0.17 37	0.00 1	0.20 36	0.09 28	1.29 64	0.00 1	0.26 24	0.28 48	0.02 30	2.09 39	1.60 34	0.37 21	0.24 27	0.31 8	0.38 42	0.82 29	1.00 33	0.11 45	0.16 61	0.37 37	2.01 104	2.43 45	0.01 6

GEAStereo	0.59 37	1.66 60	0.49 49	0.18 52	0.05 15	0.20 48	0.01 24	0.10 24	0.07 18	0.02 36	0.00 1	0.45 38	0.09 19	0.04 41	1.75 31	1.86 42	0.72 39	0.27 29	0.80 25	0.58 53	1.92 52	1.38 49	0.01 15	0.10 46	0.49 46	0.01 2	2.60 51	0.12 36

gasm-f	0.59 37	1.66 60	0.49 49	0.18 52	0.05 15	0.20 48	0.01 24	0.10 24	0.07 18	0.02 36	0.00 1	0.45 38	0.09 19	0.04 41	1.75 31	1.86 42	0.72 39	0.27 29	0.80 25	0.58 53	1.92 52	1.38 49	0.01 15	0.10 46	0.49 46	0.01 2	2.60 51	0.12 36

GASTEREO	0.59 37	0.61 37	0.45 40	0.06 23	0.08 28	0.17 37	0.00 1	0.21 38	0.08 24	1.29 64	0.00 1	0.26 24	0.26 47	0.02 30	2.13 42	1.58 33	0.40 22	0.22 24	0.54 16	0.38 42	0.77 25	1.18 39	0.12 47	0.16 61	0.39 39	1.98 102	2.47 47	0.01 6

AdaDepth	0.60 40	0.70 41	0.37 25	0.37 70	0.24 56	0.18 42	0.03 49	0.07 22	0.12 37	0.00 1	0.00 1	0.33 30	0.28 48	0.17 74	1.95 35	2.02 50	0.93 47	0.50 42	1.74 49	0.27 31	1.19 40	1.25 42	0.01 15	0.04 29	0.08 15	0.19 39	2.83 57	0.44 51

U	0.60 40	0.37 25	0.06 13	0.07 27	0.08 28	0.00 1	0.00 1	0.53 50	0.16 52	0.87 58	0.00 1	0.63 47	0.08 14	0.01 17	2.33 48	2.47 65	0.89 45	0.42 39	1.36 42	0.13 16	1.62 47	1.80 62	0.00 1	0.08 37	1.01 68	0.16 36	0.96 18	0.19 43

BridgeDepth_RVC	0.61 42	1.15 49	0.49 49	0.18 52	0.22 54	0.06 14	0.03 49	1.42 54	0.14 43	0.51 51	0.00 1	0.65 48	0.13 31	0.11 60	2.42 51	1.79 39	0.36 20	0.52 43	1.11 38	0.15 21	0.49 16	0.30 14	0.19 55	0.03 20	0.55 50	0.98 80	1.15 23	1.51 73
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.62 43	1.36 51	0.68 61	0.05 19	0.07 22	0.27 70	0.04 61	0.11 28	0.11 33	0.28 46	0.36 63	0.55 42	0.11 27	0.06 50	2.36 49	1.50 29	0.68 35	0.53 44	0.78 24	0.55 52	1.09 36	1.58 54	0.13 48	0.08 37	0.38 38	0.16 36	2.79 54	0.02 19

Occ-G	0.67 44	1.52 57	0.56 56	0.22 57	0.22 54	0.26 69	0.01 24	0.39 48	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.24 17	0.06 7	0.00 1	2.12 41	2.02 50	0.70 36	0.57 48	1.46 44	0.15 21	1.89 51	1.80 62	0.10 44	0.07 35	0.25 26	0.08 21	3.27 64	0.16 40

VIP-Stereo	0.70 45	0.65 39	0.58 57	0.17 50	0.07 22	0.32 81	0.02 41	0.32 45	0.06 13	0.03 40	0.00 1	1.35 60	0.15 35	0.01 17	2.45 52	2.00 48	1.76 66	0.98 57	1.77 51	0.66 64	2.02 56	0.68 25	0.00 1	0.15 60	0.47 45	0.08 21	0.89 17	1.12 68

AEACV	0.75 46	2.37 80	0.78 75	0.15 45	0.13 43	0.15 33	0.06 68	0.10 24	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.54 41	0.28 48	0.05 47	2.24 45	1.86 42	1.67 64	0.48 41	2.18 58	0.72 69	2.19 59	1.85 65	0.15 51	0.09 39	0.20 24	0.27 55	1.73 33	0.02 19

DEFOM-Stereo	0.82 47	1.14 48	0.48 47	0.05 19	0.21 53	0.25 65	0.01 24	0.32 45	0.13 40	0.00 1	0.00 1	0.26 24	0.12 29	0.09 55	2.06 37	2.00 48	1.62 61	1.08 61	1.08 37	0.39 44	2.18 58	1.58 54	0.63 84	0.09 39	0.58 52	0.23 49	4.78 82	0.80 59

RAStereo	0.85 48	0.54 32	0.42 36	0.09 36	0.17 48	0.25 65	0.02 41	0.35 47	0.15 50	4.02 101	0.00 1	0.70 50	0.07 10	0.02 30	2.53 54	2.27 60	1.17 50	0.85 53	2.72 63	0.13 16	2.17 57	1.74 59	0.03 31	0.09 39	0.76 59	0.21 44	1.06 20	0.54 53

delet	1.00 49	1.38 53	0.86 80	0.34 67	0.99 122	1.00 122	0.38 130	0.91 52	0.18 56	1.23 62	0.46 66	0.68 49	0.37 60	0.79 164	3.35 72	1.81 40	1.37 54	0.77 51	0.86 29	0.53 51	1.57 46	0.48 19	0.46 72	0.62 108	0.84 63	0.22 46	3.65 69	1.02 64

TDLM	1.02 50	1.64 58	1.38 120	0.37 70	0.90 113	0.67 109	0.76 158	2.31 65	0.18 56	0.25 45	2.96 135	2.21 75	0.64 80	0.31 94	1.15 19	1.45 28	1.52 60	0.93 55	0.98 33	0.67 66	0.98 32	0.42 17	0.64 87	0.39 84	0.23 25	0.19 39	1.76 34	1.68 76

LG-G_1	1.07 51	1.78 62	0.45 40	0.27 61	0.40 75	0.20 48	0.01 24	0.14 31	0.14 43	0.02 36	0.73 77	1.02 52	0.55 71	0.10 57	3.06 65	2.31 62	1.16 48	1.54 83	5.12 87	1.16 82	2.76 66	2.10 66	0.07 40	0.12 51	0.71 55	0.36 64	1.95 37	0.76 57

LG-G	1.07 51	1.78 62	0.45 40	0.27 61	0.40 75	0.20 48	0.01 24	0.14 31	0.14 43	0.02 36	0.73 77	1.02 52	0.55 71	0.10 57	3.06 65	2.31 62	1.16 48	1.54 83	5.12 87	1.16 82	2.76 66	2.10 66	0.07 40	0.12 51	0.71 55	0.36 64	1.95 37	0.76 57

AIO_rvc	1.10 53	2.88 94	0.85 79	0.09 36	0.18 49	0.35 83	0.11 90	2.60 67	0.11 33	0.10 41	0.00 1	1.64 66	0.16 36	0.04 41	2.55 55	1.82 41	0.83 43	0.56 47	2.94 67	0.73 70	3.29 76	3.65 102	0.61 81	0.03 20	0.78 60	0.12 31	2.61 53	0.19 43

anonymousdsp	1.11 54	0.53 31	0.70 62	0.35 68	0.24 56	0.19 44	0.01 24	2.12 63	0.12 37	0.28 46	0.32 62	1.24 59	0.24 44	0.12 62	2.76 60	2.27 60	1.37 54	1.14 67	1.99 53	0.91 76	3.63 87	2.61 81	0.46 72	0.19 66	0.73 57	0.03 11	5.14 87	0.16 40

MLG-Stereo_test3	1.12 55	0.84 44	0.45 40	0.27 61	0.62 99	0.28 74	0.01 24	0.17 33	0.12 37	1.19 61	0.00 1	1.35 60	0.18 37	0.09 55	3.05 64	1.96 47	1.17 50	1.11 63	6.73 125	0.65 62	1.85 50	4.26 122	0.04 37	0.10 46	0.41 41	0.09 26	2.56 49	0.59 54

iRaftStereo_RVC	1.19 56	1.36 51	0.77 67	0.41 74	0.28 67	0.28 74	0.01 24	3.64 80	0.21 58	0.42 49	1.74 111	1.58 64	0.30 52	0.16 73	2.24 45	2.10 55	1.62 61	0.70 50	2.00 54	0.42 45	2.95 69	2.78 82	0.39 67	0.26 72	0.74 58	0.22 46	3.64 68	0.86 60

AASNet	1.22 57	2.00 68	0.89 81	0.43 77	1.99 165	1.14 124	0.48 139	2.04 62	0.14 43	0.51 51	0.89 84	0.50 40	0.20 39	0.40 110	3.90 79	1.95 46	1.29 52	1.75 90	1.62 47	1.12 80	1.97 54	1.71 57	0.72 97	0.51 94	1.03 70	0.32 59	2.81 56	0.65 56

AIO_test	1.31 58	3.68 119	0.89 81	0.24 58	0.14 45	0.23 58	0.27 123	3.10 72	0.11 33	0.16 43	0.00 1	1.91 69	0.21 42	0.07 51	2.55 55	2.05 53	0.89 45	0.54 45	2.23 60	0.90 75	4.72 111	3.76 106	0.63 84	0.02 15	0.85 64	0.91 76	3.92 73	0.24 46

LGtest1	1.32 59	1.92 64	0.79 77	0.47 79	0.42 78	0.30 79	0.01 24	0.31 43	0.32 68	0.17 44	1.27 100	1.00 51	0.54 69	0.13 68	2.60 58	2.56 66	1.74 65	2.13 98	4.62 80	0.81 72	3.30 77	4.35 127	0.14 50	0.16 61	1.32 81	0.23 49	2.87 58	1.08 67

RYNet	1.33 60	0.39 26	0.40 31	0.17 50	0.24 56	0.47 93	0.05 66	1.74 58	1.23 146	0.44 50	0.14 49	0.32 28	0.20 39	0.01 17	5.64 120	1.64 36	0.82 42	3.63 146	1.17 39	0.08 6	1.02 35	0.26 9	0.26 58	0.23 70	1.45 84	10.04 195	2.88 59	0.99 63

AANet_RVC	1.37 61	0.66 40	0.62 59	0.25 59	1.74 152	0.10 18	0.67 155	1.93 60	1.51 162	0.84 57	0.26 60	0.38 34	0.91 96	0.19 75	4.34 97	2.69 68	1.41 56	1.28 73	1.30 41	1.13 81	0.73 23	0.94 30	0.25 57	0.51 94	1.68 90	1.46 88	3.94 74	5.33 122

LG-Stereo_L2	1.40 62	2.11 72	0.62 59	0.15 45	0.54 86	0.21 52	0.03 49	2.89 71	0.14 43	4.10 102	0.72 74	2.79 87	0.73 83	0.11 60	2.79 61	3.23 81	1.85 69	1.08 61	2.80 66	0.45 46	2.63 63	2.12 68	0.15 51	0.09 39	1.11 74	0.48 70	1.85 35	2.14 85

LG-Stereo_L1	1.45 63	1.97 66	0.47 45	0.16 49	0.60 91	0.17 37	0.03 49	3.16 73	0.14 43	4.35 107	0.75 79	2.67 86	0.73 83	0.12 62	2.83 62	3.27 83	1.83 68	1.11 63	2.75 65	0.48 49	3.42 79	1.84 64	0.15 51	0.14 57	1.09 72	0.25 54	2.45 46	2.32 87

RAFT + AFF	1.46 64	0.92 45	0.53 53	0.40 73	0.04 9	0.51 100	0.02 41	3.71 81	0.11 33	2.77 82	0.00 1	3.68 99	0.34 57	0.12 62	5.69 122	2.03 52	2.88 78	0.36 37	5.48 94	0.27 31	4.19 102	1.25 42	0.21 56	0.18 65	1.91 100	0.31 57	1.40 28	0.12 36

MaDis-Stereo	1.47 65	0.79 43	0.48 47	0.15 45	0.38 73	0.08 17	0.06 68	0.40 49	0.41 75	1.99 72	0.00 1	1.07 55	0.13 31	0.02 30	3.18 68	2.92 72	2.53 74	1.79 91	5.43 93	0.76 71	2.42 61	2.23 73	0.31 61	0.26 72	2.60 107	2.33 108	2.20 41	4.80 117

MMNet	1.47 65	1.42 55	0.77 67	0.38 72	1.31 143	0.40 87	0.41 132	2.03 61	0.60 94	0.59 54	1.41 104	1.71 68	0.29 51	1.11 180	4.13 89	2.32 64	2.38 73	1.85 92	2.96 68	1.59 97	1.76 49	0.67 24	0.69 93	1.09 145	1.07 71	0.92 77	4.71 81	1.02 64

DFGA-Net	1.48 67	2.55 86	0.77 67	1.08 120	0.31 70	0.44 90	0.06 68	3.18 74	0.15 50	2.41 78	0.18 52	1.14 57	0.23 43	0.12 62	4.32 92	3.28 84	2.89 79	0.96 56	3.40 71	0.23 26	2.22 60	1.78 60	0.45 70	0.47 92	1.61 87	0.13 35	5.07 85	0.52 52

UniTT-Stereo	1.58 68	0.76 42	0.60 58	0.11 42	0.32 71	0.19 44	0.03 49	2.21 64	0.34 69	4.40 108	0.00 1	2.37 77	0.32 53	0.05 47	3.96 86	3.80 102	2.25 71	1.61 85	6.17 114	0.64 61	3.66 88	2.14 69	0.45 70	0.39 84	1.01 68	1.65 93	1.17 24	2.06 82

SGD-Stereo	1.60 69	1.00 47	0.39 30	0.07 27	0.10 34	0.03 6	0.03 49	1.61 56	0.16 52	0.29 48	0.01 42	3.17 95	0.51 68	0.15 72	5.70 123	4.40 132	3.96 100	1.14 67	3.70 73	0.85 73	3.14 74	4.02 114	0.57 78	0.09 39	0.69 54	0.76 74	3.90 72	2.68 97

test_5	1.60 69	3.48 115	0.54 54	0.18 52	0.06 21	0.23 58	0.03 49	5.33 98	0.27 63	1.64 69	1.35 101	3.71 101	1.93 146	0.23 78	4.32 92	3.32 85	1.42 57	1.29 75	2.63 62	0.35 40	1.40 43	2.80 83	0.08 42	0.39 84	0.54 49	0.20 41	5.14 87	0.43 50

HUF	1.64 71	2.58 87	1.08 104	0.06 23	0.15 46	0.38 86	0.02 41	5.18 97	0.13 40	0.81 56	0.01 42	2.39 80	0.78 91	0.08 53	3.21 69	3.05 76	1.62 61	1.13 66	5.33 91	1.59 97	5.53 134	3.45 94	0.67 90	0.16 61	1.09 72	0.10 28	2.95 61	0.86 60

CVANet_RVC	1.68 72	2.90 95	2.47 148	2.89 173	1.15 136	2.50 163	1.35 169	3.81 83	0.39 74	0.59 54	4.79 155	2.85 89	0.62 77	0.52 128	1.71 30	2.12 56	1.49 58	1.21 69	1.54 45	1.42 90	1.98 55	1.37 45	0.60 80	0.46 90	0.61 53	0.35 62	2.29 42	1.34 70

IGEV-Stereo+	1.69 73	3.01 100	0.37 25	0.91 111	0.26 63	0.29 78	0.06 68	1.05 53	0.21 58	7.82 152	1.19 98	2.36 76	0.46 65	0.10 57	2.28 47	2.68 67	2.30 72	2.13 98	4.56 78	0.61 58	3.77 91	5.28 155	0.95 127	0.03 20	0.45 44	0.36 64	1.65 32	0.39 49

DMCA	1.74 74	2.24 77	1.84 128	0.49 81	0.92 115	1.14 124	0.13 97	1.67 57	1.22 145	1.86 71	2.71 129	2.80 88	0.32 53	0.80 165	3.91 80	3.06 77	2.68 76	2.46 114	2.04 56	1.09 78	2.71 64	1.41 51	0.88 116	0.76 115	0.83 62	1.23 85	3.78 71	2.08 83

RAFT_CTSACE	1.80 75	3.98 132	0.77 67	0.63 90	0.30 68	0.28 74	0.03 49	5.40 100	0.17 54	8.06 157	0.26 60	3.50 97	1.29 116	0.27 90	2.19 43	2.25 59	1.31 53	0.55 46	2.14 57	0.25 29	2.51 62	4.48 131	0.64 87	0.28 76	0.82 61	0.32 59	5.60 101	0.28 47

MIF-Stereo (partial)	1.81 76	4.50 163	0.75 64	0.33 66	0.68 102	0.27 70	0.12 95	1.52 55	0.53 84	1.31 66	0.03 46	1.02 52	0.50 67	0.13 68	3.75 76	4.15 122	3.64 90	2.41 113	2.72 63	0.67 66	3.40 78	2.87 86	0.44 69	0.46 90	1.62 88	1.84 95	5.04 84	4.09 105

AFF-stereo	1.82 77	2.26 78	1.46 123	0.48 80	0.25 60	1.34 132	0.06 68	5.02 96	0.67 97	2.94 86	0.38 64	2.43 81	0.54 69	0.04 41	2.36 49	2.98 73	1.50 59	1.28 73	6.14 113	0.46 48	2.84 68	1.37 45	0.59 79	0.24 71	2.68 108	2.72 112	4.81 83	1.35 71

GANet	1.82 77	1.64 58	1.45 122	1.64 139	1.59 149	3.29 177	1.37 170	3.97 86	0.80 103	1.49 67	1.65 109	4.25 107	0.33 55	0.55 132	2.45 52	2.07 54	3.11 82	3.41 141	1.60 46	0.45 46	1.32 41	0.94 30	0.87 114	0.89 133	1.39 82	0.46 69	3.70 70	2.40 92

MIM_Stereo	1.95 79	4.20 145	1.15 107	0.66 92	0.48 81	0.54 101	0.10 85	4.26 91	0.35 70	3.18 91	0.24 57	2.64 85	0.33 55	0.37 106	3.71 74	3.67 97	3.04 80	2.25 105	4.58 79	1.35 88	4.11 99	2.85 85	0.49 74	0.44 88	0.97 67	0.59 71	4.57 78	1.60 74

YMNet	1.98 80	2.40 82	0.74 63	1.03 118	1.28 140	1.32 131	3.58 200	2.57 66	1.71 170	1.54 68	0.55 68	2.62 84	3.42 201	1.58 201	3.80 77	4.67 148	2.66 75	1.52 81	3.20 70	0.65 62	1.56 45	2.31 76	0.02 25	0.59 106	2.27 103	0.75 73	3.23 63	1.91 78

plain	2.08 81	4.58 165	0.78 75	0.45 78	1.13 134	0.30 79	0.09 83	3.41 76	0.38 73	3.93 100	0.01 42	1.70 67	0.40 62	0.07 51	4.24 91	4.24 126	3.66 91	2.76 120	5.86 104	0.31 38	3.28 75	3.58 101	0.15 51	0.47 92	1.63 89	1.64 92	2.57 50	4.57 108

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 82	2.28 79	0.76 65	0.77 109	0.53 84	0.23 58	0.03 49	4.83 94	0.37 71	7.42 150	0.72 74	2.00 71	1.13 106	0.21 77	2.69 59	3.58 92	3.17 83	2.15 100	4.98 83	0.70 68	6.31 149	4.63 138	0.68 92	0.12 51	0.90 66	0.35 62	4.06 75	1.23 69

RAFT+CT+SA	2.12 83	4.55 164	0.77 67	0.68 98	0.20 51	0.11 20	0.03 49	6.05 110	0.25 61	6.05 128	0.01 42	4.53 112	1.70 138	0.35 104	2.99 63	3.98 111	1.76 66	1.41 79	4.23 76	0.66 64	4.06 97	4.89 143	0.26 58	0.39 84	0.88 65	0.33 61	5.32 98	0.92 62

S2M2_XL	2.20 84	0.96 46	2.17 136	0.08 32	0.25 60	0.05 12	0.09 83	7.60 138	0.70 98	2.86 85	0.00 1	3.70 100	1.27 114	0.13 68	3.26 70	3.33 86	7.37 168	0.89 54	2.19 59	1.21 85	4.94 116	2.87 86	0.93 123	0.12 51	1.41 83	1.06 81	4.43 76	5.43 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	2.39 85	4.74 180	0.91 85	0.57 87	0.42 78	0.24 61	0.13 97	3.39 75	0.30 66	1.24 63	0.43 65	1.17 58	0.59 75	0.69 152	6.94 176	3.65 96	5.59 129	3.79 154	6.31 119	1.86 113	4.88 115	3.88 109	0.70 95	0.93 135	1.90 99	0.92 77	4.53 77	3.69 103

ARAFT	2.39 85	3.85 128	0.89 81	0.42 76	0.20 51	0.19 44	0.02 41	3.46 77	0.27 63	4.75 110	1.66 110	2.06 72	0.39 61	0.50 124	6.13 148	4.10 120	4.82 113	4.26 174	5.12 87	1.32 87	5.68 136	3.03 88	0.61 81	0.21 68	3.58 116	0.29 56	5.21 90	1.60 74

DEFOM-Stereo_RVC	2.41 87	3.66 117	0.91 85	0.26 60	0.30 68	0.24 61	0.00 1	4.50 93	0.49 80	8.28 159	0.24 57	3.12 94	0.36 58	0.19 75	4.67 107	2.89 71	3.84 94	1.37 78	5.11 85	0.86 74	4.94 116	4.07 116	0.98 140	0.19 66	1.52 85	0.92 77	4.62 79	6.43 136

UPFNet	2.49 88	1.99 67	2.37 145	1.34 132	2.02 168	2.42 161	1.28 168	4.05 88	1.40 154	2.80 83	2.31 120	1.94 70	0.62 77	1.73 207	6.03 139	3.15 79	3.86 96	3.15 136	5.50 98	3.22 168	1.74 48	1.29 44	1.15 158	1.10 146	2.08 102	1.13 83	5.67 103	1.81 77

raft+_RVC	2.50 89	2.50 85	1.82 127	0.62 89	0.39 74	0.94 117	0.12 95	6.00 108	0.51 81	6.37 133	2.93 134	3.97 104	0.61 76	0.13 68	3.95 81	3.26 82	3.23 84	1.33 76	6.64 124	1.09 78	3.07 72	2.53 79	0.72 97	0.37 82	2.72 110	2.42 109	6.25 118	3.14 100

TESTraft	2.52 90	4.45 159	0.77 67	0.55 84	0.24 56	0.15 33	0.10 85	5.57 101	0.37 71	5.42 118	0.24 57	1.63 65	2.10 162	1.16 184	6.48 160	4.71 150	3.39 86	1.01 58	4.62 80	1.20 84	3.66 88	7.30 185	0.36 64	0.61 107	1.11 74	2.78 113	5.69 104	2.43 93

test_4	2.66 91	2.69 89	2.24 140	0.64 91	0.43 80	0.45 92	0.29 126	7.08 125	0.21 58	13.81 235	0.17 51	5.08 119	0.55 71	0.25 84	3.14 67	3.74 99	3.62 89	2.05 97	3.70 73	1.04 77	3.58 85	3.56 99	0.67 90	0.36 81	1.58 86	2.25 107	5.99 114	2.50 94

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 91	3.98 132	2.74 152	0.66 92	0.54 86	1.38 133	0.08 80	8.29 149	1.10 134	2.81 84	1.79 112	4.55 113	0.62 77	0.05 47	3.26 70	3.00 74	2.86 77	1.01 58	7.25 128	1.55 96	3.90 93	2.28 74	0.86 111	0.54 97	5.14 144	2.58 110	5.87 112	3.12 99

LL-Strereo2	2.73 93	2.07 71	1.31 117	0.41 74	0.33 72	0.40 87	0.04 61	7.25 129	0.46 79	11.56 203	1.61 108	3.45 96	0.40 62	1.65 203	3.89 78	3.61 94	3.85 95	1.35 77	8.89 153	1.66 103	4.46 108	3.90 110	0.74 99	0.28 76	1.80 91	1.56 90	5.15 89	1.47 72

TestStereo1	2.77 94	4.95 192	0.77 67	0.49 81	0.27 64	0.13 24	0.11 90	5.74 105	0.44 76	6.03 126	0.19 53	1.51 62	2.08 158	1.12 181	6.37 154	4.90 156	3.76 92	1.25 71	5.48 94	1.44 91	5.77 138	7.77 193	0.37 65	0.57 103	1.26 77	2.93 116	6.36 120	2.59 95

SA-5K	2.77 94	4.95 192	0.77 67	0.49 81	0.27 64	0.13 24	0.11 90	5.74 105	0.44 76	6.03 126	0.19 53	1.51 62	2.08 158	1.12 181	6.37 154	4.90 156	3.76 92	1.25 71	5.48 94	1.44 91	5.77 138	7.77 193	0.37 65	0.57 103	1.26 77	2.93 116	6.36 120	2.59 95

FINET	2.77 94	2.20 74	2.22 139	3.13 175	0.96 119	0.85 115	0.44 135	2.83 70	1.89 176	3.86 98	0.87 83	4.06 105	1.56 133	0.53 129	7.78 199	4.97 160	4.37 107	1.53 82	8.10 142	1.44 91	3.94 94	2.47 78	0.43 68	1.02 140	2.68 108	1.59 91	6.19 117	2.93 98

anonymousdsp2	2.91 97	4.21 146	2.42 146	0.57 87	0.53 84	1.58 141	0.08 80	6.62 118	0.27 63	4.15 104	2.56 124	4.45 109	0.45 64	0.97 173	4.05 87	3.34 87	3.04 80	1.87 93	11.24 173	1.50 94	4.44 107	5.29 157	0.50 76	0.69 112	3.16 114	1.06 81	6.44 122	3.20 101

HCRNet	2.91 97	3.19 107	0.80 78	1.42 134	0.27 64	0.41 89	0.63 149	2.61 68	0.08 24	37.79 313	2.40 121	4.61 114	0.20 39	0.27 90	4.32 92	1.94 45	1.87 70	0.78 52	2.43 61	0.63 60	2.71 64	1.37 45	0.49 74	0.26 72	0.56 51	0.41 68	5.09 86	1.03 66

HITNet	3.05 99	1.95 65	1.39 121	2.31 158	0.99 122	0.27 70	0.10 85	6.94 122	1.94 180	9.64 172	3.77 143	6.82 133	0.95 98	0.42 111	5.11 111	2.84 70	3.36 85	2.24 104	3.02 69	1.84 111	3.48 81	3.17 91	0.83 110	1.10 146	1.87 92	2.18 105	7.99 144	5.68 126
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
CAS	3.22 100	4.04 136	0.76 65	1.00 117	0.90 113	0.36 85	0.26 121	1.77 59	0.93 115	2.66 81	6.08 175	2.38 78	3.02 197	0.26 87	5.25 114	3.46 89	4.96 114	2.19 101	5.65 101	1.83 110	4.13 101	3.84 108	0.69 93	0.13 56	5.29 146	5.48 155	7.23 134	12.33 187

IER	3.28 101	3.00 98	1.18 111	0.96 115	1.10 127	1.73 147	0.69 156	4.33 92	0.93 115	2.94 86	8.22 206	10.19 161	0.95 98	2.88 224	6.34 153	3.77 101	4.10 101	2.77 121	3.58 72	3.17 166	2.98 70	2.43 77	1.42 186	1.15 155	2.40 104	4.50 141	5.36 99	5.45 124

GMStereo	3.35 102	4.62 167	0.54 54	0.92 112	0.78 105	1.72 146	0.13 97	8.79 162	0.44 76	2.60 80	0.80 82	12.77 196	0.24 44	0.08 53	4.35 98	3.21 80	7.17 163	1.21 69	13.22 185	1.85 112	5.24 125	2.17 71	0.63 84	1.06 143	4.50 132	0.66 72	8.59 149	2.08 83
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 103	2.37 80	1.28 115	0.68 98	0.58 89	0.24 61	0.06 68	6.44 117	0.82 104	6.37 133	4.72 154	4.67 115	1.17 109	0.24 83	5.91 135	4.37 129	5.47 127	2.70 118	5.05 84	1.77 108	4.30 104	5.04 144	0.50 76	0.35 80	4.79 140	10.48 200	3.57 67	8.71 157

G2L-Stereo	3.48 104	2.86 93	1.51 125	1.59 138	2.75 184	0.98 120	0.42 133	6.25 114	1.34 153	5.62 120	8.39 207	5.15 121	1.80 139	1.13 183	5.88 131	4.10 120	5.17 123	2.65 117	4.09 75	1.64 102	3.43 80	2.15 70	1.39 183	0.88 131	4.70 137	6.01 159	7.34 139	4.83 118

RALAANet	3.52 105	3.11 103	2.97 158	1.15 124	1.20 137	1.71 145	0.23 119	6.04 109	1.02 124	4.47 109	4.42 150	3.09 93	1.43 127	0.26 87	6.06 141	3.85 103	4.78 112	5.01 195	8.94 154	3.58 172	5.33 130	4.51 133	1.10 153	1.59 175	3.98 125	4.39 138	6.63 123	4.21 107

RASNet	3.53 106	3.37 112	3.79 183	1.55 136	1.82 157	2.49 162	0.49 141	8.15 146	2.25 190	3.47 93	3.22 137	4.35 108	2.16 168	0.31 94	3.74 75	3.52 91	4.32 105	2.23 103	4.31 77	2.32 138	4.60 110	3.57 100	0.74 99	3.60 222	2.49 105	3.92 130	9.56 168	8.84 158

4D-IteraStereo	3.57 107	1.40 54	3.26 165	0.93 113	0.64 100	0.21 52	0.15 102	8.38 151	0.58 91	13.21 228	1.95 115	5.52 126	0.78 91	0.70 153	4.77 108	4.00 113	4.72 110	3.05 132	7.65 135	1.59 97	7.94 182	6.96 180	0.86 111	0.56 98	2.75 111	4.52 142	7.16 132	2.15 86

rafts_anoy	3.60 108	5.19 205	2.96 157	0.71 107	0.94 117	1.15 126	0.58 146	7.80 141	0.85 108	5.74 122	5.15 163	4.46 110	0.80 93	0.30 93	5.99 138	4.47 137	5.17 123	4.92 190	6.42 121	2.15 128	4.87 114	4.03 115	0.96 136	0.94 137	4.99 141	4.39 138	5.59 100	5.69 127

CIPLG	3.61 109	4.41 157	1.23 114	1.34 132	0.89 110	1.20 128	0.47 137	10.05 183	1.17 141	6.95 141	4.93 159	7.61 142	1.19 110	2.50 216	6.60 170	4.23 125	5.99 135	1.94 94	6.22 116	2.59 150	6.28 148	4.55 134	1.21 165	1.12 152	3.89 120	1.19 84	5.66 102	1.93 79

ACRE	3.62 110	4.42 158	1.19 112	1.43 135	0.89 110	1.26 130	0.47 137	10.01 182	1.14 138	7.17 147	4.96 160	7.60 141	1.21 111	2.50 216	6.59 167	4.37 129	5.99 135	1.95 95	5.99 108	2.46 147	6.37 153	4.38 128	1.22 169	1.10 146	3.95 122	1.36 86	5.72 105	1.98 80

S2M2_L	3.63 111	4.17 142	4.42 198	0.76 108	0.40 75	0.35 83	0.07 74	5.73 104	1.10 134	12.00 206	0.00 1	2.43 81	0.70 81	0.46 117	6.08 145	4.81 154	8.83 190	1.69 88	5.97 107	1.54 95	6.61 159	3.75 105	0.90 119	0.21 68	2.83 112	3.76 127	8.35 147	10.11 168
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IPLGR_C	3.64 112	4.47 162	1.21 113	1.32 130	0.89 110	1.21 129	0.44 135	10.00 181	1.13 137	7.19 148	4.86 156	7.67 143	1.22 113	2.60 219	6.55 163	4.38 131	5.99 135	2.00 96	6.05 111	2.52 148	6.35 151	4.56 136	1.21 165	1.13 153	3.93 121	1.54 89	5.76 109	1.99 81

AnonymousM	3.65 113	2.19 73	0.90 84	1.07 119	0.18 49	0.94 117	0.04 61	6.87 121	0.97 119	7.98 156	2.55 123	3.83 102	0.95 98	0.57 134	5.52 117	5.43 177	6.84 152	3.37 140	5.62 100	2.07 124	7.93 181	5.27 154	1.21 165	0.87 128	1.22 76	2.60 111	9.70 170	11.77 183

DMCA-RVC	3.69 114	2.69 89	2.18 137	1.93 151	2.43 176	1.44 137	2.89 194	3.94 85	5.33 228	3.34 92	4.21 148	11.38 173	1.29 116	1.28 190	7.23 181	4.15 122	4.25 104	3.53 145	4.86 82	2.77 156	4.84 113	4.43 129	1.06 147	1.47 169	1.95 101	1.99 103	5.75 108	7.13 142

LoS_RVC	3.70 115	4.34 154	4.10 187	0.30 64	0.99 122	0.22 55	0.28 124	3.52 78	1.08 130	5.34 116	4.08 145	2.90 90	2.49 184	0.25 84	6.07 143	4.58 142	4.11 102	3.75 151	8.01 140	2.21 133	7.12 171	5.11 151	1.03 144	0.14 57	8.95 187	3.32 119	7.11 130	8.66 155

tt_ll	3.70 115	4.34 154	4.10 187	0.30 64	0.99 122	0.22 55	0.28 124	3.52 78	1.08 130	5.34 116	4.08 145	2.90 90	2.49 184	0.25 84	6.07 143	4.58 142	4.11 102	3.75 151	8.01 140	2.21 133	7.12 171	5.11 151	1.03 144	0.14 57	8.95 187	3.32 119	7.11 130	8.66 155

UNet	3.74 117	3.26 110	3.07 161	1.82 148	1.90 161	2.72 166	1.23 167	6.67 119	1.74 172	5.15 113	4.59 153	3.93 103	1.34 122	2.73 222	5.38 115	3.97 110	6.35 141	4.01 163	6.20 115	3.83 178	4.23 103	3.13 89	1.49 191	1.68 184	3.36 115	4.36 136	6.04 115	6.85 141

HGLStereo	3.76 118	2.76 91	2.94 155	1.14 123	2.09 170	2.07 154	0.84 160	4.17 90	0.94 118	3.87 99	12.55 246	2.53 83	1.36 124	1.33 196	5.16 112	4.75 152	6.97 157	5.00 194	6.08 112	3.00 162	5.28 129	3.98 111	0.94 124	1.33 161	5.42 147	5.41 154	5.83 111	3.80 104

IPLG	3.82 119	4.08 139	1.77 126	0.66 92	1.10 127	1.40 135	1.06 166	7.97 143	0.58 91	5.71 121	2.09 118	7.34 137	1.94 149	0.68 151	6.96 177	3.94 108	6.95 156	4.42 179	6.44 122	2.11 127	3.66 88	8.25 208	0.97 138	0.91 134	4.05 126	6.06 161	6.79 125	5.17 121

SA	3.89 120	4.31 153	0.91 85	1.17 125	1.14 135	0.89 116	0.17 105	8.93 163	0.74 100	13.98 237	0.19 53	7.57 140	1.40 125	1.37 197	6.47 159	4.55 140	5.81 131	2.80 125	6.32 120	1.59 97	4.12 100	6.35 170	0.26 58	1.04 141	2.93 113	6.10 163	9.85 176	4.12 106

GCAP-BAT	3.90 121	4.68 170	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 102	0.21 111	7.35 130	0.57 85	10.07 178	1.11 89	10.44 164	0.77 85	0.34 97	4.61 100	5.08 164	16.22 262	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 184	5.07 145	0.95 127	0.82 121	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

test_for_model	3.90 121	4.68 170	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 102	0.21 111	7.35 130	0.57 85	10.07 178	1.11 89	10.44 164	0.77 85	0.34 97	4.61 100	5.08 164	16.22 262	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 184	5.07 145	0.95 127	0.82 121	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

testlalala2	3.90 121	4.68 170	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 102	0.21 111	7.35 130	0.57 85	10.07 178	1.11 89	10.44 164	0.77 85	0.34 97	4.61 100	5.08 164	16.22 262	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 184	5.07 145	0.95 127	0.82 121	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

testlalala	3.90 121	4.68 170	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 102	0.21 111	7.35 130	0.57 85	10.07 178	1.11 89	10.44 164	0.77 85	0.34 97	4.61 100	5.08 164	16.22 262	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 184	5.07 145	0.95 127	0.82 121	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

testlalala_base	3.90 121	4.68 170	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 102	0.21 111	7.35 130	0.57 85	10.07 178	1.11 89	10.44 164	0.77 85	0.34 97	4.61 100	5.08 164	16.22 262	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 184	5.07 145	0.95 127	0.82 121	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GCAP-Stereo	3.90 121	4.68 170	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 102	0.21 111	7.35 130	0.57 85	10.07 178	1.11 89	10.44 164	0.77 85	0.34 97	4.61 100	5.08 164	16.22 262	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 184	5.07 145	0.95 127	0.82 121	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GMOStereo	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 95	0.63 149	8.76 158	0.91 111	15.01 252	0.71 70	6.30 128	1.33 118	0.23 78	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 155	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 196	0.82 106	0.56 98	6.49 162	3.33 121	9.48 162	2.37 88

error version	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 95	0.63 149	8.76 158	0.91 111	15.01 252	0.71 70	6.30 128	1.33 118	0.23 78	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 155	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 196	0.82 106	0.56 98	6.49 162	3.33 121	9.48 162	2.37 88

test-v	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 95	0.63 149	8.76 158	0.91 111	15.01 252	0.71 70	6.30 128	1.33 118	0.23 78	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 155	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 196	0.82 106	0.56 98	6.49 162	3.33 121	9.48 162	2.37 88

test-2	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 95	0.63 149	8.76 158	0.91 111	15.01 252	0.71 70	6.30 128	1.33 118	0.23 78	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 155	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 196	0.82 106	0.56 98	6.49 162	3.33 121	9.48 162	2.37 88

RALCasStereoNet	3.91 127	4.92 190	3.22 163	1.25 129	1.26 139	1.64 143	0.65 154	7.99 144	0.65 96	8.76 165	4.87 158	7.31 136	0.94 97	0.26 87	5.95 137	4.30 127	6.48 144	4.60 184	5.27 90	1.90 114	5.25 128	3.80 107	0.91 121	1.48 172	5.91 153	4.81 148	4.62 79	6.52 138

DISCO	3.96 132	3.91 130	1.34 118	1.96 152	2.17 172	4.70 191	3.66 202	4.01 87	3.78 217	5.05 112	6.84 183	2.38 78	2.08 158	0.35 104	6.06 141	3.90 105	6.57 146	4.25 173	8.62 150	3.32 170	4.39 105	4.01 112	1.40 184	1.11 149	4.06 127	4.93 152	7.01 128	5.11 120

CASnet	3.99 133	5.08 199	0.97 93	0.66 92	0.61 98	0.50 95	0.10 85	9.21 167	0.93 115	15.01 252	2.63 127	13.58 205	1.27 114	0.28 92	5.49 116	3.06 77	3.54 88	1.02 60	12.15 181	1.35 88	6.94 167	3.55 98	0.66 89	0.44 88	3.95 122	0.88 75	7.01 128	6.82 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DSFCA	4.04 134	5.03 195	2.21 138	2.54 164	2.56 182	2.90 170	2.32 193	3.90 84	2.54 199	3.07 89	7.06 189	4.70 116	0.88 95	0.60 138	6.08 145	4.01 114	4.71 109	4.61 185	8.45 145	3.20 167	5.06 119	5.33 158	2.28 218	2.37 198	4.53 134	4.90 151	5.72 105	7.60 145

raftrobust	4.09 135	2.00 68	3.23 164	1.32 130	0.96 119	0.44 90	0.15 102	9.53 172	0.71 99	13.29 229	5.73 171	5.50 125	1.07 105	0.39 108	6.70 171	4.77 153	5.29 125	2.88 128	7.88 137	2.18 132	5.75 137	4.31 123	1.37 182	0.57 103	6.87 167	6.05 160	5.91 113	5.47 125

CREStereo++_RVC	4.28 136	4.68 170	4.25 191	1.08 120	1.43 146	0.25 65	0.11 90	7.12 126	1.06 128	8.41 160	2.65 128	8.74 152	7.06 241	0.37 106	4.85 110	5.04 163	8.52 184	1.71 89	5.48 94	1.62 101	6.08 142	3.73 104	1.10 153	0.52 96	4.73 139	3.85 129	10.36 186	10.81 178
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
coex_refinement	4.31 137	3.78 124	2.00 130	2.11 155	2.61 183	3.36 178	1.00 164	7.00 123	5.00 224	4.99 111	7.18 192	5.99 127	0.71 82	0.71 154	5.94 136	4.03 116	4.99 115	3.23 137	5.91 106	2.73 155	3.78 92	2.21 72	1.62 198	1.22 156	5.54 148	5.57 157	7.81 143	15.29 209

CFNet	4.33 138	3.98 132	2.01 133	4.38 188	2.45 177	2.25 160	0.54 143	6.78 120	0.88 110	4.20 106	5.09 162	17.09 233	2.33 179	0.48 121	5.67 121	3.01 75	4.34 106	2.87 127	5.36 92	2.39 145	4.04 95	1.79 61	0.77 101	1.05 142	8.67 183	5.50 156	8.59 149	10.37 170

ADLNet	4.36 139	5.79 215	2.34 143	2.31 158	3.04 191	3.06 173	1.41 172	6.28 115	1.71 170	3.10 90	5.71 170	16.87 232	2.06 157	10.00 276	5.74 125	3.62 95	4.57 108	3.32 139	5.11 85	2.82 157	3.10 73	4.01 112	1.10 153	0.79 118	4.46 131	6.15 165	5.79 110	3.43 102

Sa-1000	4.52 140	4.36 156	0.94 92	0.95 114	1.37 145	0.99 121	0.19 106	9.48 169	1.23 146	13.79 234	0.78 80	5.33 124	1.84 141	1.70 205	7.36 186	4.84 155	7.91 175	3.69 148	10.07 159	1.73 106	5.79 140	7.50 189	0.33 63	1.39 165	8.06 176	5.66 158	10.24 183	4.58 109

CREStereo	4.65 141	5.05 196	3.91 185	1.23 127	0.52 82	0.79 113	0.10 85	9.62 174	1.76 173	10.00 175	2.78 133	11.95 183	2.45 182	0.47 119	5.77 129	5.85 193	9.05 192	1.48 80	5.89 105	2.21 133	7.71 179	4.21 119	1.12 156	0.83 127	6.05 158	4.56 144	9.33 160	10.79 176
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
trnet	4.72 142	5.07 198	3.82 184	1.23 127	0.52 82	0.77 112	0.08 80	9.70 175	1.63 166	12.26 209	2.71 129	12.63 193	2.41 180	0.47 119	5.53 118	5.69 184	8.60 185	1.65 87	5.73 102	2.07 124	7.20 174	4.13 118	1.01 141	0.81 119	6.09 159	4.55 143	9.78 172	11.22 181

test-3	4.72 142	3.18 105	3.66 180	1.86 149	1.74 152	1.44 137	0.59 147	9.78 176	0.51 81	10.97 195	1.51 106	16.42 226	1.15 107	0.64 143	6.55 163	4.09 119	6.92 155	3.09 135	14.37 197	1.92 116	6.27 147	8.30 211	0.89 117	1.11 149	4.71 138	2.88 114	7.22 133	5.72 131

test_1	4.72 142	3.18 105	3.66 180	1.86 149	1.75 156	1.44 137	0.59 147	9.79 177	0.51 81	11.07 196	1.49 105	16.42 226	1.16 108	0.64 143	6.53 162	4.08 117	6.87 153	3.07 133	14.39 198	1.91 115	6.26 146	8.28 210	0.87 114	1.11 149	4.69 136	2.89 115	7.26 136	5.71 130

castereo	4.75 145	3.67 118	3.58 177	0.69 100	0.87 109	0.27 70	0.07 74	8.75 157	1.00 122	13.17 222	3.69 141	10.74 170	0.96 101	0.51 127	5.21 113	5.81 192	8.80 189	2.58 115	10.68 165	2.10 126	9.16 202	7.11 182	1.27 173	1.22 156	5.98 156	6.89 171	6.34 119	7.25 143

castereo++	4.78 146	2.21 75	3.04 159	2.43 162	0.59 90	0.28 74	0.07 74	10.36 189	0.79 102	14.07 238	2.48 122	17.49 238	1.03 103	0.43 112	4.18 90	5.31 174	7.70 171	3.04 131	8.41 144	1.71 104	8.44 192	7.29 184	1.42 186	1.47 169	4.60 135	6.12 164	9.51 167	4.66 110

EGLCR-Stereo	4.86 147	4.87 183	4.24 190	0.66 92	0.92 115	3.38 179	0.04 61	8.65 156	1.15 139	8.90 166	1.19 98	8.78 154	2.32 178	0.67 149	3.49 73	4.65 147	6.35 141	4.19 171	8.22 143	1.79 109	8.98 200	8.12 206	0.90 119	0.78 117	4.37 128	4.84 149	14.60 225	14.17 203

PDISCO_ROB	4.91 148	3.21 108	2.14 134	2.74 167	2.11 171	1.51 140	1.48 177	4.94 95	2.29 191	2.49 79	5.41 168	4.86 117	2.09 161	1.83 208	6.55 163	6.61 204	6.04 138	10.49 265	6.22 116	4.15 188	7.50 177	7.17 183	1.15 158	1.81 187	6.10 160	6.17 166	17.36 243	8.08 151

iResNet_ROB	4.93 149	4.72 179	3.53 175	2.88 172	1.64 150	2.62 165	1.84 180	7.85 142	1.17 141	6.17 129	7.61 197	4.17 106	8.58 245	0.75 157	6.46 158	4.48 138	7.24 166	4.88 189	11.20 172	3.00 162	4.43 106	2.29 75	1.28 174	3.11 212	7.39 173	6.06 161	9.14 155	8.50 154

PMTNet	4.94 150	4.88 187	4.33 194	0.87 110	0.95 118	0.75 110	0.24 120	7.00 123	1.68 167	9.89 174	3.04 136	11.43 174	0.99 102	0.44 113	6.15 149	5.72 186	8.20 178	1.62 86	10.98 168	1.31 86	7.98 183	4.24 121	1.21 165	0.27 75	9.00 189	6.68 170	9.35 161	14.21 204

iinet-f	5.03 151	3.97 131	2.00 130	2.22 157	0.72 103	4.42 187	1.39 171	3.78 82	0.83 107	5.79 124	16.26 268	7.84 145	3.16 198	0.39 108	6.73 172	5.80 191	5.81 131	2.96 130	18.68 231	4.96 192	6.63 161	6.26 168	1.62 198	1.13 153	5.70 152	2.23 106	8.85 154	5.76 132

TestStereo	5.06 152	5.12 201	3.29 168	2.13 156	0.66 101	3.22 175	0.07 74	12.34 220	0.61 95	21.17 287	1.07 88	11.86 179	1.49 130	0.34 97	4.60 99	2.79 69	6.67 149	1.12 65	13.94 191	1.75 107	11.50 236	3.17 91	0.80 104	0.63 109	6.03 157	3.31 118	10.14 182	6.81 139

test_3	5.18 153	3.24 109	3.52 174	1.97 153	1.82 157	1.38 133	0.57 145	10.49 197	0.58 91	15.72 262	1.14 96	20.47 249	1.21 111	0.59 136	6.11 147	3.99 112	7.17 163	3.73 150	14.43 199	2.01 123	6.36 152	10.05 247	0.79 103	0.97 138	5.22 145	4.31 135	7.31 137	4.84 119

MIPNet	5.28 154	5.21 206	2.42 146	0.96 115	1.54 148	1.77 148	1.43 175	9.99 180	1.07 129	5.20 114	5.32 166	11.54 175	3.41 200	0.66 146	7.23 181	5.18 171	8.25 179	4.96 191	10.27 161	4.20 189	3.48 81	8.54 214	1.33 179	1.45 167	8.47 180	10.14 197	7.62 141	10.87 179

DN-CSS_ROB	5.28 154	3.87 129	4.38 196	2.33 160	3.00 190	0.63 108	0.22 118	10.51 199	1.48 159	10.35 187	11.92 243	14.00 209	4.14 215	0.49 123	6.33 152	3.51 90	7.12 162	3.41 141	14.86 202	2.28 136	6.55 158	3.37 93	1.33 179	4.19 232	5.66 150	3.49 125	7.31 137	5.92 134

GLC_STEREO	5.29 156	5.26 207	3.54 176	1.72 146	2.01 167	0.76 111	0.07 74	9.53 172	0.76 101	13.31 230	6.35 180	8.74 152	1.57 134	2.03 212	4.82 109	4.71 150	11.99 235	2.19 101	8.79 152	2.88 160	17.78 280	8.08 204	0.80 104	0.64 111	3.96 124	1.70 94	12.99 212	5.85 133

BEATNet_4x	5.29 156	3.00 98	2.25 141	3.27 178	2.19 173	0.79 113	0.43 134	8.36 150	3.67 214	16.72 269	3.62 140	9.42 157	2.83 194	1.19 186	7.64 194	6.41 202	6.68 150	6.54 222	6.26 118	2.71 154	8.94 198	9.57 230	0.86 111	2.72 203	3.78 117	3.50 126	10.49 190	8.93 159

CFNet_RVC	5.36 158	5.40 210	4.21 189	5.04 197	4.49 210	4.48 188	0.85 161	6.16 112	2.33 193	5.54 119	9.67 221	7.72 144	1.53 132	1.01 178	7.47 189	3.94 108	5.67 130	4.23 172	6.87 126	3.53 171	6.63 161	4.83 141	0.92 122	2.24 194	9.70 199	9.81 191	9.91 178	10.56 172

LMCR-Stereo	5.39 159	4.30 152	2.89 154	1.13 122	1.91 162	2.74 167	0.11 90	7.55 137	2.14 184	6.83 137	4.10 147	10.39 163	0.87 94	0.60 138	6.86 175	4.92 158	10.03 212	4.62 186	17.39 221	6.52 215	8.52 193	7.79 200	0.95 127	2.04 190	4.45 130	4.62 147	10.48 189	10.75 174

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 160	5.54 213	4.48 203	3.34 180	8.15 237	2.84 169	11.81 260	6.36 116	7.66 244	5.78 123	5.33 167	13.38 203	1.43 127	6.77 268	8.35 209	3.58 92	3.89 99	2.73 119	6.50 123	2.45 146	4.05 96	3.51 96	1.46 189	1.47 169	4.50 132	9.14 186	6.65 124	7.99 150
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
raft_robust	5.58 161	4.22 147	1.07 103	1.67 145	0.73 104	1.66 144	0.33 128	10.68 201	1.24 148	28.57 303	1.40 103	8.69 150	2.30 177	0.92 172	5.75 128	5.47 179	6.87 153	4.05 167	12.01 177	2.00 122	7.75 180	8.62 216	0.71 96	1.06 143	6.91 169	8.32 179	9.75 171	7.96 149

iResNetv2_ROB	5.61 162	4.07 138	1.96 129	4.69 192	2.20 175	4.60 190	0.94 163	8.50 153	2.09 183	6.20 130	12.67 248	13.31 202	6.49 237	0.50 124	6.25 150	4.56 141	5.13 121	4.03 166	14.34 196	3.94 183	6.24 144	4.48 131	1.50 192	3.20 214	6.68 166	5.25 153	9.83 173	7.92 148

STTStereo	5.68 163	6.69 226	6.57 227	3.38 182	5.86 222	3.08 174	9.13 246	5.39 99	4.13 220	4.12 103	7.05 186	10.29 162	3.43 202	6.41 265	9.30 224	3.89 104	4.74 111	5.33 200	6.03 110	2.17 130	5.24 125	3.16 90	1.54 193	1.57 174	5.56 149	8.28 178	7.44 140	13.60 195

AF-Net	5.68 163	4.87 183	3.58 177	5.01 195	6.35 227	7.34 215	5.88 219	7.21 127	6.61 236	2.00 73	9.35 216	12.65 194	2.84 195	2.93 225	7.30 184	3.90 105	3.88 97	2.77 121	7.90 138	2.87 158	3.53 83	4.34 125	2.43 223	2.29 196	5.03 142	6.54 168	14.92 227	8.95 161

Nwc_Net	5.68 163	4.87 183	3.58 177	5.01 195	6.35 227	7.34 215	5.88 219	7.21 127	6.61 236	2.00 73	9.35 216	12.65 194	2.84 195	2.93 225	7.30 184	3.90 105	3.88 97	2.77 121	7.90 138	2.87 158	3.53 83	4.34 125	2.43 223	2.29 196	5.03 142	6.54 168	14.92 227	8.95 161

CFNet_pseudo	5.91 166	3.52 116	3.34 171	6.20 210	3.32 194	5.95 204	0.34 129	10.37 190	1.25 149	14.57 248	11.14 236	7.98 147	5.93 233	2.55 218	8.18 205	5.00 161	5.14 122	3.96 161	8.63 151	3.16 165	4.10 98	3.53 97	1.45 188	1.42 166	7.02 170	8.12 176	11.12 195	12.25 185

IPLGR	5.92 167	6.24 222	3.26 165	2.76 168	1.94 163	1.03 123	0.52 142	10.26 187	0.82 104	8.09 158	9.29 215	11.67 177	2.41 180	0.71 154	8.16 204	4.48 138	6.52 145	6.34 219	15.32 207	5.98 206	5.58 135	9.27 226	1.28 174	2.20 192	9.24 190	9.44 189	9.23 157	7.80 147

CES	5.95 168	2.93 97	1.36 119	0.66 92	1.36 144	1.18 127	0.21 111	31.02 293	1.50 160	6.36 132	12.72 249	8.42 149	1.98 153	0.32 96	6.05 140	6.73 205	8.14 177	2.77 121	6.00 109	2.30 137	23.59 301	5.42 160	1.63 200	0.32 79	6.88 168	3.82 128	6.83 127	10.13 169

GES	6.26 169	5.53 212	2.66 150	2.38 161	2.84 186	5.88 202	2.06 184	7.47 136	3.11 206	9.19 169	7.05 186	4.90 118	1.68 136	3.18 234	9.10 220	7.18 213	11.91 234	6.77 227	21.06 243	6.50 214	9.84 212	6.26 168	1.97 210	3.63 223	4.43 129	4.60 146	8.49 148	9.43 165

dd	6.36 170	5.34 209	1.03 101	23.89 279	0.57 88	11.85 242	0.76 158	8.17 147	0.31 67	7.87 154	0.08 48	25.57 258	0.36 58	0.83 167	7.60 193	4.16 124	14.92 253	2.61 116	19.55 237	2.15 128	4.54 109	2.55 80	0.96 136	1.60 178	6.25 161	1.43 87	10.32 184	6.48 137

FADNet-RVC-Resample	6.37 171	5.32 208	3.05 160	3.36 181	2.81 185	2.60 164	3.63 201	11.26 210	3.30 209	15.15 258	5.22 165	10.74 170	2.75 192	3.27 236	8.23 206	4.64 146	6.41 143	7.30 235	11.56 174	6.67 218	5.47 133	8.56 215	1.55 194	7.75 260	7.40 174	7.54 174	5.73 107	10.79 176

Reg-Stereo(zero)	6.44 172	4.46 160	5.66 221	2.61 165	1.30 141	2.20 157	2.23 189	12.33 218	1.93 178	13.00 219	11.23 237	12.22 186	2.25 172	1.85 209	4.33 95	6.19 197	7.10 160	4.01 163	17.22 219	3.60 173	6.43 154	7.36 186	1.29 176	1.59 175	5.94 154	8.40 180	11.22 196	16.02 213

HI	6.44 172	4.46 160	5.66 221	2.61 165	1.30 141	2.20 157	2.23 189	12.33 218	1.93 178	13.00 219	11.23 237	12.22 186	2.25 172	1.85 209	4.33 95	6.19 197	7.10 160	4.01 163	17.22 219	3.60 173	6.43 154	7.36 186	1.29 176	1.59 175	5.94 154	8.40 180	11.22 196	16.02 213

AE-Stereo	6.49 174	4.68 170	4.46 202	4.91 194	1.05 126	1.61 142	2.27 192	9.12 166	0.98 121	14.13 240	1.59 107	15.96 223	2.04 155	0.88 170	5.74 125	6.79 206	10.74 217	5.71 208	12.14 179	5.55 199	9.80 211	10.03 245	0.97 138	4.34 233	10.30 204	8.50 182	11.70 203	9.14 164

FADNet-RVC	6.53 175	5.05 196	2.54 149	5.38 201	3.47 196	2.08 156	5.59 217	11.63 212	1.70 169	11.49 200	4.99 161	13.15 199	3.46 203	1.64 202	10.47 244	5.41 176	6.66 148	3.92 159	18.29 228	5.47 197	5.85 141	5.74 165	1.05 146	5.25 240	7.53 175	10.60 202	7.25 135	10.68 173

AACVNet	6.57 176	4.28 151	2.00 130	6.89 215	8.25 238	5.89 203	2.06 184	9.02 165	2.20 186	10.00 175	10.55 228	8.16 148	1.92 145	1.66 204	7.56 192	5.64 183	8.28 180	6.20 217	11.08 169	5.61 200	6.11 143	5.44 161	2.48 226	3.25 216	8.55 181	9.98 194	10.12 180	14.15 202

HSM	6.59 177	4.79 182	4.59 204	4.39 189	4.12 203	1.77 148	1.59 179	13.37 235	1.89 176	10.07 178	10.56 229	9.18 156	4.34 217	1.32 195	7.55 191	4.62 145	11.19 228	4.14 170	10.06 158	4.43 191	9.64 208	4.84 142	1.32 178	3.28 218	9.26 192	11.65 211	11.34 200	12.56 188

DLCB_ROB	6.64 178	4.98 194	4.42 198	2.78 169	3.88 200	3.23 176	2.91 195	6.23 113	3.75 216	7.92 155	9.28 214	12.04 185	5.57 228	3.10 232	6.52 161	4.32 128	7.17 163	4.49 181	5.54 99	3.76 176	6.52 157	4.47 130	2.84 228	3.00 211	26.87 289	12.78 220	12.52 209	8.36 152

DeepPrunerF	6.67 179	4.91 189	2.71 151	5.81 205	14.61 272	4.84 192	5.92 221	6.05 110	5.90 233	3.01 88	11.37 239	3.03 92	1.93 146	2.43 214	7.67 197	8.08 226	7.06 158	4.09 168	11.97 176	3.91 181	6.91 166	5.40 159	3.22 234	2.23 193	21.61 276	10.08 196	6.82 126	8.42 153

LG-Stereo_Zeroshot	6.72 180	3.40 113	1.00 94	5.25 199	10.15 250	14.83 255	4.71 211	9.45 168	0.97 119	13.44 231	2.15 119	13.40 204	1.65 135	0.44 113	4.62 106	4.69 149	7.97 176	3.95 160	10.75 166	1.97 117	7.61 178	7.82 201	1.09 152	0.31 78	7.20 171	4.85 150	12.53 210	25.31 257

sCroCo_RVC	6.73 181	3.16 104	1.16 108	0.36 69	0.96 119	3.01 171	0.48 139	9.86 178	3.55 213	5.96 125	3.53 138	4.46 110	4.94 222	0.90 171	8.47 212	12.80 287	12.41 236	8.74 245	18.16 226	6.11 208	16.64 275	13.91 277	0.77 101	2.27 195	9.25 191	7.62 175	13.29 218	9.02 163

sAnonymous2	6.75 182	3.01 100	1.09 105	0.56 85	0.86 106	3.69 180	0.20 108	13.79 239	3.54 211	3.81 96	5.80 172	5.21 122	3.97 213	0.45 115	9.32 226	9.91 257	11.13 225	9.66 253	19.38 233	7.15 227	10.98 224	11.72 265	1.80 204	1.62 179	9.87 201	10.73 203	10.41 187	12.62 189

CroCo_RVC	6.75 182	3.01 100	1.09 105	0.56 85	0.86 106	3.69 180	0.20 108	13.79 239	3.54 211	3.81 96	5.80 172	5.21 122	3.97 213	0.45 115	9.32 226	9.91 257	11.13 225	9.66 253	19.38 233	7.15 227	10.98 224	11.72 265	1.80 204	1.62 179	9.87 201	10.73 203	10.41 187	12.62 189

APVNet	6.75 182	4.23 148	2.36 144	4.05 185	5.00 216	8.19 222	5.50 216	10.42 192	2.99 205	3.74 94	11.48 240	5.09 120	1.52 131	1.53 200	8.48 213	9.23 239	12.54 237	9.16 248	15.66 208	6.55 217	6.98 168	6.77 179	1.47 190	4.01 230	8.58 182	4.04 133	14.92 227	7.68 146

psm_up	6.89 185	5.17 202	5.69 223	7.08 217	3.86 199	8.14 221	1.89 182	10.11 185	10.23 253	6.61 136	6.17 177	7.50 139	5.04 224	3.00 227	7.28 183	4.96 159	8.33 183	4.62 186	12.14 179	4.06 186	5.17 120	3.67 103	0.89 117	5.31 241	12.09 218	13.82 233	12.09 205	11.20 180

MyStereo04	7.01 186	5.80 217	6.23 226	3.28 179	2.46 178	1.87 150	0.29 126	10.65 200	3.72 215	10.06 177	3.60 139	14.64 215	1.45 129	0.55 132	10.04 239	7.24 215	7.08 159	5.80 210	16.47 214	5.91 204	9.44 206	7.77 193	1.92 209	2.84 206	11.34 210	12.60 219	15.95 235	10.38 171

s12784h	7.05 187	6.53 224	4.78 209	8.33 225	4.14 204	1.42 136	0.26 121	9.52 171	1.68 167	10.88 193	3.99 144	15.69 220	5.75 229	0.46 117	5.88 131	5.02 162	9.11 193	2.34 106	10.63 164	1.72 105	10.37 215	4.63 138	1.02 142	1.24 160	10.41 205	10.56 201	16.24 239	27.67 265

R-Stereo Train	7.06 188	5.17 202	4.44 200	4.55 190	1.74 152	5.01 193	0.03 49	10.47 195	2.45 197	13.20 226	7.65 198	12.96 197	1.97 150	0.66 146	7.02 178	8.24 230	11.06 223	5.33 200	15.01 204	3.87 179	10.24 213	9.64 232	0.94 124	1.23 158	11.65 213	13.69 230	8.71 152	13.64 199

RAFT-Stereo	7.06 188	5.17 202	4.44 200	4.55 190	1.74 152	5.01 193	0.03 49	10.47 195	2.45 197	13.20 226	7.65 198	12.96 197	1.97 150	0.66 146	7.02 178	8.24 230	11.06 223	5.33 200	15.01 204	3.87 179	10.24 213	9.64 232	0.94 124	1.23 158	11.65 213	13.69 230	8.71 152	13.64 199
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.07 190	4.11 140	2.84 153	6.07 209	4.20 205	14.23 250	16.14 270	8.04 145	2.36 196	3.80 95	7.36 195	6.35 132	1.34 122	27.27 305	10.21 243	6.95 208	8.32 182	6.49 220	5.84 103	2.62 151	5.05 118	2.83 84	6.83 272	3.65 224	10.99 207	4.40 140	6.12 116	6.36 135

DeepPruner_ROB	7.23 191	3.43 114	5.83 224	5.40 202	5.92 223	4.54 189	3.14 197	7.68 139	3.99 218	10.10 186	11.71 242	8.69 150	5.30 225	1.52 199	11.36 255	6.40 201	8.96 191	7.60 239	10.41 162	4.28 190	12.74 251	8.68 218	2.39 221	3.23 215	8.74 184	14.91 241	10.83 193	7.52 144

RP	7.25 192	7.42 233	9.24 247	9.13 229	6.89 231	7.70 218	8.79 240	8.38 151	7.87 246	2.24 75	14.27 260	12.61 192	6.13 235	3.08 231	7.46 187	4.61 144	6.04 138	3.25 138	9.49 157	3.91 181	5.24 125	5.64 164	1.57 195	3.25 216	9.67 198	7.42 173	11.28 198	13.10 192

UCFNet_RVC	7.31 193	10.90 259	3.72 182	8.53 226	6.34 226	5.70 201	1.88 181	9.50 170	2.87 203	10.61 190	9.09 211	24.45 254	3.50 207	0.83 167	7.65 196	3.74 99	5.02 116	4.98 192	9.22 156	4.07 187	7.02 169	4.58 137	2.97 230	2.88 208	14.87 240	9.76 190	9.23 157	13.60 195

TANstereo	7.47 194	4.26 149	3.29 168	2.79 170	2.87 188	3.88 182	0.13 97	5.71 102	1.55 164	6.86 139	2.72 131	2.17 73	2.24 170	4.18 245	12.57 263	12.99 288	10.89 221	18.94 298	22.19 248	17.84 290	7.39 175	5.50 162	29.21 312	0.71 113	1.27 79	3.98 131	9.84 174	5.70 128

XX-TBD	7.47 194	4.26 149	3.29 168	2.79 170	2.87 188	3.88 182	0.13 97	5.71 102	1.55 164	6.86 139	2.72 131	2.17 73	2.24 170	4.18 245	12.57 263	12.99 288	10.89 221	18.94 298	22.19 248	17.84 290	7.39 175	5.50 162	29.21 312	0.71 113	1.27 79	3.98 131	9.84 174	5.70 128

DDF-Stereo	7.50 196	3.78 124	1.17 109	15.58 256	4.52 212	23.29 278	12.40 261	12.95 229	1.09 132	11.08 197	4.46 151	16.20 224	5.91 232	1.29 191	5.54 119	5.53 180	9.50 203	3.75 151	13.36 187	2.91 161	11.01 226	7.66 191	1.07 148	0.88 131	3.79 118	4.56 144	9.50 166	9.67 166

ICVP	7.52 197	4.60 166	8.97 246	5.16 198	4.46 209	5.66 199	1.41 172	8.26 148	4.13 220	7.86 153	7.69 200	9.43 158	5.99 234	1.18 185	7.22 180	6.97 209	7.58 170	5.27 199	10.96 167	5.33 195	7.09 170	12.60 270	16.70 293	4.49 238	8.80 185	12.28 216	10.58 191	12.26 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Any-RAFT	7.56 198	4.67 169	10.19 254	5.61 204	3.24 193	0.94 117	0.71 157	9.86 178	1.40 154	8.52 163	11.08 235	12.26 188	1.05 104	0.54 131	5.73 124	7.53 221	9.41 199	3.96 161	18.38 230	4.03 185	11.34 233	8.27 209	1.60 197	1.55 173	15.63 245	15.41 245	10.13 181	20.95 240

ADCP+	7.57 199	5.95 219	6.65 230	4.01 184	4.41 208	6.21 207	8.21 233	8.97 164	15.76 273	4.18 105	12.91 250	16.38 225	1.42 126	3.62 239	6.73 172	5.20 172	5.84 133	4.36 177	13.27 186	3.05 164	6.62 160	6.20 167	2.24 215	1.63 181	7.32 172	18.78 262	8.33 146	16.03 215

MSMDNet	7.75 200	5.40 210	4.83 210	1.65 144	1.97 164	2.23 159	0.86 162	10.39 191	1.50 160	11.53 202	7.49 196	11.66 176	3.58 209	0.99 176	8.04 203	10.34 268	10.85 220	5.13 196	22.46 251	13.04 274	11.51 237	10.76 258	1.81 207	1.63 181	11.41 211	9.18 187	13.28 217	15.81 212

RAFT-Test	7.86 201	5.10 200	4.59 204	5.48 203	1.88 159	2.05 152	1.04 165	11.43 211	1.47 158	12.34 211	8.89 210	12.35 189	2.27 174	0.87 169	7.69 198	10.14 266	10.49 216	4.98 192	21.48 244	9.21 250	12.20 245	10.06 248	1.80 204	1.68 184	12.76 224	10.30 199	13.47 220	16.31 216

HH	7.89 202	2.46 83	10.75 258	3.19 176	2.51 179	5.20 197	4.37 206	11.24 208	2.24 188	12.85 215	2.59 125	11.89 180	2.11 163	1.29 191	6.59 167	9.43 245	9.29 195	5.91 212	16.06 211	6.96 223	14.02 260	9.66 234	2.23 213	1.34 162	9.53 195	11.90 214	13.93 223	23.53 247

HanStereo	7.89 202	2.46 83	10.75 258	3.19 176	2.51 179	5.20 197	4.37 206	11.24 208	2.24 188	12.85 215	2.59 125	11.89 180	2.11 163	1.29 191	6.59 167	9.43 245	9.29 195	5.91 212	16.06 211	6.96 223	14.02 260	9.66 234	2.23 213	1.34 162	9.53 195	11.90 214	13.93 223	23.53 247

cross-raft	7.92 204	5.83 218	4.66 208	3.42 183	1.99 165	3.02 172	0.56 144	12.35 221	1.29 150	13.91 236	6.87 185	13.98 208	1.84 141	0.75 157	7.47 189	9.69 253	10.47 215	4.26 174	22.05 247	7.48 234	12.08 242	13.17 275	1.78 203	1.64 183	12.98 228	12.29 217	13.04 214	14.82 206

MSKI-zero shot	7.94 205	4.90 188	4.34 195	3.10 174	1.70 151	4.00 184	1.44 176	12.93 227	2.03 181	12.15 208	7.79 201	12.00 184	1.80 139	0.61 142	6.29 151	8.66 235	10.45 214	4.09 168	20.51 241	7.15 227	10.78 221	9.52 229	1.14 157	2.63 201	9.80 200	20.32 275	15.32 231	18.86 227

PWCDC_ROB	7.98 206	2.58 87	2.16 135	1.57 137	3.59 197	2.05 152	1.50 178	4.07 89	26.78 295	1.69 70	12.22 244	3.64 98	46.61 309	9.30 273	10.12 241	8.17 228	6.16 140	6.56 223	7.10 127	5.79 202	6.75 165	12.25 268	3.12 233	3.16 213	2.54 106	9.33 188	5.21 90	11.52 182

EAI-Stereo	8.01 207	4.87 183	4.99 212	5.25 199	4.23 206	7.18 214	6.95 225	13.19 232	2.31 192	10.61 190	6.86 184	13.29 201	1.93 146	1.00 177	9.61 230	9.46 247	9.57 205	4.69 188	18.16 226	8.69 246	8.96 199	8.64 217	1.41 185	2.04 190	11.59 212	8.24 177	13.03 213	19.52 232

FADNet	8.23 208	5.99 221	3.09 162	5.83 206	3.63 198	4.34 185	8.43 236	15.97 253	2.81 202	15.51 260	12.42 245	13.91 207	5.01 223	1.96 211	9.98 237	5.15 170	5.42 126	5.73 209	22.84 252	5.93 205	8.77 195	6.73 177	0.95 127	2.69 202	12.22 221	13.83 234	9.29 159	13.73 201

XX-Stereo	8.40 209	2.85 92	3.92 186	7.47 220	1.11 129	6.30 208	2.23 189	12.78 226	1.03 125	11.47 199	9.17 213	13.26 200	2.17 169	0.59 136	7.84 200	9.52 248	9.36 198	5.44 204	14.15 192	5.72 201	8.92 197	6.58 173	1.26 170	0.63 109	32.29 297	11.47 208	12.55 211	26.75 262

test-1	8.48 210	2.23 76	4.98 211	2.04 154	2.03 169	10.12 233	1.99 183	15.82 252	2.06 182	13.18 224	7.18 192	12.57 190	2.54 188	0.64 143	7.64 194	7.87 224	9.96 210	7.03 231	24.35 257	7.18 232	11.13 227	12.94 273	1.20 164	1.91 188	13.93 236	14.53 238	12.14 206	19.78 236

MLCV	8.52 211	4.65 168	5.49 219	11.94 242	4.96 215	9.67 230	3.19 198	14.68 247	2.93 204	9.54 171	12.61 247	17.15 235	12.38 257	0.58 135	8.02 202	4.02 115	9.45 201	5.57 206	20.86 242	4.00 184	6.25 145	8.11 205	2.35 220	5.67 246	10.58 206	11.87 213	11.44 202	12.14 184

pcwnet_v2	8.61 212	4.00 135	5.13 214	8.89 228	4.68 214	8.06 220	3.37 199	10.49 197	4.03 219	13.78 233	13.40 253	9.95 160	20.61 266	5.41 259	9.26 223	5.78 190	8.28 180	5.18 197	11.11 170	3.63 175	6.31 149	4.55 134	2.42 222	3.34 221	13.64 234	13.45 225	13.60 221	20.23 237

SACVNet	8.62 213	5.97 220	5.15 215	6.88 214	6.74 229	5.68 200	7.59 229	11.19 207	8.65 248	10.96 194	7.05 186	7.94 146	2.49 184	2.67 221	8.38 211	6.92 207	9.83 208	7.65 240	15.12 206	9.30 253	10.70 219	8.06 203	2.25 216	4.43 237	18.03 255	13.51 226	15.43 232	14.21 204

ADCRef	8.62 213	6.53 224	4.38 196	2.47 163	4.66 213	8.28 223	7.51 228	8.58 155	14.10 271	6.83 137	10.63 230	11.91 182	3.53 208	3.06 230	8.72 217	7.72 223	8.71 187	7.39 236	17.63 223	6.13 209	9.53 207	9.33 228	4.93 253	3.70 225	9.63 197	18.39 260	9.86 177	18.66 225

gcap-zeroshot	8.63 215	3.80 126	9.84 252	6.96 216	2.19 173	6.36 209	2.19 188	12.60 223	1.44 156	15.10 257	8.45 208	15.33 218	1.97 150	0.48 121	8.25 207	9.98 261	9.50 203	5.57 206	30.94 272	12.03 271	11.22 230	10.47 254	2.43 223	2.00 189	8.32 178	11.08 206	11.00 194	13.62 198

zero-FE	8.76 216	3.81 127	1.17 109	23.39 277	5.69 221	29.42 285	20.80 282	12.93 227	1.18 143	10.74 192	6.56 181	16.44 230	6.89 240	1.19 186	5.86 130	5.28 173	9.71 207	4.42 179	17.12 218	3.27 169	12.39 249	7.82 201	1.07 148	0.87 128	3.79 118	4.37 137	9.66 169	10.76 175

model_zeroshot	8.79 217	4.12 141	4.32 193	4.09 186	2.53 181	2.03 151	1.42 174	12.06 215	2.78 201	11.50 201	7.30 194	17.22 236	1.68 136	1.46 198	9.56 229	9.97 260	13.75 246	6.02 214	29.32 264	10.75 264	10.87 223	9.59 231	1.15 158	2.51 200	13.79 235	13.62 227	10.78 192	23.13 246

TRStereo	8.83 218	8.80 247	13.01 275	6.34 211	1.88 159	16.53 263	4.61 209	10.15 186	1.16 140	10.57 189	4.38 149	15.04 217	1.84 141	0.72 156	6.57 166	8.36 233	8.62 186	4.39 178	11.80 175	4.99 193	10.38 216	8.45 213	1.16 161	0.93 135	12.57 223	12.31 218	30.08 281	22.69 245

LoS	8.88 219	4.05 137	1.28 115	1.18 126	1.51 147	2.83 168	0.20 108	49.84 318	2.23 187	25.23 296	30.02 310	14.66 216	2.13 167	0.53 129	5.74 125	7.35 217	7.89 174	3.07 133	10.61 163	2.17 130	10.65 218	6.56 172	1.57 195	0.87 128	14.16 238	9.04 185	9.21 156	15.09 208
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	8.92 220	7.37 232	3.35 172	5.88 207	5.00 216	7.40 217	5.10 213	10.85 203	3.40 210	10.37 188	5.21 164	15.43 219	3.62 210	2.63 220	10.94 250	9.98 261	14.57 251	12.40 279	23.99 255	8.16 242	11.89 241	9.29 227	1.70 201	5.38 242	9.32 194	8.88 184	9.92 179	18.79 226

PS-NSSS	8.92 220	10.56 254	2.94 155	20.23 268	6.01 224	13.21 249	7.92 231	14.92 249	1.45 157	18.68 278	0.90 85	43.30 278	4.22 216	3.63 240	6.76 174	3.35 88	5.53 128	3.52 143	19.94 239	2.70 153	3.62 86	1.71 57	3.48 240	0.97 138	8.91 186	8.81 183	8.63 151	14.97 207

SGM-Forest	8.97 222	9.25 251	2.31 142	18.42 263	9.53 247	10.54 238	2.93 196	12.39 222	1.78 174	8.99 167	3.73 142	18.11 241	11.34 254	4.22 247	7.99 201	6.38 200	6.62 147	2.95 129	9.10 155	3.77 177	8.28 190	4.80 140	3.31 235	3.31 220	16.01 247	11.58 210	25.32 273	19.29 230
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTSC	9.00 223	4.69 178	4.25 191	4.13 187	5.35 218	6.44 210	5.81 218	10.10 184	9.46 252	6.42 135	13.24 252	6.89 134	6.43 236	3.16 233	11.63 258	8.85 237	14.64 252	6.92 228	19.46 236	6.05 207	11.17 228	9.70 236	1.75 202	5.64 245	8.31 177	9.85 193	13.85 222	28.94 271

anonymity	9.08 224	3.30 111	11.90 266	6.36 212	3.32 194	4.38 186	2.11 186	13.09 230	2.14 184	12.78 213	24.99 296	10.78 172	2.01 154	0.77 159	5.90 134	8.78 236	8.79 188	3.64 147	16.50 215	8.09 241	9.18 203	8.86 219	1.82 208	1.45 167	15.23 244	21.82 281	12.38 207	24.87 256

GANet-ADL	9.10 225	7.28 230	5.18 216	7.24 219	6.79 230	8.88 226	3.94 203	10.88 204	5.35 229	13.12 221	9.94 223	18.49 243	3.48 205	0.67 149	9.63 231	7.42 218	11.69 233	5.51 205	17.72 224	10.52 263	9.26 204	7.40 188	2.98 231	3.73 226	11.03 208	13.06 223	15.27 230	19.21 229

stereogan	9.22 226	9.08 248	8.33 241	11.15 239	11.62 262	12.54 246	9.08 245	11.06 206	7.59 243	5.21 115	9.53 220	16.86 231	9.57 250	3.28 237	9.65 232	6.22 199	7.24 166	5.22 198	14.15 192	7.10 226	7.16 173	7.07 181	3.96 243	3.76 227	8.32 178	9.81 191	20.71 260	13.60 195

EKT-Stereo	9.40 227	6.93 228	5.29 217	9.99 232	4.49 210	9.39 229	10.24 247	10.33 188	1.86 175	10.09 185	7.09 191	14.17 213	2.04 155	0.82 166	8.66 214	10.08 263	12.72 239	10.67 267	19.67 238	6.85 222	18.66 287	11.56 263	1.08 150	1.76 186	18.60 257	15.03 243	13.09 216	12.67 191

iRaft-Stereo_20w	9.64 228	4.92 190	13.83 280	15.20 255	4.25 207	9.14 227	4.64 210	12.08 216	3.15 207	12.31 210	9.46 219	13.76 206	2.27 174	0.77 159	8.70 216	8.19 229	9.42 200	3.52 143	14.49 200	7.92 238	9.66 209	6.74 178	1.33 179	1.34 162	17.96 254	16.99 252	22.98 267	25.32 258

WQFJA1++	9.76 229	2.90 95	1.06 102	38.00 291	1.23 138	38.86 297	40.12 302	7.75 140	0.82 104	7.10 144	4.56 152	17.75 240	8.82 246	0.12 62	4.07 88	5.97 195	5.91 134	2.86 126	13.59 188	2.62 151	5.44 131	5.28 155	1.08 150	0.81 119	5.67 151	7.24 172	15.96 237	17.80 221

IGEV-FE	9.83 230	4.18 143	14.24 283	14.55 251	3.97 201	6.77 211	8.90 242	13.23 233	2.33 193	12.97 218	10.82 232	14.05 211	2.57 189	0.78 162	6.41 156	9.61 251	9.91 209	4.57 183	16.97 216	8.01 239	11.37 234	9.80 238	1.26 170	2.77 204	20.85 272	13.67 228	19.71 253	21.20 241

IGEV_Zeroshot_test	9.84 231	4.19 144	14.24 283	14.55 251	3.97 201	6.77 211	8.88 241	13.23 233	2.33 193	12.89 217	11.00 234	14.00 209	2.57 189	0.78 162	6.41 156	9.61 251	9.97 211	4.56 182	16.98 217	8.01 239	11.37 234	9.81 239	1.26 170	2.77 204	20.84 271	13.68 229	19.70 252	21.20 241

PA-Net	9.95 232	17.79 280	13.14 276	4.86 193	11.72 263	5.03 195	11.63 257	13.76 238	10.83 256	7.45 151	5.67 169	9.12 155	8.54 244	9.52 275	10.98 251	6.60 203	3.46 87	6.66 225	7.76 136	6.80 221	4.83 112	9.05 224	2.30 219	5.54 243	11.20 209	23.05 289	8.19 145	33.08 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	10.07 233	9.13 249	9.31 248	6.66 213	6.18 225	5.15 196	3.99 204	12.65 224	7.21 241	14.91 251	8.82 209	11.82 178	4.37 218	3.00 227	11.71 259	9.00 238	9.29 195	7.48 238	12.90 184	7.01 225	13.16 255	11.18 262	4.88 252	7.81 261	19.45 264	19.58 269	14.82 226	20.54 239

CASS	10.12 234	5.79 215	5.47 218	7.96 221	5.68 220	8.59 225	5.39 215	16.39 256	5.43 230	21.03 286	10.04 224	14.11 212	3.94 212	0.77 159	8.68 215	6.97 209	15.85 261	6.06 215	24.19 256	6.68 219	12.18 244	10.22 250	2.57 227	2.37 198	16.93 251	11.40 207	17.21 242	21.46 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	10.18 235	8.77 245	7.25 236	9.61 230	10.25 252	9.82 231	10.40 249	10.44 193	14.05 267	2.32 76	13.76 256	15.72 221	12.69 259	4.10 242	11.13 253	5.74 187	7.76 172	10.24 259	13.60 189	6.21 210	6.74 163	6.62 175	6.26 267	3.79 228	13.26 231	17.07 253	21.78 263	15.57 210

Abc-Net	10.18 235	8.77 245	7.25 236	9.61 230	10.25 252	9.82 231	10.40 249	10.44 193	14.05 267	2.32 76	13.76 256	15.72 221	12.69 259	4.10 242	11.13 253	5.74 187	7.76 172	10.24 259	13.60 189	6.21 210	6.74 163	6.62 175	6.26 267	3.79 228	13.26 231	17.07 253	21.78 263	15.57 210
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	10.26 237	8.45 241	3.50 173	23.52 278	22.01 287	19.33 269	17.38 273	8.53 154	3.15 207	6.28 131	8.15 204	7.27 135	0.49 66	45.27 308	5.89 133	4.08 117	7.49 169	5.36 203	10.11 160	5.48 198	9.04 201	6.61 174	14.31 290	0.77 116	11.67 215	6.19 167	7.72 142	8.93 159

HSM-Net_RVC	10.31 238	5.58 214	6.64 229	12.79 246	7.83 236	8.37 224	2.17 187	12.08 216	4.75 223	14.71 249	13.23 251	25.19 257	12.41 258	1.01 178	7.46 187	5.69 184	9.68 206	5.80 210	12.33 182	5.37 196	8.78 196	8.95 222	3.34 236	7.42 255	16.51 249	19.09 264	21.38 262	19.75 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	10.50 239	10.03 253	7.04 235	7.18 218	5.54 219	10.26 237	10.81 252	14.24 242	19.32 281	14.16 241	15.22 265	14.41 214	4.88 221	4.92 252	8.29 208	7.34 216	9.11 193	6.50 221	15.94 209	6.52 215	12.93 253	10.39 253	5.04 255	4.34 233	12.79 225	15.31 244	12.40 208	18.55 224

FCDSN-DC	11.37 240	11.42 261	11.08 262	12.74 245	10.46 255	10.13 234	13.47 264	14.12 241	2.60 200	14.56 247	1.86 114	7.49 138	2.11 163	4.52 249	18.19 299	16.02 302	19.95 282	17.16 295	12.89 183	8.51 244	16.38 273	9.96 243	3.61 241	17.93 292	12.17 220	13.27 224	11.29 199	13.14 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AIO-Stereo-zeroshot	11.45 241	4.75 181	12.72 271	13.00 248	3.08 192	15.95 258	7.30 227	11.65 213	5.18 226	15.56 261	10.86 233	18.28 242	3.46 203	0.50 124	9.21 222	10.61 269	12.90 240	9.82 256	25.14 258	8.72 247	10.57 217	8.99 223	1.17 163	4.04 231	18.39 256	21.60 279	13.33 219	32.44 275

Anonymous3	11.53 242	7.69 239	3.27 167	1.73 147	2.85 187	7.82 219	5.00 212	14.29 245	10.32 254	14.16 241	4.86 156	24.64 255	5.75 229	1.19 186	17.24 297	14.45 295	17.03 269	12.98 280	29.47 265	10.30 260	19.88 293	20.00 301	2.84 228	2.89 210	14.98 242	13.96 236	18.36 248	13.25 194

XPNet_ROB	11.67 243	13.20 269	6.63 228	6.03 208	7.57 234	9.37 228	7.79 230	5.83 107	8.72 249	8.51 162	13.75 255	49.51 287	3.49 206	3.24 235	10.60 245	7.51 220	19.13 277	6.96 230	14.33 195	6.24 212	11.17 228	15.75 289	3.65 242	4.83 239	9.30 193	11.04 205	31.52 284	19.58 233

GwcNet-ADL	12.05 244	11.91 264	9.54 249	18.75 264	10.20 251	12.14 245	6.27 223	13.65 237	5.02 225	12.11 207	17.59 275	29.93 263	9.22 248	4.00 241	8.92 218	9.34 243	13.38 244	6.69 226	23.76 254	9.21 250	9.40 205	10.34 252	6.62 270	6.01 248	14.99 243	18.15 258	11.36 201	16.95 219

NOSS_ROB	12.25 245	9.52 252	5.01 213	12.85 247	10.79 257	10.64 239	6.79 224	21.16 273	5.63 232	11.90 205	7.79 201	9.69 159	7.49 242	12.87 284	13.04 272	11.80 278	15.65 259	12.11 275	14.27 194	8.78 249	17.59 279	10.04 246	5.16 258	10.72 273	21.20 274	15.54 246	23.28 269	19.43 231

PSMNet-ADL	12.39 246	8.76 244	8.74 244	10.89 237	9.42 246	10.75 240	8.02 232	14.92 249	7.72 245	22.73 291	14.98 264	26.26 259	26.16 274	2.48 215	10.16 242	9.33 242	11.52 230	6.30 218	25.52 259	10.03 258	11.60 238	8.36 212	6.21 265	4.37 235	13.15 230	14.31 237	22.08 266	9.86 167

NaN_ROB	12.48 247	8.41 240	8.83 245	10.77 236	16.22 275	6.08 206	4.38 208	22.86 276	8.85 250	19.93 284	9.44 218	47.25 284	9.13 247	4.11 244	9.34 228	5.76 189	6.80 151	6.17 216	12.06 178	7.16 230	5.46 132	5.12 153	3.04 232	9.64 266	20.81 270	17.39 255	20.34 257	31.73 274

RGC	12.52 248	11.48 262	13.33 278	12.10 243	11.73 264	14.58 254	6.96 226	14.26 243	16.09 274	7.33 149	19.17 284	17.09 233	21.08 267	7.05 270	13.55 275	8.10 227	9.45 201	7.13 233	14.73 201	7.59 236	8.75 194	7.63 190	5.32 260	6.63 251	15.73 246	20.65 276	20.04 255	20.44 238

iResNet	12.61 249	6.71 227	7.79 240	11.09 238	9.16 244	16.35 261	6.20 222	16.82 258	6.96 239	9.88 173	11.60 241	36.53 270	36.96 296	0.60 138	11.02 252	7.50 219	11.26 229	8.35 244	30.61 270	8.24 243	8.37 191	7.68 192	2.25 216	10.72 273	12.41 222	13.01 222	15.81 233	16.57 218

FADNet_RVC	12.83 250	9.18 250	6.00 225	17.32 261	8.43 239	6.02 205	5.16 214	16.68 257	6.01 234	18.67 277	14.01 259	24.78 256	19.64 265	5.79 261	14.83 282	6.97 209	15.41 258	11.47 271	34.21 282	10.48 262	12.80 252	16.02 290	2.14 211	7.31 253	10.14 203	18.66 261	10.33 185	18.00 222

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 251	6.48 223	14.29 285	11.47 240	8.54 241	23.20 277	13.19 262	13.63 236	8.04 247	17.21 271	10.63 230	17.65 239	3.63 211	0.60 138	9.93 236	12.28 283	13.21 243	7.85 242	43.19 293	5.88 203	10.83 222	8.16 207	1.16 161	2.87 207	18.97 259	19.48 268	15.95 235	31.05 272

dad	13.38 252	7.58 238	1.49 124	31.22 284	8.43 239	16.14 260	21.04 284	25.65 284	1.53 163	24.43 294	1.06 87	37.14 271	11.36 255	1.70 205	8.35 209	5.36 175	22.07 294	3.72 149	32.83 277	2.57 149	13.11 254	3.50 95	2.20 212	4.41 236	12.90 227	4.07 134	33.22 288	24.21 252

DAS	14.01 253	7.50 234	4.63 206	15.17 253	9.04 242	12.00 243	8.70 238	16.36 254	14.09 269	7.12 145	17.14 273	37.20 272	13.71 261	0.98 174	10.73 247	9.30 240	20.85 285	10.44 261	21.80 245	14.68 279	12.26 246	14.17 279	3.43 238	12.61 278	19.28 261	16.51 248	20.40 258	28.09 267

SepStereo	14.01 253	7.50 234	4.63 206	15.17 253	9.04 242	12.00 243	8.70 238	16.36 254	14.09 269	7.12 145	17.14 273	37.20 272	13.71 261	0.98 174	10.73 247	9.30 240	20.85 285	10.44 261	21.80 245	14.68 279	12.26 246	14.17 279	3.43 238	12.61 278	19.28 261	16.51 248	20.40 258	28.09 267

HBP-ISP	14.42 255	10.82 258	12.34 267	22.60 274	14.88 273	14.98 256	15.15 268	20.50 269	4.48 222	16.38 267	10.15 225	17.25 237	1.84 141	19.47 296	11.57 257	13.28 290	14.29 249	9.08 247	11.15 171	9.30 253	17.96 283	15.05 284	5.03 254	12.00 276	20.48 269	22.38 287	22.99 268	24.00 250

DDVS	15.10 256	11.04 260	13.88 282	10.28 235	9.99 248	14.56 253	8.32 234	20.54 270	12.80 262	12.69 212	28.28 305	42.28 276	27.73 278	5.35 257	12.91 270	11.70 274	14.06 248	9.42 251	26.47 260	15.17 282	11.64 239	10.93 259	4.50 246	6.28 250	12.04 217	11.56 209	19.60 251	23.71 249

ccs_rob	15.15 257	14.72 273	7.44 239	22.32 273	9.33 245	22.95 275	17.29 272	14.27 244	5.28 227	14.81 250	23.21 295	55.94 296	30.81 282	5.40 258	12.59 265	10.12 265	11.59 231	9.34 250	19.31 232	11.79 269	13.71 258	11.01 260	5.04 255	5.61 244	12.12 219	12.86 221	12.00 204	18.08 223

ITSA-stereo	15.36 258	11.88 263	7.27 238	26.81 281	13.63 270	10.18 235	8.62 237	20.49 268	10.58 255	21.85 289	16.53 270	31.24 264	30.96 283	9.01 272	11.99 260	9.60 250	15.24 257	9.66 253	23.63 253	6.47 213	10.73 220	10.52 255	5.87 262	7.73 259	21.08 273	19.76 271	15.91 234	27.42 264

CBMV_ROB	15.45 259	8.52 242	10.06 253	22.29 272	17.04 277	16.35 261	11.36 256	19.65 262	5.48 231	14.50 246	9.14 212	31.73 265	16.37 264	10.55 278	10.08 240	7.96 225	15.06 255	7.46 237	19.43 235	21.06 297	13.40 256	6.45 171	6.05 264	8.81 264	21.63 277	24.29 292	29.88 279	32.55 277

CBMV	15.50 260	10.69 257	8.40 242	16.02 258	11.11 260	12.89 247	4.24 205	21.34 274	15.36 272	19.49 283	7.06 189	28.50 261	9.40 249	6.42 266	13.21 273	12.10 281	15.07 256	12.37 278	16.04 210	9.27 252	15.69 269	9.92 241	4.30 245	15.37 283	22.30 278	18.82 263	39.12 298	44.05 296
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	15.83 261	18.32 281	10.45 256	10.22 234	10.00 249	17.62 265	10.32 248	11.67 214	16.15 275	13.58 232	18.48 282	59.62 300	7.63 243	5.28 253	16.96 295	8.57 234	19.42 279	13.90 284	17.46 222	9.65 256	15.04 263	14.91 283	4.56 247	7.33 254	11.88 216	19.34 265	34.58 292	24.50 254

ETE_ROB	15.85 262	17.19 278	6.97 234	12.39 244	10.54 256	16.82 264	8.40 235	10.76 202	13.32 265	11.19 198	18.44 281	58.51 297	6.50 238	6.01 262	12.65 266	9.41 244	23.07 296	9.86 257	20.40 240	10.14 259	15.50 268	13.68 276	5.13 257	7.65 257	14.90 241	21.29 277	42.78 304	24.50 254

SFCPSM	16.40 263	13.16 267	8.61 243	16.26 259	11.35 261	16.02 259	10.72 251	18.80 261	13.84 266	13.17 222	20.92 289	35.30 267	37.96 298	6.05 263	10.85 249	9.55 249	12.68 238	9.16 248	36.45 285	20.65 296	13.76 259	12.33 269	7.58 273	5.97 247	19.12 260	19.85 272	16.70 240	26.05 260

DCVSM-stereo	16.53 264	10.58 255	9.66 250	18.85 265	10.83 258	26.03 279	13.81 265	20.34 267	13.17 264	15.98 263	18.12 279	49.21 286	31.19 284	4.73 251	9.00 219	9.87 254	13.12 242	7.11 232	28.30 261	16.44 287	11.28 232	10.72 257	19.15 297	8.36 263	12.89 226	14.92 242	18.66 249	24.08 251

SHD	16.57 265	6.93 228	12.56 269	13.09 249	12.68 267	10.19 236	8.95 243	23.05 278	17.16 277	19.45 282	15.91 266	18.72 245	31.71 286	6.26 264	15.16 286	11.59 272	17.18 271	10.05 258	33.55 279	11.88 270	15.80 270	14.38 281	3.97 244	10.59 271	20.10 267	22.14 284	21.26 261	43.14 295

RTS	16.64 266	7.53 236	6.93 232	8.17 223	7.37 232	22.56 272	10.89 253	19.94 263	22.55 287	7.08 142	10.54 226	16.42 226	10.00 251	5.31 255	12.77 267	11.76 275	20.70 283	10.48 263	37.62 287	17.58 288	15.87 271	12.66 271	4.67 248	9.96 267	26.64 286	33.09 312	26.24 275	54.03 313

RTSA	16.64 266	7.53 236	6.93 232	8.17 223	7.37 232	22.56 272	10.89 253	19.94 263	22.55 287	7.08 142	10.54 226	16.42 226	10.00 251	5.31 255	12.77 267	11.76 275	20.70 283	10.48 263	37.62 287	17.58 288	15.87 271	12.66 271	4.67 248	9.96 267	26.64 286	33.09 312	26.24 275	54.03 313

FC-DCNN	16.94 268	19.98 285	17.50 295	30.21 283	19.17 282	26.56 280	24.08 290	25.48 283	6.76 238	19.19 279	6.28 179	18.52 244	4.41 219	11.03 281	15.54 291	14.98 299	21.04 288	14.06 285	18.07 225	9.67 257	19.16 291	9.99 244	4.83 250	16.43 288	23.36 281	16.73 250	22.02 265	22.31 244

AnyNet_C32	17.17 269	8.67 243	9.73 251	10.14 233	10.45 254	14.52 252	11.69 258	22.97 277	22.78 289	18.32 275	22.52 293	23.72 252	10.02 253	9.41 274	17.12 296	14.49 296	23.62 298	17.24 296	30.57 269	11.59 266	24.77 302	23.05 308	8.94 275	14.39 281	17.12 252	21.73 280	17.43 244	26.54 261

pmcnn	17.48 270	12.24 265	5.49 219	16.43 260	12.67 266	20.37 270	13.45 263	15.73 251	6.53 235	9.33 170	16.08 267	36.41 269	31.77 287	1.19 186	10.64 246	11.94 280	17.58 272	11.13 269	33.67 280	13.41 275	18.13 284	11.69 264	10.16 278	10.62 272	20.15 268	17.79 256	41.23 302	46.08 300

FC-DCNN v2	17.61 271	20.56 287	17.94 296	31.78 285	19.76 284	27.51 281	24.30 291	26.84 287	7.41 242	19.43 281	6.75 182	19.23 246	5.90 231	11.12 282	15.60 292	14.94 298	21.03 287	13.86 283	18.35 229	9.62 255	19.21 292	9.93 242	4.85 251	16.40 287	25.95 285	18.11 257	24.75 271	24.42 253

GANetREF_RVC	17.96 272	13.78 270	16.85 291	13.13 250	10.91 259	12.94 248	11.29 255	33.74 295	20.83 283	27.66 301	6.09 176	50.53 290	26.27 275	3.04 229	15.18 287	7.13 212	11.68 232	10.53 266	31.57 274	10.46 261	18.21 285	9.24 225	8.91 274	18.25 293	23.10 280	15.87 247	29.33 278	28.45 269
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	18.14 273	12.26 266	12.99 274	8.59 227	12.83 269	10.82 241	17.67 276	17.38 259	31.50 306	8.59 164	16.91 271	21.14 250	53.99 318	6.59 267	13.63 276	10.19 267	23.63 299	13.26 281	37.72 289	14.50 277	19.05 290	14.89 282	3.38 237	15.79 284	14.66 239	13.71 232	19.36 250	44.89 298

ADCMid	18.65 274	13.18 268	12.39 268	11.76 241	14.19 271	18.49 268	14.99 267	26.29 286	26.32 293	12.79 214	16.33 269	36.18 268	23.39 270	7.98 271	15.52 290	12.49 285	21.07 289	12.21 276	38.30 291	12.13 273	20.69 294	18.31 296	12.50 286	10.20 270	22.89 279	20.15 274	20.27 256	32.52 276

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 275	10.58 255	13.21 277	21.10 270	12.82 268	17.68 266	22.41 287	14.66 246	9.25 251	11.76 204	19.72 287	78.32 329	24.76 271	20.31 298	11.52 256	9.88 256	26.15 300	16.66 293	32.71 276	11.68 267	16.68 276	13.08 274	5.93 263	8.18 262	19.39 263	16.85 251	17.65 246	27.14 263

ADCPNet	19.39 276	13.87 271	11.68 265	15.69 257	17.32 278	15.71 257	16.26 271	23.07 279	20.67 282	18.57 276	18.76 283	20.18 247	29.47 280	10.00 276	14.34 279	14.05 294	18.99 276	11.55 272	34.43 283	20.26 295	20.72 295	18.42 297	11.08 282	16.03 285	25.16 283	27.30 298	25.24 272	34.64 279

CSAN	20.20 277	25.94 293	18.99 300	19.75 267	16.53 276	14.47 251	8.99 244	25.29 282	28.05 297	34.09 309	13.71 254	50.93 291	26.34 276	4.65 250	12.99 271	8.24 230	13.54 245	11.67 273	22.32 250	16.30 286	15.15 265	10.21 249	6.23 266	17.35 290	26.80 288	25.06 293	34.30 290	37.46 281

MDST_ROB	20.31 278	32.64 302	11.05 261	48.15 303	25.03 291	40.35 299	19.18 281	18.66 260	11.72 258	16.23 265	7.89 203	29.18 262	38.42 299	1.31 194	9.90 235	5.45 178	10.74 217	4.30 176	14.90 203	6.70 220	11.78 240	5.78 166	6.44 269	8.89 265	40.87 311	31.29 309	52.88 315	38.56 283

ACV-stereo	21.00 279	16.71 276	10.82 260	22.70 275	12.30 265	32.34 288	20.96 283	20.12 266	17.44 278	17.02 270	18.16 280	24.42 253	40.56 304	5.62 260	14.22 278	15.37 300	29.61 303	12.36 277	61.69 314	28.65 307	22.28 299	15.15 285	23.10 307	12.11 277	13.07 229	14.86 240	19.87 254	25.61 259

CC-Net-ROB	21.26 280	37.17 306	18.21 298	53.24 306	41.87 305	43.35 303	32.25 296	28.26 289	7.15 240	35.79 310	8.18 205	67.30 318	6.82 239	17.02 292	9.70 233	3.67 97	10.84 219	8.97 246	38.52 292	7.29 233	6.46 156	4.21 119	12.31 285	2.88 208	17.19 253	13.90 235	13.06 215	28.51 270

SGM-ForestM	21.76 281	26.76 297	12.74 273	38.92 292	21.53 286	35.95 294	23.82 288	28.41 291	16.51 276	14.11 239	18.08 278	50.37 289	31.58 285	3.29 238	9.31 225	5.58 182	14.41 250	6.57 224	28.33 262	7.58 235	12.09 243	4.33 124	5.42 261	9.98 269	40.14 310	30.48 306	50.62 310	40.54 286

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 282	20.71 288	11.36 264	29.18 282	18.08 280	22.91 274	18.43 279	37.55 305	24.02 291	32.04 307	14.86 263	46.12 283	35.56 292	14.85 291	15.04 285	10.88 270	10.38 213	7.76 241	33.34 278	8.77 248	15.08 264	15.67 288	15.43 292	13.32 280	31.89 295	26.93 297	32.93 287	31.67 273

DDUNet	22.09 283	28.93 300	10.71 257	44.13 299	38.12 303	44.55 306	45.65 307	10.93 205	12.67 261	9.01 168	19.31 285	20.40 248	4.73 220	90.87 322	15.39 289	11.80 278	19.61 280	9.59 252	29.64 266	11.01 265	17.32 277	15.62 287	18.79 296	6.18 249	13.56 233	14.63 239	15.99 238	17.27 220

SGM_RVC	22.30 284	26.60 296	13.45 279	40.22 295	26.52 294	36.56 295	24.02 289	27.37 288	17.51 279	17.98 274	18.03 276	43.52 279	37.60 297	2.18 213	9.83 234	5.94 194	13.03 241	6.93 229	30.45 268	8.54 245	12.39 249	4.12 117	5.16 258	11.77 275	36.42 305	27.38 299	52.67 314	45.94 299
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	22.66 285	14.10 272	18.12 297	36.51 289	36.45 299	28.44 282	18.28 277	23.24 280	12.64 260	19.19 279	29.53 308	34.98 266	34.03 291	13.01 286	15.02 283	12.25 282	18.18 274	19.93 300	34.98 284	19.35 293	17.89 282	12.07 267	13.56 287	16.39 286	18.75 258	22.16 285	29.92 280	42.72 292

FBW_ROB	22.68 286	25.59 292	17.06 292	42.36 297	25.78 292	32.64 289	18.79 280	14.74 248	11.55 257	14.37 244	14.63 262	43.96 280	27.95 279	19.91 297	12.86 269	7.21 214	19.18 278	10.97 268	50.42 304	7.16 230	14.33 262	8.94 221	19.37 298	27.40 309	19.63 266	19.58 269	32.74 286	53.34 311

UDG	23.27 287	29.32 301	11.18 263	43.83 298	40.37 304	44.05 304	50.45 311	13.10 231	13.02 263	14.19 243	22.69 294	21.71 251	5.53 227	87.32 320	14.53 281	9.94 259	21.35 291	14.28 286	31.51 273	11.75 268	18.79 288	19.17 299	14.52 291	7.66 258	16.22 248	18.20 259	17.11 241	16.42 217

XQC	23.79 288	26.07 294	15.10 288	32.24 286	23.60 289	33.61 291	31.06 295	36.95 303	28.94 300	28.36 302	13.76 256	41.71 275	22.97 269	18.81 295	15.02 283	11.76 275	14.98 254	11.67 273	32.12 275	15.72 285	17.84 281	17.68 295	11.06 281	14.53 282	30.59 294	25.39 295	42.82 305	27.90 266

SANet	26.20 289	17.46 279	19.39 302	23.31 276	19.54 283	30.21 286	17.62 275	34.21 298	29.84 303	16.57 268	29.14 307	78.44 330	41.28 305	17.70 294	14.47 280	9.87 254	21.24 290	16.39 291	30.80 271	14.78 281	18.51 286	16.48 293	28.56 310	18.55 295	32.02 296	26.21 296	36.14 295	48.65 303

G-Net	26.39 290	20.83 289	18.69 299	18.14 262	16.15 274	35.72 293	15.59 269	28.39 290	32.97 310	27.04 300	33.44 314	63.95 310	25.70 273	6.89 269	17.98 298	16.18 303	23.13 297	17.60 297	44.66 298	34.02 316	25.13 303	20.14 302	11.41 283	16.88 289	27.61 290	29.30 304	42.48 303	42.59 291

ADCS	26.80 291	19.40 282	15.99 289	21.47 271	20.26 285	22.98 276	18.29 278	35.82 299	32.21 307	16.06 264	26.49 298	45.49 281	36.28 294	13.17 287	20.46 304	19.03 306	30.07 304	22.20 303	48.35 301	27.42 305	35.57 314	28.75 315	13.83 288	20.87 301	29.72 293	30.23 305	30.90 283	42.38 290

S-Stereo	27.72 292	17.16 277	13.86 281	39.92 294	37.96 302	40.17 298	37.41 300	22.71 275	22.92 290	17.38 272	45.47 317	52.74 293	36.13 293	14.44 290	15.19 288	13.69 291	19.68 281	25.76 309	37.88 290	24.35 300	16.58 274	17.35 294	54.72 318	21.07 302	19.57 265	19.47 267	23.45 270	41.49 289

DLNR_Zeroshot_test	27.74 293	81.73 339	12.63 270	100.00 349	0.86 106	2.07 154	98.97 349	12.75 225	1.01 123	13.19 225	6.22 178	12.59 191	2.29 176	24.24 303	96.65 349	100.00 353	32.51 306	28.96 313	28.74 263	5.03 194	12.27 248	9.76 237	1.02 142	3.30 219	13.96 237	10.23 198	18.30 247	19.61 234

MeshStereo	28.39 294	28.64 299	17.49 294	49.25 304	36.94 300	38.63 296	25.84 292	34.17 297	25.10 292	21.94 290	21.87 290	55.23 294	48.16 311	4.50 248	13.52 274	12.28 283	18.04 273	11.23 270	30.39 267	14.62 278	25.20 304	20.27 304	21.38 303	18.82 296	39.99 309	31.23 308	52.09 313	49.59 304
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
MFN_U_SF_RVC	28.82 295	28.11 298	16.40 290	33.64 288	25.89 293	32.81 290	27.70 294	37.42 304	22.10 285	45.99 325	28.32 306	49.91 288	32.35 288	21.67 302	23.87 309	16.93 304	13.84 247	15.41 287	53.47 305	24.58 301	22.24 298	24.24 310	11.62 284	24.71 305	33.63 298	24.09 290	37.01 296	50.20 305

DPSNet	28.84 296	15.01 274	14.59 286	24.53 280	22.59 288	32.15 287	14.89 266	20.11 265	22.50 286	8.42 161	9.93 222	89.34 346	44.91 308	5.30 254	16.79 294	17.05 305	33.42 307	28.86 312	68.85 320	19.87 294	21.86 297	20.14 302	40.60 314	25.82 308	42.58 313	28.31 302	39.91 300	50.48 306

edge stereo	29.25 297	20.44 286	19.28 301	41.04 296	37.14 301	43.08 302	39.81 301	38.54 308	21.86 284	16.30 266	39.05 316	60.91 302	36.52 295	25.09 304	13.84 277	13.95 292	26.34 301	15.54 288	44.48 297	19.15 292	18.84 289	16.15 291	21.96 305	17.87 291	27.90 291	22.43 288	39.03 297	53.23 310

AnyNet_C01	29.84 298	19.89 284	14.82 287	20.44 269	24.83 290	21.98 271	21.35 285	35.82 299	38.87 318	21.30 288	27.69 304	49.03 285	34.01 290	14.21 289	25.95 311	21.84 312	38.69 314	34.70 318	58.02 310	30.27 309	38.97 320	31.02 319	21.95 304	20.80 300	34.15 301	28.69 303	32.34 285	44.08 297

LE_ROB	30.18 299	25.29 291	22.53 305	44.68 300	47.30 312	42.05 301	47.63 308	37.72 306	26.38 294	14.44 245	27.01 300	63.45 308	53.67 317	2.76 223	9.16 221	5.54 181	11.17 227	7.21 234	33.90 281	14.21 276	15.25 267	10.29 251	10.82 280	29.62 314	43.65 315	41.44 320	61.77 323	65.95 332

DGSMNet	31.95 300	26.17 295	20.72 304	37.26 290	28.74 296	34.52 292	34.10 297	24.17 281	19.22 280	24.54 295	49.93 322	45.93 282	27.51 277	21.47 301	22.14 305	20.16 309	51.49 324	29.68 315	61.18 313	33.45 315	39.09 321	39.36 329	24.02 308	29.07 313	25.54 284	24.21 291	30.84 282	38.20 282

SQANet	32.80 301	51.98 314	17.38 293	71.36 318	50.98 314	73.19 320	74.73 318	25.86 285	12.19 259	32.41 308	14.38 261	59.07 298	14.65 263	90.80 321	9.98 237	6.17 196	17.16 270	15.73 289	43.94 295	12.07 272	9.77 210	8.88 220	57.35 319	7.60 256	21.20 274	20.05 273	25.86 274	40.75 288

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 302	37.24 307	37.63 315	47.28 302	27.52 295	29.08 284	26.75 293	50.43 319	47.48 322	40.30 316	26.00 297	38.55 274	32.85 289	28.45 306	32.67 316	26.35 314	15.78 260	21.22 302	61.04 312	33.35 314	22.55 300	27.54 314	26.33 309	35.86 319	34.90 302	22.12 283	28.39 277	40.68 287

STStereo	33.82 303	46.03 311	33.92 312	62.03 315	49.51 313	54.29 310	44.39 305	36.14 301	32.39 308	25.36 297	27.16 301	63.64 309	51.30 315	11.18 283	12.51 262	7.64 222	16.36 268	8.19 243	46.40 299	15.25 283	17.50 278	15.24 286	9.85 277	23.07 303	49.16 318	40.60 319	62.23 324	51.79 309

MANE	35.56 304	36.32 305	30.27 310	57.13 309	45.60 308	45.77 307	44.19 304	42.38 315	28.54 299	22.99 292	27.28 302	55.78 295	38.47 300	17.15 293	19.38 302	22.05 313	28.66 302	42.73 324	37.10 286	15.31 284	28.48 308	16.47 292	9.03 276	25.43 307	52.81 323	42.23 322	66.17 329	62.49 324

PVD	36.94 305	35.53 303	20.19 303	46.53 301	34.00 298	49.81 308	37.38 299	39.85 312	38.08 317	15.29 259	27.60 303	51.81 292	50.55 313	49.21 310	16.55 293	15.85 301	37.91 313	22.29 304	49.12 303	26.18 302	37.77 315	38.78 328	19.75 300	24.11 304	43.49 314	58.18 336	46.46 308	65.23 329

BEATNet-Init1	37.96 306	44.56 309	27.41 309	61.43 313	43.01 306	54.12 309	44.65 306	41.12 314	30.83 305	31.66 306	22.08 292	61.84 306	55.93 321	12.97 285	24.90 310	21.55 311	21.99 293	16.73 294	57.95 309	30.86 312	27.04 307	21.23 306	18.58 295	28.82 312	49.15 317	37.94 316	73.47 340	62.96 325

SAMSARA	38.30 307	15.47 275	38.14 316	18.86 266	17.33 279	18.42 267	17.45 274	44.16 316	36.06 315	28.66 304	18.06 277	28.26 260	47.25 310	13.90 288	27.47 313	29.04 316	22.15 295	25.56 308	46.84 300	26.27 303	47.87 333	51.36 338	6.64 271	28.47 311	96.29 352	97.75 352	95.23 351	91.23 350

ELAS	38.52 308	44.92 310	35.73 313	58.67 312	45.67 309	54.34 311	49.79 310	39.79 311	30.51 304	25.44 298	30.07 311	65.85 317	41.53 306	20.67 299	22.24 306	19.55 307	34.81 309	22.44 305	44.42 296	23.13 298	34.09 312	25.77 311	19.79 301	30.94 316	52.44 322	42.30 323	63.40 326	61.61 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	38.71 309	44.08 308	36.14 314	58.34 311	44.80 307	56.14 313	49.04 309	39.16 309	28.27 298	25.76 299	32.54 313	72.51 324	41.64 307	21.11 300	22.30 307	19.61 308	35.30 311	23.00 306	43.53 294	23.57 299	35.09 313	26.25 312	19.66 299	32.53 317	49.82 319	40.38 318	64.26 327	60.37 318
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	39.75 310	49.92 313	23.96 307	64.91 316	46.52 310	59.62 315	70.39 317	31.47 294	26.91 296	20.82 285	19.96 288	67.89 319	48.82 312	93.71 324	18.90 301	20.26 310	49.49 323	34.84 319	69.36 322	28.05 306	25.61 305	21.10 305	20.01 302	20.31 298	28.35 292	19.38 266	35.57 294	56.98 316

LSM0	41.44 311	24.61 290	12.72 271	39.36 293	29.64 297	40.63 300	36.02 298	50.44 320	34.27 313	45.33 322	46.68 318	62.96 307	54.33 319	10.70 279	82.82 344	89.58 346	35.18 310	23.00 306	69.90 323	35.16 317	44.19 327	35.05 323	17.16 294	25.30 306	38.79 307	32.56 310	51.88 312	50.73 307

otaku	41.47 312	59.93 319	23.77 306	85.43 334	70.24 323	84.12 336	93.39 338	37.75 307	32.63 309	39.34 315	19.49 286	59.42 299	25.11 272	95.21 325	19.99 303	11.68 273	18.98 275	16.34 290	64.80 316	27.36 304	13.65 257	10.63 256	58.26 320	19.35 297	33.80 299	22.23 286	34.11 289	42.76 293

Ntro	43.91 313	60.52 321	25.10 308	85.23 333	71.11 324	83.99 334	93.99 339	47.62 317	36.91 316	40.53 317	31.94 312	64.60 312	21.97 268	95.55 327	22.72 308	12.49 285	21.79 292	16.54 292	65.59 317	31.28 313	15.15 265	11.03 261	59.53 321	20.73 299	36.26 304	30.56 307	39.66 299	43.06 294

ACVNet-4b	45.05 314	60.08 320	30.77 311	90.02 340	75.84 333	84.32 337	96.58 345	33.86 296	33.30 311	41.42 320	17.10 272	79.70 332	30.67 281	96.27 332	28.98 314	27.35 315	31.43 305	19.93 300	54.55 306	37.33 318	11.23 231	9.86 240	62.73 329	18.46 294	35.28 303	28.09 301	40.93 301	40.39 285

AMNet	47.82 315	49.81 312	47.75 320	49.90 305	46.59 311	58.94 314	54.48 312	20.74 272	35.99 314	31.17 305	68.62 331	69.95 321	11.91 256	54.47 313	44.89 320	55.58 331	56.46 329	57.26 338	48.53 302	48.42 320	57.22 338	47.88 335	10.80 279	47.38 322	44.55 316	51.78 331	57.59 319	62.43 323

ACVNet_1	48.34 316	63.93 322	38.22 317	86.47 336	72.30 326	85.13 339	94.95 341	58.28 325	29.71 302	43.49 321	48.57 320	65.41 315	56.74 322	95.77 328	26.81 312	14.51 297	35.45 312	27.56 310	56.62 307	30.44 310	25.82 306	18.59 298	63.35 330	28.26 310	42.57 312	25.15 294	35.26 293	35.90 280

MonStereo1	51.18 317	58.34 318	38.73 318	78.42 320	72.14 325	70.33 319	82.77 322	56.41 324	40.69 319	60.02 332	69.07 332	78.14 328	57.29 324	97.30 343	18.25 300	10.99 271	39.04 315	34.08 316	56.87 308	30.81 311	33.37 310	23.16 309	85.01 342	30.41 315	34.09 300	21.43 278	50.46 309	54.22 315

RainbowNet	53.63 318	66.91 323	44.07 319	91.23 341	74.92 331	90.37 346	95.07 342	39.32 310	33.34 312	45.45 323	29.92 309	71.99 323	56.83 323	96.98 340	68.70 332	46.94 325	34.42 308	29.67 314	77.69 334	55.56 326	21.47 296	14.04 278	64.62 331	33.19 318	39.92 308	32.77 311	44.50 306	48.08 302

MADNet+	53.95 319	35.82 304	65.49 338	55.03 308	52.23 315	44.42 305	40.28 303	60.67 327	51.63 324	54.06 327	38.36 315	76.38 327	64.35 326	32.92 307	60.20 329	48.58 327	53.78 327	50.30 329	69.19 321	51.45 322	47.07 331	40.09 330	52.15 317	46.49 321	75.06 343	69.31 342	57.65 320	63.58 327

JetBlue	56.35 320	54.44 315	61.38 333	61.95 314	57.67 318	61.95 316	60.94 314	51.18 321	73.59 335	45.81 324	26.60 299	88.52 343	40.01 302	51.49 311	43.77 319	43.40 323	60.04 334	52.20 333	59.95 311	50.68 321	52.42 335	57.10 339	68.83 333	54.93 330	53.92 324	44.48 325	72.22 336	72.13 337

SPS-STEREO	56.37 321	55.26 316	52.00 324	54.83 307	53.74 316	62.64 317	54.55 313	36.65 302	52.61 325	41.02 318	72.82 337	68.83 320	51.37 316	54.23 312	54.01 324	56.16 333	65.48 339	61.21 341	67.80 319	65.19 335	71.89 345	61.36 343	22.00 306	53.23 328	52.28 321	54.66 334	64.70 328	61.46 320
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 322	55.60 317	53.01 327	57.87 310	54.17 317	66.57 318	61.59 315	40.71 313	45.76 321	41.21 319	73.61 338	65.02 313	54.97 320	55.73 315	54.11 327	55.49 330	65.18 338	59.21 340	64.31 315	60.11 331	65.62 341	58.39 340	28.82 311	49.97 324	51.62 320	52.77 332	67.11 330	64.35 328

ACVNet_2	58.27 323	74.04 325	56.98 330	88.59 337	81.05 336	87.05 343	96.06 343	66.05 329	43.49 320	52.82 326	46.78 319	78.54 331	69.96 329	96.60 333	50.76 323	40.75 320	40.15 316	28.24 311	76.92 331	42.75 319	31.31 309	21.70 307	61.62 322	53.19 327	55.03 325	28.06 300	51.48 311	53.37 312

IMH-64-1	60.28 324	74.69 326	50.42 321	80.31 322	73.97 328	79.70 326	84.33 324	77.04 333	64.71 328	37.08 311	59.46 324	61.44 303	80.06 340	96.76 337	49.65 321	41.24 321	48.02 320	35.18 320	71.95 324	54.63 324	37.85 316	30.42 317	61.88 323	50.63 325	66.91 333	36.03 314	57.39 317	65.70 330

IMH-64	60.28 324	74.69 326	50.42 321	80.31 322	73.97 328	79.70 326	84.33 324	77.04 333	64.71 328	37.08 311	59.46 324	61.44 303	80.06 340	96.76 337	49.65 321	41.24 321	48.02 320	35.18 320	71.95 324	54.63 324	37.85 316	30.42 317	61.88 323	50.63 325	66.91 333	36.03 314	57.39 317	65.70 330

WAO-7	61.44 326	71.70 324	62.21 335	65.81 317	69.25 321	55.85 312	62.17 316	81.48 340	77.86 340	59.25 331	69.56 333	65.46 316	70.40 330	54.87 314	84.64 346	76.82 343	43.20 317	34.36 317	80.12 339	68.99 340	41.89 323	31.49 320	14.04 289	80.25 348	55.37 326	63.81 338	56.11 316	61.87 322

IMH	62.37 327	75.88 329	52.64 325	80.91 324	73.71 327	82.21 330	84.46 326	77.43 335	66.45 331	38.17 314	59.49 326	65.18 314	82.27 343	96.74 336	54.05 326	45.28 324	49.25 322	36.35 322	75.11 329	59.08 330	37.91 318	30.39 316	61.98 325	54.51 329	70.73 337	45.19 326	61.21 322	67.54 333

PSMNet_ROB	62.69 328	80.61 337	59.91 332	81.85 327	75.39 332	85.28 340	87.50 331	55.22 323	75.12 336	70.87 338	63.54 329	73.03 325	71.52 333	95.40 326	54.18 328	37.32 318	51.73 325	39.45 323	72.02 326	65.27 336	40.03 322	26.72 313	62.70 328	47.90 323	62.18 331	38.75 317	73.13 338	46.14 301

TorneroNet-64	63.19 329	75.15 328	55.88 329	82.69 329	63.23 319	74.55 321	83.40 323	60.19 326	69.74 333	56.51 329	48.87 321	86.61 339	70.59 332	96.70 334	63.73 330	51.45 328	46.73 318	46.07 325	76.66 330	58.77 329	33.57 311	34.51 322	74.14 335	55.02 331	59.06 328	48.57 329	61.16 321	72.46 338

TorneroNet	66.23 330	77.53 330	63.32 336	85.97 335	69.14 320	77.06 322	86.80 330	62.89 328	70.48 334	65.63 335	55.43 323	86.42 338	67.47 327	96.85 339	67.92 331	52.32 329	47.97 319	50.55 330	78.21 335	62.59 333	38.95 319	41.32 331	76.55 337	56.42 332	60.86 329	48.15 328	69.78 334	71.65 336

PWCK	67.12 331	90.16 348	61.80 334	92.78 344	74.34 330	85.07 338	75.96 319	74.55 332	64.36 327	71.63 339	71.49 335	81.09 333	70.46 331	70.64 318	37.90 317	37.63 319	67.71 341	46.24 326	93.61 347	64.94 334	56.13 337	41.76 332	79.34 338	69.81 340	64.94 332	41.69 321	63.04 325	63.13 326

WAO-6	67.55 332	78.30 332	59.14 331	81.25 325	79.91 335	77.57 323	86.13 329	81.41 339	68.11 332	68.43 337	70.17 334	60.57 301	84.88 344	96.09 329	78.63 342	61.94 334	52.44 326	47.97 327	67.63 318	57.85 328	55.31 336	51.06 337	49.29 316	58.07 333	71.80 338	43.75 324	67.99 331	68.15 334

LRCNet_RVC	69.01 333	78.86 334	51.62 323	95.98 347	97.20 349	94.61 348	90.00 332	72.51 331	49.01 323	99.86 351	79.80 342	96.18 350	77.08 337	97.92 347	43.52 318	32.40 317	79.98 346	65.71 343	96.30 348	73.11 341	47.12 332	37.90 326	95.96 348	64.87 336	37.53 306	21.86 282	46.23 307	40.21 284

LVE	69.55 334	79.12 335	67.17 339	92.96 345	87.79 341	82.46 331	96.73 347	83.91 343	66.42 330	72.92 340	76.51 339	61.80 305	87.71 347	97.59 346	54.04 325	47.00 326	55.01 328	53.49 334	80.57 340	61.93 332	44.39 328	38.35 327	79.72 339	70.54 342	68.62 336	46.65 327	72.75 337	51.61 308

MFMNet_re	70.53 335	82.36 340	77.16 345	78.14 319	69.48 322	83.12 333	76.90 320	52.18 322	55.55 326	54.56 328	72.65 336	73.90 326	50.72 314	65.86 316	81.62 343	83.89 345	81.27 347	78.63 346	72.62 327	68.87 339	75.27 346	74.56 345	46.78 315	60.04 334	61.18 330	66.38 339	73.44 339	87.29 349

notaker	71.38 336	78.65 333	54.69 328	84.72 332	82.95 337	82.06 329	91.48 335	87.48 346	82.07 344	60.48 333	85.97 344	70.68 322	79.79 339	96.70 334	77.03 338	61.97 335	61.31 336	49.23 328	81.82 341	67.63 338	52.22 334	46.81 333	73.73 334	68.68 339	58.07 327	51.33 330	68.53 333	71.08 335

ktn	73.77 337	79.75 336	53.00 326	81.45 326	88.63 342	78.92 324	90.62 334	90.90 348	91.37 346	57.04 330	91.77 348	64.56 311	68.03 328	97.29 342	75.00 336	65.54 337	66.33 340	56.23 337	78.86 337	65.83 337	61.55 340	59.89 342	67.39 332	66.10 337	75.18 344	60.13 337	78.23 345	82.16 346

WAO-8	73.90 338	83.69 342	72.64 342	89.62 338	89.28 344	88.99 344	92.48 336	80.57 337	77.83 338	76.08 341	62.52 327	82.88 334	72.27 334	96.23 330	77.30 339	69.40 340	59.94 332	52.15 331	77.08 332	76.97 344	46.88 329	35.80 324	62.13 326	73.39 344	75.03 341	68.35 340	77.93 343	77.76 339

Venus	73.90 338	83.69 342	72.64 342	89.67 339	89.28 344	88.99 344	92.48 336	80.57 337	77.83 338	76.08 341	62.52 327	82.88 334	72.27 334	96.23 330	77.30 339	69.40 340	59.94 332	52.15 331	77.08 332	76.97 344	46.88 329	35.80 324	62.13 326	73.39 344	75.03 341	68.35 340	77.93 343	77.76 339

UNDER WATER-64	75.67 340	81.70 338	71.33 340	91.75 342	87.21 339	85.53 341	96.64 346	83.38 341	76.42 337	79.20 344	85.55 343	86.85 340	76.63 336	97.41 344	72.40 333	55.82 332	61.54 337	55.65 336	74.02 328	53.26 323	44.03 325	50.98 336	90.58 345	73.26 343	78.01 347	80.76 347	68.27 332	84.86 347

UNDER WATER	75.88 341	84.51 345	71.98 341	92.01 343	84.19 338	85.60 342	94.87 340	80.27 336	77.93 341	76.18 343	76.67 340	88.04 341	77.89 338	97.19 341	78.13 341	63.60 336	61.10 335	55.58 335	78.49 336	56.97 327	43.63 324	47.72 334	87.87 344	76.39 347	77.17 345	78.76 345	70.88 335	85.11 348

Dean	77.48 342	83.82 344	77.11 344	97.28 348	96.37 348	97.16 349	97.23 348	85.86 345	81.96 343	88.94 346	77.88 341	89.24 345	86.33 345	98.31 349	75.93 337	66.54 339	57.80 331	57.32 339	91.12 345	80.41 347	44.18 326	32.55 321	80.01 340	75.39 346	73.99 339	53.83 333	85.46 348	59.93 317

DPSimNet_ROB	78.97 343	77.62 331	80.17 346	79.15 321	89.15 343	80.21 328	80.58 321	70.37 330	95.41 349	96.15 347	87.26 345	88.83 344	59.22 325	93.19 323	74.77 335	69.80 342	75.14 344	65.07 342	82.98 342	77.91 346	71.40 344	78.66 346	91.28 347	61.75 335	68.55 335	82.24 348	77.44 342	77.82 341

HanzoNet	79.15 344	82.61 341	63.39 337	84.63 331	87.76 340	82.84 332	90.52 333	93.48 349	91.71 347	61.49 334	89.74 346	83.24 336	86.75 346	97.92 347	73.08 334	66.32 338	74.85 342	72.80 344	87.43 343	75.21 342	70.67 343	70.02 344	75.14 336	68.22 338	77.26 346	70.29 343	79.78 346	79.93 345

JetRed	79.56 345	85.37 346	84.59 347	83.21 330	79.47 334	84.04 335	85.88 328	83.64 342	82.41 345	68.18 336	64.26 330	91.36 347	39.61 301	78.40 319	83.29 345	82.43 344	79.11 345	86.69 349	79.88 338	75.28 343	89.69 347	86.94 347	87.50 343	70.30 341	74.65 340	79.37 346	82.70 347	79.91 344

KSHMR	85.05 346	95.39 349	87.70 348	95.47 346	93.32 346	92.81 347	96.30 344	88.71 347	80.58 342	87.28 345	90.38 347	84.49 337	80.26 342	97.55 345	94.11 347	90.49 347	74.98 343	77.89 345	88.64 344	85.83 348	67.64 342	58.51 341	91.11 346	86.08 349	81.21 349	75.30 344	75.75 341	78.54 342

MADNet++	89.66 347	89.04 347	93.96 350	82.44 328	93.36 347	79.42 325	85.59 327	83.91 343	91.80 348	96.72 348	97.56 349	88.26 342	93.28 348	68.16 317	96.48 348	98.97 349	95.25 349	85.92 348	92.58 346	98.11 349	96.75 350	98.43 350	84.35 341	96.89 351	80.50 348	86.67 349	86.59 349	79.77 343

PML	98.00 348	100.00 353	89.41 349	100.00 349	100.00 350	100.00 350	99.52 350	100.00 353	99.67 351	100.00 352	98.18 350	99.94 352	100.00 353	99.58 350	97.81 350	96.93 348	93.39 348	85.77 347	100.00 352	99.15 351	96.63 349	92.95 348	99.24 349	99.73 353	98.06 354	99.99 354	100.00 354	99.98 354

MEDIAN_ROB	98.39 349	99.52 350	99.12 351	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	99.70 352	99.00 350	100.00 352	99.99 353	98.80 351	97.65 349	99.97 351	99.66 351	99.00 350	99.10 350	99.18 350	99.95 351	98.83 350	95.51 348	97.85 349	100.00 350	98.41 352	90.71 350	94.33 350	93.03 350	97.15 352

AVERAGE_ROB	99.48 350	100.00 353	99.90 353	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 352	99.89 353	99.92 352	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 352	99.09 352	99.77 352	100.00 350	100.00 355	96.69 353	96.89 351	97.18 353	96.57 351

HaxPig	99.50 351	100.00 353	99.58 352	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	99.99 352	100.00 352	100.00 354	100.00 353	99.98 352	100.00 352	99.75 352	99.76 351	99.99 353	99.80 351	100.00 352	100.00 352	98.86 351	98.48 351	100.00 350	99.99 354	94.78 351	99.70 353	96.75 352	99.23 353

DGTPSM_ROB	99.76 352	99.92 351	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	99.67 350	100.00 353	99.54 349	99.82 351	95.69 348	99.56 350	100.00 352	99.97 354	100.00 353	99.97 351	99.99 352	99.84 349	100.00 352	99.88 353	99.80 353	100.00 350	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DPSMNet_ROB	99.77 353	99.92 351	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	99.67 350	100.00 353	99.54 349	99.82 351	95.70 349	99.57 351	100.00 352	99.97 354	100.00 353	99.97 351	99.99 352	99.88 350	100.00 352	99.88 353	99.80 353	100.00 350	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355

FlowAnything	100.00 354	100.00 353	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 356	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 352	100.00 355	100.00 355	100.00 350	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355

CasAABBNet	100.00 354	100.00 353	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 356	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 352	100.00 355	100.00 355	100.00 350	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DPSM_ROB	100.00 354	100.00 353	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 356	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 352	100.00 355	100.00 355	100.00 350	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DPSM	100.00 354	100.00 353	100.00 354	100.00 349	100.00 350	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 352	100.00 356	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 352	100.00 355	100.00 355	100.00 350	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355

GS-Stereo																							0.00 1	0.03 20	0.35 34	0.08 21	1.10 21	0.02 19

FSD		7.33 231	6.85 231	8.15 222	7.73 235	6.77 211	11.80 259	20.54 270	1.03 125	17.94 273	5.82 174			11.02 280	12.10 261	14.02 293			16.37 213	7.81 237				7.17 252	16.74 250	11.76 212	17.63 245	18.86 227

ASD4																								93.56 350

STTRV1_RVC		19.69 283	10.23 255	32.93 287	18.42 281	28.73 283	21.65 286	30.21 292	29.18 301	24.35 293	21.99 291	42.54 277	40.31 303	46.58 309	29.61 315	10.10 264	57.30 330	13.57 282		28.69 308	58.70 339	19.89 300		41.61 320	24.70 282	55.51 335	34.55 291	61.08 319

Low-res two-view benchmark