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	0.03 1	0.03 2	0.00 1	0.01 13	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.00 1	0.00 1	0.34 10	0.24 5	0.03 20	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.13 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 6	0.00 1

BridgeDepth	0.06 2	0.05 23	0.01 11	0.03 41	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.00 1	0.00 1	0.51 16	0.40 17	0.01 1	0.01 17	0.13 25	0.02 13	0.22 38	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.03 14	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.06 2	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 43	0.01 42	0.47 15	0.33 12	0.03 20	0.01 17	0.11 21	0.01 6	0.11 20	0.10 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.11 35	0.00 1

AIO-test2	0.06 2	0.09 43	0.01 11	0.00 1	0.09 67	0.04 103	0.01 68	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 34	0.00 1	0.45 13	0.25 6	0.02 11	0.00 1	0.03 6	0.03 20	0.05 5	0.06 19	0.00 1	0.16 145	0.05 63	0.01 20	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.06 2	0.04 13	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 116	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 106	0.10 13	0.01 6	0.00 1	0.31 7	0.33 12	0.02 11	0.00 1	0.04 8	0.06 40	0.10 16	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 16	0.18 103

ProNet	0.06 2	0.03 2	0.08 38	0.01 13	0.00 1	0.12 139	0.27 199	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.05 120	0.43 12	0.28 7	0.02 11	0.00 1	0.09 18	0.00 1	0.05 5	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.08 76	0.00 1	0.05 18	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 7	0.04 13	0.02 18	0.00 1	0.01 14	0.02 78	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 22	0.03 24	0.00 1	0.38 11	0.30 10	0.03 20	0.00 1	0.15 27	0.07 46	0.05 5	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.06 69	0.38 62	0.06 75

MM-Stereo_test1	0.07 7	0.04 13	0.08 38	0.00 1	0.01 14	0.03 94	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.03 24	0.00 1	0.55 17	0.45 19	0.04 29	0.00 1	0.18 31	0.06 40	0.07 10	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.08 78	0.05 18	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 9	0.06 30	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 43	0.00 1	0.80 29	0.60 36	0.02 11	0.04 27	0.15 27	0.03 20	0.08 11	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.07 25	0.00 1

CoSv	0.08 9	0.11 51	0.21 52	0.01 13	0.02 21	0.01 46	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.11 20	0.01 6	0.00 1	0.66 22	0.62 39	0.03 20	0.06 37	0.08 16	0.02 13	0.03 1	0.12 26	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.00 1	0.08 28	0.00 1

AIO-test1	0.08 9	0.03 2	0.03 25	0.01 13	0.07 58	0.05 110	0.00 1	0.01 12	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 34	0.00 1	0.68 23	0.55 30	0.02 11	0.00 1	0.11 21	0.19 89	0.12 22	0.15 29	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.01 20	0.01 6	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 12	0.05 23	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 43	0.00 1	0.75 24	0.56 31	0.03 20	0.04 27	0.17 30	0.03 20	0.10 16	0.31 36	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.07 25	0.00 1

TDLM	0.09 12	0.08 41	0.12 43	0.02 27	0.02 21	0.00 1	0.01 68	0.19 83	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.48 122	0.01 6	0.01 42	0.26 3	0.22 3	0.08 53	0.06 37	0.01 1	0.00 1	0.10 16	0.10 22	0.01 66	0.01 18	0.00 1	0.01 20	0.30 61	0.39 124

RSM++	0.10 14	0.05 23	0.36 108	0.02 27	0.01 14	0.11 130	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.08 59	0.00 1	0.77 26	0.52 28	0.02 11	0.04 27	0.10 20	0.03 20	0.20 33	0.16 30	0.00 1	0.03 44	0.01 15	0.00 1	0.11 35	0.00 1

RSM	0.10 14	0.05 23	0.36 108	0.02 27	0.02 21	0.11 130	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.05 43	0.00 1	0.60 19	0.49 25	0.01 1	0.04 27	0.15 27	0.03 20	0.20 33	0.03 10	0.00 1	0.02 35	0.02 32	0.19 102	0.05 18	0.00 1

StereoVision	0.11 16	0.10 46	0.02 18	0.04 51	0.03 34	0.00 1	0.02 102	0.04 53	0.03 27	0.03 88	0.00 1	0.17 34	0.02 18	0.03 92	0.99 37	0.75 50	0.05 35	0.01 17	0.29 41	0.03 20	0.15 28	0.07 20	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.00 1	0.06 23	0.00 1

NLCSM	0.13 17	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 193	0.00 1	0.45 155	0.10 13	1.89 238	0.00 1	0.18 1	0.11 1	0.01 1	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.03 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1

111111	0.13 17	0.02 1	0.03 25	0.01 13	0.02 21	0.10 126	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.01 85	0.18 42	0.05 43	0.01 42	0.85 32	0.48 23	0.05 35	0.06 37	0.33 43	0.02 13	0.20 33	0.84 74	0.00 1	0.01 18	0.02 32	0.05 61	0.02 11	0.00 1

LG-Stereo	0.13 17	0.04 13	0.02 18	0.02 27	0.07 58	0.12 139	0.00 1	0.02 29	0.04 38	0.00 1	0.55 162	0.43 114	0.00 1	0.00 1	0.78 28	0.59 34	0.02 11	0.06 37	0.45 51	0.04 28	0.14 26	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 85	0.05 18	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 17	0.04 13	0.07 33	0.00 1	0.02 21	0.02 78	0.00 1	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.02 18	0.00 1	0.76 25	0.59 34	0.07 48	0.05 32	0.18 31	0.28 127	0.29 45	0.53 56	0.01 66	0.01 18	0.08 76	0.20 105	0.04 16	0.00 1

MoCha-V2	0.13 17	0.06 30	0.31 74	0.01 13	0.05 49	0.09 123	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.18 107	0.00 1	0.84 30	0.47 22	0.07 48	0.00 1	0.09 18	0.15 74	0.26 40	0.49 50	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.08 78	0.02 11	0.00 1

MatchStereo	0.14 22	0.08 41	0.32 77	0.02 27	0.07 58	0.01 46	0.00 1	0.03 42	0.08 74	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.11 80	0.01 42	1.22 46	0.72 48	0.06 43	0.11 61	0.02 2	0.05 34	0.19 31	0.48 47	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.03 56	0.02 11	0.01 43

BridgeDepth_RVC	0.14 22	0.11 51	0.27 64	0.02 27	0.10 71	0.00 1	0.02 102	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.09 70	0.02 72	1.37 54	0.77 52	0.01 1	0.04 27	0.34 44	0.06 40	0.03 1	0.12 26	0.01 66	0.02 35	0.04 56	0.05 61	0.07 25	0.11 90
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GREAT-IGEV	0.14 22	0.06 30	0.30 72	0.02 27	0.01 14	0.15 158	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.06 53	0.00 1	0.77 26	0.57 32	0.02 11	0.05 32	0.19 33	0.26 118	0.16 30	0.39 42	0.02 89	0.03 44	0.02 32	0.00 1	0.60 68	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 22	0.04 13	0.36 108	0.01 13	0.03 34	0.13 148	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.05 43	0.00 1	0.61 20	0.42 18	0.04 29	0.07 47	1.51 104	0.06 40	0.12 22	0.04 13	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.02 46	0.12 39	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 22	0.09 43	0.03 25	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.05 49	0.24 117	0.00 1	0.08 9	0.02 18	0.01 42	1.28 50	1.00 71	0.03 20	0.02 23	0.05 12	0.04 28	0.31 49	0.34 39	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.00 1	0.05 18	0.00 1

WQFJX1	0.16 27	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 207	0.00 1	0.70 182	0.10 13	2.18 242	0.00 1	0.19 2	0.20 2	0.01 1	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.16 27	0.11 51	0.35 97	0.01 13	0.02 21	0.04 103	0.00 1	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.05 43	0.00 1	1.10 43	0.96 67	0.05 35	0.11 61	0.20 34	0.07 46	0.45 58	0.11 24	0.00 1	0.04 55	0.06 68	0.01 20	0.12 39	0.10 87

GEAStereo	0.16 27	0.06 30	0.32 77	0.03 41	0.03 34	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 67	0.01 6	0.01 42	0.92 34	0.51 26	0.05 35	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 41	0.48 47	0.00 1	0.04 55	0.18 118	0.00 1	0.21 48	0.00 1

GSStereo	0.16 27	0.11 51	0.35 97	0.02 27	0.02 21	0.18 178	0.01 68	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.05 101	0.20 60	0.03 24	0.00 1	0.84 30	0.66 42	0.07 48	0.07 47	0.37 47	0.12 65	0.41 54	0.35 40	0.00 1	0.01 18	0.17 115	0.05 61	0.10 32	0.00 1

gasm-f	0.16 27	0.06 30	0.32 77	0.03 41	0.03 34	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 67	0.01 6	0.01 42	0.92 34	0.51 26	0.05 35	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 41	0.48 47	0.00 1	0.04 55	0.18 118	0.00 1	0.21 48	0.00 1

GASTEREO	0.18 32	0.07 37	0.35 97	0.03 41	0.01 14	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 82	0.01 42	1.05 40	0.70 45	0.07 48	0.07 47	0.11 21	0.21 100	0.08 11	0.44 46	0.10 156	0.03 44	0.02 32	0.75 154	0.15 44	0.00 1

MSCF	0.18 32	0.07 37	0.35 97	0.03 41	0.02 21	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 82	0.01 42	1.01 38	0.71 46	0.07 48	0.06 37	0.11 21	0.23 107	0.09 13	0.51 55	0.09 151	0.03 44	0.02 32	0.76 155	0.11 35	0.00 1

GIP-stereo	0.18 32	0.05 23	0.13 44	0.02 27	0.03 34	0.16 163	0.02 102	0.06 61	0.03 27	0.00 1	0.26 134	0.31 88	0.05 43	0.01 42	1.03 39	0.57 32	0.06 43	0.01 17	0.26 40	0.29 128	0.38 52	0.81 71	0.07 145	0.02 35	0.03 44	0.09 82	0.21 48	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 32	0.03 2	0.05 30	0.02 27	0.02 21	0.10 126	0.00 1	0.01 12	0.03 27	0.00 1	0.07 106	0.18 42	0.03 24	0.01 42	0.89 33	0.54 29	0.04 29	0.08 53	0.50 54	0.02 13	0.15 28	0.67 65	0.00 1	0.01 18	0.02 32	0.01 20	1.27 88	0.00 1

AASNet	0.18 32	0.44 131	0.26 63	0.08 81	0.08 64	0.00 1	0.08 161	0.03 42	0.05 49	0.26 118	0.00 1	0.16 30	0.03 24	0.01 42	1.06 41	0.60 36	0.08 53	0.03 25	0.08 16	0.16 78	0.24 39	0.64 63	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.38 62	0.03 60

CroCo-Stereo	0.18 32	0.07 37	0.02 18	0.05 56	0.06 56	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.02 18	0.00 1	1.54 62	1.07 76	0.04 29	0.03 25	0.65 64	0.04 28	0.32 50	0.73 68	0.00 1	0.02 35	0.03 44	0.01 20	0.08 28	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.18 32	0.04 13	0.33 86	0.02 27	0.00 1	0.12 139	0.12 176	0.94 132	0.01 6	0.70 152	0.00 1	0.17 34	0.00 1	0.01 42	0.57 18	0.46 20	0.03 20	0.00 1	0.06 14	0.21 100	0.14 26	0.50 51	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.27 58	0.00 1

WQFJX	0.19 39	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.99 214	0.00 1	1.24 202	0.12 22	2.20 243	0.00 1	0.26 3	0.23 4	0.01 1	0.00 1	0.03 6	0.03 20	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.19 39	0.25 87	0.07 33	0.01 13	0.01 14	0.16 163	0.00 1	0.01 12	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 6	0.01 42	0.98 36	1.10 81	0.06 43	0.05 32	1.07 83	0.07 46	0.30 46	0.30 34	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.04 59	0.29 59	0.00 1

delet	0.19 39	0.07 37	0.25 61	0.06 67	0.04 44	0.02 78	0.02 102	0.01 12	0.04 38	0.34 125	0.00 1	0.10 13	0.03 24	0.02 72	1.36 53	0.46 20	0.16 73	0.05 32	0.13 25	0.05 34	0.13 24	0.18 31	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.01 20	1.41 91	0.02 57

WQFJA1	0.20 42	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.95 209	0.00 1	1.19 199	0.13 24	2.47 248	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.01 6	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 6	0.00 1

NLMM1	0.20 42	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 224	0.00 1	0.55 162	0.11 20	2.40 244	0.00 1	0.32 8	0.39 15	0.01 1	0.00 1	0.06 14	0.05 34	0.11 20	0.01 6	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.05 61	0.01 6	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 42	0.14 58	0.04 29	0.01 13	0.05 49	0.18 178	0.00 1	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.67 179	0.18 42	0.01 6	0.00 1	1.27 49	0.71 46	0.03 20	0.16 80	1.04 82	0.05 34	0.27 41	0.40 44	0.00 1	0.01 18	0.04 56	0.00 1	0.09 31	0.00 1

U	0.20 42	0.12 55	0.02 18	0.06 67	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 6	0.00 1	1.57 63	1.16 94	0.03 20	0.07 47	0.45 51	0.07 46	0.45 58	0.85 76	0.00 1	0.02 35	0.07 71	0.00 1	0.06 23	0.02 57

NLMM	0.21 46	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.95 209	0.00 1	1.19 199	0.13 24	2.48 249	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.01 6	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 6	0.00 1

CVANet_RVC	0.21 46	0.15 62	0.61 162	0.42 182	0.06 56	0.06 115	0.01 68	1.53 152	0.05 49	0.08 98	0.04 96	0.62 143	0.04 34	0.03 92	0.46 14	0.32 11	0.14 67	0.09 56	0.05 12	0.01 6	0.19 31	0.07 20	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.55 66	0.08 79

NLSM1	0.22 48	0.03 2	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.01 12	1.11 221	0.00 1	1.22 201	0.13 24	2.41 246	0.00 1	0.33 9	0.35 14	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.05 34	0.05 5	0.14 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.22 48	0.10 46	0.23 58	0.04 51	0.10 71	0.16 163	0.00 1	0.04 53	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.13 24	0.01 6	0.00 1	1.13 44	0.76 51	0.05 35	0.15 76	0.80 71	0.01 6	0.71 80	0.74 70	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.01 20	0.71 72	0.01 43

iRaftStereo_RVC	0.22 48	0.19 70	0.35 97	0.22 104	0.11 76	0.01 46	0.00 1	0.04 53	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.22 66	0.10 78	0.03 92	1.13 44	0.87 56	0.16 73	0.06 37	0.37 47	0.11 62	0.95 94	0.62 62	0.00 1	0.02 35	0.08 76	0.00 1	0.11 35	0.03 60

DEFOM-Stereo	0.23 51	0.19 70	0.23 58	0.01 13	0.05 49	0.12 139	0.01 68	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.03 24	0.00 1	1.06 41	0.66 42	0.08 53	0.12 65	0.20 34	0.02 13	0.43 56	0.42 45	0.00 1	0.02 35	0.01 15	0.02 46	2.26 114	0.06 75

RAStereo	0.23 51	0.17 68	0.05 30	0.05 56	0.10 71	0.00 1	0.01 68	0.03 42	0.04 38	0.96 168	0.00 1	0.19 55	0.01 6	0.01 42	1.67 68	1.14 89	0.06 43	0.06 37	0.21 36	0.02 13	0.60 71	0.71 67	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.01 20	0.10 32	0.01 43

AEACV	0.25 53	0.71 184	0.36 108	0.04 51	0.03 34	0.10 126	0.00 1	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 82	0.02 72	1.22 46	0.79 53	0.05 35	0.26 101	0.73 67	0.29 128	0.63 73	0.50 51	0.12 167	0.04 55	0.01 15	0.21 106	0.29 59	0.00 1

AANet_RVC	0.25 53	0.05 23	0.29 71	0.06 67	0.19 111	0.00 1	0.23 196	0.03 42	0.17 111	0.35 129	0.01 85	0.07 8	0.04 34	0.01 42	1.37 54	0.48 23	0.10 57	0.06 37	0.43 49	0.17 80	0.10 16	0.25 33	0.03 110	0.05 64	0.02 32	0.06 69	1.15 82	0.89 154

anonymousdsp	0.27 55	0.09 43	0.36 108	0.24 114	0.05 49	0.09 123	0.00 1	0.03 42	0.05 49	0.00 1	0.28 136	0.19 55	0.15 91	0.00 1	1.24 48	0.84 55	0.12 61	0.10 59	0.29 41	0.18 83	0.42 55	1.05 89	0.02 89	0.05 64	0.01 15	0.01 20	1.54 95	0.00 1

DMCA	0.27 55	0.37 122	0.20 50	0.17 92	0.09 67	0.02 78	0.01 68	0.02 29	0.04 38	0.59 146	0.00 1	0.34 98	0.05 43	0.01 42	1.81 78	0.88 58	0.31 107	0.12 65	0.22 37	0.10 59	0.38 52	0.23 32	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.06 69	1.19 83	0.15 98

AIO_rvc	0.29 57	0.29 99	0.34 92	0.03 41	0.02 21	0.14 149	0.10 168	0.02 29	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.09 70	0.01 42	1.58 64	1.03 73	0.04 29	0.18 85	1.71 111	0.04 28	0.56 66	0.92 81	0.14 178	0.01 18	0.13 104	0.03 56	0.13 41	0.01 43

GANet	0.29 57	0.56 155	0.39 120	0.27 130	0.11 76	0.88 222	0.14 182	0.27 93	0.06 57	0.02 84	0.28 136	1.85 189	0.04 34	0.03 92	0.62 21	0.39 15	0.37 120	0.14 75	0.24 39	0.01 6	0.20 33	0.05 16	0.06 140	0.02 35	0.06 68	0.01 20	0.48 64	0.16 100

MMNet	0.30 59	0.21 76	0.07 33	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.06 147	0.01 12	0.03 27	0.22 113	0.00 1	0.19 55	0.01 6	0.05 120	2.24 100	0.62 39	0.24 91	0.12 65	0.35 45	0.07 46	0.30 46	0.11 24	0.04 120	0.08 100	0.03 44	0.04 59	2.84 127	0.02 57

MLG-Stereo_test3	0.31 60	0.05 23	0.34 92	0.11 86	0.15 90	0.17 173	0.01 68	0.06 61	0.04 38	1.15 180	0.00 1	0.18 42	0.08 59	0.01 42	1.50 58	0.89 60	0.04 29	0.17 82	1.19 92	0.08 53	0.57 67	0.82 72	0.02 89	0.05 64	0.03 44	0.02 46	0.75 74	0.01 43

LG-G_1	0.31 60	0.28 94	0.35 97	0.18 94	0.20 117	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 63	0.01 77	0.61 172	0.16 30	0.25 124	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 100	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 51	0.01 43

LG-G	0.31 60	0.28 94	0.35 97	0.18 94	0.20 117	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 63	0.01 77	0.61 172	0.16 30	0.25 124	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 100	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 51	0.01 43

MaDis-Stereo	0.33 63	0.21 76	0.36 108	0.06 67	0.13 81	0.01 46	0.03 123	0.06 61	0.06 57	1.25 190	0.00 1	0.20 60	0.02 18	0.02 72	1.52 60	1.15 91	0.12 61	0.24 95	1.27 95	0.10 59	0.71 80	0.90 80	0.00 1	0.07 80	0.17 115	0.15 95	0.13 41	0.04 64

LG-Stereo_L1	0.34 64	0.26 88	0.01 11	0.04 51	0.20 117	0.15 158	0.01 68	0.07 66	0.07 63	0.00 1	0.63 178	0.36 101	0.36 144	0.03 92	1.74 75	1.40 118	0.13 66	0.15 76	1.16 88	0.19 89	0.59 70	1.07 90	0.04 120	0.04 55	0.27 130	0.02 46	0.20 47	0.09 81

LG-Stereo_L2	0.35 65	0.34 115	0.02 18	0.03 41	0.20 117	0.17 173	0.01 68	0.07 66	0.07 63	0.00 1	0.62 175	0.42 112	0.35 139	0.03 92	1.72 74	1.42 119	0.17 76	0.15 76	0.95 77	0.17 80	0.66 76	1.10 92	0.04 120	0.04 55	0.26 129	0.05 61	0.19 45	0.08 79

AIO_test	0.35 65	0.45 134	0.42 133	0.03 41	0.02 21	0.14 149	0.23 196	0.12 76	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.19 55	0.09 70	0.00 1	1.60 67	1.26 103	0.06 43	0.08 53	0.80 71	0.06 40	1.12 103	1.01 87	0.18 191	0.01 18	0.19 121	0.45 132	0.99 80	0.01 43

UniTT-Stereo	0.35 65	0.28 94	0.38 117	0.07 76	0.18 108	0.00 1	0.01 68	0.07 66	0.08 74	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.03 24	0.05 120	1.88 82	1.42 119	0.15 69	0.33 126	1.70 110	0.07 46	0.88 92	1.21 97	0.00 1	0.12 122	0.06 68	0.03 56	0.14 43	0.03 60

IGEV-Stereo+	0.37 68	1.03 217	0.03 25	0.11 86	0.12 79	0.11 130	0.00 1	0.09 72	0.11 88	0.02 84	0.99 193	0.31 88	0.30 133	0.02 72	1.32 52	1.22 99	0.02 11	0.26 101	1.29 97	0.23 107	0.84 89	1.24 100	0.10 156	0.01 18	0.02 32	0.22 107	0.08 28	0.00 1

FINET	0.37 68	0.14 58	0.45 139	0.18 94	0.08 64	0.02 78	0.01 68	0.34 100	0.17 111	0.01 77	0.30 140	0.56 138	0.19 108	0.02 72	2.46 118	1.20 98	0.26 97	0.09 56	1.10 85	0.14 70	0.72 82	0.31 36	0.04 120	0.14 132	0.03 44	0.10 85	0.84 77	0.05 69

LGtest1	0.40 70	0.06 30	0.35 97	0.03 41	0.13 81	0.16 163	0.01 68	0.08 70	0.13 97	0.04 91	0.89 188	0.20 60	0.15 91	0.00 1	1.69 73	1.30 107	0.18 78	0.29 112	0.66 65	0.23 107	0.52 63	3.25 183	0.05 131	0.08 100	0.04 56	0.02 46	0.22 51	0.01 43

S2M2_XL	0.41 71	0.12 55	0.39 120	0.04 51	0.11 76	0.00 1	0.02 102	0.24 92	0.37 147	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.51 172	0.00 1	1.87 80	1.58 134	0.27 101	0.42 143	0.43 49	0.16 78	1.56 137	2.24 142	0.08 147	0.05 64	0.04 56	0.08 78	0.03 14	0.25 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DFGA-Net	0.41 71	0.31 108	0.08 38	0.24 114	0.04 44	0.01 46	0.01 68	0.55 121	0.05 49	1.29 192	0.00 1	0.16 30	0.04 34	0.03 92	1.67 68	1.15 91	0.16 73	0.08 53	0.92 75	0.04 28	0.57 67	0.30 34	0.00 1	0.08 100	0.01 15	0.00 1	3.34 153	0.01 43

HCRNet	0.41 71	0.36 119	0.34 92	0.30 145	0.12 79	0.00 1	0.05 137	0.02 29	0.02 16	1.46 205	0.00 1	0.18 42	0.05 43	0.00 1	2.70 131	0.67 44	0.22 86	0.06 37	0.22 37	0.11 62	0.30 46	0.59 59	0.02 89	0.01 18	0.01 15	0.01 20	3.21 147	0.03 60

RAFT + AFF	0.41 71	0.04 13	0.01 11	0.22 104	0.02 21	0.04 103	0.00 1	0.03 42	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.28 80	0.02 18	0.01 42	4.88 241	0.92 65	0.35 113	0.02 23	2.33 131	0.03 20	0.65 74	0.50 51	0.01 66	0.12 122	0.15 112	0.10 85	0.24 55	0.01 43

SGD-Stereo	0.44 75	0.10 46	0.27 64	0.02 27	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.40 110	0.08 59	0.01 42	4.44 216	1.85 162	0.29 103	0.29 112	0.45 51	0.19 89	1.40 124	1.47 104	0.02 89	0.04 55	0.05 63	0.06 69	0.19 45	0.23 105

GMStereo	0.44 75	0.93 208	0.07 33	0.25 118	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.14 78	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.30 87	0.01 6	0.01 42	1.87 80	0.90 61	0.26 97	0.17 82	2.60 143	0.08 53	1.17 107	0.33 38	0.00 1	0.05 64	0.08 76	0.02 46	2.57 119	0.04 64
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.44 75	0.29 99	0.59 155	0.21 100	0.26 145	0.01 46	0.02 102	0.08 70	0.08 74	0.39 132	0.00 1	0.27 77	0.03 24	0.24 218	3.08 156	0.92 65	0.14 67	0.12 65	0.57 61	0.31 132	0.36 51	0.39 42	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.01 20	3.44 159	0.05 69

HUF	0.45 78	0.14 58	0.59 155	0.03 41	0.10 71	0.16 163	0.01 68	0.33 99	0.05 49	0.00 1	0.01 85	0.20 60	0.26 127	0.00 1	2.26 102	2.24 192	0.21 85	0.24 95	2.24 123	0.12 65	1.54 134	1.02 88	0.08 147	0.03 44	0.12 96	0.02 46	0.25 56	0.01 43

plain	0.45 78	0.37 122	0.43 134	0.16 91	0.37 177	0.00 1	0.00 1	0.74 128	0.08 74	0.01 77	0.00 1	0.53 132	0.09 70	0.04 111	2.41 113	1.80 160	0.25 92	0.31 116	0.93 76	0.10 59	1.31 118	1.36 102	0.00 1	0.23 163	0.13 104	0.02 46	0.25 56	0.09 81

RYNet	0.45 78	0.04 13	0.00 1	0.02 27	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 38	0.07 95	0.00 1	0.05 4	0.12 81	0.00 1	4.77 235	0.60 36	0.10 57	1.00 226	0.35 45	0.01 6	0.21 37	0.04 13	0.00 1	0.02 35	0.08 76	3.06 209	1.39 90	0.13 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 81	0.10 46	0.33 86	0.05 56	0.16 91	0.08 119	0.00 1	0.12 76	0.23 135	0.03 88	0.04 96	0.46 119	0.15 91	0.01 42	1.97 83	1.14 89	0.25 92	0.44 145	1.88 113	0.20 97	1.65 138	2.18 137	0.15 181	0.07 80	0.04 56	0.14 94	0.78 75	0.06 75

MIF-Stereo (partial)	0.47 81	0.36 119	0.44 137	0.07 76	0.18 108	0.01 46	0.00 1	0.07 66	0.11 88	0.01 77	0.01 85	0.38 104	0.09 70	0.03 92	2.00 84	1.58 134	0.22 86	0.50 160	0.75 70	0.06 40	1.09 101	0.94 83	0.00 1	0.19 152	0.08 76	0.26 111	2.83 126	0.39 124

raft+_RVC	0.49 83	0.38 125	0.37 116	0.34 156	0.21 122	0.03 94	0.04 131	2.29 185	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.25 71	0.08 59	0.02 72	1.79 77	1.24 100	0.29 103	0.09 56	2.37 137	0.24 112	0.77 86	1.09 91	0.00 1	0.06 73	0.07 71	0.12 89	0.57 67	0.36 122

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 84	0.58 158	0.31 74	0.07 76	0.14 86	0.16 163	0.00 1	0.11 74	0.18 116	0.04 91	0.54 161	0.47 121	0.42 154	0.02 72	1.77 76	1.93 170	0.27 101	0.46 148	1.01 80	0.27 125	2.04 153	2.17 135	0.09 151	0.07 80	0.02 32	0.16 97	1.26 87	0.07 78

test_5	0.54 84	0.60 162	0.22 54	0.02 27	0.02 21	0.11 130	0.01 68	2.77 222	0.04 38	0.00 1	1.10 196	0.44 115	0.45 157	0.00 1	1.47 57	1.13 86	0.08 53	0.10 59	1.01 80	0.04 28	0.43 56	1.34 101	0.00 1	0.05 64	0.07 71	0.00 1	2.98 132	0.01 43

MIM_Stereo	0.55 86	0.13 57	0.43 134	0.34 156	0.22 128	0.11 130	0.02 102	2.05 176	0.07 63	0.00 1	0.01 85	0.23 67	0.09 70	0.03 92	2.07 88	1.15 91	0.15 69	0.39 136	2.56 141	0.27 125	1.24 115	0.94 83	0.06 140	0.13 129	0.18 118	0.19 102	1.72 98	0.17 102

TestStereo	0.55 86	0.62 171	0.47 141	0.22 104	0.09 67	0.00 1	0.01 68	1.90 171	0.22 131	0.30 122	0.00 1	0.28 80	0.08 59	0.01 42	1.58 64	0.87 56	0.34 111	0.19 86	2.65 148	0.08 53	1.43 125	0.55 58	0.02 89	0.07 80	0.10 88	0.42 130	2.09 110	0.13 96

AFF-stereo	0.55 86	0.29 99	0.41 131	0.33 150	0.09 67	0.03 94	0.00 1	0.38 105	0.10 85	1.17 183	0.01 85	0.32 91	0.06 53	0.00 1	1.52 60	1.24 100	0.15 69	0.59 173	3.40 174	0.07 46	0.54 64	0.60 60	0.00 1	0.07 80	0.13 104	0.06 69	3.05 134	0.10 87

UNet	0.56 89	0.30 104	0.39 120	0.26 126	0.19 111	0.03 94	0.08 161	0.52 120	0.13 97	1.15 180	0.00 1	0.44 115	0.16 100	0.16 187	2.13 95	1.28 105	0.34 111	0.20 90	1.42 101	0.19 89	0.62 72	0.50 51	0.13 170	0.24 164	0.03 44	0.26 111	3.32 151	0.62 143

CFNet	0.57 90	0.46 138	0.64 170	0.43 183	0.34 173	0.04 103	0.00 1	0.58 123	0.09 82	0.66 150	0.05 101	0.64 144	0.07 56	0.05 120	2.25 101	0.65 41	0.35 113	0.06 37	0.73 67	0.34 134	0.85 91	0.73 68	0.00 1	0.08 100	0.45 152	0.16 97	3.22 148	1.51 176

G2L-Stereo	0.58 91	0.33 113	0.23 58	0.37 169	0.61 200	0.01 46	0.04 131	0.17 80	0.08 74	0.52 144	0.04 96	0.13 24	0.47 165	0.42 238	2.91 144	0.91 63	0.20 83	0.19 86	1.31 98	0.22 105	1.22 112	0.54 57	0.02 89	0.06 73	0.21 125	0.67 144	3.48 162	0.39 124

HGLStereo	0.58 91	0.32 112	0.38 117	0.23 110	0.26 145	0.01 46	0.06 147	0.06 61	0.12 94	1.22 189	0.70 182	0.14 29	0.15 91	0.09 159	2.33 110	1.33 111	0.37 120	0.24 95	1.13 87	0.15 74	0.97 96	1.51 108	0.06 140	0.07 80	0.08 76	0.08 78	3.08 136	0.47 130

IER	0.59 93	0.45 134	0.27 64	0.30 145	0.16 91	0.00 1	0.01 68	0.42 107	0.11 88	1.09 176	0.07 106	1.35 181	0.04 34	0.20 203	3.17 160	1.08 78	0.20 83	0.13 72	0.73 67	0.40 143	0.51 62	0.64 63	0.21 198	0.07 80	0.08 76	1.01 167	2.92 129	0.28 112

RAFT_CTSACE	0.59 93	0.80 191	0.45 139	0.25 118	0.07 58	0.14 149	0.00 1	2.03 175	0.06 57	0.00 1	0.12 113	0.44 115	0.46 162	0.01 42	1.58 64	1.08 78	0.15 69	0.12 65	0.57 61	0.08 53	0.74 84	2.54 158	0.00 1	0.04 55	0.24 128	0.00 1	3.77 181	0.04 64

HITNet	0.59 93	0.16 67	0.10 41	0.06 67	0.07 58	0.01 46	0.02 102	1.76 157	0.82 196	0.11 101	0.00 1	0.68 148	0.28 129	0.11 171	2.51 121	1.02 72	0.25 92	0.13 72	0.63 63	0.24 112	1.43 125	1.56 113	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.16 97	3.32 151	0.42 129
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
test_4	0.60 96	0.10 46	0.53 150	0.29 142	0.13 81	0.07 116	0.22 194	0.09 72	0.07 63	0.03 88	0.00 1	0.68 148	0.15 91	0.08 150	2.06 87	1.55 132	0.12 61	0.39 136	1.82 112	0.18 83	1.12 103	2.11 132	0.01 66	0.07 80	0.20 123	0.30 116	3.49 163	0.24 108

MGS-Stereo	0.61 97	0.95 212	0.61 162	0.26 126	0.16 91	0.01 46	0.02 102	0.06 61	0.15 103	0.00 1	0.00 1	0.29 83	0.15 91	0.01 42	5.46 257	0.88 58	0.30 106	0.27 110	0.86 74	0.38 141	1.25 116	1.76 118	0.03 110	0.14 132	0.29 131	0.26 111	1.72 98	0.25 110

LL-Strereo2	0.61 97	0.22 82	0.36 108	0.09 82	0.10 71	0.17 173	0.01 68	2.25 184	0.18 116	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.04 34	0.21 208	1.68 70	1.32 108	0.05 35	0.12 65	2.34 132	0.39 142	1.51 131	2.98 173	0.00 1	0.08 100	0.43 151	0.01 20	1.44 93	0.31 115

rafts_anoy	0.62 99	0.28 94	0.70 177	0.37 169	0.21 122	0.04 103	0.00 1	2.53 207	0.14 101	0.01 77	0.00 1	0.10 13	0.04 34	0.02 72	2.50 120	1.45 123	0.32 109	0.36 131	1.92 114	0.17 80	1.38 122	0.99 86	0.00 1	0.18 149	0.53 156	0.73 152	0.73 73	1.01 164

RASNet	0.63 100	0.18 69	0.57 151	0.41 181	0.28 150	0.10 126	0.05 137	0.94 132	0.14 101	1.07 175	0.09 111	0.48 122	0.34 138	0.02 72	1.28 50	1.47 125	0.35 113	0.21 91	0.99 78	0.02 13	1.15 106	1.53 109	0.10 156	0.34 207	0.22 127	0.30 116	3.55 165	0.73 147

RAFT+CT+SA	0.64 101	0.82 195	0.25 61	0.15 90	0.03 34	0.00 1	0.00 1	2.49 203	0.08 74	0.08 98	0.00 1	0.74 156	0.39 150	0.01 42	1.39 56	1.38 116	0.11 59	0.15 76	2.23 122	0.18 83	0.84 89	2.50 153	0.01 66	0.06 73	0.11 92	0.01 20	3.34 153	0.04 64

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 102	0.06 30	0.35 97	0.17 92	0.16 91	0.01 46	0.01 68	1.78 159	0.20 122	0.14 106	0.16 122	0.41 111	0.17 105	0.02 72	2.91 144	1.69 151	0.26 97	0.38 134	1.18 91	0.12 65	1.54 134	2.66 162	0.01 66	0.06 73	0.16 113	2.28 197	0.22 51	0.33 119

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 102	0.29 99	0.60 158	0.37 169	0.27 147	0.03 94	0.02 102	0.96 134	0.11 88	1.34 197	0.00 1	0.28 80	0.08 59	0.01 42	1.83 79	1.32 108	0.26 97	0.11 61	3.40 174	0.24 112	0.79 87	0.89 79	0.00 1	0.19 152	0.38 142	0.22 107	3.31 150	0.15 98

DMCA-RVC	0.65 102	0.42 128	0.43 134	0.31 147	0.58 198	0.15 158	0.44 207	0.29 96	1.57 241	1.31 194	0.35 144	0.55 135	0.13 82	0.11 171	2.54 123	1.10 81	0.51 135	0.46 148	0.84 73	0.36 138	0.76 85	0.83 73	0.19 193	0.14 132	0.11 92	0.06 69	2.59 122	0.52 133

YMNet	0.66 105	0.39 126	0.02 18	0.20 99	0.25 136	0.34 196	2.55 260	0.36 103	0.06 57	1.11 177	0.00 1	0.39 107	2.89 252	0.01 42	2.52 122	2.02 177	0.52 136	0.46 148	0.50 54	0.21 100	0.27 41	1.21 97	0.00 1	0.10 114	0.33 134	0.05 61	0.62 69	0.39 124

ADLNet	0.67 106	0.96 214	0.10 41	0.21 100	0.23 130	0.08 119	0.01 68	1.26 142	0.09 82	0.32 123	0.06 103	2.28 197	0.08 59	0.18 196	3.28 171	1.03 73	0.35 113	0.11 61	0.54 58	0.18 83	0.54 64	1.10 92	0.00 1	0.03 44	0.88 176	0.68 146	3.16 143	0.28 112

anonymousdsp2	0.70 107	0.27 92	0.28 68	0.23 110	0.07 58	0.02 78	0.02 102	1.36 145	0.08 74	0.02 84	0.59 168	0.29 83	0.16 100	0.08 150	1.51 59	1.55 132	0.25 92	0.32 118	3.52 177	0.55 176	1.55 136	3.00 176	0.02 89	0.07 80	0.13 104	0.15 95	2.70 123	0.01 43

RALCasStereoNet	0.70 107	0.30 104	0.84 190	0.37 169	0.28 150	0.05 110	0.12 176	2.12 181	0.13 97	1.03 172	0.04 96	0.50 125	0.15 91	0.03 92	2.37 111	1.67 147	0.23 89	0.24 95	1.26 94	0.14 70	1.21 109	2.03 129	0.01 66	0.11 121	0.34 137	1.39 174	0.78 75	1.25 169

ARAFT	0.70 107	0.19 70	0.28 68	0.31 147	0.08 64	0.00 1	0.01 68	0.16 79	0.08 74	1.30 193	0.00 1	0.38 104	0.03 24	0.10 168	3.41 178	1.87 163	0.29 103	0.27 110	2.54 140	0.05 34	1.83 147	1.60 114	0.01 66	0.10 114	0.42 149	0.02 46	3.41 155	0.12 94

DSFCA	0.70 107	0.43 129	0.51 147	0.29 142	0.58 198	0.04 103	0.59 212	0.22 87	0.54 166	0.49 140	0.56 164	0.33 94	0.08 59	0.04 111	2.86 140	1.28 105	0.67 156	0.73 192	1.00 79	0.44 158	1.01 100	1.14 94	0.21 198	0.24 164	0.54 157	0.82 158	2.81 125	0.47 130

coex_refinement	0.73 111	1.07 223	0.51 147	0.24 114	0.70 208	0.01 46	0.13 180	0.27 93	1.06 220	0.11 101	1.07 195	0.80 159	0.17 105	0.14 184	2.80 135	0.90 61	0.47 129	0.12 65	2.36 135	0.49 168	0.67 79	0.61 61	0.14 178	0.10 114	0.64 166	0.62 143	3.08 136	0.49 132

CASnet	0.75 112	0.51 144	0.49 146	0.23 110	0.29 153	0.00 1	0.00 1	0.50 116	0.18 116	0.06 94	0.06 103	0.54 133	0.36 144	0.01 42	2.44 115	1.35 112	0.50 132	0.41 141	2.34 132	0.25 116	3.65 200	2.36 146	0.02 89	0.14 132	1.63 206	0.05 61	1.61 96	0.23 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.76 113	0.44 131	0.48 142	0.22 104	0.24 134	0.00 1	0.00 1	2.40 190	0.19 119	0.15 109	0.04 96	0.27 77	0.14 88	0.02 72	2.55 124	1.82 161	0.46 127	0.24 95	2.26 128	0.30 131	2.66 173	1.47 104	0.05 131	0.08 100	0.05 63	0.07 75	3.59 166	0.32 117

S2M2_L	0.78 114	0.14 58	1.69 239	0.27 130	0.14 86	0.00 1	0.01 68	0.23 90	0.31 143	2.17 226	0.00 1	0.42 112	0.14 88	0.00 1	2.15 97	2.06 180	0.38 124	0.48 153	1.19 92	0.22 105	2.27 155	1.92 120	0.05 131	0.08 100	0.09 85	0.71 151	3.67 169	0.16 100
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CAS	0.79 115	0.21 76	0.34 92	0.21 100	0.19 111	0.03 94	0.14 182	0.21 86	0.63 178	1.19 186	0.16 122	0.33 94	0.78 205	0.13 180	2.72 132	1.66 144	0.85 181	0.71 190	1.12 86	0.46 161	2.41 166	2.37 147	0.03 110	0.08 100	0.11 92	0.69 147	1.69 97	1.95 186

DISCO	0.79 115	0.95 212	0.31 74	0.06 67	0.33 170	0.51 207	0.44 207	0.23 90	0.32 144	1.75 213	0.59 168	0.38 104	0.29 131	0.04 111	2.98 152	1.36 113	0.96 191	0.29 112	3.24 168	0.53 174	0.79 87	1.45 103	0.10 156	0.07 80	0.12 96	0.29 115	2.76 124	0.31 115

TestStereo1	0.81 117	0.91 206	0.22 54	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 68	1.08 137	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.26 74	0.57 179	0.12 174	4.26 206	1.66 144	0.18 78	0.19 86	2.84 154	0.09 57	1.37 120	2.51 154	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 171	3.75 178	0.05 69

SA-5K	0.81 117	0.91 206	0.22 54	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 68	1.08 137	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.26 74	0.57 179	0.12 174	4.26 206	1.66 144	0.18 78	0.19 86	2.84 154	0.09 57	1.37 120	2.51 154	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 171	3.75 178	0.05 69

4D-IteraStereo	0.83 119	0.30 104	1.14 207	0.28 135	0.31 160	0.01 46	0.02 102	2.15 183	0.11 88	0.00 1	0.20 130	0.25 71	0.22 114	0.16 187	2.28 103	1.65 142	0.11 59	0.37 133	2.84 154	0.41 149	2.82 176	2.87 165	0.02 89	0.21 161	0.08 76	0.22 107	3.10 138	0.35 121

NVstereo2D	0.83 119	0.43 129	0.07 33	0.23 110	0.36 175	0.41 200	0.08 161	1.61 154	0.59 176	0.84 160	1.11 197	0.36 101	0.21 112	0.07 136	5.88 266	2.16 188	0.62 148	0.45 147	1.50 103	0.19 89	1.20 108	0.94 83	0.02 89	0.32 201	1.30 193	0.24 110	0.95 78	0.24 108

AACVNet	0.85 121	0.56 155	0.35 97	0.58 198	0.67 204	0.09 123	0.01 68	0.35 102	0.19 119	0.17 110	0.15 120	0.45 118	0.24 122	0.19 198	2.81 137	1.91 168	0.48 131	0.38 134	1.44 102	0.23 107	1.44 127	1.22 99	0.33 221	0.08 100	0.50 155	1.57 178	4.09 203	2.39 198

TESTraft	0.86 122	0.88 204	0.32 77	0.05 56	0.16 91	0.00 1	0.00 1	1.51 151	0.06 57	0.69 151	0.00 1	0.33 94	0.64 188	0.20 203	4.51 220	1.67 147	0.18 78	0.16 80	2.63 146	0.25 116	1.10 102	2.24 142	0.07 145	0.08 100	0.10 88	1.62 180	3.71 174	0.04 64

IPLGR_C	0.86 122	0.20 74	0.61 162	0.28 135	0.21 122	0.00 1	0.22 194	0.18 81	0.47 158	0.07 95	0.12 113	1.18 176	0.08 59	0.20 203	4.59 225	1.50 128	0.65 153	0.26 101	2.00 117	0.19 89	2.34 161	2.95 170	0.05 131	0.27 181	0.60 163	0.07 75	3.82 184	0.11 90

raftrobust	0.86 122	0.40 127	0.77 184	0.40 176	0.31 160	0.01 46	0.04 131	2.51 205	0.13 97	0.51 141	0.00 1	0.51 126	0.24 122	0.09 159	2.98 152	2.12 184	0.22 86	0.31 116	4.90 196	0.11 62	1.68 143	2.15 133	0.16 185	0.15 137	0.78 173	0.40 128	0.97 79	0.36 122

CFNet_pseudo	0.86 122	0.52 149	0.57 151	0.44 185	0.52 195	0.05 110	0.02 102	0.60 124	0.10 85	0.93 165	0.12 113	0.71 152	0.30 133	0.51 241	4.66 230	1.68 149	0.33 110	0.32 118	2.61 144	0.34 134	0.96 95	1.53 109	0.55 247	0.13 129	0.49 154	0.50 138	2.17 112	1.63 181

CFNet_RVC	0.86 122	0.59 160	0.74 181	0.33 150	0.32 165	0.11 130	0.02 102	0.11 74	0.17 111	0.87 163	0.74 185	0.57 141	0.16 100	0.08 150	3.11 157	1.19 97	0.50 132	0.34 128	1.28 96	0.15 74	1.68 143	1.48 107	0.02 89	0.25 169	0.86 175	1.89 189	3.64 168	2.13 192

CIPLG	0.87 127	0.19 70	0.67 175	0.27 130	0.21 122	0.00 1	0.20 190	0.19 83	0.50 163	0.07 95	0.12 113	1.16 175	0.08 59	0.21 208	4.78 236	1.50 128	0.68 160	0.22 92	1.92 114	0.18 83	2.28 156	2.98 173	0.04 120	0.27 181	0.66 168	0.09 82	3.80 182	0.12 94

ACRE	0.87 127	0.21 76	0.64 170	0.28 135	0.20 117	0.00 1	0.20 190	0.18 81	0.48 161	0.08 98	0.15 120	1.22 177	0.08 59	0.23 217	4.70 233	1.49 126	0.67 156	0.25 100	1.97 116	0.18 83	2.33 160	2.98 173	0.05 131	0.26 173	0.67 171	0.07 75	3.81 183	0.11 90

GMOStereo	0.91 129	0.15 62	0.61 162	0.34 156	0.25 136	0.12 139	0.05 137	2.40 190	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 126	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 195	0.13 90	3.95 191	0.09 81

error version	0.91 129	0.15 62	0.61 162	0.34 156	0.25 136	0.12 139	0.05 137	2.40 190	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 126	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 195	0.13 90	3.95 191	0.09 81

test-v	0.91 129	0.15 62	0.61 162	0.34 156	0.25 136	0.12 139	0.05 137	2.40 190	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 126	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 195	0.13 90	3.95 191	0.09 81

test-2	0.91 129	0.15 62	0.61 162	0.34 156	0.25 136	0.12 139	0.05 137	2.40 190	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 126	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 172	0.53 137	0.70 185	2.24 123	0.41 149	1.67 139	3.92 197	0.01 66	0.15 137	1.33 195	0.13 90	3.95 191	0.09 81

RALAANet	0.92 133	0.35 116	0.48 142	0.36 167	0.24 134	0.18 178	0.02 102	1.89 169	0.19 119	0.51 141	0.01 85	0.26 74	0.25 124	0.06 131	2.32 108	1.73 154	0.35 113	0.69 184	3.14 159	0.55 176	2.51 170	2.39 148	0.01 66	0.26 173	0.37 141	1.12 169	4.01 199	0.53 135

DLCB_ROB	0.92 133	0.72 186	0.64 170	0.43 183	0.42 183	0.14 149	0.18 188	0.43 110	0.28 139	0.85 161	0.53 159	1.12 171	0.72 198	0.07 136	2.16 98	1.12 85	0.88 182	0.26 101	0.69 66	0.20 97	1.35 119	1.53 109	0.49 240	0.28 192	4.11 259	2.41 200	2.04 108	0.78 149

dd	0.93 135	0.46 138	0.32 77	1.70 237	0.04 44	0.21 188	0.11 174	0.46 114	0.06 57	0.11 101	0.01 85	1.91 190	0.06 53	0.16 187	4.29 209	0.96 67	0.81 177	0.34 128	5.67 200	0.37 139	0.58 69	0.68 66	0.15 181	0.26 173	0.07 71	0.09 82	3.26 149	1.96 187

SA	0.95 136	0.82 195	0.44 137	0.21 100	0.23 130	0.01 46	0.00 1	2.73 220	0.12 94	0.02 84	0.00 1	0.39 107	0.39 150	0.36 232	2.49 119	1.61 137	0.31 107	0.47 152	3.23 167	0.20 97	1.23 113	3.19 180	0.01 66	0.18 149	0.41 147	1.70 182	4.81 225	0.10 87

LMCR-Stereo	0.97 137	0.53 151	0.59 155	0.28 135	0.25 136	0.07 116	0.02 102	1.39 146	0.28 139	0.34 125	0.12 113	0.74 156	0.15 91	0.12 174	3.20 161	1.88 166	1.07 204	0.36 131	5.87 205	1.71 240	2.10 154	2.39 148	0.02 89	0.33 205	0.35 139	0.38 126	1.44 93	0.34 120

HSM	0.97 137	0.30 104	0.87 192	0.54 194	0.46 186	0.00 1	0.01 68	2.93 230	0.30 142	0.13 105	0.56 164	0.65 145	0.13 82	0.05 120	2.97 150	1.08 78	0.66 154	0.17 82	3.26 170	0.35 136	1.78 145	2.03 129	0.04 120	0.33 205	0.38 142	0.81 157	4.16 207	1.10 165

trnet	0.99 139	0.29 99	0.72 180	0.22 104	0.13 81	0.01 46	0.02 102	2.55 210	0.37 147	0.62 147	0.48 158	0.70 151	0.59 181	0.04 111	2.80 135	3.02 225	0.66 154	0.57 169	2.14 120	0.60 183	2.82 176	2.17 135	0.03 110	0.09 112	1.26 188	0.51 139	2.42 117	0.91 156

CREStereo++_RVC	0.99 139	0.21 76	1.16 211	0.28 135	0.36 175	0.01 46	0.05 137	2.06 179	0.27 138	0.62 147	0.08 109	0.46 119	0.14 88	0.05 120	2.55 124	2.70 212	0.74 169	0.50 160	2.59 142	0.24 112	2.97 182	2.20 138	0.09 151	0.10 114	0.96 177	0.43 131	4.10 205	0.79 150
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 139	0.82 195	0.34 92	0.18 94	0.43 184	0.03 94	1.10 230	1.20 140	2.50 260	2.06 222	0.11 112	0.69 150	0.07 56	0.54 242	3.65 190	0.91 63	0.19 82	0.22 92	1.65 109	0.15 74	0.73 83	0.92 81	0.08 147	0.18 149	0.11 92	3.29 215	2.58 121	2.09 190
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	1.01 142	0.60 162	0.96 198	0.38 174	0.75 211	0.01 46	0.03 123	2.33 188	1.18 227	0.78 155	0.00 1	0.94 162	0.09 70	0.45 239	2.41 113	1.18 95	0.62 148	0.44 145	3.67 181	0.32 133	1.14 105	0.85 76	0.00 1	0.58 234	1.06 182	1.42 176	3.75 178	1.44 173

CREStereo	1.03 143	0.31 108	0.74 181	0.24 114	0.16 91	0.01 46	0.04 131	2.66 217	0.55 169	0.63 149	0.56 164	0.71 152	0.59 181	0.05 120	2.97 150	3.31 239	0.60 145	0.43 144	2.12 119	0.57 178	3.00 185	2.30 145	0.06 140	0.12 122	1.18 186	0.53 141	2.42 117	0.88 151
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
PDISCO_ROB	1.03 143	0.55 153	0.06 32	0.67 202	0.28 150	0.00 1	0.21 192	0.71 126	0.49 162	1.28 191	0.99 193	0.25 71	0.32 135	0.19 198	3.02 155	2.03 179	0.69 161	1.42 249	2.26 128	0.58 180	2.32 158	3.22 182	0.14 178	0.27 181	1.36 199	0.37 125	3.84 187	0.23 105

STTStereo	1.06 145	0.85 201	0.57 151	0.36 167	0.29 153	0.08 119	0.64 215	0.43 110	1.56 240	1.40 203	0.26 134	1.95 192	0.07 56	0.29 225	4.26 206	1.06 75	0.25 92	0.23 94	1.16 88	0.14 70	1.46 129	0.84 74	0.12 167	0.10 114	0.07 71	1.81 186	3.51 164	4.84 222

iResNet_ROB	1.07 146	0.65 177	0.30 72	0.45 187	0.30 158	0.01 46	0.02 102	3.10 237	0.12 94	1.34 197	0.00 1	0.66 146	0.35 139	0.04 111	4.37 213	1.65 142	0.54 141	0.49 156	5.83 204	0.29 128	1.30 117	0.87 78	0.20 196	0.26 173	0.16 113	0.84 160	3.74 175	1.12 166

LoS_RVC	1.09 147	1.51 239	0.60 158	0.05 56	0.49 187	0.01 46	0.08 161	0.22 87	0.74 187	1.72 209	0.23 132	0.56 138	0.63 186	0.12 174	3.15 158	2.90 217	0.69 161	1.79 263	3.27 171	0.50 169	4.03 213	3.48 187	0.21 198	0.07 80	0.33 134	0.47 135	0.70 70	0.96 159

tt_ll	1.09 147	1.51 239	0.60 158	0.05 56	0.49 187	0.01 46	0.08 161	0.22 87	0.74 187	1.72 209	0.23 132	0.56 138	0.63 186	0.12 174	3.15 158	2.90 217	0.69 161	1.79 263	3.27 171	0.50 169	4.03 213	3.48 187	0.21 198	0.07 80	0.33 134	0.47 135	0.70 70	0.96 159

AF-Net	1.11 149	0.51 144	0.87 192	0.34 156	0.78 213	0.89 224	1.87 247	2.40 190	1.15 224	0.48 138	0.68 180	3.66 209	0.16 100	0.27 223	2.44 115	0.98 69	0.35 113	0.01 17	1.60 106	0.40 143	0.50 60	2.58 159	0.05 131	0.08 100	0.66 168	0.45 132	3.47 160	2.34 196

Nwc_Net	1.11 149	0.51 144	0.87 192	0.34 156	0.78 213	0.89 224	1.87 247	2.40 190	1.15 224	0.48 138	0.68 180	3.66 209	0.16 100	0.27 223	2.44 115	0.98 69	0.35 113	0.01 17	1.60 106	0.40 143	0.50 60	2.58 159	0.05 131	0.08 100	0.66 168	0.45 132	3.47 160	2.34 196

IPLG	1.12 151	0.36 119	0.65 174	0.29 142	0.23 130	0.00 1	0.05 137	2.30 186	0.29 141	0.39 132	0.29 138	0.27 77	0.72 198	0.24 218	5.68 261	1.79 159	1.05 201	0.84 208	2.78 150	0.41 149	0.98 97	4.31 218	0.02 89	0.25 169	0.46 153	1.49 177	3.86 188	0.11 90

castereo++	1.13 152	0.49 141	0.33 86	0.05 56	0.21 122	0.23 192	0.00 1	0.42 107	0.44 155	0.20 111	0.17 124	1.13 174	0.41 152	0.07 136	2.01 85	2.66 209	1.01 197	0.52 162	2.80 153	0.52 172	4.60 224	4.06 208	0.30 213	0.15 137	0.98 179	1.06 168	3.70 173	1.89 183

UCFNet_RVC	1.13 152	2.65 266	0.57 151	0.57 196	0.74 210	0.19 184	0.01 68	0.28 95	0.22 131	0.95 166	0.39 146	2.41 200	0.89 218	0.06 131	2.99 154	1.18 95	0.50 132	0.49 156	2.19 121	0.44 158	1.50 130	1.54 112	1.06 269	0.19 152	1.43 202	1.73 184	1.86 107	3.39 210

APVNet	1.14 154	1.04 219	0.20 50	0.33 150	0.37 177	0.21 188	0.36 204	0.34 100	0.39 151	0.95 166	0.44 153	0.71 152	0.15 91	0.15 185	3.51 182	2.84 215	1.63 232	0.93 219	4.54 191	0.69 188	1.89 149	4.06 208	0.02 89	0.53 230	0.10 88	0.38 126	3.20 146	0.95 157

castereo	1.20 155	0.33 113	0.83 189	0.07 76	0.25 136	0.19 184	0.01 68	0.36 103	0.52 164	0.14 106	0.19 129	1.09 168	0.49 169	0.04 111	2.66 129	2.91 219	1.04 199	0.60 175	4.65 193	0.52 172	4.93 243	4.40 220	0.11 163	0.15 137	1.13 184	2.05 191	1.19 83	1.47 174

CES	1.20 155	0.24 86	0.35 97	0.13 88	0.18 108	0.05 110	0.08 161	5.35 284	0.78 193	0.43 137	0.31 141	0.83 161	0.86 217	0.16 187	3.20 161	3.22 235	1.12 208	1.06 231	1.51 104	1.05 208	4.23 217	3.19 180	0.08 147	0.09 112	0.19 121	0.34 124	1.07 81	2.23 195

raft_robust	1.21 157	0.70 182	0.61 162	0.27 130	0.19 111	0.00 1	0.00 1	3.05 235	0.22 131	1.18 184	0.03 95	0.34 98	0.69 193	0.07 136	2.94 149	1.76 157	0.57 143	0.63 181	4.95 197	0.19 89	2.98 184	4.81 231	0.01 66	0.19 152	0.97 178	1.39 174	2.87 128	0.98 163

Sa-1000	1.25 158	0.27 92	0.51 147	0.28 135	0.23 130	0.00 1	0.00 1	2.78 223	0.10 85	0.01 77	0.01 85	0.34 98	0.50 171	0.59 250	4.62 228	1.70 153	0.69 161	0.83 207	4.47 189	0.43 155	1.38 122	4.54 227	0.01 66	0.24 164	2.01 217	1.81 186	5.02 234	0.39 124

EGLCR-Stereo	1.26 159	0.21 76	1.76 243	0.07 76	0.25 136	0.08 119	0.02 102	0.49 115	0.55 169	0.11 101	0.45 155	0.58 142	0.67 191	0.03 92	2.32 108	2.67 211	0.93 188	1.20 241	4.21 187	0.19 89	4.10 216	4.78 230	0.05 131	0.13 129	0.64 166	0.67 144	6.56 260	0.32 117

iResNetv2_ROB	1.26 159	0.75 188	0.32 77	1.29 226	0.33 170	0.02 78	0.02 102	3.19 241	0.20 122	2.00 221	0.29 138	2.24 195	0.41 152	0.06 131	3.64 189	1.45 123	0.75 170	0.13 72	5.77 202	0.43 155	2.86 178	1.71 116	0.16 185	0.37 212	0.38 142	0.47 135	4.08 202	0.72 146

PMTNet	1.28 161	0.58 158	0.96 198	0.28 135	0.22 128	0.01 46	0.16 184	0.50 116	0.57 173	0.72 154	0.35 144	0.54 133	0.48 167	0.09 159	3.27 170	3.32 240	0.72 167	0.39 136	6.17 206	0.35 136	3.67 202	2.41 152	0.09 151	0.12 122	3.12 248	1.00 166	1.23 85	3.32 208

RP	1.29 162	1.06 222	2.32 255	0.84 209	1.16 226	0.39 199	1.53 239	1.89 169	1.68 244	0.29 121	2.21 222	2.25 196	0.13 82	0.40 235	3.31 174	1.07 76	0.61 146	0.05 32	1.61 108	0.40 143	0.65 74	3.05 177	0.11 163	0.29 194	0.29 131	0.92 162	4.24 209	2.04 189

ICVP	1.32 163	0.22 82	1.47 228	0.40 176	0.35 174	0.44 201	0.10 168	1.27 143	0.65 180	1.74 212	1.26 203	0.66 146	1.37 235	0.24 218	2.88 142	2.65 208	1.33 219	0.99 225	2.36 135	0.91 202	2.59 171	4.11 210	0.10 156	0.36 210	0.57 160	2.21 196	2.92 129	1.59 179
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.40 164	0.54 152	0.27 64	0.13 88	0.27 147	0.01 46	0.10 168	1.80 161	1.74 247	0.41 136	0.53 159	0.82 160	0.59 181	0.54 242	4.30 210	2.92 221	1.87 238	1.84 267	1.39 100	0.71 190	4.68 227	6.21 279	0.02 89	0.81 243	0.21 125	0.40 128	3.69 170	0.96 159

GCAP-BAT	1.42 165	0.61 164	0.40 125	0.25 118	0.16 91	0.02 78	0.07 152	2.44 197	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 114	0.07 136	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 170	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

test_for_model	1.42 165	0.61 164	0.40 125	0.25 118	0.16 91	0.02 78	0.07 152	2.44 197	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 114	0.07 136	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 170	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala2	1.42 165	0.61 164	0.40 125	0.25 118	0.16 91	0.02 78	0.07 152	2.44 197	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 114	0.07 136	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 170	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala	1.42 165	0.61 164	0.40 125	0.25 118	0.16 91	0.02 78	0.07 152	2.44 197	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 114	0.07 136	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 170	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala_base	1.42 165	0.61 164	0.40 125	0.25 118	0.16 91	0.02 78	0.07 152	2.44 197	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 114	0.07 136	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 170	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAP-Stereo	1.42 165	0.61 164	0.40 125	0.25 118	0.16 91	0.02 78	0.07 152	2.44 197	0.20 122	0.00 1	0.00 1	4.08 217	0.22 114	0.07 136	2.09 89	2.28 193	11.83 304	0.32 118	3.20 160	0.26 118	4.81 232	2.01 122	0.13 170	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

AE-Stereo	1.43 171	0.31 108	1.73 241	0.33 150	0.32 165	0.04 103	0.32 202	0.43 110	0.32 144	0.04 91	0.00 1	3.38 207	0.44 156	0.07 136	2.86 140	3.30 238	0.96 191	0.79 198	3.65 179	0.79 196	3.64 199	4.40 220	0.04 120	0.40 214	2.93 244	2.14 193	4.74 223	0.18 103

SACVNet	1.43 171	0.80 191	0.85 191	0.58 198	1.31 235	0.63 214	0.62 214	2.60 213	0.52 164	1.33 196	0.02 94	0.74 156	0.32 135	0.34 231	2.78 134	2.11 183	1.38 221	0.39 136	4.62 192	0.70 189	2.37 163	3.83 194	0.05 131	0.42 220	1.29 192	1.64 181	3.74 175	2.62 201

GES	1.43 171	0.28 94	0.41 131	0.57 196	0.37 177	0.27 195	0.07 152	2.06 179	0.93 207	1.20 188	0.58 167	0.39 107	0.23 121	0.02 72	4.91 242	2.49 203	0.91 184	0.66 183	9.59 247	1.37 227	2.97 182	2.53 157	0.16 185	0.41 215	0.20 123	0.17 101	2.57 119	2.20 194

DN-CSS_ROB	1.45 174	0.52 149	1.11 205	0.81 207	0.69 206	0.00 1	0.03 123	2.86 229	0.35 146	1.50 206	3.76 246	0.73 155	0.36 144	0.07 136	2.89 143	1.44 121	1.08 205	0.79 198	8.61 230	0.23 107	3.25 193	1.97 121	0.02 89	0.66 237	0.10 88	0.52 140	3.12 142	1.56 178

iinet-f	1.47 175	1.20 231	0.32 77	0.82 208	0.13 81	0.14 149	0.10 168	0.42 107	0.21 130	1.93 217	4.19 250	0.19 55	0.21 112	0.08 150	5.12 249	2.54 205	0.23 89	0.30 115	7.71 221	1.00 205	1.95 151	4.30 217	0.21 198	0.17 147	1.25 187	0.16 97	4.11 206	0.62 143

MIPNet	1.49 176	0.69 181	0.74 181	0.32 149	0.51 189	0.00 1	0.03 123	1.79 160	0.38 149	2.13 225	0.97 190	0.31 88	0.76 203	0.22 215	5.02 246	1.92 169	1.31 215	0.86 209	3.68 182	1.25 221	1.21 109	4.62 228	0.03 110	0.50 226	1.90 213	4.87 245	3.90 190	0.30 114

test-3	1.53 177	1.03 217	1.25 215	0.40 176	0.31 160	0.11 130	0.06 147	2.79 225	0.17 111	0.35 129	0.44 153	4.06 214	0.35 139	0.03 92	2.84 138	1.63 140	0.37 120	0.57 169	8.86 236	0.46 161	3.20 190	5.38 246	0.02 89	0.27 181	0.61 165	0.95 163	3.95 191	0.88 151

test_1	1.53 177	1.05 220	1.24 214	0.40 176	0.31 160	0.11 130	0.06 147	2.78 223	0.17 111	0.32 123	0.42 151	4.06 214	0.36 144	0.03 92	2.84 138	1.62 139	0.37 120	0.57 169	8.88 237	0.46 161	3.22 192	5.38 246	0.02 89	0.27 181	0.60 163	0.95 163	3.95 191	0.90 155

AnonymousM	1.53 177	0.20 74	0.39 120	0.05 56	0.04 44	0.25 194	0.01 68	2.74 221	0.57 173	0.35 129	1.45 205	0.55 135	0.53 175	0.22 215	2.76 133	2.91 219	0.98 195	1.05 228	2.00 117	1.32 226	3.73 204	3.49 189	0.20 196	0.28 192	0.13 104	0.28 114	5.87 249	9.03 257

sAnonymous2	1.54 180	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 105	0.48 204	0.00 1	1.87 167	0.97 212	0.22 113	0.41 147	1.12 171	0.82 210	0.08 150	4.07 201	3.86 252	1.31 215	1.19 239	7.54 218	0.72 191	4.00 207	4.87 235	0.03 110	0.29 194	0.14 109	2.16 194	2.37 115	2.45 199

CroCo_RVC	1.54 180	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 105	0.48 204	0.00 1	1.87 167	0.97 212	0.22 113	0.41 147	1.12 171	0.82 210	0.08 150	4.07 201	3.86 252	1.31 215	1.19 239	7.54 218	0.72 191	4.00 207	4.87 235	0.03 110	0.29 194	0.14 109	2.16 194	2.37 115	2.45 199

PS-NSSS	1.54 180	3.12 273	0.33 86	3.03 256	0.83 217	1.73 243	0.70 216	0.39 106	0.15 103	0.39 132	0.00 1	11.06 266	1.04 226	0.41 237	2.13 95	0.79 53	0.47 129	0.26 101	4.17 186	0.14 70	0.90 93	0.37 41	2.44 282	0.06 73	0.99 180	0.74 153	3.17 144	1.82 182

test_3	1.56 183	1.14 226	1.14 207	0.44 185	0.32 165	0.11 130	0.07 152	2.84 228	0.16 110	0.39 132	0.43 152	4.16 223	0.36 144	0.03 92	2.91 144	1.52 131	0.41 125	0.59 173	8.96 240	0.46 161	3.12 189	5.36 245	0.02 89	0.25 169	0.85 174	1.20 170	3.83 186	0.95 157

TANstereo	1.57 184	1.38 234	0.48 142	0.26 126	0.29 153	0.52 209	0.05 137	0.51 118	0.47 158	0.27 119	0.62 175	0.32 91	0.20 109	1.08 270	3.59 184	2.81 213	0.79 173	1.63 259	8.83 234	3.01 276	3.50 196	2.89 166	3.03 290	0.10 114	0.04 56	0.69 147	4.96 232	0.05 69

XX-TBD	1.57 184	1.38 234	0.48 142	0.26 126	0.29 153	0.52 209	0.05 137	0.51 118	0.47 158	0.27 119	0.62 175	0.32 91	0.20 109	1.08 270	3.59 184	2.81 213	0.79 173	1.63 259	8.83 234	3.01 276	3.50 196	2.89 166	3.03 290	0.10 114	0.04 56	0.69 147	4.96 232	0.05 69

DeepPruner_ROB	1.57 184	0.37 122	0.71 178	0.50 192	0.55 196	0.37 198	1.60 242	1.74 156	0.84 198	1.37 200	2.40 224	0.49 124	0.51 172	0.10 168	5.38 254	2.16 188	1.10 206	1.08 232	2.28 130	0.40 143	4.83 238	3.42 185	0.66 256	0.34 207	0.57 160	5.04 248	3.07 135	0.53 135

FCDSN-DC	1.58 187	0.84 199	2.05 249	1.66 235	1.43 239	1.08 232	0.99 223	0.72 127	0.44 155	1.18 184	0.31 141	1.45 185	0.49 169	0.07 136	6.05 272	1.96 171	2.13 243	1.97 272	1.16 88	0.44 158	2.39 165	2.62 161	0.49 240	3.18 277	1.72 208	3.24 214	1.34 89	1.27 170
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.60 188	0.67 180	0.97 200	0.50 192	0.64 203	0.18 178	1.05 226	1.27 143	0.83 197	0.96 168	0.97 190	5.23 238	0.42 154	1.02 265	4.81 239	1.68 149	1.05 201	1.96 271	3.78 183	1.06 209	1.52 132	2.28 144	0.21 198	1.35 254	0.55 158	3.16 212	2.13 111	2.92 203

PA-Net	1.61 189	0.81 194	1.43 226	0.27 130	1.99 256	0.12 139	0.34 203	0.19 83	1.90 250	0.85 161	0.41 147	0.24 70	0.20 109	0.78 258	4.61 227	1.44 121	0.17 76	0.26 101	1.08 84	0.53 174	1.44 127	3.18 179	0.65 254	0.44 223	0.99 180	7.71 276	1.78 106	9.78 263
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet-RVC	1.64 190	0.31 108	0.64 170	0.33 150	1.19 229	0.01 46	2.53 259	0.57 122	0.22 131	1.03 172	0.32 143	6.04 246	0.29 131	0.32 229	4.47 217	1.90 167	0.62 148	0.78 196	6.45 210	1.80 246	1.85 148	2.02 128	0.19 193	0.52 229	1.78 210	1.74 185	3.10 138	3.15 204

IPLGR	1.73 191	0.63 176	0.67 175	0.35 165	0.40 181	0.00 1	0.03 123	1.41 147	0.26 137	2.36 228	2.42 226	0.33 94	0.80 207	0.17 192	6.12 273	1.87 163	1.22 212	1.28 242	5.37 199	1.72 242	2.44 167	4.20 213	0.02 89	0.56 233	2.66 236	4.85 244	3.82 184	0.77 148

pcwnet_v2	1.73 191	0.62 171	0.78 185	0.73 205	1.15 225	0.59 212	0.23 196	1.77 158	0.68 183	3.36 261	1.85 220	1.23 178	1.01 223	1.61 285	5.43 256	2.08 181	0.92 186	0.62 179	4.07 185	0.37 139	1.82 146	2.39 148	1.01 266	0.41 215	1.32 194	2.11 192	3.98 197	4.53 218

sCroCo_RVC	1.75 193	0.23 85	0.32 77	0.06 67	0.17 105	0.15 158	0.01 68	0.81 130	1.74 247	1.93 217	0.47 157	1.08 166	0.82 210	0.09 159	3.32 175	4.94 278	2.31 247	1.73 261	5.18 198	2.00 256	5.82 260	5.83 262	0.10 156	0.26 173	0.59 162	1.60 179	4.43 212	1.17 168

NCC-stereo	1.86 194	1.63 243	1.33 220	0.95 217	1.22 231	0.80 217	2.29 255	2.62 214	2.93 264	0.34 125	2.87 236	2.16 193	1.17 228	0.21 208	3.63 186	1.13 86	0.63 151	0.96 223	2.79 151	0.75 193	0.98 97	2.96 171	0.36 225	0.32 201	2.31 224	4.50 237	3.69 170	4.78 219

Abc-Net	1.86 194	1.63 243	1.33 220	0.95 217	1.22 231	0.80 217	2.29 255	2.62 214	2.93 264	0.34 125	2.87 236	2.16 193	1.17 228	0.21 208	3.63 186	1.13 86	0.63 151	0.96 223	2.79 151	0.75 193	0.98 97	2.96 171	0.36 225	0.32 201	2.31 224	4.50 237	3.69 170	4.78 219
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	1.87 196	0.22 82	0.38 117	0.22 104	0.14 86	0.02 78	0.06 147	15.85 311	0.90 203	3.42 264	0.71 184	0.95 164	0.83 215	0.21 208	3.22 166	3.63 249	1.18 210	0.90 214	2.95 157	0.64 185	5.08 246	3.80 193	0.22 206	0.17 147	2.26 221	0.82 158	1.23 85	0.52 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
stereogan	1.89 197	2.00 254	1.17 212	1.47 230	2.05 259	1.72 242	0.87 221	1.84 164	1.11 221	1.36 199	1.51 207	5.81 243	0.48 167	0.32 229	3.87 196	1.69 151	0.80 175	0.39 136	3.96 184	0.78 195	1.23 113	4.02 205	0.26 210	0.51 227	0.30 133	1.30 173	6.30 256	3.84 212

FADNet	1.92 198	0.44 131	0.60 158	0.54 194	1.05 222	0.00 1	2.95 265	0.78 129	0.38 149	0.81 158	0.61 172	2.40 198	0.47 165	0.65 252	5.57 258	1.73 154	0.69 161	1.08 232	8.93 239	1.61 237	2.36 162	2.52 156	0.09 151	0.36 210	2.54 232	3.77 226	3.43 158	5.46 229

MyStereo04	2.04 199	0.66 178	0.91 195	0.69 203	0.82 216	0.02 78	0.04 131	2.62 214	0.91 204	2.83 242	0.75 186	1.37 182	0.09 70	0.08 150	5.03 247	3.04 229	0.58 144	0.72 191	10.25 254	1.62 238	4.78 228	3.27 184	0.94 265	0.69 238	2.62 234	4.29 234	4.75 224	0.65 145

s12784h	2.07 200	2.29 261	2.24 250	1.60 233	0.69 206	0.05 110	0.03 123	2.13 182	0.55 169	1.19 186	0.13 118	1.61 188	0.68 192	0.04 111	3.20 161	3.09 230	0.78 172	0.41 141	3.50 176	0.43 155	5.42 255	2.92 169	0.11 163	0.12 122	2.64 235	1.70 182	6.64 261	11.65 269

NCCL2	2.12 201	2.27 260	1.29 217	1.28 225	1.85 253	0.18 178	0.77 219	1.24 141	1.25 230	1.62 208	2.71 232	1.06 165	0.51 172	0.31 226	4.40 214	2.33 200	1.57 228	0.62 179	2.35 134	0.68 187	2.68 174	4.29 216	1.52 277	1.06 246	4.65 267	4.17 231	4.04 201	6.58 241

R-Stereo Train	2.16 202	1.08 224	1.57 234	0.84 209	0.19 111	0.01 46	0.01 68	2.05 176	1.01 216	1.37 200	2.45 228	1.50 186	0.46 162	0.21 208	3.23 167	4.53 261	1.62 230	1.05 228	7.07 214	1.09 211	4.86 239	5.93 269	0.04 120	0.31 198	2.48 228	4.63 239	3.10 138	5.74 231

RAFT-Stereo	2.16 202	1.08 224	1.57 234	0.84 209	0.19 111	0.01 46	0.01 68	2.05 176	1.01 216	1.37 200	2.45 228	1.50 186	0.46 162	0.21 208	3.23 167	4.53 261	1.62 230	1.05 228	7.07 214	1.09 211	4.86 239	5.93 269	0.04 120	0.31 198	2.48 228	4.63 239	3.10 138	5.74 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet-ADL	2.26 204	0.51 144	1.82 246	0.99 219	0.99 221	1.45 238	0.29 200	2.00 173	1.01 216	3.12 253	3.40 240	1.38 183	0.33 137	0.03 92	5.34 252	3.89 254	2.23 244	0.79 198	7.70 220	1.85 249	3.10 186	4.63 229	0.18 191	0.43 222	1.38 200	3.47 220	4.81 225	3.97 213

MSMDNet	2.28 205	0.62 171	1.27 216	0.37 169	0.30 158	0.19 184	0.07 152	3.15 239	0.68 183	1.01 171	0.97 190	1.10 170	2.40 244	0.17 192	3.93 197	5.26 286	1.11 207	0.55 166	10.21 253	2.94 274	6.12 265	5.76 260	0.31 217	0.26 173	2.47 227	4.23 232	3.01 133	3.18 205

GEStereo_RVC	2.30 206	0.85 201	0.97 200	1.05 220	0.71 209	1.61 240	1.09 229	2.72 219	0.56 172	0.78 155	0.41 147	2.40 198	0.28 129	0.06 131	4.81 239	4.48 260	1.79 234	2.17 274	8.91 238	1.90 252	3.58 198	7.25 294	0.52 242	0.92 244	0.41 147	0.85 161	4.47 215	6.48 238

cross-raft	2.33 207	0.70 182	1.33 220	0.40 176	0.61 200	0.19 184	0.08 161	3.13 238	0.71 186	0.78 155	1.62 212	1.09 168	0.70 197	0.17 192	3.66 191	4.78 270	0.99 196	0.55 166	10.72 258	1.52 234	6.33 268	5.61 257	0.30 213	0.24 164	2.56 233	4.68 242	4.44 213	5.06 223

RAFT-Test	2.40 208	0.62 171	1.45 227	1.07 221	0.41 182	0.21 188	0.21 192	3.19 241	0.77 189	1.05 174	3.09 238	0.94 162	0.92 220	0.17 192	3.47 181	5.18 284	0.97 194	0.56 168	10.36 255	1.38 228	6.37 269	5.29 241	0.38 227	0.25 169	2.80 241	4.66 241	4.56 219	4.51 216

GANetREF_RVC	2.43 209	1.69 246	0.81 187	2.04 248	1.16 226	1.02 229	0.10 168	4.72 276	1.44 237	3.62 269	0.06 103	10.03 263	0.69 193	0.09 159	3.63 186	1.36 113	1.06 203	0.94 220	6.44 209	0.46 161	2.32 158	1.74 117	0.17 189	1.35 254	3.41 251	3.75 224	6.55 259	4.82 221
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
RGC	2.44 210	1.98 253	4.87 280	1.54 231	1.65 244	1.74 244	1.05 226	2.02 174	1.43 236	0.88 164	4.42 256	2.52 202	2.42 247	0.58 247	4.33 211	1.63 140	0.91 184	0.48 153	4.28 188	1.08 210	1.94 150	4.01 204	0.15 181	0.72 241	2.19 220	5.22 253	4.90 229	6.96 242

MLCV	2.45 211	0.61 164	0.81 187	2.48 252	1.21 230	0.95 226	0.50 211	3.57 256	0.61 177	3.75 274	4.26 254	5.13 233	3.34 257	0.06 131	4.63 229	1.78 158	1.32 218	0.86 209	10.05 252	1.09 211	2.30 157	3.92 197	0.29 212	2.16 268	1.87 211	3.06 209	4.01 199	1.40 172

Reg-Stereo(zero)	2.47 212	0.35 116	2.58 258	0.48 189	0.84 218	0.14 149	0.17 185	3.76 260	0.77 189	3.03 249	8.81 297	2.75 204	0.81 208	1.26 275	2.61 127	3.41 245	1.42 223	0.49 156	7.28 216	1.29 223	4.00 207	4.42 223	0.41 229	0.19 152	1.28 189	3.03 207	5.77 247	5.27 224

HI	2.47 212	0.35 116	2.58 258	0.48 189	0.84 218	0.14 149	0.17 185	3.76 260	0.77 189	3.03 249	8.81 297	2.75 204	0.81 208	1.26 275	2.61 127	3.41 245	1.42 223	0.49 156	7.28 216	1.29 223	4.00 207	4.42 223	0.41 229	0.19 152	1.28 189	3.03 207	5.77 247	5.27 224

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 214	1.14 226	0.32 77	1.45 229	2.85 267	4.14 267	1.19 233	2.80 226	0.54 166	6.52 304	1.79 217	7.67 251	0.72 198	0.05 120	2.57 126	2.59 207	0.54 141	0.57 169	4.65 193	0.59 181	3.70 203	3.88 196	0.03 110	0.20 159	0.42 149	1.90 190	4.17 208	10.91 266

UDGNet	2.51 214	1.01 215	0.33 86	10.93 290	5.26 284	8.50 287	3.54 271	1.72 155	0.15 103	0.23 116	0.08 109	0.52 131	0.10 78	10.25 312	3.55 183	1.25 102	0.46 127	0.46 148	2.73 149	0.59 181	2.44 167	4.14 212	2.94 287	0.15 137	1.72 208	0.77 156	2.94 131	1.13 167

EKT-Stereo	2.55 216	0.72 186	1.73 241	0.49 191	0.32 165	0.51 207	1.72 243	3.38 249	1.00 215	1.96 220	2.80 233	1.33 180	0.76 203	0.10 168	4.55 223	5.93 295	1.26 213	3.18 289	8.70 232	2.73 269	6.75 277	5.86 263	0.10 156	0.26 173	3.99 256	1.81 186	5.40 241	1.62 180

Any-RAFT	2.56 217	0.56 155	3.45 269	0.34 156	0.51 189	0.01 46	0.04 131	2.96 232	0.64 179	0.51 141	3.99 249	3.76 211	0.35 139	0.16 187	2.92 147	3.82 251	0.81 177	0.80 203	8.30 228	0.51 171	5.45 256	3.87 195	0.44 238	0.16 145	4.84 269	7.87 277	3.19 145	8.70 252

RTSC	2.56 217	0.89 205	1.50 230	0.47 188	0.76 212	0.87 221	2.29 255	1.56 153	1.91 251	2.12 223	2.86 235	1.23 178	0.97 222	1.03 267	7.27 281	3.36 242	4.68 278	1.74 262	7.73 222	1.11 214	3.95 206	5.39 248	0.21 198	1.11 249	0.40 145	0.95 163	4.56 219	8.26 251

DeepPrunerF	2.66 219	1.67 245	0.33 86	3.58 263	9.30 299	1.76 245	3.48 270	0.68 125	3.29 267	0.71 153	1.59 210	0.37 103	0.27 128	0.13 180	5.94 267	3.42 247	1.03 198	0.54 165	4.47 189	0.65 186	2.02 152	2.06 131	0.56 248	0.31 198	15.21 306	3.30 217	3.74 175	1.47 174

CASS	2.68 220	1.05 220	1.93 248	2.07 249	0.98 220	0.45 203	2.15 253	2.82 227	1.03 219	1.83 215	3.58 243	1.38 183	0.53 175	0.02 72	4.01 199	3.03 228	4.89 280	1.34 244	9.14 241	1.47 230	7.05 284	6.20 277	0.03 110	0.27 181	2.76 239	2.80 206	4.30 210	5.36 226
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
EAI-Stereo	2.70 221	0.83 198	2.70 262	0.89 214	1.47 241	0.83 220	1.46 238	3.07 236	1.18 227	0.21 112	3.82 247	3.19 206	0.72 198	0.09 159	5.24 250	4.82 273	0.83 180	0.91 216	9.83 251	1.25 221	4.49 222	5.29 241	0.39 228	0.80 242	1.87 211	3.19 213	7.10 269	6.43 237

NOSS_ROB	2.78 222	3.78 280	0.39 120	2.02 247	1.58 242	2.36 253	0.00 1	2.66 217	1.54 239	3.63 270	1.79 217	2.55 203	3.51 258	0.83 261	5.82 265	5.57 290	2.69 253	1.83 266	2.63 146	0.91 202	4.62 225	4.13 211	0.42 234	2.58 273	2.29 222	4.46 236	7.67 274	2.88 202

SGM-Forest	2.81 223	2.03 255	0.36 108	6.32 275	1.79 251	2.66 254	0.02 102	1.42 148	0.77 189	2.52 232	0.96 189	6.57 250	5.74 266	0.31 226	4.36 212	2.94 223	0.61 146	0.33 126	3.08 158	0.47 166	2.46 169	2.73 164	0.84 262	0.45 224	3.66 253	3.74 223	11.30 290	7.44 246
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWCDC_ROB	2.82 224	0.49 141	0.17 47	0.38 174	0.79 215	0.03 94	0.10 168	1.16 139	8.93 298	0.14 106	2.49 230	0.55 135	31.02 315	0.57 244	5.58 259	3.32 240	1.73 233	0.91 216	2.53 139	0.88 200	2.92 179	7.18 292	0.15 181	0.53 230	0.55 158	0.69 147	1.43 92	0.88 151

HSM-Net_RVC	2.86 225	1.24 232	1.50 230	2.55 253	1.72 246	0.57 211	0.17 185	3.55 255	1.14 223	3.50 268	6.32 275	7.94 253	2.93 253	0.05 120	3.38 177	2.12 184	1.28 214	0.26 101	3.24 168	1.24 220	3.66 201	3.76 192	0.61 250	2.64 274	4.43 264	6.27 265	5.76 246	5.47 230
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HH	2.94 226	0.45 134	4.88 281	0.58 198	0.51 189	0.73 215	1.38 236	3.25 244	0.84 198	2.85 244	0.60 170	5.15 234	0.82 210	0.19 198	3.29 172	6.00 297	0.67 156	0.89 212	9.52 245	1.83 247	7.59 292	5.88 265	0.41 229	0.27 181	3.12 248	5.47 257	5.66 243	6.52 239

HanStereo	2.94 226	0.45 134	4.88 281	0.58 198	0.51 189	0.73 215	1.38 236	3.25 244	0.84 198	2.85 244	0.60 170	5.15 234	0.82 210	0.19 198	3.29 172	6.00 297	0.67 156	0.89 212	9.52 245	1.83 247	7.59 292	5.88 265	0.41 229	0.27 181	3.12 248	5.47 257	5.66 243	6.52 239

ADCRef	2.96 228	2.78 269	1.02 202	0.70 204	2.21 261	1.96 247	2.42 258	0.96 134	6.10 285	1.94 219	1.15 198	1.08 166	0.74 202	1.32 278	6.01 269	3.38 243	1.34 220	1.15 236	8.41 229	2.09 258	2.59 171	3.60 190	1.88 279	0.71 239	2.81 242	8.00 279	3.42 157	10.24 264

test-1	2.99 229	0.26 88	1.52 232	0.33 150	0.21 122	0.22 191	0.38 205	3.16 240	0.85 202	3.36 261	4.21 252	5.45 239	0.78 205	0.20 203	4.02 200	4.67 268	1.40 222	1.31 243	10.46 256	1.58 235	5.30 254	7.01 291	0.04 120	0.34 207	2.98 246	6.37 266	5.39 240	8.95 256

DDF-Stereo	3.00 230	1.97 250	0.22 54	11.98 292	0.51 189	14.62 296	0.81 220	1.83 163	0.57 173	1.12 178	1.66 213	9.14 258	2.86 251	0.26 221	2.38 112	3.19 234	0.90 183	0.74 194	6.87 212	0.57 178	4.55 223	4.33 219	0.11 163	0.41 215	0.35 139	2.53 204	4.48 216	1.94 185

NaN_ROB	3.01 231	1.16 229	1.13 206	0.86 213	3.03 269	0.59 212	0.75 217	3.25 244	2.58 261	0.98 170	1.32 204	21.10 285	0.59 181	1.15 273	4.15 203	1.58 134	0.80 175	0.70 185	2.38 138	1.30 225	1.52 132	2.15 133	0.46 239	1.07 248	2.50 230	6.25 264	4.54 218	13.27 274

XPNet_ROB	3.02 232	2.54 264	1.33 220	0.73 205	1.45 240	1.04 231	0.61 213	0.83 131	1.45 238	1.16 182	3.44 242	26.85 293	0.35 139	0.40 235	3.24 169	2.22 191	3.28 260	0.79 198	3.20 160	1.19 217	2.94 181	5.51 252	0.76 260	0.46 225	0.72 172	2.37 198	9.22 280	3.37 209

gcap-zeroshot	3.09 233	0.51 144	3.99 274	1.67 236	0.29 153	1.36 237	1.37 235	3.29 247	0.65 180	2.77 238	4.48 257	6.22 247	0.69 193	0.09 159	3.93 197	4.80 271	0.92 186	0.78 196	16.30 274	2.38 264	5.15 250	5.77 261	1.31 272	0.26 173	2.97 245	4.91 246	4.58 221	2.00 188

model_zeroshot	3.10 234	0.46 138	1.69 239	1.87 244	0.56 197	0.23 192	0.00 1	3.03 233	0.44 155	2.48 230	3.95 248	4.58 226	0.55 178	0.15 185	5.31 251	4.57 263	1.45 225	0.88 211	14.88 270	1.15 216	5.62 258	5.52 254	0.03 110	0.19 152	3.71 254	6.21 263	5.26 238	8.89 255

PSMNet-ADL	3.15 235	0.80 191	1.49 229	1.54 231	1.63 243	0.88 222	0.30 201	2.50 204	1.91 251	4.43 288	8.13 291	4.06 214	6.80 271	0.07 136	4.23 205	5.16 283	1.83 237	0.91 216	11.85 265	1.86 250	4.02 212	4.02 205	0.70 258	0.51 227	1.61 205	4.33 235	8.01 276	1.36 171

Anonymous3	3.16 236	0.55 153	0.79 186	0.09 82	1.10 223	0.50 206	0.03 123	3.52 254	1.26 231	1.12 178	0.84 187	10.62 265	1.31 233	0.36 232	7.37 282	6.90 305	3.59 263	3.15 288	10.88 260	2.20 260	6.83 280	9.50 312	0.31 217	0.37 212	1.43 202	3.45 219	5.32 239	1.91 184

MSKI-zero shot	3.19 237	0.59 160	1.39 224	0.19 98	0.37 177	0.18 178	0.03 123	3.19 241	0.96 211	0.82 159	4.84 260	3.83 212	0.60 185	0.03 92	3.33 176	5.29 287	1.15 209	0.81 205	11.77 264	1.76 244	6.55 273	5.98 273	0.22 206	0.32 201	4.41 263	12.05 299	7.79 275	7.75 248

GwcNet-ADL	3.21 238	2.99 272	3.34 267	3.11 257	2.07 260	0.82 219	0.12 176	2.95 231	0.67 182	3.84 279	7.51 284	7.80 252	1.22 230	0.20 203	3.79 195	4.73 269	2.11 242	0.73 192	7.81 226	2.53 266	3.21 191	3.69 191	0.22 206	1.53 258	2.17 219	4.84 243	4.00 198	8.77 254

TRStereo	3.24 239	2.66 268	7.45 298	0.35 165	0.14 86	7.79 282	0.13 180	3.04 234	0.42 154	2.75 237	1.46 206	5.69 241	0.65 189	0.09 159	3.75 193	4.23 259	0.70 166	0.63 181	6.77 211	1.21 218	4.05 215	4.81 231	0.12 167	0.24 164	2.72 237	6.73 269	12.83 292	6.09 235

ADCP+	3.47 240	2.05 256	2.64 261	1.31 227	1.93 254	1.19 235	3.99 272	1.07 136	9.83 301	1.78 214	5.75 268	8.79 257	0.37 149	0.90 262	5.04 248	2.20 190	0.44 126	0.90 214	5.82 203	0.88 200	2.38 164	3.43 186	0.33 221	0.41 215	3.03 247	12.72 302	3.59 166	10.90 265

XX-Stereo	3.48 241	0.50 143	1.80 244	1.21 224	0.27 147	0.34 196	0.44 207	1.47 149	0.41 152	2.51 231	6.92 280	4.97 230	1.06 227	0.12 174	3.21 164	5.22 285	0.96 191	0.80 203	6.95 213	0.80 197	4.33 220	4.04 207	0.21 198	0.27 181	26.57 320	3.75 224	5.08 235	9.77 261

IGEV-FE	3.61 242	0.78 189	7.78 302	6.84 276	0.32 165	2.04 249	1.79 245	3.97 264	0.92 205	2.19 227	6.01 271	4.62 228	1.01 223	0.08 150	3.44 179	5.72 291	0.73 168	0.60 175	9.23 242	1.50 232	7.13 287	6.47 283	0.31 217	0.27 181	5.03 274	5.44 255	5.97 251	7.38 244

IGEV_Zeroshot_test	3.61 242	0.78 189	7.78 302	6.84 276	0.33 170	2.04 249	1.78 244	3.97 264	0.92 205	2.12 223	6.05 273	4.60 227	1.01 223	0.08 150	3.44 179	5.73 292	0.76 171	0.61 177	9.25 243	1.49 231	7.12 286	6.47 283	0.31 217	0.27 181	5.02 273	5.44 255	5.95 250	7.38 244

anonymity	3.65 244	0.66 178	5.99 293	1.34 228	0.51 189	0.44 201	0.11 174	3.79 262	0.79 195	2.66 235	18.15 324	3.83 212	0.89 218	0.26 221	3.21 164	5.09 282	0.93 188	0.53 163	7.76 224	1.11 214	4.31 219	5.87 264	0.28 211	0.42 220	4.98 272	9.60 292	5.40 241	9.75 260

HBP-ISP	3.70 245	3.49 276	4.13 275	4.77 269	2.41 262	3.60 264	0.12 176	4.11 267	1.26 231	3.39 263	4.22 253	4.64 229	0.54 177	1.76 286	8.63 300	8.11 315	1.56 227	1.34 244	2.61 144	1.51 233	5.14 249	6.84 288	0.56 248	1.55 259	2.53 231	5.06 249	10.57 286	5.37 227

FC-DCNN	3.82 246	4.38 284	5.67 290	9.61 288	4.14 277	8.01 285	3.26 268	4.21 268	1.69 245	2.95 247	1.54 209	5.87 245	2.09 241	0.13 180	4.40 214	2.15 186	2.54 251	1.11 234	3.38 173	0.82 199	3.11 187	2.20 138	0.65 254	3.29 280	6.33 284	4.91 246	6.98 266	7.80 249

ADCL	3.91 247	3.61 278	2.28 253	1.76 239	1.76 250	3.09 258	4.16 273	1.98 172	13.71 308	2.81 241	5.14 263	2.47 201	0.65 189	1.10 272	5.38 254	2.55 206	2.02 240	2.20 275	6.41 208	2.08 257	4.87 241	4.20 213	1.40 275	1.06 246	6.69 285	6.60 267	4.33 211	11.16 268

FADNet_RVC	3.95 248	2.06 257	1.30 218	3.33 261	3.36 272	0.99 228	2.06 252	2.30 186	1.39 235	1.72 209	4.72 259	9.29 259	5.82 268	1.76 286	8.23 297	3.12 232	2.98 256	4.27 295	16.83 276	3.30 280	4.99 245	5.51 252	0.63 252	1.39 256	1.45 204	3.14 211	4.86 227	5.92 234

LALA_ROB	4.04 249	4.73 288	1.42 225	1.16 223	1.93 254	2.17 252	1.04 225	1.80 161	2.48 259	2.74 236	5.87 269	33.34 300	0.69 193	0.78 258	6.02 270	2.33 200	3.21 259	1.82 265	3.66 180	1.88 251	3.40 195	4.99 238	0.34 223	1.03 245	1.91 214	3.61 221	8.50 278	6.20 236

dad	4.05 250	0.87 203	0.28 68	10.24 289	1.70 245	1.03 230	12.23 300	12.58 306	0.11 88	3.46 267	0.00 1	1.93 191	3.59 259	0.19 198	4.92 243	1.26 103	1.60 229	0.53 163	14.05 269	0.63 184	2.73 175	1.88 119	0.16 185	0.71 239	5.78 279	0.19 102	17.00 304	9.60 259

DAS	4.09 251	0.94 209	1.15 209	1.82 241	1.27 233	1.15 233	1.11 231	3.48 251	4.23 277	3.34 259	6.52 276	12.55 271	5.36 263	0.05 120	4.66 230	4.57 263	4.02 272	2.27 277	9.63 248	5.33 292	5.93 261	5.39 248	0.52 242	4.30 293	4.09 257	5.06 249	7.48 270	4.17 214

SepStereo	4.09 251	0.94 209	1.15 209	1.82 241	1.27 233	1.15 233	1.11 231	3.48 251	4.23 277	3.34 259	6.52 276	12.55 271	5.36 263	0.05 120	4.66 230	4.57 263	4.02 272	2.27 277	9.63 248	5.33 292	5.93 261	5.39 248	0.52 242	4.30 293	4.09 257	5.06 249	7.48 270	4.17 214

iResNet	4.14 253	0.84 199	0.71 178	2.34 251	2.59 263	4.58 268	1.07 228	4.67 274	1.21 229	3.72 273	3.61 244	12.28 270	16.06 293	0.03 92	6.64 278	3.14 233	2.35 248	1.89 268	16.43 275	2.53 266	3.76 205	2.90 168	0.17 189	3.88 288	1.66 207	4.23 232	5.19 236	3.23 206

iRaft-Stereo_20w	4.18 254	1.14 226	8.05 305	7.32 279	1.81 252	3.33 262	1.55 240	3.45 250	1.28 233	3.63 270	7.12 281	3.54 208	1.33 234	0.11 171	4.16 204	4.85 274	0.93 188	0.61 177	9.28 244	1.22 219	5.08 246	5.56 256	0.43 235	0.53 230	3.85 255	8.64 285	11.20 289	12.91 273

zero-FE	4.21 255	1.97 250	0.21 52	18.56 298	2.61 264	20.95 305	6.42 286	1.84 164	0.68 183	1.31 194	3.18 239	10.31 264	3.26 256	0.31 226	2.66 129	2.88 216	1.04 199	1.46 250	13.23 268	0.91 202	5.64 259	4.93 237	0.13 170	0.41 215	0.34 137	2.47 201	4.46 214	1.55 177

FC-DCNN v2	4.24 256	4.65 287	5.90 292	11.00 291	4.41 280	8.70 289	3.19 266	5.19 281	2.19 255	2.86 246	1.78 216	6.28 248	2.81 250	0.13 180	4.51 220	2.15 186	2.50 250	1.01 227	3.64 178	0.81 198	3.11 187	2.22 140	0.64 253	3.28 279	7.94 290	5.77 260	8.62 279	9.05 258

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 257	1.17 230	7.69 300	1.88 245	0.63 202	5.37 271	1.86 246	3.49 253	2.61 262	3.69 272	9.28 303	5.22 237	1.87 237	0.04 111	4.47 217	6.37 302	1.46 226	1.46 250	9.75 250	2.23 262	6.73 276	6.20 277	0.25 209	1.56 260	5.23 277	7.70 275	6.43 258	11.78 270

SHD	4.34 258	1.02 216	2.50 257	1.71 238	1.33 236	1.46 239	2.01 250	4.90 277	4.30 280	2.63 233	4.99 262	4.39 225	9.41 281	0.58 247	8.20 295	4.81 272	4.43 276	2.44 282	13.01 267	2.95 275	5.61 257	6.88 289	0.30 213	3.26 278	4.11 259	5.16 252	3.88 189	10.98 267

CSAN	4.46 259	2.36 263	1.57 234	3.12 258	3.32 271	1.64 241	0.76 218	4.59 272	4.37 281	3.80 276	2.84 234	17.58 282	10.47 284	0.96 264	4.80 238	1.75 156	2.06 241	1.16 237	5.69 201	2.34 263	2.93 180	2.40 151	0.43 235	2.56 272	4.64 266	11.45 298	7.53 273	13.44 276

ETE_ROB	4.62 260	4.04 282	1.52 232	1.14 222	2.02 257	2.70 255	1.28 234	1.50 150	4.25 279	1.89 216	5.88 270	37.95 307	0.84 216	1.42 282	4.94 244	2.66 209	3.81 269	0.95 221	4.84 195	1.63 239	4.01 211	5.32 244	0.67 257	1.14 250	2.03 218	3.84 227	15.25 301	7.23 243

ccs_rob	4.75 261	1.46 236	2.39 256	1.96 246	0.68 205	3.13 259	1.58 241	4.94 279	1.36 234	4.31 286	15.82 319	28.46 294	8.43 276	0.38 234	5.65 260	5.42 288	2.23 244	1.60 258	6.31 207	1.98 254	6.14 266	5.97 272	0.35 224	2.33 269	1.28 189	2.40 199	4.09 203	7.49 247

XQC	4.76 262	3.14 274	1.63 237	3.31 260	3.69 275	3.46 263	2.94 264	6.02 288	3.05 266	2.64 234	5.51 265	5.67 240	7.46 274	1.41 280	8.02 289	4.65 267	3.59 263	1.49 254	10.75 259	2.91 270	4.96 244	6.67 285	0.41 229	1.91 263	7.13 289	10.47 297	11.17 288	4.51 216

DCVSM-stereo	5.01 263	0.71 184	3.03 264	3.15 259	1.12 224	7.80 283	0.89 222	4.62 273	2.36 257	5.22 297	8.35 293	23.33 288	11.95 286	0.62 251	3.74 192	4.04 255	1.81 236	1.40 247	16.15 273	3.33 281	5.11 248	3.97 203	2.55 284	3.56 285	1.98 216	3.62 222	4.91 230	5.83 233

ITSA-stereo	5.15 264	2.22 259	1.65 238	8.76 285	3.63 274	0.95 226	1.93 249	4.42 271	3.38 269	4.33 287	7.98 287	9.94 262	12.44 288	3.01 293	6.17 274	5.02 280	3.28 260	1.93 270	8.63 231	1.99 255	5.29 253	5.96 271	1.38 274	3.33 281	4.43 264	7.25 270	4.95 231	14.86 280

CC-Net-ROB	5.26 265	8.36 298	1.81 245	22.68 302	6.07 290	15.19 298	7.74 293	0.45 113	0.84 198	1.53 207	0.00 1	23.78 289	3.00 254	3.15 294	2.92 147	0.74 49	2.29 246	1.51 255	11.50 263	0.48 167	1.21 109	1.47 104	9.41 307	0.22 162	2.30 223	2.51 203	2.25 113	8.72 253

DDVS	5.40 266	1.51 239	2.25 251	1.64 234	2.80 266	1.96 247	1.03 224	5.91 287	4.10 276	3.96 280	19.83 328	26.29 292	6.82 272	1.57 284	5.77 263	6.90 305	2.58 252	1.92 269	10.46 256	4.59 286	6.02 264	7.39 295	0.30 213	1.40 257	1.41 201	3.29 215	6.10 252	8.11 250

SFCPSM	5.40 266	2.86 270	1.19 213	1.84 243	1.39 237	1.34 236	0.49 210	2.34 189	4.85 284	3.12 253	8.16 292	15.40 277	22.08 301	1.04 268	5.77 263	4.60 266	2.35 248	1.58 257	22.71 294	7.33 300	4.45 221	4.53 225	0.62 251	1.97 266	4.29 261	4.05 230	5.75 245	9.77 261

CBMV	5.52 268	3.65 279	1.32 219	3.46 262	2.86 268	2.04 249	0.41 206	3.64 257	2.63 263	4.09 282	2.36 223	14.13 275	3.70 261	0.57 244	7.16 280	6.19 300	4.26 274	2.36 281	8.76 233	1.44 229	6.43 270	4.53 225	0.54 246	5.62 301	4.85 270	6.08 262	19.41 307	26.62 310
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTS	5.53 269	1.46 236	0.94 196	0.90 215	1.73 247	4.08 265	4.63 278	2.53 207	3.41 270	2.79 239	1.70 214	8.18 254	1.27 231	0.72 254	7.83 286	4.87 275	7.37 293	2.34 279	18.33 279	2.92 271	4.78 228	5.88 265	1.04 267	1.31 252	6.74 286	22.88 326	6.66 262	22.00 299

RTSA	5.53 269	1.46 236	0.94 196	0.90 215	1.73 247	4.08 265	4.63 278	2.53 207	3.41 270	2.79 239	1.70 214	8.18 254	1.27 231	0.72 254	7.83 286	4.87 275	7.37 293	2.34 279	18.33 279	2.92 271	4.78 228	5.88 265	1.04 267	1.31 252	6.74 286	22.88 326	6.66 262	22.00 299

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 271	1.25 233	7.40 297	2.57 254	2.03 258	6.90 277	2.76 262	4.00 266	4.04 275	4.58 291	8.36 294	4.99 232	2.06 240	0.03 92	5.72 262	7.36 311	1.90 239	0.95 221	38.08 313	1.75 243	5.95 263	6.44 281	0.19 193	0.58 234	3.59 252	7.26 271	6.15 253	12.75 272

AnyNet_C32	5.68 272	1.96 249	2.91 263	1.78 240	2.71 265	3.17 260	5.76 283	4.31 269	12.56 303	3.07 251	7.17 282	4.22 224	1.70 236	2.19 288	8.22 296	5.98 296	5.69 284	4.43 298	12.45 266	2.93 273	9.72 306	8.57 307	1.84 278	3.46 284	6.24 283	9.82 294	6.26 255	14.21 277

WQFJA1++	6.04 273	0.94 209	0.18 48	36.73 314	0.43 184	37.16 316	38.54 316	0.29 96	0.41 152	3.16 255	0.21 131	6.43 249	6.15 269	0.03 92	2.22 99	3.02 225	0.81 177	0.48 153	7.79 225	1.02 207	3.32 194	2.69 163	0.06 140	0.20 159	0.14 109	3.39 218	3.41 155	3.78 211

CBMV_ROB	6.09 274	2.65 266	2.29 254	8.35 284	5.74 286	5.08 269	2.76 262	5.03 280	2.35 256	3.78 275	4.70 258	21.22 286	13.56 291	0.09 159	6.04 271	3.70 250	2.84 254	1.39 246	11.35 261	8.80 307	4.92 242	3.11 178	0.43 235	2.10 267	7.06 288	10.12 295	12.96 293	11.93 271

ADCPNet	6.67 275	1.97 250	3.86 273	2.75 255	6.19 291	3.07 257	7.60 292	5.21 283	8.03 294	3.82 277	7.92 286	5.17 236	13.78 292	2.98 292	8.10 292	6.12 299	4.35 275	2.04 273	18.50 282	4.74 289	7.04 283	7.43 296	2.98 289	1.91 263	8.96 294	14.04 307	7.02 268	14.47 279

AMNet	6.77 276	3.87 281	2.62 260	4.00 266	5.86 287	6.75 276	3.31 269	2.51 205	2.47 258	3.44 265	6.68 278	9.34 260	2.05 239	7.44 306	4.79 237	9.81 322	13.48 311	7.65 314	7.95 227	7.83 302	11.47 313	7.62 300	2.74 286	4.18 290	5.52 278	8.25 282	13.24 294	17.97 288

ADCMid	6.83 277	4.46 285	4.95 283	2.16 250	4.31 279	5.71 273	7.29 289	8.83 293	12.78 305	3.11 252	8.10 290	9.83 261	9.65 282	2.84 289	8.51 299	5.42 288	4.68 278	2.83 285	18.87 286	3.22 278	7.09 285	7.70 301	5.37 300	2.33 269	5.12 275	8.71 286	5.21 237	15.24 282

PWC_ROB	7.15 278	1.85 247	5.57 288	0.85 212	1.17 228	1.95 246	4.77 280	2.56 211	17.27 318	3.83 278	7.66 285	4.97 230	39.20 322	0.81 260	8.35 298	4.96 279	6.51 288	4.27 295	15.99 272	4.39 284	7.48 291	7.59 299	0.53 245	4.79 298	2.74 238	2.63 205	7.01 267	23.26 303

FAT-Stereo	7.20 279	2.13 258	8.68 307	7.00 278	11.87 304	5.95 274	3.19 266	7.26 290	3.52 272	5.84 299	13.06 308	18.26 283	8.49 277	1.41 280	8.81 303	6.34 301	3.65 266	4.07 294	15.49 271	6.21 295	6.75 277	6.94 290	0.74 259	4.80 299	2.92 243	7.26 271	7.50 272	16.30 284

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 280	3.59 277	1.09 204	9.20 286	3.71 276	7.69 281	7.51 291	10.81 299	8.52 296	4.93 295	4.20 251	16.73 280	9.30 279	5.45 304	8.09 291	3.29 237	1.80 235	1.13 235	18.77 283	2.10 259	6.48 272	7.49 297	3.17 294	1.74 261	12.06 302	14.29 308	9.71 284	14.36 278

FBW_ROB	7.98 281	9.24 299	5.57 288	20.21 301	8.25 297	12.08 293	8.09 294	4.92 278	1.58 242	3.30 258	5.15 264	13.88 274	3.03 255	7.45 307	6.23 275	1.49 126	2.89 255	0.79 198	33.18 306	1.93 253	5.24 251	4.40 220	9.43 308	8.29 314	4.88 271	7.69 274	4.88 228	21.40 297

pmcnn	8.05 282	2.96 271	2.25 251	6.23 273	5.03 282	6.98 278	4.33 276	4.70 275	2.02 254	4.19 283	9.20 302	19.11 284	20.39 300	0.73 256	7.05 279	6.73 303	6.29 287	4.51 299	22.54 293	4.66 288	9.62 304	5.08 240	4.46 298	4.23 291	5.99 280	5.22 253	17.26 305	25.55 309

ACV-stereo	8.15 283	5.09 290	4.79 278	8.14 283	1.73 247	11.44 292	4.25 275	3.84 263	6.16 286	5.36 298	6.72 279	5.73 242	25.08 304	1.31 277	9.40 306	10.22 324	5.83 286	2.67 284	51.43 328	14.43 316	8.48 301	6.72 287	0.88 263	2.46 271	1.95 215	3.85 228	6.75 265	5.39 228

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 284	1.51 239	5.87 291	4.30 268	3.26 270	2.82 256	6.81 287	3.68 258	3.59 273	4.81 293	10.18 305	66.20 335	11.63 285	7.70 308	5.97 268	5.06 281	4.49 277	5.33 304	18.36 281	2.64 268	7.91 294	8.42 306	0.92 264	3.39 283	4.34 262	8.02 280	6.20 254	15.61 283

S-Stereo	9.11 285	1.88 248	3.41 268	7.93 282	7.92 295	12.47 294	19.24 307	5.20 282	6.26 288	6.18 303	20.72 330	29.27 295	7.13 273	0.65 252	9.55 308	7.50 313	3.80 268	5.87 308	17.77 277	6.30 296	6.21 267	7.52 298	12.23 312	6.88 308	2.77 240	6.68 268	6.74 264	18.03 289

ADCS	9.93 286	5.64 291	4.82 279	3.95 265	6.05 289	6.17 275	5.70 282	9.47 295	15.68 310	4.19 283	7.98 287	12.91 273	17.41 294	3.94 300	10.52 314	11.68 326	10.14 298	7.14 313	24.46 298	8.67 306	13.95 323	13.00 328	2.94 287	6.15 305	9.75 297	17.65 316	10.70 287	17.41 285

SGM_RVC	10.08 287	10.50 301	3.60 271	16.68 295	8.80 298	14.87 297	7.11 288	9.19 294	6.25 287	4.06 281	7.33 283	24.89 290	18.29 296	0.57 244	4.57 224	1.98 176	3.30 262	1.17 238	20.75 289	2.20 260	4.80 231	2.23 141	2.29 281	3.65 286	17.68 311	13.31 305	33.30 323	28.67 313
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	10.13 288	16.70 308	3.04 265	29.06 306	9.34 300	20.66 304	5.02 281	5.90 286	1.98 253	3.16 255	2.70 231	11.22 267	28.15 309	0.18 196	6.30 276	1.37 115	1.21 211	0.34 128	7.74 223	1.01 206	4.67 226	3.95 202	1.92 280	1.94 265	26.55 319	19.78 319	37.02 328	22.50 302

SANet	10.32 289	4.15 283	6.27 294	5.51 270	5.49 285	8.58 288	2.27 254	15.41 310	13.03 307	2.83 242	9.09 300	60.35 330	25.50 306	2.93 291	8.06 290	3.02 225	7.05 289	3.86 293	11.43 262	3.25 279	5.27 252	5.02 239	2.60 285	7.27 312	11.08 300	12.57 301	13.36 295	23.31 304

MFN_U_SF_RVC	10.34 290	6.17 295	3.69 272	9.55 287	5.13 283	12.52 295	10.34 297	12.25 302	7.05 290	12.23 320	14.31 313	22.82 287	13.03 289	8.82 309	11.37 319	4.87 275	3.83 271	3.31 290	39.34 315	5.97 294	8.56 302	8.81 308	1.45 276	6.40 307	9.49 296	8.57 284	9.56 283	19.71 293

G-Net	10.87 291	4.96 289	9.71 308	3.77 264	4.24 278	7.37 280	2.01 250	10.08 297	15.80 312	4.95 296	15.59 317	48.52 321	9.05 278	0.58 247	8.11 294	8.67 317	5.49 282	4.42 297	23.80 296	15.66 319	8.01 296	8.23 304	3.06 293	5.14 300	6.15 282	13.92 306	22.56 309	23.75 305

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 292	10.59 302	6.33 295	17.49 296	6.29 292	7.85 284	10.69 298	18.03 316	23.43 326	11.13 314	4.86 261	14.66 276	5.81 267	9.65 311	9.78 309	5.91 294	3.18 258	5.17 302	39.06 314	7.03 299	7.92 295	9.81 314	7.04 301	7.22 311	14.77 305	8.85 287	6.40 257	17.43 286

edge stereo	11.35 293	6.83 296	10.52 310	14.06 293	12.00 305	16.55 300	12.81 301	12.42 304	7.44 292	6.06 301	15.12 316	38.81 309	17.75 295	1.25 274	7.59 284	7.29 310	5.73 285	3.11 287	25.18 299	4.53 285	6.71 275	8.01 303	4.16 296	3.71 287	8.94 293	7.65 273	13.41 296	28.72 314

DGSMNet	11.51 294	4.52 286	7.92 304	5.60 271	4.80 281	7.02 279	6.11 284	7.51 291	4.47 282	11.25 317	31.10 336	17.12 281	7.95 275	4.11 301	10.43 312	14.27 329	16.27 315	9.03 320	40.42 318	11.09 312	20.12 335	22.06 337	4.60 299	6.88 308	5.15 276	9.40 289	8.22 277	13.42 275

SGM-ForestM	11.60 295	15.35 306	4.54 276	19.02 299	8.08 296	18.74 303	10.83 299	12.03 300	7.24 291	3.01 248	6.09 274	36.06 305	23.95 302	0.75 257	4.47 217	1.51 130	3.60 265	0.75 195	20.06 288	1.60 236	4.23 217	1.65 115	1.36 273	3.34 282	25.09 317	20.48 321	34.27 326	25.03 307

AnyNet_C01	12.12 296	6.13 294	5.39 285	6.24 274	6.03 288	5.20 270	9.20 295	12.30 303	16.87 315	5.85 300	9.03 299	26.16 291	18.91 297	4.53 303	11.14 318	12.98 327	16.27 315	15.82 332	34.24 307	10.36 310	16.44 327	13.34 330	7.06 302	6.93 310	11.61 301	9.46 290	9.77 285	19.91 294

PVD	12.14 297	5.88 292	8.51 306	7.70 281	6.65 293	10.05 290	6.16 285	21.11 322	19.74 321	3.44 265	8.69 296	16.07 278	27.50 308	2.86 290	8.93 304	7.52 314	11.20 302	6.11 310	24.24 297	6.83 298	11.08 309	11.21 323	1.11 270	5.71 302	15.30 307	21.90 324	17.71 306	34.49 321

DDUNet	12.41 298	19.68 310	3.23 266	36.37 312	24.08 312	34.35 315	31.95 313	1.86 166	1.63 243	1.44 204	3.43 241	12.02 269	3.65 260	83.75 325	4.54 222	2.28 193	8.10 296	3.39 291	18.01 278	4.26 283	6.60 274	4.81 231	16.44 315	0.64 236	1.08 183	0.61 142	4.68 222	2.12 191

UDG	12.63 299	20.60 312	3.50 270	36.40 313	28.77 315	31.44 310	39.49 318	2.59 212	1.77 249	2.37 229	6.03 272	11.55 268	3.79 262	74.28 322	5.35 253	2.47 202	8.42 297	2.92 286	18.81 284	4.63 287	7.35 290	4.85 234	12.22 311	1.18 251	1.15 185	2.47 201	4.49 217	2.18 193

MeshStereo	13.21 300	10.28 300	5.53 287	24.29 305	14.71 306	17.26 301	7.30 290	12.03 300	7.47 293	4.66 292	9.13 301	38.56 308	29.80 311	0.45 239	9.43 307	7.37 312	3.76 267	2.44 282	18.85 285	2.41 265	12.93 320	7.18 292	1.21 271	5.79 303	22.04 315	16.38 312	33.15 321	32.34 319
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
DPSNet	14.25 301	3.23 275	1.83 247	7.63 280	7.22 294	10.44 291	4.19 274	5.68 285	8.64 297	4.20 285	3.75 245	72.37 340	26.68 307	4.43 302	10.42 311	10.25 325	10.56 299	8.02 315	58.50 338	8.44 305	11.36 311	8.93 309	16.95 316	10.34 319	18.62 312	15.80 311	14.33 299	21.91 298

MFMNet_re	16.26 302	13.95 304	7.70 301	24.27 304	9.34 300	33.99 314	17.43 303	12.42 304	19.62 320	10.23 313	13.58 311	39.02 310	13.47 290	1.40 279	10.73 315	10.12 323	29.43 335	12.22 323	31.31 302	10.07 309	17.19 328	9.15 310	8.44 305	9.02 316	8.97 295	5.68 259	24.08 311	36.04 323

SQANet	17.87 303	31.68 318	5.41 286	57.78 319	33.35 316	57.44 320	39.25 317	4.37 270	1.73 246	4.89 294	1.53 208	30.38 296	5.54 265	56.25 319	3.78 194	1.32 108	5.20 281	1.48 253	29.72 300	1.71 240	6.45 271	5.45 251	54.26 324	1.90 262	4.80 268	8.48 283	9.52 282	18.82 292

STStereo	19.12 304	25.20 314	16.96 324	40.13 316	26.93 314	32.21 312	21.77 310	19.35 320	16.49 314	7.75 307	17.60 321	46.83 319	36.96 320	1.06 269	8.10 292	2.99 224	3.81 269	1.57 256	31.85 303	5.18 291	6.77 279	5.31 243	3.04 292	9.71 318	29.57 321	23.01 328	40.22 330	35.81 322

ELAS_RVC	19.26 305	19.85 311	14.31 316	33.92 309	22.40 309	33.39 313	19.24 307	15.07 308	10.89 302	8.20 308	17.30 320	54.84 327	32.79 317	3.23 296	8.72 301	3.46 248	11.25 303	6.19 312	19.97 287	7.86 303	12.63 318	12.02 326	9.45 309	10.70 320	30.22 323	22.17 325	41.23 334	38.75 327
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	19.29 306	2.55 265	5.07 284	4.09 267	3.44 273	3.26 261	4.38 277	15.32 309	9.58 299	4.44 289	5.63 266	8.73 256	24.82 303	3.30 298	10.45 313	6.81 304	5.49 282	3.46 292	21.26 290	4.77 290	17.96 330	24.74 343	0.82 261	4.77 297	80.12 350	91.25 350	77.91 350	76.45 350

MADNet+	19.30 307	7.92 297	15.32 319	17.51 297	11.42 303	8.09 286	18.41 305	28.03 331	17.21 317	12.46 321	12.08 306	33.63 302	30.37 313	9.62 310	18.64 331	14.89 330	25.78 329	10.10 322	40.05 316	16.50 321	17.34 329	12.76 327	9.48 310	18.60 330	35.02 331	20.22 320	21.19 308	38.41 325

ELAS	19.48 308	22.90 313	14.50 317	35.26 311	24.25 313	31.48 311	19.80 309	16.72 314	15.91 313	7.71 306	15.62 318	48.88 322	30.47 314	3.20 295	9.19 305	3.39 244	10.97 300	5.79 307	21.49 291	6.53 297	11.69 314	11.90 325	9.30 306	9.63 317	32.86 325	24.17 329	41.19 333	41.31 330
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	19.83 309	17.14 309	15.43 320	34.46 310	23.74 311	25.27 308	17.85 304	19.50 321	17.04 316	6.13 302	12.40 307	41.03 311	35.23 319	3.36 299	7.87 288	8.98 318	7.09 290	29.77 341	21.81 292	3.71 282	9.51 303	5.54 255	2.50 283	8.83 315	34.12 328	27.95 334	51.25 341	47.85 335

SPS-STEREO	20.13 310	14.92 305	11.88 312	19.84 300	20.39 307	18.24 302	9.27 296	16.06 313	19.74 321	19.91 329	20.06 329	33.66 303	37.68 321	7.23 305	13.17 324	16.66 333	26.75 331	16.01 333	32.30 304	23.65 330	30.25 342	22.84 340	13.67 313	13.47 327	16.56 309	15.26 310	29.55 319	24.45 306
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	20.91 311	16.10 307	12.43 313	22.81 303	21.80 308	24.45 307	18.63 306	17.89 315	12.77 304	18.42 328	19.55 327	30.39 297	40.48 323	11.67 313	12.56 322	15.10 331	25.73 328	12.69 326	34.93 309	21.56 328	26.12 339	22.15 338	21.16 317	12.73 324	17.44 310	13.30 304	33.35 324	28.26 312

otaku	21.36 312	42.67 323	7.67 299	62.47 325	41.26 322	63.18 331	49.95 319	6.15 289	4.57 283	10.22 312	1.83 219	32.26 298	9.33 280	65.85 321	4.60 226	1.61 137	7.10 291	1.41 248	36.88 311	7.74 301	7.03 282	5.98 273	54.87 325	2.69 275	8.31 291	9.47 291	13.48 297	18.26 290

LE_ROB	22.46 313	10.87 303	12.67 314	32.44 307	37.93 319	31.36 309	33.43 314	23.22 323	21.14 325	6.73 305	17.81 323	52.15 325	50.94 338	1.56 283	6.43 277	2.92 221	3.14 257	1.46 250	30.14 301	8.43 304	7.23 288	4.28 215	7.08 303	25.69 335	34.50 330	36.15 342	53.30 343	53.30 339

LSM0	22.48 314	6.09 293	4.65 277	14.89 294	10.39 302	16.43 299	13.29 302	23.38 324	15.69 311	14.75 324	18.69 326	35.79 304	33.70 318	0.93 263	73.52 347	85.94 347	13.36 310	5.62 306	55.67 336	16.83 322	21.95 336	18.82 334	4.28 297	8.01 313	16.44 308	16.43 313	28.65 316	32.66 320

Ntro	22.77 315	41.10 320	9.75 309	63.11 328	42.85 323	62.03 329	56.57 322	8.43 292	6.55 289	12.02 319	2.06 221	33.43 301	6.53 270	75.01 323	4.99 245	1.38 116	7.98 295	2.25 276	37.75 312	9.51 308	6.94 281	6.04 275	55.49 326	3.02 276	10.71 299	14.77 309	13.49 298	21.09 296

DLNR_Zeroshot_test	22.90 316	78.82 349	7.01 296	99.97 349	0.31 160	0.15 158	98.85 349	3.30 248	0.54 166	3.17 257	2.43 227	5.81 243	0.93 221	21.74 315	96.26 350	100.00 353	24.75 326	22.56 336	22.80 295	1.79 245	8.42 300	6.44 281	0.04 120	0.30 197	2.39 226	4.03 229	2.05 109	3.31 207

BEATNet-Init1	23.62 317	27.86 315	13.22 315	44.78 317	23.54 310	38.58 317	23.96 311	18.57 318	18.15 319	9.17 309	13.26 309	47.63 320	48.00 333	3.29 297	12.31 320	9.22 319	7.35 292	5.48 305	48.70 326	19.34 324	12.33 317	11.24 324	7.11 304	11.28 321	33.76 327	21.63 322	60.52 347	47.50 334

DispFullNet	26.27 318	39.81 319	17.89 325	52.75 318	38.74 320	45.03 319	55.21 321	13.74 307	12.89 306	13.75 322	9.88 304	43.75 315	32.46 316	86.51 326	11.01 316	13.68 328	29.48 336	16.23 334	51.78 331	14.64 317	13.87 322	10.46 317	14.59 314	6.22 306	8.62 292	8.03 281	16.08 302	32.10 318

ACVNet-4b	26.61 319	42.01 321	11.61 311	69.47 337	47.43 326	69.50 339	76.65 337	10.80 298	9.82 300	15.00 326	1.59 210	58.27 328	9.88 283	93.43 334	4.75 234	1.87 163	13.94 312	5.15 301	32.30 304	13.54 314	7.25 289	5.67 259	58.95 330	4.34 295	12.13 303	9.30 288	15.06 300	18.72 291

ACVNet_1	26.74 320	42.56 322	14.81 318	66.86 333	48.56 328	65.11 336	82.56 342	15.95 312	8.17 295	11.16 315	5.65 267	32.31 299	25.19 305	93.82 335	7.38 283	2.02 177	15.91 314	6.16 311	34.50 308	10.98 311	8.17 298	6.10 276	59.12 331	5.79 303	19.06 313	9.75 293	9.37 281	15.02 281

WAO-7	27.19 321	31.49 317	25.61 333	33.41 308	34.55 318	21.90 306	27.96 312	47.14 341	47.22 339	29.27 334	38.50 339	41.69 313	40.59 326	12.37 314	31.37 338	17.44 334	15.34 313	8.53 316	46.18 322	20.63 327	9.79 307	10.78 319	3.30 295	33.50 340	22.38 316	21.79 323	23.87 310	37.39 324

RainbowNet	27.62 322	45.59 325	16.83 323	69.42 336	46.28 324	68.08 338	69.73 332	9.87 296	3.31 268	17.67 327	2.40 224	45.29 316	28.15 309	91.67 329	11.05 317	3.10 231	10.99 301	5.02 300	43.52 321	16.90 323	8.37 299	6.69 286	58.54 329	4.55 296	13.10 304	12.31 300	16.72 303	20.53 295

MonStereo1	29.98 323	43.13 324	15.45 321	62.83 326	50.21 334	57.60 321	67.21 326	18.37 317	19.83 323	11.70 318	18.17 325	62.56 334	43.75 328	93.03 333	7.82 285	4.11 257	18.02 318	8.91 319	40.36 317	13.70 315	10.83 308	8.27 305	61.68 337	4.04 289	10.22 298	5.85 261	24.40 312	27.43 311

PSMNet_ROB	31.36 324	48.75 331	16.32 322	64.48 330	46.97 325	60.77 325	61.30 323	19.02 319	20.70 324	27.57 333	24.90 333	41.43 312	42.18 327	83.15 324	13.95 325	4.06 256	17.90 317	5.94 309	42.51 320	15.37 318	11.21 310	9.54 313	57.95 328	14.27 328	29.64 322	19.74 318	29.38 318	17.81 287

ACVNet_2	32.06 325	47.10 327	20.06 327	67.26 335	49.84 333	64.97 334	85.15 345	28.04 332	14.34 309	14.44 323	8.02 289	51.06 324	30.19 312	92.01 332	8.75 302	2.50 204	19.20 320	5.27 303	50.34 327	16.10 320	8.16 297	5.63 258	57.79 327	13.22 326	36.40 332	13.10 303	24.92 313	31.82 317

JetBlue	32.19 326	30.24 316	35.83 341	39.74 315	34.14 317	43.67 318	35.54 315	29.41 335	45.70 337	14.86 325	8.65 295	79.62 345	19.51 298	25.38 316	15.92 330	16.55 332	38.70 341	25.92 340	35.72 310	25.05 333	29.56 341	23.18 341	32.21 318	26.78 336	30.47 324	28.96 335	48.44 339	49.33 336

IMH-64-1	33.95 327	47.85 328	23.39 329	61.17 321	49.33 331	61.76 327	67.81 327	27.05 326	35.73 328	10.03 310	14.78 314	45.47 317	40.48 323	93.88 336	14.40 326	7.26 308	20.70 321	8.75 317	47.06 323	20.52 325	11.86 315	10.05 315	59.37 333	11.73 322	41.46 335	17.26 314	27.54 314	39.89 328

IMH-64	33.95 327	47.85 328	23.39 329	61.17 321	49.33 331	61.76 327	67.81 327	27.05 326	35.73 328	10.03 310	14.78 314	45.47 317	40.48 323	93.88 336	14.40 326	7.26 308	20.70 321	8.75 317	47.06 323	20.52 325	11.86 315	10.05 315	59.37 333	11.73 322	41.46 335	17.26 314	27.54 314	39.89 328

IMH	35.14 329	49.00 332	23.80 331	61.52 323	49.14 330	63.04 330	67.99 329	27.86 330	38.05 332	11.18 316	14.22 312	49.01 323	53.30 341	93.93 338	14.60 329	7.08 307	21.66 323	9.65 321	47.64 325	22.22 329	11.39 312	9.32 311	59.41 335	12.98 325	40.95 334	19.12 317	29.12 317	41.73 331

WAO-6	36.54 330	46.81 326	19.38 326	60.03 320	52.14 335	58.04 322	63.77 324	27.20 328	42.09 333	33.11 337	17.67 322	42.19 314	50.09 337	89.85 327	29.06 336	18.00 336	22.89 324	12.66 325	41.03 319	25.00 332	19.25 332	17.73 332	34.12 319	17.43 329	42.37 337	25.35 330	36.73 327	42.55 332

PWCK	38.25 331	63.47 340	23.98 332	73.60 342	41.23 321	60.98 326	51.31 320	54.00 342	35.86 330	26.51 332	39.23 340	62.00 333	46.09 330	26.43 317	14.46 328	9.53 321	30.80 337	12.71 327	83.96 347	28.46 337	23.42 337	13.60 331	47.98 323	30.51 339	34.48 329	27.91 333	31.53 320	38.61 326

TorneroNet-64	38.80 332	50.14 333	23.16 328	63.45 329	47.59 327	63.57 332	68.85 330	27.44 329	44.99 335	21.03 330	13.47 310	69.75 339	56.51 342	94.74 340	18.85 333	8.54 316	26.03 330	15.59 331	53.93 335	25.94 334	12.81 319	10.53 318	61.35 336	21.98 331	33.37 326	26.73 332	33.93 325	53.30 339

LVE	39.30 333	48.25 330	30.12 336	73.97 343	64.66 340	64.57 333	77.85 338	28.17 333	23.72 327	37.91 339	35.79 337	37.41 306	49.58 334	95.15 346	12.46 321	5.89 293	24.18 325	12.87 328	53.55 333	26.04 335	13.99 324	13.05 329	69.20 343	25.62 334	43.97 338	29.71 337	40.99 332	22.41 301

TorneroNet	39.82 334	53.94 335	26.20 334	66.81 332	49.07 329	65.07 335	70.90 333	26.31 325	46.32 338	24.07 331	20.96 331	67.36 338	52.11 340	94.83 342	18.77 332	9.35 320	24.89 327	16.30 335	53.07 332	24.04 331	13.64 321	11.04 322	61.85 338	22.68 333	36.84 333	25.85 331	42.63 335	50.33 337

Dean	42.92 335	51.28 334	31.30 337	76.75 344	64.32 339	79.06 348	83.43 344	42.61 337	43.67 334	35.18 338	22.58 332	60.75 331	56.83 343	94.89 343	13.15 323	4.20 258	27.88 332	12.35 324	63.72 341	28.96 338	9.62 304	7.74 302	59.21 332	22.07 332	48.58 341	35.91 341	53.04 342	29.88 316

WAO-8	44.25 336	56.07 337	34.81 339	70.40 339	61.11 336	71.92 342	71.92 334	43.60 338	48.93 340	32.20 335	26.30 334	67.35 336	49.97 335	91.99 330	26.69 334	19.01 339	29.42 333	13.46 329	51.63 329	37.17 341	16.32 325	10.83 320	44.60 321	27.68 337	53.45 345	35.23 339	47.57 337	55.24 342

Venus	44.25 336	56.07 337	34.81 339	70.38 338	61.11 336	71.92 342	71.92 334	43.60 338	48.93 340	32.20 335	26.30 334	67.35 336	49.97 335	91.99 330	26.69 334	19.01 339	29.42 333	13.46 329	51.63 329	37.17 341	16.32 325	10.83 320	44.60 321	27.68 337	53.45 345	35.23 339	47.57 337	55.24 342

notaker	49.83 338	63.78 341	33.18 338	70.81 340	66.40 341	70.73 341	78.98 340	45.33 340	64.15 344	43.75 342	59.49 344	60.26 329	51.62 339	93.99 339	46.45 342	31.86 341	34.38 339	24.64 338	65.77 343	41.22 343	24.40 338	24.26 342	68.58 342	39.92 343	26.43 318	29.62 336	38.96 329	46.51 333

UNDER WATER	52.38 339	65.77 343	42.25 342	77.68 345	67.77 342	74.59 345	85.69 347	61.52 345	50.72 342	41.81 341	48.33 341	74.09 342	57.87 344	94.82 341	34.80 340	18.86 338	33.89 338	24.15 337	57.03 337	29.54 339	19.73 333	18.75 333	69.48 344	49.19 347	52.93 344	49.45 344	44.09 336	69.45 349

ktn	52.79 340	63.82 342	30.11 335	66.93 334	72.48 346	66.28 337	78.41 339	39.02 336	71.70 346	45.89 344	67.47 346	52.57 326	45.22 329	95.33 347	48.59 343	35.19 342	41.05 343	31.49 342	60.62 339	36.06 340	32.70 344	35.82 344	63.06 339	38.69 341	45.38 340	41.08 343	57.93 345	62.41 345

UNDER WATER-64	53.24 341	62.47 339	43.72 344	79.20 346	70.94 344	76.00 346	87.61 348	65.70 346	45.62 336	52.26 345	61.76 345	72.47 341	58.44 345	94.91 345	30.75 337	17.95 335	34.62 340	25.80 339	53.84 334	26.41 336	19.77 334	21.35 336	75.52 347	44.10 344	50.84 343	55.27 346	40.93 331	69.21 348

KSHMR	56.45 342	73.76 347	53.18 346	81.77 347	70.47 343	77.94 347	83.01 343	67.07 348	54.37 343	56.94 346	54.51 343	61.36 332	46.54 331	94.90 344	59.43 345	44.62 344	39.11 342	36.00 343	64.69 342	47.55 344	28.73 340	19.90 335	65.78 341	55.97 349	49.71 342	33.30 338	50.13 340	53.27 338

DPSimNet_ROB	58.77 343	55.98 336	59.21 347	62.88 327	73.92 347	60.20 324	64.84 325	28.34 334	91.63 349	80.59 347	52.65 342	74.49 343	47.24 332	90.64 328	55.91 344	45.99 345	54.62 345	42.30 344	68.03 344	59.25 347	51.18 346	59.54 346	44.54 320	45.19 345	44.85 339	61.56 347	56.15 344	55.05 341

LRCNet_RVC	60.25 344	73.90 348	44.96 345	94.13 348	95.20 349	91.02 349	85.32 346	54.56 343	36.51 331	98.66 349	73.01 347	91.80 350	67.46 347	96.60 349	33.95 339	18.60 337	69.32 347	51.86 346	94.53 348	64.28 348	31.29 343	22.24 339	94.67 348	54.29 348	19.85 314	10.16 296	33.16 322	25.34 308

HanzoNet	60.55 345	68.65 344	42.85 343	71.08 341	71.43 345	71.96 344	79.15 341	59.75 344	75.19 347	45.14 343	74.83 348	74.50 344	63.75 346	96.51 348	43.02 341	39.58 343	52.48 344	47.20 345	75.57 345	51.40 345	44.83 345	44.21 345	72.81 345	39.33 342	54.31 347	50.20 345	60.45 346	64.70 347

JetRed	62.68 346	71.30 345	68.71 348	66.70 331	63.10 338	69.94 340	74.63 336	66.20 347	66.87 345	41.55 340	36.99 338	80.77 347	12.41 287	62.44 320	66.90 346	66.45 346	65.00 346	75.57 349	62.84 340	53.56 346	77.95 347	72.78 347	73.29 346	48.99 346	55.75 348	62.99 348	66.04 348	62.58 346

MADNet++	76.54 347	72.15 346	83.11 350	61.53 324	81.21 348	58.42 323	69.47 331	68.24 349	78.58 348	85.63 348	92.37 349	80.60 346	85.04 348	36.71 318	81.19 348	89.82 348	88.15 348	69.64 347	82.54 346	91.39 349	92.32 348	93.48 349	65.75 340	90.26 351	59.09 349	74.29 349	74.25 349	61.32 344

PML	96.14 348	100.00 353	82.26 349	100.00 350	100.00 351	100.00 353	99.16 352	100.00 354	98.98 351	100.00 352	95.95 350	99.91 354	100.00 353	98.52 350	94.87 349	92.63 349	90.73 349	73.63 348	100.00 352	98.25 351	92.56 349	85.93 348	97.80 349	98.67 353	96.15 354	99.98 354	100.00 354	99.92 354

MEDIAN_ROB	97.56 349	99.08 350	98.39 351	100.00 350	99.99 350	100.00 353	100.00 353	99.49 352	98.31 350	100.00 352	99.95 353	97.97 351	96.05 349	99.97 351	99.41 351	98.43 350	98.53 350	98.66 350	99.88 351	97.95 350	93.38 350	96.45 351	100.00 351	97.23 352	86.96 351	92.33 351	89.80 351	95.90 352

AVERAGE_ROB	98.95 350	100.00 353	99.79 353	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	100.00 354	100.00 353	100.00 352	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 352	99.77 353	99.85 352	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 354	98.12 352	99.51 352	100.00 351	100.00 355	93.43 353	93.75 352	94.35 353	93.16 351

HaxPig	98.97 351	100.00 353	98.94 352	100.00 350	100.00 351	99.99 352	100.00 353	99.99 353	99.97 352	100.00 352	99.99 354	100.00 355	99.95 352	100.00 352	99.56 352	99.43 351	99.97 353	99.57 351	100.00 352	100.00 354	97.25 351	96.32 350	99.99 350	99.98 354	89.17 352	99.51 353	94.19 352	98.51 353

DGTPSM_ROB	99.52 352	99.77 351	100.00 354	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	99.17 350	100.00 353	99.31 350	99.64 352	91.36 348	99.13 350	100.00 352	99.94 354	100.00 353	99.82 351	99.99 352	99.53 349	99.99 352	99.80 354	99.66 353	100.00 351	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DPSMNet_ROB	99.53 353	99.78 352	100.00 354	100.00 350	100.00 351	100.00 353	100.00 353	99.17 350	100.00 353	99.31 350	99.63 351	91.42 349	99.14 351	100.00 352	99.94 354	100.00 353	99.82 351	99.99 352	99.62 350	99.99 352	99.79 353	99.66 353	100.00 351	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DPSM_ROB	99.92 354	100.00 353	100.00 354	100.00 350	100.00 351	98.97 350	98.99 350	100.00 354	100.00 353	100.00 352	100.00 355	99.90 352	100.00 353	100.00 352	100.00 356	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 351	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DPSM	99.92 354	100.00 353	100.00 354	100.00 350	100.00 351	98.97 350	98.99 350	100.00 354	100.00 353	100.00 352	100.00 355	99.90 352	100.00 353	100.00 352	100.00 356	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 351	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355

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

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

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 18	0.17 115	0.05 61	0.10 32	0.00 1

FSD		0.62 171	0.19 49	0.05 56	0.25 136	0.01 46	0.01 68	0.30 98	0.25 136	0.55 145	0.14 119			0.04 111	2.03 86	2.10 182			1.33 99	0.40 143				0.14 132	0.40 145	0.10 85	0.52 65	0.96 159

ASD4																								86.17 350

STTRV1_RVC		2.31 262	1.06 203	5.61 272	1.39 237	5.42 272	2.59 261	3.68 258	3.77 274	4.47 290	4.40 255	16.44 279	20.14 299	1.02 265	9.83 310	3.26 236	18.06 319	0.81 205		11.45 313	18.05 331	6.27 280		4.23 291	6.12 281	7.90 278	11.99 291	28.90 315

Low-res two-view benchmark