Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

LACA2	0.08 1	0.06 1	0.07 22	0.06 17	0.05 10	0.06 9	0.03 5	0.05 1	0.08 30	0.07 26	0.02 1	0.11 24	0.04 2	0.04 1	0.31 11	0.34 63	0.07 1	0.08 11	0.10 8	0.06 2	0.08 1	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.08 7	0.07 4	0.08 3	0.06 4

NLSM3	0.08 1	0.07 7	0.06 16	0.06 17	0.05 10	0.05 4	0.04 20	0.08 20	0.09 36	0.06 16	0.09 39	0.08 2	0.07 32	0.06 18	0.21 2	0.14 3	0.10 13	0.09 18	0.10 8	0.07 9	0.11 7	0.08 2	0.05 24	0.05 14	0.09 18	0.11 38	0.12 21	0.09 36

BridgeDepth	0.09 3	0.08 19	0.07 22	0.06 17	0.06 21	0.06 9	0.03 5	0.06 4	0.06 6	0.05 4	0.03 4	0.13 34	0.04 2	0.05 12	0.29 9	0.34 63	0.08 3	0.08 11	0.12 16	0.06 2	0.10 5	0.10 11	0.03 1	0.04 3	0.09 18	0.09 18	0.11 10	0.07 12
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.09 3	0.08 19	0.04 1	0.06 17	0.04 2	0.05 4	0.03 5	0.10 43	0.07 18	0.07 26	0.04 9	0.09 9	0.04 2	0.04 1	0.23 3	0.30 42	0.12 27	0.07 4	0.12 16	0.20 91	0.11 7	0.11 13	0.05 24	0.04 3	0.07 1	0.08 10	0.16 45	0.07 12

CoSv	0.09 3	0.11 36	0.07 22	0.05 6	0.04 2	0.09 29	0.04 20	0.08 20	0.06 6	0.06 16	0.03 4	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 9	0.30 42	0.11 16	0.07 4	0.13 21	0.06 2	0.12 15	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.11 38	0.07 4	0.10 7	0.06 4

Pointernet	0.09 3	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.03 1	0.07 17	0.31 209	0.06 4	0.04 1	0.05 4	0.06 18	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 7	0.33 55	0.09 7	0.06 2	0.09 3	0.16 66	0.09 3	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 29	0.08 27

LACA1	0.10 7	0.09 24	0.08 29	0.06 17	0.08 45	0.06 9	0.04 20	0.06 4	0.10 46	0.06 16	0.05 13	0.10 15	0.07 32	0.08 33	0.36 16	0.39 88	0.09 7	0.11 35	0.11 12	0.07 9	0.11 7	0.11 13	0.04 10	0.05 14	0.10 25	0.10 29	0.12 21	0.10 43

MLG-Stereo	0.10 7	0.07 7	0.04 1	0.04 1	0.05 10	0.28 183	0.02 1	0.06 4	0.06 6	0.07 26	0.03 4	0.09 9	0.05 8	0.06 18	0.38 18	0.35 68	0.11 16	0.09 18	0.12 16	0.06 2	0.16 30	0.15 26	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 10	0.07 12

AIO-test2	0.10 7	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 45	0.08 23	0.05 39	0.06 4	0.07 18	0.05 4	0.08 31	0.10 15	0.05 8	0.04 1	0.58 46	0.15 7	0.09 7	0.07 4	0.09 3	0.13 51	0.11 7	0.19 38	0.03 1	0.08 48	0.09 18	0.07 4	0.06 1	0.06 4

ProNet	0.10 7	0.07 7	0.09 34	0.06 17	0.04 2	0.10 33	0.32 213	0.07 14	0.04 1	0.04 2	0.11 53	0.07 1	0.03 1	0.20 130	0.33 14	0.21 11	0.11 16	0.08 11	0.11 12	0.07 9	0.10 5	0.08 2	0.08 58	0.05 14	0.10 25	0.06 1	0.10 7	0.06 4

MatchStereo	0.11 11	0.10 32	0.09 34	0.05 6	0.08 45	0.07 17	0.04 20	0.08 20	0.12 61	0.04 2	0.07 22	0.08 2	0.10 52	0.09 41	0.43 25	0.25 22	0.12 27	0.11 35	0.10 8	0.10 27	0.15 24	0.26 49	0.04 10	0.08 48	0.10 25	0.11 38	0.10 7	0.09 36
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.11 11	0.08 19	0.07 22	0.06 17	0.06 21	0.05 4	0.04 20	0.06 4	0.07 18	0.07 26	0.07 22	0.09 9	0.06 21	0.08 33	0.70 76	0.20 10	0.11 16	0.09 18	0.12 16	0.07 9	0.12 15	0.13 20	0.05 24	0.04 3	0.10 25	0.10 29	0.12 21	0.11 48

MLG-Stereo_test1	0.11 11	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 10	0.36 230	0.03 5	0.06 4	0.06 6	0.07 26	0.04 9	0.09 9	0.05 8	0.06 18	0.38 18	0.33 55	0.12 27	0.09 18	0.13 21	0.06 2	0.17 34	0.18 35	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 4	0.12 21	0.07 12

MM-Stereo_test1	0.11 11	0.11 36	0.07 22	0.06 17	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 20	0.06 6	0.07 26	0.03 4	0.10 15	0.04 2	0.04 1	0.39 21	0.25 22	0.12 27	0.08 11	0.13 21	0.21 107	0.13 17	0.15 26	0.05 24	0.04 3	0.08 7	0.34 181	0.13 29	0.07 12

AIO-test1	0.11 11	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.07 33	0.08 23	0.03 5	0.09 38	0.08 30	0.08 34	0.07 22	0.10 15	0.05 8	0.06 18	0.42 22	0.22 14	0.10 13	0.08 11	0.11 12	0.20 91	0.11 7	0.47 76	0.04 10	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.07 2	0.06 4

AIO-Stereo	0.11 11	0.09 24	0.09 34	0.08 42	0.06 21	0.12 58	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.06 18	0.12 27	0.05 8	0.05 12	0.46 27	0.34 63	0.22 70	0.10 27	0.21 55	0.12 40	0.13 17	0.12 17	0.04 10	0.05 14	0.08 7	0.10 29	0.13 29	0.06 4

RSM	0.11 11	0.09 24	0.09 34	0.07 33	0.06 21	0.14 75	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.07 22	0.13 34	0.06 21	0.04 1	0.51 33	0.26 28	0.10 13	0.10 27	0.14 29	0.11 32	0.17 34	0.13 20	0.04 10	0.06 29	0.09 18	0.11 38	0.13 29	0.07 12

RSM++	0.12 18	0.10 32	0.09 34	0.08 42	0.07 33	0.10 33	0.04 20	0.08 20	0.07 18	0.06 16	0.07 22	0.13 34	0.07 32	0.04 1	0.50 30	0.26 28	0.12 27	0.11 35	0.14 29	0.11 32	0.20 46	0.14 23	0.06 36	0.10 64	0.11 38	0.09 18	0.13 29	0.08 27

CroCo-Stereo Lap2	0.12 18	0.07 7	0.05 8	0.05 6	0.06 21	0.04 1	0.03 5	0.08 20	0.06 6	0.11 50	0.03 4	0.12 27	0.06 21	0.08 33	0.59 47	0.36 75	0.11 16	0.10 27	0.12 16	0.07 9	0.25 58	0.17 32	0.04 10	0.07 39	0.11 38	0.11 38	0.11 10	0.08 27

CroCo-Stereo	0.12 18	0.07 7	0.04 1	0.05 6	0.05 10	0.04 1	0.02 1	0.08 20	0.06 6	0.06 16	0.02 1	0.10 15	0.06 21	0.07 26	0.85 132	0.38 83	0.11 16	0.09 18	0.16 36	0.06 2	0.22 52	0.18 35	0.04 10	0.05 14	0.10 25	0.09 18	0.11 10	0.07 12
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
111111	0.13 21	0.08 19	0.06 16	0.06 17	0.07 33	0.10 33	0.03 5	0.06 4	0.07 18	0.03 1	0.06 18	0.14 43	0.06 21	0.10 47	0.50 30	0.25 22	0.11 16	0.09 18	0.15 34	0.07 9	0.37 92	0.60 98	0.05 24	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.09 6	0.05 1

LG-Stereo	0.13 21	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.06 21	0.21 135	0.03 5	0.09 38	0.08 30	0.09 39	0.32 180	0.16 48	0.05 8	0.06 18	0.67 67	0.31 46	0.11 16	0.09 18	0.18 44	0.08 20	0.14 19	0.12 17	0.03 1	0.04 3	0.08 7	0.12 46	0.11 10	0.07 12

StereoVision	0.13 21	0.10 32	0.07 22	0.06 17	0.07 33	0.07 17	0.07 65	0.10 43	0.13 70	0.09 39	0.07 22	0.16 48	0.07 32	0.11 52	0.56 38	0.29 37	0.14 39	0.13 45	0.17 38	0.09 22	0.18 39	0.15 26	0.04 10	0.08 48	0.15 61	0.13 56	0.19 63	0.15 62

TDLM	0.13 21	0.14 56	0.13 76	0.10 55	0.12 72	0.11 44	0.10 93	0.14 57	0.10 46	0.09 39	0.16 88	0.17 53	0.10 52	0.09 41	0.28 8	0.19 9	0.15 42	0.14 51	0.13 21	0.10 27	0.15 24	0.11 13	0.09 69	0.10 64	0.11 38	0.10 29	0.15 40	0.15 62

BridgeDepth_RVC	0.14 25	0.13 51	0.10 48	0.08 42	0.09 53	0.08 23	0.05 39	0.12 50	0.12 61	0.10 46	0.08 31	0.12 27	0.08 38	0.08 33	0.57 41	0.33 55	0.11 16	0.12 43	0.19 46	0.11 32	0.15 24	0.14 23	0.06 36	0.07 39	0.13 46	0.17 68	0.15 40	0.17 76
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.14 25	0.11 36	0.11 54	0.08 42	0.06 21	0.08 23	0.04 20	0.11 48	0.08 30	0.09 39	0.12 59	0.20 69	0.06 21	0.07 26	0.69 75	0.40 95	0.18 55	0.13 45	0.18 44	0.17 69	0.19 42	0.13 20	0.06 36	0.08 48	0.12 43	0.10 29	0.13 29	0.14 59

GSStereo	0.14 25	0.11 36	0.12 64	0.07 33	0.07 33	0.13 63	0.07 65	0.06 4	0.10 46	0.07 26	0.07 22	0.17 53	0.05 8	0.04 1	0.56 38	0.29 37	0.26 97	0.10 27	0.20 51	0.12 40	0.19 42	0.23 46	0.04 10	0.06 29	0.27 141	0.09 18	0.12 21	0.07 12

AdaDepth	0.14 25	0.11 36	0.07 22	0.07 33	0.08 45	0.17 105	0.05 39	0.08 20	0.08 30	0.06 16	0.08 31	0.10 15	0.06 21	0.11 52	0.57 41	0.37 80	0.14 39	0.12 43	0.22 57	0.17 69	0.15 24	0.21 41	0.04 10	0.06 29	0.10 25	0.11 38	0.17 51	0.11 48

MLG-Stereo_test2	0.14 25	0.12 43	0.06 16	0.05 6	0.06 21	0.31 197	0.03 5	0.09 38	0.07 18	0.09 39	0.22 119	0.12 27	0.05 8	0.07 26	0.60 49	0.39 88	0.15 42	0.13 45	0.21 55	0.10 27	0.21 50	0.21 41	0.05 24	0.04 3	0.10 25	0.08 10	0.15 40	0.10 43

DEFOM-Stereo	0.14 25	0.12 43	0.09 34	0.08 42	0.08 45	0.11 44	0.04 20	0.10 43	0.07 18	0.08 34	0.10 44	0.12 27	0.06 21	0.07 26	0.51 33	0.29 37	0.17 52	0.14 51	0.17 38	0.10 27	0.32 76	0.16 30	0.08 58	0.07 39	0.12 43	0.13 56	0.25 82	0.13 54

U	0.14 25	0.09 24	0.05 8	0.05 6	0.06 21	0.04 1	0.02 1	0.09 38	0.06 6	0.09 39	0.02 1	0.12 27	0.10 52	0.07 26	0.77 96	0.44 115	0.15 42	0.11 35	0.15 34	0.09 22	0.27 64	0.26 49	0.03 1	0.06 29	0.13 46	0.10 29	0.11 10	0.09 36

RAFT	0.14 25	0.07 7	0.10 48	0.08 42	0.04 2	0.24 159	0.28 203	0.19 69	0.07 18	0.13 54	0.08 31	0.13 34	0.06 21	0.11 52	0.44 26	0.17 8	0.12 27	0.08 11	0.14 29	0.21 107	0.16 30	0.18 35	0.04 10	0.05 14	0.15 61	0.15 62	0.21 69	0.16 66

GIP-stereo	0.15 33	0.12 43	0.09 34	0.07 33	0.06 21	0.23 151	0.10 93	0.07 14	0.06 6	0.08 34	0.09 39	0.11 24	0.05 8	0.13 64	0.60 49	0.26 28	0.13 35	0.11 35	0.19 46	0.31 157	0.17 34	0.60 98	0.05 24	0.06 29	0.10 25	0.12 46	0.16 45	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.15 33	0.10 32	0.06 16	0.07 33	0.07 33	0.09 29	0.03 5	0.07 14	0.07 18	0.06 16	0.09 39	0.15 45	0.07 32	0.14 74	0.48 28	0.26 28	0.11 16	0.10 27	0.17 38	0.09 22	0.15 24	1.09 168	0.05 24	0.05 14	0.08 7	0.09 18	0.18 55	0.08 27

Occ-G	0.15 33	0.13 51	0.10 48	0.09 51	0.08 45	0.12 58	0.04 20	0.08 20	0.06 6	0.05 4	0.10 44	0.10 15	0.06 21	0.06 18	0.49 29	0.31 46	0.13 35	0.13 45	0.84 213	0.09 22	0.21 50	0.20 40	0.06 36	0.07 39	0.10 25	0.08 10	0.18 55	0.09 36

MoCha-V2	0.15 33	0.09 24	0.09 34	0.06 17	0.07 33	0.16 95	0.04 20	0.07 14	0.04 1	0.06 16	0.08 31	0.12 27	0.16 90	0.05 12	0.79 100	0.24 20	0.11 16	0.09 18	0.13 21	0.21 107	0.16 30	0.76 123	0.04 10	0.05 14	0.09 18	0.09 18	0.08 3	0.05 1

delet	0.15 33	0.14 56	0.12 64	0.12 72	0.12 72	0.13 63	0.09 82	0.12 50	0.09 36	0.15 59	0.11 53	0.16 48	0.09 46	0.11 52	0.57 41	0.23 17	0.16 47	0.13 45	0.13 21	0.12 40	0.17 34	0.29 52	0.09 69	0.10 64	0.13 46	0.12 46	0.20 66	0.13 54

GEAStereo	0.16 38	0.12 43	0.18 131	0.10 55	0.07 33	0.13 63	0.05 39	0.08 20	0.07 18	0.08 34	0.05 13	0.18 58	0.05 8	0.12 61	0.82 118	0.23 17	0.15 42	0.11 35	0.19 46	0.13 51	0.20 46	0.32 55	0.05 24	0.07 39	0.36 204	0.10 29	0.16 45	0.09 36

gasm-f	0.16 38	0.12 43	0.18 131	0.10 55	0.07 33	0.13 63	0.05 39	0.08 20	0.07 18	0.08 34	0.05 13	0.18 58	0.05 8	0.12 61	0.82 118	0.23 17	0.15 42	0.11 35	0.19 46	0.13 51	0.20 46	0.32 55	0.05 24	0.07 39	0.36 204	0.10 29	0.16 45	0.09 36

RAStereo	0.16 38	0.12 43	0.08 29	0.06 17	0.08 45	0.06 9	0.04 20	0.10 43	0.07 18	0.20 74	0.04 9	0.14 43	0.06 21	0.09 41	0.96 155	0.35 68	0.18 55	0.13 45	0.20 51	0.08 20	0.46 111	0.23 46	0.05 24	0.06 29	0.13 46	0.11 38	0.12 21	0.11 48

iRaftStereo_RVC	0.16 38	0.15 58	0.11 54	0.10 55	0.10 58	0.09 29	0.05 39	0.17 63	0.09 36	0.15 59	0.15 78	0.18 58	0.09 46	0.18 119	0.38 18	0.28 35	0.20 64	0.14 51	0.19 46	0.12 40	0.34 83	0.30 54	0.07 52	0.09 57	0.14 54	0.12 46	0.18 55	0.13 54

AANet_RVC	0.16 38	0.13 51	0.13 76	0.10 55	0.15 99	0.08 23	0.13 132	0.14 57	0.15 86	0.13 54	0.13 66	0.13 34	0.11 60	0.10 47	0.42 22	0.24 20	0.16 47	0.16 62	0.20 51	0.15 62	0.15 24	0.17 32	0.11 97	0.11 73	0.16 71	0.17 68	0.22 73	0.24 111

NLCSM	0.17 43	0.06 1	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.06 9	0.04 20	0.09 38	0.98 302	0.05 4	0.52 221	0.08 2	1.58 292	0.05 12	0.23 3	0.11 1	0.07 1	0.05 1	0.08 1	0.05 1	0.08 1	0.07 1	0.04 10	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.08 3	0.05 1

MM-Stereo_test2	0.17 43	0.13 51	0.08 29	0.07 33	0.05 10	0.06 9	0.03 5	0.08 20	0.06 6	0.09 39	0.04 9	0.11 24	0.05 8	0.05 12	0.50 30	0.40 95	0.12 27	0.10 27	0.13 21	0.27 134	0.18 39	0.64 107	0.06 36	0.05 14	0.09 18	0.84 275	0.11 10	0.08 27

GREAT-IGEV	0.17 43	0.09 24	0.08 29	0.05 6	0.04 2	0.24 159	0.03 5	0.08 20	0.10 46	0.06 16	0.06 18	0.15 45	0.05 8	0.06 18	0.84 123	0.30 42	0.12 27	0.09 18	0.13 21	0.12 40	0.11 7	1.21 192	0.06 36	0.12 78	0.08 7	0.08 10	0.17 51	0.06 4
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GASTEREO	0.18 46	0.09 24	0.09 34	0.08 42	0.05 10	0.30 193	0.04 20	0.07 14	0.08 30	0.10 46	0.05 13	0.13 34	0.08 38	0.08 33	0.70 76	0.36 75	0.13 35	0.10 27	0.14 29	0.11 32	0.14 19	1.06 164	0.12 109	0.06 29	0.10 25	0.29 155	0.15 40	0.07 12

MSCF	0.18 46	0.09 24	0.09 34	0.08 42	0.06 21	0.30 193	0.03 5	0.07 14	0.09 36	0.10 46	0.05 13	0.13 34	0.08 38	0.09 41	0.72 83	0.35 68	0.13 35	0.10 27	0.14 29	0.12 40	0.14 19	1.03 160	0.11 97	0.06 29	0.10 25	0.36 192	0.14 37	0.07 12

DFGA-Net	0.18 46	0.17 69	0.10 48	0.13 82	0.08 45	0.10 33	0.08 72	0.19 69	0.10 46	0.28 105	0.11 53	0.18 58	0.09 46	0.13 64	0.68 72	0.27 32	0.20 64	0.15 57	0.28 76	0.12 40	0.22 52	0.17 32	0.08 58	0.12 78	0.15 61	0.12 46	0.35 112	0.14 59

CVANet_RVC	0.18 46	0.18 79	0.18 131	0.20 153	0.15 99	0.17 105	0.13 132	0.23 86	0.11 55	0.14 57	0.22 119	0.20 69	0.12 70	0.48 263	0.35 15	0.21 11	0.17 52	0.16 62	0.16 36	0.13 51	0.18 39	0.15 26	0.10 78	0.12 78	0.14 54	0.12 46	0.19 63	0.16 66

WQFJX1	0.19 50	0.07 7	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.05 4	0.04 20	0.08 20	1.04 303	0.05 4	0.56 226	0.08 2	1.68 296	0.04 1	0.18 1	0.13 2	0.08 3	0.06 2	0.08 1	0.06 2	0.11 7	0.08 2	0.06 36	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.11 10	0.06 4

MaDis-Stereo	0.19 50	0.16 65	0.11 54	0.07 33	0.10 58	0.06 9	0.06 55	0.12 50	0.10 46	0.19 71	0.08 31	0.19 63	0.08 38	0.14 74	0.52 35	0.39 88	0.24 82	0.18 74	0.30 80	0.12 40	0.46 111	0.36 62	0.07 52	0.10 64	0.19 91	0.23 103	0.20 66	0.25 117

GANet	0.19 50	0.17 69	0.16 109	0.16 112	0.16 111	0.21 135	0.14 142	0.20 75	0.13 70	0.15 59	0.20 105	0.37 167	0.10 52	0.14 74	0.42 22	0.22 14	0.40 185	0.20 86	0.17 38	0.11 32	0.22 52	0.14 23	0.12 109	0.12 78	0.15 61	0.13 56	0.20 66	0.17 76

WQFJA1	0.20 53	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.05 10	0.07 17	0.05 39	0.08 20	1.05 304	0.05 4	0.67 244	0.09 9	1.81 300	0.07 26	0.23 3	0.14 3	0.09 7	0.07 4	0.09 3	0.07 9	0.14 19	0.08 2	0.06 36	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.11 10	0.08 27

WQFJX	0.20 53	0.07 7	0.05 8	0.05 6	0.05 10	0.07 17	0.05 39	0.06 4	1.06 307	0.05 4	0.59 232	0.08 2	1.70 297	0.04 1	0.31 11	0.14 3	0.08 3	0.07 4	0.09 3	0.07 9	0.09 3	0.08 2	0.06 36	0.05 14	0.08 7	0.09 18	0.11 10	0.08 27

NLMM	0.20 53	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.05 10	0.07 17	0.05 39	0.08 20	1.05 304	0.05 4	0.67 244	0.09 9	1.81 300	0.07 26	0.23 3	0.14 3	0.09 7	0.07 4	0.09 3	0.07 9	0.14 19	0.08 2	0.06 36	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.11 10	0.08 27

AASNet	0.20 53	0.17 69	0.13 76	0.14 94	0.15 99	0.15 84	0.13 132	0.17 63	0.09 36	0.15 59	0.15 78	0.16 48	0.09 46	0.14 74	1.03 164	0.22 14	0.18 55	0.16 62	0.17 38	0.14 59	0.17 34	0.76 123	0.10 78	0.11 73	0.15 61	0.13 56	0.17 51	0.12 51

NLMM1	0.21 57	0.08 19	0.05 8	0.05 6	0.05 10	0.06 9	0.04 20	0.08 20	1.15 313	0.06 16	0.58 230	0.10 15	1.76 299	0.06 18	0.36 16	0.21 11	0.08 3	0.08 11	0.11 12	0.07 9	0.16 30	0.10 11	0.06 36	0.06 29	0.10 25	0.09 18	0.13 29	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 57	0.16 65	0.09 34	0.07 33	0.11 64	0.23 151	0.04 20	0.19 69	0.12 61	0.26 96	0.23 124	0.25 92	0.11 60	0.17 100	0.63 56	0.52 160	0.24 82	0.16 62	0.29 78	0.25 129	0.40 98	0.44 69	0.07 52	0.08 48	0.15 61	0.12 46	0.16 45	0.16 66

LG-Stereo_L1	0.21 57	0.16 65	0.09 34	0.07 33	0.11 64	0.24 159	0.04 20	0.19 69	0.12 61	0.27 100	0.23 124	0.23 81	0.11 60	0.17 100	0.60 49	0.53 164	0.24 82	0.16 62	0.33 92	0.27 134	0.40 98	0.44 69	0.06 36	0.08 48	0.15 61	0.11 38	0.17 51	0.16 66

LGtest1	0.21 57	0.15 58	0.12 64	0.10 55	0.14 87	0.35 223	0.05 39	0.14 57	0.13 70	0.12 53	0.34 189	0.16 48	0.13 76	0.10 47	0.74 85	0.48 141	0.23 73	0.23 115	0.25 61	0.20 91	0.29 68	0.44 69	0.08 58	0.10 64	0.14 54	0.12 46	0.18 55	0.15 62

plain	0.21 57	0.20 106	0.12 64	0.11 66	0.14 87	0.10 33	0.06 55	0.22 81	0.11 55	0.23 78	0.08 31	0.22 78	0.11 60	0.17 100	0.66 62	0.45 126	0.25 90	0.20 86	0.26 66	0.12 40	0.46 111	0.42 67	0.07 52	0.14 111	0.17 76	0.17 68	0.19 63	0.21 96

RAFT_CTSACE	0.21 57	0.20 106	0.13 76	0.12 72	0.10 58	0.14 75	0.08 72	0.24 94	0.10 46	0.26 96	0.10 44	0.21 73	0.18 108	0.11 52	0.57 41	0.35 68	0.19 62	0.14 51	0.26 66	0.18 76	0.31 74	0.70 113	0.08 58	0.10 64	0.27 141	0.17 68	0.33 100	0.16 66

NLSM1	0.22 63	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.06 21	0.08 23	0.05 39	0.10 43	1.10 311	0.05 4	0.67 244	0.10 15	1.75 298	0.05 12	0.32 13	0.25 22	0.09 7	0.07 4	0.10 8	0.07 9	0.11 7	0.11 13	0.06 36	0.05 14	0.09 18	0.09 18	0.12 21	0.07 12

test_5	0.22 63	0.19 91	0.11 54	0.11 66	0.07 33	0.21 135	0.07 65	0.32 150	0.10 46	0.17 66	0.21 110	0.24 84	0.21 129	0.08 33	0.97 158	0.46 134	0.16 47	0.15 57	0.26 66	0.11 32	0.23 56	0.46 75	0.06 36	0.12 78	0.16 71	0.17 68	0.33 100	0.20 87

AFF-stereo	0.22 63	0.19 91	0.15 100	0.14 94	0.12 72	0.14 75	0.06 55	0.24 94	0.13 70	0.29 112	0.12 59	0.24 84	0.10 52	0.08 33	0.60 49	0.38 83	0.18 55	0.19 79	0.48 131	0.12 40	0.28 65	0.56 86	0.08 58	0.10 64	0.19 91	0.18 83	0.43 165	0.16 66

LG-G_1	0.23 66	0.15 58	0.11 54	0.12 72	0.15 99	0.24 159	0.06 55	0.13 53	0.09 36	0.11 50	0.18 90	0.17 53	0.11 60	0.15 85	0.70 76	0.44 115	0.21 67	0.19 79	0.26 66	0.17 69	0.32 76	1.48 232	0.06 36	0.09 57	0.13 46	0.12 46	0.18 55	0.16 66

LG-G	0.23 66	0.15 58	0.11 54	0.12 72	0.15 99	0.24 159	0.06 55	0.13 53	0.09 36	0.11 50	0.18 90	0.17 53	0.11 60	0.15 85	0.70 76	0.44 115	0.21 67	0.19 79	0.26 66	0.17 69	0.32 76	1.48 232	0.06 36	0.09 57	0.13 46	0.12 46	0.18 55	0.16 66

MIF-Stereo (partial)	0.23 66	0.20 106	0.12 64	0.10 55	0.12 72	0.10 33	0.07 65	0.17 63	0.14 78	0.18 69	0.10 44	0.20 69	0.11 60	0.17 100	1.11 182	0.44 115	0.25 90	0.21 95	0.26 66	0.13 51	0.49 121	0.32 55	0.08 58	0.14 111	0.17 76	0.17 68	0.38 132	0.20 87

anonymousdsp	0.23 66	0.12 43	0.11 54	0.12 72	0.10 58	0.12 58	0.06 55	0.16 60	0.09 36	0.15 59	0.79 259	0.15 45	0.07 32	0.10 47	0.84 123	0.30 42	0.18 55	0.14 51	0.22 57	0.24 127	0.25 58	1.12 176	0.17 178	0.09 57	0.12 43	0.09 18	0.23 75	0.10 43

GMStereo	0.23 66	0.24 172	0.13 76	0.19 143	0.17 130	0.19 121	0.14 142	0.29 119	0.16 93	0.23 78	0.19 102	0.32 146	0.16 90	0.13 64	0.53 36	0.27 32	0.28 114	0.19 79	0.43 124	0.20 91	0.30 72	0.19 38	0.12 109	0.15 120	0.24 115	0.19 88	0.39 136	0.20 87
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UniTT-Stereo	0.24 71	0.15 58	0.11 54	0.09 51	0.11 64	0.09 29	0.05 39	0.16 60	0.11 55	0.21 75	0.09 39	0.19 63	0.15 86	0.27 172	1.23 188	0.46 134	0.23 73	0.18 74	0.63 183	0.13 51	0.53 137	0.37 63	0.10 78	0.12 78	0.17 76	0.23 103	0.15 40	0.17 76

MMNet	0.24 71	0.15 58	0.12 64	0.13 82	0.13 82	0.13 63	0.10 93	0.16 60	0.12 61	0.13 54	0.14 75	0.19 63	0.09 46	0.18 119	2.14 232	0.25 22	0.18 55	0.16 62	0.20 51	0.14 59	0.20 46	0.37 63	0.10 78	0.12 78	0.15 61	0.15 62	0.28 92	0.16 66

MLG-Stereo_test3	0.25 73	0.11 36	0.09 34	0.11 66	0.14 87	0.14 75	0.05 39	0.11 48	0.09 36	0.17 66	0.10 44	0.19 63	0.08 38	0.09 41	0.66 62	0.38 83	0.17 52	0.15 57	2.15 283	0.11 32	0.29 68	0.75 121	0.05 24	0.08 48	0.11 38	0.10 29	0.18 55	0.12 51

AEACV	0.25 73	0.17 69	0.11 54	0.09 51	0.07 33	0.15 84	0.04 20	0.08 20	0.06 6	0.07 26	0.07 22	0.13 34	0.08 38	0.12 61	1.39 200	0.79 225	0.16 47	0.14 51	0.25 61	0.19 83	0.24 57	1.00 155	0.10 78	0.07 39	0.10 25	0.95 285	0.14 37	0.08 27

RAFT+CT+SA	0.25 73	0.21 117	0.13 76	0.13 82	0.09 53	0.10 33	0.08 72	0.32 150	0.13 70	0.24 85	0.10 44	0.26 99	0.21 129	0.09 41	0.98 159	0.58 174	0.18 55	0.16 62	0.40 115	0.14 59	0.33 81	0.72 117	0.07 52	0.12 78	0.19 91	0.17 68	0.32 95	0.20 87

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 73	0.20 106	0.18 131	0.15 101	0.17 130	0.13 63	0.10 93	0.29 119	0.15 86	0.33 153	0.15 78	0.31 139	0.22 134	0.14 74	0.66 62	0.37 80	0.22 70	0.15 57	0.50 144	0.16 66	0.32 76	0.59 95	0.10 78	0.13 98	0.24 115	0.19 88	0.47 180	0.20 87

UPFNet	0.25 73	0.18 79	0.19 144	0.17 126	0.18 139	0.19 121	0.14 142	0.22 81	0.16 93	0.23 78	0.18 90	0.21 73	0.13 76	0.26 166	1.51 203	0.28 35	0.23 73	0.21 95	0.25 61	0.18 76	0.22 52	0.35 60	0.13 128	0.15 120	0.18 83	0.18 83	0.39 136	0.18 81

DispViT+	0.26 78	0.22 134	0.15 100	0.15 101	0.22 181	0.14 75	0.11 100	0.25 103	0.16 93	0.35 164	0.21 110	0.19 63	0.10 52	0.23 146	0.55 37	0.45 126	0.28 114	0.27 142	0.33 92	0.19 83	0.34 83	0.48 79	0.10 78	0.13 98	0.23 107	0.29 155	0.69 240	0.27 130

MIM_Stereo	0.26 78	0.18 79	0.14 93	0.15 101	0.14 87	0.24 159	0.07 65	0.27 105	0.11 55	0.24 85	0.12 59	0.20 69	0.12 70	0.17 100	0.85 132	0.44 115	0.24 82	0.19 79	0.54 159	0.20 91	0.46 111	0.70 113	0.08 58	0.12 78	0.17 76	0.29 155	0.34 109	0.16 66

TESTraft	0.26 78	0.21 117	0.13 76	0.11 66	0.11 64	0.10 33	0.09 82	0.24 94	0.15 86	0.24 85	0.12 59	0.28 110	0.23 141	0.15 85	1.11 182	0.42 103	0.23 73	0.17 69	0.49 138	0.18 76	0.34 83	0.50 80	0.09 69	0.12 78	0.22 104	0.25 132	0.48 183	0.23 106

raft+_RVC	0.26 78	0.19 91	0.15 100	0.15 101	0.15 99	0.13 63	0.14 142	0.30 127	0.14 78	0.28 105	0.18 90	0.22 78	0.11 60	0.19 122	0.62 54	0.43 111	0.23 73	0.17 69	0.41 116	0.28 139	0.45 110	0.95 146	0.09 69	0.11 73	0.20 98	0.18 83	0.25 82	0.20 87

DMCA	0.26 78	0.17 69	0.16 109	0.13 82	0.14 87	0.13 63	0.11 100	0.18 68	0.15 86	0.19 71	0.18 90	0.28 110	0.12 70	0.15 85	1.79 213	0.60 180	0.32 144	0.46 254	0.24 59	0.15 62	0.26 61	0.21 41	0.13 128	0.12 78	0.17 76	0.17 68	0.21 69	0.17 76

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 83	0.18 79	0.11 54	0.12 72	0.11 64	0.35 223	0.05 39	0.23 86	0.14 78	0.30 119	0.21 110	0.24 84	0.35 208	0.13 64	0.76 94	0.60 180	0.27 103	0.28 154	0.32 89	0.33 162	0.61 155	0.60 98	0.09 69	0.08 48	0.14 54	0.38 199	0.24 78	0.14 59

TestStereo1	0.27 83	0.22 134	0.12 64	0.12 72	0.12 72	0.11 44	0.09 82	0.24 94	0.15 86	0.24 85	0.12 59	0.34 156	0.23 141	0.14 74	1.09 175	0.44 115	0.24 82	0.17 69	0.51 147	0.15 62	0.35 89	0.79 129	0.08 58	0.12 78	0.22 104	0.24 115	0.49 185	0.23 106

SA-5K	0.27 83	0.22 134	0.12 64	0.12 72	0.12 72	0.11 44	0.09 82	0.24 94	0.15 86	0.24 85	0.12 59	0.34 156	0.23 141	0.14 74	1.09 175	0.44 115	0.24 82	0.17 69	0.51 147	0.15 62	0.35 89	0.79 129	0.08 58	0.12 78	0.22 104	0.24 115	0.49 185	0.23 106

ARAFT	0.27 83	0.17 69	0.12 64	0.15 101	0.12 72	0.12 58	0.06 55	0.20 75	0.13 70	0.36 180	0.15 78	0.29 120	0.11 60	0.27 172	0.88 145	0.39 88	0.27 103	0.24 125	0.52 155	0.13 51	0.50 127	0.90 140	0.09 69	0.11 73	0.21 100	0.14 60	0.38 132	0.18 81

LL-Strereo2	0.28 87	0.17 69	0.14 93	0.12 72	0.11 64	0.10 33	0.06 55	0.29 119	0.16 93	0.30 119	0.14 75	0.22 78	0.11 60	0.34 217	0.56 38	0.42 103	0.23 73	0.17 69	0.39 110	0.17 69	0.70 168	1.53 244	0.10 78	0.11 73	0.24 115	0.17 68	0.25 82	0.17 76

rafts_anoy	0.28 87	0.23 157	0.18 131	0.17 126	0.19 149	0.15 84	0.11 100	0.34 165	0.14 78	0.26 96	0.21 110	0.25 92	0.14 79	0.22 135	0.65 60	0.40 95	0.34 156	0.24 125	0.48 131	0.33 162	0.52 135	0.76 123	0.11 97	0.16 136	0.24 115	0.23 103	0.24 78	0.26 124

TestStereo	0.28 87	0.25 184	0.20 158	0.21 161	0.15 99	0.21 135	0.13 132	0.35 176	0.18 120	0.38 199	0.18 90	0.33 150	0.16 90	0.13 64	1.02 163	0.27 32	0.34 156	0.18 74	0.42 118	0.18 76	0.46 111	0.35 60	0.13 128	0.17 147	0.27 141	0.22 95	0.34 109	0.26 124

FINET	0.28 87	0.21 117	0.21 173	0.21 161	0.17 130	0.17 105	0.18 171	0.23 86	0.19 128	0.23 78	0.48 216	0.28 110	0.17 99	0.17 100	0.57 41	0.33 55	0.25 90	0.18 74	0.38 109	0.17 69	0.30 72	0.22 45	0.15 160	0.17 147	0.42 229	0.96 286	0.27 89	0.21 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 91	0.18 79	0.12 64	0.11 66	0.12 72	0.10 33	0.05 39	0.23 86	0.14 78	0.30 119	0.13 66	0.27 105	0.17 99	0.11 52	1.00 161	0.40 95	0.29 124	0.30 168	0.36 103	0.34 168	0.56 143	1.17 185	0.17 178	0.10 64	0.15 61	0.48 234	0.23 75	0.22 99

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 91	0.16 65	0.16 109	0.15 101	0.13 82	0.14 75	0.08 72	0.29 119	0.23 165	0.28 105	0.29 166	0.26 99	0.17 99	0.17 100	0.79 100	0.54 165	0.27 103	0.24 125	0.32 89	0.20 91	0.42 105	1.19 187	0.10 78	0.13 98	0.23 107	0.33 177	0.21 69	0.28 133

RASNet	0.29 91	0.21 117	0.21 173	0.19 143	0.18 139	0.18 114	0.14 142	0.31 137	0.18 120	0.32 145	0.20 105	0.26 99	0.18 108	0.17 100	0.86 135	0.66 196	0.25 90	0.19 79	0.26 66	0.16 66	0.65 161	0.61 101	0.11 97	0.21 195	0.21 100	0.22 95	0.45 173	0.30 143

CFNet	0.29 91	0.23 157	0.19 144	0.25 189	0.22 181	0.19 121	0.15 154	0.30 127	0.17 111	0.28 105	0.23 124	0.37 167	0.19 119	0.22 135	1.38 199	0.25 22	0.26 97	0.21 95	0.27 75	0.19 83	0.31 74	0.45 73	0.12 109	0.17 147	0.28 152	0.24 115	0.37 126	0.31 151

anonymousdsp2	0.30 95	0.20 106	0.16 109	0.14 94	0.13 82	0.15 84	0.11 100	0.28 114	0.12 61	0.25 93	1.08 283	0.24 84	0.12 70	0.15 85	0.71 81	0.42 103	0.25 90	0.20 86	0.45 129	0.38 187	0.41 102	0.96 148	0.10 78	0.13 98	0.20 98	0.17 68	0.43 165	0.18 81

SA	0.30 95	0.21 117	0.14 93	0.14 94	0.14 87	0.15 84	0.07 65	0.35 176	0.16 93	0.31 133	0.12 59	0.41 190	0.14 79	0.20 130	0.74 85	0.56 171	0.27 103	0.30 168	0.58 173	0.21 107	0.49 121	0.88 138	0.08 58	0.15 120	0.27 141	0.28 143	0.56 210	0.26 124

RALCasStereoNet	0.30 95	0.24 172	0.19 144	0.20 153	0.19 149	0.15 84	0.17 166	0.33 159	0.14 78	0.30 119	0.20 105	0.27 105	0.15 86	0.26 166	0.65 60	0.61 184	0.31 139	0.23 115	0.34 98	0.29 143	0.58 149	1.04 162	0.11 97	0.16 136	0.25 124	0.25 132	0.24 78	0.26 124

RALAANet	0.30 95	0.22 134	0.19 144	0.17 126	0.17 130	0.16 95	0.11 100	0.28 114	0.16 93	0.24 85	0.21 110	0.24 84	0.18 108	0.30 194	0.63 56	0.39 88	0.28 114	0.25 132	0.56 161	0.29 143	0.76 173	1.03 160	0.11 97	0.17 147	0.23 107	0.24 115	0.41 144	0.23 106

UNet	0.30 95	0.21 117	0.19 144	0.19 143	0.20 156	0.21 135	0.15 154	0.27 105	0.17 111	0.29 112	0.21 110	0.25 92	0.18 108	0.59 281	1.64 208	0.31 46	0.27 103	0.22 103	0.30 80	0.21 107	0.34 83	0.25 48	0.15 160	0.19 173	0.21 100	0.24 115	0.44 168	0.26 124

HGLStereo	0.30 95	0.23 157	0.19 144	0.18 136	0.23 188	0.18 114	0.13 132	0.23 86	0.16 93	0.31 133	0.31 173	0.21 73	0.14 79	0.22 135	1.81 215	0.35 68	0.37 169	0.24 125	0.29 78	0.20 91	0.41 102	0.39 65	0.14 142	0.16 136	0.23 107	0.23 103	0.32 95	0.22 99

PDISCO_ROB	0.30 95	0.23 157	0.20 158	0.22 171	0.20 156	0.17 105	0.18 171	0.24 94	0.19 128	0.29 112	0.27 152	0.23 81	0.18 108	0.17 100	0.71 81	0.45 126	0.27 103	0.33 188	0.39 110	0.25 129	0.47 118	0.62 103	0.13 128	0.18 162	0.31 178	0.29 155	0.54 204	0.29 137

IGEV-Stereo+	0.31 102	0.72 298	0.08 29	0.12 72	0.10 58	0.34 218	0.04 20	0.20 75	0.12 61	0.30 119	0.59 232	0.21 73	0.38 222	0.13 64	0.64 58	0.51 155	0.19 62	0.19 79	0.30 80	0.34 168	0.51 130	0.56 86	0.13 128	0.07 39	0.13 46	1.20 297	0.14 37	0.12 51

CASnet	0.31 102	0.22 134	0.14 93	0.15 101	0.17 130	0.17 105	0.08 72	0.30 127	0.18 120	0.34 156	0.21 110	0.38 170	0.28 171	0.13 64	0.75 92	0.44 115	0.32 144	0.26 138	0.43 124	0.34 168	1.11 205	0.69 112	0.11 97	0.14 111	0.25 124	0.17 68	0.33 100	0.25 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.31 102	0.23 157	0.24 194	0.20 153	0.20 156	0.18 114	0.14 142	0.38 204	0.16 93	0.34 156	0.25 135	0.29 120	0.16 90	0.17 100	0.68 72	0.52 160	0.37 169	0.27 142	0.42 118	0.37 179	0.90 184	0.42 67	0.13 128	0.15 120	0.24 115	0.18 83	0.48 183	0.25 117

AACVNet	0.31 102	0.26 202	0.21 173	0.27 201	0.28 217	0.25 168	0.18 171	0.30 127	0.20 139	0.31 133	0.30 171	0.29 120	0.18 108	0.36 226	0.62 54	0.43 111	0.31 139	0.26 138	0.37 105	0.25 129	0.42 105	0.62 103	0.20 205	0.20 183	0.29 158	0.31 167	0.42 156	0.37 182

raftrobust	0.31 102	0.20 106	0.20 158	0.18 136	0.18 139	0.12 58	0.09 82	0.35 176	0.15 86	0.34 156	0.21 110	0.27 105	0.14 79	0.39 242	0.70 76	0.54 165	0.27 103	0.21 95	0.75 201	0.19 83	0.59 151	1.07 166	0.19 197	0.14 111	0.26 131	0.24 115	0.27 89	0.24 111

HITNet	0.31 102	0.18 79	0.15 100	0.17 126	0.15 99	0.14 75	0.10 93	0.29 119	0.19 128	0.30 119	0.20 105	0.28 110	0.18 108	0.29 188	1.30 191	0.42 103	0.27 103	0.20 86	0.37 105	0.17 69	0.64 160	0.99 153	0.12 109	0.15 120	0.19 91	0.19 88	0.39 136	0.26 124
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.32 108	0.24 172	0.17 120	0.19 143	0.21 166	0.23 151	0.27 199	0.21 79	0.21 150	0.36 180	0.25 135	0.24 84	0.16 90	0.19 122	1.86 219	0.35 68	0.29 124	0.22 103	0.42 118	0.22 117	0.28 65	0.56 86	0.14 142	0.16 136	0.23 107	0.23 103	0.40 142	0.24 111

4D-IteraStereo	0.33 109	0.18 79	0.21 173	0.16 112	0.16 111	0.11 44	0.08 72	0.33 159	0.17 111	0.33 153	0.18 90	0.27 105	0.13 76	0.33 213	0.80 103	0.66 196	0.26 97	0.30 168	0.49 138	0.36 173	0.82 179	1.41 221	0.10 78	0.15 120	0.19 91	0.21 94	0.41 144	0.19 84

Sa-1000	0.33 109	0.21 117	0.14 93	0.15 101	0.16 111	0.15 84	0.08 72	0.36 193	0.17 111	0.31 133	0.15 78	0.41 190	0.18 108	0.25 161	0.82 118	0.48 141	0.32 144	0.33 188	0.65 186	0.19 83	0.65 161	1.11 174	0.09 69	0.17 147	0.33 185	0.29 155	0.51 195	0.27 130

LMCR-Stereo	0.33 109	0.23 157	0.19 144	0.19 143	0.18 139	0.20 129	0.13 132	0.30 127	0.19 128	0.29 112	0.23 124	0.33 150	0.29 173	0.40 246	0.67 67	0.45 126	0.39 179	0.28 154	0.53 158	0.38 187	0.51 130	0.96 148	0.14 142	0.19 173	0.25 124	0.24 115	0.33 100	0.31 151

DSFCA	0.33 109	0.25 184	0.21 173	0.20 153	0.26 206	0.22 147	0.27 199	0.23 86	0.21 150	0.22 76	0.27 152	0.25 92	0.15 86	0.14 74	1.43 202	0.64 192	0.28 114	0.27 142	0.31 86	0.21 107	0.39 96	0.52 82	0.18 189	0.19 173	0.28 152	0.28 143	0.54 204	0.45 203

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 109	0.26 202	0.24 194	0.23 174	0.29 219	0.21 135	0.35 226	0.28 114	0.52 266	0.37 187	0.25 135	0.35 160	0.17 99	0.29 188	1.32 192	0.32 54	0.25 90	0.21 95	0.35 100	0.23 121	0.29 68	0.62 103	0.16 169	0.18 162	0.23 107	0.42 213	0.32 95	0.32 157
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.33 109	0.25 184	0.24 194	0.22 171	0.23 188	0.20 129	0.19 178	0.27 105	0.22 156	0.31 133	0.34 189	0.34 156	0.25 153	0.33 213	0.84 123	0.33 55	0.30 134	0.28 154	0.30 80	0.21 107	0.52 135	0.72 117	0.20 205	0.21 195	0.47 244	0.36 192	0.38 132	0.46 205

G2L-Stereo	0.34 115	0.22 134	0.16 109	0.18 136	0.22 181	0.16 95	0.14 142	0.27 105	0.16 93	0.30 119	0.25 135	0.26 99	0.22 134	0.30 194	2.53 246	0.31 46	0.27 103	0.20 86	0.33 92	0.18 76	0.40 98	0.54 83	0.16 169	0.15 120	0.24 115	0.26 137	0.41 144	0.24 111

AIO_rvc	0.34 115	0.17 69	0.12 64	0.10 55	0.09 53	0.38 235	0.11 100	0.17 63	0.11 55	0.15 59	0.07 22	0.17 53	0.10 52	0.14 74	1.81 215	1.13 267	0.16 47	0.45 250	0.34 98	0.11 32	0.26 61	2.17 309	0.17 178	0.07 39	0.14 54	0.16 64	0.16 45	0.10 43

CAS	0.34 115	0.20 106	0.13 76	0.15 101	0.15 99	0.13 63	0.15 154	0.23 86	0.23 165	0.37 187	0.27 152	0.28 110	0.30 181	0.53 270	0.74 85	0.69 202	0.38 174	0.37 217	0.35 100	0.36 173	0.72 172	1.09 168	0.11 97	0.13 98	0.24 115	0.25 132	0.28 92	0.34 167

CIPLG	0.34 115	0.19 91	0.19 144	0.16 112	0.16 111	0.16 95	0.24 186	0.32 150	0.26 186	0.30 119	0.31 173	0.31 139	0.16 90	0.38 236	0.86 135	0.40 95	0.34 156	0.20 86	0.50 144	0.20 91	0.49 121	1.39 217	0.11 97	0.15 120	0.53 255	0.17 68	0.57 214	0.20 87

IPLGR_C	0.34 115	0.19 91	0.19 144	0.16 112	0.16 111	0.16 95	0.25 195	0.32 150	0.26 186	0.30 119	0.32 180	0.30 132	0.17 99	0.37 230	0.79 100	0.40 95	0.33 152	0.20 86	0.51 147	0.19 83	0.49 121	1.39 217	0.12 109	0.15 120	0.50 251	0.17 68	0.58 218	0.20 87

GMOStereo	0.34 115	0.19 91	0.15 100	0.16 112	0.16 111	0.32 204	0.12 111	0.35 176	0.17 111	0.35 164	0.15 78	0.29 120	0.22 134	0.17 100	0.81 105	0.49 143	0.29 124	0.33 188	0.51 147	0.37 179	0.56 143	1.49 235	0.10 78	0.13 98	0.30 167	0.24 115	0.41 144	0.22 99

error version	0.34 115	0.19 91	0.15 100	0.16 112	0.16 111	0.32 204	0.12 111	0.35 176	0.17 111	0.35 164	0.15 78	0.29 120	0.22 134	0.17 100	0.81 105	0.49 143	0.29 124	0.33 188	0.51 147	0.37 179	0.56 143	1.49 235	0.10 78	0.13 98	0.30 167	0.24 115	0.41 144	0.22 99

test-v	0.34 115	0.19 91	0.15 100	0.16 112	0.16 111	0.32 204	0.12 111	0.35 176	0.17 111	0.35 164	0.15 78	0.29 120	0.22 134	0.17 100	0.81 105	0.49 143	0.29 124	0.33 188	0.51 147	0.37 179	0.56 143	1.49 235	0.10 78	0.13 98	0.30 167	0.24 115	0.41 144	0.22 99

test-2	0.34 115	0.19 91	0.15 100	0.16 112	0.16 111	0.32 204	0.12 111	0.35 176	0.17 111	0.35 164	0.15 78	0.29 120	0.22 134	0.17 100	0.81 105	0.49 143	0.29 124	0.33 188	0.51 147	0.37 179	0.56 143	1.49 235	0.10 78	0.13 98	0.30 167	0.24 115	0.41 144	0.22 99

HCRNet	0.34 115	0.24 172	0.13 76	0.26 199	0.11 64	0.18 114	0.13 132	0.20 75	0.09 36	0.54 244	0.20 105	0.29 120	0.10 52	0.13 64	3.96 280	0.29 37	0.21 67	0.15 57	0.25 61	0.13 51	0.25 58	0.40 66	0.13 128	0.10 64	0.13 46	0.14 60	0.36 122	0.15 62

iResNet_ROB	0.34 115	0.23 157	0.20 158	0.22 171	0.19 149	0.21 135	0.16 160	0.49 259	0.18 120	0.36 180	0.24 129	0.27 105	0.29 173	0.22 135	1.33 193	0.45 126	0.30 134	0.24 125	0.64 185	0.18 76	0.68 164	0.55 85	0.14 142	0.21 195	0.26 131	0.25 132	0.49 185	0.30 143

S2M2_XL	0.35 126	0.15 58	0.16 109	0.10 55	0.12 72	0.13 63	0.12 111	0.29 119	0.19 128	0.27 100	0.13 66	0.36 162	0.34 200	0.13 64	1.05 169	0.79 225	0.48 229	0.44 248	0.28 76	0.20 91	1.53 264	1.16 182	0.13 128	0.12 78	0.18 83	0.16 64	0.23 75	0.25 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.35 126	0.23 157	0.19 144	0.17 126	0.20 156	0.14 75	0.08 72	0.35 176	0.20 139	0.35 164	0.21 110	0.38 170	0.31 183	0.14 74	0.78 97	0.76 220	0.40 185	0.30 168	0.43 124	0.52 235	0.98 193	0.80 131	0.12 109	0.15 120	0.25 124	0.24 115	0.37 126	0.32 157

iinet-f	0.35 126	0.23 157	0.17 120	0.20 153	0.14 87	0.21 135	0.17 166	0.22 81	0.16 93	0.38 199	0.39 200	0.26 99	0.23 141	0.17 100	1.84 218	0.49 143	0.27 103	0.21 95	0.66 189	0.34 168	0.46 111	0.83 133	0.15 160	0.14 111	0.26 131	0.19 88	0.45 173	0.25 117

IER	0.35 126	0.19 91	0.16 109	0.17 126	0.16 111	0.17 105	0.12 111	0.23 86	0.14 78	0.28 105	0.25 135	0.31 139	0.14 79	0.23 146	3.85 279	0.29 37	0.25 90	0.20 86	0.24 59	0.20 91	0.28 65	0.21 41	0.18 189	0.14 111	0.19 91	0.24 115	0.38 132	0.25 117

ACRE	0.35 126	0.19 91	0.18 131	0.16 112	0.16 111	0.16 95	0.24 186	0.32 150	0.25 178	0.30 119	0.43 205	0.31 139	0.17 99	0.38 236	0.81 105	0.40 95	0.34 156	0.20 86	0.51 147	0.20 91	0.50 127	1.39 217	0.12 109	0.15 120	0.51 253	0.17 68	0.57 214	0.20 87

psm_up	0.35 126	0.26 202	0.27 219	0.28 209	0.25 198	0.27 178	0.18 171	0.35 176	0.32 220	0.29 112	0.24 129	0.30 132	0.25 153	0.50 267	0.93 148	0.34 63	0.34 156	0.31 178	0.62 179	0.36 173	0.43 107	0.50 80	0.16 169	0.27 226	0.33 185	0.34 181	0.39 136	0.34 167

CFNet_RVC	0.35 126	0.26 202	0.23 188	0.25 189	0.24 195	0.24 159	0.16 160	0.27 105	0.19 128	0.30 119	0.29 166	0.31 139	0.17 99	0.33 213	0.75 92	0.46 134	0.51 238	0.24 125	0.81 206	0.21 107	0.58 149	0.70 113	0.18 189	0.34 244	0.30 167	0.31 167	0.42 156	0.34 167

DN-CSS_ROB	0.35 126	0.22 134	0.24 194	0.23 174	0.26 206	0.15 84	0.12 111	0.42 228	0.19 128	0.39 204	0.41 203	0.34 156	0.26 162	0.32 209	0.67 67	0.42 103	0.30 134	0.23 115	0.92 223	0.21 107	0.80 177	0.68 111	0.15 160	0.27 226	0.24 115	0.22 95	0.41 144	0.30 143

MGS-Stereo	0.36 134	0.22 134	0.14 93	0.13 82	0.13 82	0.11 44	0.10 93	0.21 79	0.12 61	0.18 69	0.13 66	0.21 73	0.16 90	0.13 64	4.38 286	0.33 55	0.26 97	0.22 103	0.31 86	0.18 76	0.38 94	0.70 113	0.11 97	0.13 98	0.19 91	0.17 68	0.26 87	0.21 96

SGD-Stereo	0.37 135	0.13 51	0.10 48	0.09 51	0.09 53	0.11 44	0.05 39	0.13 53	0.12 61	0.14 57	0.08 31	0.28 110	0.15 86	0.10 47	4.91 291	0.59 179	0.29 124	0.18 74	0.37 105	0.33 162	0.47 118	0.33 58	0.10 78	0.09 57	0.14 54	0.16 64	0.22 73	0.19 84

LoS_RVC	0.37 135	0.25 184	0.20 158	0.10 55	0.17 130	0.13 63	0.09 82	0.24 94	0.25 178	0.38 199	0.25 135	0.36 162	0.34 200	0.22 135	0.81 105	0.78 223	0.41 191	0.42 243	0.56 161	0.27 134	0.97 190	1.33 207	0.14 142	0.15 120	0.28 152	0.22 95	0.25 82	0.29 137

tt_ll	0.37 135	0.25 184	0.20 158	0.10 55	0.17 130	0.13 63	0.09 82	0.24 94	0.25 178	0.38 199	0.25 135	0.36 162	0.34 200	0.22 135	0.81 105	0.78 223	0.41 191	0.42 243	0.56 161	0.27 134	0.97 190	1.33 207	0.14 142	0.15 120	0.28 152	0.22 95	0.25 82	0.29 137

dd	0.37 135	0.25 184	0.15 100	0.44 261	0.16 111	0.32 204	0.19 178	0.28 114	0.13 70	0.29 112	0.14 75	0.44 200	0.14 79	0.15 85	2.86 253	0.38 83	0.36 165	0.22 103	0.52 155	0.34 168	0.32 76	0.28 51	0.17 178	0.29 236	0.27 141	0.20 92	0.40 142	0.32 157

STTStereo	0.37 135	0.28 220	0.28 224	0.24 183	0.27 216	0.22 147	0.33 220	0.25 103	0.36 233	0.29 112	0.27 152	0.33 150	0.20 128	0.27 172	2.32 240	0.31 46	0.26 97	0.25 132	0.30 80	0.20 91	0.34 83	0.66 110	0.31 255	0.18 162	0.25 124	0.31 167	0.35 112	0.41 193

test_4	0.38 140	0.17 69	0.16 109	0.14 94	0.13 82	0.11 44	0.38 235	0.24 94	0.14 78	0.31 133	0.11 53	0.24 84	0.12 70	0.34 217	0.91 146	0.70 210	0.24 82	0.29 162	0.37 105	0.29 143	0.51 130	1.32 206	0.09 69	0.12 78	0.27 141	0.91 280	0.91 270	0.87 255

SACVNet	0.38 140	0.30 228	0.26 212	0.28 209	0.29 219	0.26 173	0.34 225	0.37 202	0.29 204	0.35 164	0.27 152	0.29 120	0.25 153	0.38 236	0.59 47	0.43 111	0.36 165	0.29 162	0.56 161	0.29 143	0.68 164	1.21 192	0.19 197	0.25 220	0.37 212	0.35 185	0.45 173	0.38 187

sAnonymous2	0.38 140	0.21 117	0.17 120	0.16 112	0.16 111	0.21 135	0.15 154	0.38 204	0.26 186	0.28 105	0.26 148	0.30 132	0.32 192	0.16 94	0.67 67	0.61 184	0.40 185	0.36 210	0.81 206	0.39 193	1.05 198	1.29 201	0.14 142	0.19 173	0.29 158	0.35 185	0.33 100	0.35 177

CroCo_RVC	0.38 140	0.21 117	0.17 120	0.16 112	0.16 111	0.21 135	0.15 154	0.38 204	0.26 186	0.28 105	0.26 148	0.30 132	0.32 192	0.16 94	0.67 67	0.61 184	0.40 185	0.36 210	0.81 206	0.39 193	1.05 198	1.29 201	0.14 142	0.19 173	0.29 158	0.35 185	0.33 100	0.35 177

CREStereo	0.38 140	0.22 134	0.20 158	0.17 126	0.16 111	0.15 84	0.08 72	0.36 193	0.24 170	0.36 180	0.27 152	0.39 175	0.39 227	0.16 94	0.92 147	0.97 249	0.46 218	0.27 142	0.43 124	0.52 235	1.15 211	1.04 162	0.13 128	0.16 136	0.25 124	0.24 115	0.37 126	0.31 151
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
FADNet-RVC	0.38 140	0.25 184	0.26 212	0.27 201	0.26 206	0.21 135	0.42 244	0.33 159	0.24 170	0.34 156	0.26 148	0.42 193	0.28 171	0.27 172	0.95 153	0.42 103	0.39 179	0.27 142	0.73 199	0.41 201	0.63 159	0.86 137	0.21 210	0.27 226	0.34 188	0.33 177	0.33 100	0.42 196

AF-Net	0.38 140	0.25 184	0.25 207	0.25 189	0.30 224	0.28 183	0.41 242	0.36 193	0.30 209	0.25 93	0.32 180	0.39 175	0.21 129	0.23 146	2.08 230	0.31 46	0.23 73	0.22 103	0.39 110	0.22 117	0.53 137	0.78 127	0.21 210	0.19 173	0.26 131	0.27 140	0.42 156	0.33 162

Nwc_Net	0.38 140	0.25 184	0.25 207	0.25 189	0.30 224	0.28 183	0.41 242	0.36 193	0.30 209	0.25 93	0.32 180	0.39 175	0.21 129	0.23 146	2.08 230	0.31 46	0.23 73	0.22 103	0.39 110	0.22 117	0.53 137	0.78 127	0.21 210	0.19 173	0.26 131	0.27 140	0.42 156	0.33 162

S2M2_L	0.39 148	0.22 134	0.24 194	0.17 126	0.15 99	0.19 121	0.13 132	0.28 114	0.20 139	0.40 207	0.11 53	0.33 150	0.25 153	0.21 132	1.09 175	0.71 213	0.42 200	0.44 248	0.31 86	0.37 179	1.34 240	1.30 203	0.17 178	0.14 111	0.21 100	0.22 95	0.59 223	0.29 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
raft_robust	0.39 148	0.22 134	0.16 109	0.20 153	0.16 111	0.16 95	0.11 100	0.42 228	0.18 120	0.42 214	0.15 78	0.33 150	0.24 146	0.27 172	1.23 188	0.80 229	0.31 139	0.33 188	0.91 220	0.36 173	0.71 171	1.21 192	0.11 97	0.20 183	0.30 167	0.30 164	0.36 122	0.30 143

UDGNet	0.39 148	0.29 223	0.21 173	0.55 273	0.44 271	0.50 264	0.42 244	0.31 137	0.20 139	0.27 100	0.28 163	0.28 110	0.12 70	0.70 290	0.66 62	0.44 115	0.29 124	0.25 132	0.60 176	0.24 127	0.61 155	0.98 151	0.39 268	0.15 120	0.34 188	0.27 140	0.42 156	0.29 137

APVNet	0.39 148	0.27 210	0.20 158	0.24 183	0.26 206	0.27 178	0.24 186	0.31 137	0.22 156	0.26 96	0.31 173	0.29 120	0.17 99	0.27 172	1.75 212	0.50 149	0.45 212	0.35 205	0.66 189	0.32 159	0.51 130	0.97 150	0.16 169	0.25 220	0.28 152	0.24 115	0.44 168	0.30 143

FADNet	0.39 148	0.27 210	0.23 188	0.29 215	0.26 206	0.25 168	0.39 240	0.36 193	0.24 170	0.35 164	0.34 189	0.36 162	0.27 164	0.27 172	0.93 148	0.39 88	0.31 139	0.34 200	0.68 194	0.43 208	0.60 152	0.90 140	0.19 197	0.22 203	0.38 217	0.42 213	0.37 126	0.44 199

UCFNet_RVC	0.39 148	0.36 250	0.26 212	0.29 215	0.31 228	0.26 173	0.19 178	0.30 127	0.23 165	0.35 164	0.27 152	0.45 206	0.25 153	0.34 217	0.82 118	0.45 126	0.30 134	0.25 132	0.96 228	0.23 121	0.69 166	0.75 121	0.45 278	0.21 195	0.35 195	0.31 167	0.35 112	0.45 203

HSM	0.39 148	0.24 172	0.23 188	0.26 199	0.25 198	0.20 129	0.18 171	0.41 218	0.20 139	0.32 145	0.30 171	0.39 175	0.24 146	0.22 135	2.57 248	0.39 88	0.33 152	0.22 103	0.49 138	0.30 150	0.70 168	0.47 76	0.14 142	0.20 183	0.29 158	0.31 167	0.44 168	0.33 162

coex_refinement	0.40 155	0.25 184	0.18 131	0.19 143	0.21 166	0.20 129	0.14 142	0.27 105	0.26 186	0.27 100	0.27 152	0.28 110	0.14 79	0.25 161	3.44 272	0.47 137	0.28 114	0.21 95	0.62 179	0.19 83	0.56 143	0.54 83	0.15 160	0.17 147	0.26 131	0.25 132	0.42 156	0.33 162

BEATNet_4x	0.40 155	0.23 157	0.19 144	0.20 153	0.19 149	0.16 95	0.14 142	0.31 137	0.27 196	0.35 164	0.22 119	0.32 146	0.23 141	0.29 188	1.51 203	0.58 174	0.52 243	0.51 274	0.49 138	0.22 117	0.91 186	1.44 225	0.14 142	0.23 208	0.23 107	0.23 103	0.42 156	0.31 151

CES	0.41 157	0.19 91	0.16 109	0.14 94	0.18 139	0.16 95	0.10 93	0.54 272	0.25 178	0.30 119	0.34 189	0.40 183	0.38 222	0.47 259	1.33 193	0.79 225	0.52 243	0.48 261	0.33 92	0.42 206	1.04 195	1.15 181	0.14 142	0.13 98	0.26 131	0.22 95	0.28 92	0.34 167

DMCA-RVC	0.41 157	0.21 117	0.22 182	0.32 226	0.28 217	0.18 114	0.45 249	0.34 165	0.30 209	0.32 145	1.09 284	0.31 139	0.16 90	0.30 194	2.90 256	0.35 68	0.26 97	0.25 132	0.26 66	0.30 150	0.38 94	0.34 59	0.16 169	0.28 230	0.35 195	0.20 92	0.36 122	0.27 130

castereo	0.42 159	0.20 106	0.19 144	0.16 112	0.16 111	0.27 178	0.09 82	0.29 119	0.21 150	0.33 153	0.22 119	0.40 183	0.37 221	0.19 122	0.81 105	0.77 221	0.45 212	0.34 200	0.57 169	0.43 208	1.52 259	1.45 227	0.13 128	0.15 120	0.27 141	0.59 251	0.52 198	0.31 151

RAFT + AFF	0.42 159	0.12 43	0.09 34	0.13 82	0.07 33	0.11 44	0.06 55	0.17 63	0.10 46	0.19 71	0.10 44	0.28 110	0.08 38	0.11 52	7.47 324	0.33 55	0.20 64	0.11 35	0.33 92	0.10 27	0.39 96	0.16 30	0.07 52	0.09 57	0.16 71	0.11 38	0.13 29	0.09 36

PMTNet	0.42 159	0.24 172	0.21 173	0.18 136	0.17 130	0.14 75	0.32 213	0.31 137	0.24 170	0.37 187	0.25 135	0.38 170	0.38 222	0.17 100	1.19 187	1.08 261	0.45 212	0.27 142	0.56 161	0.43 208	1.15 211	1.08 167	0.13 128	0.14 111	0.40 225	0.26 137	0.32 95	0.37 182

castereo++	0.43 162	0.19 91	0.17 120	0.19 143	0.15 99	0.44 256	0.08 72	0.30 127	0.20 139	0.34 156	0.18 90	0.45 206	0.35 208	0.15 85	0.78 97	0.73 215	0.43 206	0.32 182	0.57 169	0.43 208	1.42 245	1.35 212	0.22 217	0.16 136	0.24 115	0.33 177	1.16 290	0.33 162

MyStereo04	0.43 162	0.28 220	0.26 212	0.23 174	0.24 195	0.18 114	0.14 142	0.38 204	0.28 201	0.59 254	0.28 163	0.39 175	0.18 108	0.36 226	1.03 164	0.61 184	0.35 163	0.27 142	1.20 250	0.43 208	1.04 195	0.77 126	0.38 265	0.26 222	0.37 212	0.39 201	0.55 208	0.30 143

TANstereo	0.43 162	0.22 134	0.18 131	0.21 161	0.21 166	0.22 147	0.11 100	0.27 105	0.22 156	0.32 145	0.25 135	0.25 92	0.25 153	0.24 154	1.37 197	0.81 233	0.43 206	0.41 240	0.67 191	0.39 193	1.08 201	1.16 182	0.48 285	0.16 136	0.17 76	0.23 103	0.99 278	0.24 111

XX-TBD	0.43 162	0.22 134	0.18 131	0.21 161	0.21 166	0.22 147	0.11 100	0.27 105	0.22 156	0.32 145	0.25 135	0.25 92	0.25 153	0.24 154	1.37 197	0.81 233	0.43 206	0.41 240	0.67 191	0.39 193	1.08 201	1.16 182	0.48 285	0.16 136	0.17 76	0.23 103	0.99 278	0.24 111

stereogan	0.43 162	0.33 240	0.30 229	0.33 229	0.37 258	0.35 223	0.30 207	0.35 176	0.32 220	0.30 119	0.31 173	0.46 213	0.30 181	0.27 172	1.62 207	0.41 102	0.30 134	0.25 132	0.44 128	0.29 143	0.37 92	1.61 253	0.23 219	0.24 215	0.29 158	0.31 167	0.57 214	0.39 190

PS-NSSS	0.43 162	0.38 264	0.25 207	0.42 254	0.30 224	0.35 223	0.32 213	0.34 165	0.20 139	0.36 180	0.24 129	0.74 259	0.24 146	0.40 246	1.98 224	0.34 63	0.33 152	0.23 115	0.55 160	0.20 91	0.41 102	0.57 89	0.52 288	0.20 183	0.31 178	0.31 167	0.87 264	0.37 182

AE-Stereo	0.44 168	0.22 134	0.24 194	0.23 174	0.24 195	0.18 114	0.16 160	0.30 127	0.21 150	0.34 156	0.16 88	0.44 200	0.27 164	0.21 132	0.94 151	0.81 233	0.41 191	0.32 182	0.52 155	0.55 238	1.07 200	1.71 263	0.12 109	0.21 195	0.34 188	0.89 279	0.46 178	0.28 133

ICVP	0.44 168	0.24 172	0.30 229	0.25 189	0.23 188	0.26 173	0.18 171	0.31 137	0.25 178	0.37 187	0.31 173	0.33 150	0.29 173	0.25 161	0.64 58	0.61 184	0.50 234	0.78 316	0.59 175	0.44 220	0.99 194	1.82 271	0.33 261	0.24 215	0.30 167	0.35 185	0.37 126	0.34 167
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.45 170	0.22 134	0.20 158	0.17 126	0.20 156	0.15 84	0.11 100	0.34 165	0.19 128	0.35 164	0.19 102	0.32 146	0.31 183	0.16 94	1.29 190	0.81 233	0.38 174	0.27 142	0.56 161	0.36 173	1.08 201	1.26 197	0.13 128	0.15 120	0.26 131	0.22 95	2.29 332	0.31 151
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
FADNet-RVC-Resample	0.45 170	0.30 228	0.59 296	0.28 209	0.45 273	0.21 135	0.24 186	0.39 212	0.32 220	0.44 219	0.31 173	0.43 196	0.44 239	0.43 252	1.18 184	0.51 155	0.37 169	0.43 246	0.60 176	0.64 261	0.49 121	1.02 159	0.30 249	0.37 254	0.31 178	0.39 201	0.33 100	0.41 193

RP	0.45 170	0.29 223	0.33 242	0.30 217	0.31 228	0.28 183	0.35 226	0.34 165	0.33 226	0.23 78	0.36 197	0.36 162	0.26 162	0.24 154	3.81 277	0.31 46	0.28 114	0.22 103	0.33 92	0.23 121	0.26 61	0.85 136	0.19 197	0.22 203	0.29 158	0.29 155	0.52 198	0.36 181

YMNet	0.46 173	0.20 106	0.12 64	0.16 112	0.15 99	0.32 204	0.87 290	0.19 69	0.16 93	0.27 100	0.11 53	0.24 84	0.36 210	0.15 85	5.11 296	0.66 196	0.23 73	0.22 103	0.26 66	0.21 107	0.19 42	0.29 52	0.09 69	0.13 98	0.74 281	0.16 64	0.66 235	0.19 84

test_for_model	0.46 173	0.21 117	0.13 76	0.13 82	0.14 87	0.11 44	0.12 111	0.31 137	0.16 93	0.31 133	0.13 66	0.45 206	0.19 119	0.28 180	0.84 123	0.69 202	3.42 337	0.23 115	0.48 131	0.30 150	1.24 223	0.57 89	0.12 109	0.12 78	0.18 83	0.28 143	0.35 112	0.79 241

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 173	0.21 117	0.13 76	0.13 82	0.14 87	0.11 44	0.12 111	0.31 137	0.16 93	0.31 133	0.13 66	0.45 206	0.19 119	0.28 180	0.84 123	0.69 202	3.42 337	0.23 115	0.48 131	0.30 150	1.24 223	0.57 89	0.12 109	0.12 78	0.18 83	0.28 143	0.35 112	0.79 241

testlalala	0.46 173	0.21 117	0.13 76	0.13 82	0.14 87	0.11 44	0.12 111	0.31 137	0.16 93	0.31 133	0.13 66	0.45 206	0.19 119	0.28 180	0.84 123	0.69 202	3.42 337	0.23 115	0.48 131	0.30 150	1.24 223	0.57 89	0.12 109	0.12 78	0.18 83	0.28 143	0.35 112	0.79 241

GCAPDPT-zeroshot	0.46 173	0.21 117	0.13 76	0.13 82	0.14 87	0.11 44	0.12 111	0.31 137	0.16 93	0.31 133	0.13 66	0.45 206	0.19 119	0.28 180	0.84 123	0.69 202	3.42 337	0.23 115	0.48 131	0.30 150	1.24 223	0.57 89	0.12 109	0.12 78	0.18 83	0.28 143	0.35 112	0.79 241

GCAP-Stereo	0.46 173	0.21 117	0.13 76	0.13 82	0.14 87	0.11 44	0.12 111	0.31 137	0.16 93	0.31 133	0.13 66	0.45 206	0.19 119	0.28 180	0.84 123	0.69 202	3.42 337	0.23 115	0.48 131	0.30 150	1.24 223	0.57 89	0.12 109	0.12 78	0.18 83	0.28 143	0.35 112	0.79 241

LoS	0.46 173	0.23 157	0.17 120	0.19 143	0.19 149	0.19 121	0.12 111	0.77 294	0.26 186	0.50 233	0.45 208	0.53 229	0.47 245	0.23 146	1.06 173	0.85 241	0.56 258	0.43 246	0.62 179	0.41 201	1.28 233	1.41 221	0.15 160	0.16 136	0.35 195	0.28 143	0.33 100	0.35 177
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.46 173	0.20 106	0.16 109	0.15 101	0.16 111	0.20 129	0.12 111	0.32 150	0.32 220	0.35 164	0.24 129	0.43 196	0.45 243	0.15 85	0.83 122	1.10 265	0.47 223	0.40 238	0.67 191	0.43 208	1.55 268	1.85 273	0.14 142	0.22 203	0.30 167	0.30 164	0.49 185	0.32 157

iResNetv2_ROB	0.46 173	0.24 172	0.17 120	0.27 201	0.21 166	0.23 151	0.14 142	0.49 259	0.19 128	0.37 187	0.29 166	0.37 167	0.27 164	0.26 166	3.28 270	0.42 103	0.28 114	0.22 103	0.85 217	0.23 121	1.22 221	0.59 95	0.16 169	0.26 222	0.27 141	0.24 115	0.57 214	0.28 133

test-3	0.47 182	0.22 134	0.20 158	0.18 136	0.21 166	0.19 121	0.12 111	0.41 218	0.16 93	0.35 164	0.18 90	0.42 193	0.19 119	0.19 122	1.04 167	0.66 196	0.32 144	0.30 168	1.28 264	0.44 220	1.13 208	1.75 268	0.10 78	0.17 147	0.45 240	0.23 103	0.56 210	1.21 280

test_1	0.47 182	0.22 134	0.20 158	0.18 136	0.21 166	0.19 121	0.12 111	0.41 218	0.16 93	0.34 156	0.18 90	0.42 193	0.19 119	0.19 122	1.04 167	0.66 196	0.32 144	0.30 168	1.28 264	0.44 220	1.13 208	1.75 268	0.10 78	0.17 147	0.45 240	0.23 103	0.56 210	1.22 281

test_3	0.47 182	0.22 134	0.20 158	0.18 136	0.21 166	0.19 121	0.12 111	0.41 218	0.18 120	0.36 180	0.18 90	0.44 200	0.21 129	0.19 122	1.03 164	0.64 192	0.32 144	0.31 178	1.28 264	0.44 220	1.12 206	1.74 265	0.10 78	0.18 162	0.47 244	0.28 143	0.59 223	1.22 281

GEStereo_RVC	0.47 182	0.27 210	0.34 246	0.27 201	0.26 206	0.31 197	0.53 260	0.41 218	0.24 170	0.35 164	0.27 152	0.40 183	0.24 146	0.30 194	0.81 105	0.74 217	0.49 233	0.37 217	0.91 220	0.38 187	0.90 184	1.80 270	0.21 210	0.34 244	0.31 178	0.30 164	0.51 195	0.48 210

CFNet_pseudo	0.47 182	0.23 157	0.23 188	0.27 201	0.25 198	0.23 151	0.17 166	0.31 137	0.19 128	0.37 187	0.29 166	0.38 170	0.27 164	0.23 146	4.35 285	0.44 115	0.28 114	0.23 115	1.00 229	0.19 83	0.46 111	0.59 95	0.40 271	0.18 162	0.27 141	0.28 143	0.36 122	0.35 177

NCC-stereo	0.47 182	0.33 240	0.30 229	0.31 223	0.33 236	0.31 197	0.38 235	0.41 218	0.40 239	0.24 85	0.38 198	0.39 175	0.36 210	0.28 180	3.13 264	0.36 75	0.29 124	0.32 182	0.42 118	0.43 208	0.44 108	0.84 134	0.28 240	0.23 208	0.36 204	0.44 224	0.45 173	0.44 199

Abc-Net	0.47 182	0.33 240	0.30 229	0.31 223	0.33 236	0.31 197	0.38 235	0.41 218	0.40 239	0.24 85	0.38 198	0.39 175	0.36 210	0.28 180	3.13 264	0.36 75	0.29 124	0.32 182	0.42 118	0.43 208	0.44 108	0.84 134	0.28 240	0.23 208	0.36 204	0.44 224	0.45 173	0.44 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AIO_test	0.48 189	0.19 91	0.13 76	0.14 94	0.10 58	0.38 235	0.28 203	0.19 69	0.13 70	0.17 66	0.10 44	0.18 58	0.09 46	0.11 52	2.64 249	2.40 330	0.22 70	0.22 103	0.32 89	0.12 40	0.29 68	2.50 330	0.15 160	0.08 48	0.16 71	1.42 305	0.21 69	0.10 43

XPNet_ROB	0.48 189	0.40 267	0.29 227	0.27 201	0.32 232	0.31 197	0.28 203	0.27 105	0.32 220	0.32 145	0.43 205	1.12 278	0.24 146	0.32 209	1.68 209	0.51 155	0.66 270	0.29 162	0.41 116	0.33 162	0.69 166	1.26 197	0.26 230	0.26 222	0.30 167	0.35 185	0.75 254	0.44 199

RYNet	0.49 191	0.11 36	0.10 48	0.08 42	0.09 53	0.10 33	0.06 55	0.13 53	0.18 120	0.10 46	0.10 44	0.13 34	0.08 38	0.08 33	9.58 339	0.37 80	0.14 39	0.22 103	0.17 38	0.09 22	0.19 42	0.12 17	0.15 160	0.09 57	0.14 54	0.33 177	0.24 78	0.13 54

gcap_with_dpt	0.50 192	0.41 271	0.17 120	0.38 245	0.20 156	0.25 168	0.12 111	0.38 204	0.20 139	0.37 187	0.24 129	0.59 239	0.34 200	0.22 135	1.05 169	0.80 229	1.05 293	0.74 308	0.84 213	0.39 193	1.41 243	1.30 203	0.14 142	0.17 147	0.30 167	0.28 143	0.50 191	0.61 229

HUF	0.50 192	0.17 69	0.13 76	0.11 66	0.12 72	0.40 245	0.11 100	0.22 81	0.11 55	0.22 76	0.09 39	0.19 63	0.19 119	0.11 52	3.00 260	2.86 339	0.70 275	0.49 265	0.61 178	0.20 91	0.53 137	1.85 273	0.28 240	0.18 162	0.15 61	0.18 83	0.18 55	0.13 54

GCAP-BAT	0.50 192	0.41 271	0.17 120	0.38 245	0.20 156	0.25 168	0.12 111	0.38 204	0.20 139	0.37 187	0.24 129	0.59 239	0.34 200	0.22 135	1.05 169	0.80 229	1.05 293	0.74 308	0.84 213	0.39 193	1.41 243	1.30 203	0.14 142	0.17 147	0.30 167	0.28 143	0.50 191	0.61 229

GANetREF_RVC	0.50 192	0.40 267	0.38 259	0.38 245	0.35 251	0.35 223	0.32 213	0.51 265	0.42 246	0.48 230	0.27 152	0.71 256	0.44 239	0.29 188	1.10 180	0.45 126	1.07 296	0.33 188	0.62 179	0.36 173	0.86 182	0.64 107	0.30 249	0.39 261	0.44 238	0.40 209	0.64 232	0.50 216
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
CASS	0.51 196	0.27 210	0.27 219	0.32 226	0.26 206	0.29 191	0.67 281	0.40 216	0.30 209	0.47 227	0.52 221	0.47 218	0.36 210	0.16 94	0.74 85	0.67 201	0.71 276	0.46 254	0.78 204	0.28 139	1.67 278	1.48 232	0.17 178	0.20 183	0.42 229	0.34 181	0.53 202	0.46 205
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RGC	0.51 196	0.36 250	0.46 276	0.35 237	0.36 256	0.40 245	0.30 207	0.37 202	0.39 236	0.32 145	0.45 208	0.40 183	0.42 236	0.35 223	2.99 259	0.36 75	0.32 144	0.28 154	0.47 130	0.33 162	0.61 155	1.00 155	0.24 223	0.28 230	0.38 217	0.46 229	0.52 198	0.53 221

PA-Net	0.52 198	0.36 250	0.36 253	0.25 189	0.37 258	0.26 173	0.32 213	0.33 159	0.36 233	0.30 119	0.26 148	0.30 132	0.31 183	0.47 259	2.30 237	0.51 155	0.24 82	0.28 154	0.30 80	0.29 143	0.34 83	0.90 140	0.60 294	0.26 222	0.32 183	0.72 266	0.32 95	2.29 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.52 198	0.25 184	0.25 207	0.25 189	0.26 206	0.23 151	0.65 279	0.32 150	0.25 178	0.37 187	0.39 200	0.29 120	0.25 153	0.31 204	3.43 271	0.72 214	0.34 156	0.29 162	0.49 138	0.23 121	1.30 235	1.20 188	0.23 219	0.23 208	0.29 158	0.42 213	0.46 178	0.29 137

ADLNet	0.53 200	0.26 202	0.18 131	0.21 161	0.21 166	0.23 151	0.19 178	0.30 127	0.17 111	0.23 78	0.22 119	0.62 243	0.18 108	0.48 263	6.87 316	0.38 83	0.28 114	0.21 95	0.25 61	0.20 91	0.33 81	0.90 140	0.18 189	0.13 98	0.25 124	0.26 137	0.34 109	0.23 106

MLCV	0.53 200	0.25 184	0.24 194	0.36 239	0.32 232	0.30 193	0.22 183	0.46 251	0.47 258	0.53 241	0.80 261	0.51 226	0.40 229	0.26 166	0.94 151	1.44 292	0.41 191	0.30 168	1.26 258	0.27 134	1.16 216	1.23 196	0.23 219	0.35 251	0.33 185	0.35 185	0.49 185	0.34 167

s12784h	0.54 202	0.28 220	0.26 212	0.30 217	0.23 188	0.17 105	0.12 111	0.36 193	0.24 170	0.38 199	0.23 124	0.40 183	0.38 222	0.16 94	1.09 175	1.11 266	0.47 223	0.27 142	0.71 197	0.37 179	1.49 253	1.46 228	0.12 109	0.17 147	0.39 221	0.32 175	2.18 327	0.88 257

GES	0.54 202	0.23 157	0.19 144	0.21 161	0.22 181	0.26 173	0.18 171	0.34 165	0.31 215	0.36 180	0.28 163	0.30 132	0.22 134	0.22 135	2.69 251	0.58 174	0.37 169	0.28 154	1.14 245	0.32 159	1.08 201	0.88 138	0.18 189	0.24 215	0.26 131	0.23 103	0.58 218	2.34 307

R-Stereo Train	0.54 202	0.24 172	0.24 194	0.24 183	0.18 139	0.24 159	0.09 82	0.34 165	0.30 209	0.52 238	0.66 241	0.44 200	0.32 192	0.55 275	0.74 85	1.07 258	0.58 261	0.52 278	1.27 261	0.64 261	1.51 257	1.89 277	0.14 142	0.20 183	0.35 195	0.42 213	0.35 112	0.47 208

RAFT-Stereo	0.54 202	0.24 172	0.24 194	0.24 183	0.18 139	0.24 159	0.09 82	0.34 165	0.30 209	0.52 238	0.66 241	0.44 200	0.32 192	0.55 275	0.74 85	1.07 258	0.58 261	0.52 278	1.27 261	0.64 261	1.51 257	1.89 277	0.14 142	0.20 183	0.35 195	0.42 213	0.35 112	0.47 208
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NCCL2	0.55 206	0.35 245	0.31 237	0.30 217	0.40 264	0.25 168	0.24 186	0.35 176	0.31 215	0.41 212	0.33 186	0.35 160	0.24 146	0.53 270	4.10 281	0.47 137	0.40 185	0.31 178	0.39 110	0.31 157	0.70 168	0.99 153	0.41 273	0.32 241	0.45 240	0.45 226	0.75 254	0.51 218

PWCDC_ROB	0.55 206	0.18 79	0.19 144	0.17 126	0.26 206	0.16 95	0.19 178	0.22 81	0.54 270	0.16 65	0.43 205	0.25 92	1.12 280	0.45 254	5.47 299	0.50 149	0.31 139	0.28 154	0.36 103	0.26 133	0.60 152	1.14 180	0.25 226	0.28 230	0.18 83	0.29 155	0.26 87	0.32 157

cross-raft	0.56 208	0.25 184	0.22 182	0.21 161	0.20 156	0.39 242	0.15 154	0.44 240	0.26 186	0.48 230	0.35 195	0.43 196	0.31 183	0.24 154	0.86 135	1.35 283	0.41 191	0.34 200	1.31 270	0.78 280	1.98 303	1.89 277	0.16 169	0.18 162	0.47 244	0.46 229	0.42 156	0.68 238

Anonymous3	0.57 209	0.29 223	0.22 182	0.21 161	0.25 198	0.27 178	0.22 183	0.51 265	0.35 229	0.37 187	0.27 152	0.76 262	0.54 248	0.47 259	1.18 184	1.93 317	0.51 238	0.47 256	0.94 225	0.58 246	1.27 231	1.69 259	0.19 197	0.21 195	0.36 204	0.39 201	0.54 204	0.37 182

Any-RAFT	0.58 210	0.22 134	0.32 240	0.23 174	0.21 166	0.20 129	0.14 142	0.42 228	0.25 178	0.40 207	1.16 287	0.49 222	0.32 192	0.37 230	0.87 142	0.85 241	0.67 271	0.38 230	1.20 250	0.41 201	2.25 321	1.67 257	0.18 189	0.17 147	0.43 234	0.49 237	0.44 168	0.84 252

dad	0.58 210	0.29 223	0.20 158	0.65 289	0.32 232	0.37 231	0.94 293	0.59 277	0.18 120	0.44 219	0.18 90	0.49 222	0.42 236	0.17 100	3.83 278	0.50 149	0.41 191	0.27 142	0.77 203	0.32 159	0.49 121	0.45 73	0.19 197	0.34 244	0.57 265	0.24 115	1.23 292	0.84 252

HH	0.60 212	0.18 79	0.35 250	0.23 174	0.21 166	0.28 183	0.24 186	0.42 228	0.26 186	0.74 298	0.25 135	0.46 213	0.36 210	0.24 154	0.81 105	1.44 292	0.38 174	0.37 217	1.21 252	0.64 261	2.13 310	1.97 288	0.27 234	0.20 183	0.59 270	0.41 210	0.83 261	0.63 233

HanStereo	0.60 212	0.18 79	0.35 250	0.23 174	0.21 166	0.28 183	0.24 186	0.42 228	0.26 186	0.74 298	0.25 135	0.46 213	0.36 210	0.24 154	0.81 105	1.44 292	0.38 174	0.37 217	1.21 252	0.64 261	2.13 310	1.97 288	0.27 234	0.20 183	0.59 270	0.41 210	0.83 261	0.63 233

EGLCR-Stereo	0.60 212	0.22 134	0.22 182	0.15 101	0.18 139	0.23 151	0.09 82	0.32 150	0.22 156	0.32 145	0.19 102	0.38 170	0.27 164	0.14 74	0.81 105	0.74 217	0.39 179	0.37 217	0.72 198	0.28 139	1.20 220	2.19 312	0.12 109	0.68 312	0.23 107	1.54 310	3.67 345	0.34 167

GANet-ADL	0.60 212	0.27 210	0.26 212	0.28 209	0.29 219	0.32 204	0.25 195	0.35 176	0.27 196	0.61 261	1.04 282	0.41 190	0.29 173	0.30 194	1.87 220	1.08 261	0.51 238	0.37 217	1.17 248	0.85 292	1.27 231	1.88 276	0.19 197	0.23 208	0.32 183	0.37 196	0.58 218	0.46 205

AnonymousM	0.60 212	0.18 79	0.13 76	0.13 82	0.11 64	0.31 197	0.07 65	0.35 176	0.23 165	0.31 133	0.42 204	0.28 110	0.31 183	0.37 230	1.34 196	0.89 245	0.44 210	0.33 188	0.42 118	0.57 242	0.97 190	1.20 188	0.17 178	0.34 244	0.16 71	0.82 273	2.20 329	3.23 324

ETE_ROB	0.60 212	0.48 280	0.30 229	0.36 239	0.36 256	0.39 242	0.32 213	0.33 159	0.49 263	0.40 207	0.61 235	1.32 286	0.29 173	0.40 246	2.38 242	0.50 149	0.95 287	0.34 200	0.65 186	0.41 201	0.96 189	1.18 186	0.28 240	0.31 239	0.39 221	0.45 226	0.73 251	0.52 220

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 218	1.03 307	0.18 131	0.89 298	0.50 280	0.74 292	0.26 197	0.39 212	0.22 156	0.92 317	0.69 249	1.06 276	0.44 239	0.32 209	0.86 135	0.99 252	0.48 229	0.31 178	0.56 161	0.38 187	1.49 253	1.87 275	0.12 109	0.16 136	0.27 141	0.29 155	0.52 198	0.80 248

CC-Net-ROB	0.62 218	0.60 294	0.40 263	0.81 294	0.59 288	0.75 293	0.57 262	0.43 235	0.31 215	0.47 227	0.32 180	1.38 288	0.73 267	0.62 285	0.60 49	0.33 55	0.42 200	0.32 182	2.70 293	0.28 139	0.50 127	0.61 101	0.98 312	0.28 230	0.39 221	0.37 196	0.39 136	0.54 222

iResNet	0.62 218	0.26 202	0.26 212	0.36 239	0.38 261	0.42 250	0.27 199	0.46 251	0.31 215	0.56 245	0.73 254	0.68 254	0.73 267	0.17 100	1.73 211	1.72 310	0.39 179	0.37 217	1.52 276	0.57 242	1.58 273	0.98 151	0.20 205	0.46 273	0.34 188	0.39 201	0.59 223	0.40 192

LALA_ROB	0.62 218	0.52 284	0.32 240	0.33 229	0.35 251	0.40 245	0.31 209	0.34 165	0.40 239	0.46 224	0.61 235	1.27 282	0.29 173	0.39 242	3.75 276	0.45 126	0.51 238	0.38 230	0.57 169	0.40 199	0.82 179	1.11 174	0.24 223	0.31 239	0.36 204	0.43 219	0.81 260	0.51 218

MSMDNet	0.63 222	0.24 172	0.22 182	0.19 143	0.20 156	0.38 235	0.17 166	0.43 235	0.24 170	0.60 258	0.33 186	0.40 183	1.53 291	0.50 267	0.85 132	1.50 297	0.42 200	0.35 205	1.26 258	0.67 269	1.90 296	2.18 310	0.17 178	0.18 162	0.58 267	0.53 243	0.39 136	0.58 225

NVstereo2D	0.63 222	0.25 184	0.20 158	0.28 209	0.25 198	0.34 218	0.35 226	0.30 127	0.22 156	0.39 204	0.33 186	0.26 99	0.16 90	0.42 251	9.29 337	0.43 111	0.32 144	0.27 142	0.35 100	0.20 91	0.35 89	0.44 69	0.30 249	0.21 195	0.31 178	0.23 103	0.27 89	0.25 117

AMNet	0.63 222	0.59 293	0.56 289	0.59 281	0.59 288	0.64 284	0.58 265	0.45 244	0.53 268	0.51 235	0.69 249	0.75 260	0.40 229	0.87 296	0.68 72	0.86 243	0.71 276	0.66 300	0.63 183	0.62 256	0.76 173	0.62 103	0.38 265	0.59 301	0.57 265	0.69 262	0.70 244	0.75 240

RAFT-Test	0.64 225	0.24 172	0.22 182	0.25 189	0.21 166	0.45 260	0.17 166	0.45 244	0.26 186	0.66 277	0.80 261	0.40 183	0.39 227	0.36 226	1.01 162	1.49 296	0.41 191	0.34 200	1.29 267	0.61 252	1.90 296	1.84 272	0.17 178	0.18 162	0.54 258	0.93 282	0.41 144	1.26 283

RTSC	0.65 226	0.25 184	0.27 219	0.24 183	0.26 206	0.28 183	0.42 244	0.35 176	0.33 226	0.43 215	0.47 213	0.30 132	0.27 164	0.29 188	7.17 320	0.50 149	0.48 229	0.30 168	0.75 201	0.33 162	0.78 176	0.93 145	0.17 178	0.30 238	0.28 152	0.31 167	0.49 185	0.59 227

DAS	0.67 227	0.27 210	0.24 194	0.38 245	0.33 236	0.34 218	0.33 220	0.51 265	0.46 252	0.61 261	0.94 277	0.78 264	0.67 262	0.19 122	0.96 155	1.83 312	0.55 251	0.47 256	1.12 241	0.61 252	2.11 306	1.69 259	0.27 234	0.44 270	0.43 234	0.43 219	0.62 229	0.48 210

SepStereo	0.67 227	0.27 210	0.24 194	0.38 245	0.33 236	0.34 218	0.33 220	0.51 265	0.46 252	0.61 261	0.94 277	0.78 264	0.67 262	0.19 122	0.96 155	1.83 312	0.55 251	0.47 256	1.12 241	0.61 252	2.11 306	1.69 259	0.27 234	0.44 270	0.43 234	0.43 219	0.62 229	0.48 210

pcwnet_v2	0.69 229	0.27 210	0.31 237	0.31 223	0.33 236	0.29 191	0.24 186	0.34 165	0.25 178	0.50 233	0.40 202	1.66 301	0.40 229	0.31 204	5.73 305	0.60 180	0.36 165	0.30 168	1.08 238	0.23 121	0.82 179	0.90 140	0.57 291	0.22 203	0.35 195	0.36 192	0.51 195	0.87 255

PWC_ROB	0.69 229	0.37 256	0.41 267	0.30 217	0.35 251	0.34 218	0.50 256	0.39 212	0.69 284	0.45 223	0.80 261	0.54 231	1.20 282	0.29 188	2.36 241	1.23 273	0.63 268	0.53 281	1.01 230	0.46 227	1.15 211	1.40 220	0.26 230	0.49 278	0.38 217	0.37 196	0.68 239	0.97 260

MSKI-zero shot	0.70 231	0.21 117	0.21 173	0.20 153	0.19 149	0.43 254	0.16 160	0.42 228	0.29 204	0.44 219	1.16 287	0.48 220	0.36 210	0.17 100	1.60 206	1.42 289	0.47 223	0.37 217	1.37 272	0.95 306	1.79 291	2.06 294	0.22 217	0.19 173	0.53 255	1.21 298	0.72 246	1.17 279

Reg-Stereo(zero)	0.71 232	0.22 134	0.30 229	0.21 161	0.22 181	0.32 204	0.36 232	0.77 294	0.44 247	0.65 273	1.65 314	0.54 231	0.36 210	1.01 298	0.86 135	1.42 289	0.50 234	0.26 138	1.07 236	0.60 250	1.15 211	2.16 307	0.28 240	0.17 147	0.55 261	0.93 282	1.09 284	1.15 275

HI	0.71 232	0.22 134	0.30 229	0.21 161	0.22 181	0.32 204	0.36 232	0.77 294	0.44 247	0.65 273	1.65 314	0.54 231	0.36 210	1.01 298	0.86 135	1.42 289	0.50 234	0.26 138	1.07 236	0.60 250	1.15 211	2.16 307	0.28 240	0.17 147	0.55 261	0.93 282	1.09 284	1.15 275

IPLG	0.72 234	0.20 106	0.18 131	0.16 112	0.17 130	0.15 84	0.13 132	0.35 176	0.22 156	0.35 164	1.18 290	0.29 120	0.24 146	0.54 273	9.17 335	0.54 165	0.35 163	0.29 162	0.56 161	0.37 179	0.54 142	1.38 215	0.11 97	0.57 296	0.35 195	0.29 155	0.67 238	0.22 99

GwcNet-ADL	0.72 234	0.35 245	0.37 257	0.41 253	0.34 246	0.32 204	0.27 199	0.40 216	0.27 196	0.61 261	1.53 307	0.63 247	0.41 233	0.33 213	3.69 275	1.34 282	0.50 234	0.56 289	0.91 220	0.87 295	1.18 218	1.60 251	0.24 223	0.27 226	0.36 204	0.48 234	0.47 180	0.66 237

SHD	0.72 234	0.30 228	0.42 271	0.35 237	0.34 246	0.33 217	0.45 249	0.49 259	0.44 247	0.53 241	0.63 237	0.47 218	0.64 257	0.34 217	6.15 309	0.52 160	0.47 223	0.37 217	0.94 225	0.45 224	0.88 183	1.12 176	0.25 226	0.42 266	0.47 244	0.47 233	0.50 191	0.63 233

DDUNet	0.75 237	0.91 302	0.42 271	1.24 305	1.03 311	1.19 304	1.16 304	0.35 176	0.35 229	0.37 187	0.45 208	0.64 249	0.32 192	1.77 313	2.89 254	0.44 115	0.71 276	0.48 261	0.87 218	0.59 248	0.53 137	0.64 107	0.85 309	0.28 230	0.34 188	0.34 181	0.61 227	0.39 190

IPLGR	0.76 238	0.26 202	0.21 173	0.23 174	0.23 188	0.17 105	0.12 111	0.33 159	0.20 139	0.41 212	1.59 309	0.32 146	0.31 183	0.53 270	9.00 333	0.62 189	0.41 191	0.38 230	0.65 186	0.47 228	0.76 173	1.41 221	0.12 109	0.24 215	0.35 195	0.39 201	0.63 231	0.28 133

MIPNet	0.77 239	0.23 157	0.18 131	0.24 183	0.22 181	0.17 105	0.13 132	0.34 165	0.70 285	0.40 207	2.24 327	0.31 139	0.29 173	0.57 279	5.70 303	1.03 254	0.45 212	0.33 188	0.82 210	0.56 240	0.62 158	1.53 244	0.12 109	0.92 327	0.91 297	0.39 201	1.12 289	0.30 143

PSMNet-ADL	0.77 239	0.29 223	0.30 229	0.33 229	0.32 232	0.32 204	0.37 234	0.55 273	0.35 229	0.71 291	1.43 304	0.56 235	1.01 274	2.47 327	1.18 184	2.02 321	1.58 313	0.41 240	1.06 235	0.50 232	1.25 229	1.44 225	0.35 264	0.24 215	0.35 195	0.41 210	0.65 233	0.34 167

IGEV-FE	0.78 241	0.25 184	0.47 278	0.58 279	0.25 198	0.61 280	0.63 273	0.48 255	0.28 201	0.67 280	1.33 299	0.66 251	0.41 233	0.31 204	0.87 142	1.36 284	0.39 179	0.36 210	1.13 243	0.76 278	1.57 270	2.29 319	0.20 205	0.20 183	0.84 294	0.84 275	2.28 330	1.10 269

IGEV_Zeroshot_test	0.78 241	0.25 184	0.47 278	0.58 279	0.25 198	0.61 280	0.63 273	0.48 255	0.28 201	0.67 280	1.32 298	0.66 251	0.41 233	0.31 204	0.87 142	1.36 284	0.39 179	0.36 210	1.13 243	0.76 278	1.57 270	2.29 319	0.20 205	0.20 183	0.84 294	0.84 275	2.28 330	1.09 268

DeepPrunerF	0.79 243	0.36 250	0.20 158	0.53 268	1.05 313	0.38 235	0.52 257	0.32 150	0.92 299	0.23 78	0.32 180	0.23 81	0.17 99	0.26 166	5.65 302	0.50 149	0.28 114	0.24 125	0.50 144	0.25 129	0.40 98	0.47 76	0.21 210	0.19 173	5.96 348	0.50 239	0.47 180	0.30 143

XQC	0.80 244	0.47 279	0.40 263	0.50 266	0.46 274	0.50 264	0.57 262	0.56 275	0.48 260	0.58 250	0.63 237	0.58 238	0.81 271	0.45 254	6.95 318	0.73 215	0.45 212	0.36 210	0.84 213	0.42 206	0.81 178	1.06 164	0.33 261	0.42 266	0.53 255	0.61 254	0.69 240	0.50 216

RTS	0.80 244	0.32 234	0.28 224	0.30 217	0.33 236	0.44 256	0.59 268	0.41 218	0.46 252	0.43 215	0.34 189	0.51 226	0.34 200	0.30 194	7.29 321	0.70 210	0.55 251	0.36 210	1.02 231	0.45 224	0.93 187	1.01 157	0.25 226	0.37 254	0.54 258	1.72 316	0.58 218	0.79 241

RTSA	0.80 244	0.32 234	0.28 224	0.30 217	0.33 236	0.44 256	0.59 268	0.41 218	0.46 252	0.43 215	0.34 189	0.51 226	0.34 200	0.30 194	7.29 321	0.70 210	0.55 251	0.36 210	1.02 231	0.45 224	0.93 187	1.01 157	0.25 226	0.37 254	0.54 258	1.72 316	0.58 218	0.79 241

model_zeroshot	0.81 247	0.22 134	0.23 188	0.34 234	0.21 166	0.45 260	0.16 160	0.43 235	0.23 165	0.59 254	1.10 285	0.50 225	0.31 183	0.26 166	2.66 250	1.04 257	0.42 200	0.35 205	1.40 274	0.52 235	1.90 296	1.60 251	0.15 160	0.20 183	2.65 335	1.52 309	0.79 259	1.54 296

NOSS_ROB	0.81 247	0.36 250	0.27 219	0.37 243	0.35 251	0.37 231	0.29 206	0.87 301	0.39 236	0.71 291	0.93 275	0.99 273	0.60 254	1.26 308	2.02 225	2.44 332	0.57 259	0.58 292	0.68 194	0.43 208	2.16 314	2.47 328	0.32 260	0.47 276	0.42 229	0.43 219	0.72 246	0.42 196

NaN_ROB	0.82 249	0.41 271	0.41 267	0.36 239	0.49 276	0.42 250	0.44 248	0.45 244	1.33 322	0.40 207	0.67 244	0.89 272	0.31 183	0.47 259	5.25 297	0.55 169	0.34 156	0.53 281	0.49 138	0.63 258	0.60 152	0.95 146	0.28 240	0.49 278	0.78 289	1.57 311	0.98 275	1.71 300

test-1	0.83 250	0.18 79	0.23 188	0.19 143	0.19 149	0.57 278	0.58 265	0.44 240	0.29 204	0.72 295	5.41 338	0.54 231	0.40 229	0.59 281	0.98 159	1.32 279	0.45 212	0.48 261	1.14 245	0.96 308	1.90 296	2.36 324	0.14 142	0.21 195	0.39 221	0.46 229	0.61 227	0.63 233

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 250	0.54 289	0.35 250	0.63 286	0.46 274	0.56 275	1.02 296	0.65 284	0.60 275	0.57 247	0.47 213	0.82 270	1.21 283	1.11 305	2.25 235	0.60 180	0.36 165	0.33 188	1.25 256	0.40 199	1.94 301	1.62 254	0.47 282	0.39 261	0.76 284	0.81 271	0.75 254	1.49 294

FCDSN-DC	0.84 252	0.37 256	0.67 301	0.40 252	0.40 264	0.35 223	0.89 291	0.39 212	0.31 215	0.46 224	0.35 195	0.44 200	0.31 183	0.38 236	8.90 330	0.84 240	0.47 223	0.48 261	0.73 199	0.38 187	1.12 206	1.58 248	0.30 249	0.57 296	0.37 212	0.42 213	0.42 156	0.37 182
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.85 253	0.35 245	1.01 318	0.44 261	0.63 294	0.27 178	0.63 273	0.43 235	0.46 252	0.48 230	0.50 218	0.65 250	0.54 248	0.58 280	3.52 273	0.82 238	0.52 243	1.02 330	1.68 279	0.71 272	1.59 275	1.50 239	0.45 278	0.59 301	0.56 263	0.43 219	1.89 320	0.62 232

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 254	0.37 256	0.57 290	0.34 234	0.29 219	0.54 272	0.69 283	0.45 244	0.72 287	0.64 272	1.75 319	0.59 239	0.64 257	0.23 146	0.93 148	1.53 301	0.44 210	0.40 238	1.27 261	1.04 314	1.62 276	2.22 315	0.18 189	0.38 259	0.83 293	0.48 234	2.98 339	1.10 269

UDG	0.91 255	0.94 304	0.44 274	1.22 304	1.16 315	1.14 303	1.35 307	0.38 204	0.36 233	0.43 215	0.55 225	0.62 243	0.33 198	1.60 311	5.73 305	0.80 229	0.75 279	0.45 250	0.94 225	0.65 267	1.13 208	1.10 171	0.64 297	0.32 241	0.36 204	0.39 201	0.53 202	0.38 187

HSM-Net_RVC	0.94 256	0.26 202	0.27 219	0.43 256	0.31 228	0.28 183	0.23 185	0.48 255	0.29 204	0.58 250	0.98 280	11.38 346	0.46 244	0.24 154	1.33 193	0.65 195	0.47 223	0.30 168	0.57 169	0.57 242	1.31 237	1.26 197	0.27 234	0.44 270	0.43 234	0.45 226	0.54 204	0.48 210
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	0.96 257	0.36 250	0.34 246	0.55 273	0.41 267	0.32 204	0.64 277	0.52 271	0.47 258	0.71 291	1.48 305	0.67 253	0.62 255	0.35 223	3.07 263	1.67 308	0.52 243	0.56 289	1.10 239	0.87 295	1.33 238	1.89 277	0.52 288	0.51 283	0.50 251	1.05 292	3.15 343	1.80 302

iRaft-Stereo_20w	0.96 257	0.31 232	0.58 295	0.57 277	0.34 246	0.51 267	0.58 265	0.44 240	0.32 220	0.90 315	1.59 309	0.56 235	0.49 247	0.37 230	2.05 228	1.22 272	0.42 200	0.52 278	1.04 233	0.82 287	1.52 259	2.14 303	0.27 234	0.38 259	1.04 304	3.39 338	2.04 323	1.45 292

FC-DCNN	0.96 257	0.50 281	0.92 312	0.79 293	0.52 282	0.73 291	1.10 299	0.77 294	0.52 266	0.62 267	0.65 239	0.72 257	0.62 255	0.38 236	3.13 264	0.83 239	0.94 286	0.50 270	1.19 249	0.43 208	1.52 259	1.33 207	0.31 255	0.52 285	1.01 303	0.92 281	1.51 304	2.93 323

PVD	0.98 260	0.54 289	0.59 296	0.60 283	0.56 285	0.66 289	0.63 273	0.91 307	0.87 297	0.57 247	0.85 266	0.80 267	1.03 275	0.59 281	6.60 313	0.64 192	0.69 274	0.55 285	1.16 247	0.63 258	1.22 221	1.27 200	0.39 268	0.53 287	0.75 283	0.88 278	0.85 263	1.07 265

MFMNet_re	0.98 260	0.78 301	0.71 304	0.83 295	0.72 299	0.97 298	0.83 288	0.75 291	0.86 293	0.69 285	0.79 259	1.30 285	0.83 272	0.68 288	2.27 236	1.16 269	1.03 291	0.80 319	1.61 277	0.85 292	2.25 321	1.12 176	0.65 299	0.71 314	0.66 276	0.66 260	0.98 275	0.99 263

ADCP+	0.99 262	0.33 240	0.34 246	0.25 189	0.34 246	0.35 223	0.49 255	0.31 137	0.66 281	0.59 254	0.48 216	0.75 260	0.18 108	0.30 194	9.27 336	0.47 137	0.27 103	0.27 142	0.78 204	0.80 283	0.51 130	0.72 117	0.18 189	0.18 162	0.69 278	2.01 323	1.44 301	3.81 332

FC-DCNN v2	1.01 263	0.52 284	1.01 318	0.85 296	0.53 283	0.77 294	1.07 298	0.83 299	0.65 279	0.61 261	0.65 239	0.72 257	0.79 269	0.37 230	3.26 268	0.81 233	0.95 287	0.47 256	1.22 254	0.41 201	1.52 259	1.34 210	0.31 255	0.51 283	1.30 314	1.29 302	1.86 319	2.78 315

CSAN	1.01 263	0.52 284	0.48 282	0.47 265	0.49 276	0.38 235	0.48 253	0.49 259	2.50 340	0.69 285	2.01 322	1.44 290	0.69 264	0.60 284	4.20 283	0.56 171	0.46 218	0.47 256	0.82 210	2.20 341	1.16 216	1.10 171	0.31 255	0.53 287	1.68 323	1.02 291	0.72 246	0.81 249

ADCRef	1.02 265	0.34 244	0.38 259	0.23 174	0.35 251	0.32 204	0.40 241	0.36 193	0.86 293	0.39 204	0.31 173	0.39 175	0.25 153	0.28 180	9.75 341	0.63 191	0.33 152	0.32 182	0.81 206	0.56 240	0.47 118	0.72 117	0.47 282	0.34 244	1.00 301	1.09 293	0.99 278	5.10 340

FBW_ROB	1.04 266	0.64 297	0.57 290	0.87 297	0.87 307	0.68 290	0.98 294	0.45 244	0.34 228	0.53 241	0.75 256	1.03 275	1.27 286	1.90 315	6.09 308	0.42 103	0.60 264	0.33 188	2.46 288	0.49 231	1.49 253	1.10 171	1.23 315	0.56 291	0.44 238	0.53 243	0.55 208	0.82 250

SAMSARA	1.05 267	0.40 267	0.57 290	0.44 261	0.43 270	0.43 254	0.62 271	0.74 290	0.61 277	0.60 258	0.72 252	0.59 239	1.65 294	0.46 257	6.43 312	0.74 217	0.53 248	0.50 270	1.24 255	0.55 238	1.24 223	1.37 213	0.28 240	0.56 291	1.63 321	1.74 318	1.65 312	1.61 299

CBMV	1.06 268	0.38 264	0.33 242	0.42 254	0.39 263	0.39 242	0.31 209	0.87 301	0.40 239	0.65 273	0.86 268	1.47 292	1.22 285	1.02 300	1.89 221	2.41 331	0.67 271	0.51 274	1.66 278	0.78 280	1.69 281	2.20 313	0.31 255	0.52 285	0.47 244	0.49 237	1.04 282	5.23 341
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
gcap-zeroshot	1.09 269	0.23 157	0.33 242	0.59 281	0.20 156	0.40 245	0.35 226	0.45 244	0.24 170	0.74 298	1.21 293	0.63 247	0.34 200	0.25 161	0.80 103	1.71 309	3.94 344	0.29 162	9.06 330	0.81 284	1.52 259	1.94 285	1.39 318	0.18 162	0.58 267	0.39 201	0.41 144	0.41 193

ADCL	1.10 270	0.44 278	0.36 253	0.33 229	0.33 236	0.38 235	0.47 251	0.38 204	1.23 318	0.60 258	0.47 213	0.43 196	0.27 164	0.32 209	7.84 327	0.57 173	0.38 174	0.55 285	0.68 194	0.69 270	0.65 161	0.81 132	0.29 248	0.36 252	1.73 325	1.85 321	1.77 315	5.47 342

ccs_rob	1.11 271	0.35 245	0.33 242	0.43 256	0.29 219	0.44 256	0.38 235	0.59 277	0.35 229	1.97 338	5.99 339	5.59 337	0.59 251	0.45 254	1.05 169	1.28 275	0.52 243	0.39 234	1.76 282	0.87 295	1.76 287	2.05 293	0.26 230	0.43 269	0.34 188	0.36 192	0.50 191	0.56 224

pmcnn	1.11 271	0.42 276	0.41 267	0.57 277	0.59 288	0.54 272	1.41 308	0.71 288	0.48 260	0.61 261	1.28 296	1.51 294	2.96 318	1.04 301	1.42 201	2.33 329	0.81 281	0.96 324	1.74 281	1.09 318	2.41 326	1.74 265	0.82 308	0.50 281	0.48 250	0.69 262	1.09 284	1.28 286

DCVSM-stereo	1.12 273	0.31 232	0.36 253	0.43 256	0.33 236	0.52 271	0.35 226	0.68 286	0.39 236	0.66 277	1.41 303	1.60 296	0.79 269	0.39 242	0.81 105	1.02 253	0.48 229	0.37 217	12.56 341	0.92 305	1.54 266	1.37 213	0.41 273	0.49 278	0.41 226	0.51 240	0.65 233	0.61 229

FAT-Stereo	1.13 274	0.37 256	0.57 290	0.56 276	0.63 294	0.50 264	0.52 257	0.75 291	0.44 247	0.79 306	2.82 330	1.45 291	1.95 302	0.49 266	2.78 252	2.52 335	0.57 259	0.60 294	2.42 287	1.17 322	2.12 309	2.13 302	0.74 306	0.58 299	0.41 226	0.56 247	0.72 246	1.27 285

ADCMid	1.14 275	0.50 281	0.55 288	0.39 251	0.59 288	0.56 275	0.77 287	0.59 277	0.76 290	0.47 227	0.71 251	0.70 255	0.71 266	0.39 242	8.21 328	1.09 263	0.51 238	0.45 250	1.73 280	0.51 234	1.04 195	1.21 192	0.59 293	0.40 263	0.58 267	1.47 308	1.24 294	4.18 336

EAI-Stereo	1.15 276	0.27 210	0.37 257	0.54 269	0.30 224	8.38 350	0.76 285	0.45 244	0.63 278	0.34 156	0.88 271	0.46 213	0.33 198	0.25 161	1.83 217	1.17 270	0.40 185	0.65 297	2.53 291	0.73 274	1.47 249	1.71 263	0.23 219	0.46 273	1.08 309	1.64 315	1.45 303	1.79 301

TRStereo	1.21 277	0.32 234	0.47 278	0.25 189	0.18 139	0.64 284	0.26 197	0.44 240	0.20 139	0.70 290	0.57 227	0.80 267	0.29 173	0.23 146	1.08 174	1.85 314	0.37 169	0.35 205	1.05 234	0.88 301	1.36 241	1.89 277	0.17 178	0.16 136	0.67 277	16.20 358	0.88 266	0.49 215

EKT-Stereo	1.22 278	0.27 210	0.24 194	0.28 209	0.25 198	0.31 197	0.54 261	0.43 235	0.29 204	0.44 219	0.57 227	0.49 222	0.44 239	0.31 204	13.29 353	2.18 326	0.54 249	0.53 281	1.26 258	1.02 312	5.16 346	2.03 292	0.14 142	0.19 173	0.42 229	0.35 185	0.56 210	0.34 167

MADNet+	1.22 278	0.60 294	0.77 307	0.77 291	0.74 300	0.61 280	1.01 295	0.94 310	0.74 288	0.78 305	0.68 248	1.18 279	1.07 278	0.68 288	7.48 325	1.39 286	1.12 298	0.65 297	1.33 271	0.91 303	2.13 310	1.51 241	0.66 300	0.97 330	1.05 306	0.83 274	0.92 271	1.39 288

HBP-ISP	1.24 280	0.38 264	0.50 283	0.52 267	0.41 267	0.45 260	0.33 220	0.55 273	0.40 239	0.76 303	1.30 297	0.48 220	0.48 246	1.92 316	9.87 345	3.68 346	0.55 251	0.66 300	0.82 210	0.95 306	2.11 306	2.96 338	0.30 249	0.46 273	0.47 244	0.52 241	0.94 273	0.60 228

DDF-Stereo	1.25 281	0.32 234	0.17 120	6.72 344	0.23 188	6.20 345	0.31 209	0.36 193	0.21 150	0.35 164	0.57 227	7.72 340	0.43 238	0.22 135	0.76 94	0.89 245	0.60 264	0.39 234	1.30 268	0.43 208	1.56 269	1.46 228	0.16 169	0.23 208	0.29 158	1.00 289	0.44 168	0.54 222

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 282	2.34 333	0.85 309	1.48 309	0.80 306	1.00 299	1.15 303	0.76 293	0.94 300	1.33 329	0.54 224	1.54 295	1.67 295	2.00 317	2.30 237	0.97 249	1.08 297	1.05 331	3.01 298	1.06 317	1.37 242	1.51 241	1.22 314	0.67 311	0.76 284	0.65 258	0.59 223	1.40 289

AnyNet_C32	1.27 283	0.41 271	0.36 253	0.37 243	0.40 264	0.48 263	0.62 271	0.47 253	1.23 318	0.56 245	0.89 273	0.53 229	0.36 210	0.40 246	10.27 347	1.27 274	0.55 251	0.54 284	0.88 219	0.63 258	1.28 233	1.52 243	0.34 263	0.50 281	1.09 310	2.40 328	1.34 297	4.67 338

SQANet	1.31 284	1.35 312	0.53 284	3.10 326	1.03 311	1.89 312	1.49 310	0.50 264	0.40 239	0.51 235	0.46 211	1.19 280	0.55 250	1.57 310	2.53 246	0.49 143	1.24 305	0.37 217	6.38 316	0.61 252	1.71 282	1.74 265	2.52 326	0.37 254	0.46 243	0.57 248	0.66 235	1.26 283

CBMV_ROB	1.31 284	0.37 256	0.39 262	0.60 283	0.49 276	0.57 278	0.47 251	0.95 312	0.40 239	0.81 308	1.38 302	3.04 318	2.55 311	0.48 263	5.00 294	1.30 276	0.89 283	0.49 265	2.24 285	0.73 274	1.72 284	1.95 286	0.45 278	0.40 263	0.97 299	2.27 327	1.56 306	2.91 322

G-Net	1.35 286	0.55 291	0.65 300	0.43 256	0.49 276	0.56 275	0.48 253	0.89 304	1.35 323	0.67 280	1.22 294	3.00 317	1.21 283	0.36 226	4.11 282	1.64 307	0.61 266	0.76 313	1.37 272	1.35 326	1.63 277	1.89 277	0.39 268	0.61 304	0.80 290	3.07 336	1.57 307	4.68 339

ADCS	1.39 287	0.51 283	0.47 278	0.45 264	0.55 284	0.51 267	0.64 277	0.68 286	1.05 304	0.57 247	0.72 252	0.80 267	2.34 308	0.51 269	9.94 346	2.13 324	0.76 280	0.62 296	1.30 268	0.62 256	1.80 292	1.62 254	0.43 276	0.56 291	0.76 284	2.09 325	1.59 309	3.47 327

DPSNet	1.40 288	0.43 277	0.38 259	0.54 269	0.61 293	0.65 287	0.57 262	0.51 265	0.67 282	0.46 224	0.87 270	3.54 325	1.62 293	1.43 309	2.52 245	2.12 323	0.99 289	0.99 328	7.37 323	1.69 332	2.21 318	2.98 339	0.95 311	0.74 315	0.76 284	0.76 268	0.75 254	0.82 250

otaku	1.43 289	2.19 329	0.62 299	3.33 328	1.22 317	2.22 326	1.77 314	0.56 275	0.53 268	0.59 254	0.53 223	1.29 284	0.69 264	2.06 320	1.09 175	0.51 155	1.25 306	0.39 234	6.35 315	0.59 248	1.91 300	1.95 286	3.16 334	0.48 277	0.56 263	0.57 248	0.74 253	1.36 287

S-Stereo	1.43 289	0.40 267	0.43 273	0.60 283	0.58 287	0.64 284	1.10 299	0.61 281	0.57 272	0.69 285	4.10 336	1.62 299	0.65 259	0.46 257	4.54 287	2.87 340	0.55 251	0.65 297	4.87 311	4.90 348	1.26 230	2.26 317	0.99 313	0.61 304	0.41 226	0.53 243	0.66 235	0.97 260

RainbowNet	1.44 291	1.50 316	0.85 309	2.41 323	1.41 324	1.97 315	2.14 319	0.65 284	0.57 272	0.74 298	0.46 211	1.61 297	1.05 276	2.78 330	1.90 222	1.30 276	1.21 303	0.51 274	3.15 301	1.74 333	1.75 286	1.97 288	3.07 332	0.61 304	0.65 275	0.69 262	0.88 266	1.43 290

SANet	1.44 291	0.57 292	0.54 285	0.55 273	0.60 292	0.65 287	0.76 285	0.94 310	5.50 346	0.52 238	2.23 326	4.15 332	2.61 312	0.65 287	5.29 298	0.52 160	1.21 303	0.56 289	0.93 224	0.83 288	1.54 266	1.38 215	0.47 282	0.62 308	0.74 281	1.16 295	0.88 266	2.41 310

SGM-ForestM	1.49 293	1.99 327	1.26 331	1.18 302	0.67 298	1.50 308	1.71 313	1.32 325	0.94 300	0.74 298	1.03 281	2.90 316	2.23 305	0.55 275	1.68 209	0.62 189	1.34 308	0.49 265	2.81 296	0.58 246	1.33 238	1.12 176	0.57 291	0.56 291	2.12 331	2.46 329	3.00 340	3.53 329

SPS-STEREO	1.49 293	0.72 298	0.69 302	0.90 299	0.75 301	0.82 297	0.74 284	0.83 299	0.76 290	0.85 312	1.62 311	1.42 289	1.09 279	0.70 290	1.97 223	2.32 328	1.04 292	0.97 326	10.95 338	1.01 311	2.60 330	2.45 327	0.64 297	0.76 318	0.81 292	0.79 270	1.11 288	0.96 259
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.52 295	0.60 294	0.54 285	0.63 286	0.56 285	0.51 267	1.16 304	0.89 304	1.30 321	0.68 283	0.88 271	1.27 282	1.30 289	0.54 273	11.26 349	2.64 337	1.16 299	1.01 329	1.42 275	0.75 276	1.67 278	1.92 284	0.60 294	0.62 308	1.33 315	0.97 288	1.63 311	3.28 325

ADCPNet	1.59 296	0.37 256	0.74 306	0.43 256	0.76 302	0.42 250	1.45 309	0.90 306	0.70 285	0.76 303	1.68 317	0.76 262	3.19 321	0.76 293	8.96 332	1.92 316	0.54 249	0.37 217	4.76 309	1.03 313	1.19 219	1.09 168	0.94 310	0.40 263	1.06 307	1.36 303	0.93 272	5.53 344

anonymity	1.60 297	0.25 184	0.41 267	0.27 201	0.23 188	0.51 267	0.16 160	0.49 259	0.27 196	0.63 269	23.10 358	0.57 237	0.59 251	0.37 230	0.78 97	1.33 280	0.46 218	0.35 205	1.10 239	0.48 230	1.47 249	2.07 298	0.21 210	0.33 243	1.11 312	1.60 313	3.07 341	1.08 267

Ntro	1.62 298	3.84 342	0.69 302	2.63 324	1.29 318	2.25 328	2.87 330	0.61 281	0.56 271	0.62 267	0.50 218	1.32 286	0.66 261	2.02 319	3.24 267	0.47 137	1.35 310	0.42 243	6.77 317	0.64 261	2.20 316	2.08 299	3.05 331	0.55 290	0.60 272	0.69 262	0.73 251	1.16 278

ACVNet_1	1.67 299	1.63 319	0.96 314	4.28 331	1.59 329	2.19 325	3.55 333	0.73 289	0.57 272	0.63 269	0.58 230	1.49 293	0.97 273	5.05 347	1.52 205	0.54 165	2.24 326	0.55 285	4.77 310	0.57 242	2.20 316	1.58 248	3.26 337	0.65 310	0.70 279	0.64 257	0.69 240	0.89 258

DDVS	1.78 300	0.35 245	0.40 263	0.33 229	0.38 261	0.37 231	0.33 220	2.41 343	0.46 252	0.68 283	17.02 355	2.44 314	0.65 259	0.81 295	2.50 244	1.31 278	0.61 266	0.49 265	6.21 314	0.84 290	2.90 336	2.24 316	0.26 230	0.34 244	0.34 188	0.60 253	2.18 327	0.71 239

Dean	1.78 300	1.76 322	1.00 316	5.98 342	1.87 339	2.22 326	2.59 327	1.07 318	1.14 312	0.98 321	0.82 264	1.85 305	2.08 304	2.18 323	2.05 228	1.07 258	2.05 324	0.70 306	2.78 295	0.97 309	2.14 313	1.89 277	2.92 329	0.93 328	1.41 316	1.11 294	1.39 299	1.14 274

MFN_U_SF_RVC	1.81 302	2.41 334	1.86 343	2.14 321	1.76 335	1.92 313	2.34 325	1.56 333	1.47 329	3.68 344	3.76 334	1.21 281	1.27 286	1.71 312	3.52 273	2.14 325	1.01 290	0.92 323	3.46 304	0.99 310	1.73 285	1.56 247	0.77 307	2.30 349	0.76 284	0.81 271	0.70 244	0.98 262

ACVNet_2	1.92 303	1.61 318	1.00 316	5.61 339	1.57 327	2.05 318	2.23 320	0.87 301	0.68 283	0.71 291	0.74 255	1.61 297	1.15 281	2.00 317	2.43 243	0.69 202	2.79 331	0.51 274	12.02 340	0.71 272	1.81 293	1.68 258	2.66 327	0.79 321	1.09 310	0.74 267	0.95 274	1.11 271

WAO-6	1.95 304	1.28 311	0.85 309	2.04 318	1.34 321	1.69 310	2.05 317	1.04 316	1.24 320	0.91 316	0.86 268	1.85 305	2.71 313	2.30 325	9.05 334	1.14 268	2.89 332	0.69 305	3.16 302	0.85 292	2.21 318	2.27 318	1.29 316	0.87 323	1.64 322	2.07 324	1.72 314	2.69 314

SGM-Forest	1.95 304	0.37 256	0.25 207	0.54 269	0.44 271	0.40 245	0.24 186	0.59 277	0.75 289	0.72 295	0.66 241	0.99 273	2.05 303	0.34 217	5.58 301	1.88 315	0.46 218	0.39 234	23.75 352	0.29 143	2.17 315	1.62 254	0.40 271	0.29 236	1.04 304	0.59 251	1.80 316	4.01 334
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	1.96 306	1.09 309	1.32 333	5.02 334	0.99 310	1.02 302	1.64 311	1.16 320	1.46 328	2.58 342	2.14 325	2.11 311	2.83 317	1.20 307	6.00 307	1.03 254	1.68 316	0.70 306	7.59 324	0.87 295	1.71 282	1.97 288	0.38 265	1.05 333	0.98 300	1.45 306	1.10 287	1.84 303

IMH-64-1	1.98 307	1.48 314	1.04 323	1.97 314	1.55 325	2.06 319	2.27 322	1.02 314	1.16 314	0.58 250	0.75 256	1.89 307	2.78 314	2.77 328	9.78 342	1.51 299	1.19 301	0.66 300	3.01 298	0.81 284	1.48 251	2.06 294	3.25 335	0.74 315	1.59 319	1.25 300	2.09 324	2.83 318

IMH-64	1.98 307	1.48 314	1.04 323	1.97 314	1.55 325	2.06 319	2.27 322	1.02 314	1.16 314	0.58 250	0.75 256	1.89 307	2.78 314	2.77 328	9.78 342	1.51 299	1.19 301	0.66 300	3.01 298	0.81 284	1.48 251	2.06 294	3.25 335	0.74 315	1.59 319	1.25 300	2.09 324	2.83 318

edge stereo	1.98 307	0.52 284	1.03 322	0.72 290	0.63 294	0.79 295	0.83 288	0.93 309	1.45 326	3.71 345	1.22 294	2.08 310	4.38 327	1.06 302	2.14 232	2.51 334	0.64 269	0.55 285	7.27 322	7.84 350	1.43 247	5.56 349	2.02 323	0.53 287	0.61 273	0.55 246	0.87 264	1.48 293

MonStereo1	2.02 310	1.45 313	0.77 307	2.13 320	1.82 337	1.97 315	2.36 326	0.96 313	0.78 292	12.63 356	0.93 275	3.05 319	2.79 316	2.15 322	0.72 83	0.58 174	0.91 284	0.74 308	6.88 318	0.83 288	1.30 235	1.20 188	2.89 328	0.56 291	0.80 290	0.62 255	1.53 305	1.12 272

SFCPSM	2.02 310	0.37 256	0.29 227	0.38 245	0.33 236	0.38 235	0.38 235	0.42 228	0.48 260	0.63 269	1.10 285	1.09 277	4.92 329	0.35 223	1.80 214	1.39 286	0.59 263	0.50 270	31.93 358	0.84 290	1.50 256	1.59 250	0.30 249	0.37 254	0.42 229	0.52 241	0.69 240	1.01 264

MeshStereo	2.03 312	0.72 298	0.61 298	1.20 303	0.79 305	1.01 301	0.66 280	1.54 332	1.35 323	0.92 317	2.10 324	4.00 329	3.06 319	0.71 292	9.66 340	2.82 338	1.05 293	0.76 313	4.73 308	0.75 276	3.34 340	3.73 345	0.48 285	0.58 299	1.79 326	1.18 296	2.41 334	2.78 315
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
ELAS	2.27 313	1.03 307	1.10 328	1.38 308	1.13 314	1.45 306	1.10 299	1.38 328	1.09 310	0.94 319	7.66 342	3.71 327	3.10 320	1.11 305	6.64 314	1.56 302	1.42 312	1.43 338	2.52 290	0.69 270	2.33 324	3.03 340	0.69 303	0.82 322	3.50 341	4.32 344	2.52 335	3.70 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	2.36 314	4.67 347	0.44 274	3.47 329	0.77 304	2.09 322	0.52 257	1.45 330	0.44 247	0.69 285	0.96 279	0.78 264	9.65 338	0.30 194	8.31 329	0.79 225	0.46 218	0.37 217	3.22 303	0.38 187	1.95 302	2.12 301	0.46 281	0.36 252	4.26 345	2.58 330	6.75 349	5.48 343

ELAS_RVC	2.37 315	0.95 306	1.21 330	1.26 306	0.98 309	1.99 317	1.12 302	1.45 330	0.86 293	0.99 322	7.87 343	3.60 326	8.50 335	1.07 303	6.31 311	1.59 305	1.34 308	1.44 339	2.57 292	0.79 282	2.43 327	3.03 340	0.71 304	0.88 324	3.51 342	3.72 341	1.69 313	2.07 304
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.50 316	1.51 317	1.05 326	1.99 317	1.58 328	2.09 322	2.32 324	1.04 316	1.19 317	0.84 311	1.34 300	2.02 309	8.04 334	8.79 355	6.91 317	1.41 288	1.37 311	0.67 304	5.94 313	1.10 320	1.45 248	2.32 323	4.37 347	0.77 319	1.86 327	1.41 304	1.57 307	2.46 311

PWCK	2.53 317	1.63 319	1.01 318	1.98 316	1.29 318	2.08 321	2.10 318	1.37 327	1.44 325	1.41 332	1.79 320	5.07 334	2.34 308	1.08 304	3.26 268	0.91 247	1.71 318	0.77 315	22.70 350	1.31 325	2.44 328	1.46 228	1.41 319	0.98 331	1.69 324	1.61 314	1.40 300	2.14 305

SGM_RVC	2.55 318	0.93 303	1.05 326	0.97 300	0.76 302	1.00 299	0.93 292	7.37 351	1.18 316	1.01 325	1.64 312	2.39 313	9.36 337	0.62 285	2.02 225	1.33 280	1.60 314	0.80 319	7.94 325	1.42 327	1.67 278	1.69 259	0.67 301	0.94 329	2.66 336	2.65 333	4.83 346	9.43 350
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.56 319	0.94 304	0.92 312	1.06 301	0.97 308	1.24 305	1.04 297	1.31 324	1.76 332	1.12 327	2.01 322	2.59 315	3.35 324	0.87 296	6.30 310	3.19 342	1.16 299	1.11 333	6.92 320	1.55 330	2.89 335	2.90 335	0.67 301	1.23 341	3.89 343	4.14 343	5.13 347	8.82 349

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 320	0.30 228	0.54 285	0.34 234	0.37 258	0.63 283	0.68 282	0.48 255	1.07 308	0.69 285	1.55 308	0.62 243	0.59 251	0.18 119	0.86 135	1.75 311	0.42 200	0.50 270	49.64 361	1.04 314	1.53 264	2.14 303	0.19 197	0.28 230	0.72 280	1.86 322	0.98 275	1.07 265

LVE	2.66 321	1.99 327	1.02 321	12.01 349	1.75 334	3.85 337	11.87 352	0.91 307	0.89 298	1.03 326	0.91 274	1.62 299	2.23 305	2.46 326	2.96 257	1.03 254	1.74 319	0.82 321	8.43 329	0.87 295	1.84 295	2.20 313	3.10 333	0.99 332	1.45 317	0.96 286	1.23 292	1.54 296

JetBlue	2.73 322	1.92 325	1.56 340	2.34 322	1.82 337	2.66 331	2.78 329	1.44 329	1.45 326	0.81 308	0.82 264	4.05 330	1.44 290	2.08 321	9.39 338	2.60 336	1.69 317	1.33 336	2.15 283	1.21 324	3.25 339	3.66 344	1.90 322	1.08 336	2.76 339	5.03 345	2.31 333	10.12 351

DGSMNet	2.89 323	1.85 323	1.04 323	1.35 307	0.50 280	1.94 314	0.59 268	2.82 344	1.53 330	3.95 346	15.60 352	1.84 304	3.19 321	4.88 346	2.89 254	2.87 340	3.06 334	1.91 341	4.57 307	2.02 340	4.46 344	3.48 342	1.64 321	2.11 347	0.88 296	3.46 339	1.04 282	2.62 313

MADNet++	2.98 324	1.95 326	2.23 345	1.73 313	2.39 340	1.68 309	2.24 321	2.26 339	2.69 341	2.34 341	2.78 329	3.30 323	3.34 323	2.86 331	4.22 284	4.20 347	2.65 329	2.14 343	3.69 305	3.00 343	4.95 345	7.04 351	1.44 320	2.60 350	1.93 328	5.78 346	2.76 337	2.35 308

WAO-8	3.09 325	2.55 335	1.41 334	5.78 340	1.73 331	2.51 329	3.26 331	1.28 322	1.93 335	5.67 349	8.70 347	3.06 320	6.18 331	4.38 341	3.04 261	1.97 319	1.78 320	0.75 311	9.44 332	1.54 328	1.76 287	2.31 321	2.46 324	1.07 334	2.29 332	1.80 319	1.83 317	2.83 318

Venus	3.09 325	2.55 335	1.41 334	5.78 340	1.73 331	2.51 329	3.26 331	1.28 322	1.93 335	5.67 349	8.70 347	3.06 320	6.18 331	4.38 341	3.04 261	1.97 319	1.78 320	0.75 311	9.44 332	1.54 328	1.76 287	2.31 321	2.46 324	1.07 334	2.29 332	1.80 319	1.83 317	2.83 318

UNDER WATER-64	3.14 327	2.61 337	1.56 340	4.95 333	2.92 343	3.47 334	4.38 336	2.32 340	1.63 331	1.37 330	1.36 301	5.08 335	4.79 328	3.47 335	7.48 325	2.02 321	3.68 342	1.11 333	3.99 306	1.95 337	2.87 334	2.92 337	5.01 350	1.40 342	1.99 330	3.99 342	2.15 326	4.42 337

ACVNet-4b	3.25 328	6.98 349	0.72 305	12.08 350	1.33 320	4.39 340	9.77 349	0.61 281	0.60 275	0.66 277	3.91 335	5.47 336	11.63 341	2.24 324	0.74 85	0.55 169	2.39 328	0.49 265	10.57 337	0.87 295	2.24 320	2.88 334	2.92 329	0.61 304	0.61 273	0.58 250	0.72 246	1.15 275

MANE	3.30 329	1.71 321	1.93 344	1.49 310	1.37 323	1.77 311	2.02 315	1.90 335	2.39 339	0.87 313	1.68 317	3.71 327	4.07 325	0.78 294	7.43 323	3.40 343	1.81 323	6.10 350	2.99 297	1.05 316	2.09 305	2.38 325	0.61 296	1.76 346	5.46 347	6.93 349	8.52 350	12.82 353

STStereo	3.38 330	1.14 310	1.69 342	7.09 346	1.35 322	7.29 349	2.62 328	2.11 337	2.34 338	0.95 320	2.86 331	5.97 338	6.28 333	0.38 236	11.54 350	2.20 327	0.93 285	0.89 322	11.21 339	0.90 302	1.58 273	1.46 228	0.55 290	1.58 343	3.31 340	3.09 337	3.08 342	6.91 346

DispFullNet	3.41 331	2.89 341	1.54 338	1.52 311	1.71 330	1.49 307	1.66 312	1.26 321	2.27 337	2.07 339	1.94 321	15.55 349	4.16 326	1.77 313	5.50 300	4.82 349	2.33 327	0.96 324	23.18 351	4.57 345	2.36 325	2.47 328	0.73 305	0.57 296	1.23 313	0.62 255	1.37 298	1.51 295

TorneroNet-64	3.44 332	2.19 329	2.33 346	7.00 345	1.73 331	3.02 332	4.22 335	1.95 336	3.75 343	0.82 310	3.10 332	4.11 331	12.63 344	3.76 336	6.96 319	1.63 306	3.11 335	0.79 317	7.96 326	1.98 339	2.65 331	2.69 332	3.37 338	0.90 326	2.67 337	2.65 333	1.21 291	3.65 330

notaker	3.52 333	2.84 340	1.55 339	5.08 335	6.69 352	3.97 338	4.03 334	1.33 326	3.34 342	1.17 328	3.34 333	6.77 339	11.07 340	5.35 349	4.78 289	1.20 271	3.25 336	0.97 326	10.40 336	2.75 342	2.90 336	2.14 303	3.69 341	1.16 338	1.00 301	1.21 298	1.44 301	1.57 298

PSMNet_ROB	3.52 333	1.88 324	0.99 315	1.71 312	1.19 316	2.12 324	2.02 315	0.79 298	0.86 293	8.42 354	19.75 357	12.43 347	2.32 307	7.26 354	2.04 227	0.69 202	1.30 307	1.37 337	9.12 331	0.91 303	2.05 304	1.34 210	8.71 356	0.77 319	1.06 307	1.46 307	1.32 296	1.13 273

JetRed	3.85 335	2.71 339	3.02 347	2.08 319	2.45 341	3.41 333	4.64 337	2.34 342	1.83 333	1.88 336	1.20 291	3.35 324	1.28 288	3.27 333	9.82 344	3.50 344	4.08 346	3.88 347	2.41 286	1.82 335	5.48 348	4.79 347	3.60 340	1.67 345	4.20 344	11.19 354	5.32 348	8.78 348

UNDER WATER	4.11 336	2.66 338	1.51 337	4.92 332	5.25 346	3.49 335	7.24 346	2.33 341	1.84 334	1.65 335	1.20 291	5.04 333	21.14 350	5.09 348	4.93 293	2.44 332	3.86 343	1.09 332	8.36 328	1.97 338	3.80 343	2.73 333	5.04 351	2.11 347	1.96 329	3.54 340	1.91 321	3.93 333

XX-Stereo	4.69 337	0.19 91	0.24 194	0.27 201	0.16 111	0.42 250	0.32 213	0.35 176	0.21 150	0.73 297	1.64 312	0.46 213	0.38 222	0.30 194	0.95 153	1.09 263	0.43 206	0.38 230	1.25 256	0.47 228	1.42 245	1.54 246	0.21 210	0.17 147	110.85 364	0.46 229	1.00 281	0.84 252

LSM0	4.83 338	0.52 284	0.57 290	0.78 292	0.66 297	0.81 296	1.26 306	1.10 319	1.08 309	0.88 314	1.65 314	1.82 303	2.45 310	0.40 246	38.07 362	52.94 362	0.87 282	0.61 295	5.33 312	1.09 318	2.57 329	3.54 343	0.43 276	0.69 313	0.94 298	2.15 326	1.61 310	5.62 345

KSHMR	5.12 339	2.29 331	1.47 336	20.10 354	3.65 344	5.24 344	9.39 348	1.58 334	6.86 348	1.38 331	1.49 306	2.35 312	27.00 360	4.39 343	4.91 291	1.96 318	1.66 315	1.12 335	15.45 345	1.19 323	2.92 338	2.14 303	4.07 344	1.21 340	7.00 350	2.72 335	1.95 322	2.80 317

zero-FE	5.34 340	0.32 234	0.17 120	27.02 358	1.78 336	37.04 362	12.26 353	0.36 193	0.65 279	2.17 340	1.17 289	25.79 357	4.97 330	0.43 252	2.31 239	0.87 244	2.76 330	2.15 344	2.47 289	0.43 208	14.67 354	2.09 300	0.16 169	0.23 208	0.29 158	1.00 289	0.41 144	0.34 167

TorneroNet	5.38 341	2.29 331	1.20 329	17.70 353	6.11 351	4.86 342	6.44 344	2.12 338	4.67 345	1.56 333	7.04 340	11.27 344	24.96 354	4.04 337	5.06 295	1.56 302	3.02 333	0.79 317	14.79 344	1.88 336	2.79 333	2.59 331	3.47 339	0.89 325	6.89 349	2.63 332	1.30 295	3.48 328

ACV-stereo	5.83 342	11.12 352	0.40 263	0.64 288	0.34 246	6.32 346	4.79 338	4.59 347	0.50 264	0.65 273	0.85 266	1.68 302	8.74 336	4.63 344	8.94 331	3.51 345	0.67 271	0.58 292	83.85 362	1.15 321	3.70 342	6.30 350	0.42 275	0.42 266	0.38 217	0.78 269	0.76 258	0.58 225

ktn	6.56 343	5.17 348	14.71 357	5.30 336	4.74 345	9.67 351	6.68 345	7.48 352	12.97 356	1.88 336	2.35 328	27.30 358	21.86 351	4.31 339	5.72 304	1.50 297	4.02 345	1.83 340	15.82 346	4.59 346	2.65 331	2.06 294	3.99 343	1.18 339	2.40 334	1.57 311	2.89 338	2.50 312

WQFJA1++	7.36 344	0.21 117	0.14 93	53.04 362	0.18 139	47.82 363	48.18 362	0.29 119	0.19 128	1.00 323	0.25 135	3.15 322	13.25 346	0.21 132	0.66 62	0.77 221	0.41 191	0.28 154	8.06 327	3.85 344	1.57 270	1.20 188	0.13 128	0.14 111	0.26 131	12.71 355	0.41 144	0.42 196

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 345	4.50 346	1.31 332	2.75 325	2.71 342	5.17 343	7.48 347	5.91 348	8.23 349	1.63 334	10.81 350	75.58 362	10.28 339	4.33 340	2.18 234	1.44 292	7.17 350	8.31 351	6.88 318	1.67 331	3.57 341	2.90 335	1.30 317	1.13 337	4.31 346	6.17 348	20.85 359	4.05 335

LE_ROB	7.96 346	3.98 343	5.96 351	6.32 343	20.03 358	4.31 339	17.09 355	6.33 349	9.23 351	1.00 323	4.87 337	16.05 350	22.60 352	3.45 334	2.97 258	0.95 248	2.14 325	1.91 341	13.13 342	5.86 349	2.32 323	2.18 310	9.68 357	5.18 352	10.55 353	9.20 351	10.65 352	17.10 357

DGTPSM_ROB	9.57 347	4.02 344	11.10 352	3.15 327	5.69 347	3.62 336	5.37 341	3.67 345	9.11 350	3.26 343	7.88 344	9.79 343	14.19 347	4.73 345	13.10 352	11.13 353	5.27 347	11.44 354	7.09 321	10.27 352	6.42 351	15.33 354	4.54 348	9.05 354	10.05 351	27.51 359	11.07 353	30.63 359

DPSMNet_ROB	11.01 348	4.36 345	11.20 353	3.81 330	5.73 348	4.71 341	5.45 342	3.67 345	9.75 352	4.35 347	13.56 351	11.30 345	26.82 359	5.44 352	13.51 354	12.50 354	6.62 349	12.38 355	14.62 343	10.30 353	7.11 352	16.01 355	4.56 349	9.06 355	11.07 354	27.51 359	11.13 354	30.63 359

HanzoNet	11.30 349	14.06 354	16.74 358	13.89 352	9.10 354	15.60 355	21.20 358	11.16 357	12.45 355	6.15 351	7.25 341	20.77 353	27.41 361	28.53 361	4.84 290	9.79 352	14.66 356	2.80 345	24.65 353	12.81 357	5.39 347	4.27 346	8.60 355	1.63 344	2.70 338	2.61 331	2.55 336	3.43 326

DLNR_Zeroshot_test	11.48 350	37.23 363	0.46 276	54.89 363	0.21 166	0.37 231	49.84 363	0.47 253	0.22 156	0.80 307	0.59 232	0.62 243	0.36 210	3.08 332	63.85 363	73.41 363	9.38 351	5.61 349	2.77 294	0.65 267	1.83 294	1.41 221	0.13 128	0.22 203	0.37 212	0.38 199	0.43 165	0.48 210

BEATNet-Init1	11.60 351	15.45 355	5.36 350	21.04 355	10.14 355	20.37 356	13.59 354	8.80 355	6.63 347	4.42 348	10.00 349	14.23 348	19.35 348	4.04 337	10.43 348	9.21 351	6.50 348	5.00 348	32.12 359	14.67 358	8.25 353	7.49 352	5.66 352	5.23 353	12.24 355	7.07 350	21.30 360	14.66 354

LRCNet_RVC	12.77 352	18.28 358	5.31 349	23.03 356	20.03 358	22.79 358	18.73 357	10.19 356	4.29 344	21.40 360	17.07 356	21.90 354	12.67 345	27.64 360	4.72 288	1.57 304	13.91 355	9.09 352	27.19 355	10.23 351	5.66 349	2.42 326	25.54 359	13.38 358	1.45 317	0.65 258	3.23 344	2.39 309

DPSM_ROB	13.84 353	8.97 350	13.58 355	5.45 337	6.10 349	7.18 347	5.27 339	8.45 353	11.05 353	6.78 352	8.04 345	8.60 341	12.52 342	5.36 350	16.95 355	14.18 355	11.50 353	14.64 356	9.74 334	12.04 354	17.24 355	19.94 358	4.24 345	11.13 356	27.83 360	35.96 361	31.24 361	39.61 361

DPSM	13.84 353	8.97 350	13.58 355	5.45 337	6.10 349	7.18 347	5.27 339	8.45 353	11.05 353	6.78 352	8.04 345	8.60 341	12.52 342	5.36 350	16.95 355	14.18 355	11.50 353	14.64 356	9.74 334	12.04 354	17.24 355	19.94 358	4.24 345	11.13 356	27.83 360	35.96 361	31.24 361	39.61 361

PML	14.72 355	11.16 353	4.09 348	13.72 351	8.87 353	13.75 352	6.38 343	7.25 350	36.05 363	10.34 355	59.29 363	46.05 361	52.59 362	6.65 353	6.70 315	4.81 348	10.30 352	3.77 346	21.46 349	4.87 347	5.83 350	5.51 348	3.98 342	4.24 351	15.02 359	6.06 347	20.81 358	7.86 347

DPSimNet_ROB	19.60 356	30.02 361	12.51 354	29.96 360	26.66 361	21.35 357	18.10 356	23.34 361	23.91 360	14.59 359	30.41 361	25.17 356	25.12 355	12.92 358	12.40 351	9.18 350	23.72 359	11.03 353	37.61 360	12.43 356	24.99 359	8.77 353	13.55 358	15.98 359	13.56 356	10.45 352	19.73 357	21.73 358

HaxPig	22.03 357	23.76 359	21.73 359	25.29 357	25.48 360	24.76 359	26.73 359	22.91 360	21.16 357	29.02 361	26.42 359	24.60 355	19.57 349	25.83 359	24.34 357	21.24 357	25.03 360	26.17 358	24.65 353	23.00 359	18.72 357	16.12 356	29.01 360	21.22 361	10.44 352	12.85 356	9.65 351	15.02 355

MEDIAN_ROB	25.69 358	28.81 360	26.20 360	29.88 359	29.43 362	29.00 360	30.34 360	27.00 362	24.64 361	34.12 362	30.21 360	29.31 359	23.43 353	29.48 362	26.63 358	23.36 358	29.99 361	29.41 360	29.88 356	27.28 362	23.55 358	19.50 357	31.94 361	23.91 364	14.08 358	13.72 357	13.09 356	15.43 356

AVERAGE_ROB	27.45 359	31.37 362	28.57 363	32.97 361	32.12 363	32.15 361	33.40 361	29.93 363	27.60 362	35.93 363	32.13 362	32.22 360	25.90 358	32.99 363	28.90 359	25.88 359	31.46 362	30.17 362	31.78 357	29.24 363	25.48 360	21.56 360	34.85 362	27.16 365	14.02 357	10.69 353	11.65 355	11.07 352

CasAABBNet	27.80 360	18.03 356	27.32 361	10.90 347	12.21 356	14.33 353	10.52 350	16.96 358	22.28 358	13.77 357	16.14 353	17.40 352	25.40 357	10.69 356	34.10 361	28.35 360	23.05 357	29.43 361	19.46 347	24.14 360	34.48 361	39.80 361	8.47 353	22.42 362	56.04 363	72.44 363	62.78 363	79.64 363

FlowAnything	27.85 361	18.03 356	27.34 362	10.94 348	12.29 357	14.36 354	10.56 351	17.06 359	22.31 359	13.81 358	16.29 354	17.36 351	25.24 356	10.81 357	34.02 360	28.46 361	23.06 358	29.40 359	19.47 348	24.22 361	34.52 362	40.11 362	8.49 354	22.48 363	56.03 362	72.70 364	62.83 364	79.78 364

GS-Stereo																							0.04 10	0.06 29	0.27 141	0.09 18	0.12 21	0.07 12

FSD		0.32 234	0.31 237	0.32 226	0.31 228	0.30 193	0.35 226	0.41 218	0.27 196	0.37 187	0.29 166			0.34 217	1.10 180	0.97 249			0.58 173	0.50 232				0.34 244	0.37 212	0.32 175	0.37 126	0.38 187

ASD4																								18.37 360

STTRV1_RVC		0.41 271	0.34 246	0.54 269	0.41 267	0.55 274	0.43 247	0.51 265	0.50 264	0.51 235	0.50 218	0.85 271	1.05 276	0.55 275	0.84 123	0.58 174	1.80 322	0.45 250		1.77 334	1.77 290	1.50 239		0.59 301	0.52 254	0.67 261	0.89 269	1.44 291

Low-res two-view benchmark