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

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.04 25	0.03 13	0.06 68	0.03 15	0.01 1	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.04 13	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

WQFJX	0.03 6	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.03 13	0.06 68	0.03 15	0.06 115	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.03 2	0.05 28	0.03 13	0.04 30

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.02 3	0.03 15	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.04 7	0.03 2	0.04 13	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 33	0.02 3	0.04 31	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.06 36	0.04 13	0.05 26	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 13	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 16	0.03 13	0.04 33	0.02 3	0.04 31	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.06 36	0.03 2	0.04 13	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 13	0.03 9

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 13	0.03 15	0.01 1	0.01 1	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.05 31	0.04 13	0.03 6	0.04 16	0.04 35	0.03 64	0.03 27	0.03 2	0.04 11	0.03 13	0.04 30

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.03 13	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 44	0.05 46	0.04 33	0.04 28	0.04 31	0.02 14	0.03 52	0.05 21	0.06 34	0.04 7	0.04 13	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.04 29	0.04 25	0.04 33	0.03 15	0.03 15	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.03 64	0.03 27	0.03 2	0.05 28	0.03 13	0.03 9

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 27	0.03 29	0.02 8	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.02 4	0.03 13	0.03 13	0.03 15	0.02 5	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.04 13	0.05 26	0.03 6	0.04 16	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.03 13	0.02 1

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.03 6	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

WQFJA1	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.03 13	0.06 68	0.04 31	0.03 42	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.03 13	0.05 43

WQFJX1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.04 29	0.06 68	0.03 13	0.05 46	0.03 15	0.04 61	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.04 11	0.03 13	0.03 9

NLMM	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.03 13	0.06 68	0.04 31	0.03 42	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.03 13	0.05 43

NLCSM	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.05 44	0.04 25	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.05 86	0.02 22	0.03 1	0.03 1	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.04 11	0.02 1	0.03 9

GEAStereo	0.04 30	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.03 34	0.03 48	0.04 29	0.03 13	0.04 33	0.03 15	0.03 15	0.01 1	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.06 38	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.04 29	0.03 9

BridgeDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 31	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.04 13	0.03 1	0.03 6	0.04 16	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.05 28	0.05 43	0.03 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 6	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.01 1	0.03 13	0.03 13	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 21	0.06 34	0.07 45	0.04 13	0.06 42	0.03 6	0.06 38	0.03 7	0.01 2	0.03 27	0.04 15	0.04 11	0.04 29	0.03 9

GS-Stereo																							0.01 2	0.03 27	0.04 15	0.04 11	0.04 29	0.03 9

gasm-f	0.04 30	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.03 34	0.03 48	0.04 29	0.03 13	0.04 33	0.03 15	0.03 15	0.01 1	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.06 38	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.04 29	0.03 9

MLG-Stereo_test2	0.04 30	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 29	0.03 13	0.05 49	0.03 15	0.05 47	0.02 14	0.03 52	0.05 21	0.05 15	0.08 52	0.04 13	0.06 42	0.04 28	0.07 49	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.04 15	0.04 11	0.05 43	0.03 9

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.01 1	0.01 2	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.03 6	0.04 16	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.04 11	0.03 13	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.06 36	0.04 13	0.06 42	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.03 13	0.03 9

Occ-G	0.04 30	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.02 8	0.03 34	0.02 19	0.04 29	0.03 13	0.03 13	0.05 46	0.03 15	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.06 36	0.06 47	0.07 50	0.04 28	0.05 26	0.03 7	0.04 87	0.03 27	0.04 15	0.04 11	0.03 13	0.05 43

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.05 21	0.05 15	0.05 24	0.04 13	0.04 13	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 15	0.04 11	0.02 1	0.03 9

RSM	0.03 6	0.03 27	0.03 29	0.02 8	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.02 3	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.05 24	0.04 13	0.05 26	0.04 28	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.03 27	0.04 15	0.04 11	0.03 13	0.03 9

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 3	0.05 15	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 15	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MatchStereo	0.04 30	0.02 3	0.03 29	0.02 8	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.06 68	0.02 3	0.06 68	0.02 5	0.04 61	0.02 22	0.06 43	0.06 34	0.04 7	0.05 31	0.04 13	0.05 52	0.05 26	0.05 54	0.01 2	0.03 27	0.05 31	0.06 48	0.03 13	0.04 30

NLSM1	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.02 8	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.07 93	0.03 13	0.07 90	0.04 31	0.06 115	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.04 13	0.05 26	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.04 29	0.04 30

VIP-Stereo	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.04 29	0.04 25	0.04 33	0.07 90	0.06 59	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.08 52	0.05 31	0.06 42	0.04 28	0.07 49	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.04 29	0.04 30

MonStereo	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 33	0.06 68	0.03 15	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.05 24	0.04 13	0.05 26	0.04 28	0.05 26	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.05 43

AdaDepth	0.04 30	0.04 48	0.02 5	0.03 29	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.03 13	0.04 28	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.06 43	0.06 34	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.01 2	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.04 29	0.03 9

GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.02 8	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 46	0.02 3	0.03 15	0.04 31	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.05 24	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.02 30	0.02 7	0.05 31	0.04 11	0.03 13	0.04 30

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.03 29	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 46	0.02 3	0.04 28	0.04 31	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.05 24	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.02 30	0.02 7	0.05 31	0.04 11	0.02 1	0.04 30

LG-Stereo_L2	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.03 29	0.04 52	0.02 5	0.02 19	0.08 73	0.08 116	0.21 159	0.06 68	0.08 68	0.03 42	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.10 69	0.06 47	0.07 50	0.04 28	0.13 110	0.05 54	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.06 48	0.05 43	0.05 43

MLG-Stereo_test3	0.05 47	0.03 27	0.02 5	0.03 29	0.04 52	0.05 78	0.03 48	0.05 44	0.06 68	0.06 56	0.06 68	0.09 74	0.02 14	0.03 52	0.06 43	0.06 34	0.08 52	0.06 47	0.06 42	0.04 28	0.08 59	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.06 48	0.05 43	0.05 43

LG-Stereo	0.03 6	0.03 27	0.02 5	0.02 8	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.04 29	0.05 46	0.04 33	0.02 3	0.05 47	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.05 24	0.04 13	0.05 26	0.04 28	0.07 49	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 31	0.04 11	0.04 29	0.04 30

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.05 24	0.03 2	0.06 42	0.02 1	0.04 16	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 31	0.03 1	0.04 29	0.03 9

anonymousdsp	0.05 47	0.04 48	0.03 29	0.03 29	0.04 52	0.04 51	0.04 84	0.06 55	0.05 46	0.06 56	0.04 28	0.03 15	0.02 14	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.09 63	0.05 54	0.03 64	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.05 43

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.03 42	0.01 2	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.05 31	0.04 13	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.01 2	0.02 7	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.03 9

TDLM	0.04 30	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.04 29	0.03 13	0.04 33	0.06 68	0.04 31	0.03 42	0.03 52	0.06 43	0.06 34	0.06 36	0.06 47	0.05 26	0.04 28	0.05 26	0.04 35	0.03 64	0.04 56	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.05 43

BridgeDepth_RVC	0.05 47	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.05 70	0.05 78	0.03 48	0.04 29	0.07 93	0.05 49	0.05 46	0.05 47	0.04 61	0.02 22	0.07 62	0.07 56	0.05 24	0.07 64	0.05 26	0.05 52	0.06 38	0.05 54	0.02 30	0.03 27	0.06 45	0.08 69	0.07 67	0.07 65
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.05 44	0.05 46	0.04 33	0.07 90	0.03 15	0.07 143	0.02 22	0.04 3	0.05 15	0.03 1	0.04 13	0.04 13	0.04 28	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.04 56	0.06 45	0.04 11	0.04 29	0.04 30

NLSM3	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.04 29	0.07 93	0.04 33	0.04 28	0.03 15	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.05 15	0.05 24	0.05 31	0.04 13	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.03 64	0.03 27	0.06 45	0.06 48	0.06 59	0.06 61

LG-Stereo_L1	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.08 73	0.09 149	0.21 159	0.05 46	0.05 47	0.03 42	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.10 69	0.06 47	0.07 50	0.04 28	0.14 126	0.05 54	0.01 2	0.03 27	0.06 45	0.06 48	0.05 43	0.05 43

LG-G_1	0.06 54	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.06 95	0.03 48	0.06 55	0.06 68	0.08 68	0.03 15	0.10 82	0.04 61	0.06 111	0.06 43	0.06 34	0.10 69	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.10 71	0.04 35	0.05 114	0.04 56	0.06 45	0.06 48	0.08 74	0.07 65

LG-G	0.06 54	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.06 95	0.03 48	0.06 55	0.06 68	0.08 68	0.03 15	0.10 82	0.04 61	0.06 111	0.06 43	0.06 34	0.10 69	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.10 71	0.04 35	0.05 114	0.04 56	0.06 45	0.06 48	0.08 74	0.07 65

AIO_rvc	0.06 54	0.06 90	0.03 29	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.08 73	0.06 68	0.10 80	0.04 28	0.08 68	0.02 14	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.06 47	0.07 50	0.05 52	0.12 91	0.05 54	0.02 30	0.03 27	0.06 45	0.06 48	0.05 43	0.05 43

DEFOM-Stereo	0.04 30	0.03 27	0.02 5	0.04 49	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.04 29	0.04 25	0.04 33	0.04 28	0.03 15	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.07 45	0.06 47	0.06 42	0.04 28	0.06 38	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.06 45	0.06 48	0.05 43	0.04 30

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 13	0.02 3	0.04 31	0.03 42	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.05 24	0.05 31	0.04 13	0.03 6	0.06 38	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 45	0.05 28	0.04 29	0.04 30

RSM++	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.02 8	0.04 52	0.02 5	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.04 33	0.04 28	0.05 47	0.02 14	0.02 22	0.06 43	0.06 34	0.05 24	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.07 49	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.06 45	0.05 28	0.04 29	0.04 30

AEACV	0.04 30	0.03 27	0.02 5	0.04 49	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 13	0.03 15	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.05 21	0.06 34	0.05 24	0.05 31	0.07 50	0.04 28	0.06 38	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 45	0.06 48	0.04 29	0.03 9

HCRNet	0.11 130	0.17 258	0.06 121	0.22 258	0.08 133	0.15 212	0.08 157	0.13 115	0.04 25	0.46 322	0.12 181	0.24 247	0.07 143	0.07 142	0.08 92	0.06 34	0.14 106	0.08 72	0.20 217	0.08 108	0.09 63	0.05 54	0.11 229	0.06 104	0.06 45	0.05 28	0.05 43	0.08 72

delet	0.05 47	0.05 67	0.04 61	0.06 92	0.05 70	0.05 78	0.05 94	0.04 29	0.04 25	0.06 56	0.05 46	0.10 82	0.05 86	0.03 52	0.07 62	0.06 34	0.07 45	0.06 47	0.05 26	0.06 70	0.06 38	0.04 35	0.03 64	0.04 56	0.06 45	0.06 48	0.04 29	0.04 30

RYNet	0.06 54	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.04 29	0.11 189	0.05 49	0.04 28	0.04 31	0.03 42	0.03 52	0.07 62	0.06 34	0.07 45	0.08 72	0.07 50	0.05 52	0.05 26	0.04 35	0.11 229	0.04 56	0.06 45	0.13 142	0.06 59	0.05 43

DFGA-Net	0.05 47	0.05 67	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.06 56	0.05 46	0.10 82	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.07 64	0.07 50	0.05 52	0.07 49	0.04 35	0.03 64	0.04 56	0.07 59	0.06 48	0.06 59	0.09 79

LGtest1	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.08 73	0.08 116	0.07 65	0.04 28	0.06 59	0.03 42	0.05 93	0.07 62	0.07 56	0.12 88	0.07 64	0.10 89	0.07 86	0.12 91	0.06 74	0.04 87	0.03 27	0.07 59	0.06 48	0.08 74	0.06 61

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 74	0.05 67	0.03 29	0.03 29	0.05 70	0.05 78	0.03 48	0.12 96	0.05 46	0.22 167	0.05 46	0.08 68	0.03 42	0.05 93	0.07 62	0.09 89	0.13 92	0.09 99	0.10 89	0.06 70	0.16 161	0.06 74	0.04 87	0.04 56	0.07 59	0.09 77	0.08 74	0.10 94

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 74	0.05 67	0.03 29	0.04 49	0.05 70	0.04 51	0.02 19	0.11 91	0.06 68	0.22 167	0.05 46	0.05 47	0.02 14	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.12 88	0.08 72	0.09 78	0.07 86	0.16 161	0.06 74	0.02 30	0.03 27	0.07 59	0.07 63	0.07 67	0.05 43

IGEV-Stereo+	0.06 54	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.04 52	0.03 34	0.03 48	0.16 139	0.06 68	0.20 148	0.06 68	0.06 59	0.03 42	0.04 77	0.07 62	0.08 72	0.10 69	0.06 47	0.09 78	0.06 70	0.12 91	0.06 74	0.03 64	0.03 27	0.07 59	0.06 48	0.03 13	0.07 65

iRaftStereo_RVC	0.05 47	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.05 44	0.04 25	0.06 56	0.05 46	0.05 47	0.03 42	0.02 22	0.06 43	0.06 34	0.10 69	0.07 64	0.07 50	0.05 52	0.09 63	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.07 59	0.06 48	0.05 43	0.05 43

RAFT + AFF	0.05 47	0.04 48	0.03 29	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.06 55	0.08 116	0.09 72	0.05 46	0.09 74	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.09 65	0.06 47	0.06 42	0.04 28	0.07 49	0.05 54	0.02 30	0.04 56	0.07 59	0.05 28	0.05 43	0.05 43

MMNet	0.06 54	0.06 90	0.04 61	0.08 124	0.06 95	0.06 95	0.05 94	0.07 67	0.05 46	0.05 49	0.05 46	0.09 74	0.04 61	0.04 77	0.07 62	0.07 56	0.08 52	0.08 72	0.07 50	0.06 70	0.06 38	0.05 54	0.04 87	0.05 79	0.07 59	0.08 69	0.07 67	0.10 94

AANet_RVC	0.06 54	0.05 67	0.06 121	0.05 70	0.06 95	0.04 51	0.05 94	0.05 44	0.06 68	0.05 49	0.06 68	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.07 62	0.07 56	0.08 52	0.08 72	0.07 50	0.07 86	0.07 49	0.06 74	0.05 114	0.05 79	0.07 59	0.09 77	0.06 59	0.08 72

PWCDC_ROB	0.13 171	0.06 90	0.09 185	0.07 113	0.13 219	0.08 123	0.13 222	0.06 55	0.24 282	0.09 72	0.15 219	0.09 74	0.43 307	0.26 287	0.10 170	0.10 118	0.09 65	0.12 169	0.08 63	0.11 183	0.08 59	0.11 202	0.19 271	0.13 245	0.07 59	0.13 142	0.08 74	0.18 188

SGD-Stereo	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.05 70	0.04 52	0.06 95	0.03 48	0.04 29	0.06 68	0.08 68	0.05 46	0.05 47	0.03 42	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.14 106	0.06 47	0.09 78	0.05 52	0.12 91	0.05 54	0.03 64	0.04 56	0.08 69	0.08 69	0.12 119	0.09 79

HUF	0.07 74	0.05 67	0.04 61	0.07 113	0.06 95	0.04 51	0.03 48	0.09 80	0.07 93	0.16 104	0.05 46	0.09 74	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.06 47	0.09 78	0.06 70	0.14 126	0.06 74	0.03 64	0.04 56	0.08 69	0.05 28	0.06 59	0.05 43

MIM_Stereo	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.05 70	0.05 70	0.05 78	0.03 48	0.06 55	0.04 25	0.14 91	0.06 68	0.04 31	0.02 14	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.13 92	0.07 64	0.09 78	0.06 70	0.11 77	0.06 74	0.02 30	0.04 56	0.08 69	0.07 63	0.07 67	0.05 43

LL-Strereo2	0.07 74	0.03 27	0.03 29	0.04 49	0.05 70	0.04 51	0.03 48	0.06 55	0.07 93	0.14 91	0.07 90	0.08 68	0.05 86	0.04 77	0.07 62	0.08 72	0.14 106	0.07 64	0.10 89	0.06 70	0.10 71	0.06 74	0.03 64	0.04 56	0.08 69	0.09 77	0.08 74	0.05 43

AASNet	0.06 54	0.06 90	0.04 61	0.09 143	0.07 111	0.08 123	0.05 94	0.08 73	0.04 25	0.07 65	0.07 90	0.07 64	0.04 61	0.04 77	0.06 43	0.07 56	0.10 69	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.07 49	0.06 74	0.04 87	0.06 104	0.08 69	0.07 63	0.06 59	0.06 61

AnonymousM	0.08 85	0.05 67	0.04 61	0.06 92	0.05 70	0.04 51	0.04 84	0.13 115	0.05 46	0.20 148	0.06 68	0.11 94	0.03 42	0.06 111	0.09 130	0.09 89	0.19 180	0.08 72	0.12 108	0.07 86	0.16 161	0.06 74	0.04 87	0.04 56	0.08 69	0.11 114	0.10 95	0.09 79

DMCA	0.07 74	0.05 67	0.07 151	0.06 92	0.06 95	0.05 78	0.07 144	0.09 80	0.06 68	0.06 56	0.09 135	0.07 64	0.06 115	0.06 111	0.07 62	0.08 72	0.11 79	0.10 121	0.08 63	0.07 86	0.09 63	0.05 54	0.06 135	0.05 79	0.08 69	0.10 90	0.05 43	0.07 65

GANet	0.06 54	0.07 113	0.06 121	0.06 92	0.06 95	0.07 113	0.06 127	0.07 67	0.05 46	0.06 56	0.07 90	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.07 62	0.08 72	0.08 52	0.10 121	0.07 50	0.05 52	0.07 49	0.05 54	0.05 114	0.05 79	0.08 69	0.07 63	0.06 59	0.06 61

CVANet_RVC	0.07 74	0.07 113	0.07 151	0.08 124	0.06 95	0.07 113	0.05 94	0.06 55	0.05 46	0.06 56	0.09 135	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.08 92	0.08 72	0.08 52	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.08 59	0.05 54	0.04 87	0.05 79	0.08 69	0.07 63	0.07 67	0.09 79

YMNet	0.07 74	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.08 133	0.08 123	0.07 144	0.07 67	0.07 93	0.05 49	0.07 90	0.13 117	0.05 86	0.07 142	0.07 62	0.07 56	0.08 52	0.08 72	0.09 78	0.05 52	0.07 49	0.06 74	0.06 135	0.05 79	0.09 78	0.08 69	0.09 89	0.09 79

AIO_test	0.06 54	0.05 67	0.04 61	0.07 113	0.05 70	0.04 51	0.04 84	0.10 87	0.09 149	0.12 83	0.05 46	0.11 94	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.07 45	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.13 110	0.05 54	0.04 87	0.04 56	0.09 78	0.07 63	0.05 43	0.05 43

GCAP-BAT	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 202	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 111	0.07 62	0.09 89	0.18 160	0.10 121	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

test_for_model	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 202	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 111	0.07 62	0.09 89	0.18 160	0.10 121	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

testlalala2	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 202	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 111	0.07 62	0.09 89	0.18 160	0.10 121	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

plain	0.06 54	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.04 52	0.05 78	0.03 48	0.08 73	0.04 25	0.09 72	0.05 46	0.06 59	0.02 14	0.02 22	0.07 62	0.08 72	0.12 88	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.08 59	0.04 35	0.02 30	0.05 79	0.09 78	0.09 77	0.08 74	0.09 79

UniTT-Stereo	0.07 74	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.03 30	0.05 78	0.03 48	0.06 55	0.05 46	0.06 56	0.04 28	0.07 64	0.12 207	0.07 142	0.08 92	0.07 56	0.11 79	0.08 72	0.08 63	0.07 86	0.09 63	0.08 109	0.08 184	0.04 56	0.09 78	0.16 213	0.06 59	0.09 79

testlalala	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 202	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 111	0.07 62	0.09 89	0.18 160	0.10 121	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

testlalala_base	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 202	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 111	0.07 62	0.09 89	0.18 160	0.10 121	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

GCAP-Stereo	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 202	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 111	0.07 62	0.09 89	0.18 160	0.10 121	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

anonymousdsp2	0.08 85	0.07 113	0.05 91	0.06 92	0.05 70	0.06 95	0.05 94	0.12 96	0.06 68	0.17 114	0.06 68	0.08 68	0.04 61	0.05 93	0.07 62	0.08 72	0.13 92	0.08 72	0.10 89	0.07 86	0.12 91	0.06 74	0.05 114	0.06 104	0.09 78	0.08 69	0.08 74	0.07 65

test_4	0.09 91	0.05 67	0.07 151	0.05 70	0.06 95	0.03 34	0.02 19	0.11 91	0.09 149	0.17 114	0.06 68	0.09 74	0.06 115	0.03 52	0.09 130	0.09 89	0.15 113	0.08 72	0.10 89	0.07 86	0.16 161	0.08 109	0.02 30	0.07 143	0.09 78	0.15 188	0.12 119	0.18 188

test-3	0.10 116	0.06 90	0.04 61	0.06 92	0.08 133	0.05 78	0.05 94	0.17 150	0.07 93	0.24 202	0.07 90	0.19 188	0.07 143	0.06 111	0.10 170	0.10 118	0.21 212	0.09 99	0.15 154	0.10 161	0.16 161	0.09 146	0.05 114	0.06 104	0.09 78	0.10 90	0.12 119	0.11 104

test_1	0.10 116	0.06 90	0.04 61	0.06 92	0.08 133	0.05 78	0.05 94	0.17 150	0.07 93	0.24 202	0.07 90	0.19 188	0.07 143	0.06 111	0.10 170	0.10 118	0.21 212	0.09 99	0.15 154	0.10 161	0.16 161	0.09 146	0.05 114	0.06 104	0.09 78	0.10 90	0.12 119	0.11 104

ARAFT	0.07 74	0.04 48	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.05 78	0.02 19	0.09 80	0.06 68	0.12 83	0.06 68	0.12 101	0.03 42	0.03 52	0.07 62	0.07 56	0.12 88	0.09 99	0.09 78	0.05 52	0.11 77	0.07 91	0.03 64	0.04 56	0.09 78	0.09 77	0.09 89	0.09 79

UPFNet	0.09 91	0.08 150	0.08 173	0.09 143	0.07 111	0.09 138	0.06 127	0.12 96	0.09 149	0.14 91	0.09 135	0.12 101	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.10 118	0.13 92	0.11 138	0.10 89	0.07 86	0.09 63	0.07 91	0.06 135	0.06 104	0.09 78	0.10 90	0.10 95	0.10 94

MGS-Stereo	0.08 85	0.06 90	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.05 46	0.09 72	0.07 90	0.10 82	0.04 61	0.05 93	0.07 62	0.08 72	0.15 113	0.11 138	0.12 108	0.09 135	0.12 91	0.07 91	0.05 114	0.05 79	0.10 94	0.09 77	0.11 109	0.10 94

StereoVision	0.06 54	0.03 27	0.04 61	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.06 55	0.11 189	0.02 3	0.05 46	0.03 15	0.06 115	0.01 2	0.08 92	0.10 118	0.06 36	0.05 31	0.08 63	0.07 86	0.06 38	0.05 54	0.02 30	0.04 56	0.10 94	0.08 69	0.10 95	0.12 116

MIF-Stereo (partial)	0.06 54	0.05 67	0.06 121	0.05 70	0.04 52	0.05 78	0.03 48	0.08 73	0.07 93	0.07 65	0.04 28	0.05 47	0.06 115	0.04 77	0.08 92	0.08 72	0.11 79	0.08 72	0.08 63	0.05 52	0.09 63	0.05 54	0.02 30	0.06 104	0.10 94	0.08 69	0.07 67	0.08 72

4D-IteraStereo	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.06 95	0.04 84	0.15 130	0.10 174	0.22 167	0.08 116	0.14 128	0.06 115	0.03 52	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.09 99	0.11 97	0.07 86	0.15 144	0.05 54	0.03 64	0.05 79	0.10 94	0.10 90	0.08 74	0.08 72

EGLCR-Stereo	0.11 130	0.06 90	0.04 61	0.08 124	0.08 133	0.07 113	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.27 266	0.06 68	0.19 188	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.10 121	0.16 170	0.07 86	0.17 183	0.07 91	0.04 87	0.06 104	0.10 94	0.12 125	0.18 203	0.18 188

IER	0.09 91	0.07 113	0.07 151	0.09 143	0.07 111	0.08 123	0.06 127	0.12 96	0.07 93	0.14 91	0.11 169	0.10 82	0.07 143	0.06 111	0.08 92	0.09 89	0.15 113	0.11 138	0.11 97	0.07 86	0.11 77	0.07 91	0.06 135	0.06 104	0.10 94	0.10 90	0.11 109	0.14 134

test_5	0.08 85	0.05 67	0.07 151	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.04 84	0.09 80	0.05 46	0.05 49	0.07 90	0.12 101	0.12 207	0.02 22	0.07 62	0.09 89	0.07 45	0.07 64	0.08 63	0.06 70	0.10 71	0.09 146	0.02 30	0.07 143	0.10 94	0.13 142	0.13 133	0.18 188

CIPLG	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.20 148	0.08 116	0.12 101	0.06 115	0.06 111	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.11 138	0.11 97	0.09 135	0.13 110	0.06 74	0.04 87	0.06 104	0.10 94	0.09 77	0.10 95	0.10 94

IPLGR_C	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.20 148	0.08 116	0.12 101	0.07 143	0.06 111	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.11 138	0.11 97	0.09 135	0.13 110	0.06 74	0.04 87	0.06 104	0.10 94	0.09 77	0.10 95	0.10 94

ACRE	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.20 148	0.08 116	0.12 101	0.07 143	0.06 111	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.11 138	0.11 97	0.09 135	0.13 110	0.06 74	0.04 87	0.06 104	0.10 94	0.10 90	0.10 95	0.10 94

raft+_RVC	0.08 85	0.06 90	0.04 61	0.06 92	0.06 95	0.07 113	0.04 84	0.10 87	0.08 116	0.17 114	0.08 116	0.09 74	0.04 61	0.04 77	0.08 92	0.07 56	0.13 92	0.09 99	0.11 97	0.06 70	0.13 110	0.05 54	0.03 64	0.05 79	0.10 94	0.09 77	0.09 89	0.08 72

TANstereo	0.11 130	0.06 90	0.06 121	0.10 162	0.09 157	0.09 138	0.06 127	0.12 96	0.08 116	0.22 167	0.08 116	0.13 117	0.07 143	0.08 164	0.10 170	0.13 229	0.20 197	0.13 196	0.18 198	0.08 108	0.18 196	0.09 146	0.06 135	0.06 104	0.10 94	0.10 90	0.15 159	0.14 134

XX-TBD	0.11 130	0.06 90	0.06 121	0.10 162	0.09 157	0.09 138	0.06 127	0.12 96	0.08 116	0.22 167	0.08 116	0.13 117	0.07 143	0.08 164	0.10 170	0.13 229	0.20 197	0.13 196	0.18 198	0.08 108	0.18 196	0.09 146	0.06 135	0.06 104	0.10 94	0.10 90	0.15 159	0.14 134

AFF-stereo	0.06 54	0.05 67	0.05 91	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.11 91	0.06 68	0.16 104	0.04 28	0.08 68	0.03 42	0.02 22	0.06 43	0.08 72	0.08 52	0.05 31	0.09 78	0.04 28	0.09 63	0.05 54	0.02 30	0.04 56	0.10 94	0.08 69	0.07 67	0.07 65

DMCA-RVC	0.10 116	0.08 150	0.11 217	0.08 124	0.09 157	0.08 123	0.08 157	0.12 96	0.09 149	0.13 88	0.13 193	0.13 117	0.07 143	0.06 111	0.13 243	0.12 208	0.14 106	0.13 196	0.11 97	0.10 161	0.12 91	0.09 146	0.07 158	0.09 191	0.10 94	0.10 90	0.10 95	0.11 104

S2M2_XL	0.11 130	0.07 113	0.08 173	0.07 113	0.07 111	0.10 161	0.08 157	0.18 186	0.06 68	0.21 159	0.09 135	0.22 235	0.05 86	0.06 111	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.09 99	0.17 182	0.09 135	0.20 228	0.08 109	0.08 184	0.06 104	0.11 109	0.09 77	0.14 146	0.16 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.11 130	0.08 150	0.05 91	0.07 113	0.07 111	0.07 113	0.05 94	0.18 186	0.05 46	0.27 266	0.07 90	0.18 176	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.22 225	0.08 72	0.12 108	0.07 86	0.20 228	0.08 109	0.06 135	0.05 79	0.11 109	0.13 142	0.17 183	0.16 159

MaDis-Stereo	0.07 74	0.04 48	0.05 91	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.03 48	0.06 55	0.06 68	0.04 33	0.06 68	0.10 82	0.05 86	0.02 22	0.07 62	0.08 72	0.10 69	0.09 99	0.07 50	0.05 52	0.10 71	0.10 181	0.01 2	0.05 79	0.11 109	0.18 244	0.13 133	0.16 159

iinet-f	0.10 116	0.09 167	0.06 121	0.08 124	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.09 80	0.07 93	0.18 126	0.11 169	0.10 82	0.10 189	0.06 111	0.08 92	0.09 89	0.14 106	0.09 99	0.18 198	0.09 135	0.11 77	0.06 74	0.05 114	0.06 104	0.11 109	0.10 90	0.15 159	0.12 116

rafts_anoy	0.09 91	0.08 150	0.07 151	0.07 113	0.07 111	0.06 95	0.05 94	0.13 115	0.05 46	0.17 114	0.09 135	0.12 101	0.05 86	0.03 52	0.09 130	0.10 118	0.15 113	0.12 169	0.13 129	0.07 86	0.14 126	0.08 109	0.03 64	0.06 104	0.11 109	0.10 90	0.09 89	0.11 104

RALAANet	0.09 91	0.08 150	0.06 121	0.07 113	0.05 70	0.08 123	0.05 94	0.10 87	0.07 93	0.12 83	0.09 135	0.10 82	0.06 115	0.03 52	0.08 92	0.09 89	0.13 92	0.11 138	0.15 154	0.08 108	0.12 91	0.07 91	0.04 87	0.06 104	0.11 109	0.10 90	0.11 109	0.11 104

UNet	0.10 116	0.09 167	0.08 173	0.10 162	0.08 133	0.09 138	0.08 157	0.15 130	0.08 116	0.17 114	0.09 135	0.13 117	0.09 176	0.07 142	0.09 130	0.10 118	0.16 127	0.13 196	0.12 108	0.08 108	0.11 77	0.09 146	0.08 184	0.09 191	0.11 109	0.13 142	0.10 95	0.11 104

CREStereo	0.11 130	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.08 133	0.07 113	0.05 94	0.18 186	0.05 46	0.26 252	0.08 116	0.18 176	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.22 225	0.09 99	0.13 129	0.08 108	0.20 228	0.09 146	0.06 135	0.05 79	0.11 109	0.13 142	0.17 183	0.15 145
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
ADCP+	0.11 130	0.10 181	0.08 173	0.09 143	0.07 111	0.09 138	0.08 157	0.13 115	0.11 189	0.16 104	0.12 181	0.18 176	0.08 163	0.07 142	0.10 170	0.09 89	0.16 127	0.11 138	0.14 142	0.09 135	0.12 91	0.09 146	0.08 184	0.08 168	0.11 109	0.15 188	0.11 109	0.11 104

coex_refinement	0.10 116	0.10 181	0.07 151	0.09 143	0.08 133	0.09 138	0.06 127	0.17 150	0.10 174	0.20 148	0.11 169	0.11 94	0.07 143	0.07 142	0.11 207	0.14 250	0.15 113	0.11 138	0.12 108	0.06 70	0.12 91	0.08 109	0.06 135	0.07 143	0.12 118	0.12 125	0.11 109	0.13 124

castereo++	0.10 116	0.07 113	0.05 91	0.07 113	0.07 111	0.06 95	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 202	0.08 116	0.17 160	0.06 115	0.05 93	0.09 130	0.10 118	0.19 180	0.09 99	0.13 129	0.07 86	0.20 228	0.07 91	0.05 114	0.07 143	0.12 118	0.12 125	0.12 119	0.11 104

gcap-zeroshot	0.13 171	0.08 150	0.05 91	0.08 124	0.10 176	0.11 173	0.09 174	0.18 186	0.09 149	0.28 282	0.08 116	0.20 204	0.06 115	0.10 198	0.09 130	0.12 208	0.23 235	0.11 138	0.27 266	0.12 204	0.20 228	0.11 202	0.07 158	0.08 168	0.12 118	0.17 231	0.17 183	0.18 188

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 116	0.07 113	0.06 121	0.08 124	0.05 70	0.07 113	0.03 48	0.11 91	0.15 231	0.20 148	0.15 219	0.11 94	0.07 143	0.08 164	0.08 92	0.09 89	0.16 127	0.11 138	0.12 108	0.08 108	0.12 91	0.11 202	0.06 135	0.07 143	0.12 118	0.14 169	0.12 119	0.16 159

CASnet	0.10 116	0.06 90	0.05 91	0.08 124	0.09 157	0.11 173	0.05 94	0.18 186	0.10 174	0.23 185	0.11 169	0.13 117	0.06 115	0.07 142	0.09 130	0.10 118	0.16 127	0.08 72	0.18 198	0.07 86	0.14 126	0.06 74	0.06 135	0.06 104	0.12 118	0.10 90	0.14 146	0.10 94
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT_CTSACE	0.07 74	0.04 48	0.06 121	0.03 29	0.04 52	0.05 78	0.05 94	0.06 55	0.06 68	0.09 72	0.04 28	0.10 82	0.09 176	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.11 79	0.07 64	0.07 50	0.05 52	0.12 91	0.08 109	0.03 64	0.06 104	0.12 118	0.13 142	0.12 119	0.15 145

RALCasStereoNet	0.09 91	0.08 150	0.06 121	0.09 143	0.07 111	0.06 95	0.05 94	0.12 96	0.05 46	0.18 126	0.07 90	0.12 101	0.05 86	0.04 77	0.09 130	0.10 118	0.18 160	0.12 169	0.13 129	0.08 108	0.15 144	0.08 109	0.05 114	0.06 104	0.12 118	0.09 77	0.10 95	0.08 72

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 85	0.06 90	0.05 91	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.04 84	0.14 125	0.07 93	0.21 159	0.04 28	0.12 101	0.04 61	0.03 52	0.07 62	0.09 89	0.09 65	0.06 47	0.10 89	0.05 52	0.11 77	0.05 54	0.03 64	0.05 79	0.12 118	0.09 77	0.09 89	0.09 79

FINET	0.12 157	0.11 195	0.12 232	0.12 191	0.10 176	0.11 173	0.13 222	0.15 130	0.12 205	0.13 88	0.12 181	0.13 117	0.09 176	0.09 183	0.15 268	0.13 229	0.15 113	0.11 138	0.16 170	0.09 135	0.13 110	0.10 181	0.10 219	0.10 207	0.12 118	0.10 90	0.13 133	0.12 116

DSFCA	0.11 130	0.13 221	0.09 185	0.10 162	0.08 133	0.11 173	0.11 205	0.12 96	0.09 149	0.12 83	0.13 193	0.14 128	0.07 143	0.05 93	0.09 130	0.11 164	0.15 113	0.13 196	0.16 170	0.10 161	0.13 110	0.12 221	0.07 158	0.09 191	0.12 118	0.13 142	0.10 95	0.13 124

HITNet	0.09 91	0.07 113	0.06 121	0.08 124	0.08 133	0.08 123	0.05 94	0.11 91	0.07 93	0.19 139	0.08 116	0.12 101	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.08 72	0.13 92	0.11 138	0.10 89	0.06 70	0.10 71	0.09 146	0.06 135	0.06 104	0.12 118	0.11 114	0.16 169	0.13 124
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
DDF-Stereo	0.12 157	0.07 113	0.04 61	0.10 162	0.09 157	0.13 191	0.10 191	0.18 186	0.08 116	0.24 202	0.06 68	0.19 188	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.11 164	0.23 235	0.08 72	0.16 170	0.10 161	0.20 228	0.08 109	0.07 158	0.07 143	0.13 129	0.13 142	0.17 183	0.19 203

zero-FE	0.12 157	0.07 113	0.04 61	0.11 179	0.08 133	0.15 212	0.12 216	0.18 186	0.08 116	0.23 185	0.08 116	0.19 188	0.07 143	0.08 164	0.08 92	0.11 164	0.23 235	0.09 99	0.17 182	0.10 161	0.20 228	0.09 146	0.07 158	0.07 143	0.13 129	0.13 142	0.16 169	0.20 212

S2M2_L	0.13 171	0.10 181	0.09 185	0.12 191	0.08 133	0.13 191	0.10 191	0.16 139	0.08 116	0.21 159	0.07 90	0.17 160	0.03 42	0.17 262	0.11 207	0.09 89	0.22 225	0.12 169	0.16 170	0.11 183	0.18 196	0.09 146	0.12 240	0.08 168	0.13 129	0.12 125	0.15 159	0.20 212
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 130	0.10 181	0.08 173	0.09 143	0.09 157	0.08 123	0.07 144	0.17 150	0.08 116	0.22 167	0.09 135	0.16 154	0.13 220	0.07 142	0.08 92	0.11 164	0.16 127	0.11 138	0.11 97	0.09 135	0.14 126	0.09 146	0.09 204	0.07 143	0.13 129	0.14 169	0.14 146	0.11 104

Reg-Stereo(zero)	0.11 130	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 144	0.17 150	0.10 174	0.25 235	0.09 135	0.20 204	0.06 115	0.07 142	0.09 130	0.11 164	0.19 180	0.10 121	0.15 154	0.09 135	0.15 144	0.08 109	0.07 158	0.07 143	0.13 129	0.13 142	0.18 203	0.17 171

HI	0.11 130	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 144	0.17 150	0.10 174	0.25 235	0.09 135	0.20 204	0.06 115	0.07 142	0.09 130	0.11 164	0.19 180	0.10 121	0.15 154	0.09 135	0.15 144	0.08 109	0.07 158	0.07 143	0.13 129	0.13 142	0.18 203	0.17 171

castereo	0.10 116	0.07 113	0.06 121	0.06 92	0.07 111	0.08 123	0.05 94	0.16 139	0.11 189	0.24 202	0.10 158	0.15 133	0.04 61	0.05 93	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.09 99	0.14 142	0.07 86	0.19 208	0.07 91	0.04 87	0.07 143	0.13 129	0.12 125	0.12 119	0.12 116

AE-Stereo	0.12 157	0.09 167	0.08 173	0.11 179	0.09 157	0.08 123	0.05 94	0.17 150	0.14 223	0.24 202	0.09 135	0.19 188	0.10 189	0.07 142	0.10 170	0.12 208	0.24 253	0.13 196	0.16 170	0.11 183	0.18 196	0.09 146	0.05 114	0.09 191	0.13 129	0.14 169	0.15 159	0.15 145

HH	0.13 171	0.06 90	0.05 91	0.11 179	0.11 193	0.16 223	0.08 157	0.19 211	0.07 93	0.28 282	0.08 116	0.18 176	0.05 86	0.12 229	0.10 170	0.10 118	0.23 235	0.12 169	0.15 154	0.10 161	0.20 228	0.08 109	0.07 158	0.08 168	0.13 129	0.14 169	0.19 215	0.23 236

HanStereo	0.13 171	0.06 90	0.05 91	0.11 179	0.11 193	0.16 223	0.08 157	0.19 211	0.07 93	0.28 282	0.08 116	0.18 176	0.05 86	0.12 229	0.10 170	0.10 118	0.23 235	0.12 169	0.15 154	0.10 161	0.20 228	0.08 109	0.07 158	0.08 168	0.13 129	0.14 169	0.19 215	0.23 236

CAS	0.09 91	0.07 113	0.05 91	0.06 92	0.05 70	0.05 78	0.04 84	0.14 125	0.05 46	0.11 81	0.10 158	0.11 94	0.05 86	0.07 142	0.08 92	0.09 89	0.11 79	0.10 121	0.14 142	0.07 86	0.12 91	0.07 91	0.05 114	0.05 79	0.13 129	0.11 114	0.09 89	0.14 134

RAFT+CT+SA	0.09 91	0.05 67	0.07 151	0.05 70	0.05 70	0.04 51	0.05 94	0.13 115	0.08 116	0.08 68	0.07 90	0.15 133	0.13 220	0.04 77	0.10 170	0.10 118	0.09 65	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.12 91	0.11 202	0.02 30	0.06 104	0.13 129	0.12 125	0.11 109	0.17 171

IPLG	0.09 91	0.07 113	0.07 151	0.07 113	0.07 111	0.06 95	0.05 94	0.15 130	0.06 68	0.22 167	0.06 68	0.15 133	0.05 86	0.04 77	0.08 92	0.10 118	0.16 127	0.10 121	0.14 142	0.09 135	0.13 110	0.08 109	0.04 87	0.07 143	0.13 129	0.11 114	0.11 109	0.08 72

test_3	0.11 130	0.07 113	0.07 151	0.06 92	0.08 133	0.05 78	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 202	0.09 135	0.21 222	0.11 199	0.06 111	0.13 243	0.13 229	0.20 197	0.09 99	0.14 142	0.10 161	0.18 196	0.08 109	0.04 87	0.08 168	0.13 129	0.15 188	0.13 133	0.14 134

RAFT	0.06 54	0.03 27	0.05 91	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.02 19	0.07 67	0.04 25	0.04 33	0.06 68	0.07 64	0.05 86	0.01 2	0.06 43	0.06 34	0.07 45	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.06 38	0.07 91	0.01 2	0.04 56	0.13 129	0.14 169	0.13 133	0.15 145

raftrobust	0.10 116	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.07 111	0.05 78	0.04 84	0.14 125	0.06 68	0.25 235	0.07 90	0.12 101	0.05 86	0.05 93	0.08 92	0.09 89	0.18 160	0.11 138	0.11 97	0.09 135	0.17 183	0.08 109	0.05 114	0.05 79	0.13 129	0.12 125	0.10 95	0.10 94

ADLNet	0.12 157	0.11 195	0.08 173	0.12 191	0.10 176	0.16 223	0.12 216	0.14 125	0.07 93	0.13 88	0.10 158	0.25 248	0.10 189	0.28 293	0.09 130	0.10 118	0.17 141	0.09 99	0.13 129	0.09 135	0.11 77	0.08 109	0.13 247	0.06 104	0.13 129	0.12 125	0.12 119	0.14 134

HGLStereo	0.11 130	0.10 181	0.08 173	0.09 143	0.10 176	0.09 138	0.06 127	0.14 125	0.08 116	0.18 126	0.15 219	0.09 74	0.06 115	0.08 164	0.09 130	0.10 118	0.17 141	0.13 196	0.14 142	0.10 161	0.11 77	0.09 146	0.08 184	0.08 168	0.13 129	0.12 125	0.10 95	0.11 104

PMTNet	0.11 130	0.10 181	0.06 121	0.12 191	0.09 157	0.07 113	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.28 282	0.06 68	0.18 176	0.04 61	0.07 142	0.09 130	0.11 164	0.19 180	0.09 99	0.14 142	0.08 108	0.17 183	0.09 146	0.07 158	0.05 79	0.13 129	0.12 125	0.17 183	0.15 145

BEATNet_4x	0.11 130	0.10 181	0.08 173	0.09 143	0.09 157	0.09 138	0.08 157	0.12 96	0.08 116	0.21 159	0.09 135	0.15 133	0.09 176	0.07 142	0.10 170	0.09 89	0.13 92	0.13 196	0.11 97	0.08 108	0.13 110	0.11 202	0.08 184	0.07 143	0.13 129	0.13 142	0.18 203	0.18 188

ADCRef	0.13 171	0.10 181	0.09 185	0.10 162	0.08 133	0.09 138	0.08 157	0.17 150	0.14 223	0.21 159	0.15 219	0.15 133	0.13 220	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.16 127	0.14 221	0.19 211	0.12 204	0.15 144	0.12 221	0.09 204	0.11 219	0.13 129	0.18 244	0.13 133	0.18 188

RASNet	0.11 130	0.10 181	0.09 185	0.10 162	0.07 111	0.08 123	0.08 157	0.19 211	0.09 149	0.17 114	0.10 158	0.13 117	0.08 163	0.06 111	0.08 92	0.10 118	0.15 113	0.09 99	0.12 108	0.06 70	0.15 144	0.09 146	0.05 114	0.10 207	0.13 129	0.11 114	0.17 183	0.17 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 171	0.13 221	0.13 241	0.14 211	0.15 238	0.13 191	0.20 260	0.13 115	0.15 231	0.16 104	0.16 230	0.21 222	0.09 176	0.15 257	0.10 170	0.12 208	0.15 113	0.12 169	0.11 97	0.09 135	0.11 77	0.09 146	0.08 184	0.08 168	0.13 129	0.13 142	0.11 109	0.15 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.11 130	0.09 167	0.11 217	0.08 124	0.09 157	0.08 123	0.08 157	0.16 139	0.10 174	0.23 185	0.17 239	0.18 176	0.14 235	0.05 93	0.08 92	0.09 89	0.13 92	0.10 121	0.18 198	0.09 135	0.11 77	0.08 109	0.07 158	0.08 168	0.13 129	0.10 90	0.12 119	0.10 94

MSKI-zero shot	0.13 171	0.08 150	0.05 91	0.09 143	0.11 193	0.09 138	0.07 144	0.19 211	0.09 149	0.28 282	0.10 158	0.19 188	0.06 115	0.11 210	0.10 170	0.11 164	0.24 253	0.11 138	0.17 182	0.11 183	0.21 252	0.10 181	0.07 158	0.08 168	0.14 153	0.17 231	0.18 203	0.18 188

LoS_RVC	0.09 91	0.07 113	0.05 91	0.05 70	0.06 95	0.06 95	0.05 94	0.13 115	0.08 116	0.18 126	0.11 169	0.12 101	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.09 89	0.10 69	0.08 72	0.12 108	0.08 108	0.16 161	0.09 146	0.05 114	0.06 104	0.14 153	0.10 90	0.10 95	0.13 124

tt_ll	0.09 91	0.07 113	0.05 91	0.05 70	0.06 95	0.06 95	0.05 94	0.13 115	0.08 116	0.18 126	0.11 169	0.12 101	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.09 89	0.10 69	0.08 72	0.12 108	0.08 108	0.16 161	0.09 146	0.05 114	0.06 104	0.14 153	0.10 90	0.10 95	0.13 124

CES	0.11 130	0.06 90	0.06 121	0.06 92	0.08 133	0.07 113	0.05 94	0.35 297	0.05 46	0.15 98	0.23 285	0.13 117	0.04 61	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.19 180	0.08 72	0.14 142	0.08 108	0.28 305	0.08 109	0.07 158	0.04 56	0.14 153	0.11 114	0.13 133	0.16 159

TESTraft	0.09 91	0.06 90	0.06 121	0.04 49	0.04 52	0.05 78	0.06 127	0.09 80	0.08 116	0.09 72	0.08 116	0.12 101	0.13 220	0.03 52	0.09 130	0.10 118	0.11 79	0.09 99	0.08 63	0.07 86	0.13 110	0.12 221	0.02 30	0.05 79	0.14 153	0.12 125	0.14 146	0.20 212

CREStereo++_RVC	0.11 130	0.07 113	0.05 91	0.08 124	0.08 133	0.08 123	0.07 144	0.16 139	0.09 149	0.26 252	0.09 135	0.17 160	0.13 220	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.08 72	0.13 129	0.07 86	0.19 208	0.08 109	0.06 135	0.06 104	0.14 153	0.11 114	0.16 169	0.15 145
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
GMStereo	0.12 157	0.12 208	0.07 151	0.11 179	0.11 193	0.13 191	0.09 174	0.17 150	0.10 174	0.17 114	0.13 193	0.21 222	0.11 199	0.07 142	0.10 170	0.09 89	0.17 141	0.10 121	0.17 182	0.12 204	0.14 126	0.09 146	0.07 158	0.09 191	0.14 153	0.13 142	0.15 159	0.12 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AF-Net	0.15 217	0.13 221	0.13 241	0.14 211	0.18 256	0.15 212	0.14 228	0.17 150	0.16 236	0.17 114	0.21 273	0.18 176	0.12 207	0.10 198	0.17 279	0.16 276	0.13 92	0.14 221	0.15 154	0.11 183	0.11 77	0.10 181	0.13 247	0.10 207	0.14 153	0.15 188	0.20 227	0.14 134

Nwc_Net	0.15 217	0.13 221	0.13 241	0.14 211	0.18 256	0.15 212	0.14 228	0.17 150	0.16 236	0.17 114	0.21 273	0.18 176	0.12 207	0.10 198	0.17 279	0.16 276	0.13 92	0.14 221	0.15 154	0.11 183	0.11 77	0.10 181	0.13 247	0.10 207	0.14 153	0.15 188	0.20 227	0.14 134

NVstereo2D	0.15 217	0.11 195	0.11 217	0.19 248	0.14 230	0.21 266	0.24 280	0.13 115	0.11 189	0.16 104	0.14 206	0.10 82	0.07 143	0.39 307	0.11 207	0.11 164	0.21 212	0.14 221	0.15 154	0.10 161	0.12 91	0.08 109	0.24 287	0.08 168	0.14 153	0.12 125	0.14 146	0.12 116

iResNetv2_ROB	0.12 157	0.08 150	0.07 151	0.12 191	0.09 157	0.12 182	0.08 157	0.17 150	0.08 116	0.22 167	0.12 181	0.20 204	0.15 243	0.06 111	0.08 92	0.08 72	0.16 127	0.11 138	0.17 182	0.10 161	0.14 126	0.09 146	0.09 204	0.10 207	0.14 153	0.12 125	0.19 215	0.12 116

DISCO	0.10 116	0.10 181	0.08 173	0.10 162	0.09 157	0.11 173	0.09 174	0.10 87	0.08 116	0.15 98	0.10 158	0.12 101	0.07 143	0.06 111	0.09 130	0.11 164	0.15 113	0.10 121	0.14 142	0.10 161	0.12 91	0.10 181	0.06 135	0.09 191	0.14 153	0.11 114	0.13 133	0.11 104

iResNet_ROB	0.11 130	0.08 150	0.07 151	0.11 179	0.08 133	0.12 182	0.07 144	0.15 130	0.08 116	0.23 185	0.10 158	0.15 133	0.15 243	0.06 111	0.07 62	0.09 89	0.17 141	0.12 169	0.13 129	0.09 135	0.14 126	0.09 146	0.07 158	0.08 168	0.14 153	0.12 125	0.15 159	0.15 145

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 157	0.07 113	0.04 61	0.09 143	0.09 157	0.11 173	0.10 191	0.18 186	0.08 116	0.24 202	0.09 135	0.16 154	0.04 61	0.09 183	0.09 130	0.11 164	0.21 212	0.10 121	0.17 182	0.09 135	0.20 228	0.10 181	0.05 114	0.06 104	0.15 166	0.13 142	0.16 169	0.27 254

TestStereo1	0.09 91	0.07 113	0.06 121	0.04 49	0.05 70	0.06 95	0.06 127	0.07 67	0.07 93	0.09 72	0.07 90	0.11 94	0.14 235	0.04 77	0.09 130	0.10 118	0.11 79	0.09 99	0.09 78	0.08 108	0.13 110	0.12 221	0.02 30	0.04 56	0.15 166	0.13 142	0.16 169	0.20 212

SA-5K	0.09 91	0.07 113	0.06 121	0.04 49	0.05 70	0.06 95	0.06 127	0.07 67	0.07 93	0.09 72	0.07 90	0.11 94	0.14 235	0.04 77	0.09 130	0.10 118	0.11 79	0.09 99	0.09 78	0.08 108	0.13 110	0.12 221	0.02 30	0.04 56	0.15 166	0.13 142	0.16 169	0.20 212

GLC_STEREO	0.13 171	0.11 195	0.12 232	0.12 191	0.11 193	0.10 161	0.10 191	0.19 211	0.07 93	0.25 235	0.13 193	0.12 101	0.07 143	0.07 142	0.08 92	0.12 208	0.24 253	0.11 138	0.17 182	0.09 135	0.27 300	0.15 257	0.07 158	0.07 143	0.15 166	0.09 77	0.20 227	0.12 116

MIPNet	0.11 130	0.09 167	0.06 121	0.07 113	0.08 133	0.07 113	0.05 94	0.17 150	0.06 68	0.23 185	0.07 90	0.15 133	0.08 163	0.05 93	0.09 130	0.10 118	0.17 141	0.11 138	0.20 217	0.12 204	0.13 110	0.10 181	0.05 114	0.07 143	0.15 166	0.13 142	0.11 109	0.13 124

LMCR-Stereo	0.13 171	0.09 167	0.07 151	0.11 179	0.08 133	0.11 173	0.09 174	0.18 186	0.09 149	0.19 139	0.14 206	0.19 188	0.14 235	0.10 198	0.09 130	0.11 164	0.20 197	0.13 196	0.19 211	0.10 161	0.18 196	0.10 181	0.08 184	0.08 168	0.15 166	0.13 142	0.18 203	0.17 171

CFNet_pseudo	0.13 171	0.11 195	0.11 217	0.14 211	0.11 193	0.12 182	0.11 205	0.19 211	0.12 205	0.24 202	0.14 206	0.16 154	0.15 243	0.08 164	0.09 130	0.10 118	0.16 127	0.13 196	0.13 129	0.08 108	0.15 144	0.08 109	0.08 184	0.09 191	0.15 166	0.14 169	0.19 215	0.20 212

GES	0.14 196	0.11 195	0.07 151	0.09 143	0.11 193	0.15 212	0.09 174	0.20 229	0.09 149	0.23 185	0.12 181	0.17 160	0.11 199	0.14 249	0.10 170	0.10 118	0.23 235	0.14 221	0.24 251	0.14 234	0.17 183	0.17 269	0.11 229	0.09 191	0.15 166	0.14 169	0.21 241	0.20 212

STTStereo	0.13 171	0.14 234	0.17 273	0.13 203	0.15 238	0.13 191	0.20 260	0.13 115	0.13 214	0.15 98	0.15 219	0.17 160	0.10 189	0.11 210	0.12 223	0.12 208	0.15 113	0.14 221	0.13 129	0.11 183	0.12 91	0.10 181	0.07 158	0.09 191	0.15 166	0.13 142	0.12 119	0.16 159

R-Stereo Train	0.13 171	0.07 113	0.07 151	0.09 143	0.10 176	0.15 212	0.05 94	0.16 139	0.12 205	0.28 282	0.12 181	0.20 204	0.08 163	0.11 210	0.09 130	0.11 164	0.24 253	0.12 169	0.16 170	0.11 183	0.21 252	0.11 202	0.08 184	0.07 143	0.15 166	0.15 188	0.16 169	0.15 145

RAFT-Stereo	0.13 171	0.07 113	0.07 151	0.09 143	0.10 176	0.15 212	0.05 94	0.16 139	0.12 205	0.28 282	0.12 181	0.20 204	0.08 163	0.11 210	0.09 130	0.11 164	0.24 253	0.12 169	0.16 170	0.11 183	0.21 252	0.11 202	0.08 184	0.07 143	0.15 166	0.15 188	0.16 169	0.15 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.12 157	0.11 195	0.08 173	0.14 211	0.12 207	0.11 173	0.09 174	0.19 211	0.10 174	0.18 126	0.12 181	0.25 248	0.10 189	0.08 164	0.08 92	0.09 89	0.17 141	0.12 169	0.12 108	0.09 135	0.11 77	0.08 109	0.06 135	0.09 191	0.15 166	0.12 125	0.13 133	0.13 124

CFNet_RVC	0.13 171	0.12 208	0.10 204	0.14 211	0.11 193	0.14 200	0.09 174	0.17 150	0.09 149	0.19 139	0.13 193	0.21 222	0.09 176	0.09 183	0.10 170	0.13 229	0.18 160	0.13 196	0.15 154	0.11 183	0.16 161	0.08 109	0.06 135	0.09 191	0.15 166	0.12 125	0.16 169	0.17 171

WQFJA1++	0.12 157	0.09 167	0.06 121	0.15 223	0.08 133	0.15 212	0.14 228	0.17 150	0.07 93	0.19 139	0.11 169	0.15 133	0.08 163	0.05 93	0.08 92	0.10 118	0.19 180	0.09 99	0.16 170	0.08 108	0.16 161	0.07 91	0.06 135	0.06 104	0.16 179	0.11 114	0.21 241	0.22 231

Any-RAFT	0.13 171	0.07 113	0.05 91	0.10 162	0.09 157	0.12 182	0.08 157	0.17 150	0.10 174	0.26 252	0.09 135	0.20 204	0.08 163	0.10 198	0.09 130	0.10 118	0.22 225	0.11 138	0.20 217	0.10 161	0.21 252	0.09 146	0.08 184	0.06 104	0.16 179	0.15 188	0.17 183	0.17 171

SA	0.10 116	0.07 113	0.06 121	0.06 92	0.05 70	0.08 123	0.04 84	0.12 96	0.05 46	0.16 104	0.07 90	0.16 154	0.03 42	0.04 77	0.09 130	0.09 89	0.13 92	0.11 138	0.12 108	0.09 135	0.14 126	0.10 181	0.03 64	0.06 104	0.16 179	0.14 169	0.13 133	0.20 212

IPLGR	0.12 157	0.09 167	0.09 185	0.09 143	0.10 176	0.09 138	0.07 144	0.18 186	0.09 149	0.22 167	0.10 158	0.15 133	0.07 143	0.06 111	0.09 130	0.11 164	0.17 141	0.11 138	0.20 217	0.12 204	0.15 144	0.08 109	0.04 87	0.08 168	0.16 179	0.13 142	0.14 146	0.16 159

TRStereo	0.13 171	0.07 113	0.05 91	0.09 143	0.08 133	0.17 232	0.13 222	0.18 186	0.07 93	0.25 235	0.09 135	0.20 204	0.04 61	0.10 198	0.09 130	0.10 118	0.22 225	0.11 138	0.22 235	0.13 223	0.19 208	0.09 146	0.09 204	0.07 143	0.16 179	0.15 188	0.24 257	0.20 212

s12784h	0.12 157	0.09 167	0.06 121	0.11 179	0.09 157	0.08 123	0.06 127	0.18 186	0.07 93	0.27 266	0.11 169	0.19 188	0.08 163	0.07 142	0.08 92	0.09 89	0.21 212	0.08 72	0.15 154	0.07 86	0.20 228	0.08 109	0.05 114	0.07 143	0.16 179	0.14 169	0.18 203	0.21 228

EAI-Stereo	0.13 171	0.07 113	0.04 61	0.10 162	0.10 176	0.10 161	0.09 174	0.17 150	0.10 174	0.26 252	0.11 169	0.20 204	0.05 86	0.10 198	0.10 170	0.11 164	0.23 235	0.12 169	0.18 198	0.12 204	0.19 208	0.08 109	0.08 184	0.08 168	0.16 179	0.14 169	0.15 159	0.20 212

APVNet	0.15 217	0.13 221	0.11 217	0.14 211	0.16 241	0.14 200	0.13 222	0.19 211	0.11 189	0.14 91	0.13 193	0.17 160	0.09 176	0.16 260	0.15 268	0.15 268	0.21 212	0.14 221	0.22 235	0.15 248	0.15 144	0.12 221	0.07 158	0.12 235	0.16 179	0.15 188	0.19 215	0.17 171

stereogan	0.16 234	0.15 242	0.15 259	0.16 228	0.18 256	0.18 240	0.16 239	0.20 229	0.19 261	0.14 91	0.16 230	0.20 204	0.18 254	0.13 243	0.14 258	0.13 229	0.16 127	0.14 221	0.17 182	0.14 234	0.14 126	0.12 221	0.13 247	0.13 245	0.16 179	0.16 213	0.23 248	0.18 188

RTSC	0.14 196	0.11 195	0.10 204	0.12 191	0.11 193	0.12 182	0.10 191	0.16 139	0.13 214	0.18 126	0.13 193	0.15 133	0.13 220	0.08 164	0.11 207	0.13 229	0.20 197	0.13 196	0.21 228	0.12 204	0.16 161	0.12 221	0.07 158	0.10 207	0.16 179	0.16 213	0.21 241	0.32 274

ADCL	0.14 196	0.12 208	0.11 217	0.13 203	0.11 193	0.14 200	0.10 191	0.17 150	0.15 231	0.22 167	0.16 230	0.21 222	0.12 207	0.09 183	0.10 170	0.11 164	0.16 127	0.13 196	0.17 182	0.12 204	0.18 196	0.13 238	0.11 229	0.11 219	0.16 179	0.15 188	0.16 169	0.16 159

MLCV	0.14 196	0.11 195	0.09 185	0.16 228	0.12 207	0.14 200	0.11 205	0.21 240	0.10 174	0.24 202	0.13 193	0.21 222	0.14 235	0.08 164	0.09 130	0.10 118	0.19 180	0.11 138	0.19 211	0.09 135	0.17 183	0.08 109	0.10 219	0.09 191	0.16 179	0.13 142	0.16 169	0.19 203

PDISCO_ROB	0.12 157	0.13 221	0.13 241	0.10 162	0.08 133	0.09 138	0.09 174	0.09 80	0.08 116	0.11 81	0.10 158	0.06 59	0.05 86	0.05 93	0.09 130	0.11 164	0.14 106	0.16 246	0.09 78	0.10 161	0.14 126	0.12 221	0.04 87	0.08 168	0.16 179	0.21 266	0.32 283	0.19 203

model_zeroshot	0.14 196	0.09 167	0.06 121	0.10 162	0.10 176	0.14 200	0.08 157	0.20 229	0.12 205	0.28 282	0.08 116	0.21 222	0.06 115	0.11 210	0.09 130	0.12 208	0.26 277	0.13 196	0.27 266	0.11 183	0.20 228	0.13 238	0.11 229	0.09 191	0.17 192	0.17 231	0.18 203	0.18 188

RAFT-Test	0.13 171	0.07 113	0.06 121	0.09 143	0.11 193	0.13 191	0.09 174	0.17 150	0.11 189	0.27 266	0.10 158	0.20 204	0.05 86	0.12 229	0.10 170	0.11 164	0.23 235	0.12 169	0.21 228	0.14 234	0.21 252	0.11 202	0.06 135	0.08 168	0.17 192	0.15 188	0.17 183	0.17 171

LoS	0.15 217	0.10 181	0.08 173	0.10 162	0.11 193	0.09 138	0.07 144	0.50 318	0.05 46	0.32 301	0.36 313	0.36 269	0.06 115	0.09 183	0.09 130	0.10 118	0.20 197	0.09 99	0.14 142	0.11 183	0.21 252	0.09 146	0.07 158	0.07 143	0.17 192	0.11 114	0.20 227	0.21 228
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
iRaft-Stereo_20w	0.13 171	0.07 113	0.05 91	0.12 191	0.12 207	0.12 182	0.09 174	0.16 139	0.10 174	0.28 282	0.09 135	0.19 188	0.04 61	0.10 198	0.09 130	0.11 164	0.24 253	0.11 138	0.15 154	0.13 223	0.20 228	0.08 109	0.09 204	0.06 104	0.17 192	0.13 142	0.20 227	0.25 246

UDGNet	0.15 217	0.13 221	0.09 185	0.18 241	0.17 249	0.16 223	0.19 258	0.15 130	0.11 189	0.16 104	0.14 206	0.15 133	0.05 86	0.45 308	0.09 130	0.10 118	0.17 141	0.12 169	0.14 142	0.09 135	0.17 183	0.09 146	0.28 309	0.07 143	0.17 192	0.15 188	0.12 119	0.13 124

dd	0.14 196	0.12 208	0.07 151	0.25 271	0.10 176	0.19 251	0.09 174	0.17 150	0.08 116	0.17 114	0.08 116	0.33 263	0.08 163	0.06 111	0.10 170	0.11 164	0.24 253	0.11 138	0.25 256	0.09 135	0.15 144	0.09 146	0.06 135	0.09 191	0.17 192	0.13 142	0.18 203	0.15 145

DDUNet	0.26 278	0.20 270	0.12 232	0.37 288	0.30 297	0.40 302	0.47 308	0.20 229	0.16 236	0.16 104	0.25 294	0.16 154	0.08 163	1.63 325	0.13 243	0.14 250	0.21 212	0.14 221	0.25 256	0.13 223	0.18 196	0.12 221	0.25 289	0.15 258	0.17 192	0.18 244	0.18 203	0.22 231

AACVNet	0.14 196	0.13 221	0.10 204	0.13 203	0.13 219	0.14 200	0.10 191	0.19 211	0.11 189	0.22 167	0.17 239	0.13 117	0.10 189	0.09 183	0.11 207	0.11 164	0.21 212	0.13 196	0.17 182	0.12 204	0.16 161	0.11 202	0.11 229	0.11 219	0.17 192	0.13 142	0.14 146	0.16 159

GANet-ADL	0.15 217	0.12 208	0.09 185	0.14 211	0.12 207	0.16 223	0.12 216	0.20 229	0.10 174	0.25 235	0.15 219	0.22 235	0.12 207	0.21 279	0.09 130	0.11 164	0.25 269	0.14 221	0.20 217	0.14 234	0.19 208	0.09 146	0.08 184	0.10 207	0.17 192	0.15 188	0.20 227	0.17 171

sAnonymous2	0.14 196	0.09 167	0.10 204	0.10 162	0.09 157	0.09 138	0.11 205	0.22 249	0.11 189	0.23 185	0.16 230	0.15 133	0.10 189	0.06 111	0.12 223	0.13 229	0.18 160	0.15 235	0.21 228	0.14 234	0.16 161	0.14 245	0.04 87	0.10 207	0.17 192	0.17 231	0.17 183	0.16 159

CroCo_RVC	0.14 196	0.09 167	0.10 204	0.10 162	0.09 157	0.09 138	0.11 205	0.22 249	0.11 189	0.23 185	0.16 230	0.15 133	0.10 189	0.06 111	0.12 223	0.13 229	0.18 160	0.15 235	0.21 228	0.14 234	0.16 161	0.14 245	0.04 87	0.10 207	0.17 192	0.17 231	0.17 183	0.16 159

sCroCo_RVC	0.14 196	0.09 167	0.09 185	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 144	0.19 211	0.14 223	0.18 126	0.12 181	0.13 117	0.14 235	0.06 111	0.13 243	0.15 268	0.22 225	0.15 235	0.22 235	0.13 223	0.21 252	0.16 265	0.06 135	0.12 235	0.17 192	0.16 213	0.17 183	0.17 171

FADNet-RVC-Resample	0.13 171	0.10 181	0.12 232	0.12 191	0.10 176	0.13 191	0.10 191	0.16 139	0.13 214	0.18 126	0.13 193	0.17 160	0.11 199	0.10 198	0.10 170	0.09 89	0.13 92	0.15 235	0.15 154	0.17 265	0.15 144	0.12 221	0.10 219	0.13 245	0.17 192	0.13 142	0.12 119	0.11 104

RP	0.15 217	0.14 234	0.15 259	0.17 236	0.14 230	0.17 232	0.16 239	0.19 211	0.17 246	0.14 91	0.16 230	0.16 154	0.15 243	0.11 210	0.13 243	0.12 208	0.15 113	0.12 169	0.15 154	0.12 204	0.12 91	0.12 221	0.10 219	0.12 235	0.17 192	0.15 188	0.20 227	0.18 188

DeepPrunerF	0.11 130	0.10 181	0.10 204	0.13 203	0.13 219	0.09 138	0.09 174	0.15 130	0.11 189	0.12 83	0.14 206	0.10 82	0.09 176	0.07 142	0.12 223	0.11 164	0.11 79	0.13 196	0.13 129	0.11 183	0.13 110	0.08 109	0.08 184	0.08 168	0.17 192	0.14 169	0.11 109	0.14 134

MSMDNet	0.13 171	0.08 150	0.06 121	0.09 143	0.12 207	0.10 161	0.08 157	0.17 150	0.11 189	0.27 266	0.09 135	0.20 204	0.06 115	0.12 229	0.10 170	0.11 164	0.24 253	0.12 169	0.19 211	0.16 260	0.21 252	0.11 202	0.07 158	0.08 168	0.17 192	0.14 169	0.17 183	0.18 188

PA-Net	0.19 248	0.21 275	0.25 298	0.14 211	0.20 268	0.18 240	0.20 260	0.21 240	0.19 261	0.18 126	0.14 206	0.17 160	0.21 261	0.26 287	0.16 273	0.18 290	0.15 113	0.19 275	0.13 129	0.17 265	0.14 126	0.15 257	0.10 219	0.16 266	0.17 192	0.25 293	0.17 183	0.35 279
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.14 196	0.13 221	0.11 217	0.12 191	0.11 193	0.10 161	0.09 174	0.17 150	0.12 205	0.21 159	0.18 254	0.15 133	0.13 220	0.08 164	0.12 223	0.11 164	0.19 180	0.15 235	0.19 211	0.11 183	0.17 183	0.14 245	0.10 219	0.11 219	0.17 192	0.16 213	0.17 183	0.19 203

PS-NSSS	0.17 237	0.19 267	0.17 273	0.23 262	0.18 256	0.18 240	0.16 239	0.22 249	0.13 214	0.23 185	0.20 268	0.44 278	0.08 163	0.11 210	0.12 223	0.10 118	0.13 92	0.13 196	0.26 261	0.11 183	0.11 77	0.07 91	0.18 266	0.15 258	0.17 192	0.21 266	0.13 133	0.20 212

HSM	0.14 196	0.12 208	0.09 185	0.14 211	0.13 219	0.12 182	0.10 191	0.18 186	0.10 174	0.23 185	0.15 219	0.18 176	0.14 235	0.08 164	0.10 170	0.10 118	0.21 212	0.12 169	0.17 182	0.12 204	0.18 196	0.10 181	0.07 158	0.08 168	0.17 192	0.15 188	0.17 183	0.18 188

XPNet_ROB	0.18 242	0.21 275	0.14 252	0.15 223	0.16 241	0.15 212	0.15 234	0.15 130	0.14 223	0.19 139	0.18 254	0.49 285	0.13 220	0.11 210	0.13 243	0.14 250	0.25 269	0.16 246	0.18 198	0.14 234	0.17 183	0.18 278	0.13 247	0.13 245	0.17 192	0.17 231	0.31 281	0.29 262

DCVSM-stereo	0.20 256	0.15 242	0.11 217	0.24 268	0.18 256	0.26 279	0.21 271	0.23 257	0.16 236	0.24 202	0.19 263	0.49 285	0.27 280	0.13 243	0.10 170	0.12 208	0.24 253	0.16 246	0.24 251	0.15 248	0.19 208	0.14 245	0.22 278	0.11 219	0.18 213	0.15 188	0.24 257	0.28 260

DLNR_Zeroshot_test	10.12 350	32.06 359	0.05 91	54.44 359	0.09 157	0.18 240	50.47 359	0.19 211	0.08 116	0.27 266	0.07 90	0.20 204	0.04 61	0.14 249	62.26 359	70.60 359	0.33 304	0.18 270	0.25 256	0.11 183	0.20 228	0.08 109	0.07 158	0.09 191	0.18 213	0.15 188	0.20 227	0.26 250

raft_robust	0.12 157	0.09 167	0.09 185	0.11 179	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.15 130	0.08 116	0.23 185	0.07 90	0.20 204	0.11 199	0.09 183	0.11 207	0.12 208	0.16 127	0.12 169	0.13 129	0.10 161	0.15 144	0.11 202	0.03 64	0.07 143	0.18 213	0.16 213	0.15 159	0.14 134

dad	0.18 242	0.16 250	0.11 217	0.36 286	0.16 241	0.24 275	0.21 271	0.24 263	0.09 149	0.22 167	0.11 169	0.38 272	0.11 199	0.08 164	0.12 223	0.10 118	0.27 288	0.12 169	0.29 273	0.10 161	0.19 208	0.12 221	0.08 184	0.13 245	0.18 213	0.14 169	0.31 281	0.22 231

GMOStereo	0.11 130	0.07 113	0.09 185	0.06 92	0.05 70	0.06 95	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 202	0.07 90	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 141	0.08 72	0.12 108	0.08 108	0.19 208	0.08 109	0.03 64	0.06 104	0.18 213	0.16 213	0.14 146	0.17 171

error version	0.11 130	0.07 113	0.09 185	0.06 92	0.05 70	0.06 95	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 202	0.07 90	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 141	0.08 72	0.12 108	0.08 108	0.19 208	0.08 109	0.03 64	0.06 104	0.18 213	0.16 213	0.14 146	0.17 171

test-v	0.11 130	0.07 113	0.09 185	0.06 92	0.05 70	0.06 95	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 202	0.07 90	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 141	0.08 72	0.12 108	0.08 108	0.19 208	0.08 109	0.03 64	0.06 104	0.18 213	0.16 213	0.14 146	0.17 171

GwcNet-ADL	0.17 237	0.12 208	0.11 217	0.19 248	0.14 230	0.17 232	0.14 228	0.21 240	0.14 223	0.24 202	0.17 239	0.32 262	0.16 248	0.19 272	0.11 207	0.14 250	0.22 225	0.15 235	0.23 245	0.13 223	0.18 196	0.11 202	0.05 114	0.10 207	0.18 213	0.15 188	0.19 215	0.21 228

test-2	0.11 130	0.07 113	0.09 185	0.06 92	0.05 70	0.06 95	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 202	0.07 90	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 141	0.08 72	0.12 108	0.08 108	0.19 208	0.08 109	0.03 64	0.06 104	0.18 213	0.16 213	0.14 146	0.17 171

psm_up	0.14 196	0.11 195	0.13 241	0.15 223	0.12 207	0.14 200	0.11 205	0.20 229	0.16 236	0.19 139	0.12 181	0.15 133	0.17 252	0.10 198	0.12 223	0.12 208	0.19 180	0.13 196	0.17 182	0.11 183	0.15 144	0.09 146	0.10 219	0.16 266	0.18 213	0.16 213	0.17 183	0.20 212

NCC-stereo	0.17 237	0.16 250	0.16 265	0.16 228	0.17 249	0.18 240	0.18 251	0.19 211	0.20 272	0.16 104	0.19 263	0.21 222	0.21 261	0.12 229	0.20 292	0.18 290	0.18 160	0.19 275	0.18 198	0.15 248	0.15 144	0.15 257	0.15 254	0.12 235	0.18 213	0.17 231	0.24 257	0.20 212

Abc-Net	0.17 237	0.16 250	0.16 265	0.16 228	0.17 249	0.18 240	0.18 251	0.19 211	0.20 272	0.16 104	0.19 263	0.21 222	0.21 261	0.12 229	0.20 292	0.18 290	0.18 160	0.19 275	0.18 198	0.15 248	0.15 144	0.15 257	0.15 254	0.12 235	0.18 213	0.17 231	0.24 257	0.20 212
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.15 217	0.17 258	0.12 232	0.16 228	0.14 230	0.17 232	0.11 205	0.17 150	0.12 205	0.20 148	0.13 193	0.28 253	0.12 207	0.10 198	0.11 207	0.13 229	0.18 160	0.13 196	0.17 182	0.12 204	0.16 161	0.09 146	0.10 219	0.11 219	0.18 213	0.15 188	0.17 183	0.19 203

iResNet	0.16 234	0.11 195	0.09 185	0.15 223	0.13 219	0.17 232	0.12 216	0.21 240	0.14 223	0.25 235	0.13 193	0.35 267	0.32 292	0.08 164	0.10 170	0.11 164	0.20 197	0.12 169	0.25 256	0.14 234	0.18 196	0.11 202	0.12 240	0.13 245	0.18 213	0.14 169	0.20 227	0.18 188

IGEV-FE	0.14 196	0.07 113	0.05 91	0.13 203	0.13 219	0.10 161	0.11 205	0.17 150	0.09 149	0.28 282	0.09 135	0.23 238	0.05 86	0.12 229	0.09 130	0.11 164	0.23 235	0.11 138	0.16 170	0.12 204	0.20 228	0.09 146	0.09 204	0.06 104	0.19 227	0.14 169	0.23 248	0.27 254

DDVS	0.19 248	0.15 242	0.13 241	0.18 241	0.18 256	0.19 251	0.20 260	0.20 229	0.16 236	0.25 235	0.21 273	0.39 275	0.27 280	0.13 243	0.12 223	0.14 250	0.26 277	0.19 275	0.28 271	0.15 248	0.18 196	0.16 265	0.10 219	0.14 254	0.19 227	0.15 188	0.22 246	0.25 246

ACV-stereo	0.25 274	0.15 242	0.13 241	0.22 258	0.17 249	0.28 282	0.24 280	0.21 240	0.20 272	0.24 202	0.21 273	0.28 253	0.36 299	0.18 267	0.13 243	0.12 208	0.34 306	0.20 281	1.12 332	0.25 296	0.26 298	0.17 269	0.29 312	0.18 274	0.19 227	0.16 213	0.25 263	0.29 262

IGEV_Zeroshot_test	0.14 196	0.07 113	0.05 91	0.13 203	0.13 219	0.10 161	0.11 205	0.17 150	0.09 149	0.28 282	0.09 135	0.23 238	0.05 86	0.12 229	0.09 130	0.11 164	0.23 235	0.11 138	0.16 170	0.12 204	0.20 228	0.09 146	0.09 204	0.06 104	0.19 227	0.14 169	0.23 248	0.27 254

anonymity	0.13 171	0.06 90	0.05 91	0.09 143	0.10 176	0.09 138	0.07 144	0.18 186	0.08 116	0.28 282	0.12 181	0.19 188	0.06 115	0.09 183	0.09 130	0.13 229	0.23 235	0.12 169	0.17 182	0.15 248	0.19 208	0.10 181	0.09 204	0.07 143	0.19 227	0.18 244	0.19 215	0.19 203

Sa-1000	0.10 116	0.07 113	0.07 151	0.07 113	0.05 70	0.09 138	0.03 48	0.12 96	0.06 68	0.18 126	0.08 116	0.19 188	0.05 86	0.05 93	0.10 170	0.10 118	0.16 127	0.12 169	0.14 142	0.09 135	0.16 161	0.10 181	0.04 87	0.05 79	0.19 227	0.15 188	0.13 133	0.20 212

DAS	0.19 248	0.11 195	0.09 185	0.24 268	0.19 263	0.18 240	0.20 260	0.23 257	0.18 252	0.24 202	0.14 206	0.38 272	0.21 261	0.09 183	0.12 223	0.11 164	0.25 269	0.16 246	0.22 235	0.15 248	0.20 228	0.14 245	0.18 266	0.13 245	0.19 227	0.17 231	0.23 248	0.29 262

SepStereo	0.19 248	0.11 195	0.09 185	0.24 268	0.19 263	0.18 240	0.20 260	0.23 257	0.18 252	0.24 202	0.14 206	0.38 272	0.21 261	0.09 183	0.12 223	0.11 164	0.25 269	0.16 246	0.22 235	0.15 248	0.20 228	0.14 245	0.18 266	0.13 245	0.19 227	0.17 231	0.23 248	0.29 262

ICVP	0.15 217	0.13 221	0.14 252	0.12 191	0.12 207	0.13 191	0.10 191	0.17 150	0.12 205	0.17 114	0.13 193	0.18 176	0.12 207	0.09 183	0.12 223	0.13 229	0.18 160	0.15 235	0.15 154	0.14 234	0.17 183	0.13 238	0.20 274	0.11 219	0.19 227	0.19 257	0.17 183	0.16 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 171	0.12 208	0.10 204	0.11 179	0.08 133	0.11 173	0.10 191	0.18 186	0.11 189	0.24 202	0.13 193	0.20 204	0.08 163	0.06 111	0.11 207	0.10 118	0.20 197	0.11 138	0.20 217	0.10 161	0.21 252	0.10 181	0.06 135	0.12 235	0.19 227	0.11 114	0.12 119	0.13 124

pcwnet_v2	0.15 217	0.12 208	0.12 232	0.16 228	0.14 230	0.17 232	0.14 228	0.20 229	0.13 214	0.22 167	0.14 206	0.19 188	0.18 254	0.12 229	0.10 170	0.12 208	0.18 160	0.13 196	0.17 182	0.12 204	0.16 161	0.11 202	0.09 204	0.10 207	0.19 227	0.20 261	0.19 215	0.27 254

HSM-Net_RVC	0.15 217	0.12 208	0.10 204	0.17 236	0.13 219	0.14 200	0.10 191	0.18 186	0.14 223	0.25 235	0.18 254	0.28 253	0.16 248	0.11 210	0.11 207	0.11 164	0.19 180	0.13 196	0.16 170	0.11 183	0.17 183	0.11 202	0.08 184	0.11 219	0.19 227	0.16 213	0.23 248	0.24 240
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	0.22 267	0.20 270	0.14 252	0.18 241	0.17 249	0.16 223	0.20 260	0.21 240	0.26 292	0.15 98	0.20 268	0.28 253	0.62 319	0.13 243	0.12 223	0.13 229	0.27 288	0.18 270	0.36 290	0.18 272	0.22 268	0.17 269	0.16 258	0.24 292	0.19 227	0.18 244	0.24 257	0.43 296

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 217	0.07 113	0.05 91	0.14 211	0.12 207	0.15 212	0.10 191	0.18 186	0.08 116	0.26 252	0.08 116	0.19 188	0.08 163	0.11 210	0.10 170	0.12 208	0.26 277	0.13 196	0.26 261	0.11 183	0.20 228	0.10 181	0.08 184	0.07 143	0.20 240	0.18 244	0.19 215	0.31 270

EKT-Stereo	0.15 217	0.10 181	0.07 151	0.13 203	0.12 207	0.16 223	0.17 248	0.18 186	0.11 189	0.26 252	0.17 239	0.17 160	0.07 143	0.11 210	0.09 130	0.11 164	0.24 253	0.15 235	0.23 245	0.12 204	0.24 286	0.10 181	0.07 158	0.08 168	0.20 240	0.15 188	0.17 183	0.18 188

SQANet	0.45 306	0.54 314	0.14 252	1.41 321	0.51 314	1.23 321	0.83 318	0.30 285	0.24 282	0.34 309	0.24 288	0.64 296	0.19 258	1.12 319	0.17 279	0.14 250	0.24 253	0.20 281	0.40 294	0.22 290	0.16 161	0.14 245	1.58 325	0.17 271	0.20 240	0.16 213	0.26 268	0.39 287

UDG	0.26 278	0.20 270	0.13 241	0.38 293	0.31 298	0.38 300	0.51 311	0.19 211	0.16 236	0.19 139	0.23 285	0.17 160	0.09 176	1.45 321	0.14 258	0.13 229	0.27 288	0.16 246	0.26 261	0.13 223	0.21 252	0.13 238	0.25 289	0.12 235	0.20 240	0.20 261	0.20 227	0.19 203

SACVNet	0.15 217	0.14 234	0.13 241	0.16 228	0.13 219	0.14 200	0.12 216	0.19 211	0.17 246	0.19 139	0.17 239	0.14 128	0.07 143	0.14 249	0.13 243	0.13 229	0.19 180	0.16 246	0.20 217	0.13 223	0.16 161	0.14 245	0.12 240	0.13 245	0.20 240	0.18 244	0.19 215	0.17 171

PSMNet-ADL	0.18 242	0.13 221	0.13 241	0.16 228	0.14 230	0.17 232	0.16 239	0.20 229	0.21 278	0.27 266	0.19 263	0.29 259	0.25 272	0.18 267	0.14 258	0.14 250	0.23 235	0.14 221	0.22 235	0.14 234	0.19 208	0.11 202	0.10 219	0.11 219	0.20 240	0.15 188	0.23 248	0.19 203

GEStereo_RVC	0.14 196	0.13 221	0.10 204	0.11 179	0.12 207	0.12 182	0.11 205	0.18 186	0.13 214	0.24 202	0.16 230	0.18 176	0.10 189	0.06 111	0.12 223	0.11 164	0.20 197	0.17 259	0.23 245	0.13 223	0.15 144	0.13 238	0.07 158	0.11 219	0.20 240	0.14 169	0.13 133	0.19 203

FADNet_RVC	0.18 242	0.14 234	0.13 241	0.20 252	0.15 238	0.14 200	0.13 222	0.24 263	0.14 223	0.24 202	0.17 239	0.27 251	0.21 261	0.14 249	0.14 258	0.12 208	0.19 180	0.17 259	0.31 278	0.15 248	0.19 208	0.14 245	0.11 229	0.14 254	0.20 240	0.21 266	0.18 203	0.22 231

FADNet-RVC	0.14 196	0.13 221	0.10 204	0.18 241	0.11 193	0.14 200	0.09 174	0.21 240	0.09 149	0.19 139	0.17 239	0.17 160	0.12 207	0.11 210	0.14 258	0.15 268	0.18 160	0.13 196	0.18 198	0.15 248	0.12 91	0.12 221	0.12 240	0.11 219	0.20 240	0.16 213	0.14 146	0.14 134

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 298	0.16 250	0.12 232	0.26 273	0.22 274	0.22 269	0.27 288	0.24 263	0.15 231	0.24 202	0.16 230	4.24 348	0.22 268	0.19 272	0.13 243	0.13 229	0.34 306	0.22 291	0.31 278	0.20 280	0.23 279	0.18 278	0.22 278	0.14 254	0.20 240	0.19 257	0.21 241	0.24 240

RGC	0.19 248	0.17 258	0.17 273	0.19 248	0.20 268	0.20 257	0.15 234	0.22 249	0.26 292	0.17 114	0.20 268	0.21 222	0.24 269	0.15 257	0.23 296	0.18 290	0.18 160	0.16 246	0.18 198	0.16 260	0.17 183	0.13 238	0.12 240	0.15 258	0.20 240	0.21 266	0.23 248	0.24 240

ccs_rob	0.20 256	0.15 242	0.11 217	0.26 273	0.16 241	0.26 279	0.20 260	0.22 249	0.16 236	0.25 235	0.24 288	0.57 294	0.24 269	0.17 262	0.12 223	0.13 229	0.23 235	0.15 235	0.21 228	0.15 248	0.21 252	0.11 202	0.12 240	0.11 219	0.20 240	0.16 213	0.18 203	0.24 240

LALA_ROB	0.22 267	0.25 288	0.16 265	0.19 248	0.17 249	0.22 269	0.16 239	0.17 150	0.19 261	0.24 202	0.21 273	0.64 296	0.15 243	0.13 243	0.23 296	0.17 283	0.27 288	0.22 291	0.22 235	0.18 272	0.20 228	0.20 290	0.14 252	0.15 258	0.20 240	0.22 274	0.35 290	0.25 246

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 217	0.07 113	0.05 91	0.12 191	0.12 207	0.15 212	0.09 174	0.17 150	0.12 205	0.29 296	0.09 135	0.22 235	0.05 86	0.12 229	0.11 207	0.11 164	0.26 277	0.12 169	0.33 283	0.11 183	0.20 228	0.12 221	0.08 184	0.06 104	0.21 253	0.18 244	0.20 227	0.32 274

MyStereo04	0.14 196	0.12 208	0.10 204	0.08 124	0.09 157	0.10 161	0.08 157	0.22 249	0.19 261	0.24 202	0.16 230	0.23 238	0.11 199	0.04 77	0.10 170	0.11 164	0.17 141	0.12 169	0.21 228	0.12 204	0.16 161	0.11 202	0.06 135	0.11 219	0.21 253	0.12 125	0.16 169	0.15 145

test-1	0.14 196	0.06 90	0.07 151	0.11 179	0.10 176	0.18 240	0.14 228	0.19 211	0.13 214	0.28 282	0.10 158	0.19 188	0.11 199	0.12 229	0.12 223	0.13 229	0.22 225	0.12 169	0.22 235	0.10 161	0.24 286	0.08 109	0.09 204	0.08 168	0.21 253	0.18 244	0.15 159	0.17 171

Anonymous3	0.18 242	0.15 242	0.11 217	0.15 223	0.10 176	0.14 200	0.11 205	0.22 249	0.19 261	0.27 266	0.15 219	0.27 251	0.12 207	0.13 243	0.25 299	0.17 283	0.23 235	0.18 270	0.26 261	0.17 265	0.24 286	0.20 290	0.09 204	0.10 207	0.21 253	0.20 261	0.22 246	0.20 212

SFCPSM	0.20 256	0.15 242	0.12 232	0.22 258	0.16 241	0.20 257	0.18 251	0.22 249	0.20 272	0.26 252	0.24 288	0.34 266	0.33 295	0.14 249	0.12 223	0.12 208	0.24 253	0.16 246	0.32 280	0.19 276	0.19 208	0.13 238	0.14 252	0.12 235	0.21 253	0.17 231	0.20 227	0.25 246

FAT-Stereo	0.26 278	0.19 267	0.17 273	0.38 293	0.36 302	0.30 284	0.25 285	0.26 270	0.18 252	0.27 266	0.25 294	0.33 263	0.36 299	0.26 287	0.16 273	0.15 268	0.26 277	0.23 294	0.33 283	0.21 282	0.22 268	0.19 286	0.22 278	0.22 282	0.21 253	0.22 274	0.32 283	0.42 293

FADNet	0.16 234	0.15 242	0.10 204	0.20 252	0.10 176	0.19 251	0.13 222	0.20 229	0.13 214	0.22 167	0.24 288	0.17 160	0.14 235	0.12 229	0.17 279	0.16 276	0.16 127	0.14 221	0.23 245	0.20 280	0.16 161	0.12 221	0.11 229	0.11 219	0.21 253	0.18 244	0.16 169	0.15 145

CC-Net-ROB	0.28 286	0.40 307	0.28 304	0.56 307	0.44 308	0.41 303	0.38 299	0.32 290	0.20 272	0.33 305	0.28 302	0.68 301	0.10 189	0.32 305	0.19 289	0.13 229	0.14 106	0.16 246	0.39 293	0.18 272	0.15 144	0.09 146	0.23 283	0.24 292	0.21 253	0.21 266	0.19 215	0.29 262

FBW_ROB	0.26 278	0.26 291	0.25 298	0.37 288	0.25 284	0.32 288	0.20 260	0.21 240	0.18 252	0.27 266	0.20 268	0.45 279	0.31 289	0.26 287	0.20 292	0.20 300	0.27 288	0.17 259	0.51 304	0.14 234	0.21 252	0.14 245	0.16 258	0.28 302	0.21 253	0.19 257	0.33 286	0.55 310

pmcnn	0.19 248	0.14 234	0.11 217	0.18 241	0.13 219	0.19 251	0.16 239	0.20 229	0.18 252	0.26 252	0.14 206	0.35 267	0.25 272	0.09 183	0.09 130	0.11 164	0.25 269	0.14 221	0.24 251	0.14 234	0.22 268	0.14 245	0.11 229	0.11 219	0.21 253	0.18 244	0.39 299	0.45 300

ITSA-stereo	0.18 242	0.14 234	0.11 217	0.26 273	0.16 241	0.18 240	0.16 239	0.25 267	0.17 246	0.25 235	0.17 239	0.33 263	0.24 269	0.16 260	0.11 207	0.11 164	0.21 212	0.15 235	0.22 235	0.10 161	0.19 208	0.11 202	0.15 254	0.11 219	0.22 263	0.15 188	0.20 227	0.23 236

cross-raft	0.14 196	0.08 150	0.07 151	0.08 124	0.10 176	0.12 182	0.08 157	0.17 150	0.13 214	0.27 266	0.11 169	0.21 222	0.05 86	0.11 210	0.13 243	0.14 250	0.22 225	0.11 138	0.23 245	0.13 223	0.23 279	0.09 146	0.06 135	0.08 168	0.22 263	0.17 231	0.14 146	0.15 145

XX-Stereo	0.14 196	0.05 67	0.05 91	0.10 162	0.08 133	0.17 232	0.07 144	0.18 186	0.10 174	0.27 266	0.09 135	0.20 204	0.03 42	0.09 183	0.10 170	0.12 208	0.23 235	0.11 138	0.20 217	0.11 183	0.20 228	0.08 109	0.08 184	0.07 143	0.22 263	0.16 213	0.17 183	0.36 281

S-Stereo	0.30 290	0.22 278	0.17 273	0.41 298	0.39 304	0.41 303	0.37 295	0.25 267	0.25 287	0.26 252	0.44 317	0.54 293	0.36 299	0.24 282	0.16 273	0.14 250	0.27 288	0.27 303	0.34 286	0.28 302	0.23 279	0.22 299	0.53 318	0.23 284	0.22 263	0.19 257	0.27 271	0.38 283

AnyNet_C32	0.20 256	0.16 250	0.15 259	0.17 236	0.17 249	0.19 251	0.16 239	0.25 267	0.22 279	0.25 235	0.23 285	0.23 238	0.18 254	0.14 249	0.19 289	0.18 290	0.28 295	0.22 291	0.29 273	0.18 272	0.27 300	0.21 295	0.16 258	0.17 271	0.22 263	0.20 261	0.21 241	0.23 236

ETE_ROB	0.22 267	0.23 282	0.15 259	0.20 252	0.16 241	0.19 251	0.17 248	0.18 186	0.19 261	0.22 167	0.22 280	0.65 298	0.16 248	0.14 249	0.14 258	0.14 250	0.30 299	0.19 275	0.24 251	0.19 276	0.21 252	0.18 278	0.16 258	0.15 258	0.22 263	0.28 307	0.41 304	0.26 250

SGM-Forest	0.19 248	0.18 264	0.16 265	0.23 262	0.18 256	0.20 257	0.18 251	0.23 257	0.17 246	0.20 148	0.15 219	0.23 238	0.18 254	0.22 280	0.17 279	0.18 290	0.19 180	0.17 259	0.18 198	0.15 248	0.17 183	0.18 278	0.25 289	0.18 274	0.22 263	0.18 244	0.25 263	0.24 240
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CASS	0.15 217	0.12 208	0.10 204	0.14 211	0.12 207	0.16 223	0.10 191	0.19 211	0.15 231	0.26 252	0.12 181	0.20 204	0.12 207	0.09 183	0.11 207	0.12 208	0.23 235	0.12 169	0.23 245	0.09 135	0.19 208	0.10 181	0.07 158	0.09 191	0.23 270	0.14 169	0.19 215	0.22 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SHD	0.21 262	0.17 258	0.20 286	0.18 241	0.16 241	0.18 240	0.20 260	0.26 270	0.16 236	0.27 266	0.18 254	0.23 238	0.31 289	0.17 262	0.14 258	0.14 250	0.19 180	0.17 259	0.32 280	0.17 265	0.20 228	0.17 269	0.16 258	0.16 266	0.23 270	0.28 307	0.25 263	0.43 296

HBP-ISP	0.21 262	0.16 250	0.12 232	0.26 273	0.22 274	0.22 269	0.17 248	0.29 282	0.18 252	0.27 266	0.18 254	0.21 222	0.12 207	0.28 293	0.10 170	0.14 250	0.26 277	0.19 275	0.20 217	0.12 204	0.22 268	0.23 302	0.26 294	0.23 284	0.24 272	0.24 287	0.23 248	0.26 250

ADCMid	0.21 262	0.18 264	0.17 273	0.18 241	0.19 263	0.20 257	0.16 239	0.29 282	0.25 287	0.24 202	0.19 263	0.36 269	0.21 261	0.12 229	0.16 273	0.16 276	0.25 269	0.18 270	0.37 291	0.19 276	0.24 286	0.18 278	0.17 264	0.15 258	0.24 272	0.20 261	0.25 263	0.29 262

NaN_ROB	0.19 248	0.20 270	0.19 283	0.20 252	0.20 268	0.16 223	0.15 234	0.27 273	0.19 261	0.23 185	0.18 254	0.47 284	0.16 248	0.11 210	0.13 243	0.12 208	0.15 113	0.14 221	0.21 228	0.19 276	0.13 110	0.10 181	0.09 204	0.20 277	0.24 272	0.21 266	0.26 268	0.28 260

CBMV_ROB	0.21 262	0.14 234	0.15 259	0.26 273	0.22 274	0.21 266	0.22 273	0.28 276	0.17 246	0.26 252	0.17 239	0.28 253	0.17 252	0.26 287	0.11 207	0.12 208	0.26 277	0.17 259	0.18 198	0.16 260	0.21 252	0.19 286	0.26 294	0.20 277	0.24 272	0.25 293	0.25 263	0.33 277

ADCPNet	0.22 267	0.17 258	0.16 265	0.20 252	0.19 263	0.20 257	0.18 251	0.27 273	0.23 281	0.26 252	0.22 280	0.26 250	0.28 282	0.15 257	0.16 273	0.17 283	0.24 253	0.17 259	0.32 280	0.23 291	0.24 286	0.19 286	0.17 264	0.21 280	0.25 276	0.22 274	0.27 271	0.33 277

STTRV1_RVC		0.26 291	0.22 295	0.35 285	0.28 290	0.32 288	0.29 290	0.36 300	0.33 310	0.27 266	0.26 296	0.42 276	0.41 306	0.47 309	0.32 310	0.18 290	0.59 330	0.20 281		0.30 307	0.59 338	0.22 299		0.43 320	0.25 276	0.54 333	0.34 288	0.64 319

NCCL2	0.17 237	0.17 258	0.16 265	0.13 203	0.13 219	0.13 191	0.12 216	0.21 240	0.17 246	0.22 167	0.15 219	0.23 238	0.13 220	0.09 183	0.15 268	0.16 276	0.18 160	0.17 259	0.19 211	0.17 265	0.21 252	0.17 269	0.11 229	0.16 266	0.25 276	0.26 300	0.20 227	0.24 240

FCDSN-DC	0.25 274	0.25 288	0.25 298	0.28 282	0.26 287	0.26 279	0.34 293	0.28 276	0.18 252	0.20 148	0.17 239	0.20 204	0.12 207	0.29 295	0.26 301	0.26 305	0.29 296	0.28 307	0.27 266	0.21 282	0.25 294	0.25 305	0.26 294	0.32 310	0.26 279	0.24 287	0.26 268	0.27 254
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NOSS_ROB	0.21 262	0.14 234	0.15 259	0.20 252	0.19 263	0.20 257	0.22 273	0.29 282	0.18 252	0.25 235	0.15 219	0.21 222	0.13 220	0.27 292	0.13 243	0.14 250	0.26 277	0.21 285	0.22 235	0.17 265	0.23 279	0.22 299	0.26 294	0.24 292	0.26 279	0.22 274	0.24 257	0.26 250

CBMV	0.22 267	0.18 264	0.17 273	0.23 262	0.21 271	0.20 257	0.18 251	0.27 273	0.19 261	0.28 282	0.11 169	0.29 259	0.13 220	0.24 282	0.13 243	0.14 250	0.24 253	0.18 270	0.20 217	0.16 260	0.21 252	0.18 278	0.24 287	0.23 284	0.26 279	0.22 274	0.35 290	0.40 290
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FSD		0.24 285	0.24 297	0.27 280	0.25 284	0.25 276	0.33 292	0.30 285	0.18 252	0.20 148	0.17 239			0.29 295	0.25 299	0.26 305			0.27 266	0.21 282				0.28 302	0.27 282	0.23 281	0.27 271	0.27 254

DGSMNet	0.34 296	0.28 297	0.23 296	0.40 297	0.33 299	0.37 298	0.37 295	0.28 276	0.25 287	0.25 235	0.50 322	0.45 279	0.31 289	0.25 284	0.23 296	0.19 299	0.51 324	0.32 312	0.72 315	0.35 316	0.37 314	0.38 327	0.28 309	0.31 307	0.27 282	0.23 281	0.32 283	0.38 283

G-Net	0.29 289	0.24 285	0.19 283	0.23 262	0.21 271	0.36 296	0.23 277	0.30 285	0.27 297	0.33 305	0.32 311	0.93 321	0.25 272	0.18 267	0.18 286	0.18 290	0.26 277	0.21 285	0.43 297	0.31 310	0.26 298	0.17 269	0.18 266	0.18 274	0.27 282	0.23 281	0.40 303	0.42 293

edge stereo	0.31 293	0.23 282	0.20 286	0.41 298	0.35 300	0.42 305	0.39 302	0.38 305	0.22 279	0.23 185	0.38 314	0.69 302	0.33 295	0.30 299	0.15 268	0.16 276	0.31 300	0.21 285	0.42 295	0.21 282	0.23 279	0.17 269	0.25 289	0.22 282	0.27 282	0.23 281	0.39 299	0.55 310

GANetREF_RVC	0.26 278	0.26 291	0.30 307	0.23 262	0.23 278	0.23 274	0.24 280	0.35 297	0.33 310	0.32 301	0.17 239	0.50 288	0.38 303	0.12 229	0.20 292	0.17 283	0.19 180	0.21 285	0.35 289	0.21 282	0.23 279	0.15 257	0.22 278	0.29 305	0.27 282	0.21 266	0.36 294	0.31 270
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
DLCB_ROB	0.13 171	0.12 208	0.11 217	0.10 162	0.10 176	0.10 161	0.09 174	0.16 139	0.11 189	0.18 126	0.17 239	0.19 188	0.13 220	0.11 210	0.11 207	0.10 118	0.17 141	0.13 196	0.13 129	0.10 161	0.17 183	0.10 181	0.09 204	0.12 235	0.27 282	0.16 213	0.16 169	0.13 124

DispFullNet	0.48 307	0.50 312	0.19 283	1.14 318	0.40 305	0.77 317	1.22 323	0.32 290	0.24 282	0.24 202	0.27 299	0.84 316	0.48 312	1.62 324	0.15 268	0.15 268	0.49 322	0.34 317	1.08 330	0.26 298	0.24 286	0.18 278	0.20 274	0.21 280	0.27 282	0.17 231	0.35 290	0.59 316

RTS	0.20 256	0.16 250	0.14 252	0.17 236	0.14 230	0.20 257	0.15 234	0.23 257	0.26 292	0.15 98	0.14 206	0.14 128	0.20 259	0.11 210	0.13 243	0.15 268	0.24 253	0.17 259	0.34 286	0.24 294	0.22 268	0.15 257	0.09 204	0.15 258	0.28 289	0.27 304	0.28 274	0.55 310

RTSA	0.20 256	0.16 250	0.14 252	0.17 236	0.14 230	0.20 257	0.15 234	0.23 257	0.26 292	0.15 98	0.14 206	0.14 128	0.20 259	0.11 210	0.13 243	0.15 268	0.24 253	0.17 259	0.34 286	0.24 294	0.22 268	0.15 257	0.09 204	0.15 258	0.28 289	0.27 304	0.28 274	0.55 310

otaku	0.58 312	0.71 318	0.29 306	1.70 333	0.84 321	1.49 327	1.00 319	0.40 309	0.34 312	0.38 316	0.31 310	0.65 298	0.26 277	1.35 320	0.33 313	0.25 303	0.20 197	0.23 294	0.69 311	0.30 307	0.22 268	0.17 269	2.24 328	0.28 302	0.29 291	0.18 244	0.30 278	0.39 287

ACVNet-4b	0.69 318	0.75 322	0.33 312	1.72 334	0.94 327	1.61 333	1.42 326	0.33 294	0.32 309	0.38 316	0.26 296	1.20 327	0.29 285	2.16 335	0.39 317	0.37 317	0.33 304	0.24 297	0.57 305	0.38 318	0.16 161	0.14 245	2.71 334	0.23 284	0.29 291	0.32 312	0.39 299	0.40 290

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 274	0.25 288	0.20 286	0.29 283	0.22 274	0.22 269	0.23 277	0.36 300	0.27 297	0.36 313	0.22 280	0.45 279	0.32 292	0.19 272	0.17 279	0.17 283	0.17 141	0.16 246	0.29 273	0.14 234	0.20 228	0.18 278	0.27 307	0.23 284	0.29 291	0.25 293	0.33 286	0.31 270

FC-DCNN	0.27 284	0.28 297	0.26 301	0.36 286	0.28 290	0.32 288	0.37 295	0.32 290	0.19 261	0.22 167	0.18 254	0.23 238	0.13 220	0.29 295	0.26 301	0.26 305	0.29 296	0.27 303	0.28 271	0.21 282	0.25 294	0.25 305	0.26 294	0.31 307	0.30 294	0.25 293	0.29 276	0.30 268

CSAN	0.26 278	0.31 302	0.30 307	0.26 273	0.23 278	0.21 266	0.18 251	0.28 276	0.36 314	0.35 312	0.24 288	0.51 290	0.26 277	0.14 249	0.18 286	0.17 283	0.19 180	0.20 281	0.26 261	0.25 296	0.22 268	0.20 290	0.18 266	0.27 298	0.30 294	0.23 281	0.38 298	0.38 283

MonStereo1	0.74 320	0.74 321	0.31 310	1.61 327	1.01 334	1.31 325	1.51 328	0.56 323	0.38 317	0.59 330	0.64 328	1.54 334	0.72 325	1.92 327	0.18 286	0.14 250	0.37 312	0.34 317	0.65 309	0.30 307	0.37 314	0.21 295	2.49 331	0.35 315	0.31 296	0.27 304	0.51 309	0.56 315

FC-DCNN v2	0.27 284	0.28 297	0.27 303	0.37 288	0.28 290	0.32 288	0.38 299	0.33 294	0.19 261	0.22 167	0.18 254	0.23 238	0.13 220	0.29 295	0.26 301	0.26 305	0.29 296	0.27 303	0.29 273	0.21 282	0.25 294	0.25 305	0.26 294	0.31 307	0.31 296	0.26 300	0.30 278	0.30 268

Ntro	0.63 315	0.72 319	0.30 307	1.78 335	0.84 321	1.55 328	1.09 321	0.48 317	0.37 315	0.38 316	0.38 314	0.72 305	0.26 277	1.51 323	0.35 314	0.27 311	0.22 225	0.24 297	0.69 311	0.31 310	0.22 268	0.17 269	2.49 331	0.30 306	0.31 296	0.22 274	0.37 295	0.42 293

MFN_U_SF_RVC	0.31 293	0.29 300	0.21 292	0.33 284	0.28 290	0.31 286	0.29 290	0.37 303	0.24 282	0.46 322	0.30 307	0.50 288	0.32 292	0.25 284	0.27 304	0.24 302	0.18 160	0.23 294	0.58 306	0.28 302	0.24 286	0.27 310	0.22 278	0.27 298	0.31 296	0.25 293	0.37 295	0.50 305

ADCS	0.28 286	0.22 278	0.21 292	0.26 273	0.24 281	0.25 276	0.23 277	0.36 300	0.30 304	0.23 185	0.27 299	0.46 283	0.35 298	0.20 277	0.19 289	0.18 290	0.32 301	0.24 297	0.48 301	0.28 302	0.36 313	0.28 311	0.19 271	0.23 284	0.31 296	0.25 293	0.30 278	0.41 292

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 297	0.36 303	0.39 316	0.46 301	0.28 290	0.30 284	0.28 289	0.50 318	0.46 322	0.39 319	0.30 307	0.37 271	0.36 299	0.31 301	0.35 314	0.26 305	0.21 212	0.27 303	0.71 313	0.37 317	0.27 300	0.29 312	0.30 313	0.38 318	0.32 301	0.24 287	0.29 276	0.39 287

XQC	0.28 286	0.30 301	0.26 301	0.37 288	0.28 290	0.37 298	0.37 295	0.40 309	0.30 304	0.32 301	0.20 268	0.45 279	0.28 282	0.31 301	0.14 258	0.14 250	0.20 197	0.21 285	0.33 283	0.23 291	0.22 268	0.20 290	0.23 283	0.24 292	0.32 301	0.25 293	0.44 306	0.32 274

AnyNet_C01	0.31 293	0.22 278	0.20 286	0.22 258	0.26 287	0.25 276	0.24 280	0.37 303	0.37 315	0.26 252	0.28 302	0.49 285	0.33 295	0.18 267	0.28 306	0.21 301	0.38 314	0.32 312	0.64 308	0.32 313	0.39 316	0.31 318	0.26 294	0.25 296	0.33 303	0.32 312	0.34 288	0.44 299

SANet	0.30 290	0.21 275	0.21 292	0.25 271	0.21 271	0.31 286	0.22 273	0.30 285	0.31 307	0.27 266	0.26 296	1.39 331	0.38 303	0.22 280	0.14 258	0.14 250	0.26 277	0.21 285	0.30 277	0.21 282	0.24 286	0.20 290	0.31 314	0.23 284	0.33 303	0.24 287	0.35 290	0.48 302

SGM_RVC	0.25 274	0.24 285	0.17 273	0.39 296	0.27 289	0.34 294	0.26 286	0.28 276	0.19 261	0.25 235	0.18 254	0.42 276	0.30 286	0.17 262	0.12 223	0.13 229	0.23 235	0.15 235	0.25 256	0.13 223	0.19 208	0.15 257	0.19 271	0.17 271	0.33 303	0.22 274	0.55 314	0.43 296
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	0.22 267	0.27 295	0.14 252	0.47 302	0.24 281	0.36 296	0.20 260	0.24 263	0.16 236	0.26 252	0.14 206	0.28 253	0.25 272	0.11 210	0.11 207	0.12 208	0.21 212	0.12 169	0.17 182	0.12 204	0.19 208	0.10 181	0.11 229	0.12 235	0.34 306	0.23 281	0.56 315	0.31 270

LRCNet_RVC	9.85 349	16.31 355	0.59 330	24.99 356	21.12 357	23.54 357	20.75 355	1.45 347	0.48 323	21.31 357	13.10 354	22.63 356	3.34 347	28.36 358	0.38 316	0.27 311	7.74 351	1.15 346	23.52 356	3.99 349	0.46 329	0.30 313	27.02 356	1.72 349	0.35 307	0.21 266	0.42 305	0.37 282

SGM-ForestM	0.24 273	0.22 278	0.16 265	0.37 288	0.24 281	0.32 288	0.24 280	0.28 276	0.20 272	0.23 185	0.17 239	0.51 290	0.25 272	0.20 277	0.12 223	0.13 229	0.23 235	0.16 246	0.24 251	0.14 234	0.19 208	0.16 265	0.21 277	0.16 266	0.35 307	0.24 287	0.51 309	0.35 279

LSM0	3.45 345	0.27 295	0.18 282	0.38 293	0.29 296	0.39 301	0.36 294	0.51 320	0.31 307	0.45 321	0.47 318	0.71 303	0.57 316	0.19 272	23.17 354	59.79 358	0.36 310	0.26 301	1.29 338	0.33 315	0.44 326	0.32 319	0.23 283	0.27 298	0.36 309	0.29 310	0.53 312	0.51 306

LE_ROB	0.40 302	0.20 270	0.16 265	0.41 298	0.43 307	0.33 293	0.44 305	0.34 296	0.29 302	0.32 301	0.21 273	1.25 329	1.40 344	0.11 210	0.10 170	0.11 164	0.21 212	0.13 196	0.20 217	0.13 223	0.22 268	0.12 221	0.12 240	0.14 254	0.36 309	0.31 311	1.39 346	1.32 344

MeshStereo	0.30 290	0.26 291	0.20 286	0.49 304	0.36 302	0.35 295	0.26 286	0.32 290	0.28 300	0.30 298	0.27 299	0.61 295	0.47 310	0.18 267	0.12 223	0.14 250	0.26 277	0.17 259	0.27 266	0.17 265	0.27 300	0.21 295	0.25 289	0.20 277	0.36 309	0.28 307	0.54 313	0.49 304
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DPSNet	0.39 301	0.19 267	0.17 273	0.27 280	0.25 284	0.29 283	0.19 258	0.26 270	0.24 282	0.18 126	0.17 239	2.16 342	0.43 307	0.10 198	0.17 279	0.15 268	0.35 309	0.28 307	2.04 344	0.27 301	0.25 294	0.16 265	0.28 309	0.25 296	0.38 312	0.24 287	0.39 299	0.51 306

RainbowNet	0.77 322	0.87 325	0.46 319	1.83 336	0.91 326	1.59 331	1.47 327	0.42 313	0.38 317	0.47 325	0.34 312	0.90 320	0.60 317	1.97 330	0.62 330	0.48 325	0.34 306	0.33 315	0.90 322	0.58 326	0.33 308	0.23 302	2.82 338	0.39 319	0.40 313	0.34 315	0.44 306	0.48 302

ACVNet_1	0.74 320	0.79 324	0.40 318	2.04 341	0.96 328	1.88 339	1.51 328	0.59 325	0.28 300	0.43 320	0.49 320	0.71 303	0.61 318	2.21 337	0.32 310	0.25 303	0.32 301	0.31 311	0.60 307	0.31 310	0.29 306	0.21 295	2.72 335	0.33 312	0.40 313	0.26 300	0.37 295	0.38 283

PVD	0.38 300	0.38 306	0.20 286	0.47 302	0.35 300	0.50 308	0.40 303	0.38 305	0.34 312	0.23 185	0.28 302	0.52 292	0.51 313	0.50 310	0.16 273	0.17 283	0.41 316	0.26 301	0.49 303	0.28 302	0.39 316	0.40 329	0.23 283	0.27 298	0.44 315	0.57 336	0.46 308	0.72 324

AMNet	0.49 309	0.50 312	0.47 320	0.50 305	0.47 312	0.61 313	0.52 312	0.31 289	0.29 302	0.29 296	0.69 332	0.72 305	0.13 220	0.53 312	0.44 319	0.55 330	0.57 328	0.58 338	0.48 301	0.48 320	0.59 338	0.48 335	0.26 294	0.48 322	0.44 315	0.52 330	0.58 317	0.63 318

BEATNet-Init1	0.49 309	0.42 308	0.28 304	0.79 317	0.40 305	0.60 312	0.45 306	0.41 312	0.27 297	0.30 298	0.22 280	0.89 319	0.84 328	0.25 284	0.27 304	0.26 305	0.27 288	0.25 300	0.84 320	0.28 302	0.27 300	0.26 308	0.26 294	0.32 310	0.49 317	0.35 318	2.05 350	0.88 334

STStereo	0.37 299	0.44 311	0.31 310	0.75 315	0.49 313	0.57 309	0.43 304	0.35 297	0.30 304	0.34 309	0.24 288	0.85 318	0.53 315	0.19 272	0.14 258	0.16 276	0.25 269	0.16 246	0.45 299	0.16 260	0.23 279	0.19 286	0.20 274	0.23 284	0.49 317	0.37 320	0.75 327	0.54 309

ELAS_RVC	0.43 305	0.43 309	0.36 314	0.64 311	0.44 308	0.62 314	0.50 309	0.39 307	0.25 287	0.25 235	0.30 307	1.23 328	0.30 286	0.31 301	0.28 306	0.27 311	0.37 312	0.30 309	0.42 295	0.26 298	0.34 310	0.32 319	0.26 294	0.37 316	0.50 319	0.38 321	0.78 331	0.70 322
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	0.58 312	0.57 316	0.54 325	0.59 309	0.55 317	0.68 316	0.56 314	0.42 313	0.38 317	0.37 314	0.77 336	0.75 309	0.65 321	0.54 314	0.55 327	0.56 331	0.68 335	0.61 340	0.71 313	0.64 333	0.69 341	0.62 341	0.27 307	0.50 324	0.52 320	0.53 332	0.74 325	0.68 321

SPS-STEREO	0.59 314	0.57 316	0.52 323	0.55 306	0.54 316	0.65 315	0.52 312	0.39 307	0.66 327	0.37 314	0.78 337	0.78 310	0.64 320	0.53 312	0.55 327	0.57 333	0.68 335	0.64 341	0.74 316	0.72 338	0.77 344	0.66 343	0.26 294	0.53 327	0.53 321	0.56 335	0.70 324	0.65 320
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	0.41 303	0.36 303	0.33 312	0.61 310	0.44 308	0.44 306	0.46 307	0.42 313	0.25 287	0.23 185	0.22 280	0.65 298	0.28 282	0.30 299	0.28 306	0.29 315	0.32 301	0.42 324	0.37 291	0.23 291	0.30 307	0.26 308	0.26 294	0.34 314	0.54 322	0.40 322	1.07 342	0.87 332

ELAS	0.42 304	0.43 309	0.36 314	0.64 311	0.44 308	0.58 311	0.50 309	0.40 309	0.26 292	0.25 235	0.28 302	0.94 322	0.30 286	0.31 301	0.28 306	0.27 311	0.36 310	0.30 309	0.43 297	0.26 298	0.33 308	0.32 319	0.26 294	0.37 316	0.54 322	0.40 322	0.77 330	0.74 327
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.70 319	0.56 315	0.69 338	0.73 314	0.61 318	0.78 318	0.68 316	0.52 321	0.91 335	0.46 322	0.29 306	3.18 345	0.38 303	0.52 311	0.44 319	0.43 322	0.70 339	0.53 333	0.66 310	0.51 321	0.54 335	0.58 339	0.75 319	0.56 330	0.55 324	0.42 324	0.96 339	0.99 336

WAO-7	0.66 316	0.75 322	0.65 335	0.72 313	0.78 320	0.57 309	0.66 315	0.97 341	0.96 339	0.63 331	0.78 337	0.79 311	0.83 327	0.55 315	0.83 339	0.71 341	0.42 317	0.35 319	0.94 325	0.66 336	0.43 324	0.34 322	0.16 258	0.83 343	0.56 325	0.64 338	0.57 316	0.70 322

MFMNet_re	0.66 316	0.73 320	0.65 335	0.77 316	0.62 319	0.82 319	0.70 317	0.52 321	0.54 325	0.54 328	0.65 329	0.80 312	0.51 313	0.59 316	0.66 334	0.67 337	0.82 342	0.69 342	0.74 316	0.62 331	0.70 342	0.64 342	0.45 315	0.56 330	0.59 326	0.63 337	0.74 325	0.87 332

ACVNet_2	0.83 325	0.92 326	0.56 327	1.99 340	0.99 333	1.84 338	1.55 332	0.68 329	0.40 321	0.53 326	0.47 318	1.02 324	0.67 323	1.93 328	0.51 323	0.45 323	0.38 314	0.33 315	1.01 327	0.42 319	0.34 310	0.24 304	2.58 333	0.53 327	0.60 327	0.26 300	0.52 311	0.55 310

notaker	1.27 338	1.41 342	0.58 329	2.37 345	1.48 341	2.34 345	2.27 344	0.94 340	1.62 345	0.79 335	1.07 344	1.66 335	1.08 339	3.06 350	0.94 342	0.69 340	0.68 335	0.49 328	1.62 343	0.84 343	0.53 334	0.45 333	3.70 346	0.80 342	0.61 328	0.52 330	0.80 332	0.92 335

TorneroNet-64	1.07 334	1.00 333	0.57 328	1.94 338	0.88 324	1.98 342	2.01 339	0.63 326	0.88 334	0.58 329	0.49 320	1.83 339	1.71 345	2.88 346	0.62 330	0.51 328	0.46 318	0.46 325	1.17 335	0.61 330	0.34 310	0.37 324	3.40 342	0.56 330	0.64 329	0.48 328	0.68 322	1.11 339

PSMNet_ROB	0.78 323	0.97 330	0.60 332	1.62 331	0.90 325	1.47 326	1.19 322	0.56 323	0.73 329	0.74 334	0.62 327	0.84 316	0.82 326	1.49 322	0.53 324	0.42 319	0.52 325	0.40 323	0.84 320	0.62 331	0.40 322	0.30 313	1.85 326	0.48 322	0.67 330	0.32 312	0.76 328	0.46 301

TorneroNet	1.08 335	1.09 335	0.66 337	1.94 338	0.96 328	2.16 343	2.02 340	0.65 328	0.91 335	0.67 332	0.56 323	1.67 338	1.15 340	2.94 348	0.65 333	0.52 329	0.48 319	0.51 330	1.12 332	0.65 335	0.39 316	0.43 330	3.52 343	0.57 333	0.68 331	0.48 328	0.84 334	1.01 337

PWCK	0.88 326	1.24 339	0.61 333	1.53 323	0.85 323	1.21 320	1.03 320	1.08 342	0.72 328	0.70 333	0.83 339	1.48 333	0.87 329	0.69 317	0.40 318	0.41 318	0.73 340	0.47 326	3.04 347	0.67 337	0.56 337	0.43 330	0.94 323	0.74 339	0.72 332	0.36 319	0.69 323	0.73 326

IMH-64-1	0.90 327	0.95 327	0.51 321	1.59 325	0.98 331	1.58 329	1.73 336	0.75 331	0.74 330	0.33 305	0.61 324	0.83 314	0.94 330	2.59 339	0.50 321	0.42 319	0.48 319	0.36 320	0.92 323	0.55 324	0.39 316	0.30 313	3.14 339	0.50 324	0.81 333	0.34 315	0.60 319	0.80 329

IMH-64	0.90 327	0.95 327	0.51 321	1.59 325	0.98 331	1.58 329	1.73 336	0.75 331	0.74 330	0.33 305	0.61 324	0.83 314	0.94 330	2.59 339	0.50 321	0.42 319	0.48 319	0.36 320	0.92 323	0.55 324	0.39 316	0.30 313	3.14 339	0.50 324	0.81 333	0.34 315	0.60 319	0.80 329

IMH	0.93 329	0.98 332	0.53 324	1.61 327	0.97 330	1.64 334	1.76 338	0.75 331	0.77 332	0.34 309	0.61 324	0.96 323	1.05 338	2.67 341	0.54 326	0.46 324	0.49 322	0.38 322	0.94 325	0.60 327	0.39 316	0.30 313	3.14 339	0.53 327	0.82 335	0.45 327	0.65 321	0.79 328

MADNet+	0.55 311	0.36 303	0.63 334	0.56 307	0.52 315	0.45 307	0.38 299	0.63 326	0.52 324	0.53 326	0.41 316	0.81 313	0.67 323	0.33 306	0.57 329	0.49 327	0.56 327	0.50 329	0.82 319	0.52 322	0.47 330	0.43 330	0.51 317	0.47 321	0.82 335	0.70 339	0.58 317	0.72 324

WAO-6	0.82 324	0.95 327	0.59 330	1.30 320	1.05 335	1.25 322	1.39 325	0.77 334	0.84 333	0.79 335	0.69 332	0.74 308	1.00 334	1.94 329	0.78 338	0.61 335	0.53 326	0.48 327	0.78 318	0.60 327	0.55 336	0.51 336	0.49 316	0.57 333	0.83 337	0.42 324	0.76 328	0.85 331

LVE	0.95 330	0.97 330	0.71 339	1.84 337	1.35 339	1.59 331	1.52 330	0.78 335	0.64 326	0.81 337	0.91 340	0.72 305	1.00 334	2.18 336	0.53 324	0.48 325	0.57 328	0.53 333	1.09 331	0.64 333	0.45 327	0.38 327	2.74 337	0.69 335	0.83 337	0.44 326	0.84 334	0.52 308

DPSimNet_ROB	1.21 336	1.20 338	1.29 347	1.47 322	1.59 343	1.30 324	1.35 324	0.68 329	1.69 346	1.67 347	1.03 342	1.45 332	0.66 322	2.04 331	1.20 345	0.89 344	1.16 345	0.79 343	1.61 342	1.38 347	1.04 346	1.24 346	0.79 322	0.84 344	0.87 339	1.20 347	1.17 343	1.12 340

ktn	1.24 337	1.39 341	0.55 326	1.62 331	1.59 343	1.68 335	2.12 341	0.86 336	1.75 347	0.90 343	1.11 345	1.11 325	0.95 333	2.57 338	0.97 343	0.73 342	0.80 341	0.59 339	1.41 340	0.76 340	0.68 340	0.67 344	3.69 345	0.73 337	0.92 340	0.75 342	1.19 344	1.28 343

Dean	1.06 333	1.03 334	0.79 342	2.27 343	1.31 338	1.96 340	1.56 335	0.92 337	0.94 338	0.88 341	0.76 335	1.19 326	1.17 341	2.09 334	0.64 332	0.60 334	0.60 331	0.56 335	1.23 337	0.73 339	0.45 327	0.36 323	2.73 336	0.71 336	0.95 341	0.55 334	1.05 341	0.62 317

KSHMR	1.33 339	1.42 343	1.04 346	2.27 343	1.44 340	2.23 344	2.12 341	1.21 343	1.06 343	1.13 346	1.06 343	1.27 330	0.94 330	2.89 347	1.08 344	0.95 345	0.85 343	0.83 344	1.32 339	0.97 344	0.72 343	0.58 339	3.52 343	1.07 348	0.99 342	0.77 343	1.00 340	1.07 338

UNDER WATER-64	1.40 340	1.36 340	0.88 345	2.85 347	1.93 348	2.78 348	2.66 347	1.36 346	0.92 337	1.04 345	1.17 346	1.88 340	1.30 343	3.03 349	0.75 335	0.56 331	0.68 335	0.57 337	1.13 334	0.54 323	0.43 324	0.51 336	4.08 350	0.91 345	1.02 343	1.10 346	0.80 332	1.60 348

UNDER WATER	1.40 340	1.42 343	0.86 344	2.83 346	1.92 347	2.74 347	2.57 346	1.28 345	1.01 342	0.88 341	0.97 341	1.88 340	1.26 342	3.09 351	0.83 339	0.62 336	0.66 334	0.56 335	1.20 336	0.60 327	0.42 323	0.47 334	4.04 349	0.98 347	1.08 344	0.99 344	0.87 336	1.67 350

WAO-8	1.00 331	1.11 336	0.76 340	1.61 327	1.24 336	1.74 336	1.55 332	0.93 338	0.98 340	0.81 337	0.67 330	1.66 335	1.00 334	2.08 332	0.77 336	0.68 338	0.63 332	0.52 331	1.05 328	0.81 341	0.47 330	0.37 324	0.78 320	0.75 340	1.10 345	0.73 340	0.95 337	1.16 341

Venus	1.00 331	1.11 336	0.76 340	1.61 327	1.24 336	1.74 336	1.55 332	0.93 338	0.98 340	0.81 337	0.67 330	1.66 335	1.00 334	2.08 332	0.77 336	0.68 338	0.63 332	0.52 331	1.05 328	0.81 341	0.47 330	0.37 324	0.78 320	0.75 340	1.10 345	0.73 340	0.95 337	1.16 341

HanzoNet	1.74 343	1.62 346	0.80 343	2.26 342	1.70 345	2.72 346	2.54 345	1.25 344	1.85 348	0.92 344	1.28 347	4.37 349	3.81 348	3.36 352	0.88 341	0.78 343	1.06 344	0.94 345	2.54 346	1.03 345	0.89 345	0.88 345	3.79 347	0.73 337	1.12 347	1.00 345	1.29 345	1.57 347

JetRed	1.62 342	1.82 347	1.71 348	1.58 324	1.50 342	1.97 341	2.21 343	1.51 348	1.47 344	0.82 340	0.74 334	2.63 344	0.43 307	1.73 326	1.48 347	1.54 346	1.67 346	2.94 349	1.42 341	1.08 346	2.30 347	2.07 347	1.99 327	0.97 346	1.16 348	1.70 349	1.57 348	1.60 348

MADNet++	1.86 344	1.58 345	1.74 349	1.27 319	1.74 346	1.26 323	1.53 331	1.62 349	2.07 349	1.84 348	2.22 348	2.60 343	2.72 346	0.75 318	1.39 346	1.54 346	2.01 347	1.47 347	2.12 345	2.13 348	3.35 348	3.26 348	1.23 324	2.21 350	1.21 349	2.25 350	1.76 349	1.32 344

SAMSARA	0.48 307	0.23 282	0.39 316	0.23 262	0.23 278	0.22 269	0.22 273	0.44 316	0.38 317	0.31 300	0.21 273	0.30 261	0.47 310	0.17 262	0.32 310	0.34 316	0.25 269	0.32 312	0.46 300	0.32 313	0.47 330	0.52 338	0.15 254	0.33 312	1.39 350	1.54 348	1.41 347	1.46 346

HaxPig	16.02 353	19.59 356	18.75 355	21.25 355	20.52 356	21.33 356	22.30 356	17.00 357	14.71 354	19.29 356	17.19 357	17.46 353	12.16 351	22.51 356	17.80 353	14.90 353	17.75 354	9.40 350	18.97 352	15.48 355	9.47 352	7.16 350	23.74 355	15.28 357	4.31 351	12.19 354	6.81 351	15.11 354

PML	8.20 346	7.62 352	3.39 350	9.64 354	5.14 349	9.56 355	5.20 352	6.48 352	18.29 355	6.44 351	3.30 349	16.82 352	29.20 358	5.41 353	6.10 348	3.93 348	7.39 350	2.64 348	20.47 355	4.70 350	3.50 349	3.87 349	3.98 348	4.21 352	6.16 352	4.40 351	16.76 356	6.85 351

MEDIAN_ROB	20.47 354	25.88 357	24.03 358	26.51 357	25.55 358	25.88 358	26.99 357	21.23 358	19.72 356	28.73 358	22.19 358	24.61 357	16.74 354	26.47 357	23.75 355	18.44 354	22.03 357	14.75 353	26.69 357	23.31 356	15.11 353	11.56 351	27.65 357	18.39 358	7.22 353	9.33 353	8.28 353	11.75 353

AVERAGE_ROB	24.43 355	29.85 358	27.27 359	31.30 358	29.70 359	30.00 359	31.47 358	26.59 359	24.68 359	34.31 359	27.39 359	31.23 358	21.35 355	30.69 359	28.19 358	24.02 355	26.74 358	21.17 356	30.34 358	27.38 359	20.48 356	16.18 354	32.28 358	24.32 361	8.51 354	7.76 352	7.92 352	8.46 352

DPSMNet_ROB	8.63 347	3.69 349	8.74 352	2.98 348	5.70 350	3.37 349	4.41 350	3.70 350	9.03 350	3.00 349	6.88 351	3.53 346	10.11 350	2.70 342	10.47 349	10.76 349	3.81 348	12.92 352	4.77 349	10.22 351	5.99 351	13.86 352	4.50 354	8.50 353	10.06 355	27.81 355	11.04 354	30.59 355

DGTPSM_ROB	8.63 347	3.68 348	8.73 351	2.98 348	5.70 350	3.37 349	4.41 350	3.70 350	9.03 350	3.00 349	6.85 350	3.53 346	10.07 349	2.70 342	10.47 349	10.76 349	3.81 348	12.91 351	4.74 348	10.22 351	5.98 350	13.86 352	4.49 353	8.50 353	10.06 355	27.81 355	11.04 354	30.59 355

DPSM_ROB	13.01 351	6.29 350	9.52 353	4.44 350	6.37 352	4.34 351	3.59 348	8.20 353	10.79 352	6.64 352	7.87 352	9.69 350	12.99 352	2.80 344	12.81 351	13.68 351	9.16 352	16.58 354	9.87 350	12.33 353	16.73 354	17.95 355	2.26 329	10.56 355	28.34 357	36.91 357	31.06 357	39.57 357

DPSM	13.01 351	6.29 350	9.52 353	4.44 350	6.37 352	4.34 351	3.59 348	8.20 353	10.79 352	6.64 352	7.87 352	9.69 350	12.99 352	2.80 344	12.81 351	13.68 351	9.16 352	16.58 354	9.87 350	12.33 353	16.73 354	17.95 355	2.26 329	10.56 355	28.34 357	36.91 357	31.06 357	39.57 357

CasAABBNet	26.14 356	12.60 354	19.00 356	8.89 352	12.76 355	8.55 353	7.26 354	16.43 355	21.86 357	13.67 355	15.79 355	19.63 355	26.13 356	5.53 354	25.80 356	27.48 356	18.01 355	33.35 357	20.00 354	24.70 357	33.62 357	35.57 357	4.48 352	21.32 360	57.07 359	74.41 359	62.39 359	79.48 359

FlowAnything	26.21 357	12.44 353	19.19 357	8.91 353	12.70 354	8.63 354	7.25 353	16.56 356	21.86 357	13.65 354	15.98 356	19.56 354	26.21 357	5.60 355	25.80 356	27.50 357	18.26 356	33.39 358	19.71 353	24.80 358	33.87 358	36.07 358	4.44 351	21.31 359	57.14 360	74.69 360	62.48 360	79.62 360

ASD4																								2.43 351

Low-res two-view benchmark