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 18	0.04 26	0.03 13	0.06 69	0.03 16	0.01 1	0.02 23	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.04 14	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 12	0.02 1	0.03 10

WQFJX	0.03 6	0.03 28	0.03 30	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.03 18	0.04 26	0.03 13	0.06 69	0.03 16	0.06 117	0.02 23	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 31	0.03 28	0.03 2	0.05 29	0.03 13	0.04 31

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.04 26	0.02 3	0.03 16	0.03 16	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.05 16	0.04 8	0.03 2	0.04 14	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 31	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 20	0.03 18	0.04 26	0.04 34	0.02 3	0.04 32	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.06 38	0.04 14	0.05 28	0.03 6	0.05 28	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 13	0.03 10

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 18	0.03 14	0.04 34	0.02 3	0.04 32	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.06 38	0.03 2	0.04 14	0.03 6	0.05 28	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 13	0.03 10

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 14	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.04 8	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 18	0.02 3	0.03 13	0.03 16	0.01 1	0.01 1	0.02 23	0.05 22	0.05 16	0.04 8	0.05 32	0.04 14	0.03 6	0.04 17	0.04 36	0.03 65	0.03 28	0.03 2	0.04 12	0.03 13	0.04 31

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 14	0.03 13	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.04 8	0.04 14	0.04 14	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 31	0.03 28	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 46	0.05 47	0.04 34	0.04 30	0.04 32	0.02 15	0.03 54	0.05 22	0.06 36	0.04 8	0.04 14	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.04 12	0.02 1	0.03 10

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.04 31	0.04 26	0.04 34	0.03 16	0.03 16	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.05 16	0.04 8	0.04 14	0.04 14	0.04 29	0.04 17	0.04 36	0.03 65	0.03 28	0.03 2	0.05 29	0.03 13	0.03 10

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 28	0.03 30	0.02 8	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.02 4	0.03 14	0.03 13	0.03 16	0.02 5	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.05 16	0.04 8	0.04 14	0.05 28	0.03 6	0.04 17	0.03 7	0.02 31	0.02 7	0.03 2	0.04 12	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 16	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.05 16	0.04 8	0.04 14	0.04 14	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 20	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

LACA2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.03 34	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.04 34	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.03 1	0.03 13	0.02 1

WQFJA1	0.04 31	0.03 28	0.03 30	0.03 31	0.03 31	0.04 53	0.03 50	0.05 46	0.04 26	0.03 13	0.06 69	0.04 32	0.03 43	0.02 23	0.04 3	0.04 3	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 31	0.03 28	0.04 15	0.05 29	0.03 13	0.05 45

WQFJX1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.04 31	0.06 70	0.03 13	0.05 48	0.03 16	0.04 63	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.04 8	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 12	0.03 13	0.03 10

NLMM	0.04 31	0.03 28	0.03 30	0.03 31	0.03 31	0.04 53	0.03 50	0.05 46	0.04 26	0.03 13	0.06 69	0.04 32	0.03 43	0.02 23	0.04 3	0.04 3	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 31	0.03 28	0.04 15	0.05 29	0.03 13	0.05 45

NLCSM	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.05 46	0.04 26	0.03 13	0.04 30	0.04 32	0.05 89	0.02 23	0.03 1	0.03 1	0.04 8	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 12	0.02 1	0.03 10

GEAStereo	0.04 31	0.04 50	0.03 30	0.04 51	0.03 31	0.03 34	0.03 50	0.04 31	0.03 14	0.04 34	0.03 16	0.03 16	0.01 1	0.02 23	0.05 22	0.06 36	0.06 38	0.05 32	0.05 28	0.04 29	0.06 40	0.04 36	0.02 31	0.03 28	0.04 15	0.05 29	0.04 30	0.03 10

BridgeDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 31	0.02 8	0.03 34	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 32	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.04 14	0.03 1	0.03 6	0.04 17	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.05 29	0.05 44	0.03 10
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 28	0.03 30	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.01 1	0.03 14	0.03 13	0.03 16	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 22	0.06 36	0.07 47	0.04 14	0.06 44	0.03 6	0.06 40	0.03 7	0.01 2	0.03 28	0.04 15	0.04 12	0.04 30	0.03 10

GS-Stereo																							0.01 2	0.03 28	0.04 15	0.04 12	0.04 30	0.03 10

gasm-f	0.04 31	0.04 50	0.03 30	0.04 51	0.03 31	0.03 34	0.03 50	0.04 31	0.03 14	0.04 34	0.03 16	0.03 16	0.01 1	0.02 23	0.05 22	0.06 36	0.06 38	0.05 32	0.05 28	0.04 29	0.06 40	0.04 36	0.02 31	0.03 28	0.04 15	0.05 29	0.04 30	0.03 10

MLG-Stereo_test2	0.04 31	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 31	0.03 14	0.05 51	0.03 16	0.05 49	0.02 15	0.03 54	0.05 22	0.05 16	0.08 54	0.04 14	0.06 44	0.04 29	0.07 51	0.03 7	0.02 31	0.02 7	0.04 15	0.04 12	0.05 44	0.03 10

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 30	0.04 32	0.01 1	0.01 2	0.05 22	0.05 16	0.04 8	0.04 14	0.04 14	0.03 6	0.04 17	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.04 12	0.03 13	0.03 10
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.05 16	0.06 38	0.04 14	0.06 44	0.03 6	0.05 28	0.03 7	0.01 2	0.03 28	0.04 15	0.05 29	0.03 13	0.03 10

Occ-G	0.04 31	0.04 50	0.03 30	0.04 51	0.02 8	0.03 34	0.02 20	0.04 31	0.03 14	0.03 13	0.05 48	0.03 16	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.06 36	0.06 38	0.06 48	0.07 52	0.04 29	0.05 28	0.03 7	0.04 89	0.03 28	0.04 15	0.04 12	0.03 13	0.05 45

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 15	0.01 2	0.05 22	0.05 16	0.05 26	0.04 14	0.04 14	0.03 6	0.05 28	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 15	0.04 12	0.02 1	0.03 10

RSM	0.03 6	0.03 28	0.03 30	0.02 8	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.03 18	0.02 3	0.03 13	0.04 30	0.04 32	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.06 36	0.05 26	0.04 14	0.05 28	0.04 29	0.05 28	0.03 7	0.01 2	0.03 28	0.04 15	0.04 12	0.03 13	0.03 10

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 16	0.04 8	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
LACA1	0.04 31	0.03 28	0.03 30	0.02 8	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.02 4	0.05 47	0.03 13	0.03 16	0.04 32	0.03 43	0.02 23	0.05 22	0.05 16	0.04 8	0.06 48	0.04 14	0.04 29	0.04 17	0.04 36	0.03 65	0.03 28	0.05 32	0.06 49	0.05 44	0.04 31

MatchStereo	0.04 31	0.02 3	0.03 30	0.02 8	0.03 31	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.06 70	0.02 3	0.06 69	0.02 5	0.04 63	0.02 23	0.06 45	0.06 36	0.04 8	0.05 32	0.04 14	0.05 54	0.05 28	0.05 56	0.01 2	0.03 28	0.05 32	0.06 49	0.03 13	0.04 31
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM1	0.04 31	0.03 28	0.03 30	0.03 31	0.02 8	0.04 53	0.03 50	0.05 46	0.07 95	0.03 13	0.07 91	0.04 32	0.06 117	0.02 23	0.04 3	0.04 3	0.04 8	0.04 14	0.05 28	0.03 6	0.05 28	0.03 7	0.02 31	0.03 28	0.05 32	0.05 29	0.04 30	0.04 31

VIP-Stereo	0.04 31	0.03 28	0.03 30	0.04 51	0.03 31	0.02 5	0.01 1	0.04 31	0.04 26	0.04 34	0.07 91	0.06 61	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.06 36	0.08 54	0.05 32	0.06 44	0.04 29	0.07 51	0.04 36	0.02 31	0.03 28	0.05 32	0.05 29	0.04 30	0.04 31

MonStereo	0.04 31	0.03 28	0.03 30	0.03 31	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.04 26	0.04 34	0.06 69	0.03 16	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.05 16	0.05 26	0.04 14	0.05 28	0.04 29	0.05 28	0.03 7	0.02 31	0.02 7	0.05 32	0.05 29	0.05 44	0.05 45

AdaDepth	0.04 31	0.04 50	0.02 5	0.03 31	0.03 31	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.04 26	0.03 13	0.04 30	0.03 16	0.02 15	0.01 2	0.06 45	0.06 36	0.06 38	0.05 32	0.05 28	0.03 6	0.05 28	0.03 7	0.01 2	0.03 28	0.05 32	0.05 29	0.04 30	0.03 10

GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 30	0.02 8	0.03 31	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 47	0.02 3	0.03 16	0.04 32	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.06 36	0.05 26	0.05 32	0.05 28	0.04 29	0.04 17	0.04 36	0.02 31	0.02 7	0.05 32	0.04 12	0.03 13	0.04 31

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 30	0.03 31	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 47	0.02 3	0.04 30	0.04 32	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.06 36	0.05 26	0.05 32	0.05 28	0.04 29	0.04 17	0.04 36	0.02 31	0.02 7	0.05 32	0.04 12	0.02 1	0.04 31

LG-Stereo_L2	0.06 56	0.04 50	0.03 30	0.03 31	0.04 54	0.02 5	0.02 20	0.08 75	0.08 118	0.21 162	0.06 69	0.08 70	0.03 43	0.03 54	0.06 45	0.07 58	0.10 71	0.06 48	0.07 52	0.04 29	0.13 113	0.05 56	0.02 31	0.03 28	0.05 32	0.06 49	0.05 44	0.05 45

MLG-Stereo_test3	0.05 49	0.03 28	0.02 5	0.03 31	0.04 54	0.05 79	0.03 50	0.05 46	0.06 70	0.06 58	0.06 69	0.09 77	0.02 15	0.03 54	0.06 45	0.06 36	0.08 54	0.06 48	0.06 44	0.04 29	0.08 61	0.04 36	0.02 31	0.03 28	0.05 32	0.06 49	0.05 44	0.05 45

LG-Stereo	0.03 6	0.03 28	0.02 5	0.02 8	0.03 31	0.02 5	0.01 1	0.04 31	0.05 47	0.04 34	0.02 3	0.05 49	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.05 16	0.05 26	0.04 14	0.05 28	0.04 29	0.07 51	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 32	0.04 12	0.04 30	0.04 31

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 34	0.02 20	0.03 18	0.03 14	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.05 16	0.05 26	0.03 2	0.06 44	0.02 1	0.04 17	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 32	0.03 1	0.04 30	0.03 10

anonymousdsp	0.05 49	0.04 50	0.03 30	0.03 31	0.04 54	0.04 53	0.04 85	0.06 57	0.05 47	0.06 58	0.04 30	0.03 16	0.02 15	0.03 54	0.06 45	0.07 58	0.08 54	0.06 48	0.08 65	0.05 54	0.09 66	0.05 56	0.03 65	0.03 28	0.05 32	0.05 29	0.05 44	0.05 45

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 20	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.03 43	0.01 2	0.05 22	0.05 16	0.04 8	0.05 32	0.04 14	0.04 29	0.04 17	0.04 36	0.01 2	0.02 7	0.05 32	0.05 29	0.05 44	0.03 10

TDLM	0.04 31	0.04 50	0.04 63	0.04 51	0.04 54	0.04 53	0.03 50	0.04 31	0.03 14	0.04 34	0.06 69	0.04 32	0.03 43	0.03 54	0.06 45	0.06 36	0.06 38	0.06 48	0.05 28	0.04 29	0.05 28	0.04 36	0.03 65	0.04 58	0.05 32	0.05 29	0.05 44	0.05 45

BridgeDepth_RVC	0.05 49	0.04 50	0.04 63	0.04 51	0.05 72	0.05 79	0.03 50	0.04 31	0.07 95	0.05 51	0.05 48	0.05 49	0.04 63	0.02 23	0.07 64	0.07 58	0.05 26	0.07 66	0.05 28	0.05 54	0.06 40	0.05 56	0.02 31	0.03 28	0.06 47	0.08 71	0.07 69	0.07 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.04 31	0.03 28	0.03 30	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.05 46	0.05 47	0.04 34	0.07 91	0.03 16	0.07 145	0.02 23	0.04 3	0.05 16	0.03 1	0.04 14	0.04 14	0.04 29	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.04 58	0.06 47	0.04 12	0.04 30	0.04 31

NLSM3	0.04 31	0.03 28	0.03 30	0.04 51	0.03 31	0.02 5	0.02 20	0.04 31	0.07 95	0.04 34	0.04 30	0.03 16	0.04 63	0.03 54	0.06 45	0.05 16	0.05 26	0.05 32	0.04 14	0.04 29	0.04 17	0.04 36	0.03 65	0.03 28	0.06 47	0.06 49	0.06 61	0.06 63

LG-Stereo_L1	0.06 56	0.04 50	0.03 30	0.04 51	0.03 31	0.02 5	0.02 20	0.08 75	0.09 151	0.21 162	0.05 48	0.05 49	0.03 43	0.03 54	0.06 45	0.07 58	0.10 71	0.06 48	0.07 52	0.04 29	0.14 129	0.05 56	0.01 2	0.03 28	0.06 47	0.06 49	0.05 44	0.05 45

LG-G_1	0.06 56	0.05 69	0.04 63	0.05 72	0.05 72	0.06 96	0.03 50	0.06 57	0.06 70	0.08 70	0.03 16	0.10 85	0.04 63	0.06 114	0.06 45	0.06 36	0.10 71	0.06 48	0.08 65	0.05 54	0.10 74	0.04 36	0.05 116	0.04 58	0.06 47	0.06 49	0.08 76	0.07 67

LG-G	0.06 56	0.05 69	0.04 63	0.05 72	0.05 72	0.06 96	0.03 50	0.06 57	0.06 70	0.08 70	0.03 16	0.10 85	0.04 63	0.06 114	0.06 45	0.06 36	0.10 71	0.06 48	0.08 65	0.05 54	0.10 74	0.04 36	0.05 116	0.04 58	0.06 47	0.06 49	0.08 76	0.07 67

AIO_rvc	0.06 56	0.06 91	0.03 30	0.05 72	0.04 54	0.04 53	0.03 50	0.08 75	0.06 70	0.10 82	0.04 30	0.08 70	0.02 15	0.03 54	0.06 45	0.07 58	0.08 54	0.06 48	0.07 52	0.05 54	0.12 94	0.05 56	0.02 31	0.03 28	0.06 47	0.06 49	0.05 44	0.05 45

DEFOM-Stereo	0.04 31	0.03 28	0.02 5	0.04 51	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.04 31	0.04 26	0.04 34	0.04 30	0.03 16	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.05 16	0.07 47	0.06 48	0.06 44	0.04 29	0.06 40	0.03 7	0.02 31	0.02 7	0.06 47	0.06 49	0.05 44	0.04 31

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 18	0.02 3	0.03 13	0.02 3	0.04 32	0.03 43	0.02 23	0.05 22	0.05 16	0.05 26	0.05 32	0.04 14	0.03 6	0.06 40	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 47	0.05 29	0.04 30	0.04 31

RSM++	0.04 31	0.03 28	0.03 30	0.02 8	0.04 54	0.02 5	0.03 50	0.05 46	0.04 26	0.04 34	0.04 30	0.05 49	0.02 15	0.02 23	0.06 45	0.06 36	0.05 26	0.05 32	0.05 28	0.04 29	0.07 51	0.04 36	0.02 31	0.03 28	0.06 47	0.05 29	0.04 30	0.04 31

AEACV	0.04 31	0.03 28	0.02 5	0.04 51	0.03 31	0.02 5	0.02 20	0.03 18	0.03 14	0.03 13	0.03 16	0.03 16	0.02 15	0.01 2	0.05 22	0.06 36	0.05 26	0.05 32	0.07 52	0.04 29	0.06 40	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 47	0.06 49	0.04 30	0.03 10

HCRNet	0.11 132	0.17 262	0.06 122	0.22 262	0.08 134	0.15 216	0.08 161	0.13 116	0.04 26	0.46 326	0.12 185	0.24 249	0.07 145	0.07 144	0.08 94	0.06 36	0.14 109	0.08 74	0.20 221	0.08 110	0.09 66	0.05 56	0.11 233	0.06 105	0.06 47	0.05 29	0.05 44	0.08 74

delet	0.05 49	0.05 69	0.04 63	0.06 93	0.05 72	0.05 79	0.05 96	0.04 31	0.04 26	0.06 58	0.05 48	0.10 85	0.05 89	0.03 54	0.07 64	0.06 36	0.07 47	0.06 48	0.05 28	0.06 72	0.06 40	0.04 36	0.03 65	0.04 58	0.06 47	0.06 49	0.04 30	0.04 31

RYNet	0.06 56	0.04 50	0.04 63	0.04 51	0.04 54	0.04 53	0.03 50	0.04 31	0.11 191	0.05 51	0.04 30	0.04 32	0.03 43	0.03 54	0.07 64	0.06 36	0.07 47	0.08 74	0.07 52	0.05 54	0.05 28	0.04 36	0.11 233	0.04 58	0.06 47	0.13 145	0.06 61	0.05 45

DFGA-Net	0.05 49	0.05 69	0.03 30	0.04 51	0.03 31	0.04 53	0.03 50	0.05 46	0.04 26	0.06 58	0.05 48	0.10 85	0.04 63	0.03 54	0.06 45	0.07 58	0.08 54	0.07 66	0.07 52	0.05 54	0.07 51	0.04 36	0.03 65	0.04 58	0.07 61	0.06 49	0.06 61	0.09 81

LGtest1	0.06 56	0.04 50	0.03 30	0.04 51	0.04 54	0.04 53	0.03 50	0.08 75	0.08 118	0.07 67	0.04 30	0.06 61	0.03 43	0.05 95	0.07 64	0.07 58	0.12 91	0.07 66	0.10 92	0.07 88	0.12 94	0.06 76	0.04 89	0.03 28	0.07 61	0.06 49	0.08 76	0.06 63

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 76	0.05 69	0.03 30	0.03 31	0.05 72	0.05 79	0.03 50	0.12 98	0.05 47	0.22 170	0.05 48	0.08 70	0.03 43	0.05 95	0.07 64	0.09 92	0.13 95	0.09 102	0.10 92	0.06 72	0.16 163	0.06 76	0.04 89	0.04 58	0.07 61	0.09 79	0.08 76	0.10 96

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 76	0.05 69	0.03 30	0.04 51	0.05 72	0.04 53	0.02 20	0.11 93	0.06 70	0.22 170	0.05 48	0.05 49	0.02 15	0.03 54	0.07 64	0.08 74	0.12 91	0.08 74	0.09 80	0.07 88	0.16 163	0.06 76	0.02 31	0.03 28	0.07 61	0.07 65	0.07 69	0.05 45

IGEV-Stereo+	0.06 56	0.03 28	0.03 30	0.03 31	0.04 54	0.03 34	0.03 50	0.16 140	0.06 70	0.20 151	0.06 69	0.06 61	0.03 43	0.04 79	0.07 64	0.08 74	0.10 71	0.06 48	0.09 80	0.06 72	0.12 94	0.06 76	0.03 65	0.03 28	0.07 61	0.06 49	0.03 13	0.07 67

iRaftStereo_RVC	0.05 49	0.03 28	0.03 30	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.05 46	0.04 26	0.06 58	0.05 48	0.05 49	0.03 43	0.02 23	0.06 45	0.06 36	0.10 71	0.07 66	0.07 52	0.05 54	0.09 66	0.04 36	0.02 31	0.03 28	0.07 61	0.06 49	0.05 44	0.05 45

RAFT + AFF	0.05 49	0.04 50	0.03 30	0.05 72	0.04 54	0.04 53	0.03 50	0.06 57	0.08 118	0.09 74	0.05 48	0.09 77	0.02 15	0.02 23	0.05 22	0.05 16	0.09 67	0.06 48	0.06 44	0.04 29	0.07 51	0.05 56	0.02 31	0.04 58	0.07 61	0.05 29	0.05 44	0.05 45

MMNet	0.06 56	0.06 91	0.04 63	0.08 126	0.06 97	0.06 96	0.05 96	0.07 69	0.05 47	0.05 51	0.05 48	0.09 77	0.04 63	0.04 79	0.07 64	0.07 58	0.08 54	0.08 74	0.07 52	0.06 72	0.06 40	0.05 56	0.04 89	0.05 81	0.07 61	0.08 71	0.07 69	0.10 96

AANet_RVC	0.06 56	0.05 69	0.06 122	0.05 72	0.06 97	0.04 53	0.05 96	0.05 46	0.06 70	0.05 51	0.06 69	0.05 49	0.04 63	0.04 79	0.07 64	0.07 58	0.08 54	0.08 74	0.07 52	0.07 88	0.07 51	0.06 76	0.05 116	0.05 81	0.07 61	0.09 79	0.06 61	0.08 74

PWCDC_ROB	0.13 173	0.06 91	0.09 189	0.07 114	0.13 223	0.08 125	0.13 226	0.06 57	0.24 286	0.09 74	0.15 223	0.09 77	0.43 311	0.26 291	0.10 172	0.10 120	0.09 67	0.12 171	0.08 65	0.11 187	0.08 61	0.11 204	0.19 275	0.13 249	0.07 61	0.13 145	0.08 76	0.18 190

SGD-Stereo	0.06 56	0.04 50	0.03 30	0.05 72	0.04 54	0.06 96	0.03 50	0.04 31	0.06 70	0.08 70	0.05 48	0.05 49	0.03 43	0.03 54	0.07 64	0.08 74	0.14 109	0.06 48	0.09 80	0.05 54	0.12 94	0.05 56	0.03 65	0.04 58	0.08 71	0.08 71	0.12 120	0.09 81

HUF	0.07 76	0.05 69	0.04 63	0.07 114	0.06 97	0.04 53	0.03 50	0.09 82	0.07 95	0.16 106	0.05 48	0.09 77	0.04 63	0.03 54	0.06 45	0.07 58	0.08 54	0.06 48	0.09 80	0.06 72	0.14 129	0.06 76	0.03 65	0.04 58	0.08 71	0.05 29	0.06 61	0.05 45

MIM_Stereo	0.06 56	0.04 50	0.03 30	0.05 72	0.05 72	0.05 79	0.03 50	0.06 57	0.04 26	0.14 93	0.06 69	0.04 32	0.02 15	0.03 54	0.07 64	0.08 74	0.13 95	0.07 66	0.09 80	0.06 72	0.11 80	0.06 76	0.02 31	0.04 58	0.08 71	0.07 65	0.07 69	0.05 45

LL-Strereo2	0.07 76	0.03 28	0.03 30	0.04 51	0.05 72	0.04 53	0.03 50	0.06 57	0.07 95	0.14 93	0.07 91	0.08 70	0.05 89	0.04 79	0.07 64	0.08 74	0.14 109	0.07 66	0.10 92	0.06 72	0.10 74	0.06 76	0.03 65	0.04 58	0.08 71	0.09 79	0.08 76	0.05 45

AASNet	0.06 56	0.06 91	0.04 63	0.09 147	0.07 113	0.08 125	0.05 96	0.08 75	0.04 26	0.07 67	0.07 91	0.07 66	0.04 63	0.04 79	0.06 45	0.07 58	0.10 71	0.08 74	0.08 65	0.06 72	0.07 51	0.06 76	0.04 89	0.06 105	0.08 71	0.07 65	0.06 61	0.06 63

AnonymousM	0.08 87	0.05 69	0.04 63	0.06 93	0.05 72	0.04 53	0.04 85	0.13 116	0.05 47	0.20 151	0.06 69	0.11 97	0.03 43	0.06 114	0.09 132	0.09 92	0.19 182	0.08 74	0.12 111	0.07 88	0.16 163	0.06 76	0.04 89	0.04 58	0.08 71	0.11 115	0.10 96	0.09 81

DMCA	0.07 76	0.05 69	0.07 152	0.06 93	0.06 97	0.05 79	0.07 146	0.09 82	0.06 70	0.06 58	0.09 136	0.07 66	0.06 117	0.06 114	0.07 64	0.08 74	0.11 81	0.10 124	0.08 65	0.07 88	0.09 66	0.05 56	0.06 137	0.05 81	0.08 71	0.10 92	0.05 44	0.07 67

GANet	0.06 56	0.07 114	0.06 122	0.06 93	0.06 97	0.07 114	0.06 129	0.07 69	0.05 47	0.06 58	0.07 91	0.05 49	0.04 63	0.04 79	0.07 64	0.08 74	0.08 54	0.10 124	0.07 52	0.05 54	0.07 51	0.05 56	0.05 116	0.05 81	0.08 71	0.07 65	0.06 61	0.06 63

CVANet_RVC	0.07 76	0.07 114	0.07 152	0.08 126	0.06 97	0.07 114	0.05 96	0.06 57	0.05 47	0.06 58	0.09 136	0.05 49	0.04 63	0.04 79	0.08 94	0.08 74	0.08 54	0.08 74	0.08 65	0.06 72	0.08 61	0.05 56	0.04 89	0.05 81	0.08 71	0.07 65	0.07 69	0.09 81

YMNet	0.07 76	0.08 154	0.06 122	0.08 126	0.08 134	0.08 125	0.07 146	0.07 69	0.07 95	0.05 51	0.07 91	0.13 120	0.05 89	0.07 144	0.07 64	0.07 58	0.08 54	0.08 74	0.09 80	0.05 54	0.07 51	0.06 76	0.06 137	0.05 81	0.09 80	0.08 71	0.09 90	0.09 81

AIO_test	0.06 56	0.05 69	0.04 63	0.07 114	0.05 72	0.04 53	0.04 85	0.10 89	0.09 151	0.12 85	0.05 48	0.11 97	0.04 63	0.03 54	0.06 45	0.07 58	0.07 47	0.06 48	0.08 65	0.05 54	0.13 113	0.05 56	0.04 89	0.04 58	0.09 80	0.07 65	0.05 44	0.05 45

test_for_model	0.09 93	0.05 69	0.04 63	0.05 72	0.07 113	0.04 53	0.03 50	0.12 98	0.08 118	0.24 205	0.05 48	0.15 136	0.05 89	0.06 114	0.07 64	0.09 92	0.18 163	0.10 124	0.12 111	0.08 110	0.14 129	0.07 93	0.04 89	0.05 81	0.09 80	0.10 92	0.08 76	0.09 81

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 93	0.05 69	0.04 63	0.05 72	0.07 113	0.04 53	0.03 50	0.12 98	0.08 118	0.24 205	0.05 48	0.15 136	0.05 89	0.06 114	0.07 64	0.09 92	0.18 163	0.10 124	0.12 111	0.08 110	0.14 129	0.07 93	0.04 89	0.05 81	0.09 80	0.10 92	0.08 76	0.09 81

plain	0.06 56	0.04 50	0.04 63	0.04 51	0.04 54	0.05 79	0.03 50	0.08 75	0.04 26	0.09 74	0.05 48	0.06 61	0.02 15	0.02 23	0.07 64	0.08 74	0.12 91	0.08 74	0.08 65	0.06 72	0.08 61	0.04 36	0.02 31	0.05 81	0.09 80	0.09 79	0.08 76	0.09 81

UniTT-Stereo	0.07 76	0.04 50	0.04 63	0.04 51	0.03 31	0.05 79	0.03 50	0.06 57	0.05 47	0.06 58	0.04 30	0.07 66	0.12 211	0.07 144	0.08 94	0.07 58	0.11 81	0.08 74	0.08 65	0.07 88	0.09 66	0.08 110	0.08 186	0.04 58	0.09 80	0.16 217	0.06 61	0.09 81

testlalala	0.09 93	0.05 69	0.04 63	0.05 72	0.07 113	0.04 53	0.03 50	0.12 98	0.08 118	0.24 205	0.05 48	0.15 136	0.05 89	0.06 114	0.07 64	0.09 92	0.18 163	0.10 124	0.12 111	0.08 110	0.14 129	0.07 93	0.04 89	0.05 81	0.09 80	0.10 92	0.08 76	0.09 81

GCAPDPT-zeroshot	0.09 93	0.05 69	0.04 63	0.05 72	0.07 113	0.04 53	0.03 50	0.12 98	0.08 118	0.24 205	0.05 48	0.15 136	0.05 89	0.06 114	0.07 64	0.09 92	0.18 163	0.10 124	0.12 111	0.08 110	0.14 129	0.07 93	0.04 89	0.05 81	0.09 80	0.10 92	0.08 76	0.09 81

GCAP-Stereo	0.09 93	0.05 69	0.04 63	0.05 72	0.07 113	0.04 53	0.03 50	0.12 98	0.08 118	0.24 205	0.05 48	0.15 136	0.05 89	0.06 114	0.07 64	0.09 92	0.18 163	0.10 124	0.12 111	0.08 110	0.14 129	0.07 93	0.04 89	0.05 81	0.09 80	0.10 92	0.08 76	0.09 81

anonymousdsp2	0.08 87	0.07 114	0.05 92	0.06 93	0.05 72	0.06 96	0.05 96	0.12 98	0.06 70	0.17 116	0.06 69	0.08 70	0.04 63	0.05 95	0.07 64	0.08 74	0.13 95	0.08 74	0.10 92	0.07 88	0.12 94	0.06 76	0.05 116	0.06 105	0.09 80	0.08 71	0.08 76	0.07 67

test_4	0.09 93	0.05 69	0.07 152	0.05 72	0.06 97	0.03 34	0.02 20	0.11 93	0.09 151	0.17 116	0.06 69	0.09 77	0.06 117	0.03 54	0.09 132	0.09 92	0.15 116	0.08 74	0.10 92	0.07 88	0.16 163	0.08 110	0.02 31	0.07 144	0.09 80	0.15 192	0.12 120	0.18 190

test-3	0.10 118	0.06 91	0.04 63	0.06 93	0.08 134	0.05 79	0.05 96	0.17 152	0.07 95	0.24 205	0.07 91	0.19 190	0.07 145	0.06 114	0.10 172	0.10 120	0.21 214	0.09 102	0.15 156	0.10 163	0.16 163	0.09 147	0.05 116	0.06 105	0.09 80	0.10 92	0.12 120	0.11 106

test_1	0.10 118	0.06 91	0.04 63	0.06 93	0.08 134	0.05 79	0.05 96	0.17 152	0.07 95	0.24 205	0.07 91	0.19 190	0.07 145	0.06 114	0.10 172	0.10 120	0.21 214	0.09 102	0.15 156	0.10 163	0.16 163	0.09 147	0.05 116	0.06 105	0.09 80	0.10 92	0.12 120	0.11 106

ARAFT	0.07 76	0.04 50	0.04 63	0.05 72	0.05 72	0.05 79	0.02 20	0.09 82	0.06 70	0.12 85	0.06 69	0.12 104	0.03 43	0.03 54	0.07 64	0.07 58	0.12 91	0.09 102	0.09 80	0.05 54	0.11 80	0.07 93	0.03 65	0.04 58	0.09 80	0.09 79	0.09 90	0.09 81

UPFNet	0.09 93	0.08 154	0.08 177	0.09 147	0.07 113	0.09 140	0.06 129	0.12 98	0.09 151	0.14 93	0.09 136	0.12 104	0.06 117	0.07 144	0.08 94	0.10 120	0.13 95	0.11 140	0.10 92	0.07 88	0.09 66	0.07 93	0.06 137	0.06 105	0.09 80	0.10 92	0.10 96	0.10 96

MGS-Stereo	0.08 87	0.06 91	0.04 63	0.05 72	0.05 72	0.04 53	0.03 50	0.12 98	0.05 47	0.09 74	0.07 91	0.10 85	0.04 63	0.05 95	0.07 64	0.08 74	0.15 116	0.11 140	0.12 111	0.09 137	0.12 94	0.07 93	0.05 116	0.05 81	0.10 95	0.09 79	0.11 110	0.10 96

StereoVision	0.06 56	0.03 28	0.04 63	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.06 57	0.11 191	0.02 3	0.05 48	0.03 16	0.06 117	0.01 2	0.08 94	0.10 120	0.06 38	0.05 32	0.08 65	0.07 88	0.06 40	0.05 56	0.02 31	0.04 58	0.10 95	0.08 71	0.10 96	0.12 118

MIF-Stereo (partial)	0.06 56	0.05 69	0.06 122	0.05 72	0.04 54	0.05 79	0.03 50	0.08 75	0.07 95	0.07 67	0.04 30	0.05 49	0.06 117	0.04 79	0.08 94	0.08 74	0.11 81	0.08 74	0.08 65	0.05 54	0.09 66	0.05 56	0.02 31	0.06 105	0.10 95	0.08 71	0.07 69	0.08 74

4D-IteraStereo	0.09 93	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.06 97	0.06 96	0.04 85	0.15 131	0.10 176	0.22 170	0.08 117	0.14 131	0.06 117	0.03 54	0.08 94	0.10 120	0.17 144	0.09 102	0.11 100	0.07 88	0.15 146	0.05 56	0.03 65	0.05 81	0.10 95	0.10 92	0.08 76	0.08 74

EGLCR-Stereo	0.11 132	0.06 91	0.04 63	0.08 126	0.08 134	0.07 114	0.05 96	0.17 152	0.09 151	0.27 268	0.06 69	0.19 190	0.06 117	0.08 166	0.08 94	0.10 120	0.20 199	0.10 124	0.16 172	0.07 88	0.17 185	0.07 93	0.04 89	0.06 105	0.10 95	0.12 126	0.18 207	0.18 190

IER	0.09 93	0.07 114	0.07 152	0.09 147	0.07 113	0.08 125	0.06 129	0.12 98	0.07 95	0.14 93	0.11 173	0.10 85	0.07 145	0.06 114	0.08 94	0.09 92	0.15 116	0.11 140	0.11 100	0.07 88	0.11 80	0.07 93	0.06 137	0.06 105	0.10 95	0.10 92	0.11 110	0.14 136

test_5	0.08 87	0.05 69	0.07 152	0.04 51	0.04 54	0.04 53	0.04 85	0.09 82	0.05 47	0.05 51	0.07 91	0.12 104	0.12 211	0.02 23	0.07 64	0.09 92	0.07 47	0.07 66	0.08 65	0.06 72	0.10 74	0.09 147	0.02 31	0.07 144	0.10 95	0.13 145	0.13 134	0.18 190

CIPLG	0.09 93	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.06 97	0.09 140	0.06 129	0.18 188	0.06 70	0.20 151	0.08 117	0.12 104	0.06 117	0.06 114	0.08 94	0.10 120	0.17 144	0.11 140	0.11 100	0.09 137	0.13 113	0.06 76	0.04 89	0.06 105	0.10 95	0.09 79	0.10 96	0.10 96

IPLGR_C	0.09 93	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.06 97	0.09 140	0.06 129	0.18 188	0.06 70	0.20 151	0.08 117	0.12 104	0.07 145	0.06 114	0.08 94	0.10 120	0.17 144	0.11 140	0.11 100	0.09 137	0.13 113	0.06 76	0.04 89	0.06 105	0.10 95	0.09 79	0.10 96	0.10 96

ACRE	0.09 93	0.06 91	0.05 92	0.06 93	0.06 97	0.09 140	0.06 129	0.18 188	0.06 70	0.20 151	0.08 117	0.12 104	0.07 145	0.06 114	0.08 94	0.10 120	0.17 144	0.11 140	0.11 100	0.09 137	0.13 113	0.06 76	0.04 89	0.06 105	0.10 95	0.10 92	0.10 96	0.10 96

raft+_RVC	0.08 87	0.06 91	0.04 63	0.06 93	0.06 97	0.07 114	0.04 85	0.10 89	0.08 118	0.17 116	0.08 117	0.09 77	0.04 63	0.04 79	0.08 94	0.07 58	0.13 95	0.09 102	0.11 100	0.06 72	0.13 113	0.05 56	0.03 65	0.05 81	0.10 95	0.09 79	0.09 90	0.08 74

TANstereo	0.11 132	0.06 91	0.06 122	0.10 166	0.09 158	0.09 140	0.06 129	0.12 98	0.08 118	0.22 170	0.08 117	0.13 120	0.07 145	0.08 166	0.10 172	0.13 233	0.20 199	0.13 200	0.18 202	0.08 110	0.18 198	0.09 147	0.06 137	0.06 105	0.10 95	0.10 92	0.15 161	0.14 136

XX-TBD	0.11 132	0.06 91	0.06 122	0.10 166	0.09 158	0.09 140	0.06 129	0.12 98	0.08 118	0.22 170	0.08 117	0.13 120	0.07 145	0.08 166	0.10 172	0.13 233	0.20 199	0.13 200	0.18 202	0.08 110	0.18 198	0.09 147	0.06 137	0.06 105	0.10 95	0.10 92	0.15 161	0.14 136

AFF-stereo	0.06 56	0.05 69	0.05 92	0.05 72	0.04 54	0.04 53	0.03 50	0.11 93	0.06 70	0.16 106	0.04 30	0.08 70	0.03 43	0.02 23	0.06 45	0.08 74	0.08 54	0.05 32	0.09 80	0.04 29	0.09 66	0.05 56	0.02 31	0.04 58	0.10 95	0.08 71	0.07 69	0.07 67

DMCA-RVC	0.10 118	0.08 154	0.11 221	0.08 126	0.09 158	0.08 125	0.08 161	0.12 98	0.09 151	0.13 90	0.13 197	0.13 120	0.07 145	0.06 114	0.13 247	0.12 212	0.14 109	0.13 200	0.11 100	0.10 163	0.12 94	0.09 147	0.07 160	0.09 195	0.10 95	0.10 92	0.10 96	0.11 106

DispViT+	0.09 93	0.07 114	0.07 152	0.07 114	0.09 158	0.07 114	0.04 85	0.16 140	0.08 118	0.17 116	0.10 159	0.08 70	0.04 63	0.05 95	0.07 64	0.08 74	0.11 81	0.08 74	0.09 80	0.08 110	0.08 61	0.10 182	0.04 89	0.07 144	0.11 110	0.13 145	0.13 134	0.09 81

S2M2_XL	0.11 132	0.07 114	0.08 177	0.07 114	0.07 113	0.10 163	0.08 161	0.18 188	0.06 70	0.21 162	0.09 136	0.22 237	0.05 89	0.06 114	0.08 94	0.10 120	0.20 199	0.09 102	0.17 186	0.09 137	0.20 230	0.08 110	0.08 186	0.06 105	0.11 110	0.09 79	0.14 148	0.16 161
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.11 132	0.08 154	0.05 92	0.07 114	0.07 113	0.07 114	0.05 96	0.18 188	0.05 47	0.27 268	0.07 91	0.18 178	0.06 117	0.08 166	0.08 94	0.10 120	0.22 229	0.08 74	0.12 111	0.07 88	0.20 230	0.08 110	0.06 137	0.05 81	0.11 110	0.13 145	0.17 185	0.16 161

MaDis-Stereo	0.07 76	0.04 50	0.05 92	0.03 31	0.02 8	0.03 34	0.03 50	0.06 57	0.06 70	0.04 34	0.06 69	0.10 85	0.05 89	0.02 23	0.07 64	0.08 74	0.10 71	0.09 102	0.07 52	0.05 54	0.10 74	0.10 182	0.01 2	0.05 81	0.11 110	0.18 248	0.13 134	0.16 161

iinet-f	0.10 118	0.09 171	0.06 122	0.08 126	0.06 97	0.09 140	0.06 129	0.09 82	0.07 95	0.18 129	0.11 173	0.10 85	0.10 193	0.06 114	0.08 94	0.09 92	0.14 109	0.09 102	0.18 202	0.09 137	0.11 80	0.06 76	0.05 116	0.06 105	0.11 110	0.10 92	0.15 161	0.12 118

rafts_anoy	0.09 93	0.08 154	0.07 152	0.07 114	0.07 113	0.06 96	0.05 96	0.13 116	0.05 47	0.17 116	0.09 136	0.12 104	0.05 89	0.03 54	0.09 132	0.10 120	0.15 116	0.12 171	0.13 131	0.07 88	0.14 129	0.08 110	0.03 65	0.06 105	0.11 110	0.10 92	0.09 90	0.11 106

RALAANet	0.09 93	0.08 154	0.06 122	0.07 114	0.05 72	0.08 125	0.05 96	0.10 89	0.07 95	0.12 85	0.09 136	0.10 85	0.06 117	0.03 54	0.08 94	0.09 92	0.13 95	0.11 140	0.15 156	0.08 110	0.12 94	0.07 93	0.04 89	0.06 105	0.11 110	0.10 92	0.11 110	0.11 106

UNet	0.10 118	0.09 171	0.08 177	0.10 166	0.08 134	0.09 140	0.08 161	0.15 131	0.08 118	0.17 116	0.09 136	0.13 120	0.09 178	0.07 144	0.09 132	0.10 120	0.16 130	0.13 200	0.12 111	0.08 110	0.11 80	0.09 147	0.08 186	0.09 195	0.11 110	0.13 145	0.10 96	0.11 106

CREStereo	0.11 132	0.08 154	0.06 122	0.08 126	0.08 134	0.07 114	0.05 96	0.18 188	0.05 47	0.26 254	0.08 117	0.18 178	0.06 117	0.08 166	0.08 94	0.10 120	0.22 229	0.09 102	0.13 131	0.08 110	0.20 230	0.09 147	0.06 137	0.05 81	0.11 110	0.13 145	0.17 185	0.15 147
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+	0.11 132	0.10 185	0.08 177	0.09 147	0.07 113	0.09 140	0.08 161	0.13 116	0.11 191	0.16 106	0.12 185	0.18 178	0.08 165	0.07 144	0.10 172	0.09 92	0.16 130	0.11 140	0.14 144	0.09 137	0.12 94	0.09 147	0.08 186	0.08 170	0.11 110	0.15 192	0.11 110	0.11 106

coex_refinement	0.10 118	0.10 185	0.07 152	0.09 147	0.08 134	0.09 140	0.06 129	0.17 152	0.10 176	0.20 151	0.11 173	0.11 97	0.07 145	0.07 144	0.11 211	0.14 254	0.15 116	0.11 140	0.12 111	0.06 72	0.12 94	0.08 110	0.06 137	0.07 144	0.12 120	0.12 126	0.11 110	0.13 126

castereo++	0.10 118	0.07 114	0.05 92	0.07 114	0.07 113	0.06 96	0.05 96	0.17 152	0.09 151	0.24 205	0.08 117	0.17 162	0.06 117	0.05 95	0.09 132	0.10 120	0.19 182	0.09 102	0.13 131	0.07 88	0.20 230	0.07 93	0.05 116	0.07 144	0.12 120	0.12 126	0.12 120	0.11 106

gcap-zeroshot	0.13 173	0.08 154	0.05 92	0.08 126	0.10 180	0.11 175	0.09 178	0.18 188	0.09 151	0.28 286	0.08 117	0.20 206	0.06 117	0.10 200	0.09 132	0.12 212	0.23 239	0.11 140	0.27 270	0.12 208	0.20 230	0.11 204	0.07 160	0.08 170	0.12 120	0.17 235	0.17 185	0.18 190

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 118	0.07 114	0.06 122	0.08 126	0.05 72	0.07 114	0.03 50	0.11 93	0.15 235	0.20 151	0.15 223	0.11 97	0.07 145	0.08 166	0.08 94	0.09 92	0.16 130	0.11 140	0.12 111	0.08 110	0.12 94	0.11 204	0.06 137	0.07 144	0.12 120	0.14 173	0.12 120	0.16 161

CASnet	0.10 118	0.06 91	0.05 92	0.08 126	0.09 158	0.11 175	0.05 96	0.18 188	0.10 176	0.23 188	0.11 173	0.13 120	0.06 117	0.07 144	0.09 132	0.10 120	0.16 130	0.08 74	0.18 202	0.07 88	0.14 129	0.06 76	0.06 137	0.06 105	0.12 120	0.10 92	0.14 148	0.10 96
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT_CTSACE	0.07 76	0.04 50	0.06 122	0.03 31	0.04 54	0.05 79	0.05 96	0.06 57	0.06 70	0.09 74	0.04 30	0.10 85	0.09 178	0.03 54	0.07 64	0.08 74	0.11 81	0.07 66	0.07 52	0.05 54	0.12 94	0.08 110	0.03 65	0.06 105	0.12 120	0.13 145	0.12 120	0.15 147

RALCasStereoNet	0.09 93	0.08 154	0.06 122	0.09 147	0.07 113	0.06 96	0.05 96	0.12 98	0.05 47	0.18 129	0.07 91	0.12 104	0.05 89	0.04 79	0.09 132	0.10 120	0.18 163	0.12 171	0.13 131	0.08 110	0.15 146	0.08 110	0.05 116	0.06 105	0.12 120	0.09 79	0.10 96	0.08 74

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 87	0.06 91	0.05 92	0.05 72	0.04 54	0.04 53	0.04 85	0.14 126	0.07 95	0.21 162	0.04 30	0.12 104	0.04 63	0.03 54	0.07 64	0.09 92	0.09 67	0.06 48	0.10 92	0.05 54	0.11 80	0.05 56	0.03 65	0.05 81	0.12 120	0.09 79	0.09 90	0.09 81

FINET	0.12 159	0.11 199	0.12 236	0.12 195	0.10 180	0.11 175	0.13 226	0.15 131	0.12 209	0.13 90	0.12 185	0.13 120	0.09 178	0.09 185	0.15 272	0.13 233	0.15 116	0.11 140	0.16 172	0.09 137	0.13 113	0.10 182	0.10 223	0.10 211	0.12 120	0.10 92	0.13 134	0.12 118

DSFCA	0.11 132	0.13 225	0.09 189	0.10 166	0.08 134	0.11 175	0.11 209	0.12 98	0.09 151	0.12 85	0.13 197	0.14 131	0.07 145	0.05 95	0.09 132	0.11 166	0.15 116	0.13 200	0.16 172	0.10 163	0.13 113	0.12 225	0.07 160	0.09 195	0.12 120	0.13 145	0.10 96	0.13 126

HITNet	0.09 93	0.07 114	0.06 122	0.08 126	0.08 134	0.08 125	0.05 96	0.11 93	0.07 95	0.19 142	0.08 117	0.12 104	0.06 117	0.07 144	0.08 94	0.08 74	0.13 95	0.11 140	0.10 92	0.06 72	0.10 74	0.09 147	0.06 137	0.06 105	0.12 120	0.11 115	0.16 171	0.13 126
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DDF-Stereo	0.12 159	0.07 114	0.04 63	0.10 166	0.09 158	0.13 195	0.10 195	0.18 188	0.08 118	0.24 205	0.06 69	0.19 190	0.06 117	0.08 166	0.08 94	0.11 166	0.23 239	0.08 74	0.16 172	0.10 163	0.20 230	0.08 110	0.07 160	0.07 144	0.13 131	0.13 145	0.17 185	0.19 205

zero-FE	0.12 159	0.07 114	0.04 63	0.11 183	0.08 134	0.15 216	0.12 220	0.18 188	0.08 118	0.23 188	0.08 117	0.19 190	0.07 145	0.08 166	0.08 94	0.11 166	0.23 239	0.09 102	0.17 186	0.10 163	0.20 230	0.09 147	0.07 160	0.07 144	0.13 131	0.13 145	0.16 171	0.20 214

S2M2_L	0.13 173	0.10 185	0.09 189	0.12 195	0.08 134	0.13 195	0.10 195	0.16 140	0.08 118	0.21 162	0.07 91	0.17 162	0.03 43	0.17 266	0.11 211	0.09 92	0.22 229	0.12 171	0.16 172	0.11 187	0.18 198	0.09 147	0.12 244	0.08 170	0.13 131	0.12 126	0.15 161	0.20 214
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 132	0.10 185	0.08 177	0.09 147	0.09 158	0.08 125	0.07 146	0.17 152	0.08 118	0.22 170	0.09 136	0.16 156	0.13 224	0.07 144	0.08 94	0.11 166	0.16 130	0.11 140	0.11 100	0.09 137	0.14 129	0.09 147	0.09 208	0.07 144	0.13 131	0.14 173	0.14 148	0.11 106

Reg-Stereo(zero)	0.11 132	0.08 154	0.06 122	0.08 126	0.07 113	0.10 163	0.07 146	0.17 152	0.10 176	0.25 237	0.09 136	0.20 206	0.06 117	0.07 144	0.09 132	0.11 166	0.19 182	0.10 124	0.15 156	0.09 137	0.15 146	0.08 110	0.07 160	0.07 144	0.13 131	0.13 145	0.18 207	0.17 173

HI	0.11 132	0.08 154	0.06 122	0.08 126	0.07 113	0.10 163	0.07 146	0.17 152	0.10 176	0.25 237	0.09 136	0.20 206	0.06 117	0.07 144	0.09 132	0.11 166	0.19 182	0.10 124	0.15 156	0.09 137	0.15 146	0.08 110	0.07 160	0.07 144	0.13 131	0.13 145	0.18 207	0.17 173

castereo	0.10 118	0.07 114	0.06 122	0.06 93	0.07 113	0.08 125	0.05 96	0.16 140	0.11 191	0.24 205	0.10 159	0.15 136	0.04 63	0.05 95	0.08 94	0.10 120	0.20 199	0.09 102	0.14 144	0.07 88	0.19 210	0.07 93	0.04 89	0.07 144	0.13 131	0.12 126	0.12 120	0.12 118

AE-Stereo	0.12 159	0.09 171	0.08 177	0.11 183	0.09 158	0.08 125	0.05 96	0.17 152	0.14 227	0.24 205	0.09 136	0.19 190	0.10 193	0.07 144	0.10 172	0.12 212	0.24 257	0.13 200	0.16 172	0.11 187	0.18 198	0.09 147	0.05 116	0.09 195	0.13 131	0.14 173	0.15 161	0.15 147

HH	0.13 173	0.06 91	0.05 92	0.11 183	0.11 197	0.16 227	0.08 161	0.19 215	0.07 95	0.28 286	0.08 117	0.18 178	0.05 89	0.12 231	0.10 172	0.10 120	0.23 239	0.12 171	0.15 156	0.10 163	0.20 230	0.08 110	0.07 160	0.08 170	0.13 131	0.14 173	0.19 219	0.23 238

HanStereo	0.13 173	0.06 91	0.05 92	0.11 183	0.11 197	0.16 227	0.08 161	0.19 215	0.07 95	0.28 286	0.08 117	0.18 178	0.05 89	0.12 231	0.10 172	0.10 120	0.23 239	0.12 171	0.15 156	0.10 163	0.20 230	0.08 110	0.07 160	0.08 170	0.13 131	0.14 173	0.19 219	0.23 238

CAS	0.09 93	0.07 114	0.05 92	0.06 93	0.05 72	0.05 79	0.04 85	0.14 126	0.05 47	0.11 83	0.10 159	0.11 97	0.05 89	0.07 144	0.08 94	0.09 92	0.11 81	0.10 124	0.14 144	0.07 88	0.12 94	0.07 93	0.05 116	0.05 81	0.13 131	0.11 115	0.09 90	0.14 136

RAFT+CT+SA	0.09 93	0.05 69	0.07 152	0.05 72	0.05 72	0.04 53	0.05 96	0.13 116	0.08 118	0.08 70	0.07 91	0.15 136	0.13 224	0.04 79	0.10 172	0.10 120	0.09 67	0.08 74	0.08 65	0.06 72	0.12 94	0.11 204	0.02 31	0.06 105	0.13 131	0.12 126	0.11 110	0.17 173

IPLG	0.09 93	0.07 114	0.07 152	0.07 114	0.07 113	0.06 96	0.05 96	0.15 131	0.06 70	0.22 170	0.06 69	0.15 136	0.05 89	0.04 79	0.08 94	0.10 120	0.16 130	0.10 124	0.14 144	0.09 137	0.13 113	0.08 110	0.04 89	0.07 144	0.13 131	0.11 115	0.11 110	0.08 74

test_3	0.11 132	0.07 114	0.07 152	0.06 93	0.08 134	0.05 79	0.05 96	0.17 152	0.09 151	0.24 205	0.09 136	0.21 224	0.11 203	0.06 114	0.13 247	0.13 233	0.20 199	0.09 102	0.14 144	0.10 163	0.18 198	0.08 110	0.04 89	0.08 170	0.13 131	0.15 192	0.13 134	0.14 136

RAFT	0.06 56	0.03 28	0.05 92	0.03 31	0.02 8	0.03 34	0.02 20	0.07 69	0.04 26	0.04 34	0.06 69	0.07 66	0.05 89	0.01 2	0.06 45	0.06 36	0.07 47	0.05 32	0.05 28	0.04 29	0.06 40	0.07 93	0.01 2	0.04 58	0.13 131	0.14 173	0.13 134	0.15 147

raftrobust	0.10 118	0.08 154	0.06 122	0.08 126	0.07 113	0.05 79	0.04 85	0.14 126	0.06 70	0.25 237	0.07 91	0.12 104	0.05 89	0.05 95	0.08 94	0.09 92	0.18 163	0.11 140	0.11 100	0.09 137	0.17 185	0.08 110	0.05 116	0.05 81	0.13 131	0.12 126	0.10 96	0.10 96

ADLNet	0.12 159	0.11 199	0.08 177	0.12 195	0.10 180	0.16 227	0.12 220	0.14 126	0.07 95	0.13 90	0.10 159	0.25 252	0.10 193	0.28 297	0.09 132	0.10 120	0.17 144	0.09 102	0.13 131	0.09 137	0.11 80	0.08 110	0.13 251	0.06 105	0.13 131	0.12 126	0.12 120	0.14 136

HGLStereo	0.11 132	0.10 185	0.08 177	0.09 147	0.10 180	0.09 140	0.06 129	0.14 126	0.08 118	0.18 129	0.15 223	0.09 77	0.06 117	0.08 166	0.09 132	0.10 120	0.17 144	0.13 200	0.14 144	0.10 163	0.11 80	0.09 147	0.08 186	0.08 170	0.13 131	0.12 126	0.10 96	0.11 106

PMTNet	0.11 132	0.10 185	0.06 122	0.12 195	0.09 158	0.07 114	0.06 129	0.18 188	0.06 70	0.28 286	0.06 69	0.18 178	0.04 63	0.07 144	0.09 132	0.11 166	0.19 182	0.09 102	0.14 144	0.08 110	0.17 185	0.09 147	0.07 160	0.05 81	0.13 131	0.12 126	0.17 185	0.15 147

BEATNet_4x	0.11 132	0.10 185	0.08 177	0.09 147	0.09 158	0.09 140	0.08 161	0.12 98	0.08 118	0.21 162	0.09 136	0.15 136	0.09 178	0.07 144	0.10 172	0.09 92	0.13 95	0.13 200	0.11 100	0.08 110	0.13 113	0.11 204	0.08 186	0.07 144	0.13 131	0.13 145	0.18 207	0.18 190

ADCRef	0.13 173	0.10 185	0.09 189	0.10 166	0.08 134	0.09 140	0.08 161	0.17 152	0.14 227	0.21 162	0.15 223	0.15 136	0.13 224	0.05 95	0.10 172	0.11 166	0.16 130	0.14 225	0.19 215	0.12 208	0.15 146	0.12 225	0.09 208	0.11 223	0.13 131	0.18 248	0.13 134	0.18 190

RASNet	0.11 132	0.10 185	0.09 189	0.10 166	0.07 113	0.08 125	0.08 161	0.19 215	0.09 151	0.17 116	0.10 159	0.13 120	0.08 165	0.06 114	0.08 94	0.10 120	0.15 116	0.09 102	0.12 111	0.06 72	0.15 146	0.09 147	0.05 116	0.10 211	0.13 131	0.11 115	0.17 185	0.17 173

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 173	0.13 225	0.13 245	0.14 215	0.15 242	0.13 195	0.20 264	0.13 116	0.15 235	0.16 106	0.16 234	0.21 224	0.09 178	0.15 261	0.10 172	0.12 212	0.15 116	0.12 171	0.11 100	0.09 137	0.11 80	0.09 147	0.08 186	0.08 170	0.13 131	0.13 145	0.11 110	0.15 147
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	0.11 132	0.09 171	0.11 221	0.08 126	0.09 158	0.08 125	0.08 161	0.16 140	0.10 176	0.23 188	0.17 243	0.18 178	0.14 239	0.05 95	0.08 94	0.09 92	0.13 95	0.10 124	0.18 202	0.09 137	0.11 80	0.08 110	0.07 160	0.08 170	0.13 131	0.10 92	0.12 120	0.10 96

MSKI-zero shot	0.13 173	0.08 154	0.05 92	0.09 147	0.11 197	0.09 140	0.07 146	0.19 215	0.09 151	0.28 286	0.10 159	0.19 190	0.06 117	0.11 212	0.10 172	0.11 166	0.24 257	0.11 140	0.17 186	0.11 187	0.21 254	0.10 182	0.07 160	0.08 170	0.14 155	0.17 235	0.18 207	0.18 190

LoS_RVC	0.09 93	0.07 114	0.05 92	0.05 72	0.06 97	0.06 96	0.05 96	0.13 116	0.08 118	0.18 129	0.11 173	0.12 104	0.06 117	0.07 144	0.08 94	0.09 92	0.10 71	0.08 74	0.12 111	0.08 110	0.16 163	0.09 147	0.05 116	0.06 105	0.14 155	0.10 92	0.10 96	0.13 126

tt_ll	0.09 93	0.07 114	0.05 92	0.05 72	0.06 97	0.06 96	0.05 96	0.13 116	0.08 118	0.18 129	0.11 173	0.12 104	0.06 117	0.07 144	0.08 94	0.09 92	0.10 71	0.08 74	0.12 111	0.08 110	0.16 163	0.09 147	0.05 116	0.06 105	0.14 155	0.10 92	0.10 96	0.13 126

CES	0.11 132	0.06 91	0.06 122	0.06 93	0.08 134	0.07 114	0.05 96	0.35 301	0.05 47	0.15 100	0.23 289	0.13 120	0.04 63	0.08 166	0.08 94	0.10 120	0.19 182	0.08 74	0.14 144	0.08 110	0.28 309	0.08 110	0.07 160	0.04 58	0.14 155	0.11 115	0.13 134	0.16 161

TESTraft	0.09 93	0.06 91	0.06 122	0.04 51	0.04 54	0.05 79	0.06 129	0.09 82	0.08 118	0.09 74	0.08 117	0.12 104	0.13 224	0.03 54	0.09 132	0.10 120	0.11 81	0.09 102	0.08 65	0.07 88	0.13 113	0.12 225	0.02 31	0.05 81	0.14 155	0.12 126	0.14 148	0.20 214

CREStereo++_RVC	0.11 132	0.07 114	0.05 92	0.08 126	0.08 134	0.08 125	0.07 146	0.16 140	0.09 151	0.26 254	0.09 136	0.17 162	0.13 224	0.08 166	0.08 94	0.10 120	0.20 199	0.08 74	0.13 131	0.07 88	0.19 210	0.08 110	0.06 137	0.06 105	0.14 155	0.11 115	0.16 171	0.15 147
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	0.12 159	0.12 212	0.07 152	0.11 183	0.11 197	0.13 195	0.09 178	0.17 152	0.10 176	0.17 116	0.13 197	0.21 224	0.11 203	0.07 144	0.10 172	0.09 92	0.17 144	0.10 124	0.17 186	0.12 208	0.14 129	0.09 147	0.07 160	0.09 195	0.14 155	0.13 145	0.15 161	0.12 118
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AF-Net	0.15 221	0.13 225	0.13 245	0.14 215	0.18 260	0.15 216	0.14 232	0.17 152	0.16 240	0.17 116	0.21 277	0.18 178	0.12 211	0.10 200	0.17 283	0.16 280	0.13 95	0.14 225	0.15 156	0.11 187	0.11 80	0.10 182	0.13 251	0.10 211	0.14 155	0.15 192	0.20 231	0.14 136

Nwc_Net	0.15 221	0.13 225	0.13 245	0.14 215	0.18 260	0.15 216	0.14 232	0.17 152	0.16 240	0.17 116	0.21 277	0.18 178	0.12 211	0.10 200	0.17 283	0.16 280	0.13 95	0.14 225	0.15 156	0.11 187	0.11 80	0.10 182	0.13 251	0.10 211	0.14 155	0.15 192	0.20 231	0.14 136

NVstereo2D	0.15 221	0.11 199	0.11 221	0.19 252	0.14 234	0.21 270	0.24 284	0.13 116	0.11 191	0.16 106	0.14 210	0.10 85	0.07 145	0.39 311	0.11 211	0.11 166	0.21 214	0.14 225	0.15 156	0.10 163	0.12 94	0.08 110	0.24 291	0.08 170	0.14 155	0.12 126	0.14 148	0.12 118

iResNetv2_ROB	0.12 159	0.08 154	0.07 152	0.12 195	0.09 158	0.12 186	0.08 161	0.17 152	0.08 118	0.22 170	0.12 185	0.20 206	0.15 247	0.06 114	0.08 94	0.08 74	0.16 130	0.11 140	0.17 186	0.10 163	0.14 129	0.09 147	0.09 208	0.10 211	0.14 155	0.12 126	0.19 219	0.12 118

DISCO	0.10 118	0.10 185	0.08 177	0.10 166	0.09 158	0.11 175	0.09 178	0.10 89	0.08 118	0.15 100	0.10 159	0.12 104	0.07 145	0.06 114	0.09 132	0.11 166	0.15 116	0.10 124	0.14 144	0.10 163	0.12 94	0.10 182	0.06 137	0.09 195	0.14 155	0.11 115	0.13 134	0.11 106

iResNet_ROB	0.11 132	0.08 154	0.07 152	0.11 183	0.08 134	0.12 186	0.07 146	0.15 131	0.08 118	0.23 188	0.10 159	0.15 136	0.15 247	0.06 114	0.07 64	0.09 92	0.17 144	0.12 171	0.13 131	0.09 137	0.14 129	0.09 147	0.07 160	0.08 170	0.14 155	0.12 126	0.15 161	0.15 147

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 159	0.07 114	0.04 63	0.09 147	0.09 158	0.11 175	0.10 195	0.18 188	0.08 118	0.24 205	0.09 136	0.16 156	0.04 63	0.09 185	0.09 132	0.11 166	0.21 214	0.10 124	0.17 186	0.09 137	0.20 230	0.10 182	0.05 116	0.06 105	0.15 168	0.13 145	0.16 171	0.27 258

TestStereo1	0.09 93	0.07 114	0.06 122	0.04 51	0.05 72	0.06 96	0.06 129	0.07 69	0.07 95	0.09 74	0.07 91	0.11 97	0.14 239	0.04 79	0.09 132	0.10 120	0.11 81	0.09 102	0.09 80	0.08 110	0.13 113	0.12 225	0.02 31	0.04 58	0.15 168	0.13 145	0.16 171	0.20 214

SA-5K	0.09 93	0.07 114	0.06 122	0.04 51	0.05 72	0.06 96	0.06 129	0.07 69	0.07 95	0.09 74	0.07 91	0.11 97	0.14 239	0.04 79	0.09 132	0.10 120	0.11 81	0.09 102	0.09 80	0.08 110	0.13 113	0.12 225	0.02 31	0.04 58	0.15 168	0.13 145	0.16 171	0.20 214

GLC_STEREO	0.13 173	0.11 199	0.12 236	0.12 195	0.11 197	0.10 163	0.10 195	0.19 215	0.07 95	0.25 237	0.13 197	0.12 104	0.07 145	0.07 144	0.08 94	0.12 212	0.24 257	0.11 140	0.17 186	0.09 137	0.27 304	0.15 261	0.07 160	0.07 144	0.15 168	0.09 79	0.20 231	0.12 118

MIPNet	0.11 132	0.09 171	0.06 122	0.07 114	0.08 134	0.07 114	0.05 96	0.17 152	0.06 70	0.23 188	0.07 91	0.15 136	0.08 165	0.05 95	0.09 132	0.10 120	0.17 144	0.11 140	0.20 221	0.12 208	0.13 113	0.10 182	0.05 116	0.07 144	0.15 168	0.13 145	0.11 110	0.13 126

LMCR-Stereo	0.13 173	0.09 171	0.07 152	0.11 183	0.08 134	0.11 175	0.09 178	0.18 188	0.09 151	0.19 142	0.14 210	0.19 190	0.14 239	0.10 200	0.09 132	0.11 166	0.20 199	0.13 200	0.19 215	0.10 163	0.18 198	0.10 182	0.08 186	0.08 170	0.15 168	0.13 145	0.18 207	0.17 173

CFNet_pseudo	0.13 173	0.11 199	0.11 221	0.14 215	0.11 197	0.12 186	0.11 209	0.19 215	0.12 209	0.24 205	0.14 210	0.16 156	0.15 247	0.08 166	0.09 132	0.10 120	0.16 130	0.13 200	0.13 131	0.08 110	0.15 146	0.08 110	0.08 186	0.09 195	0.15 168	0.14 173	0.19 219	0.20 214

GES	0.14 200	0.11 199	0.07 152	0.09 147	0.11 197	0.15 216	0.09 178	0.20 233	0.09 151	0.23 188	0.12 185	0.17 162	0.11 203	0.14 253	0.10 172	0.10 120	0.23 239	0.14 225	0.24 255	0.14 238	0.17 185	0.17 273	0.11 233	0.09 195	0.15 168	0.14 173	0.21 245	0.20 214

STTStereo	0.13 173	0.14 238	0.17 277	0.13 207	0.15 242	0.13 195	0.20 264	0.13 116	0.13 218	0.15 100	0.15 223	0.17 162	0.10 193	0.11 212	0.12 227	0.12 212	0.15 116	0.14 225	0.13 131	0.11 187	0.12 94	0.10 182	0.07 160	0.09 195	0.15 168	0.13 145	0.12 120	0.16 161

R-Stereo Train	0.13 173	0.07 114	0.07 152	0.09 147	0.10 180	0.15 216	0.05 96	0.16 140	0.12 209	0.28 286	0.12 185	0.20 206	0.08 165	0.11 212	0.09 132	0.11 166	0.24 257	0.12 171	0.16 172	0.11 187	0.21 254	0.11 204	0.08 186	0.07 144	0.15 168	0.15 192	0.16 171	0.15 147

RAFT-Stereo	0.13 173	0.07 114	0.07 152	0.09 147	0.10 180	0.15 216	0.05 96	0.16 140	0.12 209	0.28 286	0.12 185	0.20 206	0.08 165	0.11 212	0.09 132	0.11 166	0.24 257	0.12 171	0.16 172	0.11 187	0.21 254	0.11 204	0.08 186	0.07 144	0.15 168	0.15 192	0.16 171	0.15 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.12 159	0.11 199	0.08 177	0.14 215	0.12 211	0.11 175	0.09 178	0.19 215	0.10 176	0.18 129	0.12 185	0.25 252	0.10 193	0.08 166	0.08 94	0.09 92	0.17 144	0.12 171	0.12 111	0.09 137	0.11 80	0.08 110	0.06 137	0.09 195	0.15 168	0.12 126	0.13 134	0.13 126

CFNet_RVC	0.13 173	0.12 212	0.10 208	0.14 215	0.11 197	0.14 204	0.09 178	0.17 152	0.09 151	0.19 142	0.13 197	0.21 224	0.09 178	0.09 185	0.10 172	0.13 233	0.18 163	0.13 200	0.15 156	0.11 187	0.16 163	0.08 110	0.06 137	0.09 195	0.15 168	0.12 126	0.16 171	0.17 173

WQFJA1++	0.12 159	0.09 171	0.06 122	0.15 227	0.08 134	0.15 216	0.14 232	0.17 152	0.07 95	0.19 142	0.11 173	0.15 136	0.08 165	0.05 95	0.08 94	0.10 120	0.19 182	0.09 102	0.16 172	0.08 110	0.16 163	0.07 93	0.06 137	0.06 105	0.16 181	0.11 115	0.21 245	0.22 233

Any-RAFT	0.13 173	0.07 114	0.05 92	0.10 166	0.09 158	0.12 186	0.08 161	0.17 152	0.10 176	0.26 254	0.09 136	0.20 206	0.08 165	0.10 200	0.09 132	0.10 120	0.22 229	0.11 140	0.20 221	0.10 163	0.21 254	0.09 147	0.08 186	0.06 105	0.16 181	0.15 192	0.17 185	0.17 173

SA	0.10 118	0.07 114	0.06 122	0.06 93	0.05 72	0.08 125	0.04 85	0.12 98	0.05 47	0.16 106	0.07 91	0.16 156	0.03 43	0.04 79	0.09 132	0.09 92	0.13 95	0.11 140	0.12 111	0.09 137	0.14 129	0.10 182	0.03 65	0.06 105	0.16 181	0.14 173	0.13 134	0.20 214

IPLGR	0.12 159	0.09 171	0.09 189	0.09 147	0.10 180	0.09 140	0.07 146	0.18 188	0.09 151	0.22 170	0.10 159	0.15 136	0.07 145	0.06 114	0.09 132	0.11 166	0.17 144	0.11 140	0.20 221	0.12 208	0.15 146	0.08 110	0.04 89	0.08 170	0.16 181	0.13 145	0.14 148	0.16 161

TRStereo	0.13 173	0.07 114	0.05 92	0.09 147	0.08 134	0.17 236	0.13 226	0.18 188	0.07 95	0.25 237	0.09 136	0.20 206	0.04 63	0.10 200	0.09 132	0.10 120	0.22 229	0.11 140	0.22 239	0.13 227	0.19 210	0.09 147	0.09 208	0.07 144	0.16 181	0.15 192	0.24 261	0.20 214

s12784h	0.12 159	0.09 171	0.06 122	0.11 183	0.09 158	0.08 125	0.06 129	0.18 188	0.07 95	0.27 268	0.11 173	0.19 190	0.08 165	0.07 144	0.08 94	0.09 92	0.21 214	0.08 74	0.15 156	0.07 88	0.20 230	0.08 110	0.05 116	0.07 144	0.16 181	0.14 173	0.18 207	0.21 230

EAI-Stereo	0.13 173	0.07 114	0.04 63	0.10 166	0.10 180	0.10 163	0.09 178	0.17 152	0.10 176	0.26 254	0.11 173	0.20 206	0.05 89	0.10 200	0.10 172	0.11 166	0.23 239	0.12 171	0.18 202	0.12 208	0.19 210	0.08 110	0.08 186	0.08 170	0.16 181	0.14 173	0.15 161	0.20 214

APVNet	0.15 221	0.13 225	0.11 221	0.14 215	0.16 245	0.14 204	0.13 226	0.19 215	0.11 191	0.14 93	0.13 197	0.17 162	0.09 178	0.16 264	0.15 272	0.15 272	0.21 214	0.14 225	0.22 239	0.15 252	0.15 146	0.12 225	0.07 160	0.12 239	0.16 181	0.15 192	0.19 219	0.17 173

stereogan	0.16 238	0.15 246	0.15 263	0.16 232	0.18 260	0.18 244	0.16 243	0.20 233	0.19 265	0.14 93	0.16 234	0.20 206	0.18 258	0.13 247	0.14 262	0.13 233	0.16 130	0.14 225	0.17 186	0.14 238	0.14 129	0.12 225	0.13 251	0.13 249	0.16 181	0.16 217	0.23 252	0.18 190

RTSC	0.14 200	0.11 199	0.10 208	0.12 195	0.11 197	0.12 186	0.10 195	0.16 140	0.13 218	0.18 129	0.13 197	0.15 136	0.13 224	0.08 166	0.11 211	0.13 233	0.20 199	0.13 200	0.21 232	0.12 208	0.16 163	0.12 225	0.07 160	0.10 211	0.16 181	0.16 217	0.21 245	0.32 278

ADCL	0.14 200	0.12 212	0.11 221	0.13 207	0.11 197	0.14 204	0.10 195	0.17 152	0.15 235	0.22 170	0.16 234	0.21 224	0.12 211	0.09 185	0.10 172	0.11 166	0.16 130	0.13 200	0.17 186	0.12 208	0.18 198	0.13 242	0.11 233	0.11 223	0.16 181	0.15 192	0.16 171	0.16 161

MLCV	0.14 200	0.11 199	0.09 189	0.16 232	0.12 211	0.14 204	0.11 209	0.21 244	0.10 176	0.24 205	0.13 197	0.21 224	0.14 239	0.08 166	0.09 132	0.10 120	0.19 182	0.11 140	0.19 215	0.09 137	0.17 185	0.08 110	0.10 223	0.09 195	0.16 181	0.13 145	0.16 171	0.19 205

PDISCO_ROB	0.12 159	0.13 225	0.13 245	0.10 166	0.08 134	0.09 140	0.09 178	0.09 82	0.08 118	0.11 83	0.10 159	0.06 61	0.05 89	0.05 95	0.09 132	0.11 166	0.14 109	0.16 250	0.09 80	0.10 163	0.14 129	0.12 225	0.04 89	0.08 170	0.16 181	0.21 270	0.32 287	0.19 205

gcap_with_dpt	0.13 173	0.07 114	0.07 152	0.08 126	0.09 158	0.11 175	0.07 146	0.18 188	0.11 191	0.27 268	0.10 159	0.24 249	0.09 178	0.12 231	0.10 172	0.11 166	0.21 214	0.12 171	0.16 172	0.10 163	0.21 254	0.11 204	0.08 186	0.08 170	0.17 194	0.12 126	0.17 185	0.25 248

model_zeroshot	0.14 200	0.09 171	0.06 122	0.10 166	0.10 180	0.14 204	0.08 161	0.20 233	0.12 209	0.28 286	0.08 117	0.21 224	0.06 117	0.11 212	0.09 132	0.12 212	0.26 281	0.13 200	0.27 270	0.11 187	0.20 230	0.13 242	0.11 233	0.09 195	0.17 194	0.17 235	0.18 207	0.18 190

GCAP-BAT	0.13 173	0.07 114	0.07 152	0.08 126	0.09 158	0.11 175	0.07 146	0.18 188	0.11 191	0.27 268	0.10 159	0.24 249	0.09 178	0.12 231	0.10 172	0.11 166	0.21 214	0.12 171	0.16 172	0.10 163	0.21 254	0.11 204	0.08 186	0.08 170	0.17 194	0.12 126	0.17 185	0.25 248

RAFT-Test	0.13 173	0.07 114	0.06 122	0.09 147	0.11 197	0.13 195	0.09 178	0.17 152	0.11 191	0.27 268	0.10 159	0.20 206	0.05 89	0.12 231	0.10 172	0.11 166	0.23 239	0.12 171	0.21 232	0.14 238	0.21 254	0.11 204	0.06 137	0.08 170	0.17 194	0.15 192	0.17 185	0.17 173

LoS	0.15 221	0.10 185	0.08 177	0.10 166	0.11 197	0.09 140	0.07 146	0.50 322	0.05 47	0.32 305	0.36 317	0.36 273	0.06 117	0.09 185	0.09 132	0.10 120	0.20 199	0.09 102	0.14 144	0.11 187	0.21 254	0.09 147	0.07 160	0.07 144	0.17 194	0.11 115	0.20 231	0.21 230
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
iRaft-Stereo_20w	0.13 173	0.07 114	0.05 92	0.12 195	0.12 211	0.12 186	0.09 178	0.16 140	0.10 176	0.28 286	0.09 136	0.19 190	0.04 63	0.10 200	0.09 132	0.11 166	0.24 257	0.11 140	0.15 156	0.13 227	0.20 230	0.08 110	0.09 208	0.06 105	0.17 194	0.13 145	0.20 231	0.25 248

UDGNet	0.15 221	0.13 225	0.09 189	0.18 245	0.17 253	0.16 227	0.19 262	0.15 131	0.11 191	0.16 106	0.14 210	0.15 136	0.05 89	0.45 312	0.09 132	0.10 120	0.17 144	0.12 171	0.14 144	0.09 137	0.17 185	0.09 147	0.28 313	0.07 144	0.17 194	0.15 192	0.12 120	0.13 126

dd	0.14 200	0.12 212	0.07 152	0.25 275	0.10 180	0.19 255	0.09 178	0.17 152	0.08 118	0.17 116	0.08 117	0.33 267	0.08 165	0.06 114	0.10 172	0.11 166	0.24 257	0.11 140	0.25 260	0.09 137	0.15 146	0.09 147	0.06 137	0.09 195	0.17 194	0.13 145	0.18 207	0.15 147

DDUNet	0.26 282	0.20 274	0.12 236	0.37 292	0.30 301	0.40 306	0.47 312	0.20 233	0.16 240	0.16 106	0.25 298	0.16 156	0.08 165	1.63 329	0.13 247	0.14 254	0.21 214	0.14 225	0.25 260	0.13 227	0.18 198	0.12 225	0.25 293	0.15 262	0.17 194	0.18 248	0.18 207	0.22 233

AACVNet	0.14 200	0.13 225	0.10 208	0.13 207	0.13 223	0.14 204	0.10 195	0.19 215	0.11 191	0.22 170	0.17 243	0.13 120	0.10 193	0.09 185	0.11 211	0.11 166	0.21 214	0.13 200	0.17 186	0.12 208	0.16 163	0.11 204	0.11 233	0.11 223	0.17 194	0.13 145	0.14 148	0.16 161

GANet-ADL	0.15 221	0.12 212	0.09 189	0.14 215	0.12 211	0.16 227	0.12 220	0.20 233	0.10 176	0.25 237	0.15 223	0.22 237	0.12 211	0.21 283	0.09 132	0.11 166	0.25 273	0.14 225	0.20 221	0.14 238	0.19 210	0.09 147	0.08 186	0.10 211	0.17 194	0.15 192	0.20 231	0.17 173

sAnonymous2	0.14 200	0.09 171	0.10 208	0.10 166	0.09 158	0.09 140	0.11 209	0.22 253	0.11 191	0.23 188	0.16 234	0.15 136	0.10 193	0.06 114	0.12 227	0.13 233	0.18 163	0.15 239	0.21 232	0.14 238	0.16 163	0.14 249	0.04 89	0.10 211	0.17 194	0.17 235	0.17 185	0.16 161

CroCo_RVC	0.14 200	0.09 171	0.10 208	0.10 166	0.09 158	0.09 140	0.11 209	0.22 253	0.11 191	0.23 188	0.16 234	0.15 136	0.10 193	0.06 114	0.12 227	0.13 233	0.18 163	0.15 239	0.21 232	0.14 238	0.16 163	0.14 249	0.04 89	0.10 211	0.17 194	0.17 235	0.17 185	0.16 161

sCroCo_RVC	0.14 200	0.09 171	0.09 189	0.08 126	0.07 113	0.10 163	0.07 146	0.19 215	0.14 227	0.18 129	0.12 185	0.13 120	0.14 239	0.06 114	0.13 247	0.15 272	0.22 229	0.15 239	0.22 239	0.13 227	0.21 254	0.16 269	0.06 137	0.12 239	0.17 194	0.16 217	0.17 185	0.17 173

FADNet-RVC-Resample	0.13 173	0.10 185	0.12 236	0.12 195	0.10 180	0.13 195	0.10 195	0.16 140	0.13 218	0.18 129	0.13 197	0.17 162	0.11 203	0.10 200	0.10 172	0.09 92	0.13 95	0.15 239	0.15 156	0.17 269	0.15 146	0.12 225	0.10 223	0.13 249	0.17 194	0.13 145	0.12 120	0.11 106

RP	0.15 221	0.14 238	0.15 263	0.17 240	0.14 234	0.17 236	0.16 243	0.19 215	0.17 250	0.14 93	0.16 234	0.16 156	0.15 247	0.11 212	0.13 247	0.12 212	0.15 116	0.12 171	0.15 156	0.12 208	0.12 94	0.12 225	0.10 223	0.12 239	0.17 194	0.15 192	0.20 231	0.18 190

DeepPrunerF	0.11 132	0.10 185	0.10 208	0.13 207	0.13 223	0.09 140	0.09 178	0.15 131	0.11 191	0.12 85	0.14 210	0.10 85	0.09 178	0.07 144	0.12 227	0.11 166	0.11 81	0.13 200	0.13 131	0.11 187	0.13 113	0.08 110	0.08 186	0.08 170	0.17 194	0.14 173	0.11 110	0.14 136

MSMDNet	0.13 173	0.08 154	0.06 122	0.09 147	0.12 211	0.10 163	0.08 161	0.17 152	0.11 191	0.27 268	0.09 136	0.20 206	0.06 117	0.12 231	0.10 172	0.11 166	0.24 257	0.12 171	0.19 215	0.16 264	0.21 254	0.11 204	0.07 160	0.08 170	0.17 194	0.14 173	0.17 185	0.18 190

PA-Net	0.19 252	0.21 279	0.25 302	0.14 215	0.20 272	0.18 244	0.20 264	0.21 244	0.19 265	0.18 129	0.14 210	0.17 162	0.21 265	0.26 291	0.16 277	0.18 294	0.15 116	0.19 279	0.13 131	0.17 269	0.14 129	0.15 261	0.10 223	0.16 270	0.17 194	0.25 297	0.17 185	0.35 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.14 200	0.13 225	0.11 221	0.12 195	0.11 197	0.10 163	0.09 178	0.17 152	0.12 209	0.21 162	0.18 258	0.15 136	0.13 224	0.08 166	0.12 227	0.11 166	0.19 182	0.15 239	0.19 215	0.11 187	0.17 185	0.14 249	0.10 223	0.11 223	0.17 194	0.16 217	0.17 185	0.19 205

PS-NSSS	0.17 241	0.19 271	0.17 277	0.23 266	0.18 260	0.18 244	0.16 243	0.22 253	0.13 218	0.23 188	0.20 272	0.44 282	0.08 165	0.11 212	0.12 227	0.10 120	0.13 95	0.13 200	0.26 265	0.11 187	0.11 80	0.07 93	0.18 270	0.15 262	0.17 194	0.21 270	0.13 134	0.20 214

HSM	0.14 200	0.12 212	0.09 189	0.14 215	0.13 223	0.12 186	0.10 195	0.18 188	0.10 176	0.23 188	0.15 223	0.18 178	0.14 239	0.08 166	0.10 172	0.10 120	0.21 214	0.12 171	0.17 186	0.12 208	0.18 198	0.10 182	0.07 160	0.08 170	0.17 194	0.15 192	0.17 185	0.18 190

XPNet_ROB	0.18 246	0.21 279	0.14 256	0.15 227	0.16 245	0.15 216	0.15 238	0.15 131	0.14 227	0.19 142	0.18 258	0.49 289	0.13 224	0.11 212	0.13 247	0.14 254	0.25 273	0.16 250	0.18 202	0.14 238	0.17 185	0.18 282	0.13 251	0.13 249	0.17 194	0.17 235	0.31 285	0.29 266

DCVSM-stereo	0.20 260	0.15 246	0.11 221	0.24 272	0.18 260	0.26 283	0.21 275	0.23 261	0.16 240	0.24 205	0.19 267	0.49 289	0.27 284	0.13 247	0.10 172	0.12 212	0.24 257	0.16 250	0.24 255	0.15 252	0.19 210	0.14 249	0.22 282	0.11 223	0.18 217	0.15 192	0.24 261	0.28 264

DLNR_Zeroshot_test	10.12 354	32.06 363	0.05 92	54.44 363	0.09 158	0.18 244	50.47 363	0.19 215	0.08 118	0.27 268	0.07 91	0.20 206	0.04 63	0.14 253	62.26 363	70.60 363	0.33 308	0.18 274	0.25 260	0.11 187	0.20 230	0.08 110	0.07 160	0.09 195	0.18 217	0.15 192	0.20 231	0.26 254

raft_robust	0.12 159	0.09 171	0.09 189	0.11 183	0.06 97	0.09 140	0.06 129	0.15 131	0.08 118	0.23 188	0.07 91	0.20 206	0.11 203	0.09 185	0.11 211	0.12 212	0.16 130	0.12 171	0.13 131	0.10 163	0.15 146	0.11 204	0.03 65	0.07 144	0.18 217	0.16 217	0.15 161	0.14 136

dad	0.18 246	0.16 254	0.11 221	0.36 290	0.16 245	0.24 279	0.21 275	0.24 267	0.09 151	0.22 170	0.11 173	0.38 276	0.11 203	0.08 166	0.12 227	0.10 120	0.27 292	0.12 171	0.29 277	0.10 163	0.19 210	0.12 225	0.08 186	0.13 249	0.18 217	0.14 173	0.31 285	0.22 233

GMOStereo	0.11 132	0.07 114	0.09 189	0.06 93	0.05 72	0.06 96	0.05 96	0.17 152	0.09 151	0.24 205	0.07 91	0.17 162	0.09 178	0.05 95	0.10 172	0.11 166	0.17 144	0.08 74	0.12 111	0.08 110	0.19 210	0.08 110	0.03 65	0.06 105	0.18 217	0.16 217	0.14 148	0.17 173

error version	0.11 132	0.07 114	0.09 189	0.06 93	0.05 72	0.06 96	0.05 96	0.17 152	0.09 151	0.24 205	0.07 91	0.17 162	0.09 178	0.05 95	0.10 172	0.11 166	0.17 144	0.08 74	0.12 111	0.08 110	0.19 210	0.08 110	0.03 65	0.06 105	0.18 217	0.16 217	0.14 148	0.17 173

test-v	0.11 132	0.07 114	0.09 189	0.06 93	0.05 72	0.06 96	0.05 96	0.17 152	0.09 151	0.24 205	0.07 91	0.17 162	0.09 178	0.05 95	0.10 172	0.11 166	0.17 144	0.08 74	0.12 111	0.08 110	0.19 210	0.08 110	0.03 65	0.06 105	0.18 217	0.16 217	0.14 148	0.17 173

GwcNet-ADL	0.17 241	0.12 212	0.11 221	0.19 252	0.14 234	0.17 236	0.14 232	0.21 244	0.14 227	0.24 205	0.17 243	0.32 266	0.16 252	0.19 276	0.11 211	0.14 254	0.22 229	0.15 239	0.23 249	0.13 227	0.18 198	0.11 204	0.05 116	0.10 211	0.18 217	0.15 192	0.19 219	0.21 230

test-2	0.11 132	0.07 114	0.09 189	0.06 93	0.05 72	0.06 96	0.05 96	0.17 152	0.09 151	0.24 205	0.07 91	0.17 162	0.09 178	0.05 95	0.10 172	0.11 166	0.17 144	0.08 74	0.12 111	0.08 110	0.19 210	0.08 110	0.03 65	0.06 105	0.18 217	0.16 217	0.14 148	0.17 173

psm_up	0.14 200	0.11 199	0.13 245	0.15 227	0.12 211	0.14 204	0.11 209	0.20 233	0.16 240	0.19 142	0.12 185	0.15 136	0.17 256	0.10 200	0.12 227	0.12 212	0.19 182	0.13 200	0.17 186	0.11 187	0.15 146	0.09 147	0.10 223	0.16 270	0.18 217	0.16 217	0.17 185	0.20 214

NCC-stereo	0.17 241	0.16 254	0.16 269	0.16 232	0.17 253	0.18 244	0.18 255	0.19 215	0.20 276	0.16 106	0.19 267	0.21 224	0.21 265	0.12 231	0.20 296	0.18 294	0.18 163	0.19 279	0.18 202	0.15 252	0.15 146	0.15 261	0.15 258	0.12 239	0.18 217	0.17 235	0.24 261	0.20 214

Abc-Net	0.17 241	0.16 254	0.16 269	0.16 232	0.17 253	0.18 244	0.18 255	0.19 215	0.20 276	0.16 106	0.19 267	0.21 224	0.21 265	0.12 231	0.20 296	0.18 294	0.18 163	0.19 279	0.18 202	0.15 252	0.15 146	0.15 261	0.15 258	0.12 239	0.18 217	0.17 235	0.24 261	0.20 214
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	0.15 221	0.17 262	0.12 236	0.16 232	0.14 234	0.17 236	0.11 209	0.17 152	0.12 209	0.20 151	0.13 197	0.28 257	0.12 211	0.10 200	0.11 211	0.13 233	0.18 163	0.13 200	0.17 186	0.12 208	0.16 163	0.09 147	0.10 223	0.11 223	0.18 217	0.15 192	0.17 185	0.19 205

iResNet	0.16 238	0.11 199	0.09 189	0.15 227	0.13 223	0.17 236	0.12 220	0.21 244	0.14 227	0.25 237	0.13 197	0.35 271	0.32 296	0.08 166	0.10 172	0.11 166	0.20 199	0.12 171	0.25 260	0.14 238	0.18 198	0.11 204	0.12 244	0.13 249	0.18 217	0.14 173	0.20 231	0.18 190

IGEV-FE	0.14 200	0.07 114	0.05 92	0.13 207	0.13 223	0.10 163	0.11 209	0.17 152	0.09 151	0.28 286	0.09 136	0.23 240	0.05 89	0.12 231	0.09 132	0.11 166	0.23 239	0.11 140	0.16 172	0.12 208	0.20 230	0.09 147	0.09 208	0.06 105	0.19 231	0.14 173	0.23 252	0.27 258

DDVS	0.19 252	0.15 246	0.13 245	0.18 245	0.18 260	0.19 255	0.20 264	0.20 233	0.16 240	0.25 237	0.21 277	0.39 279	0.27 284	0.13 247	0.12 227	0.14 254	0.26 281	0.19 279	0.28 275	0.15 252	0.18 198	0.16 269	0.10 223	0.14 258	0.19 231	0.15 192	0.22 250	0.25 248

ACV-stereo	0.25 278	0.15 246	0.13 245	0.22 262	0.17 253	0.28 286	0.24 284	0.21 244	0.20 276	0.24 205	0.21 277	0.28 257	0.36 303	0.18 271	0.13 247	0.12 212	0.34 310	0.20 285	1.12 336	0.25 300	0.26 302	0.17 273	0.29 316	0.18 278	0.19 231	0.16 217	0.25 267	0.29 266

IGEV_Zeroshot_test	0.14 200	0.07 114	0.05 92	0.13 207	0.13 223	0.10 163	0.11 209	0.17 152	0.09 151	0.28 286	0.09 136	0.23 240	0.05 89	0.12 231	0.09 132	0.11 166	0.23 239	0.11 140	0.16 172	0.12 208	0.20 230	0.09 147	0.09 208	0.06 105	0.19 231	0.14 173	0.23 252	0.27 258

anonymity	0.13 173	0.06 91	0.05 92	0.09 147	0.10 180	0.09 140	0.07 146	0.18 188	0.08 118	0.28 286	0.12 185	0.19 190	0.06 117	0.09 185	0.09 132	0.13 233	0.23 239	0.12 171	0.17 186	0.15 252	0.19 210	0.10 182	0.09 208	0.07 144	0.19 231	0.18 248	0.19 219	0.19 205

Sa-1000	0.10 118	0.07 114	0.07 152	0.07 114	0.05 72	0.09 140	0.03 50	0.12 98	0.06 70	0.18 129	0.08 117	0.19 190	0.05 89	0.05 95	0.10 172	0.10 120	0.16 130	0.12 171	0.14 144	0.09 137	0.16 163	0.10 182	0.04 89	0.05 81	0.19 231	0.15 192	0.13 134	0.20 214

DAS	0.19 252	0.11 199	0.09 189	0.24 272	0.19 267	0.18 244	0.20 264	0.23 261	0.18 256	0.24 205	0.14 210	0.38 276	0.21 265	0.09 185	0.12 227	0.11 166	0.25 273	0.16 250	0.22 239	0.15 252	0.20 230	0.14 249	0.18 270	0.13 249	0.19 231	0.17 235	0.23 252	0.29 266

SepStereo	0.19 252	0.11 199	0.09 189	0.24 272	0.19 267	0.18 244	0.20 264	0.23 261	0.18 256	0.24 205	0.14 210	0.38 276	0.21 265	0.09 185	0.12 227	0.11 166	0.25 273	0.16 250	0.22 239	0.15 252	0.20 230	0.14 249	0.18 270	0.13 249	0.19 231	0.17 235	0.23 252	0.29 266

ICVP	0.15 221	0.13 225	0.14 256	0.12 195	0.12 211	0.13 195	0.10 195	0.17 152	0.12 209	0.17 116	0.13 197	0.18 178	0.12 211	0.09 185	0.12 227	0.13 233	0.18 163	0.15 239	0.15 156	0.14 238	0.17 185	0.13 242	0.20 278	0.11 223	0.19 231	0.19 261	0.17 185	0.16 161
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 173	0.12 212	0.10 208	0.11 183	0.08 134	0.11 175	0.10 195	0.18 188	0.11 191	0.24 205	0.13 197	0.20 206	0.08 165	0.06 114	0.11 211	0.10 120	0.20 199	0.11 140	0.20 221	0.10 163	0.21 254	0.10 182	0.06 137	0.12 239	0.19 231	0.11 115	0.12 120	0.13 126

pcwnet_v2	0.15 221	0.12 212	0.12 236	0.16 232	0.14 234	0.17 236	0.14 232	0.20 233	0.13 218	0.22 170	0.14 210	0.19 190	0.18 258	0.12 231	0.10 172	0.12 212	0.18 163	0.13 200	0.17 186	0.12 208	0.16 163	0.11 204	0.09 208	0.10 211	0.19 231	0.20 265	0.19 219	0.27 258

HSM-Net_RVC	0.15 221	0.12 212	0.10 208	0.17 240	0.13 223	0.14 204	0.10 195	0.18 188	0.14 227	0.25 237	0.18 258	0.28 257	0.16 252	0.11 212	0.11 211	0.11 166	0.19 182	0.13 200	0.16 172	0.11 187	0.17 185	0.11 204	0.08 186	0.11 223	0.19 231	0.16 217	0.23 252	0.24 242
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	0.22 271	0.20 274	0.14 256	0.18 245	0.17 253	0.16 227	0.20 264	0.21 244	0.26 296	0.15 100	0.20 272	0.28 257	0.62 323	0.13 247	0.12 227	0.13 233	0.27 292	0.18 274	0.36 294	0.18 276	0.22 272	0.17 273	0.16 262	0.24 296	0.19 231	0.18 248	0.24 261	0.43 300

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 221	0.07 114	0.05 92	0.14 215	0.12 211	0.15 216	0.10 195	0.18 188	0.08 118	0.26 254	0.08 117	0.19 190	0.08 165	0.11 212	0.10 172	0.12 212	0.26 281	0.13 200	0.26 265	0.11 187	0.20 230	0.10 182	0.08 186	0.07 144	0.20 244	0.18 248	0.19 219	0.31 274

EKT-Stereo	0.15 221	0.10 185	0.07 152	0.13 207	0.12 211	0.16 227	0.17 252	0.18 188	0.11 191	0.26 254	0.17 243	0.17 162	0.07 145	0.11 212	0.09 132	0.11 166	0.24 257	0.15 239	0.23 249	0.12 208	0.24 290	0.10 182	0.07 160	0.08 170	0.20 244	0.15 192	0.17 185	0.18 190

SQANet	0.45 310	0.54 318	0.14 256	1.41 325	0.51 318	1.23 325	0.83 322	0.30 289	0.24 286	0.34 313	0.24 292	0.64 300	0.19 262	1.12 323	0.17 283	0.14 254	0.24 257	0.20 285	0.40 298	0.22 294	0.16 163	0.14 249	1.58 329	0.17 275	0.20 244	0.16 217	0.26 272	0.39 291

UDG	0.26 282	0.20 274	0.13 245	0.38 297	0.31 302	0.38 304	0.51 315	0.19 215	0.16 240	0.19 142	0.23 289	0.17 162	0.09 178	1.45 325	0.14 262	0.13 233	0.27 292	0.16 250	0.26 265	0.13 227	0.21 254	0.13 242	0.25 293	0.12 239	0.20 244	0.20 265	0.20 231	0.19 205

SACVNet	0.15 221	0.14 238	0.13 245	0.16 232	0.13 223	0.14 204	0.12 220	0.19 215	0.17 250	0.19 142	0.17 243	0.14 131	0.07 145	0.14 253	0.13 247	0.13 233	0.19 182	0.16 250	0.20 221	0.13 227	0.16 163	0.14 249	0.12 244	0.13 249	0.20 244	0.18 248	0.19 219	0.17 173

PSMNet-ADL	0.18 246	0.13 225	0.13 245	0.16 232	0.14 234	0.17 236	0.16 243	0.20 233	0.21 282	0.27 268	0.19 267	0.29 263	0.25 276	0.18 271	0.14 262	0.14 254	0.23 239	0.14 225	0.22 239	0.14 238	0.19 210	0.11 204	0.10 223	0.11 223	0.20 244	0.15 192	0.23 252	0.19 205

GEStereo_RVC	0.14 200	0.13 225	0.10 208	0.11 183	0.12 211	0.12 186	0.11 209	0.18 188	0.13 218	0.24 205	0.16 234	0.18 178	0.10 193	0.06 114	0.12 227	0.11 166	0.20 199	0.17 263	0.23 249	0.13 227	0.15 146	0.13 242	0.07 160	0.11 223	0.20 244	0.14 173	0.13 134	0.19 205

FADNet_RVC	0.18 246	0.14 238	0.13 245	0.20 256	0.15 242	0.14 204	0.13 226	0.24 267	0.14 227	0.24 205	0.17 243	0.27 255	0.21 265	0.14 253	0.14 262	0.12 212	0.19 182	0.17 263	0.31 282	0.15 252	0.19 210	0.14 249	0.11 233	0.14 258	0.20 244	0.21 270	0.18 207	0.22 233

FADNet-RVC	0.14 200	0.13 225	0.10 208	0.18 245	0.11 197	0.14 204	0.09 178	0.21 244	0.09 151	0.19 142	0.17 243	0.17 162	0.12 211	0.11 212	0.14 262	0.15 272	0.18 163	0.13 200	0.18 202	0.15 252	0.12 94	0.12 225	0.12 244	0.11 223	0.20 244	0.16 217	0.14 148	0.14 136

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 302	0.16 254	0.12 236	0.26 277	0.22 278	0.22 273	0.27 292	0.24 267	0.15 235	0.24 205	0.16 234	4.24 352	0.22 272	0.19 276	0.13 247	0.13 233	0.34 310	0.22 295	0.31 282	0.20 284	0.23 283	0.18 282	0.22 282	0.14 258	0.20 244	0.19 261	0.21 245	0.24 242

RGC	0.19 252	0.17 262	0.17 277	0.19 252	0.20 272	0.20 261	0.15 238	0.22 253	0.26 296	0.17 116	0.20 272	0.21 224	0.24 273	0.15 261	0.23 300	0.18 294	0.18 163	0.16 250	0.18 202	0.16 264	0.17 185	0.13 242	0.12 244	0.15 262	0.20 244	0.21 270	0.23 252	0.24 242

ccs_rob	0.20 260	0.15 246	0.11 221	0.26 277	0.16 245	0.26 283	0.20 264	0.22 253	0.16 240	0.25 237	0.24 292	0.57 298	0.24 273	0.17 266	0.12 227	0.13 233	0.23 239	0.15 239	0.21 232	0.15 252	0.21 254	0.11 204	0.12 244	0.11 223	0.20 244	0.16 217	0.18 207	0.24 242

LALA_ROB	0.22 271	0.25 292	0.16 269	0.19 252	0.17 253	0.22 273	0.16 243	0.17 152	0.19 265	0.24 205	0.21 277	0.64 300	0.15 247	0.13 247	0.23 300	0.17 287	0.27 292	0.22 295	0.22 239	0.18 276	0.20 230	0.20 294	0.14 256	0.15 262	0.20 244	0.22 278	0.35 294	0.25 248

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 221	0.07 114	0.05 92	0.12 195	0.12 211	0.15 216	0.09 178	0.17 152	0.12 209	0.29 300	0.09 136	0.22 237	0.05 89	0.12 231	0.11 211	0.11 166	0.26 281	0.12 171	0.33 287	0.11 187	0.20 230	0.12 225	0.08 186	0.06 105	0.21 257	0.18 248	0.20 231	0.32 278

MyStereo04	0.14 200	0.12 212	0.10 208	0.08 126	0.09 158	0.10 163	0.08 161	0.22 253	0.19 265	0.24 205	0.16 234	0.23 240	0.11 203	0.04 79	0.10 172	0.11 166	0.17 144	0.12 171	0.21 232	0.12 208	0.16 163	0.11 204	0.06 137	0.11 223	0.21 257	0.12 126	0.16 171	0.15 147

test-1	0.14 200	0.06 91	0.07 152	0.11 183	0.10 180	0.18 244	0.14 232	0.19 215	0.13 218	0.28 286	0.10 159	0.19 190	0.11 203	0.12 231	0.12 227	0.13 233	0.22 229	0.12 171	0.22 239	0.10 163	0.24 290	0.08 110	0.09 208	0.08 170	0.21 257	0.18 248	0.15 161	0.17 173

Anonymous3	0.18 246	0.15 246	0.11 221	0.15 227	0.10 180	0.14 204	0.11 209	0.22 253	0.19 265	0.27 268	0.15 223	0.27 255	0.12 211	0.13 247	0.25 303	0.17 287	0.23 239	0.18 274	0.26 265	0.17 269	0.24 290	0.20 294	0.09 208	0.10 211	0.21 257	0.20 265	0.22 250	0.20 214

SFCPSM	0.20 260	0.15 246	0.12 236	0.22 262	0.16 245	0.20 261	0.18 255	0.22 253	0.20 276	0.26 254	0.24 292	0.34 270	0.33 299	0.14 253	0.12 227	0.12 212	0.24 257	0.16 250	0.32 284	0.19 280	0.19 210	0.13 242	0.14 256	0.12 239	0.21 257	0.17 235	0.20 231	0.25 248

FAT-Stereo	0.26 282	0.19 271	0.17 277	0.38 297	0.36 306	0.30 288	0.25 289	0.26 274	0.18 256	0.27 268	0.25 298	0.33 267	0.36 303	0.26 291	0.16 277	0.15 272	0.26 281	0.23 298	0.33 287	0.21 286	0.22 272	0.19 290	0.22 282	0.22 286	0.21 257	0.22 278	0.32 287	0.42 297

FADNet	0.16 238	0.15 246	0.10 208	0.20 256	0.10 180	0.19 255	0.13 226	0.20 233	0.13 218	0.22 170	0.24 292	0.17 162	0.14 239	0.12 231	0.17 283	0.16 280	0.16 130	0.14 225	0.23 249	0.20 284	0.16 163	0.12 225	0.11 233	0.11 223	0.21 257	0.18 248	0.16 171	0.15 147

CC-Net-ROB	0.28 290	0.40 311	0.28 308	0.56 311	0.44 312	0.41 307	0.38 303	0.32 294	0.20 276	0.33 309	0.28 306	0.68 305	0.10 193	0.32 309	0.19 293	0.13 233	0.14 109	0.16 250	0.39 297	0.18 276	0.15 146	0.09 147	0.23 287	0.24 296	0.21 257	0.21 270	0.19 219	0.29 266

FBW_ROB	0.26 282	0.26 295	0.25 302	0.37 292	0.25 288	0.32 292	0.20 264	0.21 244	0.18 256	0.27 268	0.20 272	0.45 283	0.31 293	0.26 291	0.20 296	0.20 304	0.27 292	0.17 263	0.51 308	0.14 238	0.21 254	0.14 249	0.16 262	0.28 306	0.21 257	0.19 261	0.33 290	0.55 314

pmcnn	0.19 252	0.14 238	0.11 221	0.18 245	0.13 223	0.19 255	0.16 243	0.20 233	0.18 256	0.26 254	0.14 210	0.35 271	0.25 276	0.09 185	0.09 132	0.11 166	0.25 273	0.14 225	0.24 255	0.14 238	0.22 272	0.14 249	0.11 233	0.11 223	0.21 257	0.18 248	0.39 303	0.45 304

ITSA-stereo	0.18 246	0.14 238	0.11 221	0.26 277	0.16 245	0.18 244	0.16 243	0.25 271	0.17 250	0.25 237	0.17 243	0.33 267	0.24 273	0.16 264	0.11 211	0.11 166	0.21 214	0.15 239	0.22 239	0.10 163	0.19 210	0.11 204	0.15 258	0.11 223	0.22 267	0.15 192	0.20 231	0.23 238

cross-raft	0.14 200	0.08 154	0.07 152	0.08 126	0.10 180	0.12 186	0.08 161	0.17 152	0.13 218	0.27 268	0.11 173	0.21 224	0.05 89	0.11 212	0.13 247	0.14 254	0.22 229	0.11 140	0.23 249	0.13 227	0.23 283	0.09 147	0.06 137	0.08 170	0.22 267	0.17 235	0.14 148	0.15 147

XX-Stereo	0.14 200	0.05 69	0.05 92	0.10 166	0.08 134	0.17 236	0.07 146	0.18 188	0.10 176	0.27 268	0.09 136	0.20 206	0.03 43	0.09 185	0.10 172	0.12 212	0.23 239	0.11 140	0.20 221	0.11 187	0.20 230	0.08 110	0.08 186	0.07 144	0.22 267	0.16 217	0.17 185	0.36 285

S-Stereo	0.30 294	0.22 282	0.17 277	0.41 302	0.39 308	0.41 307	0.37 299	0.25 271	0.25 291	0.26 254	0.44 321	0.54 297	0.36 303	0.24 286	0.16 277	0.14 254	0.27 292	0.27 307	0.34 290	0.28 306	0.23 283	0.22 303	0.53 322	0.23 288	0.22 267	0.19 261	0.27 275	0.38 287

AnyNet_C32	0.20 260	0.16 254	0.15 263	0.17 240	0.17 253	0.19 255	0.16 243	0.25 271	0.22 283	0.25 237	0.23 289	0.23 240	0.18 258	0.14 253	0.19 293	0.18 294	0.28 299	0.22 295	0.29 277	0.18 276	0.27 304	0.21 299	0.16 262	0.17 275	0.22 267	0.20 265	0.21 245	0.23 238

ETE_ROB	0.22 271	0.23 286	0.15 263	0.20 256	0.16 245	0.19 255	0.17 252	0.18 188	0.19 265	0.22 170	0.22 284	0.65 302	0.16 252	0.14 253	0.14 262	0.14 254	0.30 303	0.19 279	0.24 255	0.19 280	0.21 254	0.18 282	0.16 262	0.15 262	0.22 267	0.28 311	0.41 308	0.26 254

SGM-Forest	0.19 252	0.18 268	0.16 269	0.23 266	0.18 260	0.20 261	0.18 255	0.23 261	0.17 250	0.20 151	0.15 223	0.23 240	0.18 258	0.22 284	0.17 283	0.18 294	0.19 182	0.17 263	0.18 202	0.15 252	0.17 185	0.18 282	0.25 293	0.18 278	0.22 267	0.18 248	0.25 267	0.24 242
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CASS	0.15 221	0.12 212	0.10 208	0.14 215	0.12 211	0.16 227	0.10 195	0.19 215	0.15 235	0.26 254	0.12 185	0.20 206	0.12 211	0.09 185	0.11 211	0.12 212	0.23 239	0.12 171	0.23 249	0.09 137	0.19 210	0.10 182	0.07 160	0.09 195	0.23 274	0.14 173	0.19 219	0.22 233
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SHD	0.21 266	0.17 262	0.20 290	0.18 245	0.16 245	0.18 244	0.20 264	0.26 274	0.16 240	0.27 268	0.18 258	0.23 240	0.31 293	0.17 266	0.14 262	0.14 254	0.19 182	0.17 263	0.32 284	0.17 269	0.20 230	0.17 273	0.16 262	0.16 270	0.23 274	0.28 311	0.25 267	0.43 300

HBP-ISP	0.21 266	0.16 254	0.12 236	0.26 277	0.22 278	0.22 273	0.17 252	0.29 286	0.18 256	0.27 268	0.18 258	0.21 224	0.12 211	0.28 297	0.10 172	0.14 254	0.26 281	0.19 279	0.20 221	0.12 208	0.22 272	0.23 306	0.26 298	0.23 288	0.24 276	0.24 291	0.23 252	0.26 254

ADCMid	0.21 266	0.18 268	0.17 277	0.18 245	0.19 267	0.20 261	0.16 243	0.29 286	0.25 291	0.24 205	0.19 267	0.36 273	0.21 265	0.12 231	0.16 277	0.16 280	0.25 273	0.18 274	0.37 295	0.19 280	0.24 290	0.18 282	0.17 268	0.15 262	0.24 276	0.20 265	0.25 267	0.29 266

NaN_ROB	0.19 252	0.20 274	0.19 287	0.20 256	0.20 272	0.16 227	0.15 238	0.27 277	0.19 265	0.23 188	0.18 258	0.47 288	0.16 252	0.11 212	0.13 247	0.12 212	0.15 116	0.14 225	0.21 232	0.19 280	0.13 113	0.10 182	0.09 208	0.20 281	0.24 276	0.21 270	0.26 272	0.28 264

CBMV_ROB	0.21 266	0.14 238	0.15 263	0.26 277	0.22 278	0.21 270	0.22 277	0.28 280	0.17 250	0.26 254	0.17 243	0.28 257	0.17 256	0.26 291	0.11 211	0.12 212	0.26 281	0.17 263	0.18 202	0.16 264	0.21 254	0.19 290	0.26 298	0.20 281	0.24 276	0.25 297	0.25 267	0.33 281

ADCPNet	0.22 271	0.17 262	0.16 269	0.20 256	0.19 267	0.20 261	0.18 255	0.27 277	0.23 285	0.26 254	0.22 284	0.26 254	0.28 286	0.15 261	0.16 277	0.17 287	0.24 257	0.17 263	0.32 284	0.23 295	0.24 290	0.19 290	0.17 268	0.21 284	0.25 280	0.22 278	0.27 275	0.33 281

STTRV1_RVC		0.26 295	0.22 299	0.35 289	0.28 294	0.32 292	0.29 294	0.36 304	0.33 314	0.27 268	0.26 300	0.42 280	0.41 310	0.47 313	0.32 314	0.18 294	0.59 334	0.20 285		0.30 311	0.59 342	0.22 303		0.43 324	0.25 280	0.54 337	0.34 292	0.64 323

NCCL2	0.17 241	0.17 262	0.16 269	0.13 207	0.13 223	0.13 195	0.12 220	0.21 244	0.17 250	0.22 170	0.15 223	0.23 240	0.13 224	0.09 185	0.15 272	0.16 280	0.18 163	0.17 263	0.19 215	0.17 269	0.21 254	0.17 273	0.11 233	0.16 270	0.25 280	0.26 304	0.20 231	0.24 242

FCDSN-DC	0.25 278	0.25 292	0.25 302	0.28 286	0.26 291	0.26 283	0.34 297	0.28 280	0.18 256	0.20 151	0.17 243	0.20 206	0.12 211	0.29 299	0.26 305	0.26 309	0.29 300	0.28 311	0.27 270	0.21 286	0.25 298	0.25 309	0.26 298	0.32 314	0.26 283	0.24 291	0.26 272	0.27 258
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NOSS_ROB	0.21 266	0.14 238	0.15 263	0.20 256	0.19 267	0.20 261	0.22 277	0.29 286	0.18 256	0.25 237	0.15 223	0.21 224	0.13 224	0.27 296	0.13 247	0.14 254	0.26 281	0.21 289	0.22 239	0.17 269	0.23 283	0.22 303	0.26 298	0.24 296	0.26 283	0.22 278	0.24 261	0.26 254

CBMV	0.22 271	0.18 268	0.17 277	0.23 266	0.21 275	0.20 261	0.18 255	0.27 277	0.19 265	0.28 286	0.11 173	0.29 263	0.13 224	0.24 286	0.13 247	0.14 254	0.24 257	0.18 274	0.20 221	0.16 264	0.21 254	0.18 282	0.24 291	0.23 288	0.26 283	0.22 278	0.35 294	0.40 294
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FSD		0.24 289	0.24 301	0.27 284	0.25 288	0.25 280	0.33 296	0.30 289	0.18 256	0.20 151	0.17 243			0.29 299	0.25 303	0.26 309			0.27 270	0.21 286				0.28 306	0.27 286	0.23 285	0.27 275	0.27 258

DGSMNet	0.34 300	0.28 301	0.23 300	0.40 301	0.33 303	0.37 302	0.37 299	0.28 280	0.25 291	0.25 237	0.50 326	0.45 283	0.31 293	0.25 288	0.23 300	0.19 303	0.51 328	0.32 316	0.72 319	0.35 320	0.37 318	0.38 331	0.28 313	0.31 311	0.27 286	0.23 285	0.32 287	0.38 287

G-Net	0.29 293	0.24 289	0.19 287	0.23 266	0.21 275	0.36 300	0.23 281	0.30 289	0.27 301	0.33 309	0.32 315	0.93 325	0.25 276	0.18 271	0.18 290	0.18 294	0.26 281	0.21 289	0.43 301	0.31 314	0.26 302	0.17 273	0.18 270	0.18 278	0.27 286	0.23 285	0.40 307	0.42 297

edge stereo	0.31 297	0.23 286	0.20 290	0.41 302	0.35 304	0.42 309	0.39 306	0.38 309	0.22 283	0.23 188	0.38 318	0.69 306	0.33 299	0.30 303	0.15 272	0.16 280	0.31 304	0.21 289	0.42 299	0.21 286	0.23 283	0.17 273	0.25 293	0.22 286	0.27 286	0.23 285	0.39 303	0.55 314

GANetREF_RVC	0.26 282	0.26 295	0.30 311	0.23 266	0.23 282	0.23 278	0.24 284	0.35 301	0.33 314	0.32 305	0.17 243	0.50 292	0.38 307	0.12 231	0.20 296	0.17 287	0.19 182	0.21 289	0.35 293	0.21 286	0.23 283	0.15 261	0.22 282	0.29 309	0.27 286	0.21 270	0.36 298	0.31 274
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	0.13 173	0.12 212	0.11 221	0.10 166	0.10 180	0.10 163	0.09 178	0.16 140	0.11 191	0.18 129	0.17 243	0.19 190	0.13 224	0.11 212	0.11 211	0.10 120	0.17 144	0.13 200	0.13 131	0.10 163	0.17 185	0.10 182	0.09 208	0.12 239	0.27 286	0.16 217	0.16 171	0.13 126

DispFullNet	0.48 311	0.50 316	0.19 287	1.14 322	0.40 309	0.77 321	1.22 327	0.32 294	0.24 286	0.24 205	0.27 303	0.84 320	0.48 316	1.62 328	0.15 272	0.15 272	0.49 326	0.34 321	1.08 334	0.26 302	0.24 290	0.18 282	0.20 278	0.21 284	0.27 286	0.17 235	0.35 294	0.59 320

RTS	0.20 260	0.16 254	0.14 256	0.17 240	0.14 234	0.20 261	0.15 238	0.23 261	0.26 296	0.15 100	0.14 210	0.14 131	0.20 263	0.11 212	0.13 247	0.15 272	0.24 257	0.17 263	0.34 290	0.24 298	0.22 272	0.15 261	0.09 208	0.15 262	0.28 293	0.27 308	0.28 278	0.55 314

RTSA	0.20 260	0.16 254	0.14 256	0.17 240	0.14 234	0.20 261	0.15 238	0.23 261	0.26 296	0.15 100	0.14 210	0.14 131	0.20 263	0.11 212	0.13 247	0.15 272	0.24 257	0.17 263	0.34 290	0.24 298	0.22 272	0.15 261	0.09 208	0.15 262	0.28 293	0.27 308	0.28 278	0.55 314

otaku	0.58 316	0.71 322	0.29 310	1.70 337	0.84 325	1.49 331	1.00 323	0.40 313	0.34 316	0.38 320	0.31 314	0.65 302	0.26 281	1.35 324	0.33 317	0.25 307	0.20 199	0.23 298	0.69 315	0.30 311	0.22 272	0.17 273	2.24 332	0.28 306	0.29 295	0.18 248	0.30 282	0.39 291

ACVNet-4b	0.69 322	0.75 326	0.33 316	1.72 338	0.94 331	1.61 337	1.42 330	0.33 298	0.32 313	0.38 320	0.26 300	1.20 331	0.29 289	2.16 339	0.39 321	0.37 321	0.33 308	0.24 301	0.57 309	0.38 322	0.16 163	0.14 249	2.71 338	0.23 288	0.29 295	0.32 316	0.39 303	0.40 294

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 278	0.25 292	0.20 290	0.29 287	0.22 278	0.22 273	0.23 281	0.36 304	0.27 301	0.36 317	0.22 284	0.45 283	0.32 296	0.19 276	0.17 283	0.17 287	0.17 144	0.16 250	0.29 277	0.14 238	0.20 230	0.18 282	0.27 311	0.23 288	0.29 295	0.25 297	0.33 290	0.31 274

FC-DCNN	0.27 288	0.28 301	0.26 305	0.36 290	0.28 294	0.32 292	0.37 299	0.32 294	0.19 265	0.22 170	0.18 258	0.23 240	0.13 224	0.29 299	0.26 305	0.26 309	0.29 300	0.27 307	0.28 275	0.21 286	0.25 298	0.25 309	0.26 298	0.31 311	0.30 298	0.25 297	0.29 280	0.30 272

CSAN	0.26 282	0.31 306	0.30 311	0.26 277	0.23 282	0.21 270	0.18 255	0.28 280	0.36 318	0.35 316	0.24 292	0.51 294	0.26 281	0.14 253	0.18 290	0.17 287	0.19 182	0.20 285	0.26 265	0.25 300	0.22 272	0.20 294	0.18 270	0.27 302	0.30 298	0.23 285	0.38 302	0.38 287

MonStereo1	0.74 324	0.74 325	0.31 314	1.61 331	1.01 338	1.31 329	1.51 332	0.56 327	0.38 321	0.59 334	0.64 332	1.54 338	0.72 329	1.92 331	0.18 290	0.14 254	0.37 316	0.34 321	0.65 313	0.30 311	0.37 318	0.21 299	2.49 335	0.35 319	0.31 300	0.27 308	0.51 313	0.56 319

FC-DCNN v2	0.27 288	0.28 301	0.27 307	0.37 292	0.28 294	0.32 292	0.38 303	0.33 298	0.19 265	0.22 170	0.18 258	0.23 240	0.13 224	0.29 299	0.26 305	0.26 309	0.29 300	0.27 307	0.29 277	0.21 286	0.25 298	0.25 309	0.26 298	0.31 311	0.31 300	0.26 304	0.30 282	0.30 272

Ntro	0.63 319	0.72 323	0.30 311	1.78 339	0.84 325	1.55 332	1.09 325	0.48 321	0.37 319	0.38 320	0.38 318	0.72 309	0.26 281	1.51 327	0.35 318	0.27 315	0.22 229	0.24 301	0.69 315	0.31 314	0.22 272	0.17 273	2.49 335	0.30 310	0.31 300	0.22 278	0.37 299	0.42 297

MFN_U_SF_RVC	0.31 297	0.29 304	0.21 296	0.33 288	0.28 294	0.31 290	0.29 294	0.37 307	0.24 286	0.46 326	0.30 311	0.50 292	0.32 296	0.25 288	0.27 308	0.24 306	0.18 163	0.23 298	0.58 310	0.28 306	0.24 290	0.27 314	0.22 282	0.27 302	0.31 300	0.25 297	0.37 299	0.50 309

ADCS	0.28 290	0.22 282	0.21 296	0.26 277	0.24 285	0.25 280	0.23 281	0.36 304	0.30 308	0.23 188	0.27 303	0.46 287	0.35 302	0.20 281	0.19 293	0.18 294	0.32 305	0.24 301	0.48 305	0.28 306	0.36 317	0.28 315	0.19 275	0.23 288	0.31 300	0.25 297	0.30 282	0.41 296

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 301	0.36 307	0.39 320	0.46 305	0.28 294	0.30 288	0.28 293	0.50 322	0.46 326	0.39 323	0.30 311	0.37 275	0.36 303	0.31 305	0.35 318	0.26 309	0.21 214	0.27 307	0.71 317	0.37 321	0.27 304	0.29 316	0.30 317	0.38 322	0.32 305	0.24 291	0.29 280	0.39 291

XQC	0.28 290	0.30 305	0.26 305	0.37 292	0.28 294	0.37 302	0.37 299	0.40 313	0.30 308	0.32 305	0.20 272	0.45 283	0.28 286	0.31 305	0.14 262	0.14 254	0.20 199	0.21 289	0.33 287	0.23 295	0.22 272	0.20 294	0.23 287	0.24 296	0.32 305	0.25 297	0.44 310	0.32 278

AnyNet_C01	0.31 297	0.22 282	0.20 290	0.22 262	0.26 291	0.25 280	0.24 284	0.37 307	0.37 319	0.26 254	0.28 306	0.49 289	0.33 299	0.18 271	0.28 310	0.21 305	0.38 318	0.32 316	0.64 312	0.32 317	0.39 320	0.31 322	0.26 298	0.25 300	0.33 307	0.32 316	0.34 292	0.44 303

SANet	0.30 294	0.21 279	0.21 296	0.25 275	0.21 275	0.31 290	0.22 277	0.30 289	0.31 311	0.27 268	0.26 300	1.39 335	0.38 307	0.22 284	0.14 262	0.14 254	0.26 281	0.21 289	0.30 281	0.21 286	0.24 290	0.20 294	0.31 318	0.23 288	0.33 307	0.24 291	0.35 294	0.48 306

SGM_RVC	0.25 278	0.24 289	0.17 277	0.39 300	0.27 293	0.34 298	0.26 290	0.28 280	0.19 265	0.25 237	0.18 258	0.42 280	0.30 290	0.17 266	0.12 227	0.13 233	0.23 239	0.15 239	0.25 260	0.13 227	0.19 210	0.15 261	0.19 275	0.17 275	0.33 307	0.22 278	0.55 318	0.43 300
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	0.22 271	0.27 299	0.14 256	0.47 306	0.24 285	0.36 300	0.20 264	0.24 267	0.16 240	0.26 254	0.14 210	0.28 257	0.25 276	0.11 212	0.11 211	0.12 212	0.21 214	0.12 171	0.17 186	0.12 208	0.19 210	0.10 182	0.11 233	0.12 239	0.34 310	0.23 285	0.56 319	0.31 274

LRCNet_RVC	9.85 353	16.31 359	0.59 334	24.99 360	21.12 361	23.54 361	20.75 359	1.45 351	0.48 327	21.31 361	13.10 358	22.63 360	3.34 351	28.36 362	0.38 320	0.27 315	7.74 355	1.15 350	23.52 360	3.99 353	0.46 333	0.30 317	27.02 360	1.72 353	0.35 311	0.21 270	0.42 309	0.37 286

SGM-ForestM	0.24 277	0.22 282	0.16 269	0.37 292	0.24 285	0.32 292	0.24 284	0.28 280	0.20 276	0.23 188	0.17 243	0.51 294	0.25 276	0.20 281	0.12 227	0.13 233	0.23 239	0.16 250	0.24 255	0.14 238	0.19 210	0.16 269	0.21 281	0.16 270	0.35 311	0.24 291	0.51 313	0.35 283

LSM0	3.45 349	0.27 299	0.18 286	0.38 297	0.29 300	0.39 305	0.36 298	0.51 324	0.31 311	0.45 325	0.47 322	0.71 307	0.57 320	0.19 276	23.17 358	59.79 362	0.36 314	0.26 305	1.29 342	0.33 319	0.44 330	0.32 323	0.23 287	0.27 302	0.36 313	0.29 314	0.53 316	0.51 310

LE_ROB	0.40 306	0.20 274	0.16 269	0.41 302	0.43 311	0.33 297	0.44 309	0.34 300	0.29 306	0.32 305	0.21 277	1.25 333	1.40 348	0.11 212	0.10 172	0.11 166	0.21 214	0.13 200	0.20 221	0.13 227	0.22 272	0.12 225	0.12 244	0.14 258	0.36 313	0.31 315	1.39 350	1.32 348

MeshStereo	0.30 294	0.26 295	0.20 290	0.49 308	0.36 306	0.35 299	0.26 290	0.32 294	0.28 304	0.30 302	0.27 303	0.61 299	0.47 314	0.18 271	0.12 227	0.14 254	0.26 281	0.17 263	0.27 270	0.17 269	0.27 304	0.21 299	0.25 293	0.20 281	0.36 313	0.28 311	0.54 317	0.49 308
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	0.39 305	0.19 271	0.17 277	0.27 284	0.25 288	0.29 287	0.19 262	0.26 274	0.24 286	0.18 129	0.17 243	2.16 346	0.43 311	0.10 200	0.17 283	0.15 272	0.35 313	0.28 311	2.04 348	0.27 305	0.25 298	0.16 269	0.28 313	0.25 300	0.38 316	0.24 291	0.39 303	0.51 310

RainbowNet	0.77 326	0.87 329	0.46 323	1.83 340	0.91 330	1.59 335	1.47 331	0.42 317	0.38 321	0.47 329	0.34 316	0.90 324	0.60 321	1.97 334	0.62 334	0.48 329	0.34 310	0.33 319	0.90 326	0.58 330	0.33 312	0.23 306	2.82 342	0.39 323	0.40 317	0.34 319	0.44 310	0.48 306

ACVNet_1	0.74 324	0.79 328	0.40 322	2.04 345	0.96 332	1.88 343	1.51 332	0.59 329	0.28 304	0.43 324	0.49 324	0.71 307	0.61 322	2.21 341	0.32 314	0.25 307	0.32 305	0.31 315	0.60 311	0.31 314	0.29 310	0.21 299	2.72 339	0.33 316	0.40 317	0.26 304	0.37 299	0.38 287

PVD	0.38 304	0.38 310	0.20 290	0.47 306	0.35 304	0.50 312	0.40 307	0.38 309	0.34 316	0.23 188	0.28 306	0.52 296	0.51 317	0.50 314	0.16 277	0.17 287	0.41 320	0.26 305	0.49 307	0.28 306	0.39 320	0.40 333	0.23 287	0.27 302	0.44 319	0.57 340	0.46 312	0.72 328

AMNet	0.49 313	0.50 316	0.47 324	0.50 309	0.47 316	0.61 317	0.52 316	0.31 293	0.29 306	0.29 300	0.69 336	0.72 309	0.13 224	0.53 316	0.44 323	0.55 334	0.57 332	0.58 342	0.48 305	0.48 324	0.59 342	0.48 339	0.26 298	0.48 326	0.44 319	0.52 334	0.58 321	0.63 322

BEATNet-Init1	0.49 313	0.42 312	0.28 308	0.79 321	0.40 309	0.60 316	0.45 310	0.41 316	0.27 301	0.30 302	0.22 284	0.89 323	0.84 332	0.25 288	0.27 308	0.26 309	0.27 292	0.25 304	0.84 324	0.28 306	0.27 304	0.26 312	0.26 298	0.32 314	0.49 321	0.35 322	2.05 354	0.88 338

STStereo	0.37 303	0.44 315	0.31 314	0.75 319	0.49 317	0.57 313	0.43 308	0.35 301	0.30 308	0.34 313	0.24 292	0.85 322	0.53 319	0.19 276	0.14 262	0.16 280	0.25 273	0.16 250	0.45 303	0.16 264	0.23 283	0.19 290	0.20 278	0.23 288	0.49 321	0.37 324	0.75 331	0.54 313

ELAS_RVC	0.43 309	0.43 313	0.36 318	0.64 315	0.44 312	0.62 318	0.50 313	0.39 311	0.25 291	0.25 237	0.30 311	1.23 332	0.30 290	0.31 305	0.28 310	0.27 315	0.37 316	0.30 313	0.42 299	0.26 302	0.34 314	0.32 323	0.26 298	0.37 320	0.50 323	0.38 325	0.78 335	0.70 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	0.58 316	0.57 320	0.54 329	0.59 313	0.55 321	0.68 320	0.56 318	0.42 317	0.38 321	0.37 318	0.77 340	0.75 313	0.65 325	0.54 318	0.55 331	0.56 335	0.68 339	0.61 344	0.71 317	0.64 337	0.69 345	0.62 345	0.27 311	0.50 328	0.52 324	0.53 336	0.74 329	0.68 325

SPS-STEREO	0.59 318	0.57 320	0.52 327	0.55 310	0.54 320	0.65 319	0.52 316	0.39 311	0.66 331	0.37 318	0.78 341	0.78 314	0.64 324	0.53 316	0.55 331	0.57 337	0.68 339	0.64 345	0.74 320	0.72 342	0.77 348	0.66 347	0.26 298	0.53 331	0.53 325	0.56 339	0.70 328	0.65 324
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	0.41 307	0.36 307	0.33 316	0.61 314	0.44 312	0.44 310	0.46 311	0.42 317	0.25 291	0.23 188	0.22 284	0.65 302	0.28 286	0.30 303	0.28 310	0.29 319	0.32 305	0.42 328	0.37 295	0.23 295	0.30 311	0.26 312	0.26 298	0.34 318	0.54 326	0.40 326	1.07 346	0.87 336

ELAS	0.42 308	0.43 313	0.36 318	0.64 315	0.44 312	0.58 315	0.50 313	0.40 313	0.26 296	0.25 237	0.28 306	0.94 326	0.30 290	0.31 305	0.28 310	0.27 315	0.36 314	0.30 313	0.43 301	0.26 302	0.33 312	0.32 323	0.26 298	0.37 320	0.54 326	0.40 326	0.77 334	0.74 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.70 323	0.56 319	0.69 342	0.73 318	0.61 322	0.78 322	0.68 320	0.52 325	0.91 339	0.46 326	0.29 310	3.18 349	0.38 307	0.52 315	0.44 323	0.43 326	0.70 343	0.53 337	0.66 314	0.51 325	0.54 339	0.58 343	0.75 323	0.56 334	0.55 328	0.42 328	0.96 343	0.99 340

WAO-7	0.66 320	0.75 326	0.65 339	0.72 317	0.78 324	0.57 313	0.66 319	0.97 345	0.96 343	0.63 335	0.78 341	0.79 315	0.83 331	0.55 319	0.83 343	0.71 345	0.42 321	0.35 323	0.94 329	0.66 340	0.43 328	0.34 326	0.16 262	0.83 347	0.56 329	0.64 342	0.57 320	0.70 326

MFMNet_re	0.66 320	0.73 324	0.65 339	0.77 320	0.62 323	0.82 323	0.70 321	0.52 325	0.54 329	0.54 332	0.65 333	0.80 316	0.51 317	0.59 320	0.66 338	0.67 341	0.82 346	0.69 346	0.74 320	0.62 335	0.70 346	0.64 346	0.45 319	0.56 334	0.59 330	0.63 341	0.74 329	0.87 336

ACVNet_2	0.83 329	0.92 330	0.56 331	1.99 344	0.99 337	1.84 342	1.55 336	0.68 333	0.40 325	0.53 330	0.47 322	1.02 328	0.67 327	1.93 332	0.51 327	0.45 327	0.38 318	0.33 319	1.01 331	0.42 323	0.34 314	0.24 308	2.58 337	0.53 331	0.60 331	0.26 304	0.52 315	0.55 314

notaker	1.27 342	1.41 346	0.58 333	2.37 349	1.48 345	2.34 349	2.27 348	0.94 344	1.62 349	0.79 339	1.07 348	1.66 339	1.08 343	3.06 354	0.94 346	0.69 344	0.68 339	0.49 332	1.62 347	0.84 347	0.53 338	0.45 337	3.70 350	0.80 346	0.61 332	0.52 334	0.80 336	0.92 339

TorneroNet-64	1.07 338	1.00 337	0.57 332	1.94 342	0.88 328	1.98 346	2.01 343	0.63 330	0.88 338	0.58 333	0.49 324	1.83 343	1.71 349	2.88 350	0.62 334	0.51 332	0.46 322	0.46 329	1.17 339	0.61 334	0.34 314	0.37 328	3.40 346	0.56 334	0.64 333	0.48 332	0.68 326	1.11 343

PSMNet_ROB	0.78 327	0.97 334	0.60 336	1.62 335	0.90 329	1.47 330	1.19 326	0.56 327	0.73 333	0.74 338	0.62 331	0.84 320	0.82 330	1.49 326	0.53 328	0.42 323	0.52 329	0.40 327	0.84 324	0.62 335	0.40 326	0.30 317	1.85 330	0.48 326	0.67 334	0.32 316	0.76 332	0.46 305

TorneroNet	1.08 339	1.09 339	0.66 341	1.94 342	0.96 332	2.16 347	2.02 344	0.65 332	0.91 339	0.67 336	0.56 327	1.67 342	1.15 344	2.94 352	0.65 337	0.52 333	0.48 323	0.51 334	1.12 336	0.65 339	0.39 320	0.43 334	3.52 347	0.57 337	0.68 335	0.48 332	0.84 338	1.01 341

PWCK	0.88 330	1.24 343	0.61 337	1.53 327	0.85 327	1.21 324	1.03 324	1.08 346	0.72 332	0.70 337	0.83 343	1.48 337	0.87 333	0.69 321	0.40 322	0.41 322	0.73 344	0.47 330	3.04 351	0.67 341	0.56 341	0.43 334	0.94 327	0.74 343	0.72 336	0.36 323	0.69 327	0.73 330

IMH-64-1	0.90 331	0.95 331	0.51 325	1.59 329	0.98 335	1.58 333	1.73 340	0.75 335	0.74 334	0.33 309	0.61 328	0.83 318	0.94 334	2.59 343	0.50 325	0.42 323	0.48 323	0.36 324	0.92 327	0.55 328	0.39 320	0.30 317	3.14 343	0.50 328	0.81 337	0.34 319	0.60 323	0.80 333

IMH-64	0.90 331	0.95 331	0.51 325	1.59 329	0.98 335	1.58 333	1.73 340	0.75 335	0.74 334	0.33 309	0.61 328	0.83 318	0.94 334	2.59 343	0.50 325	0.42 323	0.48 323	0.36 324	0.92 327	0.55 328	0.39 320	0.30 317	3.14 343	0.50 328	0.81 337	0.34 319	0.60 323	0.80 333

IMH	0.93 333	0.98 336	0.53 328	1.61 331	0.97 334	1.64 338	1.76 342	0.75 335	0.77 336	0.34 313	0.61 328	0.96 327	1.05 342	2.67 345	0.54 330	0.46 328	0.49 326	0.38 326	0.94 329	0.60 331	0.39 320	0.30 317	3.14 343	0.53 331	0.82 339	0.45 331	0.65 325	0.79 332

MADNet+	0.55 315	0.36 307	0.63 338	0.56 311	0.52 319	0.45 311	0.38 303	0.63 330	0.52 328	0.53 330	0.41 320	0.81 317	0.67 327	0.33 310	0.57 333	0.49 331	0.56 331	0.50 333	0.82 323	0.52 326	0.47 334	0.43 334	0.51 321	0.47 325	0.82 339	0.70 343	0.58 321	0.72 328

WAO-6	0.82 328	0.95 331	0.59 334	1.30 324	1.05 339	1.25 326	1.39 329	0.77 338	0.84 337	0.79 339	0.69 336	0.74 312	1.00 338	1.94 333	0.78 342	0.61 339	0.53 330	0.48 331	0.78 322	0.60 331	0.55 340	0.51 340	0.49 320	0.57 337	0.83 341	0.42 328	0.76 332	0.85 335

LVE	0.95 334	0.97 334	0.71 343	1.84 341	1.35 343	1.59 335	1.52 334	0.78 339	0.64 330	0.81 341	0.91 344	0.72 309	1.00 338	2.18 340	0.53 328	0.48 329	0.57 332	0.53 337	1.09 335	0.64 337	0.45 331	0.38 331	2.74 341	0.69 339	0.83 341	0.44 330	0.84 338	0.52 312

DPSimNet_ROB	1.21 340	1.20 342	1.29 351	1.47 326	1.59 347	1.30 328	1.35 328	0.68 333	1.69 350	1.67 351	1.03 346	1.45 336	0.66 326	2.04 335	1.20 349	0.89 348	1.16 349	0.79 347	1.61 346	1.38 351	1.04 350	1.24 350	0.79 326	0.84 348	0.87 343	1.20 351	1.17 347	1.12 344

ktn	1.24 341	1.39 345	0.55 330	1.62 335	1.59 347	1.68 339	2.12 345	0.86 340	1.75 351	0.90 347	1.11 349	1.11 329	0.95 337	2.57 342	0.97 347	0.73 346	0.80 345	0.59 343	1.41 344	0.76 344	0.68 344	0.67 348	3.69 349	0.73 341	0.92 344	0.75 346	1.19 348	1.28 347

Dean	1.06 337	1.03 338	0.79 346	2.27 347	1.31 342	1.96 344	1.56 339	0.92 341	0.94 342	0.88 345	0.76 339	1.19 330	1.17 345	2.09 338	0.64 336	0.60 338	0.60 335	0.56 339	1.23 341	0.73 343	0.45 331	0.36 327	2.73 340	0.71 340	0.95 345	0.55 338	1.05 345	0.62 321

KSHMR	1.33 343	1.42 347	1.04 350	2.27 347	1.44 344	2.23 348	2.12 345	1.21 347	1.06 347	1.13 350	1.06 347	1.27 334	0.94 334	2.89 351	1.08 348	0.95 349	0.85 347	0.83 348	1.32 343	0.97 348	0.72 347	0.58 343	3.52 347	1.07 352	0.99 346	0.77 347	1.00 344	1.07 342

UNDER WATER-64	1.40 344	1.36 344	0.88 349	2.85 351	1.93 352	2.78 352	2.66 351	1.36 350	0.92 341	1.04 349	1.17 350	1.88 344	1.30 347	3.03 353	0.75 339	0.56 335	0.68 339	0.57 341	1.13 338	0.54 327	0.43 328	0.51 340	4.08 354	0.91 349	1.02 347	1.10 350	0.80 336	1.60 352

UNDER WATER	1.40 344	1.42 347	0.86 348	2.83 350	1.92 351	2.74 351	2.57 350	1.28 349	1.01 346	0.88 345	0.97 345	1.88 344	1.26 346	3.09 355	0.83 343	0.62 340	0.66 338	0.56 339	1.20 340	0.60 331	0.42 327	0.47 338	4.04 353	0.98 351	1.08 348	0.99 348	0.87 340	1.67 354

WAO-8	1.00 335	1.11 340	0.76 344	1.61 331	1.24 340	1.74 340	1.55 336	0.93 342	0.98 344	0.81 341	0.67 334	1.66 339	1.00 338	2.08 336	0.77 340	0.68 342	0.63 336	0.52 335	1.05 332	0.81 345	0.47 334	0.37 328	0.78 324	0.75 344	1.10 349	0.73 344	0.95 341	1.16 345

Venus	1.00 335	1.11 340	0.76 344	1.61 331	1.24 340	1.74 340	1.55 336	0.93 342	0.98 344	0.81 341	0.67 334	1.66 339	1.00 338	2.08 336	0.77 340	0.68 342	0.63 336	0.52 335	1.05 332	0.81 345	0.47 334	0.37 328	0.78 324	0.75 344	1.10 349	0.73 344	0.95 341	1.16 345

HanzoNet	1.74 347	1.62 350	0.80 347	2.26 346	1.70 349	2.72 350	2.54 349	1.25 348	1.85 352	0.92 348	1.28 351	4.37 353	3.81 352	3.36 356	0.88 345	0.78 347	1.06 348	0.94 349	2.54 350	1.03 349	0.89 349	0.88 349	3.79 351	0.73 341	1.12 351	1.00 349	1.29 349	1.57 351

JetRed	1.62 346	1.82 351	1.71 352	1.58 328	1.50 346	1.97 345	2.21 347	1.51 352	1.47 348	0.82 344	0.74 338	2.63 348	0.43 311	1.73 330	1.48 351	1.54 350	1.67 350	2.94 353	1.42 345	1.08 350	2.30 351	2.07 351	1.99 331	0.97 350	1.16 352	1.70 353	1.57 352	1.60 352

MADNet++	1.86 348	1.58 349	1.74 353	1.27 323	1.74 350	1.26 327	1.53 335	1.62 353	2.07 353	1.84 352	2.22 352	2.60 347	2.72 350	0.75 322	1.39 350	1.54 350	2.01 351	1.47 351	2.12 349	2.13 352	3.35 352	3.26 352	1.23 328	2.21 354	1.21 353	2.25 354	1.76 353	1.32 348

SAMSARA	0.48 311	0.23 286	0.39 320	0.23 266	0.23 282	0.22 273	0.22 277	0.44 320	0.38 321	0.31 304	0.21 277	0.30 265	0.47 314	0.17 266	0.32 314	0.34 320	0.25 273	0.32 316	0.46 304	0.32 317	0.47 334	0.52 342	0.15 258	0.33 316	1.39 354	1.54 352	1.41 351	1.46 350

HaxPig	16.02 357	19.59 360	18.75 359	21.25 359	20.52 360	21.33 360	22.30 360	17.00 361	14.71 358	19.29 360	17.19 361	17.46 357	12.16 355	22.51 360	17.80 357	14.90 357	17.75 358	9.40 354	18.97 356	15.48 359	9.47 356	7.16 354	23.74 359	15.28 361	4.31 355	12.19 358	6.81 355	15.11 358

PML	8.20 350	7.62 356	3.39 354	9.64 358	5.14 353	9.56 359	5.20 356	6.48 356	18.29 359	6.44 355	3.30 353	16.82 356	29.20 362	5.41 357	6.10 352	3.93 352	7.39 354	2.64 352	20.47 359	4.70 354	3.50 353	3.87 353	3.98 352	4.21 356	6.16 356	4.40 355	16.76 360	6.85 355

MEDIAN_ROB	20.47 358	25.88 361	24.03 362	26.51 361	25.55 362	25.88 362	26.99 361	21.23 362	19.72 360	28.73 362	22.19 362	24.61 361	16.74 358	26.47 361	23.75 359	18.44 358	22.03 361	14.75 357	26.69 361	23.31 360	15.11 357	11.56 355	27.65 361	18.39 362	7.22 357	9.33 357	8.28 357	11.75 357

AVERAGE_ROB	24.43 359	29.85 362	27.27 363	31.30 362	29.70 363	30.00 363	31.47 362	26.59 363	24.68 363	34.31 363	27.39 363	31.23 362	21.35 359	30.69 363	28.19 362	24.02 359	26.74 362	21.17 360	30.34 362	27.38 363	20.48 360	16.18 358	32.28 362	24.32 365	8.51 358	7.76 356	7.92 356	8.46 356

DPSMNet_ROB	8.63 351	3.69 353	8.74 356	2.98 352	5.70 354	3.37 353	4.41 354	3.70 354	9.03 354	3.00 353	6.88 355	3.53 350	10.11 354	2.70 346	10.47 353	10.76 353	3.81 352	12.92 356	4.77 353	10.22 355	5.99 355	13.86 356	4.50 358	8.50 357	10.06 359	27.81 359	11.04 358	30.59 359

DGTPSM_ROB	8.63 351	3.68 352	8.73 355	2.98 352	5.70 354	3.37 353	4.41 354	3.70 354	9.03 354	3.00 353	6.85 354	3.53 350	10.07 353	2.70 346	10.47 353	10.76 353	3.81 352	12.91 355	4.74 352	10.22 355	5.98 354	13.86 356	4.49 357	8.50 357	10.06 359	27.81 359	11.04 358	30.59 359

DPSM_ROB	13.01 355	6.29 354	9.52 357	4.44 354	6.37 356	4.34 355	3.59 352	8.20 357	10.79 356	6.64 356	7.87 356	9.69 354	12.99 356	2.80 348	12.81 355	13.68 355	9.16 356	16.58 358	9.87 354	12.33 357	16.73 358	17.95 359	2.26 333	10.56 359	28.34 361	36.91 361	31.06 361	39.57 361

DPSM	13.01 355	6.29 354	9.52 357	4.44 354	6.37 356	4.34 355	3.59 352	8.20 357	10.79 356	6.64 356	7.87 356	9.69 354	12.99 356	2.80 348	12.81 355	13.68 355	9.16 356	16.58 358	9.87 354	12.33 357	16.73 358	17.95 359	2.26 333	10.56 359	28.34 361	36.91 361	31.06 361	39.57 361

CasAABBNet	26.14 360	12.60 358	19.00 360	8.89 356	12.76 359	8.55 357	7.26 358	16.43 359	21.86 361	13.67 359	15.79 359	19.63 359	26.13 360	5.53 358	25.80 360	27.48 360	18.01 359	33.35 361	20.00 358	24.70 361	33.62 361	35.57 361	4.48 356	21.32 364	57.07 363	74.41 363	62.39 363	79.48 363

FlowAnything	26.21 361	12.44 357	19.19 361	8.91 357	12.70 358	8.63 358	7.25 357	16.56 360	21.86 361	13.65 358	15.98 360	19.56 358	26.21 361	5.60 359	25.80 360	27.50 361	18.26 360	33.39 362	19.71 357	24.80 362	33.87 362	36.07 362	4.44 355	21.31 363	57.14 364	74.69 364	62.48 364	79.62 364

ASD4																								2.43 355

Low-res two-view benchmark