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

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

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 3	0.05 15	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 15	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MatchStereo	0.04 30	0.02 3	0.03 29	0.02 8	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.06 68	0.02 3	0.06 67	0.02 5	0.04 61	0.02 22	0.06 43	0.06 34	0.04 7	0.05 31	0.04 13	0.05 52	0.05 26	0.05 54	0.01 2	0.03 27	0.05 31	0.06 48	0.03 13	0.04 30

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

NLCSM	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.05 44	0.04 25	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.05 87	0.02 22	0.03 1	0.03 1	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.04 11	0.02 1	0.03 9

BridgeDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 31	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.04 13	0.03 1	0.03 6	0.04 16	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.05 28	0.05 43	0.03 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.02 8	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 46	0.02 3	0.03 15	0.04 31	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.05 24	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.04 16	0.04 35	0.02 30	0.02 7	0.05 31	0.04 11	0.03 13	0.04 30

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 13	0.04 28	0.04 31	0.01 1	0.01 2	0.05 21	0.05 15	0.04 7	0.04 13	0.04 13	0.03 6	0.04 16	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 15	0.04 11	0.03 13	0.03 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 13	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.05 24	0.03 2	0.06 42	0.02 1	0.04 16	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 31	0.03 1	0.04 29	0.03 9

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.04 25	0.03 13	0.06 67	0.03 15	0.01 1	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.04 13	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WQFJA1	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.03 13	0.06 67	0.04 31	0.03 42	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.03 13	0.05 43

WQFJX	0.03 6	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.03 13	0.06 67	0.03 15	0.06 115	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.03 2	0.05 28	0.03 13	0.04 30

NLMM1	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.05 44	0.05 46	0.04 33	0.07 89	0.03 15	0.07 143	0.02 22	0.04 3	0.05 15	0.03 1	0.04 13	0.04 13	0.04 28	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.04 56	0.06 45	0.04 11	0.04 29	0.04 30

NLMM	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.03 13	0.06 67	0.04 31	0.03 42	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.03 2	0.03 1	0.03 6	0.03 2	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.03 13	0.05 43

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

NLSM1	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.02 8	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.07 93	0.03 13	0.07 89	0.04 31	0.06 115	0.02 22	0.04 3	0.04 3	0.04 7	0.04 13	0.05 26	0.03 6	0.05 26	0.03 7	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.04 29	0.04 30

VIP-Stereo	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.02 5	0.01 1	0.04 29	0.04 25	0.04 33	0.07 89	0.06 59	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.08 52	0.05 31	0.06 42	0.04 28	0.07 49	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.04 29	0.04 30

GSStereo	0.03 6	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.01 1	0.03 13	0.03 13	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 21	0.06 34	0.07 45	0.04 13	0.06 42	0.03 6	0.06 38	0.03 7	0.01 2	0.03 27	0.04 15	0.04 11	0.04 29	0.03 9

MonStereo	0.04 30	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 33	0.06 67	0.03 15	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.05 24	0.04 13	0.05 26	0.04 28	0.05 26	0.03 7	0.02 30	0.02 7	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.05 43

MLG-Stereo_test3	0.05 47	0.03 27	0.02 5	0.03 29	0.04 52	0.05 77	0.03 48	0.05 44	0.06 68	0.06 56	0.06 67	0.09 75	0.02 14	0.03 52	0.06 43	0.06 34	0.08 52	0.06 47	0.06 42	0.04 28	0.08 59	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.06 48	0.05 43	0.05 43

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

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

IGEV-Stereo+	0.06 54	0.03 27	0.03 29	0.03 29	0.04 52	0.03 34	0.03 48	0.16 138	0.06 68	0.20 149	0.06 67	0.06 59	0.03 42	0.04 77	0.07 62	0.08 72	0.10 69	0.06 47	0.09 78	0.06 70	0.12 92	0.06 74	0.03 64	0.03 27	0.07 59	0.06 48	0.03 13	0.07 65

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

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

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

StereoVision	0.06 54	0.03 27	0.04 61	0.03 29	0.03 30	0.03 34	0.02 19	0.06 55	0.11 189	0.02 3	0.05 46	0.03 15	0.06 115	0.01 2	0.08 92	0.10 118	0.06 36	0.05 31	0.08 63	0.07 86	0.06 38	0.05 54	0.02 30	0.04 56	0.10 93	0.08 69	0.10 94	0.12 116

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

LL-Strereo2	0.07 74	0.03 27	0.03 29	0.04 49	0.05 70	0.04 51	0.03 48	0.06 55	0.07 93	0.14 91	0.07 89	0.08 68	0.05 87	0.04 77	0.07 62	0.08 72	0.14 107	0.07 64	0.10 90	0.06 70	0.10 72	0.06 74	0.03 64	0.04 56	0.08 69	0.09 77	0.08 74	0.05 43

RAFT	0.06 54	0.03 27	0.05 90	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.02 19	0.07 67	0.04 25	0.04 33	0.06 67	0.07 64	0.05 87	0.01 2	0.06 43	0.06 34	0.07 45	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.06 38	0.07 91	0.01 2	0.04 56	0.13 129	0.14 171	0.13 132	0.15 145

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

BridgeDepth_RVC	0.05 47	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.05 70	0.05 77	0.03 48	0.04 29	0.07 93	0.05 49	0.05 46	0.05 47	0.04 61	0.02 22	0.07 62	0.07 56	0.05 24	0.07 64	0.05 26	0.05 52	0.06 38	0.05 54	0.02 30	0.03 27	0.06 45	0.08 69	0.07 67	0.07 65
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.04 30	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.03 34	0.03 48	0.04 29	0.03 13	0.04 33	0.03 15	0.03 15	0.01 1	0.02 22	0.05 21	0.06 34	0.06 36	0.05 31	0.05 26	0.04 28	0.06 38	0.04 35	0.02 30	0.03 27	0.04 15	0.05 28	0.04 29	0.03 9

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

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

LG-Stereo_L2	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.03 29	0.04 52	0.02 5	0.02 19	0.08 73	0.08 116	0.21 160	0.06 67	0.08 68	0.03 42	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.10 69	0.06 47	0.07 50	0.04 28	0.13 111	0.05 54	0.02 30	0.03 27	0.05 31	0.06 48	0.05 43	0.05 43

LG-Stereo_L1	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.02 5	0.02 19	0.08 73	0.09 149	0.21 160	0.05 46	0.05 47	0.03 42	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.10 69	0.06 47	0.07 50	0.04 28	0.14 127	0.05 54	0.01 2	0.03 27	0.06 45	0.06 48	0.05 43	0.05 43

LGtest1	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.08 73	0.08 116	0.07 65	0.04 28	0.06 59	0.03 42	0.05 93	0.07 62	0.07 56	0.12 89	0.07 64	0.10 90	0.07 86	0.12 92	0.06 74	0.04 87	0.03 27	0.07 59	0.06 48	0.08 74	0.06 61

SGD-Stereo	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.05 70	0.04 52	0.06 94	0.03 48	0.04 29	0.06 68	0.08 68	0.05 46	0.05 47	0.03 42	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.14 107	0.06 47	0.09 78	0.05 52	0.12 92	0.05 54	0.03 64	0.04 56	0.08 69	0.08 69	0.12 118	0.09 79

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

plain	0.06 54	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.04 52	0.05 77	0.03 48	0.08 73	0.04 25	0.09 72	0.05 46	0.06 59	0.02 14	0.02 22	0.07 62	0.08 72	0.12 89	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.08 59	0.04 35	0.02 30	0.05 79	0.09 78	0.09 77	0.08 74	0.09 79

MaDis-Stereo	0.07 74	0.04 48	0.05 90	0.03 29	0.02 8	0.03 34	0.03 48	0.06 55	0.06 68	0.04 33	0.06 67	0.10 83	0.05 87	0.02 22	0.07 62	0.08 72	0.10 69	0.09 100	0.07 50	0.05 52	0.10 72	0.10 180	0.01 2	0.05 79	0.11 108	0.18 246	0.13 132	0.16 159

UniTT-Stereo	0.07 74	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.03 30	0.05 77	0.03 48	0.06 55	0.05 46	0.06 56	0.04 28	0.07 64	0.12 209	0.07 142	0.08 92	0.07 56	0.11 79	0.08 72	0.08 63	0.07 86	0.09 64	0.08 108	0.08 184	0.04 56	0.09 78	0.16 215	0.06 59	0.09 79

MIM_Stereo	0.06 54	0.04 48	0.03 29	0.05 70	0.05 70	0.05 77	0.03 48	0.06 55	0.04 25	0.14 91	0.06 67	0.04 31	0.02 14	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.13 93	0.07 64	0.09 78	0.06 70	0.11 78	0.06 74	0.02 30	0.04 56	0.08 69	0.07 63	0.07 67	0.05 43

anonymousdsp	0.05 47	0.04 48	0.03 29	0.03 29	0.04 52	0.04 51	0.04 83	0.06 55	0.05 46	0.06 56	0.04 28	0.03 15	0.02 14	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.09 64	0.05 54	0.03 64	0.03 27	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.05 43

RAFT_CTSACE	0.07 74	0.04 48	0.06 120	0.03 29	0.04 52	0.05 77	0.05 94	0.06 55	0.06 68	0.09 72	0.04 28	0.10 83	0.09 176	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.11 79	0.07 64	0.07 50	0.05 52	0.12 92	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.12 118	0.13 143	0.12 118	0.15 145

ARAFT	0.07 74	0.04 48	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.05 77	0.02 19	0.09 80	0.06 68	0.12 83	0.06 67	0.12 102	0.03 42	0.03 52	0.07 62	0.07 56	0.12 89	0.09 100	0.09 78	0.05 52	0.11 78	0.07 91	0.03 64	0.04 56	0.09 78	0.09 77	0.09 88	0.09 79

RAFT + AFF	0.05 47	0.04 48	0.03 29	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.06 55	0.08 116	0.09 72	0.05 46	0.09 75	0.02 14	0.02 22	0.05 21	0.05 15	0.09 65	0.06 47	0.06 42	0.04 28	0.07 49	0.05 54	0.02 30	0.04 56	0.07 59	0.05 28	0.05 43	0.05 43

RYNet	0.06 54	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.04 29	0.11 189	0.05 49	0.04 28	0.04 31	0.03 42	0.03 52	0.07 62	0.06 34	0.07 45	0.08 72	0.07 50	0.05 52	0.05 26	0.04 35	0.11 231	0.04 56	0.06 45	0.13 143	0.06 59	0.05 43

TDLM	0.04 30	0.04 48	0.04 61	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.04 29	0.03 13	0.04 33	0.06 67	0.04 31	0.03 42	0.03 52	0.06 43	0.06 34	0.06 36	0.06 47	0.05 26	0.04 28	0.05 26	0.04 35	0.03 64	0.04 56	0.05 31	0.05 28	0.05 43	0.05 43

LG-G_1	0.06 54	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.06 94	0.03 48	0.06 55	0.06 68	0.08 68	0.03 15	0.10 83	0.04 61	0.06 112	0.06 43	0.06 34	0.10 69	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.10 72	0.04 35	0.05 114	0.04 56	0.06 45	0.06 48	0.08 74	0.07 65

LG-G	0.06 54	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.06 94	0.03 48	0.06 55	0.06 68	0.08 68	0.03 15	0.10 83	0.04 61	0.06 112	0.06 43	0.06 34	0.10 69	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.10 72	0.04 35	0.05 114	0.04 56	0.06 45	0.06 48	0.08 74	0.07 65

DFGA-Net	0.05 47	0.05 67	0.03 29	0.04 49	0.03 30	0.04 51	0.03 48	0.05 44	0.04 25	0.06 56	0.05 46	0.10 83	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.07 64	0.07 50	0.05 52	0.07 49	0.04 35	0.03 64	0.04 56	0.07 59	0.06 48	0.06 59	0.09 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 74	0.05 67	0.03 29	0.03 29	0.05 70	0.05 77	0.03 48	0.12 96	0.05 46	0.22 168	0.05 46	0.08 68	0.03 42	0.05 93	0.07 62	0.09 90	0.13 93	0.09 100	0.10 90	0.06 70	0.16 161	0.06 74	0.04 87	0.04 56	0.07 59	0.09 77	0.08 74	0.10 94

HUF	0.07 74	0.05 67	0.04 61	0.07 112	0.06 95	0.04 51	0.03 48	0.09 80	0.07 93	0.16 104	0.05 46	0.09 75	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.06 47	0.09 78	0.06 70	0.14 127	0.06 74	0.03 64	0.04 56	0.08 69	0.05 28	0.06 59	0.05 43

AIO_test	0.06 54	0.05 67	0.04 61	0.07 112	0.05 70	0.04 51	0.04 83	0.10 87	0.09 149	0.12 83	0.05 46	0.11 95	0.04 61	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.07 45	0.06 47	0.08 63	0.05 52	0.13 111	0.05 54	0.04 87	0.04 56	0.09 78	0.07 63	0.05 43	0.05 43

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 74	0.05 67	0.03 29	0.04 49	0.05 70	0.04 51	0.02 19	0.11 91	0.06 68	0.22 168	0.05 46	0.05 47	0.02 14	0.03 52	0.07 62	0.08 72	0.12 89	0.08 72	0.09 78	0.07 86	0.16 161	0.06 74	0.02 30	0.03 27	0.07 59	0.07 63	0.07 67	0.05 43

test_for_model	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 203	0.05 46	0.15 134	0.05 87	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.18 161	0.10 122	0.12 109	0.08 108	0.14 127	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 203	0.05 46	0.15 134	0.05 87	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.18 161	0.10 122	0.12 109	0.08 108	0.14 127	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

MIF-Stereo (partial)	0.06 54	0.05 67	0.06 120	0.05 70	0.04 52	0.05 77	0.03 48	0.08 73	0.07 93	0.07 65	0.04 28	0.05 47	0.06 115	0.04 77	0.08 92	0.08 72	0.11 79	0.08 72	0.08 63	0.05 52	0.09 64	0.05 54	0.02 30	0.06 103	0.10 93	0.08 69	0.07 67	0.08 72

testlalala	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 203	0.05 46	0.15 134	0.05 87	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.18 161	0.10 122	0.12 109	0.08 108	0.14 127	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

GCAPDPT-zeroshot	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 203	0.05 46	0.15 134	0.05 87	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.18 161	0.10 122	0.12 109	0.08 108	0.14 127	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

GCAP-Stereo	0.09 91	0.05 67	0.04 61	0.05 70	0.07 111	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.08 116	0.24 203	0.05 46	0.15 134	0.05 87	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.18 161	0.10 122	0.12 109	0.08 108	0.14 127	0.07 91	0.04 87	0.05 79	0.09 78	0.10 90	0.08 74	0.09 79

RAFT+CT+SA	0.09 91	0.05 67	0.07 150	0.05 70	0.05 70	0.04 51	0.05 94	0.13 114	0.08 116	0.08 68	0.07 89	0.15 134	0.13 222	0.04 77	0.10 170	0.10 118	0.09 65	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.12 92	0.11 202	0.02 30	0.06 103	0.13 129	0.12 124	0.11 108	0.17 171

test_5	0.08 85	0.05 67	0.07 150	0.04 49	0.04 52	0.04 51	0.04 83	0.09 80	0.05 46	0.05 49	0.07 89	0.12 102	0.12 209	0.02 22	0.07 62	0.09 90	0.07 45	0.07 64	0.08 63	0.06 70	0.10 72	0.09 145	0.02 30	0.07 142	0.10 93	0.13 143	0.13 132	0.18 188

test_4	0.09 91	0.05 67	0.07 150	0.05 70	0.06 95	0.03 34	0.02 19	0.11 91	0.09 149	0.17 114	0.06 67	0.09 75	0.06 115	0.03 52	0.09 130	0.09 90	0.15 114	0.08 72	0.10 90	0.07 86	0.16 161	0.08 108	0.02 30	0.07 142	0.09 78	0.15 190	0.12 118	0.18 188

AnonymousM	0.08 85	0.05 67	0.04 61	0.06 91	0.05 70	0.04 51	0.04 83	0.13 114	0.05 46	0.20 149	0.06 67	0.11 95	0.03 42	0.06 112	0.09 130	0.09 90	0.19 180	0.08 72	0.12 109	0.07 86	0.16 161	0.06 74	0.04 87	0.04 56	0.08 69	0.11 113	0.10 94	0.09 79

XX-Stereo	0.14 198	0.05 67	0.05 90	0.10 164	0.08 132	0.17 234	0.07 144	0.18 186	0.10 174	0.27 266	0.09 134	0.20 204	0.03 42	0.09 183	0.10 170	0.12 210	0.23 237	0.11 138	0.20 219	0.11 185	0.20 228	0.08 108	0.08 184	0.07 142	0.22 265	0.16 215	0.17 183	0.36 283

AFF-stereo	0.06 54	0.05 67	0.05 90	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.11 91	0.06 68	0.16 104	0.04 28	0.08 68	0.03 42	0.02 22	0.06 43	0.08 72	0.08 52	0.05 31	0.09 78	0.04 28	0.09 64	0.05 54	0.02 30	0.04 56	0.10 93	0.08 69	0.07 67	0.07 65

delet	0.05 47	0.05 67	0.04 61	0.06 91	0.05 70	0.05 77	0.05 94	0.04 29	0.04 25	0.06 56	0.05 46	0.10 83	0.05 87	0.03 52	0.07 62	0.06 34	0.07 45	0.06 47	0.05 26	0.06 70	0.06 38	0.04 35	0.03 64	0.04 56	0.06 45	0.06 48	0.04 29	0.04 30

DMCA	0.07 74	0.05 67	0.07 150	0.06 91	0.06 95	0.05 77	0.07 144	0.09 80	0.06 68	0.06 56	0.09 134	0.07 64	0.06 115	0.06 112	0.07 62	0.08 72	0.11 79	0.10 122	0.08 63	0.07 86	0.09 64	0.05 54	0.06 135	0.05 79	0.08 69	0.10 90	0.05 43	0.07 65

AANet_RVC	0.06 54	0.05 67	0.06 120	0.05 70	0.06 95	0.04 51	0.05 94	0.05 44	0.06 68	0.05 49	0.06 67	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.07 62	0.07 56	0.08 52	0.08 72	0.07 50	0.07 86	0.07 49	0.06 74	0.05 114	0.05 79	0.07 59	0.09 77	0.06 59	0.08 72

AIO_rvc	0.06 54	0.06 89	0.03 29	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.03 48	0.08 73	0.06 68	0.10 80	0.04 28	0.08 68	0.02 14	0.03 52	0.06 43	0.07 56	0.08 52	0.06 47	0.07 50	0.05 52	0.12 92	0.05 54	0.02 30	0.03 27	0.06 45	0.06 48	0.05 43	0.05 43

MGS-Stereo	0.08 85	0.06 89	0.04 61	0.05 70	0.05 70	0.04 51	0.03 48	0.12 96	0.05 46	0.09 72	0.07 89	0.10 83	0.04 61	0.05 93	0.07 62	0.08 72	0.15 114	0.11 138	0.12 109	0.09 135	0.12 92	0.07 91	0.05 114	0.05 79	0.10 93	0.09 77	0.11 108	0.10 94

CASnet	0.10 116	0.06 89	0.05 90	0.08 124	0.09 156	0.11 173	0.05 94	0.18 186	0.10 174	0.23 186	0.11 171	0.13 118	0.06 115	0.07 142	0.09 130	0.10 118	0.16 128	0.08 72	0.18 200	0.07 86	0.14 127	0.06 74	0.06 135	0.06 103	0.12 118	0.10 90	0.14 146	0.10 94
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 171	0.06 89	0.05 90	0.11 181	0.11 195	0.16 225	0.08 159	0.19 213	0.07 93	0.28 284	0.08 115	0.18 176	0.05 87	0.12 229	0.10 170	0.10 118	0.23 237	0.12 169	0.15 154	0.10 161	0.20 228	0.08 108	0.07 158	0.08 168	0.13 129	0.14 171	0.19 217	0.23 236

HanStereo	0.13 171	0.06 89	0.05 90	0.11 181	0.11 195	0.16 225	0.08 159	0.19 213	0.07 93	0.28 284	0.08 115	0.18 176	0.05 87	0.12 229	0.10 170	0.10 118	0.23 237	0.12 169	0.15 154	0.10 161	0.20 228	0.08 108	0.07 158	0.08 168	0.13 129	0.14 171	0.19 217	0.23 236

4D-IteraStereo	0.09 91	0.06 89	0.05 90	0.06 91	0.06 95	0.06 94	0.04 83	0.15 129	0.10 174	0.22 168	0.08 115	0.14 129	0.06 115	0.03 52	0.08 92	0.10 118	0.17 142	0.09 100	0.11 98	0.07 86	0.15 144	0.05 54	0.03 64	0.05 79	0.10 93	0.10 90	0.08 74	0.08 72

CES	0.11 130	0.06 89	0.06 120	0.06 91	0.08 132	0.07 112	0.05 94	0.35 299	0.05 46	0.15 98	0.23 287	0.13 118	0.04 61	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.19 180	0.08 72	0.14 142	0.08 108	0.28 307	0.08 108	0.07 158	0.04 56	0.14 153	0.11 113	0.13 132	0.16 159

EGLCR-Stereo	0.11 130	0.06 89	0.04 61	0.08 124	0.08 132	0.07 112	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.27 266	0.06 67	0.19 188	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.10 122	0.16 170	0.07 86	0.17 183	0.07 91	0.04 87	0.06 103	0.10 93	0.12 124	0.18 205	0.18 188

TESTraft	0.09 91	0.06 89	0.06 120	0.04 49	0.04 52	0.05 77	0.06 127	0.09 80	0.08 116	0.09 72	0.08 115	0.12 102	0.13 222	0.03 52	0.09 130	0.10 118	0.11 79	0.09 100	0.08 63	0.07 86	0.13 111	0.12 223	0.02 30	0.05 79	0.14 153	0.12 124	0.14 146	0.20 212

anonymity	0.13 171	0.06 89	0.05 90	0.09 145	0.10 178	0.09 138	0.07 144	0.18 186	0.08 116	0.28 284	0.12 183	0.19 188	0.06 115	0.09 183	0.09 130	0.13 231	0.23 237	0.12 169	0.17 184	0.15 250	0.19 208	0.10 180	0.09 206	0.07 142	0.19 229	0.18 246	0.19 217	0.19 203

CIPLG	0.09 91	0.06 89	0.05 90	0.06 91	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.20 149	0.08 115	0.12 102	0.06 115	0.06 112	0.08 92	0.10 118	0.17 142	0.11 138	0.11 98	0.09 135	0.13 111	0.06 74	0.04 87	0.06 103	0.10 93	0.09 77	0.10 94	0.10 94

IPLGR_C	0.09 91	0.06 89	0.05 90	0.06 91	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.20 149	0.08 115	0.12 102	0.07 143	0.06 112	0.08 92	0.10 118	0.17 142	0.11 138	0.11 98	0.09 135	0.13 111	0.06 74	0.04 87	0.06 103	0.10 93	0.09 77	0.10 94	0.10 94

AASNet	0.06 54	0.06 89	0.04 61	0.09 145	0.07 111	0.08 123	0.05 94	0.08 73	0.04 25	0.07 65	0.07 89	0.07 64	0.04 61	0.04 77	0.06 43	0.07 56	0.10 69	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.07 49	0.06 74	0.04 87	0.06 103	0.08 69	0.07 63	0.06 59	0.06 61

test-3	0.10 116	0.06 89	0.04 61	0.06 91	0.08 132	0.05 77	0.05 94	0.17 150	0.07 93	0.24 203	0.07 89	0.19 188	0.07 143	0.06 112	0.10 170	0.10 118	0.21 212	0.09 100	0.15 154	0.10 161	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 103	0.09 78	0.10 90	0.12 118	0.11 104

test_1	0.10 116	0.06 89	0.04 61	0.06 91	0.08 132	0.05 77	0.05 94	0.17 150	0.07 93	0.24 203	0.07 89	0.19 188	0.07 143	0.06 112	0.10 170	0.10 118	0.21 212	0.09 100	0.15 154	0.10 161	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 103	0.09 78	0.10 90	0.12 118	0.11 104

ACRE	0.09 91	0.06 89	0.05 90	0.06 91	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.20 149	0.08 115	0.12 102	0.07 143	0.06 112	0.08 92	0.10 118	0.17 142	0.11 138	0.11 98	0.09 135	0.13 111	0.06 74	0.04 87	0.06 103	0.10 93	0.10 90	0.10 94	0.10 94

test-1	0.14 198	0.06 89	0.07 150	0.11 181	0.10 178	0.18 242	0.14 230	0.19 213	0.13 216	0.28 284	0.10 157	0.19 188	0.11 201	0.12 229	0.12 225	0.13 231	0.22 227	0.12 169	0.22 237	0.10 161	0.24 288	0.08 108	0.09 206	0.08 168	0.21 255	0.18 246	0.15 159	0.17 171

raft+_RVC	0.08 85	0.06 89	0.04 61	0.06 91	0.06 95	0.07 112	0.04 83	0.10 87	0.08 116	0.17 114	0.08 115	0.09 75	0.04 61	0.04 77	0.08 92	0.07 56	0.13 93	0.09 100	0.11 98	0.06 70	0.13 111	0.05 54	0.03 64	0.05 79	0.10 93	0.09 77	0.09 88	0.08 72

TANstereo	0.11 130	0.06 89	0.06 120	0.10 164	0.09 156	0.09 138	0.06 127	0.12 96	0.08 116	0.22 168	0.08 115	0.13 118	0.07 143	0.08 164	0.10 170	0.13 231	0.20 197	0.13 198	0.18 200	0.08 108	0.18 196	0.09 145	0.06 135	0.06 103	0.10 93	0.10 90	0.15 159	0.14 134

XX-TBD	0.11 130	0.06 89	0.06 120	0.10 164	0.09 156	0.09 138	0.06 127	0.12 96	0.08 116	0.22 168	0.08 115	0.13 118	0.07 143	0.08 164	0.10 170	0.13 231	0.20 197	0.13 198	0.18 200	0.08 108	0.18 196	0.09 145	0.06 135	0.06 103	0.10 93	0.10 90	0.15 159	0.14 134

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 85	0.06 89	0.05 90	0.05 70	0.04 52	0.04 51	0.04 83	0.14 124	0.07 93	0.21 160	0.04 28	0.12 102	0.04 61	0.03 52	0.07 62	0.09 90	0.09 65	0.06 47	0.10 90	0.05 52	0.11 78	0.05 54	0.03 64	0.05 79	0.12 118	0.09 77	0.09 88	0.09 79

MMNet	0.06 54	0.06 89	0.04 61	0.08 124	0.06 95	0.06 94	0.05 94	0.07 67	0.05 46	0.05 49	0.05 46	0.09 75	0.04 61	0.04 77	0.07 62	0.07 56	0.08 52	0.08 72	0.07 50	0.06 70	0.06 38	0.05 54	0.04 87	0.05 79	0.07 59	0.08 69	0.07 67	0.10 94

PWCDC_ROB	0.13 171	0.06 89	0.09 187	0.07 112	0.13 221	0.08 123	0.13 224	0.06 55	0.24 284	0.09 72	0.15 221	0.09 75	0.43 309	0.26 289	0.10 170	0.10 118	0.09 65	0.12 169	0.08 63	0.11 185	0.08 59	0.11 202	0.19 273	0.13 247	0.07 59	0.13 143	0.08 74	0.18 188

gcap_with_dpt	0.13 171	0.07 112	0.07 150	0.08 124	0.09 156	0.11 173	0.07 144	0.18 186	0.11 189	0.27 266	0.10 157	0.24 247	0.09 176	0.12 229	0.10 170	0.11 164	0.21 212	0.12 169	0.16 170	0.10 161	0.21 252	0.11 202	0.08 184	0.08 168	0.17 192	0.12 124	0.17 183	0.25 246

DispViT+	0.09 91	0.07 112	0.07 150	0.07 112	0.09 156	0.07 112	0.04 83	0.16 138	0.08 116	0.17 114	0.10 157	0.08 68	0.04 61	0.05 93	0.07 62	0.08 72	0.11 79	0.08 72	0.09 78	0.08 108	0.08 59	0.10 180	0.04 87	0.07 142	0.11 108	0.13 143	0.13 132	0.09 79

IGEV-FE	0.14 198	0.07 112	0.05 90	0.13 205	0.13 221	0.10 161	0.11 207	0.17 150	0.09 149	0.28 284	0.09 134	0.23 238	0.05 87	0.12 229	0.09 130	0.11 164	0.23 237	0.11 138	0.16 170	0.12 206	0.20 228	0.09 145	0.09 206	0.06 103	0.19 229	0.14 171	0.23 250	0.27 256

DDF-Stereo	0.12 157	0.07 112	0.04 61	0.10 164	0.09 156	0.13 193	0.10 193	0.18 186	0.08 116	0.24 203	0.06 67	0.19 188	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.11 164	0.23 237	0.08 72	0.16 170	0.10 161	0.20 228	0.08 108	0.07 158	0.07 142	0.13 129	0.13 143	0.17 183	0.19 203

zero-FE	0.12 157	0.07 112	0.04 61	0.11 181	0.08 132	0.15 214	0.12 218	0.18 186	0.08 116	0.23 186	0.08 115	0.19 188	0.07 143	0.08 164	0.08 92	0.11 164	0.23 237	0.09 100	0.17 184	0.10 161	0.20 228	0.09 145	0.07 158	0.07 142	0.13 129	0.13 143	0.16 169	0.20 212

S2M2_XL	0.11 130	0.07 112	0.08 175	0.07 112	0.07 111	0.10 161	0.08 159	0.18 186	0.06 68	0.21 160	0.09 134	0.22 235	0.05 87	0.06 112	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.09 100	0.17 184	0.09 135	0.20 228	0.08 108	0.08 184	0.06 103	0.11 108	0.09 77	0.14 146	0.16 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 157	0.07 112	0.04 61	0.09 145	0.09 156	0.11 173	0.10 193	0.18 186	0.08 116	0.24 203	0.09 134	0.16 154	0.04 61	0.09 183	0.09 130	0.11 164	0.21 212	0.10 122	0.17 184	0.09 135	0.20 228	0.10 180	0.05 114	0.06 103	0.15 166	0.13 143	0.16 169	0.27 256

castereo++	0.10 116	0.07 112	0.05 90	0.07 112	0.07 111	0.06 94	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.08 115	0.17 160	0.06 115	0.05 93	0.09 130	0.10 118	0.19 180	0.09 100	0.13 129	0.07 86	0.20 228	0.07 91	0.05 114	0.07 142	0.12 118	0.12 124	0.12 118	0.11 104

castereo	0.10 116	0.07 112	0.06 120	0.06 91	0.07 111	0.08 123	0.05 94	0.16 138	0.11 189	0.24 203	0.10 157	0.15 134	0.04 61	0.05 93	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.09 100	0.14 142	0.07 86	0.19 208	0.07 91	0.04 87	0.07 142	0.13 129	0.12 124	0.12 118	0.12 116

GCAP-BAT	0.13 171	0.07 112	0.07 150	0.08 124	0.09 156	0.11 173	0.07 144	0.18 186	0.11 189	0.27 266	0.10 157	0.24 247	0.09 176	0.12 229	0.10 170	0.11 164	0.21 212	0.12 169	0.16 170	0.10 161	0.21 252	0.11 202	0.08 184	0.08 168	0.17 192	0.12 124	0.17 183	0.25 246

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 219	0.07 112	0.05 90	0.12 193	0.12 209	0.15 214	0.09 176	0.17 150	0.12 207	0.29 298	0.09 134	0.22 235	0.05 87	0.12 229	0.11 209	0.11 164	0.26 279	0.12 169	0.33 285	0.11 185	0.20 228	0.12 223	0.08 184	0.06 103	0.21 255	0.18 246	0.20 229	0.32 276

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 219	0.07 112	0.05 90	0.14 213	0.12 209	0.15 214	0.10 193	0.18 186	0.08 116	0.26 252	0.08 115	0.19 188	0.08 163	0.11 210	0.10 170	0.12 210	0.26 279	0.13 198	0.26 263	0.11 185	0.20 228	0.10 180	0.08 184	0.07 142	0.20 242	0.18 246	0.19 217	0.31 272

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 116	0.07 112	0.06 120	0.08 124	0.05 70	0.07 112	0.03 48	0.11 91	0.15 233	0.20 149	0.15 221	0.11 95	0.07 143	0.08 164	0.08 92	0.09 90	0.16 128	0.11 138	0.12 109	0.08 108	0.12 92	0.11 202	0.06 135	0.07 142	0.12 118	0.14 171	0.12 118	0.16 159

IGEV_Zeroshot_test	0.14 198	0.07 112	0.05 90	0.13 205	0.13 221	0.10 161	0.11 207	0.17 150	0.09 149	0.28 284	0.09 134	0.23 238	0.05 87	0.12 229	0.09 130	0.11 164	0.23 237	0.11 138	0.16 170	0.12 206	0.20 228	0.09 145	0.09 206	0.06 103	0.19 229	0.14 171	0.23 250	0.27 256

Any-RAFT	0.13 171	0.07 112	0.05 90	0.10 164	0.09 156	0.12 184	0.08 159	0.17 150	0.10 174	0.26 252	0.09 134	0.20 204	0.08 163	0.10 198	0.09 130	0.10 118	0.22 227	0.11 138	0.20 219	0.10 161	0.21 252	0.09 145	0.08 184	0.06 103	0.16 179	0.15 190	0.17 183	0.17 171

RAFT-Test	0.13 171	0.07 112	0.06 120	0.09 145	0.11 195	0.13 193	0.09 176	0.17 150	0.11 189	0.27 266	0.10 157	0.20 204	0.05 87	0.12 229	0.10 170	0.11 164	0.23 237	0.12 169	0.21 230	0.14 236	0.21 252	0.11 202	0.06 135	0.08 168	0.17 192	0.15 190	0.17 183	0.17 171

LoS_RVC	0.09 91	0.07 112	0.05 90	0.05 70	0.06 95	0.06 94	0.05 94	0.13 114	0.08 116	0.18 127	0.11 171	0.12 102	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.09 90	0.10 69	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 103	0.14 153	0.10 90	0.10 94	0.13 124

tt_ll	0.09 91	0.07 112	0.05 90	0.05 70	0.06 95	0.06 94	0.05 94	0.13 114	0.08 116	0.18 127	0.11 171	0.12 102	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.09 90	0.10 69	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 103	0.14 153	0.10 90	0.10 94	0.13 124

CAS	0.09 91	0.07 112	0.05 90	0.06 91	0.05 70	0.05 77	0.04 83	0.14 124	0.05 46	0.11 81	0.10 157	0.11 95	0.05 87	0.07 142	0.08 92	0.09 90	0.11 79	0.10 122	0.14 142	0.07 86	0.12 92	0.07 91	0.05 114	0.05 79	0.13 129	0.11 113	0.09 88	0.14 134

anonymousdsp2	0.08 85	0.07 112	0.05 90	0.06 91	0.05 70	0.06 94	0.05 94	0.12 96	0.06 68	0.17 114	0.06 67	0.08 68	0.04 61	0.05 93	0.07 62	0.08 72	0.13 93	0.08 72	0.10 90	0.07 86	0.12 92	0.06 74	0.05 114	0.06 103	0.09 78	0.08 69	0.08 74	0.07 65

TestStereo1	0.09 91	0.07 112	0.06 120	0.04 49	0.05 70	0.06 94	0.06 127	0.07 67	0.07 93	0.09 72	0.07 89	0.11 95	0.14 237	0.04 77	0.09 130	0.10 118	0.11 79	0.09 100	0.09 78	0.08 108	0.13 111	0.12 223	0.02 30	0.04 56	0.15 166	0.13 143	0.16 169	0.20 212

IER	0.09 91	0.07 112	0.07 150	0.09 145	0.07 111	0.08 123	0.06 127	0.12 96	0.07 93	0.14 91	0.11 171	0.10 83	0.07 143	0.06 112	0.08 92	0.09 90	0.15 114	0.11 138	0.11 98	0.07 86	0.11 78	0.07 91	0.06 135	0.06 103	0.10 93	0.10 90	0.11 108	0.14 134

SA-5K	0.09 91	0.07 112	0.06 120	0.04 49	0.05 70	0.06 94	0.06 127	0.07 67	0.07 93	0.09 72	0.07 89	0.11 95	0.14 237	0.04 77	0.09 130	0.10 118	0.11 79	0.09 100	0.09 78	0.08 108	0.13 111	0.12 223	0.02 30	0.04 56	0.15 166	0.13 143	0.16 169	0.20 212

Sa-1000	0.10 116	0.07 112	0.07 150	0.07 112	0.05 70	0.09 138	0.03 48	0.12 96	0.06 68	0.18 127	0.08 115	0.19 188	0.05 87	0.05 93	0.10 170	0.10 118	0.16 128	0.12 169	0.14 142	0.09 135	0.16 161	0.10 180	0.04 87	0.05 79	0.19 229	0.15 190	0.13 132	0.20 212

SA	0.10 116	0.07 112	0.06 120	0.06 91	0.05 70	0.08 123	0.04 83	0.12 96	0.05 46	0.16 104	0.07 89	0.16 154	0.03 42	0.04 77	0.09 130	0.09 90	0.13 93	0.11 138	0.12 109	0.09 135	0.14 127	0.10 180	0.03 64	0.06 103	0.16 179	0.14 171	0.13 132	0.20 212

iRaft-Stereo_20w	0.13 171	0.07 112	0.05 90	0.12 193	0.12 209	0.12 184	0.09 176	0.16 138	0.10 174	0.28 284	0.09 134	0.19 188	0.04 61	0.10 198	0.09 130	0.11 164	0.24 255	0.11 138	0.15 154	0.13 225	0.20 228	0.08 108	0.09 206	0.06 103	0.17 192	0.13 143	0.20 229	0.25 246

IPLG	0.09 91	0.07 112	0.07 150	0.07 112	0.07 111	0.06 94	0.05 94	0.15 129	0.06 68	0.22 168	0.06 67	0.15 134	0.05 87	0.04 77	0.08 92	0.10 118	0.16 128	0.10 122	0.14 142	0.09 135	0.13 111	0.08 108	0.04 87	0.07 142	0.13 129	0.11 113	0.11 108	0.08 72

GMOStereo	0.11 130	0.07 112	0.09 187	0.06 91	0.05 70	0.06 94	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.07 89	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 142	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.19 208	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.18 215	0.16 215	0.14 146	0.17 171

error version	0.11 130	0.07 112	0.09 187	0.06 91	0.05 70	0.06 94	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.07 89	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 142	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.19 208	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.18 215	0.16 215	0.14 146	0.17 171

test-v	0.11 130	0.07 112	0.09 187	0.06 91	0.05 70	0.06 94	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.07 89	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 142	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.19 208	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.18 215	0.16 215	0.14 146	0.17 171

test_3	0.11 130	0.07 112	0.07 150	0.06 91	0.08 132	0.05 77	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.09 134	0.21 222	0.11 201	0.06 112	0.13 245	0.13 231	0.20 197	0.09 100	0.14 142	0.10 161	0.18 196	0.08 108	0.04 87	0.08 168	0.13 129	0.15 190	0.13 132	0.14 134

TRStereo	0.13 171	0.07 112	0.05 90	0.09 145	0.08 132	0.17 234	0.13 224	0.18 186	0.07 93	0.25 235	0.09 134	0.20 204	0.04 61	0.10 198	0.09 130	0.10 118	0.22 227	0.11 138	0.22 237	0.13 225	0.19 208	0.09 145	0.09 206	0.07 142	0.16 179	0.15 190	0.24 259	0.20 212

test-2	0.11 130	0.07 112	0.09 187	0.06 91	0.05 70	0.06 94	0.05 94	0.17 150	0.09 149	0.24 203	0.07 89	0.17 160	0.09 176	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.17 142	0.08 72	0.12 109	0.08 108	0.19 208	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.18 215	0.16 215	0.14 146	0.17 171

CREStereo++_RVC	0.11 130	0.07 112	0.05 90	0.08 124	0.08 132	0.08 123	0.07 144	0.16 138	0.09 149	0.26 252	0.09 134	0.17 160	0.13 222	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.20 197	0.08 72	0.13 129	0.07 86	0.19 208	0.08 108	0.06 135	0.06 103	0.14 153	0.11 113	0.16 169	0.15 145
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
EAI-Stereo	0.13 171	0.07 112	0.04 61	0.10 164	0.10 178	0.10 161	0.09 176	0.17 150	0.10 174	0.26 252	0.11 171	0.20 204	0.05 87	0.10 198	0.10 170	0.11 164	0.23 237	0.12 169	0.18 200	0.12 206	0.19 208	0.08 108	0.08 184	0.08 168	0.16 179	0.14 171	0.15 159	0.20 212

R-Stereo Train	0.13 171	0.07 112	0.07 150	0.09 145	0.10 178	0.15 214	0.05 94	0.16 138	0.12 207	0.28 284	0.12 183	0.20 204	0.08 163	0.11 210	0.09 130	0.11 164	0.24 255	0.12 169	0.16 170	0.11 185	0.21 252	0.11 202	0.08 184	0.07 142	0.15 166	0.15 190	0.16 169	0.15 145

RAFT-Stereo	0.13 171	0.07 112	0.07 150	0.09 145	0.10 178	0.15 214	0.05 94	0.16 138	0.12 207	0.28 284	0.12 183	0.20 204	0.08 163	0.11 210	0.09 130	0.11 164	0.24 255	0.12 169	0.16 170	0.11 185	0.21 252	0.11 202	0.08 184	0.07 142	0.15 166	0.15 190	0.16 169	0.15 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.06 54	0.07 112	0.06 120	0.06 91	0.06 95	0.07 112	0.06 127	0.07 67	0.05 46	0.06 56	0.07 89	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.07 62	0.08 72	0.08 52	0.10 122	0.07 50	0.05 52	0.07 49	0.05 54	0.05 114	0.05 79	0.08 69	0.07 63	0.06 59	0.06 61

CVANet_RVC	0.07 74	0.07 112	0.07 150	0.08 124	0.06 95	0.07 112	0.05 94	0.06 55	0.05 46	0.06 56	0.09 134	0.05 47	0.04 61	0.04 77	0.08 92	0.08 72	0.08 52	0.08 72	0.08 63	0.06 70	0.08 59	0.05 54	0.04 87	0.05 79	0.08 69	0.07 63	0.07 67	0.09 79

HITNet	0.09 91	0.07 112	0.06 120	0.08 124	0.08 132	0.08 123	0.05 94	0.11 91	0.07 93	0.19 140	0.08 115	0.12 102	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.08 72	0.13 93	0.11 138	0.10 90	0.06 70	0.10 72	0.09 145	0.06 135	0.06 103	0.12 118	0.11 113	0.16 169	0.13 124
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
YMNet	0.07 74	0.08 152	0.06 120	0.08 124	0.08 132	0.08 123	0.07 144	0.07 67	0.07 93	0.05 49	0.07 89	0.13 118	0.05 87	0.07 142	0.07 62	0.07 56	0.08 52	0.08 72	0.09 78	0.05 52	0.07 49	0.06 74	0.06 135	0.05 79	0.09 78	0.08 69	0.09 88	0.09 79

Reg-Stereo(zero)	0.11 130	0.08 152	0.06 120	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 144	0.17 150	0.10 174	0.25 235	0.09 134	0.20 204	0.06 115	0.07 142	0.09 130	0.11 164	0.19 180	0.10 122	0.15 154	0.09 135	0.15 144	0.08 108	0.07 158	0.07 142	0.13 129	0.13 143	0.18 205	0.17 171

HI	0.11 130	0.08 152	0.06 120	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 144	0.17 150	0.10 174	0.25 235	0.09 134	0.20 204	0.06 115	0.07 142	0.09 130	0.11 164	0.19 180	0.10 122	0.15 154	0.09 135	0.15 144	0.08 108	0.07 158	0.07 142	0.13 129	0.13 143	0.18 205	0.17 171

gcap-zeroshot	0.13 171	0.08 152	0.05 90	0.08 124	0.10 178	0.11 173	0.09 176	0.18 186	0.09 149	0.28 284	0.08 115	0.20 204	0.06 115	0.10 198	0.09 130	0.12 210	0.23 237	0.11 138	0.27 268	0.12 206	0.20 228	0.11 202	0.07 158	0.08 168	0.12 118	0.17 233	0.17 183	0.18 188

trnet	0.11 130	0.08 152	0.05 90	0.07 112	0.07 111	0.07 112	0.05 94	0.18 186	0.05 46	0.27 266	0.07 89	0.18 176	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.22 227	0.08 72	0.12 109	0.07 86	0.20 228	0.08 108	0.06 135	0.05 79	0.11 108	0.13 143	0.17 183	0.16 159

MSKI-zero shot	0.13 171	0.08 152	0.05 90	0.09 145	0.11 195	0.09 138	0.07 144	0.19 213	0.09 149	0.28 284	0.10 157	0.19 188	0.06 115	0.11 210	0.10 170	0.11 164	0.24 255	0.11 138	0.17 184	0.11 185	0.21 252	0.10 180	0.07 158	0.08 168	0.14 153	0.17 233	0.18 205	0.18 188

cross-raft	0.14 198	0.08 152	0.07 150	0.08 124	0.10 178	0.12 184	0.08 159	0.17 150	0.13 216	0.27 266	0.11 171	0.21 222	0.05 87	0.11 210	0.13 245	0.14 252	0.22 227	0.11 138	0.23 247	0.13 225	0.23 281	0.09 145	0.06 135	0.08 168	0.22 265	0.17 233	0.14 146	0.15 145

rafts_anoy	0.09 91	0.08 152	0.07 150	0.07 112	0.07 111	0.06 94	0.05 94	0.13 114	0.05 46	0.17 114	0.09 134	0.12 102	0.05 87	0.03 52	0.09 130	0.10 118	0.15 114	0.12 169	0.13 129	0.07 86	0.14 127	0.08 108	0.03 64	0.06 103	0.11 108	0.10 90	0.09 88	0.11 104

raftrobust	0.10 116	0.08 152	0.06 120	0.08 124	0.07 111	0.05 77	0.04 83	0.14 124	0.06 68	0.25 235	0.07 89	0.12 102	0.05 87	0.05 93	0.08 92	0.09 90	0.18 161	0.11 138	0.11 98	0.09 135	0.17 183	0.08 108	0.05 114	0.05 79	0.13 129	0.12 124	0.10 94	0.10 94

RALCasStereoNet	0.09 91	0.08 152	0.06 120	0.09 145	0.07 111	0.06 94	0.05 94	0.12 96	0.05 46	0.18 127	0.07 89	0.12 102	0.05 87	0.04 77	0.09 130	0.10 118	0.18 161	0.12 169	0.13 129	0.08 108	0.15 144	0.08 108	0.05 114	0.06 103	0.12 118	0.09 77	0.10 94	0.08 72

RALAANet	0.09 91	0.08 152	0.06 120	0.07 112	0.05 70	0.08 123	0.05 94	0.10 87	0.07 93	0.12 83	0.09 134	0.10 83	0.06 115	0.03 52	0.08 92	0.09 90	0.13 93	0.11 138	0.15 154	0.08 108	0.12 92	0.07 91	0.04 87	0.06 103	0.11 108	0.10 90	0.11 108	0.11 104

UPFNet	0.09 91	0.08 152	0.08 175	0.09 145	0.07 111	0.09 138	0.06 127	0.12 96	0.09 149	0.14 91	0.09 134	0.12 102	0.06 115	0.07 142	0.08 92	0.10 118	0.13 93	0.11 138	0.10 90	0.07 86	0.09 64	0.07 91	0.06 135	0.06 103	0.09 78	0.10 90	0.10 94	0.10 94

CREStereo	0.11 130	0.08 152	0.06 120	0.08 124	0.08 132	0.07 112	0.05 94	0.18 186	0.05 46	0.26 252	0.08 115	0.18 176	0.06 115	0.08 164	0.08 92	0.10 118	0.22 227	0.09 100	0.13 129	0.08 108	0.20 228	0.09 145	0.06 135	0.05 79	0.11 108	0.13 143	0.17 183	0.15 145
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.10 116	0.08 152	0.11 219	0.08 124	0.09 156	0.08 123	0.08 159	0.12 96	0.09 149	0.13 88	0.13 195	0.13 118	0.07 143	0.06 112	0.13 245	0.12 210	0.14 107	0.13 198	0.11 98	0.10 161	0.12 92	0.09 145	0.07 158	0.09 193	0.10 93	0.10 90	0.10 94	0.11 104

MSMDNet	0.13 171	0.08 152	0.06 120	0.09 145	0.12 209	0.10 161	0.08 159	0.17 150	0.11 189	0.27 266	0.09 134	0.20 204	0.06 115	0.12 229	0.10 170	0.11 164	0.24 255	0.12 169	0.19 213	0.16 262	0.21 252	0.11 202	0.07 158	0.08 168	0.17 192	0.14 171	0.17 183	0.18 188

iResNetv2_ROB	0.12 157	0.08 152	0.07 150	0.12 193	0.09 156	0.12 184	0.08 159	0.17 150	0.08 116	0.22 168	0.12 183	0.20 204	0.15 245	0.06 112	0.08 92	0.08 72	0.16 128	0.11 138	0.17 184	0.10 161	0.14 127	0.09 145	0.09 206	0.10 209	0.14 153	0.12 124	0.19 217	0.12 116

iResNet_ROB	0.11 130	0.08 152	0.07 150	0.11 181	0.08 132	0.12 184	0.07 144	0.15 129	0.08 116	0.23 186	0.10 157	0.15 134	0.15 245	0.06 112	0.07 62	0.09 90	0.17 142	0.12 169	0.13 129	0.09 135	0.14 127	0.09 145	0.07 158	0.08 168	0.14 153	0.12 124	0.15 159	0.15 145

WQFJA1++	0.12 157	0.09 169	0.06 120	0.15 225	0.08 132	0.15 214	0.14 230	0.17 150	0.07 93	0.19 140	0.11 171	0.15 134	0.08 163	0.05 93	0.08 92	0.10 118	0.19 180	0.09 100	0.16 170	0.08 108	0.16 161	0.07 91	0.06 135	0.06 103	0.16 179	0.11 113	0.21 243	0.22 231

model_zeroshot	0.14 198	0.09 169	0.06 120	0.10 164	0.10 178	0.14 202	0.08 159	0.20 231	0.12 207	0.28 284	0.08 115	0.21 222	0.06 115	0.11 210	0.09 130	0.12 210	0.26 279	0.13 198	0.27 268	0.11 185	0.20 228	0.13 240	0.11 231	0.09 193	0.17 192	0.17 233	0.18 205	0.18 188

AE-Stereo	0.12 157	0.09 169	0.08 175	0.11 181	0.09 156	0.08 123	0.05 94	0.17 150	0.14 225	0.24 203	0.09 134	0.19 188	0.10 191	0.07 142	0.10 170	0.12 210	0.24 255	0.13 198	0.16 170	0.11 185	0.18 196	0.09 145	0.05 114	0.09 193	0.13 129	0.14 171	0.15 159	0.15 145

iinet-f	0.10 116	0.09 169	0.06 120	0.08 124	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.09 80	0.07 93	0.18 127	0.11 171	0.10 83	0.10 191	0.06 112	0.08 92	0.09 90	0.14 107	0.09 100	0.18 200	0.09 135	0.11 78	0.06 74	0.05 114	0.06 103	0.11 108	0.10 90	0.15 159	0.12 116

raft_robust	0.12 157	0.09 169	0.09 187	0.11 181	0.06 95	0.09 138	0.06 127	0.15 129	0.08 116	0.23 186	0.07 89	0.20 204	0.11 201	0.09 183	0.11 209	0.12 210	0.16 128	0.12 169	0.13 129	0.10 161	0.15 144	0.11 202	0.03 64	0.07 142	0.18 215	0.16 215	0.15 159	0.14 134

MIPNet	0.11 130	0.09 169	0.06 120	0.07 112	0.08 132	0.07 112	0.05 94	0.17 150	0.06 68	0.23 186	0.07 89	0.15 134	0.08 163	0.05 93	0.09 130	0.10 118	0.17 142	0.11 138	0.20 219	0.12 206	0.13 111	0.10 180	0.05 114	0.07 142	0.15 166	0.13 143	0.11 108	0.13 124

IPLGR	0.12 157	0.09 169	0.09 187	0.09 145	0.10 178	0.09 138	0.07 144	0.18 186	0.09 149	0.22 168	0.10 157	0.15 134	0.07 143	0.06 112	0.09 130	0.11 164	0.17 142	0.11 138	0.20 219	0.12 206	0.15 144	0.08 108	0.04 87	0.08 168	0.16 179	0.13 143	0.14 146	0.16 159

LMCR-Stereo	0.13 171	0.09 169	0.07 150	0.11 181	0.08 132	0.11 173	0.09 176	0.18 186	0.09 149	0.19 140	0.14 208	0.19 188	0.14 237	0.10 198	0.09 130	0.11 164	0.20 197	0.13 198	0.19 213	0.10 161	0.18 196	0.10 180	0.08 184	0.08 168	0.15 166	0.13 143	0.18 205	0.17 171

s12784h	0.12 157	0.09 169	0.06 120	0.11 181	0.09 156	0.08 123	0.06 127	0.18 186	0.07 93	0.27 266	0.11 171	0.19 188	0.08 163	0.07 142	0.08 92	0.09 90	0.21 212	0.08 72	0.15 154	0.07 86	0.20 228	0.08 108	0.05 114	0.07 142	0.16 179	0.14 171	0.18 205	0.21 228

sAnonymous2	0.14 198	0.09 169	0.10 206	0.10 164	0.09 156	0.09 138	0.11 207	0.22 251	0.11 189	0.23 186	0.16 232	0.15 134	0.10 191	0.06 112	0.12 225	0.13 231	0.18 161	0.15 237	0.21 230	0.14 236	0.16 161	0.14 247	0.04 87	0.10 209	0.17 192	0.17 233	0.17 183	0.16 159

CroCo_RVC	0.14 198	0.09 169	0.10 206	0.10 164	0.09 156	0.09 138	0.11 207	0.22 251	0.11 189	0.23 186	0.16 232	0.15 134	0.10 191	0.06 112	0.12 225	0.13 231	0.18 161	0.15 237	0.21 230	0.14 236	0.16 161	0.14 247	0.04 87	0.10 209	0.17 192	0.17 233	0.17 183	0.16 159

sCroCo_RVC	0.14 198	0.09 169	0.09 187	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 144	0.19 213	0.14 225	0.18 127	0.12 183	0.13 118	0.14 237	0.06 112	0.13 245	0.15 270	0.22 227	0.15 237	0.22 237	0.13 225	0.21 252	0.16 267	0.06 135	0.12 237	0.17 192	0.16 215	0.17 183	0.17 171

UNet	0.10 116	0.09 169	0.08 175	0.10 164	0.08 132	0.09 138	0.08 159	0.15 129	0.08 116	0.17 114	0.09 134	0.13 118	0.09 176	0.07 142	0.09 130	0.10 118	0.16 128	0.13 198	0.12 109	0.08 108	0.11 78	0.09 145	0.08 184	0.09 193	0.11 108	0.13 143	0.10 94	0.11 104

DN-CSS_ROB	0.11 130	0.09 169	0.11 219	0.08 124	0.09 156	0.08 123	0.08 159	0.16 138	0.10 174	0.23 186	0.17 241	0.18 176	0.14 237	0.05 93	0.08 92	0.09 90	0.13 93	0.10 122	0.18 200	0.09 135	0.11 78	0.08 108	0.07 158	0.08 168	0.13 129	0.10 90	0.12 118	0.10 94

coex_refinement	0.10 116	0.10 183	0.07 150	0.09 145	0.08 132	0.09 138	0.06 127	0.17 150	0.10 174	0.20 149	0.11 171	0.11 95	0.07 143	0.07 142	0.11 209	0.14 252	0.15 114	0.11 138	0.12 109	0.06 70	0.12 92	0.08 108	0.06 135	0.07 142	0.12 118	0.12 124	0.11 108	0.13 124

S2M2_L	0.13 171	0.10 183	0.09 187	0.12 193	0.08 132	0.13 193	0.10 193	0.16 138	0.08 116	0.21 160	0.07 89	0.17 160	0.03 42	0.17 264	0.11 209	0.09 90	0.22 227	0.12 169	0.16 170	0.11 185	0.18 196	0.09 145	0.12 242	0.08 168	0.13 129	0.12 124	0.15 159	0.20 212
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.11 130	0.10 183	0.08 175	0.09 145	0.09 156	0.08 123	0.07 144	0.17 150	0.08 116	0.22 168	0.09 134	0.16 154	0.13 222	0.07 142	0.08 92	0.11 164	0.16 128	0.11 138	0.11 98	0.09 135	0.14 127	0.09 145	0.09 206	0.07 142	0.13 129	0.14 171	0.14 146	0.11 104

EKT-Stereo	0.15 219	0.10 183	0.07 150	0.13 205	0.12 209	0.16 225	0.17 250	0.18 186	0.11 189	0.26 252	0.17 241	0.17 160	0.07 143	0.11 210	0.09 130	0.11 164	0.24 255	0.15 237	0.23 247	0.12 206	0.24 288	0.10 180	0.07 158	0.08 168	0.20 242	0.15 190	0.17 183	0.18 188

LoS	0.15 219	0.10 183	0.08 175	0.10 164	0.11 195	0.09 138	0.07 144	0.50 320	0.05 46	0.32 303	0.36 315	0.36 271	0.06 115	0.09 183	0.09 130	0.10 118	0.20 197	0.09 100	0.14 142	0.11 185	0.21 252	0.09 145	0.07 158	0.07 142	0.17 192	0.11 113	0.20 229	0.21 228
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.11 130	0.10 183	0.08 175	0.09 145	0.10 178	0.09 138	0.06 127	0.14 124	0.08 116	0.18 127	0.15 221	0.09 75	0.06 115	0.08 164	0.09 130	0.10 118	0.17 142	0.13 198	0.14 142	0.10 161	0.11 78	0.09 145	0.08 184	0.08 168	0.13 129	0.12 124	0.10 94	0.11 104

PMTNet	0.11 130	0.10 183	0.06 120	0.12 193	0.09 156	0.07 112	0.06 127	0.18 186	0.06 68	0.28 284	0.06 67	0.18 176	0.04 61	0.07 142	0.09 130	0.11 164	0.19 180	0.09 100	0.14 142	0.08 108	0.17 183	0.09 145	0.07 158	0.05 79	0.13 129	0.12 124	0.17 183	0.15 145

FADNet-RVC-Resample	0.13 171	0.10 183	0.12 234	0.12 193	0.10 178	0.13 193	0.10 193	0.16 138	0.13 216	0.18 127	0.13 195	0.17 160	0.11 201	0.10 198	0.10 170	0.09 90	0.13 93	0.15 237	0.15 154	0.17 267	0.15 144	0.12 223	0.10 221	0.13 247	0.17 192	0.13 143	0.12 118	0.11 104

BEATNet_4x	0.11 130	0.10 183	0.08 175	0.09 145	0.09 156	0.09 138	0.08 159	0.12 96	0.08 116	0.21 160	0.09 134	0.15 134	0.09 176	0.07 142	0.10 170	0.09 90	0.13 93	0.13 198	0.11 98	0.08 108	0.13 111	0.11 202	0.08 184	0.07 142	0.13 129	0.13 143	0.18 205	0.18 188

ADCRef	0.13 171	0.10 183	0.09 187	0.10 164	0.08 132	0.09 138	0.08 159	0.17 150	0.14 225	0.21 160	0.15 221	0.15 134	0.13 222	0.05 93	0.10 170	0.11 164	0.16 128	0.14 223	0.19 213	0.12 206	0.15 144	0.12 223	0.09 206	0.11 221	0.13 129	0.18 246	0.13 132	0.18 188

DeepPrunerF	0.11 130	0.10 183	0.10 206	0.13 205	0.13 221	0.09 138	0.09 176	0.15 129	0.11 189	0.12 83	0.14 208	0.10 83	0.09 176	0.07 142	0.12 225	0.11 164	0.11 79	0.13 198	0.13 129	0.11 185	0.13 111	0.08 108	0.08 184	0.08 168	0.17 192	0.14 171	0.11 108	0.14 134

ADCP+	0.11 130	0.10 183	0.08 175	0.09 145	0.07 111	0.09 138	0.08 159	0.13 114	0.11 189	0.16 104	0.12 183	0.18 176	0.08 163	0.07 142	0.10 170	0.09 90	0.16 128	0.11 138	0.14 142	0.09 135	0.12 92	0.09 145	0.08 184	0.08 168	0.11 108	0.15 190	0.11 108	0.11 104

RASNet	0.11 130	0.10 183	0.09 187	0.10 164	0.07 111	0.08 123	0.08 159	0.19 213	0.09 149	0.17 114	0.10 157	0.13 118	0.08 163	0.06 112	0.08 92	0.10 118	0.15 114	0.09 100	0.12 109	0.06 70	0.15 144	0.09 145	0.05 114	0.10 209	0.13 129	0.11 113	0.17 183	0.17 171

DISCO	0.10 116	0.10 183	0.08 175	0.10 164	0.09 156	0.11 173	0.09 176	0.10 87	0.08 116	0.15 98	0.10 157	0.12 102	0.07 143	0.06 112	0.09 130	0.11 164	0.15 114	0.10 122	0.14 142	0.10 161	0.12 92	0.10 180	0.06 135	0.09 193	0.14 153	0.11 113	0.13 132	0.11 104

GLC_STEREO	0.13 171	0.11 197	0.12 234	0.12 193	0.11 195	0.10 161	0.10 193	0.19 213	0.07 93	0.25 235	0.13 195	0.12 102	0.07 143	0.07 142	0.08 92	0.12 210	0.24 255	0.11 138	0.17 184	0.09 135	0.27 302	0.15 259	0.07 158	0.07 142	0.15 166	0.09 77	0.20 229	0.12 116

DAS	0.19 250	0.11 197	0.09 187	0.24 270	0.19 265	0.18 242	0.20 262	0.23 259	0.18 254	0.24 203	0.14 208	0.38 274	0.21 263	0.09 183	0.12 225	0.11 164	0.25 271	0.16 248	0.22 237	0.15 250	0.20 228	0.14 247	0.18 268	0.13 247	0.19 229	0.17 233	0.23 250	0.29 264

SepStereo	0.19 250	0.11 197	0.09 187	0.24 270	0.19 265	0.18 242	0.20 262	0.23 259	0.18 254	0.24 203	0.14 208	0.38 274	0.21 263	0.09 183	0.12 225	0.11 164	0.25 271	0.16 248	0.22 237	0.15 250	0.20 228	0.14 247	0.18 268	0.13 247	0.19 229	0.17 233	0.23 250	0.29 264

CFNet_pseudo	0.13 171	0.11 197	0.11 219	0.14 213	0.11 195	0.12 184	0.11 207	0.19 213	0.12 207	0.24 203	0.14 208	0.16 154	0.15 245	0.08 164	0.09 130	0.10 118	0.16 128	0.13 198	0.13 129	0.08 108	0.15 144	0.08 108	0.08 184	0.09 193	0.15 166	0.14 171	0.19 217	0.20 212

ADLNet	0.12 157	0.11 197	0.08 175	0.12 193	0.10 178	0.16 225	0.12 218	0.14 124	0.07 93	0.13 88	0.10 157	0.25 250	0.10 191	0.28 295	0.09 130	0.10 118	0.17 142	0.09 100	0.13 129	0.09 135	0.11 78	0.08 108	0.13 249	0.06 103	0.13 129	0.12 124	0.12 118	0.14 134

GES	0.14 198	0.11 197	0.07 150	0.09 145	0.11 195	0.15 214	0.09 176	0.20 231	0.09 149	0.23 186	0.12 183	0.17 160	0.11 201	0.14 251	0.10 170	0.10 118	0.23 237	0.14 223	0.24 253	0.14 236	0.17 183	0.17 271	0.11 231	0.09 193	0.15 166	0.14 171	0.21 243	0.20 212

FINET	0.12 157	0.11 197	0.12 234	0.12 193	0.10 178	0.11 173	0.13 224	0.15 129	0.12 207	0.13 88	0.12 183	0.13 118	0.09 176	0.09 183	0.15 270	0.13 231	0.15 114	0.11 138	0.16 170	0.09 135	0.13 111	0.10 180	0.10 221	0.10 209	0.12 118	0.10 90	0.13 132	0.12 116

psm_up	0.14 198	0.11 197	0.13 243	0.15 225	0.12 209	0.14 202	0.11 207	0.20 231	0.16 238	0.19 140	0.12 183	0.15 134	0.17 254	0.10 198	0.12 225	0.12 210	0.19 180	0.13 198	0.17 184	0.11 185	0.15 144	0.09 145	0.10 221	0.16 268	0.18 215	0.16 215	0.17 183	0.20 212

RTSC	0.14 198	0.11 197	0.10 206	0.12 193	0.11 195	0.12 184	0.10 193	0.16 138	0.13 216	0.18 127	0.13 195	0.15 134	0.13 222	0.08 164	0.11 209	0.13 231	0.20 197	0.13 198	0.21 230	0.12 206	0.16 161	0.12 223	0.07 158	0.10 209	0.16 179	0.16 215	0.21 243	0.32 276

CFNet	0.12 157	0.11 197	0.08 175	0.14 213	0.12 209	0.11 173	0.09 176	0.19 213	0.10 174	0.18 127	0.12 183	0.25 250	0.10 191	0.08 164	0.08 92	0.09 90	0.17 142	0.12 169	0.12 109	0.09 135	0.11 78	0.08 108	0.06 135	0.09 193	0.15 166	0.12 124	0.13 132	0.13 124

NVstereo2D	0.15 219	0.11 197	0.11 219	0.19 250	0.14 232	0.21 268	0.24 282	0.13 114	0.11 189	0.16 104	0.14 208	0.10 83	0.07 143	0.39 309	0.11 209	0.11 164	0.21 212	0.14 223	0.15 154	0.10 161	0.12 92	0.08 108	0.24 289	0.08 168	0.14 153	0.12 124	0.14 146	0.12 116

MLCV	0.14 198	0.11 197	0.09 187	0.16 230	0.12 209	0.14 202	0.11 207	0.21 242	0.10 174	0.24 203	0.13 195	0.21 222	0.14 237	0.08 164	0.09 130	0.10 118	0.19 180	0.11 138	0.19 213	0.09 135	0.17 183	0.08 108	0.10 221	0.09 193	0.16 179	0.13 143	0.16 169	0.19 203

iResNet	0.16 236	0.11 197	0.09 187	0.15 225	0.13 221	0.17 234	0.12 218	0.21 242	0.14 225	0.25 235	0.13 195	0.35 269	0.32 294	0.08 164	0.10 170	0.11 164	0.20 197	0.12 169	0.25 258	0.14 236	0.18 196	0.11 202	0.12 242	0.13 247	0.18 215	0.14 171	0.20 229	0.18 188

MyStereo04	0.14 198	0.12 210	0.10 206	0.08 124	0.09 156	0.10 161	0.08 159	0.22 251	0.19 263	0.24 203	0.16 232	0.23 238	0.11 201	0.04 77	0.10 170	0.11 164	0.17 142	0.12 169	0.21 230	0.12 206	0.16 161	0.11 202	0.06 135	0.11 221	0.21 255	0.12 124	0.16 169	0.15 145

CASS	0.15 219	0.12 210	0.10 206	0.14 213	0.12 209	0.16 225	0.10 193	0.19 213	0.15 233	0.26 252	0.12 183	0.20 204	0.12 209	0.09 183	0.11 209	0.12 210	0.23 237	0.12 169	0.23 247	0.09 135	0.19 208	0.10 180	0.07 158	0.09 193	0.23 272	0.14 171	0.19 217	0.22 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 198	0.12 210	0.07 150	0.25 273	0.10 178	0.19 253	0.09 176	0.17 150	0.08 116	0.17 114	0.08 115	0.33 265	0.08 163	0.06 112	0.10 170	0.11 164	0.24 255	0.11 138	0.25 258	0.09 135	0.15 144	0.09 145	0.06 135	0.09 193	0.17 192	0.13 143	0.18 205	0.15 145

GwcNet-ADL	0.17 239	0.12 210	0.11 219	0.19 250	0.14 232	0.17 234	0.14 230	0.21 242	0.14 225	0.24 203	0.17 241	0.32 264	0.16 250	0.19 274	0.11 209	0.14 252	0.22 227	0.15 237	0.23 247	0.13 225	0.18 196	0.11 202	0.05 114	0.10 209	0.18 215	0.15 190	0.19 217	0.21 228

GANet-ADL	0.15 219	0.12 210	0.09 187	0.14 213	0.12 209	0.16 225	0.12 218	0.20 231	0.10 174	0.25 235	0.15 221	0.22 235	0.12 209	0.21 281	0.09 130	0.11 164	0.25 271	0.14 223	0.20 219	0.14 236	0.19 208	0.09 145	0.08 184	0.10 209	0.17 192	0.15 190	0.20 229	0.17 171

TestStereo	0.13 171	0.12 210	0.10 206	0.11 181	0.08 132	0.11 173	0.10 193	0.18 186	0.11 189	0.24 203	0.13 195	0.20 204	0.08 163	0.06 112	0.11 209	0.10 118	0.20 197	0.11 138	0.20 219	0.10 161	0.21 252	0.10 180	0.06 135	0.12 237	0.19 229	0.11 113	0.12 118	0.13 124

pcwnet_v2	0.15 219	0.12 210	0.12 234	0.16 230	0.14 232	0.17 234	0.14 230	0.20 231	0.13 216	0.22 168	0.14 208	0.19 188	0.18 256	0.12 229	0.10 170	0.12 210	0.18 161	0.13 198	0.17 184	0.12 206	0.16 161	0.11 202	0.09 206	0.10 209	0.19 229	0.20 263	0.19 217	0.27 256

GMStereo	0.12 157	0.12 210	0.07 150	0.11 181	0.11 195	0.13 193	0.09 176	0.17 150	0.10 174	0.17 114	0.13 195	0.21 222	0.11 201	0.07 142	0.10 170	0.09 90	0.17 142	0.10 122	0.17 184	0.12 206	0.14 127	0.09 145	0.07 158	0.09 193	0.14 153	0.13 143	0.15 159	0.12 116
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.14 198	0.12 210	0.11 219	0.13 205	0.11 195	0.14 202	0.10 193	0.17 150	0.15 233	0.22 168	0.16 232	0.21 222	0.12 209	0.09 183	0.10 170	0.11 164	0.16 128	0.13 198	0.17 184	0.12 206	0.18 196	0.13 240	0.11 231	0.11 221	0.16 179	0.15 190	0.16 169	0.16 159

HSM-Net_RVC	0.15 219	0.12 210	0.10 206	0.17 238	0.13 221	0.14 202	0.10 193	0.18 186	0.14 225	0.25 235	0.18 256	0.28 255	0.16 250	0.11 210	0.11 209	0.11 164	0.19 180	0.13 198	0.16 170	0.11 185	0.17 183	0.11 202	0.08 184	0.11 221	0.19 229	0.16 215	0.23 250	0.24 240
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 171	0.12 210	0.10 206	0.14 213	0.11 195	0.14 202	0.09 176	0.17 150	0.09 149	0.19 140	0.13 195	0.21 222	0.09 176	0.09 183	0.10 170	0.13 231	0.18 161	0.13 198	0.15 154	0.11 185	0.16 161	0.08 108	0.06 135	0.09 193	0.15 166	0.12 124	0.16 169	0.17 171

HSM	0.14 198	0.12 210	0.09 187	0.14 213	0.13 221	0.12 184	0.10 193	0.18 186	0.10 174	0.23 186	0.15 221	0.18 176	0.14 237	0.08 164	0.10 170	0.10 118	0.21 212	0.12 169	0.17 184	0.12 206	0.18 196	0.10 180	0.07 158	0.08 168	0.17 192	0.15 190	0.17 183	0.18 188

DLCB_ROB	0.13 171	0.12 210	0.11 219	0.10 164	0.10 178	0.10 161	0.09 176	0.16 138	0.11 189	0.18 127	0.17 241	0.19 188	0.13 222	0.11 210	0.11 209	0.10 118	0.17 142	0.13 198	0.13 129	0.10 161	0.17 183	0.10 180	0.09 206	0.12 237	0.27 284	0.16 215	0.16 169	0.13 124

UDGNet	0.15 219	0.13 223	0.09 187	0.18 243	0.17 251	0.16 225	0.19 260	0.15 129	0.11 189	0.16 104	0.14 208	0.15 134	0.05 87	0.45 310	0.09 130	0.10 118	0.17 142	0.12 169	0.14 142	0.09 135	0.17 183	0.09 145	0.28 311	0.07 142	0.17 192	0.15 190	0.12 118	0.13 124

AACVNet	0.14 198	0.13 223	0.10 206	0.13 205	0.13 221	0.14 202	0.10 193	0.19 213	0.11 189	0.22 168	0.17 241	0.13 118	0.10 191	0.09 183	0.11 209	0.11 164	0.21 212	0.13 198	0.17 184	0.12 206	0.16 161	0.11 202	0.11 231	0.11 221	0.17 192	0.13 143	0.14 146	0.16 159

PSMNet-ADL	0.18 244	0.13 223	0.13 243	0.16 230	0.14 232	0.17 234	0.16 241	0.20 231	0.21 280	0.27 266	0.19 265	0.29 261	0.25 274	0.18 269	0.14 260	0.14 252	0.23 237	0.14 223	0.22 237	0.14 236	0.19 208	0.11 202	0.10 221	0.11 221	0.20 242	0.15 190	0.23 250	0.19 203

ICVP	0.15 219	0.13 223	0.14 254	0.12 193	0.12 209	0.13 193	0.10 193	0.17 150	0.12 207	0.17 114	0.13 195	0.18 176	0.12 209	0.09 183	0.12 225	0.13 231	0.18 161	0.15 237	0.15 154	0.14 236	0.17 183	0.13 240	0.20 276	0.11 221	0.19 229	0.19 259	0.17 183	0.16 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 198	0.13 223	0.10 206	0.11 181	0.12 209	0.12 184	0.11 207	0.18 186	0.13 216	0.24 203	0.16 232	0.18 176	0.10 191	0.06 112	0.12 225	0.11 164	0.20 197	0.17 261	0.23 247	0.13 225	0.15 144	0.13 240	0.07 158	0.11 221	0.20 242	0.14 171	0.13 132	0.19 203

APVNet	0.15 219	0.13 223	0.11 219	0.14 213	0.16 243	0.14 202	0.13 224	0.19 213	0.11 189	0.14 91	0.13 195	0.17 160	0.09 176	0.16 262	0.15 270	0.15 270	0.21 212	0.14 223	0.22 237	0.15 250	0.15 144	0.12 223	0.07 158	0.12 237	0.16 179	0.15 190	0.19 217	0.17 171

DSFCA	0.11 130	0.13 223	0.09 187	0.10 164	0.08 132	0.11 173	0.11 207	0.12 96	0.09 149	0.12 83	0.13 195	0.14 129	0.07 143	0.05 93	0.09 130	0.11 164	0.15 114	0.13 198	0.16 170	0.10 161	0.13 111	0.12 223	0.07 158	0.09 193	0.12 118	0.13 143	0.10 94	0.13 124

FADNet-RVC	0.14 198	0.13 223	0.10 206	0.18 243	0.11 195	0.14 202	0.09 176	0.21 242	0.09 149	0.19 140	0.17 241	0.17 160	0.12 209	0.11 210	0.14 260	0.15 270	0.18 161	0.13 198	0.18 200	0.15 250	0.12 92	0.12 223	0.12 242	0.11 221	0.20 242	0.16 215	0.14 146	0.14 134

AF-Net	0.15 219	0.13 223	0.13 243	0.14 213	0.18 258	0.15 214	0.14 230	0.17 150	0.16 238	0.17 114	0.21 275	0.18 176	0.12 209	0.10 198	0.17 281	0.16 278	0.13 93	0.14 223	0.15 154	0.11 185	0.11 78	0.10 180	0.13 249	0.10 209	0.14 153	0.15 190	0.20 229	0.14 134

Nwc_Net	0.15 219	0.13 223	0.13 243	0.14 213	0.18 258	0.15 214	0.14 230	0.17 150	0.16 238	0.17 114	0.21 275	0.18 176	0.12 209	0.10 198	0.17 281	0.16 278	0.13 93	0.14 223	0.15 154	0.11 185	0.11 78	0.10 180	0.13 249	0.10 209	0.14 153	0.15 190	0.20 229	0.14 134

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 171	0.13 223	0.13 243	0.14 213	0.15 240	0.13 193	0.20 262	0.13 114	0.15 233	0.16 104	0.16 232	0.21 222	0.09 176	0.15 259	0.10 170	0.12 210	0.15 114	0.12 169	0.11 98	0.09 135	0.11 78	0.09 145	0.08 184	0.08 168	0.13 129	0.13 143	0.11 108	0.15 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.14 198	0.13 223	0.11 219	0.12 193	0.11 195	0.10 161	0.09 176	0.17 150	0.12 207	0.21 160	0.18 256	0.15 134	0.13 222	0.08 164	0.12 225	0.11 164	0.19 180	0.15 237	0.19 213	0.11 185	0.17 183	0.14 247	0.10 221	0.11 221	0.17 192	0.16 215	0.17 183	0.19 203

PDISCO_ROB	0.12 157	0.13 223	0.13 243	0.10 164	0.08 132	0.09 138	0.09 176	0.09 80	0.08 116	0.11 81	0.10 157	0.06 59	0.05 87	0.05 93	0.09 130	0.11 164	0.14 107	0.16 248	0.09 78	0.10 161	0.14 127	0.12 223	0.04 87	0.08 168	0.16 179	0.21 268	0.32 285	0.19 203

ITSA-stereo	0.18 244	0.14 236	0.11 219	0.26 275	0.16 243	0.18 242	0.16 241	0.25 269	0.17 248	0.25 235	0.17 241	0.33 265	0.24 271	0.16 262	0.11 209	0.11 164	0.21 212	0.15 237	0.22 237	0.10 161	0.19 208	0.11 202	0.15 256	0.11 221	0.22 265	0.15 190	0.20 229	0.23 236

SACVNet	0.15 219	0.14 236	0.13 243	0.16 230	0.13 221	0.14 202	0.12 218	0.19 213	0.17 248	0.19 140	0.17 241	0.14 129	0.07 143	0.14 251	0.13 245	0.13 231	0.19 180	0.16 248	0.20 219	0.13 225	0.16 161	0.14 247	0.12 242	0.13 247	0.20 242	0.18 246	0.19 217	0.17 171

FADNet_RVC	0.18 244	0.14 236	0.13 243	0.20 254	0.15 240	0.14 202	0.13 224	0.24 265	0.14 225	0.24 203	0.17 241	0.27 253	0.21 263	0.14 251	0.14 260	0.12 210	0.19 180	0.17 261	0.31 280	0.15 250	0.19 208	0.14 247	0.11 231	0.14 256	0.20 242	0.21 268	0.18 205	0.22 231

STTStereo	0.13 171	0.14 236	0.17 275	0.13 205	0.15 240	0.13 193	0.20 262	0.13 114	0.13 216	0.15 98	0.15 221	0.17 160	0.10 191	0.11 210	0.12 225	0.12 210	0.15 114	0.14 223	0.13 129	0.11 185	0.12 92	0.10 180	0.07 158	0.09 193	0.15 166	0.13 143	0.12 118	0.16 159

RP	0.15 219	0.14 236	0.15 261	0.17 238	0.14 232	0.17 234	0.16 241	0.19 213	0.17 248	0.14 91	0.16 232	0.16 154	0.15 245	0.11 210	0.13 245	0.12 210	0.15 114	0.12 169	0.15 154	0.12 206	0.12 92	0.12 223	0.10 221	0.12 237	0.17 192	0.15 190	0.20 229	0.18 188

CBMV_ROB	0.21 264	0.14 236	0.15 261	0.26 275	0.22 276	0.21 268	0.22 275	0.28 278	0.17 248	0.26 252	0.17 241	0.28 255	0.17 254	0.26 289	0.11 209	0.12 210	0.26 279	0.17 261	0.18 200	0.16 262	0.21 252	0.19 288	0.26 296	0.20 279	0.24 274	0.25 295	0.25 265	0.33 279

NOSS_ROB	0.21 264	0.14 236	0.15 261	0.20 254	0.19 265	0.20 259	0.22 275	0.29 284	0.18 254	0.25 235	0.15 221	0.21 222	0.13 222	0.27 294	0.13 245	0.14 252	0.26 279	0.21 287	0.22 237	0.17 267	0.23 281	0.22 301	0.26 296	0.24 294	0.26 281	0.22 276	0.24 259	0.26 252

pmcnn	0.19 250	0.14 236	0.11 219	0.18 243	0.13 221	0.19 253	0.16 241	0.20 231	0.18 254	0.26 252	0.14 208	0.35 269	0.25 274	0.09 183	0.09 130	0.11 164	0.25 271	0.14 223	0.24 253	0.14 236	0.22 270	0.14 247	0.11 231	0.11 221	0.21 255	0.18 246	0.39 301	0.45 302

DDVS	0.19 250	0.15 244	0.13 243	0.18 243	0.18 258	0.19 253	0.20 262	0.20 231	0.16 238	0.25 235	0.21 275	0.39 277	0.27 282	0.13 245	0.12 225	0.14 252	0.26 279	0.19 277	0.28 273	0.15 250	0.18 196	0.16 267	0.10 221	0.14 256	0.19 229	0.15 190	0.22 248	0.25 246

DCVSM-stereo	0.20 258	0.15 244	0.11 219	0.24 270	0.18 258	0.26 281	0.21 273	0.23 259	0.16 238	0.24 203	0.19 265	0.49 287	0.27 282	0.13 245	0.10 170	0.12 210	0.24 255	0.16 248	0.24 253	0.15 250	0.19 208	0.14 247	0.22 280	0.11 221	0.18 215	0.15 190	0.24 259	0.28 262

ACV-stereo	0.25 276	0.15 244	0.13 243	0.22 260	0.17 251	0.28 284	0.24 282	0.21 242	0.20 274	0.24 203	0.21 275	0.28 255	0.36 301	0.18 269	0.13 245	0.12 210	0.34 308	0.20 283	1.12 334	0.25 298	0.26 300	0.17 271	0.29 314	0.18 276	0.19 229	0.16 215	0.25 265	0.29 264

Anonymous3	0.18 244	0.15 244	0.11 219	0.15 225	0.10 178	0.14 202	0.11 207	0.22 251	0.19 263	0.27 266	0.15 221	0.27 253	0.12 209	0.13 245	0.25 301	0.17 285	0.23 237	0.18 272	0.26 263	0.17 267	0.24 288	0.20 292	0.09 206	0.10 209	0.21 255	0.20 263	0.22 248	0.20 212

SFCPSM	0.20 258	0.15 244	0.12 234	0.22 260	0.16 243	0.20 259	0.18 253	0.22 251	0.20 274	0.26 252	0.24 290	0.34 268	0.33 297	0.14 251	0.12 225	0.12 210	0.24 255	0.16 248	0.32 282	0.19 278	0.19 208	0.13 240	0.14 254	0.12 237	0.21 255	0.17 233	0.20 229	0.25 246

FADNet	0.16 236	0.15 244	0.10 206	0.20 254	0.10 178	0.19 253	0.13 224	0.20 231	0.13 216	0.22 168	0.24 290	0.17 160	0.14 237	0.12 229	0.17 281	0.16 278	0.16 128	0.14 223	0.23 247	0.20 282	0.16 161	0.12 223	0.11 231	0.11 221	0.21 255	0.18 246	0.16 169	0.15 145

stereogan	0.16 236	0.15 244	0.15 261	0.16 230	0.18 258	0.18 242	0.16 241	0.20 231	0.19 263	0.14 91	0.16 232	0.20 204	0.18 256	0.13 245	0.14 260	0.13 231	0.16 128	0.14 223	0.17 184	0.14 236	0.14 127	0.12 223	0.13 249	0.13 247	0.16 179	0.16 215	0.23 250	0.18 188

ccs_rob	0.20 258	0.15 244	0.11 219	0.26 275	0.16 243	0.26 281	0.20 262	0.22 251	0.16 238	0.25 235	0.24 290	0.57 296	0.24 271	0.17 264	0.12 225	0.13 231	0.23 237	0.15 237	0.21 230	0.15 250	0.21 252	0.11 202	0.12 242	0.11 221	0.20 242	0.16 215	0.18 205	0.24 240

HBP-ISP	0.21 264	0.16 252	0.12 234	0.26 275	0.22 276	0.22 271	0.17 250	0.29 284	0.18 254	0.27 266	0.18 256	0.21 222	0.12 209	0.28 295	0.10 170	0.14 252	0.26 279	0.19 277	0.20 219	0.12 206	0.22 270	0.23 304	0.26 296	0.23 286	0.24 274	0.24 289	0.23 250	0.26 252

dad	0.18 244	0.16 252	0.11 219	0.36 288	0.16 243	0.24 277	0.21 273	0.24 265	0.09 149	0.22 168	0.11 171	0.38 274	0.11 201	0.08 164	0.12 225	0.10 118	0.27 290	0.12 169	0.29 275	0.10 161	0.19 208	0.12 223	0.08 184	0.13 247	0.18 215	0.14 171	0.31 283	0.22 231

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 300	0.16 252	0.12 234	0.26 275	0.22 276	0.22 271	0.27 290	0.24 265	0.15 233	0.24 203	0.16 232	4.24 350	0.22 270	0.19 274	0.13 245	0.13 231	0.34 308	0.22 293	0.31 280	0.20 282	0.23 281	0.18 280	0.22 280	0.14 256	0.20 242	0.19 259	0.21 243	0.24 240

NCC-stereo	0.17 239	0.16 252	0.16 267	0.16 230	0.17 251	0.18 242	0.18 253	0.19 213	0.20 274	0.16 104	0.19 265	0.21 222	0.21 263	0.12 229	0.20 294	0.18 292	0.18 161	0.19 277	0.18 200	0.15 250	0.15 144	0.15 259	0.15 256	0.12 237	0.18 215	0.17 233	0.24 259	0.20 212

Abc-Net	0.17 239	0.16 252	0.16 267	0.16 230	0.17 251	0.18 242	0.18 253	0.19 213	0.20 274	0.16 104	0.19 265	0.21 222	0.21 263	0.12 229	0.20 294	0.18 292	0.18 161	0.19 277	0.18 200	0.15 250	0.15 144	0.15 259	0.15 256	0.12 237	0.18 215	0.17 233	0.24 259	0.20 212
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.20 258	0.16 252	0.14 254	0.17 238	0.14 232	0.20 259	0.15 236	0.23 259	0.26 294	0.15 98	0.14 208	0.14 129	0.20 261	0.11 210	0.13 245	0.15 270	0.24 255	0.17 261	0.34 288	0.24 296	0.22 270	0.15 259	0.09 206	0.15 260	0.28 291	0.27 306	0.28 276	0.55 312

RTSA	0.20 258	0.16 252	0.14 254	0.17 238	0.14 232	0.20 259	0.15 236	0.23 259	0.26 294	0.15 98	0.14 208	0.14 129	0.20 261	0.11 210	0.13 245	0.15 270	0.24 255	0.17 261	0.34 288	0.24 296	0.22 270	0.15 259	0.09 206	0.15 260	0.28 291	0.27 306	0.28 276	0.55 312

AnyNet_C32	0.20 258	0.16 252	0.15 261	0.17 238	0.17 251	0.19 253	0.16 241	0.25 269	0.22 281	0.25 235	0.23 287	0.23 238	0.18 256	0.14 251	0.19 291	0.18 292	0.28 297	0.22 293	0.29 275	0.18 274	0.27 302	0.21 297	0.16 260	0.17 273	0.22 265	0.20 263	0.21 243	0.23 236

HCRNet	0.11 130	0.17 260	0.06 120	0.22 260	0.08 132	0.15 214	0.08 159	0.13 114	0.04 25	0.46 324	0.12 183	0.24 247	0.07 143	0.07 142	0.08 92	0.06 34	0.14 107	0.08 72	0.20 219	0.08 108	0.09 64	0.05 54	0.11 231	0.06 103	0.06 45	0.05 28	0.05 43	0.08 72

RGC	0.19 250	0.17 260	0.17 275	0.19 250	0.20 270	0.20 259	0.15 236	0.22 251	0.26 294	0.17 114	0.20 270	0.21 222	0.24 271	0.15 259	0.23 298	0.18 292	0.18 161	0.16 248	0.18 200	0.16 262	0.17 183	0.13 240	0.12 242	0.15 260	0.20 242	0.21 268	0.23 250	0.24 240

SHD	0.21 264	0.17 260	0.20 288	0.18 243	0.16 243	0.18 242	0.20 262	0.26 272	0.16 238	0.27 266	0.18 256	0.23 238	0.31 291	0.17 264	0.14 260	0.14 252	0.19 180	0.17 261	0.32 282	0.17 267	0.20 228	0.17 271	0.16 260	0.16 268	0.23 272	0.28 309	0.25 265	0.43 298

ADCPNet	0.22 269	0.17 260	0.16 267	0.20 254	0.19 265	0.20 259	0.18 253	0.27 275	0.23 283	0.26 252	0.22 282	0.26 252	0.28 284	0.15 259	0.16 275	0.17 285	0.24 255	0.17 261	0.32 282	0.23 293	0.24 288	0.19 288	0.17 266	0.21 282	0.25 278	0.22 276	0.27 273	0.33 279

UCFNet_RVC	0.15 219	0.17 260	0.12 234	0.16 230	0.14 232	0.17 234	0.11 207	0.17 150	0.12 207	0.20 149	0.13 195	0.28 255	0.12 209	0.10 198	0.11 209	0.13 231	0.18 161	0.13 198	0.17 184	0.12 206	0.16 161	0.09 145	0.10 221	0.11 221	0.18 215	0.15 190	0.17 183	0.19 203

NCCL2	0.17 239	0.17 260	0.16 267	0.13 205	0.13 221	0.13 193	0.12 218	0.21 242	0.17 248	0.22 168	0.15 221	0.23 238	0.13 222	0.09 183	0.15 270	0.16 278	0.18 161	0.17 261	0.19 213	0.17 267	0.21 252	0.17 271	0.11 231	0.16 268	0.25 278	0.26 302	0.20 229	0.24 240

ADCMid	0.21 264	0.18 266	0.17 275	0.18 243	0.19 265	0.20 259	0.16 241	0.29 284	0.25 289	0.24 203	0.19 265	0.36 271	0.21 263	0.12 229	0.16 275	0.16 278	0.25 271	0.18 272	0.37 293	0.19 278	0.24 288	0.18 280	0.17 266	0.15 260	0.24 274	0.20 263	0.25 265	0.29 264

SGM-Forest	0.19 250	0.18 266	0.16 267	0.23 264	0.18 258	0.20 259	0.18 253	0.23 259	0.17 248	0.20 149	0.15 221	0.23 238	0.18 256	0.22 282	0.17 281	0.18 292	0.19 180	0.17 261	0.18 200	0.15 250	0.17 183	0.18 280	0.25 291	0.18 276	0.22 265	0.18 246	0.25 265	0.24 240
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 269	0.18 266	0.17 275	0.23 264	0.21 273	0.20 259	0.18 253	0.27 275	0.19 263	0.28 284	0.11 171	0.29 261	0.13 222	0.24 284	0.13 245	0.14 252	0.24 255	0.18 272	0.20 219	0.16 262	0.21 252	0.18 280	0.24 289	0.23 286	0.26 281	0.22 276	0.35 292	0.40 292
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 280	0.19 269	0.17 275	0.38 295	0.36 304	0.30 286	0.25 287	0.26 272	0.18 254	0.27 266	0.25 296	0.33 265	0.36 301	0.26 289	0.16 275	0.15 270	0.26 279	0.23 296	0.33 285	0.21 284	0.22 270	0.19 288	0.22 280	0.22 284	0.21 255	0.22 276	0.32 285	0.42 295

PS-NSSS	0.17 239	0.19 269	0.17 275	0.23 264	0.18 258	0.18 242	0.16 241	0.22 251	0.13 216	0.23 186	0.20 270	0.44 280	0.08 163	0.11 210	0.12 225	0.10 118	0.13 93	0.13 198	0.26 263	0.11 185	0.11 78	0.07 91	0.18 268	0.15 260	0.17 192	0.21 268	0.13 132	0.20 212

DPSNet	0.39 303	0.19 269	0.17 275	0.27 282	0.25 286	0.29 285	0.19 260	0.26 272	0.24 284	0.18 127	0.17 241	2.16 344	0.43 309	0.10 198	0.17 281	0.15 270	0.35 311	0.28 309	2.04 346	0.27 303	0.25 296	0.16 267	0.28 311	0.25 298	0.38 314	0.24 289	0.39 301	0.51 308

DDUNet	0.26 280	0.20 272	0.12 234	0.37 290	0.30 299	0.40 304	0.47 310	0.20 231	0.16 238	0.16 104	0.25 296	0.16 154	0.08 163	1.63 327	0.13 245	0.14 252	0.21 212	0.14 223	0.25 258	0.13 225	0.18 196	0.12 223	0.25 291	0.15 260	0.17 192	0.18 246	0.18 205	0.22 231

UDG	0.26 280	0.20 272	0.13 243	0.38 295	0.31 300	0.38 302	0.51 313	0.19 213	0.16 238	0.19 140	0.23 287	0.17 160	0.09 176	1.45 323	0.14 260	0.13 231	0.27 290	0.16 248	0.26 263	0.13 225	0.21 252	0.13 240	0.25 291	0.12 237	0.20 242	0.20 263	0.20 229	0.19 203

NaN_ROB	0.19 250	0.20 272	0.19 285	0.20 254	0.20 270	0.16 225	0.15 236	0.27 275	0.19 263	0.23 186	0.18 256	0.47 286	0.16 250	0.11 210	0.13 245	0.12 210	0.15 114	0.14 223	0.21 230	0.19 278	0.13 111	0.10 180	0.09 206	0.20 279	0.24 274	0.21 268	0.26 270	0.28 262

LE_ROB	0.40 304	0.20 272	0.16 267	0.41 300	0.43 309	0.33 295	0.44 307	0.34 298	0.29 304	0.32 303	0.21 275	1.25 331	1.40 346	0.11 210	0.10 170	0.11 164	0.21 212	0.13 198	0.20 219	0.13 225	0.22 270	0.12 223	0.12 242	0.14 256	0.36 311	0.31 313	1.39 348	1.32 346

PWC_ROB	0.22 269	0.20 272	0.14 254	0.18 243	0.17 251	0.16 225	0.20 262	0.21 242	0.26 294	0.15 98	0.20 270	0.28 255	0.62 321	0.13 245	0.12 225	0.13 231	0.27 290	0.18 272	0.36 292	0.18 274	0.22 270	0.17 271	0.16 260	0.24 294	0.19 229	0.18 246	0.24 259	0.43 298

PA-Net	0.19 250	0.21 277	0.25 300	0.14 213	0.20 270	0.18 242	0.20 262	0.21 242	0.19 263	0.18 127	0.14 208	0.17 160	0.21 263	0.26 289	0.16 275	0.18 292	0.15 114	0.19 277	0.13 129	0.17 267	0.14 127	0.15 259	0.10 221	0.16 268	0.17 192	0.25 295	0.17 183	0.35 281
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.30 292	0.21 277	0.21 294	0.25 273	0.21 273	0.31 288	0.22 275	0.30 287	0.31 309	0.27 266	0.26 298	1.39 333	0.38 305	0.22 282	0.14 260	0.14 252	0.26 279	0.21 287	0.30 279	0.21 284	0.24 288	0.20 292	0.31 316	0.23 286	0.33 305	0.24 289	0.35 292	0.48 304

XPNet_ROB	0.18 244	0.21 277	0.14 254	0.15 225	0.16 243	0.15 214	0.15 236	0.15 129	0.14 225	0.19 140	0.18 256	0.49 287	0.13 222	0.11 210	0.13 245	0.14 252	0.25 271	0.16 248	0.18 200	0.14 236	0.17 183	0.18 280	0.13 249	0.13 247	0.17 192	0.17 233	0.31 283	0.29 264

S-Stereo	0.30 292	0.22 280	0.17 275	0.41 300	0.39 306	0.41 305	0.37 297	0.25 269	0.25 289	0.26 252	0.44 319	0.54 295	0.36 301	0.24 284	0.16 275	0.14 252	0.27 290	0.27 305	0.34 288	0.28 304	0.23 281	0.22 301	0.53 320	0.23 286	0.22 265	0.19 259	0.27 273	0.38 285

ADCS	0.28 288	0.22 280	0.21 294	0.26 275	0.24 283	0.25 278	0.23 279	0.36 302	0.30 306	0.23 186	0.27 301	0.46 285	0.35 300	0.20 279	0.19 291	0.18 292	0.32 303	0.24 299	0.48 303	0.28 304	0.36 315	0.28 313	0.19 273	0.23 286	0.31 298	0.25 295	0.30 280	0.41 294

AnyNet_C01	0.31 295	0.22 280	0.20 288	0.22 260	0.26 289	0.25 278	0.24 282	0.37 305	0.37 317	0.26 252	0.28 304	0.49 287	0.33 297	0.18 269	0.28 308	0.21 303	0.38 316	0.32 314	0.64 310	0.32 315	0.39 318	0.31 320	0.26 296	0.25 298	0.33 305	0.32 314	0.34 290	0.44 301

SGM-ForestM	0.24 275	0.22 280	0.16 267	0.37 290	0.24 283	0.32 290	0.24 282	0.28 278	0.20 274	0.23 186	0.17 241	0.51 292	0.25 274	0.20 279	0.12 225	0.13 231	0.23 237	0.16 248	0.24 253	0.14 236	0.19 208	0.16 267	0.21 279	0.16 268	0.35 309	0.24 289	0.51 311	0.35 281

edge stereo	0.31 295	0.23 284	0.20 288	0.41 300	0.35 302	0.42 307	0.39 304	0.38 307	0.22 281	0.23 186	0.38 316	0.69 304	0.33 297	0.30 301	0.15 270	0.16 278	0.31 302	0.21 287	0.42 297	0.21 284	0.23 281	0.17 271	0.25 291	0.22 284	0.27 284	0.23 283	0.39 301	0.55 312

SAMSARA	0.48 309	0.23 284	0.39 318	0.23 264	0.23 280	0.22 271	0.22 275	0.44 318	0.38 319	0.31 302	0.21 275	0.30 263	0.47 312	0.17 264	0.32 312	0.34 318	0.25 271	0.32 314	0.46 302	0.32 315	0.47 332	0.52 340	0.15 256	0.33 314	1.39 352	1.54 350	1.41 349	1.46 348

ETE_ROB	0.22 269	0.23 284	0.15 261	0.20 254	0.16 243	0.19 253	0.17 250	0.18 186	0.19 263	0.22 168	0.22 282	0.65 300	0.16 250	0.14 251	0.14 260	0.14 252	0.30 301	0.19 277	0.24 253	0.19 278	0.21 252	0.18 280	0.16 260	0.15 260	0.22 265	0.28 309	0.41 306	0.26 252

FSD		0.24 287	0.24 299	0.27 282	0.25 286	0.25 278	0.33 294	0.30 287	0.18 254	0.20 149	0.17 241			0.29 297	0.25 301	0.26 307			0.27 268	0.21 284				0.28 304	0.27 284	0.23 283	0.27 273	0.27 256

G-Net	0.29 291	0.24 287	0.19 285	0.23 264	0.21 273	0.36 298	0.23 279	0.30 287	0.27 299	0.33 307	0.32 313	0.93 323	0.25 274	0.18 269	0.18 288	0.18 292	0.26 279	0.21 287	0.43 299	0.31 312	0.26 300	0.17 271	0.18 268	0.18 276	0.27 284	0.23 283	0.40 305	0.42 295

SGM_RVC	0.25 276	0.24 287	0.17 275	0.39 298	0.27 291	0.34 296	0.26 288	0.28 278	0.19 263	0.25 235	0.18 256	0.42 278	0.30 288	0.17 264	0.12 225	0.13 231	0.23 237	0.15 237	0.25 258	0.13 225	0.19 208	0.15 259	0.19 273	0.17 273	0.33 305	0.22 276	0.55 316	0.43 298
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 276	0.25 290	0.25 300	0.28 284	0.26 289	0.26 281	0.34 295	0.28 278	0.18 254	0.20 149	0.17 241	0.20 204	0.12 209	0.29 297	0.26 303	0.26 307	0.29 298	0.28 309	0.27 268	0.21 284	0.25 296	0.25 307	0.26 296	0.32 312	0.26 281	0.24 289	0.26 270	0.27 256
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 276	0.25 290	0.20 288	0.29 285	0.22 276	0.22 271	0.23 279	0.36 302	0.27 299	0.36 315	0.22 282	0.45 281	0.32 294	0.19 274	0.17 281	0.17 285	0.17 142	0.16 248	0.29 275	0.14 236	0.20 228	0.18 280	0.27 309	0.23 286	0.29 293	0.25 295	0.33 288	0.31 272

LALA_ROB	0.22 269	0.25 290	0.16 267	0.19 250	0.17 251	0.22 271	0.16 241	0.17 150	0.19 263	0.24 203	0.21 275	0.64 298	0.15 245	0.13 245	0.23 298	0.17 285	0.27 290	0.22 293	0.22 237	0.18 274	0.20 228	0.20 292	0.14 254	0.15 260	0.20 242	0.22 276	0.35 292	0.25 246

STTRV1_RVC		0.26 293	0.22 297	0.35 287	0.28 292	0.32 290	0.29 292	0.36 302	0.33 312	0.27 266	0.26 298	0.42 278	0.41 308	0.47 311	0.32 312	0.18 292	0.59 332	0.20 283		0.30 309	0.59 340	0.22 301		0.43 322	0.25 278	0.54 335	0.34 290	0.64 321

GANetREF_RVC	0.26 280	0.26 293	0.30 309	0.23 264	0.23 280	0.23 276	0.24 282	0.35 299	0.33 312	0.32 303	0.17 241	0.50 290	0.38 305	0.12 229	0.20 294	0.17 285	0.19 180	0.21 287	0.35 291	0.21 284	0.23 281	0.15 259	0.22 280	0.29 307	0.27 284	0.21 268	0.36 296	0.31 272
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
FBW_ROB	0.26 280	0.26 293	0.25 300	0.37 290	0.25 286	0.32 290	0.20 262	0.21 242	0.18 254	0.27 266	0.20 270	0.45 281	0.31 291	0.26 289	0.20 294	0.20 302	0.27 290	0.17 261	0.51 306	0.14 236	0.21 252	0.14 247	0.16 260	0.28 304	0.21 255	0.19 259	0.33 288	0.55 312

MeshStereo	0.30 292	0.26 293	0.20 288	0.49 306	0.36 304	0.35 297	0.26 288	0.32 292	0.28 302	0.30 300	0.27 301	0.61 297	0.47 312	0.18 269	0.12 225	0.14 252	0.26 279	0.17 261	0.27 268	0.17 267	0.27 302	0.21 297	0.25 291	0.20 279	0.36 311	0.28 309	0.54 315	0.49 306
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
LSM0	3.45 347	0.27 297	0.18 284	0.38 295	0.29 298	0.39 303	0.36 296	0.51 322	0.31 309	0.45 323	0.47 320	0.71 305	0.57 318	0.19 274	23.17 356	59.79 360	0.36 312	0.26 303	1.29 340	0.33 317	0.44 328	0.32 321	0.23 285	0.27 300	0.36 311	0.29 312	0.53 314	0.51 308

MDST_ROB	0.22 269	0.27 297	0.14 254	0.47 304	0.24 283	0.36 298	0.20 262	0.24 265	0.16 238	0.26 252	0.14 208	0.28 255	0.25 274	0.11 210	0.11 209	0.12 210	0.21 212	0.12 169	0.17 184	0.12 206	0.19 208	0.10 180	0.11 231	0.12 237	0.34 308	0.23 283	0.56 317	0.31 272

FC-DCNN v2	0.27 286	0.28 299	0.27 305	0.37 290	0.28 292	0.32 290	0.38 301	0.33 296	0.19 263	0.22 168	0.18 256	0.23 238	0.13 222	0.29 297	0.26 303	0.26 307	0.29 298	0.27 305	0.29 275	0.21 284	0.25 296	0.25 307	0.26 296	0.31 309	0.31 298	0.26 302	0.30 280	0.30 270

DGSMNet	0.34 298	0.28 299	0.23 298	0.40 299	0.33 301	0.37 300	0.37 297	0.28 278	0.25 289	0.25 235	0.50 324	0.45 281	0.31 291	0.25 286	0.23 298	0.19 301	0.51 326	0.32 314	0.72 317	0.35 318	0.37 316	0.38 329	0.28 311	0.31 309	0.27 284	0.23 283	0.32 285	0.38 285

FC-DCNN	0.27 286	0.28 299	0.26 303	0.36 288	0.28 292	0.32 290	0.37 297	0.32 292	0.19 263	0.22 168	0.18 256	0.23 238	0.13 222	0.29 297	0.26 303	0.26 307	0.29 298	0.27 305	0.28 273	0.21 284	0.25 296	0.25 307	0.26 296	0.31 309	0.30 296	0.25 295	0.29 278	0.30 270

MFN_U_SF_RVC	0.31 295	0.29 302	0.21 294	0.33 286	0.28 292	0.31 288	0.29 292	0.37 305	0.24 284	0.46 324	0.30 309	0.50 290	0.32 294	0.25 286	0.27 306	0.24 304	0.18 161	0.23 296	0.58 308	0.28 304	0.24 288	0.27 312	0.22 280	0.27 300	0.31 298	0.25 295	0.37 297	0.50 307

XQC	0.28 288	0.30 303	0.26 303	0.37 290	0.28 292	0.37 300	0.37 297	0.40 311	0.30 306	0.32 303	0.20 270	0.45 281	0.28 284	0.31 303	0.14 260	0.14 252	0.20 197	0.21 287	0.33 285	0.23 293	0.22 270	0.20 292	0.23 285	0.24 294	0.32 303	0.25 295	0.44 308	0.32 276

CSAN	0.26 280	0.31 304	0.30 309	0.26 275	0.23 280	0.21 268	0.18 253	0.28 278	0.36 316	0.35 314	0.24 290	0.51 292	0.26 279	0.14 251	0.18 288	0.17 285	0.19 180	0.20 283	0.26 263	0.25 298	0.22 270	0.20 292	0.18 268	0.27 300	0.30 296	0.23 283	0.38 300	0.38 285

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 299	0.36 305	0.39 318	0.46 303	0.28 292	0.30 286	0.28 291	0.50 320	0.46 324	0.39 321	0.30 309	0.37 273	0.36 301	0.31 303	0.35 316	0.26 307	0.21 212	0.27 305	0.71 315	0.37 319	0.27 302	0.29 314	0.30 315	0.38 320	0.32 303	0.24 289	0.29 278	0.39 289

MADNet+	0.55 313	0.36 305	0.63 336	0.56 309	0.52 317	0.45 309	0.38 301	0.63 328	0.52 326	0.53 328	0.41 318	0.81 315	0.67 325	0.33 308	0.57 331	0.49 329	0.56 329	0.50 331	0.82 321	0.52 324	0.47 332	0.43 332	0.51 319	0.47 323	0.82 337	0.70 341	0.58 319	0.72 326

MANE	0.41 305	0.36 305	0.33 314	0.61 312	0.44 310	0.44 308	0.46 309	0.42 315	0.25 289	0.23 186	0.22 282	0.65 300	0.28 284	0.30 301	0.28 308	0.29 317	0.32 303	0.42 326	0.37 293	0.23 293	0.30 309	0.26 310	0.26 296	0.34 316	0.54 324	0.40 324	1.07 344	0.87 334

PVD	0.38 302	0.38 308	0.20 288	0.47 304	0.35 302	0.50 310	0.40 305	0.38 307	0.34 314	0.23 186	0.28 304	0.52 294	0.51 315	0.50 312	0.16 275	0.17 285	0.41 318	0.26 303	0.49 305	0.28 304	0.39 318	0.40 331	0.23 285	0.27 300	0.44 317	0.57 338	0.46 310	0.72 326

CC-Net-ROB	0.28 288	0.40 309	0.28 306	0.56 309	0.44 310	0.41 305	0.38 301	0.32 292	0.20 274	0.33 307	0.28 304	0.68 303	0.10 191	0.32 307	0.19 291	0.13 231	0.14 107	0.16 248	0.39 295	0.18 274	0.15 144	0.09 145	0.23 285	0.24 294	0.21 255	0.21 268	0.19 217	0.29 264

BEATNet-Init1	0.49 311	0.42 310	0.28 306	0.79 319	0.40 307	0.60 314	0.45 308	0.41 314	0.27 299	0.30 300	0.22 282	0.89 321	0.84 330	0.25 286	0.27 306	0.26 307	0.27 290	0.25 302	0.84 322	0.28 304	0.27 302	0.26 310	0.26 296	0.32 312	0.49 319	0.35 320	2.05 352	0.88 336

ELAS_RVC	0.43 307	0.43 311	0.36 316	0.64 313	0.44 310	0.62 316	0.50 311	0.39 309	0.25 289	0.25 235	0.30 309	1.23 330	0.30 288	0.31 303	0.28 308	0.27 313	0.37 314	0.30 311	0.42 297	0.26 300	0.34 312	0.32 321	0.26 296	0.37 318	0.50 321	0.38 323	0.78 333	0.70 324
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 306	0.43 311	0.36 316	0.64 313	0.44 310	0.58 313	0.50 311	0.40 311	0.26 294	0.25 235	0.28 304	0.94 324	0.30 288	0.31 303	0.28 308	0.27 313	0.36 312	0.30 311	0.43 299	0.26 300	0.33 310	0.32 321	0.26 296	0.37 318	0.54 324	0.40 324	0.77 332	0.74 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.37 301	0.44 313	0.31 312	0.75 317	0.49 315	0.57 311	0.43 306	0.35 299	0.30 306	0.34 311	0.24 290	0.85 320	0.53 317	0.19 274	0.14 260	0.16 278	0.25 271	0.16 248	0.45 301	0.16 262	0.23 281	0.19 288	0.20 276	0.23 286	0.49 319	0.37 322	0.75 329	0.54 311

AMNet	0.49 311	0.50 314	0.47 322	0.50 307	0.47 314	0.61 315	0.52 314	0.31 291	0.29 304	0.29 298	0.69 334	0.72 307	0.13 222	0.53 314	0.44 321	0.55 332	0.57 330	0.58 340	0.48 303	0.48 322	0.59 340	0.48 337	0.26 296	0.48 324	0.44 317	0.52 332	0.58 319	0.63 320

DispFullNet	0.48 309	0.50 314	0.19 285	1.14 320	0.40 307	0.77 319	1.22 325	0.32 292	0.24 284	0.24 203	0.27 301	0.84 318	0.48 314	1.62 326	0.15 270	0.15 270	0.49 324	0.34 319	1.08 332	0.26 300	0.24 288	0.18 280	0.20 276	0.21 282	0.27 284	0.17 233	0.35 292	0.59 318

SQANet	0.45 308	0.54 316	0.14 254	1.41 323	0.51 316	1.23 323	0.83 320	0.30 287	0.24 284	0.34 311	0.24 290	0.64 298	0.19 260	1.12 321	0.17 281	0.14 252	0.24 255	0.20 283	0.40 296	0.22 292	0.16 161	0.14 247	1.58 327	0.17 273	0.20 242	0.16 215	0.26 270	0.39 289

JetBlue	0.70 321	0.56 317	0.69 340	0.73 316	0.61 320	0.78 320	0.68 318	0.52 323	0.91 337	0.46 324	0.29 308	3.18 347	0.38 305	0.52 313	0.44 321	0.43 324	0.70 341	0.53 335	0.66 312	0.51 323	0.54 337	0.58 341	0.75 321	0.56 332	0.55 326	0.42 326	0.96 341	0.99 338

SPS-STEREO	0.59 316	0.57 318	0.52 325	0.55 308	0.54 318	0.65 317	0.52 314	0.39 309	0.66 329	0.37 316	0.78 339	0.78 312	0.64 322	0.53 314	0.55 329	0.57 335	0.68 337	0.64 343	0.74 318	0.72 340	0.77 346	0.66 345	0.26 296	0.53 329	0.53 323	0.56 337	0.70 326	0.65 322
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 314	0.57 318	0.54 327	0.59 311	0.55 319	0.68 318	0.56 316	0.42 315	0.38 319	0.37 316	0.77 338	0.75 311	0.65 323	0.54 316	0.55 329	0.56 333	0.68 337	0.61 342	0.71 315	0.64 335	0.69 343	0.62 343	0.27 309	0.50 326	0.52 322	0.53 334	0.74 327	0.68 323

otaku	0.58 314	0.71 320	0.29 308	1.70 335	0.84 323	1.49 329	1.00 321	0.40 311	0.34 314	0.38 318	0.31 312	0.65 300	0.26 279	1.35 322	0.33 315	0.25 305	0.20 197	0.23 296	0.69 313	0.30 309	0.22 270	0.17 271	2.24 330	0.28 304	0.29 293	0.18 246	0.30 280	0.39 289

Ntro	0.63 317	0.72 321	0.30 309	1.78 337	0.84 323	1.55 330	1.09 323	0.48 319	0.37 317	0.38 318	0.38 316	0.72 307	0.26 279	1.51 325	0.35 316	0.27 313	0.22 227	0.24 299	0.69 313	0.31 312	0.22 270	0.17 271	2.49 333	0.30 308	0.31 298	0.22 276	0.37 297	0.42 295

MFMNet_re	0.66 318	0.73 322	0.65 337	0.77 318	0.62 321	0.82 321	0.70 319	0.52 323	0.54 327	0.54 330	0.65 331	0.80 314	0.51 315	0.59 318	0.66 336	0.67 339	0.82 344	0.69 344	0.74 318	0.62 333	0.70 344	0.64 344	0.45 317	0.56 332	0.59 328	0.63 339	0.74 327	0.87 334

MonStereo1	0.74 322	0.74 323	0.31 312	1.61 329	1.01 336	1.31 327	1.51 330	0.56 325	0.38 319	0.59 332	0.64 330	1.54 336	0.72 327	1.92 329	0.18 288	0.14 252	0.37 314	0.34 319	0.65 311	0.30 309	0.37 316	0.21 297	2.49 333	0.35 317	0.31 298	0.27 306	0.51 311	0.56 317

WAO-7	0.66 318	0.75 324	0.65 337	0.72 315	0.78 322	0.57 311	0.66 317	0.97 343	0.96 341	0.63 333	0.78 339	0.79 313	0.83 329	0.55 317	0.83 341	0.71 343	0.42 319	0.35 321	0.94 327	0.66 338	0.43 326	0.34 324	0.16 260	0.83 345	0.56 327	0.64 340	0.57 318	0.70 324

ACVNet-4b	0.69 320	0.75 324	0.33 314	1.72 336	0.94 329	1.61 335	1.42 328	0.33 296	0.32 311	0.38 318	0.26 298	1.20 329	0.29 287	2.16 337	0.39 319	0.37 319	0.33 306	0.24 299	0.57 307	0.38 320	0.16 161	0.14 247	2.71 336	0.23 286	0.29 293	0.32 314	0.39 301	0.40 292

ACVNet_1	0.74 322	0.79 326	0.40 320	2.04 343	0.96 330	1.88 341	1.51 330	0.59 327	0.28 302	0.43 322	0.49 322	0.71 305	0.61 320	2.21 339	0.32 312	0.25 305	0.32 303	0.31 313	0.60 309	0.31 312	0.29 308	0.21 297	2.72 337	0.33 314	0.40 315	0.26 302	0.37 297	0.38 285

RainbowNet	0.77 324	0.87 327	0.46 321	1.83 338	0.91 328	1.59 333	1.47 329	0.42 315	0.38 319	0.47 327	0.34 314	0.90 322	0.60 319	1.97 332	0.62 332	0.48 327	0.34 308	0.33 317	0.90 324	0.58 328	0.33 310	0.23 304	2.82 340	0.39 321	0.40 315	0.34 317	0.44 308	0.48 304

ACVNet_2	0.83 327	0.92 328	0.56 329	1.99 342	0.99 335	1.84 340	1.55 334	0.68 331	0.40 323	0.53 328	0.47 320	1.02 326	0.67 325	1.93 330	0.51 325	0.45 325	0.38 316	0.33 317	1.01 329	0.42 321	0.34 312	0.24 306	2.58 335	0.53 329	0.60 329	0.26 302	0.52 313	0.55 312

WAO-6	0.82 326	0.95 329	0.59 332	1.30 322	1.05 337	1.25 324	1.39 327	0.77 336	0.84 335	0.79 337	0.69 334	0.74 310	1.00 336	1.94 331	0.78 340	0.61 337	0.53 328	0.48 329	0.78 320	0.60 329	0.55 338	0.51 338	0.49 318	0.57 335	0.83 339	0.42 326	0.76 330	0.85 333

IMH-64-1	0.90 329	0.95 329	0.51 323	1.59 327	0.98 333	1.58 331	1.73 338	0.75 333	0.74 332	0.33 307	0.61 326	0.83 316	0.94 332	2.59 341	0.50 323	0.42 321	0.48 321	0.36 322	0.92 325	0.55 326	0.39 318	0.30 315	3.14 341	0.50 326	0.81 335	0.34 317	0.60 321	0.80 331

IMH-64	0.90 329	0.95 329	0.51 323	1.59 327	0.98 333	1.58 331	1.73 338	0.75 333	0.74 332	0.33 307	0.61 326	0.83 316	0.94 332	2.59 341	0.50 323	0.42 321	0.48 321	0.36 322	0.92 325	0.55 326	0.39 318	0.30 315	3.14 341	0.50 326	0.81 335	0.34 317	0.60 321	0.80 331

LVE	0.95 332	0.97 332	0.71 341	1.84 339	1.35 341	1.59 333	1.52 332	0.78 337	0.64 328	0.81 339	0.91 342	0.72 307	1.00 336	2.18 338	0.53 326	0.48 327	0.57 330	0.53 335	1.09 333	0.64 335	0.45 329	0.38 329	2.74 339	0.69 337	0.83 339	0.44 328	0.84 336	0.52 310

PSMNet_ROB	0.78 325	0.97 332	0.60 334	1.62 333	0.90 327	1.47 328	1.19 324	0.56 325	0.73 331	0.74 336	0.62 329	0.84 318	0.82 328	1.49 324	0.53 326	0.42 321	0.52 327	0.40 325	0.84 322	0.62 333	0.40 324	0.30 315	1.85 328	0.48 324	0.67 332	0.32 314	0.76 330	0.46 303

IMH	0.93 331	0.98 334	0.53 326	1.61 329	0.97 332	1.64 336	1.76 340	0.75 333	0.77 334	0.34 311	0.61 326	0.96 325	1.05 340	2.67 343	0.54 328	0.46 326	0.49 324	0.38 324	0.94 327	0.60 329	0.39 318	0.30 315	3.14 341	0.53 329	0.82 337	0.45 329	0.65 323	0.79 330

TorneroNet-64	1.07 336	1.00 335	0.57 330	1.94 340	0.88 326	1.98 344	2.01 341	0.63 328	0.88 336	0.58 331	0.49 322	1.83 341	1.71 347	2.88 348	0.62 332	0.51 330	0.46 320	0.46 327	1.17 337	0.61 332	0.34 312	0.37 326	3.40 344	0.56 332	0.64 331	0.48 330	0.68 324	1.11 341

Dean	1.06 335	1.03 336	0.79 344	2.27 345	1.31 340	1.96 342	1.56 337	0.92 339	0.94 340	0.88 343	0.76 337	1.19 328	1.17 343	2.09 336	0.64 334	0.60 336	0.60 333	0.56 337	1.23 339	0.73 341	0.45 329	0.36 325	2.73 338	0.71 338	0.95 343	0.55 336	1.05 343	0.62 319

TorneroNet	1.08 337	1.09 337	0.66 339	1.94 340	0.96 330	2.16 345	2.02 342	0.65 330	0.91 337	0.67 334	0.56 325	1.67 340	1.15 342	2.94 350	0.65 335	0.52 331	0.48 321	0.51 332	1.12 334	0.65 337	0.39 318	0.43 332	3.52 345	0.57 335	0.68 333	0.48 330	0.84 336	1.01 339

WAO-8	1.00 333	1.11 338	0.76 342	1.61 329	1.24 338	1.74 338	1.55 334	0.93 340	0.98 342	0.81 339	0.67 332	1.66 337	1.00 336	2.08 334	0.77 338	0.68 340	0.63 334	0.52 333	1.05 330	0.81 343	0.47 332	0.37 326	0.78 322	0.75 342	1.10 347	0.73 342	0.95 339	1.16 343

Venus	1.00 333	1.11 338	0.76 342	1.61 329	1.24 338	1.74 338	1.55 334	0.93 340	0.98 342	0.81 339	0.67 332	1.66 337	1.00 336	2.08 334	0.77 338	0.68 340	0.63 334	0.52 333	1.05 330	0.81 343	0.47 332	0.37 326	0.78 322	0.75 342	1.10 347	0.73 342	0.95 339	1.16 343

DPSimNet_ROB	1.21 338	1.20 340	1.29 349	1.47 324	1.59 345	1.30 326	1.35 326	0.68 331	1.69 348	1.67 349	1.03 344	1.45 334	0.66 324	2.04 333	1.20 347	0.89 346	1.16 347	0.79 345	1.61 344	1.38 349	1.04 348	1.24 348	0.79 324	0.84 346	0.87 341	1.20 349	1.17 345	1.12 342

PWCK	0.88 328	1.24 341	0.61 335	1.53 325	0.85 325	1.21 322	1.03 322	1.08 344	0.72 330	0.70 335	0.83 341	1.48 335	0.87 331	0.69 319	0.40 320	0.41 320	0.73 342	0.47 328	3.04 349	0.67 339	0.56 339	0.43 332	0.94 325	0.74 341	0.72 334	0.36 321	0.69 325	0.73 328

UNDER WATER-64	1.40 342	1.36 342	0.88 347	2.85 349	1.93 350	2.78 350	2.66 349	1.36 348	0.92 339	1.04 347	1.17 348	1.88 342	1.30 345	3.03 351	0.75 337	0.56 333	0.68 337	0.57 339	1.13 336	0.54 325	0.43 326	0.51 338	4.08 352	0.91 347	1.02 345	1.10 348	0.80 334	1.60 350

ktn	1.24 339	1.39 343	0.55 328	1.62 333	1.59 345	1.68 337	2.12 343	0.86 338	1.75 349	0.90 345	1.11 347	1.11 327	0.95 335	2.57 340	0.97 345	0.73 344	0.80 343	0.59 341	1.41 342	0.76 342	0.68 342	0.67 346	3.69 347	0.73 339	0.92 342	0.75 344	1.19 346	1.28 345

notaker	1.27 340	1.41 344	0.58 331	2.37 347	1.48 343	2.34 347	2.27 346	0.94 342	1.62 347	0.79 337	1.07 346	1.66 337	1.08 341	3.06 352	0.94 344	0.69 342	0.68 337	0.49 330	1.62 345	0.84 345	0.53 336	0.45 335	3.70 348	0.80 344	0.61 330	0.52 332	0.80 334	0.92 337

KSHMR	1.33 341	1.42 345	1.04 348	2.27 345	1.44 342	2.23 346	2.12 343	1.21 345	1.06 345	1.13 348	1.06 345	1.27 332	0.94 332	2.89 349	1.08 346	0.95 347	0.85 345	0.83 346	1.32 341	0.97 346	0.72 345	0.58 341	3.52 345	1.07 350	0.99 344	0.77 345	1.00 342	1.07 340

UNDER WATER	1.40 342	1.42 345	0.86 346	2.83 348	1.92 349	2.74 349	2.57 348	1.28 347	1.01 344	0.88 343	0.97 343	1.88 342	1.26 344	3.09 353	0.83 341	0.62 338	0.66 336	0.56 337	1.20 338	0.60 329	0.42 325	0.47 336	4.04 351	0.98 349	1.08 346	0.99 346	0.87 338	1.67 352

MADNet++	1.86 346	1.58 347	1.74 351	1.27 321	1.74 348	1.26 325	1.53 333	1.62 351	2.07 351	1.84 350	2.22 350	2.60 345	2.72 348	0.75 320	1.39 348	1.54 348	2.01 349	1.47 349	2.12 347	2.13 350	3.35 350	3.26 350	1.23 326	2.21 352	1.21 351	2.25 352	1.76 351	1.32 346

HanzoNet	1.74 345	1.62 348	0.80 345	2.26 344	1.70 347	2.72 348	2.54 347	1.25 346	1.85 350	0.92 346	1.28 349	4.37 351	3.81 350	3.36 354	0.88 343	0.78 345	1.06 346	0.94 347	2.54 348	1.03 347	0.89 347	0.88 347	3.79 349	0.73 339	1.12 349	1.00 347	1.29 347	1.57 349

JetRed	1.62 344	1.82 349	1.71 350	1.58 326	1.50 344	1.97 343	2.21 345	1.51 350	1.47 346	0.82 342	0.74 336	2.63 346	0.43 309	1.73 328	1.48 349	1.54 348	1.67 348	2.94 351	1.42 343	1.08 348	2.30 349	2.07 349	1.99 329	0.97 348	1.16 350	1.70 351	1.57 350	1.60 350

DGTPSM_ROB	8.63 349	3.68 350	8.73 353	2.98 350	5.70 352	3.37 351	4.41 352	3.70 352	9.03 352	3.00 351	6.85 352	3.53 348	10.07 351	2.70 344	10.47 351	10.76 351	3.81 350	12.91 353	4.74 350	10.22 353	5.98 352	13.86 354	4.49 355	8.50 355	10.06 357	27.81 357	11.04 356	30.59 357

DPSMNet_ROB	8.63 349	3.69 351	8.74 354	2.98 350	5.70 352	3.37 351	4.41 352	3.70 352	9.03 352	3.00 351	6.88 353	3.53 348	10.11 352	2.70 344	10.47 351	10.76 351	3.81 350	12.92 354	4.77 351	10.22 353	5.99 353	13.86 354	4.50 356	8.50 355	10.06 357	27.81 357	11.04 356	30.59 357

DPSM_ROB	13.01 353	6.29 352	9.52 355	4.44 352	6.37 354	4.34 353	3.59 350	8.20 355	10.79 354	6.64 354	7.87 354	9.69 352	12.99 354	2.80 346	12.81 353	13.68 353	9.16 354	16.58 356	9.87 352	12.33 355	16.73 356	17.95 357	2.26 331	10.56 357	28.34 359	36.91 359	31.06 359	39.57 359

DPSM	13.01 353	6.29 352	9.52 355	4.44 352	6.37 354	4.34 353	3.59 350	8.20 355	10.79 354	6.64 354	7.87 354	9.69 352	12.99 354	2.80 346	12.81 353	13.68 353	9.16 354	16.58 356	9.87 352	12.33 355	16.73 356	17.95 357	2.26 331	10.56 357	28.34 359	36.91 359	31.06 359	39.57 359

PML	8.20 348	7.62 354	3.39 352	9.64 356	5.14 351	9.56 357	5.20 354	6.48 354	18.29 357	6.44 353	3.30 351	16.82 354	29.20 360	5.41 355	6.10 350	3.93 350	7.39 352	2.64 350	20.47 357	4.70 352	3.50 351	3.87 351	3.98 350	4.21 354	6.16 354	4.40 353	16.76 358	6.85 353

FlowAnything	26.21 359	12.44 355	19.19 359	8.91 355	12.70 356	8.63 356	7.25 355	16.56 358	21.86 359	13.65 356	15.98 358	19.56 356	26.21 359	5.60 357	25.80 358	27.50 359	18.26 358	33.39 360	19.71 355	24.80 360	33.87 360	36.07 360	4.44 353	21.31 361	57.14 362	74.69 362	62.48 362	79.62 362

CasAABBNet	26.14 358	12.60 356	19.00 358	8.89 354	12.76 357	8.55 355	7.26 356	16.43 357	21.86 359	13.67 357	15.79 357	19.63 357	26.13 358	5.53 356	25.80 358	27.48 358	18.01 357	33.35 359	20.00 356	24.70 359	33.62 359	35.57 359	4.48 354	21.32 362	57.07 361	74.41 361	62.39 361	79.48 361

LRCNet_RVC	9.85 351	16.31 357	0.59 332	24.99 358	21.12 359	23.54 359	20.75 357	1.45 349	0.48 325	21.31 359	13.10 356	22.63 358	3.34 349	28.36 360	0.38 318	0.27 313	7.74 353	1.15 348	23.52 358	3.99 351	0.46 331	0.30 315	27.02 358	1.72 351	0.35 309	0.21 268	0.42 307	0.37 284

HaxPig	16.02 355	19.59 358	18.75 357	21.25 357	20.52 358	21.33 358	22.30 358	17.00 359	14.71 356	19.29 358	17.19 359	17.46 355	12.16 353	22.51 358	17.80 355	14.90 355	17.75 356	9.40 352	18.97 354	15.48 357	9.47 354	7.16 352	23.74 357	15.28 359	4.31 353	12.19 356	6.81 353	15.11 356

MEDIAN_ROB	20.47 356	25.88 359	24.03 360	26.51 359	25.55 360	25.88 360	26.99 359	21.23 360	19.72 358	28.73 360	22.19 360	24.61 359	16.74 356	26.47 359	23.75 357	18.44 356	22.03 359	14.75 355	26.69 359	23.31 358	15.11 355	11.56 353	27.65 359	18.39 360	7.22 355	9.33 355	8.28 355	11.75 355

AVERAGE_ROB	24.43 357	29.85 360	27.27 361	31.30 360	29.70 361	30.00 361	31.47 360	26.59 361	24.68 361	34.31 361	27.39 361	31.23 360	21.35 357	30.69 361	28.19 360	24.02 357	26.74 360	21.17 358	30.34 360	27.38 361	20.48 358	16.18 356	32.28 360	24.32 363	8.51 356	7.76 354	7.92 354	8.46 354

DLNR_Zeroshot_test	10.12 352	32.06 361	0.05 90	54.44 361	0.09 156	0.18 242	50.47 361	0.19 213	0.08 116	0.27 266	0.07 89	0.20 204	0.04 61	0.14 251	62.26 361	70.60 361	0.33 306	0.18 272	0.25 258	0.11 185	0.20 228	0.08 108	0.07 158	0.09 193	0.18 215	0.15 190	0.20 229	0.26 252

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

ASD4																								2.43 353

Low-res two-view benchmark