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 2	0.04 2	0.04 5	0.03 2	0.03 1	0.03 5	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 2	0.05 11	0.04 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 14	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 28	0.02 3	0.03 29	0.02 8	0.03 28	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.06 66	0.02 3	0.06 69	0.02 5	0.04 61	0.02 21	0.06 40	0.06 31	0.04 5	0.05 26	0.04 8	0.05 47	0.05 22	0.05 50	0.01 2	0.03 25	0.05 27	0.06 44	0.03 12	0.04 29

BridgeDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 26	0.02 8	0.03 31	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 29	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.04 11	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.05 25	0.05 39	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 28	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 43	0.02 3	0.03 16	0.04 29	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.05 19	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.04 11	0.04 30	0.02 27	0.02 7	0.05 27	0.04 11	0.03 12	0.04 29

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.03 26	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 43	0.02 3	0.04 29	0.04 29	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.05 19	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.04 11	0.04 30	0.02 27	0.02 7	0.05 27	0.04 11	0.02 1	0.04 29

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 16	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 11	0.04 5	0.03 2	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 27	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test2	0.04 28	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 28	0.03 13	0.05 45	0.03 16	0.05 44	0.02 14	0.03 48	0.05 17	0.05 11	0.08 50	0.04 8	0.06 38	0.04 22	0.07 47	0.03 7	0.02 27	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.05 39	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 28	0.02 3	0.04 29	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 31	0.04 8	0.05 20	0.03 5	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	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 28	0.02 3	0.04 29	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 31	0.03 2	0.04 8	0.03 5	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	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 14	0.03 16	0.01 1	0.01 1	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.04 5	0.05 26	0.04 8	0.03 5	0.04 11	0.04 30	0.03 57	0.03 25	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.04 29

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 14	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 27	0.03 25	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 14	0.04 29	0.04 29	0.01 1	0.01 2	0.05 17	0.05 11	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.04 11	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 31	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 14	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 11	0.05 19	0.03 2	0.06 38	0.02 1	0.04 11	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 27	0.03 1	0.04 25	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 14	0.06 69	0.03 15	0.01 1	0.02 21	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	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 43	0.05 43	0.04 28	0.04 29	0.04 29	0.02 14	0.03 48	0.05 17	0.06 31	0.04 5	0.04 8	0.03 1	0.03 5	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 21	0.05 17	0.05 11	0.06 31	0.04 8	0.06 38	0.03 5	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.03 12	0.03 9

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 26	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.04 28	0.04 25	0.04 28	0.03 16	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.04 22	0.04 11	0.04 30	0.03 57	0.03 25	0.03 2	0.05 25	0.03 12	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 14	0.02 3	0.04 29	0.03 43	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.05 19	0.05 26	0.04 8	0.03 5	0.06 33	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 42	0.05 25	0.04 25	0.04 29

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 17	0.05 11	0.05 19	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 14	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 14	0.03 16	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 11	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	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 2	0.04 2	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 14	0.02 3	0.02 5	0.03 43	0.01 2	0.05 17	0.05 11	0.04 5	0.05 26	0.04 8	0.04 22	0.04 11	0.04 30	0.01 2	0.02 7	0.05 27	0.05 25	0.05 39	0.03 9

NLMM	0.04 28	0.03 25	0.02 5	0.03 26	0.02 8	0.03 31	0.03 44	0.05 43	0.06 66	0.04 28	0.06 69	0.04 29	0.04 61	0.02 21	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.04 8	0.05 20	0.04 22	0.04 11	0.03 7	0.03 57	0.03 25	0.05 27	0.05 25	0.03 12	0.04 29

NLSM3	0.04 28	0.03 25	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.02 5	0.02 19	0.04 28	0.07 91	0.04 28	0.04 29	0.03 15	0.04 61	0.03 48	0.06 40	0.05 11	0.05 19	0.05 26	0.04 8	0.04 22	0.04 11	0.04 30	0.03 57	0.03 25	0.06 42	0.06 44	0.06 56	0.06 56

NLCSM	0.03 6	0.03 25	0.03 29	0.03 26	0.02 8	0.03 31	0.03 44	0.05 43	0.04 25	0.02 3	0.02 3	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.04 8	0.05 20	0.04 22	0.03 2	0.03 7	0.03 57	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.04 25	0.03 9

VIP-Stereo	0.04 28	0.03 25	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.02 5	0.01 1	0.04 28	0.04 25	0.04 28	0.07 91	0.06 56	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.08 50	0.05 26	0.06 38	0.04 22	0.07 47	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.05 27	0.05 25	0.04 25	0.04 29

GSStereo	0.03 6	0.03 25	0.03 29	0.03 26	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.01 1	0.03 13	0.03 14	0.03 16	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 17	0.06 31	0.07 42	0.04 8	0.06 38	0.03 5	0.06 33	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.04 25	0.03 9

MonStereo	0.04 28	0.03 25	0.03 29	0.03 26	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 28	0.06 69	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.05 19	0.04 8	0.05 20	0.04 22	0.05 22	0.03 7	0.02 27	0.02 7	0.05 27	0.05 25	0.05 39	0.05 40

MLG-Stereo_test3	0.05 42	0.03 25	0.02 5	0.03 26	0.04 47	0.05 74	0.03 44	0.05 43	0.06 66	0.06 53	0.06 69	0.09 74	0.02 14	0.03 48	0.06 40	0.06 31	0.08 50	0.06 43	0.06 38	0.04 22	0.08 57	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.05 27	0.06 44	0.05 39	0.05 40

LG-Stereo	0.03 6	0.03 25	0.02 5	0.02 8	0.03 28	0.02 5	0.01 1	0.04 28	0.05 43	0.04 28	0.02 3	0.05 44	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 11	0.05 19	0.04 8	0.05 20	0.04 22	0.07 47	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 27	0.04 11	0.04 25	0.04 29

DEFOM-Stereo	0.04 28	0.03 25	0.02 5	0.04 44	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.04 28	0.04 25	0.04 28	0.04 29	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.07 42	0.06 43	0.06 38	0.04 22	0.06 33	0.03 7	0.02 27	0.02 7	0.06 42	0.06 44	0.05 39	0.04 29

IGEV-Stereo+	0.06 52	0.03 25	0.03 29	0.03 26	0.04 47	0.03 31	0.03 44	0.16 139	0.06 66	0.20 147	0.06 69	0.06 56	0.03 43	0.04 75	0.07 60	0.08 72	0.10 67	0.06 43	0.09 78	0.06 65	0.12 89	0.06 72	0.03 57	0.03 25	0.07 56	0.06 44	0.03 12	0.07 64

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 25	0.03 29	0.02 8	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.02 4	0.03 13	0.03 14	0.03 16	0.02 5	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.04 5	0.04 8	0.05 20	0.03 5	0.04 11	0.03 7	0.02 27	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.02 1

RSM++	0.04 28	0.03 25	0.03 29	0.02 8	0.04 47	0.02 5	0.03 44	0.05 43	0.04 25	0.04 28	0.04 29	0.05 44	0.02 14	0.02 21	0.06 40	0.06 31	0.05 19	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.07 47	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.06 42	0.05 25	0.04 25	0.04 29

RSM	0.03 6	0.03 25	0.03 29	0.02 8	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.03 16	0.02 3	0.03 14	0.04 29	0.04 29	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.05 19	0.04 8	0.05 20	0.04 22	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

StereoVision	0.06 52	0.03 25	0.04 58	0.03 26	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.06 52	0.11 188	0.02 3	0.05 46	0.03 15	0.06 117	0.01 2	0.08 92	0.10 118	0.06 31	0.05 26	0.08 63	0.07 84	0.06 33	0.05 50	0.02 27	0.04 53	0.10 92	0.08 66	0.10 95	0.12 116

AEACV	0.04 28	0.03 25	0.02 5	0.04 44	0.03 28	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 14	0.03 16	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.05 17	0.06 31	0.05 19	0.05 26	0.07 47	0.04 22	0.06 33	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 42	0.06 44	0.04 25	0.03 9

LL-Strereo2	0.07 72	0.03 25	0.03 29	0.04 44	0.05 66	0.04 50	0.03 44	0.06 52	0.07 91	0.14 91	0.07 91	0.08 66	0.05 86	0.04 75	0.07 60	0.08 72	0.14 106	0.07 62	0.10 89	0.06 65	0.10 69	0.06 72	0.03 57	0.04 53	0.08 67	0.09 75	0.08 74	0.05 40

RAFT	0.06 52	0.03 25	0.05 91	0.03 26	0.02 8	0.03 31	0.02 19	0.07 64	0.04 25	0.04 28	0.06 69	0.07 62	0.05 86	0.01 2	0.06 40	0.06 31	0.07 42	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.06 33	0.07 91	0.01 2	0.04 53	0.13 129	0.14 168	0.13 133	0.15 145

iRaftStereo_RVC	0.05 42	0.03 25	0.03 29	0.03 26	0.03 28	0.03 31	0.02 19	0.05 43	0.04 25	0.06 53	0.05 46	0.05 44	0.03 43	0.02 21	0.06 40	0.06 31	0.10 67	0.07 62	0.07 47	0.05 47	0.09 61	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.07 56	0.06 44	0.05 39	0.05 40

BridgeDepth_RVC	0.05 42	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.05 66	0.05 74	0.03 44	0.04 28	0.07 91	0.05 45	0.05 46	0.05 44	0.04 61	0.02 21	0.07 60	0.07 54	0.05 19	0.07 62	0.05 20	0.05 47	0.06 33	0.05 50	0.02 27	0.03 25	0.06 42	0.08 66	0.07 67	0.07 64
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.05 42	0.04 43	0.02 5	0.05 67	0.05 66	0.05 74	0.04 80	0.07 64	0.07 91	0.06 53	0.05 46	0.04 29	0.03 43	0.03 48	0.04 2	0.05 11	0.06 31	0.06 43	0.06 38	0.06 65	0.06 33	0.04 30	0.03 57	0.03 25	0.06 42	0.05 25	0.04 25	0.06 56

NLMM1	0.05 42	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.05 66	0.05 74	0.04 80	0.04 28	0.05 43	0.04 28	0.05 46	0.04 29	0.06 117	0.03 48	0.05 17	0.05 11	0.07 42	0.05 26	0.07 47	0.06 65	0.06 33	0.05 50	0.03 57	0.04 53	0.05 27	0.06 44	0.06 56	0.06 56

NLSM1	0.05 42	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.04 47	0.03 31	0.03 44	0.05 43	0.05 43	0.05 45	0.07 91	0.06 56	0.05 86	0.02 21	0.06 40	0.06 31	0.06 31	0.06 43	0.05 20	0.06 65	0.06 33	0.05 50	0.03 57	0.05 76	0.07 56	0.08 66	0.05 39	0.08 71

GEAStereo	0.04 28	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.03 31	0.03 44	0.04 28	0.03 13	0.04 28	0.03 16	0.03 15	0.01 1	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.06 31	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.06 33	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.04 25	0.03 9

gasm-f	0.04 28	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.03 31	0.03 44	0.04 28	0.03 13	0.04 28	0.03 16	0.03 15	0.01 1	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.06 31	0.05 26	0.05 20	0.04 22	0.06 33	0.04 30	0.02 27	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.04 25	0.03 9

AdaDepth	0.04 28	0.04 43	0.02 5	0.03 26	0.03 28	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.03 14	0.04 29	0.03 15	0.02 14	0.01 2	0.06 40	0.06 31	0.06 31	0.05 26	0.05 20	0.03 5	0.05 22	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.05 27	0.05 25	0.04 25	0.03 9

LG-Stereo_L2	0.06 52	0.04 43	0.03 29	0.03 26	0.04 47	0.02 5	0.02 19	0.08 71	0.08 113	0.21 158	0.06 69	0.08 66	0.03 43	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.10 67	0.06 43	0.07 47	0.04 22	0.13 110	0.05 50	0.02 27	0.03 25	0.05 27	0.06 44	0.05 39	0.05 40

LG-Stereo_L1	0.06 52	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.02 5	0.02 19	0.08 71	0.09 146	0.21 158	0.05 46	0.05 44	0.03 43	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.10 67	0.06 43	0.07 47	0.04 22	0.14 126	0.05 50	0.01 2	0.03 25	0.06 42	0.06 44	0.05 39	0.05 40

LGtest1	0.06 52	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.08 71	0.08 113	0.07 63	0.04 29	0.06 56	0.03 43	0.05 91	0.07 60	0.07 54	0.12 88	0.07 62	0.10 89	0.07 84	0.12 89	0.06 72	0.04 85	0.03 25	0.07 56	0.06 44	0.08 74	0.06 56

SGD-Stereo	0.06 52	0.04 43	0.03 29	0.05 67	0.04 47	0.06 93	0.03 44	0.04 28	0.06 66	0.08 66	0.05 46	0.05 44	0.03 43	0.03 48	0.07 60	0.08 72	0.14 106	0.06 43	0.09 78	0.05 47	0.12 89	0.05 50	0.03 57	0.04 53	0.08 67	0.08 66	0.12 119	0.09 79

Occ-G	0.04 28	0.04 43	0.03 29	0.04 44	0.02 8	0.03 31	0.02 19	0.04 28	0.03 13	0.03 14	0.05 46	0.03 15	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.06 31	0.06 31	0.06 43	0.07 47	0.04 22	0.05 22	0.03 7	0.04 85	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.05 40

plain	0.06 52	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.04 47	0.05 74	0.03 44	0.08 71	0.04 25	0.09 70	0.05 46	0.06 56	0.02 14	0.02 21	0.07 60	0.08 72	0.12 88	0.08 70	0.08 63	0.06 65	0.08 57	0.04 30	0.02 27	0.05 76	0.09 76	0.09 75	0.08 74	0.09 79

MaDis-Stereo	0.07 72	0.04 43	0.05 91	0.03 26	0.02 8	0.03 31	0.03 44	0.06 52	0.06 66	0.04 28	0.06 69	0.10 82	0.05 86	0.02 21	0.07 60	0.08 72	0.10 67	0.09 97	0.07 47	0.05 47	0.10 69	0.10 180	0.01 2	0.05 76	0.11 109	0.18 243	0.13 133	0.16 159

UniTT-Stereo	0.07 72	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.03 28	0.05 74	0.03 44	0.06 52	0.05 43	0.06 53	0.04 29	0.07 62	0.12 206	0.07 141	0.08 92	0.07 54	0.11 77	0.08 70	0.08 63	0.07 84	0.09 61	0.08 108	0.08 183	0.04 53	0.09 76	0.16 212	0.06 56	0.09 79

MIM_Stereo	0.06 52	0.04 43	0.03 29	0.05 67	0.05 66	0.05 74	0.03 44	0.06 52	0.04 25	0.14 91	0.06 69	0.04 29	0.02 14	0.03 48	0.07 60	0.08 72	0.13 92	0.07 62	0.09 78	0.06 65	0.11 75	0.06 72	0.02 27	0.04 53	0.08 67	0.07 60	0.07 67	0.05 40

anonymousdsp	0.05 42	0.04 43	0.03 29	0.03 26	0.04 47	0.04 50	0.04 80	0.06 52	0.05 43	0.06 53	0.04 29	0.03 15	0.02 14	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.08 50	0.06 43	0.08 63	0.05 47	0.09 61	0.05 50	0.03 57	0.03 25	0.05 27	0.05 25	0.05 39	0.05 40

RAFT_CTSACE	0.07 72	0.04 43	0.06 121	0.03 26	0.04 47	0.05 74	0.05 92	0.06 52	0.06 66	0.09 70	0.04 29	0.10 82	0.09 175	0.03 48	0.07 60	0.08 72	0.11 77	0.07 62	0.07 47	0.05 47	0.12 89	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.12 118	0.13 141	0.12 119	0.15 145

ARAFT	0.07 72	0.04 43	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.05 74	0.02 19	0.09 78	0.06 66	0.12 83	0.06 69	0.12 101	0.03 43	0.03 48	0.07 60	0.07 54	0.12 88	0.09 97	0.09 78	0.05 47	0.11 75	0.07 91	0.03 57	0.04 53	0.09 76	0.09 75	0.09 89	0.09 79

RAFT + AFF	0.05 42	0.04 43	0.03 29	0.05 67	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.06 52	0.08 113	0.09 70	0.05 46	0.09 74	0.02 14	0.02 21	0.05 17	0.05 11	0.09 63	0.06 43	0.06 38	0.04 22	0.07 47	0.05 50	0.02 27	0.04 53	0.07 56	0.05 25	0.05 39	0.05 40

RYNet	0.06 52	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.04 28	0.11 188	0.05 45	0.04 29	0.04 29	0.03 43	0.03 48	0.07 60	0.06 31	0.07 42	0.08 70	0.07 47	0.05 47	0.05 22	0.04 30	0.11 228	0.04 53	0.06 42	0.13 141	0.06 56	0.05 40

TDLM	0.04 28	0.04 43	0.04 58	0.04 44	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.04 28	0.03 13	0.04 28	0.06 69	0.04 29	0.03 43	0.03 48	0.06 40	0.06 31	0.06 31	0.06 43	0.05 20	0.04 22	0.05 22	0.04 30	0.03 57	0.04 53	0.05 27	0.05 25	0.05 39	0.05 40

WQFJA1	0.07 72	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.08 121	0.08 155	0.09 78	0.09 146	0.10 78	0.06 69	0.08 66	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.07 54	0.11 77	0.10 118	0.07 47	0.07 84	0.12 89	0.06 72	0.04 85	0.05 76	0.10 92	0.09 75	0.06 56	0.06 56

WQFJX1	0.07 72	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.08 121	0.08 155	0.09 78	0.09 146	0.10 78	0.06 69	0.08 66	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.07 54	0.11 77	0.10 118	0.07 47	0.07 84	0.12 89	0.06 72	0.04 85	0.05 76	0.10 92	0.09 75	0.06 56	0.06 56

LG-G_1	0.06 52	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.06 93	0.03 44	0.06 52	0.06 66	0.08 66	0.03 16	0.10 82	0.04 61	0.06 108	0.06 40	0.06 31	0.10 67	0.06 43	0.08 63	0.05 47	0.10 69	0.04 30	0.05 114	0.04 53	0.06 42	0.06 44	0.08 74	0.07 64

LG-G	0.06 52	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.06 93	0.03 44	0.06 52	0.06 66	0.08 66	0.03 16	0.10 82	0.04 61	0.06 108	0.06 40	0.06 31	0.10 67	0.06 43	0.08 63	0.05 47	0.10 69	0.04 30	0.05 114	0.04 53	0.06 42	0.06 44	0.08 74	0.07 64

DFGA-Net	0.05 42	0.05 65	0.03 29	0.04 44	0.03 28	0.04 50	0.03 44	0.05 43	0.04 25	0.06 53	0.05 46	0.10 82	0.04 61	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.08 50	0.07 62	0.07 47	0.05 47	0.07 47	0.04 30	0.03 57	0.04 53	0.07 56	0.06 44	0.06 56	0.09 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 72	0.05 65	0.03 29	0.03 26	0.05 66	0.05 74	0.03 44	0.12 96	0.05 43	0.22 166	0.05 46	0.08 66	0.03 43	0.05 91	0.07 60	0.09 89	0.13 92	0.09 97	0.10 89	0.06 65	0.16 161	0.06 72	0.04 85	0.04 53	0.07 56	0.09 75	0.08 74	0.10 94

HUF	0.07 72	0.05 65	0.04 58	0.07 113	0.06 95	0.04 50	0.03 44	0.09 78	0.07 91	0.16 104	0.05 46	0.09 74	0.04 61	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.08 50	0.06 43	0.09 78	0.06 65	0.14 126	0.06 72	0.03 57	0.04 53	0.08 67	0.05 25	0.06 56	0.05 40

AIO_test	0.06 52	0.05 65	0.04 58	0.07 113	0.05 66	0.04 50	0.04 80	0.10 87	0.09 146	0.12 83	0.05 46	0.11 94	0.04 61	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.07 42	0.06 43	0.08 63	0.05 47	0.13 110	0.05 50	0.04 85	0.04 53	0.09 76	0.07 60	0.05 39	0.05 40

GCAP-BAT	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 72	0.05 65	0.03 29	0.04 44	0.05 66	0.04 50	0.02 19	0.11 91	0.06 66	0.22 166	0.05 46	0.05 44	0.02 14	0.03 48	0.07 60	0.08 72	0.12 88	0.08 70	0.09 78	0.07 84	0.16 161	0.06 72	0.02 27	0.03 25	0.07 56	0.07 60	0.07 67	0.05 40

test_for_model	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

testlalala2	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

MIF-Stereo (partial)	0.06 52	0.05 65	0.06 121	0.05 67	0.04 47	0.05 74	0.03 44	0.08 71	0.07 91	0.07 63	0.04 29	0.05 44	0.06 117	0.04 75	0.08 92	0.08 72	0.11 77	0.08 70	0.08 63	0.05 47	0.09 61	0.05 50	0.02 27	0.06 104	0.10 92	0.08 66	0.07 67	0.08 71

testlalala	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

testlalala_base	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

GCAP-Stereo	0.09 91	0.05 65	0.04 58	0.05 67	0.07 111	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.08 113	0.24 201	0.05 46	0.15 133	0.05 86	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.18 160	0.10 118	0.12 108	0.08 108	0.14 126	0.07 91	0.04 85	0.05 76	0.09 76	0.10 90	0.08 74	0.09 79

RAFT+CT+SA	0.09 91	0.05 65	0.07 150	0.05 67	0.05 66	0.04 50	0.05 92	0.13 115	0.08 113	0.08 66	0.07 91	0.15 133	0.13 219	0.04 75	0.10 169	0.10 118	0.09 63	0.08 70	0.08 63	0.06 65	0.12 89	0.11 201	0.02 27	0.06 104	0.13 129	0.12 124	0.11 109	0.17 171

test_5	0.08 85	0.05 65	0.07 150	0.04 44	0.04 47	0.04 50	0.04 80	0.09 78	0.05 43	0.05 45	0.07 91	0.12 101	0.12 206	0.02 21	0.07 60	0.09 89	0.07 42	0.07 62	0.08 63	0.06 65	0.10 69	0.09 145	0.02 27	0.07 142	0.10 92	0.13 141	0.13 133	0.18 188

test_4	0.09 91	0.05 65	0.07 150	0.05 67	0.06 95	0.03 31	0.02 19	0.11 91	0.09 146	0.17 114	0.06 69	0.09 74	0.06 117	0.03 48	0.09 129	0.09 89	0.15 113	0.08 70	0.10 89	0.07 84	0.16 161	0.08 108	0.02 27	0.07 142	0.09 76	0.15 187	0.12 119	0.18 188

AnonymousM	0.08 85	0.05 65	0.04 58	0.06 92	0.05 66	0.04 50	0.04 80	0.13 115	0.05 43	0.20 147	0.06 69	0.11 94	0.03 43	0.06 108	0.09 129	0.09 89	0.19 180	0.08 70	0.12 108	0.07 84	0.16 161	0.06 72	0.04 85	0.04 53	0.08 67	0.11 114	0.10 95	0.09 79

XX-Stereo	0.14 195	0.05 65	0.05 91	0.10 162	0.08 133	0.17 231	0.07 142	0.18 185	0.10 173	0.27 265	0.09 135	0.20 203	0.03 43	0.09 182	0.10 169	0.12 207	0.23 234	0.11 137	0.20 216	0.11 182	0.20 227	0.08 108	0.08 183	0.07 142	0.22 262	0.16 212	0.17 183	0.36 280

AFF-stereo	0.06 52	0.05 65	0.05 91	0.05 67	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.11 91	0.06 66	0.16 104	0.04 29	0.08 66	0.03 43	0.02 21	0.06 40	0.08 72	0.08 50	0.05 26	0.09 78	0.04 22	0.09 61	0.05 50	0.02 27	0.04 53	0.10 92	0.08 66	0.07 67	0.07 64

delet	0.05 42	0.05 65	0.04 58	0.06 92	0.05 66	0.05 74	0.05 92	0.04 28	0.04 25	0.06 53	0.05 46	0.10 82	0.05 86	0.03 48	0.07 60	0.06 31	0.07 42	0.06 43	0.05 20	0.06 65	0.06 33	0.04 30	0.03 57	0.04 53	0.06 42	0.06 44	0.04 25	0.04 29

DMCA	0.07 72	0.05 65	0.07 150	0.06 92	0.06 95	0.05 74	0.07 142	0.09 78	0.06 66	0.06 53	0.09 135	0.07 62	0.06 117	0.06 108	0.07 60	0.08 72	0.11 77	0.10 118	0.08 63	0.07 84	0.09 61	0.05 50	0.06 135	0.05 76	0.08 67	0.10 90	0.05 39	0.07 64

AANet_RVC	0.06 52	0.05 65	0.06 121	0.05 67	0.06 95	0.04 50	0.05 92	0.05 43	0.06 66	0.05 45	0.06 69	0.05 44	0.04 61	0.04 75	0.07 60	0.07 54	0.08 50	0.08 70	0.07 47	0.07 84	0.07 47	0.06 72	0.05 114	0.05 76	0.07 56	0.09 75	0.06 56	0.08 71

AIO_rvc	0.06 52	0.06 90	0.03 29	0.05 67	0.04 47	0.04 50	0.03 44	0.08 71	0.06 66	0.10 78	0.04 29	0.08 66	0.02 14	0.03 48	0.06 40	0.07 54	0.08 50	0.06 43	0.07 47	0.05 47	0.12 89	0.05 50	0.02 27	0.03 25	0.06 42	0.06 44	0.05 39	0.05 40

MGS-Stereo	0.08 85	0.06 90	0.04 58	0.05 67	0.05 66	0.04 50	0.03 44	0.12 96	0.05 43	0.09 70	0.07 91	0.10 82	0.04 61	0.05 91	0.07 60	0.08 72	0.15 113	0.11 137	0.12 108	0.09 134	0.12 89	0.07 91	0.05 114	0.05 76	0.10 92	0.09 75	0.11 109	0.10 94

CASnet	0.10 116	0.06 90	0.05 91	0.08 124	0.09 156	0.11 173	0.05 92	0.18 185	0.10 173	0.23 184	0.11 169	0.13 117	0.06 117	0.07 141	0.09 129	0.10 118	0.16 127	0.08 70	0.18 197	0.07 84	0.14 126	0.06 72	0.06 135	0.06 104	0.12 118	0.10 90	0.14 146	0.10 94
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 170	0.06 90	0.05 91	0.11 179	0.11 192	0.16 222	0.08 155	0.19 210	0.07 91	0.28 281	0.08 116	0.18 175	0.05 86	0.12 228	0.10 169	0.10 118	0.23 234	0.12 168	0.15 154	0.10 160	0.20 227	0.08 108	0.07 157	0.08 167	0.13 129	0.14 168	0.19 215	0.23 235

HanStereo	0.13 170	0.06 90	0.05 91	0.11 179	0.11 192	0.16 222	0.08 155	0.19 210	0.07 91	0.28 281	0.08 116	0.18 175	0.05 86	0.12 228	0.10 169	0.10 118	0.23 234	0.12 168	0.15 154	0.10 160	0.20 227	0.08 108	0.07 157	0.08 167	0.13 129	0.14 168	0.19 215	0.23 235

4D-IteraStereo	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.06 93	0.04 80	0.15 130	0.10 173	0.22 166	0.08 116	0.14 128	0.06 117	0.03 48	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.09 97	0.11 97	0.07 84	0.15 144	0.05 50	0.03 57	0.05 76	0.10 92	0.10 90	0.08 74	0.08 71

CES	0.11 130	0.06 90	0.06 121	0.06 92	0.08 133	0.07 111	0.05 92	0.35 296	0.05 43	0.15 98	0.23 284	0.13 117	0.04 61	0.08 163	0.08 92	0.10 118	0.19 180	0.08 70	0.14 142	0.08 108	0.28 304	0.08 108	0.07 157	0.04 53	0.14 153	0.11 114	0.13 133	0.16 159

EGLCR-Stereo	0.11 130	0.06 90	0.04 58	0.08 124	0.08 133	0.07 111	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.27 265	0.06 69	0.19 187	0.06 117	0.08 163	0.08 92	0.10 118	0.20 196	0.10 118	0.16 170	0.07 84	0.17 182	0.07 91	0.04 85	0.06 104	0.10 92	0.12 124	0.18 203	0.18 188

TESTraft	0.09 91	0.06 90	0.06 121	0.04 44	0.04 47	0.05 74	0.06 125	0.09 78	0.08 113	0.09 70	0.08 116	0.12 101	0.13 219	0.03 48	0.09 129	0.10 118	0.11 77	0.09 97	0.08 63	0.07 84	0.13 110	0.12 220	0.02 27	0.05 76	0.14 153	0.12 124	0.14 146	0.20 212

anonymity	0.13 170	0.06 90	0.05 91	0.09 143	0.10 175	0.09 138	0.07 142	0.18 185	0.08 113	0.28 281	0.12 180	0.19 187	0.06 117	0.09 182	0.09 129	0.13 228	0.23 234	0.12 168	0.17 181	0.15 247	0.19 207	0.10 180	0.09 203	0.07 142	0.19 226	0.18 243	0.19 215	0.19 203

CIPLG	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.09 138	0.06 125	0.18 185	0.06 66	0.20 147	0.08 116	0.12 101	0.06 117	0.06 108	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.11 137	0.11 97	0.09 134	0.13 110	0.06 72	0.04 85	0.06 104	0.10 92	0.09 75	0.10 95	0.10 94

IPLGR_C	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.09 138	0.06 125	0.18 185	0.06 66	0.20 147	0.08 116	0.12 101	0.07 144	0.06 108	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.11 137	0.11 97	0.09 134	0.13 110	0.06 72	0.04 85	0.06 104	0.10 92	0.09 75	0.10 95	0.10 94

AASNet	0.06 52	0.06 90	0.04 58	0.09 143	0.07 111	0.08 121	0.05 92	0.08 71	0.04 25	0.07 63	0.07 91	0.07 62	0.04 61	0.04 75	0.06 40	0.07 54	0.10 67	0.08 70	0.08 63	0.06 65	0.07 47	0.06 72	0.04 85	0.06 104	0.08 67	0.07 60	0.06 56	0.06 56

test-3	0.10 116	0.06 90	0.04 58	0.06 92	0.08 133	0.05 74	0.05 92	0.17 150	0.07 91	0.24 201	0.07 91	0.19 187	0.07 144	0.06 108	0.10 169	0.10 118	0.21 211	0.09 97	0.15 154	0.10 160	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 104	0.09 76	0.10 90	0.12 119	0.11 104

test_1	0.10 116	0.06 90	0.04 58	0.06 92	0.08 133	0.05 74	0.05 92	0.17 150	0.07 91	0.24 201	0.07 91	0.19 187	0.07 144	0.06 108	0.10 169	0.10 118	0.21 211	0.09 97	0.15 154	0.10 160	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 104	0.09 76	0.10 90	0.12 119	0.11 104

ACRE	0.09 91	0.06 90	0.05 91	0.06 92	0.06 95	0.09 138	0.06 125	0.18 185	0.06 66	0.20 147	0.08 116	0.12 101	0.07 144	0.06 108	0.08 92	0.10 118	0.17 141	0.11 137	0.11 97	0.09 134	0.13 110	0.06 72	0.04 85	0.06 104	0.10 92	0.10 90	0.10 95	0.10 94

test-1	0.14 195	0.06 90	0.07 150	0.11 179	0.10 175	0.18 239	0.14 228	0.19 210	0.13 213	0.28 281	0.10 158	0.19 187	0.11 198	0.12 228	0.12 222	0.13 228	0.22 224	0.12 168	0.22 234	0.10 160	0.24 285	0.08 108	0.09 203	0.08 167	0.21 252	0.18 243	0.15 159	0.17 171

raft+_RVC	0.08 85	0.06 90	0.04 58	0.06 92	0.06 95	0.07 111	0.04 80	0.10 87	0.08 113	0.17 114	0.08 116	0.09 74	0.04 61	0.04 75	0.08 92	0.07 54	0.13 92	0.09 97	0.11 97	0.06 65	0.13 110	0.05 50	0.03 57	0.05 76	0.10 92	0.09 75	0.09 89	0.08 71

TANstereo	0.11 130	0.06 90	0.06 121	0.10 162	0.09 156	0.09 138	0.06 125	0.12 96	0.08 113	0.22 166	0.08 116	0.13 117	0.07 144	0.08 163	0.10 169	0.13 228	0.20 196	0.13 195	0.18 197	0.08 108	0.18 195	0.09 145	0.06 135	0.06 104	0.10 92	0.10 90	0.15 159	0.14 134

XX-TBD	0.11 130	0.06 90	0.06 121	0.10 162	0.09 156	0.09 138	0.06 125	0.12 96	0.08 113	0.22 166	0.08 116	0.13 117	0.07 144	0.08 163	0.10 169	0.13 228	0.20 196	0.13 195	0.18 197	0.08 108	0.18 195	0.09 145	0.06 135	0.06 104	0.10 92	0.10 90	0.15 159	0.14 134

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 85	0.06 90	0.05 91	0.05 67	0.04 47	0.04 50	0.04 80	0.14 125	0.07 91	0.21 158	0.04 29	0.12 101	0.04 61	0.03 48	0.07 60	0.09 89	0.09 63	0.06 43	0.10 89	0.05 47	0.11 75	0.05 50	0.03 57	0.05 76	0.12 118	0.09 75	0.09 89	0.09 79

MMNet	0.06 52	0.06 90	0.04 58	0.08 124	0.06 95	0.06 93	0.05 92	0.07 64	0.05 43	0.05 45	0.05 46	0.09 74	0.04 61	0.04 75	0.07 60	0.07 54	0.08 50	0.08 70	0.07 47	0.06 65	0.06 33	0.05 50	0.04 85	0.05 76	0.07 56	0.08 66	0.07 67	0.10 94

PWCDC_ROB	0.13 170	0.06 90	0.09 184	0.07 113	0.13 218	0.08 121	0.13 222	0.06 52	0.24 281	0.09 70	0.15 218	0.09 74	0.43 306	0.26 286	0.10 169	0.10 118	0.09 63	0.12 168	0.08 63	0.11 182	0.08 57	0.11 201	0.19 270	0.13 244	0.07 56	0.13 141	0.08 74	0.18 188

IGEV-FE	0.14 195	0.07 113	0.05 91	0.13 203	0.13 218	0.10 161	0.11 205	0.17 150	0.09 146	0.28 281	0.09 135	0.23 237	0.05 86	0.12 228	0.09 129	0.11 163	0.23 234	0.11 137	0.16 170	0.12 203	0.20 227	0.09 145	0.09 203	0.06 104	0.19 226	0.14 168	0.23 247	0.27 253

DDF-Stereo	0.12 157	0.07 113	0.04 58	0.10 162	0.09 156	0.13 191	0.10 191	0.18 185	0.08 113	0.24 201	0.06 69	0.19 187	0.06 117	0.08 163	0.08 92	0.11 163	0.23 234	0.08 70	0.16 170	0.10 160	0.20 227	0.08 108	0.07 157	0.07 142	0.13 129	0.13 141	0.17 183	0.19 203

zero-FE	0.12 157	0.07 113	0.04 58	0.11 179	0.08 133	0.15 212	0.12 216	0.18 185	0.08 113	0.23 184	0.08 116	0.19 187	0.07 144	0.08 163	0.08 92	0.11 163	0.23 234	0.09 97	0.17 181	0.10 160	0.20 227	0.09 145	0.07 157	0.07 142	0.13 129	0.13 141	0.16 169	0.20 212

S2M2_XL	0.11 130	0.07 113	0.08 172	0.07 113	0.07 111	0.10 161	0.08 155	0.18 185	0.06 66	0.21 158	0.09 135	0.22 234	0.05 86	0.06 108	0.08 92	0.10 118	0.20 196	0.09 97	0.17 181	0.09 134	0.20 227	0.08 108	0.08 183	0.06 104	0.11 109	0.09 75	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	0.07 113	0.04 58	0.09 143	0.09 156	0.11 173	0.10 191	0.18 185	0.08 113	0.24 201	0.09 135	0.16 153	0.04 61	0.09 182	0.09 129	0.11 163	0.21 211	0.10 118	0.17 181	0.09 134	0.20 227	0.10 180	0.05 114	0.06 104	0.15 166	0.13 141	0.16 169	0.27 253

castereo++	0.10 116	0.07 113	0.05 91	0.07 113	0.07 111	0.06 93	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.08 116	0.17 159	0.06 117	0.05 91	0.09 129	0.10 118	0.19 180	0.09 97	0.13 129	0.07 84	0.20 227	0.07 91	0.05 114	0.07 142	0.12 118	0.12 124	0.12 119	0.11 104

castereo	0.10 116	0.07 113	0.06 121	0.06 92	0.07 111	0.08 121	0.05 92	0.16 139	0.11 188	0.24 201	0.10 158	0.15 133	0.04 61	0.05 91	0.08 92	0.10 118	0.20 196	0.09 97	0.14 142	0.07 84	0.19 207	0.07 91	0.04 85	0.07 142	0.13 129	0.12 124	0.12 119	0.12 116

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 216	0.07 113	0.05 91	0.12 191	0.12 206	0.15 212	0.09 174	0.17 150	0.12 204	0.29 295	0.09 135	0.22 234	0.05 86	0.12 228	0.11 206	0.11 163	0.26 276	0.12 168	0.33 282	0.11 182	0.20 227	0.12 220	0.08 183	0.06 104	0.21 252	0.18 243	0.20 227	0.32 273

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 216	0.07 113	0.05 91	0.14 211	0.12 206	0.15 212	0.10 191	0.18 185	0.08 113	0.26 251	0.08 116	0.19 187	0.08 163	0.11 209	0.10 169	0.12 207	0.26 276	0.13 195	0.26 260	0.11 182	0.20 227	0.10 180	0.08 183	0.07 142	0.20 239	0.18 243	0.19 215	0.31 269

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 116	0.07 113	0.06 121	0.08 124	0.05 66	0.07 111	0.03 44	0.11 91	0.15 230	0.20 147	0.15 218	0.11 94	0.07 144	0.08 163	0.08 92	0.09 89	0.16 127	0.11 137	0.12 108	0.08 108	0.12 89	0.11 201	0.06 135	0.07 142	0.12 118	0.14 168	0.12 119	0.16 159

IGEV_Zeroshot_test	0.14 195	0.07 113	0.05 91	0.13 203	0.13 218	0.10 161	0.11 205	0.17 150	0.09 146	0.28 281	0.09 135	0.23 237	0.05 86	0.12 228	0.09 129	0.11 163	0.23 234	0.11 137	0.16 170	0.12 203	0.20 227	0.09 145	0.09 203	0.06 104	0.19 226	0.14 168	0.23 247	0.27 253

Any-RAFT	0.13 170	0.07 113	0.05 91	0.10 162	0.09 156	0.12 182	0.08 155	0.17 150	0.10 173	0.26 251	0.09 135	0.20 203	0.08 163	0.10 197	0.09 129	0.10 118	0.22 224	0.11 137	0.20 216	0.10 160	0.21 251	0.09 145	0.08 183	0.06 104	0.16 179	0.15 187	0.17 183	0.17 171

RAFT-Test	0.13 170	0.07 113	0.06 121	0.09 143	0.11 192	0.13 191	0.09 174	0.17 150	0.11 188	0.27 265	0.10 158	0.20 203	0.05 86	0.12 228	0.10 169	0.11 163	0.23 234	0.12 168	0.21 227	0.14 233	0.21 251	0.11 201	0.06 135	0.08 167	0.17 191	0.15 187	0.17 183	0.17 171

LoS_RVC	0.09 91	0.07 113	0.05 91	0.05 67	0.06 95	0.06 93	0.05 92	0.13 115	0.08 113	0.18 126	0.11 169	0.12 101	0.06 117	0.07 141	0.08 92	0.09 89	0.10 67	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 104	0.14 153	0.10 90	0.10 95	0.13 124

tt_ll	0.09 91	0.07 113	0.05 91	0.05 67	0.06 95	0.06 93	0.05 92	0.13 115	0.08 113	0.18 126	0.11 169	0.12 101	0.06 117	0.07 141	0.08 92	0.09 89	0.10 67	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.16 161	0.09 145	0.05 114	0.06 104	0.14 153	0.10 90	0.10 95	0.13 124

CAS	0.09 91	0.07 113	0.05 91	0.06 92	0.05 66	0.05 74	0.04 80	0.14 125	0.05 43	0.11 81	0.10 158	0.11 94	0.05 86	0.07 141	0.08 92	0.09 89	0.11 77	0.10 118	0.14 142	0.07 84	0.12 89	0.07 91	0.05 114	0.05 76	0.13 129	0.11 114	0.09 89	0.14 134

anonymousdsp2	0.08 85	0.07 113	0.05 91	0.06 92	0.05 66	0.06 93	0.05 92	0.12 96	0.06 66	0.17 114	0.06 69	0.08 66	0.04 61	0.05 91	0.07 60	0.08 72	0.13 92	0.08 70	0.10 89	0.07 84	0.12 89	0.06 72	0.05 114	0.06 104	0.09 76	0.08 66	0.08 74	0.07 64

TestStereo1	0.09 91	0.07 113	0.06 121	0.04 44	0.05 66	0.06 93	0.06 125	0.07 64	0.07 91	0.09 70	0.07 91	0.11 94	0.14 234	0.04 75	0.09 129	0.10 118	0.11 77	0.09 97	0.09 78	0.08 108	0.13 110	0.12 220	0.02 27	0.04 53	0.15 166	0.13 141	0.16 169	0.20 212

IER	0.09 91	0.07 113	0.07 150	0.09 143	0.07 111	0.08 121	0.06 125	0.12 96	0.07 91	0.14 91	0.11 169	0.10 82	0.07 144	0.06 108	0.08 92	0.09 89	0.15 113	0.11 137	0.11 97	0.07 84	0.11 75	0.07 91	0.06 135	0.06 104	0.10 92	0.10 90	0.11 109	0.14 134

SA-5K	0.09 91	0.07 113	0.06 121	0.04 44	0.05 66	0.06 93	0.06 125	0.07 64	0.07 91	0.09 70	0.07 91	0.11 94	0.14 234	0.04 75	0.09 129	0.10 118	0.11 77	0.09 97	0.09 78	0.08 108	0.13 110	0.12 220	0.02 27	0.04 53	0.15 166	0.13 141	0.16 169	0.20 212

Sa-1000	0.10 116	0.07 113	0.07 150	0.07 113	0.05 66	0.09 138	0.03 44	0.12 96	0.06 66	0.18 126	0.08 116	0.19 187	0.05 86	0.05 91	0.10 169	0.10 118	0.16 127	0.12 168	0.14 142	0.09 134	0.16 161	0.10 180	0.04 85	0.05 76	0.19 226	0.15 187	0.13 133	0.20 212

SA	0.10 116	0.07 113	0.06 121	0.06 92	0.05 66	0.08 121	0.04 80	0.12 96	0.05 43	0.16 104	0.07 91	0.16 153	0.03 43	0.04 75	0.09 129	0.09 89	0.13 92	0.11 137	0.12 108	0.09 134	0.14 126	0.10 180	0.03 57	0.06 104	0.16 179	0.14 168	0.13 133	0.20 212

iRaft-Stereo_20w	0.13 170	0.07 113	0.05 91	0.12 191	0.12 206	0.12 182	0.09 174	0.16 139	0.10 173	0.28 281	0.09 135	0.19 187	0.04 61	0.10 197	0.09 129	0.11 163	0.24 252	0.11 137	0.15 154	0.13 222	0.20 227	0.08 108	0.09 203	0.06 104	0.17 191	0.13 141	0.20 227	0.25 245

IPLG	0.09 91	0.07 113	0.07 150	0.07 113	0.07 111	0.06 93	0.05 92	0.15 130	0.06 66	0.22 166	0.06 69	0.15 133	0.05 86	0.04 75	0.08 92	0.10 118	0.16 127	0.10 118	0.14 142	0.09 134	0.13 110	0.08 108	0.04 85	0.07 142	0.13 129	0.11 114	0.11 109	0.08 71

GMOStereo	0.11 130	0.07 113	0.09 184	0.06 92	0.05 66	0.06 93	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.07 91	0.17 159	0.09 175	0.05 91	0.10 169	0.11 163	0.17 141	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.19 207	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.18 212	0.16 212	0.14 146	0.17 171

error version	0.11 130	0.07 113	0.09 184	0.06 92	0.05 66	0.06 93	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.07 91	0.17 159	0.09 175	0.05 91	0.10 169	0.11 163	0.17 141	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.19 207	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.18 212	0.16 212	0.14 146	0.17 171

test-v	0.11 130	0.07 113	0.09 184	0.06 92	0.05 66	0.06 93	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.07 91	0.17 159	0.09 175	0.05 91	0.10 169	0.11 163	0.17 141	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.19 207	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.18 212	0.16 212	0.14 146	0.17 171

test_3	0.11 130	0.07 113	0.07 150	0.06 92	0.08 133	0.05 74	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.09 135	0.21 221	0.11 198	0.06 108	0.13 242	0.13 228	0.20 196	0.09 97	0.14 142	0.10 160	0.18 195	0.08 108	0.04 85	0.08 167	0.13 129	0.15 187	0.13 133	0.14 134

TRStereo	0.13 170	0.07 113	0.05 91	0.09 143	0.08 133	0.17 231	0.13 222	0.18 185	0.07 91	0.25 234	0.09 135	0.20 203	0.04 61	0.10 197	0.09 129	0.10 118	0.22 224	0.11 137	0.22 234	0.13 222	0.19 207	0.09 145	0.09 203	0.07 142	0.16 179	0.15 187	0.24 256	0.20 212

test-2	0.11 130	0.07 113	0.09 184	0.06 92	0.05 66	0.06 93	0.05 92	0.17 150	0.09 146	0.24 201	0.07 91	0.17 159	0.09 175	0.05 91	0.10 169	0.11 163	0.17 141	0.08 70	0.12 108	0.08 108	0.19 207	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.18 212	0.16 212	0.14 146	0.17 171

CREStereo++_RVC	0.11 130	0.07 113	0.05 91	0.08 124	0.08 133	0.08 121	0.07 142	0.16 139	0.09 146	0.26 251	0.09 135	0.17 159	0.13 219	0.08 163	0.08 92	0.10 118	0.20 196	0.08 70	0.13 129	0.07 84	0.19 207	0.08 108	0.06 135	0.06 104	0.14 153	0.11 114	0.16 169	0.15 145
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
EAI-Stereo	0.13 170	0.07 113	0.04 58	0.10 162	0.10 175	0.10 161	0.09 174	0.17 150	0.10 173	0.26 251	0.11 169	0.20 203	0.05 86	0.10 197	0.10 169	0.11 163	0.23 234	0.12 168	0.18 197	0.12 203	0.19 207	0.08 108	0.08 183	0.08 167	0.16 179	0.14 168	0.15 159	0.20 212

R-Stereo Train	0.13 170	0.07 113	0.07 150	0.09 143	0.10 175	0.15 212	0.05 92	0.16 139	0.12 204	0.28 281	0.12 180	0.20 203	0.08 163	0.11 209	0.09 129	0.11 163	0.24 252	0.12 168	0.16 170	0.11 182	0.21 251	0.11 201	0.08 183	0.07 142	0.15 166	0.15 187	0.16 169	0.15 145

RAFT-Stereo	0.13 170	0.07 113	0.07 150	0.09 143	0.10 175	0.15 212	0.05 92	0.16 139	0.12 204	0.28 281	0.12 180	0.20 203	0.08 163	0.11 209	0.09 129	0.11 163	0.24 252	0.12 168	0.16 170	0.11 182	0.21 251	0.11 201	0.08 183	0.07 142	0.15 166	0.15 187	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 52	0.07 113	0.06 121	0.06 92	0.06 95	0.07 111	0.06 125	0.07 64	0.05 43	0.06 53	0.07 91	0.05 44	0.04 61	0.04 75	0.07 60	0.08 72	0.08 50	0.10 118	0.07 47	0.05 47	0.07 47	0.05 50	0.05 114	0.05 76	0.08 67	0.07 60	0.06 56	0.06 56

CVANet_RVC	0.07 72	0.07 113	0.07 150	0.08 124	0.06 95	0.07 111	0.05 92	0.06 52	0.05 43	0.06 53	0.09 135	0.05 44	0.04 61	0.04 75	0.08 92	0.08 72	0.08 50	0.08 70	0.08 63	0.06 65	0.08 57	0.05 50	0.04 85	0.05 76	0.08 67	0.07 60	0.07 67	0.09 79

HITNet	0.09 91	0.07 113	0.06 121	0.08 124	0.08 133	0.08 121	0.05 92	0.11 91	0.07 91	0.19 139	0.08 116	0.12 101	0.06 117	0.07 141	0.08 92	0.08 72	0.13 92	0.11 137	0.10 89	0.06 65	0.10 69	0.09 145	0.06 135	0.06 104	0.12 118	0.11 114	0.16 169	0.13 124
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
YMNet	0.07 72	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.08 133	0.08 121	0.07 142	0.07 64	0.07 91	0.05 45	0.07 91	0.13 117	0.05 86	0.07 141	0.07 60	0.07 54	0.08 50	0.08 70	0.09 78	0.05 47	0.07 47	0.06 72	0.06 135	0.05 76	0.09 76	0.08 66	0.09 89	0.09 79

Reg-Stereo(zero)	0.11 130	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 142	0.17 150	0.10 173	0.25 234	0.09 135	0.20 203	0.06 117	0.07 141	0.09 129	0.11 163	0.19 180	0.10 118	0.15 154	0.09 134	0.15 144	0.08 108	0.07 157	0.07 142	0.13 129	0.13 141	0.18 203	0.17 171

HI	0.11 130	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 142	0.17 150	0.10 173	0.25 234	0.09 135	0.20 203	0.06 117	0.07 141	0.09 129	0.11 163	0.19 180	0.10 118	0.15 154	0.09 134	0.15 144	0.08 108	0.07 157	0.07 142	0.13 129	0.13 141	0.18 203	0.17 171

gcap-zeroshot	0.13 170	0.08 150	0.05 91	0.08 124	0.10 175	0.11 173	0.09 174	0.18 185	0.09 146	0.28 281	0.08 116	0.20 203	0.06 117	0.10 197	0.09 129	0.12 207	0.23 234	0.11 137	0.27 265	0.12 203	0.20 227	0.11 201	0.07 157	0.08 167	0.12 118	0.17 230	0.17 183	0.18 188

trnet	0.11 130	0.08 150	0.05 91	0.07 113	0.07 111	0.07 111	0.05 92	0.18 185	0.05 43	0.27 265	0.07 91	0.18 175	0.06 117	0.08 163	0.08 92	0.10 118	0.22 224	0.08 70	0.12 108	0.07 84	0.20 227	0.08 108	0.06 135	0.05 76	0.11 109	0.13 141	0.17 183	0.16 159

MSKI-zero shot	0.13 170	0.08 150	0.05 91	0.09 143	0.11 192	0.09 138	0.07 142	0.19 210	0.09 146	0.28 281	0.10 158	0.19 187	0.06 117	0.11 209	0.10 169	0.11 163	0.24 252	0.11 137	0.17 181	0.11 182	0.21 251	0.10 180	0.07 157	0.08 167	0.14 153	0.17 230	0.18 203	0.18 188

cross-raft	0.14 195	0.08 150	0.07 150	0.08 124	0.10 175	0.12 182	0.08 155	0.17 150	0.13 213	0.27 265	0.11 169	0.21 221	0.05 86	0.11 209	0.13 242	0.14 249	0.22 224	0.11 137	0.23 244	0.13 222	0.23 278	0.09 145	0.06 135	0.08 167	0.22 262	0.17 230	0.14 146	0.15 145

rafts_anoy	0.09 91	0.08 150	0.07 150	0.07 113	0.07 111	0.06 93	0.05 92	0.13 115	0.05 43	0.17 114	0.09 135	0.12 101	0.05 86	0.03 48	0.09 129	0.10 118	0.15 113	0.12 168	0.13 129	0.07 84	0.14 126	0.08 108	0.03 57	0.06 104	0.11 109	0.10 90	0.09 89	0.11 104

raftrobust	0.10 116	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.07 111	0.05 74	0.04 80	0.14 125	0.06 66	0.25 234	0.07 91	0.12 101	0.05 86	0.05 91	0.08 92	0.09 89	0.18 160	0.11 137	0.11 97	0.09 134	0.17 182	0.08 108	0.05 114	0.05 76	0.13 129	0.12 124	0.10 95	0.10 94

RALCasStereoNet	0.09 91	0.08 150	0.06 121	0.09 143	0.07 111	0.06 93	0.05 92	0.12 96	0.05 43	0.18 126	0.07 91	0.12 101	0.05 86	0.04 75	0.09 129	0.10 118	0.18 160	0.12 168	0.13 129	0.08 108	0.15 144	0.08 108	0.05 114	0.06 104	0.12 118	0.09 75	0.10 95	0.08 71

RALAANet	0.09 91	0.08 150	0.06 121	0.07 113	0.05 66	0.08 121	0.05 92	0.10 87	0.07 91	0.12 83	0.09 135	0.10 82	0.06 117	0.03 48	0.08 92	0.09 89	0.13 92	0.11 137	0.15 154	0.08 108	0.12 89	0.07 91	0.04 85	0.06 104	0.11 109	0.10 90	0.11 109	0.11 104

UPFNet	0.09 91	0.08 150	0.08 172	0.09 143	0.07 111	0.09 138	0.06 125	0.12 96	0.09 146	0.14 91	0.09 135	0.12 101	0.06 117	0.07 141	0.08 92	0.10 118	0.13 92	0.11 137	0.10 89	0.07 84	0.09 61	0.07 91	0.06 135	0.06 104	0.09 76	0.10 90	0.10 95	0.10 94

CREStereo	0.11 130	0.08 150	0.06 121	0.08 124	0.08 133	0.07 111	0.05 92	0.18 185	0.05 43	0.26 251	0.08 116	0.18 175	0.06 117	0.08 163	0.08 92	0.10 118	0.22 224	0.09 97	0.13 129	0.08 108	0.20 227	0.09 145	0.06 135	0.05 76	0.11 109	0.13 141	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	0.08 150	0.11 216	0.08 124	0.09 156	0.08 121	0.08 155	0.12 96	0.09 146	0.13 88	0.13 192	0.13 117	0.07 144	0.06 108	0.13 242	0.12 207	0.14 106	0.13 195	0.11 97	0.10 160	0.12 89	0.09 145	0.07 157	0.09 190	0.10 92	0.10 90	0.10 95	0.11 104

MSMDNet	0.13 170	0.08 150	0.06 121	0.09 143	0.12 206	0.10 161	0.08 155	0.17 150	0.11 188	0.27 265	0.09 135	0.20 203	0.06 117	0.12 228	0.10 169	0.11 163	0.24 252	0.12 168	0.19 210	0.16 259	0.21 251	0.11 201	0.07 157	0.08 167	0.17 191	0.14 168	0.17 183	0.18 188

iResNetv2_ROB	0.12 157	0.08 150	0.07 150	0.12 191	0.09 156	0.12 182	0.08 155	0.17 150	0.08 113	0.22 166	0.12 180	0.20 203	0.15 242	0.06 108	0.08 92	0.08 72	0.16 127	0.11 137	0.17 181	0.10 160	0.14 126	0.09 145	0.09 203	0.10 206	0.14 153	0.12 124	0.19 215	0.12 116

iResNet_ROB	0.11 130	0.08 150	0.07 150	0.11 179	0.08 133	0.12 182	0.07 142	0.15 130	0.08 113	0.23 184	0.10 158	0.15 133	0.15 242	0.06 108	0.07 60	0.09 89	0.17 141	0.12 168	0.13 129	0.09 134	0.14 126	0.09 145	0.07 157	0.08 167	0.14 153	0.12 124	0.15 159	0.15 145

model_zeroshot	0.14 195	0.09 167	0.06 121	0.10 162	0.10 175	0.14 200	0.08 155	0.20 228	0.12 204	0.28 281	0.08 116	0.21 221	0.06 117	0.11 209	0.09 129	0.12 207	0.26 276	0.13 195	0.27 265	0.11 182	0.20 227	0.13 237	0.11 228	0.09 190	0.17 191	0.17 230	0.18 203	0.18 188

AE-Stereo	0.12 157	0.09 167	0.08 172	0.11 179	0.09 156	0.08 121	0.05 92	0.17 150	0.14 222	0.24 201	0.09 135	0.19 187	0.10 188	0.07 141	0.10 169	0.12 207	0.24 252	0.13 195	0.16 170	0.11 182	0.18 195	0.09 145	0.05 114	0.09 190	0.13 129	0.14 168	0.15 159	0.15 145

iinet-f	0.10 116	0.09 167	0.06 121	0.08 124	0.06 95	0.09 138	0.06 125	0.09 78	0.07 91	0.18 126	0.11 169	0.10 82	0.10 188	0.06 108	0.08 92	0.09 89	0.14 106	0.09 97	0.18 197	0.09 134	0.11 75	0.06 72	0.05 114	0.06 104	0.11 109	0.10 90	0.15 159	0.12 116

raft_robust	0.12 157	0.09 167	0.09 184	0.11 179	0.06 95	0.09 138	0.06 125	0.15 130	0.08 113	0.23 184	0.07 91	0.20 203	0.11 198	0.09 182	0.11 206	0.12 207	0.16 127	0.12 168	0.13 129	0.10 160	0.15 144	0.11 201	0.03 57	0.07 142	0.18 212	0.16 212	0.15 159	0.14 134

MIPNet	0.11 130	0.09 167	0.06 121	0.07 113	0.08 133	0.07 111	0.05 92	0.17 150	0.06 66	0.23 184	0.07 91	0.15 133	0.08 163	0.05 91	0.09 129	0.10 118	0.17 141	0.11 137	0.20 216	0.12 203	0.13 110	0.10 180	0.05 114	0.07 142	0.15 166	0.13 141	0.11 109	0.13 124

IPLGR	0.12 157	0.09 167	0.09 184	0.09 143	0.10 175	0.09 138	0.07 142	0.18 185	0.09 146	0.22 166	0.10 158	0.15 133	0.07 144	0.06 108	0.09 129	0.11 163	0.17 141	0.11 137	0.20 216	0.12 203	0.15 144	0.08 108	0.04 85	0.08 167	0.16 179	0.13 141	0.14 146	0.16 159

LMCR-Stereo	0.13 170	0.09 167	0.07 150	0.11 179	0.08 133	0.11 173	0.09 174	0.18 185	0.09 146	0.19 139	0.14 205	0.19 187	0.14 234	0.10 197	0.09 129	0.11 163	0.20 196	0.13 195	0.19 210	0.10 160	0.18 195	0.10 180	0.08 183	0.08 167	0.15 166	0.13 141	0.18 203	0.17 171

s12784h	0.12 157	0.09 167	0.06 121	0.11 179	0.09 156	0.08 121	0.06 125	0.18 185	0.07 91	0.27 265	0.11 169	0.19 187	0.08 163	0.07 141	0.08 92	0.09 89	0.21 211	0.08 70	0.15 154	0.07 84	0.20 227	0.08 108	0.05 114	0.07 142	0.16 179	0.14 168	0.18 203	0.21 228

sAnonymous2	0.14 195	0.09 167	0.10 203	0.10 162	0.09 156	0.09 138	0.11 205	0.22 248	0.11 188	0.23 184	0.16 229	0.15 133	0.10 188	0.06 108	0.12 222	0.13 228	0.18 160	0.15 234	0.21 227	0.14 233	0.16 161	0.14 244	0.04 85	0.10 206	0.17 191	0.17 230	0.17 183	0.16 159

CroCo_RVC	0.14 195	0.09 167	0.10 203	0.10 162	0.09 156	0.09 138	0.11 205	0.22 248	0.11 188	0.23 184	0.16 229	0.15 133	0.10 188	0.06 108	0.12 222	0.13 228	0.18 160	0.15 234	0.21 227	0.14 233	0.16 161	0.14 244	0.04 85	0.10 206	0.17 191	0.17 230	0.17 183	0.16 159

sCroCo_RVC	0.14 195	0.09 167	0.09 184	0.08 124	0.07 111	0.10 161	0.07 142	0.19 210	0.14 222	0.18 126	0.12 180	0.13 117	0.14 234	0.06 108	0.13 242	0.15 267	0.22 224	0.15 234	0.22 234	0.13 222	0.21 251	0.16 264	0.06 135	0.12 234	0.17 191	0.16 212	0.17 183	0.17 171

UNet	0.10 116	0.09 167	0.08 172	0.10 162	0.08 133	0.09 138	0.08 155	0.15 130	0.08 113	0.17 114	0.09 135	0.13 117	0.09 175	0.07 141	0.09 129	0.10 118	0.16 127	0.13 195	0.12 108	0.08 108	0.11 75	0.09 145	0.08 183	0.09 190	0.11 109	0.13 141	0.10 95	0.11 104

DN-CSS_ROB	0.11 130	0.09 167	0.11 216	0.08 124	0.09 156	0.08 121	0.08 155	0.16 139	0.10 173	0.23 184	0.17 238	0.18 175	0.14 234	0.05 91	0.08 92	0.09 89	0.13 92	0.10 118	0.18 197	0.09 134	0.11 75	0.08 108	0.07 157	0.08 167	0.13 129	0.10 90	0.12 119	0.10 94

coex_refinement	0.10 116	0.10 180	0.07 150	0.09 143	0.08 133	0.09 138	0.06 125	0.17 150	0.10 173	0.20 147	0.11 169	0.11 94	0.07 144	0.07 141	0.11 206	0.14 249	0.15 113	0.11 137	0.12 108	0.06 65	0.12 89	0.08 108	0.06 135	0.07 142	0.12 118	0.12 124	0.11 109	0.13 124

S2M2_L	0.13 170	0.10 180	0.09 184	0.12 191	0.08 133	0.13 191	0.10 191	0.16 139	0.08 113	0.21 158	0.07 91	0.17 159	0.03 43	0.17 261	0.11 206	0.09 89	0.22 224	0.12 168	0.16 170	0.11 182	0.18 195	0.09 145	0.12 239	0.08 167	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	0.10 180	0.08 172	0.09 143	0.09 156	0.08 121	0.07 142	0.17 150	0.08 113	0.22 166	0.09 135	0.16 153	0.13 219	0.07 141	0.08 92	0.11 163	0.16 127	0.11 137	0.11 97	0.09 134	0.14 126	0.09 145	0.09 203	0.07 142	0.13 129	0.14 168	0.14 146	0.11 104

EKT-Stereo	0.15 216	0.10 180	0.07 150	0.13 203	0.12 206	0.16 222	0.17 247	0.18 185	0.11 188	0.26 251	0.17 238	0.17 159	0.07 144	0.11 209	0.09 129	0.11 163	0.24 252	0.15 234	0.23 244	0.12 203	0.24 285	0.10 180	0.07 157	0.08 167	0.20 239	0.15 187	0.17 183	0.18 188

LoS	0.15 216	0.10 180	0.08 172	0.10 162	0.11 192	0.09 138	0.07 142	0.50 317	0.05 43	0.32 300	0.36 312	0.36 268	0.06 117	0.09 182	0.09 129	0.10 118	0.20 196	0.09 97	0.14 142	0.11 182	0.21 251	0.09 145	0.07 157	0.07 142	0.17 191	0.11 114	0.20 227	0.21 228
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.11 130	0.10 180	0.08 172	0.09 143	0.10 175	0.09 138	0.06 125	0.14 125	0.08 113	0.18 126	0.15 218	0.09 74	0.06 117	0.08 163	0.09 129	0.10 118	0.17 141	0.13 195	0.14 142	0.10 160	0.11 75	0.09 145	0.08 183	0.08 167	0.13 129	0.12 124	0.10 95	0.11 104

PMTNet	0.11 130	0.10 180	0.06 121	0.12 191	0.09 156	0.07 111	0.06 125	0.18 185	0.06 66	0.28 281	0.06 69	0.18 175	0.04 61	0.07 141	0.09 129	0.11 163	0.19 180	0.09 97	0.14 142	0.08 108	0.17 182	0.09 145	0.07 157	0.05 76	0.13 129	0.12 124	0.17 183	0.15 145

FADNet-RVC-Resample	0.13 170	0.10 180	0.12 231	0.12 191	0.10 175	0.13 191	0.10 191	0.16 139	0.13 213	0.18 126	0.13 192	0.17 159	0.11 198	0.10 197	0.10 169	0.09 89	0.13 92	0.15 234	0.15 154	0.17 264	0.15 144	0.12 220	0.10 218	0.13 244	0.17 191	0.13 141	0.12 119	0.11 104

BEATNet_4x	0.11 130	0.10 180	0.08 172	0.09 143	0.09 156	0.09 138	0.08 155	0.12 96	0.08 113	0.21 158	0.09 135	0.15 133	0.09 175	0.07 141	0.10 169	0.09 89	0.13 92	0.13 195	0.11 97	0.08 108	0.13 110	0.11 201	0.08 183	0.07 142	0.13 129	0.13 141	0.18 203	0.18 188

ADCRef	0.13 170	0.10 180	0.09 184	0.10 162	0.08 133	0.09 138	0.08 155	0.17 150	0.14 222	0.21 158	0.15 218	0.15 133	0.13 219	0.05 91	0.10 169	0.11 163	0.16 127	0.14 220	0.19 210	0.12 203	0.15 144	0.12 220	0.09 203	0.11 218	0.13 129	0.18 243	0.13 133	0.18 188

DeepPrunerF	0.11 130	0.10 180	0.10 203	0.13 203	0.13 218	0.09 138	0.09 174	0.15 130	0.11 188	0.12 83	0.14 205	0.10 82	0.09 175	0.07 141	0.12 222	0.11 163	0.11 77	0.13 195	0.13 129	0.11 182	0.13 110	0.08 108	0.08 183	0.08 167	0.17 191	0.14 168	0.11 109	0.14 134

ADCP+	0.11 130	0.10 180	0.08 172	0.09 143	0.07 111	0.09 138	0.08 155	0.13 115	0.11 188	0.16 104	0.12 180	0.18 175	0.08 163	0.07 141	0.10 169	0.09 89	0.16 127	0.11 137	0.14 142	0.09 134	0.12 89	0.09 145	0.08 183	0.08 167	0.11 109	0.15 187	0.11 109	0.11 104

RASNet	0.11 130	0.10 180	0.09 184	0.10 162	0.07 111	0.08 121	0.08 155	0.19 210	0.09 146	0.17 114	0.10 158	0.13 117	0.08 163	0.06 108	0.08 92	0.10 118	0.15 113	0.09 97	0.12 108	0.06 65	0.15 144	0.09 145	0.05 114	0.10 206	0.13 129	0.11 114	0.17 183	0.17 171

DISCO	0.10 116	0.10 180	0.08 172	0.10 162	0.09 156	0.11 173	0.09 174	0.10 87	0.08 113	0.15 98	0.10 158	0.12 101	0.07 144	0.06 108	0.09 129	0.11 163	0.15 113	0.10 118	0.14 142	0.10 160	0.12 89	0.10 180	0.06 135	0.09 190	0.14 153	0.11 114	0.13 133	0.11 104

GLC_STEREO	0.13 170	0.11 194	0.12 231	0.12 191	0.11 192	0.10 161	0.10 191	0.19 210	0.07 91	0.25 234	0.13 192	0.12 101	0.07 144	0.07 141	0.08 92	0.12 207	0.24 252	0.11 137	0.17 181	0.09 134	0.27 299	0.15 256	0.07 157	0.07 142	0.15 166	0.09 75	0.20 227	0.12 116

DAS	0.19 247	0.11 194	0.09 184	0.24 267	0.19 262	0.18 239	0.20 259	0.23 256	0.18 251	0.24 201	0.14 205	0.38 271	0.21 260	0.09 182	0.12 222	0.11 163	0.25 268	0.16 245	0.22 234	0.15 247	0.20 227	0.14 244	0.18 265	0.13 244	0.19 226	0.17 230	0.23 247	0.29 261

SepStereo	0.19 247	0.11 194	0.09 184	0.24 267	0.19 262	0.18 239	0.20 259	0.23 256	0.18 251	0.24 201	0.14 205	0.38 271	0.21 260	0.09 182	0.12 222	0.11 163	0.25 268	0.16 245	0.22 234	0.15 247	0.20 227	0.14 244	0.18 265	0.13 244	0.19 226	0.17 230	0.23 247	0.29 261

CFNet_pseudo	0.13 170	0.11 194	0.11 216	0.14 211	0.11 192	0.12 182	0.11 205	0.19 210	0.12 204	0.24 201	0.14 205	0.16 153	0.15 242	0.08 163	0.09 129	0.10 118	0.16 127	0.13 195	0.13 129	0.08 108	0.15 144	0.08 108	0.08 183	0.09 190	0.15 166	0.14 168	0.19 215	0.20 212

ADLNet	0.12 157	0.11 194	0.08 172	0.12 191	0.10 175	0.16 222	0.12 216	0.14 125	0.07 91	0.13 88	0.10 158	0.25 247	0.10 188	0.28 292	0.09 129	0.10 118	0.17 141	0.09 97	0.13 129	0.09 134	0.11 75	0.08 108	0.13 246	0.06 104	0.13 129	0.12 124	0.12 119	0.14 134

GES	0.14 195	0.11 194	0.07 150	0.09 143	0.11 192	0.15 212	0.09 174	0.20 228	0.09 146	0.23 184	0.12 180	0.17 159	0.11 198	0.14 248	0.10 169	0.10 118	0.23 234	0.14 220	0.24 250	0.14 233	0.17 182	0.17 268	0.11 228	0.09 190	0.15 166	0.14 168	0.21 241	0.20 212

FINET	0.12 157	0.11 194	0.12 231	0.12 191	0.10 175	0.11 173	0.13 222	0.15 130	0.12 204	0.13 88	0.12 180	0.13 117	0.09 175	0.09 182	0.15 267	0.13 228	0.15 113	0.11 137	0.16 170	0.09 134	0.13 110	0.10 180	0.10 218	0.10 206	0.12 118	0.10 90	0.13 133	0.12 116

psm_up	0.14 195	0.11 194	0.13 240	0.15 223	0.12 206	0.14 200	0.11 205	0.20 228	0.16 235	0.19 139	0.12 180	0.15 133	0.17 251	0.10 197	0.12 222	0.12 207	0.19 180	0.13 195	0.17 181	0.11 182	0.15 144	0.09 145	0.10 218	0.16 265	0.18 212	0.16 212	0.17 183	0.20 212

RTSC	0.14 195	0.11 194	0.10 203	0.12 191	0.11 192	0.12 182	0.10 191	0.16 139	0.13 213	0.18 126	0.13 192	0.15 133	0.13 219	0.08 163	0.11 206	0.13 228	0.20 196	0.13 195	0.21 227	0.12 203	0.16 161	0.12 220	0.07 157	0.10 206	0.16 179	0.16 212	0.21 241	0.32 273

CFNet	0.12 157	0.11 194	0.08 172	0.14 211	0.12 206	0.11 173	0.09 174	0.19 210	0.10 173	0.18 126	0.12 180	0.25 247	0.10 188	0.08 163	0.08 92	0.09 89	0.17 141	0.12 168	0.12 108	0.09 134	0.11 75	0.08 108	0.06 135	0.09 190	0.15 166	0.12 124	0.13 133	0.13 124

NVstereo2D	0.15 216	0.11 194	0.11 216	0.19 247	0.14 229	0.21 265	0.24 279	0.13 115	0.11 188	0.16 104	0.14 205	0.10 82	0.07 144	0.39 306	0.11 206	0.11 163	0.21 211	0.14 220	0.15 154	0.10 160	0.12 89	0.08 108	0.24 286	0.08 167	0.14 153	0.12 124	0.14 146	0.12 116

MLCV	0.14 195	0.11 194	0.09 184	0.16 227	0.12 206	0.14 200	0.11 205	0.21 239	0.10 173	0.24 201	0.13 192	0.21 221	0.14 234	0.08 163	0.09 129	0.10 118	0.19 180	0.11 137	0.19 210	0.09 134	0.17 182	0.08 108	0.10 218	0.09 190	0.16 179	0.13 141	0.16 169	0.19 203

iResNet	0.16 233	0.11 194	0.09 184	0.15 223	0.13 218	0.17 231	0.12 216	0.21 239	0.14 222	0.25 234	0.13 192	0.35 266	0.32 291	0.08 163	0.10 169	0.11 163	0.20 196	0.12 168	0.25 255	0.14 233	0.18 195	0.11 201	0.12 239	0.13 244	0.18 212	0.14 168	0.20 227	0.18 188

MyStereo04	0.14 195	0.12 207	0.10 203	0.08 124	0.09 156	0.10 161	0.08 155	0.22 248	0.19 260	0.24 201	0.16 229	0.23 237	0.11 198	0.04 75	0.10 169	0.11 163	0.17 141	0.12 168	0.21 227	0.12 203	0.16 161	0.11 201	0.06 135	0.11 218	0.21 252	0.12 124	0.16 169	0.15 145

CASS	0.15 216	0.12 207	0.10 203	0.14 211	0.12 206	0.16 222	0.10 191	0.19 210	0.15 230	0.26 251	0.12 180	0.20 203	0.12 206	0.09 182	0.11 206	0.12 207	0.23 234	0.12 168	0.23 244	0.09 134	0.19 207	0.10 180	0.07 157	0.09 190	0.23 269	0.14 168	0.19 215	0.22 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 195	0.12 207	0.07 150	0.25 270	0.10 175	0.19 250	0.09 174	0.17 150	0.08 113	0.17 114	0.08 116	0.33 262	0.08 163	0.06 108	0.10 169	0.11 163	0.24 252	0.11 137	0.25 255	0.09 134	0.15 144	0.09 145	0.06 135	0.09 190	0.17 191	0.13 141	0.18 203	0.15 145

GwcNet-ADL	0.17 236	0.12 207	0.11 216	0.19 247	0.14 229	0.17 231	0.14 228	0.21 239	0.14 222	0.24 201	0.17 238	0.32 261	0.16 247	0.19 271	0.11 206	0.14 249	0.22 224	0.15 234	0.23 244	0.13 222	0.18 195	0.11 201	0.05 114	0.10 206	0.18 212	0.15 187	0.19 215	0.21 228

GANet-ADL	0.15 216	0.12 207	0.09 184	0.14 211	0.12 206	0.16 222	0.12 216	0.20 228	0.10 173	0.25 234	0.15 218	0.22 234	0.12 206	0.21 278	0.09 129	0.11 163	0.25 268	0.14 220	0.20 216	0.14 233	0.19 207	0.09 145	0.08 183	0.10 206	0.17 191	0.15 187	0.20 227	0.17 171

TestStereo	0.13 170	0.12 207	0.10 203	0.11 179	0.08 133	0.11 173	0.10 191	0.18 185	0.11 188	0.24 201	0.13 192	0.20 203	0.08 163	0.06 108	0.11 206	0.10 118	0.20 196	0.11 137	0.20 216	0.10 160	0.21 251	0.10 180	0.06 135	0.12 234	0.19 226	0.11 114	0.12 119	0.13 124

pcwnet_v2	0.15 216	0.12 207	0.12 231	0.16 227	0.14 229	0.17 231	0.14 228	0.20 228	0.13 213	0.22 166	0.14 205	0.19 187	0.18 253	0.12 228	0.10 169	0.12 207	0.18 160	0.13 195	0.17 181	0.12 203	0.16 161	0.11 201	0.09 203	0.10 206	0.19 226	0.20 260	0.19 215	0.27 253

GMStereo	0.12 157	0.12 207	0.07 150	0.11 179	0.11 192	0.13 191	0.09 174	0.17 150	0.10 173	0.17 114	0.13 192	0.21 221	0.11 198	0.07 141	0.10 169	0.09 89	0.17 141	0.10 118	0.17 181	0.12 203	0.14 126	0.09 145	0.07 157	0.09 190	0.14 153	0.13 141	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	0.14 195	0.12 207	0.11 216	0.13 203	0.11 192	0.14 200	0.10 191	0.17 150	0.15 230	0.22 166	0.16 229	0.21 221	0.12 206	0.09 182	0.10 169	0.11 163	0.16 127	0.13 195	0.17 181	0.12 203	0.18 195	0.13 237	0.11 228	0.11 218	0.16 179	0.15 187	0.16 169	0.16 159

HSM-Net_RVC	0.15 216	0.12 207	0.10 203	0.17 235	0.13 218	0.14 200	0.10 191	0.18 185	0.14 222	0.25 234	0.18 253	0.28 252	0.16 247	0.11 209	0.11 206	0.11 163	0.19 180	0.13 195	0.16 170	0.11 182	0.17 182	0.11 201	0.08 183	0.11 218	0.19 226	0.16 212	0.23 247	0.24 239
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 170	0.12 207	0.10 203	0.14 211	0.11 192	0.14 200	0.09 174	0.17 150	0.09 146	0.19 139	0.13 192	0.21 221	0.09 175	0.09 182	0.10 169	0.13 228	0.18 160	0.13 195	0.15 154	0.11 182	0.16 161	0.08 108	0.06 135	0.09 190	0.15 166	0.12 124	0.16 169	0.17 171

HSM	0.14 195	0.12 207	0.09 184	0.14 211	0.13 218	0.12 182	0.10 191	0.18 185	0.10 173	0.23 184	0.15 218	0.18 175	0.14 234	0.08 163	0.10 169	0.10 118	0.21 211	0.12 168	0.17 181	0.12 203	0.18 195	0.10 180	0.07 157	0.08 167	0.17 191	0.15 187	0.17 183	0.18 188

DLCB_ROB	0.13 170	0.12 207	0.11 216	0.10 162	0.10 175	0.10 161	0.09 174	0.16 139	0.11 188	0.18 126	0.17 238	0.19 187	0.13 219	0.11 209	0.11 206	0.10 118	0.17 141	0.13 195	0.13 129	0.10 160	0.17 182	0.10 180	0.09 203	0.12 234	0.27 281	0.16 212	0.16 169	0.13 124

UDGNet	0.15 216	0.13 220	0.09 184	0.18 240	0.17 248	0.16 222	0.19 257	0.15 130	0.11 188	0.16 104	0.14 205	0.15 133	0.05 86	0.45 307	0.09 129	0.10 118	0.17 141	0.12 168	0.14 142	0.09 134	0.17 182	0.09 145	0.28 308	0.07 142	0.17 191	0.15 187	0.12 119	0.13 124

AACVNet	0.14 195	0.13 220	0.10 203	0.13 203	0.13 218	0.14 200	0.10 191	0.19 210	0.11 188	0.22 166	0.17 238	0.13 117	0.10 188	0.09 182	0.11 206	0.11 163	0.21 211	0.13 195	0.17 181	0.12 203	0.16 161	0.11 201	0.11 228	0.11 218	0.17 191	0.13 141	0.14 146	0.16 159

PSMNet-ADL	0.18 241	0.13 220	0.13 240	0.16 227	0.14 229	0.17 231	0.16 238	0.20 228	0.21 277	0.27 265	0.19 262	0.29 258	0.25 271	0.18 266	0.14 257	0.14 249	0.23 234	0.14 220	0.22 234	0.14 233	0.19 207	0.11 201	0.10 218	0.11 218	0.20 239	0.15 187	0.23 247	0.19 203

ICVP	0.15 216	0.13 220	0.14 251	0.12 191	0.12 206	0.13 191	0.10 191	0.17 150	0.12 204	0.17 114	0.13 192	0.18 175	0.12 206	0.09 182	0.12 222	0.13 228	0.18 160	0.15 234	0.15 154	0.14 233	0.17 182	0.13 237	0.20 273	0.11 218	0.19 226	0.19 256	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	0.14 195	0.13 220	0.10 203	0.11 179	0.12 206	0.12 182	0.11 205	0.18 185	0.13 213	0.24 201	0.16 229	0.18 175	0.10 188	0.06 108	0.12 222	0.11 163	0.20 196	0.17 258	0.23 244	0.13 222	0.15 144	0.13 237	0.07 157	0.11 218	0.20 239	0.14 168	0.13 133	0.19 203

APVNet	0.15 216	0.13 220	0.11 216	0.14 211	0.16 240	0.14 200	0.13 222	0.19 210	0.11 188	0.14 91	0.13 192	0.17 159	0.09 175	0.16 259	0.15 267	0.15 267	0.21 211	0.14 220	0.22 234	0.15 247	0.15 144	0.12 220	0.07 157	0.12 234	0.16 179	0.15 187	0.19 215	0.17 171

DSFCA	0.11 130	0.13 220	0.09 184	0.10 162	0.08 133	0.11 173	0.11 205	0.12 96	0.09 146	0.12 83	0.13 192	0.14 128	0.07 144	0.05 91	0.09 129	0.11 163	0.15 113	0.13 195	0.16 170	0.10 160	0.13 110	0.12 220	0.07 157	0.09 190	0.12 118	0.13 141	0.10 95	0.13 124

FADNet-RVC	0.14 195	0.13 220	0.10 203	0.18 240	0.11 192	0.14 200	0.09 174	0.21 239	0.09 146	0.19 139	0.17 238	0.17 159	0.12 206	0.11 209	0.14 257	0.15 267	0.18 160	0.13 195	0.18 197	0.15 247	0.12 89	0.12 220	0.12 239	0.11 218	0.20 239	0.16 212	0.14 146	0.14 134

AF-Net	0.15 216	0.13 220	0.13 240	0.14 211	0.18 255	0.15 212	0.14 228	0.17 150	0.16 235	0.17 114	0.21 272	0.18 175	0.12 206	0.10 197	0.17 278	0.16 275	0.13 92	0.14 220	0.15 154	0.11 182	0.11 75	0.10 180	0.13 246	0.10 206	0.14 153	0.15 187	0.20 227	0.14 134

Nwc_Net	0.15 216	0.13 220	0.13 240	0.14 211	0.18 255	0.15 212	0.14 228	0.17 150	0.16 235	0.17 114	0.21 272	0.18 175	0.12 206	0.10 197	0.17 278	0.16 275	0.13 92	0.14 220	0.15 154	0.11 182	0.11 75	0.10 180	0.13 246	0.10 206	0.14 153	0.15 187	0.20 227	0.14 134

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 170	0.13 220	0.13 240	0.14 211	0.15 237	0.13 191	0.20 259	0.13 115	0.15 230	0.16 104	0.16 229	0.21 221	0.09 175	0.15 256	0.10 169	0.12 207	0.15 113	0.12 168	0.11 97	0.09 134	0.11 75	0.09 145	0.08 183	0.08 167	0.13 129	0.13 141	0.11 109	0.15 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.14 195	0.13 220	0.11 216	0.12 191	0.11 192	0.10 161	0.09 174	0.17 150	0.12 204	0.21 158	0.18 253	0.15 133	0.13 219	0.08 163	0.12 222	0.11 163	0.19 180	0.15 234	0.19 210	0.11 182	0.17 182	0.14 244	0.10 218	0.11 218	0.17 191	0.16 212	0.17 183	0.19 203

PDISCO_ROB	0.12 157	0.13 220	0.13 240	0.10 162	0.08 133	0.09 138	0.09 174	0.09 78	0.08 113	0.11 81	0.10 158	0.06 56	0.05 86	0.05 91	0.09 129	0.11 163	0.14 106	0.16 245	0.09 78	0.10 160	0.14 126	0.12 220	0.04 85	0.08 167	0.16 179	0.21 265	0.32 282	0.19 203

ITSA-stereo	0.18 241	0.14 233	0.11 216	0.26 272	0.16 240	0.18 239	0.16 238	0.25 266	0.17 245	0.25 234	0.17 238	0.33 262	0.24 268	0.16 259	0.11 206	0.11 163	0.21 211	0.15 234	0.22 234	0.10 160	0.19 207	0.11 201	0.15 253	0.11 218	0.22 262	0.15 187	0.20 227	0.23 235

SACVNet	0.15 216	0.14 233	0.13 240	0.16 227	0.13 218	0.14 200	0.12 216	0.19 210	0.17 245	0.19 139	0.17 238	0.14 128	0.07 144	0.14 248	0.13 242	0.13 228	0.19 180	0.16 245	0.20 216	0.13 222	0.16 161	0.14 244	0.12 239	0.13 244	0.20 239	0.18 243	0.19 215	0.17 171

FADNet_RVC	0.18 241	0.14 233	0.13 240	0.20 251	0.15 237	0.14 200	0.13 222	0.24 262	0.14 222	0.24 201	0.17 238	0.27 250	0.21 260	0.14 248	0.14 257	0.12 207	0.19 180	0.17 258	0.31 277	0.15 247	0.19 207	0.14 244	0.11 228	0.14 253	0.20 239	0.21 265	0.18 203	0.22 231

STTStereo	0.13 170	0.14 233	0.17 272	0.13 203	0.15 237	0.13 191	0.20 259	0.13 115	0.13 213	0.15 98	0.15 218	0.17 159	0.10 188	0.11 209	0.12 222	0.12 207	0.15 113	0.14 220	0.13 129	0.11 182	0.12 89	0.10 180	0.07 157	0.09 190	0.15 166	0.13 141	0.12 119	0.16 159

RP	0.15 216	0.14 233	0.15 258	0.17 235	0.14 229	0.17 231	0.16 238	0.19 210	0.17 245	0.14 91	0.16 229	0.16 153	0.15 242	0.11 209	0.13 242	0.12 207	0.15 113	0.12 168	0.15 154	0.12 203	0.12 89	0.12 220	0.10 218	0.12 234	0.17 191	0.15 187	0.20 227	0.18 188

CBMV_ROB	0.21 261	0.14 233	0.15 258	0.26 272	0.22 273	0.21 265	0.22 272	0.28 275	0.17 245	0.26 251	0.17 238	0.28 252	0.17 251	0.26 286	0.11 206	0.12 207	0.26 276	0.17 258	0.18 197	0.16 259	0.21 251	0.19 285	0.26 293	0.20 276	0.24 271	0.25 292	0.25 262	0.33 276

NOSS_ROB	0.21 261	0.14 233	0.15 258	0.20 251	0.19 262	0.20 256	0.22 272	0.29 281	0.18 251	0.25 234	0.15 218	0.21 221	0.13 219	0.27 291	0.13 242	0.14 249	0.26 276	0.21 284	0.22 234	0.17 264	0.23 278	0.22 298	0.26 293	0.24 291	0.26 278	0.22 273	0.24 256	0.26 249

pmcnn	0.19 247	0.14 233	0.11 216	0.18 240	0.13 218	0.19 250	0.16 238	0.20 228	0.18 251	0.26 251	0.14 205	0.35 266	0.25 271	0.09 182	0.09 129	0.11 163	0.25 268	0.14 220	0.24 250	0.14 233	0.22 267	0.14 244	0.11 228	0.11 218	0.21 252	0.18 243	0.39 298	0.45 299

DDVS	0.19 247	0.15 241	0.13 240	0.18 240	0.18 255	0.19 250	0.20 259	0.20 228	0.16 235	0.25 234	0.21 272	0.39 274	0.27 279	0.13 242	0.12 222	0.14 249	0.26 276	0.19 274	0.28 270	0.15 247	0.18 195	0.16 264	0.10 218	0.14 253	0.19 226	0.15 187	0.22 245	0.25 245

DCVSM-stereo	0.20 255	0.15 241	0.11 216	0.24 267	0.18 255	0.26 278	0.21 270	0.23 256	0.16 235	0.24 201	0.19 262	0.49 284	0.27 279	0.13 242	0.10 169	0.12 207	0.24 252	0.16 245	0.24 250	0.15 247	0.19 207	0.14 244	0.22 277	0.11 218	0.18 212	0.15 187	0.24 256	0.28 259

ACV-stereo	0.25 273	0.15 241	0.13 240	0.22 257	0.17 248	0.28 281	0.24 279	0.21 239	0.20 271	0.24 201	0.21 272	0.28 252	0.36 298	0.18 266	0.13 242	0.12 207	0.34 305	0.20 280	1.12 331	0.25 295	0.26 297	0.17 268	0.29 311	0.18 273	0.19 226	0.16 212	0.25 262	0.29 261

Anonymous3	0.18 241	0.15 241	0.11 216	0.15 223	0.10 175	0.14 200	0.11 205	0.22 248	0.19 260	0.27 265	0.15 218	0.27 250	0.12 206	0.13 242	0.25 298	0.17 282	0.23 234	0.18 269	0.26 260	0.17 264	0.24 285	0.20 289	0.09 203	0.10 206	0.21 252	0.20 260	0.22 245	0.20 212

SFCPSM	0.20 255	0.15 241	0.12 231	0.22 257	0.16 240	0.20 256	0.18 250	0.22 248	0.20 271	0.26 251	0.24 287	0.34 265	0.33 294	0.14 248	0.12 222	0.12 207	0.24 252	0.16 245	0.32 279	0.19 275	0.19 207	0.13 237	0.14 251	0.12 234	0.21 252	0.17 230	0.20 227	0.25 245

FADNet	0.16 233	0.15 241	0.10 203	0.20 251	0.10 175	0.19 250	0.13 222	0.20 228	0.13 213	0.22 166	0.24 287	0.17 159	0.14 234	0.12 228	0.17 278	0.16 275	0.16 127	0.14 220	0.23 244	0.20 279	0.16 161	0.12 220	0.11 228	0.11 218	0.21 252	0.18 243	0.16 169	0.15 145

stereogan	0.16 233	0.15 241	0.15 258	0.16 227	0.18 255	0.18 239	0.16 238	0.20 228	0.19 260	0.14 91	0.16 229	0.20 203	0.18 253	0.13 242	0.14 257	0.13 228	0.16 127	0.14 220	0.17 181	0.14 233	0.14 126	0.12 220	0.13 246	0.13 244	0.16 179	0.16 212	0.23 247	0.18 188

ccs_rob	0.20 255	0.15 241	0.11 216	0.26 272	0.16 240	0.26 278	0.20 259	0.22 248	0.16 235	0.25 234	0.24 287	0.57 293	0.24 268	0.17 261	0.12 222	0.13 228	0.23 234	0.15 234	0.21 227	0.15 247	0.21 251	0.11 201	0.12 239	0.11 218	0.20 239	0.16 212	0.18 203	0.24 239

HBP-ISP	0.21 261	0.16 249	0.12 231	0.26 272	0.22 273	0.22 268	0.17 247	0.29 281	0.18 251	0.27 265	0.18 253	0.21 221	0.12 206	0.28 292	0.10 169	0.14 249	0.26 276	0.19 274	0.20 216	0.12 203	0.22 267	0.23 301	0.26 293	0.23 283	0.24 271	0.24 286	0.23 247	0.26 249

dad	0.18 241	0.16 249	0.11 216	0.36 285	0.16 240	0.24 274	0.21 270	0.24 262	0.09 146	0.22 166	0.11 169	0.38 271	0.11 198	0.08 163	0.12 222	0.10 118	0.27 287	0.12 168	0.29 272	0.10 160	0.19 207	0.12 220	0.08 183	0.13 244	0.18 212	0.14 168	0.31 280	0.22 231

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 297	0.16 249	0.12 231	0.26 272	0.22 273	0.22 268	0.27 287	0.24 262	0.15 230	0.24 201	0.16 229	4.24 347	0.22 267	0.19 271	0.13 242	0.13 228	0.34 305	0.22 290	0.31 277	0.20 279	0.23 278	0.18 277	0.22 277	0.14 253	0.20 239	0.19 256	0.21 241	0.24 239

NCC-stereo	0.17 236	0.16 249	0.16 264	0.16 227	0.17 248	0.18 239	0.18 250	0.19 210	0.20 271	0.16 104	0.19 262	0.21 221	0.21 260	0.12 228	0.20 291	0.18 289	0.18 160	0.19 274	0.18 197	0.15 247	0.15 144	0.15 256	0.15 253	0.12 234	0.18 212	0.17 230	0.24 256	0.20 212

Abc-Net	0.17 236	0.16 249	0.16 264	0.16 227	0.17 248	0.18 239	0.18 250	0.19 210	0.20 271	0.16 104	0.19 262	0.21 221	0.21 260	0.12 228	0.20 291	0.18 289	0.18 160	0.19 274	0.18 197	0.15 247	0.15 144	0.15 256	0.15 253	0.12 234	0.18 212	0.17 230	0.24 256	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	0.20 255	0.16 249	0.14 251	0.17 235	0.14 229	0.20 256	0.15 233	0.23 256	0.26 291	0.15 98	0.14 205	0.14 128	0.20 258	0.11 209	0.13 242	0.15 267	0.24 252	0.17 258	0.34 285	0.24 293	0.22 267	0.15 256	0.09 203	0.15 257	0.28 288	0.27 303	0.28 273	0.55 309

RTSA	0.20 255	0.16 249	0.14 251	0.17 235	0.14 229	0.20 256	0.15 233	0.23 256	0.26 291	0.15 98	0.14 205	0.14 128	0.20 258	0.11 209	0.13 242	0.15 267	0.24 252	0.17 258	0.34 285	0.24 293	0.22 267	0.15 256	0.09 203	0.15 257	0.28 288	0.27 303	0.28 273	0.55 309

AnyNet_C32	0.20 255	0.16 249	0.15 258	0.17 235	0.17 248	0.19 250	0.16 238	0.25 266	0.22 278	0.25 234	0.23 284	0.23 237	0.18 253	0.14 248	0.19 288	0.18 289	0.28 294	0.22 290	0.29 272	0.18 271	0.27 299	0.21 294	0.16 257	0.17 270	0.22 262	0.20 260	0.21 241	0.23 235

HCRNet	0.11 130	0.17 257	0.06 121	0.22 257	0.08 133	0.15 212	0.08 155	0.13 115	0.04 25	0.46 321	0.12 180	0.24 246	0.07 144	0.07 141	0.08 92	0.06 31	0.14 106	0.08 70	0.20 216	0.08 108	0.09 61	0.05 50	0.11 228	0.06 104	0.06 42	0.05 25	0.05 39	0.08 71

RGC	0.19 247	0.17 257	0.17 272	0.19 247	0.20 267	0.20 256	0.15 233	0.22 248	0.26 291	0.17 114	0.20 267	0.21 221	0.24 268	0.15 256	0.23 295	0.18 289	0.18 160	0.16 245	0.18 197	0.16 259	0.17 182	0.13 237	0.12 239	0.15 257	0.20 239	0.21 265	0.23 247	0.24 239

SHD	0.21 261	0.17 257	0.20 285	0.18 240	0.16 240	0.18 239	0.20 259	0.26 269	0.16 235	0.27 265	0.18 253	0.23 237	0.31 288	0.17 261	0.14 257	0.14 249	0.19 180	0.17 258	0.32 279	0.17 264	0.20 227	0.17 268	0.16 257	0.16 265	0.23 269	0.28 306	0.25 262	0.43 295

ADCPNet	0.22 266	0.17 257	0.16 264	0.20 251	0.19 262	0.20 256	0.18 250	0.27 272	0.23 280	0.26 251	0.22 279	0.26 249	0.28 281	0.15 256	0.16 272	0.17 282	0.24 252	0.17 258	0.32 279	0.23 290	0.24 285	0.19 285	0.17 263	0.21 279	0.25 275	0.22 273	0.27 270	0.33 276

UCFNet_RVC	0.15 216	0.17 257	0.12 231	0.16 227	0.14 229	0.17 231	0.11 205	0.17 150	0.12 204	0.20 147	0.13 192	0.28 252	0.12 206	0.10 197	0.11 206	0.13 228	0.18 160	0.13 195	0.17 181	0.12 203	0.16 161	0.09 145	0.10 218	0.11 218	0.18 212	0.15 187	0.17 183	0.19 203

NCCL2	0.17 236	0.17 257	0.16 264	0.13 203	0.13 218	0.13 191	0.12 216	0.21 239	0.17 245	0.22 166	0.15 218	0.23 237	0.13 219	0.09 182	0.15 267	0.16 275	0.18 160	0.17 258	0.19 210	0.17 264	0.21 251	0.17 268	0.11 228	0.16 265	0.25 275	0.26 299	0.20 227	0.24 239

ADCMid	0.21 261	0.18 263	0.17 272	0.18 240	0.19 262	0.20 256	0.16 238	0.29 281	0.25 286	0.24 201	0.19 262	0.36 268	0.21 260	0.12 228	0.16 272	0.16 275	0.25 268	0.18 269	0.37 290	0.19 275	0.24 285	0.18 277	0.17 263	0.15 257	0.24 271	0.20 260	0.25 262	0.29 261

SGM-Forest	0.19 247	0.18 263	0.16 264	0.23 261	0.18 255	0.20 256	0.18 250	0.23 256	0.17 245	0.20 147	0.15 218	0.23 237	0.18 253	0.22 279	0.17 278	0.18 289	0.19 180	0.17 258	0.18 197	0.15 247	0.17 182	0.18 277	0.25 288	0.18 273	0.22 262	0.18 243	0.25 262	0.24 239
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 266	0.18 263	0.17 272	0.23 261	0.21 270	0.20 256	0.18 250	0.27 272	0.19 260	0.28 281	0.11 169	0.29 258	0.13 219	0.24 281	0.13 242	0.14 249	0.24 252	0.18 269	0.20 216	0.16 259	0.21 251	0.18 277	0.24 286	0.23 283	0.26 278	0.22 273	0.35 289	0.40 289
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 277	0.19 266	0.17 272	0.38 292	0.36 301	0.30 283	0.25 284	0.26 269	0.18 251	0.27 265	0.25 293	0.33 262	0.36 298	0.26 286	0.16 272	0.15 267	0.26 276	0.23 293	0.33 282	0.21 281	0.22 267	0.19 285	0.22 277	0.22 281	0.21 252	0.22 273	0.32 282	0.42 292

PS-NSSS	0.17 236	0.19 266	0.17 272	0.23 261	0.18 255	0.18 239	0.16 238	0.22 248	0.13 213	0.23 184	0.20 267	0.44 277	0.08 163	0.11 209	0.12 222	0.10 118	0.13 92	0.13 195	0.26 260	0.11 182	0.11 75	0.07 91	0.18 265	0.15 257	0.17 191	0.21 265	0.13 133	0.20 212

DPSNet	0.39 300	0.19 266	0.17 272	0.27 279	0.25 283	0.29 282	0.19 257	0.26 269	0.24 281	0.18 126	0.17 238	2.16 341	0.43 306	0.10 197	0.17 278	0.15 267	0.35 308	0.28 306	2.04 343	0.27 300	0.25 293	0.16 264	0.28 308	0.25 295	0.38 311	0.24 286	0.39 298	0.51 305

DDUNet	0.26 277	0.20 269	0.12 231	0.37 287	0.30 296	0.40 301	0.47 307	0.20 228	0.16 235	0.16 104	0.25 293	0.16 153	0.08 163	1.63 324	0.13 242	0.14 249	0.21 211	0.14 220	0.25 255	0.13 222	0.18 195	0.12 220	0.25 288	0.15 257	0.17 191	0.18 243	0.18 203	0.22 231

UDG	0.26 277	0.20 269	0.13 240	0.38 292	0.31 297	0.38 299	0.51 310	0.19 210	0.16 235	0.19 139	0.23 284	0.17 159	0.09 175	1.45 320	0.14 257	0.13 228	0.27 287	0.16 245	0.26 260	0.13 222	0.21 251	0.13 237	0.25 288	0.12 234	0.20 239	0.20 260	0.20 227	0.19 203

NaN_ROB	0.19 247	0.20 269	0.19 282	0.20 251	0.20 267	0.16 222	0.15 233	0.27 272	0.19 260	0.23 184	0.18 253	0.47 283	0.16 247	0.11 209	0.13 242	0.12 207	0.15 113	0.14 220	0.21 227	0.19 275	0.13 110	0.10 180	0.09 203	0.20 276	0.24 271	0.21 265	0.26 267	0.28 259

LE_ROB	0.40 301	0.20 269	0.16 264	0.41 297	0.43 306	0.33 292	0.44 304	0.34 295	0.29 301	0.32 300	0.21 272	1.25 328	1.40 343	0.11 209	0.10 169	0.11 163	0.21 211	0.13 195	0.20 216	0.13 222	0.22 267	0.12 220	0.12 239	0.14 253	0.36 308	0.31 310	1.39 345	1.32 343

PWC_ROB	0.22 266	0.20 269	0.14 251	0.18 240	0.17 248	0.16 222	0.20 259	0.21 239	0.26 291	0.15 98	0.20 267	0.28 252	0.62 318	0.13 242	0.12 222	0.13 228	0.27 287	0.18 269	0.36 289	0.18 271	0.22 267	0.17 268	0.16 257	0.24 291	0.19 226	0.18 243	0.24 256	0.43 295

PA-Net	0.19 247	0.21 274	0.25 297	0.14 211	0.20 267	0.18 239	0.20 259	0.21 239	0.19 260	0.18 126	0.14 205	0.17 159	0.21 260	0.26 286	0.16 272	0.18 289	0.15 113	0.19 274	0.13 129	0.17 264	0.14 126	0.15 256	0.10 218	0.16 265	0.17 191	0.25 292	0.17 183	0.35 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.30 289	0.21 274	0.21 291	0.25 270	0.21 270	0.31 285	0.22 272	0.30 284	0.31 306	0.27 265	0.26 295	1.39 330	0.38 302	0.22 279	0.14 257	0.14 249	0.26 276	0.21 284	0.30 276	0.21 281	0.24 285	0.20 289	0.31 313	0.23 283	0.33 302	0.24 286	0.35 289	0.48 301

XPNet_ROB	0.18 241	0.21 274	0.14 251	0.15 223	0.16 240	0.15 212	0.15 233	0.15 130	0.14 222	0.19 139	0.18 253	0.49 284	0.13 219	0.11 209	0.13 242	0.14 249	0.25 268	0.16 245	0.18 197	0.14 233	0.17 182	0.18 277	0.13 246	0.13 244	0.17 191	0.17 230	0.31 280	0.29 261

S-Stereo	0.30 289	0.22 277	0.17 272	0.41 297	0.39 303	0.41 302	0.37 294	0.25 266	0.25 286	0.26 251	0.44 316	0.54 292	0.36 298	0.24 281	0.16 272	0.14 249	0.27 287	0.27 302	0.34 285	0.28 301	0.23 278	0.22 298	0.53 317	0.23 283	0.22 262	0.19 256	0.27 270	0.38 282

ADCS	0.28 285	0.22 277	0.21 291	0.26 272	0.24 280	0.25 275	0.23 276	0.36 299	0.30 303	0.23 184	0.27 298	0.46 282	0.35 297	0.20 276	0.19 288	0.18 289	0.32 300	0.24 296	0.48 300	0.28 301	0.36 312	0.28 310	0.19 270	0.23 283	0.31 295	0.25 292	0.30 277	0.41 291

AnyNet_C01	0.31 292	0.22 277	0.20 285	0.22 257	0.26 286	0.25 275	0.24 279	0.37 302	0.37 314	0.26 251	0.28 301	0.49 284	0.33 294	0.18 266	0.28 305	0.21 300	0.38 313	0.32 311	0.64 307	0.32 312	0.39 315	0.31 317	0.26 293	0.25 295	0.33 302	0.32 311	0.34 287	0.44 298

SGM-ForestM	0.24 272	0.22 277	0.16 264	0.37 287	0.24 280	0.32 287	0.24 279	0.28 275	0.20 271	0.23 184	0.17 238	0.51 289	0.25 271	0.20 276	0.12 222	0.13 228	0.23 234	0.16 245	0.24 250	0.14 233	0.19 207	0.16 264	0.21 276	0.16 265	0.35 306	0.24 286	0.51 308	0.35 278

edge stereo	0.31 292	0.23 281	0.20 285	0.41 297	0.35 299	0.42 304	0.39 301	0.38 304	0.22 278	0.23 184	0.38 313	0.69 301	0.33 294	0.30 298	0.15 267	0.16 275	0.31 299	0.21 284	0.42 294	0.21 281	0.23 278	0.17 268	0.25 288	0.22 281	0.27 281	0.23 280	0.39 298	0.55 309

SAMSARA	0.48 306	0.23 281	0.39 315	0.23 261	0.23 277	0.22 268	0.22 272	0.44 315	0.38 316	0.31 299	0.21 272	0.30 260	0.47 309	0.17 261	0.32 309	0.34 315	0.25 268	0.32 311	0.46 299	0.32 312	0.47 329	0.52 337	0.15 253	0.33 311	1.39 349	1.54 347	1.41 346	1.46 345

ETE_ROB	0.22 266	0.23 281	0.15 258	0.20 251	0.16 240	0.19 250	0.17 247	0.18 185	0.19 260	0.22 166	0.22 279	0.65 297	0.16 247	0.14 248	0.14 257	0.14 249	0.30 298	0.19 274	0.24 250	0.19 275	0.21 251	0.18 277	0.16 257	0.15 257	0.22 262	0.28 306	0.41 303	0.26 249

FSD		0.24 284	0.24 296	0.27 279	0.25 283	0.25 275	0.33 291	0.30 284	0.18 251	0.20 147	0.17 238			0.29 294	0.25 298	0.26 304			0.27 265	0.21 281				0.28 301	0.27 281	0.23 280	0.27 270	0.27 253

G-Net	0.29 288	0.24 284	0.19 282	0.23 261	0.21 270	0.36 295	0.23 276	0.30 284	0.27 296	0.33 304	0.32 310	0.93 320	0.25 271	0.18 266	0.18 285	0.18 289	0.26 276	0.21 284	0.43 296	0.31 309	0.26 297	0.17 268	0.18 265	0.18 273	0.27 281	0.23 280	0.40 302	0.42 292

SGM_RVC	0.25 273	0.24 284	0.17 272	0.39 295	0.27 288	0.34 293	0.26 285	0.28 275	0.19 260	0.25 234	0.18 253	0.42 275	0.30 285	0.17 261	0.12 222	0.13 228	0.23 234	0.15 234	0.25 255	0.13 222	0.19 207	0.15 256	0.19 270	0.17 270	0.33 302	0.22 273	0.55 313	0.43 295
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 273	0.25 287	0.25 297	0.28 281	0.26 286	0.26 278	0.34 292	0.28 275	0.18 251	0.20 147	0.17 238	0.20 203	0.12 206	0.29 294	0.26 300	0.26 304	0.29 295	0.28 306	0.27 265	0.21 281	0.25 293	0.25 304	0.26 293	0.32 309	0.26 278	0.24 286	0.26 267	0.27 253
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	0.25 273	0.25 287	0.20 285	0.29 282	0.22 273	0.22 268	0.23 276	0.36 299	0.27 296	0.36 312	0.22 279	0.45 278	0.32 291	0.19 271	0.17 278	0.17 282	0.17 141	0.16 245	0.29 272	0.14 233	0.20 227	0.18 277	0.27 306	0.23 283	0.29 290	0.25 292	0.33 285	0.31 269

LALA_ROB	0.22 266	0.25 287	0.16 264	0.19 247	0.17 248	0.22 268	0.16 238	0.17 150	0.19 260	0.24 201	0.21 272	0.64 295	0.15 242	0.13 242	0.23 295	0.17 282	0.27 287	0.22 290	0.22 234	0.18 271	0.20 227	0.20 289	0.14 251	0.15 257	0.20 239	0.22 273	0.35 289	0.25 245

STTRV1_RVC		0.26 290	0.22 294	0.35 284	0.28 289	0.32 287	0.29 289	0.36 299	0.33 309	0.27 265	0.26 295	0.42 275	0.41 305	0.47 308	0.32 309	0.18 289	0.59 329	0.20 280		0.30 306	0.59 337	0.22 298		0.43 319	0.25 275	0.54 332	0.34 287	0.64 318

GANetREF_RVC	0.26 277	0.26 290	0.30 306	0.23 261	0.23 277	0.23 273	0.24 279	0.35 296	0.33 309	0.32 300	0.17 238	0.50 287	0.38 302	0.12 228	0.20 291	0.17 282	0.19 180	0.21 284	0.35 288	0.21 281	0.23 278	0.15 256	0.22 277	0.29 304	0.27 281	0.21 265	0.36 293	0.31 269
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	0.26 277	0.26 290	0.25 297	0.37 287	0.25 283	0.32 287	0.20 259	0.21 239	0.18 251	0.27 265	0.20 267	0.45 278	0.31 288	0.26 286	0.20 291	0.20 299	0.27 287	0.17 258	0.51 303	0.14 233	0.21 251	0.14 244	0.16 257	0.28 301	0.21 252	0.19 256	0.33 285	0.55 309

MeshStereo	0.30 289	0.26 290	0.20 285	0.49 303	0.36 301	0.35 294	0.26 285	0.32 289	0.28 299	0.30 297	0.27 298	0.61 294	0.47 309	0.18 266	0.12 222	0.14 249	0.26 276	0.17 258	0.27 265	0.17 264	0.27 299	0.21 294	0.25 288	0.20 276	0.36 308	0.28 306	0.54 312	0.49 303
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	3.45 344	0.27 294	0.18 281	0.38 292	0.29 295	0.39 300	0.36 293	0.51 319	0.31 306	0.45 320	0.47 317	0.71 302	0.57 315	0.19 271	23.17 353	59.79 357	0.36 309	0.26 300	1.29 337	0.33 314	0.44 325	0.32 318	0.23 282	0.27 297	0.36 308	0.29 309	0.53 311	0.51 305

MDST_ROB	0.22 266	0.27 294	0.14 251	0.47 301	0.24 280	0.36 295	0.20 259	0.24 262	0.16 235	0.26 251	0.14 205	0.28 252	0.25 271	0.11 209	0.11 206	0.12 207	0.21 211	0.12 168	0.17 181	0.12 203	0.19 207	0.10 180	0.11 228	0.12 234	0.34 305	0.23 280	0.56 314	0.31 269

FC-DCNN v2	0.27 283	0.28 296	0.27 302	0.37 287	0.28 289	0.32 287	0.38 298	0.33 293	0.19 260	0.22 166	0.18 253	0.23 237	0.13 219	0.29 294	0.26 300	0.26 304	0.29 295	0.27 302	0.29 272	0.21 281	0.25 293	0.25 304	0.26 293	0.31 306	0.31 295	0.26 299	0.30 277	0.30 267

DGSMNet	0.34 295	0.28 296	0.23 295	0.40 296	0.33 298	0.37 297	0.37 294	0.28 275	0.25 286	0.25 234	0.50 321	0.45 278	0.31 288	0.25 283	0.23 295	0.19 298	0.51 323	0.32 311	0.72 314	0.35 315	0.37 313	0.38 326	0.28 308	0.31 306	0.27 281	0.23 280	0.32 282	0.38 282

FC-DCNN	0.27 283	0.28 296	0.26 300	0.36 285	0.28 289	0.32 287	0.37 294	0.32 289	0.19 260	0.22 166	0.18 253	0.23 237	0.13 219	0.29 294	0.26 300	0.26 304	0.29 295	0.27 302	0.28 270	0.21 281	0.25 293	0.25 304	0.26 293	0.31 306	0.30 293	0.25 292	0.29 275	0.30 267

MFN_U_SF_RVC	0.31 292	0.29 299	0.21 291	0.33 283	0.28 289	0.31 285	0.29 289	0.37 302	0.24 281	0.46 321	0.30 306	0.50 287	0.32 291	0.25 283	0.27 303	0.24 301	0.18 160	0.23 293	0.58 305	0.28 301	0.24 285	0.27 309	0.22 277	0.27 297	0.31 295	0.25 292	0.37 294	0.50 304

XQC	0.28 285	0.30 300	0.26 300	0.37 287	0.28 289	0.37 297	0.37 294	0.40 308	0.30 303	0.32 300	0.20 267	0.45 278	0.28 281	0.31 300	0.14 257	0.14 249	0.20 196	0.21 284	0.33 282	0.23 290	0.22 267	0.20 289	0.23 282	0.24 291	0.32 300	0.25 292	0.44 305	0.32 273

CSAN	0.26 277	0.31 301	0.30 306	0.26 272	0.23 277	0.21 265	0.18 250	0.28 275	0.36 313	0.35 311	0.24 287	0.51 289	0.26 276	0.14 248	0.18 285	0.17 282	0.19 180	0.20 280	0.26 260	0.25 295	0.22 267	0.20 289	0.18 265	0.27 297	0.30 293	0.23 280	0.38 297	0.38 282

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 296	0.36 302	0.39 315	0.46 300	0.28 289	0.30 283	0.28 288	0.50 317	0.46 321	0.39 318	0.30 306	0.37 270	0.36 298	0.31 300	0.35 313	0.26 304	0.21 211	0.27 302	0.71 312	0.37 316	0.27 299	0.29 311	0.30 312	0.38 317	0.32 300	0.24 286	0.29 275	0.39 286

MADNet+	0.55 310	0.36 302	0.63 333	0.56 306	0.52 314	0.45 306	0.38 298	0.63 325	0.52 323	0.53 325	0.41 315	0.81 312	0.67 322	0.33 305	0.57 328	0.49 326	0.56 326	0.50 328	0.82 318	0.52 321	0.47 329	0.43 329	0.51 316	0.47 320	0.82 334	0.70 338	0.58 316	0.72 323

MANE	0.41 302	0.36 302	0.33 311	0.61 309	0.44 307	0.44 305	0.46 306	0.42 312	0.25 286	0.23 184	0.22 279	0.65 297	0.28 281	0.30 298	0.28 305	0.29 314	0.32 300	0.42 323	0.37 290	0.23 290	0.30 306	0.26 307	0.26 293	0.34 313	0.54 321	0.40 321	1.07 341	0.87 331

PVD	0.38 299	0.38 305	0.20 285	0.47 301	0.35 299	0.50 307	0.40 302	0.38 304	0.34 311	0.23 184	0.28 301	0.52 291	0.51 312	0.50 309	0.16 272	0.17 282	0.41 315	0.26 300	0.49 302	0.28 301	0.39 315	0.40 328	0.23 282	0.27 297	0.44 314	0.57 335	0.46 307	0.72 323

CC-Net-ROB	0.28 285	0.40 306	0.28 303	0.56 306	0.44 307	0.41 302	0.38 298	0.32 289	0.20 271	0.33 304	0.28 301	0.68 300	0.10 188	0.32 304	0.19 288	0.13 228	0.14 106	0.16 245	0.39 292	0.18 271	0.15 144	0.09 145	0.23 282	0.24 291	0.21 252	0.21 265	0.19 215	0.29 261

BEATNet-Init1	0.49 308	0.42 307	0.28 303	0.79 316	0.40 304	0.60 311	0.45 305	0.41 311	0.27 296	0.30 297	0.22 279	0.89 318	0.84 327	0.25 283	0.27 303	0.26 304	0.27 287	0.25 299	0.84 319	0.28 301	0.27 299	0.26 307	0.26 293	0.32 309	0.49 316	0.35 317	2.05 349	0.88 333

ELAS_RVC	0.43 304	0.43 308	0.36 313	0.64 310	0.44 307	0.62 313	0.50 308	0.39 306	0.25 286	0.25 234	0.30 306	1.23 327	0.30 285	0.31 300	0.28 305	0.27 310	0.37 311	0.30 308	0.42 294	0.26 297	0.34 309	0.32 318	0.26 293	0.37 315	0.50 318	0.38 320	0.78 330	0.70 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 303	0.43 308	0.36 313	0.64 310	0.44 307	0.58 310	0.50 308	0.40 308	0.26 291	0.25 234	0.28 301	0.94 321	0.30 285	0.31 300	0.28 305	0.27 310	0.36 309	0.30 308	0.43 296	0.26 297	0.33 307	0.32 318	0.26 293	0.37 315	0.54 321	0.40 321	0.77 329	0.74 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.37 298	0.44 310	0.31 309	0.75 314	0.49 312	0.57 308	0.43 303	0.35 296	0.30 303	0.34 308	0.24 287	0.85 317	0.53 314	0.19 271	0.14 257	0.16 275	0.25 268	0.16 245	0.45 298	0.16 259	0.23 278	0.19 285	0.20 273	0.23 283	0.49 316	0.37 319	0.75 326	0.54 308

AMNet	0.49 308	0.50 311	0.47 319	0.50 304	0.47 311	0.61 312	0.52 311	0.31 288	0.29 301	0.29 295	0.69 331	0.72 304	0.13 219	0.53 311	0.44 318	0.55 329	0.57 327	0.58 337	0.48 300	0.48 319	0.59 337	0.48 334	0.26 293	0.48 321	0.44 314	0.52 329	0.58 316	0.63 317

DispFullNet	0.48 306	0.50 311	0.19 282	1.14 317	0.40 304	0.77 316	1.22 322	0.32 289	0.24 281	0.24 201	0.27 298	0.84 315	0.48 311	1.62 323	0.15 267	0.15 267	0.49 321	0.34 316	1.08 329	0.26 297	0.24 285	0.18 277	0.20 273	0.21 279	0.27 281	0.17 230	0.35 289	0.59 315

SQANet	0.45 305	0.54 313	0.14 251	1.41 320	0.51 313	1.23 320	0.83 317	0.30 284	0.24 281	0.34 308	0.24 287	0.64 295	0.19 257	1.12 318	0.17 278	0.14 249	0.24 252	0.20 280	0.40 293	0.22 289	0.16 161	0.14 244	1.58 324	0.17 270	0.20 239	0.16 212	0.26 267	0.39 286

JetBlue	0.70 318	0.56 314	0.69 337	0.73 313	0.61 317	0.78 317	0.68 315	0.52 320	0.91 334	0.46 321	0.29 305	3.18 344	0.38 302	0.52 310	0.44 318	0.43 321	0.70 338	0.53 332	0.66 309	0.51 320	0.54 334	0.58 338	0.75 318	0.56 329	0.55 323	0.42 323	0.96 338	0.99 335

SPS-STEREO	0.59 313	0.57 315	0.52 322	0.55 305	0.54 315	0.65 314	0.52 311	0.39 306	0.66 326	0.37 313	0.78 336	0.78 309	0.64 319	0.53 311	0.55 326	0.57 332	0.68 334	0.64 340	0.74 315	0.72 337	0.77 343	0.66 342	0.26 293	0.53 326	0.53 320	0.56 334	0.70 323	0.65 319
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 311	0.57 315	0.54 324	0.59 308	0.55 316	0.68 315	0.56 313	0.42 312	0.38 316	0.37 313	0.77 335	0.75 308	0.65 320	0.54 313	0.55 326	0.56 330	0.68 334	0.61 339	0.71 312	0.64 332	0.69 340	0.62 340	0.27 306	0.50 323	0.52 319	0.53 331	0.74 324	0.68 320

otaku	0.58 311	0.71 317	0.29 305	1.70 332	0.84 320	1.49 326	1.00 318	0.40 308	0.34 311	0.38 315	0.31 309	0.65 297	0.26 276	1.35 319	0.33 312	0.25 302	0.20 196	0.23 293	0.69 310	0.30 306	0.22 267	0.17 268	2.24 327	0.28 301	0.29 290	0.18 243	0.30 277	0.39 286

Ntro	0.63 314	0.72 318	0.30 306	1.78 334	0.84 320	1.55 327	1.09 320	0.48 316	0.37 314	0.38 315	0.38 313	0.72 304	0.26 276	1.51 322	0.35 313	0.27 310	0.22 224	0.24 296	0.69 310	0.31 309	0.22 267	0.17 268	2.49 330	0.30 305	0.31 295	0.22 273	0.37 294	0.42 292

MFMNet_re	0.66 315	0.73 319	0.65 334	0.77 315	0.62 318	0.82 318	0.70 316	0.52 320	0.54 324	0.54 327	0.65 328	0.80 311	0.51 312	0.59 315	0.66 333	0.67 336	0.82 341	0.69 341	0.74 315	0.62 330	0.70 341	0.64 341	0.45 314	0.56 329	0.59 325	0.63 336	0.74 324	0.87 331

MonStereo1	0.74 319	0.74 320	0.31 309	1.61 326	1.01 333	1.31 324	1.51 327	0.56 322	0.38 316	0.59 329	0.64 327	1.54 333	0.72 324	1.92 326	0.18 285	0.14 249	0.37 311	0.34 316	0.65 308	0.30 306	0.37 313	0.21 294	2.49 330	0.35 314	0.31 295	0.27 303	0.51 308	0.56 314

WAO-7	0.66 315	0.75 321	0.65 334	0.72 312	0.78 319	0.57 308	0.66 314	0.97 340	0.96 338	0.63 330	0.78 336	0.79 310	0.83 326	0.55 314	0.83 338	0.71 340	0.42 316	0.35 318	0.94 324	0.66 335	0.43 323	0.34 321	0.16 257	0.83 342	0.56 324	0.64 337	0.57 315	0.70 321

ACVNet-4b	0.69 317	0.75 321	0.33 311	1.72 333	0.94 326	1.61 332	1.42 325	0.33 293	0.32 308	0.38 315	0.26 295	1.20 326	0.29 284	2.16 334	0.39 316	0.37 316	0.33 303	0.24 296	0.57 304	0.38 317	0.16 161	0.14 244	2.71 333	0.23 283	0.29 290	0.32 311	0.39 298	0.40 289

ACVNet_1	0.74 319	0.79 323	0.40 317	2.04 340	0.96 327	1.88 338	1.51 327	0.59 324	0.28 299	0.43 319	0.49 319	0.71 302	0.61 317	2.21 336	0.32 309	0.25 302	0.32 300	0.31 310	0.60 306	0.31 309	0.29 305	0.21 294	2.72 334	0.33 311	0.40 312	0.26 299	0.37 294	0.38 282

RainbowNet	0.77 321	0.87 324	0.46 318	1.83 335	0.91 325	1.59 330	1.47 326	0.42 312	0.38 316	0.47 324	0.34 311	0.90 319	0.60 316	1.97 329	0.62 329	0.48 324	0.34 305	0.33 314	0.90 321	0.58 325	0.33 307	0.23 301	2.82 337	0.39 318	0.40 312	0.34 314	0.44 305	0.48 301

ACVNet_2	0.83 324	0.92 325	0.56 326	1.99 339	0.99 332	1.84 337	1.55 331	0.68 328	0.40 320	0.53 325	0.47 317	1.02 323	0.67 322	1.93 327	0.51 322	0.45 322	0.38 313	0.33 314	1.01 326	0.42 318	0.34 309	0.24 303	2.58 332	0.53 326	0.60 326	0.26 299	0.52 310	0.55 309

WAO-6	0.82 323	0.95 326	0.59 329	1.30 319	1.05 334	1.25 321	1.39 324	0.77 333	0.84 332	0.79 334	0.69 331	0.74 307	1.00 333	1.94 328	0.78 337	0.61 334	0.53 325	0.48 326	0.78 317	0.60 326	0.55 335	0.51 335	0.49 315	0.57 332	0.83 336	0.42 323	0.76 327	0.85 330

IMH-64-1	0.90 326	0.95 326	0.51 320	1.59 324	0.98 330	1.58 328	1.73 335	0.75 330	0.74 329	0.33 304	0.61 323	0.83 313	0.94 329	2.59 338	0.50 320	0.42 318	0.48 318	0.36 319	0.92 322	0.55 323	0.39 315	0.30 312	3.14 338	0.50 323	0.81 332	0.34 314	0.60 318	0.80 328

IMH-64	0.90 326	0.95 326	0.51 320	1.59 324	0.98 330	1.58 328	1.73 335	0.75 330	0.74 329	0.33 304	0.61 323	0.83 313	0.94 329	2.59 338	0.50 320	0.42 318	0.48 318	0.36 319	0.92 322	0.55 323	0.39 315	0.30 312	3.14 338	0.50 323	0.81 332	0.34 314	0.60 318	0.80 328

LVE	0.95 329	0.97 329	0.71 338	1.84 336	1.35 338	1.59 330	1.52 329	0.78 334	0.64 325	0.81 336	0.91 339	0.72 304	1.00 333	2.18 335	0.53 323	0.48 324	0.57 327	0.53 332	1.09 330	0.64 332	0.45 326	0.38 326	2.74 336	0.69 334	0.83 336	0.44 325	0.84 333	0.52 307

PSMNet_ROB	0.78 322	0.97 329	0.60 331	1.62 330	0.90 324	1.47 325	1.19 321	0.56 322	0.73 328	0.74 333	0.62 326	0.84 315	0.82 325	1.49 321	0.53 323	0.42 318	0.52 324	0.40 322	0.84 319	0.62 330	0.40 321	0.30 312	1.85 325	0.48 321	0.67 329	0.32 311	0.76 327	0.46 300

IMH	0.93 328	0.98 331	0.53 323	1.61 326	0.97 329	1.64 333	1.76 337	0.75 330	0.77 331	0.34 308	0.61 323	0.96 322	1.05 337	2.67 340	0.54 325	0.46 323	0.49 321	0.38 321	0.94 324	0.60 326	0.39 315	0.30 312	3.14 338	0.53 326	0.82 334	0.45 326	0.65 320	0.79 327

TorneroNet-64	1.07 333	1.00 332	0.57 327	1.94 337	0.88 323	1.98 341	2.01 338	0.63 325	0.88 333	0.58 328	0.49 319	1.83 338	1.71 344	2.88 345	0.62 329	0.51 327	0.46 317	0.46 324	1.17 334	0.61 329	0.34 309	0.37 323	3.40 341	0.56 329	0.64 328	0.48 327	0.68 321	1.11 338

Dean	1.06 332	1.03 333	0.79 341	2.27 342	1.31 337	1.96 339	1.56 334	0.92 336	0.94 337	0.88 340	0.76 334	1.19 325	1.17 340	2.09 333	0.64 331	0.60 333	0.60 330	0.56 334	1.23 336	0.73 338	0.45 326	0.36 322	2.73 335	0.71 335	0.95 340	0.55 333	1.05 340	0.62 316

TorneroNet	1.08 334	1.09 334	0.66 336	1.94 337	0.96 327	2.16 342	2.02 339	0.65 327	0.91 334	0.67 331	0.56 322	1.67 337	1.15 339	2.94 347	0.65 332	0.52 328	0.48 318	0.51 329	1.12 331	0.65 334	0.39 315	0.43 329	3.52 342	0.57 332	0.68 330	0.48 327	0.84 333	1.01 336

WAO-8	1.00 330	1.11 335	0.76 339	1.61 326	1.24 335	1.74 335	1.55 331	0.93 337	0.98 339	0.81 336	0.67 329	1.66 334	1.00 333	2.08 331	0.77 335	0.68 337	0.63 331	0.52 330	1.05 327	0.81 340	0.47 329	0.37 323	0.78 319	0.75 339	1.10 344	0.73 339	0.95 336	1.16 340

Venus	1.00 330	1.11 335	0.76 339	1.61 326	1.24 335	1.74 335	1.55 331	0.93 337	0.98 339	0.81 336	0.67 329	1.66 334	1.00 333	2.08 331	0.77 335	0.68 337	0.63 331	0.52 330	1.05 327	0.81 340	0.47 329	0.37 323	0.78 319	0.75 339	1.10 344	0.73 339	0.95 336	1.16 340

DPSimNet_ROB	1.21 335	1.20 337	1.29 346	1.47 321	1.59 342	1.30 323	1.35 323	0.68 328	1.69 345	1.67 346	1.03 341	1.45 331	0.66 321	2.04 330	1.20 344	0.89 343	1.16 344	0.79 342	1.61 341	1.38 346	1.04 345	1.24 345	0.79 321	0.84 343	0.87 338	1.20 346	1.17 342	1.12 339

PWCK	0.88 325	1.24 338	0.61 332	1.53 322	0.85 322	1.21 319	1.03 319	1.08 341	0.72 327	0.70 332	0.83 338	1.48 332	0.87 328	0.69 316	0.40 317	0.41 317	0.73 339	0.47 325	3.04 346	0.67 336	0.56 336	0.43 329	0.94 322	0.74 338	0.72 331	0.36 318	0.69 322	0.73 325

UNDER WATER-64	1.40 339	1.36 339	0.88 344	2.85 346	1.93 347	2.78 347	2.66 346	1.36 345	0.92 336	1.04 344	1.17 345	1.88 339	1.30 342	3.03 348	0.75 334	0.56 330	0.68 334	0.57 336	1.13 333	0.54 322	0.43 323	0.51 335	4.08 349	0.91 344	1.02 342	1.10 345	0.80 331	1.60 347

ktn	1.24 336	1.39 340	0.55 325	1.62 330	1.59 342	1.68 334	2.12 340	0.86 335	1.75 346	0.90 342	1.11 344	1.11 324	0.95 332	2.57 337	0.97 342	0.73 341	0.80 340	0.59 338	1.41 339	0.76 339	0.68 339	0.67 343	3.69 344	0.73 336	0.92 339	0.75 341	1.19 343	1.28 342

notaker	1.27 337	1.41 341	0.58 328	2.37 344	1.48 340	2.34 344	2.27 343	0.94 339	1.62 344	0.79 334	1.07 343	1.66 334	1.08 338	3.06 349	0.94 341	0.69 339	0.68 334	0.49 327	1.62 342	0.84 342	0.53 333	0.45 332	3.70 345	0.80 341	0.61 327	0.52 329	0.80 331	0.92 334

KSHMR	1.33 338	1.42 342	1.04 345	2.27 342	1.44 339	2.23 343	2.12 340	1.21 342	1.06 342	1.13 345	1.06 342	1.27 329	0.94 329	2.89 346	1.08 343	0.95 344	0.85 342	0.83 343	1.32 338	0.97 343	0.72 342	0.58 338	3.52 342	1.07 347	0.99 341	0.77 342	1.00 339	1.07 337

UNDER WATER	1.40 339	1.42 342	0.86 343	2.83 345	1.92 346	2.74 346	2.57 345	1.28 344	1.01 341	0.88 340	0.97 340	1.88 339	1.26 341	3.09 350	0.83 338	0.62 335	0.66 333	0.56 334	1.20 335	0.60 326	0.42 322	0.47 333	4.04 348	0.98 346	1.08 343	0.99 343	0.87 335	1.67 349

MADNet++	1.86 343	1.58 344	1.74 348	1.27 318	1.74 345	1.26 322	1.53 330	1.62 348	2.07 348	1.84 347	2.22 347	2.60 342	2.72 345	0.75 317	1.39 345	1.54 345	2.01 346	1.47 346	2.12 344	2.13 347	3.35 347	3.26 347	1.23 323	2.21 349	1.21 348	2.25 349	1.76 348	1.32 343

HanzoNet	1.74 342	1.62 345	0.80 342	2.26 341	1.70 344	2.72 345	2.54 344	1.25 343	1.85 347	0.92 343	1.28 346	4.37 348	3.81 347	3.36 351	0.88 340	0.78 342	1.06 343	0.94 344	2.54 345	1.03 344	0.89 344	0.88 344	3.79 346	0.73 336	1.12 346	1.00 344	1.29 344	1.57 346

JetRed	1.62 341	1.82 346	1.71 347	1.58 323	1.50 341	1.97 340	2.21 342	1.51 347	1.47 343	0.82 339	0.74 333	2.63 343	0.43 306	1.73 325	1.48 346	1.54 345	1.67 345	2.94 348	1.42 340	1.08 345	2.30 346	2.07 346	1.99 326	0.97 345	1.16 347	1.70 348	1.57 347	1.60 347

DGTPSM_ROB	8.63 346	3.68 347	8.73 350	2.98 347	5.70 349	3.37 348	4.41 349	3.70 349	9.03 349	3.00 348	6.85 349	3.53 345	10.07 348	2.70 341	10.47 348	10.76 348	3.81 347	12.91 350	4.74 347	10.22 350	5.98 349	13.86 351	4.49 352	8.50 352	10.06 354	27.81 354	11.04 353	30.59 354

DPSMNet_ROB	8.63 346	3.69 348	8.74 351	2.98 347	5.70 349	3.37 348	4.41 349	3.70 349	9.03 349	3.00 348	6.88 350	3.53 345	10.11 349	2.70 341	10.47 348	10.76 348	3.81 347	12.92 351	4.77 348	10.22 350	5.99 350	13.86 351	4.50 353	8.50 352	10.06 354	27.81 354	11.04 353	30.59 354

DPSM_ROB	13.01 350	6.29 349	9.52 352	4.44 349	6.37 351	4.34 350	3.59 347	8.20 352	10.79 351	6.64 351	7.87 351	9.69 349	12.99 351	2.80 343	12.81 350	13.68 350	9.16 351	16.58 353	9.87 349	12.33 352	16.73 353	17.95 354	2.26 328	10.56 354	28.34 356	36.91 356	31.06 356	39.57 356

DPSM	13.01 350	6.29 349	9.52 352	4.44 349	6.37 351	4.34 350	3.59 347	8.20 352	10.79 351	6.64 351	7.87 351	9.69 349	12.99 351	2.80 343	12.81 350	13.68 350	9.16 351	16.58 353	9.87 349	12.33 352	16.73 353	17.95 354	2.26 328	10.56 354	28.34 356	36.91 356	31.06 356	39.57 356

PML	8.20 345	7.62 351	3.39 349	9.64 353	5.14 348	9.56 354	5.20 351	6.48 351	18.29 354	6.44 350	3.30 348	16.82 351	29.20 357	5.41 352	6.10 347	3.93 347	7.39 349	2.64 347	20.47 354	4.70 349	3.50 348	3.87 348	3.98 347	4.21 351	6.16 351	4.40 350	16.76 355	6.85 350

FlowAnything	26.21 356	12.44 352	19.19 356	8.91 352	12.70 353	8.63 353	7.25 352	16.56 355	21.86 356	13.65 353	15.98 355	19.56 353	26.21 356	5.60 354	25.80 355	27.50 356	18.26 355	33.39 357	19.71 352	24.80 357	33.87 357	36.07 357	4.44 350	21.31 358	57.14 359	74.69 359	62.48 359	79.62 359

CasAABBNet	26.14 355	12.60 353	19.00 355	8.89 351	12.76 354	8.55 352	7.26 353	16.43 354	21.86 356	13.67 354	15.79 354	19.63 354	26.13 355	5.53 353	25.80 355	27.48 355	18.01 354	33.35 356	20.00 353	24.70 356	33.62 356	35.57 356	4.48 351	21.32 359	57.07 358	74.41 358	62.39 358	79.48 358

LRCNet_RVC	9.85 348	16.31 354	0.59 329	24.99 355	21.12 356	23.54 356	20.75 354	1.45 346	0.48 322	21.31 356	13.10 353	22.63 355	3.34 346	28.36 357	0.38 315	0.27 310	7.74 350	1.15 345	23.52 355	3.99 348	0.46 328	0.30 312	27.02 355	1.72 348	0.35 306	0.21 265	0.42 304	0.37 281

HaxPig	16.02 352	19.59 355	18.75 354	21.25 354	20.52 355	21.33 355	22.30 355	17.00 356	14.71 353	19.29 355	17.19 356	17.46 352	12.16 350	22.51 355	17.80 352	14.90 352	17.75 353	9.40 349	18.97 351	15.48 354	9.47 351	7.16 349	23.74 354	15.28 356	4.31 350	12.19 353	6.81 350	15.11 353

MEDIAN_ROB	20.47 353	25.88 356	24.03 357	26.51 356	25.55 357	25.88 357	26.99 356	21.23 357	19.72 355	28.73 357	22.19 357	24.61 356	16.74 353	26.47 356	23.75 354	18.44 353	22.03 356	14.75 352	26.69 356	23.31 355	15.11 352	11.56 350	27.65 356	18.39 357	7.22 352	9.33 352	8.28 352	11.75 352

AVERAGE_ROB	24.43 354	29.85 357	27.27 358	31.30 357	29.70 358	30.00 358	31.47 357	26.59 358	24.68 358	34.31 358	27.39 358	31.23 357	21.35 354	30.69 358	28.19 357	24.02 354	26.74 357	21.17 355	30.34 357	27.38 358	20.48 355	16.18 353	32.28 357	24.32 360	8.51 353	7.76 351	7.92 351	8.46 351

DLNR_Zeroshot_test	10.12 349	32.06 358	0.05 91	54.44 358	0.09 156	0.18 239	50.47 358	0.19 210	0.08 113	0.27 265	0.07 91	0.20 203	0.04 61	0.14 248	62.26 358	70.60 358	0.33 303	0.18 269	0.25 255	0.11 182	0.20 227	0.08 108	0.07 157	0.09 190	0.18 212	0.15 187	0.20 227	0.26 249

GS-Stereo																							0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.04 25	0.03 9

ASD4																								2.43 350

Low-res two-view benchmark