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

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 17	0.02 5	0.01 3	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 17	0.02 5	0.02 6	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.04 41	0.02 6	0.04 40	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 47	0.04 20	0.05 35	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.03 24	0.03 17	0.04 41	0.02 6	0.04 40	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 47	0.03 6	0.04 19	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.03 40	0.02 26	0.03 24	0.03 17	0.03 20	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.05 34	0.03 6	0.06 53	0.02 3	0.04 22	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 38	0.03 3	0.04 37	0.03 15

Pointernet	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.03 3	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.05 29	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 22	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3
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
MCSU-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 24	0.03 17	0.02 5	0.04 36	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 36	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 40	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.04 41	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.04 38	0.06 81	0.03 20	0.05 55	0.03 20	0.04 73	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 54	0.04 32	0.03 20	0.04 36	0.04 40	0.05 100	0.02 29	0.03 3	0.03 3	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 40	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 51	0.03 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.04 41	0.06 77	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.05 35	0.04 36	0.05 36	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.05 52

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 55	0.02 5	0.03 21	0.04 40	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.02 36	0.02 12	0.05 38	0.04 17	0.03 18	0.04 37

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 36	0.03 37	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 55	0.02 5	0.04 36	0.04 40	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.02 36	0.02 12	0.05 38	0.04 17	0.02 3	0.04 37

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.02 5	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.04 14	0.03 6	0.04 19	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test2	0.04 37	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.04 38	0.03 17	0.05 62	0.03 21	0.05 58	0.02 21	0.03 63	0.05 29	0.05 22	0.08 65	0.04 20	0.06 53	0.04 36	0.07 60	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.05 51	0.03 15

LG-Stereo	0.03 11	0.03 34	0.02 10	0.02 11	0.03 38	0.02 9	0.01 3	0.04 38	0.05 55	0.04 41	0.02 6	0.05 58	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.05 34	0.04 20	0.05 35	0.04 36	0.07 60	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.05 38	0.04 17	0.04 37	0.04 37

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 17	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 20	0.04 36	0.04 40	0.01 3	0.01 4	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 24	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.03 20	0.01 3	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 15

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.05 54	0.05 55	0.04 41	0.04 36	0.04 40	0.02 21	0.03 63	0.05 29	0.06 44	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 15

DEFOM-Stereo	0.04 37	0.03 34	0.02 10	0.04 59	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.04 38	0.04 32	0.04 41	0.04 36	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.07 58	0.06 56	0.06 53	0.04 36	0.06 48	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.06 56	0.06 55	0.05 51	0.04 37

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 24	0.02 5	0.03 20	0.02 6	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.05 34	0.05 39	0.04 19	0.03 11	0.06 48	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.06 56	0.05 34	0.04 37	0.04 37

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.02 6	0.03 17	0.03 20	0.03 21	0.02 7	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.05 35	0.03 11	0.04 22	0.03 13	0.02 36	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 20	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

AEACV	0.04 37	0.03 34	0.02 10	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.03 17	0.03 20	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.01 4	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.07 61	0.04 36	0.06 48	0.03 13	0.01 4	0.02 12	0.06 56	0.06 55	0.04 37	0.03 15

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 20	0.02 6	0.02 7	0.03 51	0.01 4	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.05 39	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.01 4	0.02 12	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.03 15

LACA3	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.02 6	0.04 32	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.04 14	0.06 56	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.06 84	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.05 52

LACA1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.02 6	0.05 55	0.03 20	0.03 21	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.06 56	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.04 37

MatchStereo	0.04 37	0.02 7	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.06 81	0.02 5	0.06 77	0.02 7	0.04 73	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.04 14	0.05 39	0.04 19	0.05 63	0.05 36	0.05 63	0.01 4	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.03 18	0.04 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.05 58	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.05 81	0.05 90	0.03 57	0.04 38	0.07 107	0.05 62	0.05 55	0.05 58	0.04 73	0.02 29	0.07 73	0.07 67	0.05 34	0.07 75	0.05 35	0.05 63	0.06 48	0.05 63	0.02 36	0.03 34	0.06 56	0.08 80	0.07 78	0.07 76
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 52

WQFJX	0.03 11	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.03 20	0.06 130	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.04 37

NLMM	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.03 20	0.06 77	0.04 40	0.03 51	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 52

NLSM3	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.04 38	0.07 107	0.04 41	0.04 36	0.03 20	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.05 22	0.05 34	0.05 39	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.06 56	0.06 55	0.06 70	0.06 71

NLSM1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.02 13	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.07 107	0.03 20	0.07 99	0.04 40	0.06 130	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.05 35	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.04 37	0.04 37

VIP-Stereo	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.01 3	0.04 38	0.04 32	0.04 41	0.07 99	0.06 70	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.08 65	0.05 39	0.06 53	0.04 36	0.07 60	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.04 37	0.04 37

GEAStereo	0.04 37	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.03 40	0.03 57	0.04 38	0.03 17	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.01 3	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.06 47	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.04 37	0.03 15

GSStereo	0.03 11	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.01 3	0.03 17	0.03 20	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 29	0.06 44	0.07 58	0.04 20	0.06 53	0.03 11	0.06 48	0.03 13	0.01 4	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.04 37	0.03 15

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.04 37	0.03 15

gasm-f	0.04 37	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.03 40	0.03 57	0.04 38	0.03 17	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.01 3	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.06 47	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.04 37	0.03 15

AdaDepth	0.04 37	0.04 59	0.02 10	0.03 37	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.03 24	0.04 32	0.03 20	0.04 36	0.03 20	0.02 21	0.01 4	0.06 53	0.06 44	0.06 47	0.05 39	0.05 35	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.04 37	0.03 15

LG-Stereo_L2	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.03 37	0.04 63	0.02 9	0.02 26	0.08 86	0.08 135	0.21 181	0.06 77	0.08 81	0.03 51	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.10 82	0.06 56	0.07 61	0.04 36	0.13 127	0.05 63	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.05 52

LG-Stereo_L1	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.02 9	0.02 26	0.08 86	0.09 169	0.21 181	0.05 55	0.05 58	0.03 51	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.10 82	0.06 56	0.07 61	0.04 36	0.14 148	0.05 63	0.01 4	0.03 34	0.06 56	0.06 55	0.05 51	0.05 52

MLG-Stereo_test3	0.05 58	0.03 34	0.02 10	0.03 37	0.04 63	0.05 90	0.03 57	0.05 54	0.06 81	0.06 69	0.06 77	0.09 87	0.02 21	0.03 63	0.06 53	0.06 44	0.08 65	0.06 56	0.06 53	0.04 36	0.08 70	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.05 38	0.06 55	0.05 51	0.05 52

LGtest1	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.08 86	0.08 135	0.07 78	0.04 36	0.06 70	0.03 51	0.05 106	0.07 73	0.07 67	0.12 102	0.07 75	0.10 103	0.07 100	0.12 105	0.06 84	0.04 99	0.03 34	0.07 70	0.06 55	0.08 86	0.06 71

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 24	0.02 5	0.03 20	0.03 21	0.01 3	0.01 3	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.05 39	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 37

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.03 17	0.03 20	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 19	0.03 11	0.03 4	0.03 13	0.02 36	0.03 34	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

AIO_rvc	0.06 65	0.06 103	0.03 36	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.08 86	0.06 81	0.10 94	0.04 36	0.08 81	0.02 21	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.06 56	0.07 61	0.05 63	0.12 105	0.05 63	0.02 36	0.03 34	0.06 56	0.06 55	0.05 51	0.05 52

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.06 47	0.04 20	0.06 53	0.03 11	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.03 34	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.04 38	0.04 32	0.04 41	0.03 21	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.04 20	0.04 19	0.04 36	0.04 22	0.04 43	0.03 75	0.03 34	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.03 15

Occ-G	0.04 37	0.04 59	0.03 36	0.04 59	0.02 13	0.03 40	0.02 26	0.04 38	0.03 17	0.03 20	0.05 55	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.06 47	0.06 56	0.07 61	0.04 36	0.05 36	0.03 13	0.04 99	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.05 52

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 87	0.05 80	0.03 36	0.04 59	0.05 81	0.04 61	0.02 26	0.11 105	0.06 81	0.22 191	0.05 55	0.05 58	0.02 21	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.12 102	0.08 85	0.09 92	0.07 100	0.16 183	0.06 84	0.02 36	0.03 34	0.07 70	0.07 73	0.07 78	0.05 52

IGEV-Stereo+	0.06 65	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.04 63	0.03 40	0.03 57	0.16 152	0.06 81	0.20 164	0.06 77	0.06 70	0.03 51	0.04 90	0.07 73	0.08 83	0.10 82	0.06 56	0.09 92	0.06 81	0.12 105	0.06 84	0.03 75	0.03 34	0.07 70	0.06 55	0.03 18	0.07 76

RSM++	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.04 63	0.02 9	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.04 41	0.04 36	0.05 58	0.02 21	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.05 34	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.07 60	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.06 56	0.05 34	0.04 37	0.04 37

RSM	0.03 11	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.03 24	0.02 5	0.03 20	0.04 36	0.04 40	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.06 44	0.05 34	0.04 20	0.05 35	0.04 36	0.05 36	0.03 13	0.01 4	0.03 34	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

anonymousdsp	0.05 58	0.04 59	0.03 36	0.03 37	0.04 63	0.04 61	0.04 96	0.06 66	0.05 55	0.06 69	0.04 36	0.03 20	0.02 21	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.09 75	0.05 63	0.03 75	0.03 34	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.05 52

iRaftStereo_RVC	0.05 58	0.03 34	0.03 36	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.05 54	0.04 32	0.06 69	0.05 55	0.05 58	0.03 51	0.02 29	0.06 53	0.06 44	0.10 82	0.07 75	0.07 61	0.05 63	0.09 75	0.04 43	0.02 36	0.03 34	0.07 70	0.06 55	0.05 51	0.05 52

TS12	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.05 55	0.04 41	0.08 127	0.06 70	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.06 47	0.07 75	0.07 61	0.06 81	0.09 75	0.08 123	0.02 36	0.04 65	0.08 81	0.08 80	0.08 86	0.09 90

TS	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.05 55	0.04 41	0.08 127	0.06 70	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.06 47	0.07 75	0.07 61	0.06 81	0.09 75	0.08 123	0.02 36	0.04 65	0.08 81	0.08 80	0.08 86	0.09 90

DispViT+	0.04 37	0.03 34	0.04 70	0.06 103	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.04 38	0.05 55	0.04 41	0.07 99	0.04 40	0.04 73	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.04 14	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.04 22	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.05 38	0.07 73	0.05 51	0.06 71

NLMM1	0.04 37	0.03 34	0.03 36	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 54	0.05 55	0.04 41	0.07 99	0.03 20	0.07 163	0.02 29	0.04 5	0.05 22	0.03 3	0.04 20	0.04 19	0.04 36	0.03 4	0.03 13	0.01 4	0.04 65	0.06 56	0.04 17	0.04 37	0.04 37

LG-G_1	0.06 65	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.06 107	0.03 57	0.06 66	0.06 81	0.08 82	0.03 21	0.10 95	0.04 73	0.06 125	0.06 53	0.06 44	0.10 82	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.10 85	0.04 43	0.05 127	0.04 65	0.06 56	0.06 55	0.08 86	0.07 76

LG-G	0.06 65	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.06 107	0.03 57	0.06 66	0.06 81	0.08 82	0.03 21	0.10 95	0.04 73	0.06 125	0.06 53	0.06 44	0.10 82	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.10 85	0.04 43	0.05 127	0.04 65	0.06 56	0.06 55	0.08 86	0.07 76

DFGA-Net	0.05 58	0.05 80	0.03 36	0.04 59	0.03 38	0.04 61	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.06 69	0.05 55	0.10 95	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.07 75	0.07 61	0.05 63	0.07 60	0.04 43	0.03 75	0.04 65	0.07 70	0.06 55	0.06 70	0.09 90

SGD-Stereo	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.05 80	0.04 63	0.06 107	0.03 57	0.04 38	0.06 81	0.08 82	0.05 55	0.05 58	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.14 120	0.06 56	0.09 92	0.05 63	0.12 105	0.05 63	0.03 75	0.04 65	0.08 81	0.08 80	0.12 132	0.09 90

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 87	0.05 80	0.03 36	0.03 37	0.05 81	0.05 90	0.03 57	0.12 110	0.05 55	0.22 191	0.05 55	0.08 81	0.03 51	0.05 106	0.07 73	0.09 102	0.13 106	0.09 112	0.10 103	0.06 81	0.16 183	0.06 84	0.04 99	0.04 65	0.07 70	0.09 90	0.08 86	0.10 107

HUF	0.07 87	0.05 80	0.04 70	0.07 125	0.06 109	0.04 61	0.03 57	0.09 94	0.07 107	0.16 118	0.05 55	0.09 87	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.08 65	0.06 56	0.09 92	0.06 81	0.14 148	0.06 84	0.03 75	0.04 65	0.08 81	0.05 34	0.06 70	0.05 52

AIO_test	0.06 65	0.05 80	0.04 70	0.07 125	0.05 81	0.04 61	0.04 96	0.10 101	0.09 169	0.12 97	0.05 55	0.11 107	0.04 73	0.03 63	0.06 53	0.07 67	0.07 58	0.06 56	0.08 77	0.05 63	0.13 127	0.05 63	0.04 99	0.04 65	0.09 93	0.07 73	0.05 51	0.05 52

StereoVision	0.06 65	0.03 34	0.04 70	0.03 37	0.03 38	0.03 40	0.02 26	0.06 66	0.11 214	0.02 5	0.05 55	0.03 20	0.06 130	0.01 4	0.08 104	0.10 132	0.06 47	0.05 39	0.08 77	0.07 100	0.06 48	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.10 108	0.08 80	0.10 108	0.12 132

UniTT-Stereo	0.07 87	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.03 38	0.05 90	0.03 57	0.06 66	0.05 55	0.06 69	0.04 36	0.07 77	0.12 236	0.07 162	0.08 104	0.07 67	0.11 93	0.08 85	0.08 77	0.07 100	0.09 75	0.08 123	0.08 209	0.04 65	0.09 93	0.16 241	0.06 70	0.09 90

MIM_Stereo	0.06 65	0.04 59	0.03 36	0.05 80	0.05 81	0.05 90	0.03 57	0.06 66	0.04 32	0.14 105	0.06 77	0.04 40	0.02 21	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.13 106	0.07 75	0.09 92	0.06 81	0.11 91	0.06 84	0.02 36	0.04 65	0.08 81	0.07 73	0.07 78	0.05 52

LL-Strereo2	0.07 87	0.03 34	0.03 36	0.04 59	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.07 107	0.14 105	0.07 99	0.08 81	0.05 100	0.04 90	0.07 73	0.08 83	0.14 120	0.07 75	0.10 103	0.06 81	0.10 85	0.06 84	0.03 75	0.04 65	0.08 81	0.09 90	0.08 86	0.05 52

CES	0.11 144	0.06 103	0.06 135	0.06 103	0.08 152	0.07 126	0.05 107	0.35 326	0.05 55	0.15 112	0.23 314	0.13 130	0.04 73	0.08 187	0.08 104	0.10 132	0.19 198	0.08 85	0.14 155	0.08 122	0.28 334	0.08 123	0.07 178	0.04 65	0.14 170	0.11 127	0.13 146	0.16 182

TestStereo1	0.09 105	0.07 126	0.06 135	0.04 59	0.05 81	0.06 107	0.06 140	0.07 80	0.07 107	0.09 86	0.07 99	0.11 107	0.14 264	0.04 90	0.09 146	0.10 132	0.11 93	0.09 112	0.09 92	0.08 122	0.13 127	0.12 250	0.02 36	0.04 65	0.15 183	0.13 161	0.16 190	0.20 237

SA-5K	0.09 105	0.07 126	0.06 135	0.04 59	0.05 81	0.06 107	0.06 140	0.07 80	0.07 107	0.09 86	0.07 99	0.11 107	0.14 264	0.04 90	0.09 146	0.10 132	0.11 93	0.09 112	0.09 92	0.08 122	0.13 127	0.12 250	0.02 36	0.04 65	0.15 183	0.13 161	0.16 190	0.20 237

AnonymousM	0.08 98	0.05 80	0.04 70	0.06 103	0.05 81	0.04 61	0.04 96	0.13 128	0.05 55	0.20 164	0.06 77	0.11 107	0.03 51	0.06 125	0.09 146	0.09 102	0.19 198	0.08 85	0.12 122	0.07 100	0.16 183	0.06 84	0.04 99	0.04 65	0.08 81	0.11 127	0.10 108	0.09 90

RAFT	0.06 65	0.03 34	0.05 103	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.02 26	0.07 80	0.04 32	0.04 41	0.06 77	0.07 77	0.05 100	0.01 4	0.06 53	0.06 44	0.07 58	0.05 39	0.05 35	0.04 36	0.06 48	0.07 104	0.01 4	0.04 65	0.13 146	0.14 192	0.13 146	0.15 167

ARAFT	0.07 87	0.04 59	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.05 90	0.02 26	0.09 94	0.06 81	0.12 97	0.06 77	0.12 114	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.07 67	0.12 102	0.09 112	0.09 92	0.05 63	0.11 91	0.07 104	0.03 75	0.04 65	0.09 93	0.09 90	0.09 102	0.09 90

AFF-stereo	0.06 65	0.05 80	0.05 103	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.11 105	0.06 81	0.16 118	0.04 36	0.08 81	0.03 51	0.02 29	0.06 53	0.08 83	0.08 65	0.05 39	0.09 92	0.04 36	0.09 75	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.10 108	0.08 80	0.07 78	0.07 76

RAFT + AFF	0.05 58	0.04 59	0.03 36	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.06 66	0.08 135	0.09 86	0.05 55	0.09 87	0.02 21	0.02 29	0.05 29	0.05 22	0.09 78	0.06 56	0.06 53	0.04 36	0.07 60	0.05 63	0.02 36	0.04 65	0.07 70	0.05 34	0.05 51	0.05 52

delet	0.05 58	0.05 80	0.04 70	0.06 103	0.05 81	0.05 90	0.05 107	0.04 38	0.04 32	0.06 69	0.05 55	0.10 95	0.05 100	0.03 63	0.07 73	0.06 44	0.07 58	0.06 56	0.05 35	0.06 81	0.06 48	0.04 43	0.03 75	0.04 65	0.06 56	0.06 55	0.04 37	0.04 37

CCAANet	0.08 98	0.07 126	0.06 135	0.09 158	0.06 109	0.07 126	0.09 200	0.08 86	0.07 107	0.07 78	0.07 99	0.14 142	0.05 100	0.05 106	0.09 146	0.10 132	0.10 82	0.09 112	0.07 61	0.06 81	0.08 70	0.06 84	0.04 99	0.04 65	0.08 81	0.09 90	0.07 78	0.09 90

RYNet	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.04 38	0.11 214	0.05 62	0.04 36	0.04 40	0.03 51	0.03 63	0.07 73	0.06 44	0.07 58	0.08 85	0.07 61	0.05 63	0.05 36	0.04 43	0.11 258	0.04 65	0.06 56	0.13 161	0.06 70	0.05 52

TDLM	0.04 37	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.03 57	0.04 38	0.03 17	0.04 41	0.06 77	0.04 40	0.03 51	0.03 63	0.06 53	0.06 44	0.06 47	0.06 56	0.05 35	0.04 36	0.05 36	0.04 43	0.03 75	0.04 65	0.05 38	0.05 34	0.05 51	0.05 52

PointNet	0.04 37	0.03 34	0.04 70	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.03 57	0.05 54	0.04 32	0.02 5	0.05 55	0.03 20	0.02 21	0.02 29	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 19	0.03 11	0.04 22	0.03 13	0.04 99	0.05 92	0.05 38	0.06 55	0.03 18	0.04 37

DepthFocus	0.10 129	0.05 80	0.05 103	0.09 158	0.05 81	0.06 107	0.04 96	0.17 163	0.07 107	0.22 191	0.09 149	0.13 130	0.04 73	0.10 222	0.09 146	0.09 102	0.18 175	0.09 112	0.18 224	0.09 152	0.17 206	0.08 123	0.09 232	0.05 92	0.07 70	0.11 127	0.14 160	0.12 132

YMNet	0.07 87	0.08 167	0.06 135	0.08 136	0.08 152	0.08 137	0.07 160	0.07 80	0.07 107	0.05 62	0.07 99	0.13 130	0.05 100	0.07 162	0.07 73	0.07 67	0.08 65	0.08 85	0.09 92	0.05 63	0.07 60	0.06 84	0.06 149	0.05 92	0.09 93	0.08 80	0.09 102	0.09 90

test_for_model	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 127	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 135	0.24 229	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 148	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

trnet	0.11 144	0.08 167	0.05 103	0.07 125	0.07 127	0.07 126	0.05 107	0.18 201	0.05 55	0.27 292	0.07 99	0.18 194	0.06 130	0.08 187	0.08 104	0.10 132	0.22 252	0.08 85	0.12 122	0.07 100	0.20 254	0.08 123	0.06 149	0.05 92	0.11 123	0.13 161	0.17 207	0.16 182

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 127	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 135	0.24 229	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 148	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

MGS-Stereo	0.08 98	0.06 103	0.04 70	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.05 55	0.09 86	0.07 99	0.10 95	0.04 73	0.05 106	0.07 73	0.08 83	0.15 127	0.11 153	0.12 122	0.09 152	0.12 105	0.07 104	0.05 127	0.05 92	0.10 108	0.09 90	0.11 122	0.10 107

plain	0.06 65	0.04 59	0.04 70	0.04 59	0.04 63	0.05 90	0.03 57	0.08 86	0.04 32	0.09 86	0.05 55	0.06 70	0.02 21	0.02 29	0.07 73	0.08 83	0.12 102	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.08 70	0.04 43	0.02 36	0.05 92	0.09 93	0.09 90	0.08 86	0.09 90

MaDis-Stereo	0.07 87	0.04 59	0.05 103	0.03 37	0.02 13	0.03 40	0.03 57	0.06 66	0.06 81	0.04 41	0.06 77	0.10 95	0.05 100	0.02 29	0.07 73	0.08 83	0.10 82	0.09 112	0.07 61	0.05 63	0.10 85	0.10 205	0.01 4	0.05 92	0.11 123	0.18 273	0.13 146	0.16 182

testlalala	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 127	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 135	0.24 229	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 148	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

GCAPDPT-zeroshot	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 127	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 135	0.24 229	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 148	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

GCAP-Stereo	0.09 105	0.05 80	0.04 70	0.05 80	0.07 127	0.04 61	0.03 57	0.12 110	0.08 135	0.24 229	0.05 55	0.15 148	0.05 100	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.18 175	0.10 136	0.12 122	0.08 122	0.14 148	0.07 104	0.04 99	0.05 92	0.09 93	0.10 104	0.08 86	0.09 90

4D-IteraStereo	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.06 107	0.04 96	0.15 143	0.10 196	0.22 191	0.08 127	0.14 142	0.06 130	0.03 63	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.09 112	0.11 111	0.07 100	0.15 166	0.05 63	0.03 75	0.05 92	0.10 108	0.10 104	0.08 86	0.08 83

CAS	0.09 105	0.07 126	0.05 103	0.06 103	0.05 81	0.05 90	0.04 96	0.14 138	0.05 55	0.11 95	0.10 177	0.11 107	0.05 100	0.07 162	0.08 104	0.09 102	0.11 93	0.10 136	0.14 155	0.07 100	0.12 105	0.07 104	0.05 127	0.05 92	0.13 146	0.11 127	0.09 102	0.14 153

TESTraft	0.09 105	0.06 103	0.06 135	0.04 59	0.04 63	0.05 90	0.06 140	0.09 94	0.08 135	0.09 86	0.08 127	0.12 114	0.13 249	0.03 63	0.09 146	0.10 132	0.11 93	0.09 112	0.08 77	0.07 100	0.13 127	0.12 250	0.02 36	0.05 92	0.14 170	0.12 139	0.14 160	0.20 237

Sa-1000	0.10 129	0.07 126	0.07 166	0.07 125	0.05 81	0.09 153	0.03 57	0.12 110	0.06 81	0.18 140	0.08 127	0.19 207	0.05 100	0.05 106	0.10 197	0.10 132	0.16 141	0.12 193	0.14 155	0.09 152	0.16 183	0.10 205	0.04 99	0.05 92	0.19 255	0.15 216	0.13 146	0.20 237

raft+_RVC	0.08 98	0.06 103	0.04 70	0.06 103	0.06 109	0.07 126	0.04 96	0.10 101	0.08 135	0.17 128	0.08 127	0.09 87	0.04 73	0.04 90	0.08 104	0.07 67	0.13 106	0.09 112	0.11 111	0.06 81	0.13 127	0.05 63	0.03 75	0.05 92	0.10 108	0.09 90	0.09 102	0.08 83

raftrobust	0.10 129	0.08 167	0.06 135	0.08 136	0.07 127	0.05 90	0.04 96	0.14 138	0.06 81	0.25 261	0.07 99	0.12 114	0.05 100	0.05 106	0.08 104	0.09 102	0.18 175	0.11 153	0.11 111	0.09 152	0.17 206	0.08 123	0.05 127	0.05 92	0.13 146	0.12 139	0.10 108	0.10 107

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 98	0.06 103	0.05 103	0.05 80	0.04 63	0.04 61	0.04 96	0.14 138	0.07 107	0.21 181	0.04 36	0.12 114	0.04 73	0.03 63	0.07 73	0.09 102	0.09 78	0.06 56	0.10 103	0.05 63	0.11 91	0.05 63	0.03 75	0.05 92	0.12 133	0.09 90	0.09 102	0.09 90

MMNet	0.06 65	0.06 103	0.04 70	0.08 136	0.06 109	0.06 107	0.05 107	0.07 80	0.05 55	0.05 62	0.05 55	0.09 87	0.04 73	0.04 90	0.07 73	0.07 67	0.08 65	0.08 85	0.07 61	0.06 81	0.06 48	0.05 63	0.04 99	0.05 92	0.07 70	0.08 80	0.07 78	0.10 107

CREStereo	0.11 144	0.08 167	0.06 135	0.08 136	0.08 152	0.07 126	0.05 107	0.18 201	0.05 55	0.26 278	0.08 127	0.18 194	0.06 130	0.08 187	0.08 104	0.10 132	0.22 252	0.09 112	0.13 142	0.08 122	0.20 254	0.09 168	0.06 149	0.05 92	0.11 123	0.13 161	0.17 207	0.15 167
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
PMTNet	0.11 144	0.10 204	0.06 135	0.12 212	0.09 180	0.07 126	0.06 140	0.18 201	0.06 81	0.28 311	0.06 77	0.18 194	0.04 73	0.07 162	0.09 146	0.11 188	0.19 198	0.09 112	0.14 155	0.08 122	0.17 206	0.09 168	0.07 178	0.05 92	0.13 146	0.12 139	0.17 207	0.15 167

DMCA	0.07 87	0.05 80	0.07 166	0.06 103	0.06 109	0.05 90	0.07 160	0.09 94	0.06 81	0.06 69	0.09 149	0.07 77	0.06 130	0.06 125	0.07 73	0.08 83	0.11 93	0.10 136	0.08 77	0.07 100	0.09 75	0.05 63	0.06 149	0.05 92	0.08 81	0.10 104	0.05 51	0.07 76

GANet	0.06 65	0.07 126	0.06 135	0.06 103	0.06 109	0.07 126	0.06 140	0.07 80	0.05 55	0.06 69	0.07 99	0.05 58	0.04 73	0.04 90	0.07 73	0.08 83	0.08 65	0.10 136	0.07 61	0.05 63	0.07 60	0.05 63	0.05 127	0.05 92	0.08 81	0.07 73	0.06 70	0.06 71

CVANet_RVC	0.07 87	0.07 126	0.07 166	0.08 136	0.06 109	0.07 126	0.05 107	0.06 66	0.05 55	0.06 69	0.09 149	0.05 58	0.04 73	0.04 90	0.08 104	0.08 83	0.08 65	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.08 70	0.05 63	0.04 99	0.05 92	0.08 81	0.07 73	0.07 78	0.09 90

AANet_RVC	0.06 65	0.05 80	0.06 135	0.05 80	0.06 109	0.04 61	0.05 107	0.05 54	0.06 81	0.05 62	0.06 77	0.05 58	0.04 73	0.04 90	0.07 73	0.07 67	0.08 65	0.08 85	0.07 61	0.07 100	0.07 60	0.06 84	0.05 127	0.05 92	0.07 70	0.09 90	0.06 70	0.08 83

LGCAT	0.11 144	0.09 187	0.08 194	0.08 136	0.07 127	0.10 178	0.06 140	0.17 163	0.06 81	0.22 191	0.09 149	0.15 148	0.07 163	0.07 162	0.09 146	0.09 102	0.19 198	0.10 136	0.17 205	0.08 122	0.19 233	0.10 205	0.08 209	0.06 118	0.11 123	0.12 139	0.15 177	0.11 118

WQFJA1++	0.12 176	0.09 187	0.06 135	0.15 251	0.08 152	0.15 239	0.14 257	0.17 163	0.07 107	0.19 153	0.11 194	0.15 148	0.08 188	0.05 106	0.08 104	0.10 132	0.19 198	0.09 112	0.16 185	0.08 122	0.16 183	0.07 104	0.06 149	0.06 118	0.16 198	0.11 127	0.21 270	0.22 257

IGEV-FE	0.14 223	0.07 126	0.05 103	0.13 227	0.13 248	0.10 178	0.11 233	0.17 163	0.09 169	0.28 311	0.09 149	0.23 263	0.05 100	0.12 255	0.09 146	0.11 188	0.23 263	0.11 153	0.16 185	0.12 233	0.20 254	0.09 168	0.09 232	0.06 118	0.19 255	0.14 192	0.23 277	0.27 283

S2M2_XL	0.11 144	0.07 126	0.08 194	0.07 125	0.07 127	0.10 178	0.08 181	0.18 201	0.06 81	0.21 181	0.09 149	0.22 260	0.05 100	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.20 221	0.09 112	0.17 205	0.09 152	0.20 254	0.08 123	0.08 209	0.06 118	0.11 123	0.09 90	0.14 160	0.16 182
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 176	0.07 126	0.04 70	0.09 158	0.09 180	0.11 195	0.10 219	0.18 201	0.08 135	0.24 229	0.09 149	0.16 169	0.04 73	0.09 206	0.09 146	0.11 188	0.21 236	0.10 136	0.17 205	0.09 152	0.20 254	0.10 205	0.05 127	0.06 118	0.15 183	0.13 161	0.16 190	0.27 283

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 245	0.07 126	0.05 103	0.12 212	0.12 236	0.15 239	0.09 200	0.17 163	0.12 234	0.29 325	0.09 149	0.22 260	0.05 100	0.12 255	0.11 236	0.11 188	0.26 306	0.12 193	0.33 312	0.11 212	0.20 254	0.12 250	0.08 209	0.06 118	0.21 281	0.18 273	0.20 256	0.32 303

IGEV_Zeroshot_test	0.14 223	0.07 126	0.05 103	0.13 227	0.13 248	0.10 178	0.11 233	0.17 163	0.09 169	0.28 311	0.09 149	0.23 263	0.05 100	0.12 255	0.09 146	0.11 188	0.23 263	0.11 153	0.16 185	0.12 233	0.20 254	0.09 168	0.09 232	0.06 118	0.19 255	0.14 192	0.23 277	0.27 283

MIF-Stereo (partial)	0.06 65	0.05 80	0.06 135	0.05 80	0.04 63	0.05 90	0.03 57	0.08 86	0.07 107	0.07 78	0.04 36	0.05 58	0.06 130	0.04 90	0.08 104	0.08 83	0.11 93	0.08 85	0.08 77	0.05 63	0.09 75	0.05 63	0.02 36	0.06 118	0.10 108	0.08 80	0.07 78	0.08 83

CASnet	0.10 129	0.06 103	0.05 103	0.08 136	0.09 180	0.11 195	0.05 107	0.18 201	0.10 196	0.23 212	0.11 194	0.13 130	0.06 130	0.07 162	0.09 146	0.10 132	0.16 141	0.08 85	0.18 224	0.07 100	0.14 148	0.06 84	0.06 149	0.06 118	0.12 133	0.10 104	0.14 160	0.10 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 196	0.07 126	0.05 103	0.10 179	0.09 180	0.12 208	0.08 181	0.17 163	0.10 196	0.26 278	0.09 149	0.20 224	0.08 188	0.10 222	0.09 146	0.10 132	0.22 252	0.11 153	0.20 246	0.10 188	0.21 278	0.09 168	0.08 209	0.06 118	0.16 198	0.15 216	0.17 207	0.17 194

LoS_RVC	0.09 105	0.07 126	0.05 103	0.05 80	0.06 109	0.06 107	0.05 107	0.13 128	0.08 135	0.18 140	0.11 194	0.12 114	0.06 130	0.07 162	0.08 104	0.09 102	0.10 82	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.16 183	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.14 170	0.10 104	0.10 108	0.13 143

tt_ll	0.09 105	0.07 126	0.05 103	0.05 80	0.06 109	0.06 107	0.05 107	0.13 128	0.08 135	0.18 140	0.11 194	0.12 114	0.06 130	0.07 162	0.08 104	0.09 102	0.10 82	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.16 183	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.14 170	0.10 104	0.10 108	0.13 143

anonymousdsp2	0.08 98	0.07 126	0.05 103	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.12 110	0.06 81	0.17 128	0.06 77	0.08 81	0.04 73	0.05 106	0.07 73	0.08 83	0.13 106	0.08 85	0.10 103	0.07 100	0.12 105	0.06 84	0.05 127	0.06 118	0.09 93	0.08 80	0.08 86	0.07 76

iinet-f	0.10 129	0.09 187	0.06 135	0.08 136	0.06 109	0.09 153	0.06 140	0.09 94	0.07 107	0.18 140	0.11 194	0.10 95	0.10 218	0.06 125	0.08 104	0.09 102	0.14 120	0.09 112	0.18 224	0.09 152	0.11 91	0.06 84	0.05 127	0.06 118	0.11 123	0.10 104	0.15 177	0.12 132

EGLCR-Stereo	0.11 144	0.06 103	0.04 70	0.08 136	0.08 152	0.07 126	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.27 292	0.06 77	0.19 207	0.06 130	0.08 187	0.08 104	0.10 132	0.20 221	0.10 136	0.16 185	0.07 100	0.17 206	0.07 104	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.12 139	0.18 231	0.18 211

IER	0.09 105	0.07 126	0.07 166	0.09 158	0.07 127	0.08 137	0.06 140	0.12 110	0.07 107	0.14 105	0.11 194	0.10 95	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.09 102	0.15 127	0.11 153	0.11 111	0.07 100	0.11 91	0.07 104	0.06 149	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.11 122	0.14 153

RAFT_CTSACE	0.07 87	0.04 59	0.06 135	0.03 37	0.04 63	0.05 90	0.05 107	0.06 66	0.06 81	0.09 86	0.04 36	0.10 95	0.09 202	0.03 63	0.07 73	0.08 83	0.11 93	0.07 75	0.07 61	0.05 63	0.12 105	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.12 133	0.13 161	0.12 132	0.15 167

RAFT+CT+SA	0.09 105	0.05 80	0.07 166	0.05 80	0.05 81	0.04 61	0.05 107	0.13 128	0.08 135	0.08 82	0.07 99	0.15 148	0.13 249	0.04 90	0.10 197	0.10 132	0.09 78	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.12 105	0.11 228	0.02 36	0.06 118	0.13 146	0.12 139	0.11 122	0.17 194

SA	0.10 129	0.07 126	0.06 135	0.06 103	0.05 81	0.08 137	0.04 96	0.12 110	0.05 55	0.16 118	0.07 99	0.16 169	0.03 51	0.04 90	0.09 146	0.09 102	0.13 106	0.11 153	0.12 122	0.09 152	0.14 148	0.10 205	0.03 75	0.06 118	0.16 198	0.14 192	0.13 146	0.20 237

CIPLG	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.09 153	0.06 140	0.18 201	0.06 81	0.20 164	0.08 127	0.12 114	0.06 130	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.11 111	0.09 152	0.13 127	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.09 90	0.10 108	0.10 107

iRaft-Stereo_20w	0.13 196	0.07 126	0.05 103	0.12 212	0.12 236	0.12 208	0.09 200	0.16 152	0.10 196	0.28 311	0.09 149	0.19 207	0.04 73	0.10 222	0.09 146	0.11 188	0.24 281	0.11 153	0.15 169	0.13 252	0.20 254	0.08 123	0.09 232	0.06 118	0.17 215	0.13 161	0.20 256	0.25 273

IPLGR_C	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.09 153	0.06 140	0.18 201	0.06 81	0.20 164	0.08 127	0.12 114	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.11 111	0.09 152	0.13 127	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.09 90	0.10 108	0.10 107

AASNet	0.06 65	0.06 103	0.04 70	0.09 158	0.07 127	0.08 137	0.05 107	0.08 86	0.04 32	0.07 78	0.07 99	0.07 77	0.04 73	0.04 90	0.06 53	0.07 67	0.10 82	0.08 85	0.08 77	0.06 81	0.07 60	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.08 81	0.07 73	0.06 70	0.06 71

GMOStereo	0.11 144	0.07 126	0.09 214	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.07 99	0.17 176	0.09 202	0.05 106	0.10 197	0.11 188	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.18 238	0.16 241	0.14 160	0.17 194

error version	0.11 144	0.07 126	0.09 214	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.07 99	0.17 176	0.09 202	0.05 106	0.10 197	0.11 188	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.18 238	0.16 241	0.14 160	0.17 194

test-v	0.11 144	0.07 126	0.09 214	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.07 99	0.17 176	0.09 202	0.05 106	0.10 197	0.11 188	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.18 238	0.16 241	0.14 160	0.17 194

test-3	0.10 129	0.06 103	0.04 70	0.06 103	0.08 152	0.05 90	0.05 107	0.17 163	0.07 107	0.24 229	0.07 99	0.19 207	0.07 163	0.06 125	0.10 197	0.10 132	0.21 236	0.09 112	0.15 169	0.10 188	0.16 183	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.09 93	0.10 104	0.12 132	0.11 118

test_1	0.10 129	0.06 103	0.04 70	0.06 103	0.08 152	0.05 90	0.05 107	0.17 163	0.07 107	0.24 229	0.07 99	0.19 207	0.07 163	0.06 125	0.10 197	0.10 132	0.21 236	0.09 112	0.15 169	0.10 188	0.16 183	0.09 168	0.05 127	0.06 118	0.09 93	0.10 104	0.12 132	0.11 118

ACRE	0.09 105	0.06 103	0.05 103	0.06 103	0.06 109	0.09 153	0.06 140	0.18 201	0.06 81	0.20 164	0.08 127	0.12 114	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.11 111	0.09 152	0.13 127	0.06 84	0.04 99	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.10 108	0.10 107

test-2	0.11 144	0.07 126	0.09 214	0.06 103	0.05 81	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.07 99	0.17 176	0.09 202	0.05 106	0.10 197	0.11 188	0.17 155	0.08 85	0.12 122	0.08 122	0.19 233	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.18 238	0.16 241	0.14 160	0.17 194

rafts_anoy	0.09 105	0.08 167	0.07 166	0.07 125	0.07 127	0.06 107	0.05 107	0.13 128	0.05 55	0.17 128	0.09 149	0.12 114	0.05 100	0.03 63	0.09 146	0.10 132	0.15 127	0.12 193	0.13 142	0.07 100	0.14 148	0.08 123	0.03 75	0.06 118	0.11 123	0.10 104	0.09 102	0.11 118

CREStereo++_RVC	0.11 144	0.07 126	0.05 103	0.08 136	0.08 152	0.08 137	0.07 160	0.16 152	0.09 169	0.26 278	0.09 149	0.17 176	0.13 249	0.08 187	0.08 104	0.10 132	0.20 221	0.08 85	0.13 142	0.07 100	0.19 233	0.08 123	0.06 149	0.06 118	0.14 170	0.11 127	0.16 190	0.15 167
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
TANstereo	0.11 144	0.06 103	0.06 135	0.10 179	0.09 180	0.09 153	0.06 140	0.12 110	0.08 135	0.22 191	0.08 127	0.13 130	0.07 163	0.08 187	0.10 197	0.13 258	0.20 221	0.13 225	0.18 224	0.08 122	0.18 220	0.09 168	0.06 149	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.15 177	0.14 153

XX-TBD	0.11 144	0.06 103	0.06 135	0.10 179	0.09 180	0.09 153	0.06 140	0.12 110	0.08 135	0.22 191	0.08 127	0.13 130	0.07 163	0.08 187	0.10 197	0.13 258	0.20 221	0.13 225	0.18 224	0.08 122	0.18 220	0.09 168	0.06 149	0.06 118	0.10 108	0.10 104	0.15 177	0.14 153

RALCasStereoNet	0.09 105	0.08 167	0.06 135	0.09 158	0.07 127	0.06 107	0.05 107	0.12 110	0.05 55	0.18 140	0.07 99	0.12 114	0.05 100	0.04 90	0.09 146	0.10 132	0.18 175	0.12 193	0.13 142	0.08 122	0.15 166	0.08 123	0.05 127	0.06 118	0.12 133	0.09 90	0.10 108	0.08 83

RALAANet	0.09 105	0.08 167	0.06 135	0.07 125	0.05 81	0.08 137	0.05 107	0.10 101	0.07 107	0.12 97	0.09 149	0.10 95	0.06 130	0.03 63	0.08 104	0.09 102	0.13 106	0.11 153	0.15 169	0.08 122	0.12 105	0.07 104	0.04 99	0.06 118	0.11 123	0.10 104	0.11 122	0.11 118

ADLNet	0.12 176	0.11 223	0.08 194	0.12 212	0.10 204	0.16 250	0.12 245	0.14 138	0.07 107	0.13 102	0.10 177	0.25 275	0.10 218	0.28 322	0.09 146	0.10 132	0.17 155	0.09 112	0.13 142	0.09 152	0.11 91	0.08 123	0.13 276	0.06 118	0.13 146	0.12 139	0.12 132	0.14 153

HCRNet	0.11 144	0.17 287	0.06 135	0.22 287	0.08 152	0.15 239	0.08 181	0.13 128	0.04 32	0.46 351	0.12 209	0.24 272	0.07 163	0.07 162	0.08 104	0.06 44	0.14 120	0.08 85	0.20 246	0.08 122	0.09 75	0.05 63	0.11 258	0.06 118	0.06 56	0.05 34	0.05 51	0.08 83

UPFNet	0.09 105	0.08 167	0.08 194	0.09 158	0.07 127	0.09 153	0.06 140	0.12 110	0.09 169	0.14 105	0.09 149	0.12 114	0.06 130	0.07 162	0.08 104	0.10 132	0.13 106	0.11 153	0.10 103	0.07 100	0.09 75	0.07 104	0.06 149	0.06 118	0.09 93	0.10 104	0.10 108	0.10 107

HITNet	0.09 105	0.07 126	0.06 135	0.08 136	0.08 152	0.08 137	0.05 107	0.11 105	0.07 107	0.19 153	0.08 127	0.12 114	0.06 130	0.07 162	0.08 104	0.08 83	0.13 106	0.11 153	0.10 103	0.06 81	0.10 85	0.09 168	0.06 149	0.06 118	0.12 133	0.11 127	0.16 190	0.13 143
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
HLF11	0.11 144	0.09 187	0.07 166	0.11 197	0.07 127	0.09 153	0.07 160	0.19 229	0.07 107	0.19 153	0.09 149	0.16 169	0.06 130	0.07 162	0.08 104	0.10 132	0.19 198	0.12 193	0.16 185	0.09 152	0.13 127	0.08 123	0.07 178	0.07 158	0.12 133	0.13 161	0.15 177	0.14 153

DF	0.12 176	0.07 126	0.05 103	0.10 179	0.09 180	0.09 153	0.07 160	0.19 229	0.07 107	0.27 292	0.09 149	0.20 224	0.05 100	0.10 222	0.09 146	0.11 188	0.22 252	0.11 153	0.16 185	0.09 152	0.21 278	0.10 205	0.07 178	0.07 158	0.15 183	0.12 139	0.17 207	0.23 262

DDF-Stereo	0.12 176	0.07 126	0.04 70	0.10 179	0.09 180	0.13 218	0.10 219	0.18 201	0.08 135	0.24 229	0.06 77	0.19 207	0.06 130	0.08 187	0.08 104	0.11 188	0.23 263	0.08 85	0.16 185	0.10 188	0.20 254	0.08 123	0.07 178	0.07 158	0.13 146	0.13 161	0.17 207	0.19 228

zero-FE	0.12 176	0.07 126	0.04 70	0.11 197	0.08 152	0.15 239	0.12 245	0.18 201	0.08 135	0.23 212	0.08 127	0.19 207	0.07 163	0.08 187	0.08 104	0.11 188	0.23 263	0.09 112	0.17 205	0.10 188	0.20 254	0.09 168	0.07 178	0.07 158	0.13 146	0.13 161	0.16 190	0.20 237

coex_refinement	0.10 129	0.10 204	0.07 166	0.09 158	0.08 152	0.09 153	0.06 140	0.17 163	0.10 196	0.20 164	0.11 194	0.11 107	0.07 163	0.07 162	0.11 236	0.14 279	0.15 127	0.11 153	0.12 122	0.06 81	0.12 105	0.08 123	0.06 149	0.07 158	0.12 133	0.12 139	0.11 122	0.13 143

G2L-Stereo	0.11 144	0.10 204	0.08 194	0.09 158	0.09 180	0.08 137	0.07 160	0.17 163	0.08 135	0.22 191	0.09 149	0.16 169	0.13 249	0.07 162	0.08 104	0.11 188	0.16 141	0.11 153	0.11 111	0.09 152	0.14 148	0.09 168	0.09 232	0.07 158	0.13 146	0.14 192	0.14 160	0.11 118

Reg-Stereo(zero)	0.11 144	0.08 167	0.06 135	0.08 136	0.07 127	0.10 178	0.07 160	0.17 163	0.10 196	0.25 261	0.09 149	0.20 224	0.06 130	0.07 162	0.09 146	0.11 188	0.19 198	0.10 136	0.15 169	0.09 152	0.15 166	0.08 123	0.07 178	0.07 158	0.13 146	0.13 161	0.18 231	0.17 194

fast-iter	0.11 144	0.08 167	0.06 135	0.08 136	0.07 127	0.10 178	0.07 160	0.17 163	0.10 196	0.25 261	0.09 149	0.20 224	0.06 130	0.07 162	0.09 146	0.11 188	0.19 198	0.10 136	0.15 169	0.09 152	0.15 166	0.08 123	0.07 178	0.07 158	0.13 146	0.13 161	0.18 231	0.17 194

castereo++	0.10 129	0.07 126	0.05 103	0.07 125	0.07 127	0.06 107	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.08 127	0.17 176	0.06 130	0.05 106	0.09 146	0.10 132	0.19 198	0.09 112	0.13 142	0.07 100	0.20 254	0.07 104	0.05 127	0.07 158	0.12 133	0.12 139	0.12 132	0.11 118

castereo	0.10 129	0.07 126	0.06 135	0.06 103	0.07 127	0.08 137	0.05 107	0.16 152	0.11 214	0.24 229	0.10 177	0.15 148	0.04 73	0.05 106	0.08 104	0.10 132	0.20 221	0.09 112	0.14 155	0.07 100	0.19 233	0.07 104	0.04 99	0.07 158	0.13 146	0.12 139	0.12 132	0.12 132

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 245	0.07 126	0.05 103	0.14 238	0.12 236	0.15 239	0.10 219	0.18 201	0.08 135	0.26 278	0.08 127	0.19 207	0.08 188	0.11 236	0.10 197	0.12 237	0.26 306	0.13 225	0.26 290	0.11 212	0.20 254	0.10 205	0.08 209	0.07 158	0.20 268	0.18 273	0.19 244	0.31 299

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 129	0.07 126	0.06 135	0.08 136	0.05 81	0.07 126	0.03 57	0.11 105	0.15 260	0.20 164	0.15 248	0.11 107	0.07 163	0.08 187	0.08 104	0.09 102	0.16 141	0.11 153	0.12 122	0.08 122	0.12 105	0.11 228	0.06 149	0.07 158	0.12 133	0.14 192	0.12 132	0.16 182

LoS	0.15 245	0.10 204	0.08 194	0.10 179	0.11 222	0.09 153	0.07 160	0.50 347	0.05 55	0.32 330	0.36 342	0.36 297	0.06 130	0.09 206	0.09 146	0.10 132	0.20 221	0.09 112	0.14 155	0.11 212	0.21 278	0.09 168	0.07 178	0.07 158	0.17 215	0.11 127	0.20 256	0.21 254
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymity	0.13 196	0.06 103	0.05 103	0.09 158	0.10 204	0.09 153	0.07 160	0.18 201	0.08 135	0.28 311	0.12 209	0.19 207	0.06 130	0.09 206	0.09 146	0.13 258	0.23 263	0.12 193	0.17 205	0.15 277	0.19 233	0.10 205	0.09 232	0.07 158	0.19 255	0.18 273	0.19 244	0.19 228

raft_robust	0.12 176	0.09 187	0.09 214	0.11 197	0.06 109	0.09 153	0.06 140	0.15 143	0.08 135	0.23 212	0.07 99	0.20 224	0.11 228	0.09 206	0.11 236	0.12 237	0.16 141	0.12 193	0.13 142	0.10 188	0.15 166	0.11 228	0.03 75	0.07 158	0.18 238	0.16 241	0.15 177	0.14 153

test_5	0.08 98	0.05 80	0.07 166	0.04 59	0.04 63	0.04 61	0.04 96	0.09 94	0.05 55	0.05 62	0.07 99	0.12 114	0.12 236	0.02 29	0.07 73	0.09 102	0.07 58	0.07 75	0.08 77	0.06 81	0.10 85	0.09 168	0.02 36	0.07 158	0.10 108	0.13 161	0.13 146	0.18 211

test_4	0.09 105	0.05 80	0.07 166	0.05 80	0.06 109	0.03 40	0.02 26	0.11 105	0.09 169	0.17 128	0.06 77	0.09 87	0.06 130	0.03 63	0.09 146	0.09 102	0.15 127	0.08 85	0.10 103	0.07 100	0.16 183	0.08 123	0.02 36	0.07 158	0.09 93	0.15 216	0.12 132	0.18 211

UDGNet	0.15 245	0.13 250	0.09 214	0.18 269	0.17 278	0.16 250	0.19 287	0.15 143	0.11 214	0.16 118	0.14 235	0.15 148	0.05 100	0.45 337	0.09 146	0.10 132	0.17 155	0.12 193	0.14 155	0.09 152	0.17 206	0.09 168	0.28 338	0.07 158	0.17 215	0.15 216	0.12 132	0.13 143

GLC_STEREO	0.13 196	0.11 223	0.12 261	0.12 212	0.11 222	0.10 178	0.10 219	0.19 229	0.07 107	0.25 261	0.13 222	0.12 114	0.07 163	0.07 162	0.08 104	0.12 237	0.24 281	0.11 153	0.17 205	0.09 152	0.27 329	0.15 286	0.07 178	0.07 158	0.15 183	0.09 90	0.20 256	0.12 132

IPLG	0.09 105	0.07 126	0.07 166	0.07 125	0.07 127	0.06 107	0.05 107	0.15 143	0.06 81	0.22 191	0.06 77	0.15 148	0.05 100	0.04 90	0.08 104	0.10 132	0.16 141	0.10 136	0.14 155	0.09 152	0.13 127	0.08 123	0.04 99	0.07 158	0.13 146	0.11 127	0.11 122	0.08 83

MIPNet	0.11 144	0.09 187	0.06 135	0.07 125	0.08 152	0.07 126	0.05 107	0.17 163	0.06 81	0.23 212	0.07 99	0.15 148	0.08 188	0.05 106	0.09 146	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.20 246	0.12 233	0.13 127	0.10 205	0.05 127	0.07 158	0.15 183	0.13 161	0.11 122	0.13 143

TRStereo	0.13 196	0.07 126	0.05 103	0.09 158	0.08 152	0.17 259	0.13 251	0.18 201	0.07 107	0.25 261	0.09 149	0.20 224	0.04 73	0.10 222	0.09 146	0.10 132	0.22 252	0.11 153	0.22 264	0.13 252	0.19 233	0.09 168	0.09 232	0.07 158	0.16 198	0.15 216	0.24 286	0.20 237

s12784h	0.12 176	0.09 187	0.06 135	0.11 197	0.09 180	0.08 137	0.06 140	0.18 201	0.07 107	0.27 292	0.11 194	0.19 207	0.08 188	0.07 162	0.08 104	0.09 102	0.21 236	0.08 85	0.15 169	0.07 100	0.20 254	0.08 123	0.05 127	0.07 158	0.16 198	0.14 192	0.18 231	0.21 254

XX-Stereo	0.14 223	0.05 80	0.05 103	0.10 179	0.08 152	0.17 259	0.07 160	0.18 201	0.10 196	0.27 292	0.09 149	0.20 224	0.03 51	0.09 206	0.10 197	0.12 237	0.23 263	0.11 153	0.20 246	0.11 212	0.20 254	0.08 123	0.08 209	0.07 158	0.22 291	0.16 241	0.17 207	0.36 310

BEATNet_4x	0.11 144	0.10 204	0.08 194	0.09 158	0.09 180	0.09 153	0.08 181	0.12 110	0.08 135	0.21 181	0.09 149	0.15 148	0.09 202	0.07 162	0.10 197	0.09 102	0.13 106	0.13 225	0.11 111	0.08 122	0.13 127	0.11 228	0.08 209	0.07 158	0.13 146	0.13 161	0.18 231	0.18 211

R-Stereo Train	0.13 196	0.07 126	0.07 166	0.09 158	0.10 204	0.15 239	0.05 107	0.16 152	0.12 234	0.28 311	0.12 209	0.20 224	0.08 188	0.11 236	0.09 146	0.11 188	0.24 281	0.12 193	0.16 185	0.11 212	0.21 278	0.11 228	0.08 209	0.07 158	0.15 183	0.15 216	0.16 190	0.15 167

RAFT-Stereo	0.13 196	0.07 126	0.07 166	0.09 158	0.10 204	0.15 239	0.05 107	0.16 152	0.12 234	0.28 311	0.12 209	0.20 224	0.08 188	0.11 236	0.09 146	0.11 188	0.24 281	0.12 193	0.16 185	0.11 212	0.21 278	0.11 228	0.08 209	0.07 158	0.15 183	0.15 216	0.16 190	0.15 167
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.12 176	0.10 204	0.08 194	0.13 227	0.08 152	0.10 178	0.07 160	0.20 250	0.10 196	0.20 164	0.11 194	0.20 224	0.06 130	0.06 125	0.09 146	0.10 132	0.18 175	0.11 153	0.16 185	0.09 152	0.13 127	0.07 104	0.06 149	0.08 185	0.16 198	0.14 192	0.16 190	0.14 153

HLf10	0.12 176	0.10 204	0.08 194	0.13 227	0.08 152	0.10 178	0.07 160	0.20 250	0.10 196	0.20 164	0.11 194	0.20 224	0.06 130	0.06 125	0.09 146	0.10 132	0.18 175	0.11 153	0.16 185	0.09 152	0.13 127	0.07 104	0.06 149	0.08 185	0.16 198	0.14 192	0.16 190	0.14 153

HLf8	0.12 176	0.10 204	0.08 194	0.11 197	0.09 180	0.10 178	0.08 181	0.20 250	0.09 169	0.19 153	0.10 177	0.20 224	0.09 202	0.07 162	0.09 146	0.11 188	0.19 198	0.12 193	0.17 205	0.09 152	0.14 148	0.09 168	0.07 178	0.08 185	0.16 198	0.14 192	0.18 231	0.18 211

TestStereo_HL3	0.11 144	0.08 167	0.07 166	0.11 197	0.06 109	0.08 137	0.06 140	0.19 229	0.08 135	0.20 164	0.08 127	0.17 176	0.06 130	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.19 198	0.11 153	0.14 155	0.08 122	0.13 127	0.08 123	0.07 178	0.08 185	0.12 133	0.13 161	0.14 160	0.10 107

TestStereo_HL2	0.11 144	0.09 187	0.07 166	0.12 212	0.07 127	0.10 178	0.06 140	0.20 250	0.11 214	0.20 164	0.09 149	0.17 176	0.07 163	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.19 198	0.11 153	0.14 155	0.08 122	0.12 105	0.09 168	0.07 178	0.08 185	0.15 183	0.13 161	0.13 146	0.11 118

TestStereo_HL1	0.11 144	0.10 204	0.08 194	0.12 212	0.08 152	0.11 195	0.07 160	0.20 250	0.08 135	0.20 164	0.10 177	0.18 194	0.07 163	0.06 125	0.09 146	0.10 132	0.19 198	0.11 153	0.17 205	0.09 152	0.12 105	0.08 123	0.06 149	0.08 185	0.16 198	0.13 161	0.14 160	0.12 132

TestStereo-Hl	0.12 176	0.10 204	0.08 194	0.13 227	0.08 152	0.11 195	0.07 160	0.20 250	0.09 169	0.20 164	0.10 177	0.19 207	0.08 188	0.06 125	0.09 146	0.10 132	0.18 175	0.11 153	0.16 185	0.09 152	0.12 105	0.08 123	0.06 149	0.08 185	0.18 238	0.12 139	0.14 160	0.12 132

DNS	0.16 262	0.08 167	0.07 166	0.12 212	0.07 127	0.20 284	0.09 200	0.20 250	0.07 107	0.22 191	0.11 194	1.23 356	0.07 163	0.09 206	0.08 104	0.10 132	0.21 236	0.11 153	0.18 224	0.09 152	0.16 183	0.06 84	0.05 127	0.08 185	0.18 238	0.16 241	0.17 207	0.20 237

DN	0.14 223	0.08 167	0.08 194	0.19 276	0.09 180	0.22 297	0.11 233	0.18 201	0.10 196	0.21 181	0.12 209	0.35 294	0.06 130	0.14 277	0.09 146	0.11 188	0.24 281	0.12 193	0.16 185	0.08 122	0.18 220	0.11 228	0.06 149	0.08 185	0.24 300	0.14 192	0.15 177	0.18 211

gcap_with_dpt	0.13 196	0.07 126	0.07 166	0.08 136	0.09 180	0.11 195	0.07 160	0.18 201	0.11 214	0.27 292	0.10 177	0.24 272	0.09 202	0.12 255	0.10 197	0.11 188	0.21 236	0.12 193	0.16 185	0.10 188	0.21 278	0.11 228	0.08 209	0.08 185	0.17 215	0.12 139	0.17 207	0.25 273

S2M2_L	0.13 196	0.10 204	0.09 214	0.12 212	0.08 152	0.13 218	0.10 219	0.16 152	0.08 135	0.21 181	0.07 99	0.17 176	0.03 51	0.17 291	0.11 236	0.09 102	0.22 252	0.12 193	0.16 185	0.11 212	0.18 220	0.09 168	0.12 269	0.08 185	0.13 146	0.12 139	0.15 177	0.20 237
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 196	0.07 126	0.07 166	0.08 136	0.09 180	0.11 195	0.07 160	0.18 201	0.11 214	0.27 292	0.10 177	0.24 272	0.09 202	0.12 255	0.10 197	0.11 188	0.21 236	0.12 193	0.16 185	0.10 188	0.21 278	0.11 228	0.08 209	0.08 185	0.17 215	0.12 139	0.17 207	0.25 273

gcap-zeroshot	0.13 196	0.08 167	0.05 103	0.08 136	0.10 204	0.11 195	0.09 200	0.18 201	0.09 169	0.28 311	0.08 127	0.20 224	0.06 130	0.10 222	0.09 146	0.12 237	0.23 263	0.11 153	0.27 295	0.12 233	0.20 254	0.11 228	0.07 178	0.08 185	0.12 133	0.17 260	0.17 207	0.18 211

MSKI-zero shot	0.13 196	0.08 167	0.05 103	0.09 158	0.11 222	0.09 153	0.07 160	0.19 229	0.09 169	0.28 311	0.10 177	0.19 207	0.06 130	0.11 236	0.10 197	0.11 188	0.24 281	0.11 153	0.17 205	0.11 212	0.21 278	0.10 205	0.07 178	0.08 185	0.14 170	0.17 260	0.18 231	0.18 211

EKT-Stereo	0.15 245	0.10 204	0.07 166	0.13 227	0.12 236	0.16 250	0.17 277	0.18 201	0.11 214	0.26 278	0.17 268	0.17 176	0.07 163	0.11 236	0.09 146	0.11 188	0.24 281	0.15 264	0.23 274	0.12 233	0.24 315	0.10 205	0.07 178	0.08 185	0.20 268	0.15 216	0.17 207	0.18 211

RAFT-Test	0.13 196	0.07 126	0.06 135	0.09 158	0.11 222	0.13 218	0.09 200	0.17 163	0.11 214	0.27 292	0.10 177	0.20 224	0.05 100	0.12 255	0.10 197	0.11 188	0.23 263	0.12 193	0.21 257	0.14 263	0.21 278	0.11 228	0.06 149	0.08 185	0.17 215	0.15 216	0.17 207	0.17 194

HH	0.13 196	0.06 103	0.05 103	0.11 197	0.11 222	0.16 250	0.08 181	0.19 229	0.07 107	0.28 311	0.08 127	0.18 194	0.05 100	0.12 255	0.10 197	0.10 132	0.23 263	0.12 193	0.15 169	0.10 188	0.20 254	0.08 123	0.07 178	0.08 185	0.13 146	0.14 192	0.19 244	0.23 262

HanStereo	0.13 196	0.06 103	0.05 103	0.11 197	0.11 222	0.16 250	0.08 181	0.19 229	0.07 107	0.28 311	0.08 127	0.18 194	0.05 100	0.12 255	0.10 197	0.10 132	0.23 263	0.12 193	0.15 169	0.10 188	0.20 254	0.08 123	0.07 178	0.08 185	0.13 146	0.14 192	0.19 244	0.23 262

IPLGR	0.12 176	0.09 187	0.09 214	0.09 158	0.10 204	0.09 153	0.07 160	0.18 201	0.09 169	0.22 191	0.10 177	0.15 148	0.07 163	0.06 125	0.09 146	0.11 188	0.17 155	0.11 153	0.20 246	0.12 233	0.15 166	0.08 123	0.04 99	0.08 185	0.16 198	0.13 161	0.14 160	0.16 182

test_3	0.11 144	0.07 126	0.07 166	0.06 103	0.08 152	0.05 90	0.05 107	0.17 163	0.09 169	0.24 229	0.09 149	0.21 247	0.11 228	0.06 125	0.13 272	0.13 258	0.20 221	0.09 112	0.14 155	0.10 188	0.18 220	0.08 123	0.04 99	0.08 185	0.13 146	0.15 216	0.13 146	0.14 153

cross-raft	0.14 223	0.08 167	0.07 166	0.08 136	0.10 204	0.12 208	0.08 181	0.17 163	0.13 243	0.27 292	0.11 194	0.21 247	0.05 100	0.11 236	0.13 272	0.14 279	0.22 252	0.11 153	0.23 274	0.13 252	0.23 308	0.09 168	0.06 149	0.08 185	0.22 291	0.17 260	0.14 160	0.15 167

test-1	0.14 223	0.06 103	0.07 166	0.11 197	0.10 204	0.18 267	0.14 257	0.19 229	0.13 243	0.28 311	0.10 177	0.19 207	0.11 228	0.12 255	0.12 252	0.13 258	0.22 252	0.12 193	0.22 264	0.10 188	0.24 315	0.08 123	0.09 232	0.08 185	0.21 281	0.18 273	0.15 177	0.17 194

LMCR-Stereo	0.13 196	0.09 187	0.07 166	0.11 197	0.08 152	0.11 195	0.09 200	0.18 201	0.09 169	0.19 153	0.14 235	0.19 207	0.14 264	0.10 222	0.09 146	0.11 188	0.20 221	0.13 225	0.19 240	0.10 188	0.18 220	0.10 205	0.08 209	0.08 185	0.15 183	0.13 161	0.18 231	0.17 194

EAI-Stereo	0.13 196	0.07 126	0.04 70	0.10 179	0.10 204	0.10 178	0.09 200	0.17 163	0.10 196	0.26 278	0.11 194	0.20 224	0.05 100	0.10 222	0.10 197	0.11 188	0.23 263	0.12 193	0.18 224	0.12 233	0.19 233	0.08 123	0.08 209	0.08 185	0.16 198	0.14 192	0.15 177	0.20 237

HGLStereo	0.11 144	0.10 204	0.08 194	0.09 158	0.10 204	0.09 153	0.06 140	0.14 138	0.08 135	0.18 140	0.15 248	0.09 87	0.06 130	0.08 187	0.09 146	0.10 132	0.17 155	0.13 225	0.14 155	0.10 188	0.11 91	0.09 168	0.08 209	0.08 185	0.13 146	0.12 139	0.10 108	0.11 118

DeepPrunerF	0.11 144	0.10 204	0.10 233	0.13 227	0.13 248	0.09 153	0.09 200	0.15 143	0.11 214	0.12 97	0.14 235	0.10 95	0.09 202	0.07 162	0.12 252	0.11 188	0.11 93	0.13 225	0.13 142	0.11 212	0.13 127	0.08 123	0.08 209	0.08 185	0.17 215	0.14 192	0.11 122	0.14 153

ADCP+	0.11 144	0.10 204	0.08 194	0.09 158	0.07 127	0.09 153	0.08 181	0.13 128	0.11 214	0.16 118	0.12 209	0.18 194	0.08 188	0.07 162	0.10 197	0.09 102	0.16 141	0.11 153	0.14 155	0.09 152	0.12 105	0.09 168	0.08 209	0.08 185	0.11 123	0.15 216	0.11 122	0.11 118

MSMDNet	0.13 196	0.08 167	0.06 135	0.09 158	0.12 236	0.10 178	0.08 181	0.17 163	0.11 214	0.27 292	0.09 149	0.20 224	0.06 130	0.12 255	0.10 197	0.11 188	0.24 281	0.12 193	0.19 240	0.16 289	0.21 278	0.11 228	0.07 178	0.08 185	0.17 215	0.14 192	0.17 207	0.18 211

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 196	0.13 250	0.13 270	0.14 238	0.15 267	0.13 218	0.20 289	0.13 128	0.15 260	0.16 118	0.16 259	0.21 247	0.09 202	0.15 286	0.10 197	0.12 237	0.15 127	0.12 193	0.11 111	0.09 152	0.11 91	0.09 168	0.08 209	0.08 185	0.13 146	0.13 161	0.11 122	0.15 167
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.15 245	0.11 223	0.11 246	0.19 276	0.14 259	0.21 294	0.24 309	0.13 128	0.11 214	0.16 118	0.14 235	0.10 95	0.07 163	0.39 336	0.11 236	0.11 188	0.21 236	0.14 250	0.15 169	0.10 188	0.12 105	0.08 123	0.24 316	0.08 185	0.14 170	0.12 139	0.14 160	0.12 132

HSM	0.14 223	0.12 237	0.09 214	0.14 238	0.13 248	0.12 208	0.10 219	0.18 201	0.10 196	0.23 212	0.15 248	0.18 194	0.14 264	0.08 187	0.10 197	0.10 132	0.21 236	0.12 193	0.17 205	0.12 233	0.18 220	0.10 205	0.07 178	0.08 185	0.17 215	0.15 216	0.17 207	0.18 211

iResNet_ROB	0.11 144	0.08 167	0.07 166	0.11 197	0.08 152	0.12 208	0.07 160	0.15 143	0.08 135	0.23 212	0.10 177	0.15 148	0.15 272	0.06 125	0.07 73	0.09 102	0.17 155	0.12 193	0.13 142	0.09 152	0.14 148	0.09 168	0.07 178	0.08 185	0.14 170	0.12 139	0.15 177	0.15 167

PDISCO_ROB	0.12 176	0.13 250	0.13 270	0.10 179	0.08 152	0.09 153	0.09 200	0.09 94	0.08 135	0.11 95	0.10 177	0.06 70	0.05 100	0.05 106	0.09 146	0.11 188	0.14 120	0.16 275	0.09 92	0.10 188	0.14 148	0.12 250	0.04 99	0.08 185	0.16 198	0.21 295	0.32 312	0.19 228

DN-CSS_ROB	0.11 144	0.09 187	0.11 246	0.08 136	0.09 180	0.08 137	0.08 181	0.16 152	0.10 196	0.23 212	0.17 268	0.18 194	0.14 264	0.05 106	0.08 104	0.09 102	0.13 106	0.10 136	0.18 224	0.09 152	0.11 91	0.08 123	0.07 178	0.08 185	0.13 146	0.10 104	0.12 132	0.10 107

TestStereo_HLe17	0.12 176	0.11 223	0.08 194	0.14 238	0.10 204	0.12 208	0.08 181	0.23 285	0.11 214	0.21 181	0.10 177	0.20 224	0.07 163	0.06 125	0.09 146	0.10 132	0.17 155	0.11 153	0.18 224	0.09 152	0.13 127	0.08 123	0.06 149	0.09 219	0.18 238	0.14 192	0.16 190	0.15 167

model_zeroshot	0.14 223	0.09 187	0.06 135	0.10 179	0.10 204	0.14 227	0.08 181	0.20 250	0.12 234	0.28 311	0.08 127	0.21 247	0.06 130	0.11 236	0.09 146	0.12 237	0.26 306	0.13 225	0.27 295	0.11 212	0.20 254	0.13 267	0.11 258	0.09 219	0.17 215	0.17 260	0.18 231	0.18 211

AE-Stereo	0.12 176	0.09 187	0.08 194	0.11 197	0.09 180	0.08 137	0.05 107	0.17 163	0.14 252	0.24 229	0.09 149	0.19 207	0.10 218	0.07 162	0.10 197	0.12 237	0.24 281	0.13 225	0.16 185	0.11 212	0.18 220	0.09 168	0.05 127	0.09 219	0.13 146	0.14 192	0.15 177	0.15 167

DLNR_Zeroshot_test	10.12 379	32.06 389	0.05 103	54.44 389	0.09 180	0.18 267	50.47 389	0.19 229	0.08 135	0.27 292	0.07 99	0.20 224	0.04 73	0.14 277	62.26 389	70.60 389	0.33 333	0.18 299	0.25 285	0.11 212	0.20 254	0.08 123	0.07 178	0.09 219	0.18 238	0.15 216	0.20 256	0.26 279

CASS	0.15 245	0.12 237	0.10 233	0.14 238	0.12 236	0.16 250	0.10 219	0.19 229	0.15 260	0.26 278	0.12 209	0.20 224	0.12 236	0.09 206	0.11 236	0.12 237	0.23 263	0.12 193	0.23 274	0.09 152	0.19 233	0.10 205	0.07 178	0.09 219	0.23 298	0.14 192	0.19 244	0.22 257
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 223	0.12 237	0.07 166	0.25 300	0.10 204	0.19 278	0.09 200	0.17 163	0.08 135	0.17 128	0.08 127	0.33 290	0.08 188	0.06 125	0.10 197	0.11 188	0.24 281	0.11 153	0.25 285	0.09 152	0.15 166	0.09 168	0.06 149	0.09 219	0.17 215	0.13 161	0.18 231	0.15 167

CFNet_pseudo	0.13 196	0.11 223	0.11 246	0.14 238	0.11 222	0.12 208	0.11 233	0.19 229	0.12 234	0.24 229	0.14 235	0.16 169	0.15 272	0.08 187	0.09 146	0.10 132	0.16 141	0.13 225	0.13 142	0.08 122	0.15 166	0.08 123	0.08 209	0.09 219	0.15 183	0.14 192	0.19 244	0.20 237

GES	0.14 223	0.11 223	0.07 166	0.09 158	0.11 222	0.15 239	0.09 200	0.20 250	0.09 169	0.23 212	0.12 209	0.17 176	0.11 228	0.14 277	0.10 197	0.10 132	0.23 263	0.14 250	0.24 280	0.14 263	0.17 206	0.17 298	0.11 258	0.09 219	0.15 183	0.14 192	0.21 270	0.20 237

GMStereo	0.12 176	0.12 237	0.07 166	0.11 197	0.11 222	0.13 218	0.09 200	0.17 163	0.10 196	0.17 128	0.13 222	0.21 247	0.11 228	0.07 162	0.10 197	0.09 102	0.17 155	0.10 136	0.17 205	0.12 233	0.14 148	0.09 168	0.07 178	0.09 219	0.14 170	0.13 161	0.15 177	0.12 132
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.10 129	0.09 187	0.08 194	0.10 179	0.08 152	0.09 153	0.08 181	0.15 143	0.08 135	0.17 128	0.09 149	0.13 130	0.09 202	0.07 162	0.09 146	0.10 132	0.16 141	0.13 225	0.12 122	0.08 122	0.11 91	0.09 168	0.08 209	0.09 219	0.11 123	0.13 161	0.10 108	0.11 118

DSFCA	0.11 144	0.13 250	0.09 214	0.10 179	0.08 152	0.11 195	0.11 233	0.12 110	0.09 169	0.12 97	0.13 222	0.14 142	0.07 163	0.05 106	0.09 146	0.11 188	0.15 127	0.13 225	0.16 185	0.10 188	0.13 127	0.12 250	0.07 178	0.09 219	0.12 133	0.13 161	0.10 108	0.13 143

DMCA-RVC	0.10 129	0.08 167	0.11 246	0.08 136	0.09 180	0.08 137	0.08 181	0.12 110	0.09 169	0.13 102	0.13 222	0.13 130	0.07 163	0.06 125	0.13 272	0.12 237	0.14 120	0.13 225	0.11 111	0.10 188	0.12 105	0.09 168	0.07 178	0.09 219	0.10 108	0.10 104	0.10 108	0.11 118

STTStereo	0.13 196	0.14 263	0.17 302	0.13 227	0.15 267	0.13 218	0.20 289	0.13 128	0.13 243	0.15 112	0.15 248	0.17 176	0.10 218	0.11 236	0.12 252	0.12 237	0.15 127	0.14 250	0.13 142	0.11 212	0.12 105	0.10 205	0.07 178	0.09 219	0.15 183	0.13 161	0.12 132	0.16 182

CFNet	0.12 176	0.11 223	0.08 194	0.14 238	0.12 236	0.11 195	0.09 200	0.19 229	0.10 196	0.18 140	0.12 209	0.25 275	0.10 218	0.08 187	0.08 104	0.09 102	0.17 155	0.12 193	0.12 122	0.09 152	0.11 91	0.08 123	0.06 149	0.09 219	0.15 183	0.12 139	0.13 146	0.13 143

CFNet_RVC	0.13 196	0.12 237	0.10 233	0.14 238	0.11 222	0.14 227	0.09 200	0.17 163	0.09 169	0.19 153	0.13 222	0.21 247	0.09 202	0.09 206	0.10 197	0.13 258	0.18 175	0.13 225	0.15 169	0.11 212	0.16 183	0.08 123	0.06 149	0.09 219	0.15 183	0.12 139	0.16 190	0.17 194

MLCV	0.14 223	0.11 223	0.09 214	0.16 256	0.12 236	0.14 227	0.11 233	0.21 268	0.10 196	0.24 229	0.13 222	0.21 247	0.14 264	0.08 187	0.09 146	0.10 132	0.19 198	0.11 153	0.19 240	0.09 152	0.17 206	0.08 123	0.10 248	0.09 219	0.16 198	0.13 161	0.16 190	0.19 228

DISCO	0.10 129	0.10 204	0.08 194	0.10 179	0.09 180	0.11 195	0.09 200	0.10 101	0.08 135	0.15 112	0.10 177	0.12 114	0.07 163	0.06 125	0.09 146	0.11 188	0.15 127	0.10 136	0.14 155	0.10 188	0.12 105	0.10 205	0.06 149	0.09 219	0.14 170	0.11 127	0.13 146	0.11 118

GwcNet-ADL	0.17 266	0.12 237	0.11 246	0.19 276	0.14 259	0.17 259	0.14 257	0.21 268	0.14 252	0.24 229	0.17 268	0.32 289	0.16 277	0.19 301	0.11 236	0.14 279	0.22 252	0.15 264	0.23 274	0.13 252	0.18 220	0.11 228	0.05 127	0.10 236	0.18 238	0.15 216	0.19 244	0.21 254

GANet-ADL	0.15 245	0.12 237	0.09 214	0.14 238	0.12 236	0.16 250	0.12 245	0.20 250	0.10 196	0.25 261	0.15 248	0.22 260	0.12 236	0.21 308	0.09 146	0.11 188	0.25 298	0.14 250	0.20 246	0.14 263	0.19 233	0.09 168	0.08 209	0.10 236	0.17 215	0.15 216	0.20 256	0.17 194

Anonymous3	0.18 271	0.15 271	0.11 246	0.15 251	0.10 204	0.14 227	0.11 233	0.22 277	0.19 290	0.27 292	0.15 248	0.27 278	0.12 236	0.13 271	0.25 328	0.17 312	0.23 263	0.18 299	0.26 290	0.17 294	0.24 315	0.20 319	0.09 232	0.10 236	0.21 281	0.20 290	0.22 275	0.20 237

sAnonymous2	0.14 223	0.09 187	0.10 233	0.10 179	0.09 180	0.09 153	0.11 233	0.22 277	0.11 214	0.23 212	0.16 259	0.15 148	0.10 218	0.06 125	0.12 252	0.13 258	0.18 175	0.15 264	0.21 257	0.14 263	0.16 183	0.14 274	0.04 99	0.10 236	0.17 215	0.17 260	0.17 207	0.16 182

CroCo_RVC	0.14 223	0.09 187	0.10 233	0.10 179	0.09 180	0.09 153	0.11 233	0.22 277	0.11 214	0.23 212	0.16 259	0.15 148	0.10 218	0.06 125	0.12 252	0.13 258	0.18 175	0.15 264	0.21 257	0.14 263	0.16 183	0.14 274	0.04 99	0.10 236	0.17 215	0.17 260	0.17 207	0.16 182

pcwnet_v2	0.15 245	0.12 237	0.12 261	0.16 256	0.14 259	0.17 259	0.14 257	0.20 250	0.13 243	0.22 191	0.14 235	0.19 207	0.18 283	0.12 255	0.10 197	0.12 237	0.18 175	0.13 225	0.17 205	0.12 233	0.16 183	0.11 228	0.09 232	0.10 236	0.19 255	0.20 290	0.19 244	0.27 283

FINET	0.12 176	0.11 223	0.12 261	0.12 212	0.10 204	0.11 195	0.13 251	0.15 143	0.12 234	0.13 102	0.12 209	0.13 130	0.09 202	0.09 206	0.15 297	0.13 258	0.15 127	0.11 153	0.16 185	0.09 152	0.13 127	0.10 205	0.10 248	0.10 236	0.12 133	0.10 104	0.13 146	0.12 132

AF-Net	0.15 245	0.13 250	0.13 270	0.14 238	0.18 285	0.15 239	0.14 257	0.17 163	0.16 265	0.17 128	0.21 302	0.18 194	0.12 236	0.10 222	0.17 308	0.16 305	0.13 106	0.14 250	0.15 169	0.11 212	0.11 91	0.10 205	0.13 276	0.10 236	0.14 170	0.15 216	0.20 256	0.14 153

Nwc_Net	0.15 245	0.13 250	0.13 270	0.14 238	0.18 285	0.15 239	0.14 257	0.17 163	0.16 265	0.17 128	0.21 302	0.18 194	0.12 236	0.10 222	0.17 308	0.16 305	0.13 106	0.14 250	0.15 169	0.11 212	0.11 91	0.10 205	0.13 276	0.10 236	0.14 170	0.15 216	0.20 256	0.14 153

RTSC	0.14 223	0.11 223	0.10 233	0.12 212	0.11 222	0.12 208	0.10 219	0.16 152	0.13 243	0.18 140	0.13 222	0.15 148	0.13 249	0.08 187	0.11 236	0.13 258	0.20 221	0.13 225	0.21 257	0.12 233	0.16 183	0.12 250	0.07 178	0.10 236	0.16 198	0.16 241	0.21 270	0.32 303

RASNet	0.11 144	0.10 204	0.09 214	0.10 179	0.07 127	0.08 137	0.08 181	0.19 229	0.09 169	0.17 128	0.10 177	0.13 130	0.08 188	0.06 125	0.08 104	0.10 132	0.15 127	0.09 112	0.12 122	0.06 81	0.15 166	0.09 168	0.05 127	0.10 236	0.13 146	0.11 127	0.17 207	0.17 194

iResNetv2_ROB	0.12 176	0.08 167	0.07 166	0.12 212	0.09 180	0.12 208	0.08 181	0.17 163	0.08 135	0.22 191	0.12 209	0.20 224	0.15 272	0.06 125	0.08 104	0.08 83	0.16 141	0.11 153	0.17 205	0.10 188	0.14 148	0.09 168	0.09 232	0.10 236	0.14 170	0.12 139	0.19 244	0.12 132

DCVSM-stereo	0.20 285	0.15 271	0.11 246	0.24 297	0.18 285	0.26 308	0.21 300	0.23 285	0.16 265	0.24 229	0.19 292	0.49 313	0.27 309	0.13 271	0.10 197	0.12 237	0.24 281	0.16 275	0.24 280	0.15 277	0.19 233	0.14 274	0.22 307	0.11 248	0.18 238	0.15 216	0.24 286	0.28 289

ITSA-stereo	0.18 271	0.14 263	0.11 246	0.26 302	0.16 270	0.18 267	0.16 268	0.25 296	0.17 275	0.25 261	0.17 268	0.33 290	0.24 298	0.16 289	0.11 236	0.11 188	0.21 236	0.15 264	0.22 264	0.10 188	0.19 233	0.11 228	0.15 283	0.11 248	0.22 291	0.15 216	0.20 256	0.23 262

MyStereo04	0.14 223	0.12 237	0.10 233	0.08 136	0.09 180	0.10 178	0.08 181	0.22 277	0.19 290	0.24 229	0.16 259	0.23 263	0.11 228	0.04 90	0.10 197	0.11 188	0.17 155	0.12 193	0.21 257	0.12 233	0.16 183	0.11 228	0.06 149	0.11 248	0.21 281	0.12 139	0.16 190	0.15 167

AACVNet	0.14 223	0.13 250	0.10 233	0.13 227	0.13 248	0.14 227	0.10 219	0.19 229	0.11 214	0.22 191	0.17 268	0.13 130	0.10 218	0.09 206	0.11 236	0.11 188	0.21 236	0.13 225	0.17 205	0.12 233	0.16 183	0.11 228	0.11 258	0.11 248	0.17 215	0.13 161	0.14 160	0.16 182

PSMNet-ADL	0.18 271	0.13 250	0.13 270	0.16 256	0.14 259	0.17 259	0.16 268	0.20 250	0.21 307	0.27 292	0.19 292	0.29 286	0.25 301	0.18 296	0.14 287	0.14 279	0.23 263	0.14 250	0.22 264	0.14 263	0.19 233	0.11 228	0.10 248	0.11 248	0.20 268	0.15 216	0.23 277	0.19 228

ICVP	0.15 245	0.13 250	0.14 281	0.12 212	0.12 236	0.13 218	0.10 219	0.17 163	0.12 234	0.17 128	0.13 222	0.18 194	0.12 236	0.09 206	0.12 252	0.13 258	0.18 175	0.15 264	0.15 169	0.14 263	0.17 206	0.13 267	0.20 303	0.11 248	0.19 255	0.19 286	0.17 207	0.16 182
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 223	0.13 250	0.10 233	0.11 197	0.12 236	0.12 208	0.11 233	0.18 201	0.13 243	0.24 229	0.16 259	0.18 194	0.10 218	0.06 125	0.12 252	0.11 188	0.20 221	0.17 288	0.23 274	0.13 252	0.15 166	0.13 267	0.07 178	0.11 248	0.20 268	0.14 192	0.13 146	0.19 228

FADNet-RVC	0.14 223	0.13 250	0.10 233	0.18 269	0.11 222	0.14 227	0.09 200	0.21 268	0.09 169	0.19 153	0.17 268	0.17 176	0.12 236	0.11 236	0.14 287	0.15 297	0.18 175	0.13 225	0.18 224	0.15 277	0.12 105	0.12 250	0.12 269	0.11 248	0.20 268	0.16 241	0.14 160	0.14 153

FADNet	0.16 262	0.15 271	0.10 233	0.20 281	0.10 204	0.19 278	0.13 251	0.20 250	0.13 243	0.22 191	0.24 317	0.17 176	0.14 264	0.12 255	0.17 308	0.16 305	0.16 141	0.14 250	0.23 274	0.20 309	0.16 183	0.12 250	0.11 258	0.11 248	0.21 281	0.18 273	0.16 190	0.15 167

ADCL	0.14 223	0.12 237	0.11 246	0.13 227	0.11 222	0.14 227	0.10 219	0.17 163	0.15 260	0.22 191	0.16 259	0.21 247	0.12 236	0.09 206	0.10 197	0.11 188	0.16 141	0.13 225	0.17 205	0.12 233	0.18 220	0.13 267	0.11 258	0.11 248	0.16 198	0.15 216	0.16 190	0.16 182

ADCRef	0.13 196	0.10 204	0.09 214	0.10 179	0.08 152	0.09 153	0.08 181	0.17 163	0.14 252	0.21 181	0.15 248	0.15 148	0.13 249	0.05 106	0.10 197	0.11 188	0.16 141	0.14 250	0.19 240	0.12 233	0.15 166	0.12 250	0.09 232	0.11 248	0.13 146	0.18 273	0.13 146	0.18 211

HSM-Net_RVC	0.15 245	0.12 237	0.10 233	0.17 264	0.13 248	0.14 227	0.10 219	0.18 201	0.14 252	0.25 261	0.18 283	0.28 280	0.16 277	0.11 236	0.11 236	0.11 188	0.19 198	0.13 225	0.16 185	0.11 212	0.17 206	0.11 228	0.08 209	0.11 248	0.19 255	0.16 241	0.23 277	0.24 267
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.20 285	0.15 271	0.11 246	0.26 302	0.16 270	0.26 308	0.20 289	0.22 277	0.16 265	0.25 261	0.24 317	0.57 322	0.24 298	0.17 291	0.12 252	0.13 258	0.23 263	0.15 264	0.21 257	0.15 277	0.21 278	0.11 228	0.12 269	0.11 248	0.20 268	0.16 241	0.18 231	0.24 267

UCFNet_RVC	0.15 245	0.17 287	0.12 261	0.16 256	0.14 259	0.17 259	0.11 233	0.17 163	0.12 234	0.20 164	0.13 222	0.28 280	0.12 236	0.10 222	0.11 236	0.13 258	0.18 175	0.13 225	0.17 205	0.12 233	0.16 183	0.09 168	0.10 248	0.11 248	0.18 238	0.15 216	0.17 207	0.19 228

DeepPruner_ROB	0.14 223	0.13 250	0.11 246	0.12 212	0.11 222	0.10 178	0.09 200	0.17 163	0.12 234	0.21 181	0.18 283	0.15 148	0.13 249	0.08 187	0.12 252	0.11 188	0.19 198	0.15 264	0.19 240	0.11 212	0.17 206	0.14 274	0.10 248	0.11 248	0.17 215	0.16 241	0.17 207	0.19 228

pmcnn	0.19 277	0.14 263	0.11 246	0.18 269	0.13 248	0.19 278	0.16 268	0.20 250	0.18 281	0.26 278	0.14 235	0.35 294	0.25 301	0.09 206	0.09 146	0.11 188	0.25 298	0.14 250	0.24 280	0.14 263	0.22 297	0.14 274	0.11 258	0.11 248	0.21 281	0.18 273	0.39 328	0.45 329

UDG	0.26 307	0.20 299	0.13 270	0.38 322	0.31 327	0.38 329	0.51 340	0.19 229	0.16 265	0.19 153	0.23 314	0.17 176	0.09 202	1.45 350	0.14 287	0.13 258	0.27 317	0.16 275	0.26 290	0.13 252	0.21 278	0.13 267	0.25 318	0.12 264	0.20 268	0.20 290	0.20 256	0.19 228

TestStereo	0.13 196	0.12 237	0.10 233	0.11 197	0.08 152	0.11 195	0.10 219	0.18 201	0.11 214	0.24 229	0.13 222	0.20 224	0.08 188	0.06 125	0.11 236	0.10 132	0.20 221	0.11 153	0.20 246	0.10 188	0.21 278	0.10 205	0.06 149	0.12 264	0.19 255	0.11 127	0.12 132	0.13 143

sCroCo_RVC	0.14 223	0.09 187	0.09 214	0.08 136	0.07 127	0.10 178	0.07 160	0.19 229	0.14 252	0.18 140	0.12 209	0.13 130	0.14 264	0.06 125	0.13 272	0.15 297	0.22 252	0.15 264	0.22 264	0.13 252	0.21 278	0.16 294	0.06 149	0.12 264	0.17 215	0.16 241	0.17 207	0.17 194

APVNet	0.15 245	0.13 250	0.11 246	0.14 238	0.16 270	0.14 227	0.13 251	0.19 229	0.11 214	0.14 105	0.13 222	0.17 176	0.09 202	0.16 289	0.15 297	0.15 297	0.21 236	0.14 250	0.22 264	0.15 277	0.15 166	0.12 250	0.07 178	0.12 264	0.16 198	0.15 216	0.19 244	0.17 194

SFCPSM	0.20 285	0.15 271	0.12 261	0.22 287	0.16 270	0.20 284	0.18 280	0.22 277	0.20 301	0.26 278	0.24 317	0.34 293	0.33 324	0.14 277	0.12 252	0.12 237	0.24 281	0.16 275	0.32 309	0.19 305	0.19 233	0.13 267	0.14 281	0.12 264	0.21 281	0.17 260	0.20 256	0.25 273

RP	0.15 245	0.14 263	0.15 288	0.17 264	0.14 259	0.17 259	0.16 268	0.19 229	0.17 275	0.14 105	0.16 259	0.16 169	0.15 272	0.11 236	0.13 272	0.12 237	0.15 127	0.12 193	0.15 169	0.12 233	0.12 105	0.12 250	0.10 248	0.12 264	0.17 215	0.15 216	0.20 256	0.18 211

NCC-stereo	0.17 266	0.16 279	0.16 294	0.16 256	0.17 278	0.18 267	0.18 280	0.19 229	0.20 301	0.16 118	0.19 292	0.21 247	0.21 290	0.12 255	0.20 321	0.18 319	0.18 175	0.19 304	0.18 224	0.15 277	0.15 166	0.15 286	0.15 283	0.12 264	0.18 238	0.17 260	0.24 286	0.20 237

Abc-Net	0.17 266	0.16 279	0.16 294	0.16 256	0.17 278	0.18 267	0.18 280	0.19 229	0.20 301	0.16 118	0.19 292	0.21 247	0.21 290	0.12 255	0.20 321	0.18 319	0.18 175	0.19 304	0.18 224	0.15 277	0.15 166	0.15 286	0.15 283	0.12 264	0.18 238	0.17 260	0.24 286	0.20 237
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MDST_ROB	0.22 296	0.27 324	0.14 281	0.47 331	0.24 310	0.36 325	0.20 289	0.24 292	0.16 265	0.26 278	0.14 235	0.28 280	0.25 301	0.11 236	0.11 236	0.12 237	0.21 236	0.12 193	0.17 205	0.12 233	0.19 233	0.10 205	0.11 258	0.12 264	0.34 335	0.23 310	0.56 344	0.31 299

DLCB_ROB	0.13 196	0.12 237	0.11 246	0.10 179	0.10 204	0.10 178	0.09 200	0.16 152	0.11 214	0.18 140	0.17 268	0.19 207	0.13 249	0.11 236	0.11 236	0.10 132	0.17 155	0.13 225	0.13 142	0.10 188	0.17 206	0.10 205	0.09 232	0.12 264	0.27 311	0.16 241	0.16 190	0.13 143

dad	0.18 271	0.16 279	0.11 246	0.36 315	0.16 270	0.24 304	0.21 300	0.24 292	0.09 169	0.22 191	0.11 194	0.38 300	0.11 228	0.08 187	0.12 252	0.10 132	0.27 317	0.12 193	0.29 302	0.10 188	0.19 233	0.12 250	0.08 209	0.13 274	0.18 238	0.14 192	0.31 310	0.22 257

DAS	0.19 277	0.11 223	0.09 214	0.24 297	0.19 292	0.18 267	0.20 289	0.23 285	0.18 281	0.24 229	0.14 235	0.38 300	0.21 290	0.09 206	0.12 252	0.11 188	0.25 298	0.16 275	0.22 264	0.15 277	0.20 254	0.14 274	0.18 295	0.13 274	0.19 255	0.17 260	0.23 277	0.29 291

SepStereo	0.19 277	0.11 223	0.09 214	0.24 297	0.19 292	0.18 267	0.20 289	0.23 285	0.18 281	0.24 229	0.14 235	0.38 300	0.21 290	0.09 206	0.12 252	0.11 188	0.25 298	0.16 275	0.22 264	0.15 277	0.20 254	0.14 274	0.18 295	0.13 274	0.19 255	0.17 260	0.23 277	0.29 291

SACVNet	0.15 245	0.14 263	0.13 270	0.16 256	0.13 248	0.14 227	0.12 245	0.19 229	0.17 275	0.19 153	0.17 268	0.14 142	0.07 163	0.14 277	0.13 272	0.13 258	0.19 198	0.16 275	0.20 246	0.13 252	0.16 183	0.14 274	0.12 269	0.13 274	0.20 268	0.18 273	0.19 244	0.17 194

FADNet-RVC-Resample	0.13 196	0.10 204	0.12 261	0.12 212	0.10 204	0.13 218	0.10 219	0.16 152	0.13 243	0.18 140	0.13 222	0.17 176	0.11 228	0.10 222	0.10 197	0.09 102	0.13 106	0.15 264	0.15 169	0.17 294	0.15 166	0.12 250	0.10 248	0.13 274	0.17 215	0.13 161	0.12 132	0.11 118

stereogan	0.16 262	0.15 271	0.15 288	0.16 256	0.18 285	0.18 267	0.16 268	0.20 250	0.19 290	0.14 105	0.16 259	0.20 224	0.18 283	0.13 271	0.14 287	0.13 258	0.16 141	0.14 250	0.17 205	0.14 263	0.14 148	0.12 250	0.13 276	0.13 274	0.16 198	0.16 241	0.23 277	0.18 211

iResNet	0.16 262	0.11 223	0.09 214	0.15 251	0.13 248	0.17 259	0.12 245	0.21 268	0.14 252	0.25 261	0.13 222	0.35 294	0.32 321	0.08 187	0.10 197	0.11 188	0.20 221	0.12 193	0.25 285	0.14 263	0.18 220	0.11 228	0.12 269	0.13 274	0.18 238	0.14 192	0.20 256	0.18 211

XPNet_ROB	0.18 271	0.21 304	0.14 281	0.15 251	0.16 270	0.15 239	0.15 263	0.15 143	0.14 252	0.19 153	0.18 283	0.49 313	0.13 249	0.11 236	0.13 272	0.14 279	0.25 298	0.16 275	0.18 224	0.14 263	0.17 206	0.18 307	0.13 276	0.13 274	0.17 215	0.17 260	0.31 310	0.29 291

PWCDC_ROB	0.13 196	0.06 103	0.09 214	0.07 125	0.13 248	0.08 137	0.13 251	0.06 66	0.24 311	0.09 86	0.15 248	0.09 87	0.43 336	0.26 316	0.10 197	0.10 132	0.09 78	0.12 193	0.08 77	0.11 212	0.08 70	0.11 228	0.19 300	0.13 274	0.07 70	0.13 161	0.08 86	0.18 211

DDVS	0.19 277	0.15 271	0.13 270	0.18 269	0.18 285	0.19 278	0.20 289	0.20 250	0.16 265	0.25 261	0.21 302	0.39 303	0.27 309	0.13 271	0.12 252	0.14 279	0.26 306	0.19 304	0.28 300	0.15 277	0.18 220	0.16 294	0.10 248	0.14 283	0.19 255	0.15 216	0.22 275	0.25 273

FADNet_RVC	0.18 271	0.14 263	0.13 270	0.20 281	0.15 267	0.14 227	0.13 251	0.24 292	0.14 252	0.24 229	0.17 268	0.27 278	0.21 290	0.14 277	0.14 287	0.12 237	0.19 198	0.17 288	0.31 307	0.15 277	0.19 233	0.14 274	0.11 258	0.14 283	0.20 268	0.21 295	0.18 231	0.22 257

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 327	0.16 279	0.12 261	0.26 302	0.22 303	0.22 297	0.27 317	0.24 292	0.15 260	0.24 229	0.16 259	4.24 377	0.22 297	0.19 301	0.13 272	0.13 258	0.34 335	0.22 320	0.31 307	0.20 309	0.23 308	0.18 307	0.22 307	0.14 283	0.20 268	0.19 286	0.21 270	0.24 267

LE_ROB	0.40 331	0.20 299	0.16 294	0.41 327	0.43 336	0.33 322	0.44 334	0.34 325	0.29 331	0.32 330	0.21 302	1.25 358	1.40 373	0.11 236	0.10 197	0.11 188	0.21 236	0.13 225	0.20 246	0.13 252	0.22 297	0.12 250	0.12 269	0.14 283	0.36 338	0.31 340	1.39 375	1.32 373

DDUNet	0.26 307	0.20 299	0.12 261	0.37 317	0.30 326	0.40 331	0.47 337	0.20 250	0.16 265	0.16 118	0.25 323	0.16 169	0.08 188	1.63 354	0.13 272	0.14 279	0.21 236	0.14 250	0.25 285	0.13 252	0.18 220	0.12 250	0.25 318	0.15 287	0.17 215	0.18 273	0.18 231	0.22 257

RGC	0.19 277	0.17 287	0.17 302	0.19 276	0.20 297	0.20 284	0.15 263	0.22 277	0.26 321	0.17 128	0.20 297	0.21 247	0.24 298	0.15 286	0.23 325	0.18 319	0.18 175	0.16 275	0.18 224	0.16 289	0.17 206	0.13 267	0.12 269	0.15 287	0.20 268	0.21 295	0.23 277	0.24 267

RTS	0.20 285	0.16 279	0.14 281	0.17 264	0.14 259	0.20 284	0.15 263	0.23 285	0.26 321	0.15 112	0.14 235	0.14 142	0.20 288	0.11 236	0.13 272	0.15 297	0.24 281	0.17 288	0.34 315	0.24 323	0.22 297	0.15 286	0.09 232	0.15 287	0.28 318	0.27 333	0.28 303	0.55 339

RTSA	0.20 285	0.16 279	0.14 281	0.17 264	0.14 259	0.20 284	0.15 263	0.23 285	0.26 321	0.15 112	0.14 235	0.14 142	0.20 288	0.11 236	0.13 272	0.15 297	0.24 281	0.17 288	0.34 315	0.24 323	0.22 297	0.15 286	0.09 232	0.15 287	0.28 318	0.27 333	0.28 303	0.55 339

ADCMid	0.21 291	0.18 293	0.17 302	0.18 269	0.19 292	0.20 284	0.16 268	0.29 311	0.25 316	0.24 229	0.19 292	0.36 297	0.21 290	0.12 255	0.16 302	0.16 305	0.25 298	0.18 299	0.37 320	0.19 305	0.24 315	0.18 307	0.17 293	0.15 287	0.24 300	0.20 290	0.25 292	0.29 291

PS-NSSS	0.17 266	0.19 296	0.17 302	0.23 291	0.18 285	0.18 267	0.16 268	0.22 277	0.13 243	0.23 212	0.20 297	0.44 306	0.08 188	0.11 236	0.12 252	0.10 132	0.13 106	0.13 225	0.26 290	0.11 212	0.11 91	0.07 104	0.18 295	0.15 287	0.17 215	0.21 295	0.13 146	0.20 237

ETE_ROB	0.22 296	0.23 311	0.15 288	0.20 281	0.16 270	0.19 278	0.17 277	0.18 201	0.19 290	0.22 191	0.22 309	0.65 326	0.16 277	0.14 277	0.14 287	0.14 279	0.30 328	0.19 304	0.24 280	0.19 305	0.21 278	0.18 307	0.16 287	0.15 287	0.22 291	0.28 336	0.41 333	0.26 279

LALA_ROB	0.22 296	0.25 317	0.16 294	0.19 276	0.17 278	0.22 297	0.16 268	0.17 163	0.19 290	0.24 229	0.21 302	0.64 324	0.15 272	0.13 271	0.23 325	0.17 312	0.27 317	0.22 320	0.22 264	0.18 301	0.20 254	0.20 319	0.14 281	0.15 287	0.20 268	0.22 303	0.35 319	0.25 273

psm_up	0.14 223	0.11 223	0.13 270	0.15 251	0.12 236	0.14 227	0.11 233	0.20 250	0.16 265	0.19 153	0.12 209	0.15 148	0.17 281	0.10 222	0.12 252	0.12 237	0.19 198	0.13 225	0.17 205	0.11 212	0.15 166	0.09 168	0.10 248	0.16 295	0.18 238	0.16 241	0.17 207	0.20 237

SHD	0.21 291	0.17 287	0.20 315	0.18 269	0.16 270	0.18 267	0.20 289	0.26 299	0.16 265	0.27 292	0.18 283	0.23 263	0.31 318	0.17 291	0.14 287	0.14 279	0.19 198	0.17 288	0.32 309	0.17 294	0.20 254	0.17 298	0.16 287	0.16 295	0.23 298	0.28 336	0.25 292	0.43 325

PA-Net	0.19 277	0.21 304	0.25 327	0.14 238	0.20 297	0.18 267	0.20 289	0.21 268	0.19 290	0.18 140	0.14 235	0.17 176	0.21 290	0.26 316	0.16 302	0.18 319	0.15 127	0.19 304	0.13 142	0.17 294	0.14 148	0.15 286	0.10 248	0.16 295	0.17 215	0.25 322	0.17 207	0.35 308
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	0.24 302	0.22 307	0.16 294	0.37 317	0.24 310	0.32 317	0.24 309	0.28 305	0.20 301	0.23 212	0.17 268	0.51 318	0.25 301	0.20 306	0.12 252	0.13 258	0.23 263	0.16 275	0.24 280	0.14 263	0.19 233	0.16 294	0.21 306	0.16 295	0.35 336	0.24 316	0.51 338	0.35 308

NCCL2	0.17 266	0.17 287	0.16 294	0.13 227	0.13 248	0.13 218	0.12 245	0.21 268	0.17 275	0.22 191	0.15 248	0.23 263	0.13 249	0.09 206	0.15 297	0.16 305	0.18 175	0.17 288	0.19 240	0.17 294	0.21 278	0.17 298	0.11 258	0.16 295	0.25 305	0.26 329	0.20 256	0.24 267

SQANet	0.45 335	0.54 343	0.14 281	1.41 350	0.51 343	1.23 350	0.83 347	0.30 314	0.24 311	0.34 338	0.24 317	0.64 324	0.19 287	1.12 348	0.17 308	0.14 279	0.24 281	0.20 310	0.40 323	0.22 319	0.16 183	0.14 274	1.58 354	0.17 300	0.20 268	0.16 241	0.26 297	0.39 316

AnyNet_C32	0.20 285	0.16 279	0.15 288	0.17 264	0.17 278	0.19 278	0.16 268	0.25 296	0.22 308	0.25 261	0.23 314	0.23 263	0.18 283	0.14 277	0.19 318	0.18 319	0.28 324	0.22 320	0.29 302	0.18 301	0.27 329	0.21 324	0.16 287	0.17 300	0.22 291	0.20 290	0.21 270	0.23 262

SGM_RVC	0.25 303	0.24 314	0.17 302	0.39 325	0.27 318	0.34 323	0.26 315	0.28 305	0.19 290	0.25 261	0.18 283	0.42 304	0.30 315	0.17 291	0.12 252	0.13 258	0.23 263	0.15 264	0.25 285	0.13 252	0.19 233	0.15 286	0.19 300	0.17 300	0.33 332	0.22 303	0.55 343	0.43 325
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACV-stereo	0.25 303	0.15 271	0.13 270	0.22 287	0.17 278	0.28 311	0.24 309	0.21 268	0.20 301	0.24 229	0.21 302	0.28 280	0.36 328	0.18 296	0.13 272	0.12 237	0.34 335	0.20 310	1.12 361	0.25 325	0.26 327	0.17 298	0.29 341	0.18 303	0.19 255	0.16 241	0.25 292	0.29 291

G-Net	0.29 318	0.24 314	0.19 312	0.23 291	0.21 300	0.36 325	0.23 306	0.30 314	0.27 326	0.33 334	0.32 340	0.93 349	0.25 301	0.18 296	0.18 315	0.18 319	0.26 306	0.21 314	0.43 326	0.31 339	0.26 327	0.17 298	0.18 295	0.18 303	0.27 311	0.23 310	0.40 332	0.42 322

SGM-Forest	0.19 277	0.18 293	0.16 294	0.23 291	0.18 285	0.20 284	0.18 280	0.23 285	0.17 275	0.20 164	0.15 248	0.23 263	0.18 283	0.22 309	0.17 308	0.18 319	0.19 198	0.17 288	0.18 224	0.15 277	0.17 206	0.18 307	0.25 318	0.18 303	0.22 291	0.18 273	0.25 292	0.24 267
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	0.19 277	0.20 299	0.19 312	0.20 281	0.20 297	0.16 250	0.15 263	0.27 302	0.19 290	0.23 212	0.18 283	0.47 312	0.16 277	0.11 236	0.13 272	0.12 237	0.15 127	0.14 250	0.21 257	0.19 305	0.13 127	0.10 205	0.09 232	0.20 306	0.24 300	0.21 295	0.26 297	0.28 289

CBMV_ROB	0.21 291	0.14 263	0.15 288	0.26 302	0.22 303	0.21 294	0.22 302	0.28 305	0.17 275	0.26 278	0.17 268	0.28 280	0.17 281	0.26 316	0.11 236	0.12 237	0.26 306	0.17 288	0.18 224	0.16 289	0.21 278	0.19 315	0.26 323	0.20 306	0.24 300	0.25 322	0.25 292	0.33 306

MeshStereo	0.30 319	0.26 320	0.20 315	0.49 333	0.36 331	0.35 324	0.26 315	0.32 319	0.28 329	0.30 327	0.27 328	0.61 323	0.47 339	0.18 296	0.12 252	0.14 279	0.26 306	0.17 288	0.27 295	0.17 294	0.27 329	0.21 324	0.25 318	0.20 306	0.36 338	0.28 336	0.54 342	0.49 333
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
ADCPNet	0.22 296	0.17 287	0.16 294	0.20 281	0.19 292	0.20 284	0.18 280	0.27 302	0.23 310	0.26 278	0.22 309	0.26 277	0.28 311	0.15 286	0.16 302	0.17 312	0.24 281	0.17 288	0.32 309	0.23 320	0.24 315	0.19 315	0.17 293	0.21 309	0.25 305	0.22 303	0.27 300	0.33 306

DispFullNet	0.48 336	0.50 341	0.19 312	1.14 347	0.40 334	0.77 346	1.22 352	0.32 319	0.24 311	0.24 229	0.27 328	0.84 344	0.48 341	1.62 353	0.15 297	0.15 297	0.49 351	0.34 346	1.08 359	0.26 327	0.24 315	0.18 307	0.20 303	0.21 309	0.27 311	0.17 260	0.35 319	0.59 345

FAT-Stereo	0.26 307	0.19 296	0.17 302	0.38 322	0.36 331	0.30 313	0.25 314	0.26 299	0.18 281	0.27 292	0.25 323	0.33 290	0.36 328	0.26 316	0.16 302	0.15 297	0.26 306	0.23 323	0.33 312	0.21 311	0.22 297	0.19 315	0.22 307	0.22 311	0.21 281	0.22 303	0.32 312	0.42 322

edge stereo	0.31 322	0.23 311	0.20 315	0.41 327	0.35 329	0.42 334	0.39 331	0.38 334	0.22 308	0.23 212	0.38 343	0.69 330	0.33 324	0.30 328	0.15 297	0.16 305	0.31 329	0.21 314	0.42 324	0.21 311	0.23 308	0.17 298	0.25 318	0.22 311	0.27 311	0.23 310	0.39 328	0.55 339

ACVNet-4b	0.69 347	0.75 351	0.33 341	1.72 363	0.94 356	1.61 362	1.42 355	0.33 323	0.32 338	0.38 345	0.26 325	1.20 355	0.29 314	2.16 364	0.39 346	0.37 346	0.33 333	0.24 326	0.57 334	0.38 347	0.16 183	0.14 274	2.71 363	0.23 313	0.29 320	0.32 341	0.39 328	0.40 319

HBP-ISP	0.21 291	0.16 279	0.12 261	0.26 302	0.22 303	0.22 297	0.17 277	0.29 311	0.18 281	0.27 292	0.18 283	0.21 247	0.12 236	0.28 322	0.10 197	0.14 279	0.26 306	0.19 304	0.20 246	0.12 233	0.22 297	0.23 331	0.26 323	0.23 313	0.24 300	0.24 316	0.23 277	0.26 279

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 303	0.25 317	0.20 315	0.29 312	0.22 303	0.22 297	0.23 306	0.36 329	0.27 326	0.36 342	0.22 309	0.45 307	0.32 321	0.19 301	0.17 308	0.17 312	0.17 155	0.16 275	0.29 302	0.14 263	0.20 254	0.18 307	0.27 336	0.23 313	0.29 320	0.25 322	0.33 315	0.31 299

S-Stereo	0.30 319	0.22 307	0.17 302	0.41 327	0.39 333	0.41 332	0.37 324	0.25 296	0.25 316	0.26 278	0.44 346	0.54 321	0.36 328	0.24 311	0.16 302	0.14 279	0.27 317	0.27 332	0.34 315	0.28 331	0.23 308	0.22 328	0.53 347	0.23 313	0.22 291	0.19 286	0.27 300	0.38 312

ADCS	0.28 315	0.22 307	0.21 321	0.26 302	0.24 310	0.25 305	0.23 306	0.36 329	0.30 333	0.23 212	0.27 328	0.46 311	0.35 327	0.20 306	0.19 318	0.18 319	0.32 330	0.24 326	0.48 330	0.28 331	0.36 342	0.28 340	0.19 300	0.23 313	0.31 325	0.25 322	0.30 307	0.41 321

STStereo	0.37 328	0.44 340	0.31 339	0.75 344	0.49 342	0.57 338	0.43 333	0.35 326	0.30 333	0.34 338	0.24 317	0.85 346	0.53 344	0.19 301	0.14 287	0.16 305	0.25 298	0.16 275	0.45 328	0.16 289	0.23 308	0.19 315	0.20 303	0.23 313	0.49 346	0.37 349	0.75 356	0.54 338

SANet	0.30 319	0.21 304	0.21 321	0.25 300	0.21 300	0.31 315	0.22 302	0.30 314	0.31 336	0.27 292	0.26 325	1.39 360	0.38 332	0.22 309	0.14 287	0.14 279	0.26 306	0.21 314	0.30 306	0.21 311	0.24 315	0.20 319	0.31 343	0.23 313	0.33 332	0.24 316	0.35 319	0.48 331

CBMV	0.22 296	0.18 293	0.17 302	0.23 291	0.21 300	0.20 284	0.18 280	0.27 302	0.19 290	0.28 311	0.11 194	0.29 286	0.13 249	0.24 311	0.13 272	0.14 279	0.24 281	0.18 299	0.20 246	0.16 289	0.21 278	0.18 307	0.24 316	0.23 313	0.26 308	0.22 303	0.35 319	0.40 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
XQC	0.28 315	0.30 330	0.26 330	0.37 317	0.28 319	0.37 327	0.37 324	0.40 338	0.30 333	0.32 330	0.20 297	0.45 307	0.28 311	0.31 330	0.14 287	0.14 279	0.20 221	0.21 314	0.33 312	0.23 320	0.22 297	0.20 319	0.23 312	0.24 321	0.32 330	0.25 322	0.44 335	0.32 303

CC-Net-ROB	0.28 315	0.40 336	0.28 333	0.56 336	0.44 337	0.41 332	0.38 328	0.32 319	0.20 301	0.33 334	0.28 331	0.68 329	0.10 218	0.32 334	0.19 318	0.13 258	0.14 120	0.16 275	0.39 322	0.18 301	0.15 166	0.09 168	0.23 312	0.24 321	0.21 281	0.21 295	0.19 244	0.29 291

NOSS_ROB	0.21 291	0.14 263	0.15 288	0.20 281	0.19 292	0.20 284	0.22 302	0.29 311	0.18 281	0.25 261	0.15 248	0.21 247	0.13 249	0.27 321	0.13 272	0.14 279	0.26 306	0.21 314	0.22 264	0.17 294	0.23 308	0.22 328	0.26 323	0.24 321	0.26 308	0.22 303	0.24 286	0.26 279

PWC_ROB	0.22 296	0.20 299	0.14 281	0.18 269	0.17 278	0.16 250	0.20 289	0.21 268	0.26 321	0.15 112	0.20 297	0.28 280	0.62 348	0.13 271	0.12 252	0.13 258	0.27 317	0.18 299	0.36 319	0.18 301	0.22 297	0.17 298	0.16 287	0.24 321	0.19 255	0.18 273	0.24 286	0.43 325

AnyNet_C01	0.31 322	0.22 307	0.20 315	0.22 287	0.26 316	0.25 305	0.24 309	0.37 332	0.37 344	0.26 278	0.28 331	0.49 313	0.33 324	0.18 296	0.28 335	0.21 330	0.38 343	0.32 341	0.64 337	0.32 342	0.39 345	0.31 347	0.26 323	0.25 325	0.33 332	0.32 341	0.34 317	0.44 328

DPSNet	0.39 330	0.19 296	0.17 302	0.27 309	0.25 313	0.29 312	0.19 287	0.26 299	0.24 311	0.18 140	0.17 268	2.16 371	0.43 336	0.10 222	0.17 308	0.15 297	0.35 338	0.28 336	2.04 373	0.27 330	0.25 323	0.16 294	0.28 338	0.25 325	0.38 341	0.24 316	0.39 328	0.51 335

MFN_U_SF_RVC	0.31 322	0.29 329	0.21 321	0.33 313	0.28 319	0.31 315	0.29 319	0.37 332	0.24 311	0.46 351	0.30 336	0.50 316	0.32 321	0.25 313	0.27 333	0.24 331	0.18 175	0.23 323	0.58 335	0.28 331	0.24 315	0.27 339	0.22 307	0.27 327	0.31 325	0.25 322	0.37 324	0.50 334

PVD	0.38 329	0.38 335	0.20 315	0.47 331	0.35 329	0.50 337	0.40 332	0.38 334	0.34 341	0.23 212	0.28 331	0.52 320	0.51 342	0.50 339	0.16 302	0.17 312	0.41 345	0.26 330	0.49 332	0.28 331	0.39 345	0.40 358	0.23 312	0.27 327	0.44 344	0.57 365	0.46 337	0.72 353

LSM0	3.45 374	0.27 324	0.18 311	0.38 322	0.29 325	0.39 330	0.36 323	0.51 349	0.31 336	0.45 350	0.47 347	0.71 331	0.57 345	0.19 301	23.17 383	59.79 388	0.36 339	0.26 330	1.29 367	0.33 344	0.44 355	0.32 348	0.23 312	0.27 327	0.36 338	0.29 339	0.53 341	0.51 335

CSAN	0.26 307	0.31 331	0.30 336	0.26 302	0.23 307	0.21 294	0.18 280	0.28 305	0.36 343	0.35 341	0.24 317	0.51 318	0.26 306	0.14 277	0.18 315	0.17 312	0.19 198	0.20 310	0.26 290	0.25 325	0.22 297	0.20 319	0.18 295	0.27 327	0.30 323	0.23 310	0.38 327	0.38 312

FSD		0.24 314	0.24 326	0.27 309	0.25 313	0.25 305	0.33 321	0.30 314	0.18 281	0.20 164	0.17 268			0.29 324	0.25 328	0.26 334			0.27 295	0.21 311				0.28 331	0.27 311	0.23 310	0.27 300	0.27 283

otaku	0.58 341	0.71 347	0.29 335	1.70 362	0.84 350	1.49 356	1.00 348	0.40 338	0.34 341	0.38 345	0.31 339	0.65 326	0.26 306	1.35 349	0.33 342	0.25 332	0.20 221	0.23 323	0.69 340	0.30 336	0.22 297	0.17 298	2.24 357	0.28 331	0.29 320	0.18 273	0.30 307	0.39 316

FBW_ROB	0.26 307	0.26 320	0.25 327	0.37 317	0.25 313	0.32 317	0.20 289	0.21 268	0.18 281	0.27 292	0.20 297	0.45 307	0.31 318	0.26 316	0.20 321	0.20 329	0.27 317	0.17 288	0.51 333	0.14 263	0.21 278	0.14 274	0.16 287	0.28 331	0.21 281	0.19 286	0.33 315	0.55 339

GANetREF_RVC	0.26 307	0.26 320	0.30 336	0.23 291	0.23 307	0.23 303	0.24 309	0.35 326	0.33 339	0.32 330	0.17 268	0.50 316	0.38 332	0.12 255	0.20 321	0.17 312	0.19 198	0.21 314	0.35 318	0.21 311	0.23 308	0.15 286	0.22 307	0.29 334	0.27 311	0.21 295	0.36 323	0.31 299
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
Ntro	0.63 344	0.72 348	0.30 336	1.78 364	0.84 350	1.55 357	1.09 350	0.48 346	0.37 344	0.38 345	0.38 343	0.72 333	0.26 306	1.51 352	0.35 343	0.27 340	0.22 252	0.24 326	0.69 340	0.31 339	0.22 297	0.17 298	2.49 360	0.30 335	0.31 325	0.22 303	0.37 324	0.42 322

FC-DCNN v2	0.27 313	0.28 326	0.27 332	0.37 317	0.28 319	0.32 317	0.38 328	0.33 323	0.19 290	0.22 191	0.18 283	0.23 263	0.13 249	0.29 324	0.26 330	0.26 334	0.29 325	0.27 332	0.29 302	0.21 311	0.25 323	0.25 334	0.26 323	0.31 336	0.31 325	0.26 329	0.30 307	0.30 297

DGSMNet	0.34 325	0.28 326	0.23 325	0.40 326	0.33 328	0.37 327	0.37 324	0.28 305	0.25 316	0.25 261	0.50 351	0.45 307	0.31 318	0.25 313	0.23 325	0.19 328	0.51 353	0.32 341	0.72 344	0.35 345	0.37 343	0.38 356	0.28 338	0.31 336	0.27 311	0.23 310	0.32 312	0.38 312

FC-DCNN	0.27 313	0.28 326	0.26 330	0.36 315	0.28 319	0.32 317	0.37 324	0.32 319	0.19 290	0.22 191	0.18 283	0.23 263	0.13 249	0.29 324	0.26 330	0.26 334	0.29 325	0.27 332	0.28 300	0.21 311	0.25 323	0.25 334	0.26 323	0.31 336	0.30 323	0.25 322	0.29 305	0.30 297

FCDSN-DC	0.25 303	0.25 317	0.25 327	0.28 311	0.26 316	0.26 308	0.34 322	0.28 305	0.18 281	0.20 164	0.17 268	0.20 224	0.12 236	0.29 324	0.26 330	0.26 334	0.29 325	0.28 336	0.27 295	0.21 311	0.25 323	0.25 334	0.26 323	0.32 339	0.26 308	0.24 316	0.26 297	0.27 283
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	0.49 338	0.42 337	0.28 333	0.79 346	0.40 334	0.60 341	0.45 335	0.41 341	0.27 326	0.30 327	0.22 309	0.89 347	0.84 357	0.25 313	0.27 333	0.26 334	0.27 317	0.25 329	0.84 349	0.28 331	0.27 329	0.26 337	0.26 323	0.32 339	0.49 346	0.35 347	2.05 379	0.88 363

ACVNet_1	0.74 349	0.79 353	0.40 347	2.04 370	0.96 357	1.88 368	1.51 357	0.59 354	0.28 329	0.43 349	0.49 349	0.71 331	0.61 347	2.21 366	0.32 339	0.25 332	0.32 330	0.31 340	0.60 336	0.31 339	0.29 335	0.21 324	2.72 364	0.33 341	0.40 342	0.26 329	0.37 324	0.38 312

SAMSARA	0.48 336	0.23 311	0.39 345	0.23 291	0.23 307	0.22 297	0.22 302	0.44 345	0.38 346	0.31 329	0.21 302	0.30 288	0.47 339	0.17 291	0.32 339	0.34 345	0.25 298	0.32 341	0.46 329	0.32 342	0.47 359	0.52 367	0.15 283	0.33 341	1.39 379	1.54 377	1.41 376	1.46 375

MANE	0.41 332	0.36 332	0.33 341	0.61 339	0.44 337	0.44 335	0.46 336	0.42 342	0.25 316	0.23 212	0.22 309	0.65 326	0.28 311	0.30 328	0.28 335	0.29 344	0.32 330	0.42 353	0.37 320	0.23 320	0.30 336	0.26 337	0.26 323	0.34 343	0.54 351	0.40 351	1.07 371	0.87 361

MonStereo1	0.74 349	0.74 350	0.31 339	1.61 356	1.01 363	1.31 354	1.51 357	0.56 352	0.38 346	0.59 359	0.64 357	1.54 363	0.72 354	1.92 356	0.18 315	0.14 279	0.37 341	0.34 346	0.65 338	0.30 336	0.37 343	0.21 324	2.49 360	0.35 344	0.31 325	0.27 333	0.51 338	0.56 344

ELAS_RVC	0.43 334	0.43 338	0.36 343	0.64 340	0.44 337	0.62 343	0.50 338	0.39 336	0.25 316	0.25 261	0.30 336	1.23 356	0.30 315	0.31 330	0.28 335	0.27 340	0.37 341	0.30 338	0.42 324	0.26 327	0.34 339	0.32 348	0.26 323	0.37 345	0.50 348	0.38 350	0.78 360	0.70 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 333	0.43 338	0.36 343	0.64 340	0.44 337	0.58 340	0.50 338	0.40 338	0.26 321	0.25 261	0.28 331	0.94 350	0.30 315	0.31 330	0.28 335	0.27 340	0.36 339	0.30 338	0.43 326	0.26 327	0.33 337	0.32 348	0.26 323	0.37 345	0.54 351	0.40 351	0.77 359	0.74 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 326	0.36 332	0.39 345	0.46 330	0.28 319	0.30 313	0.28 318	0.50 347	0.46 351	0.39 348	0.30 336	0.37 299	0.36 328	0.31 330	0.35 343	0.26 334	0.21 236	0.27 332	0.71 342	0.37 346	0.27 329	0.29 341	0.30 342	0.38 347	0.32 330	0.24 316	0.29 305	0.39 316

RainbowNet	0.77 351	0.87 354	0.46 348	1.83 365	0.91 355	1.59 360	1.47 356	0.42 342	0.38 346	0.47 354	0.34 341	0.90 348	0.60 346	1.97 359	0.62 359	0.48 354	0.34 335	0.33 344	0.90 351	0.58 355	0.33 337	0.23 331	2.82 367	0.39 348	0.40 342	0.34 344	0.44 335	0.48 331

STTRV1_RVC		0.26 320	0.22 324	0.35 314	0.28 319	0.32 317	0.29 319	0.36 329	0.33 339	0.27 292	0.26 325	0.42 304	0.41 335	0.47 338	0.32 339	0.18 319	0.59 359	0.20 310		0.30 336	0.59 367	0.22 328		0.43 349	0.25 305	0.54 362	0.34 317	0.64 348

MADNet+	0.55 340	0.36 332	0.63 363	0.56 336	0.52 344	0.45 336	0.38 328	0.63 355	0.52 353	0.53 355	0.41 345	0.81 341	0.67 352	0.33 335	0.57 358	0.49 356	0.56 356	0.50 358	0.82 348	0.52 351	0.47 359	0.43 359	0.51 346	0.47 350	0.82 364	0.70 368	0.58 346	0.72 353

AMNet	0.49 338	0.50 341	0.47 349	0.50 334	0.47 341	0.61 342	0.52 341	0.31 318	0.29 331	0.29 325	0.69 361	0.72 333	0.13 249	0.53 341	0.44 348	0.55 359	0.57 357	0.58 367	0.48 330	0.48 349	0.59 367	0.48 364	0.26 323	0.48 351	0.44 344	0.52 359	0.58 346	0.63 347

PSMNet_ROB	0.78 352	0.97 359	0.60 361	1.62 360	0.90 354	1.47 355	1.19 351	0.56 352	0.73 358	0.74 363	0.62 356	0.84 344	0.82 355	1.49 351	0.53 353	0.42 348	0.52 354	0.40 352	0.84 349	0.62 360	0.40 351	0.30 342	1.85 355	0.48 351	0.67 359	0.32 341	0.76 357	0.46 330

IMH-64-1	0.90 356	0.95 356	0.51 350	1.59 354	0.98 360	1.58 358	1.73 365	0.75 360	0.74 359	0.33 334	0.61 353	0.83 342	0.94 359	2.59 368	0.50 350	0.42 348	0.48 348	0.36 349	0.92 352	0.55 353	0.39 345	0.30 342	3.14 368	0.50 353	0.81 362	0.34 344	0.60 348	0.80 358

IMH-64	0.90 356	0.95 356	0.51 350	1.59 354	0.98 360	1.58 358	1.73 365	0.75 360	0.74 359	0.33 334	0.61 353	0.83 342	0.94 359	2.59 368	0.50 350	0.42 348	0.48 348	0.36 349	0.92 352	0.55 353	0.39 345	0.30 342	3.14 368	0.50 353	0.81 362	0.34 344	0.60 348	0.80 358

SGM+DAISY	0.58 341	0.57 345	0.54 354	0.59 338	0.55 346	0.68 345	0.56 343	0.42 342	0.38 346	0.37 343	0.77 365	0.75 337	0.65 350	0.54 343	0.55 356	0.56 360	0.68 364	0.61 369	0.71 342	0.64 362	0.69 370	0.62 370	0.27 336	0.50 353	0.52 349	0.53 361	0.74 354	0.68 350

IMH	0.93 358	0.98 361	0.53 353	1.61 356	0.97 359	1.64 363	1.76 367	0.75 360	0.77 361	0.34 338	0.61 353	0.96 351	1.05 367	2.67 370	0.54 355	0.46 353	0.49 351	0.38 351	0.94 354	0.60 356	0.39 345	0.30 342	3.14 368	0.53 356	0.82 364	0.45 356	0.65 350	0.79 357

ACVNet_2	0.83 354	0.92 355	0.56 356	1.99 369	0.99 362	1.84 367	1.55 361	0.68 358	0.40 350	0.53 355	0.47 347	1.02 352	0.67 352	1.93 357	0.51 352	0.45 352	0.38 343	0.33 344	1.01 356	0.42 348	0.34 339	0.24 333	2.58 362	0.53 356	0.60 356	0.26 329	0.52 340	0.55 339

SPS-STEREO	0.59 343	0.57 345	0.52 352	0.55 335	0.54 345	0.65 344	0.52 341	0.39 336	0.66 356	0.37 343	0.78 366	0.78 338	0.64 349	0.53 341	0.55 356	0.57 362	0.68 364	0.64 370	0.74 345	0.72 367	0.77 373	0.66 372	0.26 323	0.53 356	0.53 350	0.56 364	0.70 353	0.65 349
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.70 348	0.56 344	0.69 367	0.73 343	0.61 347	0.78 347	0.68 345	0.52 350	0.91 364	0.46 351	0.29 335	3.18 374	0.38 332	0.52 340	0.44 348	0.43 351	0.70 368	0.53 362	0.66 339	0.51 350	0.54 364	0.58 368	0.75 348	0.56 359	0.55 353	0.42 353	0.96 368	0.99 365

TorneroNet-64	1.07 363	1.00 362	0.57 357	1.94 367	0.88 353	1.98 371	2.01 368	0.63 355	0.88 363	0.58 358	0.49 349	1.83 368	1.71 374	2.88 375	0.62 359	0.51 357	0.46 347	0.46 354	1.17 364	0.61 359	0.34 339	0.37 353	3.40 371	0.56 359	0.64 358	0.48 357	0.68 351	1.11 368

MFMNet_re	0.66 345	0.73 349	0.65 364	0.77 345	0.62 348	0.82 348	0.70 346	0.52 350	0.54 354	0.54 357	0.65 358	0.80 340	0.51 342	0.59 345	0.66 363	0.67 366	0.82 371	0.69 371	0.74 345	0.62 360	0.70 371	0.64 371	0.45 344	0.56 359	0.59 355	0.63 366	0.74 354	0.87 361

WAO-6	0.82 353	0.95 356	0.59 359	1.30 349	1.05 364	1.25 351	1.39 354	0.77 363	0.84 362	0.79 364	0.69 361	0.74 336	1.00 363	1.94 358	0.78 367	0.61 364	0.53 355	0.48 356	0.78 347	0.60 356	0.55 365	0.51 365	0.49 345	0.57 362	0.83 366	0.42 353	0.76 357	0.85 360

TorneroNet	1.08 364	1.09 364	0.66 366	1.94 367	0.96 357	2.16 372	2.02 369	0.65 357	0.91 364	0.67 361	0.56 352	1.67 367	1.15 369	2.94 377	0.65 362	0.52 358	0.48 348	0.51 359	1.12 361	0.65 364	0.39 345	0.43 359	3.52 372	0.57 362	0.68 360	0.48 357	0.84 363	1.01 366

LVE	0.95 359	0.97 359	0.71 368	1.84 366	1.35 368	1.59 360	1.52 359	0.78 364	0.64 355	0.81 366	0.91 369	0.72 333	1.00 363	2.18 365	0.53 353	0.48 354	0.57 357	0.53 362	1.09 360	0.64 362	0.45 356	0.38 356	2.74 366	0.69 364	0.83 366	0.44 355	0.84 363	0.52 337

Dean	1.06 362	1.03 363	0.79 371	2.27 372	1.31 367	1.96 369	1.56 364	0.92 366	0.94 367	0.88 370	0.76 364	1.19 354	1.17 370	2.09 363	0.64 361	0.60 363	0.60 360	0.56 364	1.23 366	0.73 368	0.45 356	0.36 352	2.73 365	0.71 365	0.95 370	0.55 363	1.05 370	0.62 346

ktn	1.24 366	1.39 370	0.55 355	1.62 360	1.59 372	1.68 364	2.12 370	0.86 365	1.75 376	0.90 372	1.11 374	1.11 353	0.95 362	2.57 367	0.97 372	0.73 371	0.80 370	0.59 368	1.41 369	0.76 369	0.68 369	0.67 373	3.69 374	0.73 366	0.92 369	0.75 371	1.19 373	1.28 372

HanzoNet	1.74 372	1.62 375	0.80 372	2.26 371	1.70 374	2.72 375	2.54 374	1.25 373	1.85 377	0.92 373	1.28 376	4.37 378	3.81 377	3.36 381	0.88 370	0.78 372	1.06 373	0.94 374	2.54 375	1.03 374	0.89 374	0.88 374	3.79 376	0.73 366	1.12 376	1.00 374	1.29 374	1.57 376

PWCK	0.88 355	1.24 368	0.61 362	1.53 352	0.85 352	1.21 349	1.03 349	1.08 371	0.72 357	0.70 362	0.83 368	1.48 362	0.87 358	0.69 346	0.40 347	0.41 347	0.73 369	0.47 355	3.04 376	0.67 366	0.56 366	0.43 359	0.94 352	0.74 368	0.72 361	0.36 348	0.69 352	0.73 355

WAO-8	1.00 360	1.11 365	0.76 369	1.61 356	1.24 365	1.74 365	1.55 361	0.93 367	0.98 369	0.81 366	0.67 359	1.66 364	1.00 363	2.08 361	0.77 365	0.68 367	0.63 361	0.52 360	1.05 357	0.81 370	0.47 359	0.37 353	0.78 349	0.75 369	1.10 374	0.73 369	0.95 366	1.16 370

Venus	1.00 360	1.11 365	0.76 369	1.61 356	1.24 365	1.74 365	1.55 361	0.93 367	0.98 369	0.81 366	0.67 359	1.66 364	1.00 363	2.08 361	0.77 365	0.68 367	0.63 361	0.52 360	1.05 357	0.81 370	0.47 359	0.37 353	0.78 349	0.75 369	1.10 374	0.73 369	0.95 366	1.16 370

notaker	1.27 367	1.41 371	0.58 358	2.37 374	1.48 370	2.34 374	2.27 373	0.94 369	1.62 374	0.79 364	1.07 373	1.66 364	1.08 368	3.06 379	0.94 371	0.69 369	0.68 364	0.49 357	1.62 372	0.84 372	0.53 363	0.45 362	3.70 375	0.80 371	0.61 357	0.52 359	0.80 361	0.92 364

WAO-7	0.66 345	0.75 351	0.65 364	0.72 342	0.78 349	0.57 338	0.66 344	0.97 370	0.96 368	0.63 360	0.78 366	0.79 339	0.83 356	0.55 344	0.83 368	0.71 370	0.42 346	0.35 348	0.94 354	0.66 365	0.43 353	0.34 351	0.16 287	0.83 372	0.56 354	0.64 367	0.57 345	0.70 351

DPSimNet_ROB	1.21 365	1.20 367	1.29 376	1.47 351	1.59 372	1.30 353	1.35 353	0.68 358	1.69 375	1.67 376	1.03 371	1.45 361	0.66 351	2.04 360	1.20 374	0.89 373	1.16 374	0.79 372	1.61 371	1.38 376	1.04 375	1.24 375	0.79 351	0.84 373	0.87 368	1.20 376	1.17 372	1.12 369

UNDER WATER-64	1.40 369	1.36 369	0.88 374	2.85 376	1.93 377	2.78 377	2.66 376	1.36 375	0.92 366	1.04 374	1.17 375	1.88 369	1.30 372	3.03 378	0.75 364	0.56 360	0.68 364	0.57 366	1.13 363	0.54 352	0.43 353	0.51 365	4.08 379	0.91 374	1.02 372	1.10 375	0.80 361	1.60 377

JetRed	1.62 371	1.82 376	1.71 377	1.58 353	1.50 371	1.97 370	2.21 372	1.51 377	1.47 373	0.82 369	0.74 363	2.63 373	0.43 336	1.73 355	1.48 376	1.54 375	1.67 375	2.94 378	1.42 370	1.08 375	2.30 376	2.07 376	1.99 356	0.97 375	1.16 377	1.70 378	1.57 377	1.60 377

UNDER WATER	1.40 369	1.42 372	0.86 373	2.83 375	1.92 376	2.74 376	2.57 375	1.28 374	1.01 371	0.88 370	0.97 370	1.88 369	1.26 371	3.09 380	0.83 368	0.62 365	0.66 363	0.56 364	1.20 365	0.60 356	0.42 352	0.47 363	4.04 378	0.98 376	1.08 373	0.99 373	0.87 365	1.67 379

KSHMR	1.33 368	1.42 372	1.04 375	2.27 372	1.44 369	2.23 373	2.12 370	1.21 372	1.06 372	1.13 375	1.06 372	1.27 359	0.94 359	2.89 376	1.08 373	0.95 374	0.85 372	0.83 373	1.32 368	0.97 373	0.72 372	0.58 368	3.52 372	1.07 377	0.99 371	0.77 372	1.00 369	1.07 367

LRCNet_RVC	9.85 378	16.31 385	0.59 359	24.99 386	21.12 387	23.54 387	20.75 385	1.45 376	0.48 352	21.31 387	13.10 383	22.63 386	3.34 376	28.36 388	0.38 345	0.27 340	7.74 380	1.15 375	23.52 386	3.99 378	0.46 358	0.30 342	27.02 386	1.72 378	0.35 336	0.21 295	0.42 334	0.37 311

MADNet++	1.86 373	1.58 374	1.74 378	1.27 348	1.74 375	1.26 352	1.53 360	1.62 378	2.07 378	1.84 377	2.22 377	2.60 372	2.72 375	0.75 347	1.39 375	1.54 375	2.01 376	1.47 376	2.12 374	2.13 377	3.35 377	3.26 377	1.23 353	2.21 379	1.21 378	2.25 379	1.76 378	1.32 373

ASD4																								2.43 380

PML	8.20 375	7.62 381	3.39 379	9.64 383	5.14 378	9.56 384	5.20 381	6.48 381	18.29 384	6.44 380	3.30 378	16.82 381	29.20 388	5.41 382	6.10 377	3.93 377	7.39 379	2.64 377	20.47 384	4.70 379	3.50 378	3.87 378	3.98 377	4.21 381	6.16 381	4.40 380	16.76 385	6.85 380

DPSMNet_ROB	8.63 376	3.69 378	8.74 381	2.98 377	5.70 379	3.37 378	4.41 379	3.70 379	9.03 379	3.00 378	6.88 380	3.53 375	10.11 379	2.70 371	10.47 378	10.76 378	3.81 377	12.92 381	4.77 378	10.22 380	5.99 380	13.86 381	4.50 383	8.50 382	10.06 384	27.81 384	11.04 383	30.59 384

DGTPSM_ROB	8.63 376	3.68 377	8.73 380	2.98 377	5.70 379	3.37 378	4.41 379	3.70 379	9.03 379	3.00 378	6.85 379	3.53 375	10.07 378	2.70 371	10.47 378	10.76 378	3.81 377	12.91 380	4.74 377	10.22 380	5.98 379	13.86 381	4.49 382	8.50 382	10.06 384	27.81 384	11.04 383	30.59 384

DPSM_ROB	13.01 380	6.29 379	9.52 382	4.44 379	6.37 381	4.34 380	3.59 377	8.20 382	10.79 381	6.64 381	7.87 381	9.69 379	12.99 381	2.80 373	12.81 380	13.68 380	9.16 381	16.58 383	9.87 379	12.33 382	16.73 383	17.95 384	2.26 358	10.56 384	28.34 386	36.91 386	31.06 386	39.57 386

DPSM	13.01 380	6.29 379	9.52 382	4.44 379	6.37 381	4.34 380	3.59 377	8.20 382	10.79 381	6.64 381	7.87 381	9.69 379	12.99 381	2.80 373	12.81 380	13.68 380	9.16 381	16.58 383	9.87 379	12.33 382	16.73 383	17.95 384	2.26 358	10.56 384	28.34 386	36.91 386	31.06 386	39.57 386

HaxPig	16.02 382	19.59 386	18.75 385	21.25 385	20.52 386	21.33 386	22.30 386	17.00 387	14.71 383	19.29 386	17.19 387	17.46 382	12.16 380	22.51 386	17.80 382	14.90 382	17.75 383	9.40 379	18.97 381	15.48 384	9.47 381	7.16 379	23.74 385	15.28 386	4.31 380	12.19 383	6.81 380	15.11 383

MEDIAN_ROB	20.47 383	25.88 387	24.03 388	26.51 387	25.55 388	25.88 388	26.99 387	21.23 388	19.72 385	28.73 388	22.19 388	24.61 387	16.74 383	26.47 387	23.75 384	18.44 383	22.03 387	14.75 382	26.69 387	23.31 385	15.11 382	11.56 380	27.65 387	18.39 387	7.22 382	9.33 382	8.28 382	11.75 382

FlowAnything	26.21 386	12.44 382	19.19 387	8.91 382	12.70 383	8.63 383	7.25 382	16.56 386	21.86 387	13.65 384	15.98 385	19.56 384	26.21 387	5.60 384	25.80 386	27.50 387	18.26 385	33.39 388	19.71 382	24.80 388	33.87 388	36.07 388	4.44 380	21.31 388	57.14 389	74.69 390	62.48 390	79.62 390

CasAABBNet	26.14 385	12.60 383	19.00 386	8.89 381	12.76 384	8.55 382	7.26 383	16.43 385	21.86 387	13.67 385	15.79 384	19.63 385	26.13 386	5.53 383	25.80 386	27.48 386	18.01 384	33.35 387	20.00 383	24.70 387	33.62 387	35.57 387	4.48 381	21.32 389	57.07 388	74.41 388	62.39 389	79.48 389

fast-reg	27.08 387	14.11 384	18.33 384	12.42 384	13.11 385	14.43 385	12.68 384	16.23 384	21.70 386	13.12 383	16.42 386	19.16 383	26.12 385	13.04 385	25.68 385	27.06 385	18.87 386	33.34 386	20.88 385	24.50 386	33.51 386	35.16 386	6.57 384	21.34 390	57.15 390	74.59 389	62.32 388	79.22 388

AVERAGE_ROB	24.43 384	29.85 388	27.27 389	31.30 388	29.70 389	30.00 389	31.47 388	26.59 389	24.68 389	34.31 389	27.39 389	31.23 388	21.35 384	30.69 389	28.19 388	24.02 384	26.74 388	21.17 385	30.34 388	27.38 389	20.48 385	16.18 383	32.28 388	24.32 391	8.51 383	7.76 381	7.92 381	8.46 381

Low-res two-view benchmark