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

U	0.10 20	0.07 11	0.06 9	0.04 3	0.04 4	0.06 15	0.03 3	0.07 7	0.04 4	0.09 20	0.03 4	0.12 34	0.05 15	0.03 5	0.16 44	0.18 51	0.19 48	0.14 34	0.18 41	0.11 35	0.21 55	0.13 33	0.03 3	0.06 14	0.18 57	0.17 54	0.16 37	0.12 31

quiztm	0.07 3	0.07 11	0.06 9	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.08 18	0.06 4	0.07 15	0.07 4	0.04 3	0.04 15	0.11 4	0.12 7	0.11 7	0.07 3	0.10 3	0.06 3	0.13 20	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.10 7	0.12 15	0.08 3

MatchStereo	0.11 27	0.08 18	0.09 40	0.05 4	0.08 40	0.05 5	0.05 23	0.08 15	0.15 67	0.06 4	0.10 30	0.08 9	0.10 55	0.07 49	0.15 37	0.17 40	0.14 20	0.16 46	0.13 14	0.15 67	0.15 30	0.19 69	0.05 18	0.09 46	0.16 48	0.17 54	0.14 24	0.13 38
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
111111	0.09 9	0.08 18	0.06 9	0.05 4	0.07 31	0.05 5	0.05 23	0.09 26	0.11 37	0.05 3	0.08 17	0.12 34	0.06 26	0.04 15	0.13 21	0.15 25	0.13 16	0.12 21	0.13 14	0.09 17	0.16 36	0.13 33	0.06 28	0.06 14	0.12 18	0.10 7	0.10 6	0.08 3

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.05 9	0.05 5	0.05 23	0.08 15	0.08 18	0.13 50	0.06 9	0.11 24	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.18 44	0.12 21	0.17 37	0.08 7	0.15 30	0.09 10	0.04 6	0.05 5	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 24

MLG-Stereo	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.06 22	0.04 3	0.04 7	0.08 15	0.08 18	0.12 39	0.06 9	0.11 24	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.17 38	0.12 21	0.15 29	0.08 7	0.14 25	0.10 15	0.04 6	0.04 3	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 24

AIO-test2	0.08 6	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.03 3	0.09 26	0.10 27	0.08 11	0.12 38	0.10 19	0.04 3	0.05 25	0.11 4	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.11 7	0.09 17	0.12 14	0.09 10	0.04 6	0.06 14	0.08 3	0.11 12	0.07 3	0.09 11

AIO-test1	0.09 9	0.06 7	0.06 9	0.05 4	0.05 9	0.08 30	0.03 3	0.12 44	0.12 44	0.12 39	0.12 38	0.13 39	0.05 15	0.07 49	0.14 27	0.16 31	0.14 20	0.11 13	0.10 3	0.09 17	0.12 14	0.11 20	0.06 28	0.06 14	0.10 5	0.11 12	0.08 4	0.10 15

Pointernet	0.07 3	0.06 7	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 15	0.05 23	0.08 15	0.05 6	0.08 11	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.11 4	0.12 12	0.08 4	0.11 7	0.06 3	0.10 5	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.09 3	0.10 6	0.08 3

CroCo-Stereo	0.08 6	0.06 7	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.05 5	0.03 3	0.08 15	0.03 3	0.07 8	0.02 3	0.08 9	0.04 3	0.02 3	0.15 37	0.16 31	0.14 20	0.12 21	0.14 20	0.08 7	0.15 30	0.09 10	0.03 3	0.04 3	0.15 41	0.14 32	0.15 31	0.10 15
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
derf	0.07 3	0.05 3	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.04 3	0.04 7	0.06 3	0.07 10	0.06 4	0.09 23	0.09 16	0.04 3	0.02 3	0.11 4	0.12 7	0.09 3	0.08 4	0.10 3	0.07 6	0.10 5	0.06 3	0.05 18	0.05 5	0.09 4	0.10 7	0.11 11	0.08 3

qqai	0.08 6	0.06 7	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 5	0.05 23	0.06 3	0.08 18	0.07 8	0.09 23	0.09 16	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.13 14	0.10 4	0.09 7	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.06 3	0.05 18	0.05 5	0.10 5	0.11 12	0.11 11	0.09 11

NLMM1	0.12 41	0.11 43	0.07 24	0.06 13	0.06 22	0.07 23	0.06 40	0.12 44	0.16 78	0.10 27	0.24 115	0.11 24	0.41 266	0.05 25	0.12 13	0.13 14	0.12 12	0.11 13	0.14 20	0.10 27	0.10 5	0.13 33	0.07 50	0.09 46	0.16 48	0.14 32	0.14 24	0.11 24

LG-Stereo	0.11 27	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.09 48	0.08 30	0.04 7	0.11 37	0.10 27	0.17 63	0.10 30	0.17 53	0.06 26	0.04 15	0.13 21	0.14 21	0.17 38	0.12 21	0.14 20	0.10 27	0.18 45	0.16 58	0.04 6	0.06 14	0.13 25	0.14 32	0.15 31	0.12 31

MM-Stereo_test3	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.12 44	0.11 37	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.04 15	0.11 4	0.11 4	0.17 38	0.11 13	0.14 20	0.08 7	0.12 14	0.12 28	0.05 18	0.06 14	0.10 5	0.09 3	0.11 11	0.10 15

GREAT-IGEV	0.10 20	0.08 18	0.07 24	0.06 13	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.10 32	0.07 10	0.08 11	0.10 30	0.21 59	0.06 26	0.05 25	0.14 27	0.16 31	0.15 28	0.12 21	0.17 37	0.09 17	0.13 20	0.09 10	0.06 28	0.08 34	0.11 10	0.13 25	0.15 31	0.10 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
CoSv	0.09 9	0.09 27	0.05 4	0.06 13	0.05 9	0.13 67	0.06 40	0.09 26	0.07 10	0.10 27	0.05 6	0.07 4	0.05 15	0.03 5	0.13 21	0.15 25	0.14 20	0.09 7	0.16 35	0.08 7	0.14 25	0.08 7	0.05 18	0.05 5	0.16 48	0.11 12	0.14 24	0.08 3

RAStereo	0.13 47	0.10 35	0.08 36	0.06 13	0.05 9	0.07 23	0.05 23	0.11 37	0.07 10	0.28 84	0.08 17	0.17 53	0.07 34	0.04 15	0.17 48	0.17 40	0.21 56	0.18 57	0.22 58	0.11 35	0.22 61	0.11 20	0.04 6	0.07 24	0.19 59	0.17 54	0.16 37	0.16 52

CroCo-Stereo Lap2	0.10 20	0.07 11	0.06 9	0.06 13	0.06 22	0.06 15	0.04 7	0.06 3	0.05 6	0.14 57	0.05 6	0.11 24	0.05 15	0.03 5	0.14 27	0.17 40	0.16 33	0.14 34	0.19 52	0.09 17	0.18 45	0.10 15	0.03 3	0.06 14	0.16 48	0.18 61	0.15 31	0.11 24

MCSU-Stereo	0.11 27	0.10 35	0.07 24	0.07 22	0.07 31	0.06 15	0.04 7	0.09 26	0.10 27	0.08 11	0.09 23	0.22 64	0.06 26	0.04 15	0.14 27	0.18 51	0.16 33	0.13 30	0.13 14	0.12 41	0.13 20	0.08 7	0.06 28	0.08 34	0.15 41	0.15 37	0.18 49	0.12 31

PointNet	0.11 27	0.07 11	0.09 40	0.07 22	0.06 22	0.08 30	0.06 40	0.13 49	0.11 37	0.13 50	0.12 38	0.11 24	0.09 49	0.05 25	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.14 25	0.11 20	0.06 28	0.08 34	0.16 48	0.16 43	0.19 55	0.14 47

WQFJX1	0.10 20	0.08 18	0.06 9	0.07 22	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.12 44	0.15 67	0.08 11	0.18 75	0.08 9	0.23 171	0.05 25	0.11 4	0.11 4	0.12 12	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.09 4	0.12 28	0.07 50	0.08 34	0.12 18	0.12 18	0.10 6	0.10 15

NLCSM	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.07 22	0.05 9	0.08 30	0.05 23	0.14 53	0.12 44	0.08 11	0.16 62	0.10 19	0.21 148	0.05 25	0.09 3	0.10 3	0.10 4	0.08 4	0.10 3	0.06 3	0.08 3	0.10 15	0.05 18	0.07 24	0.11 10	0.11 12	0.08 4	0.08 3

MM-Stereo_test1	0.09 9	0.08 18	0.06 9	0.07 22	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 7	0.10 27	0.10 27	0.06 9	0.07 4	0.04 3	0.05 25	0.12 13	0.13 14	0.17 38	0.12 21	0.15 29	0.10 27	0.12 14	0.11 20	0.06 28	0.07 24	0.11 10	0.10 7	0.12 15	0.10 15

StereoVision	0.14 56	0.10 35	0.09 40	0.07 22	0.10 52	0.11 57	0.07 56	0.13 49	0.17 84	0.13 50	0.12 38	0.11 24	0.08 40	0.04 15	0.20 73	0.21 69	0.20 52	0.16 46	0.18 41	0.14 55	0.16 36	0.14 41	0.04 6	0.10 57	0.23 78	0.22 78	0.25 76	0.25 80

ProNet	0.09 9	0.09 27	0.09 40	0.07 22	0.05 9	0.09 38	0.08 67	0.08 15	0.04 4	0.06 4	0.17 68	0.06 3	0.04 3	0.05 25	0.14 27	0.14 21	0.15 28	0.13 30	0.13 14	0.09 17	0.14 25	0.08 7	0.08 68	0.07 24	0.11 10	0.10 7	0.10 6	0.08 3

LACA1	0.11 27	0.10 35	0.09 40	0.08 29	0.08 40	0.09 38	0.05 23	0.07 7	0.12 44	0.11 37	0.08 17	0.14 45	0.10 55	0.06 39	0.14 27	0.14 21	0.14 20	0.17 51	0.14 20	0.10 27	0.13 20	0.14 41	0.05 18	0.07 24	0.15 41	0.16 43	0.17 43	0.15 50

WQFJX	0.11 27	0.09 27	0.07 24	0.08 29	0.07 31	0.09 38	0.07 56	0.11 37	0.12 44	0.10 27	0.20 93	0.08 9	0.27 208	0.05 25	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.13 14	0.09 17	0.10 5	0.10 15	0.06 28	0.09 46	0.12 18	0.15 37	0.11 11	0.14 47

GASTEREO	0.11 27	0.09 27	0.07 24	0.08 29	0.07 31	0.06 15	0.04 7	0.09 26	0.13 55	0.09 20	0.08 17	0.12 34	0.08 40	0.04 15	0.15 37	0.16 31	0.16 33	0.15 40	0.18 41	0.12 41	0.16 36	0.17 61	0.07 50	0.07 24	0.14 31	0.15 37	0.15 31	0.10 15

MSCF	0.11 27	0.08 18	0.07 24	0.08 29	0.06 22	0.06 15	0.04 7	0.08 15	0.13 55	0.09 20	0.08 17	0.11 24	0.08 40	0.04 15	0.15 37	0.16 31	0.16 33	0.15 40	0.18 41	0.12 41	0.16 36	0.15 52	0.06 28	0.07 24	0.14 31	0.15 37	0.14 24	0.10 15

MLG-Stereo_test2	0.12 41	0.08 18	0.07 24	0.08 29	0.06 22	0.07 23	0.04 7	0.14 53	0.09 24	0.15 61	0.06 9	0.15 48	0.05 15	0.06 39	0.13 21	0.16 31	0.23 62	0.16 46	0.23 61	0.12 41	0.21 55	0.12 28	0.07 50	0.06 14	0.14 31	0.12 18	0.18 49	0.16 52

MM-Stereo_test2	0.10 20	0.09 27	0.07 24	0.08 29	0.07 31	0.05 5	0.04 7	0.09 26	0.09 24	0.13 50	0.07 15	0.08 9	0.05 15	0.06 39	0.14 27	0.15 25	0.18 44	0.15 40	0.15 29	0.12 41	0.17 40	0.16 58	0.07 50	0.07 24	0.11 10	0.12 18	0.12 15	0.11 24

RSM	0.11 27	0.11 43	0.09 40	0.08 29	0.07 31	0.11 57	0.05 23	0.07 7	0.07 10	0.08 11	0.11 36	0.11 24	0.07 34	0.05 25	0.15 37	0.17 40	0.15 28	0.14 34	0.14 20	0.12 41	0.18 45	0.12 28	0.05 18	0.08 34	0.12 18	0.13 25	0.17 43	0.10 15

MoCha-V2	0.10 20	0.10 35	0.07 24	0.08 29	0.06 22	0.08 30	0.06 40	0.10 32	0.07 10	0.09 20	0.12 38	0.10 19	0.04 3	0.05 25	0.13 21	0.16 31	0.14 20	0.13 30	0.19 52	0.10 27	0.15 30	0.10 15	0.07 50	0.06 14	0.13 25	0.12 18	0.10 6	0.08 3

MaDis-Stereo	0.19 71	0.14 59	0.13 72	0.08 29	0.07 31	0.08 30	0.07 56	0.17 62	0.12 44	0.26 78	0.13 47	0.28 86	0.09 49	0.06 39	0.20 73	0.24 82	0.31 89	0.26 100	0.32 88	0.15 67	0.31 87	0.19 69	0.07 50	0.12 70	0.28 111	0.31 128	0.31 92	0.37 124

LACA2	0.09 9	0.08 18	0.06 9	0.09 38	0.06 22	0.09 38	0.05 23	0.06 3	0.07 10	0.12 39	0.04 5	0.21 59	0.05 15	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.10 5	0.09 10	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.11 12	0.12 15	0.09 11

WQFJA1	0.11 27	0.10 35	0.06 9	0.09 38	0.07 31	0.10 47	0.06 40	0.13 49	0.12 44	0.09 20	0.23 109	0.07 4	0.22 162	0.06 39	0.11 4	0.12 7	0.13 16	0.11 13	0.14 20	0.09 17	0.10 5	0.11 20	0.07 50	0.08 34	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 38

NLMM	0.11 27	0.10 35	0.06 9	0.09 38	0.07 31	0.10 47	0.06 40	0.13 49	0.12 44	0.09 20	0.23 109	0.07 4	0.22 162	0.06 39	0.11 4	0.12 7	0.13 16	0.11 13	0.14 20	0.09 17	0.10 5	0.11 20	0.07 50	0.08 34	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 38

NLSM3	0.11 27	0.09 27	0.08 36	0.09 38	0.08 40	0.07 23	0.06 40	0.11 37	0.14 61	0.10 27	0.13 47	0.09 16	0.10 55	0.08 58	0.15 37	0.15 25	0.15 28	0.13 30	0.13 14	0.10 27	0.12 14	0.12 28	0.07 50	0.09 46	0.14 31	0.18 61	0.19 55	0.14 47

NLSM1	0.12 41	0.09 27	0.07 24	0.09 38	0.08 40	0.10 47	0.07 56	0.16 58	0.15 67	0.09 20	0.25 130	0.12 34	0.32 232	0.07 49	0.13 21	0.14 21	0.12 12	0.11 13	0.15 29	0.10 27	0.12 14	0.15 52	0.06 28	0.08 34	0.14 31	0.14 32	0.13 19	0.12 31

BridgeDepth	0.09 9	0.09 27	0.07 24	0.09 38	0.05 9	0.09 38	0.04 7	0.07 7	0.08 18	0.07 8	0.05 6	0.23 65	0.05 15	0.04 15	0.12 13	0.13 14	0.11 7	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 20	0.04 6	0.05 5	0.14 31	0.13 25	0.18 49	0.11 24
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 41	0.12 52	0.10 50	0.09 38	0.10 52	0.10 47	0.08 67	0.08 15	0.08 18	0.12 39	0.09 23	0.13 39	0.06 26	0.03 5	0.16 44	0.17 40	0.20 52	0.14 34	0.18 41	0.11 35	0.21 55	0.13 33	0.06 28	0.07 24	0.13 25	0.13 25	0.16 37	0.13 38

MonStereo	0.11 27	0.10 35	0.10 50	0.09 38	0.10 52	0.07 23	0.06 40	0.10 32	0.10 27	0.10 27	0.12 38	0.12 34	0.08 40	0.06 39	0.14 27	0.16 31	0.16 33	0.12 21	0.15 29	0.10 27	0.14 25	0.11 20	0.05 18	0.05 5	0.17 53	0.13 25	0.16 37	0.16 52

AdaDepth	0.13 47	0.11 43	0.08 36	0.09 38	0.11 65	0.09 38	0.06 40	0.11 37	0.12 44	0.10 27	0.12 38	0.13 39	0.07 34	0.05 25	0.17 48	0.19 55	0.20 52	0.17 51	0.18 41	0.11 35	0.17 40	0.14 41	0.06 28	0.09 46	0.15 41	0.16 43	0.20 59	0.17 58

LG-Stereo_L2	0.19 71	0.15 63	0.11 57	0.09 38	0.10 52	0.08 30	0.06 40	0.31 94	0.16 78	0.41 113	0.16 62	0.30 95	0.09 49	0.11 79	0.19 65	0.24 82	0.31 89	0.21 71	0.31 83	0.14 55	0.32 92	0.23 89	0.06 28	0.09 46	0.22 71	0.16 43	0.23 71	0.22 71

GIP-stereo	0.12 41	0.11 43	0.08 36	0.09 38	0.06 22	0.07 23	0.05 23	0.07 7	0.07 10	0.12 39	0.08 17	0.10 19	0.05 15	0.11 79	0.16 44	0.17 40	0.18 44	0.16 46	0.19 52	0.13 52	0.19 51	0.15 52	0.04 6	0.09 46	0.14 31	0.18 61	0.19 55	0.12 31

LACA3	0.13 47	0.11 43	0.10 50	0.10 49	0.09 48	0.10 47	0.07 56	0.08 15	0.11 37	0.12 39	0.09 23	0.26 77	0.09 49	0.09 66	0.17 48	0.17 40	0.14 20	0.18 57	0.16 35	0.11 35	0.17 40	0.17 61	0.06 28	0.08 34	0.17 53	0.17 54	0.21 60	0.18 59

BridgeDepth_RVC	0.15 57	0.14 59	0.12 70	0.10 49	0.12 72	0.13 67	0.08 67	0.14 53	0.18 93	0.13 50	0.14 52	0.15 48	0.11 65	0.09 66	0.19 65	0.20 66	0.17 38	0.18 57	0.19 52	0.15 67	0.18 45	0.18 66	0.06 28	0.09 46	0.21 65	0.24 86	0.22 62	0.26 84
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.15 57	0.13 55	0.12 70	0.10 49	0.08 40	0.08 30	0.05 23	0.18 63	0.13 55	0.14 57	0.20 93	0.20 58	0.07 34	0.08 58	0.18 59	0.19 55	0.29 81	0.19 61	0.24 63	0.14 55	0.23 63	0.13 33	0.07 50	0.10 57	0.17 53	0.16 43	0.17 43	0.21 68

LG-Stereo_L1	0.19 71	0.16 69	0.11 57	0.10 49	0.10 52	0.09 38	0.06 40	0.31 94	0.16 78	0.42 124	0.16 62	0.29 88	0.09 49	0.11 79	0.19 65	0.24 82	0.31 89	0.22 75	0.30 78	0.14 55	0.32 92	0.23 89	0.06 28	0.09 46	0.22 71	0.16 43	0.26 79	0.25 80

IGEV-Stereo++	0.11 27	0.11 43	0.07 24	0.10 49	0.10 52	0.07 23	0.05 23	0.11 37	0.11 37	0.10 27	0.10 30	0.11 24	0.08 40	0.05 25	0.14 27	0.15 25	0.15 28	0.14 34	0.14 20	0.11 35	0.15 30	0.18 66	0.06 28	0.06 14	0.13 25	0.14 32	0.14 24	0.13 38

AIO-Stereo	0.10 20	0.11 43	0.09 40	0.10 49	0.08 40	0.10 47	0.05 23	0.08 15	0.06 8	0.08 11	0.10 30	0.10 19	0.06 26	0.06 39	0.14 27	0.16 31	0.14 20	0.14 34	0.15 29	0.12 41	0.17 40	0.14 41	0.05 18	0.08 34	0.11 10	0.12 18	0.14 24	0.09 11

RSM++	0.12 41	0.12 52	0.10 50	0.10 49	0.08 40	0.10 47	0.05 23	0.10 32	0.11 37	0.10 27	0.10 30	0.14 45	0.08 40	0.05 25	0.17 48	0.19 55	0.18 44	0.15 40	0.17 37	0.12 41	0.18 45	0.14 41	0.06 28	0.09 46	0.14 31	0.15 37	0.18 49	0.11 24

iRaftStereo_RVC	0.18 63	0.15 63	0.11 57	0.10 49	0.10 52	0.12 63	0.06 40	0.26 77	0.11 37	0.27 81	0.25 130	0.24 70	0.11 65	0.09 66	0.18 59	0.20 66	0.29 81	0.22 75	0.26 69	0.15 67	0.30 81	0.23 89	0.08 68	0.12 70	0.21 65	0.21 71	0.27 82	0.19 61

MLG-Stereo_test3	0.16 60	0.11 43	0.10 50	0.11 57	0.11 65	0.10 47	0.08 67	0.16 58	0.11 37	0.19 68	0.14 52	0.29 88	0.07 34	0.10 71	0.17 48	0.18 51	0.26 69	0.19 61	0.35 101	0.13 52	0.24 66	0.17 61	0.07 50	0.11 63	0.15 41	0.17 54	0.21 60	0.19 61

Occ-G	0.13 47	0.14 59	0.10 50	0.11 57	0.08 40	0.10 47	0.05 23	0.08 15	0.09 24	0.08 11	0.18 75	0.14 45	0.06 26	0.07 49	0.18 59	0.19 55	0.19 48	0.17 51	0.21 56	0.14 55	0.17 40	0.13 33	0.07 50	0.11 63	0.13 25	0.13 25	0.17 43	0.13 38

IGEV-Stereo+	0.19 71	0.12 52	0.11 57	0.11 57	0.11 65	0.09 38	0.06 40	0.28 83	0.17 84	0.47 175	0.18 75	0.25 73	0.10 55	0.12 85	0.18 59	0.23 79	0.30 85	0.24 88	0.32 88	0.18 89	0.31 87	0.33 157	0.08 68	0.10 57	0.22 71	0.16 43	0.22 62	0.19 61

RAFT_CTSACE	0.21 84	0.15 63	0.13 72	0.11 57	0.11 65	0.19 108	0.13 115	0.27 80	0.15 67	0.48 184	0.13 47	0.33 107	0.25 188	0.12 85	0.21 84	0.22 76	0.29 81	0.20 65	0.27 70	0.14 55	0.30 81	0.31 138	0.07 50	0.13 78	0.25 91	0.26 97	0.31 92	0.21 68

RAFT	0.13 47	0.08 18	0.09 40	0.11 57	0.05 9	0.15 82	0.04 7	0.18 63	0.10 27	0.10 27	0.13 47	0.13 39	0.08 40	0.03 5	0.15 37	0.15 25	0.17 38	0.12 21	0.18 41	0.09 17	0.15 30	0.14 41	0.04 6	0.08 34	0.22 71	0.21 71	0.23 71	0.20 65

RYNet	0.18 63	0.16 69	0.13 72	0.11 57	0.12 72	0.13 67	0.09 75	0.16 58	0.27 191	0.13 50	0.15 58	0.13 39	0.10 55	0.09 66	0.23 90	0.19 55	0.20 52	0.27 109	0.22 58	0.14 55	0.18 45	0.15 52	0.25 237	0.14 84	0.20 61	0.50 217	0.22 62	0.16 52

UniTT-Stereo	0.21 84	0.15 63	0.11 57	0.12 63	0.09 48	0.13 67	0.07 56	0.22 71	0.15 67	0.37 102	0.17 68	0.28 86	0.17 114	0.12 85	0.23 90	0.24 82	0.35 99	0.26 100	0.38 116	0.18 89	0.30 81	0.17 61	0.11 90	0.14 84	0.26 96	0.35 153	0.22 62	0.27 88

AEACV	0.13 47	0.17 78	0.09 40	0.12 63	0.11 65	0.09 38	0.05 23	0.10 32	0.06 8	0.12 39	0.11 36	0.11 24	0.06 26	0.08 58	0.17 48	0.17 40	0.22 60	0.17 51	0.24 63	0.12 41	0.19 51	0.13 33	0.06 28	0.09 46	0.15 41	0.17 54	0.15 31	0.13 38

anonymousdsp	0.18 63	0.16 69	0.13 72	0.12 63	0.10 52	0.13 67	0.09 75	0.24 74	0.13 55	0.28 84	0.16 62	0.23 65	0.08 40	0.11 79	0.19 65	0.23 79	0.24 63	0.20 65	0.30 78	0.15 67	0.34 101	0.21 82	0.09 77	0.11 63	0.19 59	0.15 37	0.24 74	0.16 52

TS12	0.19 71	0.16 69	0.14 81	0.13 66	0.12 72	0.14 75	0.08 67	0.30 90	0.15 67	0.14 57	0.23 109	0.25 73	0.11 65	0.11 79	0.20 73	0.21 69	0.21 56	0.21 71	0.29 73	0.16 78	0.26 71	0.24 94	0.08 68	0.12 70	0.26 96	0.22 78	0.30 90	0.32 110

TS	0.19 71	0.16 69	0.14 81	0.13 66	0.12 72	0.14 75	0.08 67	0.30 90	0.15 67	0.14 57	0.23 109	0.25 73	0.11 65	0.11 79	0.20 73	0.21 69	0.21 56	0.21 71	0.29 73	0.16 78	0.26 71	0.24 94	0.08 68	0.12 70	0.26 96	0.22 78	0.30 90	0.32 110

GEAStereo	0.13 47	0.13 55	0.11 57	0.13 66	0.10 52	0.11 57	0.07 56	0.12 44	0.10 27	0.12 39	0.09 23	0.16 51	0.05 15	0.06 39	0.17 48	0.17 40	0.19 48	0.15 40	0.18 41	0.12 41	0.21 55	0.14 41	0.06 28	0.10 57	0.14 31	0.16 43	0.17 43	0.12 31

gasm-f	0.13 47	0.13 55	0.11 57	0.13 66	0.10 52	0.11 57	0.07 56	0.12 44	0.10 27	0.12 39	0.09 23	0.16 51	0.05 15	0.06 39	0.17 48	0.17 40	0.19 48	0.15 40	0.18 41	0.12 41	0.21 55	0.14 41	0.06 28	0.10 57	0.14 31	0.16 43	0.17 43	0.12 31

LGtest1	0.18 63	0.14 59	0.13 72	0.13 66	0.13 78	0.11 57	0.07 56	0.20 67	0.15 67	0.18 64	0.17 68	0.21 59	0.10 55	0.10 71	0.20 73	0.21 69	0.30 85	0.23 82	0.34 94	0.18 89	0.30 81	0.22 86	0.10 82	0.12 70	0.21 65	0.19 66	0.27 82	0.25 80

SGD-Stereo	0.20 78	0.15 63	0.11 57	0.13 66	0.12 72	0.18 102	0.06 40	0.19 66	0.20 111	0.22 73	0.12 38	0.35 116	0.15 97	0.08 58	0.25 105	0.28 111	0.37 110	0.20 65	0.37 110	0.15 67	0.32 92	0.18 66	0.12 97	0.14 84	0.22 71	0.26 97	0.31 92	0.28 91

MIF-Stereo (partial)	0.21 84	0.16 69	0.15 94	0.13 66	0.12 72	0.16 93	0.08 67	0.28 83	0.19 97	0.30 88	0.18 75	0.21 59	0.12 76	0.10 71	0.24 94	0.26 98	0.35 99	0.27 109	0.30 78	0.17 82	0.30 81	0.20 76	0.10 82	0.16 101	0.27 102	0.23 82	0.27 82	0.27 88

DispViT+	0.13 47	0.11 43	0.10 50	0.14 73	0.09 48	0.10 47	0.07 56	0.11 37	0.17 84	0.13 50	0.16 62	0.13 39	0.09 49	0.07 49	0.16 44	0.17 40	0.13 16	0.17 51	0.17 37	0.13 52	0.13 20	0.16 58	0.06 28	0.13 78	0.15 41	0.24 86	0.16 37	0.21 68

DEFOM-Stereo	0.15 57	0.13 55	0.09 40	0.14 73	0.10 52	0.14 75	0.06 40	0.14 53	0.12 44	0.12 39	0.19 89	0.15 48	0.07 34	0.08 58	0.17 48	0.19 55	0.25 65	0.20 65	0.24 63	0.14 55	0.22 61	0.14 41	0.08 68	0.08 34	0.18 57	0.18 61	0.25 76	0.20 65

plain	0.21 84	0.17 78	0.14 81	0.14 73	0.11 65	0.16 93	0.09 75	0.30 90	0.12 44	0.41 113	0.14 52	0.26 77	0.10 55	0.07 49	0.24 94	0.26 98	0.35 99	0.28 114	0.34 94	0.17 82	0.26 71	0.21 82	0.09 77	0.15 91	0.25 91	0.25 92	0.27 82	0.34 117

test_4	0.25 103	0.19 85	0.17 113	0.14 73	0.15 87	0.11 57	0.07 56	0.38 119	0.20 111	0.53 233	0.18 75	0.34 111	0.16 103	0.15 106	0.24 94	0.27 106	0.35 99	0.25 95	0.31 83	0.21 109	0.38 142	0.31 138	0.10 82	0.17 113	0.31 122	0.33 139	0.34 109	0.36 121

AANet_RVC	0.20 78	0.19 85	0.18 124	0.14 73	0.17 100	0.12 63	0.12 106	0.18 63	0.19 97	0.15 61	0.21 100	0.18 56	0.15 97	0.13 91	0.26 115	0.23 79	0.24 63	0.26 100	0.22 58	0.22 115	0.20 54	0.19 69	0.16 157	0.16 101	0.26 96	0.26 97	0.26 79	0.34 117

S2M2_XL	0.27 111	0.20 93	0.20 138	0.15 78	0.16 94	0.19 108	0.18 164	0.48 176	0.21 123	0.43 134	0.21 100	0.43 141	0.14 85	0.17 124	0.26 115	0.26 98	0.47 201	0.23 82	0.35 101	0.21 109	0.40 153	0.24 94	0.16 157	0.18 124	0.29 113	0.25 92	0.33 107	0.38 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.24 98	0.21 107	0.13 72	0.15 78	0.14 82	0.13 67	0.08 67	0.38 119	0.17 84	0.48 184	0.20 93	0.29 88	0.13 78	0.13 91	0.25 105	0.25 91	0.38 117	0.26 100	0.36 106	0.19 96	0.37 131	0.26 103	0.10 82	0.13 78	0.23 78	0.24 86	0.32 99	0.41 152

AIO_rvc	0.18 63	0.18 81	0.11 57	0.15 78	0.14 82	0.12 63	0.09 75	0.27 80	0.16 78	0.26 78	0.12 38	0.23 65	0.08 40	0.13 91	0.17 48	0.19 55	0.25 65	0.17 51	0.28 72	0.14 55	0.32 92	0.26 103	0.07 50	0.11 63	0.20 61	0.17 54	0.19 55	0.16 52

LoS_RVC	0.29 118	0.25 132	0.22 163	0.15 78	0.19 124	0.18 102	0.12 106	0.37 113	0.21 123	0.42 124	0.38 184	0.32 103	0.20 136	0.18 134	0.31 160	0.27 106	0.34 96	0.28 114	0.43 145	0.21 109	0.42 175	0.33 157	0.15 145	0.23 173	0.48 215	0.34 147	0.41 152	0.46 169

tt_ll	0.29 118	0.25 132	0.22 163	0.15 78	0.19 124	0.18 102	0.12 106	0.37 113	0.21 123	0.42 124	0.38 184	0.32 103	0.20 136	0.18 134	0.31 160	0.27 106	0.34 96	0.28 114	0.43 145	0.21 109	0.42 175	0.33 157	0.15 145	0.23 173	0.48 215	0.34 147	0.41 152	0.46 169

TESTraft	0.25 103	0.21 107	0.15 94	0.15 78	0.16 94	0.14 75	0.13 115	0.28 83	0.26 181	0.41 113	0.19 89	0.27 79	0.30 222	0.07 49	0.24 94	0.31 160	0.34 96	0.24 88	0.30 78	0.18 89	0.35 110	0.39 193	0.09 77	0.17 113	0.34 133	0.33 139	0.35 112	0.31 103

AFF-stereo	0.22 89	0.22 114	0.18 124	0.15 78	0.13 78	0.20 115	0.09 75	0.38 119	0.19 97	0.42 124	0.20 93	0.30 95	0.11 65	0.08 58	0.19 65	0.24 82	0.28 74	0.19 61	0.35 101	0.15 67	0.29 79	0.19 69	0.09 77	0.12 70	0.27 102	0.28 116	0.32 99	0.24 78

TDLM	0.16 60	0.19 85	0.14 81	0.15 78	0.17 100	0.15 82	0.11 100	0.16 58	0.14 61	0.12 39	0.22 105	0.17 53	0.14 85	0.10 71	0.17 48	0.18 51	0.21 56	0.20 65	0.18 41	0.14 55	0.19 51	0.13 33	0.11 90	0.15 91	0.17 53	0.16 43	0.18 49	0.18 59

DepthFocus	0.26 107	0.19 85	0.13 72	0.16 86	0.14 82	0.19 108	0.09 75	0.41 128	0.19 97	0.42 124	0.18 75	0.35 116	0.13 78	0.20 168	0.24 94	0.29 129	0.43 159	0.25 95	0.43 145	0.24 131	0.39 148	0.25 99	0.17 172	0.16 101	0.24 84	0.25 92	0.35 112	0.45 166

DFGA-Net	0.19 71	0.20 93	0.11 57	0.16 86	0.11 65	0.13 67	0.11 100	0.28 83	0.14 61	0.26 78	0.17 68	0.25 73	0.12 76	0.10 71	0.21 84	0.25 91	0.28 74	0.22 75	0.29 73	0.15 67	0.24 66	0.20 76	0.10 82	0.14 84	0.22 71	0.21 71	0.23 71	0.22 71

MGS-Stereo	0.24 98	0.23 118	0.16 101	0.16 86	0.14 82	0.14 75	0.10 91	0.34 104	0.14 61	0.28 84	0.20 93	0.24 70	0.13 78	0.17 124	0.25 105	0.26 98	0.40 128	0.34 168	0.39 121	0.25 138	0.36 120	0.25 99	0.14 125	0.17 113	0.26 96	0.24 86	0.35 112	0.34 117

RAFT + AFF	0.18 63	0.18 81	0.11 57	0.16 86	0.10 52	0.14 75	0.09 75	0.25 75	0.15 67	0.33 90	0.16 62	0.31 98	0.11 65	0.07 49	0.18 59	0.19 55	0.33 93	0.16 46	0.31 83	0.16 78	0.31 87	0.14 41	0.07 50	0.11 63	0.21 65	0.16 43	0.14 24	0.13 38

LGCAT	0.27 111	0.24 125	0.16 101	0.17 90	0.16 94	0.21 122	0.14 125	0.41 128	0.21 123	0.43 134	0.23 109	0.36 121	0.15 97	0.18 134	0.26 115	0.28 111	0.47 201	0.25 95	0.37 110	0.24 131	0.42 175	0.27 109	0.22 222	0.20 147	0.31 122	0.31 128	0.35 112	0.37 124

LG-G_1	0.18 63	0.16 69	0.11 57	0.17 90	0.15 87	0.17 96	0.10 91	0.20 67	0.10 27	0.18 64	0.14 52	0.27 79	0.10 55	0.13 91	0.19 65	0.19 55	0.28 74	0.23 82	0.36 106	0.17 82	0.26 71	0.20 76	0.08 68	0.11 63	0.21 65	0.19 66	0.27 82	0.28 91

LG-G	0.18 63	0.16 69	0.11 57	0.17 90	0.15 87	0.17 96	0.10 91	0.20 67	0.10 27	0.18 64	0.14 52	0.27 79	0.10 55	0.13 91	0.19 65	0.19 55	0.28 74	0.23 82	0.36 106	0.17 82	0.26 71	0.20 76	0.08 68	0.11 63	0.21 65	0.19 66	0.27 82	0.28 91

HUF	0.21 84	0.21 107	0.14 81	0.17 90	0.18 114	0.15 82	0.09 75	0.35 106	0.15 67	0.36 97	0.15 58	0.23 65	0.15 97	0.14 98	0.19 65	0.21 69	0.28 74	0.19 61	0.34 94	0.17 82	0.36 120	0.28 117	0.11 90	0.14 84	0.22 71	0.18 61	0.27 82	0.20 65

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 89	0.15 63	0.13 72	0.17 90	0.13 78	0.14 75	0.06 40	0.38 119	0.19 97	0.47 175	0.17 68	0.24 70	0.11 65	0.12 85	0.20 73	0.27 106	0.37 110	0.26 100	0.35 101	0.19 96	0.37 131	0.34 166	0.10 82	0.10 57	0.24 84	0.21 71	0.31 92	0.22 71

test_for_model	0.52 254	0.20 93	0.14 81	0.17 90	0.19 124	0.15 82	0.09 75	0.42 132	0.21 123	0.50 198	0.18 75	0.51 180	0.14 85	0.15 106	0.26 115	0.28 111	6.97 373	0.29 123	0.45 154	0.26 150	0.44 199	0.35 168	0.14 125	0.15 91	0.27 102	0.27 103	0.35 112	0.37 124

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 254	0.20 93	0.14 81	0.17 90	0.19 124	0.15 82	0.09 75	0.42 132	0.21 123	0.50 198	0.18 75	0.51 180	0.14 85	0.15 106	0.26 115	0.28 111	6.97 373	0.29 123	0.45 154	0.26 150	0.44 199	0.35 168	0.14 125	0.15 91	0.27 102	0.27 103	0.35 112	0.37 124

testlalala	0.52 254	0.20 93	0.14 81	0.17 90	0.19 124	0.15 82	0.09 75	0.42 132	0.21 123	0.50 198	0.18 75	0.51 180	0.14 85	0.15 106	0.26 115	0.28 111	6.97 373	0.29 123	0.45 154	0.26 150	0.44 199	0.35 168	0.14 125	0.15 91	0.27 102	0.27 103	0.35 112	0.37 124

GCAPDPT-zeroshot	0.52 254	0.20 93	0.14 81	0.17 90	0.19 124	0.15 82	0.09 75	0.42 132	0.21 123	0.50 198	0.18 75	0.51 180	0.14 85	0.15 106	0.26 115	0.28 111	6.97 373	0.29 123	0.45 154	0.26 150	0.44 199	0.35 168	0.14 125	0.15 91	0.27 102	0.27 103	0.35 112	0.37 124

GCAP-Stereo	0.52 254	0.20 93	0.14 81	0.17 90	0.19 124	0.15 82	0.09 75	0.42 132	0.21 123	0.50 198	0.18 75	0.51 180	0.14 85	0.15 106	0.26 115	0.28 111	6.97 373	0.29 123	0.45 154	0.26 150	0.44 199	0.35 168	0.14 125	0.15 91	0.27 102	0.27 103	0.35 112	0.37 124

LL-Strereo2	0.24 98	0.18 81	0.14 81	0.17 90	0.15 87	0.13 67	0.09 75	0.36 108	0.21 123	0.51 213	0.18 75	0.33 107	0.17 114	0.10 71	0.25 105	0.28 111	0.39 123	0.27 109	0.45 154	0.22 115	0.33 98	0.20 76	0.12 97	0.14 84	0.24 84	0.27 103	0.33 107	0.26 84

TestStereo1	0.26 107	0.24 125	0.15 94	0.17 90	0.17 100	0.17 96	0.13 115	0.32 97	0.24 154	0.43 134	0.18 75	0.27 79	0.33 236	0.08 58	0.25 105	0.30 144	0.35 99	0.24 88	0.32 88	0.19 96	0.36 120	0.40 201	0.12 97	0.17 113	0.34 133	0.33 139	0.39 139	0.31 103

test_5	0.20 78	0.18 81	0.14 81	0.17 90	0.10 52	0.15 82	0.11 100	0.25 75	0.15 67	0.29 87	0.13 47	0.29 88	0.30 222	0.07 49	0.20 73	0.24 82	0.26 69	0.22 75	0.23 61	0.14 55	0.26 71	0.23 89	0.07 50	0.17 113	0.25 91	0.26 97	0.31 92	0.26 84

SA-5K	0.26 107	0.24 125	0.15 94	0.17 90	0.17 100	0.17 96	0.13 115	0.32 97	0.24 154	0.43 134	0.18 75	0.27 79	0.33 236	0.08 58	0.25 105	0.30 144	0.35 99	0.24 88	0.32 88	0.19 96	0.36 120	0.40 201	0.12 97	0.17 113	0.34 133	0.33 139	0.39 139	0.31 103

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 103	0.24 125	0.21 150	0.17 90	0.15 87	0.18 102	0.10 91	0.47 168	0.19 97	0.43 134	0.22 105	0.39 128	0.13 78	0.10 71	0.23 90	0.25 91	0.32 92	0.21 71	0.39 121	0.18 89	0.34 101	0.23 89	0.12 97	0.17 113	0.35 140	0.27 103	0.34 109	0.33 113

SA	0.30 126	0.27 151	0.17 113	0.18 105	0.17 100	0.24 140	0.10 91	0.47 168	0.26 181	0.54 243	0.20 93	0.46 160	0.14 85	0.12 85	0.30 149	0.30 144	0.41 142	0.30 139	0.40 131	0.23 122	0.37 131	0.37 182	0.10 82	0.20 147	0.41 177	0.38 170	0.49 192	0.37 124

AnonymousM	0.28 114	0.19 85	0.14 81	0.18 105	0.17 100	0.15 82	0.11 100	0.42 132	0.17 84	0.47 175	0.28 139	0.35 116	0.11 65	0.15 106	0.27 126	0.31 160	0.45 184	0.28 114	0.39 121	0.19 96	0.44 199	0.26 103	0.14 125	0.16 101	0.24 84	0.30 123	0.48 180	0.67 244

DMCA	0.23 96	0.19 85	0.21 150	0.18 105	0.19 124	0.17 96	0.18 164	0.29 89	0.23 146	0.23 75	0.28 139	0.29 88	0.17 114	0.19 152	0.25 105	0.25 91	0.30 85	0.29 123	0.27 70	0.20 105	0.31 87	0.20 76	0.19 204	0.18 124	0.24 84	0.27 103	0.22 62	0.27 88

MIM_Stereo	0.22 89	0.17 78	0.16 101	0.19 108	0.15 87	0.20 115	0.10 91	0.28 83	0.13 55	0.43 134	0.19 89	0.31 98	0.10 55	0.12 85	0.21 84	0.28 111	0.36 108	0.26 100	0.34 94	0.20 105	0.35 110	0.24 94	0.08 68	0.16 101	0.24 84	0.21 71	0.32 99	0.23 76

anonymousdsp2	0.26 107	0.28 159	0.18 124	0.19 108	0.16 94	0.21 122	0.14 125	0.37 113	0.19 97	0.38 107	0.22 105	0.36 121	0.16 103	0.14 98	0.22 89	0.26 98	0.36 108	0.25 95	0.56 197	0.21 109	0.37 131	0.31 138	0.13 114	0.18 124	0.31 122	0.25 92	0.38 134	0.29 95

CES	0.33 153	0.19 85	0.19 135	0.19 108	0.21 141	0.20 115	0.09 75	0.85 317	0.18 93	0.42 124	0.55 267	0.49 172	0.16 103	0.20 168	0.31 160	0.37 219	0.47 201	0.28 114	0.41 138	0.24 131	0.66 307	0.35 168	0.17 172	0.18 124	0.42 184	0.33 139	0.42 159	0.50 190

RAFT+CT+SA	0.23 96	0.20 93	0.16 101	0.19 108	0.13 78	0.15 82	0.12 106	0.33 101	0.19 97	0.44 144	0.14 52	0.34 111	0.29 216	0.09 66	0.23 90	0.29 129	0.27 72	0.22 75	0.31 83	0.19 96	0.31 87	0.35 168	0.07 50	0.17 113	0.29 113	0.27 103	0.31 92	0.28 91

GMOStereo	0.30 126	0.23 118	0.16 101	0.19 108	0.18 114	0.21 122	0.13 115	0.46 158	0.25 166	0.56 270	0.24 115	0.43 141	0.26 193	0.16 116	0.27 126	0.28 111	0.40 128	0.29 123	0.44 149	0.23 122	0.42 175	0.45 234	0.12 97	0.16 101	0.42 184	0.38 170	0.48 180	0.31 103

error version	0.30 126	0.23 118	0.16 101	0.19 108	0.18 114	0.21 122	0.13 115	0.46 158	0.25 166	0.56 270	0.24 115	0.43 141	0.26 193	0.16 116	0.27 126	0.28 111	0.40 128	0.29 123	0.44 149	0.23 122	0.42 175	0.45 234	0.12 97	0.16 101	0.42 184	0.38 170	0.48 180	0.31 103

test-v	0.30 126	0.23 118	0.16 101	0.19 108	0.18 114	0.21 122	0.13 115	0.46 158	0.25 166	0.56 270	0.24 115	0.43 141	0.26 193	0.16 116	0.27 126	0.28 111	0.40 128	0.29 123	0.44 149	0.23 122	0.42 175	0.45 234	0.12 97	0.16 101	0.42 184	0.38 170	0.48 180	0.31 103

test-2	0.30 126	0.23 118	0.16 101	0.19 108	0.18 114	0.21 122	0.13 115	0.46 158	0.25 166	0.56 270	0.24 115	0.43 141	0.26 193	0.16 116	0.27 126	0.28 111	0.40 128	0.29 123	0.44 149	0.23 122	0.42 175	0.45 234	0.12 97	0.16 101	0.42 184	0.38 170	0.48 180	0.31 103

raft+_RVC	0.25 103	0.22 114	0.17 113	0.19 108	0.18 114	0.18 102	0.13 115	0.38 119	0.19 97	0.46 163	0.30 144	0.34 111	0.16 103	0.13 91	0.25 105	0.26 98	0.33 93	0.27 109	0.37 110	0.19 96	0.36 120	0.26 103	0.10 82	0.15 91	0.30 118	0.29 119	0.36 128	0.30 100

Sa-1000	0.32 142	0.29 172	0.17 113	0.20 117	0.20 133	0.23 135	0.10 91	0.49 184	0.28 203	0.55 260	0.26 133	0.46 160	0.17 114	0.20 168	0.31 160	0.31 160	0.45 184	0.33 159	0.50 173	0.22 115	0.41 167	0.43 221	0.14 125	0.20 147	0.42 184	0.41 188	0.51 207	0.40 148

ARAFT	0.24 98	0.20 93	0.15 94	0.20 117	0.16 94	0.20 115	0.10 91	0.32 97	0.19 97	0.45 150	0.24 115	0.34 111	0.13 78	0.10 71	0.24 94	0.25 91	0.41 142	0.34 168	0.34 94	0.16 78	0.35 110	0.21 82	0.11 90	0.13 78	0.29 113	0.24 86	0.32 99	0.29 95

delet	0.17 62	0.16 69	0.16 101	0.20 117	0.14 82	0.19 108	0.12 106	0.15 57	0.13 55	0.19 68	0.17 68	0.19 57	0.11 65	0.15 106	0.20 73	0.19 55	0.22 60	0.20 65	0.18 41	0.18 89	0.21 55	0.14 41	0.11 90	0.13 78	0.20 61	0.20 70	0.18 49	0.22 71

CCAANet	0.22 89	0.20 93	0.23 171	0.20 117	0.18 114	0.19 108	0.19 173	0.21 70	0.24 154	0.19 68	0.23 109	0.35 116	0.19 130	0.14 98	0.29 141	0.27 106	0.28 74	0.24 88	0.21 56	0.17 82	0.30 81	0.19 69	0.15 145	0.13 78	0.25 91	0.23 82	0.25 76	0.33 113

PWCDC_ROB	0.45 226	0.20 93	0.30 212	0.20 117	0.33 231	0.23 135	0.29 222	0.26 77	0.96 327	0.21 72	0.54 264	0.30 95	2.04 336	0.49 302	0.51 270	0.41 248	0.38 117	0.41 247	0.39 121	0.37 224	0.37 131	0.61 304	0.35 269	0.31 244	0.24 84	0.49 214	0.35 112	0.53 203

S2M2_L	0.31 135	0.28 159	0.29 208	0.21 122	0.22 151	0.30 173	0.19 173	0.44 142	0.20 111	0.52 223	0.17 68	0.37 123	0.13 78	0.27 244	0.33 177	0.31 160	0.49 221	0.28 114	0.41 138	0.28 171	0.43 189	0.28 117	0.22 222	0.22 163	0.32 130	0.30 123	0.46 169	0.50 190
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.22 89	0.21 107	0.17 113	0.21 122	0.17 100	0.20 115	0.17 155	0.26 77	0.24 154	0.18 64	0.15 58	0.31 98	0.17 114	0.21 186	0.24 94	0.24 82	0.26 69	0.22 75	0.30 78	0.15 67	0.26 71	0.22 86	0.14 125	0.14 84	0.26 96	0.23 82	0.27 82	0.26 84

AIO_test	0.20 78	0.19 85	0.13 72	0.21 122	0.17 100	0.12 63	0.10 91	0.28 83	0.20 111	0.27 81	0.15 58	0.27 79	0.11 65	0.14 98	0.18 59	0.21 69	0.25 65	0.18 57	0.29 73	0.14 55	0.35 110	0.32 150	0.09 77	0.12 70	0.25 91	0.22 78	0.22 62	0.15 50

CAS	0.27 111	0.21 107	0.17 113	0.21 122	0.17 100	0.18 102	0.09 75	0.33 101	0.20 111	0.33 90	0.38 184	0.29 88	0.19 130	0.17 124	0.28 135	0.26 98	0.37 110	0.26 100	0.38 116	0.20 105	0.29 79	0.27 109	0.16 157	0.18 124	0.36 145	0.36 159	0.40 144	0.55 209

AASNet	0.20 78	0.22 114	0.15 94	0.21 122	0.18 114	0.24 140	0.17 155	0.23 72	0.14 61	0.22 73	0.26 133	0.21 59	0.13 78	0.16 116	0.20 73	0.22 76	0.28 74	0.23 82	0.24 63	0.19 96	0.23 63	0.19 69	0.12 97	0.16 101	0.23 78	0.21 71	0.22 62	0.19 61

MMNet	0.20 78	0.20 93	0.17 113	0.21 122	0.17 100	0.20 115	0.14 125	0.23 72	0.16 78	0.19 68	0.20 93	0.27 79	0.11 65	0.22 198	0.21 84	0.21 69	0.27 72	0.24 88	0.29 73	0.18 89	0.23 63	0.15 52	0.12 97	0.15 91	0.23 78	0.23 82	0.22 62	0.25 80

CASnet	0.30 126	0.26 145	0.18 124	0.22 128	0.20 133	0.27 159	0.12 106	0.48 176	0.24 154	0.54 243	0.35 163	0.55 207	0.21 148	0.19 152	0.27 126	0.25 91	0.37 110	0.23 82	0.54 190	0.20 105	0.42 175	0.31 138	0.15 145	0.18 124	0.30 118	0.27 103	0.40 144	0.42 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.29 118	0.26 145	0.17 113	0.22 128	0.17 100	0.24 140	0.14 125	0.50 193	0.17 84	0.46 163	0.37 176	0.45 153	0.22 162	0.25 232	0.30 149	0.30 144	0.43 159	0.29 123	0.39 121	0.28 171	0.40 153	0.28 117	0.13 114	0.18 124	0.31 122	0.25 92	0.32 99	0.29 95

IPLG	0.30 126	0.28 159	0.24 181	0.22 128	0.20 133	0.25 149	0.15 136	0.45 149	0.19 97	0.45 150	0.28 139	0.45 153	0.18 123	0.23 216	0.33 177	0.29 129	0.43 159	0.35 186	0.40 131	0.28 171	0.35 110	0.44 227	0.12 97	0.20 147	0.35 140	0.36 159	0.37 130	0.37 124

IPLGR_C	0.29 118	0.26 145	0.17 113	0.22 128	0.17 100	0.24 140	0.14 125	0.50 193	0.17 84	0.46 163	0.37 176	0.45 153	0.24 178	0.25 232	0.30 149	0.30 144	0.43 159	0.30 139	0.39 121	0.28 171	0.40 153	0.28 117	0.13 114	0.17 113	0.31 122	0.26 97	0.32 99	0.30 100

ACRE	0.29 118	0.26 145	0.17 113	0.22 128	0.17 100	0.24 140	0.14 125	0.50 193	0.17 84	0.46 163	0.37 176	0.45 153	0.23 171	0.25 232	0.30 149	0.30 144	0.43 159	0.29 123	0.39 121	0.29 183	0.40 153	0.27 109	0.13 114	0.18 124	0.30 118	0.26 97	0.32 99	0.29 95

rafts_anoy	0.29 118	0.30 179	0.23 171	0.22 128	0.24 165	0.23 135	0.14 125	0.44 142	0.18 93	0.44 144	0.34 158	0.40 134	0.16 103	0.14 98	0.33 177	0.30 144	0.40 128	0.37 209	0.40 131	0.25 138	0.38 142	0.29 126	0.12 97	0.20 147	0.38 154	0.33 139	0.35 112	0.41 152

raftrobust	0.31 135	0.25 132	0.21 150	0.22 128	0.21 141	0.19 108	0.14 125	0.49 184	0.18 93	0.54 243	0.34 158	0.44 147	0.18 123	0.16 116	0.35 199	0.31 160	0.42 150	0.32 155	0.42 143	0.29 183	0.41 167	0.31 138	0.14 125	0.17 113	0.41 177	0.38 170	0.38 134	0.38 136

RALAANet	0.29 118	0.31 190	0.23 171	0.22 128	0.21 141	0.23 135	0.16 147	0.38 119	0.19 97	0.33 90	0.38 184	0.35 116	0.18 123	0.15 106	0.33 177	0.29 129	0.38 117	0.37 209	0.48 170	0.27 163	0.36 120	0.29 126	0.15 145	0.20 147	0.34 133	0.30 123	0.35 112	0.35 120

GANet	0.22 89	0.20 93	0.20 138	0.22 128	0.23 158	0.24 140	0.19 173	0.31 94	0.17 84	0.24 76	0.21 100	0.29 88	0.14 85	0.14 98	0.21 84	0.24 82	0.29 81	0.31 145	0.24 63	0.15 67	0.24 66	0.19 69	0.16 157	0.17 113	0.23 78	0.21 71	0.26 79	0.24 78

HITNet	0.28 114	0.27 151	0.21 150	0.22 128	0.21 141	0.22 129	0.15 136	0.41 128	0.22 139	0.50 198	0.35 163	0.44 147	0.21 148	0.17 124	0.26 115	0.24 82	0.33 93	0.31 145	0.31 83	0.19 96	0.32 92	0.28 117	0.16 157	0.18 124	0.31 122	0.28 116	0.44 167	0.42 156
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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 126	0.22 114	0.21 150	0.23 138	0.18 114	0.19 108	0.12 106	0.44 142	0.35 246	0.43 134	0.40 197	0.40 134	0.21 148	0.18 134	0.32 172	0.29 129	0.42 150	0.31 145	0.37 110	0.27 163	0.35 110	0.33 157	0.13 114	0.18 124	0.37 149	0.51 223	0.31 92	0.47 178

CREStereo++_RVC	0.32 142	0.25 132	0.18 124	0.23 138	0.25 171	0.22 129	0.15 136	0.45 149	0.26 181	0.48 184	0.28 139	0.48 166	0.44 271	0.18 134	0.26 115	0.30 144	0.47 201	0.25 95	0.38 116	0.23 122	0.41 167	0.30 129	0.13 114	0.24 186	0.40 171	0.32 133	0.51 207	0.52 199
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
iinet-f	0.34 161	0.26 145	0.24 181	0.24 140	0.18 114	0.35 205	0.16 147	0.33 101	0.21 123	0.42 124	0.73 301	0.44 147	0.35 243	0.18 134	0.30 149	0.34 197	0.43 159	0.28 114	0.86 258	0.33 210	0.40 153	0.26 103	0.17 172	0.18 124	0.39 163	0.29 119	0.46 169	0.39 145

EGLCR-Stereo	0.32 142	0.28 159	0.18 124	0.24 140	0.25 171	0.33 193	0.11 100	0.48 176	0.20 111	0.49 193	0.19 89	0.49 172	0.15 97	0.17 124	0.24 94	0.28 111	0.45 184	0.31 145	0.45 154	0.25 138	0.49 230	0.41 206	0.14 125	0.18 124	0.34 133	0.31 128	0.74 285	0.57 217

IER	0.29 118	0.24 125	0.24 181	0.24 140	0.21 141	0.25 149	0.17 155	0.35 106	0.21 123	0.36 97	0.45 230	0.51 180	0.20 136	0.24 224	0.32 172	0.29 129	0.38 117	0.31 145	0.33 92	0.23 122	0.33 98	0.27 109	0.20 217	0.19 140	0.30 118	0.32 133	0.35 112	0.39 145

sCroCo_RVC	0.40 192	0.30 179	0.24 181	0.24 140	0.22 151	0.29 168	0.18 164	0.50 193	0.32 229	0.44 144	0.33 151	0.37 123	0.37 255	0.17 124	0.45 246	0.60 316	0.55 268	0.47 274	0.64 223	0.39 236	0.68 312	0.62 306	0.22 222	0.31 244	0.48 215	0.44 198	0.58 237	0.48 185

G2L-Stereo	0.32 142	0.29 172	0.21 150	0.25 144	0.27 192	0.27 159	0.18 164	0.43 141	0.25 166	0.44 144	0.45 230	0.40 134	0.30 222	0.21 186	0.29 141	0.31 160	0.42 150	0.32 155	0.34 94	0.24 131	0.35 110	0.30 129	0.21 220	0.20 147	0.37 149	0.41 188	0.42 159	0.39 145

trnet	0.31 135	0.28 159	0.22 163	0.25 144	0.20 133	0.21 122	0.12 106	0.49 184	0.20 111	0.52 223	0.24 115	0.55 207	0.22 162	0.20 168	0.28 135	0.32 174	0.48 212	0.26 100	0.41 138	0.22 115	0.45 210	0.30 129	0.14 125	0.21 159	0.38 154	0.35 153	0.49 192	0.53 203

test-3	0.33 153	0.25 132	0.20 138	0.25 144	0.25 171	0.24 140	0.15 136	0.50 193	0.21 123	0.51 213	0.24 115	0.63 247	0.24 178	0.17 124	0.34 190	0.29 129	0.45 184	0.31 145	0.84 254	0.30 189	0.41 167	0.42 213	0.12 97	0.20 147	0.31 122	0.27 103	0.41 152	0.38 136

test_1	0.33 153	0.25 132	0.20 138	0.25 144	0.25 171	0.24 140	0.15 136	0.50 193	0.21 123	0.51 213	0.24 115	0.64 249	0.24 178	0.16 116	0.34 190	0.29 129	0.45 184	0.31 145	0.85 256	0.30 189	0.41 167	0.42 213	0.12 97	0.20 147	0.31 122	0.27 103	0.41 152	0.38 136

test_3	0.35 166	0.25 132	0.20 138	0.25 144	0.25 171	0.23 135	0.15 136	0.51 206	0.23 146	0.54 243	0.24 115	0.67 254	0.28 211	0.17 124	0.34 190	0.31 160	0.45 184	0.33 159	0.86 258	0.32 204	0.44 199	0.50 269	0.11 90	0.22 163	0.38 154	0.38 170	0.41 152	0.37 124

LMCR-Stereo	0.37 177	0.31 190	0.23 171	0.25 144	0.25 171	0.33 193	0.19 173	0.44 142	0.27 191	0.45 150	0.35 163	0.51 180	0.34 238	0.21 186	0.35 199	0.35 204	0.50 237	0.38 218	0.74 239	0.41 243	0.46 215	0.44 227	0.20 217	0.23 173	0.40 171	0.38 170	0.51 207	0.51 194

sAnonymous2	0.40 192	0.28 159	0.24 181	0.25 144	0.23 158	0.32 189	0.22 190	0.56 255	0.30 219	0.41 113	0.38 184	0.39 128	0.29 216	0.18 134	0.46 250	0.50 286	0.53 256	0.49 280	0.80 248	0.42 249	0.53 254	0.56 291	0.19 204	0.25 199	0.50 228	0.52 226	0.51 207	0.56 213

CroCo_RVC	0.40 192	0.28 159	0.24 181	0.25 144	0.23 158	0.32 189	0.22 190	0.56 255	0.30 219	0.41 113	0.38 184	0.39 128	0.29 216	0.18 134	0.46 250	0.50 286	0.53 256	0.49 280	0.80 248	0.42 249	0.53 254	0.56 291	0.19 204	0.25 199	0.50 228	0.52 226	0.51 207	0.56 213

CREStereo	0.32 142	0.27 151	0.22 163	0.25 144	0.20 133	0.22 129	0.12 106	0.49 184	0.20 111	0.50 198	0.24 115	0.54 201	0.22 162	0.20 168	0.29 141	0.33 185	0.49 221	0.26 100	0.41 138	0.22 115	0.46 215	0.30 129	0.15 145	0.21 159	0.39 163	0.34 147	0.48 180	0.52 199
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.31 135	0.25 132	0.28 205	0.25 144	0.27 192	0.24 140	0.25 208	0.36 108	0.31 224	0.33 90	0.38 184	0.54 201	0.24 178	0.20 168	0.40 220	0.35 204	0.35 99	0.34 168	0.35 101	0.29 183	0.37 131	0.33 157	0.22 222	0.24 186	0.29 113	0.29 119	0.36 128	0.41 152

TestStereo_HL3	0.32 142	0.31 190	0.23 171	0.26 154	0.20 133	0.26 155	0.16 147	0.48 176	0.32 229	0.47 175	0.33 151	0.48 166	0.20 136	0.19 152	0.30 149	0.29 129	0.40 128	0.33 159	0.50 173	0.25 138	0.35 110	0.31 138	0.19 204	0.25 199	0.33 131	0.37 166	0.40 144	0.37 124

coex_refinement	0.33 153	0.31 190	0.23 171	0.26 154	0.25 171	0.31 181	0.17 155	0.45 149	0.34 243	0.41 113	0.42 213	0.39 128	0.20 136	0.21 186	0.34 190	0.34 197	0.39 123	0.34 168	0.38 116	0.22 115	0.34 101	0.30 129	0.19 204	0.23 173	0.38 154	0.38 170	0.43 164	0.64 235

castereo	0.32 142	0.23 118	0.18 124	0.26 154	0.20 133	0.22 129	0.14 125	0.48 176	0.25 166	0.54 243	0.30 144	0.52 191	0.16 103	0.15 106	0.27 126	0.31 160	0.48 212	0.29 123	0.52 179	0.26 150	0.48 225	0.39 193	0.14 125	0.18 124	0.40 171	0.39 181	0.38 134	0.44 163

4D-IteraStereo	0.28 114	0.20 93	0.18 124	0.26 154	0.16 94	0.17 96	0.11 100	0.46 158	0.24 154	0.53 233	0.27 138	0.41 138	0.17 114	0.13 91	0.27 126	0.29 129	0.41 142	0.34 168	0.42 143	0.26 150	0.43 189	0.32 150	0.11 90	0.16 101	0.29 113	0.30 123	0.40 144	0.30 100

MIPNet	0.35 166	0.32 203	0.24 181	0.26 154	0.23 158	0.27 159	0.15 136	0.50 193	0.20 111	0.45 150	0.37 176	0.52 191	0.29 216	0.22 198	0.35 199	0.33 185	0.46 196	0.37 209	0.51 177	0.37 224	0.36 120	0.44 227	0.14 125	0.19 140	0.46 201	0.51 223	0.42 159	0.51 194

UPFNet	0.28 114	0.25 132	0.26 201	0.26 154	0.23 158	0.30 173	0.21 184	0.34 104	0.25 166	0.35 96	0.32 148	0.33 107	0.21 148	0.23 216	0.31 160	0.28 111	0.37 110	0.31 145	0.37 110	0.23 122	0.27 78	0.24 94	0.18 191	0.20 147	0.28 111	0.29 119	0.32 99	0.29 95

PMTNet	0.33 153	0.28 159	0.20 138	0.26 154	0.22 151	0.20 115	0.19 173	0.45 149	0.21 123	0.50 198	0.24 115	0.52 191	0.15 97	0.18 134	0.31 160	0.33 185	0.47 201	0.28 114	0.55 192	0.25 138	0.46 215	0.27 109	0.16 157	0.16 101	0.46 201	0.37 166	0.48 180	0.64 235

model_zeroshot	0.45 226	0.32 203	0.20 138	0.27 161	0.29 209	0.35 205	0.23 200	0.54 239	0.27 191	0.53 233	0.38 184	0.69 262	0.20 136	0.20 168	0.46 250	0.50 286	0.55 268	0.39 231	1.20 292	0.52 293	0.52 248	0.49 262	0.19 204	0.28 221	0.59 261	0.65 263	0.52 217	0.88 280

GMStereo	0.32 142	0.32 203	0.20 138	0.27 161	0.25 171	0.31 181	0.24 205	0.48 176	0.25 166	0.37 102	0.30 144	0.54 201	0.27 208	0.19 152	0.30 149	0.30 144	0.45 184	0.29 123	0.56 197	0.32 204	0.39 148	0.25 99	0.18 191	0.22 163	0.39 163	0.30 123	0.47 175	0.33 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.32 142	0.32 203	0.25 193	0.27 161	0.27 192	0.28 165	0.17 155	0.39 125	0.23 146	0.40 111	0.56 270	0.33 107	0.19 130	0.24 224	0.30 149	0.34 197	0.44 176	0.39 231	0.41 138	0.28 171	0.39 148	0.32 150	0.18 191	0.25 199	0.40 171	0.38 170	0.35 112	0.33 113

BEATNet_4x	0.35 166	0.29 172	0.24 181	0.27 161	0.26 184	0.26 155	0.22 190	0.45 149	0.28 203	0.57 283	0.33 151	0.49 172	0.28 211	0.19 152	0.35 199	0.33 185	0.40 128	0.40 239	0.39 121	0.25 138	0.46 215	0.47 251	0.21 220	0.25 199	0.36 145	0.34 147	0.51 207	0.48 185

RASNet	0.31 135	0.32 203	0.30 212	0.27 161	0.24 165	0.26 155	0.20 183	0.46 158	0.26 181	0.41 113	0.33 151	0.40 134	0.25 188	0.20 168	0.25 105	0.28 111	0.38 117	0.30 139	0.34 94	0.21 109	0.40 153	0.29 126	0.14 125	0.30 233	0.33 131	0.34 147	0.49 192	0.47 178

MSMDNet	0.42 211	0.32 203	0.21 150	0.27 161	0.26 184	0.37 213	0.23 200	0.51 206	0.25 166	0.52 223	0.42 213	0.54 201	0.21 148	0.20 168	0.39 214	0.52 297	0.51 243	0.38 218	1.02 280	0.59 302	0.54 262	0.53 285	0.17 172	0.23 173	0.53 237	0.46 204	0.59 240	0.63 231

LoS	0.41 207	0.33 215	0.21 150	0.28 167	0.31 222	0.27 159	0.16 147	1.20 336	0.22 139	0.76 326	0.69 297	0.57 221	0.27 208	0.20 168	0.31 160	0.39 230	0.46 196	0.29 123	0.52 179	0.26 150	0.52 248	0.37 182	0.17 172	0.18 124	0.59 261	0.47 207	0.48 180	0.58 218
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.45 226	0.24 125	0.22 163	0.28 167	0.29 209	0.50 258	0.29 222	0.58 267	0.32 229	0.55 260	0.41 202	0.58 226	0.30 222	0.20 168	0.39 214	0.39 230	0.50 237	0.40 239	1.04 281	0.38 231	0.52 248	0.63 308	0.17 172	0.32 250	0.60 267	0.69 278	0.58 237	0.89 282

RALCasStereoNet	0.30 126	0.31 190	0.21 150	0.28 167	0.23 158	0.22 129	0.15 136	0.45 149	0.19 97	0.48 184	0.30 144	0.44 147	0.19 130	0.14 98	0.33 177	0.30 144	0.44 176	0.38 218	0.39 121	0.25 138	0.41 167	0.26 103	0.13 114	0.21 159	0.40 171	0.33 139	0.35 112	0.38 136

PDISCO_ROB	0.34 161	0.31 190	0.32 229	0.28 167	0.24 165	0.30 173	0.21 184	0.36 108	0.24 154	0.27 81	0.35 163	0.32 103	0.24 178	0.18 134	0.36 205	0.40 238	0.40 128	0.51 290	0.36 106	0.31 196	0.44 199	0.40 201	0.17 172	0.25 199	0.41 177	0.43 194	0.62 251	0.46 169

raft_robust	0.34 161	0.27 151	0.19 135	0.29 171	0.22 151	0.22 129	0.16 147	0.52 225	0.28 203	0.64 305	0.25 130	0.48 166	0.26 193	0.18 134	0.32 172	0.33 185	0.44 176	0.34 168	0.52 179	0.28 171	0.44 199	0.47 251	0.12 97	0.21 159	0.44 195	0.44 198	0.49 192	0.46 169

TANstereo	0.40 192	0.25 132	0.18 124	0.29 171	0.27 192	0.33 193	0.17 155	0.37 113	0.20 111	0.45 150	0.21 100	0.31 98	0.26 193	0.22 198	0.61 292	0.56 305	0.51 243	0.68 326	0.97 274	0.74 319	0.43 189	0.35 168	0.85 334	0.22 163	0.27 102	0.32 133	0.49 192	0.38 136

XX-TBD	0.40 192	0.25 132	0.18 124	0.29 171	0.27 192	0.33 193	0.17 155	0.37 113	0.20 111	0.45 150	0.21 100	0.31 98	0.26 193	0.22 198	0.61 292	0.56 305	0.51 243	0.68 326	0.97 274	0.74 319	0.43 189	0.35 168	0.85 334	0.22 163	0.27 102	0.32 133	0.49 192	0.38 136

UNet	0.32 142	0.28 159	0.27 202	0.29 171	0.27 192	0.31 181	0.21 184	0.41 128	0.26 181	0.41 113	0.37 176	0.39 128	0.28 211	0.25 232	0.31 160	0.30 144	0.43 159	0.35 186	0.39 121	0.26 150	0.33 98	0.32 150	0.19 204	0.26 211	0.34 133	0.37 166	0.37 130	0.41 152

CVANet_RVC	0.22 89	0.29 172	0.21 150	0.29 171	0.22 151	0.25 149	0.15 136	0.27 80	0.16 78	0.24 76	0.34 158	0.23 65	0.19 130	0.14 98	0.20 73	0.22 76	0.25 65	0.24 88	0.24 63	0.17 82	0.24 66	0.17 61	0.13 114	0.18 124	0.23 78	0.19 66	0.22 62	0.23 76

Reg-Stereo(zero)	0.38 179	0.29 172	0.31 222	0.30 176	0.21 141	0.31 181	0.22 190	0.54 239	0.26 181	0.53 233	0.61 284	0.55 207	0.23 171	0.21 186	0.24 94	0.34 197	0.43 159	0.33 159	0.79 244	0.25 138	0.42 175	0.42 213	0.16 157	0.24 186	0.39 163	0.43 194	0.53 220	0.63 231

fast-iter	0.38 179	0.29 172	0.31 222	0.30 176	0.21 141	0.31 181	0.22 190	0.54 239	0.26 181	0.53 233	0.61 284	0.55 207	0.23 171	0.21 186	0.24 94	0.34 197	0.43 159	0.33 159	0.79 244	0.25 138	0.42 175	0.42 213	0.16 157	0.24 186	0.39 163	0.43 194	0.53 220	0.63 231

HLF11	0.33 153	0.32 203	0.22 163	0.31 178	0.22 151	0.29 168	0.15 136	0.51 206	0.29 213	0.44 144	0.37 176	0.44 147	0.20 136	0.20 168	0.33 177	0.31 160	0.43 159	0.36 191	0.64 223	0.26 150	0.34 101	0.33 157	0.19 204	0.23 173	0.38 154	0.40 185	0.37 130	0.47 178

DF	0.42 211	0.30 179	0.20 138	0.31 178	0.20 133	0.37 213	0.19 173	0.53 232	0.23 146	0.51 213	0.36 170	0.69 262	0.16 103	0.18 134	0.33 177	0.40 238	0.47 201	0.37 209	1.61 303	0.36 219	0.50 237	0.43 221	0.17 172	0.20 147	0.42 184	0.38 170	0.67 264	0.73 253

MSKI-zero shot	0.46 231	0.28 159	0.20 138	0.31 178	0.27 192	0.33 193	0.24 205	0.56 255	0.24 154	0.53 233	0.40 197	0.55 207	0.21 148	0.19 152	0.33 177	0.42 255	0.51 243	0.36 191	1.37 296	0.41 243	0.52 248	0.47 251	0.16 157	0.23 173	0.49 222	1.13 330	0.80 293	0.78 260

GLC_STEREO	0.36 171	0.31 190	0.29 208	0.31 178	0.27 192	0.30 173	0.23 200	0.49 184	0.22 139	0.54 243	0.43 224	0.48 166	0.21 148	0.22 198	0.29 141	0.31 160	0.54 265	0.33 159	0.47 168	0.30 189	0.60 290	0.46 241	0.18 191	0.24 186	0.39 163	0.28 116	0.57 234	0.42 156

Anonymous3	0.56 264	0.45 265	0.31 222	0.31 178	0.33 231	0.46 245	0.37 241	0.57 262	0.51 282	0.56 270	0.38 184	1.04 291	0.36 247	0.26 241	0.76 316	0.69 331	0.66 295	0.58 313	1.04 281	0.51 289	0.81 325	0.97 339	0.26 241	0.29 228	0.59 261	0.62 257	0.76 287	0.56 213

GES	0.40 192	0.37 232	0.25 193	0.31 178	0.30 218	0.41 233	0.26 212	0.46 158	0.28 203	0.49 193	0.40 197	0.43 141	0.26 193	0.30 254	0.45 246	0.40 238	0.53 256	0.43 255	0.97 274	0.42 249	0.50 237	0.41 206	0.23 230	0.30 233	0.38 154	0.35 153	0.47 175	0.49 188

DSFCA	0.33 153	0.39 249	0.32 229	0.31 178	0.27 192	0.35 205	0.25 208	0.36 108	0.29 213	0.32 89	0.42 213	0.38 126	0.22 162	0.19 152	0.32 172	0.31 160	0.38 117	0.36 191	0.46 164	0.26 150	0.37 131	0.37 182	0.23 230	0.24 186	0.38 154	0.35 153	0.34 109	0.43 159

DISCO	0.32 142	0.30 179	0.23 171	0.31 178	0.28 204	0.33 193	0.30 227	0.32 97	0.29 213	0.40 111	0.41 202	0.32 103	0.20 136	0.23 216	0.32 172	0.29 129	0.42 150	0.32 155	0.46 164	0.29 183	0.36 120	0.31 138	0.19 204	0.24 186	0.37 149	0.36 159	0.41 152	0.38 136

DN-CSS_ROB	0.36 171	0.31 190	0.30 212	0.31 178	0.30 218	0.25 149	0.17 155	0.51 206	0.25 166	0.51 213	0.56 270	0.56 213	0.36 247	0.18 134	0.31 160	0.28 111	0.41 142	0.31 145	0.81 250	0.27 163	0.37 131	0.25 99	0.22 222	0.32 250	0.37 149	0.32 133	0.41 152	0.38 136

castereo++	0.31 135	0.23 118	0.18 124	0.32 187	0.17 100	0.16 93	0.13 115	0.50 193	0.25 166	0.55 260	0.24 115	0.59 235	0.16 103	0.16 116	0.25 105	0.29 129	0.46 196	0.30 139	0.45 154	0.25 138	0.47 221	0.41 206	0.13 114	0.22 163	0.35 140	0.37 166	0.49 192	0.36 121

cross-raft	0.42 211	0.32 203	0.22 163	0.32 187	0.26 184	0.32 189	0.19 173	0.54 239	0.27 191	0.55 260	0.39 194	0.58 226	0.20 136	0.20 168	0.36 205	0.48 278	0.51 243	0.37 209	1.06 286	0.44 263	0.56 270	0.59 298	0.14 125	0.25 199	0.57 253	0.54 234	0.59 240	0.59 220

DLCB_ROB	0.40 192	0.36 225	0.35 242	0.32 187	0.32 226	0.31 181	0.27 214	0.42 132	0.34 243	0.46 163	0.49 244	0.54 201	0.37 255	0.30 254	0.37 208	0.33 185	0.44 176	0.38 218	0.40 131	0.32 204	0.44 199	0.34 166	0.27 246	0.31 244	0.81 312	0.57 244	0.55 227	0.46 169

iResNet_ROB	0.35 166	0.30 179	0.27 202	0.32 187	0.21 141	0.33 193	0.22 190	0.45 149	0.27 191	0.45 150	0.42 213	0.38 126	0.48 275	0.19 152	0.28 135	0.29 129	0.45 184	0.36 191	0.55 192	0.24 131	0.37 131	0.27 109	0.19 204	0.25 199	0.44 195	0.39 181	0.47 175	0.47 178

HH	0.43 217	0.21 107	0.55 293	0.33 191	0.26 184	0.40 225	0.29 222	0.52 225	0.27 191	0.54 243	0.26 133	0.57 221	0.17 114	0.22 198	0.33 177	0.46 265	0.49 221	0.40 239	0.92 266	0.42 249	0.63 296	0.49 262	0.17 172	0.25 199	0.47 205	0.60 253	0.64 257	0.82 273

HanStereo	0.43 217	0.21 107	0.55 293	0.33 191	0.26 184	0.40 225	0.29 222	0.52 225	0.27 191	0.54 243	0.26 133	0.57 221	0.17 114	0.22 198	0.33 177	0.46 265	0.49 221	0.40 239	0.92 266	0.42 249	0.63 296	0.49 262	0.17 172	0.25 199	0.47 205	0.60 253	0.64 257	0.82 273

TestStereo	0.35 166	0.33 215	0.28 205	0.33 191	0.23 158	0.34 203	0.22 190	0.54 239	0.24 154	0.64 305	0.28 139	0.53 197	0.21 148	0.18 134	0.30 149	0.25 91	0.44 176	0.27 109	0.58 205	0.27 163	0.52 248	0.32 150	0.18 191	0.26 211	0.41 177	0.33 139	0.50 201	0.43 159

ADLNet	0.34 161	0.39 249	0.25 193	0.33 191	0.29 209	0.36 211	0.32 231	0.42 132	0.25 166	0.37 102	0.38 184	0.60 240	0.28 211	0.50 305	0.31 160	0.30 144	0.40 128	0.31 145	0.38 116	0.28 171	0.34 101	0.28 117	0.28 252	0.19 140	0.36 145	0.40 185	0.35 112	0.36 121

R-Stereo Train	0.40 192	0.28 159	0.29 208	0.33 191	0.27 192	0.37 213	0.14 125	0.51 206	0.25 166	0.54 243	0.42 213	0.56 213	0.26 193	0.21 186	0.34 190	0.41 248	0.52 251	0.38 218	0.70 231	0.37 224	0.51 242	0.48 256	0.17 172	0.28 221	0.54 240	0.65 263	0.46 169	0.62 226

ADCRef	0.48 240	0.37 232	0.33 232	0.33 191	0.31 222	0.44 242	0.38 245	0.47 168	0.68 302	0.47 175	0.51 253	0.56 213	0.35 243	0.27 244	0.43 239	0.40 238	0.47 201	0.44 261	0.84 254	0.37 224	0.49 230	0.48 256	0.30 261	0.31 244	0.49 222	0.88 305	0.49 192	1.04 294

ADCP+	0.49 242	0.35 221	0.36 245	0.33 191	0.26 184	0.39 224	0.38 245	0.48 176	0.98 328	0.42 124	0.61 284	0.85 279	0.26 193	0.30 254	0.33 177	0.32 174	0.41 142	0.35 186	0.62 213	0.27 163	0.41 167	0.37 182	0.24 234	0.22 163	0.41 177	1.72 351	0.43 164	1.18 299

RAFT-Stereo	0.40 192	0.28 159	0.29 208	0.33 191	0.27 192	0.37 213	0.14 125	0.51 206	0.25 166	0.54 243	0.42 213	0.56 213	0.26 193	0.21 186	0.34 190	0.41 248	0.52 251	0.38 218	0.70 231	0.37 224	0.51 242	0.48 256	0.17 172	0.28 221	0.54 240	0.65 263	0.46 169	0.62 226
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	0.43 217	0.39 249	0.40 255	0.34 199	0.31 222	0.26 155	0.22 190	0.51 206	0.37 254	0.50 198	0.37 176	0.55 207	0.28 211	0.17 124	0.50 265	0.39 230	0.44 176	0.39 231	1.11 289	0.40 240	0.48 225	0.44 227	0.17 172	0.31 244	0.53 237	0.61 256	0.65 260	0.51 194

AE-Stereo	0.38 179	0.32 203	0.23 171	0.34 199	0.25 171	0.29 168	0.16 147	0.49 184	0.24 154	0.55 260	0.22 105	0.67 254	0.23 171	0.19 152	0.33 177	0.35 204	0.52 251	0.41 247	0.59 208	0.37 224	0.50 237	0.50 269	0.14 125	0.30 233	0.51 231	0.46 204	0.55 227	0.48 185

HCRNet	0.24 98	0.30 179	0.15 94	0.34 199	0.15 87	0.25 149	0.15 136	0.30 90	0.14 61	0.69 317	0.32 148	0.39 128	0.14 85	0.17 124	0.20 73	0.20 66	0.30 85	0.22 75	0.33 92	0.15 67	0.24 66	0.15 52	0.16 157	0.12 70	0.20 61	0.24 86	0.24 74	0.22 71

FINET	0.31 135	0.30 179	0.31 222	0.34 199	0.24 165	0.27 159	0.29 222	0.36 108	0.28 203	0.39 109	0.26 133	0.37 123	0.23 171	0.22 198	0.43 239	0.35 204	0.37 110	0.28 114	0.46 164	0.25 138	0.35 110	0.28 117	0.24 234	0.24 186	0.35 140	0.27 103	0.39 139	0.32 110

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 179	0.38 241	0.38 247	0.34 199	0.47 269	0.32 189	0.52 282	0.40 126	0.44 270	0.41 113	0.41 202	0.56 213	0.26 193	0.41 290	0.43 239	0.30 144	0.39 123	0.33 159	0.40 131	0.27 163	0.34 101	0.27 109	0.22 222	0.24 186	0.37 149	0.47 207	0.40 144	0.44 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.37 177	0.30 179	0.23 171	0.34 199	0.29 209	0.38 218	0.22 190	0.46 158	0.25 166	0.46 163	0.56 270	0.56 213	0.41 266	0.22 198	0.30 149	0.29 129	0.40 128	0.34 168	0.66 225	0.31 196	0.40 153	0.32 150	0.23 230	0.30 233	0.44 195	0.36 159	0.50 201	0.46 169

TestStereo_HL2	0.33 153	0.32 203	0.24 181	0.35 205	0.21 141	0.27 159	0.16 147	0.51 206	0.31 224	0.46 163	0.33 151	0.48 166	0.21 148	0.18 134	0.31 160	0.30 144	0.40 128	0.34 168	0.59 208	0.24 131	0.34 101	0.32 150	0.18 191	0.26 211	0.36 145	0.40 185	0.38 134	0.37 124

IPLGR	0.38 179	0.41 254	0.25 193	0.35 205	0.32 226	0.28 165	0.18 164	0.50 193	0.27 191	0.48 184	0.48 242	0.52 191	0.25 188	0.22 198	0.37 208	0.31 160	0.42 150	0.39 231	0.63 217	0.38 231	0.40 153	0.48 256	0.14 125	0.22 163	0.48 215	0.47 207	0.48 180	0.46 169

EAI-Stereo	0.43 217	0.30 179	0.21 150	0.36 207	0.30 218	0.44 242	0.39 250	0.57 262	0.28 203	0.51 213	0.34 158	0.58 226	0.18 123	0.19 152	0.48 260	0.47 272	0.49 221	0.36 191	0.97 274	0.46 271	0.47 221	0.46 241	0.14 125	0.23 173	0.55 247	0.44 198	0.65 260	0.71 250

APVNet	0.42 211	0.37 232	0.30 212	0.36 207	0.39 250	0.47 250	0.36 240	0.51 206	0.32 229	0.36 97	0.52 259	0.41 138	0.24 178	0.30 254	0.45 246	0.48 278	0.55 268	0.48 275	0.63 217	0.45 266	0.45 210	0.35 168	0.26 241	0.36 262	0.47 205	0.35 153	0.60 246	0.45 166

FADNet-RVC-Resample	0.40 192	0.31 190	0.32 229	0.36 207	0.29 209	0.33 193	0.27 214	0.53 232	0.32 229	0.57 283	0.37 176	0.53 197	0.34 238	0.30 254	0.41 229	0.31 160	0.41 142	0.42 253	0.55 192	0.43 255	0.39 148	0.46 241	0.25 237	0.43 285	0.44 195	0.42 190	0.37 130	0.53 203

RTSC	0.47 236	0.36 225	0.33 232	0.36 207	0.38 246	0.41 233	0.35 237	0.50 193	0.48 279	0.44 144	0.60 282	0.42 140	0.38 260	0.29 252	0.64 301	0.45 263	0.62 287	0.41 247	0.83 251	0.36 219	0.54 262	0.49 262	0.23 230	0.38 270	0.47 205	0.50 217	0.60 246	0.91 284

ManiGeoR	0.36 171	0.34 219	0.24 181	0.37 211	0.25 171	0.30 173	0.18 164	0.51 206	0.36 250	0.47 175	0.44 227	0.51 180	0.20 136	0.19 152	0.35 199	0.32 174	0.42 150	0.36 191	0.67 229	0.27 163	0.40 153	0.37 182	0.18 191	0.28 221	0.39 163	0.47 207	0.39 139	0.43 159

HLf10	0.36 171	0.34 219	0.24 181	0.37 211	0.25 171	0.30 173	0.18 164	0.51 206	0.36 250	0.47 175	0.44 227	0.51 180	0.20 136	0.19 152	0.35 199	0.32 174	0.42 150	0.36 191	0.67 229	0.27 163	0.40 153	0.37 182	0.18 191	0.28 221	0.39 163	0.47 207	0.39 139	0.43 159

HLf8	0.38 179	0.35 221	0.23 171	0.37 211	0.28 204	0.29 168	0.19 173	0.54 239	0.32 229	0.46 163	0.46 236	0.52 191	0.26 193	0.20 168	0.40 220	0.33 185	0.45 184	0.36 191	0.66 225	0.31 196	0.40 153	0.39 193	0.20 217	0.30 233	0.43 191	0.52 226	0.46 169	0.50 190

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 188	0.26 145	0.16 101	0.37 211	0.51 280	0.62 283	0.37 241	0.49 184	0.20 111	0.61 296	0.24 115	0.67 254	0.16 103	0.18 134	0.24 94	0.31 160	0.47 201	0.34 168	0.53 187	0.26 150	0.44 199	0.41 206	0.12 97	0.19 140	0.43 191	0.34 147	0.57 234	1.07 295

Any-RAFT	0.43 217	0.27 151	0.51 283	0.37 211	0.28 204	0.31 181	0.21 184	0.50 193	0.26 181	0.48 184	0.54 264	0.57 221	0.19 130	0.19 152	0.33 177	0.37 219	0.49 221	0.34 168	0.83 251	0.33 210	0.53 254	0.42 213	0.17 172	0.23 173	0.70 286	0.84 299	0.50 201	0.89 282

RAFT-Test	0.43 217	0.31 190	0.21 150	0.37 211	0.26 184	0.35 205	0.22 190	0.53 232	0.24 154	0.53 233	0.46 236	0.54 201	0.22 162	0.20 168	0.37 208	0.51 293	0.51 243	0.37 209	1.04 281	0.48 278	0.55 266	0.50 269	0.16 157	0.23 173	0.56 250	0.51 223	0.62 251	0.65 240

STTStereo	0.39 188	0.42 257	0.43 262	0.37 211	0.43 257	0.34 203	0.49 275	0.37 113	0.33 238	0.38 107	0.43 224	0.51 180	0.30 222	0.38 282	0.47 255	0.32 174	0.41 142	0.40 239	0.40 131	0.29 183	0.36 120	0.28 117	0.22 222	0.28 221	0.40 171	0.45 202	0.40 144	0.62 226

DeepPrunerF	0.55 262	0.29 172	0.30 212	0.37 211	0.86 322	0.30 173	0.37 241	0.42 132	0.34 243	0.34 94	0.53 261	0.34 111	0.22 162	0.31 260	0.38 212	0.40 238	0.42 150	0.34 168	0.56 197	0.36 219	0.41 167	0.33 157	0.27 246	0.26 211	4.90 374	0.50 217	0.38 134	0.46 169

TestStereo_HL1	0.36 171	0.35 221	0.24 181	0.38 219	0.24 165	0.28 165	0.16 147	0.53 232	0.31 224	0.46 163	0.41 202	0.51 180	0.24 178	0.19 152	0.36 205	0.32 174	0.43 159	0.36 191	0.66 225	0.28 171	0.36 120	0.37 182	0.18 191	0.28 221	0.41 177	0.45 202	0.42 159	0.40 148

anonymity	1.14 315	0.25 132	0.65 313	0.38 219	0.28 204	0.36 211	0.21 184	0.56 255	0.26 181	0.53 233	18.98 383	0.52 191	0.22 162	0.20 168	0.31 160	0.44 261	0.48 212	0.32 155	0.83 251	0.45 266	0.48 225	0.46 241	0.18 191	0.22 163	0.68 282	0.98 320	0.58 237	0.98 289

TRStereo	0.46 231	0.42 257	0.77 322	0.38 219	0.24 165	0.79 299	0.37 241	0.50 193	0.23 146	0.51 213	0.33 151	0.67 254	0.14 85	0.19 152	0.34 190	0.41 248	0.48 212	0.35 186	0.55 192	0.36 219	0.51 242	0.46 241	0.13 114	0.19 140	0.57 253	0.62 257	1.22 329	0.79 262

CFNet	0.34 161	0.31 190	0.25 193	0.38 219	0.32 226	0.30 173	0.23 200	0.46 158	0.26 181	0.41 113	0.36 170	0.58 226	0.30 222	0.24 224	0.28 135	0.26 98	0.39 123	0.34 168	0.37 110	0.26 150	0.35 110	0.22 86	0.17 172	0.24 186	0.47 205	0.39 181	0.46 169	0.51 194

CFNet_RVC	0.38 179	0.40 252	0.33 232	0.38 219	0.35 237	0.38 218	0.25 208	0.44 142	0.28 203	0.45 150	0.49 244	0.46 160	0.26 193	0.24 224	0.40 220	0.33 185	0.43 159	0.36 191	0.44 149	0.31 196	0.43 189	0.31 138	0.19 204	0.26 211	0.49 222	0.49 214	0.50 201	0.52 199

DeepPruner_ROB	0.43 217	0.36 225	0.37 246	0.38 219	0.39 250	0.37 213	0.26 212	0.45 149	0.36 250	0.50 198	0.53 261	0.47 164	0.40 264	0.23 216	0.56 284	0.38 226	0.48 212	0.44 261	0.51 177	0.35 217	0.57 279	0.45 234	0.27 246	0.32 250	0.47 205	0.68 273	0.52 217	0.45 166

DNS	3.70 354	0.27 151	0.54 289	0.39 225	0.19 124	20.96 378	0.31 229	0.52 225	0.22 139	0.48 184	1.84 359	54.27 386	0.20 136	0.23 216	0.28 135	0.39 230	0.44 176	0.34 168	13.76 370	0.24 131	0.43 189	0.42 213	0.15 145	0.30 233	0.56 250	0.59 248	0.62 251	0.97 287

gcap-zeroshot	0.68 284	0.31 190	0.49 278	0.39 225	0.27 192	0.40 225	0.23 200	0.57 262	0.24 154	0.56 270	0.43 224	0.68 259	0.21 148	0.22 198	0.41 229	0.50 286	0.49 221	0.37 209	7.45 357	0.57 300	0.53 254	0.52 282	0.18 191	0.23 173	0.43 191	0.54 234	0.54 224	0.60 221

GEStereo_RVC	0.47 236	0.41 254	0.31 222	0.39 225	0.37 244	0.42 235	0.33 233	0.52 225	0.32 229	0.50 198	0.41 202	0.59 235	0.38 260	0.27 244	0.54 278	0.50 286	0.60 281	0.56 307	0.90 262	0.46 271	0.55 266	0.47 251	0.24 234	0.38 270	0.49 222	0.47 207	0.50 201	0.80 267

AF-Net	0.40 192	0.36 225	0.35 242	0.39 225	0.44 259	0.43 240	0.38 245	0.44 142	0.43 267	0.37 102	0.49 244	0.58 226	0.32 232	0.31 260	0.41 229	0.36 213	0.35 99	0.36 191	0.45 154	0.30 189	0.34 101	0.30 129	0.33 263	0.30 233	0.38 154	0.42 190	0.59 240	0.47 178

Nwc_Net	0.40 192	0.36 225	0.35 242	0.39 225	0.44 259	0.43 240	0.38 245	0.44 142	0.43 267	0.37 102	0.49 244	0.58 226	0.32 232	0.31 260	0.41 229	0.36 213	0.35 99	0.36 191	0.45 154	0.30 189	0.34 101	0.30 129	0.33 263	0.30 233	0.38 154	0.42 190	0.59 240	0.47 178

HSM	0.40 192	0.37 232	0.30 212	0.39 225	0.36 239	0.33 193	0.28 217	0.56 255	0.29 213	0.50 198	0.51 253	0.49 172	0.37 255	0.24 224	0.39 214	0.34 197	0.52 251	0.36 191	0.50 173	0.35 217	0.49 230	0.35 168	0.19 204	0.29 228	0.48 215	0.54 234	0.54 224	0.55 209

TestStereo-Hl	0.36 171	0.36 225	0.25 193	0.40 231	0.25 171	0.29 168	0.18 164	0.51 206	0.33 238	0.46 163	0.42 213	0.53 197	0.25 188	0.19 152	0.37 208	0.32 174	0.43 159	0.36 191	0.63 217	0.28 171	0.36 120	0.37 182	0.18 191	0.29 228	0.44 195	0.43 194	0.42 159	0.40 148

ICVP	0.43 217	0.38 241	0.47 270	0.40 231	0.36 239	0.40 225	0.28 217	0.47 168	0.33 238	0.46 163	0.45 230	0.49 172	0.37 255	0.24 224	0.40 220	0.38 226	0.45 184	0.39 231	0.53 187	0.39 236	0.43 189	0.59 298	0.55 313	0.34 255	0.48 215	0.55 237	0.51 207	0.55 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	8.90 370	0.24 125	0.17 113	0.40 231	0.21 141	0.44 242	0.17 155	0.55 248	0.23 146	0.52 223	0.45 230	0.58 226	0.16 103	0.20 168	0.40 220	0.47 272	0.49 221	0.37 209	0.63 217	0.38 231	0.48 225	0.38 192	0.14 125	0.20 147	229.91 390	0.56 240	0.60 246	0.99 290

PA-Net	0.50 246	0.59 298	0.54 289	0.40 231	0.53 290	0.42 235	0.53 287	0.56 255	0.52 285	0.46 163	0.41 202	0.49 172	0.48 275	0.49 302	0.54 278	0.42 255	0.37 110	0.44 261	0.43 145	0.45 266	0.37 131	0.48 256	0.27 246	0.39 274	0.52 234	0.87 304	0.45 168	0.99 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.49 242	0.47 271	0.48 274	0.40 231	0.38 246	0.38 218	0.33 233	0.55 248	0.44 270	0.58 286	0.47 240	0.53 197	0.36 247	0.28 248	0.57 285	0.47 272	0.49 221	0.45 268	0.57 202	0.44 263	0.56 270	0.54 289	0.34 266	0.45 290	0.70 286	0.72 281	0.61 250	0.81 270

AACVNet	0.41 207	0.37 232	0.33 232	0.41 236	0.45 265	0.42 235	0.28 217	0.48 176	0.32 229	0.50 198	0.51 253	0.47 164	0.24 178	0.26 241	0.41 229	0.36 213	0.47 201	0.42 253	0.52 179	0.42 249	0.42 175	0.39 193	0.26 241	0.32 250	0.47 205	0.50 217	0.50 201	0.62 226

CFNet_pseudo	0.38 179	0.32 203	0.34 238	0.41 236	0.33 231	0.38 218	0.28 217	0.51 206	0.29 213	0.54 243	0.52 259	0.46 160	0.42 268	0.24 224	0.41 229	0.33 185	0.39 123	0.36 191	0.46 164	0.25 138	0.38 142	0.31 138	0.19 204	0.26 211	0.43 191	0.46 204	0.52 217	0.55 209

FADNet-RVC	0.41 207	0.37 232	0.28 205	0.41 236	0.33 231	0.33 193	0.32 231	0.53 232	0.30 219	0.52 223	0.41 202	0.59 235	0.35 243	0.25 232	0.51 270	0.37 219	0.43 159	0.34 168	0.75 241	0.40 240	0.38 142	0.39 193	0.28 252	0.36 262	0.47 205	0.52 226	0.40 144	0.53 203

XPNet_ROB	0.55 262	0.57 296	0.42 259	0.41 236	0.44 259	0.49 255	0.43 257	0.40 126	0.47 277	0.48 184	0.57 274	1.88 314	0.36 247	0.31 260	0.52 274	0.43 257	0.65 293	0.43 255	0.60 211	0.39 236	0.53 254	0.66 313	0.34 266	0.38 270	0.49 222	0.53 232	0.96 309	0.64 235

FADNet	0.46 231	0.38 241	0.31 222	0.42 240	0.32 226	0.40 225	0.46 261	0.59 276	0.35 246	0.56 270	0.53 261	0.59 235	0.39 263	0.28 248	0.50 265	0.38 226	0.40 128	0.39 231	0.94 269	0.43 255	0.46 215	0.41 206	0.29 258	0.31 244	0.55 247	0.62 257	0.48 180	0.63 231

ADCL	0.56 264	0.50 282	0.39 252	0.42 240	0.36 239	0.51 264	0.55 290	0.58 267	1.58 350	0.56 270	0.64 293	0.62 243	0.37 255	0.33 267	0.41 229	0.39 230	0.48 212	0.40 239	0.73 237	0.38 231	0.59 286	0.52 282	0.34 266	0.35 258	0.63 274	0.68 273	0.57 234	1.34 310

TestStereo_HLe17	0.39 188	0.38 241	0.25 193	0.43 242	0.29 209	0.31 181	0.21 184	0.58 267	0.37 254	0.52 223	0.40 197	0.58 226	0.26 193	0.18 134	0.39 214	0.33 185	0.43 159	0.36 191	0.61 212	0.31 196	0.40 153	0.43 221	0.18 191	0.34 255	0.48 215	0.53 232	0.47 175	0.46 169

GANet-ADL	0.47 236	0.42 257	0.33 232	0.43 242	0.42 255	0.48 254	0.35 237	0.51 206	0.33 238	0.54 243	0.50 250	0.63 247	0.34 238	0.35 272	0.47 255	0.39 230	0.53 256	0.38 218	0.79 244	0.51 289	0.48 225	0.41 206	0.30 261	0.30 233	0.52 234	0.59 248	0.63 255	0.72 251

SACVNet	0.46 231	0.42 257	0.38 247	0.44 244	0.41 254	0.40 225	0.43 257	0.52 225	0.47 277	0.52 223	0.45 230	0.45 153	0.25 188	0.32 265	0.44 244	0.40 238	0.50 237	0.45 268	0.63 217	0.48 278	0.51 242	0.43 221	0.29 258	0.34 255	0.64 276	0.58 245	0.62 251	0.61 224

CASS	0.48 240	0.37 232	0.33 232	0.45 245	0.38 246	0.47 250	0.33 233	0.60 282	0.38 256	0.62 300	0.50 250	0.56 213	0.38 260	0.22 198	0.43 239	0.37 219	0.64 291	0.39 231	0.94 269	0.39 236	0.57 279	0.51 278	0.27 246	0.26 211	0.63 274	0.56 240	0.68 266	0.81 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
psm_up	0.42 211	0.38 241	0.41 256	0.45 245	0.33 231	0.46 245	0.27 214	0.50 193	0.51 282	0.43 134	0.42 213	0.45 153	0.40 264	0.30 254	0.40 220	0.35 204	0.47 201	0.38 218	0.56 197	0.34 213	0.39 148	0.33 157	0.25 237	0.39 274	0.54 240	0.59 248	0.56 232	0.52 199

NVstereo2D	0.41 207	0.37 232	0.31 222	0.45 245	0.38 246	0.56 274	0.56 292	0.45 149	0.29 213	0.41 113	0.42 213	0.44 147	0.23 171	0.59 318	0.51 270	0.41 248	0.48 212	0.43 255	0.40 131	0.32 204	0.37 131	0.28 117	0.45 301	0.30 233	0.52 234	0.36 159	0.40 144	0.44 163

s12784h	0.39 188	0.35 221	0.25 193	0.46 248	0.29 209	0.25 149	0.18 164	0.49 184	0.22 139	0.51 213	0.34 158	0.62 243	0.32 232	0.21 186	0.27 126	0.28 111	0.48 212	0.29 123	0.52 179	0.23 122	0.51 242	0.30 129	0.15 145	0.23 173	0.51 231	0.52 226	0.70 274	1.14 296

RTS	0.77 291	0.45 265	0.41 256	0.46 248	0.44 259	0.77 297	0.53 287	0.66 289	0.73 307	0.42 124	0.51 253	0.86 280	0.50 280	0.35 272	0.68 306	0.57 311	0.82 320	0.51 290	1.59 301	0.64 310	0.63 296	0.60 301	0.36 272	0.50 296	0.80 308	3.82 371	0.83 297	1.23 306

RTSA	0.77 291	0.45 265	0.41 256	0.46 248	0.44 259	0.77 297	0.53 287	0.66 289	0.73 307	0.42 124	0.51 253	0.86 280	0.50 280	0.35 272	0.68 306	0.57 311	0.82 320	0.51 290	1.59 301	0.64 310	0.63 296	0.60 301	0.36 272	0.50 296	0.80 308	3.82 371	0.83 297	1.23 306

pcwnet_v2	0.45 226	0.36 225	0.38 247	0.47 251	0.37 244	0.46 245	0.38 245	0.51 206	0.35 246	0.54 243	0.61 284	0.50 179	0.75 295	0.35 272	0.46 250	0.36 213	0.47 201	0.38 218	0.53 187	0.30 189	0.42 175	0.31 138	0.25 237	0.32 250	0.58 260	0.58 245	0.59 240	0.68 248

UCFNet_RVC	0.42 211	0.52 284	0.34 238	0.47 251	0.42 255	0.42 235	0.30 227	0.49 184	0.32 229	0.51 213	0.48 242	0.68 259	0.36 247	0.26 241	0.40 220	0.32 174	0.41 142	0.38 218	0.48 170	0.30 189	0.45 210	0.31 138	0.28 252	0.30 233	0.61 270	0.49 214	0.48 180	0.61 224

PWC_ROB	0.76 290	0.54 292	0.66 316	0.47 251	0.56 296	0.52 268	0.70 307	0.65 286	1.26 339	0.47 175	0.75 308	0.74 268	2.10 338	0.40 287	0.79 319	0.51 293	0.83 323	0.60 315	1.37 296	0.68 315	0.78 321	0.68 315	0.35 269	0.65 320	0.60 267	0.59 248	0.76 287	1.59 322

FSD		0.47 271	0.47 270	0.48 254	0.48 270	0.47 250	0.51 276	0.65 286	0.35 246	0.69 317	0.39 194			0.51 307	0.53 275	0.55 302			0.57 202	0.47 275				0.48 293	0.59 261	0.52 226	0.59 240	0.60 221

RP	0.43 217	0.45 265	0.48 274	0.48 254	0.43 257	0.46 245	0.47 262	0.47 168	0.45 273	0.34 94	0.61 284	0.57 221	0.42 268	0.33 267	0.40 220	0.35 204	0.43 159	0.35 186	0.49 172	0.34 213	0.38 142	0.37 182	0.29 258	0.35 258	0.49 222	0.44 198	0.53 220	0.58 218

NCC-stereo	0.51 250	0.47 271	0.43 262	0.49 256	0.51 280	0.50 258	0.51 276	0.51 206	0.57 290	0.36 97	0.59 278	0.62 243	0.55 284	0.36 277	0.53 275	0.41 248	0.46 196	0.50 285	0.58 205	0.41 243	0.43 189	0.40 201	0.43 298	0.36 262	0.57 253	0.72 281	0.73 283	0.65 240

Abc-Net	0.51 250	0.47 271	0.43 262	0.49 256	0.51 280	0.50 258	0.51 276	0.51 206	0.57 290	0.36 97	0.59 278	0.62 243	0.55 284	0.36 277	0.53 275	0.41 248	0.46 196	0.50 285	0.58 205	0.41 243	0.43 189	0.40 201	0.43 298	0.36 262	0.57 253	0.72 281	0.73 283	0.65 240
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EKT-Stereo	0.47 236	0.38 241	0.27 202	0.50 258	0.33 231	0.49 255	0.51 276	0.51 206	0.23 146	0.50 198	0.41 202	0.56 213	0.24 178	0.22 198	0.43 239	0.51 293	0.54 265	0.52 296	0.89 261	0.40 240	0.65 304	0.56 291	0.17 172	0.25 199	0.72 294	0.63 260	0.64 257	0.56 213

AnyNet_C32	0.85 298	0.47 271	0.49 278	0.50 258	0.51 280	0.63 284	0.58 293	0.74 306	1.45 345	0.60 293	0.80 317	0.74 268	0.50 280	0.49 302	0.82 324	0.68 330	0.75 313	0.68 326	1.18 290	0.54 294	0.98 334	0.88 334	0.48 303	0.61 313	0.74 297	0.98 320	0.71 276	4.30 364

LALA_ROB	0.65 279	0.64 306	0.51 283	0.50 258	0.50 277	0.65 288	0.51 276	0.54 239	0.65 299	0.55 260	0.75 308	2.33 322	0.45 273	0.38 282	0.71 311	0.47 272	0.67 299	0.57 311	0.66 225	0.49 284	0.60 290	0.62 306	0.38 276	0.43 285	0.54 240	0.71 279	0.95 308	0.80 267

DDVS	0.88 300	0.53 289	0.62 307	0.51 261	0.50 277	0.58 278	0.47 262	0.74 306	0.56 289	0.55 260	6.30 375	2.69 330	0.86 302	0.34 269	0.63 298	0.63 320	0.56 274	0.49 280	1.04 281	0.67 314	0.55 266	0.56 291	0.35 269	0.41 278	0.54 240	0.56 240	0.74 285	0.86 279

NaN_ROB	0.56 264	0.47 271	0.48 274	0.51 261	0.59 299	0.42 235	0.39 250	0.72 303	0.48 279	0.64 305	0.49 244	1.54 310	0.48 275	0.32 265	0.47 255	0.36 213	0.42 150	0.40 239	0.55 192	0.46 271	0.38 142	0.33 157	0.27 246	0.49 295	0.68 282	0.75 288	0.72 279	1.21 302

DN	3.32 350	0.27 151	0.22 163	0.52 263	0.26 184	50.28 387	0.25 208	0.47 168	0.27 191	0.43 134	0.41 202	29.13 379	0.17 114	0.23 216	0.29 141	0.39 230	0.48 212	0.37 209	0.59 208	0.29 183	0.45 210	0.41 206	0.26 241	0.25 199	0.82 314	0.66 269	0.60 246	0.88 280

PSMNet-ADL	0.56 264	0.47 271	0.47 270	0.52 263	0.48 270	0.51 264	0.47 262	0.58 267	0.46 276	0.64 305	0.68 296	0.77 272	0.81 299	0.39 285	0.51 270	0.46 265	0.53 256	0.41 247	1.18 290	0.50 285	0.54 262	0.45 234	0.39 283	0.35 258	0.56 250	0.67 272	0.85 302	0.50 190

stereogan	0.49 242	0.47 271	0.46 268	0.52 263	0.54 292	0.56 274	0.48 270	0.52 225	0.45 273	0.39 109	0.49 244	0.70 264	0.49 279	0.34 269	0.49 261	0.40 238	0.45 184	0.40 239	0.63 217	0.41 243	0.43 189	0.39 193	0.38 276	0.37 268	0.47 205	0.50 217	0.77 289	0.60 221

iResNet	0.59 271	0.41 254	0.43 262	0.52 263	0.48 270	0.66 290	0.40 253	0.65 286	0.43 267	0.50 198	0.55 267	1.10 293	1.23 321	0.24 224	0.57 285	0.40 238	0.53 256	0.45 268	1.70 308	0.45 266	0.45 210	0.43 221	0.33 263	0.52 301	0.55 247	0.60 253	0.67 264	0.67 244

FCDSN-DC	0.52 254	0.52 284	0.51 283	0.53 267	0.50 277	0.50 258	0.52 282	0.56 255	0.36 250	0.61 296	0.36 170	0.48 166	0.34 238	0.47 300	0.63 298	0.57 311	0.65 293	0.62 318	0.54 190	0.48 278	0.59 286	0.50 269	0.38 276	0.62 316	0.53 237	0.55 237	0.51 207	0.54 207
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.80 293	0.59 298	0.57 297	0.53 267	0.59 299	0.75 295	0.76 313	0.93 321	1.21 336	0.54 243	0.80 317	0.99 287	0.98 310	0.44 296	0.84 327	0.60 316	0.74 311	0.55 305	1.72 309	0.55 297	0.79 323	0.81 331	0.60 318	0.50 296	0.79 305	0.90 311	0.71 276	1.76 328

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 359	0.38 241	0.80 325	0.54 269	0.45 265	0.81 302	0.59 295	0.59 276	0.42 265	0.58 286	0.56 270	0.66 251	0.21 148	0.23 216	0.50 265	0.67 329	0.55 268	0.44 261	94.83 386	0.38 231	0.53 254	0.44 227	0.16 157	0.22 163	0.72 294	0.85 301	0.71 276	1.22 304

RGC	0.56 264	0.53 289	0.64 309	0.54 269	0.54 292	0.59 280	0.43 257	0.58 267	0.60 294	0.45 150	0.70 298	0.65 250	0.69 294	0.44 296	0.60 291	0.46 265	0.49 221	0.44 261	0.62 213	0.44 263	0.47 221	0.42 213	0.39 283	0.42 282	0.62 273	0.77 293	0.72 279	0.79 262

MLCV	0.46 231	0.38 241	0.34 238	0.54 269	0.39 250	0.49 255	0.33 233	0.59 276	0.31 224	0.49 193	0.59 278	0.72 266	0.57 287	0.22 198	0.39 214	0.29 129	0.49 221	0.38 218	1.01 279	0.33 210	0.42 175	0.43 221	0.28 252	0.36 262	0.51 231	0.56 240	0.54 224	0.54 207

ETE_ROB	0.66 282	0.65 307	0.42 259	0.54 269	0.51 280	0.66 290	0.47 262	0.51 206	0.58 292	0.52 223	0.75 308	2.41 324	0.44 271	0.40 287	0.61 292	0.48 278	0.70 305	0.50 285	0.72 235	0.50 285	0.62 295	0.61 304	0.39 283	0.44 288	0.60 267	0.72 281	1.17 323	0.85 277

gcap_with_dpt	0.40 192	0.30 179	0.20 138	0.55 273	0.29 209	0.35 205	0.19 173	0.53 232	0.28 203	0.56 270	0.36 170	0.80 274	0.29 216	0.25 232	0.29 141	0.35 204	0.49 221	0.38 218	0.52 179	0.31 196	0.50 237	0.46 241	0.17 172	0.26 211	0.46 201	0.36 159	0.55 227	0.74 255

GCAP-BAT	0.40 192	0.30 179	0.20 138	0.55 273	0.29 209	0.35 205	0.19 173	0.53 232	0.28 203	0.56 270	0.36 170	0.80 274	0.29 216	0.25 232	0.29 141	0.35 204	0.49 221	0.38 218	0.52 179	0.31 196	0.50 237	0.46 241	0.17 172	0.26 211	0.46 201	0.36 159	0.55 227	0.74 255

NOSS_ROB	0.54 260	0.48 279	0.44 267	0.55 273	0.51 280	0.51 264	0.47 262	0.68 295	0.39 260	0.52 223	0.41 202	0.49 172	0.36 247	0.53 313	0.66 302	0.56 305	0.61 285	0.54 300	0.57 202	0.47 275	0.64 303	0.50 269	0.39 283	0.51 300	0.70 286	0.65 263	0.83 297	0.67 244

HSM-Net_RVC	0.50 246	0.37 232	0.39 252	0.56 276	0.44 259	0.46 245	0.28 217	0.55 248	0.39 260	0.57 283	0.63 292	0.89 283	0.56 286	0.31 260	0.39 214	0.35 204	0.49 221	0.41 247	0.56 197	0.34 213	0.47 221	0.46 241	0.28 252	0.41 278	0.67 278	0.79 297	0.77 289	0.72 251
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.61 274	0.56 294	0.58 298	0.56 276	0.52 287	0.55 272	0.52 282	0.85 317	0.63 297	0.78 328	0.44 227	1.00 289	0.63 291	0.34 269	0.62 295	0.44 261	0.53 256	0.51 290	0.85 256	0.51 289	0.63 296	0.48 256	0.48 303	0.59 309	0.71 291	0.65 263	0.81 294	0.79 262
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
SHD	0.65 279	0.44 263	0.55 293	0.57 278	0.55 294	0.50 258	0.48 270	0.74 306	0.69 304	0.63 304	0.65 294	0.68 259	0.97 309	0.42 292	0.81 323	0.57 311	0.69 304	0.50 285	1.20 292	0.56 299	0.66 307	0.68 315	0.39 283	0.52 301	0.68 282	0.78 296	0.70 274	1.03 293

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 260	0.31 190	0.75 321	0.59 279	0.31 222	0.67 293	0.41 254	0.55 248	0.30 219	0.58 286	0.59 278	0.66 251	0.21 148	0.22 198	0.47 255	0.54 301	0.55 268	0.50 285	0.98 278	0.47 275	0.51 242	0.47 251	0.13 114	0.26 211	0.70 286	0.88 305	0.68 266	1.17 298

SFCPSM	0.82 294	0.59 298	0.46 268	0.60 280	0.53 290	0.60 281	0.51 276	0.66 289	0.62 296	0.55 260	0.81 320	1.44 309	2.03 335	0.37 280	0.55 283	0.48 278	0.55 268	0.48 275	4.41 337	0.83 327	0.59 286	0.58 297	0.45 301	0.38 270	0.70 286	0.74 287	0.69 268	0.99 290

DAS	0.61 274	0.42 257	0.30 212	0.62 281	0.48 270	0.54 270	0.48 270	0.59 276	0.67 300	0.45 150	0.73 301	1.19 297	0.62 289	0.25 232	0.54 278	0.46 265	0.71 307	0.51 290	0.96 271	0.66 312	0.56 270	0.63 308	0.41 293	0.62 316	0.71 291	0.72 281	0.82 295	0.79 262

SepStereo	0.61 274	0.42 257	0.30 212	0.62 281	0.48 270	0.54 270	0.48 270	0.59 276	0.67 300	0.45 150	0.73 301	1.19 297	0.62 289	0.25 232	0.54 278	0.46 265	0.71 307	0.51 290	0.96 271	0.66 312	0.56 270	0.63 308	0.41 293	0.62 316	0.71 291	0.72 281	0.82 295	0.79 262

CBMV	0.71 287	0.52 284	0.47 270	0.62 281	0.52 287	0.56 274	0.41 254	0.70 299	0.63 297	0.61 296	0.39 194	1.30 306	0.47 274	0.46 299	0.72 312	0.62 318	0.62 287	0.54 300	0.79 244	0.48 278	0.67 309	0.50 269	0.40 292	0.71 325	0.79 305	0.75 288	1.53 339	2.47 347
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	0.84 296	0.59 298	0.55 293	0.63 284	0.73 311	0.63 284	0.74 312	0.75 310	0.84 320	0.64 305	0.79 315	0.73 267	1.44 324	0.50 305	0.74 314	0.65 324	0.71 307	0.54 300	1.84 313	0.71 318	0.79 323	0.78 328	0.53 310	0.60 312	0.93 321	1.31 339	0.83 297	2.11 338

FADNet_RVC	0.59 271	0.48 279	0.39 252	0.65 285	0.45 265	0.40 225	0.35 237	0.61 283	0.42 265	0.62 300	0.60 282	0.94 286	0.78 298	0.38 282	0.79 319	0.38 226	0.60 281	0.55 305	1.68 306	0.51 289	0.58 282	0.72 323	0.28 252	0.42 282	0.50 228	0.68 273	0.51 207	0.69 249

G-Net	1.20 318	0.75 316	0.97 337	0.67 286	0.65 305	0.92 312	0.60 297	1.00 325	1.35 342	0.74 325	1.47 351	5.51 354	0.92 305	0.44 296	0.83 325	0.84 340	0.76 314	0.66 322	1.97 316	1.52 360	0.85 327	0.87 333	0.54 312	0.70 324	0.86 316	1.24 337	1.82 348	2.89 354

PS-NSSS	0.45 226	0.52 284	0.38 247	0.68 287	0.40 253	0.56 274	0.44 260	0.57 262	0.31 224	0.58 286	0.35 163	1.11 294	0.31 228	0.28 248	0.40 220	0.30 144	0.40 128	0.36 191	0.71 233	0.32 204	0.32 92	0.21 82	0.26 241	0.29 228	0.47 205	0.47 207	0.47 175	0.62 226

CSAN	0.70 285	0.70 312	0.60 306	0.68 287	0.61 303	0.58 278	0.48 270	0.77 313	0.73 307	0.79 330	0.57 274	1.34 308	1.03 313	0.35 272	0.58 288	0.45 263	0.57 277	0.53 298	0.74 239	0.60 305	0.58 282	0.51 278	0.44 300	0.61 313	0.77 302	1.10 328	0.88 305	1.19 300

DCVSM-stereo	0.70 285	0.52 284	0.49 278	0.70 289	0.52 287	0.91 310	0.58 293	0.66 289	0.60 294	0.65 311	0.77 314	2.08 319	1.09 315	0.37 280	0.45 246	0.49 283	0.54 265	0.44 261	1.42 299	0.68 315	0.53 254	0.52 282	0.68 325	0.44 288	0.57 253	0.66 269	0.65 260	0.83 275

SAMSARA	1.12 312	0.61 304	0.85 330	0.70 289	0.65 305	0.66 290	0.66 302	1.25 339	0.98 328	0.77 327	0.70 298	0.93 285	2.06 337	0.59 318	1.05 342	0.80 339	0.77 315	0.75 332	1.62 305	0.77 324	1.27 350	1.40 363	0.42 297	0.78 332	2.33 356	2.27 363	2.28 356	2.31 341

pmcnn	0.86 299	0.56 294	0.38 247	0.70 289	0.60 301	0.81 302	0.62 298	0.63 285	0.44 270	0.49 193	0.81 320	1.86 313	2.35 340	0.23 216	0.54 278	0.64 323	0.74 311	0.54 300	2.20 319	0.60 305	0.94 332	0.57 295	0.51 307	0.53 304	0.78 304	0.75 288	1.48 336	2.01 335

GwcNet-ADL	0.56 264	0.57 296	0.48 274	0.72 292	0.51 280	0.55 272	0.42 256	0.58 267	0.38 256	0.54 243	0.73 301	0.89 283	0.48 275	0.39 285	0.46 250	0.46 265	0.56 274	0.43 255	0.90 262	0.48 278	0.49 230	0.51 278	0.38 276	0.35 258	0.61 270	0.75 288	0.53 220	0.85 277

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 363	0.51 283	0.68 317	0.72 292	0.57 297	0.64 287	0.77 315	0.61 283	0.48 279	0.53 233	1.02 333	115.67 388	1.14 316	0.84 334	0.57 285	0.49 283	0.71 307	0.66 322	2.72 323	0.55 297	0.72 316	0.68 315	0.41 293	0.42 282	0.75 299	0.81 298	0.72 279	1.51 316

ADCS	1.05 306	0.75 316	0.64 309	0.73 294	0.75 314	0.80 301	0.68 304	0.98 324	1.58 350	0.62 300	0.89 324	1.13 295	1.68 329	0.59 318	1.06 343	1.18 359	1.01 328	0.82 340	1.89 314	0.93 334	1.30 351	1.26 359	0.59 317	0.77 329	0.99 326	2.08 358	1.04 315	1.74 325

ccs_rob	0.82 294	0.59 298	0.42 259	0.73 294	0.49 275	0.73 294	0.68 304	0.58 267	0.39 260	0.56 270	4.12 372	3.54 344	0.96 308	0.43 294	0.62 295	0.51 293	0.53 256	0.48 275	0.78 243	0.54 294	0.58 282	0.53 285	0.39 283	0.37 268	0.54 240	0.58 245	0.55 227	0.78 260

SGM-Forest	0.51 250	0.48 279	0.34 238	0.75 296	0.49 275	0.51 264	0.39 250	0.54 239	0.33 238	0.49 193	0.35 163	0.75 270	0.57 287	0.43 294	0.42 237	0.40 238	0.44 176	0.41 247	0.47 168	0.36 219	0.46 215	0.42 213	0.37 274	0.39 274	0.67 278	0.55 237	1.11 320	0.81 270
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IGEV-FE	0.50 246	0.33 215	0.81 326	0.76 297	0.36 239	0.38 218	0.47 262	0.58 267	0.27 191	0.54 243	0.54 264	0.61 242	0.18 123	0.22 198	0.34 190	0.47 272	0.50 237	0.34 168	0.91 264	0.43 255	0.56 270	0.49 262	0.15 145	0.24 186	0.80 308	0.68 273	0.69 268	0.77 257

IGEV_Zeroshot_test	0.50 246	0.33 215	0.81 326	0.76 297	0.36 239	0.38 218	0.47 262	0.58 267	0.27 191	0.53 233	0.55 267	0.60 240	0.18 123	0.22 198	0.34 190	0.47 272	0.50 237	0.34 168	0.92 266	0.43 255	0.56 270	0.50 269	0.15 145	0.24 186	0.80 308	0.68 273	0.69 268	0.77 257

AnyNet_C01	1.16 316	0.79 320	0.64 309	0.76 297	0.81 318	0.76 296	0.90 324	1.12 331	1.53 347	0.71 319	0.94 328	2.04 317	1.68 329	0.64 327	1.10 348	1.41 365	1.40 344	1.43 364	2.29 320	1.03 340	1.70 363	1.29 362	0.80 331	0.82 336	1.08 331	0.97 319	0.98 312	1.74 325

XQC	0.74 289	0.75 316	0.58 298	0.77 300	0.74 312	0.79 299	0.72 310	0.86 319	0.77 311	0.73 323	0.57 274	0.86 280	0.81 299	0.60 321	0.79 319	0.58 315	0.63 289	0.53 298	1.04 281	0.59 302	0.68 312	0.70 319	0.52 308	0.57 308	0.90 318	1.03 326	1.04 315	0.77 257

SANet	1.13 314	0.67 310	0.77 322	0.78 301	0.74 312	0.93 313	0.62 298	1.30 342	1.22 337	0.60 293	0.96 329	5.83 357	2.57 341	0.63 326	0.77 317	0.49 283	0.79 316	0.67 325	1.08 288	0.60 305	0.68 312	0.74 326	0.78 329	0.79 334	1.05 329	1.23 335	1.17 323	2.15 339

HBP-ISP	0.60 273	0.53 289	0.58 298	0.79 302	0.57 297	0.61 282	0.52 282	0.70 299	0.38 256	0.62 300	0.51 253	0.67 254	0.31 228	0.60 321	0.68 306	0.66 326	0.57 277	0.48 275	0.52 179	0.48 278	0.65 304	0.65 312	0.38 276	0.52 301	0.68 282	0.77 293	1.06 317	0.73 253

iRaft-Stereo_20w	0.51 250	0.32 203	0.83 328	0.81 303	0.32 226	0.47 250	0.31 229	0.55 248	0.28 203	0.54 243	0.46 236	0.59 235	0.14 85	0.22 198	0.41 229	0.39 230	0.49 221	0.33 159	0.88 260	0.43 255	0.49 230	0.39 193	0.15 145	0.18 124	0.72 294	0.88 305	1.07 319	1.22 304

dd	0.38 179	0.40 252	0.21 150	0.82 304	0.25 171	0.53 269	0.24 205	0.46 158	0.19 97	0.47 175	0.24 115	0.66 251	0.21 148	0.20 168	0.38 212	0.34 197	0.57 277	0.30 139	0.75 241	0.28 171	0.40 153	0.31 138	0.17 172	0.24 186	0.44 195	0.32 133	0.51 207	0.40 148

STTRV1_RVC		0.66 309	0.50 281	0.82 304	0.61 303	0.81 302	0.69 306	0.76 311	0.76 310	0.71 319	0.74 305	1.29 305	1.60 327	0.78 331	0.99 339	0.50 286	1.15 335	0.57 311		1.10 343	1.18 345	0.79 329		0.87 338	0.83 315	0.95 315	1.11 320	2.15 339

DGSMNet	1.34 319	0.76 319	0.84 329	0.84 306	0.77 315	0.89 307	0.87 321	0.82 315	0.69 304	1.13 354	5.02 373	1.26 304	0.85 301	0.72 330	1.06 343	1.62 369	1.63 349	0.95 347	3.26 326	1.05 341	2.68 370	2.86 372	0.72 326	0.88 339	0.79 305	0.96 316	0.90 306	1.21 302

DPSNet	1.63 327	0.63 305	0.62 307	0.87 307	0.82 319	1.02 318	0.59 295	0.68 295	0.90 323	0.45 150	0.50 250	5.87 358	2.58 342	0.29 252	1.06 343	1.04 354	1.03 329	0.91 343	13.68 369	0.88 332	1.24 348	0.89 335	1.13 341	1.02 348	1.25 339	1.42 343	1.17 323	1.35 311

CBMV_ROB	0.94 304	0.44 263	0.50 281	0.88 308	0.71 310	0.65 288	0.52 282	0.70 299	0.38 256	0.55 260	0.45 230	6.22 361	2.33 339	0.51 307	0.50 265	0.43 257	0.61 285	0.46 272	1.38 298	0.94 335	0.56 270	0.46 241	0.41 293	0.48 293	0.81 312	1.01 324	1.28 330	1.19 300

FAT-Stereo	0.88 300	0.59 298	0.88 332	0.89 309	1.07 334	0.84 305	0.66 302	0.82 315	0.58 292	0.67 315	1.67 357	2.16 321	0.93 306	0.54 314	0.86 330	0.62 318	0.66 295	0.71 329	1.29 295	0.80 325	0.68 312	0.57 295	0.57 315	0.68 323	0.67 278	0.84 299	0.83 297	1.54 317

ACV-stereo	7.10 369	0.73 315	0.54 289	0.90 310	0.55 294	1.06 319	0.71 309	0.67 294	0.77 311	0.68 316	0.72 300	0.77 272	5.44 357	0.42 292	0.90 335	1.02 353	0.85 326	0.56 307	167.64 388	1.28 352	0.85 327	0.71 322	0.63 321	0.56 305	0.57 253	0.66 269	0.72 279	0.80 267

AMNet	0.92 303	0.91 325	0.88 332	0.91 311	0.95 328	0.96 315	0.87 321	0.71 302	0.88 322	0.90 336	0.98 332	0.99 287	0.64 292	0.95 338	0.89 333	1.00 351	1.06 330	0.97 349	0.96 271	0.97 336	1.02 337	0.97 339	0.52 308	0.91 342	0.91 319	0.98 320	1.06 317	1.14 296

S-Stereo	0.99 305	0.65 307	0.59 301	0.94 312	0.92 326	1.08 320	1.25 332	0.74 306	0.82 317	0.66 313	2.61 366	2.64 328	0.91 304	0.56 316	0.94 336	0.72 333	0.68 303	0.83 341	1.50 300	0.83 327	0.65 304	0.69 318	1.07 340	0.81 335	0.67 278	0.77 293	0.78 291	1.55 318

PVD	1.07 308	0.87 324	0.87 331	0.94 312	0.87 324	1.00 317	0.85 317	1.55 354	1.56 348	0.60 293	0.93 327	1.21 303	1.66 328	0.79 332	0.88 331	0.77 336	1.06 330	0.78 336	1.74 311	0.84 329	1.05 338	1.08 352	0.65 322	0.76 327	1.19 335	1.45 345	1.30 332	1.77 329

ITSA-stereo	0.66 282	0.55 293	0.43 262	0.95 314	0.60 301	0.50 258	0.47 262	0.69 297	0.51 282	0.64 305	0.79 315	1.00 289	1.08 314	0.47 300	0.62 295	0.48 278	0.60 281	0.49 280	0.91 264	0.37 224	0.52 248	0.53 285	0.38 276	0.41 278	0.74 297	0.86 303	0.66 263	1.65 323

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 296	0.70 312	0.52 286	0.96 315	0.67 309	0.87 306	0.76 313	1.02 327	0.93 325	0.78 328	0.62 291	1.32 307	0.98 310	0.64 327	0.78 318	0.52 297	0.51 243	0.45 268	1.73 310	0.46 271	0.67 309	0.70 319	0.61 319	0.56 305	1.11 333	1.24 337	0.99 314	1.46 314

MFN_U_SF_RVC	1.10 311	0.86 323	0.65 313	0.98 316	0.79 316	1.12 322	1.03 326	1.10 330	0.83 318	1.09 349	1.61 356	1.55 311	1.22 320	0.86 336	1.16 353	0.66 326	0.60 281	0.60 315	4.87 341	0.76 323	0.88 331	0.90 336	0.53 310	0.82 336	0.98 324	0.92 312	0.98 312	1.32 309

FC-DCNN	0.63 278	0.69 311	0.64 309	0.98 316	0.65 305	0.89 307	0.65 300	0.76 311	0.40 263	0.72 322	0.41 202	0.80 274	0.35 243	0.51 307	0.59 289	0.56 305	0.67 299	0.56 307	0.62 213	0.50 285	0.63 296	0.50 269	0.39 283	0.59 309	0.77 302	0.65 263	0.78 291	0.83 275

dad	0.61 274	0.45 265	0.30 212	1.01 318	0.46 268	0.63 284	1.26 333	1.15 334	0.27 191	0.79 330	0.32 148	0.76 271	0.53 283	0.21 186	0.42 237	0.36 213	0.66 295	0.34 168	1.27 294	0.31 196	0.56 270	0.30 129	0.22 222	0.36 262	0.59 261	0.39 181	1.70 345	0.97 287

UDGNet	0.49 242	0.45 265	0.30 212	1.05 319	0.79 316	0.91 310	0.70 307	0.47 168	0.30 219	0.45 150	0.46 236	0.45 153	0.16 103	1.01 341	0.30 149	0.30 144	0.45 184	0.39 231	0.50 173	0.32 204	0.49 230	0.36 179	0.57 315	0.23 173	0.54 240	0.42 190	0.43 164	0.47 178

FC-DCNN v2	0.65 279	0.70 312	0.65 313	1.06 320	0.66 308	0.93 313	0.65 300	0.78 314	0.41 264	0.73 323	0.42 213	0.83 277	0.36 247	0.51 307	0.59 289	0.56 305	0.67 299	0.56 307	0.62 213	0.50 285	0.63 296	0.50 269	0.39 283	0.59 309	0.86 316	0.71 279	0.90 306	0.92 285

edge stereo	1.12 312	0.82 322	1.07 341	1.15 321	1.06 333	1.25 325	1.10 329	1.12 331	0.83 318	0.65 311	1.43 348	3.44 342	1.41 323	0.68 329	0.74 314	0.69 331	0.81 319	0.62 318	2.86 324	0.74 319	0.73 317	0.75 327	0.74 327	0.66 321	0.95 322	0.88 305	1.16 322	2.01 335

MFMNet_re	1.17 317	1.06 332	0.95 336	1.17 322	0.98 330	1.44 330	1.14 330	1.07 329	1.32 341	1.00 339	1.12 339	2.07 318	1.16 317	0.84 334	1.04 341	1.01 352	1.30 340	1.05 352	2.06 317	1.00 338	1.19 346	0.98 342	0.96 338	0.97 345	0.98 324	0.92 312	1.30 332	1.42 313

MADNet+	1.35 322	0.92 327	1.11 343	1.21 323	1.04 332	0.96 315	1.37 335	1.50 353	1.20 335	1.08 348	1.06 334	1.64 312	1.82 332	0.98 339	1.52 365	1.31 364	1.87 357	1.00 351	1.93 315	1.21 348	1.55 359	1.17 354	0.98 339	1.56 367	1.52 345	1.17 332	1.29 331	2.50 349

LSM0	6.82 368	0.81 321	0.59 301	1.23 324	1.02 331	1.29 327	1.18 331	1.65 357	1.45 345	1.18 355	1.52 354	2.65 329	4.03 349	0.51 307	59.80 388	70.35 388	1.18 336	0.77 335	10.00 363	1.47 358	2.50 369	3.56 374	0.65 322	0.90 341	1.33 340	1.41 342	2.40 358	8.70 374

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 310	1.02 329	0.89 334	1.25 325	0.83 320	0.90 309	1.07 327	1.23 338	1.56 348	1.03 343	0.76 312	1.19 297	0.86 302	0.98 339	0.98 338	0.74 334	0.64 291	0.72 330	3.50 328	0.86 331	0.85 327	0.98 342	0.82 333	0.89 340	1.20 336	0.93 314	0.86 304	1.68 324

SPS-STEREO	1.34 319	1.09 334	1.04 339	1.28 326	1.18 335	1.20 323	0.98 325	1.33 345	1.23 338	1.12 353	1.29 346	2.02 316	1.20 318	0.94 337	1.12 349	1.23 361	1.30 340	1.13 358	3.84 333	1.20 347	1.66 360	1.24 358	1.22 343	1.09 353	1.17 334	1.11 329	1.58 341	1.46 314
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.34 319	1.03 331	0.59 301	1.32 327	0.94 327	1.23 324	0.85 317	0.94 322	0.78 314	0.61 296	0.75 308	2.55 326	1.51 326	0.36 277	0.49 261	0.37 219	0.56 274	0.43 255	4.91 342	0.45 266	0.56 270	0.37 182	0.37 274	0.56 305	1.41 341	1.19 334	3.13 368	8.03 373
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CC-Net-ROB	0.71 287	0.91 325	0.59 301	1.38 328	0.85 321	1.25 325	0.86 319	0.69 297	0.45 273	0.71 319	0.47 240	1.95 315	0.34 238	0.62 325	0.49 261	0.33 185	0.52 251	0.48 275	1.06 286	0.43 255	0.40 153	0.27 109	0.85 334	0.41 278	0.65 277	0.64 261	0.56 232	0.93 286

SGM+DAISY	1.58 325	1.14 335	1.05 340	1.38 328	1.25 336	1.44 330	1.32 334	1.30 342	1.12 333	1.11 351	1.28 345	2.72 332	2.00 334	1.04 342	1.09 347	1.13 356	1.27 339	1.05 352	7.90 359	1.19 345	1.40 358	1.27 361	1.25 344	1.08 352	1.24 338	1.08 327	1.86 350	1.77 329

FBW_ROB	0.91 302	0.96 328	0.70 318	1.45 330	0.89 325	1.09 321	0.86 319	0.66 289	0.53 286	0.56 270	0.61 284	1.19 297	0.77 297	0.79 332	0.63 298	0.43 257	0.70 305	0.52 296	4.11 336	0.43 255	0.60 290	0.46 241	0.95 337	0.94 344	0.75 299	0.85 301	0.85 302	1.31 308

SGM-ForestM	1.56 324	1.80 341	0.59 301	1.74 331	0.86 322	1.83 333	1.08 328	1.28 341	0.81 316	0.56 270	0.74 305	5.35 351	3.72 347	0.41 290	0.47 255	0.37 219	0.59 280	0.44 261	5.02 343	0.43 255	0.55 266	0.39 193	0.39 283	0.50 296	2.80 363	1.97 355	4.37 373	3.15 356

MeshStereo	1.81 333	1.02 329	0.72 319	1.89 332	1.26 337	1.43 329	0.87 321	1.14 333	0.79 315	0.66 313	0.89 324	8.39 369	5.02 356	0.40 287	0.89 333	0.65 324	0.66 295	0.54 300	4.56 339	0.61 308	3.32 373	0.80 330	0.65 322	0.75 326	1.97 349	1.46 346	3.34 370	4.12 363
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
ELAS_RVC	1.92 335	1.47 337	1.24 345	2.08 333	1.53 339	3.37 357	1.51 338	1.46 352	1.11 331	0.91 337	2.26 364	6.93 362	6.00 358	0.61 323	0.85 329	0.63 320	1.07 333	0.81 338	2.14 318	0.85 330	1.19 346	1.19 355	0.81 332	1.04 349	3.02 365	2.05 357	2.69 364	2.88 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.75 332	1.50 338	1.58 355	2.10 334	1.51 338	1.41 328	1.46 336	1.80 361	2.17 361	1.51 365	3.52 369	3.39 341	4.26 350	1.05 343	1.44 363	1.11 355	1.19 337	0.94 344	3.26 326	1.24 350	0.99 336	1.06 349	0.61 319	1.41 363	1.44 342	1.56 347	1.47 335	2.35 343

DDF-Stereo	0.57 270	0.28 159	0.16 101	2.12 335	0.35 237	3.65 361	0.55 290	0.55 248	0.22 139	0.52 223	0.33 151	0.84 278	0.31 228	0.21 186	0.28 135	0.32 174	0.49 221	0.33 159	0.73 237	0.28 171	0.53 254	0.44 227	0.16 157	0.19 140	0.35 140	0.31 128	0.48 180	0.49 188

ELAS	1.96 336	1.69 340	1.23 344	2.25 336	1.75 340	2.41 337	1.49 337	1.55 354	1.80 354	0.89 335	2.14 363	7.05 364	6.02 359	0.61 323	0.88 331	0.63 320	1.06 330	0.78 336	2.32 321	0.80 325	1.15 344	1.19 355	0.79 330	0.98 346	3.21 369	2.53 367	2.67 363	3.05 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.07 308	1.95 344	0.54 289	2.29 337	2.24 351	2.00 334	2.51 343	0.59 276	0.72 306	0.59 291	0.83 322	1.14 296	0.31 228	2.36 346	0.66 302	0.50 286	0.89 327	0.61 317	1.81 312	0.61 308	0.78 321	0.70 319	1.26 345	0.43 285	0.61 270	0.64 261	0.69 268	0.64 235

MANE	4.47 361	1.62 339	3.30 374	2.34 338	1.90 343	2.28 336	1.66 339	2.83 369	3.11 368	0.83 333	1.12 339	7.77 367	8.15 363	0.56 316	0.79 319	0.87 341	0.82 320	13.62 377	5.80 346	0.59 302	0.94 332	0.60 301	0.48 303	0.91 342	7.29 375	9.34 377	14.90 380	26.25 382

DDUNet	1.05 306	1.89 343	0.53 287	2.36 339	2.10 349	2.19 335	2.32 341	0.54 239	0.68 302	0.48 184	0.80 317	1.20 301	0.24 178	2.51 349	0.69 310	0.55 302	0.83 323	0.49 280	1.68 306	0.57 300	0.75 320	0.64 311	1.31 346	0.39 274	0.57 253	0.59 248	0.69 268	0.67 244

MADNet++	4.30 360	2.97 366	3.19 373	2.44 340	3.80 372	2.62 338	3.22 357	3.36 373	4.11 373	3.55 377	3.66 370	5.40 352	4.86 355	3.12 361	2.43 373	4.06 376	3.95 368	3.22 373	6.34 350	4.44 375	7.73 377	13.41 378	2.00 348	3.91 377	3.19 367	7.99 376	3.68 371	3.33 358

MDST_ROB	1.62 326	1.46 336	0.53 287	2.47 341	0.96 329	1.72 332	0.73 311	0.72 303	0.54 288	0.59 291	0.42 213	1.08 292	11.90 367	0.28 248	0.49 261	0.37 219	0.51 243	0.36 191	0.72 235	0.41 243	0.54 262	0.36 179	0.38 276	0.47 292	3.20 368	1.82 353	8.20 376	2.54 351

PSMNet_ROB	1.96 336	2.74 359	1.24 345	2.52 342	1.79 342	3.39 358	2.92 349	1.22 337	1.19 334	1.32 360	1.42 347	2.74 333	3.87 348	2.53 352	1.17 354	0.79 338	1.30 340	0.85 342	5.35 344	1.19 345	1.06 340	0.97 339	4.07 362	1.12 356	1.56 346	1.42 343	1.57 340	1.58 319

WAO-6	1.99 338	2.09 345	1.24 345	2.53 343	2.08 347	2.68 340	2.63 345	1.44 350	1.93 358	1.37 362	1.15 341	3.11 338	4.32 351	2.51 349	1.45 364	1.18 359	1.76 353	1.09 355	2.63 322	1.34 355	1.34 352	1.26 359	2.43 350	1.33 359	2.19 354	1.97 355	1.94 352	2.72 352

DispFullNet	2.28 343	2.67 355	3.43 375	2.54 344	2.31 353	2.65 339	2.56 344	1.35 346	1.31 340	2.15 372	0.96 329	8.62 371	2.71 343	2.49 348	1.12 349	1.67 370	2.75 364	1.39 363	6.61 352	2.05 368	1.38 357	1.06 349	1.21 342	0.77 329	0.92 320	0.88 305	1.50 337	2.53 350

SQANet	1.43 323	2.22 346	0.78 324	2.62 345	1.77 341	2.84 343	2.44 342	0.73 305	0.53 286	0.87 334	0.58 277	2.10 320	0.64 292	2.13 345	0.50 265	0.40 238	0.67 299	0.59 314	7.14 356	0.54 294	0.49 230	0.45 234	2.94 354	0.45 290	0.75 299	0.89 310	0.97 310	1.58 319

DPSimNet_ROB	5.25 365	2.91 362	3.05 372	2.71 346	2.70 363	2.74 342	3.01 353	3.28 371	3.44 372	2.70 376	24.36 384	5.90 359	13.71 371	2.93 360	2.87 374	4.00 375	3.18 365	2.34 371	22.47 374	3.37 374	4.40 374	3.75 375	2.59 351	2.84 376	3.39 372	3.00 369	3.30 369	6.87 372

ACVNet-4b	1.66 328	2.40 347	1.10 342	2.76 347	2.09 348	3.09 347	3.08 356	1.03 328	0.99 330	1.10 350	0.61 284	2.97 336	1.00 312	2.77 356	0.73 313	0.66 326	1.26 338	0.73 331	4.74 340	1.07 342	0.57 279	0.49 262	3.77 357	0.67 322	1.06 330	0.96 316	1.18 327	1.85 332

STStereo	2.66 347	1.83 342	1.92 361	2.87 348	2.02 344	2.68 340	1.85 340	3.30 372	1.63 352	0.82 332	5.71 374	8.58 370	10.17 365	0.52 312	0.67 304	0.43 257	0.63 289	0.46 272	11.73 365	0.68 315	0.73 317	0.66 313	0.49 306	0.98 346	2.33 356	1.79 352	2.66 361	3.63 360

otaku	1.67 329	2.58 354	0.90 335	2.93 349	2.07 345	3.14 349	2.73 346	0.88 320	0.84 320	1.00 339	0.66 295	2.38 323	0.95 307	2.39 347	0.67 304	0.52 297	0.79 316	0.62 318	8.04 361	0.90 333	0.59 286	0.53 285	3.56 355	0.62 316	0.95 322	0.96 316	1.19 328	1.74 325

RainbowNet	1.68 330	2.49 348	1.41 351	2.98 350	2.30 352	3.12 348	2.99 352	1.00 325	0.77 311	1.29 358	0.74 305	2.63 327	1.68 329	2.76 355	1.03 340	0.77 336	1.07 333	0.76 333	2.86 324	1.15 344	0.74 319	0.59 298	3.90 358	0.77 329	1.10 332	1.16 331	1.31 334	2.07 337

Ntro	1.72 331	2.71 357	0.98 338	3.00 351	2.17 350	3.23 350	2.98 350	0.96 323	0.92 324	1.04 346	0.76 312	2.47 325	0.76 296	2.51 349	0.68 306	0.53 300	0.83 323	0.65 321	8.03 360	0.98 337	0.60 290	0.54 289	3.62 356	0.61 313	1.02 328	1.23 335	1.17 323	1.58 319

IMH-64-1	2.14 340	2.52 349	1.62 356	3.01 352	2.45 354	3.32 353	3.49 360	1.41 348	1.89 355	1.00 339	1.09 336	3.32 339	4.52 352	3.28 363	1.18 355	0.90 345	1.59 347	0.94 344	3.67 329	1.33 353	1.12 342	1.00 344	4.55 365	1.06 350	2.07 351	1.40 340	1.68 342	2.36 344

IMH-64	2.14 340	2.52 349	1.62 356	3.01 352	2.45 354	3.32 353	3.49 360	1.41 348	1.89 355	1.00 339	1.09 336	3.32 339	4.52 352	3.28 363	1.18 355	0.90 345	1.59 347	0.94 344	3.67 329	1.33 353	1.12 342	1.00 344	4.55 365	1.06 350	2.07 351	1.40 340	1.68 342	2.36 344

IMH	2.38 346	2.57 353	1.64 358	3.03 354	2.50 358	3.36 356	3.51 362	1.45 351	1.91 357	1.03 343	1.08 335	3.49 343	8.04 362	3.63 365	1.13 352	0.90 345	1.63 349	0.99 350	4.48 338	1.36 356	1.08 341	0.96 338	4.57 367	1.11 354	2.03 350	1.61 348	1.79 346	3.48 359

PWCK	3.72 355	2.52 349	1.72 360	3.06 355	2.07 345	3.03 344	2.98 350	1.97 364	2.05 360	2.27 373	3.31 368	5.51 354	3.67 346	1.40 344	1.32 360	0.97 349	1.74 352	1.10 357	42.82 383	1.70 363	1.90 366	1.23 357	2.24 349	1.51 366	1.84 348	2.15 361	1.79 346	2.46 346

MonStereo1	1.99 338	2.52 349	1.31 349	3.28 356	3.09 368	3.04 345	3.01 353	1.26 340	1.37 343	1.05 347	1.17 343	4.09 346	4.58 354	2.73 354	0.84 327	0.55 302	1.44 345	0.95 347	3.71 331	1.27 351	1.05 338	0.90 336	4.38 364	0.76 327	1.01 327	0.76 292	1.69 344	1.86 333

JetRed	5.83 367	4.38 374	5.23 377	3.30 357	4.12 373	5.85 372	9.23 376	4.20 375	2.78 365	2.31 374	2.00 362	5.46 353	1.20 318	5.68 380	3.38 375	3.88 374	6.46 372	6.52 374	3.80 332	2.98 373	6.60 375	4.97 376	5.41 372	2.73 375	9.22 376	21.91 382	5.29 374	18.57 377

ACVNet_2	2.32 345	2.71 357	1.69 359	3.41 358	2.53 359	3.05 346	3.01 353	1.38 347	1.11 331	1.11 351	0.96 329	2.71 331	1.91 333	2.55 353	0.95 337	0.76 335	1.77 354	0.76 333	16.37 372	1.21 348	0.87 330	0.72 323	3.93 360	1.11 354	1.70 347	1.17 332	1.50 337	1.83 331

ACVNet_1	1.85 334	2.91 362	1.43 353	3.48 359	2.62 361	3.35 355	3.34 358	1.17 335	0.93 325	1.03 343	0.87 323	2.83 334	1.40 322	2.82 359	0.83 325	0.56 305	1.32 343	0.81 338	6.24 349	1.02 339	0.83 326	0.72 323	4.04 361	0.78 332	1.22 337	0.99 323	0.97 310	1.37 312

Dean	2.18 342	3.00 367	1.41 351	3.65 360	3.00 366	3.31 352	3.34 358	1.62 356	1.76 353	1.34 361	1.15 341	3.10 337	3.59 345	2.78 357	1.12 349	0.88 342	1.64 351	1.06 354	3.90 335	1.55 362	0.98 334	0.82 332	4.20 363	1.27 358	2.36 359	1.90 354	2.17 355	1.95 334

ktn	4.83 362	2.95 365	2.02 365	3.73 361	2.99 365	3.77 362	4.53 366	1.75 359	2.92 367	2.10 371	1.52 354	11.18 374	36.94 381	3.71 368	2.06 371	1.82 371	2.47 361	1.99 369	18.72 373	1.98 366	1.88 365	1.74 368	4.75 368	1.91 371	2.11 353	2.29 364	2.70 365	3.98 361

TorneroNet	5.35 366	3.54 369	2.08 366	3.85 362	3.06 367	4.35 365	4.55 367	1.78 360	5.81 374	1.30 359	1.48 352	6.10 360	59.26 387	3.90 374	1.29 357	0.98 350	2.50 362	1.23 361	15.91 371	1.53 361	1.34 352	1.07 351	5.16 371	1.38 362	2.49 361	2.34 365	2.12 354	4.10 362

DGTPSM_ROB	10.91 372	5.63 375	16.64 380	3.95 363	7.34 377	4.92 368	7.44 372	4.30 376	11.23 379	4.12 378	8.40 376	4.53 347	13.14 368	3.85 372	12.94 378	13.80 378	6.33 370	15.35 378	7.08 355	11.58 378	8.21 378	20.96 379	5.52 373	10.97 381	11.26 377	29.88 385	12.66 377	32.49 383

DPSMNet_ROB	11.00 373	5.63 375	16.64 380	3.96 364	7.34 377	4.92 368	7.44 372	4.30 376	11.25 380	4.13 379	8.58 377	4.57 348	14.55 372	3.88 373	12.94 378	13.80 378	6.34 371	15.40 379	7.85 358	11.58 378	8.22 379	20.97 380	5.52 373	10.97 381	11.28 378	29.87 384	12.66 377	32.49 383

JetBlue	3.47 351	2.94 364	2.19 367	4.01 365	3.28 369	4.39 366	3.86 364	2.36 367	2.38 363	1.19 356	0.90 326	7.02 363	1.50 325	3.19 362	1.37 362	1.50 367	2.33 359	2.09 370	3.87 334	1.73 364	2.93 371	2.27 370	1.98 347	1.67 369	2.33 356	4.93 375	2.98 367	22.60 379

TorneroNet-64	4.00 358	3.59 370	1.93 362	4.36 366	2.95 364	4.26 363	4.58 369	1.71 358	6.44 376	1.23 357	1.09 336	5.61 356	25.81 375	3.97 375	1.34 361	0.95 348	2.58 363	1.26 362	11.84 366	1.51 359	1.36 356	1.04 346	4.94 370	1.42 364	2.25 355	2.47 366	1.83 349	5.55 371

WAO-8	2.81 348	2.84 360	1.93 362	4.63 367	2.49 356	3.42 359	2.87 347	1.88 362	3.27 370	1.37 362	1.46 349	4.92 349	7.73 360	3.64 366	1.31 358	1.16 357	1.83 355	1.15 359	6.68 353	2.14 369	1.34 352	1.05 347	2.87 352	1.34 360	3.29 370	2.12 359	2.43 359	4.61 366

Venus	2.81 348	2.84 360	1.93 362	4.63 367	2.49 356	3.42 359	2.87 347	1.88 362	3.27 370	1.37 362	1.46 349	4.92 349	7.73 360	3.64 366	1.31 358	1.16 357	1.83 355	1.15 359	6.68 353	2.14 369	1.34 352	1.05 347	2.87 352	1.34 360	3.29 370	2.12 359	2.43 359	4.61 366

KSHMR	5.04 364	3.41 368	2.38 368	4.77 369	3.49 371	4.30 364	4.29 365	2.24 366	1.95 359	1.89 368	1.87 360	3.78 345	56.60 386	4.26 376	1.69 368	1.43 366	2.22 358	1.60 366	9.78 362	1.73 364	1.68 361	1.48 365	6.29 376	1.57 368	2.43 360	2.17 362	2.30 357	4.47 365

LVE	2.29 344	2.69 356	1.56 354	4.79 370	2.63 362	3.26 351	3.58 363	1.30 342	1.38 344	1.61 366	1.27 344	2.94 335	3.52 344	2.79 358	1.07 346	0.88 342	1.50 346	1.09 355	6.15 348	1.42 357	1.24 348	1.14 353	3.90 358	1.43 365	2.52 362	1.66 349	2.05 353	2.34 342

LE_ROB	11.92 376	1.06 332	1.26 348	4.81 371	43.47 387	6.01 373	35.61 384	7.74 379	6.23 375	0.58 286	3.83 371	32.58 382	46.83 384	0.27 244	0.44 244	0.32 174	0.53 256	0.43 255	23.28 375	0.75 322	0.67 309	0.51 278	0.56 314	8.03 380	23.19 381	17.00 381	20.55 382	35.43 385

notaker	3.58 353	3.59 370	2.75 371	6.07 372	3.32 370	4.63 367	4.56 368	2.01 365	2.21 362	1.90 369	1.51 353	7.09 365	15.50 373	3.77 371	1.72 370	1.50 367	2.35 360	1.70 368	10.97 364	2.01 367	1.69 362	1.56 366	4.87 369	1.70 370	1.51 344	1.68 350	1.89 351	2.48 348

UNDER WATER	3.87 356	4.07 372	2.45 369	6.40 373	4.68 374	5.32 370	5.36 370	3.27 370	3.11 368	1.70 367	1.81 358	7.54 366	10.28 366	4.28 377	1.61 366	1.24 362	3.62 366	1.58 365	6.48 351	2.35 372	1.91 367	1.64 367	7.43 379	2.14 373	3.08 366	3.53 370	2.66 361	4.95 368

UNDER WATER-64	3.96 357	4.37 373	2.51 370	7.01 374	4.82 375	5.45 371	5.56 371	3.42 374	2.88 366	1.94 370	1.97 361	7.85 368	8.75 364	4.47 379	1.68 367	1.29 363	3.73 367	1.68 367	6.02 347	2.22 371	1.91 367	1.82 369	7.96 380	1.98 372	2.95 364	4.40 374	2.80 366	5.47 369

DPSM_ROB	17.13 378	15.19 378	21.09 382	8.59 375	8.29 379	12.91 374	8.41 374	9.74 381	14.29 381	8.00 380	8.92 378	10.02 372	13.15 369	3.71 368	17.12 380	17.90 380	17.95 380	19.75 381	13.14 367	14.59 380	24.07 381	27.10 381	6.34 377	14.03 383	30.70 385	38.45 386	35.86 385	43.05 386

DPSM	17.13 378	15.19 378	21.09 382	8.59 375	8.29 379	12.91 374	8.41 374	9.74 381	14.29 381	8.00 380	8.92 378	10.02 372	13.15 369	3.71 368	17.12 380	17.90 380	17.95 380	19.75 381	13.14 367	14.59 380	24.07 381	27.10 381	6.34 377	14.03 383	30.70 385	38.45 386	35.86 385	43.05 386

HanzoNet	10.34 371	6.49 377	3.95 376	14.30 377	6.07 376	19.42 376	21.47 382	6.96 378	10.04 378	2.64 375	2.68 367	30.46 380	52.16 385	23.13 385	2.36 372	2.79 373	5.38 369	2.60 372	25.05 376	5.07 376	3.22 372	2.85 371	8.74 381	2.65 374	4.75 373	4.05 373	4.27 372	5.54 370

FlowAnything	34.50 383	30.48 383	42.50 389	17.21 378	16.74 384	26.09 380	16.88 380	19.79 385	28.79 385	16.58 382	18.02 380	20.19 377	26.43 377	7.59 382	34.60 384	36.12 384	36.20 385	39.52 384	26.15 377	29.46 386	48.48 388	54.76 388	12.81 383	28.50 388	61.59 387	77.56 390	72.02 390	86.55 390

CasAABBNet	34.41 382	30.51 384	42.45 387	17.22 379	16.57 383	25.84 379	16.81 379	19.09 383	28.74 384	16.65 383	18.06 381	20.17 376	26.39 376	7.50 381	34.38 383	35.87 383	36.10 384	39.70 385	26.18 378	29.35 385	48.14 387	54.75 387	12.73 382	28.31 387	61.71 388	77.35 388	71.94 389	86.51 389

fast-reg	37.41 385	30.51 384	42.48 388	17.26 380	16.52 382	26.53 381	17.34 381	19.26 384	28.72 383	16.69 384	18.16 382	20.32 378	26.93 378	16.14 384	33.82 382	35.07 382	35.63 383	39.29 383	99.87 387	29.15 384	47.79 386	54.63 386	12.99 384	28.17 386	61.76 389	77.37 389	71.67 388	86.04 388

zero-FE	3.48 352	0.27 151	0.16 101	17.31 381	0.30 218	65.22 388	0.79 316	0.55 248	0.23 146	0.51 213	0.40 197	1.20 301	0.36 247	0.21 186	0.29 141	0.32 174	0.50 237	0.34 168	1.61 303	0.28 171	0.58 282	0.44 227	0.16 157	0.19 140	0.34 133	0.31 128	0.49 192	0.51 194

PML	26.01 381	16.47 381	5.54 378	20.38 382	13.16 381	20.84 377	9.63 378	9.23 380	69.83 389	17.73 385	139.43 389	91.26 387	98.96 388	9.19 383	8.28 376	7.65 377	13.69 378	6.52 374	31.86 379	6.30 377	10.00 380	7.86 377	5.54 375	5.57 378	24.82 383	10.77 378	31.09 384	10.74 375

LRCNet_RVC	19.16 380	27.96 382	9.75 379	30.25 383	27.88 385	31.68 382	26.10 383	20.49 386	8.68 377	28.66 386	28.73 385	30.64 381	23.65 374	32.48 386	8.43 377	1.88 372	23.05 382	16.90 380	40.24 380	17.44 383	6.93 376	3.35 373	35.23 385	25.28 385	1.49 343	1.01 324	5.96 375	3.25 357

BEATNet-Init1	11.87 375	15.78 380	1.38 350	34.17 384	2.55 360	31.72 383	9.59 377	2.52 368	2.49 364	0.96 338	2.28 365	18.81 375	32.29 379	0.54 314	1.70 369	0.88 342	0.80 318	0.66 322	61.61 385	16.09 382	1.78 364	1.44 364	0.75 328	1.12 356	14.82 379	2.79 368	37.47 387	23.61 380

HaxPig	36.95 384	39.38 386	36.02 384	37.94 385	42.14 386	37.82 384	41.49 385	37.89 387	39.02 386	47.01 387	48.90 387	44.27 383	35.80 380	36.82 387	38.89 386	36.75 386	45.48 386	48.70 386	40.83 381	39.66 387	36.10 383	30.92 383	47.77 387	39.68 389	18.58 380	16.85 380	13.59 379	19.32 378

AVERAGE_ROB	39.07 386	42.10 387	39.04 385	43.37 386	44.15 388	43.08 385	43.88 386	43.21 388	40.00 387	47.62 388	48.04 386	44.84 384	39.97 382	43.46 389	38.33 385	36.44 385	46.53 387	49.04 387	41.84 382	40.32 388	39.63 384	34.70 384	46.76 386	39.74 390	24.66 382	16.71 379	19.73 381	17.80 376

MEDIAN_ROB	40.90 387	43.34 388	39.72 386	44.06 387	45.29 389	43.61 386	44.70 387	43.97 389	40.60 388	50.37 389	51.53 388	46.75 385	40.36 383	41.80 388	40.48 387	38.16 387	48.55 388	51.45 388	44.21 384	42.99 389	40.94 385	34.86 385	48.85 388	41.17 391	25.23 384	24.02 383	21.83 383	25.36 381

DLNR_Zeroshot_test	15.27 377	56.75 389	0.73 320	77.82 388	0.28 204	0.40 225	71.42 388	0.57 262	0.22 139	0.55 260	0.36 170	0.58 226	0.18 123	4.39 378	79.54 389	81.74 389	15.51 379	11.63 376	5.39 345	0.34 213	0.61 294	0.49 262	0.15 145	0.29 228	0.59 261	0.50 217	0.69 268	0.64 235

WQFJA1++	11.74 374	0.25 132	0.19 135	105.43 389	0.22 151	101.87 389	100.92 389	0.47 168	0.21 123	0.43 134	0.35 163	0.71 265	0.43 270	0.18 134	0.26 115	0.33 185	0.43 159	0.30 139	0.71 233	0.22 115	0.42 175	0.36 179	0.16 157	0.15 91	0.41 177	0.35 153	0.63 255	0.66 243

GS-Stereo																							0.06 28	0.07 24	0.13 25	0.13 25	0.16 37	0.13 38

ASD4																								6.32 379

Low-res two-view benchmark