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

MLG-Stereo	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.06 17	0.04 1	0.04 5	0.08 8	0.08 14	0.12 32	0.06 6	0.11 19	0.04 1	0.03 2	0.12 8	0.13 9	0.17 27	0.12 14	0.15 20	0.08 3	0.14 16	0.10 8	0.04 4	0.04 1	0.11 5	0.09 1	0.13 13	0.11 18

MatchStereo	0.11 21	0.08 12	0.09 33	0.05 2	0.08 32	0.05 2	0.05 18	0.08 8	0.15 57	0.06 2	0.10 21	0.08 6	0.10 45	0.07 40	0.15 28	0.17 32	0.14 12	0.16 38	0.13 7	0.15 56	0.15 20	0.19 58	0.05 14	0.09 36	0.16 39	0.17 45	0.14 18	0.13 31

111111	0.09 4	0.08 12	0.06 7	0.05 2	0.07 24	0.05 2	0.05 18	0.09 18	0.11 30	0.05 1	0.08 13	0.12 28	0.06 20	0.04 10	0.13 14	0.15 17	0.13 9	0.12 14	0.13 7	0.09 10	0.16 26	0.13 25	0.06 21	0.06 8	0.12 13	0.10 5	0.10 4	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.05 6	0.05 2	0.05 18	0.08 8	0.08 14	0.13 41	0.06 6	0.11 19	0.04 1	0.03 2	0.12 8	0.13 9	0.18 33	0.12 14	0.17 27	0.08 3	0.15 20	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.11 5	0.09 1	0.13 13	0.11 18

MM-Stereo_test3	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.05 6	0.05 2	0.04 5	0.07 2	0.12 35	0.11 31	0.06 6	0.08 6	0.04 1	0.04 10	0.11 2	0.11 2	0.17 27	0.11 7	0.14 12	0.08 3	0.12 9	0.12 20	0.05 14	0.06 8	0.10 2	0.09 1	0.11 9	0.10 9

MM-Stereo_test2	0.10 14	0.09 20	0.07 18	0.08 22	0.07 24	0.05 2	0.04 5	0.09 18	0.09 18	0.13 41	0.07 12	0.08 6	0.05 10	0.06 31	0.14 20	0.15 17	0.18 33	0.15 32	0.15 20	0.12 32	0.17 30	0.16 49	0.07 39	0.07 18	0.11 5	0.12 12	0.12 11	0.11 18

MM-Stereo_test1	0.09 4	0.08 12	0.06 7	0.07 17	0.04 2	0.05 2	0.04 5	0.07 2	0.10 21	0.10 21	0.06 6	0.07 2	0.04 1	0.05 18	0.12 8	0.13 9	0.17 27	0.12 14	0.15 20	0.10 20	0.12 9	0.11 13	0.06 21	0.07 18	0.11 5	0.10 5	0.12 11	0.10 9

AIO-test2	0.08 2	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.09 18	0.10 21	0.08 6	0.12 29	0.10 14	0.04 1	0.05 18	0.11 2	0.12 5	0.11 2	0.10 5	0.11 3	0.09 10	0.12 9	0.09 4	0.04 4	0.06 8	0.08 1	0.11 8	0.07 1	0.09 7

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 4	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.08 8	0.03 1	0.07 4	0.02 1	0.08 6	0.04 1	0.02 1	0.15 28	0.16 23	0.14 12	0.12 14	0.14 12	0.08 3	0.15 20	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 35	0.14 26	0.15 25	0.10 9
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
WQFJX1	0.10 14	0.08 12	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.12 34	0.15 57	0.08 6	0.18 64	0.08 6	0.23 148	0.05 18	0.11 2	0.11 2	0.12 5	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.09 2	0.12 20	0.07 39	0.08 27	0.12 13	0.12 12	0.10 4	0.10 9

GASTEREO	0.11 21	0.09 20	0.07 18	0.08 22	0.07 24	0.06 10	0.04 5	0.09 18	0.13 45	0.09 14	0.08 13	0.12 28	0.08 33	0.04 10	0.15 28	0.16 23	0.16 23	0.15 32	0.18 30	0.12 32	0.16 26	0.17 51	0.07 39	0.07 18	0.14 25	0.15 31	0.15 25	0.10 9

MSCF	0.11 21	0.08 12	0.07 18	0.08 22	0.06 17	0.06 10	0.04 5	0.08 8	0.13 45	0.09 14	0.08 13	0.11 19	0.08 33	0.04 10	0.15 28	0.16 23	0.16 23	0.15 32	0.18 30	0.12 32	0.16 26	0.15 43	0.06 21	0.07 18	0.14 25	0.15 31	0.14 18	0.10 9

GREAT-IGEV	0.10 14	0.08 12	0.07 18	0.06 10	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.10 23	0.07 8	0.08 6	0.10 21	0.21 51	0.06 20	0.05 18	0.14 20	0.16 23	0.15 18	0.12 14	0.17 27	0.09 10	0.13 15	0.09 4	0.06 21	0.08 27	0.11 5	0.13 19	0.15 25	0.10 9

Pointernet	0.07 1	0.06 4	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 10	0.05 18	0.08 8	0.05 4	0.08 6	0.06 6	0.08 6	0.04 1	0.03 2	0.11 2	0.11 2	0.12 5	0.08 1	0.11 3	0.06 1	0.10 3	0.07 1	0.04 4	0.05 3	0.10 2	0.09 1	0.10 4	0.08 1

U	0.10 14	0.07 7	0.06 7	0.04 1	0.04 2	0.06 10	0.03 1	0.07 2	0.04 2	0.09 14	0.03 2	0.12 28	0.05 10	0.03 2	0.16 35	0.18 41	0.19 37	0.14 26	0.18 30	0.11 27	0.21 44	0.13 25	0.03 1	0.06 8	0.18 46	0.17 45	0.16 31	0.12 25

CroCo-Stereo Lap2	0.10 14	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.06 17	0.06 10	0.04 5	0.06 1	0.05 4	0.14 46	0.05 3	0.11 19	0.05 10	0.03 2	0.14 20	0.17 32	0.16 23	0.14 26	0.19 41	0.09 10	0.18 34	0.10 8	0.03 1	0.06 8	0.16 39	0.18 51	0.15 25	0.11 18

NLMM1	0.12 32	0.11 34	0.07 18	0.06 10	0.06 17	0.07 17	0.06 32	0.12 34	0.16 66	0.10 21	0.24 100	0.11 19	0.41 237	0.05 18	0.12 8	0.13 9	0.12 5	0.11 7	0.14 12	0.10 20	0.10 3	0.13 25	0.07 39	0.09 36	0.16 39	0.14 26	0.14 18	0.11 18

NLSM3	0.11 21	0.09 20	0.08 29	0.09 30	0.08 32	0.07 17	0.06 32	0.11 28	0.14 51	0.10 21	0.13 37	0.09 13	0.10 45	0.08 48	0.15 28	0.15 17	0.15 18	0.13 23	0.13 7	0.10 20	0.12 9	0.12 20	0.07 39	0.09 36	0.14 25	0.18 51	0.19 46	0.14 40

MonStereo	0.11 21	0.10 28	0.10 41	0.09 30	0.10 41	0.07 17	0.06 32	0.10 23	0.10 21	0.10 21	0.12 29	0.12 28	0.08 33	0.06 31	0.14 20	0.16 23	0.16 23	0.12 14	0.15 20	0.10 20	0.14 16	0.11 13	0.05 14	0.05 3	0.17 43	0.13 19	0.16 31	0.16 43

MLG-Stereo_test2	0.12 32	0.08 12	0.07 18	0.08 22	0.06 17	0.07 17	0.04 5	0.14 42	0.09 18	0.15 48	0.06 6	0.15 40	0.05 10	0.06 31	0.13 14	0.16 23	0.23 49	0.16 38	0.23 49	0.12 32	0.21 44	0.12 20	0.07 39	0.06 8	0.14 25	0.12 12	0.18 41	0.16 43

GIP-stereo	0.12 32	0.11 34	0.08 29	0.09 30	0.06 17	0.07 17	0.05 18	0.07 2	0.07 8	0.12 32	0.08 13	0.10 14	0.05 10	0.11 68	0.16 35	0.17 32	0.18 33	0.16 38	0.19 41	0.13 42	0.19 40	0.15 43	0.04 4	0.09 36	0.14 25	0.18 51	0.19 46	0.12 25

IGEV-Stereo++	0.11 21	0.11 34	0.07 18	0.10 40	0.10 41	0.07 17	0.05 18	0.11 28	0.11 30	0.10 21	0.10 21	0.11 19	0.08 33	0.05 18	0.14 20	0.15 17	0.15 18	0.14 26	0.14 12	0.11 27	0.15 20	0.18 55	0.06 21	0.06 8	0.13 19	0.14 26	0.14 18	0.13 31

RAStereo	0.13 38	0.10 28	0.08 29	0.06 10	0.05 6	0.07 17	0.05 18	0.11 28	0.07 8	0.28 70	0.08 13	0.17 45	0.07 27	0.04 10	0.17 38	0.17 32	0.21 45	0.18 47	0.22 46	0.11 27	0.22 50	0.11 13	0.04 4	0.07 18	0.19 48	0.17 45	0.16 31	0.16 43

NLCSM	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.08 24	0.05 18	0.14 42	0.12 35	0.08 6	0.16 52	0.10 14	0.21 126	0.05 18	0.09 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1	0.10 1	0.06 1	0.08 1	0.10 8	0.05 14	0.07 18	0.11 5	0.11 8	0.08 2	0.08 1

VIP-Stereo	0.15 46	0.13 44	0.12 59	0.10 40	0.08 32	0.08 24	0.05 18	0.18 52	0.13 45	0.14 46	0.20 82	0.20 50	0.07 27	0.08 48	0.18 48	0.19 44	0.29 67	0.19 50	0.24 51	0.14 44	0.23 52	0.13 25	0.07 39	0.10 47	0.17 43	0.16 36	0.17 36	0.21 58

LG-Stereo_L2	0.19 60	0.15 52	0.11 46	0.09 30	0.10 41	0.08 24	0.06 32	0.31 80	0.16 66	0.41 99	0.16 52	0.30 82	0.09 42	0.11 68	0.19 54	0.24 69	0.31 75	0.21 60	0.31 69	0.14 44	0.32 78	0.23 77	0.06 21	0.09 36	0.22 60	0.16 36	0.23 60	0.22 60

LG-Stereo	0.11 21	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.09 39	0.08 24	0.04 5	0.11 28	0.10 21	0.17 50	0.10 21	0.17 45	0.06 20	0.04 10	0.13 14	0.14 14	0.17 27	0.12 14	0.14 12	0.10 20	0.18 34	0.16 49	0.04 4	0.06 8	0.13 19	0.14 26	0.15 25	0.12 25

AIO-test1	0.09 4	0.06 4	0.06 7	0.05 2	0.05 6	0.08 24	0.03 1	0.12 34	0.12 35	0.12 32	0.12 29	0.13 33	0.05 10	0.07 40	0.14 20	0.16 23	0.14 12	0.11 7	0.10 1	0.09 10	0.12 9	0.11 13	0.06 21	0.06 8	0.10 2	0.11 8	0.08 2	0.10 9

MoCha-V2	0.10 14	0.10 28	0.07 18	0.08 22	0.06 17	0.08 24	0.06 32	0.10 23	0.07 8	0.09 14	0.12 29	0.10 14	0.04 1	0.05 18	0.13 14	0.16 23	0.14 12	0.13 23	0.19 41	0.10 20	0.15 20	0.10 8	0.07 39	0.06 8	0.13 19	0.12 12	0.10 4	0.08 1

MaDis-Stereo	0.19 60	0.14 48	0.13 61	0.08 22	0.07 24	0.08 24	0.07 47	0.17 51	0.12 35	0.26 64	0.13 37	0.28 73	0.09 42	0.06 31	0.20 62	0.24 69	0.31 75	0.26 84	0.32 74	0.15 56	0.31 73	0.19 58	0.07 39	0.12 60	0.28 97	0.31 114	0.31 78	0.37 110

WQFJX	0.11 21	0.09 20	0.07 18	0.08 22	0.07 24	0.09 31	0.07 47	0.11 28	0.12 35	0.10 21	0.20 82	0.08 6	0.27 181	0.05 18	0.12 8	0.12 5	0.11 2	0.10 5	0.13 7	0.09 10	0.10 3	0.10 8	0.06 21	0.09 36	0.12 13	0.15 31	0.11 9	0.14 40

BridgeDepth	0.09 4	0.09 20	0.07 18	0.09 30	0.05 6	0.09 31	0.04 5	0.07 2	0.08 14	0.07 4	0.05 3	0.23 55	0.05 10	0.04 10	0.12 8	0.13 9	0.11 2	0.11 7	0.12 6	0.08 3	0.11 8	0.11 13	0.04 4	0.05 3	0.14 25	0.13 19	0.18 41	0.11 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.13 38	0.11 34	0.08 29	0.09 30	0.11 54	0.09 31	0.06 32	0.11 28	0.12 35	0.10 21	0.12 29	0.13 33	0.07 27	0.05 18	0.17 38	0.19 44	0.20 41	0.17 43	0.18 30	0.11 27	0.17 30	0.14 33	0.06 21	0.09 36	0.15 35	0.16 36	0.20 49	0.17 49

LG-Stereo_L1	0.19 60	0.16 58	0.11 46	0.10 40	0.10 41	0.09 31	0.06 32	0.31 80	0.16 66	0.42 110	0.16 52	0.29 75	0.09 42	0.11 68	0.19 54	0.24 69	0.31 75	0.22 62	0.30 64	0.14 44	0.32 78	0.23 77	0.06 21	0.09 36	0.22 60	0.16 36	0.26 67	0.25 69

IGEV-Stereo+	0.19 60	0.12 41	0.11 46	0.11 47	0.11 54	0.09 31	0.06 32	0.28 71	0.17 72	0.47 153	0.18 64	0.25 63	0.10 45	0.12 72	0.18 48	0.23 66	0.30 71	0.24 75	0.32 74	0.18 75	0.31 73	0.33 139	0.08 57	0.10 47	0.22 60	0.16 36	0.22 51	0.19 51

AEACV	0.13 38	0.17 65	0.09 33	0.12 53	0.11 54	0.09 31	0.05 18	0.10 23	0.06 6	0.12 32	0.11 27	0.11 19	0.06 20	0.08 48	0.17 38	0.17 32	0.22 47	0.17 43	0.24 51	0.12 32	0.19 40	0.13 25	0.06 21	0.09 36	0.15 35	0.17 45	0.15 25	0.13 31

ProNet	0.09 4	0.09 20	0.09 33	0.07 17	0.05 6	0.09 31	0.08 56	0.08 8	0.04 2	0.06 2	0.17 57	0.06 1	0.04 1	0.05 18	0.14 20	0.14 14	0.15 18	0.13 23	0.13 7	0.09 10	0.14 16	0.08 2	0.08 57	0.07 18	0.11 5	0.10 5	0.10 4	0.08 1

WQFJA1	0.11 21	0.10 28	0.06 7	0.09 30	0.07 24	0.10 38	0.06 32	0.13 39	0.12 35	0.09 14	0.23 98	0.07 2	0.22 139	0.06 31	0.11 2	0.12 5	0.13 9	0.11 7	0.14 12	0.09 10	0.10 3	0.11 13	0.07 39	0.08 27	0.12 13	0.12 12	0.13 13	0.13 31

NLMM	0.11 21	0.10 28	0.06 7	0.09 30	0.07 24	0.10 38	0.06 32	0.13 39	0.12 35	0.09 14	0.23 98	0.07 2	0.22 139	0.06 31	0.11 2	0.12 5	0.13 9	0.11 7	0.14 12	0.09 10	0.10 3	0.11 13	0.07 39	0.08 27	0.12 13	0.12 12	0.13 13	0.13 31

NLSM1	0.12 32	0.09 20	0.07 18	0.09 30	0.08 32	0.10 38	0.07 47	0.16 47	0.15 57	0.09 14	0.25 115	0.12 28	0.32 203	0.07 40	0.13 14	0.14 14	0.12 5	0.11 7	0.15 20	0.10 20	0.12 9	0.15 43	0.06 21	0.08 27	0.14 25	0.14 26	0.13 13	0.12 25

GSStereo	0.12 32	0.12 41	0.10 41	0.09 30	0.10 41	0.10 38	0.08 56	0.08 8	0.08 14	0.12 32	0.09 18	0.13 33	0.06 20	0.03 2	0.16 35	0.17 32	0.20 41	0.14 26	0.18 30	0.11 27	0.21 44	0.13 25	0.06 21	0.07 18	0.13 19	0.13 19	0.16 31	0.13 31

MLG-Stereo_test3	0.16 49	0.11 34	0.10 41	0.11 47	0.11 54	0.10 38	0.08 56	0.16 47	0.11 30	0.19 55	0.14 42	0.29 75	0.07 27	0.10 60	0.17 38	0.18 41	0.26 56	0.19 50	0.35 87	0.13 42	0.24 55	0.17 51	0.07 39	0.11 53	0.15 35	0.17 45	0.21 50	0.19 51

Occ-G	0.13 38	0.14 48	0.10 41	0.11 47	0.08 32	0.10 38	0.05 18	0.08 8	0.09 18	0.08 6	0.18 64	0.14 38	0.06 20	0.07 40	0.18 48	0.19 44	0.19 37	0.17 43	0.21 45	0.14 44	0.17 30	0.13 25	0.07 39	0.11 53	0.13 19	0.13 19	0.17 36	0.13 31

AIO-Stereo	0.10 14	0.11 34	0.09 33	0.10 40	0.08 32	0.10 38	0.05 18	0.08 8	0.06 6	0.08 6	0.10 21	0.10 14	0.06 20	0.06 31	0.14 20	0.16 23	0.14 12	0.14 26	0.15 20	0.12 32	0.17 30	0.14 33	0.05 14	0.08 27	0.11 5	0.12 12	0.14 18	0.09 7

RSM++	0.12 32	0.12 41	0.10 41	0.10 40	0.08 32	0.10 38	0.05 18	0.10 23	0.11 30	0.10 21	0.10 21	0.14 38	0.08 33	0.05 18	0.17 38	0.19 44	0.18 33	0.15 32	0.17 27	0.12 32	0.18 34	0.14 33	0.06 21	0.09 36	0.14 25	0.15 31	0.18 41	0.11 18

GEAStereo	0.13 38	0.13 44	0.11 46	0.13 56	0.10 41	0.11 46	0.07 47	0.12 34	0.10 21	0.12 32	0.09 18	0.16 43	0.05 10	0.06 31	0.17 38	0.17 32	0.19 37	0.15 32	0.18 30	0.12 32	0.21 44	0.14 33	0.06 21	0.10 47	0.14 25	0.16 36	0.17 36	0.12 25

gasm-f	0.13 38	0.13 44	0.11 46	0.13 56	0.10 41	0.11 46	0.07 47	0.12 34	0.10 21	0.12 32	0.09 18	0.16 43	0.05 10	0.06 31	0.17 38	0.17 32	0.19 37	0.15 32	0.18 30	0.12 32	0.21 44	0.14 33	0.06 21	0.10 47	0.14 25	0.16 36	0.17 36	0.12 25

LGtest1	0.18 52	0.14 48	0.13 61	0.13 56	0.13 65	0.11 46	0.07 47	0.20 56	0.15 57	0.18 51	0.17 57	0.21 51	0.10 45	0.10 60	0.20 62	0.21 58	0.30 71	0.23 69	0.34 80	0.18 75	0.30 68	0.22 74	0.10 69	0.12 60	0.21 54	0.19 56	0.27 70	0.25 69

RSM	0.11 21	0.11 34	0.09 33	0.08 22	0.07 24	0.11 46	0.05 18	0.07 2	0.07 8	0.08 6	0.11 27	0.11 19	0.07 27	0.05 18	0.15 28	0.17 32	0.15 18	0.14 26	0.14 12	0.12 32	0.18 34	0.12 20	0.05 14	0.08 27	0.12 13	0.13 19	0.17 36	0.10 9

StereoVision	0.14 45	0.10 28	0.09 33	0.07 17	0.10 41	0.11 46	0.07 47	0.13 39	0.17 72	0.13 41	0.12 29	0.11 19	0.08 33	0.04 10	0.20 62	0.21 58	0.20 41	0.16 38	0.18 30	0.14 44	0.16 26	0.14 33	0.04 4	0.10 47	0.23 67	0.22 68	0.25 65	0.25 69

test_4	0.25 89	0.19 72	0.17 99	0.14 61	0.15 73	0.11 46	0.07 47	0.38 105	0.20 97	0.53 206	0.18 64	0.34 98	0.16 89	0.15 92	0.24 81	0.27 93	0.35 85	0.25 81	0.31 69	0.21 95	0.38 123	0.31 122	0.10 69	0.17 99	0.31 108	0.33 124	0.34 95	0.36 107

AIO_rvc	0.18 52	0.18 68	0.11 46	0.15 65	0.14 69	0.12 52	0.09 62	0.27 68	0.16 66	0.26 64	0.12 29	0.23 55	0.08 33	0.13 78	0.17 38	0.19 44	0.25 52	0.17 43	0.28 60	0.14 44	0.32 78	0.26 88	0.07 39	0.11 53	0.20 50	0.17 45	0.19 46	0.16 43

AIO_test	0.20 65	0.19 72	0.13 61	0.21 107	0.17 85	0.12 52	0.10 78	0.28 71	0.20 97	0.27 67	0.15 48	0.27 66	0.11 54	0.14 85	0.18 48	0.21 58	0.25 52	0.18 47	0.29 61	0.14 44	0.35 94	0.32 133	0.09 64	0.12 60	0.25 79	0.22 68	0.22 51	0.15 42

iRaftStereo_RVC	0.18 52	0.15 52	0.11 46	0.10 40	0.10 41	0.12 52	0.06 32	0.26 65	0.11 30	0.27 67	0.25 115	0.24 60	0.11 54	0.09 56	0.18 48	0.20 55	0.29 67	0.22 62	0.26 57	0.15 56	0.30 68	0.23 77	0.08 57	0.12 60	0.21 54	0.21 61	0.27 70	0.19 51

AANet_RVC	0.20 65	0.19 72	0.18 110	0.14 61	0.17 85	0.12 52	0.12 93	0.18 52	0.19 84	0.15 48	0.21 89	0.18 48	0.15 84	0.13 78	0.26 101	0.23 66	0.24 50	0.26 84	0.22 46	0.22 101	0.20 43	0.19 58	0.16 143	0.16 88	0.26 83	0.26 82	0.26 67	0.34 103

BridgeDepth_RVC	0.15 46	0.14 48	0.12 59	0.10 40	0.12 61	0.13 56	0.08 56	0.14 42	0.18 80	0.13 41	0.14 42	0.15 40	0.11 54	0.09 56	0.19 54	0.20 55	0.17 27	0.18 47	0.19 41	0.15 56	0.18 34	0.18 55	0.06 21	0.09 36	0.21 54	0.24 73	0.22 51	0.26 73
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DFGA-Net	0.19 60	0.20 79	0.11 46	0.16 73	0.11 54	0.13 56	0.11 87	0.28 71	0.14 51	0.26 64	0.17 57	0.25 63	0.12 63	0.10 60	0.21 71	0.25 78	0.28 61	0.22 62	0.29 61	0.15 56	0.24 55	0.20 64	0.10 69	0.14 70	0.22 60	0.21 61	0.23 60	0.22 60

CoSv	0.09 4	0.09 20	0.05 2	0.06 10	0.05 6	0.13 56	0.06 32	0.09 18	0.07 8	0.10 21	0.05 3	0.07 2	0.05 10	0.03 2	0.13 14	0.15 17	0.14 12	0.09 3	0.16 26	0.08 3	0.14 16	0.08 2	0.05 14	0.05 3	0.16 39	0.11 8	0.14 18	0.08 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 84	0.21 93	0.13 61	0.15 65	0.14 69	0.13 56	0.08 56	0.38 105	0.17 72	0.48 159	0.20 82	0.29 75	0.13 65	0.13 78	0.25 91	0.25 78	0.38 103	0.26 84	0.36 92	0.19 82	0.37 112	0.26 88	0.10 69	0.13 66	0.23 67	0.24 73	0.32 85	0.41 134

UniTT-Stereo	0.21 71	0.15 52	0.11 46	0.12 53	0.09 39	0.13 56	0.07 47	0.22 59	0.15 57	0.37 88	0.17 57	0.28 73	0.17 99	0.12 72	0.23 77	0.24 69	0.35 85	0.26 84	0.38 101	0.18 75	0.30 68	0.17 51	0.11 77	0.14 70	0.26 83	0.35 138	0.22 51	0.27 77

LL-Strereo2	0.24 84	0.18 68	0.14 69	0.17 76	0.15 73	0.13 56	0.09 62	0.36 94	0.21 109	0.51 188	0.18 64	0.33 94	0.17 99	0.10 60	0.25 91	0.28 97	0.39 109	0.27 93	0.45 138	0.22 101	0.33 84	0.20 64	0.12 84	0.14 70	0.24 73	0.27 88	0.33 93	0.26 73

anonymousdsp	0.18 52	0.16 58	0.13 61	0.12 53	0.10 41	0.13 56	0.09 62	0.24 62	0.13 45	0.28 70	0.16 52	0.23 55	0.08 33	0.11 68	0.19 54	0.23 66	0.24 50	0.20 54	0.30 64	0.15 56	0.34 87	0.21 70	0.09 64	0.11 53	0.19 48	0.15 31	0.24 63	0.16 43

RYNet	0.18 52	0.16 58	0.13 61	0.11 47	0.12 61	0.13 56	0.09 62	0.16 47	0.27 174	0.13 41	0.15 48	0.13 33	0.10 45	0.09 56	0.23 77	0.19 44	0.20 41	0.27 93	0.22 46	0.14 44	0.18 34	0.15 43	0.25 209	0.14 70	0.20 50	0.50 192	0.22 51	0.16 43

DEFOM-Stereo	0.15 46	0.13 44	0.09 33	0.14 61	0.10 41	0.14 64	0.06 32	0.14 42	0.12 35	0.12 32	0.19 78	0.15 40	0.07 27	0.08 48	0.17 38	0.19 44	0.25 52	0.20 54	0.24 51	0.14 44	0.22 50	0.14 33	0.08 57	0.08 27	0.18 46	0.18 51	0.25 65	0.20 55

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 76	0.15 52	0.13 61	0.17 76	0.13 65	0.14 64	0.06 32	0.38 105	0.19 84	0.47 153	0.17 57	0.24 60	0.11 54	0.12 72	0.20 62	0.27 93	0.37 96	0.26 84	0.35 87	0.19 82	0.37 112	0.34 147	0.10 69	0.10 47	0.24 73	0.21 61	0.31 78	0.22 60

MGS-Stereo	0.24 84	0.23 104	0.16 88	0.16 73	0.14 69	0.14 64	0.10 78	0.34 90	0.14 51	0.28 70	0.20 82	0.24 60	0.13 65	0.17 111	0.25 91	0.26 85	0.40 114	0.34 152	0.39 106	0.25 120	0.36 103	0.25 85	0.14 112	0.17 99	0.26 83	0.24 73	0.35 98	0.34 103

TESTraft	0.25 89	0.21 93	0.15 81	0.15 65	0.16 80	0.14 64	0.13 102	0.28 71	0.26 164	0.41 99	0.19 78	0.27 66	0.30 193	0.07 40	0.24 81	0.31 143	0.34 82	0.24 75	0.30 64	0.18 75	0.35 94	0.39 171	0.09 64	0.17 99	0.34 117	0.33 124	0.35 98	0.31 92

RAFT + AFF	0.18 52	0.18 68	0.11 46	0.16 73	0.10 41	0.14 64	0.09 62	0.25 63	0.15 57	0.33 76	0.16 52	0.31 85	0.11 54	0.07 40	0.18 48	0.19 44	0.33 79	0.16 38	0.31 69	0.16 67	0.31 73	0.14 33	0.07 39	0.11 53	0.21 54	0.16 36	0.14 18	0.13 31

HUF	0.21 71	0.21 93	0.14 69	0.17 76	0.18 99	0.15 69	0.09 62	0.35 92	0.15 57	0.36 83	0.15 48	0.23 55	0.15 84	0.14 85	0.19 54	0.21 58	0.28 61	0.19 50	0.34 80	0.17 69	0.36 103	0.28 101	0.11 77	0.14 70	0.22 60	0.18 51	0.27 70	0.20 55

GCAP-BAT	0.52 226	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 116	0.21 109	0.50 172	0.18 64	0.51 161	0.14 71	0.15 92	0.26 101	0.28 97	6.97 343	0.29 107	0.45 138	0.26 131	0.44 173	0.35 149	0.14 112	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

test_for_model	0.52 226	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 116	0.21 109	0.50 172	0.18 64	0.51 161	0.14 71	0.15 92	0.26 101	0.28 97	6.97 343	0.29 107	0.45 138	0.26 131	0.44 173	0.35 149	0.14 112	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

testlalala2	0.52 226	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 116	0.21 109	0.50 172	0.18 64	0.51 161	0.14 71	0.15 92	0.26 101	0.28 97	6.97 343	0.29 107	0.45 138	0.26 131	0.44 173	0.35 149	0.14 112	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

testlalala	0.52 226	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 116	0.21 109	0.50 172	0.18 64	0.51 161	0.14 71	0.15 92	0.26 101	0.28 97	6.97 343	0.29 107	0.45 138	0.26 131	0.44 173	0.35 149	0.14 112	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

testlalala_base	0.52 226	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 116	0.21 109	0.50 172	0.18 64	0.51 161	0.14 71	0.15 92	0.26 101	0.28 97	6.97 343	0.29 107	0.45 138	0.26 131	0.44 173	0.35 149	0.14 112	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

GCAP-Stereo	0.52 226	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 116	0.21 109	0.50 172	0.18 64	0.51 161	0.14 71	0.15 92	0.26 101	0.28 97	6.97 343	0.29 107	0.45 138	0.26 131	0.44 173	0.35 149	0.14 112	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

RAFT+CT+SA	0.23 82	0.20 79	0.16 88	0.19 94	0.13 65	0.15 69	0.12 93	0.33 87	0.19 84	0.44 127	0.14 42	0.34 98	0.29 189	0.09 56	0.23 77	0.29 115	0.27 59	0.22 62	0.31 69	0.19 82	0.31 73	0.35 149	0.07 39	0.17 99	0.29 99	0.27 88	0.31 78	0.28 80

test_5	0.20 65	0.18 68	0.14 69	0.17 76	0.10 41	0.15 69	0.11 87	0.25 63	0.15 57	0.29 73	0.13 37	0.29 75	0.30 193	0.07 40	0.20 62	0.24 69	0.26 56	0.22 62	0.23 49	0.14 44	0.26 60	0.23 77	0.07 39	0.17 99	0.25 79	0.26 82	0.31 78	0.26 73

AnonymousM	0.28 98	0.19 72	0.14 69	0.18 91	0.17 85	0.15 69	0.11 87	0.42 116	0.17 72	0.47 153	0.28 124	0.35 103	0.11 54	0.15 92	0.27 112	0.31 143	0.45 160	0.28 98	0.39 106	0.19 82	0.44 173	0.26 88	0.14 112	0.16 88	0.24 73	0.30 109	0.48 156	0.67 220

RAFT	0.13 38	0.08 12	0.09 33	0.11 47	0.05 6	0.15 69	0.04 5	0.18 52	0.10 21	0.10 21	0.13 37	0.13 33	0.08 33	0.03 2	0.15 28	0.15 17	0.17 27	0.12 14	0.18 30	0.09 10	0.15 20	0.14 33	0.04 4	0.08 27	0.22 60	0.21 61	0.23 60	0.20 55

TDLM	0.16 49	0.19 72	0.14 69	0.15 65	0.17 85	0.15 69	0.11 87	0.16 47	0.14 51	0.12 32	0.22 94	0.17 45	0.14 71	0.10 60	0.17 38	0.18 41	0.21 45	0.20 54	0.18 30	0.14 44	0.19 40	0.13 25	0.11 77	0.15 77	0.17 43	0.16 36	0.18 41	0.18 50

castereo++	0.31 119	0.23 104	0.18 110	0.32 169	0.17 85	0.16 81	0.13 102	0.50 176	0.25 149	0.55 233	0.24 100	0.59 211	0.16 89	0.16 103	0.25 91	0.29 115	0.46 171	0.30 124	0.45 138	0.25 120	0.47 195	0.41 183	0.13 101	0.22 147	0.35 124	0.37 149	0.49 168	0.36 107

plain	0.21 71	0.17 65	0.14 69	0.14 61	0.11 54	0.16 81	0.09 62	0.30 78	0.12 35	0.41 99	0.14 42	0.26 65	0.10 45	0.07 40	0.24 81	0.26 85	0.35 85	0.28 98	0.34 80	0.17 69	0.26 60	0.21 70	0.09 64	0.15 77	0.25 79	0.25 78	0.27 70	0.34 103

MIF-Stereo (partial)	0.21 71	0.16 58	0.15 81	0.13 56	0.12 61	0.16 81	0.08 56	0.28 71	0.19 84	0.30 74	0.18 64	0.21 51	0.12 63	0.10 60	0.24 81	0.26 85	0.35 85	0.27 93	0.30 64	0.17 69	0.30 68	0.20 64	0.10 69	0.16 88	0.27 87	0.23 70	0.27 70	0.27 77

LG-G_1	0.18 52	0.16 58	0.11 46	0.17 76	0.15 73	0.17 84	0.10 78	0.20 56	0.10 21	0.18 51	0.14 42	0.27 66	0.10 45	0.13 78	0.19 54	0.19 44	0.28 61	0.23 69	0.36 92	0.17 69	0.26 60	0.20 64	0.08 57	0.11 53	0.21 54	0.19 56	0.27 70	0.28 80

LG-G	0.18 52	0.16 58	0.11 46	0.17 76	0.15 73	0.17 84	0.10 78	0.20 56	0.10 21	0.18 51	0.14 42	0.27 66	0.10 45	0.13 78	0.19 54	0.19 44	0.28 61	0.23 69	0.36 92	0.17 69	0.26 60	0.20 64	0.08 57	0.11 53	0.21 54	0.19 56	0.27 70	0.28 80

4D-IteraStereo	0.28 98	0.20 79	0.18 110	0.26 139	0.16 80	0.17 84	0.11 87	0.46 143	0.24 138	0.53 206	0.27 123	0.41 122	0.17 99	0.13 78	0.27 112	0.29 115	0.41 126	0.34 152	0.42 128	0.26 131	0.43 164	0.32 133	0.11 77	0.16 88	0.29 99	0.30 109	0.40 125	0.30 89

TestStereo1	0.26 93	0.24 111	0.15 81	0.17 76	0.17 85	0.17 84	0.13 102	0.32 83	0.24 138	0.43 119	0.18 64	0.27 66	0.33 207	0.08 48	0.25 91	0.30 128	0.35 85	0.24 75	0.32 74	0.19 82	0.36 103	0.40 178	0.12 84	0.17 99	0.34 117	0.33 124	0.39 122	0.31 92

SA-5K	0.26 93	0.24 111	0.15 81	0.17 76	0.17 85	0.17 84	0.13 102	0.32 83	0.24 138	0.43 119	0.18 64	0.27 66	0.33 207	0.08 48	0.25 91	0.30 128	0.35 85	0.24 75	0.32 74	0.19 82	0.36 103	0.40 178	0.12 84	0.17 99	0.34 117	0.33 124	0.39 122	0.31 92

DMCA	0.23 82	0.19 72	0.21 133	0.18 91	0.19 108	0.17 84	0.18 146	0.29 77	0.23 131	0.23 61	0.28 124	0.29 75	0.17 99	0.19 135	0.25 91	0.25 78	0.30 71	0.29 107	0.27 58	0.20 91	0.31 73	0.20 64	0.19 180	0.18 110	0.24 73	0.27 88	0.22 51	0.27 77

SGD-Stereo	0.20 65	0.15 52	0.11 46	0.13 56	0.12 61	0.18 90	0.06 32	0.19 55	0.20 97	0.22 59	0.12 29	0.35 103	0.15 84	0.08 48	0.25 91	0.28 97	0.37 96	0.20 54	0.37 96	0.15 56	0.32 78	0.18 55	0.12 84	0.14 70	0.22 60	0.26 82	0.31 78	0.28 80

LoS_RVC	0.29 102	0.25 117	0.22 146	0.15 65	0.19 108	0.18 90	0.12 93	0.37 99	0.21 109	0.42 110	0.38 163	0.32 90	0.20 119	0.18 121	0.31 140	0.27 93	0.34 82	0.28 98	0.43 130	0.21 95	0.42 151	0.33 139	0.15 133	0.23 157	0.48 189	0.34 132	0.41 132	0.46 148

tt_ll	0.29 102	0.25 117	0.22 146	0.15 65	0.19 108	0.18 90	0.12 93	0.37 99	0.21 109	0.42 110	0.38 163	0.32 90	0.20 119	0.18 121	0.31 140	0.27 93	0.34 82	0.28 98	0.43 130	0.21 95	0.42 151	0.33 139	0.15 133	0.23 157	0.48 189	0.34 132	0.41 132	0.46 148

CAS	0.27 96	0.21 93	0.17 99	0.21 107	0.17 85	0.18 90	0.09 62	0.33 87	0.20 97	0.33 76	0.38 163	0.29 75	0.19 114	0.17 111	0.28 121	0.26 85	0.37 96	0.26 84	0.38 101	0.20 91	0.29 66	0.27 94	0.16 143	0.18 110	0.36 129	0.36 144	0.40 125	0.55 185

raft+_RVC	0.25 89	0.22 100	0.17 99	0.19 94	0.18 99	0.18 90	0.13 102	0.38 105	0.19 84	0.46 145	0.30 129	0.34 98	0.16 89	0.13 78	0.25 91	0.26 85	0.33 79	0.27 93	0.37 96	0.19 82	0.36 103	0.26 88	0.10 69	0.15 77	0.30 104	0.29 105	0.36 113	0.30 89

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 89	0.24 111	0.21 133	0.17 76	0.15 73	0.18 90	0.10 78	0.47 153	0.19 84	0.43 119	0.22 94	0.39 112	0.13 65	0.10 60	0.23 77	0.25 78	0.32 78	0.21 60	0.39 106	0.18 75	0.34 87	0.23 77	0.12 84	0.17 99	0.35 124	0.27 88	0.34 95	0.33 100

S2M2_XL	0.27 96	0.20 79	0.20 124	0.15 65	0.16 80	0.19 96	0.18 146	0.48 160	0.21 109	0.43 119	0.21 89	0.43 125	0.14 71	0.17 111	0.26 101	0.26 85	0.47 176	0.23 69	0.35 87	0.21 95	0.40 133	0.24 82	0.16 143	0.18 110	0.29 99	0.25 78	0.33 93	0.38 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 110	0.22 100	0.21 133	0.23 123	0.18 99	0.19 96	0.12 93	0.44 127	0.35 220	0.43 119	0.40 176	0.40 118	0.21 126	0.18 121	0.32 151	0.29 115	0.42 134	0.31 130	0.37 96	0.27 144	0.35 94	0.33 139	0.13 101	0.18 110	0.37 132	0.51 198	0.31 78	0.47 156

RAFT_CTSACE	0.21 71	0.15 52	0.13 61	0.11 47	0.11 54	0.19 96	0.13 102	0.27 68	0.15 57	0.48 159	0.13 37	0.33 94	0.25 164	0.12 72	0.21 71	0.22 63	0.29 67	0.20 54	0.27 58	0.14 44	0.30 68	0.31 122	0.07 39	0.13 66	0.25 79	0.26 82	0.31 78	0.21 58

raftrobust	0.31 119	0.25 117	0.21 133	0.22 113	0.21 123	0.19 96	0.14 112	0.49 167	0.18 80	0.54 216	0.34 141	0.44 131	0.18 107	0.16 103	0.35 176	0.31 143	0.42 134	0.32 140	0.42 128	0.29 160	0.41 143	0.31 122	0.14 112	0.17 99	0.41 157	0.38 152	0.38 118	0.38 120

delet	0.17 51	0.16 58	0.16 88	0.20 103	0.14 69	0.19 96	0.12 93	0.15 46	0.13 45	0.19 55	0.17 57	0.19 49	0.11 54	0.15 92	0.20 62	0.19 44	0.22 47	0.20 54	0.18 30	0.18 75	0.21 44	0.14 33	0.11 77	0.13 66	0.20 50	0.20 60	0.18 41	0.22 60

YMNet	0.22 76	0.21 93	0.17 99	0.21 107	0.17 85	0.20 101	0.17 137	0.26 65	0.24 138	0.18 51	0.15 48	0.31 85	0.17 99	0.21 161	0.24 81	0.24 69	0.26 56	0.22 62	0.30 64	0.15 56	0.26 60	0.22 74	0.14 112	0.14 70	0.26 83	0.23 70	0.27 70	0.26 73

MIM_Stereo	0.22 76	0.17 65	0.16 88	0.19 94	0.15 73	0.20 101	0.10 78	0.28 71	0.13 45	0.43 119	0.19 78	0.31 85	0.10 45	0.12 72	0.21 71	0.28 97	0.36 94	0.26 84	0.34 80	0.20 91	0.35 94	0.24 82	0.08 57	0.16 88	0.24 73	0.21 61	0.32 85	0.23 65

CES	0.33 136	0.19 72	0.19 121	0.19 94	0.21 123	0.20 101	0.09 62	0.85 288	0.18 80	0.42 110	0.55 239	0.49 153	0.16 89	0.20 146	0.31 140	0.37 193	0.47 176	0.28 98	0.41 123	0.24 117	0.66 278	0.35 149	0.17 158	0.18 110	0.42 163	0.33 124	0.42 139	0.50 167

ARAFT	0.24 84	0.20 79	0.15 81	0.20 103	0.16 80	0.20 101	0.10 78	0.32 83	0.19 84	0.45 132	0.24 100	0.34 98	0.13 65	0.10 60	0.24 81	0.25 78	0.41 126	0.34 152	0.34 80	0.16 67	0.35 94	0.21 70	0.11 77	0.13 66	0.29 99	0.24 73	0.32 85	0.29 84

AFF-stereo	0.22 76	0.22 100	0.18 110	0.15 65	0.13 65	0.20 101	0.09 62	0.38 105	0.19 84	0.42 110	0.20 82	0.30 82	0.11 54	0.08 48	0.19 54	0.24 69	0.28 61	0.19 50	0.35 87	0.15 56	0.29 66	0.19 58	0.09 64	0.12 60	0.27 87	0.28 102	0.32 85	0.24 67

MMNet	0.20 65	0.20 79	0.17 99	0.21 107	0.17 85	0.20 101	0.14 112	0.23 60	0.16 66	0.19 55	0.20 82	0.27 66	0.11 54	0.22 173	0.21 71	0.21 58	0.27 59	0.24 75	0.29 61	0.18 75	0.23 52	0.15 43	0.12 84	0.15 77	0.23 67	0.23 70	0.22 51	0.25 69

PMTNet	0.33 136	0.28 142	0.20 124	0.26 139	0.22 132	0.20 101	0.19 152	0.45 134	0.21 109	0.50 172	0.24 100	0.52 170	0.15 84	0.18 121	0.31 140	0.33 163	0.47 176	0.28 98	0.55 174	0.25 120	0.46 189	0.27 94	0.16 143	0.16 88	0.46 177	0.37 149	0.48 156	0.64 211

trnet	0.31 119	0.28 142	0.22 146	0.25 129	0.20 117	0.21 108	0.12 93	0.49 167	0.20 97	0.52 197	0.24 100	0.55 184	0.22 139	0.20 146	0.28 121	0.32 156	0.48 185	0.26 84	0.41 123	0.22 101	0.45 185	0.30 113	0.14 112	0.21 143	0.38 137	0.35 138	0.49 168	0.53 179

anonymousdsp2	0.26 93	0.28 142	0.18 110	0.19 94	0.16 80	0.21 108	0.14 112	0.37 99	0.19 84	0.38 93	0.22 94	0.36 106	0.16 89	0.14 85	0.22 76	0.26 85	0.36 94	0.25 81	0.56 179	0.21 95	0.37 112	0.31 122	0.13 101	0.18 110	0.31 108	0.25 78	0.38 118	0.29 84

GMOStereo	0.30 110	0.23 104	0.16 88	0.19 94	0.18 99	0.21 108	0.13 102	0.46 143	0.25 149	0.56 243	0.24 100	0.43 125	0.26 168	0.16 103	0.27 112	0.28 97	0.40 114	0.29 107	0.44 133	0.23 108	0.42 151	0.45 207	0.12 84	0.16 88	0.42 163	0.38 152	0.48 156	0.31 92

error version	0.30 110	0.23 104	0.16 88	0.19 94	0.18 99	0.21 108	0.13 102	0.46 143	0.25 149	0.56 243	0.24 100	0.43 125	0.26 168	0.16 103	0.27 112	0.28 97	0.40 114	0.29 107	0.44 133	0.23 108	0.42 151	0.45 207	0.12 84	0.16 88	0.42 163	0.38 152	0.48 156	0.31 92

test-v	0.30 110	0.23 104	0.16 88	0.19 94	0.18 99	0.21 108	0.13 102	0.46 143	0.25 149	0.56 243	0.24 100	0.43 125	0.26 168	0.16 103	0.27 112	0.28 97	0.40 114	0.29 107	0.44 133	0.23 108	0.42 151	0.45 207	0.12 84	0.16 88	0.42 163	0.38 152	0.48 156	0.31 92

test-2	0.30 110	0.23 104	0.16 88	0.19 94	0.18 99	0.21 108	0.13 102	0.46 143	0.25 149	0.56 243	0.24 100	0.43 125	0.26 168	0.16 103	0.27 112	0.28 97	0.40 114	0.29 107	0.44 133	0.23 108	0.42 151	0.45 207	0.12 84	0.16 88	0.42 163	0.38 152	0.48 156	0.31 92

castereo	0.32 126	0.23 104	0.18 110	0.26 139	0.20 117	0.22 114	0.14 112	0.48 160	0.25 149	0.54 216	0.30 129	0.52 170	0.16 89	0.15 92	0.27 112	0.31 143	0.48 185	0.29 107	0.52 163	0.26 131	0.48 199	0.39 171	0.14 112	0.18 110	0.40 151	0.39 162	0.38 118	0.44 143

raft_robust	0.34 142	0.27 136	0.19 121	0.29 155	0.22 132	0.22 114	0.16 132	0.52 203	0.28 185	0.64 276	0.25 115	0.48 149	0.26 168	0.18 121	0.32 151	0.33 163	0.44 153	0.34 152	0.52 163	0.28 150	0.44 173	0.47 222	0.12 84	0.21 143	0.44 172	0.44 176	0.49 168	0.46 148

CREStereo++_RVC	0.32 126	0.25 117	0.18 110	0.23 123	0.25 150	0.22 114	0.15 122	0.45 134	0.26 164	0.48 159	0.28 124	0.48 149	0.44 242	0.18 121	0.26 101	0.30 128	0.47 176	0.25 81	0.38 101	0.23 108	0.41 143	0.30 113	0.13 101	0.24 169	0.40 151	0.32 118	0.51 183	0.52 175
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
RALCasStereoNet	0.30 110	0.31 170	0.21 133	0.28 151	0.23 138	0.22 114	0.15 122	0.45 134	0.19 84	0.48 159	0.30 129	0.44 131	0.19 114	0.14 85	0.33 156	0.30 128	0.44 153	0.38 191	0.39 106	0.25 120	0.41 143	0.26 88	0.13 101	0.21 143	0.40 151	0.33 124	0.35 98	0.38 120

CREStereo	0.32 126	0.27 136	0.22 146	0.25 129	0.20 117	0.22 114	0.12 93	0.49 167	0.20 97	0.50 172	0.24 100	0.54 178	0.22 139	0.20 146	0.29 126	0.33 163	0.49 193	0.26 84	0.41 123	0.22 101	0.46 189	0.30 113	0.15 133	0.21 143	0.39 145	0.34 132	0.48 156	0.52 175
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
HITNet	0.28 98	0.27 136	0.21 133	0.22 113	0.21 123	0.22 114	0.15 122	0.41 114	0.22 125	0.50 172	0.35 146	0.44 131	0.21 126	0.17 111	0.26 101	0.24 69	0.33 79	0.31 130	0.31 69	0.19 82	0.32 78	0.28 101	0.16 143	0.18 110	0.31 108	0.28 102	0.44 145	0.42 138
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
Sa-1000	0.32 126	0.29 155	0.17 99	0.20 103	0.20 117	0.23 120	0.10 78	0.49 167	0.28 185	0.55 233	0.26 118	0.46 143	0.17 99	0.20 146	0.31 140	0.31 143	0.45 160	0.33 144	0.50 158	0.22 101	0.41 143	0.43 196	0.14 112	0.20 133	0.42 163	0.41 167	0.51 183	0.40 132

test_3	0.35 147	0.25 117	0.20 124	0.25 129	0.25 150	0.23 120	0.15 122	0.51 189	0.23 131	0.54 216	0.24 100	0.67 230	0.28 184	0.17 111	0.34 167	0.31 143	0.45 160	0.33 144	0.86 231	0.32 176	0.44 173	0.50 240	0.11 77	0.22 147	0.38 137	0.38 152	0.41 132	0.37 110

rafts_anoy	0.29 102	0.30 162	0.23 152	0.22 113	0.24 145	0.23 120	0.14 112	0.44 127	0.18 80	0.44 127	0.34 141	0.40 118	0.16 89	0.14 85	0.33 156	0.30 128	0.40 114	0.37 184	0.40 116	0.25 120	0.38 123	0.29 110	0.12 84	0.20 133	0.38 137	0.33 124	0.35 98	0.41 134

RALAANet	0.29 102	0.31 170	0.23 152	0.22 113	0.21 123	0.23 120	0.16 132	0.38 105	0.19 84	0.33 76	0.38 163	0.35 103	0.18 107	0.15 92	0.33 156	0.29 115	0.38 103	0.37 184	0.48 155	0.27 144	0.36 103	0.29 110	0.15 133	0.20 133	0.34 117	0.30 109	0.35 98	0.35 106

PWCDC_ROB	0.45 198	0.20 79	0.30 184	0.20 103	0.33 202	0.23 120	0.29 194	0.26 65	0.96 298	0.21 58	0.54 236	0.30 82	2.04 307	0.49 273	0.51 241	0.41 219	0.38 103	0.41 218	0.39 106	0.37 195	0.37 112	0.61 275	0.35 240	0.31 216	0.24 73	0.49 189	0.35 98	0.53 179

SA	0.30 110	0.27 136	0.17 99	0.18 91	0.17 85	0.24 125	0.10 78	0.47 153	0.26 164	0.54 216	0.20 82	0.46 143	0.14 71	0.12 72	0.30 130	0.30 128	0.41 126	0.30 124	0.40 116	0.23 108	0.37 112	0.37 164	0.10 69	0.20 133	0.41 157	0.38 152	0.49 168	0.37 110

CIPLG	0.29 102	0.26 130	0.17 99	0.22 113	0.17 85	0.24 125	0.14 112	0.50 176	0.17 72	0.46 145	0.37 156	0.45 136	0.22 139	0.25 205	0.30 130	0.30 128	0.43 141	0.29 107	0.39 106	0.28 150	0.40 133	0.28 101	0.13 101	0.18 110	0.31 108	0.25 78	0.32 85	0.29 84

IPLGR_C	0.29 102	0.26 130	0.17 99	0.22 113	0.17 85	0.24 125	0.14 112	0.50 176	0.17 72	0.46 145	0.37 156	0.45 136	0.24 155	0.25 205	0.30 130	0.30 128	0.43 141	0.30 124	0.39 106	0.28 150	0.40 133	0.28 101	0.13 101	0.17 99	0.31 108	0.26 82	0.32 85	0.30 89

AASNet	0.20 65	0.22 100	0.15 81	0.21 107	0.18 99	0.24 125	0.17 137	0.23 60	0.14 51	0.22 59	0.26 118	0.21 51	0.13 65	0.16 103	0.20 62	0.22 63	0.28 61	0.23 69	0.24 51	0.19 82	0.23 52	0.19 58	0.12 84	0.16 88	0.23 67	0.21 61	0.22 51	0.19 51

test-3	0.33 136	0.25 117	0.20 124	0.25 129	0.25 150	0.24 125	0.15 122	0.50 176	0.21 109	0.51 188	0.24 100	0.63 223	0.24 155	0.17 111	0.34 167	0.29 115	0.45 160	0.31 130	0.84 227	0.30 165	0.41 143	0.42 189	0.12 84	0.20 133	0.31 108	0.27 88	0.41 132	0.38 120

test_1	0.33 136	0.25 117	0.20 124	0.25 129	0.25 150	0.24 125	0.15 122	0.50 176	0.21 109	0.51 188	0.24 100	0.64 225	0.24 155	0.16 103	0.34 167	0.29 115	0.45 160	0.31 130	0.85 229	0.30 165	0.41 143	0.42 189	0.12 84	0.20 133	0.31 108	0.27 88	0.41 132	0.38 120

ACRE	0.29 102	0.26 130	0.17 99	0.22 113	0.17 85	0.24 125	0.14 112	0.50 176	0.17 72	0.46 145	0.37 156	0.45 136	0.23 148	0.25 205	0.30 130	0.30 128	0.43 141	0.29 107	0.39 106	0.29 160	0.40 133	0.27 94	0.13 101	0.18 110	0.30 104	0.26 82	0.32 85	0.29 84

DMCA-RVC	0.31 119	0.25 117	0.28 177	0.25 129	0.27 167	0.24 125	0.25 181	0.36 94	0.31 203	0.33 76	0.38 163	0.54 178	0.24 155	0.20 146	0.40 192	0.35 180	0.35 85	0.34 152	0.35 87	0.29 160	0.37 112	0.33 139	0.22 195	0.24 169	0.29 99	0.29 105	0.36 113	0.41 134

GANet	0.22 76	0.20 79	0.20 124	0.22 113	0.23 138	0.24 125	0.19 152	0.31 80	0.17 72	0.24 62	0.21 89	0.29 75	0.14 71	0.14 85	0.21 71	0.24 69	0.29 67	0.31 130	0.24 51	0.15 56	0.24 55	0.19 58	0.16 143	0.17 99	0.23 67	0.21 61	0.26 67	0.24 67

IER	0.29 102	0.24 111	0.24 159	0.24 125	0.21 123	0.25 134	0.17 137	0.35 92	0.21 109	0.36 83	0.45 203	0.51 161	0.20 119	0.24 197	0.32 151	0.29 115	0.38 103	0.31 130	0.33 78	0.23 108	0.33 84	0.27 94	0.20 191	0.19 126	0.30 104	0.32 118	0.35 98	0.39 129

IPLG	0.30 110	0.28 142	0.24 159	0.22 113	0.20 117	0.25 134	0.15 122	0.45 134	0.19 84	0.45 132	0.28 124	0.45 136	0.18 107	0.23 191	0.33 156	0.29 115	0.43 141	0.35 168	0.40 116	0.28 150	0.35 94	0.44 200	0.12 84	0.20 133	0.35 124	0.36 144	0.37 115	0.37 110

s12784h	0.39 164	0.35 196	0.25 167	0.46 222	0.29 183	0.25 134	0.18 146	0.49 167	0.22 125	0.51 188	0.34 141	0.62 219	0.32 203	0.21 161	0.27 112	0.28 97	0.48 185	0.29 107	0.52 163	0.23 108	0.51 213	0.30 113	0.15 133	0.23 157	0.51 204	0.52 201	0.70 245	1.14 267

HCRNet	0.24 84	0.30 162	0.15 81	0.34 181	0.15 73	0.25 134	0.15 122	0.30 78	0.14 51	0.69 288	0.32 133	0.39 112	0.14 71	0.17 111	0.20 62	0.20 55	0.30 71	0.22 62	0.33 78	0.15 56	0.24 55	0.15 43	0.16 143	0.12 60	0.20 50	0.24 73	0.24 63	0.22 60

CVANet_RVC	0.22 76	0.29 155	0.21 133	0.29 155	0.22 132	0.25 134	0.15 122	0.27 68	0.16 66	0.24 62	0.34 141	0.23 55	0.19 114	0.14 85	0.20 62	0.22 63	0.25 52	0.24 75	0.24 51	0.17 69	0.24 55	0.17 51	0.13 101	0.18 110	0.23 67	0.19 56	0.22 51	0.23 65

DN-CSS_ROB	0.36 152	0.31 170	0.30 184	0.31 162	0.30 189	0.25 134	0.17 137	0.51 189	0.25 149	0.51 188	0.56 242	0.56 190	0.36 218	0.18 121	0.31 140	0.28 97	0.41 126	0.31 130	0.81 223	0.27 144	0.37 112	0.25 85	0.22 195	0.32 222	0.37 132	0.32 118	0.41 132	0.38 120

MyStereo04	0.43 189	0.39 220	0.40 227	0.34 181	0.31 193	0.26 140	0.22 163	0.51 189	0.37 226	0.50 172	0.37 156	0.55 184	0.28 184	0.17 111	0.50 236	0.39 204	0.44 153	0.39 202	1.11 262	0.40 211	0.48 199	0.44 200	0.17 158	0.31 216	0.53 210	0.61 228	0.65 232	0.51 170

BEATNet_4x	0.35 147	0.29 155	0.24 159	0.27 145	0.26 160	0.26 140	0.22 163	0.45 134	0.28 185	0.57 254	0.33 136	0.49 153	0.28 184	0.19 135	0.35 176	0.33 163	0.40 114	0.40 210	0.39 106	0.25 120	0.46 189	0.47 222	0.21 193	0.25 182	0.36 129	0.34 132	0.51 183	0.48 162

RASNet	0.31 119	0.32 182	0.30 184	0.27 145	0.24 145	0.26 140	0.20 157	0.46 143	0.26 164	0.41 99	0.33 136	0.40 118	0.25 164	0.20 146	0.25 91	0.28 97	0.38 103	0.30 124	0.34 80	0.21 95	0.40 133	0.29 110	0.14 112	0.30 207	0.33 116	0.34 132	0.49 168	0.47 156

G2L-Stereo	0.32 126	0.29 155	0.21 133	0.25 129	0.27 167	0.27 143	0.18 146	0.43 126	0.25 149	0.44 127	0.45 203	0.40 118	0.30 193	0.21 161	0.29 126	0.31 143	0.42 134	0.32 140	0.34 80	0.24 117	0.35 94	0.30 113	0.21 193	0.20 133	0.37 132	0.41 167	0.42 139	0.39 129

CASnet	0.30 110	0.26 130	0.18 110	0.22 113	0.20 117	0.27 143	0.12 93	0.48 160	0.24 138	0.54 216	0.35 146	0.55 184	0.21 126	0.19 135	0.27 112	0.25 78	0.37 96	0.23 69	0.54 172	0.20 91	0.42 151	0.31 122	0.15 133	0.18 110	0.30 104	0.27 88	0.40 125	0.42 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.41 180	0.33 192	0.21 133	0.28 151	0.31 193	0.27 143	0.16 132	1.20 307	0.22 125	0.76 297	0.69 269	0.57 198	0.27 181	0.20 146	0.31 140	0.39 204	0.46 171	0.29 107	0.52 163	0.26 131	0.52 219	0.37 164	0.17 158	0.18 110	0.59 233	0.47 184	0.48 156	0.58 194
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MIPNet	0.35 147	0.32 182	0.24 159	0.26 139	0.23 138	0.27 143	0.15 122	0.50 176	0.20 97	0.45 132	0.37 156	0.52 170	0.29 189	0.22 173	0.35 176	0.33 163	0.46 171	0.37 184	0.51 161	0.37 195	0.36 103	0.44 200	0.14 112	0.19 126	0.46 177	0.51 198	0.42 139	0.51 170

FINET	0.31 119	0.30 162	0.31 194	0.34 181	0.24 145	0.27 143	0.29 194	0.36 94	0.28 185	0.39 95	0.26 118	0.37 107	0.23 148	0.22 173	0.43 210	0.35 180	0.37 96	0.28 98	0.46 149	0.25 120	0.35 94	0.28 101	0.24 206	0.24 169	0.35 124	0.27 88	0.39 122	0.32 99

IPLGR	0.38 156	0.41 225	0.25 167	0.35 187	0.32 197	0.28 148	0.18 146	0.50 176	0.27 174	0.48 159	0.48 214	0.52 170	0.25 164	0.22 173	0.37 182	0.31 143	0.42 134	0.39 202	0.63 196	0.38 202	0.40 133	0.48 227	0.14 112	0.22 147	0.48 189	0.47 184	0.48 156	0.46 148

HGLStereo	0.32 126	0.32 182	0.25 167	0.27 145	0.27 167	0.28 148	0.17 137	0.39 111	0.23 131	0.40 97	0.56 242	0.33 94	0.19 114	0.24 197	0.30 130	0.34 173	0.44 153	0.39 202	0.41 123	0.28 150	0.39 129	0.32 133	0.18 173	0.25 182	0.40 151	0.38 152	0.35 98	0.33 100

AE-Stereo	0.38 156	0.32 182	0.23 152	0.34 181	0.25 150	0.29 150	0.16 132	0.49 167	0.24 138	0.55 233	0.22 94	0.67 230	0.23 148	0.19 135	0.33 156	0.35 180	0.52 221	0.41 218	0.59 190	0.37 195	0.50 211	0.50 240	0.14 112	0.30 207	0.51 204	0.46 181	0.55 203	0.48 162

sCroCo_RVC	0.40 167	0.30 162	0.24 159	0.24 125	0.22 132	0.29 150	0.18 146	0.50 176	0.32 206	0.44 127	0.33 136	0.37 107	0.37 226	0.17 111	0.45 217	0.60 287	0.55 238	0.47 245	0.64 201	0.39 207	0.68 283	0.62 277	0.22 195	0.31 216	0.48 189	0.44 176	0.58 211	0.48 162

S2M2_L	0.31 119	0.28 142	0.29 180	0.21 107	0.22 132	0.30 152	0.19 152	0.44 127	0.20 97	0.52 197	0.17 57	0.37 107	0.13 65	0.27 215	0.33 156	0.31 143	0.49 193	0.28 98	0.41 123	0.28 150	0.43 164	0.28 101	0.22 195	0.22 147	0.32 115	0.30 109	0.46 147	0.50 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GLC_STEREO	0.36 152	0.31 170	0.29 180	0.31 162	0.27 167	0.30 152	0.23 173	0.49 167	0.22 125	0.54 216	0.43 199	0.48 149	0.21 126	0.22 173	0.29 126	0.31 143	0.54 235	0.33 144	0.47 153	0.30 165	0.60 261	0.46 214	0.18 173	0.24 169	0.39 145	0.28 102	0.57 208	0.42 138

UPFNet	0.28 98	0.25 117	0.26 173	0.26 139	0.23 138	0.30 152	0.21 158	0.34 90	0.25 149	0.35 82	0.32 133	0.33 94	0.21 126	0.23 191	0.31 140	0.28 97	0.37 96	0.31 130	0.37 96	0.23 108	0.27 65	0.24 82	0.18 173	0.20 133	0.28 97	0.29 105	0.32 85	0.29 84

DeepPrunerF	0.55 235	0.29 155	0.30 184	0.37 192	0.86 293	0.30 152	0.37 212	0.42 116	0.34 217	0.34 80	0.53 233	0.34 98	0.22 139	0.31 231	0.38 185	0.40 210	0.42 134	0.34 152	0.56 179	0.36 191	0.41 143	0.33 139	0.27 217	0.26 192	4.90 345	0.50 192	0.38 118	0.46 148

CFNet	0.34 142	0.31 170	0.25 167	0.38 197	0.32 197	0.30 152	0.23 173	0.46 143	0.26 164	0.41 99	0.36 153	0.58 203	0.30 193	0.24 197	0.28 121	0.26 85	0.39 109	0.34 152	0.37 96	0.26 131	0.35 94	0.22 74	0.17 158	0.24 169	0.47 179	0.39 162	0.46 147	0.51 170

PDISCO_ROB	0.34 142	0.31 170	0.32 201	0.28 151	0.24 145	0.30 152	0.21 158	0.36 94	0.24 138	0.27 67	0.35 146	0.32 90	0.24 155	0.18 121	0.36 180	0.40 210	0.40 114	0.51 261	0.36 92	0.31 172	0.44 173	0.40 178	0.17 158	0.25 182	0.41 157	0.43 173	0.62 224	0.46 148

coex_refinement	0.33 136	0.31 170	0.23 152	0.26 139	0.25 150	0.31 158	0.17 137	0.45 134	0.34 217	0.41 99	0.42 189	0.39 112	0.20 119	0.21 161	0.34 167	0.34 173	0.39 109	0.34 152	0.38 101	0.22 101	0.34 87	0.30 113	0.19 180	0.23 157	0.38 137	0.38 152	0.43 142	0.64 211

Reg-Stereo(zero)	0.38 156	0.29 155	0.31 194	0.30 160	0.21 123	0.31 158	0.22 163	0.54 212	0.26 164	0.53 206	0.61 256	0.55 184	0.23 148	0.21 161	0.24 81	0.34 173	0.43 141	0.33 144	0.79 217	0.25 120	0.42 151	0.42 189	0.16 143	0.24 169	0.39 145	0.43 173	0.53 196	0.63 207

HI	0.38 156	0.29 155	0.31 194	0.30 160	0.21 123	0.31 158	0.22 163	0.54 212	0.26 164	0.53 206	0.61 256	0.55 184	0.23 148	0.21 161	0.24 81	0.34 173	0.43 141	0.33 144	0.79 217	0.25 120	0.42 151	0.42 189	0.16 143	0.24 169	0.39 145	0.43 173	0.53 196	0.63 207

Any-RAFT	0.43 189	0.27 136	0.51 255	0.37 192	0.28 179	0.31 158	0.21 158	0.50 176	0.26 164	0.48 159	0.54 236	0.57 198	0.19 114	0.19 135	0.33 156	0.37 193	0.49 193	0.34 152	0.83 224	0.33 182	0.53 225	0.42 189	0.17 158	0.23 157	0.70 258	0.84 270	0.50 177	0.89 254

GMStereo	0.32 126	0.32 182	0.20 124	0.27 145	0.25 150	0.31 158	0.24 178	0.48 160	0.25 149	0.37 88	0.30 129	0.54 178	0.27 181	0.19 135	0.30 130	0.30 128	0.45 160	0.29 107	0.56 179	0.32 176	0.39 129	0.25 85	0.18 173	0.22 147	0.39 145	0.30 109	0.47 152	0.33 100
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.32 126	0.28 142	0.27 174	0.29 155	0.27 167	0.31 158	0.21 158	0.41 114	0.26 164	0.41 99	0.37 156	0.39 112	0.28 184	0.25 205	0.31 140	0.30 128	0.43 141	0.35 168	0.39 106	0.26 131	0.33 84	0.32 133	0.19 180	0.26 192	0.34 117	0.37 149	0.37 115	0.41 134

DLCB_ROB	0.40 167	0.36 198	0.35 214	0.32 169	0.32 197	0.31 158	0.27 186	0.42 116	0.34 217	0.46 145	0.49 216	0.54 178	0.37 226	0.30 225	0.37 182	0.33 163	0.44 153	0.38 191	0.40 116	0.32 176	0.44 173	0.34 147	0.27 217	0.31 216	0.81 284	0.57 217	0.55 203	0.46 148

cross-raft	0.42 184	0.32 182	0.22 146	0.32 169	0.26 160	0.32 165	0.19 152	0.54 212	0.27 174	0.55 233	0.39 173	0.58 203	0.20 119	0.20 146	0.36 180	0.48 249	0.51 213	0.37 184	1.06 259	0.44 234	0.56 241	0.59 269	0.14 112	0.25 182	0.57 225	0.54 207	0.59 214	0.59 196

sAnonymous2	0.40 167	0.28 142	0.24 159	0.25 129	0.23 138	0.32 165	0.22 163	0.56 227	0.30 198	0.41 99	0.38 163	0.39 112	0.29 189	0.18 121	0.46 221	0.50 257	0.53 226	0.49 251	0.80 221	0.42 220	0.53 225	0.56 262	0.19 180	0.25 182	0.50 201	0.52 201	0.51 183	0.56 189

CroCo_RVC	0.40 167	0.28 142	0.24 159	0.25 129	0.23 138	0.32 165	0.22 163	0.56 227	0.30 198	0.41 99	0.38 163	0.39 112	0.29 189	0.18 121	0.46 221	0.50 257	0.53 226	0.49 251	0.80 221	0.42 220	0.53 225	0.56 262	0.19 180	0.25 182	0.50 201	0.52 201	0.51 183	0.56 189

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 156	0.38 213	0.38 219	0.34 181	0.47 240	0.32 165	0.52 253	0.40 112	0.44 241	0.41 99	0.41 180	0.56 190	0.26 168	0.41 261	0.43 210	0.30 128	0.39 109	0.33 144	0.40 116	0.27 144	0.34 87	0.27 94	0.22 195	0.24 169	0.37 132	0.47 184	0.40 125	0.44 143
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSKI-zero shot	0.46 203	0.28 142	0.20 124	0.31 162	0.27 167	0.33 169	0.24 178	0.56 227	0.24 138	0.53 206	0.40 176	0.55 184	0.21 126	0.19 135	0.33 156	0.42 226	0.51 213	0.36 173	1.37 269	0.41 214	0.52 219	0.47 222	0.16 143	0.23 157	0.49 195	1.13 301	0.80 264	0.78 233

EGLCR-Stereo	0.32 126	0.28 142	0.18 110	0.24 125	0.25 150	0.33 169	0.11 87	0.48 160	0.20 97	0.49 167	0.19 78	0.49 153	0.15 84	0.17 111	0.24 81	0.28 97	0.45 160	0.31 130	0.45 138	0.25 120	0.49 204	0.41 183	0.14 112	0.18 110	0.34 117	0.31 114	0.74 256	0.57 193

LMCR-Stereo	0.37 154	0.31 170	0.23 152	0.25 129	0.25 150	0.33 169	0.19 152	0.44 127	0.27 174	0.45 132	0.35 146	0.51 161	0.34 209	0.21 161	0.35 176	0.35 180	0.50 207	0.38 191	0.74 212	0.41 214	0.46 189	0.44 200	0.20 191	0.23 157	0.40 151	0.38 152	0.51 183	0.51 170

TANstereo	0.40 167	0.25 117	0.18 110	0.29 155	0.27 167	0.33 169	0.17 137	0.37 99	0.20 97	0.45 132	0.21 89	0.31 85	0.26 168	0.22 173	0.61 263	0.56 276	0.51 213	0.68 297	0.97 247	0.74 290	0.43 164	0.35 149	0.85 305	0.22 147	0.27 87	0.32 118	0.49 168	0.38 120

XX-TBD	0.40 167	0.25 117	0.18 110	0.29 155	0.27 167	0.33 169	0.17 137	0.37 99	0.20 97	0.45 132	0.21 89	0.31 85	0.26 168	0.22 173	0.61 263	0.56 276	0.51 213	0.68 297	0.97 247	0.74 290	0.43 164	0.35 149	0.85 305	0.22 147	0.27 87	0.32 118	0.49 168	0.38 120

FADNet-RVC-Resample	0.40 167	0.31 170	0.32 201	0.36 188	0.29 183	0.33 169	0.27 186	0.53 209	0.32 206	0.57 254	0.37 156	0.53 175	0.34 209	0.30 225	0.41 200	0.31 143	0.41 126	0.42 224	0.55 174	0.43 226	0.39 129	0.46 214	0.25 209	0.43 256	0.44 172	0.42 169	0.37 115	0.53 179

FADNet-RVC	0.41 180	0.37 204	0.28 177	0.41 211	0.33 202	0.33 169	0.32 202	0.53 209	0.30 198	0.52 197	0.41 180	0.59 211	0.35 214	0.25 205	0.51 241	0.37 193	0.43 141	0.34 152	0.75 214	0.40 211	0.38 123	0.39 171	0.28 223	0.36 233	0.47 179	0.52 201	0.40 125	0.53 179

HSM	0.40 167	0.37 204	0.30 184	0.39 202	0.36 210	0.33 169	0.28 189	0.56 227	0.29 193	0.50 172	0.51 225	0.49 153	0.37 226	0.24 197	0.39 187	0.34 173	0.52 221	0.36 173	0.50 158	0.35 189	0.49 204	0.35 149	0.19 180	0.29 203	0.48 189	0.54 207	0.54 200	0.55 185

DISCO	0.32 126	0.30 162	0.23 152	0.31 162	0.28 179	0.33 169	0.30 199	0.32 83	0.29 193	0.40 97	0.41 180	0.32 90	0.20 119	0.23 191	0.32 151	0.29 115	0.42 134	0.32 140	0.46 149	0.29 160	0.36 103	0.31 122	0.19 180	0.24 169	0.37 132	0.36 144	0.41 132	0.38 120

iResNet_ROB	0.35 147	0.30 162	0.27 174	0.32 169	0.21 123	0.33 169	0.22 163	0.45 134	0.27 174	0.45 132	0.42 189	0.38 110	0.48 246	0.19 135	0.28 121	0.29 115	0.45 160	0.36 173	0.55 174	0.24 117	0.37 112	0.27 94	0.19 180	0.25 182	0.44 172	0.39 162	0.47 152	0.47 156

TestStereo	0.35 147	0.33 192	0.28 177	0.33 173	0.23 138	0.34 179	0.22 163	0.54 212	0.24 138	0.64 276	0.28 124	0.53 175	0.21 126	0.18 121	0.30 130	0.25 78	0.44 153	0.27 93	0.58 187	0.27 144	0.52 219	0.32 133	0.18 173	0.26 192	0.41 157	0.33 124	0.50 177	0.43 141

STTStereo	0.39 164	0.42 228	0.43 234	0.37 192	0.43 228	0.34 179	0.49 246	0.37 99	0.33 213	0.38 93	0.43 199	0.51 161	0.30 193	0.38 253	0.47 226	0.32 156	0.41 126	0.40 210	0.40 116	0.29 160	0.36 103	0.28 101	0.22 195	0.28 199	0.40 151	0.45 180	0.40 125	0.62 202

model_zeroshot	0.45 198	0.32 182	0.20 124	0.27 145	0.29 183	0.35 181	0.23 173	0.54 212	0.27 174	0.53 206	0.38 163	0.69 238	0.20 119	0.20 146	0.46 221	0.50 257	0.55 238	0.39 202	1.20 265	0.52 264	0.52 219	0.49 233	0.19 180	0.28 199	0.59 233	0.65 235	0.52 193	0.88 253

RAFT-Test	0.43 189	0.31 170	0.21 133	0.37 192	0.26 160	0.35 181	0.22 163	0.53 209	0.24 138	0.53 206	0.46 209	0.54 178	0.22 139	0.20 146	0.37 182	0.51 264	0.51 213	0.37 184	1.04 254	0.48 249	0.55 237	0.50 240	0.16 143	0.23 157	0.56 223	0.51 198	0.62 224	0.65 216

iinet-f	0.34 142	0.26 130	0.24 159	0.24 125	0.18 99	0.35 181	0.16 132	0.33 87	0.21 109	0.42 110	0.73 273	0.44 131	0.35 214	0.18 121	0.30 130	0.34 173	0.43 141	0.28 98	0.86 231	0.33 182	0.40 133	0.26 88	0.17 158	0.18 110	0.39 145	0.29 105	0.46 147	0.39 129

DSFCA	0.33 136	0.39 220	0.32 201	0.31 162	0.27 167	0.35 181	0.25 181	0.36 94	0.29 193	0.32 75	0.42 189	0.38 110	0.22 139	0.19 135	0.32 151	0.31 143	0.38 103	0.36 173	0.46 149	0.26 131	0.37 112	0.37 164	0.23 202	0.24 169	0.38 137	0.35 138	0.34 95	0.43 141

anonymity	1.14 288	0.25 117	0.65 284	0.38 197	0.28 179	0.36 185	0.21 158	0.56 227	0.26 164	0.53 206	18.98 353	0.52 170	0.22 139	0.20 146	0.31 140	0.44 232	0.48 185	0.32 140	0.83 224	0.45 237	0.48 199	0.46 214	0.18 173	0.22 147	0.68 254	0.98 291	0.58 211	0.98 260

ADLNet	0.34 142	0.39 220	0.25 167	0.33 173	0.29 183	0.36 185	0.32 202	0.42 116	0.25 149	0.37 88	0.38 163	0.60 216	0.28 184	0.50 276	0.31 140	0.30 128	0.40 114	0.31 130	0.38 101	0.28 150	0.34 87	0.28 101	0.28 223	0.19 126	0.36 129	0.40 166	0.35 98	0.36 107

R-Stereo Train	0.40 167	0.28 142	0.29 180	0.33 173	0.27 167	0.37 187	0.14 112	0.51 189	0.25 149	0.54 216	0.42 189	0.56 190	0.26 168	0.21 161	0.34 167	0.41 219	0.52 221	0.38 191	0.70 204	0.37 195	0.51 213	0.48 227	0.17 158	0.28 199	0.54 213	0.65 235	0.46 147	0.62 202

RAFT-Stereo	0.40 167	0.28 142	0.29 180	0.33 173	0.27 167	0.37 187	0.14 112	0.51 189	0.25 149	0.54 216	0.42 189	0.56 190	0.26 168	0.21 161	0.34 167	0.41 219	0.52 221	0.38 191	0.70 204	0.37 195	0.51 213	0.48 227	0.17 158	0.28 199	0.54 213	0.65 235	0.46 147	0.62 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.42 184	0.32 182	0.21 133	0.27 145	0.26 160	0.37 187	0.23 173	0.51 189	0.25 149	0.52 197	0.42 189	0.54 178	0.21 126	0.20 146	0.39 187	0.52 268	0.51 213	0.38 191	1.02 253	0.59 273	0.54 233	0.53 256	0.17 158	0.23 157	0.53 210	0.46 181	0.59 214	0.63 207

DeepPruner_ROB	0.43 189	0.36 198	0.37 218	0.38 197	0.39 221	0.37 187	0.26 184	0.45 134	0.36 224	0.50 172	0.53 233	0.47 147	0.40 235	0.23 191	0.56 255	0.38 200	0.48 185	0.44 232	0.51 161	0.35 189	0.57 250	0.45 207	0.27 217	0.32 222	0.47 179	0.68 244	0.52 193	0.45 146

IGEV-FE	0.50 218	0.33 192	0.81 297	0.76 268	0.36 210	0.38 191	0.47 233	0.58 239	0.27 174	0.54 216	0.54 236	0.61 218	0.18 107	0.22 173	0.34 167	0.47 243	0.50 207	0.34 152	0.91 237	0.43 226	0.56 241	0.49 233	0.15 133	0.24 169	0.80 280	0.68 244	0.69 239	0.77 230

IGEV_Zeroshot_test	0.50 218	0.33 192	0.81 297	0.76 268	0.36 210	0.38 191	0.47 233	0.58 239	0.27 174	0.53 206	0.55 239	0.60 216	0.18 107	0.22 173	0.34 167	0.47 243	0.50 207	0.34 152	0.92 239	0.43 226	0.56 241	0.50 240	0.15 133	0.24 169	0.80 280	0.68 244	0.69 239	0.77 230

CFNet_pseudo	0.38 156	0.32 182	0.34 210	0.41 211	0.33 202	0.38 191	0.28 189	0.51 189	0.29 193	0.54 216	0.52 231	0.46 143	0.42 239	0.24 197	0.41 200	0.33 163	0.39 109	0.36 173	0.46 149	0.25 120	0.38 123	0.31 122	0.19 180	0.26 192	0.43 169	0.46 181	0.52 193	0.55 185

CFNet_RVC	0.38 156	0.40 223	0.33 204	0.38 197	0.35 208	0.38 191	0.25 181	0.44 127	0.28 185	0.45 132	0.49 216	0.46 143	0.26 168	0.24 197	0.40 192	0.33 163	0.43 141	0.36 173	0.44 133	0.31 172	0.43 164	0.31 122	0.19 180	0.26 192	0.49 195	0.49 189	0.50 177	0.52 175

iResNetv2_ROB	0.37 154	0.30 162	0.23 152	0.34 181	0.29 183	0.38 191	0.22 163	0.46 143	0.25 149	0.46 145	0.56 242	0.56 190	0.41 237	0.22 173	0.30 130	0.29 115	0.40 114	0.34 152	0.66 202	0.31 172	0.40 133	0.32 133	0.23 202	0.30 207	0.44 172	0.36 144	0.50 177	0.46 148

NCCL2	0.49 214	0.47 242	0.48 246	0.40 207	0.38 217	0.38 191	0.33 204	0.55 220	0.44 241	0.58 257	0.47 212	0.53 175	0.36 218	0.28 219	0.57 256	0.47 243	0.49 193	0.45 239	0.57 184	0.44 234	0.56 241	0.54 260	0.34 237	0.45 261	0.70 258	0.72 252	0.61 223	0.81 243

ADCP+	0.49 214	0.35 196	0.36 217	0.33 173	0.26 160	0.39 197	0.38 216	0.48 160	0.98 299	0.42 110	0.61 256	0.85 252	0.26 168	0.30 225	0.33 156	0.32 156	0.41 126	0.35 168	0.62 192	0.27 144	0.41 143	0.37 164	0.24 206	0.22 147	0.41 157	1.72 322	0.43 142	1.18 270

gcap-zeroshot	0.68 257	0.31 170	0.49 250	0.39 202	0.27 167	0.40 198	0.23 173	0.57 234	0.24 138	0.56 243	0.43 199	0.68 235	0.21 126	0.22 173	0.41 200	0.50 257	0.49 193	0.37 184	7.45 329	0.57 271	0.53 225	0.52 253	0.18 173	0.23 157	0.43 169	0.54 207	0.54 200	0.60 197

DLNR_Zeroshot_test	15.27 348	56.75 359	0.73 291	77.82 358	0.28 179	0.40 198	71.42 358	0.57 234	0.22 125	0.55 233	0.36 153	0.58 203	0.18 107	4.39 349	79.54 359	81.74 359	15.51 350	11.63 347	5.39 317	0.34 185	0.61 265	0.49 233	0.15 133	0.29 203	0.59 233	0.50 192	0.69 239	0.64 211

HH	0.43 189	0.21 93	0.55 264	0.33 173	0.26 160	0.40 198	0.29 194	0.52 203	0.27 174	0.54 216	0.26 118	0.57 198	0.17 99	0.22 173	0.33 156	0.46 236	0.49 193	0.40 210	0.92 239	0.42 220	0.63 267	0.49 233	0.17 158	0.25 182	0.47 179	0.60 225	0.64 229	0.82 246

HanStereo	0.43 189	0.21 93	0.55 264	0.33 173	0.26 160	0.40 198	0.29 194	0.52 203	0.27 174	0.54 216	0.26 118	0.57 198	0.17 99	0.22 173	0.33 156	0.46 236	0.49 193	0.40 210	0.92 239	0.42 220	0.63 267	0.49 233	0.17 158	0.25 182	0.47 179	0.60 225	0.64 229	0.82 246

SACVNet	0.46 203	0.42 228	0.38 219	0.44 218	0.41 225	0.40 198	0.43 228	0.52 203	0.47 248	0.52 197	0.45 203	0.45 136	0.25 164	0.32 236	0.44 215	0.40 210	0.50 207	0.45 239	0.63 196	0.48 249	0.51 213	0.43 196	0.29 229	0.34 227	0.64 248	0.58 218	0.62 224	0.61 200

ICVP	0.43 189	0.38 213	0.47 242	0.40 207	0.36 210	0.40 198	0.28 189	0.47 153	0.33 213	0.46 145	0.45 203	0.49 153	0.37 226	0.24 197	0.40 192	0.38 200	0.45 160	0.39 202	0.53 169	0.39 207	0.43 164	0.59 269	0.55 284	0.34 227	0.48 189	0.55 210	0.51 183	0.55 185
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.59 244	0.48 250	0.39 224	0.65 256	0.45 236	0.40 198	0.35 208	0.61 254	0.42 236	0.62 271	0.60 254	0.94 259	0.78 269	0.38 253	0.79 290	0.38 200	0.60 251	0.55 276	1.68 278	0.51 260	0.58 253	0.72 294	0.28 223	0.42 253	0.50 201	0.68 244	0.51 183	0.69 225

FADNet	0.46 203	0.38 213	0.31 194	0.42 215	0.32 197	0.40 198	0.46 232	0.59 247	0.35 220	0.56 243	0.53 233	0.59 211	0.39 234	0.28 219	0.50 236	0.38 200	0.40 114	0.39 202	0.94 242	0.43 226	0.46 189	0.41 183	0.29 229	0.31 216	0.55 220	0.62 229	0.48 156	0.63 207

GES	0.40 167	0.37 204	0.25 167	0.31 162	0.30 189	0.41 206	0.26 184	0.46 143	0.28 185	0.49 167	0.40 176	0.43 125	0.26 168	0.30 225	0.45 217	0.40 210	0.53 226	0.43 226	0.97 247	0.42 220	0.50 211	0.41 183	0.23 202	0.30 207	0.38 137	0.35 138	0.47 152	0.49 165

RTSC	0.47 208	0.36 198	0.33 204	0.36 188	0.38 217	0.41 206	0.35 208	0.50 176	0.48 250	0.44 127	0.60 254	0.42 124	0.38 231	0.29 223	0.64 272	0.45 234	0.62 257	0.41 218	0.83 224	0.36 191	0.54 233	0.49 233	0.23 202	0.38 241	0.47 179	0.50 192	0.60 220	0.91 256

AACVNet	0.41 180	0.37 204	0.33 204	0.41 211	0.45 236	0.42 208	0.28 189	0.48 160	0.32 206	0.50 172	0.51 225	0.47 147	0.24 155	0.26 212	0.41 200	0.36 187	0.47 176	0.42 224	0.52 163	0.42 220	0.42 151	0.39 171	0.26 213	0.32 222	0.47 179	0.50 192	0.50 177	0.62 202

GEStereo_RVC	0.47 208	0.41 225	0.31 194	0.39 202	0.37 215	0.42 208	0.33 204	0.52 203	0.32 206	0.50 172	0.41 180	0.59 211	0.38 231	0.27 215	0.54 249	0.50 257	0.60 251	0.56 278	0.90 235	0.46 242	0.55 237	0.47 222	0.24 206	0.38 241	0.49 195	0.47 184	0.50 177	0.80 240

PA-Net	0.50 218	0.59 269	0.54 261	0.40 207	0.53 261	0.42 208	0.53 258	0.56 227	0.52 256	0.46 145	0.41 180	0.49 153	0.48 246	0.49 273	0.54 249	0.42 226	0.37 96	0.44 232	0.43 130	0.45 237	0.37 112	0.48 227	0.27 217	0.39 245	0.52 207	0.87 275	0.45 146	0.99 261
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.42 184	0.52 255	0.34 210	0.47 225	0.42 226	0.42 208	0.30 199	0.49 167	0.32 206	0.51 188	0.48 214	0.68 235	0.36 218	0.26 212	0.40 192	0.32 156	0.41 126	0.38 191	0.48 155	0.30 165	0.45 185	0.31 122	0.28 223	0.30 207	0.61 242	0.49 189	0.48 156	0.61 200

NaN_ROB	0.56 237	0.47 242	0.48 246	0.51 235	0.59 270	0.42 208	0.39 221	0.72 274	0.48 250	0.64 276	0.49 216	1.54 283	0.48 246	0.32 236	0.47 226	0.36 187	0.42 134	0.40 210	0.55 174	0.46 242	0.38 123	0.33 139	0.27 217	0.49 266	0.68 254	0.75 259	0.72 250	1.21 273

AF-Net	0.40 167	0.36 198	0.35 214	0.39 202	0.44 230	0.43 213	0.38 216	0.44 127	0.43 238	0.37 88	0.49 216	0.58 203	0.32 203	0.31 231	0.41 200	0.36 187	0.35 85	0.36 173	0.45 138	0.30 165	0.34 87	0.30 113	0.33 234	0.30 207	0.38 137	0.42 169	0.59 214	0.47 156

Nwc_Net	0.40 167	0.36 198	0.35 214	0.39 202	0.44 230	0.43 213	0.38 216	0.44 127	0.43 238	0.37 88	0.49 216	0.58 203	0.32 203	0.31 231	0.41 200	0.36 187	0.35 85	0.36 173	0.45 138	0.30 165	0.34 87	0.30 113	0.33 234	0.30 207	0.38 137	0.42 169	0.59 214	0.47 156

XX-Stereo	8.90 341	0.24 111	0.17 99	0.40 207	0.21 123	0.44 215	0.17 137	0.55 220	0.23 131	0.52 197	0.45 203	0.58 203	0.16 89	0.20 146	0.40 192	0.47 243	0.49 193	0.37 184	0.63 196	0.38 202	0.48 199	0.38 170	0.14 112	0.20 133	229.91 360	0.56 213	0.60 220	0.99 261

EAI-Stereo	0.43 189	0.30 162	0.21 133	0.36 188	0.30 189	0.44 215	0.39 221	0.57 234	0.28 185	0.51 188	0.34 141	0.58 203	0.18 107	0.19 135	0.48 231	0.47 243	0.49 193	0.36 173	0.97 247	0.46 242	0.47 195	0.46 214	0.14 112	0.23 157	0.55 220	0.44 176	0.65 232	0.71 226

ADCRef	0.48 212	0.37 204	0.33 204	0.33 173	0.31 193	0.44 215	0.38 216	0.47 153	0.68 273	0.47 153	0.51 225	0.56 190	0.35 214	0.27 215	0.43 210	0.40 210	0.47 176	0.44 232	0.84 227	0.37 195	0.49 204	0.48 227	0.30 232	0.31 216	0.49 195	0.88 276	0.49 168	1.04 265

Anonymous3	0.56 237	0.45 236	0.31 194	0.31 162	0.33 202	0.46 218	0.37 212	0.57 234	0.51 253	0.56 243	0.38 163	1.04 264	0.36 218	0.26 212	0.76 287	0.69 302	0.66 265	0.58 284	1.04 254	0.51 260	0.81 296	0.97 310	0.26 213	0.29 203	0.59 233	0.62 229	0.76 258	0.56 189

pcwnet_v2	0.45 198	0.36 198	0.38 219	0.47 225	0.37 215	0.46 218	0.38 216	0.51 189	0.35 220	0.54 216	0.61 256	0.50 160	0.75 266	0.35 243	0.46 221	0.36 187	0.47 176	0.38 191	0.53 169	0.30 165	0.42 151	0.31 122	0.25 209	0.32 222	0.58 232	0.58 218	0.59 214	0.68 224

psm_up	0.42 184	0.38 213	0.41 228	0.45 219	0.33 202	0.46 218	0.27 186	0.50 176	0.51 253	0.43 119	0.42 189	0.45 136	0.40 235	0.30 225	0.40 192	0.35 180	0.47 176	0.38 191	0.56 179	0.34 185	0.39 129	0.33 139	0.25 209	0.39 245	0.54 213	0.59 221	0.56 206	0.52 175

RP	0.43 189	0.45 236	0.48 246	0.48 228	0.43 228	0.46 218	0.47 233	0.47 153	0.45 244	0.34 80	0.61 256	0.57 198	0.42 239	0.33 238	0.40 192	0.35 180	0.43 141	0.35 168	0.49 157	0.34 185	0.38 123	0.37 164	0.29 229	0.35 229	0.49 195	0.44 176	0.53 196	0.58 194

HSM-Net_RVC	0.50 218	0.37 204	0.39 224	0.56 247	0.44 230	0.46 218	0.28 189	0.55 220	0.39 231	0.57 254	0.63 264	0.89 256	0.56 257	0.31 231	0.39 187	0.35 180	0.49 193	0.41 218	0.56 179	0.34 185	0.47 195	0.46 214	0.28 223	0.41 249	0.67 250	0.79 268	0.77 260	0.72 227
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FSD		0.47 242	0.47 242	0.48 228	0.48 241	0.47 223	0.51 247	0.65 257	0.35 220	0.69 288	0.39 173			0.51 278	0.53 246	0.55 273			0.57 184	0.47 246				0.48 264	0.59 233	0.52 201	0.59 214	0.60 197

CASS	0.48 212	0.37 204	0.33 204	0.45 219	0.38 217	0.47 223	0.33 204	0.60 253	0.38 227	0.62 271	0.50 222	0.56 190	0.38 231	0.22 173	0.43 210	0.37 193	0.64 261	0.39 202	0.94 242	0.39 207	0.57 250	0.51 249	0.27 217	0.26 192	0.63 246	0.56 213	0.68 237	0.81 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.51 222	0.32 182	0.83 299	0.81 274	0.32 197	0.47 223	0.31 201	0.55 220	0.28 185	0.54 216	0.46 209	0.59 211	0.14 71	0.22 173	0.41 200	0.39 204	0.49 193	0.33 144	0.88 233	0.43 226	0.49 204	0.39 171	0.15 133	0.18 110	0.72 266	0.88 276	1.07 290	1.22 275

APVNet	0.42 184	0.37 204	0.30 184	0.36 188	0.39 221	0.47 223	0.36 211	0.51 189	0.32 206	0.36 83	0.52 231	0.41 122	0.24 155	0.30 225	0.45 217	0.48 249	0.55 238	0.48 246	0.63 196	0.45 237	0.45 185	0.35 149	0.26 213	0.36 233	0.47 179	0.35 138	0.60 220	0.45 146

GANet-ADL	0.47 208	0.42 228	0.33 204	0.43 217	0.42 226	0.48 227	0.35 208	0.51 189	0.33 213	0.54 216	0.50 222	0.63 223	0.34 209	0.35 243	0.47 226	0.39 204	0.53 226	0.38 191	0.79 217	0.51 260	0.48 199	0.41 183	0.30 232	0.30 207	0.52 207	0.59 221	0.63 227	0.72 227

EKT-Stereo	0.47 208	0.38 213	0.27 174	0.50 232	0.33 202	0.49 228	0.51 247	0.51 189	0.23 131	0.50 172	0.41 180	0.56 190	0.24 155	0.22 173	0.43 210	0.51 264	0.54 235	0.52 267	0.89 234	0.40 211	0.65 275	0.56 262	0.17 158	0.25 182	0.72 266	0.63 232	0.64 229	0.56 189

MLCV	0.46 203	0.38 213	0.34 210	0.54 242	0.39 221	0.49 228	0.33 204	0.59 247	0.31 203	0.49 167	0.59 250	0.72 241	0.57 258	0.22 173	0.39 187	0.29 115	0.49 193	0.38 191	1.01 252	0.33 182	0.42 151	0.43 196	0.28 223	0.36 233	0.51 204	0.56 213	0.54 200	0.54 183

XPNet_ROB	0.55 235	0.57 267	0.42 231	0.41 211	0.44 230	0.49 228	0.43 228	0.40 112	0.47 248	0.48 159	0.57 246	1.88 287	0.36 218	0.31 231	0.52 245	0.43 228	0.65 263	0.43 226	0.60 191	0.39 207	0.53 225	0.66 284	0.34 237	0.38 241	0.49 195	0.53 206	0.96 280	0.64 211

ITSA-stereo	0.66 255	0.55 264	0.43 234	0.95 285	0.60 272	0.50 231	0.47 233	0.69 268	0.51 253	0.64 276	0.79 287	1.00 262	1.08 285	0.47 271	0.62 266	0.48 249	0.60 251	0.49 251	0.91 237	0.37 195	0.52 219	0.53 256	0.38 247	0.41 249	0.74 269	0.86 274	0.66 235	1.65 294

test-1	0.45 198	0.24 111	0.22 146	0.28 151	0.29 183	0.50 231	0.29 194	0.58 239	0.32 206	0.55 233	0.41 180	0.58 203	0.30 193	0.20 146	0.39 187	0.39 204	0.50 207	0.40 210	1.04 254	0.38 202	0.52 219	0.63 279	0.17 158	0.32 222	0.60 239	0.69 249	0.58 211	0.89 254

FCDSN-DC	0.52 226	0.52 255	0.51 255	0.53 240	0.50 248	0.50 231	0.52 253	0.56 227	0.36 224	0.61 267	0.36 153	0.48 149	0.34 209	0.47 271	0.63 269	0.57 282	0.65 263	0.62 289	0.54 172	0.48 249	0.59 257	0.50 240	0.38 247	0.62 287	0.53 210	0.55 210	0.51 183	0.54 183
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCC-stereo	0.51 222	0.47 242	0.43 234	0.49 230	0.51 251	0.50 231	0.51 247	0.51 189	0.57 261	0.36 83	0.59 250	0.62 219	0.55 255	0.36 248	0.53 246	0.41 219	0.46 171	0.50 256	0.58 187	0.41 214	0.43 164	0.40 178	0.43 269	0.36 233	0.57 225	0.72 252	0.73 254	0.65 216

Abc-Net	0.51 222	0.47 242	0.43 234	0.49 230	0.51 251	0.50 231	0.51 247	0.51 189	0.57 261	0.36 83	0.59 250	0.62 219	0.55 255	0.36 248	0.53 246	0.41 219	0.46 171	0.50 256	0.58 187	0.41 214	0.43 164	0.40 178	0.43 269	0.36 233	0.57 225	0.72 252	0.73 254	0.65 216
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.65 252	0.44 234	0.55 264	0.57 249	0.55 265	0.50 231	0.48 241	0.74 277	0.69 275	0.63 275	0.65 266	0.68 235	0.97 280	0.42 263	0.81 294	0.57 282	0.69 274	0.50 256	1.20 265	0.56 270	0.66 278	0.68 286	0.39 254	0.52 272	0.68 254	0.78 267	0.70 245	1.03 264

PSMNet-ADL	0.56 237	0.47 242	0.47 242	0.52 237	0.48 241	0.51 237	0.47 233	0.58 239	0.46 247	0.64 276	0.68 268	0.77 247	0.81 270	0.39 256	0.51 241	0.46 236	0.53 226	0.41 218	1.18 263	0.50 256	0.54 233	0.45 207	0.39 254	0.35 229	0.56 223	0.67 243	0.85 273	0.50 167

ADCL	0.56 237	0.50 253	0.39 224	0.42 215	0.36 210	0.51 237	0.55 261	0.58 239	1.58 321	0.56 243	0.64 265	0.62 219	0.37 226	0.33 238	0.41 200	0.39 204	0.48 185	0.40 210	0.73 210	0.38 202	0.59 257	0.52 253	0.34 237	0.35 229	0.63 246	0.68 244	0.57 208	1.34 281

NOSS_ROB	0.54 233	0.48 250	0.44 239	0.55 246	0.51 251	0.51 237	0.47 233	0.68 266	0.39 231	0.52 197	0.41 180	0.49 153	0.36 218	0.53 284	0.66 273	0.56 276	0.61 255	0.54 271	0.57 184	0.47 246	0.64 274	0.50 240	0.39 254	0.51 271	0.70 258	0.65 235	0.83 268	0.67 220

SGM-Forest	0.51 222	0.48 250	0.34 210	0.75 267	0.49 246	0.51 237	0.39 221	0.54 212	0.33 213	0.49 167	0.35 146	0.75 245	0.57 258	0.43 265	0.42 208	0.40 210	0.44 153	0.41 218	0.47 153	0.36 191	0.46 189	0.42 189	0.37 245	0.39 245	0.67 250	0.55 210	1.11 291	0.81 243
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWC_ROB	0.76 263	0.54 263	0.66 287	0.47 225	0.56 267	0.52 241	0.70 278	0.65 257	1.26 310	0.47 153	0.75 280	0.74 243	2.10 309	0.40 258	0.79 290	0.51 264	0.83 293	0.60 286	1.37 269	0.68 286	0.78 292	0.68 286	0.35 240	0.65 291	0.60 239	0.59 221	0.76 258	1.59 293

dd	0.38 156	0.40 223	0.21 133	0.82 275	0.25 150	0.53 242	0.24 178	0.46 143	0.19 84	0.47 153	0.24 100	0.66 227	0.21 126	0.20 146	0.38 185	0.34 173	0.57 247	0.30 124	0.75 214	0.28 150	0.40 133	0.31 122	0.17 158	0.24 169	0.44 172	0.32 118	0.51 183	0.40 132

DAS	0.61 247	0.42 228	0.30 184	0.62 252	0.48 241	0.54 243	0.48 241	0.59 247	0.67 271	0.45 132	0.73 273	1.19 270	0.62 260	0.25 205	0.54 249	0.46 236	0.71 277	0.51 261	0.96 244	0.66 283	0.56 241	0.63 279	0.41 264	0.62 287	0.71 263	0.72 252	0.82 266	0.79 235

SepStereo	0.61 247	0.42 228	0.30 184	0.62 252	0.48 241	0.54 243	0.48 241	0.59 247	0.67 271	0.45 132	0.73 273	1.19 270	0.62 260	0.25 205	0.54 249	0.46 236	0.71 277	0.51 261	0.96 244	0.66 283	0.56 241	0.63 279	0.41 264	0.62 287	0.71 263	0.72 252	0.82 266	0.79 235

GwcNet-ADL	0.56 237	0.57 267	0.48 246	0.72 263	0.51 251	0.55 245	0.42 227	0.58 239	0.38 227	0.54 216	0.73 273	0.89 256	0.48 246	0.39 256	0.46 221	0.46 236	0.56 244	0.43 226	0.90 235	0.48 249	0.49 204	0.51 249	0.38 247	0.35 229	0.61 242	0.75 259	0.53 196	0.85 250

GANetREF_RVC	0.61 247	0.56 265	0.58 269	0.56 247	0.52 258	0.55 245	0.52 253	0.85 288	0.63 268	0.78 299	0.44 202	1.00 262	0.63 262	0.34 240	0.62 266	0.44 232	0.53 226	0.51 261	0.85 229	0.51 260	0.63 267	0.48 227	0.48 274	0.59 280	0.71 263	0.65 235	0.81 265	0.79 235
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
stereogan	0.49 214	0.47 242	0.46 240	0.52 237	0.54 263	0.56 247	0.48 241	0.52 203	0.45 244	0.39 95	0.49 216	0.70 239	0.49 250	0.34 240	0.49 232	0.40 210	0.45 160	0.40 210	0.63 196	0.41 214	0.43 164	0.39 171	0.38 247	0.37 239	0.47 179	0.50 192	0.77 260	0.60 197

NVstereo2D	0.41 180	0.37 204	0.31 194	0.45 219	0.38 217	0.56 247	0.56 263	0.45 134	0.29 193	0.41 99	0.42 189	0.44 131	0.23 148	0.59 289	0.51 241	0.41 219	0.48 185	0.43 226	0.40 116	0.32 176	0.37 112	0.28 101	0.45 272	0.30 207	0.52 207	0.36 144	0.40 125	0.44 143

PS-NSSS	0.45 198	0.52 255	0.38 219	0.68 258	0.40 224	0.56 247	0.44 231	0.57 234	0.31 203	0.58 257	0.35 146	1.11 267	0.31 199	0.28 219	0.40 192	0.30 128	0.40 114	0.36 173	0.71 206	0.32 176	0.32 78	0.21 70	0.26 213	0.29 203	0.47 179	0.47 184	0.47 152	0.62 202

CBMV	0.71 260	0.52 255	0.47 242	0.62 252	0.52 258	0.56 247	0.41 225	0.70 270	0.63 268	0.61 267	0.39 173	1.30 279	0.47 245	0.46 270	0.72 283	0.62 289	0.62 257	0.54 271	0.79 217	0.48 249	0.67 280	0.50 240	0.40 263	0.71 296	0.79 277	0.75 259	1.53 310	2.47 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.88 273	0.53 260	0.62 278	0.51 235	0.50 248	0.58 251	0.47 233	0.74 277	0.56 260	0.55 233	6.30 346	2.69 303	0.86 273	0.34 240	0.63 269	0.63 291	0.56 244	0.49 251	1.04 254	0.67 285	0.55 237	0.56 262	0.35 240	0.41 249	0.54 213	0.56 213	0.74 256	0.86 252

CSAN	0.70 258	0.70 283	0.60 277	0.68 258	0.61 274	0.58 251	0.48 241	0.77 284	0.73 278	0.79 301	0.57 246	1.34 281	1.03 284	0.35 243	0.58 259	0.45 234	0.57 247	0.53 269	0.74 212	0.60 276	0.58 253	0.51 249	0.44 271	0.61 284	0.77 274	1.10 299	0.88 276	1.19 271

RGC	0.56 237	0.53 260	0.64 280	0.54 242	0.54 263	0.59 253	0.43 228	0.58 239	0.60 265	0.45 132	0.70 270	0.65 226	0.69 265	0.44 267	0.60 262	0.46 236	0.49 193	0.44 232	0.62 192	0.44 234	0.47 195	0.42 189	0.39 254	0.42 253	0.62 245	0.77 264	0.72 250	0.79 235

SFCPSM	0.82 267	0.59 269	0.46 240	0.60 251	0.53 261	0.60 254	0.51 247	0.66 260	0.62 267	0.55 233	0.81 292	1.44 282	2.03 306	0.37 251	0.55 254	0.48 249	0.55 238	0.48 246	4.41 309	0.83 298	0.59 257	0.58 268	0.45 272	0.38 241	0.70 258	0.74 258	0.69 239	0.99 261

HBP-ISP	0.60 246	0.53 260	0.58 269	0.79 273	0.57 268	0.61 255	0.52 253	0.70 270	0.38 227	0.62 271	0.51 225	0.67 230	0.31 199	0.60 292	0.68 277	0.66 297	0.57 247	0.48 246	0.52 163	0.48 249	0.65 275	0.65 283	0.38 247	0.52 272	0.68 254	0.77 264	1.06 288	0.73 229

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 164	0.26 130	0.16 88	0.37 192	0.51 251	0.62 256	0.37 212	0.49 167	0.20 97	0.61 267	0.24 100	0.67 230	0.16 89	0.18 121	0.24 81	0.31 143	0.47 176	0.34 152	0.53 169	0.26 131	0.44 173	0.41 183	0.12 84	0.19 126	0.43 169	0.34 132	0.57 208	1.07 266

dad	0.61 247	0.45 236	0.30 184	1.01 289	0.46 239	0.63 257	1.26 304	1.15 305	0.27 174	0.79 301	0.32 133	0.76 246	0.53 254	0.21 161	0.42 208	0.36 187	0.66 265	0.34 152	1.27 267	0.31 172	0.56 241	0.30 113	0.22 195	0.36 233	0.59 233	0.39 162	1.70 316	0.97 259

AnyNet_C32	0.85 271	0.47 242	0.49 250	0.50 232	0.51 251	0.63 257	0.58 264	0.74 277	1.45 316	0.60 264	0.80 289	0.74 243	0.50 251	0.49 273	0.82 295	0.68 301	0.75 283	0.68 297	1.18 263	0.54 265	0.98 305	0.88 305	0.48 274	0.61 284	0.74 269	0.98 291	0.71 247	4.30 335

ADCPNet	0.84 269	0.59 269	0.55 264	0.63 255	0.73 282	0.63 257	0.74 283	0.75 281	0.84 291	0.64 276	0.79 287	0.73 242	1.44 295	0.50 276	0.74 285	0.65 295	0.71 277	0.54 271	1.84 285	0.71 289	0.79 294	0.78 299	0.53 281	0.60 283	0.93 292	1.31 310	0.83 268	2.11 309

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 334	0.51 254	0.68 288	0.72 263	0.57 268	0.64 260	0.77 286	0.61 254	0.48 250	0.53 206	1.02 305	115.67 358	1.14 287	0.84 305	0.57 256	0.49 254	0.71 277	0.66 293	2.72 295	0.55 268	0.72 287	0.68 286	0.41 264	0.42 253	0.75 271	0.81 269	0.72 250	1.51 287

CBMV_ROB	0.94 277	0.44 234	0.50 253	0.88 279	0.71 281	0.65 261	0.52 253	0.70 270	0.38 227	0.55 233	0.45 203	6.22 334	2.33 310	0.51 278	0.50 236	0.43 228	0.61 255	0.46 243	1.38 271	0.94 306	0.56 241	0.46 214	0.41 264	0.48 264	0.81 284	1.01 295	1.28 301	1.19 271

LALA_ROB	0.65 252	0.64 277	0.51 255	0.50 232	0.50 248	0.65 261	0.51 247	0.54 212	0.65 270	0.55 233	0.75 280	2.33 295	0.45 244	0.38 253	0.71 282	0.47 243	0.67 269	0.57 282	0.66 202	0.49 255	0.60 261	0.62 277	0.38 247	0.43 256	0.54 213	0.71 250	0.95 279	0.80 240

SAMSARA	1.12 285	0.61 275	0.85 301	0.70 260	0.65 276	0.66 263	0.66 273	1.25 310	0.98 299	0.77 298	0.70 270	0.93 258	2.06 308	0.59 289	1.05 313	0.80 310	0.77 285	0.75 303	1.62 277	0.77 295	1.27 321	1.40 334	0.42 268	0.78 303	2.33 327	2.27 334	2.28 327	2.31 312

iResNet	0.59 244	0.41 225	0.43 234	0.52 237	0.48 241	0.66 263	0.40 224	0.65 257	0.43 238	0.50 172	0.55 239	1.10 266	1.23 292	0.24 197	0.57 256	0.40 210	0.53 226	0.45 239	1.70 280	0.45 237	0.45 185	0.43 196	0.33 234	0.52 272	0.55 220	0.60 225	0.67 236	0.67 220

ETE_ROB	0.66 255	0.65 278	0.42 231	0.54 242	0.51 251	0.66 263	0.47 233	0.51 189	0.58 263	0.52 197	0.75 280	2.41 297	0.44 242	0.40 258	0.61 263	0.48 249	0.70 275	0.50 256	0.72 208	0.50 256	0.62 266	0.61 275	0.39 254	0.44 259	0.60 239	0.72 252	1.17 294	0.85 250

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 233	0.31 170	0.75 292	0.59 250	0.31 193	0.67 266	0.41 225	0.55 220	0.30 198	0.58 257	0.59 250	0.66 227	0.21 126	0.22 173	0.47 226	0.54 272	0.55 238	0.50 256	0.98 251	0.47 246	0.51 213	0.47 222	0.13 101	0.26 192	0.70 258	0.88 276	0.68 237	1.17 269

ccs_rob	0.82 267	0.59 269	0.42 231	0.73 265	0.49 246	0.73 267	0.68 275	0.58 239	0.39 231	0.56 243	4.12 343	3.54 317	0.96 279	0.43 265	0.62 266	0.51 264	0.53 226	0.48 246	0.78 216	0.54 265	0.58 253	0.53 256	0.39 254	0.37 239	0.54 213	0.58 218	0.55 203	0.78 233

ADCMid	0.80 266	0.59 269	0.57 268	0.53 240	0.59 270	0.75 268	0.76 284	0.93 292	1.21 307	0.54 216	0.80 289	0.99 260	0.98 281	0.44 267	0.84 298	0.60 287	0.74 281	0.55 276	1.72 281	0.55 268	0.79 294	0.81 302	0.60 289	0.50 267	0.79 277	0.90 282	0.71 247	1.76 299

AnyNet_C01	1.16 289	0.79 291	0.64 280	0.76 268	0.81 289	0.76 269	0.90 295	1.12 302	1.53 318	0.71 290	0.94 300	2.04 290	1.68 300	0.64 298	1.10 319	1.41 336	1.40 314	1.43 335	2.29 292	1.03 311	1.70 334	1.29 333	0.80 302	0.82 307	1.08 302	0.97 290	0.98 283	1.74 296

RTS	0.77 264	0.45 236	0.41 228	0.46 222	0.44 230	0.77 270	0.53 258	0.66 260	0.73 278	0.42 110	0.51 225	0.86 253	0.50 251	0.35 243	0.68 277	0.57 282	0.82 290	0.51 261	1.59 274	0.64 281	0.63 267	0.60 272	0.36 243	0.50 267	0.80 280	3.82 342	0.83 268	1.23 277

RTSA	0.77 264	0.45 236	0.41 228	0.46 222	0.44 230	0.77 270	0.53 258	0.66 260	0.73 278	0.42 110	0.51 225	0.86 253	0.50 251	0.35 243	0.68 277	0.57 282	0.82 290	0.51 261	1.59 274	0.64 281	0.63 267	0.60 272	0.36 243	0.50 267	0.80 280	3.82 342	0.83 268	1.23 277

TRStereo	0.46 203	0.42 228	0.77 293	0.38 197	0.24 145	0.79 272	0.37 212	0.50 176	0.23 131	0.51 188	0.33 136	0.67 230	0.14 71	0.19 135	0.34 167	0.41 219	0.48 185	0.35 168	0.55 174	0.36 191	0.51 213	0.46 214	0.13 101	0.19 126	0.57 225	0.62 229	1.22 300	0.79 235

XQC	0.74 262	0.75 287	0.58 269	0.77 271	0.74 283	0.79 272	0.72 281	0.86 290	0.77 282	0.73 294	0.57 246	0.86 253	0.81 270	0.60 292	0.79 290	0.58 286	0.63 259	0.53 269	1.04 254	0.59 273	0.68 283	0.70 290	0.52 279	0.57 279	0.90 289	1.03 297	1.04 286	0.77 230

ADCS	1.05 279	0.75 287	0.64 280	0.73 265	0.75 285	0.80 274	0.68 275	0.98 295	1.58 321	0.62 271	0.89 296	1.13 268	1.68 300	0.59 289	1.06 314	1.18 330	1.01 298	0.82 311	1.89 286	0.93 305	1.30 322	1.26 330	0.59 288	0.77 300	0.99 297	2.08 329	1.04 286	1.74 296

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 330	0.38 213	0.80 296	0.54 242	0.45 236	0.81 275	0.59 266	0.59 247	0.42 236	0.58 257	0.56 242	0.66 227	0.21 126	0.23 191	0.50 236	0.67 300	0.55 238	0.44 232	94.83 357	0.38 202	0.53 225	0.44 200	0.16 143	0.22 147	0.72 266	0.85 272	0.71 247	1.22 275

STTRV1_RVC		0.66 280	0.50 253	0.82 275	0.61 274	0.81 275	0.69 277	0.76 282	0.76 281	0.71 290	0.74 277	1.29 278	1.60 298	0.78 302	0.99 310	0.50 257	1.15 305	0.57 282		1.10 314	1.18 316	0.79 300		0.87 309	0.83 286	0.95 286	1.11 291	2.15 310

pmcnn	0.86 272	0.56 265	0.38 219	0.70 260	0.60 272	0.81 275	0.62 269	0.63 256	0.44 241	0.49 167	0.81 292	1.86 286	2.35 311	0.23 191	0.54 249	0.64 294	0.74 281	0.54 271	2.20 291	0.60 276	0.94 303	0.57 266	0.51 278	0.53 275	0.78 276	0.75 259	1.48 307	2.01 306

FAT-Stereo	0.88 273	0.59 269	0.88 303	0.89 280	1.07 305	0.84 278	0.66 273	0.82 286	0.58 263	0.67 286	1.67 329	2.16 294	0.93 277	0.54 285	0.86 301	0.62 289	0.66 265	0.71 300	1.29 268	0.80 296	0.68 283	0.57 266	0.57 286	0.68 294	0.67 250	0.84 270	0.83 268	1.54 288

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 269	0.70 283	0.52 258	0.96 286	0.67 280	0.87 279	0.76 284	1.02 298	0.93 296	0.78 299	0.62 263	1.32 280	0.98 281	0.64 298	0.78 289	0.52 268	0.51 213	0.45 239	1.73 282	0.46 242	0.67 280	0.70 290	0.61 290	0.56 276	1.11 304	1.24 308	0.99 285	1.46 285

DGSMNet	1.34 292	0.76 290	0.84 300	0.84 277	0.77 286	0.89 280	0.87 292	0.82 286	0.69 275	1.13 325	5.02 344	1.26 277	0.85 272	0.72 301	1.06 314	1.62 340	1.63 319	0.95 318	3.26 298	1.05 312	2.68 341	2.86 343	0.72 297	0.88 310	0.79 277	0.96 287	0.90 277	1.21 273

FC-DCNN	0.63 251	0.69 282	0.64 280	0.98 287	0.65 276	0.89 280	0.65 271	0.76 282	0.40 234	0.72 293	0.41 180	0.80 249	0.35 214	0.51 278	0.59 260	0.56 276	0.67 269	0.56 278	0.62 192	0.50 256	0.63 267	0.50 240	0.39 254	0.59 280	0.77 274	0.65 235	0.78 262	0.83 248

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 283	1.02 300	0.89 305	1.25 296	0.83 291	0.90 282	1.07 298	1.23 309	1.56 319	1.03 314	0.76 284	1.19 270	0.86 273	0.98 310	0.98 309	0.74 305	0.64 261	0.72 301	3.50 300	0.86 302	0.85 298	0.98 313	0.82 304	0.89 311	1.20 307	0.93 285	0.86 275	1.68 295

DCVSM-stereo	0.70 258	0.52 255	0.49 250	0.70 260	0.52 258	0.91 283	0.58 264	0.66 260	0.60 265	0.65 282	0.77 286	2.08 292	1.09 286	0.37 251	0.45 217	0.49 254	0.54 235	0.44 232	1.42 272	0.68 286	0.53 225	0.52 253	0.68 296	0.44 259	0.57 225	0.66 241	0.65 232	0.83 248

UDGNet	0.49 214	0.45 236	0.30 184	1.05 290	0.79 287	0.91 283	0.70 278	0.47 153	0.30 198	0.45 132	0.46 209	0.45 136	0.16 89	1.01 312	0.30 130	0.30 128	0.45 160	0.39 202	0.50 158	0.32 176	0.49 204	0.36 161	0.57 286	0.23 157	0.54 213	0.42 169	0.43 142	0.47 156

G-Net	1.20 291	0.75 287	0.97 308	0.67 257	0.65 276	0.92 285	0.60 268	1.00 296	1.35 313	0.74 296	1.47 323	5.51 327	0.92 276	0.44 267	0.83 296	0.84 311	0.76 284	0.66 293	1.97 288	1.52 331	0.85 298	0.87 304	0.54 283	0.70 295	0.86 287	1.24 308	1.82 319	2.89 325

FC-DCNN v2	0.65 252	0.70 283	0.65 284	1.06 291	0.66 279	0.93 286	0.65 271	0.78 285	0.41 235	0.73 294	0.42 189	0.83 250	0.36 218	0.51 278	0.59 260	0.56 276	0.67 269	0.56 278	0.62 192	0.50 256	0.63 267	0.50 240	0.39 254	0.59 280	0.86 287	0.71 250	0.90 277	0.92 257

SANet	1.13 287	0.67 281	0.77 293	0.78 272	0.74 283	0.93 286	0.62 269	1.30 313	1.22 308	0.60 264	0.96 301	5.83 330	2.57 312	0.63 297	0.77 288	0.49 254	0.79 286	0.67 296	1.08 261	0.60 276	0.68 283	0.74 297	0.78 300	0.79 305	1.05 300	1.23 306	1.17 294	2.15 310

MADNet+	1.35 295	0.92 298	1.11 314	1.21 294	1.04 303	0.96 288	1.37 306	1.50 324	1.20 306	1.08 319	1.06 306	1.64 285	1.82 303	0.98 310	1.52 336	1.31 335	1.87 327	1.00 322	1.93 287	1.21 319	1.55 330	1.17 325	0.98 310	1.56 338	1.52 316	1.17 303	1.29 302	2.50 320

AMNet	0.92 276	0.91 296	0.88 303	0.91 282	0.95 299	0.96 288	0.87 292	0.71 273	0.88 293	0.90 307	0.98 304	0.99 260	0.64 263	0.95 309	0.89 304	1.00 322	1.06 300	0.97 320	0.96 244	0.97 307	1.02 308	0.97 310	0.52 279	0.91 313	0.91 290	0.98 291	1.06 288	1.14 267

PVD	1.07 281	0.87 295	0.87 302	0.94 283	0.87 295	1.00 290	0.85 288	1.55 325	1.56 319	0.60 264	0.93 299	1.21 276	1.66 299	0.79 303	0.88 302	0.77 307	1.06 300	0.78 307	1.74 283	0.84 300	1.05 309	1.08 323	0.65 293	0.76 298	1.19 306	1.45 316	1.30 303	1.77 300

DPSNet	1.63 300	0.63 276	0.62 278	0.87 278	0.82 290	1.02 291	0.59 266	0.68 266	0.90 294	0.45 132	0.50 222	5.87 331	2.58 313	0.29 223	1.06 314	1.04 325	1.03 299	0.91 314	13.68 341	0.88 303	1.24 319	0.89 306	1.13 312	1.02 319	1.25 310	1.42 314	1.17 294	1.35 282

ACV-stereo	7.10 340	0.73 286	0.54 261	0.90 281	0.55 265	1.06 292	0.71 280	0.67 265	0.77 282	0.68 287	0.72 272	0.77 247	5.44 328	0.42 263	0.90 306	1.02 324	0.85 296	0.56 278	167.64 358	1.28 323	0.85 298	0.71 293	0.63 292	0.56 276	0.57 225	0.66 241	0.72 250	0.80 240

S-Stereo	0.99 278	0.65 278	0.59 272	0.94 283	0.92 297	1.08 293	1.25 303	0.74 277	0.82 288	0.66 284	2.61 337	2.64 301	0.91 275	0.56 287	0.94 307	0.72 304	0.68 273	0.83 312	1.50 273	0.83 298	0.65 275	0.69 289	1.07 311	0.81 306	0.67 250	0.77 264	0.78 262	1.55 289

FBW_ROB	0.91 275	0.96 299	0.70 289	1.45 301	0.89 296	1.09 294	0.86 290	0.66 260	0.53 257	0.56 243	0.61 256	1.19 270	0.77 268	0.79 303	0.63 269	0.43 228	0.70 275	0.52 267	4.11 308	0.43 226	0.60 261	0.46 214	0.95 308	0.94 315	0.75 271	0.85 272	0.85 273	1.31 279

MFN_U_SF_RVC	1.10 284	0.86 294	0.65 284	0.98 287	0.79 287	1.12 295	1.03 297	1.10 301	0.83 289	1.09 320	1.61 328	1.55 284	1.22 291	0.86 307	1.16 324	0.66 297	0.60 251	0.60 286	4.87 313	0.76 294	0.88 302	0.90 307	0.53 281	0.82 307	0.98 295	0.92 283	0.98 283	1.32 280

SPS-STEREO	1.34 292	1.09 305	1.04 310	1.28 297	1.18 306	1.20 296	0.98 296	1.33 316	1.23 309	1.12 324	1.29 318	2.02 289	1.20 289	0.94 308	1.12 320	1.23 332	1.30 310	1.13 329	3.84 305	1.20 318	1.66 331	1.24 329	1.22 314	1.09 324	1.17 305	1.11 300	1.58 312	1.46 285
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.34 292	1.03 302	0.59 272	1.32 298	0.94 298	1.23 297	0.85 288	0.94 293	0.78 285	0.61 267	0.75 280	2.55 299	1.51 297	0.36 248	0.49 232	0.37 193	0.56 244	0.43 226	4.91 314	0.45 237	0.56 241	0.37 164	0.37 245	0.56 276	1.41 312	1.19 305	3.13 339	8.03 344
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
edge stereo	1.12 285	0.82 293	1.07 312	1.15 292	1.06 304	1.25 298	1.10 300	1.12 302	0.83 289	0.65 282	1.43 320	3.44 315	1.41 294	0.68 300	0.74 285	0.69 302	0.81 289	0.62 289	2.86 296	0.74 290	0.73 288	0.75 298	0.74 298	0.66 292	0.95 293	0.88 276	1.16 293	2.01 306

CC-Net-ROB	0.71 260	0.91 296	0.59 272	1.38 299	0.85 292	1.25 298	0.86 290	0.69 268	0.45 244	0.71 290	0.47 212	1.95 288	0.34 209	0.62 296	0.49 232	0.33 163	0.52 221	0.48 246	1.06 259	0.43 226	0.40 133	0.27 94	0.85 305	0.41 249	0.65 249	0.64 233	0.56 206	0.93 258

LSM0	6.82 339	0.81 292	0.59 272	1.23 295	1.02 302	1.29 300	1.18 302	1.65 328	1.45 316	1.18 326	1.52 326	2.65 302	4.03 320	0.51 278	59.80 358	70.35 358	1.18 306	0.77 306	10.00 335	1.47 329	2.50 340	3.56 345	0.65 293	0.90 312	1.33 311	1.41 313	2.40 329	8.70 345

WAO-7	1.75 305	1.50 309	1.58 326	2.10 305	1.51 309	1.41 301	1.46 307	1.80 332	2.17 332	1.51 336	3.52 340	3.39 314	4.26 321	1.05 314	1.44 334	1.11 326	1.19 307	0.94 315	3.26 298	1.24 321	0.99 307	1.06 320	0.61 290	1.41 334	1.44 313	1.56 318	1.47 306	2.35 314

MeshStereo	1.81 306	1.02 300	0.72 290	1.89 303	1.26 308	1.43 302	0.87 292	1.14 304	0.79 286	0.66 284	0.89 296	8.39 342	5.02 327	0.40 258	0.89 304	0.65 295	0.66 265	0.54 271	4.56 311	0.61 279	3.32 344	0.80 301	0.65 293	0.75 297	1.97 320	1.46 317	3.34 341	4.12 334
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
MFMNet_re	1.17 290	1.06 303	0.95 307	1.17 293	0.98 301	1.44 303	1.14 301	1.07 300	1.32 312	1.00 310	1.12 311	2.07 291	1.16 288	0.84 305	1.04 312	1.01 323	1.30 310	1.05 323	2.06 289	1.00 309	1.19 317	0.98 313	0.96 309	0.97 316	0.98 295	0.92 283	1.30 303	1.42 284

SGM+DAISY	1.58 298	1.14 306	1.05 311	1.38 299	1.25 307	1.44 303	1.32 305	1.30 313	1.12 304	1.11 322	1.28 317	2.72 305	2.00 305	1.04 313	1.09 318	1.13 327	1.27 309	1.05 323	7.90 331	1.19 316	1.40 329	1.27 332	1.25 315	1.08 323	1.24 309	1.08 298	1.86 321	1.77 300

MDST_ROB	1.62 299	1.46 307	0.53 259	2.47 312	0.96 300	1.72 305	0.73 282	0.72 274	0.54 259	0.59 262	0.42 189	1.08 265	11.90 338	0.28 219	0.49 232	0.37 193	0.51 213	0.36 173	0.72 208	0.41 214	0.54 233	0.36 161	0.38 247	0.47 263	3.20 339	1.82 324	8.20 347	2.54 322

SGM-ForestM	1.56 297	1.80 312	0.59 272	1.74 302	0.86 293	1.83 306	1.08 299	1.28 312	0.81 287	0.56 243	0.74 277	5.35 324	3.72 318	0.41 261	0.47 226	0.37 193	0.59 250	0.44 232	5.02 315	0.43 226	0.55 237	0.39 171	0.39 254	0.50 267	2.80 334	1.97 326	4.37 344	3.15 327

UDG	1.07 281	1.95 315	0.54 261	2.29 308	2.24 322	2.00 307	2.51 314	0.59 247	0.72 277	0.59 262	0.83 294	1.14 269	0.31 199	2.36 317	0.66 273	0.50 257	0.89 297	0.61 288	1.81 284	0.61 279	0.78 292	0.70 290	1.26 316	0.43 256	0.61 242	0.64 233	0.69 239	0.64 211

DDUNet	1.05 279	1.89 314	0.53 259	2.36 310	2.10 320	2.19 308	2.32 312	0.54 212	0.68 273	0.48 159	0.80 289	1.20 274	0.24 155	2.51 320	0.69 281	0.55 273	0.83 293	0.49 251	1.68 278	0.57 271	0.75 291	0.64 282	1.31 317	0.39 245	0.57 225	0.59 221	0.69 239	0.67 220

MANE	4.47 332	1.62 310	3.30 345	2.34 309	1.90 314	2.28 309	1.66 310	2.83 340	3.11 339	0.83 304	1.12 311	7.77 340	8.15 334	0.56 287	0.79 290	0.87 312	0.82 290	13.62 348	5.80 318	0.59 273	0.94 303	0.60 272	0.48 274	0.91 313	7.29 346	9.34 348	14.90 351	26.25 353

ELAS	1.96 309	1.69 311	1.23 315	2.25 307	1.75 311	2.41 310	1.49 308	1.55 325	1.80 325	0.89 306	2.14 334	7.05 337	6.02 330	0.61 294	0.88 302	0.63 291	1.06 300	0.78 307	2.32 293	0.80 296	1.15 315	1.19 326	0.79 301	0.98 317	3.21 340	2.53 338	2.67 334	3.05 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	4.30 331	2.97 337	3.19 344	2.44 311	3.80 343	2.62 311	3.22 328	3.36 344	4.11 344	3.55 348	3.66 341	5.40 325	4.86 326	3.12 332	2.43 344	4.06 347	3.95 338	3.22 344	6.34 322	4.44 346	7.73 348	13.41 349	2.00 319	3.91 348	3.19 338	7.99 347	3.68 342	3.33 329

DispFullNet	2.28 316	2.67 326	3.43 346	2.54 315	2.31 324	2.65 312	2.56 315	1.35 317	1.31 311	2.15 343	0.96 301	8.62 344	2.71 314	2.49 319	1.12 320	1.67 341	2.75 334	1.39 334	6.61 324	2.05 339	1.38 328	1.06 320	1.21 313	0.77 300	0.92 291	0.88 276	1.50 308	2.53 321

WAO-6	1.99 311	2.09 316	1.24 316	2.53 314	2.08 318	2.68 313	2.63 316	1.44 321	1.93 329	1.37 333	1.15 313	3.11 311	4.32 322	2.51 320	1.45 335	1.18 330	1.76 323	1.09 326	2.63 294	1.34 326	1.34 323	1.26 330	2.43 321	1.33 330	2.19 325	1.97 326	1.94 323	2.72 323

STStereo	2.66 320	1.83 313	1.92 332	2.87 319	2.02 315	2.68 313	1.85 311	3.30 343	1.63 323	0.82 303	5.71 345	8.58 343	10.17 336	0.52 283	0.67 275	0.43 228	0.63 259	0.46 243	11.73 337	0.68 286	0.73 288	0.66 284	0.49 277	0.98 317	2.33 327	1.79 323	2.66 332	3.63 331

DPSimNet_ROB	5.25 336	2.91 333	3.05 343	2.71 317	2.70 334	2.74 315	3.01 324	3.28 342	3.44 343	2.70 347	24.36 354	5.90 332	13.71 342	2.93 331	2.87 345	4.00 346	3.18 335	2.34 342	22.47 345	3.37 345	4.40 345	3.75 346	2.59 322	2.84 347	3.39 343	3.00 340	3.30 340	6.87 343

SQANet	1.43 296	2.22 317	0.78 295	2.62 316	1.77 312	2.84 316	2.44 313	0.73 276	0.53 257	0.87 305	0.58 249	2.10 293	0.64 263	2.13 316	0.50 236	0.40 210	0.67 269	0.59 285	7.14 328	0.54 265	0.49 204	0.45 207	2.94 325	0.45 261	0.75 271	0.89 281	0.97 281	1.58 290

PWCK	3.72 326	2.52 320	1.72 331	3.06 326	2.07 316	3.03 317	2.98 321	1.97 335	2.05 331	2.27 344	3.31 339	5.51 327	3.67 317	1.40 315	1.32 331	0.97 320	1.74 322	1.10 328	42.82 354	1.70 334	1.90 337	1.23 328	2.24 320	1.51 337	1.84 319	2.15 332	1.79 317	2.46 317

MonStereo1	1.99 311	2.52 320	1.31 320	3.28 327	3.09 339	3.04 318	3.01 324	1.26 311	1.37 314	1.05 318	1.17 315	4.09 319	4.58 325	2.73 325	0.84 298	0.55 273	1.44 315	0.95 318	3.71 303	1.27 322	1.05 309	0.90 307	4.38 335	0.76 298	1.01 298	0.76 263	1.69 315	1.86 304

ACVNet_2	2.32 318	2.71 328	1.69 330	3.41 329	2.53 330	3.05 319	3.01 324	1.38 318	1.11 302	1.11 322	0.96 301	2.71 304	1.91 304	2.55 324	0.95 308	0.76 306	1.77 324	0.76 304	16.37 343	1.21 319	0.87 301	0.72 294	3.93 331	1.11 325	1.70 318	1.17 303	1.50 308	1.83 302

ACVNet-4b	1.66 301	2.40 318	1.10 313	2.76 318	2.09 319	3.09 320	3.08 327	1.03 299	0.99 301	1.10 321	0.61 256	2.97 309	1.00 283	2.77 327	0.73 284	0.66 297	1.26 308	0.73 302	4.74 312	1.07 313	0.57 250	0.49 233	3.77 328	0.67 293	1.06 301	0.96 287	1.18 298	1.85 303

RainbowNet	1.68 303	2.49 319	1.41 322	2.98 321	2.30 323	3.12 321	2.99 323	1.00 296	0.77 282	1.29 329	0.74 277	2.63 300	1.68 300	2.76 326	1.03 311	0.77 307	1.07 303	0.76 304	2.86 296	1.15 315	0.74 290	0.59 269	3.90 329	0.77 300	1.10 303	1.16 302	1.31 305	2.07 308

otaku	1.67 302	2.58 325	0.90 306	2.93 320	2.07 316	3.14 322	2.73 317	0.88 291	0.84 291	1.00 310	0.66 267	2.38 296	0.95 278	2.39 318	0.67 275	0.52 268	0.79 286	0.62 289	8.04 333	0.90 304	0.59 257	0.53 256	3.56 326	0.62 287	0.95 293	0.96 287	1.19 299	1.74 296

Ntro	1.72 304	2.71 328	0.98 309	3.00 322	2.17 321	3.23 323	2.98 321	0.96 294	0.92 295	1.04 317	0.76 284	2.47 298	0.76 267	2.51 320	0.68 277	0.53 271	0.83 293	0.65 292	8.03 332	0.98 308	0.60 261	0.54 260	3.62 327	0.61 284	1.02 299	1.23 306	1.17 294	1.58 290

LVE	2.29 317	2.69 327	1.56 325	4.79 341	2.63 333	3.26 324	3.58 334	1.30 313	1.38 315	1.61 337	1.27 316	2.94 308	3.52 315	2.79 329	1.07 317	0.88 313	1.50 316	1.09 326	6.15 320	1.42 328	1.24 319	1.14 324	3.90 329	1.43 336	2.52 333	1.66 320	2.05 324	2.34 313

Dean	2.18 315	3.00 338	1.41 322	3.65 331	3.00 337	3.31 325	3.34 329	1.62 327	1.76 324	1.34 332	1.15 313	3.10 310	3.59 316	2.78 328	1.12 320	0.88 313	1.64 321	1.06 325	3.90 307	1.55 333	0.98 305	0.82 303	4.20 334	1.27 329	2.36 330	1.90 325	2.17 326	1.95 305

IMH-64-1	2.14 313	2.52 320	1.62 327	3.01 323	2.45 325	3.32 326	3.49 331	1.41 319	1.89 326	1.00 310	1.09 308	3.32 312	4.52 323	3.28 334	1.18 326	0.90 316	1.59 317	0.94 315	3.67 301	1.33 324	1.12 313	1.00 315	4.55 336	1.06 321	2.07 322	1.40 311	1.68 313	2.36 315

IMH-64	2.14 313	2.52 320	1.62 327	3.01 323	2.45 325	3.32 326	3.49 331	1.41 319	1.89 326	1.00 310	1.09 308	3.32 312	4.52 323	3.28 334	1.18 326	0.90 316	1.59 317	0.94 315	3.67 301	1.33 324	1.12 313	1.00 315	4.55 336	1.06 321	2.07 322	1.40 311	1.68 313	2.36 315

ACVNet_1	1.85 307	2.91 333	1.43 324	3.48 330	2.62 332	3.35 328	3.34 329	1.17 306	0.93 296	1.03 314	0.87 295	2.83 307	1.40 293	2.82 330	0.83 296	0.56 276	1.32 313	0.81 309	6.24 321	1.02 310	0.83 297	0.72 294	4.04 332	0.78 303	1.22 308	0.99 294	0.97 281	1.37 283

IMH	2.38 319	2.57 324	1.64 329	3.03 325	2.50 329	3.36 329	3.51 333	1.45 322	1.91 328	1.03 314	1.08 307	3.49 316	8.04 333	3.63 336	1.13 323	0.90 316	1.63 319	0.99 321	4.48 310	1.36 327	1.08 312	0.96 309	4.57 338	1.11 325	2.03 321	1.61 319	1.79 317	3.48 330

ELAS_RVC	1.92 308	1.47 308	1.24 316	2.08 304	1.53 310	3.37 330	1.51 309	1.46 323	1.11 302	0.91 308	2.26 335	6.93 335	6.00 329	0.61 294	0.85 300	0.63 291	1.07 303	0.81 309	2.14 290	0.85 301	1.19 317	1.19 326	0.81 303	1.04 320	3.02 336	2.05 328	2.69 335	2.88 324
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet_ROB	1.96 309	2.74 330	1.24 316	2.52 313	1.79 313	3.39 331	2.92 320	1.22 308	1.19 305	1.32 331	1.42 319	2.74 306	3.87 319	2.53 323	1.17 325	0.79 309	1.30 310	0.85 313	5.35 316	1.19 316	1.06 311	0.97 310	4.07 333	1.12 327	1.56 317	1.42 314	1.57 311	1.58 290

WAO-8	2.81 321	2.84 331	1.93 333	4.63 338	2.49 327	3.42 332	2.87 318	1.88 333	3.27 341	1.37 333	1.46 321	4.92 322	7.73 331	3.64 337	1.31 329	1.16 328	1.83 325	1.15 330	6.68 325	2.14 340	1.34 323	1.05 318	2.87 323	1.34 331	3.29 341	2.12 330	2.43 330	4.61 337

Venus	2.81 321	2.84 331	1.93 333	4.63 338	2.49 327	3.42 332	2.87 318	1.88 333	3.27 341	1.37 333	1.46 321	4.92 322	7.73 331	3.64 337	1.31 329	1.16 328	1.83 325	1.15 330	6.68 325	2.14 340	1.34 323	1.05 318	2.87 323	1.34 331	3.29 341	2.12 330	2.43 330	4.61 337

DDF-Stereo	0.57 243	0.28 142	0.16 88	2.12 306	0.35 208	3.65 334	0.55 261	0.55 220	0.22 125	0.52 197	0.33 136	0.84 251	0.31 199	0.21 161	0.28 121	0.32 156	0.49 193	0.33 144	0.73 210	0.28 150	0.53 225	0.44 200	0.16 143	0.19 126	0.35 124	0.31 114	0.48 156	0.49 165

ktn	4.83 333	2.95 336	2.02 336	3.73 332	2.99 336	3.77 335	4.53 337	1.75 330	2.92 338	2.10 342	1.52 326	11.18 347	36.94 351	3.71 339	2.06 342	1.82 342	2.47 331	1.99 340	18.72 344	1.98 337	1.88 336	1.74 339	4.75 339	1.91 342	2.11 324	2.29 335	2.70 336	3.98 332

TorneroNet-64	4.00 329	3.59 341	1.93 333	4.36 337	2.95 335	4.26 336	4.58 340	1.71 329	6.44 347	1.23 328	1.09 308	5.61 329	25.81 346	3.97 346	1.34 332	0.95 319	2.58 333	1.26 333	11.84 338	1.51 330	1.36 327	1.04 317	4.94 341	1.42 335	2.25 326	2.47 337	1.83 320	5.55 342

KSHMR	5.04 335	3.41 339	2.38 339	4.77 340	3.49 342	4.30 337	4.29 336	2.24 337	1.95 330	1.89 339	1.87 331	3.78 318	56.60 356	4.26 347	1.69 339	1.43 337	2.22 328	1.60 337	9.78 334	1.73 335	1.68 332	1.48 336	6.29 347	1.57 339	2.43 331	2.17 333	2.30 328	4.47 336

TorneroNet	5.35 337	3.54 340	2.08 337	3.85 333	3.06 338	4.35 338	4.55 338	1.78 331	5.81 345	1.30 330	1.48 324	6.10 333	59.26 357	3.90 345	1.29 328	0.98 321	2.50 332	1.23 332	15.91 342	1.53 332	1.34 323	1.07 322	5.16 342	1.38 333	2.49 332	2.34 336	2.12 325	4.10 333

JetBlue	3.47 323	2.94 335	2.19 338	4.01 336	3.28 340	4.39 339	3.86 335	2.36 338	2.38 334	1.19 327	0.90 298	7.02 336	1.50 296	3.19 333	1.37 333	1.50 338	2.33 329	2.09 341	3.87 306	1.73 335	2.93 342	2.27 341	1.98 318	1.67 340	2.33 327	4.93 346	2.98 338	22.60 350

notaker	3.58 325	3.59 341	2.75 342	6.07 343	3.32 341	4.63 340	4.56 339	2.01 336	2.21 333	1.90 340	1.51 325	7.09 338	15.50 344	3.77 342	1.72 341	1.50 338	2.35 330	1.70 339	10.97 336	2.01 338	1.69 333	1.56 337	4.87 340	1.70 341	1.51 315	1.68 321	1.89 322	2.48 319

DPSMNet_ROB	11.00 344	5.63 346	16.64 351	3.96 335	7.34 348	4.92 341	7.44 343	4.30 347	11.25 351	4.13 350	8.58 348	4.57 321	14.55 343	3.88 344	12.94 349	13.80 349	6.34 341	15.40 350	7.85 330	11.58 349	8.22 350	20.97 351	5.52 344	10.97 352	11.28 349	29.87 355	12.66 348	32.49 354

DGTPSM_ROB	10.91 343	5.63 346	16.64 351	3.95 334	7.34 348	4.92 341	7.44 343	4.30 347	11.23 350	4.12 349	8.40 347	4.53 320	13.14 339	3.85 343	12.94 349	13.80 349	6.33 340	15.35 349	7.08 327	11.58 349	8.21 349	20.96 350	5.52 344	10.97 352	11.26 348	29.88 356	12.66 348	32.49 354

UNDER WATER	3.87 327	4.07 343	2.45 340	6.40 344	4.68 345	5.32 343	5.36 341	3.27 341	3.11 339	1.70 338	1.81 330	7.54 339	10.28 337	4.28 348	1.61 337	1.24 333	3.62 336	1.58 336	6.48 323	2.35 343	1.91 338	1.64 338	7.43 350	2.14 344	3.08 337	3.53 341	2.66 332	4.95 339

UNDER WATER-64	3.96 328	4.37 344	2.51 341	7.01 345	4.82 346	5.45 344	5.56 342	3.42 345	2.88 337	1.94 341	1.97 332	7.85 341	8.75 335	4.47 350	1.68 338	1.29 334	3.73 337	1.68 338	6.02 319	2.22 342	1.91 338	1.82 340	7.96 351	1.98 343	2.95 335	4.40 345	2.80 337	5.47 340

JetRed	5.83 338	4.38 345	5.23 348	3.30 328	4.12 344	5.85 345	9.23 347	4.20 346	2.78 336	2.31 345	2.00 333	5.46 326	1.20 289	5.68 351	3.38 346	3.88 345	6.46 342	6.52 345	3.80 304	2.98 344	6.60 346	4.97 347	5.41 343	2.73 346	9.22 347	21.91 353	5.29 345	18.57 348

LE_ROB	11.92 347	1.06 303	1.26 319	4.81 342	43.47 357	6.01 346	35.61 354	7.74 350	6.23 346	0.58 257	3.83 342	32.58 353	46.83 354	0.27 215	0.44 215	0.32 156	0.53 226	0.43 226	23.28 346	0.75 293	0.67 280	0.51 249	0.56 285	8.03 351	23.19 352	17.00 352	20.55 353	35.43 356

DPSM_ROB	17.13 349	15.19 349	21.09 353	8.59 346	8.29 350	12.91 347	8.41 345	9.74 352	14.29 352	8.00 351	8.92 349	10.02 345	13.15 340	3.71 339	17.12 351	17.90 351	17.95 351	19.75 352	13.14 339	14.59 351	24.07 352	27.10 352	6.34 348	14.03 354	30.70 356	38.45 357	35.86 356	43.05 357

DPSM	17.13 349	15.19 349	21.09 353	8.59 346	8.29 350	12.91 347	8.41 345	9.74 352	14.29 352	8.00 351	8.92 349	10.02 345	13.15 340	3.71 339	17.12 351	17.90 351	17.95 351	19.75 352	13.14 339	14.59 351	24.07 352	27.10 352	6.34 348	14.03 354	30.70 356	38.45 357	35.86 356	43.05 357

HanzoNet	10.34 342	6.49 348	3.95 347	14.30 348	6.07 347	19.42 349	21.47 352	6.96 349	10.04 349	2.64 346	2.68 338	30.46 351	52.16 355	23.13 355	2.36 343	2.79 344	5.38 339	2.60 343	25.05 347	5.07 347	3.22 343	2.85 342	8.74 352	2.65 345	4.75 344	4.05 344	4.27 343	5.54 341

PML	26.01 352	16.47 352	5.54 349	20.38 352	13.16 352	20.84 350	9.63 349	9.23 351	69.83 359	17.73 355	139.43 359	91.26 357	98.96 358	9.19 354	8.28 347	7.65 348	13.69 349	6.52 345	31.86 350	6.30 348	10.00 351	7.86 348	5.54 346	5.57 349	24.82 354	10.77 349	31.09 355	10.74 346

CasAABBNet	34.41 353	30.51 355	42.45 358	17.22 350	16.57 353	25.84 351	16.81 350	19.09 354	28.74 354	16.65 354	18.06 352	20.17 349	26.39 347	7.50 352	34.38 353	35.87 353	36.10 354	39.70 355	26.18 349	29.35 355	48.14 357	54.75 357	12.73 353	28.31 357	61.71 359	77.35 359	71.94 359	86.51 359

FlowAnything	34.50 354	30.48 354	42.50 359	17.21 349	16.74 354	26.09 352	16.88 351	19.79 355	28.79 355	16.58 353	18.02 351	20.19 350	26.43 348	7.59 353	34.60 354	36.12 354	36.20 355	39.52 354	26.15 348	29.46 356	48.48 358	54.76 358	12.81 354	28.50 358	61.59 358	77.56 360	72.02 360	86.55 360

LRCNet_RVC	19.16 351	27.96 353	9.75 350	30.25 353	27.88 355	31.68 353	26.10 353	20.49 356	8.68 348	28.66 356	28.73 355	30.64 352	23.65 345	32.48 356	8.43 348	1.88 343	23.05 353	16.90 351	40.24 351	17.44 354	6.93 347	3.35 344	35.23 355	25.28 356	1.49 314	1.01 295	5.96 346	3.25 328

BEATNet-Init1	11.87 346	15.78 351	1.38 321	34.17 354	2.55 331	31.72 354	9.59 348	2.52 339	2.49 335	0.96 309	2.28 336	18.81 348	32.29 349	0.54 285	1.70 340	0.88 313	0.80 288	0.66 293	61.61 356	16.09 353	1.78 335	1.44 335	0.75 299	1.12 327	14.82 350	2.79 339	37.47 358	23.61 351

HaxPig	36.95 355	39.38 356	36.02 355	37.94 355	42.14 356	37.82 355	41.49 355	37.89 357	39.02 356	47.01 357	48.90 357	44.27 354	35.80 350	36.82 357	38.89 356	36.75 356	45.48 356	48.70 356	40.83 352	39.66 357	36.10 354	30.92 354	47.77 357	39.68 359	18.58 351	16.85 351	13.59 350	19.32 349

AVERAGE_ROB	39.07 356	42.10 357	39.04 356	43.37 356	44.15 358	43.08 356	43.88 356	43.21 358	40.00 357	47.62 358	48.04 356	44.84 355	39.97 352	43.46 359	38.33 355	36.44 355	46.53 357	49.04 357	41.84 353	40.32 358	39.63 355	34.70 355	46.76 356	39.74 360	24.66 353	16.71 350	19.73 352	17.80 347

MEDIAN_ROB	40.90 357	43.34 358	39.72 357	44.06 357	45.29 359	43.61 357	44.70 357	43.97 359	40.60 358	50.37 359	51.53 358	46.75 356	40.36 353	41.80 358	40.48 357	38.16 357	48.55 358	51.45 358	44.21 355	42.99 359	40.94 356	34.86 356	48.85 358	41.17 361	25.23 355	24.02 354	21.83 354	25.36 352

zero-FE	3.48 324	0.27 136	0.16 88	17.31 351	0.30 189	65.22 358	0.79 287	0.55 220	0.23 131	0.51 188	0.40 176	1.20 274	0.36 218	0.21 161	0.29 126	0.32 156	0.50 207	0.34 152	1.61 276	0.28 150	0.58 253	0.44 200	0.16 143	0.19 126	0.34 117	0.31 114	0.49 168	0.51 170

WQFJA1++	11.74 345	0.25 117	0.19 121	105.43 359	0.22 132	101.87 359	100.92 359	0.47 153	0.21 109	0.43 119	0.35 146	0.71 240	0.43 241	0.18 121	0.26 101	0.33 163	0.43 141	0.30 124	0.71 206	0.22 101	0.42 151	0.36 161	0.16 143	0.15 77	0.41 157	0.35 138	0.63 227	0.66 219

GS-Stereo																							0.06 21	0.07 18	0.13 19	0.13 19	0.16 31	0.13 31

ASD4																								6.32 350

Low-res two-view benchmark