Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

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

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

derf	0.07 3	0.05 3	0.06 9	0.06 13	0.05 9	0.04 3	0.04 7	0.06 3	0.07 10	0.06 4	0.09 23	0.09 16	0.04 3	0.02 3	0.11 4	0.12 7	0.09 3	0.08 4	0.10 3	0.07 6	0.10 5	0.06 3	0.05 18	0.05 5	0.09 4	0.10 7	0.11 11	0.08 3

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.08 6	0.06 7	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.05 5	0.03 3	0.08 15	0.03 3	0.07 8	0.02 3	0.08 9	0.04 3	0.02 3	0.15 37	0.16 31	0.14 20	0.12 21	0.14 20	0.08 7	0.15 30	0.09 10	0.03 3	0.04 3	0.15 41	0.14 32	0.15 31	0.10 15
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MCSU-Stereo	0.11 27	0.10 35	0.07 24	0.07 22	0.07 31	0.06 15	0.04 7	0.09 26	0.10 27	0.08 11	0.09 23	0.22 64	0.06 26	0.04 15	0.14 27	0.18 51	0.16 33	0.13 30	0.13 14	0.12 41	0.13 20	0.08 7	0.06 28	0.08 34	0.15 41	0.15 37	0.18 49	0.12 31

WQFJX1	0.10 20	0.08 18	0.06 9	0.07 22	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.12 44	0.15 67	0.08 11	0.18 75	0.08 9	0.23 170	0.05 25	0.11 4	0.11 4	0.12 12	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.09 4	0.12 28	0.07 50	0.08 34	0.12 18	0.12 18	0.10 6	0.10 15

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

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

GREAT-IGEV	0.10 20	0.08 18	0.07 24	0.06 13	0.05 9	0.06 15	0.04 7	0.10 32	0.07 10	0.08 11	0.10 30	0.21 59	0.06 26	0.05 25	0.14 27	0.16 31	0.15 28	0.12 21	0.17 37	0.09 17	0.13 20	0.09 10	0.06 28	0.08 34	0.11 10	0.13 25	0.15 31	0.10 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Pointernet	0.07 3	0.06 7	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 15	0.05 23	0.08 15	0.05 6	0.08 11	0.06 9	0.08 9	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.11 4	0.12 12	0.08 4	0.11 7	0.06 3	0.10 5	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.09 3	0.10 6	0.08 3

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

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

NLMM1	0.12 41	0.11 43	0.07 24	0.06 13	0.06 22	0.07 23	0.06 40	0.12 44	0.16 78	0.10 27	0.24 116	0.11 24	0.41 266	0.05 25	0.12 13	0.13 14	0.12 12	0.11 13	0.14 20	0.10 27	0.10 5	0.13 33	0.07 50	0.09 46	0.16 48	0.14 32	0.14 24	0.11 24

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

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

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

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

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

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

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

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

VIP-Stereo	0.15 57	0.13 55	0.12 70	0.10 49	0.08 40	0.08 30	0.05 23	0.18 63	0.13 55	0.14 57	0.20 94	0.20 58	0.07 34	0.08 58	0.18 59	0.19 55	0.29 81	0.19 61	0.24 63	0.14 55	0.23 63	0.13 33	0.07 50	0.10 57	0.17 53	0.16 43	0.17 43	0.21 68

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

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

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

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

MaDis-Stereo	0.19 71	0.14 59	0.13 72	0.08 29	0.07 31	0.08 30	0.07 56	0.17 62	0.12 44	0.26 78	0.13 47	0.28 86	0.09 49	0.06 39	0.20 73	0.24 82	0.31 89	0.26 100	0.32 88	0.15 67	0.31 87	0.19 69	0.07 50	0.12 70	0.28 111	0.31 128	0.31 92	0.37 125

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

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

WQFJX	0.11 27	0.09 27	0.07 24	0.08 29	0.07 31	0.09 38	0.07 56	0.11 37	0.12 44	0.10 27	0.20 94	0.08 9	0.27 205	0.05 25	0.12 13	0.12 7	0.11 7	0.10 11	0.13 14	0.09 17	0.10 5	0.10 15	0.06 28	0.09 46	0.12 18	0.15 37	0.11 11	0.14 47

BridgeDepth	0.09 9	0.09 27	0.07 24	0.09 38	0.05 9	0.09 38	0.04 7	0.07 7	0.08 18	0.07 8	0.05 6	0.23 65	0.05 15	0.04 15	0.12 13	0.13 14	0.11 7	0.11 13	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 20	0.04 6	0.05 5	0.14 31	0.13 25	0.18 49	0.11 24
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.13 47	0.11 43	0.08 36	0.09 38	0.11 65	0.09 38	0.06 40	0.11 37	0.12 44	0.10 27	0.12 38	0.13 39	0.07 34	0.05 25	0.17 48	0.19 55	0.20 52	0.17 51	0.18 41	0.11 35	0.17 40	0.14 41	0.06 28	0.09 46	0.15 41	0.16 43	0.20 59	0.17 58

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

IGEV-Stereo+	0.19 71	0.12 52	0.11 57	0.11 57	0.11 65	0.09 38	0.06 40	0.28 83	0.17 84	0.47 172	0.18 75	0.25 73	0.10 55	0.12 85	0.18 59	0.23 79	0.30 85	0.24 88	0.32 88	0.18 89	0.31 87	0.33 156	0.08 68	0.10 57	0.22 71	0.16 43	0.22 62	0.19 61

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

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

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

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

WQFJA1	0.11 27	0.10 35	0.06 9	0.09 38	0.07 31	0.10 47	0.06 40	0.13 49	0.12 44	0.09 20	0.23 110	0.07 4	0.22 161	0.06 39	0.11 4	0.12 7	0.13 16	0.11 13	0.14 20	0.09 17	0.10 5	0.11 20	0.07 50	0.08 34	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 38

NLMM	0.11 27	0.10 35	0.06 9	0.09 38	0.07 31	0.10 47	0.06 40	0.13 49	0.12 44	0.09 20	0.23 110	0.07 4	0.22 161	0.06 39	0.11 4	0.12 7	0.13 16	0.11 13	0.14 20	0.09 17	0.10 5	0.11 20	0.07 50	0.08 34	0.12 18	0.12 18	0.13 19	0.13 38

NLSM1	0.12 41	0.09 27	0.07 24	0.09 38	0.08 40	0.10 47	0.07 56	0.16 58	0.15 67	0.09 20	0.25 131	0.12 34	0.32 231	0.07 49	0.13 21	0.14 21	0.12 12	0.11 13	0.15 29	0.10 27	0.12 14	0.15 52	0.06 28	0.08 34	0.14 31	0.14 32	0.13 19	0.12 31

GSStereo	0.12 41	0.12 52	0.10 50	0.09 38	0.10 52	0.10 47	0.08 67	0.08 15	0.08 18	0.12 39	0.09 23	0.13 39	0.06 26	0.03 5	0.16 44	0.17 40	0.20 52	0.14 34	0.18 41	0.11 35	0.21 55	0.13 33	0.06 28	0.07 24	0.13 25	0.13 25	0.16 37	0.13 38

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_4	0.25 103	0.19 85	0.17 113	0.14 73	0.15 87	0.11 57	0.07 56	0.38 119	0.20 111	0.53 233	0.18 75	0.34 111	0.16 103	0.15 106	0.24 94	0.27 106	0.35 99	0.25 95	0.31 83	0.21 109	0.38 138	0.31 139	0.10 82	0.17 113	0.31 123	0.33 140	0.34 109	0.36 122

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

AIO_test	0.20 78	0.19 85	0.13 72	0.21 123	0.17 101	0.12 63	0.10 91	0.28 83	0.20 111	0.27 81	0.15 58	0.27 79	0.11 65	0.14 98	0.18 59	0.21 69	0.25 65	0.18 57	0.29 73	0.14 55	0.35 109	0.32 150	0.09 77	0.12 70	0.25 91	0.22 78	0.22 62	0.15 50

iRaftStereo_RVC	0.18 63	0.15 63	0.11 57	0.10 49	0.10 52	0.12 63	0.06 40	0.26 77	0.11 37	0.27 81	0.25 131	0.24 70	0.11 65	0.09 66	0.18 59	0.20 66	0.29 81	0.22 75	0.26 69	0.15 67	0.30 81	0.23 89	0.08 68	0.12 70	0.21 65	0.21 71	0.27 82	0.19 61

AANet_RVC	0.20 78	0.19 85	0.18 124	0.14 73	0.17 101	0.12 63	0.12 107	0.18 63	0.19 97	0.15 61	0.21 101	0.18 56	0.15 97	0.13 91	0.26 115	0.23 79	0.24 63	0.26 100	0.22 58	0.22 115	0.20 54	0.19 69	0.16 157	0.16 101	0.26 96	0.26 97	0.26 79	0.34 117

BridgeDepth_RVC	0.15 57	0.14 59	0.12 70	0.10 49	0.12 72	0.13 67	0.08 67	0.14 53	0.18 93	0.13 50	0.14 52	0.15 48	0.11 65	0.09 66	0.19 65	0.20 66	0.17 38	0.18 57	0.19 52	0.15 67	0.18 45	0.18 66	0.06 28	0.09 46	0.21 65	0.24 86	0.22 62	0.26 84
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DFGA-Net	0.19 71	0.20 93	0.11 57	0.16 87	0.11 65	0.13 67	0.11 100	0.28 83	0.14 61	0.26 78	0.17 68	0.25 73	0.12 76	0.10 71	0.21 84	0.25 91	0.28 74	0.22 75	0.29 73	0.15 67	0.24 66	0.20 76	0.10 82	0.14 84	0.22 71	0.21 71	0.23 71	0.22 71

CoSv	0.09 9	0.09 27	0.05 4	0.06 13	0.05 9	0.13 67	0.06 40	0.09 26	0.07 10	0.10 27	0.05 6	0.07 4	0.05 15	0.03 5	0.13 21	0.15 25	0.14 20	0.09 7	0.16 35	0.08 7	0.14 25	0.08 7	0.05 18	0.05 5	0.16 48	0.11 12	0.14 24	0.08 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 98	0.21 107	0.13 72	0.15 78	0.14 82	0.13 67	0.08 67	0.38 119	0.17 84	0.48 180	0.20 94	0.29 88	0.13 78	0.13 91	0.25 105	0.25 91	0.38 117	0.26 100	0.36 106	0.19 96	0.37 127	0.26 103	0.10 82	0.13 78	0.23 78	0.24 86	0.32 99	0.41 149

UniTT-Stereo	0.21 84	0.15 63	0.11 57	0.12 63	0.09 48	0.13 67	0.07 56	0.22 71	0.15 67	0.37 102	0.17 68	0.28 86	0.17 115	0.12 85	0.23 90	0.24 82	0.35 99	0.26 100	0.38 116	0.18 89	0.30 81	0.17 61	0.11 90	0.14 84	0.26 96	0.35 154	0.22 62	0.27 88

LL-Strereo2	0.24 98	0.18 81	0.14 81	0.17 91	0.15 87	0.13 67	0.09 75	0.36 108	0.21 123	0.51 212	0.18 75	0.33 107	0.17 115	0.10 71	0.25 105	0.28 111	0.39 123	0.27 109	0.45 154	0.22 115	0.33 98	0.20 76	0.12 97	0.14 84	0.24 84	0.27 103	0.33 107	0.26 84

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

RYNet	0.18 63	0.16 69	0.13 72	0.11 57	0.12 72	0.13 67	0.09 75	0.16 58	0.27 192	0.13 50	0.15 58	0.13 39	0.10 55	0.09 66	0.23 90	0.19 55	0.20 52	0.27 109	0.22 58	0.14 55	0.18 45	0.15 52	0.25 238	0.14 84	0.20 61	0.50 215	0.22 62	0.16 52

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 89	0.15 63	0.13 72	0.17 91	0.13 78	0.14 75	0.06 40	0.38 119	0.19 97	0.47 172	0.17 68	0.24 70	0.11 65	0.12 85	0.20 73	0.27 106	0.37 110	0.26 100	0.35 101	0.19 96	0.37 127	0.34 165	0.10 82	0.10 57	0.24 84	0.21 71	0.31 92	0.22 71

MGS-Stereo	0.24 98	0.23 118	0.16 101	0.16 87	0.14 82	0.14 75	0.10 91	0.34 104	0.14 61	0.28 84	0.20 94	0.24 70	0.13 78	0.17 124	0.25 105	0.26 98	0.40 128	0.34 168	0.39 121	0.25 138	0.36 118	0.25 99	0.14 125	0.17 113	0.26 96	0.24 86	0.35 112	0.34 117

TESTraft	0.25 103	0.21 107	0.15 94	0.15 78	0.16 94	0.14 75	0.13 116	0.28 83	0.26 182	0.41 113	0.19 89	0.27 79	0.30 221	0.07 49	0.24 94	0.31 158	0.34 96	0.24 88	0.30 78	0.18 89	0.35 109	0.39 192	0.09 77	0.17 113	0.34 133	0.33 140	0.35 112	0.31 103

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

HUF	0.21 84	0.21 107	0.14 81	0.17 91	0.18 115	0.15 82	0.09 75	0.35 106	0.15 67	0.36 97	0.15 58	0.23 65	0.15 97	0.14 98	0.19 65	0.21 69	0.28 74	0.19 61	0.34 94	0.17 82	0.36 118	0.28 117	0.11 90	0.14 84	0.22 71	0.18 61	0.27 82	0.20 65

test_for_model	0.52 255	0.20 93	0.14 81	0.17 91	0.19 125	0.15 82	0.09 75	0.42 132	0.21 123	0.50 196	0.18 75	0.51 178	0.14 85	0.15 106	0.26 115	0.28 111	6.97 374	0.29 123	0.45 154	0.26 149	0.44 198	0.35 167	0.14 125	0.15 91	0.27 102	0.27 103	0.35 112	0.37 125

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 255	0.20 93	0.14 81	0.17 91	0.19 125	0.15 82	0.09 75	0.42 132	0.21 123	0.50 196	0.18 75	0.51 178	0.14 85	0.15 106	0.26 115	0.28 111	6.97 374	0.29 123	0.45 154	0.26 149	0.44 198	0.35 167	0.14 125	0.15 91	0.27 102	0.27 103	0.35 112	0.37 125

testlalala	0.52 255	0.20 93	0.14 81	0.17 91	0.19 125	0.15 82	0.09 75	0.42 132	0.21 123	0.50 196	0.18 75	0.51 178	0.14 85	0.15 106	0.26 115	0.28 111	6.97 374	0.29 123	0.45 154	0.26 149	0.44 198	0.35 167	0.14 125	0.15 91	0.27 102	0.27 103	0.35 112	0.37 125

GCAPDPT-zeroshot	0.52 255	0.20 93	0.14 81	0.17 91	0.19 125	0.15 82	0.09 75	0.42 132	0.21 123	0.50 196	0.18 75	0.51 178	0.14 85	0.15 106	0.26 115	0.28 111	6.97 374	0.29 123	0.45 154	0.26 149	0.44 198	0.35 167	0.14 125	0.15 91	0.27 102	0.27 103	0.35 112	0.37 125

GCAP-Stereo	0.52 255	0.20 93	0.14 81	0.17 91	0.19 125	0.15 82	0.09 75	0.42 132	0.21 123	0.50 196	0.18 75	0.51 178	0.14 85	0.15 106	0.26 115	0.28 111	6.97 374	0.29 123	0.45 154	0.26 149	0.44 198	0.35 167	0.14 125	0.15 91	0.27 102	0.27 103	0.35 112	0.37 125

RAFT+CT+SA	0.23 96	0.20 93	0.16 101	0.19 109	0.13 78	0.15 82	0.12 107	0.33 101	0.19 97	0.44 144	0.14 52	0.34 111	0.29 214	0.09 66	0.23 90	0.29 129	0.27 72	0.22 75	0.31 83	0.19 96	0.31 87	0.35 167	0.07 50	0.17 113	0.29 113	0.27 103	0.31 92	0.28 91

test_5	0.20 78	0.18 81	0.14 81	0.17 91	0.10 52	0.15 82	0.11 100	0.25 75	0.15 67	0.29 87	0.13 47	0.29 88	0.30 221	0.07 49	0.20 73	0.24 82	0.26 69	0.22 75	0.23 61	0.14 55	0.26 71	0.23 89	0.07 50	0.17 113	0.25 91	0.26 97	0.31 92	0.26 84

AnonymousM	0.28 114	0.19 85	0.14 81	0.18 106	0.17 101	0.15 82	0.11 100	0.42 132	0.17 84	0.47 172	0.28 140	0.35 116	0.11 65	0.15 106	0.27 127	0.31 158	0.45 180	0.28 114	0.39 121	0.19 96	0.44 198	0.26 103	0.14 125	0.16 101	0.24 84	0.30 123	0.48 177	0.67 243

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

TDLM	0.16 60	0.19 85	0.14 81	0.15 78	0.17 101	0.15 82	0.11 100	0.16 58	0.14 61	0.12 39	0.22 106	0.17 53	0.14 85	0.10 71	0.17 48	0.18 51	0.21 56	0.20 65	0.18 41	0.14 55	0.19 51	0.13 33	0.11 90	0.15 91	0.17 53	0.16 43	0.18 49	0.18 59

castereo++	0.31 135	0.23 118	0.18 124	0.32 188	0.17 101	0.16 93	0.13 116	0.50 192	0.25 167	0.55 260	0.24 116	0.59 233	0.16 103	0.16 116	0.25 105	0.29 129	0.46 192	0.30 139	0.45 154	0.25 138	0.47 221	0.41 205	0.13 114	0.22 164	0.35 140	0.37 167	0.49 191	0.36 122

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

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

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

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

4D-IteraStereo	0.28 114	0.20 93	0.18 124	0.26 155	0.16 94	0.17 96	0.11 100	0.46 158	0.24 155	0.53 233	0.27 139	0.41 138	0.17 115	0.13 91	0.27 127	0.29 129	0.41 140	0.34 168	0.42 143	0.26 149	0.43 188	0.32 150	0.11 90	0.16 101	0.29 113	0.30 123	0.40 144	0.30 100

TestStereo1	0.26 107	0.24 125	0.15 94	0.17 91	0.17 101	0.17 96	0.13 116	0.32 97	0.24 155	0.43 134	0.18 75	0.27 79	0.33 236	0.08 58	0.25 105	0.30 143	0.35 99	0.24 88	0.32 88	0.19 96	0.36 118	0.40 200	0.12 97	0.17 113	0.34 133	0.33 140	0.39 139	0.31 103

SA-5K	0.26 107	0.24 125	0.15 94	0.17 91	0.17 101	0.17 96	0.13 116	0.32 97	0.24 155	0.43 134	0.18 75	0.27 79	0.33 236	0.08 58	0.25 105	0.30 143	0.35 99	0.24 88	0.32 88	0.19 96	0.36 118	0.40 200	0.12 97	0.17 113	0.34 133	0.33 140	0.39 139	0.31 103

DMCA	0.23 96	0.19 85	0.21 151	0.18 106	0.19 125	0.17 96	0.18 162	0.29 89	0.23 147	0.23 75	0.28 140	0.29 88	0.17 115	0.19 151	0.25 105	0.25 91	0.30 85	0.29 123	0.27 70	0.20 105	0.31 87	0.20 76	0.19 203	0.18 125	0.24 84	0.27 103	0.22 62	0.27 88

depth_test_26	0.32 142	0.24 125	0.18 124	0.15 78	0.16 94	0.18 102	0.11 100	0.58 267	0.21 123	0.66 313	0.19 89	0.86 279	0.16 103	0.19 151	0.26 115	0.32 172	0.59 279	0.30 139	0.54 189	0.22 115	0.57 279	0.30 129	0.18 191	0.17 113	0.29 113	0.32 133	0.35 112	0.35 120

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

LoS_RVC	0.29 118	0.25 133	0.22 164	0.15 78	0.19 125	0.18 102	0.12 107	0.37 113	0.21 123	0.42 124	0.38 183	0.32 103	0.20 137	0.18 134	0.31 160	0.27 106	0.34 96	0.28 114	0.43 145	0.21 109	0.42 173	0.33 156	0.15 145	0.23 174	0.48 216	0.34 148	0.41 151	0.46 166

tt_ll	0.29 118	0.25 133	0.22 164	0.15 78	0.19 125	0.18 102	0.12 107	0.37 113	0.21 123	0.42 124	0.38 183	0.32 103	0.20 137	0.18 134	0.31 160	0.27 106	0.34 96	0.28 114	0.43 145	0.21 109	0.42 173	0.33 156	0.15 145	0.23 174	0.48 216	0.34 148	0.41 151	0.46 166

CAS	0.27 111	0.21 107	0.17 113	0.21 123	0.17 101	0.18 102	0.09 75	0.33 101	0.20 111	0.33 90	0.38 183	0.29 88	0.19 131	0.17 124	0.28 136	0.26 98	0.37 110	0.26 100	0.38 116	0.20 105	0.29 79	0.27 109	0.16 157	0.18 125	0.36 145	0.36 160	0.40 144	0.55 206

raft+_RVC	0.25 103	0.22 114	0.17 113	0.19 109	0.18 115	0.18 102	0.13 116	0.38 119	0.19 97	0.46 163	0.30 145	0.34 111	0.16 103	0.13 91	0.25 105	0.26 98	0.33 93	0.27 109	0.37 110	0.19 96	0.36 118	0.26 103	0.10 82	0.15 91	0.30 119	0.29 119	0.36 129	0.30 100

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 103	0.24 125	0.21 151	0.17 91	0.15 87	0.18 102	0.10 91	0.47 168	0.19 97	0.43 134	0.22 106	0.39 128	0.13 78	0.10 71	0.23 90	0.25 91	0.32 92	0.21 71	0.39 121	0.18 89	0.34 101	0.23 89	0.12 97	0.17 113	0.35 140	0.27 103	0.34 109	0.33 113

DepthFocus	0.26 107	0.19 85	0.13 72	0.16 87	0.14 82	0.19 109	0.09 75	0.41 128	0.19 97	0.42 124	0.18 75	0.35 116	0.13 78	0.20 165	0.24 94	0.29 129	0.43 157	0.25 95	0.43 145	0.24 132	0.39 146	0.25 99	0.17 172	0.16 101	0.24 84	0.25 92	0.35 112	0.45 163

S2M2_XL	0.27 111	0.20 93	0.20 139	0.15 78	0.16 94	0.19 109	0.18 162	0.48 176	0.21 123	0.43 134	0.21 101	0.43 141	0.14 85	0.17 124	0.26 115	0.26 98	0.47 198	0.23 82	0.35 101	0.21 109	0.40 151	0.24 94	0.16 157	0.18 125	0.29 113	0.25 92	0.33 107	0.38 135
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	0.30 126	0.22 114	0.21 151	0.23 139	0.18 115	0.19 109	0.12 107	0.44 142	0.35 245	0.43 134	0.40 196	0.40 134	0.21 148	0.18 134	0.32 171	0.29 129	0.42 148	0.31 146	0.37 110	0.27 162	0.35 109	0.33 156	0.13 114	0.18 125	0.37 148	0.51 221	0.31 92	0.47 175

RAFT_CTSACE	0.21 84	0.15 63	0.13 72	0.11 57	0.11 65	0.19 109	0.13 116	0.27 80	0.15 67	0.48 180	0.13 47	0.33 107	0.25 186	0.12 85	0.21 84	0.22 76	0.29 81	0.20 65	0.27 70	0.14 55	0.30 81	0.31 139	0.07 50	0.13 78	0.25 91	0.26 97	0.31 92	0.21 68

raftrobust	0.31 135	0.25 133	0.21 151	0.22 129	0.21 141	0.19 109	0.14 126	0.49 183	0.18 93	0.54 243	0.34 157	0.44 147	0.18 124	0.16 116	0.35 198	0.31 158	0.42 148	0.32 156	0.42 143	0.29 181	0.41 165	0.31 139	0.14 125	0.17 113	0.41 176	0.38 170	0.38 135	0.38 135

delet	0.17 62	0.16 69	0.16 101	0.20 118	0.14 82	0.19 109	0.12 107	0.15 57	0.13 55	0.19 68	0.17 68	0.19 57	0.11 65	0.15 106	0.20 73	0.19 55	0.22 60	0.20 65	0.18 41	0.18 89	0.21 55	0.14 41	0.11 90	0.13 78	0.20 61	0.20 70	0.18 49	0.22 71

CCAANet	0.22 89	0.20 93	0.23 172	0.20 118	0.18 115	0.19 109	0.19 170	0.21 70	0.24 155	0.19 68	0.23 110	0.35 116	0.19 131	0.14 98	0.29 142	0.27 106	0.28 74	0.24 88	0.21 56	0.17 82	0.30 81	0.19 69	0.15 145	0.13 78	0.25 91	0.23 82	0.25 76	0.33 113

YMNet	0.22 89	0.21 107	0.17 113	0.21 123	0.17 101	0.20 116	0.17 153	0.26 77	0.24 155	0.18 64	0.15 58	0.31 98	0.17 115	0.21 184	0.24 94	0.24 82	0.26 69	0.22 75	0.30 78	0.15 67	0.26 71	0.22 86	0.14 125	0.14 84	0.26 96	0.23 82	0.27 82	0.26 84

MIM_Stereo	0.22 89	0.17 78	0.16 101	0.19 109	0.15 87	0.20 116	0.10 91	0.28 83	0.13 55	0.43 134	0.19 89	0.31 98	0.10 55	0.12 85	0.21 84	0.28 111	0.36 108	0.26 100	0.34 94	0.20 105	0.35 109	0.24 94	0.08 68	0.16 101	0.24 84	0.21 71	0.32 99	0.23 76

CES	0.33 153	0.19 85	0.19 136	0.19 109	0.21 141	0.20 116	0.09 75	0.85 318	0.18 93	0.42 124	0.55 266	0.49 170	0.16 103	0.20 165	0.31 160	0.37 218	0.47 198	0.28 114	0.41 138	0.24 132	0.66 308	0.35 167	0.17 172	0.18 125	0.42 182	0.33 140	0.42 158	0.50 187

ARAFT	0.24 98	0.20 93	0.15 94	0.20 118	0.16 94	0.20 116	0.10 91	0.32 97	0.19 97	0.45 150	0.24 116	0.34 111	0.13 78	0.10 71	0.24 94	0.25 91	0.41 140	0.34 168	0.34 94	0.16 78	0.35 109	0.21 82	0.11 90	0.13 78	0.29 113	0.24 86	0.32 99	0.29 95

AFF-stereo	0.22 89	0.22 114	0.18 124	0.15 78	0.13 78	0.20 116	0.09 75	0.38 119	0.19 97	0.42 124	0.20 94	0.30 95	0.11 65	0.08 58	0.19 65	0.24 82	0.28 74	0.19 61	0.35 101	0.15 67	0.29 79	0.19 69	0.09 77	0.12 70	0.27 102	0.28 116	0.32 99	0.24 78

MMNet	0.20 78	0.20 93	0.17 113	0.21 123	0.17 101	0.20 116	0.14 126	0.23 72	0.16 78	0.19 68	0.20 94	0.27 79	0.11 65	0.22 196	0.21 84	0.21 69	0.27 72	0.24 88	0.29 73	0.18 89	0.23 63	0.15 52	0.12 97	0.15 91	0.23 78	0.23 82	0.22 62	0.25 80

PMTNet	0.33 153	0.28 160	0.20 139	0.26 155	0.22 150	0.20 116	0.19 170	0.45 149	0.21 123	0.50 196	0.24 116	0.52 188	0.15 97	0.18 134	0.31 160	0.33 182	0.47 198	0.28 114	0.55 192	0.25 138	0.46 215	0.27 109	0.16 157	0.16 101	0.46 199	0.37 167	0.48 177	0.64 234

LGCAT	0.27 111	0.24 125	0.16 101	0.17 91	0.16 94	0.21 123	0.14 126	0.41 128	0.21 123	0.43 134	0.23 110	0.36 121	0.15 97	0.18 134	0.26 115	0.28 111	0.47 198	0.25 95	0.37 110	0.24 132	0.42 173	0.27 109	0.22 223	0.20 148	0.31 123	0.31 128	0.35 112	0.37 125

trnet	0.31 135	0.28 160	0.22 164	0.25 145	0.20 134	0.21 123	0.12 107	0.49 183	0.20 111	0.52 222	0.24 116	0.55 203	0.22 161	0.20 165	0.28 136	0.32 172	0.48 211	0.26 100	0.41 138	0.22 115	0.45 209	0.30 129	0.14 125	0.21 160	0.38 153	0.35 154	0.49 191	0.53 200

anonymousdsp2	0.26 107	0.28 160	0.18 124	0.19 109	0.16 94	0.21 123	0.14 126	0.37 113	0.19 97	0.38 107	0.22 106	0.36 121	0.16 103	0.14 98	0.22 89	0.26 98	0.36 108	0.25 95	0.56 197	0.21 109	0.37 127	0.31 139	0.13 114	0.18 125	0.31 123	0.25 92	0.38 135	0.29 95

GMOStereo	0.30 126	0.23 118	0.16 101	0.19 109	0.18 115	0.21 123	0.13 116	0.46 158	0.25 167	0.56 270	0.24 116	0.43 141	0.26 190	0.16 116	0.27 127	0.28 111	0.40 128	0.29 123	0.44 149	0.23 123	0.42 173	0.45 233	0.12 97	0.16 101	0.42 182	0.38 170	0.48 177	0.31 103

error version	0.30 126	0.23 118	0.16 101	0.19 109	0.18 115	0.21 123	0.13 116	0.46 158	0.25 167	0.56 270	0.24 116	0.43 141	0.26 190	0.16 116	0.27 127	0.28 111	0.40 128	0.29 123	0.44 149	0.23 123	0.42 173	0.45 233	0.12 97	0.16 101	0.42 182	0.38 170	0.48 177	0.31 103

test-v	0.30 126	0.23 118	0.16 101	0.19 109	0.18 115	0.21 123	0.13 116	0.46 158	0.25 167	0.56 270	0.24 116	0.43 141	0.26 190	0.16 116	0.27 127	0.28 111	0.40 128	0.29 123	0.44 149	0.23 123	0.42 173	0.45 233	0.12 97	0.16 101	0.42 182	0.38 170	0.48 177	0.31 103

test-2	0.30 126	0.23 118	0.16 101	0.19 109	0.18 115	0.21 123	0.13 116	0.46 158	0.25 167	0.56 270	0.24 116	0.43 141	0.26 190	0.16 116	0.27 127	0.28 111	0.40 128	0.29 123	0.44 149	0.23 123	0.42 173	0.45 233	0.12 97	0.16 101	0.42 182	0.38 170	0.48 177	0.31 103

castereo	0.32 142	0.23 118	0.18 124	0.26 155	0.20 134	0.22 130	0.14 126	0.48 176	0.25 167	0.54 243	0.30 145	0.52 188	0.16 103	0.15 106	0.27 127	0.31 158	0.48 211	0.29 123	0.52 178	0.26 149	0.48 225	0.39 192	0.14 125	0.18 125	0.40 170	0.39 181	0.38 135	0.44 160

raft_robust	0.34 160	0.27 152	0.19 136	0.29 171	0.22 150	0.22 130	0.16 148	0.52 223	0.28 204	0.64 305	0.25 131	0.48 166	0.26 190	0.18 134	0.32 171	0.33 182	0.44 172	0.34 168	0.52 178	0.28 170	0.44 198	0.47 251	0.12 97	0.21 160	0.44 193	0.44 196	0.49 191	0.46 166

CREStereo++_RVC	0.32 142	0.25 133	0.18 124	0.23 139	0.25 169	0.22 130	0.15 137	0.45 149	0.26 182	0.48 180	0.28 140	0.48 166	0.44 271	0.18 134	0.26 115	0.30 143	0.47 198	0.25 95	0.38 116	0.23 123	0.41 165	0.30 129	0.13 114	0.24 187	0.40 170	0.32 133	0.51 206	0.52 196
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	0.30 126	0.31 191	0.21 151	0.28 167	0.23 157	0.22 130	0.15 137	0.45 149	0.19 97	0.48 180	0.30 145	0.44 147	0.19 131	0.14 98	0.33 176	0.30 143	0.44 172	0.38 218	0.39 121	0.25 138	0.41 165	0.26 103	0.13 114	0.21 160	0.40 170	0.33 140	0.35 112	0.38 135

CREStereo	0.32 142	0.27 152	0.22 164	0.25 145	0.20 134	0.22 130	0.12 107	0.49 183	0.20 111	0.50 196	0.24 116	0.54 197	0.22 161	0.20 165	0.29 142	0.33 182	0.49 220	0.26 100	0.41 138	0.22 115	0.46 215	0.30 129	0.15 145	0.21 160	0.39 162	0.34 148	0.48 177	0.52 196
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	0.28 114	0.27 152	0.21 151	0.22 129	0.21 141	0.22 130	0.15 137	0.41 128	0.22 140	0.50 196	0.35 162	0.44 147	0.21 148	0.17 124	0.26 115	0.24 82	0.33 93	0.31 146	0.31 83	0.19 96	0.32 92	0.28 117	0.16 157	0.18 125	0.31 123	0.28 116	0.44 164	0.42 153
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	0.32 142	0.29 173	0.17 113	0.20 118	0.20 134	0.23 136	0.10 91	0.49 183	0.28 204	0.55 260	0.26 134	0.46 160	0.17 115	0.20 165	0.31 160	0.31 158	0.45 180	0.33 160	0.50 173	0.22 115	0.41 165	0.43 220	0.14 125	0.20 148	0.42 182	0.41 187	0.51 206	0.40 147

test_3	0.35 165	0.25 133	0.20 139	0.25 145	0.25 169	0.23 136	0.15 137	0.51 206	0.23 147	0.54 243	0.24 116	0.67 252	0.28 208	0.17 124	0.34 189	0.31 158	0.45 180	0.33 160	0.86 258	0.32 203	0.44 198	0.50 269	0.11 90	0.22 164	0.38 153	0.38 170	0.41 151	0.37 125

rafts_anoy	0.29 118	0.30 180	0.23 172	0.22 129	0.24 164	0.23 136	0.14 126	0.44 142	0.18 93	0.44 144	0.34 157	0.40 134	0.16 103	0.14 98	0.33 176	0.30 143	0.40 128	0.37 208	0.40 131	0.25 138	0.38 138	0.29 126	0.12 97	0.20 148	0.38 153	0.33 140	0.35 112	0.41 149

RALAANet	0.29 118	0.31 191	0.23 172	0.22 129	0.21 141	0.23 136	0.16 148	0.38 119	0.19 97	0.33 90	0.38 183	0.35 116	0.18 124	0.15 106	0.33 176	0.29 129	0.38 117	0.37 208	0.48 170	0.27 162	0.36 118	0.29 126	0.15 145	0.20 148	0.34 133	0.30 123	0.35 112	0.35 120

PWCDC_ROB	0.45 226	0.20 93	0.30 212	0.20 118	0.33 232	0.23 136	0.29 222	0.26 77	0.96 328	0.21 72	0.54 263	0.30 95	2.04 337	0.49 303	0.51 271	0.41 247	0.38 117	0.41 247	0.39 121	0.37 225	0.37 127	0.61 305	0.35 270	0.31 244	0.24 84	0.49 212	0.35 112	0.53 200

SA	0.30 126	0.27 152	0.17 113	0.18 106	0.17 101	0.24 141	0.10 91	0.47 168	0.26 182	0.54 243	0.20 94	0.46 160	0.14 85	0.12 85	0.30 150	0.30 143	0.41 140	0.30 139	0.40 131	0.23 123	0.37 127	0.37 183	0.10 82	0.20 148	0.41 176	0.38 170	0.49 191	0.37 125

CIPLG	0.29 118	0.26 146	0.17 113	0.22 129	0.17 101	0.24 141	0.14 126	0.50 192	0.17 84	0.46 163	0.37 175	0.45 153	0.22 161	0.25 233	0.30 150	0.30 143	0.43 157	0.29 123	0.39 121	0.28 170	0.40 151	0.28 117	0.13 114	0.18 125	0.31 123	0.25 92	0.32 99	0.29 95

IPLGR_C	0.29 118	0.26 146	0.17 113	0.22 129	0.17 101	0.24 141	0.14 126	0.50 192	0.17 84	0.46 163	0.37 175	0.45 153	0.24 177	0.25 233	0.30 150	0.30 143	0.43 157	0.30 139	0.39 121	0.28 170	0.40 151	0.28 117	0.13 114	0.17 113	0.31 123	0.26 97	0.32 99	0.30 100

AASNet	0.20 78	0.22 114	0.15 94	0.21 123	0.18 115	0.24 141	0.17 153	0.23 72	0.14 61	0.22 73	0.26 134	0.21 59	0.13 78	0.16 116	0.20 73	0.22 76	0.28 74	0.23 82	0.24 63	0.19 96	0.23 63	0.19 69	0.12 97	0.16 101	0.23 78	0.21 71	0.22 62	0.19 61

test-3	0.33 153	0.25 133	0.20 139	0.25 145	0.25 169	0.24 141	0.15 137	0.50 192	0.21 123	0.51 212	0.24 116	0.63 245	0.24 177	0.17 124	0.34 189	0.29 129	0.45 180	0.31 146	0.84 254	0.30 188	0.41 165	0.42 212	0.12 97	0.20 148	0.31 123	0.27 103	0.41 151	0.38 135

test_1	0.33 153	0.25 133	0.20 139	0.25 145	0.25 169	0.24 141	0.15 137	0.50 192	0.21 123	0.51 212	0.24 116	0.64 247	0.24 177	0.16 116	0.34 189	0.29 129	0.45 180	0.31 146	0.85 256	0.30 188	0.41 165	0.42 212	0.12 97	0.20 148	0.31 123	0.27 103	0.41 151	0.38 135

ACRE	0.29 118	0.26 146	0.17 113	0.22 129	0.17 101	0.24 141	0.14 126	0.50 192	0.17 84	0.46 163	0.37 175	0.45 153	0.23 170	0.25 233	0.30 150	0.30 143	0.43 157	0.29 123	0.39 121	0.29 181	0.40 151	0.27 109	0.13 114	0.18 125	0.30 119	0.26 97	0.32 99	0.29 95

DMCA-RVC	0.31 135	0.25 133	0.28 205	0.25 145	0.27 190	0.24 141	0.25 207	0.36 108	0.31 225	0.33 90	0.38 183	0.54 197	0.24 177	0.20 165	0.40 220	0.35 203	0.35 99	0.34 168	0.35 101	0.29 181	0.37 127	0.33 156	0.22 223	0.24 187	0.29 113	0.29 119	0.36 129	0.41 149

GANet	0.22 89	0.20 93	0.20 139	0.22 129	0.23 157	0.24 141	0.19 170	0.31 94	0.17 84	0.24 76	0.21 101	0.29 88	0.14 85	0.14 98	0.21 84	0.24 82	0.29 81	0.31 146	0.24 63	0.15 67	0.24 66	0.19 69	0.16 157	0.17 113	0.23 78	0.21 71	0.26 79	0.24 78

IER	0.29 118	0.24 125	0.24 181	0.24 141	0.21 141	0.25 150	0.17 153	0.35 106	0.21 123	0.36 97	0.45 227	0.51 178	0.20 137	0.24 225	0.32 171	0.29 129	0.38 117	0.31 146	0.33 92	0.23 123	0.33 98	0.27 109	0.20 216	0.19 141	0.30 119	0.32 133	0.35 112	0.39 144

IPLG	0.30 126	0.28 160	0.24 181	0.22 129	0.20 134	0.25 150	0.15 137	0.45 149	0.19 97	0.45 150	0.28 140	0.45 153	0.18 124	0.23 217	0.33 176	0.29 129	0.43 157	0.35 185	0.40 131	0.28 170	0.35 109	0.44 226	0.12 97	0.20 148	0.35 140	0.36 160	0.37 131	0.37 125

s12784h	0.39 187	0.35 222	0.25 192	0.46 249	0.29 208	0.25 150	0.18 162	0.49 183	0.22 140	0.51 212	0.34 157	0.62 241	0.32 231	0.21 184	0.27 127	0.28 111	0.48 211	0.29 123	0.52 178	0.23 123	0.51 242	0.30 129	0.15 145	0.23 174	0.51 232	0.52 224	0.70 275	1.14 297

HCRNet	0.24 98	0.30 180	0.15 94	0.34 202	0.15 87	0.25 150	0.15 137	0.30 90	0.14 61	0.69 318	0.32 149	0.39 128	0.14 85	0.17 124	0.20 73	0.20 66	0.30 85	0.22 75	0.33 92	0.15 67	0.24 66	0.15 52	0.16 157	0.12 70	0.20 61	0.24 86	0.24 74	0.22 71

CVANet_RVC	0.22 89	0.29 173	0.21 151	0.29 171	0.22 150	0.25 150	0.15 137	0.27 80	0.16 78	0.24 76	0.34 157	0.23 65	0.19 131	0.14 98	0.20 73	0.22 76	0.25 65	0.24 88	0.24 63	0.17 82	0.24 66	0.17 61	0.13 114	0.18 125	0.23 78	0.19 66	0.22 62	0.23 76

DN-CSS_ROB	0.36 170	0.31 191	0.30 212	0.31 179	0.30 218	0.25 150	0.17 153	0.51 206	0.25 167	0.51 212	0.56 270	0.56 209	0.36 247	0.18 134	0.31 160	0.28 111	0.41 140	0.31 146	0.81 250	0.27 162	0.37 127	0.25 99	0.22 223	0.32 250	0.37 148	0.32 133	0.41 151	0.38 135

MyStereo04	0.43 216	0.39 249	0.40 256	0.34 202	0.31 223	0.26 156	0.22 189	0.51 206	0.37 255	0.50 196	0.37 175	0.55 203	0.28 208	0.17 124	0.50 266	0.39 229	0.44 172	0.39 231	1.11 290	0.40 241	0.48 225	0.44 226	0.17 172	0.31 244	0.53 238	0.61 257	0.65 260	0.51 191

BEATNet_4x	0.35 165	0.29 173	0.24 181	0.27 161	0.26 181	0.26 156	0.22 189	0.45 149	0.28 204	0.57 283	0.33 152	0.49 170	0.28 208	0.19 151	0.35 198	0.33 182	0.40 128	0.40 239	0.39 121	0.25 138	0.46 215	0.47 251	0.21 220	0.25 200	0.36 145	0.34 148	0.51 206	0.48 182

RASNet	0.31 135	0.32 203	0.30 212	0.27 161	0.24 164	0.26 156	0.20 180	0.46 158	0.26 182	0.41 113	0.33 152	0.40 134	0.25 186	0.20 165	0.25 105	0.28 111	0.38 117	0.30 139	0.34 94	0.21 109	0.40 151	0.29 126	0.14 125	0.30 233	0.33 132	0.34 148	0.49 191	0.47 175

G2L-Stereo	0.32 142	0.29 173	0.21 151	0.25 145	0.27 190	0.27 159	0.18 162	0.43 141	0.25 167	0.44 144	0.45 227	0.40 134	0.30 221	0.21 184	0.29 142	0.31 158	0.42 148	0.32 156	0.34 94	0.24 132	0.35 109	0.30 129	0.21 220	0.20 148	0.37 148	0.41 187	0.42 158	0.39 144

CASnet	0.30 126	0.26 146	0.18 124	0.22 129	0.20 134	0.27 159	0.12 107	0.48 176	0.24 155	0.54 243	0.35 162	0.55 203	0.21 148	0.19 151	0.27 127	0.25 91	0.37 110	0.23 82	0.54 189	0.20 105	0.42 173	0.31 139	0.15 145	0.18 125	0.30 119	0.27 103	0.40 144	0.42 153
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.41 206	0.33 214	0.21 151	0.28 167	0.31 223	0.27 159	0.16 148	1.20 337	0.22 140	0.76 327	0.69 298	0.57 217	0.27 205	0.20 165	0.31 160	0.39 229	0.46 192	0.29 123	0.52 178	0.26 149	0.52 248	0.37 183	0.17 172	0.18 125	0.59 262	0.47 204	0.48 177	0.58 217
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MIPNet	0.35 165	0.32 203	0.24 181	0.26 155	0.23 157	0.27 159	0.15 137	0.50 192	0.20 111	0.45 150	0.37 175	0.52 188	0.29 214	0.22 196	0.35 198	0.33 182	0.46 192	0.37 208	0.51 176	0.37 225	0.36 118	0.44 226	0.14 125	0.19 141	0.46 199	0.51 221	0.42 158	0.51 191

FINET	0.31 135	0.30 180	0.31 222	0.34 202	0.24 164	0.27 159	0.29 222	0.36 108	0.28 204	0.39 109	0.26 134	0.37 123	0.23 170	0.22 196	0.43 239	0.35 203	0.37 110	0.28 114	0.46 164	0.25 138	0.35 109	0.28 117	0.24 235	0.24 187	0.35 140	0.27 103	0.39 139	0.32 110

IPLGR	0.38 176	0.41 254	0.25 192	0.35 208	0.32 227	0.28 164	0.18 162	0.50 192	0.27 192	0.48 180	0.48 239	0.52 188	0.25 186	0.22 196	0.37 206	0.31 158	0.42 148	0.39 231	0.63 218	0.38 232	0.40 151	0.48 256	0.14 125	0.22 164	0.48 216	0.47 204	0.48 177	0.46 166

HGLStereo	0.32 142	0.32 203	0.25 192	0.27 161	0.27 190	0.28 164	0.17 153	0.39 125	0.23 147	0.40 111	0.56 270	0.33 107	0.19 131	0.24 225	0.30 150	0.34 195	0.44 172	0.39 231	0.41 138	0.28 170	0.39 146	0.32 150	0.18 191	0.25 200	0.40 170	0.38 170	0.35 112	0.33 113

HLF11	0.33 153	0.32 203	0.22 164	0.31 179	0.22 150	0.29 166	0.15 137	0.51 206	0.29 214	0.44 144	0.37 175	0.44 147	0.20 137	0.20 165	0.33 176	0.31 158	0.43 157	0.36 191	0.64 223	0.26 149	0.34 101	0.33 156	0.19 203	0.23 174	0.38 153	0.40 185	0.37 131	0.47 175

HLf8	0.38 176	0.35 222	0.23 172	0.37 213	0.28 203	0.29 166	0.19 170	0.54 238	0.32 228	0.46 163	0.46 233	0.52 188	0.26 190	0.20 165	0.40 220	0.33 182	0.45 180	0.36 191	0.66 225	0.31 195	0.40 151	0.39 192	0.20 216	0.30 233	0.43 189	0.52 224	0.46 166	0.50 187

AE-Stereo	0.38 176	0.32 203	0.23 172	0.34 202	0.25 169	0.29 166	0.16 148	0.49 183	0.24 155	0.55 260	0.22 106	0.67 252	0.23 170	0.19 151	0.33 176	0.35 203	0.52 250	0.41 247	0.59 208	0.37 225	0.50 237	0.50 269	0.14 125	0.30 233	0.51 232	0.46 201	0.55 226	0.48 182

sCroCo_RVC	0.40 191	0.30 180	0.24 181	0.24 141	0.22 150	0.29 166	0.18 162	0.50 192	0.32 228	0.44 144	0.33 152	0.37 123	0.37 255	0.17 124	0.45 247	0.60 317	0.55 267	0.47 275	0.64 223	0.39 237	0.68 313	0.62 307	0.22 223	0.31 244	0.48 216	0.44 196	0.58 236	0.48 182

ManiGeoR	0.36 170	0.34 219	0.24 181	0.37 213	0.25 169	0.30 170	0.18 162	0.51 206	0.36 250	0.47 172	0.44 224	0.51 178	0.20 137	0.19 151	0.35 198	0.32 172	0.42 148	0.36 191	0.67 228	0.27 162	0.40 151	0.37 183	0.18 191	0.28 223	0.39 162	0.47 204	0.39 139	0.43 156

HLf10	0.36 170	0.34 219	0.24 181	0.37 213	0.25 169	0.30 170	0.18 162	0.51 206	0.36 250	0.47 172	0.44 224	0.51 178	0.20 137	0.19 151	0.35 198	0.32 172	0.42 148	0.36 191	0.67 228	0.27 162	0.40 151	0.37 183	0.18 191	0.28 223	0.39 162	0.47 204	0.39 139	0.43 156

S2M2_L	0.31 135	0.28 160	0.29 208	0.21 123	0.22 150	0.30 170	0.19 170	0.44 142	0.20 111	0.52 222	0.17 68	0.37 123	0.13 78	0.27 245	0.33 176	0.31 158	0.49 220	0.28 114	0.41 138	0.28 170	0.43 188	0.28 117	0.22 223	0.22 164	0.32 131	0.30 123	0.46 166	0.50 187
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GLC_STEREO	0.36 170	0.31 191	0.29 208	0.31 179	0.27 190	0.30 170	0.23 199	0.49 183	0.22 140	0.54 243	0.43 221	0.48 166	0.21 148	0.22 196	0.29 142	0.31 158	0.54 264	0.33 160	0.47 168	0.30 188	0.60 291	0.46 241	0.18 191	0.24 187	0.39 162	0.28 116	0.57 233	0.42 153

UPFNet	0.28 114	0.25 133	0.26 199	0.26 155	0.23 157	0.30 170	0.21 181	0.34 104	0.25 167	0.35 96	0.32 149	0.33 107	0.21 148	0.23 217	0.31 160	0.28 111	0.37 110	0.31 146	0.37 110	0.23 123	0.27 78	0.24 94	0.18 191	0.20 148	0.28 111	0.29 119	0.32 99	0.29 95

DeepPrunerF	0.55 263	0.29 173	0.30 212	0.37 213	0.86 323	0.30 170	0.37 242	0.42 132	0.34 242	0.34 94	0.53 260	0.34 111	0.22 161	0.31 261	0.38 209	0.40 237	0.42 148	0.34 168	0.56 197	0.36 220	0.41 165	0.33 156	0.27 247	0.26 211	4.90 375	0.50 215	0.38 135	0.46 166

CFNet	0.34 160	0.31 191	0.25 192	0.38 221	0.32 227	0.30 170	0.23 199	0.46 158	0.26 182	0.41 113	0.36 169	0.58 223	0.30 221	0.24 225	0.28 136	0.26 98	0.39 123	0.34 168	0.37 110	0.26 149	0.35 109	0.22 86	0.17 172	0.24 187	0.47 205	0.39 181	0.46 166	0.51 191

PDISCO_ROB	0.34 160	0.31 191	0.32 230	0.28 167	0.24 164	0.30 170	0.21 181	0.36 108	0.24 155	0.27 81	0.35 162	0.32 103	0.24 177	0.18 134	0.36 204	0.40 237	0.40 128	0.51 291	0.36 106	0.31 195	0.44 198	0.40 200	0.17 172	0.25 200	0.41 176	0.43 193	0.62 251	0.46 166

TestStereo_HLe17	0.39 187	0.38 241	0.25 192	0.43 243	0.29 208	0.31 178	0.21 181	0.58 267	0.37 255	0.52 222	0.40 196	0.58 223	0.26 190	0.18 134	0.39 212	0.33 182	0.43 157	0.36 191	0.61 211	0.31 195	0.40 151	0.43 220	0.18 191	0.34 256	0.48 216	0.53 231	0.47 172	0.46 166

coex_refinement	0.33 153	0.31 191	0.23 172	0.26 155	0.25 169	0.31 178	0.17 153	0.45 149	0.34 242	0.41 113	0.42 211	0.39 128	0.20 137	0.21 184	0.34 189	0.34 195	0.39 123	0.34 168	0.38 116	0.22 115	0.34 101	0.30 129	0.19 203	0.23 174	0.38 153	0.38 170	0.43 161	0.64 234

Reg-Stereo(zero)	0.38 176	0.29 173	0.31 222	0.30 176	0.21 141	0.31 178	0.22 189	0.54 238	0.26 182	0.53 233	0.61 284	0.55 203	0.23 170	0.21 184	0.24 94	0.34 195	0.43 157	0.33 160	0.79 244	0.25 138	0.42 173	0.42 212	0.16 157	0.24 187	0.39 162	0.43 193	0.53 219	0.63 230

fast-iter	0.38 176	0.29 173	0.31 222	0.30 176	0.21 141	0.31 178	0.22 189	0.54 238	0.26 182	0.53 233	0.61 284	0.55 203	0.23 170	0.21 184	0.24 94	0.34 195	0.43 157	0.33 160	0.79 244	0.25 138	0.42 173	0.42 212	0.16 157	0.24 187	0.39 162	0.43 193	0.53 219	0.63 230

Any-RAFT	0.43 216	0.27 152	0.51 284	0.37 213	0.28 203	0.31 178	0.21 181	0.50 192	0.26 182	0.48 180	0.54 263	0.57 217	0.19 131	0.19 151	0.33 176	0.37 218	0.49 220	0.34 168	0.83 251	0.33 209	0.53 254	0.42 212	0.17 172	0.23 174	0.70 287	0.84 300	0.50 200	0.89 283

GMStereo	0.32 142	0.32 203	0.20 139	0.27 161	0.25 169	0.31 178	0.24 204	0.48 176	0.25 167	0.37 102	0.30 145	0.54 197	0.27 205	0.19 151	0.30 150	0.30 143	0.45 180	0.29 123	0.56 197	0.32 203	0.39 146	0.25 99	0.18 191	0.22 164	0.39 162	0.30 123	0.47 172	0.33 113
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.32 142	0.28 160	0.27 201	0.29 171	0.27 190	0.31 178	0.21 181	0.41 128	0.26 182	0.41 113	0.37 175	0.39 128	0.28 208	0.25 233	0.31 160	0.30 143	0.43 157	0.35 185	0.39 121	0.26 149	0.33 98	0.32 150	0.19 203	0.26 211	0.34 133	0.37 167	0.37 131	0.41 149

DLCB_ROB	0.40 191	0.36 226	0.35 243	0.32 188	0.32 227	0.31 178	0.27 213	0.42 132	0.34 242	0.46 163	0.49 242	0.54 197	0.37 255	0.30 255	0.37 206	0.33 182	0.44 172	0.38 218	0.40 131	0.32 203	0.44 198	0.34 165	0.27 247	0.31 244	0.81 313	0.57 243	0.55 226	0.46 166

cross-raft	0.42 210	0.32 203	0.22 164	0.32 188	0.26 181	0.32 186	0.19 170	0.54 238	0.27 192	0.55 260	0.39 193	0.58 223	0.20 137	0.20 165	0.36 204	0.48 278	0.51 242	0.37 208	1.06 287	0.44 264	0.56 270	0.59 299	0.14 125	0.25 200	0.57 254	0.54 233	0.59 239	0.59 219

sAnonymous2	0.40 191	0.28 160	0.24 181	0.25 145	0.23 157	0.32 186	0.22 189	0.56 255	0.30 220	0.41 113	0.38 183	0.39 128	0.29 214	0.18 134	0.46 251	0.50 286	0.53 255	0.49 281	0.80 248	0.42 250	0.53 254	0.56 291	0.19 203	0.25 200	0.50 229	0.52 224	0.51 206	0.56 210

CroCo_RVC	0.40 191	0.28 160	0.24 181	0.25 145	0.23 157	0.32 186	0.22 189	0.56 255	0.30 220	0.41 113	0.38 183	0.39 128	0.29 214	0.18 134	0.46 251	0.50 286	0.53 255	0.49 281	0.80 248	0.42 250	0.53 254	0.56 291	0.19 203	0.25 200	0.50 229	0.52 224	0.51 206	0.56 210

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 176	0.38 241	0.38 248	0.34 202	0.47 270	0.32 186	0.52 283	0.40 126	0.44 271	0.41 113	0.41 201	0.56 209	0.26 190	0.41 291	0.43 239	0.30 143	0.39 123	0.33 160	0.40 131	0.27 162	0.34 101	0.27 109	0.22 223	0.24 187	0.37 148	0.47 204	0.40 144	0.44 160
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	0.46 231	0.28 160	0.20 139	0.31 179	0.27 190	0.33 190	0.24 204	0.56 255	0.24 155	0.53 233	0.40 196	0.55 203	0.21 148	0.19 151	0.33 176	0.42 254	0.51 242	0.36 191	1.37 297	0.41 244	0.52 248	0.47 251	0.16 157	0.23 174	0.49 223	1.13 331	0.80 294	0.78 261

EGLCR-Stereo	0.32 142	0.28 160	0.18 124	0.24 141	0.25 169	0.33 190	0.11 100	0.48 176	0.20 111	0.49 190	0.19 89	0.49 170	0.15 97	0.17 124	0.24 94	0.28 111	0.45 180	0.31 146	0.45 154	0.25 138	0.49 230	0.41 205	0.14 125	0.18 125	0.34 133	0.31 128	0.74 286	0.57 214

LMCR-Stereo	0.37 174	0.31 191	0.23 172	0.25 145	0.25 169	0.33 190	0.19 170	0.44 142	0.27 192	0.45 150	0.35 162	0.51 178	0.34 238	0.21 184	0.35 198	0.35 203	0.50 236	0.38 218	0.74 238	0.41 244	0.46 215	0.44 226	0.20 216	0.23 174	0.40 170	0.38 170	0.51 206	0.51 191

TANstereo	0.40 191	0.25 133	0.18 124	0.29 171	0.27 190	0.33 190	0.17 153	0.37 113	0.20 111	0.45 150	0.21 101	0.31 98	0.26 190	0.22 196	0.61 293	0.56 306	0.51 242	0.68 327	0.97 275	0.74 320	0.43 188	0.35 167	0.85 335	0.22 164	0.27 102	0.32 133	0.49 191	0.38 135

XX-TBD	0.40 191	0.25 133	0.18 124	0.29 171	0.27 190	0.33 190	0.17 153	0.37 113	0.20 111	0.45 150	0.21 101	0.31 98	0.26 190	0.22 196	0.61 293	0.56 306	0.51 242	0.68 327	0.97 275	0.74 320	0.43 188	0.35 167	0.85 335	0.22 164	0.27 102	0.32 133	0.49 191	0.38 135

FADNet-RVC-Resample	0.40 191	0.31 191	0.32 230	0.36 209	0.29 208	0.33 190	0.27 213	0.53 231	0.32 228	0.57 283	0.37 175	0.53 194	0.34 238	0.30 255	0.41 229	0.31 158	0.41 140	0.42 254	0.55 192	0.43 256	0.39 146	0.46 241	0.25 238	0.43 286	0.44 193	0.42 189	0.37 131	0.53 200

FADNet-RVC	0.41 206	0.37 232	0.28 205	0.41 237	0.33 232	0.33 190	0.32 231	0.53 231	0.30 220	0.52 222	0.41 201	0.59 233	0.35 243	0.25 233	0.51 271	0.37 218	0.43 157	0.34 168	0.75 241	0.40 241	0.38 138	0.39 192	0.28 253	0.36 263	0.47 205	0.52 224	0.40 144	0.53 200

HSM	0.40 191	0.37 232	0.30 212	0.39 226	0.36 240	0.33 190	0.28 217	0.56 255	0.29 214	0.50 196	0.51 252	0.49 170	0.37 255	0.24 225	0.39 212	0.34 195	0.52 250	0.36 191	0.50 173	0.35 217	0.49 230	0.35 167	0.19 203	0.29 229	0.48 216	0.54 233	0.54 223	0.55 206

DISCO	0.32 142	0.30 180	0.23 172	0.31 179	0.28 203	0.33 190	0.30 227	0.32 97	0.29 214	0.40 111	0.41 201	0.32 103	0.20 137	0.23 217	0.32 171	0.29 129	0.42 148	0.32 156	0.46 164	0.29 181	0.36 118	0.31 139	0.19 203	0.24 187	0.37 148	0.36 160	0.41 151	0.38 135

iResNet_ROB	0.35 165	0.30 180	0.27 201	0.32 188	0.21 141	0.33 190	0.22 189	0.45 149	0.27 192	0.45 150	0.42 211	0.38 126	0.48 275	0.19 151	0.28 136	0.29 129	0.45 180	0.36 191	0.55 192	0.24 132	0.37 127	0.27 109	0.19 203	0.25 200	0.44 193	0.39 181	0.47 172	0.47 175

TestStereo_HL2	0.38 176	0.33 214	0.24 181	0.32 188	0.26 181	0.34 200	0.21 181	0.50 192	0.32 228	0.48 180	0.50 248	0.58 223	0.28 208	0.22 196	0.39 212	0.34 195	0.47 198	0.36 191	0.61 211	0.29 181	0.38 138	0.35 167	0.20 216	0.26 211	0.45 198	0.52 224	0.48 177	0.57 214

TestStereo	0.35 165	0.33 214	0.28 205	0.33 194	0.23 157	0.34 200	0.22 189	0.54 238	0.24 155	0.64 305	0.28 140	0.53 194	0.21 148	0.18 134	0.30 150	0.25 91	0.44 172	0.27 109	0.58 205	0.27 162	0.52 248	0.32 150	0.18 191	0.26 211	0.41 176	0.33 140	0.50 200	0.43 156

STTStereo	0.39 187	0.42 257	0.43 263	0.37 213	0.43 258	0.34 200	0.49 276	0.37 113	0.33 238	0.38 107	0.43 221	0.51 178	0.30 221	0.38 283	0.47 256	0.32 172	0.41 140	0.40 239	0.40 131	0.29 181	0.36 118	0.28 117	0.22 223	0.28 223	0.40 170	0.45 200	0.40 144	0.62 225

gcap_with_dpt	0.40 191	0.30 180	0.20 139	0.55 274	0.29 208	0.35 203	0.19 170	0.53 231	0.28 204	0.56 270	0.36 169	0.80 273	0.29 214	0.25 233	0.29 142	0.35 203	0.49 220	0.38 218	0.52 178	0.31 195	0.50 237	0.46 241	0.17 172	0.26 211	0.46 199	0.36 160	0.55 226	0.74 256

model_zeroshot	0.45 226	0.32 203	0.20 139	0.27 161	0.29 208	0.35 203	0.23 199	0.54 238	0.27 192	0.53 233	0.38 183	0.69 261	0.20 137	0.20 165	0.46 251	0.50 286	0.55 267	0.39 231	1.20 293	0.52 294	0.52 248	0.49 262	0.19 203	0.28 223	0.59 262	0.65 264	0.52 216	0.88 281

GCAP-BAT	0.40 191	0.30 180	0.20 139	0.55 274	0.29 208	0.35 203	0.19 170	0.53 231	0.28 204	0.56 270	0.36 169	0.80 273	0.29 214	0.25 233	0.29 142	0.35 203	0.49 220	0.38 218	0.52 178	0.31 195	0.50 237	0.46 241	0.17 172	0.26 211	0.46 199	0.36 160	0.55 226	0.74 256

RAFT-Test	0.43 216	0.31 191	0.21 151	0.37 213	0.26 181	0.35 203	0.22 189	0.53 231	0.24 155	0.53 233	0.46 233	0.54 197	0.22 161	0.20 165	0.37 206	0.51 293	0.51 242	0.37 208	1.04 282	0.48 279	0.55 266	0.50 269	0.16 157	0.23 174	0.56 251	0.51 221	0.62 251	0.65 239

iinet-f	0.34 160	0.26 146	0.24 181	0.24 141	0.18 115	0.35 203	0.16 148	0.33 101	0.21 123	0.42 124	0.73 302	0.44 147	0.35 243	0.18 134	0.30 150	0.34 195	0.43 157	0.28 114	0.86 258	0.33 209	0.40 151	0.26 103	0.17 172	0.18 125	0.39 162	0.29 119	0.46 166	0.39 144

DSFCA	0.33 153	0.39 249	0.32 230	0.31 179	0.27 190	0.35 203	0.25 207	0.36 108	0.29 214	0.32 89	0.42 211	0.38 126	0.22 161	0.19 151	0.32 171	0.31 158	0.38 117	0.36 191	0.46 164	0.26 149	0.37 127	0.37 183	0.23 231	0.24 187	0.38 153	0.35 154	0.34 109	0.43 156

GGDA	0.38 176	0.34 219	0.26 199	0.32 188	0.27 190	0.36 209	0.21 181	0.52 223	0.32 228	0.49 190	0.48 239	0.57 217	0.29 214	0.22 196	0.39 212	0.33 182	0.46 192	0.37 208	0.62 213	0.28 170	0.38 138	0.36 179	0.19 203	0.27 221	0.46 199	0.58 245	0.48 177	0.57 214

anonymity	1.14 316	0.25 133	0.65 314	0.38 221	0.28 203	0.36 209	0.21 181	0.56 255	0.26 182	0.53 233	18.98 384	0.52 188	0.22 161	0.20 165	0.31 160	0.44 261	0.48 211	0.32 156	0.83 251	0.45 267	0.48 225	0.46 241	0.18 191	0.22 164	0.68 283	0.98 321	0.58 236	0.98 290

ADLNet	0.34 160	0.39 249	0.25 192	0.33 194	0.29 208	0.36 209	0.32 231	0.42 132	0.25 167	0.37 102	0.38 183	0.60 238	0.28 208	0.50 306	0.31 160	0.30 143	0.40 128	0.31 146	0.38 116	0.28 170	0.34 101	0.28 117	0.28 253	0.19 141	0.36 145	0.40 185	0.35 112	0.36 122

DF	0.42 210	0.30 180	0.20 139	0.31 179	0.20 134	0.37 212	0.19 170	0.53 231	0.23 147	0.51 212	0.36 169	0.69 261	0.16 103	0.18 134	0.33 176	0.40 237	0.47 198	0.37 208	1.61 304	0.36 220	0.50 237	0.43 220	0.17 172	0.20 148	0.42 182	0.38 170	0.67 264	0.73 254

R-Stereo Train	0.40 191	0.28 160	0.29 208	0.33 194	0.27 190	0.37 212	0.14 126	0.51 206	0.25 167	0.54 243	0.42 211	0.56 209	0.26 190	0.21 184	0.34 189	0.41 247	0.52 250	0.38 218	0.70 230	0.37 225	0.51 242	0.48 256	0.17 172	0.28 223	0.54 241	0.65 264	0.46 166	0.62 225

RAFT-Stereo	0.40 191	0.28 160	0.29 208	0.33 194	0.27 190	0.37 212	0.14 126	0.51 206	0.25 167	0.54 243	0.42 211	0.56 209	0.26 190	0.21 184	0.34 189	0.41 247	0.52 250	0.38 218	0.70 230	0.37 225	0.51 242	0.48 256	0.17 172	0.28 223	0.54 241	0.65 264	0.46 166	0.62 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.42 210	0.32 203	0.21 151	0.27 161	0.26 181	0.37 212	0.23 199	0.51 206	0.25 167	0.52 222	0.42 211	0.54 197	0.21 148	0.20 165	0.39 212	0.52 297	0.51 242	0.38 218	1.02 281	0.59 303	0.54 262	0.53 285	0.17 172	0.23 174	0.53 238	0.46 201	0.59 239	0.63 230

DeepPruner_ROB	0.43 216	0.36 226	0.37 247	0.38 221	0.39 251	0.37 212	0.26 211	0.45 149	0.36 250	0.50 196	0.53 260	0.47 164	0.40 264	0.23 217	0.56 285	0.38 225	0.48 211	0.44 262	0.51 176	0.35 217	0.57 279	0.45 233	0.27 247	0.32 250	0.47 205	0.68 274	0.52 216	0.45 163

IGEV-FE	0.50 246	0.33 214	0.81 327	0.76 298	0.36 240	0.38 217	0.47 263	0.58 267	0.27 192	0.54 243	0.54 263	0.61 240	0.18 124	0.22 196	0.34 189	0.47 272	0.50 236	0.34 168	0.91 265	0.43 256	0.56 270	0.49 262	0.15 145	0.24 187	0.80 309	0.68 274	0.69 269	0.77 258

IGEV_Zeroshot_test	0.50 246	0.33 214	0.81 327	0.76 298	0.36 240	0.38 217	0.47 263	0.58 267	0.27 192	0.53 233	0.55 266	0.60 238	0.18 124	0.22 196	0.34 189	0.47 272	0.50 236	0.34 168	0.92 267	0.43 256	0.56 270	0.50 269	0.15 145	0.24 187	0.80 309	0.68 274	0.69 269	0.77 258

CFNet_pseudo	0.38 176	0.32 203	0.34 239	0.41 237	0.33 232	0.38 217	0.28 217	0.51 206	0.29 214	0.54 243	0.52 258	0.46 160	0.42 268	0.24 225	0.41 229	0.33 182	0.39 123	0.36 191	0.46 164	0.25 138	0.38 138	0.31 139	0.19 203	0.26 211	0.43 189	0.46 201	0.52 216	0.55 206

CFNet_RVC	0.38 176	0.40 252	0.33 233	0.38 221	0.35 238	0.38 217	0.25 207	0.44 142	0.28 204	0.45 150	0.49 242	0.46 160	0.26 190	0.24 225	0.40 220	0.33 182	0.43 157	0.36 191	0.44 149	0.31 195	0.43 188	0.31 139	0.19 203	0.26 211	0.49 223	0.49 212	0.50 200	0.52 196

iResNetv2_ROB	0.37 174	0.30 180	0.23 172	0.34 202	0.29 208	0.38 217	0.22 189	0.46 158	0.25 167	0.46 163	0.56 270	0.56 209	0.41 266	0.22 196	0.30 150	0.29 129	0.40 128	0.34 168	0.66 225	0.31 195	0.40 151	0.32 150	0.23 231	0.30 233	0.44 193	0.36 160	0.50 200	0.46 166

NCCL2	0.49 242	0.47 272	0.48 275	0.40 233	0.38 247	0.38 217	0.33 233	0.55 248	0.44 271	0.58 286	0.47 237	0.53 194	0.36 247	0.28 249	0.57 286	0.47 272	0.49 220	0.45 269	0.57 202	0.44 264	0.56 270	0.54 289	0.34 267	0.45 291	0.70 287	0.72 282	0.61 249	0.81 271

ADCP+	0.49 242	0.35 222	0.36 246	0.33 194	0.26 181	0.39 223	0.38 246	0.48 176	0.98 329	0.42 124	0.61 284	0.85 278	0.26 190	0.30 255	0.33 176	0.32 172	0.41 140	0.35 185	0.62 213	0.27 162	0.41 165	0.37 183	0.24 235	0.22 164	0.41 176	1.72 352	0.43 161	1.18 300

TestStereo-Hl	0.44 225	0.35 222	0.31 222	0.30 176	0.30 218	0.40 224	0.27 213	0.54 238	0.36 250	0.52 222	0.55 266	0.68 257	0.32 231	0.20 165	0.44 244	0.42 254	0.47 198	0.41 247	0.87 260	0.34 212	0.42 173	0.45 233	0.18 191	0.33 255	0.46 199	0.57 243	0.61 249	0.72 251

gcap-zeroshot	0.68 285	0.31 191	0.49 279	0.39 226	0.27 190	0.40 224	0.23 199	0.57 262	0.24 155	0.56 270	0.43 221	0.68 257	0.21 148	0.22 196	0.41 229	0.50 286	0.49 220	0.37 208	7.45 358	0.57 301	0.53 254	0.52 282	0.18 191	0.23 174	0.43 189	0.54 233	0.54 223	0.60 220

DLNR_Zeroshot_test	15.27 378	56.75 390	0.73 321	77.82 389	0.28 203	0.40 224	71.42 389	0.57 262	0.22 140	0.55 260	0.36 169	0.58 223	0.18 124	4.39 379	79.54 390	81.74 390	15.51 380	11.63 377	5.39 346	0.34 212	0.61 295	0.49 262	0.15 145	0.29 229	0.59 262	0.50 215	0.69 269	0.64 234

HH	0.43 216	0.21 107	0.55 294	0.33 194	0.26 181	0.40 224	0.29 222	0.52 223	0.27 192	0.54 243	0.26 134	0.57 217	0.17 115	0.22 196	0.33 176	0.46 265	0.49 220	0.40 239	0.92 267	0.42 250	0.63 297	0.49 262	0.17 172	0.25 200	0.47 205	0.60 254	0.64 257	0.82 274

HanStereo	0.43 216	0.21 107	0.55 294	0.33 194	0.26 181	0.40 224	0.29 222	0.52 223	0.27 192	0.54 243	0.26 134	0.57 217	0.17 115	0.22 196	0.33 176	0.46 265	0.49 220	0.40 239	0.92 267	0.42 250	0.63 297	0.49 262	0.17 172	0.25 200	0.47 205	0.60 254	0.64 257	0.82 274

SACVNet	0.46 231	0.42 257	0.38 248	0.44 245	0.41 255	0.40 224	0.43 258	0.52 223	0.47 278	0.52 222	0.45 227	0.45 153	0.25 186	0.32 266	0.44 244	0.40 237	0.50 236	0.45 269	0.63 218	0.48 279	0.51 242	0.43 220	0.29 259	0.34 256	0.64 277	0.58 245	0.62 251	0.61 223

ICVP	0.43 216	0.38 241	0.47 271	0.40 233	0.36 240	0.40 224	0.28 217	0.47 168	0.33 238	0.46 163	0.45 227	0.49 170	0.37 255	0.24 225	0.40 220	0.38 225	0.45 180	0.39 231	0.53 186	0.39 237	0.43 188	0.59 299	0.55 314	0.34 256	0.48 216	0.55 236	0.51 206	0.55 206
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.59 272	0.48 280	0.39 253	0.65 286	0.45 266	0.40 224	0.35 237	0.61 284	0.42 266	0.62 300	0.60 282	0.94 286	0.78 299	0.38 283	0.79 320	0.38 225	0.60 282	0.55 306	1.68 307	0.51 290	0.58 283	0.72 324	0.28 253	0.42 283	0.50 229	0.68 274	0.51 206	0.69 248

FADNet	0.46 231	0.38 241	0.31 222	0.42 241	0.32 227	0.40 224	0.46 262	0.59 277	0.35 245	0.56 270	0.53 260	0.59 233	0.39 263	0.28 249	0.50 266	0.38 225	0.40 128	0.39 231	0.94 270	0.43 256	0.46 215	0.41 205	0.29 259	0.31 244	0.55 248	0.62 258	0.48 177	0.63 230

GES	0.40 191	0.37 232	0.25 192	0.31 179	0.30 218	0.41 233	0.26 211	0.46 158	0.28 204	0.49 190	0.40 196	0.43 141	0.26 190	0.30 255	0.45 247	0.40 237	0.53 255	0.43 256	0.97 275	0.42 250	0.50 237	0.41 205	0.23 231	0.30 233	0.38 153	0.35 154	0.47 172	0.49 185

RTSC	0.47 236	0.36 226	0.33 233	0.36 209	0.38 247	0.41 233	0.35 237	0.50 192	0.48 280	0.44 144	0.60 282	0.42 140	0.38 260	0.29 253	0.64 302	0.45 263	0.62 288	0.41 247	0.83 251	0.36 220	0.54 262	0.49 262	0.23 231	0.38 271	0.47 205	0.50 215	0.60 245	0.91 285

AACVNet	0.41 206	0.37 232	0.33 233	0.41 237	0.45 266	0.42 235	0.28 217	0.48 176	0.32 228	0.50 196	0.51 252	0.47 164	0.24 177	0.26 242	0.41 229	0.36 212	0.47 198	0.42 254	0.52 178	0.42 250	0.42 173	0.39 192	0.26 242	0.32 250	0.47 205	0.50 215	0.50 200	0.62 225

GEStereo_RVC	0.47 236	0.41 254	0.31 222	0.39 226	0.37 245	0.42 235	0.33 233	0.52 223	0.32 228	0.50 196	0.41 201	0.59 233	0.38 260	0.27 245	0.54 279	0.50 286	0.60 282	0.56 308	0.90 263	0.46 272	0.55 266	0.47 251	0.24 235	0.38 271	0.49 223	0.47 204	0.50 200	0.80 268

PA-Net	0.50 246	0.59 299	0.54 290	0.40 233	0.53 291	0.42 235	0.53 288	0.56 255	0.52 286	0.46 163	0.41 201	0.49 170	0.48 275	0.49 303	0.54 279	0.42 254	0.37 110	0.44 262	0.43 145	0.45 267	0.37 127	0.48 256	0.27 247	0.39 275	0.52 235	0.87 305	0.45 165	0.99 291
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.42 210	0.52 285	0.34 239	0.47 252	0.42 256	0.42 235	0.30 227	0.49 183	0.32 228	0.51 212	0.48 239	0.68 257	0.36 247	0.26 242	0.40 220	0.32 172	0.41 140	0.38 218	0.48 170	0.30 188	0.45 209	0.31 139	0.28 253	0.30 233	0.61 271	0.49 212	0.48 177	0.61 223

NaN_ROB	0.56 265	0.47 272	0.48 275	0.51 262	0.59 300	0.42 235	0.39 251	0.72 304	0.48 280	0.64 305	0.49 242	1.54 310	0.48 275	0.32 266	0.47 256	0.36 212	0.42 148	0.40 239	0.55 192	0.46 272	0.38 138	0.33 156	0.27 247	0.49 296	0.68 283	0.75 289	0.72 280	1.21 303

AF-Net	0.40 191	0.36 226	0.35 243	0.39 226	0.44 260	0.43 240	0.38 246	0.44 142	0.43 268	0.37 102	0.49 242	0.58 223	0.32 231	0.31 261	0.41 229	0.36 212	0.35 99	0.36 191	0.45 154	0.30 188	0.34 101	0.30 129	0.33 264	0.30 233	0.38 153	0.42 189	0.59 239	0.47 175

Nwc_Net	0.40 191	0.36 226	0.35 243	0.39 226	0.44 260	0.43 240	0.38 246	0.44 142	0.43 268	0.37 102	0.49 242	0.58 223	0.32 231	0.31 261	0.41 229	0.36 212	0.35 99	0.36 191	0.45 154	0.30 188	0.34 101	0.30 129	0.33 264	0.30 233	0.38 153	0.42 189	0.59 239	0.47 175

XX-Stereo	8.90 371	0.24 125	0.17 113	0.40 233	0.21 141	0.44 242	0.17 153	0.55 248	0.23 147	0.52 222	0.45 227	0.58 223	0.16 103	0.20 165	0.40 220	0.47 272	0.49 220	0.37 208	0.63 218	0.38 232	0.48 225	0.38 191	0.14 125	0.20 148	229.91 391	0.56 239	0.60 245	0.99 291

EAI-Stereo	0.43 216	0.30 180	0.21 151	0.36 209	0.30 218	0.44 242	0.39 251	0.57 262	0.28 204	0.51 212	0.34 157	0.58 223	0.18 124	0.19 151	0.48 261	0.47 272	0.49 220	0.36 191	0.97 275	0.46 272	0.47 221	0.46 241	0.14 125	0.23 174	0.55 248	0.44 196	0.65 260	0.71 250

ADCRef	0.48 240	0.37 232	0.33 233	0.33 194	0.31 223	0.44 242	0.38 246	0.47 168	0.68 303	0.47 172	0.51 252	0.56 209	0.35 243	0.27 245	0.43 239	0.40 237	0.47 198	0.44 262	0.84 254	0.37 225	0.49 230	0.48 256	0.30 262	0.31 244	0.49 223	0.88 306	0.49 191	1.04 295

Anonymous3	0.56 265	0.45 266	0.31 222	0.31 179	0.33 232	0.46 245	0.37 242	0.57 262	0.51 283	0.56 270	0.38 183	1.04 291	0.36 247	0.26 242	0.76 317	0.69 332	0.66 296	0.58 314	1.04 282	0.51 290	0.81 326	0.97 340	0.26 242	0.29 229	0.59 262	0.62 258	0.76 288	0.56 210

pcwnet_v2	0.45 226	0.36 226	0.38 248	0.47 252	0.37 245	0.46 245	0.38 246	0.51 206	0.35 245	0.54 243	0.61 284	0.50 177	0.75 296	0.35 273	0.46 251	0.36 212	0.47 198	0.38 218	0.53 186	0.30 188	0.42 173	0.31 139	0.25 238	0.32 250	0.58 261	0.58 245	0.59 239	0.68 247

psm_up	0.42 210	0.38 241	0.41 257	0.45 246	0.33 232	0.46 245	0.27 213	0.50 192	0.51 283	0.43 134	0.42 211	0.45 153	0.40 264	0.30 255	0.40 220	0.35 203	0.47 198	0.38 218	0.56 197	0.34 212	0.39 146	0.33 156	0.25 238	0.39 275	0.54 241	0.59 249	0.56 231	0.52 196

RP	0.43 216	0.45 266	0.48 275	0.48 255	0.43 258	0.46 245	0.47 263	0.47 168	0.45 274	0.34 94	0.61 284	0.57 217	0.42 268	0.33 268	0.40 220	0.35 203	0.43 157	0.35 185	0.49 172	0.34 212	0.38 138	0.37 183	0.29 259	0.35 259	0.49 223	0.44 196	0.53 219	0.58 217

HSM-Net_RVC	0.50 246	0.37 232	0.39 253	0.56 277	0.44 260	0.46 245	0.28 217	0.55 248	0.39 261	0.57 283	0.63 293	0.89 283	0.56 287	0.31 261	0.39 212	0.35 203	0.49 220	0.41 247	0.56 197	0.34 212	0.47 221	0.46 241	0.28 253	0.41 279	0.67 279	0.79 298	0.77 290	0.72 251
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FSD		0.47 272	0.47 271	0.48 255	0.48 271	0.47 250	0.51 277	0.65 287	0.35 245	0.69 318	0.39 193			0.51 308	0.53 276	0.55 303			0.57 202	0.47 276				0.48 294	0.59 262	0.52 224	0.59 239	0.60 220

CASS	0.48 240	0.37 232	0.33 233	0.45 246	0.38 247	0.47 250	0.33 233	0.60 283	0.38 257	0.62 300	0.50 248	0.56 209	0.38 260	0.22 196	0.43 239	0.37 218	0.64 292	0.39 231	0.94 270	0.39 237	0.57 279	0.51 278	0.27 247	0.26 211	0.63 275	0.56 239	0.68 266	0.81 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.51 251	0.32 203	0.83 329	0.81 304	0.32 227	0.47 250	0.31 229	0.55 248	0.28 204	0.54 243	0.46 233	0.59 233	0.14 85	0.22 196	0.41 229	0.39 229	0.49 220	0.33 160	0.88 261	0.43 256	0.49 230	0.39 192	0.15 145	0.18 125	0.72 295	0.88 306	1.07 320	1.22 305

APVNet	0.42 210	0.37 232	0.30 212	0.36 209	0.39 251	0.47 250	0.36 240	0.51 206	0.32 228	0.36 97	0.52 258	0.41 138	0.24 177	0.30 255	0.45 247	0.48 278	0.55 267	0.48 276	0.63 218	0.45 267	0.45 209	0.35 167	0.26 242	0.36 263	0.47 205	0.35 154	0.60 245	0.45 163

GANet-ADL	0.47 236	0.42 257	0.33 233	0.43 243	0.42 256	0.48 254	0.35 237	0.51 206	0.33 238	0.54 243	0.50 248	0.63 245	0.34 238	0.35 273	0.47 256	0.39 229	0.53 255	0.38 218	0.79 244	0.51 290	0.48 225	0.41 205	0.30 262	0.30 233	0.52 235	0.59 249	0.63 255	0.72 251

EKT-Stereo	0.47 236	0.38 241	0.27 201	0.50 259	0.33 232	0.49 255	0.51 277	0.51 206	0.23 147	0.50 196	0.41 201	0.56 209	0.24 177	0.22 196	0.43 239	0.51 293	0.54 264	0.52 297	0.89 262	0.40 241	0.65 305	0.56 291	0.17 172	0.25 200	0.72 295	0.63 261	0.64 257	0.56 210

MLCV	0.46 231	0.38 241	0.34 239	0.54 270	0.39 251	0.49 255	0.33 233	0.59 277	0.31 225	0.49 190	0.59 278	0.72 265	0.57 288	0.22 196	0.39 212	0.29 129	0.49 220	0.38 218	1.01 280	0.33 209	0.42 173	0.43 220	0.28 253	0.36 263	0.51 232	0.56 239	0.54 223	0.54 204

XPNet_ROB	0.55 263	0.57 297	0.42 260	0.41 237	0.44 260	0.49 255	0.43 258	0.40 126	0.47 278	0.48 180	0.57 274	1.88 315	0.36 247	0.31 261	0.52 275	0.43 257	0.65 294	0.43 256	0.60 210	0.39 237	0.53 254	0.66 314	0.34 267	0.38 271	0.49 223	0.53 231	0.96 310	0.64 234

TestStereo_HL3	0.50 246	0.42 257	0.27 201	0.39 226	0.29 208	0.50 258	0.36 240	0.53 231	0.35 245	0.50 196	0.61 284	1.86 313	0.50 280	0.22 196	0.38 209	0.52 297	0.59 279	0.35 185	0.74 238	0.35 217	0.45 209	0.56 291	0.21 220	0.27 221	0.47 205	0.48 211	0.68 266	0.69 248

ITSA-stereo	0.66 283	0.55 294	0.43 263	0.95 315	0.60 302	0.50 258	0.47 263	0.69 298	0.51 283	0.64 305	0.79 316	1.00 289	1.08 315	0.47 301	0.62 296	0.48 278	0.60 282	0.49 281	0.91 265	0.37 225	0.52 248	0.53 285	0.38 277	0.41 279	0.74 298	0.86 304	0.66 263	1.65 324

test-1	0.45 226	0.24 125	0.22 164	0.28 167	0.29 208	0.50 258	0.29 222	0.58 267	0.32 228	0.55 260	0.41 201	0.58 223	0.30 221	0.20 165	0.39 212	0.39 229	0.50 236	0.40 239	1.04 282	0.38 232	0.52 248	0.63 309	0.17 172	0.32 250	0.60 268	0.69 279	0.58 236	0.89 283

FCDSN-DC	0.52 255	0.52 285	0.51 284	0.53 268	0.50 278	0.50 258	0.52 283	0.56 255	0.36 250	0.61 296	0.36 169	0.48 166	0.34 238	0.47 301	0.63 299	0.57 312	0.65 294	0.62 319	0.54 189	0.48 279	0.59 287	0.50 269	0.38 277	0.62 317	0.53 238	0.55 236	0.51 206	0.54 204
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCC-stereo	0.51 251	0.47 272	0.43 263	0.49 257	0.51 281	0.50 258	0.51 277	0.51 206	0.57 291	0.36 97	0.59 278	0.62 241	0.55 285	0.36 278	0.53 276	0.41 247	0.46 192	0.50 286	0.58 205	0.41 244	0.43 188	0.40 200	0.43 299	0.36 263	0.57 254	0.72 282	0.73 284	0.65 239

Abc-Net	0.51 251	0.47 272	0.43 263	0.49 257	0.51 281	0.50 258	0.51 277	0.51 206	0.57 291	0.36 97	0.59 278	0.62 241	0.55 285	0.36 278	0.53 276	0.41 247	0.46 192	0.50 286	0.58 205	0.41 244	0.43 188	0.40 200	0.43 299	0.36 263	0.57 254	0.72 282	0.73 284	0.65 239
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.65 280	0.44 264	0.55 294	0.57 279	0.55 295	0.50 258	0.48 271	0.74 307	0.69 305	0.63 304	0.65 295	0.68 257	0.97 310	0.42 293	0.81 324	0.57 312	0.69 305	0.50 286	1.20 293	0.56 300	0.66 308	0.68 316	0.39 284	0.52 302	0.68 283	0.78 297	0.70 275	1.03 294

PSMNet-ADL	0.56 265	0.47 272	0.47 271	0.52 264	0.48 271	0.51 265	0.47 263	0.58 267	0.46 277	0.64 305	0.68 297	0.77 271	0.81 300	0.39 286	0.51 271	0.46 265	0.53 255	0.41 247	1.18 291	0.50 286	0.54 262	0.45 233	0.39 284	0.35 259	0.56 251	0.67 273	0.85 303	0.50 187

ADCL	0.56 265	0.50 283	0.39 253	0.42 241	0.36 240	0.51 265	0.55 291	0.58 267	1.58 351	0.56 270	0.64 294	0.62 241	0.37 255	0.33 268	0.41 229	0.39 229	0.48 211	0.40 239	0.73 236	0.38 232	0.59 287	0.52 282	0.34 267	0.35 259	0.63 275	0.68 274	0.57 233	1.34 311

NOSS_ROB	0.54 261	0.48 280	0.44 268	0.55 274	0.51 281	0.51 265	0.47 263	0.68 296	0.39 261	0.52 222	0.41 201	0.49 170	0.36 247	0.53 314	0.66 303	0.56 306	0.61 286	0.54 301	0.57 202	0.47 276	0.64 304	0.50 269	0.39 284	0.51 301	0.70 287	0.65 264	0.83 298	0.67 243

SGM-Forest	0.51 251	0.48 280	0.34 239	0.75 297	0.49 276	0.51 265	0.39 251	0.54 238	0.33 238	0.49 190	0.35 162	0.75 269	0.57 288	0.43 295	0.42 237	0.40 237	0.44 172	0.41 247	0.47 168	0.36 220	0.46 215	0.42 212	0.37 275	0.39 275	0.67 279	0.55 236	1.11 321	0.81 271
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWC_ROB	0.76 291	0.54 293	0.66 317	0.47 252	0.56 297	0.52 269	0.70 308	0.65 287	1.26 340	0.47 172	0.75 309	0.74 267	2.10 339	0.40 288	0.79 320	0.51 293	0.83 324	0.60 316	1.37 297	0.68 316	0.78 322	0.68 316	0.35 270	0.65 321	0.60 268	0.59 249	0.76 288	1.59 323

dd	0.38 176	0.40 252	0.21 151	0.82 305	0.25 169	0.53 270	0.24 204	0.46 158	0.19 97	0.47 172	0.24 116	0.66 249	0.21 148	0.20 165	0.38 209	0.34 195	0.57 276	0.30 139	0.75 241	0.28 170	0.40 151	0.31 139	0.17 172	0.24 187	0.44 193	0.32 133	0.51 206	0.40 147

DAS	0.61 275	0.42 257	0.30 212	0.62 282	0.48 271	0.54 271	0.48 271	0.59 277	0.67 301	0.45 150	0.73 302	1.19 297	0.62 290	0.25 233	0.54 279	0.46 265	0.71 308	0.51 291	0.96 272	0.66 313	0.56 270	0.63 309	0.41 294	0.62 317	0.71 292	0.72 282	0.82 296	0.79 263

SepStereo	0.61 275	0.42 257	0.30 212	0.62 282	0.48 271	0.54 271	0.48 271	0.59 277	0.67 301	0.45 150	0.73 302	1.19 297	0.62 290	0.25 233	0.54 279	0.46 265	0.71 308	0.51 291	0.96 272	0.66 313	0.56 270	0.63 309	0.41 294	0.62 317	0.71 292	0.72 282	0.82 296	0.79 263

GwcNet-ADL	0.56 265	0.57 297	0.48 275	0.72 293	0.51 281	0.55 273	0.42 257	0.58 267	0.38 257	0.54 243	0.73 302	0.89 283	0.48 275	0.39 286	0.46 251	0.46 265	0.56 273	0.43 256	0.90 263	0.48 279	0.49 230	0.51 278	0.38 277	0.35 259	0.61 271	0.75 289	0.53 219	0.85 278

GANetREF_RVC	0.61 275	0.56 295	0.58 299	0.56 277	0.52 288	0.55 273	0.52 283	0.85 318	0.63 298	0.78 329	0.44 224	1.00 289	0.63 292	0.34 270	0.62 296	0.44 261	0.53 255	0.51 291	0.85 256	0.51 290	0.63 297	0.48 256	0.48 304	0.59 310	0.71 292	0.65 264	0.81 295	0.79 263
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	0.49 242	0.47 272	0.46 269	0.52 264	0.54 293	0.56 275	0.48 271	0.52 223	0.45 274	0.39 109	0.49 242	0.70 263	0.49 279	0.34 270	0.49 262	0.40 237	0.45 180	0.40 239	0.63 218	0.41 244	0.43 188	0.39 192	0.38 277	0.37 269	0.47 205	0.50 215	0.77 290	0.60 220

NVstereo2D	0.41 206	0.37 232	0.31 222	0.45 246	0.38 247	0.56 275	0.56 293	0.45 149	0.29 214	0.41 113	0.42 211	0.44 147	0.23 170	0.59 319	0.51 271	0.41 247	0.48 211	0.43 256	0.40 131	0.32 203	0.37 127	0.28 117	0.45 302	0.30 233	0.52 235	0.36 160	0.40 144	0.44 160

PS-NSSS	0.45 226	0.52 285	0.38 248	0.68 288	0.40 254	0.56 275	0.44 261	0.57 262	0.31 225	0.58 286	0.35 162	1.11 294	0.31 227	0.28 249	0.40 220	0.30 143	0.40 128	0.36 191	0.71 232	0.32 203	0.32 92	0.21 82	0.26 242	0.29 229	0.47 205	0.47 204	0.47 172	0.62 225

CBMV	0.71 288	0.52 285	0.47 271	0.62 282	0.52 288	0.56 275	0.41 255	0.70 300	0.63 298	0.61 296	0.39 193	1.30 306	0.47 274	0.46 300	0.72 313	0.62 319	0.62 288	0.54 301	0.79 244	0.48 279	0.67 310	0.50 269	0.40 293	0.71 326	0.79 306	0.75 289	1.53 340	2.47 348
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.88 301	0.53 290	0.62 308	0.51 262	0.50 278	0.58 279	0.47 263	0.74 307	0.56 290	0.55 260	6.30 376	2.69 331	0.86 303	0.34 270	0.63 299	0.63 321	0.56 273	0.49 281	1.04 282	0.67 315	0.55 266	0.56 291	0.35 270	0.41 279	0.54 241	0.56 239	0.74 286	0.86 280

CSAN	0.70 286	0.70 313	0.60 307	0.68 288	0.61 304	0.58 279	0.48 271	0.77 314	0.73 308	0.79 331	0.57 274	1.34 308	1.03 314	0.35 273	0.58 289	0.45 263	0.57 276	0.53 299	0.74 238	0.60 306	0.58 283	0.51 278	0.44 301	0.61 314	0.77 303	1.10 329	0.88 306	1.19 301

RGC	0.56 265	0.53 290	0.64 310	0.54 270	0.54 293	0.59 281	0.43 258	0.58 267	0.60 295	0.45 150	0.70 299	0.65 248	0.69 295	0.44 297	0.60 292	0.46 265	0.49 220	0.44 262	0.62 213	0.44 264	0.47 221	0.42 212	0.39 284	0.42 283	0.62 274	0.77 294	0.72 280	0.79 263

SFCPSM	0.82 295	0.59 299	0.46 269	0.60 281	0.53 291	0.60 282	0.51 277	0.66 290	0.62 297	0.55 260	0.81 321	1.44 309	2.03 336	0.37 281	0.55 284	0.48 278	0.55 267	0.48 276	4.41 338	0.83 328	0.59 287	0.58 298	0.45 302	0.38 271	0.70 287	0.74 288	0.69 269	0.99 291

HBP-ISP	0.60 274	0.53 290	0.58 299	0.79 303	0.57 298	0.61 283	0.52 283	0.70 300	0.38 257	0.62 300	0.51 252	0.67 252	0.31 227	0.60 322	0.68 307	0.66 327	0.57 276	0.48 276	0.52 178	0.48 279	0.65 305	0.65 313	0.38 277	0.52 302	0.68 283	0.77 294	1.06 318	0.73 254

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 187	0.26 146	0.16 101	0.37 213	0.51 281	0.62 284	0.37 242	0.49 183	0.20 111	0.61 296	0.24 116	0.67 252	0.16 103	0.18 134	0.24 94	0.31 158	0.47 198	0.34 168	0.53 186	0.26 149	0.44 198	0.41 205	0.12 97	0.19 141	0.43 189	0.34 148	0.57 233	1.07 296

dad	0.61 275	0.45 266	0.30 212	1.01 319	0.46 269	0.63 285	1.26 334	1.15 335	0.27 192	0.79 331	0.32 149	0.76 270	0.53 284	0.21 184	0.42 237	0.36 212	0.66 296	0.34 168	1.27 295	0.31 195	0.56 270	0.30 129	0.22 223	0.36 263	0.59 262	0.39 181	1.70 346	0.97 288

AnyNet_C32	0.85 299	0.47 272	0.49 279	0.50 259	0.51 281	0.63 285	0.58 294	0.74 307	1.45 346	0.60 293	0.80 318	0.74 267	0.50 280	0.49 303	0.82 325	0.68 331	0.75 314	0.68 327	1.18 291	0.54 295	0.98 335	0.88 335	0.48 304	0.61 314	0.74 298	0.98 321	0.71 277	4.30 365

ADCPNet	0.84 297	0.59 299	0.55 294	0.63 285	0.73 312	0.63 285	0.74 313	0.75 311	0.84 321	0.64 305	0.79 316	0.73 266	1.44 325	0.50 306	0.74 315	0.65 325	0.71 308	0.54 301	1.84 314	0.71 319	0.79 324	0.78 329	0.53 311	0.60 313	0.93 322	1.31 340	0.83 298	2.11 339

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 364	0.51 284	0.68 318	0.72 293	0.57 298	0.64 288	0.77 316	0.61 284	0.48 280	0.53 233	1.02 334	115.67 389	1.14 317	0.84 335	0.57 286	0.49 283	0.71 308	0.66 323	2.72 324	0.55 298	0.72 317	0.68 316	0.41 294	0.42 283	0.75 300	0.81 299	0.72 280	1.51 317

CBMV_ROB	0.94 305	0.44 264	0.50 282	0.88 309	0.71 311	0.65 289	0.52 283	0.70 300	0.38 257	0.55 260	0.45 227	6.22 362	2.33 340	0.51 308	0.50 266	0.43 257	0.61 286	0.46 273	1.38 299	0.94 336	0.56 270	0.46 241	0.41 294	0.48 294	0.81 313	1.01 325	1.28 331	1.19 301

LALA_ROB	0.65 280	0.64 307	0.51 284	0.50 259	0.50 278	0.65 289	0.51 277	0.54 238	0.65 300	0.55 260	0.75 309	2.33 323	0.45 273	0.38 283	0.71 312	0.47 272	0.67 300	0.57 312	0.66 225	0.49 285	0.60 291	0.62 307	0.38 277	0.43 286	0.54 241	0.71 280	0.95 309	0.80 268

SAMSARA	1.12 313	0.61 305	0.85 331	0.70 290	0.65 306	0.66 291	0.66 303	1.25 340	0.98 329	0.77 328	0.70 299	0.93 285	2.06 338	0.59 319	1.05 343	0.80 340	0.77 316	0.75 333	1.62 306	0.77 325	1.27 351	1.40 364	0.42 298	0.78 333	2.33 357	2.27 364	2.28 357	2.31 342

iResNet	0.59 272	0.41 254	0.43 263	0.52 264	0.48 271	0.66 291	0.40 254	0.65 287	0.43 268	0.50 196	0.55 266	1.10 293	1.23 322	0.24 225	0.57 286	0.40 237	0.53 255	0.45 269	1.70 309	0.45 267	0.45 209	0.43 220	0.33 264	0.52 302	0.55 248	0.60 254	0.67 264	0.67 243

ETE_ROB	0.66 283	0.65 308	0.42 260	0.54 270	0.51 281	0.66 291	0.47 263	0.51 206	0.58 293	0.52 222	0.75 309	2.41 325	0.44 271	0.40 288	0.61 293	0.48 278	0.70 306	0.50 286	0.72 234	0.50 286	0.62 296	0.61 305	0.39 284	0.44 289	0.60 268	0.72 282	1.17 324	0.85 278

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 261	0.31 191	0.75 322	0.59 280	0.31 223	0.67 294	0.41 255	0.55 248	0.30 220	0.58 286	0.59 278	0.66 249	0.21 148	0.22 196	0.47 256	0.54 302	0.55 267	0.50 286	0.98 279	0.47 276	0.51 242	0.47 251	0.13 114	0.26 211	0.70 287	0.88 306	0.68 266	1.17 299

ccs_rob	0.82 295	0.59 299	0.42 260	0.73 295	0.49 276	0.73 295	0.68 305	0.58 267	0.39 261	0.56 270	4.12 373	3.54 345	0.96 309	0.43 295	0.62 296	0.51 293	0.53 255	0.48 276	0.78 243	0.54 295	0.58 283	0.53 285	0.39 284	0.37 269	0.54 241	0.58 245	0.55 226	0.78 261

ADCMid	0.80 294	0.59 299	0.57 298	0.53 268	0.59 300	0.75 296	0.76 314	0.93 322	1.21 337	0.54 243	0.80 318	0.99 287	0.98 311	0.44 297	0.84 328	0.60 317	0.74 312	0.55 306	1.72 310	0.55 298	0.79 324	0.81 332	0.60 319	0.50 297	0.79 306	0.90 312	0.71 277	1.76 329

AnyNet_C01	1.16 317	0.79 321	0.64 310	0.76 298	0.81 319	0.76 297	0.90 325	1.12 332	1.53 348	0.71 320	0.94 329	2.04 318	1.68 330	0.64 328	1.10 349	1.41 366	1.40 345	1.43 365	2.29 321	1.03 341	1.70 364	1.29 363	0.80 332	0.82 337	1.08 332	0.97 320	0.98 313	1.74 326

RTS	0.77 292	0.45 266	0.41 257	0.46 249	0.44 260	0.77 298	0.53 288	0.66 290	0.73 308	0.42 124	0.51 252	0.86 279	0.50 280	0.35 273	0.68 307	0.57 312	0.82 321	0.51 291	1.59 302	0.64 311	0.63 297	0.60 302	0.36 273	0.50 297	0.80 309	3.82 372	0.83 298	1.23 307

RTSA	0.77 292	0.45 266	0.41 257	0.46 249	0.44 260	0.77 298	0.53 288	0.66 290	0.73 308	0.42 124	0.51 252	0.86 279	0.50 280	0.35 273	0.68 307	0.57 312	0.82 321	0.51 291	1.59 302	0.64 311	0.63 297	0.60 302	0.36 273	0.50 297	0.80 309	3.82 372	0.83 298	1.23 307

TRStereo	0.46 231	0.42 257	0.77 323	0.38 221	0.24 164	0.79 300	0.37 242	0.50 192	0.23 147	0.51 212	0.33 152	0.67 252	0.14 85	0.19 151	0.34 189	0.41 247	0.48 211	0.35 185	0.55 192	0.36 220	0.51 242	0.46 241	0.13 114	0.19 141	0.57 254	0.62 258	1.22 330	0.79 263

XQC	0.74 290	0.75 317	0.58 299	0.77 301	0.74 313	0.79 300	0.72 311	0.86 320	0.77 312	0.73 324	0.57 274	0.86 279	0.81 300	0.60 322	0.79 320	0.58 316	0.63 290	0.53 299	1.04 282	0.59 303	0.68 313	0.70 320	0.52 309	0.57 309	0.90 319	1.03 327	1.04 316	0.77 258

ADCS	1.05 307	0.75 317	0.64 310	0.73 295	0.75 315	0.80 302	0.68 305	0.98 325	1.58 351	0.62 300	0.89 325	1.13 295	1.68 330	0.59 319	1.06 344	1.18 360	1.01 329	0.82 341	1.89 315	0.93 335	1.30 352	1.26 360	0.59 318	0.77 330	0.99 327	2.08 359	1.04 316	1.74 326

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 360	0.38 241	0.80 326	0.54 270	0.45 266	0.81 303	0.59 296	0.59 277	0.42 266	0.58 286	0.56 270	0.66 249	0.21 148	0.23 217	0.50 266	0.67 330	0.55 267	0.44 262	94.83 387	0.38 232	0.53 254	0.44 226	0.16 157	0.22 164	0.72 295	0.85 302	0.71 277	1.22 305

STTRV1_RVC		0.66 310	0.50 282	0.82 305	0.61 304	0.81 303	0.69 307	0.76 312	0.76 311	0.71 320	0.74 306	1.29 305	1.60 328	0.78 332	0.99 340	0.50 286	1.15 336	0.57 312		1.10 344	1.18 346	0.79 330		0.87 339	0.83 316	0.95 316	1.11 321	2.15 340

pmcnn	0.86 300	0.56 295	0.38 248	0.70 290	0.60 302	0.81 303	0.62 299	0.63 286	0.44 271	0.49 190	0.81 321	1.86 313	2.35 341	0.23 217	0.54 279	0.64 324	0.74 312	0.54 301	2.20 320	0.60 306	0.94 333	0.57 296	0.51 308	0.53 305	0.78 305	0.75 289	1.48 337	2.01 336

FAT-Stereo	0.88 301	0.59 299	0.88 333	0.89 310	1.07 335	0.84 306	0.66 303	0.82 316	0.58 293	0.67 316	1.67 358	2.16 322	0.93 307	0.54 315	0.86 331	0.62 319	0.66 296	0.71 330	1.29 296	0.80 326	0.68 313	0.57 296	0.57 316	0.68 324	0.67 279	0.84 300	0.83 298	1.54 318

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 297	0.70 313	0.52 287	0.96 316	0.67 310	0.87 307	0.76 314	1.02 328	0.93 326	0.78 329	0.62 292	1.32 307	0.98 311	0.64 328	0.78 319	0.52 297	0.51 242	0.45 269	1.73 311	0.46 272	0.67 310	0.70 320	0.61 320	0.56 306	1.11 334	1.24 338	0.99 315	1.46 315

DGSMNet	1.34 320	0.76 320	0.84 330	0.84 307	0.77 316	0.89 308	0.87 322	0.82 316	0.69 305	1.13 355	5.02 374	1.26 304	0.85 302	0.72 331	1.06 344	1.62 370	1.63 350	0.95 348	3.26 327	1.05 342	2.68 371	2.86 373	0.72 327	0.88 340	0.79 306	0.96 317	0.90 307	1.21 303

FC-DCNN	0.63 279	0.69 312	0.64 310	0.98 317	0.65 306	0.89 308	0.65 301	0.76 312	0.40 264	0.72 323	0.41 201	0.80 273	0.35 243	0.51 308	0.59 290	0.56 306	0.67 300	0.56 308	0.62 213	0.50 286	0.63 297	0.50 269	0.39 284	0.59 310	0.77 303	0.65 264	0.78 292	0.83 276

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 311	1.02 330	0.89 335	1.25 326	0.83 321	0.90 310	1.07 328	1.23 339	1.56 349	1.03 344	0.76 313	1.19 297	0.86 303	0.98 340	0.98 339	0.74 335	0.64 292	0.72 331	3.50 329	0.86 332	0.85 328	0.98 343	0.82 334	0.89 341	1.20 337	0.93 315	0.86 305	1.68 325

DCVSM-stereo	0.70 286	0.52 285	0.49 279	0.70 290	0.52 288	0.91 311	0.58 294	0.66 290	0.60 295	0.65 311	0.77 315	2.08 320	1.09 316	0.37 281	0.45 247	0.49 283	0.54 264	0.44 262	1.42 300	0.68 316	0.53 254	0.52 282	0.68 326	0.44 289	0.57 254	0.66 270	0.65 260	0.83 276

UDGNet	0.49 242	0.45 266	0.30 212	1.05 320	0.79 317	0.91 311	0.70 308	0.47 168	0.30 220	0.45 150	0.46 233	0.45 153	0.16 103	1.01 342	0.30 150	0.30 143	0.45 180	0.39 231	0.50 173	0.32 203	0.49 230	0.36 179	0.57 316	0.23 174	0.54 241	0.42 189	0.43 161	0.47 175

G-Net	1.20 319	0.75 317	0.97 338	0.67 287	0.65 306	0.92 313	0.60 298	1.00 326	1.35 343	0.74 326	1.47 352	5.51 355	0.92 306	0.44 297	0.83 326	0.84 341	0.76 315	0.66 323	1.97 317	1.52 361	0.85 328	0.87 334	0.54 313	0.70 325	0.86 317	1.24 338	1.82 349	2.89 355

FC-DCNN v2	0.65 280	0.70 313	0.65 314	1.06 321	0.66 309	0.93 314	0.65 301	0.78 315	0.41 265	0.73 324	0.42 211	0.83 276	0.36 247	0.51 308	0.59 290	0.56 306	0.67 300	0.56 308	0.62 213	0.50 286	0.63 297	0.50 269	0.39 284	0.59 310	0.86 317	0.71 280	0.90 307	0.92 286

SANet	1.13 315	0.67 311	0.77 323	0.78 302	0.74 313	0.93 314	0.62 299	1.30 343	1.22 338	0.60 293	0.96 330	5.83 358	2.57 342	0.63 327	0.77 318	0.49 283	0.79 317	0.67 326	1.08 289	0.60 306	0.68 313	0.74 327	0.78 330	0.79 335	1.05 330	1.23 336	1.17 324	2.15 340

MADNet+	1.35 323	0.92 328	1.11 344	1.21 324	1.04 333	0.96 316	1.37 336	1.50 354	1.20 336	1.08 349	1.06 335	1.64 312	1.82 333	0.98 340	1.52 366	1.31 365	1.87 358	1.00 352	1.93 316	1.21 349	1.55 360	1.17 355	0.98 340	1.56 368	1.52 346	1.17 333	1.29 332	2.50 350

AMNet	0.92 304	0.91 326	0.88 333	0.91 312	0.95 329	0.96 316	0.87 322	0.71 303	0.88 323	0.90 337	0.98 333	0.99 287	0.64 293	0.95 339	0.89 334	1.00 352	1.06 331	0.97 350	0.96 272	0.97 337	1.02 338	0.97 340	0.52 309	0.91 343	0.91 320	0.98 321	1.06 318	1.14 297

PVD	1.07 309	0.87 325	0.87 332	0.94 313	0.87 325	1.00 318	0.85 318	1.55 355	1.56 349	0.60 293	0.93 328	1.21 303	1.66 329	0.79 333	0.88 332	0.77 337	1.06 331	0.78 337	1.74 312	0.84 330	1.05 339	1.08 353	0.65 323	0.76 328	1.19 336	1.45 346	1.30 333	1.77 330

DPSNet	1.63 328	0.63 306	0.62 308	0.87 308	0.82 320	1.02 319	0.59 296	0.68 296	0.90 324	0.45 150	0.50 248	5.87 359	2.58 343	0.29 253	1.06 344	1.04 355	1.03 330	0.91 344	13.68 370	0.88 333	1.24 349	0.89 336	1.13 342	1.02 349	1.25 340	1.42 344	1.17 324	1.35 312

ACV-stereo	7.10 370	0.73 316	0.54 290	0.90 311	0.55 295	1.06 320	0.71 310	0.67 295	0.77 312	0.68 317	0.72 301	0.77 271	5.44 358	0.42 293	0.90 336	1.02 354	0.85 327	0.56 308	167.64 389	1.28 353	0.85 328	0.71 323	0.63 322	0.56 306	0.57 254	0.66 270	0.72 280	0.80 268

S-Stereo	0.99 306	0.65 308	0.59 302	0.94 313	0.92 327	1.08 321	1.25 333	0.74 307	0.82 318	0.66 313	2.61 367	2.64 329	0.91 305	0.56 317	0.94 337	0.72 334	0.68 304	0.83 342	1.50 301	0.83 328	0.65 305	0.69 319	1.07 341	0.81 336	0.67 279	0.77 294	0.78 292	1.55 319

FBW_ROB	0.91 303	0.96 329	0.70 319	1.45 331	0.89 326	1.09 322	0.86 320	0.66 290	0.53 287	0.56 270	0.61 284	1.19 297	0.77 298	0.79 333	0.63 299	0.43 257	0.70 306	0.52 297	4.11 337	0.43 256	0.60 291	0.46 241	0.95 338	0.94 345	0.75 300	0.85 302	0.85 303	1.31 309

MFN_U_SF_RVC	1.10 312	0.86 324	0.65 314	0.98 317	0.79 317	1.12 323	1.03 327	1.10 331	0.83 319	1.09 350	1.61 357	1.55 311	1.22 321	0.86 337	1.16 354	0.66 327	0.60 282	0.60 316	4.87 342	0.76 324	0.88 332	0.90 337	0.53 311	0.82 337	0.98 325	0.92 313	0.98 313	1.32 310

SPS-STEREO	1.34 320	1.09 335	1.04 340	1.28 327	1.18 336	1.20 324	0.98 326	1.33 346	1.23 339	1.12 354	1.29 347	2.02 317	1.20 319	0.94 338	1.12 350	1.23 362	1.30 341	1.13 359	3.84 334	1.20 348	1.66 361	1.24 359	1.22 344	1.09 354	1.17 335	1.11 330	1.58 342	1.46 315
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.34 320	1.03 332	0.59 302	1.32 328	0.94 328	1.23 325	0.85 318	0.94 323	0.78 315	0.61 296	0.75 309	2.55 327	1.51 327	0.36 278	0.49 262	0.37 218	0.56 273	0.43 256	4.91 343	0.45 267	0.56 270	0.37 183	0.37 275	0.56 306	1.41 342	1.19 335	3.13 369	8.03 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
edge stereo	1.12 313	0.82 323	1.07 342	1.15 322	1.06 334	1.25 326	1.10 330	1.12 332	0.83 319	0.65 311	1.43 349	3.44 343	1.41 324	0.68 330	0.74 315	0.69 332	0.81 320	0.62 319	2.86 325	0.74 320	0.73 318	0.75 328	0.74 328	0.66 322	0.95 323	0.88 306	1.16 323	2.01 336

CC-Net-ROB	0.71 288	0.91 326	0.59 302	1.38 329	0.85 322	1.25 326	0.86 320	0.69 298	0.45 274	0.71 320	0.47 237	1.95 316	0.34 238	0.62 326	0.49 262	0.33 182	0.52 250	0.48 276	1.06 287	0.43 256	0.40 151	0.27 109	0.85 335	0.41 279	0.65 278	0.64 262	0.56 231	0.93 287

LSM0	6.82 369	0.81 322	0.59 302	1.23 325	1.02 332	1.29 328	1.18 332	1.65 358	1.45 346	1.18 356	1.52 355	2.65 330	4.03 350	0.51 308	59.80 389	70.35 389	1.18 337	0.77 336	10.00 364	1.47 359	2.50 370	3.56 375	0.65 323	0.90 342	1.33 341	1.41 343	2.40 359	8.70 375

WAO-7	1.75 333	1.50 339	1.58 356	2.10 335	1.51 339	1.41 329	1.46 337	1.80 362	2.17 362	1.51 366	3.52 370	3.39 342	4.26 351	1.05 344	1.44 364	1.11 356	1.19 338	0.94 345	3.26 327	1.24 351	0.99 337	1.06 350	0.61 320	1.41 364	1.44 343	1.56 348	1.47 336	2.35 344

MeshStereo	1.81 334	1.02 330	0.72 320	1.89 333	1.26 338	1.43 330	0.87 322	1.14 334	0.79 316	0.66 313	0.89 325	8.39 370	5.02 357	0.40 288	0.89 334	0.65 325	0.66 296	0.54 301	4.56 340	0.61 309	3.32 374	0.80 331	0.65 323	0.75 327	1.97 350	1.46 347	3.34 371	4.12 364
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	1.17 318	1.06 333	0.95 337	1.17 323	0.98 331	1.44 331	1.14 331	1.07 330	1.32 342	1.00 340	1.12 340	2.07 319	1.16 318	0.84 335	1.04 342	1.01 353	1.30 341	1.05 353	2.06 318	1.00 339	1.19 347	0.98 343	0.96 339	0.97 346	0.98 325	0.92 313	1.30 333	1.42 314

SGM+DAISY	1.58 326	1.14 336	1.05 341	1.38 329	1.25 337	1.44 331	1.32 335	1.30 343	1.12 334	1.11 352	1.28 346	2.72 333	2.00 335	1.04 343	1.09 348	1.13 357	1.27 340	1.05 353	7.90 360	1.19 346	1.40 359	1.27 362	1.25 345	1.08 353	1.24 339	1.08 328	1.86 351	1.77 330

MDST_ROB	1.62 327	1.46 337	0.53 288	2.47 342	0.96 330	1.72 333	0.73 312	0.72 304	0.54 289	0.59 291	0.42 211	1.08 292	11.90 368	0.28 249	0.49 262	0.37 218	0.51 242	0.36 191	0.72 234	0.41 244	0.54 262	0.36 179	0.38 277	0.47 293	3.20 369	1.82 354	8.20 377	2.54 352

SGM-ForestM	1.56 325	1.80 342	0.59 302	1.74 332	0.86 323	1.83 334	1.08 329	1.28 342	0.81 317	0.56 270	0.74 306	5.35 352	3.72 348	0.41 291	0.47 256	0.37 218	0.59 279	0.44 262	5.02 344	0.43 256	0.55 266	0.39 192	0.39 284	0.50 297	2.80 364	1.97 356	4.37 374	3.15 357

UDG	1.07 309	1.95 345	0.54 290	2.29 338	2.24 352	2.00 335	2.51 344	0.59 277	0.72 307	0.59 291	0.83 323	1.14 296	0.31 227	2.36 347	0.66 303	0.50 286	0.89 328	0.61 318	1.81 313	0.61 309	0.78 322	0.70 320	1.26 346	0.43 286	0.61 271	0.64 262	0.69 269	0.64 234

DDUNet	1.05 307	1.89 344	0.53 288	2.36 340	2.10 350	2.19 336	2.32 342	0.54 238	0.68 303	0.48 180	0.80 318	1.20 301	0.24 177	2.51 350	0.69 311	0.55 303	0.83 324	0.49 281	1.68 307	0.57 301	0.75 321	0.64 312	1.31 347	0.39 275	0.57 254	0.59 249	0.69 269	0.67 243

MANE	4.47 362	1.62 340	3.30 375	2.34 339	1.90 344	2.28 337	1.66 340	2.83 370	3.11 369	0.83 334	1.12 340	7.77 368	8.15 364	0.56 317	0.79 320	0.87 342	0.82 321	13.62 378	5.80 347	0.59 303	0.94 333	0.60 302	0.48 304	0.91 343	7.29 376	9.34 378	14.90 381	26.25 383

ELAS	1.96 337	1.69 341	1.23 345	2.25 337	1.75 341	2.41 338	1.49 338	1.55 355	1.80 355	0.89 336	2.14 364	7.05 365	6.02 360	0.61 324	0.88 332	0.63 321	1.06 331	0.78 337	2.32 322	0.80 326	1.15 345	1.19 356	0.79 331	0.98 347	3.21 370	2.53 368	2.67 364	3.05 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	4.30 361	2.97 367	3.19 374	2.44 341	3.80 373	2.62 339	3.22 358	3.36 374	4.11 374	3.55 378	3.66 371	5.40 353	4.86 356	3.12 362	2.43 374	4.06 377	3.95 369	3.22 374	6.34 351	4.44 376	7.73 378	13.41 379	2.00 349	3.91 378	3.19 368	7.99 377	3.68 372	3.33 359

DispFullNet	2.28 344	2.67 356	3.43 376	2.54 345	2.31 354	2.65 340	2.56 345	1.35 347	1.31 341	2.15 373	0.96 330	8.62 372	2.71 344	2.49 349	1.12 350	1.67 371	2.75 365	1.39 364	6.61 353	2.05 369	1.38 358	1.06 350	1.21 343	0.77 330	0.92 321	0.88 306	1.50 338	2.53 351

WAO-6	1.99 339	2.09 346	1.24 346	2.53 344	2.08 348	2.68 341	2.63 346	1.44 351	1.93 359	1.37 363	1.15 342	3.11 339	4.32 352	2.51 350	1.45 365	1.18 360	1.76 354	1.09 356	2.63 323	1.34 356	1.34 353	1.26 360	2.43 351	1.33 360	2.19 355	1.97 356	1.94 353	2.72 353

STStereo	2.66 348	1.83 343	1.92 362	2.87 349	2.02 345	2.68 341	1.85 341	3.30 373	1.63 353	0.82 333	5.71 375	8.58 371	10.17 366	0.52 313	0.67 305	0.43 257	0.63 290	0.46 273	11.73 366	0.68 316	0.73 318	0.66 314	0.49 307	0.98 347	2.33 357	1.79 353	2.66 362	3.63 361

DPSimNet_ROB	5.25 366	2.91 363	3.05 373	2.71 347	2.70 364	2.74 343	3.01 354	3.28 372	3.44 373	2.70 377	24.36 385	5.90 360	13.71 372	2.93 361	2.87 375	4.00 376	3.18 366	2.34 372	22.47 375	3.37 375	4.40 375	3.75 376	2.59 352	2.84 377	3.39 373	3.00 370	3.30 370	6.87 373

SQANet	1.43 324	2.22 347	0.78 325	2.62 346	1.77 342	2.84 344	2.44 343	0.73 306	0.53 287	0.87 335	0.58 277	2.10 321	0.64 293	2.13 346	0.50 266	0.40 237	0.67 300	0.59 315	7.14 357	0.54 295	0.49 230	0.45 233	2.94 355	0.45 291	0.75 300	0.89 311	0.97 311	1.58 320

PWCK	3.72 356	2.52 350	1.72 361	3.06 356	2.07 346	3.03 345	2.98 351	1.97 365	2.05 361	2.27 374	3.31 369	5.51 355	3.67 347	1.40 345	1.32 361	0.97 350	1.74 353	1.10 358	42.82 384	1.70 364	1.90 367	1.23 358	2.24 350	1.51 367	1.84 349	2.15 362	1.79 347	2.46 347

MonStereo1	1.99 339	2.52 350	1.31 350	3.28 357	3.09 369	3.04 346	3.01 354	1.26 341	1.37 344	1.05 348	1.17 344	4.09 347	4.58 355	2.73 355	0.84 328	0.55 303	1.44 346	0.95 348	3.71 332	1.27 352	1.05 339	0.90 337	4.38 365	0.76 328	1.01 328	0.76 293	1.69 345	1.86 334

ACVNet_2	2.32 346	2.71 358	1.69 360	3.41 359	2.53 360	3.05 347	3.01 354	1.38 348	1.11 332	1.11 352	0.96 330	2.71 332	1.91 334	2.55 354	0.95 338	0.76 336	1.77 355	0.76 334	16.37 373	1.21 349	0.87 331	0.72 324	3.93 361	1.11 355	1.70 348	1.17 333	1.50 338	1.83 332

ACVNet-4b	1.66 329	2.40 348	1.10 343	2.76 348	2.09 349	3.09 348	3.08 357	1.03 329	0.99 331	1.10 351	0.61 284	2.97 337	1.00 313	2.77 357	0.73 314	0.66 327	1.26 339	0.73 332	4.74 341	1.07 343	0.57 279	0.49 262	3.77 358	0.67 323	1.06 331	0.96 317	1.18 328	1.85 333

RainbowNet	1.68 331	2.49 349	1.41 352	2.98 351	2.30 353	3.12 349	2.99 353	1.00 326	0.77 312	1.29 359	0.74 306	2.63 328	1.68 330	2.76 356	1.03 341	0.77 337	1.07 334	0.76 334	2.86 325	1.15 345	0.74 320	0.59 299	3.90 359	0.77 330	1.10 333	1.16 332	1.31 335	2.07 338

otaku	1.67 330	2.58 355	0.90 336	2.93 350	2.07 346	3.14 350	2.73 347	0.88 321	0.84 321	1.00 340	0.66 296	2.38 324	0.95 308	2.39 348	0.67 305	0.52 297	0.79 317	0.62 319	8.04 362	0.90 334	0.59 287	0.53 285	3.56 356	0.62 317	0.95 323	0.96 317	1.19 329	1.74 326

Ntro	1.72 332	2.71 358	0.98 339	3.00 352	2.17 351	3.23 351	2.98 351	0.96 324	0.92 325	1.04 347	0.76 313	2.47 326	0.76 297	2.51 350	0.68 307	0.53 301	0.83 324	0.65 322	8.03 361	0.98 338	0.60 291	0.54 289	3.62 357	0.61 314	1.02 329	1.23 336	1.17 324	1.58 320

LVE	2.29 345	2.69 357	1.56 355	4.79 371	2.63 363	3.26 352	3.58 364	1.30 343	1.38 345	1.61 367	1.27 345	2.94 336	3.52 345	2.79 359	1.07 347	0.88 343	1.50 347	1.09 356	6.15 349	1.42 358	1.24 349	1.14 354	3.90 359	1.43 366	2.52 363	1.66 350	2.05 354	2.34 343

Dean	2.18 343	3.00 368	1.41 352	3.65 361	3.00 367	3.31 353	3.34 359	1.62 357	1.76 354	1.34 362	1.15 342	3.10 338	3.59 346	2.78 358	1.12 350	0.88 343	1.64 352	1.06 355	3.90 336	1.55 363	0.98 335	0.82 333	4.20 364	1.27 359	2.36 360	1.90 355	2.17 356	1.95 335

IMH-64-1	2.14 341	2.52 350	1.62 357	3.01 353	2.45 355	3.32 354	3.49 361	1.41 349	1.89 356	1.00 340	1.09 337	3.32 340	4.52 353	3.28 364	1.18 356	0.90 346	1.59 348	0.94 345	3.67 330	1.33 354	1.12 343	1.00 345	4.55 366	1.06 351	2.07 352	1.40 341	1.68 343	2.36 345

IMH-64	2.14 341	2.52 350	1.62 357	3.01 353	2.45 355	3.32 354	3.49 361	1.41 349	1.89 356	1.00 340	1.09 337	3.32 340	4.52 353	3.28 364	1.18 356	0.90 346	1.59 348	0.94 345	3.67 330	1.33 354	1.12 343	1.00 345	4.55 366	1.06 351	2.07 352	1.40 341	1.68 343	2.36 345

ACVNet_1	1.85 335	2.91 363	1.43 354	3.48 360	2.62 362	3.35 356	3.34 359	1.17 336	0.93 326	1.03 344	0.87 324	2.83 335	1.40 323	2.82 360	0.83 326	0.56 306	1.32 344	0.81 339	6.24 350	1.02 340	0.83 327	0.72 324	4.04 362	0.78 333	1.22 338	0.99 324	0.97 311	1.37 313

IMH	2.38 347	2.57 354	1.64 359	3.03 355	2.50 359	3.36 357	3.51 363	1.45 352	1.91 358	1.03 344	1.08 336	3.49 344	8.04 363	3.63 366	1.13 353	0.90 346	1.63 350	0.99 351	4.48 339	1.36 357	1.08 342	0.96 339	4.57 368	1.11 355	2.03 351	1.61 349	1.79 347	3.48 360

ELAS_RVC	1.92 336	1.47 338	1.24 346	2.08 334	1.53 340	3.37 358	1.51 339	1.46 353	1.11 332	0.91 338	2.26 365	6.93 363	6.00 359	0.61 324	0.85 330	0.63 321	1.07 334	0.81 339	2.14 319	0.85 331	1.19 347	1.19 356	0.81 333	1.04 350	3.02 366	2.05 358	2.69 365	2.88 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet_ROB	1.96 337	2.74 360	1.24 346	2.52 343	1.79 343	3.39 359	2.92 350	1.22 338	1.19 335	1.32 361	1.42 348	2.74 334	3.87 349	2.53 353	1.17 355	0.79 339	1.30 341	0.85 343	5.35 345	1.19 346	1.06 341	0.97 340	4.07 363	1.12 357	1.56 347	1.42 344	1.57 341	1.58 320

WAO-8	2.81 349	2.84 361	1.93 363	4.63 368	2.49 357	3.42 360	2.87 348	1.88 363	3.27 371	1.37 363	1.46 350	4.92 350	7.73 361	3.64 367	1.31 359	1.16 358	1.83 356	1.15 360	6.68 354	2.14 370	1.34 353	1.05 348	2.87 353	1.34 361	3.29 371	2.12 360	2.43 360	4.61 367

Venus	2.81 349	2.84 361	1.93 363	4.63 368	2.49 357	3.42 360	2.87 348	1.88 363	3.27 371	1.37 363	1.46 350	4.92 350	7.73 361	3.64 367	1.31 359	1.16 358	1.83 356	1.15 360	6.68 354	2.14 370	1.34 353	1.05 348	2.87 353	1.34 361	3.29 371	2.12 360	2.43 360	4.61 367

DDF-Stereo	0.57 271	0.28 160	0.16 101	2.12 336	0.35 238	3.65 362	0.55 291	0.55 248	0.22 140	0.52 222	0.33 152	0.84 277	0.31 227	0.21 184	0.28 136	0.32 172	0.49 220	0.33 160	0.73 236	0.28 170	0.53 254	0.44 226	0.16 157	0.19 141	0.35 140	0.31 128	0.48 177	0.49 185

ktn	4.83 363	2.95 366	2.02 366	3.73 362	2.99 366	3.77 363	4.53 367	1.75 360	2.92 368	2.10 372	1.52 355	11.18 375	36.94 382	3.71 369	2.06 372	1.82 372	2.47 362	1.99 370	18.72 374	1.98 367	1.88 366	1.74 369	4.75 369	1.91 372	2.11 354	2.29 365	2.70 366	3.98 362

TorneroNet-64	4.00 359	3.59 371	1.93 363	4.36 367	2.95 365	4.26 364	4.58 370	1.71 359	6.44 377	1.23 358	1.09 337	5.61 357	25.81 376	3.97 376	1.34 362	0.95 349	2.58 364	1.26 363	11.84 367	1.51 360	1.36 357	1.04 347	4.94 371	1.42 365	2.25 356	2.47 367	1.83 350	5.55 372

KSHMR	5.04 365	3.41 369	2.38 369	4.77 370	3.49 372	4.30 365	4.29 366	2.24 367	1.95 360	1.89 369	1.87 361	3.78 346	56.60 387	4.26 377	1.69 369	1.43 367	2.22 359	1.60 367	9.78 363	1.73 365	1.68 362	1.48 366	6.29 377	1.57 369	2.43 361	2.17 363	2.30 358	4.47 366

TorneroNet	5.35 367	3.54 370	2.08 367	3.85 363	3.06 368	4.35 366	4.55 368	1.78 361	5.81 375	1.30 360	1.48 353	6.10 361	59.26 388	3.90 375	1.29 358	0.98 351	2.50 363	1.23 362	15.91 372	1.53 362	1.34 353	1.07 352	5.16 372	1.38 363	2.49 362	2.34 366	2.12 355	4.10 363

JetBlue	3.47 352	2.94 365	2.19 368	4.01 366	3.28 370	4.39 367	3.86 365	2.36 368	2.38 364	1.19 357	0.90 327	7.02 364	1.50 326	3.19 363	1.37 363	1.50 368	2.33 360	2.09 371	3.87 335	1.73 365	2.93 372	2.27 371	1.98 348	1.67 370	2.33 357	4.93 376	2.98 368	22.60 380

notaker	3.58 354	3.59 371	2.75 372	6.07 373	3.32 371	4.63 368	4.56 369	2.01 366	2.21 363	1.90 370	1.51 354	7.09 366	15.50 374	3.77 372	1.72 371	1.50 368	2.35 361	1.70 369	10.97 365	2.01 368	1.69 363	1.56 367	4.87 370	1.70 371	1.51 345	1.68 351	1.89 352	2.48 349

DPSMNet_ROB	11.00 374	5.63 376	16.64 381	3.96 365	7.34 378	4.92 369	7.44 373	4.30 377	11.25 381	4.13 380	8.58 378	4.57 349	14.55 373	3.88 374	12.94 379	13.80 379	6.34 372	15.40 380	7.85 359	11.58 379	8.22 380	20.97 381	5.52 374	10.97 382	11.28 379	29.87 385	12.66 378	32.49 384

DGTPSM_ROB	10.91 373	5.63 376	16.64 381	3.95 364	7.34 378	4.92 369	7.44 373	4.30 377	11.23 380	4.12 379	8.40 377	4.53 348	13.14 369	3.85 373	12.94 379	13.80 379	6.33 371	15.35 379	7.08 356	11.58 379	8.21 379	20.96 380	5.52 374	10.97 382	11.26 378	29.88 386	12.66 378	32.49 384

UNDER WATER	3.87 357	4.07 373	2.45 370	6.40 374	4.68 375	5.32 371	5.36 371	3.27 371	3.11 369	1.70 368	1.81 359	7.54 367	10.28 367	4.28 378	1.61 367	1.24 363	3.62 367	1.58 366	6.48 352	2.35 373	1.91 368	1.64 368	7.43 380	2.14 374	3.08 367	3.53 371	2.66 362	4.95 369

UNDER WATER-64	3.96 358	4.37 374	2.51 371	7.01 375	4.82 376	5.45 372	5.56 372	3.42 375	2.88 367	1.94 371	1.97 362	7.85 369	8.75 365	4.47 380	1.68 368	1.29 364	3.73 368	1.68 368	6.02 348	2.22 372	1.91 368	1.82 370	7.96 381	1.98 373	2.95 365	4.40 375	2.80 367	5.47 370

JetRed	5.83 368	4.38 375	5.23 378	3.30 358	4.12 374	5.85 373	9.23 377	4.20 376	2.78 366	2.31 375	2.00 363	5.46 354	1.20 319	5.68 381	3.38 376	3.88 375	6.46 373	6.52 375	3.80 333	2.98 374	6.60 376	4.97 377	5.41 373	2.73 376	9.22 377	21.91 383	5.29 375	18.57 378

LE_ROB	11.92 377	1.06 333	1.26 349	4.81 372	43.47 388	6.01 374	35.61 385	7.74 380	6.23 376	0.58 286	3.83 372	32.58 383	46.83 385	0.27 245	0.44 244	0.32 172	0.53 255	0.43 256	23.28 376	0.75 323	0.67 310	0.51 278	0.56 315	8.03 381	23.19 382	17.00 382	20.55 383	35.43 386

DPSM_ROB	17.13 379	15.19 379	21.09 383	8.59 376	8.29 380	12.91 375	8.41 375	9.74 382	14.29 382	8.00 381	8.92 379	10.02 373	13.15 370	3.71 369	17.12 381	17.90 381	17.95 381	19.75 382	13.14 368	14.59 381	24.07 382	27.10 382	6.34 378	14.03 384	30.70 386	38.45 387	35.86 386	43.05 387

DPSM	17.13 379	15.19 379	21.09 383	8.59 376	8.29 380	12.91 375	8.41 375	9.74 382	14.29 382	8.00 381	8.92 379	10.02 373	13.15 370	3.71 369	17.12 381	17.90 381	17.95 381	19.75 382	13.14 368	14.59 381	24.07 382	27.10 382	6.34 378	14.03 384	30.70 386	38.45 387	35.86 386	43.05 387

HanzoNet	10.34 372	6.49 378	3.95 377	14.30 378	6.07 377	19.42 377	21.47 383	6.96 379	10.04 379	2.64 376	2.68 368	30.46 381	52.16 386	23.13 386	2.36 373	2.79 374	5.38 370	2.60 373	25.05 377	5.07 377	3.22 373	2.85 372	8.74 382	2.65 375	4.75 374	4.05 374	4.27 373	5.54 371

PML	26.01 382	16.47 382	5.54 379	20.38 383	13.16 382	20.84 378	9.63 379	9.23 381	69.83 390	17.73 386	139.43 390	91.26 388	98.96 389	9.19 384	8.28 377	7.65 378	13.69 379	6.52 375	31.86 380	6.30 378	10.00 381	7.86 378	5.54 376	5.57 379	24.82 384	10.77 379	31.09 385	10.74 376

DNS	3.70 355	0.27 152	0.54 290	0.39 226	0.19 125	20.96 379	0.31 229	0.52 223	0.22 140	0.48 180	1.84 360	54.27 387	0.20 137	0.23 217	0.28 136	0.39 229	0.44 172	0.34 168	13.76 371	0.24 132	0.43 188	0.42 212	0.15 145	0.30 233	0.56 251	0.59 249	0.62 251	0.97 288

CasAABBNet	34.41 383	30.51 385	42.45 388	17.22 380	16.57 384	25.84 380	16.81 380	19.09 384	28.74 385	16.65 384	18.06 382	20.17 377	26.39 377	7.50 382	34.38 384	35.87 384	36.10 385	39.70 386	26.18 379	29.35 386	48.14 388	54.75 388	12.73 383	28.31 388	61.71 389	77.35 389	71.94 390	86.51 390

FlowAnything	34.50 384	30.48 384	42.50 390	17.21 379	16.74 385	26.09 381	16.88 381	19.79 386	28.79 386	16.58 383	18.02 381	20.19 378	26.43 378	7.59 383	34.60 385	36.12 385	36.20 386	39.52 385	26.15 378	29.46 387	48.48 389	54.76 389	12.81 384	28.50 389	61.59 388	77.56 391	72.02 391	86.55 391

fast-reg	37.41 386	30.51 385	42.48 389	17.26 381	16.52 383	26.53 382	17.34 382	19.26 385	28.72 384	16.69 385	18.16 383	20.32 379	26.93 379	16.14 385	33.82 383	35.07 383	35.63 384	39.29 384	99.87 388	29.15 385	47.79 387	54.63 387	12.99 385	28.17 387	61.76 390	77.37 390	71.67 389	86.04 389

LRCNet_RVC	19.16 381	27.96 383	9.75 380	30.25 384	27.88 386	31.68 383	26.10 384	20.49 387	8.68 378	28.66 387	28.73 386	30.64 382	23.65 375	32.48 387	8.43 378	1.88 373	23.05 383	16.90 381	40.24 381	17.44 384	6.93 377	3.35 374	35.23 386	25.28 386	1.49 344	1.01 325	5.96 376	3.25 358

BEATNet-Init1	11.87 376	15.78 381	1.38 351	34.17 385	2.55 361	31.72 384	9.59 378	2.52 369	2.49 365	0.96 339	2.28 366	18.81 376	32.29 380	0.54 315	1.70 370	0.88 343	0.80 319	0.66 323	61.61 386	16.09 383	1.78 365	1.44 365	0.75 329	1.12 357	14.82 380	2.79 369	37.47 388	23.61 381

HaxPig	36.95 385	39.38 387	36.02 385	37.94 386	42.14 387	37.82 385	41.49 386	37.89 388	39.02 387	47.01 388	48.90 388	44.27 384	35.80 381	36.82 388	38.89 387	36.75 387	45.48 387	48.70 387	40.83 382	39.66 388	36.10 384	30.92 384	47.77 388	39.68 390	18.58 381	16.85 381	13.59 380	19.32 379

AVERAGE_ROB	39.07 387	42.10 388	39.04 386	43.37 387	44.15 389	43.08 386	43.88 387	43.21 389	40.00 388	47.62 389	48.04 387	44.84 385	39.97 383	43.46 390	38.33 386	36.44 386	46.53 388	49.04 388	41.84 383	40.32 389	39.63 385	34.70 385	46.76 387	39.74 391	24.66 383	16.71 380	19.73 382	17.80 377

MEDIAN_ROB	40.90 388	43.34 389	39.72 387	44.06 388	45.29 390	43.61 387	44.70 388	43.97 390	40.60 389	50.37 390	51.53 389	46.75 386	40.36 384	41.80 389	40.48 388	38.16 388	48.55 389	51.45 389	44.21 385	42.99 390	40.94 386	34.86 386	48.85 389	41.17 392	25.23 385	24.02 384	21.83 384	25.36 382

DN	3.32 351	0.27 152	0.22 164	0.52 264	0.26 181	50.28 388	0.25 207	0.47 168	0.27 192	0.43 134	0.41 201	29.13 380	0.17 115	0.23 217	0.29 142	0.39 229	0.48 211	0.37 208	0.59 208	0.29 181	0.45 209	0.41 205	0.26 242	0.25 200	0.82 315	0.66 270	0.60 245	0.88 281

zero-FE	3.48 353	0.27 152	0.16 101	17.31 382	0.30 218	65.22 389	0.79 317	0.55 248	0.23 147	0.51 212	0.40 196	1.20 301	0.36 247	0.21 184	0.29 142	0.32 172	0.50 236	0.34 168	1.61 304	0.28 170	0.58 283	0.44 226	0.16 157	0.19 141	0.34 133	0.31 128	0.49 191	0.51 191

WQFJA1++	11.74 375	0.25 133	0.19 136	105.43 390	0.22 150	101.87 390	100.92 390	0.47 168	0.21 123	0.43 134	0.35 162	0.71 264	0.43 270	0.18 134	0.26 115	0.33 182	0.43 157	0.30 139	0.71 232	0.22 115	0.42 173	0.36 179	0.16 157	0.15 91	0.41 176	0.35 154	0.63 255	0.66 242

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

ASD4																								6.32 380

Low-res two-view benchmark