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

NLCSM	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.07 22	0.05 10	0.08 38	0.05 33	0.14 85	0.12 68	0.08 21	0.16 103	0.10 18	0.21 205	0.05 36	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 32	0.07 38	0.11 10	0.11 12	0.08 4	0.08 3

WQFJX1	0.10 29	0.08 25	0.06 9	0.07 22	0.05 10	0.06 14	0.04 7	0.12 72	0.15 105	0.08 21	0.18 122	0.08 9	0.23 228	0.05 36	0.11 4	0.11 4	0.12 21	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.09 4	0.12 46	0.07 80	0.08 60	0.12 18	0.12 19	0.10 6	0.10 15

derf	0.07 3	0.05 3	0.06 9	0.06 12	0.05 10	0.04 3	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.06 6	0.09 40	0.09 15	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 32	0.05 5	0.09 4	0.10 7	0.11 11	0.08 3

LACA2	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.09 47	0.06 31	0.09 57	0.05 33	0.06 6	0.07 13	0.12 68	0.04 5	0.21 75	0.05 21	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.11 14	0.12 11	0.08 7	0.10 5	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.11 12	0.12 15	0.09 11

WQFJA1	0.11 40	0.10 53	0.06 9	0.09 47	0.07 51	0.10 76	0.06 63	0.13 79	0.12 68	0.09 34	0.23 167	0.07 4	0.22 219	0.06 61	0.11 4	0.12 7	0.13 28	0.11 14	0.14 32	0.09 29	0.10 5	0.11 31	0.07 80	0.08 60	0.12 18	0.12 19	0.13 19	0.13 46

WQFJX	0.11 40	0.09 39	0.07 35	0.08 30	0.07 51	0.09 57	0.07 86	0.11 63	0.12 68	0.10 49	0.20 144	0.08 9	0.27 264	0.05 36	0.12 13	0.12 7	0.11 9	0.10 11	0.13 24	0.09 29	0.10 5	0.10 15	0.06 51	0.09 80	0.12 18	0.15 46	0.11 11	0.14 62

NLMM1	0.12 60	0.11 65	0.07 35	0.06 12	0.06 31	0.07 21	0.06 63	0.12 72	0.16 119	0.10 49	0.24 173	0.11 27	0.41 325	0.05 36	0.12 13	0.13 14	0.12 21	0.11 14	0.14 32	0.10 43	0.10 5	0.13 53	0.07 80	0.09 80	0.16 72	0.14 33	0.14 24	0.11 25

NLMM	0.11 40	0.10 53	0.06 9	0.09 47	0.07 51	0.10 76	0.06 63	0.13 79	0.12 68	0.09 34	0.23 167	0.07 4	0.22 219	0.06 61	0.11 4	0.12 7	0.13 28	0.11 14	0.14 32	0.09 29	0.10 5	0.11 31	0.07 80	0.08 60	0.12 18	0.12 19	0.13 19	0.13 46

Pointernet	0.07 3	0.06 7	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.06 14	0.05 33	0.08 30	0.05 6	0.08 21	0.06 13	0.08 9	0.04 3	0.03 5	0.11 4	0.11 4	0.12 21	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

tt9	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.12 97	0.05 10	0.07 21	0.05 33	0.07 13	0.07 13	0.06 6	0.06 13	0.11 27	0.04 3	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 31	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.16 59	0.16 38	0.11 25

TYNG	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.11 85	0.04 4	0.07 21	0.04 7	0.07 13	0.07 13	0.05 3	0.06 13	0.10 18	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.10 4	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 31	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.15 46	0.16 38	0.10 15

GFORCE	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 47	0.05 10	0.08 38	0.04 7	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 85	0.04 3	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.14 33	0.16 38	0.11 25

F8.5	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 47	0.05 10	0.07 21	0.04 7	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 85	0.04 3	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.14 33	0.16 38	0.11 25

FORCE_9	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 47	0.05 10	0.08 38	0.04 7	0.05 3	0.06 8	0.06 6	0.04 5	0.22 85	0.04 3	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.12 18	0.14 33	0.16 38	0.11 25

FORCE_8	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.09 47	0.05 10	0.08 38	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.07 15	0.05 9	0.23 89	0.05 21	0.04 17	0.13 27	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.05 5	0.13 28	0.14 33	0.16 38	0.11 25

over-8	0.09 9	0.07 11	0.07 35	0.10 70	0.05 10	0.08 38	0.04 7	0.07 13	0.07 13	0.08 21	0.08 31	0.15 60	0.06 38	0.04 17	0.12 13	0.14 30	0.12 21	0.11 14	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.14 41	0.15 46	0.16 38	0.13 46

over-9	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.11 85	0.05 10	0.08 38	0.04 7	0.07 13	0.08 27	0.07 15	0.08 31	0.18 70	0.05 21	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.11 14	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.14 41	0.15 46	0.15 31	0.13 46

qqai	0.08 6	0.06 7	0.06 9	0.06 12	0.05 10	0.05 5	0.05 33	0.06 6	0.08 27	0.07 15	0.09 40	0.09 15	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 32	0.05 5	0.10 5	0.11 12	0.11 11	0.09 11

BridgeDepth	0.09 9	0.09 39	0.07 35	0.09 47	0.05 10	0.09 57	0.04 7	0.07 13	0.08 27	0.07 15	0.05 9	0.23 89	0.05 21	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.11 14	0.12 11	0.08 7	0.11 12	0.11 31	0.04 6	0.05 5	0.14 41	0.13 26	0.18 64	0.11 25
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
tt5	0.11 40	0.11 65	0.09 64	0.10 70	0.07 51	0.09 57	0.06 63	0.10 56	0.12 68	0.08 21	0.08 31	0.10 18	0.06 38	0.07 78	0.14 42	0.15 43	0.16 59	0.15 63	0.13 24	0.11 59	0.12 22	0.15 80	0.06 51	0.08 60	0.17 80	0.17 82	0.19 74	0.14 62

tt8	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.11 85	0.05 10	0.07 21	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.05 3	0.06 13	0.11 27	0.05 21	0.04 17	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.13 24	0.08 7	0.12 22	0.11 31	0.04 6	0.07 38	0.13 28	0.15 46	0.17 53	0.12 38

F7	0.10 29	0.07 11	0.06 9	0.09 47	0.06 31	0.08 38	0.04 7	0.06 6	0.07 13	0.09 34	0.06 13	0.24 98	0.05 21	0.04 17	0.13 27	0.14 30	0.12 21	0.13 43	0.13 24	0.08 7	0.12 22	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.14 33	0.17 53	0.11 25

FORCE_5	0.11 40	0.09 39	0.08 50	0.10 70	0.06 31	0.08 38	0.05 33	0.07 13	0.10 44	0.09 34	0.09 40	0.27 112	0.05 21	0.05 36	0.14 42	0.14 30	0.13 28	0.14 51	0.15 49	0.09 29	0.12 22	0.10 15	0.05 32	0.06 19	0.14 41	0.15 46	0.18 64	0.14 62

FORCE_6	0.10 29	0.09 39	0.06 9	0.11 85	0.06 31	0.09 57	0.05 33	0.08 30	0.10 44	0.06 6	0.06 13	0.26 109	0.09 76	0.04 17	0.13 27	0.14 30	0.14 35	0.13 43	0.14 32	0.09 29	0.12 22	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.14 33	0.18 64	0.12 38

over-6	0.12 60	0.09 39	0.08 50	0.14 117	0.06 31	0.08 38	0.05 33	0.09 47	0.15 105	0.09 34	0.14 87	0.30 131	0.07 57	0.06 61	0.13 27	0.14 30	0.13 28	0.13 43	0.14 32	0.09 29	0.12 22	0.12 46	0.05 32	0.07 38	0.15 58	0.16 59	0.17 53	0.17 84

over v1	0.10 29	0.08 25	0.06 9	0.12 97	0.06 31	0.08 38	0.05 33	0.07 13	0.08 27	0.09 34	0.09 40	0.20 73	0.06 38	0.05 36	0.13 27	0.14 30	0.12 21	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.12 22	0.10 15	0.04 6	0.06 19	0.14 41	0.16 59	0.16 38	0.13 46

NLSM3	0.11 40	0.09 39	0.08 50	0.09 47	0.08 66	0.07 21	0.06 63	0.11 63	0.14 94	0.10 49	0.13 79	0.09 15	0.10 89	0.08 90	0.15 61	0.15 43	0.15 46	0.13 43	0.13 24	0.10 43	0.12 22	0.12 46	0.07 80	0.09 80	0.14 41	0.18 93	0.19 74	0.14 62

NLSM1	0.12 60	0.09 39	0.07 35	0.09 47	0.08 66	0.10 76	0.07 86	0.16 93	0.15 105	0.09 34	0.25 190	0.12 39	0.32 290	0.07 78	0.13 27	0.14 30	0.12 21	0.11 14	0.15 49	0.10 43	0.12 22	0.15 80	0.06 51	0.08 60	0.14 41	0.14 33	0.13 19	0.12 38

MM-Stereo_test3	0.09 9	0.07 11	0.06 9	0.06 12	0.05 10	0.05 5	0.04 7	0.07 13	0.12 68	0.11 64	0.06 13	0.08 9	0.04 3	0.04 17	0.11 4	0.11 4	0.17 66	0.11 14	0.14 32	0.08 7	0.12 22	0.12 46	0.05 32	0.06 19	0.10 5	0.09 3	0.11 11	0.10 15

MM-Stereo_test1	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.07 22	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 13	0.10 44	0.10 49	0.06 13	0.07 4	0.04 3	0.05 36	0.12 13	0.13 14	0.17 66	0.12 24	0.15 49	0.10 43	0.12 22	0.11 31	0.06 51	0.07 38	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 47	0.10 44	0.08 21	0.12 67	0.10 18	0.04 3	0.05 36	0.11 4	0.12 7	0.11 9	0.10 11	0.11 7	0.09 29	0.12 22	0.09 9	0.04 6	0.06 19	0.08 3	0.11 12	0.07 3	0.09 11

AIO-test1	0.09 9	0.06 7	0.06 9	0.05 4	0.05 10	0.08 38	0.03 3	0.12 72	0.12 68	0.12 68	0.12 67	0.13 45	0.05 21	0.07 78	0.14 42	0.16 54	0.14 35	0.11 14	0.10 3	0.09 29	0.12 22	0.11 31	0.06 51	0.06 19	0.10 5	0.11 12	0.08 4	0.10 15

WiStereo	0.11 40	0.11 65	0.09 64	0.09 47	0.06 31	0.14 108	0.05 33	0.07 13	0.10 44	0.08 21	0.06 13	0.10 18	0.06 38	0.05 36	0.14 42	0.16 54	0.15 46	0.14 51	0.14 32	0.11 59	0.13 35	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.16 72	0.16 59	0.19 74	0.15 68

tt6	0.11 40	0.11 65	0.09 64	0.09 47	0.06 31	0.14 108	0.05 33	0.07 13	0.10 44	0.08 21	0.06 13	0.10 18	0.06 38	0.05 36	0.14 42	0.16 54	0.15 46	0.14 51	0.14 32	0.11 59	0.13 35	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.16 72	0.16 59	0.19 74	0.15 68

tt7	0.10 29	0.08 25	0.07 35	0.12 97	0.06 31	0.07 21	0.05 33	0.08 30	0.09 38	0.06 6	0.10 52	0.14 52	0.04 3	0.05 36	0.12 13	0.13 14	0.11 9	0.12 24	0.12 11	0.08 7	0.13 35	0.10 15	0.05 32	0.08 60	0.13 28	0.15 46	0.18 64	0.13 46

FORCE_4.6	0.11 40	0.09 39	0.08 50	0.08 30	0.06 31	0.09 57	0.05 33	0.07 13	0.08 27	0.10 49	0.06 13	0.24 98	0.09 76	0.07 78	0.14 42	0.15 43	0.16 59	0.15 63	0.13 24	0.10 43	0.13 35	0.12 46	0.06 51	0.07 38	0.14 41	0.16 59	0.23 104	0.14 62

F5.5	0.11 40	0.09 39	0.07 35	0.10 70	0.07 51	0.09 57	0.04 7	0.08 30	0.10 44	0.09 34	0.07 28	0.23 89	0.07 57	0.05 36	0.14 42	0.14 30	0.13 28	0.14 51	0.16 59	0.09 29	0.13 35	0.11 31	0.05 32	0.07 38	0.14 41	0.15 46	0.18 64	0.13 46

testmc14	0.11 40	0.11 65	0.08 50	0.08 30	0.06 31	0.08 38	0.04 7	0.09 47	0.08 27	0.09 34	0.09 40	0.23 89	0.05 21	0.03 5	0.14 42	0.17 70	0.14 35	0.13 43	0.14 32	0.11 59	0.13 35	0.09 9	0.08 102	0.08 60	0.14 41	0.17 82	0.14 24	0.13 46

MCSU-Stereo	0.12 60	0.12 80	0.09 64	0.08 30	0.09 76	0.07 21	0.07 86	0.09 47	0.15 105	0.09 34	0.10 52	0.25 103	0.06 38	0.05 36	0.15 61	0.16 54	0.18 76	0.13 43	0.15 49	0.10 43	0.13 35	0.11 31	0.07 80	0.07 38	0.16 72	0.16 59	0.17 53	0.15 68

quiztm	0.07 3	0.07 11	0.06 9	0.05 4	0.04 4	0.05 5	0.04 7	0.07 13	0.08 27	0.06 6	0.07 28	0.07 4	0.04 3	0.04 17	0.11 4	0.12 7	0.11 9	0.07 3	0.10 3	0.06 3	0.13 35	0.07 5	0.04 6	0.05 5	0.10 5	0.10 7	0.12 15	0.08 3

LACA1	0.11 40	0.10 53	0.09 64	0.08 30	0.08 66	0.09 57	0.05 33	0.07 13	0.12 68	0.11 64	0.08 31	0.14 52	0.10 89	0.06 61	0.14 42	0.14 30	0.14 35	0.17 82	0.14 32	0.10 43	0.13 35	0.14 66	0.05 32	0.07 38	0.15 58	0.16 59	0.17 53	0.15 68

DispViT+	0.13 74	0.11 65	0.10 81	0.14 117	0.09 76	0.10 76	0.07 86	0.11 63	0.17 126	0.13 81	0.16 103	0.13 45	0.09 76	0.07 78	0.16 74	0.17 70	0.13 28	0.17 82	0.17 67	0.13 86	0.13 35	0.16 90	0.06 51	0.13 117	0.15 58	0.24 127	0.16 38	0.21 105

GREAT-IGEV	0.10 29	0.08 25	0.07 35	0.06 12	0.05 10	0.06 14	0.04 7	0.10 56	0.07 13	0.08 21	0.10 52	0.21 75	0.06 38	0.05 36	0.14 42	0.16 54	0.15 46	0.12 24	0.17 67	0.09 29	0.13 35	0.09 9	0.06 51	0.08 60	0.11 10	0.13 26	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
FORCE_4.5	0.11 40	0.08 25	0.08 50	0.08 30	0.07 51	0.09 57	0.05 33	0.12 72	0.08 27	0.10 49	0.10 52	0.21 75	0.06 38	0.05 36	0.13 27	0.14 30	0.14 35	0.14 51	0.16 59	0.10 43	0.14 46	0.13 53	0.05 32	0.06 19	0.15 58	0.16 59	0.20 82	0.16 74

SCION-MonSter(vits)	0.13 74	0.23 169	0.15 144	0.21 174	0.20 188	0.20 164	0.11 143	0.10 56	0.10 44	0.10 49	0.12 67	0.12 39	0.08 66	0.05 36	0.14 42	0.16 54	0.16 59	0.12 24	0.15 49	0.10 43	0.14 46	0.11 31	0.05 32	0.05 5	0.17 80	0.14 33	0.16 38	0.16 74

PointNet	0.11 40	0.07 11	0.09 64	0.07 22	0.06 31	0.08 38	0.06 63	0.13 79	0.11 59	0.13 81	0.12 67	0.11 27	0.09 76	0.05 36	0.12 13	0.12 7	0.11 9	0.09 7	0.11 7	0.08 7	0.14 46	0.11 31	0.06 51	0.08 60	0.16 72	0.16 59	0.19 74	0.14 62

MonStereo	0.11 40	0.10 53	0.10 81	0.09 47	0.10 88	0.07 21	0.06 63	0.10 56	0.10 44	0.10 49	0.12 67	0.12 39	0.08 66	0.06 61	0.14 42	0.16 54	0.16 59	0.12 24	0.15 49	0.10 43	0.14 46	0.11 31	0.05 32	0.05 5	0.17 80	0.13 26	0.16 38	0.16 74

MLG-Stereo	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.06 31	0.04 3	0.04 7	0.08 30	0.08 27	0.12 68	0.06 13	0.11 27	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.17 66	0.12 24	0.15 49	0.08 7	0.14 46	0.10 15	0.04 6	0.04 3	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 25

CoSv	0.09 9	0.09 39	0.05 4	0.06 12	0.05 10	0.13 99	0.06 63	0.09 47	0.07 13	0.10 49	0.05 9	0.07 4	0.05 21	0.03 5	0.13 27	0.15 43	0.14 35	0.09 7	0.16 59	0.08 7	0.14 46	0.08 7	0.05 32	0.05 5	0.16 72	0.11 12	0.14 24	0.08 3

ProNet	0.09 9	0.09 39	0.09 64	0.07 22	0.05 10	0.09 57	0.08 104	0.08 30	0.04 4	0.06 6	0.17 110	0.06 3	0.04 3	0.05 36	0.14 42	0.14 30	0.15 46	0.13 43	0.13 24	0.09 29	0.14 46	0.08 7	0.08 102	0.07 38	0.11 10	0.10 7	0.10 6	0.08 3

tt4	0.14 88	0.12 80	0.09 64	0.19 159	0.09 76	0.14 108	0.08 104	0.11 63	0.12 68	0.13 81	0.11 62	0.23 89	0.06 38	0.06 61	0.15 61	0.16 54	0.15 46	0.16 75	0.15 49	0.12 75	0.15 53	0.14 66	0.08 102	0.09 80	0.19 94	0.20 106	0.23 104	0.18 89

CR-Stereo	0.12 60	0.10 53	0.09 64	0.09 47	0.08 66	0.09 57	0.06 63	0.09 47	0.11 59	0.10 49	0.11 62	0.13 45	0.09 76	0.06 61	0.15 61	0.15 43	0.14 35	0.17 82	0.14 32	0.11 59	0.15 53	0.15 80	0.05 32	0.08 60	0.15 58	0.16 59	0.17 53	0.17 84

F4.4	0.12 60	0.10 53	0.08 50	0.09 47	0.07 51	0.11 86	0.05 33	0.14 85	0.09 38	0.07 15	0.10 52	0.25 103	0.06 38	0.08 90	0.15 61	0.15 43	0.15 46	0.14 51	0.16 59	0.10 43	0.15 53	0.11 31	0.05 32	0.08 60	0.15 58	0.16 59	0.22 92	0.20 98

FORCE_4	0.12 60	0.09 39	0.08 50	0.11 85	0.06 31	0.08 38	0.05 33	0.11 63	0.11 59	0.13 81	0.13 79	0.21 75	0.06 38	0.06 61	0.16 74	0.16 54	0.15 46	0.16 75	0.16 59	0.11 59	0.15 53	0.14 66	0.06 51	0.07 38	0.16 72	0.17 82	0.23 104	0.18 89

LACA_dic	0.12 60	0.10 53	0.08 50	0.08 30	0.07 51	0.07 21	0.06 63	0.08 30	0.14 94	0.12 68	0.09 40	0.14 52	0.10 89	0.05 36	0.15 61	0.17 70	0.15 46	0.17 82	0.14 32	0.11 59	0.15 53	0.15 80	0.04 6	0.07 38	0.15 58	0.16 59	0.20 82	0.17 84

TS12	0.12 60	0.10 53	0.08 50	0.08 30	0.07 51	0.07 21	0.06 63	0.08 30	0.14 94	0.12 68	0.09 40	0.14 52	0.10 89	0.05 36	0.15 61	0.17 70	0.15 46	0.17 82	0.14 32	0.11 59	0.15 53	0.15 80	0.04 6	0.07 38	0.15 58	0.16 59	0.20 82	0.17 84

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 3	0.05 4	0.05 4	0.05 10	0.05 5	0.05 33	0.08 30	0.08 27	0.13 81	0.06 13	0.11 27	0.04 3	0.03 5	0.12 13	0.13 14	0.18 76	0.12 24	0.17 67	0.08 7	0.15 53	0.09 9	0.04 6	0.05 5	0.11 10	0.09 3	0.13 19	0.11 25

IGEV-Stereo++	0.11 40	0.11 65	0.07 35	0.10 70	0.10 88	0.07 21	0.05 33	0.11 63	0.11 59	0.10 49	0.10 52	0.11 27	0.08 66	0.05 36	0.14 42	0.15 43	0.15 46	0.14 51	0.14 32	0.11 59	0.15 53	0.18 102	0.06 51	0.06 19	0.13 28	0.14 33	0.14 24	0.13 46

MoCha-V2	0.10 29	0.10 53	0.07 35	0.08 30	0.06 31	0.08 38	0.06 63	0.10 56	0.07 13	0.09 34	0.12 67	0.10 18	0.04 3	0.05 36	0.13 27	0.16 54	0.14 35	0.13 43	0.19 84	0.10 43	0.15 53	0.10 15	0.07 80	0.06 19	0.13 28	0.12 19	0.10 6	0.08 3

CroCo-Stereo	0.08 6	0.06 7	0.05 4	0.05 4	0.03 3	0.05 5	0.03 3	0.08 30	0.03 3	0.07 15	0.02 3	0.08 9	0.04 3	0.02 3	0.15 61	0.16 54	0.14 35	0.12 24	0.14 32	0.08 7	0.15 53	0.09 9	0.03 3	0.04 3	0.15 58	0.14 33	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
RAFT	0.13 74	0.08 25	0.09 64	0.11 85	0.05 10	0.15 121	0.04 7	0.18 98	0.10 44	0.10 49	0.13 79	0.13 45	0.08 66	0.03 5	0.15 61	0.15 43	0.17 66	0.12 24	0.18 73	0.09 29	0.15 53	0.14 66	0.04 6	0.08 60	0.22 109	0.21 109	0.23 104	0.20 98

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 60	0.12 80	0.08 50	0.07 22	0.08 66	0.09 57	0.05 33	0.12 72	0.13 84	0.11 64	0.12 67	0.21 75	0.07 57	0.07 78	0.16 74	0.16 54	0.17 66	0.15 63	0.19 84	0.10 43	0.16 64	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.15 58	0.18 93	0.19 74	0.13 46

GASTEREO	0.11 40	0.09 39	0.07 35	0.08 30	0.07 51	0.06 14	0.04 7	0.09 47	0.13 84	0.09 34	0.08 31	0.12 39	0.08 66	0.04 17	0.15 61	0.16 54	0.16 59	0.15 63	0.18 73	0.12 75	0.16 64	0.17 97	0.07 80	0.07 38	0.14 41	0.15 46	0.15 31	0.10 15

MSCF	0.11 40	0.08 25	0.07 35	0.08 30	0.06 31	0.06 14	0.04 7	0.08 30	0.13 84	0.09 34	0.08 31	0.11 27	0.08 66	0.04 17	0.15 61	0.16 54	0.16 59	0.15 63	0.18 73	0.12 75	0.16 64	0.15 80	0.06 51	0.07 38	0.14 41	0.15 46	0.14 24	0.10 15

111111	0.09 9	0.08 25	0.06 9	0.05 4	0.07 51	0.05 5	0.05 33	0.09 47	0.11 59	0.05 3	0.08 31	0.12 39	0.06 38	0.04 17	0.13 27	0.15 43	0.13 28	0.12 24	0.13 24	0.09 29	0.16 64	0.13 53	0.06 51	0.06 19	0.12 18	0.10 7	0.10 6	0.08 3

StereoVision	0.14 88	0.10 53	0.09 64	0.07 22	0.10 88	0.11 86	0.07 86	0.13 79	0.17 126	0.13 81	0.12 67	0.11 27	0.08 66	0.04 17	0.20 111	0.21 106	0.20 85	0.16 75	0.18 73	0.14 89	0.16 64	0.14 66	0.04 6	0.10 94	0.23 117	0.22 117	0.25 113	0.25 125

L4000	0.13 74	0.17 117	0.07 35	0.35 262	0.08 66	0.13 99	0.05 33	0.14 85	0.14 94	0.11 64	0.11 62	0.21 75	0.09 76	0.07 78	0.14 42	0.15 43	0.17 66	0.10 11	0.19 84	0.10 43	0.17 69	0.16 90	0.06 51	0.07 38	0.18 86	0.11 12	0.18 64	0.13 46

CR-RVC	0.13 74	0.11 65	0.10 81	0.07 22	0.09 76	0.07 21	0.06 63	0.08 30	0.12 68	0.08 21	0.13 79	0.14 52	0.09 76	0.08 90	0.18 94	0.18 85	0.17 66	0.19 96	0.16 59	0.14 89	0.17 69	0.16 90	0.05 32	0.08 60	0.18 86	0.19 100	0.21 87	0.20 98

LACA3	0.13 74	0.11 65	0.10 81	0.10 70	0.09 76	0.10 76	0.07 86	0.08 30	0.11 59	0.12 68	0.09 40	0.26 109	0.09 76	0.09 102	0.17 81	0.17 70	0.14 35	0.18 91	0.16 59	0.11 59	0.17 69	0.17 97	0.06 51	0.08 60	0.17 80	0.17 82	0.21 87	0.18 89

AdaDepth	0.13 74	0.11 65	0.08 50	0.09 47	0.11 101	0.09 57	0.06 63	0.11 63	0.12 68	0.10 49	0.12 67	0.13 45	0.07 57	0.05 36	0.17 81	0.19 89	0.20 85	0.17 82	0.18 73	0.11 59	0.17 69	0.14 66	0.06 51	0.09 80	0.15 58	0.16 59	0.20 82	0.17 84

MM-Stereo_test2	0.10 29	0.09 39	0.07 35	0.08 30	0.07 51	0.05 5	0.04 7	0.09 47	0.09 38	0.13 81	0.07 28	0.08 9	0.05 21	0.06 61	0.14 42	0.15 43	0.18 76	0.15 63	0.15 49	0.12 75	0.17 69	0.16 90	0.07 80	0.07 38	0.11 10	0.12 19	0.12 15	0.11 25

Occ-G	0.13 74	0.14 94	0.10 81	0.11 85	0.08 66	0.10 76	0.05 33	0.08 30	0.09 38	0.08 21	0.18 122	0.14 52	0.06 38	0.07 78	0.18 94	0.19 89	0.19 81	0.17 82	0.21 90	0.14 89	0.17 69	0.13 53	0.07 80	0.11 100	0.13 28	0.13 26	0.17 53	0.13 46

AIO-Stereo	0.10 29	0.11 65	0.09 64	0.10 70	0.08 66	0.10 76	0.05 33	0.08 30	0.06 8	0.08 21	0.10 52	0.10 18	0.06 38	0.06 61	0.14 42	0.16 54	0.14 35	0.14 51	0.15 49	0.12 75	0.17 69	0.14 66	0.05 32	0.08 60	0.11 10	0.12 19	0.14 24	0.09 11

FORCE_4.7	0.13 74	0.10 53	0.10 81	0.11 85	0.09 76	0.09 57	0.06 63	0.08 30	0.09 38	0.10 49	0.10 52	0.33 144	0.06 38	0.06 61	0.15 61	0.14 30	0.20 85	0.16 75	0.16 59	0.10 43	0.18 76	0.13 53	0.05 32	0.08 60	0.15 58	0.14 33	0.22 92	0.15 68

BridgeDepth_RVC	0.15 93	0.14 94	0.12 106	0.10 70	0.12 108	0.13 99	0.08 104	0.14 85	0.18 138	0.13 81	0.14 87	0.15 60	0.11 103	0.09 102	0.19 101	0.20 102	0.17 66	0.18 91	0.19 84	0.15 104	0.18 76	0.18 102	0.06 51	0.09 80	0.21 101	0.24 127	0.22 92	0.26 129
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo	0.11 40	0.07 11	0.06 9	0.06 12	0.09 76	0.08 38	0.04 7	0.11 63	0.10 44	0.17 97	0.10 52	0.17 67	0.06 38	0.04 17	0.13 27	0.14 30	0.17 66	0.12 24	0.14 32	0.10 43	0.18 76	0.16 90	0.04 6	0.06 19	0.13 28	0.14 33	0.15 31	0.12 38

RSM++	0.12 60	0.12 80	0.10 81	0.10 70	0.08 66	0.10 76	0.05 33	0.10 56	0.11 59	0.10 49	0.10 52	0.14 52	0.08 66	0.05 36	0.17 81	0.19 89	0.18 76	0.15 63	0.17 67	0.12 75	0.18 76	0.14 66	0.06 51	0.09 80	0.14 41	0.15 46	0.18 64	0.11 25

RSM	0.11 40	0.11 65	0.09 64	0.08 30	0.07 51	0.11 86	0.05 33	0.07 13	0.07 13	0.08 21	0.11 62	0.11 27	0.07 57	0.05 36	0.15 61	0.17 70	0.15 46	0.14 51	0.14 32	0.12 75	0.18 76	0.12 46	0.05 32	0.08 60	0.12 18	0.13 26	0.17 53	0.10 15

CroCo-Stereo Lap2	0.10 29	0.07 11	0.06 9	0.06 12	0.06 31	0.06 14	0.04 7	0.06 6	0.05 6	0.14 91	0.05 9	0.11 27	0.05 21	0.03 5	0.14 42	0.17 70	0.16 59	0.14 51	0.19 84	0.09 29	0.18 76	0.10 15	0.03 3	0.06 19	0.16 72	0.18 93	0.15 31	0.11 25

RYNet	0.18 99	0.16 108	0.13 112	0.11 85	0.12 108	0.13 99	0.09 113	0.16 93	0.27 249	0.13 81	0.15 95	0.13 45	0.10 89	0.09 102	0.23 133	0.19 89	0.20 85	0.27 163	0.22 93	0.14 89	0.18 76	0.15 80	0.25 293	0.14 129	0.20 97	0.50 275	0.22 92	0.16 74

tt3	0.13 74	0.12 80	0.10 81	0.12 97	0.07 51	0.09 57	0.07 86	0.13 79	0.12 68	0.13 81	0.09 40	0.15 60	0.06 38	0.06 61	0.14 42	0.17 70	0.17 66	0.15 63	0.17 67	0.14 89	0.19 83	0.16 90	0.07 80	0.08 60	0.18 86	0.18 93	0.23 104	0.21 105

GIP-stereo	0.12 60	0.11 65	0.08 50	0.09 47	0.06 31	0.07 21	0.05 33	0.07 13	0.07 13	0.12 68	0.08 31	0.10 18	0.05 21	0.11 117	0.16 74	0.17 70	0.18 76	0.16 75	0.19 84	0.13 86	0.19 83	0.15 80	0.04 6	0.09 80	0.14 41	0.18 93	0.19 74	0.12 38

AEACV	0.13 74	0.17 117	0.09 64	0.12 97	0.11 101	0.09 57	0.05 33	0.10 56	0.06 8	0.12 68	0.11 62	0.11 27	0.06 38	0.08 90	0.17 81	0.17 70	0.22 94	0.17 82	0.24 99	0.12 75	0.19 83	0.13 53	0.06 51	0.09 80	0.15 58	0.17 82	0.15 31	0.13 46

TDLM	0.16 96	0.19 129	0.14 126	0.15 125	0.17 149	0.15 121	0.11 143	0.16 93	0.14 94	0.12 68	0.22 161	0.17 67	0.14 130	0.10 109	0.17 81	0.18 85	0.21 90	0.20 103	0.18 73	0.14 89	0.19 83	0.13 53	0.11 127	0.15 138	0.17 80	0.16 59	0.18 64	0.18 89

test_c	0.14 88	0.11 65	0.10 81	0.08 30	0.09 76	0.07 21	0.06 63	0.13 79	0.14 94	0.20 107	0.15 95	0.21 75	0.10 89	0.08 90	0.16 74	0.17 70	0.15 46	0.19 96	0.17 67	0.16 115	0.20 87	0.16 90	0.06 51	0.09 80	0.18 86	0.17 82	0.20 82	0.21 105

AANet_RVC	0.20 116	0.19 129	0.18 179	0.14 117	0.17 149	0.12 95	0.12 155	0.18 98	0.19 144	0.15 95	0.21 154	0.18 70	0.15 142	0.13 129	0.26 167	0.23 119	0.24 98	0.26 153	0.22 93	0.22 170	0.20 87	0.19 107	0.16 211	0.16 150	0.26 140	0.26 143	0.26 116	0.34 166

L400	0.14 88	0.15 100	0.09 64	0.08 30	0.09 76	0.14 108	0.07 86	0.19 101	0.12 68	0.14 91	0.13 79	0.25 103	0.10 89	0.08 90	0.17 81	0.19 89	0.21 90	0.15 63	0.22 93	0.11 59	0.21 89	0.14 66	0.07 80	0.09 80	0.18 86	0.17 82	0.22 92	0.16 74

L500	0.14 88	0.16 108	0.09 64	0.10 70	0.09 76	0.15 121	0.07 86	0.15 91	0.13 84	0.09 34	0.15 95	0.22 85	0.09 76	0.06 61	0.17 81	0.19 89	0.22 94	0.15 63	0.21 90	0.11 59	0.21 89	0.18 102	0.07 80	0.08 60	0.18 86	0.15 46	0.21 87	0.16 74

GEAStereo	0.13 74	0.13 89	0.11 92	0.13 110	0.10 88	0.11 86	0.07 86	0.12 72	0.10 44	0.12 68	0.09 40	0.16 65	0.05 21	0.06 61	0.17 81	0.17 70	0.19 81	0.15 63	0.18 73	0.12 75	0.21 89	0.14 66	0.06 51	0.10 94	0.14 41	0.16 59	0.17 53	0.12 38

GSStereo	0.12 60	0.12 80	0.10 81	0.09 47	0.10 88	0.10 76	0.08 104	0.08 30	0.08 27	0.12 68	0.09 40	0.13 45	0.06 38	0.03 5	0.16 74	0.17 70	0.20 85	0.14 51	0.18 73	0.11 59	0.21 89	0.13 53	0.06 51	0.07 38	0.13 28	0.13 26	0.16 38	0.13 46

gasm-f	0.13 74	0.13 89	0.11 92	0.13 110	0.10 88	0.11 86	0.07 86	0.12 72	0.10 44	0.12 68	0.09 40	0.16 65	0.05 21	0.06 61	0.17 81	0.17 70	0.19 81	0.15 63	0.18 73	0.12 75	0.21 89	0.14 66	0.06 51	0.10 94	0.14 41	0.16 59	0.17 53	0.12 38

MLG-Stereo_test2	0.12 60	0.08 25	0.07 35	0.08 30	0.06 31	0.07 21	0.04 7	0.14 85	0.09 38	0.15 95	0.06 13	0.15 60	0.05 21	0.06 61	0.13 27	0.16 54	0.23 97	0.16 75	0.23 97	0.12 75	0.21 89	0.12 46	0.07 80	0.06 19	0.14 41	0.12 19	0.18 64	0.16 74

U	0.10 29	0.07 11	0.06 9	0.04 3	0.04 4	0.06 14	0.03 3	0.07 13	0.04 4	0.09 34	0.03 4	0.12 39	0.05 21	0.03 5	0.16 74	0.18 85	0.19 81	0.14 51	0.18 73	0.11 59	0.21 89	0.13 53	0.03 3	0.06 19	0.18 86	0.17 82	0.16 38	0.12 38

delet	0.17 98	0.16 108	0.16 153	0.20 169	0.14 123	0.19 155	0.12 155	0.15 91	0.13 84	0.19 103	0.17 110	0.19 72	0.11 103	0.15 148	0.20 111	0.19 89	0.22 94	0.20 103	0.18 73	0.18 132	0.21 89	0.14 66	0.11 127	0.13 117	0.20 97	0.20 106	0.18 64	0.22 110

DEFOM-Stereo	0.15 93	0.13 89	0.09 64	0.14 117	0.10 88	0.14 108	0.06 63	0.14 85	0.12 68	0.12 68	0.19 138	0.15 60	0.07 57	0.08 90	0.17 81	0.19 89	0.25 100	0.20 103	0.24 99	0.14 89	0.22 97	0.14 66	0.08 102	0.08 60	0.18 86	0.18 93	0.25 113	0.20 98

RAStereo	0.13 74	0.10 53	0.08 50	0.06 12	0.05 10	0.07 21	0.05 33	0.11 63	0.07 13	0.28 120	0.08 31	0.17 67	0.07 57	0.04 17	0.17 81	0.17 70	0.21 90	0.18 91	0.22 93	0.11 59	0.22 97	0.11 31	0.04 6	0.07 38	0.19 94	0.17 82	0.16 38	0.16 74

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 109	0.14 94	0.12 106	0.15 125	0.14 123	0.11 86	0.08 104	0.26 115	0.16 119	0.31 125	0.21 154	0.29 122	0.17 165	0.09 102	0.20 111	0.20 102	0.30 122	0.18 91	0.33 137	0.14 89	0.23 99	0.18 102	0.08 102	0.11 100	0.21 101	0.23 121	0.31 139	0.23 117

VIP-Stereo	0.15 93	0.13 89	0.12 106	0.10 70	0.08 66	0.08 38	0.05 33	0.18 98	0.13 84	0.14 91	0.20 144	0.20 73	0.07 57	0.08 90	0.18 94	0.19 89	0.29 116	0.19 96	0.24 99	0.14 89	0.23 99	0.13 53	0.07 80	0.10 94	0.17 80	0.16 59	0.17 53	0.21 105

AASNet	0.20 116	0.22 164	0.15 144	0.21 174	0.18 166	0.24 194	0.17 209	0.23 108	0.14 94	0.22 109	0.26 193	0.21 75	0.13 121	0.16 162	0.20 111	0.22 115	0.28 109	0.23 125	0.24 99	0.19 144	0.23 99	0.19 107	0.12 138	0.16 150	0.23 117	0.21 109	0.22 92	0.19 93

MMNet	0.20 116	0.20 140	0.17 168	0.21 174	0.17 149	0.20 164	0.14 177	0.23 108	0.16 119	0.19 103	0.20 144	0.27 112	0.11 103	0.22 252	0.21 124	0.21 106	0.27 107	0.24 135	0.29 113	0.18 132	0.23 99	0.15 80	0.12 138	0.15 138	0.23 117	0.23 121	0.22 92	0.25 125

GIO	0.18 99	0.17 117	0.14 126	0.09 47	0.12 108	0.11 86	0.07 86	0.25 112	0.19 144	0.18 98	0.20 144	0.14 52	0.09 76	0.15 148	0.19 101	0.22 115	0.29 116	0.24 135	0.24 99	0.16 115	0.24 103	0.20 113	0.11 127	0.13 117	0.21 101	0.19 100	0.27 123	0.19 93

MLG-Stereo_test3	0.16 96	0.11 65	0.10 81	0.11 85	0.11 101	0.10 76	0.08 104	0.16 93	0.11 59	0.19 103	0.14 87	0.29 122	0.07 57	0.10 109	0.17 81	0.18 85	0.26 104	0.19 96	0.35 148	0.13 86	0.24 103	0.17 97	0.07 80	0.11 100	0.15 58	0.17 82	0.21 87	0.19 93

DFGA-Net	0.19 109	0.20 140	0.11 92	0.16 136	0.11 101	0.13 99	0.11 143	0.28 122	0.14 94	0.26 114	0.17 110	0.25 103	0.12 116	0.10 109	0.21 124	0.25 133	0.28 109	0.22 116	0.29 113	0.15 104	0.24 103	0.20 113	0.10 119	0.14 129	0.22 109	0.21 109	0.23 104	0.22 110

HCRNet	0.24 140	0.30 232	0.15 144	0.34 256	0.15 130	0.25 203	0.15 191	0.30 129	0.14 94	0.69 377	0.32 209	0.39 170	0.14 130	0.17 170	0.20 111	0.20 102	0.30 122	0.22 116	0.33 137	0.15 104	0.24 103	0.15 80	0.16 211	0.12 109	0.20 97	0.24 127	0.24 111	0.22 110

GANet	0.22 128	0.20 140	0.20 195	0.22 181	0.23 213	0.24 194	0.19 227	0.31 132	0.17 126	0.24 112	0.21 154	0.29 122	0.14 130	0.14 137	0.21 124	0.24 123	0.29 116	0.31 202	0.24 99	0.15 104	0.24 103	0.19 107	0.16 211	0.17 163	0.23 117	0.21 109	0.26 116	0.24 122

CVANet_RVC	0.22 128	0.29 225	0.21 207	0.29 225	0.22 206	0.25 203	0.15 191	0.27 119	0.16 119	0.24 112	0.34 217	0.23 89	0.19 187	0.14 137	0.20 111	0.22 115	0.25 100	0.24 135	0.24 99	0.17 121	0.24 103	0.17 97	0.13 159	0.18 177	0.23 117	0.19 100	0.22 92	0.23 117

TS	0.19 109	0.16 108	0.14 126	0.13 110	0.12 108	0.14 108	0.08 104	0.30 129	0.15 105	0.14 91	0.23 167	0.25 103	0.11 103	0.11 117	0.20 111	0.21 106	0.21 90	0.21 109	0.29 113	0.16 115	0.26 109	0.24 137	0.08 102	0.12 109	0.26 140	0.22 117	0.30 136	0.32 158

LG-G_1	0.18 99	0.16 108	0.11 92	0.17 140	0.15 130	0.17 138	0.10 131	0.20 103	0.10 44	0.18 98	0.14 87	0.27 112	0.10 89	0.13 129	0.19 101	0.19 89	0.28 109	0.23 125	0.36 156	0.17 121	0.26 109	0.20 113	0.08 102	0.11 100	0.21 101	0.19 100	0.27 123	0.28 138

LG-G	0.18 99	0.16 108	0.11 92	0.17 140	0.15 130	0.17 138	0.10 131	0.20 103	0.10 44	0.18 98	0.14 87	0.27 112	0.10 89	0.13 129	0.19 101	0.19 89	0.28 109	0.23 125	0.36 156	0.17 121	0.26 109	0.20 113	0.08 102	0.11 100	0.21 101	0.19 100	0.27 123	0.28 138

YMNet	0.22 128	0.21 155	0.17 168	0.21 174	0.17 149	0.20 164	0.17 209	0.26 115	0.24 211	0.18 98	0.15 95	0.31 135	0.17 165	0.21 240	0.24 140	0.24 123	0.26 104	0.22 116	0.30 118	0.15 104	0.26 109	0.22 126	0.14 172	0.14 129	0.26 140	0.23 121	0.27 123	0.26 129

plain	0.21 122	0.17 117	0.14 126	0.14 117	0.11 101	0.16 133	0.09 113	0.30 129	0.12 68	0.41 152	0.14 87	0.26 109	0.10 89	0.07 78	0.24 140	0.26 143	0.35 141	0.28 169	0.34 141	0.17 121	0.26 109	0.21 120	0.09 114	0.15 138	0.25 133	0.25 137	0.27 123	0.34 166

test_5	0.20 116	0.18 122	0.14 126	0.17 140	0.10 88	0.15 121	0.11 143	0.25 112	0.15 105	0.29 123	0.13 79	0.29 122	0.30 280	0.07 78	0.20 111	0.24 123	0.26 104	0.22 116	0.23 97	0.14 89	0.26 109	0.23 130	0.07 80	0.17 163	0.25 133	0.26 143	0.31 139	0.26 129

UPFNet	0.28 167	0.25 186	0.26 259	0.26 209	0.23 213	0.30 224	0.21 238	0.34 142	0.25 224	0.35 134	0.32 209	0.33 144	0.21 205	0.23 273	0.31 216	0.28 160	0.37 155	0.31 202	0.37 161	0.23 179	0.27 115	0.24 137	0.18 245	0.20 203	0.28 158	0.29 171	0.32 151	0.29 143

CAS	0.27 161	0.21 155	0.17 168	0.21 174	0.17 149	0.18 147	0.09 113	0.33 139	0.20 164	0.33 127	0.38 243	0.29 122	0.19 187	0.17 170	0.28 191	0.26 143	0.37 155	0.26 153	0.38 168	0.20 154	0.29 116	0.27 154	0.16 211	0.18 177	0.36 197	0.36 218	0.40 200	0.55 265

AFF-stereo	0.22 128	0.22 164	0.18 179	0.15 125	0.13 117	0.20 164	0.09 113	0.38 159	0.19 144	0.42 164	0.20 144	0.30 131	0.11 103	0.08 90	0.19 101	0.24 123	0.28 109	0.19 96	0.35 148	0.15 104	0.29 116	0.19 107	0.09 114	0.12 109	0.27 148	0.28 166	0.32 151	0.24 122

LGtest1	0.18 99	0.14 94	0.13 112	0.13 110	0.13 117	0.11 86	0.07 86	0.20 103	0.15 105	0.18 98	0.17 110	0.21 75	0.10 89	0.10 109	0.20 111	0.21 106	0.30 122	0.23 125	0.34 141	0.18 132	0.30 118	0.22 126	0.10 119	0.12 109	0.21 101	0.19 100	0.27 123	0.25 125

MIF-Stereo (partial)	0.21 122	0.16 108	0.15 144	0.13 110	0.12 108	0.16 133	0.08 104	0.28 122	0.19 144	0.30 124	0.18 122	0.21 75	0.12 116	0.10 109	0.24 140	0.26 143	0.35 141	0.27 163	0.30 118	0.17 121	0.30 118	0.20 113	0.10 119	0.16 150	0.27 148	0.23 121	0.27 123	0.27 135

UniTT-Stereo	0.21 122	0.15 100	0.11 92	0.12 97	0.09 76	0.13 99	0.07 86	0.22 107	0.15 105	0.37 141	0.17 110	0.28 120	0.17 165	0.12 122	0.23 133	0.24 123	0.35 141	0.26 153	0.38 168	0.18 132	0.30 118	0.17 97	0.11 127	0.14 129	0.26 140	0.35 212	0.22 92	0.27 135

RAFT_CTSACE	0.21 122	0.15 100	0.13 112	0.11 85	0.11 101	0.19 155	0.13 167	0.27 119	0.15 105	0.48 236	0.13 79	0.33 144	0.25 245	0.12 122	0.21 124	0.22 115	0.29 116	0.20 103	0.27 109	0.14 89	0.30 118	0.31 189	0.07 80	0.13 117	0.25 133	0.26 143	0.31 139	0.21 105

iRaftStereo_RVC	0.18 99	0.15 100	0.11 92	0.10 70	0.10 88	0.12 95	0.06 63	0.26 115	0.11 59	0.27 117	0.25 190	0.24 98	0.11 103	0.09 102	0.18 94	0.20 102	0.29 116	0.22 116	0.26 108	0.15 104	0.30 118	0.23 130	0.08 102	0.12 109	0.21 101	0.21 109	0.27 123	0.19 93

CCAANet	0.22 128	0.20 140	0.23 231	0.20 169	0.18 166	0.19 155	0.19 227	0.21 106	0.24 211	0.19 103	0.23 167	0.35 155	0.19 187	0.14 137	0.29 198	0.27 154	0.28 109	0.24 135	0.21 90	0.17 121	0.30 118	0.19 107	0.15 199	0.13 117	0.25 133	0.23 121	0.25 113	0.33 161

IGEV-Stereo+	0.19 109	0.12 80	0.11 92	0.11 85	0.11 101	0.09 57	0.06 63	0.28 122	0.17 126	0.47 224	0.18 122	0.25 103	0.10 89	0.12 122	0.18 94	0.23 119	0.30 122	0.24 135	0.32 131	0.18 132	0.31 124	0.33 207	0.08 102	0.10 94	0.22 109	0.16 59	0.22 92	0.19 93

MaDis-Stereo	0.19 109	0.14 94	0.13 112	0.08 30	0.07 51	0.08 38	0.07 86	0.17 97	0.12 68	0.26 114	0.13 79	0.28 120	0.09 76	0.06 61	0.20 111	0.24 123	0.31 127	0.26 153	0.32 131	0.15 104	0.31 124	0.19 107	0.07 80	0.12 109	0.28 158	0.31 183	0.31 139	0.37 177

RAFT+CT+SA	0.23 137	0.20 140	0.16 153	0.19 159	0.13 117	0.15 121	0.12 155	0.33 139	0.19 144	0.44 190	0.14 87	0.34 149	0.29 273	0.09 102	0.23 133	0.29 181	0.27 107	0.22 116	0.31 125	0.19 144	0.31 124	0.35 223	0.07 80	0.17 163	0.29 161	0.27 150	0.31 139	0.28 138

RAFT + AFF	0.18 99	0.18 122	0.11 92	0.16 136	0.10 88	0.14 108	0.09 113	0.25 112	0.15 105	0.33 127	0.16 103	0.31 135	0.11 103	0.07 78	0.18 94	0.19 89	0.33 132	0.16 75	0.31 125	0.16 115	0.31 124	0.14 66	0.07 80	0.11 100	0.21 101	0.16 59	0.14 24	0.13 46

DMCA	0.23 137	0.19 129	0.21 207	0.18 155	0.19 178	0.17 138	0.18 219	0.29 128	0.23 202	0.23 111	0.28 199	0.29 122	0.17 165	0.19 204	0.25 155	0.25 133	0.30 122	0.29 179	0.27 109	0.20 154	0.31 124	0.20 113	0.19 257	0.18 177	0.24 125	0.27 150	0.22 92	0.27 135

FETStereo	0.21 122	0.19 129	0.12 106	0.12 97	0.12 108	0.17 138	0.10 131	0.42 177	0.13 84	0.43 174	0.15 95	0.40 176	0.11 103	0.12 122	0.19 101	0.21 106	0.32 130	0.21 109	0.30 118	0.15 104	0.32 129	0.22 126	0.11 127	0.13 117	0.23 117	0.24 127	0.26 116	0.20 98

LG-Stereo_L2	0.19 109	0.15 100	0.11 92	0.09 47	0.10 88	0.08 38	0.06 63	0.31 132	0.16 119	0.41 152	0.16 103	0.30 131	0.09 76	0.11 117	0.19 101	0.24 123	0.31 127	0.21 109	0.31 125	0.14 89	0.32 129	0.23 130	0.06 51	0.09 80	0.22 109	0.16 59	0.23 104	0.22 110

LG-Stereo_L1	0.19 109	0.16 108	0.11 92	0.10 70	0.10 88	0.09 57	0.06 63	0.31 132	0.16 119	0.42 164	0.16 103	0.29 122	0.09 76	0.11 117	0.19 101	0.24 123	0.31 127	0.22 116	0.30 118	0.14 89	0.32 129	0.23 130	0.06 51	0.09 80	0.22 109	0.16 59	0.26 116	0.25 125

SGD-Stereo	0.20 116	0.15 100	0.11 92	0.13 110	0.12 108	0.18 147	0.06 63	0.19 101	0.20 164	0.22 109	0.12 67	0.35 155	0.15 142	0.08 90	0.25 155	0.28 160	0.37 155	0.20 103	0.37 161	0.15 104	0.32 129	0.18 102	0.12 138	0.14 129	0.22 109	0.26 143	0.31 139	0.28 138

AIO_rvc	0.18 99	0.18 122	0.11 92	0.15 125	0.14 123	0.12 95	0.09 113	0.27 119	0.16 119	0.26 114	0.12 67	0.23 89	0.08 66	0.13 129	0.17 81	0.19 89	0.25 100	0.17 82	0.28 112	0.14 89	0.32 129	0.26 147	0.07 80	0.11 100	0.20 97	0.17 82	0.19 74	0.16 74

HITNet	0.28 167	0.27 205	0.21 207	0.22 181	0.21 196	0.22 181	0.15 191	0.41 171	0.22 194	0.50 253	0.35 222	0.44 193	0.21 205	0.17 170	0.26 167	0.24 123	0.33 132	0.31 202	0.31 125	0.19 144	0.32 129	0.28 163	0.16 211	0.18 177	0.31 171	0.28 166	0.44 221	0.42 210
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
PS-NSSS	0.45 283	0.52 341	0.38 308	0.68 343	0.40 313	0.56 331	0.44 320	0.57 321	0.31 283	0.58 345	0.35 222	1.11 353	0.31 286	0.28 306	0.40 277	0.30 197	0.40 178	0.36 250	0.71 288	0.32 260	0.32 129	0.21 120	0.26 297	0.29 289	0.47 264	0.47 264	0.47 229	0.62 285

CEFStereo	0.22 128	0.23 169	0.12 106	0.15 125	0.13 117	0.22 181	0.12 155	0.44 194	0.15 105	0.43 174	0.15 95	0.41 181	0.12 116	0.14 137	0.21 124	0.21 106	0.34 135	0.21 109	0.32 131	0.18 132	0.33 136	0.24 137	0.11 127	0.13 117	0.22 109	0.27 150	0.26 116	0.23 117

CGFBStereo	0.22 128	0.21 155	0.13 112	0.14 117	0.13 117	0.20 164	0.11 143	0.44 194	0.14 94	0.43 174	0.18 122	0.41 181	0.11 103	0.13 129	0.20 111	0.21 106	0.34 135	0.21 109	0.32 131	0.17 121	0.33 136	0.23 130	0.11 127	0.13 117	0.24 125	0.27 150	0.29 132	0.22 110

LL-Strereo2	0.24 140	0.18 122	0.14 126	0.17 140	0.15 130	0.13 99	0.09 113	0.36 147	0.21 176	0.51 269	0.18 122	0.33 144	0.17 165	0.10 109	0.25 155	0.28 160	0.39 169	0.27 163	0.45 208	0.22 170	0.33 136	0.20 113	0.12 138	0.14 129	0.24 125	0.27 150	0.33 161	0.26 129

IER	0.29 171	0.24 178	0.24 241	0.24 193	0.21 196	0.25 203	0.17 209	0.35 145	0.21 176	0.36 135	0.45 287	0.51 232	0.20 194	0.24 282	0.32 227	0.29 181	0.38 162	0.31 202	0.33 137	0.23 179	0.33 136	0.27 154	0.20 270	0.19 193	0.30 167	0.32 188	0.35 166	0.39 196

UNet	0.32 196	0.28 212	0.27 261	0.29 225	0.27 248	0.31 232	0.21 238	0.41 171	0.26 239	0.41 152	0.37 235	0.39 170	0.28 267	0.25 290	0.31 216	0.30 197	0.43 211	0.35 244	0.39 174	0.26 206	0.33 136	0.32 200	0.19 257	0.26 271	0.34 184	0.37 225	0.37 187	0.41 204

G4	0.41 262	0.46 327	0.14 126	1.35 384	0.19 178	0.88 364	0.17 209	0.37 152	0.19 144	0.41 152	0.21 154	0.77 327	0.17 165	0.17 170	0.22 130	0.26 143	0.36 151	0.23 125	1.99 374	0.17 121	0.34 141	0.28 163	0.61 375	0.13 117	0.26 140	0.23 121	0.29 132	0.26 129

HLF11	0.33 207	0.32 255	0.22 221	0.31 233	0.22 206	0.29 220	0.15 191	0.51 264	0.29 272	0.44 190	0.37 235	0.44 193	0.20 194	0.20 221	0.33 233	0.31 216	0.43 211	0.36 250	0.64 279	0.26 206	0.34 141	0.33 207	0.19 257	0.23 234	0.38 208	0.40 244	0.37 187	0.47 233

coex_refinement	0.33 207	0.31 243	0.23 231	0.26 209	0.25 225	0.31 232	0.17 209	0.45 203	0.34 301	0.41 152	0.42 271	0.39 170	0.20 194	0.21 240	0.34 246	0.34 255	0.39 169	0.34 228	0.38 168	0.22 170	0.34 141	0.30 179	0.19 257	0.23 234	0.38 208	0.38 228	0.43 218	0.64 294

anonymousdsp	0.18 99	0.16 108	0.13 112	0.12 97	0.10 88	0.13 99	0.09 113	0.24 111	0.13 84	0.28 120	0.16 103	0.23 89	0.08 66	0.11 117	0.19 101	0.23 119	0.24 98	0.20 103	0.30 118	0.15 104	0.34 141	0.21 120	0.09 114	0.11 100	0.19 94	0.15 46	0.24 111	0.16 74

ADLNet	0.34 214	0.39 302	0.25 252	0.33 248	0.29 267	0.36 263	0.32 290	0.42 177	0.25 224	0.37 141	0.38 243	0.60 292	0.28 267	0.50 365	0.31 216	0.30 197	0.40 178	0.31 202	0.38 168	0.28 227	0.34 141	0.28 163	0.28 308	0.19 193	0.36 197	0.40 244	0.35 166	0.36 173

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 147	0.24 178	0.21 207	0.17 140	0.15 130	0.18 147	0.10 131	0.47 222	0.19 144	0.43 174	0.22 161	0.39 170	0.13 121	0.10 109	0.23 133	0.25 133	0.32 130	0.21 109	0.39 174	0.18 132	0.34 141	0.23 130	0.12 138	0.17 163	0.35 192	0.27 150	0.34 163	0.33 161

AF-Net	0.40 247	0.36 278	0.35 303	0.39 282	0.44 319	0.43 295	0.38 305	0.44 194	0.43 327	0.37 141	0.49 302	0.58 277	0.32 290	0.31 318	0.41 286	0.36 272	0.35 141	0.36 250	0.45 208	0.30 245	0.34 141	0.30 179	0.33 319	0.30 293	0.38 208	0.42 248	0.59 299	0.47 233

Nwc_Net	0.40 247	0.36 278	0.35 303	0.39 282	0.44 319	0.43 295	0.38 305	0.44 194	0.43 327	0.37 141	0.49 302	0.58 277	0.32 290	0.31 318	0.41 286	0.36 272	0.35 141	0.36 250	0.45 208	0.30 245	0.34 141	0.30 179	0.33 319	0.30 293	0.38 208	0.42 248	0.59 299	0.47 233

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 232	0.38 294	0.38 308	0.34 256	0.47 329	0.32 240	0.52 342	0.40 167	0.44 330	0.41 152	0.41 261	0.56 263	0.26 249	0.41 350	0.43 296	0.30 197	0.39 169	0.33 220	0.40 184	0.27 219	0.34 141	0.27 154	0.22 278	0.24 247	0.37 201	0.47 264	0.40 200	0.44 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GOStereo-base	0.59 330	1.04 391	0.18 179	2.51 401	0.28 261	1.77 393	0.30 286	0.49 238	0.21 176	0.52 279	0.24 173	1.22 363	0.17 165	0.31 318	0.26 167	0.24 123	0.51 299	0.26 153	2.39 381	0.16 115	0.35 150	0.28 163	1.15 400	0.15 138	0.25 133	0.20 106	0.26 116	0.20 98

FETCStereo	0.24 140	0.22 164	0.13 112	0.14 117	0.14 123	0.19 155	0.11 143	0.47 222	0.15 105	0.44 190	0.17 110	0.45 201	0.13 121	0.14 137	0.22 130	0.23 119	0.35 141	0.22 116	0.33 137	0.18 132	0.35 150	0.27 154	0.12 138	0.13 117	0.23 117	0.28 166	0.32 151	0.24 122

G2L-Stereo	0.32 196	0.29 225	0.21 207	0.25 198	0.27 248	0.27 212	0.18 219	0.43 190	0.25 224	0.44 190	0.45 287	0.40 176	0.30 280	0.21 240	0.29 198	0.31 216	0.42 202	0.32 214	0.34 141	0.24 190	0.35 150	0.30 179	0.21 274	0.20 203	0.37 201	0.41 246	0.42 214	0.39 196

AIO_test	0.20 116	0.19 129	0.13 112	0.21 174	0.17 149	0.12 95	0.10 131	0.28 122	0.20 164	0.27 117	0.15 95	0.27 112	0.11 103	0.14 137	0.18 94	0.21 106	0.25 100	0.18 91	0.29 113	0.14 89	0.35 150	0.32 200	0.09 114	0.12 109	0.25 133	0.22 117	0.22 92	0.15 68

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 179	0.22 164	0.21 207	0.23 191	0.18 166	0.19 155	0.12 155	0.44 194	0.35 304	0.43 174	0.40 256	0.40 176	0.21 205	0.18 182	0.32 227	0.29 181	0.42 202	0.31 202	0.37 161	0.27 219	0.35 150	0.33 207	0.13 159	0.18 177	0.37 201	0.51 281	0.31 139	0.47 233

MIM_Stereo	0.22 128	0.17 117	0.16 153	0.19 159	0.15 130	0.20 164	0.10 131	0.28 122	0.13 84	0.43 174	0.19 138	0.31 135	0.10 89	0.12 122	0.21 124	0.28 160	0.36 151	0.26 153	0.34 141	0.20 154	0.35 150	0.24 137	0.08 102	0.16 150	0.24 125	0.21 109	0.32 151	0.23 117

TESTraft	0.25 147	0.21 155	0.15 144	0.15 125	0.16 140	0.14 108	0.13 167	0.28 122	0.26 239	0.41 152	0.19 138	0.27 112	0.30 280	0.07 78	0.24 140	0.31 216	0.34 135	0.24 135	0.30 118	0.18 132	0.35 150	0.39 252	0.09 114	0.17 163	0.34 184	0.33 197	0.35 166	0.31 151

IPLG	0.30 179	0.28 212	0.24 241	0.22 181	0.20 188	0.25 203	0.15 191	0.45 203	0.19 144	0.45 198	0.28 199	0.45 201	0.18 178	0.23 273	0.33 233	0.29 181	0.43 211	0.35 244	0.40 184	0.28 227	0.35 150	0.44 285	0.12 138	0.20 203	0.35 192	0.36 218	0.37 187	0.37 177

ARAFT	0.24 140	0.20 140	0.15 144	0.20 169	0.16 140	0.20 164	0.10 131	0.32 135	0.19 144	0.45 198	0.24 173	0.34 149	0.13 121	0.10 109	0.24 140	0.25 133	0.41 192	0.34 228	0.34 141	0.16 115	0.35 150	0.21 120	0.11 127	0.13 117	0.29 161	0.24 127	0.32 151	0.29 143

FINET	0.31 189	0.30 232	0.31 282	0.34 256	0.24 220	0.27 212	0.29 281	0.36 147	0.28 261	0.39 148	0.26 193	0.37 165	0.23 228	0.22 252	0.43 296	0.35 263	0.37 155	0.28 169	0.46 218	0.25 195	0.35 150	0.28 163	0.24 290	0.24 247	0.35 192	0.27 150	0.39 195	0.32 158

CFNet	0.34 214	0.31 243	0.25 252	0.38 276	0.32 286	0.30 224	0.23 256	0.46 212	0.26 239	0.41 152	0.36 229	0.58 277	0.30 280	0.24 282	0.28 191	0.26 143	0.39 169	0.34 228	0.37 161	0.26 206	0.35 150	0.22 126	0.17 226	0.24 247	0.47 264	0.39 240	0.46 223	0.51 249

G2	0.53 318	0.81 378	0.15 144	2.25 394	0.25 225	1.64 390	0.24 261	0.43 190	0.17 126	0.48 236	0.22 161	0.84 334	0.18 178	0.23 273	0.23 133	0.25 133	0.46 245	0.24 135	2.20 377	0.17 121	0.36 161	0.29 175	1.02 397	0.14 129	0.26 140	0.21 109	0.26 116	0.22 110

HUF	0.21 122	0.21 155	0.14 126	0.17 140	0.18 166	0.15 121	0.09 113	0.35 145	0.15 105	0.36 135	0.15 95	0.23 89	0.15 142	0.14 137	0.19 101	0.21 106	0.28 109	0.19 96	0.34 141	0.17 121	0.36 161	0.28 163	0.11 127	0.14 129	0.22 109	0.18 93	0.27 123	0.20 98

MGS-Stereo	0.24 140	0.23 169	0.16 153	0.16 136	0.14 123	0.14 108	0.10 131	0.34 142	0.14 94	0.28 120	0.20 144	0.24 98	0.13 121	0.17 170	0.25 155	0.26 143	0.40 178	0.34 228	0.39 174	0.25 195	0.36 161	0.25 142	0.14 172	0.17 163	0.26 140	0.24 127	0.35 166	0.34 166

TestStereo1	0.26 153	0.24 178	0.15 144	0.17 140	0.17 149	0.17 138	0.13 167	0.32 135	0.24 211	0.43 174	0.18 122	0.27 112	0.33 295	0.08 90	0.25 155	0.30 197	0.35 141	0.24 135	0.32 131	0.19 144	0.36 161	0.40 260	0.12 138	0.17 163	0.34 184	0.33 197	0.39 195	0.31 151

SA-5K	0.26 153	0.24 178	0.15 144	0.17 140	0.17 149	0.17 138	0.13 167	0.32 135	0.24 211	0.43 174	0.18 122	0.27 112	0.33 295	0.08 90	0.25 155	0.30 197	0.35 141	0.24 135	0.32 131	0.19 144	0.36 161	0.40 260	0.12 138	0.17 163	0.34 184	0.33 197	0.39 195	0.31 151

MIPNet	0.35 219	0.32 255	0.24 241	0.26 209	0.23 213	0.27 212	0.15 191	0.50 248	0.20 164	0.45 198	0.37 235	0.52 242	0.29 273	0.22 252	0.35 255	0.33 242	0.46 245	0.37 267	0.51 230	0.37 284	0.36 161	0.44 285	0.14 172	0.19 193	0.46 258	0.51 281	0.42 214	0.51 249

raft+_RVC	0.25 147	0.22 164	0.17 168	0.19 159	0.18 166	0.18 147	0.13 167	0.38 159	0.19 144	0.46 212	0.30 204	0.34 149	0.16 152	0.13 129	0.25 155	0.26 143	0.33 132	0.27 163	0.37 161	0.19 144	0.36 161	0.26 147	0.10 119	0.15 138	0.30 167	0.29 171	0.36 183	0.30 148

RALAANet	0.29 171	0.31 243	0.23 231	0.22 181	0.21 196	0.23 188	0.16 204	0.38 159	0.19 144	0.33 127	0.38 243	0.35 155	0.18 178	0.15 148	0.33 233	0.29 181	0.38 162	0.37 267	0.48 224	0.27 219	0.36 161	0.29 175	0.15 199	0.20 203	0.34 184	0.30 176	0.35 166	0.35 170

STTStereo	0.39 243	0.42 310	0.43 323	0.37 268	0.43 317	0.34 254	0.49 335	0.37 152	0.33 297	0.38 146	0.43 281	0.51 232	0.30 280	0.38 342	0.47 313	0.32 230	0.41 192	0.40 298	0.40 184	0.29 238	0.36 161	0.28 163	0.22 278	0.28 283	0.40 228	0.45 259	0.40 200	0.62 285

DISCO	0.32 196	0.30 232	0.23 231	0.31 233	0.28 261	0.33 244	0.30 286	0.32 135	0.29 272	0.40 150	0.41 261	0.32 140	0.20 194	0.23 273	0.32 227	0.29 181	0.42 202	0.32 214	0.46 218	0.29 238	0.36 161	0.31 189	0.19 257	0.24 247	0.37 201	0.36 218	0.41 207	0.38 187

GeoAtt-L (ZS)	0.23 137	0.13 89	0.13 112	0.09 47	0.12 108	0.17 138	0.10 131	0.42 177	0.19 144	0.43 174	0.12 67	0.34 149	0.10 89	0.18 182	0.24 140	0.27 154	0.39 169	0.23 125	0.27 109	0.18 132	0.37 171	0.21 120	0.14 172	0.09 80	0.28 158	0.24 127	0.32 151	0.41 204

small-0shot	0.26 153	0.15 100	0.13 112	0.12 97	0.17 149	0.16 133	0.09 113	0.42 177	0.22 194	0.43 174	0.19 138	0.36 160	0.19 187	0.19 204	0.25 155	0.30 197	0.38 162	0.32 214	0.36 156	0.18 132	0.37 171	0.34 218	0.13 159	0.16 150	0.34 184	0.28 166	0.30 136	0.40 201

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 140	0.21 155	0.13 112	0.15 125	0.14 123	0.13 99	0.08 104	0.38 159	0.17 126	0.48 236	0.20 144	0.29 122	0.13 121	0.13 129	0.25 155	0.25 133	0.38 162	0.26 153	0.36 156	0.19 144	0.37 171	0.26 147	0.10 119	0.13 117	0.23 117	0.24 127	0.32 151	0.41 204

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 128	0.15 100	0.13 112	0.17 140	0.13 117	0.14 108	0.06 63	0.38 159	0.19 144	0.47 224	0.17 110	0.24 98	0.11 103	0.12 122	0.20 111	0.27 154	0.37 155	0.26 153	0.35 148	0.19 144	0.37 171	0.34 218	0.10 119	0.10 94	0.24 125	0.21 109	0.31 139	0.22 110

anonymousdsp2	0.26 153	0.28 212	0.18 179	0.19 159	0.16 140	0.21 173	0.14 177	0.37 152	0.19 144	0.38 146	0.22 161	0.36 160	0.16 152	0.14 137	0.22 130	0.26 143	0.36 151	0.25 145	0.56 252	0.21 163	0.37 171	0.31 189	0.13 159	0.18 177	0.31 171	0.25 137	0.38 191	0.29 143

SA	0.30 179	0.27 205	0.17 168	0.18 155	0.17 149	0.24 194	0.10 131	0.47 222	0.26 239	0.54 302	0.20 144	0.46 211	0.14 130	0.12 122	0.30 206	0.30 197	0.41 192	0.30 195	0.40 184	0.23 179	0.37 171	0.37 243	0.10 119	0.20 203	0.41 234	0.38 228	0.49 249	0.37 177

DSFCA	0.33 207	0.39 302	0.32 290	0.31 233	0.27 248	0.35 257	0.25 265	0.36 147	0.29 272	0.32 126	0.42 271	0.38 168	0.22 219	0.19 204	0.32 227	0.31 216	0.38 162	0.36 250	0.46 218	0.26 206	0.37 171	0.37 243	0.23 286	0.24 247	0.38 208	0.35 212	0.34 163	0.43 214

DMCA-RVC	0.31 189	0.25 186	0.28 265	0.25 198	0.27 248	0.24 194	0.25 265	0.36 147	0.31 283	0.33 127	0.38 243	0.54 251	0.24 236	0.20 221	0.40 277	0.35 263	0.35 141	0.34 228	0.35 148	0.29 238	0.37 171	0.33 207	0.22 278	0.24 247	0.29 161	0.29 171	0.36 183	0.41 204

PA-Net	0.50 303	0.59 355	0.54 350	0.40 288	0.53 350	0.42 289	0.53 347	0.56 314	0.52 345	0.46 212	0.41 261	0.49 224	0.48 334	0.49 362	0.54 336	0.42 313	0.37 155	0.44 321	0.43 199	0.45 326	0.37 171	0.48 315	0.27 302	0.39 334	0.52 294	0.87 364	0.45 222	0.99 350
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.41 262	0.37 285	0.31 282	0.45 301	0.38 306	0.56 331	0.56 352	0.45 203	0.29 272	0.41 152	0.42 271	0.44 193	0.23 228	0.59 378	0.51 328	0.41 306	0.48 266	0.43 315	0.40 184	0.32 260	0.37 171	0.28 163	0.45 357	0.30 293	0.52 294	0.36 218	0.40 200	0.44 218

iResNet_ROB	0.35 219	0.30 232	0.27 261	0.32 242	0.21 196	0.33 244	0.22 246	0.45 203	0.27 249	0.45 198	0.42 271	0.38 168	0.48 334	0.19 204	0.28 191	0.29 181	0.45 233	0.36 250	0.55 247	0.24 190	0.37 171	0.27 154	0.19 257	0.25 260	0.44 251	0.39 240	0.47 229	0.47 233

DN-CSS_ROB	0.36 224	0.31 243	0.30 272	0.31 233	0.30 277	0.25 203	0.17 209	0.51 264	0.25 224	0.51 269	0.56 330	0.56 263	0.36 306	0.18 182	0.31 216	0.28 160	0.41 192	0.31 202	0.81 306	0.27 219	0.37 171	0.25 142	0.22 278	0.32 309	0.37 201	0.32 188	0.41 207	0.38 187

PWCDC_ROB	0.45 283	0.20 140	0.30 272	0.20 169	0.33 291	0.23 188	0.29 281	0.26 115	0.96 387	0.21 108	0.54 323	0.30 131	2.04 396	0.49 362	0.51 328	0.41 306	0.38 162	0.41 306	0.39 174	0.37 284	0.37 171	0.61 364	0.35 325	0.31 303	0.24 125	0.49 272	0.35 166	0.53 259

G3	0.59 330	0.98 387	0.21 207	2.24 393	0.26 238	1.67 391	0.26 269	0.52 282	0.24 211	0.53 291	0.24 173	1.02 349	0.23 228	0.33 326	0.25 155	0.26 143	0.46 245	0.28 169	2.51 382	0.19 144	0.38 184	0.33 207	1.22 402	0.17 163	0.31 171	0.24 127	0.30 136	0.28 138

HNOStereo	0.26 153	0.21 155	0.16 153	0.18 155	0.17 149	0.19 155	0.12 155	0.50 248	0.18 138	0.46 212	0.20 144	0.47 217	0.15 142	0.15 148	0.23 133	0.25 133	0.36 151	0.24 135	0.38 168	0.21 163	0.38 184	0.32 200	0.12 138	0.15 138	0.26 140	0.30 176	0.31 139	0.39 196

DF_test	0.25 147	0.20 140	0.22 221	0.09 47	0.15 130	0.16 133	0.07 86	0.41 171	0.17 126	0.44 190	0.14 87	0.46 211	0.15 142	0.19 204	0.27 181	0.28 160	0.41 192	0.23 125	0.35 148	0.20 154	0.38 184	0.28 163	0.14 172	0.19 193	0.27 148	0.30 176	0.29 132	0.26 129

anonymous	0.27 161	0.19 129	0.14 126	0.12 97	0.18 166	0.17 138	0.10 131	0.40 167	0.19 144	0.47 224	0.17 110	0.44 193	0.20 194	0.18 182	0.28 191	0.30 197	0.40 178	0.31 202	0.42 196	0.22 170	0.38 184	0.36 236	0.14 172	0.20 203	0.37 201	0.24 127	0.42 214	0.42 210

TestStereo_HL2	0.38 232	0.33 266	0.24 241	0.32 242	0.26 238	0.34 254	0.21 238	0.50 248	0.32 286	0.48 236	0.50 308	0.58 277	0.28 267	0.22 252	0.39 269	0.34 255	0.47 253	0.36 250	0.61 267	0.29 238	0.38 184	0.35 223	0.20 270	0.26 271	0.45 257	0.52 284	0.48 235	0.57 274

GGDA	0.38 232	0.34 271	0.26 259	0.32 242	0.27 248	0.36 263	0.21 238	0.52 282	0.32 286	0.49 247	0.48 299	0.57 271	0.29 273	0.22 252	0.39 269	0.33 242	0.46 245	0.37 267	0.62 269	0.28 227	0.38 184	0.36 236	0.19 257	0.27 281	0.46 258	0.58 305	0.48 235	0.57 274

test_4	0.25 147	0.19 129	0.17 168	0.14 117	0.15 130	0.11 86	0.07 86	0.38 159	0.20 164	0.53 291	0.18 122	0.34 149	0.16 152	0.15 148	0.24 140	0.27 154	0.35 141	0.25 145	0.31 125	0.21 163	0.38 184	0.31 189	0.10 119	0.17 163	0.31 171	0.33 197	0.34 163	0.36 173

rafts_anoy	0.29 171	0.30 232	0.23 231	0.22 181	0.24 220	0.23 188	0.14 177	0.44 194	0.18 138	0.44 190	0.34 217	0.40 176	0.16 152	0.14 137	0.33 233	0.30 197	0.40 178	0.37 267	0.40 184	0.25 195	0.38 184	0.29 175	0.12 138	0.20 203	0.38 208	0.33 197	0.35 166	0.41 204

CFNet_pseudo	0.38 232	0.32 255	0.34 299	0.41 292	0.33 291	0.38 271	0.28 276	0.51 264	0.29 272	0.54 302	0.52 318	0.46 211	0.42 327	0.24 282	0.41 286	0.33 242	0.39 169	0.36 250	0.46 218	0.25 195	0.38 184	0.31 189	0.19 257	0.26 271	0.43 247	0.46 261	0.52 275	0.55 265

FADNet-RVC	0.41 262	0.37 285	0.28 265	0.41 292	0.33 291	0.33 244	0.32 290	0.53 290	0.30 278	0.52 279	0.41 261	0.59 287	0.35 302	0.25 290	0.51 328	0.37 278	0.43 211	0.34 228	0.75 297	0.40 300	0.38 184	0.39 252	0.28 308	0.36 322	0.47 264	0.52 284	0.40 200	0.53 259

RP	0.43 273	0.45 320	0.48 335	0.48 310	0.43 317	0.46 300	0.47 322	0.47 222	0.45 333	0.34 131	0.61 344	0.57 271	0.42 327	0.33 326	0.40 277	0.35 263	0.43 211	0.35 244	0.49 226	0.34 271	0.38 184	0.37 243	0.29 314	0.35 318	0.49 282	0.44 255	0.53 278	0.58 277

NaN_ROB	0.56 323	0.47 328	0.48 335	0.51 317	0.59 359	0.42 289	0.39 310	0.72 363	0.48 339	0.64 364	0.49 302	1.54 370	0.48 334	0.32 324	0.47 313	0.36 272	0.42 202	0.40 298	0.55 247	0.46 331	0.38 184	0.33 207	0.27 302	0.49 355	0.68 342	0.75 348	0.72 339	1.21 362

Cross2Single-S	0.26 153	0.19 129	0.13 112	0.12 97	0.16 140	0.14 108	0.12 155	0.41 171	0.15 105	0.46 212	0.17 110	0.45 201	0.13 121	0.15 148	0.24 140	0.28 160	0.41 192	0.25 145	0.37 161	0.20 154	0.39 196	0.35 223	0.14 172	0.21 217	0.39 217	0.25 137	0.36 183	0.36 173

NBS	0.18 99	0.12 80	0.11 92	0.06 12	0.09 76	0.09 57	0.07 86	0.23 108	0.13 84	0.36 135	0.06 13	0.29 122	0.11 103	0.09 102	0.20 111	0.25 133	0.29 116	0.19 96	0.24 99	0.17 121	0.39 196	0.23 130	0.08 102	0.11 100	0.25 133	0.22 117	0.21 87	0.23 117

DepthFocus	0.26 153	0.19 129	0.13 112	0.16 136	0.14 123	0.19 155	0.09 113	0.41 171	0.19 144	0.42 164	0.18 122	0.35 155	0.13 121	0.20 221	0.24 140	0.29 181	0.43 211	0.25 145	0.43 199	0.24 190	0.39 196	0.25 142	0.17 226	0.16 150	0.24 125	0.25 137	0.35 166	0.45 221

GMStereo	0.32 196	0.32 255	0.20 195	0.27 215	0.25 225	0.31 232	0.24 261	0.48 231	0.25 224	0.37 141	0.30 204	0.54 251	0.27 264	0.19 204	0.30 206	0.30 197	0.45 233	0.29 179	0.56 252	0.32 260	0.39 196	0.25 142	0.18 245	0.22 223	0.39 217	0.30 176	0.47 229	0.33 161
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psm_up	0.42 267	0.38 294	0.41 317	0.45 301	0.33 291	0.46 300	0.27 272	0.50 248	0.51 342	0.43 174	0.42 271	0.45 201	0.40 323	0.30 312	0.40 277	0.35 263	0.47 253	0.38 277	0.56 252	0.34 271	0.39 196	0.33 207	0.25 293	0.39 334	0.54 300	0.59 309	0.56 291	0.52 255

HGLStereo	0.32 196	0.32 255	0.25 252	0.27 215	0.27 248	0.28 217	0.17 209	0.39 166	0.23 202	0.40 150	0.56 330	0.33 144	0.19 187	0.24 282	0.30 206	0.34 255	0.44 226	0.39 290	0.41 191	0.28 227	0.39 196	0.32 200	0.18 245	0.25 260	0.40 228	0.38 228	0.35 166	0.33 161

FADNet-RVC-Resample	0.40 247	0.31 243	0.32 290	0.36 264	0.29 267	0.33 244	0.27 272	0.53 290	0.32 286	0.57 342	0.37 235	0.53 248	0.34 297	0.30 312	0.41 286	0.31 216	0.41 192	0.42 313	0.55 247	0.43 315	0.39 196	0.46 300	0.25 293	0.43 345	0.44 251	0.42 248	0.37 187	0.53 259

GeoAtt-L-single (ZS)	0.24 140	0.14 94	0.14 126	0.10 70	0.15 130	0.21 173	0.11 143	0.38 159	0.17 126	0.45 198	0.16 103	0.36 160	0.12 116	0.15 148	0.24 140	0.26 143	0.39 169	0.23 125	0.29 113	0.18 132	0.40 203	0.21 120	0.14 172	0.12 109	0.33 181	0.27 150	0.36 183	0.39 196

ManiGeoR	0.36 224	0.34 271	0.24 241	0.37 268	0.25 225	0.30 224	0.18 219	0.51 264	0.36 309	0.47 224	0.44 284	0.51 232	0.20 194	0.19 204	0.35 255	0.32 230	0.42 202	0.36 250	0.67 284	0.27 219	0.40 203	0.37 243	0.18 245	0.28 283	0.39 217	0.47 264	0.39 195	0.43 214

HLf10	0.36 224	0.34 271	0.24 241	0.37 268	0.25 225	0.30 224	0.18 219	0.51 264	0.36 309	0.47 224	0.44 284	0.51 232	0.20 194	0.19 204	0.35 255	0.32 230	0.42 202	0.36 250	0.67 284	0.27 219	0.40 203	0.37 243	0.18 245	0.28 283	0.39 217	0.47 264	0.39 195	0.43 214

HLf8	0.38 232	0.35 274	0.23 231	0.37 268	0.28 261	0.29 220	0.19 227	0.54 297	0.32 286	0.46 212	0.46 293	0.52 242	0.26 249	0.20 221	0.40 277	0.33 242	0.45 233	0.36 250	0.66 281	0.31 252	0.40 203	0.39 252	0.20 270	0.30 293	0.43 247	0.52 284	0.46 223	0.50 245

TestStereo_HLe17	0.39 243	0.38 294	0.25 252	0.43 298	0.29 267	0.31 232	0.21 238	0.58 326	0.37 314	0.52 279	0.40 256	0.58 277	0.26 249	0.18 182	0.39 269	0.33 242	0.43 211	0.36 250	0.61 267	0.31 252	0.40 203	0.43 279	0.18 245	0.34 315	0.48 275	0.53 291	0.47 229	0.46 224

S2M2_XL	0.27 161	0.20 140	0.20 195	0.15 125	0.16 140	0.19 155	0.18 219	0.48 231	0.21 176	0.43 174	0.21 154	0.43 187	0.14 130	0.17 170	0.26 167	0.26 143	0.47 253	0.23 125	0.35 148	0.21 163	0.40 203	0.24 137	0.16 211	0.18 177	0.29 161	0.25 137	0.33 161	0.38 187
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
iinet-f	0.34 214	0.26 199	0.24 241	0.24 193	0.18 166	0.35 257	0.16 204	0.33 139	0.21 176	0.42 164	0.73 362	0.44 193	0.35 302	0.18 182	0.30 206	0.34 255	0.43 211	0.28 169	0.86 314	0.33 268	0.40 203	0.26 147	0.17 226	0.18 177	0.39 217	0.29 171	0.46 223	0.39 196

CIPLG	0.29 171	0.26 199	0.17 168	0.22 181	0.17 149	0.24 194	0.14 177	0.50 248	0.17 126	0.46 212	0.37 235	0.45 201	0.22 219	0.25 290	0.30 206	0.30 197	0.43 211	0.29 179	0.39 174	0.28 227	0.40 203	0.28 163	0.13 159	0.18 177	0.31 171	0.25 137	0.32 151	0.29 143

dd	0.38 232	0.40 305	0.21 207	0.82 360	0.25 225	0.53 326	0.24 261	0.46 212	0.19 144	0.47 224	0.24 173	0.66 303	0.21 205	0.20 221	0.38 266	0.34 255	0.57 335	0.30 195	0.75 297	0.28 227	0.40 203	0.31 189	0.17 226	0.24 247	0.44 251	0.32 188	0.51 265	0.40 201

IPLGR_C	0.29 171	0.26 199	0.17 168	0.22 181	0.17 149	0.24 194	0.14 177	0.50 248	0.17 126	0.46 212	0.37 235	0.45 201	0.24 236	0.25 290	0.30 206	0.30 197	0.43 211	0.30 195	0.39 174	0.28 227	0.40 203	0.28 163	0.13 159	0.17 163	0.31 171	0.26 143	0.32 151	0.30 148

IPLGR	0.38 232	0.41 307	0.25 252	0.35 262	0.32 286	0.28 217	0.18 219	0.50 248	0.27 249	0.48 236	0.48 299	0.52 242	0.25 245	0.22 252	0.37 263	0.31 216	0.42 202	0.39 290	0.63 274	0.38 291	0.40 203	0.48 315	0.14 172	0.22 223	0.48 275	0.47 264	0.48 235	0.46 224

ACRE	0.29 171	0.26 199	0.17 168	0.22 181	0.17 149	0.24 194	0.14 177	0.50 248	0.17 126	0.46 212	0.37 235	0.45 201	0.23 228	0.25 290	0.30 206	0.30 197	0.43 211	0.29 179	0.39 174	0.29 238	0.40 203	0.27 154	0.13 159	0.18 177	0.30 167	0.26 143	0.32 151	0.29 143

RASNet	0.31 189	0.32 255	0.30 272	0.27 215	0.24 220	0.26 209	0.20 237	0.46 212	0.26 239	0.41 152	0.33 212	0.40 176	0.25 245	0.20 221	0.25 155	0.28 160	0.38 162	0.30 195	0.34 141	0.21 163	0.40 203	0.29 175	0.14 172	0.30 293	0.33 181	0.34 205	0.49 249	0.47 233

CC-Net-ROB	0.71 348	0.91 383	0.59 361	1.38 385	0.85 381	1.25 383	0.86 379	0.69 357	0.45 333	0.71 379	0.47 297	1.95 376	0.34 297	0.62 385	0.49 319	0.33 242	0.52 308	0.48 335	1.06 343	0.43 315	0.40 203	0.27 154	0.85 391	0.41 338	0.65 337	0.64 321	0.56 291	0.93 347

iResNetv2_ROB	0.37 229	0.30 232	0.23 231	0.34 256	0.29 267	0.38 271	0.22 246	0.46 212	0.25 224	0.46 212	0.56 330	0.56 263	0.41 325	0.22 252	0.30 206	0.29 181	0.40 178	0.34 228	0.66 281	0.31 252	0.40 203	0.32 200	0.23 286	0.30 293	0.44 251	0.36 218	0.50 258	0.46 224

ACC-I	0.26 153	0.18 122	0.14 126	0.13 110	0.15 130	0.14 108	0.14 177	0.43 190	0.18 138	0.46 212	0.18 122	0.45 201	0.17 165	0.17 170	0.24 140	0.29 181	0.39 169	0.25 145	0.35 148	0.23 179	0.41 218	0.34 218	0.12 138	0.21 217	0.36 197	0.32 188	0.29 132	0.34 166

ACC	0.27 161	0.18 122	0.14 126	0.12 97	0.16 140	0.14 108	0.14 177	0.42 177	0.19 144	0.47 224	0.20 144	0.46 211	0.16 152	0.18 182	0.23 133	0.30 197	0.39 169	0.27 163	0.35 148	0.23 179	0.41 218	0.34 218	0.12 138	0.22 223	0.37 201	0.38 228	0.31 139	0.35 170

Sa-1000	0.32 196	0.29 225	0.17 168	0.20 169	0.20 188	0.23 188	0.10 131	0.49 238	0.28 261	0.55 319	0.26 193	0.46 211	0.17 165	0.20 221	0.31 216	0.31 216	0.45 233	0.33 220	0.50 227	0.22 170	0.41 218	0.43 279	0.14 172	0.20 203	0.42 240	0.41 246	0.51 265	0.40 201

test-3	0.33 207	0.25 186	0.20 195	0.25 198	0.25 225	0.24 194	0.15 191	0.50 248	0.21 176	0.51 269	0.24 173	0.63 299	0.24 236	0.17 170	0.34 246	0.29 181	0.45 233	0.31 202	0.84 310	0.30 245	0.41 218	0.42 272	0.12 138	0.20 203	0.31 171	0.27 150	0.41 207	0.38 187

test_1	0.33 207	0.25 186	0.20 195	0.25 198	0.25 225	0.24 194	0.15 191	0.50 248	0.21 176	0.51 269	0.24 173	0.64 301	0.24 236	0.16 162	0.34 246	0.29 181	0.45 233	0.31 202	0.85 312	0.30 245	0.41 218	0.42 272	0.12 138	0.20 203	0.31 171	0.27 150	0.41 207	0.38 187

CREStereo++_RVC	0.32 196	0.25 186	0.18 179	0.23 191	0.25 225	0.22 181	0.15 191	0.45 203	0.26 239	0.48 236	0.28 199	0.48 220	0.44 330	0.18 182	0.26 167	0.30 197	0.47 253	0.25 145	0.38 168	0.23 179	0.41 218	0.30 179	0.13 159	0.24 247	0.40 228	0.32 188	0.51 265	0.52 255
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
raftrobust	0.31 189	0.25 186	0.21 207	0.22 181	0.21 196	0.19 155	0.14 177	0.49 238	0.18 138	0.54 302	0.34 217	0.44 193	0.18 178	0.16 162	0.35 255	0.31 216	0.42 202	0.32 214	0.42 196	0.29 238	0.41 218	0.31 189	0.14 172	0.17 163	0.41 234	0.38 228	0.38 191	0.38 187

RALCasStereoNet	0.30 179	0.31 243	0.21 207	0.28 221	0.23 213	0.22 181	0.15 191	0.45 203	0.19 144	0.48 236	0.30 204	0.44 193	0.19 187	0.14 137	0.33 233	0.30 197	0.44 226	0.38 277	0.39 174	0.25 195	0.41 218	0.26 147	0.13 159	0.21 217	0.40 228	0.33 197	0.35 166	0.38 187

DeepPrunerF	0.55 321	0.29 225	0.30 272	0.37 268	0.86 382	0.30 224	0.37 301	0.42 177	0.34 301	0.34 131	0.53 320	0.34 149	0.22 219	0.31 318	0.38 266	0.40 296	0.42 202	0.34 228	0.56 252	0.36 279	0.41 218	0.33 207	0.27 302	0.26 271	4.90 434	0.50 275	0.38 191	0.46 224

ADCP+	0.49 299	0.35 274	0.36 306	0.33 248	0.26 238	0.39 277	0.38 305	0.48 231	0.98 388	0.42 164	0.61 344	0.85 336	0.26 249	0.30 312	0.33 233	0.32 230	0.41 192	0.35 244	0.62 269	0.27 219	0.41 218	0.37 243	0.24 290	0.22 223	0.41 234	1.72 411	0.43 218	1.18 359

LGCAT	0.27 161	0.24 178	0.16 153	0.17 140	0.16 140	0.21 173	0.14 177	0.41 171	0.21 176	0.43 174	0.23 167	0.36 160	0.15 142	0.18 182	0.26 167	0.28 160	0.47 253	0.25 145	0.37 161	0.24 190	0.42 228	0.27 154	0.22 278	0.20 203	0.31 171	0.31 183	0.35 166	0.37 177

TestStereo-Hl	0.44 282	0.35 274	0.31 282	0.30 230	0.30 277	0.40 278	0.27 272	0.54 297	0.36 309	0.52 279	0.55 326	0.68 311	0.32 290	0.20 221	0.44 301	0.42 313	0.47 253	0.41 306	0.87 316	0.34 271	0.42 228	0.45 292	0.18 245	0.33 314	0.46 258	0.57 303	0.61 309	0.72 311

WQFJA1++	11.74 434	0.25 186	0.19 192	105.43 449	0.22 206	101.87 449	100.92 449	0.47 222	0.21 176	0.43 174	0.35 222	0.71 318	0.43 329	0.18 182	0.26 167	0.33 242	0.43 211	0.30 195	0.71 288	0.22 170	0.42 228	0.36 236	0.16 211	0.15 138	0.41 234	0.35 212	0.63 314	0.66 302

MatchAttention (ZS)	0.25 147	0.18 122	0.12 106	0.12 97	0.12 108	0.23 188	0.11 143	0.40 167	0.19 144	0.43 174	0.17 110	0.44 193	0.12 116	0.18 182	0.32 227	0.30 197	0.40 178	0.22 116	0.31 125	0.20 154	0.42 228	0.26 147	0.14 172	0.14 129	0.33 181	0.26 143	0.31 139	0.32 158
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Reg-Stereo(zero)	0.38 232	0.29 225	0.31 282	0.30 230	0.21 196	0.31 232	0.22 246	0.54 297	0.26 239	0.53 291	0.61 344	0.55 257	0.23 228	0.21 240	0.24 140	0.34 255	0.43 211	0.33 220	0.79 300	0.25 195	0.42 228	0.42 272	0.16 211	0.24 247	0.39 217	0.43 252	0.53 278	0.63 290

FLISNet	0.38 232	0.29 225	0.31 282	0.30 230	0.21 196	0.31 232	0.22 246	0.54 297	0.26 239	0.53 291	0.61 344	0.55 257	0.23 228	0.21 240	0.24 140	0.34 255	0.43 211	0.33 220	0.79 300	0.25 195	0.42 228	0.42 272	0.16 211	0.24 247	0.39 217	0.43 252	0.53 278	0.63 290

CASnet	0.30 179	0.26 199	0.18 179	0.22 181	0.20 188	0.27 212	0.12 155	0.48 231	0.24 211	0.54 302	0.35 222	0.55 257	0.21 205	0.19 204	0.27 181	0.25 133	0.37 155	0.23 125	0.54 244	0.20 154	0.42 228	0.31 189	0.15 199	0.18 177	0.30 167	0.27 150	0.40 200	0.42 210
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.29 171	0.25 186	0.22 221	0.15 125	0.19 178	0.18 147	0.12 155	0.37 152	0.21 176	0.42 164	0.38 243	0.32 140	0.20 194	0.18 182	0.31 216	0.27 154	0.34 135	0.28 169	0.43 199	0.21 163	0.42 228	0.33 207	0.15 199	0.23 234	0.48 275	0.34 205	0.41 207	0.46 224

tt_ll	0.29 171	0.25 186	0.22 221	0.15 125	0.19 178	0.18 147	0.12 155	0.37 152	0.21 176	0.42 164	0.38 243	0.32 140	0.20 194	0.18 182	0.31 216	0.27 154	0.34 135	0.28 169	0.43 199	0.21 163	0.42 228	0.33 207	0.15 199	0.23 234	0.48 275	0.34 205	0.41 207	0.46 224

GMOStereo	0.30 179	0.23 169	0.16 153	0.19 159	0.18 166	0.21 173	0.13 167	0.46 212	0.25 224	0.56 329	0.24 173	0.43 187	0.26 249	0.16 162	0.27 181	0.28 160	0.40 178	0.29 179	0.44 203	0.23 179	0.42 228	0.45 292	0.12 138	0.16 150	0.42 240	0.38 228	0.48 235	0.31 151

error version	0.30 179	0.23 169	0.16 153	0.19 159	0.18 166	0.21 173	0.13 167	0.46 212	0.25 224	0.56 329	0.24 173	0.43 187	0.26 249	0.16 162	0.27 181	0.28 160	0.40 178	0.29 179	0.44 203	0.23 179	0.42 228	0.45 292	0.12 138	0.16 150	0.42 240	0.38 228	0.48 235	0.31 151

test-v	0.30 179	0.23 169	0.16 153	0.19 159	0.18 166	0.21 173	0.13 167	0.46 212	0.25 224	0.56 329	0.24 173	0.43 187	0.26 249	0.16 162	0.27 181	0.28 160	0.40 178	0.29 179	0.44 203	0.23 179	0.42 228	0.45 292	0.12 138	0.16 150	0.42 240	0.38 228	0.48 235	0.31 151

AACVNet	0.41 262	0.37 285	0.33 293	0.41 292	0.45 325	0.42 289	0.28 276	0.48 231	0.32 286	0.50 253	0.51 312	0.47 217	0.24 236	0.26 299	0.41 286	0.36 272	0.47 253	0.42 313	0.52 232	0.42 309	0.42 228	0.39 252	0.26 297	0.32 309	0.47 264	0.50 275	0.50 258	0.62 285

test-2	0.30 179	0.23 169	0.16 153	0.19 159	0.18 166	0.21 173	0.13 167	0.46 212	0.25 224	0.56 329	0.24 173	0.43 187	0.26 249	0.16 162	0.27 181	0.28 160	0.40 178	0.29 179	0.44 203	0.23 179	0.42 228	0.45 292	0.12 138	0.16 150	0.42 240	0.38 228	0.48 235	0.31 151

pcwnet_v2	0.45 283	0.36 278	0.38 308	0.47 307	0.37 304	0.46 300	0.38 305	0.51 264	0.35 304	0.54 302	0.61 344	0.50 231	0.75 355	0.35 332	0.46 308	0.36 272	0.47 253	0.38 277	0.53 241	0.30 245	0.42 228	0.31 189	0.25 293	0.32 309	0.58 320	0.58 305	0.59 299	0.68 307

MLCV	0.46 288	0.38 294	0.34 299	0.54 325	0.39 310	0.49 311	0.33 292	0.59 336	0.31 283	0.49 247	0.59 338	0.72 321	0.57 347	0.22 252	0.39 269	0.29 181	0.49 275	0.38 277	1.01 336	0.33 268	0.42 228	0.43 279	0.28 308	0.36 322	0.51 291	0.56 299	0.54 283	0.54 263

S2M2_L	0.31 189	0.28 212	0.29 268	0.21 174	0.22 206	0.30 224	0.19 227	0.44 194	0.20 164	0.52 279	0.17 110	0.37 165	0.13 121	0.27 302	0.33 233	0.31 216	0.49 275	0.28 169	0.41 191	0.28 227	0.43 244	0.28 163	0.22 278	0.22 223	0.32 180	0.30 176	0.46 223	0.50 245
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4D-IteraStereo	0.28 167	0.20 140	0.18 179	0.26 209	0.16 140	0.17 138	0.11 143	0.46 212	0.24 211	0.53 291	0.27 198	0.41 181	0.17 165	0.13 129	0.27 181	0.29 181	0.41 192	0.34 228	0.42 196	0.26 206	0.43 244	0.32 200	0.11 127	0.16 150	0.29 161	0.30 176	0.40 200	0.30 148

ICVP	0.43 273	0.38 294	0.47 331	0.40 288	0.36 299	0.40 278	0.28 276	0.47 222	0.33 297	0.46 212	0.45 287	0.49 224	0.37 314	0.24 282	0.40 277	0.38 285	0.45 233	0.39 290	0.53 241	0.39 296	0.43 244	0.59 358	0.55 369	0.34 315	0.48 275	0.55 296	0.51 265	0.55 265
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TANstereo	0.40 247	0.25 186	0.18 179	0.29 225	0.27 248	0.33 244	0.17 209	0.37 152	0.20 164	0.45 198	0.21 154	0.31 135	0.26 249	0.22 252	0.61 350	0.56 365	0.51 299	0.68 386	0.97 331	0.74 379	0.43 244	0.35 223	0.85 391	0.22 223	0.27 148	0.32 188	0.49 249	0.38 187

XX-TBD	0.40 247	0.25 186	0.18 179	0.29 225	0.27 248	0.33 244	0.17 209	0.37 152	0.20 164	0.45 198	0.21 154	0.31 135	0.26 249	0.22 252	0.61 350	0.56 365	0.51 299	0.68 386	0.97 331	0.74 379	0.43 244	0.35 223	0.85 391	0.22 223	0.27 148	0.32 188	0.49 249	0.38 187

NCC-stereo	0.51 308	0.47 328	0.43 323	0.49 312	0.51 340	0.50 314	0.51 336	0.51 264	0.57 350	0.36 135	0.59 338	0.62 295	0.55 344	0.36 337	0.53 333	0.41 306	0.46 245	0.50 345	0.58 261	0.41 303	0.43 244	0.40 260	0.43 354	0.36 322	0.57 313	0.72 341	0.73 343	0.65 299

stereogan	0.49 299	0.47 328	0.46 329	0.52 319	0.54 352	0.56 331	0.48 330	0.52 282	0.45 333	0.39 148	0.49 302	0.70 317	0.49 338	0.34 329	0.49 319	0.40 296	0.45 233	0.40 298	0.63 274	0.41 303	0.43 244	0.39 252	0.38 332	0.37 328	0.47 264	0.50 275	0.77 349	0.60 280

Abc-Net	0.51 308	0.47 328	0.43 323	0.49 312	0.51 340	0.50 314	0.51 336	0.51 264	0.57 350	0.36 135	0.59 338	0.62 295	0.55 344	0.36 337	0.53 333	0.41 306	0.46 245	0.50 345	0.58 261	0.41 303	0.43 244	0.40 260	0.43 354	0.36 322	0.57 313	0.72 341	0.73 343	0.65 299
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CFNet_RVC	0.38 232	0.40 305	0.33 293	0.38 276	0.35 297	0.38 271	0.25 265	0.44 194	0.28 261	0.45 198	0.49 302	0.46 211	0.26 249	0.24 282	0.40 277	0.33 242	0.43 211	0.36 250	0.44 203	0.31 252	0.43 244	0.31 189	0.19 257	0.26 271	0.49 282	0.49 272	0.50 258	0.52 255

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 161	0.12 80	0.16 153	0.10 70	0.17 149	0.18 147	0.09 113	0.43 190	0.28 261	0.47 224	0.30 204	0.42 185	0.18 178	0.23 273	0.28 191	0.28 160	0.34 135	0.21 109	0.30 118	0.20 154	0.44 253	0.33 207	0.21 274	0.20 203	0.39 217	0.29 171	0.31 139	0.33 161

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 243	0.26 199	0.16 153	0.37 268	0.51 340	0.62 340	0.37 301	0.49 238	0.20 164	0.61 355	0.24 173	0.67 306	0.16 152	0.18 182	0.24 140	0.31 216	0.47 253	0.34 228	0.53 241	0.26 206	0.44 253	0.41 265	0.12 138	0.19 193	0.43 247	0.34 205	0.57 293	1.07 355

test_for_model	0.52 312	0.20 140	0.14 126	0.17 140	0.19 178	0.15 121	0.09 113	0.42 177	0.21 176	0.50 253	0.18 122	0.51 232	0.14 130	0.15 148	0.26 167	0.28 160	6.97 433	0.29 179	0.45 208	0.26 206	0.44 253	0.35 223	0.14 172	0.15 138	0.27 148	0.27 150	0.35 166	0.37 177

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 312	0.20 140	0.14 126	0.17 140	0.19 178	0.15 121	0.09 113	0.42 177	0.21 176	0.50 253	0.18 122	0.51 232	0.14 130	0.15 148	0.26 167	0.28 160	6.97 433	0.29 179	0.45 208	0.26 206	0.44 253	0.35 223	0.14 172	0.15 138	0.27 148	0.27 150	0.35 166	0.37 177

testlalala	0.52 312	0.20 140	0.14 126	0.17 140	0.19 178	0.15 121	0.09 113	0.42 177	0.21 176	0.50 253	0.18 122	0.51 232	0.14 130	0.15 148	0.26 167	0.28 160	6.97 433	0.29 179	0.45 208	0.26 206	0.44 253	0.35 223	0.14 172	0.15 138	0.27 148	0.27 150	0.35 166	0.37 177

GCAPDPT-zeroshot	0.52 312	0.20 140	0.14 126	0.17 140	0.19 178	0.15 121	0.09 113	0.42 177	0.21 176	0.50 253	0.18 122	0.51 232	0.14 130	0.15 148	0.26 167	0.28 160	6.97 433	0.29 179	0.45 208	0.26 206	0.44 253	0.35 223	0.14 172	0.15 138	0.27 148	0.27 150	0.35 166	0.37 177

GCAP-Stereo	0.52 312	0.20 140	0.14 126	0.17 140	0.19 178	0.15 121	0.09 113	0.42 177	0.21 176	0.50 253	0.18 122	0.51 232	0.14 130	0.15 148	0.26 167	0.28 160	6.97 433	0.29 179	0.45 208	0.26 206	0.44 253	0.35 223	0.14 172	0.15 138	0.27 148	0.27 150	0.35 166	0.37 177

raft_robust	0.34 214	0.27 205	0.19 192	0.29 225	0.22 206	0.22 181	0.16 204	0.52 282	0.28 261	0.64 364	0.25 190	0.48 220	0.26 249	0.18 182	0.32 227	0.33 242	0.44 226	0.34 228	0.52 232	0.28 227	0.44 253	0.47 310	0.12 138	0.21 217	0.44 251	0.44 255	0.49 249	0.46 224

test_3	0.35 219	0.25 186	0.20 195	0.25 198	0.25 225	0.23 188	0.15 191	0.51 264	0.23 202	0.54 302	0.24 173	0.67 306	0.28 267	0.17 170	0.34 246	0.31 216	0.45 233	0.33 220	0.86 314	0.32 260	0.44 253	0.50 328	0.11 127	0.22 223	0.38 208	0.38 228	0.41 207	0.37 177

AnonymousM	0.28 167	0.19 129	0.14 126	0.18 155	0.17 149	0.15 121	0.11 143	0.42 177	0.17 126	0.47 224	0.28 199	0.35 155	0.11 103	0.15 148	0.27 181	0.31 216	0.45 233	0.28 169	0.39 174	0.19 144	0.44 253	0.26 147	0.14 172	0.16 150	0.24 125	0.30 176	0.48 235	0.67 303

DLCB_ROB	0.40 247	0.36 278	0.35 303	0.32 242	0.32 286	0.31 232	0.27 272	0.42 177	0.34 301	0.46 212	0.49 302	0.54 251	0.37 314	0.30 312	0.37 263	0.33 242	0.44 226	0.38 277	0.40 184	0.32 260	0.44 253	0.34 218	0.27 302	0.31 303	0.81 372	0.57 303	0.55 286	0.46 224

PDISCO_ROB	0.34 214	0.31 243	0.32 290	0.28 221	0.24 220	0.30 224	0.21 238	0.36 147	0.24 211	0.27 117	0.35 222	0.32 140	0.24 236	0.18 182	0.36 261	0.40 296	0.40 178	0.51 350	0.36 156	0.31 252	0.44 253	0.40 260	0.17 226	0.25 260	0.41 234	0.43 252	0.62 311	0.46 224

TestStereo_HL3	0.50 303	0.42 310	0.27 261	0.39 282	0.29 267	0.50 314	0.36 299	0.53 290	0.35 304	0.50 253	0.61 344	1.86 373	0.50 339	0.22 252	0.38 266	0.52 356	0.59 338	0.35 244	0.74 294	0.35 276	0.45 265	0.56 350	0.21 274	0.27 281	0.47 264	0.48 271	0.68 325	0.69 308

DN	3.32 411	0.27 205	0.22 221	0.52 319	0.26 238	50.28 447	0.25 265	0.47 222	0.27 249	0.43 174	0.41 261	29.13 440	0.17 165	0.23 273	0.29 198	0.39 289	0.48 266	0.37 267	0.59 264	0.29 238	0.45 265	0.41 265	0.26 297	0.25 260	0.82 374	0.66 329	0.60 305	0.88 341

trnet	0.31 189	0.28 212	0.22 221	0.25 198	0.20 188	0.21 173	0.12 155	0.49 238	0.20 164	0.52 279	0.24 173	0.55 257	0.22 219	0.20 221	0.28 191	0.32 230	0.48 266	0.26 153	0.41 191	0.22 170	0.45 265	0.30 179	0.14 172	0.21 217	0.38 208	0.35 212	0.49 249	0.53 259

APVNet	0.42 267	0.37 285	0.30 272	0.36 264	0.39 310	0.47 305	0.36 299	0.51 264	0.32 286	0.36 135	0.52 318	0.41 181	0.24 236	0.30 312	0.45 304	0.48 337	0.55 326	0.48 335	0.63 274	0.45 326	0.45 265	0.35 223	0.26 297	0.36 322	0.47 264	0.35 212	0.60 305	0.45 221

UCFNet_RVC	0.42 267	0.52 341	0.34 299	0.47 307	0.42 315	0.42 289	0.30 286	0.49 238	0.32 286	0.51 269	0.48 299	0.68 311	0.36 306	0.26 299	0.40 277	0.32 230	0.41 192	0.38 277	0.48 224	0.30 245	0.45 265	0.31 189	0.28 308	0.30 293	0.61 330	0.49 272	0.48 235	0.61 283

iResNet	0.59 330	0.41 307	0.43 323	0.52 319	0.48 330	0.66 347	0.40 313	0.65 346	0.43 327	0.50 253	0.55 326	1.10 352	1.23 381	0.24 282	0.57 343	0.40 296	0.53 314	0.45 328	1.70 365	0.45 326	0.45 265	0.43 279	0.33 319	0.52 361	0.55 308	0.60 313	0.67 323	0.67 303

LMCR-Stereo	0.37 229	0.31 243	0.23 231	0.25 198	0.25 225	0.33 244	0.19 227	0.44 194	0.27 249	0.45 198	0.35 222	0.51 232	0.34 297	0.21 240	0.35 255	0.35 263	0.50 292	0.38 277	0.74 294	0.41 303	0.46 271	0.44 285	0.20 270	0.23 234	0.40 228	0.38 228	0.51 265	0.51 249

CREStereo	0.32 196	0.27 205	0.22 221	0.25 198	0.20 188	0.22 181	0.12 155	0.49 238	0.20 164	0.50 253	0.24 173	0.54 251	0.22 219	0.20 221	0.29 198	0.33 242	0.49 275	0.26 153	0.41 191	0.22 170	0.46 271	0.30 179	0.15 199	0.21 217	0.39 217	0.34 205	0.48 235	0.52 255
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.33 207	0.28 212	0.20 195	0.26 209	0.22 206	0.20 164	0.19 227	0.45 203	0.21 176	0.50 253	0.24 173	0.52 242	0.15 142	0.18 182	0.31 216	0.33 242	0.47 253	0.28 169	0.55 247	0.25 195	0.46 271	0.27 154	0.16 211	0.16 150	0.46 258	0.37 225	0.48 235	0.64 294

FADNet	0.46 288	0.38 294	0.31 282	0.42 296	0.32 286	0.40 278	0.46 321	0.59 336	0.35 304	0.56 329	0.53 320	0.59 287	0.39 322	0.28 306	0.50 323	0.38 285	0.40 178	0.39 290	0.94 326	0.43 315	0.46 271	0.41 265	0.29 314	0.31 303	0.55 308	0.62 317	0.48 235	0.63 290

BEATNet_4x	0.35 219	0.29 225	0.24 241	0.27 215	0.26 238	0.26 209	0.22 246	0.45 203	0.28 261	0.57 342	0.33 212	0.49 224	0.28 267	0.19 204	0.35 255	0.33 242	0.40 178	0.40 298	0.39 174	0.25 195	0.46 271	0.47 310	0.21 274	0.25 260	0.36 197	0.34 205	0.51 265	0.48 240

SGM-Forest	0.51 308	0.48 336	0.34 299	0.75 352	0.49 335	0.51 321	0.39 310	0.54 297	0.33 297	0.49 247	0.35 222	0.75 325	0.57 347	0.43 354	0.42 294	0.40 296	0.44 226	0.41 306	0.47 222	0.36 279	0.46 271	0.42 272	0.37 330	0.39 334	0.67 338	0.55 296	1.11 380	0.81 331
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
castereo++	0.31 189	0.23 169	0.18 179	0.32 242	0.17 149	0.16 133	0.13 167	0.50 248	0.25 224	0.55 319	0.24 173	0.59 287	0.16 152	0.16 162	0.25 155	0.29 181	0.46 245	0.30 195	0.45 208	0.25 195	0.47 277	0.41 265	0.13 159	0.22 223	0.35 192	0.37 225	0.49 249	0.36 173

EAI-Stereo	0.43 273	0.30 232	0.21 207	0.36 264	0.30 277	0.44 297	0.39 310	0.57 321	0.28 261	0.51 269	0.34 217	0.58 277	0.18 178	0.19 204	0.48 318	0.47 331	0.49 275	0.36 250	0.97 331	0.46 331	0.47 277	0.46 300	0.14 172	0.23 234	0.55 308	0.44 255	0.65 319	0.71 310

RGC	0.56 323	0.53 346	0.64 369	0.54 325	0.54 352	0.59 337	0.43 317	0.58 326	0.60 354	0.45 198	0.70 359	0.65 302	0.69 354	0.44 356	0.60 349	0.46 324	0.49 275	0.44 321	0.62 269	0.44 323	0.47 277	0.42 272	0.39 339	0.42 342	0.62 333	0.77 353	0.72 339	0.79 323

HSM-Net_RVC	0.50 303	0.37 285	0.39 313	0.56 332	0.44 319	0.46 300	0.28 276	0.55 307	0.39 320	0.57 342	0.63 353	0.89 341	0.56 346	0.31 318	0.39 269	0.35 263	0.49 275	0.41 306	0.56 252	0.34 271	0.47 277	0.46 300	0.28 308	0.41 338	0.67 338	0.79 357	0.77 349	0.72 311
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Cross2Single Stereo	0.30 179	0.36 278	0.16 153	0.38 276	0.18 166	0.28 217	0.14 177	0.34 142	0.32 286	0.34 131	0.17 110	0.36 160	0.21 205	0.14 137	0.26 167	0.29 181	0.52 308	0.25 145	0.24 99	0.20 154	0.48 281	0.25 142	0.13 159	0.19 193	0.54 300	0.45 259	0.50 258	0.41 204

castereo	0.32 196	0.23 169	0.18 179	0.26 209	0.20 188	0.22 181	0.14 177	0.48 231	0.25 224	0.54 302	0.30 204	0.52 242	0.16 152	0.15 148	0.27 181	0.31 216	0.48 266	0.29 179	0.52 232	0.26 206	0.48 281	0.39 252	0.14 172	0.18 177	0.40 228	0.39 240	0.38 191	0.44 218

MyStereo04	0.43 273	0.39 302	0.40 316	0.34 256	0.31 282	0.26 209	0.22 246	0.51 264	0.37 314	0.50 253	0.37 235	0.55 257	0.28 267	0.17 170	0.50 323	0.39 289	0.44 226	0.39 290	1.11 346	0.40 300	0.48 281	0.44 285	0.17 226	0.31 303	0.53 297	0.61 316	0.65 319	0.51 249

anonymity	1.14 376	0.25 186	0.65 373	0.38 276	0.28 261	0.36 263	0.21 238	0.56 314	0.26 239	0.53 291	18.98 443	0.52 242	0.22 219	0.20 221	0.31 216	0.44 320	0.48 266	0.32 214	0.83 307	0.45 326	0.48 281	0.46 300	0.18 245	0.22 223	0.68 342	0.98 380	0.58 296	0.98 349

GANet-ADL	0.47 293	0.42 310	0.33 293	0.43 298	0.42 315	0.48 310	0.35 296	0.51 264	0.33 297	0.54 302	0.50 308	0.63 299	0.34 297	0.35 332	0.47 313	0.39 289	0.53 314	0.38 277	0.79 300	0.51 349	0.48 281	0.41 265	0.30 317	0.30 293	0.52 294	0.59 309	0.63 314	0.72 311

XX-Stereo	8.90 430	0.24 178	0.17 168	0.40 288	0.21 196	0.44 297	0.17 209	0.55 307	0.23 202	0.52 279	0.45 287	0.58 277	0.16 152	0.20 221	0.40 277	0.47 331	0.49 275	0.37 267	0.63 274	0.38 291	0.48 281	0.38 251	0.14 172	0.20 203	229.91 450	0.56 299	0.60 305	0.99 350

SQANet	1.43 384	2.22 406	0.78 384	2.62 405	1.77 401	2.84 404	2.44 402	0.73 365	0.53 346	0.87 394	0.58 337	2.10 381	0.64 352	2.13 405	0.50 323	0.40 296	0.67 359	0.59 374	7.14 417	0.54 354	0.49 287	0.45 292	2.94 414	0.45 350	0.75 359	0.89 370	0.97 370	1.58 379

EGLCR-Stereo	0.32 196	0.28 212	0.18 179	0.24 193	0.25 225	0.33 244	0.11 143	0.48 231	0.20 164	0.49 247	0.19 138	0.49 224	0.15 142	0.17 170	0.24 140	0.28 160	0.45 233	0.31 202	0.45 208	0.25 195	0.49 287	0.41 265	0.14 172	0.18 177	0.34 184	0.31 183	0.74 345	0.57 274

iRaft-Stereo_20w	0.51 308	0.32 255	0.83 388	0.81 359	0.32 286	0.47 305	0.31 289	0.55 307	0.28 261	0.54 302	0.46 293	0.59 287	0.14 130	0.22 252	0.41 286	0.39 289	0.49 275	0.33 220	0.88 317	0.43 315	0.49 287	0.39 252	0.15 199	0.18 177	0.72 354	0.88 365	1.07 379	1.22 364

UDGNet	0.49 299	0.45 320	0.30 272	1.05 375	0.79 376	0.91 368	0.70 367	0.47 222	0.30 278	0.45 198	0.46 293	0.45 201	0.16 152	1.01 401	0.30 206	0.30 197	0.45 233	0.39 290	0.50 227	0.32 260	0.49 287	0.36 236	0.57 371	0.23 234	0.54 300	0.42 248	0.43 218	0.47 233

GwcNet-ADL	0.56 323	0.57 353	0.48 335	0.72 348	0.51 340	0.55 329	0.42 316	0.58 326	0.38 316	0.54 302	0.73 362	0.89 341	0.48 334	0.39 345	0.46 308	0.46 324	0.56 332	0.43 315	0.90 319	0.48 338	0.49 287	0.51 337	0.38 332	0.35 318	0.61 330	0.75 348	0.53 278	0.85 338

ADCRef	0.48 297	0.37 285	0.33 293	0.33 248	0.31 282	0.44 297	0.38 305	0.47 222	0.68 362	0.47 224	0.51 312	0.56 263	0.35 302	0.27 302	0.43 296	0.40 296	0.47 253	0.44 321	0.84 310	0.37 284	0.49 287	0.48 315	0.30 317	0.31 303	0.49 282	0.88 365	0.49 249	1.04 354

HSM	0.40 247	0.37 285	0.30 272	0.39 282	0.36 299	0.33 244	0.28 276	0.56 314	0.29 272	0.50 253	0.51 312	0.49 224	0.37 314	0.24 282	0.39 269	0.34 255	0.52 308	0.36 250	0.50 227	0.35 276	0.49 287	0.35 223	0.19 257	0.29 289	0.48 275	0.54 293	0.54 283	0.55 265

DF	0.42 267	0.30 232	0.20 195	0.31 233	0.20 188	0.37 266	0.19 227	0.53 290	0.23 202	0.51 269	0.36 229	0.69 315	0.16 152	0.18 182	0.33 233	0.40 296	0.47 253	0.37 267	1.61 360	0.36 279	0.50 294	0.43 279	0.17 226	0.20 203	0.42 240	0.38 228	0.67 323	0.73 314

gcap_with_dpt	0.40 247	0.30 232	0.20 195	0.55 329	0.29 267	0.35 257	0.19 227	0.53 290	0.28 261	0.56 329	0.36 229	0.80 330	0.29 273	0.25 290	0.29 198	0.35 263	0.49 275	0.38 277	0.52 232	0.31 252	0.50 294	0.46 300	0.17 226	0.26 271	0.46 258	0.36 218	0.55 286	0.74 316

GCAP-BAT	0.40 247	0.30 232	0.20 195	0.55 329	0.29 267	0.35 257	0.19 227	0.53 290	0.28 261	0.56 329	0.36 229	0.80 330	0.29 273	0.25 290	0.29 198	0.35 263	0.49 275	0.38 277	0.52 232	0.31 252	0.50 294	0.46 300	0.17 226	0.26 271	0.46 258	0.36 218	0.55 286	0.74 316

AE-Stereo	0.38 232	0.32 255	0.23 231	0.34 256	0.25 225	0.29 220	0.16 204	0.49 238	0.24 211	0.55 319	0.22 161	0.67 306	0.23 228	0.19 204	0.33 233	0.35 263	0.52 308	0.41 306	0.59 264	0.37 284	0.50 294	0.50 328	0.14 172	0.30 293	0.51 291	0.46 261	0.55 286	0.48 240

GES	0.40 247	0.37 285	0.25 252	0.31 233	0.30 277	0.41 287	0.26 269	0.46 212	0.28 261	0.49 247	0.40 256	0.43 187	0.26 249	0.30 312	0.45 304	0.40 296	0.53 314	0.43 315	0.97 331	0.42 309	0.50 294	0.41 265	0.23 286	0.30 293	0.38 208	0.35 212	0.47 229	0.49 243

DNS	0.36 224	0.43 317	0.22 221	0.24 193	0.19 178	0.42 289	0.15 191	0.50 248	0.22 194	0.47 224	0.22 161	0.71 318	0.15 142	0.18 182	0.76 374	0.32 230	0.49 275	0.31 202	0.52 232	0.32 260	0.51 299	0.36 236	0.15 199	0.17 163	0.39 217	0.32 188	0.47 229	0.51 249

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 319	0.31 243	0.75 381	0.59 335	0.31 282	0.67 350	0.41 314	0.55 307	0.30 278	0.58 345	0.59 338	0.66 303	0.21 205	0.22 252	0.47 313	0.54 361	0.55 326	0.50 345	0.98 335	0.47 335	0.51 299	0.47 310	0.13 159	0.26 271	0.70 346	0.88 365	0.68 325	1.17 358

SACVNet	0.46 288	0.42 310	0.38 308	0.44 300	0.41 314	0.40 278	0.43 317	0.52 282	0.47 337	0.52 279	0.45 287	0.45 201	0.25 245	0.32 324	0.44 301	0.40 296	0.50 292	0.45 328	0.63 274	0.48 338	0.51 299	0.43 279	0.29 314	0.34 315	0.64 336	0.58 305	0.62 311	0.61 283

TRStereo	0.46 288	0.42 310	0.77 382	0.38 276	0.24 220	0.79 356	0.37 301	0.50 248	0.23 202	0.51 269	0.33 212	0.67 306	0.14 130	0.19 204	0.34 246	0.41 306	0.48 266	0.35 244	0.55 247	0.36 279	0.51 299	0.46 300	0.13 159	0.19 193	0.57 313	0.62 317	1.22 389	0.79 323

s12784h	0.39 243	0.35 274	0.25 252	0.46 304	0.29 267	0.25 203	0.18 219	0.49 238	0.22 194	0.51 269	0.34 217	0.62 295	0.32 290	0.21 240	0.27 181	0.28 160	0.48 266	0.29 179	0.52 232	0.23 179	0.51 299	0.30 179	0.15 199	0.23 234	0.51 291	0.52 284	0.70 334	1.14 356

R-Stereo Train	0.40 247	0.28 212	0.29 268	0.33 248	0.27 248	0.37 266	0.14 177	0.51 264	0.25 224	0.54 302	0.42 271	0.56 263	0.26 249	0.21 240	0.34 246	0.41 306	0.52 308	0.38 277	0.70 286	0.37 284	0.51 299	0.48 315	0.17 226	0.28 283	0.54 300	0.65 323	0.46 223	0.62 285

RAFT-Stereo	0.40 247	0.28 212	0.29 268	0.33 248	0.27 248	0.37 266	0.14 177	0.51 264	0.25 224	0.54 302	0.42 271	0.56 263	0.26 249	0.21 240	0.34 246	0.41 306	0.52 308	0.38 277	0.70 286	0.37 284	0.51 299	0.48 315	0.17 226	0.28 283	0.54 300	0.65 323	0.46 223	0.62 285
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DNSM	0.37 229	0.45 320	0.23 231	0.25 198	0.21 196	0.47 305	0.15 191	0.51 264	0.23 202	0.48 236	0.23 167	0.71 318	0.15 142	0.19 204	0.76 374	0.32 230	0.50 292	0.32 214	0.56 252	0.32 260	0.52 306	0.36 236	0.14 172	0.19 193	0.44 251	0.34 205	0.53 278	0.56 269

model_zeroshot	0.45 283	0.32 255	0.20 195	0.27 215	0.29 267	0.35 257	0.23 256	0.54 297	0.27 249	0.53 291	0.38 243	0.69 315	0.20 194	0.20 221	0.46 308	0.50 345	0.55 326	0.39 290	1.20 349	0.52 353	0.52 306	0.49 321	0.19 257	0.28 283	0.59 321	0.65 323	0.52 275	0.88 341

ITSA-stereo	0.66 343	0.55 350	0.43 323	0.95 370	0.60 361	0.50 314	0.47 322	0.69 357	0.51 342	0.64 364	0.79 376	1.00 347	1.08 374	0.47 360	0.62 353	0.48 337	0.60 341	0.49 340	0.91 321	0.37 284	0.52 306	0.53 344	0.38 332	0.41 338	0.74 357	0.86 363	0.66 322	1.65 383

MSKI-zero shot	0.46 288	0.28 212	0.20 195	0.31 233	0.27 248	0.33 244	0.24 261	0.56 314	0.24 211	0.53 291	0.40 256	0.55 257	0.21 205	0.19 204	0.33 233	0.42 313	0.51 299	0.36 250	1.37 353	0.41 303	0.52 306	0.47 310	0.16 211	0.23 234	0.49 282	1.13 390	0.80 353	0.78 321

LoS	0.41 262	0.33 266	0.21 207	0.28 221	0.31 282	0.27 212	0.16 204	1.20 396	0.22 194	0.76 386	0.69 358	0.57 271	0.27 264	0.20 221	0.31 216	0.39 289	0.46 245	0.29 179	0.52 232	0.26 206	0.52 306	0.37 243	0.17 226	0.18 177	0.59 321	0.47 264	0.48 235	0.58 277
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.45 283	0.24 178	0.22 221	0.28 221	0.29 267	0.50 314	0.29 281	0.58 326	0.32 286	0.55 319	0.41 261	0.58 277	0.30 280	0.20 221	0.39 269	0.39 289	0.50 292	0.40 298	1.04 338	0.38 291	0.52 306	0.63 368	0.17 226	0.32 309	0.60 327	0.69 338	0.58 296	0.89 343

TestStereo	0.35 219	0.33 266	0.28 265	0.33 248	0.23 213	0.34 254	0.22 246	0.54 297	0.24 211	0.64 364	0.28 199	0.53 248	0.21 205	0.18 182	0.30 206	0.25 133	0.44 226	0.27 163	0.58 261	0.27 219	0.52 306	0.32 200	0.18 245	0.26 271	0.41 234	0.33 197	0.50 258	0.43 214

DDF-Stereo	0.57 329	0.28 212	0.16 153	2.12 392	0.35 297	3.65 422	0.55 350	0.55 307	0.22 194	0.52 279	0.33 212	0.84 334	0.31 286	0.21 240	0.28 191	0.32 230	0.49 275	0.33 220	0.73 292	0.28 227	0.53 313	0.44 285	0.16 211	0.19 193	0.35 192	0.31 183	0.48 235	0.49 243

DCVSM-stereo	0.70 346	0.52 341	0.49 339	0.70 345	0.52 347	0.91 368	0.58 353	0.66 349	0.60 354	0.65 370	0.77 375	2.08 380	1.09 375	0.37 340	0.45 304	0.49 342	0.54 323	0.44 321	1.42 356	0.68 375	0.53 313	0.52 341	0.68 382	0.44 348	0.57 313	0.66 329	0.65 319	0.83 336

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 419	0.38 294	0.80 385	0.54 325	0.45 325	0.81 359	0.59 355	0.59 336	0.42 325	0.58 345	0.56 330	0.66 303	0.21 205	0.23 273	0.50 323	0.67 389	0.55 326	0.44 321	94.83 446	0.38 291	0.53 313	0.44 285	0.16 211	0.22 223	0.72 354	0.85 361	0.71 336	1.22 364

gcap-zeroshot	0.68 345	0.31 243	0.49 339	0.39 282	0.27 248	0.40 278	0.23 256	0.57 321	0.24 211	0.56 329	0.43 281	0.68 311	0.21 205	0.22 252	0.41 286	0.50 345	0.49 275	0.37 267	7.45 418	0.57 360	0.53 313	0.52 341	0.18 245	0.23 234	0.43 247	0.54 293	0.54 283	0.60 280

Any-RAFT	0.43 273	0.27 205	0.51 344	0.37 268	0.28 261	0.31 232	0.21 238	0.50 248	0.26 239	0.48 236	0.54 323	0.57 271	0.19 187	0.19 204	0.33 233	0.37 278	0.49 275	0.34 228	0.83 307	0.33 268	0.53 313	0.42 272	0.17 226	0.23 234	0.70 346	0.84 359	0.50 258	0.89 343

sAnonymous2	0.40 247	0.28 212	0.24 241	0.25 198	0.23 213	0.32 240	0.22 246	0.56 314	0.30 278	0.41 152	0.38 243	0.39 170	0.29 273	0.18 182	0.46 308	0.50 345	0.53 314	0.49 340	0.80 304	0.42 309	0.53 313	0.56 350	0.19 257	0.25 260	0.50 288	0.52 284	0.51 265	0.56 269

CroCo_RVC	0.40 247	0.28 212	0.24 241	0.25 198	0.23 213	0.32 240	0.22 246	0.56 314	0.30 278	0.41 152	0.38 243	0.39 170	0.29 273	0.18 182	0.46 308	0.50 345	0.53 314	0.49 340	0.80 304	0.42 309	0.53 313	0.56 350	0.19 257	0.25 260	0.50 288	0.52 284	0.51 265	0.56 269

XPNet_ROB	0.55 321	0.57 353	0.42 320	0.41 292	0.44 319	0.49 311	0.43 317	0.40 167	0.47 337	0.48 236	0.57 334	1.88 375	0.36 306	0.31 318	0.52 332	0.43 316	0.65 353	0.43 315	0.60 266	0.39 296	0.53 313	0.66 373	0.34 322	0.38 330	0.49 282	0.53 291	0.96 369	0.64 294

PSMNet-ADL	0.56 323	0.47 328	0.47 331	0.52 319	0.48 330	0.51 321	0.47 322	0.58 326	0.46 336	0.64 364	0.68 357	0.77 327	0.81 359	0.39 345	0.51 328	0.46 324	0.53 314	0.41 306	1.18 347	0.50 345	0.54 321	0.45 292	0.39 339	0.35 318	0.56 311	0.67 332	0.85 362	0.50 245

RTSC	0.47 293	0.36 278	0.33 293	0.36 264	0.38 306	0.41 287	0.35 296	0.50 248	0.48 339	0.44 190	0.60 342	0.42 185	0.38 319	0.29 310	0.64 359	0.45 322	0.62 347	0.41 306	0.83 307	0.36 279	0.54 321	0.49 321	0.23 286	0.38 330	0.47 264	0.50 275	0.60 305	0.91 345

MSMDNet	0.42 267	0.32 255	0.21 207	0.27 215	0.26 238	0.37 266	0.23 256	0.51 264	0.25 224	0.52 279	0.42 271	0.54 251	0.21 205	0.20 221	0.39 269	0.52 356	0.51 299	0.38 277	1.02 337	0.59 362	0.54 321	0.53 344	0.17 226	0.23 234	0.53 297	0.46 261	0.59 299	0.63 290

MDST_ROB	1.62 387	1.46 396	0.53 348	2.47 400	0.96 389	1.72 392	0.73 371	0.72 363	0.54 348	0.59 350	0.42 271	1.08 351	11.90 427	0.28 306	0.49 319	0.37 278	0.51 299	0.36 250	0.72 290	0.41 303	0.54 321	0.36 236	0.38 332	0.47 352	3.20 428	1.82 413	8.20 436	2.54 411

DDVS	0.88 361	0.53 346	0.62 367	0.51 317	0.50 337	0.58 335	0.47 322	0.74 366	0.56 349	0.55 319	6.30 435	2.69 391	0.86 362	0.34 329	0.63 356	0.63 380	0.56 332	0.49 340	1.04 338	0.67 374	0.55 325	0.56 350	0.35 325	0.41 338	0.54 300	0.56 299	0.74 345	0.86 340

RAFT-Test	0.43 273	0.31 243	0.21 207	0.37 268	0.26 238	0.35 257	0.22 246	0.53 290	0.24 211	0.53 291	0.46 293	0.54 251	0.22 219	0.20 221	0.37 263	0.51 352	0.51 299	0.37 267	1.04 338	0.48 338	0.55 325	0.50 328	0.16 211	0.23 234	0.56 311	0.51 281	0.62 311	0.65 299

GEStereo_RVC	0.47 293	0.41 307	0.31 282	0.39 282	0.37 304	0.42 289	0.33 292	0.52 282	0.32 286	0.50 253	0.41 261	0.59 287	0.38 319	0.27 302	0.54 336	0.50 345	0.60 341	0.56 367	0.90 319	0.46 331	0.55 325	0.47 310	0.24 290	0.38 330	0.49 282	0.47 264	0.50 258	0.80 328

SGM-ForestM	1.56 385	1.80 401	0.59 361	1.74 388	0.86 382	1.83 394	1.08 388	1.28 401	0.81 376	0.56 329	0.74 366	5.35 412	3.72 407	0.41 350	0.47 313	0.37 278	0.59 338	0.44 321	5.02 404	0.43 315	0.55 325	0.39 252	0.39 339	0.50 356	2.80 423	1.97 415	4.37 433	3.15 416

IGEV-FE	0.50 303	0.33 266	0.81 386	0.76 353	0.36 299	0.38 271	0.47 322	0.58 326	0.27 249	0.54 302	0.54 323	0.61 294	0.18 178	0.22 252	0.34 246	0.47 331	0.50 292	0.34 228	0.91 321	0.43 315	0.56 329	0.49 321	0.15 199	0.24 247	0.80 368	0.68 333	0.69 328	0.77 318

IGEV_Zeroshot_test	0.50 303	0.33 266	0.81 386	0.76 353	0.36 299	0.38 271	0.47 322	0.58 326	0.27 249	0.53 291	0.55 326	0.60 292	0.18 178	0.22 252	0.34 246	0.47 331	0.50 292	0.34 228	0.92 323	0.43 315	0.56 329	0.50 328	0.15 199	0.24 247	0.80 368	0.68 333	0.69 328	0.77 318

dad	0.61 335	0.45 320	0.30 272	1.01 374	0.46 328	0.63 341	1.26 393	1.15 394	0.27 249	0.79 390	0.32 209	0.76 326	0.53 343	0.21 240	0.42 294	0.36 272	0.66 355	0.34 228	1.27 351	0.31 252	0.56 329	0.30 179	0.22 278	0.36 322	0.59 321	0.39 240	1.70 405	0.97 348

DAS	0.61 335	0.42 310	0.30 272	0.62 337	0.48 330	0.54 327	0.48 330	0.59 336	0.67 360	0.45 198	0.73 362	1.19 356	0.62 349	0.25 290	0.54 336	0.46 324	0.71 367	0.51 350	0.96 328	0.66 372	0.56 329	0.63 368	0.41 349	0.62 376	0.71 351	0.72 341	0.82 355	0.79 323

SepStereo	0.61 335	0.42 310	0.30 272	0.62 337	0.48 330	0.54 327	0.48 330	0.59 336	0.67 360	0.45 198	0.73 362	1.19 356	0.62 349	0.25 290	0.54 336	0.46 324	0.71 367	0.51 350	0.96 328	0.66 372	0.56 329	0.63 368	0.41 349	0.62 376	0.71 351	0.72 341	0.82 355	0.79 323

cross-raft	0.42 267	0.32 255	0.22 221	0.32 242	0.26 238	0.32 240	0.19 227	0.54 297	0.27 249	0.55 319	0.39 253	0.58 277	0.20 194	0.20 221	0.36 261	0.48 337	0.51 299	0.37 267	1.06 343	0.44 323	0.56 329	0.59 358	0.14 172	0.25 260	0.57 313	0.54 293	0.59 299	0.59 279

NCCL2	0.49 299	0.47 328	0.48 335	0.40 288	0.38 306	0.38 271	0.33 292	0.55 307	0.44 330	0.58 345	0.47 297	0.53 248	0.36 306	0.28 306	0.57 343	0.47 331	0.49 275	0.45 328	0.57 258	0.44 323	0.56 329	0.54 348	0.34 322	0.45 350	0.70 346	0.72 341	0.61 309	0.81 331

CBMV_ROB	0.94 365	0.44 318	0.50 342	0.88 364	0.71 370	0.65 345	0.52 342	0.70 359	0.38 316	0.55 319	0.45 287	6.22 422	2.33 399	0.51 367	0.50 323	0.43 316	0.61 345	0.46 332	1.38 355	0.94 395	0.56 329	0.46 300	0.41 349	0.48 353	0.81 372	1.01 384	1.28 390	1.19 360

SGM_RVC	1.34 380	1.03 390	0.59 361	1.32 383	0.94 387	1.23 382	0.85 377	0.94 382	0.78 374	0.61 355	0.75 369	2.55 387	1.51 386	0.36 337	0.49 319	0.37 278	0.56 332	0.43 315	4.91 403	0.45 326	0.56 329	0.37 243	0.37 330	0.56 365	1.41 401	1.19 394	3.13 428	8.03 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
depth_test_26	0.32 196	0.24 178	0.18 179	0.15 125	0.16 140	0.18 147	0.11 143	0.58 326	0.21 176	0.66 372	0.19 138	0.86 337	0.16 152	0.19 204	0.26 167	0.32 230	0.59 338	0.30 195	0.54 244	0.22 170	0.57 338	0.30 179	0.18 245	0.17 163	0.29 161	0.32 188	0.35 166	0.35 170

ACVNet-4b	1.66 389	2.40 407	1.10 402	2.76 407	2.09 408	3.09 408	3.08 416	1.03 388	0.99 390	1.10 410	0.61 344	2.97 397	1.00 372	2.77 416	0.73 371	0.66 386	1.26 398	0.73 391	4.74 401	1.07 402	0.57 338	0.49 321	3.77 417	0.67 382	1.06 390	0.96 376	1.18 387	1.85 392

CASS	0.48 297	0.37 285	0.33 293	0.45 301	0.38 306	0.47 305	0.33 292	0.60 342	0.38 316	0.62 359	0.50 308	0.56 263	0.38 319	0.22 252	0.43 296	0.37 278	0.64 351	0.39 290	0.94 326	0.39 296	0.57 338	0.51 337	0.27 302	0.26 271	0.63 334	0.56 299	0.68 325	0.81 331
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPruner_ROB	0.43 273	0.36 278	0.37 307	0.38 276	0.39 310	0.37 266	0.26 269	0.45 203	0.36 309	0.50 253	0.53 320	0.47 217	0.40 323	0.23 273	0.56 342	0.38 285	0.48 266	0.44 321	0.51 230	0.35 276	0.57 338	0.45 292	0.27 302	0.32 309	0.47 264	0.68 333	0.52 275	0.45 221

zero-FE	3.48 413	0.27 205	0.16 153	17.31 441	0.30 277	65.22 448	0.79 376	0.55 307	0.23 202	0.51 269	0.40 256	1.20 360	0.36 306	0.21 240	0.29 198	0.32 230	0.50 292	0.34 228	1.61 360	0.28 227	0.58 342	0.44 285	0.16 211	0.19 193	0.34 184	0.31 183	0.49 249	0.51 249

FADNet_RVC	0.59 330	0.48 336	0.39 313	0.65 341	0.45 325	0.40 278	0.35 296	0.61 343	0.42 325	0.62 359	0.60 342	0.94 344	0.78 358	0.38 342	0.79 379	0.38 285	0.60 341	0.55 365	1.68 363	0.51 349	0.58 342	0.72 383	0.28 308	0.42 342	0.50 288	0.68 333	0.51 265	0.69 308

ccs_rob	0.82 355	0.59 355	0.42 320	0.73 350	0.49 335	0.73 351	0.68 364	0.58 326	0.39 320	0.56 329	4.12 432	3.54 405	0.96 368	0.43 354	0.62 353	0.51 352	0.53 314	0.48 335	0.78 299	0.54 354	0.58 342	0.53 344	0.39 339	0.37 328	0.54 300	0.58 305	0.55 286	0.78 321

CSAN	0.70 346	0.70 369	0.60 366	0.68 343	0.61 363	0.58 335	0.48 330	0.77 373	0.73 367	0.79 390	0.57 334	1.34 368	1.03 373	0.35 332	0.58 346	0.45 322	0.57 335	0.53 358	0.74 294	0.60 365	0.58 342	0.51 337	0.44 356	0.61 373	0.77 362	1.10 388	0.88 365	1.19 360

otaku	1.67 390	2.58 414	0.90 395	2.93 409	2.07 405	3.14 410	2.73 406	0.88 380	0.84 380	1.00 399	0.66 356	2.38 384	0.95 367	2.39 407	0.67 362	0.52 356	0.79 376	0.62 378	8.04 422	0.90 393	0.59 346	0.53 344	3.56 415	0.62 376	0.95 382	0.96 376	1.19 388	1.74 385

SFCPSM	0.82 355	0.59 355	0.46 329	0.60 336	0.53 350	0.60 338	0.51 336	0.66 349	0.62 356	0.55 319	0.81 381	1.44 369	2.03 395	0.37 340	0.55 341	0.48 337	0.55 326	0.48 335	4.41 398	0.83 387	0.59 346	0.58 357	0.45 357	0.38 330	0.70 346	0.74 347	0.69 328	0.99 350

FCDSN-DC	0.52 312	0.52 341	0.51 344	0.53 323	0.50 337	0.50 314	0.52 342	0.56 314	0.36 309	0.61 355	0.36 229	0.48 220	0.34 297	0.47 360	0.63 356	0.57 371	0.65 353	0.62 378	0.54 244	0.48 338	0.59 346	0.50 328	0.38 332	0.62 376	0.53 297	0.55 296	0.51 265	0.54 263
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	0.56 323	0.50 339	0.39 313	0.42 296	0.36 299	0.51 321	0.55 350	0.58 326	1.58 410	0.56 329	0.64 354	0.62 295	0.37 314	0.33 326	0.41 286	0.39 289	0.48 266	0.40 298	0.73 292	0.38 291	0.59 346	0.52 341	0.34 322	0.35 318	0.63 334	0.68 333	0.57 293	1.34 370

Ntro	1.72 392	2.71 417	0.98 398	3.00 411	2.17 410	3.23 411	2.98 410	0.96 383	0.92 384	1.04 406	0.76 373	2.47 386	0.76 356	2.51 409	0.68 364	0.53 360	0.83 383	0.65 381	8.03 421	0.98 397	0.60 350	0.54 348	3.62 416	0.61 373	1.02 388	1.23 395	1.17 383	1.58 379

GLC_STEREO	0.36 224	0.31 243	0.29 268	0.31 233	0.27 248	0.30 224	0.23 256	0.49 238	0.22 194	0.54 302	0.43 281	0.48 220	0.21 205	0.22 252	0.29 198	0.31 216	0.54 323	0.33 220	0.47 222	0.30 245	0.60 350	0.46 300	0.18 245	0.24 247	0.39 217	0.28 166	0.57 293	0.42 210

FBW_ROB	0.91 363	0.96 386	0.70 378	1.45 387	0.89 385	1.09 379	0.86 379	0.66 349	0.53 346	0.56 329	0.61 344	1.19 356	0.77 357	0.79 392	0.63 356	0.43 316	0.70 365	0.52 356	4.11 397	0.43 315	0.60 350	0.46 300	0.95 394	0.94 404	0.75 359	0.85 361	0.85 362	1.31 368

LALA_ROB	0.65 340	0.64 363	0.51 344	0.50 314	0.50 337	0.65 345	0.51 336	0.54 297	0.65 359	0.55 319	0.75 369	2.33 383	0.45 332	0.38 342	0.71 369	0.47 331	0.67 359	0.57 371	0.66 281	0.49 344	0.60 350	0.62 366	0.38 332	0.43 345	0.54 300	0.71 339	0.95 368	0.80 328

DLNR_Zeroshot_test	15.27 437	56.75 449	0.73 380	77.82 448	0.28 261	0.40 278	71.42 448	0.57 321	0.22 194	0.55 319	0.36 229	0.58 277	0.18 178	4.39 438	79.54 449	81.74 449	15.51 439	11.63 436	5.39 406	0.34 271	0.61 354	0.49 321	0.15 199	0.29 289	0.59 321	0.50 275	0.69 328	0.64 294

ETE_ROB	0.66 343	0.65 364	0.42 320	0.54 325	0.51 340	0.66 347	0.47 322	0.51 264	0.58 352	0.52 279	0.75 369	2.41 385	0.44 330	0.40 347	0.61 350	0.48 337	0.70 365	0.50 345	0.72 290	0.50 345	0.62 355	0.61 364	0.39 339	0.44 348	0.60 327	0.72 341	1.17 383	0.85 338

FC-DCNN v2	0.65 340	0.70 369	0.65 373	1.06 376	0.66 368	0.93 371	0.65 360	0.78 374	0.41 324	0.73 383	0.42 271	0.83 333	0.36 306	0.51 367	0.59 347	0.56 365	0.67 359	0.56 367	0.62 269	0.50 345	0.63 356	0.50 328	0.39 339	0.59 369	0.86 376	0.71 339	0.90 366	0.92 346

HH	0.43 273	0.21 155	0.55 353	0.33 248	0.26 238	0.40 278	0.29 281	0.52 282	0.27 249	0.54 302	0.26 193	0.57 271	0.17 165	0.22 252	0.33 233	0.46 324	0.49 275	0.40 298	0.92 323	0.42 309	0.63 356	0.49 321	0.17 226	0.25 260	0.47 264	0.60 313	0.64 316	0.82 334

HanStereo	0.43 273	0.21 155	0.55 353	0.33 248	0.26 238	0.40 278	0.29 281	0.52 282	0.27 249	0.54 302	0.26 193	0.57 271	0.17 165	0.22 252	0.33 233	0.46 324	0.49 275	0.40 298	0.92 323	0.42 309	0.63 356	0.49 321	0.17 226	0.25 260	0.47 264	0.60 313	0.64 316	0.82 334

RTS	0.77 352	0.45 320	0.41 317	0.46 304	0.44 319	0.77 354	0.53 347	0.66 349	0.73 367	0.42 164	0.51 312	0.86 337	0.50 339	0.35 332	0.68 364	0.57 371	0.82 380	0.51 350	1.59 358	0.64 370	0.63 356	0.60 361	0.36 328	0.50 356	0.80 368	3.82 431	0.83 357	1.23 366

RTSA	0.77 352	0.45 320	0.41 317	0.46 304	0.44 319	0.77 354	0.53 347	0.66 349	0.73 367	0.42 164	0.51 312	0.86 337	0.50 339	0.35 332	0.68 364	0.57 371	0.82 380	0.51 350	1.59 358	0.64 370	0.63 356	0.60 361	0.36 328	0.50 356	0.80 368	3.82 431	0.83 357	1.23 366

GANetREF_RVC	0.61 335	0.56 351	0.58 358	0.56 332	0.52 347	0.55 329	0.52 342	0.85 377	0.63 357	0.78 388	0.44 284	1.00 347	0.63 351	0.34 329	0.62 353	0.44 320	0.53 314	0.51 350	0.85 312	0.51 349	0.63 356	0.48 315	0.48 359	0.59 369	0.71 351	0.65 323	0.81 354	0.79 323
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
FC-DCNN	0.63 339	0.69 368	0.64 369	0.98 372	0.65 365	0.89 365	0.65 360	0.76 371	0.40 323	0.72 382	0.41 261	0.80 330	0.35 302	0.51 367	0.59 347	0.56 365	0.67 359	0.56 367	0.62 269	0.50 345	0.63 356	0.50 328	0.39 339	0.59 369	0.77 362	0.65 323	0.78 351	0.83 336

NOSS_ROB	0.54 319	0.48 336	0.44 328	0.55 329	0.51 340	0.51 321	0.47 322	0.68 355	0.39 320	0.52 279	0.41 261	0.49 224	0.36 306	0.53 373	0.66 360	0.56 365	0.61 345	0.54 360	0.57 258	0.47 335	0.64 363	0.50 328	0.39 339	0.51 360	0.70 346	0.65 323	0.83 357	0.67 303

EKT-Stereo	0.47 293	0.38 294	0.27 261	0.50 314	0.33 291	0.49 311	0.51 336	0.51 264	0.23 202	0.50 253	0.41 261	0.56 263	0.24 236	0.22 252	0.43 296	0.51 352	0.54 323	0.52 356	0.89 318	0.40 300	0.65 364	0.56 350	0.17 226	0.25 260	0.72 354	0.63 320	0.64 316	0.56 269

HBP-ISP	0.60 334	0.53 346	0.58 358	0.79 358	0.57 357	0.61 339	0.52 342	0.70 359	0.38 316	0.62 359	0.51 312	0.67 306	0.31 286	0.60 381	0.68 364	0.66 386	0.57 335	0.48 335	0.52 232	0.48 338	0.65 364	0.65 372	0.38 332	0.52 361	0.68 342	0.77 353	1.06 377	0.73 314

S-Stereo	0.99 366	0.65 364	0.59 361	0.94 368	0.92 386	1.08 378	1.25 392	0.74 366	0.82 377	0.66 372	2.61 426	2.64 389	0.91 364	0.56 376	0.94 396	0.72 393	0.68 363	0.83 401	1.50 357	0.83 387	0.65 364	0.69 378	1.07 398	0.81 395	0.67 338	0.77 353	0.78 351	1.55 378

CES	0.33 207	0.19 129	0.19 192	0.19 159	0.21 196	0.20 164	0.09 113	0.85 377	0.18 138	0.42 164	0.55 326	0.49 224	0.16 152	0.20 221	0.31 216	0.37 278	0.47 253	0.28 169	0.41 191	0.24 190	0.66 367	0.35 223	0.17 226	0.18 177	0.42 240	0.33 197	0.42 214	0.50 245

SHD	0.65 340	0.44 318	0.55 353	0.57 334	0.55 354	0.50 314	0.48 330	0.74 366	0.69 364	0.63 363	0.65 355	0.68 311	0.97 369	0.42 352	0.81 383	0.57 371	0.69 364	0.50 345	1.20 349	0.56 359	0.66 367	0.68 375	0.39 339	0.52 361	0.68 342	0.78 356	0.70 334	1.03 353

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 357	0.70 369	0.52 347	0.96 371	0.67 369	0.87 363	0.76 373	1.02 387	0.93 385	0.78 388	0.62 352	1.32 367	0.98 370	0.64 387	0.78 378	0.52 356	0.51 299	0.45 328	1.73 367	0.46 331	0.67 369	0.70 379	0.61 375	0.56 365	1.11 393	1.24 397	0.99 374	1.46 374

LE_ROB	11.92 436	1.06 392	1.26 408	4.81 431	43.47 447	6.01 434	35.61 444	7.74 439	6.23 435	0.58 345	3.83 431	32.58 443	46.83 444	0.27 302	0.44 301	0.32 230	0.53 314	0.43 315	23.28 435	0.75 382	0.67 369	0.51 337	0.56 370	8.03 440	23.19 441	17.00 441	20.55 442	35.43 445

CBMV	0.71 348	0.52 341	0.47 331	0.62 337	0.52 347	0.56 331	0.41 314	0.70 359	0.63 357	0.61 355	0.39 253	1.30 366	0.47 333	0.46 359	0.72 370	0.62 378	0.62 347	0.54 360	0.79 300	0.48 338	0.67 369	0.50 328	0.40 348	0.71 385	0.79 365	0.75 348	1.53 399	2.47 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
sCroCo_RVC	0.40 247	0.30 232	0.24 241	0.24 193	0.22 206	0.29 220	0.18 219	0.50 248	0.32 286	0.44 190	0.33 212	0.37 165	0.37 314	0.17 170	0.45 304	0.60 376	0.55 326	0.47 334	0.64 279	0.39 296	0.68 372	0.62 366	0.22 278	0.31 303	0.48 275	0.44 255	0.58 296	0.48 240

FAT-Stereo	0.88 361	0.59 355	0.88 392	0.89 365	1.07 394	0.84 362	0.66 362	0.82 375	0.58 352	0.67 375	1.67 418	2.16 382	0.93 366	0.54 374	0.86 390	0.62 378	0.66 355	0.71 389	1.29 352	0.80 385	0.68 372	0.57 355	0.57 371	0.68 383	0.67 338	0.84 359	0.83 357	1.54 377

XQC	0.74 350	0.75 373	0.58 358	0.77 356	0.74 372	0.79 356	0.72 370	0.86 379	0.77 371	0.73 383	0.57 334	0.86 337	0.81 359	0.60 381	0.79 379	0.58 375	0.63 349	0.53 358	1.04 338	0.59 362	0.68 372	0.70 379	0.52 364	0.57 368	0.90 378	1.03 386	1.04 375	0.77 318

SANet	1.13 375	0.67 367	0.77 382	0.78 357	0.74 372	0.93 371	0.62 358	1.30 402	1.22 397	0.60 352	0.96 390	5.83 418	2.57 401	0.63 386	0.77 377	0.49 342	0.79 376	0.67 385	1.08 345	0.60 365	0.68 372	0.74 386	0.78 386	0.79 394	1.05 389	1.23 395	1.17 383	2.15 399

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 423	0.51 340	0.68 377	0.72 348	0.57 357	0.64 344	0.77 375	0.61 343	0.48 339	0.53 291	1.02 394	115.67 448	1.14 376	0.84 394	0.57 343	0.49 342	0.71 367	0.66 382	2.72 384	0.55 357	0.72 376	0.68 375	0.41 349	0.42 342	0.75 359	0.81 358	0.72 339	1.51 376

edge stereo	1.12 373	0.82 380	1.07 401	1.15 377	1.06 393	1.25 383	1.10 389	1.12 391	0.83 378	0.65 370	1.43 409	3.44 403	1.41 383	0.68 389	0.74 372	0.69 391	0.81 379	0.62 378	2.86 385	0.74 379	0.73 377	0.75 387	0.74 384	0.66 381	0.95 382	0.88 365	1.16 382	2.01 395

STStereo	2.66 408	1.83 402	1.92 421	2.87 408	2.02 404	2.68 401	1.85 400	3.30 432	1.63 412	0.82 392	5.71 434	8.58 431	10.17 425	0.52 372	0.67 362	0.43 316	0.63 349	0.46 332	11.73 426	0.68 375	0.73 377	0.66 373	0.49 362	0.98 406	2.33 416	1.79 412	2.66 421	3.63 420

RainbowNet	1.68 391	2.49 408	1.41 411	2.98 410	2.30 412	3.12 409	2.99 412	1.00 385	0.77 371	1.29 418	0.74 366	2.63 388	1.68 389	2.76 415	1.03 400	0.77 396	1.07 393	0.76 393	2.86 385	1.15 404	0.74 379	0.59 358	3.90 418	0.77 389	1.10 392	1.16 391	1.31 394	2.07 397

DDUNet	1.05 367	1.89 403	0.53 348	2.36 398	2.10 409	2.19 396	2.32 401	0.54 297	0.68 362	0.48 236	0.80 378	1.20 360	0.24 236	2.51 409	0.69 368	0.55 362	0.83 383	0.49 340	1.68 363	0.57 360	0.75 380	0.64 371	1.31 406	0.39 334	0.57 313	0.59 309	0.69 328	0.67 303

UDG	1.07 369	1.95 404	0.54 350	2.29 396	2.24 411	2.00 395	2.51 403	0.59 336	0.72 366	0.59 350	0.83 383	1.14 355	0.31 286	2.36 406	0.66 360	0.50 345	0.89 387	0.61 377	1.81 369	0.61 368	0.78 381	0.70 379	1.26 405	0.43 345	0.61 330	0.64 321	0.69 328	0.64 294

PWC_ROB	0.76 351	0.54 349	0.66 376	0.47 307	0.56 356	0.52 325	0.70 367	0.65 346	1.26 399	0.47 224	0.75 369	0.74 323	2.10 398	0.40 347	0.79 379	0.51 352	0.83 383	0.60 375	1.37 353	0.68 375	0.78 381	0.68 375	0.35 325	0.65 380	0.60 327	0.59 309	0.76 347	1.59 382

ADCMid	0.80 354	0.59 355	0.57 357	0.53 323	0.59 359	0.75 352	0.76 373	0.93 381	1.21 396	0.54 302	0.80 378	0.99 345	0.98 370	0.44 356	0.84 387	0.60 376	0.74 371	0.55 365	1.72 366	0.55 357	0.79 383	0.81 391	0.60 374	0.50 356	0.79 365	0.90 371	0.71 336	1.76 388

ADCPNet	0.84 357	0.59 355	0.55 353	0.63 340	0.73 371	0.63 341	0.74 372	0.75 370	0.84 380	0.64 364	0.79 376	0.73 322	1.44 384	0.50 365	0.74 372	0.65 384	0.71 367	0.54 360	1.84 370	0.71 378	0.79 383	0.78 388	0.53 366	0.60 372	0.93 381	1.31 399	0.83 357	2.11 398

Anonymous3	0.56 323	0.45 320	0.31 282	0.31 233	0.33 291	0.46 300	0.37 301	0.57 321	0.51 342	0.56 329	0.38 243	1.04 350	0.36 306	0.26 299	0.76 374	0.69 391	0.66 355	0.58 373	1.04 338	0.51 349	0.81 385	0.97 399	0.26 297	0.29 289	0.59 321	0.62 317	0.76 347	0.56 269

ACVNet_1	1.85 395	2.91 422	1.43 413	3.48 419	2.62 421	3.35 416	3.34 418	1.17 395	0.93 385	1.03 403	0.87 384	2.83 395	1.40 382	2.82 419	0.83 385	0.56 365	1.32 403	0.81 398	6.24 410	1.02 399	0.83 386	0.72 383	4.04 421	0.78 392	1.22 397	0.99 383	0.97 370	1.37 372

ACV-stereo	7.10 429	0.73 372	0.54 350	0.90 366	0.55 354	1.06 377	0.71 369	0.67 354	0.77 371	0.68 376	0.72 361	0.77 327	5.44 417	0.42 352	0.90 395	1.02 413	0.85 386	0.56 367	167.64 448	1.28 412	0.85 387	0.71 382	0.63 378	0.56 365	0.57 313	0.66 329	0.72 339	0.80 328

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 371	1.02 388	0.89 394	1.25 381	0.83 380	0.90 367	1.07 387	1.23 398	1.56 408	1.03 403	0.76 373	1.19 356	0.86 362	0.98 399	0.98 398	0.74 394	0.64 351	0.72 390	3.50 389	0.86 391	0.85 387	0.98 402	0.82 390	0.89 400	1.20 396	0.93 374	0.86 364	1.68 384

G-Net	1.20 379	0.75 373	0.97 397	0.67 342	0.65 365	0.92 370	0.60 357	1.00 385	1.35 402	0.74 385	1.47 412	5.51 415	0.92 365	0.44 356	0.83 385	0.84 400	0.76 374	0.66 382	1.97 373	1.52 420	0.85 387	0.87 393	0.54 368	0.70 384	0.86 376	1.24 397	1.82 408	2.89 414

ACVNet_2	2.32 406	2.71 417	1.69 419	3.41 418	2.53 419	3.05 407	3.01 413	1.38 407	1.11 391	1.11 411	0.96 390	2.71 392	1.91 393	2.55 413	0.95 397	0.76 395	1.77 414	0.76 393	16.37 432	1.21 408	0.87 390	0.72 383	3.93 420	1.11 414	1.70 407	1.17 392	1.50 397	1.83 391

MFN_U_SF_RVC	1.10 372	0.86 381	0.65 373	0.98 372	0.79 376	1.12 380	1.03 386	1.10 390	0.83 378	1.09 409	1.61 417	1.55 371	1.22 380	0.86 396	1.16 413	0.66 386	0.60 341	0.60 375	4.87 402	0.76 383	0.88 391	0.90 396	0.53 366	0.82 396	0.98 384	0.92 372	0.98 372	1.32 369

MANE	4.47 421	1.62 399	3.30 434	2.34 397	1.90 403	2.28 397	1.66 399	2.83 429	3.11 428	0.83 393	1.12 400	7.77 428	8.15 423	0.56 376	0.79 379	0.87 401	0.82 380	13.62 437	5.80 407	0.59 362	0.94 392	0.60 361	0.48 359	0.91 402	7.29 435	9.34 437	14.90 440	26.25 442

pmcnn	0.86 360	0.56 351	0.38 308	0.70 345	0.60 361	0.81 359	0.62 358	0.63 345	0.44 330	0.49 247	0.81 381	1.86 373	2.35 400	0.23 273	0.54 336	0.64 383	0.74 371	0.54 360	2.20 377	0.60 365	0.94 392	0.57 355	0.51 363	0.53 364	0.78 364	0.75 348	1.48 396	2.01 395

Dean	2.18 403	3.00 427	1.41 411	3.65 420	3.00 426	3.31 413	3.34 418	1.62 416	1.76 413	1.34 421	1.15 402	3.10 398	3.59 405	2.78 417	1.12 409	0.88 402	1.64 411	1.06 414	3.90 396	1.55 422	0.98 394	0.82 392	4.20 423	1.27 418	2.36 419	1.90 414	2.17 415	1.95 394

AnyNet_C32	0.85 359	0.47 328	0.49 339	0.50 314	0.51 340	0.63 341	0.58 353	0.74 366	1.45 405	0.60 352	0.80 378	0.74 323	0.50 339	0.49 362	0.82 384	0.68 390	0.75 373	0.68 386	1.18 347	0.54 354	0.98 394	0.88 394	0.48 359	0.61 373	0.74 357	0.98 380	0.71 336	4.30 424

WAO-7	1.75 393	1.50 398	1.58 415	2.10 391	1.51 398	1.41 386	1.46 396	1.80 421	2.17 421	1.51 425	3.52 429	3.39 402	4.26 410	1.05 403	1.44 423	1.11 415	1.19 397	0.94 404	3.26 387	1.24 410	0.99 396	1.06 409	0.61 375	1.41 423	1.44 402	1.56 407	1.47 395	2.35 403

AMNet	0.92 364	0.91 383	0.88 392	0.91 367	0.95 388	0.96 373	0.87 381	0.71 362	0.88 382	0.90 396	0.98 393	0.99 345	0.64 352	0.95 398	0.89 393	1.00 411	1.06 390	0.97 409	0.96 328	0.97 396	1.02 397	0.97 399	0.52 364	0.91 402	0.91 379	0.98 380	1.06 377	1.14 356

MonStereo1	1.99 399	2.52 409	1.31 409	3.28 416	3.09 428	3.04 406	3.01 413	1.26 400	1.37 403	1.05 407	1.17 404	4.09 407	4.58 414	2.73 414	0.84 387	0.55 362	1.44 405	0.95 407	3.71 392	1.27 411	1.05 398	0.90 396	4.38 424	0.76 387	1.01 387	0.76 352	1.69 404	1.86 393

PVD	1.07 369	0.87 382	0.87 391	0.94 368	0.87 384	1.00 375	0.85 377	1.55 414	1.56 408	0.60 352	0.93 388	1.21 362	1.66 388	0.79 392	0.88 391	0.77 396	1.06 390	0.78 396	1.74 368	0.84 389	1.05 398	1.08 412	0.65 379	0.76 387	1.19 395	1.45 405	1.30 392	1.77 389

PSMNet_ROB	1.96 397	2.74 419	1.24 405	2.52 402	1.79 402	3.39 419	2.92 409	1.22 397	1.19 394	1.32 420	1.42 408	2.74 394	3.87 408	2.53 412	1.17 414	0.79 398	1.30 400	0.85 402	5.35 405	1.19 405	1.06 400	0.97 399	4.07 422	1.12 416	1.56 406	1.42 403	1.57 400	1.58 379

IMH	2.38 407	2.57 413	1.64 418	3.03 414	2.50 418	3.36 417	3.51 422	1.45 411	1.91 417	1.03 403	1.08 396	3.49 404	8.04 422	3.63 425	1.13 412	0.90 405	1.63 409	0.99 410	4.48 399	1.36 416	1.08 401	0.96 398	4.57 427	1.11 414	2.03 410	1.61 408	1.79 406	3.48 419

IMH-64-1	2.14 401	2.52 409	1.62 416	3.01 412	2.45 414	3.32 414	3.49 420	1.41 408	1.89 415	1.00 399	1.09 397	3.32 400	4.52 412	3.28 423	1.18 415	0.90 405	1.59 407	0.94 404	3.67 390	1.33 413	1.12 402	1.00 404	4.55 425	1.06 410	2.07 411	1.40 400	1.68 402	2.36 404

IMH-64	2.14 401	2.52 409	1.62 416	3.01 412	2.45 414	3.32 414	3.49 420	1.41 408	1.89 415	1.00 399	1.09 397	3.32 400	4.52 412	3.28 423	1.18 415	0.90 405	1.59 407	0.94 404	3.67 390	1.33 413	1.12 402	1.00 404	4.55 425	1.06 410	2.07 411	1.40 400	1.68 402	2.36 404

ELAS	1.96 397	1.69 400	1.23 404	2.25 394	1.75 400	2.41 398	1.49 397	1.55 414	1.80 414	0.89 395	2.14 423	7.05 425	6.02 419	0.61 383	0.88 391	0.63 380	1.06 390	0.78 396	2.32 380	0.80 385	1.15 404	1.19 415	0.79 387	0.98 406	3.21 429	2.53 427	2.67 423	3.05 415
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STTRV1_RVC		0.66 366	0.50 342	0.82 360	0.61 363	0.81 359	0.69 366	0.76 371	0.76 370	0.71 379	0.74 366	1.29 365	1.60 387	0.78 391	0.99 399	0.50 345	1.15 395	0.57 371		1.10 403	1.18 405	0.79 389		0.87 398	0.83 375	0.95 375	1.11 380	2.15 399

MFMNet_re	1.17 378	1.06 392	0.95 396	1.17 378	0.98 390	1.44 388	1.14 390	1.07 389	1.32 401	1.00 399	1.12 400	2.07 379	1.16 377	0.84 394	1.04 401	1.01 412	1.30 400	1.05 412	2.06 375	1.00 398	1.19 406	0.98 402	0.96 395	0.97 405	0.98 384	0.92 372	1.30 392	1.42 373

ELAS_RVC	1.92 396	1.47 397	1.24 405	2.08 390	1.53 399	3.37 418	1.51 398	1.46 412	1.11 391	0.91 397	2.26 424	6.93 423	6.00 418	0.61 383	0.85 389	0.63 380	1.07 393	0.81 398	2.14 376	0.85 390	1.19 406	1.19 415	0.81 389	1.04 409	3.02 425	2.05 417	2.69 424	2.88 413
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.29 405	2.69 416	1.56 414	4.79 430	2.63 422	3.26 412	3.58 423	1.30 402	1.38 404	1.61 426	1.27 405	2.94 396	3.52 404	2.79 418	1.07 406	0.88 402	1.50 406	1.09 415	6.15 409	1.42 417	1.24 408	1.14 413	3.90 418	1.43 425	2.52 422	1.66 409	2.05 413	2.34 402

DPSNet	1.63 388	0.63 362	0.62 367	0.87 363	0.82 379	1.02 376	0.59 355	0.68 355	0.90 383	0.45 198	0.50 308	5.87 419	2.58 402	0.29 310	1.06 403	1.04 414	1.03 389	0.91 403	13.68 430	0.88 392	1.24 408	0.89 395	1.13 399	1.02 408	1.25 399	1.42 403	1.17 383	1.35 371

SAMSARA	1.12 373	0.61 361	0.85 390	0.70 345	0.65 365	0.66 347	0.66 362	1.25 399	0.98 388	0.77 387	0.70 359	0.93 343	2.06 397	0.59 378	1.05 402	0.80 399	0.77 375	0.75 392	1.62 362	0.77 384	1.27 410	1.40 423	0.42 353	0.78 392	2.33 416	2.27 423	2.28 416	2.31 401

ADCS	1.05 367	0.75 373	0.64 369	0.73 350	0.75 374	0.80 358	0.68 364	0.98 384	1.58 410	0.62 359	0.89 385	1.13 354	1.68 389	0.59 378	1.06 403	1.18 419	1.01 388	0.82 400	1.89 371	0.93 394	1.30 411	1.26 419	0.59 373	0.77 389	0.99 386	2.08 418	1.04 375	1.74 385

WAO-8	2.81 409	2.84 420	1.93 422	4.63 427	2.49 416	3.42 420	2.87 407	1.88 422	3.27 430	1.37 422	1.46 410	4.92 410	7.73 420	3.64 426	1.31 418	1.16 417	1.83 415	1.15 419	6.68 414	2.14 429	1.34 412	1.05 407	2.87 412	1.34 420	3.29 430	2.12 419	2.43 419	4.61 426

WAO-6	1.99 399	2.09 405	1.24 405	2.53 403	2.08 407	2.68 401	2.63 405	1.44 410	1.93 418	1.37 422	1.15 402	3.11 399	4.32 411	2.51 409	1.45 424	1.18 419	1.76 413	1.09 415	2.63 383	1.34 415	1.34 412	1.26 419	2.43 410	1.33 419	2.19 414	1.97 415	1.94 412	2.72 412

TorneroNet	5.35 426	3.54 429	2.08 426	3.85 422	3.06 427	4.35 426	4.55 427	1.78 420	5.81 434	1.30 419	1.48 413	6.10 421	59.26 447	3.90 434	1.29 417	0.98 410	2.50 422	1.23 421	15.91 431	1.53 421	1.34 412	1.07 411	5.16 431	1.38 422	2.49 421	2.34 425	2.12 414	4.10 422

Venus	2.81 409	2.84 420	1.93 422	4.63 427	2.49 416	3.42 420	2.87 407	1.88 422	3.27 430	1.37 422	1.46 410	4.92 410	7.73 420	3.64 426	1.31 418	1.16 417	1.83 415	1.15 419	6.68 414	2.14 429	1.34 412	1.05 407	2.87 412	1.34 420	3.29 430	2.12 419	2.43 419	4.61 426

TorneroNet-64	4.00 418	3.59 430	1.93 422	4.36 426	2.95 424	4.26 424	4.58 429	1.71 418	6.44 436	1.23 417	1.09 397	5.61 417	25.81 435	3.97 435	1.34 421	0.95 408	2.58 423	1.26 422	11.84 427	1.51 419	1.36 416	1.04 406	4.94 430	1.42 424	2.25 415	2.47 426	1.83 409	5.55 431

DispFullNet	2.28 404	2.67 415	3.43 435	2.54 404	2.31 413	2.65 400	2.56 404	1.35 406	1.31 400	2.15 432	0.96 390	8.62 432	2.71 403	2.49 408	1.12 409	1.67 430	2.75 424	1.39 423	6.61 413	2.05 428	1.38 417	1.06 409	1.21 401	0.77 389	0.92 380	0.88 365	1.50 397	2.53 410

SGM+DAISY	1.58 386	1.14 395	1.05 400	1.38 385	1.25 396	1.44 388	1.32 394	1.30 402	1.12 393	1.11 411	1.28 406	2.72 393	2.00 394	1.04 402	1.09 407	1.13 416	1.27 399	1.05 412	7.90 420	1.19 405	1.40 418	1.27 421	1.25 404	1.08 412	1.24 398	1.08 387	1.86 410	1.77 389

MADNet+	1.35 383	0.92 385	1.11 403	1.21 379	1.04 392	0.96 373	1.37 395	1.50 413	1.20 395	1.08 408	1.06 395	1.64 372	1.82 392	0.98 399	1.52 425	1.31 424	1.87 417	1.00 411	1.93 372	1.21 408	1.55 419	1.17 414	0.98 396	1.56 427	1.52 405	1.17 392	1.29 391	2.50 409

SPS-STEREO	1.34 380	1.09 394	1.04 399	1.28 382	1.18 395	1.20 381	0.98 385	1.33 405	1.23 398	1.12 413	1.29 407	2.02 377	1.20 378	0.94 397	1.12 409	1.23 421	1.30 400	1.13 418	3.84 394	1.20 407	1.66 420	1.24 418	1.22 402	1.09 413	1.17 394	1.11 389	1.58 401	1.46 374
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
KSHMR	5.04 424	3.41 428	2.38 428	4.77 429	3.49 431	4.30 425	4.29 425	2.24 426	1.95 419	1.89 428	1.87 420	3.78 406	56.60 446	4.26 436	1.69 428	1.43 426	2.22 418	1.60 426	9.78 423	1.73 424	1.68 421	1.48 425	6.29 436	1.57 428	2.43 420	2.17 422	2.30 417	4.47 425

notaker	3.58 414	3.59 430	2.75 431	6.07 432	3.32 430	4.63 428	4.56 428	2.01 425	2.21 422	1.90 429	1.51 414	7.09 426	15.50 433	3.77 431	1.72 430	1.50 427	2.35 420	1.70 428	10.97 425	2.01 427	1.69 422	1.56 426	4.87 429	1.70 430	1.51 404	1.68 410	1.89 411	2.48 408

AnyNet_C01	1.16 377	0.79 377	0.64 369	0.76 353	0.81 378	0.76 353	0.90 384	1.12 391	1.53 407	0.71 379	0.94 389	2.04 378	1.68 389	0.64 387	1.10 408	1.41 425	1.40 404	1.43 424	2.29 379	1.03 400	1.70 423	1.29 422	0.80 388	0.82 396	1.08 391	0.97 379	0.98 372	1.74 385

BEATNet-Init1	11.87 435	15.78 440	1.38 410	34.17 444	2.55 420	31.72 443	9.59 437	2.52 428	2.49 424	0.96 398	2.28 425	18.81 436	32.29 439	0.54 374	1.70 429	0.88 402	0.80 378	0.66 382	61.61 445	16.09 442	1.78 424	1.44 424	0.75 385	1.12 416	14.82 439	2.79 428	37.47 447	23.61 440

ktn	4.83 422	2.95 425	2.02 425	3.73 421	2.99 425	3.77 423	4.53 426	1.75 419	2.92 427	2.10 431	1.52 415	11.18 435	36.94 441	3.71 428	2.06 431	1.82 431	2.47 421	1.99 429	18.72 433	1.98 426	1.88 425	1.74 428	4.75 428	1.91 431	2.11 413	2.29 424	2.70 425	3.98 421

PWCK	3.72 415	2.52 409	1.72 420	3.06 415	2.07 405	3.03 405	2.98 410	1.97 424	2.05 420	2.27 433	3.31 428	5.51 415	3.67 406	1.40 404	1.32 420	0.97 409	1.74 412	1.10 417	42.82 443	1.70 423	1.90 426	1.23 417	2.24 409	1.51 426	1.84 408	2.15 421	1.79 406	2.46 406

UNDER WATER-64	3.96 417	4.37 433	2.51 430	7.01 434	4.82 435	5.45 432	5.56 431	3.42 434	2.88 426	1.94 430	1.97 421	7.85 429	8.75 424	4.47 439	1.68 427	1.29 423	3.73 427	1.68 427	6.02 408	2.22 431	1.91 427	1.82 429	7.96 440	1.98 432	2.95 424	4.40 434	2.80 426	5.47 429

UNDER WATER	3.87 416	4.07 432	2.45 429	6.40 433	4.68 434	5.32 431	5.36 430	3.27 430	3.11 428	1.70 427	1.81 419	7.54 427	10.28 426	4.28 437	1.61 426	1.24 422	3.62 426	1.58 425	6.48 412	2.35 432	1.91 427	1.64 427	7.43 439	2.14 433	3.08 426	3.53 430	2.66 421	4.95 428

LSM0	6.82 428	0.81 378	0.59 361	1.23 380	1.02 391	1.29 385	1.18 391	1.65 417	1.45 405	1.18 415	1.52 415	2.65 390	4.03 409	0.51 367	59.80 448	70.35 448	1.18 396	0.77 395	10.00 424	1.47 418	2.50 429	3.56 434	0.65 379	0.90 401	1.33 400	1.41 402	2.40 418	8.70 434

DGSMNet	1.34 380	0.76 376	0.84 389	0.84 362	0.77 375	0.89 365	0.87 381	0.82 375	0.69 364	1.13 414	5.02 433	1.26 364	0.85 361	0.72 390	1.06 403	1.62 429	1.63 409	0.95 407	3.26 387	1.05 401	2.68 430	2.86 432	0.72 383	0.88 399	0.79 365	0.96 376	0.90 366	1.21 362

JetBlue	3.47 412	2.94 424	2.19 427	4.01 425	3.28 429	4.39 427	3.86 424	2.36 427	2.38 423	1.19 416	0.90 387	7.02 424	1.50 385	3.19 422	1.37 422	1.50 427	2.33 419	2.09 430	3.87 395	1.73 424	2.93 431	2.27 430	1.98 407	1.67 429	2.33 416	4.93 435	2.98 427	22.60 439

HanzoNet	10.34 431	6.49 437	3.95 436	14.30 437	6.07 436	19.42 437	21.47 442	6.96 438	10.04 438	2.64 435	2.68 427	30.46 441	52.16 445	23.13 445	2.36 432	2.79 433	5.38 429	2.60 432	25.05 436	5.07 436	3.22 432	2.85 431	8.74 441	2.65 434	4.75 433	4.05 433	4.27 432	5.54 430

MeshStereo	1.81 394	1.02 388	0.72 379	1.89 389	1.26 397	1.43 387	0.87 381	1.14 393	0.79 375	0.66 372	0.89 385	8.39 430	5.02 416	0.40 347	0.89 393	0.65 384	0.66 355	0.54 360	4.56 400	0.61 368	3.32 433	0.80 390	0.65 379	0.75 386	1.97 409	1.46 406	3.34 430	4.12 423
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
DPSimNet_ROB	5.25 425	2.91 422	3.05 432	2.71 406	2.70 423	2.74 403	3.01 413	3.28 431	3.44 432	2.70 436	24.36 444	5.90 420	13.71 431	2.93 420	2.87 434	4.00 435	3.18 425	2.34 431	22.47 434	3.37 434	4.40 434	3.75 435	2.59 411	2.84 436	3.39 432	3.00 429	3.30 429	6.87 432

JetRed	5.83 427	4.38 434	5.23 437	3.30 417	4.12 433	5.85 433	9.23 436	4.20 435	2.78 425	2.31 434	2.00 422	5.46 414	1.20 378	5.68 440	3.38 435	3.88 434	6.46 432	6.52 434	3.80 393	2.98 433	6.60 435	4.97 436	5.41 432	2.73 435	9.22 436	21.91 442	5.29 434	18.57 437

LRCNet_RVC	19.16 440	27.96 442	9.75 439	30.25 443	27.88 445	31.68 442	26.10 443	20.49 446	8.68 437	28.66 446	28.73 445	30.64 442	23.65 434	32.48 446	8.43 437	1.88 432	23.05 442	16.90 440	40.24 440	17.44 443	6.93 436	3.35 433	35.23 445	25.28 445	1.49 403	1.01 384	5.96 435	3.25 417

MADNet++	4.30 420	2.97 426	3.19 433	2.44 399	3.80 432	2.62 399	3.22 417	3.36 433	4.11 433	3.55 437	3.66 430	5.40 413	4.86 415	3.12 421	2.43 433	4.06 436	3.95 428	3.22 433	6.34 411	4.44 435	7.73 437	13.41 438	2.00 408	3.91 437	3.19 427	7.99 436	3.68 431	3.33 418

DGTPSM_ROB	10.91 432	5.63 435	16.64 440	3.95 423	7.34 437	4.92 429	7.44 432	4.30 436	11.23 439	4.12 438	8.40 436	4.53 408	13.14 428	3.85 432	12.94 438	13.80 438	6.33 430	15.35 438	7.08 416	11.58 438	8.21 438	20.96 439	5.52 433	10.97 441	11.26 437	29.88 445	12.66 437	32.49 443

DPSMNet_ROB	11.00 433	5.63 435	16.64 440	3.96 424	7.34 437	4.92 429	7.44 432	4.30 436	11.25 440	4.13 439	8.58 437	4.57 409	14.55 432	3.88 433	12.94 438	13.80 438	6.34 431	15.40 439	7.85 419	11.58 438	8.22 439	20.97 440	5.52 433	10.97 441	11.28 438	29.87 444	12.66 437	32.49 443

PML	26.01 441	16.47 441	5.54 438	20.38 442	13.16 441	20.84 438	9.63 438	9.23 440	69.83 449	17.73 445	139.43 449	91.26 447	98.96 448	9.19 443	8.28 436	7.65 437	13.69 438	6.52 434	31.86 439	6.30 437	10.00 440	7.86 437	5.54 435	5.57 438	24.82 443	10.77 438	31.09 444	10.74 435

DPSM_ROB	17.13 438	15.19 438	21.09 442	8.59 435	8.29 439	12.91 435	8.41 434	9.74 441	14.29 441	8.00 440	8.92 438	10.02 433	13.15 429	3.71 428	17.12 440	17.90 440	17.95 440	19.75 441	13.14 428	14.59 440	24.07 441	27.10 441	6.34 437	14.03 443	30.70 445	38.45 446	35.86 445	43.05 446

DPSM	17.13 438	15.19 438	21.09 442	8.59 435	8.29 439	12.91 435	8.41 434	9.74 441	14.29 441	8.00 440	8.92 438	10.02 433	13.15 429	3.71 428	17.12 440	17.90 440	17.95 440	19.75 441	13.14 428	14.59 440	24.07 441	27.10 441	6.34 437	14.03 443	30.70 445	38.45 446	35.86 445	43.05 446

HaxPig	36.95 444	39.38 446	36.02 444	37.94 445	42.14 446	37.82 444	41.49 445	37.89 447	39.02 446	47.01 447	48.90 447	44.27 444	35.80 440	36.82 447	38.89 446	36.75 446	45.48 446	48.70 446	40.83 441	39.66 447	36.10 443	30.92 443	47.77 447	39.68 449	18.58 440	16.85 440	13.59 439	19.32 438

AVERAGE_ROB	39.07 446	42.10 447	39.04 445	43.37 446	44.15 448	43.08 445	43.88 446	43.21 448	40.00 447	47.62 448	48.04 446	44.84 445	39.97 442	43.46 449	38.33 445	36.44 445	46.53 447	49.04 447	41.84 442	40.32 448	39.63 444	34.70 444	46.76 446	39.74 450	24.66 442	16.71 439	19.73 441	17.80 436

MEDIAN_ROB	40.90 447	43.34 448	39.72 446	44.06 447	45.29 449	43.61 446	44.70 447	43.97 449	40.60 448	50.37 449	51.53 448	46.75 446	40.36 443	41.80 448	40.48 447	38.16 447	48.55 448	51.45 448	44.21 444	42.99 449	40.94 445	34.86 445	48.85 448	41.17 451	25.23 444	24.02 443	21.83 443	25.36 441

fast-reg	37.41 445	30.51 444	42.48 448	17.26 440	16.52 442	26.53 441	17.34 441	19.26 444	28.72 443	16.69 444	18.16 442	20.32 439	26.93 438	16.14 444	33.82 442	35.07 442	35.63 443	39.29 443	99.87 447	29.15 444	47.79 446	54.63 446	12.99 444	28.17 446	61.76 449	77.37 449	71.67 448	86.04 448

CasAABBNet	34.41 442	30.51 444	42.45 447	17.22 439	16.57 443	25.84 439	16.81 439	19.09 443	28.74 444	16.65 443	18.06 441	20.17 437	26.39 436	7.50 441	34.38 443	35.87 443	36.10 444	39.70 445	26.18 438	29.35 445	48.14 447	54.75 447	12.73 442	28.31 447	61.71 448	77.35 448	71.94 449	86.51 449

FlowAnything	34.50 443	30.48 443	42.50 449	17.21 438	16.74 444	26.09 440	16.88 440	19.79 445	28.79 445	16.58 442	18.02 440	20.19 438	26.43 437	7.59 442	34.60 444	36.12 444	36.20 445	39.52 444	26.15 437	29.46 446	48.48 448	54.76 448	12.81 443	28.50 448	61.59 447	77.56 450	72.02 450	86.55 450

GS-Stereo																							0.06 51	0.07 38	0.13 28	0.13 26	0.16 38	0.13 46

FSD		0.47 328	0.47 331	0.48 310	0.48 330	0.47 305	0.51 336	0.65 346	0.35 304	0.69 377	0.39 253			0.51 367	0.53 333	0.55 362			0.57 258	0.47 335				0.48 353	0.59 321	0.52 284	0.59 299	0.60 280

ASD4																								6.32 439

Low-res two-view benchmark