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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 4	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.08 8	0.03 1	0.07 4	0.02 1	0.08 6	0.04 1	0.02 1	0.15 28	0.16 23	0.14 12	0.12 14	0.14 12	0.08 3	0.15 20	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 35	0.14 26	0.15 25	0.10 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
WQFJX1	0.10 14	0.08 12	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.12 34	0.15 57	0.08 6	0.18 64	0.08 6	0.23 149	0.05 18	0.11 2	0.11 2	0.12 5	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.09 2	0.12 20	0.07 39	0.08 27	0.12 13	0.12 12	0.10 4	0.10 9

BridgeDepth	0.09 4	0.09 20	0.07 18	0.09 30	0.05 6	0.09 31	0.04 5	0.07 2	0.08 14	0.07 4	0.05 3	0.23 55	0.05 10	0.04 10	0.12 8	0.13 9	0.11 2	0.11 7	0.12 6	0.08 3	0.11 8	0.11 13	0.04 4	0.05 3	0.14 25	0.13 19	0.18 41	0.11 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.11 21	0.09 20	0.07 18	0.08 22	0.07 24	0.06 10	0.04 5	0.09 18	0.13 45	0.09 14	0.08 13	0.12 28	0.08 33	0.04 10	0.15 28	0.16 23	0.16 23	0.15 32	0.18 30	0.12 32	0.16 26	0.17 51	0.07 39	0.07 18	0.14 25	0.15 31	0.15 25	0.10 9

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.10 14	0.08 12	0.07 18	0.06 10	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.10 23	0.07 8	0.08 6	0.10 21	0.21 51	0.06 20	0.05 18	0.14 20	0.16 23	0.15 18	0.12 14	0.17 27	0.09 10	0.13 15	0.09 4	0.06 21	0.08 27	0.11 5	0.13 19	0.15 25	0.10 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CroCo-Stereo Lap2	0.10 14	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.06 17	0.06 10	0.04 5	0.06 1	0.05 4	0.14 46	0.05 3	0.11 19	0.05 10	0.03 2	0.14 20	0.17 32	0.16 23	0.14 26	0.19 41	0.09 10	0.18 34	0.10 8	0.03 1	0.06 8	0.16 39	0.18 51	0.15 25	0.11 18

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

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

NLCSM	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.08 24	0.05 18	0.14 42	0.12 35	0.08 6	0.16 52	0.10 14	0.21 127	0.05 18	0.09 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1	0.10 1	0.06 1	0.08 1	0.10 8	0.05 14	0.07 18	0.11 5	0.11 8	0.08 2	0.08 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WQFJA1	0.11 21	0.10 28	0.06 7	0.09 30	0.07 24	0.10 38	0.06 32	0.13 39	0.12 35	0.09 14	0.23 98	0.07 2	0.22 140	0.06 31	0.11 2	0.12 5	0.13 9	0.11 7	0.14 12	0.09 10	0.10 3	0.11 13	0.07 39	0.08 27	0.12 13	0.12 12	0.13 13	0.13 31

NLMM1	0.12 32	0.11 34	0.07 18	0.06 10	0.06 17	0.07 17	0.06 32	0.12 34	0.16 66	0.10 21	0.24 100	0.11 19	0.41 238	0.05 18	0.12 8	0.13 9	0.12 5	0.11 7	0.14 12	0.10 20	0.10 3	0.13 25	0.07 39	0.09 36	0.16 39	0.14 26	0.14 18	0.11 18

NLMM	0.11 21	0.10 28	0.06 7	0.09 30	0.07 24	0.10 38	0.06 32	0.13 39	0.12 35	0.09 14	0.23 98	0.07 2	0.22 140	0.06 31	0.11 2	0.12 5	0.13 9	0.11 7	0.14 12	0.09 10	0.10 3	0.11 13	0.07 39	0.08 27	0.12 13	0.12 12	0.13 13	0.13 31

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

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

AdaDepth	0.13 38	0.11 34	0.08 29	0.09 30	0.11 54	0.09 31	0.06 32	0.11 28	0.12 35	0.10 21	0.12 29	0.13 33	0.07 27	0.05 18	0.17 38	0.19 44	0.20 41	0.17 43	0.18 30	0.11 27	0.17 30	0.14 33	0.06 21	0.09 36	0.15 35	0.16 36	0.20 49	0.17 49

LG-Stereo_L2	0.19 60	0.15 52	0.11 46	0.09 30	0.10 41	0.08 24	0.06 32	0.31 80	0.16 66	0.41 99	0.16 52	0.30 82	0.09 42	0.11 68	0.19 54	0.24 69	0.31 76	0.21 60	0.31 69	0.14 44	0.32 79	0.23 77	0.06 21	0.09 36	0.22 60	0.16 36	0.23 60	0.22 60

LG-Stereo_L1	0.19 60	0.16 58	0.11 46	0.10 40	0.10 41	0.09 31	0.06 32	0.31 80	0.16 66	0.42 110	0.16 52	0.29 75	0.09 42	0.11 68	0.19 54	0.24 69	0.31 76	0.22 62	0.30 64	0.14 44	0.32 79	0.23 77	0.06 21	0.09 36	0.22 60	0.16 36	0.26 67	0.25 69

SGD-Stereo	0.20 65	0.15 52	0.11 46	0.13 56	0.12 61	0.18 90	0.06 32	0.19 55	0.20 98	0.22 59	0.12 29	0.35 104	0.15 85	0.08 48	0.25 92	0.28 98	0.37 97	0.20 54	0.37 97	0.15 56	0.32 79	0.18 55	0.12 84	0.14 70	0.22 60	0.26 82	0.31 78	0.28 80

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 76	0.15 52	0.13 61	0.17 76	0.13 65	0.14 64	0.06 32	0.38 105	0.19 84	0.47 154	0.17 57	0.24 60	0.11 54	0.12 72	0.20 62	0.27 94	0.37 97	0.26 84	0.35 88	0.19 82	0.37 113	0.34 148	0.10 69	0.10 47	0.24 73	0.21 61	0.31 78	0.22 60

IGEV-Stereo+	0.19 60	0.12 41	0.11 46	0.11 47	0.11 54	0.09 31	0.06 32	0.28 71	0.17 72	0.47 154	0.18 64	0.25 63	0.10 45	0.12 72	0.18 48	0.23 66	0.30 71	0.24 75	0.32 75	0.18 75	0.31 74	0.33 140	0.08 57	0.10 47	0.22 60	0.16 36	0.22 51	0.19 51

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

iRaftStereo_RVC	0.18 52	0.15 52	0.11 46	0.10 40	0.10 41	0.12 52	0.06 32	0.26 65	0.11 30	0.27 67	0.25 115	0.24 60	0.11 54	0.09 56	0.18 48	0.20 55	0.29 67	0.22 62	0.26 57	0.15 56	0.30 69	0.23 77	0.08 57	0.12 60	0.21 54	0.21 61	0.27 70	0.19 51

WQFJX	0.11 21	0.09 20	0.07 18	0.08 22	0.07 24	0.09 31	0.07 47	0.11 28	0.12 35	0.10 21	0.20 82	0.08 6	0.27 182	0.05 18	0.12 8	0.12 5	0.11 2	0.10 5	0.13 7	0.09 10	0.10 3	0.10 8	0.06 21	0.09 36	0.12 13	0.15 31	0.11 9	0.14 40

NLSM1	0.12 32	0.09 20	0.07 18	0.09 30	0.08 32	0.10 38	0.07 47	0.16 47	0.15 57	0.09 14	0.25 115	0.12 28	0.32 204	0.07 40	0.13 14	0.14 14	0.12 5	0.11 7	0.15 20	0.10 20	0.12 9	0.15 43	0.06 21	0.08 27	0.14 25	0.14 26	0.13 13	0.12 25

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

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

LGtest1	0.18 52	0.14 48	0.13 61	0.13 56	0.13 65	0.11 46	0.07 47	0.20 56	0.15 57	0.18 51	0.17 57	0.21 51	0.10 45	0.10 60	0.20 62	0.21 58	0.30 71	0.23 69	0.34 81	0.18 75	0.30 69	0.22 74	0.10 69	0.12 60	0.21 54	0.19 56	0.27 70	0.25 69

MaDis-Stereo	0.19 60	0.14 48	0.13 61	0.08 22	0.07 24	0.08 24	0.07 47	0.17 51	0.12 35	0.26 64	0.13 37	0.28 73	0.09 42	0.06 31	0.20 62	0.24 69	0.31 76	0.26 84	0.32 75	0.15 56	0.31 74	0.19 58	0.07 39	0.12 60	0.28 97	0.31 114	0.31 78	0.37 110

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

UniTT-Stereo	0.21 71	0.15 52	0.11 46	0.12 53	0.09 39	0.13 56	0.07 47	0.22 59	0.15 57	0.37 88	0.17 57	0.28 73	0.17 100	0.12 72	0.23 78	0.24 69	0.35 86	0.26 84	0.38 102	0.18 75	0.30 69	0.17 51	0.11 77	0.14 70	0.26 83	0.35 138	0.22 51	0.27 77

test_4	0.25 89	0.19 72	0.17 99	0.14 61	0.15 73	0.11 46	0.07 47	0.38 105	0.20 98	0.53 207	0.18 64	0.34 99	0.16 90	0.15 93	0.24 82	0.27 94	0.35 86	0.25 81	0.31 69	0.21 95	0.38 124	0.31 123	0.10 69	0.17 99	0.31 108	0.33 124	0.34 95	0.36 107

BridgeDepth_RVC	0.15 46	0.14 48	0.12 59	0.10 40	0.12 61	0.13 56	0.08 56	0.14 42	0.18 80	0.13 41	0.14 42	0.15 40	0.11 54	0.09 56	0.19 54	0.20 55	0.17 27	0.18 47	0.19 41	0.15 56	0.18 34	0.18 55	0.06 21	0.09 36	0.21 54	0.24 73	0.22 51	0.26 73
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 32	0.12 41	0.10 41	0.09 30	0.10 41	0.10 38	0.08 56	0.08 8	0.08 14	0.12 32	0.09 18	0.13 33	0.06 20	0.03 2	0.16 35	0.17 32	0.20 41	0.14 26	0.18 30	0.11 27	0.21 44	0.13 25	0.06 21	0.07 18	0.13 19	0.13 19	0.16 31	0.13 31

MLG-Stereo_test3	0.16 49	0.11 34	0.10 41	0.11 47	0.11 54	0.10 38	0.08 56	0.16 47	0.11 30	0.19 55	0.14 42	0.29 75	0.07 27	0.10 60	0.17 38	0.18 41	0.26 56	0.19 50	0.35 88	0.13 42	0.24 55	0.17 51	0.07 39	0.11 53	0.15 35	0.17 45	0.21 50	0.19 51

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 84	0.21 93	0.13 61	0.15 65	0.14 69	0.13 56	0.08 56	0.38 105	0.17 72	0.48 160	0.20 82	0.29 75	0.13 65	0.13 78	0.25 92	0.25 78	0.38 104	0.26 84	0.36 93	0.19 82	0.37 113	0.26 88	0.10 69	0.13 66	0.23 67	0.24 73	0.32 85	0.41 135

MIF-Stereo (partial)	0.21 71	0.16 58	0.15 81	0.13 56	0.12 61	0.16 81	0.08 56	0.28 71	0.19 84	0.30 74	0.18 64	0.21 51	0.12 63	0.10 60	0.24 82	0.26 86	0.35 86	0.27 94	0.30 64	0.17 69	0.30 69	0.20 64	0.10 69	0.16 88	0.27 87	0.23 70	0.27 70	0.27 77

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

AIO_rvc	0.18 52	0.18 68	0.11 46	0.15 65	0.14 69	0.12 52	0.09 62	0.27 68	0.16 66	0.26 64	0.12 29	0.23 55	0.08 33	0.13 78	0.17 38	0.19 44	0.25 52	0.17 43	0.28 60	0.14 44	0.32 79	0.26 88	0.07 39	0.11 53	0.20 50	0.17 45	0.19 46	0.16 43

HUF	0.21 71	0.21 93	0.14 69	0.17 76	0.18 99	0.15 69	0.09 62	0.35 92	0.15 57	0.36 83	0.15 48	0.23 55	0.15 85	0.14 85	0.19 54	0.21 58	0.28 61	0.19 50	0.34 81	0.17 69	0.36 104	0.28 102	0.11 77	0.14 70	0.22 60	0.18 51	0.27 70	0.20 55

GCAP-BAT	0.52 227	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 117	0.21 110	0.50 173	0.18 64	0.51 162	0.14 72	0.15 93	0.26 102	0.28 98	6.97 344	0.29 108	0.45 139	0.26 132	0.44 174	0.35 150	0.14 113	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

test_for_model	0.52 227	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 117	0.21 110	0.50 173	0.18 64	0.51 162	0.14 72	0.15 93	0.26 102	0.28 98	6.97 344	0.29 108	0.45 139	0.26 132	0.44 174	0.35 150	0.14 113	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

testlalala2	0.52 227	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 117	0.21 110	0.50 173	0.18 64	0.51 162	0.14 72	0.15 93	0.26 102	0.28 98	6.97 344	0.29 108	0.45 139	0.26 132	0.44 174	0.35 150	0.14 113	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

plain	0.21 71	0.17 65	0.14 69	0.14 61	0.11 54	0.16 81	0.09 62	0.30 78	0.12 35	0.41 99	0.14 42	0.26 65	0.10 45	0.07 40	0.24 82	0.26 86	0.35 86	0.28 99	0.34 81	0.17 69	0.26 61	0.21 70	0.09 64	0.15 77	0.25 79	0.25 78	0.27 70	0.34 103

testlalala	0.52 227	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 117	0.21 110	0.50 173	0.18 64	0.51 162	0.14 72	0.15 93	0.26 102	0.28 98	6.97 344	0.29 108	0.45 139	0.26 132	0.44 174	0.35 150	0.14 113	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

testlalala_base	0.52 227	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 117	0.21 110	0.50 173	0.18 64	0.51 162	0.14 72	0.15 93	0.26 102	0.28 98	6.97 344	0.29 108	0.45 139	0.26 132	0.44 174	0.35 150	0.14 113	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

GCAP-Stereo	0.52 227	0.20 79	0.14 69	0.17 76	0.19 108	0.15 69	0.09 62	0.42 117	0.21 110	0.50 173	0.18 64	0.51 162	0.14 72	0.15 93	0.26 102	0.28 98	6.97 344	0.29 108	0.45 139	0.26 132	0.44 174	0.35 150	0.14 113	0.15 77	0.27 87	0.27 88	0.35 98	0.37 110

LL-Strereo2	0.24 84	0.18 68	0.14 69	0.17 76	0.15 73	0.13 56	0.09 62	0.36 94	0.21 110	0.51 189	0.18 64	0.33 95	0.17 100	0.10 60	0.25 92	0.28 98	0.39 110	0.27 94	0.45 139	0.22 101	0.33 85	0.20 64	0.12 84	0.14 70	0.24 73	0.27 88	0.33 93	0.26 73

CAS	0.27 96	0.21 93	0.17 99	0.21 107	0.17 85	0.18 90	0.09 62	0.33 87	0.20 98	0.33 76	0.38 164	0.29 75	0.19 115	0.17 112	0.28 122	0.26 86	0.37 97	0.26 84	0.38 102	0.20 91	0.29 67	0.27 95	0.16 144	0.18 110	0.36 130	0.36 144	0.40 125	0.55 186

anonymousdsp	0.18 52	0.16 58	0.13 61	0.12 53	0.10 41	0.13 56	0.09 62	0.24 62	0.13 45	0.28 70	0.16 52	0.23 55	0.08 33	0.11 68	0.19 54	0.23 66	0.24 50	0.20 54	0.30 64	0.15 56	0.34 88	0.21 70	0.09 64	0.11 53	0.19 48	0.15 31	0.24 63	0.16 43

CES	0.33 137	0.19 72	0.19 121	0.19 94	0.21 123	0.20 101	0.09 62	0.85 289	0.18 80	0.42 110	0.55 240	0.49 154	0.16 90	0.20 147	0.31 141	0.37 194	0.47 177	0.28 99	0.41 124	0.24 118	0.66 279	0.35 150	0.17 159	0.18 110	0.42 164	0.33 124	0.42 139	0.50 168

AFF-stereo	0.22 76	0.22 100	0.18 110	0.15 65	0.13 65	0.20 101	0.09 62	0.38 105	0.19 84	0.42 110	0.20 82	0.30 82	0.11 54	0.08 48	0.19 54	0.24 69	0.28 61	0.19 50	0.35 88	0.15 56	0.29 67	0.19 58	0.09 64	0.12 60	0.27 87	0.28 102	0.32 85	0.24 67

RAFT + AFF	0.18 52	0.18 68	0.11 46	0.16 73	0.10 41	0.14 64	0.09 62	0.25 63	0.15 57	0.33 76	0.16 52	0.31 85	0.11 54	0.07 40	0.18 48	0.19 44	0.33 80	0.16 38	0.31 69	0.16 67	0.31 74	0.14 33	0.07 39	0.11 53	0.21 54	0.16 36	0.14 18	0.13 31

RYNet	0.18 52	0.16 58	0.13 61	0.11 47	0.12 61	0.13 56	0.09 62	0.16 47	0.27 175	0.13 41	0.15 48	0.13 33	0.10 45	0.09 56	0.23 78	0.19 44	0.20 41	0.27 94	0.22 46	0.14 44	0.18 34	0.15 43	0.25 210	0.14 70	0.20 50	0.50 193	0.22 51	0.16 43

LG-G_1	0.18 52	0.16 58	0.11 46	0.17 76	0.15 73	0.17 84	0.10 78	0.20 56	0.10 21	0.18 51	0.14 42	0.27 66	0.10 45	0.13 78	0.19 54	0.19 44	0.28 61	0.23 69	0.36 93	0.17 69	0.26 61	0.20 64	0.08 57	0.11 53	0.21 54	0.19 56	0.27 70	0.28 80

LG-G	0.18 52	0.16 58	0.11 46	0.17 76	0.15 73	0.17 84	0.10 78	0.20 56	0.10 21	0.18 51	0.14 42	0.27 66	0.10 45	0.13 78	0.19 54	0.19 44	0.28 61	0.23 69	0.36 93	0.17 69	0.26 61	0.20 64	0.08 57	0.11 53	0.21 54	0.19 56	0.27 70	0.28 80

AIO_test	0.20 65	0.19 72	0.13 61	0.21 107	0.17 85	0.12 52	0.10 78	0.28 71	0.20 98	0.27 67	0.15 48	0.27 66	0.11 54	0.14 85	0.18 48	0.21 58	0.25 52	0.18 47	0.29 61	0.14 44	0.35 95	0.32 134	0.09 64	0.12 60	0.25 79	0.22 68	0.22 51	0.15 42

MGS-Stereo	0.24 84	0.23 104	0.16 88	0.16 73	0.14 69	0.14 64	0.10 78	0.34 90	0.14 51	0.28 70	0.20 82	0.24 60	0.13 65	0.17 112	0.25 92	0.26 86	0.40 115	0.34 153	0.39 107	0.25 121	0.36 104	0.25 85	0.14 113	0.17 99	0.26 83	0.24 73	0.35 98	0.34 103

MIM_Stereo	0.22 76	0.17 65	0.16 88	0.19 94	0.15 73	0.20 101	0.10 78	0.28 71	0.13 45	0.43 119	0.19 78	0.31 85	0.10 45	0.12 72	0.21 71	0.28 98	0.36 95	0.26 84	0.34 81	0.20 91	0.35 95	0.24 82	0.08 57	0.16 88	0.24 73	0.21 61	0.32 85	0.23 65

Sa-1000	0.32 127	0.29 156	0.17 99	0.20 103	0.20 117	0.23 121	0.10 78	0.49 168	0.28 186	0.55 234	0.26 118	0.46 144	0.17 100	0.20 147	0.31 141	0.31 144	0.45 161	0.33 145	0.50 159	0.22 101	0.41 144	0.43 197	0.14 113	0.20 134	0.42 164	0.41 167	0.51 184	0.40 133

SA	0.30 111	0.27 136	0.17 99	0.18 91	0.17 85	0.24 126	0.10 78	0.47 154	0.26 165	0.54 217	0.20 82	0.46 144	0.14 72	0.12 72	0.30 131	0.30 129	0.41 127	0.30 125	0.40 117	0.23 109	0.37 113	0.37 165	0.10 69	0.20 134	0.41 158	0.38 152	0.49 169	0.37 110

ARAFT	0.24 84	0.20 79	0.15 81	0.20 103	0.16 80	0.20 101	0.10 78	0.32 83	0.19 84	0.45 133	0.24 100	0.34 99	0.13 65	0.10 60	0.24 82	0.25 78	0.41 127	0.34 153	0.34 81	0.16 67	0.35 95	0.21 70	0.11 77	0.13 66	0.29 99	0.24 73	0.32 85	0.29 84

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 89	0.24 111	0.21 134	0.17 76	0.15 73	0.18 90	0.10 78	0.47 154	0.19 84	0.43 119	0.22 94	0.39 113	0.13 65	0.10 60	0.23 78	0.25 78	0.32 79	0.21 60	0.39 107	0.18 75	0.34 88	0.23 77	0.12 84	0.17 99	0.35 125	0.27 88	0.34 95	0.33 100

DispViT+	0.27 96	0.27 136	0.19 121	0.23 123	0.31 193	0.21 108	0.11 87	0.41 114	0.19 84	0.44 127	0.32 133	0.32 90	0.13 65	0.14 85	0.22 76	0.25 78	0.30 71	0.26 84	0.31 69	0.22 101	0.24 55	0.26 88	0.12 84	0.18 110	0.33 116	0.41 167	0.47 152	0.38 120

DFGA-Net	0.19 60	0.20 79	0.11 46	0.16 73	0.11 54	0.13 56	0.11 87	0.28 71	0.14 51	0.26 64	0.17 57	0.25 63	0.12 63	0.10 60	0.21 71	0.25 78	0.28 61	0.22 62	0.29 61	0.15 56	0.24 55	0.20 64	0.10 69	0.14 70	0.22 60	0.21 61	0.23 60	0.22 60

4D-IteraStereo	0.28 99	0.20 79	0.18 110	0.26 140	0.16 80	0.17 84	0.11 87	0.46 144	0.24 139	0.53 207	0.27 123	0.41 123	0.17 100	0.13 78	0.27 113	0.29 116	0.41 127	0.34 153	0.42 129	0.26 132	0.43 165	0.32 134	0.11 77	0.16 88	0.29 99	0.30 109	0.40 125	0.30 89

EGLCR-Stereo	0.32 127	0.28 143	0.18 110	0.24 126	0.25 150	0.33 170	0.11 87	0.48 161	0.20 98	0.49 168	0.19 78	0.49 154	0.15 85	0.17 112	0.24 82	0.28 98	0.45 161	0.31 131	0.45 139	0.25 121	0.49 205	0.41 184	0.14 113	0.18 110	0.34 118	0.31 114	0.74 257	0.57 194

test_5	0.20 65	0.18 68	0.14 69	0.17 76	0.10 41	0.15 69	0.11 87	0.25 63	0.15 57	0.29 73	0.13 37	0.29 75	0.30 194	0.07 40	0.20 62	0.24 69	0.26 56	0.22 62	0.23 49	0.14 44	0.26 61	0.23 77	0.07 39	0.17 99	0.25 79	0.26 82	0.31 78	0.26 73

AnonymousM	0.28 99	0.19 72	0.14 69	0.18 91	0.17 85	0.15 69	0.11 87	0.42 117	0.17 72	0.47 154	0.28 124	0.35 104	0.11 54	0.15 93	0.27 113	0.31 144	0.45 161	0.28 99	0.39 107	0.19 82	0.44 174	0.26 88	0.14 113	0.16 88	0.24 73	0.30 109	0.48 157	0.67 221

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

trnet	0.31 120	0.28 143	0.22 147	0.25 130	0.20 117	0.21 108	0.12 94	0.49 168	0.20 98	0.52 198	0.24 100	0.55 185	0.22 140	0.20 147	0.28 122	0.32 157	0.48 186	0.26 84	0.41 124	0.22 101	0.45 186	0.30 114	0.14 113	0.21 144	0.38 138	0.35 138	0.49 169	0.53 180

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 111	0.22 100	0.21 134	0.23 123	0.18 99	0.19 96	0.12 94	0.44 128	0.35 221	0.43 119	0.40 177	0.40 119	0.21 127	0.18 122	0.32 152	0.29 116	0.42 135	0.31 131	0.37 97	0.27 145	0.35 95	0.33 140	0.13 102	0.18 110	0.37 133	0.51 199	0.31 78	0.47 157

CASnet	0.30 111	0.26 130	0.18 110	0.22 113	0.20 117	0.27 144	0.12 94	0.48 161	0.24 139	0.54 217	0.35 147	0.55 185	0.21 127	0.19 136	0.27 113	0.25 78	0.37 97	0.23 69	0.54 173	0.20 91	0.42 152	0.31 123	0.15 134	0.18 110	0.30 104	0.27 88	0.40 125	0.42 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.29 103	0.25 117	0.22 147	0.15 65	0.19 108	0.18 90	0.12 94	0.37 99	0.21 110	0.42 110	0.38 164	0.32 90	0.20 120	0.18 122	0.31 141	0.27 94	0.34 83	0.28 99	0.43 131	0.21 95	0.42 152	0.33 140	0.15 134	0.23 158	0.48 190	0.34 132	0.41 132	0.46 149

tt_ll	0.29 103	0.25 117	0.22 147	0.15 65	0.19 108	0.18 90	0.12 94	0.37 99	0.21 110	0.42 110	0.38 164	0.32 90	0.20 120	0.18 122	0.31 141	0.27 94	0.34 83	0.28 99	0.43 131	0.21 95	0.42 152	0.33 140	0.15 134	0.23 158	0.48 190	0.34 132	0.41 132	0.46 149

RAFT+CT+SA	0.23 82	0.20 79	0.16 88	0.19 94	0.13 65	0.15 69	0.12 94	0.33 87	0.19 84	0.44 127	0.14 42	0.34 99	0.29 190	0.09 56	0.23 78	0.29 116	0.27 59	0.22 62	0.31 69	0.19 82	0.31 74	0.35 150	0.07 39	0.17 99	0.29 99	0.27 88	0.31 78	0.28 80

delet	0.17 51	0.16 58	0.16 88	0.20 103	0.14 69	0.19 96	0.12 94	0.15 46	0.13 45	0.19 55	0.17 57	0.19 49	0.11 54	0.15 93	0.20 62	0.19 44	0.22 47	0.20 54	0.18 30	0.18 75	0.21 44	0.14 33	0.11 77	0.13 66	0.20 50	0.20 60	0.18 41	0.22 60

CREStereo	0.32 127	0.27 136	0.22 147	0.25 130	0.20 117	0.22 115	0.12 94	0.49 168	0.20 98	0.50 173	0.24 100	0.54 179	0.22 140	0.20 147	0.29 127	0.33 164	0.49 194	0.26 84	0.41 124	0.22 101	0.46 190	0.30 114	0.15 134	0.21 144	0.39 146	0.34 132	0.48 157	0.52 176
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
AANet_RVC	0.20 65	0.19 72	0.18 110	0.14 61	0.17 85	0.12 52	0.12 94	0.18 52	0.19 84	0.15 48	0.21 89	0.18 48	0.15 85	0.13 78	0.26 102	0.23 66	0.24 50	0.26 84	0.22 46	0.22 101	0.20 43	0.19 58	0.16 144	0.16 88	0.26 83	0.26 82	0.26 67	0.34 103

castereo++	0.31 120	0.23 104	0.18 110	0.32 170	0.17 85	0.16 81	0.13 103	0.50 177	0.25 150	0.55 234	0.24 100	0.59 212	0.16 90	0.16 104	0.25 92	0.29 116	0.46 172	0.30 125	0.45 139	0.25 121	0.47 196	0.41 184	0.13 102	0.22 148	0.35 125	0.37 149	0.49 169	0.36 107

TestStereo1	0.26 93	0.24 111	0.15 81	0.17 76	0.17 85	0.17 84	0.13 103	0.32 83	0.24 139	0.43 119	0.18 64	0.27 66	0.33 208	0.08 48	0.25 92	0.30 129	0.35 86	0.24 75	0.32 75	0.19 82	0.36 104	0.40 179	0.12 84	0.17 99	0.34 118	0.33 124	0.39 122	0.31 92

TESTraft	0.25 89	0.21 93	0.15 81	0.15 65	0.16 80	0.14 64	0.13 103	0.28 71	0.26 165	0.41 99	0.19 78	0.27 66	0.30 194	0.07 40	0.24 82	0.31 144	0.34 83	0.24 75	0.30 64	0.18 75	0.35 95	0.39 172	0.09 64	0.17 99	0.34 118	0.33 124	0.35 98	0.31 92

RAFT_CTSACE	0.21 71	0.15 52	0.13 61	0.11 47	0.11 54	0.19 96	0.13 103	0.27 68	0.15 57	0.48 160	0.13 37	0.33 95	0.25 165	0.12 72	0.21 71	0.22 63	0.29 67	0.20 54	0.27 58	0.14 44	0.30 69	0.31 123	0.07 39	0.13 66	0.25 79	0.26 82	0.31 78	0.21 58

SA-5K	0.26 93	0.24 111	0.15 81	0.17 76	0.17 85	0.17 84	0.13 103	0.32 83	0.24 139	0.43 119	0.18 64	0.27 66	0.33 208	0.08 48	0.25 92	0.30 129	0.35 86	0.24 75	0.32 75	0.19 82	0.36 104	0.40 179	0.12 84	0.17 99	0.34 118	0.33 124	0.39 122	0.31 92

GMOStereo	0.30 111	0.23 104	0.16 88	0.19 94	0.18 99	0.21 108	0.13 103	0.46 144	0.25 150	0.56 244	0.24 100	0.43 126	0.26 169	0.16 104	0.27 113	0.28 98	0.40 115	0.29 108	0.44 134	0.23 109	0.42 152	0.45 208	0.12 84	0.16 88	0.42 164	0.38 152	0.48 157	0.31 92

error version	0.30 111	0.23 104	0.16 88	0.19 94	0.18 99	0.21 108	0.13 103	0.46 144	0.25 150	0.56 244	0.24 100	0.43 126	0.26 169	0.16 104	0.27 113	0.28 98	0.40 115	0.29 108	0.44 134	0.23 109	0.42 152	0.45 208	0.12 84	0.16 88	0.42 164	0.38 152	0.48 157	0.31 92

test-v	0.30 111	0.23 104	0.16 88	0.19 94	0.18 99	0.21 108	0.13 103	0.46 144	0.25 150	0.56 244	0.24 100	0.43 126	0.26 169	0.16 104	0.27 113	0.28 98	0.40 115	0.29 108	0.44 134	0.23 109	0.42 152	0.45 208	0.12 84	0.16 88	0.42 164	0.38 152	0.48 157	0.31 92

test-2	0.30 111	0.23 104	0.16 88	0.19 94	0.18 99	0.21 108	0.13 103	0.46 144	0.25 150	0.56 244	0.24 100	0.43 126	0.26 169	0.16 104	0.27 113	0.28 98	0.40 115	0.29 108	0.44 134	0.23 109	0.42 152	0.45 208	0.12 84	0.16 88	0.42 164	0.38 152	0.48 157	0.31 92

raft+_RVC	0.25 89	0.22 100	0.17 99	0.19 94	0.18 99	0.18 90	0.13 103	0.38 105	0.19 84	0.46 146	0.30 129	0.34 99	0.16 90	0.13 78	0.25 92	0.26 86	0.33 80	0.27 94	0.37 97	0.19 82	0.36 104	0.26 88	0.10 69	0.15 77	0.30 104	0.29 105	0.36 113	0.30 89

castereo	0.32 127	0.23 104	0.18 110	0.26 140	0.20 117	0.22 115	0.14 113	0.48 161	0.25 150	0.54 217	0.30 129	0.52 171	0.16 90	0.15 93	0.27 113	0.31 144	0.48 186	0.29 108	0.52 164	0.26 132	0.48 200	0.39 172	0.14 113	0.18 110	0.40 152	0.39 162	0.38 118	0.44 144

anonymousdsp2	0.26 93	0.28 143	0.18 110	0.19 94	0.16 80	0.21 108	0.14 113	0.37 99	0.19 84	0.38 93	0.22 94	0.36 107	0.16 90	0.14 85	0.22 76	0.26 86	0.36 95	0.25 81	0.56 180	0.21 95	0.37 113	0.31 123	0.13 102	0.18 110	0.31 108	0.25 78	0.38 118	0.29 84

CIPLG	0.29 103	0.26 130	0.17 99	0.22 113	0.17 85	0.24 126	0.14 113	0.50 177	0.17 72	0.46 146	0.37 157	0.45 137	0.22 140	0.25 206	0.30 131	0.30 129	0.43 142	0.29 108	0.39 107	0.28 151	0.40 134	0.28 102	0.13 102	0.18 110	0.31 108	0.25 78	0.32 85	0.29 84

IPLGR_C	0.29 103	0.26 130	0.17 99	0.22 113	0.17 85	0.24 126	0.14 113	0.50 177	0.17 72	0.46 146	0.37 157	0.45 137	0.24 156	0.25 206	0.30 131	0.30 129	0.43 142	0.30 125	0.39 107	0.28 151	0.40 134	0.28 102	0.13 102	0.17 99	0.31 108	0.26 82	0.32 85	0.30 89

ACRE	0.29 103	0.26 130	0.17 99	0.22 113	0.17 85	0.24 126	0.14 113	0.50 177	0.17 72	0.46 146	0.37 157	0.45 137	0.23 149	0.25 206	0.30 131	0.30 129	0.43 142	0.29 108	0.39 107	0.29 161	0.40 134	0.27 95	0.13 102	0.18 110	0.30 104	0.26 82	0.32 85	0.29 84

rafts_anoy	0.29 103	0.30 163	0.23 153	0.22 113	0.24 145	0.23 121	0.14 113	0.44 128	0.18 80	0.44 127	0.34 142	0.40 119	0.16 90	0.14 85	0.33 157	0.30 129	0.40 115	0.37 185	0.40 117	0.25 121	0.38 124	0.29 111	0.12 84	0.20 134	0.38 138	0.33 124	0.35 98	0.41 135

raftrobust	0.31 120	0.25 117	0.21 134	0.22 113	0.21 123	0.19 96	0.14 113	0.49 168	0.18 80	0.54 217	0.34 142	0.44 132	0.18 108	0.16 104	0.35 177	0.31 144	0.42 135	0.32 141	0.42 129	0.29 161	0.41 144	0.31 123	0.14 113	0.17 99	0.41 158	0.38 152	0.38 118	0.38 120

MMNet	0.20 65	0.20 79	0.17 99	0.21 107	0.17 85	0.20 101	0.14 113	0.23 60	0.16 66	0.19 55	0.20 82	0.27 66	0.11 54	0.22 174	0.21 71	0.21 58	0.27 59	0.24 75	0.29 61	0.18 75	0.23 52	0.15 43	0.12 84	0.15 77	0.23 67	0.23 70	0.22 51	0.25 69

R-Stereo Train	0.40 168	0.28 143	0.29 181	0.33 174	0.27 167	0.37 188	0.14 113	0.51 190	0.25 150	0.54 217	0.42 190	0.56 191	0.26 169	0.21 162	0.34 168	0.41 220	0.52 222	0.38 192	0.70 205	0.37 196	0.51 214	0.48 228	0.17 159	0.28 200	0.54 214	0.65 236	0.46 147	0.62 203

RAFT-Stereo	0.40 168	0.28 143	0.29 181	0.33 174	0.27 167	0.37 188	0.14 113	0.51 190	0.25 150	0.54 217	0.42 190	0.56 191	0.26 169	0.21 162	0.34 168	0.41 220	0.52 222	0.38 192	0.70 205	0.37 196	0.51 214	0.48 228	0.17 159	0.28 200	0.54 214	0.65 236	0.46 147	0.62 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IPLG	0.30 111	0.28 143	0.24 160	0.22 113	0.20 117	0.25 135	0.15 123	0.45 135	0.19 84	0.45 133	0.28 124	0.45 137	0.18 108	0.23 192	0.33 157	0.29 116	0.43 142	0.35 169	0.40 117	0.28 151	0.35 95	0.44 201	0.12 84	0.20 134	0.35 125	0.36 144	0.37 115	0.37 110

MIPNet	0.35 148	0.32 183	0.24 160	0.26 140	0.23 138	0.27 144	0.15 123	0.50 177	0.20 98	0.45 133	0.37 157	0.52 171	0.29 190	0.22 174	0.35 177	0.33 164	0.46 172	0.37 185	0.51 162	0.37 196	0.36 104	0.44 201	0.14 113	0.19 127	0.46 178	0.51 199	0.42 139	0.51 171

test-3	0.33 137	0.25 117	0.20 125	0.25 130	0.25 150	0.24 126	0.15 123	0.50 177	0.21 110	0.51 189	0.24 100	0.63 224	0.24 156	0.17 112	0.34 168	0.29 116	0.45 161	0.31 131	0.84 228	0.30 166	0.41 144	0.42 190	0.12 84	0.20 134	0.31 108	0.27 88	0.41 132	0.38 120

test_1	0.33 137	0.25 117	0.20 125	0.25 130	0.25 150	0.24 126	0.15 123	0.50 177	0.21 110	0.51 189	0.24 100	0.64 226	0.24 156	0.16 104	0.34 168	0.29 116	0.45 161	0.31 131	0.85 230	0.30 166	0.41 144	0.42 190	0.12 84	0.20 134	0.31 108	0.27 88	0.41 132	0.38 120

test_3	0.35 148	0.25 117	0.20 125	0.25 130	0.25 150	0.23 121	0.15 123	0.51 190	0.23 132	0.54 217	0.24 100	0.67 231	0.28 185	0.17 112	0.34 168	0.31 144	0.45 161	0.33 145	0.86 232	0.32 177	0.44 174	0.50 241	0.11 77	0.22 148	0.38 138	0.38 152	0.41 132	0.37 110

CREStereo++_RVC	0.32 127	0.25 117	0.18 110	0.23 123	0.25 150	0.22 115	0.15 123	0.45 135	0.26 165	0.48 160	0.28 124	0.48 150	0.44 243	0.18 122	0.26 102	0.30 129	0.47 177	0.25 81	0.38 102	0.23 109	0.41 144	0.30 114	0.13 102	0.24 170	0.40 152	0.32 118	0.51 184	0.52 176
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RALCasStereoNet	0.30 111	0.31 171	0.21 134	0.28 152	0.23 138	0.22 115	0.15 123	0.45 135	0.19 84	0.48 160	0.30 129	0.44 132	0.19 115	0.14 85	0.33 157	0.30 129	0.44 154	0.38 192	0.39 107	0.25 121	0.41 144	0.26 88	0.13 102	0.21 144	0.40 152	0.33 124	0.35 98	0.38 120

HCRNet	0.24 84	0.30 163	0.15 81	0.34 182	0.15 73	0.25 135	0.15 123	0.30 78	0.14 51	0.69 289	0.32 133	0.39 113	0.14 72	0.17 112	0.20 62	0.20 55	0.30 71	0.22 62	0.33 79	0.15 56	0.24 55	0.15 43	0.16 144	0.12 60	0.20 50	0.24 73	0.24 63	0.22 60

CVANet_RVC	0.22 76	0.29 156	0.21 134	0.29 156	0.22 132	0.25 135	0.15 123	0.27 68	0.16 66	0.24 62	0.34 142	0.23 55	0.19 115	0.14 85	0.20 62	0.22 63	0.25 52	0.24 75	0.24 51	0.17 69	0.24 55	0.17 51	0.13 102	0.18 110	0.23 67	0.19 56	0.22 51	0.23 65

HITNet	0.28 99	0.27 136	0.21 134	0.22 113	0.21 123	0.22 115	0.15 123	0.41 114	0.22 126	0.50 173	0.35 147	0.44 132	0.21 127	0.17 112	0.26 102	0.24 69	0.33 80	0.31 131	0.31 69	0.19 82	0.32 79	0.28 102	0.16 144	0.18 110	0.31 108	0.28 102	0.44 145	0.42 139
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
AE-Stereo	0.38 157	0.32 183	0.23 153	0.34 182	0.25 150	0.29 151	0.16 133	0.49 168	0.24 139	0.55 234	0.22 94	0.67 231	0.23 149	0.19 136	0.33 157	0.35 181	0.52 222	0.41 219	0.59 191	0.37 196	0.50 212	0.50 241	0.14 113	0.30 208	0.51 205	0.46 182	0.55 204	0.48 163

iinet-f	0.34 143	0.26 130	0.24 160	0.24 126	0.18 99	0.35 182	0.16 133	0.33 87	0.21 110	0.42 110	0.73 274	0.44 132	0.35 215	0.18 122	0.30 131	0.34 174	0.43 142	0.28 99	0.86 232	0.33 183	0.40 134	0.26 88	0.17 159	0.18 110	0.39 146	0.29 105	0.46 147	0.39 130

LoS	0.41 181	0.33 193	0.21 134	0.28 152	0.31 193	0.27 144	0.16 133	1.20 308	0.22 126	0.76 298	0.69 270	0.57 199	0.27 182	0.20 147	0.31 141	0.39 205	0.46 172	0.29 108	0.52 164	0.26 132	0.52 220	0.37 165	0.17 159	0.18 110	0.59 234	0.47 185	0.48 157	0.58 195
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.34 143	0.27 136	0.19 121	0.29 156	0.22 132	0.22 115	0.16 133	0.52 204	0.28 186	0.64 277	0.25 115	0.48 150	0.26 169	0.18 122	0.32 152	0.33 164	0.44 154	0.34 153	0.52 164	0.28 151	0.44 174	0.47 223	0.12 84	0.21 144	0.44 173	0.44 177	0.49 169	0.46 149

RALAANet	0.29 103	0.31 171	0.23 153	0.22 113	0.21 123	0.23 121	0.16 133	0.38 105	0.19 84	0.33 76	0.38 164	0.35 104	0.18 108	0.15 93	0.33 157	0.29 116	0.38 104	0.37 185	0.48 156	0.27 145	0.36 104	0.29 111	0.15 134	0.20 134	0.34 118	0.30 109	0.35 98	0.35 106

coex_refinement	0.33 137	0.31 171	0.23 153	0.26 140	0.25 150	0.31 159	0.17 138	0.45 135	0.34 218	0.41 99	0.42 190	0.39 113	0.20 120	0.21 162	0.34 168	0.34 174	0.39 110	0.34 153	0.38 102	0.22 101	0.34 88	0.30 114	0.19 181	0.23 158	0.38 138	0.38 152	0.43 142	0.64 212

YMNet	0.22 76	0.21 93	0.17 99	0.21 107	0.17 85	0.20 101	0.17 138	0.26 65	0.24 139	0.18 51	0.15 48	0.31 85	0.17 100	0.21 162	0.24 82	0.24 69	0.26 56	0.22 62	0.30 64	0.15 56	0.26 61	0.22 74	0.14 113	0.14 70	0.26 83	0.23 70	0.27 70	0.26 73

IER	0.29 103	0.24 111	0.24 160	0.24 126	0.21 123	0.25 135	0.17 138	0.35 92	0.21 110	0.36 83	0.45 204	0.51 162	0.20 120	0.24 198	0.32 152	0.29 116	0.38 104	0.31 131	0.33 79	0.23 109	0.33 85	0.27 95	0.20 192	0.19 127	0.30 104	0.32 118	0.35 98	0.39 130

AASNet	0.20 65	0.22 100	0.15 81	0.21 107	0.18 99	0.24 126	0.17 138	0.23 60	0.14 51	0.22 59	0.26 118	0.21 51	0.13 65	0.16 104	0.20 62	0.22 63	0.28 61	0.23 69	0.24 51	0.19 82	0.23 52	0.19 58	0.12 84	0.16 88	0.23 67	0.21 61	0.22 51	0.19 51

TANstereo	0.40 168	0.25 117	0.18 110	0.29 156	0.27 167	0.33 170	0.17 138	0.37 99	0.20 98	0.45 133	0.21 89	0.31 85	0.26 169	0.22 174	0.61 264	0.56 277	0.51 214	0.68 298	0.97 248	0.74 291	0.43 165	0.35 150	0.85 306	0.22 148	0.27 87	0.32 118	0.49 169	0.38 120

XX-TBD	0.40 168	0.25 117	0.18 110	0.29 156	0.27 167	0.33 170	0.17 138	0.37 99	0.20 98	0.45 133	0.21 89	0.31 85	0.26 169	0.22 174	0.61 264	0.56 277	0.51 214	0.68 298	0.97 248	0.74 291	0.43 165	0.35 150	0.85 306	0.22 148	0.27 87	0.32 118	0.49 169	0.38 120

XX-Stereo	8.90 342	0.24 111	0.17 99	0.40 208	0.21 123	0.44 216	0.17 138	0.55 221	0.23 132	0.52 198	0.45 204	0.58 204	0.16 90	0.20 147	0.40 193	0.47 244	0.49 194	0.37 185	0.63 197	0.38 203	0.48 200	0.38 171	0.14 113	0.20 134	229.91 361	0.56 214	0.60 221	0.99 262

HGLStereo	0.32 127	0.32 183	0.25 168	0.27 146	0.27 167	0.28 149	0.17 138	0.39 111	0.23 132	0.40 97	0.56 243	0.33 95	0.19 115	0.24 198	0.30 131	0.34 174	0.44 154	0.39 203	0.41 124	0.28 151	0.39 130	0.32 134	0.18 174	0.25 183	0.40 152	0.38 152	0.35 98	0.33 100

DN-CSS_ROB	0.36 153	0.31 171	0.30 185	0.31 163	0.30 189	0.25 135	0.17 138	0.51 190	0.25 150	0.51 189	0.56 243	0.56 191	0.36 219	0.18 122	0.31 141	0.28 98	0.41 127	0.31 131	0.81 224	0.27 145	0.37 113	0.25 85	0.22 196	0.32 223	0.37 133	0.32 118	0.41 132	0.38 120

S2M2_XL	0.27 96	0.20 79	0.20 125	0.15 65	0.16 80	0.19 96	0.18 147	0.48 161	0.21 110	0.43 119	0.21 89	0.43 126	0.14 72	0.17 112	0.26 102	0.26 86	0.47 177	0.23 69	0.35 88	0.21 95	0.40 134	0.24 82	0.16 144	0.18 110	0.29 99	0.25 78	0.33 93	0.38 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.32 127	0.29 156	0.21 134	0.25 130	0.27 167	0.27 144	0.18 147	0.43 127	0.25 150	0.44 127	0.45 204	0.40 119	0.30 194	0.21 162	0.29 127	0.31 144	0.42 135	0.32 141	0.34 81	0.24 118	0.35 95	0.30 114	0.21 194	0.20 134	0.37 133	0.41 167	0.42 139	0.39 130

IPLGR	0.38 157	0.41 226	0.25 168	0.35 188	0.32 198	0.28 149	0.18 147	0.50 177	0.27 175	0.48 160	0.48 215	0.52 171	0.25 165	0.22 174	0.37 183	0.31 144	0.42 135	0.39 203	0.63 197	0.38 203	0.40 134	0.48 228	0.14 113	0.22 148	0.48 190	0.47 185	0.48 157	0.46 149

s12784h	0.39 165	0.35 197	0.25 168	0.46 223	0.29 183	0.25 135	0.18 147	0.49 168	0.22 126	0.51 189	0.34 142	0.62 220	0.32 204	0.21 162	0.27 113	0.28 98	0.48 186	0.29 108	0.52 164	0.23 109	0.51 214	0.30 114	0.15 134	0.23 158	0.51 205	0.52 202	0.70 246	1.14 268

sCroCo_RVC	0.40 168	0.30 163	0.24 160	0.24 126	0.22 132	0.29 151	0.18 147	0.50 177	0.32 207	0.44 127	0.33 137	0.37 108	0.37 227	0.17 112	0.45 218	0.60 288	0.55 239	0.47 246	0.64 202	0.39 208	0.68 284	0.62 278	0.22 196	0.31 217	0.48 190	0.44 177	0.58 212	0.48 163

DMCA	0.23 82	0.19 72	0.21 134	0.18 91	0.19 108	0.17 84	0.18 147	0.29 77	0.23 132	0.23 61	0.28 124	0.29 75	0.17 100	0.19 136	0.25 92	0.25 78	0.30 71	0.29 108	0.27 58	0.20 91	0.31 74	0.20 64	0.19 181	0.18 110	0.24 73	0.27 88	0.22 51	0.27 77

S2M2_L	0.31 120	0.28 143	0.29 181	0.21 107	0.22 132	0.30 153	0.19 153	0.44 128	0.20 98	0.52 198	0.17 57	0.37 108	0.13 65	0.27 216	0.33 157	0.31 144	0.49 194	0.28 99	0.41 124	0.28 151	0.43 165	0.28 102	0.22 196	0.22 148	0.32 115	0.30 109	0.46 147	0.50 168
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
cross-raft	0.42 185	0.32 183	0.22 147	0.32 170	0.26 160	0.32 166	0.19 153	0.54 213	0.27 175	0.55 234	0.39 174	0.58 204	0.20 120	0.20 147	0.36 181	0.48 250	0.51 214	0.37 185	1.06 260	0.44 235	0.56 242	0.59 270	0.14 113	0.25 183	0.57 226	0.54 208	0.59 215	0.59 197

LMCR-Stereo	0.37 155	0.31 171	0.23 153	0.25 130	0.25 150	0.33 170	0.19 153	0.44 128	0.27 175	0.45 133	0.35 147	0.51 162	0.34 210	0.21 162	0.35 177	0.35 181	0.50 208	0.38 192	0.74 213	0.41 215	0.46 190	0.44 201	0.20 192	0.23 158	0.40 152	0.38 152	0.51 184	0.51 171

PMTNet	0.33 137	0.28 143	0.20 125	0.26 140	0.22 132	0.20 101	0.19 153	0.45 135	0.21 110	0.50 173	0.24 100	0.52 171	0.15 85	0.18 122	0.31 141	0.33 164	0.47 177	0.28 99	0.55 175	0.25 121	0.46 190	0.27 95	0.16 144	0.16 88	0.46 178	0.37 149	0.48 157	0.64 212

GANet	0.22 76	0.20 79	0.20 125	0.22 113	0.23 138	0.24 126	0.19 153	0.31 80	0.17 72	0.24 62	0.21 89	0.29 75	0.14 72	0.14 85	0.21 71	0.24 69	0.29 67	0.31 131	0.24 51	0.15 56	0.24 55	0.19 58	0.16 144	0.17 99	0.23 67	0.21 61	0.26 67	0.24 67

RASNet	0.31 120	0.32 183	0.30 185	0.27 146	0.24 145	0.26 141	0.20 158	0.46 144	0.26 165	0.41 99	0.33 137	0.40 119	0.25 165	0.20 147	0.25 92	0.28 98	0.38 104	0.30 125	0.34 81	0.21 95	0.40 134	0.29 111	0.14 113	0.30 208	0.33 116	0.34 132	0.49 169	0.47 157

Any-RAFT	0.43 190	0.27 136	0.51 256	0.37 193	0.28 179	0.31 159	0.21 159	0.50 177	0.26 165	0.48 160	0.54 237	0.57 199	0.19 115	0.19 136	0.33 157	0.37 194	0.49 194	0.34 153	0.83 225	0.33 183	0.53 226	0.42 190	0.17 159	0.23 158	0.70 259	0.84 271	0.50 178	0.89 255

anonymity	1.14 289	0.25 117	0.65 285	0.38 198	0.28 179	0.36 186	0.21 159	0.56 228	0.26 165	0.53 207	18.98 354	0.52 171	0.22 140	0.20 147	0.31 141	0.44 233	0.48 186	0.32 141	0.83 225	0.45 238	0.48 200	0.46 215	0.18 174	0.22 148	0.68 255	0.98 292	0.58 212	0.98 261

UNet	0.32 127	0.28 143	0.27 175	0.29 156	0.27 167	0.31 159	0.21 159	0.41 114	0.26 165	0.41 99	0.37 157	0.39 113	0.28 185	0.25 206	0.31 141	0.30 129	0.43 142	0.35 169	0.39 107	0.26 132	0.33 85	0.32 134	0.19 181	0.26 193	0.34 118	0.37 149	0.37 115	0.41 135

UPFNet	0.28 99	0.25 117	0.26 174	0.26 140	0.23 138	0.30 153	0.21 159	0.34 90	0.25 150	0.35 82	0.32 133	0.33 95	0.21 127	0.23 192	0.31 141	0.28 98	0.37 97	0.31 131	0.37 97	0.23 109	0.27 66	0.24 82	0.18 174	0.20 134	0.28 97	0.29 105	0.32 85	0.29 84

PDISCO_ROB	0.34 143	0.31 171	0.32 202	0.28 152	0.24 145	0.30 153	0.21 159	0.36 94	0.24 139	0.27 67	0.35 147	0.32 90	0.24 156	0.18 122	0.36 181	0.40 211	0.40 115	0.51 262	0.36 93	0.31 173	0.44 174	0.40 179	0.17 159	0.25 183	0.41 158	0.43 174	0.62 225	0.46 149

Reg-Stereo(zero)	0.38 157	0.29 156	0.31 195	0.30 161	0.21 123	0.31 159	0.22 164	0.54 213	0.26 165	0.53 207	0.61 257	0.55 185	0.23 149	0.21 162	0.24 82	0.34 174	0.43 142	0.33 145	0.79 218	0.25 121	0.42 152	0.42 190	0.16 144	0.24 170	0.39 146	0.43 174	0.53 197	0.63 208

HI	0.38 157	0.29 156	0.31 195	0.30 161	0.21 123	0.31 159	0.22 164	0.54 213	0.26 165	0.53 207	0.61 257	0.55 185	0.23 149	0.21 162	0.24 82	0.34 174	0.43 142	0.33 145	0.79 218	0.25 121	0.42 152	0.42 190	0.16 144	0.24 170	0.39 146	0.43 174	0.53 197	0.63 208

MyStereo04	0.43 190	0.39 221	0.40 228	0.34 182	0.31 193	0.26 141	0.22 164	0.51 190	0.37 227	0.50 173	0.37 157	0.55 185	0.28 185	0.17 112	0.50 237	0.39 205	0.44 154	0.39 203	1.11 263	0.40 212	0.48 200	0.44 201	0.17 159	0.31 217	0.53 211	0.61 229	0.65 233	0.51 171

RAFT-Test	0.43 190	0.31 171	0.21 134	0.37 193	0.26 160	0.35 182	0.22 164	0.53 210	0.24 139	0.53 207	0.46 210	0.54 179	0.22 140	0.20 147	0.37 183	0.51 265	0.51 214	0.37 185	1.04 255	0.48 250	0.55 238	0.50 241	0.16 144	0.23 158	0.56 224	0.51 199	0.62 225	0.65 217

TestStereo	0.35 148	0.33 193	0.28 178	0.33 174	0.23 138	0.34 180	0.22 164	0.54 213	0.24 139	0.64 277	0.28 124	0.53 176	0.21 127	0.18 122	0.30 131	0.25 78	0.44 154	0.27 94	0.58 188	0.27 145	0.52 220	0.32 134	0.18 174	0.26 193	0.41 158	0.33 124	0.50 178	0.43 142

sAnonymous2	0.40 168	0.28 143	0.24 160	0.25 130	0.23 138	0.32 166	0.22 164	0.56 228	0.30 199	0.41 99	0.38 164	0.39 113	0.29 190	0.18 122	0.46 222	0.50 258	0.53 227	0.49 252	0.80 222	0.42 221	0.53 226	0.56 263	0.19 181	0.25 183	0.50 202	0.52 202	0.51 184	0.56 190

CroCo_RVC	0.40 168	0.28 143	0.24 160	0.25 130	0.23 138	0.32 166	0.22 164	0.56 228	0.30 199	0.41 99	0.38 164	0.39 113	0.29 190	0.18 122	0.46 222	0.50 258	0.53 227	0.49 252	0.80 222	0.42 221	0.53 226	0.56 263	0.19 181	0.25 183	0.50 202	0.52 202	0.51 184	0.56 190

BEATNet_4x	0.35 148	0.29 156	0.24 160	0.27 146	0.26 160	0.26 141	0.22 164	0.45 135	0.28 186	0.57 255	0.33 137	0.49 154	0.28 185	0.19 136	0.35 177	0.33 164	0.40 115	0.40 211	0.39 107	0.25 121	0.46 190	0.47 223	0.21 194	0.25 183	0.36 130	0.34 132	0.51 184	0.48 163

iResNetv2_ROB	0.37 155	0.30 163	0.23 153	0.34 182	0.29 183	0.38 192	0.22 164	0.46 144	0.25 150	0.46 146	0.56 243	0.56 191	0.41 238	0.22 174	0.30 131	0.29 116	0.40 115	0.34 153	0.66 203	0.31 173	0.40 134	0.32 134	0.23 203	0.30 208	0.44 173	0.36 144	0.50 178	0.46 149

iResNet_ROB	0.35 148	0.30 163	0.27 175	0.32 170	0.21 123	0.33 170	0.22 164	0.45 135	0.27 175	0.45 133	0.42 190	0.38 111	0.48 247	0.19 136	0.28 122	0.29 116	0.45 161	0.36 174	0.55 175	0.24 118	0.37 113	0.27 95	0.19 181	0.25 183	0.44 173	0.39 162	0.47 152	0.47 157

model_zeroshot	0.45 199	0.32 183	0.20 125	0.27 146	0.29 183	0.35 182	0.23 174	0.54 213	0.27 175	0.53 207	0.38 164	0.69 239	0.20 120	0.20 147	0.46 222	0.50 258	0.55 239	0.39 203	1.20 266	0.52 265	0.52 220	0.49 234	0.19 181	0.28 200	0.59 234	0.65 236	0.52 194	0.88 254

gcap-zeroshot	0.68 258	0.31 171	0.49 251	0.39 203	0.27 167	0.40 199	0.23 174	0.57 235	0.24 139	0.56 244	0.43 200	0.68 236	0.21 127	0.22 174	0.41 201	0.50 258	0.49 194	0.37 185	7.45 330	0.57 272	0.53 226	0.52 254	0.18 174	0.23 158	0.43 170	0.54 208	0.54 201	0.60 198

GLC_STEREO	0.36 153	0.31 171	0.29 181	0.31 163	0.27 167	0.30 153	0.23 174	0.49 168	0.22 126	0.54 217	0.43 200	0.48 150	0.21 127	0.22 174	0.29 127	0.31 144	0.54 236	0.33 145	0.47 154	0.30 166	0.60 262	0.46 215	0.18 174	0.24 170	0.39 146	0.28 102	0.57 209	0.42 139

MSMDNet	0.42 185	0.32 183	0.21 134	0.27 146	0.26 160	0.37 188	0.23 174	0.51 190	0.25 150	0.52 198	0.42 190	0.54 179	0.21 127	0.20 147	0.39 188	0.52 269	0.51 214	0.38 192	1.02 254	0.59 274	0.54 234	0.53 257	0.17 159	0.23 158	0.53 211	0.46 182	0.59 215	0.63 208

CFNet	0.34 143	0.31 171	0.25 168	0.38 198	0.32 198	0.30 153	0.23 174	0.46 144	0.26 165	0.41 99	0.36 154	0.58 204	0.30 194	0.24 198	0.28 122	0.26 86	0.39 110	0.34 153	0.37 97	0.26 132	0.35 95	0.22 74	0.17 159	0.24 170	0.47 180	0.39 162	0.46 147	0.51 171

MSKI-zero shot	0.46 204	0.28 143	0.20 125	0.31 163	0.27 167	0.33 170	0.24 179	0.56 228	0.24 139	0.53 207	0.40 177	0.55 185	0.21 127	0.19 136	0.33 157	0.42 227	0.51 214	0.36 174	1.37 270	0.41 215	0.52 220	0.47 223	0.16 144	0.23 158	0.49 196	1.13 302	0.80 265	0.78 234

dd	0.38 157	0.40 224	0.21 134	0.82 276	0.25 150	0.53 243	0.24 179	0.46 144	0.19 84	0.47 154	0.24 100	0.66 228	0.21 127	0.20 147	0.38 186	0.34 174	0.57 248	0.30 125	0.75 215	0.28 151	0.40 134	0.31 123	0.17 159	0.24 170	0.44 173	0.32 118	0.51 184	0.40 133

GMStereo	0.32 127	0.32 183	0.20 125	0.27 146	0.25 150	0.31 159	0.24 179	0.48 161	0.25 150	0.37 88	0.30 129	0.54 179	0.27 182	0.19 136	0.30 131	0.30 129	0.45 161	0.29 108	0.56 180	0.32 177	0.39 130	0.25 85	0.18 174	0.22 148	0.39 146	0.30 109	0.47 152	0.33 100
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DSFCA	0.33 137	0.39 221	0.32 202	0.31 163	0.27 167	0.35 182	0.25 182	0.36 94	0.29 194	0.32 75	0.42 190	0.38 111	0.22 140	0.19 136	0.32 152	0.31 144	0.38 104	0.36 174	0.46 150	0.26 132	0.37 113	0.37 165	0.23 203	0.24 170	0.38 138	0.35 138	0.34 95	0.43 142

DMCA-RVC	0.31 120	0.25 117	0.28 178	0.25 130	0.27 167	0.24 126	0.25 182	0.36 94	0.31 204	0.33 76	0.38 164	0.54 179	0.24 156	0.20 147	0.40 193	0.35 181	0.35 86	0.34 153	0.35 88	0.29 161	0.37 113	0.33 140	0.22 196	0.24 170	0.29 99	0.29 105	0.36 113	0.41 135

CFNet_RVC	0.38 157	0.40 224	0.33 205	0.38 198	0.35 209	0.38 192	0.25 182	0.44 128	0.28 186	0.45 133	0.49 217	0.46 144	0.26 169	0.24 198	0.40 193	0.33 164	0.43 142	0.36 174	0.44 134	0.31 173	0.43 165	0.31 123	0.19 181	0.26 193	0.49 196	0.49 190	0.50 178	0.52 176

GES	0.40 168	0.37 205	0.25 168	0.31 163	0.30 189	0.41 207	0.26 185	0.46 144	0.28 186	0.49 168	0.40 177	0.43 126	0.26 169	0.30 226	0.45 218	0.40 211	0.53 227	0.43 227	0.97 248	0.42 221	0.50 212	0.41 184	0.23 203	0.30 208	0.38 138	0.35 138	0.47 152	0.49 166

DeepPruner_ROB	0.43 190	0.36 199	0.37 219	0.38 198	0.39 222	0.37 188	0.26 185	0.45 135	0.36 225	0.50 173	0.53 234	0.47 148	0.40 236	0.23 192	0.56 256	0.38 201	0.48 186	0.44 233	0.51 162	0.35 190	0.57 251	0.45 208	0.27 218	0.32 223	0.47 180	0.68 245	0.52 194	0.45 147

psm_up	0.42 185	0.38 214	0.41 229	0.45 220	0.33 203	0.46 219	0.27 187	0.50 177	0.51 254	0.43 119	0.42 190	0.45 137	0.40 236	0.30 226	0.40 193	0.35 181	0.47 177	0.38 192	0.56 180	0.34 186	0.39 130	0.33 140	0.25 210	0.39 246	0.54 214	0.59 222	0.56 207	0.52 176

FADNet-RVC-Resample	0.40 168	0.31 171	0.32 202	0.36 189	0.29 183	0.33 170	0.27 187	0.53 210	0.32 207	0.57 255	0.37 157	0.53 176	0.34 210	0.30 226	0.41 201	0.31 144	0.41 127	0.42 225	0.55 175	0.43 227	0.39 130	0.46 215	0.25 210	0.43 257	0.44 173	0.42 170	0.37 115	0.53 180

DLCB_ROB	0.40 168	0.36 199	0.35 215	0.32 170	0.32 198	0.31 159	0.27 187	0.42 117	0.34 218	0.46 146	0.49 217	0.54 179	0.37 227	0.30 226	0.37 183	0.33 164	0.44 154	0.38 192	0.40 117	0.32 177	0.44 174	0.34 148	0.27 218	0.31 217	0.81 285	0.57 218	0.55 204	0.46 149

AACVNet	0.41 181	0.37 205	0.33 205	0.41 212	0.45 237	0.42 209	0.28 190	0.48 161	0.32 207	0.50 173	0.51 226	0.47 148	0.24 156	0.26 213	0.41 201	0.36 188	0.47 177	0.42 225	0.52 164	0.42 221	0.42 152	0.39 172	0.26 214	0.32 223	0.47 180	0.50 193	0.50 178	0.62 203

ICVP	0.43 190	0.38 214	0.47 243	0.40 208	0.36 211	0.40 199	0.28 190	0.47 154	0.33 214	0.46 146	0.45 204	0.49 154	0.37 227	0.24 198	0.40 193	0.38 201	0.45 161	0.39 203	0.53 170	0.39 208	0.43 165	0.59 270	0.55 285	0.34 228	0.48 190	0.55 211	0.51 184	0.55 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.38 157	0.32 183	0.34 211	0.41 212	0.33 203	0.38 192	0.28 190	0.51 190	0.29 194	0.54 217	0.52 232	0.46 144	0.42 240	0.24 198	0.41 201	0.33 164	0.39 110	0.36 174	0.46 150	0.25 121	0.38 124	0.31 123	0.19 181	0.26 193	0.43 170	0.46 182	0.52 194	0.55 186

HSM-Net_RVC	0.50 219	0.37 205	0.39 225	0.56 248	0.44 231	0.46 219	0.28 190	0.55 221	0.39 232	0.57 255	0.63 265	0.89 257	0.56 258	0.31 232	0.39 188	0.35 181	0.49 194	0.41 219	0.56 180	0.34 186	0.47 196	0.46 215	0.28 224	0.41 250	0.67 251	0.79 269	0.77 261	0.72 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.40 168	0.37 205	0.30 185	0.39 203	0.36 211	0.33 170	0.28 190	0.56 228	0.29 194	0.50 173	0.51 226	0.49 154	0.37 227	0.24 198	0.39 188	0.34 174	0.52 222	0.36 174	0.50 159	0.35 190	0.49 205	0.35 150	0.19 181	0.29 204	0.48 190	0.54 208	0.54 201	0.55 186

HH	0.43 190	0.21 93	0.55 265	0.33 174	0.26 160	0.40 199	0.29 195	0.52 204	0.27 175	0.54 217	0.26 118	0.57 199	0.17 100	0.22 174	0.33 157	0.46 237	0.49 194	0.40 211	0.92 240	0.42 221	0.63 268	0.49 234	0.17 159	0.25 183	0.47 180	0.60 226	0.64 230	0.82 247

HanStereo	0.43 190	0.21 93	0.55 265	0.33 174	0.26 160	0.40 199	0.29 195	0.52 204	0.27 175	0.54 217	0.26 118	0.57 199	0.17 100	0.22 174	0.33 157	0.46 237	0.49 194	0.40 211	0.92 240	0.42 221	0.63 268	0.49 234	0.17 159	0.25 183	0.47 180	0.60 226	0.64 230	0.82 247

test-1	0.45 199	0.24 111	0.22 147	0.28 152	0.29 183	0.50 232	0.29 195	0.58 240	0.32 207	0.55 234	0.41 181	0.58 204	0.30 194	0.20 147	0.39 188	0.39 205	0.50 208	0.40 211	1.04 255	0.38 203	0.52 220	0.63 280	0.17 159	0.32 223	0.60 240	0.69 250	0.58 212	0.89 255

FINET	0.31 120	0.30 163	0.31 195	0.34 182	0.24 145	0.27 144	0.29 195	0.36 94	0.28 186	0.39 95	0.26 118	0.37 108	0.23 149	0.22 174	0.43 211	0.35 181	0.37 97	0.28 99	0.46 150	0.25 121	0.35 95	0.28 102	0.24 207	0.24 170	0.35 125	0.27 88	0.39 122	0.32 99

PWCDC_ROB	0.45 199	0.20 79	0.30 185	0.20 103	0.33 203	0.23 121	0.29 195	0.26 65	0.96 299	0.21 58	0.54 237	0.30 82	2.04 308	0.49 274	0.51 242	0.41 220	0.38 104	0.41 219	0.39 107	0.37 196	0.37 113	0.61 276	0.35 241	0.31 217	0.24 73	0.49 190	0.35 98	0.53 180

UCFNet_RVC	0.42 185	0.52 256	0.34 211	0.47 226	0.42 227	0.42 209	0.30 200	0.49 168	0.32 207	0.51 189	0.48 215	0.68 236	0.36 219	0.26 213	0.40 193	0.32 157	0.41 127	0.38 192	0.48 156	0.30 166	0.45 186	0.31 123	0.28 224	0.30 208	0.61 243	0.49 190	0.48 157	0.61 201

DISCO	0.32 127	0.30 163	0.23 153	0.31 163	0.28 179	0.33 170	0.30 200	0.32 83	0.29 194	0.40 97	0.41 181	0.32 90	0.20 120	0.23 192	0.32 152	0.29 116	0.42 135	0.32 141	0.46 150	0.29 161	0.36 104	0.31 123	0.19 181	0.24 170	0.37 133	0.36 144	0.41 132	0.38 120

iRaft-Stereo_20w	0.51 223	0.32 183	0.83 300	0.81 275	0.32 198	0.47 224	0.31 202	0.55 221	0.28 186	0.54 217	0.46 210	0.59 212	0.14 72	0.22 174	0.41 201	0.39 205	0.49 194	0.33 145	0.88 234	0.43 227	0.49 205	0.39 172	0.15 134	0.18 110	0.72 267	0.88 277	1.07 291	1.22 276

ADLNet	0.34 143	0.39 221	0.25 168	0.33 174	0.29 183	0.36 186	0.32 203	0.42 117	0.25 150	0.37 88	0.38 164	0.60 217	0.28 185	0.50 277	0.31 141	0.30 129	0.40 115	0.31 131	0.38 102	0.28 151	0.34 88	0.28 102	0.28 224	0.19 127	0.36 130	0.40 166	0.35 98	0.36 107

FADNet-RVC	0.41 181	0.37 205	0.28 178	0.41 212	0.33 203	0.33 170	0.32 203	0.53 210	0.30 199	0.52 198	0.41 181	0.59 212	0.35 215	0.25 206	0.51 242	0.37 194	0.43 142	0.34 153	0.75 215	0.40 212	0.38 124	0.39 172	0.28 224	0.36 234	0.47 180	0.52 202	0.40 125	0.53 180

CASS	0.48 213	0.37 205	0.33 205	0.45 220	0.38 218	0.47 224	0.33 205	0.60 254	0.38 228	0.62 272	0.50 223	0.56 191	0.38 232	0.22 174	0.43 211	0.37 194	0.64 262	0.39 203	0.94 243	0.39 208	0.57 251	0.51 250	0.27 218	0.26 193	0.63 247	0.56 214	0.68 238	0.81 244
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.47 209	0.41 226	0.31 195	0.39 203	0.37 216	0.42 209	0.33 205	0.52 204	0.32 207	0.50 173	0.41 181	0.59 212	0.38 232	0.27 216	0.54 250	0.50 258	0.60 252	0.56 279	0.90 236	0.46 243	0.55 238	0.47 223	0.24 207	0.38 242	0.49 196	0.47 185	0.50 178	0.80 241

MLCV	0.46 204	0.38 214	0.34 211	0.54 243	0.39 222	0.49 229	0.33 205	0.59 248	0.31 204	0.49 168	0.59 251	0.72 242	0.57 259	0.22 174	0.39 188	0.29 116	0.49 194	0.38 192	1.01 253	0.33 183	0.42 152	0.43 197	0.28 224	0.36 234	0.51 205	0.56 214	0.54 201	0.54 184

NCCL2	0.49 215	0.47 243	0.48 247	0.40 208	0.38 218	0.38 192	0.33 205	0.55 221	0.44 242	0.58 258	0.47 213	0.53 176	0.36 219	0.28 220	0.57 257	0.47 244	0.49 194	0.45 240	0.57 185	0.44 235	0.56 242	0.54 261	0.34 238	0.45 262	0.70 259	0.72 253	0.61 224	0.81 244

GANet-ADL	0.47 209	0.42 229	0.33 205	0.43 218	0.42 227	0.48 228	0.35 209	0.51 190	0.33 214	0.54 217	0.50 223	0.63 224	0.34 210	0.35 244	0.47 227	0.39 205	0.53 227	0.38 192	0.79 218	0.51 261	0.48 200	0.41 184	0.30 233	0.30 208	0.52 208	0.59 222	0.63 228	0.72 228

FADNet_RVC	0.59 245	0.48 251	0.39 225	0.65 257	0.45 237	0.40 199	0.35 209	0.61 255	0.42 237	0.62 272	0.60 255	0.94 260	0.78 270	0.38 254	0.79 291	0.38 201	0.60 252	0.55 277	1.68 279	0.51 261	0.58 254	0.72 295	0.28 224	0.42 254	0.50 202	0.68 245	0.51 184	0.69 226

RTSC	0.47 209	0.36 199	0.33 205	0.36 189	0.38 218	0.41 207	0.35 209	0.50 177	0.48 251	0.44 127	0.60 255	0.42 125	0.38 232	0.29 224	0.64 273	0.45 235	0.62 258	0.41 219	0.83 225	0.36 192	0.54 234	0.49 234	0.23 203	0.38 242	0.47 180	0.50 193	0.60 221	0.91 257

APVNet	0.42 185	0.37 205	0.30 185	0.36 189	0.39 222	0.47 224	0.36 212	0.51 190	0.32 207	0.36 83	0.52 232	0.41 123	0.24 156	0.30 226	0.45 218	0.48 250	0.55 239	0.48 247	0.63 197	0.45 238	0.45 186	0.35 150	0.26 214	0.36 234	0.47 180	0.35 138	0.60 221	0.45 147

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 165	0.26 130	0.16 88	0.37 193	0.51 252	0.62 257	0.37 213	0.49 168	0.20 98	0.61 268	0.24 100	0.67 231	0.16 90	0.18 122	0.24 82	0.31 144	0.47 177	0.34 153	0.53 170	0.26 132	0.44 174	0.41 184	0.12 84	0.19 127	0.43 170	0.34 132	0.57 209	1.07 267

TRStereo	0.46 204	0.42 229	0.77 294	0.38 198	0.24 145	0.79 273	0.37 213	0.50 177	0.23 132	0.51 189	0.33 137	0.67 231	0.14 72	0.19 136	0.34 168	0.41 220	0.48 186	0.35 169	0.55 175	0.36 192	0.51 214	0.46 215	0.13 102	0.19 127	0.57 226	0.62 230	1.22 301	0.79 236

Anonymous3	0.56 238	0.45 237	0.31 195	0.31 163	0.33 203	0.46 219	0.37 213	0.57 235	0.51 254	0.56 244	0.38 164	1.04 265	0.36 219	0.26 213	0.76 288	0.69 303	0.66 266	0.58 285	1.04 255	0.51 261	0.81 297	0.97 311	0.26 214	0.29 204	0.59 234	0.62 230	0.76 259	0.56 190

DeepPrunerF	0.55 236	0.29 156	0.30 185	0.37 193	0.86 294	0.30 153	0.37 213	0.42 117	0.34 218	0.34 80	0.53 234	0.34 99	0.22 140	0.31 232	0.38 186	0.40 211	0.42 135	0.34 153	0.56 180	0.36 192	0.41 144	0.33 140	0.27 218	0.26 193	4.90 346	0.50 193	0.38 118	0.46 149

pcwnet_v2	0.45 199	0.36 199	0.38 220	0.47 226	0.37 216	0.46 219	0.38 217	0.51 190	0.35 221	0.54 217	0.61 257	0.50 161	0.75 267	0.35 244	0.46 222	0.36 188	0.47 177	0.38 192	0.53 170	0.30 166	0.42 152	0.31 123	0.25 210	0.32 223	0.58 233	0.58 219	0.59 215	0.68 225

AF-Net	0.40 168	0.36 199	0.35 215	0.39 203	0.44 231	0.43 214	0.38 217	0.44 128	0.43 239	0.37 88	0.49 217	0.58 204	0.32 204	0.31 232	0.41 201	0.36 188	0.35 86	0.36 174	0.45 139	0.30 166	0.34 88	0.30 114	0.33 235	0.30 208	0.38 138	0.42 170	0.59 215	0.47 157

Nwc_Net	0.40 168	0.36 199	0.35 215	0.39 203	0.44 231	0.43 214	0.38 217	0.44 128	0.43 239	0.37 88	0.49 217	0.58 204	0.32 204	0.31 232	0.41 201	0.36 188	0.35 86	0.36 174	0.45 139	0.30 166	0.34 88	0.30 114	0.33 235	0.30 208	0.38 138	0.42 170	0.59 215	0.47 157

ADCRef	0.48 213	0.37 205	0.33 205	0.33 174	0.31 193	0.44 216	0.38 217	0.47 154	0.68 274	0.47 154	0.51 226	0.56 191	0.35 215	0.27 216	0.43 211	0.40 211	0.47 177	0.44 233	0.84 228	0.37 196	0.49 205	0.48 228	0.30 233	0.31 217	0.49 196	0.88 277	0.49 169	1.04 266

ADCP+	0.49 215	0.35 197	0.36 218	0.33 174	0.26 160	0.39 198	0.38 217	0.48 161	0.98 300	0.42 110	0.61 257	0.85 253	0.26 169	0.30 226	0.33 157	0.32 157	0.41 127	0.35 169	0.62 193	0.27 145	0.41 144	0.37 165	0.24 207	0.22 148	0.41 158	1.72 323	0.43 142	1.18 271

EAI-Stereo	0.43 190	0.30 163	0.21 134	0.36 189	0.30 189	0.44 216	0.39 222	0.57 235	0.28 186	0.51 189	0.34 142	0.58 204	0.18 108	0.19 136	0.48 232	0.47 244	0.49 194	0.36 174	0.97 248	0.46 243	0.47 196	0.46 215	0.14 113	0.23 158	0.55 221	0.44 177	0.65 233	0.71 227

NaN_ROB	0.56 238	0.47 243	0.48 247	0.51 236	0.59 271	0.42 209	0.39 222	0.72 275	0.48 251	0.64 277	0.49 217	1.54 284	0.48 247	0.32 237	0.47 227	0.36 188	0.42 135	0.40 211	0.55 175	0.46 243	0.38 124	0.33 140	0.27 218	0.49 267	0.68 255	0.75 260	0.72 251	1.21 274

SGM-Forest	0.51 223	0.48 251	0.34 211	0.75 268	0.49 247	0.51 238	0.39 222	0.54 213	0.33 214	0.49 168	0.35 147	0.75 246	0.57 259	0.43 266	0.42 209	0.40 211	0.44 154	0.41 219	0.47 154	0.36 192	0.46 190	0.42 190	0.37 246	0.39 246	0.67 251	0.55 211	1.11 292	0.81 244
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iResNet	0.59 245	0.41 226	0.43 235	0.52 238	0.48 242	0.66 264	0.40 225	0.65 258	0.43 239	0.50 173	0.55 240	1.10 267	1.23 293	0.24 198	0.57 257	0.40 211	0.53 227	0.45 240	1.70 281	0.45 238	0.45 186	0.43 197	0.33 235	0.52 273	0.55 221	0.60 226	0.67 237	0.67 221

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 234	0.31 171	0.75 293	0.59 251	0.31 193	0.67 267	0.41 226	0.55 221	0.30 199	0.58 258	0.59 251	0.66 228	0.21 127	0.22 174	0.47 227	0.54 273	0.55 239	0.50 257	0.98 252	0.47 247	0.51 214	0.47 223	0.13 102	0.26 193	0.70 259	0.88 277	0.68 238	1.17 270

CBMV	0.71 261	0.52 256	0.47 243	0.62 253	0.52 259	0.56 248	0.41 226	0.70 271	0.63 269	0.61 268	0.39 174	1.30 280	0.47 246	0.46 271	0.72 284	0.62 290	0.62 258	0.54 272	0.79 218	0.48 250	0.67 281	0.50 241	0.40 264	0.71 297	0.79 278	0.75 260	1.53 311	2.47 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GwcNet-ADL	0.56 238	0.57 268	0.48 247	0.72 264	0.51 252	0.55 246	0.42 228	0.58 240	0.38 228	0.54 217	0.73 274	0.89 257	0.48 247	0.39 257	0.46 222	0.46 237	0.56 245	0.43 227	0.90 236	0.48 250	0.49 205	0.51 250	0.38 248	0.35 230	0.61 243	0.75 260	0.53 197	0.85 251

SACVNet	0.46 204	0.42 229	0.38 220	0.44 219	0.41 226	0.40 199	0.43 229	0.52 204	0.47 249	0.52 198	0.45 204	0.45 137	0.25 165	0.32 237	0.44 216	0.40 211	0.50 208	0.45 240	0.63 197	0.48 250	0.51 214	0.43 197	0.29 230	0.34 228	0.64 249	0.58 219	0.62 225	0.61 201

RGC	0.56 238	0.53 261	0.64 281	0.54 243	0.54 264	0.59 254	0.43 229	0.58 240	0.60 266	0.45 133	0.70 271	0.65 227	0.69 266	0.44 268	0.60 263	0.46 237	0.49 194	0.44 233	0.62 193	0.44 235	0.47 196	0.42 190	0.39 255	0.42 254	0.62 246	0.77 265	0.72 251	0.79 236

XPNet_ROB	0.55 236	0.57 268	0.42 232	0.41 212	0.44 231	0.49 229	0.43 229	0.40 112	0.47 249	0.48 160	0.57 247	1.88 288	0.36 219	0.31 232	0.52 246	0.43 229	0.65 264	0.43 227	0.60 192	0.39 208	0.53 226	0.66 285	0.34 238	0.38 242	0.49 196	0.53 207	0.96 281	0.64 212

PS-NSSS	0.45 199	0.52 256	0.38 220	0.68 259	0.40 225	0.56 248	0.44 232	0.57 235	0.31 204	0.58 258	0.35 147	1.11 268	0.31 200	0.28 220	0.40 193	0.30 129	0.40 115	0.36 174	0.71 207	0.32 177	0.32 79	0.21 70	0.26 214	0.29 204	0.47 180	0.47 185	0.47 152	0.62 203

FADNet	0.46 204	0.38 214	0.31 195	0.42 216	0.32 198	0.40 199	0.46 233	0.59 248	0.35 221	0.56 244	0.53 234	0.59 212	0.39 235	0.28 220	0.50 237	0.38 201	0.40 115	0.39 203	0.94 243	0.43 227	0.46 190	0.41 184	0.29 230	0.31 217	0.55 221	0.62 230	0.48 157	0.63 208

IGEV-FE	0.50 219	0.33 193	0.81 298	0.76 269	0.36 211	0.38 192	0.47 234	0.58 240	0.27 175	0.54 217	0.54 237	0.61 219	0.18 108	0.22 174	0.34 168	0.47 244	0.50 208	0.34 153	0.91 238	0.43 227	0.56 242	0.49 234	0.15 134	0.24 170	0.80 281	0.68 245	0.69 240	0.77 231

DDVS	0.88 274	0.53 261	0.62 279	0.51 236	0.50 249	0.58 252	0.47 234	0.74 278	0.56 261	0.55 234	6.30 347	2.69 304	0.86 274	0.34 241	0.63 270	0.63 292	0.56 245	0.49 252	1.04 255	0.67 286	0.55 238	0.56 263	0.35 241	0.41 250	0.54 214	0.56 214	0.74 257	0.86 253

ITSA-stereo	0.66 256	0.55 265	0.43 235	0.95 286	0.60 273	0.50 232	0.47 234	0.69 269	0.51 254	0.64 277	0.79 288	1.00 263	1.08 286	0.47 272	0.62 267	0.48 250	0.60 252	0.49 252	0.91 238	0.37 196	0.52 220	0.53 257	0.38 248	0.41 250	0.74 270	0.86 275	0.66 236	1.65 295

IGEV_Zeroshot_test	0.50 219	0.33 193	0.81 298	0.76 269	0.36 211	0.38 192	0.47 234	0.58 240	0.27 175	0.53 207	0.55 240	0.60 217	0.18 108	0.22 174	0.34 168	0.47 244	0.50 208	0.34 153	0.92 240	0.43 227	0.56 242	0.50 241	0.15 134	0.24 170	0.80 281	0.68 245	0.69 240	0.77 231

PSMNet-ADL	0.56 238	0.47 243	0.47 243	0.52 238	0.48 242	0.51 238	0.47 234	0.58 240	0.46 248	0.64 277	0.68 269	0.77 248	0.81 271	0.39 257	0.51 242	0.46 237	0.53 227	0.41 219	1.18 264	0.50 257	0.54 234	0.45 208	0.39 255	0.35 230	0.56 224	0.67 244	0.85 274	0.50 168

RP	0.43 190	0.45 237	0.48 247	0.48 229	0.43 229	0.46 219	0.47 234	0.47 154	0.45 245	0.34 80	0.61 257	0.57 199	0.42 240	0.33 239	0.40 193	0.35 181	0.43 142	0.35 169	0.49 158	0.34 186	0.38 124	0.37 165	0.29 230	0.35 230	0.49 196	0.44 177	0.53 197	0.58 195

NOSS_ROB	0.54 234	0.48 251	0.44 240	0.55 247	0.51 252	0.51 238	0.47 234	0.68 267	0.39 232	0.52 198	0.41 181	0.49 154	0.36 219	0.53 285	0.66 274	0.56 277	0.61 256	0.54 272	0.57 185	0.47 247	0.64 275	0.50 241	0.39 255	0.51 272	0.70 259	0.65 236	0.83 269	0.67 221

ETE_ROB	0.66 256	0.65 279	0.42 232	0.54 243	0.51 252	0.66 264	0.47 234	0.51 190	0.58 264	0.52 198	0.75 281	2.41 298	0.44 243	0.40 259	0.61 264	0.48 250	0.70 276	0.50 257	0.72 209	0.50 257	0.62 267	0.61 276	0.39 255	0.44 260	0.60 240	0.72 253	1.17 295	0.85 251

DAS	0.61 248	0.42 229	0.30 185	0.62 253	0.48 242	0.54 244	0.48 242	0.59 248	0.67 272	0.45 133	0.73 274	1.19 271	0.62 261	0.25 206	0.54 250	0.46 237	0.71 278	0.51 262	0.96 245	0.66 284	0.56 242	0.63 280	0.41 265	0.62 288	0.71 264	0.72 253	0.82 267	0.79 236

SepStereo	0.61 248	0.42 229	0.30 185	0.62 253	0.48 242	0.54 244	0.48 242	0.59 248	0.67 272	0.45 133	0.73 274	1.19 271	0.62 261	0.25 206	0.54 250	0.46 237	0.71 278	0.51 262	0.96 245	0.66 284	0.56 242	0.63 280	0.41 265	0.62 288	0.71 264	0.72 253	0.82 267	0.79 236

stereogan	0.49 215	0.47 243	0.46 241	0.52 238	0.54 264	0.56 248	0.48 242	0.52 204	0.45 245	0.39 95	0.49 217	0.70 240	0.49 251	0.34 241	0.49 233	0.40 211	0.45 161	0.40 211	0.63 197	0.41 215	0.43 165	0.39 172	0.38 248	0.37 240	0.47 180	0.50 193	0.77 261	0.60 198

SHD	0.65 253	0.44 235	0.55 265	0.57 250	0.55 266	0.50 232	0.48 242	0.74 278	0.69 276	0.63 276	0.65 267	0.68 236	0.97 281	0.42 264	0.81 295	0.57 283	0.69 275	0.50 257	1.20 266	0.56 271	0.66 279	0.68 287	0.39 255	0.52 273	0.68 255	0.78 268	0.70 246	1.03 265

CSAN	0.70 259	0.70 284	0.60 278	0.68 259	0.61 275	0.58 252	0.48 242	0.77 285	0.73 279	0.79 302	0.57 247	1.34 282	1.03 285	0.35 244	0.58 260	0.45 235	0.57 248	0.53 270	0.74 213	0.60 277	0.58 254	0.51 250	0.44 272	0.61 285	0.77 275	1.10 300	0.88 277	1.19 272

STTStereo	0.39 165	0.42 229	0.43 235	0.37 193	0.43 229	0.34 180	0.49 247	0.37 99	0.33 214	0.38 93	0.43 200	0.51 162	0.30 194	0.38 254	0.47 227	0.32 157	0.41 127	0.40 211	0.40 117	0.29 161	0.36 104	0.28 102	0.22 196	0.28 200	0.40 152	0.45 181	0.40 125	0.62 203

FSD		0.47 243	0.47 243	0.48 229	0.48 242	0.47 224	0.51 248	0.65 258	0.35 221	0.69 289	0.39 174			0.51 279	0.53 247	0.55 274			0.57 185	0.47 247				0.48 265	0.59 234	0.52 202	0.59 215	0.60 198

EKT-Stereo	0.47 209	0.38 214	0.27 175	0.50 233	0.33 203	0.49 229	0.51 248	0.51 190	0.23 132	0.50 173	0.41 181	0.56 191	0.24 156	0.22 174	0.43 211	0.51 265	0.54 236	0.52 268	0.89 235	0.40 212	0.65 276	0.56 263	0.17 159	0.25 183	0.72 267	0.63 233	0.64 230	0.56 190

SFCPSM	0.82 268	0.59 270	0.46 241	0.60 252	0.53 262	0.60 255	0.51 248	0.66 261	0.62 268	0.55 234	0.81 293	1.44 283	2.03 307	0.37 252	0.55 255	0.48 250	0.55 239	0.48 247	4.41 310	0.83 299	0.59 258	0.58 269	0.45 273	0.38 242	0.70 259	0.74 259	0.69 240	0.99 262

NCC-stereo	0.51 223	0.47 243	0.43 235	0.49 231	0.51 252	0.50 232	0.51 248	0.51 190	0.57 262	0.36 83	0.59 251	0.62 220	0.55 256	0.36 249	0.53 247	0.41 220	0.46 172	0.50 257	0.58 188	0.41 215	0.43 165	0.40 179	0.43 270	0.36 234	0.57 226	0.72 253	0.73 255	0.65 217

Abc-Net	0.51 223	0.47 243	0.43 235	0.49 231	0.51 252	0.50 232	0.51 248	0.51 190	0.57 262	0.36 83	0.59 251	0.62 220	0.55 256	0.36 249	0.53 247	0.41 220	0.46 172	0.50 257	0.58 188	0.41 215	0.43 165	0.40 179	0.43 270	0.36 234	0.57 226	0.72 253	0.73 255	0.65 217
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LALA_ROB	0.65 253	0.64 278	0.51 256	0.50 233	0.50 249	0.65 262	0.51 248	0.54 213	0.65 271	0.55 234	0.75 281	2.33 296	0.45 245	0.38 254	0.71 283	0.47 244	0.67 270	0.57 283	0.66 203	0.49 256	0.60 262	0.62 278	0.38 248	0.43 257	0.54 214	0.71 251	0.95 280	0.80 241

HBP-ISP	0.60 247	0.53 261	0.58 270	0.79 274	0.57 269	0.61 256	0.52 254	0.70 271	0.38 228	0.62 272	0.51 226	0.67 231	0.31 200	0.60 293	0.68 278	0.66 298	0.57 248	0.48 247	0.52 164	0.48 250	0.65 276	0.65 284	0.38 248	0.52 273	0.68 255	0.77 265	1.06 289	0.73 230

FCDSN-DC	0.52 227	0.52 256	0.51 256	0.53 241	0.50 249	0.50 232	0.52 254	0.56 228	0.36 225	0.61 268	0.36 154	0.48 150	0.34 210	0.47 272	0.63 270	0.57 283	0.65 264	0.62 290	0.54 173	0.48 250	0.59 258	0.50 241	0.38 248	0.62 288	0.53 211	0.55 211	0.51 184	0.54 184
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANetREF_RVC	0.61 248	0.56 266	0.58 270	0.56 248	0.52 259	0.55 246	0.52 254	0.85 289	0.63 269	0.78 300	0.44 203	1.00 263	0.63 263	0.34 241	0.62 267	0.44 233	0.53 227	0.51 262	0.85 230	0.51 261	0.63 268	0.48 228	0.48 275	0.59 281	0.71 264	0.65 236	0.81 266	0.79 236
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.38 157	0.38 214	0.38 220	0.34 182	0.47 241	0.32 166	0.52 254	0.40 112	0.44 242	0.41 99	0.41 181	0.56 191	0.26 169	0.41 262	0.43 211	0.30 129	0.39 110	0.33 145	0.40 117	0.27 145	0.34 88	0.27 95	0.22 196	0.24 170	0.37 133	0.47 185	0.40 125	0.44 144
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	0.94 278	0.44 235	0.50 254	0.88 280	0.71 282	0.65 262	0.52 254	0.70 271	0.38 228	0.55 234	0.45 204	6.22 335	2.33 311	0.51 279	0.50 237	0.43 229	0.61 256	0.46 244	1.38 272	0.94 307	0.56 242	0.46 215	0.41 265	0.48 265	0.81 285	1.01 296	1.28 302	1.19 272

RTS	0.77 265	0.45 237	0.41 229	0.46 223	0.44 231	0.77 271	0.53 259	0.66 261	0.73 279	0.42 110	0.51 226	0.86 254	0.50 252	0.35 244	0.68 278	0.57 283	0.82 291	0.51 262	1.59 275	0.64 282	0.63 268	0.60 273	0.36 244	0.50 268	0.80 281	3.82 343	0.83 269	1.23 278

RTSA	0.77 265	0.45 237	0.41 229	0.46 223	0.44 231	0.77 271	0.53 259	0.66 261	0.73 279	0.42 110	0.51 226	0.86 254	0.50 252	0.35 244	0.68 278	0.57 283	0.82 291	0.51 262	1.59 275	0.64 282	0.63 268	0.60 273	0.36 244	0.50 268	0.80 281	3.82 343	0.83 269	1.23 278

PA-Net	0.50 219	0.59 270	0.54 262	0.40 208	0.53 262	0.42 209	0.53 259	0.56 228	0.52 257	0.46 146	0.41 181	0.49 154	0.48 247	0.49 274	0.54 250	0.42 227	0.37 97	0.44 233	0.43 131	0.45 238	0.37 113	0.48 228	0.27 218	0.39 246	0.52 208	0.87 276	0.45 146	0.99 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DDF-Stereo	0.57 244	0.28 143	0.16 88	2.12 307	0.35 209	3.65 335	0.55 262	0.55 221	0.22 126	0.52 198	0.33 137	0.84 252	0.31 200	0.21 162	0.28 122	0.32 157	0.49 194	0.33 145	0.73 211	0.28 151	0.53 226	0.44 201	0.16 144	0.19 127	0.35 125	0.31 114	0.48 157	0.49 166

ADCL	0.56 238	0.50 254	0.39 225	0.42 216	0.36 211	0.51 238	0.55 262	0.58 240	1.58 322	0.56 244	0.64 266	0.62 220	0.37 227	0.33 239	0.41 201	0.39 205	0.48 186	0.40 211	0.73 211	0.38 203	0.59 258	0.52 254	0.34 238	0.35 230	0.63 247	0.68 245	0.57 209	1.34 282

NVstereo2D	0.41 181	0.37 205	0.31 195	0.45 220	0.38 218	0.56 248	0.56 264	0.45 135	0.29 194	0.41 99	0.42 190	0.44 132	0.23 149	0.59 290	0.51 242	0.41 220	0.48 186	0.43 227	0.40 117	0.32 177	0.37 113	0.28 102	0.45 273	0.30 208	0.52 208	0.36 144	0.40 125	0.44 144

DCVSM-stereo	0.70 259	0.52 256	0.49 251	0.70 261	0.52 259	0.91 284	0.58 265	0.66 261	0.60 266	0.65 283	0.77 287	2.08 293	1.09 287	0.37 252	0.45 218	0.49 255	0.54 236	0.44 233	1.42 273	0.68 287	0.53 226	0.52 254	0.68 297	0.44 260	0.57 226	0.66 242	0.65 233	0.83 249

AnyNet_C32	0.85 272	0.47 243	0.49 251	0.50 233	0.51 252	0.63 258	0.58 265	0.74 278	1.45 317	0.60 265	0.80 290	0.74 244	0.50 252	0.49 274	0.82 296	0.68 302	0.75 284	0.68 298	1.18 264	0.54 266	0.98 306	0.88 306	0.48 275	0.61 285	0.74 270	0.98 292	0.71 248	4.30 336

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 331	0.38 214	0.80 297	0.54 243	0.45 237	0.81 276	0.59 267	0.59 248	0.42 237	0.58 258	0.56 243	0.66 228	0.21 127	0.23 192	0.50 237	0.67 301	0.55 239	0.44 233	94.83 358	0.38 203	0.53 226	0.44 201	0.16 144	0.22 148	0.72 267	0.85 273	0.71 248	1.22 276

DPSNet	1.63 301	0.63 277	0.62 279	0.87 279	0.82 291	1.02 292	0.59 267	0.68 267	0.90 295	0.45 133	0.50 223	5.87 332	2.58 314	0.29 224	1.06 315	1.04 326	1.03 300	0.91 315	13.68 342	0.88 304	1.24 320	0.89 307	1.13 313	1.02 320	1.25 311	1.42 315	1.17 295	1.35 283

G-Net	1.20 292	0.75 288	0.97 309	0.67 258	0.65 277	0.92 286	0.60 269	1.00 297	1.35 314	0.74 297	1.47 324	5.51 328	0.92 277	0.44 268	0.83 297	0.84 312	0.76 285	0.66 294	1.97 289	1.52 332	0.85 299	0.87 305	0.54 284	0.70 296	0.86 288	1.24 309	1.82 320	2.89 326

SANet	1.13 288	0.67 282	0.77 294	0.78 273	0.74 284	0.93 287	0.62 270	1.30 314	1.22 309	0.60 265	0.96 302	5.83 331	2.57 313	0.63 298	0.77 289	0.49 255	0.79 287	0.67 297	1.08 262	0.60 277	0.68 284	0.74 298	0.78 301	0.79 306	1.05 301	1.23 307	1.17 295	2.15 311

pmcnn	0.86 273	0.56 266	0.38 220	0.70 261	0.60 273	0.81 276	0.62 270	0.63 257	0.44 242	0.49 168	0.81 293	1.86 287	2.35 312	0.23 192	0.54 250	0.64 295	0.74 282	0.54 272	2.20 292	0.60 277	0.94 304	0.57 267	0.51 279	0.53 276	0.78 277	0.75 260	1.48 308	2.01 307

FC-DCNN v2	0.65 253	0.70 284	0.65 285	1.06 292	0.66 280	0.93 287	0.65 272	0.78 286	0.41 236	0.73 295	0.42 190	0.83 251	0.36 219	0.51 279	0.59 261	0.56 277	0.67 270	0.56 279	0.62 193	0.50 257	0.63 268	0.50 241	0.39 255	0.59 281	0.86 288	0.71 251	0.90 278	0.92 258

FC-DCNN	0.63 252	0.69 283	0.64 281	0.98 288	0.65 277	0.89 281	0.65 272	0.76 283	0.40 235	0.72 294	0.41 181	0.80 250	0.35 215	0.51 279	0.59 261	0.56 277	0.67 270	0.56 279	0.62 193	0.50 257	0.63 268	0.50 241	0.39 255	0.59 281	0.77 275	0.65 236	0.78 263	0.83 249

FAT-Stereo	0.88 274	0.59 270	0.88 304	0.89 281	1.07 306	0.84 279	0.66 274	0.82 287	0.58 264	0.67 287	1.67 330	2.16 295	0.93 278	0.54 286	0.86 302	0.62 290	0.66 266	0.71 301	1.29 269	0.80 297	0.68 284	0.57 267	0.57 287	0.68 295	0.67 251	0.84 271	0.83 269	1.54 289

SAMSARA	1.12 286	0.61 276	0.85 302	0.70 261	0.65 277	0.66 264	0.66 274	1.25 311	0.98 300	0.77 299	0.70 271	0.93 259	2.06 309	0.59 290	1.05 314	0.80 311	0.77 286	0.75 304	1.62 278	0.77 296	1.27 322	1.40 335	0.42 269	0.78 304	2.33 328	2.27 335	2.28 328	2.31 313

ADCS	1.05 280	0.75 288	0.64 281	0.73 266	0.75 286	0.80 275	0.68 276	0.98 296	1.58 322	0.62 272	0.89 297	1.13 269	1.68 301	0.59 290	1.06 315	1.18 331	1.01 299	0.82 312	1.89 287	0.93 306	1.30 323	1.26 331	0.59 289	0.77 301	0.99 298	2.08 330	1.04 287	1.74 297

ccs_rob	0.82 268	0.59 270	0.42 232	0.73 266	0.49 247	0.73 268	0.68 276	0.58 240	0.39 232	0.56 244	4.12 344	3.54 318	0.96 280	0.43 266	0.62 267	0.51 265	0.53 227	0.48 247	0.78 217	0.54 266	0.58 254	0.53 257	0.39 255	0.37 240	0.54 214	0.58 219	0.55 204	0.78 234

STTRV1_RVC		0.66 281	0.50 254	0.82 276	0.61 275	0.81 276	0.69 278	0.76 283	0.76 282	0.71 291	0.74 278	1.29 279	1.60 299	0.78 303	0.99 311	0.50 258	1.15 306	0.57 283		1.10 315	1.18 317	0.79 301		0.87 310	0.83 287	0.95 287	1.11 292	2.15 311

UDGNet	0.49 215	0.45 237	0.30 185	1.05 291	0.79 288	0.91 284	0.70 279	0.47 154	0.30 199	0.45 133	0.46 210	0.45 137	0.16 90	1.01 313	0.30 131	0.30 129	0.45 161	0.39 203	0.50 159	0.32 177	0.49 205	0.36 162	0.57 287	0.23 158	0.54 214	0.42 170	0.43 142	0.47 157

PWC_ROB	0.76 264	0.54 264	0.66 288	0.47 226	0.56 268	0.52 242	0.70 279	0.65 258	1.26 311	0.47 154	0.75 281	0.74 244	2.10 310	0.40 259	0.79 291	0.51 265	0.83 294	0.60 287	1.37 270	0.68 287	0.78 293	0.68 287	0.35 241	0.65 292	0.60 240	0.59 222	0.76 259	1.59 294

ACV-stereo	7.10 341	0.73 287	0.54 262	0.90 282	0.55 266	1.06 293	0.71 281	0.67 266	0.77 283	0.68 288	0.72 273	0.77 248	5.44 329	0.42 264	0.90 307	1.02 325	0.85 297	0.56 279	167.64 359	1.28 324	0.85 299	0.71 294	0.63 293	0.56 277	0.57 226	0.66 242	0.72 251	0.80 241

XQC	0.74 263	0.75 288	0.58 270	0.77 272	0.74 284	0.79 273	0.72 282	0.86 291	0.77 283	0.73 295	0.57 247	0.86 254	0.81 271	0.60 293	0.79 291	0.58 287	0.63 260	0.53 270	1.04 255	0.59 274	0.68 284	0.70 291	0.52 280	0.57 280	0.90 290	1.03 298	1.04 287	0.77 231

MDST_ROB	1.62 300	1.46 308	0.53 260	2.47 313	0.96 301	1.72 306	0.73 283	0.72 275	0.54 260	0.59 263	0.42 190	1.08 266	11.90 339	0.28 220	0.49 233	0.37 194	0.51 214	0.36 174	0.72 209	0.41 215	0.54 234	0.36 162	0.38 248	0.47 264	3.20 340	1.82 325	8.20 348	2.54 323

ADCPNet	0.84 270	0.59 270	0.55 265	0.63 256	0.73 283	0.63 258	0.74 284	0.75 282	0.84 292	0.64 277	0.79 288	0.73 243	1.44 296	0.50 277	0.74 286	0.65 296	0.71 278	0.54 272	1.84 286	0.71 290	0.79 295	0.78 300	0.53 282	0.60 284	0.93 293	1.31 311	0.83 269	2.11 310

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 270	0.70 284	0.52 259	0.96 287	0.67 281	0.87 280	0.76 285	1.02 299	0.93 297	0.78 300	0.62 264	1.32 281	0.98 282	0.64 299	0.78 290	0.52 269	0.51 214	0.45 240	1.73 283	0.46 243	0.67 281	0.70 291	0.61 291	0.56 277	1.11 305	1.24 309	0.99 286	1.46 286

ADCMid	0.80 267	0.59 270	0.57 269	0.53 241	0.59 271	0.75 269	0.76 285	0.93 293	1.21 308	0.54 217	0.80 290	0.99 261	0.98 282	0.44 268	0.84 299	0.60 288	0.74 282	0.55 277	1.72 282	0.55 269	0.79 295	0.81 303	0.60 290	0.50 268	0.79 278	0.90 283	0.71 248	1.76 300

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 335	0.51 255	0.68 289	0.72 264	0.57 269	0.64 261	0.77 287	0.61 255	0.48 251	0.53 207	1.02 306	115.67 359	1.14 288	0.84 306	0.57 257	0.49 255	0.71 278	0.66 294	2.72 296	0.55 269	0.72 288	0.68 287	0.41 265	0.42 254	0.75 272	0.81 270	0.72 251	1.51 288

zero-FE	3.48 325	0.27 136	0.16 88	17.31 352	0.30 189	65.22 359	0.79 288	0.55 221	0.23 132	0.51 189	0.40 177	1.20 275	0.36 219	0.21 162	0.29 127	0.32 157	0.50 208	0.34 153	1.61 277	0.28 151	0.58 254	0.44 201	0.16 144	0.19 127	0.34 118	0.31 114	0.49 169	0.51 171

PVD	1.07 282	0.87 296	0.87 303	0.94 284	0.87 296	1.00 291	0.85 289	1.55 326	1.56 320	0.60 265	0.93 300	1.21 277	1.66 300	0.79 304	0.88 303	0.77 308	1.06 301	0.78 308	1.74 284	0.84 301	1.05 310	1.08 324	0.65 294	0.76 299	1.19 307	1.45 317	1.30 304	1.77 301

SGM_RVC	1.34 293	1.03 303	0.59 273	1.32 299	0.94 299	1.23 298	0.85 289	0.94 294	0.78 286	0.61 268	0.75 281	2.55 300	1.51 298	0.36 249	0.49 233	0.37 194	0.56 245	0.43 227	4.91 315	0.45 238	0.56 242	0.37 165	0.37 246	0.56 277	1.41 313	1.19 306	3.13 340	8.03 345
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CC-Net-ROB	0.71 261	0.91 297	0.59 273	1.38 300	0.85 293	1.25 299	0.86 291	0.69 269	0.45 245	0.71 291	0.47 213	1.95 289	0.34 210	0.62 297	0.49 233	0.33 164	0.52 222	0.48 247	1.06 260	0.43 227	0.40 134	0.27 95	0.85 306	0.41 250	0.65 250	0.64 234	0.56 207	0.93 259

FBW_ROB	0.91 276	0.96 300	0.70 290	1.45 302	0.89 297	1.09 295	0.86 291	0.66 261	0.53 258	0.56 244	0.61 257	1.19 271	0.77 269	0.79 304	0.63 270	0.43 229	0.70 276	0.52 268	4.11 309	0.43 227	0.60 262	0.46 215	0.95 309	0.94 316	0.75 272	0.85 273	0.85 274	1.31 280

DGSMNet	1.34 293	0.76 291	0.84 301	0.84 278	0.77 287	0.89 281	0.87 293	0.82 287	0.69 276	1.13 326	5.02 345	1.26 278	0.85 273	0.72 302	1.06 315	1.62 341	1.63 320	0.95 319	3.26 299	1.05 313	2.68 342	2.86 344	0.72 298	0.88 311	0.79 278	0.96 288	0.90 278	1.21 274

AMNet	0.92 277	0.91 297	0.88 304	0.91 283	0.95 300	0.96 289	0.87 293	0.71 274	0.88 294	0.90 308	0.98 305	0.99 261	0.64 264	0.95 310	0.89 305	1.00 323	1.06 301	0.97 321	0.96 245	0.97 308	1.02 309	0.97 311	0.52 280	0.91 314	0.91 291	0.98 292	1.06 289	1.14 268

MeshStereo	1.81 307	1.02 301	0.72 291	1.89 304	1.26 309	1.43 303	0.87 293	1.14 305	0.79 287	0.66 285	0.89 297	8.39 343	5.02 328	0.40 259	0.89 305	0.65 296	0.66 266	0.54 272	4.56 312	0.61 280	3.32 345	0.80 302	0.65 294	0.75 298	1.97 321	1.46 318	3.34 342	4.12 335
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
AnyNet_C01	1.16 290	0.79 292	0.64 281	0.76 269	0.81 290	0.76 270	0.90 296	1.12 303	1.53 319	0.71 291	0.94 301	2.04 291	1.68 301	0.64 299	1.10 320	1.41 337	1.40 315	1.43 336	2.29 293	1.03 312	1.70 335	1.29 334	0.80 303	0.82 308	1.08 303	0.97 291	0.98 284	1.74 297

SPS-STEREO	1.34 293	1.09 306	1.04 311	1.28 298	1.18 307	1.20 297	0.98 297	1.33 317	1.23 310	1.12 325	1.29 319	2.02 290	1.20 290	0.94 309	1.12 321	1.23 333	1.30 311	1.13 330	3.84 306	1.20 319	1.66 332	1.24 330	1.22 315	1.09 325	1.17 306	1.11 301	1.58 313	1.46 286
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.10 285	0.86 295	0.65 285	0.98 288	0.79 288	1.12 296	1.03 298	1.10 302	0.83 290	1.09 321	1.61 329	1.55 285	1.22 292	0.86 308	1.16 325	0.66 298	0.60 252	0.60 287	4.87 314	0.76 295	0.88 303	0.90 308	0.53 282	0.82 308	0.98 296	0.92 284	0.98 284	1.32 281

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 284	1.02 301	0.89 306	1.25 297	0.83 292	0.90 283	1.07 299	1.23 310	1.56 320	1.03 315	0.76 285	1.19 271	0.86 274	0.98 311	0.98 310	0.74 306	0.64 262	0.72 302	3.50 301	0.86 303	0.85 299	0.98 314	0.82 305	0.89 312	1.20 308	0.93 286	0.86 276	1.68 296

SGM-ForestM	1.56 298	1.80 313	0.59 273	1.74 303	0.86 294	1.83 307	1.08 300	1.28 313	0.81 288	0.56 244	0.74 278	5.35 325	3.72 319	0.41 262	0.47 227	0.37 194	0.59 251	0.44 233	5.02 316	0.43 227	0.55 238	0.39 172	0.39 255	0.50 268	2.80 335	1.97 327	4.37 345	3.15 328

edge stereo	1.12 286	0.82 294	1.07 313	1.15 293	1.06 305	1.25 299	1.10 301	1.12 303	0.83 290	0.65 283	1.43 321	3.44 316	1.41 295	0.68 301	0.74 286	0.69 303	0.81 290	0.62 290	2.86 297	0.74 291	0.73 289	0.75 299	0.74 299	0.66 293	0.95 294	0.88 277	1.16 294	2.01 307

MFMNet_re	1.17 291	1.06 304	0.95 308	1.17 294	0.98 302	1.44 304	1.14 302	1.07 301	1.32 313	1.00 311	1.12 312	2.07 292	1.16 289	0.84 306	1.04 313	1.01 324	1.30 311	1.05 324	2.06 290	1.00 310	1.19 318	0.98 314	0.96 310	0.97 317	0.98 296	0.92 284	1.30 304	1.42 285

LSM0	6.82 340	0.81 293	0.59 273	1.23 296	1.02 303	1.29 301	1.18 303	1.65 329	1.45 317	1.18 327	1.52 327	2.65 303	4.03 321	0.51 279	59.80 359	70.35 359	1.18 307	0.77 307	10.00 336	1.47 330	2.50 341	3.56 346	0.65 294	0.90 313	1.33 312	1.41 314	2.40 330	8.70 346

S-Stereo	0.99 279	0.65 279	0.59 273	0.94 284	0.92 298	1.08 294	1.25 304	0.74 278	0.82 289	0.66 285	2.61 338	2.64 302	0.91 276	0.56 288	0.94 308	0.72 305	0.68 274	0.83 313	1.50 274	0.83 299	0.65 276	0.69 290	1.07 312	0.81 307	0.67 251	0.77 265	0.78 263	1.55 290

dad	0.61 248	0.45 237	0.30 185	1.01 290	0.46 240	0.63 258	1.26 305	1.15 306	0.27 175	0.79 302	0.32 133	0.76 247	0.53 255	0.21 162	0.42 209	0.36 188	0.66 266	0.34 153	1.27 268	0.31 173	0.56 242	0.30 114	0.22 196	0.36 234	0.59 234	0.39 162	1.70 317	0.97 260

SGM+DAISY	1.58 299	1.14 307	1.05 312	1.38 300	1.25 308	1.44 304	1.32 306	1.30 314	1.12 305	1.11 323	1.28 318	2.72 306	2.00 306	1.04 314	1.09 319	1.13 328	1.27 310	1.05 324	7.90 332	1.19 317	1.40 330	1.27 333	1.25 316	1.08 324	1.24 310	1.08 299	1.86 322	1.77 301

MADNet+	1.35 296	0.92 299	1.11 315	1.21 295	1.04 304	0.96 289	1.37 307	1.50 325	1.20 307	1.08 320	1.06 307	1.64 286	1.82 304	0.98 311	1.52 337	1.31 336	1.87 328	1.00 323	1.93 288	1.21 320	1.55 331	1.17 326	0.98 311	1.56 339	1.52 317	1.17 304	1.29 303	2.50 321

WAO-7	1.75 306	1.50 310	1.58 327	2.10 306	1.51 310	1.41 302	1.46 308	1.80 333	2.17 333	1.51 337	3.52 341	3.39 315	4.26 322	1.05 315	1.44 335	1.11 327	1.19 308	0.94 316	3.26 299	1.24 322	0.99 308	1.06 321	0.61 291	1.41 335	1.44 314	1.56 319	1.47 307	2.35 315

ELAS	1.96 310	1.69 312	1.23 316	2.25 308	1.75 312	2.41 311	1.49 309	1.55 326	1.80 326	0.89 307	2.14 335	7.05 338	6.02 331	0.61 295	0.88 303	0.63 292	1.06 301	0.78 308	2.32 294	0.80 297	1.15 316	1.19 327	0.79 302	0.98 318	3.21 341	2.53 339	2.67 335	3.05 327
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.92 309	1.47 309	1.24 317	2.08 305	1.53 311	3.37 331	1.51 310	1.46 324	1.11 303	0.91 309	2.26 336	6.93 336	6.00 330	0.61 295	0.85 301	0.63 292	1.07 304	0.81 310	2.14 291	0.85 302	1.19 318	1.19 327	0.81 304	1.04 321	3.02 337	2.05 329	2.69 336	2.88 325
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	4.47 333	1.62 311	3.30 346	2.34 310	1.90 315	2.28 310	1.66 311	2.83 341	3.11 340	0.83 305	1.12 312	7.77 341	8.15 335	0.56 288	0.79 291	0.87 313	0.82 291	13.62 349	5.80 319	0.59 274	0.94 304	0.60 273	0.48 275	0.91 314	7.29 347	9.34 349	14.90 352	26.25 354

STStereo	2.66 321	1.83 314	1.92 333	2.87 320	2.02 316	2.68 314	1.85 312	3.30 344	1.63 324	0.82 304	5.71 346	8.58 344	10.17 337	0.52 284	0.67 276	0.43 229	0.63 260	0.46 244	11.73 338	0.68 287	0.73 289	0.66 285	0.49 278	0.98 318	2.33 328	1.79 324	2.66 333	3.63 332

DDUNet	1.05 280	1.89 315	0.53 260	2.36 311	2.10 321	2.19 309	2.32 313	0.54 213	0.68 274	0.48 160	0.80 290	1.20 275	0.24 156	2.51 321	0.69 282	0.55 274	0.83 294	0.49 252	1.68 279	0.57 272	0.75 292	0.64 283	1.31 318	0.39 246	0.57 226	0.59 222	0.69 240	0.67 221

SQANet	1.43 297	2.22 318	0.78 296	2.62 317	1.77 313	2.84 317	2.44 314	0.73 277	0.53 258	0.87 306	0.58 250	2.10 294	0.64 264	2.13 317	0.50 237	0.40 211	0.67 270	0.59 286	7.14 329	0.54 266	0.49 205	0.45 208	2.94 326	0.45 262	0.75 272	0.89 282	0.97 282	1.58 291

UDG	1.07 282	1.95 316	0.54 262	2.29 309	2.24 323	2.00 308	2.51 315	0.59 248	0.72 278	0.59 263	0.83 295	1.14 270	0.31 200	2.36 318	0.66 274	0.50 258	0.89 298	0.61 289	1.81 285	0.61 280	0.78 293	0.70 291	1.26 317	0.43 257	0.61 243	0.64 234	0.69 240	0.64 212

DispFullNet	2.28 317	2.67 327	3.43 347	2.54 316	2.31 325	2.65 313	2.56 316	1.35 318	1.31 312	2.15 344	0.96 302	8.62 345	2.71 315	2.49 320	1.12 321	1.67 342	2.75 335	1.39 335	6.61 325	2.05 340	1.38 329	1.06 321	1.21 314	0.77 301	0.92 292	0.88 277	1.50 309	2.53 322

WAO-6	1.99 312	2.09 317	1.24 317	2.53 315	2.08 319	2.68 314	2.63 317	1.44 322	1.93 330	1.37 334	1.15 314	3.11 312	4.32 323	2.51 321	1.45 336	1.18 331	1.76 324	1.09 327	2.63 295	1.34 327	1.34 324	1.26 331	2.43 322	1.33 331	2.19 326	1.97 327	1.94 324	2.72 324

otaku	1.67 303	2.58 326	0.90 307	2.93 321	2.07 317	3.14 323	2.73 318	0.88 292	0.84 292	1.00 311	0.66 268	2.38 297	0.95 279	2.39 319	0.67 276	0.52 269	0.79 287	0.62 290	8.04 334	0.90 305	0.59 258	0.53 257	3.56 327	0.62 288	0.95 294	0.96 288	1.19 300	1.74 297

WAO-8	2.81 322	2.84 332	1.93 334	4.63 339	2.49 328	3.42 333	2.87 319	1.88 334	3.27 342	1.37 334	1.46 322	4.92 323	7.73 332	3.64 338	1.31 330	1.16 329	1.83 326	1.15 331	6.68 326	2.14 341	1.34 324	1.05 319	2.87 324	1.34 332	3.29 342	2.12 331	2.43 331	4.61 338

Venus	2.81 322	2.84 332	1.93 334	4.63 339	2.49 328	3.42 333	2.87 319	1.88 334	3.27 342	1.37 334	1.46 322	4.92 323	7.73 332	3.64 338	1.31 330	1.16 329	1.83 326	1.15 331	6.68 326	2.14 341	1.34 324	1.05 319	2.87 324	1.34 332	3.29 342	2.12 331	2.43 331	4.61 338

PSMNet_ROB	1.96 310	2.74 331	1.24 317	2.52 314	1.79 314	3.39 332	2.92 321	1.22 309	1.19 306	1.32 332	1.42 320	2.74 307	3.87 320	2.53 324	1.17 326	0.79 310	1.30 311	0.85 314	5.35 317	1.19 317	1.06 312	0.97 311	4.07 334	1.12 328	1.56 318	1.42 315	1.57 312	1.58 291

Ntro	1.72 305	2.71 329	0.98 310	3.00 323	2.17 322	3.23 324	2.98 322	0.96 295	0.92 296	1.04 318	0.76 285	2.47 299	0.76 268	2.51 321	0.68 278	0.53 272	0.83 294	0.65 293	8.03 333	0.98 309	0.60 262	0.54 261	3.62 328	0.61 285	1.02 300	1.23 307	1.17 295	1.58 291

PWCK	3.72 327	2.52 321	1.72 332	3.06 327	2.07 317	3.03 318	2.98 322	1.97 336	2.05 332	2.27 345	3.31 340	5.51 328	3.67 318	1.40 316	1.32 332	0.97 321	1.74 323	1.10 329	42.82 355	1.70 335	1.90 338	1.23 329	2.24 321	1.51 338	1.84 320	2.15 333	1.79 318	2.46 318

RainbowNet	1.68 304	2.49 320	1.41 323	2.98 322	2.30 324	3.12 322	2.99 324	1.00 297	0.77 283	1.29 330	0.74 278	2.63 301	1.68 301	2.76 327	1.03 312	0.77 308	1.07 304	0.76 305	2.86 297	1.15 316	0.74 291	0.59 270	3.90 330	0.77 301	1.10 304	1.16 303	1.31 306	2.07 309

MonStereo1	1.99 312	2.52 321	1.31 321	3.28 328	3.09 340	3.04 319	3.01 325	1.26 312	1.37 315	1.05 319	1.17 316	4.09 320	4.58 326	2.73 326	0.84 299	0.55 274	1.44 316	0.95 319	3.71 304	1.27 323	1.05 310	0.90 308	4.38 336	0.76 299	1.01 299	0.76 264	1.69 316	1.86 305

ACVNet_2	2.32 319	2.71 329	1.69 331	3.41 330	2.53 331	3.05 320	3.01 325	1.38 319	1.11 303	1.11 323	0.96 302	2.71 305	1.91 305	2.55 325	0.95 309	0.76 307	1.77 325	0.76 305	16.37 344	1.21 320	0.87 302	0.72 295	3.93 332	1.11 326	1.70 319	1.17 304	1.50 309	1.83 303

DPSimNet_ROB	5.25 337	2.91 334	3.05 344	2.71 318	2.70 335	2.74 316	3.01 325	3.28 343	3.44 344	2.70 348	24.36 355	5.90 333	13.71 343	2.93 332	2.87 346	4.00 347	3.18 336	2.34 343	22.47 346	3.37 346	4.40 346	3.75 347	2.59 323	2.84 348	3.39 344	3.00 341	3.30 341	6.87 344

ACVNet-4b	1.66 302	2.40 319	1.10 314	2.76 319	2.09 320	3.09 321	3.08 328	1.03 300	0.99 302	1.10 322	0.61 257	2.97 310	1.00 284	2.77 328	0.73 285	0.66 298	1.26 309	0.73 303	4.74 313	1.07 314	0.57 251	0.49 234	3.77 329	0.67 294	1.06 302	0.96 288	1.18 299	1.85 304

MADNet++	4.30 332	2.97 338	3.19 345	2.44 312	3.80 344	2.62 312	3.22 329	3.36 345	4.11 345	3.55 349	3.66 342	5.40 326	4.86 327	3.12 333	2.43 345	4.06 348	3.95 339	3.22 345	6.34 323	4.44 347	7.73 349	13.41 350	2.00 320	3.91 349	3.19 339	7.99 348	3.68 343	3.33 330

Dean	2.18 316	3.00 339	1.41 323	3.65 332	3.00 338	3.31 326	3.34 330	1.62 328	1.76 325	1.34 333	1.15 314	3.10 311	3.59 317	2.78 329	1.12 321	0.88 314	1.64 322	1.06 326	3.90 308	1.55 334	0.98 306	0.82 304	4.20 335	1.27 330	2.36 331	1.90 326	2.17 327	1.95 306

ACVNet_1	1.85 308	2.91 334	1.43 325	3.48 331	2.62 333	3.35 329	3.34 330	1.17 307	0.93 297	1.03 315	0.87 296	2.83 308	1.40 294	2.82 331	0.83 297	0.56 277	1.32 314	0.81 310	6.24 322	1.02 311	0.83 298	0.72 295	4.04 333	0.78 304	1.22 309	0.99 295	0.97 282	1.37 284

IMH-64-1	2.14 314	2.52 321	1.62 328	3.01 324	2.45 326	3.32 327	3.49 332	1.41 320	1.89 327	1.00 311	1.09 309	3.32 313	4.52 324	3.28 335	1.18 327	0.90 317	1.59 318	0.94 316	3.67 302	1.33 325	1.12 314	1.00 316	4.55 337	1.06 322	2.07 323	1.40 312	1.68 314	2.36 316

IMH-64	2.14 314	2.52 321	1.62 328	3.01 324	2.45 326	3.32 327	3.49 332	1.41 320	1.89 327	1.00 311	1.09 309	3.32 313	4.52 324	3.28 335	1.18 327	0.90 317	1.59 318	0.94 316	3.67 302	1.33 325	1.12 314	1.00 316	4.55 337	1.06 322	2.07 323	1.40 312	1.68 314	2.36 316

IMH	2.38 320	2.57 325	1.64 330	3.03 326	2.50 330	3.36 330	3.51 334	1.45 323	1.91 329	1.03 315	1.08 308	3.49 317	8.04 334	3.63 337	1.13 324	0.90 317	1.63 320	0.99 322	4.48 311	1.36 328	1.08 313	0.96 310	4.57 339	1.11 326	2.03 322	1.61 320	1.79 318	3.48 331

LVE	2.29 318	2.69 328	1.56 326	4.79 342	2.63 334	3.26 325	3.58 335	1.30 314	1.38 316	1.61 338	1.27 317	2.94 309	3.52 316	2.79 330	1.07 318	0.88 314	1.50 317	1.09 327	6.15 321	1.42 329	1.24 320	1.14 325	3.90 330	1.43 337	2.52 334	1.66 321	2.05 325	2.34 314

JetBlue	3.47 324	2.94 336	2.19 339	4.01 337	3.28 341	4.39 340	3.86 336	2.36 339	2.38 335	1.19 328	0.90 299	7.02 337	1.50 297	3.19 334	1.37 334	1.50 339	2.33 330	2.09 342	3.87 307	1.73 336	2.93 343	2.27 342	1.98 319	1.67 341	2.33 328	4.93 347	2.98 339	22.60 351

KSHMR	5.04 336	3.41 340	2.38 340	4.77 341	3.49 343	4.30 338	4.29 337	2.24 338	1.95 331	1.89 340	1.87 332	3.78 319	56.60 357	4.26 348	1.69 340	1.43 338	2.22 329	1.60 338	9.78 335	1.73 336	1.68 333	1.48 337	6.29 348	1.57 340	2.43 332	2.17 334	2.30 329	4.47 337

ktn	4.83 334	2.95 337	2.02 337	3.73 333	2.99 337	3.77 336	4.53 338	1.75 331	2.92 339	2.10 343	1.52 327	11.18 348	36.94 352	3.71 340	2.06 343	1.82 343	2.47 332	1.99 341	18.72 345	1.98 338	1.88 337	1.74 340	4.75 340	1.91 343	2.11 325	2.29 336	2.70 337	3.98 333

TorneroNet	5.35 338	3.54 341	2.08 338	3.85 334	3.06 339	4.35 339	4.55 339	1.78 332	5.81 346	1.30 331	1.48 325	6.10 334	59.26 358	3.90 346	1.29 329	0.98 322	2.50 333	1.23 333	15.91 343	1.53 333	1.34 324	1.07 323	5.16 343	1.38 334	2.49 333	2.34 337	2.12 326	4.10 334

notaker	3.58 326	3.59 342	2.75 343	6.07 344	3.32 342	4.63 341	4.56 340	2.01 337	2.21 334	1.90 341	1.51 326	7.09 339	15.50 345	3.77 343	1.72 342	1.50 339	2.35 331	1.70 340	10.97 337	2.01 339	1.69 334	1.56 338	4.87 341	1.70 342	1.51 316	1.68 322	1.89 323	2.48 320

TorneroNet-64	4.00 330	3.59 342	1.93 334	4.36 338	2.95 336	4.26 337	4.58 341	1.71 330	6.44 348	1.23 329	1.09 309	5.61 330	25.81 347	3.97 347	1.34 333	0.95 320	2.58 334	1.26 334	11.84 339	1.51 331	1.36 328	1.04 318	4.94 342	1.42 336	2.25 327	2.47 338	1.83 321	5.55 343

UNDER WATER	3.87 328	4.07 344	2.45 341	6.40 345	4.68 346	5.32 344	5.36 342	3.27 342	3.11 340	1.70 339	1.81 331	7.54 340	10.28 338	4.28 349	1.61 338	1.24 334	3.62 337	1.58 337	6.48 324	2.35 344	1.91 339	1.64 339	7.43 351	2.14 345	3.08 338	3.53 342	2.66 333	4.95 340

UNDER WATER-64	3.96 329	4.37 345	2.51 342	7.01 346	4.82 347	5.45 345	5.56 343	3.42 346	2.88 338	1.94 342	1.97 333	7.85 342	8.75 336	4.47 351	1.68 339	1.29 335	3.73 338	1.68 339	6.02 320	2.22 343	1.91 339	1.82 341	7.96 352	1.98 344	2.95 336	4.40 346	2.80 338	5.47 341

DPSMNet_ROB	11.00 345	5.63 347	16.64 352	3.96 336	7.34 349	4.92 342	7.44 344	4.30 348	11.25 352	4.13 351	8.58 349	4.57 322	14.55 344	3.88 345	12.94 350	13.80 350	6.34 342	15.40 351	7.85 331	11.58 350	8.22 351	20.97 352	5.52 345	10.97 353	11.28 350	29.87 356	12.66 349	32.49 355

DGTPSM_ROB	10.91 344	5.63 347	16.64 352	3.95 335	7.34 349	4.92 342	7.44 344	4.30 348	11.23 351	4.12 350	8.40 348	4.53 321	13.14 340	3.85 344	12.94 350	13.80 350	6.33 341	15.35 350	7.08 328	11.58 350	8.21 350	20.96 351	5.52 345	10.97 353	11.26 349	29.88 357	12.66 349	32.49 355

DPSM_ROB	17.13 350	15.19 350	21.09 354	8.59 347	8.29 351	12.91 348	8.41 346	9.74 353	14.29 353	8.00 352	8.92 350	10.02 346	13.15 341	3.71 340	17.12 352	17.90 352	17.95 352	19.75 353	13.14 340	14.59 352	24.07 353	27.10 353	6.34 349	14.03 355	30.70 357	38.45 358	35.86 357	43.05 358

DPSM	17.13 350	15.19 350	21.09 354	8.59 347	8.29 351	12.91 348	8.41 346	9.74 353	14.29 353	8.00 352	8.92 350	10.02 346	13.15 341	3.71 340	17.12 352	17.90 352	17.95 352	19.75 353	13.14 340	14.59 352	24.07 353	27.10 353	6.34 349	14.03 355	30.70 357	38.45 358	35.86 357	43.05 358

JetRed	5.83 339	4.38 346	5.23 349	3.30 329	4.12 345	5.85 346	9.23 348	4.20 347	2.78 337	2.31 346	2.00 334	5.46 327	1.20 290	5.68 352	3.38 347	3.88 346	6.46 343	6.52 346	3.80 305	2.98 345	6.60 347	4.97 348	5.41 344	2.73 347	9.22 348	21.91 354	5.29 346	18.57 349

BEATNet-Init1	11.87 347	15.78 352	1.38 322	34.17 355	2.55 332	31.72 355	9.59 349	2.52 340	2.49 336	0.96 310	2.28 337	18.81 349	32.29 350	0.54 286	1.70 341	0.88 314	0.80 289	0.66 294	61.61 357	16.09 354	1.78 336	1.44 336	0.75 300	1.12 328	14.82 351	2.79 340	37.47 359	23.61 352

PML	26.01 353	16.47 353	5.54 350	20.38 353	13.16 353	20.84 351	9.63 350	9.23 352	69.83 360	17.73 356	139.43 360	91.26 358	98.96 359	9.19 355	8.28 348	7.65 349	13.69 350	6.52 346	31.86 351	6.30 349	10.00 352	7.86 349	5.54 347	5.57 350	24.82 355	10.77 350	31.09 356	10.74 347

CasAABBNet	34.41 354	30.51 356	42.45 359	17.22 351	16.57 354	25.84 352	16.81 351	19.09 355	28.74 355	16.65 355	18.06 353	20.17 350	26.39 348	7.50 353	34.38 354	35.87 354	36.10 355	39.70 356	26.18 350	29.35 356	48.14 358	54.75 358	12.73 354	28.31 358	61.71 360	77.35 360	71.94 360	86.51 360

FlowAnything	34.50 355	30.48 355	42.50 360	17.21 350	16.74 355	26.09 353	16.88 352	19.79 356	28.79 356	16.58 354	18.02 352	20.19 351	26.43 349	7.59 354	34.60 355	36.12 355	36.20 356	39.52 355	26.15 349	29.46 357	48.48 359	54.76 359	12.81 355	28.50 359	61.59 359	77.56 361	72.02 361	86.55 361

HanzoNet	10.34 343	6.49 349	3.95 348	14.30 349	6.07 348	19.42 350	21.47 353	6.96 350	10.04 350	2.64 347	2.68 339	30.46 352	52.16 356	23.13 356	2.36 344	2.79 345	5.38 340	2.60 344	25.05 348	5.07 348	3.22 344	2.85 343	8.74 353	2.65 346	4.75 345	4.05 345	4.27 344	5.54 342

LRCNet_RVC	19.16 352	27.96 354	9.75 351	30.25 354	27.88 356	31.68 354	26.10 354	20.49 357	8.68 349	28.66 357	28.73 356	30.64 353	23.65 346	32.48 357	8.43 349	1.88 344	23.05 354	16.90 352	40.24 352	17.44 355	6.93 348	3.35 345	35.23 356	25.28 357	1.49 315	1.01 296	5.96 347	3.25 329

LE_ROB	11.92 348	1.06 304	1.26 320	4.81 343	43.47 358	6.01 347	35.61 355	7.74 351	6.23 347	0.58 258	3.83 343	32.58 354	46.83 355	0.27 216	0.44 216	0.32 157	0.53 227	0.43 227	23.28 347	0.75 294	0.67 281	0.51 250	0.56 286	8.03 352	23.19 353	17.00 353	20.55 354	35.43 357

HaxPig	36.95 356	39.38 357	36.02 356	37.94 356	42.14 357	37.82 356	41.49 356	37.89 358	39.02 357	47.01 358	48.90 358	44.27 355	35.80 351	36.82 358	38.89 357	36.75 357	45.48 357	48.70 357	40.83 353	39.66 358	36.10 355	30.92 355	47.77 358	39.68 360	18.58 352	16.85 352	13.59 351	19.32 350

AVERAGE_ROB	39.07 357	42.10 358	39.04 357	43.37 357	44.15 359	43.08 357	43.88 357	43.21 359	40.00 358	47.62 359	48.04 357	44.84 356	39.97 353	43.46 360	38.33 356	36.44 356	46.53 358	49.04 358	41.84 354	40.32 359	39.63 356	34.70 356	46.76 357	39.74 361	24.66 354	16.71 351	19.73 353	17.80 348

MEDIAN_ROB	40.90 358	43.34 359	39.72 358	44.06 358	45.29 360	43.61 358	44.70 358	43.97 360	40.60 359	50.37 360	51.53 359	46.75 357	40.36 354	41.80 359	40.48 358	38.16 358	48.55 359	51.45 359	44.21 356	42.99 360	40.94 357	34.86 357	48.85 359	41.17 362	25.23 356	24.02 355	21.83 355	25.36 353

DLNR_Zeroshot_test	15.27 349	56.75 360	0.73 292	77.82 359	0.28 179	0.40 199	71.42 359	0.57 235	0.22 126	0.55 234	0.36 154	0.58 204	0.18 108	4.39 350	79.54 360	81.74 360	15.51 351	11.63 348	5.39 318	0.34 186	0.61 266	0.49 234	0.15 134	0.29 204	0.59 234	0.50 193	0.69 240	0.64 212

WQFJA1++	11.74 346	0.25 117	0.19 121	105.43 360	0.22 132	101.87 360	100.92 360	0.47 154	0.21 110	0.43 119	0.35 147	0.71 241	0.43 242	0.18 122	0.26 102	0.33 164	0.43 142	0.30 125	0.71 207	0.22 101	0.42 152	0.36 162	0.16 144	0.15 77	0.41 158	0.35 138	0.63 228	0.66 220

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

ASD4																								6.32 351

Low-res two-view benchmark