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

NLCSM	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.08 24	0.05 18	0.14 44	0.12 36	0.08 6	0.16 54	0.10 14	0.21 128	0.05 19	0.09 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1	0.10 1	0.06 1	0.08 1	0.10 9	0.05 15	0.07 19	0.11 5	0.11 8	0.08 2	0.08 1

Pointernet	0.07 1	0.06 4	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 10	0.05 18	0.08 10	0.05 4	0.08 6	0.06 7	0.08 6	0.04 1	0.03 2	0.11 2	0.11 2	0.12 6	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

WQFJX1	0.10 15	0.08 12	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.12 36	0.15 59	0.08 6	0.18 66	0.08 6	0.23 150	0.05 19	0.11 2	0.11 2	0.12 6	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.09 2	0.12 21	0.07 41	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.10 4	0.10 10

CoSv	0.09 4	0.09 21	0.05 2	0.06 10	0.05 6	0.13 58	0.06 34	0.09 20	0.07 8	0.10 21	0.05 4	0.07 2	0.05 10	0.03 2	0.13 15	0.15 19	0.14 13	0.09 3	0.16 28	0.08 3	0.14 18	0.08 2	0.05 15	0.05 3	0.16 41	0.11 8	0.14 19	0.08 1

WQFJX	0.11 22	0.09 21	0.07 19	0.08 22	0.07 25	0.09 31	0.07 49	0.11 30	0.12 36	0.10 21	0.20 83	0.08 6	0.27 183	0.05 19	0.12 8	0.12 5	0.11 3	0.10 5	0.13 8	0.09 11	0.10 3	0.10 9	0.06 23	0.09 38	0.12 13	0.15 32	0.11 9	0.14 41

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 20	0.10 22	0.08 6	0.12 31	0.10 14	0.04 1	0.05 19	0.11 2	0.12 5	0.11 3	0.10 5	0.11 3	0.09 11	0.12 10	0.09 4	0.04 4	0.06 9	0.08 1	0.11 8	0.07 1	0.09 7

LACA2	0.09 4	0.08 12	0.06 7	0.09 31	0.06 17	0.09 31	0.05 18	0.06 1	0.07 8	0.12 33	0.04 3	0.21 52	0.05 10	0.03 2	0.12 8	0.13 9	0.10 1	0.11 7	0.12 6	0.08 3	0.10 3	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.12 13	0.11 8	0.12 11	0.09 7

WQFJA1	0.11 22	0.10 29	0.06 7	0.09 31	0.07 25	0.10 40	0.06 34	0.13 41	0.12 36	0.09 14	0.23 99	0.07 2	0.22 141	0.06 32	0.11 2	0.12 5	0.13 10	0.11 7	0.14 13	0.09 11	0.10 3	0.11 14	0.07 41	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.13 14	0.13 32

NLMM1	0.12 34	0.11 36	0.07 19	0.06 10	0.06 17	0.07 17	0.06 34	0.12 36	0.16 68	0.10 21	0.24 101	0.11 19	0.41 241	0.05 19	0.12 8	0.13 9	0.12 6	0.11 7	0.14 13	0.10 21	0.10 3	0.13 26	0.07 41	0.09 38	0.16 41	0.14 27	0.14 19	0.11 19

NLMM	0.11 22	0.10 29	0.06 7	0.09 31	0.07 25	0.10 40	0.06 34	0.13 41	0.12 36	0.09 14	0.23 99	0.07 2	0.22 141	0.06 32	0.11 2	0.12 5	0.13 10	0.11 7	0.14 13	0.09 11	0.10 3	0.11 14	0.07 41	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.13 14	0.13 32

NLSM1	0.12 34	0.09 21	0.07 19	0.09 31	0.08 33	0.10 40	0.07 49	0.16 49	0.15 59	0.09 14	0.25 116	0.12 28	0.32 207	0.07 42	0.13 15	0.14 15	0.12 6	0.11 7	0.15 22	0.10 21	0.12 10	0.15 45	0.06 23	0.08 29	0.14 26	0.14 27	0.13 14	0.12 26

BridgeDepth	0.09 4	0.09 21	0.07 19	0.09 31	0.05 6	0.09 31	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.07 4	0.05 4	0.23 57	0.05 10	0.04 11	0.12 8	0.13 9	0.11 3	0.11 7	0.12 6	0.08 3	0.11 9	0.11 14	0.04 4	0.05 3	0.14 26	0.13 20	0.18 43	0.11 19
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
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 3	0.12 36	0.11 31	0.06 7	0.08 6	0.04 1	0.04 11	0.11 2	0.11 2	0.17 29	0.11 7	0.14 13	0.08 3	0.12 10	0.12 21	0.05 15	0.06 9	0.10 2	0.09 1	0.11 9	0.10 10

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 36	0.12 36	0.12 33	0.12 31	0.13 33	0.05 10	0.07 42	0.14 21	0.16 25	0.14 13	0.11 7	0.10 1	0.09 11	0.12 10	0.11 14	0.06 23	0.06 9	0.10 2	0.11 8	0.08 2	0.10 10

MonStereo	0.11 22	0.10 29	0.10 43	0.09 31	0.10 43	0.07 17	0.06 34	0.10 25	0.10 22	0.10 21	0.12 31	0.12 28	0.08 34	0.06 32	0.14 21	0.16 25	0.16 25	0.12 15	0.15 22	0.10 21	0.14 18	0.11 14	0.05 15	0.05 3	0.17 45	0.13 20	0.16 32	0.16 45

111111	0.09 4	0.08 12	0.06 7	0.05 2	0.07 25	0.05 2	0.05 18	0.09 20	0.11 31	0.05 1	0.08 14	0.12 28	0.06 21	0.04 11	0.13 15	0.15 19	0.13 10	0.12 15	0.13 8	0.09 11	0.16 28	0.13 26	0.06 23	0.06 9	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 10	0.08 15	0.13 43	0.06 7	0.11 19	0.04 1	0.03 2	0.12 8	0.13 9	0.18 35	0.12 15	0.17 29	0.08 3	0.15 22	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.11 5	0.09 1	0.13 14	0.11 19

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 10	0.08 15	0.12 33	0.06 7	0.11 19	0.04 1	0.03 2	0.12 8	0.13 9	0.17 29	0.12 15	0.15 22	0.08 3	0.14 18	0.10 9	0.04 4	0.04 1	0.11 5	0.09 1	0.13 14	0.11 19

LG-Stereo	0.11 22	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.09 41	0.08 24	0.04 5	0.11 30	0.10 22	0.17 52	0.10 23	0.17 46	0.06 21	0.04 11	0.13 15	0.14 15	0.17 29	0.12 15	0.14 13	0.10 21	0.18 36	0.16 51	0.04 4	0.06 9	0.13 20	0.14 27	0.15 26	0.12 26

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 3	0.10 22	0.10 21	0.06 7	0.07 2	0.04 1	0.05 19	0.12 8	0.13 9	0.17 29	0.12 15	0.15 22	0.10 21	0.12 10	0.11 14	0.06 23	0.07 19	0.11 5	0.10 5	0.12 11	0.10 10

GREAT-IGEV	0.10 15	0.08 12	0.07 19	0.06 10	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.10 25	0.07 8	0.08 6	0.10 23	0.21 52	0.06 21	0.05 19	0.14 21	0.16 25	0.15 20	0.12 15	0.17 29	0.09 11	0.13 16	0.09 4	0.06 23	0.08 29	0.11 5	0.13 20	0.15 26	0.10 10
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	0.08 2	0.06 4	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.08 10	0.03 1	0.07 4	0.02 1	0.08 6	0.04 1	0.02 1	0.15 30	0.16 25	0.14 13	0.12 15	0.14 13	0.08 3	0.15 22	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 36	0.14 27	0.15 26	0.10 10
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.13 40	0.08 12	0.09 34	0.11 49	0.05 6	0.15 71	0.04 5	0.18 54	0.10 22	0.10 21	0.13 39	0.13 33	0.08 34	0.03 2	0.15 30	0.15 19	0.17 29	0.12 15	0.18 32	0.09 11	0.15 22	0.14 34	0.04 4	0.08 29	0.22 62	0.21 63	0.23 62	0.20 57

NLSM3	0.11 22	0.09 21	0.08 30	0.09 31	0.08 33	0.07 17	0.06 34	0.11 30	0.14 53	0.10 21	0.13 39	0.09 13	0.10 46	0.08 50	0.15 30	0.15 19	0.15 20	0.13 24	0.13 8	0.10 21	0.12 10	0.12 21	0.07 41	0.09 38	0.14 26	0.18 53	0.19 48	0.14 41

MoCha-V2	0.10 15	0.10 29	0.07 19	0.08 22	0.06 17	0.08 24	0.06 34	0.10 25	0.07 8	0.09 14	0.12 31	0.10 14	0.04 1	0.05 19	0.13 15	0.16 25	0.14 13	0.13 24	0.19 43	0.10 21	0.15 22	0.10 9	0.07 41	0.06 9	0.13 20	0.12 13	0.10 4	0.08 1

ProNet	0.09 4	0.09 21	0.09 34	0.07 17	0.05 6	0.09 31	0.08 58	0.08 10	0.04 2	0.06 2	0.17 59	0.06 1	0.04 1	0.05 19	0.14 21	0.14 15	0.15 20	0.13 24	0.13 8	0.09 11	0.14 18	0.08 2	0.08 59	0.07 19	0.11 5	0.10 5	0.10 4	0.08 1

GSStereo	0.12 34	0.12 43	0.10 43	0.09 31	0.10 43	0.10 40	0.08 58	0.08 10	0.08 15	0.12 33	0.09 20	0.13 33	0.06 21	0.03 2	0.16 37	0.17 34	0.20 43	0.14 27	0.18 32	0.11 29	0.21 46	0.13 26	0.06 23	0.07 19	0.13 20	0.13 20	0.16 32	0.13 32

IGEV-Stereo++	0.11 22	0.11 36	0.07 19	0.10 42	0.10 43	0.07 17	0.05 18	0.11 30	0.11 31	0.10 21	0.10 23	0.11 19	0.08 34	0.05 19	0.14 21	0.15 19	0.15 20	0.14 27	0.14 13	0.11 29	0.15 22	0.18 57	0.06 23	0.06 9	0.13 20	0.14 27	0.14 19	0.13 32

U	0.10 15	0.07 7	0.06 7	0.04 1	0.04 2	0.06 10	0.03 1	0.07 3	0.04 2	0.09 14	0.03 2	0.12 28	0.05 10	0.03 2	0.16 37	0.18 43	0.19 39	0.14 27	0.18 32	0.11 29	0.21 46	0.13 26	0.03 1	0.06 9	0.18 48	0.17 47	0.16 32	0.12 26

AIO-Stereo	0.10 15	0.11 36	0.09 34	0.10 42	0.08 33	0.10 40	0.05 18	0.08 10	0.06 6	0.08 6	0.10 23	0.10 14	0.06 21	0.06 32	0.14 21	0.16 25	0.14 13	0.14 27	0.15 22	0.12 34	0.17 32	0.14 34	0.05 15	0.08 29	0.11 5	0.12 13	0.14 19	0.09 7

RSM	0.11 22	0.11 36	0.09 34	0.08 22	0.07 25	0.11 48	0.05 18	0.07 3	0.07 8	0.08 6	0.11 29	0.11 19	0.07 28	0.05 19	0.15 30	0.17 34	0.15 20	0.14 27	0.14 13	0.12 34	0.18 36	0.12 21	0.05 15	0.08 29	0.12 13	0.13 20	0.17 37	0.10 10

CroCo-Stereo Lap2	0.10 15	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 48	0.05 4	0.11 19	0.05 10	0.03 2	0.14 21	0.17 34	0.16 25	0.14 27	0.19 43	0.09 11	0.18 36	0.10 9	0.03 1	0.06 9	0.16 41	0.18 53	0.15 26	0.11 19

GEAStereo	0.13 40	0.13 46	0.11 48	0.13 58	0.10 43	0.11 48	0.07 49	0.12 36	0.10 22	0.12 33	0.09 20	0.16 44	0.05 10	0.06 32	0.17 40	0.17 34	0.19 39	0.15 33	0.18 32	0.12 34	0.21 46	0.14 34	0.06 23	0.10 49	0.14 26	0.16 37	0.17 37	0.12 26

gasm-f	0.13 40	0.13 46	0.11 48	0.13 58	0.10 43	0.11 48	0.07 49	0.12 36	0.10 22	0.12 33	0.09 20	0.16 44	0.05 10	0.06 32	0.17 40	0.17 34	0.19 39	0.15 33	0.18 32	0.12 34	0.21 46	0.14 34	0.06 23	0.10 49	0.14 26	0.16 37	0.17 37	0.12 26

GASTEREO	0.11 22	0.09 21	0.07 19	0.08 22	0.07 25	0.06 10	0.04 5	0.09 20	0.13 47	0.09 14	0.08 14	0.12 28	0.08 34	0.04 11	0.15 30	0.16 25	0.16 25	0.15 33	0.18 32	0.12 34	0.16 28	0.17 53	0.07 41	0.07 19	0.14 26	0.15 32	0.15 26	0.10 10

MSCF	0.11 22	0.08 12	0.07 19	0.08 22	0.06 17	0.06 10	0.04 5	0.08 10	0.13 47	0.09 14	0.08 14	0.11 19	0.08 34	0.04 11	0.15 30	0.16 25	0.16 25	0.15 33	0.18 32	0.12 34	0.16 28	0.15 45	0.06 23	0.07 19	0.14 26	0.15 32	0.14 19	0.10 10

MM-Stereo_test2	0.10 15	0.09 21	0.07 19	0.08 22	0.07 25	0.05 2	0.04 5	0.09 20	0.09 19	0.13 43	0.07 13	0.08 6	0.05 10	0.06 32	0.14 21	0.15 19	0.18 35	0.15 33	0.15 22	0.12 34	0.17 32	0.16 51	0.07 41	0.07 19	0.11 5	0.12 13	0.12 11	0.11 19

RSM++	0.12 34	0.12 43	0.10 43	0.10 42	0.08 33	0.10 40	0.05 18	0.10 25	0.11 31	0.10 21	0.10 23	0.14 38	0.08 34	0.05 19	0.17 40	0.19 46	0.18 35	0.15 33	0.17 29	0.12 34	0.18 36	0.14 34	0.06 23	0.09 38	0.14 26	0.15 32	0.18 43	0.11 19

MatchStereo	0.11 22	0.08 12	0.09 34	0.05 2	0.08 33	0.05 2	0.05 18	0.08 10	0.15 59	0.06 2	0.10 23	0.08 6	0.10 46	0.07 42	0.15 30	0.17 34	0.14 13	0.16 39	0.13 8	0.15 58	0.15 22	0.19 60	0.05 15	0.09 38	0.16 41	0.17 47	0.14 19	0.13 32
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo_test2	0.12 34	0.08 12	0.07 19	0.08 22	0.06 17	0.07 17	0.04 5	0.14 44	0.09 19	0.15 50	0.06 7	0.15 41	0.05 10	0.06 32	0.13 15	0.16 25	0.23 51	0.16 39	0.23 51	0.12 34	0.21 46	0.12 21	0.07 41	0.06 9	0.14 26	0.12 13	0.18 43	0.16 45

GIP-stereo	0.12 34	0.11 36	0.08 30	0.09 31	0.06 17	0.07 17	0.05 18	0.07 3	0.07 8	0.12 33	0.08 14	0.10 14	0.05 10	0.11 70	0.16 37	0.17 34	0.18 35	0.16 39	0.19 43	0.13 44	0.19 42	0.15 45	0.04 4	0.09 38	0.14 26	0.18 53	0.19 48	0.12 26

StereoVision	0.14 47	0.10 29	0.09 34	0.07 17	0.10 43	0.11 48	0.07 49	0.13 41	0.17 74	0.13 43	0.12 31	0.11 19	0.08 34	0.04 11	0.20 64	0.21 60	0.20 43	0.16 39	0.18 32	0.14 46	0.16 28	0.14 34	0.04 4	0.10 49	0.23 69	0.22 70	0.25 67	0.25 71

RAFT + AFF	0.18 54	0.18 70	0.11 48	0.16 75	0.10 43	0.14 66	0.09 64	0.25 65	0.15 59	0.33 78	0.16 54	0.31 87	0.11 56	0.07 42	0.18 50	0.19 46	0.33 82	0.16 39	0.31 71	0.16 69	0.31 76	0.14 34	0.07 41	0.11 55	0.21 56	0.16 37	0.14 19	0.13 32

LACA1	0.11 22	0.10 29	0.09 34	0.08 22	0.08 33	0.09 31	0.05 18	0.07 3	0.12 36	0.11 31	0.08 14	0.14 38	0.10 46	0.06 32	0.14 21	0.14 15	0.14 13	0.17 44	0.14 13	0.10 21	0.13 16	0.14 34	0.05 15	0.07 19	0.15 36	0.16 37	0.17 37	0.15 43

AdaDepth	0.13 40	0.11 36	0.08 30	0.09 31	0.11 56	0.09 31	0.06 34	0.11 30	0.12 36	0.10 21	0.12 31	0.13 33	0.07 28	0.05 19	0.17 40	0.19 46	0.20 43	0.17 44	0.18 32	0.11 29	0.17 32	0.14 34	0.06 23	0.09 38	0.15 36	0.16 37	0.20 51	0.17 51

AIO_rvc	0.18 54	0.18 70	0.11 48	0.15 67	0.14 71	0.12 54	0.09 64	0.27 70	0.16 68	0.26 66	0.12 31	0.23 57	0.08 34	0.13 80	0.17 40	0.19 46	0.25 54	0.17 44	0.28 62	0.14 46	0.32 81	0.26 90	0.07 41	0.11 55	0.20 52	0.17 47	0.19 48	0.16 45

Occ-G	0.13 40	0.14 50	0.10 43	0.11 49	0.08 33	0.10 40	0.05 18	0.08 10	0.09 19	0.08 6	0.18 66	0.14 38	0.06 21	0.07 42	0.18 50	0.19 46	0.19 39	0.17 44	0.21 47	0.14 46	0.17 32	0.13 26	0.07 41	0.11 55	0.13 20	0.13 20	0.17 37	0.13 32

AEACV	0.13 40	0.17 67	0.09 34	0.12 55	0.11 56	0.09 31	0.05 18	0.10 25	0.06 6	0.12 33	0.11 29	0.11 19	0.06 21	0.08 50	0.17 40	0.17 34	0.22 49	0.17 44	0.24 53	0.12 34	0.19 42	0.13 26	0.06 23	0.09 38	0.15 36	0.17 47	0.15 26	0.13 32

BridgeDepth_RVC	0.15 48	0.14 50	0.12 61	0.10 42	0.12 63	0.13 58	0.08 58	0.14 44	0.18 82	0.13 43	0.14 44	0.15 41	0.11 56	0.09 58	0.19 56	0.20 57	0.17 29	0.18 49	0.19 43	0.15 58	0.18 36	0.18 57	0.06 23	0.09 38	0.21 56	0.24 75	0.22 53	0.26 75
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO_test	0.20 67	0.19 74	0.13 63	0.21 108	0.17 87	0.12 54	0.10 79	0.28 73	0.20 100	0.27 69	0.15 50	0.27 68	0.11 56	0.14 87	0.18 50	0.21 60	0.25 54	0.18 49	0.29 63	0.14 46	0.35 97	0.32 136	0.09 66	0.12 62	0.25 81	0.22 70	0.22 53	0.15 43

RAStereo	0.13 40	0.10 29	0.08 30	0.06 10	0.05 6	0.07 17	0.05 18	0.11 30	0.07 8	0.28 72	0.08 14	0.17 46	0.07 28	0.04 11	0.17 40	0.17 34	0.21 47	0.18 49	0.22 48	0.11 29	0.22 52	0.11 14	0.04 4	0.07 19	0.19 50	0.17 47	0.16 32	0.16 45

VIP-Stereo	0.15 48	0.13 46	0.12 61	0.10 42	0.08 33	0.08 24	0.05 18	0.18 54	0.13 47	0.14 48	0.20 83	0.20 51	0.07 28	0.08 50	0.18 50	0.19 46	0.29 69	0.19 52	0.24 53	0.14 46	0.23 54	0.13 26	0.07 41	0.10 49	0.17 45	0.16 37	0.17 37	0.21 60

MLG-Stereo_test3	0.16 51	0.11 36	0.10 43	0.11 49	0.11 56	0.10 40	0.08 58	0.16 49	0.11 31	0.19 57	0.14 44	0.29 77	0.07 28	0.10 62	0.17 40	0.18 43	0.26 58	0.19 52	0.35 90	0.13 44	0.24 57	0.17 53	0.07 41	0.11 55	0.15 36	0.17 47	0.21 52	0.19 53

HUF	0.21 73	0.21 94	0.14 71	0.17 78	0.18 101	0.15 71	0.09 64	0.35 94	0.15 59	0.36 85	0.15 50	0.23 57	0.15 86	0.14 87	0.19 56	0.21 60	0.28 63	0.19 52	0.34 83	0.17 71	0.36 106	0.28 104	0.11 79	0.14 72	0.22 62	0.18 53	0.27 72	0.20 57

AFF-stereo	0.22 78	0.22 101	0.18 111	0.15 67	0.13 67	0.20 102	0.09 64	0.38 107	0.19 86	0.42 112	0.20 83	0.30 84	0.11 56	0.08 50	0.19 56	0.24 71	0.28 63	0.19 52	0.35 90	0.15 58	0.29 69	0.19 60	0.09 66	0.12 62	0.27 89	0.28 103	0.32 87	0.24 69

SGD-Stereo	0.20 67	0.15 54	0.11 48	0.13 58	0.12 63	0.18 91	0.06 34	0.19 57	0.20 100	0.22 61	0.12 31	0.35 106	0.15 86	0.08 50	0.25 94	0.28 100	0.37 99	0.20 56	0.37 99	0.15 58	0.32 81	0.18 57	0.12 86	0.14 72	0.22 62	0.26 84	0.31 80	0.28 82

DEFOM-Stereo	0.15 48	0.13 46	0.09 34	0.14 63	0.10 43	0.14 66	0.06 34	0.14 44	0.12 36	0.12 33	0.19 79	0.15 41	0.07 28	0.08 50	0.17 40	0.19 46	0.25 54	0.20 56	0.24 53	0.14 46	0.22 52	0.14 34	0.08 59	0.08 29	0.18 48	0.18 53	0.25 67	0.20 57

anonymousdsp	0.18 54	0.16 60	0.13 63	0.12 55	0.10 43	0.13 58	0.09 64	0.24 64	0.13 47	0.28 72	0.16 54	0.23 57	0.08 34	0.11 70	0.19 56	0.23 68	0.24 52	0.20 56	0.30 66	0.15 58	0.34 90	0.21 72	0.09 66	0.11 55	0.19 50	0.15 32	0.24 65	0.16 45

RAFT_CTSACE	0.21 73	0.15 54	0.13 63	0.11 49	0.11 56	0.19 97	0.13 104	0.27 70	0.15 59	0.48 162	0.13 39	0.33 97	0.25 166	0.12 74	0.21 73	0.22 65	0.29 69	0.20 56	0.27 60	0.14 46	0.30 71	0.31 125	0.07 41	0.13 68	0.25 81	0.26 84	0.31 80	0.21 60

delet	0.17 53	0.16 60	0.16 89	0.20 104	0.14 71	0.19 97	0.12 95	0.15 48	0.13 47	0.19 57	0.17 59	0.19 50	0.11 56	0.15 95	0.20 64	0.19 46	0.22 49	0.20 56	0.18 32	0.18 77	0.21 46	0.14 34	0.11 79	0.13 68	0.20 52	0.20 62	0.18 43	0.22 62

TDLM	0.16 51	0.19 74	0.14 71	0.15 67	0.17 87	0.15 71	0.11 88	0.16 49	0.14 53	0.12 33	0.22 95	0.17 46	0.14 74	0.10 62	0.17 40	0.18 43	0.21 47	0.20 56	0.18 32	0.14 46	0.19 42	0.13 26	0.11 79	0.15 79	0.17 45	0.16 37	0.18 43	0.18 52

LG-Stereo_L2	0.19 62	0.15 54	0.11 48	0.09 31	0.10 43	0.08 24	0.06 34	0.31 82	0.16 68	0.41 101	0.16 54	0.30 84	0.09 43	0.11 70	0.19 56	0.24 71	0.31 78	0.21 62	0.31 71	0.14 46	0.32 81	0.23 79	0.06 23	0.09 38	0.22 62	0.16 37	0.23 62	0.22 62

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 91	0.24 112	0.21 137	0.17 78	0.15 75	0.18 91	0.10 79	0.47 155	0.19 86	0.43 121	0.22 95	0.39 115	0.13 67	0.10 62	0.23 80	0.25 80	0.32 81	0.21 62	0.39 109	0.18 77	0.34 90	0.23 79	0.12 86	0.17 100	0.35 126	0.27 90	0.34 97	0.33 102

LG-Stereo_L1	0.19 62	0.16 60	0.11 48	0.10 42	0.10 43	0.09 31	0.06 34	0.31 82	0.16 68	0.42 112	0.16 54	0.29 77	0.09 43	0.11 70	0.19 56	0.24 71	0.31 78	0.22 64	0.30 66	0.14 46	0.32 81	0.23 79	0.06 23	0.09 38	0.22 62	0.16 37	0.26 69	0.25 71

DFGA-Net	0.19 62	0.20 81	0.11 48	0.16 75	0.11 56	0.13 58	0.11 88	0.28 73	0.14 53	0.26 66	0.17 59	0.25 65	0.12 65	0.10 62	0.21 73	0.25 80	0.28 63	0.22 64	0.29 63	0.15 58	0.24 57	0.20 66	0.10 71	0.14 72	0.22 62	0.21 63	0.23 62	0.22 62

YMNet	0.22 78	0.21 94	0.17 100	0.21 108	0.17 87	0.20 102	0.17 139	0.26 67	0.24 140	0.18 53	0.15 50	0.31 87	0.17 101	0.21 163	0.24 84	0.24 71	0.26 58	0.22 64	0.30 66	0.15 58	0.26 63	0.22 76	0.14 115	0.14 72	0.26 85	0.23 72	0.27 72	0.26 75

RAFT+CT+SA	0.23 84	0.20 81	0.16 89	0.19 95	0.13 67	0.15 71	0.12 95	0.33 89	0.19 86	0.44 129	0.14 44	0.34 101	0.29 191	0.09 58	0.23 80	0.29 117	0.27 61	0.22 64	0.31 71	0.19 84	0.31 76	0.35 152	0.07 41	0.17 100	0.29 100	0.27 90	0.31 80	0.28 82

test_5	0.20 67	0.18 70	0.14 71	0.17 78	0.10 43	0.15 71	0.11 88	0.25 65	0.15 59	0.29 75	0.13 39	0.29 77	0.30 197	0.07 42	0.20 64	0.24 71	0.26 58	0.22 64	0.23 51	0.14 46	0.26 63	0.23 79	0.07 41	0.17 100	0.25 81	0.26 84	0.31 80	0.26 75

iRaftStereo_RVC	0.18 54	0.15 54	0.11 48	0.10 42	0.10 43	0.12 54	0.06 34	0.26 67	0.11 31	0.27 69	0.25 116	0.24 62	0.11 56	0.09 58	0.18 50	0.20 57	0.29 69	0.22 64	0.26 59	0.15 58	0.30 71	0.23 79	0.08 59	0.12 62	0.21 56	0.21 63	0.27 72	0.19 53

HCRNet	0.24 86	0.30 164	0.15 82	0.34 183	0.15 75	0.25 136	0.15 124	0.30 80	0.14 53	0.69 292	0.32 134	0.39 115	0.14 74	0.17 113	0.20 64	0.20 57	0.30 73	0.22 64	0.33 81	0.15 58	0.24 57	0.15 45	0.16 145	0.12 62	0.20 52	0.24 75	0.24 65	0.22 62

S2M2_XL	0.27 98	0.20 81	0.20 126	0.15 67	0.16 82	0.19 97	0.18 148	0.48 162	0.21 112	0.43 121	0.21 90	0.43 128	0.14 74	0.17 113	0.26 104	0.26 88	0.47 179	0.23 71	0.35 90	0.21 97	0.40 136	0.24 84	0.16 145	0.18 111	0.29 100	0.25 80	0.33 95	0.38 121
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.18 54	0.16 60	0.11 48	0.17 78	0.15 75	0.17 85	0.10 79	0.20 58	0.10 22	0.18 53	0.14 44	0.27 68	0.10 46	0.13 80	0.19 56	0.19 46	0.28 63	0.23 71	0.36 95	0.17 71	0.26 63	0.20 66	0.08 59	0.11 55	0.21 56	0.19 58	0.27 72	0.28 82

LG-G	0.18 54	0.16 60	0.11 48	0.17 78	0.15 75	0.17 85	0.10 79	0.20 58	0.10 22	0.18 53	0.14 44	0.27 68	0.10 46	0.13 80	0.19 56	0.19 46	0.28 63	0.23 71	0.36 95	0.17 71	0.26 63	0.20 66	0.08 59	0.11 55	0.21 56	0.19 58	0.27 72	0.28 82

LGtest1	0.18 54	0.14 50	0.13 63	0.13 58	0.13 67	0.11 48	0.07 49	0.20 58	0.15 59	0.18 53	0.17 59	0.21 52	0.10 46	0.10 62	0.20 64	0.21 60	0.30 73	0.23 71	0.34 83	0.18 77	0.30 71	0.22 76	0.10 71	0.12 62	0.21 56	0.19 58	0.27 72	0.25 71

CASnet	0.30 113	0.26 131	0.18 111	0.22 114	0.20 118	0.27 145	0.12 95	0.48 162	0.24 140	0.54 218	0.35 148	0.55 186	0.21 128	0.19 137	0.27 114	0.25 80	0.37 99	0.23 71	0.54 176	0.20 93	0.42 154	0.31 125	0.15 135	0.18 111	0.30 105	0.27 90	0.40 126	0.42 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AASNet	0.20 67	0.22 101	0.15 82	0.21 108	0.18 101	0.24 127	0.17 139	0.23 62	0.14 53	0.22 61	0.26 119	0.21 52	0.13 67	0.16 105	0.20 64	0.22 65	0.28 63	0.23 71	0.24 53	0.19 84	0.23 54	0.19 60	0.12 86	0.16 89	0.23 69	0.21 63	0.22 53	0.19 53

IGEV-Stereo+	0.19 62	0.12 43	0.11 48	0.11 49	0.11 56	0.09 31	0.06 34	0.28 73	0.17 74	0.47 156	0.18 66	0.25 65	0.10 46	0.12 74	0.18 50	0.23 68	0.30 73	0.24 77	0.32 77	0.18 77	0.31 76	0.33 142	0.08 59	0.10 49	0.22 62	0.16 37	0.22 53	0.19 53

TestStereo1	0.26 95	0.24 112	0.15 82	0.17 78	0.17 87	0.17 85	0.13 104	0.32 85	0.24 140	0.43 121	0.18 66	0.27 68	0.33 211	0.08 50	0.25 94	0.30 130	0.35 88	0.24 77	0.32 77	0.19 84	0.36 106	0.40 180	0.12 86	0.17 100	0.34 119	0.33 125	0.39 123	0.31 94

TESTraft	0.25 91	0.21 94	0.15 82	0.15 67	0.16 82	0.14 66	0.13 104	0.28 73	0.26 166	0.41 101	0.19 79	0.27 68	0.30 197	0.07 42	0.24 84	0.31 145	0.34 85	0.24 77	0.30 66	0.18 77	0.35 97	0.39 173	0.09 66	0.17 100	0.34 119	0.33 125	0.35 100	0.31 94

SA-5K	0.26 95	0.24 112	0.15 82	0.17 78	0.17 87	0.17 85	0.13 104	0.32 85	0.24 140	0.43 121	0.18 66	0.27 68	0.33 211	0.08 50	0.25 94	0.30 130	0.35 88	0.24 77	0.32 77	0.19 84	0.36 106	0.40 180	0.12 86	0.17 100	0.34 119	0.33 125	0.39 123	0.31 94

MMNet	0.20 67	0.20 81	0.17 100	0.21 108	0.17 87	0.20 102	0.14 114	0.23 62	0.16 68	0.19 57	0.20 83	0.27 68	0.11 56	0.22 175	0.21 73	0.21 60	0.27 61	0.24 77	0.29 63	0.18 77	0.23 54	0.15 45	0.12 86	0.15 79	0.23 69	0.23 72	0.22 53	0.25 71

CVANet_RVC	0.22 78	0.29 157	0.21 137	0.29 157	0.22 133	0.25 136	0.15 124	0.27 70	0.16 68	0.24 64	0.34 143	0.23 57	0.19 116	0.14 87	0.20 64	0.22 65	0.25 54	0.24 77	0.24 53	0.17 71	0.24 57	0.17 53	0.13 104	0.18 111	0.23 69	0.19 58	0.22 53	0.23 67

anonymousdsp2	0.26 95	0.28 144	0.18 111	0.19 95	0.16 82	0.21 109	0.14 114	0.37 101	0.19 86	0.38 95	0.22 95	0.36 109	0.16 91	0.14 87	0.22 78	0.26 88	0.36 97	0.25 83	0.56 183	0.21 97	0.37 115	0.31 125	0.13 104	0.18 111	0.31 109	0.25 80	0.38 119	0.29 86

test_4	0.25 91	0.19 74	0.17 100	0.14 63	0.15 75	0.11 48	0.07 49	0.38 107	0.20 100	0.53 208	0.18 66	0.34 101	0.16 91	0.15 95	0.24 84	0.27 96	0.35 88	0.25 83	0.31 71	0.21 97	0.38 126	0.31 125	0.10 71	0.17 100	0.31 109	0.33 125	0.34 97	0.36 109

CREStereo++_RVC	0.32 129	0.25 118	0.18 111	0.23 124	0.25 151	0.22 116	0.15 124	0.45 136	0.26 166	0.48 162	0.28 125	0.48 152	0.44 246	0.18 123	0.26 104	0.30 130	0.47 179	0.25 83	0.38 104	0.23 111	0.41 146	0.30 116	0.13 104	0.24 171	0.40 153	0.32 119	0.51 185	0.52 177
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
DispViT+	0.27 98	0.27 137	0.19 122	0.23 124	0.31 196	0.21 109	0.11 88	0.41 116	0.19 86	0.44 129	0.32 134	0.32 92	0.13 67	0.14 87	0.22 78	0.25 80	0.30 73	0.26 86	0.31 71	0.22 103	0.24 57	0.26 90	0.12 86	0.18 111	0.33 117	0.41 170	0.47 153	0.38 121

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 86	0.21 94	0.13 63	0.15 67	0.14 71	0.13 58	0.08 58	0.38 107	0.17 74	0.48 162	0.20 83	0.29 77	0.13 67	0.13 80	0.25 94	0.25 80	0.38 106	0.26 86	0.36 95	0.19 84	0.37 115	0.26 90	0.10 71	0.13 68	0.23 69	0.24 75	0.32 87	0.41 136

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 78	0.15 54	0.13 63	0.17 78	0.13 67	0.14 66	0.06 34	0.38 107	0.19 86	0.47 156	0.17 59	0.24 62	0.11 56	0.12 74	0.20 64	0.27 96	0.37 99	0.26 86	0.35 90	0.19 84	0.37 115	0.34 150	0.10 71	0.10 49	0.24 75	0.21 63	0.31 80	0.22 62

trnet	0.31 122	0.28 144	0.22 150	0.25 131	0.20 118	0.21 109	0.12 95	0.49 169	0.20 100	0.52 199	0.24 101	0.55 186	0.22 141	0.20 148	0.28 123	0.32 158	0.48 188	0.26 86	0.41 126	0.22 103	0.45 187	0.30 116	0.14 115	0.21 145	0.38 139	0.35 139	0.49 170	0.53 181

MaDis-Stereo	0.19 62	0.14 50	0.13 63	0.08 22	0.07 25	0.08 24	0.07 49	0.17 53	0.12 36	0.26 66	0.13 39	0.28 75	0.09 43	0.06 32	0.20 64	0.24 71	0.31 78	0.26 86	0.32 77	0.15 58	0.31 76	0.19 60	0.07 41	0.12 62	0.28 98	0.31 115	0.31 80	0.37 112

UniTT-Stereo	0.21 73	0.15 54	0.11 48	0.12 55	0.09 41	0.13 58	0.07 49	0.22 61	0.15 59	0.37 90	0.17 59	0.28 75	0.17 101	0.12 74	0.23 80	0.24 71	0.35 88	0.26 86	0.38 104	0.18 77	0.30 71	0.17 53	0.11 79	0.14 72	0.26 85	0.35 139	0.22 53	0.27 79

MIM_Stereo	0.22 78	0.17 67	0.16 89	0.19 95	0.15 75	0.20 102	0.10 79	0.28 73	0.13 47	0.43 121	0.19 79	0.31 87	0.10 46	0.12 74	0.21 73	0.28 100	0.36 97	0.26 86	0.34 83	0.20 93	0.35 97	0.24 84	0.08 59	0.16 89	0.24 75	0.21 63	0.32 87	0.23 67

CAS	0.27 98	0.21 94	0.17 100	0.21 108	0.17 87	0.18 91	0.09 64	0.33 89	0.20 100	0.33 78	0.38 167	0.29 77	0.19 116	0.17 113	0.28 123	0.26 88	0.37 99	0.26 86	0.38 104	0.20 93	0.29 69	0.27 97	0.16 145	0.18 111	0.36 131	0.36 145	0.40 126	0.55 187

CREStereo	0.32 129	0.27 137	0.22 150	0.25 131	0.20 118	0.22 116	0.12 95	0.49 169	0.20 100	0.50 175	0.24 101	0.54 180	0.22 141	0.20 148	0.29 128	0.33 165	0.49 196	0.26 86	0.41 126	0.22 103	0.46 191	0.30 116	0.15 135	0.21 145	0.39 147	0.34 133	0.48 158	0.52 177
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 67	0.19 74	0.18 111	0.14 63	0.17 87	0.12 54	0.12 95	0.18 54	0.19 86	0.15 50	0.21 90	0.18 49	0.15 86	0.13 80	0.26 104	0.23 68	0.24 52	0.26 86	0.22 48	0.22 103	0.20 45	0.19 60	0.16 145	0.16 89	0.26 85	0.26 84	0.26 69	0.34 105

MIF-Stereo (partial)	0.21 73	0.16 60	0.15 82	0.13 58	0.12 63	0.16 82	0.08 58	0.28 73	0.19 86	0.30 76	0.18 66	0.21 52	0.12 65	0.10 62	0.24 84	0.26 88	0.35 88	0.27 96	0.30 66	0.17 71	0.30 71	0.20 66	0.10 71	0.16 89	0.27 89	0.23 72	0.27 72	0.27 79

LL-Strereo2	0.24 86	0.18 70	0.14 71	0.17 78	0.15 75	0.13 58	0.09 64	0.36 96	0.21 112	0.51 190	0.18 66	0.33 97	0.17 101	0.10 62	0.25 94	0.28 100	0.39 112	0.27 96	0.45 141	0.22 103	0.33 87	0.20 66	0.12 86	0.14 72	0.24 75	0.27 90	0.33 95	0.26 75

TestStereo	0.35 150	0.33 196	0.28 181	0.33 175	0.23 139	0.34 181	0.22 167	0.54 216	0.24 140	0.64 280	0.28 125	0.53 177	0.21 128	0.18 123	0.30 134	0.25 80	0.44 156	0.27 96	0.58 191	0.27 146	0.52 223	0.32 136	0.18 177	0.26 194	0.41 159	0.33 125	0.50 179	0.43 143

raft+_RVC	0.25 91	0.22 101	0.17 100	0.19 95	0.18 101	0.18 91	0.13 104	0.38 107	0.19 86	0.46 148	0.30 130	0.34 101	0.16 91	0.13 80	0.25 94	0.26 88	0.33 82	0.27 96	0.37 99	0.19 84	0.36 106	0.26 90	0.10 71	0.15 79	0.30 105	0.29 106	0.36 114	0.30 91

RYNet	0.18 54	0.16 60	0.13 63	0.11 49	0.12 63	0.13 58	0.09 64	0.16 49	0.27 176	0.13 43	0.15 50	0.13 33	0.10 46	0.09 58	0.23 80	0.19 46	0.20 43	0.27 96	0.22 48	0.14 46	0.18 36	0.15 45	0.25 213	0.14 72	0.20 52	0.50 196	0.22 53	0.16 45

S2M2_L	0.31 122	0.28 144	0.29 184	0.21 108	0.22 133	0.30 154	0.19 154	0.44 129	0.20 100	0.52 199	0.17 59	0.37 110	0.13 67	0.27 219	0.33 160	0.31 145	0.49 196	0.28 101	0.41 126	0.28 152	0.43 167	0.28 104	0.22 199	0.22 149	0.32 116	0.30 110	0.46 148	0.50 169
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.21 73	0.17 67	0.14 71	0.14 63	0.11 56	0.16 82	0.09 64	0.30 80	0.12 36	0.41 101	0.14 44	0.26 67	0.10 46	0.07 42	0.24 84	0.26 88	0.35 88	0.28 101	0.34 83	0.17 71	0.26 63	0.21 72	0.09 66	0.15 79	0.25 81	0.25 80	0.27 72	0.34 105

LoS_RVC	0.29 105	0.25 118	0.22 150	0.15 67	0.19 110	0.18 91	0.12 95	0.37 101	0.21 112	0.42 112	0.38 167	0.32 92	0.20 121	0.18 123	0.31 144	0.27 96	0.34 85	0.28 101	0.43 133	0.21 97	0.42 154	0.33 142	0.15 135	0.23 159	0.48 193	0.34 133	0.41 133	0.46 150

tt_ll	0.29 105	0.25 118	0.22 150	0.15 67	0.19 110	0.18 91	0.12 95	0.37 101	0.21 112	0.42 112	0.38 167	0.32 92	0.20 121	0.18 123	0.31 144	0.27 96	0.34 85	0.28 101	0.43 133	0.21 97	0.42 154	0.33 142	0.15 135	0.23 159	0.48 193	0.34 133	0.41 133	0.46 150

iinet-f	0.34 145	0.26 131	0.24 163	0.24 127	0.18 101	0.35 183	0.16 134	0.33 89	0.21 112	0.42 112	0.73 277	0.44 134	0.35 218	0.18 123	0.30 134	0.34 175	0.43 144	0.28 101	0.86 235	0.33 186	0.40 136	0.26 90	0.17 160	0.18 111	0.39 147	0.29 106	0.46 148	0.39 131

CES	0.33 139	0.19 74	0.19 122	0.19 95	0.21 124	0.20 102	0.09 64	0.85 292	0.18 82	0.42 112	0.55 243	0.49 156	0.16 91	0.20 148	0.31 144	0.37 197	0.47 179	0.28 101	0.41 126	0.24 120	0.66 282	0.35 152	0.17 160	0.18 111	0.42 165	0.33 125	0.42 140	0.50 169

AnonymousM	0.28 101	0.19 74	0.14 71	0.18 92	0.17 87	0.15 71	0.11 88	0.42 119	0.17 74	0.47 156	0.28 125	0.35 106	0.11 56	0.15 95	0.27 114	0.31 145	0.45 163	0.28 101	0.39 109	0.19 84	0.44 176	0.26 90	0.14 115	0.16 89	0.24 75	0.30 110	0.48 158	0.67 222

FINET	0.31 122	0.30 164	0.31 198	0.34 183	0.24 146	0.27 145	0.29 198	0.36 96	0.28 187	0.39 97	0.26 119	0.37 110	0.23 150	0.22 175	0.43 214	0.35 182	0.37 99	0.28 101	0.46 151	0.25 123	0.35 97	0.28 104	0.24 210	0.24 171	0.35 126	0.27 90	0.39 123	0.32 101

PMTNet	0.33 139	0.28 144	0.20 126	0.26 141	0.22 133	0.20 102	0.19 154	0.45 136	0.21 112	0.50 175	0.24 101	0.52 172	0.15 86	0.18 123	0.31 144	0.33 165	0.47 179	0.28 101	0.55 178	0.25 123	0.46 191	0.27 97	0.16 145	0.16 89	0.46 179	0.37 152	0.48 158	0.64 213

castereo	0.32 129	0.23 105	0.18 111	0.26 141	0.20 118	0.22 116	0.14 114	0.48 162	0.25 151	0.54 218	0.30 130	0.52 172	0.16 91	0.15 95	0.27 114	0.31 145	0.48 188	0.29 110	0.52 165	0.26 134	0.48 201	0.39 173	0.14 115	0.18 111	0.40 153	0.39 165	0.38 119	0.44 145

test_for_model	0.52 231	0.20 81	0.14 71	0.17 78	0.19 110	0.15 71	0.09 64	0.42 119	0.21 112	0.50 175	0.18 66	0.51 164	0.14 74	0.15 95	0.26 104	0.28 100	6.97 348	0.29 110	0.45 141	0.26 134	0.44 176	0.35 152	0.14 115	0.15 79	0.27 89	0.27 90	0.35 100	0.37 112

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 231	0.20 81	0.14 71	0.17 78	0.19 110	0.15 71	0.09 64	0.42 119	0.21 112	0.50 175	0.18 66	0.51 164	0.14 74	0.15 95	0.26 104	0.28 100	6.97 348	0.29 110	0.45 141	0.26 134	0.44 176	0.35 152	0.14 115	0.15 79	0.27 89	0.27 90	0.35 100	0.37 112

testlalala	0.52 231	0.20 81	0.14 71	0.17 78	0.19 110	0.15 71	0.09 64	0.42 119	0.21 112	0.50 175	0.18 66	0.51 164	0.14 74	0.15 95	0.26 104	0.28 100	6.97 348	0.29 110	0.45 141	0.26 134	0.44 176	0.35 152	0.14 115	0.15 79	0.27 89	0.27 90	0.35 100	0.37 112

GCAPDPT-zeroshot	0.52 231	0.20 81	0.14 71	0.17 78	0.19 110	0.15 71	0.09 64	0.42 119	0.21 112	0.50 175	0.18 66	0.51 164	0.14 74	0.15 95	0.26 104	0.28 100	6.97 348	0.29 110	0.45 141	0.26 134	0.44 176	0.35 152	0.14 115	0.15 79	0.27 89	0.27 90	0.35 100	0.37 112

GCAP-Stereo	0.52 231	0.20 81	0.14 71	0.17 78	0.19 110	0.15 71	0.09 64	0.42 119	0.21 112	0.50 175	0.18 66	0.51 164	0.14 74	0.15 95	0.26 104	0.28 100	6.97 348	0.29 110	0.45 141	0.26 134	0.44 176	0.35 152	0.14 115	0.15 79	0.27 89	0.27 90	0.35 100	0.37 112

LoS	0.41 185	0.33 196	0.21 137	0.28 153	0.31 196	0.27 145	0.16 134	1.20 311	0.22 127	0.76 301	0.69 273	0.57 200	0.27 183	0.20 148	0.31 144	0.39 208	0.46 174	0.29 110	0.52 165	0.26 134	0.52 223	0.37 166	0.17 160	0.18 111	0.59 237	0.47 188	0.48 158	0.58 196
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.29 105	0.26 131	0.17 100	0.22 114	0.17 87	0.24 127	0.14 114	0.50 178	0.17 74	0.46 148	0.37 160	0.45 139	0.22 141	0.25 207	0.30 134	0.30 130	0.43 144	0.29 110	0.39 109	0.28 152	0.40 136	0.28 104	0.13 104	0.18 111	0.31 109	0.25 80	0.32 87	0.29 86

GMOStereo	0.30 113	0.23 105	0.16 89	0.19 95	0.18 101	0.21 109	0.13 104	0.46 145	0.25 151	0.56 245	0.24 101	0.43 128	0.26 170	0.16 105	0.27 114	0.28 100	0.40 117	0.29 110	0.44 136	0.23 111	0.42 154	0.45 209	0.12 86	0.16 89	0.42 165	0.38 155	0.48 158	0.31 94

error version	0.30 113	0.23 105	0.16 89	0.19 95	0.18 101	0.21 109	0.13 104	0.46 145	0.25 151	0.56 245	0.24 101	0.43 128	0.26 170	0.16 105	0.27 114	0.28 100	0.40 117	0.29 110	0.44 136	0.23 111	0.42 154	0.45 209	0.12 86	0.16 89	0.42 165	0.38 155	0.48 158	0.31 94

test-v	0.30 113	0.23 105	0.16 89	0.19 95	0.18 101	0.21 109	0.13 104	0.46 145	0.25 151	0.56 245	0.24 101	0.43 128	0.26 170	0.16 105	0.27 114	0.28 100	0.40 117	0.29 110	0.44 136	0.23 111	0.42 154	0.45 209	0.12 86	0.16 89	0.42 165	0.38 155	0.48 158	0.31 94

ACRE	0.29 105	0.26 131	0.17 100	0.22 114	0.17 87	0.24 127	0.14 114	0.50 178	0.17 74	0.46 148	0.37 160	0.45 139	0.23 150	0.25 207	0.30 134	0.30 130	0.43 144	0.29 110	0.39 109	0.29 162	0.40 136	0.27 97	0.13 104	0.18 111	0.30 105	0.26 84	0.32 87	0.29 86

test-2	0.30 113	0.23 105	0.16 89	0.19 95	0.18 101	0.21 109	0.13 104	0.46 145	0.25 151	0.56 245	0.24 101	0.43 128	0.26 170	0.16 105	0.27 114	0.28 100	0.40 117	0.29 110	0.44 136	0.23 111	0.42 154	0.45 209	0.12 86	0.16 89	0.42 165	0.38 155	0.48 158	0.31 94

s12784h	0.39 167	0.35 200	0.25 171	0.46 224	0.29 184	0.25 136	0.18 148	0.49 169	0.22 127	0.51 190	0.34 143	0.62 221	0.32 207	0.21 163	0.27 114	0.28 100	0.48 188	0.29 110	0.52 165	0.23 111	0.51 217	0.30 116	0.15 135	0.23 159	0.51 208	0.52 205	0.70 249	1.14 271

GMStereo	0.32 129	0.32 186	0.20 126	0.27 147	0.25 151	0.31 160	0.24 182	0.48 162	0.25 151	0.37 90	0.30 130	0.54 180	0.27 183	0.19 137	0.30 134	0.30 130	0.45 163	0.29 110	0.56 183	0.32 180	0.39 132	0.25 87	0.18 177	0.22 149	0.39 147	0.30 110	0.47 153	0.33 102
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	0.23 84	0.19 74	0.21 137	0.18 92	0.19 110	0.17 85	0.18 148	0.29 79	0.23 133	0.23 63	0.28 125	0.29 77	0.17 101	0.19 137	0.25 94	0.25 80	0.30 73	0.29 110	0.27 60	0.20 93	0.31 76	0.20 66	0.19 184	0.18 111	0.24 75	0.27 90	0.22 53	0.27 79

WQFJA1++	11.74 349	0.25 118	0.19 122	105.43 363	0.22 133	101.87 363	100.92 363	0.47 155	0.21 112	0.43 121	0.35 148	0.71 242	0.43 245	0.18 123	0.26 104	0.33 165	0.43 144	0.30 126	0.71 210	0.22 103	0.42 154	0.36 163	0.16 145	0.15 79	0.41 159	0.35 139	0.63 231	0.66 221

castereo++	0.31 122	0.23 105	0.18 111	0.32 171	0.17 87	0.16 82	0.13 104	0.50 178	0.25 151	0.55 235	0.24 101	0.59 213	0.16 91	0.16 105	0.25 94	0.29 117	0.46 174	0.30 126	0.45 141	0.25 123	0.47 197	0.41 185	0.13 104	0.22 149	0.35 126	0.37 152	0.49 170	0.36 109

SA	0.30 113	0.27 137	0.17 100	0.18 92	0.17 87	0.24 127	0.10 79	0.47 155	0.26 166	0.54 218	0.20 83	0.46 146	0.14 74	0.12 74	0.30 134	0.30 130	0.41 129	0.30 126	0.40 119	0.23 111	0.37 115	0.37 166	0.10 71	0.20 135	0.41 159	0.38 155	0.49 170	0.37 112

dd	0.38 159	0.40 227	0.21 137	0.82 279	0.25 151	0.53 246	0.24 182	0.46 145	0.19 86	0.47 156	0.24 101	0.66 229	0.21 128	0.20 148	0.38 189	0.34 175	0.57 252	0.30 126	0.75 218	0.28 152	0.40 136	0.31 125	0.17 160	0.24 171	0.44 174	0.32 119	0.51 185	0.40 134

IPLGR_C	0.29 105	0.26 131	0.17 100	0.22 114	0.17 87	0.24 127	0.14 114	0.50 178	0.17 74	0.46 148	0.37 160	0.45 139	0.24 157	0.25 207	0.30 134	0.30 130	0.43 144	0.30 126	0.39 109	0.28 152	0.40 136	0.28 104	0.13 104	0.17 100	0.31 109	0.26 84	0.32 87	0.30 91

RASNet	0.31 122	0.32 186	0.30 188	0.27 147	0.24 146	0.26 142	0.20 161	0.46 145	0.26 166	0.41 101	0.33 138	0.40 121	0.25 166	0.20 148	0.25 94	0.28 100	0.38 106	0.30 126	0.34 83	0.21 97	0.40 136	0.29 113	0.14 115	0.30 211	0.33 117	0.34 133	0.49 170	0.47 158

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 113	0.22 101	0.21 137	0.23 124	0.18 101	0.19 97	0.12 95	0.44 129	0.35 224	0.43 121	0.40 180	0.40 121	0.21 128	0.18 123	0.32 155	0.29 117	0.42 137	0.31 132	0.37 99	0.27 146	0.35 97	0.33 142	0.13 104	0.18 111	0.37 134	0.51 202	0.31 80	0.47 158

EGLCR-Stereo	0.32 129	0.28 144	0.18 111	0.24 127	0.25 151	0.33 171	0.11 88	0.48 162	0.20 100	0.49 170	0.19 79	0.49 156	0.15 86	0.17 113	0.24 84	0.28 100	0.45 163	0.31 132	0.45 141	0.25 123	0.49 206	0.41 185	0.14 115	0.18 111	0.34 119	0.31 115	0.74 260	0.57 195

IER	0.29 105	0.24 112	0.24 163	0.24 127	0.21 124	0.25 136	0.17 139	0.35 94	0.21 112	0.36 85	0.45 207	0.51 164	0.20 121	0.24 199	0.32 155	0.29 117	0.38 106	0.31 132	0.33 81	0.23 111	0.33 87	0.27 97	0.20 195	0.19 128	0.30 105	0.32 119	0.35 100	0.39 131

test-3	0.33 139	0.25 118	0.20 126	0.25 131	0.25 151	0.24 127	0.15 124	0.50 178	0.21 112	0.51 190	0.24 101	0.63 225	0.24 157	0.17 113	0.34 171	0.29 117	0.45 163	0.31 132	0.84 231	0.30 167	0.41 146	0.42 191	0.12 86	0.20 135	0.31 109	0.27 90	0.41 133	0.38 121

test_1	0.33 139	0.25 118	0.20 126	0.25 131	0.25 151	0.24 127	0.15 124	0.50 178	0.21 112	0.51 190	0.24 101	0.64 227	0.24 157	0.16 105	0.34 171	0.29 117	0.45 163	0.31 132	0.85 233	0.30 167	0.41 146	0.42 191	0.12 86	0.20 135	0.31 109	0.27 90	0.41 133	0.38 121

ADLNet	0.34 145	0.39 224	0.25 171	0.33 175	0.29 184	0.36 189	0.32 206	0.42 119	0.25 151	0.37 90	0.38 167	0.60 218	0.28 186	0.50 280	0.31 144	0.30 130	0.40 117	0.31 132	0.38 104	0.28 152	0.34 90	0.28 104	0.28 227	0.19 128	0.36 131	0.40 169	0.35 100	0.36 109

UPFNet	0.28 101	0.25 118	0.26 177	0.26 141	0.23 139	0.30 154	0.21 162	0.34 92	0.25 151	0.35 84	0.32 134	0.33 97	0.21 128	0.23 193	0.31 144	0.28 100	0.37 99	0.31 132	0.37 99	0.23 111	0.27 68	0.24 84	0.18 177	0.20 135	0.28 98	0.29 106	0.32 87	0.29 86

GANet	0.22 78	0.20 81	0.20 126	0.22 114	0.23 139	0.24 127	0.19 154	0.31 82	0.17 74	0.24 64	0.21 90	0.29 77	0.14 74	0.14 87	0.21 73	0.24 71	0.29 69	0.31 132	0.24 53	0.15 58	0.24 57	0.19 60	0.16 145	0.17 100	0.23 69	0.21 63	0.26 69	0.24 69

HITNet	0.28 101	0.27 137	0.21 137	0.22 114	0.21 124	0.22 116	0.15 124	0.41 116	0.22 127	0.50 175	0.35 148	0.44 134	0.21 128	0.17 113	0.26 104	0.24 71	0.33 82	0.31 132	0.31 71	0.19 84	0.32 81	0.28 104	0.16 145	0.18 111	0.31 109	0.28 103	0.44 146	0.42 140
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
DN-CSS_ROB	0.36 155	0.31 174	0.30 188	0.31 164	0.30 192	0.25 136	0.17 139	0.51 191	0.25 151	0.51 190	0.56 246	0.56 192	0.36 222	0.18 123	0.31 144	0.28 100	0.41 129	0.31 132	0.81 227	0.27 146	0.37 115	0.25 87	0.22 199	0.32 226	0.37 134	0.32 119	0.41 133	0.38 121

G2L-Stereo	0.32 129	0.29 157	0.21 137	0.25 131	0.27 168	0.27 145	0.18 148	0.43 128	0.25 151	0.44 129	0.45 207	0.40 121	0.30 197	0.21 163	0.29 128	0.31 145	0.42 137	0.32 142	0.34 83	0.24 120	0.35 97	0.30 116	0.21 197	0.20 135	0.37 134	0.41 170	0.42 140	0.39 131

anonymity	1.14 292	0.25 118	0.65 288	0.38 199	0.28 180	0.36 189	0.21 162	0.56 231	0.26 166	0.53 208	18.98 357	0.52 172	0.22 141	0.20 148	0.31 144	0.44 236	0.48 188	0.32 142	0.83 228	0.45 241	0.48 201	0.46 216	0.18 177	0.22 149	0.68 258	0.98 295	0.58 215	0.98 264

raftrobust	0.31 122	0.25 118	0.21 137	0.22 114	0.21 124	0.19 97	0.14 114	0.49 169	0.18 82	0.54 218	0.34 143	0.44 134	0.18 109	0.16 105	0.35 180	0.31 145	0.42 137	0.32 142	0.42 131	0.29 162	0.41 146	0.31 125	0.14 115	0.17 100	0.41 159	0.38 155	0.38 119	0.38 121

DISCO	0.32 129	0.30 164	0.23 156	0.31 164	0.28 180	0.33 171	0.30 203	0.32 85	0.29 197	0.40 99	0.41 184	0.32 92	0.20 121	0.23 193	0.32 155	0.29 117	0.42 137	0.32 142	0.46 151	0.29 162	0.36 106	0.31 125	0.19 184	0.24 171	0.37 134	0.36 145	0.41 133	0.38 121

DDF-Stereo	0.57 247	0.28 144	0.16 89	2.12 310	0.35 212	3.65 338	0.55 265	0.55 224	0.22 127	0.52 199	0.33 138	0.84 255	0.31 203	0.21 163	0.28 123	0.32 158	0.49 196	0.33 146	0.73 214	0.28 152	0.53 229	0.44 202	0.16 145	0.19 128	0.35 126	0.31 115	0.48 158	0.49 167

Reg-Stereo(zero)	0.38 159	0.29 157	0.31 198	0.30 162	0.21 124	0.31 160	0.22 167	0.54 216	0.26 166	0.53 208	0.61 260	0.55 186	0.23 150	0.21 163	0.24 84	0.34 175	0.43 144	0.33 146	0.79 221	0.25 123	0.42 154	0.42 191	0.16 145	0.24 171	0.39 147	0.43 177	0.53 198	0.63 209

HI	0.38 159	0.29 157	0.31 198	0.30 162	0.21 124	0.31 160	0.22 167	0.54 216	0.26 166	0.53 208	0.61 260	0.55 186	0.23 150	0.21 163	0.24 84	0.34 175	0.43 144	0.33 146	0.79 221	0.25 123	0.42 154	0.42 191	0.16 145	0.24 171	0.39 147	0.43 177	0.53 198	0.63 209

Sa-1000	0.32 129	0.29 157	0.17 100	0.20 104	0.20 118	0.23 122	0.10 79	0.49 169	0.28 187	0.55 235	0.26 119	0.46 146	0.17 101	0.20 148	0.31 144	0.31 145	0.45 163	0.33 146	0.50 160	0.22 103	0.41 146	0.43 198	0.14 115	0.20 135	0.42 165	0.41 170	0.51 185	0.40 134

iRaft-Stereo_20w	0.51 227	0.32 186	0.83 303	0.81 278	0.32 201	0.47 227	0.31 205	0.55 224	0.28 187	0.54 218	0.46 213	0.59 213	0.14 74	0.22 175	0.41 204	0.39 208	0.49 196	0.33 146	0.88 237	0.43 230	0.49 206	0.39 173	0.15 135	0.18 111	0.72 270	0.88 280	1.07 294	1.22 279

GLC_STEREO	0.36 155	0.31 174	0.29 184	0.31 164	0.27 168	0.30 154	0.23 177	0.49 169	0.22 127	0.54 218	0.43 203	0.48 152	0.21 128	0.22 175	0.29 128	0.31 145	0.54 240	0.33 146	0.47 155	0.30 167	0.60 265	0.46 216	0.18 177	0.24 171	0.39 147	0.28 103	0.57 212	0.42 140

test_3	0.35 150	0.25 118	0.20 126	0.25 131	0.25 151	0.23 122	0.15 124	0.51 191	0.23 133	0.54 218	0.24 101	0.67 232	0.28 186	0.17 113	0.34 171	0.31 145	0.45 163	0.33 146	0.86 235	0.32 180	0.44 176	0.50 244	0.11 79	0.22 149	0.38 139	0.38 155	0.41 133	0.37 112

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 159	0.38 217	0.38 223	0.34 183	0.47 244	0.32 167	0.52 257	0.40 114	0.44 245	0.41 101	0.41 184	0.56 192	0.26 170	0.41 265	0.43 214	0.30 130	0.39 112	0.33 146	0.40 119	0.27 146	0.34 90	0.27 97	0.22 199	0.24 171	0.37 134	0.47 188	0.40 126	0.44 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV-FE	0.50 223	0.33 196	0.81 301	0.76 272	0.36 214	0.38 195	0.47 237	0.58 243	0.27 176	0.54 218	0.54 240	0.61 220	0.18 109	0.22 175	0.34 171	0.47 247	0.50 212	0.34 154	0.91 241	0.43 230	0.56 245	0.49 237	0.15 135	0.24 171	0.80 284	0.68 248	0.69 243	0.77 234

zero-FE	3.48 328	0.27 137	0.16 89	17.31 355	0.30 192	65.22 362	0.79 291	0.55 224	0.23 133	0.51 190	0.40 180	1.20 278	0.36 222	0.21 163	0.29 128	0.32 158	0.50 212	0.34 154	1.61 280	0.28 152	0.58 257	0.44 202	0.16 145	0.19 128	0.34 119	0.31 115	0.49 170	0.51 172

coex_refinement	0.33 139	0.31 174	0.23 156	0.26 141	0.25 151	0.31 160	0.17 139	0.45 136	0.34 221	0.41 101	0.42 193	0.39 115	0.20 121	0.21 163	0.34 171	0.34 175	0.39 112	0.34 154	0.38 104	0.22 103	0.34 90	0.30 116	0.19 184	0.23 159	0.38 139	0.38 155	0.43 143	0.64 213

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 167	0.26 131	0.16 89	0.37 194	0.51 255	0.62 260	0.37 216	0.49 169	0.20 100	0.61 271	0.24 101	0.67 232	0.16 91	0.18 123	0.24 84	0.31 145	0.47 179	0.34 154	0.53 173	0.26 134	0.44 176	0.41 185	0.12 86	0.19 128	0.43 171	0.34 133	0.57 212	1.07 270

MGS-Stereo	0.24 86	0.23 105	0.16 89	0.16 75	0.14 71	0.14 66	0.10 79	0.34 92	0.14 53	0.28 72	0.20 83	0.24 62	0.13 67	0.17 113	0.25 94	0.26 88	0.40 117	0.34 154	0.39 109	0.25 123	0.36 106	0.25 87	0.14 115	0.17 100	0.26 85	0.24 75	0.35 100	0.34 105

IGEV_Zeroshot_test	0.50 223	0.33 196	0.81 301	0.76 272	0.36 214	0.38 195	0.47 237	0.58 243	0.27 176	0.53 208	0.55 243	0.60 218	0.18 109	0.22 175	0.34 171	0.47 247	0.50 212	0.34 154	0.92 243	0.43 230	0.56 245	0.50 244	0.15 135	0.24 171	0.80 284	0.68 248	0.69 243	0.77 234

Any-RAFT	0.43 194	0.27 137	0.51 259	0.37 194	0.28 180	0.31 160	0.21 162	0.50 178	0.26 166	0.48 162	0.54 240	0.57 200	0.19 116	0.19 137	0.33 160	0.37 197	0.49 196	0.34 154	0.83 228	0.33 186	0.53 229	0.42 191	0.17 160	0.23 159	0.70 262	0.84 274	0.50 179	0.89 258

4D-IteraStereo	0.28 101	0.20 81	0.18 111	0.26 141	0.16 82	0.17 85	0.11 88	0.46 145	0.24 140	0.53 208	0.27 124	0.41 125	0.17 101	0.13 80	0.27 114	0.29 117	0.41 129	0.34 154	0.42 131	0.26 134	0.43 167	0.32 136	0.11 79	0.16 89	0.29 100	0.30 110	0.40 126	0.30 91

raft_robust	0.34 145	0.27 137	0.19 122	0.29 157	0.22 133	0.22 116	0.16 134	0.52 205	0.28 187	0.64 280	0.25 116	0.48 152	0.26 170	0.18 123	0.32 155	0.33 165	0.44 156	0.34 154	0.52 165	0.28 152	0.44 176	0.47 226	0.12 86	0.21 145	0.44 174	0.44 180	0.49 170	0.46 150

dad	0.61 251	0.45 240	0.30 188	1.01 293	0.46 243	0.63 261	1.26 308	1.15 309	0.27 176	0.79 305	0.32 134	0.76 248	0.53 258	0.21 163	0.42 212	0.36 191	0.66 270	0.34 154	1.27 271	0.31 174	0.56 245	0.30 116	0.22 199	0.36 237	0.59 237	0.39 165	1.70 320	0.97 263

ARAFT	0.24 86	0.20 81	0.15 82	0.20 104	0.16 82	0.20 102	0.10 79	0.32 85	0.19 86	0.45 135	0.24 101	0.34 101	0.13 67	0.10 62	0.24 84	0.25 80	0.41 129	0.34 154	0.34 83	0.16 69	0.35 97	0.21 72	0.11 79	0.13 68	0.29 100	0.24 75	0.32 87	0.29 86

DMCA-RVC	0.31 122	0.25 118	0.28 181	0.25 131	0.27 168	0.24 127	0.25 185	0.36 96	0.31 207	0.33 78	0.38 167	0.54 180	0.24 157	0.20 148	0.40 196	0.35 182	0.35 88	0.34 154	0.35 90	0.29 162	0.37 115	0.33 142	0.22 199	0.24 171	0.29 100	0.29 106	0.36 114	0.41 136

FADNet-RVC	0.41 185	0.37 208	0.28 181	0.41 213	0.33 206	0.33 171	0.32 206	0.53 211	0.30 202	0.52 199	0.41 184	0.59 213	0.35 218	0.25 207	0.51 245	0.37 197	0.43 144	0.34 154	0.75 218	0.40 215	0.38 126	0.39 173	0.28 227	0.36 237	0.47 183	0.52 205	0.40 126	0.53 181

DeepPrunerF	0.55 239	0.29 157	0.30 188	0.37 194	0.86 297	0.30 154	0.37 216	0.42 119	0.34 221	0.34 82	0.53 237	0.34 101	0.22 141	0.31 235	0.38 189	0.40 214	0.42 137	0.34 154	0.56 183	0.36 195	0.41 146	0.33 142	0.27 221	0.26 194	4.90 349	0.50 196	0.38 119	0.46 150

CFNet	0.34 145	0.31 174	0.25 171	0.38 199	0.32 201	0.30 154	0.23 177	0.46 145	0.26 166	0.41 101	0.36 155	0.58 205	0.30 197	0.24 199	0.28 123	0.26 88	0.39 112	0.34 154	0.37 99	0.26 134	0.35 97	0.22 76	0.17 160	0.24 171	0.47 183	0.39 165	0.46 148	0.51 172

iResNetv2_ROB	0.37 157	0.30 164	0.23 156	0.34 183	0.29 184	0.38 195	0.22 167	0.46 145	0.25 151	0.46 148	0.56 246	0.56 192	0.41 241	0.22 175	0.30 134	0.29 117	0.40 117	0.34 154	0.66 206	0.31 174	0.40 136	0.32 136	0.23 206	0.30 211	0.44 174	0.36 145	0.50 179	0.46 150

IPLG	0.30 113	0.28 144	0.24 163	0.22 114	0.20 118	0.25 136	0.15 124	0.45 136	0.19 86	0.45 135	0.28 125	0.45 139	0.18 109	0.23 193	0.33 160	0.29 117	0.43 144	0.35 170	0.40 119	0.28 152	0.35 97	0.44 202	0.12 86	0.20 135	0.35 126	0.36 145	0.37 116	0.37 112

TRStereo	0.46 208	0.42 232	0.77 297	0.38 199	0.24 146	0.79 276	0.37 216	0.50 178	0.23 133	0.51 190	0.33 138	0.67 232	0.14 74	0.19 137	0.34 171	0.41 223	0.48 188	0.35 170	0.55 178	0.36 195	0.51 217	0.46 216	0.13 104	0.19 128	0.57 229	0.62 233	1.22 304	0.79 239

UNet	0.32 129	0.28 144	0.27 178	0.29 157	0.27 168	0.31 160	0.21 162	0.41 116	0.26 166	0.41 101	0.37 160	0.39 115	0.28 186	0.25 207	0.31 144	0.30 130	0.43 144	0.35 170	0.39 109	0.26 134	0.33 87	0.32 136	0.19 184	0.26 194	0.34 119	0.37 152	0.37 116	0.41 136

RP	0.43 194	0.45 240	0.48 250	0.48 230	0.43 232	0.46 222	0.47 237	0.47 155	0.45 248	0.34 82	0.61 260	0.57 200	0.42 243	0.33 242	0.40 196	0.35 182	0.43 144	0.35 170	0.49 159	0.34 189	0.38 126	0.37 166	0.29 233	0.35 233	0.49 199	0.44 180	0.53 198	0.58 196

ADCP+	0.49 219	0.35 200	0.36 221	0.33 175	0.26 161	0.39 201	0.38 220	0.48 162	0.98 303	0.42 112	0.61 260	0.85 256	0.26 170	0.30 229	0.33 160	0.32 158	0.41 129	0.35 170	0.62 196	0.27 146	0.41 146	0.37 166	0.24 210	0.22 149	0.41 159	1.72 326	0.43 143	1.18 274

MSKI-zero shot	0.46 208	0.28 144	0.20 126	0.31 164	0.27 168	0.33 171	0.24 182	0.56 231	0.24 140	0.53 208	0.40 180	0.55 186	0.21 128	0.19 137	0.33 160	0.42 230	0.51 218	0.36 175	1.37 273	0.41 218	0.52 223	0.47 226	0.16 145	0.23 159	0.49 199	1.13 305	0.80 268	0.78 237

CFNet_pseudo	0.38 159	0.32 186	0.34 214	0.41 213	0.33 206	0.38 195	0.28 193	0.51 191	0.29 197	0.54 218	0.52 235	0.46 146	0.42 243	0.24 199	0.41 204	0.33 165	0.39 112	0.36 175	0.46 151	0.25 123	0.38 126	0.31 125	0.19 184	0.26 194	0.43 171	0.46 185	0.52 195	0.55 187

EAI-Stereo	0.43 194	0.30 164	0.21 137	0.36 190	0.30 192	0.44 219	0.39 225	0.57 238	0.28 187	0.51 190	0.34 143	0.58 205	0.18 109	0.19 137	0.48 235	0.47 247	0.49 196	0.36 175	0.97 251	0.46 246	0.47 197	0.46 216	0.14 115	0.23 159	0.55 224	0.44 180	0.65 236	0.71 228

DSFCA	0.33 139	0.39 224	0.32 205	0.31 164	0.27 168	0.35 183	0.25 185	0.36 96	0.29 197	0.32 77	0.42 193	0.38 113	0.22 141	0.19 137	0.32 155	0.31 145	0.38 106	0.36 175	0.46 151	0.26 134	0.37 115	0.37 166	0.23 206	0.24 171	0.38 139	0.35 139	0.34 97	0.43 143

AF-Net	0.40 170	0.36 202	0.35 218	0.39 204	0.44 234	0.43 217	0.38 220	0.44 129	0.43 242	0.37 90	0.49 220	0.58 205	0.32 207	0.31 235	0.41 204	0.36 191	0.35 88	0.36 175	0.45 141	0.30 167	0.34 90	0.30 116	0.33 238	0.30 211	0.38 139	0.42 173	0.59 218	0.47 158

Nwc_Net	0.40 170	0.36 202	0.35 218	0.39 204	0.44 234	0.43 217	0.38 220	0.44 129	0.43 242	0.37 90	0.49 220	0.58 205	0.32 207	0.31 235	0.41 204	0.36 191	0.35 88	0.36 175	0.45 141	0.30 167	0.34 90	0.30 116	0.33 238	0.30 211	0.38 139	0.42 173	0.59 218	0.47 158

CFNet_RVC	0.38 159	0.40 227	0.33 208	0.38 199	0.35 212	0.38 195	0.25 185	0.44 129	0.28 187	0.45 135	0.49 220	0.46 146	0.26 170	0.24 199	0.40 196	0.33 165	0.43 144	0.36 175	0.44 136	0.31 174	0.43 167	0.31 125	0.19 184	0.26 194	0.49 199	0.49 193	0.50 179	0.52 177

PS-NSSS	0.45 203	0.52 259	0.38 223	0.68 262	0.40 228	0.56 251	0.44 235	0.57 238	0.31 207	0.58 261	0.35 148	1.11 271	0.31 203	0.28 223	0.40 196	0.30 130	0.40 117	0.36 175	0.71 210	0.32 180	0.32 81	0.21 72	0.26 217	0.29 207	0.47 183	0.47 188	0.47 153	0.62 204

HSM	0.40 170	0.37 208	0.30 188	0.39 204	0.36 214	0.33 171	0.28 193	0.56 231	0.29 197	0.50 175	0.51 229	0.49 156	0.37 230	0.24 199	0.39 191	0.34 175	0.52 226	0.36 175	0.50 160	0.35 193	0.49 206	0.35 152	0.19 184	0.29 207	0.48 193	0.54 211	0.54 202	0.55 187

MDST_ROB	1.62 303	1.46 311	0.53 263	2.47 316	0.96 304	1.72 309	0.73 286	0.72 278	0.54 263	0.59 266	0.42 193	1.08 269	11.90 342	0.28 223	0.49 236	0.37 197	0.51 218	0.36 175	0.72 212	0.41 218	0.54 237	0.36 163	0.38 251	0.47 267	3.20 343	1.82 328	8.20 351	2.54 326

iResNet_ROB	0.35 150	0.30 164	0.27 178	0.32 171	0.21 124	0.33 171	0.22 167	0.45 136	0.27 176	0.45 135	0.42 193	0.38 113	0.48 250	0.19 137	0.28 123	0.29 117	0.45 163	0.36 175	0.55 178	0.24 120	0.37 115	0.27 97	0.19 184	0.25 184	0.44 174	0.39 165	0.47 153	0.47 158

gcap-zeroshot	0.68 261	0.31 174	0.49 254	0.39 204	0.27 168	0.40 202	0.23 177	0.57 238	0.24 140	0.56 245	0.43 203	0.68 237	0.21 128	0.22 175	0.41 204	0.50 261	0.49 196	0.37 186	7.45 333	0.57 275	0.53 229	0.52 257	0.18 177	0.23 159	0.43 171	0.54 211	0.54 202	0.60 199

RAFT-Test	0.43 194	0.31 174	0.21 137	0.37 194	0.26 161	0.35 183	0.22 167	0.53 211	0.24 140	0.53 208	0.46 213	0.54 180	0.22 141	0.20 148	0.37 186	0.51 268	0.51 218	0.37 186	1.04 258	0.48 253	0.55 241	0.50 244	0.16 145	0.23 159	0.56 227	0.51 202	0.62 228	0.65 218

MIPNet	0.35 150	0.32 186	0.24 163	0.26 141	0.23 139	0.27 145	0.15 124	0.50 178	0.20 100	0.45 135	0.37 160	0.52 172	0.29 191	0.22 175	0.35 180	0.33 165	0.46 174	0.37 186	0.51 163	0.37 199	0.36 106	0.44 202	0.14 115	0.19 128	0.46 179	0.51 202	0.42 140	0.51 172

cross-raft	0.42 189	0.32 186	0.22 150	0.32 171	0.26 161	0.32 167	0.19 154	0.54 216	0.27 176	0.55 235	0.39 177	0.58 205	0.20 121	0.20 148	0.36 184	0.48 253	0.51 218	0.37 186	1.06 263	0.44 238	0.56 245	0.59 273	0.14 115	0.25 184	0.57 229	0.54 211	0.59 218	0.59 198

rafts_anoy	0.29 105	0.30 164	0.23 156	0.22 114	0.24 146	0.23 122	0.14 114	0.44 129	0.18 82	0.44 129	0.34 143	0.40 121	0.16 91	0.14 87	0.33 160	0.30 130	0.40 117	0.37 186	0.40 119	0.25 123	0.38 126	0.29 113	0.12 86	0.20 135	0.38 139	0.33 125	0.35 100	0.41 136

RALAANet	0.29 105	0.31 174	0.23 156	0.22 114	0.21 124	0.23 122	0.16 134	0.38 107	0.19 86	0.33 78	0.38 167	0.35 106	0.18 109	0.15 95	0.33 160	0.29 117	0.38 106	0.37 186	0.48 157	0.27 146	0.36 106	0.29 113	0.15 135	0.20 135	0.34 119	0.30 110	0.35 100	0.35 108

XX-Stereo	8.90 345	0.24 112	0.17 100	0.40 209	0.21 124	0.44 219	0.17 139	0.55 224	0.23 133	0.52 199	0.45 207	0.58 205	0.16 91	0.20 148	0.40 196	0.47 247	0.49 196	0.37 186	0.63 200	0.38 206	0.48 201	0.38 172	0.14 115	0.20 135	229.91 364	0.56 217	0.60 224	0.99 265

gcap_with_dpt	0.40 170	0.30 164	0.20 126	0.55 248	0.29 184	0.35 183	0.19 154	0.53 211	0.28 187	0.56 245	0.36 155	0.80 251	0.29 191	0.25 207	0.29 128	0.35 182	0.49 196	0.38 193	0.52 165	0.31 174	0.50 213	0.46 216	0.17 160	0.26 194	0.46 179	0.36 145	0.55 205	0.74 232

GCAP-BAT	0.40 170	0.30 164	0.20 126	0.55 248	0.29 184	0.35 183	0.19 154	0.53 211	0.28 187	0.56 245	0.36 155	0.80 251	0.29 191	0.25 207	0.29 128	0.35 182	0.49 196	0.38 193	0.52 165	0.31 174	0.50 213	0.46 216	0.17 160	0.26 194	0.46 179	0.36 145	0.55 205	0.74 232

GANet-ADL	0.47 213	0.42 232	0.33 208	0.43 219	0.42 230	0.48 231	0.35 212	0.51 191	0.33 217	0.54 218	0.50 226	0.63 225	0.34 213	0.35 247	0.47 230	0.39 208	0.53 231	0.38 193	0.79 221	0.51 264	0.48 201	0.41 185	0.30 236	0.30 211	0.52 211	0.59 225	0.63 231	0.72 229

LMCR-Stereo	0.37 157	0.31 174	0.23 156	0.25 131	0.25 151	0.33 171	0.19 154	0.44 129	0.27 176	0.45 135	0.35 148	0.51 164	0.34 213	0.21 163	0.35 180	0.35 182	0.50 212	0.38 193	0.74 216	0.41 218	0.46 191	0.44 202	0.20 195	0.23 159	0.40 153	0.38 155	0.51 185	0.51 172

pcwnet_v2	0.45 203	0.36 202	0.38 223	0.47 227	0.37 219	0.46 222	0.38 220	0.51 191	0.35 224	0.54 218	0.61 260	0.50 163	0.75 270	0.35 247	0.46 225	0.36 191	0.47 179	0.38 193	0.53 173	0.30 167	0.42 154	0.31 125	0.25 213	0.32 226	0.58 236	0.58 222	0.59 218	0.68 226

RALCasStereoNet	0.30 113	0.31 174	0.21 137	0.28 153	0.23 139	0.22 116	0.15 124	0.45 136	0.19 86	0.48 162	0.30 130	0.44 134	0.19 116	0.14 87	0.33 160	0.30 130	0.44 156	0.38 193	0.39 109	0.25 123	0.41 146	0.26 90	0.13 104	0.21 145	0.40 153	0.33 125	0.35 100	0.38 121

psm_up	0.42 189	0.38 217	0.41 232	0.45 221	0.33 206	0.46 222	0.27 190	0.50 178	0.51 257	0.43 121	0.42 193	0.45 139	0.40 239	0.30 229	0.40 196	0.35 182	0.47 179	0.38 193	0.56 183	0.34 189	0.39 132	0.33 142	0.25 213	0.39 249	0.54 217	0.59 225	0.56 210	0.52 177

R-Stereo Train	0.40 170	0.28 144	0.29 184	0.33 175	0.27 168	0.37 191	0.14 114	0.51 191	0.25 151	0.54 218	0.42 193	0.56 192	0.26 170	0.21 163	0.34 171	0.41 223	0.52 226	0.38 193	0.70 208	0.37 199	0.51 217	0.48 231	0.17 160	0.28 203	0.54 217	0.65 239	0.46 148	0.62 204

RAFT-Stereo	0.40 170	0.28 144	0.29 184	0.33 175	0.27 168	0.37 191	0.14 114	0.51 191	0.25 151	0.54 218	0.42 193	0.56 192	0.26 170	0.21 163	0.34 171	0.41 223	0.52 226	0.38 193	0.70 208	0.37 199	0.51 217	0.48 231	0.17 160	0.28 203	0.54 217	0.65 239	0.46 148	0.62 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.42 189	0.32 186	0.21 137	0.27 147	0.26 161	0.37 191	0.23 177	0.51 191	0.25 151	0.52 199	0.42 193	0.54 180	0.21 128	0.20 148	0.39 191	0.52 272	0.51 218	0.38 193	1.02 257	0.59 277	0.54 237	0.53 260	0.17 160	0.23 159	0.53 214	0.46 185	0.59 218	0.63 209

UCFNet_RVC	0.42 189	0.52 259	0.34 214	0.47 227	0.42 230	0.42 212	0.30 203	0.49 169	0.32 210	0.51 190	0.48 218	0.68 237	0.36 222	0.26 216	0.40 196	0.32 158	0.41 129	0.38 193	0.48 157	0.30 167	0.45 187	0.31 125	0.28 227	0.30 211	0.61 246	0.49 193	0.48 158	0.61 202

MLCV	0.46 208	0.38 217	0.34 214	0.54 244	0.39 225	0.49 232	0.33 208	0.59 251	0.31 207	0.49 170	0.59 254	0.72 243	0.57 262	0.22 175	0.39 191	0.29 117	0.49 196	0.38 193	1.01 256	0.33 186	0.42 154	0.43 198	0.28 227	0.36 237	0.51 208	0.56 217	0.54 202	0.54 185

DLCB_ROB	0.40 170	0.36 202	0.35 218	0.32 171	0.32 201	0.31 160	0.27 190	0.42 119	0.34 221	0.46 148	0.49 220	0.54 180	0.37 230	0.30 229	0.37 186	0.33 165	0.44 156	0.38 193	0.40 119	0.32 180	0.44 176	0.34 150	0.27 221	0.31 220	0.81 288	0.57 221	0.55 205	0.46 150

model_zeroshot	0.45 203	0.32 186	0.20 126	0.27 147	0.29 184	0.35 183	0.23 177	0.54 216	0.27 176	0.53 208	0.38 167	0.69 240	0.20 121	0.20 148	0.46 225	0.50 261	0.55 243	0.39 206	1.20 269	0.52 268	0.52 223	0.49 237	0.19 184	0.28 203	0.59 237	0.65 239	0.52 195	0.88 257

MyStereo04	0.43 194	0.39 224	0.40 231	0.34 183	0.31 196	0.26 142	0.22 167	0.51 191	0.37 230	0.50 175	0.37 160	0.55 186	0.28 186	0.17 113	0.50 240	0.39 208	0.44 156	0.39 206	1.11 266	0.40 215	0.48 201	0.44 202	0.17 160	0.31 220	0.53 214	0.61 232	0.65 236	0.51 172

CASS	0.48 217	0.37 208	0.33 208	0.45 221	0.38 221	0.47 227	0.33 208	0.60 257	0.38 231	0.62 275	0.50 226	0.56 192	0.38 235	0.22 175	0.43 214	0.37 197	0.64 266	0.39 206	0.94 246	0.39 211	0.57 254	0.51 253	0.27 221	0.26 194	0.63 250	0.56 217	0.68 241	0.81 247
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.49 219	0.45 240	0.30 188	1.05 294	0.79 291	0.91 287	0.70 282	0.47 155	0.30 202	0.45 135	0.46 213	0.45 139	0.16 91	1.01 316	0.30 134	0.30 130	0.45 163	0.39 206	0.50 160	0.32 180	0.49 206	0.36 163	0.57 290	0.23 159	0.54 217	0.42 173	0.43 143	0.47 158

IPLGR	0.38 159	0.41 229	0.25 171	0.35 189	0.32 201	0.28 150	0.18 148	0.50 178	0.27 176	0.48 162	0.48 218	0.52 172	0.25 166	0.22 175	0.37 186	0.31 145	0.42 137	0.39 206	0.63 200	0.38 206	0.40 136	0.48 231	0.14 115	0.22 149	0.48 193	0.47 188	0.48 158	0.46 150

ICVP	0.43 194	0.38 217	0.47 246	0.40 209	0.36 214	0.40 202	0.28 193	0.47 155	0.33 217	0.46 148	0.45 207	0.49 156	0.37 230	0.24 199	0.40 196	0.38 204	0.45 163	0.39 206	0.53 173	0.39 211	0.43 167	0.59 273	0.55 288	0.34 231	0.48 193	0.55 214	0.51 185	0.55 187
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.32 129	0.32 186	0.25 171	0.27 147	0.27 168	0.28 150	0.17 139	0.39 113	0.23 133	0.40 99	0.56 246	0.33 97	0.19 116	0.24 199	0.30 134	0.34 175	0.44 156	0.39 206	0.41 126	0.28 152	0.39 132	0.32 136	0.18 177	0.25 184	0.40 153	0.38 155	0.35 100	0.33 102

FADNet	0.46 208	0.38 217	0.31 198	0.42 217	0.32 201	0.40 202	0.46 236	0.59 251	0.35 224	0.56 245	0.53 237	0.59 213	0.39 238	0.28 223	0.50 240	0.38 204	0.40 117	0.39 206	0.94 246	0.43 230	0.46 191	0.41 185	0.29 233	0.31 220	0.55 224	0.62 233	0.48 158	0.63 209

HH	0.43 194	0.21 94	0.55 268	0.33 175	0.26 161	0.40 202	0.29 198	0.52 205	0.27 176	0.54 218	0.26 119	0.57 200	0.17 101	0.22 175	0.33 160	0.46 240	0.49 196	0.40 214	0.92 243	0.42 224	0.63 271	0.49 237	0.17 160	0.25 184	0.47 183	0.60 229	0.64 233	0.82 250

HanStereo	0.43 194	0.21 94	0.55 268	0.33 175	0.26 161	0.40 202	0.29 198	0.52 205	0.27 176	0.54 218	0.26 119	0.57 200	0.17 101	0.22 175	0.33 160	0.46 240	0.49 196	0.40 214	0.92 243	0.42 224	0.63 271	0.49 237	0.17 160	0.25 184	0.47 183	0.60 229	0.64 233	0.82 250

test-1	0.45 203	0.24 112	0.22 150	0.28 153	0.29 184	0.50 235	0.29 198	0.58 243	0.32 210	0.55 235	0.41 184	0.58 205	0.30 197	0.20 148	0.39 191	0.39 208	0.50 212	0.40 214	1.04 258	0.38 206	0.52 223	0.63 283	0.17 160	0.32 226	0.60 243	0.69 253	0.58 215	0.89 258

STTStereo	0.39 167	0.42 232	0.43 238	0.37 194	0.43 232	0.34 181	0.49 250	0.37 101	0.33 217	0.38 95	0.43 203	0.51 164	0.30 197	0.38 257	0.47 230	0.32 158	0.41 129	0.40 214	0.40 119	0.29 162	0.36 106	0.28 104	0.22 199	0.28 203	0.40 153	0.45 184	0.40 126	0.62 204

BEATNet_4x	0.35 150	0.29 157	0.24 163	0.27 147	0.26 161	0.26 142	0.22 167	0.45 136	0.28 187	0.57 258	0.33 138	0.49 156	0.28 186	0.19 137	0.35 180	0.33 165	0.40 117	0.40 214	0.39 109	0.25 123	0.46 191	0.47 226	0.21 197	0.25 184	0.36 131	0.34 133	0.51 185	0.48 164

stereogan	0.49 219	0.47 246	0.46 244	0.52 239	0.54 267	0.56 251	0.48 245	0.52 205	0.45 248	0.39 97	0.49 220	0.70 241	0.49 254	0.34 244	0.49 236	0.40 214	0.45 163	0.40 214	0.63 200	0.41 218	0.43 167	0.39 173	0.38 251	0.37 243	0.47 183	0.50 196	0.77 264	0.60 199

ADCL	0.56 241	0.50 257	0.39 228	0.42 217	0.36 214	0.51 241	0.55 265	0.58 243	1.58 325	0.56 245	0.64 269	0.62 221	0.37 230	0.33 242	0.41 204	0.39 208	0.48 188	0.40 214	0.73 214	0.38 206	0.59 261	0.52 257	0.34 241	0.35 233	0.63 250	0.68 248	0.57 212	1.34 285

NaN_ROB	0.56 241	0.47 246	0.48 250	0.51 237	0.59 274	0.42 212	0.39 225	0.72 278	0.48 254	0.64 280	0.49 220	1.54 287	0.48 250	0.32 240	0.47 230	0.36 191	0.42 137	0.40 214	0.55 178	0.46 246	0.38 126	0.33 142	0.27 221	0.49 270	0.68 258	0.75 263	0.72 254	1.21 277

AE-Stereo	0.38 159	0.32 186	0.23 156	0.34 183	0.25 151	0.29 152	0.16 134	0.49 169	0.24 140	0.55 235	0.22 95	0.67 232	0.23 150	0.19 137	0.33 160	0.35 182	0.52 226	0.41 222	0.59 194	0.37 199	0.50 213	0.50 244	0.14 115	0.30 211	0.51 208	0.46 185	0.55 205	0.48 164

PSMNet-ADL	0.56 241	0.47 246	0.47 246	0.52 239	0.48 245	0.51 241	0.47 237	0.58 243	0.46 251	0.64 280	0.68 272	0.77 249	0.81 274	0.39 260	0.51 245	0.46 240	0.53 231	0.41 222	1.18 267	0.50 260	0.54 237	0.45 209	0.39 258	0.35 233	0.56 227	0.67 247	0.85 277	0.50 169

RTSC	0.47 213	0.36 202	0.33 208	0.36 190	0.38 221	0.41 210	0.35 212	0.50 178	0.48 254	0.44 129	0.60 258	0.42 127	0.38 235	0.29 227	0.64 276	0.45 238	0.62 262	0.41 222	0.83 228	0.36 195	0.54 237	0.49 237	0.23 206	0.38 245	0.47 183	0.50 196	0.60 224	0.91 260

HSM-Net_RVC	0.50 223	0.37 208	0.39 228	0.56 251	0.44 234	0.46 222	0.28 193	0.55 224	0.39 235	0.57 258	0.63 268	0.89 260	0.56 261	0.31 235	0.39 191	0.35 182	0.49 196	0.41 222	0.56 183	0.34 189	0.47 197	0.46 216	0.28 227	0.41 253	0.67 254	0.79 272	0.77 264	0.72 229
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWCDC_ROB	0.45 203	0.20 81	0.30 188	0.20 104	0.33 206	0.23 122	0.29 198	0.26 67	0.96 302	0.21 60	0.54 240	0.30 84	2.04 311	0.49 277	0.51 245	0.41 223	0.38 106	0.41 222	0.39 109	0.37 199	0.37 115	0.61 279	0.35 244	0.31 220	0.24 75	0.49 193	0.35 100	0.53 181

SGM-Forest	0.51 227	0.48 254	0.34 214	0.75 271	0.49 250	0.51 241	0.39 225	0.54 216	0.33 217	0.49 170	0.35 148	0.75 247	0.57 262	0.43 269	0.42 212	0.40 214	0.44 156	0.41 222	0.47 155	0.36 195	0.46 191	0.42 191	0.37 249	0.39 249	0.67 254	0.55 214	1.11 295	0.81 247
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.41 185	0.37 208	0.33 208	0.41 213	0.45 240	0.42 212	0.28 193	0.48 162	0.32 210	0.50 175	0.51 229	0.47 150	0.24 157	0.26 216	0.41 204	0.36 191	0.47 179	0.42 228	0.52 165	0.42 224	0.42 154	0.39 173	0.26 217	0.32 226	0.47 183	0.50 196	0.50 179	0.62 204

FADNet-RVC-Resample	0.40 170	0.31 174	0.32 205	0.36 190	0.29 184	0.33 171	0.27 190	0.53 211	0.32 210	0.57 258	0.37 160	0.53 177	0.34 213	0.30 229	0.41 204	0.31 145	0.41 129	0.42 228	0.55 178	0.43 230	0.39 132	0.46 216	0.25 213	0.43 260	0.44 174	0.42 173	0.37 116	0.53 181

GwcNet-ADL	0.56 241	0.57 271	0.48 250	0.72 267	0.51 255	0.55 249	0.42 231	0.58 243	0.38 231	0.54 218	0.73 277	0.89 260	0.48 250	0.39 260	0.46 225	0.46 240	0.56 249	0.43 230	0.90 239	0.48 253	0.49 206	0.51 253	0.38 251	0.35 233	0.61 246	0.75 263	0.53 198	0.85 254

GES	0.40 170	0.37 208	0.25 171	0.31 164	0.30 192	0.41 210	0.26 188	0.46 145	0.28 187	0.49 170	0.40 180	0.43 128	0.26 170	0.30 229	0.45 221	0.40 214	0.53 231	0.43 230	0.97 251	0.42 224	0.50 213	0.41 185	0.23 206	0.30 211	0.38 139	0.35 139	0.47 153	0.49 167

NVstereo2D	0.41 185	0.37 208	0.31 198	0.45 221	0.38 221	0.56 251	0.56 267	0.45 136	0.29 197	0.41 101	0.42 193	0.44 134	0.23 150	0.59 293	0.51 245	0.41 223	0.48 188	0.43 230	0.40 119	0.32 180	0.37 115	0.28 104	0.45 276	0.30 211	0.52 211	0.36 145	0.40 126	0.44 145

LE_ROB	11.92 351	1.06 307	1.26 323	4.81 346	43.47 361	6.01 350	35.61 358	7.74 354	6.23 350	0.58 261	3.83 346	32.58 357	46.83 358	0.27 219	0.44 219	0.32 158	0.53 231	0.43 230	23.28 350	0.75 297	0.67 284	0.51 253	0.56 289	8.03 355	23.19 356	17.00 356	20.55 357	35.43 360

XPNet_ROB	0.55 239	0.57 271	0.42 235	0.41 213	0.44 234	0.49 232	0.43 232	0.40 114	0.47 252	0.48 162	0.57 250	1.88 291	0.36 222	0.31 235	0.52 249	0.43 232	0.65 268	0.43 230	0.60 195	0.39 211	0.53 229	0.66 288	0.34 241	0.38 245	0.49 199	0.53 210	0.96 284	0.64 213

SGM_RVC	1.34 296	1.03 306	0.59 276	1.32 302	0.94 302	1.23 301	0.85 292	0.94 297	0.78 289	0.61 271	0.75 284	2.55 303	1.51 301	0.36 252	0.49 236	0.37 197	0.56 249	0.43 230	4.91 318	0.45 241	0.56 245	0.37 166	0.37 249	0.56 280	1.41 316	1.19 309	3.13 343	8.03 348
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DCVSM-stereo	0.70 262	0.52 259	0.49 254	0.70 264	0.52 262	0.91 287	0.58 268	0.66 264	0.60 269	0.65 286	0.77 290	2.08 296	1.09 290	0.37 255	0.45 221	0.49 258	0.54 240	0.44 236	1.42 276	0.68 290	0.53 229	0.52 257	0.68 300	0.44 263	0.57 229	0.66 245	0.65 236	0.83 252

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 334	0.38 217	0.80 300	0.54 244	0.45 240	0.81 279	0.59 270	0.59 251	0.42 240	0.58 261	0.56 246	0.66 229	0.21 128	0.23 193	0.50 240	0.67 304	0.55 243	0.44 236	94.83 361	0.38 206	0.53 229	0.44 202	0.16 145	0.22 149	0.72 270	0.85 276	0.71 251	1.22 279

RGC	0.56 241	0.53 264	0.64 284	0.54 244	0.54 267	0.59 257	0.43 232	0.58 243	0.60 269	0.45 135	0.70 274	0.65 228	0.69 269	0.44 271	0.60 266	0.46 240	0.49 196	0.44 236	0.62 196	0.44 238	0.47 197	0.42 191	0.39 258	0.42 257	0.62 249	0.77 268	0.72 254	0.79 239

ADCRef	0.48 217	0.37 208	0.33 208	0.33 175	0.31 196	0.44 219	0.38 220	0.47 155	0.68 277	0.47 156	0.51 229	0.56 192	0.35 218	0.27 219	0.43 214	0.40 214	0.47 179	0.44 236	0.84 231	0.37 199	0.49 206	0.48 231	0.30 236	0.31 220	0.49 199	0.88 280	0.49 170	1.04 269

PA-Net	0.50 223	0.59 273	0.54 265	0.40 209	0.53 265	0.42 212	0.53 262	0.56 231	0.52 260	0.46 148	0.41 184	0.49 156	0.48 250	0.49 277	0.54 253	0.42 230	0.37 99	0.44 236	0.43 133	0.45 241	0.37 115	0.48 231	0.27 221	0.39 249	0.52 211	0.87 279	0.45 147	0.99 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.56 301	1.80 316	0.59 276	1.74 306	0.86 297	1.83 310	1.08 303	1.28 316	0.81 291	0.56 245	0.74 281	5.35 328	3.72 322	0.41 265	0.47 230	0.37 197	0.59 255	0.44 236	5.02 319	0.43 230	0.55 241	0.39 173	0.39 258	0.50 271	2.80 338	1.97 330	4.37 348	3.15 331

DeepPruner_ROB	0.43 194	0.36 202	0.37 222	0.38 199	0.39 225	0.37 191	0.26 188	0.45 136	0.36 228	0.50 175	0.53 237	0.47 150	0.40 239	0.23 193	0.56 259	0.38 204	0.48 188	0.44 236	0.51 163	0.35 193	0.57 254	0.45 209	0.27 221	0.32 226	0.47 183	0.68 248	0.52 195	0.45 148

SACVNet	0.46 208	0.42 232	0.38 223	0.44 220	0.41 229	0.40 202	0.43 232	0.52 205	0.47 252	0.52 199	0.45 207	0.45 139	0.25 166	0.32 240	0.44 219	0.40 214	0.50 212	0.45 243	0.63 200	0.48 253	0.51 217	0.43 198	0.29 233	0.34 231	0.64 252	0.58 222	0.62 228	0.61 202

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 273	0.70 287	0.52 262	0.96 290	0.67 284	0.87 283	0.76 288	1.02 302	0.93 300	0.78 303	0.62 267	1.32 284	0.98 285	0.64 302	0.78 293	0.52 272	0.51 218	0.45 243	1.73 286	0.46 246	0.67 284	0.70 294	0.61 294	0.56 280	1.11 308	1.24 312	0.99 289	1.46 289

iResNet	0.59 248	0.41 229	0.43 238	0.52 239	0.48 245	0.66 267	0.40 228	0.65 261	0.43 242	0.50 175	0.55 243	1.10 270	1.23 296	0.24 199	0.57 260	0.40 214	0.53 231	0.45 243	1.70 284	0.45 241	0.45 187	0.43 198	0.33 238	0.52 276	0.55 224	0.60 229	0.67 240	0.67 222

NCCL2	0.49 219	0.47 246	0.48 250	0.40 209	0.38 221	0.38 195	0.33 208	0.55 224	0.44 245	0.58 261	0.47 216	0.53 177	0.36 222	0.28 223	0.57 260	0.47 247	0.49 196	0.45 243	0.57 188	0.44 238	0.56 245	0.54 264	0.34 241	0.45 265	0.70 262	0.72 256	0.61 227	0.81 247

STStereo	2.66 324	1.83 317	1.92 336	2.87 323	2.02 319	2.68 317	1.85 315	3.30 347	1.63 327	0.82 307	5.71 349	8.58 347	10.17 340	0.52 287	0.67 279	0.43 232	0.63 264	0.46 247	11.73 341	0.68 290	0.73 292	0.66 288	0.49 281	0.98 321	2.33 331	1.79 327	2.66 336	3.63 335

CBMV_ROB	0.94 281	0.44 238	0.50 257	0.88 283	0.71 285	0.65 265	0.52 257	0.70 274	0.38 231	0.55 235	0.45 207	6.22 338	2.33 314	0.51 282	0.50 240	0.43 232	0.61 260	0.46 247	1.38 275	0.94 310	0.56 245	0.46 216	0.41 268	0.48 268	0.81 288	1.01 299	1.28 305	1.19 275

sCroCo_RVC	0.40 170	0.30 164	0.24 163	0.24 127	0.22 133	0.29 152	0.18 148	0.50 178	0.32 210	0.44 129	0.33 138	0.37 110	0.37 230	0.17 113	0.45 221	0.60 291	0.55 243	0.47 249	0.64 205	0.39 211	0.68 287	0.62 281	0.22 199	0.31 220	0.48 193	0.44 180	0.58 215	0.48 164

HBP-ISP	0.60 250	0.53 264	0.58 273	0.79 277	0.57 272	0.61 259	0.52 257	0.70 274	0.38 231	0.62 275	0.51 229	0.67 232	0.31 203	0.60 296	0.68 281	0.66 301	0.57 252	0.48 250	0.52 165	0.48 253	0.65 279	0.65 287	0.38 251	0.52 276	0.68 258	0.77 268	1.06 292	0.73 231

APVNet	0.42 189	0.37 208	0.30 188	0.36 190	0.39 225	0.47 227	0.36 215	0.51 191	0.32 210	0.36 85	0.52 235	0.41 125	0.24 157	0.30 229	0.45 221	0.48 253	0.55 243	0.48 250	0.63 200	0.45 241	0.45 187	0.35 152	0.26 217	0.36 237	0.47 183	0.35 139	0.60 224	0.45 148

SFCPSM	0.82 271	0.59 273	0.46 244	0.60 255	0.53 265	0.60 258	0.51 251	0.66 264	0.62 271	0.55 235	0.81 296	1.44 286	2.03 310	0.37 255	0.55 258	0.48 253	0.55 243	0.48 250	4.41 313	0.83 302	0.59 261	0.58 272	0.45 276	0.38 245	0.70 262	0.74 262	0.69 243	0.99 265

CC-Net-ROB	0.71 264	0.91 300	0.59 276	1.38 303	0.85 296	1.25 302	0.86 294	0.69 272	0.45 248	0.71 294	0.47 216	1.95 292	0.34 213	0.62 300	0.49 236	0.33 165	0.52 226	0.48 250	1.06 263	0.43 230	0.40 136	0.27 97	0.85 309	0.41 253	0.65 253	0.64 237	0.56 210	0.93 262

ccs_rob	0.82 271	0.59 273	0.42 235	0.73 269	0.49 250	0.73 271	0.68 279	0.58 243	0.39 235	0.56 245	4.12 347	3.54 321	0.96 283	0.43 269	0.62 270	0.51 268	0.53 231	0.48 250	0.78 220	0.54 269	0.58 257	0.53 260	0.39 258	0.37 243	0.54 217	0.58 222	0.55 205	0.78 237

DDVS	0.88 277	0.53 264	0.62 282	0.51 237	0.50 252	0.58 255	0.47 237	0.74 281	0.56 264	0.55 235	6.30 350	2.69 307	0.86 277	0.34 244	0.63 273	0.63 295	0.56 249	0.49 255	1.04 258	0.67 289	0.55 241	0.56 266	0.35 244	0.41 253	0.54 217	0.56 217	0.74 260	0.86 256

ITSA-stereo	0.66 259	0.55 268	0.43 238	0.95 289	0.60 276	0.50 235	0.47 237	0.69 272	0.51 257	0.64 280	0.79 291	1.00 266	1.08 289	0.47 275	0.62 270	0.48 253	0.60 256	0.49 255	0.91 241	0.37 199	0.52 223	0.53 260	0.38 251	0.41 253	0.74 273	0.86 278	0.66 239	1.65 298

DDUNet	1.05 283	1.89 318	0.53 263	2.36 314	2.10 324	2.19 312	2.32 316	0.54 216	0.68 277	0.48 162	0.80 293	1.20 278	0.24 157	2.51 324	0.69 285	0.55 277	0.83 298	0.49 255	1.68 282	0.57 275	0.75 295	0.64 286	1.31 321	0.39 249	0.57 229	0.59 225	0.69 243	0.67 222

sAnonymous2	0.40 170	0.28 144	0.24 163	0.25 131	0.23 139	0.32 167	0.22 167	0.56 231	0.30 202	0.41 101	0.38 167	0.39 115	0.29 191	0.18 123	0.46 225	0.50 261	0.53 231	0.49 255	0.80 225	0.42 224	0.53 229	0.56 266	0.19 184	0.25 184	0.50 205	0.52 205	0.51 185	0.56 191

CroCo_RVC	0.40 170	0.28 144	0.24 163	0.25 131	0.23 139	0.32 167	0.22 167	0.56 231	0.30 202	0.41 101	0.38 167	0.39 115	0.29 191	0.18 123	0.46 225	0.50 261	0.53 231	0.49 255	0.80 225	0.42 224	0.53 229	0.56 266	0.19 184	0.25 184	0.50 205	0.52 205	0.51 185	0.56 191

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 237	0.31 174	0.75 296	0.59 254	0.31 196	0.67 270	0.41 229	0.55 224	0.30 202	0.58 261	0.59 254	0.66 229	0.21 128	0.22 175	0.47 230	0.54 276	0.55 243	0.50 260	0.98 255	0.47 250	0.51 217	0.47 226	0.13 104	0.26 194	0.70 262	0.88 280	0.68 241	1.17 273

NCC-stereo	0.51 227	0.47 246	0.43 238	0.49 232	0.51 255	0.50 235	0.51 251	0.51 191	0.57 265	0.36 85	0.59 254	0.62 221	0.55 259	0.36 252	0.53 250	0.41 223	0.46 174	0.50 260	0.58 191	0.41 218	0.43 167	0.40 180	0.43 273	0.36 237	0.57 229	0.72 256	0.73 258	0.65 218

Abc-Net	0.51 227	0.47 246	0.43 238	0.49 232	0.51 255	0.50 235	0.51 251	0.51 191	0.57 265	0.36 85	0.59 254	0.62 221	0.55 259	0.36 252	0.53 250	0.41 223	0.46 174	0.50 260	0.58 191	0.41 218	0.43 167	0.40 180	0.43 273	0.36 237	0.57 229	0.72 256	0.73 258	0.65 218
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.65 256	0.44 238	0.55 268	0.57 253	0.55 269	0.50 235	0.48 245	0.74 281	0.69 279	0.63 279	0.65 270	0.68 237	0.97 284	0.42 267	0.81 298	0.57 286	0.69 279	0.50 260	1.20 269	0.56 274	0.66 282	0.68 290	0.39 258	0.52 276	0.68 258	0.78 271	0.70 249	1.03 268

ETE_ROB	0.66 259	0.65 282	0.42 235	0.54 244	0.51 255	0.66 267	0.47 237	0.51 191	0.58 267	0.52 199	0.75 284	2.41 301	0.44 246	0.40 262	0.61 267	0.48 253	0.70 280	0.50 260	0.72 212	0.50 260	0.62 270	0.61 279	0.39 258	0.44 263	0.60 243	0.72 256	1.17 298	0.85 254

DAS	0.61 251	0.42 232	0.30 188	0.62 256	0.48 245	0.54 247	0.48 245	0.59 251	0.67 275	0.45 135	0.73 277	1.19 274	0.62 264	0.25 207	0.54 253	0.46 240	0.71 282	0.51 265	0.96 248	0.66 287	0.56 245	0.63 283	0.41 268	0.62 291	0.71 267	0.72 256	0.82 270	0.79 239

SepStereo	0.61 251	0.42 232	0.30 188	0.62 256	0.48 245	0.54 247	0.48 245	0.59 251	0.67 275	0.45 135	0.73 277	1.19 274	0.62 264	0.25 207	0.54 253	0.46 240	0.71 282	0.51 265	0.96 248	0.66 287	0.56 245	0.63 283	0.41 268	0.62 291	0.71 267	0.72 256	0.82 270	0.79 239

RTS	0.77 268	0.45 240	0.41 232	0.46 224	0.44 234	0.77 274	0.53 262	0.66 264	0.73 282	0.42 112	0.51 229	0.86 257	0.50 255	0.35 247	0.68 281	0.57 286	0.82 295	0.51 265	1.59 278	0.64 285	0.63 271	0.60 276	0.36 247	0.50 271	0.80 284	3.82 346	0.83 272	1.23 281

RTSA	0.77 268	0.45 240	0.41 232	0.46 224	0.44 234	0.77 274	0.53 262	0.66 264	0.73 282	0.42 112	0.51 229	0.86 257	0.50 255	0.35 247	0.68 281	0.57 286	0.82 295	0.51 265	1.59 278	0.64 285	0.63 271	0.60 276	0.36 247	0.50 271	0.80 284	3.82 346	0.83 272	1.23 281

GANetREF_RVC	0.61 251	0.56 269	0.58 273	0.56 251	0.52 262	0.55 249	0.52 257	0.85 292	0.63 272	0.78 303	0.44 206	1.00 266	0.63 266	0.34 244	0.62 270	0.44 236	0.53 231	0.51 265	0.85 233	0.51 264	0.63 271	0.48 231	0.48 278	0.59 284	0.71 267	0.65 239	0.81 269	0.79 239
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
PDISCO_ROB	0.34 145	0.31 174	0.32 205	0.28 153	0.24 146	0.30 154	0.21 162	0.36 96	0.24 140	0.27 69	0.35 148	0.32 92	0.24 157	0.18 123	0.36 184	0.40 214	0.40 117	0.51 265	0.36 95	0.31 174	0.44 176	0.40 180	0.17 160	0.25 184	0.41 159	0.43 177	0.62 228	0.46 150

EKT-Stereo	0.47 213	0.38 217	0.27 178	0.50 234	0.33 206	0.49 232	0.51 251	0.51 191	0.23 133	0.50 175	0.41 184	0.56 192	0.24 157	0.22 175	0.43 214	0.51 268	0.54 240	0.52 271	0.89 238	0.40 215	0.65 279	0.56 266	0.17 160	0.25 184	0.72 270	0.63 236	0.64 233	0.56 191

FBW_ROB	0.91 279	0.96 303	0.70 293	1.45 305	0.89 300	1.09 298	0.86 294	0.66 264	0.53 261	0.56 245	0.61 260	1.19 274	0.77 272	0.79 307	0.63 273	0.43 232	0.70 280	0.52 271	4.11 312	0.43 230	0.60 265	0.46 216	0.95 312	0.94 319	0.75 275	0.85 276	0.85 277	1.31 283

XQC	0.74 266	0.75 291	0.58 273	0.77 275	0.74 287	0.79 276	0.72 285	0.86 294	0.77 286	0.73 298	0.57 250	0.86 257	0.81 274	0.60 296	0.79 294	0.58 290	0.63 264	0.53 273	1.04 258	0.59 277	0.68 287	0.70 294	0.52 283	0.57 283	0.90 293	1.03 301	1.04 290	0.77 234

CSAN	0.70 262	0.70 287	0.60 281	0.68 262	0.61 278	0.58 255	0.48 245	0.77 288	0.73 282	0.79 305	0.57 250	1.34 285	1.03 288	0.35 247	0.58 263	0.45 238	0.57 252	0.53 273	0.74 216	0.60 280	0.58 257	0.51 253	0.44 275	0.61 288	0.77 278	1.10 303	0.88 280	1.19 275

ADCPNet	0.84 273	0.59 273	0.55 268	0.63 259	0.73 286	0.63 261	0.74 287	0.75 285	0.84 295	0.64 280	0.79 291	0.73 244	1.44 299	0.50 280	0.74 289	0.65 299	0.71 282	0.54 275	1.84 289	0.71 293	0.79 298	0.78 303	0.53 285	0.60 287	0.93 296	1.31 314	0.83 272	2.11 313

NOSS_ROB	0.54 237	0.48 254	0.44 243	0.55 248	0.51 255	0.51 241	0.47 237	0.68 270	0.39 235	0.52 199	0.41 184	0.49 156	0.36 222	0.53 288	0.66 277	0.56 280	0.61 260	0.54 275	0.57 188	0.47 250	0.64 278	0.50 244	0.39 258	0.51 275	0.70 262	0.65 239	0.83 272	0.67 222

pmcnn	0.86 276	0.56 269	0.38 223	0.70 264	0.60 276	0.81 279	0.62 273	0.63 260	0.44 245	0.49 170	0.81 296	1.86 290	2.35 315	0.23 193	0.54 253	0.64 298	0.74 286	0.54 275	2.20 295	0.60 280	0.94 307	0.57 270	0.51 282	0.53 279	0.78 280	0.75 263	1.48 311	2.01 310

CBMV	0.71 264	0.52 259	0.47 246	0.62 256	0.52 262	0.56 251	0.41 229	0.70 274	0.63 272	0.61 271	0.39 177	1.30 283	0.47 249	0.46 274	0.72 287	0.62 293	0.62 262	0.54 275	0.79 221	0.48 253	0.67 284	0.50 244	0.40 267	0.71 300	0.79 281	0.75 263	1.53 314	2.47 322
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.81 310	1.02 304	0.72 294	1.89 307	1.26 312	1.43 306	0.87 296	1.14 308	0.79 290	0.66 288	0.89 300	8.39 346	5.02 331	0.40 262	0.89 308	0.65 299	0.66 270	0.54 275	4.56 315	0.61 283	3.32 348	0.80 305	0.65 297	0.75 301	1.97 324	1.46 321	3.34 345	4.12 338
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
FADNet_RVC	0.59 248	0.48 254	0.39 228	0.65 260	0.45 240	0.40 202	0.35 212	0.61 258	0.42 240	0.62 275	0.60 258	0.94 263	0.78 273	0.38 257	0.79 294	0.38 204	0.60 256	0.55 280	1.68 282	0.51 264	0.58 257	0.72 298	0.28 227	0.42 257	0.50 205	0.68 248	0.51 185	0.69 227

ADCMid	0.80 270	0.59 273	0.57 272	0.53 242	0.59 274	0.75 272	0.76 288	0.93 296	1.21 311	0.54 218	0.80 293	0.99 264	0.98 285	0.44 271	0.84 302	0.60 291	0.74 286	0.55 280	1.72 285	0.55 272	0.79 298	0.81 306	0.60 293	0.50 271	0.79 281	0.90 286	0.71 251	1.76 303

FC-DCNN v2	0.65 256	0.70 287	0.65 288	1.06 295	0.66 283	0.93 290	0.65 275	0.78 289	0.41 239	0.73 298	0.42 193	0.83 254	0.36 222	0.51 282	0.59 264	0.56 280	0.67 274	0.56 282	0.62 196	0.50 260	0.63 271	0.50 244	0.39 258	0.59 284	0.86 291	0.71 254	0.90 281	0.92 261

ACV-stereo	7.10 344	0.73 290	0.54 265	0.90 285	0.55 269	1.06 296	0.71 284	0.67 269	0.77 286	0.68 291	0.72 276	0.77 249	5.44 332	0.42 267	0.90 310	1.02 328	0.85 301	0.56 282	167.64 362	1.28 327	0.85 302	0.71 297	0.63 296	0.56 280	0.57 229	0.66 245	0.72 254	0.80 244

GEStereo_RVC	0.47 213	0.41 229	0.31 198	0.39 204	0.37 219	0.42 212	0.33 208	0.52 205	0.32 210	0.50 175	0.41 184	0.59 213	0.38 235	0.27 219	0.54 253	0.50 261	0.60 256	0.56 282	0.90 239	0.46 246	0.55 241	0.47 226	0.24 210	0.38 245	0.49 199	0.47 188	0.50 179	0.80 244

FC-DCNN	0.63 255	0.69 286	0.64 284	0.98 291	0.65 280	0.89 284	0.65 275	0.76 286	0.40 238	0.72 297	0.41 184	0.80 251	0.35 218	0.51 282	0.59 264	0.56 280	0.67 274	0.56 282	0.62 196	0.50 260	0.63 271	0.50 244	0.39 258	0.59 284	0.77 278	0.65 239	0.78 266	0.83 252

STTRV1_RVC		0.66 284	0.50 257	0.82 279	0.61 278	0.81 279	0.69 281	0.76 286	0.76 285	0.71 294	0.74 281	1.29 282	1.60 302	0.78 306	0.99 314	0.50 261	1.15 310	0.57 286		1.10 318	1.18 320	0.79 304		0.87 313	0.83 290	0.95 290	1.11 295	2.15 314

LALA_ROB	0.65 256	0.64 281	0.51 259	0.50 234	0.50 252	0.65 265	0.51 251	0.54 216	0.65 274	0.55 235	0.75 284	2.33 299	0.45 248	0.38 257	0.71 286	0.47 247	0.67 274	0.57 286	0.66 206	0.49 259	0.60 265	0.62 281	0.38 251	0.43 260	0.54 217	0.71 254	0.95 283	0.80 244

Anonymous3	0.56 241	0.45 240	0.31 198	0.31 164	0.33 206	0.46 222	0.37 216	0.57 238	0.51 257	0.56 245	0.38 167	1.04 268	0.36 222	0.26 216	0.76 291	0.69 306	0.66 270	0.58 288	1.04 258	0.51 264	0.81 300	0.97 314	0.26 217	0.29 207	0.59 237	0.62 233	0.76 262	0.56 191

SQANet	1.43 300	2.22 321	0.78 299	2.62 320	1.77 316	2.84 320	2.44 317	0.73 280	0.53 261	0.87 309	0.58 253	2.10 297	0.64 267	2.13 320	0.50 240	0.40 214	0.67 274	0.59 289	7.14 332	0.54 269	0.49 206	0.45 209	2.94 329	0.45 265	0.75 275	0.89 285	0.97 285	1.58 294

MFN_U_SF_RVC	1.10 288	0.86 298	0.65 288	0.98 291	0.79 291	1.12 299	1.03 301	1.10 305	0.83 293	1.09 324	1.61 332	1.55 288	1.22 295	0.86 311	1.16 328	0.66 301	0.60 256	0.60 290	4.87 317	0.76 298	0.88 306	0.90 311	0.53 285	0.82 311	0.98 299	0.92 287	0.98 287	1.32 284

PWC_ROB	0.76 267	0.54 267	0.66 291	0.47 227	0.56 271	0.52 245	0.70 282	0.65 261	1.26 314	0.47 156	0.75 284	0.74 245	2.10 313	0.40 262	0.79 294	0.51 268	0.83 298	0.60 290	1.37 273	0.68 290	0.78 296	0.68 290	0.35 244	0.65 295	0.60 243	0.59 225	0.76 262	1.59 297

UDG	1.07 285	1.95 319	0.54 265	2.29 312	2.24 326	2.00 311	2.51 318	0.59 251	0.72 281	0.59 266	0.83 298	1.14 273	0.31 203	2.36 321	0.66 277	0.50 261	0.89 302	0.61 292	1.81 288	0.61 283	0.78 296	0.70 294	1.26 320	0.43 260	0.61 246	0.64 237	0.69 243	0.64 213

otaku	1.67 306	2.58 329	0.90 310	2.93 324	2.07 320	3.14 326	2.73 321	0.88 295	0.84 295	1.00 314	0.66 271	2.38 300	0.95 282	2.39 322	0.67 279	0.52 272	0.79 291	0.62 293	8.04 337	0.90 308	0.59 261	0.53 260	3.56 330	0.62 291	0.95 297	0.96 291	1.19 303	1.74 300

FCDSN-DC	0.52 231	0.52 259	0.51 259	0.53 242	0.50 252	0.50 235	0.52 257	0.56 231	0.36 228	0.61 271	0.36 155	0.48 152	0.34 213	0.47 275	0.63 273	0.57 286	0.65 268	0.62 293	0.54 176	0.48 253	0.59 261	0.50 244	0.38 251	0.62 291	0.53 214	0.55 214	0.51 185	0.54 185
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
edge stereo	1.12 289	0.82 297	1.07 316	1.15 296	1.06 308	1.25 302	1.10 304	1.12 306	0.83 293	0.65 286	1.43 324	3.44 319	1.41 298	0.68 304	0.74 289	0.69 306	0.81 294	0.62 293	2.86 300	0.74 294	0.73 292	0.75 302	0.74 302	0.66 296	0.95 297	0.88 280	1.16 297	2.01 310

Ntro	1.72 308	2.71 332	0.98 313	3.00 326	2.17 325	3.23 327	2.98 325	0.96 298	0.92 299	1.04 321	0.76 288	2.47 302	0.76 271	2.51 324	0.68 281	0.53 275	0.83 298	0.65 296	8.03 336	0.98 312	0.60 265	0.54 264	3.62 331	0.61 288	1.02 303	1.23 310	1.17 298	1.58 294

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 338	0.51 258	0.68 292	0.72 267	0.57 272	0.64 264	0.77 290	0.61 258	0.48 254	0.53 208	1.02 309	115.67 362	1.14 291	0.84 309	0.57 260	0.49 258	0.71 282	0.66 297	2.72 299	0.55 272	0.72 291	0.68 290	0.41 268	0.42 257	0.75 275	0.81 273	0.72 254	1.51 291

BEATNet-Init1	11.87 350	15.78 355	1.38 325	34.17 358	2.55 335	31.72 358	9.59 352	2.52 343	2.49 339	0.96 313	2.28 340	18.81 352	32.29 353	0.54 289	1.70 344	0.88 317	0.80 293	0.66 297	61.61 360	16.09 357	1.78 339	1.44 339	0.75 303	1.12 331	14.82 354	2.79 343	37.47 362	23.61 355

G-Net	1.20 295	0.75 291	0.97 312	0.67 261	0.65 280	0.92 289	0.60 272	1.00 300	1.35 317	0.74 300	1.47 327	5.51 331	0.92 280	0.44 271	0.83 300	0.84 315	0.76 289	0.66 297	1.97 292	1.52 335	0.85 302	0.87 308	0.54 287	0.70 299	0.86 291	1.24 312	1.82 323	2.89 329

SANet	1.13 291	0.67 285	0.77 297	0.78 276	0.74 287	0.93 290	0.62 273	1.30 317	1.22 312	0.60 268	0.96 305	5.83 334	2.57 316	0.63 301	0.77 292	0.49 258	0.79 291	0.67 300	1.08 265	0.60 280	0.68 287	0.74 301	0.78 304	0.79 309	1.05 304	1.23 310	1.17 298	2.15 314

TANstereo	0.40 170	0.25 118	0.18 111	0.29 157	0.27 168	0.33 171	0.17 139	0.37 101	0.20 100	0.45 135	0.21 90	0.31 87	0.26 170	0.22 175	0.61 267	0.56 280	0.51 218	0.68 301	0.97 251	0.74 294	0.43 167	0.35 152	0.85 309	0.22 149	0.27 89	0.32 119	0.49 170	0.38 121

XX-TBD	0.40 170	0.25 118	0.18 111	0.29 157	0.27 168	0.33 171	0.17 139	0.37 101	0.20 100	0.45 135	0.21 90	0.31 87	0.26 170	0.22 175	0.61 267	0.56 280	0.51 218	0.68 301	0.97 251	0.74 294	0.43 167	0.35 152	0.85 309	0.22 149	0.27 89	0.32 119	0.49 170	0.38 121

AnyNet_C32	0.85 275	0.47 246	0.49 254	0.50 234	0.51 255	0.63 261	0.58 268	0.74 281	1.45 320	0.60 268	0.80 293	0.74 245	0.50 255	0.49 277	0.82 299	0.68 305	0.75 288	0.68 301	1.18 267	0.54 269	0.98 309	0.88 309	0.48 278	0.61 288	0.74 273	0.98 295	0.71 251	4.30 339

FAT-Stereo	0.88 277	0.59 273	0.88 307	0.89 284	1.07 309	0.84 282	0.66 277	0.82 290	0.58 267	0.67 290	1.67 333	2.16 298	0.93 281	0.54 289	0.86 305	0.62 293	0.66 270	0.71 304	1.29 272	0.80 300	0.68 287	0.57 270	0.57 290	0.68 298	0.67 254	0.84 274	0.83 272	1.54 292

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 287	1.02 304	0.89 309	1.25 300	0.83 295	0.90 286	1.07 302	1.23 313	1.56 323	1.03 318	0.76 288	1.19 274	0.86 277	0.98 314	0.98 313	0.74 309	0.64 266	0.72 305	3.50 304	0.86 306	0.85 302	0.98 317	0.82 308	0.89 315	1.20 311	0.93 289	0.86 279	1.68 299

ACVNet-4b	1.66 305	2.40 322	1.10 317	2.76 322	2.09 323	3.09 324	3.08 331	1.03 303	0.99 305	1.10 325	0.61 260	2.97 313	1.00 287	2.77 331	0.73 288	0.66 301	1.26 313	0.73 306	4.74 316	1.07 317	0.57 254	0.49 237	3.77 332	0.67 297	1.06 305	0.96 291	1.18 302	1.85 307

SAMSARA	1.12 289	0.61 279	0.85 305	0.70 264	0.65 280	0.66 267	0.66 277	1.25 314	0.98 303	0.77 302	0.70 274	0.93 262	2.06 312	0.59 293	1.05 317	0.80 314	0.77 290	0.75 307	1.62 281	0.77 299	1.27 325	1.40 338	0.42 272	0.78 307	2.33 331	2.27 338	2.28 331	2.31 316

RainbowNet	1.68 307	2.49 323	1.41 326	2.98 325	2.30 327	3.12 325	2.99 327	1.00 300	0.77 286	1.29 333	0.74 281	2.63 304	1.68 304	2.76 330	1.03 315	0.77 311	1.07 308	0.76 308	2.86 300	1.15 319	0.74 294	0.59 273	3.90 333	0.77 304	1.10 307	1.16 306	1.31 309	2.07 312

ACVNet_2	2.32 322	2.71 332	1.69 334	3.41 333	2.53 334	3.05 323	3.01 328	1.38 322	1.11 306	1.11 326	0.96 305	2.71 308	1.91 308	2.55 328	0.95 312	0.76 310	1.77 329	0.76 308	16.37 347	1.21 323	0.87 305	0.72 298	3.93 335	1.11 329	1.70 322	1.17 307	1.50 312	1.83 306

LSM0	6.82 343	0.81 296	0.59 276	1.23 299	1.02 306	1.29 304	1.18 306	1.65 332	1.45 320	1.18 330	1.52 330	2.65 306	4.03 324	0.51 282	59.80 362	70.35 362	1.18 311	0.77 310	10.00 339	1.47 333	2.50 344	3.56 349	0.65 297	0.90 316	1.33 315	1.41 317	2.40 333	8.70 349

PVD	1.07 285	0.87 299	0.87 306	0.94 287	0.87 299	1.00 294	0.85 292	1.55 329	1.56 323	0.60 268	0.93 303	1.21 280	1.66 303	0.79 307	0.88 306	0.77 311	1.06 305	0.78 311	1.74 287	0.84 304	1.05 313	1.08 327	0.65 297	0.76 302	1.19 310	1.45 320	1.30 307	1.77 304

ELAS	1.96 313	1.69 315	1.23 319	2.25 311	1.75 315	2.41 314	1.49 312	1.55 329	1.80 329	0.89 310	2.14 338	7.05 341	6.02 334	0.61 298	0.88 306	0.63 295	1.06 305	0.78 311	2.32 297	0.80 300	1.15 319	1.19 330	0.79 305	0.98 321	3.21 344	2.53 342	2.67 338	3.05 330
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	1.85 311	2.91 337	1.43 328	3.48 334	2.62 336	3.35 332	3.34 333	1.17 310	0.93 300	1.03 318	0.87 299	2.83 311	1.40 297	2.82 334	0.83 300	0.56 280	1.32 318	0.81 313	6.24 325	1.02 314	0.83 301	0.72 298	4.04 336	0.78 307	1.22 312	0.99 298	0.97 285	1.37 287

ELAS_RVC	1.92 312	1.47 312	1.24 320	2.08 308	1.53 314	3.37 334	1.51 313	1.46 327	1.11 306	0.91 312	2.26 339	6.93 339	6.00 333	0.61 298	0.85 304	0.63 295	1.07 308	0.81 313	2.14 294	0.85 305	1.19 321	1.19 330	0.81 307	1.04 324	3.02 340	2.05 332	2.69 339	2.88 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	1.05 283	0.75 291	0.64 284	0.73 269	0.75 289	0.80 278	0.68 279	0.98 299	1.58 325	0.62 275	0.89 300	1.13 272	1.68 304	0.59 293	1.06 318	1.18 334	1.01 303	0.82 315	1.89 290	0.93 309	1.30 326	1.26 334	0.59 292	0.77 304	0.99 301	2.08 333	1.04 290	1.74 300

S-Stereo	0.99 282	0.65 282	0.59 276	0.94 287	0.92 301	1.08 297	1.25 307	0.74 281	0.82 292	0.66 288	2.61 341	2.64 305	0.91 279	0.56 291	0.94 311	0.72 308	0.68 278	0.83 316	1.50 277	0.83 302	0.65 279	0.69 293	1.07 315	0.81 310	0.67 254	0.77 268	0.78 266	1.55 293

PSMNet_ROB	1.96 313	2.74 334	1.24 320	2.52 317	1.79 317	3.39 335	2.92 324	1.22 312	1.19 309	1.32 335	1.42 323	2.74 310	3.87 323	2.53 327	1.17 329	0.79 313	1.30 315	0.85 317	5.35 320	1.19 320	1.06 315	0.97 314	4.07 337	1.12 331	1.56 321	1.42 318	1.57 315	1.58 294

DPSNet	1.63 304	0.63 280	0.62 282	0.87 282	0.82 294	1.02 295	0.59 270	0.68 270	0.90 298	0.45 135	0.50 226	5.87 335	2.58 317	0.29 227	1.06 318	1.04 329	1.03 304	0.91 318	13.68 345	0.88 307	1.24 323	0.89 310	1.13 316	1.02 323	1.25 314	1.42 318	1.17 298	1.35 286

WAO-7	1.75 309	1.50 313	1.58 330	2.10 309	1.51 313	1.41 305	1.46 311	1.80 336	2.17 336	1.51 340	3.52 344	3.39 318	4.26 325	1.05 318	1.44 338	1.11 330	1.19 312	0.94 319	3.26 302	1.24 325	0.99 311	1.06 324	0.61 294	1.41 338	1.44 317	1.56 322	1.47 310	2.35 318

IMH-64-1	2.14 317	2.52 324	1.62 331	3.01 327	2.45 329	3.32 330	3.49 335	1.41 323	1.89 330	1.00 314	1.09 312	3.32 316	4.52 327	3.28 338	1.18 330	0.90 320	1.59 322	0.94 319	3.67 305	1.33 328	1.12 317	1.00 319	4.55 340	1.06 325	2.07 326	1.40 315	1.68 317	2.36 319

IMH-64	2.14 317	2.52 324	1.62 331	3.01 327	2.45 329	3.32 330	3.49 335	1.41 323	1.89 330	1.00 314	1.09 312	3.32 316	4.52 327	3.28 338	1.18 330	0.90 320	1.59 322	0.94 319	3.67 305	1.33 328	1.12 317	1.00 319	4.55 340	1.06 325	2.07 326	1.40 315	1.68 317	2.36 319

MonStereo1	1.99 315	2.52 324	1.31 324	3.28 331	3.09 343	3.04 322	3.01 328	1.26 315	1.37 318	1.05 322	1.17 319	4.09 323	4.58 329	2.73 329	0.84 302	0.55 277	1.44 320	0.95 322	3.71 307	1.27 326	1.05 313	0.90 311	4.38 339	0.76 302	1.01 302	0.76 267	1.69 319	1.86 308

DGSMNet	1.34 296	0.76 294	0.84 304	0.84 281	0.77 290	0.89 284	0.87 296	0.82 290	0.69 279	1.13 329	5.02 348	1.26 281	0.85 276	0.72 305	1.06 318	1.62 344	1.63 324	0.95 322	3.26 302	1.05 316	2.68 345	2.86 347	0.72 301	0.88 314	0.79 281	0.96 291	0.90 281	1.21 277

AMNet	0.92 280	0.91 300	0.88 307	0.91 286	0.95 303	0.96 292	0.87 296	0.71 277	0.88 297	0.90 311	0.98 308	0.99 264	0.64 267	0.95 313	0.89 308	1.00 326	1.06 305	0.97 324	0.96 248	0.97 311	1.02 312	0.97 314	0.52 283	0.91 317	0.91 294	0.98 295	1.06 292	1.14 271

IMH	2.38 323	2.57 328	1.64 333	3.03 329	2.50 333	3.36 333	3.51 337	1.45 326	1.91 332	1.03 318	1.08 311	3.49 320	8.04 337	3.63 340	1.13 327	0.90 320	1.63 324	0.99 325	4.48 314	1.36 331	1.08 316	0.96 313	4.57 342	1.11 329	2.03 325	1.61 323	1.79 321	3.48 334

MADNet+	1.35 299	0.92 302	1.11 318	1.21 298	1.04 307	0.96 292	1.37 310	1.50 328	1.20 310	1.08 323	1.06 310	1.64 289	1.82 307	0.98 314	1.52 340	1.31 339	1.87 332	1.00 326	1.93 291	1.21 323	1.55 334	1.17 329	0.98 314	1.56 342	1.52 320	1.17 307	1.29 306	2.50 324

MFMNet_re	1.17 294	1.06 307	0.95 311	1.17 297	0.98 305	1.44 307	1.14 305	1.07 304	1.32 316	1.00 314	1.12 315	2.07 295	1.16 292	0.84 309	1.04 316	1.01 327	1.30 315	1.05 327	2.06 293	1.00 313	1.19 321	0.98 317	0.96 313	0.97 320	0.98 299	0.92 287	1.30 307	1.42 288

SGM+DAISY	1.58 302	1.14 310	1.05 315	1.38 303	1.25 311	1.44 307	1.32 309	1.30 317	1.12 308	1.11 326	1.28 321	2.72 309	2.00 309	1.04 317	1.09 322	1.13 331	1.27 314	1.05 327	7.90 335	1.19 320	1.40 333	1.27 336	1.25 319	1.08 327	1.24 313	1.08 302	1.86 325	1.77 304

Dean	2.18 319	3.00 342	1.41 326	3.65 335	3.00 341	3.31 329	3.34 333	1.62 331	1.76 328	1.34 336	1.15 317	3.10 314	3.59 320	2.78 332	1.12 324	0.88 317	1.64 326	1.06 329	3.90 311	1.55 337	0.98 309	0.82 307	4.20 338	1.27 333	2.36 334	1.90 329	2.17 330	1.95 309

WAO-6	1.99 315	2.09 320	1.24 320	2.53 318	2.08 322	2.68 317	2.63 320	1.44 325	1.93 333	1.37 337	1.15 317	3.11 315	4.32 326	2.51 324	1.45 339	1.18 334	1.76 328	1.09 330	2.63 298	1.34 330	1.34 327	1.26 334	2.43 325	1.33 334	2.19 329	1.97 330	1.94 327	2.72 327

LVE	2.29 321	2.69 331	1.56 329	4.79 345	2.63 337	3.26 328	3.58 338	1.30 317	1.38 319	1.61 341	1.27 320	2.94 312	3.52 319	2.79 333	1.07 321	0.88 317	1.50 321	1.09 330	6.15 324	1.42 332	1.24 323	1.14 328	3.90 333	1.43 340	2.52 337	1.66 324	2.05 328	2.34 317

PWCK	3.72 330	2.52 324	1.72 335	3.06 330	2.07 320	3.03 321	2.98 325	1.97 339	2.05 335	2.27 348	3.31 343	5.51 331	3.67 321	1.40 319	1.32 335	0.97 324	1.74 327	1.10 332	42.82 358	1.70 338	1.90 341	1.23 332	2.24 324	1.51 341	1.84 323	2.15 336	1.79 321	2.46 321

SPS-STEREO	1.34 296	1.09 309	1.04 314	1.28 301	1.18 310	1.20 300	0.98 300	1.33 320	1.23 313	1.12 328	1.29 322	2.02 293	1.20 293	0.94 312	1.12 324	1.23 336	1.30 315	1.13 333	3.84 309	1.20 322	1.66 335	1.24 333	1.22 318	1.09 328	1.17 309	1.11 304	1.58 316	1.46 289
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.81 325	2.84 335	1.93 337	4.63 342	2.49 331	3.42 336	2.87 322	1.88 337	3.27 345	1.37 337	1.46 325	4.92 326	7.73 335	3.64 341	1.31 333	1.16 332	1.83 330	1.15 334	6.68 329	2.14 344	1.34 327	1.05 322	2.87 327	1.34 335	3.29 345	2.12 334	2.43 334	4.61 341

Venus	2.81 325	2.84 335	1.93 337	4.63 342	2.49 331	3.42 336	2.87 322	1.88 337	3.27 345	1.37 337	1.46 325	4.92 326	7.73 335	3.64 341	1.31 333	1.16 332	1.83 330	1.15 334	6.68 329	2.14 344	1.34 327	1.05 322	2.87 327	1.34 335	3.29 345	2.12 334	2.43 334	4.61 341

TorneroNet	5.35 341	3.54 344	2.08 341	3.85 337	3.06 342	4.35 342	4.55 342	1.78 335	5.81 349	1.30 334	1.48 328	6.10 337	59.26 361	3.90 349	1.29 332	0.98 325	2.50 337	1.23 336	15.91 346	1.53 336	1.34 327	1.07 326	5.16 346	1.38 337	2.49 336	2.34 340	2.12 329	4.10 337

TorneroNet-64	4.00 333	3.59 345	1.93 337	4.36 341	2.95 339	4.26 340	4.58 344	1.71 333	6.44 351	1.23 332	1.09 312	5.61 333	25.81 350	3.97 350	1.34 336	0.95 323	2.58 338	1.26 337	11.84 342	1.51 334	1.36 331	1.04 321	4.94 345	1.42 339	2.25 330	2.47 341	1.83 324	5.55 346

DispFullNet	2.28 320	2.67 330	3.43 350	2.54 319	2.31 328	2.65 316	2.56 319	1.35 321	1.31 315	2.15 347	0.96 305	8.62 348	2.71 318	2.49 323	1.12 324	1.67 345	2.75 339	1.39 338	6.61 328	2.05 343	1.38 332	1.06 324	1.21 317	0.77 304	0.92 295	0.88 280	1.50 312	2.53 325

AnyNet_C01	1.16 293	0.79 295	0.64 284	0.76 272	0.81 293	0.76 273	0.90 299	1.12 306	1.53 322	0.71 294	0.94 304	2.04 294	1.68 304	0.64 302	1.10 323	1.41 340	1.40 319	1.43 339	2.29 296	1.03 315	1.70 338	1.29 337	0.80 306	0.82 311	1.08 306	0.97 294	0.98 287	1.74 300

UNDER WATER	3.87 331	4.07 347	2.45 344	6.40 348	4.68 349	5.32 347	5.36 345	3.27 345	3.11 343	1.70 342	1.81 334	7.54 343	10.28 341	4.28 352	1.61 341	1.24 337	3.62 341	1.58 340	6.48 327	2.35 347	1.91 342	1.64 342	7.43 354	2.14 348	3.08 341	3.53 345	2.66 336	4.95 343

KSHMR	5.04 339	3.41 343	2.38 343	4.77 344	3.49 346	4.30 341	4.29 340	2.24 341	1.95 334	1.89 343	1.87 335	3.78 322	56.60 360	4.26 351	1.69 343	1.43 341	2.22 333	1.60 341	9.78 338	1.73 339	1.68 336	1.48 340	6.29 351	1.57 343	2.43 335	2.17 337	2.30 332	4.47 340

UNDER WATER-64	3.96 332	4.37 348	2.51 345	7.01 349	4.82 350	5.45 348	5.56 346	3.42 349	2.88 341	1.94 345	1.97 336	7.85 345	8.75 339	4.47 354	1.68 342	1.29 338	3.73 342	1.68 342	6.02 323	2.22 346	1.91 342	1.82 344	7.96 355	1.98 347	2.95 339	4.40 349	2.80 341	5.47 344

notaker	3.58 329	3.59 345	2.75 346	6.07 347	3.32 345	4.63 344	4.56 343	2.01 340	2.21 337	1.90 344	1.51 329	7.09 342	15.50 348	3.77 346	1.72 345	1.50 342	2.35 335	1.70 343	10.97 340	2.01 342	1.69 337	1.56 341	4.87 344	1.70 345	1.51 319	1.68 325	1.89 326	2.48 323

ktn	4.83 337	2.95 340	2.02 340	3.73 336	2.99 340	3.77 339	4.53 341	1.75 334	2.92 342	2.10 346	1.52 330	11.18 351	36.94 355	3.71 343	2.06 346	1.82 346	2.47 336	1.99 344	18.72 348	1.98 341	1.88 340	1.74 343	4.75 343	1.91 346	2.11 328	2.29 339	2.70 340	3.98 336

JetBlue	3.47 327	2.94 339	2.19 342	4.01 340	3.28 344	4.39 343	3.86 339	2.36 342	2.38 338	1.19 331	0.90 302	7.02 340	1.50 300	3.19 337	1.37 337	1.50 342	2.33 334	2.09 345	3.87 310	1.73 339	2.93 346	2.27 345	1.98 322	1.67 344	2.33 331	4.93 350	2.98 342	22.60 354

DPSimNet_ROB	5.25 340	2.91 337	3.05 347	2.71 321	2.70 338	2.74 319	3.01 328	3.28 346	3.44 347	2.70 351	24.36 358	5.90 336	13.71 346	2.93 335	2.87 349	4.00 350	3.18 340	2.34 346	22.47 349	3.37 349	4.40 349	3.75 350	2.59 326	2.84 351	3.39 347	3.00 344	3.30 344	6.87 347

HanzoNet	10.34 346	6.49 352	3.95 351	14.30 352	6.07 351	19.42 353	21.47 356	6.96 353	10.04 353	2.64 350	2.68 342	30.46 355	52.16 359	23.13 359	2.36 347	2.79 348	5.38 344	2.60 347	25.05 351	5.07 351	3.22 347	2.85 346	8.74 356	2.65 349	4.75 348	4.05 348	4.27 347	5.54 345

MADNet++	4.30 335	2.97 341	3.19 348	2.44 315	3.80 347	2.62 315	3.22 332	3.36 348	4.11 348	3.55 352	3.66 345	5.40 329	4.86 330	3.12 336	2.43 348	4.06 351	3.95 343	3.22 348	6.34 326	4.44 350	7.73 352	13.41 353	2.00 323	3.91 352	3.19 342	7.99 351	3.68 346	3.33 333

JetRed	5.83 342	4.38 349	5.23 352	3.30 332	4.12 348	5.85 349	9.23 351	4.20 350	2.78 340	2.31 349	2.00 337	5.46 330	1.20 293	5.68 355	3.38 350	3.88 349	6.46 347	6.52 349	3.80 308	2.98 348	6.60 350	4.97 351	5.41 347	2.73 350	9.22 351	21.91 357	5.29 349	18.57 352

PML	26.01 356	16.47 356	5.54 353	20.38 356	13.16 356	20.84 354	9.63 353	9.23 355	69.83 363	17.73 359	139.43 363	91.26 361	98.96 362	9.19 358	8.28 351	7.65 352	13.69 353	6.52 349	31.86 354	6.30 352	10.00 355	7.86 352	5.54 350	5.57 353	24.82 358	10.77 353	31.09 359	10.74 350

DLNR_Zeroshot_test	15.27 352	56.75 363	0.73 295	77.82 362	0.28 180	0.40 202	71.42 362	0.57 238	0.22 127	0.55 235	0.36 155	0.58 205	0.18 109	4.39 353	79.54 363	81.74 363	15.51 354	11.63 351	5.39 321	0.34 189	0.61 269	0.49 237	0.15 135	0.29 207	0.59 237	0.50 196	0.69 243	0.64 213

MANE	4.47 336	1.62 314	3.30 349	2.34 313	1.90 318	2.28 313	1.66 314	2.83 344	3.11 343	0.83 308	1.12 315	7.77 344	8.15 338	0.56 291	0.79 294	0.87 316	0.82 295	13.62 352	5.80 322	0.59 277	0.94 307	0.60 276	0.48 278	0.91 317	7.29 350	9.34 352	14.90 355	26.25 357

DGTPSM_ROB	10.91 347	5.63 350	16.64 355	3.95 338	7.34 352	4.92 345	7.44 347	4.30 351	11.23 354	4.12 353	8.40 351	4.53 324	13.14 343	3.85 347	12.94 353	13.80 353	6.33 345	15.35 353	7.08 331	11.58 353	8.21 353	20.96 354	5.52 348	10.97 356	11.26 352	29.88 360	12.66 352	32.49 358

DPSMNet_ROB	11.00 348	5.63 350	16.64 355	3.96 339	7.34 352	4.92 345	7.44 347	4.30 351	11.25 355	4.13 354	8.58 352	4.57 325	14.55 347	3.88 348	12.94 353	13.80 353	6.34 346	15.40 354	7.85 334	11.58 353	8.22 354	20.97 355	5.52 348	10.97 356	11.28 353	29.87 359	12.66 352	32.49 358

LRCNet_RVC	19.16 355	27.96 357	9.75 354	30.25 357	27.88 359	31.68 357	26.10 357	20.49 360	8.68 352	28.66 360	28.73 359	30.64 356	23.65 349	32.48 360	8.43 352	1.88 347	23.05 357	16.90 355	40.24 355	17.44 358	6.93 351	3.35 348	35.23 359	25.28 360	1.49 318	1.01 299	5.96 350	3.25 332

DPSM_ROB	17.13 353	15.19 353	21.09 357	8.59 350	8.29 354	12.91 351	8.41 349	9.74 356	14.29 356	8.00 355	8.92 353	10.02 349	13.15 344	3.71 343	17.12 355	17.90 355	17.95 355	19.75 356	13.14 343	14.59 355	24.07 356	27.10 356	6.34 352	14.03 358	30.70 360	38.45 361	35.86 360	43.05 361

DPSM	17.13 353	15.19 353	21.09 357	8.59 350	8.29 354	12.91 351	8.41 349	9.74 356	14.29 356	8.00 355	8.92 353	10.02 349	13.15 344	3.71 343	17.12 355	17.90 355	17.95 355	19.75 356	13.14 343	14.59 355	24.07 356	27.10 356	6.34 352	14.03 358	30.70 360	38.45 361	35.86 360	43.05 361

FlowAnything	34.50 358	30.48 358	42.50 363	17.21 353	16.74 358	26.09 356	16.88 355	19.79 359	28.79 359	16.58 357	18.02 355	20.19 354	26.43 352	7.59 357	34.60 358	36.12 358	36.20 359	39.52 358	26.15 352	29.46 360	48.48 362	54.76 362	12.81 358	28.50 362	61.59 362	77.56 364	72.02 364	86.55 364

CasAABBNet	34.41 357	30.51 359	42.45 362	17.22 354	16.57 357	25.84 355	16.81 354	19.09 358	28.74 358	16.65 358	18.06 356	20.17 353	26.39 351	7.50 356	34.38 357	35.87 357	36.10 358	39.70 359	26.18 353	29.35 359	48.14 361	54.75 361	12.73 357	28.31 361	61.71 363	77.35 363	71.94 363	86.51 363

HaxPig	36.95 359	39.38 360	36.02 359	37.94 359	42.14 360	37.82 359	41.49 359	37.89 361	39.02 360	47.01 361	48.90 361	44.27 358	35.80 354	36.82 361	38.89 360	36.75 360	45.48 360	48.70 360	40.83 356	39.66 361	36.10 358	30.92 358	47.77 361	39.68 363	18.58 355	16.85 355	13.59 354	19.32 353

AVERAGE_ROB	39.07 360	42.10 361	39.04 360	43.37 360	44.15 362	43.08 360	43.88 360	43.21 362	40.00 361	47.62 362	48.04 360	44.84 359	39.97 356	43.46 363	38.33 359	36.44 359	46.53 361	49.04 361	41.84 357	40.32 362	39.63 359	34.70 359	46.76 360	39.74 364	24.66 357	16.71 354	19.73 356	17.80 351

MEDIAN_ROB	40.90 361	43.34 362	39.72 361	44.06 361	45.29 363	43.61 361	44.70 361	43.97 363	40.60 362	50.37 363	51.53 362	46.75 360	40.36 357	41.80 362	40.48 361	38.16 361	48.55 362	51.45 362	44.21 359	42.99 363	40.94 360	34.86 360	48.85 362	41.17 365	25.23 359	24.02 358	21.83 358	25.36 356

GS-Stereo																							0.06 23	0.07 19	0.13 20	0.13 20	0.16 32	0.13 32

FSD		0.47 246	0.47 246	0.48 230	0.48 245	0.47 227	0.51 251	0.65 261	0.35 224	0.69 292	0.39 177			0.51 282	0.53 250	0.55 277			0.57 188	0.47 250				0.48 268	0.59 237	0.52 205	0.59 218	0.60 199

ASD4																								6.32 354

Low-res two-view benchmark