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 42	0.12 35	0.08 6	0.16 52	0.10 14	0.21 126	0.05 18	0.09 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1	0.10 1	0.06 1	0.08 1	0.10 8	0.05 14	0.07 18	0.11 5	0.11 8	0.08 2	0.08 1

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

WQFJX1	0.10 14	0.08 12	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.12 34	0.15 57	0.08 6	0.18 64	0.08 6	0.23 148	0.05 18	0.11 2	0.11 2	0.12 5	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.09 2	0.12 20	0.07 39	0.08 27	0.12 13	0.12 12	0.10 4	0.10 9

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.09 4	0.09 20	0.07 18	0.09 30	0.05 6	0.09 31	0.04 5	0.07 2	0.08 14	0.07 4	0.05 3	0.23 55	0.05 10	0.04 10	0.12 8	0.13 9	0.11 2	0.11 7	0.12 6	0.08 3	0.11 8	0.11 13	0.04 4	0.05 3	0.14 25	0.13 19	0.18 41	0.11 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.05 6	0.05 2	0.04 5	0.07 2	0.12 35	0.11 31	0.06 6	0.08 6	0.04 1	0.04 10	0.11 2	0.11 2	0.17 27	0.11 7	0.14 12	0.08 3	0.12 9	0.12 20	0.05 14	0.06 8	0.10 2	0.09 1	0.11 9	0.10 9

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 4	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.08 8	0.03 1	0.07 4	0.02 1	0.08 6	0.04 1	0.02 1	0.15 28	0.16 23	0.14 12	0.12 14	0.14 12	0.08 3	0.15 20	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 35	0.14 26	0.15 25	0.10 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.13 38	0.08 12	0.09 33	0.11 47	0.05 6	0.15 69	0.04 5	0.18 52	0.10 21	0.10 21	0.13 37	0.13 33	0.08 33	0.03 2	0.15 28	0.15 17	0.17 27	0.12 14	0.18 30	0.09 10	0.15 20	0.14 33	0.04 4	0.08 27	0.22 60	0.21 61	0.23 60	0.20 55

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.15 46	0.14 48	0.12 59	0.10 40	0.12 61	0.13 56	0.08 56	0.14 42	0.18 80	0.13 41	0.14 42	0.15 40	0.11 54	0.09 56	0.19 54	0.20 55	0.17 27	0.18 47	0.19 41	0.15 56	0.18 34	0.18 55	0.06 21	0.09 36	0.21 54	0.24 73	0.22 51	0.26 73
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO_test	0.20 65	0.19 72	0.13 61	0.21 107	0.17 85	0.12 52	0.10 78	0.28 71	0.20 97	0.27 67	0.15 48	0.27 66	0.11 54	0.14 85	0.18 48	0.21 58	0.25 52	0.18 47	0.29 61	0.14 44	0.35 94	0.32 133	0.09 64	0.12 60	0.25 79	0.22 68	0.22 51	0.15 42

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.27 96	0.20 79	0.20 124	0.15 65	0.16 80	0.19 96	0.18 146	0.48 160	0.21 109	0.43 119	0.21 89	0.43 125	0.14 71	0.17 111	0.26 101	0.26 85	0.47 176	0.23 69	0.35 87	0.21 95	0.40 133	0.24 82	0.16 143	0.18 110	0.29 99	0.25 78	0.33 93	0.38 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	0.18 52	0.16 58	0.11 46	0.17 76	0.15 73	0.17 84	0.10 78	0.20 56	0.10 21	0.18 51	0.14 42	0.27 66	0.10 45	0.13 78	0.19 54	0.19 44	0.28 61	0.23 69	0.36 92	0.17 69	0.26 60	0.20 64	0.08 57	0.11 53	0.21 54	0.19 56	0.27 70	0.28 80

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

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

CASnet	0.30 110	0.26 130	0.18 110	0.22 113	0.20 117	0.27 143	0.12 93	0.48 160	0.24 138	0.54 216	0.35 146	0.55 184	0.21 126	0.19 135	0.27 112	0.25 78	0.37 96	0.23 69	0.54 172	0.20 91	0.42 151	0.31 122	0.15 133	0.18 110	0.30 104	0.27 88	0.40 125	0.42 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AASNet	0.20 65	0.22 100	0.15 81	0.21 107	0.18 99	0.24 125	0.17 137	0.23 60	0.14 51	0.22 59	0.26 118	0.21 51	0.13 65	0.16 103	0.20 62	0.22 63	0.28 61	0.23 69	0.24 51	0.19 82	0.23 52	0.19 58	0.12 84	0.16 88	0.23 67	0.21 61	0.22 51	0.19 51

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 126	0.25 117	0.18 110	0.23 123	0.25 150	0.22 114	0.15 122	0.45 134	0.26 164	0.48 159	0.28 124	0.48 149	0.44 242	0.18 121	0.26 101	0.30 128	0.47 176	0.25 81	0.38 101	0.23 108	0.41 143	0.30 113	0.13 101	0.24 169	0.40 151	0.32 118	0.51 183	0.52 175
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
DEFOM-Stereo_RVC	0.24 84	0.21 93	0.13 61	0.15 65	0.14 69	0.13 56	0.08 56	0.38 105	0.17 72	0.48 159	0.20 82	0.29 75	0.13 65	0.13 78	0.25 91	0.25 78	0.38 103	0.26 84	0.36 92	0.19 82	0.37 112	0.26 88	0.10 69	0.13 66	0.23 67	0.24 73	0.32 85	0.41 134

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.32 126	0.27 136	0.22 146	0.25 129	0.20 117	0.22 114	0.12 93	0.49 167	0.20 97	0.50 172	0.24 100	0.54 178	0.22 139	0.20 146	0.29 126	0.33 163	0.49 193	0.26 84	0.41 123	0.22 101	0.46 189	0.30 113	0.15 133	0.21 143	0.39 145	0.34 132	0.48 156	0.52 175
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AANet_RVC	0.20 65	0.19 72	0.18 110	0.14 61	0.17 85	0.12 52	0.12 93	0.18 52	0.19 84	0.15 48	0.21 89	0.18 48	0.15 84	0.13 78	0.26 101	0.23 66	0.24 50	0.26 84	0.22 46	0.22 101	0.20 43	0.19 58	0.16 143	0.16 88	0.26 83	0.26 82	0.26 67	0.34 103

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.31 119	0.28 142	0.29 180	0.21 107	0.22 132	0.30 152	0.19 152	0.44 127	0.20 97	0.52 197	0.17 57	0.37 107	0.13 65	0.27 215	0.33 156	0.31 143	0.49 193	0.28 98	0.41 123	0.28 150	0.43 164	0.28 101	0.22 195	0.22 147	0.32 115	0.30 109	0.46 147	0.50 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.21 71	0.17 65	0.14 69	0.14 61	0.11 54	0.16 81	0.09 62	0.30 78	0.12 35	0.41 99	0.14 42	0.26 65	0.10 45	0.07 40	0.24 81	0.26 85	0.35 85	0.28 98	0.34 80	0.17 69	0.26 60	0.21 70	0.09 64	0.15 77	0.25 79	0.25 78	0.27 70	0.34 103

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.41 180	0.33 192	0.21 133	0.28 151	0.31 193	0.27 143	0.16 132	1.20 307	0.22 125	0.76 297	0.69 269	0.57 198	0.27 181	0.20 146	0.31 140	0.39 204	0.46 171	0.29 107	0.52 163	0.26 131	0.52 219	0.37 164	0.17 158	0.18 110	0.59 233	0.47 184	0.48 156	0.58 194
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CIPLG	0.29 102	0.26 130	0.17 99	0.22 113	0.17 85	0.24 125	0.14 112	0.50 176	0.17 72	0.46 145	0.37 156	0.45 136	0.22 139	0.25 205	0.30 130	0.30 128	0.43 141	0.29 107	0.39 106	0.28 150	0.40 133	0.28 101	0.13 101	0.18 110	0.31 108	0.25 78	0.32 85	0.29 84

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.32 126	0.32 182	0.20 124	0.27 145	0.25 150	0.31 158	0.24 178	0.48 160	0.25 149	0.37 88	0.30 129	0.54 178	0.27 181	0.19 135	0.30 130	0.30 128	0.45 160	0.29 107	0.56 179	0.32 176	0.39 129	0.25 85	0.18 173	0.22 147	0.39 145	0.30 109	0.47 152	0.33 100
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	0.23 82	0.19 72	0.21 133	0.18 91	0.19 108	0.17 84	0.18 146	0.29 77	0.23 131	0.23 61	0.28 124	0.29 75	0.17 99	0.19 135	0.25 91	0.25 78	0.30 71	0.29 107	0.27 58	0.20 91	0.31 73	0.20 64	0.19 180	0.18 110	0.24 73	0.27 88	0.22 51	0.27 77

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

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

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

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

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 110	0.22 100	0.21 133	0.23 123	0.18 99	0.19 96	0.12 93	0.44 127	0.35 220	0.43 119	0.40 176	0.40 118	0.21 126	0.18 121	0.32 151	0.29 115	0.42 134	0.31 130	0.37 96	0.27 144	0.35 94	0.33 139	0.13 101	0.18 110	0.37 132	0.51 198	0.31 78	0.47 156

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.28 98	0.27 136	0.21 133	0.22 113	0.21 123	0.22 114	0.15 122	0.41 114	0.22 125	0.50 172	0.35 146	0.44 131	0.21 126	0.17 111	0.26 101	0.24 69	0.33 79	0.31 130	0.31 69	0.19 82	0.32 78	0.28 101	0.16 143	0.18 110	0.31 108	0.28 102	0.44 145	0.42 138
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DN-CSS_ROB	0.36 152	0.31 170	0.30 184	0.31 162	0.30 189	0.25 134	0.17 137	0.51 189	0.25 149	0.51 188	0.56 242	0.56 190	0.36 218	0.18 121	0.31 140	0.28 97	0.41 126	0.31 130	0.81 223	0.27 144	0.37 112	0.25 85	0.22 195	0.32 222	0.37 132	0.32 118	0.41 132	0.38 120

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

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

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

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

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

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

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

Sa-1000	0.32 126	0.29 155	0.17 99	0.20 103	0.20 117	0.23 120	0.10 78	0.49 167	0.28 185	0.55 233	0.26 118	0.46 143	0.17 99	0.20 146	0.31 140	0.31 143	0.45 160	0.33 144	0.50 158	0.22 101	0.41 143	0.43 196	0.14 112	0.20 133	0.42 163	0.41 167	0.51 183	0.40 132

iRaft-Stereo_20w	0.51 222	0.32 182	0.83 299	0.81 274	0.32 197	0.47 223	0.31 201	0.55 220	0.28 185	0.54 216	0.46 209	0.59 211	0.14 71	0.22 173	0.41 200	0.39 204	0.49 193	0.33 144	0.88 233	0.43 226	0.49 204	0.39 171	0.15 133	0.18 110	0.72 266	0.88 276	1.07 290	1.22 275

GLC_STEREO	0.36 152	0.31 170	0.29 180	0.31 162	0.27 167	0.30 152	0.23 173	0.49 167	0.22 125	0.54 216	0.43 199	0.48 149	0.21 126	0.22 173	0.29 126	0.31 143	0.54 235	0.33 144	0.47 153	0.30 165	0.60 261	0.46 214	0.18 173	0.24 169	0.39 145	0.28 102	0.57 208	0.42 138

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 156	0.38 213	0.38 219	0.34 181	0.47 240	0.32 165	0.52 253	0.40 112	0.44 241	0.41 99	0.41 180	0.56 190	0.26 168	0.41 261	0.43 210	0.30 128	0.39 109	0.33 144	0.40 116	0.27 144	0.34 87	0.27 94	0.22 195	0.24 169	0.37 132	0.47 184	0.40 125	0.44 143
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV-FE	0.50 218	0.33 192	0.81 297	0.76 268	0.36 210	0.38 191	0.47 233	0.58 239	0.27 174	0.54 216	0.54 236	0.61 218	0.18 107	0.22 173	0.34 167	0.47 243	0.50 207	0.34 152	0.91 237	0.43 226	0.56 241	0.49 233	0.15 133	0.24 169	0.80 280	0.68 244	0.69 239	0.77 230

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UNet	0.32 126	0.28 142	0.27 174	0.29 155	0.27 167	0.31 158	0.21 158	0.41 114	0.26 164	0.41 99	0.37 156	0.39 112	0.28 184	0.25 205	0.31 140	0.30 128	0.43 141	0.35 168	0.39 106	0.26 131	0.33 84	0.32 133	0.19 180	0.26 192	0.34 117	0.37 149	0.37 115	0.41 134

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

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

MSKI-zero shot	0.46 203	0.28 142	0.20 124	0.31 162	0.27 167	0.33 169	0.24 178	0.56 227	0.24 138	0.53 206	0.40 176	0.55 184	0.21 126	0.19 135	0.33 156	0.42 226	0.51 213	0.36 173	1.37 269	0.41 214	0.52 219	0.47 222	0.16 143	0.23 157	0.49 195	1.13 301	0.80 264	0.78 233

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MIPNet	0.35 147	0.32 182	0.24 159	0.26 139	0.23 138	0.27 143	0.15 122	0.50 176	0.20 97	0.45 132	0.37 156	0.52 170	0.29 189	0.22 173	0.35 176	0.33 163	0.46 171	0.37 184	0.51 161	0.37 195	0.36 103	0.44 200	0.14 112	0.19 126	0.46 177	0.51 198	0.42 139	0.51 170

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

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

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

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

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

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

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

RALCasStereoNet	0.30 110	0.31 170	0.21 133	0.28 151	0.23 138	0.22 114	0.15 122	0.45 134	0.19 84	0.48 159	0.30 129	0.44 131	0.19 114	0.14 85	0.33 156	0.30 128	0.44 153	0.38 191	0.39 106	0.25 120	0.41 143	0.26 88	0.13 101	0.21 143	0.40 151	0.33 124	0.35 98	0.38 120

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

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

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

UCFNet_RVC	0.42 184	0.52 255	0.34 210	0.47 225	0.42 226	0.42 208	0.30 199	0.49 167	0.32 206	0.51 188	0.48 214	0.68 235	0.36 218	0.26 212	0.40 192	0.32 156	0.41 126	0.38 191	0.48 155	0.30 165	0.45 185	0.31 122	0.28 223	0.30 207	0.61 242	0.49 189	0.48 156	0.61 200

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

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

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

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

CASS	0.48 212	0.37 204	0.33 204	0.45 219	0.38 217	0.47 223	0.33 204	0.60 253	0.38 227	0.62 271	0.50 222	0.56 190	0.38 231	0.22 173	0.43 210	0.37 193	0.64 261	0.39 202	0.94 242	0.39 207	0.57 250	0.51 249	0.27 217	0.26 192	0.63 246	0.56 213	0.68 237	0.81 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.49 214	0.45 236	0.30 184	1.05 290	0.79 287	0.91 283	0.70 278	0.47 153	0.30 198	0.45 132	0.46 209	0.45 136	0.16 89	1.01 312	0.30 130	0.30 128	0.45 160	0.39 202	0.50 158	0.32 176	0.49 204	0.36 161	0.57 286	0.23 157	0.54 213	0.42 169	0.43 142	0.47 156

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

ICVP	0.43 189	0.38 213	0.47 242	0.40 207	0.36 210	0.40 198	0.28 189	0.47 153	0.33 213	0.46 145	0.45 203	0.49 153	0.37 226	0.24 197	0.40 192	0.38 200	0.45 160	0.39 202	0.53 169	0.39 207	0.43 164	0.59 269	0.55 284	0.34 227	0.48 189	0.55 210	0.51 183	0.55 185
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.32 126	0.32 182	0.25 167	0.27 145	0.27 167	0.28 148	0.17 137	0.39 111	0.23 131	0.40 97	0.56 242	0.33 94	0.19 114	0.24 197	0.30 130	0.34 173	0.44 153	0.39 202	0.41 123	0.28 150	0.39 129	0.32 133	0.18 173	0.25 182	0.40 151	0.38 152	0.35 98	0.33 100

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

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

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

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

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

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

stereogan	0.49 214	0.47 242	0.46 240	0.52 237	0.54 263	0.56 247	0.48 241	0.52 203	0.45 244	0.39 95	0.49 216	0.70 239	0.49 250	0.34 240	0.49 232	0.40 210	0.45 160	0.40 210	0.63 196	0.41 214	0.43 164	0.39 171	0.38 247	0.37 239	0.47 179	0.50 192	0.77 260	0.60 197

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.50 218	0.37 204	0.39 224	0.56 247	0.44 230	0.46 218	0.28 189	0.55 220	0.39 231	0.57 254	0.63 264	0.89 256	0.56 257	0.31 231	0.39 187	0.35 180	0.49 193	0.41 218	0.56 179	0.34 185	0.47 195	0.46 214	0.28 223	0.41 249	0.67 250	0.79 268	0.77 260	0.72 227
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWCDC_ROB	0.45 198	0.20 79	0.30 184	0.20 103	0.33 202	0.23 120	0.29 194	0.26 65	0.96 298	0.21 58	0.54 236	0.30 82	2.04 307	0.49 273	0.51 241	0.41 219	0.38 103	0.41 218	0.39 106	0.37 195	0.37 112	0.61 275	0.35 240	0.31 216	0.24 73	0.49 189	0.35 98	0.53 179

SGM-Forest	0.51 222	0.48 250	0.34 210	0.75 267	0.49 246	0.51 237	0.39 221	0.54 212	0.33 213	0.49 167	0.35 146	0.75 245	0.57 258	0.43 265	0.42 208	0.40 210	0.44 153	0.41 218	0.47 153	0.36 191	0.46 189	0.42 189	0.37 245	0.39 245	0.67 250	0.55 210	1.11 291	0.81 243
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.41 180	0.37 204	0.33 204	0.41 211	0.45 236	0.42 208	0.28 189	0.48 160	0.32 206	0.50 172	0.51 225	0.47 147	0.24 155	0.26 212	0.41 200	0.36 187	0.47 176	0.42 224	0.52 163	0.42 220	0.42 151	0.39 171	0.26 213	0.32 222	0.47 179	0.50 192	0.50 177	0.62 202

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.34 292	1.03 302	0.59 272	1.32 298	0.94 298	1.23 297	0.85 288	0.94 293	0.78 285	0.61 267	0.75 280	2.55 299	1.51 297	0.36 248	0.49 232	0.37 193	0.56 244	0.43 226	4.91 314	0.45 237	0.56 241	0.37 164	0.37 245	0.56 276	1.41 312	1.19 305	3.13 339	8.03 344
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DCVSM-stereo	0.70 258	0.52 255	0.49 250	0.70 260	0.52 258	0.91 283	0.58 264	0.66 260	0.60 265	0.65 282	0.77 286	2.08 292	1.09 286	0.37 251	0.45 217	0.49 254	0.54 235	0.44 232	1.42 272	0.68 286	0.53 225	0.52 253	0.68 296	0.44 259	0.57 225	0.66 241	0.65 232	0.83 248

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

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

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

PA-Net	0.50 218	0.59 269	0.54 261	0.40 207	0.53 261	0.42 208	0.53 258	0.56 227	0.52 256	0.46 145	0.41 180	0.49 153	0.48 246	0.49 273	0.54 249	0.42 226	0.37 96	0.44 232	0.43 130	0.45 237	0.37 112	0.48 227	0.27 217	0.39 245	0.52 207	0.87 275	0.45 146	0.99 261
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.56 297	1.80 312	0.59 272	1.74 302	0.86 293	1.83 306	1.08 299	1.28 312	0.81 287	0.56 243	0.74 277	5.35 324	3.72 318	0.41 261	0.47 226	0.37 193	0.59 250	0.44 232	5.02 315	0.43 226	0.55 237	0.39 171	0.39 254	0.50 267	2.80 334	1.97 326	4.37 344	3.15 327

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDVS	0.88 273	0.53 260	0.62 278	0.51 235	0.50 248	0.58 251	0.47 233	0.74 277	0.56 260	0.55 233	6.30 346	2.69 303	0.86 273	0.34 240	0.63 269	0.63 291	0.56 244	0.49 251	1.04 254	0.67 285	0.55 237	0.56 262	0.35 240	0.41 249	0.54 213	0.56 213	0.74 256	0.86 252

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

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

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

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

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

NCC-stereo	0.51 222	0.47 242	0.43 234	0.49 230	0.51 251	0.50 231	0.51 247	0.51 189	0.57 261	0.36 83	0.59 250	0.62 219	0.55 255	0.36 248	0.53 246	0.41 219	0.46 171	0.50 256	0.58 187	0.41 214	0.43 164	0.40 178	0.43 269	0.36 233	0.57 225	0.72 252	0.73 254	0.65 216

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.61 247	0.56 265	0.58 269	0.56 247	0.52 258	0.55 245	0.52 253	0.85 288	0.63 268	0.78 299	0.44 202	1.00 262	0.63 262	0.34 240	0.62 266	0.44 232	0.53 226	0.51 261	0.85 229	0.51 260	0.63 267	0.48 227	0.48 274	0.59 280	0.71 263	0.65 235	0.81 265	0.79 235
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PDISCO_ROB	0.34 142	0.31 170	0.32 201	0.28 151	0.24 145	0.30 152	0.21 158	0.36 94	0.24 138	0.27 67	0.35 146	0.32 90	0.24 155	0.18 121	0.36 180	0.40 210	0.40 114	0.51 261	0.36 92	0.31 172	0.44 173	0.40 178	0.17 158	0.25 182	0.41 157	0.43 173	0.62 224	0.46 148

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.71 260	0.52 255	0.47 242	0.62 252	0.52 258	0.56 247	0.41 225	0.70 270	0.63 268	0.61 267	0.39 173	1.30 279	0.47 245	0.46 270	0.72 283	0.62 289	0.62 257	0.54 271	0.79 217	0.48 249	0.67 280	0.50 240	0.40 263	0.71 296	0.79 277	0.75 259	1.53 310	2.47 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.81 306	1.02 300	0.72 290	1.89 303	1.26 308	1.43 302	0.87 292	1.14 304	0.79 286	0.66 284	0.89 296	8.39 342	5.02 327	0.40 258	0.89 304	0.65 295	0.66 265	0.54 271	4.56 311	0.61 279	3.32 344	0.80 301	0.65 293	0.75 297	1.97 320	1.46 317	3.34 341	4.12 334
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet_RVC	0.59 244	0.48 250	0.39 224	0.65 256	0.45 236	0.40 198	0.35 208	0.61 254	0.42 236	0.62 271	0.60 254	0.94 259	0.78 269	0.38 253	0.79 290	0.38 200	0.60 251	0.55 276	1.68 278	0.51 260	0.58 253	0.72 294	0.28 223	0.42 253	0.50 201	0.68 244	0.51 183	0.69 225

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PWC_ROB	0.76 263	0.54 263	0.66 287	0.47 225	0.56 267	0.52 241	0.70 278	0.65 257	1.26 310	0.47 153	0.75 280	0.74 243	2.10 309	0.40 258	0.79 290	0.51 264	0.83 293	0.60 286	1.37 269	0.68 286	0.78 292	0.68 286	0.35 240	0.65 291	0.60 239	0.59 221	0.76 258	1.59 293

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

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

FCDSN-DC	0.52 226	0.52 255	0.51 255	0.53 240	0.50 248	0.50 231	0.52 253	0.56 227	0.36 224	0.61 267	0.36 153	0.48 149	0.34 209	0.47 271	0.63 269	0.57 282	0.65 263	0.62 289	0.54 172	0.48 249	0.59 257	0.50 240	0.38 247	0.62 287	0.53 210	0.55 210	0.51 183	0.54 183
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
edge stereo	1.12 285	0.82 293	1.07 312	1.15 292	1.06 304	1.25 298	1.10 300	1.12 302	0.83 289	0.65 282	1.43 320	3.44 315	1.41 294	0.68 300	0.74 285	0.69 302	0.81 289	0.62 289	2.86 296	0.74 290	0.73 288	0.75 298	0.74 298	0.66 292	0.95 293	0.88 276	1.16 293	2.01 306

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	1.96 309	1.69 311	1.23 315	2.25 307	1.75 311	2.41 310	1.49 308	1.55 325	1.80 325	0.89 306	2.14 334	7.05 337	6.02 330	0.61 294	0.88 302	0.63 291	1.06 300	0.78 307	2.32 293	0.80 296	1.15 315	1.19 326	0.79 301	0.98 317	3.21 340	2.53 338	2.67 334	3.05 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	1.85 307	2.91 333	1.43 324	3.48 330	2.62 332	3.35 328	3.34 329	1.17 306	0.93 296	1.03 314	0.87 295	2.83 307	1.40 293	2.82 330	0.83 296	0.56 276	1.32 313	0.81 309	6.24 321	1.02 310	0.83 297	0.72 294	4.04 332	0.78 303	1.22 308	0.99 294	0.97 281	1.37 283

ELAS_RVC	1.92 308	1.47 308	1.24 316	2.08 304	1.53 310	3.37 330	1.51 309	1.46 323	1.11 302	0.91 308	2.26 335	6.93 335	6.00 329	0.61 294	0.85 300	0.63 291	1.07 303	0.81 309	2.14 290	0.85 301	1.19 317	1.19 326	0.81 303	1.04 320	3.02 336	2.05 328	2.69 335	2.88 324
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	1.05 279	0.75 287	0.64 280	0.73 265	0.75 285	0.80 274	0.68 275	0.98 295	1.58 321	0.62 271	0.89 296	1.13 268	1.68 300	0.59 289	1.06 314	1.18 330	1.01 298	0.82 311	1.89 286	0.93 305	1.30 322	1.26 330	0.59 288	0.77 300	0.99 297	2.08 329	1.04 286	1.74 296

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

PSMNet_ROB	1.96 309	2.74 330	1.24 316	2.52 313	1.79 313	3.39 331	2.92 320	1.22 308	1.19 305	1.32 331	1.42 319	2.74 306	3.87 319	2.53 323	1.17 325	0.79 309	1.30 310	0.85 313	5.35 316	1.19 316	1.06 311	0.97 310	4.07 333	1.12 327	1.56 317	1.42 314	1.57 311	1.58 290

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MFMNet_re	1.17 290	1.06 303	0.95 307	1.17 293	0.98 301	1.44 303	1.14 301	1.07 300	1.32 312	1.00 310	1.12 311	2.07 291	1.16 288	0.84 305	1.04 312	1.01 323	1.30 310	1.05 323	2.06 289	1.00 309	1.19 317	0.98 313	0.96 309	0.97 316	0.98 295	0.92 283	1.30 303	1.42 284

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.34 292	1.09 305	1.04 310	1.28 297	1.18 306	1.20 296	0.98 296	1.33 316	1.23 309	1.12 324	1.29 318	2.02 289	1.20 289	0.94 308	1.12 320	1.23 332	1.30 310	1.13 329	3.84 305	1.20 318	1.66 331	1.24 329	1.22 314	1.09 324	1.17 305	1.11 300	1.58 312	1.46 285
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.81 321	2.84 331	1.93 333	4.63 338	2.49 327	3.42 332	2.87 318	1.88 333	3.27 341	1.37 333	1.46 321	4.92 322	7.73 331	3.64 337	1.31 329	1.16 328	1.83 325	1.15 330	6.68 325	2.14 340	1.34 323	1.05 318	2.87 323	1.34 331	3.29 341	2.12 330	2.43 330	4.61 337

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MADNet++	4.30 331	2.97 337	3.19 344	2.44 311	3.80 343	2.62 311	3.22 328	3.36 344	4.11 344	3.55 348	3.66 341	5.40 325	4.86 326	3.12 332	2.43 344	4.06 347	3.95 338	3.22 344	6.34 322	4.44 346	7.73 348	13.41 349	2.00 319	3.91 348	3.19 338	7.99 347	3.68 342	3.33 329

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FSD		0.47 242	0.47 242	0.48 228	0.48 241	0.47 223	0.51 247	0.65 257	0.35 220	0.69 288	0.39 173			0.51 278	0.53 246	0.55 273			0.57 184	0.47 246				0.48 264	0.59 233	0.52 201	0.59 214	0.60 197

ASD4																								6.32 350

Low-res two-view benchmark