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	0.21 127	0.05 18	0.09 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1	0.10 1	0.06 1	0.08 1	0.10 8	0.05 14	0.07 18	0.11 5	0.11 8	0.08 2	0.08 1

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	0.23 149	0.05 18	0.11 2	0.11 2	0.12 5	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.09 2	0.12 20	0.07 39	0.08 27	0.12 13	0.12 12	0.10 4	0.10 9

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.10 14	0.08 12	0.07 18	0.06 10	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.10 23	0.07 8	0.08 6	0.10 21	0.21 51	0.06 20	0.05 18	0.14 20	0.16 23	0.15 18	0.12 14	0.17 27	0.09 10	0.13 15	0.09 4	0.06 21	0.08 27	0.11 5	0.13 19	0.15 25	0.10 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test2	0.08 2	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.09 18	0.10 21	0.08 6	0.12 29	0.10 14	0.04 1	0.05 18	0.11 2	0.12 5	0.11 2	0.10 5	0.11 3	0.09 10	0.12 9	0.09 4	0.04 4	0.06 8	0.08 1	0.11 8	0.07 1	0.09 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.28 99	0.27 136	0.21 134	0.22 113	0.21 123	0.22 115	0.15 123	0.41 114	0.22 126	0.50 173	0.35 147	0.44 132	0.21 127	0.17 112	0.26 102	0.24 69	0.33 80	0.31 131	0.31 69	0.19 82	0.32 79	0.28 102	0.16 144	0.18 110	0.31 108	0.28 102	0.44 145	0.42 139
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MIM_Stereo	0.22 76	0.17 65	0.16 88	0.19 94	0.15 73	0.20 101	0.10 78	0.28 71	0.13 45	0.43 119	0.19 78	0.31 85	0.10 45	0.12 72	0.21 71	0.28 98	0.36 95	0.26 84	0.34 81	0.20 91	0.35 95	0.24 82	0.08 57	0.16 88	0.24 73	0.21 61	0.32 85	0.23 65

CASnet	0.30 111	0.26 130	0.18 110	0.22 113	0.20 117	0.27 144	0.12 94	0.48 161	0.24 139	0.54 217	0.35 147	0.55 185	0.21 127	0.19 136	0.27 113	0.25 78	0.37 97	0.23 69	0.54 173	0.20 91	0.42 152	0.31 123	0.15 134	0.18 110	0.30 104	0.27 88	0.40 125	0.42 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.27 96	0.21 93	0.17 99	0.21 107	0.17 85	0.18 90	0.09 62	0.33 87	0.20 98	0.33 76	0.38 164	0.29 75	0.19 115	0.17 112	0.28 122	0.26 86	0.37 97	0.26 84	0.38 102	0.20 91	0.29 67	0.27 95	0.16 144	0.18 110	0.36 130	0.36 144	0.40 125	0.55 186

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

S2M2_XL	0.27 96	0.20 79	0.20 125	0.15 65	0.16 80	0.19 96	0.18 147	0.48 161	0.21 110	0.43 119	0.21 89	0.43 126	0.14 72	0.17 112	0.26 102	0.26 86	0.47 177	0.23 69	0.35 88	0.21 95	0.40 134	0.24 82	0.16 144	0.18 110	0.29 99	0.25 78	0.33 93	0.38 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.29 103	0.25 117	0.22 147	0.15 65	0.19 108	0.18 90	0.12 94	0.37 99	0.21 110	0.42 110	0.38 164	0.32 90	0.20 120	0.18 122	0.31 141	0.27 94	0.34 83	0.28 99	0.43 131	0.21 95	0.42 152	0.33 140	0.15 134	0.23 158	0.48 190	0.34 132	0.41 132	0.46 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.32 127	0.27 136	0.22 147	0.25 130	0.20 117	0.22 115	0.12 94	0.49 168	0.20 98	0.50 173	0.24 100	0.54 179	0.22 140	0.20 147	0.29 127	0.33 164	0.49 194	0.26 84	0.41 124	0.22 101	0.46 190	0.30 114	0.15 134	0.21 144	0.39 146	0.34 132	0.48 157	0.52 176
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AANet_RVC	0.20 65	0.19 72	0.18 110	0.14 61	0.17 85	0.12 52	0.12 94	0.18 52	0.19 84	0.15 48	0.21 89	0.18 48	0.15 85	0.13 78	0.26 102	0.23 66	0.24 50	0.26 84	0.22 46	0.22 101	0.20 43	0.19 58	0.16 144	0.16 88	0.26 83	0.26 82	0.26 67	0.34 103

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.32 127	0.25 117	0.18 110	0.23 123	0.25 150	0.22 115	0.15 123	0.45 135	0.26 165	0.48 160	0.28 124	0.48 150	0.44 243	0.18 122	0.26 102	0.30 129	0.47 177	0.25 81	0.38 102	0.23 109	0.41 144	0.30 114	0.13 102	0.24 170	0.40 152	0.32 118	0.51 184	0.52 176
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.39 165	0.35 197	0.25 168	0.46 223	0.29 183	0.25 135	0.18 147	0.49 168	0.22 126	0.51 189	0.34 142	0.62 220	0.32 204	0.21 162	0.27 113	0.28 98	0.48 186	0.29 108	0.52 164	0.23 109	0.51 214	0.30 114	0.15 134	0.23 158	0.51 205	0.52 202	0.70 246	1.14 268

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

G2L-Stereo	0.32 127	0.29 156	0.21 134	0.25 130	0.27 167	0.27 144	0.18 147	0.43 127	0.25 150	0.44 127	0.45 204	0.40 119	0.30 194	0.21 162	0.29 127	0.31 144	0.42 135	0.32 141	0.34 81	0.24 118	0.35 95	0.30 114	0.21 194	0.20 134	0.37 133	0.41 167	0.42 139	0.39 130

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet_pseudo	0.38 157	0.32 183	0.34 211	0.41 212	0.33 203	0.38 192	0.28 190	0.51 190	0.29 194	0.54 217	0.52 232	0.46 144	0.42 240	0.24 198	0.41 201	0.33 164	0.39 110	0.36 174	0.46 150	0.25 121	0.38 124	0.31 123	0.19 181	0.26 193	0.43 170	0.46 182	0.52 194	0.55 186

RALCasStereoNet	0.30 111	0.31 171	0.21 134	0.28 152	0.23 138	0.22 115	0.15 123	0.45 135	0.19 84	0.48 160	0.30 129	0.44 132	0.19 115	0.14 85	0.33 157	0.30 129	0.44 154	0.38 192	0.39 107	0.25 121	0.41 144	0.26 88	0.13 102	0.21 144	0.40 152	0.33 124	0.35 98	0.38 120

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.41 181	0.33 193	0.21 134	0.28 152	0.31 193	0.27 144	0.16 133	1.20 308	0.22 126	0.76 298	0.69 270	0.57 199	0.27 182	0.20 147	0.31 141	0.39 205	0.46 172	0.29 108	0.52 164	0.26 132	0.52 220	0.37 165	0.17 159	0.18 110	0.59 234	0.47 185	0.48 157	0.58 195
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
UNet	0.32 127	0.28 143	0.27 175	0.29 156	0.27 167	0.31 159	0.21 159	0.41 114	0.26 165	0.41 99	0.37 157	0.39 113	0.28 185	0.25 206	0.31 141	0.30 129	0.43 142	0.35 169	0.39 107	0.26 132	0.33 85	0.32 134	0.19 181	0.26 193	0.34 118	0.37 149	0.37 115	0.41 135

DSFCA	0.33 137	0.39 221	0.32 202	0.31 163	0.27 167	0.35 182	0.25 182	0.36 94	0.29 194	0.32 75	0.42 190	0.38 111	0.22 140	0.19 136	0.32 152	0.31 144	0.38 104	0.36 174	0.46 150	0.26 132	0.37 113	0.37 165	0.23 203	0.24 170	0.38 138	0.35 138	0.34 95	0.43 142

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 157	0.38 214	0.38 220	0.34 182	0.47 241	0.32 166	0.52 254	0.40 112	0.44 242	0.41 99	0.41 181	0.56 191	0.26 169	0.41 262	0.43 211	0.30 129	0.39 110	0.33 145	0.40 117	0.27 145	0.34 88	0.27 95	0.22 196	0.24 170	0.37 133	0.47 185	0.40 125	0.44 144
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.36 153	0.31 171	0.30 185	0.31 163	0.30 189	0.25 135	0.17 138	0.51 190	0.25 150	0.51 189	0.56 243	0.56 191	0.36 219	0.18 122	0.31 141	0.28 98	0.41 127	0.31 131	0.81 224	0.27 145	0.37 113	0.25 85	0.22 196	0.32 223	0.37 133	0.32 118	0.41 132	0.38 120

DDF-Stereo	0.57 244	0.28 143	0.16 88	2.12 307	0.35 209	3.65 335	0.55 262	0.55 221	0.22 126	0.52 198	0.33 137	0.84 252	0.31 200	0.21 162	0.28 122	0.32 157	0.49 194	0.33 145	0.73 211	0.28 151	0.53 226	0.44 201	0.16 144	0.19 127	0.35 125	0.31 114	0.48 157	0.49 166

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

S2M2_L	0.31 120	0.28 143	0.29 181	0.21 107	0.22 132	0.30 153	0.19 153	0.44 128	0.20 98	0.52 198	0.17 57	0.37 108	0.13 65	0.27 216	0.33 157	0.31 144	0.49 194	0.28 99	0.41 124	0.28 151	0.43 165	0.28 102	0.22 196	0.22 148	0.32 115	0.30 109	0.46 147	0.50 168
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
raft_robust	0.34 143	0.27 136	0.19 121	0.29 156	0.22 132	0.22 115	0.16 133	0.52 204	0.28 186	0.64 277	0.25 115	0.48 150	0.26 169	0.18 122	0.32 152	0.33 164	0.44 154	0.34 153	0.52 164	0.28 151	0.44 174	0.47 223	0.12 84	0.21 144	0.44 173	0.44 177	0.49 169	0.46 149

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

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

IPLG	0.30 111	0.28 143	0.24 160	0.22 113	0.20 117	0.25 135	0.15 123	0.45 135	0.19 84	0.45 133	0.28 124	0.45 137	0.18 108	0.23 192	0.33 157	0.29 116	0.43 142	0.35 169	0.40 117	0.28 151	0.35 95	0.44 201	0.12 84	0.20 134	0.35 125	0.36 144	0.37 115	0.37 110

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.32 127	0.32 183	0.20 125	0.27 146	0.25 150	0.31 159	0.24 179	0.48 161	0.25 150	0.37 88	0.30 129	0.54 179	0.27 182	0.19 136	0.30 131	0.30 129	0.45 161	0.29 108	0.56 180	0.32 177	0.39 130	0.25 85	0.18 174	0.22 148	0.39 146	0.30 109	0.47 152	0.33 100
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NVstereo2D	0.41 181	0.37 205	0.31 195	0.45 220	0.38 218	0.56 248	0.56 264	0.45 135	0.29 194	0.41 99	0.42 190	0.44 132	0.23 149	0.59 290	0.51 242	0.41 220	0.48 186	0.43 227	0.40 117	0.32 177	0.37 113	0.28 102	0.45 273	0.30 208	0.52 208	0.36 144	0.40 125	0.44 144

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.50 219	0.37 205	0.39 225	0.56 248	0.44 231	0.46 219	0.28 190	0.55 221	0.39 232	0.57 255	0.63 265	0.89 257	0.56 258	0.31 232	0.39 188	0.35 181	0.49 194	0.41 219	0.56 180	0.34 186	0.47 196	0.46 215	0.28 224	0.41 250	0.67 251	0.79 269	0.77 261	0.72 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.43 190	0.36 199	0.37 219	0.38 198	0.39 222	0.37 188	0.26 185	0.45 135	0.36 225	0.50 173	0.53 234	0.47 148	0.40 236	0.23 192	0.56 256	0.38 201	0.48 186	0.44 233	0.51 162	0.35 190	0.57 251	0.45 208	0.27 218	0.32 223	0.47 180	0.68 245	0.52 194	0.45 147

HSM	0.40 168	0.37 205	0.30 185	0.39 203	0.36 211	0.33 170	0.28 190	0.56 228	0.29 194	0.50 173	0.51 226	0.49 154	0.37 227	0.24 198	0.39 188	0.34 174	0.52 222	0.36 174	0.50 159	0.35 190	0.49 205	0.35 150	0.19 181	0.29 204	0.48 190	0.54 208	0.54 201	0.55 186

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

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

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

SGM-Forest	0.51 223	0.48 251	0.34 211	0.75 268	0.49 247	0.51 238	0.39 222	0.54 213	0.33 214	0.49 168	0.35 147	0.75 246	0.57 259	0.43 266	0.42 209	0.40 211	0.44 154	0.41 219	0.47 154	0.36 192	0.46 190	0.42 190	0.37 246	0.39 246	0.67 251	0.55 211	1.11 292	0.81 244
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	0.66 256	0.55 265	0.43 235	0.95 286	0.60 273	0.50 232	0.47 234	0.69 269	0.51 254	0.64 277	0.79 288	1.00 263	1.08 286	0.47 272	0.62 267	0.48 250	0.60 252	0.49 252	0.91 238	0.37 196	0.52 220	0.53 257	0.38 248	0.41 250	0.74 270	0.86 275	0.66 236	1.65 295

AE-Stereo	0.38 157	0.32 183	0.23 153	0.34 182	0.25 150	0.29 151	0.16 133	0.49 168	0.24 139	0.55 234	0.22 94	0.67 231	0.23 149	0.19 136	0.33 157	0.35 181	0.52 222	0.41 219	0.59 191	0.37 196	0.50 212	0.50 241	0.14 113	0.30 208	0.51 205	0.46 182	0.55 204	0.48 163

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

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

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

RAFT-Stereo	0.40 168	0.28 143	0.29 181	0.33 174	0.27 167	0.37 188	0.14 113	0.51 190	0.25 150	0.54 217	0.42 190	0.56 191	0.26 169	0.21 162	0.34 168	0.41 220	0.52 222	0.38 192	0.70 205	0.37 196	0.51 214	0.48 228	0.17 159	0.28 200	0.54 214	0.65 236	0.46 147	0.62 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	0.45 199	0.20 79	0.30 185	0.20 103	0.33 203	0.23 121	0.29 195	0.26 65	0.96 299	0.21 58	0.54 237	0.30 82	2.04 308	0.49 274	0.51 242	0.41 220	0.38 104	0.41 219	0.39 107	0.37 196	0.37 113	0.61 276	0.35 241	0.31 217	0.24 73	0.49 190	0.35 98	0.53 180

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

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

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

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

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

CASS	0.48 213	0.37 205	0.33 205	0.45 220	0.38 218	0.47 224	0.33 205	0.60 254	0.38 228	0.62 272	0.50 223	0.56 191	0.38 232	0.22 174	0.43 211	0.37 194	0.64 262	0.39 203	0.94 243	0.39 208	0.57 251	0.51 250	0.27 218	0.26 193	0.63 247	0.56 214	0.68 238	0.81 244
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ICVP	0.43 190	0.38 214	0.47 243	0.40 208	0.36 211	0.40 199	0.28 190	0.47 154	0.33 214	0.46 146	0.45 204	0.49 154	0.37 227	0.24 198	0.40 193	0.38 201	0.45 161	0.39 203	0.53 170	0.39 208	0.43 165	0.59 270	0.55 285	0.34 228	0.48 190	0.55 211	0.51 184	0.55 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.40 168	0.30 163	0.24 160	0.24 126	0.22 132	0.29 151	0.18 147	0.50 177	0.32 207	0.44 127	0.33 137	0.37 108	0.37 227	0.17 112	0.45 218	0.60 288	0.55 239	0.47 246	0.64 202	0.39 208	0.68 284	0.62 278	0.22 196	0.31 217	0.48 190	0.44 177	0.58 212	0.48 163

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.51 223	0.47 243	0.43 235	0.49 231	0.51 252	0.50 232	0.51 248	0.51 190	0.57 262	0.36 83	0.59 251	0.62 220	0.55 256	0.36 249	0.53 247	0.41 220	0.46 172	0.50 257	0.58 188	0.41 215	0.43 165	0.40 179	0.43 270	0.36 234	0.57 226	0.72 253	0.73 255	0.65 217
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MDST_ROB	1.62 300	1.46 308	0.53 260	2.47 313	0.96 301	1.72 306	0.73 283	0.72 275	0.54 260	0.59 263	0.42 190	1.08 266	11.90 339	0.28 220	0.49 233	0.37 194	0.51 214	0.36 174	0.72 209	0.41 215	0.54 234	0.36 162	0.38 248	0.47 264	3.20 340	1.82 325	8.20 348	2.54 323

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CC-Net-ROB	0.71 261	0.91 297	0.59 273	1.38 300	0.85 293	1.25 299	0.86 291	0.69 269	0.45 245	0.71 291	0.47 213	1.95 289	0.34 210	0.62 297	0.49 233	0.33 164	0.52 222	0.48 247	1.06 260	0.43 227	0.40 134	0.27 95	0.85 306	0.41 250	0.65 250	0.64 234	0.56 207	0.93 259

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

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

cross-raft	0.42 185	0.32 183	0.22 147	0.32 170	0.26 160	0.32 166	0.19 153	0.54 213	0.27 175	0.55 234	0.39 174	0.58 204	0.20 120	0.20 147	0.36 181	0.48 250	0.51 214	0.37 185	1.06 260	0.44 235	0.56 242	0.59 270	0.14 113	0.25 183	0.57 226	0.54 208	0.59 215	0.59 197

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

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

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

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

PA-Net	0.50 219	0.59 270	0.54 262	0.40 208	0.53 262	0.42 209	0.53 259	0.56 228	0.52 257	0.46 146	0.41 181	0.49 154	0.48 247	0.49 274	0.54 250	0.42 227	0.37 97	0.44 233	0.43 131	0.45 238	0.37 113	0.48 228	0.27 218	0.39 246	0.52 208	0.87 276	0.45 146	0.99 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	0.59 245	0.41 226	0.43 235	0.52 238	0.48 242	0.66 264	0.40 225	0.65 258	0.43 239	0.50 173	0.55 240	1.10 267	1.23 293	0.24 198	0.57 257	0.40 211	0.53 227	0.45 240	1.70 281	0.45 238	0.45 186	0.43 197	0.33 235	0.52 273	0.55 221	0.60 226	0.67 237	0.67 221

SGM_RVC	1.34 293	1.03 303	0.59 273	1.32 299	0.94 299	1.23 298	0.85 289	0.94 294	0.78 286	0.61 268	0.75 281	2.55 300	1.51 298	0.36 249	0.49 233	0.37 194	0.56 245	0.43 227	4.91 315	0.45 238	0.56 242	0.37 165	0.37 246	0.56 277	1.41 313	1.19 306	3.13 340	8.03 345
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GEStereo_RVC	0.47 209	0.41 226	0.31 195	0.39 203	0.37 216	0.42 209	0.33 205	0.52 204	0.32 207	0.50 173	0.41 181	0.59 212	0.38 232	0.27 216	0.54 250	0.50 258	0.60 252	0.56 279	0.90 236	0.46 243	0.55 238	0.47 223	0.24 207	0.38 242	0.49 196	0.47 185	0.50 178	0.80 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GwcNet-ADL	0.56 238	0.57 268	0.48 247	0.72 264	0.51 252	0.55 246	0.42 228	0.58 240	0.38 228	0.54 217	0.73 274	0.89 257	0.48 247	0.39 257	0.46 222	0.46 237	0.56 245	0.43 227	0.90 236	0.48 250	0.49 205	0.51 250	0.38 248	0.35 230	0.61 243	0.75 260	0.53 197	0.85 251

FCDSN-DC	0.52 227	0.52 256	0.51 256	0.53 241	0.50 249	0.50 232	0.52 254	0.56 228	0.36 225	0.61 268	0.36 154	0.48 150	0.34 210	0.47 272	0.63 270	0.57 283	0.65 264	0.62 290	0.54 173	0.48 250	0.59 258	0.50 241	0.38 248	0.62 288	0.53 211	0.55 211	0.51 184	0.54 184
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CBMV	0.71 261	0.52 256	0.47 243	0.62 253	0.52 259	0.56 248	0.41 226	0.70 271	0.63 269	0.61 268	0.39 174	1.30 280	0.47 246	0.46 271	0.72 284	0.62 290	0.62 258	0.54 272	0.79 218	0.48 250	0.67 281	0.50 241	0.40 264	0.71 297	0.79 278	0.75 260	1.53 311	2.47 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.65 253	0.64 278	0.51 256	0.50 233	0.50 249	0.65 262	0.51 248	0.54 213	0.65 271	0.55 234	0.75 281	2.33 296	0.45 245	0.38 254	0.71 283	0.47 244	0.67 270	0.57 283	0.66 203	0.49 256	0.60 262	0.62 278	0.38 248	0.43 257	0.54 214	0.71 251	0.95 280	0.80 241

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.61 248	0.56 266	0.58 270	0.56 248	0.52 259	0.55 246	0.52 254	0.85 289	0.63 269	0.78 300	0.44 203	1.00 263	0.63 263	0.34 241	0.62 267	0.44 233	0.53 227	0.51 262	0.85 230	0.51 261	0.63 268	0.48 228	0.48 275	0.59 281	0.71 264	0.65 236	0.81 266	0.79 236
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
model_zeroshot	0.45 199	0.32 183	0.20 125	0.27 146	0.29 183	0.35 182	0.23 174	0.54 213	0.27 175	0.53 207	0.38 164	0.69 239	0.20 120	0.20 147	0.46 222	0.50 258	0.55 239	0.39 203	1.20 266	0.52 265	0.52 220	0.49 234	0.19 181	0.28 200	0.59 234	0.65 236	0.52 194	0.88 254

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MANE	4.47 333	1.62 311	3.30 346	2.34 310	1.90 315	2.28 310	1.66 311	2.83 341	3.11 340	0.83 305	1.12 312	7.77 341	8.15 335	0.56 288	0.79 291	0.87 313	0.82 291	13.62 349	5.80 319	0.59 274	0.94 304	0.60 273	0.48 275	0.91 314	7.29 347	9.34 349	14.90 352	26.25 354

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

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

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

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

MeshStereo	1.81 307	1.02 301	0.72 291	1.89 304	1.26 309	1.43 303	0.87 293	1.14 305	0.79 287	0.66 285	0.89 297	8.39 343	5.02 328	0.40 259	0.89 305	0.65 296	0.66 266	0.54 272	4.56 312	0.61 280	3.32 345	0.80 302	0.65 294	0.75 298	1.97 321	1.46 318	3.34 342	4.12 335
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
RTS	0.77 265	0.45 237	0.41 229	0.46 223	0.44 231	0.77 271	0.53 259	0.66 261	0.73 279	0.42 110	0.51 226	0.86 254	0.50 252	0.35 244	0.68 278	0.57 283	0.82 291	0.51 262	1.59 275	0.64 282	0.63 268	0.60 273	0.36 244	0.50 268	0.80 281	3.82 343	0.83 269	1.23 278

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MFN_U_SF_RVC	1.10 285	0.86 295	0.65 285	0.98 288	0.79 288	1.12 296	1.03 298	1.10 302	0.83 290	1.09 321	1.61 329	1.55 285	1.22 292	0.86 308	1.16 325	0.66 298	0.60 252	0.60 287	4.87 314	0.76 295	0.88 303	0.90 308	0.53 282	0.82 308	0.98 296	0.92 284	0.98 284	1.32 281

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

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

ELAS	1.96 310	1.69 312	1.23 316	2.25 308	1.75 312	2.41 311	1.49 309	1.55 326	1.80 326	0.89 307	2.14 335	7.05 338	6.02 331	0.61 295	0.88 303	0.63 292	1.06 301	0.78 308	2.32 294	0.80 297	1.15 316	1.19 327	0.79 302	0.98 318	3.21 341	2.53 339	2.67 335	3.05 327
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	0.82 268	0.59 270	0.46 241	0.60 252	0.53 262	0.60 255	0.51 248	0.66 261	0.62 268	0.55 234	0.81 293	1.44 283	2.03 307	0.37 252	0.55 255	0.48 250	0.55 239	0.48 247	4.41 310	0.83 299	0.59 258	0.58 269	0.45 273	0.38 242	0.70 259	0.74 259	0.69 240	0.99 262

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

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

ELAS_RVC	1.92 309	1.47 309	1.24 317	2.08 305	1.53 311	3.37 331	1.51 310	1.46 324	1.11 303	0.91 309	2.26 336	6.93 336	6.00 330	0.61 295	0.85 301	0.63 292	1.07 304	0.81 310	2.14 291	0.85 302	1.19 318	1.19 327	0.81 304	1.04 321	3.02 337	2.05 329	2.69 336	2.88 325
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 284	1.02 301	0.89 306	1.25 297	0.83 292	0.90 283	1.07 299	1.23 310	1.56 320	1.03 315	0.76 285	1.19 271	0.86 274	0.98 311	0.98 310	0.74 306	0.64 262	0.72 302	3.50 301	0.86 303	0.85 299	0.98 314	0.82 305	0.89 312	1.20 308	0.93 286	0.86 276	1.68 296

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

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

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

CBMV_ROB	0.94 278	0.44 235	0.50 254	0.88 280	0.71 282	0.65 262	0.52 254	0.70 271	0.38 228	0.55 234	0.45 204	6.22 335	2.33 311	0.51 279	0.50 237	0.43 229	0.61 256	0.46 244	1.38 272	0.94 307	0.56 242	0.46 215	0.41 265	0.48 265	0.81 285	1.01 296	1.28 302	1.19 272

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

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

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

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

AnyNet_C01	1.16 290	0.79 292	0.64 281	0.76 269	0.81 290	0.76 270	0.90 296	1.12 303	1.53 319	0.71 291	0.94 301	2.04 291	1.68 301	0.64 299	1.10 320	1.41 337	1.40 315	1.43 336	2.29 293	1.03 312	1.70 335	1.29 334	0.80 303	0.82 308	1.08 303	0.97 291	0.98 284	1.74 297

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.34 293	1.09 306	1.04 311	1.28 298	1.18 307	1.20 297	0.98 297	1.33 317	1.23 310	1.12 325	1.29 319	2.02 290	1.20 290	0.94 309	1.12 321	1.23 333	1.30 311	1.13 330	3.84 306	1.20 319	1.66 332	1.24 330	1.22 315	1.09 325	1.17 306	1.11 301	1.58 313	1.46 286
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	2.32 319	2.71 329	1.69 331	3.41 330	2.53 331	3.05 320	3.01 325	1.38 319	1.11 303	1.11 323	0.96 302	2.71 305	1.91 305	2.55 325	0.95 309	0.76 307	1.77 325	0.76 305	16.37 344	1.21 320	0.87 302	0.72 295	3.93 332	1.11 326	1.70 319	1.17 304	1.50 309	1.83 303

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4																								6.32 351

Low-res two-view benchmark