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

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 4	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.08 10	0.03 1	0.07 4	0.02 1	0.08 6	0.04 1	0.02 1	0.15 31	0.16 26	0.14 15	0.12 16	0.14 14	0.08 3	0.15 24	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 36	0.14 27	0.15 26	0.10 10
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
U	0.10 15	0.07 7	0.06 7	0.04 1	0.04 2	0.06 10	0.03 1	0.07 3	0.04 2	0.09 14	0.03 2	0.12 29	0.05 10	0.03 2	0.16 38	0.18 46	0.19 42	0.14 28	0.18 35	0.11 30	0.21 49	0.13 27	0.03 1	0.06 9	0.18 51	0.17 48	0.16 32	0.12 26

ProNet	0.09 4	0.09 22	0.09 34	0.07 17	0.05 6	0.09 32	0.08 61	0.08 10	0.04 2	0.06 2	0.17 62	0.06 1	0.04 1	0.05 19	0.14 22	0.14 16	0.15 23	0.13 25	0.13 9	0.09 12	0.14 19	0.08 2	0.08 62	0.07 19	0.11 5	0.10 5	0.10 4	0.08 1

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

CroCo-Stereo Lap2	0.10 15	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.06 17	0.06 10	0.04 5	0.06 1	0.05 4	0.14 51	0.05 4	0.11 19	0.05 10	0.03 2	0.14 22	0.17 35	0.16 28	0.14 28	0.19 46	0.09 12	0.18 39	0.10 9	0.03 1	0.06 9	0.16 42	0.18 55	0.15 26	0.11 19

AIO-Stereo	0.10 15	0.11 37	0.09 34	0.10 43	0.08 34	0.10 41	0.05 18	0.08 10	0.06 6	0.08 6	0.10 24	0.10 14	0.06 21	0.06 33	0.14 22	0.16 26	0.14 15	0.14 28	0.15 23	0.12 36	0.17 34	0.14 35	0.05 15	0.08 29	0.11 5	0.12 13	0.14 19	0.09 7

AEACV	0.13 41	0.17 72	0.09 34	0.12 57	0.11 59	0.09 32	0.05 18	0.10 26	0.06 6	0.12 33	0.11 30	0.11 19	0.06 21	0.08 52	0.17 42	0.17 35	0.22 54	0.17 45	0.24 56	0.12 36	0.19 45	0.13 27	0.06 23	0.09 40	0.15 36	0.17 48	0.15 26	0.13 32

LACA2	0.09 4	0.08 13	0.06 7	0.09 32	0.06 17	0.09 32	0.05 18	0.06 1	0.07 8	0.12 33	0.04 3	0.21 54	0.05 10	0.03 2	0.12 8	0.13 10	0.10 1	0.11 8	0.12 7	0.08 3	0.10 3	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.12 13	0.11 8	0.12 11	0.09 7

GREAT-IGEV	0.10 15	0.08 13	0.07 19	0.06 10	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.10 26	0.07 8	0.08 6	0.10 24	0.21 54	0.06 21	0.05 19	0.14 22	0.16 26	0.15 23	0.12 16	0.17 31	0.09 12	0.13 16	0.09 4	0.06 23	0.08 29	0.11 5	0.13 20	0.15 26	0.10 10
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.09 4	0.09 22	0.05 2	0.06 10	0.05 6	0.13 61	0.06 34	0.09 21	0.07 8	0.10 21	0.05 4	0.07 2	0.05 10	0.03 2	0.13 16	0.15 20	0.14 15	0.09 3	0.16 29	0.08 3	0.14 19	0.08 2	0.05 15	0.05 3	0.16 42	0.11 8	0.14 19	0.08 1

GIP-stereo	0.12 35	0.11 37	0.08 30	0.09 32	0.06 17	0.07 17	0.05 18	0.07 3	0.07 8	0.12 33	0.08 14	0.10 14	0.05 10	0.11 73	0.16 38	0.17 35	0.18 38	0.16 40	0.19 46	0.13 46	0.19 45	0.15 46	0.04 4	0.09 40	0.14 26	0.18 55	0.19 49	0.12 26

RAStereo	0.13 41	0.10 30	0.08 30	0.06 10	0.05 6	0.07 17	0.05 18	0.11 31	0.07 8	0.28 77	0.08 14	0.17 48	0.07 28	0.04 11	0.17 42	0.17 35	0.21 50	0.18 51	0.22 51	0.11 30	0.22 55	0.11 14	0.04 4	0.07 19	0.19 53	0.17 48	0.16 32	0.16 46

RSM	0.11 22	0.11 37	0.09 34	0.08 23	0.07 26	0.11 51	0.05 18	0.07 3	0.07 8	0.08 6	0.11 30	0.11 19	0.07 28	0.05 19	0.15 31	0.17 35	0.15 23	0.14 28	0.14 14	0.12 36	0.18 39	0.12 22	0.05 15	0.08 29	0.12 13	0.13 20	0.17 38	0.10 10

MoCha-V2	0.10 15	0.10 30	0.07 19	0.08 23	0.06 17	0.08 24	0.06 34	0.10 26	0.07 8	0.09 14	0.12 32	0.10 14	0.04 1	0.05 19	0.13 16	0.16 26	0.14 15	0.13 25	0.19 46	0.10 22	0.15 24	0.10 9	0.07 44	0.06 9	0.13 20	0.12 13	0.10 4	0.08 1

BridgeDepth	0.09 4	0.09 22	0.07 19	0.09 32	0.05 6	0.09 32	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.07 4	0.05 4	0.23 59	0.05 10	0.04 11	0.12 8	0.13 10	0.11 3	0.11 8	0.12 7	0.08 3	0.11 9	0.11 14	0.04 4	0.05 3	0.14 26	0.13 20	0.18 44	0.11 19
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 35	0.12 46	0.10 44	0.09 32	0.10 46	0.10 41	0.08 61	0.08 10	0.08 15	0.12 33	0.09 20	0.13 34	0.06 21	0.03 2	0.16 38	0.17 35	0.20 46	0.14 28	0.18 35	0.11 30	0.21 49	0.13 27	0.06 23	0.07 19	0.13 20	0.13 20	0.16 32	0.13 32

MLG-Stereo_test1	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.05 6	0.05 2	0.05 18	0.08 10	0.08 15	0.13 44	0.06 7	0.11 19	0.04 1	0.03 2	0.12 8	0.13 10	0.18 38	0.12 16	0.17 31	0.08 3	0.15 24	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.11 5	0.09 1	0.13 14	0.11 19

MLG-Stereo	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.06 17	0.04 1	0.04 5	0.08 10	0.08 15	0.12 33	0.06 7	0.11 19	0.04 1	0.03 2	0.12 8	0.13 10	0.17 32	0.12 16	0.15 23	0.08 3	0.14 19	0.10 9	0.04 4	0.04 1	0.11 5	0.09 1	0.13 14	0.11 19

MLG-Stereo_test2	0.12 35	0.08 13	0.07 19	0.08 23	0.06 17	0.07 17	0.04 5	0.14 47	0.09 19	0.15 55	0.06 7	0.15 43	0.05 10	0.06 33	0.13 16	0.16 26	0.23 56	0.16 40	0.23 54	0.12 36	0.21 49	0.12 22	0.07 44	0.06 9	0.14 26	0.12 13	0.18 44	0.16 46

MM-Stereo_test2	0.10 15	0.09 22	0.07 19	0.08 23	0.07 26	0.05 2	0.04 5	0.09 21	0.09 19	0.13 44	0.07 13	0.08 6	0.05 10	0.06 33	0.14 22	0.15 20	0.18 38	0.15 34	0.15 23	0.12 36	0.17 34	0.16 52	0.07 44	0.07 19	0.11 5	0.12 13	0.12 11	0.11 19

Occ-G	0.13 41	0.14 53	0.10 44	0.11 51	0.08 34	0.10 41	0.05 18	0.08 10	0.09 19	0.08 6	0.18 69	0.14 40	0.06 21	0.07 43	0.18 53	0.19 49	0.19 42	0.17 45	0.21 50	0.14 49	0.17 34	0.13 27	0.07 44	0.11 57	0.13 20	0.13 20	0.17 38	0.13 32

GEAStereo	0.13 41	0.13 49	0.11 51	0.13 60	0.10 46	0.11 51	0.07 50	0.12 38	0.10 22	0.12 33	0.09 20	0.16 46	0.05 10	0.06 33	0.17 42	0.17 35	0.19 42	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.21 49	0.14 35	0.06 23	0.10 51	0.14 26	0.16 37	0.17 38	0.12 26

gasm-f	0.13 41	0.13 49	0.11 51	0.13 60	0.10 46	0.11 51	0.07 50	0.12 38	0.10 22	0.12 33	0.09 20	0.16 46	0.05 10	0.06 33	0.17 42	0.17 35	0.19 42	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.21 49	0.14 35	0.06 23	0.10 51	0.14 26	0.16 37	0.17 38	0.12 26

MonStereo	0.11 22	0.10 30	0.10 44	0.09 32	0.10 46	0.07 17	0.06 34	0.10 26	0.10 22	0.10 21	0.12 32	0.12 29	0.08 34	0.06 33	0.14 22	0.16 26	0.16 28	0.12 16	0.15 23	0.10 22	0.14 19	0.11 14	0.05 15	0.05 3	0.17 47	0.13 20	0.16 32	0.16 46

LG-G_1	0.18 57	0.16 63	0.11 51	0.17 84	0.15 81	0.17 90	0.10 85	0.20 61	0.10 22	0.18 58	0.14 46	0.27 73	0.10 49	0.13 85	0.19 59	0.19 49	0.28 68	0.23 76	0.36 99	0.17 76	0.26 65	0.20 69	0.08 62	0.11 57	0.21 59	0.19 60	0.27 75	0.28 85

LG-G	0.18 57	0.16 63	0.11 51	0.17 84	0.15 81	0.17 90	0.10 85	0.20 61	0.10 22	0.18 58	0.14 46	0.27 73	0.10 49	0.13 85	0.19 59	0.19 49	0.28 68	0.23 76	0.36 99	0.17 76	0.26 65	0.20 69	0.08 62	0.11 57	0.21 59	0.19 60	0.27 75	0.28 85

LG-Stereo	0.11 22	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.09 42	0.08 24	0.04 5	0.11 31	0.10 22	0.17 57	0.10 24	0.17 48	0.06 21	0.04 11	0.13 16	0.14 16	0.17 32	0.12 16	0.14 14	0.10 22	0.18 39	0.16 52	0.04 4	0.06 9	0.13 20	0.14 27	0.15 26	0.12 26

MM-Stereo_test1	0.09 4	0.08 13	0.06 7	0.07 17	0.04 2	0.05 2	0.04 5	0.07 3	0.10 22	0.10 21	0.06 7	0.07 2	0.04 1	0.05 19	0.12 8	0.13 10	0.17 32	0.12 16	0.15 23	0.10 22	0.12 10	0.11 14	0.06 23	0.07 19	0.11 5	0.10 5	0.12 11	0.10 10

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 21	0.10 22	0.08 6	0.12 32	0.10 14	0.04 1	0.05 19	0.11 2	0.12 5	0.11 3	0.10 6	0.11 3	0.09 12	0.12 10	0.09 4	0.04 4	0.06 9	0.08 1	0.11 8	0.07 1	0.09 7

RAFT	0.13 41	0.08 13	0.09 34	0.11 51	0.05 6	0.15 76	0.04 5	0.18 57	0.10 22	0.10 21	0.13 41	0.13 34	0.08 34	0.03 2	0.15 31	0.15 20	0.17 32	0.12 16	0.18 35	0.09 12	0.15 24	0.14 35	0.04 4	0.08 29	0.22 65	0.21 65	0.23 65	0.20 59

PointNet	0.11 22	0.07 7	0.09 34	0.07 17	0.06 17	0.08 24	0.06 34	0.13 43	0.11 31	0.13 44	0.12 32	0.11 19	0.09 43	0.05 19	0.12 8	0.12 5	0.11 3	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.14 19	0.11 14	0.06 23	0.08 29	0.16 42	0.16 37	0.19 49	0.14 41

LACA3	0.13 41	0.11 37	0.10 44	0.10 43	0.09 42	0.10 41	0.07 50	0.08 10	0.11 31	0.12 33	0.09 20	0.26 71	0.09 43	0.09 60	0.17 42	0.17 35	0.14 15	0.18 51	0.16 29	0.11 30	0.17 34	0.17 55	0.06 23	0.08 29	0.17 47	0.17 48	0.21 54	0.18 53

111111	0.09 4	0.08 13	0.06 7	0.05 2	0.07 26	0.05 2	0.05 18	0.09 21	0.11 31	0.05 1	0.08 14	0.12 29	0.06 21	0.04 11	0.13 16	0.15 20	0.13 11	0.12 16	0.13 9	0.09 12	0.16 30	0.13 27	0.06 23	0.06 9	0.12 13	0.10 5	0.10 4	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.16 54	0.11 37	0.10 44	0.11 51	0.11 59	0.10 41	0.08 61	0.16 52	0.11 31	0.19 62	0.14 46	0.29 82	0.07 28	0.10 65	0.17 42	0.18 46	0.26 63	0.19 55	0.35 94	0.13 46	0.24 60	0.17 55	0.07 44	0.11 57	0.15 36	0.17 48	0.21 54	0.19 55

IGEV-Stereo++	0.11 22	0.11 37	0.07 19	0.10 43	0.10 46	0.07 17	0.05 18	0.11 31	0.11 31	0.10 21	0.10 24	0.11 19	0.08 34	0.05 19	0.14 22	0.15 20	0.15 23	0.14 28	0.14 14	0.11 30	0.15 24	0.18 60	0.06 23	0.06 9	0.13 20	0.14 27	0.14 19	0.13 32

RSM++	0.12 35	0.12 46	0.10 44	0.10 43	0.08 34	0.10 41	0.05 18	0.10 26	0.11 31	0.10 21	0.10 24	0.14 40	0.08 34	0.05 19	0.17 42	0.19 49	0.18 38	0.15 34	0.17 31	0.12 36	0.18 39	0.14 35	0.06 23	0.09 40	0.14 26	0.15 32	0.18 44	0.11 19

iRaftStereo_RVC	0.18 57	0.15 57	0.11 51	0.10 43	0.10 46	0.12 57	0.06 34	0.26 70	0.11 31	0.27 74	0.25 122	0.24 64	0.11 59	0.09 60	0.18 53	0.20 60	0.29 74	0.22 69	0.26 62	0.15 61	0.30 75	0.23 82	0.08 62	0.12 64	0.21 59	0.21 65	0.27 75	0.19 55

LACA1	0.11 22	0.10 30	0.09 34	0.08 23	0.08 34	0.09 32	0.05 18	0.07 3	0.12 38	0.11 31	0.08 14	0.14 40	0.10 49	0.06 33	0.14 22	0.14 16	0.14 15	0.17 45	0.14 14	0.10 22	0.13 16	0.14 35	0.05 15	0.07 19	0.15 36	0.16 37	0.17 38	0.15 44

WQFJA1	0.11 22	0.10 30	0.06 7	0.09 32	0.07 26	0.10 41	0.06 34	0.13 43	0.12 38	0.09 14	0.23 103	0.07 2	0.22 148	0.06 33	0.11 2	0.12 5	0.13 11	0.11 8	0.14 14	0.09 12	0.10 3	0.11 14	0.07 44	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.13 14	0.13 32

WQFJX	0.11 22	0.09 22	0.07 19	0.08 23	0.07 26	0.09 32	0.07 50	0.11 31	0.12 38	0.10 21	0.20 87	0.08 6	0.27 190	0.05 19	0.12 8	0.12 5	0.11 3	0.10 6	0.13 9	0.09 12	0.10 3	0.10 9	0.06 23	0.09 40	0.12 13	0.15 32	0.11 9	0.14 41

NLMM	0.11 22	0.10 30	0.06 7	0.09 32	0.07 26	0.10 41	0.06 34	0.13 43	0.12 38	0.09 14	0.23 103	0.07 2	0.22 148	0.06 33	0.11 2	0.12 5	0.13 11	0.11 8	0.14 14	0.09 12	0.10 3	0.11 14	0.07 44	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.13 14	0.13 32

NLCSM	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.08 24	0.05 18	0.14 47	0.12 38	0.08 6	0.16 56	0.10 14	0.21 135	0.05 19	0.09 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1	0.10 1	0.06 1	0.08 1	0.10 9	0.05 15	0.07 19	0.11 5	0.11 8	0.08 2	0.08 1

AdaDepth	0.13 41	0.11 37	0.08 30	0.09 32	0.11 59	0.09 32	0.06 34	0.11 31	0.12 38	0.10 21	0.12 32	0.13 34	0.07 28	0.05 19	0.17 42	0.19 49	0.20 46	0.17 45	0.18 35	0.11 30	0.17 34	0.14 35	0.06 23	0.09 40	0.15 36	0.16 37	0.20 53	0.17 52

MM-Stereo_test3	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.06 10	0.05 6	0.05 2	0.04 5	0.07 3	0.12 38	0.11 31	0.06 7	0.08 6	0.04 1	0.04 11	0.11 2	0.11 2	0.17 32	0.11 8	0.14 14	0.08 3	0.12 10	0.12 22	0.05 15	0.06 9	0.10 2	0.09 1	0.11 9	0.10 10

AIO-test1	0.09 4	0.06 4	0.06 7	0.05 2	0.05 6	0.08 24	0.03 1	0.12 38	0.12 38	0.12 33	0.12 32	0.13 34	0.05 10	0.07 43	0.14 22	0.16 26	0.14 15	0.11 8	0.10 1	0.09 12	0.12 10	0.11 14	0.06 23	0.06 9	0.10 2	0.11 8	0.08 2	0.10 10

DEFOM-Stereo	0.15 51	0.13 49	0.09 34	0.14 67	0.10 46	0.14 69	0.06 34	0.14 47	0.12 38	0.12 33	0.19 83	0.15 43	0.07 28	0.08 52	0.17 42	0.19 49	0.25 59	0.20 59	0.24 56	0.14 49	0.22 55	0.14 35	0.08 62	0.08 29	0.18 51	0.18 55	0.25 70	0.20 59

plain	0.21 78	0.17 72	0.14 75	0.14 67	0.11 59	0.16 87	0.09 69	0.30 83	0.12 38	0.41 106	0.14 46	0.26 71	0.10 49	0.07 43	0.24 88	0.26 92	0.35 92	0.28 106	0.34 87	0.17 76	0.26 65	0.21 75	0.09 71	0.15 84	0.25 85	0.25 85	0.27 75	0.34 110

MaDis-Stereo	0.19 65	0.14 53	0.13 66	0.08 23	0.07 26	0.08 24	0.07 50	0.17 56	0.12 38	0.26 71	0.13 41	0.28 80	0.09 43	0.06 33	0.20 67	0.24 76	0.31 82	0.26 92	0.32 81	0.15 61	0.31 80	0.19 63	0.07 44	0.12 64	0.28 104	0.31 121	0.31 85	0.37 117

VIP-Stereo	0.15 51	0.13 49	0.12 64	0.10 43	0.08 34	0.08 24	0.05 18	0.18 57	0.13 49	0.14 51	0.20 87	0.20 53	0.07 28	0.08 52	0.18 53	0.19 49	0.29 74	0.19 55	0.24 56	0.14 49	0.23 57	0.13 27	0.07 44	0.10 51	0.17 47	0.16 37	0.17 38	0.21 62

GASTEREO	0.11 22	0.09 22	0.07 19	0.08 23	0.07 26	0.06 10	0.04 5	0.09 21	0.13 49	0.09 14	0.08 14	0.12 29	0.08 34	0.04 11	0.15 31	0.16 26	0.16 28	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.16 30	0.17 55	0.07 44	0.07 19	0.14 26	0.15 32	0.15 26	0.10 10

MSCF	0.11 22	0.08 13	0.07 19	0.08 23	0.06 17	0.06 10	0.04 5	0.08 10	0.13 49	0.09 14	0.08 14	0.11 19	0.08 34	0.04 11	0.15 31	0.16 26	0.16 28	0.15 34	0.18 35	0.12 36	0.16 30	0.15 46	0.06 23	0.07 19	0.14 26	0.15 32	0.14 19	0.10 10

MIM_Stereo	0.22 83	0.17 72	0.16 95	0.19 101	0.15 81	0.20 108	0.10 85	0.28 76	0.13 49	0.43 127	0.19 83	0.31 92	0.10 49	0.12 79	0.21 78	0.28 104	0.36 101	0.26 92	0.34 87	0.20 98	0.35 101	0.24 87	0.08 62	0.16 94	0.24 78	0.21 65	0.32 92	0.23 70

anonymousdsp	0.18 57	0.16 63	0.13 66	0.12 57	0.10 46	0.13 61	0.09 69	0.24 67	0.13 49	0.28 77	0.16 56	0.23 59	0.08 34	0.11 73	0.19 59	0.23 73	0.24 57	0.20 59	0.30 71	0.15 61	0.34 94	0.21 75	0.09 71	0.11 57	0.19 53	0.15 32	0.24 68	0.16 46

delet	0.17 56	0.16 63	0.16 95	0.20 110	0.14 76	0.19 102	0.12 100	0.15 51	0.13 49	0.19 62	0.17 62	0.19 52	0.11 59	0.15 99	0.20 67	0.19 49	0.22 54	0.20 59	0.18 35	0.18 82	0.21 49	0.14 35	0.11 84	0.13 72	0.20 55	0.20 64	0.18 44	0.22 65

NLSM3	0.11 22	0.09 22	0.08 30	0.09 32	0.08 34	0.07 17	0.06 34	0.11 31	0.14 55	0.10 21	0.13 41	0.09 13	0.10 49	0.08 52	0.15 31	0.15 20	0.15 23	0.13 25	0.13 9	0.10 22	0.12 10	0.12 22	0.07 44	0.09 40	0.14 26	0.18 55	0.19 49	0.14 41

DFGA-Net	0.19 65	0.20 87	0.11 51	0.16 80	0.11 59	0.13 61	0.11 94	0.28 76	0.14 55	0.26 71	0.17 62	0.25 67	0.12 70	0.10 65	0.21 78	0.25 85	0.28 68	0.22 69	0.29 66	0.15 61	0.24 60	0.20 69	0.10 76	0.14 77	0.22 65	0.21 65	0.23 65	0.22 65

MGS-Stereo	0.24 91	0.23 111	0.16 95	0.16 80	0.14 76	0.14 69	0.10 85	0.34 97	0.14 55	0.28 77	0.20 87	0.24 64	0.13 72	0.17 117	0.25 99	0.26 92	0.40 121	0.34 159	0.39 113	0.25 128	0.36 110	0.25 92	0.14 119	0.17 106	0.26 89	0.24 79	0.35 105	0.34 110

AASNet	0.20 72	0.22 107	0.15 88	0.21 114	0.18 107	0.24 132	0.17 144	0.23 65	0.14 55	0.22 66	0.26 125	0.21 54	0.13 72	0.16 109	0.20 67	0.22 70	0.28 68	0.23 76	0.24 56	0.19 89	0.23 57	0.19 63	0.12 91	0.16 94	0.23 72	0.21 65	0.22 56	0.19 55

HCRNet	0.24 91	0.30 170	0.15 88	0.34 189	0.15 81	0.25 141	0.15 129	0.30 83	0.14 55	0.69 299	0.32 140	0.39 120	0.14 79	0.17 117	0.20 67	0.20 60	0.30 78	0.22 69	0.33 85	0.15 61	0.24 60	0.15 46	0.16 149	0.12 64	0.20 55	0.24 79	0.24 68	0.22 65

TDLM	0.16 54	0.19 79	0.14 75	0.15 72	0.17 93	0.15 76	0.11 94	0.16 52	0.14 55	0.12 33	0.22 99	0.17 48	0.14 79	0.10 65	0.17 42	0.18 46	0.21 50	0.20 59	0.18 35	0.14 49	0.19 45	0.13 27	0.11 84	0.15 84	0.17 47	0.16 37	0.18 44	0.18 53

TS12	0.19 65	0.16 63	0.14 75	0.13 60	0.12 66	0.14 69	0.08 61	0.30 83	0.15 61	0.14 51	0.23 103	0.25 67	0.11 59	0.11 73	0.20 67	0.21 63	0.21 50	0.21 65	0.29 66	0.16 72	0.26 65	0.24 87	0.08 62	0.12 64	0.26 89	0.22 72	0.30 83	0.32 104

TS	0.19 65	0.16 63	0.14 75	0.13 60	0.12 66	0.14 69	0.08 61	0.30 83	0.15 61	0.14 51	0.23 103	0.25 67	0.11 59	0.11 73	0.20 67	0.21 63	0.21 50	0.21 65	0.29 66	0.16 72	0.26 65	0.24 87	0.08 62	0.12 64	0.26 89	0.22 72	0.30 83	0.32 104

MatchStereo	0.11 22	0.08 13	0.09 34	0.05 2	0.08 34	0.05 2	0.05 18	0.08 10	0.15 61	0.06 2	0.10 24	0.08 6	0.10 49	0.07 43	0.15 31	0.17 35	0.14 15	0.16 40	0.13 9	0.15 61	0.15 24	0.19 63	0.05 15	0.09 40	0.16 42	0.17 48	0.14 19	0.13 32
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.10 15	0.08 13	0.06 7	0.07 17	0.05 6	0.06 10	0.04 5	0.12 38	0.15 61	0.08 6	0.18 69	0.08 6	0.23 157	0.05 19	0.11 2	0.11 2	0.12 7	0.09 3	0.11 3	0.08 3	0.09 2	0.12 22	0.07 44	0.08 29	0.12 13	0.12 13	0.10 4	0.10 10

NLSM1	0.12 35	0.09 22	0.07 19	0.09 32	0.08 34	0.10 41	0.07 50	0.16 52	0.15 61	0.09 14	0.25 122	0.12 29	0.32 214	0.07 43	0.13 16	0.14 16	0.12 7	0.11 8	0.15 23	0.10 22	0.12 10	0.15 46	0.06 23	0.08 29	0.14 26	0.14 27	0.13 14	0.12 26

LGtest1	0.18 57	0.14 53	0.13 66	0.13 60	0.13 72	0.11 51	0.07 50	0.20 61	0.15 61	0.18 58	0.17 62	0.21 54	0.10 49	0.10 65	0.20 67	0.21 63	0.30 78	0.23 76	0.34 87	0.18 82	0.30 75	0.22 79	0.10 76	0.12 64	0.21 59	0.19 60	0.27 75	0.25 74

HUF	0.21 78	0.21 100	0.14 75	0.17 84	0.18 107	0.15 76	0.09 69	0.35 99	0.15 61	0.36 90	0.15 52	0.23 59	0.15 91	0.14 92	0.19 59	0.21 63	0.28 68	0.19 55	0.34 87	0.17 76	0.36 110	0.28 109	0.11 84	0.14 77	0.22 65	0.18 55	0.27 75	0.20 59

UniTT-Stereo	0.21 78	0.15 57	0.11 51	0.12 57	0.09 42	0.13 61	0.07 50	0.22 64	0.15 61	0.37 95	0.17 62	0.28 80	0.17 107	0.12 79	0.23 84	0.24 76	0.35 92	0.26 92	0.38 108	0.18 82	0.30 75	0.17 55	0.11 84	0.14 77	0.26 89	0.35 145	0.22 56	0.27 82

RAFT_CTSACE	0.21 78	0.15 57	0.13 66	0.11 51	0.11 59	0.19 102	0.13 109	0.27 73	0.15 61	0.48 168	0.13 41	0.33 101	0.25 173	0.12 79	0.21 78	0.22 70	0.29 74	0.20 59	0.27 63	0.14 49	0.30 75	0.31 130	0.07 44	0.13 72	0.25 85	0.26 90	0.31 85	0.21 62

test_5	0.20 72	0.18 75	0.14 75	0.17 84	0.10 46	0.15 76	0.11 94	0.25 68	0.15 61	0.29 80	0.13 41	0.29 82	0.30 204	0.07 43	0.20 67	0.24 76	0.26 63	0.22 69	0.23 54	0.14 49	0.26 65	0.23 82	0.07 44	0.17 106	0.25 85	0.26 90	0.31 85	0.26 78

RAFT + AFF	0.18 57	0.18 75	0.11 51	0.16 80	0.10 46	0.14 69	0.09 69	0.25 68	0.15 61	0.33 83	0.16 56	0.31 92	0.11 59	0.07 43	0.18 53	0.19 49	0.33 86	0.16 40	0.31 76	0.16 72	0.31 80	0.14 35	0.07 44	0.11 57	0.21 59	0.16 37	0.14 19	0.13 32

NLMM1	0.12 35	0.11 37	0.07 19	0.06 10	0.06 17	0.07 17	0.06 34	0.12 38	0.16 72	0.10 21	0.24 107	0.11 19	0.41 248	0.05 19	0.12 8	0.13 10	0.12 7	0.11 8	0.14 14	0.10 22	0.10 3	0.13 27	0.07 44	0.09 40	0.16 42	0.14 27	0.14 19	0.11 19

LG-Stereo_L2	0.19 65	0.15 57	0.11 51	0.09 32	0.10 46	0.08 24	0.06 34	0.31 87	0.16 72	0.41 106	0.16 56	0.30 89	0.09 43	0.11 73	0.19 59	0.24 76	0.31 82	0.21 65	0.31 76	0.14 49	0.32 85	0.23 82	0.06 23	0.09 40	0.22 65	0.16 37	0.23 65	0.22 65

LG-Stereo_L1	0.19 65	0.16 63	0.11 51	0.10 43	0.10 46	0.09 32	0.06 34	0.31 87	0.16 72	0.42 117	0.16 56	0.29 82	0.09 43	0.11 73	0.19 59	0.24 76	0.31 82	0.22 69	0.30 71	0.14 49	0.32 85	0.23 82	0.06 23	0.09 40	0.22 65	0.16 37	0.26 72	0.25 74

AIO_rvc	0.18 57	0.18 75	0.11 51	0.15 72	0.14 76	0.12 57	0.09 69	0.27 73	0.16 72	0.26 71	0.12 32	0.23 59	0.08 34	0.13 85	0.17 42	0.19 49	0.25 59	0.17 45	0.28 65	0.14 49	0.32 85	0.26 96	0.07 44	0.11 57	0.20 55	0.17 48	0.19 49	0.16 46

MMNet	0.20 72	0.20 87	0.17 106	0.21 114	0.17 93	0.20 108	0.14 119	0.23 65	0.16 72	0.19 62	0.20 87	0.27 73	0.11 59	0.22 181	0.21 78	0.21 63	0.27 66	0.24 82	0.29 66	0.18 82	0.23 57	0.15 46	0.12 91	0.15 84	0.23 72	0.23 76	0.22 56	0.25 74

CVANet_RVC	0.22 83	0.29 163	0.21 143	0.29 162	0.22 140	0.25 141	0.15 129	0.27 73	0.16 72	0.24 69	0.34 148	0.23 59	0.19 123	0.14 92	0.20 67	0.22 70	0.25 59	0.24 82	0.24 56	0.17 76	0.24 60	0.17 55	0.13 108	0.18 117	0.23 72	0.19 60	0.22 56	0.23 70

DispViT+	0.13 41	0.11 37	0.10 44	0.14 67	0.09 42	0.10 41	0.07 50	0.11 31	0.17 78	0.13 44	0.16 56	0.13 34	0.09 43	0.07 43	0.16 38	0.17 35	0.13 11	0.17 45	0.17 31	0.13 46	0.13 16	0.16 52	0.06 23	0.13 72	0.15 36	0.24 79	0.16 32	0.21 62

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 91	0.21 100	0.13 66	0.15 72	0.14 76	0.13 61	0.08 61	0.38 112	0.17 78	0.48 168	0.20 87	0.29 82	0.13 72	0.13 85	0.25 99	0.25 85	0.38 110	0.26 92	0.36 99	0.19 89	0.37 119	0.26 96	0.10 76	0.13 72	0.23 72	0.24 79	0.32 92	0.41 140

IGEV-Stereo+	0.19 65	0.12 46	0.11 51	0.11 51	0.11 59	0.09 32	0.06 34	0.28 76	0.17 78	0.47 162	0.18 69	0.25 67	0.10 49	0.12 79	0.18 53	0.23 73	0.30 78	0.24 82	0.32 81	0.18 82	0.31 80	0.33 147	0.08 62	0.10 51	0.22 65	0.16 37	0.22 56	0.19 55

StereoVision	0.14 50	0.10 30	0.09 34	0.07 17	0.10 46	0.11 51	0.07 50	0.13 43	0.17 78	0.13 44	0.12 32	0.11 19	0.08 34	0.04 11	0.20 67	0.21 63	0.20 46	0.16 40	0.18 35	0.14 49	0.16 30	0.14 35	0.04 4	0.10 51	0.23 72	0.22 72	0.25 70	0.25 74

CIPLG	0.29 110	0.26 137	0.17 106	0.22 120	0.17 93	0.24 132	0.14 119	0.50 184	0.17 78	0.46 154	0.37 166	0.45 144	0.22 148	0.25 214	0.30 140	0.30 135	0.43 148	0.29 115	0.39 113	0.28 157	0.40 141	0.28 109	0.13 108	0.18 117	0.31 115	0.25 85	0.32 92	0.29 89

IPLGR_C	0.29 110	0.26 137	0.17 106	0.22 120	0.17 93	0.24 132	0.14 119	0.50 184	0.17 78	0.46 154	0.37 166	0.45 144	0.24 164	0.25 214	0.30 140	0.30 135	0.43 148	0.30 131	0.39 113	0.28 157	0.40 141	0.28 109	0.13 108	0.17 106	0.31 115	0.26 90	0.32 92	0.30 94

ACRE	0.29 110	0.26 137	0.17 106	0.22 120	0.17 93	0.24 132	0.14 119	0.50 184	0.17 78	0.46 154	0.37 166	0.45 144	0.23 157	0.25 214	0.30 140	0.30 135	0.43 148	0.29 115	0.39 113	0.29 167	0.40 141	0.27 102	0.13 108	0.18 117	0.30 111	0.26 90	0.32 92	0.29 89

AnonymousM	0.28 106	0.19 79	0.14 75	0.18 98	0.17 93	0.15 76	0.11 94	0.42 124	0.17 78	0.47 162	0.28 131	0.35 110	0.11 59	0.15 99	0.27 119	0.31 150	0.45 168	0.28 106	0.39 113	0.19 89	0.44 181	0.26 96	0.14 119	0.16 94	0.24 78	0.30 116	0.48 163	0.67 227

GANet	0.22 83	0.20 87	0.20 131	0.22 120	0.23 146	0.24 132	0.19 159	0.31 87	0.17 78	0.24 69	0.21 94	0.29 82	0.14 79	0.14 92	0.21 78	0.24 76	0.29 74	0.31 137	0.24 56	0.15 61	0.24 60	0.19 63	0.16 149	0.17 106	0.23 72	0.21 65	0.26 72	0.24 72

BridgeDepth_RVC	0.15 51	0.14 53	0.12 64	0.10 43	0.12 66	0.13 61	0.08 61	0.14 47	0.18 87	0.13 44	0.14 46	0.15 43	0.11 59	0.09 60	0.19 59	0.20 60	0.17 32	0.18 51	0.19 46	0.15 61	0.18 39	0.18 60	0.06 23	0.09 40	0.21 59	0.24 79	0.22 56	0.26 78
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CES	0.33 144	0.19 79	0.19 128	0.19 101	0.21 131	0.20 108	0.09 69	0.85 299	0.18 87	0.42 117	0.55 250	0.49 161	0.16 96	0.20 153	0.31 150	0.37 202	0.47 184	0.28 106	0.41 130	0.24 124	0.66 289	0.35 157	0.17 164	0.18 117	0.42 170	0.33 131	0.42 146	0.50 174

rafts_anoy	0.29 110	0.30 170	0.23 163	0.22 120	0.24 153	0.23 127	0.14 119	0.44 134	0.18 87	0.44 136	0.34 148	0.40 126	0.16 96	0.14 92	0.33 166	0.30 135	0.40 121	0.37 191	0.40 123	0.25 128	0.38 130	0.29 118	0.12 91	0.20 140	0.38 144	0.33 131	0.35 105	0.41 140

raftrobust	0.31 127	0.25 124	0.21 143	0.22 120	0.21 131	0.19 102	0.14 119	0.49 175	0.18 87	0.54 225	0.34 148	0.44 139	0.18 116	0.16 109	0.35 187	0.31 150	0.42 141	0.32 147	0.42 135	0.29 167	0.41 151	0.31 130	0.14 119	0.17 106	0.41 164	0.38 161	0.38 125	0.38 126

DepthFocus	0.26 100	0.19 79	0.13 66	0.16 80	0.14 76	0.19 102	0.09 69	0.41 121	0.19 91	0.42 117	0.18 69	0.35 110	0.13 72	0.20 153	0.24 88	0.29 121	0.43 148	0.25 88	0.43 137	0.24 124	0.39 136	0.25 92	0.17 164	0.16 94	0.24 78	0.25 85	0.35 105	0.45 152

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 83	0.15 57	0.13 66	0.17 84	0.13 72	0.14 69	0.06 34	0.38 112	0.19 91	0.47 162	0.17 62	0.24 64	0.11 59	0.12 79	0.20 67	0.27 100	0.37 103	0.26 92	0.35 94	0.19 89	0.37 119	0.34 155	0.10 76	0.10 51	0.24 78	0.21 65	0.31 85	0.22 65

MIF-Stereo (partial)	0.21 78	0.16 63	0.15 88	0.13 60	0.12 66	0.16 87	0.08 61	0.28 76	0.19 91	0.30 81	0.18 69	0.21 54	0.12 70	0.10 65	0.24 88	0.26 92	0.35 92	0.27 101	0.30 71	0.17 76	0.30 75	0.20 69	0.10 76	0.16 94	0.27 95	0.23 76	0.27 75	0.27 82

anonymousdsp2	0.26 100	0.28 150	0.18 117	0.19 101	0.16 88	0.21 115	0.14 119	0.37 106	0.19 91	0.38 100	0.22 99	0.36 114	0.16 96	0.14 92	0.22 83	0.26 92	0.36 101	0.25 88	0.56 188	0.21 102	0.37 119	0.31 130	0.13 108	0.18 117	0.31 115	0.25 85	0.38 125	0.29 89

RAFT+CT+SA	0.23 89	0.20 87	0.16 95	0.19 101	0.13 72	0.15 76	0.12 100	0.33 94	0.19 91	0.44 136	0.14 46	0.34 105	0.29 198	0.09 60	0.23 84	0.29 121	0.27 66	0.22 69	0.31 76	0.19 89	0.31 80	0.35 157	0.07 44	0.17 106	0.29 106	0.27 96	0.31 85	0.28 85

dd	0.38 164	0.40 234	0.21 143	0.82 286	0.25 158	0.53 252	0.24 188	0.46 150	0.19 91	0.47 162	0.24 107	0.66 234	0.21 135	0.20 153	0.38 196	0.34 180	0.57 259	0.30 131	0.75 224	0.28 157	0.40 141	0.31 130	0.17 164	0.24 177	0.44 180	0.32 125	0.51 190	0.40 138

IPLG	0.30 118	0.28 150	0.24 170	0.22 120	0.20 124	0.25 141	0.15 129	0.45 141	0.19 91	0.45 141	0.28 131	0.45 144	0.18 116	0.23 199	0.33 166	0.29 121	0.43 148	0.35 175	0.40 123	0.28 157	0.35 101	0.44 209	0.12 91	0.20 140	0.35 131	0.36 151	0.37 122	0.37 117

raft+_RVC	0.25 96	0.22 107	0.17 106	0.19 101	0.18 107	0.18 96	0.13 109	0.38 112	0.19 91	0.46 154	0.30 136	0.34 105	0.16 96	0.13 85	0.25 99	0.26 92	0.33 86	0.27 101	0.37 103	0.19 89	0.36 110	0.26 96	0.10 76	0.15 84	0.30 111	0.29 112	0.36 120	0.30 94

RALCasStereoNet	0.30 118	0.31 181	0.21 143	0.28 158	0.23 146	0.22 121	0.15 129	0.45 141	0.19 91	0.48 168	0.30 136	0.44 139	0.19 123	0.14 92	0.33 166	0.30 135	0.44 161	0.38 200	0.39 113	0.25 128	0.41 151	0.26 96	0.13 108	0.21 151	0.40 158	0.33 131	0.35 105	0.38 126

RALAANet	0.29 110	0.31 181	0.23 163	0.22 120	0.21 131	0.23 127	0.16 139	0.38 112	0.19 91	0.33 83	0.38 173	0.35 110	0.18 116	0.15 99	0.33 166	0.29 121	0.38 110	0.37 191	0.48 162	0.27 151	0.36 110	0.29 118	0.15 139	0.20 140	0.34 124	0.30 116	0.35 105	0.35 113

ARAFT	0.24 91	0.20 87	0.15 88	0.20 110	0.16 88	0.20 108	0.10 85	0.32 90	0.19 91	0.45 141	0.24 107	0.34 105	0.13 72	0.10 65	0.24 88	0.25 85	0.41 133	0.34 159	0.34 87	0.16 72	0.35 101	0.21 75	0.11 84	0.13 72	0.29 106	0.24 79	0.32 92	0.29 89

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 96	0.24 118	0.21 143	0.17 84	0.15 81	0.18 96	0.10 85	0.47 160	0.19 91	0.43 127	0.22 99	0.39 120	0.13 72	0.10 65	0.23 84	0.25 85	0.32 85	0.21 65	0.39 113	0.18 82	0.34 94	0.23 82	0.12 91	0.17 106	0.35 131	0.27 96	0.34 102	0.33 107

AFF-stereo	0.22 83	0.22 107	0.18 117	0.15 72	0.13 72	0.20 108	0.09 69	0.38 112	0.19 91	0.42 117	0.20 87	0.30 89	0.11 59	0.08 52	0.19 59	0.24 76	0.28 68	0.19 55	0.35 94	0.15 61	0.29 73	0.19 63	0.09 71	0.12 64	0.27 95	0.28 109	0.32 92	0.24 72

AANet_RVC	0.20 72	0.19 79	0.18 117	0.14 67	0.17 93	0.12 57	0.12 100	0.18 57	0.19 91	0.15 55	0.21 94	0.18 51	0.15 91	0.13 85	0.26 109	0.23 73	0.24 57	0.26 92	0.22 51	0.22 108	0.20 48	0.19 63	0.16 149	0.16 94	0.26 89	0.26 90	0.26 72	0.34 110

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 172	0.26 137	0.16 95	0.37 200	0.51 262	0.62 266	0.37 223	0.49 175	0.20 105	0.61 278	0.24 107	0.67 237	0.16 96	0.18 127	0.24 88	0.31 150	0.47 184	0.34 159	0.53 178	0.26 139	0.44 181	0.41 190	0.12 91	0.19 133	0.43 177	0.34 139	0.57 217	1.07 277

S2M2_L	0.31 127	0.28 150	0.29 191	0.21 114	0.22 140	0.30 159	0.19 159	0.44 134	0.20 105	0.52 206	0.17 62	0.37 115	0.13 72	0.27 226	0.33 166	0.31 150	0.49 203	0.28 106	0.41 130	0.28 157	0.43 172	0.28 109	0.22 205	0.22 155	0.32 122	0.30 116	0.46 154	0.50 174
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.20 72	0.15 57	0.11 51	0.13 60	0.12 66	0.18 96	0.06 34	0.19 60	0.20 105	0.22 66	0.12 32	0.35 110	0.15 91	0.08 52	0.25 99	0.28 104	0.37 103	0.20 59	0.37 103	0.15 61	0.32 85	0.18 60	0.12 91	0.14 77	0.22 65	0.26 90	0.31 85	0.28 85

AIO_test	0.20 72	0.19 79	0.13 66	0.21 114	0.17 93	0.12 57	0.10 85	0.28 76	0.20 105	0.27 74	0.15 52	0.27 73	0.11 59	0.14 92	0.18 53	0.21 63	0.25 59	0.18 51	0.29 66	0.14 49	0.35 101	0.32 141	0.09 71	0.12 64	0.25 85	0.22 72	0.22 56	0.15 44

trnet	0.31 127	0.28 150	0.22 156	0.25 136	0.20 124	0.21 115	0.12 100	0.49 175	0.20 105	0.52 206	0.24 107	0.55 191	0.22 148	0.20 153	0.28 128	0.32 163	0.48 194	0.26 92	0.41 130	0.22 108	0.45 192	0.30 121	0.14 119	0.21 151	0.38 144	0.35 145	0.49 175	0.53 186

CAS	0.27 104	0.21 100	0.17 106	0.21 114	0.17 93	0.18 96	0.09 69	0.33 94	0.20 105	0.33 83	0.38 173	0.29 82	0.19 123	0.17 117	0.28 128	0.26 92	0.37 103	0.26 92	0.38 108	0.20 98	0.29 73	0.27 102	0.16 149	0.18 117	0.36 136	0.36 151	0.40 132	0.55 192

EGLCR-Stereo	0.32 134	0.28 150	0.18 117	0.24 132	0.25 158	0.33 176	0.11 94	0.48 168	0.20 105	0.49 176	0.19 83	0.49 161	0.15 91	0.17 117	0.24 88	0.28 104	0.45 168	0.31 137	0.45 146	0.25 128	0.49 212	0.41 190	0.14 119	0.18 117	0.34 124	0.31 121	0.74 267	0.57 200

test_4	0.25 96	0.19 79	0.17 106	0.14 67	0.15 81	0.11 51	0.07 50	0.38 112	0.20 105	0.53 215	0.18 69	0.34 105	0.16 96	0.15 99	0.24 88	0.27 100	0.35 92	0.25 88	0.31 76	0.21 102	0.38 130	0.31 130	0.10 76	0.17 106	0.31 115	0.33 131	0.34 102	0.36 114

MIPNet	0.35 155	0.32 193	0.24 170	0.26 146	0.23 146	0.27 150	0.15 129	0.50 184	0.20 105	0.45 141	0.37 166	0.52 177	0.29 198	0.22 181	0.35 187	0.33 170	0.46 179	0.37 191	0.51 168	0.37 206	0.36 110	0.44 209	0.14 119	0.19 133	0.46 185	0.51 208	0.42 146	0.51 177

TANstereo	0.40 175	0.25 124	0.18 117	0.29 162	0.27 176	0.33 176	0.17 144	0.37 106	0.20 105	0.45 141	0.21 94	0.31 92	0.26 177	0.22 181	0.61 274	0.56 287	0.51 225	0.68 308	0.97 257	0.74 301	0.43 172	0.35 157	0.85 316	0.22 155	0.27 95	0.32 125	0.49 175	0.38 126

XX-TBD	0.40 175	0.25 124	0.18 117	0.29 162	0.27 176	0.33 176	0.17 144	0.37 106	0.20 105	0.45 141	0.21 94	0.31 92	0.26 177	0.22 181	0.61 274	0.56 287	0.51 225	0.68 308	0.97 257	0.74 301	0.43 172	0.35 157	0.85 316	0.22 155	0.27 95	0.32 125	0.49 175	0.38 126

CREStereo	0.32 134	0.27 143	0.22 156	0.25 136	0.20 124	0.22 121	0.12 100	0.49 175	0.20 105	0.50 181	0.24 107	0.54 185	0.22 148	0.20 153	0.29 133	0.33 170	0.49 203	0.26 92	0.41 130	0.22 108	0.46 197	0.30 121	0.15 139	0.21 151	0.39 152	0.34 139	0.48 163	0.52 182
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
WQFJA1++	11.74 356	0.25 124	0.19 128	105.43 370	0.22 140	101.87 370	100.92 370	0.47 160	0.21 117	0.43 127	0.35 153	0.71 248	0.43 252	0.18 127	0.26 109	0.33 170	0.43 148	0.30 131	0.71 216	0.22 108	0.42 159	0.36 168	0.16 149	0.15 84	0.41 164	0.35 145	0.63 237	0.66 226

S2M2_XL	0.27 104	0.20 87	0.20 131	0.15 72	0.16 88	0.19 102	0.18 153	0.48 168	0.21 117	0.43 127	0.21 94	0.43 133	0.14 79	0.17 117	0.26 109	0.26 92	0.47 184	0.23 76	0.35 94	0.21 102	0.40 141	0.24 87	0.16 149	0.18 117	0.29 106	0.25 85	0.33 100	0.38 126
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.52 237	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 124	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 169	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 355	0.29 115	0.45 146	0.26 139	0.44 181	0.35 157	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

GCAPDPT-zeroshot4090	0.52 237	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 124	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 169	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 355	0.29 115	0.45 146	0.26 139	0.44 181	0.35 157	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

testlalala	0.52 237	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 124	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 169	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 355	0.29 115	0.45 146	0.26 139	0.44 181	0.35 157	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

GCAPDPT-zeroshot	0.52 237	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 124	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 169	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 355	0.29 115	0.45 146	0.26 139	0.44 181	0.35 157	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

GCAP-Stereo	0.52 237	0.20 87	0.14 75	0.17 84	0.19 116	0.15 76	0.09 69	0.42 124	0.21 117	0.50 181	0.18 69	0.51 169	0.14 79	0.15 99	0.26 109	0.28 104	6.97 355	0.29 115	0.45 146	0.26 139	0.44 181	0.35 157	0.14 119	0.15 84	0.27 95	0.27 96	0.35 105	0.37 117

LL-Strereo2	0.24 91	0.18 75	0.14 75	0.17 84	0.15 81	0.13 61	0.09 69	0.36 101	0.21 117	0.51 196	0.18 69	0.33 101	0.17 107	0.10 65	0.25 99	0.28 104	0.39 116	0.27 101	0.45 146	0.22 108	0.33 91	0.20 69	0.12 91	0.14 77	0.24 78	0.27 96	0.33 100	0.26 78

LoS_RVC	0.29 110	0.25 124	0.22 156	0.15 72	0.19 116	0.18 96	0.12 100	0.37 106	0.21 117	0.42 117	0.38 173	0.32 97	0.20 128	0.18 127	0.31 150	0.27 100	0.34 89	0.28 106	0.43 137	0.21 102	0.42 159	0.33 147	0.15 139	0.23 165	0.48 199	0.34 139	0.41 139	0.46 155

tt_ll	0.29 110	0.25 124	0.22 156	0.15 72	0.19 116	0.18 96	0.12 100	0.37 106	0.21 117	0.42 117	0.38 173	0.32 97	0.20 128	0.18 127	0.31 150	0.27 100	0.34 89	0.28 106	0.43 137	0.21 102	0.42 159	0.33 147	0.15 139	0.23 165	0.48 199	0.34 139	0.41 139	0.46 155

iinet-f	0.34 150	0.26 137	0.24 170	0.24 132	0.18 107	0.35 188	0.16 139	0.33 94	0.21 117	0.42 117	0.73 284	0.44 139	0.35 225	0.18 127	0.30 140	0.34 180	0.43 148	0.28 106	0.86 241	0.33 192	0.40 141	0.26 96	0.17 164	0.18 117	0.39 152	0.29 112	0.46 154	0.39 135

IER	0.29 110	0.24 118	0.24 170	0.24 132	0.21 131	0.25 141	0.17 144	0.35 99	0.21 117	0.36 90	0.45 214	0.51 169	0.20 128	0.24 206	0.32 161	0.29 121	0.38 110	0.31 137	0.33 85	0.23 115	0.33 91	0.27 102	0.20 201	0.19 133	0.30 111	0.32 125	0.35 105	0.39 135

test-3	0.33 144	0.25 124	0.20 131	0.25 136	0.25 158	0.24 132	0.15 129	0.50 184	0.21 117	0.51 196	0.24 107	0.63 230	0.24 164	0.17 117	0.34 178	0.29 121	0.45 168	0.31 137	0.84 237	0.30 173	0.41 151	0.42 197	0.12 91	0.20 140	0.31 115	0.27 96	0.41 139	0.38 126

test_1	0.33 144	0.25 124	0.20 131	0.25 136	0.25 158	0.24 132	0.15 129	0.50 184	0.21 117	0.51 196	0.24 107	0.64 232	0.24 164	0.16 109	0.34 178	0.29 121	0.45 168	0.31 137	0.85 239	0.30 173	0.41 151	0.42 197	0.12 91	0.20 140	0.31 115	0.27 96	0.41 139	0.38 126

PMTNet	0.33 144	0.28 150	0.20 131	0.26 146	0.22 140	0.20 108	0.19 159	0.45 141	0.21 117	0.50 181	0.24 107	0.52 177	0.15 91	0.18 127	0.31 150	0.33 170	0.47 184	0.28 106	0.55 183	0.25 128	0.46 197	0.27 102	0.16 149	0.16 94	0.46 185	0.37 158	0.48 163	0.64 218

DDF-Stereo	0.57 253	0.28 150	0.16 95	2.12 317	0.35 219	3.65 344	0.55 272	0.55 231	0.22 132	0.52 206	0.33 143	0.84 261	0.31 210	0.21 169	0.28 128	0.32 163	0.49 203	0.33 151	0.73 220	0.28 157	0.53 236	0.44 209	0.16 149	0.19 133	0.35 131	0.31 121	0.48 163	0.49 172

DLNR_Zeroshot_test	15.27 359	56.75 370	0.73 302	77.82 369	0.28 188	0.40 208	71.42 369	0.57 245	0.22 132	0.55 242	0.36 160	0.58 210	0.18 116	4.39 360	79.54 370	81.74 370	15.51 361	11.63 358	5.39 328	0.34 195	0.61 276	0.49 244	0.15 139	0.29 214	0.59 243	0.50 202	0.69 250	0.64 218

LoS	0.41 190	0.33 203	0.21 143	0.28 158	0.31 204	0.27 150	0.16 139	1.20 318	0.22 132	0.76 308	0.69 280	0.57 205	0.27 190	0.20 153	0.31 150	0.39 213	0.46 179	0.29 115	0.52 170	0.26 139	0.52 230	0.37 171	0.17 164	0.18 117	0.59 243	0.47 194	0.48 163	0.58 201
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.36 160	0.31 181	0.29 191	0.31 169	0.27 176	0.30 159	0.23 183	0.49 175	0.22 132	0.54 225	0.43 210	0.48 157	0.21 135	0.22 181	0.29 133	0.31 150	0.54 247	0.33 151	0.47 160	0.30 173	0.60 272	0.46 223	0.18 183	0.24 177	0.39 152	0.28 109	0.57 217	0.42 144

s12784h	0.39 172	0.35 207	0.25 178	0.46 230	0.29 192	0.25 141	0.18 153	0.49 175	0.22 132	0.51 196	0.34 148	0.62 226	0.32 214	0.21 169	0.27 119	0.28 104	0.48 194	0.29 115	0.52 170	0.23 115	0.51 224	0.30 121	0.15 139	0.23 165	0.51 214	0.52 211	0.70 256	1.14 278

HITNet	0.28 106	0.27 143	0.21 143	0.22 120	0.21 131	0.22 121	0.15 129	0.41 121	0.22 132	0.50 181	0.35 153	0.44 139	0.21 135	0.17 117	0.26 109	0.24 76	0.33 86	0.31 137	0.31 76	0.19 89	0.32 85	0.28 109	0.16 149	0.18 117	0.31 115	0.28 109	0.44 152	0.42 144
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
DF	0.42 194	0.30 170	0.20 131	0.31 169	0.20 124	0.37 196	0.19 159	0.53 217	0.23 138	0.51 196	0.36 160	0.69 245	0.16 96	0.18 127	0.33 166	0.40 220	0.47 184	0.37 191	1.61 286	0.36 201	0.50 219	0.43 204	0.17 164	0.20 140	0.42 170	0.38 161	0.67 246	0.73 236

zero-FE	3.48 335	0.27 143	0.16 95	17.31 362	0.30 200	65.22 369	0.79 298	0.55 231	0.23 138	0.51 196	0.40 186	1.20 284	0.36 229	0.21 169	0.29 133	0.32 163	0.50 219	0.34 159	1.61 286	0.28 157	0.58 264	0.44 209	0.16 149	0.19 133	0.34 124	0.31 121	0.49 175	0.51 177

EKT-Stereo	0.47 219	0.38 224	0.27 185	0.50 240	0.33 213	0.49 238	0.51 258	0.51 197	0.23 138	0.50 181	0.41 190	0.56 197	0.24 164	0.22 181	0.43 221	0.51 275	0.54 247	0.52 278	0.89 244	0.40 222	0.65 286	0.56 273	0.17 164	0.25 190	0.72 276	0.63 242	0.64 239	0.56 196

test_3	0.35 155	0.25 124	0.20 131	0.25 136	0.25 158	0.23 127	0.15 129	0.51 197	0.23 138	0.54 225	0.24 107	0.67 237	0.28 193	0.17 117	0.34 178	0.31 150	0.45 168	0.33 151	0.86 241	0.32 186	0.44 181	0.50 251	0.11 84	0.22 155	0.38 144	0.38 161	0.41 139	0.37 117

TRStereo	0.46 214	0.42 239	0.77 304	0.38 205	0.24 153	0.79 282	0.37 223	0.50 184	0.23 138	0.51 196	0.33 143	0.67 237	0.14 79	0.19 142	0.34 178	0.41 230	0.48 194	0.35 175	0.55 183	0.36 201	0.51 224	0.46 223	0.13 108	0.19 133	0.57 235	0.62 239	1.22 311	0.79 245

XX-Stereo	8.90 352	0.24 118	0.17 106	0.40 215	0.21 131	0.44 225	0.17 144	0.55 231	0.23 138	0.52 206	0.45 214	0.58 210	0.16 96	0.20 153	0.40 203	0.47 254	0.49 203	0.37 191	0.63 206	0.38 213	0.48 207	0.38 177	0.14 119	0.20 140	229.91 371	0.56 223	0.60 229	0.99 272

HGLStereo	0.32 134	0.32 193	0.25 178	0.27 152	0.27 176	0.28 155	0.17 144	0.39 118	0.23 138	0.40 104	0.56 253	0.33 101	0.19 123	0.24 206	0.30 140	0.34 180	0.44 161	0.39 213	0.41 130	0.28 157	0.39 136	0.32 141	0.18 183	0.25 190	0.40 158	0.38 161	0.35 105	0.33 107

DMCA	0.23 89	0.19 79	0.21 143	0.18 98	0.19 116	0.17 90	0.18 153	0.29 82	0.23 138	0.23 68	0.28 131	0.29 82	0.17 107	0.19 142	0.25 99	0.25 85	0.30 78	0.29 115	0.27 63	0.20 98	0.31 80	0.20 69	0.19 190	0.18 117	0.24 78	0.27 96	0.22 56	0.27 82

YMNet	0.22 83	0.21 100	0.17 106	0.21 114	0.17 93	0.20 108	0.17 144	0.26 70	0.24 146	0.18 58	0.15 52	0.31 92	0.17 107	0.21 169	0.24 88	0.24 76	0.26 63	0.22 69	0.30 71	0.15 61	0.26 65	0.22 79	0.14 119	0.14 77	0.26 89	0.23 76	0.27 75	0.26 78

gcap-zeroshot	0.68 267	0.31 181	0.49 261	0.39 210	0.27 176	0.40 208	0.23 183	0.57 245	0.24 146	0.56 252	0.43 210	0.68 242	0.21 135	0.22 181	0.41 211	0.50 268	0.49 203	0.37 191	7.45 340	0.57 282	0.53 236	0.52 264	0.18 183	0.23 165	0.43 177	0.54 217	0.54 207	0.60 204

AE-Stereo	0.38 164	0.32 193	0.23 163	0.34 189	0.25 158	0.29 157	0.16 139	0.49 175	0.24 146	0.55 242	0.22 99	0.67 237	0.23 157	0.19 142	0.33 166	0.35 187	0.52 233	0.41 229	0.59 199	0.37 206	0.50 219	0.50 251	0.14 119	0.30 218	0.51 214	0.46 191	0.55 210	0.48 169

MSKI-zero shot	0.46 214	0.28 150	0.20 131	0.31 169	0.27 176	0.33 176	0.24 188	0.56 238	0.24 146	0.53 215	0.40 186	0.55 191	0.21 135	0.19 142	0.33 166	0.42 237	0.51 225	0.36 180	1.37 279	0.41 225	0.52 230	0.47 233	0.16 149	0.23 165	0.49 205	1.13 312	0.80 275	0.78 243

CASnet	0.30 118	0.26 137	0.18 117	0.22 120	0.20 124	0.27 150	0.12 100	0.48 168	0.24 146	0.54 225	0.35 153	0.55 191	0.21 135	0.19 142	0.27 119	0.25 85	0.37 103	0.23 76	0.54 181	0.20 98	0.42 159	0.31 130	0.15 139	0.18 117	0.30 111	0.27 96	0.40 132	0.42 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.43 200	0.31 181	0.21 143	0.37 200	0.26 168	0.35 188	0.22 173	0.53 217	0.24 146	0.53 215	0.46 220	0.54 185	0.22 148	0.20 153	0.37 193	0.51 275	0.51 225	0.37 191	1.04 264	0.48 260	0.55 248	0.50 251	0.16 149	0.23 165	0.56 233	0.51 208	0.62 234	0.65 223

4D-IteraStereo	0.28 106	0.20 87	0.18 117	0.26 146	0.16 88	0.17 90	0.11 94	0.46 150	0.24 146	0.53 215	0.27 130	0.41 130	0.17 107	0.13 85	0.27 119	0.29 121	0.41 133	0.34 159	0.42 135	0.26 139	0.43 172	0.32 141	0.11 84	0.16 94	0.29 106	0.30 116	0.40 132	0.30 94

TestStereo1	0.26 100	0.24 118	0.15 88	0.17 84	0.17 93	0.17 90	0.13 109	0.32 90	0.24 146	0.43 127	0.18 69	0.27 73	0.33 218	0.08 52	0.25 99	0.30 135	0.35 92	0.24 82	0.32 81	0.19 89	0.36 110	0.40 185	0.12 91	0.17 106	0.34 124	0.33 131	0.39 129	0.31 97

SA-5K	0.26 100	0.24 118	0.15 88	0.17 84	0.17 93	0.17 90	0.13 109	0.32 90	0.24 146	0.43 127	0.18 69	0.27 73	0.33 218	0.08 52	0.25 99	0.30 135	0.35 92	0.24 82	0.32 81	0.19 89	0.36 110	0.40 185	0.12 91	0.17 106	0.34 124	0.33 131	0.39 129	0.31 97

TestStereo	0.35 155	0.33 203	0.28 188	0.33 181	0.23 146	0.34 186	0.22 173	0.54 223	0.24 146	0.64 287	0.28 131	0.53 182	0.21 135	0.18 127	0.30 140	0.25 85	0.44 161	0.27 101	0.58 196	0.27 151	0.52 230	0.32 141	0.18 183	0.26 201	0.41 164	0.33 131	0.50 184	0.43 147

PDISCO_ROB	0.34 150	0.31 181	0.32 212	0.28 158	0.24 153	0.30 159	0.21 168	0.36 101	0.24 146	0.27 74	0.35 153	0.32 97	0.24 164	0.18 127	0.36 191	0.40 220	0.40 121	0.51 272	0.36 99	0.31 180	0.44 181	0.40 185	0.17 164	0.25 190	0.41 164	0.43 183	0.62 234	0.46 155

G2L-Stereo	0.32 134	0.29 163	0.21 143	0.25 136	0.27 176	0.27 150	0.18 153	0.43 133	0.25 157	0.44 136	0.45 214	0.40 126	0.30 204	0.21 169	0.29 133	0.31 150	0.42 141	0.32 147	0.34 87	0.24 124	0.35 101	0.30 121	0.21 203	0.20 140	0.37 139	0.41 177	0.42 146	0.39 135

castereo++	0.31 127	0.23 111	0.18 117	0.32 177	0.17 93	0.16 87	0.13 109	0.50 184	0.25 157	0.55 242	0.24 107	0.59 218	0.16 96	0.16 109	0.25 99	0.29 121	0.46 179	0.30 131	0.45 146	0.25 128	0.47 203	0.41 190	0.13 108	0.22 155	0.35 131	0.37 158	0.49 175	0.36 114

castereo	0.32 134	0.23 111	0.18 117	0.26 146	0.20 124	0.22 121	0.14 119	0.48 168	0.25 157	0.54 225	0.30 136	0.52 177	0.16 96	0.15 99	0.27 119	0.31 150	0.48 194	0.29 115	0.52 170	0.26 139	0.48 207	0.39 178	0.14 119	0.18 117	0.40 158	0.39 172	0.38 125	0.44 149

GMOStereo	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 150	0.25 157	0.56 252	0.24 107	0.43 133	0.26 177	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 141	0.23 115	0.42 159	0.45 216	0.12 91	0.16 94	0.42 170	0.38 161	0.48 163	0.31 97

error version	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 150	0.25 157	0.56 252	0.24 107	0.43 133	0.26 177	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 141	0.23 115	0.42 159	0.45 216	0.12 91	0.16 94	0.42 170	0.38 161	0.48 163	0.31 97

test-v	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 150	0.25 157	0.56 252	0.24 107	0.43 133	0.26 177	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 141	0.23 115	0.42 159	0.45 216	0.12 91	0.16 94	0.42 170	0.38 161	0.48 163	0.31 97

test-2	0.30 118	0.23 111	0.16 95	0.19 101	0.18 107	0.21 115	0.13 109	0.46 150	0.25 157	0.56 252	0.24 107	0.43 133	0.26 177	0.16 109	0.27 119	0.28 104	0.40 121	0.29 115	0.44 141	0.23 115	0.42 159	0.45 216	0.12 91	0.16 94	0.42 170	0.38 161	0.48 163	0.31 97

ADLNet	0.34 150	0.39 231	0.25 178	0.33 181	0.29 192	0.36 194	0.32 213	0.42 124	0.25 157	0.37 95	0.38 173	0.60 223	0.28 193	0.50 287	0.31 150	0.30 135	0.40 121	0.31 137	0.38 108	0.28 157	0.34 94	0.28 109	0.28 234	0.19 133	0.36 136	0.40 176	0.35 105	0.36 114

GMStereo	0.32 134	0.32 193	0.20 131	0.27 152	0.25 158	0.31 165	0.24 188	0.48 168	0.25 157	0.37 95	0.30 136	0.54 185	0.27 190	0.19 142	0.30 140	0.30 135	0.45 168	0.29 115	0.56 188	0.32 186	0.39 136	0.25 92	0.18 183	0.22 155	0.39 152	0.30 116	0.47 159	0.33 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.28 106	0.25 124	0.26 184	0.26 146	0.23 146	0.30 159	0.21 168	0.34 97	0.25 157	0.35 89	0.32 140	0.33 101	0.21 135	0.23 199	0.31 150	0.28 104	0.37 103	0.31 137	0.37 103	0.23 115	0.27 72	0.24 87	0.18 183	0.20 140	0.28 104	0.29 112	0.32 92	0.29 89

R-Stereo Train	0.40 175	0.28 150	0.29 191	0.33 181	0.27 176	0.37 196	0.14 119	0.51 197	0.25 157	0.54 225	0.42 200	0.56 197	0.26 177	0.21 169	0.34 178	0.41 230	0.52 233	0.38 200	0.70 214	0.37 206	0.51 224	0.48 238	0.17 164	0.28 210	0.54 223	0.65 245	0.46 154	0.62 209

RAFT-Stereo	0.40 175	0.28 150	0.29 191	0.33 181	0.27 176	0.37 196	0.14 119	0.51 197	0.25 157	0.54 225	0.42 200	0.56 197	0.26 177	0.21 169	0.34 178	0.41 230	0.52 233	0.38 200	0.70 214	0.37 206	0.51 224	0.48 238	0.17 164	0.28 210	0.54 223	0.65 245	0.46 154	0.62 209
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.42 194	0.32 193	0.21 143	0.27 152	0.26 168	0.37 196	0.23 183	0.51 197	0.25 157	0.52 206	0.42 200	0.54 185	0.21 135	0.20 153	0.39 198	0.52 279	0.51 225	0.38 200	1.02 263	0.59 284	0.54 244	0.53 267	0.17 164	0.23 165	0.53 220	0.46 191	0.59 223	0.63 214

iResNetv2_ROB	0.37 162	0.30 170	0.23 163	0.34 189	0.29 192	0.38 201	0.22 173	0.46 150	0.25 157	0.46 154	0.56 253	0.56 197	0.41 248	0.22 181	0.30 140	0.29 121	0.40 121	0.34 159	0.66 212	0.31 180	0.40 141	0.32 141	0.23 212	0.30 218	0.44 180	0.36 151	0.50 184	0.46 155

DN-CSS_ROB	0.36 160	0.31 181	0.30 195	0.31 169	0.30 200	0.25 141	0.17 144	0.51 197	0.25 157	0.51 196	0.56 253	0.56 197	0.36 229	0.18 127	0.31 150	0.28 104	0.41 133	0.31 137	0.81 233	0.27 151	0.37 119	0.25 92	0.22 205	0.32 233	0.37 139	0.32 125	0.41 139	0.38 126

Reg-Stereo(zero)	0.38 164	0.29 163	0.31 205	0.30 167	0.21 131	0.31 165	0.22 173	0.54 223	0.26 172	0.53 215	0.61 267	0.55 191	0.23 157	0.21 169	0.24 88	0.34 180	0.43 148	0.33 151	0.79 227	0.25 128	0.42 159	0.42 197	0.16 149	0.24 177	0.39 152	0.43 183	0.53 203	0.63 214

HI	0.38 164	0.29 163	0.31 205	0.30 167	0.21 131	0.31 165	0.22 173	0.54 223	0.26 172	0.53 215	0.61 267	0.55 191	0.23 157	0.21 169	0.24 88	0.34 180	0.43 148	0.33 151	0.79 227	0.25 128	0.42 159	0.42 197	0.16 149	0.24 177	0.39 152	0.43 183	0.53 203	0.63 214

Any-RAFT	0.43 200	0.27 143	0.51 266	0.37 200	0.28 188	0.31 165	0.21 168	0.50 184	0.26 172	0.48 168	0.54 247	0.57 205	0.19 123	0.19 142	0.33 166	0.37 202	0.49 203	0.34 159	0.83 234	0.33 192	0.53 236	0.42 197	0.17 164	0.23 165	0.70 268	0.84 281	0.50 184	0.89 265

TESTraft	0.25 96	0.21 100	0.15 88	0.15 72	0.16 88	0.14 69	0.13 109	0.28 76	0.26 172	0.41 106	0.19 83	0.27 73	0.30 204	0.07 43	0.24 88	0.31 150	0.34 89	0.24 82	0.30 71	0.18 82	0.35 101	0.39 178	0.09 71	0.17 106	0.34 124	0.33 131	0.35 105	0.31 97

anonymity	1.14 298	0.25 124	0.65 295	0.38 205	0.28 188	0.36 194	0.21 168	0.56 238	0.26 172	0.53 215	18.98 364	0.52 177	0.22 148	0.20 153	0.31 150	0.44 243	0.48 194	0.32 147	0.83 234	0.45 248	0.48 207	0.46 223	0.18 183	0.22 155	0.68 264	0.98 302	0.58 220	0.98 271

SA	0.30 118	0.27 143	0.17 106	0.18 98	0.17 93	0.24 132	0.10 85	0.47 160	0.26 172	0.54 225	0.20 87	0.46 151	0.14 79	0.12 79	0.30 140	0.30 135	0.41 133	0.30 131	0.40 123	0.23 115	0.37 119	0.37 171	0.10 76	0.20 140	0.41 164	0.38 161	0.49 175	0.37 117

CREStereo++_RVC	0.32 134	0.25 124	0.18 117	0.23 130	0.25 158	0.22 121	0.15 129	0.45 141	0.26 172	0.48 168	0.28 131	0.48 157	0.44 253	0.18 127	0.26 109	0.30 135	0.47 184	0.25 88	0.38 108	0.23 115	0.41 151	0.30 121	0.13 108	0.24 177	0.40 158	0.32 125	0.51 190	0.52 182
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
UNet	0.32 134	0.28 150	0.27 185	0.29 162	0.27 176	0.31 165	0.21 168	0.41 121	0.26 172	0.41 106	0.37 166	0.39 120	0.28 193	0.25 214	0.31 150	0.30 135	0.43 148	0.35 175	0.39 113	0.26 139	0.33 91	0.32 141	0.19 190	0.26 201	0.34 124	0.37 158	0.37 122	0.41 140

RASNet	0.31 127	0.32 193	0.30 195	0.27 152	0.24 153	0.26 147	0.20 167	0.46 150	0.26 172	0.41 106	0.33 143	0.40 126	0.25 173	0.20 153	0.25 99	0.28 104	0.38 110	0.30 131	0.34 87	0.21 102	0.40 141	0.29 118	0.14 119	0.30 218	0.33 123	0.34 139	0.49 175	0.47 163

CFNet	0.34 150	0.31 181	0.25 178	0.38 205	0.32 208	0.30 159	0.23 183	0.46 150	0.26 172	0.41 106	0.36 160	0.58 210	0.30 204	0.24 206	0.28 128	0.26 92	0.39 116	0.34 159	0.37 103	0.26 139	0.35 101	0.22 79	0.17 164	0.24 177	0.47 189	0.39 172	0.46 154	0.51 177

DN	3.32 333	0.27 143	0.22 156	0.52 245	0.26 168	50.28 368	0.25 191	0.47 160	0.27 182	0.43 127	0.41 190	29.13 361	0.17 107	0.23 199	0.29 133	0.39 213	0.48 194	0.37 191	0.59 199	0.29 167	0.45 192	0.41 190	0.26 223	0.25 190	0.82 296	0.66 251	0.60 229	0.88 263

IGEV-FE	0.50 229	0.33 203	0.81 308	0.76 279	0.36 221	0.38 201	0.47 244	0.58 250	0.27 182	0.54 225	0.54 247	0.61 225	0.18 116	0.22 181	0.34 178	0.47 254	0.50 219	0.34 159	0.91 247	0.43 237	0.56 252	0.49 244	0.15 139	0.24 177	0.80 290	0.68 255	0.69 250	0.77 240

model_zeroshot	0.45 209	0.32 193	0.20 131	0.27 152	0.29 192	0.35 188	0.23 183	0.54 223	0.27 182	0.53 215	0.38 173	0.69 245	0.20 128	0.20 153	0.46 232	0.50 268	0.55 250	0.39 213	1.20 275	0.52 275	0.52 230	0.49 244	0.19 190	0.28 210	0.59 243	0.65 245	0.52 200	0.88 263

IGEV_Zeroshot_test	0.50 229	0.33 203	0.81 308	0.76 279	0.36 221	0.38 201	0.47 244	0.58 250	0.27 182	0.53 215	0.55 250	0.60 223	0.18 116	0.22 181	0.34 178	0.47 254	0.50 219	0.34 159	0.92 249	0.43 237	0.56 252	0.50 251	0.15 139	0.24 177	0.80 290	0.68 255	0.69 250	0.77 240

HH	0.43 200	0.21 100	0.55 275	0.33 181	0.26 168	0.40 208	0.29 205	0.52 211	0.27 182	0.54 225	0.26 125	0.57 205	0.17 107	0.22 181	0.33 166	0.46 247	0.49 203	0.40 221	0.92 249	0.42 231	0.63 278	0.49 244	0.17 164	0.25 190	0.47 189	0.60 235	0.64 239	0.82 256

HanStereo	0.43 200	0.21 100	0.55 275	0.33 181	0.26 168	0.40 208	0.29 205	0.52 211	0.27 182	0.54 225	0.26 125	0.57 205	0.17 107	0.22 181	0.33 166	0.46 247	0.49 203	0.40 221	0.92 249	0.42 231	0.63 278	0.49 244	0.17 164	0.25 190	0.47 189	0.60 235	0.64 239	0.82 256

dad	0.61 257	0.45 247	0.30 195	1.01 300	0.46 250	0.63 267	1.26 315	1.15 316	0.27 182	0.79 312	0.32 140	0.76 254	0.53 265	0.21 169	0.42 219	0.36 196	0.66 277	0.34 159	1.27 277	0.31 180	0.56 252	0.30 121	0.22 205	0.36 244	0.59 243	0.39 172	1.70 327	0.97 270

IPLGR	0.38 164	0.41 236	0.25 178	0.35 195	0.32 208	0.28 155	0.18 153	0.50 184	0.27 182	0.48 168	0.48 225	0.52 177	0.25 173	0.22 181	0.37 193	0.31 150	0.42 141	0.39 213	0.63 206	0.38 213	0.40 141	0.48 238	0.14 119	0.22 155	0.48 199	0.47 194	0.48 163	0.46 155

cross-raft	0.42 194	0.32 193	0.22 156	0.32 177	0.26 168	0.32 172	0.19 159	0.54 223	0.27 182	0.55 242	0.39 183	0.58 210	0.20 128	0.20 153	0.36 191	0.48 260	0.51 225	0.37 191	1.06 269	0.44 245	0.56 252	0.59 280	0.14 119	0.25 190	0.57 235	0.54 217	0.59 223	0.59 203

LMCR-Stereo	0.37 162	0.31 181	0.23 163	0.25 136	0.25 158	0.33 176	0.19 159	0.44 134	0.27 182	0.45 141	0.35 153	0.51 169	0.34 220	0.21 169	0.35 187	0.35 187	0.50 219	0.38 200	0.74 222	0.41 225	0.46 197	0.44 209	0.20 201	0.23 165	0.40 158	0.38 161	0.51 190	0.51 177

RYNet	0.18 57	0.16 63	0.13 66	0.11 51	0.12 66	0.13 61	0.09 69	0.16 52	0.27 182	0.13 44	0.15 52	0.13 34	0.10 49	0.09 60	0.23 84	0.19 49	0.20 46	0.27 101	0.22 51	0.14 49	0.18 39	0.15 46	0.25 219	0.14 77	0.20 55	0.50 202	0.22 56	0.16 46

iResNet_ROB	0.35 155	0.30 170	0.27 185	0.32 177	0.21 131	0.33 176	0.22 173	0.45 141	0.27 182	0.45 141	0.42 200	0.38 118	0.48 257	0.19 142	0.28 128	0.29 121	0.45 168	0.36 180	0.55 183	0.24 124	0.37 119	0.27 102	0.19 190	0.25 190	0.44 180	0.39 172	0.47 159	0.47 163

gcap_with_dpt	0.40 175	0.30 170	0.20 131	0.55 255	0.29 192	0.35 188	0.19 159	0.53 217	0.28 194	0.56 252	0.36 160	0.80 257	0.29 198	0.25 214	0.29 133	0.35 187	0.49 203	0.38 200	0.52 170	0.31 180	0.50 219	0.46 223	0.17 164	0.26 201	0.46 185	0.36 151	0.55 210	0.74 238

GCAP-BAT	0.40 175	0.30 170	0.20 131	0.55 255	0.29 192	0.35 188	0.19 159	0.53 217	0.28 194	0.56 252	0.36 160	0.80 257	0.29 198	0.25 214	0.29 133	0.35 187	0.49 203	0.38 200	0.52 170	0.31 180	0.50 219	0.46 223	0.17 164	0.26 201	0.46 185	0.36 151	0.55 210	0.74 238

raft_robust	0.34 150	0.27 143	0.19 128	0.29 162	0.22 140	0.22 121	0.16 139	0.52 211	0.28 194	0.64 287	0.25 122	0.48 157	0.26 177	0.18 127	0.32 161	0.33 170	0.44 161	0.34 159	0.52 170	0.28 157	0.44 181	0.47 233	0.12 91	0.21 151	0.44 180	0.44 186	0.49 175	0.46 155

Sa-1000	0.32 134	0.29 163	0.17 106	0.20 110	0.20 124	0.23 127	0.10 85	0.49 175	0.28 194	0.55 242	0.26 125	0.46 151	0.17 107	0.20 153	0.31 150	0.31 150	0.45 168	0.33 151	0.50 165	0.22 108	0.41 151	0.43 204	0.14 119	0.20 140	0.42 170	0.41 177	0.51 190	0.40 138

iRaft-Stereo_20w	0.51 233	0.32 193	0.83 310	0.81 285	0.32 208	0.47 233	0.31 212	0.55 231	0.28 194	0.54 225	0.46 220	0.59 218	0.14 79	0.22 181	0.41 211	0.39 213	0.49 203	0.33 151	0.88 243	0.43 237	0.49 212	0.39 178	0.15 139	0.18 117	0.72 276	0.88 287	1.07 301	1.22 286

GES	0.40 175	0.37 215	0.25 178	0.31 169	0.30 200	0.41 216	0.26 195	0.46 150	0.28 194	0.49 176	0.40 186	0.43 133	0.26 177	0.30 236	0.45 228	0.40 220	0.53 238	0.43 237	0.97 257	0.42 231	0.50 219	0.41 190	0.23 212	0.30 218	0.38 144	0.35 145	0.47 159	0.49 172

EAI-Stereo	0.43 200	0.30 170	0.21 143	0.36 196	0.30 200	0.44 225	0.39 232	0.57 245	0.28 194	0.51 196	0.34 148	0.58 210	0.18 116	0.19 142	0.48 242	0.47 254	0.49 203	0.36 180	0.97 257	0.46 253	0.47 203	0.46 223	0.14 119	0.23 165	0.55 230	0.44 186	0.65 242	0.71 233

FINET	0.31 127	0.30 170	0.31 205	0.34 189	0.24 153	0.27 150	0.29 205	0.36 101	0.28 194	0.39 102	0.26 125	0.37 115	0.23 157	0.22 181	0.43 221	0.35 187	0.37 103	0.28 106	0.46 156	0.25 128	0.35 101	0.28 109	0.24 216	0.24 177	0.35 131	0.27 96	0.39 129	0.32 104

BEATNet_4x	0.35 155	0.29 163	0.24 170	0.27 152	0.26 168	0.26 147	0.22 173	0.45 141	0.28 194	0.57 265	0.33 143	0.49 161	0.28 193	0.19 142	0.35 187	0.33 170	0.40 121	0.40 221	0.39 113	0.25 128	0.46 197	0.47 233	0.21 203	0.25 190	0.36 136	0.34 139	0.51 190	0.48 169

CFNet_RVC	0.38 164	0.40 234	0.33 215	0.38 205	0.35 219	0.38 201	0.25 191	0.44 134	0.28 194	0.45 141	0.49 227	0.46 151	0.26 177	0.24 206	0.40 203	0.33 170	0.43 148	0.36 180	0.44 141	0.31 180	0.43 172	0.31 130	0.19 190	0.26 201	0.49 205	0.49 199	0.50 184	0.52 182

CFNet_pseudo	0.38 164	0.32 193	0.34 221	0.41 219	0.33 213	0.38 201	0.28 200	0.51 197	0.29 204	0.54 225	0.52 242	0.46 151	0.42 250	0.24 206	0.41 211	0.33 170	0.39 116	0.36 180	0.46 156	0.25 128	0.38 130	0.31 130	0.19 190	0.26 201	0.43 177	0.46 191	0.52 200	0.55 192

DSFCA	0.33 144	0.39 231	0.32 212	0.31 169	0.27 176	0.35 188	0.25 191	0.36 101	0.29 204	0.32 82	0.42 200	0.38 118	0.22 148	0.19 142	0.32 161	0.31 150	0.38 110	0.36 180	0.46 156	0.26 139	0.37 119	0.37 171	0.23 212	0.24 177	0.38 144	0.35 145	0.34 102	0.43 147

NVstereo2D	0.41 190	0.37 215	0.31 205	0.45 227	0.38 228	0.56 257	0.56 274	0.45 141	0.29 204	0.41 106	0.42 200	0.44 139	0.23 157	0.59 300	0.51 252	0.41 230	0.48 194	0.43 237	0.40 123	0.32 186	0.37 119	0.28 109	0.45 283	0.30 218	0.52 217	0.36 151	0.40 132	0.44 149

HSM	0.40 175	0.37 215	0.30 195	0.39 210	0.36 221	0.33 176	0.28 200	0.56 238	0.29 204	0.50 181	0.51 236	0.49 161	0.37 237	0.24 206	0.39 198	0.34 180	0.52 233	0.36 180	0.50 165	0.35 199	0.49 212	0.35 157	0.19 190	0.29 214	0.48 199	0.54 217	0.54 207	0.55 192

DISCO	0.32 134	0.30 170	0.23 163	0.31 169	0.28 188	0.33 176	0.30 210	0.32 90	0.29 204	0.40 104	0.41 190	0.32 97	0.20 128	0.23 199	0.32 161	0.29 121	0.42 141	0.32 147	0.46 156	0.29 167	0.36 110	0.31 130	0.19 190	0.24 177	0.37 139	0.36 151	0.41 139	0.38 126

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 243	0.31 181	0.75 303	0.59 261	0.31 204	0.67 276	0.41 236	0.55 231	0.30 209	0.58 268	0.59 261	0.66 234	0.21 135	0.22 181	0.47 237	0.54 283	0.55 250	0.50 267	0.98 261	0.47 257	0.51 224	0.47 233	0.13 108	0.26 201	0.70 268	0.88 287	0.68 248	1.17 280

UDGNet	0.49 225	0.45 247	0.30 195	1.05 301	0.79 298	0.91 293	0.70 289	0.47 160	0.30 209	0.45 141	0.46 220	0.45 144	0.16 96	1.01 323	0.30 140	0.30 135	0.45 168	0.39 213	0.50 165	0.32 186	0.49 212	0.36 168	0.57 297	0.23 165	0.54 223	0.42 179	0.43 149	0.47 163

sAnonymous2	0.40 175	0.28 150	0.24 170	0.25 136	0.23 146	0.32 172	0.22 173	0.56 238	0.30 209	0.41 106	0.38 173	0.39 120	0.29 198	0.18 127	0.46 232	0.50 268	0.53 238	0.49 262	0.80 231	0.42 231	0.53 236	0.56 273	0.19 190	0.25 190	0.50 211	0.52 211	0.51 190	0.56 196

CroCo_RVC	0.40 175	0.28 150	0.24 170	0.25 136	0.23 146	0.32 172	0.22 173	0.56 238	0.30 209	0.41 106	0.38 173	0.39 120	0.29 198	0.18 127	0.46 232	0.50 268	0.53 238	0.49 262	0.80 231	0.42 231	0.53 236	0.56 273	0.19 190	0.25 190	0.50 211	0.52 211	0.51 190	0.56 196

FADNet-RVC	0.41 190	0.37 215	0.28 188	0.41 219	0.33 213	0.33 176	0.32 213	0.53 217	0.30 209	0.52 206	0.41 190	0.59 218	0.35 225	0.25 214	0.51 252	0.37 202	0.43 148	0.34 159	0.75 224	0.40 222	0.38 130	0.39 178	0.28 234	0.36 244	0.47 189	0.52 211	0.40 132	0.53 186

DMCA-RVC	0.31 127	0.25 124	0.28 188	0.25 136	0.27 176	0.24 132	0.25 191	0.36 101	0.31 214	0.33 83	0.38 173	0.54 185	0.24 164	0.20 153	0.40 203	0.35 187	0.35 92	0.34 159	0.35 94	0.29 167	0.37 119	0.33 147	0.22 205	0.24 177	0.29 106	0.29 112	0.36 120	0.41 140

PS-NSSS	0.45 209	0.52 266	0.38 230	0.68 269	0.40 235	0.56 257	0.44 242	0.57 245	0.31 214	0.58 268	0.35 153	1.11 277	0.31 210	0.28 230	0.40 203	0.30 135	0.40 121	0.36 180	0.71 216	0.32 186	0.32 85	0.21 75	0.26 223	0.29 214	0.47 189	0.47 194	0.47 159	0.62 209

MLCV	0.46 214	0.38 224	0.34 221	0.54 251	0.39 232	0.49 238	0.33 215	0.59 258	0.31 214	0.49 176	0.59 261	0.72 249	0.57 269	0.22 181	0.39 198	0.29 121	0.49 203	0.38 200	1.01 262	0.33 192	0.42 159	0.43 204	0.28 234	0.36 244	0.51 214	0.56 223	0.54 207	0.54 190

AACVNet	0.41 190	0.37 215	0.33 215	0.41 219	0.45 247	0.42 218	0.28 200	0.48 168	0.32 217	0.50 181	0.51 236	0.47 155	0.24 164	0.26 223	0.41 211	0.36 196	0.47 184	0.42 235	0.52 170	0.42 231	0.42 159	0.39 178	0.26 223	0.32 233	0.47 189	0.50 202	0.50 184	0.62 209

test-1	0.45 209	0.24 118	0.22 156	0.28 158	0.29 192	0.50 241	0.29 205	0.58 250	0.32 217	0.55 242	0.41 190	0.58 210	0.30 204	0.20 153	0.39 198	0.39 213	0.50 219	0.40 221	1.04 264	0.38 213	0.52 230	0.63 290	0.17 164	0.32 233	0.60 249	0.69 260	0.58 220	0.89 265

GEStereo_RVC	0.47 219	0.41 236	0.31 205	0.39 210	0.37 226	0.42 218	0.33 215	0.52 211	0.32 217	0.50 181	0.41 190	0.59 218	0.38 242	0.27 226	0.54 260	0.50 268	0.60 263	0.56 289	0.90 245	0.46 253	0.55 248	0.47 233	0.24 216	0.38 252	0.49 205	0.47 194	0.50 184	0.80 250

sCroCo_RVC	0.40 175	0.30 170	0.24 170	0.24 132	0.22 140	0.29 157	0.18 153	0.50 184	0.32 217	0.44 136	0.33 143	0.37 115	0.37 237	0.17 117	0.45 228	0.60 298	0.55 250	0.47 256	0.64 211	0.39 218	0.68 294	0.62 288	0.22 205	0.31 227	0.48 199	0.44 186	0.58 220	0.48 169

APVNet	0.42 194	0.37 215	0.30 195	0.36 196	0.39 232	0.47 233	0.36 222	0.51 197	0.32 217	0.36 90	0.52 242	0.41 130	0.24 164	0.30 236	0.45 228	0.48 260	0.55 250	0.48 257	0.63 206	0.45 248	0.45 192	0.35 157	0.26 223	0.36 244	0.47 189	0.35 145	0.60 229	0.45 152

FADNet-RVC-Resample	0.40 175	0.31 181	0.32 212	0.36 196	0.29 192	0.33 176	0.27 197	0.53 217	0.32 217	0.57 265	0.37 166	0.53 182	0.34 220	0.30 236	0.41 211	0.31 150	0.41 133	0.42 235	0.55 183	0.43 237	0.39 136	0.46 223	0.25 219	0.43 267	0.44 180	0.42 179	0.37 122	0.53 186

UCFNet_RVC	0.42 194	0.52 266	0.34 221	0.47 233	0.42 237	0.42 218	0.30 210	0.49 175	0.32 217	0.51 196	0.48 225	0.68 242	0.36 229	0.26 223	0.40 203	0.32 163	0.41 133	0.38 200	0.48 162	0.30 173	0.45 192	0.31 130	0.28 234	0.30 218	0.61 252	0.49 199	0.48 163	0.61 207

GANet-ADL	0.47 219	0.42 239	0.33 215	0.43 225	0.42 237	0.48 237	0.35 219	0.51 197	0.33 224	0.54 225	0.50 233	0.63 230	0.34 220	0.35 254	0.47 237	0.39 213	0.53 238	0.38 200	0.79 227	0.51 271	0.48 207	0.41 190	0.30 243	0.30 218	0.52 217	0.59 231	0.63 237	0.72 234

ICVP	0.43 200	0.38 224	0.47 253	0.40 215	0.36 221	0.40 208	0.28 200	0.47 160	0.33 224	0.46 154	0.45 214	0.49 161	0.37 237	0.24 206	0.40 203	0.38 209	0.45 168	0.39 213	0.53 178	0.39 218	0.43 172	0.59 280	0.55 295	0.34 238	0.48 199	0.55 220	0.51 190	0.55 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
STTStereo	0.39 172	0.42 239	0.43 245	0.37 200	0.43 239	0.34 186	0.49 257	0.37 106	0.33 224	0.38 100	0.43 210	0.51 169	0.30 204	0.38 264	0.47 237	0.32 163	0.41 133	0.40 221	0.40 123	0.29 167	0.36 110	0.28 109	0.22 205	0.28 210	0.40 158	0.45 190	0.40 132	0.62 209

SGM-Forest	0.51 233	0.48 261	0.34 221	0.75 278	0.49 257	0.51 247	0.39 232	0.54 223	0.33 224	0.49 176	0.35 153	0.75 253	0.57 269	0.43 276	0.42 219	0.40 220	0.44 161	0.41 229	0.47 160	0.36 201	0.46 197	0.42 197	0.37 256	0.39 256	0.67 260	0.55 220	1.11 302	0.81 253
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex_refinement	0.33 144	0.31 181	0.23 163	0.26 146	0.25 158	0.31 165	0.17 144	0.45 141	0.34 228	0.41 106	0.42 200	0.39 120	0.20 128	0.21 169	0.34 178	0.34 180	0.39 116	0.34 159	0.38 108	0.22 108	0.34 94	0.30 121	0.19 190	0.23 165	0.38 144	0.38 161	0.43 149	0.64 218

DeepPrunerF	0.55 245	0.29 163	0.30 195	0.37 200	0.86 304	0.30 159	0.37 223	0.42 124	0.34 228	0.34 87	0.53 244	0.34 105	0.22 148	0.31 242	0.38 196	0.40 220	0.42 141	0.34 159	0.56 188	0.36 201	0.41 151	0.33 147	0.27 228	0.26 201	4.90 356	0.50 202	0.38 125	0.46 155

DLCB_ROB	0.40 175	0.36 209	0.35 225	0.32 177	0.32 208	0.31 165	0.27 197	0.42 124	0.34 228	0.46 154	0.49 227	0.54 185	0.37 237	0.30 236	0.37 193	0.33 170	0.44 161	0.38 200	0.40 123	0.32 186	0.44 181	0.34 155	0.27 228	0.31 227	0.81 294	0.57 227	0.55 210	0.46 155

FSD		0.47 253	0.47 253	0.48 236	0.48 252	0.47 233	0.51 258	0.65 268	0.35 231	0.69 299	0.39 183			0.51 289	0.53 257	0.55 284			0.57 193	0.47 257				0.48 275	0.59 243	0.52 211	0.59 223	0.60 204

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 118	0.22 107	0.21 143	0.23 130	0.18 107	0.19 102	0.12 100	0.44 134	0.35 231	0.43 127	0.40 186	0.40 126	0.21 135	0.18 127	0.32 161	0.29 121	0.42 141	0.31 137	0.37 103	0.27 151	0.35 101	0.33 147	0.13 108	0.18 117	0.37 139	0.51 208	0.31 85	0.47 163

pcwnet_v2	0.45 209	0.36 209	0.38 230	0.47 233	0.37 226	0.46 228	0.38 227	0.51 197	0.35 231	0.54 225	0.61 267	0.50 168	0.75 277	0.35 254	0.46 232	0.36 196	0.47 184	0.38 200	0.53 178	0.30 173	0.42 159	0.31 130	0.25 219	0.32 233	0.58 242	0.58 228	0.59 223	0.68 231

FADNet	0.46 214	0.38 224	0.31 205	0.42 223	0.32 208	0.40 208	0.46 243	0.59 258	0.35 231	0.56 252	0.53 244	0.59 218	0.39 245	0.28 230	0.50 247	0.38 209	0.40 121	0.39 213	0.94 252	0.43 237	0.46 197	0.41 190	0.29 240	0.31 227	0.55 230	0.62 239	0.48 163	0.63 214

FCDSN-DC	0.52 237	0.52 266	0.51 266	0.53 249	0.50 259	0.50 241	0.52 264	0.56 238	0.36 235	0.61 278	0.36 160	0.48 157	0.34 220	0.47 282	0.63 280	0.57 293	0.65 275	0.62 300	0.54 181	0.48 260	0.59 268	0.50 251	0.38 258	0.62 298	0.53 220	0.55 220	0.51 190	0.54 190
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPruner_ROB	0.43 200	0.36 209	0.37 229	0.38 205	0.39 232	0.37 196	0.26 195	0.45 141	0.36 235	0.50 181	0.53 244	0.47 155	0.40 246	0.23 199	0.56 266	0.38 209	0.48 194	0.44 243	0.51 168	0.35 199	0.57 261	0.45 216	0.27 228	0.32 233	0.47 189	0.68 255	0.52 200	0.45 152

MyStereo04	0.43 200	0.39 231	0.40 238	0.34 189	0.31 204	0.26 147	0.22 173	0.51 197	0.37 237	0.50 181	0.37 166	0.55 191	0.28 193	0.17 117	0.50 247	0.39 213	0.44 161	0.39 213	1.11 272	0.40 222	0.48 207	0.44 209	0.17 164	0.31 227	0.53 220	0.61 238	0.65 242	0.51 177

CASS	0.48 223	0.37 215	0.33 215	0.45 227	0.38 228	0.47 233	0.33 215	0.60 264	0.38 238	0.62 282	0.50 233	0.56 197	0.38 242	0.22 181	0.43 221	0.37 202	0.64 273	0.39 213	0.94 252	0.39 218	0.57 261	0.51 260	0.27 228	0.26 201	0.63 256	0.56 223	0.68 248	0.81 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.60 256	0.53 271	0.58 280	0.79 284	0.57 279	0.61 265	0.52 264	0.70 281	0.38 238	0.62 282	0.51 236	0.67 237	0.31 210	0.60 303	0.68 288	0.66 308	0.57 259	0.48 257	0.52 170	0.48 260	0.65 286	0.65 294	0.38 258	0.52 283	0.68 264	0.77 275	1.06 299	0.73 236

GwcNet-ADL	0.56 247	0.57 278	0.48 257	0.72 274	0.51 262	0.55 255	0.42 238	0.58 250	0.38 238	0.54 225	0.73 284	0.89 266	0.48 257	0.39 267	0.46 232	0.46 247	0.56 256	0.43 237	0.90 245	0.48 260	0.49 212	0.51 260	0.38 258	0.35 240	0.61 252	0.75 270	0.53 203	0.85 260

CBMV_ROB	0.94 287	0.44 245	0.50 264	0.88 290	0.71 292	0.65 271	0.52 264	0.70 281	0.38 238	0.55 242	0.45 214	6.22 344	2.33 321	0.51 289	0.50 247	0.43 239	0.61 267	0.46 254	1.38 281	0.94 317	0.56 252	0.46 223	0.41 275	0.48 275	0.81 294	1.01 306	1.28 312	1.19 282

HSM-Net_RVC	0.50 229	0.37 215	0.39 235	0.56 258	0.44 241	0.46 228	0.28 200	0.55 231	0.39 242	0.57 265	0.63 275	0.89 266	0.56 268	0.31 242	0.39 198	0.35 187	0.49 203	0.41 229	0.56 188	0.34 195	0.47 203	0.46 223	0.28 234	0.41 260	0.67 260	0.79 279	0.77 271	0.72 234
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.82 277	0.59 280	0.42 242	0.73 276	0.49 257	0.73 277	0.68 286	0.58 250	0.39 242	0.56 252	4.12 354	3.54 327	0.96 290	0.43 276	0.62 277	0.51 275	0.53 238	0.48 257	0.78 226	0.54 276	0.58 264	0.53 267	0.39 265	0.37 250	0.54 223	0.58 228	0.55 210	0.78 243

NOSS_ROB	0.54 243	0.48 261	0.44 250	0.55 255	0.51 262	0.51 247	0.47 244	0.68 277	0.39 242	0.52 206	0.41 190	0.49 161	0.36 229	0.53 295	0.66 284	0.56 287	0.61 267	0.54 282	0.57 193	0.47 257	0.64 285	0.50 251	0.39 265	0.51 282	0.70 268	0.65 245	0.83 279	0.67 227

FC-DCNN	0.63 261	0.69 293	0.64 291	0.98 298	0.65 287	0.89 290	0.65 282	0.76 293	0.40 245	0.72 304	0.41 190	0.80 257	0.35 225	0.51 289	0.59 271	0.56 287	0.67 281	0.56 289	0.62 202	0.50 267	0.63 278	0.50 251	0.39 265	0.59 291	0.77 284	0.65 245	0.78 273	0.83 258

FC-DCNN v2	0.65 262	0.70 294	0.65 295	1.06 302	0.66 290	0.93 296	0.65 282	0.78 296	0.41 246	0.73 305	0.42 200	0.83 260	0.36 229	0.51 289	0.59 271	0.56 287	0.67 281	0.56 289	0.62 202	0.50 267	0.63 278	0.50 251	0.39 265	0.59 291	0.86 298	0.71 261	0.90 288	0.92 268

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 341	0.38 224	0.80 307	0.54 251	0.45 247	0.81 285	0.59 277	0.59 258	0.42 247	0.58 268	0.56 253	0.66 234	0.21 135	0.23 199	0.50 247	0.67 311	0.55 250	0.44 243	94.83 368	0.38 213	0.53 236	0.44 209	0.16 149	0.22 155	0.72 276	0.85 283	0.71 258	1.22 286

FADNet_RVC	0.59 254	0.48 261	0.39 235	0.65 267	0.45 247	0.40 208	0.35 219	0.61 265	0.42 247	0.62 282	0.60 265	0.94 269	0.78 280	0.38 264	0.79 301	0.38 209	0.60 263	0.55 287	1.68 289	0.51 271	0.58 264	0.72 305	0.28 234	0.42 264	0.50 211	0.68 255	0.51 190	0.69 232

AF-Net	0.40 175	0.36 209	0.35 225	0.39 210	0.44 241	0.43 223	0.38 227	0.44 134	0.43 249	0.37 95	0.49 227	0.58 210	0.32 214	0.31 242	0.41 211	0.36 196	0.35 92	0.36 180	0.45 146	0.30 173	0.34 94	0.30 121	0.33 245	0.30 218	0.38 144	0.42 179	0.59 223	0.47 163

Nwc_Net	0.40 175	0.36 209	0.35 225	0.39 210	0.44 241	0.43 223	0.38 227	0.44 134	0.43 249	0.37 95	0.49 227	0.58 210	0.32 214	0.31 242	0.41 211	0.36 196	0.35 92	0.36 180	0.45 146	0.30 173	0.34 94	0.30 121	0.33 245	0.30 218	0.38 144	0.42 179	0.59 223	0.47 163

iResNet	0.59 254	0.41 236	0.43 245	0.52 245	0.48 252	0.66 273	0.40 235	0.65 268	0.43 249	0.50 181	0.55 250	1.10 276	1.23 303	0.24 206	0.57 267	0.40 220	0.53 238	0.45 250	1.70 291	0.45 248	0.45 192	0.43 204	0.33 245	0.52 283	0.55 230	0.60 235	0.67 246	0.67 227

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 164	0.38 224	0.38 230	0.34 189	0.47 251	0.32 172	0.52 264	0.40 119	0.44 252	0.41 106	0.41 190	0.56 197	0.26 177	0.41 272	0.43 221	0.30 135	0.39 116	0.33 151	0.40 123	0.27 151	0.34 94	0.27 102	0.22 205	0.24 177	0.37 139	0.47 194	0.40 132	0.44 149
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NCCL2	0.49 225	0.47 253	0.48 257	0.40 215	0.38 228	0.38 201	0.33 215	0.55 231	0.44 252	0.58 268	0.47 223	0.53 182	0.36 229	0.28 230	0.57 267	0.47 254	0.49 203	0.45 250	0.57 193	0.44 245	0.56 252	0.54 271	0.34 248	0.45 272	0.70 268	0.72 263	0.61 233	0.81 253

pmcnn	0.86 282	0.56 276	0.38 230	0.70 271	0.60 283	0.81 285	0.62 280	0.63 267	0.44 252	0.49 176	0.81 303	1.86 296	2.35 322	0.23 199	0.54 260	0.64 305	0.74 293	0.54 282	2.20 302	0.60 287	0.94 314	0.57 277	0.51 289	0.53 286	0.78 286	0.75 270	1.48 318	2.01 317

RP	0.43 200	0.45 247	0.48 257	0.48 236	0.43 239	0.46 228	0.47 244	0.47 160	0.45 255	0.34 87	0.61 267	0.57 205	0.42 250	0.33 249	0.40 203	0.35 187	0.43 148	0.35 175	0.49 164	0.34 195	0.38 130	0.37 171	0.29 240	0.35 240	0.49 205	0.44 186	0.53 203	0.58 201

stereogan	0.49 225	0.47 253	0.46 251	0.52 245	0.54 274	0.56 257	0.48 252	0.52 211	0.45 255	0.39 102	0.49 227	0.70 247	0.49 261	0.34 251	0.49 243	0.40 220	0.45 168	0.40 221	0.63 206	0.41 225	0.43 172	0.39 178	0.38 258	0.37 250	0.47 189	0.50 202	0.77 271	0.60 204

CC-Net-ROB	0.71 270	0.91 307	0.59 283	1.38 310	0.85 303	1.25 308	0.86 301	0.69 279	0.45 255	0.71 301	0.47 223	1.95 298	0.34 220	0.62 307	0.49 243	0.33 170	0.52 233	0.48 257	1.06 269	0.43 237	0.40 141	0.27 102	0.85 316	0.41 260	0.65 259	0.64 243	0.56 215	0.93 269

PSMNet-ADL	0.56 247	0.47 253	0.47 253	0.52 245	0.48 252	0.51 247	0.47 244	0.58 250	0.46 258	0.64 287	0.68 279	0.77 255	0.81 281	0.39 267	0.51 252	0.46 247	0.53 238	0.41 229	1.18 273	0.50 267	0.54 244	0.45 216	0.39 265	0.35 240	0.56 233	0.67 254	0.85 284	0.50 174

SACVNet	0.46 214	0.42 239	0.38 230	0.44 226	0.41 236	0.40 208	0.43 239	0.52 211	0.47 259	0.52 206	0.45 214	0.45 144	0.25 173	0.32 247	0.44 226	0.40 220	0.50 219	0.45 250	0.63 206	0.48 260	0.51 224	0.43 204	0.29 240	0.34 238	0.64 258	0.58 228	0.62 234	0.61 207

XPNet_ROB	0.55 245	0.57 278	0.42 242	0.41 219	0.44 241	0.49 238	0.43 239	0.40 119	0.47 259	0.48 168	0.57 257	1.88 297	0.36 229	0.31 242	0.52 256	0.43 239	0.65 275	0.43 237	0.60 201	0.39 218	0.53 236	0.66 295	0.34 248	0.38 252	0.49 205	0.53 216	0.96 291	0.64 218

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 345	0.51 265	0.68 299	0.72 274	0.57 279	0.64 270	0.77 297	0.61 265	0.48 261	0.53 215	1.02 316	115.67 369	1.14 298	0.84 316	0.57 267	0.49 265	0.71 289	0.66 304	2.72 306	0.55 279	0.72 298	0.68 297	0.41 275	0.42 264	0.75 281	0.81 280	0.72 261	1.51 298

RTSC	0.47 219	0.36 209	0.33 215	0.36 196	0.38 228	0.41 216	0.35 219	0.50 184	0.48 261	0.44 136	0.60 265	0.42 132	0.38 242	0.29 234	0.64 283	0.45 245	0.62 269	0.41 229	0.83 234	0.36 201	0.54 244	0.49 244	0.23 212	0.38 252	0.47 189	0.50 202	0.60 229	0.91 267

NaN_ROB	0.56 247	0.47 253	0.48 257	0.51 243	0.59 281	0.42 218	0.39 232	0.72 285	0.48 261	0.64 287	0.49 227	1.54 293	0.48 257	0.32 247	0.47 237	0.36 196	0.42 141	0.40 221	0.55 183	0.46 253	0.38 130	0.33 147	0.27 228	0.49 277	0.68 264	0.75 270	0.72 261	1.21 284

ITSA-stereo	0.66 265	0.55 275	0.43 245	0.95 296	0.60 283	0.50 241	0.47 244	0.69 279	0.51 264	0.64 287	0.79 298	1.00 272	1.08 296	0.47 282	0.62 277	0.48 260	0.60 263	0.49 262	0.91 247	0.37 206	0.52 230	0.53 267	0.38 258	0.41 260	0.74 279	0.86 285	0.66 245	1.65 305

Anonymous3	0.56 247	0.45 247	0.31 205	0.31 169	0.33 213	0.46 228	0.37 223	0.57 245	0.51 264	0.56 252	0.38 173	1.04 274	0.36 229	0.26 223	0.76 298	0.69 313	0.66 277	0.58 295	1.04 264	0.51 271	0.81 307	0.97 321	0.26 223	0.29 214	0.59 243	0.62 239	0.76 269	0.56 196

psm_up	0.42 194	0.38 224	0.41 239	0.45 227	0.33 213	0.46 228	0.27 197	0.50 184	0.51 264	0.43 127	0.42 200	0.45 144	0.40 246	0.30 236	0.40 203	0.35 187	0.47 184	0.38 200	0.56 188	0.34 195	0.39 136	0.33 147	0.25 219	0.39 256	0.54 223	0.59 231	0.56 215	0.52 182

PA-Net	0.50 229	0.59 280	0.54 272	0.40 215	0.53 272	0.42 218	0.53 269	0.56 238	0.52 267	0.46 154	0.41 190	0.49 161	0.48 257	0.49 284	0.54 260	0.42 237	0.37 103	0.44 243	0.43 137	0.45 248	0.37 119	0.48 238	0.27 228	0.39 256	0.52 217	0.87 286	0.45 153	0.99 272
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SQANet	1.43 306	2.22 328	0.78 306	2.62 327	1.77 323	2.84 326	2.44 324	0.73 287	0.53 268	0.87 316	0.58 260	2.10 303	0.64 274	2.13 327	0.50 247	0.40 220	0.67 281	0.59 296	7.14 339	0.54 276	0.49 212	0.45 216	2.94 336	0.45 272	0.75 281	0.89 292	0.97 292	1.58 301

FBW_ROB	0.91 285	0.96 310	0.70 300	1.45 312	0.89 307	1.09 304	0.86 301	0.66 271	0.53 268	0.56 252	0.61 267	1.19 280	0.77 279	0.79 314	0.63 280	0.43 239	0.70 287	0.52 278	4.11 319	0.43 237	0.60 272	0.46 223	0.95 319	0.94 326	0.75 281	0.85 283	0.85 284	1.31 290

MDST_ROB	1.62 309	1.46 318	0.53 270	2.47 323	0.96 311	1.72 315	0.73 293	0.72 285	0.54 270	0.59 273	0.42 200	1.08 275	11.90 349	0.28 230	0.49 243	0.37 202	0.51 225	0.36 180	0.72 218	0.41 225	0.54 244	0.36 168	0.38 258	0.47 274	3.20 350	1.82 335	8.20 358	2.54 333

DDVS	0.88 283	0.53 271	0.62 289	0.51 243	0.50 259	0.58 261	0.47 244	0.74 288	0.56 271	0.55 242	6.30 357	2.69 313	0.86 284	0.34 251	0.63 280	0.63 302	0.56 256	0.49 262	1.04 264	0.67 296	0.55 248	0.56 273	0.35 251	0.41 260	0.54 223	0.56 223	0.74 267	0.86 262

NCC-stereo	0.51 233	0.47 253	0.43 245	0.49 238	0.51 262	0.50 241	0.51 258	0.51 197	0.57 272	0.36 90	0.59 261	0.62 226	0.55 266	0.36 259	0.53 257	0.41 230	0.46 179	0.50 267	0.58 196	0.41 225	0.43 172	0.40 185	0.43 280	0.36 244	0.57 235	0.72 263	0.73 265	0.65 223

Abc-Net	0.51 233	0.47 253	0.43 245	0.49 238	0.51 262	0.50 241	0.51 258	0.51 197	0.57 272	0.36 90	0.59 261	0.62 226	0.55 266	0.36 259	0.53 257	0.41 230	0.46 179	0.50 267	0.58 196	0.41 225	0.43 172	0.40 185	0.43 280	0.36 244	0.57 235	0.72 263	0.73 265	0.65 223
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	0.88 283	0.59 280	0.88 314	0.89 291	1.07 316	0.84 288	0.66 284	0.82 297	0.58 274	0.67 297	1.67 340	2.16 304	0.93 288	0.54 296	0.86 312	0.62 300	0.66 277	0.71 311	1.29 278	0.80 307	0.68 294	0.57 277	0.57 297	0.68 305	0.67 260	0.84 281	0.83 279	1.54 299

ETE_ROB	0.66 265	0.65 289	0.42 242	0.54 251	0.51 262	0.66 273	0.47 244	0.51 197	0.58 274	0.52 206	0.75 291	2.41 307	0.44 253	0.40 269	0.61 274	0.48 260	0.70 287	0.50 267	0.72 218	0.50 267	0.62 277	0.61 286	0.39 265	0.44 270	0.60 249	0.72 263	1.17 305	0.85 260

DCVSM-stereo	0.70 268	0.52 266	0.49 261	0.70 271	0.52 269	0.91 293	0.58 275	0.66 271	0.60 276	0.65 293	0.77 297	2.08 302	1.09 297	0.37 262	0.45 228	0.49 265	0.54 247	0.44 243	1.42 282	0.68 297	0.53 236	0.52 264	0.68 307	0.44 270	0.57 235	0.66 251	0.65 242	0.83 258

RGC	0.56 247	0.53 271	0.64 291	0.54 251	0.54 274	0.59 263	0.43 239	0.58 250	0.60 276	0.45 141	0.70 281	0.65 233	0.69 276	0.44 278	0.60 273	0.46 247	0.49 203	0.44 243	0.62 202	0.44 245	0.47 203	0.42 197	0.39 265	0.42 264	0.62 255	0.77 275	0.72 261	0.79 245

SFCPSM	0.82 277	0.59 280	0.46 251	0.60 262	0.53 272	0.60 264	0.51 258	0.66 271	0.62 278	0.55 242	0.81 303	1.44 292	2.03 317	0.37 262	0.55 265	0.48 260	0.55 250	0.48 257	4.41 320	0.83 309	0.59 268	0.58 279	0.45 283	0.38 252	0.70 268	0.74 269	0.69 250	0.99 272

GANetREF_RVC	0.61 257	0.56 276	0.58 280	0.56 258	0.52 269	0.55 255	0.52 264	0.85 299	0.63 279	0.78 310	0.44 213	1.00 272	0.63 273	0.34 251	0.62 277	0.44 243	0.53 238	0.51 272	0.85 239	0.51 271	0.63 278	0.48 238	0.48 285	0.59 291	0.71 273	0.65 245	0.81 276	0.79 245
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
CBMV	0.71 270	0.52 266	0.47 253	0.62 263	0.52 269	0.56 257	0.41 236	0.70 281	0.63 279	0.61 278	0.39 183	1.30 289	0.47 256	0.46 281	0.72 294	0.62 300	0.62 269	0.54 282	0.79 227	0.48 260	0.67 291	0.50 251	0.40 274	0.71 307	0.79 287	0.75 270	1.53 321	2.47 329
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.65 262	0.64 288	0.51 266	0.50 240	0.50 259	0.65 271	0.51 258	0.54 223	0.65 281	0.55 242	0.75 291	2.33 305	0.45 255	0.38 264	0.71 293	0.47 254	0.67 281	0.57 293	0.66 212	0.49 266	0.60 272	0.62 288	0.38 258	0.43 267	0.54 223	0.71 261	0.95 290	0.80 250

DAS	0.61 257	0.42 239	0.30 195	0.62 263	0.48 252	0.54 253	0.48 252	0.59 258	0.67 282	0.45 141	0.73 284	1.19 280	0.62 271	0.25 214	0.54 260	0.46 247	0.71 289	0.51 272	0.96 254	0.66 294	0.56 252	0.63 290	0.41 275	0.62 298	0.71 273	0.72 263	0.82 277	0.79 245

SepStereo	0.61 257	0.42 239	0.30 195	0.62 263	0.48 252	0.54 253	0.48 252	0.59 258	0.67 282	0.45 141	0.73 284	1.19 280	0.62 271	0.25 214	0.54 260	0.46 247	0.71 289	0.51 272	0.96 254	0.66 294	0.56 252	0.63 290	0.41 275	0.62 298	0.71 273	0.72 263	0.82 277	0.79 245

DDUNet	1.05 289	1.89 325	0.53 270	2.36 321	2.10 331	2.19 318	2.32 323	0.54 223	0.68 284	0.48 168	0.80 300	1.20 284	0.24 164	2.51 331	0.69 292	0.55 284	0.83 305	0.49 262	1.68 289	0.57 282	0.75 302	0.64 293	1.31 328	0.39 256	0.57 235	0.59 231	0.69 250	0.67 227

ADCRef	0.48 223	0.37 215	0.33 215	0.33 181	0.31 204	0.44 225	0.38 227	0.47 160	0.68 284	0.47 162	0.51 236	0.56 197	0.35 225	0.27 226	0.43 221	0.40 220	0.47 184	0.44 243	0.84 237	0.37 206	0.49 212	0.48 238	0.30 243	0.31 227	0.49 205	0.88 287	0.49 175	1.04 276

DGSMNet	1.34 302	0.76 301	0.84 311	0.84 288	0.77 297	0.89 290	0.87 303	0.82 297	0.69 286	1.13 336	5.02 355	1.26 287	0.85 283	0.72 312	1.06 325	1.62 351	1.63 331	0.95 329	3.26 309	1.05 323	2.68 352	2.86 354	0.72 308	0.88 321	0.79 287	0.96 298	0.90 288	1.21 284

SHD	0.65 262	0.44 245	0.55 275	0.57 260	0.55 276	0.50 241	0.48 252	0.74 288	0.69 286	0.63 286	0.65 277	0.68 242	0.97 291	0.42 274	0.81 305	0.57 293	0.69 286	0.50 267	1.20 275	0.56 281	0.66 289	0.68 297	0.39 265	0.52 283	0.68 264	0.78 278	0.70 256	1.03 275

UDG	1.07 291	1.95 326	0.54 272	2.29 319	2.24 333	2.00 317	2.51 325	0.59 258	0.72 288	0.59 273	0.83 305	1.14 279	0.31 210	2.36 328	0.66 284	0.50 268	0.89 309	0.61 299	1.81 295	0.61 290	0.78 303	0.70 301	1.26 327	0.43 267	0.61 252	0.64 243	0.69 250	0.64 218

RTS	0.77 274	0.45 247	0.41 239	0.46 230	0.44 241	0.77 280	0.53 269	0.66 271	0.73 289	0.42 117	0.51 236	0.86 263	0.50 262	0.35 254	0.68 288	0.57 293	0.82 302	0.51 272	1.59 284	0.64 292	0.63 278	0.60 283	0.36 254	0.50 278	0.80 290	3.82 353	0.83 279	1.23 288

RTSA	0.77 274	0.45 247	0.41 239	0.46 230	0.44 241	0.77 280	0.53 269	0.66 271	0.73 289	0.42 117	0.51 236	0.86 263	0.50 262	0.35 254	0.68 288	0.57 293	0.82 302	0.51 272	1.59 284	0.64 292	0.63 278	0.60 283	0.36 254	0.50 278	0.80 290	3.82 353	0.83 279	1.23 288

CSAN	0.70 268	0.70 294	0.60 288	0.68 269	0.61 285	0.58 261	0.48 252	0.77 295	0.73 289	0.79 312	0.57 257	1.34 291	1.03 295	0.35 254	0.58 270	0.45 245	0.57 259	0.53 280	0.74 222	0.60 287	0.58 264	0.51 260	0.44 282	0.61 295	0.77 284	1.10 310	0.88 287	1.19 282

STTRV1_RVC		0.66 291	0.50 264	0.82 286	0.61 285	0.81 285	0.69 288	0.76 293	0.76 292	0.71 301	0.74 288	1.29 288	1.60 309	0.78 313	0.99 321	0.50 268	1.15 317	0.57 293		1.10 325	1.18 327	0.79 311		0.87 320	0.83 297	0.95 297	1.11 302	2.15 321

ACV-stereo	7.10 351	0.73 297	0.54 272	0.90 292	0.55 276	1.06 302	0.71 291	0.67 276	0.77 293	0.68 298	0.72 283	0.77 255	5.44 339	0.42 274	0.90 317	1.02 335	0.85 308	0.56 289	167.64 369	1.28 334	0.85 309	0.71 304	0.63 303	0.56 287	0.57 235	0.66 251	0.72 261	0.80 250

RainbowNet	1.68 313	2.49 330	1.41 333	2.98 332	2.30 334	3.12 331	2.99 334	1.00 307	0.77 293	1.29 340	0.74 288	2.63 310	1.68 311	2.76 337	1.03 322	0.77 318	1.07 315	0.76 315	2.86 307	1.15 326	0.74 301	0.59 280	3.90 340	0.77 311	1.10 314	1.16 313	1.31 316	2.07 319

XQC	0.74 272	0.75 298	0.58 280	0.77 282	0.74 294	0.79 282	0.72 292	0.86 301	0.77 293	0.73 305	0.57 257	0.86 263	0.81 281	0.60 303	0.79 301	0.58 297	0.63 271	0.53 280	1.04 264	0.59 284	0.68 294	0.70 301	0.52 290	0.57 290	0.90 300	1.03 308	1.04 297	0.77 240

SGM_RVC	1.34 302	1.03 313	0.59 283	1.32 309	0.94 309	1.23 307	0.85 299	0.94 304	0.78 296	0.61 278	0.75 291	2.55 309	1.51 308	0.36 259	0.49 243	0.37 202	0.56 256	0.43 237	4.91 325	0.45 248	0.56 252	0.37 171	0.37 256	0.56 287	1.41 323	1.19 316	3.13 350	8.03 355
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	1.81 316	1.02 311	0.72 301	1.89 314	1.26 319	1.43 312	0.87 303	1.14 315	0.79 297	0.66 295	0.89 307	8.39 352	5.02 338	0.40 269	0.89 315	0.65 306	0.66 277	0.54 282	4.56 322	0.61 290	3.32 355	0.80 312	0.65 304	0.75 308	1.97 331	1.46 328	3.34 352	4.12 345
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
SGM-ForestM	1.56 307	1.80 323	0.59 283	1.74 313	0.86 304	1.83 316	1.08 310	1.28 323	0.81 298	0.56 252	0.74 288	5.35 334	3.72 329	0.41 272	0.47 237	0.37 202	0.59 262	0.44 243	5.02 326	0.43 237	0.55 248	0.39 178	0.39 265	0.50 278	2.80 345	1.97 337	4.37 355	3.15 338

S-Stereo	0.99 288	0.65 289	0.59 283	0.94 294	0.92 308	1.08 303	1.25 314	0.74 288	0.82 299	0.66 295	2.61 348	2.64 311	0.91 286	0.56 298	0.94 318	0.72 315	0.68 285	0.83 323	1.50 283	0.83 309	0.65 286	0.69 300	1.07 322	0.81 317	0.67 260	0.77 275	0.78 273	1.55 300

MFN_U_SF_RVC	1.10 294	0.86 305	0.65 295	0.98 298	0.79 298	1.12 305	1.03 308	1.10 312	0.83 300	1.09 331	1.61 339	1.55 294	1.22 302	0.86 318	1.16 335	0.66 308	0.60 263	0.60 297	4.87 324	0.76 305	0.88 313	0.90 318	0.53 292	0.82 318	0.98 306	0.92 294	0.98 294	1.32 291

edge stereo	1.12 295	0.82 304	1.07 323	1.15 303	1.06 315	1.25 308	1.10 311	1.12 313	0.83 300	0.65 293	1.43 331	3.44 325	1.41 305	0.68 311	0.74 296	0.69 313	0.81 301	0.62 300	2.86 307	0.74 301	0.73 299	0.75 309	0.74 309	0.66 303	0.95 304	0.88 287	1.16 304	2.01 317

otaku	1.67 312	2.58 336	0.90 317	2.93 331	2.07 327	3.14 332	2.73 328	0.88 302	0.84 302	1.00 321	0.66 278	2.38 306	0.95 289	2.39 329	0.67 286	0.52 279	0.79 298	0.62 300	8.04 344	0.90 315	0.59 268	0.53 267	3.56 337	0.62 298	0.95 304	0.96 298	1.19 310	1.74 307

ADCPNet	0.84 279	0.59 280	0.55 275	0.63 266	0.73 293	0.63 267	0.74 294	0.75 292	0.84 302	0.64 287	0.79 298	0.73 250	1.44 306	0.50 287	0.74 296	0.65 306	0.71 289	0.54 282	1.84 296	0.71 300	0.79 305	0.78 310	0.53 292	0.60 294	0.93 303	1.31 321	0.83 279	2.11 320

AMNet	0.92 286	0.91 307	0.88 314	0.91 293	0.95 310	0.96 298	0.87 303	0.71 284	0.88 304	0.90 318	0.98 315	0.99 270	0.64 274	0.95 320	0.89 315	1.00 333	1.06 312	0.97 331	0.96 254	0.97 318	1.02 319	0.97 321	0.52 290	0.91 324	0.91 301	0.98 302	1.06 299	1.14 278

DPSNet	1.63 310	0.63 287	0.62 289	0.87 289	0.82 301	1.02 301	0.59 277	0.68 277	0.90 305	0.45 141	0.50 233	5.87 341	2.58 324	0.29 234	1.06 325	1.04 336	1.03 311	0.91 325	13.68 352	0.88 314	1.24 330	0.89 317	1.13 323	1.02 330	1.25 321	1.42 325	1.17 305	1.35 293

Ntro	1.72 314	2.71 339	0.98 320	3.00 333	2.17 332	3.23 333	2.98 332	0.96 305	0.92 306	1.04 328	0.76 295	2.47 308	0.76 278	2.51 331	0.68 288	0.53 282	0.83 305	0.65 303	8.03 343	0.98 319	0.60 272	0.54 271	3.62 338	0.61 295	1.02 310	1.23 317	1.17 305	1.58 301

ACVNet_1	1.85 317	2.91 344	1.43 335	3.48 341	2.62 343	3.35 338	3.34 340	1.17 317	0.93 307	1.03 325	0.87 306	2.83 317	1.40 304	2.82 341	0.83 307	0.56 287	1.32 325	0.81 320	6.24 332	1.02 321	0.83 308	0.72 305	4.04 343	0.78 314	1.22 319	0.99 305	0.97 292	1.37 294

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 279	0.70 294	0.52 269	0.96 297	0.67 291	0.87 289	0.76 295	1.02 309	0.93 307	0.78 310	0.62 274	1.32 290	0.98 292	0.64 309	0.78 300	0.52 279	0.51 225	0.45 250	1.73 293	0.46 253	0.67 291	0.70 301	0.61 301	0.56 287	1.11 315	1.24 319	0.99 296	1.46 296

PWCDC_ROB	0.45 209	0.20 87	0.30 195	0.20 110	0.33 213	0.23 127	0.29 205	0.26 70	0.96 309	0.21 65	0.54 247	0.30 89	2.04 318	0.49 284	0.51 252	0.41 230	0.38 110	0.41 229	0.39 113	0.37 206	0.37 119	0.61 286	0.35 251	0.31 227	0.24 78	0.49 199	0.35 105	0.53 186

SAMSARA	1.12 295	0.61 286	0.85 312	0.70 271	0.65 287	0.66 273	0.66 284	1.25 321	0.98 310	0.77 309	0.70 281	0.93 268	2.06 319	0.59 300	1.05 324	0.80 321	0.77 297	0.75 314	1.62 288	0.77 306	1.27 332	1.40 345	0.42 279	0.78 314	2.33 338	2.27 345	2.28 338	2.31 323

ADCP+	0.49 225	0.35 207	0.36 228	0.33 181	0.26 168	0.39 207	0.38 227	0.48 168	0.98 310	0.42 117	0.61 267	0.85 262	0.26 177	0.30 236	0.33 166	0.32 163	0.41 133	0.35 175	0.62 202	0.27 151	0.41 151	0.37 171	0.24 216	0.22 155	0.41 164	1.72 333	0.43 149	1.18 281

ACVNet-4b	1.66 311	2.40 329	1.10 324	2.76 329	2.09 330	3.09 330	3.08 338	1.03 310	0.99 312	1.10 332	0.61 267	2.97 319	1.00 294	2.77 338	0.73 295	0.66 308	1.26 320	0.73 313	4.74 323	1.07 324	0.57 261	0.49 244	3.77 339	0.67 304	1.06 312	0.96 298	1.18 309	1.85 314

ACVNet_2	2.32 328	2.71 339	1.69 341	3.41 340	2.53 341	3.05 329	3.01 335	1.38 329	1.11 313	1.11 333	0.96 312	2.71 314	1.91 315	2.55 335	0.95 319	0.76 317	1.77 336	0.76 315	16.37 354	1.21 330	0.87 312	0.72 305	3.93 342	1.11 336	1.70 329	1.17 314	1.50 319	1.83 313

ELAS_RVC	1.92 318	1.47 319	1.24 327	2.08 315	1.53 321	3.37 340	1.51 320	1.46 334	1.11 313	0.91 319	2.26 346	6.93 345	6.00 340	0.61 305	0.85 311	0.63 302	1.07 315	0.81 320	2.14 301	0.85 312	1.19 328	1.19 337	0.81 314	1.04 331	3.02 347	2.05 339	2.69 346	2.88 335
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.58 308	1.14 317	1.05 322	1.38 310	1.25 318	1.44 313	1.32 316	1.30 324	1.12 315	1.11 333	1.28 328	2.72 315	2.00 316	1.04 324	1.09 329	1.13 338	1.27 321	1.05 334	7.90 342	1.19 327	1.40 340	1.27 343	1.25 326	1.08 334	1.24 320	1.08 309	1.86 332	1.77 311

PSMNet_ROB	1.96 319	2.74 341	1.24 327	2.52 324	1.79 324	3.39 341	2.92 331	1.22 319	1.19 316	1.32 342	1.42 330	2.74 316	3.87 330	2.53 334	1.17 336	0.79 320	1.30 322	0.85 324	5.35 327	1.19 327	1.06 322	0.97 321	4.07 344	1.12 338	1.56 328	1.42 325	1.57 322	1.58 301

MADNet+	1.35 305	0.92 309	1.11 325	1.21 305	1.04 314	0.96 298	1.37 317	1.50 335	1.20 317	1.08 330	1.06 317	1.64 295	1.82 314	0.98 321	1.52 347	1.31 346	1.87 339	1.00 333	1.93 298	1.21 330	1.55 341	1.17 336	0.98 321	1.56 349	1.52 327	1.17 314	1.29 313	2.50 331

ADCMid	0.80 276	0.59 280	0.57 279	0.53 249	0.59 281	0.75 278	0.76 295	0.93 303	1.21 318	0.54 225	0.80 300	0.99 270	0.98 292	0.44 278	0.84 309	0.60 298	0.74 293	0.55 287	1.72 292	0.55 279	0.79 305	0.81 313	0.60 300	0.50 278	0.79 287	0.90 293	0.71 258	1.76 310

SANet	1.13 297	0.67 292	0.77 304	0.78 283	0.74 294	0.93 296	0.62 280	1.30 324	1.22 319	0.60 275	0.96 312	5.83 340	2.57 323	0.63 308	0.77 299	0.49 265	0.79 298	0.67 307	1.08 271	0.60 287	0.68 294	0.74 308	0.78 311	0.79 316	1.05 311	1.23 317	1.17 305	2.15 321

SPS-STEREO	1.34 302	1.09 316	1.04 321	1.28 308	1.18 317	1.20 306	0.98 307	1.33 327	1.23 320	1.12 335	1.29 329	2.02 299	1.20 300	0.94 319	1.12 331	1.23 343	1.30 322	1.13 340	3.84 316	1.20 329	1.66 342	1.24 340	1.22 325	1.09 335	1.17 316	1.11 311	1.58 323	1.46 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWC_ROB	0.76 273	0.54 274	0.66 298	0.47 233	0.56 278	0.52 251	0.70 289	0.65 268	1.26 321	0.47 162	0.75 291	0.74 251	2.10 320	0.40 269	0.79 301	0.51 275	0.83 305	0.60 297	1.37 279	0.68 297	0.78 303	0.68 297	0.35 251	0.65 302	0.60 249	0.59 231	0.76 269	1.59 304

DispFullNet	2.28 326	2.67 337	3.43 357	2.54 326	2.31 335	2.65 322	2.56 326	1.35 328	1.31 322	2.15 354	0.96 312	8.62 354	2.71 325	2.49 330	1.12 331	1.67 352	2.75 346	1.39 345	6.61 335	2.05 350	1.38 339	1.06 331	1.21 324	0.77 311	0.92 302	0.88 287	1.50 319	2.53 332

MFMNet_re	1.17 300	1.06 314	0.95 318	1.17 304	0.98 312	1.44 313	1.14 312	1.07 311	1.32 323	1.00 321	1.12 322	2.07 301	1.16 299	0.84 316	1.04 323	1.01 334	1.30 322	1.05 334	2.06 300	1.00 320	1.19 328	0.98 324	0.96 320	0.97 327	0.98 306	0.92 294	1.30 314	1.42 295

G-Net	1.20 301	0.75 298	0.97 319	0.67 268	0.65 287	0.92 295	0.60 279	1.00 307	1.35 324	0.74 307	1.47 334	5.51 337	0.92 287	0.44 278	0.83 307	0.84 322	0.76 296	0.66 304	1.97 299	1.52 342	0.85 309	0.87 315	0.54 294	0.70 306	0.86 298	1.24 319	1.82 330	2.89 336

MonStereo1	1.99 321	2.52 331	1.31 331	3.28 338	3.09 350	3.04 328	3.01 335	1.26 322	1.37 325	1.05 329	1.17 326	4.09 329	4.58 336	2.73 336	0.84 309	0.55 284	1.44 327	0.95 329	3.71 314	1.27 333	1.05 320	0.90 318	4.38 346	0.76 309	1.01 309	0.76 274	1.69 326	1.86 315

LVE	2.29 327	2.69 338	1.56 336	4.79 352	2.63 344	3.26 334	3.58 345	1.30 324	1.38 326	1.61 348	1.27 327	2.94 318	3.52 326	2.79 340	1.07 328	0.88 324	1.50 328	1.09 337	6.15 331	1.42 339	1.24 330	1.14 335	3.90 340	1.43 347	2.52 344	1.66 331	2.05 335	2.34 324

AnyNet_C32	0.85 281	0.47 253	0.49 261	0.50 240	0.51 262	0.63 267	0.58 275	0.74 288	1.45 327	0.60 275	0.80 300	0.74 251	0.50 262	0.49 284	0.82 306	0.68 312	0.75 295	0.68 308	1.18 273	0.54 276	0.98 316	0.88 316	0.48 285	0.61 295	0.74 279	0.98 302	0.71 258	4.30 346

LSM0	6.82 350	0.81 303	0.59 283	1.23 306	1.02 313	1.29 310	1.18 313	1.65 339	1.45 327	1.18 337	1.52 337	2.65 312	4.03 331	0.51 289	59.80 369	70.35 369	1.18 318	0.77 317	10.00 346	1.47 340	2.50 351	3.56 356	0.65 304	0.90 323	1.33 322	1.41 324	2.40 340	8.70 356

AnyNet_C01	1.16 299	0.79 302	0.64 291	0.76 279	0.81 300	0.76 279	0.90 306	1.12 313	1.53 329	0.71 301	0.94 311	2.04 300	1.68 311	0.64 309	1.10 330	1.41 347	1.40 326	1.43 346	2.29 303	1.03 322	1.70 345	1.29 344	0.80 313	0.82 318	1.08 313	0.97 301	0.98 294	1.74 307

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 293	1.02 311	0.89 316	1.25 307	0.83 302	0.90 292	1.07 309	1.23 320	1.56 330	1.03 325	0.76 295	1.19 280	0.86 284	0.98 321	0.98 320	0.74 316	0.64 273	0.72 312	3.50 311	0.86 313	0.85 309	0.98 324	0.82 315	0.89 322	1.20 318	0.93 296	0.86 286	1.68 306

PVD	1.07 291	0.87 306	0.87 313	0.94 294	0.87 306	1.00 300	0.85 299	1.55 336	1.56 330	0.60 275	0.93 310	1.21 286	1.66 310	0.79 314	0.88 313	0.77 318	1.06 312	0.78 318	1.74 294	0.84 311	1.05 320	1.08 334	0.65 304	0.76 309	1.19 317	1.45 327	1.30 314	1.77 311

ADCL	0.56 247	0.50 264	0.39 235	0.42 223	0.36 221	0.51 247	0.55 272	0.58 250	1.58 332	0.56 252	0.64 276	0.62 226	0.37 237	0.33 249	0.41 211	0.39 213	0.48 194	0.40 221	0.73 220	0.38 213	0.59 268	0.52 264	0.34 248	0.35 240	0.63 256	0.68 255	0.57 217	1.34 292

ADCS	1.05 289	0.75 298	0.64 291	0.73 276	0.75 296	0.80 284	0.68 286	0.98 306	1.58 332	0.62 282	0.89 307	1.13 278	1.68 311	0.59 300	1.06 325	1.18 341	1.01 310	0.82 322	1.89 297	0.93 316	1.30 333	1.26 341	0.59 299	0.77 311	0.99 308	2.08 340	1.04 297	1.74 307

STStereo	2.66 330	1.83 324	1.92 343	2.87 330	2.02 326	2.68 323	1.85 322	3.30 354	1.63 334	0.82 314	5.71 356	8.58 353	10.17 347	0.52 294	0.67 286	0.43 239	0.63 271	0.46 254	11.73 348	0.68 297	0.73 299	0.66 295	0.49 288	0.98 328	2.33 338	1.79 334	2.66 343	3.63 342

Dean	2.18 325	3.00 349	1.41 333	3.65 342	3.00 348	3.31 335	3.34 340	1.62 338	1.76 335	1.34 343	1.15 324	3.10 320	3.59 327	2.78 339	1.12 331	0.88 324	1.64 333	1.06 336	3.90 318	1.55 344	0.98 316	0.82 314	4.20 345	1.27 340	2.36 341	1.90 336	2.17 337	1.95 316

ELAS	1.96 319	1.69 322	1.23 326	2.25 318	1.75 322	2.41 320	1.49 319	1.55 336	1.80 336	0.89 317	2.14 345	7.05 347	6.02 341	0.61 305	0.88 313	0.63 302	1.06 312	0.78 318	2.32 304	0.80 307	1.15 326	1.19 337	0.79 312	0.98 328	3.21 351	2.53 349	2.67 345	3.05 337
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	2.14 323	2.52 331	1.62 338	3.01 334	2.45 336	3.32 336	3.49 342	1.41 330	1.89 337	1.00 321	1.09 319	3.32 322	4.52 334	3.28 345	1.18 337	0.90 327	1.59 329	0.94 326	3.67 312	1.33 335	1.12 324	1.00 326	4.55 347	1.06 332	2.07 333	1.40 322	1.68 324	2.36 326

IMH-64	2.14 323	2.52 331	1.62 338	3.01 334	2.45 336	3.32 336	3.49 342	1.41 330	1.89 337	1.00 321	1.09 319	3.32 322	4.52 334	3.28 345	1.18 337	0.90 327	1.59 329	0.94 326	3.67 312	1.33 335	1.12 324	1.00 326	4.55 347	1.06 332	2.07 333	1.40 322	1.68 324	2.36 326

IMH	2.38 329	2.57 335	1.64 340	3.03 336	2.50 340	3.36 339	3.51 344	1.45 333	1.91 339	1.03 325	1.08 318	3.49 326	8.04 344	3.63 347	1.13 334	0.90 327	1.63 331	0.99 332	4.48 321	1.36 338	1.08 323	0.96 320	4.57 349	1.11 336	2.03 332	1.61 330	1.79 328	3.48 341

WAO-6	1.99 321	2.09 327	1.24 327	2.53 325	2.08 329	2.68 323	2.63 327	1.44 332	1.93 340	1.37 344	1.15 324	3.11 321	4.32 333	2.51 331	1.45 346	1.18 341	1.76 335	1.09 337	2.63 305	1.34 337	1.34 334	1.26 341	2.43 332	1.33 341	2.19 336	1.97 337	1.94 334	2.72 334

KSHMR	5.04 346	3.41 350	2.38 350	4.77 351	3.49 353	4.30 347	4.29 347	2.24 348	1.95 341	1.89 350	1.87 342	3.78 328	56.60 367	4.26 358	1.69 350	1.43 348	2.22 340	1.60 348	9.78 345	1.73 346	1.68 343	1.48 347	6.29 358	1.57 350	2.43 342	2.17 344	2.30 339	4.47 347

PWCK	3.72 337	2.52 331	1.72 342	3.06 337	2.07 327	3.03 327	2.98 332	1.97 346	2.05 342	2.27 355	3.31 350	5.51 337	3.67 328	1.40 326	1.32 342	0.97 331	1.74 334	1.10 339	42.82 365	1.70 345	1.90 348	1.23 339	2.24 331	1.51 348	1.84 330	2.15 343	1.79 328	2.46 328

WAO-7	1.75 315	1.50 320	1.58 337	2.10 316	1.51 320	1.41 311	1.46 318	1.80 343	2.17 343	1.51 347	3.52 351	3.39 324	4.26 332	1.05 325	1.44 345	1.11 337	1.19 319	0.94 326	3.26 309	1.24 332	0.99 318	1.06 331	0.61 301	1.41 345	1.44 324	1.56 329	1.47 317	2.35 325

notaker	3.58 336	3.59 352	2.75 353	6.07 354	3.32 352	4.63 350	4.56 350	2.01 347	2.21 344	1.90 351	1.51 336	7.09 348	15.50 355	3.77 353	1.72 352	1.50 349	2.35 342	1.70 350	10.97 347	2.01 349	1.69 344	1.56 348	4.87 351	1.70 352	1.51 326	1.68 332	1.89 333	2.48 330

JetBlue	3.47 334	2.94 346	2.19 349	4.01 347	3.28 351	4.39 349	3.86 346	2.36 349	2.38 345	1.19 338	0.90 309	7.02 346	1.50 307	3.19 344	1.37 344	1.50 349	2.33 341	2.09 352	3.87 317	1.73 346	2.93 353	2.27 352	1.98 329	1.67 351	2.33 338	4.93 357	2.98 349	22.60 361

BEATNet-Init1	11.87 357	15.78 362	1.38 332	34.17 365	2.55 342	31.72 364	9.59 359	2.52 350	2.49 346	0.96 320	2.28 347	18.81 358	32.29 360	0.54 296	1.70 351	0.88 324	0.80 300	0.66 304	61.61 367	16.09 364	1.78 346	1.44 346	0.75 310	1.12 338	14.82 361	2.79 350	37.47 369	23.61 362

JetRed	5.83 349	4.38 356	5.23 359	3.30 339	4.12 355	5.85 355	9.23 358	4.20 357	2.78 347	2.31 356	2.00 344	5.46 336	1.20 300	5.68 362	3.38 357	3.88 356	6.46 354	6.52 356	3.80 315	2.98 355	6.60 357	4.97 358	5.41 354	2.73 357	9.22 358	21.91 364	5.29 356	18.57 359

UNDER WATER-64	3.96 339	4.37 355	2.51 352	7.01 356	4.82 357	5.45 354	5.56 353	3.42 356	2.88 348	1.94 352	1.97 343	7.85 351	8.75 346	4.47 361	1.68 349	1.29 345	3.73 349	1.68 349	6.02 330	2.22 353	1.91 349	1.82 351	7.96 362	1.98 354	2.95 346	4.40 356	2.80 348	5.47 351

ktn	4.83 344	2.95 347	2.02 347	3.73 343	2.99 347	3.77 345	4.53 348	1.75 341	2.92 349	2.10 353	1.52 337	11.18 357	36.94 362	3.71 350	2.06 353	1.82 353	2.47 343	1.99 351	18.72 355	1.98 348	1.88 347	1.74 350	4.75 350	1.91 353	2.11 335	2.29 346	2.70 347	3.98 343

UNDER WATER	3.87 338	4.07 354	2.45 351	6.40 355	4.68 356	5.32 353	5.36 352	3.27 352	3.11 350	1.70 349	1.81 341	7.54 349	10.28 348	4.28 359	1.61 348	1.24 344	3.62 348	1.58 347	6.48 334	2.35 354	1.91 349	1.64 349	7.43 361	2.14 355	3.08 348	3.53 352	2.66 343	4.95 350

MANE	4.47 343	1.62 321	3.30 356	2.34 320	1.90 325	2.28 319	1.66 321	2.83 351	3.11 350	0.83 315	1.12 322	7.77 350	8.15 345	0.56 298	0.79 301	0.87 323	0.82 302	13.62 359	5.80 329	0.59 284	0.94 314	0.60 283	0.48 285	0.91 324	7.29 357	9.34 359	14.90 362	26.25 364

WAO-8	2.81 331	2.84 342	1.93 344	4.63 349	2.49 338	3.42 342	2.87 329	1.88 344	3.27 352	1.37 344	1.46 332	4.92 332	7.73 342	3.64 348	1.31 340	1.16 339	1.83 337	1.15 341	6.68 336	2.14 351	1.34 334	1.05 329	2.87 334	1.34 342	3.29 352	2.12 341	2.43 341	4.61 348

Venus	2.81 331	2.84 342	1.93 344	4.63 349	2.49 338	3.42 342	2.87 329	1.88 344	3.27 352	1.37 344	1.46 332	4.92 332	7.73 342	3.64 348	1.31 340	1.16 339	1.83 337	1.15 341	6.68 336	2.14 351	1.34 334	1.05 329	2.87 334	1.34 342	3.29 352	2.12 341	2.43 341	4.61 348

DPSimNet_ROB	5.25 347	2.91 344	3.05 354	2.71 328	2.70 345	2.74 325	3.01 335	3.28 353	3.44 354	2.70 358	24.36 365	5.90 342	13.71 353	2.93 342	2.87 356	4.00 357	3.18 347	2.34 353	22.47 356	3.37 356	4.40 356	3.75 357	2.59 333	2.84 358	3.39 354	3.00 351	3.30 351	6.87 354

MADNet++	4.30 342	2.97 348	3.19 355	2.44 322	3.80 354	2.62 321	3.22 339	3.36 355	4.11 355	3.55 359	3.66 352	5.40 335	4.86 337	3.12 343	2.43 355	4.06 358	3.95 350	3.22 355	6.34 333	4.44 357	7.73 359	13.41 360	2.00 330	3.91 359	3.19 349	7.99 358	3.68 353	3.33 340

TorneroNet	5.35 348	3.54 351	2.08 348	3.85 344	3.06 349	4.35 348	4.55 349	1.78 342	5.81 356	1.30 341	1.48 335	6.10 343	59.26 368	3.90 356	1.29 339	0.98 332	2.50 344	1.23 343	15.91 353	1.53 343	1.34 334	1.07 333	5.16 353	1.38 344	2.49 343	2.34 347	2.12 336	4.10 344

LE_ROB	11.92 358	1.06 314	1.26 330	4.81 353	43.47 368	6.01 356	35.61 365	7.74 361	6.23 357	0.58 268	3.83 353	32.58 364	46.83 365	0.27 226	0.44 226	0.32 163	0.53 238	0.43 237	23.28 357	0.75 304	0.67 291	0.51 260	0.56 296	8.03 362	23.19 363	17.00 363	20.55 364	35.43 367

TorneroNet-64	4.00 340	3.59 352	1.93 344	4.36 348	2.95 346	4.26 346	4.58 351	1.71 340	6.44 358	1.23 339	1.09 319	5.61 339	25.81 357	3.97 357	1.34 343	0.95 330	2.58 345	1.26 344	11.84 349	1.51 341	1.36 338	1.04 328	4.94 352	1.42 346	2.25 337	2.47 348	1.83 331	5.55 353

LRCNet_RVC	19.16 362	27.96 364	9.75 361	30.25 364	27.88 366	31.68 363	26.10 364	20.49 367	8.68 359	28.66 367	28.73 366	30.64 363	23.65 356	32.48 367	8.43 359	1.88 354	23.05 364	16.90 362	40.24 362	17.44 365	6.93 358	3.35 355	35.23 366	25.28 367	1.49 325	1.01 306	5.96 357	3.25 339

HanzoNet	10.34 353	6.49 359	3.95 358	14.30 359	6.07 358	19.42 359	21.47 363	6.96 360	10.04 360	2.64 357	2.68 349	30.46 362	52.16 366	23.13 366	2.36 354	2.79 355	5.38 351	2.60 354	25.05 358	5.07 358	3.22 354	2.85 353	8.74 363	2.65 356	4.75 355	4.05 355	4.27 354	5.54 352

DGTPSM_ROB	10.91 354	5.63 357	16.64 362	3.95 345	7.34 359	4.92 351	7.44 354	4.30 358	11.23 361	4.12 360	8.40 358	4.53 330	13.14 350	3.85 354	12.94 360	13.80 360	6.33 352	15.35 360	7.08 338	11.58 360	8.21 360	20.96 361	5.52 355	10.97 363	11.26 359	29.88 367	12.66 359	32.49 365

DPSMNet_ROB	11.00 355	5.63 357	16.64 362	3.96 346	7.34 359	4.92 351	7.44 354	4.30 358	11.25 362	4.13 361	8.58 359	4.57 331	14.55 354	3.88 355	12.94 360	13.80 360	6.34 353	15.40 361	7.85 341	11.58 360	8.22 361	20.97 362	5.52 355	10.97 363	11.28 360	29.87 366	12.66 359	32.49 365

DPSM_ROB	17.13 360	15.19 360	21.09 364	8.59 357	8.29 361	12.91 357	8.41 356	9.74 363	14.29 363	8.00 362	8.92 360	10.02 355	13.15 351	3.71 350	17.12 362	17.90 362	17.95 362	19.75 363	13.14 350	14.59 362	24.07 363	27.10 363	6.34 359	14.03 365	30.70 367	38.45 368	35.86 367	43.05 368

DPSM	17.13 360	15.19 360	21.09 364	8.59 357	8.29 361	12.91 357	8.41 356	9.74 363	14.29 363	8.00 362	8.92 360	10.02 355	13.15 351	3.71 350	17.12 362	17.90 362	17.95 362	19.75 363	13.14 350	14.59 362	24.07 363	27.10 363	6.34 359	14.03 365	30.70 367	38.45 368	35.86 367	43.05 368

CasAABBNet	34.41 364	30.51 366	42.45 369	17.22 361	16.57 364	25.84 361	16.81 361	19.09 365	28.74 365	16.65 365	18.06 363	20.17 359	26.39 358	7.50 363	34.38 364	35.87 364	36.10 365	39.70 366	26.18 360	29.35 366	48.14 368	54.75 368	12.73 364	28.31 368	61.71 370	77.35 370	71.94 370	86.51 370

FlowAnything	34.50 365	30.48 365	42.50 370	17.21 360	16.74 365	26.09 362	16.88 362	19.79 366	28.79 366	16.58 364	18.02 362	20.19 360	26.43 359	7.59 364	34.60 365	36.12 365	36.20 366	39.52 365	26.15 359	29.46 367	48.48 369	54.76 369	12.81 365	28.50 369	61.59 369	77.56 371	72.02 371	86.55 371

HaxPig	36.95 366	39.38 367	36.02 366	37.94 366	42.14 367	37.82 365	41.49 366	37.89 368	39.02 367	47.01 368	48.90 368	44.27 365	35.80 361	36.82 368	38.89 367	36.75 367	45.48 367	48.70 367	40.83 363	39.66 368	36.10 365	30.92 365	47.77 368	39.68 370	18.58 362	16.85 362	13.59 361	19.32 360

AVERAGE_ROB	39.07 367	42.10 368	39.04 367	43.37 367	44.15 369	43.08 366	43.88 367	43.21 369	40.00 368	47.62 369	48.04 367	44.84 366	39.97 363	43.46 370	38.33 366	36.44 366	46.53 368	49.04 368	41.84 364	40.32 369	39.63 366	34.70 366	46.76 367	39.74 371	24.66 364	16.71 361	19.73 363	17.80 358

MEDIAN_ROB	40.90 368	43.34 369	39.72 368	44.06 368	45.29 370	43.61 367	44.70 368	43.97 370	40.60 369	50.37 370	51.53 369	46.75 367	40.36 364	41.80 369	40.48 368	38.16 368	48.55 369	51.45 369	44.21 366	42.99 370	40.94 367	34.86 367	48.85 369	41.17 372	25.23 366	24.02 365	21.83 365	25.36 363

PML	26.01 363	16.47 363	5.54 360	20.38 363	13.16 363	20.84 360	9.63 360	9.23 362	69.83 370	17.73 366	139.43 370	91.26 368	98.96 369	9.19 365	8.28 358	7.65 359	13.69 360	6.52 356	31.86 361	6.30 359	10.00 362	7.86 359	5.54 357	5.57 360	24.82 365	10.77 360	31.09 366	10.74 357

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

ASD4																								6.32 361

Low-res two-view benchmark