Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 14	0.12 26	0.11 11	0.14 25	0.16 18	0.07 7	0.06 10	0.15 2	0.17 4	0.15 2	0.13 5	0.16 4	0.11 3	0.17 10	0.13 6	0.06 4	0.08 7	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 12	0.08 35	0.13 14	0.06 2	0.11 11	0.09 11	0.10 2	0.07 7	0.06 10	0.16 4	0.16 3	0.19 11	0.11 1	0.18 7	0.09 1	0.17 10	0.11 1	0.08 15	0.07 4	0.14 3	0.12 2	0.24 23	0.12 6

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 7	0.07 3	0.06 16	0.11 2	0.09 10	0.16 36	0.09 11	0.17 25	0.06 1	0.05 4	0.16 4	0.18 10	0.22 20	0.19 24	0.22 24	0.12 7	0.23 23	0.11 1	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.21 10	0.14 13

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 5	0.06 1	0.08 15	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 29	0.07 6	0.16 18	0.06 1	0.05 4	0.17 7	0.18 10	0.22 20	0.19 24	0.19 12	0.12 7	0.21 19	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.20 8	0.14 13

NLCSM	0.13 5	0.11 8	0.07 2	0.10 16	0.07 7	0.12 29	0.07 24	0.17 38	0.17 45	0.09 4	0.27 75	0.13 11	0.27 109	0.07 18	0.13 1	0.15 1	0.13 1	0.11 1	0.13 1	0.09 1	0.12 1	0.14 7	0.07 11	0.09 19	0.13 2	0.15 10	0.18 5	0.11 1

BridgeDepth	0.13 5	0.13 12	0.09 18	0.11 21	0.08 15	0.11 23	0.06 16	0.11 2	0.10 14	0.11 11	0.06 3	0.31 55	0.07 7	0.06 10	0.17 7	0.17 4	0.15 2	0.15 7	0.17 5	0.11 3	0.16 7	0.17 17	0.05 1	0.08 7	0.18 21	0.17 23	0.22 14	0.15 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 5	0.16 30	0.08 5	0.12 29	0.10 28	0.07 3	0.06 16	0.12 8	0.12 26	0.07 1	0.10 16	0.15 16	0.09 22	0.05 4	0.19 18	0.21 18	0.22 20	0.18 20	0.19 12	0.13 15	0.23 23	0.18 23	0.10 36	0.08 7	0.16 9	0.14 7	0.19 6	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.13 5	0.13 12	0.08 5	0.10 16	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 42	0.14 35	0.15 29	0.06 3	0.13 11	0.06 1	0.07 18	0.15 2	0.15 1	0.23 26	0.15 7	0.21 20	0.12 7	0.18 13	0.18 23	0.08 15	0.08 7	0.15 5	0.11 1	0.28 37	0.15 17

MM-Stereo_test1	0.13 5	0.13 12	0.08 5	0.11 21	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.15 22	0.11 18	0.16 36	0.07 6	0.15 16	0.06 1	0.07 18	0.17 7	0.18 10	0.23 26	0.17 17	0.22 24	0.14 20	0.20 16	0.14 7	0.08 15	0.08 7	0.16 9	0.13 5	0.25 26	0.15 17

CoSv	0.13 5	0.17 34	0.08 5	0.08 9	0.07 7	0.17 53	0.07 24	0.15 22	0.10 14	0.13 22	0.06 3	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 7	0.20 14	0.21 17	0.12 3	0.22 24	0.12 7	0.20 16	0.11 1	0.06 4	0.07 4	0.22 40	0.15 10	0.19 6	0.11 1

AIO-test1	0.13 5	0.09 3	0.08 5	0.06 1	0.07 7	0.11 23	0.04 1	0.17 38	0.13 30	0.15 29	0.16 33	0.19 34	0.08 14	0.09 37	0.18 15	0.22 22	0.19 11	0.16 14	0.15 2	0.14 20	0.17 10	0.14 7	0.08 15	0.07 4	0.14 3	0.14 7	0.13 2	0.12 6

CroCo-Stereo	0.13 5	0.09 3	0.08 5	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 20	0.05 1	0.10 6	0.03 1	0.13 11	0.06 1	0.04 1	0.24 34	0.26 38	0.20 13	0.18 20	0.20 17	0.11 3	0.24 30	0.15 10	0.05 1	0.06 1	0.22 40	0.20 32	0.23 17	0.15 17
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
WQFJX1	0.14 13	0.15 26	0.08 5	0.10 16	0.08 15	0.09 12	0.05 6	0.16 31	0.19 57	0.10 6	0.28 79	0.12 7	0.30 129	0.08 30	0.16 4	0.17 4	0.16 5	0.12 3	0.15 2	0.12 7	0.14 2	0.17 17	0.11 48	0.09 19	0.17 16	0.16 12	0.22 14	0.12 6

MoCha-V2	0.14 13	0.15 26	0.11 30	0.12 29	0.09 20	0.11 23	0.09 47	0.13 14	0.08 7	0.13 22	0.18 41	0.17 25	0.07 7	0.07 18	0.17 7	0.23 25	0.20 13	0.20 27	0.25 37	0.14 20	0.29 45	0.17 17	0.08 15	0.08 7	0.17 16	0.16 12	0.15 3	0.11 1

ProNet	0.14 13	0.13 12	0.14 43	0.11 21	0.07 7	0.14 39	0.12 66	0.13 14	0.06 2	0.08 2	0.24 66	0.09 1	0.06 1	0.07 18	0.22 29	0.21 18	0.22 20	0.18 20	0.19 12	0.14 20	0.20 16	0.11 1	0.12 56	0.11 31	0.16 9	0.13 5	0.17 4	0.12 6

CroCo-Stereo Lap2	0.14 13	0.10 6	0.08 5	0.08 9	0.08 15	0.08 8	0.05 6	0.12 8	0.06 2	0.22 53	0.07 6	0.16 18	0.07 7	0.04 1	0.20 21	0.26 38	0.22 20	0.19 24	0.26 41	0.11 3	0.28 41	0.16 14	0.06 4	0.08 7	0.22 40	0.23 51	0.20 8	0.16 24

WQFJA1	0.15 17	0.14 21	0.08 5	0.11 21	0.09 20	0.12 29	0.08 35	0.15 22	0.16 43	0.10 6	0.36 108	0.11 4	0.28 115	0.07 18	0.18 15	0.17 4	0.17 8	0.15 7	0.19 12	0.12 7	0.14 2	0.15 10	0.11 48	0.11 31	0.16 9	0.16 12	0.23 17	0.16 24

WQFJX	0.15 17	0.13 12	0.09 18	0.11 21	0.09 20	0.13 36	0.09 47	0.13 14	0.15 40	0.11 11	0.33 100	0.11 4	0.36 182	0.06 10	0.17 7	0.17 4	0.15 2	0.14 6	0.18 7	0.13 15	0.14 2	0.15 10	0.10 36	0.11 31	0.18 21	0.19 30	0.21 10	0.16 24

NLMM	0.15 17	0.14 21	0.08 5	0.11 21	0.09 20	0.12 29	0.08 35	0.15 22	0.16 43	0.10 6	0.36 108	0.11 4	0.28 115	0.07 18	0.18 15	0.17 4	0.17 8	0.15 7	0.19 12	0.12 7	0.14 2	0.15 10	0.11 48	0.11 31	0.16 9	0.16 12	0.23 17	0.16 24

NLSM3	0.15 17	0.13 12	0.10 23	0.11 21	0.10 28	0.10 18	0.08 35	0.15 22	0.17 45	0.11 11	0.17 37	0.12 7	0.13 43	0.11 47	0.21 25	0.20 14	0.20 13	0.17 17	0.17 5	0.12 7	0.16 7	0.16 14	0.08 15	0.11 31	0.18 21	0.23 51	0.27 33	0.18 34

MonStereo	0.15 17	0.14 21	0.13 38	0.12 29	0.12 38	0.10 18	0.08 35	0.11 2	0.11 18	0.14 24	0.13 22	0.17 25	0.11 32	0.07 18	0.20 21	0.23 25	0.23 26	0.17 17	0.21 20	0.15 26	0.19 15	0.18 23	0.08 15	0.08 7	0.22 40	0.18 24	0.23 17	0.24 49

LG-Stereo	0.15 17	0.11 8	0.08 5	0.09 14	0.11 34	0.11 23	0.05 6	0.15 22	0.11 18	0.19 45	0.12 20	0.26 47	0.09 22	0.06 10	0.19 18	0.20 14	0.23 26	0.16 14	0.18 7	0.14 20	0.23 23	0.20 33	0.05 1	0.08 7	0.17 16	0.18 24	0.24 23	0.15 17

MM-Stereo_test2	0.15 17	0.19 39	0.11 30	0.16 48	0.11 34	0.08 8	0.05 6	0.14 20	0.11 18	0.20 47	0.08 10	0.12 7	0.08 14	0.09 37	0.20 21	0.22 22	0.25 34	0.20 27	0.20 17	0.18 39	0.25 33	0.21 38	0.10 36	0.10 21	0.16 9	0.16 12	0.21 10	0.16 24

GREAT-IGEV	0.15 17	0.15 26	0.11 30	0.08 9	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.16 31	0.10 14	0.12 18	0.13 22	0.25 46	0.09 22	0.08 30	0.22 29	0.25 30	0.24 33	0.16 14	0.23 29	0.13 15	0.18 13	0.16 14	0.09 29	0.10 21	0.15 5	0.16 12	0.31 47	0.13 11
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 17	0.11 8	0.08 5	0.06 1	0.05 2	0.09 12	0.04 1	0.16 31	0.06 2	0.15 29	0.04 2	0.17 25	0.07 7	0.05 4	0.22 29	0.28 45	0.26 38	0.23 43	0.27 42	0.17 34	0.28 41	0.19 28	0.06 4	0.08 7	0.26 46	0.23 51	0.23 17	0.20 41

AIO-Stereo	0.15 17	0.17 34	0.12 35	0.17 54	0.10 28	0.12 29	0.06 16	0.11 2	0.08 7	0.10 6	0.14 25	0.12 7	0.09 22	0.08 30	0.20 21	0.21 18	0.20 13	0.20 27	0.21 20	0.17 34	0.23 23	0.20 33	0.07 11	0.11 31	0.17 16	0.16 12	0.23 17	0.12 6

RSM	0.15 17	0.16 30	0.12 35	0.14 38	0.09 20	0.14 39	0.06 16	0.10 1	0.08 7	0.09 4	0.15 28	0.14 15	0.10 27	0.07 18	0.22 29	0.25 30	0.21 17	0.20 27	0.18 7	0.17 34	0.25 33	0.18 23	0.08 15	0.10 21	0.16 9	0.16 12	0.27 33	0.15 17

MatchStereo	0.16 28	0.14 21	0.11 30	0.07 5	0.12 38	0.07 3	0.06 16	0.16 31	0.18 51	0.08 2	0.12 20	0.13 11	0.13 43	0.11 47	0.21 25	0.25 30	0.17 8	0.20 27	0.18 7	0.19 46	0.21 19	0.26 56	0.08 15	0.12 43	0.21 38	0.23 51	0.22 14	0.19 38

GSStereo	0.16 28	0.18 37	0.13 38	0.13 33	0.13 40	0.12 29	0.09 47	0.12 8	0.10 14	0.16 36	0.11 17	0.22 40	0.08 14	0.05 4	0.22 29	0.25 30	0.28 43	0.20 27	0.25 37	0.16 29	0.32 47	0.19 28	0.08 15	0.10 21	0.18 21	0.16 12	0.25 26	0.16 24

GASTEREO	0.16 28	0.16 30	0.10 23	0.14 38	0.10 28	0.11 23	0.07 24	0.12 8	0.15 40	0.14 24	0.09 11	0.18 31	0.11 32	0.06 10	0.24 34	0.24 29	0.23 26	0.20 27	0.23 29	0.16 29	0.23 23	0.23 50	0.11 48	0.10 21	0.19 27	0.22 42	0.28 37	0.14 13

MSCF	0.16 28	0.15 26	0.09 18	0.14 38	0.09 20	0.11 23	0.07 24	0.11 2	0.15 40	0.14 24	0.09 11	0.17 25	0.11 32	0.06 10	0.25 37	0.23 25	0.23 26	0.20 27	0.23 29	0.15 26	0.24 30	0.21 38	0.11 48	0.10 21	0.19 27	0.22 42	0.27 33	0.15 17

MLG-Stereo_test2	0.16 28	0.12 11	0.10 23	0.10 16	0.08 15	0.09 12	0.05 6	0.18 41	0.11 18	0.20 47	0.07 6	0.23 41	0.08 14	0.08 30	0.19 18	0.23 25	0.30 46	0.25 48	0.31 48	0.18 39	0.28 41	0.17 17	0.09 29	0.08 7	0.20 34	0.16 12	0.29 40	0.21 43

IGEV-Stereo++	0.16 28	0.24 53	0.09 18	0.13 33	0.13 40	0.10 18	0.05 6	0.15 22	0.13 30	0.12 18	0.16 33	0.16 18	0.11 32	0.07 18	0.21 25	0.22 22	0.22 20	0.18 20	0.21 20	0.16 29	0.22 22	0.27 60	0.09 29	0.08 7	0.17 16	0.18 24	0.25 26	0.18 34

NLMM1	0.17 34	0.14 21	0.09 18	0.08 9	0.09 20	0.10 18	0.07 24	0.15 22	0.20 63	0.12 18	0.34 103	0.21 38	0.51 227	0.07 18	0.17 7	0.18 10	0.16 5	0.15 7	0.22 24	0.14 20	0.14 2	0.19 28	0.10 36	0.11 31	0.19 27	0.18 24	0.24 23	0.13 11

NLSM1	0.17 34	0.13 12	0.10 23	0.11 21	0.11 34	0.14 39	0.08 35	0.20 44	0.19 57	0.11 11	0.38 119	0.18 31	0.42 200	0.09 37	0.17 7	0.21 18	0.16 5	0.15 7	0.20 17	0.13 15	0.16 7	0.22 46	0.10 36	0.11 31	0.18 21	0.19 30	0.27 33	0.14 13

GIP-stereo	0.17 34	0.21 45	0.13 38	0.15 43	0.09 20	0.09 12	0.07 24	0.12 8	0.09 10	0.16 36	0.13 22	0.16 18	0.08 14	0.15 66	0.27 48	0.25 30	0.25 34	0.21 36	0.24 35	0.19 46	0.27 37	0.20 33	0.07 11	0.11 31	0.20 34	0.22 42	0.35 57	0.17 31

RSM++	0.17 34	0.18 37	0.13 38	0.17 54	0.10 28	0.14 39	0.07 24	0.13 14	0.13 30	0.12 18	0.14 25	0.17 25	0.11 32	0.08 30	0.25 37	0.27 44	0.25 34	0.21 36	0.23 29	0.18 39	0.26 35	0.21 38	0.08 15	0.10 21	0.20 34	0.18 24	0.29 40	0.18 34

RAFT	0.17 34	0.13 12	0.10 23	0.16 48	0.07 7	0.21 68	0.05 6	0.25 49	0.12 26	0.14 24	0.15 28	0.16 18	0.10 27	0.05 4	0.21 25	0.20 14	0.23 26	0.15 7	0.28 44	0.13 15	0.21 19	0.17 17	0.07 11	0.10 21	0.26 46	0.24 56	0.33 50	0.23 46

GEAStereo	0.18 39	0.22 47	0.15 46	0.19 61	0.14 48	0.14 39	0.09 47	0.16 31	0.13 30	0.15 29	0.11 17	0.23 41	0.08 14	0.09 37	0.25 37	0.25 30	0.27 39	0.21 36	0.23 29	0.17 34	0.34 54	0.22 46	0.10 36	0.12 43	0.19 27	0.21 38	0.30 44	0.19 38

gasm-f	0.18 39	0.22 47	0.15 46	0.19 61	0.14 48	0.14 39	0.09 47	0.16 31	0.13 30	0.15 29	0.11 17	0.23 41	0.08 14	0.09 37	0.25 37	0.25 30	0.27 39	0.21 36	0.23 29	0.17 34	0.34 54	0.22 46	0.10 36	0.12 43	0.19 27	0.21 38	0.30 44	0.19 38

AdaDepth	0.18 39	0.19 39	0.10 23	0.12 29	0.14 48	0.12 29	0.09 47	0.16 31	0.14 35	0.14 24	0.17 37	0.19 34	0.10 27	0.08 30	0.26 45	0.29 51	0.28 43	0.23 43	0.25 37	0.16 29	0.24 30	0.20 33	0.09 29	0.11 31	0.19 27	0.20 32	0.32 48	0.25 51

Occ-G	0.18 39	0.26 58	0.15 46	0.17 54	0.14 48	0.15 46	0.07 24	0.12 8	0.11 18	0.11 11	0.22 58	0.20 37	0.09 22	0.10 43	0.28 53	0.28 45	0.25 34	0.22 40	0.29 46	0.19 46	0.26 35	0.19 28	0.10 36	0.15 53	0.19 27	0.18 24	0.29 40	0.17 31

StereoVision	0.18 39	0.13 12	0.11 30	0.09 14	0.14 48	0.16 48	0.08 35	0.17 38	0.17 45	0.15 29	0.15 28	0.16 18	0.10 27	0.06 10	0.25 37	0.26 38	0.27 39	0.22 40	0.22 24	0.16 29	0.23 23	0.17 17	0.06 4	0.13 47	0.28 56	0.29 68	0.38 62	0.28 57

RAStereo	0.19 44	0.16 30	0.10 23	0.08 9	0.07 7	0.09 12	0.06 16	0.21 45	0.09 10	0.45 87	0.09 11	0.26 47	0.08 14	0.07 18	0.25 37	0.26 38	0.28 43	0.25 48	0.33 52	0.15 26	0.35 58	0.18 23	0.08 15	0.10 21	0.28 56	0.23 51	0.25 26	0.24 49

AEACV	0.19 44	0.31 70	0.14 43	0.17 54	0.13 40	0.12 29	0.07 24	0.15 22	0.07 6	0.16 36	0.15 28	0.18 31	0.11 32	0.11 47	0.25 37	0.25 30	0.32 48	0.23 43	0.35 57	0.18 39	0.27 37	0.22 46	0.11 48	0.11 31	0.20 34	0.22 42	0.25 26	0.18 34

BridgeDepth_RVC	0.21 46	0.21 45	0.15 46	0.15 43	0.14 48	0.17 53	0.09 47	0.26 51	0.23 76	0.17 42	0.17 37	0.24 44	0.14 46	0.13 57	0.26 45	0.29 51	0.21 17	0.23 43	0.27 42	0.20 53	0.23 23	0.25 53	0.10 36	0.12 43	0.26 46	0.30 71	0.29 40	0.36 78
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DEFOM-Stereo	0.21 46	0.19 39	0.12 35	0.18 59	0.13 40	0.20 66	0.08 35	0.19 42	0.14 35	0.16 36	0.23 61	0.21 38	0.10 27	0.12 53	0.27 48	0.29 51	0.34 55	0.28 56	0.32 49	0.22 61	0.32 47	0.21 38	0.12 56	0.11 31	0.26 46	0.22 42	0.47 78	0.29 59

VIP-Stereo	0.22 48	0.20 43	0.19 64	0.14 38	0.11 34	0.13 36	0.06 16	0.29 56	0.19 57	0.19 45	0.28 79	0.28 51	0.11 32	0.12 53	0.27 48	0.28 45	0.37 63	0.26 51	0.33 52	0.21 57	0.34 54	0.21 38	0.11 48	0.15 53	0.24 44	0.22 42	0.25 26	0.30 61

MLG-Stereo_test3	0.23 49	0.17 34	0.13 38	0.14 38	0.17 64	0.16 48	0.09 47	0.21 45	0.12 26	0.21 50	0.18 41	0.35 63	0.11 32	0.15 66	0.29 54	0.26 38	0.33 51	0.28 56	0.63 136	0.18 39	0.40 67	0.41 99	0.11 48	0.15 53	0.21 38	0.21 38	0.33 50	0.27 55

delet	0.24 50	0.25 56	0.22 92	0.24 87	0.20 77	0.28 107	0.16 98	0.21 45	0.18 51	0.23 55	0.26 72	0.26 47	0.15 53	0.25 151	0.32 67	0.28 45	0.31 47	0.27 53	0.24 35	0.24 70	0.31 46	0.20 33	0.16 78	0.19 70	0.28 56	0.25 60	0.32 48	0.31 64

TDLM	0.24 50	0.29 64	0.22 92	0.22 71	0.27 117	0.23 85	0.18 106	0.26 51	0.19 57	0.18 44	0.38 119	0.29 52	0.21 81	0.15 66	0.24 34	0.28 45	0.32 48	0.28 56	0.25 37	0.21 57	0.28 41	0.19 28	0.16 78	0.21 78	0.24 44	0.20 32	0.28 37	0.25 51

LG-G_1	0.25 52	0.22 47	0.19 64	0.23 83	0.22 82	0.22 74	0.12 66	0.28 53	0.11 18	0.21 50	0.20 50	0.35 63	0.14 46	0.18 80	0.31 64	0.30 57	0.35 59	0.32 70	0.51 87	0.24 70	0.39 65	0.26 56	0.10 36	0.15 53	0.27 52	0.24 56	0.36 59	0.34 72

LG-G	0.25 52	0.22 47	0.19 64	0.23 83	0.22 82	0.22 74	0.12 66	0.28 53	0.11 18	0.21 50	0.20 50	0.35 63	0.14 46	0.18 80	0.31 64	0.30 57	0.35 59	0.32 70	0.51 87	0.24 70	0.39 65	0.26 56	0.10 36	0.15 53	0.27 52	0.24 56	0.36 59	0.34 72

AIO_rvc	0.25 52	0.34 77	0.16 52	0.19 61	0.15 57	0.18 58	0.11 61	0.39 67	0.22 71	0.30 61	0.16 33	0.32 57	0.12 40	0.18 80	0.27 48	0.26 38	0.33 51	0.22 40	0.38 60	0.20 53	0.42 75	0.44 119	0.13 64	0.14 50	0.28 56	0.22 42	0.33 50	0.21 43

anonymousdsp	0.25 52	0.23 51	0.19 64	0.16 48	0.14 48	0.18 58	0.10 58	0.37 65	0.19 57	0.32 64	0.22 58	0.32 57	0.12 40	0.14 62	0.29 54	0.32 64	0.32 48	0.28 56	0.39 61	0.22 61	0.46 94	0.31 68	0.12 56	0.15 53	0.26 46	0.20 32	0.52 95	0.20 41

LG-Stereo_L2	0.26 56	0.31 70	0.17 57	0.13 33	0.13 40	0.14 39	0.07 24	0.42 74	0.20 63	0.48 99	0.22 58	0.40 80	0.14 46	0.17 77	0.30 60	0.37 78	0.39 73	0.28 56	0.40 63	0.19 46	0.45 87	0.35 76	0.09 29	0.14 50	0.30 65	0.22 42	0.33 50	0.33 70

LGtest1	0.26 56	0.19 39	0.20 71	0.16 48	0.18 68	0.16 48	0.09 47	0.28 53	0.17 45	0.22 53	0.27 75	0.29 52	0.13 43	0.14 62	0.30 60	0.31 61	0.38 67	0.33 78	0.49 82	0.25 76	0.41 69	0.41 99	0.13 64	0.16 62	0.30 65	0.24 56	0.39 64	0.31 64

MaDis-Stereo	0.26 56	0.20 43	0.16 52	0.10 16	0.10 28	0.10 18	0.08 35	0.24 48	0.14 35	0.36 67	0.16 33	0.36 71	0.12 40	0.08 30	0.33 68	0.35 68	0.39 73	0.35 91	0.53 100	0.20 53	0.40 67	0.26 56	0.13 64	0.15 53	0.39 104	0.39 108	0.40 68	0.49 110

iRaftStereo_RVC	0.26 56	0.27 60	0.16 52	0.13 33	0.14 48	0.18 58	0.09 47	0.44 79	0.14 35	0.36 67	0.36 108	0.32 57	0.16 57	0.13 57	0.29 54	0.29 51	0.38 67	0.28 56	0.34 56	0.22 61	0.41 69	0.38 87	0.12 56	0.17 64	0.27 52	0.29 68	0.42 70	0.27 55

LG-Stereo_L1	0.27 60	0.30 68	0.17 57	0.13 33	0.13 40	0.15 46	0.08 35	0.42 74	0.21 68	0.49 108	0.20 50	0.39 78	0.15 53	0.15 66	0.30 60	0.38 81	0.39 73	0.29 64	0.40 63	0.18 39	0.47 101	0.35 76	0.08 15	0.14 50	0.30 65	0.21 38	0.37 61	0.36 78

AIO_test	0.27 60	0.39 106	0.19 64	0.29 110	0.19 71	0.18 58	0.14 83	0.42 74	0.23 76	0.33 65	0.19 45	0.37 73	0.18 65	0.18 80	0.25 37	0.29 51	0.34 55	0.24 47	0.39 61	0.21 57	0.49 111	0.46 128	0.13 64	0.15 53	0.30 65	0.28 66	0.41 69	0.21 43

IGEV-Stereo+	0.27 60	0.25 56	0.14 43	0.22 71	0.14 48	0.13 36	0.07 24	0.36 62	0.20 63	0.55 142	0.23 61	0.38 75	0.14 46	0.16 73	0.26 45	0.35 68	0.40 76	0.35 91	0.48 80	0.24 70	0.44 83	0.51 151	0.12 56	0.13 47	0.28 56	0.20 32	0.34 54	0.23 46

RAFT + AFF	0.27 60	0.26 58	0.17 57	0.21 68	0.13 40	0.19 63	0.13 70	0.41 70	0.18 51	0.44 85	0.19 45	0.42 89	0.14 46	0.09 37	0.86 213	0.29 51	0.41 79	0.20 27	0.55 109	0.23 66	0.47 101	0.21 38	0.12 56	0.15 53	0.28 56	0.20 32	0.21 10	0.17 31

RYNet	0.27 60	0.23 51	0.18 62	0.15 43	0.17 64	0.19 63	0.13 70	0.25 49	0.31 151	0.17 42	0.20 50	0.19 34	0.14 46	0.13 57	0.80 195	0.28 45	0.27 39	0.41 123	0.28 44	0.19 46	0.27 37	0.21 38	0.29 197	0.18 67	0.27 52	0.76 202	0.34 54	0.23 46

DFGA-Net	0.28 65	0.37 92	0.16 52	0.26 97	0.15 57	0.22 74	0.15 89	0.40 68	0.21 68	0.41 74	0.24 66	0.31 55	0.17 60	0.13 57	0.42 93	0.39 85	0.38 67	0.30 67	0.42 70	0.21 57	0.36 62	0.29 64	0.13 64	0.21 78	0.31 75	0.27 63	0.51 85	0.28 57

UniTT-Stereo	0.28 65	0.27 60	0.15 46	0.15 43	0.13 40	0.17 53	0.09 47	0.35 61	0.19 57	0.49 108	0.21 54	0.41 87	0.18 65	0.14 62	0.40 81	0.39 85	0.42 81	0.34 82	0.56 115	0.25 76	0.43 77	0.24 52	0.13 64	0.19 70	0.31 75	0.41 113	0.30 44	0.37 80

AASNet	0.28 65	0.34 77	0.22 92	0.25 93	0.26 107	0.34 135	0.25 151	0.32 59	0.17 45	0.29 59	0.36 108	0.26 47	0.18 65	0.24 135	0.36 72	0.31 61	0.34 55	0.32 70	0.32 49	0.28 89	0.35 58	0.28 63	0.17 93	0.22 91	0.30 65	0.28 66	0.35 57	0.25 51

AANet_RVC	0.28 65	0.27 60	0.23 97	0.19 61	0.28 122	0.16 48	0.16 98	0.29 56	0.30 133	0.20 47	0.27 75	0.24 44	0.21 81	0.19 87	0.45 98	0.36 74	0.33 51	0.34 82	0.29 46	0.29 94	0.27 37	0.27 60	0.22 152	0.21 78	0.34 85	0.33 86	0.42 70	0.52 122

SGD-Stereo	0.29 69	0.24 53	0.17 57	0.16 48	0.15 57	0.22 74	0.08 35	0.29 56	0.22 71	0.29 59	0.15 28	0.45 101	0.20 74	0.10 43	0.71 182	0.45 121	0.46 91	0.27 53	0.47 77	0.22 61	0.41 69	0.36 80	0.19 113	0.19 70	0.28 56	0.32 81	0.46 76	0.40 90

HUF	0.29 69	0.34 77	0.20 71	0.22 71	0.21 80	0.19 63	0.11 61	0.51 98	0.22 71	0.42 76	0.18 41	0.35 63	0.22 85	0.19 87	0.30 60	0.32 64	0.38 67	0.26 51	0.52 92	0.25 76	0.52 131	0.43 113	0.16 78	0.18 67	0.30 65	0.22 42	0.38 62	0.29 59

test_5	0.29 69	0.39 106	0.16 52	0.22 71	0.15 57	0.21 68	0.13 70	0.54 109	0.20 63	0.38 72	0.19 45	0.44 97	0.34 170	0.10 43	0.43 95	0.38 81	0.33 51	0.32 70	0.33 52	0.20 53	0.32 47	0.35 76	0.09 29	0.21 78	0.28 56	0.30 71	0.51 85	0.32 67

MMNet	0.29 69	0.29 64	0.22 92	0.26 97	0.26 107	0.26 95	0.18 106	0.33 60	0.23 76	0.24 56	0.28 79	0.35 63	0.15 53	0.32 200	0.39 79	0.31 61	0.36 61	0.34 82	0.41 66	0.27 86	0.32 47	0.21 38	0.17 93	0.23 103	0.32 80	0.30 71	0.46 76	0.32 67

YMNet	0.30 73	0.31 70	0.23 97	0.27 102	0.23 88	0.26 95	0.25 151	0.36 62	0.37 191	0.25 57	0.19 45	0.40 80	0.27 109	0.29 181	0.38 75	0.47 141	0.37 63	0.28 56	0.43 72	0.19 46	0.35 58	0.33 71	0.16 78	0.19 70	0.36 95	0.29 68	0.39 64	0.35 75

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 73	0.24 53	0.17 57	0.23 83	0.19 71	0.18 58	0.08 35	0.49 95	0.25 93	0.54 135	0.21 54	0.32 57	0.17 60	0.17 77	0.29 54	0.39 85	0.45 86	0.36 96	0.50 84	0.26 83	0.56 149	0.49 140	0.13 64	0.13 47	0.31 75	0.26 62	0.45 74	0.30 61

MIF-Stereo (partial)	0.30 73	0.44 136	0.18 62	0.16 48	0.16 62	0.21 68	0.11 61	0.37 65	0.22 71	0.37 70	0.24 66	0.32 57	0.17 60	0.13 57	0.39 79	0.45 121	0.46 91	0.38 105	0.42 70	0.25 76	0.43 77	0.35 76	0.18 105	0.21 78	0.35 94	0.32 81	0.50 84	0.44 101

RAFT_CTSACE	0.30 73	0.37 92	0.15 46	0.15 43	0.15 57	0.25 93	0.18 106	0.53 104	0.20 63	0.55 142	0.18 41	0.44 97	0.29 119	0.16 73	0.29 54	0.30 57	0.37 63	0.27 53	0.37 59	0.18 39	0.38 63	0.45 123	0.10 36	0.17 64	0.30 65	0.31 76	0.60 121	0.26 54

AFF-stereo	0.30 73	0.34 77	0.26 109	0.18 59	0.17 64	0.33 128	0.11 61	0.50 96	0.23 76	0.46 90	0.28 79	0.40 80	0.16 57	0.12 53	0.27 48	0.35 68	0.37 63	0.25 48	0.57 119	0.23 66	0.38 63	0.25 53	0.17 93	0.17 64	0.37 97	0.37 101	0.48 81	0.32 67

plain	0.31 78	0.43 129	0.20 71	0.20 67	0.16 62	0.20 66	0.10 58	0.41 70	0.18 51	0.48 99	0.19 45	0.34 62	0.17 60	0.10 43	0.41 87	0.44 110	0.45 86	0.40 118	0.55 109	0.24 70	0.41 69	0.34 74	0.14 72	0.21 78	0.32 80	0.33 86	0.39 64	0.48 108

CVANet_RVC	0.31 78	0.40 113	0.30 123	0.40 163	0.29 129	0.37 146	0.23 143	0.41 70	0.23 76	0.31 62	0.49 152	0.37 73	0.26 102	0.19 87	0.29 54	0.33 67	0.34 55	0.32 70	0.32 49	0.25 76	0.34 54	0.25 53	0.18 105	0.25 124	0.30 65	0.25 60	0.34 54	0.30 61

MIM_Stereo	0.32 80	0.40 113	0.25 105	0.28 105	0.20 77	0.27 100	0.14 83	0.45 85	0.18 51	0.48 99	0.25 69	0.42 89	0.18 65	0.16 73	0.36 72	0.42 98	0.44 83	0.36 96	0.47 77	0.28 89	0.47 101	0.36 80	0.12 56	0.23 103	0.29 64	0.27 63	0.47 78	0.33 70

RAFT+CT+SA	0.32 80	0.46 155	0.20 71	0.26 97	0.18 68	0.22 74	0.15 89	0.58 129	0.23 76	0.52 123	0.17 37	0.46 103	0.33 158	0.12 53	0.33 68	0.43 105	0.36 61	0.30 67	0.45 74	0.23 66	0.45 87	0.49 140	0.09 29	0.22 91	0.32 80	0.31 76	0.53 99	0.35 75

HCRNet	0.32 80	0.38 101	0.20 71	0.39 157	0.17 64	0.29 111	0.18 106	0.40 68	0.18 51	0.80 272	0.40 129	0.49 113	0.18 65	0.22 110	0.38 75	0.30 57	0.38 67	0.29 64	0.40 63	0.19 46	0.33 51	0.23 50	0.19 113	0.16 62	0.26 46	0.31 76	0.51 85	0.31 64

DMCA	0.32 80	0.31 70	0.30 123	0.24 87	0.25 98	0.27 100	0.22 131	0.36 62	0.33 164	0.31 62	0.40 129	0.40 80	0.23 91	0.25 151	0.41 87	0.37 78	0.40 76	0.39 107	0.36 58	0.28 89	0.41 69	0.27 60	0.25 176	0.25 124	0.31 75	0.35 91	0.39 64	0.37 80

GANet	0.32 80	0.29 64	0.27 111	0.34 135	0.33 147	0.38 151	0.29 169	0.44 79	0.24 87	0.35 66	0.30 88	0.46 103	0.22 85	0.21 104	0.31 64	0.32 64	0.40 76	0.43 137	0.33 52	0.22 61	0.33 51	0.29 64	0.22 152	0.24 113	0.31 75	0.27 63	0.42 70	0.34 72

S2M2_XL	0.33 85	0.30 68	0.30 123	0.17 54	0.19 71	0.23 85	0.21 125	0.53 104	0.26 103	0.47 93	0.25 69	0.48 109	0.18 65	0.22 110	0.38 75	0.36 74	0.54 141	0.29 64	0.41 66	0.28 89	0.50 115	0.31 68	0.21 138	0.21 78	0.34 85	0.32 81	0.45 74	0.51 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 85	0.36 90	0.20 71	0.23 83	0.20 77	0.17 53	0.10 58	0.48 92	0.23 76	0.55 142	0.32 93	0.40 80	0.19 71	0.15 66	0.48 107	0.36 74	0.47 101	0.33 78	0.51 87	0.27 86	0.50 115	0.42 106	0.16 78	0.18 67	0.30 65	0.31 76	0.48 81	0.53 126

LL-Strereo2	0.34 87	0.29 64	0.21 83	0.24 87	0.19 71	0.17 53	0.13 70	0.63 169	0.26 103	0.58 166	0.23 61	0.44 97	0.22 85	0.14 62	0.41 87	0.41 94	0.47 101	0.35 91	0.73 161	0.31 104	0.47 101	0.36 80	0.21 138	0.20 75	0.32 80	0.34 90	0.51 85	0.35 75

test_4	0.34 87	0.33 74	0.27 111	0.21 68	0.18 68	0.16 48	0.11 61	0.59 136	0.26 103	0.58 166	0.25 69	0.50 119	0.20 74	0.19 87	0.33 68	0.40 90	0.45 86	0.34 82	0.41 66	0.29 94	0.45 87	0.41 99	0.16 78	0.24 113	0.38 101	0.40 112	0.59 120	0.42 97

ARAFT	0.34 87	0.38 101	0.23 97	0.26 97	0.21 80	0.27 100	0.14 83	0.44 79	0.24 87	0.50 110	0.30 88	0.41 87	0.16 57	0.15 66	0.67 168	0.42 98	0.50 114	0.47 170	0.51 87	0.23 66	0.53 138	0.32 70	0.16 78	0.19 70	0.43 113	0.30 71	0.52 95	0.37 80

raft+_RVC	0.35 90	0.34 77	0.26 109	0.25 93	0.23 88	0.25 93	0.18 106	0.54 109	0.26 103	0.52 123	0.43 134	0.46 103	0.23 91	0.18 80	0.42 93	0.38 81	0.43 82	0.34 82	0.61 134	0.26 83	0.43 77	0.38 87	0.13 64	0.20 75	0.39 104	0.39 108	0.58 113	0.42 97

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 90	0.41 117	0.32 131	0.24 87	0.19 71	0.28 107	0.13 70	0.58 129	0.24 87	0.46 90	0.35 107	0.49 113	0.19 71	0.15 66	0.34 71	0.35 68	0.41 79	0.28 56	0.65 141	0.28 89	0.44 83	0.33 71	0.19 113	0.22 91	0.51 144	0.37 101	0.58 113	0.44 101

DispViT+	0.37 92	0.43 129	0.27 111	0.31 124	0.43 198	0.28 107	0.13 70	0.48 92	0.26 103	0.51 115	0.45 140	0.39 78	0.17 60	0.20 97	0.38 75	0.39 85	0.38 67	0.35 91	0.45 74	0.30 98	0.33 51	0.37 85	0.17 93	0.23 103	0.47 125	0.65 180	0.70 156	0.56 137

MGS-Stereo	0.37 92	0.46 155	0.21 83	0.22 71	0.19 71	0.22 74	0.15 89	0.45 85	0.17 45	0.36 67	0.26 72	0.29 52	0.19 71	0.23 123	1.37 275	0.40 90	0.52 129	0.45 152	0.55 109	0.33 111	0.50 115	0.41 99	0.21 138	0.22 91	0.33 84	0.30 71	0.47 78	0.45 103

TESTraft	0.37 92	0.46 155	0.21 83	0.21 68	0.23 88	0.21 68	0.16 98	0.54 109	0.31 151	0.51 115	0.23 61	0.36 71	0.36 182	0.11 47	0.85 211	0.48 147	0.45 86	0.32 70	0.48 80	0.24 70	0.46 94	0.65 186	0.12 56	0.23 103	0.37 97	0.43 116	0.57 105	0.39 85

CAS	0.38 95	0.45 144	0.25 105	0.29 110	0.29 129	0.23 85	0.13 70	0.41 70	0.27 110	0.41 74	0.54 179	0.35 63	0.35 177	0.21 104	0.52 113	0.38 81	0.50 114	0.34 82	0.52 92	0.26 83	0.43 77	0.41 99	0.19 113	0.23 103	0.51 144	0.52 156	0.62 127	0.77 195

anonymousdsp2	0.38 95	0.46 155	0.30 123	0.25 93	0.23 88	0.32 121	0.18 106	0.58 129	0.23 76	0.47 93	0.38 119	0.48 109	0.23 91	0.18 80	0.40 81	0.39 85	0.44 83	0.33 78	0.88 184	0.31 104	0.48 107	0.52 157	0.17 93	0.23 103	0.41 110	0.33 86	0.61 124	0.42 97

TestStereo1	0.38 95	0.49 178	0.19 64	0.22 71	0.23 88	0.23 85	0.15 89	0.55 116	0.30 133	0.52 123	0.21 54	0.35 63	0.39 193	0.11 47	0.80 195	0.50 158	0.46 91	0.32 70	0.53 100	0.25 76	0.52 131	0.67 194	0.15 74	0.22 91	0.37 97	0.42 114	0.60 121	0.39 85

SA-5K	0.38 95	0.49 178	0.19 64	0.22 71	0.23 88	0.23 85	0.15 89	0.55 116	0.30 133	0.52 123	0.21 54	0.35 63	0.39 193	0.11 47	0.80 195	0.50 158	0.46 91	0.32 70	0.53 100	0.25 76	0.52 131	0.67 194	0.15 74	0.22 91	0.37 97	0.42 114	0.60 121	0.39 85

UPFNet	0.38 95	0.34 77	0.34 140	0.32 127	0.33 147	0.39 153	0.29 169	0.47 90	0.33 164	0.43 78	0.41 131	0.40 80	0.30 129	0.34 205	0.61 143	0.40 90	0.46 91	0.41 123	0.52 92	0.35 133	0.35 58	0.34 74	0.25 176	0.27 133	0.38 101	0.35 91	0.55 101	0.37 80

HITNet	0.38 95	0.37 92	0.28 114	0.34 135	0.29 129	0.26 95	0.19 117	0.58 129	0.32 159	0.57 155	0.45 140	0.55 136	0.30 129	0.22 110	0.51 111	0.35 68	0.44 83	0.39 107	0.41 66	0.29 94	0.41 69	0.38 87	0.20 129	0.25 124	0.39 104	0.37 101	0.70 156	0.52 122
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
S2M2_L	0.40 101	0.42 124	0.41 179	0.24 87	0.27 117	0.35 141	0.22 131	0.51 98	0.24 87	0.61 181	0.23 61	0.43 94	0.21 81	0.31 193	0.59 132	0.49 154	0.55 150	0.36 96	0.53 100	0.34 117	0.55 144	0.38 87	0.28 192	0.27 133	0.42 111	0.43 116	0.63 130	0.66 165
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 101	0.52 207	0.23 97	0.27 102	0.27 117	0.30 117	0.14 83	0.62 156	0.29 124	0.61 181	0.44 137	0.64 165	0.28 115	0.23 123	0.55 118	0.36 74	0.45 86	0.31 69	0.73 161	0.27 86	0.63 174	0.39 93	0.21 138	0.24 113	0.42 111	0.32 81	0.61 124	0.56 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 101	0.28 63	0.33 134	0.35 145	0.24 96	0.24 90	0.15 89	0.63 169	0.28 117	0.61 181	0.39 126	0.51 124	0.22 85	0.22 110	0.48 107	0.43 105	0.49 109	0.43 137	0.66 143	0.34 117	0.63 174	0.70 201	0.14 72	0.22 91	0.39 104	0.47 136	0.63 130	0.39 85

FINET	0.40 101	0.38 101	0.39 165	0.43 177	0.30 137	0.34 135	0.35 184	0.44 79	0.36 181	0.47 93	0.32 93	0.47 106	0.30 129	0.28 174	0.66 162	0.50 158	0.48 106	0.36 96	0.60 130	0.33 111	0.46 94	0.37 85	0.30 200	0.30 152	0.43 113	0.35 91	0.56 103	0.42 97

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 105	0.33 74	0.29 119	0.29 110	0.24 96	0.26 95	0.16 98	0.55 116	0.40 201	0.55 142	0.49 152	0.49 113	0.27 109	0.23 123	0.58 128	0.45 121	0.51 125	0.40 118	0.50 84	0.36 135	0.46 94	0.50 145	0.16 78	0.23 103	0.49 137	0.75 199	0.44 73	0.56 137

IER	0.41 105	0.37 92	0.31 128	0.30 118	0.28 122	0.35 141	0.24 146	0.47 90	0.28 117	0.44 85	0.59 187	0.77 200	0.29 119	0.35 211	0.63 152	0.42 98	0.47 101	0.42 132	0.44 73	0.34 117	0.42 75	0.36 80	0.28 192	0.26 130	0.40 108	0.47 136	0.52 95	0.52 122

rafts_anoy	0.41 105	0.51 198	0.35 142	0.29 110	0.30 137	0.33 128	0.22 131	0.59 136	0.25 93	0.51 115	0.50 160	0.48 109	0.23 91	0.17 77	0.57 124	0.46 130	0.51 125	0.50 190	0.58 123	0.34 117	0.50 115	0.43 113	0.19 113	0.28 139	0.50 141	0.47 136	0.52 95	0.53 126

RALAANet	0.41 105	0.41 117	0.37 154	0.28 105	0.28 122	0.33 128	0.24 146	0.54 109	0.27 110	0.48 99	0.48 147	0.43 94	0.25 99	0.20 97	0.57 124	0.41 94	0.49 109	0.50 190	0.71 157	0.40 164	0.52 131	0.46 128	0.21 138	0.29 144	0.46 123	0.45 126	0.70 156	0.47 106

GMStereo	0.41 105	0.48 175	0.25 105	0.32 127	0.32 146	0.37 146	0.28 162	0.59 136	0.30 133	0.45 87	0.36 108	0.61 155	0.31 143	0.24 135	0.45 98	0.41 94	0.54 141	0.35 91	0.73 161	0.39 159	0.51 121	0.33 71	0.23 163	0.28 139	0.48 129	0.36 94	0.68 147	0.41 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 110	0.39 106	0.28 114	0.35 145	0.40 186	0.34 135	0.22 131	0.54 109	0.34 171	0.52 123	0.61 197	0.50 119	0.38 190	0.26 162	0.61 143	0.44 110	0.50 114	0.40 118	0.46 76	0.33 111	0.43 77	0.39 93	0.28 192	0.27 133	0.49 137	0.54 161	0.69 150	0.49 110

LoS_RVC	0.42 110	0.45 144	0.43 187	0.19 61	0.25 98	0.24 90	0.16 98	0.44 79	0.28 117	0.51 115	0.48 147	0.42 89	0.31 143	0.22 110	0.60 138	0.45 121	0.46 91	0.41 123	0.71 157	0.30 98	0.67 189	0.51 151	0.19 113	0.32 165	0.61 180	0.44 120	0.58 113	0.61 152

tt_ll	0.42 110	0.45 144	0.43 187	0.19 61	0.25 98	0.24 90	0.16 98	0.44 79	0.28 117	0.51 115	0.48 147	0.42 89	0.31 143	0.22 110	0.60 138	0.45 121	0.46 91	0.41 123	0.71 157	0.30 98	0.67 189	0.51 151	0.19 113	0.32 165	0.61 180	0.44 120	0.58 113	0.61 152

SA	0.42 110	0.47 162	0.21 83	0.25 93	0.23 88	0.31 118	0.13 70	0.64 176	0.32 159	0.61 181	0.26 72	0.54 130	0.21 81	0.16 73	0.63 152	0.47 141	0.52 129	0.41 123	0.60 130	0.29 94	0.46 94	0.61 177	0.15 74	0.27 133	0.45 119	0.58 169	0.96 224	0.47 106

CIPLG	0.42 110	0.47 162	0.24 103	0.32 127	0.22 82	0.32 121	0.19 117	0.63 169	0.24 87	0.55 142	0.50 160	0.60 154	0.30 129	0.41 225	0.93 230	0.44 110	0.52 129	0.37 101	0.56 115	0.38 145	0.56 149	0.45 123	0.19 113	0.24 113	0.44 115	0.31 76	0.57 105	0.38 84

IPLGR_C	0.42 110	0.47 162	0.23 97	0.31 124	0.22 82	0.32 121	0.18 106	0.63 169	0.23 76	0.55 142	0.50 160	0.61 155	0.31 143	0.41 225	0.87 219	0.45 121	0.52 129	0.37 101	0.55 109	0.38 145	0.56 149	0.46 128	0.19 113	0.24 113	0.44 115	0.33 86	0.58 113	0.40 90

GMOStereo	0.42 110	0.39 106	0.21 83	0.30 118	0.26 107	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 93	0.54 130	0.33 158	0.20 97	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 142	0.68 149	0.34 117	0.51 121	0.66 189	0.16 78	0.22 91	0.58 169	0.45 126	0.82 187	0.41 92

error version	0.42 110	0.39 106	0.21 83	0.30 118	0.26 107	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 93	0.54 130	0.33 158	0.20 97	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 142	0.68 149	0.34 117	0.51 121	0.66 189	0.16 78	0.22 91	0.58 169	0.45 126	0.82 187	0.41 92

test-v	0.42 110	0.39 106	0.21 83	0.30 118	0.26 107	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 93	0.54 130	0.33 158	0.20 97	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 142	0.68 149	0.34 117	0.51 121	0.66 189	0.16 78	0.22 91	0.58 169	0.45 126	0.82 187	0.41 92

ACRE	0.42 110	0.47 162	0.22 92	0.32 127	0.22 82	0.33 128	0.18 106	0.63 169	0.23 76	0.55 142	0.50 160	0.61 155	0.30 129	0.41 225	0.91 225	0.45 121	0.52 129	0.36 96	0.55 109	0.38 145	0.57 159	0.44 119	0.19 113	0.23 103	0.44 115	0.32 81	0.58 113	0.39 85

test-2	0.42 110	0.39 106	0.21 83	0.30 118	0.26 107	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 93	0.54 130	0.33 158	0.20 97	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 142	0.68 149	0.34 117	0.51 121	0.66 189	0.16 78	0.22 91	0.58 169	0.45 126	0.82 187	0.41 92

RALCasStereoNet	0.42 110	0.50 193	0.35 142	0.35 145	0.30 137	0.31 118	0.24 146	0.60 142	0.25 93	0.56 151	0.49 152	0.58 145	0.26 102	0.18 80	0.57 124	0.46 130	0.54 141	0.49 184	0.51 87	0.34 117	0.51 121	0.41 99	0.21 138	0.31 160	0.53 152	0.49 146	0.48 81	0.58 142

RASNet	0.42 110	0.45 144	0.43 187	0.33 133	0.33 147	0.37 146	0.27 157	0.58 129	0.34 171	0.47 93	0.43 134	0.49 113	0.33 158	0.25 151	0.41 87	0.41 94	0.48 106	0.39 107	0.47 77	0.30 98	0.49 111	0.40 96	0.19 113	0.44 224	0.40 108	0.46 134	0.75 169	0.63 160

CREStereo++_RVC	0.43 123	0.42 124	0.39 165	0.30 118	0.33 147	0.27 100	0.19 117	0.57 125	0.31 151	0.58 166	0.36 108	0.58 145	0.56 236	0.23 123	0.48 107	0.50 158	0.61 198	0.34 82	0.52 92	0.30 98	0.56 149	0.42 106	0.16 78	0.29 144	0.49 137	0.44 120	0.79 180	0.69 176
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.43 123	0.33 74	0.36 150	0.28 105	0.28 122	0.27 100	0.18 106	0.64 176	0.25 93	0.63 197	0.53 173	0.51 124	0.25 99	0.22 110	0.63 152	0.48 147	0.51 125	0.41 123	0.96 195	0.38 145	0.53 138	0.46 128	0.20 129	0.24 113	0.57 165	0.54 161	0.54 100	0.52 122

HGLStereo	0.43 123	0.43 129	0.37 154	0.34 135	0.37 171	0.39 153	0.23 143	0.48 92	0.31 151	0.47 93	0.72 231	0.42 89	0.29 119	0.32 200	0.51 111	0.49 154	0.55 150	0.50 190	0.55 109	0.39 159	0.51 121	0.43 113	0.22 152	0.33 179	0.51 144	0.51 154	0.57 105	0.45 103

castereo++	0.44 126	0.35 87	0.33 134	0.43 177	0.23 88	0.21 68	0.17 104	0.59 136	0.30 133	0.63 197	0.37 116	0.73 186	0.22 85	0.22 110	0.44 97	0.53 174	0.58 169	0.41 123	0.66 143	0.34 117	0.81 215	0.69 199	0.20 129	0.28 139	0.48 129	0.56 168	0.76 172	0.48 108

trnet	0.44 126	0.51 198	0.40 170	0.34 135	0.26 107	0.27 100	0.14 83	0.62 156	0.30 133	0.60 177	0.36 108	0.73 186	0.33 158	0.24 135	0.56 121	0.57 191	0.58 169	0.34 82	0.52 92	0.31 104	0.57 159	0.42 106	0.17 93	0.30 152	0.54 156	0.48 141	0.65 138	0.69 176

UNet	0.44 126	0.42 124	0.40 170	0.37 151	0.36 164	0.41 161	0.28 162	0.57 125	0.35 177	0.50 110	0.49 152	0.47 106	0.34 170	0.37 217	0.53 115	0.43 105	0.54 141	0.46 164	0.56 115	0.39 159	0.47 101	0.44 119	0.27 189	0.34 183	0.44 115	0.48 141	0.58 113	0.57 140

CREStereo	0.44 126	0.51 198	0.40 170	0.34 135	0.26 107	0.28 107	0.15 89	0.61 149	0.30 133	0.58 166	0.36 108	0.72 183	0.33 158	0.24 135	0.59 132	0.59 199	0.59 183	0.34 82	0.52 92	0.31 104	0.59 167	0.42 106	0.18 105	0.30 152	0.54 156	0.48 141	0.64 134	0.69 176
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.44 126	0.37 92	0.35 142	0.33 133	0.37 171	0.32 121	0.41 200	0.46 88	0.52 229	0.43 78	0.48 147	0.68 173	0.33 158	0.29 181	0.65 161	0.46 130	0.47 101	0.44 142	0.49 82	0.38 145	0.49 111	0.48 139	0.29 197	0.32 165	0.38 101	0.37 101	0.57 105	0.62 156

coex_refinement	0.45 131	0.43 129	0.33 134	0.35 145	0.35 160	0.44 173	0.22 131	0.55 116	0.50 226	0.50 110	0.60 190	0.54 130	0.27 109	0.28 174	0.58 128	0.45 121	0.50 114	0.44 142	0.54 106	0.33 111	0.45 87	0.39 93	0.28 192	0.31 160	0.52 148	0.53 158	0.67 145	0.78 198

TestStereo	0.45 131	0.51 198	0.38 163	0.42 172	0.30 137	0.44 173	0.26 155	0.71 213	0.28 117	0.76 262	0.32 93	0.64 165	0.32 152	0.24 135	0.47 101	0.35 68	0.54 141	0.33 78	0.78 173	0.38 145	0.63 174	0.42 106	0.24 171	0.30 152	0.53 152	0.43 116	0.75 169	0.55 136

DSFCA	0.45 131	0.50 193	0.40 170	0.40 163	0.37 171	0.44 173	0.34 182	0.46 88	0.39 199	0.40 73	0.57 184	0.49 113	0.29 119	0.24 135	0.61 143	0.44 110	0.49 109	0.49 184	0.64 137	0.39 159	0.50 115	0.51 151	0.33 212	0.35 189	0.49 137	0.50 150	0.57 105	0.58 142

CFNet	0.45 131	0.44 136	0.33 134	0.48 188	0.40 186	0.39 153	0.30 176	0.53 104	0.32 159	0.48 99	0.50 160	0.68 173	0.40 196	0.30 186	0.56 121	0.37 78	0.48 106	0.43 137	0.52 92	0.33 111	0.46 94	0.30 67	0.23 163	0.31 160	0.61 180	0.52 156	0.69 150	0.71 184

DISCO	0.45 131	0.44 136	0.29 119	0.40 163	0.38 177	0.49 191	0.43 203	0.45 85	0.43 217	0.50 110	0.57 184	0.40 80	0.29 119	0.30 186	0.61 143	0.43 105	0.55 150	0.46 164	0.69 154	0.41 167	0.48 107	0.43 113	0.26 185	0.32 165	0.47 125	0.50 150	0.62 127	0.50 118

CES	0.46 136	0.35 87	0.30 123	0.27 102	0.27 117	0.29 111	0.12 66	1.05 285	0.27 110	0.54 135	0.66 214	0.53 128	0.25 99	0.23 123	0.62 148	0.65 220	0.58 169	0.37 101	0.54 106	0.34 117	0.84 221	0.53 160	0.23 163	0.23 103	0.56 164	0.44 120	0.57 105	0.69 176

ADLNet	0.46 136	0.53 213	0.37 154	0.41 168	0.41 192	0.44 173	0.40 198	0.54 109	0.35 177	0.45 87	0.53 173	0.76 197	0.36 182	0.62 279	0.58 128	0.42 98	0.49 109	0.42 132	0.50 84	0.37 141	0.43 77	0.44 119	0.34 214	0.25 124	0.47 125	0.55 164	0.57 105	0.45 103

castereo	0.47 138	0.36 90	0.35 142	0.34 135	0.26 107	0.26 95	0.17 104	0.56 122	0.29 124	0.60 177	0.45 140	0.68 173	0.22 85	0.20 97	0.52 113	0.58 196	0.61 198	0.39 107	0.92 188	0.36 135	0.96 241	0.76 212	0.19 113	0.24 113	0.54 156	0.64 178	0.57 105	0.58 142

EGLCR-Stereo	0.47 138	0.49 178	0.41 179	0.29 110	0.30 137	0.44 173	0.14 83	0.57 125	0.26 103	0.57 155	0.27 75	0.58 145	0.23 91	0.21 104	0.36 72	0.47 141	0.53 138	0.45 152	0.75 168	0.32 109	0.69 195	0.93 233	0.19 113	0.24 113	0.48 129	0.49 146	1.30 272	0.70 182

GLC_STEREO	0.47 138	0.51 198	0.40 170	0.38 154	0.37 171	0.37 146	0.28 162	0.64 176	0.29 124	0.62 191	0.53 173	0.55 136	0.28 115	0.30 186	0.49 110	0.48 147	0.66 221	0.41 123	0.65 141	0.41 167	0.70 198	0.60 172	0.23 163	0.30 152	0.47 125	0.36 94	0.84 196	0.53 126

IPLG	0.47 138	0.45 144	0.32 131	0.28 105	0.27 117	0.32 121	0.21 125	0.63 169	0.22 71	0.51 115	0.38 119	0.56 138	0.29 119	0.31 193	1.64 290	0.44 110	0.56 156	0.48 176	0.56 115	0.41 167	0.45 87	0.75 209	0.18 105	0.28 139	0.45 119	0.59 170	0.65 138	0.51 120

Sa-1000	0.48 142	0.47 162	0.21 83	0.26 97	0.26 107	0.31 118	0.15 89	0.65 183	0.36 181	0.63 197	0.33 100	0.50 119	0.26 102	0.30 186	0.94 234	0.49 154	0.59 183	0.45 152	0.90 186	0.32 109	0.52 131	0.75 209	0.17 93	0.27 133	0.72 211	0.53 158	1.00 236	0.49 110

PMTNet	0.48 142	0.48 175	0.43 187	0.31 124	0.30 137	0.27 100	0.22 131	0.54 109	0.29 124	0.57 155	0.39 126	0.59 150	0.23 91	0.23 123	0.64 158	0.59 199	0.57 165	0.37 101	1.17 209	0.33 111	0.67 189	0.40 96	0.20 129	0.21 78	0.79 235	0.59 170	0.65 138	0.92 214

PDISCO_ROB	0.48 142	0.40 113	0.39 165	0.38 154	0.34 156	0.39 153	0.28 162	0.50 96	0.35 177	0.37 70	0.52 169	0.49 113	0.35 177	0.31 193	0.63 152	0.58 196	0.54 141	0.68 264	0.59 124	0.44 180	0.62 171	0.67 194	0.24 171	0.34 183	0.54 156	0.53 158	0.85 198	0.58 142

raft_robust	0.49 145	0.44 136	0.24 103	0.38 154	0.29 129	0.32 121	0.21 125	0.73 226	0.35 177	0.69 240	0.34 103	0.57 140	0.31 143	0.24 135	0.59 132	0.53 174	0.54 141	0.46 164	0.98 196	0.37 141	0.69 195	0.94 234	0.20 129	0.28 139	0.55 160	0.69 184	0.69 150	0.60 150

dd	0.50 146	0.51 198	0.28 114	0.91 264	0.31 145	0.65 235	0.29 169	0.59 136	0.23 76	0.54 135	0.30 88	0.75 190	0.27 109	0.26 162	0.84 207	0.46 130	0.70 237	0.39 107	1.05 199	0.38 145	0.48 107	0.43 113	0.23 163	0.30 152	0.53 152	0.39 108	0.74 167	0.58 142

LMCR-Stereo	0.50 146	0.46 155	0.33 134	0.32 127	0.33 147	0.42 167	0.24 146	0.57 125	0.37 191	0.55 142	0.46 145	0.65 168	0.40 196	0.26 162	0.69 173	0.49 154	0.62 206	0.49 184	1.11 205	0.57 221	0.66 185	0.64 184	0.25 176	0.32 165	0.48 129	0.49 146	0.63 130	0.65 164

iResNet_ROB	0.50 146	0.49 178	0.42 182	0.42 172	0.30 137	0.42 167	0.32 178	0.60 142	0.33 164	0.52 123	0.59 187	0.47 106	0.56 236	0.25 151	0.81 198	0.46 130	0.57 165	0.49 184	1.19 212	0.36 135	0.48 107	0.36 80	0.25 176	0.37 201	0.57 165	0.54 161	0.75 169	0.61 152

MIPNet	0.51 149	0.51 198	0.33 134	0.32 127	0.30 137	0.37 146	0.25 151	0.62 156	0.24 87	0.50 110	0.52 169	0.61 155	0.41 199	0.30 186	1.01 249	0.51 165	0.59 183	0.50 190	0.76 171	0.47 191	0.44 83	0.85 225	0.20 129	0.26 130	0.66 197	0.98 246	0.71 161	0.61 152

CFNet_pseudo	0.51 149	0.44 136	0.43 187	0.54 208	0.43 198	0.53 205	0.34 182	0.62 156	0.36 181	0.61 181	0.64 206	0.57 140	0.52 229	0.35 211	0.90 224	0.50 158	0.50 114	0.47 170	0.67 147	0.36 135	0.47 101	0.42 106	0.26 185	0.33 179	0.57 165	0.60 173	0.68 147	0.73 189

CFNet_RVC	0.51 149	0.51 198	0.47 204	0.50 193	0.48 212	0.48 189	0.32 178	0.53 104	0.37 191	0.51 115	0.65 211	0.57 140	0.34 170	0.30 186	0.69 173	0.44 110	0.52 129	0.47 170	0.57 119	0.42 175	0.56 149	0.49 140	0.27 189	0.35 189	0.65 196	0.74 195	0.80 181	0.75 192

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 149	0.52 207	0.48 207	0.43 177	0.57 233	0.42 167	0.62 243	0.56 122	0.62 247	0.52 123	0.51 166	0.67 171	0.34 170	0.58 276	0.78 189	0.42 98	0.47 101	0.42 132	0.57 119	0.38 145	0.46 94	0.42 106	0.30 200	0.32 165	0.48 129	0.76 202	0.62 127	0.64 162
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 153	0.43 129	0.36 150	0.34 135	0.25 98	0.47 185	0.25 151	0.43 77	0.27 110	0.52 123	0.94 258	0.61 155	0.44 210	0.25 151	1.06 253	0.57 191	0.52 129	0.39 107	1.51 225	0.50 194	0.58 163	0.75 209	0.26 185	0.25 124	0.52 148	0.38 105	0.76 172	0.53 126

iResNetv2_ROB	0.52 153	0.45 144	0.32 131	0.48 188	0.39 181	0.48 189	0.28 162	0.64 176	0.34 171	0.52 123	0.66 214	0.70 179	0.55 234	0.28 174	0.67 168	0.47 141	0.50 114	0.46 164	1.12 206	0.45 182	0.57 159	0.47 133	0.29 197	0.40 209	0.55 160	0.51 154	0.81 184	0.58 142

DN-CSS_ROB	0.52 153	0.43 129	0.46 200	0.41 168	0.40 186	0.34 135	0.22 131	0.69 204	0.34 171	0.59 171	0.79 241	0.66 169	0.47 218	0.24 135	0.63 152	0.40 90	0.58 169	0.43 137	1.74 236	0.38 145	0.63 174	0.38 87	0.31 205	0.47 234	0.53 152	0.43 116	0.66 144	0.54 133

STTStereo	0.53 156	0.56 222	0.54 224	0.44 182	0.52 221	0.43 170	0.59 231	0.52 100	0.46 222	0.47 93	0.55 181	0.71 181	0.42 200	0.56 268	0.87 219	0.44 110	0.49 109	0.51 197	0.54 106	0.37 141	0.51 121	0.40 96	0.32 210	0.35 189	0.52 148	0.66 182	0.68 147	0.99 221

BEATNet_4x	0.53 156	0.40 113	0.34 140	0.39 157	0.36 164	0.32 121	0.27 157	0.64 176	0.41 206	0.66 220	0.45 140	0.62 163	0.39 193	0.24 135	0.83 203	0.63 207	0.58 169	0.58 234	0.57 119	0.36 135	0.90 230	1.52 278	0.25 176	0.36 196	0.46 123	0.44 120	0.77 174	0.60 150

AF-Net	0.53 156	0.49 178	0.44 195	0.50 193	0.53 222	0.61 225	0.54 222	0.61 149	0.55 237	0.43 78	0.66 214	0.85 213	0.42 200	0.40 222	0.64 158	0.46 130	0.46 91	0.44 142	0.60 130	0.40 164	0.45 87	0.45 123	0.41 233	0.39 206	0.50 141	0.55 164	0.81 184	0.69 176

Nwc_Net	0.53 156	0.49 178	0.44 195	0.50 193	0.53 222	0.61 225	0.54 222	0.61 149	0.55 237	0.43 78	0.66 214	0.85 213	0.42 200	0.40 222	0.64 158	0.46 130	0.46 91	0.44 142	0.60 130	0.40 164	0.45 87	0.45 123	0.41 233	0.39 206	0.50 141	0.55 164	0.81 184	0.69 176

DLCB_ROB	0.53 156	0.50 193	0.48 207	0.41 168	0.45 202	0.43 170	0.39 196	0.55 116	0.45 218	0.57 155	0.61 197	0.70 179	0.52 229	0.41 225	0.60 138	0.47 141	0.57 165	0.48 176	0.52 92	0.43 179	0.55 144	0.47 133	0.38 226	0.42 215	0.96 266	0.79 211	0.70 156	0.62 156

AE-Stereo	0.54 161	0.48 175	0.44 195	0.50 193	0.35 160	0.36 144	0.28 162	0.55 116	0.29 124	0.64 204	0.31 91	0.89 219	0.31 143	0.24 135	0.55 118	0.65 220	0.68 229	0.52 204	0.87 183	0.53 200	0.72 201	0.81 222	0.21 138	0.47 234	0.79 235	0.69 184	0.94 219	0.62 156

HSM	0.54 161	0.49 178	0.47 204	0.48 188	0.47 209	0.41 161	0.37 190	0.71 213	0.37 191	0.61 181	0.65 211	0.59 150	0.48 221	0.31 193	0.70 178	0.48 147	0.64 214	0.47 170	0.75 168	0.48 193	0.63 174	0.49 140	0.26 185	0.42 215	0.62 185	0.72 192	0.87 205	0.67 169

LoS	0.55 163	0.44 136	0.29 119	0.36 150	0.37 171	0.40 159	0.20 124	1.37 302	0.31 151	0.86 284	0.78 240	0.68 173	0.37 187	0.24 135	0.58 128	0.72 235	0.59 183	0.40 118	0.75 168	0.35 133	1.03 248	0.65 186	0.21 138	0.24 113	0.79 235	0.64 178	0.64 134	0.68 174
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 163	0.37 92	0.37 154	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.22 131	0.65 183	0.27 110	0.61 181	0.34 103	0.90 220	0.31 143	0.21 104	0.60 138	0.44 110	0.55 150	0.42 132	2.59 271	0.38 145	0.56 149	1.37 266	0.16 78	0.29 144	0.48 129	0.38 105	0.69 150	0.54 133

test_1	0.55 163	0.37 92	0.37 154	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.22 131	0.66 187	0.27 110	0.62 191	0.34 103	0.90 220	0.31 143	0.21 104	0.61 143	0.44 110	0.55 150	0.42 132	2.58 270	0.38 145	0.56 149	1.38 268	0.16 78	0.29 144	0.48 129	0.38 105	0.69 150	0.54 133

AACVNet	0.55 163	0.47 162	0.40 170	0.58 215	0.61 239	0.53 205	0.37 190	0.61 149	0.40 201	0.59 171	0.64 206	0.58 145	0.33 158	0.36 213	0.69 173	0.54 182	0.58 169	0.54 214	0.69 154	0.52 199	0.54 142	0.52 157	0.36 219	0.44 224	0.59 176	0.69 184	0.82 187	0.83 203

TANstereo	0.55 163	0.41 117	0.35 142	0.40 163	0.39 181	0.45 178	0.21 125	0.52 100	0.30 133	0.54 135	0.37 116	0.38 75	0.38 190	0.41 225	0.84 207	0.73 239	0.66 221	0.78 285	1.10 203	0.89 283	0.62 171	0.54 162	0.93 298	0.32 165	0.34 85	0.45 126	0.99 231	0.53 126

XX-TBD	0.55 163	0.41 117	0.35 142	0.40 163	0.39 181	0.45 178	0.21 125	0.52 100	0.30 133	0.54 135	0.37 116	0.38 75	0.38 190	0.41 225	0.84 207	0.73 239	0.66 221	0.78 285	1.10 203	0.89 283	0.62 171	0.54 162	0.93 298	0.32 165	0.34 85	0.45 126	0.99 231	0.53 126

NVstereo2D	0.55 163	0.47 162	0.40 170	0.52 202	0.48 212	0.66 238	0.64 246	0.60 142	0.38 196	0.48 99	0.61 197	0.53 128	0.30 129	0.63 281	1.53 284	0.61 205	0.58 169	0.55 222	0.53 100	0.41 167	0.50 115	0.38 87	0.54 268	0.43 218	0.64 194	0.48 141	0.56 103	0.53 126

test_3	0.56 170	0.38 101	0.36 150	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.21 125	0.68 197	0.29 124	0.65 209	0.33 100	0.92 222	0.35 177	0.21 104	0.60 138	0.44 110	0.56 156	0.45 152	2.68 273	0.39 159	0.55 144	1.35 264	0.15 74	0.32 165	0.51 144	0.47 136	0.67 145	0.50 118

APVNet	0.56 170	0.47 162	0.38 163	0.46 185	0.50 217	0.57 215	0.53 218	0.60 142	0.42 213	0.46 90	0.65 211	0.50 119	0.30 129	0.36 213	0.74 186	0.71 234	0.71 243	0.64 250	0.95 193	0.53 200	0.57 159	0.77 214	0.34 214	0.46 231	0.59 176	0.46 134	0.82 187	0.58 142

psm_up	0.56 170	0.51 198	0.53 220	0.56 212	0.45 202	0.58 218	0.35 184	0.71 213	0.66 252	0.55 142	0.53 173	0.59 150	0.50 223	0.40 222	0.63 152	0.50 158	0.59 183	0.49 184	0.84 181	0.46 187	0.51 121	0.45 123	0.31 205	0.51 242	0.70 205	0.78 207	0.80 181	0.67 169

UCFNet_RVC	0.56 170	0.78 263	0.45 199	0.59 218	0.55 229	0.52 201	0.39 196	0.58 129	0.40 201	0.59 171	0.60 190	0.82 206	0.45 211	0.32 200	0.70 178	0.42 98	0.50 114	0.50 190	0.67 147	0.45 182	0.56 149	0.47 133	0.38 226	0.41 212	0.77 230	0.71 189	0.65 138	0.86 207

IPLGR	0.57 174	0.55 217	0.37 154	0.43 177	0.38 177	0.36 144	0.23 143	0.62 156	0.30 133	0.56 151	0.68 224	0.61 155	0.32 152	0.29 181	1.73 296	0.47 141	0.56 156	0.56 224	1.09 201	0.54 206	0.53 138	0.81 222	0.20 129	0.32 165	0.71 208	0.97 245	0.73 165	0.57 140

FADNet-RVC-Resample	0.57 174	0.52 207	0.42 182	0.46 185	0.39 181	0.41 161	0.40 198	0.72 222	0.42 213	0.68 232	0.51 166	1.04 239	0.43 205	0.43 238	0.96 239	0.48 147	0.56 156	0.61 244	0.85 182	0.55 211	0.52 131	0.63 180	0.34 214	0.60 258	0.58 169	0.71 189	0.55 101	0.77 195

ICVP	0.58 176	0.49 178	0.67 254	0.50 193	0.48 212	0.52 201	0.36 188	0.60 142	0.45 218	0.61 181	0.58 186	0.61 155	0.56 236	0.30 186	0.67 168	0.64 213	0.58 169	0.51 197	0.72 160	0.51 197	0.58 163	0.74 208	0.59 275	0.47 234	0.60 179	0.75 199	0.74 167	0.72 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 176	0.41 117	0.31 128	0.29 110	0.29 129	0.45 178	0.29 169	0.71 213	0.41 206	0.48 99	0.53 173	0.51 124	0.43 205	0.23 123	0.86 213	0.84 253	0.70 237	0.67 258	1.34 218	0.60 233	0.83 218	0.98 237	0.30 200	0.35 189	0.62 185	0.72 192	0.72 162	0.73 189

CroCo_RVC	0.58 176	0.41 117	0.31 128	0.29 110	0.29 129	0.45 178	0.29 169	0.71 213	0.41 206	0.48 99	0.53 173	0.51 124	0.43 205	0.23 123	0.86 213	0.84 253	0.70 237	0.67 258	1.34 218	0.60 233	0.83 218	0.98 237	0.30 200	0.35 189	0.62 185	0.72 192	0.72 162	0.73 189

sCroCo_RVC	0.58 176	0.42 124	0.29 119	0.28 105	0.29 129	0.39 153	0.22 131	0.60 142	0.41 206	0.53 134	0.43 134	0.48 109	0.50 223	0.24 135	0.75 187	0.99 280	0.75 249	0.63 246	1.02 198	0.56 216	1.10 256	1.36 265	0.28 192	0.39 206	0.63 191	0.63 175	0.93 217	0.64 162

FADNet-RVC	0.58 176	0.50 193	0.37 154	0.51 199	0.42 195	0.39 153	0.56 226	0.68 197	0.36 181	0.64 204	0.50 160	1.13 249	0.45 211	0.34 205	0.91 225	0.53 174	0.54 141	0.45 152	1.20 214	0.51 197	0.54 142	0.52 157	0.33 212	0.51 242	0.57 165	0.75 199	0.64 134	0.81 201

RP	0.58 176	0.57 227	0.72 259	0.62 226	0.56 230	0.57 215	0.64 246	0.63 169	0.61 245	0.42 76	0.81 246	0.78 201	0.53 231	0.43 238	0.68 171	0.48 147	0.53 138	0.44 142	0.64 137	0.45 182	0.51 121	0.54 162	0.37 224	0.44 224	0.62 185	0.59 170	0.83 194	0.77 195

GES	0.59 182	0.52 207	0.37 154	0.39 157	0.40 186	0.53 205	0.37 190	0.59 136	0.40 201	0.56 151	0.60 190	0.50 119	0.30 129	0.41 225	0.98 242	0.63 207	0.67 227	0.55 222	2.28 255	0.56 216	0.70 198	0.56 167	0.31 205	0.42 215	0.48 129	0.48 141	0.65 138	0.68 174

DeepPruner_ROB	0.59 182	0.44 136	0.54 224	0.52 202	0.54 226	0.49 191	0.37 190	0.61 149	0.46 222	0.60 177	0.70 225	0.61 155	0.51 227	0.32 200	1.06 253	0.58 196	0.62 206	0.59 239	0.66 143	0.47 191	0.97 244	0.72 206	0.36 219	0.44 224	0.61 180	1.00 250	0.72 162	0.58 142

gcap_with_dpt	0.60 184	0.57 227	0.35 142	0.89 259	0.38 177	0.47 185	0.22 131	0.71 213	0.33 164	0.69 240	0.49 152	1.11 246	0.45 211	0.29 181	0.54 116	0.69 227	0.61 198	0.54 214	1.17 209	0.41 167	0.86 224	0.79 219	0.24 171	0.34 183	0.62 185	0.50 150	0.91 210	1.03 225

GCAP-BAT	0.60 184	0.57 227	0.35 142	0.89 259	0.38 177	0.47 185	0.22 131	0.71 213	0.33 164	0.69 240	0.49 152	1.11 246	0.45 211	0.29 181	0.54 116	0.69 227	0.61 198	0.54 214	1.17 209	0.41 167	0.86 224	0.79 219	0.24 171	0.34 183	0.62 185	0.50 150	0.91 210	1.03 225

PS-NSSS	0.60 184	0.81 269	0.44 195	0.89 259	0.54 226	0.71 246	0.63 244	0.64 176	0.38 196	0.64 204	0.41 131	1.52 267	0.47 218	0.41 225	0.59 132	0.42 98	0.52 129	0.45 152	0.94 192	0.42 175	0.44 83	0.29 64	0.36 219	0.34 183	0.63 191	0.69 184	0.70 156	0.80 199

SACVNet	0.62 187	0.53 213	0.51 217	0.55 211	0.57 233	0.52 201	0.60 235	0.69 204	0.56 239	0.67 229	0.54 179	0.59 150	0.37 187	0.41 225	0.71 182	0.60 201	0.64 214	0.57 229	0.95 193	0.64 252	0.67 189	0.78 217	0.36 219	0.47 234	0.75 223	0.77 206	0.84 196	0.84 204

s12784h	0.62 187	0.68 252	0.47 204	0.65 233	0.44 201	0.34 135	0.24 146	0.61 149	0.31 151	0.60 177	0.44 137	0.81 204	0.55 234	0.25 151	0.62 148	0.50 158	0.62 206	0.38 105	0.74 167	0.36 135	1.26 265	0.47 133	0.18 105	0.30 152	0.70 205	0.74 195	1.39 281	2.07 277

pcwnet_v2	0.62 187	0.46 155	0.50 213	0.62 226	0.49 216	0.61 225	0.46 207	0.66 187	0.45 218	0.65 209	0.79 241	0.64 165	0.86 262	0.53 262	1.15 263	0.55 184	0.59 183	0.51 197	0.83 178	0.41 167	0.55 144	0.47 133	0.34 214	0.43 218	0.75 223	0.76 202	0.85 198	0.95 215

PA-Net	0.64 190	0.67 250	0.66 251	0.50 193	0.66 252	0.50 195	0.64 246	0.65 183	0.73 256	0.54 135	0.52 169	0.58 145	0.58 242	0.59 278	0.93 230	0.57 191	0.46 91	0.54 214	0.61 134	0.54 206	0.49 111	0.66 189	0.36 219	0.52 244	0.64 194	1.24 278	0.64 134	1.32 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 191	0.55 217	0.41 179	0.53 205	0.42 195	0.49 191	0.65 251	0.74 231	0.42 213	0.66 220	0.64 206	0.81 204	0.50 223	0.36 213	1.17 265	0.51 165	0.51 125	0.53 208	1.61 233	0.53 200	0.69 195	0.59 168	0.35 218	0.41 212	0.72 211	0.88 225	0.78 179	1.06 229

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 192	0.37 92	0.23 97	0.51 199	0.74 268	0.89 265	0.49 213	0.62 156	0.26 103	1.60 331	0.31 91	2.57 284	0.26 102	0.22 110	0.46 100	0.48 147	0.58 169	0.45 152	0.93 189	0.37 141	0.63 174	0.71 202	0.19 113	0.23 103	0.58 169	0.49 146	0.89 208	1.91 275

R-Stereo Train	0.66 192	0.55 217	0.43 187	0.48 188	0.36 164	0.50 195	0.18 106	0.62 156	0.31 151	0.68 232	0.62 202	0.72 183	0.34 170	0.25 151	0.69 173	0.89 258	0.66 221	0.51 197	2.12 250	0.46 187	0.94 237	1.49 275	0.22 152	0.36 196	0.71 208	0.96 240	0.77 174	1.10 235

RAFT-Stereo	0.66 192	0.55 217	0.43 187	0.48 188	0.36 164	0.50 195	0.18 106	0.62 156	0.31 151	0.68 232	0.62 202	0.72 183	0.34 170	0.25 151	0.69 173	0.89 258	0.66 221	0.51 197	2.12 250	0.46 187	0.94 237	1.49 275	0.22 152	0.36 196	0.71 208	0.96 240	0.77 174	1.10 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 195	0.66 248	0.42 182	1.35 290	1.02 287	1.21 286	0.91 275	0.60 142	0.41 206	0.52 123	0.60 190	0.56 138	0.23 91	1.19 309	0.66 162	0.45 121	0.56 156	0.51 197	0.73 161	0.53 200	0.64 181	0.67 194	0.79 287	0.29 144	0.72 211	0.55 164	0.63 130	0.66 165

NCC-stereo	0.67 195	0.63 242	0.59 233	0.64 230	0.65 247	0.63 231	0.69 257	0.67 190	0.74 259	0.43 78	0.81 246	0.82 206	0.70 253	0.47 246	0.82 201	0.53 174	0.58 169	0.64 250	0.80 175	0.54 206	0.56 149	0.60 172	0.53 264	0.45 229	0.75 223	0.96 240	0.92 215	0.98 219

stereogan	0.67 195	0.67 250	0.62 241	0.68 239	0.73 264	0.75 253	0.64 246	0.70 210	0.57 240	0.51 115	0.64 206	1.08 241	0.62 245	0.44 241	0.83 203	0.55 184	0.56 156	0.51 197	0.91 187	0.59 228	0.59 167	0.69 199	0.47 242	0.46 231	0.59 176	0.67 183	1.16 254	0.87 209

Abc-Net	0.67 195	0.63 242	0.59 233	0.64 230	0.65 247	0.63 231	0.69 257	0.67 190	0.74 259	0.43 78	0.81 246	0.82 206	0.70 253	0.47 246	0.82 201	0.53 174	0.58 169	0.64 250	0.80 175	0.54 206	0.56 149	0.60 172	0.53 264	0.45 229	0.75 223	0.96 240	0.92 215	0.98 219
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 195	0.35 87	0.39 165	0.29 110	0.43 198	0.34 135	0.36 188	0.43 77	1.25 295	0.27 58	0.72 231	0.44 97	2.38 301	0.57 273	1.11 259	0.76 242	0.56 156	0.56 224	0.64 137	0.55 211	0.63 174	2.08 295	0.46 241	0.40 209	0.36 95	0.63 175	0.51 85	0.67 169

MyStereo04	0.68 200	0.52 207	0.57 230	0.44 182	0.37 171	0.35 141	0.26 155	0.68 197	0.45 218	0.62 191	0.45 140	0.68 173	0.34 170	0.25 151	1.00 246	0.68 226	0.56 156	0.53 208	3.39 287	0.56 216	0.92 231	0.64 184	0.27 189	0.41 212	0.77 230	0.92 232	0.96 224	0.66 165

Any-RAFT	0.69 201	0.47 162	0.85 271	0.53 205	0.40 186	0.38 151	0.27 157	0.64 176	0.32 159	0.57 155	0.76 238	0.86 217	0.24 98	0.22 110	0.57 124	0.76 242	0.60 190	0.45 152	2.19 252	0.45 182	1.20 261	0.71 202	0.22 152	0.31 160	0.99 271	1.24 278	0.73 165	1.65 266

FCDSN-DC	0.69 201	0.61 238	0.62 241	0.66 235	0.61 239	0.59 219	0.60 235	0.68 197	0.42 213	0.75 259	0.42 133	0.57 140	0.36 182	0.50 253	2.43 329	0.67 223	0.80 257	0.76 281	0.64 137	0.56 216	0.70 198	0.60 172	0.47 242	0.83 286	0.66 197	0.74 195	0.61 124	0.67 169
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 201	0.73 259	0.66 251	0.57 214	0.56 230	0.51 198	0.45 205	0.70 210	0.57 240	0.68 232	0.71 226	0.66 169	0.48 221	0.39 219	0.93 230	0.72 235	0.65 218	0.57 229	0.76 171	0.57 221	0.74 206	0.88 229	0.49 249	0.60 258	0.98 268	0.95 237	0.85 198	1.16 242

GANet-ADL	0.70 204	0.59 231	0.52 218	0.60 221	0.57 233	0.61 225	0.46 207	0.68 197	0.52 229	0.65 209	0.67 221	0.76 197	0.43 205	0.39 219	1.08 256	0.79 250	0.68 229	0.52 204	1.84 242	0.64 252	0.66 185	0.86 227	0.42 236	0.43 218	0.70 205	0.87 223	0.97 227	0.89 211

MLCV	0.70 204	0.49 178	0.53 220	0.73 245	0.50 217	0.65 235	0.43 203	0.81 255	0.41 206	0.71 248	0.88 253	1.01 233	0.81 259	0.28 174	0.92 228	0.43 105	0.65 218	0.52 204	2.47 265	0.45 182	0.55 144	0.72 206	0.39 230	0.54 248	0.69 202	0.80 212	0.83 194	0.72 186

GEStereo_RVC	0.71 206	0.59 231	0.40 170	0.54 208	0.50 217	0.61 225	0.51 215	0.71 213	0.41 206	0.59 171	0.51 166	0.76 197	0.46 216	0.39 219	0.96 239	0.92 263	0.78 252	0.75 278	1.94 245	0.62 246	0.80 213	1.37 266	0.31 205	0.52 244	0.61 180	0.63 175	0.86 203	1.12 238

RAFT-Test	0.72 207	0.50 193	0.46 200	0.52 202	0.34 156	0.41 161	0.29 169	0.73 226	0.30 133	0.62 191	0.72 231	0.68 173	0.31 143	0.22 110	0.71 182	1.03 285	0.62 206	0.50 190	2.89 279	0.66 255	1.72 283	1.14 252	0.23 163	0.29 144	0.80 239	0.96 240	0.95 221	0.91 212

cross-raft	0.73 208	0.56 222	0.46 200	0.43 177	0.33 147	0.40 159	0.27 157	0.73 226	0.33 164	0.65 209	0.60 190	0.74 189	0.30 129	0.23 123	0.76 188	0.96 271	0.63 211	0.48 176	2.91 280	0.59 228	1.81 289	1.31 263	0.22 152	0.32 165	0.82 243	0.94 236	0.93 217	1.01 223

RTSC	0.73 208	0.49 178	0.46 200	0.47 187	0.51 220	0.55 211	0.56 226	0.67 190	0.68 253	0.54 135	0.79 241	0.57 140	0.57 240	0.41 225	1.92 304	0.77 244	0.96 281	0.58 234	1.36 221	0.56 216	0.85 223	1.11 247	0.31 205	0.53 247	0.58 169	0.65 180	0.95 221	1.26 249

MSMDNet	0.73 208	0.52 207	0.48 207	0.35 145	0.34 156	0.45 178	0.33 181	0.69 204	0.30 133	0.63 197	0.60 190	0.71 181	0.35 177	0.23 123	0.78 189	1.05 287	0.63 211	0.50 190	2.88 278	0.81 277	1.59 278	1.80 290	0.23 163	0.29 144	0.74 218	0.89 227	0.85 198	0.76 194

NaN_ROB	0.73 208	0.59 231	0.61 240	0.64 230	0.78 272	0.53 205	0.48 210	0.87 264	0.63 248	0.73 254	0.61 197	1.96 278	0.62 245	0.45 243	0.84 207	0.55 184	0.56 156	0.54 214	0.73 161	0.55 211	0.52 131	0.51 151	0.38 226	0.64 264	0.83 245	1.11 267	0.94 219	1.64 265

SGM-Forest	0.73 208	0.71 256	0.40 170	1.13 277	0.64 246	0.74 252	0.45 205	0.68 197	0.39 199	0.61 181	0.44 137	1.16 250	1.06 266	0.49 249	0.86 213	0.61 205	0.55 150	0.46 164	0.68 149	0.44 180	0.61 169	0.49 140	0.45 239	0.44 224	0.90 255	0.86 220	1.95 307	1.47 256
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 213	0.77 261	0.57 230	0.54 208	0.61 239	0.63 231	0.61 240	0.53 104	0.65 250	0.58 166	0.81 246	2.35 283	0.46 216	0.43 238	0.79 193	0.63 207	0.85 264	0.57 229	0.83 178	0.55 211	0.72 201	1.09 246	0.45 239	0.49 241	0.63 191	0.74 195	1.39 281	0.86 207

EKT-Stereo	0.75 214	0.64 244	0.54 224	0.59 218	0.47 209	0.60 221	0.73 260	0.71 213	0.29 124	0.63 197	0.66 214	0.73 186	0.30 129	0.26 162	0.86 213	1.22 307	0.68 229	0.76 281	1.46 224	0.60 233	1.75 286	1.74 288	0.21 138	0.32 165	0.93 259	0.81 214	1.06 241	0.72 186

TRStereo	0.75 214	0.83 274	1.19 297	0.56 212	0.34 156	1.42 295	0.48 210	0.68 197	0.28 117	0.65 209	0.46 145	1.10 244	0.27 109	0.22 110	0.70 178	0.85 255	0.57 165	0.48 176	1.85 243	0.50 194	0.73 204	0.87 228	0.18 105	0.27 133	0.78 232	1.22 277	1.78 303	1.09 231

EAI-Stereo	0.75 214	0.49 178	0.50 213	0.51 199	0.46 205	0.56 214	0.60 235	0.73 226	0.32 159	0.63 197	0.72 231	0.82 206	0.26 102	0.24 135	1.05 251	0.96 271	0.60 190	0.49 184	3.00 281	0.62 246	0.82 216	1.13 250	0.19 113	0.31 160	0.78 232	0.70 188	1.55 293	1.17 243

HSM-Net_RVC	0.75 214	0.53 213	0.60 238	0.77 250	0.62 245	0.61 225	0.37 190	0.76 239	0.49 225	0.74 255	1.71 298	1.32 258	0.80 258	0.36 213	0.72 185	0.55 184	0.64 214	0.53 208	0.78 173	0.53 200	0.67 189	0.89 231	0.43 237	0.64 264	0.94 262	1.09 264	1.07 242	1.04 228
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_for_model	0.76 218	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 342	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 232	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 218	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 342	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 232	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala	0.76 218	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 342	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 232	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

GCAPDPT-zeroshot	0.76 218	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 342	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 232	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

GCAP-Stereo	0.76 218	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 342	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 232	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

RGC	0.76 218	0.72 257	0.99 282	0.70 240	0.71 262	0.76 256	0.57 229	0.74 231	0.74 259	0.56 151	0.96 261	0.83 210	0.85 261	0.56 268	0.93 230	0.60 201	0.62 206	0.56 224	0.93 189	0.61 242	0.66 185	0.71 202	0.51 261	0.56 251	0.81 240	1.01 253	0.99 231	1.19 245

NOSS_ROB	0.76 218	0.84 278	0.50 213	0.72 243	0.61 239	0.75 253	0.52 217	0.80 250	0.54 233	0.70 245	0.62 202	0.62 163	0.86 262	0.62 279	1.14 262	1.10 293	0.78 252	0.69 267	0.73 161	0.60 233	0.88 226	0.67 194	0.50 253	0.71 270	0.86 252	0.95 237	1.38 280	0.85 205

GANetREF_RVC	0.77 225	0.74 260	0.68 256	0.76 249	0.65 247	0.69 243	0.60 235	0.99 278	0.73 256	0.93 289	0.52 169	1.33 259	0.72 255	0.44 241	0.85 211	0.57 191	0.67 227	0.63 246	1.13 207	0.61 242	0.77 209	0.63 180	0.59 275	0.71 270	0.89 254	0.90 229	1.15 251	0.99 221
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
Reg-Stereo(zero)	0.78 226	0.47 162	0.56 228	0.39 157	0.28 122	0.41 161	0.35 184	0.75 235	0.36 181	0.62 191	6.09 334	0.78 201	0.32 152	0.27 171	0.41 87	0.63 207	0.58 169	0.45 152	1.51 225	0.42 175	0.65 182	0.62 178	0.21 138	0.32 165	0.55 160	0.78 207	1.26 268	1.09 231

HI	0.78 226	0.47 162	0.56 228	0.39 157	0.28 122	0.41 161	0.35 184	0.75 235	0.36 181	0.62 191	6.09 334	0.78 201	0.32 152	0.27 171	0.41 87	0.63 207	0.58 169	0.45 152	1.51 225	0.42 175	0.65 182	0.62 178	0.21 138	0.32 165	0.55 160	0.78 207	1.26 268	1.09 231

CASS	0.79 228	0.55 217	0.53 220	0.65 233	0.54 226	0.59 219	0.53 218	0.78 247	0.52 229	0.71 248	0.75 237	0.67 171	0.47 218	0.28 174	0.83 203	0.67 223	0.98 282	0.56 224	1.60 232	0.58 224	2.74 304	1.44 269	0.38 226	0.35 189	0.84 249	0.81 214	0.90 209	1.02 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 228	0.34 77	0.20 71	0.24 87	0.22 82	0.21 68	0.15 89	0.58 129	0.21 68	0.57 155	0.39 126	0.45 101	0.15 53	0.19 87	0.56 121	0.54 182	0.54 141	0.40 118	0.53 100	0.30 98	0.65 182	0.54 162	0.20 129	0.22 91	0.30 65	0.39 108	1.31 273	11.04 339

Anonymous3	0.79 228	0.59 231	0.42 182	0.37 151	0.42 195	0.57 215	0.50 214	0.80 250	0.64 249	0.68 232	0.49 152	1.48 263	0.54 232	0.31 193	1.53 284	1.42 321	0.88 270	0.82 290	1.45 223	0.69 264	1.31 268	1.30 262	0.40 231	0.40 209	0.74 218	0.86 220	1.03 240	0.71 184

model_zeroshot	0.80 231	0.46 155	0.42 182	0.42 172	0.39 181	0.43 170	0.27 157	0.72 222	0.36 181	0.64 204	0.66 214	0.97 228	0.29 119	0.24 135	1.05 251	0.92 263	0.69 235	0.54 214	3.03 282	0.73 268	1.21 262	1.20 257	0.22 152	0.38 204	0.84 249	1.14 270	1.08 243	2.21 283

MSKI-zero shot	0.84 232	0.49 178	0.43 187	0.41 168	0.35 160	0.46 184	0.32 178	0.76 239	0.30 133	0.65 209	0.92 257	0.83 210	0.32 152	0.22 110	0.62 148	1.08 290	0.64 214	0.47 170	3.14 285	0.61 242	2.23 296	1.58 280	0.20 129	0.38 204	0.96 266	1.47 296	1.24 266	1.60 262

HH	0.84 232	0.34 77	0.99 282	0.42 172	0.36 164	0.51 198	0.42 201	0.69 204	0.34 171	0.65 209	0.38 119	1.03 235	0.26 102	0.28 174	0.66 162	1.37 315	0.61 198	0.53 208	2.39 261	0.60 233	3.55 323	1.64 282	0.25 176	0.33 179	0.83 245	1.05 260	1.09 245	1.12 238

HanStereo	0.84 232	0.34 77	0.99 282	0.42 172	0.36 164	0.51 198	0.42 201	0.69 204	0.34 171	0.65 209	0.38 119	1.03 235	0.26 102	0.28 174	0.66 162	1.37 315	0.61 198	0.53 208	2.39 261	0.60 233	3.55 323	1.64 282	0.25 176	0.33 179	0.83 245	1.05 260	1.09 245	1.12 238

test-1	0.84 232	0.34 77	0.50 213	0.37 151	0.40 186	0.60 221	0.37 190	0.73 226	0.38 196	0.68 232	0.71 226	1.08 241	0.40 196	0.25 151	0.79 193	0.91 262	0.63 211	0.58 234	2.22 254	0.58 224	1.17 260	3.78 320	0.22 152	0.36 196	0.81 240	1.15 271	1.10 248	1.59 261

LALA_ROB	0.86 236	0.97 288	0.67 254	0.63 228	0.69 255	0.83 259	0.67 254	0.70 210	0.80 264	0.68 232	1.10 272	2.61 286	0.58 242	0.51 255	1.11 259	0.67 223	0.86 265	0.72 271	0.89 185	0.67 259	0.80 213	1.00 240	0.49 249	0.59 256	0.73 216	0.92 232	1.16 254	1.10 235

ETE_ROB	0.87 237	0.90 281	0.58 232	0.67 236	0.69 255	0.85 260	0.60 235	0.66 187	0.89 275	0.64 204	1.09 270	2.63 287	0.54 232	0.54 263	1.00 246	0.72 235	0.91 274	0.63 246	0.99 197	0.66 255	0.88 226	1.08 245	0.50 253	0.59 256	0.78 232	0.92 232	1.48 291	1.17 243

FC-DCNN	0.88 238	0.96 286	1.23 301	1.36 292	0.93 280	1.26 290	0.82 266	0.91 269	0.78 262	0.87 285	0.63 205	1.08 241	0.42 200	0.56 268	0.88 221	0.69 227	0.81 260	0.68 264	0.81 177	0.59 228	0.78 210	0.59 168	0.50 253	0.77 282	1.11 285	0.99 248	1.21 261	1.57 260

dad	0.89 239	0.57 227	0.37 154	1.42 293	0.65 247	0.75 253	2.23 308	1.43 304	0.36 181	0.93 289	0.38 119	0.85 213	0.76 257	0.32 200	0.97 241	0.52 172	0.78 252	0.45 152	1.87 244	0.41 167	0.74 206	0.41 99	0.30 200	0.47 234	1.15 289	0.47 136	2.64 325	1.96 276

FADNet_RVC	0.92 240	0.69 253	0.55 227	0.88 258	0.75 270	0.54 209	0.51 215	0.77 244	0.54 233	0.70 245	0.96 261	1.36 260	1.06 266	0.54 263	1.85 302	0.64 213	0.80 257	0.90 294	3.34 286	0.76 269	1.00 246	1.13 250	0.37 224	0.60 258	0.66 197	0.87 223	0.97 227	1.14 241

ADCP+	0.92 240	0.59 231	0.62 241	0.44 182	0.45 202	0.55 211	0.85 269	0.65 183	1.81 313	0.48 99	1.10 272	1.62 271	0.33 158	0.42 235	1.03 250	0.52 172	0.52 129	0.48 176	1.19 212	0.38 145	0.58 163	0.60 172	0.32 210	0.30 152	0.66 197	3.45 336	0.77 174	4.14 316

iResNet	0.92 240	0.56 222	0.62 241	0.72 243	0.68 253	0.96 268	0.55 224	0.95 271	0.57 240	0.67 229	0.82 251	1.41 262	1.51 284	0.31 193	1.49 283	0.66 222	0.75 249	0.67 258	4.08 293	0.68 261	0.72 201	0.63 180	0.41 233	0.83 286	0.72 211	0.91 231	1.02 238	0.87 209

CSAN	0.93 243	0.83 274	0.75 262	0.86 256	0.82 273	0.73 248	0.61 240	0.97 277	0.94 282	0.94 293	0.73 236	1.96 278	1.56 286	0.49 249	0.98 242	0.63 207	0.74 247	0.66 256	1.09 201	0.71 266	0.78 210	0.63 180	0.53 264	0.76 279	0.98 268	1.49 300	1.21 261	1.63 264

IGEV-FE	0.94 244	0.47 162	1.24 302	1.15 279	0.46 205	0.60 221	0.65 251	0.81 255	0.36 181	0.67 229	1.75 299	0.94 223	0.30 129	0.26 162	0.66 162	1.14 297	0.60 190	0.48 176	2.55 267	0.63 250	2.19 294	2.33 300	0.21 138	0.37 201	1.00 274	1.03 258	1.17 256	1.48 258

FC-DCNN v2	0.94 244	0.98 289	1.28 307	1.47 296	0.95 282	1.33 292	0.82 266	1.05 285	0.80 264	0.87 285	0.66 214	1.11 246	0.67 252	0.56 268	0.91 225	0.69 227	0.81 260	0.68 264	0.83 178	0.59 228	0.78 210	0.59 168	0.50 253	0.78 284	1.25 296	1.09 264	1.35 277	1.89 272

IGEV_Zeroshot_test	0.95 246	0.47 162	1.24 302	1.15 279	0.46 205	0.60 221	0.65 251	0.81 255	0.36 181	0.66 220	1.86 303	0.94 223	0.30 129	0.26 162	0.66 162	1.14 297	0.60 190	0.48 176	2.56 268	0.63 250	2.23 296	2.36 301	0.21 138	0.37 201	1.00 274	1.03 258	1.17 256	1.48 258

DAS	0.95 246	0.61 238	0.48 207	0.78 252	0.61 239	0.68 241	0.59 231	0.84 261	0.93 279	0.65 209	1.58 292	1.66 272	1.06 266	0.34 205	0.95 236	0.92 263	0.92 276	0.73 274	1.77 237	1.03 294	1.73 284	1.11 247	0.47 242	0.92 292	0.93 259	1.00 250	1.39 281	0.96 216

SepStereo	0.95 246	0.61 238	0.48 207	0.78 252	0.61 239	0.68 241	0.59 231	0.84 261	0.93 279	0.65 209	1.58 292	1.66 272	1.06 266	0.34 205	0.95 236	0.92 263	0.92 276	0.73 274	1.77 237	1.03 294	1.73 284	1.11 247	0.47 242	0.92 292	0.93 259	1.00 250	1.39 281	0.96 216

PSMNet-ADL	0.96 249	0.62 241	0.66 251	0.67 236	0.70 261	0.66 238	0.58 230	0.74 231	0.60 244	0.85 283	5.03 327	0.95 227	1.26 277	0.45 243	0.89 222	1.03 285	0.68 229	0.54 214	2.03 248	0.68 261	0.84 221	0.79 219	0.54 268	0.47 234	0.73 216	0.95 237	1.32 274	0.63 160

CC-Net-ROB	0.96 249	1.18 299	0.70 257	1.56 297	1.06 289	1.63 301	1.20 291	0.79 248	0.61 245	0.81 275	0.56 182	3.07 295	0.57 240	0.85 299	0.68 171	0.44 110	0.71 243	0.63 246	1.40 222	0.57 221	0.58 163	0.43 113	1.91 317	0.46 231	0.83 245	0.83 218	0.77 174	1.20 246

GwcNet-ADL	0.97 251	0.83 274	0.81 267	0.91 264	0.68 253	0.70 244	0.53 218	0.77 244	0.50 226	0.72 251	5.46 330	1.20 253	0.65 250	0.46 245	0.81 198	0.95 268	0.72 245	0.56 224	1.26 216	0.71 266	0.67 189	0.78 217	0.59 275	0.56 251	0.79 235	0.98 246	0.85 198	1.75 270

SHD	0.97 251	0.56 222	0.73 260	0.75 246	0.69 255	0.66 238	0.61 240	0.99 278	0.94 282	0.77 264	1.00 264	0.94 223	1.29 279	0.54 263	2.21 317	0.98 276	0.95 279	0.70 268	2.01 247	0.80 273	1.12 257	1.71 286	0.47 242	0.77 282	0.91 256	1.01 253	0.91 210	1.22 248

ADCRef	1.01 253	0.65 245	0.48 207	0.39 157	0.47 209	0.65 235	0.68 256	0.61 149	1.08 288	0.52 123	0.64 206	0.75 190	0.43 205	0.38 218	1.56 286	0.72 235	0.61 198	0.59 239	1.53 228	0.58 224	0.66 185	0.71 202	0.50 253	0.43 218	0.75 223	1.25 281	0.82 187	8.96 337

AMNet	1.02 254	0.98 289	0.95 278	0.98 270	1.01 284	1.03 273	0.96 281	0.87 264	0.93 279	0.97 295	1.02 266	1.10 244	0.74 256	1.06 307	0.99 245	1.09 292	1.17 291	1.04 306	1.08 200	1.05 296	1.13 258	1.04 243	0.82 291	0.98 298	1.01 277	1.07 262	1.20 260	1.27 250

XQC	1.03 255	0.90 281	0.71 258	0.91 264	0.92 279	0.92 267	0.86 271	1.06 288	0.90 276	0.84 281	1.11 275	1.03 235	1.30 281	0.71 290	2.04 307	0.95 268	0.87 266	0.67 258	1.64 234	0.78 271	1.00 246	1.67 285	0.62 278	0.73 274	1.09 284	1.47 296	1.26 268	0.97 218

iRaft-Stereo_20w	1.06 256	0.49 178	1.34 310	1.18 282	0.46 205	0.78 257	0.46 207	0.76 239	0.37 191	0.74 255	6.16 337	0.84 212	0.29 119	0.26 162	0.81 198	0.97 273	0.59 183	0.44 142	1.72 235	0.61 242	1.04 249	1.56 279	0.21 138	0.25 124	0.92 258	1.31 287	1.45 289	2.71 295

RTS	1.09 257	0.59 231	0.59 233	0.60 221	0.58 236	0.96 268	0.90 273	0.80 250	0.88 272	0.59 171	0.71 226	1.28 256	0.62 245	0.51 255	2.04 307	0.98 276	1.19 292	0.77 283	2.33 258	0.85 280	0.96 241	1.16 253	0.49 249	0.65 266	1.23 291	4.43 339	1.15 251	1.45 254

RTSA	1.09 257	0.59 231	0.59 233	0.60 221	0.58 236	0.96 268	0.90 273	0.80 250	0.88 272	0.59 171	0.71 226	1.28 256	0.62 245	0.51 255	2.04 307	0.98 276	1.19 292	0.77 283	2.33 258	0.85 280	0.96 241	1.16 253	0.49 249	0.65 266	1.23 291	4.43 339	1.15 251	1.45 254

ITSA-stereo	1.12 259	0.72 257	0.59 233	1.20 284	0.84 275	0.64 234	0.64 246	0.95 271	0.78 262	0.84 281	2.54 310	1.39 261	1.23 275	0.81 296	1.20 266	1.01 282	0.83 262	0.67 258	1.56 229	0.62 246	1.08 255	1.46 272	0.56 272	0.71 270	0.95 264	1.27 283	0.99 231	4.08 315

DCVSM-stereo	1.13 260	0.66 248	0.79 265	0.89 259	0.65 247	1.15 282	0.73 260	0.95 271	0.82 268	1.04 299	4.18 321	3.75 306	1.45 282	0.49 249	0.83 203	0.86 256	0.69 235	0.60 242	2.08 249	0.87 282	1.06 253	0.77 214	0.84 292	0.72 273	0.74 218	0.89 227	0.98 230	1.09 231

CBMV	1.15 261	0.84 278	0.60 238	0.85 255	0.76 271	0.73 248	0.48 210	0.87 264	0.80 264	0.81 275	0.61 197	2.86 290	0.81 259	0.52 259	1.31 272	1.17 302	0.91 274	0.74 276	2.40 263	0.66 255	1.57 277	0.76 212	0.48 247	1.06 303	0.99 271	1.09 264	2.25 311	4.25 317
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 262	0.70 254	1.06 290	0.60 221	0.71 262	0.70 244	0.98 282	0.83 259	1.55 308	0.76 262	1.40 287	1.00 230	2.46 303	0.57 273	2.17 315	0.99 280	1.15 290	0.90 294	2.37 260	0.95 286	1.63 280	2.05 294	0.44 238	0.98 298	0.81 240	0.80 212	1.24 266	2.15 280

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 263	0.49 178	1.28 307	0.75 246	0.41 192	1.04 275	0.67 254	0.77 244	0.52 229	0.78 268	5.67 333	1.03 235	0.35 177	0.26 162	0.86 213	1.39 319	0.68 229	0.70 268	2.61 272	0.64 252	2.89 308	2.21 297	0.19 113	0.43 218	1.03 280	1.15 271	1.35 277	2.41 289

DeepPrunerF	1.22 264	0.49 178	0.39 165	0.58 215	2.86 328	0.49 191	0.55 224	0.52 100	0.58 243	0.43 78	0.67 221	0.43 94	0.32 152	0.42 235	1.64 290	0.75 241	0.58 169	0.46 164	0.93 189	0.46 187	0.61 169	0.53 160	0.40 231	0.35 189	15.32 351	0.82 217	0.65 138	0.62 156

ccs_rob	1.25 265	0.79 265	0.64 247	0.86 256	0.60 238	0.89 265	0.83 268	0.99 278	0.51 228	0.77 264	6.27 339	5.90 319	1.10 270	0.51 255	1.08 256	1.10 293	0.68 229	0.66 256	1.15 208	0.70 265	1.56 276	1.66 284	0.50 253	0.54 248	0.69 202	0.78 207	0.86 203	1.20 246

ADCL	1.27 266	0.82 272	0.64 247	0.60 221	0.53 222	0.73 248	0.91 275	0.75 235	2.78 332	0.68 232	1.01 265	0.86 217	0.50 223	0.50 253	1.27 269	0.64 213	0.66 221	0.57 229	1.20 214	0.60 233	0.98 245	0.88 229	0.50 253	0.47 234	1.60 310	1.50 301	0.88 206	11.30 340

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 267	0.90 281	0.63 245	1.27 287	0.90 278	1.21 286	2.21 306	1.27 293	1.18 293	1.00 297	0.91 256	1.80 277	1.16 273	1.07 308	1.48 282	0.77 244	0.70 237	0.58 234	2.75 276	0.67 259	1.39 272	2.93 309	0.85 294	0.73 274	1.47 305	1.68 306	1.33 275	2.96 300

FBW_ROB	1.34 268	1.42 305	1.08 293	2.01 303	1.42 305	1.37 294	1.63 299	0.99 278	0.70 254	0.72 251	1.02 266	2.05 281	0.91 264	1.47 314	1.24 268	0.60 201	0.88 270	0.65 254	6.08 306	0.59 228	1.06 253	0.81 222	1.48 314	1.12 309	0.99 271	1.20 274	0.99 231	1.66 267

UDG	1.35 269	2.24 313	0.81 267	2.58 304	2.45 319	2.48 307	2.57 310	0.76 239	0.86 270	0.77 264	1.08 269	1.51 265	0.56 236	2.59 319	1.06 253	0.69 227	1.89 313	0.80 289	2.31 256	0.97 289	1.24 264	0.98 237	1.43 313	0.62 261	0.74 218	0.81 214	0.95 221	0.81 201

DDUNet	1.38 270	2.18 311	0.79 265	2.67 307	2.43 318	2.57 308	2.52 309	0.80 250	0.84 269	0.63 197	0.94 258	1.57 270	0.45 211	2.65 323	0.94 234	0.78 247	1.99 315	0.75 278	2.31 256	0.91 285	1.16 259	0.97 236	2.71 321	0.56 251	0.72 211	0.71 189	0.97 227	0.85 205

PVD	1.47 271	1.04 293	1.44 312	1.10 275	1.09 293	1.19 284	1.07 285	1.91 324	2.05 318	0.79 271	1.49 290	1.54 268	1.91 293	0.89 302	2.26 321	1.35 312	1.39 299	1.09 311	2.41 264	1.14 302	1.51 275	1.98 293	0.79 287	1.08 306	1.49 307	1.82 309	1.67 298	2.10 278

SAMSARA	1.50 272	0.79 265	1.00 286	0.93 267	0.88 277	0.86 263	0.93 277	1.57 311	1.25 295	0.96 294	1.09 270	1.27 254	2.59 304	0.83 297	2.58 331	1.19 305	1.04 285	0.91 297	2.56 268	0.99 292	1.77 288	2.23 298	0.56 272	0.98 298	2.63 321	2.81 326	2.62 324	2.56 293

MFMNet_re	1.51 273	1.18 299	1.12 296	1.29 288	1.16 295	1.63 301	1.32 294	1.30 298	1.63 309	1.14 305	1.38 286	2.64 288	1.63 289	0.90 303	2.27 322	1.35 312	1.58 304	1.32 326	3.69 288	1.24 309	2.10 292	1.26 261	1.16 303	1.24 315	1.11 285	1.02 257	1.59 295	1.60 262

S-Stereo	1.54 274	0.81 269	0.83 270	1.15 279	1.16 295	1.29 291	1.56 297	1.02 283	1.09 289	1.25 312	4.20 322	4.10 311	1.10 270	0.66 284	2.16 314	1.63 326	0.90 273	1.05 307	2.20 253	1.10 299	1.26 265	3.12 312	1.31 312	1.17 313	0.84 249	1.18 273	1.21 261	2.18 281

ADCMid	1.56 275	0.92 285	0.99 282	0.70 240	0.86 276	1.05 276	1.37 295	1.29 296	1.77 312	0.75 259	1.75 299	1.27 254	1.48 283	0.69 288	2.18 316	1.07 289	0.98 282	0.79 287	2.74 275	0.80 273	1.31 268	1.74 288	1.06 302	0.70 269	1.01 277	1.53 302	1.02 238	10.33 338

FAT-Stereo	1.57 276	0.78 263	1.44 312	1.10 275	1.32 302	1.05 276	0.87 272	1.28 295	0.86 270	1.21 309	5.46 330	3.07 295	1.28 278	0.66 284	1.73 296	1.34 309	0.89 272	0.94 300	1.83 240	1.08 297	2.02 291	3.90 321	0.71 281	0.98 298	0.86 252	1.21 276	1.42 287	3.03 302

HBP-ISP	1.60 277	0.86 280	0.90 276	0.98 270	0.69 255	0.85 260	0.56 226	0.89 268	0.48 224	0.82 278	0.79 241	0.97 228	0.36 182	0.69 288	11.97 348	5.83 344	0.70 237	0.67 258	0.70 156	0.62 246	1.05 251	5.90 336	0.50 253	0.62 261	0.82 243	1.01 253	2.01 309	1.06 229

SANet	1.61 278	0.91 284	1.10 295	1.04 273	1.05 288	1.25 289	0.77 263	1.76 320	1.81 313	0.77 264	1.24 276	6.63 323	5.08 316	0.83 297	1.56 286	0.77 244	1.24 296	0.90 294	1.58 230	0.82 278	1.05 251	1.00 240	0.90 295	1.27 316	1.32 299	1.93 311	1.88 305	3.10 304

AnyNet_C32	1.64 279	0.65 245	0.74 261	0.67 236	0.73 264	0.86 263	1.14 286	0.95 271	3.12 335	0.75 259	1.53 291	0.94 223	0.64 249	0.67 286	1.83 301	1.11 295	1.06 289	0.95 301	1.78 239	0.76 269	1.76 287	1.71 286	0.66 280	0.85 289	1.13 287	2.68 325	1.17 256	13.55 342

pmcnn	1.66 280	0.80 268	0.52 218	1.19 283	1.01 284	1.21 286	0.93 277	0.96 276	0.54 233	0.74 255	2.66 312	3.98 310	5.06 315	0.31 193	1.65 292	1.40 320	1.20 294	0.91 297	3.99 291	0.95 286	4.45 333	1.02 242	0.90 295	0.90 291	1.07 282	1.01 253	2.43 318	3.03 302

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 281	1.25 302	1.05 288	1.56 297	1.08 291	1.20 285	3.18 318	1.50 307	2.10 320	1.30 316	0.98 263	1.50 264	1.04 265	1.66 315	1.71 293	1.18 303	0.84 263	1.01 303	6.24 307	1.15 305	1.43 273	3.23 314	1.19 304	1.14 310	1.52 308	1.29 285	1.09 245	2.78 297

MFN_U_SF_RVC	1.68 282	1.06 294	0.88 274	1.25 286	1.01 284	1.53 298	2.07 304	1.38 303	1.17 292	1.51 325	2.95 314	2.00 280	1.57 287	2.05 317	2.38 327	0.98 276	0.87 266	0.82 290	6.78 310	1.11 301	2.21 295	2.38 302	0.65 279	1.11 308	1.23 291	1.33 290	1.28 271	1.69 269

CBMV_ROB	1.71 283	0.79 265	0.65 250	1.35 290	1.07 290	1.01 271	0.74 262	1.01 282	0.54 233	0.72 251	0.81 246	9.80 338	5.90 322	0.57 273	1.42 277	0.69 227	0.80 257	0.58 234	5.38 299	1.22 307	0.95 240	0.55 166	0.53 264	0.62 261	1.22 290	1.45 295	2.72 327	2.94 299

gcap-zeroshot	1.75 284	0.44 136	0.89 275	0.59 218	0.36 164	0.55 211	0.29 169	0.74 231	0.29 124	0.74 255	0.76 238	1.18 252	0.33 158	0.24 135	0.78 189	0.97 273	0.61 198	0.53 208	29.80 344	0.80 273	1.04 249	1.45 271	0.23 163	0.34 183	0.75 223	0.99 248	0.96 224	0.75 192

edge stereo	1.82 285	1.16 298	2.22 325	1.46 295	1.28 299	1.58 299	1.38 296	1.67 317	1.30 297	1.20 308	3.42 318	4.33 313	2.26 299	0.80 295	1.41 276	1.46 322	1.05 287	0.83 293	5.42 300	0.97 289	1.34 270	3.76 318	0.95 300	0.88 290	1.26 297	1.20 274	1.70 300	2.91 298

G-Net	1.86 286	1.00 291	1.28 307	0.89 259	0.93 280	1.10 279	0.77 263	1.63 313	2.07 319	0.99 296	2.89 313	7.30 329	1.67 290	0.55 266	1.45 278	1.75 329	1.04 285	0.93 299	2.87 277	2.72 340	1.89 290	1.47 273	0.80 289	1.02 302	1.06 281	1.71 307	2.82 328	5.60 324

ADCS	1.88 287	1.06 294	0.98 281	0.93 267	1.10 294	1.09 278	1.14 286	1.27 293	2.49 326	0.89 287	1.36 285	1.51 265	2.92 308	0.86 300	3.30 334	2.26 335	1.46 303	1.26 320	3.10 284	1.29 311	2.48 300	2.88 307	0.80 289	1.10 307	1.33 301	4.48 341	1.41 286	6.08 327

SQANet	1.90 288	2.70 318	1.03 287	3.09 314	2.17 313	3.29 313	2.70 312	0.95 271	0.65 250	1.00 297	0.71 226	2.69 289	1.10 270	2.30 318	0.78 189	0.55 184	1.02 284	0.72 271	9.92 323	0.68 261	2.11 293	1.25 259	3.28 322	0.58 255	0.98 268	1.31 287	1.33 275	2.34 285

SPS-STEREO	1.93 289	1.27 303	1.21 299	1.60 299	1.34 303	1.44 296	1.17 289	1.66 314	1.36 302	1.38 319	3.67 319	3.02 294	1.29 279	1.05 306	1.85 302	1.83 331	1.58 304	1.37 328	8.86 319	1.34 312	3.07 314	1.47 273	1.27 309	1.37 318	1.42 304	1.28 284	2.02 310	1.89 272
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 290	1.18 299	1.26 305	1.45 294	1.28 299	1.10 279	2.21 306	1.88 322	1.41 303	1.33 317	1.32 282	2.29 282	2.23 296	1.25 312	4.58 339	1.87 332	2.55 325	1.13 315	2.73 274	1.63 324	3.69 326	3.33 315	1.26 305	2.09 340	1.93 315	1.47 296	1.59 295	2.77 296

AnyNet_C01	2.06 291	1.08 296	1.06 290	1.14 278	1.08 291	1.01 271	2.69 311	1.69 318	2.66 329	1.21 309	1.67 296	2.90 292	2.60 305	0.95 305	3.65 335	4.02 342	2.09 317	2.21 342	3.08 283	1.56 321	3.30 320	2.89 308	1.26 305	1.15 311	1.80 313	1.43 294	1.51 292	3.90 313

DDF-Stereo	2.07 292	0.43 129	0.28 114	10.45 341	0.48 212	14.62 350	0.70 259	0.72 222	0.29 124	0.66 220	0.48 147	17.48 346	0.59 244	0.26 162	0.55 118	0.56 190	0.60 190	0.45 152	1.27 217	0.38 145	0.83 218	0.77 214	0.25 176	0.24 113	0.45 119	0.45 126	0.91 210	0.67 169

ADCPNet	2.08 293	0.77 261	0.87 273	0.83 254	1.21 297	0.85 260	1.59 298	1.02 283	1.35 300	0.83 280	1.97 304	1.01 233	7.76 328	0.75 293	2.35 326	1.16 301	0.95 279	0.71 270	4.05 292	0.97 289	1.30 267	1.61 281	0.72 282	0.76 279	1.52 308	1.96 314	1.21 261	16.04 345

DDVS	2.32 294	0.70 254	0.82 269	0.70 240	0.74 268	0.73 248	0.59 231	1.09 290	0.88 272	0.80 272	34.26 355	3.93 308	1.16 273	0.52 259	1.09 258	1.35 312	0.73 246	0.65 254	1.95 246	0.95 286	1.67 282	2.27 299	0.48 247	0.56 251	0.69 202	0.84 219	1.21 261	1.35 252

Ntro	2.32 294	3.40 336	1.53 314	3.55 322	2.52 321	3.71 324	3.36 319	1.11 291	1.05 287	1.16 306	0.90 255	2.93 293	1.24 276	2.72 325	1.00 246	0.64 213	1.40 300	0.82 290	10.96 326	1.14 302	2.72 303	3.19 313	4.26 328	0.73 274	1.24 294	1.59 304	1.56 294	2.31 284

RainbowNet	2.32 294	2.93 324	1.87 321	3.34 320	2.57 322	3.50 315	3.49 322	1.29 296	0.92 277	1.53 328	0.89 254	3.18 297	2.31 300	2.94 326	1.30 271	0.90 260	1.61 307	1.00 302	5.61 301	1.51 316	2.82 307	4.18 323	4.25 327	0.97 296	1.32 299	1.58 303	1.71 301	3.00 301

otaku	2.33 297	3.05 328	1.19 297	3.36 321	2.37 316	3.56 318	3.08 317	1.05 285	0.98 285	1.13 302	0.80 245	2.88 291	1.62 288	2.59 319	0.95 236	0.64 213	1.23 295	0.75 278	13.16 331	1.09 298	2.47 299	2.63 304	4.75 332	0.75 278	1.13 287	1.38 293	1.69 299	2.52 292

ACVNet-4b	2.35 298	2.75 321	1.60 316	3.13 315	2.29 315	3.52 317	3.67 325	1.35 300	1.35 300	1.27 313	0.72 231	3.26 299	2.62 306	3.04 329	0.98 242	0.78 247	2.13 318	1.02 304	9.04 320	1.23 308	2.74 304	3.39 317	4.08 325	0.92 292	1.24 294	1.29 285	1.46 290	2.48 291

ACVNet_1	2.47 299	3.23 331	2.35 327	4.40 329	2.93 332	3.77 326	3.96 328	1.34 299	1.18 293	1.21 309	1.02 266	3.31 301	2.07 294	3.09 331	1.31 272	0.70 233	2.26 322	1.10 312	9.52 321	1.14 302	3.45 322	1.18 256	4.50 331	1.07 304	1.39 303	1.75 308	1.36 279	2.10 278

MonStereo1	2.61 300	2.91 323	1.70 317	3.94 326	3.77 339	3.57 319	3.72 327	1.55 309	1.64 310	1.43 321	1.63 295	4.85 316	5.63 320	2.99 328	1.35 274	0.90 260	1.99 315	1.31 323	5.93 302	1.75 328	2.96 310	1.93 292	4.83 335	0.93 295	1.31 298	1.08 263	2.49 321	2.38 287

SGM-ForestM	2.61 300	4.20 340	0.93 277	2.78 309	1.37 304	3.57 319	2.93 315	2.59 333	1.51 307	0.70 245	1.32 282	7.25 327	5.36 319	0.47 246	0.89 222	0.53 174	0.79 256	0.54 214	7.58 312	0.60 233	0.82 216	0.47 133	0.51 261	0.80 285	4.97 338	3.66 337	7.05 346	6.30 328

DPSNet	2.61 300	0.83 274	0.77 264	1.21 285	1.24 298	1.34 293	0.93 277	1.08 289	1.49 306	0.78 268	0.86 252	6.91 325	3.85 310	0.58 276	4.58 339	2.54 336	1.43 302	1.24 318	14.95 335	1.34 312	4.83 337	8.01 342	1.75 316	1.40 321	1.47 305	1.95 313	1.60 297	1.66 267

DGSMNet	2.66 303	0.96 286	1.36 311	1.03 272	0.99 283	1.12 281	1.05 284	1.36 301	0.94 282	2.15 340	13.54 351	1.71 275	1.85 291	0.93 304	2.50 330	3.85 341	5.34 334	1.61 333	5.07 297	1.68 326	7.04 342	8.02 343	0.96 301	1.19 314	1.01 277	1.33 290	1.40 285	1.88 271

WAO-6	2.71 304	2.26 314	1.57 315	3.00 313	2.25 314	3.01 311	3.02 316	1.77 321	2.35 321	1.52 327	1.62 294	3.94 309	5.12 317	2.64 322	2.22 318	1.38 317	2.65 326	1.36 327	4.86 296	1.54 320	2.76 306	4.79 327	2.70 320	1.73 333	2.71 323	2.59 324	2.68 326	5.02 321

PSMNet_ROB	2.71 304	3.39 335	1.92 322	2.87 311	2.04 311	4.01 329	3.50 323	1.46 305	1.41 303	1.59 330	3.34 315	3.52 302	4.97 314	4.50 338	1.61 289	0.95 268	1.87 312	1.06 308	8.62 316	1.63 324	2.32 298	1.51 277	5.43 342	1.37 318	1.98 319	1.94 312	1.91 306	2.39 288

WAO-7	2.72 306	1.83 309	2.89 336	7.39 335	1.73 310	1.76 304	1.82 301	2.07 325	2.65 328	2.21 341	5.39 329	4.58 315	5.72 321	1.23 311	2.07 311	1.27 308	1.69 308	1.22 317	7.70 313	1.51 316	1.64 281	3.07 311	0.84 292	1.65 331	1.83 314	2.48 323	1.97 308	3.27 306

SGM_RVC	2.81 307	1.46 306	0.85 271	1.76 301	1.28 299	1.68 303	1.19 290	1.56 310	1.14 291	0.82 278	1.70 297	7.09 326	2.67 307	0.42 235	0.92 228	0.57 191	0.75 249	0.57 229	11.20 328	0.66 255	0.94 237	0.46 128	0.51 261	0.84 288	1.97 318	1.64 305	5.04 342	26.13 350
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 308	3.23 331	1.81 319	6.04 333	3.38 338	3.63 321	3.67 325	1.88 322	1.97 317	1.47 322	1.30 280	3.69 305	4.10 312	2.97 327	1.45 278	0.97 273	2.41 323	1.29 321	5.94 303	1.74 327	3.20 316	4.23 324	4.79 334	1.55 326	2.65 322	2.27 320	2.56 322	2.64 294

IMH-64-1	2.92 309	2.70 318	2.36 328	3.23 316	2.71 324	3.70 322	4.05 329	1.66 314	2.48 324	1.13 302	1.26 278	3.60 303	6.29 324	3.59 332	2.28 323	1.15 299	2.20 319	1.31 323	6.02 304	1.52 318	3.03 312	5.48 330	4.83 335	1.40 321	2.83 325	2.02 315	2.34 314	3.64 309

IMH-64	2.92 309	2.70 318	2.36 328	3.23 316	2.71 324	3.70 322	4.05 329	1.66 314	2.48 324	1.13 302	1.26 278	3.60 303	6.29 324	3.59 332	2.28 323	1.15 299	2.20 319	1.31 323	6.02 304	1.52 318	3.03 312	5.48 330	4.83 335	1.40 321	2.83 325	2.02 315	2.34 314	3.64 309

SFCPSM	3.03 311	0.82 272	0.63 245	0.77 250	0.69 255	0.72 247	0.63 244	0.83 259	0.98 285	0.71 248	2.00 305	2.57 284	3.49 309	0.56 268	1.16 264	0.93 267	0.74 247	0.64 250	54.48 356	1.19 306	0.88 226	0.91 232	0.55 270	0.55 250	0.94 262	0.93 235	1.11 249	1.39 253

ACVNet_2	3.17 312	2.98 325	2.25 326	4.72 330	2.88 329	3.50 315	3.48 321	1.58 312	1.33 298	1.29 315	1.10 272	3.22 298	2.45 302	2.67 324	1.29 270	0.86 256	7.26 338	1.02 304	22.14 339	1.37 314	3.22 317	1.25 259	4.24 326	1.37 318	1.93 315	1.92 310	1.83 304	2.36 286

ELAS_RVC	3.22 313	2.01 310	1.85 320	2.66 306	2.07 312	5.08 337	2.06 303	2.41 331	1.89 315	1.74 335	4.78 324	8.00 330	8.02 329	0.74 292	2.38 327	0.81 251	1.75 310	1.14 316	3.97 290	1.27 310	4.64 336	7.61 340	1.26 305	1.74 334	6.58 343	3.21 332	3.39 332	3.80 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 314	2.76 322	2.37 330	3.26 318	2.74 326	3.73 325	4.10 331	1.72 319	2.58 327	1.17 307	1.24 276	3.92 307	10.58 331	6.80 347	1.57 288	1.11 295	2.25 321	1.30 322	6.28 308	1.56 321	2.97 311	4.14 322	4.90 338	1.45 325	3.01 329	2.36 321	2.47 320	5.19 323

anonymity	3.27 315	0.41 117	1.09 294	0.58 215	0.41 192	0.47 185	0.30 176	0.79 248	0.33 164	0.61 181	69.49 359	0.85 213	0.30 129	0.24 135	0.59 132	1.02 284	0.60 190	0.43 137	1.35 220	0.60 233	0.73 204	1.82 291	0.24 171	0.29 144	1.00 274	1.24 278	1.08 243	1.47 256

MDST_ROB	3.33 316	2.32 315	0.75 262	3.90 325	1.47 307	2.61 309	1.00 283	1.12 292	0.72 255	0.78 268	0.67 221	1.54 268	25.37 344	0.34 205	2.11 313	0.53 174	0.65 218	0.48 176	3.69 288	0.58 224	0.88 226	0.59 168	0.58 274	0.68 268	7.85 346	3.03 330	17.15 351	8.63 336

ELAS	3.38 317	2.19 312	1.79 318	2.99 312	2.37 316	3.32 314	2.09 305	2.60 334	2.85 333	1.28 314	4.85 326	8.61 332	8.02 329	0.76 294	2.90 332	0.81 251	1.80 311	1.10 312	4.19 294	1.10 299	4.53 334	7.86 341	1.26 305	1.63 329	7.08 344	4.79 342	3.66 337	4.87 319
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 318	1.54 307	1.05 288	2.64 305	1.72 309	2.05 306	1.15 288	2.40 330	1.41 303	0.90 288	6.48 340	9.56 336	7.42 327	0.49 249	11.75 346	1.94 333	0.87 266	0.74 276	8.79 317	0.80 273	8.36 343	8.07 344	0.73 284	1.07 304	3.39 331	2.15 319	5.22 343	4.99 320
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+DAISY	3.81 319	1.38 304	1.26 305	1.80 302	1.47 307	1.93 305	1.71 300	1.47 306	1.33 298	1.34 318	6.67 342	9.59 337	12.99 336	1.20 310	1.73 296	1.47 323	1.42 301	1.24 318	11.11 327	1.37 314	3.07 314	2.13 296	1.27 309	1.42 324	1.69 311	1.26 282	2.90 329	26.50 351

DispFullNet	4.17 320	3.20 330	4.34 344	2.72 308	2.46 320	2.92 310	2.70 312	2.79 339	1.90 316	4.51 350	6.62 341	8.91 334	4.83 313	2.59 319	2.00 306	8.18 347	3.24 330	1.98 336	24.96 341	2.93 342	3.99 328	3.36 316	1.71 315	1.15 311	1.36 302	1.32 289	2.36 317	3.65 311

WAO-8	4.25 321	3.34 333	2.80 333	10.32 339	2.92 330	4.17 330	5.89 334	2.66 337	4.45 339	1.69 333	3.41 316	5.94 320	11.31 333	5.29 342	1.71 293	1.34 309	2.69 327	1.51 331	10.78 324	2.48 337	2.63 301	4.50 325	3.44 323	1.58 327	5.12 339	3.31 334	3.60 334	5.76 325

Venus	4.25 321	3.34 333	2.80 333	10.32 339	2.92 330	4.17 330	5.89 334	2.66 337	4.45 339	1.69 333	3.41 316	5.94 320	11.31 333	5.29 342	1.71 293	1.34 309	2.69 327	1.51 331	10.78 324	2.48 337	2.63 301	4.50 325	3.44 323	1.58 327	5.12 339	3.31 334	3.60 334	5.76 325

LVE	4.33 323	3.03 326	2.00 323	27.23 350	3.06 333	3.83 327	12.07 349	1.53 308	1.64 310	1.85 337	1.48 289	3.30 300	3.91 311	3.06 330	1.45 278	1.05 287	1.95 314	1.38 329	15.68 336	1.62 323	3.25 319	5.86 333	4.42 330	1.76 335	2.87 327	2.06 317	2.34 314	3.25 305

PWCK	5.04 324	3.03 326	2.21 324	3.61 323	2.60 323	4.41 333	5.09 332	2.45 332	2.76 331	3.31 346	4.34 323	10.15 341	5.13 318	1.74 316	1.99 305	1.38 317	2.41 323	1.45 330	51.59 355	2.35 335	3.70 327	2.69 306	2.65 319	1.78 337	2.97 328	3.21 332	2.43 318	4.77 318

STStereo	5.29 325	2.47 316	5.20 346	5.20 331	2.80 327	4.72 334	3.42 320	6.23 348	6.52 342	1.51 325	7.61 344	9.53 335	14.86 339	0.63 281	4.09 338	0.64 213	0.87 266	0.62 245	36.67 348	1.02 293	1.23 263	1.05 244	0.78 286	1.63 329	3.46 332	2.43 322	3.53 333	14.15 343

notaker	5.52 326	5.55 346	3.76 342	13.97 345	5.34 344	5.44 341	7.16 337	2.36 329	2.68 330	2.06 339	1.80 301	12.90 345	23.86 343	3.98 335	2.04 307	1.73 328	3.45 332	2.12 339	17.08 337	2.15 332	6.10 341	5.87 334	6.15 346	2.12 341	1.79 312	2.08 318	2.31 313	3.29 307

MADNet++	5.64 327	3.51 337	3.77 343	2.84 310	4.62 342	3.02 312	3.65 324	4.36 342	5.03 341	4.18 349	5.07 328	6.45 322	5.92 323	6.18 346	7.04 342	6.82 345	4.71 333	4.00 346	8.03 314	5.83 346	9.92 347	16.38 351	2.32 318	4.34 349	3.95 337	11.38 348	4.93 341	4.01 314

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 328	0.56 222	1.25 304	0.75 246	0.69 255	1.17 283	0.81 265	0.82 258	0.80 264	0.81 275	4.78 324	1.00 230	0.37 187	0.27 171	1.13 261	1.54 324	0.70 237	0.60 242	124.50 359	0.54 206	1.43 273	2.64 305	0.22 152	0.36 196	0.91 256	1.13 269	1.13 250	2.18 281

TorneroNet-64	6.02 329	4.60 342	2.53 331	15.58 346	3.29 336	4.87 335	7.75 338	2.23 327	10.02 345	1.42 320	1.31 281	7.26 328	29.23 348	4.36 337	2.09 312	1.21 306	8.22 339	1.70 335	17.35 338	2.62 339	4.31 331	5.68 332	5.20 340	1.76 335	3.58 333	3.76 338	2.29 312	8.34 335

JetBlue	6.09 330	3.85 338	3.31 341	5.99 332	4.13 341	6.22 343	7.94 339	3.42 340	2.89 334	1.47 322	1.46 288	8.10 331	1.90 292	5.39 344	11.86 347	3.22 338	3.30 331	2.99 343	5.32 298	2.40 336	9.74 346	10.03 349	4.93 339	2.18 342	7.39 345	17.16 350	3.72 339	24.15 348

UNDER WATER-64	6.11 331	5.20 344	3.13 339	12.20 343	5.77 345	6.55 345	8.53 343	4.74 346	3.45 337	2.30 344	2.36 308	12.04 344	12.47 335	5.08 340	3.02 333	1.81 330	12.11 347	2.17 340	8.81 318	4.17 345	5.75 340	7.27 339	8.74 351	2.61 345	3.86 336	8.63 345	4.32 340	7.86 334

MANE	7.31 332	2.64 317	4.48 345	3.30 319	3.10 334	3.94 328	2.83 314	5.37 347	6.88 343	1.11 301	5.64 332	8.81 333	11.02 332	0.67 286	3.83 336	3.83 340	1.32 297	18.03 352	8.61 315	0.84 279	4.22 329	1.16 253	0.74 285	1.79 338	13.65 350	18.61 351	22.89 353	38.18 358

UNDER WATER	7.55 333	4.74 343	3.06 338	10.46 342	5.92 346	6.35 344	8.05 340	4.32 341	3.69 338	1.97 338	2.14 306	10.53 342	62.60 357	4.83 339	2.25 320	1.59 325	12.22 348	2.08 338	9.67 322	3.97 343	5.27 339	6.65 337	8.86 352	2.65 346	3.82 335	5.62 343	3.62 336	7.03 332

JetRed	7.85 334	5.29 345	6.07 348	3.75 324	5.00 343	6.95 346	10.20 346	4.64 345	3.42 336	2.92 345	2.39 309	6.71 324	2.25 298	7.15 348	10.26 344	7.34 346	8.59 340	7.11 347	4.82 295	4.08 344	10.76 350	9.27 345	7.85 350	3.34 347	10.96 347	24.25 354	11.90 348	24.57 349

TorneroNet	8.11 335	4.28 341	2.58 332	27.50 351	3.31 337	5.00 336	6.00 336	2.62 335	10.13 347	1.49 324	2.57 311	11.07 343	68.61 358	4.25 336	1.77 300	1.18 303	5.78 335	1.62 334	23.67 340	2.83 341	4.30 330	5.47 329	5.37 341	1.65 331	3.72 334	3.14 331	2.59 323	6.36 329

KSHMR	8.16 336	4.16 339	2.96 337	25.39 349	3.92 340	5.08 337	5.53 333	2.62 335	2.40 323	2.23 342	2.26 307	4.37 314	77.17 359	5.23 341	2.24 319	1.71 327	2.79 329	1.98 336	31.04 345	2.02 331	4.59 335	5.35 328	7.54 349	1.89 339	3.30 330	2.91 328	3.01 330	6.51 330

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 337	0.65 245	1.07 292	0.94 269	0.83 274	0.81 258	1.27 293	0.85 263	0.73 256	0.93 289	6.13 336	180.62 360	2.17 295	1.33 313	1.22 267	1.01 282	0.93 278	1.06 308	6.32 309	0.79 272	3.32 321	3.77 319	0.55 270	0.76 279	0.95 264	1.34 292	1.19 259	2.42 290

LSM0	8.30 338	1.08 296	0.95 278	1.66 300	1.42 305	1.59 300	1.96 302	2.27 328	2.36 322	1.66 332	3.94 320	4.10 311	6.30 326	0.63 281	62.38 360	74.74 360	1.69 308	1.06 308	12.18 329	2.23 333	4.96 338	9.29 346	0.92 297	1.29 317	1.95 317	2.97 329	3.66 337	14.83 344

ACV-stereo	8.39 339	1.01 292	0.97 280	1.29 288	0.73 264	1.48 297	0.95 280	0.88 267	1.10 290	1.07 300	1.33 284	1.06 240	23.12 342	0.52 259	4.00 337	3.78 339	1.05 287	0.79 287	168.94 360	1.91 329	3.64 325	1.44 269	0.72 282	0.74 277	0.74 218	0.90 229	1.43 288	1.03 225

ktn	8.45 340	3.18 329	2.84 335	6.37 334	3.26 335	4.31 332	10.28 347	2.15 326	10.13 347	2.27 343	1.83 302	42.17 354	55.84 355	3.93 334	2.34 325	2.09 334	9.85 341	2.17 340	33.98 346	2.24 334	3.24 318	3.03 310	4.78 333	2.25 343	2.59 320	2.81 326	3.18 331	5.04 322

zero-FE	9.08 341	0.42 124	0.28 114	61.19 359	0.56 230	106.36 360	1.24 292	0.72 222	0.30 133	0.66 220	0.56 182	61.54 358	0.66 251	0.25 151	0.59 132	0.53 174	0.60 190	0.47 170	2.54 266	0.38 145	1.35 271	0.96 235	0.25 176	0.24 113	0.45 119	0.44 120	0.91 210	0.66 165

XX-Stereo	9.49 342	0.38 101	0.36 150	0.63 228	0.28 122	0.54 209	0.28 162	0.69 204	0.28 117	0.69 240	6.24 338	1.00 230	0.29 119	0.23 123	0.70 178	1.08 290	0.60 190	0.52 204	1.58 230	0.53 200	0.76 208	0.65 186	0.18 105	0.26 130	233.61 362	0.88 225	1.01 237	1.90 274

DGTPSM_ROB	12.12 343	5.96 347	17.45 353	4.20 327	7.86 347	5.15 339	8.18 341	4.56 343	11.64 349	4.52 351	8.72 346	5.01 317	17.08 340	12.98 351	14.91 350	14.58 351	6.85 336	15.76 350	12.78 330	12.05 351	9.07 344	21.74 352	5.67 343	11.54 353	11.84 348	31.02 357	12.98 349	33.06 354

DPSMNet_ROB	12.40 344	5.97 348	17.46 354	4.21 328	7.87 348	5.15 339	8.18 341	4.56 343	11.65 350	4.54 352	8.87 347	5.17 318	22.69 341	13.00 352	14.98 351	14.62 352	6.90 337	15.82 351	14.07 334	12.05 351	9.09 345	21.75 353	5.68 344	11.54 353	11.87 349	31.03 358	12.99 350	33.06 354

WQFJA1++	13.32 345	0.37 92	0.25 105	123.26 361	0.29 129	112.03 361	109.42 361	0.56 122	0.25 93	0.65 209	0.49 152	1.70 274	1.51 284	0.23 123	0.43 95	0.60 201	0.53 138	0.41 123	1.83 240	0.31 104	0.53 138	0.51 151	0.22 152	0.20 75	0.52 148	0.76 202	0.88 206	0.91 212

LE_ROB	17.44 346	1.82 308	6.12 349	9.40 336	53.85 361	8.01 347	46.26 356	11.27 353	28.12 354	1.80 336	7.03 343	38.62 352	49.53 354	0.34 205	1.76 299	0.55 184	0.78 252	0.59 239	36.68 349	6.72 347	2.92 309	0.85 225	29.06 356	12.10 355	26.35 352	25.49 355	27.84 356	37.03 357

DLNR_Zeroshot_test	17.86 347	67.45 361	1.21 299	81.91 360	0.35 160	0.45 178	74.74 360	0.76 239	0.27 110	0.69 240	0.60 190	1.16 250	0.29 119	8.20 349	84.48 361	102.07 361	23.88 353	15.14 349	7.31 311	0.50 194	4.38 332	2.51 303	0.18 105	0.43 218	0.76 229	0.86 220	0.80 181	0.80 199

DPSM_ROB	18.32 348	16.26 350	21.94 355	9.42 337	8.75 349	13.61 348	9.11 344	10.90 351	15.09 351	8.45 353	8.95 348	10.12 339	13.19 337	16.42 353	19.79 353	19.11 353	18.35 351	20.45 353	13.82 332	14.88 353	26.56 354	27.45 354	6.49 347	14.39 356	31.57 357	38.83 359	36.85 358	43.86 359

DPSM	18.32 348	16.26 350	21.94 355	9.42 337	8.75 349	13.61 348	9.11 344	10.90 351	15.09 351	8.45 353	8.95 348	10.12 339	13.19 337	16.42 353	19.79 353	19.11 353	18.35 351	20.45 353	13.82 332	14.88 353	26.56 354	27.45 354	6.49 347	14.39 356	31.57 357	38.83 359	36.85 358	43.86 359

DPSimNet_ROB	18.93 350	32.01 354	5.97 347	12.40 344	11.35 352	6.13 342	28.07 353	15.03 354	35.64 357	3.96 348	78.33 360	18.15 347	35.00 349	5.44 345	12.19 349	10.36 349	13.57 349	3.64 345	87.52 358	6.87 348	14.36 353	9.97 347	4.40 329	7.14 351	5.17 341	9.85 346	5.93 345	32.56 353

HanzoNet	19.12 351	15.23 349	6.99 350	35.06 354	14.35 353	40.77 355	42.46 355	17.81 355	22.51 353	3.55 347	8.29 345	41.30 353	56.30 356	43.04 359	5.72 341	4.37 343	37.83 357	3.30 344	49.59 354	8.93 350	10.30 349	6.85 338	14.15 355	3.46 348	5.94 342	5.80 344	5.29 344	7.13 333

LRCNet_RVC	21.34 352	28.92 353	11.37 352	31.78 353	29.09 357	34.25 354	27.43 352	21.71 357	10.07 346	29.63 358	30.60 354	32.06 350	25.81 345	33.87 357	11.15 345	2.97 337	25.27 354	21.35 355	44.05 352	20.83 355	14.27 352	5.87 334	36.69 357	27.43 358	2.76 324	1.47 296	8.68 347	6.79 331

BEATNet-Init1	22.01 353	36.32 357	3.23 340	54.74 358	11.23 351	52.95 359	28.72 354	9.47 349	8.51 344	1.57 329	10.45 350	33.05 351	48.98 353	0.71 290	16.97 352	11.50 350	1.60 306	1.11 314	77.80 357	35.27 358	9.94 348	9.98 348	1.27 309	2.30 344	27.41 353	11.09 347	52.85 360	35.36 356

PML	30.82 354	20.91 352	7.15 351	29.65 352	20.81 356	29.11 353	10.50 348	10.87 350	88.32 361	20.03 357	154.19 361	98.60 359	119.55 360	10.53 350	9.19 343	8.69 348	16.72 350	7.27 348	34.57 347	7.35 349	12.77 351	10.86 350	5.72 345	6.17 350	33.11 359	12.83 349	34.30 357	12.33 341

CasAABBNet	36.73 355	32.73 356	44.18 360	18.81 347	17.45 354	27.29 352	18.12 350	21.69 356	30.40 355	17.52 355	18.08 352	20.27 348	26.53 346	32.96 355	38.28 356	37.42 355	36.82 355	41.12 357	27.47 343	29.86 356	53.56 360	55.70 359	12.93 353	28.91 359	63.44 361	78.07 361	73.93 361	88.05 361

FlowAnything	36.80 356	32.68 355	44.29 361	18.93 348	17.69 355	27.11 351	18.38 351	21.83 358	30.48 356	17.53 356	18.21 353	20.29 349	26.54 347	33.31 356	37.97 355	37.86 356	36.82 355	40.93 356	27.35 342	30.03 357	53.34 359	55.72 360	12.99 354	29.50 360	63.36 360	78.25 362	73.99 362	88.17 362

HaxPig	41.43 357	43.85 358	40.81 357	44.90 355	47.49 359	44.66 356	46.30 357	46.31 359	45.63 359	49.00 359	49.30 356	47.24 355	43.73 351	42.64 358	40.44 358	39.13 358	48.37 358	51.07 358	43.33 350	42.25 359	42.88 356	36.52 356	50.75 359	43.02 362	27.54 354	19.97 352	20.68 352	20.75 347

AVERAGE_ROB	41.98 358	44.82 359	42.27 358	45.98 356	46.88 358	45.60 357	46.56 358	47.04 360	43.89 358	49.19 360	49.91 357	47.25 356	43.00 350	49.19 360	40.14 357	38.38 357	49.01 359	51.31 359	43.98 351	42.43 360	43.31 357	38.64 357	49.42 358	42.83 361	28.65 355	20.44 353	23.41 354	19.88 346

MEDIAN_ROB	44.95 359	47.36 360	44.12 359	48.52 357	49.78 360	48.21 358	49.25 359	49.72 361	46.35 360	52.53 361	53.59 358	50.59 357	45.49 352	49.36 361	43.27 359	41.36 359	51.85 360	54.40 360	47.03 353	45.93 361	45.78 358	40.06 358	52.67 360	45.67 363	31.00 356	26.54 356	25.33 355	27.95 352

GS-Stereo																							0.08 15	0.10 21	0.18 21	0.16 12	0.25 26	0.16 24

FSD		0.53 213	0.53 220	0.53 205	0.53 222	0.52 201	0.53 218	0.75 235	0.40 201	0.80 272	0.59 187			0.55 266	0.62 148	0.64 213			0.66 143	0.55 211				0.52 244	0.68 201	0.62 174	0.69 150	0.70 182

ASD4																								8.34 352

STTRV1_RVC		0.81 269	0.64 247	1.04 273	0.73 264	1.03 273	0.85 269	0.91 269	0.92 277	0.93 289	0.95 260	1.72 276	2.23 296	0.86 300	1.46 281	0.78 247	1.37 298	0.72 271		1.97 330	1.59 278	1.23 258		0.97 296	1.07 282	1.11 267	1.75 302	3.40 308

Low-res two-view benchmark