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 27	0.11 8	0.14 26	0.16 14	0.07 7	0.06 10	0.15 1	0.17 4	0.15 1	0.13 3	0.16 2	0.11 2	0.17 4	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 33	0.13 14	0.06 2	0.11 8	0.09 11	0.10 2	0.07 7	0.06 10	0.16 3	0.16 2	0.19 5	0.11 1	0.18 6	0.09 1	0.17 4	0.11 1	0.08 14	0.07 4	0.14 3	0.12 2	0.24 19	0.12 5

NLCSM	0.12 3	0.10 6	0.08 4	0.09 13	0.08 15	0.12 28	0.10 53	0.15 22	0.09 10	0.08 2	0.11 17	0.12 4	0.08 14	0.06 10	0.17 5	0.16 2	0.20 7	0.13 3	0.17 3	0.12 6	0.13 1	0.13 6	0.09 28	0.10 19	0.13 2	0.16 11	0.18 5	0.16 20

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 8	0.07 3	0.06 15	0.11 2	0.09 10	0.16 33	0.09 11	0.17 21	0.06 1	0.05 4	0.16 3	0.18 6	0.22 15	0.19 19	0.22 20	0.12 6	0.23 19	0.11 1	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.21 10	0.14 10

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 4	0.06 1	0.08 15	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 26	0.07 6	0.16 14	0.06 1	0.05 4	0.17 5	0.18 6	0.22 15	0.19 19	0.19 11	0.12 6	0.21 15	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.20 8	0.14 10

BridgeDepth	0.13 6	0.13 13	0.09 16	0.11 20	0.08 15	0.11 21	0.06 15	0.11 2	0.10 15	0.11 8	0.06 3	0.31 53	0.07 7	0.06 10	0.17 5	0.17 4	0.15 1	0.15 5	0.17 3	0.11 2	0.16 2	0.17 15	0.05 1	0.08 7	0.18 19	0.17 20	0.22 13	0.15 13
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.13 6	0.16 26	0.08 4	0.12 24	0.10 24	0.07 3	0.06 15	0.12 8	0.12 27	0.07 1	0.10 16	0.15 12	0.09 23	0.05 4	0.19 13	0.21 14	0.22 15	0.18 15	0.19 11	0.13 12	0.23 19	0.18 20	0.10 37	0.08 7	0.16 10	0.14 7	0.19 6	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.13 6	0.13 13	0.08 4	0.10 16	0.07 8	0.07 3	0.05 6	0.19 40	0.14 36	0.15 26	0.06 3	0.13 8	0.06 1	0.07 19	0.15 1	0.15 1	0.23 21	0.15 5	0.21 16	0.12 6	0.18 8	0.18 20	0.08 14	0.08 7	0.15 5	0.11 1	0.28 34	0.15 13

MM-Stereo_test1	0.13 6	0.13 13	0.08 4	0.11 20	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.15 22	0.11 19	0.16 33	0.07 6	0.15 12	0.06 1	0.07 19	0.17 5	0.18 6	0.23 21	0.17 12	0.22 20	0.14 16	0.20 11	0.14 9	0.08 14	0.08 7	0.16 10	0.13 5	0.25 22	0.15 13

CoSv	0.13 6	0.17 31	0.08 4	0.08 9	0.07 8	0.17 49	0.07 23	0.15 22	0.10 15	0.13 17	0.06 3	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 5	0.20 10	0.21 12	0.12 2	0.22 20	0.12 6	0.20 11	0.11 1	0.06 4	0.07 4	0.22 36	0.15 10	0.19 6	0.11 1

AIO-test1	0.13 6	0.09 3	0.08 4	0.06 1	0.07 8	0.11 21	0.04 1	0.17 35	0.13 31	0.15 26	0.16 34	0.19 30	0.08 14	0.09 33	0.18 11	0.22 17	0.19 5	0.16 9	0.15 1	0.14 16	0.17 4	0.14 9	0.08 14	0.07 4	0.14 3	0.14 7	0.13 2	0.12 5

CroCo-Stereo	0.13 6	0.09 3	0.08 4	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 8	0.06 1	0.04 1	0.24 31	0.26 36	0.20 7	0.18 15	0.20 14	0.11 2	0.24 26	0.15 11	0.05 1	0.06 1	0.22 36	0.20 27	0.23 15	0.15 13
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
NLMM	0.14 13	0.12 11	0.08 4	0.10 16	0.06 4	0.11 21	0.07 23	0.13 14	0.16 44	0.11 8	0.16 34	0.20 34	0.12 41	0.06 10	0.18 11	0.18 6	0.18 4	0.15 5	0.18 6	0.13 12	0.17 4	0.13 6	0.09 28	0.12 37	0.15 5	0.21 33	0.24 19	0.19 32

MoCha-V2	0.14 13	0.15 22	0.11 26	0.12 24	0.09 20	0.11 21	0.09 43	0.13 14	0.08 7	0.13 17	0.18 45	0.17 21	0.07 7	0.07 19	0.17 5	0.23 21	0.20 7	0.20 22	0.25 33	0.14 16	0.29 43	0.17 15	0.08 14	0.08 7	0.17 15	0.16 11	0.15 3	0.11 1

ProNet	0.14 13	0.13 13	0.14 41	0.11 20	0.07 8	0.14 35	0.12 62	0.13 14	0.06 2	0.08 2	0.24 72	0.09 1	0.06 1	0.07 19	0.22 25	0.21 14	0.22 15	0.18 15	0.19 11	0.14 16	0.20 11	0.11 1	0.12 53	0.11 30	0.16 10	0.13 5	0.17 4	0.12 5

CroCo-Stereo Lap2	0.14 13	0.10 6	0.08 4	0.08 9	0.08 15	0.08 8	0.05 6	0.12 8	0.06 2	0.22 51	0.07 6	0.16 14	0.07 7	0.04 1	0.20 17	0.26 36	0.22 15	0.19 19	0.26 37	0.11 2	0.28 39	0.16 12	0.06 4	0.08 7	0.22 36	0.23 51	0.20 8	0.16 20

NLSM3	0.15 17	0.13 13	0.10 19	0.11 20	0.10 24	0.10 17	0.08 33	0.15 22	0.17 45	0.11 8	0.17 40	0.12 4	0.13 45	0.11 43	0.21 21	0.20 10	0.20 7	0.17 12	0.17 3	0.12 6	0.16 2	0.16 12	0.08 14	0.11 30	0.18 19	0.23 51	0.27 30	0.18 28

MonStereo	0.15 17	0.14 20	0.13 35	0.12 24	0.12 33	0.10 17	0.08 33	0.11 2	0.11 19	0.14 20	0.13 23	0.17 21	0.11 33	0.07 19	0.20 17	0.23 21	0.23 21	0.17 12	0.21 16	0.15 21	0.19 10	0.18 20	0.08 14	0.08 7	0.22 36	0.18 21	0.23 15	0.24 45

LG-Stereo	0.15 17	0.11 9	0.08 4	0.09 13	0.11 30	0.11 21	0.05 6	0.15 22	0.11 19	0.19 43	0.12 21	0.26 44	0.09 23	0.06 10	0.19 13	0.20 10	0.23 21	0.16 9	0.18 6	0.14 16	0.23 19	0.20 30	0.05 1	0.08 7	0.17 15	0.18 21	0.24 19	0.15 13

MM-Stereo_test2	0.15 17	0.19 36	0.11 26	0.16 45	0.11 30	0.08 8	0.05 6	0.14 20	0.11 19	0.20 45	0.08 10	0.12 4	0.08 14	0.09 33	0.20 17	0.22 17	0.25 29	0.20 22	0.20 14	0.18 35	0.25 29	0.21 35	0.10 37	0.10 19	0.16 10	0.16 11	0.21 10	0.16 20

GREAT-IGEV	0.15 17	0.15 22	0.11 26	0.08 9	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.16 29	0.10 15	0.12 14	0.13 23	0.25 43	0.09 23	0.08 27	0.22 25	0.25 28	0.24 28	0.16 9	0.23 24	0.13 12	0.18 8	0.16 12	0.09 28	0.10 19	0.15 5	0.16 11	0.31 44	0.13 9

U	0.15 17	0.11 9	0.08 4	0.06 1	0.05 2	0.09 12	0.04 1	0.16 29	0.06 2	0.15 26	0.04 2	0.17 21	0.07 7	0.05 4	0.22 25	0.28 45	0.26 34	0.23 41	0.27 39	0.17 29	0.28 39	0.19 25	0.06 4	0.08 7	0.26 44	0.23 51	0.23 15	0.20 36

AIO-Stereo	0.15 17	0.17 31	0.12 31	0.17 51	0.10 24	0.12 28	0.06 15	0.11 2	0.08 7	0.10 6	0.14 26	0.12 4	0.09 23	0.08 27	0.20 17	0.21 14	0.20 7	0.20 22	0.21 16	0.17 29	0.23 19	0.20 30	0.07 11	0.11 30	0.17 15	0.16 11	0.23 15	0.12 5

RSM	0.15 17	0.16 26	0.12 31	0.14 34	0.09 20	0.14 35	0.06 15	0.10 1	0.08 7	0.09 5	0.15 29	0.14 11	0.10 28	0.07 19	0.22 25	0.25 28	0.21 12	0.20 22	0.18 6	0.17 29	0.25 29	0.18 20	0.08 14	0.10 19	0.16 10	0.16 11	0.27 30	0.15 13

MatchStereo	0.16 25	0.14 20	0.11 26	0.07 5	0.12 33	0.07 3	0.06 15	0.16 29	0.18 50	0.08 2	0.12 21	0.13 8	0.13 45	0.11 43	0.21 21	0.25 28	0.17 3	0.20 22	0.18 6	0.19 42	0.21 15	0.26 54	0.08 14	0.12 37	0.21 34	0.23 51	0.22 13	0.19 32

GSStereo	0.16 25	0.18 34	0.13 35	0.13 28	0.13 36	0.12 28	0.09 43	0.12 8	0.10 15	0.16 33	0.11 17	0.22 37	0.08 14	0.05 4	0.22 25	0.25 28	0.28 41	0.20 22	0.25 33	0.16 24	0.32 45	0.19 25	0.08 14	0.10 19	0.18 19	0.16 11	0.25 22	0.16 20

GASTEREO	0.16 25	0.16 26	0.10 19	0.14 34	0.10 24	0.11 21	0.07 23	0.12 8	0.15 41	0.14 20	0.09 11	0.18 28	0.11 33	0.06 10	0.24 31	0.24 26	0.23 21	0.20 22	0.23 24	0.16 24	0.23 19	0.23 47	0.11 46	0.10 19	0.19 23	0.22 39	0.28 34	0.14 10

MSCF	0.16 25	0.15 22	0.09 16	0.14 34	0.09 20	0.11 21	0.07 23	0.11 2	0.15 41	0.14 20	0.09 11	0.17 21	0.11 33	0.06 10	0.25 34	0.23 21	0.23 21	0.20 22	0.23 24	0.15 21	0.24 26	0.21 35	0.11 46	0.10 19	0.19 23	0.22 39	0.27 30	0.15 13

MLG-Stereo_test2	0.16 25	0.12 11	0.10 19	0.10 16	0.08 15	0.09 12	0.05 6	0.18 37	0.11 19	0.20 45	0.07 6	0.23 38	0.08 14	0.08 27	0.19 13	0.23 21	0.30 44	0.25 46	0.31 47	0.18 35	0.28 39	0.17 15	0.09 28	0.08 7	0.20 29	0.16 11	0.29 37	0.21 38

IGEV-Stereo++	0.16 25	0.24 50	0.09 16	0.13 28	0.13 36	0.10 17	0.05 6	0.15 22	0.13 31	0.12 14	0.16 34	0.16 14	0.11 33	0.07 19	0.21 21	0.22 17	0.22 15	0.18 15	0.21 16	0.16 24	0.22 18	0.27 58	0.09 28	0.08 7	0.17 15	0.18 21	0.25 22	0.18 28

GIP-stereo	0.17 31	0.21 42	0.13 35	0.15 40	0.09 20	0.09 12	0.07 23	0.12 8	0.09 10	0.16 33	0.13 23	0.16 14	0.08 14	0.15 64	0.27 45	0.25 28	0.25 29	0.21 31	0.24 30	0.19 42	0.27 33	0.20 30	0.07 11	0.11 30	0.20 29	0.22 39	0.35 55	0.17 25

RSM++	0.17 31	0.18 34	0.13 35	0.17 51	0.10 24	0.14 35	0.07 23	0.13 14	0.13 31	0.12 14	0.14 26	0.17 21	0.11 33	0.08 27	0.25 34	0.27 42	0.25 29	0.21 31	0.23 24	0.18 35	0.26 31	0.21 35	0.08 14	0.10 19	0.20 29	0.18 21	0.29 37	0.18 28

RAFT	0.17 31	0.13 13	0.10 19	0.16 45	0.07 8	0.21 65	0.05 6	0.25 47	0.12 27	0.14 20	0.15 29	0.16 14	0.10 28	0.05 4	0.21 21	0.20 10	0.23 21	0.15 5	0.28 43	0.13 12	0.21 15	0.17 15	0.07 11	0.10 19	0.26 44	0.24 56	0.33 47	0.23 42

NLMM1	0.18 34	0.15 22	0.10 19	0.14 34	0.14 44	0.21 65	0.16 95	0.18 37	0.15 41	0.16 33	0.17 40	0.17 21	0.25 103	0.09 33	0.19 13	0.22 17	0.25 29	0.21 31	0.24 30	0.20 49	0.20 11	0.19 25	0.11 46	0.14 45	0.20 29	0.19 26	0.27 30	0.25 47

GEAStereo	0.18 34	0.22 44	0.15 44	0.19 58	0.14 44	0.14 35	0.09 43	0.16 29	0.13 31	0.15 26	0.11 17	0.23 38	0.08 14	0.09 33	0.25 34	0.25 28	0.27 37	0.21 31	0.23 24	0.17 29	0.34 51	0.22 44	0.10 37	0.12 37	0.19 23	0.21 33	0.30 41	0.19 32

gasm-f	0.18 34	0.22 44	0.15 44	0.19 58	0.14 44	0.14 35	0.09 43	0.16 29	0.13 31	0.15 26	0.11 17	0.23 38	0.08 14	0.09 33	0.25 34	0.25 28	0.27 37	0.21 31	0.23 24	0.17 29	0.34 51	0.22 44	0.10 37	0.12 37	0.19 23	0.21 33	0.30 41	0.19 32

AdaDepth	0.18 34	0.19 36	0.10 19	0.12 24	0.14 44	0.12 28	0.09 43	0.16 29	0.14 36	0.14 20	0.17 40	0.19 30	0.10 28	0.08 27	0.26 42	0.29 51	0.28 41	0.23 41	0.25 33	0.16 24	0.24 26	0.20 30	0.09 28	0.11 30	0.19 23	0.20 27	0.32 45	0.25 47

Occ-G	0.18 34	0.26 55	0.15 44	0.17 51	0.14 44	0.15 42	0.07 23	0.12 8	0.11 19	0.11 8	0.22 64	0.20 34	0.09 23	0.10 39	0.28 50	0.28 45	0.25 29	0.22 37	0.29 45	0.19 42	0.26 31	0.19 25	0.10 37	0.15 49	0.19 23	0.18 21	0.29 37	0.17 25

StereoVision	0.18 34	0.13 13	0.11 26	0.09 13	0.14 44	0.16 44	0.08 33	0.17 35	0.17 45	0.15 26	0.15 29	0.16 14	0.10 28	0.06 10	0.25 34	0.26 36	0.27 37	0.22 37	0.22 20	0.16 24	0.23 19	0.17 15	0.06 4	0.13 42	0.28 56	0.29 68	0.38 60	0.28 56

NLSM1	0.19 40	0.16 26	0.12 31	0.13 28	0.12 33	0.14 35	0.08 33	0.18 37	0.23 72	0.13 17	0.28 84	0.19 30	0.15 55	0.12 50	0.22 25	0.24 26	0.26 34	0.21 31	0.26 37	0.17 29	0.27 33	0.21 35	0.11 46	0.16 58	0.23 40	0.21 33	0.26 29	0.21 38

RAStereo	0.19 40	0.16 26	0.10 19	0.08 9	0.07 8	0.09 12	0.06 15	0.21 42	0.09 10	0.45 87	0.09 11	0.26 44	0.08 14	0.07 19	0.25 34	0.26 36	0.28 41	0.25 46	0.33 52	0.15 21	0.35 55	0.18 20	0.08 14	0.10 19	0.28 56	0.23 51	0.25 22	0.24 45

AEACV	0.19 40	0.31 70	0.14 41	0.17 51	0.13 36	0.12 28	0.07 23	0.15 22	0.07 6	0.16 33	0.15 29	0.18 28	0.11 33	0.11 43	0.25 34	0.25 28	0.32 46	0.23 41	0.35 57	0.18 35	0.27 33	0.22 44	0.11 46	0.11 30	0.20 29	0.22 39	0.25 22	0.18 28

BridgeDepth_RVC	0.21 43	0.21 42	0.15 44	0.15 40	0.14 44	0.17 49	0.09 43	0.26 49	0.23 72	0.17 40	0.17 40	0.24 41	0.14 48	0.13 55	0.26 42	0.29 51	0.21 12	0.23 41	0.27 39	0.20 49	0.23 19	0.25 50	0.10 37	0.12 37	0.26 44	0.30 71	0.29 37	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 43	0.19 36	0.12 31	0.18 56	0.13 36	0.20 63	0.08 33	0.19 40	0.14 36	0.16 33	0.23 67	0.21 36	0.10 28	0.12 50	0.27 45	0.29 51	0.34 55	0.28 54	0.32 48	0.22 61	0.32 45	0.21 35	0.12 53	0.11 30	0.26 44	0.22 39	0.47 78	0.29 58

VIP-Stereo	0.22 45	0.20 40	0.19 64	0.14 34	0.11 30	0.13 33	0.06 15	0.29 54	0.19 56	0.19 43	0.28 84	0.28 48	0.11 33	0.12 50	0.27 45	0.28 45	0.37 63	0.26 49	0.33 52	0.21 56	0.34 51	0.21 35	0.11 46	0.15 49	0.24 42	0.22 39	0.25 22	0.30 60

WQFJX	0.23 46	0.27 57	0.13 35	0.22 70	0.27 115	0.18 54	0.13 66	0.21 42	0.28 113	0.14 20	0.16 34	0.28 48	0.24 101	0.11 43	0.32 64	0.23 21	0.26 34	0.22 37	0.32 48	0.21 56	0.27 33	0.25 50	0.14 69	0.18 64	0.23 40	0.22 39	0.33 47	0.33 69

MLG-Stereo_test3	0.23 46	0.17 31	0.13 35	0.14 34	0.17 61	0.16 44	0.09 43	0.21 42	0.12 27	0.21 48	0.18 45	0.35 61	0.11 33	0.15 64	0.29 51	0.26 36	0.33 49	0.28 54	0.63 136	0.18 35	0.40 66	0.41 98	0.11 46	0.15 49	0.21 34	0.21 33	0.33 47	0.27 52

delet	0.24 48	0.25 53	0.22 93	0.24 88	0.20 74	0.28 106	0.16 95	0.21 42	0.18 50	0.23 53	0.26 78	0.26 44	0.15 55	0.25 150	0.32 64	0.28 45	0.31 45	0.27 51	0.24 30	0.24 70	0.31 44	0.20 30	0.16 76	0.19 70	0.28 56	0.25 60	0.32 45	0.31 63

TDLM	0.24 48	0.29 64	0.22 93	0.22 70	0.27 115	0.23 84	0.18 104	0.26 49	0.19 56	0.18 42	0.38 121	0.29 50	0.21 84	0.15 64	0.24 31	0.28 45	0.32 46	0.28 54	0.25 33	0.21 56	0.28 39	0.19 25	0.16 76	0.21 77	0.24 42	0.20 27	0.28 34	0.25 47

LG-G_1	0.25 50	0.22 44	0.19 64	0.23 84	0.22 79	0.22 72	0.12 62	0.28 51	0.11 19	0.21 48	0.20 54	0.35 61	0.14 48	0.18 78	0.31 61	0.30 57	0.35 59	0.32 68	0.51 86	0.24 70	0.39 64	0.26 54	0.10 37	0.15 49	0.27 50	0.24 56	0.36 57	0.34 72

LG-G	0.25 50	0.22 44	0.19 64	0.23 84	0.22 79	0.22 72	0.12 62	0.28 51	0.11 19	0.21 48	0.20 54	0.35 61	0.14 48	0.18 78	0.31 61	0.30 57	0.35 59	0.32 68	0.51 86	0.24 70	0.39 64	0.26 54	0.10 37	0.15 49	0.27 50	0.24 56	0.36 57	0.34 72

AIO_rvc	0.25 50	0.34 77	0.16 52	0.19 58	0.15 54	0.18 54	0.11 57	0.39 67	0.22 67	0.30 61	0.16 34	0.32 55	0.12 41	0.18 78	0.27 45	0.26 36	0.33 49	0.22 37	0.38 60	0.20 49	0.42 74	0.44 118	0.13 61	0.14 45	0.28 56	0.22 39	0.33 47	0.21 38

anonymousdsp	0.25 50	0.23 48	0.19 64	0.16 45	0.14 44	0.18 54	0.10 53	0.37 65	0.19 56	0.32 64	0.22 64	0.32 55	0.12 41	0.14 60	0.29 51	0.32 64	0.32 46	0.28 54	0.39 61	0.22 61	0.46 93	0.31 68	0.12 53	0.15 49	0.26 44	0.20 27	0.52 96	0.20 36

LG-Stereo_L2	0.26 54	0.31 70	0.17 57	0.13 28	0.13 36	0.14 35	0.07 23	0.42 74	0.20 60	0.48 99	0.22 64	0.40 77	0.14 48	0.17 75	0.30 57	0.37 78	0.39 72	0.28 54	0.40 63	0.19 42	0.45 86	0.35 76	0.09 28	0.14 45	0.30 65	0.22 39	0.33 47	0.33 69

LGtest1	0.26 54	0.19 36	0.20 71	0.16 45	0.18 65	0.16 44	0.09 43	0.28 51	0.17 45	0.22 51	0.27 81	0.29 50	0.13 45	0.14 60	0.30 57	0.31 61	0.38 67	0.33 78	0.49 81	0.25 76	0.41 68	0.41 98	0.13 61	0.16 58	0.30 65	0.24 56	0.39 62	0.31 63

MaDis-Stereo	0.26 54	0.20 40	0.16 52	0.10 16	0.10 24	0.10 17	0.08 33	0.24 46	0.14 36	0.36 67	0.16 34	0.36 69	0.12 41	0.08 27	0.33 66	0.35 68	0.39 72	0.35 91	0.53 99	0.20 49	0.40 66	0.26 54	0.13 61	0.15 49	0.39 105	0.39 109	0.40 66	0.49 110

iRaftStereo_RVC	0.26 54	0.27 57	0.16 52	0.13 28	0.14 44	0.18 54	0.09 43	0.44 79	0.14 36	0.36 67	0.36 112	0.32 55	0.16 60	0.13 55	0.29 51	0.29 51	0.38 67	0.28 54	0.34 56	0.22 61	0.41 68	0.38 86	0.12 53	0.17 61	0.27 50	0.29 68	0.42 70	0.27 52

LG-Stereo_L1	0.27 58	0.30 68	0.17 57	0.13 28	0.13 36	0.15 42	0.08 33	0.42 74	0.21 64	0.49 108	0.20 54	0.39 76	0.15 55	0.15 64	0.30 57	0.38 81	0.39 72	0.29 62	0.40 63	0.18 35	0.47 100	0.35 76	0.08 14	0.14 45	0.30 65	0.21 33	0.37 59	0.36 78

AIO_test	0.27 58	0.39 105	0.19 64	0.29 111	0.19 68	0.18 54	0.14 80	0.42 74	0.23 72	0.33 65	0.19 49	0.37 71	0.18 67	0.18 78	0.25 34	0.29 51	0.34 55	0.24 45	0.39 61	0.21 56	0.49 110	0.46 127	0.13 61	0.15 49	0.30 65	0.28 66	0.41 67	0.21 38

IGEV-Stereo+	0.27 58	0.25 53	0.14 41	0.22 70	0.14 44	0.13 33	0.07 23	0.36 62	0.20 60	0.55 141	0.23 67	0.38 73	0.14 48	0.16 71	0.26 42	0.35 68	0.40 75	0.35 91	0.48 79	0.24 70	0.44 82	0.51 151	0.12 53	0.13 42	0.28 56	0.20 27	0.34 52	0.23 42

RAFT + AFF	0.27 58	0.26 55	0.17 57	0.21 67	0.13 36	0.19 60	0.13 66	0.41 70	0.18 50	0.44 85	0.19 49	0.42 86	0.14 48	0.09 33	0.86 210	0.29 51	0.41 78	0.20 22	0.55 108	0.23 66	0.47 100	0.21 35	0.12 53	0.15 49	0.28 56	0.20 27	0.21 10	0.17 25

RYNet	0.27 58	0.23 48	0.18 62	0.15 40	0.17 61	0.19 60	0.13 66	0.25 47	0.31 150	0.17 40	0.20 54	0.19 30	0.14 48	0.13 55	0.80 192	0.28 45	0.27 37	0.41 123	0.28 43	0.19 42	0.27 33	0.21 35	0.29 194	0.18 64	0.27 50	0.76 200	0.34 52	0.23 42

WQFJA1	0.28 63	0.27 57	0.15 44	0.20 64	0.29 128	0.28 106	0.21 123	0.29 54	0.30 130	0.25 55	0.20 54	0.64 162	0.25 103	0.22 108	0.38 73	0.27 42	0.33 49	0.32 68	0.27 39	0.20 49	0.37 60	0.28 61	0.19 111	0.18 64	0.27 50	0.22 39	0.41 67	0.27 52

WQFJX1	0.28 63	0.27 57	0.15 44	0.20 64	0.29 128	0.28 106	0.21 123	0.29 54	0.30 130	0.25 55	0.20 54	0.64 162	0.25 103	0.22 108	0.38 73	0.27 42	0.33 49	0.32 68	0.27 39	0.20 49	0.37 60	0.28 61	0.19 111	0.18 64	0.27 50	0.22 39	0.41 67	0.27 52

DFGA-Net	0.28 63	0.37 92	0.16 52	0.26 98	0.15 54	0.22 72	0.15 86	0.40 68	0.21 64	0.41 74	0.24 72	0.31 53	0.17 63	0.13 55	0.42 92	0.39 85	0.38 67	0.30 65	0.42 70	0.21 56	0.36 59	0.29 64	0.13 61	0.21 77	0.31 75	0.27 63	0.51 85	0.28 56

UniTT-Stereo	0.28 63	0.27 57	0.15 44	0.15 40	0.13 36	0.17 49	0.09 43	0.35 61	0.19 56	0.49 108	0.21 60	0.41 84	0.18 67	0.14 60	0.40 80	0.39 85	0.42 80	0.34 82	0.56 114	0.25 76	0.43 76	0.24 49	0.13 61	0.19 70	0.31 75	0.41 114	0.30 41	0.37 80

AASNet	0.28 63	0.34 77	0.22 93	0.25 94	0.26 105	0.34 135	0.25 149	0.32 59	0.17 45	0.29 59	0.36 112	0.26 44	0.18 67	0.24 134	0.36 70	0.31 61	0.34 55	0.32 68	0.32 48	0.28 89	0.35 55	0.28 61	0.17 91	0.22 91	0.30 65	0.28 66	0.35 55	0.25 47

AANet_RVC	0.28 63	0.27 57	0.23 98	0.19 58	0.28 121	0.16 44	0.16 95	0.29 54	0.30 130	0.20 45	0.27 81	0.24 41	0.21 84	0.19 85	0.45 96	0.36 74	0.33 49	0.34 82	0.29 45	0.29 94	0.27 33	0.27 58	0.22 152	0.21 77	0.34 85	0.33 86	0.42 70	0.52 123

SGD-Stereo	0.29 69	0.24 50	0.17 57	0.16 45	0.15 54	0.22 72	0.08 33	0.29 54	0.22 67	0.29 59	0.15 29	0.45 98	0.20 76	0.10 39	0.71 179	0.45 120	0.46 90	0.27 51	0.47 76	0.22 61	0.41 68	0.36 80	0.19 111	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 70	0.21 77	0.19 60	0.11 57	0.51 97	0.22 67	0.42 76	0.18 45	0.35 61	0.22 88	0.19 85	0.30 57	0.32 64	0.38 67	0.26 49	0.52 91	0.25 76	0.52 130	0.43 112	0.16 76	0.18 64	0.30 65	0.22 39	0.38 60	0.29 58

test_5	0.29 69	0.39 105	0.16 52	0.22 70	0.15 54	0.21 65	0.13 66	0.54 108	0.20 60	0.38 72	0.19 49	0.44 94	0.34 173	0.10 39	0.43 94	0.38 81	0.33 49	0.32 68	0.33 52	0.20 49	0.32 45	0.35 76	0.09 28	0.21 77	0.28 56	0.30 71	0.51 85	0.32 66

MMNet	0.29 69	0.29 64	0.22 93	0.26 98	0.26 105	0.26 94	0.18 104	0.33 60	0.23 72	0.24 54	0.28 84	0.35 61	0.15 55	0.32 197	0.39 78	0.31 61	0.36 61	0.34 82	0.41 66	0.27 86	0.32 45	0.21 35	0.17 91	0.23 103	0.32 80	0.30 71	0.46 76	0.32 66

YMNet	0.30 73	0.31 70	0.23 98	0.27 103	0.23 85	0.26 94	0.25 149	0.36 62	0.37 188	0.25 55	0.19 49	0.40 77	0.27 116	0.29 180	0.38 73	0.47 140	0.37 63	0.28 54	0.43 72	0.19 42	0.35 55	0.33 71	0.16 76	0.19 70	0.36 96	0.29 68	0.39 62	0.35 75

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 73	0.24 50	0.17 57	0.23 84	0.19 68	0.18 54	0.08 33	0.49 94	0.25 90	0.54 134	0.21 60	0.32 55	0.17 63	0.17 75	0.29 51	0.39 85	0.45 85	0.36 95	0.50 83	0.26 83	0.56 147	0.49 139	0.13 61	0.13 42	0.31 75	0.26 62	0.45 74	0.30 60

MIF-Stereo (partial)	0.30 73	0.44 134	0.18 62	0.16 45	0.16 59	0.21 65	0.11 57	0.37 65	0.22 67	0.37 70	0.24 72	0.32 55	0.17 63	0.13 55	0.39 78	0.45 120	0.46 90	0.38 104	0.42 70	0.25 76	0.43 76	0.35 76	0.18 103	0.21 77	0.35 95	0.32 81	0.50 84	0.44 101

RAFT_CTSACE	0.30 73	0.37 92	0.15 44	0.15 40	0.15 54	0.25 92	0.18 104	0.53 103	0.20 60	0.55 141	0.18 45	0.44 94	0.29 123	0.16 71	0.29 51	0.30 57	0.37 63	0.27 51	0.37 59	0.18 35	0.38 62	0.45 122	0.10 37	0.17 61	0.30 65	0.31 76	0.60 122	0.26 51

AFF-stereo	0.30 73	0.34 77	0.26 109	0.18 56	0.17 61	0.33 128	0.11 57	0.50 95	0.23 72	0.46 90	0.28 84	0.40 77	0.16 60	0.12 50	0.27 45	0.35 68	0.37 63	0.25 46	0.57 118	0.23 66	0.38 62	0.25 50	0.17 91	0.17 61	0.37 98	0.37 102	0.48 81	0.32 66

plain	0.31 78	0.43 128	0.20 71	0.20 64	0.16 59	0.20 63	0.10 53	0.41 70	0.18 50	0.48 99	0.19 49	0.34 60	0.17 63	0.10 39	0.41 86	0.44 109	0.45 85	0.40 118	0.55 108	0.24 70	0.41 68	0.34 74	0.14 69	0.21 77	0.32 80	0.33 86	0.39 62	0.48 108

CVANet_RVC	0.31 78	0.40 112	0.30 122	0.40 163	0.29 128	0.37 146	0.23 141	0.41 70	0.23 72	0.31 62	0.49 152	0.37 71	0.26 109	0.19 85	0.29 51	0.33 67	0.34 55	0.32 68	0.32 48	0.25 76	0.34 51	0.25 50	0.18 103	0.25 123	0.30 65	0.25 60	0.34 52	0.30 60

MIM_Stereo	0.32 80	0.40 112	0.25 106	0.28 106	0.20 74	0.27 99	0.14 80	0.45 85	0.18 50	0.48 99	0.25 75	0.42 86	0.18 67	0.16 71	0.36 70	0.42 97	0.44 82	0.36 95	0.47 76	0.28 89	0.47 100	0.36 80	0.12 53	0.23 103	0.29 64	0.27 63	0.47 78	0.33 69

RAFT+CT+SA	0.32 80	0.46 154	0.20 71	0.26 98	0.18 65	0.22 72	0.15 86	0.58 127	0.23 72	0.52 122	0.17 40	0.46 100	0.33 161	0.12 50	0.33 66	0.43 104	0.36 61	0.30 65	0.45 74	0.23 66	0.45 86	0.49 139	0.09 28	0.22 91	0.32 80	0.31 76	0.53 100	0.35 75

HCRNet	0.32 80	0.38 100	0.20 71	0.39 157	0.17 61	0.29 111	0.18 104	0.40 68	0.18 50	0.80 269	0.40 130	0.49 110	0.18 67	0.22 108	0.38 73	0.30 57	0.38 67	0.29 62	0.40 63	0.19 42	0.33 49	0.23 47	0.19 111	0.16 58	0.26 44	0.31 76	0.51 85	0.31 63

DMCA	0.32 80	0.31 70	0.30 122	0.24 88	0.25 95	0.27 99	0.22 131	0.36 62	0.33 163	0.31 62	0.40 130	0.40 77	0.23 94	0.25 150	0.41 86	0.37 78	0.40 75	0.39 106	0.36 58	0.28 89	0.41 68	0.27 58	0.25 173	0.25 123	0.31 75	0.35 91	0.39 62	0.37 80

GANet	0.32 80	0.29 64	0.27 111	0.34 135	0.33 147	0.38 151	0.29 167	0.44 79	0.24 84	0.35 66	0.30 94	0.46 100	0.22 88	0.21 102	0.31 61	0.32 64	0.40 75	0.43 136	0.33 52	0.22 61	0.33 49	0.29 64	0.22 152	0.24 112	0.31 75	0.27 63	0.42 70	0.34 72

S2M2_XL	0.33 85	0.30 68	0.30 122	0.17 51	0.19 68	0.23 84	0.21 123	0.53 103	0.26 100	0.47 93	0.25 75	0.48 106	0.18 67	0.22 108	0.38 73	0.36 74	0.54 139	0.29 62	0.41 66	0.28 89	0.50 114	0.31 68	0.21 138	0.21 77	0.34 85	0.32 81	0.45 74	0.51 121
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 84	0.20 74	0.17 49	0.10 53	0.48 92	0.23 72	0.55 141	0.32 99	0.40 77	0.19 73	0.15 64	0.48 106	0.36 74	0.47 100	0.33 78	0.51 86	0.27 86	0.50 114	0.42 105	0.16 76	0.18 64	0.30 65	0.31 76	0.48 81	0.53 127

LL-Strereo2	0.34 87	0.29 64	0.21 84	0.24 88	0.19 68	0.17 49	0.13 66	0.63 168	0.26 100	0.58 166	0.23 67	0.44 94	0.22 88	0.14 60	0.41 86	0.41 93	0.47 100	0.35 91	0.73 161	0.31 103	0.47 100	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 67	0.18 65	0.16 44	0.11 57	0.59 134	0.26 100	0.58 166	0.25 75	0.50 116	0.20 76	0.19 85	0.33 66	0.40 89	0.45 85	0.34 82	0.41 66	0.29 94	0.45 86	0.41 98	0.16 76	0.24 112	0.38 102	0.40 113	0.59 121	0.42 97

ARAFT	0.34 87	0.38 100	0.23 98	0.26 98	0.21 77	0.27 99	0.14 80	0.44 79	0.24 84	0.50 110	0.30 94	0.41 84	0.16 60	0.15 64	0.67 165	0.42 97	0.50 113	0.47 169	0.51 86	0.23 66	0.53 137	0.32 70	0.16 76	0.19 70	0.43 114	0.30 71	0.52 96	0.37 80

raft+_RVC	0.35 90	0.34 77	0.26 109	0.25 94	0.23 85	0.25 92	0.18 104	0.54 108	0.26 100	0.52 122	0.43 135	0.46 100	0.23 94	0.18 78	0.42 92	0.38 81	0.43 81	0.34 82	0.61 134	0.26 83	0.43 76	0.38 86	0.13 61	0.20 75	0.39 105	0.39 109	0.58 114	0.42 97

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 90	0.41 116	0.32 130	0.24 88	0.19 68	0.28 106	0.13 66	0.58 127	0.24 84	0.46 90	0.35 111	0.49 110	0.19 73	0.15 64	0.34 69	0.35 68	0.41 78	0.28 54	0.65 141	0.28 89	0.44 82	0.33 71	0.19 111	0.22 91	0.51 144	0.37 102	0.58 114	0.44 101

MGS-Stereo	0.37 92	0.46 154	0.21 84	0.22 70	0.19 68	0.22 72	0.15 86	0.45 85	0.17 45	0.36 67	0.26 78	0.29 50	0.19 73	0.23 123	1.37 272	0.40 89	0.52 128	0.45 151	0.55 108	0.33 109	0.50 114	0.41 98	0.21 138	0.22 91	0.33 84	0.30 71	0.47 78	0.45 103

TESTraft	0.37 92	0.46 154	0.21 84	0.21 67	0.23 85	0.21 65	0.16 95	0.54 108	0.31 150	0.51 115	0.23 67	0.36 69	0.36 185	0.11 43	0.85 208	0.48 146	0.45 85	0.32 68	0.48 79	0.24 70	0.46 93	0.65 185	0.12 53	0.23 103	0.37 98	0.43 117	0.57 106	0.39 85

CAS	0.38 94	0.45 142	0.25 106	0.29 111	0.29 128	0.23 84	0.13 66	0.41 70	0.27 106	0.41 74	0.54 176	0.35 61	0.35 180	0.21 102	0.52 112	0.38 81	0.50 113	0.34 82	0.52 91	0.26 83	0.43 76	0.41 98	0.19 111	0.23 103	0.51 144	0.52 155	0.62 128	0.77 195

anonymousdsp2	0.38 94	0.46 154	0.30 122	0.25 94	0.23 85	0.32 121	0.18 104	0.58 127	0.23 72	0.47 93	0.38 121	0.48 106	0.23 94	0.18 78	0.40 80	0.39 85	0.44 82	0.33 78	0.88 184	0.31 103	0.48 106	0.52 156	0.17 91	0.23 103	0.41 111	0.33 86	0.61 125	0.42 97

TestStereo1	0.38 94	0.49 177	0.19 64	0.22 70	0.23 85	0.23 84	0.15 86	0.55 115	0.30 130	0.52 122	0.21 60	0.35 61	0.39 195	0.11 43	0.80 192	0.50 157	0.46 90	0.32 68	0.53 99	0.25 76	0.52 130	0.67 193	0.15 72	0.22 91	0.37 98	0.42 115	0.60 122	0.39 85

SA-5K	0.38 94	0.49 177	0.19 64	0.22 70	0.23 85	0.23 84	0.15 86	0.55 115	0.30 130	0.52 122	0.21 60	0.35 61	0.39 195	0.11 43	0.80 192	0.50 157	0.46 90	0.32 68	0.53 99	0.25 76	0.52 130	0.67 193	0.15 72	0.22 91	0.37 98	0.42 115	0.60 122	0.39 85

UPFNet	0.38 94	0.34 77	0.34 139	0.32 127	0.33 147	0.39 153	0.29 167	0.47 90	0.33 163	0.43 78	0.41 132	0.40 77	0.30 133	0.34 202	0.61 140	0.40 89	0.46 90	0.41 123	0.52 91	0.35 132	0.35 55	0.34 74	0.25 173	0.27 132	0.38 102	0.35 91	0.55 102	0.37 80

HITNet	0.38 94	0.37 92	0.28 113	0.34 135	0.29 128	0.26 94	0.19 115	0.58 127	0.32 158	0.57 154	0.45 141	0.55 133	0.30 133	0.22 108	0.51 110	0.35 68	0.44 82	0.39 106	0.41 66	0.29 94	0.41 68	0.38 86	0.20 129	0.25 123	0.39 105	0.37 102	0.70 157	0.52 123
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	0.40 100	0.42 123	0.41 176	0.24 88	0.27 115	0.35 141	0.22 131	0.51 97	0.24 84	0.61 181	0.23 67	0.43 91	0.21 84	0.31 190	0.59 129	0.49 153	0.55 148	0.36 95	0.53 99	0.34 115	0.55 142	0.38 86	0.28 189	0.27 132	0.42 112	0.43 117	0.63 131	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	0.40 100	0.52 206	0.23 98	0.27 103	0.27 115	0.30 117	0.14 80	0.62 154	0.29 121	0.61 181	0.44 138	0.64 162	0.28 121	0.23 123	0.55 115	0.36 74	0.45 85	0.31 67	0.73 161	0.27 86	0.63 172	0.39 92	0.21 138	0.24 112	0.42 112	0.32 81	0.61 125	0.56 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 100	0.28 63	0.33 133	0.35 145	0.24 93	0.24 89	0.15 86	0.63 168	0.28 113	0.61 181	0.39 127	0.51 121	0.22 88	0.22 108	0.48 106	0.43 104	0.49 108	0.43 136	0.66 143	0.34 115	0.63 172	0.70 200	0.14 69	0.22 91	0.39 105	0.47 137	0.63 131	0.39 85

FINET	0.40 100	0.38 100	0.39 162	0.43 177	0.30 137	0.34 135	0.35 182	0.44 79	0.36 178	0.47 93	0.32 99	0.47 103	0.30 133	0.28 173	0.66 159	0.50 157	0.48 105	0.36 95	0.60 130	0.33 109	0.46 93	0.37 85	0.30 197	0.30 151	0.43 114	0.35 91	0.56 104	0.42 97

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 104	0.33 74	0.29 118	0.29 111	0.24 93	0.26 94	0.16 95	0.55 115	0.40 198	0.55 141	0.49 152	0.49 110	0.27 116	0.23 123	0.58 125	0.45 120	0.51 124	0.40 118	0.50 83	0.36 134	0.46 93	0.50 144	0.16 76	0.23 103	0.49 137	0.75 197	0.44 73	0.56 138

IER	0.41 104	0.37 92	0.31 127	0.30 119	0.28 121	0.35 141	0.24 144	0.47 90	0.28 113	0.44 85	0.59 184	0.77 200	0.29 123	0.35 208	0.63 149	0.42 97	0.47 100	0.42 131	0.44 73	0.34 115	0.42 74	0.36 80	0.28 189	0.26 129	0.40 109	0.47 137	0.52 96	0.52 123

rafts_anoy	0.41 104	0.51 197	0.35 141	0.29 111	0.30 137	0.33 128	0.22 131	0.59 134	0.25 90	0.51 115	0.50 157	0.48 106	0.23 94	0.17 75	0.57 121	0.46 129	0.51 124	0.50 189	0.58 122	0.34 115	0.50 114	0.43 112	0.19 111	0.28 138	0.50 141	0.47 137	0.52 96	0.53 127

RALAANet	0.41 104	0.41 116	0.37 151	0.28 106	0.28 121	0.33 128	0.24 144	0.54 108	0.27 106	0.48 99	0.48 147	0.43 91	0.25 103	0.20 96	0.57 121	0.41 93	0.49 108	0.50 189	0.71 157	0.40 163	0.52 130	0.46 127	0.21 138	0.29 143	0.46 124	0.45 127	0.70 157	0.47 106

GMStereo	0.41 104	0.48 174	0.25 106	0.32 127	0.32 146	0.37 146	0.28 160	0.59 134	0.30 130	0.45 87	0.36 112	0.61 152	0.31 146	0.24 134	0.45 96	0.41 93	0.54 139	0.35 91	0.73 161	0.39 158	0.51 120	0.33 71	0.23 162	0.28 138	0.48 129	0.36 94	0.68 148	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	0.42 109	0.39 105	0.28 113	0.35 145	0.40 184	0.34 135	0.22 131	0.54 108	0.34 168	0.52 122	0.61 194	0.50 116	0.38 192	0.26 161	0.61 140	0.44 109	0.50 113	0.40 118	0.46 75	0.33 109	0.43 76	0.39 92	0.28 189	0.27 132	0.49 137	0.54 160	0.69 151	0.49 110

LoS_RVC	0.42 109	0.45 142	0.43 184	0.19 58	0.25 95	0.24 89	0.16 95	0.44 79	0.28 113	0.51 115	0.48 147	0.42 86	0.31 146	0.22 108	0.60 135	0.45 120	0.46 90	0.41 123	0.71 157	0.30 98	0.67 187	0.51 151	0.19 111	0.32 164	0.61 179	0.44 121	0.58 114	0.61 152

tt_ll	0.42 109	0.45 142	0.43 184	0.19 58	0.25 95	0.24 89	0.16 95	0.44 79	0.28 113	0.51 115	0.48 147	0.42 86	0.31 146	0.22 108	0.60 135	0.45 120	0.46 90	0.41 123	0.71 157	0.30 98	0.67 187	0.51 151	0.19 111	0.32 164	0.61 179	0.44 121	0.58 114	0.61 152

SA	0.42 109	0.47 161	0.21 84	0.25 94	0.23 85	0.31 118	0.13 66	0.64 175	0.32 158	0.61 181	0.26 78	0.54 127	0.21 84	0.16 71	0.63 149	0.47 140	0.52 128	0.41 123	0.60 130	0.29 94	0.46 93	0.61 176	0.15 72	0.27 132	0.45 120	0.58 168	0.96 221	0.47 106

CIPLG	0.42 109	0.47 161	0.24 104	0.32 127	0.22 79	0.32 121	0.19 115	0.63 168	0.24 84	0.55 141	0.50 157	0.60 151	0.30 133	0.41 222	0.93 227	0.44 109	0.52 128	0.37 100	0.56 114	0.38 144	0.56 147	0.45 122	0.19 111	0.24 112	0.44 116	0.31 76	0.57 106	0.38 84

IPLGR_C	0.42 109	0.47 161	0.23 98	0.31 125	0.22 79	0.32 121	0.18 104	0.63 168	0.23 72	0.55 141	0.50 157	0.61 152	0.31 146	0.41 222	0.87 216	0.45 120	0.52 128	0.37 100	0.55 108	0.38 144	0.56 147	0.46 127	0.19 111	0.24 112	0.44 116	0.33 86	0.58 114	0.40 90

GMOStereo	0.42 109	0.39 105	0.21 84	0.30 119	0.26 105	0.29 111	0.19 115	0.67 189	0.30 130	0.66 219	0.32 99	0.54 127	0.33 161	0.20 96	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 141	0.68 149	0.34 115	0.51 120	0.66 188	0.16 76	0.22 91	0.58 168	0.45 127	0.82 187	0.41 92

error version	0.42 109	0.39 105	0.21 84	0.30 119	0.26 105	0.29 111	0.19 115	0.67 189	0.30 130	0.66 219	0.32 99	0.54 127	0.33 161	0.20 96	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 141	0.68 149	0.34 115	0.51 120	0.66 188	0.16 76	0.22 91	0.58 168	0.45 127	0.82 187	0.41 92

test-v	0.42 109	0.39 105	0.21 84	0.30 119	0.26 105	0.29 111	0.19 115	0.67 189	0.30 130	0.66 219	0.32 99	0.54 127	0.33 161	0.20 96	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 141	0.68 149	0.34 115	0.51 120	0.66 188	0.16 76	0.22 91	0.58 168	0.45 127	0.82 187	0.41 92

ACRE	0.42 109	0.47 161	0.22 93	0.32 127	0.22 79	0.33 128	0.18 104	0.63 168	0.23 72	0.55 141	0.50 157	0.61 152	0.30 133	0.41 222	0.91 222	0.45 120	0.52 128	0.36 95	0.55 108	0.38 144	0.57 157	0.44 118	0.19 111	0.23 103	0.44 116	0.32 81	0.58 114	0.39 85

test-2	0.42 109	0.39 105	0.21 84	0.30 119	0.26 105	0.29 111	0.19 115	0.67 189	0.30 130	0.66 219	0.32 99	0.54 127	0.33 161	0.20 96	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 141	0.68 149	0.34 115	0.51 120	0.66 188	0.16 76	0.22 91	0.58 168	0.45 127	0.82 187	0.41 92

RALCasStereoNet	0.42 109	0.50 192	0.35 141	0.35 145	0.30 137	0.31 118	0.24 144	0.60 140	0.25 90	0.56 150	0.49 152	0.58 142	0.26 109	0.18 78	0.57 121	0.46 129	0.54 139	0.49 183	0.51 86	0.34 115	0.51 120	0.41 98	0.21 138	0.31 159	0.53 151	0.49 147	0.48 81	0.58 142

RASNet	0.42 109	0.45 142	0.43 184	0.33 133	0.33 147	0.37 146	0.27 155	0.58 127	0.34 168	0.47 93	0.43 135	0.49 110	0.33 161	0.25 150	0.41 86	0.41 93	0.48 105	0.39 106	0.47 76	0.30 98	0.49 110	0.40 95	0.19 111	0.44 221	0.40 109	0.46 135	0.75 169	0.63 160

CREStereo++_RVC	0.43 122	0.42 123	0.39 162	0.30 119	0.33 147	0.27 99	0.19 115	0.57 123	0.31 150	0.58 166	0.36 112	0.58 142	0.56 234	0.23 123	0.48 106	0.50 157	0.61 196	0.34 82	0.52 91	0.30 98	0.56 147	0.42 105	0.16 76	0.29 143	0.49 137	0.44 121	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	0.43 122	0.33 74	0.36 147	0.28 106	0.28 121	0.27 99	0.18 104	0.64 175	0.25 90	0.63 197	0.53 170	0.51 121	0.25 103	0.22 108	0.63 149	0.48 146	0.51 124	0.41 123	0.96 195	0.38 144	0.53 137	0.46 127	0.20 129	0.24 112	0.57 164	0.54 160	0.54 101	0.52 123

HGLStereo	0.43 122	0.43 128	0.37 151	0.34 135	0.37 171	0.39 153	0.23 141	0.48 92	0.31 150	0.47 93	0.72 228	0.42 86	0.29 123	0.32 197	0.51 110	0.49 153	0.55 148	0.50 189	0.55 108	0.39 158	0.51 120	0.43 112	0.22 152	0.33 178	0.51 144	0.51 153	0.57 106	0.45 103

castereo++	0.44 125	0.35 87	0.33 133	0.43 177	0.23 85	0.21 65	0.17 102	0.59 134	0.30 130	0.63 197	0.37 118	0.73 185	0.22 88	0.22 108	0.44 95	0.53 174	0.58 167	0.41 123	0.66 143	0.34 115	0.81 213	0.69 198	0.20 129	0.28 138	0.48 129	0.56 167	0.76 172	0.48 108

trnet	0.44 125	0.51 197	0.40 167	0.34 135	0.26 105	0.27 99	0.14 80	0.62 154	0.30 130	0.60 177	0.36 112	0.73 185	0.33 161	0.24 134	0.56 118	0.57 191	0.58 167	0.34 82	0.52 91	0.31 103	0.57 157	0.42 105	0.17 91	0.30 151	0.54 155	0.48 142	0.65 139	0.69 176

UNet	0.44 125	0.42 123	0.40 167	0.37 151	0.36 164	0.41 161	0.28 160	0.57 123	0.35 174	0.50 110	0.49 152	0.47 103	0.34 173	0.37 214	0.53 114	0.43 104	0.54 139	0.46 163	0.56 114	0.39 158	0.47 100	0.44 118	0.27 186	0.34 182	0.44 116	0.48 142	0.58 114	0.57 140

CREStereo	0.44 125	0.51 197	0.40 167	0.34 135	0.26 105	0.28 106	0.15 86	0.61 147	0.30 130	0.58 166	0.36 112	0.72 182	0.33 161	0.24 134	0.59 129	0.59 199	0.59 181	0.34 82	0.52 91	0.31 103	0.59 165	0.42 105	0.18 103	0.30 151	0.54 155	0.48 142	0.64 135	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	0.44 125	0.37 92	0.35 141	0.33 133	0.37 171	0.32 121	0.41 198	0.46 88	0.52 226	0.43 78	0.48 147	0.68 172	0.33 161	0.29 180	0.65 158	0.46 129	0.47 100	0.44 141	0.49 81	0.38 144	0.49 110	0.48 138	0.29 194	0.32 164	0.38 102	0.37 102	0.57 106	0.62 156

coex_refinement	0.45 130	0.43 128	0.33 133	0.35 145	0.35 160	0.44 173	0.22 131	0.55 115	0.50 223	0.50 110	0.60 187	0.54 127	0.27 116	0.28 173	0.58 125	0.45 120	0.50 113	0.44 141	0.54 105	0.33 109	0.45 86	0.39 92	0.28 189	0.31 159	0.52 148	0.53 157	0.67 146	0.78 198

TestStereo	0.45 130	0.51 197	0.38 160	0.42 172	0.30 137	0.44 173	0.26 153	0.71 212	0.28 113	0.76 259	0.32 99	0.64 162	0.32 155	0.24 134	0.47 99	0.35 68	0.54 139	0.33 78	0.78 173	0.38 144	0.63 172	0.42 105	0.24 170	0.30 151	0.53 151	0.43 117	0.75 169	0.55 137

DSFCA	0.45 130	0.50 192	0.40 167	0.40 163	0.37 171	0.44 173	0.34 180	0.46 88	0.39 196	0.40 73	0.57 181	0.49 110	0.29 123	0.24 134	0.61 140	0.44 109	0.49 108	0.49 183	0.64 137	0.39 158	0.50 114	0.51 151	0.33 209	0.35 186	0.49 137	0.50 151	0.57 106	0.58 142

CFNet	0.45 130	0.44 134	0.33 133	0.48 188	0.40 184	0.39 153	0.30 174	0.53 103	0.32 158	0.48 99	0.50 157	0.68 172	0.40 198	0.30 183	0.56 118	0.37 78	0.48 105	0.43 136	0.52 91	0.33 109	0.46 93	0.30 67	0.23 162	0.31 159	0.61 179	0.52 155	0.69 151	0.71 184

DISCO	0.45 130	0.44 134	0.29 118	0.40 163	0.38 177	0.49 189	0.43 201	0.45 85	0.43 214	0.50 110	0.57 181	0.40 77	0.29 123	0.30 183	0.61 140	0.43 104	0.55 148	0.46 163	0.69 154	0.41 166	0.48 106	0.43 112	0.26 182	0.32 164	0.47 126	0.50 151	0.62 128	0.50 119

CES	0.46 135	0.35 87	0.30 122	0.27 103	0.27 115	0.29 111	0.12 62	1.05 282	0.27 106	0.54 134	0.66 211	0.53 125	0.25 103	0.23 123	0.62 145	0.65 219	0.58 167	0.37 100	0.54 105	0.34 115	0.84 219	0.53 159	0.23 162	0.23 103	0.56 163	0.44 121	0.57 106	0.69 176

ADLNet	0.46 135	0.53 212	0.37 151	0.41 168	0.41 190	0.44 173	0.40 196	0.54 108	0.35 174	0.45 87	0.53 170	0.76 197	0.36 185	0.62 276	0.58 125	0.42 97	0.49 108	0.42 131	0.50 83	0.37 140	0.43 76	0.44 118	0.34 211	0.25 123	0.47 126	0.55 163	0.57 106	0.45 103

castereo	0.47 137	0.36 90	0.35 141	0.34 135	0.26 105	0.26 94	0.17 102	0.56 121	0.29 121	0.60 177	0.45 141	0.68 172	0.22 88	0.20 96	0.52 112	0.58 196	0.61 196	0.39 106	0.92 188	0.36 134	0.96 238	0.76 211	0.19 111	0.24 112	0.54 155	0.64 177	0.57 106	0.58 142

EGLCR-Stereo	0.47 137	0.49 177	0.41 176	0.29 111	0.30 137	0.44 173	0.14 80	0.57 123	0.26 100	0.57 154	0.27 81	0.58 142	0.23 94	0.21 102	0.36 70	0.47 140	0.53 137	0.45 151	0.75 168	0.32 107	0.69 193	0.93 230	0.19 111	0.24 112	0.48 129	0.49 147	1.30 269	0.70 182

GLC_STEREO	0.47 137	0.51 197	0.40 167	0.38 154	0.37 171	0.37 146	0.28 160	0.64 175	0.29 121	0.62 191	0.53 170	0.55 133	0.28 121	0.30 183	0.49 109	0.48 146	0.66 217	0.41 123	0.65 141	0.41 166	0.70 196	0.60 171	0.23 162	0.30 151	0.47 126	0.36 94	0.84 196	0.53 127

IPLG	0.47 137	0.45 142	0.32 130	0.28 106	0.27 115	0.32 121	0.21 123	0.63 168	0.22 67	0.51 115	0.38 121	0.56 135	0.29 123	0.31 190	1.64 287	0.44 109	0.56 154	0.48 175	0.56 114	0.41 166	0.45 86	0.75 208	0.18 103	0.28 138	0.45 120	0.59 169	0.65 139	0.51 121

Sa-1000	0.48 141	0.47 161	0.21 84	0.26 98	0.26 105	0.31 118	0.15 86	0.65 182	0.36 178	0.63 197	0.33 106	0.50 116	0.26 109	0.30 183	0.94 231	0.49 153	0.59 181	0.45 151	0.90 186	0.32 107	0.52 130	0.75 208	0.17 91	0.27 132	0.72 208	0.53 157	1.00 233	0.49 110

PMTNet	0.48 141	0.48 174	0.43 184	0.31 125	0.30 137	0.27 99	0.22 131	0.54 108	0.29 121	0.57 154	0.39 127	0.59 147	0.23 94	0.23 123	0.64 155	0.59 199	0.57 163	0.37 100	1.17 209	0.33 109	0.67 187	0.40 95	0.20 129	0.21 77	0.79 232	0.59 169	0.65 139	0.92 213

PDISCO_ROB	0.48 141	0.40 112	0.39 162	0.38 154	0.34 156	0.39 153	0.28 160	0.50 95	0.35 174	0.37 70	0.52 166	0.49 110	0.35 180	0.31 190	0.63 149	0.58 196	0.54 139	0.68 261	0.59 123	0.44 177	0.62 169	0.67 193	0.24 170	0.34 182	0.54 155	0.53 157	0.85 198	0.58 142

raft_robust	0.49 144	0.44 134	0.24 104	0.38 154	0.29 128	0.32 121	0.21 123	0.73 223	0.35 174	0.69 239	0.34 108	0.57 137	0.31 146	0.24 134	0.59 129	0.53 174	0.54 139	0.46 163	0.98 196	0.37 140	0.69 193	0.94 231	0.20 129	0.28 138	0.55 159	0.69 182	0.69 151	0.60 150

dd	0.50 145	0.51 197	0.28 113	0.91 262	0.31 145	0.65 233	0.29 167	0.59 134	0.23 72	0.54 134	0.30 94	0.75 189	0.27 116	0.26 161	0.84 204	0.46 129	0.70 233	0.39 106	1.05 199	0.38 144	0.48 106	0.43 112	0.23 162	0.30 151	0.53 151	0.39 109	0.74 167	0.58 142

LMCR-Stereo	0.50 145	0.46 154	0.33 133	0.32 127	0.33 147	0.42 167	0.24 144	0.57 123	0.37 188	0.55 141	0.46 145	0.65 167	0.40 198	0.26 161	0.69 170	0.49 153	0.62 202	0.49 183	1.11 205	0.57 218	0.66 183	0.64 183	0.25 173	0.32 164	0.48 129	0.49 147	0.63 131	0.65 164

iResNet_ROB	0.50 145	0.49 177	0.42 179	0.42 172	0.30 137	0.42 167	0.32 176	0.60 140	0.33 163	0.52 122	0.59 184	0.47 103	0.56 234	0.25 150	0.81 195	0.46 129	0.57 163	0.49 183	1.19 210	0.36 134	0.48 106	0.36 80	0.25 173	0.37 198	0.57 164	0.54 160	0.75 169	0.61 152

MIPNet	0.51 148	0.51 197	0.33 133	0.32 127	0.30 137	0.37 146	0.25 149	0.62 154	0.24 84	0.50 110	0.52 166	0.61 152	0.41 201	0.30 183	1.01 246	0.51 164	0.59 181	0.50 189	0.76 171	0.47 188	0.44 82	0.85 222	0.20 129	0.26 129	0.66 194	0.98 243	0.71 161	0.61 152

CFNet_pseudo	0.51 148	0.44 134	0.43 184	0.54 208	0.43 196	0.53 203	0.34 180	0.62 154	0.36 178	0.61 181	0.64 203	0.57 137	0.52 227	0.35 208	0.90 221	0.50 157	0.50 113	0.47 169	0.67 147	0.36 134	0.47 100	0.42 105	0.26 182	0.33 178	0.57 164	0.60 172	0.68 148	0.73 189

CFNet_RVC	0.51 148	0.51 197	0.47 201	0.50 193	0.48 209	0.48 187	0.32 176	0.53 103	0.37 188	0.51 115	0.65 208	0.57 137	0.34 173	0.30 183	0.69 170	0.44 109	0.52 128	0.47 169	0.57 118	0.42 172	0.56 147	0.49 139	0.27 186	0.35 186	0.65 193	0.74 193	0.80 181	0.75 192

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 148	0.52 206	0.48 204	0.43 177	0.57 230	0.42 167	0.62 241	0.56 121	0.62 244	0.52 122	0.51 163	0.67 170	0.34 173	0.58 273	0.78 186	0.42 97	0.47 100	0.42 131	0.57 118	0.38 144	0.46 93	0.42 105	0.30 197	0.32 164	0.48 129	0.76 200	0.62 128	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	0.52 152	0.43 128	0.36 147	0.34 135	0.25 95	0.47 185	0.25 149	0.43 77	0.27 106	0.52 122	0.94 255	0.61 152	0.44 211	0.25 150	1.06 250	0.57 191	0.52 128	0.39 106	1.51 223	0.50 191	0.58 161	0.75 208	0.26 182	0.25 123	0.52 148	0.38 106	0.76 172	0.53 127

iResNetv2_ROB	0.52 152	0.45 142	0.32 130	0.48 188	0.39 179	0.48 187	0.28 160	0.64 175	0.34 168	0.52 122	0.66 211	0.70 178	0.55 232	0.28 173	0.67 165	0.47 140	0.50 113	0.46 163	1.12 206	0.45 179	0.57 157	0.47 132	0.29 194	0.40 206	0.55 159	0.51 153	0.81 184	0.58 142

DN-CSS_ROB	0.52 152	0.43 128	0.46 197	0.41 168	0.40 184	0.34 135	0.22 131	0.69 203	0.34 168	0.59 171	0.79 238	0.66 168	0.47 217	0.24 134	0.63 149	0.40 89	0.58 167	0.43 136	1.74 234	0.38 144	0.63 172	0.38 86	0.31 202	0.47 231	0.53 151	0.43 117	0.66 145	0.54 134

STTStereo	0.53 155	0.56 221	0.54 221	0.44 182	0.52 218	0.43 170	0.59 229	0.52 99	0.46 219	0.47 93	0.55 178	0.71 180	0.42 202	0.56 265	0.87 216	0.44 109	0.49 108	0.51 196	0.54 105	0.37 140	0.51 120	0.40 95	0.32 207	0.35 186	0.52 148	0.66 180	0.68 148	0.99 220

BEATNet_4x	0.53 155	0.40 112	0.34 139	0.39 157	0.36 164	0.32 121	0.27 155	0.64 175	0.41 203	0.66 219	0.45 141	0.62 160	0.39 195	0.24 134	0.83 200	0.63 206	0.58 167	0.58 231	0.57 118	0.36 134	0.90 226	1.52 275	0.25 173	0.36 193	0.46 124	0.44 121	0.77 174	0.60 150

AF-Net	0.53 155	0.49 177	0.44 192	0.50 193	0.53 219	0.61 223	0.54 220	0.61 147	0.55 234	0.43 78	0.66 211	0.85 213	0.42 202	0.40 219	0.64 155	0.46 129	0.46 90	0.44 141	0.60 130	0.40 163	0.45 86	0.45 122	0.41 230	0.39 203	0.50 141	0.55 163	0.81 184	0.69 176

Nwc_Net	0.53 155	0.49 177	0.44 192	0.50 193	0.53 219	0.61 223	0.54 220	0.61 147	0.55 234	0.43 78	0.66 211	0.85 213	0.42 202	0.40 219	0.64 155	0.46 129	0.46 90	0.44 141	0.60 130	0.40 163	0.45 86	0.45 122	0.41 230	0.39 203	0.50 141	0.55 163	0.81 184	0.69 176

DLCB_ROB	0.53 155	0.50 192	0.48 204	0.41 168	0.45 199	0.43 170	0.39 194	0.55 115	0.45 215	0.57 154	0.61 194	0.70 178	0.52 227	0.41 222	0.60 135	0.47 140	0.57 163	0.48 175	0.52 91	0.43 176	0.55 142	0.47 132	0.38 223	0.42 212	0.96 263	0.79 208	0.70 157	0.62 156

AE-Stereo	0.54 160	0.48 174	0.44 192	0.50 193	0.35 160	0.36 144	0.28 160	0.55 115	0.29 121	0.64 204	0.31 97	0.89 219	0.31 146	0.24 134	0.55 115	0.65 219	0.68 225	0.52 203	0.87 183	0.53 197	0.72 199	0.81 219	0.21 138	0.47 231	0.79 232	0.69 182	0.94 216	0.62 156

HSM	0.54 160	0.49 177	0.47 201	0.48 188	0.47 206	0.41 161	0.37 188	0.71 212	0.37 188	0.61 181	0.65 208	0.59 147	0.48 220	0.31 190	0.70 175	0.48 146	0.64 210	0.47 169	0.75 168	0.48 190	0.63 172	0.49 139	0.26 182	0.42 212	0.62 184	0.72 190	0.87 205	0.67 169

LoS	0.55 162	0.44 134	0.29 118	0.36 150	0.37 171	0.40 159	0.20 122	1.37 299	0.31 150	0.86 281	0.78 237	0.68 172	0.37 189	0.24 134	0.58 125	0.72 232	0.59 181	0.40 118	0.75 168	0.35 132	1.03 245	0.65 185	0.21 138	0.24 112	0.79 232	0.64 177	0.64 135	0.68 174
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 162	0.37 92	0.37 151	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.22 131	0.65 182	0.27 106	0.61 181	0.34 108	0.90 220	0.31 146	0.21 102	0.60 135	0.44 109	0.55 148	0.42 131	2.59 268	0.38 144	0.56 147	1.37 263	0.16 76	0.29 143	0.48 129	0.38 106	0.69 151	0.54 134

test_1	0.55 162	0.37 92	0.37 151	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.22 131	0.66 186	0.27 106	0.62 191	0.34 108	0.90 220	0.31 146	0.21 102	0.61 140	0.44 109	0.55 148	0.42 131	2.58 267	0.38 144	0.56 147	1.38 265	0.16 76	0.29 143	0.48 129	0.38 106	0.69 151	0.54 134

AACVNet	0.55 162	0.47 161	0.40 167	0.58 215	0.61 236	0.53 203	0.37 188	0.61 147	0.40 198	0.59 171	0.64 203	0.58 142	0.33 161	0.36 210	0.69 170	0.54 182	0.58 167	0.54 213	0.69 154	0.52 196	0.54 140	0.52 156	0.36 216	0.44 221	0.59 175	0.69 182	0.82 187	0.83 203

TANstereo	0.55 162	0.41 116	0.35 141	0.40 163	0.39 179	0.45 178	0.21 123	0.52 99	0.30 130	0.54 134	0.37 118	0.38 73	0.38 192	0.41 222	0.84 204	0.73 236	0.66 217	0.78 282	1.10 203	0.89 280	0.62 169	0.54 161	0.93 295	0.32 164	0.34 85	0.45 127	0.99 228	0.53 127

XX-TBD	0.55 162	0.41 116	0.35 141	0.40 163	0.39 179	0.45 178	0.21 123	0.52 99	0.30 130	0.54 134	0.37 118	0.38 73	0.38 192	0.41 222	0.84 204	0.73 236	0.66 217	0.78 282	1.10 203	0.89 280	0.62 169	0.54 161	0.93 295	0.32 164	0.34 85	0.45 127	0.99 228	0.53 127

NVstereo2D	0.55 162	0.47 161	0.40 167	0.52 202	0.48 209	0.66 236	0.64 244	0.60 140	0.38 193	0.48 99	0.61 194	0.53 125	0.30 133	0.63 278	1.53 281	0.61 204	0.58 167	0.55 219	0.53 99	0.41 166	0.50 114	0.38 86	0.54 265	0.43 215	0.64 191	0.48 142	0.56 104	0.53 127

test_3	0.56 169	0.38 100	0.36 147	0.34 135	0.33 147	0.33 128	0.21 123	0.68 196	0.29 121	0.65 209	0.33 106	0.92 222	0.35 180	0.21 102	0.60 135	0.44 109	0.56 154	0.45 151	2.68 270	0.39 158	0.55 142	1.35 261	0.15 72	0.32 164	0.51 144	0.47 137	0.67 146	0.50 119

APVNet	0.56 169	0.47 161	0.38 160	0.46 185	0.50 214	0.57 213	0.53 216	0.60 140	0.42 210	0.46 90	0.65 208	0.50 116	0.30 133	0.36 210	0.74 183	0.71 231	0.71 239	0.64 247	0.95 193	0.53 197	0.57 157	0.77 213	0.34 211	0.46 228	0.59 175	0.46 135	0.82 187	0.58 142

psm_up	0.56 169	0.51 197	0.53 217	0.56 212	0.45 199	0.58 216	0.35 182	0.71 212	0.66 249	0.55 141	0.53 170	0.59 147	0.50 222	0.40 219	0.63 149	0.50 157	0.59 181	0.49 183	0.84 181	0.46 184	0.51 120	0.45 122	0.31 202	0.51 239	0.70 202	0.78 204	0.80 181	0.67 169

UCFNet_RVC	0.56 169	0.78 260	0.45 196	0.59 218	0.55 226	0.52 199	0.39 194	0.58 127	0.40 198	0.59 171	0.60 187	0.82 206	0.45 212	0.32 197	0.70 175	0.42 97	0.50 113	0.50 189	0.67 147	0.45 179	0.56 147	0.47 132	0.38 223	0.41 209	0.77 227	0.71 187	0.65 139	0.86 207

IPLGR	0.57 173	0.55 216	0.37 151	0.43 177	0.38 177	0.36 144	0.23 141	0.62 154	0.30 130	0.56 150	0.68 221	0.61 152	0.32 155	0.29 180	1.73 293	0.47 140	0.56 154	0.56 221	1.09 201	0.54 203	0.53 137	0.81 219	0.20 129	0.32 164	0.71 205	0.97 242	0.73 165	0.57 140

FADNet-RVC-Resample	0.57 173	0.52 206	0.42 179	0.46 185	0.39 179	0.41 161	0.40 196	0.72 219	0.42 210	0.68 231	0.51 163	1.04 239	0.43 206	0.43 235	0.96 236	0.48 146	0.56 154	0.61 241	0.85 182	0.55 208	0.52 130	0.63 179	0.34 211	0.60 255	0.58 168	0.71 187	0.55 102	0.77 195

ICVP	0.58 175	0.49 177	0.67 251	0.50 193	0.48 209	0.52 199	0.36 186	0.60 140	0.45 215	0.61 181	0.58 183	0.61 152	0.56 234	0.30 183	0.67 165	0.64 212	0.58 167	0.51 196	0.72 160	0.51 194	0.58 161	0.74 207	0.59 272	0.47 231	0.60 178	0.75 197	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	0.58 175	0.41 116	0.31 127	0.29 111	0.29 128	0.45 178	0.29 167	0.71 212	0.41 203	0.48 99	0.53 170	0.51 121	0.43 206	0.23 123	0.86 210	0.84 250	0.70 233	0.67 255	1.34 216	0.60 230	0.83 216	0.98 234	0.30 197	0.35 186	0.62 184	0.72 190	0.72 162	0.73 189

CroCo_RVC	0.58 175	0.41 116	0.31 127	0.29 111	0.29 128	0.45 178	0.29 167	0.71 212	0.41 203	0.48 99	0.53 170	0.51 121	0.43 206	0.23 123	0.86 210	0.84 250	0.70 233	0.67 255	1.34 216	0.60 230	0.83 216	0.98 234	0.30 197	0.35 186	0.62 184	0.72 190	0.72 162	0.73 189

sCroCo_RVC	0.58 175	0.42 123	0.29 118	0.28 106	0.29 128	0.39 153	0.22 131	0.60 140	0.41 203	0.53 133	0.43 135	0.48 106	0.50 222	0.24 134	0.75 184	0.99 277	0.75 245	0.63 243	1.02 198	0.56 213	1.10 253	1.36 262	0.28 189	0.39 203	0.63 188	0.63 174	0.93 214	0.64 162

FADNet-RVC	0.58 175	0.50 192	0.37 151	0.51 199	0.42 193	0.39 153	0.56 224	0.68 196	0.36 178	0.64 204	0.50 157	1.13 247	0.45 212	0.34 202	0.91 222	0.53 174	0.54 139	0.45 151	1.20 212	0.51 194	0.54 140	0.52 156	0.33 209	0.51 239	0.57 164	0.75 197	0.64 135	0.81 201

RP	0.58 175	0.57 226	0.72 256	0.62 226	0.56 227	0.57 213	0.64 244	0.63 168	0.61 242	0.42 76	0.81 243	0.78 201	0.53 229	0.43 235	0.68 168	0.48 146	0.53 137	0.44 141	0.64 137	0.45 179	0.51 120	0.54 161	0.37 221	0.44 221	0.62 184	0.59 169	0.83 194	0.77 195

GES	0.59 181	0.52 206	0.37 151	0.39 157	0.40 184	0.53 203	0.37 188	0.59 134	0.40 198	0.56 150	0.60 187	0.50 116	0.30 133	0.41 222	0.98 239	0.63 206	0.67 223	0.55 219	2.28 252	0.56 213	0.70 196	0.56 166	0.31 202	0.42 212	0.48 129	0.48 142	0.65 139	0.68 174

DeepPruner_ROB	0.59 181	0.44 134	0.54 221	0.52 202	0.54 223	0.49 189	0.37 188	0.61 147	0.46 219	0.60 177	0.70 222	0.61 152	0.51 226	0.32 197	1.06 250	0.58 196	0.62 202	0.59 236	0.66 143	0.47 188	0.97 241	0.72 205	0.36 216	0.44 221	0.61 179	1.00 247	0.72 162	0.58 142

PS-NSSS	0.60 183	0.81 266	0.44 192	0.89 259	0.54 223	0.71 244	0.63 242	0.64 175	0.38 193	0.64 204	0.41 132	1.52 265	0.47 217	0.41 222	0.59 129	0.42 97	0.52 128	0.45 151	0.94 192	0.42 172	0.44 82	0.29 64	0.36 216	0.34 182	0.63 188	0.69 182	0.70 157	0.80 199

SACVNet	0.62 184	0.53 212	0.51 214	0.55 211	0.57 230	0.52 199	0.60 233	0.69 203	0.56 236	0.67 228	0.54 176	0.59 147	0.37 189	0.41 222	0.71 179	0.60 201	0.64 210	0.57 226	0.95 193	0.64 249	0.67 187	0.78 216	0.36 216	0.47 231	0.75 220	0.77 203	0.84 196	0.84 204

s12784h	0.62 184	0.68 249	0.47 201	0.65 233	0.44 198	0.34 135	0.24 144	0.61 147	0.31 150	0.60 177	0.44 138	0.81 204	0.55 232	0.25 150	0.62 145	0.50 157	0.62 202	0.38 104	0.74 167	0.36 134	1.26 262	0.47 132	0.18 103	0.30 151	0.70 202	0.74 193	1.39 278	2.07 274

pcwnet_v2	0.62 184	0.46 154	0.50 210	0.62 226	0.49 213	0.61 223	0.46 205	0.66 186	0.45 215	0.65 209	0.79 238	0.64 162	0.86 260	0.53 259	1.15 260	0.55 184	0.59 181	0.51 196	0.83 178	0.41 166	0.55 142	0.47 132	0.34 211	0.43 215	0.75 220	0.76 200	0.85 198	0.95 214

PA-Net	0.64 187	0.67 247	0.66 248	0.50 193	0.66 249	0.50 193	0.64 244	0.65 182	0.73 253	0.54 134	0.52 166	0.58 142	0.58 240	0.59 275	0.93 227	0.57 191	0.46 90	0.54 213	0.61 134	0.54 203	0.49 110	0.66 188	0.36 216	0.52 241	0.64 191	1.24 275	0.64 135	1.32 248
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 188	0.55 216	0.41 176	0.53 205	0.42 193	0.49 189	0.65 249	0.74 228	0.42 210	0.66 219	0.64 203	0.81 204	0.50 222	0.36 210	1.17 262	0.51 164	0.51 124	0.53 207	1.61 231	0.53 197	0.69 193	0.59 167	0.35 215	0.41 209	0.72 208	0.88 222	0.78 179	1.06 226

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 189	0.37 92	0.23 98	0.51 199	0.74 265	0.89 263	0.49 211	0.62 154	0.26 100	1.60 328	0.31 97	2.57 281	0.26 109	0.22 108	0.46 98	0.48 146	0.58 167	0.45 151	0.93 189	0.37 140	0.63 172	0.71 201	0.19 111	0.23 103	0.58 168	0.49 147	0.89 207	1.91 272

R-Stereo Train	0.66 189	0.55 216	0.43 184	0.48 188	0.36 164	0.50 193	0.18 104	0.62 154	0.31 150	0.68 231	0.62 199	0.72 182	0.34 173	0.25 150	0.69 170	0.89 255	0.66 217	0.51 196	2.12 247	0.46 184	0.94 234	1.49 272	0.22 152	0.36 193	0.71 205	0.96 237	0.77 174	1.10 232

RAFT-Stereo	0.66 189	0.55 216	0.43 184	0.48 188	0.36 164	0.50 193	0.18 104	0.62 154	0.31 150	0.68 231	0.62 199	0.72 182	0.34 173	0.25 150	0.69 170	0.89 255	0.66 217	0.51 196	2.12 247	0.46 184	0.94 234	1.49 272	0.22 152	0.36 193	0.71 205	0.96 237	0.77 174	1.10 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 192	0.66 245	0.42 179	1.35 288	1.02 284	1.21 284	0.91 273	0.60 140	0.41 203	0.52 122	0.60 187	0.56 135	0.23 94	1.19 306	0.66 159	0.45 120	0.56 154	0.51 196	0.73 161	0.53 197	0.64 179	0.67 193	0.79 284	0.29 143	0.72 208	0.55 163	0.63 131	0.66 165

NCC-stereo	0.67 192	0.63 239	0.59 230	0.64 230	0.65 244	0.63 229	0.69 255	0.67 189	0.74 256	0.43 78	0.81 243	0.82 206	0.70 251	0.47 243	0.82 198	0.53 174	0.58 167	0.64 247	0.80 175	0.54 203	0.56 147	0.60 171	0.53 261	0.45 226	0.75 220	0.96 237	0.92 212	0.98 218

stereogan	0.67 192	0.67 247	0.62 238	0.68 239	0.73 261	0.75 251	0.64 244	0.70 209	0.57 237	0.51 115	0.64 203	1.08 241	0.62 243	0.44 238	0.83 200	0.55 184	0.56 154	0.51 196	0.91 187	0.59 225	0.59 165	0.69 198	0.47 239	0.46 228	0.59 175	0.67 181	1.16 251	0.87 209

Abc-Net	0.67 192	0.63 239	0.59 230	0.64 230	0.65 244	0.63 229	0.69 255	0.67 189	0.74 256	0.43 78	0.81 243	0.82 206	0.70 251	0.47 243	0.82 198	0.53 174	0.58 167	0.64 247	0.80 175	0.54 203	0.56 147	0.60 171	0.53 261	0.45 226	0.75 220	0.96 237	0.92 212	0.98 218
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	0.67 192	0.35 87	0.39 162	0.29 111	0.43 196	0.34 135	0.36 186	0.43 77	1.25 292	0.27 58	0.72 228	0.44 94	2.38 298	0.57 270	1.11 256	0.76 239	0.56 154	0.56 221	0.64 137	0.55 208	0.63 172	2.08 292	0.46 238	0.40 206	0.36 96	0.63 174	0.51 85	0.67 169

MyStereo04	0.68 197	0.52 206	0.57 227	0.44 182	0.37 171	0.35 141	0.26 153	0.68 196	0.45 215	0.62 191	0.45 141	0.68 172	0.34 173	0.25 150	1.00 243	0.68 225	0.56 154	0.53 207	3.39 284	0.56 213	0.92 227	0.64 183	0.27 186	0.41 209	0.77 227	0.92 229	0.96 221	0.66 165

Any-RAFT	0.69 198	0.47 161	0.85 268	0.53 205	0.40 184	0.38 151	0.27 155	0.64 175	0.32 158	0.57 154	0.76 235	0.86 217	0.24 101	0.22 108	0.57 121	0.76 239	0.60 188	0.45 151	2.19 249	0.45 179	1.20 258	0.71 201	0.22 152	0.31 159	0.99 268	1.24 275	0.73 165	1.65 263

FCDSN-DC	0.69 198	0.61 235	0.62 238	0.66 235	0.61 236	0.59 217	0.60 233	0.68 196	0.42 210	0.75 256	0.42 134	0.57 137	0.36 185	0.50 250	2.43 326	0.67 222	0.80 253	0.76 278	0.64 137	0.56 213	0.70 196	0.60 171	0.47 239	0.83 283	0.66 194	0.74 193	0.61 125	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	0.69 198	0.73 256	0.66 248	0.57 214	0.56 227	0.51 196	0.45 203	0.70 209	0.57 237	0.68 231	0.71 223	0.66 168	0.48 220	0.39 216	0.93 227	0.72 232	0.65 214	0.57 226	0.76 171	0.57 218	0.74 204	0.88 226	0.49 246	0.60 255	0.98 265	0.95 234	0.85 198	1.16 239

GANet-ADL	0.70 201	0.59 228	0.52 215	0.60 221	0.57 230	0.61 223	0.46 205	0.68 196	0.52 226	0.65 209	0.67 218	0.76 197	0.43 206	0.39 216	1.08 253	0.79 247	0.68 225	0.52 203	1.84 239	0.64 249	0.66 183	0.86 224	0.42 233	0.43 215	0.70 202	0.87 220	0.97 224	0.89 211

MLCV	0.70 201	0.49 177	0.53 217	0.73 245	0.50 214	0.65 233	0.43 201	0.81 252	0.41 203	0.71 245	0.88 250	1.01 233	0.81 257	0.28 173	0.92 225	0.43 104	0.65 214	0.52 203	2.47 262	0.45 179	0.55 142	0.72 205	0.39 227	0.54 245	0.69 199	0.80 209	0.83 194	0.72 186

GEStereo_RVC	0.71 203	0.59 228	0.40 167	0.54 208	0.50 214	0.61 223	0.51 213	0.71 212	0.41 203	0.59 171	0.51 163	0.76 197	0.46 215	0.39 216	0.96 236	0.92 260	0.78 248	0.75 275	1.94 242	0.62 243	0.80 211	1.37 263	0.31 202	0.52 241	0.61 179	0.63 174	0.86 203	1.12 235

RAFT-Test	0.72 204	0.50 192	0.46 197	0.52 202	0.34 156	0.41 161	0.29 167	0.73 223	0.30 130	0.62 191	0.72 228	0.68 172	0.31 146	0.22 108	0.71 179	1.03 282	0.62 202	0.50 189	2.89 276	0.66 252	1.72 280	1.14 249	0.23 162	0.29 143	0.80 236	0.96 237	0.95 218	0.91 212

cross-raft	0.73 205	0.56 221	0.46 197	0.43 177	0.33 147	0.40 159	0.27 155	0.73 223	0.33 163	0.65 209	0.60 187	0.74 188	0.30 133	0.23 123	0.76 185	0.96 268	0.63 207	0.48 175	2.91 277	0.59 225	1.81 286	1.31 260	0.22 152	0.32 164	0.82 240	0.94 233	0.93 214	1.01 222

RTSC	0.73 205	0.49 177	0.46 197	0.47 187	0.51 217	0.55 209	0.56 224	0.67 189	0.68 250	0.54 134	0.79 238	0.57 137	0.57 238	0.41 222	1.92 301	0.77 241	0.96 277	0.58 231	1.36 219	0.56 213	0.85 221	1.11 244	0.31 202	0.53 244	0.58 168	0.65 179	0.95 218	1.26 246

MSMDNet	0.73 205	0.52 206	0.48 204	0.35 145	0.34 156	0.45 178	0.33 179	0.69 203	0.30 130	0.63 197	0.60 187	0.71 180	0.35 180	0.23 123	0.78 186	1.05 284	0.63 207	0.50 189	2.88 275	0.81 274	1.59 275	1.80 287	0.23 162	0.29 143	0.74 215	0.89 224	0.85 198	0.76 194

NaN_ROB	0.73 205	0.59 228	0.61 237	0.64 230	0.78 269	0.53 203	0.48 208	0.87 261	0.63 245	0.73 251	0.61 194	1.96 275	0.62 243	0.45 240	0.84 204	0.55 184	0.56 154	0.54 213	0.73 161	0.55 208	0.52 130	0.51 151	0.38 223	0.64 261	0.83 242	1.11 264	0.94 216	1.64 262

SGM-Forest	0.73 205	0.71 253	0.40 167	1.13 275	0.64 243	0.74 250	0.45 203	0.68 196	0.39 196	0.61 181	0.44 138	1.16 248	1.06 264	0.49 246	0.86 210	0.61 204	0.55 148	0.46 163	0.68 149	0.44 177	0.61 167	0.49 139	0.45 236	0.44 221	0.90 252	0.86 217	1.95 304	1.47 253
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 210	0.77 258	0.57 227	0.54 208	0.61 236	0.63 229	0.61 238	0.53 103	0.65 247	0.58 166	0.81 243	2.35 280	0.46 215	0.43 235	0.79 190	0.63 206	0.85 260	0.57 226	0.83 178	0.55 208	0.72 199	1.09 243	0.45 236	0.49 238	0.63 188	0.74 193	1.39 278	0.86 207

EKT-Stereo	0.75 211	0.64 241	0.54 221	0.59 218	0.47 206	0.60 219	0.73 258	0.71 212	0.29 121	0.63 197	0.66 211	0.73 185	0.30 133	0.26 161	0.86 210	1.22 304	0.68 225	0.76 278	1.46 222	0.60 230	1.75 283	1.74 285	0.21 138	0.32 164	0.93 256	0.81 211	1.06 238	0.72 186

TRStereo	0.75 211	0.83 271	1.19 294	0.56 212	0.34 156	1.42 293	0.48 208	0.68 196	0.28 113	0.65 209	0.46 145	1.10 244	0.27 116	0.22 108	0.70 175	0.85 252	0.57 163	0.48 175	1.85 240	0.50 191	0.73 202	0.87 225	0.18 103	0.27 132	0.78 229	1.22 274	1.78 300	1.09 228

EAI-Stereo	0.75 211	0.49 177	0.50 210	0.51 199	0.46 202	0.56 212	0.60 233	0.73 223	0.32 158	0.63 197	0.72 228	0.82 206	0.26 109	0.24 134	1.05 248	0.96 268	0.60 188	0.49 183	3.00 278	0.62 243	0.82 214	1.13 247	0.19 111	0.31 159	0.78 229	0.70 186	1.55 290	1.17 240

HSM-Net_RVC	0.75 211	0.53 212	0.60 235	0.77 250	0.62 242	0.61 223	0.37 188	0.76 236	0.49 222	0.74 252	1.71 295	1.32 256	0.80 256	0.36 210	0.72 182	0.55 184	0.64 210	0.53 207	0.78 173	0.53 197	0.67 187	0.89 228	0.43 234	0.64 261	0.94 259	1.09 261	1.07 239	1.04 225
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-BAT	0.76 215	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 338	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 228	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

test_for_model	0.76 215	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 338	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 228	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala2	0.76 215	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 338	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 228	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala	0.76 215	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 338	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 228	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala_base	0.76 215	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 338	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 228	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

GCAP-Stereo	0.76 215	0.45 142	0.20 71	0.22 70	0.25 95	0.22 72	0.13 66	0.62 154	0.25 90	0.57 154	0.29 88	0.75 189	0.20 76	0.19 85	0.47 99	0.51 164	10.38 338	0.39 106	0.59 123	0.34 115	0.93 228	0.50 144	0.17 91	0.21 77	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

RGC	0.76 215	0.72 254	0.99 279	0.70 240	0.71 259	0.76 254	0.57 227	0.74 228	0.74 256	0.56 150	0.96 258	0.83 210	0.85 259	0.56 265	0.93 227	0.60 201	0.62 202	0.56 221	0.93 189	0.61 239	0.66 183	0.71 201	0.51 258	0.56 248	0.81 237	1.01 250	0.99 228	1.19 242

NOSS_ROB	0.76 215	0.84 275	0.50 210	0.72 243	0.61 236	0.75 251	0.52 215	0.80 247	0.54 230	0.70 242	0.62 199	0.62 160	0.86 260	0.62 276	1.14 259	1.10 290	0.78 248	0.69 264	0.73 161	0.60 230	0.88 222	0.67 193	0.50 250	0.71 267	0.86 249	0.95 234	1.38 277	0.85 205

GANetREF_RVC	0.77 223	0.74 257	0.68 253	0.76 249	0.65 244	0.69 241	0.60 233	0.99 275	0.73 253	0.93 286	0.52 166	1.33 257	0.72 253	0.44 238	0.85 208	0.57 191	0.67 223	0.63 243	1.13 207	0.61 239	0.77 207	0.63 179	0.59 272	0.71 267	0.89 251	0.90 226	1.15 248	0.99 220
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)	0.78 224	0.47 161	0.56 225	0.39 157	0.28 121	0.41 161	0.35 182	0.75 232	0.36 178	0.62 191	6.09 331	0.78 201	0.32 155	0.27 170	0.41 86	0.63 206	0.58 167	0.45 151	1.51 223	0.42 172	0.65 180	0.62 177	0.21 138	0.32 164	0.55 159	0.78 204	1.26 265	1.09 228

HI	0.78 224	0.47 161	0.56 225	0.39 157	0.28 121	0.41 161	0.35 182	0.75 232	0.36 178	0.62 191	6.09 331	0.78 201	0.32 155	0.27 170	0.41 86	0.63 206	0.58 167	0.45 151	1.51 223	0.42 172	0.65 180	0.62 177	0.21 138	0.32 164	0.55 159	0.78 204	1.26 265	1.09 228

CASS	0.79 226	0.55 216	0.53 217	0.65 233	0.54 223	0.59 217	0.53 216	0.78 244	0.52 226	0.71 245	0.75 234	0.67 170	0.47 217	0.28 173	0.83 200	0.67 222	0.98 278	0.56 221	1.60 230	0.58 221	2.74 301	1.44 266	0.38 223	0.35 186	0.84 246	0.81 211	0.90 208	1.02 223
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 226	0.34 77	0.20 71	0.24 88	0.22 79	0.21 65	0.15 86	0.58 127	0.21 64	0.57 154	0.39 127	0.45 98	0.15 55	0.19 85	0.56 118	0.54 182	0.54 139	0.40 118	0.53 99	0.30 98	0.65 180	0.54 161	0.20 129	0.22 91	0.30 65	0.39 109	1.31 270	11.04 336

Anonymous3	0.79 226	0.59 228	0.42 179	0.37 151	0.42 193	0.57 213	0.50 212	0.80 247	0.64 246	0.68 231	0.49 152	1.48 261	0.54 230	0.31 190	1.53 281	1.42 318	0.88 266	0.82 287	1.45 221	0.69 261	1.31 265	1.30 259	0.40 228	0.40 206	0.74 215	0.86 217	1.03 237	0.71 184

model_zeroshot	0.80 229	0.46 154	0.42 179	0.42 172	0.39 179	0.43 170	0.27 155	0.72 219	0.36 178	0.64 204	0.66 211	0.97 228	0.29 123	0.24 134	1.05 248	0.92 260	0.69 231	0.54 213	3.03 279	0.73 265	1.21 259	1.20 254	0.22 152	0.38 201	0.84 246	1.14 267	1.08 240	2.21 280

MSKI-zero shot	0.84 230	0.49 177	0.43 184	0.41 168	0.35 160	0.46 184	0.32 176	0.76 236	0.30 130	0.65 209	0.92 254	0.83 210	0.32 155	0.22 108	0.62 145	1.08 287	0.64 210	0.47 169	3.14 282	0.61 239	2.23 293	1.58 277	0.20 129	0.38 201	0.96 263	1.47 293	1.24 263	1.60 259

HH	0.84 230	0.34 77	0.99 279	0.42 172	0.36 164	0.51 196	0.42 199	0.69 203	0.34 168	0.65 209	0.38 121	1.03 235	0.26 109	0.28 173	0.66 159	1.37 312	0.61 196	0.53 207	2.39 258	0.60 230	3.55 320	1.64 279	0.25 173	0.33 178	0.83 242	1.05 257	1.09 242	1.12 235

HanStereo	0.84 230	0.34 77	0.99 279	0.42 172	0.36 164	0.51 196	0.42 199	0.69 203	0.34 168	0.65 209	0.38 121	1.03 235	0.26 109	0.28 173	0.66 159	1.37 312	0.61 196	0.53 207	2.39 258	0.60 230	3.55 320	1.64 279	0.25 173	0.33 178	0.83 242	1.05 257	1.09 242	1.12 235

test-1	0.84 230	0.34 77	0.50 210	0.37 151	0.40 184	0.60 219	0.37 188	0.73 223	0.38 193	0.68 231	0.71 223	1.08 241	0.40 198	0.25 150	0.79 190	0.91 259	0.63 207	0.58 231	2.22 251	0.58 221	1.17 257	3.78 317	0.22 152	0.36 193	0.81 237	1.15 268	1.10 245	1.59 258

LALA_ROB	0.86 234	0.97 285	0.67 251	0.63 228	0.69 252	0.83 257	0.67 252	0.70 209	0.80 261	0.68 231	1.10 269	2.61 283	0.58 240	0.51 252	1.11 256	0.67 222	0.86 261	0.72 268	0.89 185	0.67 256	0.80 211	1.00 237	0.49 246	0.59 253	0.73 213	0.92 229	1.16 251	1.10 232

ETE_ROB	0.87 235	0.90 278	0.58 229	0.67 236	0.69 252	0.85 258	0.60 233	0.66 186	0.89 272	0.64 204	1.09 267	2.63 284	0.54 230	0.54 260	1.00 243	0.72 232	0.91 270	0.63 243	0.99 197	0.66 252	0.88 222	1.08 242	0.50 250	0.59 253	0.78 229	0.92 229	1.48 288	1.17 240

FC-DCNN	0.88 236	0.96 283	1.23 298	1.36 290	0.93 277	1.26 288	0.82 264	0.91 266	0.78 259	0.87 282	0.63 202	1.08 241	0.42 202	0.56 265	0.88 218	0.69 226	0.81 256	0.68 261	0.81 177	0.59 225	0.78 208	0.59 167	0.50 250	0.77 279	1.11 282	0.99 245	1.21 258	1.57 257

dad	0.89 237	0.57 226	0.37 151	1.42 291	0.65 244	0.75 251	2.23 306	1.43 301	0.36 178	0.93 286	0.38 121	0.85 213	0.76 255	0.32 197	0.97 238	0.52 172	0.78 248	0.45 151	1.87 241	0.41 166	0.74 204	0.41 98	0.30 197	0.47 231	1.15 286	0.47 137	2.64 322	1.96 273

FADNet_RVC	0.92 238	0.69 250	0.55 224	0.88 258	0.75 267	0.54 207	0.51 213	0.77 241	0.54 230	0.70 242	0.96 258	1.36 258	1.06 264	0.54 260	1.85 299	0.64 212	0.80 253	0.90 291	3.34 283	0.76 266	1.00 243	1.13 247	0.37 221	0.60 255	0.66 194	0.87 220	0.97 224	1.14 238

ADCP+	0.92 238	0.59 228	0.62 238	0.44 182	0.45 199	0.55 209	0.85 267	0.65 182	1.81 310	0.48 99	1.10 269	1.62 269	0.33 161	0.42 232	1.03 247	0.52 172	0.52 128	0.48 175	1.19 210	0.38 144	0.58 161	0.60 171	0.32 207	0.30 151	0.66 194	3.45 333	0.77 174	4.14 313

iResNet	0.92 238	0.56 221	0.62 238	0.72 243	0.68 250	0.96 266	0.55 222	0.95 268	0.57 237	0.67 228	0.82 248	1.41 260	1.51 282	0.31 190	1.49 280	0.66 221	0.75 245	0.67 255	4.08 290	0.68 258	0.72 199	0.63 179	0.41 230	0.83 283	0.72 208	0.91 228	1.02 235	0.87 209

CSAN	0.93 241	0.83 271	0.75 259	0.86 256	0.82 270	0.73 246	0.61 238	0.97 274	0.94 279	0.94 290	0.73 233	1.96 275	1.56 283	0.49 246	0.98 239	0.63 206	0.74 243	0.66 253	1.09 201	0.71 263	0.78 208	0.63 179	0.53 261	0.76 276	0.98 265	1.49 297	1.21 258	1.63 261

IGEV-FE	0.94 242	0.47 161	1.24 299	1.15 277	0.46 202	0.60 219	0.65 249	0.81 252	0.36 178	0.67 228	1.75 296	0.94 223	0.30 133	0.26 161	0.66 159	1.14 294	0.60 188	0.48 175	2.55 264	0.63 247	2.19 291	2.33 297	0.21 138	0.37 198	1.00 271	1.03 255	1.17 253	1.48 255

FC-DCNN v2	0.94 242	0.98 286	1.28 304	1.47 294	0.95 279	1.33 290	0.82 264	1.05 282	0.80 261	0.87 282	0.66 211	1.11 246	0.67 250	0.56 265	0.91 222	0.69 226	0.81 256	0.68 261	0.83 178	0.59 225	0.78 208	0.59 167	0.50 250	0.78 281	1.25 293	1.09 261	1.35 274	1.89 269

IGEV_Zeroshot_test	0.95 244	0.47 161	1.24 299	1.15 277	0.46 202	0.60 219	0.65 249	0.81 252	0.36 178	0.66 219	1.86 300	0.94 223	0.30 133	0.26 161	0.66 159	1.14 294	0.60 188	0.48 175	2.56 265	0.63 247	2.23 293	2.36 298	0.21 138	0.37 198	1.00 271	1.03 255	1.17 253	1.48 255

DAS	0.95 244	0.61 235	0.48 204	0.78 252	0.61 236	0.68 239	0.59 229	0.84 258	0.93 276	0.65 209	1.58 289	1.66 270	1.06 264	0.34 202	0.95 233	0.92 260	0.92 272	0.73 271	1.77 235	1.03 291	1.73 281	1.11 244	0.47 239	0.92 289	0.93 256	1.00 247	1.39 278	0.96 215

SepStereo	0.95 244	0.61 235	0.48 204	0.78 252	0.61 236	0.68 239	0.59 229	0.84 258	0.93 276	0.65 209	1.58 289	1.66 270	1.06 264	0.34 202	0.95 233	0.92 260	0.92 272	0.73 271	1.77 235	1.03 291	1.73 281	1.11 244	0.47 239	0.92 289	0.93 256	1.00 247	1.39 278	0.96 215

PSMNet-ADL	0.96 247	0.62 238	0.66 248	0.67 236	0.70 258	0.66 236	0.58 228	0.74 228	0.60 241	0.85 280	5.03 324	0.95 227	1.26 275	0.45 240	0.89 219	1.03 282	0.68 225	0.54 213	2.03 245	0.68 258	0.84 219	0.79 218	0.54 265	0.47 231	0.73 213	0.95 234	1.32 271	0.63 160

CC-Net-ROB	0.96 247	1.18 296	0.70 254	1.56 295	1.06 286	1.63 299	1.20 289	0.79 245	0.61 242	0.81 272	0.56 179	3.07 292	0.57 238	0.85 296	0.68 168	0.44 109	0.71 239	0.63 243	1.40 220	0.57 218	0.58 161	0.43 112	1.91 314	0.46 228	0.83 242	0.83 215	0.77 174	1.20 243

GwcNet-ADL	0.97 249	0.83 271	0.81 264	0.91 262	0.68 250	0.70 242	0.53 216	0.77 241	0.50 223	0.72 248	5.46 327	1.20 251	0.65 248	0.46 242	0.81 195	0.95 265	0.72 241	0.56 221	1.26 214	0.71 263	0.67 187	0.78 216	0.59 272	0.56 248	0.79 232	0.98 243	0.85 198	1.75 267

SHD	0.97 249	0.56 221	0.73 257	0.75 246	0.69 252	0.66 236	0.61 238	0.99 275	0.94 279	0.77 261	1.00 261	0.94 223	1.29 277	0.54 260	2.21 314	0.98 273	0.95 275	0.70 265	2.01 244	0.80 270	1.12 254	1.71 283	0.47 239	0.77 279	0.91 253	1.01 250	0.91 209	1.22 245

ADCRef	1.01 251	0.65 242	0.48 204	0.39 157	0.47 206	0.65 233	0.68 254	0.61 147	1.08 285	0.52 122	0.64 203	0.75 189	0.43 206	0.38 215	1.56 283	0.72 232	0.61 196	0.59 236	1.53 226	0.58 221	0.66 183	0.71 201	0.50 250	0.43 215	0.75 220	1.25 278	0.82 187	8.96 334

AMNet	1.02 252	0.98 286	0.95 275	0.98 268	1.01 281	1.03 271	0.96 279	0.87 261	0.93 276	0.97 292	1.02 263	1.10 244	0.74 254	1.06 304	0.99 242	1.09 289	1.17 287	1.04 303	1.08 200	1.05 293	1.13 255	1.04 240	0.82 288	0.98 295	1.01 274	1.07 259	1.20 257	1.27 247

XQC	1.03 253	0.90 278	0.71 255	0.91 262	0.92 276	0.92 265	0.86 269	1.06 285	0.90 273	0.84 278	1.11 272	1.03 235	1.30 279	0.71 287	2.04 304	0.95 265	0.87 262	0.67 255	1.64 232	0.78 268	1.00 243	1.67 282	0.62 275	0.73 271	1.09 281	1.47 293	1.26 265	0.97 217

iRaft-Stereo_20w	1.06 254	0.49 177	1.34 307	1.18 280	0.46 202	0.78 255	0.46 205	0.76 236	0.37 188	0.74 252	6.16 334	0.84 212	0.29 123	0.26 161	0.81 195	0.97 270	0.59 181	0.44 141	1.72 233	0.61 239	1.04 246	1.56 276	0.21 138	0.25 123	0.92 255	1.31 284	1.45 286	2.71 292

RTS	1.09 255	0.59 228	0.59 230	0.60 221	0.58 233	0.96 266	0.90 271	0.80 247	0.88 269	0.59 171	0.71 223	1.28 254	0.62 243	0.51 252	2.04 304	0.98 273	1.19 288	0.77 280	2.33 255	0.85 277	0.96 238	1.16 250	0.49 246	0.65 263	1.23 288	4.43 336	1.15 248	1.45 251

RTSA	1.09 255	0.59 228	0.59 230	0.60 221	0.58 233	0.96 266	0.90 271	0.80 247	0.88 269	0.59 171	0.71 223	1.28 254	0.62 243	0.51 252	2.04 304	0.98 273	1.19 288	0.77 280	2.33 255	0.85 277	0.96 238	1.16 250	0.49 246	0.65 263	1.23 288	4.43 336	1.15 248	1.45 251

ITSA-stereo	1.12 257	0.72 254	0.59 230	1.20 282	0.84 272	0.64 232	0.64 244	0.95 268	0.78 259	0.84 278	2.54 307	1.39 259	1.23 273	0.81 293	1.20 263	1.01 279	0.83 258	0.67 255	1.56 227	0.62 243	1.08 252	1.46 269	0.56 269	0.71 267	0.95 261	1.27 280	0.99 228	4.08 312

DCVSM-stereo	1.13 258	0.66 245	0.79 262	0.89 259	0.65 244	1.15 280	0.73 258	0.95 268	0.82 265	1.04 296	4.18 318	3.75 303	1.45 280	0.49 246	0.83 200	0.86 253	0.69 231	0.60 239	2.08 246	0.87 279	1.06 250	0.77 213	0.84 289	0.72 270	0.74 215	0.89 224	0.98 227	1.09 228

CBMV	1.15 259	0.84 275	0.60 235	0.85 255	0.76 268	0.73 246	0.48 208	0.87 261	0.80 261	0.81 272	0.61 194	2.86 287	0.81 257	0.52 256	1.31 269	1.17 299	0.91 270	0.74 273	2.40 260	0.66 252	1.57 274	0.76 211	0.48 244	1.06 300	0.99 268	1.09 261	2.25 308	4.25 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 260	0.70 251	1.06 287	0.60 221	0.71 259	0.70 242	0.98 280	0.83 256	1.55 305	0.76 259	1.40 284	1.00 230	2.46 300	0.57 270	2.17 312	0.99 277	1.15 286	0.90 291	2.37 257	0.95 283	1.63 277	2.05 291	0.44 235	0.98 295	0.81 237	0.80 209	1.24 263	2.15 277

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 261	0.49 177	1.28 304	0.75 246	0.41 190	1.04 273	0.67 252	0.77 241	0.52 226	0.78 265	5.67 330	1.03 235	0.35 180	0.26 161	0.86 210	1.39 316	0.68 225	0.70 265	2.61 269	0.64 249	2.89 305	2.21 294	0.19 111	0.43 215	1.03 277	1.15 268	1.35 274	2.41 286

DeepPrunerF	1.22 262	0.49 177	0.39 162	0.58 215	2.86 325	0.49 189	0.55 222	0.52 99	0.58 240	0.43 78	0.67 218	0.43 91	0.32 155	0.42 232	1.64 287	0.75 238	0.58 167	0.46 163	0.93 189	0.46 184	0.61 167	0.53 159	0.40 228	0.35 186	15.32 348	0.82 214	0.65 139	0.62 156

ccs_rob	1.25 263	0.79 262	0.64 244	0.86 256	0.60 235	0.89 263	0.83 266	0.99 275	0.51 225	0.77 261	6.27 336	5.90 316	1.10 268	0.51 252	1.08 253	1.10 290	0.68 225	0.66 253	1.15 208	0.70 262	1.56 273	1.66 281	0.50 250	0.54 245	0.69 199	0.78 204	0.86 203	1.20 243

ADCL	1.27 264	0.82 269	0.64 244	0.60 221	0.53 219	0.73 246	0.91 273	0.75 232	2.78 329	0.68 231	1.01 262	0.86 217	0.50 222	0.50 250	1.27 266	0.64 212	0.66 217	0.57 226	1.20 212	0.60 230	0.98 242	0.88 226	0.50 250	0.47 231	1.60 307	1.50 298	0.88 206	11.30 337

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 265	0.90 278	0.63 242	1.27 285	0.90 275	1.21 284	2.21 304	1.27 290	1.18 290	1.00 294	0.91 253	1.80 274	1.16 271	1.07 305	1.48 279	0.77 241	0.70 233	0.58 231	2.75 273	0.67 256	1.39 269	2.93 306	0.85 291	0.73 271	1.47 302	1.68 303	1.33 272	2.96 297

FBW_ROB	1.34 266	1.42 302	1.08 290	2.01 301	1.42 302	1.37 292	1.63 297	0.99 275	0.70 251	0.72 248	1.02 263	2.05 278	0.91 262	1.47 311	1.24 265	0.60 201	0.88 266	0.65 251	6.08 303	0.59 225	1.06 250	0.81 219	1.48 311	1.12 306	0.99 268	1.20 271	0.99 228	1.66 264

UDG	1.35 267	2.24 310	0.81 264	2.58 302	2.45 316	2.48 305	2.57 308	0.76 236	0.86 267	0.77 261	1.08 266	1.51 263	0.56 234	2.59 316	1.06 250	0.69 226	1.89 309	0.80 286	2.31 253	0.97 286	1.24 261	0.98 234	1.43 310	0.62 258	0.74 215	0.81 211	0.95 218	0.81 201

DDUNet	1.38 268	2.18 308	0.79 262	2.67 305	2.43 315	2.57 306	2.52 307	0.80 247	0.84 266	0.63 197	0.94 255	1.57 268	0.45 212	2.65 320	0.94 231	0.78 244	1.99 311	0.75 275	2.31 253	0.91 282	1.16 256	0.97 233	2.71 318	0.56 248	0.72 208	0.71 187	0.97 224	0.85 205

PVD	1.47 269	1.04 290	1.44 309	1.10 273	1.09 290	1.19 282	1.07 283	1.91 321	2.05 315	0.79 268	1.49 287	1.54 266	1.91 290	0.89 299	2.26 318	1.35 309	1.39 295	1.09 308	2.41 261	1.14 299	1.51 272	1.98 290	0.79 284	1.08 303	1.49 304	1.82 306	1.67 295	2.10 275

SAMSARA	1.50 270	0.79 262	1.00 283	0.93 265	0.88 274	0.86 261	0.93 275	1.57 308	1.25 292	0.96 291	1.09 267	1.27 252	2.59 301	0.83 294	2.58 328	1.19 302	1.04 281	0.91 294	2.56 265	0.99 289	1.77 285	2.23 295	0.56 269	0.98 295	2.63 318	2.81 323	2.62 321	2.56 290

MFMNet_re	1.51 271	1.18 296	1.12 293	1.29 286	1.16 292	1.63 299	1.32 292	1.30 295	1.63 306	1.14 302	1.38 283	2.64 285	1.63 286	0.90 300	2.27 319	1.35 309	1.58 300	1.32 323	3.69 285	1.24 306	2.10 289	1.26 258	1.16 300	1.24 312	1.11 282	1.02 254	1.59 292	1.60 259

S-Stereo	1.54 272	0.81 266	0.83 267	1.15 277	1.16 292	1.29 289	1.56 295	1.02 280	1.09 286	1.25 309	4.20 319	4.10 308	1.10 268	0.66 281	2.16 311	1.63 323	0.90 269	1.05 304	2.20 250	1.10 296	1.26 262	3.12 309	1.31 309	1.17 310	0.84 246	1.18 270	1.21 258	2.18 278

ADCMid	1.56 273	0.92 282	0.99 279	0.70 240	0.86 273	1.05 274	1.37 293	1.29 293	1.77 309	0.75 256	1.75 296	1.27 252	1.48 281	0.69 285	2.18 313	1.07 286	0.98 278	0.79 284	2.74 272	0.80 270	1.31 265	1.74 285	1.06 299	0.70 266	1.01 274	1.53 299	1.02 235	10.33 335

FAT-Stereo	1.57 274	0.78 260	1.44 309	1.10 273	1.32 299	1.05 274	0.87 270	1.28 292	0.86 267	1.21 306	5.46 327	3.07 292	1.28 276	0.66 281	1.73 293	1.34 306	0.89 268	0.94 297	1.83 238	1.08 294	2.02 288	3.90 318	0.71 278	0.98 295	0.86 249	1.21 273	1.42 284	3.03 299

HBP-ISP	1.60 275	0.86 277	0.90 273	0.98 268	0.69 252	0.85 258	0.56 224	0.89 265	0.48 221	0.82 275	0.79 238	0.97 228	0.36 185	0.69 285	11.97 345	5.83 341	0.70 233	0.67 255	0.70 156	0.62 243	1.05 248	5.90 333	0.50 250	0.62 258	0.82 240	1.01 250	2.01 306	1.06 226

SANet	1.61 276	0.91 281	1.10 292	1.04 271	1.05 285	1.25 287	0.77 261	1.76 317	1.81 310	0.77 261	1.24 273	6.63 320	5.08 313	0.83 294	1.56 283	0.77 241	1.24 292	0.90 291	1.58 228	0.82 275	1.05 248	1.00 237	0.90 292	1.27 313	1.32 296	1.93 308	1.88 302	3.10 301

AnyNet_C32	1.64 277	0.65 242	0.74 258	0.67 236	0.73 261	0.86 261	1.14 284	0.95 268	3.12 332	0.75 256	1.53 288	0.94 223	0.64 247	0.67 283	1.83 298	1.11 292	1.06 285	0.95 298	1.78 237	0.76 266	1.76 284	1.71 283	0.66 277	0.85 286	1.13 284	2.68 322	1.17 253	13.55 339

pmcnn	1.66 278	0.80 265	0.52 215	1.19 281	1.01 281	1.21 284	0.93 275	0.96 273	0.54 230	0.74 252	2.66 309	3.98 307	5.06 312	0.31 190	1.65 289	1.40 317	1.20 290	0.91 294	3.99 288	0.95 283	4.45 330	1.02 239	0.90 292	0.90 288	1.07 279	1.01 250	2.43 315	3.03 299

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 279	1.25 299	1.05 285	1.56 295	1.08 288	1.20 283	3.18 316	1.50 304	2.10 317	1.30 313	0.98 260	1.50 262	1.04 263	1.66 312	1.71 290	1.18 300	0.84 259	1.01 300	6.24 304	1.15 302	1.43 270	3.23 311	1.19 301	1.14 307	1.52 305	1.29 282	1.09 242	2.78 294

MFN_U_SF_RVC	1.68 280	1.06 291	0.88 271	1.25 284	1.01 281	1.53 296	2.07 302	1.38 300	1.17 289	1.51 322	2.95 311	2.00 277	1.57 284	2.05 314	2.38 324	0.98 273	0.87 262	0.82 287	6.78 307	1.11 298	2.21 292	2.38 299	0.65 276	1.11 305	1.23 288	1.33 287	1.28 268	1.69 266

CBMV_ROB	1.71 281	0.79 262	0.65 247	1.35 288	1.07 287	1.01 269	0.74 260	1.01 279	0.54 230	0.72 248	0.81 243	9.80 335	5.90 319	0.57 270	1.42 274	0.69 226	0.80 253	0.58 231	5.38 296	1.22 304	0.95 237	0.55 165	0.53 261	0.62 258	1.22 287	1.45 292	2.72 324	2.94 296

gcap-zeroshot	1.75 282	0.44 134	0.89 272	0.59 218	0.36 164	0.55 209	0.29 167	0.74 228	0.29 121	0.74 252	0.76 235	1.18 250	0.33 161	0.24 134	0.78 186	0.97 270	0.61 196	0.53 207	29.80 341	0.80 270	1.04 246	1.45 268	0.23 162	0.34 182	0.75 220	0.99 245	0.96 221	0.75 192

edge stereo	1.82 283	1.16 295	2.22 322	1.46 293	1.28 296	1.58 297	1.38 294	1.67 314	1.30 294	1.20 305	3.42 315	4.33 310	2.26 296	0.80 292	1.41 273	1.46 319	1.05 283	0.83 290	5.42 297	0.97 286	1.34 267	3.76 315	0.95 297	0.88 287	1.26 294	1.20 271	1.70 297	2.91 295

G-Net	1.86 284	1.00 288	1.28 304	0.89 259	0.93 277	1.10 277	0.77 261	1.63 310	2.07 316	0.99 293	2.89 310	7.30 326	1.67 287	0.55 263	1.45 275	1.75 326	1.04 281	0.93 296	2.87 274	2.72 337	1.89 287	1.47 270	0.80 286	1.02 299	1.06 278	1.71 304	2.82 325	5.60 321

ADCS	1.88 285	1.06 291	0.98 278	0.93 265	1.10 291	1.09 276	1.14 284	1.27 290	2.49 323	0.89 284	1.36 282	1.51 263	2.92 305	0.86 297	3.30 331	2.26 332	1.46 299	1.26 317	3.10 281	1.29 308	2.48 297	2.88 304	0.80 286	1.10 304	1.33 298	4.48 338	1.41 283	6.08 324

SQANet	1.90 286	2.70 315	1.03 284	3.09 312	2.17 310	3.29 311	2.70 310	0.95 268	0.65 247	1.00 294	0.71 223	2.69 286	1.10 268	2.30 315	0.78 186	0.55 184	1.02 280	0.72 268	9.92 320	0.68 258	2.11 290	1.25 256	3.28 319	0.58 252	0.98 265	1.31 284	1.33 272	2.34 282

SPS-STEREO	1.93 287	1.27 300	1.21 296	1.60 297	1.34 300	1.44 294	1.17 287	1.66 311	1.36 299	1.38 316	3.67 316	3.02 291	1.29 277	1.05 303	1.85 299	1.83 328	1.58 300	1.37 325	8.86 316	1.34 309	3.07 311	1.47 270	1.27 306	1.37 315	1.42 301	1.28 281	2.02 307	1.89 269
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 288	1.18 296	1.26 302	1.45 292	1.28 296	1.10 277	2.21 304	1.88 319	1.41 300	1.33 314	1.32 279	2.29 279	2.23 293	1.25 309	4.58 336	1.87 329	2.55 321	1.13 312	2.73 271	1.63 321	3.69 323	3.33 312	1.26 302	2.09 337	1.93 312	1.47 293	1.59 292	2.77 293

AnyNet_C01	2.06 289	1.08 293	1.06 287	1.14 276	1.08 288	1.01 269	2.69 309	1.69 315	2.66 326	1.21 306	1.67 293	2.90 289	2.60 302	0.95 302	3.65 332	4.02 339	2.09 313	2.21 339	3.08 280	1.56 318	3.30 317	2.89 305	1.26 302	1.15 308	1.80 310	1.43 291	1.51 289	3.90 310

DDF-Stereo	2.07 290	0.43 128	0.28 113	10.45 339	0.48 209	14.62 348	0.70 257	0.72 219	0.29 121	0.66 219	0.48 147	17.48 343	0.59 242	0.26 161	0.55 115	0.56 190	0.60 188	0.45 151	1.27 215	0.38 144	0.83 216	0.77 213	0.25 173	0.24 112	0.45 120	0.45 127	0.91 209	0.67 169

ADCPNet	2.08 291	0.77 258	0.87 270	0.83 254	1.21 294	0.85 258	1.59 296	1.02 280	1.35 297	0.83 277	1.97 301	1.01 233	7.76 325	0.75 290	2.35 323	1.16 298	0.95 275	0.71 267	4.05 289	0.97 286	1.30 264	1.61 278	0.72 279	0.76 276	1.52 305	1.96 311	1.21 258	16.04 342

DDVS	2.32 292	0.70 251	0.82 266	0.70 240	0.74 265	0.73 246	0.59 229	1.09 287	0.88 269	0.80 269	34.26 352	3.93 305	1.16 271	0.52 256	1.09 255	1.35 309	0.73 242	0.65 251	1.95 243	0.95 283	1.67 279	2.27 296	0.48 244	0.56 248	0.69 199	0.84 216	1.21 258	1.35 249

Ntro	2.32 292	3.40 333	1.53 311	3.55 320	2.52 318	3.71 322	3.36 317	1.11 288	1.05 284	1.16 303	0.90 252	2.93 290	1.24 274	2.72 322	1.00 243	0.64 212	1.40 296	0.82 287	10.96 323	1.14 299	2.72 300	3.19 310	4.26 325	0.73 271	1.24 291	1.59 301	1.56 291	2.31 281

RainbowNet	2.32 292	2.93 321	1.87 318	3.34 318	2.57 319	3.50 313	3.49 320	1.29 293	0.92 274	1.53 325	0.89 251	3.18 294	2.31 297	2.94 323	1.30 268	0.90 257	1.61 303	1.00 299	5.61 298	1.51 313	2.82 304	4.18 320	4.25 324	0.97 293	1.32 296	1.58 300	1.71 298	3.00 298

otaku	2.33 295	3.05 325	1.19 294	3.36 319	2.37 313	3.56 316	3.08 315	1.05 282	0.98 282	1.13 299	0.80 242	2.88 288	1.62 285	2.59 316	0.95 233	0.64 212	1.23 291	0.75 275	13.16 328	1.09 295	2.47 296	2.63 301	4.75 329	0.75 275	1.13 284	1.38 290	1.69 296	2.52 289

ACVNet-4b	2.35 296	2.75 318	1.60 313	3.13 313	2.29 312	3.52 315	3.67 323	1.35 297	1.35 297	1.27 310	0.72 228	3.26 296	2.62 303	3.04 326	0.98 239	0.78 244	2.13 314	1.02 301	9.04 317	1.23 305	2.74 301	3.39 314	4.08 322	0.92 289	1.24 291	1.29 282	1.46 287	2.48 288

ACVNet_1	2.47 297	3.23 328	2.35 324	4.40 327	2.93 329	3.77 324	3.96 326	1.34 296	1.18 290	1.21 306	1.02 263	3.31 298	2.07 291	3.09 328	1.31 269	0.70 230	2.26 318	1.10 309	9.52 318	1.14 299	3.45 319	1.18 253	4.50 328	1.07 301	1.39 300	1.75 305	1.36 276	2.10 275

MonStereo1	2.61 298	2.91 320	1.70 314	3.94 324	3.77 336	3.57 317	3.72 325	1.55 306	1.64 307	1.43 318	1.63 292	4.85 313	5.63 317	2.99 325	1.35 271	0.90 257	1.99 311	1.31 320	5.93 299	1.75 325	2.96 307	1.93 289	4.83 332	0.93 292	1.31 295	1.08 260	2.49 318	2.38 284

SGM-ForestM	2.61 298	4.20 337	0.93 274	2.78 307	1.37 301	3.57 317	2.93 313	2.59 330	1.51 304	0.70 242	1.32 279	7.25 324	5.36 316	0.47 243	0.89 219	0.53 174	0.79 252	0.54 213	7.58 309	0.60 230	0.82 214	0.47 132	0.51 258	0.80 282	4.97 335	3.66 334	7.05 343	6.30 325

DPSNet	2.61 298	0.83 271	0.77 261	1.21 283	1.24 295	1.34 291	0.93 275	1.08 286	1.49 303	0.78 265	0.86 249	6.91 322	3.85 307	0.58 273	4.58 336	2.54 333	1.43 298	1.24 315	14.95 332	1.34 309	4.83 334	8.01 339	1.75 313	1.40 318	1.47 302	1.95 310	1.60 294	1.66 264

DGSMNet	2.66 301	0.96 283	1.36 308	1.03 270	0.99 280	1.12 279	1.05 282	1.36 298	0.94 279	2.15 337	13.54 348	1.71 272	1.85 288	0.93 301	2.50 327	3.85 338	5.34 330	1.61 330	5.07 294	1.68 323	7.04 339	8.02 340	0.96 298	1.19 311	1.01 274	1.33 287	1.40 282	1.88 268

WAO-6	2.71 302	2.26 311	1.57 312	3.00 311	2.25 311	3.01 309	3.02 314	1.77 318	2.35 318	1.52 324	1.62 291	3.94 306	5.12 314	2.64 319	2.22 315	1.38 314	2.65 322	1.36 324	4.86 293	1.54 317	2.76 303	4.79 324	2.70 317	1.73 330	2.71 320	2.59 321	2.68 323	5.02 318

PSMNet_ROB	2.71 302	3.39 332	1.92 319	2.87 309	2.04 308	4.01 327	3.50 321	1.46 302	1.41 300	1.59 327	3.34 312	3.52 299	4.97 311	4.50 335	1.61 286	0.95 265	1.87 308	1.06 305	8.62 313	1.63 321	2.32 295	1.51 274	5.43 339	1.37 315	1.98 316	1.94 309	1.91 303	2.39 285

WAO-7	2.72 304	1.83 306	2.89 333	7.39 333	1.73 307	1.76 302	1.82 299	2.07 322	2.65 325	2.21 338	5.39 326	4.58 312	5.72 318	1.23 308	2.07 308	1.27 305	1.69 304	1.22 314	7.70 310	1.51 313	1.64 278	3.07 308	0.84 289	1.65 328	1.83 311	2.48 320	1.97 305	3.27 303

SGM_RVC	2.81 305	1.46 303	0.85 268	1.76 299	1.28 296	1.68 301	1.19 288	1.56 307	1.14 288	0.82 275	1.70 294	7.09 323	2.67 304	0.42 232	0.92 225	0.57 191	0.75 245	0.57 226	11.20 325	0.66 252	0.94 234	0.46 127	0.51 258	0.84 285	1.97 315	1.64 302	5.04 339	26.13 347
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 306	3.23 328	1.81 316	6.04 331	3.38 335	3.63 319	3.67 323	1.88 319	1.97 314	1.47 319	1.30 277	3.69 302	4.10 309	2.97 324	1.45 275	0.97 270	2.41 319	1.29 318	5.94 300	1.74 324	3.20 313	4.23 321	4.79 331	1.55 323	2.65 319	2.27 317	2.56 319	2.64 291

IMH-64-1	2.92 307	2.70 315	2.36 325	3.23 314	2.71 321	3.70 320	4.05 327	1.66 311	2.48 321	1.13 299	1.26 275	3.60 300	6.29 321	3.59 329	2.28 320	1.15 296	2.20 315	1.31 320	6.02 301	1.52 315	3.03 309	5.48 327	4.83 332	1.40 318	2.83 322	2.02 312	2.34 311	3.64 306

IMH-64	2.92 307	2.70 315	2.36 325	3.23 314	2.71 321	3.70 320	4.05 327	1.66 311	2.48 321	1.13 299	1.26 275	3.60 300	6.29 321	3.59 329	2.28 320	1.15 296	2.20 315	1.31 320	6.02 301	1.52 315	3.03 309	5.48 327	4.83 332	1.40 318	2.83 322	2.02 312	2.34 311	3.64 306

SFCPSM	3.03 309	0.82 269	0.63 242	0.77 250	0.69 252	0.72 245	0.63 242	0.83 256	0.98 282	0.71 245	2.00 302	2.57 281	3.49 306	0.56 265	1.16 261	0.93 264	0.74 243	0.64 247	54.48 353	1.19 303	0.88 222	0.91 229	0.55 267	0.55 247	0.94 259	0.93 232	1.11 246	1.39 250

ACVNet_2	3.17 310	2.98 322	2.25 323	4.72 328	2.88 326	3.50 313	3.48 319	1.58 309	1.33 295	1.29 312	1.10 269	3.22 295	2.45 299	2.67 321	1.29 267	0.86 253	7.26 334	1.02 301	22.14 336	1.37 311	3.22 314	1.25 256	4.24 323	1.37 315	1.93 312	1.92 307	1.83 301	2.36 283

ELAS_RVC	3.22 311	2.01 307	1.85 317	2.66 304	2.07 309	5.08 335	2.06 301	2.41 328	1.89 312	1.74 332	4.78 321	8.00 327	8.02 326	0.74 289	2.38 324	0.81 248	1.75 306	1.14 313	3.97 287	1.27 307	4.64 333	7.61 337	1.26 302	1.74 331	6.58 340	3.21 329	3.39 329	3.80 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 312	2.76 319	2.37 327	3.26 316	2.74 323	3.73 323	4.10 329	1.72 316	2.58 324	1.17 304	1.24 273	3.92 304	10.58 328	6.80 344	1.57 285	1.11 292	2.25 317	1.30 319	6.28 305	1.56 318	2.97 308	4.14 319	4.90 335	1.45 322	3.01 326	2.36 318	2.47 317	5.19 320

anonymity	3.27 313	0.41 116	1.09 291	0.58 215	0.41 190	0.47 185	0.30 174	0.79 245	0.33 163	0.61 181	69.49 356	0.85 213	0.30 133	0.24 134	0.59 129	1.02 281	0.60 188	0.43 136	1.35 218	0.60 230	0.73 202	1.82 288	0.24 170	0.29 143	1.00 271	1.24 275	1.08 240	1.47 253

MDST_ROB	3.33 314	2.32 312	0.75 259	3.90 323	1.47 304	2.61 307	1.00 281	1.12 289	0.72 252	0.78 265	0.67 218	1.54 266	25.37 341	0.34 202	2.11 310	0.53 174	0.65 214	0.48 175	3.69 285	0.58 221	0.88 222	0.59 167	0.58 271	0.68 265	7.85 343	3.03 327	17.15 348	8.63 333

ELAS	3.38 315	2.19 309	1.79 315	2.99 310	2.37 313	3.32 312	2.09 303	2.60 331	2.85 330	1.28 311	4.85 323	8.61 329	8.02 326	0.76 291	2.90 329	0.81 248	1.80 307	1.10 309	4.19 291	1.10 296	4.53 331	7.86 338	1.26 302	1.63 326	7.08 341	4.79 339	3.66 334	4.87 316
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 316	1.54 304	1.05 285	2.64 303	1.72 306	2.05 304	1.15 286	2.40 327	1.41 300	0.90 285	6.48 337	9.56 333	7.42 324	0.49 246	11.75 343	1.94 330	0.87 262	0.74 273	8.79 314	0.80 270	8.36 340	8.07 341	0.73 281	1.07 301	3.39 328	2.15 316	5.22 340	4.99 317
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	3.81 317	1.38 301	1.26 302	1.80 300	1.47 304	1.93 303	1.71 298	1.47 303	1.33 295	1.34 315	6.67 339	9.59 334	12.99 333	1.20 307	1.73 293	1.47 320	1.42 297	1.24 315	11.11 324	1.37 311	3.07 311	2.13 293	1.27 306	1.42 321	1.69 308	1.26 279	2.90 326	26.50 348

DispFullNet	4.17 318	3.20 327	4.34 341	2.72 306	2.46 317	2.92 308	2.70 310	2.79 336	1.90 313	4.51 347	6.62 338	8.91 331	4.83 310	2.59 316	2.00 303	8.18 344	3.24 326	1.98 333	24.96 338	2.93 339	3.99 325	3.36 313	1.71 312	1.15 308	1.36 299	1.32 286	2.36 314	3.65 308

WAO-8	4.25 319	3.34 330	2.80 330	10.32 337	2.92 327	4.17 328	5.89 332	2.66 334	4.45 336	1.69 330	3.41 313	5.94 317	11.31 330	5.29 339	1.71 290	1.34 306	2.69 323	1.51 328	10.78 321	2.48 334	2.63 298	4.50 322	3.44 320	1.58 324	5.12 336	3.31 331	3.60 331	5.76 322

Venus	4.25 319	3.34 330	2.80 330	10.32 337	2.92 327	4.17 328	5.89 332	2.66 334	4.45 336	1.69 330	3.41 313	5.94 317	11.31 330	5.29 339	1.71 290	1.34 306	2.69 323	1.51 328	10.78 321	2.48 334	2.63 298	4.50 322	3.44 320	1.58 324	5.12 336	3.31 331	3.60 331	5.76 322

LVE	4.33 321	3.03 323	2.00 320	27.23 348	3.06 330	3.83 325	12.07 347	1.53 305	1.64 307	1.85 334	1.48 286	3.30 297	3.91 308	3.06 327	1.45 275	1.05 284	1.95 310	1.38 326	15.68 333	1.62 320	3.25 316	5.86 330	4.42 327	1.76 332	2.87 324	2.06 314	2.34 311	3.25 302

PWCK	5.04 322	3.03 323	2.21 321	3.61 321	2.60 320	4.41 331	5.09 330	2.45 329	2.76 328	3.31 343	4.34 320	10.15 338	5.13 315	1.74 313	1.99 302	1.38 314	2.41 319	1.45 327	51.59 352	2.35 332	3.70 324	2.69 303	2.65 316	1.78 334	2.97 325	3.21 329	2.43 315	4.77 315

STStereo	5.29 323	2.47 313	5.20 343	5.20 329	2.80 324	4.72 332	3.42 318	6.23 345	6.52 339	1.51 322	7.61 341	9.53 332	14.86 336	0.63 278	4.09 335	0.64 212	0.87 262	0.62 242	36.67 345	1.02 290	1.23 260	1.05 241	0.78 283	1.63 326	3.46 329	2.43 319	3.53 330	14.15 340

notaker	5.52 324	5.55 343	3.76 339	13.97 343	5.34 341	5.44 339	7.16 335	2.36 326	2.68 327	2.06 336	1.80 298	12.90 342	23.86 340	3.98 332	2.04 304	1.73 325	3.45 328	2.12 336	17.08 334	2.15 329	6.10 338	5.87 331	6.15 343	2.12 338	1.79 309	2.08 315	2.31 310	3.29 304

MADNet++	5.64 325	3.51 334	3.77 340	2.84 308	4.62 339	3.02 310	3.65 322	4.36 339	5.03 338	4.18 346	5.07 325	6.45 319	5.92 320	6.18 343	7.04 339	6.82 342	4.71 329	4.00 343	8.03 311	5.83 343	9.92 344	16.38 348	2.32 315	4.34 346	3.95 334	11.38 345	4.93 338	4.01 311

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 326	0.56 221	1.25 301	0.75 246	0.69 252	1.17 281	0.81 263	0.82 255	0.80 261	0.81 272	4.78 321	1.00 230	0.37 189	0.27 170	1.13 258	1.54 321	0.70 233	0.60 239	124.50 356	0.54 203	1.43 270	2.64 302	0.22 152	0.36 193	0.91 253	1.13 266	1.13 247	2.18 278

TorneroNet-64	6.02 327	4.60 339	2.53 328	15.58 344	3.29 333	4.87 333	7.75 336	2.23 324	10.02 342	1.42 317	1.31 278	7.26 325	29.23 345	4.36 334	2.09 309	1.21 303	8.22 335	1.70 332	17.35 335	2.62 336	4.31 328	5.68 329	5.20 337	1.76 332	3.58 330	3.76 335	2.29 309	8.34 332

JetBlue	6.09 328	3.85 335	3.31 338	5.99 330	4.13 338	6.22 341	7.94 337	3.42 337	2.89 331	1.47 319	1.46 285	8.10 328	1.90 289	5.39 341	11.86 344	3.22 335	3.30 327	2.99 340	5.32 295	2.40 333	9.74 343	10.03 346	4.93 336	2.18 339	7.39 342	17.16 347	3.72 336	24.15 345

UNDER WATER-64	6.11 329	5.20 341	3.13 336	12.20 341	5.77 342	6.55 343	8.53 341	4.74 343	3.45 334	2.30 341	2.36 305	12.04 341	12.47 332	5.08 337	3.02 330	1.81 327	12.11 344	2.17 337	8.81 315	4.17 342	5.75 337	7.27 336	8.74 348	2.61 342	3.86 333	8.63 342	4.32 337	7.86 331

MANE	7.31 330	2.64 314	4.48 342	3.30 317	3.10 331	3.94 326	2.83 312	5.37 344	6.88 340	1.11 298	5.64 329	8.81 330	11.02 329	0.67 283	3.83 333	3.83 337	1.32 293	18.03 349	8.61 312	0.84 276	4.22 326	1.16 250	0.74 282	1.79 335	13.65 347	18.61 348	22.89 350	38.18 355

UNDER WATER	7.55 331	4.74 340	3.06 335	10.46 340	5.92 343	6.35 342	8.05 338	4.32 338	3.69 335	1.97 335	2.14 303	10.53 339	62.60 354	4.83 336	2.25 317	1.59 322	12.22 345	2.08 335	9.67 319	3.97 340	5.27 336	6.65 334	8.86 349	2.65 343	3.82 332	5.62 340	3.62 333	7.03 329

JetRed	7.85 332	5.29 342	6.07 345	3.75 322	5.00 340	6.95 344	10.20 344	4.64 342	3.42 333	2.92 342	2.39 306	6.71 321	2.25 295	7.15 345	10.26 341	7.34 343	8.59 336	7.11 344	4.82 292	4.08 341	10.76 347	9.27 342	7.85 347	3.34 344	10.96 344	24.25 351	11.90 345	24.57 346

TorneroNet	8.11 333	4.28 338	2.58 329	27.50 349	3.31 334	5.00 334	6.00 334	2.62 332	10.13 344	1.49 321	2.57 308	11.07 340	68.61 355	4.25 333	1.77 297	1.18 300	5.78 331	1.62 331	23.67 337	2.83 338	4.30 327	5.47 326	5.37 338	1.65 328	3.72 331	3.14 328	2.59 320	6.36 326

KSHMR	8.16 334	4.16 336	2.96 334	25.39 347	3.92 337	5.08 335	5.53 331	2.62 332	2.40 320	2.23 339	2.26 304	4.37 311	77.17 356	5.23 338	2.24 316	1.71 324	2.79 325	1.98 333	31.04 342	2.02 328	4.59 332	5.35 325	7.54 346	1.89 336	3.30 327	2.91 325	3.01 327	6.51 327

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 335	0.65 242	1.07 289	0.94 267	0.83 271	0.81 256	1.27 291	0.85 260	0.73 253	0.93 286	6.13 333	180.62 357	2.17 292	1.33 310	1.22 264	1.01 279	0.93 274	1.06 305	6.32 306	0.79 269	3.32 318	3.77 316	0.55 267	0.76 276	0.95 261	1.34 289	1.19 256	2.42 287

LSM0	8.30 336	1.08 293	0.95 275	1.66 298	1.42 302	1.59 298	1.96 300	2.27 325	2.36 319	1.66 329	3.94 317	4.10 308	6.30 323	0.63 278	62.38 357	74.74 357	1.69 304	1.06 305	12.18 326	2.23 330	4.96 335	9.29 343	0.92 294	1.29 314	1.95 314	2.97 326	3.66 334	14.83 341

ACV-stereo	8.39 337	1.01 289	0.97 277	1.29 286	0.73 261	1.48 295	0.95 278	0.88 264	1.10 287	1.07 297	1.33 281	1.06 240	23.12 339	0.52 256	4.00 334	3.78 336	1.05 283	0.79 284	168.94 357	1.91 326	3.64 322	1.44 266	0.72 279	0.74 274	0.74 215	0.90 226	1.43 285	1.03 224

ktn	8.45 338	3.18 326	2.84 332	6.37 332	3.26 332	4.31 330	10.28 345	2.15 323	10.13 344	2.27 340	1.83 299	42.17 351	55.84 352	3.93 331	2.34 322	2.09 331	9.85 337	2.17 337	33.98 343	2.24 331	3.24 315	3.03 307	4.78 330	2.25 340	2.59 317	2.81 323	3.18 328	5.04 319

zero-FE	9.08 339	0.42 123	0.28 113	61.19 357	0.56 227	106.36 358	1.24 290	0.72 219	0.30 130	0.66 219	0.56 179	61.54 355	0.66 249	0.25 150	0.59 129	0.53 174	0.60 188	0.47 169	2.54 263	0.38 144	1.35 268	0.96 232	0.25 173	0.24 112	0.45 120	0.44 121	0.91 209	0.66 165

XX-Stereo	9.49 340	0.38 100	0.36 147	0.63 228	0.28 121	0.54 207	0.28 160	0.69 203	0.28 113	0.69 239	6.24 335	1.00 230	0.29 123	0.23 123	0.70 175	1.08 287	0.60 188	0.52 203	1.58 228	0.53 197	0.76 206	0.65 185	0.18 103	0.26 129	233.61 359	0.88 222	1.01 234	1.90 271

DGTPSM_ROB	12.12 341	5.96 344	17.45 350	4.20 325	7.86 344	5.15 337	8.18 339	4.56 340	11.64 346	4.52 348	8.72 343	5.01 314	17.08 337	12.98 348	14.91 347	14.58 348	6.85 332	15.76 347	12.78 327	12.05 348	9.07 341	21.74 349	5.67 340	11.54 350	11.84 345	31.02 354	12.98 346	33.06 351

DPSMNet_ROB	12.40 342	5.97 345	17.46 351	4.21 326	7.87 345	5.15 337	8.18 339	4.56 340	11.65 347	4.54 349	8.87 344	5.17 315	22.69 338	13.00 349	14.98 348	14.62 349	6.90 333	15.82 348	14.07 331	12.05 348	9.09 342	21.75 350	5.68 341	11.54 350	11.87 346	31.03 355	12.99 347	33.06 351

LE_ROB	17.44 343	1.82 305	6.12 346	9.40 334	53.85 358	8.01 345	46.26 354	11.27 350	28.12 351	1.80 333	7.03 340	38.62 349	49.53 351	0.34 202	1.76 296	0.55 184	0.78 248	0.59 236	36.68 346	6.72 344	2.92 306	0.85 222	29.06 353	12.10 352	26.35 349	25.49 352	27.84 353	37.03 354

DLNR_Zeroshot_test	17.86 344	67.45 358	1.21 296	81.91 358	0.35 160	0.45 178	74.74 358	0.76 236	0.27 106	0.69 239	0.60 187	1.16 248	0.29 123	8.20 346	84.48 358	102.07 358	23.88 350	15.14 346	7.31 308	0.50 191	4.38 329	2.51 300	0.18 103	0.43 215	0.76 226	0.86 217	0.80 181	0.80 199

DPSM_ROB	18.32 345	16.26 347	21.94 352	9.42 335	8.75 346	13.61 346	9.11 342	10.90 348	15.09 348	8.45 350	8.95 345	10.12 336	13.19 334	16.42 350	19.79 350	19.11 350	18.35 348	20.45 350	13.82 329	14.88 350	26.56 351	27.45 351	6.49 344	14.39 353	31.57 354	38.83 356	36.85 355	43.86 356

DPSM	18.32 345	16.26 347	21.94 352	9.42 335	8.75 346	13.61 346	9.11 342	10.90 348	15.09 348	8.45 350	8.95 345	10.12 336	13.19 334	16.42 350	19.79 350	19.11 350	18.35 348	20.45 350	13.82 329	14.88 350	26.56 351	27.45 351	6.49 344	14.39 353	31.57 354	38.83 356	36.85 355	43.86 356

DPSimNet_ROB	18.93 347	32.01 351	5.97 344	12.40 342	11.35 349	6.13 340	28.07 351	15.03 351	35.64 354	3.96 345	78.33 357	18.15 344	35.00 346	5.44 342	12.19 346	10.36 346	13.57 346	3.64 342	87.52 355	6.87 345	14.36 350	9.97 344	4.40 326	7.14 348	5.17 338	9.85 343	5.93 342	32.56 350

HanzoNet	19.12 348	15.23 346	6.99 347	35.06 352	14.35 350	40.77 353	42.46 353	17.81 352	22.51 350	3.55 344	8.29 342	41.30 350	56.30 353	43.04 356	5.72 338	4.37 340	37.83 354	3.30 341	49.59 351	8.93 347	10.30 346	6.85 335	14.15 352	3.46 345	5.94 339	5.80 341	5.29 341	7.13 330

LRCNet_RVC	21.34 349	28.92 350	11.37 349	31.78 351	29.09 354	34.25 352	27.43 350	21.71 354	10.07 343	29.63 355	30.60 351	32.06 347	25.81 342	33.87 354	11.15 342	2.97 334	25.27 351	21.35 352	44.05 349	20.83 352	14.27 349	5.87 331	36.69 354	27.43 355	2.76 321	1.47 293	8.68 344	6.79 328

BEATNet-Init1	22.01 350	36.32 354	3.23 337	54.74 356	11.23 348	52.95 357	28.72 352	9.47 346	8.51 341	1.57 326	10.45 347	33.05 348	48.98 350	0.71 287	16.97 349	11.50 347	1.60 302	1.11 311	77.80 354	35.27 355	9.94 345	9.98 345	1.27 306	2.30 341	27.41 350	11.09 344	52.85 357	35.36 353

PML	30.82 351	20.91 349	7.15 348	29.65 350	20.81 353	29.11 351	10.50 346	10.87 347	88.32 358	20.03 354	154.19 358	98.60 356	119.55 357	10.53 347	9.19 340	8.69 345	16.72 347	7.27 345	34.57 344	7.35 346	12.77 348	10.86 347	5.72 342	6.17 347	33.11 356	12.83 346	34.30 354	12.33 338

CasAABBNet	36.73 352	32.73 353	44.18 357	18.81 345	17.45 351	27.29 350	18.12 348	21.69 353	30.40 352	17.52 352	18.08 349	20.27 345	26.53 343	32.96 352	38.28 353	37.42 352	36.82 352	41.12 354	27.47 340	29.86 353	53.56 357	55.70 356	12.93 350	28.91 356	63.44 358	78.07 358	73.93 358	88.05 358

FlowAnything	36.80 353	32.68 352	44.29 358	18.93 346	17.69 352	27.11 349	18.38 349	21.83 355	30.48 353	17.53 353	18.21 350	20.29 346	26.54 344	33.31 353	37.97 352	37.86 353	36.82 352	40.93 353	27.35 339	30.03 354	53.34 356	55.72 357	12.99 351	29.50 357	63.36 357	78.25 359	73.99 359	88.17 359

HaxPig	41.43 354	43.85 355	40.81 354	44.90 353	47.49 356	44.66 354	46.30 355	46.31 356	45.63 356	49.00 356	49.30 353	47.24 352	43.73 348	42.64 355	40.44 355	39.13 355	48.37 355	51.07 355	43.33 347	42.25 356	42.88 353	36.52 353	50.75 356	43.02 359	27.54 351	19.97 349	20.68 349	20.75 344

AVERAGE_ROB	41.98 355	44.82 356	42.27 355	45.98 354	46.88 355	45.60 355	46.56 356	47.04 357	43.89 355	49.19 357	49.91 354	47.25 353	43.00 347	49.19 357	40.14 354	38.38 354	49.01 356	51.31 356	43.98 348	42.43 357	43.31 354	38.64 354	49.42 355	42.83 358	28.65 352	20.44 350	23.41 351	19.88 343

MEDIAN_ROB	44.95 356	47.36 357	44.12 356	48.52 355	49.78 357	48.21 356	49.25 357	49.72 358	46.35 357	52.53 358	53.59 355	50.59 354	45.49 349	49.36 358	43.27 356	41.36 356	51.85 357	54.40 357	47.03 350	45.93 358	45.78 355	40.06 355	52.67 357	45.67 360	31.00 353	26.54 353	25.33 352	27.95 349

GS-Stereo																							0.08 14	0.10 19	0.18 19	0.16 11	0.25 22	0.16 20

FSD		0.53 212	0.53 217	0.53 205	0.53 219	0.52 199	0.53 216	0.75 232	0.40 198	0.80 269	0.59 184			0.55 263	0.62 145	0.64 212			0.66 143	0.55 208				0.52 241	0.68 198	0.62 173	0.69 151	0.70 182

ASD4																								8.34 349

STTRV1_RVC		0.81 266	0.64 244	1.04 271	0.73 261	1.03 271	0.85 267	0.91 266	0.92 274	0.93 286	0.95 257	1.72 273	2.23 293	0.86 297	1.46 278	0.78 244	1.37 294	0.72 268		1.97 327	1.59 275	1.23 255		0.97 293	1.07 279	1.11 264	1.75 299	3.40 305

Low-res two-view benchmark