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

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 21	0.11 7	0.09 12	0.16 44	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 30	0.19 32	0.22 33	0.12 12	0.23 32	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 21	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 37	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 12	0.18 15	0.22 30	0.19 32	0.19 20	0.12 12	0.21 27	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 18	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 52	0.14 42	0.15 37	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 26	0.15 4	0.15 3	0.23 36	0.15 13	0.21 29	0.12 12	0.18 20	0.18 31	0.08 21	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 45	0.15 23

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 18	0.08 7	0.11 29	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 31	0.11 23	0.16 44	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 26	0.17 12	0.18 15	0.23 36	0.17 24	0.22 33	0.14 28	0.20 24	0.14 13	0.08 21	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 33	0.15 23

ProNet	0.14 19	0.13 18	0.14 54	0.11 29	0.07 11	0.14 49	0.12 80	0.13 20	0.06 4	0.08 5	0.24 77	0.09 3	0.06 3	0.07 26	0.22 38	0.21 25	0.22 30	0.18 27	0.19 20	0.14 28	0.20 24	0.11 6	0.12 67	0.11 41	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 27	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 44	0.26 48	0.20 23	0.18 27	0.20 26	0.11 6	0.24 41	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 50	0.20 40	0.23 22	0.15 23
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
derf	0.10 3	0.07 3	0.09 21	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 32	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 10	0.09 3	0.07 14	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 27	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 21	0.09 3	0.09 12	0.09 8	0.16 42	0.12 9	0.07 9	0.04 4	0.17 12	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 10	0.12 12	0.16 11	0.10 5	0.08 21	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

quiztm	0.11 4	0.12 15	0.10 27	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 23	0.07 3	0.09 14	0.13 15	0.07 9	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 27	0.09 3	0.07 14	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 40	0.12 8

BridgeDepth	0.13 11	0.13 18	0.09 21	0.11 29	0.08 21	0.11 29	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 16	0.06 6	0.31 66	0.07 9	0.06 16	0.17 12	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 10	0.11 6	0.16 11	0.17 25	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CoSv	0.13 11	0.17 45	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 64	0.07 31	0.15 31	0.10 19	0.13 28	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 12	0.20 21	0.21 27	0.12 7	0.22 33	0.12 12	0.20 24	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 50	0.15 15	0.19 11	0.11 3

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 20	0.12 32	0.11 16	0.14 32	0.16 24	0.07 9	0.06 16	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 6	0.17 15	0.13 11	0.06 6	0.08 13	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 18	0.08 44	0.13 20	0.06 4	0.11 16	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 16	0.16 7	0.16 5	0.19 19	0.11 3	0.18 13	0.09 3	0.17 15	0.11 6	0.08 21	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 29	0.12 8

U	0.15 23	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 18	0.04 3	0.16 41	0.06 4	0.15 37	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 38	0.28 56	0.26 49	0.23 51	0.27 53	0.17 43	0.28 52	0.19 36	0.06 6	0.08 13	0.26 57	0.23 61	0.23 22	0.20 49

MoCha-V2	0.14 19	0.15 34	0.11 37	0.12 38	0.09 27	0.11 29	0.09 56	0.13 20	0.08 9	0.13 28	0.18 51	0.17 31	0.07 9	0.07 26	0.17 12	0.23 33	0.20 23	0.20 35	0.25 47	0.14 28	0.29 56	0.17 25	0.08 21	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

CroCo-Stereo Lap2	0.14 19	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 21	0.08 13	0.05 8	0.12 14	0.06 4	0.22 66	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 29	0.26 48	0.22 30	0.19 32	0.26 52	0.11 6	0.28 52	0.16 20	0.06 6	0.08 13	0.22 50	0.23 61	0.20 13	0.16 30

MCSU-Stereo	0.15 23	0.14 28	0.10 27	0.09 18	0.10 35	0.08 13	0.05 8	0.14 27	0.13 36	0.12 23	0.11 22	0.28 60	0.08 19	0.06 16	0.21 33	0.26 48	0.23 36	0.18 27	0.18 13	0.19 55	0.17 15	0.13 11	0.09 38	0.10 29	0.21 46	0.19 36	0.36 68	0.18 40

LACA2	0.12 8	0.12 15	0.08 7	0.10 22	0.08 21	0.12 35	0.07 31	0.09 3	0.09 12	0.14 30	0.05 5	0.27 59	0.08 19	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 20	0.18 13	0.11 6	0.13 4	0.16 20	0.06 6	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

GEAStereo	0.18 48	0.22 58	0.15 57	0.19 74	0.14 59	0.14 49	0.09 56	0.16 41	0.13 36	0.15 37	0.11 22	0.23 49	0.08 19	0.09 45	0.25 48	0.25 39	0.27 50	0.21 44	0.23 39	0.17 43	0.34 66	0.22 56	0.10 46	0.12 53	0.19 33	0.21 47	0.30 53	0.19 46

GSStereo	0.16 37	0.18 48	0.13 48	0.13 42	0.13 50	0.12 35	0.09 56	0.12 14	0.10 19	0.16 44	0.11 22	0.22 48	0.08 19	0.05 8	0.22 38	0.25 39	0.28 54	0.20 35	0.25 47	0.16 38	0.32 58	0.19 36	0.08 21	0.10 29	0.18 27	0.16 18	0.25 33	0.16 30

gasm-f	0.18 48	0.22 58	0.15 57	0.19 74	0.14 59	0.14 49	0.09 56	0.16 41	0.13 36	0.15 37	0.11 22	0.23 49	0.08 19	0.09 45	0.25 48	0.25 39	0.27 50	0.21 44	0.23 39	0.17 43	0.34 66	0.22 56	0.10 46	0.12 53	0.19 33	0.21 47	0.30 53	0.19 46

MLG-Stereo_test2	0.16 37	0.12 15	0.10 27	0.10 22	0.08 21	0.09 18	0.05 8	0.18 51	0.11 23	0.20 60	0.07 9	0.23 49	0.08 19	0.08 38	0.19 25	0.23 33	0.30 59	0.25 59	0.31 60	0.18 48	0.28 52	0.17 25	0.09 38	0.08 13	0.20 41	0.16 18	0.29 48	0.21 51

MM-Stereo_test2	0.15 23	0.19 50	0.11 37	0.16 58	0.11 43	0.08 13	0.05 8	0.14 27	0.11 23	0.20 60	0.08 13	0.12 9	0.08 19	0.09 45	0.20 29	0.22 30	0.25 45	0.20 35	0.20 26	0.18 48	0.25 44	0.21 47	0.10 46	0.10 29	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 29	0.04 3	0.17 48	0.13 36	0.15 37	0.16 42	0.19 40	0.08 19	0.09 45	0.18 21	0.22 30	0.19 19	0.16 20	0.15 6	0.14 28	0.17 15	0.14 13	0.08 21	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

GIP-stereo	0.17 43	0.21 56	0.13 48	0.15 53	0.09 27	0.09 18	0.07 31	0.12 14	0.09 12	0.16 44	0.13 29	0.16 24	0.08 19	0.15 77	0.27 59	0.25 39	0.25 45	0.21 44	0.24 45	0.19 55	0.27 48	0.20 42	0.07 14	0.11 41	0.20 41	0.22 51	0.35 66	0.17 37

RAStereo	0.19 55	0.16 38	0.10 27	0.08 12	0.07 11	0.09 18	0.06 21	0.21 55	0.09 12	0.45 101	0.09 14	0.26 55	0.08 19	0.07 26	0.25 48	0.26 48	0.28 54	0.25 59	0.33 64	0.15 34	0.35 70	0.18 31	0.08 21	0.10 29	0.28 67	0.23 61	0.25 33	0.24 58

111111	0.13 11	0.16 38	0.08 7	0.12 38	0.10 35	0.07 8	0.06 21	0.12 14	0.12 32	0.07 3	0.10 20	0.15 22	0.09 29	0.05 8	0.19 25	0.21 25	0.22 30	0.18 27	0.19 20	0.13 22	0.23 32	0.18 31	0.10 46	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

LG-Stereo	0.15 23	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 43	0.11 29	0.05 8	0.15 31	0.11 23	0.19 58	0.12 26	0.26 55	0.09 29	0.06 16	0.19 25	0.20 21	0.23 36	0.16 20	0.18 13	0.14 28	0.23 32	0.20 42	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 29	0.15 23

GREAT-IGEV	0.15 23	0.15 34	0.11 37	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 41	0.10 19	0.12 23	0.13 29	0.25 54	0.09 29	0.08 38	0.22 38	0.25 39	0.24 44	0.16 20	0.23 39	0.13 22	0.18 20	0.16 20	0.09 38	0.10 29	0.15 10	0.16 18	0.31 56	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.18 48	0.26 69	0.15 57	0.17 66	0.14 59	0.15 57	0.07 31	0.12 14	0.11 23	0.11 16	0.22 69	0.20 45	0.09 29	0.10 52	0.28 64	0.28 56	0.25 45	0.22 48	0.29 58	0.19 55	0.26 46	0.19 36	0.10 46	0.15 63	0.19 33	0.18 30	0.29 48	0.17 37

AIO-Stereo	0.15 23	0.17 45	0.12 43	0.17 66	0.10 35	0.12 35	0.06 21	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 32	0.12 9	0.09 29	0.08 38	0.20 29	0.21 25	0.20 23	0.20 35	0.21 29	0.17 43	0.23 32	0.20 42	0.07 14	0.11 41	0.17 22	0.16 18	0.23 22	0.12 8

AdaDepth	0.18 48	0.19 50	0.10 27	0.12 38	0.14 59	0.12 35	0.09 56	0.16 41	0.14 42	0.14 30	0.17 47	0.19 40	0.10 34	0.08 38	0.26 56	0.29 62	0.28 54	0.23 51	0.25 47	0.16 38	0.24 41	0.20 42	0.09 38	0.11 41	0.19 33	0.20 40	0.32 57	0.25 60

DEFOM-Stereo	0.21 57	0.19 50	0.12 43	0.18 71	0.13 50	0.20 77	0.08 44	0.19 52	0.14 42	0.16 44	0.23 72	0.21 46	0.10 34	0.12 63	0.27 59	0.29 62	0.34 68	0.28 69	0.32 61	0.22 74	0.32 58	0.21 47	0.12 67	0.11 41	0.26 57	0.22 51	0.47 93	0.29 70

RSM	0.15 23	0.16 38	0.12 43	0.14 48	0.09 27	0.14 49	0.06 21	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 36	0.14 20	0.10 34	0.07 26	0.22 38	0.25 39	0.21 27	0.20 35	0.18 13	0.17 43	0.25 44	0.18 31	0.08 21	0.10 29	0.16 14	0.16 18	0.27 40	0.15 23

StereoVision	0.18 48	0.13 18	0.11 37	0.09 18	0.14 59	0.16 59	0.08 44	0.17 48	0.17 55	0.15 37	0.15 36	0.16 24	0.10 34	0.06 16	0.25 48	0.26 48	0.27 50	0.22 48	0.22 33	0.16 38	0.23 32	0.17 25	0.06 6	0.13 57	0.28 67	0.29 80	0.38 73	0.28 67

RAFT	0.17 43	0.13 18	0.10 27	0.16 58	0.07 11	0.21 79	0.05 8	0.25 60	0.12 32	0.14 30	0.15 36	0.16 24	0.10 34	0.05 8	0.21 33	0.20 21	0.23 36	0.15 13	0.28 55	0.13 22	0.21 27	0.17 25	0.07 14	0.10 29	0.26 57	0.24 66	0.33 59	0.23 55

LACA3	0.18 48	0.16 38	0.13 48	0.13 42	0.11 43	0.14 49	0.09 56	0.14 27	0.14 42	0.16 44	0.12 26	0.30 65	0.11 39	0.13 67	0.23 43	0.24 37	0.19 19	0.23 51	0.22 33	0.15 34	0.23 32	0.25 63	0.08 21	0.10 29	0.23 54	0.22 51	0.29 48	0.26 63

VIP-Stereo	0.22 59	0.20 54	0.19 75	0.14 48	0.11 43	0.13 44	0.06 21	0.29 67	0.19 67	0.19 58	0.28 91	0.28 60	0.11 39	0.12 63	0.27 59	0.28 56	0.37 77	0.26 62	0.33 64	0.21 68	0.34 66	0.21 47	0.11 59	0.15 63	0.24 55	0.22 51	0.25 33	0.30 72

MonStereo	0.15 23	0.14 28	0.13 48	0.12 38	0.12 48	0.10 24	0.08 44	0.11 7	0.11 23	0.14 30	0.13 29	0.17 31	0.11 39	0.07 26	0.20 29	0.23 33	0.23 36	0.17 24	0.21 29	0.15 34	0.19 22	0.18 31	0.08 21	0.08 13	0.22 50	0.18 30	0.23 22	0.24 58

GASTEREO	0.16 37	0.16 38	0.10 27	0.14 48	0.10 35	0.11 29	0.07 31	0.12 14	0.15 50	0.14 30	0.09 14	0.18 37	0.11 39	0.06 16	0.24 44	0.24 37	0.23 36	0.20 35	0.23 39	0.16 38	0.23 32	0.23 60	0.11 59	0.10 29	0.19 33	0.22 51	0.28 45	0.14 19

MSCF	0.16 37	0.15 34	0.09 21	0.14 48	0.09 27	0.11 29	0.07 31	0.11 7	0.15 50	0.14 30	0.09 14	0.17 31	0.11 39	0.06 16	0.25 48	0.23 33	0.23 36	0.20 35	0.23 39	0.15 34	0.24 41	0.21 47	0.11 59	0.10 29	0.19 33	0.22 51	0.27 40	0.15 23

MLG-Stereo_test3	0.23 60	0.17 45	0.13 48	0.14 48	0.17 77	0.16 59	0.09 56	0.21 55	0.12 32	0.21 63	0.18 51	0.35 74	0.11 39	0.15 77	0.29 67	0.26 48	0.33 64	0.28 69	0.63 151	0.18 48	0.40 79	0.41 114	0.11 59	0.15 63	0.21 46	0.21 47	0.33 59	0.27 65

IGEV-Stereo++	0.16 37	0.24 64	0.09 21	0.13 42	0.13 50	0.10 24	0.05 8	0.15 31	0.13 36	0.12 23	0.16 42	0.16 24	0.11 39	0.07 26	0.21 33	0.22 30	0.22 30	0.18 27	0.21 29	0.16 38	0.22 31	0.27 71	0.09 38	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 33	0.18 40

RSM++	0.17 43	0.18 48	0.13 48	0.17 66	0.10 35	0.14 49	0.07 31	0.13 20	0.13 36	0.12 23	0.14 32	0.17 31	0.11 39	0.08 38	0.25 48	0.27 55	0.25 45	0.21 44	0.23 39	0.18 48	0.26 46	0.21 47	0.08 21	0.10 29	0.20 41	0.18 30	0.29 48	0.18 40

AEACV	0.19 55	0.31 84	0.14 54	0.17 66	0.13 50	0.12 35	0.07 31	0.15 31	0.07 8	0.16 44	0.15 36	0.18 37	0.11 39	0.11 57	0.25 48	0.25 39	0.32 61	0.23 51	0.35 69	0.18 48	0.27 48	0.22 56	0.11 59	0.11 41	0.20 41	0.22 51	0.25 33	0.18 40

DispViT+	0.18 48	0.16 38	0.12 43	0.18 71	0.13 50	0.13 44	0.09 56	0.15 31	0.20 75	0.18 56	0.19 55	0.19 40	0.12 48	0.09 45	0.24 44	0.25 39	0.17 15	0.24 57	0.25 47	0.19 55	0.19 22	0.21 47	0.10 46	0.20 89	0.19 33	0.33 100	0.23 22	0.28 67

AIO_rvc	0.25 63	0.34 91	0.16 63	0.19 74	0.15 68	0.18 69	0.11 72	0.39 79	0.22 84	0.30 75	0.16 42	0.32 68	0.12 48	0.18 93	0.27 59	0.26 48	0.33 64	0.22 48	0.38 72	0.20 64	0.42 88	0.44 135	0.13 75	0.14 60	0.28 67	0.22 51	0.33 59	0.21 51

MaDis-Stereo	0.26 67	0.20 54	0.16 63	0.10 22	0.10 35	0.10 24	0.08 44	0.24 59	0.14 42	0.36 81	0.16 42	0.36 84	0.12 48	0.08 38	0.33 81	0.35 81	0.39 86	0.35 107	0.53 114	0.20 64	0.40 79	0.26 67	0.13 75	0.15 63	0.39 120	0.39 123	0.40 79	0.49 126

anonymousdsp	0.25 63	0.23 62	0.19 75	0.16 58	0.14 59	0.18 69	0.10 69	0.37 77	0.19 67	0.32 78	0.22 69	0.32 68	0.12 48	0.14 73	0.29 67	0.32 77	0.32 61	0.28 69	0.39 73	0.22 74	0.46 112	0.31 82	0.12 67	0.15 63	0.26 57	0.20 40	0.52 113	0.20 49

PointNet	0.15 23	0.13 18	0.11 37	0.10 22	0.07 11	0.13 44	0.07 31	0.23 58	0.14 42	0.17 51	0.15 36	0.14 20	0.13 52	0.06 16	0.18 21	0.17 7	0.16 11	0.13 10	0.13 3	0.12 12	0.23 32	0.16 20	0.08 21	0.09 25	0.21 46	0.19 36	0.36 68	0.18 40

LACA1	0.15 23	0.16 38	0.12 43	0.11 29	0.10 35	0.12 35	0.06 21	0.13 20	0.14 42	0.14 30	0.10 20	0.19 40	0.13 52	0.10 52	0.19 25	0.21 25	0.19 19	0.23 51	0.19 20	0.13 22	0.17 15	0.19 36	0.07 14	0.09 25	0.20 41	0.20 40	0.24 29	0.21 51

MatchStereo	0.16 37	0.14 28	0.11 37	0.07 7	0.12 48	0.07 8	0.06 21	0.16 41	0.18 61	0.08 5	0.12 26	0.13 15	0.13 52	0.11 57	0.21 33	0.25 39	0.17 15	0.20 35	0.18 13	0.19 55	0.21 27	0.26 67	0.08 21	0.12 53	0.21 46	0.23 61	0.22 19	0.19 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.15 23	0.13 18	0.10 27	0.11 29	0.10 35	0.10 24	0.08 44	0.15 31	0.17 55	0.11 16	0.17 47	0.12 9	0.13 52	0.11 57	0.21 33	0.20 21	0.20 23	0.17 24	0.17 10	0.12 12	0.16 11	0.16 20	0.08 21	0.11 41	0.18 27	0.23 61	0.27 40	0.18 40

LGtest1	0.26 67	0.19 50	0.20 85	0.16 58	0.18 82	0.16 59	0.09 56	0.28 64	0.17 55	0.22 66	0.27 87	0.29 62	0.13 52	0.14 73	0.30 73	0.31 74	0.38 81	0.33 93	0.49 96	0.25 90	0.41 82	0.41 114	0.13 75	0.16 72	0.30 76	0.24 66	0.39 75	0.31 75

BridgeDepth_RVC	0.21 57	0.21 56	0.15 57	0.15 53	0.14 59	0.17 64	0.09 56	0.26 62	0.23 89	0.17 51	0.17 47	0.24 52	0.14 57	0.13 67	0.26 56	0.29 62	0.21 27	0.23 51	0.27 53	0.20 64	0.23 32	0.25 63	0.10 46	0.12 53	0.26 57	0.30 83	0.29 48	0.36 89
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.26 67	0.31 84	0.17 68	0.13 42	0.13 50	0.14 49	0.07 31	0.42 88	0.20 75	0.48 115	0.22 69	0.40 92	0.14 57	0.17 90	0.30 73	0.37 92	0.39 86	0.28 69	0.40 77	0.19 55	0.45 105	0.35 91	0.09 38	0.14 60	0.30 76	0.22 51	0.33 59	0.33 81

LG-G_1	0.25 63	0.22 58	0.19 75	0.23 98	0.22 97	0.22 85	0.12 80	0.28 64	0.11 23	0.21 63	0.20 61	0.35 74	0.14 57	0.18 93	0.31 77	0.30 68	0.35 72	0.32 85	0.51 101	0.24 84	0.39 77	0.26 67	0.10 46	0.15 63	0.27 63	0.24 66	0.36 68	0.34 83

LG-G	0.25 63	0.22 58	0.19 75	0.23 98	0.22 97	0.22 85	0.12 80	0.28 64	0.11 23	0.21 63	0.20 61	0.35 74	0.14 57	0.18 93	0.31 77	0.30 68	0.35 72	0.32 85	0.51 101	0.24 84	0.39 77	0.26 67	0.10 46	0.15 63	0.27 63	0.24 66	0.36 68	0.34 83

IGEV-Stereo+	0.27 73	0.25 67	0.14 54	0.22 86	0.14 59	0.13 44	0.07 31	0.36 74	0.20 75	0.55 165	0.23 72	0.38 88	0.14 57	0.16 86	0.26 56	0.35 81	0.40 89	0.35 107	0.48 94	0.24 84	0.44 99	0.51 169	0.12 67	0.13 57	0.28 67	0.20 40	0.34 63	0.23 55

RAFT + AFF	0.27 73	0.26 69	0.17 68	0.21 83	0.13 50	0.19 74	0.13 84	0.41 82	0.18 61	0.44 99	0.19 55	0.42 101	0.14 57	0.09 45	0.86 239	0.29 62	0.41 92	0.20 35	0.55 124	0.23 79	0.47 119	0.21 47	0.12 67	0.15 63	0.28 67	0.20 40	0.21 15	0.17 37

RYNet	0.27 73	0.23 62	0.18 73	0.15 53	0.17 77	0.19 74	0.13 84	0.25 60	0.31 168	0.17 51	0.20 61	0.19 40	0.14 57	0.13 67	0.80 220	0.28 56	0.27 50	0.41 138	0.28 55	0.19 55	0.27 48	0.21 47	0.29 220	0.18 79	0.27 63	0.76 225	0.34 63	0.23 55

LG-Stereo_L1	0.27 73	0.30 82	0.17 68	0.13 42	0.13 50	0.15 57	0.08 44	0.42 88	0.21 81	0.49 124	0.20 61	0.39 91	0.15 64	0.15 77	0.30 73	0.38 95	0.39 86	0.29 77	0.40 77	0.18 48	0.47 119	0.35 91	0.08 21	0.14 60	0.30 76	0.21 47	0.37 72	0.36 89

AnonymousM	0.79 253	0.34 91	0.20 85	0.24 102	0.22 97	0.21 79	0.15 102	0.58 144	0.21 81	0.57 179	0.39 142	0.45 114	0.15 64	0.19 100	0.56 137	0.54 206	0.54 158	0.40 133	0.53 114	0.30 112	0.65 207	0.54 180	0.20 142	0.22 106	0.30 76	0.39 123	1.31 300	11.04 366

MMNet	0.29 82	0.29 77	0.22 107	0.26 113	0.26 125	0.26 111	0.18 120	0.33 72	0.23 89	0.24 69	0.28 91	0.35 74	0.15 64	0.32 227	0.39 92	0.31 74	0.36 74	0.34 97	0.41 80	0.27 100	0.32 58	0.21 47	0.17 106	0.23 118	0.32 91	0.30 83	0.46 91	0.32 78

delet	0.24 61	0.25 67	0.22 107	0.24 102	0.20 91	0.28 123	0.16 111	0.21 55	0.18 61	0.23 68	0.26 84	0.26 55	0.15 64	0.25 176	0.32 80	0.28 56	0.31 60	0.27 64	0.24 45	0.24 84	0.31 57	0.20 42	0.16 91	0.19 82	0.28 67	0.25 70	0.32 57	0.31 75

TS12	0.26 67	0.27 71	0.19 75	0.16 58	0.16 73	0.22 85	0.11 72	0.41 82	0.19 67	0.17 51	0.30 102	0.35 74	0.16 68	0.15 77	0.28 64	0.30 68	0.28 54	0.27 64	0.39 73	0.21 68	0.33 62	0.30 79	0.13 75	0.17 74	0.34 97	0.28 76	0.41 80	0.42 108

TS	0.26 67	0.27 71	0.19 75	0.16 58	0.16 73	0.22 85	0.11 72	0.41 82	0.19 67	0.17 51	0.30 102	0.35 74	0.16 68	0.15 77	0.28 64	0.30 68	0.28 54	0.27 64	0.39 73	0.21 68	0.33 62	0.30 79	0.13 75	0.17 74	0.34 97	0.28 76	0.41 80	0.42 108

iRaftStereo_RVC	0.26 67	0.27 71	0.16 63	0.13 42	0.14 59	0.18 69	0.09 56	0.44 93	0.14 42	0.36 81	0.36 124	0.32 68	0.16 68	0.13 67	0.29 67	0.29 62	0.38 81	0.28 69	0.34 68	0.22 74	0.41 82	0.38 102	0.12 67	0.17 74	0.27 63	0.29 80	0.42 84	0.27 65

ARAFT	0.34 102	0.38 117	0.23 112	0.26 113	0.21 94	0.27 116	0.14 96	0.44 93	0.24 101	0.50 127	0.30 102	0.41 99	0.16 68	0.15 77	0.67 187	0.42 111	0.50 128	0.47 189	0.51 101	0.23 79	0.53 158	0.32 84	0.16 91	0.19 82	0.43 129	0.30 83	0.52 113	0.37 91

AFF-stereo	0.30 86	0.34 91	0.26 124	0.18 71	0.17 77	0.33 143	0.11 72	0.50 110	0.23 89	0.46 105	0.28 91	0.40 92	0.16 68	0.12 63	0.27 59	0.35 81	0.37 77	0.25 59	0.57 134	0.23 79	0.38 75	0.25 63	0.17 106	0.17 74	0.37 112	0.37 116	0.48 96	0.32 78

DepthFocus	0.33 99	0.35 101	0.19 75	0.19 74	0.17 77	0.22 85	0.11 72	0.49 108	0.23 89	0.45 101	0.24 77	0.43 106	0.17 73	0.22 124	0.35 85	0.45 135	0.48 119	0.34 97	0.53 114	0.32 122	0.47 119	0.34 88	0.19 125	0.19 82	0.34 97	0.31 88	0.49 99	0.57 158

DFGA-Net	0.28 78	0.37 107	0.16 63	0.26 113	0.15 68	0.22 85	0.15 102	0.40 80	0.21 81	0.41 88	0.24 77	0.31 66	0.17 73	0.13 67	0.42 107	0.39 99	0.38 81	0.30 80	0.42 84	0.21 68	0.36 74	0.29 76	0.13 75	0.21 93	0.31 86	0.27 73	0.51 101	0.28 67

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 86	0.24 64	0.17 68	0.23 98	0.19 85	0.18 69	0.08 44	0.49 108	0.25 107	0.54 158	0.21 65	0.32 68	0.17 73	0.17 90	0.29 67	0.39 99	0.45 99	0.36 111	0.50 98	0.26 97	0.56 173	0.49 157	0.13 75	0.13 57	0.31 86	0.26 72	0.45 89	0.30 72

plain	0.31 92	0.43 147	0.20 85	0.20 81	0.16 73	0.20 77	0.10 69	0.41 82	0.18 61	0.48 115	0.19 55	0.34 73	0.17 73	0.10 52	0.41 100	0.44 124	0.45 99	0.40 133	0.55 124	0.24 84	0.41 82	0.34 88	0.14 85	0.21 93	0.32 91	0.33 100	0.39 75	0.48 123

MIF-Stereo (partial)	0.30 86	0.44 153	0.18 73	0.16 58	0.16 73	0.21 79	0.11 72	0.37 77	0.22 84	0.37 84	0.24 77	0.32 68	0.17 73	0.13 67	0.39 92	0.45 135	0.46 104	0.38 120	0.42 84	0.25 90	0.43 91	0.35 91	0.18 117	0.21 93	0.35 109	0.32 95	0.50 100	0.44 115

S2M2_XL	0.33 99	0.30 82	0.30 137	0.17 66	0.19 85	0.23 99	0.21 143	0.53 119	0.26 117	0.47 108	0.25 81	0.48 123	0.18 78	0.22 124	0.38 89	0.36 87	0.54 158	0.29 77	0.41 80	0.28 103	0.50 134	0.31 82	0.21 153	0.21 93	0.34 97	0.32 95	0.45 89	0.51 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.27 73	0.39 123	0.19 75	0.29 126	0.19 85	0.18 69	0.14 96	0.42 88	0.23 89	0.33 79	0.19 55	0.37 86	0.18 78	0.18 93	0.25 48	0.29 62	0.34 68	0.24 57	0.39 73	0.21 68	0.49 130	0.46 144	0.13 75	0.15 63	0.30 76	0.28 76	0.41 80	0.21 51

UniTT-Stereo	0.28 78	0.27 71	0.15 57	0.15 53	0.13 50	0.17 64	0.09 56	0.35 73	0.19 67	0.49 124	0.21 65	0.41 99	0.18 78	0.14 73	0.40 94	0.39 99	0.42 94	0.34 97	0.56 130	0.25 90	0.43 91	0.24 62	0.13 75	0.19 82	0.31 86	0.41 129	0.30 53	0.37 91

MIM_Stereo	0.32 94	0.40 131	0.25 120	0.28 121	0.20 91	0.27 116	0.14 96	0.45 99	0.18 61	0.48 115	0.25 81	0.42 101	0.18 78	0.16 86	0.36 86	0.42 111	0.44 96	0.36 111	0.47 91	0.28 103	0.47 119	0.36 95	0.12 67	0.23 118	0.29 75	0.27 73	0.47 93	0.33 81

AASNet	0.28 78	0.34 91	0.22 107	0.25 109	0.26 125	0.34 151	0.25 175	0.32 71	0.17 55	0.29 73	0.36 124	0.26 55	0.18 78	0.24 158	0.36 86	0.31 74	0.34 68	0.32 85	0.32 61	0.28 103	0.35 70	0.28 75	0.17 106	0.22 106	0.30 76	0.28 76	0.35 66	0.25 60

HCRNet	0.32 94	0.38 117	0.20 85	0.39 173	0.17 77	0.29 126	0.18 120	0.40 80	0.18 61	0.80 299	0.40 145	0.49 127	0.18 78	0.22 124	0.38 89	0.30 68	0.38 81	0.29 77	0.40 77	0.19 55	0.33 62	0.23 60	0.19 125	0.16 72	0.26 57	0.31 88	0.51 101	0.31 75

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 99	0.36 105	0.20 85	0.23 98	0.20 91	0.17 64	0.10 69	0.48 106	0.23 89	0.55 165	0.32 109	0.40 92	0.19 84	0.15 77	0.48 123	0.36 87	0.47 114	0.33 93	0.51 101	0.27 100	0.50 134	0.42 121	0.16 91	0.18 79	0.30 76	0.31 88	0.48 96	0.53 145

MGS-Stereo	0.37 108	0.46 172	0.21 97	0.22 86	0.19 85	0.22 85	0.15 102	0.45 99	0.17 55	0.36 81	0.26 84	0.29 62	0.19 84	0.23 140	1.37 302	0.40 103	0.52 144	0.45 169	0.55 124	0.33 126	0.50 134	0.41 114	0.21 153	0.22 106	0.33 95	0.30 83	0.47 93	0.45 117

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 105	0.41 135	0.32 145	0.24 102	0.19 85	0.28 123	0.13 84	0.58 144	0.24 101	0.46 105	0.35 123	0.49 127	0.19 84	0.15 77	0.34 84	0.35 81	0.41 92	0.28 69	0.65 156	0.28 103	0.44 99	0.33 85	0.19 125	0.22 106	0.51 163	0.37 116	0.58 134	0.44 115

SGD-Stereo	0.29 82	0.24 64	0.17 68	0.16 58	0.15 68	0.22 85	0.08 44	0.29 67	0.22 84	0.29 73	0.15 36	0.45 114	0.20 87	0.10 52	0.71 201	0.45 135	0.46 104	0.27 64	0.47 91	0.22 74	0.41 82	0.36 95	0.19 125	0.19 82	0.28 67	0.32 95	0.46 91	0.40 101

test_for_model	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 86	0.25 115	0.22 85	0.13 84	0.62 174	0.25 107	0.57 179	0.29 96	0.75 214	0.20 87	0.19 100	0.47 117	0.51 187	10.38 369	0.39 122	0.59 139	0.34 132	0.93 259	0.50 163	0.17 106	0.21 93	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 86	0.25 115	0.22 85	0.13 84	0.62 174	0.25 107	0.57 179	0.29 96	0.75 214	0.20 87	0.19 100	0.47 117	0.51 187	10.38 369	0.39 122	0.59 139	0.34 132	0.93 259	0.50 163	0.17 106	0.21 93	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

testlalala	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 86	0.25 115	0.22 85	0.13 84	0.62 174	0.25 107	0.57 179	0.29 96	0.75 214	0.20 87	0.19 100	0.47 117	0.51 187	10.38 369	0.39 122	0.59 139	0.34 132	0.93 259	0.50 163	0.17 106	0.21 93	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAPDPT-zeroshot	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 86	0.25 115	0.22 85	0.13 84	0.62 174	0.25 107	0.57 179	0.29 96	0.75 214	0.20 87	0.19 100	0.47 117	0.51 187	10.38 369	0.39 122	0.59 139	0.34 132	0.93 259	0.50 163	0.17 106	0.21 93	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAP-Stereo	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 86	0.25 115	0.22 85	0.13 84	0.62 174	0.25 107	0.57 179	0.29 96	0.75 214	0.20 87	0.19 100	0.47 117	0.51 187	10.38 369	0.39 122	0.59 139	0.34 132	0.93 259	0.50 163	0.17 106	0.21 93	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

test_4	0.34 102	0.33 88	0.27 126	0.21 83	0.18 82	0.16 59	0.11 72	0.59 151	0.26 117	0.58 190	0.25 81	0.50 133	0.20 87	0.19 100	0.33 81	0.40 103	0.45 99	0.34 97	0.41 80	0.29 108	0.45 105	0.41 114	0.16 91	0.24 127	0.38 117	0.40 127	0.59 141	0.42 108

LGCAT	0.35 105	0.38 117	0.21 97	0.20 81	0.21 94	0.24 104	0.16 111	0.50 110	0.26 117	0.47 108	0.28 91	0.47 119	0.21 94	0.23 140	0.41 100	0.42 111	0.55 169	0.30 80	0.44 87	0.32 122	0.52 150	0.37 100	0.26 202	0.25 138	0.37 112	0.40 127	0.43 87	0.47 120

S2M2_L	0.40 116	0.42 142	0.41 204	0.24 102	0.27 136	0.35 158	0.22 152	0.51 113	0.24 101	0.61 208	0.23 72	0.43 106	0.21 94	0.31 220	0.59 148	0.49 176	0.55 169	0.36 111	0.53 114	0.34 132	0.55 167	0.38 102	0.28 213	0.27 148	0.42 127	0.43 132	0.63 153	0.66 189
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SA	0.42 125	0.47 179	0.21 97	0.25 109	0.23 103	0.31 133	0.13 84	0.64 194	0.32 176	0.61 208	0.26 84	0.54 146	0.21 94	0.16 86	0.63 170	0.47 158	0.52 144	0.41 138	0.60 145	0.29 108	0.46 112	0.61 199	0.15 87	0.27 148	0.45 136	0.58 186	0.96 249	0.47 120

TDLM	0.24 61	0.29 77	0.22 107	0.22 86	0.27 136	0.23 99	0.18 120	0.26 62	0.19 67	0.18 56	0.38 135	0.29 62	0.21 94	0.15 77	0.24 44	0.28 56	0.32 61	0.28 69	0.25 47	0.21 68	0.28 52	0.19 36	0.16 91	0.21 93	0.24 55	0.20 40	0.28 45	0.25 60

AANet_RVC	0.28 78	0.27 71	0.23 112	0.19 74	0.28 142	0.16 59	0.16 111	0.29 67	0.30 149	0.20 60	0.27 87	0.24 52	0.21 94	0.19 100	0.45 114	0.36 87	0.33 64	0.34 97	0.29 58	0.29 108	0.27 48	0.27 71	0.22 167	0.21 93	0.34 97	0.33 100	0.42 84	0.52 139

HUF	0.29 82	0.34 91	0.20 85	0.22 86	0.21 94	0.19 74	0.11 72	0.51 113	0.22 84	0.42 90	0.18 51	0.35 74	0.22 99	0.19 100	0.30 73	0.32 77	0.38 81	0.26 62	0.52 106	0.25 90	0.52 150	0.43 129	0.16 91	0.18 79	0.30 76	0.22 51	0.38 73	0.29 70

castereo++	0.44 142	0.35 101	0.33 148	0.43 194	0.23 103	0.21 79	0.17 118	0.59 151	0.30 149	0.63 224	0.37 132	0.73 210	0.22 99	0.22 124	0.44 112	0.53 198	0.58 195	0.41 138	0.66 158	0.34 132	0.81 241	0.69 224	0.20 142	0.28 155	0.48 145	0.56 185	0.76 196	0.48 123

castereo	0.47 155	0.36 105	0.35 157	0.34 151	0.26 125	0.26 111	0.17 118	0.56 137	0.29 139	0.60 203	0.45 156	0.68 196	0.22 99	0.20 111	0.52 129	0.58 220	0.61 225	0.39 122	0.92 204	0.36 151	0.96 268	0.76 238	0.19 125	0.24 127	0.54 177	0.64 197	0.57 126	0.58 163

LL-Strereo2	0.34 102	0.29 77	0.21 97	0.24 102	0.19 85	0.17 64	0.13 84	0.63 187	0.26 117	0.58 190	0.23 72	0.44 110	0.22 99	0.14 73	0.41 100	0.41 107	0.47 114	0.35 107	0.73 176	0.31 117	0.47 119	0.36 95	0.21 153	0.20 89	0.32 91	0.34 105	0.51 101	0.35 86

4D-IteraStereo	0.40 116	0.28 76	0.33 148	0.35 161	0.24 111	0.24 104	0.15 102	0.63 187	0.28 132	0.61 208	0.39 142	0.51 138	0.22 99	0.22 124	0.48 123	0.43 119	0.49 123	0.43 152	0.66 158	0.34 132	0.63 199	0.70 226	0.14 85	0.22 106	0.39 120	0.47 152	0.63 153	0.39 96

GANet	0.32 94	0.29 77	0.27 126	0.34 151	0.33 172	0.38 169	0.29 194	0.44 93	0.24 101	0.35 80	0.30 102	0.46 116	0.22 99	0.21 117	0.31 77	0.32 77	0.40 89	0.43 152	0.33 64	0.22 74	0.33 62	0.29 76	0.22 167	0.24 127	0.31 86	0.27 73	0.42 84	0.34 83

DN	3.88 345	0.39 123	0.36 168	0.58 241	0.32 167	51.06 386	0.32 203	0.64 194	0.32 176	0.50 127	0.56 201	38.15 378	0.23 105	0.26 187	0.60 154	0.71 258	0.57 188	0.46 182	1.59 254	0.40 187	0.69 220	0.66 213	0.32 236	0.32 183	1.15 315	1.04 286	0.86 227	1.56 286

anonymousdsp2	0.38 110	0.46 172	0.30 137	0.25 109	0.23 103	0.32 136	0.18 120	0.58 144	0.23 89	0.47 108	0.38 135	0.48 123	0.23 105	0.18 93	0.40 94	0.39 99	0.44 96	0.33 93	0.88 199	0.31 117	0.48 126	0.52 175	0.17 106	0.23 118	0.41 126	0.33 100	0.61 147	0.42 108

EGLCR-Stereo	0.47 155	0.49 198	0.41 204	0.29 126	0.30 158	0.44 197	0.14 96	0.57 140	0.26 117	0.57 179	0.27 87	0.58 161	0.23 105	0.21 117	0.36 86	0.47 158	0.53 154	0.45 169	0.75 183	0.32 122	0.69 220	0.93 260	0.19 125	0.24 127	0.48 145	0.49 162	1.30 299	0.70 206

UDGNet	0.67 219	0.66 275	0.42 207	1.35 317	1.02 314	1.21 311	0.91 302	0.60 157	0.41 229	0.52 140	0.60 213	0.56 154	0.23 105	1.19 336	0.66 181	0.45 135	0.56 179	0.51 224	0.73 176	0.53 227	0.64 206	0.67 219	0.79 314	0.29 160	0.72 236	0.55 181	0.63 153	0.66 189

rafts_anoy	0.41 120	0.51 220	0.35 157	0.29 126	0.30 158	0.33 143	0.22 152	0.59 151	0.25 107	0.51 133	0.50 178	0.48 123	0.23 105	0.17 90	0.57 140	0.46 146	0.51 139	0.50 213	0.58 138	0.34 132	0.50 134	0.43 129	0.19 125	0.28 155	0.50 158	0.47 152	0.52 113	0.53 145

raft+_RVC	0.35 105	0.34 91	0.26 124	0.25 109	0.23 103	0.25 108	0.18 120	0.54 124	0.26 117	0.52 140	0.43 150	0.46 116	0.23 105	0.18 93	0.42 107	0.38 95	0.43 95	0.34 97	0.61 149	0.26 97	0.43 91	0.38 102	0.13 75	0.20 89	0.39 120	0.39 123	0.58 134	0.42 108

PMTNet	0.48 159	0.48 194	0.43 212	0.31 140	0.30 158	0.27 116	0.22 152	0.54 124	0.29 139	0.57 179	0.39 142	0.59 168	0.23 105	0.23 140	0.64 176	0.59 223	0.57 188	0.37 116	1.17 225	0.33 126	0.67 214	0.40 111	0.20 142	0.21 93	0.79 260	0.59 187	0.65 161	0.92 238

DMCA	0.32 94	0.31 84	0.30 137	0.24 102	0.25 115	0.27 116	0.22 152	0.36 74	0.33 182	0.31 76	0.40 145	0.40 92	0.23 105	0.25 176	0.41 100	0.37 92	0.40 89	0.39 122	0.36 70	0.28 103	0.41 82	0.27 71	0.25 192	0.25 138	0.31 86	0.35 106	0.39 75	0.37 91

DF	0.73 232	0.48 194	0.50 238	0.43 194	0.25 115	0.54 233	0.22 152	0.71 235	0.30 149	0.60 203	0.49 169	1.11 270	0.24 113	0.21 117	0.60 154	0.78 272	0.57 188	0.50 213	5.31 323	0.49 219	0.83 244	0.76 238	0.23 178	0.27 148	0.62 208	0.68 202	1.14 277	0.96 240

Any-RAFT	0.69 225	0.47 179	0.85 298	0.53 230	0.40 214	0.38 169	0.27 182	0.64 194	0.32 176	0.57 179	0.76 264	0.86 241	0.24 113	0.22 124	0.57 140	0.76 267	0.60 217	0.45 169	2.19 277	0.45 206	1.20 288	0.71 227	0.22 167	0.31 178	0.99 297	1.24 305	0.73 189	1.65 293

HLF11	0.49 162	0.47 179	0.35 157	0.39 173	0.29 149	0.36 161	0.19 131	0.86 289	0.36 199	0.49 124	0.51 184	0.51 138	0.25 115	0.24 158	0.77 211	0.47 158	0.55 169	0.48 195	1.64 257	0.37 159	0.43 91	0.49 157	0.30 225	0.30 168	0.51 163	0.59 187	0.51 101	0.61 174

CES	0.46 152	0.35 101	0.30 137	0.27 118	0.27 136	0.29 126	0.12 80	1.05 312	0.27 124	0.54 158	0.66 239	0.53 144	0.25 115	0.23 140	0.62 166	0.65 244	0.58 195	0.37 116	0.54 121	0.34 132	0.84 248	0.53 178	0.23 178	0.23 118	0.56 186	0.44 136	0.57 126	0.69 200

raftrobust	0.43 138	0.33 88	0.36 168	0.28 121	0.28 142	0.27 116	0.18 120	0.64 194	0.25 107	0.63 224	0.53 192	0.51 138	0.25 115	0.22 124	0.63 170	0.48 167	0.51 139	0.41 138	0.96 211	0.38 164	0.53 158	0.46 144	0.20 142	0.24 127	0.57 188	0.54 178	0.54 118	0.52 139

RALAANet	0.41 120	0.41 135	0.37 179	0.28 121	0.28 142	0.33 143	0.24 169	0.54 124	0.27 124	0.48 115	0.48 164	0.43 106	0.25 115	0.20 111	0.57 140	0.41 107	0.49 123	0.50 213	0.71 172	0.40 187	0.52 150	0.46 144	0.21 153	0.29 160	0.46 140	0.45 142	0.70 181	0.47 120

TestStereo_HL3	0.43 138	0.47 179	0.35 157	0.33 148	0.26 125	0.34 151	0.19 131	0.60 157	0.40 223	0.55 165	0.45 156	0.58 161	0.26 119	0.23 140	0.65 179	0.46 146	0.52 144	0.44 157	0.88 199	0.34 132	0.43 91	0.42 121	0.26 202	0.30 168	0.44 131	0.53 174	0.55 121	0.50 134

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 216	0.37 107	0.23 112	0.51 223	0.74 295	0.89 290	0.49 240	0.62 174	0.26 117	1.60 358	0.31 107	2.57 309	0.26 119	0.22 124	0.46 116	0.48 167	0.58 195	0.45 169	0.93 205	0.37 159	0.63 199	0.71 227	0.19 125	0.23 118	0.58 192	0.49 162	0.89 233	1.91 302

HH	0.84 257	0.34 91	0.99 309	0.42 189	0.36 190	0.51 222	0.42 228	0.69 223	0.34 189	0.65 236	0.38 135	1.03 259	0.26 119	0.28 201	0.66 181	1.37 342	0.61 225	0.53 235	2.39 286	0.60 260	3.55 350	1.64 309	0.25 192	0.33 198	0.83 270	1.05 287	1.09 271	1.12 263

HanStereo	0.84 257	0.34 91	0.99 309	0.42 189	0.36 190	0.51 222	0.42 228	0.69 223	0.34 189	0.65 236	0.38 135	1.03 259	0.26 119	0.28 201	0.66 181	1.37 342	0.61 225	0.53 235	2.39 286	0.60 260	3.55 350	1.64 309	0.25 192	0.33 198	0.83 270	1.05 287	1.09 271	1.12 263

Sa-1000	0.48 159	0.47 179	0.21 97	0.26 113	0.26 125	0.31 133	0.15 102	0.65 202	0.36 199	0.63 224	0.33 116	0.50 133	0.26 119	0.30 213	0.94 261	0.49 176	0.59 210	0.45 169	0.90 202	0.32 122	0.52 150	0.75 235	0.17 106	0.27 148	0.72 236	0.53 174	1.00 262	0.49 126

RALCasStereoNet	0.42 125	0.50 214	0.35 157	0.35 161	0.30 158	0.31 133	0.24 169	0.60 157	0.25 107	0.56 175	0.49 169	0.58 161	0.26 119	0.18 93	0.57 140	0.46 146	0.54 158	0.49 204	0.51 101	0.34 132	0.51 140	0.41 114	0.21 153	0.31 178	0.53 172	0.49 162	0.48 96	0.58 163

EAI-Stereo	0.75 239	0.49 198	0.50 238	0.51 223	0.46 232	0.56 239	0.60 262	0.73 249	0.32 176	0.63 224	0.72 257	0.82 230	0.26 119	0.24 158	1.05 278	0.96 298	0.60 217	0.49 204	3.00 306	0.62 273	0.82 242	1.13 277	0.19 125	0.31 178	0.78 257	0.70 208	1.55 320	1.17 268

CVANet_RVC	0.31 92	0.40 131	0.30 137	0.40 180	0.29 149	0.37 164	0.23 166	0.41 82	0.23 89	0.31 76	0.49 169	0.37 86	0.26 119	0.19 100	0.29 67	0.33 80	0.34 68	0.32 85	0.32 61	0.25 90	0.34 66	0.25 63	0.18 117	0.25 138	0.30 76	0.25 70	0.34 63	0.30 72

TestStereo_HL2	0.46 152	0.49 198	0.35 157	0.46 205	0.27 136	0.33 143	0.19 131	0.60 157	0.38 216	0.53 153	0.46 161	0.58 161	0.27 127	0.22 124	0.73 205	0.45 135	0.51 139	0.45 169	1.26 235	0.36 151	0.42 88	0.47 149	0.25 192	0.33 198	0.48 145	0.63 193	0.51 101	0.48 123

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 35	0.07 31	0.17 48	0.17 55	0.09 8	0.27 87	0.13 15	0.27 127	0.07 26	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 14	0.09 25	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

coex_refinement	0.45 147	0.43 147	0.33 148	0.35 161	0.35 186	0.44 197	0.22 152	0.55 131	0.50 253	0.50 127	0.60 213	0.54 146	0.27 127	0.28 201	0.58 144	0.45 135	0.50 128	0.44 157	0.54 121	0.33 126	0.45 105	0.39 108	0.28 213	0.31 178	0.52 168	0.53 174	0.67 169	0.78 222

YMNet	0.30 86	0.31 84	0.23 112	0.27 118	0.23 103	0.26 111	0.25 175	0.36 74	0.37 210	0.25 70	0.19 55	0.40 92	0.27 127	0.29 208	0.38 89	0.47 158	0.37 77	0.28 69	0.43 86	0.19 55	0.35 70	0.33 85	0.16 91	0.19 82	0.36 110	0.29 80	0.39 75	0.35 86

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 120	0.33 88	0.29 133	0.29 126	0.24 111	0.26 111	0.16 111	0.55 131	0.40 223	0.55 165	0.49 169	0.49 127	0.27 127	0.23 140	0.58 144	0.45 135	0.51 139	0.40 133	0.50 98	0.36 151	0.46 112	0.50 163	0.16 91	0.23 118	0.49 154	0.75 222	0.44 88	0.56 156

dd	0.50 164	0.51 220	0.28 128	0.91 291	0.31 166	0.65 260	0.29 194	0.59 151	0.23 89	0.54 158	0.30 102	0.75 214	0.27 127	0.26 187	0.84 232	0.46 146	0.70 264	0.39 122	1.05 215	0.38 164	0.48 126	0.43 129	0.23 178	0.30 168	0.53 172	0.39 123	0.74 191	0.58 163

TRStereo	0.75 239	0.83 301	1.19 324	0.56 237	0.34 182	1.42 320	0.48 237	0.68 216	0.28 132	0.65 236	0.46 161	1.10 268	0.27 127	0.22 124	0.70 197	0.85 281	0.57 188	0.48 195	1.85 268	0.50 221	0.73 230	0.87 255	0.18 117	0.27 148	0.78 257	1.22 304	1.78 330	1.09 256

ManiGeoR	0.50 164	0.51 220	0.36 168	0.44 200	0.32 167	0.38 169	0.21 143	0.69 223	0.47 249	0.53 153	0.60 213	0.60 172	0.28 134	0.23 140	0.73 205	0.47 158	0.54 158	0.49 204	1.29 238	0.38 164	0.54 162	0.56 185	0.28 213	0.34 203	0.50 158	0.73 216	0.54 118	0.57 158

HLf10	0.50 164	0.51 220	0.36 168	0.44 200	0.32 167	0.38 169	0.21 143	0.69 223	0.47 249	0.53 153	0.60 213	0.60 172	0.28 134	0.23 140	0.73 205	0.47 158	0.54 158	0.49 204	1.29 238	0.38 164	0.54 162	0.56 185	0.28 213	0.34 203	0.50 158	0.73 216	0.54 118	0.57 158

WQFJA1	0.15 23	0.14 28	0.08 7	0.11 29	0.09 27	0.12 35	0.08 44	0.15 31	0.16 53	0.10 11	0.36 124	0.11 6	0.28 134	0.07 26	0.18 21	0.17 7	0.17 15	0.15 13	0.19 20	0.12 12	0.14 5	0.15 16	0.11 59	0.11 41	0.16 14	0.16 18	0.23 22	0.16 30

NLMM	0.15 23	0.14 28	0.08 7	0.11 29	0.09 27	0.12 35	0.08 44	0.15 31	0.16 53	0.10 11	0.36 124	0.11 6	0.28 134	0.07 26	0.18 21	0.17 7	0.17 15	0.15 13	0.19 20	0.12 12	0.14 5	0.15 16	0.11 59	0.11 41	0.16 14	0.16 18	0.23 22	0.16 30

CASnet	0.40 116	0.52 232	0.23 112	0.27 118	0.27 136	0.30 132	0.14 96	0.62 174	0.29 139	0.61 208	0.44 153	0.64 188	0.28 134	0.23 140	0.55 134	0.36 87	0.45 99	0.31 84	0.73 176	0.27 100	0.63 199	0.39 108	0.21 153	0.24 127	0.42 127	0.32 95	0.61 147	0.56 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.47 155	0.51 220	0.40 195	0.38 170	0.37 198	0.37 164	0.28 187	0.64 194	0.29 139	0.62 218	0.53 192	0.55 152	0.28 134	0.30 213	0.49 126	0.48 167	0.66 248	0.41 138	0.65 156	0.41 191	0.70 224	0.60 194	0.23 178	0.30 168	0.47 142	0.36 109	0.84 220	0.53 145

DNS	5.65 354	0.37 107	0.76 290	0.56 237	0.24 111	41.14 382	0.40 224	0.69 223	0.27 124	0.58 190	3.56 345	54.33 385	0.29 140	0.27 197	0.44 112	0.85 281	0.53 154	0.44 157	40.80 376	0.36 151	0.55 167	0.61 199	0.20 142	0.40 233	0.89 279	0.89 252	0.96 249	1.27 275

model_zeroshot	0.80 256	0.46 172	0.42 207	0.42 189	0.39 209	0.43 193	0.27 182	0.72 245	0.36 199	0.64 231	0.66 239	0.97 252	0.29 140	0.24 158	1.05 278	0.92 290	0.69 262	0.54 241	3.03 307	0.73 295	1.21 289	1.20 284	0.22 167	0.38 228	0.84 274	1.14 297	1.08 269	2.21 310

DLNR_Zeroshot_test	17.86 374	67.45 389	1.21 326	81.91 388	0.35 186	0.45 202	74.74 388	0.76 263	0.27 124	0.69 267	0.60 213	1.16 275	0.29 140	8.20 376	84.48 389	102.07 389	23.88 380	15.14 376	7.31 337	0.50 221	4.38 359	2.51 330	0.18 117	0.43 244	0.76 254	0.86 245	0.80 205	0.80 223

IER	0.41 120	0.37 107	0.31 142	0.30 134	0.28 142	0.35 158	0.24 169	0.47 104	0.28 132	0.44 99	0.59 209	0.77 224	0.29 140	0.35 238	0.63 170	0.42 111	0.47 114	0.42 147	0.44 87	0.34 132	0.42 88	0.36 95	0.28 213	0.26 145	0.40 124	0.47 152	0.52 113	0.52 139

RAFT_CTSACE	0.30 86	0.37 107	0.15 57	0.15 53	0.15 68	0.25 108	0.18 120	0.53 119	0.20 75	0.55 165	0.18 51	0.44 110	0.29 140	0.16 86	0.29 67	0.30 68	0.37 77	0.27 64	0.37 71	0.18 48	0.38 75	0.45 139	0.10 46	0.17 74	0.30 76	0.31 88	0.60 144	0.26 63

iRaft-Stereo_20w	1.06 281	0.49 198	1.34 337	1.18 309	0.46 232	0.78 282	0.46 234	0.76 263	0.37 210	0.74 282	6.16 364	0.84 236	0.29 140	0.26 187	0.81 223	0.97 300	0.59 210	0.44 157	1.72 259	0.61 269	1.04 276	1.56 306	0.21 153	0.25 138	0.92 284	1.31 314	1.45 316	2.71 322

IPLG	0.47 155	0.45 161	0.32 145	0.28 121	0.27 136	0.32 136	0.21 143	0.63 187	0.22 84	0.51 133	0.38 135	0.56 154	0.29 140	0.31 220	1.64 317	0.44 124	0.56 179	0.48 195	0.56 130	0.41 191	0.45 105	0.75 235	0.18 117	0.28 155	0.45 136	0.59 187	0.65 161	0.51 137

XX-Stereo	9.49 369	0.38 117	0.36 168	0.63 255	0.28 142	0.54 233	0.28 187	0.69 223	0.28 132	0.69 267	6.24 365	1.00 254	0.29 140	0.23 140	0.70 197	1.08 317	0.60 217	0.52 231	1.58 252	0.53 227	0.76 234	0.65 210	0.18 117	0.26 145	233.61 390	0.88 250	1.01 263	1.90 301

HGLStereo	0.43 138	0.43 147	0.37 179	0.34 151	0.37 198	0.39 176	0.23 166	0.48 106	0.31 168	0.47 108	0.72 257	0.42 101	0.29 140	0.32 227	0.51 127	0.49 176	0.55 169	0.50 213	0.55 124	0.39 180	0.51 140	0.43 129	0.22 167	0.33 198	0.51 163	0.51 170	0.57 126	0.45 117

DSFCA	0.45 147	0.50 214	0.40 195	0.40 180	0.37 198	0.44 197	0.34 208	0.46 102	0.39 220	0.40 87	0.57 205	0.49 127	0.29 140	0.24 158	0.61 161	0.44 124	0.49 123	0.49 204	0.64 152	0.39 180	0.50 134	0.51 169	0.33 239	0.35 211	0.49 154	0.50 166	0.57 126	0.58 163

CCAANet	0.30 86	0.29 77	0.33 148	0.24 102	0.24 111	0.25 108	0.22 152	0.30 70	0.29 139	0.25 70	0.29 96	0.52 143	0.29 140	0.19 100	0.42 107	0.36 87	0.36 74	0.30 80	0.28 55	0.23 79	0.40 79	0.27 71	0.20 142	0.19 82	0.33 95	0.31 88	0.41 80	0.43 114

DISCO	0.45 147	0.44 153	0.29 133	0.40 180	0.38 205	0.49 215	0.43 230	0.45 99	0.43 241	0.50 127	0.57 205	0.40 92	0.29 140	0.30 213	0.61 161	0.43 119	0.55 169	0.46 182	0.69 169	0.41 191	0.48 126	0.43 129	0.26 202	0.32 183	0.47 142	0.50 166	0.62 150	0.50 134

WQFJX1	0.14 19	0.15 34	0.08 7	0.10 22	0.08 21	0.09 18	0.05 8	0.16 41	0.19 67	0.10 11	0.28 91	0.12 9	0.30 152	0.08 38	0.16 7	0.17 7	0.16 11	0.12 7	0.15 6	0.12 12	0.14 5	0.17 25	0.11 59	0.09 25	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

IGEV-FE	0.94 269	0.47 179	1.24 329	1.15 306	0.46 232	0.60 246	0.65 278	0.81 279	0.36 199	0.67 256	1.75 325	0.94 247	0.30 152	0.26 187	0.66 181	1.14 324	0.60 217	0.48 195	2.55 292	0.63 277	2.19 321	2.33 327	0.21 153	0.37 225	1.00 300	1.03 284	1.17 283	1.48 284

IGEV_Zeroshot_test	0.95 271	0.47 179	1.24 329	1.15 306	0.46 232	0.60 246	0.65 278	0.81 279	0.36 199	0.66 247	1.86 329	0.94 247	0.30 152	0.26 187	0.66 181	1.14 324	0.60 217	0.48 195	2.56 293	0.63 277	2.23 323	2.36 328	0.21 153	0.37 225	1.00 300	1.03 284	1.17 283	1.48 284

EKT-Stereo	0.75 239	0.64 271	0.54 250	0.59 245	0.47 236	0.60 246	0.73 287	0.71 235	0.29 139	0.63 224	0.66 239	0.73 210	0.30 152	0.26 187	0.86 239	1.22 334	0.68 256	0.76 308	1.46 246	0.60 260	1.75 313	1.74 315	0.21 153	0.32 183	0.93 285	0.81 239	1.06 267	0.72 210

anonymity	3.27 340	0.41 135	1.09 321	0.58 241	0.41 220	0.47 209	0.30 201	0.79 272	0.33 182	0.61 208	69.49 387	0.85 237	0.30 152	0.24 158	0.59 148	1.02 311	0.60 217	0.43 152	1.35 242	0.60 260	0.73 230	1.82 318	0.24 187	0.29 160	1.00 300	1.24 305	1.08 269	1.47 282

CIPLG	0.42 125	0.47 179	0.24 118	0.32 142	0.22 97	0.32 136	0.19 131	0.63 187	0.24 101	0.55 165	0.50 178	0.60 172	0.30 152	0.41 252	0.93 257	0.44 124	0.52 144	0.37 116	0.56 130	0.38 164	0.56 173	0.45 139	0.19 125	0.24 127	0.44 131	0.31 88	0.57 126	0.38 95

ACRE	0.42 125	0.47 179	0.22 107	0.32 142	0.22 97	0.33 143	0.18 120	0.63 187	0.23 89	0.55 165	0.50 178	0.61 175	0.30 152	0.41 252	0.91 252	0.45 135	0.52 144	0.36 111	0.55 124	0.38 164	0.57 183	0.44 135	0.19 125	0.23 118	0.44 131	0.32 95	0.58 134	0.39 96

cross-raft	0.73 232	0.56 248	0.46 225	0.43 194	0.33 172	0.40 182	0.27 182	0.73 249	0.33 182	0.65 236	0.60 213	0.74 213	0.30 152	0.23 140	0.76 210	0.96 298	0.63 238	0.48 195	2.91 305	0.59 255	1.81 316	1.31 290	0.22 167	0.32 183	0.82 268	0.94 262	0.93 242	1.01 248

GES	0.59 206	0.52 232	0.37 179	0.39 173	0.40 214	0.53 229	0.37 216	0.59 151	0.40 223	0.56 175	0.60 213	0.50 133	0.30 152	0.41 252	0.98 269	0.63 231	0.67 254	0.55 249	2.28 280	0.56 243	0.70 224	0.56 185	0.31 231	0.42 241	0.48 145	0.48 157	0.65 161	0.68 198

FINET	0.40 116	0.38 117	0.39 190	0.43 194	0.30 158	0.34 151	0.35 210	0.44 93	0.36 199	0.47 108	0.32 109	0.47 119	0.30 152	0.28 201	0.66 181	0.50 180	0.48 119	0.36 111	0.60 145	0.33 126	0.46 112	0.37 100	0.30 225	0.30 168	0.43 129	0.35 106	0.56 124	0.42 108

APVNet	0.56 193	0.47 179	0.38 188	0.46 205	0.50 244	0.57 240	0.53 245	0.60 157	0.42 236	0.46 105	0.65 236	0.50 133	0.30 152	0.36 240	0.74 208	0.71 258	0.71 270	0.64 277	0.95 209	0.53 227	0.57 183	0.77 241	0.34 241	0.46 257	0.59 199	0.46 150	0.82 211	0.58 163

UPFNet	0.38 110	0.34 91	0.34 155	0.32 142	0.33 172	0.39 176	0.29 194	0.47 104	0.33 182	0.43 92	0.41 147	0.40 92	0.30 152	0.34 232	0.61 161	0.40 103	0.46 104	0.41 138	0.52 106	0.35 149	0.35 70	0.34 88	0.25 192	0.27 148	0.38 117	0.35 106	0.55 121	0.37 91

HITNet	0.38 110	0.37 107	0.28 128	0.34 151	0.29 149	0.26 111	0.19 131	0.58 144	0.32 176	0.57 179	0.45 156	0.55 152	0.30 152	0.22 124	0.51 127	0.35 81	0.44 96	0.39 122	0.41 80	0.29 108	0.41 82	0.38 102	0.20 142	0.25 138	0.39 120	0.37 116	0.70 181	0.52 139
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
NVstereo2D	0.55 185	0.47 179	0.40 195	0.52 226	0.48 239	0.66 263	0.64 273	0.60 157	0.38 216	0.48 115	0.61 222	0.53 144	0.30 152	0.63 308	1.53 311	0.61 229	0.58 195	0.55 249	0.53 114	0.41 191	0.50 134	0.38 102	0.54 295	0.43 244	0.64 219	0.48 157	0.56 124	0.53 145

TestStereo_HL1	0.50 164	0.50 214	0.36 168	0.46 205	0.32 167	0.38 169	0.20 141	0.73 249	0.37 210	0.52 140	0.56 201	0.62 183	0.31 166	0.23 140	0.77 211	0.48 167	0.55 169	0.50 213	1.24 234	0.39 180	0.44 99	0.57 188	0.29 220	0.35 211	0.53 172	0.70 208	0.59 141	0.52 139

AE-Stereo	0.54 183	0.48 194	0.44 220	0.50 217	0.35 186	0.36 161	0.28 187	0.55 131	0.29 139	0.64 231	0.31 107	0.89 243	0.31 166	0.24 158	0.55 134	0.65 244	0.68 256	0.52 231	0.87 198	0.53 227	0.72 227	0.81 249	0.21 153	0.47 260	0.79 260	0.69 204	0.94 244	0.62 179

RAFT-Test	0.72 231	0.50 214	0.46 225	0.52 226	0.34 182	0.41 184	0.29 194	0.73 249	0.30 149	0.62 218	0.72 257	0.68 196	0.31 166	0.22 124	0.71 201	1.03 312	0.62 233	0.50 213	2.89 304	0.66 282	1.72 310	1.14 279	0.23 178	0.29 160	0.80 264	0.96 266	0.95 246	0.91 236

LoS_RVC	0.42 125	0.45 161	0.43 212	0.19 74	0.25 115	0.24 104	0.16 111	0.44 93	0.28 132	0.51 133	0.48 164	0.42 101	0.31 166	0.22 124	0.60 154	0.45 135	0.46 104	0.41 138	0.71 172	0.30 112	0.67 214	0.51 169	0.19 125	0.32 183	0.61 203	0.44 136	0.58 134	0.61 174

tt_ll	0.42 125	0.45 161	0.43 212	0.19 74	0.25 115	0.24 104	0.16 111	0.44 93	0.28 132	0.51 133	0.48 164	0.42 101	0.31 166	0.22 124	0.60 154	0.45 135	0.46 104	0.41 138	0.71 172	0.30 112	0.67 214	0.51 169	0.19 125	0.32 183	0.61 203	0.44 136	0.58 134	0.61 174

raft_robust	0.49 162	0.44 153	0.24 118	0.38 170	0.29 149	0.32 136	0.21 143	0.73 249	0.35 195	0.69 267	0.34 119	0.57 156	0.31 166	0.24 158	0.59 148	0.53 198	0.54 158	0.46 182	0.98 212	0.37 159	0.69 220	0.94 261	0.20 142	0.28 155	0.55 182	0.69 204	0.69 175	0.60 172

IPLGR_C	0.42 125	0.47 179	0.23 112	0.31 140	0.22 97	0.32 136	0.18 120	0.63 187	0.23 89	0.55 165	0.50 178	0.61 175	0.31 166	0.41 252	0.87 245	0.45 135	0.52 144	0.37 116	0.55 124	0.38 164	0.56 173	0.46 144	0.19 125	0.24 127	0.44 131	0.33 100	0.58 134	0.40 101

test-3	0.55 185	0.37 107	0.37 179	0.34 151	0.33 172	0.33 143	0.22 152	0.65 202	0.27 124	0.61 208	0.34 119	0.90 244	0.31 166	0.21 117	0.60 154	0.44 124	0.55 169	0.42 147	2.59 296	0.38 164	0.56 173	1.37 293	0.16 91	0.29 160	0.48 145	0.38 120	0.69 175	0.54 152

test_1	0.55 185	0.37 107	0.37 179	0.34 151	0.33 172	0.33 143	0.22 152	0.66 206	0.27 124	0.62 218	0.34 119	0.90 244	0.31 166	0.21 117	0.61 161	0.44 124	0.55 169	0.42 147	2.58 295	0.38 164	0.56 173	1.38 295	0.16 91	0.29 160	0.48 145	0.38 120	0.69 175	0.54 152

GMStereo	0.41 120	0.48 194	0.25 120	0.32 142	0.32 167	0.37 164	0.28 187	0.59 151	0.30 149	0.45 101	0.36 124	0.61 175	0.31 166	0.24 158	0.45 114	0.41 107	0.54 158	0.35 107	0.73 176	0.39 180	0.51 140	0.33 85	0.23 178	0.28 155	0.48 145	0.36 109	0.68 171	0.41 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo-Hl	0.50 164	0.53 238	0.36 168	0.48 211	0.33 172	0.38 169	0.21 143	0.60 157	0.42 236	0.52 140	0.58 207	0.63 186	0.32 176	0.22 124	0.84 232	0.48 167	0.55 169	0.50 213	1.23 233	0.39 180	0.44 99	0.58 189	0.27 208	0.36 219	0.56 186	0.68 202	0.59 141	0.52 139

Reg-Stereo(zero)	0.78 251	0.47 179	0.56 254	0.39 173	0.28 142	0.41 184	0.35 210	0.75 259	0.36 199	0.62 218	6.09 361	0.78 225	0.32 176	0.27 197	0.41 100	0.63 231	0.58 195	0.45 169	1.51 247	0.42 199	0.65 207	0.62 202	0.21 153	0.32 183	0.55 182	0.78 230	1.26 295	1.09 256

fast-iter	0.78 251	0.47 179	0.56 254	0.39 173	0.28 142	0.41 184	0.35 210	0.75 259	0.36 199	0.62 218	6.09 361	0.78 225	0.32 176	0.27 197	0.41 100	0.63 231	0.58 195	0.45 169	1.51 247	0.42 199	0.65 207	0.62 202	0.21 153	0.32 183	0.55 182	0.78 230	1.26 295	1.09 256

MSKI-zero shot	0.84 257	0.49 198	0.43 212	0.41 185	0.35 186	0.46 208	0.32 203	0.76 263	0.30 149	0.65 236	0.92 283	0.83 234	0.32 176	0.22 124	0.62 166	1.08 317	0.64 241	0.47 189	3.14 310	0.61 269	2.23 323	1.58 307	0.20 142	0.38 228	0.96 292	1.47 323	1.24 293	1.60 289

IPLGR	0.57 198	0.55 243	0.37 179	0.43 194	0.38 205	0.36 161	0.23 166	0.62 174	0.30 149	0.56 175	0.68 249	0.61 175	0.32 176	0.29 208	1.73 323	0.47 158	0.56 179	0.56 251	1.09 217	0.54 233	0.53 158	0.81 249	0.20 142	0.32 183	0.71 233	0.97 271	0.73 189	0.57 158

TestStereo	0.45 147	0.51 220	0.38 188	0.42 189	0.30 158	0.44 197	0.26 179	0.71 235	0.28 132	0.76 289	0.32 109	0.64 188	0.32 176	0.24 158	0.47 117	0.35 81	0.54 158	0.33 93	0.78 188	0.38 164	0.63 199	0.42 121	0.24 187	0.30 168	0.53 172	0.43 132	0.75 193	0.55 155

DeepPrunerF	1.22 289	0.49 198	0.39 190	0.58 241	2.86 355	0.49 215	0.55 251	0.52 115	0.58 270	0.43 92	0.67 246	0.43 106	0.32 176	0.42 262	1.64 317	0.75 266	0.58 195	0.46 182	0.93 205	0.46 212	0.61 194	0.53 178	0.40 258	0.35 211	15.32 378	0.82 242	0.65 161	0.62 179

HLf8	0.56 193	0.51 220	0.36 168	0.47 209	0.36 190	0.38 169	0.24 169	0.89 294	0.39 220	0.53 153	0.69 250	0.63 186	0.33 183	0.24 158	0.88 247	0.51 187	0.58 195	0.49 204	1.83 264	0.45 206	0.54 162	0.61 199	0.29 220	0.40 233	0.54 177	0.78 230	0.68 171	0.62 179

gcap-zeroshot	1.75 309	0.44 153	0.89 302	0.59 245	0.36 190	0.55 236	0.29 194	0.74 255	0.29 139	0.74 282	0.76 264	1.18 277	0.33 183	0.24 158	0.78 214	0.97 300	0.61 225	0.53 235	29.80 370	0.80 300	1.04 276	1.45 298	0.23 178	0.34 203	0.75 248	0.99 274	0.96 249	0.75 216

trnet	0.44 142	0.51 220	0.40 195	0.34 151	0.26 125	0.27 116	0.14 96	0.62 174	0.30 149	0.60 203	0.36 124	0.73 210	0.33 183	0.24 158	0.56 137	0.57 215	0.58 195	0.34 97	0.52 106	0.31 117	0.57 183	0.42 121	0.17 106	0.30 168	0.54 177	0.48 157	0.65 161	0.69 200

RAFT+CT+SA	0.32 94	0.46 172	0.20 85	0.26 113	0.18 82	0.22 85	0.15 102	0.58 144	0.23 89	0.52 140	0.17 47	0.46 116	0.33 183	0.12 63	0.33 81	0.43 119	0.36 74	0.30 80	0.45 89	0.23 79	0.45 105	0.49 157	0.09 38	0.22 106	0.32 91	0.31 88	0.53 117	0.35 86

GMOStereo	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 134	0.26 125	0.29 126	0.19 131	0.67 209	0.30 149	0.66 247	0.32 109	0.54 146	0.33 183	0.20 111	0.40 94	0.46 146	0.50 128	0.44 157	0.68 164	0.34 132	0.51 140	0.66 213	0.16 91	0.22 106	0.58 192	0.45 142	0.82 211	0.41 103

error version	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 134	0.26 125	0.29 126	0.19 131	0.67 209	0.30 149	0.66 247	0.32 109	0.54 146	0.33 183	0.20 111	0.40 94	0.46 146	0.50 128	0.44 157	0.68 164	0.34 132	0.51 140	0.66 213	0.16 91	0.22 106	0.58 192	0.45 142	0.82 211	0.41 103

test-v	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 134	0.26 125	0.29 126	0.19 131	0.67 209	0.30 149	0.66 247	0.32 109	0.54 146	0.33 183	0.20 111	0.40 94	0.46 146	0.50 128	0.44 157	0.68 164	0.34 132	0.51 140	0.66 213	0.16 91	0.22 106	0.58 192	0.45 142	0.82 211	0.41 103

AACVNet	0.55 185	0.47 179	0.40 195	0.58 241	0.61 266	0.53 229	0.37 216	0.61 167	0.40 223	0.59 197	0.64 231	0.58 161	0.33 183	0.36 240	0.69 192	0.54 206	0.58 195	0.54 241	0.69 169	0.52 226	0.54 162	0.52 175	0.36 246	0.44 250	0.59 199	0.69 204	0.82 211	0.83 227

test-2	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 134	0.26 125	0.29 126	0.19 131	0.67 209	0.30 149	0.66 247	0.32 109	0.54 146	0.33 183	0.20 111	0.40 94	0.46 146	0.50 128	0.44 157	0.68 164	0.34 132	0.51 140	0.66 213	0.16 91	0.22 106	0.58 192	0.45 142	0.82 211	0.41 103

CREStereo	0.44 142	0.51 220	0.40 195	0.34 151	0.26 125	0.28 123	0.15 102	0.61 167	0.30 149	0.58 190	0.36 124	0.72 207	0.33 183	0.24 158	0.59 148	0.59 223	0.59 210	0.34 97	0.52 106	0.31 117	0.59 192	0.42 121	0.18 117	0.30 168	0.54 177	0.48 157	0.64 157	0.69 200
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	0.44 142	0.37 107	0.35 157	0.33 148	0.37 198	0.32 136	0.41 227	0.46 102	0.52 256	0.43 92	0.48 164	0.68 196	0.33 183	0.29 208	0.65 179	0.46 146	0.47 114	0.44 157	0.49 96	0.38 164	0.49 130	0.48 156	0.29 220	0.32 183	0.38 117	0.37 116	0.57 126	0.62 179

ADCP+	0.92 265	0.59 258	0.62 267	0.44 200	0.45 229	0.55 236	0.85 296	0.65 202	1.81 340	0.48 115	1.10 298	1.62 296	0.33 183	0.42 262	1.03 277	0.52 195	0.52 144	0.48 195	1.19 228	0.38 164	0.58 188	0.60 194	0.32 236	0.30 168	0.66 222	3.45 363	0.77 198	4.14 343

RASNet	0.42 125	0.45 161	0.43 212	0.33 148	0.33 172	0.37 164	0.27 182	0.58 144	0.34 189	0.47 108	0.43 150	0.49 127	0.33 183	0.25 176	0.41 100	0.41 107	0.48 119	0.39 122	0.47 91	0.30 112	0.49 130	0.40 111	0.19 125	0.44 250	0.40 124	0.46 150	0.75 193	0.63 184

TestStereo_HLe17	0.55 185	0.56 248	0.36 168	0.52 226	0.37 198	0.43 193	0.26 179	0.83 283	0.46 246	0.58 190	0.59 209	0.69 202	0.34 196	0.23 140	0.77 211	0.52 195	0.57 188	0.50 213	1.21 232	0.49 219	0.57 183	0.73 233	0.27 208	0.49 267	0.62 208	0.78 230	0.65 161	0.59 171

MyStereo04	0.68 224	0.52 232	0.57 256	0.44 200	0.37 198	0.35 158	0.26 179	0.68 216	0.45 242	0.62 218	0.45 156	0.68 196	0.34 196	0.25 176	1.00 273	0.68 250	0.56 179	0.53 235	3.39 312	0.56 243	0.92 258	0.64 208	0.27 208	0.41 238	0.77 255	0.92 258	0.96 249	0.66 189

test_5	0.29 82	0.39 123	0.16 63	0.22 86	0.15 68	0.21 79	0.13 84	0.54 124	0.20 75	0.38 86	0.19 55	0.44 110	0.34 196	0.10 52	0.43 110	0.38 95	0.33 64	0.32 85	0.33 64	0.20 64	0.32 58	0.35 91	0.09 38	0.21 93	0.28 67	0.30 83	0.51 101	0.32 78

UNet	0.44 142	0.42 142	0.40 195	0.37 167	0.36 190	0.41 184	0.28 187	0.57 140	0.35 195	0.50 127	0.49 169	0.47 119	0.34 196	0.37 244	0.53 131	0.43 119	0.54 158	0.46 182	0.56 130	0.39 180	0.47 119	0.44 135	0.27 208	0.34 203	0.44 131	0.48 157	0.58 134	0.57 158

R-Stereo Train	0.66 216	0.55 243	0.43 212	0.48 211	0.36 190	0.50 219	0.18 120	0.62 174	0.31 168	0.68 259	0.62 227	0.72 207	0.34 196	0.25 176	0.69 192	0.89 285	0.66 248	0.51 224	2.12 275	0.46 212	0.94 264	1.49 302	0.22 167	0.36 219	0.71 233	0.96 266	0.77 198	1.10 260

RAFT-Stereo	0.66 216	0.55 243	0.43 212	0.48 211	0.36 190	0.50 219	0.18 120	0.62 174	0.31 168	0.68 259	0.62 227	0.72 207	0.34 196	0.25 176	0.69 192	0.89 285	0.66 248	0.51 224	2.12 275	0.46 212	0.94 264	1.49 302	0.22 167	0.36 219	0.71 233	0.96 266	0.77 198	1.10 260
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.51 171	0.51 220	0.47 229	0.50 217	0.48 239	0.48 213	0.32 203	0.53 119	0.37 210	0.51 133	0.65 236	0.57 156	0.34 196	0.30 213	0.69 192	0.44 124	0.52 144	0.47 189	0.57 134	0.42 199	0.56 173	0.49 157	0.27 208	0.35 211	0.65 221	0.74 218	0.80 205	0.75 216

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 171	0.52 232	0.48 232	0.43 194	0.57 260	0.42 190	0.62 270	0.56 137	0.62 274	0.52 140	0.51 184	0.67 194	0.34 196	0.58 303	0.78 214	0.42 111	0.47 114	0.42 147	0.57 134	0.38 164	0.46 112	0.42 121	0.30 225	0.32 183	0.48 145	0.76 225	0.62 150	0.64 186
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AIO-Stereo-zeroshot	1.21 288	0.49 198	1.28 334	0.75 273	0.41 220	1.04 300	0.67 281	0.77 268	0.52 256	0.78 295	5.67 360	1.03 259	0.35 204	0.26 187	0.86 239	1.39 346	0.68 256	0.70 295	2.61 297	0.64 279	2.89 335	2.21 324	0.19 125	0.43 244	1.03 306	1.15 298	1.35 304	2.41 316

CAS	0.38 110	0.45 161	0.25 120	0.29 126	0.29 149	0.23 99	0.13 84	0.41 82	0.27 124	0.41 88	0.54 198	0.35 74	0.35 204	0.21 117	0.52 129	0.38 95	0.50 128	0.34 97	0.52 106	0.26 97	0.43 91	0.41 114	0.19 125	0.23 118	0.51 163	0.52 172	0.62 150	0.77 219

test_3	0.56 193	0.38 117	0.36 168	0.34 151	0.33 172	0.33 143	0.21 143	0.68 216	0.29 139	0.65 236	0.33 116	0.92 246	0.35 204	0.21 117	0.60 154	0.44 124	0.56 179	0.45 169	2.68 298	0.39 180	0.55 167	1.35 291	0.15 87	0.32 183	0.51 163	0.47 152	0.67 169	0.50 134

MSMDNet	0.73 232	0.52 232	0.48 232	0.35 161	0.34 182	0.45 202	0.33 207	0.69 223	0.30 149	0.63 224	0.60 213	0.71 205	0.35 204	0.23 140	0.78 214	1.05 314	0.63 238	0.50 213	2.88 303	0.81 304	1.59 305	1.80 317	0.23 178	0.29 160	0.74 243	0.89 252	0.85 222	0.76 218

PDISCO_ROB	0.48 159	0.40 131	0.39 190	0.38 170	0.34 182	0.39 176	0.28 187	0.50 110	0.35 195	0.37 84	0.52 188	0.49 127	0.35 204	0.31 220	0.63 170	0.58 220	0.54 158	0.68 291	0.59 139	0.44 204	0.62 196	0.67 219	0.24 187	0.34 203	0.54 177	0.53 174	0.85 222	0.58 163

WQFJX	0.15 23	0.13 18	0.09 21	0.11 29	0.09 27	0.13 44	0.09 56	0.13 20	0.15 50	0.11 16	0.33 116	0.11 6	0.36 209	0.06 16	0.17 12	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 13	0.13 22	0.14 5	0.15 16	0.10 46	0.11 41	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

HBP-ISP	1.60 302	0.86 307	0.90 303	0.98 297	0.69 282	0.85 285	0.56 253	0.89 294	0.48 251	0.82 305	0.79 267	0.97 252	0.36 209	0.69 315	11.97 375	5.83 371	0.70 264	0.67 285	0.70 171	0.62 273	1.05 278	5.90 363	0.50 280	0.62 288	0.82 268	1.01 279	2.01 336	1.06 254

TESTraft	0.37 108	0.46 172	0.21 97	0.21 83	0.23 103	0.21 79	0.16 111	0.54 124	0.31 168	0.51 133	0.23 72	0.36 84	0.36 209	0.11 57	0.85 237	0.48 167	0.45 99	0.32 85	0.48 94	0.24 84	0.46 112	0.65 210	0.12 67	0.23 118	0.37 112	0.43 132	0.57 126	0.39 96

ADLNet	0.46 152	0.53 238	0.37 179	0.41 185	0.41 220	0.44 197	0.40 224	0.54 124	0.35 195	0.45 101	0.53 192	0.76 221	0.36 209	0.62 306	0.58 144	0.42 111	0.49 123	0.42 147	0.50 98	0.37 159	0.43 91	0.44 135	0.34 241	0.25 138	0.47 142	0.55 181	0.57 126	0.45 117

FCDSN-DC	0.69 225	0.61 265	0.62 267	0.66 262	0.61 266	0.59 244	0.60 262	0.68 216	0.42 236	0.75 286	0.42 149	0.57 156	0.36 209	0.50 280	2.43 356	0.67 247	0.80 284	0.76 308	0.64 152	0.56 243	0.70 224	0.60 194	0.47 269	0.83 313	0.66 222	0.74 218	0.61 147	0.67 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 355	0.56 248	1.25 331	0.75 273	0.69 282	1.17 308	0.81 292	0.82 282	0.80 291	0.81 302	4.78 351	1.00 254	0.37 214	0.27 197	1.13 288	1.54 351	0.70 264	0.60 269	124.50 386	0.54 233	1.43 300	2.64 332	0.22 167	0.36 219	0.91 282	1.13 296	1.13 276	2.18 308

LoS	0.55 185	0.44 153	0.29 133	0.36 166	0.37 198	0.40 182	0.20 141	1.37 329	0.31 168	0.86 311	0.78 266	0.68 196	0.37 214	0.24 158	0.58 144	0.72 260	0.59 210	0.40 133	0.75 183	0.35 149	1.03 275	0.65 210	0.21 153	0.24 127	0.79 260	0.64 197	0.64 157	0.68 198
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.62 211	0.53 238	0.51 243	0.55 236	0.57 260	0.52 225	0.60 262	0.69 223	0.56 266	0.67 256	0.54 198	0.59 168	0.37 214	0.41 252	0.71 201	0.60 225	0.64 241	0.57 256	0.95 209	0.64 279	0.67 214	0.78 244	0.36 246	0.47 260	0.75 248	0.77 229	0.84 220	0.84 228

G2L-Stereo	0.42 125	0.39 123	0.28 128	0.35 161	0.40 214	0.34 151	0.22 152	0.54 124	0.34 189	0.52 140	0.61 222	0.50 133	0.38 217	0.26 187	0.61 161	0.44 124	0.50 128	0.40 133	0.46 90	0.33 126	0.43 91	0.39 108	0.28 213	0.27 148	0.49 154	0.54 178	0.69 175	0.49 126

TANstereo	0.55 185	0.41 135	0.35 157	0.40 180	0.39 209	0.45 202	0.21 143	0.52 115	0.30 149	0.54 158	0.37 132	0.38 88	0.38 217	0.41 252	0.84 232	0.73 264	0.66 248	0.78 312	1.10 219	0.89 310	0.62 196	0.54 180	0.93 325	0.32 183	0.34 97	0.45 142	0.99 257	0.53 145

XX-TBD	0.55 185	0.41 135	0.35 157	0.40 180	0.39 209	0.45 202	0.21 143	0.52 115	0.30 149	0.54 158	0.37 132	0.38 88	0.38 217	0.41 252	0.84 232	0.73 264	0.66 248	0.78 312	1.10 219	0.89 310	0.62 196	0.54 180	0.93 325	0.32 183	0.34 97	0.45 142	0.99 257	0.53 145

TestStereo1	0.38 110	0.49 198	0.19 75	0.22 86	0.23 103	0.23 99	0.15 102	0.55 131	0.30 149	0.52 140	0.21 65	0.35 74	0.39 220	0.11 57	0.80 220	0.50 180	0.46 104	0.32 85	0.53 114	0.25 90	0.52 150	0.67 219	0.15 87	0.22 106	0.37 112	0.42 130	0.60 144	0.39 96

SA-5K	0.38 110	0.49 198	0.19 75	0.22 86	0.23 103	0.23 99	0.15 102	0.55 131	0.30 149	0.52 140	0.21 65	0.35 74	0.39 220	0.11 57	0.80 220	0.50 180	0.46 104	0.32 85	0.53 114	0.25 90	0.52 150	0.67 219	0.15 87	0.22 106	0.37 112	0.42 130	0.60 144	0.39 96

BEATNet_4x	0.53 178	0.40 131	0.34 155	0.39 173	0.36 190	0.32 136	0.27 182	0.64 194	0.41 229	0.66 247	0.45 156	0.62 183	0.39 220	0.24 158	0.83 228	0.63 231	0.58 195	0.58 261	0.57 134	0.36 151	0.90 257	1.52 305	0.25 192	0.36 219	0.46 140	0.44 136	0.77 198	0.60 172

test-1	0.84 257	0.34 91	0.50 238	0.37 167	0.40 214	0.60 246	0.37 216	0.73 249	0.38 216	0.68 259	0.71 252	1.08 265	0.40 223	0.25 176	0.79 218	0.91 289	0.63 238	0.58 261	2.22 279	0.58 251	1.17 287	3.78 347	0.22 167	0.36 219	0.81 265	1.15 298	1.10 274	1.59 288

LMCR-Stereo	0.50 164	0.46 172	0.33 148	0.32 142	0.33 172	0.42 190	0.24 169	0.57 140	0.37 210	0.55 165	0.46 161	0.65 191	0.40 223	0.26 187	0.69 192	0.49 176	0.62 233	0.49 204	1.11 221	0.57 248	0.66 210	0.64 208	0.25 192	0.32 183	0.48 145	0.49 162	0.63 153	0.65 188

CFNet	0.45 147	0.44 153	0.33 148	0.48 211	0.40 214	0.39 176	0.30 201	0.53 119	0.32 176	0.48 115	0.50 178	0.68 196	0.40 223	0.30 213	0.56 137	0.37 92	0.48 119	0.43 152	0.52 106	0.33 126	0.46 112	0.30 79	0.23 178	0.31 178	0.61 203	0.52 172	0.69 175	0.71 208

MIPNet	0.51 171	0.51 220	0.33 148	0.32 142	0.30 158	0.37 164	0.25 175	0.62 174	0.24 101	0.50 127	0.52 188	0.61 175	0.41 226	0.30 213	1.01 276	0.51 187	0.59 210	0.50 213	0.76 186	0.47 216	0.44 99	0.85 252	0.20 142	0.26 145	0.66 222	0.98 272	0.71 185	0.61 174

NLSM1	0.17 43	0.13 18	0.10 27	0.11 29	0.11 43	0.14 49	0.08 44	0.20 54	0.19 67	0.11 16	0.38 135	0.18 37	0.42 227	0.09 45	0.17 12	0.21 25	0.16 11	0.15 13	0.20 26	0.13 22	0.16 11	0.22 56	0.10 46	0.11 41	0.18 27	0.19 36	0.27 40	0.14 19

STTStereo	0.53 178	0.56 248	0.54 250	0.44 200	0.52 248	0.43 193	0.59 258	0.52 115	0.46 246	0.47 108	0.55 200	0.71 205	0.42 227	0.56 295	0.87 245	0.44 124	0.49 123	0.51 224	0.54 121	0.37 159	0.51 140	0.40 111	0.32 236	0.35 211	0.52 168	0.66 200	0.68 171	0.99 246

AF-Net	0.53 178	0.49 198	0.44 220	0.50 217	0.53 249	0.61 250	0.54 249	0.61 167	0.55 264	0.43 92	0.66 239	0.85 237	0.42 227	0.40 249	0.64 176	0.46 146	0.46 104	0.44 157	0.60 145	0.40 187	0.45 105	0.45 139	0.41 260	0.39 230	0.50 158	0.55 181	0.81 208	0.69 200

Nwc_Net	0.53 178	0.49 198	0.44 220	0.50 217	0.53 249	0.61 250	0.54 249	0.61 167	0.55 264	0.43 92	0.66 239	0.85 237	0.42 227	0.40 249	0.64 176	0.46 146	0.46 104	0.44 157	0.60 145	0.40 187	0.45 105	0.45 139	0.41 260	0.39 230	0.50 158	0.55 181	0.81 208	0.69 200

FC-DCNN	0.88 263	0.96 313	1.23 328	1.36 319	0.93 307	1.26 315	0.82 293	0.91 296	0.78 289	0.87 312	0.63 230	1.08 265	0.42 227	0.56 295	0.88 247	0.69 251	0.81 287	0.68 291	0.81 192	0.59 255	0.78 236	0.59 190	0.50 280	0.77 309	1.11 311	0.99 274	1.21 288	1.57 287

GANet-ADL	0.70 228	0.59 258	0.52 244	0.60 248	0.57 260	0.61 250	0.46 234	0.68 216	0.52 256	0.65 236	0.67 246	0.76 221	0.43 232	0.39 246	1.08 283	0.79 276	0.68 256	0.52 231	1.84 267	0.64 279	0.66 210	0.86 254	0.42 263	0.43 244	0.70 230	0.87 248	0.97 253	0.89 235

sAnonymous2	0.58 200	0.41 135	0.31 142	0.29 126	0.29 149	0.45 202	0.29 194	0.71 235	0.41 229	0.48 115	0.53 192	0.51 138	0.43 232	0.23 140	0.86 239	0.84 279	0.70 264	0.67 285	1.34 240	0.60 260	0.83 244	0.98 264	0.30 225	0.35 211	0.62 208	0.72 213	0.72 186	0.73 213

CroCo_RVC	0.58 200	0.41 135	0.31 142	0.29 126	0.29 149	0.45 202	0.29 194	0.71 235	0.41 229	0.48 115	0.53 192	0.51 138	0.43 232	0.23 140	0.86 239	0.84 279	0.70 264	0.67 285	1.34 240	0.60 260	0.83 244	0.98 264	0.30 225	0.35 211	0.62 208	0.72 213	0.72 186	0.73 213

FADNet-RVC-Resample	0.57 198	0.52 232	0.42 207	0.46 205	0.39 209	0.41 184	0.40 224	0.72 245	0.42 236	0.68 259	0.51 184	1.04 263	0.43 232	0.43 265	0.96 266	0.48 167	0.56 179	0.61 271	0.85 197	0.55 238	0.52 150	0.63 204	0.34 241	0.60 285	0.58 192	0.71 210	0.55 121	0.77 219

ADCRef	1.01 278	0.65 272	0.48 232	0.39 173	0.47 236	0.65 260	0.68 283	0.61 167	1.08 315	0.52 140	0.64 231	0.75 214	0.43 232	0.38 245	1.56 313	0.72 260	0.61 225	0.59 266	1.53 250	0.58 251	0.66 210	0.71 227	0.50 280	0.43 244	0.75 248	1.25 308	0.82 211	8.96 364

iinet-f	0.52 175	0.43 147	0.36 168	0.34 151	0.25 115	0.47 209	0.25 175	0.43 91	0.27 124	0.52 140	0.94 284	0.61 175	0.44 237	0.25 176	1.06 280	0.57 215	0.52 144	0.39 122	1.51 247	0.50 221	0.58 188	0.75 235	0.26 202	0.25 138	0.52 168	0.38 120	0.76 196	0.53 145

gcap_with_dpt	0.60 208	0.57 254	0.35 157	0.89 286	0.38 205	0.47 209	0.22 152	0.71 235	0.33 182	0.69 267	0.49 169	1.11 270	0.45 238	0.29 208	0.54 132	0.69 251	0.61 225	0.54 241	1.17 225	0.41 191	0.86 251	0.79 246	0.24 187	0.34 203	0.62 208	0.50 166	0.91 235	1.03 250

GCAP-BAT	0.60 208	0.57 254	0.35 157	0.89 286	0.38 205	0.47 209	0.22 152	0.71 235	0.33 182	0.69 267	0.49 169	1.11 270	0.45 238	0.29 208	0.54 132	0.69 251	0.61 225	0.54 241	1.17 225	0.41 191	0.86 251	0.79 246	0.24 187	0.34 203	0.62 208	0.50 166	0.91 235	1.03 250

DDUNet	1.38 295	2.18 338	0.79 292	2.67 334	2.43 345	2.57 333	2.52 336	0.80 274	0.84 296	0.63 224	0.94 284	1.57 295	0.45 238	2.65 350	0.94 261	0.78 272	1.99 342	0.75 305	2.31 281	0.91 312	1.16 286	0.97 263	2.71 348	0.56 278	0.72 236	0.71 210	0.97 253	0.85 229

FADNet-RVC	0.58 200	0.50 214	0.37 179	0.51 223	0.42 223	0.39 176	0.56 253	0.68 216	0.36 199	0.64 231	0.50 178	1.13 274	0.45 238	0.34 232	0.91 252	0.53 198	0.54 158	0.45 169	1.20 230	0.51 224	0.54 162	0.52 175	0.33 239	0.51 269	0.57 188	0.75 222	0.64 157	0.81 225

UCFNet_RVC	0.56 193	0.78 290	0.45 224	0.59 245	0.55 256	0.52 225	0.39 222	0.58 144	0.40 223	0.59 197	0.60 213	0.82 230	0.45 238	0.32 227	0.70 197	0.42 111	0.50 128	0.50 213	0.67 162	0.45 206	0.56 173	0.47 149	0.38 253	0.41 238	0.77 255	0.71 210	0.65 161	0.86 231

GEStereo_RVC	0.71 230	0.59 258	0.40 195	0.54 233	0.50 244	0.61 250	0.51 242	0.71 235	0.41 229	0.59 197	0.51 184	0.76 221	0.46 243	0.39 246	0.96 266	0.92 290	0.78 279	0.75 305	1.94 270	0.62 273	0.80 239	1.37 293	0.31 231	0.52 271	0.61 203	0.63 193	0.86 227	1.12 263

XPNet_ROB	0.74 238	0.77 288	0.57 256	0.54 233	0.61 266	0.63 256	0.61 267	0.53 119	0.65 277	0.58 190	0.81 272	2.35 308	0.46 243	0.43 265	0.79 218	0.63 231	0.85 291	0.57 256	0.83 193	0.55 238	0.72 227	1.09 273	0.45 266	0.49 267	0.63 216	0.74 218	1.39 308	0.86 231

CASS	0.79 253	0.55 243	0.53 246	0.65 260	0.54 253	0.59 244	0.53 245	0.78 271	0.52 256	0.71 275	0.75 263	0.67 194	0.47 245	0.28 201	0.83 228	0.67 247	0.98 309	0.56 251	1.60 255	0.58 251	2.74 331	1.44 296	0.38 253	0.35 211	0.84 274	0.81 239	0.90 234	1.02 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PS-NSSS	0.60 208	0.81 296	0.44 220	0.89 286	0.54 253	0.71 271	0.63 271	0.64 194	0.38 216	0.64 231	0.41 147	1.52 292	0.47 245	0.41 252	0.59 148	0.42 111	0.52 144	0.45 169	0.94 208	0.42 199	0.44 99	0.29 76	0.36 246	0.34 203	0.63 216	0.69 204	0.70 181	0.80 223

DN-CSS_ROB	0.52 175	0.43 147	0.46 225	0.41 185	0.40 214	0.34 151	0.22 152	0.69 223	0.34 189	0.59 197	0.79 267	0.66 192	0.47 245	0.24 158	0.63 170	0.40 103	0.58 195	0.43 152	1.74 260	0.38 164	0.63 199	0.38 102	0.31 231	0.47 260	0.53 172	0.43 132	0.66 168	0.54 152

HSM	0.54 183	0.49 198	0.47 229	0.48 211	0.47 236	0.41 184	0.37 216	0.71 235	0.37 210	0.61 208	0.65 236	0.59 168	0.48 248	0.31 220	0.70 197	0.48 167	0.64 241	0.47 189	0.75 183	0.48 218	0.63 199	0.49 157	0.26 202	0.42 241	0.62 208	0.72 213	0.87 230	0.67 193

NCCL2	0.69 225	0.73 286	0.66 277	0.57 240	0.56 257	0.51 222	0.45 232	0.70 232	0.57 267	0.68 259	0.71 252	0.66 192	0.48 248	0.39 246	0.93 257	0.72 260	0.65 245	0.57 256	0.76 186	0.57 248	0.74 232	0.88 256	0.49 276	0.60 285	0.98 294	0.95 263	0.85 222	1.16 267

sCroCo_RVC	0.58 200	0.42 142	0.29 133	0.28 121	0.29 149	0.39 176	0.22 152	0.60 157	0.41 229	0.53 153	0.43 150	0.48 123	0.50 250	0.24 158	0.75 209	0.99 307	0.75 276	0.63 273	1.02 214	0.56 243	1.10 283	1.36 292	0.28 213	0.39 230	0.63 216	0.63 193	0.93 242	0.64 186

psm_up	0.56 193	0.51 220	0.53 246	0.56 237	0.45 229	0.58 243	0.35 210	0.71 235	0.66 279	0.55 165	0.53 192	0.59 168	0.50 250	0.40 249	0.63 170	0.50 180	0.59 210	0.49 204	0.84 196	0.46 212	0.51 140	0.45 139	0.31 231	0.51 269	0.70 230	0.78 230	0.80 205	0.67 193

FADNet	0.65 215	0.55 243	0.41 204	0.53 230	0.42 223	0.49 215	0.65 278	0.74 255	0.42 236	0.66 247	0.64 231	0.81 228	0.50 250	0.36 240	1.17 292	0.51 187	0.51 139	0.53 235	1.61 256	0.53 227	0.69 220	0.59 190	0.35 245	0.41 238	0.72 236	0.88 250	0.78 203	1.06 254

ADCL	1.27 291	0.82 299	0.64 273	0.60 248	0.53 249	0.73 273	0.91 302	0.75 259	2.78 359	0.68 259	1.01 291	0.86 241	0.50 250	0.50 280	1.27 296	0.64 237	0.66 248	0.57 256	1.20 230	0.60 260	0.98 272	0.88 256	0.50 280	0.47 260	1.60 337	1.50 328	0.88 231	11.30 367

NLMM1	0.17 43	0.14 28	0.09 21	0.08 12	0.09 27	0.10 24	0.07 31	0.15 31	0.20 75	0.12 23	0.34 119	0.21 46	0.51 254	0.07 26	0.17 12	0.18 15	0.16 11	0.15 13	0.22 33	0.14 28	0.14 5	0.19 36	0.10 46	0.11 41	0.19 33	0.18 30	0.24 29	0.13 15

DeepPruner_ROB	0.59 206	0.44 153	0.54 250	0.52 226	0.54 253	0.49 215	0.37 216	0.61 167	0.46 246	0.60 203	0.70 251	0.61 175	0.51 254	0.32 227	1.06 280	0.58 220	0.62 233	0.59 266	0.66 158	0.47 216	0.97 271	0.72 231	0.36 246	0.44 250	0.61 203	1.00 276	0.72 186	0.58 163

CFNet_pseudo	0.51 171	0.44 153	0.43 212	0.54 233	0.43 226	0.53 229	0.34 208	0.62 174	0.36 199	0.61 208	0.64 231	0.57 156	0.52 256	0.35 238	0.90 251	0.50 180	0.50 128	0.47 189	0.67 162	0.36 151	0.47 119	0.42 121	0.26 202	0.33 198	0.57 188	0.60 191	0.68 171	0.73 213

DLCB_ROB	0.53 178	0.50 214	0.48 232	0.41 185	0.45 229	0.43 193	0.39 222	0.55 131	0.45 242	0.57 179	0.61 222	0.70 203	0.52 256	0.41 252	0.60 154	0.47 158	0.57 188	0.48 195	0.52 106	0.43 203	0.55 167	0.47 149	0.38 253	0.42 241	0.96 292	0.79 236	0.70 181	0.62 179

RP	0.58 200	0.57 254	0.72 285	0.62 253	0.56 257	0.57 240	0.64 273	0.63 187	0.61 272	0.42 90	0.81 272	0.78 225	0.53 258	0.43 265	0.68 190	0.48 167	0.53 154	0.44 157	0.64 152	0.45 206	0.51 140	0.54 180	0.37 251	0.44 250	0.62 208	0.59 187	0.83 218	0.77 219

Anonymous3	0.79 253	0.59 258	0.42 207	0.37 167	0.42 223	0.57 240	0.50 241	0.80 274	0.64 276	0.68 259	0.49 169	1.48 288	0.54 259	0.31 220	1.53 311	1.42 348	0.88 297	0.82 317	1.45 245	0.69 291	1.31 295	1.30 289	0.40 258	0.40 233	0.74 243	0.86 245	1.03 266	0.71 208

ETE_ROB	0.87 262	0.90 308	0.58 258	0.67 263	0.69 282	0.85 285	0.60 262	0.66 206	0.89 302	0.64 231	1.09 296	2.63 312	0.54 259	0.54 290	1.00 273	0.72 260	0.91 301	0.63 273	0.99 213	0.66 282	0.88 253	1.08 272	0.50 280	0.59 283	0.78 257	0.92 258	1.48 318	1.17 268

s12784h	0.62 211	0.68 279	0.47 229	0.65 260	0.44 228	0.34 151	0.24 169	0.61 167	0.31 168	0.60 203	0.44 153	0.81 228	0.55 261	0.25 176	0.62 166	0.50 180	0.62 233	0.38 120	0.74 182	0.36 151	1.26 292	0.47 149	0.18 117	0.30 168	0.70 230	0.74 218	1.39 308	2.07 304

iResNetv2_ROB	0.52 175	0.45 161	0.32 145	0.48 211	0.39 209	0.48 213	0.28 187	0.64 194	0.34 189	0.52 140	0.66 239	0.70 203	0.55 261	0.28 201	0.67 187	0.47 158	0.50 128	0.46 182	1.12 222	0.45 206	0.57 183	0.47 149	0.29 220	0.40 233	0.55 182	0.51 170	0.81 208	0.58 163

UDG	1.35 294	2.24 340	0.81 294	2.58 331	2.45 346	2.48 332	2.57 337	0.76 263	0.86 297	0.77 291	1.08 295	1.51 290	0.56 263	2.59 346	1.06 280	0.69 251	1.89 340	0.80 316	2.31 281	0.97 316	1.24 291	0.98 264	1.43 340	0.62 288	0.74 243	0.81 239	0.95 246	0.81 225

ICVP	0.58 200	0.49 198	0.67 280	0.50 217	0.48 239	0.52 225	0.36 214	0.60 157	0.45 242	0.61 208	0.58 207	0.61 175	0.56 263	0.30 213	0.67 187	0.64 237	0.58 195	0.51 224	0.72 175	0.51 224	0.58 188	0.74 234	0.59 302	0.47 260	0.60 202	0.75 222	0.74 191	0.72 210
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.43 138	0.42 142	0.39 190	0.30 134	0.33 172	0.27 116	0.19 131	0.57 140	0.31 168	0.58 190	0.36 124	0.58 161	0.56 263	0.23 140	0.48 123	0.50 180	0.61 225	0.34 97	0.52 106	0.30 112	0.56 173	0.42 121	0.16 91	0.29 160	0.49 154	0.44 136	0.79 204	0.69 200
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
iResNet_ROB	0.50 164	0.49 198	0.42 207	0.42 189	0.30 158	0.42 190	0.32 203	0.60 157	0.33 182	0.52 140	0.59 209	0.47 119	0.56 263	0.25 176	0.81 223	0.46 146	0.57 188	0.49 204	1.19 228	0.36 151	0.48 126	0.36 95	0.25 192	0.37 225	0.57 188	0.54 178	0.75 193	0.61 174

RTSC	0.73 232	0.49 198	0.46 225	0.47 209	0.51 247	0.55 236	0.56 253	0.67 209	0.68 280	0.54 158	0.79 267	0.57 156	0.57 267	0.41 252	1.92 331	0.77 269	0.96 308	0.58 261	1.36 243	0.56 243	0.85 250	1.11 274	0.31 231	0.53 274	0.58 192	0.65 199	0.95 246	1.26 274

CC-Net-ROB	0.96 274	1.18 326	0.70 283	1.56 324	1.06 316	1.63 326	1.20 318	0.79 272	0.61 272	0.81 302	0.56 201	3.07 320	0.57 267	0.85 326	0.68 190	0.44 124	0.71 270	0.63 273	1.40 244	0.57 248	0.58 188	0.43 129	1.91 344	0.46 257	0.83 270	0.83 243	0.77 198	1.20 271

PA-Net	0.64 214	0.67 277	0.66 277	0.50 217	0.66 279	0.50 219	0.64 273	0.65 202	0.73 283	0.54 158	0.52 188	0.58 161	0.58 269	0.59 305	0.93 257	0.57 215	0.46 104	0.54 241	0.61 149	0.54 233	0.49 130	0.66 213	0.36 246	0.52 271	0.64 219	1.24 305	0.64 157	1.32 277
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.86 261	0.97 315	0.67 280	0.63 255	0.69 282	0.83 284	0.67 281	0.70 232	0.80 291	0.68 259	1.10 298	2.61 311	0.58 269	0.51 282	1.11 286	0.67 247	0.86 292	0.72 298	0.89 201	0.67 286	0.80 239	1.00 267	0.49 276	0.59 283	0.73 241	0.92 258	1.16 281	1.10 260

DDF-Stereo	2.07 317	0.43 147	0.28 128	10.45 368	0.48 239	14.62 375	0.70 286	0.72 245	0.29 139	0.66 247	0.48 164	17.48 371	0.59 271	0.26 187	0.55 134	0.56 214	0.60 217	0.45 169	1.27 237	0.38 164	0.83 244	0.77 241	0.25 192	0.24 127	0.45 136	0.45 142	0.91 235	0.67 193

stereogan	0.67 219	0.67 277	0.62 267	0.68 266	0.73 291	0.75 278	0.64 273	0.70 232	0.57 267	0.51 133	0.64 231	1.08 265	0.62 272	0.44 268	0.83 228	0.55 208	0.56 179	0.51 224	0.91 203	0.59 255	0.59 192	0.69 224	0.47 269	0.46 257	0.59 199	0.67 201	1.16 281	0.87 233

RTS	1.09 282	0.59 258	0.59 259	0.60 248	0.58 263	0.96 293	0.90 300	0.80 274	0.88 299	0.59 197	0.71 252	1.28 281	0.62 272	0.51 282	2.04 334	0.98 303	1.19 319	0.77 310	2.33 283	0.85 307	0.96 268	1.16 280	0.49 276	0.65 293	1.23 318	4.43 366	1.15 278	1.45 280

RTSA	1.09 282	0.59 258	0.59 259	0.60 248	0.58 263	0.96 293	0.90 300	0.80 274	0.88 299	0.59 197	0.71 252	1.28 281	0.62 272	0.51 282	2.04 334	0.98 303	1.19 319	0.77 310	2.33 283	0.85 307	0.96 268	1.16 280	0.49 276	0.65 293	1.23 318	4.43 366	1.15 278	1.45 280

NaN_ROB	0.73 232	0.59 258	0.61 266	0.64 257	0.78 299	0.53 229	0.48 237	0.87 290	0.63 275	0.73 281	0.61 222	1.96 303	0.62 272	0.45 270	0.84 232	0.55 208	0.56 179	0.54 241	0.73 176	0.55 238	0.52 150	0.51 169	0.38 253	0.64 291	0.83 270	1.11 294	0.94 244	1.64 292

AnyNet_C32	1.64 304	0.65 272	0.74 287	0.67 263	0.73 291	0.86 288	1.14 313	0.95 298	3.12 362	0.75 286	1.53 317	0.94 247	0.64 276	0.67 313	1.83 328	1.11 322	1.06 316	0.95 328	1.78 263	0.76 296	1.76 314	1.71 313	0.66 307	0.85 316	1.13 313	2.68 352	1.17 283	13.55 369

GwcNet-ADL	0.97 276	0.83 301	0.81 294	0.91 291	0.68 280	0.70 269	0.53 245	0.77 268	0.50 253	0.72 278	5.46 357	1.20 278	0.65 277	0.46 272	0.81 223	0.95 295	0.72 272	0.56 251	1.26 235	0.71 293	0.67 214	0.78 244	0.59 302	0.56 278	0.79 260	0.98 272	0.85 222	1.75 297

zero-FE	9.08 368	0.42 142	0.28 128	61.19 387	0.56 257	106.36 388	1.24 319	0.72 245	0.30 149	0.66 247	0.56 201	61.54 386	0.66 278	0.25 176	0.59 148	0.53 198	0.60 217	0.47 189	2.54 291	0.38 164	1.35 298	0.96 262	0.25 192	0.24 127	0.45 136	0.44 136	0.91 235	0.66 189

FC-DCNN v2	0.94 269	0.98 316	1.28 334	1.47 323	0.95 309	1.33 317	0.82 293	1.05 312	0.80 291	0.87 312	0.66 239	1.11 270	0.67 279	0.56 295	0.91 252	0.69 251	0.81 287	0.68 291	0.83 193	0.59 255	0.78 236	0.59 190	0.50 280	0.78 311	1.25 323	1.09 291	1.35 304	1.89 299

NCC-stereo	0.67 219	0.63 269	0.59 259	0.64 257	0.65 274	0.63 256	0.69 284	0.67 209	0.74 286	0.43 92	0.81 272	0.82 230	0.70 280	0.47 273	0.82 226	0.53 198	0.58 195	0.64 277	0.80 190	0.54 233	0.56 173	0.60 194	0.53 291	0.45 255	0.75 248	0.96 266	0.92 240	0.98 244

Abc-Net	0.67 219	0.63 269	0.59 259	0.64 257	0.65 274	0.63 256	0.69 284	0.67 209	0.74 286	0.43 92	0.81 272	0.82 230	0.70 280	0.47 273	0.82 226	0.53 198	0.58 195	0.64 277	0.80 190	0.54 233	0.56 173	0.60 194	0.53 291	0.45 255	0.75 248	0.96 266	0.92 240	0.98 244
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.77 250	0.74 287	0.68 282	0.76 276	0.65 274	0.69 268	0.60 262	0.99 305	0.73 283	0.93 316	0.52 188	1.33 284	0.72 282	0.44 268	0.85 237	0.57 215	0.67 254	0.63 273	1.13 223	0.61 269	0.77 235	0.63 204	0.59 302	0.71 297	0.89 279	0.90 255	1.15 278	0.99 246
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
AMNet	1.02 279	0.98 316	0.95 305	0.98 297	1.01 311	1.03 298	0.96 308	0.87 290	0.93 306	0.97 322	1.02 292	1.10 268	0.74 283	1.06 334	0.99 272	1.09 319	1.17 318	1.04 333	1.08 216	1.05 323	1.13 285	1.04 270	0.82 318	0.98 325	1.01 303	1.07 289	1.20 287	1.27 275

dad	0.89 264	0.57 254	0.37 179	1.42 320	0.65 274	0.75 278	2.23 335	1.43 331	0.36 199	0.93 316	0.38 135	0.85 237	0.76 284	0.32 227	0.97 268	0.52 195	0.78 279	0.45 169	1.87 269	0.41 191	0.74 232	0.41 114	0.30 225	0.47 260	1.15 315	0.47 152	2.64 352	1.96 303

HSM-Net_RVC	0.75 239	0.53 238	0.60 264	0.77 277	0.62 272	0.61 250	0.37 216	0.76 263	0.49 252	0.74 282	1.71 324	1.32 283	0.80 285	0.36 240	0.72 204	0.55 208	0.64 241	0.53 235	0.78 188	0.53 227	0.67 214	0.89 258	0.43 264	0.64 291	0.94 288	1.09 291	1.07 268	1.04 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.70 228	0.49 198	0.53 246	0.73 272	0.50 244	0.65 260	0.43 230	0.81 279	0.41 229	0.71 275	0.88 279	1.01 257	0.81 286	0.28 201	0.92 255	0.43 119	0.65 245	0.52 231	2.47 290	0.45 206	0.55 167	0.72 231	0.39 257	0.54 275	0.69 227	0.80 237	0.83 218	0.72 210

CBMV	1.15 286	0.84 305	0.60 264	0.85 282	0.76 298	0.73 273	0.48 237	0.87 290	0.80 291	0.81 302	0.61 222	2.86 315	0.81 286	0.52 286	1.31 299	1.17 329	0.91 301	0.74 303	2.40 288	0.66 282	1.57 304	0.76 238	0.48 274	1.06 330	0.99 297	1.09 291	2.25 338	4.25 344
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RGC	0.76 243	0.72 284	0.99 309	0.70 267	0.71 289	0.76 281	0.57 256	0.74 255	0.74 286	0.56 175	0.96 287	0.83 234	0.85 288	0.56 295	0.93 257	0.60 225	0.62 233	0.56 251	0.93 205	0.61 269	0.66 210	0.71 227	0.51 288	0.56 278	0.81 265	1.01 279	0.99 257	1.19 270

pcwnet_v2	0.62 211	0.46 172	0.50 238	0.62 253	0.49 243	0.61 250	0.46 234	0.66 206	0.45 242	0.65 236	0.79 267	0.64 188	0.86 289	0.53 289	1.15 290	0.55 208	0.59 210	0.51 224	0.83 193	0.41 191	0.55 167	0.47 149	0.34 241	0.43 244	0.75 248	0.76 225	0.85 222	0.95 239

NOSS_ROB	0.76 243	0.84 305	0.50 238	0.72 270	0.61 266	0.75 278	0.52 244	0.80 274	0.54 260	0.70 272	0.62 227	0.62 183	0.86 289	0.62 306	1.14 289	1.10 320	0.78 279	0.69 294	0.73 176	0.60 260	0.88 253	0.67 219	0.50 280	0.71 297	0.86 277	0.95 263	1.38 307	0.85 229

FBW_ROB	1.34 293	1.42 332	1.08 320	2.01 330	1.42 332	1.37 319	1.63 326	0.99 305	0.70 281	0.72 278	1.02 292	2.05 306	0.91 291	1.47 341	1.24 295	0.60 225	0.88 297	0.65 281	6.08 332	0.59 255	1.06 280	0.81 249	1.48 341	1.12 336	0.99 297	1.20 301	0.99 257	1.66 294

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 306	1.25 329	1.05 315	1.56 324	1.08 318	1.20 310	3.18 345	1.50 334	2.10 347	1.30 343	0.98 289	1.50 289	1.04 292	1.66 342	1.71 320	1.18 330	0.84 290	1.01 330	6.24 333	1.15 332	1.43 300	3.23 341	1.19 331	1.14 337	1.52 335	1.29 312	1.09 271	2.78 324

DAS	0.95 271	0.61 265	0.48 232	0.78 279	0.61 266	0.68 266	0.59 258	0.84 286	0.93 306	0.65 236	1.58 318	1.66 297	1.06 293	0.34 232	0.95 263	0.92 290	0.92 303	0.73 301	1.77 261	1.03 321	1.73 311	1.11 274	0.47 269	0.92 319	0.93 285	1.00 276	1.39 308	0.96 240

SepStereo	0.95 271	0.61 265	0.48 232	0.78 279	0.61 266	0.68 266	0.59 258	0.84 286	0.93 306	0.65 236	1.58 318	1.66 297	1.06 293	0.34 232	0.95 263	0.92 290	0.92 303	0.73 301	1.77 261	1.03 321	1.73 311	1.11 274	0.47 269	0.92 319	0.93 285	1.00 276	1.39 308	0.96 240

FADNet_RVC	0.92 265	0.69 280	0.55 253	0.88 285	0.75 297	0.54 233	0.51 242	0.77 268	0.54 260	0.70 272	0.96 287	1.36 285	1.06 293	0.54 290	1.85 329	0.64 237	0.80 284	0.90 321	3.34 311	0.76 296	1.00 273	1.13 277	0.37 251	0.60 285	0.66 222	0.87 248	0.97 253	1.14 266

SGM-Forest	0.73 232	0.71 283	0.40 195	1.13 304	0.64 273	0.74 277	0.45 232	0.68 216	0.39 220	0.61 208	0.44 153	1.16 275	1.06 293	0.49 276	0.86 239	0.61 229	0.55 169	0.46 182	0.68 164	0.44 204	0.61 194	0.49 157	0.45 266	0.44 250	0.90 281	0.86 245	1.95 334	1.47 282
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SQANet	1.90 313	2.70 345	1.03 314	3.09 341	2.17 340	3.29 338	2.70 339	0.95 298	0.65 277	1.00 324	0.71 252	2.69 314	1.10 297	2.30 345	0.78 214	0.55 208	1.02 311	0.72 298	9.92 349	0.68 288	2.11 320	1.25 286	3.28 349	0.58 282	0.98 294	1.31 314	1.33 302	2.34 312

S-Stereo	1.54 299	0.81 296	0.83 297	1.15 306	1.16 322	1.29 316	1.56 324	1.02 310	1.09 316	1.25 339	4.20 349	4.10 336	1.10 297	0.66 311	2.16 341	1.63 353	0.90 300	1.05 334	2.20 278	1.10 326	1.26 292	3.12 339	1.31 339	1.17 340	0.84 274	1.18 300	1.21 288	2.18 308

ccs_rob	1.25 290	0.79 292	0.64 273	0.86 283	0.60 265	0.89 290	0.83 295	0.99 305	0.51 255	0.77 291	6.27 366	5.90 344	1.10 297	0.51 282	1.08 283	1.10 320	0.68 256	0.66 283	1.15 224	0.70 292	1.56 303	1.66 311	0.50 280	0.54 275	0.69 227	0.78 230	0.86 227	1.20 271

DDVS	2.32 319	0.70 281	0.82 296	0.70 267	0.74 295	0.73 273	0.59 258	1.09 317	0.88 299	0.80 299	34.26 383	3.93 333	1.16 300	0.52 286	1.09 285	1.35 339	0.73 273	0.65 281	1.95 271	0.95 313	1.67 309	2.27 326	0.48 274	0.56 278	0.69 227	0.84 244	1.21 288	1.35 278

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 292	0.90 308	0.63 271	1.27 314	0.90 305	1.21 311	2.21 333	1.27 320	1.18 320	1.00 324	0.91 282	1.80 302	1.16 300	1.07 335	1.48 309	0.77 269	0.70 264	0.58 261	2.75 301	0.67 286	1.39 299	2.93 336	0.85 321	0.73 301	1.47 332	1.68 333	1.33 302	2.96 327

ITSA-stereo	1.12 284	0.72 284	0.59 259	1.20 311	0.84 302	0.64 259	0.64 273	0.95 298	0.78 289	0.84 308	2.54 336	1.39 286	1.23 302	0.81 323	1.20 293	1.01 309	0.83 289	0.67 285	1.56 251	0.62 273	1.08 282	1.46 299	0.56 299	0.71 297	0.95 290	1.27 310	0.99 257	4.08 342

Ntro	2.32 319	3.40 363	1.53 341	3.55 349	2.52 348	3.71 349	3.36 346	1.11 318	1.05 314	1.16 333	0.90 281	2.93 318	1.24 303	2.72 352	1.00 273	0.64 237	1.40 327	0.82 317	10.96 352	1.14 329	2.72 330	3.19 340	4.26 355	0.73 301	1.24 321	1.59 331	1.56 321	2.31 311

PSMNet-ADL	0.96 274	0.62 268	0.66 277	0.67 263	0.70 288	0.66 263	0.58 257	0.74 255	0.60 271	0.85 310	5.03 354	0.95 251	1.26 304	0.45 270	0.89 249	1.03 312	0.68 256	0.54 241	2.03 273	0.68 288	0.84 248	0.79 246	0.54 295	0.47 260	0.73 241	0.95 263	1.32 301	0.63 184

FAT-Stereo	1.57 301	0.78 290	1.44 339	1.10 302	1.32 329	1.05 301	0.87 299	1.28 322	0.86 297	1.21 336	5.46 357	3.07 320	1.28 305	0.66 311	1.73 323	1.34 336	0.89 299	0.94 327	1.83 264	1.08 324	2.02 318	3.90 348	0.71 308	0.98 325	0.86 277	1.21 303	1.42 314	3.03 329

SHD	0.97 276	0.56 248	0.73 286	0.75 273	0.69 282	0.66 263	0.61 267	0.99 305	0.94 309	0.77 291	1.00 290	0.94 247	1.29 306	0.54 290	2.21 344	0.98 303	0.95 306	0.70 295	2.01 272	0.80 300	1.12 284	1.71 313	0.47 269	0.77 309	0.91 282	1.01 279	0.91 235	1.22 273

SPS-STEREO	1.93 314	1.27 330	1.21 326	1.60 326	1.34 330	1.44 321	1.17 316	1.66 341	1.36 329	1.38 346	3.67 346	3.02 319	1.29 306	1.05 333	1.85 329	1.83 358	1.58 331	1.37 355	8.86 345	1.34 339	3.07 341	1.47 300	1.27 336	1.37 345	1.42 331	1.28 311	2.02 337	1.89 299
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
XQC	1.03 280	0.90 308	0.71 284	0.91 291	0.92 306	0.92 292	0.86 298	1.06 315	0.90 303	0.84 308	1.11 301	1.03 259	1.30 308	0.71 317	2.04 334	0.95 295	0.87 293	0.67 285	1.64 257	0.78 298	1.00 273	1.67 312	0.62 305	0.73 301	1.09 310	1.47 323	1.26 295	0.97 243

DCVSM-stereo	1.13 285	0.66 275	0.79 292	0.89 286	0.65 274	1.15 307	0.73 287	0.95 298	0.82 295	1.04 326	4.18 348	3.75 331	1.45 309	0.49 276	0.83 228	0.86 283	0.69 262	0.60 269	2.08 274	0.87 309	1.06 280	0.77 241	0.84 319	0.72 300	0.74 243	0.89 252	0.98 256	1.09 256

ADCMid	1.56 300	0.92 312	0.99 309	0.70 267	0.86 303	1.05 301	1.37 322	1.29 323	1.77 339	0.75 286	1.75 325	1.27 279	1.48 310	0.69 315	2.18 343	1.07 316	0.98 309	0.79 314	2.74 300	0.80 300	1.31 295	1.74 315	1.06 329	0.70 296	1.01 303	1.53 329	1.02 264	10.33 365

WQFJA1++	13.32 372	0.37 107	0.25 120	123.26 389	0.29 149	112.03 389	109.42 389	0.56 137	0.25 107	0.65 236	0.49 169	1.70 299	1.51 311	0.23 140	0.43 110	0.60 225	0.53 154	0.41 138	1.83 264	0.31 117	0.53 158	0.51 169	0.22 167	0.20 89	0.52 168	0.76 225	0.88 231	0.91 236

iResNet	0.92 265	0.56 248	0.62 267	0.72 270	0.68 280	0.96 293	0.55 251	0.95 298	0.57 267	0.67 256	0.82 277	1.41 287	1.51 311	0.31 220	1.49 310	0.66 246	0.75 276	0.67 285	4.08 318	0.68 288	0.72 227	0.63 204	0.41 260	0.83 313	0.72 236	0.91 257	1.02 264	0.87 233

CSAN	0.93 268	0.83 301	0.75 288	0.86 283	0.82 300	0.73 273	0.61 267	0.97 304	0.94 309	0.94 320	0.73 262	1.96 303	1.56 313	0.49 276	0.98 269	0.63 231	0.74 274	0.66 283	1.09 217	0.71 293	0.78 236	0.63 204	0.53 291	0.76 306	0.98 294	1.49 327	1.21 288	1.63 291

MFN_U_SF_RVC	1.68 307	1.06 321	0.88 301	1.25 313	1.01 311	1.53 323	2.07 331	1.38 330	1.17 319	1.51 352	2.95 340	2.00 305	1.57 314	2.05 344	2.38 354	0.98 303	0.87 293	0.82 317	6.78 336	1.11 328	2.21 322	2.38 329	0.65 306	1.11 335	1.23 318	1.33 317	1.28 298	1.69 296

otaku	2.33 322	3.05 355	1.19 324	3.36 348	2.37 343	3.56 343	3.08 344	1.05 312	0.98 312	1.13 329	0.80 271	2.88 316	1.62 315	2.59 346	0.95 263	0.64 237	1.23 322	0.75 305	13.16 357	1.09 325	2.47 326	2.63 331	4.75 359	0.75 305	1.13 313	1.38 320	1.69 326	2.52 319

MFMNet_re	1.51 298	1.18 326	1.12 323	1.29 315	1.16 322	1.63 326	1.32 321	1.30 325	1.63 336	1.14 332	1.38 312	2.64 313	1.63 316	0.90 330	2.27 349	1.35 339	1.58 331	1.32 353	3.69 313	1.24 336	2.10 319	1.26 288	1.16 330	1.24 342	1.11 311	1.02 283	1.59 322	1.60 289

G-Net	1.86 311	1.00 318	1.28 334	0.89 286	0.93 307	1.10 304	0.77 290	1.63 340	2.07 346	0.99 323	2.89 339	7.30 354	1.67 317	0.55 293	1.45 305	1.75 356	1.04 312	0.93 326	2.87 302	2.72 367	1.89 317	1.47 300	0.80 316	1.02 329	1.06 307	1.71 334	2.82 355	5.60 351

DGSMNet	2.66 328	0.96 313	1.36 338	1.03 299	0.99 310	1.12 306	1.05 311	1.36 328	0.94 309	2.15 367	13.54 378	1.71 300	1.85 318	0.93 331	2.50 357	3.85 368	5.34 361	1.61 360	5.07 322	1.68 353	7.04 369	8.02 370	0.96 328	1.19 341	1.01 303	1.33 317	1.40 312	1.88 298

JetBlue	6.09 357	3.85 365	3.31 368	5.99 359	4.13 368	6.22 368	7.94 366	3.42 367	2.89 361	1.47 349	1.46 314	8.10 356	1.90 319	5.39 371	11.86 374	3.22 365	3.30 358	2.99 370	5.32 324	2.40 363	9.74 373	10.03 376	4.93 366	2.18 369	7.39 372	17.16 377	3.72 366	24.15 375

PVD	1.47 296	1.04 320	1.44 339	1.10 302	1.09 320	1.19 309	1.07 312	1.91 351	2.05 345	0.79 298	1.49 316	1.54 293	1.91 320	0.89 329	2.26 348	1.35 339	1.39 326	1.09 338	2.41 289	1.14 329	1.51 302	1.98 320	0.79 314	1.08 333	1.49 334	1.82 336	1.67 325	2.10 305

ACVNet_1	2.47 324	3.23 358	2.35 354	4.40 356	2.93 359	3.77 351	3.96 355	1.34 326	1.18 320	1.21 336	1.02 292	3.31 326	2.07 321	3.09 358	1.31 299	0.70 257	2.26 349	1.10 339	9.52 347	1.14 329	3.45 349	1.18 283	4.50 358	1.07 331	1.39 330	1.75 335	1.36 306	2.10 305

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 364	0.65 272	1.07 319	0.94 296	0.83 301	0.81 283	1.27 320	0.85 288	0.73 283	0.93 316	6.13 363	180.62 388	2.17 322	1.33 340	1.22 294	1.01 309	0.93 305	1.06 335	6.32 335	0.79 299	3.32 348	3.77 346	0.55 297	0.76 306	0.95 290	1.34 319	1.19 286	2.42 317

MADNet+	1.96 315	1.18 326	1.26 332	1.45 321	1.28 326	1.10 304	2.21 333	1.88 349	1.41 330	1.33 344	1.32 308	2.29 307	2.23 323	1.25 339	4.58 366	1.87 359	2.55 352	1.13 342	2.73 299	1.63 351	3.69 353	3.33 342	1.26 332	2.09 367	1.93 342	1.47 323	1.59 322	2.77 323

STTRV1_RVC		0.81 296	0.64 273	1.04 300	0.73 291	1.03 298	0.85 296	0.91 296	0.92 304	0.93 316	0.95 286	1.72 301	2.23 323	0.86 327	1.46 308	0.78 272	1.37 325	0.72 298		1.97 357	1.59 305	1.23 285		0.97 323	1.07 308	1.11 294	1.75 329	3.40 335

JetRed	7.85 361	5.29 372	6.07 375	3.75 351	5.00 370	6.95 371	10.20 373	4.64 372	3.42 363	2.92 372	2.39 335	6.71 349	2.25 325	7.15 375	10.26 371	7.34 373	8.59 367	7.11 374	4.82 320	4.08 371	10.76 377	9.27 372	7.85 377	3.34 374	10.96 374	24.25 381	11.90 375	24.57 376

edge stereo	1.82 310	1.16 325	2.22 352	1.46 322	1.28 326	1.58 324	1.38 323	1.67 344	1.30 324	1.20 335	3.42 344	4.33 338	2.26 326	0.80 322	1.41 303	1.46 349	1.05 314	0.83 320	5.42 326	0.97 316	1.34 297	3.76 345	0.95 327	0.88 317	1.26 324	1.20 301	1.70 327	2.91 325

RainbowNet	2.32 319	2.93 351	1.87 348	3.34 347	2.57 349	3.50 340	3.49 349	1.29 323	0.92 304	1.53 355	0.89 280	3.18 322	2.31 327	2.94 353	1.30 298	0.90 287	1.61 334	1.00 329	5.61 327	1.51 343	2.82 334	4.18 350	4.25 354	0.97 323	1.32 326	1.58 330	1.71 328	3.00 328

PWCDC_ROB	0.67 219	0.35 101	0.39 190	0.29 126	0.43 226	0.34 151	0.36 214	0.43 91	1.25 322	0.27 72	0.72 257	0.44 110	2.38 328	0.57 300	1.11 286	0.76 267	0.56 179	0.56 251	0.64 152	0.55 238	0.63 199	2.08 322	0.46 268	0.40 233	0.36 110	0.63 193	0.51 101	0.67 193

ACVNet_2	3.17 337	2.98 352	2.25 353	4.72 357	2.88 356	3.50 340	3.48 348	1.58 339	1.33 325	1.29 342	1.10 298	3.22 323	2.45 329	2.67 351	1.29 297	0.86 283	7.26 365	1.02 331	22.14 365	1.37 341	3.22 344	1.25 286	4.24 353	1.37 345	1.93 342	1.92 337	1.83 331	2.36 313

PWC_ROB	1.18 287	0.70 281	1.06 317	0.60 248	0.71 289	0.70 269	0.98 309	0.83 283	1.55 335	0.76 289	1.40 313	1.00 254	2.46 330	0.57 300	2.17 342	0.99 307	1.15 317	0.90 321	2.37 285	0.95 313	1.63 307	2.05 321	0.44 265	0.98 325	0.81 265	0.80 237	1.24 293	2.15 307

SAMSARA	1.50 297	0.79 292	1.00 313	0.93 294	0.88 304	0.86 288	0.93 304	1.57 338	1.25 322	0.96 321	1.09 296	1.27 279	2.59 331	0.83 324	2.58 358	1.19 332	1.04 312	0.91 324	2.56 293	0.99 319	1.77 315	2.23 325	0.56 299	0.98 325	2.63 348	2.81 353	2.62 351	2.56 320

AnyNet_C01	2.06 316	1.08 323	1.06 317	1.14 305	1.08 318	1.01 296	2.69 338	1.69 345	2.66 356	1.21 336	1.67 322	2.90 317	2.60 332	0.95 332	3.65 362	4.02 369	2.09 344	2.21 369	3.08 308	1.56 348	3.30 347	2.89 335	1.26 332	1.15 338	1.80 340	1.43 321	1.51 319	3.90 340

ACVNet-4b	2.35 323	2.75 348	1.60 343	3.13 342	2.29 342	3.52 342	3.67 352	1.35 327	1.35 327	1.27 340	0.72 257	3.26 324	2.62 333	3.04 356	0.98 269	0.78 272	2.13 345	1.02 331	9.04 346	1.23 335	2.74 331	3.39 344	4.08 352	0.92 319	1.24 321	1.29 312	1.46 317	2.48 318

SGM_RVC	2.81 332	1.46 333	0.85 298	1.76 328	1.28 326	1.68 328	1.19 317	1.56 337	1.14 318	0.82 305	1.70 323	7.09 351	2.67 334	0.42 262	0.92 255	0.57 215	0.75 276	0.57 256	11.20 354	0.66 282	0.94 264	0.46 144	0.51 288	0.84 315	1.97 345	1.64 332	5.04 369	26.13 377
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	1.88 312	1.06 321	0.98 308	0.93 294	1.10 321	1.09 303	1.14 313	1.27 320	2.49 353	0.89 314	1.36 311	1.51 290	2.92 335	0.86 327	3.30 361	2.26 362	1.46 330	1.26 347	3.10 309	1.29 338	2.48 327	2.88 334	0.80 316	1.10 334	1.33 328	4.48 368	1.41 313	6.08 354

SFCPSM	3.03 336	0.82 299	0.63 271	0.77 277	0.69 282	0.72 272	0.63 271	0.83 283	0.98 312	0.71 275	2.00 331	2.57 309	3.49 336	0.56 295	1.16 291	0.93 294	0.74 274	0.64 277	54.48 383	1.19 333	0.88 253	0.91 259	0.55 297	0.55 277	0.94 288	0.93 261	1.11 275	1.39 279

DPSNet	2.61 325	0.83 301	0.77 291	1.21 312	1.24 325	1.34 318	0.93 304	1.08 316	1.49 333	0.78 295	0.86 278	6.91 350	3.85 337	0.58 303	4.58 366	2.54 363	1.43 329	1.24 345	14.95 361	1.34 339	4.83 364	8.01 369	1.75 343	1.40 348	1.47 332	1.95 340	1.60 324	1.66 294

LVE	4.33 349	3.03 353	2.00 350	27.23 378	3.06 360	3.83 352	12.07 376	1.53 335	1.64 337	1.85 364	1.48 315	3.30 325	3.91 338	3.06 357	1.45 305	1.05 314	1.95 341	1.38 356	15.68 362	1.62 350	3.25 346	5.86 360	4.42 357	1.76 362	2.87 354	2.06 344	2.34 341	3.25 332

Dean	2.84 333	3.23 358	1.81 346	6.04 360	3.38 365	3.63 346	3.67 352	1.88 349	1.97 344	1.47 349	1.30 306	3.69 330	4.10 339	2.97 354	1.45 305	0.97 300	2.41 350	1.29 348	5.94 329	1.74 354	3.20 343	4.23 351	4.79 361	1.55 353	2.65 349	2.27 347	2.56 349	2.64 321

DispFullNet	4.17 346	3.20 357	4.34 371	2.72 335	2.46 347	2.92 335	2.70 339	2.79 366	1.90 343	4.51 377	6.62 368	8.91 359	4.83 340	2.59 346	2.00 333	8.18 374	3.24 357	1.98 363	24.96 367	2.93 369	3.99 355	3.36 343	1.71 342	1.15 338	1.36 329	1.32 316	2.36 344	3.65 338

PSMNet_ROB	2.71 329	3.39 362	1.92 349	2.87 338	2.04 338	4.01 354	3.50 350	1.46 332	1.41 330	1.59 357	3.34 341	3.52 327	4.97 341	4.50 365	1.61 316	0.95 295	1.87 339	1.06 335	8.62 342	1.63 351	2.32 325	1.51 304	5.43 369	1.37 345	1.98 346	1.94 339	1.91 333	2.39 315

pmcnn	1.66 305	0.80 295	0.52 244	1.19 310	1.01 311	1.21 311	0.93 304	0.96 303	0.54 260	0.74 282	2.66 338	3.98 335	5.06 342	0.31 220	1.65 319	1.40 347	1.20 321	0.91 324	3.99 316	0.95 313	4.45 360	1.02 269	0.90 322	0.90 318	1.07 308	1.01 279	2.43 345	3.03 329

SANet	1.61 303	0.91 311	1.10 322	1.04 300	1.05 315	1.25 314	0.77 290	1.76 347	1.81 340	0.77 291	1.24 302	6.63 348	5.08 343	0.83 324	1.56 313	0.77 269	1.24 323	0.90 321	1.58 252	0.82 305	1.05 278	1.00 267	0.90 322	1.27 343	1.32 326	1.93 338	1.88 332	3.10 331

WAO-6	2.71 329	2.26 341	1.57 342	3.00 340	2.25 341	3.01 336	3.02 343	1.77 348	2.35 348	1.52 354	1.62 320	3.94 334	5.12 344	2.64 349	2.22 345	1.38 344	2.65 353	1.36 354	4.86 321	1.54 347	2.76 333	4.79 354	2.70 347	1.73 360	2.71 350	2.59 351	2.68 353	5.02 348

PWCK	5.04 350	3.03 353	2.21 351	3.61 350	2.60 350	4.41 358	5.09 359	2.45 359	2.76 358	3.31 373	4.34 350	10.15 366	5.13 345	1.74 343	1.99 332	1.38 344	2.41 350	1.45 357	51.59 382	2.35 362	3.70 354	2.69 333	2.65 346	1.78 364	2.97 355	3.21 359	2.43 345	4.77 345

SGM-ForestM	2.61 325	4.20 367	0.93 304	2.78 336	1.37 331	3.57 344	2.93 342	2.59 360	1.51 334	0.70 272	1.32 308	7.25 352	5.36 346	0.47 273	0.89 249	0.53 198	0.79 283	0.54 241	7.58 338	0.60 260	0.82 242	0.47 149	0.51 288	0.80 312	4.97 365	3.66 364	7.05 373	6.30 355

MonStereo1	2.61 325	2.91 350	1.70 344	3.94 353	3.77 366	3.57 344	3.72 354	1.55 336	1.64 337	1.43 348	1.63 321	4.85 341	5.63 347	2.99 355	1.35 301	0.90 287	1.99 342	1.31 350	5.93 328	1.75 355	2.96 337	1.93 319	4.83 362	0.93 322	1.31 325	1.08 290	2.49 348	2.38 314

WAO-7	2.72 331	1.83 336	2.89 363	7.39 362	1.73 337	1.76 329	1.82 328	2.07 352	2.65 355	2.21 368	5.39 356	4.58 340	5.72 348	1.23 338	2.07 338	1.27 335	1.69 335	1.22 344	7.70 339	1.51 343	1.64 308	3.07 338	0.84 319	1.65 358	1.83 341	2.48 350	1.97 335	3.27 333

CBMV_ROB	1.71 308	0.79 292	0.65 276	1.35 317	1.07 317	1.01 296	0.74 289	1.01 309	0.54 260	0.72 278	0.81 272	9.80 363	5.90 349	0.57 300	1.42 304	0.69 251	0.80 284	0.58 261	5.38 325	1.22 334	0.95 267	0.55 184	0.53 291	0.62 288	1.22 317	1.45 322	2.72 354	2.94 326

MADNet++	5.64 353	3.51 364	3.77 370	2.84 337	4.62 369	3.02 337	3.65 351	4.36 369	5.03 368	4.18 376	5.07 355	6.45 347	5.92 350	6.18 373	7.04 369	6.82 372	4.71 360	4.00 373	8.03 340	5.83 373	9.92 374	16.38 378	2.32 345	4.34 376	3.95 364	11.38 375	4.93 368	4.01 341

IMH-64-1	2.92 334	2.70 345	2.36 355	3.23 343	2.71 351	3.70 347	4.05 356	1.66 341	2.48 351	1.13 329	1.26 304	3.60 328	6.29 351	3.59 359	2.28 350	1.15 326	2.20 346	1.31 350	6.02 330	1.52 345	3.03 339	5.48 357	4.83 362	1.40 348	2.83 352	2.02 342	2.34 341	3.64 336

IMH-64	2.92 334	2.70 345	2.36 355	3.23 343	2.71 351	3.70 347	4.05 356	1.66 341	2.48 351	1.13 329	1.26 304	3.60 328	6.29 351	3.59 359	2.28 350	1.15 326	2.20 346	1.31 350	6.02 330	1.52 345	3.03 339	5.48 357	4.83 362	1.40 348	2.83 352	2.02 342	2.34 341	3.64 336

LSM0	8.30 365	1.08 323	0.95 305	1.66 327	1.42 332	1.59 325	1.96 329	2.27 355	2.36 349	1.66 359	3.94 347	4.10 336	6.30 353	0.63 308	62.38 388	74.74 388	1.69 335	1.06 335	12.18 355	2.23 360	4.96 365	9.29 373	0.92 324	1.29 344	1.95 344	2.97 356	3.66 364	14.83 371

MeshStereo	3.62 343	1.54 334	1.05 315	2.64 332	1.72 336	2.05 331	1.15 315	2.40 357	1.41 330	0.90 315	6.48 367	9.56 361	7.42 354	0.49 276	11.75 373	1.94 360	0.87 293	0.74 303	8.79 343	0.80 300	8.36 370	8.07 371	0.73 311	1.07 331	3.39 358	2.15 346	5.22 370	4.99 347
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
ADCPNet	2.08 318	0.77 288	0.87 300	0.83 281	1.21 324	0.85 285	1.59 325	1.02 310	1.35 327	0.83 307	1.97 330	1.01 257	7.76 355	0.75 320	2.35 353	1.16 328	0.95 306	0.71 297	4.05 317	0.97 316	1.30 294	1.61 308	0.72 309	0.76 306	1.52 335	1.96 341	1.21 288	16.04 372

ELAS_RVC	3.22 338	2.01 337	1.85 347	2.66 333	2.07 339	5.08 362	2.06 330	2.41 358	1.89 342	1.74 362	4.78 351	8.00 355	8.02 356	0.74 319	2.38 354	0.81 277	1.75 337	1.14 343	3.97 315	1.27 337	4.64 363	7.61 367	1.26 332	1.74 361	6.58 370	3.21 359	3.39 359	3.80 339
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	3.38 342	2.19 339	1.79 345	2.99 339	2.37 343	3.32 339	2.09 332	2.60 361	2.85 360	1.28 341	4.85 353	8.61 357	8.02 356	0.76 321	2.90 359	0.81 277	1.80 338	1.10 339	4.19 319	1.10 326	4.53 361	7.86 368	1.26 332	1.63 356	7.08 371	4.79 369	3.66 364	4.87 346
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 339	2.76 349	2.37 357	3.26 345	2.74 353	3.73 350	4.10 358	1.72 346	2.58 354	1.17 334	1.24 302	3.92 332	10.58 358	6.80 374	1.57 315	1.11 322	2.25 348	1.30 349	6.28 334	1.56 348	2.97 338	4.14 349	4.90 365	1.45 352	3.01 356	2.36 348	2.47 347	5.19 350

MANE	7.31 359	2.64 344	4.48 372	3.30 346	3.10 361	3.94 353	2.83 341	5.37 374	6.88 370	1.11 328	5.64 359	8.81 358	11.02 359	0.67 313	3.83 363	3.83 367	1.32 324	18.03 379	8.61 341	0.84 306	4.22 356	1.16 280	0.74 312	1.79 365	13.65 377	18.61 378	22.89 380	38.18 385

WAO-8	4.25 347	3.34 360	2.80 360	10.32 366	2.92 357	4.17 355	5.89 361	2.66 364	4.45 366	1.69 360	3.41 342	5.94 345	11.31 360	5.29 369	1.71 320	1.34 336	2.69 354	1.51 358	10.78 350	2.48 364	2.63 328	4.50 352	3.44 350	1.58 354	5.12 366	3.31 361	3.60 361	5.76 352

Venus	4.25 347	3.34 360	2.80 360	10.32 366	2.92 357	4.17 355	5.89 361	2.66 364	4.45 366	1.69 360	3.41 342	5.94 345	11.31 360	5.29 369	1.71 320	1.34 336	2.69 354	1.51 358	10.78 350	2.48 364	2.63 328	4.50 352	3.44 350	1.58 354	5.12 366	3.31 361	3.60 361	5.76 352

UNDER WATER-64	6.11 358	5.20 371	3.13 366	12.20 370	5.77 372	6.55 370	8.53 370	4.74 373	3.45 364	2.30 371	2.36 334	12.04 369	12.47 362	5.08 367	3.02 360	1.81 357	12.11 374	2.17 367	8.81 344	4.17 372	5.75 367	7.27 366	8.74 378	2.61 372	3.86 363	8.63 372	4.32 367	7.86 361

SGM+DAISY	3.81 344	1.38 331	1.26 332	1.80 329	1.47 334	1.93 330	1.71 327	1.47 333	1.33 325	1.34 345	6.67 369	9.59 362	12.99 363	1.20 337	1.73 323	1.47 350	1.42 328	1.24 345	11.11 353	1.37 341	3.07 341	2.13 323	1.27 336	1.42 351	1.69 338	1.26 309	2.90 356	26.50 378

DPSM_ROB	18.32 375	16.26 377	21.94 382	9.42 364	8.75 376	13.61 373	9.11 371	10.90 378	15.09 378	8.45 380	8.95 375	10.12 364	13.19 364	16.42 380	19.79 380	19.11 380	18.35 378	20.45 380	13.82 358	14.88 380	26.56 381	27.45 381	6.49 374	14.39 383	31.57 384	38.83 386	36.85 385	43.86 386

DPSM	18.32 375	16.26 377	21.94 382	9.42 364	8.75 376	13.61 373	9.11 371	10.90 378	15.09 378	8.45 380	8.95 375	10.12 364	13.19 364	16.42 380	19.79 380	19.11 380	18.35 378	20.45 380	13.82 358	14.88 380	26.56 381	27.45 381	6.49 374	14.39 383	31.57 384	38.83 386	36.85 385	43.86 386

STStereo	5.29 351	2.47 343	5.20 373	5.20 358	2.80 354	4.72 359	3.42 347	6.23 375	6.52 369	1.51 352	7.61 371	9.53 360	14.86 366	0.63 308	4.09 365	0.64 237	0.87 293	0.62 272	36.67 374	1.02 320	1.23 290	1.05 271	0.78 313	1.63 356	3.46 359	2.43 349	3.53 360	14.15 370

DGTPSM_ROB	12.12 370	5.96 374	17.45 380	4.20 354	7.86 374	5.15 364	8.18 368	4.56 370	11.64 376	4.52 378	8.72 373	5.01 342	17.08 367	12.98 378	14.91 377	14.58 378	6.85 363	15.76 377	12.78 356	12.05 378	9.07 371	21.74 379	5.67 370	11.54 380	11.84 375	31.02 384	12.98 376	33.06 381

DPSMNet_ROB	12.40 371	5.97 375	17.46 381	4.21 355	7.87 375	5.15 364	8.18 368	4.56 370	11.65 377	4.54 379	8.87 374	5.17 343	22.69 368	13.00 379	14.98 378	14.62 379	6.90 364	15.82 378	14.07 360	12.05 378	9.09 372	21.75 380	5.68 371	11.54 380	11.87 376	31.03 385	12.99 377	33.06 381

ACV-stereo	8.39 366	1.01 319	0.97 307	1.29 315	0.73 291	1.48 322	0.95 307	0.88 293	1.10 317	1.07 327	1.33 310	1.06 264	23.12 369	0.52 286	4.00 364	3.78 366	1.05 314	0.79 314	168.94 387	1.91 356	3.64 352	1.44 296	0.72 309	0.74 304	0.74 243	0.90 255	1.43 315	1.03 250

notaker	5.52 352	5.55 373	3.76 369	13.97 372	5.34 371	5.44 366	7.16 364	2.36 356	2.68 357	2.06 366	1.80 327	12.90 370	23.86 370	3.98 362	2.04 334	1.73 355	3.45 359	2.12 366	17.08 363	2.15 359	6.10 368	5.87 361	6.15 373	2.12 368	1.79 339	2.08 345	2.31 340	3.29 334

MDST_ROB	3.33 341	2.32 342	0.75 288	3.90 352	1.47 334	2.61 334	1.00 310	1.12 319	0.72 282	0.78 295	0.67 246	1.54 293	25.37 371	0.34 232	2.11 340	0.53 198	0.65 245	0.48 195	3.69 313	0.58 251	0.88 253	0.59 190	0.58 301	0.68 295	7.85 373	3.03 357	17.15 378	8.63 363

LRCNet_RVC	21.34 379	28.92 380	11.37 379	31.78 381	29.09 385	34.25 380	27.43 380	21.71 385	10.07 373	29.63 386	30.60 382	32.06 376	25.81 372	33.87 385	11.15 372	2.97 364	25.27 381	21.35 382	44.05 379	20.83 382	14.27 379	5.87 361	36.69 385	27.43 385	2.76 351	1.47 323	8.68 374	6.79 358

CasAABBNet	36.73 382	32.73 384	44.18 387	18.81 375	17.45 382	27.29 377	18.12 377	21.69 384	30.40 383	17.52 382	18.08 379	20.27 373	26.53 373	32.96 383	38.28 384	37.42 383	36.82 383	41.12 385	27.47 369	29.86 384	53.56 388	55.70 387	12.93 380	28.91 386	63.44 388	78.07 388	73.93 389	88.05 389

FlowAnything	36.80 383	32.68 382	44.29 389	18.93 376	17.69 383	27.11 376	18.38 379	21.83 386	30.48 384	17.53 383	18.21 380	20.29 374	26.54 374	33.31 384	37.97 383	37.86 384	36.82 383	40.93 384	27.35 368	30.03 385	53.34 387	55.72 388	12.99 381	29.50 388	63.36 387	78.25 390	73.99 390	88.17 390

fast-reg	43.29 386	32.71 383	44.22 388	18.25 374	17.13 381	27.54 378	18.28 378	21.56 383	30.10 382	17.75 384	25.35 381	20.57 375	27.48 375	32.87 382	35.47 382	36.04 382	36.53 382	40.33 383	202.92 388	29.77 383	52.97 386	55.53 386	13.28 382	29.25 387	63.58 389	78.09 389	73.47 388	87.68 388

TorneroNet-64	6.02 356	4.60 369	2.53 358	15.58 373	3.29 363	4.87 360	7.75 365	2.23 354	10.02 372	1.42 347	1.31 307	7.26 353	29.23 376	4.36 364	2.09 339	1.21 333	8.22 366	1.70 362	17.35 364	2.62 366	4.31 358	5.68 359	5.20 367	1.76 362	3.58 360	3.76 365	2.29 339	8.34 362

DPSimNet_ROB	18.93 377	32.01 381	5.97 374	12.40 371	11.35 379	6.13 367	28.07 381	15.03 381	35.64 385	3.96 375	78.33 388	18.15 372	35.00 377	5.44 372	12.19 376	10.36 376	13.57 376	3.64 372	87.52 385	6.87 375	14.36 380	9.97 374	4.40 356	7.14 378	5.17 368	9.85 373	5.93 372	32.56 380

AVERAGE_ROB	41.98 385	44.82 387	42.27 385	45.98 384	46.88 386	45.60 384	46.56 386	47.04 388	43.89 386	49.19 388	49.91 385	47.25 383	43.00 378	49.19 388	40.14 385	38.38 385	49.01 387	51.31 387	43.98 378	42.43 388	43.31 384	38.64 384	49.42 386	42.83 389	28.65 382	20.44 380	23.41 381	19.88 373

HaxPig	41.43 384	43.85 386	40.81 384	44.90 383	47.49 387	44.66 383	46.30 385	46.31 387	45.63 387	49.00 387	49.30 384	47.24 382	43.73 379	42.64 386	40.44 386	39.13 386	48.37 386	51.07 386	43.33 377	42.25 387	42.88 383	36.52 383	50.75 387	43.02 390	27.54 381	19.97 379	20.68 379	20.75 374

MEDIAN_ROB	44.95 387	47.36 388	44.12 386	48.52 385	49.78 388	48.21 385	49.25 387	49.72 389	46.35 388	52.53 389	53.59 386	50.59 384	45.49 380	49.36 389	43.27 387	41.36 387	51.85 388	54.40 388	47.03 380	45.93 389	45.78 385	40.06 385	52.67 388	45.67 391	31.00 383	26.54 383	25.33 382	27.95 379

BEATNet-Init1	22.01 380	36.32 385	3.23 367	54.74 386	11.23 378	52.95 387	28.72 382	9.47 376	8.51 371	1.57 356	10.45 377	33.05 377	48.98 381	0.71 317	16.97 379	11.50 377	1.60 333	1.11 341	77.80 384	35.27 386	9.94 375	9.98 375	1.27 336	2.30 371	27.41 380	11.09 374	52.85 387	35.36 383

LE_ROB	17.44 373	1.82 335	6.12 376	9.40 363	53.85 389	8.01 372	46.26 384	11.27 380	28.12 381	1.80 363	7.03 370	38.62 379	49.53 382	0.34 232	1.76 326	0.55 208	0.78 279	0.59 266	36.68 375	6.72 374	2.92 336	0.85 252	29.06 384	12.10 382	26.35 379	25.49 382	27.84 383	37.03 384

ktn	8.45 367	3.18 356	2.84 362	6.37 361	3.26 362	4.31 357	10.28 374	2.15 353	10.13 374	2.27 370	1.83 328	42.17 381	55.84 383	3.93 361	2.34 352	2.09 361	9.85 368	2.17 367	33.98 372	2.24 361	3.24 345	3.03 337	4.78 360	2.25 370	2.59 347	2.81 353	3.18 358	5.04 349

HanzoNet	19.12 378	15.23 376	6.99 377	35.06 382	14.35 380	40.77 381	42.46 383	17.81 382	22.51 380	3.55 374	8.29 372	41.30 380	56.30 384	43.04 387	5.72 368	4.37 370	37.83 385	3.30 371	49.59 381	8.93 377	10.30 376	6.85 365	14.15 383	3.46 375	5.94 369	5.80 371	5.29 371	7.13 360

UNDER WATER	7.55 360	4.74 370	3.06 365	10.46 369	5.92 373	6.35 369	8.05 367	4.32 368	3.69 365	1.97 365	2.14 332	10.53 367	62.60 385	4.83 366	2.25 347	1.59 352	12.22 375	2.08 365	9.67 348	3.97 370	5.27 366	6.65 364	8.86 379	2.65 373	3.82 362	5.62 370	3.62 363	7.03 359

TorneroNet	8.11 362	4.28 368	2.58 359	27.50 379	3.31 364	5.00 361	6.00 363	2.62 362	10.13 374	1.49 351	2.57 337	11.07 368	68.61 386	4.25 363	1.77 327	1.18 330	5.78 362	1.62 361	23.67 366	2.83 368	4.30 357	5.47 356	5.37 368	1.65 358	3.72 361	3.14 358	2.59 350	6.36 356

KSHMR	8.16 363	4.16 366	2.96 364	25.39 377	3.92 367	5.08 362	5.53 360	2.62 362	2.40 350	2.23 369	2.26 333	4.37 339	77.17 387	5.23 368	2.24 346	1.71 354	2.79 356	1.98 363	31.04 371	2.02 358	4.59 362	5.35 355	7.54 376	1.89 366	3.30 357	2.91 355	3.01 357	6.51 357

PML	30.82 381	20.91 379	7.15 378	29.65 380	20.81 384	29.11 379	10.50 375	10.87 377	88.32 389	20.03 385	154.19 389	98.60 387	119.55 388	10.53 377	9.19 370	8.69 375	16.72 377	7.27 375	34.57 373	7.35 376	12.77 378	10.86 377	5.72 372	6.17 377	33.11 386	12.83 376	34.30 384	12.33 368

GS-Stereo																							0.08 21	0.10 29	0.18 27	0.16 18	0.25 33	0.16 30

FSD		0.53 238	0.53 246	0.53 230	0.53 249	0.52 225	0.53 245	0.75 259	0.40 223	0.80 299	0.59 209			0.55 293	0.62 166	0.64 237			0.66 158	0.55 238				0.52 271	0.68 226	0.62 192	0.69 175	0.70 206

ASD4																								8.34 379

Low-res two-view benchmark