Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

NLCSM	0.13 5	0.11 8	0.07 2	0.10 16	0.07 7	0.12 29	0.07 24	0.17 38	0.17 45	0.09 4	0.27 75	0.13 11	0.27 110	0.07 18	0.13 1	0.15 1	0.13 1	0.11 1	0.13 1	0.09 1	0.12 1	0.14 7	0.07 11	0.09 19	0.13 2	0.15 10	0.18 5	0.11 1

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

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

WQFJX1	0.14 13	0.15 26	0.08 5	0.10 16	0.08 15	0.09 12	0.05 6	0.16 31	0.19 57	0.10 6	0.28 79	0.12 7	0.30 130	0.08 30	0.16 4	0.17 4	0.16 5	0.12 3	0.15 2	0.12 7	0.14 2	0.17 17	0.11 48	0.09 19	0.17 16	0.16 12	0.22 14	0.12 6

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

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

WQFJX	0.15 17	0.13 12	0.09 18	0.11 21	0.09 20	0.13 36	0.09 47	0.13 14	0.15 40	0.11 11	0.33 101	0.11 4	0.36 183	0.06 10	0.17 7	0.17 4	0.15 2	0.14 6	0.18 7	0.13 15	0.14 2	0.15 10	0.10 36	0.11 31	0.18 21	0.19 30	0.21 10	0.16 24

NLMM1	0.17 34	0.14 21	0.09 18	0.08 9	0.09 20	0.10 18	0.07 24	0.15 22	0.20 63	0.12 18	0.34 104	0.21 38	0.51 226	0.07 18	0.17 7	0.18 10	0.16 5	0.15 7	0.22 24	0.14 20	0.14 2	0.19 28	0.10 36	0.11 31	0.19 27	0.18 24	0.24 23	0.13 11

NLSM1	0.17 34	0.13 12	0.10 23	0.11 21	0.11 34	0.14 39	0.08 35	0.20 44	0.19 57	0.11 11	0.38 120	0.18 31	0.42 201	0.09 37	0.17 7	0.21 18	0.16 5	0.15 7	0.20 17	0.13 15	0.16 7	0.22 46	0.10 36	0.11 31	0.18 21	0.19 30	0.27 33	0.14 13

BridgeDepth	0.13 5	0.13 12	0.09 18	0.11 21	0.08 15	0.11 23	0.06 16	0.11 2	0.10 14	0.11 11	0.06 3	0.31 55	0.07 7	0.06 10	0.17 7	0.17 4	0.15 2	0.15 7	0.17 5	0.11 3	0.16 7	0.17 17	0.05 1	0.08 7	0.18 21	0.17 23	0.22 14	0.15 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 5	0.06 1	0.08 15	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 29	0.07 6	0.16 18	0.06 1	0.05 4	0.17 7	0.18 10	0.22 20	0.19 24	0.19 12	0.12 7	0.21 19	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.20 8	0.14 13

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

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

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

WQFJA1	0.15 17	0.14 21	0.08 5	0.11 21	0.09 20	0.12 29	0.08 35	0.15 22	0.16 43	0.10 6	0.36 109	0.11 4	0.28 116	0.07 18	0.18 15	0.17 4	0.17 8	0.15 7	0.19 12	0.12 7	0.14 2	0.15 10	0.11 48	0.11 31	0.16 9	0.16 12	0.23 17	0.16 24

NLMM	0.15 17	0.14 21	0.08 5	0.11 21	0.09 20	0.12 29	0.08 35	0.15 22	0.16 43	0.10 6	0.36 109	0.11 4	0.28 116	0.07 18	0.18 15	0.17 4	0.17 8	0.15 7	0.19 12	0.12 7	0.14 2	0.15 10	0.11 48	0.11 31	0.16 9	0.16 12	0.23 17	0.16 24

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

111111	0.13 5	0.16 30	0.08 5	0.12 29	0.10 28	0.07 3	0.06 16	0.12 8	0.12 26	0.07 1	0.10 16	0.15 16	0.09 22	0.05 4	0.19 18	0.21 18	0.22 20	0.18 20	0.19 12	0.13 15	0.23 23	0.18 23	0.10 36	0.08 7	0.16 9	0.14 7	0.19 6	0.11 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 5	0.09 3	0.08 5	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 20	0.05 1	0.10 6	0.03 1	0.13 11	0.06 1	0.04 1	0.24 34	0.26 38	0.20 13	0.18 20	0.20 17	0.11 3	0.24 30	0.15 10	0.05 1	0.06 1	0.22 40	0.20 32	0.23 17	0.15 17
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TDLM	0.24 50	0.29 64	0.22 93	0.22 71	0.27 118	0.23 86	0.18 107	0.26 51	0.19 57	0.18 44	0.38 120	0.29 52	0.21 82	0.15 66	0.24 34	0.28 45	0.32 48	0.28 56	0.25 37	0.21 57	0.28 41	0.19 28	0.16 78	0.21 78	0.24 44	0.20 32	0.28 37	0.25 51

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

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

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

AIO_test	0.27 60	0.39 106	0.19 64	0.29 111	0.19 71	0.18 58	0.14 84	0.42 74	0.23 76	0.33 65	0.19 45	0.37 73	0.18 65	0.18 80	0.25 37	0.29 51	0.34 55	0.24 47	0.39 61	0.21 57	0.49 111	0.46 128	0.13 64	0.15 53	0.30 65	0.28 66	0.41 69	0.21 43

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.21 46	0.21 45	0.15 46	0.15 43	0.14 48	0.17 53	0.09 47	0.26 51	0.23 76	0.17 42	0.17 37	0.24 44	0.14 46	0.13 57	0.26 45	0.29 51	0.21 17	0.23 43	0.27 42	0.20 53	0.23 23	0.25 53	0.10 36	0.12 43	0.26 46	0.30 71	0.29 40	0.36 78
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.18 39	0.19 39	0.10 23	0.12 29	0.14 48	0.12 29	0.09 47	0.16 31	0.14 35	0.14 24	0.17 37	0.19 34	0.10 27	0.08 30	0.26 45	0.29 51	0.28 43	0.23 43	0.25 37	0.16 29	0.24 30	0.20 33	0.09 29	0.11 31	0.19 27	0.20 32	0.32 48	0.25 51

IGEV-Stereo+	0.27 60	0.25 56	0.14 43	0.22 71	0.14 48	0.13 36	0.07 24	0.36 62	0.20 63	0.55 142	0.23 61	0.38 75	0.14 46	0.16 73	0.26 45	0.35 68	0.40 76	0.35 91	0.48 80	0.24 70	0.44 83	0.51 152	0.12 56	0.13 47	0.28 56	0.20 32	0.34 54	0.23 46

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.21 46	0.19 39	0.12 35	0.18 59	0.13 40	0.20 66	0.08 35	0.19 42	0.14 35	0.16 36	0.23 61	0.21 38	0.10 27	0.12 53	0.27 48	0.29 51	0.34 55	0.28 56	0.32 49	0.22 61	0.32 47	0.21 38	0.12 56	0.11 31	0.26 46	0.22 42	0.47 78	0.29 59

AFF-stereo	0.30 73	0.34 77	0.26 110	0.18 59	0.17 64	0.33 129	0.11 61	0.50 96	0.23 76	0.46 90	0.28 79	0.40 80	0.16 57	0.12 53	0.27 48	0.35 68	0.37 63	0.25 48	0.57 119	0.23 66	0.38 63	0.25 53	0.17 93	0.17 64	0.37 98	0.37 102	0.48 81	0.32 67

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

MLG-Stereo_test3	0.23 49	0.17 34	0.13 38	0.14 38	0.17 64	0.16 48	0.09 47	0.21 45	0.12 26	0.21 50	0.18 41	0.35 63	0.11 32	0.15 66	0.29 54	0.26 38	0.33 51	0.28 56	0.63 137	0.18 39	0.40 67	0.41 99	0.11 48	0.15 53	0.21 38	0.21 38	0.33 50	0.27 55

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

anonymousdsp	0.25 52	0.23 51	0.19 64	0.16 48	0.14 48	0.18 58	0.10 58	0.37 65	0.19 57	0.32 64	0.22 58	0.32 57	0.12 40	0.14 62	0.29 54	0.32 64	0.32 48	0.28 56	0.39 61	0.22 61	0.46 94	0.31 68	0.12 56	0.15 53	0.26 46	0.20 32	0.52 96	0.20 41

RAFT_CTSACE	0.30 73	0.37 92	0.15 46	0.15 43	0.15 57	0.25 94	0.18 107	0.53 104	0.20 63	0.55 142	0.18 41	0.44 97	0.29 120	0.16 73	0.29 54	0.30 57	0.37 63	0.27 53	0.37 59	0.18 39	0.38 63	0.45 123	0.10 36	0.17 64	0.30 65	0.31 76	0.60 122	0.26 54

iRaftStereo_RVC	0.26 56	0.27 60	0.16 52	0.13 33	0.14 48	0.18 58	0.09 47	0.44 79	0.14 35	0.36 67	0.36 109	0.32 57	0.16 57	0.13 57	0.29 54	0.29 51	0.38 67	0.28 56	0.34 56	0.22 61	0.41 69	0.38 87	0.12 56	0.17 64	0.27 52	0.29 68	0.42 70	0.27 55

CVANet_RVC	0.31 78	0.40 113	0.30 124	0.40 164	0.29 130	0.37 147	0.23 142	0.41 70	0.23 76	0.31 62	0.49 153	0.37 73	0.26 103	0.19 87	0.29 54	0.33 67	0.34 55	0.32 70	0.32 49	0.25 76	0.34 54	0.25 53	0.18 106	0.25 125	0.30 65	0.25 60	0.34 54	0.30 61

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

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

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

HUF	0.29 69	0.34 77	0.20 71	0.22 71	0.21 80	0.19 63	0.11 61	0.51 98	0.22 71	0.42 76	0.18 41	0.35 63	0.22 86	0.19 87	0.30 60	0.32 64	0.38 67	0.26 51	0.52 92	0.25 76	0.52 131	0.43 113	0.16 78	0.18 67	0.30 65	0.22 42	0.38 62	0.29 59

LG-G_1	0.25 52	0.22 47	0.19 64	0.23 84	0.22 82	0.22 74	0.12 66	0.28 53	0.11 18	0.21 50	0.20 50	0.35 63	0.14 46	0.18 80	0.31 64	0.30 57	0.35 59	0.32 70	0.51 87	0.24 70	0.39 65	0.26 56	0.10 36	0.15 53	0.27 52	0.24 56	0.36 59	0.34 72

LG-G	0.25 52	0.22 47	0.19 64	0.23 84	0.22 82	0.22 74	0.12 66	0.28 53	0.11 18	0.21 50	0.20 50	0.35 63	0.14 46	0.18 80	0.31 64	0.30 57	0.35 59	0.32 70	0.51 87	0.24 70	0.39 65	0.26 56	0.10 36	0.15 53	0.27 52	0.24 56	0.36 59	0.34 72

GANet	0.32 80	0.29 64	0.27 112	0.34 136	0.33 148	0.38 152	0.29 168	0.44 79	0.24 87	0.35 66	0.30 89	0.46 103	0.22 86	0.21 105	0.31 64	0.32 64	0.40 76	0.43 138	0.33 52	0.22 61	0.33 51	0.29 64	0.22 153	0.24 114	0.31 75	0.27 63	0.42 70	0.34 72

delet	0.24 50	0.25 56	0.22 93	0.24 88	0.20 77	0.28 108	0.16 99	0.21 45	0.18 51	0.23 55	0.26 72	0.26 47	0.15 53	0.25 152	0.32 67	0.28 45	0.31 47	0.27 53	0.24 35	0.24 70	0.31 46	0.20 33	0.16 78	0.19 70	0.28 56	0.25 60	0.32 48	0.31 64

MaDis-Stereo	0.26 56	0.20 43	0.16 52	0.10 16	0.10 28	0.10 18	0.08 35	0.24 48	0.14 35	0.36 67	0.16 33	0.36 71	0.12 40	0.08 30	0.33 68	0.35 68	0.39 73	0.35 91	0.53 100	0.20 53	0.40 67	0.26 56	0.13 64	0.15 53	0.39 105	0.39 109	0.40 68	0.49 110

RAFT+CT+SA	0.32 80	0.46 156	0.20 71	0.26 98	0.18 68	0.22 74	0.15 90	0.58 129	0.23 76	0.52 123	0.17 37	0.46 103	0.33 159	0.12 53	0.33 68	0.43 105	0.36 61	0.30 67	0.45 74	0.23 66	0.45 87	0.49 140	0.09 29	0.22 92	0.32 80	0.31 76	0.53 100	0.35 75

test_4	0.34 87	0.33 74	0.27 112	0.21 68	0.18 68	0.16 48	0.11 61	0.59 136	0.26 104	0.58 167	0.25 69	0.50 119	0.20 74	0.19 87	0.33 68	0.40 90	0.45 86	0.34 82	0.41 66	0.29 94	0.45 87	0.41 99	0.16 78	0.24 114	0.38 102	0.40 113	0.59 121	0.42 97

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 90	0.41 117	0.32 132	0.24 88	0.19 71	0.28 108	0.13 70	0.58 129	0.24 87	0.46 90	0.35 108	0.49 113	0.19 71	0.15 66	0.34 71	0.35 68	0.41 79	0.28 56	0.65 142	0.28 89	0.44 83	0.33 71	0.19 114	0.22 92	0.51 145	0.37 102	0.58 114	0.44 101

MIM_Stereo	0.32 80	0.40 113	0.25 106	0.28 106	0.20 77	0.27 101	0.14 84	0.45 85	0.18 51	0.48 99	0.25 69	0.42 89	0.18 65	0.16 73	0.36 72	0.42 98	0.44 83	0.36 96	0.47 77	0.28 89	0.47 101	0.36 80	0.12 56	0.23 104	0.29 64	0.27 63	0.47 78	0.33 70

EGLCR-Stereo	0.47 138	0.49 179	0.41 178	0.29 111	0.30 138	0.44 174	0.14 84	0.57 125	0.26 104	0.57 155	0.27 75	0.58 145	0.23 92	0.21 105	0.36 72	0.47 141	0.53 138	0.45 153	0.75 169	0.32 109	0.69 195	0.93 232	0.19 114	0.24 114	0.48 130	0.49 147	1.30 271	0.70 183

AASNet	0.28 65	0.34 77	0.22 93	0.25 94	0.26 108	0.34 136	0.25 150	0.32 59	0.17 45	0.29 59	0.36 109	0.26 47	0.18 65	0.24 136	0.36 72	0.31 61	0.34 55	0.32 70	0.32 49	0.28 89	0.35 58	0.28 63	0.17 93	0.22 92	0.30 65	0.28 66	0.35 57	0.25 51

DispViT+	0.37 92	0.43 129	0.27 112	0.31 125	0.43 197	0.28 108	0.13 70	0.48 92	0.26 104	0.51 115	0.45 141	0.39 78	0.17 60	0.20 98	0.38 75	0.39 85	0.38 67	0.35 91	0.45 74	0.30 98	0.33 51	0.37 85	0.17 93	0.23 104	0.47 126	0.65 179	0.70 157	0.56 138

S2M2_XL	0.33 85	0.30 68	0.30 124	0.17 54	0.19 71	0.23 86	0.21 126	0.53 104	0.26 104	0.47 93	0.25 69	0.48 109	0.18 65	0.22 111	0.38 75	0.36 74	0.54 141	0.29 64	0.41 66	0.28 89	0.50 115	0.31 68	0.21 139	0.21 78	0.34 85	0.32 81	0.45 74	0.51 121
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.30 73	0.31 70	0.23 98	0.27 103	0.23 88	0.26 96	0.25 150	0.36 62	0.37 190	0.25 57	0.19 45	0.40 80	0.27 110	0.29 182	0.38 75	0.47 141	0.37 63	0.28 56	0.43 72	0.19 46	0.35 58	0.33 71	0.16 78	0.19 70	0.36 96	0.29 68	0.39 64	0.35 75

HCRNet	0.32 80	0.38 101	0.20 71	0.39 158	0.17 64	0.29 112	0.18 107	0.40 68	0.18 51	0.80 271	0.40 130	0.49 113	0.18 65	0.22 111	0.38 75	0.30 57	0.38 67	0.29 64	0.40 63	0.19 46	0.33 51	0.23 50	0.19 114	0.16 62	0.26 46	0.31 76	0.51 85	0.31 64

MIF-Stereo (partial)	0.30 73	0.44 136	0.18 62	0.16 48	0.16 62	0.21 68	0.11 61	0.37 65	0.22 71	0.37 70	0.24 66	0.32 57	0.17 60	0.13 57	0.39 79	0.45 121	0.46 91	0.38 105	0.42 70	0.25 76	0.43 77	0.35 76	0.18 106	0.21 78	0.35 95	0.32 81	0.50 84	0.44 101

MMNet	0.29 69	0.29 64	0.22 93	0.26 98	0.26 108	0.26 96	0.18 107	0.33 60	0.23 76	0.24 56	0.28 79	0.35 63	0.15 53	0.32 199	0.39 79	0.31 61	0.36 61	0.34 82	0.41 66	0.27 86	0.32 47	0.21 38	0.17 93	0.23 104	0.32 80	0.30 71	0.46 76	0.32 67

UniTT-Stereo	0.28 65	0.27 60	0.15 46	0.15 43	0.13 40	0.17 53	0.09 47	0.35 61	0.19 57	0.49 108	0.21 54	0.41 87	0.18 65	0.14 62	0.40 81	0.39 85	0.42 81	0.34 82	0.56 115	0.25 76	0.43 77	0.24 52	0.13 64	0.19 70	0.31 75	0.41 114	0.30 44	0.37 80

anonymousdsp2	0.38 95	0.46 156	0.30 124	0.25 94	0.23 88	0.32 122	0.18 107	0.58 129	0.23 76	0.47 93	0.38 120	0.48 109	0.23 92	0.18 80	0.40 81	0.39 85	0.44 83	0.33 78	0.88 185	0.31 104	0.48 107	0.52 158	0.17 93	0.23 104	0.41 111	0.33 86	0.61 125	0.42 97

GMOStereo	0.42 110	0.39 106	0.21 84	0.30 119	0.26 108	0.29 112	0.19 118	0.67 191	0.30 134	0.66 221	0.32 94	0.54 130	0.33 159	0.20 98	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 143	0.68 150	0.34 117	0.51 121	0.66 190	0.16 78	0.22 92	0.58 170	0.45 127	0.82 188	0.41 92

error version	0.42 110	0.39 106	0.21 84	0.30 119	0.26 108	0.29 112	0.19 118	0.67 191	0.30 134	0.66 221	0.32 94	0.54 130	0.33 159	0.20 98	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 143	0.68 150	0.34 117	0.51 121	0.66 190	0.16 78	0.22 92	0.58 170	0.45 127	0.82 188	0.41 92

test-v	0.42 110	0.39 106	0.21 84	0.30 119	0.26 108	0.29 112	0.19 118	0.67 191	0.30 134	0.66 221	0.32 94	0.54 130	0.33 159	0.20 98	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 143	0.68 150	0.34 117	0.51 121	0.66 190	0.16 78	0.22 92	0.58 170	0.45 127	0.82 188	0.41 92

test-2	0.42 110	0.39 106	0.21 84	0.30 119	0.26 108	0.29 112	0.19 118	0.67 191	0.30 134	0.66 221	0.32 94	0.54 130	0.33 159	0.20 98	0.40 81	0.46 130	0.50 114	0.44 143	0.68 150	0.34 117	0.51 121	0.66 190	0.16 78	0.22 92	0.58 170	0.45 127	0.82 188	0.41 92

Reg-Stereo(zero)	0.78 225	0.47 163	0.56 227	0.39 158	0.28 123	0.41 162	0.35 183	0.75 234	0.36 180	0.62 192	6.09 333	0.78 202	0.32 153	0.27 172	0.41 87	0.63 208	0.58 169	0.45 153	1.51 224	0.42 174	0.65 182	0.62 179	0.21 139	0.32 166	0.55 161	0.78 206	1.26 267	1.09 230

HI	0.78 225	0.47 163	0.56 227	0.39 158	0.28 123	0.41 162	0.35 183	0.75 234	0.36 180	0.62 192	6.09 333	0.78 202	0.32 153	0.27 172	0.41 87	0.63 208	0.58 169	0.45 153	1.51 224	0.42 174	0.65 182	0.62 179	0.21 139	0.32 166	0.55 161	0.78 206	1.26 267	1.09 230

plain	0.31 78	0.43 129	0.20 71	0.20 67	0.16 62	0.20 66	0.10 58	0.41 70	0.18 51	0.48 99	0.19 45	0.34 62	0.17 60	0.10 43	0.41 87	0.44 110	0.45 86	0.40 119	0.55 109	0.24 70	0.41 69	0.34 74	0.14 72	0.21 78	0.32 80	0.33 86	0.39 64	0.48 108

LL-Strereo2	0.34 87	0.29 64	0.21 84	0.24 88	0.19 71	0.17 53	0.13 70	0.63 170	0.26 104	0.58 167	0.23 61	0.44 97	0.22 86	0.14 62	0.41 87	0.41 94	0.47 101	0.35 91	0.73 162	0.31 104	0.47 101	0.36 80	0.21 139	0.20 75	0.32 80	0.34 90	0.51 85	0.35 75

DMCA	0.32 80	0.31 70	0.30 124	0.24 88	0.25 98	0.27 101	0.22 132	0.36 62	0.33 165	0.31 62	0.40 130	0.40 80	0.23 92	0.25 152	0.41 87	0.37 78	0.40 76	0.39 107	0.36 58	0.28 89	0.41 69	0.27 60	0.25 175	0.25 125	0.31 75	0.35 91	0.39 64	0.37 80

RASNet	0.42 110	0.45 144	0.43 186	0.33 134	0.33 148	0.37 147	0.27 156	0.58 129	0.34 170	0.47 93	0.43 135	0.49 113	0.33 159	0.25 152	0.41 87	0.41 94	0.48 106	0.39 107	0.47 77	0.30 98	0.49 111	0.40 96	0.19 114	0.44 223	0.40 109	0.46 135	0.75 170	0.63 161

DFGA-Net	0.28 65	0.37 92	0.16 52	0.26 98	0.15 57	0.22 74	0.15 90	0.40 68	0.21 68	0.41 74	0.24 66	0.31 55	0.17 60	0.13 57	0.42 93	0.39 85	0.38 67	0.30 67	0.42 70	0.21 57	0.36 62	0.29 64	0.13 64	0.21 78	0.31 75	0.27 63	0.51 85	0.28 57

raft+_RVC	0.35 90	0.34 77	0.26 110	0.25 94	0.23 88	0.25 94	0.18 107	0.54 109	0.26 104	0.52 123	0.43 135	0.46 103	0.23 92	0.18 80	0.42 93	0.38 81	0.43 82	0.34 82	0.61 135	0.26 83	0.43 77	0.38 87	0.13 64	0.20 75	0.39 105	0.39 109	0.58 114	0.42 97

WQFJA1++	13.32 344	0.37 92	0.25 106	123.26 360	0.29 130	112.03 360	109.42 360	0.56 122	0.25 93	0.65 210	0.49 153	1.70 273	1.51 283	0.23 124	0.43 95	0.60 202	0.53 138	0.41 124	1.83 239	0.31 104	0.53 138	0.51 152	0.22 153	0.20 75	0.52 149	0.76 201	0.88 207	0.91 213

test_5	0.29 69	0.39 106	0.16 52	0.22 71	0.15 57	0.21 68	0.13 70	0.54 109	0.20 63	0.38 72	0.19 45	0.44 97	0.34 171	0.10 43	0.43 95	0.38 81	0.33 51	0.32 70	0.33 52	0.20 53	0.32 47	0.35 76	0.09 29	0.21 78	0.28 56	0.30 71	0.51 85	0.32 67

castereo++	0.44 126	0.35 87	0.33 135	0.43 178	0.23 88	0.21 68	0.17 105	0.59 136	0.30 134	0.63 198	0.37 117	0.73 186	0.22 86	0.22 111	0.44 97	0.53 175	0.58 169	0.41 124	0.66 144	0.34 117	0.81 215	0.69 200	0.20 130	0.28 140	0.48 130	0.56 167	0.76 173	0.48 108

GMStereo	0.41 105	0.48 176	0.25 106	0.32 128	0.32 147	0.37 147	0.28 161	0.59 136	0.30 134	0.45 87	0.36 109	0.61 155	0.31 144	0.24 136	0.45 98	0.41 94	0.54 141	0.35 91	0.73 162	0.39 160	0.51 121	0.33 71	0.23 164	0.28 140	0.48 130	0.36 94	0.68 148	0.41 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.28 65	0.27 60	0.23 98	0.19 61	0.28 123	0.16 48	0.16 99	0.29 56	0.30 134	0.20 47	0.27 75	0.24 44	0.21 82	0.19 87	0.45 98	0.36 74	0.33 51	0.34 82	0.29 46	0.29 94	0.27 37	0.27 60	0.22 153	0.21 78	0.34 85	0.33 86	0.42 70	0.52 123

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 190	0.37 92	0.23 98	0.51 200	0.74 267	0.89 264	0.49 212	0.62 156	0.26 104	1.60 330	0.31 92	2.57 283	0.26 103	0.22 111	0.46 100	0.48 147	0.58 169	0.45 153	0.93 190	0.37 142	0.63 174	0.71 203	0.19 114	0.23 104	0.58 170	0.49 147	0.89 209	1.91 274

GCAP-BAT	0.76 216	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 340	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 230	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

test_for_model	0.76 216	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 340	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 230	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala2	0.76 216	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 340	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 230	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala	0.76 216	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 340	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 230	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala_base	0.76 216	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 340	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 230	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

GCAP-Stereo	0.76 216	0.45 144	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 156	0.25 93	0.57 155	0.29 83	0.75 190	0.20 74	0.19 87	0.47 101	0.51 165	10.38 340	0.39 107	0.59 124	0.34 117	0.93 230	0.50 145	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

TestStereo	0.45 131	0.51 199	0.38 162	0.42 173	0.30 138	0.44 174	0.26 154	0.71 214	0.28 118	0.76 261	0.32 94	0.64 165	0.32 153	0.24 136	0.47 101	0.35 68	0.54 141	0.33 78	0.78 174	0.38 146	0.63 174	0.42 106	0.24 172	0.30 153	0.53 153	0.43 117	0.75 170	0.55 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 85	0.36 90	0.20 71	0.23 84	0.20 77	0.17 53	0.10 58	0.48 92	0.23 76	0.55 142	0.32 94	0.40 80	0.19 71	0.15 66	0.48 108	0.36 74	0.47 101	0.33 78	0.51 87	0.27 86	0.50 115	0.42 106	0.16 78	0.18 67	0.30 65	0.31 76	0.48 81	0.53 127

4D-IteraStereo	0.40 101	0.28 63	0.33 135	0.35 146	0.24 96	0.24 91	0.15 90	0.63 170	0.28 118	0.61 182	0.39 127	0.51 124	0.22 86	0.22 111	0.48 108	0.43 105	0.49 109	0.43 138	0.66 144	0.34 117	0.63 174	0.70 202	0.14 72	0.22 92	0.39 105	0.47 137	0.63 131	0.39 85

CREStereo++_RVC	0.43 123	0.42 124	0.39 164	0.30 119	0.33 148	0.27 101	0.19 118	0.57 125	0.31 152	0.58 167	0.36 109	0.58 145	0.56 235	0.23 124	0.48 108	0.50 158	0.61 198	0.34 82	0.52 92	0.30 98	0.56 149	0.42 106	0.16 78	0.29 145	0.49 138	0.44 121	0.79 181	0.69 177
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
GLC_STEREO	0.47 138	0.51 199	0.40 169	0.38 155	0.37 172	0.37 147	0.28 161	0.64 177	0.29 125	0.62 192	0.53 172	0.55 136	0.28 116	0.30 185	0.49 111	0.48 147	0.66 219	0.41 124	0.65 142	0.41 168	0.70 198	0.60 173	0.23 164	0.30 153	0.47 126	0.36 94	0.84 197	0.53 127

HGLStereo	0.43 123	0.43 129	0.37 153	0.34 136	0.37 172	0.39 154	0.23 142	0.48 92	0.31 152	0.47 93	0.72 230	0.42 89	0.29 120	0.32 199	0.51 112	0.49 154	0.55 150	0.50 191	0.55 109	0.39 160	0.51 121	0.43 113	0.22 153	0.33 180	0.51 145	0.51 153	0.57 106	0.45 103

HITNet	0.38 95	0.37 92	0.28 115	0.34 136	0.29 130	0.26 96	0.19 118	0.58 129	0.32 160	0.57 155	0.45 141	0.55 136	0.30 130	0.22 111	0.51 112	0.35 68	0.44 83	0.39 107	0.41 66	0.29 94	0.41 69	0.38 87	0.20 130	0.25 125	0.39 105	0.37 102	0.70 157	0.52 123
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
castereo	0.47 138	0.36 90	0.35 143	0.34 136	0.26 108	0.26 96	0.17 105	0.56 122	0.29 125	0.60 178	0.45 141	0.68 173	0.22 86	0.20 98	0.52 114	0.58 197	0.61 198	0.39 107	0.92 189	0.36 136	0.96 240	0.76 213	0.19 114	0.24 114	0.54 157	0.64 177	0.57 106	0.58 143

CAS	0.38 95	0.45 144	0.25 106	0.29 111	0.29 130	0.23 86	0.13 70	0.41 70	0.27 111	0.41 74	0.54 178	0.35 63	0.35 178	0.21 105	0.52 114	0.38 81	0.50 114	0.34 82	0.52 92	0.26 83	0.43 77	0.41 99	0.19 114	0.23 104	0.51 145	0.52 155	0.62 128	0.77 196

UNet	0.44 126	0.42 124	0.40 169	0.37 152	0.36 165	0.41 162	0.28 161	0.57 125	0.35 176	0.50 110	0.49 153	0.47 106	0.34 171	0.37 216	0.53 116	0.43 105	0.54 141	0.46 165	0.56 115	0.39 160	0.47 101	0.44 119	0.27 188	0.34 184	0.44 116	0.48 142	0.58 114	0.57 141

DDF-Stereo	2.07 291	0.43 129	0.28 115	10.45 340	0.48 211	14.62 349	0.70 258	0.72 221	0.29 125	0.66 221	0.48 148	17.48 345	0.59 243	0.26 163	0.55 117	0.56 191	0.60 190	0.45 153	1.27 216	0.38 146	0.83 218	0.77 215	0.25 175	0.24 114	0.45 120	0.45 127	0.91 211	0.67 170

AE-Stereo	0.54 161	0.48 176	0.44 194	0.50 194	0.35 161	0.36 145	0.28 161	0.55 116	0.29 125	0.64 205	0.31 92	0.89 220	0.31 144	0.24 136	0.55 117	0.65 221	0.68 227	0.52 205	0.87 184	0.53 199	0.72 201	0.81 221	0.21 139	0.47 233	0.79 234	0.69 183	0.94 218	0.62 157

CASnet	0.40 101	0.52 208	0.23 98	0.27 103	0.27 118	0.30 118	0.14 84	0.62 156	0.29 125	0.61 182	0.44 138	0.64 165	0.28 116	0.23 124	0.55 117	0.36 74	0.45 86	0.31 69	0.73 162	0.27 86	0.63 174	0.39 93	0.21 139	0.24 114	0.42 112	0.32 81	0.61 125	0.56 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
trnet	0.44 126	0.51 199	0.40 169	0.34 136	0.26 108	0.27 101	0.14 84	0.62 156	0.30 134	0.60 178	0.36 109	0.73 186	0.33 159	0.24 136	0.56 120	0.57 192	0.58 169	0.34 82	0.52 92	0.31 104	0.57 159	0.42 106	0.17 93	0.30 153	0.54 157	0.48 142	0.65 139	0.69 177

AnonymousM	0.79 227	0.34 77	0.20 71	0.24 88	0.22 82	0.21 68	0.15 90	0.58 129	0.21 68	0.57 155	0.39 127	0.45 101	0.15 53	0.19 87	0.56 120	0.54 183	0.54 141	0.40 119	0.53 100	0.30 98	0.65 182	0.54 163	0.20 130	0.22 92	0.30 65	0.39 109	1.31 272	11.04 338

CFNet	0.45 131	0.44 136	0.33 135	0.48 189	0.40 185	0.39 154	0.30 175	0.53 104	0.32 160	0.48 99	0.50 159	0.68 173	0.40 197	0.30 185	0.56 120	0.37 78	0.48 106	0.43 138	0.52 92	0.33 111	0.46 94	0.30 67	0.23 164	0.31 161	0.61 181	0.52 155	0.69 151	0.71 185

Any-RAFT	0.69 199	0.47 163	0.85 270	0.53 206	0.40 185	0.38 152	0.27 156	0.64 177	0.32 160	0.57 155	0.76 237	0.86 218	0.24 99	0.22 111	0.57 123	0.76 241	0.60 190	0.45 153	2.19 251	0.45 181	1.20 260	0.71 203	0.22 153	0.31 161	0.99 270	1.24 277	0.73 166	1.65 265

rafts_anoy	0.41 105	0.51 199	0.35 143	0.29 111	0.30 138	0.33 129	0.22 132	0.59 136	0.25 93	0.51 115	0.50 159	0.48 109	0.23 92	0.17 77	0.57 123	0.46 130	0.51 125	0.50 191	0.58 123	0.34 117	0.50 115	0.43 113	0.19 114	0.28 140	0.50 142	0.47 137	0.52 96	0.53 127

RALCasStereoNet	0.42 110	0.50 194	0.35 143	0.35 146	0.30 138	0.31 119	0.24 145	0.60 142	0.25 93	0.56 151	0.49 153	0.58 145	0.26 103	0.18 80	0.57 123	0.46 130	0.54 141	0.49 185	0.51 87	0.34 117	0.51 121	0.41 99	0.21 139	0.31 161	0.53 153	0.49 147	0.48 81	0.58 143

RALAANet	0.41 105	0.41 117	0.37 153	0.28 106	0.28 123	0.33 129	0.24 145	0.54 109	0.27 111	0.48 99	0.48 148	0.43 94	0.25 100	0.20 98	0.57 123	0.41 94	0.49 109	0.50 191	0.71 158	0.40 165	0.52 131	0.46 128	0.21 139	0.29 145	0.46 124	0.45 127	0.70 157	0.47 106

coex_refinement	0.45 131	0.43 129	0.33 135	0.35 146	0.35 161	0.44 174	0.22 132	0.55 116	0.50 225	0.50 110	0.60 189	0.54 130	0.27 110	0.28 175	0.58 127	0.45 121	0.50 114	0.44 143	0.54 106	0.33 111	0.45 87	0.39 93	0.28 191	0.31 161	0.52 149	0.53 157	0.67 146	0.78 199

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 105	0.33 74	0.29 120	0.29 111	0.24 96	0.26 96	0.16 99	0.55 116	0.40 200	0.55 142	0.49 153	0.49 113	0.27 110	0.23 124	0.58 127	0.45 121	0.51 125	0.40 119	0.50 84	0.36 136	0.46 94	0.50 145	0.16 78	0.23 104	0.49 138	0.75 198	0.44 73	0.56 138

LoS	0.55 163	0.44 136	0.29 120	0.36 151	0.37 172	0.40 160	0.20 125	1.37 301	0.31 152	0.86 283	0.78 239	0.68 173	0.37 188	0.24 136	0.58 127	0.72 234	0.59 183	0.40 119	0.75 169	0.35 134	1.03 247	0.65 187	0.21 139	0.24 114	0.79 234	0.64 177	0.64 135	0.68 175
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADLNet	0.46 136	0.53 214	0.37 153	0.41 169	0.41 191	0.44 174	0.40 197	0.54 109	0.35 176	0.45 87	0.53 172	0.76 198	0.36 183	0.62 278	0.58 127	0.42 98	0.49 109	0.42 133	0.50 84	0.37 142	0.43 77	0.44 119	0.34 213	0.25 125	0.47 126	0.55 163	0.57 106	0.45 103

zero-FE	9.08 340	0.42 124	0.28 115	61.19 358	0.56 229	106.36 359	1.24 291	0.72 221	0.30 134	0.66 221	0.56 181	61.54 357	0.66 250	0.25 152	0.59 131	0.53 175	0.60 190	0.47 171	2.54 265	0.38 146	1.35 270	0.96 234	0.25 175	0.24 114	0.45 120	0.44 121	0.91 211	0.66 166

S2M2_L	0.40 101	0.42 124	0.41 178	0.24 88	0.27 118	0.35 142	0.22 132	0.51 98	0.24 87	0.61 182	0.23 61	0.43 94	0.21 82	0.31 192	0.59 131	0.49 154	0.55 150	0.36 96	0.53 100	0.34 117	0.55 144	0.38 87	0.28 191	0.27 134	0.42 112	0.43 117	0.63 131	0.66 166
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymity	3.27 314	0.41 117	1.09 293	0.58 216	0.41 191	0.47 186	0.30 175	0.79 247	0.33 165	0.61 182	69.49 358	0.85 214	0.30 130	0.24 136	0.59 131	1.02 283	0.60 190	0.43 138	1.35 219	0.60 232	0.73 204	1.82 290	0.24 172	0.29 145	1.00 273	1.24 277	1.08 242	1.47 255

raft_robust	0.49 145	0.44 136	0.24 104	0.38 155	0.29 130	0.32 122	0.21 126	0.73 225	0.35 176	0.69 241	0.34 104	0.57 140	0.31 144	0.24 136	0.59 131	0.53 175	0.54 141	0.46 165	0.98 197	0.37 142	0.69 195	0.94 233	0.20 130	0.28 140	0.55 161	0.69 183	0.69 151	0.60 151

CREStereo	0.44 126	0.51 199	0.40 169	0.34 136	0.26 108	0.28 108	0.15 90	0.61 149	0.30 134	0.58 167	0.36 109	0.72 183	0.33 159	0.24 136	0.59 131	0.59 200	0.59 183	0.34 82	0.52 92	0.31 104	0.59 167	0.42 106	0.18 106	0.30 153	0.54 157	0.48 142	0.64 135	0.69 177
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
PS-NSSS	0.60 184	0.81 268	0.44 194	0.89 260	0.54 225	0.71 245	0.63 243	0.64 177	0.38 195	0.64 205	0.41 132	1.52 266	0.47 217	0.41 224	0.59 131	0.42 98	0.52 129	0.45 153	0.94 193	0.42 174	0.44 83	0.29 64	0.36 218	0.34 184	0.63 190	0.69 183	0.70 157	0.80 200

LoS_RVC	0.42 110	0.45 144	0.43 186	0.19 61	0.25 98	0.24 91	0.16 99	0.44 79	0.28 118	0.51 115	0.48 148	0.42 89	0.31 144	0.22 111	0.60 137	0.45 121	0.46 91	0.41 124	0.71 158	0.30 98	0.67 189	0.51 152	0.19 114	0.32 166	0.61 181	0.44 121	0.58 114	0.61 153

tt_ll	0.42 110	0.45 144	0.43 186	0.19 61	0.25 98	0.24 91	0.16 99	0.44 79	0.28 118	0.51 115	0.48 148	0.42 89	0.31 144	0.22 111	0.60 137	0.45 121	0.46 91	0.41 124	0.71 158	0.30 98	0.67 189	0.51 152	0.19 114	0.32 166	0.61 181	0.44 121	0.58 114	0.61 153

test-3	0.55 163	0.37 92	0.37 153	0.34 136	0.33 148	0.33 129	0.22 132	0.65 184	0.27 111	0.61 182	0.34 104	0.90 221	0.31 144	0.21 105	0.60 137	0.44 110	0.55 150	0.42 133	2.59 270	0.38 146	0.56 149	1.37 265	0.16 78	0.29 145	0.48 130	0.38 106	0.69 151	0.54 134

test_3	0.56 170	0.38 101	0.36 149	0.34 136	0.33 148	0.33 129	0.21 126	0.68 198	0.29 125	0.65 210	0.33 101	0.92 223	0.35 178	0.21 105	0.60 137	0.44 110	0.56 156	0.45 153	2.68 272	0.39 160	0.55 144	1.35 263	0.15 74	0.32 166	0.51 145	0.47 137	0.67 146	0.50 119

DLCB_ROB	0.53 156	0.50 194	0.48 206	0.41 169	0.45 201	0.43 171	0.39 195	0.55 116	0.45 217	0.57 155	0.61 196	0.70 179	0.52 228	0.41 224	0.60 137	0.47 141	0.57 165	0.48 177	0.52 92	0.43 178	0.55 144	0.47 133	0.38 225	0.42 214	0.96 265	0.79 210	0.70 157	0.62 157

G2L-Stereo	0.42 110	0.39 106	0.28 115	0.35 146	0.40 185	0.34 136	0.22 132	0.54 109	0.34 170	0.52 123	0.61 196	0.50 119	0.38 191	0.26 163	0.61 142	0.44 110	0.50 114	0.40 119	0.46 76	0.33 111	0.43 77	0.39 93	0.28 191	0.27 134	0.49 138	0.54 160	0.69 151	0.49 110

test_1	0.55 163	0.37 92	0.37 153	0.34 136	0.33 148	0.33 129	0.22 132	0.66 188	0.27 111	0.62 192	0.34 104	0.90 221	0.31 144	0.21 105	0.61 142	0.44 110	0.55 150	0.42 133	2.58 269	0.38 146	0.56 149	1.38 267	0.16 78	0.29 145	0.48 130	0.38 106	0.69 151	0.54 134

UPFNet	0.38 95	0.34 77	0.34 141	0.32 128	0.33 148	0.39 154	0.29 168	0.47 90	0.33 165	0.43 78	0.41 132	0.40 80	0.30 130	0.34 204	0.61 142	0.40 90	0.46 91	0.41 124	0.52 92	0.35 134	0.35 58	0.34 74	0.25 175	0.27 134	0.38 102	0.35 91	0.55 102	0.37 80

DSFCA	0.45 131	0.50 194	0.40 169	0.40 164	0.37 172	0.44 174	0.34 181	0.46 88	0.39 198	0.40 73	0.57 183	0.49 113	0.29 120	0.24 136	0.61 142	0.44 110	0.49 109	0.49 185	0.64 138	0.39 160	0.50 115	0.51 152	0.33 211	0.35 188	0.49 138	0.50 151	0.57 106	0.58 143

DISCO	0.45 131	0.44 136	0.29 120	0.40 164	0.38 178	0.49 190	0.43 202	0.45 85	0.43 216	0.50 110	0.57 183	0.40 80	0.29 120	0.30 185	0.61 142	0.43 105	0.55 150	0.46 165	0.69 155	0.41 168	0.48 107	0.43 113	0.26 184	0.32 166	0.47 126	0.50 151	0.62 128	0.50 119

FSD		0.53 214	0.53 219	0.53 206	0.53 221	0.52 200	0.53 217	0.75 234	0.40 200	0.80 271	0.59 186			0.55 265	0.62 147	0.64 214			0.66 144	0.55 210				0.52 243	0.68 200	0.62 173	0.69 151	0.70 183

MSKI-zero shot	0.84 231	0.49 179	0.43 186	0.41 169	0.35 161	0.46 185	0.32 177	0.76 238	0.30 134	0.65 210	0.92 256	0.83 211	0.32 153	0.22 111	0.62 147	1.08 289	0.64 212	0.47 171	3.14 284	0.61 241	2.23 295	1.58 279	0.20 130	0.38 203	0.96 265	1.47 295	1.24 265	1.60 261

CES	0.46 136	0.35 87	0.30 124	0.27 103	0.27 118	0.29 112	0.12 66	1.05 284	0.27 111	0.54 135	0.66 213	0.53 128	0.25 100	0.23 124	0.62 147	0.65 221	0.58 169	0.37 101	0.54 106	0.34 117	0.84 221	0.53 161	0.23 164	0.23 104	0.56 165	0.44 121	0.57 106	0.69 177

s12784h	0.62 185	0.68 251	0.47 203	0.65 234	0.44 200	0.34 136	0.24 145	0.61 149	0.31 152	0.60 178	0.44 138	0.81 205	0.55 233	0.25 152	0.62 147	0.50 158	0.62 204	0.38 105	0.74 168	0.36 136	1.26 264	0.47 133	0.18 106	0.30 153	0.70 204	0.74 194	1.39 280	2.07 276

IER	0.41 105	0.37 92	0.31 129	0.30 119	0.28 123	0.35 142	0.24 145	0.47 90	0.28 118	0.44 85	0.59 186	0.77 201	0.29 120	0.35 210	0.63 151	0.42 98	0.47 101	0.42 133	0.44 73	0.34 117	0.42 75	0.36 80	0.28 191	0.26 131	0.40 109	0.47 137	0.52 96	0.52 123

SA	0.42 110	0.47 163	0.21 84	0.25 94	0.23 88	0.31 119	0.13 70	0.64 177	0.32 160	0.61 182	0.26 72	0.54 130	0.21 82	0.16 73	0.63 151	0.47 141	0.52 129	0.41 124	0.60 131	0.29 94	0.46 94	0.61 178	0.15 74	0.27 134	0.45 120	0.58 168	0.96 223	0.47 106

raftrobust	0.43 123	0.33 74	0.36 149	0.28 106	0.28 123	0.27 101	0.18 107	0.64 177	0.25 93	0.63 198	0.53 172	0.51 124	0.25 100	0.22 111	0.63 151	0.48 147	0.51 125	0.41 124	0.96 196	0.38 146	0.53 138	0.46 128	0.20 130	0.24 114	0.57 166	0.54 160	0.54 101	0.52 123

psm_up	0.56 170	0.51 199	0.53 219	0.56 213	0.45 201	0.58 217	0.35 183	0.71 214	0.66 251	0.55 142	0.53 172	0.59 150	0.50 222	0.40 221	0.63 151	0.50 158	0.59 183	0.49 185	0.84 182	0.46 186	0.51 121	0.45 123	0.31 204	0.51 241	0.70 204	0.78 206	0.80 182	0.67 170

PDISCO_ROB	0.48 142	0.40 113	0.39 164	0.38 155	0.34 157	0.39 154	0.28 161	0.50 96	0.35 176	0.37 70	0.52 168	0.49 113	0.35 178	0.31 192	0.63 151	0.58 197	0.54 141	0.68 263	0.59 124	0.44 179	0.62 171	0.67 195	0.24 172	0.34 184	0.54 157	0.53 157	0.85 199	0.58 143

DN-CSS_ROB	0.52 153	0.43 129	0.46 199	0.41 169	0.40 185	0.34 136	0.22 132	0.69 205	0.34 170	0.59 172	0.79 240	0.66 169	0.47 217	0.24 136	0.63 151	0.40 90	0.58 169	0.43 138	1.74 235	0.38 146	0.63 174	0.38 87	0.31 204	0.47 233	0.53 153	0.43 117	0.66 145	0.54 134

PMTNet	0.48 142	0.48 176	0.43 186	0.31 125	0.30 138	0.27 101	0.22 132	0.54 109	0.29 125	0.57 155	0.39 127	0.59 150	0.23 92	0.23 124	0.64 157	0.59 200	0.57 165	0.37 101	1.17 210	0.33 111	0.67 189	0.40 96	0.20 130	0.21 78	0.79 234	0.59 169	0.65 139	0.92 215

AF-Net	0.53 156	0.49 179	0.44 194	0.50 194	0.53 221	0.61 224	0.54 221	0.61 149	0.55 236	0.43 78	0.66 213	0.85 214	0.42 201	0.40 221	0.64 157	0.46 130	0.46 91	0.44 143	0.60 131	0.40 165	0.45 87	0.45 123	0.41 232	0.39 205	0.50 142	0.55 163	0.81 185	0.69 177

Nwc_Net	0.53 156	0.49 179	0.44 194	0.50 194	0.53 221	0.61 224	0.54 221	0.61 149	0.55 236	0.43 78	0.66 213	0.85 214	0.42 201	0.40 221	0.64 157	0.46 130	0.46 91	0.44 143	0.60 131	0.40 165	0.45 87	0.45 123	0.41 232	0.39 205	0.50 142	0.55 163	0.81 185	0.69 177

DMCA-RVC	0.44 126	0.37 92	0.35 143	0.33 134	0.37 172	0.32 122	0.41 199	0.46 88	0.52 228	0.43 78	0.48 148	0.68 173	0.33 159	0.29 182	0.65 160	0.46 130	0.47 101	0.44 143	0.49 82	0.38 146	0.49 111	0.48 139	0.29 196	0.32 166	0.38 102	0.37 102	0.57 106	0.62 157

IGEV-FE	0.94 243	0.47 163	1.24 301	1.15 278	0.46 204	0.60 220	0.65 250	0.81 254	0.36 180	0.67 230	1.75 298	0.94 224	0.30 130	0.26 163	0.66 161	1.14 296	0.60 190	0.48 177	2.55 266	0.63 249	2.19 293	2.33 299	0.21 139	0.37 200	1.00 273	1.03 257	1.17 255	1.48 257

IGEV_Zeroshot_test	0.95 245	0.47 163	1.24 301	1.15 278	0.46 204	0.60 220	0.65 250	0.81 254	0.36 180	0.66 221	1.86 302	0.94 224	0.30 130	0.26 163	0.66 161	1.14 296	0.60 190	0.48 177	2.56 267	0.63 249	2.23 295	2.36 300	0.21 139	0.37 200	1.00 273	1.03 257	1.17 255	1.48 257

HH	0.84 231	0.34 77	0.99 281	0.42 173	0.36 165	0.51 197	0.42 200	0.69 205	0.34 170	0.65 210	0.38 120	1.03 236	0.26 103	0.28 175	0.66 161	1.37 314	0.61 198	0.53 209	2.39 260	0.60 232	3.55 322	1.64 281	0.25 175	0.33 180	0.83 244	1.05 259	1.09 244	1.12 237

HanStereo	0.84 231	0.34 77	0.99 281	0.42 173	0.36 165	0.51 197	0.42 200	0.69 205	0.34 170	0.65 210	0.38 120	1.03 236	0.26 103	0.28 175	0.66 161	1.37 314	0.61 198	0.53 209	2.39 260	0.60 232	3.55 322	1.64 281	0.25 175	0.33 180	0.83 244	1.05 259	1.09 244	1.12 237

UDGNet	0.67 193	0.66 247	0.42 181	1.35 289	1.02 286	1.21 285	0.91 274	0.60 142	0.41 205	0.52 123	0.60 189	0.56 138	0.23 92	1.19 308	0.66 161	0.45 121	0.56 156	0.51 198	0.73 162	0.53 199	0.64 181	0.67 195	0.79 286	0.29 145	0.72 210	0.55 163	0.63 131	0.66 166

FINET	0.40 101	0.38 101	0.39 164	0.43 178	0.30 138	0.34 136	0.35 183	0.44 79	0.36 180	0.47 93	0.32 94	0.47 106	0.30 130	0.28 175	0.66 161	0.50 158	0.48 106	0.36 96	0.60 131	0.33 111	0.46 94	0.37 85	0.30 199	0.30 153	0.43 114	0.35 91	0.56 104	0.42 97

ICVP	0.58 176	0.49 179	0.67 253	0.50 194	0.48 211	0.52 200	0.36 187	0.60 142	0.45 217	0.61 182	0.58 185	0.61 155	0.56 235	0.30 185	0.67 167	0.64 214	0.58 169	0.51 198	0.72 161	0.51 196	0.58 163	0.74 209	0.59 274	0.47 233	0.60 180	0.75 198	0.74 168	0.72 187
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.34 87	0.38 101	0.23 98	0.26 98	0.21 80	0.27 101	0.14 84	0.44 79	0.24 87	0.50 110	0.30 89	0.41 87	0.16 57	0.15 66	0.67 167	0.42 98	0.50 114	0.47 171	0.51 87	0.23 66	0.53 138	0.32 70	0.16 78	0.19 70	0.43 114	0.30 71	0.52 96	0.37 80

iResNetv2_ROB	0.52 153	0.45 144	0.32 132	0.48 189	0.39 180	0.48 188	0.28 161	0.64 177	0.34 170	0.52 123	0.66 213	0.70 179	0.55 233	0.28 175	0.67 167	0.47 141	0.50 114	0.46 165	1.12 207	0.45 181	0.57 159	0.47 133	0.29 196	0.40 208	0.55 161	0.51 153	0.81 185	0.58 143

RP	0.58 176	0.57 228	0.72 258	0.62 227	0.56 229	0.57 214	0.64 245	0.63 170	0.61 244	0.42 76	0.81 245	0.78 202	0.53 230	0.43 237	0.68 170	0.48 147	0.53 138	0.44 143	0.64 138	0.45 181	0.51 121	0.54 163	0.37 223	0.44 223	0.62 186	0.59 169	0.83 195	0.77 196

CC-Net-ROB	0.96 248	1.18 298	0.70 256	1.56 296	1.06 288	1.63 300	1.20 290	0.79 247	0.61 244	0.81 274	0.56 181	3.07 294	0.57 239	0.85 298	0.68 170	0.44 110	0.71 241	0.63 245	1.40 221	0.57 220	0.58 163	0.43 113	1.91 316	0.46 230	0.83 244	0.83 217	0.77 175	1.20 245

AACVNet	0.55 163	0.47 163	0.40 169	0.58 216	0.61 238	0.53 204	0.37 189	0.61 149	0.40 200	0.59 172	0.64 205	0.58 145	0.33 159	0.36 212	0.69 172	0.54 183	0.58 169	0.54 215	0.69 155	0.52 198	0.54 142	0.52 158	0.36 218	0.44 223	0.59 177	0.69 183	0.82 188	0.83 204

LMCR-Stereo	0.50 146	0.46 156	0.33 135	0.32 128	0.33 148	0.42 168	0.24 145	0.57 125	0.37 190	0.55 142	0.46 146	0.65 168	0.40 197	0.26 163	0.69 172	0.49 154	0.62 204	0.49 185	1.11 206	0.57 220	0.66 185	0.64 185	0.25 175	0.32 166	0.48 130	0.49 147	0.63 131	0.65 165

R-Stereo Train	0.66 190	0.55 218	0.43 186	0.48 189	0.36 165	0.50 194	0.18 107	0.62 156	0.31 152	0.68 233	0.62 201	0.72 183	0.34 171	0.25 152	0.69 172	0.89 257	0.66 219	0.51 198	2.12 249	0.46 186	0.94 236	1.49 274	0.22 153	0.36 195	0.71 207	0.96 239	0.77 175	1.10 234

RAFT-Stereo	0.66 190	0.55 218	0.43 186	0.48 189	0.36 165	0.50 194	0.18 107	0.62 156	0.31 152	0.68 233	0.62 201	0.72 183	0.34 171	0.25 152	0.69 172	0.89 257	0.66 219	0.51 198	2.12 249	0.46 186	0.94 236	1.49 274	0.22 153	0.36 195	0.71 207	0.96 239	0.77 175	1.10 234
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.51 149	0.51 199	0.47 203	0.50 194	0.48 211	0.48 188	0.32 177	0.53 104	0.37 190	0.51 115	0.65 210	0.57 140	0.34 171	0.30 185	0.69 172	0.44 110	0.52 129	0.47 171	0.57 119	0.42 174	0.56 149	0.49 140	0.27 188	0.35 188	0.65 195	0.74 194	0.80 182	0.75 193

TRStereo	0.75 212	0.83 273	1.19 296	0.56 213	0.34 157	1.42 294	0.48 209	0.68 198	0.28 118	0.65 210	0.46 146	1.10 245	0.27 110	0.22 111	0.70 177	0.85 254	0.57 165	0.48 177	1.85 242	0.50 193	0.73 204	0.87 227	0.18 106	0.27 134	0.78 231	1.22 276	1.78 302	1.09 230

XX-Stereo	9.49 341	0.38 101	0.36 149	0.63 229	0.28 123	0.54 208	0.28 161	0.69 205	0.28 118	0.69 241	6.24 337	1.00 231	0.29 120	0.23 124	0.70 177	1.08 289	0.60 190	0.52 205	1.58 229	0.53 199	0.76 208	0.65 187	0.18 106	0.26 131	233.61 361	0.88 224	1.01 236	1.90 273

UCFNet_RVC	0.56 170	0.78 262	0.45 198	0.59 219	0.55 228	0.52 200	0.39 195	0.58 129	0.40 200	0.59 172	0.60 189	0.82 207	0.45 212	0.32 199	0.70 177	0.42 98	0.50 114	0.50 191	0.67 148	0.45 181	0.56 149	0.47 133	0.38 225	0.41 211	0.77 229	0.71 188	0.65 139	0.86 208

HSM	0.54 161	0.49 179	0.47 203	0.48 189	0.47 208	0.41 162	0.37 189	0.71 214	0.37 190	0.61 182	0.65 210	0.59 150	0.48 220	0.31 192	0.70 177	0.48 147	0.64 212	0.47 171	0.75 169	0.48 192	0.63 174	0.49 140	0.26 184	0.42 214	0.62 186	0.72 191	0.87 206	0.67 170

SGD-Stereo	0.29 69	0.24 53	0.17 57	0.16 48	0.15 57	0.22 74	0.08 35	0.29 56	0.22 71	0.29 59	0.15 28	0.45 101	0.20 74	0.10 43	0.71 181	0.45 121	0.46 91	0.27 53	0.47 77	0.22 61	0.41 69	0.36 80	0.19 114	0.19 70	0.28 56	0.32 81	0.46 76	0.40 90

RAFT-Test	0.72 205	0.50 194	0.46 199	0.52 203	0.34 157	0.41 162	0.29 168	0.73 225	0.30 134	0.62 192	0.72 230	0.68 173	0.31 144	0.22 111	0.71 181	1.03 284	0.62 204	0.50 191	2.89 278	0.66 254	1.72 282	1.14 251	0.23 164	0.29 145	0.80 238	0.96 239	0.95 220	0.91 213

SACVNet	0.62 185	0.53 214	0.51 216	0.55 212	0.57 232	0.52 200	0.60 234	0.69 205	0.56 238	0.67 230	0.54 178	0.59 150	0.37 188	0.41 224	0.71 181	0.60 202	0.64 212	0.57 228	0.95 194	0.64 251	0.67 189	0.78 218	0.36 218	0.47 233	0.75 222	0.77 205	0.84 197	0.84 205

HSM-Net_RVC	0.75 212	0.53 214	0.60 237	0.77 251	0.62 244	0.61 224	0.37 189	0.76 238	0.49 224	0.74 254	1.71 297	1.32 257	0.80 257	0.36 212	0.72 184	0.55 185	0.64 212	0.53 209	0.78 174	0.53 199	0.67 189	0.89 230	0.43 236	0.64 263	0.94 261	1.09 263	1.07 241	1.04 227
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
APVNet	0.56 170	0.47 163	0.38 162	0.46 186	0.50 216	0.57 214	0.53 217	0.60 142	0.42 212	0.46 90	0.65 210	0.50 119	0.30 130	0.36 212	0.74 185	0.71 233	0.71 241	0.64 249	0.95 194	0.53 199	0.57 159	0.77 215	0.34 213	0.46 230	0.59 177	0.46 135	0.82 188	0.58 143

sCroCo_RVC	0.58 176	0.42 124	0.29 120	0.28 106	0.29 130	0.39 154	0.22 132	0.60 142	0.41 205	0.53 134	0.43 135	0.48 109	0.50 222	0.24 136	0.75 186	0.99 279	0.75 247	0.63 245	1.02 199	0.56 215	1.10 255	1.36 264	0.28 191	0.39 205	0.63 190	0.63 174	0.93 216	0.64 163

cross-raft	0.73 206	0.56 223	0.46 199	0.43 178	0.33 148	0.40 160	0.27 156	0.73 225	0.33 165	0.65 210	0.60 189	0.74 189	0.30 130	0.23 124	0.76 187	0.96 270	0.63 209	0.48 177	2.91 279	0.59 227	1.81 288	1.31 262	0.22 153	0.32 166	0.82 242	0.94 235	0.93 216	1.01 224

gcap-zeroshot	1.75 283	0.44 136	0.89 274	0.59 219	0.36 165	0.55 210	0.29 168	0.74 230	0.29 125	0.74 254	0.76 237	1.18 251	0.33 159	0.24 136	0.78 188	0.97 272	0.61 198	0.53 209	29.80 343	0.80 272	1.04 248	1.45 270	0.23 164	0.34 184	0.75 222	0.99 247	0.96 223	0.75 193

SQANet	1.90 287	2.70 317	1.03 286	3.09 313	2.17 312	3.29 312	2.70 311	0.95 270	0.65 249	1.00 296	0.71 225	2.69 288	1.10 269	2.30 317	0.78 188	0.55 185	1.02 282	0.72 270	9.92 322	0.68 260	2.11 292	1.25 258	3.28 321	0.58 254	0.98 267	1.31 286	1.33 274	2.34 284

MSMDNet	0.73 206	0.52 208	0.48 206	0.35 146	0.34 157	0.45 179	0.33 180	0.69 205	0.30 134	0.63 198	0.60 189	0.71 181	0.35 178	0.23 124	0.78 188	1.05 286	0.63 209	0.50 191	2.88 277	0.81 276	1.59 277	1.80 289	0.23 164	0.29 145	0.74 217	0.89 226	0.85 199	0.76 195

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 149	0.52 208	0.48 206	0.43 178	0.57 232	0.42 168	0.62 242	0.56 122	0.62 246	0.52 123	0.51 165	0.67 171	0.34 171	0.58 275	0.78 188	0.42 98	0.47 101	0.42 133	0.57 119	0.38 146	0.46 94	0.42 106	0.30 199	0.32 166	0.48 130	0.76 201	0.62 128	0.64 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test-1	0.84 231	0.34 77	0.50 212	0.37 152	0.40 185	0.60 220	0.37 189	0.73 225	0.38 195	0.68 233	0.71 225	1.08 242	0.40 197	0.25 152	0.79 192	0.91 261	0.63 209	0.58 233	2.22 253	0.58 223	1.17 259	3.78 319	0.22 153	0.36 195	0.81 239	1.15 270	1.10 247	1.59 260

XPNet_ROB	0.74 211	0.77 260	0.57 229	0.54 209	0.61 238	0.63 230	0.61 239	0.53 104	0.65 249	0.58 167	0.81 245	2.35 282	0.46 215	0.43 237	0.79 192	0.63 208	0.85 262	0.57 228	0.83 179	0.55 210	0.72 201	1.09 245	0.45 238	0.49 240	0.63 190	0.74 194	1.39 280	0.86 208

TestStereo1	0.38 95	0.49 179	0.19 64	0.22 71	0.23 88	0.23 86	0.15 90	0.55 116	0.30 134	0.52 123	0.21 54	0.35 63	0.39 194	0.11 47	0.80 194	0.50 158	0.46 91	0.32 70	0.53 100	0.25 76	0.52 131	0.67 195	0.15 74	0.22 92	0.37 98	0.42 115	0.60 122	0.39 85

SA-5K	0.38 95	0.49 179	0.19 64	0.22 71	0.23 88	0.23 86	0.15 90	0.55 116	0.30 134	0.52 123	0.21 54	0.35 63	0.39 194	0.11 47	0.80 194	0.50 158	0.46 91	0.32 70	0.53 100	0.25 76	0.52 131	0.67 195	0.15 74	0.22 92	0.37 98	0.42 115	0.60 122	0.39 85

RYNet	0.27 60	0.23 51	0.18 62	0.15 43	0.17 64	0.19 63	0.13 70	0.25 49	0.31 152	0.17 42	0.20 50	0.19 34	0.14 46	0.13 57	0.80 194	0.28 45	0.27 39	0.41 124	0.28 44	0.19 46	0.27 37	0.21 38	0.29 196	0.18 67	0.27 52	0.76 201	0.34 54	0.23 46

iRaft-Stereo_20w	1.06 255	0.49 179	1.34 309	1.18 281	0.46 204	0.78 256	0.46 206	0.76 238	0.37 190	0.74 254	6.16 336	0.84 213	0.29 120	0.26 163	0.81 197	0.97 272	0.59 183	0.44 143	1.72 234	0.61 241	1.04 248	1.56 278	0.21 139	0.25 125	0.92 257	1.31 286	1.45 288	2.71 294

GwcNet-ADL	0.97 250	0.83 273	0.81 266	0.91 263	0.68 252	0.70 243	0.53 217	0.77 243	0.50 225	0.72 250	5.46 329	1.20 252	0.65 249	0.46 244	0.81 197	0.95 267	0.72 243	0.56 223	1.26 215	0.71 265	0.67 189	0.78 218	0.59 274	0.56 250	0.79 234	0.98 245	0.85 199	1.75 269

iResNet_ROB	0.50 146	0.49 179	0.42 181	0.42 173	0.30 138	0.42 168	0.32 177	0.60 142	0.33 165	0.52 123	0.59 186	0.47 106	0.56 235	0.25 152	0.81 197	0.46 130	0.57 165	0.49 185	1.19 211	0.36 136	0.48 107	0.36 80	0.25 175	0.37 200	0.57 166	0.54 160	0.75 170	0.61 153

NCC-stereo	0.67 193	0.63 241	0.59 232	0.64 231	0.65 246	0.63 230	0.69 256	0.67 191	0.74 258	0.43 78	0.81 245	0.82 207	0.70 252	0.47 245	0.82 200	0.53 175	0.58 169	0.64 249	0.80 176	0.54 205	0.56 149	0.60 173	0.53 263	0.45 228	0.75 222	0.96 239	0.92 214	0.98 220

Abc-Net	0.67 193	0.63 241	0.59 232	0.64 231	0.65 246	0.63 230	0.69 256	0.67 191	0.74 258	0.43 78	0.81 245	0.82 207	0.70 252	0.47 245	0.82 200	0.53 175	0.58 169	0.64 249	0.80 176	0.54 205	0.56 149	0.60 173	0.53 263	0.45 228	0.75 222	0.96 239	0.92 214	0.98 220
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DCVSM-stereo	1.13 259	0.66 247	0.79 264	0.89 260	0.65 246	1.15 281	0.73 259	0.95 270	0.82 267	1.04 298	4.18 320	3.75 305	1.45 281	0.49 248	0.83 202	0.86 255	0.69 233	0.60 241	2.08 248	0.87 281	1.06 252	0.77 215	0.84 291	0.72 272	0.74 217	0.89 226	0.98 229	1.09 230

CASS	0.79 227	0.55 218	0.53 219	0.65 234	0.54 225	0.59 218	0.53 217	0.78 246	0.52 228	0.71 247	0.75 236	0.67 171	0.47 217	0.28 175	0.83 202	0.67 224	0.98 280	0.56 223	1.60 231	0.58 223	2.74 303	1.44 268	0.38 225	0.35 188	0.84 248	0.81 213	0.90 210	1.02 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BEATNet_4x	0.53 156	0.40 113	0.34 141	0.39 158	0.36 165	0.32 122	0.27 156	0.64 177	0.41 205	0.66 221	0.45 141	0.62 163	0.39 194	0.24 136	0.83 202	0.63 208	0.58 169	0.58 233	0.57 119	0.36 136	0.90 228	1.52 277	0.25 175	0.36 195	0.46 124	0.44 121	0.77 175	0.60 151

stereogan	0.67 193	0.67 249	0.62 240	0.68 240	0.73 263	0.75 252	0.64 245	0.70 211	0.57 239	0.51 115	0.64 205	1.08 242	0.62 244	0.44 240	0.83 202	0.55 185	0.56 156	0.51 198	0.91 188	0.59 227	0.59 167	0.69 200	0.47 241	0.46 230	0.59 177	0.67 182	1.16 253	0.87 210

dd	0.50 146	0.51 199	0.28 115	0.91 263	0.31 146	0.65 234	0.29 168	0.59 136	0.23 76	0.54 135	0.30 89	0.75 190	0.27 110	0.26 163	0.84 206	0.46 130	0.70 235	0.39 107	1.05 200	0.38 146	0.48 107	0.43 113	0.23 164	0.30 153	0.53 153	0.39 109	0.74 168	0.58 143

TANstereo	0.55 163	0.41 117	0.35 143	0.40 164	0.39 180	0.45 179	0.21 126	0.52 100	0.30 134	0.54 135	0.37 117	0.38 75	0.38 191	0.41 224	0.84 206	0.73 238	0.66 219	0.78 284	1.10 204	0.89 282	0.62 171	0.54 163	0.93 297	0.32 166	0.34 85	0.45 127	0.99 230	0.53 127

XX-TBD	0.55 163	0.41 117	0.35 143	0.40 164	0.39 180	0.45 179	0.21 126	0.52 100	0.30 134	0.54 135	0.37 117	0.38 75	0.38 191	0.41 224	0.84 206	0.73 238	0.66 219	0.78 284	1.10 204	0.89 282	0.62 171	0.54 163	0.93 297	0.32 166	0.34 85	0.45 127	0.99 230	0.53 127

NaN_ROB	0.73 206	0.59 230	0.61 239	0.64 231	0.78 271	0.53 204	0.48 209	0.87 263	0.63 247	0.73 253	0.61 196	1.96 277	0.62 244	0.45 242	0.84 206	0.55 185	0.56 156	0.54 215	0.73 162	0.55 210	0.52 131	0.51 152	0.38 225	0.64 263	0.83 244	1.11 266	0.94 218	1.64 264

TESTraft	0.37 92	0.46 156	0.21 84	0.21 68	0.23 88	0.21 68	0.16 99	0.54 109	0.31 152	0.51 115	0.23 61	0.36 71	0.36 183	0.11 47	0.85 210	0.48 147	0.45 86	0.32 70	0.48 80	0.24 70	0.46 94	0.65 187	0.12 56	0.23 104	0.37 98	0.43 117	0.57 106	0.39 85

GANetREF_RVC	0.77 224	0.74 259	0.68 255	0.76 250	0.65 246	0.69 242	0.60 234	0.99 277	0.73 255	0.93 288	0.52 168	1.33 258	0.72 254	0.44 240	0.85 210	0.57 192	0.67 225	0.63 245	1.13 208	0.61 241	0.77 209	0.63 181	0.59 274	0.71 269	0.89 253	0.90 228	1.15 250	0.99 222
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
AIO-Stereo-zeroshot	1.21 262	0.49 179	1.28 306	0.75 247	0.41 191	1.04 274	0.67 253	0.77 243	0.52 228	0.78 267	5.67 332	1.03 236	0.35 178	0.26 163	0.86 212	1.39 318	0.68 227	0.70 267	2.61 271	0.64 251	2.89 307	2.21 296	0.19 114	0.43 217	1.03 279	1.15 270	1.35 276	2.41 288

EKT-Stereo	0.75 212	0.64 243	0.54 223	0.59 219	0.47 208	0.60 220	0.73 259	0.71 214	0.29 125	0.63 198	0.66 213	0.73 186	0.30 130	0.26 163	0.86 212	1.22 306	0.68 227	0.76 280	1.46 223	0.60 232	1.75 285	1.74 287	0.21 139	0.32 166	0.93 258	0.81 213	1.06 240	0.72 187

sAnonymous2	0.58 176	0.41 117	0.31 129	0.29 111	0.29 130	0.45 179	0.29 168	0.71 214	0.41 205	0.48 99	0.53 172	0.51 124	0.43 206	0.23 124	0.86 212	0.84 252	0.70 235	0.67 257	1.34 217	0.60 232	0.83 218	0.98 236	0.30 199	0.35 188	0.62 186	0.72 191	0.72 163	0.73 190

CroCo_RVC	0.58 176	0.41 117	0.31 129	0.29 111	0.29 130	0.45 179	0.29 168	0.71 214	0.41 205	0.48 99	0.53 172	0.51 124	0.43 206	0.23 124	0.86 212	0.84 252	0.70 235	0.67 257	1.34 217	0.60 232	0.83 218	0.98 236	0.30 199	0.35 188	0.62 186	0.72 191	0.72 163	0.73 190

RAFT + AFF	0.27 60	0.26 58	0.17 57	0.21 68	0.13 40	0.19 63	0.13 70	0.41 70	0.18 51	0.44 85	0.19 45	0.42 89	0.14 46	0.09 37	0.86 212	0.29 51	0.41 79	0.20 27	0.55 109	0.23 66	0.47 101	0.21 38	0.12 56	0.15 53	0.28 56	0.20 32	0.21 10	0.17 31

SGM-Forest	0.73 206	0.71 255	0.40 169	1.13 276	0.64 245	0.74 251	0.45 204	0.68 198	0.39 198	0.61 182	0.44 138	1.16 249	1.06 265	0.49 248	0.86 212	0.61 206	0.55 150	0.46 165	0.68 150	0.44 179	0.61 169	0.49 140	0.45 238	0.44 223	0.90 254	0.86 219	1.95 306	1.47 255
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IPLGR_C	0.42 110	0.47 163	0.23 98	0.31 125	0.22 82	0.32 122	0.18 107	0.63 170	0.23 76	0.55 142	0.50 159	0.61 155	0.31 144	0.41 224	0.87 218	0.45 121	0.52 129	0.37 101	0.55 109	0.38 146	0.56 149	0.46 128	0.19 114	0.24 114	0.44 116	0.33 86	0.58 114	0.40 90

STTStereo	0.53 156	0.56 223	0.54 223	0.44 183	0.52 220	0.43 171	0.59 230	0.52 100	0.46 221	0.47 93	0.55 180	0.71 181	0.42 201	0.56 267	0.87 218	0.44 110	0.49 109	0.51 198	0.54 106	0.37 142	0.51 121	0.40 96	0.32 209	0.35 188	0.52 149	0.66 181	0.68 148	0.99 222

FC-DCNN	0.88 237	0.96 285	1.23 300	1.36 291	0.93 279	1.26 289	0.82 265	0.91 268	0.78 261	0.87 284	0.63 204	1.08 242	0.42 201	0.56 267	0.88 220	0.69 228	0.81 258	0.68 263	0.81 178	0.59 227	0.78 210	0.59 169	0.50 252	0.77 281	1.11 284	0.99 247	1.21 260	1.57 259

PSMNet-ADL	0.96 248	0.62 240	0.66 250	0.67 237	0.70 260	0.66 237	0.58 229	0.74 230	0.60 243	0.85 282	5.03 326	0.95 228	1.26 276	0.45 242	0.89 221	1.03 284	0.68 227	0.54 215	2.03 247	0.68 260	0.84 221	0.79 220	0.54 267	0.47 233	0.73 215	0.95 236	1.32 273	0.63 161

SGM-ForestM	2.61 299	4.20 339	0.93 276	2.78 308	1.37 303	3.57 318	2.93 314	2.59 332	1.51 306	0.70 244	1.32 281	7.25 326	5.36 318	0.47 245	0.89 221	0.53 175	0.79 254	0.54 215	7.58 311	0.60 232	0.82 216	0.47 133	0.51 260	0.80 284	4.97 337	3.66 336	7.05 345	6.30 327

CFNet_pseudo	0.51 149	0.44 136	0.43 186	0.54 209	0.43 197	0.53 204	0.34 181	0.62 156	0.36 180	0.61 182	0.64 205	0.57 140	0.52 228	0.35 210	0.90 223	0.50 158	0.50 114	0.47 171	0.67 148	0.36 136	0.47 101	0.42 106	0.26 184	0.33 180	0.57 166	0.60 172	0.68 148	0.73 190

FC-DCNN v2	0.94 243	0.98 288	1.28 306	1.47 295	0.95 281	1.33 291	0.82 265	1.05 284	0.80 263	0.87 284	0.66 213	1.11 247	0.67 251	0.56 267	0.91 224	0.69 228	0.81 258	0.68 263	0.83 179	0.59 227	0.78 210	0.59 169	0.50 252	0.78 283	1.25 295	1.09 263	1.35 276	1.89 271

ACRE	0.42 110	0.47 163	0.22 93	0.32 128	0.22 82	0.33 129	0.18 107	0.63 170	0.23 76	0.55 142	0.50 159	0.61 155	0.30 130	0.41 224	0.91 224	0.45 121	0.52 129	0.36 96	0.55 109	0.38 146	0.57 159	0.44 119	0.19 114	0.23 104	0.44 116	0.32 81	0.58 114	0.39 85

FADNet-RVC	0.58 176	0.50 194	0.37 153	0.51 200	0.42 194	0.39 154	0.56 225	0.68 198	0.36 180	0.64 205	0.50 159	1.13 248	0.45 212	0.34 204	0.91 224	0.53 175	0.54 141	0.45 153	1.20 213	0.51 196	0.54 142	0.52 158	0.33 211	0.51 241	0.57 166	0.75 198	0.64 135	0.81 202

MLCV	0.70 202	0.49 179	0.53 219	0.73 246	0.50 216	0.65 234	0.43 202	0.81 254	0.41 205	0.71 247	0.88 252	1.01 234	0.81 258	0.28 175	0.92 227	0.43 105	0.65 216	0.52 205	2.47 264	0.45 181	0.55 144	0.72 207	0.39 229	0.54 247	0.69 201	0.80 211	0.83 195	0.72 187

SGM_RVC	2.81 306	1.46 305	0.85 270	1.76 300	1.28 298	1.68 302	1.19 289	1.56 309	1.14 290	0.82 277	1.70 296	7.09 325	2.67 306	0.42 234	0.92 227	0.57 192	0.75 247	0.57 228	11.20 327	0.66 254	0.94 236	0.46 128	0.51 260	0.84 287	1.97 317	1.64 304	5.04 341	26.13 349
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CIPLG	0.42 110	0.47 163	0.24 104	0.32 128	0.22 82	0.32 122	0.19 118	0.63 170	0.24 87	0.55 142	0.50 159	0.60 154	0.30 130	0.41 224	0.93 229	0.44 110	0.52 129	0.37 101	0.56 115	0.38 146	0.56 149	0.45 123	0.19 114	0.24 114	0.44 116	0.31 76	0.57 106	0.38 84

RGC	0.76 216	0.72 256	0.99 281	0.70 241	0.71 261	0.76 255	0.57 228	0.74 230	0.74 258	0.56 151	0.96 260	0.83 211	0.85 260	0.56 267	0.93 229	0.60 202	0.62 204	0.56 223	0.93 190	0.61 241	0.66 185	0.71 203	0.51 260	0.56 250	0.81 239	1.01 252	0.99 230	1.19 244

PA-Net	0.64 188	0.67 249	0.66 250	0.50 194	0.66 251	0.50 194	0.64 245	0.65 184	0.73 255	0.54 135	0.52 168	0.58 145	0.58 241	0.59 277	0.93 229	0.57 192	0.46 91	0.54 215	0.61 135	0.54 205	0.49 111	0.66 190	0.36 218	0.52 243	0.64 193	1.24 277	0.64 135	1.32 250
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.69 199	0.73 258	0.66 250	0.57 215	0.56 229	0.51 197	0.45 204	0.70 211	0.57 239	0.68 233	0.71 225	0.66 169	0.48 220	0.39 218	0.93 229	0.72 234	0.65 216	0.57 228	0.76 172	0.57 220	0.74 206	0.88 228	0.49 248	0.60 257	0.98 267	0.95 236	0.85 199	1.16 241

Sa-1000	0.48 142	0.47 163	0.21 84	0.26 98	0.26 108	0.31 119	0.15 90	0.65 184	0.36 180	0.63 198	0.33 101	0.50 119	0.26 103	0.30 185	0.94 233	0.49 154	0.59 183	0.45 153	0.90 187	0.32 109	0.52 131	0.75 210	0.17 93	0.27 134	0.72 210	0.53 157	1.00 235	0.49 110

DDUNet	1.38 269	2.18 310	0.79 264	2.67 306	2.43 317	2.57 307	2.52 308	0.80 249	0.84 268	0.63 198	0.94 257	1.57 269	0.45 212	2.65 322	0.94 233	0.78 246	1.99 313	0.75 277	2.31 255	0.91 284	1.16 258	0.97 235	2.71 320	0.56 250	0.72 210	0.71 188	0.97 226	0.85 206

otaku	2.33 296	3.05 327	1.19 296	3.36 320	2.37 315	3.56 317	3.08 316	1.05 284	0.98 284	1.13 301	0.80 244	2.88 290	1.62 287	2.59 318	0.95 235	0.64 214	1.23 293	0.75 277	13.16 330	1.09 297	2.47 298	2.63 303	4.75 331	0.75 277	1.13 286	1.38 292	1.69 298	2.52 291

DAS	0.95 245	0.61 237	0.48 206	0.78 253	0.61 238	0.68 240	0.59 230	0.84 260	0.93 278	0.65 210	1.58 291	1.66 271	1.06 265	0.34 204	0.95 235	0.92 262	0.92 274	0.73 273	1.77 236	1.03 293	1.73 283	1.11 246	0.47 241	0.92 291	0.93 258	1.00 249	1.39 280	0.96 217

SepStereo	0.95 245	0.61 237	0.48 206	0.78 253	0.61 238	0.68 240	0.59 230	0.84 260	0.93 278	0.65 210	1.58 291	1.66 271	1.06 265	0.34 204	0.95 235	0.92 262	0.92 274	0.73 273	1.77 236	1.03 293	1.73 283	1.11 246	0.47 241	0.92 291	0.93 258	1.00 249	1.39 280	0.96 217

GEStereo_RVC	0.71 204	0.59 230	0.40 169	0.54 209	0.50 216	0.61 224	0.51 214	0.71 214	0.41 205	0.59 172	0.51 165	0.76 198	0.46 215	0.39 218	0.96 238	0.92 262	0.78 250	0.75 277	1.94 244	0.62 245	0.80 213	1.37 265	0.31 204	0.52 243	0.61 181	0.63 174	0.86 204	1.12 237

FADNet-RVC-Resample	0.57 174	0.52 208	0.42 181	0.46 186	0.39 180	0.41 162	0.40 197	0.72 221	0.42 212	0.68 233	0.51 165	1.04 240	0.43 206	0.43 237	0.96 238	0.48 147	0.56 156	0.61 243	0.85 183	0.55 210	0.52 131	0.63 181	0.34 213	0.60 257	0.58 170	0.71 188	0.55 102	0.77 196

dad	0.89 238	0.57 228	0.37 153	1.42 292	0.65 246	0.75 252	2.23 307	1.43 303	0.36 180	0.93 288	0.38 120	0.85 214	0.76 256	0.32 199	0.97 240	0.52 173	0.78 250	0.45 153	1.87 243	0.41 168	0.74 206	0.41 99	0.30 199	0.47 233	1.15 288	0.47 137	2.64 324	1.96 275

ACVNet-4b	2.35 297	2.75 320	1.60 315	3.13 314	2.29 314	3.52 316	3.67 324	1.35 299	1.35 299	1.27 312	0.72 230	3.26 298	2.62 305	3.04 328	0.98 241	0.78 246	2.13 316	1.02 303	9.04 319	1.23 307	2.74 303	3.39 316	4.08 324	0.92 291	1.24 293	1.29 284	1.46 289	2.48 290

GES	0.59 182	0.52 208	0.37 153	0.39 158	0.40 185	0.53 204	0.37 189	0.59 136	0.40 200	0.56 151	0.60 189	0.50 119	0.30 130	0.41 224	0.98 241	0.63 208	0.67 225	0.55 221	2.28 254	0.56 215	0.70 198	0.56 168	0.31 204	0.42 214	0.48 130	0.48 142	0.65 139	0.68 175

CSAN	0.93 242	0.83 273	0.75 261	0.86 257	0.82 272	0.73 247	0.61 239	0.97 276	0.94 281	0.94 292	0.73 235	1.96 277	1.56 285	0.49 248	0.98 241	0.63 208	0.74 245	0.66 255	1.09 202	0.71 265	0.78 210	0.63 181	0.53 263	0.76 278	0.98 267	1.49 299	1.21 260	1.63 263

AMNet	1.02 253	0.98 288	0.95 277	0.98 269	1.01 283	1.03 272	0.96 280	0.87 263	0.93 278	0.97 294	1.02 265	1.10 245	0.74 255	1.06 306	0.99 244	1.09 291	1.17 289	1.04 305	1.08 201	1.05 295	1.13 257	1.04 242	0.82 290	0.98 297	1.01 276	1.07 261	1.20 259	1.27 249

MyStereo04	0.68 198	0.52 208	0.57 229	0.44 183	0.37 172	0.35 142	0.26 154	0.68 198	0.45 217	0.62 192	0.45 141	0.68 173	0.34 171	0.25 152	1.00 245	0.68 227	0.56 156	0.53 209	3.39 286	0.56 215	0.92 229	0.64 185	0.27 188	0.41 211	0.77 229	0.92 231	0.96 223	0.66 166

Ntro	2.32 293	3.40 335	1.53 313	3.55 321	2.52 320	3.71 323	3.36 318	1.11 290	1.05 286	1.16 305	0.90 254	2.93 292	1.24 275	2.72 324	1.00 245	0.64 214	1.40 298	0.82 289	10.96 325	1.14 301	2.72 302	3.19 312	4.26 327	0.73 273	1.24 293	1.59 303	1.56 293	2.31 283

ETE_ROB	0.87 236	0.90 280	0.58 231	0.67 237	0.69 254	0.85 259	0.60 234	0.66 188	0.89 274	0.64 205	1.09 269	2.63 286	0.54 231	0.54 262	1.00 245	0.72 234	0.91 272	0.63 245	0.99 198	0.66 254	0.88 224	1.08 244	0.50 252	0.59 255	0.78 231	0.92 231	1.48 290	1.17 242

MIPNet	0.51 149	0.51 199	0.33 135	0.32 128	0.30 138	0.37 147	0.25 150	0.62 156	0.24 87	0.50 110	0.52 168	0.61 155	0.41 200	0.30 185	1.01 248	0.51 165	0.59 183	0.50 191	0.76 172	0.47 190	0.44 83	0.85 224	0.20 130	0.26 131	0.66 196	0.98 245	0.71 162	0.61 153

ADCP+	0.92 239	0.59 230	0.62 240	0.44 183	0.45 201	0.55 210	0.85 268	0.65 184	1.81 312	0.48 99	1.10 271	1.62 270	0.33 159	0.42 234	1.03 249	0.52 173	0.52 129	0.48 177	1.19 211	0.38 146	0.58 163	0.60 173	0.32 209	0.30 153	0.66 196	3.45 335	0.77 175	4.14 315

model_zeroshot	0.80 230	0.46 156	0.42 181	0.42 173	0.39 180	0.43 171	0.27 156	0.72 221	0.36 180	0.64 205	0.66 213	0.97 229	0.29 120	0.24 136	1.05 250	0.92 262	0.69 233	0.54 215	3.03 281	0.73 267	1.21 261	1.20 256	0.22 153	0.38 203	0.84 248	1.14 269	1.08 242	2.21 282

EAI-Stereo	0.75 212	0.49 179	0.50 212	0.51 200	0.46 204	0.56 213	0.60 234	0.73 225	0.32 160	0.63 198	0.72 230	0.82 207	0.26 103	0.24 136	1.05 250	0.96 270	0.60 190	0.49 185	3.00 280	0.62 245	0.82 216	1.13 249	0.19 114	0.31 161	0.78 231	0.70 187	1.55 292	1.17 242

iinet-f	0.52 153	0.43 129	0.36 149	0.34 136	0.25 98	0.47 186	0.25 150	0.43 77	0.27 111	0.52 123	0.94 257	0.61 155	0.44 211	0.25 152	1.06 252	0.57 192	0.52 129	0.39 107	1.51 224	0.50 193	0.58 163	0.75 210	0.26 184	0.25 125	0.52 149	0.38 106	0.76 173	0.53 127

UDG	1.35 268	2.24 312	0.81 266	2.58 303	2.45 318	2.48 306	2.57 309	0.76 238	0.86 269	0.77 263	1.08 268	1.51 264	0.56 235	2.59 318	1.06 252	0.69 228	1.89 311	0.80 288	2.31 255	0.97 288	1.24 263	0.98 236	1.43 312	0.62 260	0.74 217	0.81 213	0.95 220	0.81 202

DeepPruner_ROB	0.59 182	0.44 136	0.54 223	0.52 203	0.54 225	0.49 190	0.37 189	0.61 149	0.46 221	0.60 178	0.70 224	0.61 155	0.51 226	0.32 199	1.06 252	0.58 197	0.62 204	0.59 238	0.66 144	0.47 190	0.97 243	0.72 207	0.36 218	0.44 223	0.61 181	1.00 249	0.72 163	0.58 143

GANet-ADL	0.70 202	0.59 230	0.52 217	0.60 222	0.57 232	0.61 224	0.46 206	0.68 198	0.52 228	0.65 210	0.67 220	0.76 198	0.43 206	0.39 218	1.08 255	0.79 249	0.68 227	0.52 205	1.84 241	0.64 251	0.66 185	0.86 226	0.42 235	0.43 217	0.70 204	0.87 222	0.97 226	0.89 212

ccs_rob	1.25 264	0.79 264	0.64 246	0.86 257	0.60 237	0.89 264	0.83 267	0.99 277	0.51 227	0.77 263	6.27 338	5.90 318	1.10 269	0.51 254	1.08 255	1.10 292	0.68 227	0.66 255	1.15 209	0.70 264	1.56 275	1.66 283	0.50 252	0.54 247	0.69 201	0.78 206	0.86 204	1.20 245

DDVS	2.32 293	0.70 253	0.82 268	0.70 241	0.74 267	0.73 247	0.59 230	1.09 289	0.88 271	0.80 271	34.26 354	3.93 307	1.16 272	0.52 258	1.09 257	1.35 311	0.73 244	0.65 253	1.95 245	0.95 285	1.67 281	2.27 298	0.48 246	0.56 250	0.69 201	0.84 218	1.21 260	1.35 251

LALA_ROB	0.86 235	0.97 287	0.67 253	0.63 229	0.69 254	0.83 258	0.67 253	0.70 211	0.80 263	0.68 233	1.10 271	2.61 285	0.58 241	0.51 254	1.11 258	0.67 224	0.86 263	0.72 270	0.89 186	0.67 258	0.80 213	1.00 239	0.49 248	0.59 255	0.73 215	0.92 231	1.16 253	1.10 234

PWCDC_ROB	0.67 193	0.35 87	0.39 164	0.29 111	0.43 197	0.34 136	0.36 187	0.43 77	1.25 294	0.27 58	0.72 230	0.44 97	2.38 300	0.57 272	1.11 258	0.76 241	0.56 156	0.56 223	0.64 138	0.55 210	0.63 174	2.08 294	0.46 240	0.40 208	0.36 96	0.63 174	0.51 85	0.67 170

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 327	0.56 223	1.25 303	0.75 247	0.69 254	1.17 282	0.81 264	0.82 257	0.80 263	0.81 274	4.78 323	1.00 231	0.37 188	0.27 172	1.13 260	1.54 323	0.70 235	0.60 241	124.50 358	0.54 205	1.43 272	2.64 304	0.22 153	0.36 195	0.91 255	1.13 268	1.13 249	2.18 280

NOSS_ROB	0.76 216	0.84 277	0.50 212	0.72 244	0.61 238	0.75 252	0.52 216	0.80 249	0.54 232	0.70 244	0.62 201	0.62 163	0.86 261	0.62 278	1.14 261	1.10 292	0.78 250	0.69 266	0.73 162	0.60 232	0.88 224	0.67 195	0.50 252	0.71 269	0.86 251	0.95 236	1.38 279	0.85 206

pcwnet_v2	0.62 185	0.46 156	0.50 212	0.62 227	0.49 215	0.61 224	0.46 206	0.66 188	0.45 217	0.65 210	0.79 240	0.64 165	0.86 261	0.53 261	1.15 262	0.55 185	0.59 183	0.51 198	0.83 179	0.41 168	0.55 144	0.47 133	0.34 213	0.43 217	0.75 222	0.76 201	0.85 199	0.95 216

SFCPSM	3.03 310	0.82 271	0.63 244	0.77 251	0.69 254	0.72 246	0.63 243	0.83 258	0.98 284	0.71 247	2.00 304	2.57 283	3.49 308	0.56 267	1.16 263	0.93 266	0.74 245	0.64 249	54.48 355	1.19 305	0.88 224	0.91 231	0.55 269	0.55 249	0.94 261	0.93 234	1.11 248	1.39 252

FADNet	0.65 189	0.55 218	0.41 178	0.53 206	0.42 194	0.49 190	0.65 250	0.74 230	0.42 212	0.66 221	0.64 205	0.81 205	0.50 222	0.36 212	1.17 264	0.51 165	0.51 125	0.53 209	1.61 232	0.53 199	0.69 195	0.59 169	0.35 217	0.41 211	0.72 210	0.88 224	0.78 180	1.06 228

ITSA-stereo	1.12 258	0.72 256	0.59 232	1.20 283	0.84 274	0.64 233	0.64 245	0.95 270	0.78 261	0.84 280	2.54 309	1.39 260	1.23 274	0.81 295	1.20 265	1.01 281	0.83 260	0.67 257	1.56 228	0.62 245	1.08 254	1.46 271	0.56 271	0.71 269	0.95 263	1.27 282	0.99 230	4.08 314

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 336	0.65 244	1.07 291	0.94 268	0.83 273	0.81 257	1.27 292	0.85 262	0.73 255	0.93 288	6.13 335	180.62 359	2.17 294	1.33 312	1.22 266	1.01 281	0.93 276	1.06 307	6.32 308	0.79 271	3.32 320	3.77 318	0.55 269	0.76 278	0.95 263	1.34 291	1.19 258	2.42 289

FBW_ROB	1.34 267	1.42 304	1.08 292	2.01 302	1.42 304	1.37 293	1.63 298	0.99 277	0.70 253	0.72 250	1.02 265	2.05 280	0.91 263	1.47 313	1.24 267	0.60 202	0.88 268	0.65 253	6.08 305	0.59 227	1.06 252	0.81 221	1.48 313	1.12 308	0.99 270	1.20 273	0.99 230	1.66 266

ADCL	1.27 265	0.82 271	0.64 246	0.60 222	0.53 221	0.73 247	0.91 274	0.75 234	2.78 331	0.68 233	1.01 264	0.86 218	0.50 222	0.50 252	1.27 268	0.64 214	0.66 219	0.57 228	1.20 213	0.60 232	0.98 244	0.88 228	0.50 252	0.47 233	1.60 309	1.50 300	0.88 207	11.30 339

ACVNet_2	3.17 311	2.98 324	2.25 325	4.72 329	2.88 328	3.50 314	3.48 320	1.58 311	1.33 297	1.29 314	1.10 271	3.22 297	2.45 301	2.67 323	1.29 269	0.86 255	7.26 336	1.02 303	22.14 338	1.37 313	3.22 316	1.25 258	4.24 325	1.37 317	1.93 314	1.92 309	1.83 303	2.36 285

RainbowNet	2.32 293	2.93 323	1.87 320	3.34 319	2.57 321	3.50 314	3.49 321	1.29 295	0.92 276	1.53 327	0.89 253	3.18 296	2.31 299	2.94 325	1.30 270	0.90 259	1.61 305	1.00 301	5.61 300	1.51 315	2.82 306	4.18 322	4.25 326	0.97 295	1.32 298	1.58 302	1.71 300	3.00 300

ACVNet_1	2.47 298	3.23 330	2.35 326	4.40 328	2.93 331	3.77 325	3.96 327	1.34 298	1.18 292	1.21 308	1.02 265	3.31 300	2.07 293	3.09 330	1.31 271	0.70 232	2.26 320	1.10 311	9.52 320	1.14 301	3.45 321	1.18 255	4.50 330	1.07 303	1.39 302	1.75 307	1.36 278	2.10 277

CBMV	1.15 260	0.84 277	0.60 237	0.85 256	0.76 270	0.73 247	0.48 209	0.87 263	0.80 263	0.81 274	0.61 196	2.86 289	0.81 258	0.52 258	1.31 271	1.17 301	0.91 272	0.74 275	2.40 262	0.66 254	1.57 276	0.76 213	0.48 246	1.06 302	0.99 270	1.09 263	2.25 310	4.25 316
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MonStereo1	2.61 299	2.91 322	1.70 316	3.94 325	3.77 338	3.57 318	3.72 326	1.55 308	1.64 309	1.43 320	1.63 294	4.85 315	5.63 319	2.99 327	1.35 273	0.90 259	1.99 313	1.31 322	5.93 301	1.75 327	2.96 309	1.93 291	4.83 334	0.93 294	1.31 297	1.08 262	2.49 320	2.38 286

MGS-Stereo	0.37 92	0.46 156	0.21 84	0.22 71	0.19 71	0.22 74	0.15 90	0.45 85	0.17 45	0.36 67	0.26 72	0.29 52	0.19 71	0.23 124	1.37 274	0.40 90	0.52 129	0.45 153	0.55 109	0.33 111	0.50 115	0.41 99	0.21 139	0.22 92	0.33 84	0.30 71	0.47 78	0.45 103

edge stereo	1.82 284	1.16 297	2.22 324	1.46 294	1.28 298	1.58 298	1.38 295	1.67 316	1.30 296	1.20 307	3.42 317	4.33 312	2.26 298	0.80 294	1.41 275	1.46 321	1.05 285	0.83 292	5.42 299	0.97 288	1.34 269	3.76 317	0.95 299	0.88 289	1.26 296	1.20 273	1.70 299	2.91 297

CBMV_ROB	1.71 282	0.79 264	0.65 249	1.35 289	1.07 289	1.01 270	0.74 261	1.01 281	0.54 232	0.72 250	0.81 245	9.80 337	5.90 321	0.57 272	1.42 276	0.69 228	0.80 255	0.58 233	5.38 298	1.22 306	0.95 239	0.55 167	0.53 263	0.62 260	1.22 289	1.45 294	2.72 326	2.94 298

LVE	4.33 322	3.03 325	2.00 322	27.23 349	3.06 332	3.83 326	12.07 348	1.53 307	1.64 309	1.85 336	1.48 288	3.30 299	3.91 310	3.06 329	1.45 277	1.05 286	1.95 312	1.38 328	15.68 335	1.62 322	3.25 318	5.86 332	4.42 329	1.76 334	2.87 326	2.06 316	2.34 313	3.25 304

Dean	2.84 307	3.23 330	1.81 318	6.04 332	3.38 337	3.63 320	3.67 324	1.88 321	1.97 316	1.47 321	1.30 279	3.69 304	4.10 311	2.97 326	1.45 277	0.97 272	2.41 321	1.29 320	5.94 302	1.74 326	3.20 315	4.23 323	4.79 333	1.55 325	2.65 321	2.27 319	2.56 321	2.64 293

G-Net	1.86 285	1.00 290	1.28 306	0.89 260	0.93 279	1.10 278	0.77 262	1.63 312	2.07 318	0.99 295	2.89 312	7.30 328	1.67 289	0.55 265	1.45 277	1.75 328	1.04 283	0.93 298	2.87 276	2.72 339	1.89 289	1.47 272	0.80 288	1.02 301	1.06 280	1.71 306	2.82 327	5.60 323

STTRV1_RVC		0.81 268	0.64 246	1.04 272	0.73 263	1.03 272	0.85 268	0.91 268	0.92 276	0.93 288	0.95 259	1.72 275	2.23 295	0.86 299	1.46 280	0.78 246	1.37 296	0.72 270		1.97 329	1.59 277	1.23 257		0.97 295	1.07 281	1.11 266	1.75 301	3.40 307

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 266	0.90 280	0.63 244	1.27 286	0.90 277	1.21 285	2.21 305	1.27 292	1.18 292	1.00 296	0.91 255	1.80 276	1.16 272	1.07 307	1.48 281	0.77 243	0.70 235	0.58 233	2.75 275	0.67 258	1.39 271	2.93 308	0.85 293	0.73 273	1.47 304	1.68 305	1.33 274	2.96 299

iResNet	0.92 239	0.56 223	0.62 240	0.72 244	0.68 252	0.96 267	0.55 223	0.95 270	0.57 239	0.67 230	0.82 250	1.41 261	1.51 283	0.31 192	1.49 282	0.66 223	0.75 247	0.67 257	4.08 292	0.68 260	0.72 201	0.63 181	0.41 232	0.83 285	0.72 210	0.91 230	1.02 237	0.87 210

Anonymous3	0.79 227	0.59 230	0.42 181	0.37 152	0.42 194	0.57 214	0.50 213	0.80 249	0.64 248	0.68 233	0.49 153	1.48 262	0.54 231	0.31 192	1.53 283	1.42 320	0.88 268	0.82 289	1.45 222	0.69 263	1.31 267	1.30 261	0.40 230	0.40 208	0.74 217	0.86 219	1.03 239	0.71 185

NVstereo2D	0.55 163	0.47 163	0.40 169	0.52 203	0.48 211	0.66 237	0.64 245	0.60 142	0.38 195	0.48 99	0.61 196	0.53 128	0.30 130	0.63 280	1.53 283	0.61 206	0.58 169	0.55 221	0.53 100	0.41 168	0.50 115	0.38 87	0.54 267	0.43 217	0.64 193	0.48 142	0.56 104	0.53 127

ADCRef	1.01 252	0.65 244	0.48 206	0.39 158	0.47 208	0.65 234	0.68 255	0.61 149	1.08 287	0.52 123	0.64 205	0.75 190	0.43 206	0.38 217	1.56 285	0.72 234	0.61 198	0.59 238	1.53 227	0.58 223	0.66 185	0.71 203	0.50 252	0.43 217	0.75 222	1.25 280	0.82 188	8.96 336

SANet	1.61 277	0.91 283	1.10 294	1.04 272	1.05 287	1.25 288	0.77 262	1.76 319	1.81 312	0.77 263	1.24 275	6.63 322	5.08 315	0.83 296	1.56 285	0.77 243	1.24 294	0.90 293	1.58 229	0.82 277	1.05 250	1.00 239	0.90 294	1.27 315	1.32 298	1.93 310	1.88 304	3.10 303

IMH	3.24 313	2.76 321	2.37 329	3.26 317	2.74 325	3.73 324	4.10 330	1.72 318	2.58 326	1.17 306	1.24 275	3.92 306	10.58 330	6.80 346	1.57 287	1.11 294	2.25 319	1.30 321	6.28 307	1.56 320	2.97 310	4.14 321	4.90 337	1.45 324	3.01 328	2.36 320	2.47 319	5.19 322

PSMNet_ROB	2.71 303	3.39 334	1.92 321	2.87 310	2.04 310	4.01 328	3.50 322	1.46 304	1.41 302	1.59 329	3.34 314	3.52 301	4.97 313	4.50 337	1.61 288	0.95 267	1.87 310	1.06 307	8.62 315	1.63 323	2.32 297	1.51 276	5.43 341	1.37 317	1.98 318	1.94 311	1.91 305	2.39 287

IPLG	0.47 138	0.45 144	0.32 132	0.28 106	0.27 118	0.32 122	0.21 126	0.63 170	0.22 71	0.51 115	0.38 120	0.56 138	0.29 120	0.31 192	1.64 289	0.44 110	0.56 156	0.48 177	0.56 115	0.41 168	0.45 87	0.75 210	0.18 106	0.28 140	0.45 120	0.59 169	0.65 139	0.51 121

DeepPrunerF	1.22 263	0.49 179	0.39 164	0.58 216	2.86 327	0.49 190	0.55 223	0.52 100	0.58 242	0.43 78	0.67 220	0.43 94	0.32 153	0.42 234	1.64 289	0.75 240	0.58 169	0.46 165	0.93 190	0.46 186	0.61 169	0.53 161	0.40 230	0.35 188	15.32 350	0.82 216	0.65 139	0.62 157

pmcnn	1.66 279	0.80 267	0.52 217	1.19 282	1.01 283	1.21 285	0.93 276	0.96 275	0.54 232	0.74 254	2.66 311	3.98 309	5.06 314	0.31 192	1.65 291	1.40 319	1.20 292	0.91 296	3.99 290	0.95 285	4.45 332	1.02 241	0.90 294	0.90 290	1.07 281	1.01 252	2.43 317	3.03 301

WAO-8	4.25 320	3.34 332	2.80 332	10.32 338	2.92 329	4.17 329	5.89 333	2.66 336	4.45 338	1.69 332	3.41 315	5.94 319	11.31 332	5.29 341	1.71 292	1.34 308	2.69 325	1.51 330	10.78 323	2.48 336	2.63 300	4.50 324	3.44 322	1.58 326	5.12 338	3.31 333	3.60 333	5.76 324

Venus	4.25 320	3.34 332	2.80 332	10.32 338	2.92 329	4.17 329	5.89 333	2.66 336	4.45 338	1.69 332	3.41 315	5.94 319	11.31 332	5.29 341	1.71 292	1.34 308	2.69 325	1.51 330	10.78 323	2.48 336	2.63 300	4.50 324	3.44 322	1.58 326	5.12 338	3.31 333	3.60 333	5.76 324

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 280	1.25 301	1.05 287	1.56 296	1.08 290	1.20 284	3.18 317	1.50 306	2.10 319	1.30 315	0.98 262	1.50 263	1.04 264	1.66 314	1.71 292	1.18 302	0.84 261	1.01 302	6.24 306	1.15 304	1.43 272	3.23 313	1.19 303	1.14 309	1.52 307	1.29 284	1.09 244	2.78 296

IPLGR	0.57 174	0.55 218	0.37 153	0.43 178	0.38 178	0.36 145	0.23 142	0.62 156	0.30 134	0.56 151	0.68 223	0.61 155	0.32 153	0.29 182	1.73 295	0.47 141	0.56 156	0.56 223	1.09 202	0.54 205	0.53 138	0.81 221	0.20 130	0.32 166	0.71 207	0.97 244	0.73 166	0.57 141

FAT-Stereo	1.57 275	0.78 262	1.44 311	1.10 274	1.32 301	1.05 275	0.87 271	1.28 294	0.86 269	1.21 308	5.46 329	3.07 294	1.28 277	0.66 283	1.73 295	1.34 308	0.89 270	0.94 299	1.83 239	1.08 296	2.02 290	3.90 320	0.71 280	0.98 297	0.86 251	1.21 275	1.42 286	3.03 301

SGM+DAISY	3.81 318	1.38 303	1.26 304	1.80 301	1.47 306	1.93 304	1.71 299	1.47 305	1.33 297	1.34 317	6.67 341	9.59 336	12.99 335	1.20 309	1.73 295	1.47 322	1.42 299	1.24 317	11.11 326	1.37 313	3.07 313	2.13 295	1.27 308	1.42 323	1.69 310	1.26 281	2.90 328	26.50 350

LE_ROB	17.44 345	1.82 307	6.12 348	9.40 335	53.85 360	8.01 346	46.26 355	11.27 352	28.12 353	1.80 335	7.03 342	38.62 351	49.53 353	0.34 204	1.76 298	0.55 185	0.78 250	0.59 238	36.68 348	6.72 346	2.92 308	0.85 224	29.06 355	12.10 354	26.35 351	25.49 354	27.84 355	37.03 356

TorneroNet	8.11 334	4.28 340	2.58 331	27.50 350	3.31 336	5.00 335	6.00 335	2.62 334	10.13 346	1.49 323	2.57 310	11.07 342	68.61 357	4.25 335	1.77 299	1.18 302	5.78 333	1.62 333	23.67 339	2.83 340	4.30 329	5.47 328	5.37 340	1.65 330	3.72 333	3.14 330	2.59 322	6.36 328

AnyNet_C32	1.64 278	0.65 244	0.74 260	0.67 237	0.73 263	0.86 262	1.14 285	0.95 270	3.12 334	0.75 258	1.53 290	0.94 224	0.64 248	0.67 285	1.83 300	1.11 294	1.06 287	0.95 300	1.78 238	0.76 268	1.76 286	1.71 285	0.66 279	0.85 288	1.13 286	2.68 324	1.17 255	13.55 341

FADNet_RVC	0.92 239	0.69 252	0.55 226	0.88 259	0.75 269	0.54 208	0.51 214	0.77 243	0.54 232	0.70 244	0.96 260	1.36 259	1.06 265	0.54 262	1.85 301	0.64 214	0.80 255	0.90 293	3.34 285	0.76 268	1.00 245	1.13 249	0.37 223	0.60 257	0.66 196	0.87 222	0.97 226	1.14 240

SPS-STEREO	1.93 288	1.27 302	1.21 298	1.60 298	1.34 302	1.44 295	1.17 288	1.66 313	1.36 301	1.38 318	3.67 318	3.02 293	1.29 278	1.05 305	1.85 301	1.83 330	1.58 302	1.37 327	8.86 318	1.34 311	3.07 313	1.47 272	1.27 308	1.37 317	1.42 303	1.28 283	2.02 309	1.89 271
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTSC	0.73 206	0.49 179	0.46 199	0.47 188	0.51 219	0.55 210	0.56 225	0.67 191	0.68 252	0.54 135	0.79 240	0.57 140	0.57 239	0.41 224	1.92 303	0.77 243	0.96 279	0.58 233	1.36 220	0.56 215	0.85 223	1.11 246	0.31 204	0.53 246	0.58 170	0.65 179	0.95 220	1.26 248

PWCK	5.04 323	3.03 325	2.21 323	3.61 322	2.60 322	4.41 332	5.09 331	2.45 331	2.76 330	3.31 345	4.34 322	10.15 340	5.13 317	1.74 315	1.99 304	1.38 316	2.41 321	1.45 329	51.59 354	2.35 334	3.70 326	2.69 305	2.65 318	1.78 336	2.97 327	3.21 331	2.43 317	4.77 317

DispFullNet	4.17 319	3.20 329	4.34 343	2.72 307	2.46 319	2.92 309	2.70 311	2.79 338	1.90 315	4.51 349	6.62 340	8.91 333	4.83 312	2.59 318	2.00 305	8.18 346	3.24 328	1.98 335	24.96 340	2.93 341	3.99 327	3.36 315	1.71 314	1.15 310	1.36 301	1.32 288	2.36 316	3.65 310

notaker	5.52 325	5.55 345	3.76 341	13.97 344	5.34 343	5.44 340	7.16 336	2.36 328	2.68 329	2.06 338	1.80 300	12.90 344	23.86 342	3.98 334	2.04 306	1.73 327	3.45 330	2.12 338	17.08 336	2.15 331	6.10 340	5.87 333	6.15 345	2.12 340	1.79 311	2.08 317	2.31 312	3.29 306

XQC	1.03 254	0.90 280	0.71 257	0.91 263	0.92 278	0.92 266	0.86 270	1.06 287	0.90 275	0.84 280	1.11 274	1.03 236	1.30 280	0.71 289	2.04 306	0.95 267	0.87 264	0.67 257	1.64 233	0.78 270	1.00 245	1.67 284	0.62 277	0.73 273	1.09 283	1.47 295	1.26 267	0.97 219

RTS	1.09 256	0.59 230	0.59 232	0.60 222	0.58 235	0.96 267	0.90 272	0.80 249	0.88 271	0.59 172	0.71 225	1.28 255	0.62 244	0.51 254	2.04 306	0.98 275	1.19 290	0.77 282	2.33 257	0.85 279	0.96 240	1.16 252	0.49 248	0.65 265	1.23 290	4.43 338	1.15 250	1.45 253

RTSA	1.09 256	0.59 230	0.59 232	0.60 222	0.58 235	0.96 267	0.90 272	0.80 249	0.88 271	0.59 172	0.71 225	1.28 255	0.62 244	0.51 254	2.04 306	0.98 275	1.19 290	0.77 282	2.33 257	0.85 279	0.96 240	1.16 252	0.49 248	0.65 265	1.23 290	4.43 338	1.15 250	1.45 253

WAO-7	2.72 305	1.83 308	2.89 335	7.39 334	1.73 309	1.76 303	1.82 300	2.07 324	2.65 327	2.21 340	5.39 328	4.58 314	5.72 320	1.23 310	2.07 310	1.27 307	1.69 306	1.22 316	7.70 312	1.51 315	1.64 280	3.07 310	0.84 291	1.65 330	1.83 313	2.48 322	1.97 307	3.27 305

TorneroNet-64	6.02 328	4.60 341	2.53 330	15.58 345	3.29 335	4.87 334	7.75 337	2.23 326	10.02 344	1.42 319	1.31 280	7.26 327	29.23 347	4.36 336	2.09 311	1.21 305	8.22 337	1.70 334	17.35 337	2.62 338	4.31 330	5.68 331	5.20 339	1.76 334	3.58 332	3.76 337	2.29 311	8.34 334

MDST_ROB	3.33 315	2.32 314	0.75 261	3.90 324	1.47 306	2.61 308	1.00 282	1.12 291	0.72 254	0.78 267	0.67 220	1.54 267	25.37 343	0.34 204	2.11 312	0.53 175	0.65 216	0.48 177	3.69 287	0.58 223	0.88 224	0.59 169	0.58 273	0.68 267	7.85 345	3.03 329	17.15 350	8.63 335

S-Stereo	1.54 273	0.81 268	0.83 269	1.15 278	1.16 294	1.29 290	1.56 296	1.02 282	1.09 288	1.25 311	4.20 321	4.10 310	1.10 269	0.66 283	2.16 313	1.63 325	0.90 271	1.05 306	2.20 252	1.10 298	1.26 264	3.12 311	1.31 311	1.17 312	0.84 248	1.18 272	1.21 260	2.18 280

PWC_ROB	1.18 261	0.70 253	1.06 289	0.60 222	0.71 261	0.70 243	0.98 281	0.83 258	1.55 307	0.76 261	1.40 286	1.00 231	2.46 302	0.57 272	2.17 314	0.99 279	1.15 288	0.90 293	2.37 259	0.95 285	1.63 279	2.05 293	0.44 237	0.98 297	0.81 239	0.80 211	1.24 265	2.15 279

ADCMid	1.56 274	0.92 284	0.99 281	0.70 241	0.86 275	1.05 275	1.37 294	1.29 295	1.77 311	0.75 258	1.75 298	1.27 253	1.48 282	0.69 287	2.18 315	1.07 288	0.98 280	0.79 286	2.74 274	0.80 272	1.31 267	1.74 287	1.06 301	0.70 268	1.01 276	1.53 301	1.02 237	10.33 337

SHD	0.97 250	0.56 223	0.73 259	0.75 247	0.69 254	0.66 237	0.61 239	0.99 277	0.94 281	0.77 263	1.00 263	0.94 224	1.29 278	0.54 262	2.21 316	0.98 275	0.95 277	0.70 267	2.01 246	0.80 272	1.12 256	1.71 285	0.47 241	0.77 281	0.91 255	1.01 252	0.91 211	1.22 247

WAO-6	2.71 303	2.26 313	1.57 314	3.00 312	2.25 313	3.01 310	3.02 315	1.77 320	2.35 320	1.52 326	1.62 293	3.94 308	5.12 316	2.64 321	2.22 317	1.38 316	2.65 324	1.36 326	4.86 295	1.54 319	2.76 305	4.79 326	2.70 319	1.73 332	2.71 322	2.59 323	2.68 325	5.02 320

KSHMR	8.16 335	4.16 338	2.96 336	25.39 348	3.92 339	5.08 336	5.53 332	2.62 334	2.40 322	2.23 341	2.26 306	4.37 313	77.17 358	5.23 340	2.24 318	1.71 326	2.79 327	1.98 335	31.04 344	2.02 330	4.59 334	5.35 327	7.54 348	1.89 338	3.30 329	2.91 327	3.01 329	6.51 329

UNDER WATER	7.55 332	4.74 342	3.06 337	10.46 341	5.92 345	6.35 343	8.05 339	4.32 340	3.69 337	1.97 337	2.14 305	10.53 341	62.60 356	4.83 338	2.25 319	1.59 324	12.22 347	2.08 337	9.67 321	3.97 342	5.27 338	6.65 336	8.86 351	2.65 345	3.82 334	5.62 342	3.62 335	7.03 331

PVD	1.47 270	1.04 292	1.44 311	1.10 274	1.09 292	1.19 283	1.07 284	1.91 323	2.05 317	0.79 270	1.49 289	1.54 267	1.91 292	0.89 301	2.26 320	1.35 311	1.39 297	1.09 310	2.41 263	1.14 301	1.51 274	1.98 292	0.79 286	1.08 305	1.49 306	1.82 308	1.67 297	2.10 277

MFMNet_re	1.51 272	1.18 298	1.12 295	1.29 287	1.16 294	1.63 300	1.32 293	1.30 297	1.63 308	1.14 304	1.38 285	2.64 287	1.63 288	0.90 302	2.27 321	1.35 311	1.58 302	1.32 325	3.69 287	1.24 308	2.10 291	1.26 260	1.16 302	1.24 314	1.11 284	1.02 256	1.59 294	1.60 261

IMH-64-1	2.92 308	2.70 317	2.36 327	3.23 315	2.71 323	3.70 321	4.05 328	1.66 313	2.48 323	1.13 301	1.26 277	3.60 302	6.29 323	3.59 331	2.28 322	1.15 298	2.20 317	1.31 322	6.02 303	1.52 317	3.03 311	5.48 329	4.83 334	1.40 320	2.83 324	2.02 314	2.34 313	3.64 308

IMH-64	2.92 308	2.70 317	2.36 327	3.23 315	2.71 323	3.70 321	4.05 328	1.66 313	2.48 323	1.13 301	1.26 277	3.60 302	6.29 323	3.59 331	2.28 322	1.15 298	2.20 317	1.31 322	6.02 303	1.52 317	3.03 311	5.48 329	4.83 334	1.40 320	2.83 324	2.02 314	2.34 313	3.64 308

ktn	8.45 339	3.18 328	2.84 334	6.37 333	3.26 334	4.31 331	10.28 346	2.15 325	10.13 346	2.27 342	1.83 301	42.17 353	55.84 354	3.93 333	2.34 324	2.09 333	9.85 339	2.17 339	33.98 345	2.24 333	3.24 317	3.03 309	4.78 332	2.25 342	2.59 319	2.81 325	3.18 330	5.04 321

ADCPNet	2.08 292	0.77 260	0.87 272	0.83 255	1.21 296	0.85 259	1.59 297	1.02 282	1.35 299	0.83 279	1.97 303	1.01 234	7.76 327	0.75 292	2.35 325	1.16 300	0.95 277	0.71 269	4.05 291	0.97 288	1.30 266	1.61 280	0.72 281	0.76 278	1.52 307	1.96 313	1.21 260	16.04 344

MFN_U_SF_RVC	1.68 281	1.06 293	0.88 273	1.25 285	1.01 283	1.53 297	2.07 303	1.38 302	1.17 291	1.51 324	2.95 313	2.00 279	1.57 286	2.05 316	2.38 326	0.98 275	0.87 264	0.82 289	6.78 309	1.11 300	2.21 294	2.38 301	0.65 278	1.11 307	1.23 290	1.33 289	1.28 270	1.69 268

ELAS_RVC	3.22 312	2.01 309	1.85 319	2.66 305	2.07 311	5.08 336	2.06 302	2.41 330	1.89 314	1.74 334	4.78 323	8.00 329	8.02 328	0.74 291	2.38 326	0.81 250	1.75 308	1.14 315	3.97 289	1.27 309	4.64 335	7.61 339	1.26 304	1.74 333	6.58 342	3.21 331	3.39 331	3.80 311
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	0.69 199	0.61 237	0.62 240	0.66 236	0.61 238	0.59 218	0.60 234	0.68 198	0.42 212	0.75 258	0.42 134	0.57 140	0.36 183	0.50 252	2.43 328	0.67 224	0.80 255	0.76 280	0.64 138	0.56 215	0.70 198	0.60 173	0.47 241	0.83 285	0.66 196	0.74 194	0.61 125	0.67 170
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DGSMNet	2.66 302	0.96 285	1.36 310	1.03 271	0.99 282	1.12 280	1.05 283	1.36 300	0.94 281	2.15 339	13.54 350	1.71 274	1.85 290	0.93 303	2.50 329	3.85 340	5.34 332	1.61 332	5.07 296	1.68 325	7.04 341	8.02 342	0.96 300	1.19 313	1.01 276	1.33 289	1.40 284	1.88 270

SAMSARA	1.50 271	0.79 264	1.00 285	0.93 266	0.88 276	0.86 262	0.93 276	1.57 310	1.25 294	0.96 293	1.09 269	1.27 253	2.59 303	0.83 296	2.58 330	1.19 304	1.04 283	0.91 296	2.56 267	0.99 291	1.77 287	2.23 297	0.56 271	0.98 297	2.63 320	2.81 325	2.62 323	2.56 292

ELAS	3.38 316	2.19 311	1.79 317	2.99 311	2.37 315	3.32 313	2.09 304	2.60 333	2.85 332	1.28 313	4.85 325	8.61 331	8.02 328	0.76 293	2.90 331	0.81 250	1.80 309	1.10 311	4.19 293	1.10 298	4.53 333	7.86 340	1.26 304	1.63 328	7.08 343	4.79 341	3.66 336	4.87 318
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	6.11 330	5.20 343	3.13 338	12.20 342	5.77 344	6.55 344	8.53 342	4.74 345	3.45 336	2.30 343	2.36 307	12.04 343	12.47 334	5.08 339	3.02 332	1.81 329	12.11 346	2.17 339	8.81 317	4.17 344	5.75 339	7.27 338	8.74 350	2.61 344	3.86 335	8.63 344	4.32 339	7.86 333

ADCS	1.88 286	1.06 293	0.98 280	0.93 266	1.10 293	1.09 277	1.14 285	1.27 292	2.49 325	0.89 286	1.36 284	1.51 264	2.92 307	0.86 299	3.30 333	2.26 334	1.46 301	1.26 319	3.10 283	1.29 310	2.48 299	2.88 306	0.80 288	1.10 306	1.33 300	4.48 340	1.41 285	6.08 326

AnyNet_C01	2.06 290	1.08 295	1.06 289	1.14 277	1.08 290	1.01 270	2.69 310	1.69 317	2.66 328	1.21 308	1.67 295	2.90 291	2.60 304	0.95 304	3.65 334	4.02 341	2.09 315	2.21 341	3.08 282	1.56 320	3.30 319	2.89 307	1.26 304	1.15 310	1.80 312	1.43 293	1.51 291	3.90 312

MANE	7.31 331	2.64 316	4.48 344	3.30 318	3.10 333	3.94 327	2.83 313	5.37 346	6.88 342	1.11 300	5.64 331	8.81 332	11.02 331	0.67 285	3.83 335	3.83 339	1.32 295	18.03 351	8.61 314	0.84 278	4.22 328	1.16 252	0.74 284	1.79 337	13.65 349	18.61 350	22.89 352	38.18 357

ACV-stereo	8.39 338	1.01 291	0.97 279	1.29 287	0.73 263	1.48 296	0.95 279	0.88 266	1.10 289	1.07 299	1.33 283	1.06 241	23.12 341	0.52 258	4.00 336	3.78 338	1.05 285	0.79 286	168.94 359	1.91 328	3.64 324	1.44 268	0.72 281	0.74 276	0.74 217	0.90 228	1.43 287	1.03 226

STStereo	5.29 324	2.47 315	5.20 345	5.20 330	2.80 326	4.72 333	3.42 319	6.23 347	6.52 341	1.51 324	7.61 343	9.53 334	14.86 338	0.63 280	4.09 337	0.64 214	0.87 264	0.62 244	36.67 347	1.02 292	1.23 262	1.05 243	0.78 285	1.63 328	3.46 331	2.43 321	3.53 332	14.15 342

MADNet+	1.96 289	1.18 298	1.26 304	1.45 293	1.28 298	1.10 278	2.21 305	1.88 321	1.41 302	1.33 316	1.32 281	2.29 281	2.23 295	1.25 311	4.58 338	1.87 331	2.55 323	1.13 314	2.73 273	1.63 323	3.69 325	3.33 314	1.26 304	2.09 339	1.93 314	1.47 295	1.59 294	2.77 295

DPSNet	2.61 299	0.83 273	0.77 263	1.21 284	1.24 297	1.34 292	0.93 276	1.08 288	1.49 305	0.78 267	0.86 251	6.91 324	3.85 309	0.58 275	4.58 338	2.54 335	1.43 300	1.24 317	14.95 334	1.34 311	4.83 336	8.01 341	1.75 315	1.40 320	1.47 304	1.95 312	1.60 296	1.66 266

HanzoNet	19.12 350	15.23 348	6.99 349	35.06 353	14.35 352	40.77 354	42.46 354	17.81 354	22.51 352	3.55 346	8.29 344	41.30 352	56.30 355	43.04 358	5.72 340	4.37 342	37.83 356	3.30 343	49.59 353	8.93 349	10.30 348	6.85 337	14.15 354	3.46 347	5.94 341	5.80 343	5.29 343	7.13 332

MADNet++	5.64 326	3.51 336	3.77 342	2.84 309	4.62 341	3.02 311	3.65 323	4.36 341	5.03 340	4.18 348	5.07 327	6.45 321	5.92 322	6.18 345	7.04 341	6.82 344	4.71 331	4.00 345	8.03 313	5.83 345	9.92 346	16.38 350	2.32 317	4.34 348	3.95 336	11.38 347	4.93 340	4.01 313

PML	30.82 353	20.91 351	7.15 350	29.65 351	20.81 355	29.11 352	10.50 347	10.87 349	88.32 360	20.03 356	154.19 360	98.60 358	119.55 359	10.53 349	9.19 342	8.69 347	16.72 349	7.27 347	34.57 346	7.35 348	12.77 350	10.86 349	5.72 344	6.17 349	33.11 358	12.83 348	34.30 356	12.33 340

JetRed	7.85 333	5.29 344	6.07 347	3.75 323	5.00 342	6.95 345	10.20 345	4.64 344	3.42 335	2.92 344	2.39 308	6.71 323	2.25 297	7.15 347	10.26 343	7.34 345	8.59 338	7.11 346	4.82 294	4.08 343	10.76 349	9.27 344	7.85 349	3.34 346	10.96 346	24.25 353	11.90 347	24.57 348

LRCNet_RVC	21.34 351	28.92 352	11.37 351	31.78 352	29.09 356	34.25 353	27.43 351	21.71 356	10.07 345	29.63 357	30.60 353	32.06 349	25.81 344	33.87 356	11.15 344	2.97 336	25.27 353	21.35 354	44.05 351	20.83 354	14.27 351	5.87 333	36.69 356	27.43 357	2.76 323	1.47 295	8.68 346	6.79 330

MeshStereo	3.62 317	1.54 306	1.05 287	2.64 304	1.72 308	2.05 305	1.15 287	2.40 329	1.41 302	0.90 287	6.48 339	9.56 335	7.42 326	0.49 248	11.75 345	1.94 332	0.87 264	0.74 275	8.79 316	0.80 272	8.36 342	8.07 343	0.73 283	1.07 303	3.39 330	2.15 318	5.22 342	4.99 319
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
JetBlue	6.09 329	3.85 337	3.31 340	5.99 331	4.13 340	6.22 342	7.94 338	3.42 339	2.89 333	1.47 321	1.46 287	8.10 330	1.90 291	5.39 343	11.86 346	3.22 337	3.30 329	2.99 342	5.32 297	2.40 335	9.74 345	10.03 348	4.93 338	2.18 341	7.39 344	17.16 349	3.72 338	24.15 347

HBP-ISP	1.60 276	0.86 279	0.90 275	0.98 269	0.69 254	0.85 259	0.56 225	0.89 267	0.48 223	0.82 277	0.79 240	0.97 229	0.36 183	0.69 287	11.97 347	5.83 343	0.70 235	0.67 257	0.70 157	0.62 245	1.05 250	5.90 335	0.50 252	0.62 260	0.82 242	1.01 252	2.01 308	1.06 228

DPSimNet_ROB	18.93 349	32.01 353	5.97 346	12.40 343	11.35 351	6.13 341	28.07 352	15.03 353	35.64 356	3.96 347	78.33 359	18.15 346	35.00 348	5.44 344	12.19 348	10.36 348	13.57 348	3.64 344	87.52 357	6.87 347	14.36 352	9.97 346	4.40 328	7.14 350	5.17 340	9.85 345	5.93 344	32.56 352

DGTPSM_ROB	12.12 342	5.96 346	17.45 352	4.20 326	7.86 346	5.15 338	8.18 340	4.56 342	11.64 348	4.52 350	8.72 345	5.01 316	17.08 339	12.98 350	14.91 349	14.58 350	6.85 334	15.76 349	12.78 329	12.05 350	9.07 343	21.74 351	5.67 342	11.54 352	11.84 347	31.02 356	12.98 348	33.06 353

DPSMNet_ROB	12.40 343	5.97 347	17.46 353	4.21 327	7.87 347	5.15 338	8.18 340	4.56 342	11.65 349	4.54 351	8.87 346	5.17 317	22.69 340	13.00 351	14.98 350	14.62 351	6.90 335	15.82 350	14.07 333	12.05 350	9.09 344	21.75 352	5.68 343	11.54 352	11.87 348	31.03 357	12.99 349	33.06 353

BEATNet-Init1	22.01 352	36.32 356	3.23 339	54.74 357	11.23 350	52.95 358	28.72 353	9.47 348	8.51 343	1.57 328	10.45 349	33.05 350	48.98 352	0.71 289	16.97 351	11.50 349	1.60 304	1.11 313	77.80 356	35.27 357	9.94 347	9.98 347	1.27 308	2.30 343	27.41 352	11.09 346	52.85 359	35.36 355

DPSM_ROB	18.32 347	16.26 349	21.94 354	9.42 336	8.75 348	13.61 347	9.11 343	10.90 350	15.09 350	8.45 352	8.95 347	10.12 338	13.19 336	16.42 352	19.79 352	19.11 352	18.35 350	20.45 352	13.82 331	14.88 352	26.56 353	27.45 353	6.49 346	14.39 355	31.57 356	38.83 358	36.85 357	43.86 358

DPSM	18.32 347	16.26 349	21.94 354	9.42 336	8.75 348	13.61 347	9.11 343	10.90 350	15.09 350	8.45 352	8.95 347	10.12 338	13.19 336	16.42 352	19.79 352	19.11 352	18.35 350	20.45 352	13.82 331	14.88 352	26.56 353	27.45 353	6.49 346	14.39 355	31.57 356	38.83 358	36.85 357	43.86 358

FlowAnything	36.80 355	32.68 354	44.29 360	18.93 347	17.69 354	27.11 350	18.38 350	21.83 357	30.48 355	17.53 355	18.21 352	20.29 348	26.54 346	33.31 355	37.97 354	37.86 355	36.82 354	40.93 355	27.35 341	30.03 356	53.34 358	55.72 359	12.99 353	29.50 359	63.36 359	78.25 361	73.99 361	88.17 361

CasAABBNet	36.73 354	32.73 355	44.18 359	18.81 346	17.45 353	27.29 351	18.12 349	21.69 355	30.40 354	17.52 354	18.08 351	20.27 347	26.53 345	32.96 354	38.28 355	37.42 354	36.82 354	41.12 356	27.47 342	29.86 355	53.56 359	55.70 358	12.93 352	28.91 358	63.44 360	78.07 360	73.93 360	88.05 360

AVERAGE_ROB	41.98 357	44.82 358	42.27 357	45.98 355	46.88 357	45.60 356	46.56 357	47.04 359	43.89 357	49.19 359	49.91 356	47.25 355	43.00 349	49.19 359	40.14 356	38.38 356	49.01 358	51.31 358	43.98 350	42.43 359	43.31 356	38.64 356	49.42 357	42.83 360	28.65 354	20.44 352	23.41 353	19.88 345

HaxPig	41.43 356	43.85 357	40.81 356	44.90 354	47.49 358	44.66 355	46.30 356	46.31 358	45.63 358	49.00 358	49.30 355	47.24 354	43.73 350	42.64 357	40.44 357	39.13 357	48.37 357	51.07 357	43.33 349	42.25 358	42.88 355	36.52 355	50.75 358	43.02 361	27.54 353	19.97 351	20.68 351	20.75 346

MEDIAN_ROB	44.95 358	47.36 359	44.12 358	48.52 356	49.78 359	48.21 357	49.25 358	49.72 360	46.35 359	52.53 360	53.59 357	50.59 356	45.49 351	49.36 360	43.27 358	41.36 358	51.85 359	54.40 359	47.03 352	45.93 360	45.78 357	40.06 357	52.67 359	45.67 362	31.00 355	26.54 355	25.33 354	27.95 351

LSM0	8.30 337	1.08 295	0.95 277	1.66 299	1.42 304	1.59 299	1.96 301	2.27 327	2.36 321	1.66 331	3.94 319	4.10 310	6.30 325	0.63 280	62.38 359	74.74 359	1.69 306	1.06 307	12.18 328	2.23 332	4.96 337	9.29 345	0.92 296	1.29 316	1.95 316	2.97 328	3.66 336	14.83 343

DLNR_Zeroshot_test	17.86 346	67.45 360	1.21 298	81.91 359	0.35 161	0.45 179	74.74 359	0.76 238	0.27 111	0.69 241	0.60 189	1.16 249	0.29 120	8.20 348	84.48 360	102.07 360	23.88 352	15.14 348	7.31 310	0.50 193	4.38 331	2.51 302	0.18 106	0.43 217	0.76 228	0.86 219	0.80 182	0.80 200

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

ASD4																								8.34 351

Low-res two-view benchmark