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

MM-Stereo_test3	0.13 6	0.13 13	0.08 5	0.10 16	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 46	0.14 36	0.15 31	0.06 4	0.13 11	0.06 1	0.07 20	0.15 2	0.15 1	0.23 31	0.15 8	0.21 23	0.12 8	0.18 15	0.18 25	0.08 17	0.08 8	0.15 5	0.11 1	0.28 40	0.15 18

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 3	0.09 10	0.16 38	0.09 12	0.17 26	0.06 1	0.05 4	0.16 4	0.18 11	0.22 25	0.19 26	0.22 27	0.12 8	0.23 26	0.11 1	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.21 11	0.14 14

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 5	0.06 1	0.08 16	0.06 1	0.04 1	0.11 3	0.09 10	0.15 31	0.07 7	0.16 19	0.06 1	0.05 4	0.17 8	0.18 11	0.22 25	0.19 26	0.19 14	0.12 8	0.21 22	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.20 9	0.14 14

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 12	0.08 38	0.13 15	0.06 2	0.11 11	0.09 12	0.10 2	0.07 7	0.06 11	0.16 4	0.16 3	0.19 14	0.11 1	0.18 8	0.09 1	0.17 11	0.11 1	0.08 17	0.07 5	0.14 3	0.12 2	0.24 25	0.12 6

MM-Stereo_test1	0.13 6	0.13 13	0.08 5	0.11 23	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.15 25	0.11 19	0.16 38	0.07 7	0.15 17	0.06 1	0.07 20	0.17 8	0.18 11	0.23 31	0.17 19	0.22 27	0.14 23	0.20 19	0.14 7	0.08 17	0.08 8	0.16 9	0.13 5	0.25 29	0.15 18

ProNet	0.14 14	0.13 13	0.14 48	0.11 23	0.07 7	0.14 43	0.12 74	0.13 15	0.06 2	0.08 2	0.24 71	0.09 1	0.06 1	0.07 20	0.22 32	0.21 20	0.22 25	0.18 22	0.19 14	0.14 23	0.20 19	0.11 1	0.12 61	0.11 35	0.16 9	0.13 5	0.17 4	0.12 6

111111	0.13 6	0.16 32	0.08 5	0.12 32	0.10 30	0.07 3	0.06 16	0.12 9	0.12 27	0.07 1	0.10 17	0.15 17	0.09 23	0.05 4	0.19 20	0.21 20	0.22 25	0.18 22	0.19 14	0.13 17	0.23 26	0.18 25	0.10 40	0.08 8	0.16 9	0.14 7	0.19 7	0.11 1

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 15	0.12 27	0.11 11	0.14 28	0.16 19	0.07 7	0.06 11	0.15 2	0.17 4	0.15 2	0.13 5	0.16 5	0.11 3	0.17 11	0.13 6	0.06 4	0.08 8	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

AIO-test1	0.13 6	0.09 3	0.08 5	0.06 1	0.07 7	0.11 23	0.04 1	0.17 42	0.13 31	0.15 31	0.16 37	0.19 35	0.08 14	0.09 39	0.18 16	0.22 25	0.19 14	0.16 15	0.15 3	0.14 23	0.17 11	0.14 7	0.08 17	0.07 5	0.14 3	0.14 7	0.13 2	0.12 6

LACA2	0.12 3	0.12 11	0.08 5	0.10 16	0.08 16	0.12 29	0.07 25	0.09 1	0.09 10	0.14 24	0.05 3	0.27 54	0.08 14	0.05 4	0.16 4	0.18 11	0.15 2	0.16 15	0.18 8	0.11 3	0.13 2	0.16 14	0.06 4	0.06 1	0.16 9	0.15 10	0.17 4	0.13 11

NLCSM	0.13 6	0.11 8	0.07 2	0.10 16	0.07 7	0.12 29	0.07 25	0.17 42	0.17 49	0.09 4	0.27 81	0.13 11	0.27 118	0.07 20	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 12	0.09 20	0.13 2	0.15 10	0.18 6	0.11 1

CoSv	0.13 6	0.17 39	0.08 5	0.08 9	0.07 7	0.17 58	0.07 25	0.15 25	0.10 15	0.13 22	0.06 4	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 8	0.20 16	0.21 22	0.12 3	0.22 27	0.12 8	0.20 19	0.11 1	0.06 4	0.07 5	0.22 44	0.15 10	0.19 7	0.11 1

WQFJA1	0.15 18	0.14 23	0.08 5	0.11 23	0.09 22	0.12 29	0.08 38	0.15 25	0.16 47	0.10 6	0.36 116	0.11 4	0.28 124	0.07 20	0.18 16	0.17 4	0.17 10	0.15 8	0.19 14	0.12 8	0.14 3	0.15 10	0.11 53	0.11 35	0.16 9	0.16 13	0.23 18	0.16 25

WQFJX1	0.14 14	0.15 28	0.08 5	0.10 16	0.08 16	0.09 12	0.05 6	0.16 35	0.19 61	0.10 6	0.28 85	0.12 7	0.30 138	0.08 32	0.16 4	0.17 4	0.16 6	0.12 3	0.15 3	0.12 8	0.14 3	0.17 19	0.11 53	0.09 20	0.17 17	0.16 13	0.22 15	0.12 6

NLMM	0.15 18	0.14 23	0.08 5	0.11 23	0.09 22	0.12 29	0.08 38	0.15 25	0.16 47	0.10 6	0.36 116	0.11 4	0.28 124	0.07 20	0.18 16	0.17 4	0.17 10	0.15 8	0.19 14	0.12 8	0.14 3	0.15 10	0.11 53	0.11 35	0.16 9	0.16 13	0.23 18	0.16 25

GSStereo	0.16 31	0.18 42	0.13 42	0.13 36	0.13 44	0.12 29	0.09 50	0.12 9	0.10 15	0.16 38	0.11 19	0.22 43	0.08 14	0.05 4	0.22 32	0.25 34	0.28 48	0.20 29	0.25 41	0.16 33	0.32 52	0.19 30	0.08 17	0.10 24	0.18 22	0.16 13	0.25 29	0.16 25

GS-Stereo																							0.08 17	0.10 24	0.18 22	0.16 13	0.25 29	0.16 25

MLG-Stereo_test2	0.16 31	0.12 11	0.10 24	0.10 16	0.08 16	0.09 12	0.05 6	0.18 45	0.11 19	0.20 54	0.07 7	0.23 44	0.08 14	0.08 32	0.19 20	0.23 28	0.30 53	0.25 53	0.31 53	0.18 43	0.28 46	0.17 19	0.09 33	0.08 8	0.20 36	0.16 13	0.29 43	0.21 45

MM-Stereo_test2	0.15 18	0.19 44	0.11 31	0.16 52	0.11 37	0.08 8	0.05 6	0.14 22	0.11 19	0.20 54	0.08 11	0.12 7	0.08 14	0.09 39	0.20 24	0.22 25	0.25 39	0.20 29	0.20 20	0.18 43	0.25 38	0.21 41	0.10 40	0.10 24	0.16 9	0.16 13	0.21 11	0.16 25

GREAT-IGEV	0.15 18	0.15 28	0.11 31	0.08 9	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.16 35	0.10 15	0.12 18	0.13 25	0.25 49	0.09 23	0.08 32	0.22 32	0.25 34	0.24 38	0.16 15	0.23 33	0.13 17	0.18 15	0.16 14	0.09 33	0.10 24	0.15 5	0.16 13	0.31 51	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
AIO-Stereo	0.15 18	0.17 39	0.12 37	0.17 60	0.10 30	0.12 29	0.06 16	0.11 3	0.08 7	0.10 6	0.14 28	0.12 7	0.09 23	0.08 32	0.20 24	0.21 20	0.20 18	0.20 29	0.21 23	0.17 38	0.23 26	0.20 36	0.07 12	0.11 35	0.17 17	0.16 13	0.23 18	0.12 6

RSM	0.15 18	0.16 32	0.12 37	0.14 42	0.09 22	0.14 43	0.06 16	0.10 2	0.08 7	0.09 4	0.15 31	0.14 15	0.10 28	0.07 20	0.22 32	0.25 34	0.21 22	0.20 29	0.18 8	0.17 38	0.25 38	0.18 25	0.08 17	0.10 24	0.16 9	0.16 13	0.27 36	0.15 18

MoCha-V2	0.14 14	0.15 28	0.11 31	0.12 32	0.09 22	0.11 23	0.09 50	0.13 15	0.08 7	0.13 22	0.18 45	0.17 26	0.07 7	0.07 20	0.17 8	0.23 28	0.20 18	0.20 29	0.25 41	0.14 23	0.29 50	0.17 19	0.08 17	0.08 8	0.17 17	0.16 13	0.15 3	0.11 1

BridgeDepth	0.13 6	0.13 13	0.09 19	0.11 23	0.08 16	0.11 23	0.06 16	0.11 3	0.10 15	0.11 11	0.06 4	0.31 60	0.07 7	0.06 11	0.17 8	0.17 4	0.15 2	0.15 8	0.17 6	0.11 3	0.16 8	0.17 19	0.05 1	0.08 8	0.18 22	0.17 24	0.22 15	0.15 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.17 37	0.14 23	0.09 19	0.08 9	0.09 22	0.10 18	0.07 25	0.15 25	0.20 69	0.12 18	0.34 111	0.21 41	0.51 236	0.07 20	0.17 8	0.18 11	0.16 6	0.15 8	0.22 27	0.14 23	0.14 3	0.19 30	0.10 40	0.11 35	0.19 28	0.18 25	0.24 25	0.13 11

MonStereo	0.15 18	0.14 23	0.13 42	0.12 32	0.12 42	0.10 18	0.08 38	0.11 3	0.11 19	0.14 24	0.13 25	0.17 26	0.11 33	0.07 20	0.20 24	0.23 28	0.23 31	0.17 19	0.21 23	0.15 29	0.19 17	0.18 25	0.08 17	0.08 8	0.22 44	0.18 25	0.23 18	0.24 52

LG-Stereo	0.15 18	0.11 8	0.08 5	0.09 14	0.11 37	0.11 23	0.05 6	0.15 25	0.11 19	0.19 52	0.12 22	0.26 50	0.09 23	0.06 11	0.19 20	0.20 16	0.23 31	0.16 15	0.18 8	0.14 23	0.23 26	0.20 36	0.05 1	0.08 8	0.17 17	0.18 25	0.24 25	0.15 18

IGEV-Stereo++	0.16 31	0.24 58	0.09 19	0.13 36	0.13 44	0.10 18	0.05 6	0.15 25	0.13 31	0.12 18	0.16 37	0.16 19	0.11 33	0.07 20	0.21 28	0.22 25	0.22 25	0.18 22	0.21 23	0.16 33	0.22 25	0.27 65	0.09 33	0.08 8	0.17 17	0.18 25	0.25 29	0.18 35

Occ-G	0.18 42	0.26 63	0.15 51	0.17 60	0.14 53	0.15 51	0.07 25	0.12 9	0.11 19	0.11 11	0.22 63	0.20 40	0.09 23	0.10 46	0.28 58	0.28 50	0.25 39	0.22 42	0.29 51	0.19 50	0.26 40	0.19 30	0.10 40	0.15 57	0.19 28	0.18 25	0.29 43	0.17 32

RSM++	0.17 37	0.18 42	0.13 42	0.17 60	0.10 30	0.14 43	0.07 25	0.13 15	0.13 31	0.12 18	0.14 28	0.17 26	0.11 33	0.08 32	0.25 42	0.27 49	0.25 39	0.21 38	0.23 33	0.18 43	0.26 40	0.21 41	0.08 17	0.10 24	0.20 36	0.18 25	0.29 43	0.18 35

PointNet	0.15 18	0.13 13	0.11 31	0.10 16	0.07 7	0.13 38	0.07 25	0.23 52	0.14 36	0.17 45	0.15 31	0.14 15	0.13 46	0.06 11	0.18 16	0.17 4	0.16 6	0.13 5	0.13 1	0.12 8	0.23 26	0.16 14	0.08 17	0.09 20	0.21 41	0.19 31	0.36 63	0.18 35

WQFJX	0.15 18	0.13 13	0.09 19	0.11 23	0.09 22	0.13 38	0.09 50	0.13 15	0.15 44	0.11 11	0.33 108	0.11 4	0.36 191	0.06 11	0.17 8	0.17 4	0.15 2	0.14 7	0.18 8	0.13 17	0.14 3	0.15 10	0.10 40	0.11 35	0.18 22	0.19 31	0.21 11	0.16 25

NLSM1	0.17 37	0.13 13	0.10 24	0.11 23	0.11 37	0.14 43	0.08 38	0.20 48	0.19 61	0.11 11	0.38 127	0.18 32	0.42 209	0.09 39	0.17 8	0.21 20	0.16 6	0.15 8	0.20 20	0.13 17	0.16 8	0.22 50	0.10 40	0.11 35	0.18 22	0.19 31	0.27 36	0.14 14

LACA1	0.15 18	0.16 32	0.12 37	0.11 23	0.10 30	0.12 29	0.06 16	0.13 15	0.14 36	0.14 24	0.10 17	0.19 35	0.13 46	0.10 46	0.19 20	0.21 20	0.19 14	0.23 45	0.19 14	0.13 17	0.17 11	0.19 30	0.07 12	0.09 20	0.20 36	0.20 34	0.24 25	0.21 45

AdaDepth	0.18 42	0.19 44	0.10 24	0.12 32	0.14 53	0.12 29	0.09 50	0.16 35	0.14 36	0.14 24	0.17 41	0.19 35	0.10 28	0.08 32	0.26 50	0.29 56	0.28 48	0.23 45	0.25 41	0.16 33	0.24 35	0.20 36	0.09 33	0.11 35	0.19 28	0.20 34	0.32 52	0.25 54

IGEV-Stereo+	0.27 67	0.25 61	0.14 48	0.22 79	0.14 53	0.13 38	0.07 25	0.36 67	0.20 69	0.55 150	0.23 66	0.38 82	0.14 51	0.16 80	0.26 50	0.35 75	0.40 82	0.35 99	0.48 86	0.24 77	0.44 89	0.51 158	0.12 61	0.13 51	0.28 61	0.20 34	0.34 58	0.23 49

anonymousdsp	0.25 57	0.23 56	0.19 69	0.16 52	0.14 53	0.18 63	0.10 63	0.37 70	0.19 61	0.32 71	0.22 63	0.32 62	0.12 42	0.14 67	0.29 61	0.32 71	0.32 55	0.28 63	0.39 66	0.22 68	0.46 100	0.31 75	0.12 61	0.15 57	0.26 51	0.20 34	0.52 103	0.20 43

CroCo-Stereo	0.13 6	0.09 3	0.08 5	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 22	0.05 1	0.10 6	0.03 1	0.13 11	0.06 1	0.04 1	0.24 38	0.26 43	0.20 18	0.18 22	0.20 20	0.11 3	0.24 35	0.15 10	0.05 1	0.06 1	0.22 44	0.20 34	0.23 18	0.15 18
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
RAFT + AFF	0.27 67	0.26 63	0.17 62	0.21 76	0.13 44	0.19 68	0.13 78	0.41 75	0.18 55	0.44 92	0.19 49	0.42 95	0.14 51	0.09 39	0.86 222	0.29 56	0.41 85	0.20 29	0.55 116	0.23 73	0.47 107	0.21 41	0.12 61	0.15 57	0.28 61	0.20 34	0.21 11	0.17 32

TDLM	0.24 55	0.29 71	0.22 100	0.22 79	0.27 126	0.23 93	0.18 113	0.26 56	0.19 61	0.18 50	0.38 127	0.29 56	0.21 88	0.15 71	0.24 38	0.28 50	0.32 55	0.28 63	0.25 41	0.21 62	0.28 46	0.19 30	0.16 85	0.21 86	0.24 49	0.20 34	0.28 40	0.25 54

GEAStereo	0.18 42	0.22 52	0.15 51	0.19 68	0.14 53	0.14 43	0.09 50	0.16 35	0.13 31	0.15 31	0.11 19	0.23 44	0.08 14	0.09 39	0.25 42	0.25 34	0.27 44	0.21 38	0.23 33	0.17 38	0.34 60	0.22 50	0.10 40	0.12 47	0.19 28	0.21 41	0.30 48	0.19 40

gasm-f	0.18 42	0.22 52	0.15 51	0.19 68	0.14 53	0.14 43	0.09 50	0.16 35	0.13 31	0.15 31	0.11 19	0.23 44	0.08 14	0.09 39	0.25 42	0.25 34	0.27 44	0.21 38	0.23 33	0.17 38	0.34 60	0.22 50	0.10 40	0.12 47	0.19 28	0.21 41	0.30 48	0.19 40

LG-Stereo_L1	0.27 67	0.30 75	0.17 62	0.13 36	0.13 44	0.15 51	0.08 38	0.42 81	0.21 75	0.49 116	0.20 55	0.39 85	0.15 58	0.15 71	0.30 67	0.38 88	0.39 79	0.29 71	0.40 70	0.18 43	0.47 107	0.35 84	0.08 17	0.14 54	0.30 70	0.21 41	0.37 66	0.36 83

MLG-Stereo_test3	0.23 54	0.17 39	0.13 42	0.14 42	0.17 71	0.16 53	0.09 50	0.21 49	0.12 27	0.21 57	0.18 45	0.35 68	0.11 33	0.15 71	0.29 61	0.26 43	0.33 58	0.28 63	0.63 143	0.18 43	0.40 73	0.41 106	0.11 53	0.15 57	0.21 41	0.21 41	0.33 54	0.27 59

LACA3	0.18 42	0.16 32	0.13 42	0.13 36	0.11 37	0.14 43	0.09 50	0.14 22	0.14 36	0.16 38	0.12 22	0.30 59	0.11 33	0.13 61	0.23 37	0.24 32	0.19 14	0.23 45	0.22 27	0.15 29	0.23 26	0.25 57	0.08 17	0.10 24	0.23 48	0.22 45	0.29 43	0.26 57

VIP-Stereo	0.22 53	0.20 48	0.19 69	0.14 42	0.11 37	0.13 38	0.06 16	0.29 61	0.19 61	0.19 52	0.28 85	0.28 55	0.11 33	0.12 57	0.27 53	0.28 50	0.37 70	0.26 56	0.33 57	0.21 62	0.34 60	0.21 41	0.11 53	0.15 57	0.24 49	0.22 45	0.25 29	0.30 66

GASTEREO	0.16 31	0.16 32	0.10 24	0.14 42	0.10 30	0.11 23	0.07 25	0.12 9	0.15 44	0.14 24	0.09 12	0.18 32	0.11 33	0.06 11	0.24 38	0.24 32	0.23 31	0.20 29	0.23 33	0.16 33	0.23 26	0.23 54	0.11 53	0.10 24	0.19 28	0.22 45	0.28 40	0.14 14

MSCF	0.16 31	0.15 28	0.09 19	0.14 42	0.09 22	0.11 23	0.07 25	0.11 3	0.15 44	0.14 24	0.09 12	0.17 26	0.11 33	0.06 11	0.25 42	0.23 28	0.23 31	0.20 29	0.23 33	0.15 29	0.24 35	0.21 41	0.11 53	0.10 24	0.19 28	0.22 45	0.27 36	0.15 18

LG-Stereo_L2	0.26 61	0.31 77	0.17 62	0.13 36	0.13 44	0.14 43	0.07 25	0.42 81	0.20 69	0.48 107	0.22 63	0.40 86	0.14 51	0.17 84	0.30 67	0.37 85	0.39 79	0.28 63	0.40 70	0.19 50	0.45 93	0.35 84	0.09 33	0.14 54	0.30 70	0.22 45	0.33 54	0.33 75

AIO_rvc	0.25 57	0.34 84	0.16 57	0.19 68	0.15 62	0.18 63	0.11 66	0.39 72	0.22 78	0.30 68	0.16 37	0.32 62	0.12 42	0.18 87	0.27 53	0.26 43	0.33 58	0.22 42	0.38 65	0.20 58	0.42 81	0.44 126	0.13 69	0.14 54	0.28 61	0.22 45	0.33 54	0.21 45

HUF	0.29 76	0.34 84	0.20 79	0.22 79	0.21 88	0.19 68	0.11 66	0.51 105	0.22 78	0.42 83	0.18 45	0.35 68	0.22 92	0.19 94	0.30 67	0.32 71	0.38 74	0.26 56	0.52 98	0.25 83	0.52 138	0.43 120	0.16 85	0.18 73	0.30 70	0.22 45	0.38 67	0.29 64

GIP-stereo	0.17 37	0.21 50	0.13 42	0.15 47	0.09 22	0.09 12	0.07 25	0.12 9	0.09 10	0.16 38	0.13 25	0.16 19	0.08 14	0.15 71	0.27 53	0.25 34	0.25 39	0.21 38	0.24 39	0.19 50	0.27 42	0.20 36	0.07 12	0.11 35	0.20 36	0.22 45	0.35 61	0.17 32

DEFOM-Stereo	0.21 51	0.19 44	0.12 37	0.18 65	0.13 44	0.20 71	0.08 38	0.19 46	0.14 36	0.16 38	0.23 66	0.21 41	0.10 28	0.12 57	0.27 53	0.29 56	0.34 62	0.28 63	0.32 54	0.22 68	0.32 52	0.21 41	0.12 61	0.11 35	0.26 51	0.22 45	0.47 85	0.29 64

AEACV	0.19 49	0.31 77	0.14 48	0.17 60	0.13 44	0.12 29	0.07 25	0.15 25	0.07 6	0.16 38	0.15 31	0.18 32	0.11 33	0.11 51	0.25 42	0.25 34	0.32 55	0.23 45	0.35 62	0.18 43	0.27 42	0.22 50	0.11 53	0.11 35	0.20 36	0.22 45	0.25 29	0.18 35

MatchStereo	0.16 31	0.14 23	0.11 31	0.07 5	0.12 42	0.07 3	0.06 16	0.16 35	0.18 55	0.08 2	0.12 22	0.13 11	0.13 46	0.11 51	0.21 28	0.25 34	0.17 10	0.20 29	0.18 8	0.19 50	0.21 22	0.26 61	0.08 17	0.12 47	0.21 41	0.23 55	0.22 15	0.19 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.15 18	0.13 13	0.10 24	0.11 23	0.10 30	0.10 18	0.08 38	0.15 25	0.17 49	0.11 11	0.17 41	0.12 7	0.13 46	0.11 51	0.21 28	0.20 16	0.20 18	0.17 19	0.17 6	0.12 8	0.16 8	0.16 14	0.08 17	0.11 35	0.18 22	0.23 55	0.27 36	0.18 35

RAStereo	0.19 49	0.16 32	0.10 24	0.08 9	0.07 7	0.09 12	0.06 16	0.21 49	0.09 10	0.45 94	0.09 12	0.26 50	0.08 14	0.07 20	0.25 42	0.26 43	0.28 48	0.25 53	0.33 57	0.15 29	0.35 64	0.18 25	0.08 17	0.10 24	0.28 61	0.23 55	0.25 29	0.24 52

U	0.15 18	0.11 8	0.08 5	0.06 1	0.05 2	0.09 12	0.04 1	0.16 35	0.06 2	0.15 31	0.04 2	0.17 26	0.07 7	0.05 4	0.22 32	0.28 50	0.26 43	0.23 45	0.27 47	0.17 38	0.28 46	0.19 30	0.06 4	0.08 8	0.26 51	0.23 55	0.23 18	0.20 43

CroCo-Stereo Lap2	0.14 14	0.10 6	0.08 5	0.08 9	0.08 16	0.08 8	0.05 6	0.12 9	0.06 2	0.22 60	0.07 7	0.16 19	0.07 7	0.04 1	0.20 24	0.26 43	0.22 25	0.19 26	0.26 46	0.11 3	0.28 46	0.16 14	0.06 4	0.08 8	0.22 44	0.23 55	0.20 9	0.16 25

LG-G_1	0.25 57	0.22 52	0.19 69	0.23 91	0.22 90	0.22 79	0.12 74	0.28 58	0.11 19	0.21 57	0.20 55	0.35 68	0.14 51	0.18 87	0.31 71	0.30 62	0.35 66	0.32 77	0.51 93	0.24 77	0.39 71	0.26 61	0.10 40	0.15 57	0.27 57	0.24 60	0.36 63	0.34 77

LG-G	0.25 57	0.22 52	0.19 69	0.23 91	0.22 90	0.22 79	0.12 74	0.28 58	0.11 19	0.21 57	0.20 55	0.35 68	0.14 51	0.18 87	0.31 71	0.30 62	0.35 66	0.32 77	0.51 93	0.24 77	0.39 71	0.26 61	0.10 40	0.15 57	0.27 57	0.24 60	0.36 63	0.34 77

LGtest1	0.26 61	0.19 44	0.20 79	0.16 52	0.18 76	0.16 53	0.09 50	0.28 58	0.17 49	0.22 60	0.27 81	0.29 56	0.13 46	0.14 67	0.30 67	0.31 68	0.38 74	0.33 85	0.49 88	0.25 83	0.41 75	0.41 106	0.13 69	0.16 66	0.30 70	0.24 60	0.39 69	0.31 69

RAFT	0.17 37	0.13 13	0.10 24	0.16 52	0.07 7	0.21 73	0.05 6	0.25 54	0.12 27	0.14 24	0.15 31	0.16 19	0.10 28	0.05 4	0.21 28	0.20 16	0.23 31	0.15 8	0.28 49	0.13 17	0.21 22	0.17 19	0.07 12	0.10 24	0.26 51	0.24 60	0.33 54	0.23 49

delet	0.24 55	0.25 61	0.22 100	0.24 95	0.20 85	0.28 115	0.16 105	0.21 49	0.18 55	0.23 62	0.26 78	0.26 50	0.15 58	0.25 159	0.32 74	0.28 50	0.31 54	0.27 58	0.24 39	0.24 77	0.31 51	0.20 36	0.16 85	0.19 76	0.28 61	0.25 64	0.32 52	0.31 69

CVANet_RVC	0.31 85	0.40 122	0.30 130	0.40 170	0.29 138	0.37 153	0.23 151	0.41 75	0.23 83	0.31 69	0.49 159	0.37 80	0.26 111	0.19 94	0.29 61	0.33 74	0.34 62	0.32 77	0.32 54	0.25 83	0.34 60	0.25 57	0.18 111	0.25 131	0.30 70	0.25 64	0.34 58	0.30 66

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 80	0.24 58	0.17 62	0.23 91	0.19 79	0.18 63	0.08 38	0.49 101	0.25 101	0.54 143	0.21 59	0.32 62	0.17 67	0.17 84	0.29 61	0.39 92	0.45 92	0.36 103	0.50 90	0.26 90	0.56 156	0.49 147	0.13 69	0.13 51	0.31 80	0.26 66	0.45 81	0.30 66

DFGA-Net	0.28 72	0.37 100	0.16 57	0.26 105	0.15 62	0.22 79	0.15 96	0.40 73	0.21 75	0.41 81	0.24 71	0.31 60	0.17 67	0.13 61	0.42 100	0.39 92	0.38 74	0.30 74	0.42 77	0.21 62	0.36 68	0.29 69	0.13 69	0.21 86	0.31 80	0.27 67	0.51 93	0.28 61

MIM_Stereo	0.32 87	0.40 122	0.25 113	0.28 113	0.20 85	0.27 108	0.14 90	0.45 92	0.18 55	0.48 107	0.25 75	0.42 95	0.18 72	0.16 80	0.36 80	0.42 104	0.44 89	0.36 103	0.47 83	0.28 96	0.47 107	0.36 88	0.12 61	0.23 111	0.29 69	0.27 67	0.47 85	0.33 75

GANet	0.32 87	0.29 71	0.27 119	0.34 142	0.33 157	0.38 158	0.29 177	0.44 86	0.24 95	0.35 73	0.30 94	0.46 110	0.22 92	0.21 110	0.31 71	0.32 71	0.40 82	0.43 144	0.33 57	0.22 68	0.33 56	0.29 69	0.22 159	0.24 120	0.31 80	0.27 67	0.42 77	0.34 77

TS12	0.26 61	0.27 65	0.19 69	0.16 52	0.16 67	0.22 79	0.11 66	0.41 75	0.19 61	0.17 45	0.30 94	0.35 68	0.16 62	0.15 71	0.28 58	0.30 62	0.28 48	0.27 58	0.39 66	0.21 62	0.33 56	0.30 72	0.13 69	0.17 68	0.34 90	0.28 70	0.41 74	0.42 102

TS	0.26 61	0.27 65	0.19 69	0.16 52	0.16 67	0.22 79	0.11 66	0.41 75	0.19 61	0.17 45	0.30 94	0.35 68	0.16 62	0.15 71	0.28 58	0.30 62	0.28 48	0.27 58	0.39 66	0.21 62	0.33 56	0.30 72	0.13 69	0.17 68	0.34 90	0.28 70	0.41 74	0.42 102

AIO_test	0.27 67	0.39 114	0.19 69	0.29 118	0.19 79	0.18 63	0.14 90	0.42 81	0.23 83	0.33 72	0.19 49	0.37 80	0.18 72	0.18 87	0.25 42	0.29 56	0.34 62	0.24 51	0.39 66	0.21 62	0.49 118	0.46 135	0.13 69	0.15 57	0.30 70	0.28 70	0.41 74	0.21 45

AASNet	0.28 72	0.34 84	0.22 100	0.25 101	0.26 116	0.34 142	0.25 159	0.32 64	0.17 49	0.29 66	0.36 116	0.26 50	0.18 72	0.24 143	0.36 80	0.31 68	0.34 62	0.32 77	0.32 54	0.28 96	0.35 64	0.28 68	0.17 100	0.22 99	0.30 70	0.28 70	0.35 61	0.25 54

YMNet	0.30 80	0.31 77	0.23 105	0.27 110	0.23 96	0.26 103	0.25 159	0.36 67	0.37 200	0.25 64	0.19 49	0.40 86	0.27 118	0.29 190	0.38 83	0.47 148	0.37 70	0.28 63	0.43 79	0.19 50	0.35 64	0.33 78	0.16 85	0.19 76	0.36 103	0.29 74	0.39 69	0.35 80

StereoVision	0.18 42	0.13 13	0.11 31	0.09 14	0.14 53	0.16 53	0.08 38	0.17 42	0.17 49	0.15 31	0.15 31	0.16 19	0.10 28	0.06 11	0.25 42	0.26 43	0.27 44	0.22 42	0.22 27	0.16 33	0.23 26	0.17 19	0.06 4	0.13 51	0.28 61	0.29 74	0.38 67	0.28 61

iRaftStereo_RVC	0.26 61	0.27 65	0.16 57	0.13 36	0.14 53	0.18 63	0.09 50	0.44 86	0.14 36	0.36 74	0.36 116	0.32 62	0.16 62	0.13 61	0.29 61	0.29 56	0.38 74	0.28 63	0.34 61	0.22 68	0.41 75	0.38 94	0.12 61	0.17 68	0.27 57	0.29 74	0.42 77	0.27 59

BridgeDepth_RVC	0.21 51	0.21 50	0.15 51	0.15 47	0.14 53	0.17 58	0.09 50	0.26 56	0.23 83	0.17 45	0.17 41	0.24 47	0.14 51	0.13 61	0.26 50	0.29 56	0.21 22	0.23 45	0.27 47	0.20 58	0.23 26	0.25 57	0.10 40	0.12 47	0.26 51	0.30 77	0.29 43	0.36 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MGS-Stereo	0.37 100	0.46 163	0.21 91	0.22 79	0.19 79	0.22 79	0.15 96	0.45 92	0.17 49	0.36 74	0.26 78	0.29 56	0.19 78	0.23 131	1.37 284	0.40 96	0.52 136	0.45 159	0.55 116	0.33 118	0.50 122	0.41 106	0.21 145	0.22 99	0.33 89	0.30 77	0.47 85	0.45 110

test_5	0.29 76	0.39 114	0.16 57	0.22 79	0.15 62	0.21 73	0.13 78	0.54 116	0.20 69	0.38 79	0.19 49	0.44 104	0.34 179	0.10 46	0.43 102	0.38 88	0.33 58	0.32 77	0.33 57	0.20 58	0.32 52	0.35 84	0.09 33	0.21 86	0.28 61	0.30 77	0.51 93	0.32 72

ARAFT	0.34 95	0.38 109	0.23 105	0.26 105	0.21 88	0.27 108	0.14 90	0.44 86	0.24 95	0.50 118	0.30 94	0.41 93	0.16 62	0.15 71	0.67 177	0.42 104	0.50 121	0.47 178	0.51 93	0.23 73	0.53 145	0.32 77	0.16 85	0.19 76	0.43 121	0.30 77	0.52 103	0.37 85

MMNet	0.29 76	0.29 71	0.22 100	0.26 105	0.26 116	0.26 103	0.18 113	0.33 65	0.23 83	0.24 63	0.28 85	0.35 68	0.15 58	0.32 209	0.39 86	0.31 68	0.36 68	0.34 89	0.41 73	0.27 93	0.32 52	0.21 41	0.17 100	0.23 111	0.32 85	0.30 77	0.46 83	0.32 72

DepthFocus	0.33 92	0.35 94	0.19 69	0.19 68	0.17 71	0.22 79	0.11 66	0.49 101	0.23 83	0.45 94	0.24 71	0.43 100	0.17 67	0.22 117	0.35 79	0.45 127	0.48 112	0.34 89	0.53 106	0.32 115	0.47 107	0.34 81	0.19 119	0.19 76	0.34 90	0.31 82	0.49 91	0.57 146

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 92	0.36 98	0.20 79	0.23 91	0.20 85	0.17 58	0.10 63	0.48 99	0.23 83	0.55 150	0.32 101	0.40 86	0.19 78	0.15 71	0.48 114	0.36 81	0.47 107	0.33 85	0.51 93	0.27 93	0.50 122	0.42 113	0.16 85	0.18 73	0.30 70	0.31 82	0.48 88	0.53 133

RAFT_CTSACE	0.30 80	0.37 100	0.15 51	0.15 47	0.15 62	0.25 101	0.18 113	0.53 111	0.20 69	0.55 150	0.18 45	0.44 104	0.29 128	0.16 80	0.29 61	0.30 62	0.37 70	0.27 58	0.37 64	0.18 43	0.38 69	0.45 130	0.10 40	0.17 68	0.30 70	0.31 82	0.60 129	0.26 57

RAFT+CT+SA	0.32 87	0.46 163	0.20 79	0.26 105	0.18 76	0.22 79	0.15 96	0.58 136	0.23 83	0.52 131	0.17 41	0.46 110	0.33 167	0.12 57	0.33 75	0.43 111	0.36 68	0.30 74	0.45 81	0.23 73	0.45 93	0.49 147	0.09 33	0.22 99	0.32 85	0.31 82	0.53 107	0.35 80

CIPLG	0.42 117	0.47 170	0.24 111	0.32 134	0.22 90	0.32 128	0.19 124	0.63 176	0.24 95	0.55 150	0.50 168	0.60 161	0.30 138	0.41 234	0.93 239	0.44 116	0.52 136	0.37 108	0.56 122	0.38 152	0.56 156	0.45 130	0.19 119	0.24 120	0.44 123	0.31 82	0.57 113	0.38 89

HCRNet	0.32 87	0.38 109	0.20 79	0.39 164	0.17 71	0.29 118	0.18 113	0.40 73	0.18 55	0.80 281	0.40 137	0.49 120	0.18 72	0.22 117	0.38 83	0.30 62	0.38 74	0.29 71	0.40 70	0.19 50	0.33 56	0.23 54	0.19 119	0.16 66	0.26 51	0.31 82	0.51 93	0.31 69

S2M2_XL	0.33 92	0.30 75	0.30 130	0.17 60	0.19 79	0.23 93	0.21 132	0.53 111	0.26 111	0.47 101	0.25 75	0.48 116	0.18 72	0.22 117	0.38 83	0.36 81	0.54 148	0.29 71	0.41 73	0.28 96	0.50 122	0.31 75	0.21 145	0.21 86	0.34 90	0.32 88	0.45 81	0.51 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.29 76	0.24 58	0.17 62	0.16 52	0.15 62	0.22 79	0.08 38	0.29 61	0.22 78	0.29 66	0.15 31	0.45 108	0.20 81	0.10 46	0.71 191	0.45 127	0.46 97	0.27 58	0.47 83	0.22 68	0.41 75	0.36 88	0.19 119	0.19 76	0.28 61	0.32 88	0.46 83	0.40 95

MIF-Stereo (partial)	0.30 80	0.44 144	0.18 67	0.16 52	0.16 67	0.21 73	0.11 66	0.37 70	0.22 78	0.37 77	0.24 71	0.32 62	0.17 67	0.13 61	0.39 86	0.45 127	0.46 97	0.38 112	0.42 77	0.25 83	0.43 83	0.35 84	0.18 111	0.21 86	0.35 102	0.32 88	0.50 92	0.44 108

CASnet	0.40 108	0.52 216	0.23 105	0.27 110	0.27 126	0.30 124	0.14 90	0.62 163	0.29 131	0.61 190	0.44 145	0.64 172	0.28 124	0.23 131	0.55 125	0.36 81	0.45 92	0.31 76	0.73 168	0.27 93	0.63 181	0.39 100	0.21 145	0.24 120	0.42 119	0.32 88	0.61 132	0.56 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ACRE	0.42 117	0.47 170	0.22 100	0.32 134	0.22 90	0.33 135	0.18 113	0.63 176	0.23 83	0.55 150	0.50 168	0.61 162	0.30 138	0.41 234	0.91 234	0.45 127	0.52 136	0.36 103	0.55 116	0.38 152	0.57 166	0.44 126	0.19 119	0.23 111	0.44 123	0.32 88	0.58 121	0.39 90

DispViT+	0.18 42	0.16 32	0.12 37	0.18 65	0.13 44	0.13 38	0.09 50	0.15 25	0.20 69	0.18 50	0.19 49	0.19 35	0.12 42	0.09 39	0.24 38	0.25 34	0.17 10	0.24 51	0.25 41	0.19 50	0.19 17	0.21 41	0.10 40	0.20 82	0.19 28	0.33 93	0.23 18	0.28 61

plain	0.31 85	0.43 138	0.20 79	0.20 75	0.16 67	0.20 71	0.10 63	0.41 75	0.18 55	0.48 107	0.19 49	0.34 67	0.17 67	0.10 46	0.41 94	0.44 116	0.45 92	0.40 125	0.55 116	0.24 77	0.41 75	0.34 81	0.14 79	0.21 86	0.32 85	0.33 93	0.39 69	0.48 115

anonymousdsp2	0.38 102	0.46 163	0.30 130	0.25 101	0.23 96	0.32 128	0.18 113	0.58 136	0.23 83	0.47 101	0.38 127	0.48 116	0.23 98	0.18 87	0.40 88	0.39 92	0.44 89	0.33 85	0.88 191	0.31 110	0.48 114	0.52 164	0.17 100	0.23 111	0.41 118	0.33 93	0.61 132	0.42 102

IPLGR_C	0.42 117	0.47 170	0.23 105	0.31 132	0.22 90	0.32 128	0.18 113	0.63 176	0.23 83	0.55 150	0.50 168	0.61 162	0.31 152	0.41 234	0.87 228	0.45 127	0.52 136	0.37 108	0.55 116	0.38 152	0.56 156	0.46 135	0.19 119	0.24 120	0.44 123	0.33 93	0.58 121	0.40 95

AANet_RVC	0.28 72	0.27 65	0.23 105	0.19 68	0.28 131	0.16 53	0.16 105	0.29 61	0.30 140	0.20 54	0.27 81	0.24 47	0.21 88	0.19 94	0.45 105	0.36 81	0.33 58	0.34 89	0.29 51	0.29 101	0.27 42	0.27 65	0.22 159	0.21 86	0.34 90	0.33 93	0.42 77	0.52 129

LL-Strereo2	0.34 95	0.29 71	0.21 91	0.24 95	0.19 79	0.17 58	0.13 78	0.63 176	0.26 111	0.58 174	0.23 66	0.44 104	0.22 92	0.14 67	0.41 94	0.41 100	0.47 107	0.35 99	0.73 168	0.31 110	0.47 107	0.36 88	0.21 145	0.20 82	0.32 85	0.34 98	0.51 93	0.35 80

FINET	0.40 108	0.38 109	0.39 173	0.43 184	0.30 146	0.34 142	0.35 193	0.44 86	0.36 190	0.47 101	0.32 101	0.47 113	0.30 138	0.28 183	0.66 171	0.50 165	0.48 112	0.36 103	0.60 137	0.33 118	0.46 100	0.37 93	0.30 208	0.30 160	0.43 121	0.35 99	0.56 111	0.42 102

UPFNet	0.38 102	0.34 84	0.34 147	0.32 134	0.33 157	0.39 160	0.29 177	0.47 97	0.33 173	0.43 85	0.41 139	0.40 86	0.30 138	0.34 214	0.61 152	0.40 96	0.46 97	0.41 130	0.52 98	0.35 140	0.35 64	0.34 81	0.25 184	0.27 140	0.38 109	0.35 99	0.55 109	0.37 85

DMCA	0.32 87	0.31 77	0.30 130	0.24 95	0.25 106	0.27 108	0.22 138	0.36 67	0.33 173	0.31 69	0.40 137	0.40 86	0.23 98	0.25 159	0.41 94	0.37 85	0.40 82	0.39 114	0.36 63	0.28 96	0.41 75	0.27 65	0.25 184	0.25 131	0.31 80	0.35 99	0.39 69	0.37 85

test_for_model	0.76 226	0.45 152	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 163	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 197	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 172	10.38 351	0.39 114	0.59 131	0.34 124	0.93 241	0.50 152	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 226	0.45 152	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 163	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 197	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 172	10.38 351	0.39 114	0.59 131	0.34 124	0.93 241	0.50 152	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

testlalala	0.76 226	0.45 152	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 163	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 197	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 172	10.38 351	0.39 114	0.59 131	0.34 124	0.93 241	0.50 152	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAPDPT-zeroshot	0.76 226	0.45 152	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 163	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 197	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 172	10.38 351	0.39 114	0.59 131	0.34 124	0.93 241	0.50 152	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAP-Stereo	0.76 226	0.45 152	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 163	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 197	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 172	10.38 351	0.39 114	0.59 131	0.34 124	0.93 241	0.50 152	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GLC_STEREO	0.47 145	0.51 207	0.40 178	0.38 161	0.37 181	0.37 153	0.28 170	0.64 183	0.29 131	0.62 200	0.53 181	0.55 143	0.28 124	0.30 195	0.49 117	0.48 154	0.66 230	0.41 130	0.65 148	0.41 175	0.70 206	0.60 179	0.23 170	0.30 160	0.47 133	0.36 102	0.84 203	0.53 133

GMStereo	0.41 112	0.48 183	0.25 113	0.32 134	0.32 155	0.37 153	0.28 170	0.59 143	0.30 140	0.45 94	0.36 116	0.61 162	0.31 152	0.24 143	0.45 105	0.41 100	0.54 148	0.35 99	0.73 168	0.39 166	0.51 128	0.33 78	0.23 170	0.28 147	0.48 136	0.36 102	0.68 155	0.41 97
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.35 98	0.41 126	0.32 138	0.24 95	0.19 79	0.28 115	0.13 78	0.58 136	0.24 95	0.46 98	0.35 115	0.49 120	0.19 78	0.15 71	0.34 78	0.35 75	0.41 85	0.28 63	0.65 148	0.28 96	0.44 89	0.33 78	0.19 119	0.22 99	0.51 151	0.37 109	0.58 121	0.44 108

AFF-stereo	0.30 80	0.34 84	0.26 117	0.18 65	0.17 71	0.33 135	0.11 66	0.50 103	0.23 83	0.46 98	0.28 85	0.40 86	0.16 62	0.12 57	0.27 53	0.35 75	0.37 70	0.25 53	0.57 126	0.23 73	0.38 69	0.25 57	0.17 100	0.17 68	0.37 105	0.37 109	0.48 88	0.32 72

DMCA-RVC	0.44 133	0.37 100	0.35 149	0.33 140	0.37 181	0.32 128	0.41 209	0.46 95	0.52 238	0.43 85	0.48 154	0.68 180	0.33 167	0.29 190	0.65 170	0.46 137	0.47 107	0.44 149	0.49 88	0.38 152	0.49 118	0.48 146	0.29 205	0.32 173	0.38 109	0.37 109	0.57 113	0.62 163

HITNet	0.38 102	0.37 100	0.28 121	0.34 142	0.29 138	0.26 103	0.19 124	0.58 136	0.32 167	0.57 163	0.45 148	0.55 143	0.30 138	0.22 117	0.51 118	0.35 75	0.44 89	0.39 114	0.41 73	0.29 101	0.41 75	0.38 94	0.20 136	0.25 131	0.39 112	0.37 109	0.70 164	0.52 129
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
iinet-f	0.52 160	0.43 138	0.36 157	0.34 142	0.25 106	0.47 192	0.25 159	0.43 84	0.27 117	0.52 131	0.94 267	0.61 162	0.44 219	0.25 159	1.06 262	0.57 198	0.52 136	0.39 114	1.51 232	0.50 203	0.58 170	0.75 217	0.26 193	0.25 131	0.52 155	0.38 113	0.76 179	0.53 133

test-3	0.55 170	0.37 100	0.37 162	0.34 142	0.33 157	0.33 135	0.22 138	0.65 191	0.27 117	0.61 190	0.34 111	0.90 227	0.31 152	0.21 110	0.60 145	0.44 116	0.55 157	0.42 139	2.59 279	0.38 152	0.56 156	1.37 275	0.16 85	0.29 152	0.48 136	0.38 113	0.69 158	0.54 140

test_1	0.55 170	0.37 100	0.37 162	0.34 142	0.33 157	0.33 135	0.22 138	0.66 195	0.27 117	0.62 200	0.34 111	0.90 227	0.31 152	0.21 110	0.61 152	0.44 116	0.55 157	0.42 139	2.58 278	0.38 152	0.56 156	1.38 277	0.16 85	0.29 152	0.48 136	0.38 113	0.69 158	0.54 140

MaDis-Stereo	0.26 61	0.20 48	0.16 57	0.10 16	0.10 30	0.10 18	0.08 38	0.24 53	0.14 36	0.36 74	0.16 37	0.36 78	0.12 42	0.08 32	0.33 75	0.35 75	0.39 79	0.35 99	0.53 106	0.20 58	0.40 73	0.26 61	0.13 69	0.15 57	0.39 112	0.39 116	0.40 73	0.49 117

dd	0.50 153	0.51 207	0.28 121	0.91 273	0.31 154	0.65 243	0.29 177	0.59 143	0.23 83	0.54 143	0.30 94	0.75 197	0.27 118	0.26 170	0.84 216	0.46 137	0.70 246	0.39 114	1.05 206	0.38 152	0.48 114	0.43 120	0.23 170	0.30 160	0.53 159	0.39 116	0.74 174	0.58 149

AnonymousM	0.79 236	0.34 84	0.20 79	0.24 95	0.22 90	0.21 73	0.15 96	0.58 136	0.21 75	0.57 163	0.39 134	0.45 108	0.15 58	0.19 94	0.56 128	0.54 189	0.54 148	0.40 125	0.53 106	0.30 105	0.65 189	0.54 169	0.20 136	0.22 99	0.30 70	0.39 116	1.31 282	11.04 348

raft+_RVC	0.35 98	0.34 84	0.26 117	0.25 101	0.23 96	0.25 101	0.18 113	0.54 116	0.26 111	0.52 131	0.43 142	0.46 110	0.23 98	0.18 87	0.42 100	0.38 88	0.43 88	0.34 89	0.61 141	0.26 90	0.43 83	0.38 94	0.13 69	0.20 82	0.39 112	0.39 116	0.58 121	0.42 102

test_4	0.34 95	0.33 81	0.27 119	0.21 76	0.18 76	0.16 53	0.11 66	0.59 143	0.26 111	0.58 174	0.25 75	0.50 126	0.20 81	0.19 94	0.33 75	0.40 96	0.45 92	0.34 89	0.41 73	0.29 101	0.45 93	0.41 106	0.16 85	0.24 120	0.38 109	0.40 120	0.59 128	0.42 102

UniTT-Stereo	0.28 72	0.27 65	0.15 51	0.15 47	0.13 44	0.17 58	0.09 50	0.35 66	0.19 61	0.49 116	0.21 59	0.41 93	0.18 72	0.14 67	0.40 88	0.39 92	0.42 87	0.34 89	0.56 122	0.25 83	0.43 83	0.24 56	0.13 69	0.19 76	0.31 80	0.41 121	0.30 48	0.37 85

TestStereo1	0.38 102	0.49 187	0.19 69	0.22 79	0.23 96	0.23 93	0.15 96	0.55 123	0.30 140	0.52 131	0.21 59	0.35 68	0.39 202	0.11 51	0.80 204	0.50 165	0.46 97	0.32 77	0.53 106	0.25 83	0.52 138	0.67 202	0.15 81	0.22 99	0.37 105	0.42 122	0.60 129	0.39 90

SA-5K	0.38 102	0.49 187	0.19 69	0.22 79	0.23 96	0.23 93	0.15 96	0.55 123	0.30 140	0.52 131	0.21 59	0.35 68	0.39 202	0.11 51	0.80 204	0.50 165	0.46 97	0.32 77	0.53 106	0.25 83	0.52 138	0.67 202	0.15 81	0.22 99	0.37 105	0.42 122	0.60 129	0.39 90

S2M2_L	0.40 108	0.42 133	0.41 187	0.24 95	0.27 126	0.35 148	0.22 138	0.51 105	0.24 95	0.61 190	0.23 66	0.43 100	0.21 88	0.31 202	0.59 139	0.49 161	0.55 157	0.36 103	0.53 106	0.34 124	0.55 151	0.38 94	0.28 200	0.27 140	0.42 119	0.43 124	0.63 138	0.66 172
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	0.37 100	0.46 163	0.21 91	0.21 76	0.23 96	0.21 73	0.16 105	0.54 116	0.31 159	0.51 124	0.23 66	0.36 78	0.36 191	0.11 51	0.85 220	0.48 154	0.45 92	0.32 77	0.48 86	0.24 77	0.46 100	0.65 193	0.12 61	0.23 111	0.37 105	0.43 124	0.57 113	0.39 90

TestStereo	0.45 138	0.51 207	0.38 171	0.42 179	0.30 146	0.44 180	0.26 163	0.71 221	0.28 124	0.76 271	0.32 101	0.64 172	0.32 161	0.24 143	0.47 108	0.35 75	0.54 148	0.33 85	0.78 180	0.38 152	0.63 181	0.42 113	0.24 179	0.30 160	0.53 159	0.43 124	0.75 176	0.55 143

DN-CSS_ROB	0.52 160	0.43 138	0.46 208	0.41 175	0.40 196	0.34 142	0.22 138	0.69 212	0.34 180	0.59 179	0.79 250	0.66 176	0.47 227	0.24 143	0.63 161	0.40 96	0.58 178	0.43 144	1.74 244	0.38 152	0.63 181	0.38 94	0.31 213	0.47 243	0.53 159	0.43 124	0.66 152	0.54 140

zero-FE	9.08 350	0.42 133	0.28 121	61.19 368	0.56 239	106.36 369	1.24 301	0.72 231	0.30 140	0.66 229	0.56 190	61.54 367	0.66 260	0.25 159	0.59 139	0.53 181	0.60 199	0.47 178	2.54 274	0.38 152	1.35 280	0.96 244	0.25 184	0.24 120	0.45 127	0.44 128	0.91 218	0.66 172

LoS_RVC	0.42 117	0.45 152	0.43 195	0.19 68	0.25 106	0.24 98	0.16 105	0.44 86	0.28 124	0.51 124	0.48 154	0.42 95	0.31 152	0.22 117	0.60 145	0.45 127	0.46 97	0.41 130	0.71 164	0.30 105	0.67 196	0.51 158	0.19 119	0.32 173	0.61 187	0.44 128	0.58 121	0.61 159

tt_ll	0.42 117	0.45 152	0.43 195	0.19 68	0.25 106	0.24 98	0.16 105	0.44 86	0.28 124	0.51 124	0.48 154	0.42 95	0.31 152	0.22 117	0.60 145	0.45 127	0.46 97	0.41 130	0.71 164	0.30 105	0.67 196	0.51 158	0.19 119	0.32 173	0.61 187	0.44 128	0.58 121	0.61 159

CES	0.46 143	0.35 94	0.30 130	0.27 110	0.27 126	0.29 118	0.12 74	1.05 294	0.27 117	0.54 143	0.66 223	0.53 135	0.25 108	0.23 131	0.62 157	0.65 227	0.58 178	0.37 108	0.54 113	0.34 124	0.84 230	0.53 167	0.23 170	0.23 111	0.56 171	0.44 128	0.57 113	0.69 183

CREStereo++_RVC	0.43 130	0.42 133	0.39 173	0.30 126	0.33 157	0.27 108	0.19 124	0.57 132	0.31 159	0.58 174	0.36 116	0.58 152	0.56 245	0.23 131	0.48 114	0.50 165	0.61 207	0.34 89	0.52 98	0.30 105	0.56 156	0.42 113	0.16 85	0.29 152	0.49 144	0.44 128	0.79 187	0.69 183
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
BEATNet_4x	0.53 163	0.40 122	0.34 147	0.39 164	0.36 174	0.32 128	0.27 165	0.64 183	0.41 215	0.66 229	0.45 148	0.62 170	0.39 202	0.24 143	0.83 212	0.63 214	0.58 178	0.58 243	0.57 126	0.36 142	0.90 239	1.52 287	0.25 184	0.36 205	0.46 131	0.44 128	0.77 181	0.60 157

DDF-Stereo	2.07 300	0.43 138	0.28 121	10.45 350	0.48 221	14.62 358	0.70 268	0.72 231	0.29 131	0.66 229	0.48 154	17.48 354	0.59 253	0.26 170	0.55 125	0.56 197	0.60 199	0.45 159	1.27 224	0.38 152	0.83 226	0.77 223	0.25 184	0.24 120	0.45 127	0.45 134	0.91 218	0.67 176

GMOStereo	0.42 117	0.39 114	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 198	0.30 140	0.66 229	0.32 101	0.54 137	0.33 167	0.20 104	0.40 88	0.46 137	0.50 121	0.44 149	0.68 156	0.34 124	0.51 128	0.66 196	0.16 85	0.22 99	0.58 176	0.45 134	0.82 194	0.41 97

error version	0.42 117	0.39 114	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 198	0.30 140	0.66 229	0.32 101	0.54 137	0.33 167	0.20 104	0.40 88	0.46 137	0.50 121	0.44 149	0.68 156	0.34 124	0.51 128	0.66 196	0.16 85	0.22 99	0.58 176	0.45 134	0.82 194	0.41 97

test-v	0.42 117	0.39 114	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 198	0.30 140	0.66 229	0.32 101	0.54 137	0.33 167	0.20 104	0.40 88	0.46 137	0.50 121	0.44 149	0.68 156	0.34 124	0.51 128	0.66 196	0.16 85	0.22 99	0.58 176	0.45 134	0.82 194	0.41 97

test-2	0.42 117	0.39 114	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 198	0.30 140	0.66 229	0.32 101	0.54 137	0.33 167	0.20 104	0.40 88	0.46 137	0.50 121	0.44 149	0.68 156	0.34 124	0.51 128	0.66 196	0.16 85	0.22 99	0.58 176	0.45 134	0.82 194	0.41 97

TANstereo	0.55 170	0.41 126	0.35 149	0.40 170	0.39 191	0.45 185	0.21 132	0.52 107	0.30 140	0.54 143	0.37 124	0.38 82	0.38 199	0.41 234	0.84 216	0.73 247	0.66 230	0.78 294	1.10 210	0.89 292	0.62 178	0.54 169	0.93 307	0.32 173	0.34 90	0.45 134	0.99 239	0.53 133

XX-TBD	0.55 170	0.41 126	0.35 149	0.40 170	0.39 191	0.45 185	0.21 132	0.52 107	0.30 140	0.54 143	0.37 124	0.38 82	0.38 199	0.41 234	0.84 216	0.73 247	0.66 230	0.78 294	1.10 210	0.89 292	0.62 178	0.54 169	0.93 307	0.32 173	0.34 90	0.45 134	0.99 239	0.53 133

RALAANet	0.41 112	0.41 126	0.37 162	0.28 113	0.28 131	0.33 135	0.24 154	0.54 116	0.27 117	0.48 107	0.48 154	0.43 100	0.25 108	0.20 104	0.57 131	0.41 100	0.49 116	0.50 198	0.71 164	0.40 171	0.52 138	0.46 135	0.21 145	0.29 152	0.46 131	0.45 134	0.70 164	0.47 113

APVNet	0.56 177	0.47 170	0.38 171	0.46 193	0.50 226	0.57 223	0.53 227	0.60 149	0.42 222	0.46 98	0.65 220	0.50 126	0.30 138	0.36 222	0.74 195	0.71 241	0.71 252	0.64 259	0.95 200	0.53 209	0.57 166	0.77 223	0.34 223	0.46 240	0.59 183	0.46 142	0.82 194	0.58 149

RASNet	0.42 117	0.45 152	0.43 195	0.33 140	0.33 157	0.37 153	0.27 165	0.58 136	0.34 180	0.47 101	0.43 142	0.49 120	0.33 167	0.25 159	0.41 94	0.41 100	0.48 112	0.39 114	0.47 83	0.30 105	0.49 118	0.40 103	0.19 119	0.44 233	0.40 116	0.46 142	0.75 176	0.63 167

4D-IteraStereo	0.40 108	0.28 70	0.33 141	0.35 152	0.24 104	0.24 98	0.15 96	0.63 176	0.28 124	0.61 190	0.39 134	0.51 131	0.22 92	0.22 117	0.48 114	0.43 111	0.49 116	0.43 144	0.66 150	0.34 124	0.63 181	0.70 209	0.14 79	0.22 99	0.39 112	0.47 144	0.63 138	0.39 90

IER	0.41 112	0.37 100	0.31 135	0.30 126	0.28 131	0.35 148	0.24 154	0.47 97	0.28 124	0.44 92	0.59 196	0.77 207	0.29 128	0.35 220	0.63 161	0.42 104	0.47 107	0.42 139	0.44 80	0.34 124	0.42 81	0.36 88	0.28 200	0.26 137	0.40 116	0.47 144	0.52 103	0.52 129

dad	0.89 247	0.57 236	0.37 162	1.42 302	0.65 256	0.75 261	2.23 317	1.43 313	0.36 190	0.93 298	0.38 127	0.85 220	0.76 266	0.32 209	0.97 250	0.52 179	0.78 261	0.45 159	1.87 252	0.41 175	0.74 214	0.41 106	0.30 208	0.47 243	1.15 297	0.47 144	2.64 334	1.96 285

test_3	0.56 177	0.38 109	0.36 157	0.34 142	0.33 157	0.33 135	0.21 132	0.68 205	0.29 131	0.65 218	0.33 108	0.92 229	0.35 186	0.21 110	0.60 145	0.44 116	0.56 163	0.45 159	2.68 281	0.39 166	0.55 151	1.35 273	0.15 81	0.32 173	0.51 151	0.47 144	0.67 153	0.50 125

rafts_anoy	0.41 112	0.51 207	0.35 149	0.29 118	0.30 146	0.33 135	0.22 138	0.59 143	0.25 101	0.51 124	0.50 168	0.48 116	0.23 98	0.17 84	0.57 131	0.46 137	0.51 132	0.50 198	0.58 130	0.34 124	0.50 122	0.43 120	0.19 119	0.28 147	0.50 148	0.47 144	0.52 103	0.53 133

trnet	0.44 133	0.51 207	0.40 178	0.34 142	0.26 116	0.27 108	0.14 90	0.62 163	0.30 140	0.60 185	0.36 116	0.73 193	0.33 167	0.24 143	0.56 128	0.57 198	0.58 178	0.34 89	0.52 98	0.31 110	0.57 166	0.42 113	0.17 100	0.30 160	0.54 163	0.48 149	0.65 146	0.69 183

GES	0.59 189	0.52 216	0.37 162	0.39 164	0.40 196	0.53 212	0.37 199	0.59 143	0.40 210	0.56 159	0.60 199	0.50 126	0.30 138	0.41 234	0.98 251	0.63 214	0.67 236	0.55 231	2.28 263	0.56 225	0.70 206	0.56 174	0.31 213	0.42 224	0.48 136	0.48 149	0.65 146	0.68 181

UNet	0.44 133	0.42 133	0.40 178	0.37 158	0.36 174	0.41 168	0.28 170	0.57 132	0.35 186	0.50 118	0.49 159	0.47 113	0.34 179	0.37 226	0.53 122	0.43 111	0.54 148	0.46 171	0.56 122	0.39 166	0.47 107	0.44 126	0.27 197	0.34 192	0.44 123	0.48 149	0.58 121	0.57 146

CREStereo	0.44 133	0.51 207	0.40 178	0.34 142	0.26 116	0.28 115	0.15 96	0.61 156	0.30 140	0.58 174	0.36 116	0.72 190	0.33 167	0.24 143	0.59 139	0.59 206	0.59 192	0.34 89	0.52 98	0.31 110	0.59 174	0.42 113	0.18 111	0.30 160	0.54 163	0.48 149	0.64 142	0.69 183
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
NVstereo2D	0.55 170	0.47 170	0.40 178	0.52 210	0.48 221	0.66 246	0.64 255	0.60 149	0.38 205	0.48 107	0.61 206	0.53 135	0.30 138	0.63 290	1.53 293	0.61 212	0.58 178	0.55 231	0.53 106	0.41 175	0.50 122	0.38 94	0.54 277	0.43 227	0.64 202	0.48 149	0.56 111	0.53 133

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 199	0.37 100	0.23 105	0.51 207	0.74 277	0.89 273	0.49 222	0.62 163	0.26 111	1.60 340	0.31 99	2.57 292	0.26 111	0.22 117	0.46 107	0.48 154	0.58 178	0.45 159	0.93 196	0.37 148	0.63 181	0.71 210	0.19 119	0.23 111	0.58 176	0.49 154	0.89 216	1.91 284

EGLCR-Stereo	0.47 145	0.49 187	0.41 187	0.29 118	0.30 146	0.44 180	0.14 90	0.57 132	0.26 111	0.57 163	0.27 81	0.58 152	0.23 98	0.21 110	0.36 80	0.47 148	0.53 145	0.45 159	0.75 175	0.32 115	0.69 202	0.93 242	0.19 119	0.24 120	0.48 136	0.49 154	1.30 281	0.70 189

LMCR-Stereo	0.50 153	0.46 163	0.33 141	0.32 134	0.33 157	0.42 174	0.24 154	0.57 132	0.37 200	0.55 150	0.46 152	0.65 175	0.40 205	0.26 170	0.69 182	0.49 161	0.62 215	0.49 192	1.11 212	0.57 230	0.66 192	0.64 191	0.25 184	0.32 173	0.48 136	0.49 154	0.63 138	0.65 171

RALCasStereoNet	0.42 117	0.50 202	0.35 149	0.35 152	0.30 146	0.31 125	0.24 154	0.60 149	0.25 101	0.56 159	0.49 159	0.58 152	0.26 111	0.18 87	0.57 131	0.46 137	0.54 148	0.49 192	0.51 93	0.34 124	0.51 128	0.41 106	0.21 145	0.31 168	0.53 159	0.49 154	0.48 88	0.58 149

gcap_with_dpt	0.60 191	0.57 236	0.35 149	0.89 268	0.38 187	0.47 192	0.22 138	0.71 221	0.33 173	0.69 249	0.49 159	1.11 253	0.45 220	0.29 190	0.54 123	0.69 234	0.61 207	0.54 223	1.17 216	0.41 175	0.86 233	0.79 228	0.24 179	0.34 192	0.62 192	0.50 158	0.91 218	1.03 233

GCAP-BAT	0.60 191	0.57 236	0.35 149	0.89 268	0.38 187	0.47 192	0.22 138	0.71 221	0.33 173	0.69 249	0.49 159	1.11 253	0.45 220	0.29 190	0.54 123	0.69 234	0.61 207	0.54 223	1.17 216	0.41 175	0.86 233	0.79 228	0.24 179	0.34 192	0.62 192	0.50 158	0.91 218	1.03 233

DSFCA	0.45 138	0.50 202	0.40 178	0.40 170	0.37 181	0.44 180	0.34 191	0.46 95	0.39 208	0.40 80	0.57 193	0.49 120	0.29 128	0.24 143	0.61 152	0.44 116	0.49 116	0.49 192	0.64 144	0.39 166	0.50 122	0.51 158	0.33 221	0.35 198	0.49 144	0.50 158	0.57 113	0.58 149

DISCO	0.45 138	0.44 144	0.29 126	0.40 170	0.38 187	0.49 198	0.43 212	0.45 92	0.43 226	0.50 118	0.57 193	0.40 86	0.29 128	0.30 195	0.61 152	0.43 111	0.55 157	0.46 171	0.69 161	0.41 175	0.48 114	0.43 120	0.26 193	0.32 173	0.47 133	0.50 158	0.62 135	0.50 125

HGLStereo	0.43 130	0.43 138	0.37 162	0.34 142	0.37 181	0.39 160	0.23 151	0.48 99	0.31 159	0.47 101	0.72 240	0.42 95	0.29 128	0.32 209	0.51 118	0.49 161	0.55 157	0.50 198	0.55 116	0.39 166	0.51 128	0.43 120	0.22 159	0.33 188	0.51 151	0.51 162	0.57 113	0.45 110

iResNetv2_ROB	0.52 160	0.45 152	0.32 138	0.48 196	0.39 191	0.48 196	0.28 170	0.64 183	0.34 180	0.52 131	0.66 223	0.70 186	0.55 243	0.28 183	0.67 177	0.47 148	0.50 121	0.46 171	1.12 213	0.45 190	0.57 166	0.47 140	0.29 205	0.40 218	0.55 167	0.51 162	0.81 191	0.58 149

CAS	0.38 102	0.45 152	0.25 113	0.29 118	0.29 138	0.23 93	0.13 78	0.41 75	0.27 117	0.41 81	0.54 187	0.35 68	0.35 186	0.21 110	0.52 120	0.38 88	0.50 121	0.34 89	0.52 98	0.26 90	0.43 83	0.41 106	0.19 119	0.23 111	0.51 151	0.52 164	0.62 135	0.77 202

CFNet	0.45 138	0.44 144	0.33 141	0.48 196	0.40 196	0.39 160	0.30 184	0.53 111	0.32 167	0.48 107	0.50 168	0.68 180	0.40 205	0.30 195	0.56 128	0.37 85	0.48 112	0.43 144	0.52 98	0.33 118	0.46 100	0.30 72	0.23 170	0.31 168	0.61 187	0.52 164	0.69 158	0.71 191

coex_refinement	0.45 138	0.43 138	0.33 141	0.35 152	0.35 170	0.44 180	0.22 138	0.55 123	0.50 235	0.50 118	0.60 199	0.54 137	0.27 118	0.28 183	0.58 135	0.45 127	0.50 121	0.44 149	0.54 113	0.33 118	0.45 93	0.39 100	0.28 200	0.31 168	0.52 155	0.53 166	0.67 153	0.78 205

Sa-1000	0.48 149	0.47 170	0.21 91	0.26 105	0.26 116	0.31 125	0.15 96	0.65 191	0.36 190	0.63 206	0.33 108	0.50 126	0.26 111	0.30 195	0.94 243	0.49 161	0.59 192	0.45 159	0.90 193	0.32 115	0.52 138	0.75 217	0.17 100	0.27 140	0.72 219	0.53 166	1.00 244	0.49 117

PDISCO_ROB	0.48 149	0.40 122	0.39 173	0.38 161	0.34 166	0.39 160	0.28 170	0.50 103	0.35 186	0.37 77	0.52 177	0.49 120	0.35 186	0.31 202	0.63 161	0.58 203	0.54 148	0.68 273	0.59 131	0.44 188	0.62 178	0.67 202	0.24 179	0.34 192	0.54 163	0.53 166	0.85 205	0.58 149

G2L-Stereo	0.42 117	0.39 114	0.28 121	0.35 152	0.40 196	0.34 142	0.22 138	0.54 116	0.34 180	0.52 131	0.61 206	0.50 126	0.38 199	0.26 170	0.61 152	0.44 116	0.50 121	0.40 125	0.46 82	0.33 118	0.43 83	0.39 100	0.28 200	0.27 140	0.49 144	0.54 169	0.69 158	0.49 117

raftrobust	0.43 130	0.33 81	0.36 157	0.28 113	0.28 131	0.27 108	0.18 113	0.64 183	0.25 101	0.63 206	0.53 181	0.51 131	0.25 108	0.22 117	0.63 161	0.48 154	0.51 132	0.41 130	0.96 202	0.38 152	0.53 145	0.46 135	0.20 136	0.24 120	0.57 172	0.54 169	0.54 108	0.52 129

iResNet_ROB	0.50 153	0.49 187	0.42 190	0.42 179	0.30 146	0.42 174	0.32 186	0.60 149	0.33 173	0.52 131	0.59 196	0.47 113	0.56 245	0.25 159	0.81 207	0.46 137	0.57 172	0.49 192	1.19 219	0.36 142	0.48 114	0.36 88	0.25 184	0.37 210	0.57 172	0.54 169	0.75 176	0.61 159

UDGNet	0.67 202	0.66 257	0.42 190	1.35 299	1.02 296	1.21 294	0.91 284	0.60 149	0.41 215	0.52 131	0.60 199	0.56 145	0.23 98	1.19 318	0.66 171	0.45 127	0.56 163	0.51 206	0.73 168	0.53 209	0.64 188	0.67 202	0.79 296	0.29 152	0.72 219	0.55 172	0.63 138	0.66 172

ADLNet	0.46 143	0.53 222	0.37 162	0.41 175	0.41 202	0.44 180	0.40 207	0.54 116	0.35 186	0.45 94	0.53 181	0.76 204	0.36 191	0.62 288	0.58 135	0.42 104	0.49 116	0.42 139	0.50 90	0.37 148	0.43 83	0.44 126	0.34 223	0.25 131	0.47 133	0.55 172	0.57 113	0.45 110

AF-Net	0.53 163	0.49 187	0.44 203	0.50 201	0.53 231	0.61 233	0.54 231	0.61 156	0.55 246	0.43 85	0.66 223	0.85 220	0.42 209	0.40 231	0.64 167	0.46 137	0.46 97	0.44 149	0.60 137	0.40 171	0.45 93	0.45 130	0.41 242	0.39 215	0.50 148	0.55 172	0.81 191	0.69 183

Nwc_Net	0.53 163	0.49 187	0.44 203	0.50 201	0.53 231	0.61 233	0.54 231	0.61 156	0.55 246	0.43 85	0.66 223	0.85 220	0.42 209	0.40 231	0.64 167	0.46 137	0.46 97	0.44 149	0.60 137	0.40 171	0.45 93	0.45 130	0.41 242	0.39 215	0.50 148	0.55 172	0.81 191	0.69 183

castereo++	0.44 133	0.35 94	0.33 141	0.43 184	0.23 96	0.21 73	0.17 111	0.59 143	0.30 140	0.63 206	0.37 124	0.73 193	0.22 92	0.22 117	0.44 104	0.53 181	0.58 178	0.41 130	0.66 150	0.34 124	0.81 223	0.69 207	0.20 136	0.28 147	0.48 136	0.56 176	0.76 179	0.48 115

SA	0.42 117	0.47 170	0.21 91	0.25 101	0.23 96	0.31 125	0.13 78	0.64 183	0.32 167	0.61 190	0.26 78	0.54 137	0.21 88	0.16 80	0.63 161	0.47 148	0.52 136	0.41 130	0.60 137	0.29 101	0.46 100	0.61 184	0.15 81	0.27 140	0.45 127	0.58 177	0.96 232	0.47 113

IPLG	0.47 145	0.45 152	0.32 138	0.28 113	0.27 126	0.32 128	0.21 132	0.63 176	0.22 78	0.51 124	0.38 127	0.56 145	0.29 128	0.31 202	1.64 299	0.44 116	0.56 163	0.48 184	0.56 122	0.41 175	0.45 93	0.75 217	0.18 111	0.28 147	0.45 127	0.59 178	0.65 146	0.51 127

PMTNet	0.48 149	0.48 183	0.43 195	0.31 132	0.30 146	0.27 108	0.22 138	0.54 116	0.29 131	0.57 163	0.39 134	0.59 157	0.23 98	0.23 131	0.64 167	0.59 206	0.57 172	0.37 108	1.17 216	0.33 118	0.67 196	0.40 103	0.20 136	0.21 86	0.79 243	0.59 178	0.65 146	0.92 221

RP	0.58 183	0.57 236	0.72 268	0.62 235	0.56 239	0.57 223	0.64 255	0.63 176	0.61 254	0.42 83	0.81 255	0.78 208	0.53 240	0.43 247	0.68 180	0.48 154	0.53 145	0.44 149	0.64 144	0.45 190	0.51 128	0.54 169	0.37 233	0.44 233	0.62 192	0.59 178	0.83 201	0.77 202

CFNet_pseudo	0.51 156	0.44 144	0.43 195	0.54 216	0.43 208	0.53 212	0.34 191	0.62 163	0.36 190	0.61 190	0.64 215	0.57 147	0.52 238	0.35 220	0.90 233	0.50 165	0.50 121	0.47 178	0.67 154	0.36 142	0.47 107	0.42 113	0.26 193	0.33 188	0.57 172	0.60 181	0.68 155	0.73 196

FSD		0.53 222	0.53 229	0.53 213	0.53 231	0.52 208	0.53 227	0.75 244	0.40 210	0.80 281	0.59 196			0.55 275	0.62 157	0.64 220			0.66 150	0.55 220				0.52 253	0.68 209	0.62 182	0.69 158	0.70 189

GEStereo_RVC	0.71 213	0.59 240	0.40 178	0.54 216	0.50 226	0.61 233	0.51 224	0.71 221	0.41 215	0.59 179	0.51 174	0.76 204	0.46 225	0.39 228	0.96 248	0.92 272	0.78 261	0.75 287	1.94 253	0.62 255	0.80 221	1.37 275	0.31 213	0.52 253	0.61 187	0.63 183	0.86 210	1.12 246

sCroCo_RVC	0.58 183	0.42 133	0.29 126	0.28 113	0.29 138	0.39 160	0.22 138	0.60 149	0.41 215	0.53 142	0.43 142	0.48 116	0.50 232	0.24 143	0.75 196	0.99 289	0.75 258	0.63 255	1.02 205	0.56 225	1.10 265	1.36 274	0.28 200	0.39 215	0.63 199	0.63 183	0.93 225	0.64 169

PWCDC_ROB	0.67 202	0.35 94	0.39 173	0.29 118	0.43 208	0.34 142	0.36 197	0.43 84	1.25 304	0.27 65	0.72 240	0.44 104	2.38 310	0.57 282	1.11 268	0.76 250	0.56 163	0.56 233	0.64 144	0.55 220	0.63 181	2.08 304	0.46 250	0.40 218	0.36 103	0.63 183	0.51 93	0.67 176

castereo	0.47 145	0.36 98	0.35 149	0.34 142	0.26 116	0.26 103	0.17 111	0.56 129	0.29 131	0.60 185	0.45 148	0.68 180	0.22 92	0.20 104	0.52 120	0.58 203	0.61 207	0.39 114	0.92 195	0.36 142	0.96 250	0.76 220	0.19 119	0.24 120	0.54 163	0.64 186	0.57 113	0.58 149

LoS	0.55 170	0.44 144	0.29 126	0.36 157	0.37 181	0.40 166	0.20 131	1.37 311	0.31 159	0.86 293	0.78 249	0.68 180	0.37 196	0.24 143	0.58 135	0.72 243	0.59 192	0.40 125	0.75 175	0.35 140	1.03 257	0.65 193	0.21 145	0.24 120	0.79 243	0.64 186	0.64 142	0.68 181
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RTSC	0.73 215	0.49 187	0.46 208	0.47 195	0.51 229	0.55 219	0.56 235	0.67 198	0.68 262	0.54 143	0.79 250	0.57 147	0.57 249	0.41 234	1.92 313	0.77 252	0.96 290	0.58 243	1.36 228	0.56 225	0.85 232	1.11 256	0.31 213	0.53 256	0.58 176	0.65 188	0.95 229	1.26 257

STTStereo	0.53 163	0.56 231	0.54 233	0.44 190	0.52 230	0.43 177	0.59 240	0.52 107	0.46 231	0.47 101	0.55 189	0.71 188	0.42 209	0.56 277	0.87 228	0.44 116	0.49 116	0.51 206	0.54 113	0.37 148	0.51 128	0.40 103	0.32 218	0.35 198	0.52 155	0.66 189	0.68 155	0.99 229

stereogan	0.67 202	0.67 259	0.62 250	0.68 248	0.73 273	0.75 261	0.64 255	0.70 218	0.57 249	0.51 124	0.64 215	1.08 248	0.62 254	0.44 250	0.83 212	0.55 191	0.56 163	0.51 206	0.91 194	0.59 237	0.59 174	0.69 207	0.47 251	0.46 240	0.59 183	0.67 190	1.16 263	0.87 216

DF	0.73 215	0.48 183	0.50 221	0.43 184	0.25 106	0.54 216	0.22 138	0.71 221	0.30 140	0.60 185	0.49 159	1.11 253	0.24 106	0.21 110	0.60 145	0.78 255	0.57 172	0.50 198	5.31 306	0.49 202	0.83 226	0.76 220	0.23 170	0.27 140	0.62 192	0.68 191	1.14 259	0.96 223

AE-Stereo	0.54 168	0.48 183	0.44 203	0.50 201	0.35 170	0.36 151	0.28 170	0.55 123	0.29 131	0.64 213	0.31 99	0.89 226	0.31 152	0.24 143	0.55 125	0.65 227	0.68 238	0.52 213	0.87 190	0.53 209	0.72 209	0.81 231	0.21 145	0.47 243	0.79 243	0.69 192	0.94 227	0.62 163

raft_robust	0.49 152	0.44 144	0.24 111	0.38 161	0.29 138	0.32 128	0.21 132	0.73 235	0.35 186	0.69 249	0.34 111	0.57 147	0.31 152	0.24 143	0.59 139	0.53 181	0.54 148	0.46 171	0.98 203	0.37 148	0.69 202	0.94 243	0.20 136	0.28 147	0.55 167	0.69 192	0.69 158	0.60 157

AACVNet	0.55 170	0.47 170	0.40 178	0.58 223	0.61 248	0.53 212	0.37 199	0.61 156	0.40 210	0.59 179	0.64 215	0.58 152	0.33 167	0.36 222	0.69 182	0.54 189	0.58 178	0.54 223	0.69 161	0.52 208	0.54 149	0.52 164	0.36 228	0.44 233	0.59 183	0.69 192	0.82 194	0.83 210

PS-NSSS	0.60 191	0.81 278	0.44 203	0.89 268	0.54 235	0.71 254	0.63 253	0.64 183	0.38 205	0.64 213	0.41 139	1.52 275	0.47 227	0.41 234	0.59 139	0.42 104	0.52 136	0.45 159	0.94 199	0.42 183	0.44 89	0.29 69	0.36 228	0.34 192	0.63 199	0.69 192	0.70 164	0.80 206

EAI-Stereo	0.75 222	0.49 187	0.50 221	0.51 207	0.46 214	0.56 222	0.60 244	0.73 235	0.32 167	0.63 206	0.72 240	0.82 213	0.26 111	0.24 143	1.05 260	0.96 280	0.60 199	0.49 192	3.00 289	0.62 255	0.82 224	1.13 259	0.19 119	0.31 168	0.78 240	0.70 196	1.55 302	1.17 251

DDUNet	1.38 278	2.18 320	0.79 274	2.67 316	2.43 327	2.57 316	2.52 318	0.80 259	0.84 278	0.63 206	0.94 267	1.57 278	0.45 220	2.65 332	0.94 243	0.78 255	1.99 324	0.75 287	2.31 264	0.91 294	1.16 268	0.97 245	2.71 330	0.56 260	0.72 219	0.71 197	0.97 235	0.85 212

FADNet-RVC-Resample	0.57 181	0.52 216	0.42 190	0.46 193	0.39 191	0.41 168	0.40 207	0.72 231	0.42 222	0.68 241	0.51 174	1.04 246	0.43 214	0.43 247	0.96 248	0.48 154	0.56 163	0.61 253	0.85 189	0.55 220	0.52 138	0.63 187	0.34 223	0.60 267	0.58 176	0.71 197	0.55 109	0.77 202

UCFNet_RVC	0.56 177	0.78 272	0.45 207	0.59 227	0.55 238	0.52 208	0.39 205	0.58 136	0.40 210	0.59 179	0.60 199	0.82 213	0.45 220	0.32 209	0.70 187	0.42 104	0.50 121	0.50 198	0.67 154	0.45 190	0.56 156	0.47 140	0.38 235	0.41 221	0.77 238	0.71 197	0.65 146	0.86 214

sAnonymous2	0.58 183	0.41 126	0.31 135	0.29 118	0.29 138	0.45 185	0.29 177	0.71 221	0.41 215	0.48 107	0.53 181	0.51 131	0.43 214	0.23 131	0.86 222	0.84 262	0.70 246	0.67 267	1.34 225	0.60 242	0.83 226	0.98 246	0.30 208	0.35 198	0.62 192	0.72 200	0.72 169	0.73 196

CroCo_RVC	0.58 183	0.41 126	0.31 135	0.29 118	0.29 138	0.45 185	0.29 177	0.71 221	0.41 215	0.48 107	0.53 181	0.51 131	0.43 214	0.23 131	0.86 222	0.84 262	0.70 246	0.67 267	1.34 225	0.60 242	0.83 226	0.98 246	0.30 208	0.35 198	0.62 192	0.72 200	0.72 169	0.73 196

HSM	0.54 168	0.49 187	0.47 212	0.48 196	0.47 218	0.41 168	0.37 199	0.71 221	0.37 200	0.61 190	0.65 220	0.59 157	0.48 230	0.31 202	0.70 187	0.48 154	0.64 223	0.47 178	0.75 175	0.48 201	0.63 181	0.49 147	0.26 193	0.42 224	0.62 192	0.72 200	0.87 213	0.67 176

s12784h	0.62 194	0.68 261	0.47 212	0.65 242	0.44 210	0.34 142	0.24 154	0.61 156	0.31 159	0.60 185	0.44 145	0.81 211	0.55 243	0.25 159	0.62 157	0.50 165	0.62 215	0.38 112	0.74 174	0.36 142	1.26 274	0.47 140	0.18 111	0.30 160	0.70 213	0.74 203	1.39 290	2.07 286

FCDSN-DC	0.69 208	0.61 247	0.62 250	0.66 244	0.61 248	0.59 227	0.60 244	0.68 205	0.42 222	0.75 268	0.42 141	0.57 147	0.36 191	0.50 262	2.43 338	0.67 230	0.80 266	0.76 290	0.64 144	0.56 225	0.70 206	0.60 179	0.47 251	0.83 295	0.66 205	0.74 203	0.61 132	0.67 176
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CFNet_RVC	0.51 156	0.51 207	0.47 212	0.50 201	0.48 221	0.48 196	0.32 186	0.53 111	0.37 200	0.51 124	0.65 220	0.57 147	0.34 179	0.30 195	0.69 182	0.44 116	0.52 136	0.47 178	0.57 126	0.42 183	0.56 156	0.49 147	0.27 197	0.35 198	0.65 204	0.74 203	0.80 188	0.75 199

XPNet_ROB	0.74 221	0.77 270	0.57 239	0.54 216	0.61 248	0.63 239	0.61 249	0.53 111	0.65 259	0.58 174	0.81 255	2.35 291	0.46 225	0.43 247	0.79 202	0.63 214	0.85 273	0.57 238	0.83 185	0.55 220	0.72 209	1.09 255	0.45 248	0.49 250	0.63 199	0.74 203	1.39 290	0.86 214

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 112	0.33 81	0.29 126	0.29 118	0.24 104	0.26 103	0.16 105	0.55 123	0.40 210	0.55 150	0.49 159	0.49 120	0.27 118	0.23 131	0.58 135	0.45 127	0.51 132	0.40 125	0.50 90	0.36 142	0.46 100	0.50 152	0.16 85	0.23 111	0.49 144	0.75 207	0.44 80	0.56 144

ICVP	0.58 183	0.49 187	0.67 263	0.50 201	0.48 221	0.52 208	0.36 197	0.60 149	0.45 227	0.61 190	0.58 195	0.61 162	0.56 245	0.30 195	0.67 177	0.64 220	0.58 178	0.51 206	0.72 167	0.51 206	0.58 170	0.74 216	0.59 284	0.47 243	0.60 186	0.75 207	0.74 174	0.72 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.58 183	0.50 202	0.37 162	0.51 207	0.42 205	0.39 160	0.56 235	0.68 205	0.36 190	0.64 213	0.50 168	1.13 257	0.45 220	0.34 214	0.91 234	0.53 181	0.54 148	0.45 159	1.20 221	0.51 206	0.54 149	0.52 164	0.33 221	0.51 251	0.57 172	0.75 207	0.64 142	0.81 208

WQFJA1++	13.32 354	0.37 100	0.25 113	123.26 370	0.29 138	112.03 370	109.42 370	0.56 129	0.25 101	0.65 218	0.49 159	1.70 282	1.51 293	0.23 131	0.43 102	0.60 208	0.53 145	0.41 130	1.83 248	0.31 110	0.53 145	0.51 158	0.22 159	0.20 82	0.52 155	0.76 210	0.88 214	0.91 219

pcwnet_v2	0.62 194	0.46 163	0.50 221	0.62 235	0.49 225	0.61 233	0.46 216	0.66 195	0.45 227	0.65 218	0.79 250	0.64 172	0.86 271	0.53 271	1.15 272	0.55 191	0.59 192	0.51 206	0.83 185	0.41 175	0.55 151	0.47 140	0.34 223	0.43 227	0.75 231	0.76 210	0.85 205	0.95 222

RYNet	0.27 67	0.23 56	0.18 67	0.15 47	0.17 71	0.19 68	0.13 78	0.25 54	0.31 159	0.17 45	0.20 55	0.19 35	0.14 51	0.13 61	0.80 204	0.28 50	0.27 44	0.41 130	0.28 49	0.19 50	0.27 42	0.21 41	0.29 205	0.18 73	0.27 57	0.76 210	0.34 58	0.23 49

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 156	0.52 216	0.48 215	0.43 184	0.57 242	0.42 174	0.62 252	0.56 129	0.62 256	0.52 131	0.51 174	0.67 178	0.34 179	0.58 285	0.78 198	0.42 104	0.47 107	0.42 139	0.57 126	0.38 152	0.46 100	0.42 113	0.30 208	0.32 173	0.48 136	0.76 210	0.62 135	0.64 169
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SACVNet	0.62 194	0.53 222	0.51 226	0.55 219	0.57 242	0.52 208	0.60 244	0.69 212	0.56 248	0.67 238	0.54 187	0.59 157	0.37 196	0.41 234	0.71 191	0.60 208	0.64 223	0.57 238	0.95 200	0.64 261	0.67 196	0.78 226	0.36 228	0.47 243	0.75 231	0.77 214	0.84 203	0.84 211

Reg-Stereo(zero)	0.78 234	0.47 170	0.56 237	0.39 164	0.28 131	0.41 168	0.35 193	0.75 244	0.36 190	0.62 200	6.09 343	0.78 208	0.32 161	0.27 180	0.41 94	0.63 214	0.58 178	0.45 159	1.51 232	0.42 183	0.65 189	0.62 185	0.21 145	0.32 173	0.55 167	0.78 215	1.26 277	1.09 239

HI	0.78 234	0.47 170	0.56 237	0.39 164	0.28 131	0.41 168	0.35 193	0.75 244	0.36 190	0.62 200	6.09 343	0.78 208	0.32 161	0.27 180	0.41 94	0.63 214	0.58 178	0.45 159	1.51 232	0.42 183	0.65 189	0.62 185	0.21 145	0.32 173	0.55 167	0.78 215	1.26 277	1.09 239

psm_up	0.56 177	0.51 207	0.53 229	0.56 220	0.45 211	0.58 226	0.35 193	0.71 221	0.66 261	0.55 150	0.53 181	0.59 157	0.50 232	0.40 231	0.63 161	0.50 165	0.59 192	0.49 192	0.84 188	0.46 195	0.51 128	0.45 130	0.31 213	0.51 251	0.70 213	0.78 215	0.80 188	0.67 176

ccs_rob	1.25 273	0.79 274	0.64 256	0.86 265	0.60 247	0.89 273	0.83 277	0.99 287	0.51 237	0.77 273	6.27 348	5.90 327	1.10 279	0.51 264	1.08 265	1.10 302	0.68 238	0.66 265	1.15 215	0.70 274	1.56 285	1.66 293	0.50 262	0.54 257	0.69 210	0.78 215	0.86 210	1.20 254

DLCB_ROB	0.53 163	0.50 202	0.48 215	0.41 175	0.45 211	0.43 177	0.39 205	0.55 123	0.45 227	0.57 163	0.61 206	0.70 186	0.52 238	0.41 234	0.60 145	0.47 148	0.57 172	0.48 184	0.52 98	0.43 187	0.55 151	0.47 140	0.38 235	0.42 224	0.96 274	0.79 219	0.70 164	0.62 163

MLCV	0.70 211	0.49 187	0.53 229	0.73 254	0.50 226	0.65 243	0.43 212	0.81 264	0.41 215	0.71 257	0.88 262	1.01 240	0.81 268	0.28 183	0.92 237	0.43 111	0.65 227	0.52 213	2.47 273	0.45 190	0.55 151	0.72 214	0.39 239	0.54 257	0.69 210	0.80 220	0.83 201	0.72 193

PWC_ROB	1.18 270	0.70 263	1.06 299	0.60 230	0.71 271	0.70 252	0.98 291	0.83 268	1.55 317	0.76 271	1.40 296	1.00 237	2.46 312	0.57 282	2.17 324	0.99 289	1.15 299	0.90 303	2.37 268	0.95 295	1.63 289	2.05 303	0.44 247	0.98 307	0.81 248	0.80 220	1.24 275	2.15 289

EKT-Stereo	0.75 222	0.64 253	0.54 233	0.59 227	0.47 218	0.60 229	0.73 269	0.71 221	0.29 131	0.63 206	0.66 223	0.73 193	0.30 138	0.26 170	0.86 222	1.22 316	0.68 238	0.76 290	1.46 231	0.60 242	1.75 295	1.74 297	0.21 145	0.32 173	0.93 267	0.81 222	1.06 249	0.72 193

CASS	0.79 236	0.55 226	0.53 229	0.65 242	0.54 235	0.59 227	0.53 227	0.78 256	0.52 238	0.71 257	0.75 246	0.67 178	0.47 227	0.28 183	0.83 212	0.67 230	0.98 291	0.56 233	1.60 240	0.58 233	2.74 313	1.44 278	0.38 235	0.35 198	0.84 257	0.81 222	0.90 217	1.02 232
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDG	1.35 277	2.24 322	0.81 276	2.58 313	2.45 328	2.48 315	2.57 319	0.76 248	0.86 279	0.77 273	1.08 278	1.51 273	0.56 245	2.59 328	1.06 262	0.69 234	1.89 322	0.80 298	2.31 264	0.97 298	1.24 273	0.98 246	1.43 322	0.62 270	0.74 226	0.81 222	0.95 229	0.81 208

DeepPrunerF	1.22 272	0.49 187	0.39 173	0.58 223	2.86 337	0.49 198	0.55 233	0.52 107	0.58 252	0.43 85	0.67 230	0.43 100	0.32 161	0.42 244	1.64 299	0.75 249	0.58 178	0.46 171	0.93 196	0.46 195	0.61 176	0.53 167	0.40 240	0.35 198	15.32 360	0.82 225	0.65 146	0.62 163

CC-Net-ROB	0.96 257	1.18 308	0.70 266	1.56 306	1.06 298	1.63 309	1.20 300	0.79 257	0.61 254	0.81 284	0.56 190	3.07 303	0.57 249	0.85 308	0.68 180	0.44 116	0.71 252	0.63 255	1.40 229	0.57 230	0.58 170	0.43 120	1.91 326	0.46 240	0.83 253	0.83 226	0.77 181	1.20 254

DDVS	2.32 302	0.70 263	0.82 278	0.70 249	0.74 277	0.73 256	0.59 240	1.09 299	0.88 281	0.80 281	34.26 364	3.93 316	1.16 282	0.52 268	1.09 267	1.35 321	0.73 255	0.65 263	1.95 254	0.95 295	1.67 291	2.27 308	0.48 256	0.56 260	0.69 210	0.84 227	1.21 270	1.35 260

DLNR_Zeroshot_test	17.86 356	67.45 370	1.21 308	81.91 369	0.35 170	0.45 185	74.74 369	0.76 248	0.27 117	0.69 249	0.60 199	1.16 258	0.29 128	8.20 358	84.48 370	102.07 370	23.88 362	15.14 358	7.31 320	0.50 203	4.38 341	2.51 312	0.18 111	0.43 227	0.76 237	0.86 228	0.80 188	0.80 206

Anonymous3	0.79 236	0.59 240	0.42 190	0.37 158	0.42 205	0.57 223	0.50 223	0.80 259	0.64 258	0.68 241	0.49 159	1.48 271	0.54 241	0.31 202	1.53 293	1.42 330	0.88 279	0.82 299	1.45 230	0.69 273	1.31 277	1.30 271	0.40 240	0.40 218	0.74 226	0.86 228	1.03 248	0.71 191

SGM-Forest	0.73 215	0.71 265	0.40 178	1.13 286	0.64 255	0.74 260	0.45 214	0.68 205	0.39 208	0.61 190	0.44 145	1.16 258	1.06 275	0.49 258	0.86 222	0.61 212	0.55 157	0.46 171	0.68 156	0.44 188	0.61 176	0.49 147	0.45 248	0.44 233	0.90 263	0.86 228	1.95 316	1.47 264
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANet-ADL	0.70 211	0.59 240	0.52 227	0.60 230	0.57 242	0.61 233	0.46 216	0.68 205	0.52 238	0.65 218	0.67 230	0.76 204	0.43 214	0.39 228	1.08 265	0.79 259	0.68 238	0.52 213	1.84 250	0.64 261	0.66 192	0.86 236	0.42 245	0.43 227	0.70 213	0.87 231	0.97 235	0.89 218

FADNet_RVC	0.92 248	0.69 262	0.55 236	0.88 267	0.75 279	0.54 216	0.51 224	0.77 253	0.54 242	0.70 254	0.96 270	1.36 268	1.06 275	0.54 272	1.85 311	0.64 220	0.80 266	0.90 303	3.34 294	0.76 278	1.00 255	1.13 259	0.37 233	0.60 267	0.66 205	0.87 231	0.97 235	1.14 249

XX-Stereo	9.49 351	0.38 109	0.36 157	0.63 237	0.28 131	0.54 216	0.28 170	0.69 212	0.28 124	0.69 249	6.24 347	1.00 237	0.29 128	0.23 131	0.70 187	1.08 299	0.60 199	0.52 213	1.58 237	0.53 209	0.76 216	0.65 193	0.18 111	0.26 137	233.61 371	0.88 233	1.01 245	1.90 283

FADNet	0.65 198	0.55 226	0.41 187	0.53 213	0.42 205	0.49 198	0.65 260	0.74 240	0.42 222	0.66 229	0.64 215	0.81 211	0.50 232	0.36 222	1.17 274	0.51 172	0.51 132	0.53 217	1.61 241	0.53 209	0.69 202	0.59 175	0.35 227	0.41 221	0.72 219	0.88 233	0.78 186	1.06 237

DCVSM-stereo	1.13 268	0.66 257	0.79 274	0.89 268	0.65 256	1.15 290	0.73 269	0.95 280	0.82 277	1.04 308	4.18 330	3.75 314	1.45 291	0.49 258	0.83 212	0.86 265	0.69 244	0.60 251	2.08 257	0.87 291	1.06 262	0.77 223	0.84 301	0.72 282	0.74 226	0.89 235	0.98 238	1.09 239

MSMDNet	0.73 215	0.52 216	0.48 215	0.35 152	0.34 166	0.45 185	0.33 190	0.69 212	0.30 140	0.63 206	0.60 199	0.71 188	0.35 186	0.23 131	0.78 198	1.05 296	0.63 220	0.50 198	2.88 286	0.81 286	1.59 287	1.80 299	0.23 170	0.29 152	0.74 226	0.89 235	0.85 205	0.76 201

ACV-stereo	8.39 348	1.01 301	0.97 289	1.29 297	0.73 273	1.48 305	0.95 289	0.88 276	1.10 299	1.07 309	1.33 293	1.06 247	23.12 351	0.52 268	4.00 346	3.78 348	1.05 296	0.79 296	168.94 369	1.91 338	3.64 334	1.44 278	0.72 291	0.74 286	0.74 226	0.90 237	1.43 297	1.03 233

GANetREF_RVC	0.77 233	0.74 269	0.68 265	0.76 258	0.65 256	0.69 251	0.60 244	0.99 287	0.73 265	0.93 298	0.52 177	1.33 267	0.72 264	0.44 250	0.85 220	0.57 198	0.67 236	0.63 255	1.13 214	0.61 251	0.77 217	0.63 187	0.59 284	0.71 279	0.89 262	0.90 237	1.15 260	0.99 229
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
iResNet	0.92 248	0.56 231	0.62 250	0.72 252	0.68 262	0.96 276	0.55 233	0.95 280	0.57 249	0.67 238	0.82 260	1.41 270	1.51 293	0.31 202	1.49 292	0.66 229	0.75 258	0.67 267	4.08 301	0.68 270	0.72 209	0.63 187	0.41 242	0.83 295	0.72 219	0.91 239	1.02 246	0.87 216

MyStereo04	0.68 207	0.52 216	0.57 239	0.44 190	0.37 181	0.35 148	0.26 163	0.68 205	0.45 227	0.62 200	0.45 148	0.68 180	0.34 179	0.25 159	1.00 255	0.68 233	0.56 163	0.53 217	3.39 295	0.56 225	0.92 240	0.64 191	0.27 197	0.41 221	0.77 238	0.92 240	0.96 232	0.66 172

ETE_ROB	0.87 245	0.90 290	0.58 241	0.67 245	0.69 264	0.85 268	0.60 244	0.66 195	0.89 284	0.64 213	1.09 279	2.63 295	0.54 241	0.54 272	1.00 255	0.72 243	0.91 283	0.63 255	0.99 204	0.66 264	0.88 235	1.08 254	0.50 262	0.59 265	0.78 240	0.92 240	1.48 300	1.17 251

LALA_ROB	0.86 244	0.97 297	0.67 263	0.63 237	0.69 264	0.83 267	0.67 263	0.70 218	0.80 273	0.68 241	1.10 281	2.61 294	0.58 251	0.51 264	1.11 268	0.67 230	0.86 274	0.72 280	0.89 192	0.67 268	0.80 221	1.00 249	0.49 258	0.59 265	0.73 224	0.92 240	1.16 263	1.10 243

SFCPSM	3.03 319	0.82 281	0.63 254	0.77 259	0.69 264	0.72 255	0.63 253	0.83 268	0.98 294	0.71 257	2.00 314	2.57 292	3.49 318	0.56 277	1.16 273	0.93 276	0.74 256	0.64 259	54.48 365	1.19 315	0.88 235	0.91 241	0.55 279	0.55 259	0.94 270	0.93 243	1.11 257	1.39 261

cross-raft	0.73 215	0.56 231	0.46 208	0.43 184	0.33 157	0.40 166	0.27 165	0.73 235	0.33 173	0.65 218	0.60 199	0.74 196	0.30 138	0.23 131	0.76 197	0.96 280	0.63 220	0.48 184	2.91 288	0.59 237	1.81 298	1.31 272	0.22 159	0.32 173	0.82 251	0.94 244	0.93 225	1.01 231

PSMNet-ADL	0.96 257	0.62 250	0.66 260	0.67 245	0.70 270	0.66 246	0.58 239	0.74 240	0.60 253	0.85 292	5.03 336	0.95 234	1.26 286	0.45 252	0.89 231	1.03 294	0.68 238	0.54 223	2.03 256	0.68 270	0.84 230	0.79 228	0.54 277	0.47 243	0.73 224	0.95 245	1.32 283	0.63 167

NCCL2	0.69 208	0.73 268	0.66 260	0.57 222	0.56 239	0.51 205	0.45 214	0.70 218	0.57 249	0.68 241	0.71 235	0.66 176	0.48 230	0.39 228	0.93 239	0.72 243	0.65 227	0.57 238	0.76 178	0.57 230	0.74 214	0.88 238	0.49 258	0.60 267	0.98 276	0.95 245	0.85 205	1.16 250

NOSS_ROB	0.76 226	0.84 287	0.50 221	0.72 252	0.61 248	0.75 261	0.52 226	0.80 259	0.54 242	0.70 254	0.62 211	0.62 170	0.86 271	0.62 288	1.14 271	1.10 302	0.78 261	0.69 276	0.73 168	0.60 242	0.88 235	0.67 202	0.50 262	0.71 279	0.86 260	0.95 245	1.38 289	0.85 212

RAFT-Test	0.72 214	0.50 202	0.46 208	0.52 210	0.34 166	0.41 168	0.29 177	0.73 235	0.30 140	0.62 200	0.72 240	0.68 180	0.31 152	0.22 117	0.71 191	1.03 294	0.62 215	0.50 198	2.89 287	0.66 264	1.72 292	1.14 261	0.23 170	0.29 152	0.80 247	0.96 248	0.95 229	0.91 219

NCC-stereo	0.67 202	0.63 251	0.59 242	0.64 239	0.65 256	0.63 239	0.69 266	0.67 198	0.74 268	0.43 85	0.81 255	0.82 213	0.70 262	0.47 255	0.82 210	0.53 181	0.58 178	0.64 259	0.80 182	0.54 215	0.56 156	0.60 179	0.53 273	0.45 238	0.75 231	0.96 248	0.92 223	0.98 227

Abc-Net	0.67 202	0.63 251	0.59 242	0.64 239	0.65 256	0.63 239	0.69 266	0.67 198	0.74 268	0.43 85	0.81 255	0.82 213	0.70 262	0.47 255	0.82 210	0.53 181	0.58 178	0.64 259	0.80 182	0.54 215	0.56 156	0.60 179	0.53 273	0.45 238	0.75 231	0.96 248	0.92 223	0.98 227
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.66 199	0.55 226	0.43 195	0.48 196	0.36 174	0.50 202	0.18 113	0.62 163	0.31 159	0.68 241	0.62 211	0.72 190	0.34 179	0.25 159	0.69 182	0.89 267	0.66 230	0.51 206	2.12 258	0.46 195	0.94 246	1.49 284	0.22 159	0.36 205	0.71 216	0.96 248	0.77 181	1.10 243

RAFT-Stereo	0.66 199	0.55 226	0.43 195	0.48 196	0.36 174	0.50 202	0.18 113	0.62 163	0.31 159	0.68 241	0.62 211	0.72 190	0.34 179	0.25 159	0.69 182	0.89 267	0.66 230	0.51 206	2.12 258	0.46 195	0.94 246	1.49 284	0.22 159	0.36 205	0.71 216	0.96 248	0.77 181	1.10 243
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IPLGR	0.57 181	0.55 226	0.37 162	0.43 184	0.38 187	0.36 151	0.23 151	0.62 163	0.30 140	0.56 159	0.68 233	0.61 162	0.32 161	0.29 190	1.73 305	0.47 148	0.56 163	0.56 233	1.09 208	0.54 215	0.53 145	0.81 231	0.20 136	0.32 173	0.71 216	0.97 253	0.73 172	0.57 146

MIPNet	0.51 156	0.51 207	0.33 141	0.32 134	0.30 146	0.37 153	0.25 159	0.62 163	0.24 95	0.50 118	0.52 177	0.61 162	0.41 208	0.30 195	1.01 258	0.51 172	0.59 192	0.50 198	0.76 178	0.47 199	0.44 89	0.85 234	0.20 136	0.26 137	0.66 205	0.98 254	0.71 168	0.61 159

GwcNet-ADL	0.97 259	0.83 283	0.81 276	0.91 273	0.68 262	0.70 252	0.53 227	0.77 253	0.50 235	0.72 260	5.46 339	1.20 261	0.65 259	0.46 254	0.81 207	0.95 277	0.72 254	0.56 233	1.26 223	0.71 275	0.67 196	0.78 226	0.59 284	0.56 260	0.79 243	0.98 254	0.85 205	1.75 279

gcap-zeroshot	1.75 292	0.44 144	0.89 284	0.59 227	0.36 174	0.55 219	0.29 177	0.74 240	0.29 131	0.74 264	0.76 247	1.18 260	0.33 167	0.24 143	0.78 198	0.97 282	0.61 207	0.53 217	29.80 353	0.80 282	1.04 258	1.45 280	0.23 170	0.34 192	0.75 231	0.99 256	0.96 232	0.75 199

FC-DCNN	0.88 246	0.96 295	1.23 310	1.36 301	0.93 289	1.26 298	0.82 275	0.91 278	0.78 271	0.87 294	0.63 214	1.08 248	0.42 209	0.56 277	0.88 230	0.69 234	0.81 269	0.68 273	0.81 184	0.59 237	0.78 218	0.59 175	0.50 262	0.77 291	1.11 293	0.99 256	1.21 270	1.57 269

DAS	0.95 254	0.61 247	0.48 215	0.78 261	0.61 248	0.68 249	0.59 240	0.84 270	0.93 288	0.65 218	1.58 301	1.66 280	1.06 275	0.34 214	0.95 245	0.92 272	0.92 285	0.73 283	1.77 245	1.03 303	1.73 293	1.11 256	0.47 251	0.92 301	0.93 267	1.00 258	1.39 290	0.96 223

SepStereo	0.95 254	0.61 247	0.48 215	0.78 261	0.61 248	0.68 249	0.59 240	0.84 270	0.93 288	0.65 218	1.58 301	1.66 280	1.06 275	0.34 214	0.95 245	0.92 272	0.92 285	0.73 283	1.77 245	1.03 303	1.73 293	1.11 256	0.47 251	0.92 301	0.93 267	1.00 258	1.39 290	0.96 223

DeepPruner_ROB	0.59 189	0.44 144	0.54 233	0.52 210	0.54 235	0.49 198	0.37 199	0.61 156	0.46 231	0.60 185	0.70 234	0.61 162	0.51 236	0.32 209	1.06 262	0.58 203	0.62 215	0.59 248	0.66 150	0.47 199	0.97 253	0.72 214	0.36 228	0.44 233	0.61 187	1.00 258	0.72 169	0.58 149

HBP-ISP	1.60 285	0.86 289	0.90 285	0.98 279	0.69 264	0.85 268	0.56 235	0.89 277	0.48 233	0.82 287	0.79 250	0.97 235	0.36 191	0.69 297	11.97 357	5.83 353	0.70 246	0.67 267	0.70 163	0.62 255	1.05 260	5.90 345	0.50 262	0.62 270	0.82 251	1.01 261	2.01 318	1.06 237

RGC	0.76 226	0.72 266	0.99 291	0.70 249	0.71 271	0.76 264	0.57 238	0.74 240	0.74 268	0.56 159	0.96 270	0.83 217	0.85 270	0.56 277	0.93 239	0.60 208	0.62 215	0.56 233	0.93 196	0.61 251	0.66 192	0.71 210	0.51 270	0.56 260	0.81 248	1.01 261	0.99 239	1.19 253

SHD	0.97 259	0.56 231	0.73 269	0.75 255	0.69 264	0.66 246	0.61 249	0.99 287	0.94 291	0.77 273	1.00 273	0.94 230	1.29 288	0.54 272	2.21 326	0.98 285	0.95 288	0.70 277	2.01 255	0.80 282	1.12 266	1.71 295	0.47 251	0.77 291	0.91 264	1.01 261	0.91 218	1.22 256

pmcnn	1.66 288	0.80 277	0.52 227	1.19 292	1.01 293	1.21 294	0.93 286	0.96 285	0.54 242	0.74 264	2.66 321	3.98 318	5.06 324	0.31 202	1.65 301	1.40 329	1.20 303	0.91 306	3.99 299	0.95 295	4.45 342	1.02 251	0.90 304	0.90 300	1.07 290	1.01 261	2.43 327	3.03 311

MFMNet_re	1.51 281	1.18 308	1.12 305	1.29 297	1.16 304	1.63 309	1.32 303	1.30 307	1.63 318	1.14 314	1.38 295	2.64 296	1.63 298	0.90 312	2.27 331	1.35 321	1.58 313	1.32 335	3.69 296	1.24 318	2.10 301	1.26 270	1.16 312	1.24 324	1.11 293	1.02 265	1.59 304	1.60 271

IGEV-FE	0.94 252	0.47 170	1.24 311	1.15 288	0.46 214	0.60 229	0.65 260	0.81 264	0.36 190	0.67 238	1.75 308	0.94 230	0.30 138	0.26 170	0.66 171	1.14 306	0.60 199	0.48 184	2.55 275	0.63 259	2.19 303	2.33 309	0.21 145	0.37 210	1.00 282	1.03 266	1.17 265	1.48 266

IGEV_Zeroshot_test	0.95 254	0.47 170	1.24 311	1.15 288	0.46 214	0.60 229	0.65 260	0.81 264	0.36 190	0.66 229	1.86 312	0.94 230	0.30 138	0.26 170	0.66 171	1.14 306	0.60 199	0.48 184	2.56 276	0.63 259	2.23 305	2.36 310	0.21 145	0.37 210	1.00 282	1.03 266	1.17 265	1.48 266

DN	3.88 328	0.39 114	0.36 157	0.58 223	0.32 155	51.06 367	0.32 186	0.64 183	0.32 167	0.50 118	0.56 190	38.15 360	0.23 98	0.26 170	0.60 145	0.71 241	0.57 172	0.46 171	1.59 239	0.40 171	0.69 202	0.66 196	0.32 218	0.32 173	1.15 297	1.04 268	0.86 210	1.56 268

HH	0.84 240	0.34 84	0.99 291	0.42 179	0.36 174	0.51 205	0.42 210	0.69 212	0.34 180	0.65 218	0.38 127	1.03 242	0.26 111	0.28 183	0.66 171	1.37 324	0.61 207	0.53 217	2.39 269	0.60 242	3.55 332	1.64 291	0.25 184	0.33 188	0.83 253	1.05 269	1.09 253	1.12 246

HanStereo	0.84 240	0.34 84	0.99 291	0.42 179	0.36 174	0.51 205	0.42 210	0.69 212	0.34 180	0.65 218	0.38 127	1.03 242	0.26 111	0.28 183	0.66 171	1.37 324	0.61 207	0.53 217	2.39 269	0.60 242	3.55 332	1.64 291	0.25 184	0.33 188	0.83 253	1.05 269	1.09 253	1.12 246

AMNet	1.02 262	0.98 298	0.95 287	0.98 279	1.01 293	1.03 281	0.96 290	0.87 273	0.93 288	0.97 304	1.02 275	1.10 251	0.74 265	1.06 316	0.99 254	1.09 301	1.17 300	1.04 315	1.08 207	1.05 305	1.13 267	1.04 252	0.82 300	0.98 307	1.01 285	1.07 271	1.20 269	1.27 258

MonStereo1	2.61 308	2.91 332	1.70 326	3.94 335	3.77 348	3.57 327	3.72 336	1.55 318	1.64 319	1.43 330	1.63 304	4.85 324	5.63 329	2.99 337	1.35 283	0.90 269	1.99 324	1.31 332	5.93 311	1.75 337	2.96 319	1.93 301	4.83 344	0.93 304	1.31 307	1.08 272	2.49 330	2.38 296

FC-DCNN v2	0.94 252	0.98 298	1.28 316	1.47 305	0.95 291	1.33 300	0.82 275	1.05 294	0.80 273	0.87 294	0.66 223	1.11 253	0.67 261	0.56 277	0.91 234	0.69 234	0.81 269	0.68 273	0.83 185	0.59 237	0.78 218	0.59 175	0.50 262	0.78 293	1.25 305	1.09 273	1.35 286	1.89 281

HSM-Net_RVC	0.75 222	0.53 222	0.60 247	0.77 259	0.62 254	0.61 233	0.37 199	0.76 248	0.49 234	0.74 264	1.71 307	1.32 266	0.80 267	0.36 222	0.72 194	0.55 191	0.64 223	0.53 217	0.78 180	0.53 209	0.67 196	0.89 240	0.43 246	0.64 273	0.94 270	1.09 273	1.07 250	1.04 236
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV	1.15 269	0.84 287	0.60 247	0.85 264	0.76 280	0.73 256	0.48 219	0.87 273	0.80 273	0.81 284	0.61 206	2.86 298	0.81 268	0.52 268	1.31 281	1.17 311	0.91 283	0.74 285	2.40 271	0.66 264	1.57 286	0.76 220	0.48 256	1.06 312	0.99 279	1.09 273	2.25 320	4.25 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STTRV1_RVC		0.81 278	0.64 256	1.04 282	0.73 273	1.03 281	0.85 278	0.91 278	0.92 286	0.93 298	0.95 269	1.72 284	2.23 305	0.86 309	1.46 290	0.78 255	1.37 307	0.72 280		1.97 339	1.59 287	1.23 267		0.97 305	1.07 290	1.11 276	1.75 311	3.40 317

NaN_ROB	0.73 215	0.59 240	0.61 249	0.64 239	0.78 281	0.53 212	0.48 219	0.87 273	0.63 257	0.73 263	0.61 206	1.96 286	0.62 254	0.45 252	0.84 216	0.55 191	0.56 163	0.54 223	0.73 168	0.55 220	0.52 138	0.51 158	0.38 235	0.64 273	0.83 253	1.11 276	0.94 227	1.64 274

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 337	0.56 231	1.25 313	0.75 255	0.69 264	1.17 291	0.81 274	0.82 267	0.80 273	0.81 284	4.78 333	1.00 237	0.37 196	0.27 180	1.13 270	1.54 333	0.70 246	0.60 251	124.50 368	0.54 215	1.43 282	2.64 314	0.22 159	0.36 205	0.91 264	1.13 278	1.13 258	2.18 290

model_zeroshot	0.80 239	0.46 163	0.42 190	0.42 179	0.39 191	0.43 177	0.27 165	0.72 231	0.36 190	0.64 213	0.66 223	0.97 235	0.29 128	0.24 143	1.05 260	0.92 272	0.69 244	0.54 223	3.03 290	0.73 277	1.21 271	1.20 266	0.22 159	0.38 213	0.84 257	1.14 279	1.08 251	2.21 292

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 271	0.49 187	1.28 316	0.75 255	0.41 202	1.04 283	0.67 263	0.77 253	0.52 238	0.78 277	5.67 342	1.03 242	0.35 186	0.26 170	0.86 222	1.39 328	0.68 238	0.70 277	2.61 280	0.64 261	2.89 317	2.21 306	0.19 119	0.43 227	1.03 288	1.15 280	1.35 286	2.41 298

test-1	0.84 240	0.34 84	0.50 221	0.37 158	0.40 196	0.60 229	0.37 199	0.73 235	0.38 205	0.68 241	0.71 235	1.08 248	0.40 205	0.25 159	0.79 202	0.91 271	0.63 220	0.58 243	2.22 262	0.58 233	1.17 269	3.78 329	0.22 159	0.36 205	0.81 248	1.15 280	1.10 256	1.59 270

S-Stereo	1.54 282	0.81 278	0.83 279	1.15 288	1.16 304	1.29 299	1.56 306	1.02 292	1.09 298	1.25 321	4.20 331	4.10 319	1.10 279	0.66 293	2.16 323	1.63 335	0.90 282	1.05 316	2.20 261	1.10 308	1.26 274	3.12 321	1.31 321	1.17 322	0.84 257	1.18 282	1.21 270	2.18 290

edge stereo	1.82 293	1.16 307	2.22 334	1.46 304	1.28 308	1.58 307	1.38 305	1.67 326	1.30 306	1.20 317	3.42 327	4.33 321	2.26 308	0.80 304	1.41 285	1.46 331	1.05 296	0.83 302	5.42 309	0.97 298	1.34 279	3.76 327	0.95 309	0.88 299	1.26 306	1.20 283	1.70 309	2.91 307

FBW_ROB	1.34 276	1.42 314	1.08 302	2.01 312	1.42 314	1.37 302	1.63 308	0.99 287	0.70 263	0.72 260	1.02 275	2.05 289	0.91 273	1.47 323	1.24 277	0.60 208	0.88 279	0.65 263	6.08 315	0.59 237	1.06 262	0.81 231	1.48 323	1.12 318	0.99 279	1.20 283	0.99 239	1.66 276

FAT-Stereo	1.57 284	0.78 272	1.44 321	1.10 284	1.32 311	1.05 284	0.87 281	1.28 304	0.86 279	1.21 318	5.46 339	3.07 303	1.28 287	0.66 293	1.73 305	1.34 318	0.89 281	0.94 309	1.83 248	1.08 306	2.02 300	3.90 330	0.71 290	0.98 307	0.86 260	1.21 285	1.42 296	3.03 311

TRStereo	0.75 222	0.83 283	1.19 306	0.56 220	0.34 166	1.42 303	0.48 219	0.68 205	0.28 124	0.65 218	0.46 152	1.10 251	0.27 118	0.22 117	0.70 187	0.85 264	0.57 172	0.48 184	1.85 251	0.50 203	0.73 212	0.87 237	0.18 111	0.27 140	0.78 240	1.22 286	1.78 312	1.09 239

Any-RAFT	0.69 208	0.47 170	0.85 280	0.53 213	0.40 196	0.38 158	0.27 165	0.64 183	0.32 167	0.57 163	0.76 247	0.86 224	0.24 106	0.22 117	0.57 131	0.76 250	0.60 199	0.45 159	2.19 260	0.45 190	1.20 270	0.71 210	0.22 159	0.31 168	0.99 279	1.24 287	0.73 172	1.65 275

anonymity	3.27 323	0.41 126	1.09 303	0.58 223	0.41 202	0.47 192	0.30 184	0.79 257	0.33 173	0.61 190	69.49 368	0.85 220	0.30 138	0.24 143	0.59 139	1.02 293	0.60 199	0.43 144	1.35 227	0.60 242	0.73 212	1.82 300	0.24 179	0.29 152	1.00 282	1.24 287	1.08 251	1.47 264

PA-Net	0.64 197	0.67 259	0.66 260	0.50 201	0.66 261	0.50 202	0.64 255	0.65 191	0.73 265	0.54 143	0.52 177	0.58 152	0.58 251	0.59 287	0.93 239	0.57 198	0.46 97	0.54 223	0.61 141	0.54 215	0.49 118	0.66 196	0.36 228	0.52 253	0.64 202	1.24 287	0.64 142	1.32 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCRef	1.01 261	0.65 254	0.48 215	0.39 164	0.47 218	0.65 243	0.68 265	0.61 156	1.08 297	0.52 131	0.64 215	0.75 197	0.43 214	0.38 227	1.56 295	0.72 243	0.61 207	0.59 248	1.53 235	0.58 233	0.66 192	0.71 210	0.50 262	0.43 227	0.75 231	1.25 290	0.82 194	8.96 346

SGM+DAISY	3.81 327	1.38 313	1.26 314	1.80 311	1.47 316	1.93 313	1.71 309	1.47 315	1.33 307	1.34 327	6.67 351	9.59 345	12.99 345	1.20 319	1.73 305	1.47 332	1.42 310	1.24 327	11.11 336	1.37 323	3.07 323	2.13 305	1.27 318	1.42 333	1.69 320	1.26 291	2.90 338	26.50 360

ITSA-stereo	1.12 267	0.72 266	0.59 242	1.20 293	0.84 284	0.64 242	0.64 255	0.95 280	0.78 271	0.84 290	2.54 319	1.39 269	1.23 284	0.81 305	1.20 275	1.01 291	0.83 271	0.67 267	1.56 236	0.62 255	1.08 264	1.46 281	0.56 281	0.71 279	0.95 272	1.27 292	0.99 239	4.08 324

SPS-STEREO	1.93 297	1.27 312	1.21 308	1.60 308	1.34 312	1.44 304	1.17 298	1.66 323	1.36 311	1.38 328	3.67 328	3.02 302	1.29 288	1.05 315	1.85 311	1.83 340	1.58 313	1.37 337	8.86 328	1.34 321	3.07 323	1.47 282	1.27 318	1.37 327	1.42 313	1.28 293	2.02 319	1.89 281
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	2.35 306	2.75 330	1.60 325	3.13 324	2.29 324	3.52 325	3.67 334	1.35 309	1.35 309	1.27 322	0.72 240	3.26 307	2.62 315	3.04 338	0.98 251	0.78 255	2.13 327	1.02 313	9.04 329	1.23 317	2.74 313	3.39 326	4.08 334	0.92 301	1.24 303	1.29 294	1.46 299	2.48 300

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 289	1.25 311	1.05 297	1.56 306	1.08 300	1.20 293	3.18 327	1.50 316	2.10 329	1.30 325	0.98 272	1.50 272	1.04 274	1.66 324	1.71 302	1.18 312	0.84 272	1.01 312	6.24 316	1.15 314	1.43 282	3.23 323	1.19 313	1.14 319	1.52 317	1.29 294	1.09 253	2.78 306

SQANet	1.90 296	2.70 327	1.03 296	3.09 323	2.17 322	3.29 321	2.70 321	0.95 280	0.65 259	1.00 306	0.71 235	2.69 297	1.10 279	2.30 327	0.78 198	0.55 191	1.02 293	0.72 280	9.92 332	0.68 270	2.11 302	1.25 268	3.28 331	0.58 264	0.98 276	1.31 296	1.33 284	2.34 294

iRaft-Stereo_20w	1.06 264	0.49 187	1.34 319	1.18 291	0.46 214	0.78 265	0.46 216	0.76 248	0.37 200	0.74 264	6.16 346	0.84 219	0.29 128	0.26 170	0.81 207	0.97 282	0.59 192	0.44 149	1.72 243	0.61 251	1.04 258	1.56 288	0.21 145	0.25 131	0.92 266	1.31 296	1.45 298	2.71 304

DispFullNet	4.17 329	3.20 339	4.34 353	2.72 317	2.46 329	2.92 318	2.70 321	2.79 348	1.90 325	4.51 359	6.62 350	8.91 342	4.83 322	2.59 328	2.00 315	8.18 356	3.24 339	1.98 345	24.96 350	2.93 351	3.99 337	3.36 325	1.71 324	1.15 320	1.36 311	1.32 298	2.36 326	3.65 320

DGSMNet	2.66 311	0.96 295	1.36 320	1.03 281	0.99 292	1.12 289	1.05 293	1.36 310	0.94 291	2.15 349	13.54 360	1.71 283	1.85 300	0.93 313	2.50 339	3.85 350	5.34 343	1.61 342	5.07 305	1.68 335	7.04 351	8.02 352	0.96 310	1.19 323	1.01 285	1.33 299	1.40 294	1.88 280

MFN_U_SF_RVC	1.68 290	1.06 303	0.88 283	1.25 295	1.01 293	1.53 306	2.07 313	1.38 312	1.17 301	1.51 334	2.95 323	2.00 288	1.57 296	2.05 326	2.38 336	0.98 285	0.87 275	0.82 299	6.78 319	1.11 310	2.21 304	2.38 311	0.65 288	1.11 317	1.23 300	1.33 299	1.28 280	1.69 278

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 346	0.65 254	1.07 301	0.94 278	0.83 283	0.81 266	1.27 302	0.85 272	0.73 265	0.93 298	6.13 345	180.62 369	2.17 304	1.33 322	1.22 276	1.01 291	0.93 287	1.06 317	6.32 318	0.79 281	3.32 330	3.77 328	0.55 279	0.76 288	0.95 272	1.34 301	1.19 268	2.42 299

otaku	2.33 305	3.05 337	1.19 306	3.36 330	2.37 325	3.56 326	3.08 326	1.05 294	0.98 294	1.13 311	0.80 254	2.88 299	1.62 297	2.59 328	0.95 245	0.64 220	1.23 304	0.75 287	13.16 340	1.09 307	2.47 308	2.63 313	4.75 341	0.75 287	1.13 295	1.38 302	1.69 308	2.52 301

AnyNet_C01	2.06 299	1.08 305	1.06 299	1.14 287	1.08 300	1.01 279	2.69 320	1.69 327	2.66 338	1.21 318	1.67 305	2.90 300	2.60 314	0.95 314	3.65 344	4.02 351	2.09 326	2.21 351	3.08 291	1.56 330	3.30 329	2.89 317	1.26 314	1.15 320	1.80 322	1.43 303	1.51 301	3.90 322

CBMV_ROB	1.71 291	0.79 274	0.65 259	1.35 299	1.07 299	1.01 279	0.74 271	1.01 291	0.54 242	0.72 260	0.81 255	9.80 346	5.90 331	0.57 282	1.42 286	0.69 234	0.80 266	0.58 243	5.38 308	1.22 316	0.95 249	0.55 173	0.53 273	0.62 270	1.22 299	1.45 304	2.72 336	2.94 308

MSKI-zero shot	0.84 240	0.49 187	0.43 195	0.41 175	0.35 170	0.46 191	0.32 186	0.76 248	0.30 140	0.65 218	0.92 266	0.83 217	0.32 161	0.22 117	0.62 157	1.08 299	0.64 223	0.47 178	3.14 293	0.61 251	2.23 305	1.58 289	0.20 136	0.38 213	0.96 274	1.47 305	1.24 275	1.60 271

LRCNet_RVC	21.34 361	28.92 362	11.37 361	31.78 362	29.09 366	34.25 362	27.43 361	21.71 366	10.07 355	29.63 367	30.60 363	32.06 358	25.81 354	33.87 366	11.15 354	2.97 346	25.27 363	21.35 364	44.05 361	20.83 364	14.27 361	5.87 343	36.69 366	27.43 367	2.76 333	1.47 305	8.68 356	6.79 340

XQC	1.03 263	0.90 290	0.71 267	0.91 273	0.92 288	0.92 275	0.86 280	1.06 297	0.90 285	0.84 290	1.11 284	1.03 242	1.30 290	0.71 299	2.04 316	0.95 277	0.87 275	0.67 267	1.64 242	0.78 280	1.00 255	1.67 294	0.62 287	0.73 283	1.09 292	1.47 305	1.26 277	0.97 226

MADNet+	1.96 298	1.18 308	1.26 314	1.45 303	1.28 308	1.10 287	2.21 315	1.88 331	1.41 312	1.33 326	1.32 291	2.29 290	2.23 305	1.25 321	4.58 348	1.87 341	2.55 334	1.13 324	2.73 282	1.63 333	3.69 335	3.33 324	1.26 314	2.09 349	1.93 324	1.47 305	1.59 304	2.77 305

CSAN	0.93 251	0.83 283	0.75 271	0.86 265	0.82 282	0.73 256	0.61 249	0.97 286	0.94 291	0.94 302	0.73 245	1.96 286	1.56 295	0.49 258	0.98 251	0.63 214	0.74 256	0.66 265	1.09 208	0.71 275	0.78 218	0.63 187	0.53 273	0.76 288	0.98 276	1.49 309	1.21 270	1.63 273

ADCL	1.27 274	0.82 281	0.64 256	0.60 230	0.53 231	0.73 256	0.91 284	0.75 244	2.78 341	0.68 241	1.01 274	0.86 224	0.50 232	0.50 262	1.27 278	0.64 220	0.66 230	0.57 238	1.20 221	0.60 242	0.98 254	0.88 238	0.50 262	0.47 243	1.60 319	1.50 310	0.88 214	11.30 349

ADCMid	1.56 283	0.92 294	0.99 291	0.70 249	0.86 285	1.05 284	1.37 304	1.29 305	1.77 321	0.75 268	1.75 308	1.27 262	1.48 292	0.69 297	2.18 325	1.07 298	0.98 291	0.79 296	2.74 283	0.80 282	1.31 277	1.74 297	1.06 311	0.70 278	1.01 285	1.53 311	1.02 246	10.33 347

RainbowNet	2.32 302	2.93 333	1.87 330	3.34 329	2.57 331	3.50 323	3.49 331	1.29 305	0.92 286	1.53 337	0.89 263	3.18 305	2.31 309	2.94 335	1.30 280	0.90 269	1.61 316	1.00 311	5.61 310	1.51 325	2.82 316	4.18 332	4.25 336	0.97 305	1.32 308	1.58 312	1.71 310	3.00 310

Ntro	2.32 302	3.40 345	1.53 323	3.55 331	2.52 330	3.71 332	3.36 328	1.11 300	1.05 296	1.16 315	0.90 264	2.93 301	1.24 285	2.72 334	1.00 255	0.64 220	1.40 309	0.82 299	10.96 335	1.14 311	2.72 312	3.19 322	4.26 337	0.73 283	1.24 303	1.59 313	1.56 303	2.31 293

SGM_RVC	2.81 315	1.46 315	0.85 280	1.76 310	1.28 308	1.68 311	1.19 299	1.56 319	1.14 300	0.82 287	1.70 306	7.09 334	2.67 316	0.42 244	0.92 237	0.57 198	0.75 258	0.57 238	11.20 337	0.66 264	0.94 246	0.46 135	0.51 270	0.84 297	1.97 327	1.64 314	5.04 351	26.13 359
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 275	0.90 290	0.63 254	1.27 296	0.90 287	1.21 294	2.21 315	1.27 302	1.18 302	1.00 306	0.91 265	1.80 285	1.16 282	1.07 317	1.48 291	0.77 252	0.70 246	0.58 243	2.75 284	0.67 268	1.39 281	2.93 318	0.85 303	0.73 283	1.47 314	1.68 315	1.33 284	2.96 309

G-Net	1.86 294	1.00 300	1.28 316	0.89 268	0.93 289	1.10 287	0.77 272	1.63 322	2.07 328	0.99 305	2.89 322	7.30 337	1.67 299	0.55 275	1.45 287	1.75 338	1.04 294	0.93 308	2.87 285	2.72 349	1.89 299	1.47 282	0.80 298	1.02 311	1.06 289	1.71 316	2.82 337	5.60 333

ACVNet_1	2.47 307	3.23 340	2.35 336	4.40 338	2.93 341	3.77 334	3.96 337	1.34 308	1.18 302	1.21 318	1.02 275	3.31 309	2.07 303	3.09 340	1.31 281	0.70 240	2.26 331	1.10 321	9.52 330	1.14 311	3.45 331	1.18 265	4.50 340	1.07 313	1.39 312	1.75 317	1.36 288	2.10 287

PVD	1.47 279	1.04 302	1.44 321	1.10 284	1.09 302	1.19 292	1.07 294	1.91 333	2.05 327	0.79 280	1.49 299	1.54 276	1.91 302	0.89 311	2.26 330	1.35 321	1.39 308	1.09 320	2.41 272	1.14 311	1.51 284	1.98 302	0.79 296	1.08 315	1.49 316	1.82 318	1.67 307	2.10 287

ACVNet_2	3.17 320	2.98 334	2.25 335	4.72 339	2.88 338	3.50 323	3.48 330	1.58 321	1.33 307	1.29 324	1.10 281	3.22 306	2.45 311	2.67 333	1.29 279	0.86 265	7.26 347	1.02 313	22.14 348	1.37 323	3.22 326	1.25 268	4.24 335	1.37 327	1.93 324	1.92 319	1.83 313	2.36 295

SANet	1.61 286	0.91 293	1.10 304	1.04 282	1.05 297	1.25 297	0.77 272	1.76 329	1.81 322	0.77 273	1.24 285	6.63 331	5.08 325	0.83 306	1.56 295	0.77 252	1.24 305	0.90 303	1.58 237	0.82 287	1.05 260	1.00 249	0.90 304	1.27 325	1.32 308	1.93 320	1.88 314	3.10 313

PSMNet_ROB	2.71 312	3.39 344	1.92 331	2.87 320	2.04 320	4.01 337	3.50 332	1.46 314	1.41 312	1.59 339	3.34 324	3.52 310	4.97 323	4.50 347	1.61 298	0.95 277	1.87 321	1.06 317	8.62 325	1.63 333	2.32 307	1.51 286	5.43 351	1.37 327	1.98 328	1.94 321	1.91 315	2.39 297

DPSNet	2.61 308	0.83 283	0.77 273	1.21 294	1.24 307	1.34 301	0.93 286	1.08 298	1.49 315	0.78 277	0.86 261	6.91 333	3.85 319	0.58 285	4.58 348	2.54 345	1.43 311	1.24 327	14.95 344	1.34 321	4.83 346	8.01 351	1.75 325	1.40 330	1.47 314	1.95 322	1.60 306	1.66 276

ADCPNet	2.08 301	0.77 270	0.87 282	0.83 263	1.21 306	0.85 268	1.59 307	1.02 292	1.35 309	0.83 289	1.97 313	1.01 240	7.76 337	0.75 302	2.35 335	1.16 310	0.95 288	0.71 279	4.05 300	0.97 298	1.30 276	1.61 290	0.72 291	0.76 288	1.52 317	1.96 323	1.21 270	16.04 354

IMH-64-1	2.92 317	2.70 327	2.36 337	3.23 325	2.71 333	3.70 330	4.05 338	1.66 323	2.48 333	1.13 311	1.26 287	3.60 311	6.29 333	3.59 341	2.28 332	1.15 308	2.20 328	1.31 332	6.02 313	1.52 327	3.03 321	5.48 339	4.83 344	1.40 330	2.83 334	2.02 324	2.34 323	3.64 318

IMH-64	2.92 317	2.70 327	2.36 337	3.23 325	2.71 333	3.70 330	4.05 338	1.66 323	2.48 333	1.13 311	1.26 287	3.60 311	6.29 333	3.59 341	2.28 332	1.15 308	2.20 328	1.31 332	6.02 313	1.52 327	3.03 321	5.48 339	4.83 344	1.40 330	2.83 334	2.02 324	2.34 323	3.64 318

LVE	4.33 332	3.03 335	2.00 332	27.23 359	3.06 342	3.83 335	12.07 358	1.53 317	1.64 319	1.85 346	1.48 298	3.30 308	3.91 320	3.06 339	1.45 287	1.05 296	1.95 323	1.38 338	15.68 345	1.62 332	3.25 328	5.86 342	4.42 339	1.76 344	2.87 336	2.06 326	2.34 323	3.25 314

notaker	5.52 335	5.55 355	3.76 351	13.97 354	5.34 353	5.44 349	7.16 346	2.36 338	2.68 339	2.06 348	1.80 310	12.90 353	23.86 352	3.98 344	2.04 316	1.73 337	3.45 341	2.12 348	17.08 346	2.15 341	6.10 350	5.87 343	6.15 355	2.12 350	1.79 321	2.08 327	2.31 322	3.29 316

MeshStereo	3.62 326	1.54 316	1.05 297	2.64 314	1.72 318	2.05 314	1.15 297	2.40 339	1.41 312	0.90 297	6.48 349	9.56 344	7.42 336	0.49 258	11.75 355	1.94 342	0.87 275	0.74 285	8.79 326	0.80 282	8.36 352	8.07 353	0.73 293	1.07 313	3.39 340	2.15 328	5.22 352	4.99 329
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
Dean	2.84 316	3.23 340	1.81 328	6.04 342	3.38 347	3.63 329	3.67 334	1.88 331	1.97 326	1.47 331	1.30 289	3.69 313	4.10 321	2.97 336	1.45 287	0.97 282	2.41 332	1.29 330	5.94 312	1.74 336	3.20 325	4.23 333	4.79 343	1.55 335	2.65 331	2.27 329	2.56 331	2.64 303

IMH	3.24 322	2.76 331	2.37 339	3.26 327	2.74 335	3.73 333	4.10 340	1.72 328	2.58 336	1.17 316	1.24 285	3.92 315	10.58 340	6.80 356	1.57 297	1.11 304	2.25 330	1.30 331	6.28 317	1.56 330	2.97 320	4.14 331	4.90 347	1.45 334	3.01 338	2.36 330	2.47 329	5.19 332

STStereo	5.29 334	2.47 325	5.20 355	5.20 340	2.80 336	4.72 342	3.42 329	6.23 357	6.52 351	1.51 334	7.61 353	9.53 343	14.86 348	0.63 290	4.09 347	0.64 220	0.87 275	0.62 254	36.67 357	1.02 302	1.23 272	1.05 253	0.78 295	1.63 338	3.46 341	2.43 331	3.53 342	14.15 352

WAO-7	2.72 314	1.83 318	2.89 345	7.39 344	1.73 319	1.76 312	1.82 310	2.07 334	2.65 337	2.21 350	5.39 338	4.58 323	5.72 330	1.23 320	2.07 320	1.27 317	1.69 317	1.22 326	7.70 322	1.51 325	1.64 290	3.07 320	0.84 301	1.65 340	1.83 323	2.48 332	1.97 317	3.27 315

WAO-6	2.71 312	2.26 323	1.57 324	3.00 322	2.25 323	3.01 319	3.02 325	1.77 330	2.35 330	1.52 336	1.62 303	3.94 317	5.12 326	2.64 331	2.22 327	1.38 326	2.65 335	1.36 336	4.86 304	1.54 329	2.76 315	4.79 336	2.70 329	1.73 342	2.71 332	2.59 333	2.68 335	5.02 330

AnyNet_C32	1.64 287	0.65 254	0.74 270	0.67 245	0.73 273	0.86 271	1.14 295	0.95 280	3.12 344	0.75 268	1.53 300	0.94 230	0.64 258	0.67 295	1.83 310	1.11 304	1.06 298	0.95 310	1.78 247	0.76 278	1.76 296	1.71 295	0.66 289	0.85 298	1.13 295	2.68 334	1.17 265	13.55 351

ktn	8.45 349	3.18 338	2.84 344	6.37 343	3.26 344	4.31 340	10.28 356	2.15 335	10.13 356	2.27 352	1.83 311	42.17 363	55.84 364	3.93 343	2.34 334	2.09 343	9.85 350	2.17 349	33.98 355	2.24 343	3.24 327	3.03 319	4.78 342	2.25 352	2.59 329	2.81 335	3.18 340	5.04 331

SAMSARA	1.50 280	0.79 274	1.00 295	0.93 276	0.88 286	0.86 271	0.93 286	1.57 320	1.25 304	0.96 303	1.09 279	1.27 262	2.59 313	0.83 306	2.58 340	1.19 314	1.04 294	0.91 306	2.56 276	0.99 301	1.77 297	2.23 307	0.56 281	0.98 307	2.63 330	2.81 335	2.62 333	2.56 302

KSHMR	8.16 345	4.16 348	2.96 346	25.39 358	3.92 349	5.08 345	5.53 342	2.62 344	2.40 332	2.23 351	2.26 316	4.37 322	77.17 368	5.23 350	2.24 328	1.71 336	2.79 338	1.98 345	31.04 354	2.02 340	4.59 344	5.35 337	7.54 358	1.89 348	3.30 339	2.91 337	3.01 339	6.51 339

LSM0	8.30 347	1.08 305	0.95 287	1.66 309	1.42 314	1.59 308	1.96 311	2.27 337	2.36 331	1.66 341	3.94 329	4.10 319	6.30 335	0.63 290	62.38 369	74.74 369	1.69 317	1.06 317	12.18 338	2.23 342	4.96 347	9.29 355	0.92 306	1.29 326	1.95 326	2.97 338	3.66 346	14.83 353

MDST_ROB	3.33 324	2.32 324	0.75 271	3.90 334	1.47 316	2.61 317	1.00 292	1.12 301	0.72 264	0.78 277	0.67 230	1.54 276	25.37 353	0.34 214	2.11 322	0.53 181	0.65 227	0.48 184	3.69 296	0.58 233	0.88 235	0.59 175	0.58 283	0.68 277	7.85 355	3.03 339	17.15 360	8.63 345

TorneroNet	8.11 344	4.28 350	2.58 341	27.50 360	3.31 346	5.00 344	6.00 345	2.62 344	10.13 356	1.49 333	2.57 320	11.07 351	68.61 367	4.25 345	1.77 309	1.18 312	5.78 344	1.62 343	23.67 349	2.83 350	4.30 339	5.47 338	5.37 350	1.65 340	3.72 343	3.14 340	2.59 332	6.36 338

PWCK	5.04 333	3.03 335	2.21 333	3.61 332	2.60 332	4.41 341	5.09 341	2.45 341	2.76 340	3.31 355	4.34 332	10.15 349	5.13 327	1.74 325	1.99 314	1.38 326	2.41 332	1.45 339	51.59 364	2.35 344	3.70 336	2.69 315	2.65 328	1.78 346	2.97 337	3.21 341	2.43 327	4.77 327

ELAS_RVC	3.22 321	2.01 319	1.85 329	2.66 315	2.07 321	5.08 345	2.06 312	2.41 340	1.89 324	1.74 344	4.78 333	8.00 338	8.02 338	0.74 301	2.38 336	0.81 260	1.75 319	1.14 325	3.97 298	1.27 319	4.64 345	7.61 349	1.26 314	1.74 343	6.58 352	3.21 341	3.39 341	3.80 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	4.25 330	3.34 342	2.80 342	10.32 348	2.92 339	4.17 338	5.89 343	2.66 346	4.45 348	1.69 342	3.41 325	5.94 328	11.31 342	5.29 351	1.71 302	1.34 318	2.69 336	1.51 340	10.78 333	2.48 346	2.63 310	4.50 334	3.44 332	1.58 336	5.12 348	3.31 343	3.60 343	5.76 334

Venus	4.25 330	3.34 342	2.80 342	10.32 348	2.92 339	4.17 338	5.89 343	2.66 346	4.45 348	1.69 342	3.41 325	5.94 328	11.31 342	5.29 351	1.71 302	1.34 318	2.69 336	1.51 340	10.78 333	2.48 346	2.63 310	4.50 334	3.44 332	1.58 336	5.12 348	3.31 343	3.60 343	5.76 334

ADCP+	0.92 248	0.59 240	0.62 250	0.44 190	0.45 211	0.55 219	0.85 278	0.65 191	1.81 322	0.48 107	1.10 281	1.62 279	0.33 167	0.42 244	1.03 259	0.52 179	0.52 136	0.48 184	1.19 219	0.38 152	0.58 170	0.60 179	0.32 218	0.30 160	0.66 205	3.45 345	0.77 181	4.14 325

SGM-ForestM	2.61 308	4.20 349	0.93 286	2.78 318	1.37 313	3.57 327	2.93 324	2.59 342	1.51 316	0.70 254	1.32 291	7.25 335	5.36 328	0.47 255	0.89 231	0.53 181	0.79 265	0.54 223	7.58 321	0.60 242	0.82 224	0.47 140	0.51 270	0.80 294	4.97 347	3.66 346	7.05 355	6.30 337

TorneroNet-64	6.02 338	4.60 351	2.53 340	15.58 355	3.29 345	4.87 343	7.75 347	2.23 336	10.02 354	1.42 329	1.31 290	7.26 336	29.23 357	4.36 346	2.09 321	1.21 315	8.22 348	1.70 344	17.35 347	2.62 348	4.31 340	5.68 341	5.20 349	1.76 344	3.58 342	3.76 347	2.29 321	8.34 344

RTS	1.09 265	0.59 240	0.59 242	0.60 230	0.58 245	0.96 276	0.90 282	0.80 259	0.88 281	0.59 179	0.71 235	1.28 264	0.62 254	0.51 264	2.04 316	0.98 285	1.19 301	0.77 292	2.33 266	0.85 289	0.96 250	1.16 262	0.49 258	0.65 275	1.23 300	4.43 348	1.15 260	1.45 262

RTSA	1.09 265	0.59 240	0.59 242	0.60 230	0.58 245	0.96 276	0.90 282	0.80 259	0.88 281	0.59 179	0.71 235	1.28 264	0.62 254	0.51 264	2.04 316	0.98 285	1.19 301	0.77 292	2.33 266	0.85 289	0.96 250	1.16 262	0.49 258	0.65 275	1.23 300	4.43 348	1.15 260	1.45 262

ADCS	1.88 295	1.06 303	0.98 290	0.93 276	1.10 303	1.09 286	1.14 295	1.27 302	2.49 335	0.89 296	1.36 294	1.51 273	2.92 317	0.86 309	3.30 343	2.26 344	1.46 312	1.26 329	3.10 292	1.29 320	2.48 309	2.88 316	0.80 298	1.10 316	1.33 310	4.48 350	1.41 295	6.08 336

ELAS	3.38 325	2.19 321	1.79 327	2.99 321	2.37 325	3.32 322	2.09 314	2.60 343	2.85 342	1.28 323	4.85 335	8.61 340	8.02 338	0.76 303	2.90 341	0.81 260	1.80 320	1.10 321	4.19 302	1.10 308	4.53 343	7.86 350	1.26 314	1.63 338	7.08 353	4.79 351	3.66 346	4.87 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	7.55 342	4.74 352	3.06 347	10.46 351	5.92 355	6.35 352	8.05 349	4.32 350	3.69 347	1.97 347	2.14 315	10.53 350	62.60 366	4.83 348	2.25 329	1.59 334	12.22 357	2.08 347	9.67 331	3.97 352	5.27 348	6.65 346	8.86 361	2.65 355	3.82 344	5.62 352	3.62 345	7.03 341

HanzoNet	19.12 360	15.23 358	6.99 359	35.06 363	14.35 362	40.77 363	42.46 364	17.81 364	22.51 362	3.55 356	8.29 354	41.30 362	56.30 365	43.04 368	5.72 350	4.37 352	37.83 366	3.30 353	49.59 363	8.93 359	10.30 358	6.85 347	14.15 364	3.46 357	5.94 351	5.80 353	5.29 353	7.13 342

UNDER WATER-64	6.11 340	5.20 353	3.13 348	12.20 352	5.77 354	6.55 353	8.53 352	4.74 355	3.45 346	2.30 353	2.36 317	12.04 352	12.47 344	5.08 349	3.02 342	1.81 339	12.11 356	2.17 349	8.81 327	4.17 354	5.75 349	7.27 348	8.74 360	2.61 354	3.86 345	8.63 354	4.32 349	7.86 343

DPSimNet_ROB	18.93 359	32.01 363	5.97 356	12.40 353	11.35 361	6.13 350	28.07 362	15.03 363	35.64 366	3.96 357	78.33 369	18.15 355	35.00 358	5.44 354	12.19 358	10.36 358	13.57 358	3.64 354	87.52 367	6.87 357	14.36 362	9.97 356	4.40 338	7.14 360	5.17 350	9.85 355	5.93 354	32.56 362

BEATNet-Init1	22.01 362	36.32 366	3.23 349	54.74 367	11.23 360	52.95 368	28.72 363	9.47 358	8.51 353	1.57 338	10.45 359	33.05 359	48.98 362	0.71 299	16.97 361	11.50 359	1.60 315	1.11 323	77.80 366	35.27 367	9.94 357	9.98 357	1.27 318	2.30 353	27.41 362	11.09 356	52.85 369	35.36 365

MADNet++	5.64 336	3.51 346	3.77 352	2.84 319	4.62 351	3.02 320	3.65 333	4.36 351	5.03 350	4.18 358	5.07 337	6.45 330	5.92 332	6.18 355	7.04 351	6.82 354	4.71 342	4.00 355	8.03 323	5.83 355	9.92 356	16.38 360	2.32 327	4.34 358	3.95 346	11.38 357	4.93 350	4.01 323

PML	30.82 363	20.91 361	7.15 360	29.65 361	20.81 365	29.11 361	10.50 357	10.87 359	88.32 370	20.03 366	154.19 370	98.60 368	119.55 369	10.53 359	9.19 352	8.69 357	16.72 359	7.27 357	34.57 356	7.35 358	12.77 360	10.86 359	5.72 354	6.17 359	33.11 368	12.83 358	34.30 366	12.33 350

JetBlue	6.09 339	3.85 347	3.31 350	5.99 341	4.13 350	6.22 351	7.94 348	3.42 349	2.89 343	1.47 331	1.46 297	8.10 339	1.90 301	5.39 353	11.86 356	3.22 347	3.30 340	2.99 352	5.32 307	2.40 345	9.74 355	10.03 358	4.93 348	2.18 351	7.39 354	17.16 359	3.72 348	24.15 357

MANE	7.31 341	2.64 326	4.48 354	3.30 328	3.10 343	3.94 336	2.83 323	5.37 356	6.88 352	1.11 310	5.64 341	8.81 341	11.02 341	0.67 295	3.83 345	3.83 349	1.32 306	18.03 361	8.61 324	0.84 288	4.22 338	1.16 262	0.74 294	1.79 347	13.65 359	18.61 360	22.89 362	38.18 367

HaxPig	41.43 366	43.85 367	40.81 366	44.90 364	47.49 368	44.66 364	46.30 366	46.31 368	45.63 368	49.00 368	49.30 365	47.24 364	43.73 360	42.64 367	40.44 367	39.13 367	48.37 367	51.07 367	43.33 359	42.25 368	42.88 365	36.52 365	50.75 368	43.02 371	27.54 363	19.97 361	20.68 361	20.75 356

AVERAGE_ROB	41.98 367	44.82 368	42.27 367	45.98 365	46.88 367	45.60 365	46.56 367	47.04 369	43.89 367	49.19 369	49.91 366	47.25 365	43.00 359	49.19 369	40.14 366	38.38 366	49.01 368	51.31 368	43.98 360	42.43 369	43.31 366	38.64 366	49.42 367	42.83 370	28.65 364	20.44 362	23.41 363	19.88 355

JetRed	7.85 343	5.29 354	6.07 357	3.75 333	5.00 352	6.95 354	10.20 355	4.64 354	3.42 345	2.92 354	2.39 318	6.71 332	2.25 307	7.15 357	10.26 353	7.34 355	8.59 349	7.11 356	4.82 303	4.08 353	10.76 359	9.27 354	7.85 359	3.34 356	10.96 356	24.25 363	11.90 357	24.57 358

LE_ROB	17.44 355	1.82 317	6.12 358	9.40 345	53.85 370	8.01 355	46.26 365	11.27 362	28.12 363	1.80 345	7.03 352	38.62 361	49.53 363	0.34 214	1.76 308	0.55 191	0.78 261	0.59 248	36.68 358	6.72 356	2.92 318	0.85 234	29.06 365	12.10 364	26.35 361	25.49 364	27.84 365	37.03 366

MEDIAN_ROB	44.95 368	47.36 369	44.12 368	48.52 366	49.78 369	48.21 366	49.25 368	49.72 370	46.35 369	52.53 370	53.59 367	50.59 366	45.49 361	49.36 370	43.27 368	41.36 368	51.85 369	54.40 369	47.03 362	45.93 370	45.78 367	40.06 367	52.67 369	45.67 372	31.00 365	26.54 365	25.33 364	27.95 361

DGTPSM_ROB	12.12 352	5.96 356	17.45 362	4.20 336	7.86 356	5.15 347	8.18 350	4.56 352	11.64 358	4.52 360	8.72 355	5.01 325	17.08 349	12.98 360	14.91 359	14.58 360	6.85 345	15.76 359	12.78 339	12.05 360	9.07 353	21.74 361	5.67 352	11.54 362	11.84 357	31.02 366	12.98 358	33.06 363

DPSMNet_ROB	12.40 353	5.97 357	17.46 363	4.21 337	7.87 357	5.15 347	8.18 350	4.56 352	11.65 359	4.54 361	8.87 356	5.17 326	22.69 350	13.00 361	14.98 360	14.62 361	6.90 346	15.82 360	14.07 343	12.05 360	9.09 354	21.75 362	5.68 353	11.54 362	11.87 358	31.03 367	12.99 359	33.06 363

DPSM_ROB	18.32 357	16.26 359	21.94 364	9.42 346	8.75 358	13.61 356	9.11 353	10.90 360	15.09 360	8.45 362	8.95 357	10.12 347	13.19 346	16.42 362	19.79 362	19.11 362	18.35 360	20.45 362	13.82 341	14.88 362	26.56 363	27.45 363	6.49 356	14.39 365	31.57 366	38.83 368	36.85 367	43.86 368

DPSM	18.32 357	16.26 359	21.94 364	9.42 346	8.75 358	13.61 356	9.11 353	10.90 360	15.09 360	8.45 362	8.95 357	10.12 347	13.19 346	16.42 362	19.79 362	19.11 362	18.35 360	20.45 362	13.82 341	14.88 362	26.56 363	27.45 363	6.49 356	14.39 365	31.57 366	38.83 368	36.85 367	43.86 368

CasAABBNet	36.73 364	32.73 365	44.18 369	18.81 356	17.45 363	27.29 360	18.12 359	21.69 365	30.40 364	17.52 364	18.08 361	20.27 356	26.53 355	32.96 364	38.28 365	37.42 364	36.82 364	41.12 366	27.47 352	29.86 365	53.56 369	55.70 368	12.93 362	28.91 368	63.44 370	78.07 370	73.93 370	88.05 370

FlowAnything	36.80 365	32.68 364	44.29 370	18.93 357	17.69 364	27.11 359	18.38 360	21.83 367	30.48 365	17.53 365	18.21 362	20.29 357	26.54 356	33.31 365	37.97 364	37.86 365	36.82 364	40.93 365	27.35 351	30.03 366	53.34 368	55.72 369	12.99 363	29.50 369	63.36 369	78.25 371	73.99 371	88.17 371

ASD4																								8.34 361

Low-res two-view benchmark