Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 26	0.06 4	0.04 3	0.11 18	0.09 15	0.15 65	0.07 13	0.16 29	0.06 3	0.05 8	0.17 15	0.18 15	0.22 56	0.19 53	0.19 34	0.12 21	0.21 56	0.12 10	0.06 9	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 42	0.12 48	0.11 29	0.14 60	0.16 29	0.07 14	0.06 27	0.15 4	0.17 7	0.15 8	0.13 10	0.16 9	0.11 7	0.17 29	0.13 11	0.06 9	0.08 17	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

AIO-test1	0.13 14	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 13	0.11 42	0.04 3	0.17 77	0.13 55	0.15 65	0.16 72	0.19 52	0.08 31	0.09 70	0.18 27	0.22 50	0.19 35	0.16 22	0.15 6	0.14 46	0.17 29	0.14 13	0.08 41	0.07 10	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

U	0.15 36	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 16	0.04 3	0.16 70	0.06 4	0.15 65	0.04 4	0.17 36	0.07 14	0.05 8	0.22 63	0.28 92	0.26 81	0.23 83	0.27 86	0.17 77	0.28 87	0.19 53	0.06 9	0.08 17	0.26 93	0.23 93	0.23 23	0.20 60

quiztm	0.11 4	0.12 22	0.10 40	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 18	0.11 33	0.07 3	0.09 27	0.13 17	0.07 14	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 56	0.09 3	0.07 29	0.07 10	0.13 4	0.14 10	0.27 58	0.12 8

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 13	0.07 8	0.06 28	0.11 18	0.09 15	0.16 76	0.09 27	0.17 36	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 56	0.19 53	0.22 59	0.12 21	0.23 62	0.11 6	0.06 9	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 16	0.08 68	0.13 42	0.06 4	0.11 29	0.09 27	0.10 4	0.07 14	0.06 27	0.16 7	0.16 5	0.19 35	0.11 3	0.18 24	0.09 3	0.17 29	0.11 6	0.08 41	0.07 10	0.14 7	0.12 4	0.24 38	0.12 8

CroCo-Stereo	0.13 14	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 52	0.05 3	0.10 20	0.03 3	0.13 17	0.06 3	0.04 4	0.24 76	0.26 82	0.20 42	0.18 44	0.20 45	0.11 7	0.24 71	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 77	0.20 57	0.23 23	0.15 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NBS	0.24 97	0.15 53	0.14 89	0.08 11	0.12 82	0.11 42	0.08 68	0.31 107	0.14 63	0.38 122	0.07 13	0.36 111	0.13 88	0.24 206	0.27 94	0.37 136	0.34 103	0.25 95	0.34 103	0.24 126	0.48 167	0.32 124	0.11 92	0.14 97	0.31 128	0.27 111	0.29 75	0.32 119

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 40	0.08 11	0.07 13	0.06 4	0.06 28	0.09 8	0.09 15	0.09 14	0.16 72	0.12 9	0.07 14	0.04 4	0.17 15	0.18 15	0.15 8	0.12 7	0.17 14	0.12 21	0.16 22	0.10 5	0.08 41	0.07 10	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

NLMM1	0.17 66	0.14 43	0.09 27	0.08 11	0.09 45	0.10 29	0.07 47	0.15 59	0.20 112	0.12 42	0.34 178	0.21 59	0.51 313	0.07 39	0.17 15	0.18 15	0.16 19	0.15 13	0.22 59	0.14 46	0.14 5	0.19 53	0.10 77	0.11 72	0.19 43	0.18 32	0.24 38	0.13 15

GREAT-IGEV	0.15 36	0.15 53	0.11 54	0.08 11	0.06 6	0.08 12	0.05 8	0.16 70	0.10 25	0.12 42	0.13 55	0.25 69	0.09 48	0.08 56	0.22 63	0.25 73	0.24 75	0.16 22	0.23 67	0.13 36	0.18 39	0.16 24	0.09 64	0.10 53	0.15 10	0.16 18	0.31 87	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.13 14	0.17 76	0.08 7	0.08 11	0.07 13	0.17 98	0.07 47	0.15 59	0.10 25	0.13 49	0.06 8	0.10 4	0.07 14	0.04 4	0.17 15	0.20 29	0.21 49	0.12 7	0.22 59	0.12 21	0.20 52	0.11 6	0.06 9	0.07 10	0.22 77	0.15 15	0.19 11	0.11 3

RAStereo	0.19 87	0.16 63	0.10 40	0.08 11	0.07 13	0.09 16	0.06 28	0.21 89	0.09 15	0.45 140	0.09 27	0.26 72	0.08 31	0.07 39	0.25 82	0.26 82	0.28 88	0.25 95	0.33 98	0.15 58	0.35 106	0.18 43	0.08 41	0.10 53	0.28 104	0.23 93	0.25 43	0.24 84

CroCo-Stereo Lap2	0.14 30	0.10 10	0.08 7	0.08 11	0.08 26	0.08 12	0.05 8	0.12 33	0.06 4	0.22 101	0.07 13	0.16 29	0.07 14	0.04 4	0.20 44	0.26 82	0.22 56	0.19 53	0.26 84	0.11 7	0.28 87	0.16 24	0.06 9	0.08 17	0.22 77	0.23 93	0.20 13	0.16 30

CR-RVC	0.18 76	0.19 83	0.13 76	0.09 18	0.11 73	0.10 29	0.09 87	0.13 42	0.14 63	0.12 42	0.16 72	0.17 36	0.12 77	0.13 102	0.24 76	0.27 88	0.22 56	0.24 91	0.23 67	0.16 69	0.22 59	0.22 86	0.07 29	0.11 72	0.23 85	0.25 104	0.33 93	0.30 110

FORCE_4.5	0.15 36	0.13 30	0.10 40	0.09 18	0.09 45	0.12 61	0.07 47	0.14 52	0.11 33	0.14 53	0.12 48	0.28 80	0.08 31	0.08 56	0.19 35	0.21 40	0.19 35	0.19 53	0.21 51	0.15 58	0.18 39	0.20 64	0.08 41	0.09 37	0.20 59	0.21 69	0.27 58	0.22 74

GREATEN-IGEV_RVC	0.17 66	0.16 63	0.11 54	0.09 18	0.10 62	0.11 42	0.07 47	0.19 84	0.16 83	0.14 53	0.16 72	0.26 72	0.09 48	0.08 56	0.25 82	0.23 54	0.23 66	0.19 53	0.26 84	0.13 36	0.22 59	0.19 53	0.09 64	0.09 37	0.20 59	0.22 78	0.35 101	0.21 68

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 27	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 8	0.09 15	0.08 9	0.14 60	0.12 9	0.07 14	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 7	0.15 16	0.09 3	0.07 29	0.07 10	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

LG-Stereo	0.15 36	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 73	0.11 42	0.05 8	0.15 59	0.11 33	0.19 92	0.12 48	0.26 72	0.09 48	0.06 27	0.19 35	0.20 29	0.23 66	0.16 22	0.18 24	0.14 46	0.23 62	0.20 64	0.05 3	0.08 17	0.17 24	0.18 32	0.24 38	0.15 23

StereoVision	0.18 76	0.13 30	0.11 54	0.09 18	0.14 95	0.16 91	0.08 68	0.17 77	0.17 90	0.15 65	0.15 65	0.16 29	0.10 59	0.06 27	0.25 82	0.26 82	0.27 82	0.22 78	0.22 59	0.16 69	0.23 62	0.17 31	0.06 9	0.13 93	0.28 104	0.29 120	0.38 113	0.28 101

FORCE_4.6	0.16 56	0.16 63	0.10 40	0.10 24	0.08 26	0.11 42	0.06 28	0.09 8	0.10 25	0.15 65	0.08 25	0.46 152	0.12 77	0.08 56	0.20 44	0.21 40	0.22 56	0.20 59	0.17 14	0.14 46	0.18 39	0.19 53	0.07 29	0.09 37	0.19 43	0.21 69	0.29 75	0.20 60

F8.5	0.13 14	0.11 12	0.08 7	0.10 24	0.08 26	0.09 16	0.05 8	0.08 3	0.08 9	0.09 14	0.06 8	0.37 117	0.06 3	0.05 8	0.19 35	0.19 22	0.15 8	0.16 22	0.17 14	0.10 5	0.15 16	0.16 24	0.06 9	0.06 3	0.17 24	0.18 32	0.23 23	0.16 30

PointNet	0.15 36	0.13 30	0.11 54	0.10 24	0.07 13	0.13 73	0.07 47	0.23 92	0.14 63	0.17 85	0.15 65	0.14 22	0.13 88	0.06 27	0.18 27	0.17 7	0.16 19	0.13 10	0.13 3	0.12 21	0.23 62	0.16 24	0.08 41	0.09 37	0.21 73	0.19 47	0.36 106	0.18 51

LACA2	0.12 8	0.12 22	0.08 7	0.10 24	0.08 26	0.12 61	0.07 47	0.09 8	0.09 15	0.14 53	0.05 5	0.27 77	0.08 31	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 8	0.16 22	0.18 24	0.11 7	0.13 4	0.16 24	0.06 9	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

WQFJX1	0.14 30	0.15 53	0.08 7	0.10 24	0.08 26	0.09 16	0.05 8	0.16 70	0.19 103	0.10 20	0.28 148	0.12 9	0.30 209	0.08 56	0.16 7	0.17 7	0.16 19	0.12 7	0.15 6	0.12 21	0.14 5	0.17 31	0.11 92	0.09 37	0.17 24	0.16 18	0.22 19	0.12 8

NLCSM	0.13 14	0.11 12	0.07 4	0.10 24	0.07 13	0.12 61	0.07 47	0.17 77	0.17 90	0.09 14	0.27 143	0.13 17	0.27 184	0.07 39	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 29	0.09 37	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.16 56	0.12 22	0.10 40	0.10 24	0.08 26	0.09 16	0.05 8	0.18 83	0.11 33	0.20 94	0.07 13	0.23 63	0.08 31	0.08 56	0.19 35	0.23 54	0.30 92	0.25 95	0.31 93	0.18 83	0.28 87	0.17 31	0.09 64	0.08 17	0.20 59	0.16 18	0.29 75	0.21 68

MM-Stereo_test3	0.13 14	0.13 30	0.08 7	0.10 24	0.07 13	0.07 8	0.05 8	0.19 84	0.14 63	0.15 65	0.06 8	0.13 17	0.06 3	0.07 39	0.15 4	0.15 3	0.23 66	0.15 13	0.21 51	0.12 21	0.18 39	0.18 43	0.08 41	0.08 17	0.15 10	0.11 3	0.28 67	0.15 23

MaDis-Stereo	0.26 105	0.20 88	0.16 100	0.10 24	0.10 62	0.10 29	0.08 68	0.24 94	0.14 63	0.36 117	0.16 72	0.36 111	0.12 77	0.08 56	0.33 121	0.35 123	0.39 124	0.35 157	0.53 167	0.20 101	0.40 116	0.26 104	0.13 112	0.15 102	0.39 169	0.39 177	0.40 122	0.49 180

test_c	0.19 87	0.16 63	0.13 76	0.11 33	0.12 82	0.09 16	0.08 68	0.30 105	0.16 83	0.27 107	0.20 101	0.25 69	0.14 93	0.12 97	0.22 63	0.24 66	0.21 49	0.24 91	0.22 59	0.19 92	0.26 79	0.24 96	0.08 41	0.12 89	0.22 77	0.23 93	0.28 67	0.30 110

WiStereo	0.15 36	0.14 43	0.13 76	0.11 33	0.08 26	0.17 98	0.06 28	0.10 12	0.13 55	0.10 20	0.07 13	0.12 9	0.08 31	0.08 56	0.18 27	0.23 54	0.19 35	0.18 44	0.18 24	0.14 46	0.17 29	0.20 64	0.09 64	0.10 53	0.20 59	0.19 47	0.26 53	0.23 78

tt6	0.15 36	0.14 43	0.13 76	0.11 33	0.08 26	0.17 98	0.06 28	0.10 12	0.13 55	0.10 20	0.07 13	0.12 9	0.08 31	0.08 56	0.18 27	0.23 54	0.19 35	0.18 44	0.18 24	0.14 46	0.17 29	0.20 64	0.09 64	0.10 53	0.20 59	0.19 47	0.26 53	0.23 78

GeoAtt-L (ZS)	0.29 121	0.15 53	0.17 108	0.11 33	0.16 110	0.20 117	0.12 118	0.51 159	0.21 122	0.46 144	0.14 60	0.49 165	0.15 102	0.37 301	0.34 125	0.39 146	0.45 147	0.31 126	0.35 105	0.23 118	0.43 130	0.29 114	0.19 176	0.11 72	0.35 155	0.31 130	0.39 115	0.52 193

GFORCE	0.13 14	0.12 22	0.08 7	0.11 33	0.08 26	0.10 29	0.05 8	0.08 3	0.08 9	0.08 9	0.05 5	0.36 111	0.06 3	0.05 8	0.19 35	0.19 22	0.15 8	0.16 22	0.17 14	0.11 7	0.14 5	0.17 31	0.06 9	0.06 3	0.17 24	0.18 32	0.23 23	0.16 30

F4.4	0.17 66	0.14 43	0.11 54	0.11 33	0.09 45	0.13 73	0.07 47	0.17 77	0.12 48	0.09 14	0.12 48	0.34 98	0.08 31	0.10 82	0.23 71	0.23 54	0.20 42	0.20 59	0.22 59	0.17 77	0.19 44	0.18 43	0.08 41	0.10 53	0.19 43	0.20 57	0.31 87	0.29 106

F5.5	0.15 36	0.13 30	0.10 40	0.11 33	0.09 45	0.12 61	0.06 28	0.10 12	0.15 75	0.11 29	0.09 27	0.39 123	0.10 59	0.07 39	0.21 57	0.20 29	0.18 31	0.18 44	0.23 67	0.13 36	0.17 29	0.18 43	0.09 64	0.08 17	0.18 35	0.19 47	0.23 23	0.20 60

FORCE_9	0.13 14	0.12 22	0.08 7	0.11 33	0.08 26	0.10 29	0.05 8	0.08 3	0.08 9	0.08 9	0.05 5	0.36 111	0.06 3	0.05 8	0.19 35	0.19 22	0.15 8	0.16 22	0.17 14	0.11 7	0.14 5	0.17 31	0.06 9	0.06 3	0.17 24	0.18 32	0.23 23	0.16 30

FORCE_8	0.13 14	0.12 22	0.08 7	0.11 33	0.08 26	0.10 29	0.05 8	0.08 3	0.10 25	0.09 14	0.06 8	0.35 101	0.07 14	0.05 8	0.19 35	0.18 15	0.16 19	0.16 22	0.17 14	0.11 7	0.15 16	0.16 24	0.06 9	0.07 10	0.17 24	0.18 32	0.23 23	0.16 30

F7	0.13 14	0.12 22	0.09 27	0.11 33	0.08 26	0.10 29	0.06 28	0.08 3	0.09 15	0.12 42	0.07 13	0.30 87	0.06 3	0.05 8	0.20 44	0.19 22	0.16 19	0.17 32	0.18 24	0.12 21	0.15 16	0.17 31	0.06 9	0.08 17	0.18 35	0.17 30	0.26 53	0.16 30

MCSU-Stereo	0.17 66	0.16 63	0.13 76	0.11 33	0.11 73	0.09 16	0.09 87	0.11 18	0.21 122	0.11 29	0.12 48	0.39 123	0.09 48	0.08 56	0.28 100	0.23 54	0.27 82	0.17 32	0.20 45	0.15 58	0.18 39	0.17 31	0.09 64	0.09 37	0.22 77	0.21 69	0.35 101	0.24 84

LACA1	0.15 36	0.16 63	0.12 65	0.11 33	0.10 62	0.12 61	0.06 28	0.13 42	0.14 63	0.14 53	0.10 37	0.19 52	0.13 88	0.10 82	0.19 35	0.21 40	0.19 35	0.23 83	0.19 34	0.13 36	0.17 29	0.19 53	0.07 29	0.09 37	0.20 59	0.20 57	0.24 38	0.21 68

WQFJA1	0.15 36	0.14 43	0.08 7	0.11 33	0.09 45	0.12 61	0.08 68	0.15 59	0.16 83	0.10 20	0.36 185	0.11 6	0.28 191	0.07 39	0.18 27	0.17 7	0.17 26	0.15 13	0.19 34	0.12 21	0.14 5	0.15 16	0.11 92	0.11 72	0.16 14	0.16 18	0.23 23	0.16 30

WQFJX	0.15 36	0.13 30	0.09 27	0.11 33	0.09 45	0.13 73	0.09 87	0.13 42	0.15 75	0.11 29	0.33 174	0.11 6	0.36 266	0.06 27	0.17 15	0.17 7	0.15 8	0.14 12	0.18 24	0.13 36	0.14 5	0.15 16	0.10 77	0.11 72	0.18 35	0.19 47	0.21 15	0.16 30

NLMM	0.15 36	0.14 43	0.08 7	0.11 33	0.09 45	0.12 61	0.08 68	0.15 59	0.16 83	0.10 20	0.36 185	0.11 6	0.28 191	0.07 39	0.18 27	0.17 7	0.17 26	0.15 13	0.19 34	0.12 21	0.14 5	0.15 16	0.11 92	0.11 72	0.16 14	0.16 18	0.23 23	0.16 30

NLSM3	0.15 36	0.13 30	0.10 40	0.11 33	0.10 62	0.10 29	0.08 68	0.15 59	0.17 90	0.11 29	0.17 80	0.12 9	0.13 88	0.11 91	0.21 57	0.20 29	0.20 42	0.17 32	0.17 14	0.12 21	0.16 22	0.16 24	0.08 41	0.11 72	0.18 35	0.23 93	0.27 58	0.18 51

NLSM1	0.17 66	0.13 30	0.10 40	0.11 33	0.11 73	0.14 79	0.08 68	0.20 88	0.19 103	0.11 29	0.38 196	0.18 45	0.42 286	0.09 70	0.17 15	0.21 40	0.16 19	0.15 13	0.20 45	0.13 36	0.16 22	0.22 86	0.10 77	0.11 72	0.18 35	0.19 47	0.27 58	0.14 19

BridgeDepth	0.13 14	0.13 30	0.09 27	0.11 33	0.08 26	0.11 42	0.06 28	0.11 18	0.10 25	0.11 29	0.06 8	0.31 89	0.07 14	0.06 27	0.17 15	0.17 7	0.15 8	0.15 13	0.17 14	0.11 7	0.16 22	0.17 31	0.05 3	0.08 17	0.18 35	0.17 30	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test1	0.13 14	0.13 30	0.08 7	0.11 33	0.06 6	0.08 12	0.05 8	0.15 59	0.11 33	0.16 76	0.07 13	0.15 26	0.06 3	0.07 39	0.17 15	0.18 15	0.23 66	0.17 32	0.22 59	0.14 46	0.20 52	0.14 13	0.08 41	0.08 17	0.16 14	0.13 7	0.25 43	0.15 23

ProNet	0.14 30	0.13 30	0.14 89	0.11 33	0.07 13	0.14 79	0.12 118	0.13 42	0.06 4	0.08 9	0.24 128	0.09 3	0.06 3	0.07 39	0.22 63	0.21 40	0.22 56	0.18 44	0.19 34	0.14 46	0.20 52	0.11 6	0.12 104	0.11 72	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

GeoAtt-L-single (ZS)	0.30 126	0.18 80	0.17 108	0.12 53	0.19 128	0.24 150	0.12 118	0.47 143	0.20 112	0.49 169	0.18 86	0.49 165	0.17 111	0.30 267	0.39 142	0.39 146	0.44 140	0.31 126	0.35 105	0.23 118	0.47 158	0.30 118	0.18 162	0.16 111	0.41 176	0.32 141	0.44 136	0.44 164

tt5	0.15 36	0.15 53	0.12 65	0.12 53	0.09 45	0.12 61	0.08 68	0.14 52	0.14 63	0.11 29	0.09 27	0.14 22	0.08 31	0.10 82	0.20 44	0.22 50	0.22 56	0.20 59	0.18 24	0.14 46	0.17 29	0.23 91	0.08 41	0.11 72	0.21 73	0.22 78	0.28 67	0.20 60

CR-Stereo	0.16 56	0.15 53	0.11 54	0.12 53	0.10 62	0.11 42	0.08 68	0.17 77	0.14 63	0.13 49	0.12 48	0.18 45	0.11 65	0.11 91	0.20 44	0.21 40	0.18 31	0.22 78	0.19 34	0.15 58	0.19 44	0.21 73	0.07 29	0.10 53	0.19 43	0.22 78	0.24 38	0.22 74

FORCE_4.7	0.17 66	0.14 43	0.13 76	0.12 53	0.10 62	0.11 42	0.07 47	0.10 12	0.12 48	0.14 53	0.16 72	0.58 214	0.07 14	0.08 56	0.21 57	0.21 40	0.24 75	0.21 71	0.21 51	0.13 36	0.24 71	0.19 53	0.08 41	0.09 37	0.20 59	0.18 32	0.29 75	0.21 68

FORCE_5	0.15 36	0.14 43	0.12 65	0.12 53	0.08 26	0.11 42	0.06 28	0.10 12	0.11 33	0.12 42	0.11 42	0.48 160	0.08 31	0.07 39	0.20 44	0.20 29	0.18 31	0.18 44	0.21 51	0.13 36	0.16 22	0.17 31	0.07 29	0.09 37	0.19 43	0.20 57	0.26 53	0.20 60

DF_test	0.32 137	0.32 130	0.36 225	0.12 53	0.19 128	0.19 112	0.08 68	0.50 154	0.21 122	0.52 192	0.18 86	0.54 191	0.19 128	0.21 163	0.41 153	0.42 160	0.47 165	0.31 126	0.44 131	0.31 171	0.45 143	0.40 155	0.18 162	0.23 170	0.33 140	0.35 155	0.44 136	0.39 143

MonStereo	0.15 36	0.14 43	0.13 76	0.12 53	0.12 82	0.10 29	0.08 68	0.11 18	0.11 33	0.14 53	0.13 55	0.17 36	0.11 65	0.07 39	0.20 44	0.23 54	0.23 66	0.17 32	0.21 51	0.15 58	0.19 44	0.18 43	0.08 41	0.08 17	0.22 77	0.18 32	0.23 23	0.24 84

AdaDepth	0.18 76	0.19 83	0.10 40	0.12 53	0.14 95	0.12 61	0.09 87	0.16 70	0.14 63	0.14 53	0.17 80	0.19 52	0.10 59	0.08 56	0.26 91	0.29 98	0.28 88	0.23 83	0.25 78	0.16 69	0.24 71	0.20 64	0.09 64	0.11 72	0.19 43	0.20 57	0.32 89	0.25 90

111111	0.13 14	0.16 63	0.08 7	0.12 53	0.10 62	0.07 8	0.06 28	0.12 33	0.12 48	0.07 3	0.10 37	0.15 26	0.09 48	0.05 8	0.19 35	0.21 40	0.22 56	0.18 44	0.19 34	0.13 36	0.23 62	0.18 43	0.10 77	0.08 17	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

MoCha-V2	0.14 30	0.15 53	0.11 54	0.12 53	0.09 45	0.11 42	0.09 87	0.13 42	0.08 9	0.13 49	0.18 86	0.17 36	0.07 14	0.07 39	0.17 15	0.23 54	0.20 42	0.20 59	0.25 78	0.14 46	0.29 91	0.17 31	0.08 41	0.08 17	0.17 24	0.16 18	0.15 5	0.11 3

L400	0.20 90	0.36 152	0.12 65	0.13 63	0.11 73	0.21 121	0.09 87	0.23 92	0.15 75	0.16 76	0.20 101	0.32 91	0.12 77	0.10 82	0.24 76	0.27 88	0.32 94	0.21 71	0.36 108	0.16 69	0.29 91	0.19 53	0.11 92	0.11 72	0.23 85	0.21 69	0.30 83	0.22 74

FORCE_4	0.17 66	0.13 30	0.11 54	0.13 63	0.09 45	0.10 29	0.07 47	0.14 52	0.13 55	0.16 76	0.17 80	0.32 91	0.09 48	0.07 39	0.23 71	0.23 54	0.20 42	0.21 71	0.23 67	0.14 46	0.20 52	0.21 73	0.09 64	0.10 53	0.21 73	0.20 57	0.35 101	0.25 90

FORCE_6	0.14 30	0.14 43	0.09 27	0.13 63	0.08 26	0.11 42	0.06 28	0.11 18	0.15 75	0.08 9	0.07 13	0.34 98	0.12 77	0.05 8	0.20 44	0.20 29	0.18 31	0.17 32	0.20 45	0.12 21	0.16 22	0.17 31	0.05 3	0.08 17	0.19 43	0.18 32	0.28 67	0.17 44

over-8	0.13 14	0.11 12	0.09 27	0.13 63	0.07 13	0.11 42	0.06 28	0.11 18	0.11 33	0.10 20	0.09 27	0.21 59	0.08 31	0.05 8	0.17 15	0.19 22	0.16 19	0.15 13	0.16 9	0.11 7	0.14 5	0.15 16	0.06 9	0.08 17	0.20 59	0.19 47	0.22 19	0.20 60

testmc14	0.15 36	0.15 53	0.11 54	0.13 63	0.09 45	0.11 42	0.05 8	0.14 52	0.11 33	0.11 29	0.12 48	0.27 77	0.07 14	0.05 8	0.23 71	0.24 66	0.21 49	0.18 44	0.19 34	0.18 83	0.17 29	0.13 11	0.11 92	0.10 53	0.19 43	0.23 93	0.22 19	0.17 44

LACA3	0.18 76	0.16 63	0.13 76	0.13 63	0.11 73	0.14 79	0.09 87	0.14 52	0.14 63	0.16 76	0.12 48	0.30 87	0.11 65	0.13 102	0.23 71	0.24 66	0.19 35	0.23 83	0.22 59	0.15 58	0.23 62	0.25 99	0.08 41	0.10 53	0.23 85	0.22 78	0.29 75	0.26 94

GSStereo	0.16 56	0.18 80	0.13 76	0.13 63	0.13 86	0.12 61	0.09 87	0.12 33	0.10 25	0.16 76	0.11 42	0.22 62	0.08 31	0.05 8	0.22 63	0.25 73	0.28 88	0.20 59	0.25 78	0.16 69	0.32 95	0.19 53	0.08 41	0.10 53	0.18 35	0.16 18	0.25 43	0.16 30

LG-Stereo_L2	0.26 105	0.31 126	0.17 108	0.13 63	0.13 86	0.14 79	0.07 47	0.42 125	0.20 112	0.48 156	0.22 113	0.40 126	0.14 93	0.17 127	0.30 110	0.37 136	0.39 124	0.28 107	0.40 118	0.19 92	0.45 143	0.35 134	0.09 64	0.14 97	0.30 115	0.22 78	0.33 93	0.33 124

LG-Stereo_L1	0.27 111	0.30 123	0.17 108	0.13 63	0.13 86	0.15 87	0.08 68	0.42 125	0.21 122	0.49 169	0.20 101	0.39 123	0.15 102	0.15 114	0.30 110	0.38 140	0.39 124	0.29 117	0.40 118	0.18 83	0.47 158	0.35 134	0.08 41	0.14 97	0.30 115	0.21 69	0.37 111	0.36 135

IGEV-Stereo++	0.16 56	0.24 101	0.09 27	0.13 63	0.13 86	0.10 29	0.05 8	0.15 59	0.13 55	0.12 42	0.16 72	0.16 29	0.11 65	0.07 39	0.21 57	0.22 50	0.22 56	0.18 44	0.21 51	0.16 69	0.22 59	0.27 108	0.09 64	0.08 17	0.17 24	0.18 32	0.25 43	0.18 51

iRaftStereo_RVC	0.26 105	0.27 108	0.16 100	0.13 63	0.14 95	0.18 107	0.09 87	0.44 131	0.14 63	0.36 117	0.36 185	0.32 91	0.16 107	0.13 102	0.29 104	0.29 98	0.38 119	0.28 107	0.34 103	0.22 110	0.41 120	0.38 146	0.12 104	0.17 115	0.27 99	0.29 120	0.42 130	0.27 98

GIO	0.24 97	0.30 123	0.19 123	0.14 74	0.17 115	0.16 91	0.09 87	0.44 131	0.22 130	0.20 94	0.23 120	0.20 57	0.14 93	0.19 141	0.28 100	0.32 116	0.35 108	0.31 126	0.33 98	0.22 110	0.31 93	0.32 124	0.13 112	0.16 111	0.28 104	0.25 104	0.40 122	0.26 94

tt8	0.12 8	0.11 12	0.09 27	0.14 74	0.06 6	0.10 29	0.05 8	0.11 18	0.10 25	0.07 3	0.07 13	0.14 22	0.07 14	0.05 8	0.18 27	0.19 22	0.15 8	0.17 32	0.18 24	0.11 7	0.15 16	0.20 64	0.06 9	0.09 37	0.16 14	0.18 32	0.26 53	0.16 30

TYNG	0.12 8	0.11 12	0.08 7	0.14 74	0.06 6	0.09 16	0.05 8	0.12 33	0.09 15	0.07 3	0.07 13	0.13 17	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.20 29	0.14 5	0.17 32	0.16 9	0.11 7	0.14 5	0.19 53	0.05 3	0.08 17	0.16 14	0.18 32	0.25 43	0.16 30

over-9	0.13 14	0.11 12	0.08 7	0.14 74	0.07 13	0.11 42	0.06 28	0.11 18	0.11 33	0.10 20	0.09 27	0.24 66	0.07 14	0.06 27	0.16 7	0.19 22	0.15 8	0.15 13	0.16 9	0.11 7	0.14 5	0.15 16	0.06 9	0.08 17	0.19 43	0.19 47	0.23 23	0.20 60

WAFT-Stereo (ZS)	0.35 152	0.21 90	0.21 149	0.14 74	0.22 147	0.23 144	0.10 105	0.51 159	0.31 226	0.51 182	0.33 174	0.49 165	0.35 259	0.36 296	0.52 185	0.43 169	0.40 128	0.29 117	0.44 131	0.26 144	0.52 199	0.46 194	0.25 247	0.28 213	0.48 201	0.36 160	0.41 126	0.43 162

VIP-Stereo	0.22 95	0.20 88	0.19 123	0.14 74	0.11 73	0.13 73	0.06 28	0.29 102	0.19 103	0.19 92	0.28 148	0.28 80	0.11 65	0.12 97	0.27 94	0.28 92	0.37 115	0.26 100	0.33 98	0.21 105	0.34 102	0.21 73	0.11 92	0.15 102	0.24 89	0.22 78	0.25 43	0.30 110

GASTEREO	0.16 56	0.16 63	0.10 40	0.14 74	0.10 62	0.11 42	0.07 47	0.12 33	0.15 75	0.14 53	0.09 27	0.18 45	0.11 65	0.06 27	0.24 76	0.24 66	0.23 66	0.20 59	0.23 67	0.16 69	0.23 62	0.23 91	0.11 92	0.10 53	0.19 43	0.22 78	0.28 67	0.14 19

MSCF	0.16 56	0.15 53	0.09 27	0.14 74	0.09 45	0.11 42	0.07 47	0.11 18	0.15 75	0.14 53	0.09 27	0.17 36	0.11 65	0.06 27	0.25 82	0.23 54	0.23 66	0.20 59	0.23 67	0.15 58	0.24 71	0.21 73	0.11 92	0.10 53	0.19 43	0.22 78	0.27 58	0.15 23

MLG-Stereo_test3	0.23 96	0.17 76	0.13 76	0.14 74	0.17 115	0.16 91	0.09 87	0.21 89	0.12 48	0.21 98	0.18 86	0.35 101	0.11 65	0.15 114	0.29 104	0.26 82	0.33 98	0.28 107	0.63 205	0.18 83	0.40 116	0.41 159	0.11 92	0.15 102	0.21 73	0.21 69	0.33 93	0.27 98

RSM	0.15 36	0.16 63	0.12 65	0.14 74	0.09 45	0.14 79	0.06 28	0.10 12	0.08 9	0.09 14	0.15 65	0.14 22	0.10 59	0.07 39	0.22 63	0.25 73	0.21 49	0.20 59	0.18 24	0.17 77	0.25 76	0.18 43	0.08 41	0.10 53	0.16 14	0.16 18	0.27 58	0.15 23

L500	0.20 90	0.34 135	0.11 54	0.15 84	0.11 73	0.21 121	0.10 105	0.19 84	0.16 83	0.13 49	0.22 113	0.25 69	0.12 77	0.09 70	0.23 71	0.27 88	0.33 98	0.22 78	0.37 110	0.16 69	0.27 82	0.24 96	0.11 92	0.10 53	0.23 85	0.20 57	0.28 67	0.23 78

ACC	0.35 152	0.27 108	0.18 117	0.15 84	0.21 141	0.17 98	0.17 170	0.49 149	0.22 130	0.54 209	0.22 113	0.57 207	0.24 164	0.20 154	0.34 125	0.50 229	0.44 140	0.40 188	0.47 141	0.32 179	0.49 173	0.55 238	0.18 162	0.31 237	0.44 184	0.45 198	0.43 134	0.47 173

Cross2Single-S	0.34 147	0.33 131	0.16 100	0.15 84	0.22 147	0.16 91	0.13 128	0.48 146	0.19 103	0.50 175	0.22 113	0.56 204	0.20 132	0.17 127	0.40 146	0.53 250	0.46 153	0.38 173	0.49 147	0.29 159	0.49 173	0.58 244	0.20 194	0.27 204	0.47 197	0.31 130	0.45 140	0.46 171

LACA_dic	0.16 56	0.16 63	0.12 65	0.15 84	0.09 45	0.09 16	0.08 68	0.11 18	0.16 83	0.15 65	0.10 37	0.18 45	0.12 77	0.09 70	0.20 44	0.24 66	0.21 49	0.23 83	0.19 34	0.15 58	0.19 44	0.21 73	0.06 9	0.09 37	0.20 59	0.22 78	0.27 58	0.24 84

over v1	0.14 30	0.11 12	0.09 27	0.15 84	0.08 26	0.11 42	0.07 47	0.12 33	0.10 25	0.11 29	0.10 37	0.28 80	0.08 31	0.06 27	0.17 15	0.20 29	0.17 26	0.16 22	0.16 9	0.12 21	0.15 16	0.15 16	0.06 9	0.09 37	0.19 43	0.21 69	0.23 23	0.18 51

small-0shot	0.35 152	0.29 116	0.17 108	0.15 84	0.21 141	0.19 112	0.12 118	0.53 170	0.23 139	0.48 156	0.24 128	0.54 191	0.26 175	0.27 249	0.44 166	0.60 282	0.44 140	0.45 226	0.46 139	0.24 126	0.47 158	0.69 279	0.16 132	0.19 125	0.42 178	0.37 168	0.39 115	0.55 208

TS12	0.16 56	0.16 63	0.12 65	0.15 84	0.09 45	0.09 16	0.08 68	0.11 18	0.16 83	0.15 65	0.10 37	0.18 45	0.12 77	0.09 70	0.20 44	0.24 66	0.21 49	0.23 83	0.19 34	0.15 58	0.19 44	0.21 73	0.06 9	0.09 37	0.20 59	0.22 78	0.27 58	0.24 84

BridgeDepth_RVC	0.21 93	0.21 90	0.15 94	0.15 84	0.14 95	0.17 98	0.09 87	0.26 97	0.23 139	0.17 85	0.17 80	0.24 66	0.14 93	0.13 102	0.26 91	0.29 98	0.21 49	0.23 83	0.27 86	0.20 101	0.23 62	0.25 99	0.10 77	0.12 89	0.26 93	0.30 124	0.29 75	0.36 135
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.17 66	0.21 90	0.13 76	0.15 84	0.09 45	0.09 16	0.07 47	0.12 33	0.09 15	0.16 76	0.13 55	0.16 29	0.08 31	0.15 114	0.27 94	0.25 73	0.25 77	0.21 71	0.24 76	0.19 92	0.27 82	0.20 64	0.07 29	0.11 72	0.20 59	0.22 78	0.35 101	0.17 44

UniTT-Stereo	0.28 116	0.27 108	0.15 94	0.15 84	0.13 86	0.17 98	0.09 87	0.35 111	0.19 103	0.49 169	0.21 108	0.41 133	0.18 118	0.14 110	0.40 146	0.39 146	0.42 135	0.34 147	0.56 183	0.25 135	0.43 130	0.24 96	0.13 112	0.19 125	0.31 128	0.41 183	0.30 83	0.37 138

RAFT_CTSACE	0.30 126	0.37 155	0.15 94	0.15 84	0.15 104	0.25 155	0.18 175	0.53 170	0.20 112	0.55 218	0.18 86	0.44 145	0.29 197	0.16 122	0.29 104	0.30 105	0.37 115	0.27 103	0.37 110	0.18 83	0.38 112	0.45 185	0.10 77	0.17 115	0.30 115	0.31 130	0.60 197	0.26 94

RYNet	0.27 111	0.23 99	0.18 117	0.15 84	0.17 115	0.19 112	0.13 128	0.25 95	0.31 226	0.17 85	0.20 101	0.19 52	0.14 93	0.13 102	0.80 275	0.28 92	0.27 82	0.41 196	0.28 88	0.19 92	0.27 82	0.21 73	0.29 276	0.18 119	0.27 99	0.76 283	0.34 98	0.23 78

ACC-I	0.34 147	0.28 113	0.18 117	0.16 96	0.21 141	0.17 98	0.16 161	0.50 154	0.21 122	0.54 209	0.20 101	0.57 207	0.24 164	0.20 154	0.34 125	0.49 224	0.44 140	0.38 173	0.45 136	0.33 184	0.49 173	0.54 233	0.18 162	0.29 219	0.44 184	0.42 185	0.39 115	0.45 167

tt3	0.18 76	0.17 76	0.13 76	0.16 96	0.09 45	0.11 42	0.09 87	0.16 70	0.15 75	0.17 85	0.11 42	0.18 45	0.09 48	0.09 70	0.22 63	0.25 73	0.22 56	0.19 53	0.25 78	0.18 83	0.24 71	0.25 99	0.10 77	0.11 72	0.24 89	0.23 93	0.32 89	0.28 101

tt7	0.13 14	0.12 22	0.10 40	0.16 96	0.08 26	0.11 42	0.06 28	0.13 42	0.12 48	0.07 3	0.11 42	0.17 36	0.07 14	0.06 27	0.17 15	0.20 29	0.15 8	0.17 32	0.17 14	0.12 21	0.17 29	0.15 16	0.06 9	0.10 53	0.17 24	0.19 47	0.27 58	0.18 51

tt9	0.12 8	0.11 12	0.09 27	0.16 96	0.07 13	0.09 16	0.05 8	0.12 33	0.09 15	0.07 3	0.07 13	0.15 26	0.07 14	0.05 8	0.16 7	0.20 29	0.14 5	0.17 32	0.17 14	0.11 7	0.14 5	0.18 43	0.05 3	0.09 37	0.17 24	0.19 47	0.25 43	0.17 44

TS	0.26 105	0.27 108	0.19 123	0.16 96	0.16 110	0.22 130	0.11 111	0.41 120	0.19 103	0.17 85	0.30 161	0.35 101	0.16 107	0.15 114	0.28 100	0.30 105	0.28 88	0.27 103	0.39 114	0.21 105	0.33 99	0.30 118	0.13 112	0.17 115	0.34 144	0.28 116	0.41 126	0.42 157

MatchAttention (ZS)	0.36 158	0.28 113	0.14 89	0.16 96	0.16 110	0.27 165	0.12 118	0.49 149	0.27 179	0.48 156	0.22 113	0.52 187	0.17 111	0.23 187	0.58 201	0.51 237	0.46 153	0.31 126	0.42 125	0.29 159	0.97 327	0.50 213	0.18 162	0.18 119	0.42 178	0.32 141	0.58 188	0.41 151
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
LGtest1	0.26 105	0.19 83	0.20 137	0.16 96	0.18 123	0.16 91	0.09 87	0.28 99	0.17 90	0.22 101	0.27 143	0.29 83	0.13 88	0.14 110	0.30 110	0.31 111	0.38 119	0.33 143	0.49 147	0.25 135	0.41 120	0.41 159	0.13 112	0.16 111	0.30 115	0.24 100	0.39 115	0.31 116

SGD-Stereo	0.29 121	0.24 101	0.17 108	0.16 96	0.15 104	0.22 130	0.08 68	0.29 102	0.22 130	0.29 109	0.15 65	0.45 149	0.20 132	0.10 82	0.71 258	0.45 186	0.46 153	0.27 103	0.47 141	0.22 110	0.41 120	0.36 139	0.19 176	0.19 125	0.28 104	0.32 141	0.46 143	0.40 149

MM-Stereo_test2	0.15 36	0.19 83	0.11 54	0.16 96	0.11 73	0.08 12	0.05 8	0.14 52	0.11 33	0.20 94	0.08 25	0.12 9	0.08 31	0.09 70	0.20 44	0.22 50	0.25 77	0.20 59	0.20 45	0.18 83	0.25 76	0.21 73	0.10 77	0.10 53	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

MIF-Stereo (partial)	0.30 126	0.44 204	0.18 117	0.16 96	0.16 110	0.21 121	0.11 111	0.37 115	0.22 130	0.37 120	0.24 128	0.32 91	0.17 111	0.13 102	0.39 142	0.45 186	0.46 153	0.38 173	0.42 125	0.25 135	0.43 130	0.35 134	0.18 162	0.21 144	0.35 155	0.32 141	0.50 153	0.44 164

anonymousdsp	0.25 101	0.23 99	0.19 123	0.16 96	0.14 95	0.18 107	0.10 105	0.37 115	0.19 103	0.32 114	0.22 113	0.32 91	0.12 77	0.14 110	0.29 104	0.32 116	0.32 94	0.28 107	0.39 114	0.22 110	0.46 151	0.31 121	0.12 104	0.15 102	0.26 93	0.20 57	0.52 165	0.20 60

RAFT	0.17 66	0.13 30	0.10 40	0.16 96	0.07 13	0.21 121	0.05 8	0.25 95	0.12 48	0.14 53	0.15 65	0.16 29	0.10 59	0.05 8	0.21 57	0.20 29	0.23 66	0.15 13	0.28 88	0.13 36	0.21 56	0.17 31	0.07 29	0.10 53	0.26 93	0.24 100	0.33 93	0.23 78

FETStereo	0.28 116	0.43 194	0.16 100	0.17 108	0.15 104	0.25 155	0.12 118	0.52 164	0.18 97	0.48 156	0.19 92	0.50 174	0.18 118	0.16 122	0.30 110	0.30 105	0.39 124	0.26 100	0.39 114	0.22 110	0.40 116	0.28 112	0.15 125	0.18 119	0.30 115	0.29 120	0.42 130	0.28 101

over-6	0.16 56	0.15 53	0.10 40	0.17 108	0.08 26	0.10 29	0.07 47	0.13 42	0.20 112	0.11 29	0.15 65	0.41 133	0.09 48	0.07 39	0.18 27	0.21 40	0.17 26	0.17 32	0.19 34	0.12 21	0.16 22	0.18 43	0.08 41	0.09 37	0.20 59	0.20 57	0.25 43	0.22 74

anonymous	0.37 160	0.29 116	0.19 123	0.17 108	0.24 164	0.21 121	0.14 142	0.51 159	0.22 130	0.51 182	0.19 92	0.55 200	0.25 170	0.23 187	0.49 181	0.58 275	0.47 165	0.46 239	0.56 183	0.31 171	0.51 187	0.70 282	0.18 162	0.24 181	0.45 190	0.31 130	0.55 173	0.50 188

S2M2_XL	0.33 144	0.30 123	0.30 194	0.17 108	0.19 128	0.23 144	0.21 197	0.53 170	0.26 172	0.47 149	0.25 136	0.48 160	0.18 118	0.22 172	0.38 135	0.36 130	0.54 209	0.29 117	0.41 121	0.28 154	0.50 180	0.31 121	0.21 208	0.21 144	0.34 144	0.32 141	0.45 140	0.51 191
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Occ-G	0.18 76	0.26 106	0.15 94	0.17 108	0.14 95	0.15 87	0.07 47	0.12 33	0.11 33	0.11 29	0.22 113	0.20 57	0.09 48	0.10 82	0.28 100	0.28 92	0.25 77	0.22 78	0.29 91	0.19 92	0.26 79	0.19 53	0.10 77	0.15 102	0.19 43	0.18 32	0.29 75	0.17 44

AIO-Stereo	0.15 36	0.17 76	0.12 65	0.17 108	0.10 62	0.12 61	0.06 28	0.11 18	0.08 9	0.10 20	0.14 60	0.12 9	0.09 48	0.08 56	0.20 44	0.21 40	0.20 42	0.20 59	0.21 51	0.17 77	0.23 62	0.20 64	0.07 29	0.11 72	0.17 24	0.16 18	0.23 23	0.12 8

RSM++	0.17 66	0.18 80	0.13 76	0.17 108	0.10 62	0.14 79	0.07 47	0.13 42	0.13 55	0.12 42	0.14 60	0.17 36	0.11 65	0.08 56	0.25 82	0.27 88	0.25 77	0.21 71	0.23 67	0.18 83	0.26 79	0.21 73	0.08 41	0.10 53	0.20 59	0.18 32	0.29 75	0.18 51

AEACV	0.19 87	0.31 126	0.14 89	0.17 108	0.13 86	0.12 61	0.07 47	0.15 59	0.07 8	0.16 76	0.15 65	0.18 45	0.11 65	0.11 91	0.25 82	0.25 73	0.32 94	0.23 83	0.35 105	0.18 83	0.27 82	0.22 86	0.11 92	0.11 72	0.20 59	0.22 78	0.25 43	0.18 51

DispViT+	0.18 76	0.16 63	0.12 65	0.18 116	0.13 86	0.13 73	0.09 87	0.15 59	0.20 112	0.18 90	0.19 92	0.19 52	0.12 77	0.09 70	0.24 76	0.25 73	0.17 26	0.24 91	0.25 78	0.19 92	0.19 44	0.21 73	0.10 77	0.20 139	0.19 43	0.33 148	0.23 23	0.28 101

DEFOM-Stereo	0.21 93	0.19 83	0.12 65	0.18 116	0.13 86	0.20 117	0.08 68	0.19 84	0.14 63	0.16 76	0.23 120	0.21 59	0.10 59	0.12 97	0.27 94	0.29 98	0.34 103	0.28 107	0.32 94	0.22 110	0.32 95	0.21 73	0.12 104	0.11 72	0.26 93	0.22 78	0.47 146	0.29 106

AFF-stereo	0.30 126	0.34 135	0.26 181	0.18 116	0.17 115	0.33 197	0.11 111	0.50 154	0.23 139	0.46 144	0.28 148	0.40 126	0.16 107	0.12 97	0.27 94	0.35 123	0.37 115	0.25 95	0.57 188	0.23 118	0.38 112	0.25 99	0.17 150	0.17 115	0.37 159	0.37 168	0.48 149	0.32 119

FETCStereo	0.32 137	0.43 194	0.19 123	0.19 119	0.18 123	0.27 165	0.14 142	0.58 197	0.20 112	0.49 169	0.23 120	0.54 191	0.18 118	0.17 127	0.39 142	0.34 121	0.42 135	0.29 117	0.44 131	0.25 135	0.43 130	0.35 134	0.16 132	0.19 125	0.30 115	0.37 168	0.57 179	0.33 124

CGFBStereo	0.30 126	0.45 212	0.18 117	0.19 119	0.17 115	0.28 175	0.14 142	0.55 183	0.19 103	0.48 156	0.23 120	0.51 180	0.18 118	0.17 127	0.36 131	0.31 111	0.41 132	0.28 107	0.42 125	0.25 135	0.41 120	0.31 121	0.15 125	0.19 125	0.31 128	0.35 155	0.44 136	0.30 110

depth_test_26	0.42 179	0.52 282	0.30 194	0.19 119	0.20 137	0.22 130	0.13 128	0.68 274	0.25 161	0.73 340	0.24 128	1.00 310	0.20 132	0.23 187	0.38 135	0.53 250	0.67 311	0.40 188	0.68 218	0.31 171	0.69 272	0.44 180	0.20 194	0.19 125	0.39 169	0.41 183	0.60 197	0.47 173

DepthFocus	0.33 144	0.35 148	0.19 123	0.19 119	0.17 115	0.22 130	0.11 111	0.49 149	0.23 139	0.45 140	0.24 128	0.43 141	0.17 111	0.22 172	0.35 129	0.45 186	0.48 172	0.34 147	0.53 167	0.32 179	0.47 158	0.34 131	0.19 176	0.19 125	0.34 144	0.31 130	0.49 152	0.57 212

GEAStereo	0.18 76	0.22 93	0.15 94	0.19 119	0.14 95	0.14 79	0.09 87	0.16 70	0.13 55	0.15 65	0.11 42	0.23 63	0.08 31	0.09 70	0.25 82	0.25 73	0.27 82	0.21 71	0.23 67	0.17 77	0.34 102	0.22 86	0.10 77	0.12 89	0.19 43	0.21 69	0.30 83	0.19 58

gasm-f	0.18 76	0.22 93	0.15 94	0.19 119	0.14 95	0.14 79	0.09 87	0.16 70	0.13 55	0.15 65	0.11 42	0.23 63	0.08 31	0.09 70	0.25 82	0.25 73	0.27 82	0.21 71	0.23 67	0.17 77	0.34 102	0.22 86	0.10 77	0.12 89	0.19 43	0.21 69	0.30 83	0.19 58

AIO_rvc	0.25 101	0.34 135	0.16 100	0.19 119	0.15 104	0.18 107	0.11 111	0.39 117	0.22 130	0.30 111	0.16 72	0.32 91	0.12 77	0.18 133	0.27 94	0.26 82	0.33 98	0.22 78	0.38 113	0.20 101	0.42 128	0.44 180	0.13 112	0.14 97	0.28 104	0.22 78	0.33 93	0.21 68

LoS_RVC	0.42 179	0.45 212	0.43 269	0.19 119	0.25 170	0.24 150	0.16 161	0.44 131	0.28 187	0.51 182	0.48 223	0.42 136	0.31 223	0.22 172	0.60 212	0.45 186	0.46 153	0.41 196	0.71 227	0.30 166	0.67 263	0.51 220	0.19 176	0.32 243	0.61 261	0.44 192	0.58 188	0.61 229

tt_ll	0.42 179	0.45 212	0.43 269	0.19 119	0.25 170	0.24 150	0.16 161	0.44 131	0.28 187	0.51 182	0.48 223	0.42 136	0.31 223	0.22 172	0.60 212	0.45 186	0.46 153	0.41 196	0.71 227	0.30 166	0.67 263	0.51 220	0.19 176	0.32 243	0.61 261	0.44 192	0.58 188	0.61 229

AANet_RVC	0.28 116	0.27 108	0.23 167	0.19 119	0.28 197	0.16 91	0.16 161	0.29 102	0.30 206	0.20 94	0.27 143	0.24 66	0.21 141	0.19 141	0.45 168	0.36 130	0.33 98	0.34 147	0.29 91	0.29 159	0.27 82	0.27 108	0.22 222	0.21 144	0.34 144	0.33 148	0.42 130	0.52 193

CEFStereo	0.30 126	0.46 224	0.16 100	0.20 129	0.18 123	0.30 185	0.15 151	0.52 164	0.20 112	0.49 169	0.21 108	0.51 180	0.18 118	0.18 133	0.38 135	0.31 111	0.42 135	0.28 107	0.42 125	0.26 144	0.41 120	0.32 124	0.15 125	0.19 125	0.29 113	0.33 148	0.36 106	0.33 124

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 105	0.22 93	0.17 108	0.20 129	0.17 115	0.15 87	0.12 118	0.31 107	0.21 122	0.39 124	0.24 128	0.36 111	0.21 141	0.13 102	0.31 116	0.29 98	0.35 108	0.25 95	0.45 136	0.19 92	0.35 106	0.26 104	0.13 112	0.14 97	0.27 99	0.31 130	0.46 143	0.32 119

LGCAT	0.35 152	0.38 164	0.21 149	0.20 129	0.21 141	0.24 150	0.16 161	0.50 154	0.26 172	0.47 149	0.28 148	0.47 156	0.21 141	0.23 187	0.41 153	0.42 160	0.55 220	0.30 122	0.44 131	0.32 179	0.52 199	0.37 144	0.26 257	0.25 193	0.37 159	0.40 181	0.43 134	0.47 173

plain	0.31 135	0.43 194	0.20 137	0.20 129	0.16 110	0.20 117	0.10 105	0.41 120	0.18 97	0.48 156	0.19 92	0.34 98	0.17 111	0.10 82	0.41 153	0.44 175	0.45 147	0.40 188	0.55 177	0.24 126	0.41 120	0.34 131	0.14 123	0.21 144	0.32 135	0.33 148	0.39 115	0.48 178

TESTraft	0.37 160	0.46 224	0.21 149	0.21 133	0.23 156	0.21 121	0.16 161	0.54 176	0.31 226	0.51 182	0.23 120	0.36 111	0.36 266	0.11 91	0.85 293	0.48 217	0.45 147	0.32 133	0.48 145	0.24 126	0.46 151	0.65 264	0.12 104	0.23 170	0.37 159	0.43 188	0.57 179	0.39 143

test_4	0.34 147	0.33 131	0.27 183	0.21 133	0.18 123	0.16 91	0.11 111	0.59 205	0.26 172	0.58 245	0.25 136	0.50 174	0.20 132	0.19 141	0.33 121	0.40 152	0.45 147	0.34 147	0.41 121	0.29 159	0.45 143	0.41 159	0.16 132	0.24 181	0.38 164	0.40 181	0.59 196	0.42 157

RAFT + AFF	0.27 111	0.26 106	0.17 108	0.21 133	0.13 86	0.19 112	0.13 128	0.41 120	0.18 97	0.44 138	0.19 92	0.42 136	0.14 93	0.09 70	0.86 295	0.29 98	0.41 132	0.20 59	0.55 177	0.23 118	0.47 158	0.21 73	0.12 104	0.15 102	0.28 104	0.20 57	0.21 15	0.17 44

HUF	0.29 121	0.34 135	0.20 137	0.22 136	0.21 141	0.19 112	0.11 111	0.51 159	0.22 130	0.42 129	0.18 86	0.35 101	0.22 149	0.19 141	0.30 110	0.32 116	0.38 119	0.26 100	0.52 158	0.25 135	0.52 199	0.43 174	0.16 132	0.18 119	0.30 115	0.22 78	0.38 113	0.29 106

IGEV-Stereo+	0.27 111	0.25 104	0.14 89	0.22 136	0.14 95	0.13 73	0.07 47	0.36 112	0.20 112	0.55 218	0.23 120	0.38 120	0.14 93	0.16 122	0.26 91	0.35 123	0.40 128	0.35 157	0.48 145	0.24 126	0.44 139	0.51 220	0.12 104	0.13 93	0.28 104	0.20 57	0.34 98	0.23 78

test_for_model	0.76 303	0.45 212	0.20 137	0.22 136	0.25 170	0.22 130	0.13 128	0.62 227	0.25 161	0.57 233	0.29 154	0.75 266	0.20 132	0.19 141	0.47 172	0.51 237	10.38 429	0.39 177	0.59 193	0.34 191	0.93 315	0.50 213	0.17 150	0.21 144	0.34 144	0.36 160	0.51 154	0.49 180

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 303	0.45 212	0.20 137	0.22 136	0.25 170	0.22 130	0.13 128	0.62 227	0.25 161	0.57 233	0.29 154	0.75 266	0.20 132	0.19 141	0.47 172	0.51 237	10.38 429	0.39 177	0.59 193	0.34 191	0.93 315	0.50 213	0.17 150	0.21 144	0.34 144	0.36 160	0.51 154	0.49 180

MGS-Stereo	0.37 160	0.46 224	0.21 149	0.22 136	0.19 128	0.22 130	0.15 151	0.45 138	0.17 90	0.36 117	0.26 139	0.29 83	0.19 128	0.23 187	1.37 360	0.40 152	0.52 197	0.45 226	0.55 177	0.33 184	0.50 180	0.41 159	0.21 208	0.22 158	0.33 140	0.30 124	0.47 146	0.45 167

testlalala	0.76 303	0.45 212	0.20 137	0.22 136	0.25 170	0.22 130	0.13 128	0.62 227	0.25 161	0.57 233	0.29 154	0.75 266	0.20 132	0.19 141	0.47 172	0.51 237	10.38 429	0.39 177	0.59 193	0.34 191	0.93 315	0.50 213	0.17 150	0.21 144	0.34 144	0.36 160	0.51 154	0.49 180

GCAPDPT-zeroshot	0.76 303	0.45 212	0.20 137	0.22 136	0.25 170	0.22 130	0.13 128	0.62 227	0.25 161	0.57 233	0.29 154	0.75 266	0.20 132	0.19 141	0.47 172	0.51 237	10.38 429	0.39 177	0.59 193	0.34 191	0.93 315	0.50 213	0.17 150	0.21 144	0.34 144	0.36 160	0.51 154	0.49 180

GCAP-Stereo	0.76 303	0.45 212	0.20 137	0.22 136	0.25 170	0.22 130	0.13 128	0.62 227	0.25 161	0.57 233	0.29 154	0.75 266	0.20 132	0.19 141	0.47 172	0.51 237	10.38 429	0.39 177	0.59 193	0.34 191	0.93 315	0.50 213	0.17 150	0.21 144	0.34 144	0.36 160	0.51 154	0.49 180

TestStereo1	0.38 163	0.49 250	0.19 123	0.22 136	0.23 156	0.23 144	0.15 151	0.55 183	0.30 206	0.52 192	0.21 108	0.35 101	0.39 278	0.11 91	0.80 275	0.50 229	0.46 153	0.32 133	0.53 167	0.25 135	0.52 199	0.67 273	0.15 125	0.22 158	0.37 159	0.42 185	0.60 197	0.39 143

test_5	0.29 121	0.39 170	0.16 100	0.22 136	0.15 104	0.21 121	0.13 128	0.54 176	0.20 112	0.38 122	0.19 92	0.44 145	0.34 251	0.10 82	0.43 164	0.38 140	0.33 98	0.32 133	0.33 98	0.20 101	0.32 95	0.35 134	0.09 64	0.21 144	0.28 104	0.30 124	0.51 154	0.32 119

SA-5K	0.38 163	0.49 250	0.19 123	0.22 136	0.23 156	0.23 144	0.15 151	0.55 183	0.30 206	0.52 192	0.21 108	0.35 101	0.39 278	0.11 91	0.80 275	0.50 229	0.46 153	0.32 133	0.53 167	0.25 135	0.52 199	0.67 273	0.15 125	0.22 158	0.37 159	0.42 185	0.60 197	0.39 143

TDLM	0.24 97	0.29 116	0.22 161	0.22 136	0.27 191	0.23 144	0.18 175	0.26 97	0.19 103	0.18 90	0.38 196	0.29 83	0.21 141	0.15 114	0.24 76	0.28 92	0.32 94	0.28 107	0.25 78	0.21 105	0.28 87	0.19 53	0.16 132	0.21 144	0.24 89	0.20 57	0.28 67	0.25 90

HNOStereo	0.36 158	0.43 194	0.25 175	0.23 148	0.19 128	0.26 159	0.17 170	0.62 227	0.24 154	0.51 182	0.27 143	0.55 200	0.21 141	0.19 141	0.46 170	0.38 140	0.43 138	0.32 133	0.52 158	0.29 159	0.48 167	0.45 185	0.17 150	0.21 144	0.38 164	0.45 198	0.55 173	0.46 171

LG-G_1	0.25 101	0.22 93	0.19 123	0.23 148	0.22 147	0.22 130	0.12 118	0.28 99	0.11 33	0.21 98	0.20 101	0.35 101	0.14 93	0.18 133	0.31 116	0.30 105	0.35 108	0.32 133	0.51 153	0.24 126	0.39 114	0.26 104	0.10 77	0.15 102	0.27 99	0.24 100	0.36 106	0.34 129

LG-G	0.25 101	0.22 93	0.19 123	0.23 148	0.22 147	0.22 130	0.12 118	0.28 99	0.11 33	0.21 98	0.20 101	0.35 101	0.14 93	0.18 133	0.31 116	0.30 105	0.35 108	0.32 133	0.51 153	0.24 126	0.39 114	0.26 104	0.10 77	0.15 102	0.27 99	0.24 100	0.36 106	0.34 129

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 144	0.36 152	0.20 137	0.23 148	0.20 137	0.17 98	0.10 105	0.48 146	0.23 139	0.55 218	0.32 167	0.40 126	0.19 128	0.15 114	0.48 178	0.36 130	0.47 165	0.33 143	0.51 153	0.27 151	0.50 180	0.42 167	0.16 132	0.18 119	0.30 115	0.31 130	0.48 149	0.53 198

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 126	0.24 101	0.17 108	0.23 148	0.19 128	0.18 107	0.08 68	0.49 149	0.25 161	0.54 209	0.21 108	0.32 91	0.17 111	0.17 127	0.29 104	0.39 146	0.45 147	0.36 163	0.50 150	0.26 144	0.56 222	0.49 207	0.13 112	0.13 93	0.31 128	0.26 109	0.45 140	0.30 110

tt4	0.18 76	0.22 93	0.12 65	0.24 153	0.10 62	0.15 87	0.10 105	0.15 59	0.15 75	0.15 65	0.13 55	0.27 77	0.09 48	0.09 70	0.22 63	0.24 66	0.20 42	0.20 59	0.20 45	0.15 58	0.19 44	0.23 91	0.10 77	0.13 93	0.25 92	0.27 111	0.32 89	0.26 94

S2M2_L	0.40 169	0.42 189	0.41 261	0.24 153	0.27 191	0.35 211	0.22 206	0.51 159	0.24 154	0.61 265	0.23 120	0.43 141	0.21 141	0.31 275	0.59 206	0.49 224	0.55 220	0.36 163	0.53 167	0.34 191	0.55 217	0.38 146	0.28 269	0.27 204	0.42 178	0.43 188	0.63 207	0.66 246
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LL-Strereo2	0.34 147	0.29 116	0.21 149	0.24 153	0.19 128	0.17 98	0.13 128	0.63 243	0.26 172	0.58 245	0.23 120	0.44 145	0.22 149	0.14 110	0.41 153	0.41 156	0.47 165	0.35 157	0.73 231	0.31 171	0.47 158	0.36 139	0.21 208	0.20 139	0.32 135	0.34 154	0.51 154	0.35 132

AnonymousM	0.79 313	0.34 135	0.20 137	0.24 153	0.22 147	0.21 121	0.15 151	0.58 197	0.21 122	0.57 233	0.39 203	0.45 149	0.15 102	0.19 141	0.56 194	0.54 261	0.54 209	0.40 188	0.53 167	0.30 166	0.65 256	0.54 233	0.20 194	0.22 158	0.30 115	0.39 177	1.31 360	11.04 426

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 152	0.41 182	0.32 203	0.24 153	0.19 128	0.28 175	0.13 128	0.58 197	0.24 154	0.46 144	0.35 184	0.49 165	0.19 128	0.15 114	0.34 125	0.35 123	0.41 132	0.28 107	0.65 210	0.28 154	0.44 139	0.33 128	0.19 176	0.22 158	0.51 219	0.37 168	0.58 188	0.44 164

delet	0.24 97	0.25 104	0.22 161	0.24 153	0.20 137	0.28 175	0.16 161	0.21 89	0.18 97	0.23 103	0.26 139	0.26 72	0.15 102	0.25 225	0.32 120	0.28 92	0.31 93	0.27 103	0.24 76	0.24 126	0.31 93	0.20 64	0.16 132	0.19 125	0.28 104	0.25 104	0.32 89	0.31 116

CCAANet	0.30 126	0.29 116	0.33 206	0.24 153	0.24 164	0.25 155	0.22 206	0.30 105	0.29 195	0.25 105	0.29 154	0.52 187	0.29 197	0.19 141	0.42 161	0.36 130	0.36 112	0.30 122	0.28 88	0.23 118	0.40 116	0.27 108	0.20 194	0.19 125	0.33 140	0.31 130	0.41 126	0.43 162

DMCA	0.32 137	0.31 126	0.30 194	0.24 153	0.25 170	0.27 165	0.22 206	0.36 112	0.33 241	0.31 112	0.40 206	0.40 126	0.23 156	0.25 225	0.41 153	0.37 136	0.40 128	0.39 177	0.36 108	0.28 154	0.41 120	0.27 108	0.25 247	0.25 193	0.31 128	0.35 155	0.39 115	0.37 138

anonymousdsp2	0.38 163	0.46 224	0.30 194	0.25 161	0.23 156	0.32 190	0.18 175	0.58 197	0.23 139	0.47 149	0.38 196	0.48 160	0.23 156	0.18 133	0.40 146	0.39 146	0.44 140	0.33 143	0.88 254	0.31 171	0.48 167	0.52 227	0.17 150	0.23 170	0.41 176	0.33 148	0.61 201	0.42 157

SA	0.42 179	0.47 232	0.21 149	0.25 161	0.23 156	0.31 187	0.13 128	0.64 251	0.32 235	0.61 265	0.26 139	0.54 191	0.21 141	0.16 122	0.63 228	0.47 208	0.52 197	0.41 196	0.60 199	0.29 159	0.46 151	0.61 254	0.15 125	0.27 204	0.45 190	0.58 246	0.96 309	0.47 173

AASNet	0.28 116	0.34 135	0.22 161	0.25 161	0.26 180	0.34 205	0.25 229	0.32 109	0.17 90	0.29 109	0.36 185	0.26 72	0.18 118	0.24 206	0.36 131	0.31 111	0.34 103	0.32 133	0.32 94	0.28 154	0.35 106	0.28 112	0.17 150	0.22 158	0.30 115	0.28 116	0.35 101	0.25 90

raft+_RVC	0.35 152	0.34 135	0.26 181	0.25 161	0.23 156	0.25 155	0.18 175	0.54 176	0.26 172	0.52 192	0.43 211	0.46 152	0.23 156	0.18 133	0.42 161	0.38 140	0.43 138	0.34 147	0.61 203	0.26 144	0.43 130	0.38 146	0.13 112	0.20 139	0.39 169	0.39 177	0.58 188	0.42 157

DFGA-Net	0.28 116	0.37 155	0.16 100	0.26 165	0.15 104	0.22 130	0.15 151	0.40 118	0.21 122	0.41 127	0.24 128	0.31 89	0.17 111	0.13 102	0.42 161	0.39 146	0.38 119	0.30 122	0.42 125	0.21 105	0.36 111	0.29 114	0.13 112	0.21 144	0.31 128	0.27 111	0.51 154	0.28 101

RAFT+CT+SA	0.32 137	0.46 224	0.20 137	0.26 165	0.18 123	0.22 130	0.15 151	0.58 197	0.23 139	0.52 192	0.17 80	0.46 152	0.33 238	0.12 97	0.33 121	0.43 169	0.36 112	0.30 122	0.45 136	0.23 118	0.45 143	0.49 207	0.09 64	0.22 158	0.32 135	0.31 130	0.53 169	0.35 132

Sa-1000	0.48 212	0.47 232	0.21 149	0.26 165	0.26 180	0.31 187	0.15 151	0.65 259	0.36 259	0.63 281	0.33 174	0.50 174	0.26 175	0.30 267	0.94 318	0.49 224	0.59 259	0.45 226	0.90 256	0.32 179	0.52 199	0.75 293	0.17 150	0.27 204	0.72 296	0.53 235	1.00 321	0.49 180

ARAFT	0.34 147	0.38 164	0.23 167	0.26 165	0.21 141	0.27 165	0.14 142	0.44 131	0.24 154	0.50 175	0.30 161	0.41 133	0.16 107	0.15 114	0.67 244	0.42 160	0.50 182	0.47 247	0.51 153	0.23 118	0.53 208	0.32 124	0.16 132	0.19 125	0.43 182	0.30 124	0.52 165	0.37 138

MMNet	0.29 121	0.29 116	0.22 161	0.26 165	0.26 180	0.26 159	0.18 175	0.33 110	0.23 139	0.24 104	0.28 148	0.35 101	0.15 102	0.32 282	0.39 142	0.31 111	0.36 112	0.34 147	0.41 121	0.27 151	0.32 95	0.21 73	0.17 150	0.23 170	0.32 135	0.30 124	0.46 143	0.32 119

YMNet	0.30 126	0.31 126	0.23 167	0.27 170	0.23 156	0.26 159	0.25 229	0.36 112	0.37 270	0.25 105	0.19 92	0.40 126	0.27 184	0.29 262	0.38 135	0.47 208	0.37 115	0.28 107	0.43 130	0.19 92	0.35 106	0.33 128	0.16 132	0.19 125	0.36 157	0.29 120	0.39 115	0.35 132

CASnet	0.40 169	0.52 282	0.23 167	0.27 170	0.27 191	0.30 185	0.14 142	0.62 227	0.29 195	0.61 265	0.44 214	0.64 238	0.28 191	0.23 187	0.55 191	0.36 130	0.45 147	0.31 126	0.73 231	0.27 151	0.63 248	0.39 152	0.21 208	0.24 181	0.42 178	0.32 141	0.61 201	0.56 210
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.46 206	0.35 148	0.30 194	0.27 170	0.27 191	0.29 179	0.12 118	1.05 372	0.27 179	0.54 209	0.66 296	0.53 189	0.25 170	0.23 187	0.62 224	0.65 303	0.58 244	0.37 169	0.54 174	0.34 191	0.84 302	0.53 230	0.23 233	0.23 170	0.56 241	0.44 192	0.57 179	0.69 257

MIM_Stereo	0.32 137	0.40 178	0.25 175	0.28 173	0.20 137	0.27 165	0.14 142	0.45 138	0.18 97	0.48 156	0.25 136	0.42 136	0.18 118	0.16 122	0.36 131	0.42 160	0.44 140	0.36 163	0.47 141	0.28 154	0.47 158	0.36 139	0.12 104	0.23 170	0.29 113	0.27 111	0.47 146	0.33 124

IPLG	0.47 208	0.45 212	0.32 203	0.28 173	0.27 191	0.32 190	0.21 197	0.63 243	0.22 130	0.51 182	0.38 196	0.56 204	0.29 197	0.31 275	1.64 375	0.44 175	0.56 228	0.48 253	0.56 183	0.41 245	0.45 143	0.75 293	0.18 162	0.28 213	0.45 190	0.59 247	0.65 215	0.51 191

raftrobust	0.43 193	0.33 131	0.36 225	0.28 173	0.28 197	0.27 165	0.18 175	0.64 251	0.25 161	0.63 281	0.53 251	0.51 180	0.25 170	0.22 172	0.63 228	0.48 217	0.51 193	0.41 196	0.96 265	0.38 220	0.53 208	0.46 194	0.20 194	0.24 181	0.57 242	0.54 238	0.54 170	0.52 193

RALAANet	0.41 174	0.41 182	0.37 236	0.28 173	0.28 197	0.33 197	0.24 223	0.54 176	0.27 179	0.48 156	0.48 223	0.43 141	0.25 170	0.20 154	0.57 197	0.41 156	0.49 176	0.50 272	0.71 227	0.40 241	0.52 199	0.46 194	0.21 208	0.29 219	0.46 195	0.45 198	0.70 236	0.47 173

sCroCo_RVC	0.58 254	0.42 189	0.29 190	0.28 173	0.29 204	0.39 227	0.22 206	0.60 212	0.41 288	0.53 205	0.43 211	0.48 160	0.50 309	0.24 206	0.75 265	0.99 366	0.75 334	0.63 333	1.02 268	0.56 303	1.10 343	1.36 350	0.28 269	0.39 289	0.63 275	0.63 253	0.93 302	0.64 242

AIO_test	0.27 111	0.39 170	0.19 123	0.29 178	0.19 128	0.18 107	0.14 142	0.42 125	0.23 139	0.33 115	0.19 92	0.37 117	0.18 118	0.18 133	0.25 82	0.29 98	0.34 103	0.24 91	0.39 114	0.21 105	0.49 173	0.46 194	0.13 112	0.15 102	0.30 115	0.28 116	0.41 126	0.21 68

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 174	0.33 131	0.29 190	0.29 178	0.24 164	0.26 159	0.16 161	0.55 183	0.40 281	0.55 218	0.49 228	0.49 165	0.27 184	0.23 187	0.58 201	0.45 186	0.51 193	0.40 188	0.50 150	0.36 209	0.46 151	0.50 213	0.16 132	0.23 170	0.49 210	0.75 280	0.44 136	0.56 210

CAS	0.38 163	0.45 212	0.25 175	0.29 178	0.29 204	0.23 144	0.13 128	0.41 120	0.27 179	0.41 127	0.54 257	0.35 101	0.35 259	0.21 163	0.52 185	0.38 140	0.50 182	0.34 147	0.52 158	0.26 144	0.43 130	0.41 159	0.19 176	0.23 170	0.51 219	0.52 232	0.62 204	0.77 278

EGLCR-Stereo	0.47 208	0.49 250	0.41 261	0.29 178	0.30 214	0.44 249	0.14 142	0.57 193	0.26 172	0.57 233	0.27 143	0.58 214	0.23 156	0.21 163	0.36 131	0.47 208	0.53 206	0.45 226	0.75 238	0.32 179	0.69 272	0.93 318	0.19 176	0.24 181	0.48 201	0.49 220	1.30 359	0.70 264

rafts_anoy	0.41 174	0.51 270	0.35 216	0.29 178	0.30 214	0.33 197	0.22 206	0.59 205	0.25 161	0.51 182	0.50 237	0.48 160	0.23 156	0.17 127	0.57 197	0.46 196	0.51 193	0.50 272	0.58 192	0.34 191	0.50 180	0.43 174	0.19 176	0.28 213	0.50 214	0.47 210	0.52 165	0.53 198

sAnonymous2	0.58 254	0.41 182	0.31 200	0.29 178	0.29 204	0.45 254	0.29 251	0.71 294	0.41 288	0.48 156	0.53 251	0.51 180	0.43 291	0.23 187	0.86 295	0.84 339	0.70 322	0.67 345	1.34 291	0.60 320	0.83 298	0.98 322	0.30 280	0.35 270	0.62 267	0.72 271	0.72 241	0.73 272

CroCo_RVC	0.58 254	0.41 182	0.31 200	0.29 178	0.29 204	0.45 254	0.29 251	0.71 294	0.41 288	0.48 156	0.53 251	0.51 180	0.43 291	0.23 187	0.86 295	0.84 339	0.70 322	0.67 345	1.34 291	0.60 320	0.83 298	0.98 322	0.30 280	0.35 270	0.62 267	0.72 271	0.72 241	0.73 272

PWCDC_ROB	0.67 277	0.35 148	0.39 247	0.29 178	0.43 286	0.34 205	0.36 274	0.43 129	1.25 382	0.27 107	0.72 314	0.44 145	2.38 388	0.57 360	1.11 344	0.76 327	0.56 228	0.56 310	0.64 206	0.55 298	0.63 248	2.08 381	0.46 324	0.40 293	0.36 157	0.63 253	0.51 154	0.67 250

SCION-MonSter(vits)	0.18 76	0.34 135	0.19 123	0.30 186	0.27 191	0.27 165	0.16 161	0.11 18	0.11 33	0.14 53	0.13 55	0.17 36	0.11 65	0.07 39	0.20 44	0.23 54	0.23 66	0.17 32	0.21 51	0.15 58	0.19 44	0.18 43	0.08 41	0.08 17	0.22 77	0.18 32	0.23 23	0.24 84

DNS	0.58 254	0.66 330	0.33 206	0.30 186	0.24 164	0.49 268	0.19 186	0.62 227	0.29 195	0.56 227	0.34 178	0.96 306	0.27 184	0.20 154	1.78 387	0.58 275	0.63 290	0.40 188	1.63 311	0.46 268	1.03 333	0.68 278	0.20 194	0.23 170	0.61 261	0.49 220	0.77 255	0.63 239

IER	0.41 174	0.37 155	0.31 200	0.30 186	0.28 197	0.35 211	0.24 223	0.47 143	0.28 187	0.44 138	0.59 266	0.77 276	0.29 197	0.35 293	0.63 228	0.42 160	0.47 165	0.42 205	0.44 131	0.34 191	0.42 128	0.36 139	0.28 269	0.26 200	0.40 174	0.47 210	0.52 165	0.52 193

GMOStereo	0.42 179	0.39 170	0.21 149	0.30 186	0.26 180	0.29 179	0.19 186	0.67 267	0.30 206	0.66 306	0.32 167	0.54 191	0.33 238	0.20 154	0.40 146	0.46 196	0.50 182	0.44 216	0.68 218	0.34 191	0.51 187	0.66 267	0.16 132	0.22 158	0.58 247	0.45 198	0.82 269	0.41 151

error version	0.42 179	0.39 170	0.21 149	0.30 186	0.26 180	0.29 179	0.19 186	0.67 267	0.30 206	0.66 306	0.32 167	0.54 191	0.33 238	0.20 154	0.40 146	0.46 196	0.50 182	0.44 216	0.68 218	0.34 191	0.51 187	0.66 267	0.16 132	0.22 158	0.58 247	0.45 198	0.82 269	0.41 151

test-v	0.42 179	0.39 170	0.21 149	0.30 186	0.26 180	0.29 179	0.19 186	0.67 267	0.30 206	0.66 306	0.32 167	0.54 191	0.33 238	0.20 154	0.40 146	0.46 196	0.50 182	0.44 216	0.68 218	0.34 191	0.51 187	0.66 267	0.16 132	0.22 158	0.58 247	0.45 198	0.82 269	0.41 151

test-2	0.42 179	0.39 170	0.21 149	0.30 186	0.26 180	0.29 179	0.19 186	0.67 267	0.30 206	0.66 306	0.32 167	0.54 191	0.33 238	0.20 154	0.40 146	0.46 196	0.50 182	0.44 216	0.68 218	0.34 191	0.51 187	0.66 267	0.16 132	0.22 158	0.58 247	0.45 198	0.82 269	0.41 151

CREStereo++_RVC	0.43 193	0.42 189	0.39 247	0.30 186	0.33 229	0.27 165	0.19 186	0.57 193	0.31 226	0.58 245	0.36 185	0.58 214	0.56 322	0.23 187	0.48 178	0.50 229	0.61 276	0.34 147	0.52 158	0.30 166	0.56 222	0.42 167	0.16 132	0.29 219	0.49 210	0.44 192	0.79 262	0.69 257
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
IPLGR_C	0.42 179	0.47 232	0.23 167	0.31 194	0.22 147	0.32 190	0.18 175	0.63 243	0.23 139	0.55 218	0.50 237	0.61 227	0.31 223	0.41 312	0.87 301	0.45 186	0.52 197	0.37 169	0.55 177	0.38 220	0.56 222	0.46 194	0.19 176	0.24 181	0.44 184	0.33 148	0.58 188	0.40 149

PMTNet	0.48 212	0.48 246	0.43 269	0.31 194	0.30 214	0.27 165	0.22 206	0.54 176	0.29 195	0.57 233	0.39 203	0.59 220	0.23 156	0.23 187	0.64 234	0.59 280	0.57 237	0.37 169	1.17 279	0.33 184	0.67 263	0.40 155	0.20 194	0.21 144	0.79 320	0.59 247	0.65 215	0.92 299

DNSM	0.59 261	0.63 323	0.36 225	0.32 196	0.26 180	0.55 291	0.19 186	0.63 243	0.30 206	0.57 233	0.34 178	1.04 320	0.26 175	0.21 163	1.71 378	0.61 287	0.64 295	0.42 205	1.47 299	0.47 274	0.99 330	0.73 290	0.20 194	0.26 200	0.64 278	0.52 232	0.90 293	0.65 244

CIPLG	0.42 179	0.47 232	0.24 173	0.32 196	0.22 147	0.32 190	0.19 186	0.63 243	0.24 154	0.55 218	0.50 237	0.60 224	0.30 209	0.41 312	0.93 314	0.44 175	0.52 197	0.37 169	0.56 183	0.38 220	0.56 222	0.45 185	0.19 176	0.24 181	0.44 184	0.31 130	0.57 179	0.38 142

MIPNet	0.51 222	0.51 270	0.33 206	0.32 196	0.30 214	0.37 217	0.25 229	0.62 227	0.24 154	0.50 175	0.52 247	0.61 227	0.41 285	0.30 267	1.01 334	0.51 237	0.59 259	0.50 272	0.76 241	0.47 274	0.44 139	0.85 310	0.20 194	0.26 200	0.66 282	0.98 332	0.71 240	0.61 229

ACRE	0.42 179	0.47 232	0.22 161	0.32 196	0.22 147	0.33 197	0.18 175	0.63 243	0.23 139	0.55 218	0.50 237	0.61 227	0.30 209	0.41 312	0.91 309	0.45 186	0.52 197	0.36 163	0.55 177	0.38 220	0.57 232	0.44 180	0.19 176	0.23 170	0.44 184	0.32 141	0.58 188	0.39 143

LMCR-Stereo	0.50 217	0.46 224	0.33 206	0.32 196	0.33 229	0.42 241	0.24 223	0.57 193	0.37 270	0.55 218	0.46 221	0.65 241	0.40 282	0.26 237	0.69 249	0.49 224	0.62 284	0.49 263	1.11 275	0.57 308	0.66 259	0.64 262	0.25 247	0.32 243	0.48 201	0.49 220	0.63 207	0.65 244

GMStereo	0.41 174	0.48 246	0.25 175	0.32 196	0.32 225	0.37 217	0.28 243	0.59 205	0.30 206	0.45 140	0.36 185	0.61 227	0.31 223	0.24 206	0.45 168	0.41 156	0.54 209	0.35 157	0.73 231	0.39 236	0.51 187	0.33 128	0.23 233	0.28 213	0.48 201	0.36 160	0.68 226	0.41 151
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.38 163	0.34 135	0.34 214	0.32 196	0.33 229	0.39 227	0.29 251	0.47 143	0.33 241	0.43 131	0.41 208	0.40 126	0.30 209	0.34 287	0.61 219	0.40 152	0.46 153	0.41 196	0.52 158	0.35 207	0.35 106	0.34 131	0.25 247	0.27 204	0.38 164	0.35 155	0.55 173	0.37 138

DMCA-RVC	0.44 196	0.37 155	0.35 216	0.33 203	0.37 256	0.32 190	0.41 286	0.46 141	0.52 316	0.43 131	0.48 223	0.68 246	0.33 238	0.29 262	0.65 237	0.46 196	0.47 165	0.44 216	0.49 147	0.38 220	0.49 173	0.48 206	0.29 276	0.32 243	0.38 164	0.37 168	0.57 179	0.62 234

RASNet	0.42 179	0.45 212	0.43 269	0.33 203	0.33 229	0.37 217	0.27 238	0.58 197	0.34 248	0.47 149	0.43 211	0.49 165	0.33 238	0.25 225	0.41 153	0.41 156	0.48 172	0.39 177	0.47 141	0.30 166	0.49 173	0.40 155	0.19 176	0.44 309	0.40 174	0.46 208	0.75 249	0.63 239

castereo	0.47 208	0.36 152	0.35 216	0.34 205	0.26 180	0.26 159	0.17 170	0.56 190	0.29 195	0.60 260	0.45 217	0.68 246	0.22 149	0.20 154	0.52 185	0.58 275	0.61 276	0.39 177	0.92 258	0.36 209	0.96 324	0.76 296	0.19 176	0.24 181	0.54 232	0.64 256	0.57 179	0.58 217

trnet	0.44 196	0.51 270	0.40 252	0.34 205	0.26 180	0.27 165	0.14 142	0.62 227	0.30 206	0.60 260	0.36 185	0.73 262	0.33 238	0.24 206	0.56 194	0.57 270	0.58 244	0.34 147	0.52 158	0.31 171	0.57 232	0.42 167	0.17 150	0.30 228	0.54 232	0.48 215	0.65 215	0.69 257

iinet-f	0.52 226	0.43 194	0.36 225	0.34 205	0.25 170	0.47 262	0.25 229	0.43 129	0.27 179	0.52 192	0.94 344	0.61 227	0.44 296	0.25 225	1.06 338	0.57 270	0.52 197	0.39 177	1.51 300	0.50 280	0.58 237	0.75 293	0.26 257	0.25 193	0.52 224	0.38 174	0.76 252	0.53 198

test-3	0.55 237	0.37 155	0.37 236	0.34 205	0.33 229	0.33 197	0.22 206	0.65 259	0.27 179	0.61 265	0.34 178	0.90 297	0.31 223	0.21 163	0.60 212	0.44 175	0.55 220	0.42 205	2.59 354	0.38 220	0.56 222	1.37 351	0.16 132	0.29 219	0.48 201	0.38 174	0.69 230	0.54 205

test_1	0.55 237	0.37 155	0.37 236	0.34 205	0.33 229	0.33 197	0.22 206	0.66 264	0.27 179	0.62 275	0.34 178	0.90 297	0.31 223	0.21 163	0.61 219	0.44 175	0.55 220	0.42 205	2.58 353	0.38 220	0.56 222	1.38 353	0.16 132	0.29 219	0.48 201	0.38 174	0.69 230	0.54 205

test_3	0.56 246	0.38 164	0.36 225	0.34 205	0.33 229	0.33 197	0.21 197	0.68 274	0.29 195	0.65 294	0.33 174	0.92 299	0.35 259	0.21 163	0.60 212	0.44 175	0.56 228	0.45 226	2.68 357	0.39 236	0.55 217	1.35 349	0.15 125	0.32 243	0.51 219	0.47 210	0.67 223	0.50 188

CREStereo	0.44 196	0.51 270	0.40 252	0.34 205	0.26 180	0.28 175	0.15 151	0.61 220	0.30 206	0.58 245	0.36 185	0.72 259	0.33 238	0.24 206	0.59 206	0.59 280	0.59 259	0.34 147	0.52 158	0.31 171	0.59 241	0.42 167	0.18 162	0.30 228	0.54 232	0.48 215	0.64 211	0.69 257
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
HGLStereo	0.43 193	0.43 194	0.37 236	0.34 205	0.37 256	0.39 227	0.23 220	0.48 146	0.31 226	0.47 149	0.72 314	0.42 136	0.29 197	0.32 282	0.51 183	0.49 224	0.55 220	0.50 272	0.55 177	0.39 236	0.51 187	0.43 174	0.22 222	0.33 258	0.51 219	0.51 230	0.57 179	0.45 167

GANet	0.32 137	0.29 116	0.27 183	0.34 205	0.33 229	0.38 222	0.29 251	0.44 131	0.24 154	0.35 116	0.30 161	0.46 152	0.22 149	0.21 163	0.31 116	0.32 116	0.40 128	0.43 211	0.33 98	0.22 110	0.33 99	0.29 114	0.22 222	0.24 181	0.31 128	0.27 111	0.42 130	0.34 129

HITNet	0.38 163	0.37 155	0.28 185	0.34 205	0.29 204	0.26 159	0.19 186	0.58 197	0.32 235	0.57 233	0.45 217	0.55 200	0.30 209	0.22 172	0.51 183	0.35 123	0.44 140	0.39 177	0.41 121	0.29 159	0.41 120	0.38 146	0.20 194	0.25 193	0.39 169	0.37 168	0.70 236	0.52 193
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
coex_refinement	0.45 201	0.43 194	0.33 206	0.35 215	0.35 242	0.44 249	0.22 206	0.55 183	0.50 312	0.50 175	0.60 270	0.54 191	0.27 184	0.28 254	0.58 201	0.45 186	0.50 182	0.44 216	0.54 174	0.33 184	0.45 143	0.39 152	0.28 269	0.31 237	0.52 224	0.53 235	0.67 223	0.78 281

G2L-Stereo	0.42 179	0.39 170	0.28 185	0.35 215	0.40 274	0.34 205	0.22 206	0.54 176	0.34 248	0.52 192	0.61 279	0.50 174	0.38 275	0.26 237	0.61 219	0.44 175	0.50 182	0.40 188	0.46 139	0.33 184	0.43 130	0.39 152	0.28 269	0.27 204	0.49 210	0.54 238	0.69 230	0.49 180

4D-IteraStereo	0.40 169	0.28 113	0.33 206	0.35 215	0.24 164	0.24 150	0.15 151	0.63 243	0.28 187	0.61 265	0.39 203	0.51 180	0.22 149	0.22 172	0.48 178	0.43 169	0.49 176	0.43 211	0.66 212	0.34 191	0.63 248	0.70 282	0.14 123	0.22 158	0.39 169	0.47 210	0.63 207	0.39 143

RALCasStereoNet	0.42 179	0.50 265	0.35 216	0.35 215	0.30 214	0.31 187	0.24 223	0.60 212	0.25 161	0.56 227	0.49 228	0.58 214	0.26 175	0.18 133	0.57 197	0.46 196	0.54 209	0.49 263	0.51 153	0.34 191	0.51 187	0.41 159	0.21 208	0.31 237	0.53 228	0.49 220	0.48 149	0.58 217

MSMDNet	0.73 290	0.52 282	0.48 292	0.35 215	0.34 238	0.45 254	0.33 265	0.69 282	0.30 206	0.63 281	0.60 270	0.71 256	0.35 259	0.23 187	0.78 269	1.05 373	0.63 290	0.50 272	2.88 363	0.81 364	1.59 365	1.80 376	0.23 233	0.29 219	0.74 303	0.89 312	0.85 280	0.76 277

LoS	0.55 237	0.44 204	0.29 190	0.36 220	0.37 256	0.40 233	0.20 196	1.37 389	0.31 226	0.86 371	0.78 325	0.68 246	0.37 272	0.24 206	0.58 201	0.72 319	0.59 259	0.40 188	0.75 238	0.35 207	1.03 333	0.65 264	0.21 208	0.24 181	0.79 320	0.64 256	0.64 211	0.68 255
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.84 317	0.34 135	0.50 298	0.37 221	0.40 274	0.60 302	0.37 276	0.73 308	0.38 275	0.68 318	0.71 309	1.08 323	0.40 282	0.25 225	0.79 273	0.91 348	0.63 290	0.58 321	2.22 336	0.58 311	1.17 347	3.78 406	0.22 222	0.36 277	0.81 325	1.15 358	1.10 333	1.59 348

Anonymous3	0.79 313	0.59 311	0.42 264	0.37 221	0.42 283	0.57 296	0.50 300	0.80 334	0.64 336	0.68 318	0.49 228	1.48 348	0.54 318	0.31 275	1.53 369	1.42 408	0.88 356	0.82 377	1.45 297	0.69 351	1.31 355	1.30 347	0.40 314	0.40 293	0.74 303	0.86 305	1.03 325	0.71 266

UNet	0.44 196	0.42 189	0.40 252	0.37 221	0.36 247	0.41 235	0.28 243	0.57 193	0.35 255	0.50 175	0.49 228	0.47 156	0.34 251	0.37 301	0.53 188	0.43 169	0.54 209	0.46 239	0.56 183	0.39 236	0.47 158	0.44 180	0.27 264	0.34 262	0.44 184	0.48 215	0.58 188	0.57 212

raft_robust	0.49 215	0.44 204	0.24 173	0.38 224	0.29 204	0.32 190	0.21 197	0.73 308	0.35 255	0.69 326	0.34 178	0.57 207	0.31 223	0.24 206	0.59 206	0.53 250	0.54 209	0.46 239	0.98 266	0.37 215	0.69 272	0.94 319	0.20 194	0.28 213	0.55 237	0.69 262	0.69 230	0.60 227

GLC_STEREO	0.47 208	0.51 270	0.40 252	0.38 224	0.37 256	0.37 217	0.28 243	0.64 251	0.29 195	0.62 275	0.53 251	0.55 200	0.28 191	0.30 267	0.49 181	0.48 217	0.66 305	0.41 196	0.65 210	0.41 245	0.70 277	0.60 249	0.23 233	0.30 228	0.47 197	0.36 160	0.84 278	0.53 198

PDISCO_ROB	0.48 212	0.40 178	0.39 247	0.38 224	0.34 238	0.39 227	0.28 243	0.50 154	0.35 255	0.37 120	0.52 247	0.49 165	0.35 259	0.31 275	0.63 228	0.58 275	0.54 209	0.68 351	0.59 193	0.44 260	0.62 245	0.67 273	0.24 242	0.34 262	0.54 232	0.53 235	0.85 280	0.58 217

HLF11	0.49 215	0.47 232	0.35 216	0.39 227	0.29 204	0.36 214	0.19 186	0.86 349	0.36 259	0.49 169	0.51 243	0.51 180	0.25 170	0.24 206	0.77 267	0.47 208	0.55 220	0.48 253	1.64 312	0.37 215	0.43 130	0.49 207	0.30 280	0.30 228	0.51 219	0.59 247	0.51 154	0.61 229

TestStereo-Hl	0.66 273	0.55 293	0.55 313	0.39 227	0.38 264	0.49 268	0.33 265	0.70 290	0.50 312	0.64 288	0.87 338	0.78 277	0.39 278	0.25 225	0.90 307	0.75 325	0.62 284	0.56 310	1.93 326	0.51 283	0.67 263	1.38 353	0.26 257	0.45 314	0.59 254	0.76 283	0.89 291	0.88 295

Reg-Stereo(zero)	0.78 311	0.47 232	0.56 315	0.39 227	0.28 197	0.41 235	0.35 269	0.75 317	0.36 259	0.62 275	6.09 421	0.78 277	0.32 232	0.27 249	0.41 153	0.63 290	0.58 244	0.45 226	1.51 300	0.42 253	0.65 256	0.62 256	0.21 208	0.32 243	0.55 237	0.78 290	1.26 355	1.09 317

FLISNet	0.78 311	0.47 232	0.56 315	0.39 227	0.28 197	0.41 235	0.35 269	0.75 317	0.36 259	0.62 275	6.09 421	0.78 277	0.32 232	0.27 249	0.41 153	0.63 290	0.58 244	0.45 226	1.51 300	0.42 253	0.65 256	0.62 256	0.21 208	0.32 243	0.55 237	0.78 290	1.26 355	1.09 317

GES	0.59 261	0.52 282	0.37 236	0.39 227	0.40 274	0.53 284	0.37 276	0.59 205	0.40 281	0.56 227	0.60 270	0.50 174	0.30 209	0.41 312	0.98 327	0.63 290	0.67 311	0.55 308	2.28 337	0.56 303	0.70 277	0.56 241	0.31 287	0.42 300	0.48 201	0.48 215	0.65 215	0.68 255

HCRNet	0.32 137	0.38 164	0.20 137	0.39 227	0.17 115	0.29 179	0.18 175	0.40 118	0.18 97	0.80 359	0.40 206	0.49 165	0.18 118	0.22 172	0.38 135	0.30 105	0.38 119	0.29 117	0.40 118	0.19 92	0.33 99	0.23 91	0.19 176	0.16 111	0.26 93	0.31 130	0.51 154	0.31 116

BEATNet_4x	0.53 229	0.40 178	0.34 214	0.39 227	0.36 247	0.32 190	0.27 238	0.64 251	0.41 288	0.66 306	0.45 217	0.62 235	0.39 278	0.24 206	0.83 284	0.63 290	0.58 244	0.58 321	0.57 188	0.36 209	0.90 312	1.52 364	0.25 247	0.36 277	0.46 195	0.44 192	0.77 255	0.60 227

ADCRef	1.01 339	0.65 327	0.48 292	0.39 227	0.47 296	0.65 316	0.68 343	0.61 220	1.08 375	0.52 192	0.64 288	0.75 266	0.43 291	0.38 303	1.56 371	0.72 319	0.61 276	0.59 326	1.53 303	0.58 311	0.66 259	0.71 284	0.50 336	0.43 303	0.75 308	1.25 368	0.82 269	8.96 424

TANstereo	0.55 237	0.41 182	0.35 216	0.40 235	0.39 269	0.45 254	0.21 197	0.52 164	0.30 206	0.54 209	0.37 193	0.38 120	0.38 275	0.41 312	0.84 289	0.73 323	0.66 305	0.78 372	1.10 273	0.89 370	0.62 245	0.54 233	0.93 382	0.32 243	0.34 144	0.45 198	0.99 316	0.53 198

XX-TBD	0.55 237	0.41 182	0.35 216	0.40 235	0.39 269	0.45 254	0.21 197	0.52 164	0.30 206	0.54 209	0.37 193	0.38 120	0.38 275	0.41 312	0.84 289	0.73 323	0.66 305	0.78 372	1.10 273	0.89 370	0.62 245	0.54 233	0.93 382	0.32 243	0.34 144	0.45 198	0.99 316	0.53 198

DSFCA	0.45 201	0.50 265	0.40 252	0.40 235	0.37 256	0.44 249	0.34 267	0.46 141	0.39 278	0.40 126	0.57 263	0.49 165	0.29 197	0.24 206	0.61 219	0.44 175	0.49 176	0.49 263	0.64 206	0.39 236	0.50 180	0.51 220	0.33 295	0.35 270	0.49 210	0.50 225	0.57 179	0.58 217

CVANet_RVC	0.31 135	0.40 178	0.30 194	0.40 235	0.29 204	0.37 217	0.23 220	0.41 120	0.23 139	0.31 112	0.49 228	0.37 117	0.26 175	0.19 141	0.29 104	0.33 120	0.34 103	0.32 133	0.32 94	0.25 135	0.34 102	0.25 99	0.18 162	0.25 193	0.30 115	0.25 104	0.34 98	0.30 110

DISCO	0.45 201	0.44 204	0.29 190	0.40 235	0.38 264	0.49 268	0.43 289	0.45 138	0.43 299	0.50 175	0.57 263	0.40 126	0.29 197	0.30 267	0.61 219	0.43 169	0.55 220	0.46 239	0.69 224	0.41 245	0.48 167	0.43 174	0.26 257	0.32 243	0.47 197	0.50 225	0.62 204	0.50 188

GGDA	0.56 246	0.55 293	0.46 284	0.41 240	0.36 247	0.45 254	0.26 233	0.62 227	0.40 281	0.59 253	0.74 320	0.69 252	0.36 266	0.28 254	0.82 281	0.52 246	0.59 259	0.51 281	1.43 296	0.43 257	0.51 187	0.53 230	0.26 257	0.39 289	0.59 254	0.77 288	0.76 252	0.72 268

MSKI-zero shot	0.84 317	0.49 250	0.43 269	0.41 240	0.35 242	0.46 261	0.32 261	0.76 321	0.30 206	0.65 294	0.92 343	0.83 287	0.32 232	0.22 172	0.62 224	1.08 376	0.64 295	0.47 247	3.14 371	0.61 329	2.23 383	1.58 366	0.20 194	0.38 287	0.96 352	1.47 383	1.24 353	1.60 349

ADLNet	0.46 206	0.53 289	0.37 236	0.41 240	0.41 280	0.44 249	0.40 284	0.54 176	0.35 255	0.45 140	0.53 251	0.76 273	0.36 266	0.62 366	0.58 201	0.42 160	0.49 176	0.42 205	0.50 150	0.37 215	0.43 130	0.44 180	0.34 297	0.25 193	0.47 197	0.55 241	0.57 179	0.45 167

DLCB_ROB	0.53 229	0.50 265	0.48 292	0.41 240	0.45 289	0.43 244	0.39 282	0.55 183	0.45 300	0.57 233	0.61 279	0.70 254	0.52 315	0.41 312	0.60 212	0.47 208	0.57 237	0.48 253	0.52 158	0.43 257	0.55 217	0.47 200	0.38 309	0.42 300	0.96 352	0.79 296	0.70 236	0.62 234

DN-CSS_ROB	0.52 226	0.43 194	0.46 284	0.41 240	0.40 274	0.34 205	0.22 206	0.69 282	0.34 248	0.59 253	0.79 326	0.66 242	0.47 304	0.24 206	0.63 228	0.40 152	0.58 244	0.43 211	1.74 315	0.38 220	0.63 248	0.38 146	0.31 287	0.47 320	0.53 228	0.43 188	0.66 222	0.54 205

model_zeroshot	0.80 316	0.46 224	0.42 264	0.42 245	0.39 269	0.43 244	0.27 238	0.72 304	0.36 259	0.64 288	0.66 296	0.97 307	0.29 197	0.24 206	1.05 336	0.92 349	0.69 320	0.54 300	3.03 368	0.73 355	1.21 349	1.20 342	0.22 222	0.38 287	0.84 334	1.14 357	1.08 328	2.21 370

HH	0.84 317	0.34 135	0.99 369	0.42 245	0.36 247	0.51 277	0.42 287	0.69 282	0.34 248	0.65 294	0.38 196	1.03 316	0.26 175	0.28 254	0.66 238	1.37 402	0.61 276	0.53 294	2.39 344	0.60 320	3.55 410	1.64 368	0.25 247	0.33 258	0.83 330	1.05 347	1.09 330	1.12 324

HanStereo	0.84 317	0.34 135	0.99 369	0.42 245	0.36 247	0.51 277	0.42 287	0.69 282	0.34 248	0.65 294	0.38 196	1.03 316	0.26 175	0.28 254	0.66 238	1.37 402	0.61 276	0.53 294	2.39 344	0.60 320	3.55 410	1.64 368	0.25 247	0.33 258	0.83 330	1.05 347	1.09 330	1.12 324

TestStereo	0.45 201	0.51 270	0.38 245	0.42 245	0.30 214	0.44 249	0.26 233	0.71 294	0.28 187	0.76 349	0.32 167	0.64 238	0.32 232	0.24 206	0.47 172	0.35 123	0.54 209	0.33 143	0.78 243	0.38 220	0.63 248	0.42 167	0.24 242	0.30 228	0.53 228	0.43 188	0.75 249	0.55 208

iResNet_ROB	0.50 217	0.49 250	0.42 264	0.42 245	0.30 214	0.42 241	0.32 261	0.60 212	0.33 241	0.52 192	0.59 266	0.47 156	0.56 322	0.25 225	0.81 278	0.46 196	0.57 237	0.49 263	1.19 282	0.36 209	0.48 167	0.36 139	0.25 247	0.37 284	0.57 242	0.54 238	0.75 249	0.61 229

TestStereo_HL2	0.55 237	0.57 306	0.45 282	0.43 250	0.35 242	0.43 244	0.26 233	0.60 212	0.40 281	0.58 245	0.76 322	0.71 256	0.35 259	0.27 249	0.83 284	0.53 250	0.59 259	0.51 281	1.53 303	0.43 257	0.50 180	0.55 238	0.27 264	0.36 277	0.57 242	0.71 267	0.74 246	0.69 257

DF	0.73 290	0.48 246	0.50 298	0.43 250	0.25 170	0.54 288	0.22 206	0.71 294	0.30 206	0.60 260	0.49 228	1.11 328	0.24 164	0.21 163	0.60 212	0.78 332	0.57 237	0.50 272	5.31 384	0.49 278	0.83 298	0.76 296	0.23 233	0.27 204	0.62 267	0.68 261	1.14 336	0.96 301

castereo++	0.44 196	0.35 148	0.33 206	0.43 250	0.23 156	0.21 121	0.17 170	0.59 205	0.30 206	0.63 281	0.37 193	0.73 262	0.22 149	0.22 172	0.44 166	0.53 250	0.58 244	0.41 196	0.66 212	0.34 191	0.81 295	0.69 279	0.20 194	0.28 213	0.48 201	0.56 245	0.76 252	0.48 178

IPLGR	0.57 252	0.55 293	0.37 236	0.43 250	0.38 264	0.36 214	0.23 220	0.62 227	0.30 206	0.56 227	0.68 306	0.61 227	0.32 232	0.29 262	1.73 382	0.47 208	0.56 228	0.56 310	1.09 271	0.54 293	0.53 208	0.81 307	0.20 194	0.32 243	0.71 293	0.97 331	0.73 244	0.57 212

cross-raft	0.73 290	0.56 300	0.46 284	0.43 250	0.33 229	0.40 233	0.27 238	0.73 308	0.33 241	0.65 294	0.60 270	0.74 265	0.30 209	0.23 187	0.76 266	0.96 357	0.63 290	0.48 253	2.91 365	0.59 315	1.81 376	1.31 348	0.22 222	0.32 243	0.82 328	0.94 321	0.93 302	1.01 309

FINET	0.40 169	0.38 164	0.39 247	0.43 250	0.30 214	0.34 205	0.35 269	0.44 131	0.36 259	0.47 149	0.32 167	0.47 156	0.30 209	0.28 254	0.66 238	0.50 229	0.48 172	0.36 163	0.60 199	0.33 184	0.46 151	0.37 144	0.30 280	0.30 228	0.43 182	0.35 155	0.56 177	0.42 157

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 222	0.52 282	0.48 292	0.43 250	0.57 320	0.42 241	0.62 330	0.56 190	0.62 334	0.52 192	0.51 243	0.67 244	0.34 251	0.58 363	0.78 269	0.42 160	0.47 165	0.42 205	0.57 188	0.38 220	0.46 151	0.42 167	0.30 280	0.32 243	0.48 201	0.76 283	0.62 204	0.64 242
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ManiGeoR	0.50 217	0.51 270	0.36 225	0.44 257	0.32 225	0.38 222	0.21 197	0.69 282	0.47 308	0.53 205	0.60 270	0.60 224	0.28 191	0.23 187	0.73 262	0.47 208	0.54 209	0.49 263	1.29 289	0.38 220	0.54 212	0.56 241	0.28 269	0.34 262	0.50 214	0.73 274	0.54 170	0.57 212

HLf10	0.50 217	0.51 270	0.36 225	0.44 257	0.32 225	0.38 222	0.21 197	0.69 282	0.47 308	0.53 205	0.60 270	0.60 224	0.28 191	0.23 187	0.73 262	0.47 208	0.54 209	0.49 263	1.29 289	0.38 220	0.54 212	0.56 241	0.28 269	0.34 262	0.50 214	0.73 274	0.54 170	0.57 212

MyStereo04	0.68 282	0.52 282	0.57 317	0.44 257	0.37 256	0.35 211	0.26 233	0.68 274	0.45 300	0.62 275	0.45 217	0.68 246	0.34 251	0.25 225	1.00 331	0.68 309	0.56 228	0.53 294	3.39 373	0.56 303	0.92 314	0.64 262	0.27 264	0.41 297	0.77 315	0.92 317	0.96 309	0.66 246

STTStereo	0.53 229	0.56 300	0.54 310	0.44 257	0.52 308	0.43 244	0.59 318	0.52 164	0.46 304	0.47 149	0.55 259	0.71 256	0.42 286	0.56 355	0.87 301	0.44 175	0.49 176	0.51 281	0.54 174	0.37 215	0.51 187	0.40 155	0.32 292	0.35 270	0.52 224	0.66 259	0.68 226	0.99 307

ADCP+	0.92 325	0.59 311	0.62 328	0.44 257	0.45 289	0.55 291	0.85 356	0.65 259	1.81 400	0.48 156	1.10 358	1.62 356	0.33 238	0.42 322	1.03 335	0.52 246	0.52 197	0.48 253	1.19 282	0.38 220	0.58 237	0.60 249	0.32 292	0.30 228	0.66 282	3.45 423	0.77 255	4.14 403

APVNet	0.56 246	0.47 232	0.38 245	0.46 262	0.50 304	0.57 296	0.53 305	0.60 212	0.42 295	0.46 144	0.65 293	0.50 174	0.30 209	0.36 296	0.74 264	0.71 317	0.71 328	0.64 337	0.95 263	0.53 287	0.57 232	0.77 299	0.34 297	0.46 317	0.59 254	0.46 208	0.82 269	0.58 217

FADNet-RVC-Resample	0.57 252	0.52 282	0.42 264	0.46 262	0.39 269	0.41 235	0.40 284	0.72 304	0.42 295	0.68 318	0.51 243	1.04 320	0.43 291	0.43 325	0.96 324	0.48 217	0.56 228	0.61 331	0.85 252	0.55 298	0.52 199	0.63 258	0.34 297	0.60 345	0.58 247	0.71 267	0.55 173	0.77 278

HLf8	0.56 246	0.51 270	0.36 225	0.47 264	0.36 247	0.38 222	0.24 223	0.89 354	0.39 278	0.53 205	0.69 307	0.63 237	0.33 238	0.24 206	0.88 303	0.51 237	0.58 244	0.49 263	1.83 320	0.45 262	0.54 212	0.61 254	0.29 276	0.40 293	0.54 232	0.78 290	0.68 226	0.62 234

RTSC	0.73 290	0.49 250	0.46 284	0.47 264	0.51 307	0.55 291	0.56 313	0.67 267	0.68 340	0.54 209	0.79 326	0.57 207	0.57 326	0.41 312	1.92 391	0.77 329	0.96 367	0.58 321	1.36 294	0.56 303	0.85 304	1.11 332	0.31 287	0.53 334	0.58 247	0.65 258	0.95 306	1.26 335

R-Stereo Train	0.66 273	0.55 293	0.43 269	0.48 266	0.36 247	0.50 274	0.18 175	0.62 227	0.31 226	0.68 318	0.62 284	0.72 259	0.34 251	0.25 225	0.69 249	0.89 344	0.66 305	0.51 281	2.12 332	0.46 268	0.94 320	1.49 361	0.22 222	0.36 277	0.71 293	0.96 326	0.77 255	1.10 321

RAFT-Stereo	0.66 273	0.55 293	0.43 269	0.48 266	0.36 247	0.50 274	0.18 175	0.62 227	0.31 226	0.68 318	0.62 284	0.72 259	0.34 251	0.25 225	0.69 249	0.89 344	0.66 305	0.51 281	2.12 332	0.46 268	0.94 320	1.49 361	0.22 222	0.36 277	0.71 293	0.96 326	0.77 255	1.10 321
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.45 201	0.44 204	0.33 206	0.48 266	0.40 274	0.39 227	0.30 258	0.53 170	0.32 235	0.48 156	0.50 237	0.68 246	0.40 282	0.30 267	0.56 194	0.37 136	0.48 172	0.43 211	0.52 158	0.33 184	0.46 151	0.30 118	0.23 233	0.31 237	0.61 261	0.52 232	0.69 230	0.71 266

iResNetv2_ROB	0.52 226	0.45 212	0.32 203	0.48 266	0.39 269	0.48 266	0.28 243	0.64 251	0.34 248	0.52 192	0.66 296	0.70 254	0.55 320	0.28 254	0.67 244	0.47 208	0.50 182	0.46 239	1.12 276	0.45 262	0.57 232	0.47 200	0.29 276	0.40 293	0.55 237	0.51 230	0.81 266	0.58 217

HSM	0.54 235	0.49 250	0.47 289	0.48 266	0.47 296	0.41 235	0.37 276	0.71 294	0.37 270	0.61 265	0.65 293	0.59 220	0.48 307	0.31 275	0.70 254	0.48 217	0.64 295	0.47 247	0.75 238	0.48 277	0.63 248	0.49 207	0.26 257	0.42 300	0.62 267	0.72 271	0.87 288	0.67 250

AE-Stereo	0.54 235	0.48 246	0.44 278	0.50 271	0.35 242	0.36 214	0.28 243	0.55 183	0.29 195	0.64 288	0.31 165	0.89 296	0.31 223	0.24 206	0.55 191	0.65 303	0.68 314	0.52 290	0.87 253	0.53 287	0.72 280	0.81 307	0.21 208	0.47 320	0.79 320	0.69 262	0.94 304	0.62 234

ICVP	0.58 254	0.49 250	0.67 341	0.50 271	0.48 299	0.52 280	0.36 274	0.60 212	0.45 300	0.61 265	0.58 265	0.61 227	0.56 322	0.30 267	0.67 244	0.64 296	0.58 244	0.51 281	0.72 230	0.51 283	0.58 237	0.74 292	0.59 358	0.47 320	0.60 259	0.75 280	0.74 246	0.72 268
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AF-Net	0.53 229	0.49 250	0.44 278	0.50 271	0.53 309	0.61 306	0.54 309	0.61 220	0.55 324	0.43 131	0.66 296	0.85 290	0.42 286	0.40 308	0.64 234	0.46 196	0.46 153	0.44 216	0.60 199	0.40 241	0.45 143	0.45 185	0.41 316	0.39 289	0.50 214	0.55 241	0.81 266	0.69 257

Nwc_Net	0.53 229	0.49 250	0.44 278	0.50 271	0.53 309	0.61 306	0.54 309	0.61 220	0.55 324	0.43 131	0.66 296	0.85 290	0.42 286	0.40 308	0.64 234	0.46 196	0.46 153	0.44 216	0.60 199	0.40 241	0.45 143	0.45 185	0.41 316	0.39 289	0.50 214	0.55 241	0.81 266	0.69 257

PA-Net	0.64 270	0.67 333	0.66 338	0.50 271	0.66 339	0.50 274	0.64 333	0.65 259	0.73 343	0.54 209	0.52 247	0.58 214	0.58 328	0.59 365	0.93 314	0.57 270	0.46 153	0.54 300	0.61 203	0.54 293	0.49 173	0.66 267	0.36 302	0.52 331	0.64 278	1.24 365	0.64 211	1.32 337
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.51 222	0.51 270	0.47 289	0.50 271	0.48 299	0.48 266	0.32 261	0.53 170	0.37 270	0.51 182	0.65 293	0.57 207	0.34 251	0.30 267	0.69 249	0.44 175	0.52 197	0.47 247	0.57 188	0.42 253	0.56 222	0.49 207	0.27 264	0.35 270	0.65 281	0.74 276	0.80 263	0.75 275

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 273	0.37 155	0.23 167	0.51 277	0.74 355	0.89 347	0.49 299	0.62 227	0.26 172	1.60 418	0.31 165	2.57 370	0.26 175	0.22 172	0.46 170	0.48 217	0.58 244	0.45 226	0.93 259	0.37 215	0.63 248	0.71 284	0.19 176	0.23 170	0.58 247	0.49 220	0.89 291	1.91 362

EAI-Stereo	0.75 298	0.49 250	0.50 298	0.51 277	0.46 292	0.56 295	0.60 322	0.73 308	0.32 235	0.63 281	0.72 314	0.82 283	0.26 175	0.24 206	1.05 336	0.96 357	0.60 268	0.49 263	3.00 367	0.62 333	0.82 296	1.13 335	0.19 176	0.31 237	0.78 317	0.70 266	1.55 380	1.17 329

FADNet-RVC	0.58 254	0.50 265	0.37 236	0.51 277	0.42 283	0.39 227	0.56 313	0.68 274	0.36 259	0.64 288	0.50 237	1.13 332	0.45 297	0.34 287	0.91 309	0.53 250	0.54 209	0.45 226	1.20 284	0.51 283	0.54 212	0.52 227	0.33 295	0.51 329	0.57 242	0.75 280	0.64 211	0.81 284

TestStereo_HLe17	0.55 237	0.56 300	0.36 225	0.52 280	0.37 256	0.43 244	0.26 233	0.83 343	0.46 304	0.58 245	0.59 266	0.69 252	0.34 251	0.23 187	0.77 267	0.52 246	0.57 237	0.50 272	1.21 286	0.49 278	0.57 232	0.73 290	0.27 264	0.49 327	0.62 267	0.78 290	0.65 215	0.59 226

TestStereo_HL3	0.95 331	0.72 340	0.43 269	0.52 280	0.37 256	0.70 325	0.50 300	0.77 326	0.46 304	0.65 294	1.31 367	2.45 369	0.74 342	0.26 237	0.95 320	1.18 389	1.44 389	0.48 253	1.76 316	0.46 268	1.07 341	4.07 408	0.30 280	0.36 277	0.60 259	0.94 321	1.15 337	0.86 290

RAFT-Test	0.72 289	0.50 265	0.46 284	0.52 280	0.34 238	0.41 235	0.29 251	0.73 308	0.30 206	0.62 275	0.72 314	0.68 246	0.31 223	0.22 172	0.71 258	1.03 371	0.62 284	0.50 272	2.89 364	0.66 342	1.72 370	1.14 337	0.23 233	0.29 219	0.80 324	0.96 326	0.95 306	0.91 297

NVstereo2D	0.55 237	0.47 232	0.40 252	0.52 280	0.48 299	0.66 319	0.64 333	0.60 212	0.38 275	0.48 156	0.61 279	0.53 189	0.30 209	0.63 368	1.53 369	0.61 287	0.58 244	0.55 308	0.53 167	0.41 245	0.50 180	0.38 146	0.54 351	0.43 303	0.64 278	0.48 215	0.56 177	0.53 198

DeepPruner_ROB	0.59 261	0.44 204	0.54 310	0.52 280	0.54 313	0.49 268	0.37 276	0.61 220	0.46 304	0.60 260	0.70 308	0.61 227	0.51 313	0.32 282	1.06 338	0.58 275	0.62 284	0.59 326	0.66 212	0.47 274	0.97 327	0.72 288	0.36 302	0.44 309	0.61 261	1.00 336	0.72 241	0.58 217

Cross2Single Stereo	0.40 169	0.43 194	0.21 149	0.53 285	0.22 147	0.33 197	0.17 170	0.42 125	0.34 248	0.39 124	0.19 92	0.45 149	0.24 164	0.40 308	0.38 135	0.46 196	0.63 290	0.35 157	0.32 94	0.26 144	0.68 271	0.41 159	0.16 132	0.27 204	0.85 337	0.50 225	0.67 223	0.58 217

FSD		0.53 289	0.53 306	0.53 285	0.53 309	0.52 280	0.53 305	0.75 317	0.40 281	0.80 359	0.59 266			0.55 353	0.62 224	0.64 296			0.66 212	0.55 298				0.52 331	0.68 286	0.62 252	0.69 230	0.70 264

Any-RAFT	0.69 283	0.47 232	0.85 358	0.53 285	0.40 274	0.38 222	0.27 238	0.64 251	0.32 235	0.57 233	0.76 322	0.86 294	0.24 164	0.22 172	0.57 197	0.76 327	0.60 268	0.45 226	2.19 334	0.45 262	1.20 348	0.71 284	0.22 222	0.31 237	0.99 357	1.24 365	0.73 244	1.65 353

FADNet	0.65 271	0.55 293	0.41 261	0.53 285	0.42 283	0.49 268	0.65 338	0.74 313	0.42 295	0.66 306	0.64 288	0.81 281	0.50 309	0.36 296	1.17 350	0.51 237	0.51 193	0.53 294	1.61 310	0.53 287	0.69 272	0.59 245	0.35 301	0.41 297	0.72 296	0.88 310	0.78 261	1.06 315

GEStereo_RVC	0.71 288	0.59 311	0.40 252	0.54 289	0.50 304	0.61 306	0.51 302	0.71 294	0.41 288	0.59 253	0.51 243	0.76 273	0.46 302	0.39 304	0.96 324	0.92 349	0.78 338	0.75 365	1.94 327	0.62 333	0.80 293	1.37 351	0.31 287	0.52 331	0.61 261	0.63 253	0.86 285	1.12 324

CFNet_pseudo	0.51 222	0.44 204	0.43 269	0.54 289	0.43 286	0.53 284	0.34 267	0.62 227	0.36 259	0.61 265	0.64 288	0.57 207	0.52 315	0.35 293	0.90 307	0.50 229	0.50 182	0.47 247	0.67 216	0.36 209	0.47 158	0.42 167	0.26 257	0.33 258	0.57 242	0.60 251	0.68 226	0.73 272

XPNet_ROB	0.74 297	0.77 345	0.57 317	0.54 289	0.61 326	0.63 312	0.61 327	0.53 170	0.65 337	0.58 245	0.81 331	2.35 368	0.46 302	0.43 325	0.79 273	0.63 290	0.85 350	0.57 316	0.83 248	0.55 298	0.72 280	1.09 331	0.45 322	0.49 327	0.63 275	0.74 276	1.39 368	0.86 290

SACVNet	0.62 267	0.53 289	0.51 303	0.55 292	0.57 320	0.52 280	0.60 322	0.69 282	0.56 326	0.67 315	0.54 257	0.59 220	0.37 272	0.41 312	0.71 258	0.60 282	0.64 295	0.57 316	0.95 263	0.64 339	0.67 263	0.78 302	0.36 302	0.47 320	0.75 308	0.77 288	0.84 278	0.84 287

TRStereo	0.75 298	0.83 358	1.19 384	0.56 293	0.34 238	1.42 378	0.48 296	0.68 274	0.28 187	0.65 294	0.46 221	1.10 326	0.27 184	0.22 172	0.70 254	0.85 341	0.57 237	0.48 253	1.85 324	0.50 280	0.73 283	0.87 313	0.18 162	0.27 204	0.78 317	1.22 364	1.78 390	1.09 317

psm_up	0.56 246	0.51 270	0.53 306	0.56 293	0.45 289	0.58 299	0.35 269	0.71 294	0.66 339	0.55 218	0.53 251	0.59 220	0.50 309	0.40 308	0.63 228	0.50 229	0.59 259	0.49 263	0.84 251	0.46 268	0.51 187	0.45 185	0.31 287	0.51 329	0.70 290	0.78 290	0.80 263	0.67 250

L4000	0.20 90	0.34 135	0.09 27	0.57 295	0.12 82	0.20 117	0.07 47	0.17 77	0.17 90	0.14 53	0.17 80	0.29 83	0.11 65	0.10 82	0.21 57	0.23 54	0.27 82	0.16 22	0.37 110	0.14 46	0.25 76	0.23 91	0.07 29	0.08 17	0.22 77	0.16 18	0.28 67	0.17 44

NCCL2	0.69 283	0.73 343	0.66 338	0.57 295	0.56 317	0.51 277	0.45 291	0.70 290	0.57 327	0.68 318	0.71 309	0.66 242	0.48 307	0.39 304	0.93 314	0.72 319	0.65 302	0.57 316	0.76 241	0.57 308	0.74 285	0.88 314	0.49 332	0.60 345	0.98 354	0.95 323	0.85 280	1.16 328

DN	3.88 406	0.39 170	0.36 225	0.58 297	0.32 225	51.06 446	0.32 261	0.64 251	0.32 235	0.50 175	0.56 260	38.15 439	0.23 156	0.26 237	0.60 212	0.71 317	0.57 237	0.46 239	1.59 308	0.40 241	0.69 272	0.66 267	0.32 292	0.32 243	1.15 375	1.04 346	0.86 285	1.56 346

anonymity	3.27 401	0.41 182	1.09 381	0.58 297	0.41 280	0.47 262	0.30 258	0.79 331	0.33 241	0.61 265	69.49 447	0.85 290	0.30 209	0.24 206	0.59 206	1.02 370	0.60 268	0.43 211	1.35 293	0.60 320	0.73 283	1.82 377	0.24 242	0.29 219	1.00 360	1.24 365	1.08 328	1.47 342

AACVNet	0.55 237	0.47 232	0.40 252	0.58 297	0.61 326	0.53 284	0.37 276	0.61 220	0.40 281	0.59 253	0.64 288	0.58 214	0.33 238	0.36 296	0.69 249	0.54 261	0.58 244	0.54 300	0.69 224	0.52 286	0.54 212	0.52 227	0.36 302	0.44 309	0.59 254	0.69 262	0.82 269	0.83 286

DeepPrunerF	1.22 350	0.49 250	0.39 247	0.58 297	2.86 415	0.49 268	0.55 311	0.52 164	0.58 330	0.43 131	0.67 303	0.43 141	0.32 232	0.42 322	1.64 375	0.75 325	0.58 244	0.46 239	0.93 259	0.46 268	0.61 243	0.53 230	0.40 314	0.35 270	15.32 438	0.82 302	0.65 215	0.62 234

gcap-zeroshot	1.75 370	0.44 204	0.89 362	0.59 301	0.36 247	0.55 291	0.29 251	0.74 313	0.29 195	0.74 342	0.76 322	1.18 335	0.33 238	0.24 206	0.78 269	0.97 359	0.61 276	0.53 294	29.80 431	0.80 360	1.04 335	1.45 357	0.23 233	0.34 262	0.75 308	0.99 334	0.96 309	0.75 275

EKT-Stereo	0.75 298	0.64 326	0.54 310	0.59 301	0.47 296	0.60 302	0.73 347	0.71 294	0.29 195	0.63 281	0.66 296	0.73 262	0.30 209	0.26 237	0.86 295	1.22 394	0.68 314	0.76 368	1.46 298	0.60 320	1.75 373	1.74 374	0.21 208	0.32 243	0.93 345	0.81 299	1.06 326	0.72 268

UCFNet_RVC	0.56 246	0.78 347	0.45 282	0.59 301	0.55 316	0.52 280	0.39 282	0.58 197	0.40 281	0.59 253	0.60 270	0.82 283	0.45 297	0.32 282	0.70 254	0.42 160	0.50 182	0.50 272	0.67 216	0.45 262	0.56 222	0.47 200	0.38 309	0.41 297	0.77 315	0.71 267	0.65 215	0.86 290

GANet-ADL	0.70 286	0.59 311	0.52 304	0.60 304	0.57 320	0.61 306	0.46 293	0.68 274	0.52 316	0.65 294	0.67 303	0.76 273	0.43 291	0.39 304	1.08 341	0.79 336	0.68 314	0.52 290	1.84 323	0.64 339	0.66 259	0.86 312	0.42 319	0.43 303	0.70 290	0.87 308	0.97 312	0.89 296

RTS	1.09 343	0.59 311	0.59 320	0.60 304	0.58 323	0.96 350	0.90 360	0.80 334	0.88 359	0.59 253	0.71 309	1.28 339	0.62 331	0.51 342	2.04 394	0.98 362	1.19 378	0.77 370	2.33 341	0.85 367	0.96 324	1.16 338	0.49 332	0.65 353	1.23 378	4.43 426	1.15 337	1.45 340

RTSA	1.09 343	0.59 311	0.59 320	0.60 304	0.58 323	0.96 350	0.90 360	0.80 334	0.88 359	0.59 253	0.71 309	1.28 339	0.62 331	0.51 342	2.04 394	0.98 362	1.19 378	0.77 370	2.33 341	0.85 367	0.96 324	1.16 338	0.49 332	0.65 353	1.23 378	4.43 426	1.15 337	1.45 340

ADCL	1.27 352	0.82 356	0.64 334	0.60 304	0.53 309	0.73 330	0.91 362	0.75 317	2.78 419	0.68 318	1.01 351	0.86 294	0.50 309	0.50 340	1.27 354	0.64 296	0.66 305	0.57 316	1.20 284	0.60 320	0.98 329	0.88 314	0.50 336	0.47 320	1.60 397	1.50 388	0.88 289	11.30 427

PWC_ROB	1.18 348	0.70 337	1.06 377	0.60 304	0.71 349	0.70 325	0.98 369	0.83 343	1.55 395	0.76 349	1.40 374	1.00 310	2.46 390	0.57 360	2.17 402	0.99 366	1.15 376	0.90 381	2.37 343	0.95 373	1.63 367	2.05 380	0.44 321	0.98 385	0.81 325	0.80 297	1.24 353	2.15 367

pcwnet_v2	0.62 267	0.46 224	0.50 298	0.62 309	0.49 303	0.61 306	0.46 293	0.66 264	0.45 300	0.65 294	0.79 326	0.64 238	0.86 349	0.53 349	1.15 348	0.55 263	0.59 259	0.51 281	0.83 248	0.41 245	0.55 217	0.47 200	0.34 297	0.43 303	0.75 308	0.76 283	0.85 280	0.95 300

RP	0.58 254	0.57 306	0.72 346	0.62 309	0.56 317	0.57 296	0.64 333	0.63 243	0.61 332	0.42 129	0.81 331	0.78 277	0.53 317	0.43 325	0.68 247	0.48 217	0.53 206	0.44 216	0.64 206	0.45 262	0.51 187	0.54 233	0.37 307	0.44 309	0.62 267	0.59 247	0.83 276	0.77 278

XX-Stereo	9.49 429	0.38 164	0.36 225	0.63 311	0.28 197	0.54 288	0.28 243	0.69 282	0.28 187	0.69 326	6.24 425	1.00 310	0.29 197	0.23 187	0.70 254	1.08 376	0.60 268	0.52 290	1.58 306	0.53 287	0.76 287	0.65 264	0.18 162	0.26 200	233.61 450	0.88 310	1.01 322	1.90 361

LALA_ROB	0.86 321	0.97 372	0.67 341	0.63 311	0.69 342	0.83 341	0.67 341	0.70 290	0.80 351	0.68 318	1.10 358	2.61 372	0.58 328	0.51 342	1.11 344	0.67 306	0.86 351	0.72 358	0.89 255	0.67 346	0.80 293	1.00 325	0.49 332	0.59 343	0.73 301	0.92 317	1.16 341	1.10 321

NCC-stereo	0.67 277	0.63 323	0.59 320	0.64 313	0.65 334	0.63 312	0.69 344	0.67 267	0.74 346	0.43 131	0.81 331	0.82 283	0.70 339	0.47 333	0.82 281	0.53 250	0.58 244	0.64 337	0.80 245	0.54 293	0.56 222	0.60 249	0.53 347	0.45 314	0.75 308	0.96 326	0.92 300	0.98 305

Abc-Net	0.67 277	0.63 323	0.59 320	0.64 313	0.65 334	0.63 312	0.69 344	0.67 267	0.74 346	0.43 131	0.81 331	0.82 283	0.70 339	0.47 333	0.82 281	0.53 250	0.58 244	0.64 337	0.80 245	0.54 293	0.56 222	0.60 249	0.53 347	0.45 314	0.75 308	0.96 326	0.92 300	0.98 305
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	0.73 290	0.59 311	0.61 327	0.64 313	0.78 359	0.53 284	0.48 296	0.87 350	0.63 335	0.73 340	0.61 279	1.96 363	0.62 331	0.45 330	0.84 289	0.55 263	0.56 228	0.54 300	0.73 231	0.55 298	0.52 199	0.51 220	0.38 309	0.64 351	0.83 330	1.11 354	0.94 304	1.64 352

CASS	0.79 313	0.55 293	0.53 306	0.65 316	0.54 313	0.59 300	0.53 305	0.78 330	0.52 316	0.71 334	0.75 321	0.67 244	0.47 304	0.28 254	0.83 284	0.67 306	0.98 368	0.56 310	1.60 309	0.58 311	2.74 391	1.44 355	0.38 309	0.35 270	0.84 334	0.81 299	0.90 293	1.02 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.62 267	0.68 335	0.47 289	0.65 316	0.44 288	0.34 205	0.24 223	0.61 220	0.31 226	0.60 260	0.44 214	0.81 281	0.55 320	0.25 225	0.62 224	0.50 229	0.62 284	0.38 173	0.74 237	0.36 209	1.26 352	0.47 200	0.18 162	0.30 228	0.70 290	0.74 276	1.39 368	2.07 364

FCDSN-DC	0.69 283	0.61 318	0.62 328	0.66 318	0.61 326	0.59 300	0.60 322	0.68 274	0.42 295	0.75 346	0.42 210	0.57 207	0.36 266	0.50 340	2.43 416	0.67 306	0.80 343	0.76 368	0.64 206	0.56 303	0.70 277	0.60 249	0.47 325	0.83 373	0.66 282	0.74 276	0.61 201	0.67 250
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 335	0.62 321	0.66 338	0.67 319	0.70 348	0.66 319	0.58 317	0.74 313	0.60 331	0.85 370	5.03 414	0.95 304	1.26 364	0.45 330	0.89 305	1.03 371	0.68 314	0.54 300	2.03 330	0.68 348	0.84 302	0.79 304	0.54 351	0.47 320	0.73 301	0.95 323	1.32 361	0.63 239

AnyNet_C32	1.64 365	0.65 327	0.74 348	0.67 319	0.73 351	0.86 345	1.14 373	0.95 358	3.12 422	0.75 346	1.53 378	0.94 300	0.64 335	0.67 373	1.83 388	1.11 381	1.06 375	0.95 388	1.78 319	0.76 356	1.76 374	1.71 372	0.66 363	0.85 376	1.13 373	2.68 412	1.17 343	13.55 429

ETE_ROB	0.87 322	0.90 365	0.58 319	0.67 319	0.69 342	0.85 342	0.60 322	0.66 264	0.89 362	0.64 288	1.09 356	2.63 373	0.54 318	0.54 350	1.00 331	0.72 319	0.91 360	0.63 333	0.99 267	0.66 342	0.88 308	1.08 330	0.50 336	0.59 343	0.78 317	0.92 317	1.48 378	1.17 329

stereogan	0.67 277	0.67 333	0.62 328	0.68 322	0.73 351	0.75 335	0.64 333	0.70 290	0.57 327	0.51 182	0.64 288	1.08 323	0.62 331	0.44 328	0.83 284	0.55 263	0.56 228	0.51 281	0.91 257	0.59 315	0.59 241	0.69 279	0.47 325	0.46 317	0.59 254	0.67 260	1.16 341	0.87 293

DDVS	2.32 380	0.70 337	0.82 356	0.70 323	0.74 355	0.73 330	0.59 318	1.09 377	0.88 359	0.80 359	34.26 443	3.93 394	1.16 360	0.52 346	1.09 343	1.35 399	0.73 331	0.65 341	1.95 328	0.95 373	1.67 369	2.27 385	0.48 330	0.56 338	0.69 287	0.84 304	1.21 348	1.35 338

RGC	0.76 303	0.72 340	0.99 369	0.70 323	0.71 349	0.76 338	0.57 316	0.74 313	0.74 346	0.56 227	0.96 347	0.83 287	0.85 348	0.56 355	0.93 314	0.60 282	0.62 284	0.56 310	0.93 259	0.61 329	0.66 259	0.71 284	0.51 344	0.56 338	0.81 325	1.01 339	0.99 316	1.19 331

ADCMid	1.56 361	0.92 369	0.99 369	0.70 323	0.86 363	1.05 358	1.37 382	1.29 383	1.77 399	0.75 346	1.75 386	1.27 337	1.48 370	0.69 375	2.18 403	1.07 375	0.98 368	0.79 374	2.74 359	0.80 360	1.31 355	1.74 374	1.06 386	0.70 356	1.01 363	1.53 389	1.02 323	10.33 425

iResNet	0.92 325	0.56 300	0.62 328	0.72 326	0.68 340	0.96 350	0.55 311	0.95 358	0.57 327	0.67 315	0.82 336	1.41 346	1.51 371	0.31 275	1.49 368	0.66 305	0.75 334	0.67 345	4.08 379	0.68 348	0.72 280	0.63 258	0.41 316	0.83 373	0.72 296	0.91 316	1.02 323	0.87 293

NOSS_ROB	0.76 303	0.84 362	0.50 298	0.72 326	0.61 326	0.75 335	0.52 304	0.80 334	0.54 320	0.70 331	0.62 284	0.62 235	0.86 349	0.62 366	1.14 347	1.10 379	0.78 338	0.69 354	0.73 231	0.60 320	0.88 308	0.67 273	0.50 336	0.71 357	0.86 338	0.95 323	1.38 367	0.85 288

MLCV	0.70 286	0.49 250	0.53 306	0.73 328	0.50 304	0.65 316	0.43 289	0.81 339	0.41 288	0.71 334	0.88 339	1.01 314	0.81 346	0.28 254	0.92 312	0.43 169	0.65 302	0.52 290	2.47 348	0.45 262	0.55 217	0.72 288	0.39 313	0.54 335	0.69 287	0.80 297	0.83 276	0.72 268

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 415	0.56 300	1.25 391	0.75 329	0.69 342	1.17 365	0.81 352	0.82 342	0.80 351	0.81 362	4.78 411	1.00 310	0.37 272	0.27 249	1.13 346	1.54 411	0.70 322	0.60 329	124.50 446	0.54 293	1.43 360	2.64 391	0.22 222	0.36 277	0.91 342	1.13 356	1.13 335	2.18 368

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 349	0.49 250	1.28 394	0.75 329	0.41 280	1.04 357	0.67 341	0.77 326	0.52 316	0.78 355	5.67 420	1.03 316	0.35 259	0.26 237	0.86 295	1.39 406	0.68 314	0.70 355	2.61 355	0.64 339	2.89 395	2.21 383	0.19 176	0.43 303	1.03 366	1.15 358	1.35 364	2.41 376

SHD	0.97 337	0.56 300	0.73 347	0.75 329	0.69 342	0.66 319	0.61 327	0.99 365	0.94 369	0.77 351	1.00 350	0.94 300	1.29 366	0.54 350	2.21 404	0.98 362	0.95 365	0.70 355	2.01 329	0.80 360	1.12 344	1.71 372	0.47 325	0.77 369	0.91 342	1.01 339	0.91 295	1.22 334

GANetREF_RVC	0.77 310	0.74 344	0.68 343	0.76 332	0.65 334	0.69 324	0.60 322	0.99 365	0.73 343	0.93 376	0.52 247	1.33 343	0.72 341	0.44 328	0.85 293	0.57 270	0.67 311	0.63 333	1.13 277	0.61 329	0.77 288	0.63 258	0.59 358	0.71 357	0.89 340	0.90 314	1.15 337	0.99 307
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
SFCPSM	3.03 397	0.82 356	0.63 332	0.77 333	0.69 342	0.72 329	0.63 331	0.83 343	0.98 372	0.71 334	2.00 392	2.57 370	3.49 396	0.56 355	1.16 349	0.93 353	0.74 332	0.64 337	54.48 443	1.19 393	0.88 308	0.91 317	0.55 353	0.55 337	0.94 348	0.93 320	1.11 334	1.39 339

HSM-Net_RVC	0.75 298	0.53 289	0.60 325	0.77 333	0.62 332	0.61 306	0.37 276	0.76 321	0.49 311	0.74 342	1.71 385	1.32 342	0.80 345	0.36 296	0.72 261	0.55 263	0.64 295	0.53 294	0.78 243	0.53 287	0.67 263	0.89 316	0.43 320	0.64 351	0.94 348	1.09 351	1.07 327	1.04 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DAS	0.95 331	0.61 318	0.48 292	0.78 335	0.61 326	0.68 322	0.59 318	0.84 346	0.93 366	0.65 294	1.58 379	1.66 357	1.06 353	0.34 287	0.95 320	0.92 349	0.92 362	0.73 361	1.77 317	1.03 381	1.73 371	1.11 332	0.47 325	0.92 379	0.93 345	1.00 336	1.39 368	0.96 301

SepStereo	0.95 331	0.61 318	0.48 292	0.78 335	0.61 326	0.68 322	0.59 318	0.84 346	0.93 366	0.65 294	1.58 379	1.66 357	1.06 353	0.34 287	0.95 320	0.92 349	0.92 362	0.73 361	1.77 317	1.03 381	1.73 371	1.11 332	0.47 325	0.92 379	0.93 345	1.00 336	1.39 368	0.96 301

ADCPNet	2.08 379	0.77 345	0.87 360	0.83 337	1.21 384	0.85 342	1.59 385	1.02 370	1.35 387	0.83 367	1.97 391	1.01 314	7.76 415	0.75 380	2.35 413	1.16 387	0.95 365	0.71 357	4.05 378	0.97 376	1.30 354	1.61 367	0.72 365	0.76 366	1.52 395	1.96 401	1.21 348	16.04 432

CBMV	1.15 347	0.84 362	0.60 325	0.85 338	0.76 358	0.73 330	0.48 296	0.87 350	0.80 351	0.81 362	0.61 279	2.86 376	0.81 346	0.52 346	1.31 357	1.17 388	0.91 360	0.74 363	2.40 346	0.66 342	1.57 364	0.76 296	0.48 330	1.06 390	0.99 357	1.09 351	2.25 398	4.25 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccs_rob	1.25 351	0.79 349	0.64 334	0.86 339	0.60 325	0.89 347	0.83 355	0.99 365	0.51 315	0.77 351	6.27 426	5.90 405	1.10 357	0.51 342	1.08 341	1.10 379	0.68 314	0.66 343	1.15 278	0.70 352	1.56 363	1.66 370	0.50 336	0.54 335	0.69 287	0.78 290	0.86 285	1.20 332

CSAN	0.93 328	0.83 358	0.75 349	0.86 339	0.82 360	0.73 330	0.61 327	0.97 364	0.94 369	0.94 380	0.73 319	1.96 363	1.56 373	0.49 336	0.98 327	0.63 290	0.74 332	0.66 343	1.09 271	0.71 353	0.78 290	0.63 258	0.53 347	0.76 366	0.98 354	1.49 387	1.21 348	1.63 351

FADNet_RVC	0.92 325	0.69 336	0.55 313	0.88 341	0.75 357	0.54 288	0.51 302	0.77 326	0.54 320	0.70 331	0.96 347	1.36 344	1.06 353	0.54 350	1.85 389	0.64 296	0.80 343	0.90 381	3.34 372	0.76 356	1.00 331	1.13 335	0.37 307	0.60 345	0.66 282	0.87 308	0.97 312	1.14 327

gcap_with_dpt	0.60 264	0.57 306	0.35 216	0.89 342	0.38 264	0.47 262	0.22 206	0.71 294	0.33 241	0.69 326	0.49 228	1.11 328	0.45 297	0.29 262	0.54 189	0.69 310	0.61 276	0.54 300	1.17 279	0.41 245	0.86 305	0.79 304	0.24 242	0.34 262	0.62 267	0.50 225	0.91 295	1.03 311

GCAP-BAT	0.60 264	0.57 306	0.35 216	0.89 342	0.38 264	0.47 262	0.22 206	0.71 294	0.33 241	0.69 326	0.49 228	1.11 328	0.45 297	0.29 262	0.54 189	0.69 310	0.61 276	0.54 300	1.17 279	0.41 245	0.86 305	0.79 304	0.24 242	0.34 262	0.62 267	0.50 225	0.91 295	1.03 311

DCVSM-stereo	1.13 346	0.66 330	0.79 352	0.89 342	0.65 334	1.15 364	0.73 347	0.95 358	0.82 355	1.04 386	4.18 408	3.75 392	1.45 369	0.49 336	0.83 284	0.86 342	0.69 320	0.60 329	2.08 331	0.87 369	1.06 339	0.77 299	0.84 376	0.72 360	0.74 303	0.89 312	0.98 315	1.09 317

G-Net	1.86 372	1.00 376	1.28 394	0.89 342	0.93 367	1.10 361	0.77 350	1.63 400	2.07 406	0.99 383	2.89 400	7.30 415	1.67 377	0.55 353	1.45 363	1.75 416	1.04 371	0.93 386	2.87 362	2.72 427	1.89 377	1.47 359	0.80 373	1.02 389	1.06 367	1.71 394	2.82 415	5.60 411

PS-NSSS	0.60 264	0.81 353	0.44 278	0.89 342	0.54 313	0.71 328	0.63 331	0.64 251	0.38 275	0.64 288	0.41 208	1.52 352	0.47 304	0.41 312	0.59 206	0.42 160	0.52 197	0.45 226	0.94 262	0.42 253	0.44 139	0.29 114	0.36 302	0.34 262	0.63 275	0.69 262	0.70 236	0.80 282

dd	0.50 217	0.51 270	0.28 185	0.91 347	0.31 222	0.65 316	0.29 251	0.59 205	0.23 139	0.54 209	0.30 161	0.75 266	0.27 184	0.26 237	0.84 289	0.46 196	0.70 322	0.39 177	1.05 269	0.38 220	0.48 167	0.43 174	0.23 233	0.30 228	0.53 228	0.39 177	0.74 246	0.58 217

GwcNet-ADL	0.97 337	0.83 358	0.81 354	0.91 347	0.68 340	0.70 325	0.53 305	0.77 326	0.50 312	0.72 337	5.46 417	1.20 336	0.65 336	0.46 332	0.81 278	0.95 354	0.72 330	0.56 310	1.26 287	0.71 353	0.67 263	0.78 302	0.59 358	0.56 338	0.79 320	0.98 332	0.85 280	1.75 357

XQC	1.03 341	0.90 365	0.71 345	0.91 347	0.92 366	0.92 349	0.86 358	1.06 375	0.90 363	0.84 368	1.11 361	1.03 316	1.30 368	0.71 377	2.04 394	0.95 354	0.87 352	0.67 345	1.64 312	0.78 358	1.00 331	1.67 371	0.62 361	0.73 361	1.09 370	1.47 383	1.26 355	0.97 304

SAMSARA	1.50 358	0.79 349	1.00 373	0.93 350	0.88 364	0.86 345	0.93 364	1.57 398	1.25 382	0.96 381	1.09 356	1.27 337	2.59 391	0.83 384	2.58 418	1.19 392	1.04 371	0.91 384	2.56 351	0.99 379	1.77 375	2.23 384	0.56 355	0.98 385	2.63 408	2.81 413	2.62 411	2.56 380

ADCS	1.88 373	1.06 379	0.98 368	0.93 350	1.10 381	1.09 360	1.14 373	1.27 380	2.49 413	0.89 374	1.36 372	1.51 350	2.92 395	0.86 387	3.30 421	2.26 422	1.46 390	1.26 407	3.10 370	1.29 398	2.48 387	2.88 393	0.80 373	1.10 394	1.33 388	4.48 428	1.41 373	6.08 414

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 424	0.65 327	1.07 379	0.94 352	0.83 361	0.81 340	1.27 380	0.85 348	0.73 343	0.93 376	6.13 423	180.62 448	2.17 382	1.33 400	1.22 352	1.01 368	0.93 364	1.06 395	6.32 396	0.79 359	3.32 408	3.77 405	0.55 353	0.76 366	0.95 350	1.34 379	1.19 346	2.42 377

HBP-ISP	1.60 363	0.86 364	0.90 363	0.98 353	0.69 342	0.85 342	0.56 313	0.89 354	0.48 310	0.82 365	0.79 326	0.97 307	0.36 266	0.69 375	11.97 435	5.83 431	0.70 322	0.67 345	0.70 226	0.62 333	1.05 337	5.90 423	0.50 336	0.62 348	0.82 328	1.01 339	2.01 396	1.06 315

AMNet	1.02 340	0.98 374	0.95 365	0.98 353	1.01 371	1.03 355	0.96 368	0.87 350	0.93 366	0.97 382	1.02 352	1.10 326	0.74 342	1.06 394	0.99 330	1.09 378	1.17 377	1.04 393	1.08 270	1.05 383	1.13 345	1.04 328	0.82 375	0.98 385	1.01 363	1.07 349	1.20 347	1.27 336

DGSMNet	2.66 389	0.96 370	1.36 398	1.03 355	0.99 370	1.12 363	1.05 371	1.36 388	0.94 369	2.15 427	13.54 438	1.71 360	1.85 378	0.93 391	2.50 417	3.85 428	5.34 421	1.61 420	5.07 383	1.68 413	7.04 429	8.02 430	0.96 385	1.19 401	1.01 363	1.33 377	1.40 372	1.88 358

STTRV1_RVC		0.81 353	0.64 334	1.04 356	0.73 351	1.03 355	0.85 356	0.91 356	0.92 364	0.93 376	0.95 346	1.72 361	2.23 383	0.86 387	1.46 366	0.78 332	1.37 384	0.72 358		1.97 417	1.59 365	1.23 343		0.97 383	1.07 368	1.11 354	1.75 389	3.40 395

SANet	1.61 364	0.91 368	1.10 382	1.04 356	1.05 375	1.25 371	0.77 350	1.76 407	1.81 400	0.77 351	1.24 362	6.63 409	5.08 403	0.83 384	1.56 371	0.77 329	1.24 382	0.90 381	1.58 306	0.82 365	1.05 337	1.00 325	0.90 379	1.27 403	1.32 386	1.93 398	1.88 392	3.10 391

FAT-Stereo	1.57 362	0.78 347	1.44 399	1.10 358	1.32 389	1.05 358	0.87 359	1.28 382	0.86 357	1.21 396	5.46 417	3.07 381	1.28 365	0.66 371	1.73 382	1.34 396	0.89 358	0.94 387	1.83 320	1.08 384	2.02 378	3.90 407	0.71 364	0.98 385	0.86 338	1.21 363	1.42 374	3.03 389

PVD	1.47 357	1.04 378	1.44 399	1.10 358	1.09 380	1.19 366	1.07 372	1.91 411	2.05 405	0.79 358	1.49 377	1.54 353	1.91 380	0.89 389	2.26 408	1.35 399	1.39 385	1.09 398	2.41 347	1.14 389	1.51 362	1.98 379	0.79 371	1.08 393	1.49 394	1.82 396	1.67 385	2.10 365

SGM-Forest	0.73 290	0.71 339	0.40 252	1.13 360	0.64 333	0.74 334	0.45 291	0.68 274	0.39 278	0.61 265	0.44 214	1.16 333	1.06 353	0.49 336	0.86 295	0.61 287	0.55 220	0.46 239	0.68 218	0.44 260	0.61 243	0.49 207	0.45 322	0.44 309	0.90 341	0.86 305	1.95 394	1.47 342
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnyNet_C01	2.06 377	1.08 381	1.06 377	1.14 361	1.08 378	1.01 353	2.69 398	1.69 405	2.66 416	1.21 396	1.67 383	2.90 378	2.60 392	0.95 392	3.65 422	4.02 429	2.09 404	2.21 429	3.08 369	1.56 408	3.30 407	2.89 394	1.26 391	1.15 398	1.80 400	1.43 381	1.51 379	3.90 400

IGEV-FE	0.94 329	0.47 232	1.24 389	1.15 362	0.46 292	0.60 302	0.65 338	0.81 339	0.36 259	0.67 315	1.75 386	0.94 300	0.30 209	0.26 237	0.66 238	1.14 383	0.60 268	0.48 253	2.55 350	0.63 337	2.19 381	2.33 386	0.21 208	0.37 284	1.00 360	1.03 344	1.17 343	1.48 344

IGEV_Zeroshot_test	0.95 331	0.47 232	1.24 389	1.15 362	0.46 292	0.60 302	0.65 338	0.81 339	0.36 259	0.66 306	1.86 390	0.94 300	0.30 209	0.26 237	0.66 238	1.14 383	0.60 268	0.48 253	2.56 351	0.63 337	2.23 383	2.36 387	0.21 208	0.37 284	1.00 360	1.03 344	1.17 343	1.48 344

S-Stereo	1.54 360	0.81 353	0.83 357	1.15 362	1.16 382	1.29 373	1.56 384	1.02 370	1.09 376	1.25 399	4.20 409	4.10 397	1.10 357	0.66 371	2.16 401	1.63 413	0.90 359	1.05 394	2.20 335	1.10 386	1.26 352	3.12 398	1.31 399	1.17 400	0.84 334	1.18 360	1.21 348	2.18 368

iRaft-Stereo_20w	1.06 342	0.49 250	1.34 397	1.18 365	0.46 292	0.78 339	0.46 293	0.76 321	0.37 270	0.74 342	6.16 424	0.84 289	0.29 197	0.26 237	0.81 278	0.97 359	0.59 259	0.44 216	1.72 314	0.61 329	1.04 335	1.56 365	0.21 208	0.25 193	0.92 344	1.31 374	1.45 376	2.71 382

pmcnn	1.66 366	0.80 352	0.52 304	1.19 366	1.01 371	1.21 368	0.93 364	0.96 363	0.54 320	0.74 342	2.66 399	3.98 396	5.06 402	0.31 275	1.65 377	1.40 407	1.20 380	0.91 384	3.99 377	0.95 373	4.45 420	1.02 327	0.90 379	0.90 378	1.07 368	1.01 339	2.43 405	3.03 389

ITSA-stereo	1.12 345	0.72 340	0.59 320	1.20 367	0.84 362	0.64 315	0.64 333	0.95 358	0.78 349	0.84 368	2.54 397	1.39 345	1.23 362	0.81 383	1.20 351	1.01 368	0.83 348	0.67 345	1.56 305	0.62 333	1.08 342	1.46 358	0.56 355	0.71 357	0.95 350	1.27 370	0.99 316	4.08 402

DPSNet	2.61 386	0.83 358	0.77 351	1.21 368	1.24 385	1.34 375	0.93 364	1.08 376	1.49 393	0.78 355	0.86 337	6.91 411	3.85 397	0.58 363	4.58 426	2.54 423	1.43 388	1.24 405	14.95 422	1.34 399	4.83 424	8.01 429	1.75 403	1.40 408	1.47 392	1.95 400	1.60 384	1.66 354

MFN_U_SF_RVC	1.68 368	1.06 379	0.88 361	1.25 369	1.01 371	1.53 381	2.07 391	1.38 390	1.17 379	1.51 412	2.95 401	2.00 365	1.57 374	2.05 404	2.38 414	0.98 362	0.87 352	0.82 377	6.78 397	1.11 388	2.21 382	2.38 388	0.65 362	1.11 395	1.23 378	1.33 377	1.28 358	1.69 356

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 353	0.90 365	0.63 332	1.27 370	0.90 365	1.21 368	2.21 393	1.27 380	1.18 380	1.00 384	0.91 342	1.80 362	1.16 360	1.07 395	1.48 367	0.77 329	0.70 322	0.58 321	2.75 360	0.67 346	1.39 359	2.93 395	0.85 378	0.73 361	1.47 392	1.68 393	1.33 362	2.96 387

ACV-stereo	8.39 426	1.01 377	0.97 367	1.29 371	0.73 351	1.48 380	0.95 367	0.88 353	1.10 377	1.07 387	1.33 371	1.06 322	23.12 429	0.52 346	4.00 424	3.78 426	1.05 373	0.79 374	168.94 447	1.91 416	3.64 412	1.44 355	0.72 365	0.74 364	0.74 303	0.90 314	1.43 375	1.03 311

MFMNet_re	1.51 359	1.18 384	1.12 383	1.29 371	1.16 382	1.63 384	1.32 381	1.30 385	1.63 396	1.14 392	1.38 373	2.64 374	1.63 376	0.90 390	2.27 409	1.35 399	1.58 391	1.32 413	3.69 374	1.24 396	2.10 379	1.26 346	1.16 388	1.24 402	1.11 371	1.02 343	1.59 382	1.60 349

UDGNet	0.67 277	0.66 330	0.42 264	1.35 373	1.02 374	1.21 368	0.91 362	0.60 212	0.41 288	0.52 192	0.60 270	0.56 204	0.23 156	1.19 396	0.66 238	0.45 186	0.56 228	0.51 281	0.73 231	0.53 287	0.64 255	0.67 273	0.79 371	0.29 219	0.72 296	0.55 241	0.63 207	0.66 246

CBMV_ROB	1.71 369	0.79 349	0.65 337	1.35 373	1.07 377	1.01 353	0.74 349	1.01 369	0.54 320	0.72 337	0.81 331	9.80 424	5.90 409	0.57 360	1.42 362	0.69 310	0.80 343	0.58 321	5.38 386	1.22 394	0.95 323	0.55 238	0.53 347	0.62 348	1.22 377	1.45 382	2.72 414	2.94 386

FC-DCNN	0.88 323	0.96 370	1.23 388	1.36 375	0.93 367	1.26 372	0.82 353	0.91 356	0.78 349	0.87 372	0.63 287	1.08 323	0.42 286	0.56 355	0.88 303	0.69 310	0.81 346	0.68 351	0.81 247	0.59 315	0.78 290	0.59 245	0.50 336	0.77 369	1.11 371	0.99 334	1.21 348	1.57 347

dad	0.89 324	0.57 306	0.37 236	1.42 376	0.65 334	0.75 335	2.23 395	1.43 391	0.36 259	0.93 376	0.38 196	0.85 290	0.76 344	0.32 282	0.97 326	0.52 246	0.78 338	0.45 226	1.87 325	0.41 245	0.74 285	0.41 159	0.30 280	0.47 320	1.15 375	0.47 210	2.64 412	1.96 363

MADNet+	1.96 376	1.18 384	1.26 392	1.45 377	1.28 386	1.10 361	2.21 393	1.88 409	1.41 390	1.33 404	1.32 369	2.29 367	2.23 383	1.25 399	4.58 426	1.87 419	2.55 412	1.13 402	2.73 358	1.63 411	3.69 413	3.33 401	1.26 391	2.09 427	1.93 402	1.47 383	1.59 382	2.77 383

edge stereo	1.82 371	1.16 383	2.22 412	1.46 378	1.28 386	1.58 382	1.38 383	1.67 404	1.30 384	1.20 395	3.42 405	4.33 399	2.26 386	0.80 382	1.41 361	1.46 409	1.05 373	0.83 380	5.42 387	0.97 376	1.34 357	3.76 404	0.95 384	0.88 377	1.26 384	1.20 361	1.70 387	2.91 385

FC-DCNN v2	0.94 329	0.98 374	1.28 394	1.47 379	0.95 369	1.33 374	0.82 353	1.05 372	0.80 351	0.87 372	0.66 296	1.11 328	0.67 338	0.56 355	0.91 309	0.69 310	0.81 346	0.68 351	0.83 248	0.59 315	0.78 290	0.59 245	0.50 336	0.78 371	1.25 383	1.09 351	1.35 364	1.89 359

G4	0.53 229	0.62 321	0.18 117	1.49 380	0.24 164	1.37 376	0.21 197	0.49 149	0.23 139	0.46 144	0.24 128	0.95 304	0.21 141	0.22 172	0.30 110	0.36 130	0.49 176	0.31 126	2.29 338	0.24 126	0.77 288	0.45 185	0.73 367	0.18 119	0.33 140	0.28 116	0.40 122	0.33 124

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 367	1.25 388	1.05 375	1.56 381	1.08 378	1.20 367	3.18 405	1.50 394	2.10 407	1.30 403	0.98 349	1.50 349	1.04 352	1.66 402	1.71 378	1.18 389	0.84 349	1.01 390	6.24 394	1.15 392	1.43 360	3.23 400	1.19 389	1.14 397	1.52 395	1.29 372	1.09 330	2.78 384

CC-Net-ROB	0.96 335	1.18 384	0.70 344	1.56 381	1.06 376	1.63 384	1.20 378	0.79 331	0.61 332	0.81 362	0.56 260	3.07 381	0.57 326	0.85 386	0.68 247	0.44 175	0.71 328	0.63 333	1.40 295	0.57 308	0.58 237	0.43 174	1.91 404	0.46 317	0.83 330	0.83 303	0.77 255	1.20 332

SPS-STEREO	1.93 375	1.27 389	1.21 386	1.60 383	1.34 390	1.44 379	1.17 376	1.66 401	1.36 389	1.38 406	3.67 406	3.02 380	1.29 366	1.05 393	1.85 389	1.83 418	1.58 391	1.37 415	8.86 406	1.34 399	3.07 401	1.47 359	1.27 395	1.37 405	1.42 391	1.28 371	2.02 397	1.89 359
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM0	8.30 425	1.08 381	0.95 365	1.66 384	1.42 392	1.59 383	1.96 389	2.27 415	2.36 409	1.66 419	3.94 407	4.10 397	6.30 413	0.63 368	62.38 448	74.74 448	1.69 395	1.06 395	12.18 416	2.23 420	4.96 425	9.29 433	0.92 381	1.29 404	1.95 404	2.97 416	3.66 424	14.83 431

SGM_RVC	2.81 393	1.46 393	0.85 358	1.76 385	1.28 386	1.68 386	1.19 377	1.56 397	1.14 378	0.82 365	1.70 384	7.09 412	2.67 394	0.42 322	0.92 312	0.57 270	0.75 334	0.57 316	11.20 415	0.66 342	0.94 320	0.46 194	0.51 344	0.84 375	1.97 405	1.64 392	5.04 429	26.13 437
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	3.81 405	1.38 391	1.26 392	1.80 386	1.47 394	1.93 388	1.71 387	1.47 393	1.33 385	1.34 405	6.67 429	9.59 423	12.99 423	1.20 397	1.73 382	1.47 410	1.42 387	1.24 405	11.11 414	1.37 401	3.07 401	2.13 382	1.27 395	1.42 411	1.69 398	1.26 369	2.90 416	26.50 438

FBW_ROB	1.34 354	1.42 392	1.08 380	2.01 387	1.42 392	1.37 376	1.63 386	0.99 365	0.70 341	0.72 337	1.02 352	2.05 366	0.91 351	1.47 401	1.24 353	0.60 282	0.88 356	0.65 341	6.08 393	0.59 315	1.06 339	0.81 307	1.48 401	1.12 396	0.99 357	1.20 361	0.99 316	1.66 354

G2	0.65 271	0.97 372	0.19 123	2.38 388	0.29 204	2.24 391	0.28 243	0.59 205	0.22 130	0.52 192	0.26 139	0.99 309	0.22 149	0.26 237	0.33 121	0.35 123	0.64 295	0.32 133	2.63 356	0.22 110	0.67 263	0.45 185	1.15 387	0.19 125	0.32 135	0.26 109	0.37 111	0.29 106

G3	0.73 290	1.21 387	0.25 175	2.41 389	0.31 222	2.15 390	0.31 260	0.65 259	0.28 187	0.58 245	0.28 148	1.31 341	0.29 197	0.39 304	0.35 129	0.38 140	0.64 295	0.36 163	2.92 366	0.26 144	0.86 305	0.51 220	1.29 398	0.20 139	0.38 164	0.30 124	0.40 122	0.36 135

UDG	1.35 355	2.24 400	0.81 354	2.58 390	2.45 406	2.48 392	2.57 397	0.76 321	0.86 357	0.77 351	1.08 355	1.51 350	0.56 322	2.59 406	1.06 338	0.69 310	1.89 400	0.80 376	2.31 339	0.97 376	1.24 351	0.98 322	1.43 400	0.62 348	0.74 303	0.81 299	0.95 306	0.81 284

MeshStereo	3.62 404	1.54 394	1.05 375	2.64 391	1.72 396	2.05 389	1.15 375	2.40 417	1.41 390	0.90 375	6.48 427	9.56 422	7.42 414	0.49 336	11.75 433	1.94 420	0.87 352	0.74 363	8.79 404	0.80 360	8.36 430	8.07 431	0.73 367	1.07 391	3.39 418	2.15 406	5.22 430	4.99 407
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
ELAS_RVC	3.22 399	2.01 397	1.85 407	2.66 392	2.07 399	5.08 423	2.06 390	2.41 418	1.89 402	1.74 422	4.78 411	8.00 416	8.02 416	0.74 379	2.38 414	0.81 337	1.75 397	1.14 403	3.97 376	1.27 397	4.64 423	7.61 427	1.26 391	1.74 421	6.58 430	3.21 419	3.39 419	3.80 399
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 356	2.18 398	0.79 352	2.67 393	2.43 405	2.57 393	2.52 396	0.80 334	0.84 356	0.63 281	0.94 344	1.57 355	0.45 297	2.65 410	0.94 318	0.78 332	1.99 402	0.75 365	2.31 339	0.91 372	1.16 346	0.97 321	2.71 408	0.56 338	0.72 296	0.71 267	0.97 312	0.85 288

GOStereo-base	0.75 298	1.30 390	0.22 161	2.69 394	0.31 222	2.57 393	0.35 269	0.79 331	0.23 139	0.56 227	0.29 154	1.43 347	0.24 164	0.35 293	0.38 135	0.34 121	0.75 334	0.35 157	2.75 360	0.23 118	0.91 313	0.45 185	1.24 390	0.19 125	0.30 115	0.25 104	0.36 106	0.27 98

DispFullNet	4.17 407	3.20 417	4.34 431	2.72 395	2.46 407	2.92 396	2.70 399	2.79 426	1.90 403	4.51 437	6.62 428	8.91 420	4.83 400	2.59 406	2.00 393	8.18 434	3.24 417	1.98 423	24.96 428	2.93 429	3.99 415	3.36 402	1.71 402	1.15 398	1.36 389	1.32 376	2.36 404	3.65 398

SGM-ForestM	2.61 386	4.20 427	0.93 364	2.78 396	1.37 391	3.57 405	2.93 402	2.59 420	1.51 394	0.70 331	1.32 369	7.25 413	5.36 406	0.47 333	0.89 305	0.53 250	0.79 342	0.54 300	7.58 399	0.60 320	0.82 296	0.47 200	0.51 344	0.80 372	4.97 425	3.66 424	7.05 433	6.30 415

MADNet++	5.64 414	3.51 424	3.77 430	2.84 397	4.62 429	3.02 398	3.65 411	4.36 429	5.03 428	4.18 436	5.07 415	6.45 408	5.92 410	6.18 433	7.04 429	6.82 432	4.71 420	4.00 433	8.03 401	5.83 433	9.92 434	16.38 438	2.32 405	4.34 436	3.95 424	11.38 435	4.93 428	4.01 401

PSMNet_ROB	2.71 390	3.39 422	1.92 409	2.87 398	2.04 398	4.01 415	3.50 410	1.46 392	1.41 390	1.59 417	3.34 402	3.52 388	4.97 401	4.50 425	1.61 374	0.95 354	1.87 399	1.06 395	8.62 403	1.63 411	2.32 385	1.51 363	5.43 429	1.37 405	1.98 406	1.94 399	1.91 393	2.39 375

ELAS	3.38 403	2.19 399	1.79 405	2.99 399	2.37 403	3.32 400	2.09 392	2.60 421	2.85 420	1.28 401	4.85 413	8.61 418	8.02 416	0.76 381	2.90 419	0.81 337	1.80 398	1.10 399	4.19 380	1.10 386	4.53 421	7.86 428	1.26 391	1.63 416	7.08 431	4.79 429	3.66 424	4.87 406
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.71 390	2.26 401	1.57 402	3.00 400	2.25 401	3.01 397	3.02 403	1.77 408	2.35 408	1.52 414	1.62 381	3.94 395	5.12 404	2.64 409	2.22 405	1.38 404	2.65 413	1.36 414	4.86 382	1.54 407	2.76 393	4.79 414	2.70 407	1.73 420	2.71 410	2.59 411	2.68 413	5.02 408

SQANet	1.90 374	2.70 405	1.03 374	3.09 401	2.17 400	3.29 399	2.70 399	0.95 358	0.65 337	1.00 384	0.71 309	2.69 375	1.10 357	2.30 405	0.78 269	0.55 263	1.02 370	0.72 358	9.92 410	0.68 348	2.11 380	1.25 344	3.28 409	0.58 342	0.98 354	1.31 374	1.33 362	2.34 372

ACVNet-4b	2.35 384	2.75 408	1.60 403	3.13 402	2.29 402	3.52 403	3.67 412	1.35 387	1.35 387	1.27 400	0.72 314	3.26 385	2.62 393	3.04 416	0.98 327	0.78 332	2.13 405	1.02 391	9.04 407	1.23 395	2.74 391	3.39 403	4.08 412	0.92 379	1.24 381	1.29 372	1.46 377	2.48 378

IMH-64-1	2.92 395	2.70 405	2.36 415	3.23 403	2.71 411	3.70 408	4.05 416	1.66 401	2.48 411	1.13 389	1.26 364	3.60 389	6.29 411	3.59 419	2.28 410	1.15 385	2.20 406	1.31 410	6.02 391	1.52 405	3.03 399	5.48 417	4.83 422	1.40 408	2.83 412	2.02 402	2.34 401	3.64 396

IMH-64	2.92 395	2.70 405	2.36 415	3.23 403	2.71 411	3.70 408	4.05 416	1.66 401	2.48 411	1.13 389	1.26 364	3.60 389	6.29 411	3.59 419	2.28 410	1.15 385	2.20 406	1.31 410	6.02 391	1.52 405	3.03 399	5.48 417	4.83 422	1.40 408	2.83 412	2.02 402	2.34 401	3.64 396

IMH	3.24 400	2.76 409	2.37 417	3.26 405	2.74 413	3.73 411	4.10 418	1.72 406	2.58 414	1.17 394	1.24 362	3.92 393	10.58 418	6.80 434	1.57 373	1.11 381	2.25 408	1.30 409	6.28 395	1.56 408	2.97 398	4.14 409	4.90 425	1.45 412	3.01 416	2.36 408	2.47 407	5.19 410

MANE	7.31 419	2.64 404	4.48 432	3.30 406	3.10 421	3.94 414	2.83 401	5.37 434	6.88 430	1.11 388	5.64 419	8.81 419	11.02 419	0.67 373	3.83 423	3.83 427	1.32 383	18.03 439	8.61 402	0.84 366	4.22 416	1.16 338	0.74 369	1.79 425	13.65 437	18.61 438	22.89 440	38.18 445

RainbowNet	2.32 380	2.93 411	1.87 408	3.34 407	2.57 409	3.50 401	3.49 409	1.29 383	0.92 364	1.53 415	0.89 340	3.18 383	2.31 387	2.94 413	1.30 356	0.90 346	1.61 394	1.00 389	5.61 388	1.51 403	2.82 394	4.18 410	4.25 414	0.97 383	1.32 386	1.58 390	1.71 388	3.00 388

otaku	2.33 383	3.05 415	1.19 384	3.36 408	2.37 403	3.56 404	3.08 404	1.05 372	0.98 372	1.13 389	0.80 330	2.88 377	1.62 375	2.59 406	0.95 320	0.64 296	1.23 381	0.75 365	13.16 418	1.09 385	2.47 386	2.63 390	4.75 419	0.75 365	1.13 373	1.38 380	1.69 386	2.52 379

Ntro	2.32 380	3.40 423	1.53 401	3.55 409	2.52 408	3.71 410	3.36 406	1.11 378	1.05 374	1.16 393	0.90 341	2.93 379	1.24 363	2.72 412	1.00 331	0.64 296	1.40 386	0.82 377	10.96 413	1.14 389	2.72 390	3.19 399	4.26 415	0.73 361	1.24 381	1.59 391	1.56 381	2.31 371

PWCK	5.04 411	3.03 413	2.21 411	3.61 410	2.60 410	4.41 419	5.09 419	2.45 419	2.76 418	3.31 433	4.34 410	10.15 427	5.13 405	1.74 403	1.99 392	1.38 404	2.41 410	1.45 417	51.59 442	2.35 422	3.70 414	2.69 392	2.65 406	1.78 424	2.97 415	3.21 419	2.43 405	4.77 405

JetRed	7.85 421	5.29 432	6.07 435	3.75 411	5.00 430	6.95 432	10.20 433	4.64 432	3.42 423	2.92 432	2.39 396	6.71 410	2.25 385	7.15 435	10.26 431	7.34 433	8.59 427	7.11 434	4.82 381	4.08 431	10.76 437	9.27 432	7.85 437	3.34 434	10.96 434	24.25 441	11.90 435	24.57 436

MDST_ROB	3.33 402	2.32 402	0.75 349	3.90 412	1.47 394	2.61 395	1.00 370	1.12 379	0.72 342	0.78 355	0.67 303	1.54 353	25.37 431	0.34 287	2.11 400	0.53 250	0.65 302	0.48 253	3.69 374	0.58 311	0.88 308	0.59 245	0.58 357	0.68 355	7.85 433	3.03 417	17.15 438	8.63 423

MonStereo1	2.61 386	2.91 410	1.70 404	3.94 413	3.77 426	3.57 405	3.72 414	1.55 396	1.64 397	1.43 408	1.63 382	4.85 402	5.63 407	2.99 415	1.35 359	0.90 346	1.99 402	1.31 410	5.93 389	1.75 415	2.96 397	1.93 378	4.83 422	0.93 382	1.31 385	1.08 350	2.49 408	2.38 374

DGTPSM_ROB	12.12 430	5.96 434	17.45 440	4.20 414	7.86 434	5.15 425	8.18 428	4.56 430	11.64 436	4.52 438	8.72 433	5.01 403	17.08 427	12.98 438	14.91 437	14.58 438	6.85 423	15.76 437	12.78 417	12.05 438	9.07 431	21.74 439	5.67 430	11.54 440	11.84 435	31.02 444	12.98 436	33.06 441

DPSMNet_ROB	12.40 431	5.97 435	17.46 441	4.21 415	7.87 435	5.15 425	8.18 428	4.56 430	11.65 437	4.54 439	8.87 434	5.17 404	22.69 428	13.00 439	14.98 438	14.62 439	6.90 424	15.82 438	14.07 421	12.05 438	9.09 432	21.75 440	5.68 431	11.54 440	11.87 436	31.03 445	12.99 437	33.06 441

ACVNet_1	2.47 385	3.23 418	2.35 414	4.40 416	2.93 419	3.77 412	3.96 415	1.34 386	1.18 380	1.21 396	1.02 352	3.31 387	2.07 381	3.09 418	1.31 357	0.70 316	2.26 409	1.10 399	9.52 408	1.14 389	3.45 409	1.18 341	4.50 418	1.07 391	1.39 390	1.75 395	1.36 366	2.10 365

ACVNet_2	3.17 398	2.98 412	2.25 413	4.72 417	2.88 416	3.50 401	3.48 408	1.58 399	1.33 385	1.29 402	1.10 358	3.22 384	2.45 389	2.67 411	1.29 355	0.86 342	7.26 425	1.02 391	22.14 426	1.37 401	3.22 404	1.25 344	4.24 413	1.37 405	1.93 402	1.92 397	1.83 391	2.36 373

STStereo	5.29 412	2.47 403	5.20 433	5.20 418	2.80 414	4.72 420	3.42 407	6.23 435	6.52 429	1.51 412	7.61 431	9.53 421	14.86 426	0.63 368	4.09 425	0.64 296	0.87 352	0.62 332	36.67 435	1.02 380	1.23 350	1.05 329	0.78 370	1.63 416	3.46 419	2.43 409	3.53 420	14.15 430

JetBlue	6.09 417	3.85 425	3.31 428	5.99 419	4.13 428	6.22 429	7.94 426	3.42 427	2.89 421	1.47 409	1.46 375	8.10 417	1.90 379	5.39 431	11.86 434	3.22 425	3.30 418	2.99 430	5.32 385	2.40 423	9.74 433	10.03 436	4.93 426	2.18 429	7.39 432	17.16 437	3.72 426	24.15 435

Dean	2.84 394	3.23 418	1.81 406	6.04 420	3.38 425	3.63 407	3.67 412	1.88 409	1.97 404	1.47 409	1.30 366	3.69 391	4.10 399	2.97 414	1.45 363	0.97 359	2.41 410	1.29 408	5.94 390	1.74 414	3.20 403	4.23 411	4.79 421	1.55 413	2.65 409	2.27 407	2.56 409	2.64 381

ktn	8.45 427	3.18 416	2.84 422	6.37 421	3.26 422	4.31 418	10.28 434	2.15 413	10.13 434	2.27 430	1.83 389	42.17 442	55.84 443	3.93 421	2.34 412	2.09 421	9.85 428	2.17 427	33.98 433	2.24 421	3.24 405	3.03 396	4.78 420	2.25 430	2.59 407	2.81 413	3.18 418	5.04 409

WAO-7	2.72 392	1.83 396	2.89 423	7.39 422	1.73 397	1.76 387	1.82 388	2.07 412	2.65 415	2.21 428	5.39 416	4.58 401	5.72 408	1.23 398	2.07 398	1.27 395	1.69 395	1.22 404	7.70 400	1.51 403	1.64 368	3.07 397	0.84 376	1.65 418	1.83 401	2.48 410	1.97 395	3.27 393

LE_ROB	17.44 433	1.82 395	6.12 436	9.40 423	53.85 449	8.01 433	46.26 444	11.27 440	28.12 441	1.80 423	7.03 430	38.62 440	49.53 442	0.34 287	1.76 385	0.55 263	0.78 338	0.59 326	36.68 436	6.72 434	2.92 396	0.85 310	29.06 444	12.10 442	26.35 439	25.49 442	27.84 443	37.03 444

DPSM_ROB	18.32 435	16.26 437	21.94 442	9.42 424	8.75 436	13.61 434	9.11 431	10.90 438	15.09 438	8.45 440	8.95 435	10.12 425	13.19 424	16.42 440	19.79 440	19.11 440	18.35 438	20.45 440	13.82 419	14.88 440	26.56 441	27.45 441	6.49 434	14.39 443	31.57 444	38.83 446	36.85 445	43.86 446

DPSM	18.32 435	16.26 437	21.94 442	9.42 424	8.75 436	13.61 434	9.11 431	10.90 438	15.09 438	8.45 440	8.95 435	10.12 425	13.19 424	16.42 440	19.79 440	19.11 440	18.35 438	20.45 440	13.82 419	14.88 440	26.56 441	27.45 441	6.49 434	14.39 443	31.57 444	38.83 446	36.85 445	43.86 446

WAO-8	4.25 408	3.34 420	2.80 420	10.32 426	2.92 417	4.17 416	5.89 421	2.66 424	4.45 426	1.69 420	3.41 403	5.94 406	11.31 420	5.29 429	1.71 378	1.34 396	2.69 414	1.51 418	10.78 411	2.48 424	2.63 388	4.50 412	3.44 410	1.58 414	5.12 426	3.31 421	3.60 421	5.76 412

Venus	4.25 408	3.34 420	2.80 420	10.32 426	2.92 417	4.17 416	5.89 421	2.66 424	4.45 426	1.69 420	3.41 403	5.94 406	11.31 420	5.29 429	1.71 378	1.34 396	2.69 414	1.51 418	10.78 411	2.48 424	2.63 388	4.50 412	3.44 410	1.58 414	5.12 426	3.31 421	3.60 421	5.76 412

DDF-Stereo	2.07 378	0.43 194	0.28 185	10.45 428	0.48 299	14.62 436	0.70 346	0.72 304	0.29 195	0.66 306	0.48 223	17.48 432	0.59 330	0.26 237	0.55 191	0.56 269	0.60 268	0.45 226	1.27 288	0.38 220	0.83 298	0.77 299	0.25 247	0.24 181	0.45 190	0.45 198	0.91 295	0.67 250

UNDER WATER	7.55 420	4.74 430	3.06 425	10.46 429	5.92 433	6.35 430	8.05 427	4.32 428	3.69 425	1.97 425	2.14 393	10.53 428	62.60 445	4.83 426	2.25 407	1.59 412	12.22 435	2.08 425	9.67 409	3.97 430	5.27 426	6.65 424	8.86 439	2.65 433	3.82 422	5.62 430	3.62 423	7.03 419

UNDER WATER-64	6.11 418	5.20 431	3.13 426	12.20 430	5.77 432	6.55 431	8.53 430	4.74 433	3.45 424	2.30 431	2.36 395	12.04 430	12.47 422	5.08 427	3.02 420	1.81 417	12.11 434	2.17 427	8.81 405	4.17 432	5.75 427	7.27 426	8.74 438	2.61 432	3.86 423	8.63 432	4.32 427	7.86 421

DPSimNet_ROB	18.93 437	32.01 441	5.97 434	12.40 431	11.35 439	6.13 428	28.07 441	15.03 441	35.64 445	3.96 435	78.33 448	18.15 433	35.00 437	5.44 432	12.19 436	10.36 436	13.57 436	3.64 432	87.52 445	6.87 435	14.36 440	9.97 434	4.40 416	7.14 438	5.17 428	9.85 433	5.93 432	32.56 440

notaker	5.52 413	5.55 433	3.76 429	13.97 432	5.34 431	5.44 427	7.16 424	2.36 416	2.68 417	2.06 426	1.80 388	12.90 431	23.86 430	3.98 422	2.04 394	1.73 415	3.45 419	2.12 426	17.08 424	2.15 419	6.10 428	5.87 421	6.15 433	2.12 428	1.79 399	2.08 405	2.31 400	3.29 394

TorneroNet-64	6.02 416	4.60 429	2.53 418	15.58 433	3.29 423	4.87 421	7.75 425	2.23 414	10.02 432	1.42 407	1.31 367	7.26 414	29.23 436	4.36 424	2.09 399	1.21 393	8.22 426	1.70 422	17.35 425	2.62 426	4.31 418	5.68 419	5.20 427	1.76 422	3.58 420	3.76 425	2.29 399	8.34 422

fast-reg	43.29 446	32.71 443	44.22 448	18.25 434	17.13 441	27.54 439	18.28 438	21.56 443	30.10 442	17.75 444	25.35 441	20.57 436	27.48 435	32.87 442	35.47 442	36.04 442	36.53 442	40.33 443	202.92 448	29.77 443	52.97 446	55.53 446	13.28 442	29.25 447	63.58 449	78.09 449	73.47 448	87.68 448

CasAABBNet	36.73 442	32.73 444	44.18 447	18.81 435	17.45 442	27.29 438	18.12 437	21.69 444	30.40 443	17.52 442	18.08 439	20.27 434	26.53 433	32.96 443	38.28 444	37.42 443	36.82 443	41.12 445	27.47 430	29.86 444	53.56 448	55.70 447	12.93 440	28.91 446	63.44 448	78.07 448	73.93 449	88.05 449

FlowAnything	36.80 443	32.68 442	44.29 449	18.93 436	17.69 443	27.11 437	18.38 439	21.83 446	30.48 444	17.53 443	18.21 440	20.29 435	26.54 434	33.31 444	37.97 443	37.86 444	36.82 443	40.93 444	27.35 429	30.03 445	53.34 447	55.72 448	12.99 441	29.50 448	63.36 447	78.25 450	73.99 450	88.17 450

KSHMR	8.16 423	4.16 426	2.96 424	25.39 437	3.92 427	5.08 423	5.53 420	2.62 422	2.40 410	2.23 429	2.26 394	4.37 400	77.17 447	5.23 428	2.24 406	1.71 414	2.79 416	1.98 423	31.04 432	2.02 418	4.59 422	5.35 415	7.54 436	1.89 426	3.30 417	2.91 415	3.01 417	6.51 417

LVE	4.33 410	3.03 413	2.00 410	27.23 438	3.06 420	3.83 413	12.07 436	1.53 395	1.64 397	1.85 424	1.48 376	3.30 386	3.91 398	3.06 417	1.45 363	1.05 373	1.95 401	1.38 416	15.68 423	1.62 410	3.25 406	5.86 420	4.42 417	1.76 422	2.87 414	2.06 404	2.34 401	3.25 392

TorneroNet	8.11 422	4.28 428	2.58 419	27.50 439	3.31 424	5.00 422	6.00 423	2.62 422	10.13 434	1.49 411	2.57 398	11.07 429	68.61 446	4.25 423	1.77 386	1.18 389	5.78 422	1.62 421	23.67 427	2.83 428	4.30 417	5.47 416	5.37 428	1.65 418	3.72 421	3.14 418	2.59 410	6.36 416

PML	30.82 441	20.91 439	7.15 438	29.65 440	20.81 444	29.11 440	10.50 435	10.87 437	88.32 449	20.03 445	154.19 449	98.60 447	119.55 448	10.53 437	9.19 430	8.69 435	16.72 437	7.27 435	34.57 434	7.35 436	12.77 438	10.86 437	5.72 432	6.17 437	33.11 446	12.83 436	34.30 444	12.33 428

LRCNet_RVC	21.34 439	28.92 440	11.37 439	31.78 441	29.09 445	34.25 441	27.43 440	21.71 445	10.07 433	29.63 446	30.60 442	32.06 437	25.81 432	33.87 445	11.15 432	2.97 424	25.27 441	21.35 442	44.05 439	20.83 442	14.27 439	5.87 421	36.69 445	27.43 445	2.76 411	1.47 383	8.68 434	6.79 418

HanzoNet	19.12 438	15.23 436	6.99 437	35.06 442	14.35 440	40.77 442	42.46 443	17.81 442	22.51 440	3.55 434	8.29 432	41.30 441	56.30 444	43.04 447	5.72 428	4.37 430	37.83 445	3.30 431	49.59 441	8.93 437	10.30 436	6.85 425	14.15 443	3.46 435	5.94 429	5.80 431	5.29 431	7.13 420

HaxPig	41.43 444	43.85 446	40.81 444	44.90 443	47.49 447	44.66 443	46.30 445	46.31 447	45.63 447	49.00 447	49.30 444	47.24 443	43.73 439	42.64 446	40.44 446	39.13 446	48.37 446	51.07 446	43.33 437	42.25 447	42.88 443	36.52 443	50.75 447	43.02 450	27.54 441	19.97 439	20.68 439	20.75 434

AVERAGE_ROB	41.98 445	44.82 447	42.27 445	45.98 444	46.88 446	45.60 444	46.56 446	47.04 448	43.89 446	49.19 448	49.91 445	47.25 444	43.00 438	49.19 448	40.14 445	38.38 445	49.01 447	51.31 447	43.98 438	42.43 448	43.31 444	38.64 444	49.42 446	42.83 449	28.65 442	20.44 440	23.41 441	19.88 433

MEDIAN_ROB	44.95 447	47.36 448	44.12 446	48.52 445	49.78 448	48.21 445	49.25 447	49.72 449	46.35 448	52.53 449	53.59 446	50.59 445	45.49 440	49.36 449	43.27 447	41.36 447	51.85 448	54.40 448	47.03 440	45.93 449	45.78 445	40.06 445	52.67 448	45.67 451	31.00 443	26.54 443	25.33 442	27.95 439

BEATNet-Init1	22.01 440	36.32 445	3.23 427	54.74 446	11.23 438	52.95 447	28.72 442	9.47 436	8.51 431	1.57 416	10.45 437	33.05 438	48.98 441	0.71 377	16.97 439	11.50 437	1.60 393	1.11 401	77.80 444	35.27 446	9.94 435	9.98 435	1.27 395	2.30 431	27.41 440	11.09 434	52.85 447	35.36 443

zero-FE	9.08 428	0.42 189	0.28 185	61.19 447	0.56 317	106.36 448	1.24 379	0.72 304	0.30 206	0.66 306	0.56 260	61.54 446	0.66 337	0.25 225	0.59 206	0.53 250	0.60 268	0.47 247	2.54 349	0.38 220	1.35 358	0.96 320	0.25 247	0.24 181	0.45 190	0.44 192	0.91 295	0.66 246

DLNR_Zeroshot_test	17.86 434	67.45 449	1.21 386	81.91 448	0.35 242	0.45 254	74.74 448	0.76 321	0.27 179	0.69 326	0.60 270	1.16 333	0.29 197	8.20 436	84.48 449	102.07 449	23.88 440	15.14 436	7.31 398	0.50 280	4.38 419	2.51 389	0.18 162	0.43 303	0.76 314	0.86 305	0.80 263	0.80 282

WQFJA1++	13.32 432	0.37 155	0.25 175	123.26 449	0.29 204	112.03 449	109.42 449	0.56 190	0.25 161	0.65 294	0.49 228	1.70 359	1.51 371	0.23 187	0.43 164	0.60 282	0.53 206	0.41 196	1.83 320	0.31 171	0.53 208	0.51 220	0.22 222	0.20 139	0.52 224	0.76 283	0.88 289	0.91 297

GS-Stereo																							0.08 41	0.10 53	0.18 35	0.16 18	0.25 43	0.16 30

ASD4																								8.34 439

Low-res two-view benchmark