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

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 21	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 32	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 10	0.09 3	0.07 14	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

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

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

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

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

BridgeDepth	0.13 11	0.13 18	0.09 21	0.11 29	0.08 21	0.11 29	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 16	0.06 6	0.31 66	0.07 9	0.06 16	0.17 12	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 10	0.11 6	0.16 11	0.17 25	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.15 23	0.14 28	0.13 48	0.12 38	0.12 48	0.10 24	0.08 44	0.11 7	0.11 23	0.14 30	0.13 29	0.17 31	0.11 39	0.07 26	0.20 29	0.23 33	0.23 36	0.17 24	0.21 29	0.15 34	0.19 22	0.18 31	0.08 21	0.08 13	0.22 50	0.18 30	0.23 22	0.24 58

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

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

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

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

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

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

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

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

Occ-G	0.18 48	0.26 69	0.15 57	0.17 66	0.14 59	0.15 57	0.07 31	0.12 14	0.11 23	0.11 16	0.22 69	0.20 45	0.09 29	0.10 52	0.28 64	0.28 56	0.25 45	0.22 48	0.29 58	0.19 55	0.26 46	0.19 36	0.10 46	0.15 63	0.19 33	0.18 30	0.29 48	0.17 37

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

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

WQFJX	0.15 23	0.13 18	0.09 21	0.11 29	0.09 27	0.13 44	0.09 56	0.13 20	0.15 50	0.11 16	0.33 117	0.11 6	0.36 207	0.06 16	0.17 12	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 13	0.13 22	0.14 5	0.15 16	0.10 46	0.11 41	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 27	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 44	0.26 48	0.20 23	0.18 27	0.20 26	0.11 6	0.24 41	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 50	0.20 40	0.23 22	0.15 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DispViT+	0.18 48	0.16 38	0.12 43	0.18 71	0.13 50	0.13 44	0.09 56	0.15 31	0.20 75	0.18 56	0.19 55	0.19 40	0.12 48	0.09 45	0.24 44	0.25 39	0.17 15	0.24 57	0.25 47	0.19 55	0.19 22	0.21 47	0.10 46	0.20 90	0.19 33	0.33 100	0.23 22	0.28 67

WQFJA1	0.15 23	0.14 28	0.08 7	0.11 29	0.09 27	0.12 35	0.08 44	0.15 31	0.16 53	0.10 11	0.36 125	0.11 6	0.28 133	0.07 26	0.18 21	0.17 7	0.17 15	0.15 13	0.19 20	0.12 12	0.14 5	0.15 16	0.11 59	0.11 41	0.16 14	0.16 18	0.23 22	0.16 30

NLMM1	0.17 43	0.14 28	0.09 21	0.08 12	0.09 27	0.10 24	0.07 31	0.15 31	0.20 75	0.12 23	0.34 120	0.21 46	0.51 254	0.07 26	0.17 12	0.18 15	0.16 11	0.15 13	0.22 33	0.14 28	0.14 5	0.19 36	0.10 46	0.11 41	0.19 33	0.18 30	0.24 29	0.13 15

NLMM	0.15 23	0.14 28	0.08 7	0.11 29	0.09 27	0.12 35	0.08 44	0.15 31	0.16 53	0.10 11	0.36 125	0.11 6	0.28 133	0.07 26	0.18 21	0.17 7	0.17 15	0.15 13	0.19 20	0.12 12	0.14 5	0.15 16	0.11 59	0.11 41	0.16 14	0.16 18	0.23 22	0.16 30

NLSM3	0.15 23	0.13 18	0.10 27	0.11 29	0.10 35	0.10 24	0.08 44	0.15 31	0.17 55	0.11 16	0.17 47	0.12 9	0.13 52	0.11 57	0.21 33	0.20 21	0.20 23	0.17 24	0.17 10	0.12 12	0.16 11	0.16 20	0.08 21	0.11 41	0.18 27	0.23 61	0.27 40	0.18 40

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

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

CoSv	0.13 11	0.17 45	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 64	0.07 31	0.15 31	0.10 19	0.13 28	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 12	0.20 21	0.21 27	0.12 7	0.22 33	0.12 12	0.20 24	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 50	0.15 15	0.19 11	0.11 3

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

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

MatchStereo	0.16 37	0.14 28	0.11 37	0.07 7	0.12 48	0.07 8	0.06 21	0.16 41	0.18 61	0.08 5	0.12 26	0.13 15	0.13 52	0.11 57	0.21 33	0.25 39	0.17 15	0.20 35	0.18 13	0.19 55	0.21 27	0.26 67	0.08 21	0.12 53	0.21 46	0.23 61	0.22 19	0.19 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	0.14 19	0.15 34	0.08 7	0.10 22	0.08 21	0.09 18	0.05 8	0.16 41	0.19 67	0.10 11	0.28 92	0.12 9	0.30 151	0.08 38	0.16 7	0.17 7	0.16 11	0.12 7	0.15 6	0.12 12	0.14 5	0.17 25	0.11 59	0.09 25	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

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

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

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

GREAT-IGEV	0.15 23	0.15 34	0.11 37	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 41	0.10 19	0.12 23	0.13 29	0.25 54	0.09 29	0.08 38	0.22 38	0.25 39	0.24 44	0.16 20	0.23 39	0.13 22	0.18 20	0.16 20	0.09 38	0.10 29	0.15 10	0.16 18	0.31 56	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	0.15 23	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 18	0.04 3	0.16 41	0.06 4	0.15 37	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 38	0.28 56	0.26 49	0.23 51	0.27 53	0.17 43	0.28 52	0.19 36	0.06 6	0.08 13	0.26 57	0.23 61	0.23 22	0.20 49

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 35	0.07 31	0.17 48	0.17 55	0.09 8	0.27 88	0.13 15	0.27 127	0.07 26	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 14	0.09 25	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

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

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

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

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

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

NLSM1	0.17 43	0.13 18	0.10 27	0.11 29	0.11 43	0.14 49	0.08 44	0.20 54	0.19 67	0.11 16	0.38 136	0.18 37	0.42 227	0.09 45	0.17 12	0.21 25	0.16 11	0.15 13	0.20 26	0.13 22	0.16 11	0.22 56	0.10 46	0.11 41	0.18 27	0.19 36	0.27 40	0.14 19

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

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

delet	0.24 61	0.25 67	0.22 107	0.24 103	0.20 91	0.28 124	0.16 112	0.21 55	0.18 61	0.23 68	0.26 85	0.26 55	0.15 64	0.25 173	0.32 80	0.28 56	0.31 60	0.27 64	0.24 45	0.24 84	0.31 57	0.20 42	0.16 91	0.19 82	0.28 67	0.25 70	0.32 57	0.31 75

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

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

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

RYNet	0.27 73	0.23 62	0.18 73	0.15 53	0.17 77	0.19 74	0.13 84	0.25 60	0.31 169	0.17 51	0.20 61	0.19 40	0.14 57	0.13 67	0.80 218	0.28 56	0.27 50	0.41 139	0.28 55	0.19 55	0.27 48	0.21 47	0.29 221	0.18 79	0.27 63	0.76 223	0.34 63	0.23 55

BridgeDepth_RVC	0.21 57	0.21 56	0.15 57	0.15 53	0.14 59	0.17 64	0.09 56	0.26 62	0.23 89	0.17 51	0.17 47	0.24 52	0.14 57	0.13 67	0.26 56	0.29 62	0.21 27	0.23 51	0.27 53	0.20 64	0.23 32	0.25 63	0.10 46	0.12 53	0.26 57	0.30 83	0.29 48	0.36 89
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
TDLM	0.24 61	0.29 77	0.22 107	0.22 87	0.27 136	0.23 100	0.18 121	0.26 62	0.19 67	0.18 56	0.38 136	0.29 62	0.21 95	0.15 77	0.24 44	0.28 56	0.32 61	0.28 69	0.25 47	0.21 68	0.28 52	0.19 36	0.16 91	0.21 94	0.24 55	0.20 40	0.28 45	0.25 60

LG-G_1	0.25 63	0.22 58	0.19 75	0.23 99	0.22 98	0.22 85	0.12 80	0.28 64	0.11 23	0.21 63	0.20 61	0.35 74	0.14 57	0.18 93	0.31 77	0.30 68	0.35 72	0.32 85	0.51 101	0.24 84	0.39 77	0.26 67	0.10 46	0.15 63	0.27 63	0.24 66	0.36 68	0.34 83

LG-G	0.25 63	0.22 58	0.19 75	0.23 99	0.22 98	0.22 85	0.12 80	0.28 64	0.11 23	0.21 63	0.20 61	0.35 74	0.14 57	0.18 93	0.31 77	0.30 68	0.35 72	0.32 85	0.51 101	0.24 84	0.39 77	0.26 67	0.10 46	0.15 63	0.27 63	0.24 66	0.36 68	0.34 83

LGtest1	0.26 67	0.19 50	0.20 85	0.16 58	0.18 82	0.16 59	0.09 56	0.28 64	0.17 55	0.22 66	0.27 88	0.29 62	0.13 52	0.14 73	0.30 73	0.31 74	0.38 81	0.33 93	0.49 96	0.25 90	0.41 82	0.41 114	0.13 75	0.16 72	0.30 76	0.24 66	0.39 75	0.31 75

VIP-Stereo	0.22 59	0.20 54	0.19 75	0.14 48	0.11 43	0.13 44	0.06 21	0.29 67	0.19 67	0.19 58	0.28 92	0.28 60	0.11 39	0.12 63	0.27 59	0.28 56	0.37 77	0.26 62	0.33 64	0.21 68	0.34 66	0.21 47	0.11 59	0.15 63	0.24 55	0.22 51	0.25 33	0.30 72

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

AANet_RVC	0.28 78	0.27 71	0.23 112	0.19 74	0.28 141	0.16 59	0.16 112	0.29 67	0.30 150	0.20 60	0.27 88	0.24 52	0.21 95	0.19 100	0.45 115	0.36 87	0.33 64	0.34 97	0.29 58	0.29 108	0.27 48	0.27 71	0.22 168	0.21 94	0.34 97	0.33 100	0.42 84	0.52 138

CCAANet	0.30 86	0.29 77	0.33 149	0.24 103	0.24 112	0.25 109	0.22 149	0.30 70	0.29 140	0.25 70	0.29 97	0.52 143	0.29 139	0.19 100	0.42 108	0.36 87	0.36 74	0.30 80	0.28 55	0.23 79	0.40 79	0.27 71	0.20 142	0.19 82	0.33 95	0.31 88	0.41 80	0.43 114

AASNet	0.28 78	0.34 91	0.22 107	0.25 110	0.26 126	0.34 151	0.25 172	0.32 71	0.17 55	0.29 73	0.36 125	0.26 55	0.18 78	0.24 155	0.36 86	0.31 74	0.34 68	0.32 85	0.32 61	0.28 103	0.35 70	0.28 75	0.17 106	0.22 107	0.30 76	0.28 76	0.35 66	0.25 60

MMNet	0.29 82	0.29 77	0.22 107	0.26 114	0.26 126	0.26 112	0.18 121	0.33 72	0.23 89	0.24 69	0.28 92	0.35 74	0.15 64	0.32 228	0.39 93	0.31 74	0.36 74	0.34 97	0.41 80	0.27 100	0.32 58	0.21 47	0.17 106	0.23 119	0.32 91	0.30 83	0.46 91	0.32 78

UniTT-Stereo	0.28 78	0.27 71	0.15 57	0.15 53	0.13 50	0.17 64	0.09 56	0.35 73	0.19 67	0.49 124	0.21 65	0.41 99	0.18 78	0.14 73	0.40 95	0.39 99	0.42 94	0.34 97	0.56 130	0.25 90	0.43 90	0.24 62	0.13 75	0.19 82	0.31 86	0.41 129	0.30 53	0.37 91

YMNet	0.30 86	0.31 84	0.23 112	0.27 119	0.23 104	0.26 112	0.25 172	0.36 74	0.37 211	0.25 70	0.19 55	0.40 92	0.27 127	0.29 209	0.38 89	0.47 156	0.37 77	0.28 69	0.43 86	0.19 55	0.35 70	0.33 85	0.16 91	0.19 82	0.36 110	0.29 80	0.39 75	0.35 86

IGEV-Stereo+	0.27 73	0.25 67	0.14 54	0.22 87	0.14 59	0.13 44	0.07 31	0.36 74	0.20 75	0.55 162	0.23 72	0.38 88	0.14 57	0.16 86	0.26 56	0.35 81	0.40 89	0.35 107	0.48 94	0.24 84	0.44 97	0.51 168	0.12 67	0.13 57	0.28 67	0.20 40	0.34 63	0.23 55

DMCA	0.32 94	0.31 84	0.30 137	0.24 103	0.25 116	0.27 117	0.22 149	0.36 74	0.33 183	0.31 76	0.40 146	0.40 92	0.23 106	0.25 173	0.41 101	0.37 92	0.40 89	0.39 122	0.36 70	0.28 103	0.41 82	0.27 71	0.25 193	0.25 139	0.31 86	0.35 106	0.39 75	0.37 91

MIF-Stereo (partial)	0.30 86	0.44 153	0.18 73	0.16 58	0.16 73	0.21 79	0.11 72	0.37 77	0.22 84	0.37 84	0.24 77	0.32 68	0.17 73	0.13 67	0.39 93	0.45 135	0.46 104	0.38 120	0.42 84	0.25 90	0.43 90	0.35 91	0.18 117	0.21 94	0.35 109	0.32 95	0.50 100	0.44 115

anonymousdsp	0.25 63	0.23 62	0.19 75	0.16 58	0.14 59	0.18 69	0.10 69	0.37 77	0.19 67	0.32 78	0.22 69	0.32 68	0.12 48	0.14 73	0.29 67	0.32 77	0.32 61	0.28 69	0.39 73	0.22 74	0.46 108	0.31 82	0.12 67	0.15 63	0.26 57	0.20 40	0.52 112	0.20 49

AIO_rvc	0.25 63	0.34 91	0.16 63	0.19 74	0.15 68	0.18 69	0.11 72	0.39 79	0.22 84	0.30 75	0.16 42	0.32 68	0.12 48	0.18 93	0.27 59	0.26 48	0.33 64	0.22 48	0.38 72	0.20 64	0.42 88	0.44 134	0.13 75	0.14 60	0.28 67	0.22 51	0.33 59	0.21 51

DFGA-Net	0.28 78	0.37 107	0.16 63	0.26 114	0.15 68	0.22 85	0.15 103	0.40 80	0.21 81	0.41 88	0.24 77	0.31 66	0.17 73	0.13 67	0.42 108	0.39 99	0.38 81	0.30 80	0.42 84	0.21 68	0.36 74	0.29 76	0.13 75	0.21 94	0.31 86	0.27 73	0.51 101	0.28 67

HCRNet	0.32 94	0.38 117	0.20 85	0.39 173	0.17 77	0.29 127	0.18 121	0.40 80	0.18 61	0.80 300	0.40 146	0.49 127	0.18 78	0.22 124	0.38 89	0.30 68	0.38 81	0.29 77	0.40 77	0.19 55	0.33 62	0.23 60	0.19 125	0.16 72	0.26 57	0.31 88	0.51 101	0.31 75

TS12	0.26 67	0.27 71	0.19 75	0.16 58	0.16 73	0.22 85	0.11 72	0.41 82	0.19 67	0.17 51	0.30 103	0.35 74	0.16 68	0.15 77	0.28 64	0.30 68	0.28 54	0.27 64	0.39 73	0.21 68	0.33 62	0.30 79	0.13 75	0.17 74	0.34 97	0.28 76	0.41 80	0.42 108

TS	0.26 67	0.27 71	0.19 75	0.16 58	0.16 73	0.22 85	0.11 72	0.41 82	0.19 67	0.17 51	0.30 103	0.35 74	0.16 68	0.15 77	0.28 64	0.30 68	0.28 54	0.27 64	0.39 73	0.21 68	0.33 62	0.30 79	0.13 75	0.17 74	0.34 97	0.28 76	0.41 80	0.42 108

plain	0.31 92	0.43 147	0.20 85	0.20 82	0.16 73	0.20 77	0.10 69	0.41 82	0.18 61	0.48 115	0.19 55	0.34 73	0.17 73	0.10 52	0.41 101	0.44 124	0.45 99	0.40 133	0.55 124	0.24 84	0.41 82	0.34 88	0.14 85	0.21 94	0.32 91	0.33 100	0.39 75	0.48 124

CAS	0.38 110	0.45 161	0.25 120	0.29 127	0.29 148	0.23 100	0.13 84	0.41 82	0.27 125	0.41 88	0.54 197	0.35 74	0.35 201	0.21 117	0.52 130	0.38 95	0.50 128	0.34 97	0.52 106	0.26 97	0.43 90	0.41 114	0.19 125	0.23 119	0.51 162	0.52 173	0.62 147	0.77 218

RAFT + AFF	0.27 73	0.26 69	0.17 68	0.21 84	0.13 50	0.19 74	0.13 84	0.41 82	0.18 61	0.44 99	0.19 55	0.42 101	0.14 57	0.09 45	0.86 238	0.29 62	0.41 92	0.20 35	0.55 124	0.23 79	0.47 115	0.21 47	0.12 67	0.15 63	0.28 67	0.20 40	0.21 15	0.17 37

CVANet_RVC	0.31 92	0.40 131	0.30 137	0.40 181	0.29 148	0.37 163	0.23 163	0.41 82	0.23 89	0.31 76	0.49 168	0.37 86	0.26 120	0.19 100	0.29 67	0.33 80	0.34 68	0.32 85	0.32 61	0.25 90	0.34 66	0.25 63	0.18 117	0.25 139	0.30 76	0.25 70	0.34 63	0.30 72

LG-Stereo_L2	0.26 67	0.31 84	0.17 68	0.13 42	0.13 50	0.14 49	0.07 31	0.42 88	0.20 75	0.48 115	0.22 69	0.40 92	0.14 57	0.17 90	0.30 73	0.37 92	0.39 86	0.28 69	0.40 77	0.19 55	0.45 101	0.35 91	0.09 38	0.14 60	0.30 76	0.22 51	0.33 59	0.33 81

LG-Stereo_L1	0.27 73	0.30 82	0.17 68	0.13 42	0.13 50	0.15 57	0.08 44	0.42 88	0.21 81	0.49 124	0.20 61	0.39 91	0.15 64	0.15 77	0.30 73	0.38 95	0.39 86	0.29 77	0.40 77	0.18 48	0.47 115	0.35 91	0.08 21	0.14 60	0.30 76	0.21 47	0.37 72	0.36 89

AIO_test	0.27 73	0.39 123	0.19 75	0.29 127	0.19 85	0.18 69	0.14 97	0.42 88	0.23 89	0.33 79	0.19 55	0.37 86	0.18 78	0.18 93	0.25 48	0.29 62	0.34 68	0.24 57	0.39 73	0.21 68	0.49 126	0.46 144	0.13 75	0.15 63	0.30 76	0.28 76	0.41 80	0.21 51

iinet-f	0.52 172	0.43 147	0.36 167	0.34 151	0.25 116	0.47 208	0.25 172	0.43 91	0.27 125	0.52 140	0.94 284	0.61 173	0.44 237	0.25 173	1.06 281	0.57 214	0.52 143	0.39 122	1.51 245	0.50 221	0.58 186	0.75 234	0.26 202	0.25 139	0.52 167	0.38 120	0.76 194	0.53 142

PWCDC_ROB	0.67 219	0.35 101	0.39 187	0.29 127	0.43 227	0.34 151	0.36 214	0.43 91	1.25 323	0.27 72	0.72 254	0.44 110	2.38 329	0.57 301	1.11 287	0.76 267	0.56 175	0.56 251	0.64 152	0.55 239	0.63 197	2.08 322	0.46 269	0.40 233	0.36 110	0.63 193	0.51 101	0.67 190

LoS_RVC	0.42 125	0.45 161	0.43 209	0.19 74	0.25 116	0.24 105	0.16 112	0.44 93	0.28 133	0.51 133	0.48 163	0.42 101	0.31 165	0.22 124	0.60 155	0.45 135	0.46 104	0.41 139	0.71 173	0.30 112	0.67 212	0.51 168	0.19 125	0.32 183	0.61 204	0.44 137	0.58 132	0.61 171

tt_ll	0.42 125	0.45 161	0.43 209	0.19 74	0.25 116	0.24 105	0.16 112	0.44 93	0.28 133	0.51 133	0.48 163	0.42 101	0.31 165	0.22 124	0.60 155	0.45 135	0.46 104	0.41 139	0.71 173	0.30 112	0.67 212	0.51 168	0.19 125	0.32 183	0.61 204	0.44 137	0.58 132	0.61 171

iRaftStereo_RVC	0.26 67	0.27 71	0.16 63	0.13 42	0.14 59	0.18 69	0.09 56	0.44 93	0.14 42	0.36 81	0.36 125	0.32 68	0.16 68	0.13 67	0.29 67	0.29 62	0.38 81	0.28 69	0.34 68	0.22 74	0.41 82	0.38 102	0.12 67	0.17 74	0.27 63	0.29 80	0.42 84	0.27 65

ARAFT	0.34 102	0.38 117	0.23 112	0.26 114	0.21 95	0.27 117	0.14 97	0.44 93	0.24 101	0.50 127	0.30 103	0.41 99	0.16 68	0.15 77	0.67 187	0.42 111	0.50 128	0.47 188	0.51 101	0.23 79	0.53 156	0.32 84	0.16 91	0.19 82	0.43 130	0.30 83	0.52 112	0.37 91

FINET	0.40 116	0.38 117	0.39 187	0.43 196	0.30 157	0.34 151	0.35 210	0.44 93	0.36 200	0.47 108	0.32 110	0.47 119	0.30 151	0.28 201	0.66 181	0.50 176	0.48 119	0.36 111	0.60 145	0.33 127	0.46 108	0.37 100	0.30 225	0.30 169	0.43 130	0.35 106	0.56 122	0.42 108

GANet	0.32 94	0.29 77	0.27 126	0.34 151	0.33 170	0.38 168	0.29 193	0.44 93	0.24 101	0.35 80	0.30 103	0.46 116	0.22 100	0.21 117	0.31 77	0.32 77	0.40 89	0.43 153	0.33 64	0.22 74	0.33 62	0.29 76	0.22 168	0.24 128	0.31 86	0.27 73	0.42 84	0.34 83

MGS-Stereo	0.37 108	0.46 172	0.21 97	0.22 87	0.19 85	0.22 85	0.15 103	0.45 99	0.17 55	0.36 81	0.26 85	0.29 62	0.19 84	0.23 138	1.37 303	0.40 103	0.52 143	0.45 169	0.55 124	0.33 127	0.50 130	0.41 114	0.21 154	0.22 107	0.33 95	0.30 83	0.47 93	0.45 117

MIM_Stereo	0.32 94	0.40 131	0.25 120	0.28 122	0.20 91	0.27 117	0.14 97	0.45 99	0.18 61	0.48 115	0.25 82	0.42 101	0.18 78	0.16 86	0.36 86	0.42 111	0.44 96	0.36 111	0.47 91	0.28 103	0.47 115	0.36 95	0.12 67	0.23 119	0.29 75	0.27 73	0.47 93	0.33 81

DISCO	0.45 147	0.44 153	0.29 133	0.40 181	0.38 205	0.49 214	0.43 230	0.45 99	0.43 240	0.50 127	0.57 203	0.40 92	0.29 139	0.30 214	0.61 162	0.43 119	0.55 167	0.46 181	0.69 170	0.41 188	0.48 122	0.43 128	0.26 202	0.32 183	0.47 142	0.50 167	0.62 147	0.50 134

DSFCA	0.45 147	0.50 212	0.40 192	0.40 181	0.37 197	0.44 195	0.34 208	0.46 102	0.39 219	0.40 87	0.57 203	0.49 127	0.29 139	0.24 155	0.61 162	0.44 124	0.49 123	0.49 204	0.64 152	0.39 179	0.50 130	0.51 168	0.33 240	0.35 210	0.49 153	0.50 167	0.57 124	0.58 160

DMCA-RVC	0.44 142	0.37 107	0.35 158	0.33 149	0.37 197	0.32 137	0.41 227	0.46 102	0.52 257	0.43 92	0.48 163	0.68 192	0.33 180	0.29 209	0.65 180	0.46 145	0.47 114	0.44 158	0.49 96	0.38 163	0.49 126	0.48 155	0.29 221	0.32 183	0.38 117	0.37 116	0.57 124	0.62 176

IER	0.41 120	0.37 107	0.31 143	0.30 135	0.28 141	0.35 157	0.24 166	0.47 104	0.28 133	0.44 99	0.59 206	0.77 222	0.29 139	0.35 239	0.63 171	0.42 111	0.47 114	0.42 148	0.44 87	0.34 133	0.42 88	0.36 95	0.28 214	0.26 146	0.40 125	0.47 153	0.52 112	0.52 138

UPFNet	0.38 110	0.34 91	0.34 156	0.32 143	0.33 170	0.39 173	0.29 193	0.47 104	0.33 183	0.43 92	0.41 148	0.40 92	0.30 151	0.34 233	0.61 162	0.40 103	0.46 104	0.41 139	0.52 106	0.35 149	0.35 70	0.34 88	0.25 193	0.27 149	0.38 117	0.35 106	0.55 120	0.37 91

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 99	0.36 105	0.20 85	0.23 99	0.20 91	0.17 64	0.10 69	0.48 106	0.23 89	0.55 162	0.32 110	0.40 92	0.19 84	0.15 77	0.48 124	0.36 87	0.47 114	0.33 93	0.51 101	0.27 100	0.50 130	0.42 121	0.16 91	0.18 79	0.30 76	0.31 88	0.48 96	0.53 142

HGLStereo	0.43 139	0.43 147	0.37 176	0.34 151	0.37 197	0.39 173	0.23 163	0.48 106	0.31 169	0.47 108	0.72 254	0.42 101	0.29 139	0.32 228	0.51 128	0.49 172	0.55 167	0.50 213	0.55 124	0.39 179	0.51 137	0.43 128	0.22 168	0.33 198	0.51 162	0.51 171	0.57 124	0.45 117

DepthFocus	0.33 99	0.35 101	0.19 75	0.19 74	0.17 77	0.22 85	0.11 72	0.49 108	0.23 89	0.45 101	0.24 77	0.43 106	0.17 73	0.22 124	0.35 85	0.45 135	0.48 119	0.34 97	0.53 114	0.32 123	0.47 115	0.34 88	0.19 125	0.19 82	0.34 97	0.31 88	0.49 99	0.57 155

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 86	0.24 64	0.17 68	0.23 99	0.19 85	0.18 69	0.08 44	0.49 108	0.25 107	0.54 155	0.21 65	0.32 68	0.17 73	0.17 90	0.29 67	0.39 99	0.45 99	0.36 111	0.50 98	0.26 97	0.56 171	0.49 156	0.13 75	0.13 57	0.31 86	0.26 72	0.45 89	0.30 72

LGCAT	0.35 105	0.38 117	0.21 97	0.20 82	0.21 95	0.24 105	0.16 112	0.50 110	0.26 118	0.47 108	0.28 92	0.47 119	0.21 95	0.23 138	0.41 101	0.42 111	0.55 167	0.30 80	0.44 87	0.32 123	0.52 148	0.37 100	0.26 202	0.25 139	0.37 112	0.40 127	0.43 87	0.47 120

AFF-stereo	0.30 86	0.34 91	0.26 124	0.18 71	0.17 77	0.33 144	0.11 72	0.50 110	0.23 89	0.46 105	0.28 92	0.40 92	0.16 68	0.12 63	0.27 59	0.35 81	0.37 77	0.25 59	0.57 134	0.23 79	0.38 75	0.25 63	0.17 106	0.17 74	0.37 112	0.37 116	0.48 96	0.32 78

PDISCO_ROB	0.48 158	0.40 131	0.39 187	0.38 170	0.34 179	0.39 173	0.28 186	0.50 110	0.35 196	0.37 84	0.52 187	0.49 127	0.35 201	0.31 221	0.63 171	0.58 219	0.54 156	0.68 292	0.59 139	0.44 203	0.62 194	0.67 218	0.24 188	0.34 202	0.54 175	0.53 175	0.85 221	0.58 160

S2M2_L	0.40 116	0.42 142	0.41 201	0.24 103	0.27 136	0.35 157	0.22 149	0.51 113	0.24 101	0.61 206	0.23 72	0.43 106	0.21 95	0.31 221	0.59 149	0.49 172	0.55 167	0.36 111	0.53 114	0.34 133	0.55 165	0.38 102	0.28 214	0.27 149	0.42 128	0.43 133	0.63 150	0.66 186
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.29 82	0.34 91	0.20 85	0.22 87	0.21 95	0.19 74	0.11 72	0.51 113	0.22 84	0.42 90	0.18 51	0.35 74	0.22 100	0.19 100	0.30 73	0.32 77	0.38 81	0.26 62	0.52 106	0.25 90	0.52 148	0.43 128	0.16 91	0.18 79	0.30 76	0.22 51	0.38 73	0.29 70

TANstereo	0.55 182	0.41 135	0.35 158	0.40 181	0.39 210	0.45 200	0.21 141	0.52 115	0.30 150	0.54 155	0.37 133	0.38 88	0.38 216	0.41 253	0.84 232	0.73 263	0.66 247	0.78 313	1.10 219	0.89 311	0.62 194	0.54 180	0.93 326	0.32 183	0.34 97	0.45 143	0.99 257	0.53 142

XX-TBD	0.55 182	0.41 135	0.35 158	0.40 181	0.39 210	0.45 200	0.21 141	0.52 115	0.30 150	0.54 155	0.37 133	0.38 88	0.38 216	0.41 253	0.84 232	0.73 263	0.66 247	0.78 313	1.10 219	0.89 311	0.62 194	0.54 180	0.93 326	0.32 183	0.34 97	0.45 143	0.99 257	0.53 142

STTStereo	0.53 175	0.56 247	0.54 250	0.44 203	0.52 249	0.43 190	0.59 259	0.52 115	0.46 245	0.47 108	0.55 199	0.71 202	0.42 227	0.56 296	0.87 244	0.44 124	0.49 123	0.51 222	0.54 121	0.37 158	0.51 137	0.40 111	0.32 237	0.35 210	0.52 167	0.66 199	0.68 168	0.99 247

DeepPrunerF	1.22 290	0.49 197	0.39 187	0.58 242	2.86 356	0.49 214	0.55 252	0.52 115	0.58 271	0.43 92	0.67 243	0.43 106	0.32 174	0.42 263	1.64 318	0.75 265	0.58 191	0.46 181	0.93 205	0.46 211	0.61 192	0.53 177	0.40 259	0.35 210	15.32 379	0.82 242	0.65 158	0.62 176

S2M2_XL	0.33 99	0.30 82	0.30 137	0.17 66	0.19 85	0.23 100	0.21 141	0.53 119	0.26 118	0.47 108	0.25 82	0.48 123	0.18 78	0.22 124	0.38 89	0.36 87	0.54 156	0.29 77	0.41 80	0.28 103	0.50 130	0.31 82	0.21 154	0.21 94	0.34 97	0.32 95	0.45 89	0.51 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAFT_CTSACE	0.30 86	0.37 107	0.15 57	0.15 53	0.15 68	0.25 109	0.18 121	0.53 119	0.20 75	0.55 162	0.18 51	0.44 110	0.29 139	0.16 86	0.29 67	0.30 68	0.37 77	0.27 64	0.37 71	0.18 48	0.38 75	0.45 139	0.10 46	0.17 74	0.30 76	0.31 88	0.60 140	0.26 63

CFNet	0.45 147	0.44 153	0.33 149	0.48 212	0.40 215	0.39 173	0.30 200	0.53 119	0.32 177	0.48 115	0.50 177	0.68 192	0.40 223	0.30 214	0.56 138	0.37 92	0.48 119	0.43 153	0.52 106	0.33 127	0.46 108	0.30 79	0.23 179	0.31 178	0.61 204	0.52 173	0.69 172	0.71 206

CFNet_RVC	0.51 168	0.51 217	0.47 229	0.50 217	0.48 240	0.48 212	0.32 202	0.53 119	0.37 211	0.51 133	0.65 233	0.57 156	0.34 193	0.30 214	0.69 192	0.44 124	0.52 143	0.47 188	0.57 134	0.42 196	0.56 171	0.49 156	0.27 209	0.35 210	0.65 222	0.74 216	0.80 204	0.75 215

XPNet_ROB	0.74 238	0.77 289	0.57 257	0.54 234	0.61 267	0.63 256	0.61 268	0.53 119	0.65 278	0.58 186	0.81 271	2.35 308	0.46 243	0.43 266	0.79 216	0.63 230	0.85 291	0.57 257	0.83 194	0.55 239	0.72 227	1.09 272	0.45 267	0.49 268	0.63 217	0.74 216	1.39 309	0.86 230

G2L-Stereo	0.42 125	0.39 123	0.28 128	0.35 161	0.40 215	0.34 151	0.22 149	0.54 124	0.34 190	0.52 140	0.61 219	0.50 133	0.38 216	0.26 185	0.61 162	0.44 124	0.50 128	0.40 133	0.46 90	0.33 127	0.43 90	0.39 108	0.28 214	0.27 149	0.49 153	0.54 178	0.69 172	0.49 126

TESTraft	0.37 108	0.46 172	0.21 97	0.21 84	0.23 104	0.21 79	0.16 112	0.54 124	0.31 169	0.51 133	0.23 72	0.36 84	0.36 207	0.11 57	0.85 236	0.48 165	0.45 99	0.32 85	0.48 94	0.24 84	0.46 108	0.65 209	0.12 67	0.23 119	0.37 112	0.43 133	0.57 124	0.39 96

test_5	0.29 82	0.39 123	0.16 63	0.22 87	0.15 68	0.21 79	0.13 84	0.54 124	0.20 75	0.38 86	0.19 55	0.44 110	0.34 193	0.10 52	0.43 111	0.38 95	0.33 64	0.32 85	0.33 64	0.20 64	0.32 58	0.35 91	0.09 38	0.21 94	0.28 67	0.30 83	0.51 101	0.32 78

raft+_RVC	0.35 105	0.34 91	0.26 124	0.25 110	0.23 104	0.25 109	0.18 121	0.54 124	0.26 118	0.52 140	0.43 151	0.46 116	0.23 106	0.18 93	0.42 108	0.38 95	0.43 95	0.34 97	0.61 149	0.26 97	0.43 90	0.38 102	0.13 75	0.20 90	0.39 120	0.39 123	0.58 132	0.42 108

RALAANet	0.41 120	0.41 135	0.37 176	0.28 122	0.28 141	0.33 144	0.24 166	0.54 124	0.27 125	0.48 115	0.48 163	0.43 106	0.25 116	0.20 111	0.57 141	0.41 107	0.49 123	0.50 213	0.71 173	0.40 184	0.52 148	0.46 144	0.21 154	0.29 161	0.46 140	0.45 143	0.70 178	0.47 120

ADLNet	0.46 152	0.53 236	0.37 176	0.41 186	0.41 221	0.44 195	0.40 224	0.54 124	0.35 196	0.45 101	0.53 191	0.76 219	0.36 207	0.62 307	0.58 145	0.42 111	0.49 123	0.42 148	0.50 98	0.37 158	0.43 90	0.44 134	0.34 242	0.25 139	0.47 142	0.55 181	0.57 124	0.45 117

PMTNet	0.48 158	0.48 193	0.43 209	0.31 141	0.30 157	0.27 117	0.22 149	0.54 124	0.29 140	0.57 175	0.39 143	0.59 166	0.23 106	0.23 138	0.64 177	0.59 222	0.57 184	0.37 116	1.17 225	0.33 127	0.67 212	0.40 111	0.20 142	0.21 94	0.79 261	0.59 187	0.65 158	0.92 239

coex_refinement	0.45 147	0.43 147	0.33 149	0.35 161	0.35 183	0.44 195	0.22 149	0.55 131	0.50 253	0.50 127	0.60 210	0.54 146	0.27 127	0.28 201	0.58 145	0.45 135	0.50 128	0.44 158	0.54 121	0.33 127	0.45 101	0.39 108	0.28 214	0.31 178	0.52 167	0.53 175	0.67 166	0.78 221

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 120	0.33 88	0.29 133	0.29 127	0.24 112	0.26 112	0.16 112	0.55 131	0.40 222	0.55 162	0.49 168	0.49 127	0.27 127	0.23 138	0.58 145	0.45 135	0.51 139	0.40 133	0.50 98	0.36 151	0.46 108	0.50 162	0.16 91	0.23 119	0.49 153	0.75 220	0.44 88	0.56 153

AE-Stereo	0.54 180	0.48 193	0.44 218	0.50 217	0.35 183	0.36 160	0.28 186	0.55 131	0.29 140	0.64 229	0.31 108	0.89 242	0.31 165	0.24 155	0.55 135	0.65 243	0.68 256	0.52 231	0.87 199	0.53 228	0.72 227	0.81 248	0.21 154	0.47 261	0.79 261	0.69 202	0.94 244	0.62 176

TestStereo1	0.38 110	0.49 197	0.19 75	0.22 87	0.23 104	0.23 100	0.15 103	0.55 131	0.30 150	0.52 140	0.21 65	0.35 74	0.39 219	0.11 57	0.80 218	0.50 176	0.46 104	0.32 85	0.53 114	0.25 90	0.52 148	0.67 218	0.15 87	0.22 107	0.37 112	0.42 131	0.60 140	0.39 96

SA-5K	0.38 110	0.49 197	0.19 75	0.22 87	0.23 104	0.23 100	0.15 103	0.55 131	0.30 150	0.52 140	0.21 65	0.35 74	0.39 219	0.11 57	0.80 218	0.50 176	0.46 104	0.32 85	0.53 114	0.25 90	0.52 148	0.67 218	0.15 87	0.22 107	0.37 112	0.42 131	0.60 140	0.39 96

DLCB_ROB	0.53 175	0.50 212	0.48 232	0.41 186	0.45 230	0.43 190	0.39 222	0.55 131	0.45 241	0.57 175	0.61 219	0.70 200	0.52 256	0.41 253	0.60 155	0.47 156	0.57 184	0.48 194	0.52 106	0.43 200	0.55 165	0.47 149	0.38 254	0.42 241	0.96 293	0.79 236	0.70 178	0.62 176

WQFJA1++	13.32 373	0.37 107	0.25 120	123.26 390	0.29 148	112.03 390	109.42 390	0.56 137	0.25 107	0.65 235	0.49 168	1.70 299	1.51 312	0.23 138	0.43 111	0.60 224	0.53 152	0.41 139	1.83 264	0.31 117	0.53 156	0.51 168	0.22 168	0.20 90	0.52 167	0.76 223	0.88 230	0.91 237

castereo	0.47 154	0.36 105	0.35 158	0.34 151	0.26 126	0.26 112	0.17 119	0.56 137	0.29 140	0.60 201	0.45 157	0.68 192	0.22 100	0.20 111	0.52 130	0.58 219	0.61 223	0.39 122	0.92 204	0.36 151	0.96 268	0.76 237	0.19 125	0.24 128	0.54 175	0.64 196	0.57 124	0.58 160

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 168	0.52 229	0.48 232	0.43 196	0.57 261	0.42 187	0.62 271	0.56 137	0.62 275	0.52 140	0.51 183	0.67 190	0.34 193	0.58 304	0.78 212	0.42 111	0.47 114	0.42 148	0.57 134	0.38 163	0.46 108	0.42 121	0.30 225	0.32 183	0.48 145	0.76 223	0.62 147	0.64 183
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
EGLCR-Stereo	0.47 154	0.49 197	0.41 201	0.29 127	0.30 157	0.44 195	0.14 97	0.57 140	0.26 118	0.57 175	0.27 88	0.58 161	0.23 106	0.21 117	0.36 86	0.47 156	0.53 152	0.45 169	0.75 184	0.32 123	0.69 219	0.93 259	0.19 125	0.24 128	0.48 145	0.49 163	1.30 300	0.70 204

LMCR-Stereo	0.50 163	0.46 172	0.33 149	0.32 143	0.33 170	0.42 187	0.24 166	0.57 140	0.37 211	0.55 162	0.46 161	0.65 187	0.40 223	0.26 185	0.69 192	0.49 172	0.62 231	0.49 204	1.11 221	0.57 249	0.66 208	0.64 207	0.25 193	0.32 183	0.48 145	0.49 163	0.63 150	0.65 185

CREStereo++_RVC	0.43 139	0.42 142	0.39 187	0.30 135	0.33 170	0.27 117	0.19 132	0.57 140	0.31 169	0.58 186	0.36 125	0.58 161	0.56 263	0.23 138	0.48 124	0.50 176	0.61 223	0.34 97	0.52 106	0.30 112	0.56 171	0.42 121	0.16 91	0.29 161	0.49 153	0.44 137	0.79 203	0.69 197
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
UNet	0.44 142	0.42 142	0.40 192	0.37 167	0.36 188	0.41 181	0.28 186	0.57 140	0.35 196	0.50 127	0.49 168	0.47 119	0.34 193	0.37 245	0.53 132	0.43 119	0.54 156	0.46 181	0.56 130	0.39 179	0.47 115	0.44 134	0.27 209	0.34 202	0.44 132	0.48 158	0.58 132	0.57 155

anonymousdsp2	0.38 110	0.46 172	0.30 137	0.25 110	0.23 104	0.32 137	0.18 121	0.58 144	0.23 89	0.47 108	0.38 136	0.48 123	0.23 106	0.18 93	0.40 95	0.39 99	0.44 96	0.33 93	0.88 200	0.31 117	0.48 122	0.52 174	0.17 106	0.23 119	0.41 127	0.33 100	0.61 144	0.42 108

RAFT+CT+SA	0.32 94	0.46 172	0.20 85	0.26 114	0.18 82	0.22 85	0.15 103	0.58 144	0.23 89	0.52 140	0.17 47	0.46 116	0.33 180	0.12 63	0.33 81	0.43 119	0.36 74	0.30 80	0.45 89	0.23 79	0.45 101	0.49 156	0.09 38	0.22 107	0.32 91	0.31 88	0.53 116	0.35 86

AnonymousM	0.79 253	0.34 91	0.20 85	0.24 103	0.22 98	0.21 79	0.15 103	0.58 144	0.21 81	0.57 175	0.39 143	0.45 114	0.15 64	0.19 100	0.56 138	0.54 205	0.54 156	0.40 133	0.53 114	0.30 112	0.65 205	0.54 180	0.20 142	0.22 107	0.30 76	0.39 123	1.31 301	11.04 367

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 105	0.41 135	0.32 146	0.24 103	0.19 85	0.28 124	0.13 84	0.58 144	0.24 101	0.46 105	0.35 124	0.49 127	0.19 84	0.15 77	0.34 84	0.35 81	0.41 92	0.28 69	0.65 156	0.28 103	0.44 97	0.33 85	0.19 125	0.22 107	0.51 162	0.37 116	0.58 132	0.44 115

RASNet	0.42 125	0.45 161	0.43 209	0.33 149	0.33 170	0.37 163	0.27 181	0.58 144	0.34 190	0.47 108	0.43 151	0.49 127	0.33 180	0.25 173	0.41 101	0.41 107	0.48 119	0.39 122	0.47 91	0.30 112	0.49 126	0.40 111	0.19 125	0.44 250	0.40 125	0.46 151	0.75 191	0.63 181

UCFNet_RVC	0.56 191	0.78 291	0.45 222	0.59 246	0.55 257	0.52 225	0.39 222	0.58 144	0.40 222	0.59 194	0.60 210	0.82 229	0.45 238	0.32 228	0.70 197	0.42 111	0.50 128	0.50 213	0.67 162	0.45 205	0.56 171	0.47 149	0.38 254	0.41 238	0.77 256	0.71 207	0.65 158	0.86 230

HITNet	0.38 110	0.37 107	0.28 128	0.34 151	0.29 148	0.26 112	0.19 132	0.58 144	0.32 177	0.57 175	0.45 157	0.55 152	0.30 151	0.22 124	0.51 128	0.35 81	0.44 96	0.39 122	0.41 80	0.29 108	0.41 82	0.38 102	0.20 142	0.25 139	0.39 120	0.37 116	0.70 178	0.52 138
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
castereo++	0.44 142	0.35 101	0.33 149	0.43 196	0.23 104	0.21 79	0.17 119	0.59 151	0.30 150	0.63 222	0.37 133	0.73 208	0.22 100	0.22 124	0.44 113	0.53 195	0.58 191	0.41 139	0.66 158	0.34 133	0.81 241	0.69 223	0.20 142	0.28 156	0.48 145	0.56 185	0.76 194	0.48 124

test_4	0.34 102	0.33 88	0.27 126	0.21 84	0.18 82	0.16 59	0.11 72	0.59 151	0.26 118	0.58 186	0.25 82	0.50 133	0.20 87	0.19 100	0.33 81	0.40 103	0.45 99	0.34 97	0.41 80	0.29 108	0.45 101	0.41 114	0.16 91	0.24 128	0.38 117	0.40 127	0.59 139	0.42 108

dd	0.50 163	0.51 217	0.28 128	0.91 292	0.31 165	0.65 260	0.29 193	0.59 151	0.23 89	0.54 155	0.30 103	0.75 212	0.27 127	0.26 185	0.84 232	0.46 145	0.70 264	0.39 122	1.05 215	0.38 163	0.48 122	0.43 128	0.23 179	0.30 169	0.53 171	0.39 123	0.74 188	0.58 160

rafts_anoy	0.41 120	0.51 217	0.35 158	0.29 127	0.30 157	0.33 144	0.22 149	0.59 151	0.25 107	0.51 133	0.50 177	0.48 123	0.23 106	0.17 90	0.57 141	0.46 145	0.51 139	0.50 213	0.58 138	0.34 133	0.50 130	0.43 128	0.19 125	0.28 156	0.50 157	0.47 153	0.52 112	0.53 142

GES	0.59 205	0.52 229	0.37 176	0.39 173	0.40 215	0.53 229	0.37 216	0.59 151	0.40 222	0.56 171	0.60 210	0.50 133	0.30 151	0.41 253	0.98 270	0.63 230	0.67 253	0.55 249	2.28 281	0.56 244	0.70 224	0.56 186	0.31 232	0.42 241	0.48 145	0.48 158	0.65 158	0.68 195

GMStereo	0.41 120	0.48 193	0.25 120	0.32 143	0.32 166	0.37 163	0.28 186	0.59 151	0.30 150	0.45 101	0.36 125	0.61 173	0.31 165	0.24 155	0.45 115	0.41 107	0.54 156	0.35 107	0.73 177	0.39 179	0.51 137	0.33 85	0.23 179	0.28 156	0.48 145	0.36 109	0.68 168	0.41 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL2	0.55 182	0.57 253	0.45 222	0.43 196	0.35 183	0.43 190	0.26 176	0.60 157	0.40 222	0.58 186	0.76 262	0.71 202	0.35 201	0.27 196	0.83 227	0.53 195	0.59 206	0.51 222	1.53 248	0.43 200	0.50 130	0.55 184	0.27 209	0.36 217	0.57 185	0.71 207	0.74 188	0.69 197

UDGNet	0.67 219	0.66 275	0.42 204	1.35 318	1.02 315	1.21 312	0.91 303	0.60 157	0.41 229	0.52 140	0.60 210	0.56 154	0.23 106	1.19 337	0.66 181	0.45 135	0.56 175	0.51 222	0.73 177	0.53 228	0.64 204	0.67 218	0.79 315	0.29 161	0.72 237	0.55 181	0.63 150	0.66 186

ICVP	0.58 199	0.49 197	0.67 281	0.50 217	0.48 240	0.52 225	0.36 214	0.60 157	0.45 241	0.61 206	0.58 205	0.61 173	0.56 263	0.30 214	0.67 187	0.64 236	0.58 191	0.51 222	0.72 176	0.51 224	0.58 186	0.74 233	0.59 303	0.47 261	0.60 202	0.75 220	0.74 188	0.72 208
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALCasStereoNet	0.42 125	0.50 212	0.35 158	0.35 161	0.30 157	0.31 134	0.24 166	0.60 157	0.25 107	0.56 171	0.49 168	0.58 161	0.26 120	0.18 93	0.57 141	0.46 145	0.54 156	0.49 204	0.51 101	0.34 133	0.51 137	0.41 114	0.21 154	0.31 178	0.53 171	0.49 163	0.48 96	0.58 160

sCroCo_RVC	0.58 199	0.42 142	0.29 133	0.28 122	0.29 148	0.39 173	0.22 149	0.60 157	0.41 229	0.53 151	0.43 151	0.48 123	0.50 250	0.24 155	0.75 208	0.99 307	0.75 276	0.63 274	1.02 214	0.56 244	1.10 284	1.36 291	0.28 214	0.39 229	0.63 217	0.63 193	0.93 242	0.64 183

APVNet	0.56 191	0.47 179	0.38 185	0.46 208	0.50 245	0.57 240	0.53 246	0.60 157	0.42 236	0.46 105	0.65 233	0.50 133	0.30 151	0.36 241	0.74 207	0.71 257	0.71 270	0.64 278	0.95 209	0.53 228	0.57 181	0.77 240	0.34 242	0.46 258	0.59 197	0.46 151	0.82 210	0.58 160

NVstereo2D	0.55 182	0.47 179	0.40 192	0.52 226	0.48 240	0.66 263	0.64 274	0.60 157	0.38 216	0.48 115	0.61 219	0.53 144	0.30 151	0.63 309	1.53 312	0.61 228	0.58 191	0.55 249	0.53 114	0.41 188	0.50 130	0.38 102	0.54 296	0.43 244	0.64 220	0.48 158	0.56 122	0.53 142

iResNet_ROB	0.50 163	0.49 197	0.42 204	0.42 191	0.30 157	0.42 187	0.32 202	0.60 157	0.33 183	0.52 140	0.59 206	0.47 119	0.56 263	0.25 173	0.81 221	0.46 145	0.57 184	0.49 204	1.19 228	0.36 151	0.48 122	0.36 95	0.25 193	0.37 224	0.57 185	0.54 178	0.75 191	0.61 171

AACVNet	0.55 182	0.47 179	0.40 192	0.58 242	0.61 267	0.53 229	0.37 216	0.61 165	0.40 222	0.59 194	0.64 228	0.58 161	0.33 180	0.36 241	0.69 192	0.54 205	0.58 191	0.54 241	0.69 170	0.52 227	0.54 160	0.52 174	0.36 247	0.44 250	0.59 197	0.69 202	0.82 210	0.83 226

s12784h	0.62 210	0.68 279	0.47 229	0.65 261	0.44 229	0.34 151	0.24 166	0.61 165	0.31 169	0.60 201	0.44 154	0.81 227	0.55 261	0.25 173	0.62 167	0.50 176	0.62 231	0.38 120	0.74 183	0.36 151	1.26 293	0.47 149	0.18 117	0.30 169	0.70 231	0.74 216	1.39 309	2.07 305

CREStereo	0.44 142	0.51 217	0.40 192	0.34 151	0.26 126	0.28 124	0.15 103	0.61 165	0.30 150	0.58 186	0.36 125	0.72 205	0.33 180	0.24 155	0.59 149	0.59 222	0.59 206	0.34 97	0.52 106	0.31 117	0.59 190	0.42 121	0.18 117	0.30 169	0.54 175	0.48 158	0.64 154	0.69 197
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
AF-Net	0.53 175	0.49 197	0.44 218	0.50 217	0.53 250	0.61 250	0.54 250	0.61 165	0.55 265	0.43 92	0.66 236	0.85 236	0.42 227	0.40 250	0.64 177	0.46 145	0.46 104	0.44 158	0.60 145	0.40 184	0.45 101	0.45 139	0.41 261	0.39 229	0.50 157	0.55 181	0.81 207	0.69 197

Nwc_Net	0.53 175	0.49 197	0.44 218	0.50 217	0.53 250	0.61 250	0.54 250	0.61 165	0.55 265	0.43 92	0.66 236	0.85 236	0.42 227	0.40 250	0.64 177	0.46 145	0.46 104	0.44 158	0.60 145	0.40 184	0.45 101	0.45 139	0.41 261	0.39 229	0.50 157	0.55 181	0.81 207	0.69 197

ADCRef	1.01 279	0.65 272	0.48 232	0.39 173	0.47 237	0.65 260	0.68 284	0.61 165	1.08 316	0.52 140	0.64 228	0.75 212	0.43 232	0.38 246	1.56 314	0.72 259	0.61 223	0.59 267	1.53 248	0.58 252	0.66 208	0.71 226	0.50 281	0.43 244	0.75 249	1.25 309	0.82 210	8.96 365

DeepPruner_ROB	0.59 205	0.44 153	0.54 250	0.52 226	0.54 254	0.49 214	0.37 216	0.61 165	0.46 245	0.60 201	0.70 248	0.61 173	0.51 254	0.32 228	1.06 281	0.58 219	0.62 231	0.59 267	0.66 158	0.47 216	0.97 271	0.72 230	0.36 247	0.44 250	0.61 204	1.00 277	0.72 183	0.58 160

GGDA	0.56 191	0.55 240	0.46 224	0.41 186	0.36 188	0.45 200	0.26 176	0.62 172	0.40 222	0.59 194	0.74 260	0.69 198	0.36 207	0.28 201	0.82 224	0.52 191	0.59 206	0.51 222	1.43 242	0.43 200	0.51 137	0.53 177	0.26 202	0.39 229	0.59 197	0.77 228	0.76 194	0.72 208

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 215	0.37 107	0.23 112	0.51 223	0.74 296	0.89 291	0.49 240	0.62 172	0.26 118	1.60 359	0.31 108	2.57 310	0.26 120	0.22 124	0.46 117	0.48 165	0.58 191	0.45 169	0.93 205	0.37 158	0.63 197	0.71 226	0.19 125	0.23 119	0.58 190	0.49 163	0.89 232	1.91 303

test_for_model	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 87	0.25 116	0.22 85	0.13 84	0.62 172	0.25 107	0.57 175	0.29 97	0.75 212	0.20 87	0.19 100	0.47 118	0.51 183	10.38 370	0.39 122	0.59 139	0.34 133	0.93 259	0.50 162	0.17 106	0.21 94	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

trnet	0.44 142	0.51 217	0.40 192	0.34 151	0.26 126	0.27 117	0.14 97	0.62 172	0.30 150	0.60 201	0.36 125	0.73 208	0.33 180	0.24 155	0.56 138	0.57 214	0.58 191	0.34 97	0.52 106	0.31 117	0.57 181	0.42 121	0.17 106	0.30 169	0.54 175	0.48 158	0.65 158	0.69 197

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 87	0.25 116	0.22 85	0.13 84	0.62 172	0.25 107	0.57 175	0.29 97	0.75 212	0.20 87	0.19 100	0.47 118	0.51 183	10.38 370	0.39 122	0.59 139	0.34 133	0.93 259	0.50 162	0.17 106	0.21 94	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

CASnet	0.40 116	0.52 229	0.23 112	0.27 119	0.27 136	0.30 133	0.14 97	0.62 172	0.29 140	0.61 206	0.44 154	0.64 184	0.28 133	0.23 138	0.55 135	0.36 87	0.45 99	0.31 84	0.73 177	0.27 100	0.63 197	0.39 108	0.21 154	0.24 128	0.42 128	0.32 95	0.61 144	0.56 153
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 87	0.25 116	0.22 85	0.13 84	0.62 172	0.25 107	0.57 175	0.29 97	0.75 212	0.20 87	0.19 100	0.47 118	0.51 183	10.38 370	0.39 122	0.59 139	0.34 133	0.93 259	0.50 162	0.17 106	0.21 94	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAPDPT-zeroshot	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 87	0.25 116	0.22 85	0.13 84	0.62 172	0.25 107	0.57 175	0.29 97	0.75 212	0.20 87	0.19 100	0.47 118	0.51 183	10.38 370	0.39 122	0.59 139	0.34 133	0.93 259	0.50 162	0.17 106	0.21 94	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAP-Stereo	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 87	0.25 116	0.22 85	0.13 84	0.62 172	0.25 107	0.57 175	0.29 97	0.75 212	0.20 87	0.19 100	0.47 118	0.51 183	10.38 370	0.39 122	0.59 139	0.34 133	0.93 259	0.50 162	0.17 106	0.21 94	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

MIPNet	0.51 168	0.51 217	0.33 149	0.32 143	0.30 157	0.37 163	0.25 172	0.62 172	0.24 101	0.50 127	0.52 187	0.61 173	0.41 226	0.30 214	1.01 277	0.51 183	0.59 206	0.50 213	0.76 187	0.47 216	0.44 97	0.85 251	0.20 142	0.26 146	0.66 223	0.98 273	0.71 182	0.61 171

IPLGR	0.57 197	0.55 240	0.37 176	0.43 196	0.38 205	0.36 160	0.23 163	0.62 172	0.30 150	0.56 171	0.68 246	0.61 173	0.32 174	0.29 209	1.73 324	0.47 156	0.56 175	0.56 251	1.09 217	0.54 234	0.53 156	0.81 248	0.20 142	0.32 183	0.71 234	0.97 272	0.73 186	0.57 155

CFNet_pseudo	0.51 168	0.44 153	0.43 209	0.54 234	0.43 227	0.53 229	0.34 208	0.62 172	0.36 200	0.61 206	0.64 228	0.57 156	0.52 256	0.35 239	0.90 250	0.50 176	0.50 128	0.47 188	0.67 162	0.36 151	0.47 115	0.42 121	0.26 202	0.33 198	0.57 185	0.60 191	0.68 168	0.73 212

R-Stereo Train	0.66 215	0.55 240	0.43 209	0.48 212	0.36 188	0.50 219	0.18 121	0.62 172	0.31 169	0.68 259	0.62 224	0.72 205	0.34 193	0.25 173	0.69 192	0.89 285	0.66 247	0.51 222	2.12 276	0.46 211	0.94 264	1.49 302	0.22 168	0.36 217	0.71 234	0.96 267	0.77 197	1.10 261

RAFT-Stereo	0.66 215	0.55 240	0.43 209	0.48 212	0.36 188	0.50 219	0.18 121	0.62 172	0.31 169	0.68 259	0.62 224	0.72 205	0.34 193	0.25 173	0.69 192	0.89 285	0.66 247	0.51 222	2.12 276	0.46 211	0.94 264	1.49 302	0.22 168	0.36 217	0.71 234	0.96 267	0.77 197	1.10 261
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LL-Strereo2	0.34 102	0.29 77	0.21 97	0.24 103	0.19 85	0.17 64	0.13 84	0.63 186	0.26 118	0.58 186	0.23 72	0.44 110	0.22 100	0.14 73	0.41 101	0.41 107	0.47 114	0.35 107	0.73 177	0.31 117	0.47 115	0.36 95	0.21 154	0.20 90	0.32 91	0.34 105	0.51 101	0.35 86

4D-IteraStereo	0.40 116	0.28 76	0.33 149	0.35 161	0.24 112	0.24 105	0.15 103	0.63 186	0.28 133	0.61 206	0.39 143	0.51 138	0.22 100	0.22 124	0.48 124	0.43 119	0.49 123	0.43 153	0.66 158	0.34 133	0.63 197	0.70 225	0.14 85	0.22 107	0.39 120	0.47 153	0.63 150	0.39 96

CIPLG	0.42 125	0.47 179	0.24 118	0.32 143	0.22 98	0.32 137	0.19 132	0.63 186	0.24 101	0.55 162	0.50 177	0.60 170	0.30 151	0.41 253	0.93 257	0.44 124	0.52 143	0.37 116	0.56 130	0.38 163	0.56 171	0.45 139	0.19 125	0.24 128	0.44 132	0.31 88	0.57 124	0.38 95

IPLG	0.47 154	0.45 161	0.32 146	0.28 122	0.27 136	0.32 137	0.21 141	0.63 186	0.22 84	0.51 133	0.38 136	0.56 154	0.29 139	0.31 221	1.64 318	0.44 124	0.56 175	0.48 194	0.56 130	0.41 188	0.45 101	0.75 234	0.18 117	0.28 156	0.45 136	0.59 187	0.65 158	0.51 136

IPLGR_C	0.42 125	0.47 179	0.23 112	0.31 141	0.22 98	0.32 137	0.18 121	0.63 186	0.23 89	0.55 162	0.50 177	0.61 173	0.31 165	0.41 253	0.87 244	0.45 135	0.52 143	0.37 116	0.55 124	0.38 163	0.56 171	0.46 144	0.19 125	0.24 128	0.44 132	0.33 100	0.58 132	0.40 101

ACRE	0.42 125	0.47 179	0.22 107	0.32 143	0.22 98	0.33 144	0.18 121	0.63 186	0.23 89	0.55 162	0.50 177	0.61 173	0.30 151	0.41 253	0.91 252	0.45 135	0.52 143	0.36 111	0.55 124	0.38 163	0.57 181	0.44 134	0.19 125	0.23 119	0.44 132	0.32 95	0.58 132	0.39 96

RP	0.58 199	0.57 253	0.72 286	0.62 254	0.56 258	0.57 240	0.64 274	0.63 186	0.61 273	0.42 90	0.81 271	0.78 223	0.53 258	0.43 266	0.68 190	0.48 165	0.53 152	0.44 158	0.64 152	0.45 205	0.51 137	0.54 180	0.37 252	0.44 250	0.62 209	0.59 187	0.83 217	0.77 218

DN	3.88 346	0.39 123	0.36 167	0.58 242	0.32 166	51.06 387	0.32 202	0.64 193	0.32 177	0.50 127	0.56 200	38.15 379	0.23 106	0.26 185	0.60 155	0.71 257	0.57 184	0.46 181	1.59 253	0.40 184	0.69 219	0.66 212	0.32 237	0.32 183	1.15 316	1.04 287	0.86 226	1.56 287

Any-RAFT	0.69 225	0.47 179	0.85 299	0.53 231	0.40 215	0.38 168	0.27 181	0.64 193	0.32 177	0.57 175	0.76 262	0.86 240	0.24 114	0.22 124	0.57 141	0.76 267	0.60 215	0.45 169	2.19 278	0.45 205	1.20 289	0.71 226	0.22 168	0.31 178	0.99 298	1.24 306	0.73 186	1.65 294

SA	0.42 125	0.47 179	0.21 97	0.25 110	0.23 104	0.31 134	0.13 84	0.64 193	0.32 177	0.61 206	0.26 85	0.54 146	0.21 95	0.16 86	0.63 171	0.47 156	0.52 143	0.41 139	0.60 145	0.29 108	0.46 108	0.61 198	0.15 87	0.27 149	0.45 136	0.58 186	0.96 249	0.47 120

GLC_STEREO	0.47 154	0.51 217	0.40 192	0.38 170	0.37 197	0.37 163	0.28 186	0.64 193	0.29 140	0.62 216	0.53 191	0.55 152	0.28 133	0.30 214	0.49 127	0.48 165	0.66 247	0.41 139	0.65 156	0.41 188	0.70 224	0.60 193	0.23 179	0.30 169	0.47 142	0.36 109	0.84 219	0.53 142

raftrobust	0.43 139	0.33 88	0.36 167	0.28 122	0.28 141	0.27 117	0.18 121	0.64 193	0.25 107	0.63 222	0.53 191	0.51 138	0.25 116	0.22 124	0.63 171	0.48 165	0.51 139	0.41 139	0.96 211	0.38 163	0.53 156	0.46 144	0.20 142	0.24 128	0.57 185	0.54 178	0.54 117	0.52 138

BEATNet_4x	0.53 175	0.40 131	0.34 156	0.39 173	0.36 188	0.32 137	0.27 181	0.64 193	0.41 229	0.66 247	0.45 157	0.62 181	0.39 219	0.24 155	0.83 227	0.63 230	0.58 191	0.58 262	0.57 134	0.36 151	0.90 257	1.52 305	0.25 193	0.36 217	0.46 140	0.44 137	0.77 197	0.60 169

PS-NSSS	0.60 207	0.81 297	0.44 218	0.89 287	0.54 254	0.71 272	0.63 272	0.64 193	0.38 216	0.64 229	0.41 148	1.52 292	0.47 245	0.41 253	0.59 149	0.42 111	0.52 143	0.45 169	0.94 208	0.42 196	0.44 97	0.29 76	0.36 247	0.34 202	0.63 217	0.69 202	0.70 178	0.80 222

iResNetv2_ROB	0.52 172	0.45 161	0.32 146	0.48 212	0.39 210	0.48 212	0.28 186	0.64 193	0.34 190	0.52 140	0.66 236	0.70 200	0.55 261	0.28 201	0.67 187	0.47 156	0.50 128	0.46 181	1.12 222	0.45 205	0.57 181	0.47 149	0.29 221	0.40 233	0.55 180	0.51 171	0.81 207	0.58 160

Sa-1000	0.48 158	0.47 179	0.21 97	0.26 114	0.26 126	0.31 134	0.15 103	0.65 201	0.36 200	0.63 222	0.33 117	0.50 133	0.26 120	0.30 214	0.94 261	0.49 172	0.59 206	0.45 169	0.90 202	0.32 123	0.52 148	0.75 234	0.17 106	0.27 149	0.72 237	0.53 175	1.00 262	0.49 126

test-3	0.55 182	0.37 107	0.37 176	0.34 151	0.33 170	0.33 144	0.22 149	0.65 201	0.27 125	0.61 206	0.34 120	0.90 243	0.31 165	0.21 117	0.60 155	0.44 124	0.55 167	0.42 148	2.59 297	0.38 163	0.56 171	1.37 292	0.16 91	0.29 161	0.48 145	0.38 120	0.69 172	0.54 149

ADCP+	0.92 265	0.59 258	0.62 268	0.44 203	0.45 230	0.55 236	0.85 297	0.65 201	1.81 341	0.48 115	1.10 298	1.62 296	0.33 180	0.42 263	1.03 278	0.52 191	0.52 143	0.48 194	1.19 228	0.38 163	0.58 186	0.60 193	0.32 237	0.30 169	0.66 223	3.45 364	0.77 197	4.14 344

PA-Net	0.64 213	0.67 277	0.66 278	0.50 217	0.66 280	0.50 219	0.64 274	0.65 201	0.73 284	0.54 155	0.52 187	0.58 161	0.58 269	0.59 306	0.93 257	0.57 214	0.46 104	0.54 241	0.61 149	0.54 234	0.49 126	0.66 212	0.36 247	0.52 272	0.64 220	1.24 306	0.64 154	1.32 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test_1	0.55 182	0.37 107	0.37 176	0.34 151	0.33 170	0.33 144	0.22 149	0.66 205	0.27 125	0.62 216	0.34 120	0.90 243	0.31 165	0.21 117	0.61 162	0.44 124	0.55 167	0.42 148	2.58 296	0.38 163	0.56 171	1.38 294	0.16 91	0.29 161	0.48 145	0.38 120	0.69 172	0.54 149

pcwnet_v2	0.62 210	0.46 172	0.50 238	0.62 254	0.49 244	0.61 250	0.46 234	0.66 205	0.45 241	0.65 235	0.79 266	0.64 184	0.86 290	0.53 290	1.15 291	0.55 207	0.59 206	0.51 222	0.83 194	0.41 188	0.55 165	0.47 149	0.34 242	0.43 244	0.75 249	0.76 223	0.85 221	0.95 240

ETE_ROB	0.87 262	0.90 309	0.58 259	0.67 264	0.69 283	0.85 286	0.60 263	0.66 205	0.89 303	0.64 229	1.09 296	2.63 313	0.54 259	0.54 291	1.00 274	0.72 259	0.91 301	0.63 274	0.99 213	0.66 283	0.88 253	1.08 271	0.50 281	0.59 284	0.78 258	0.92 258	1.48 319	1.17 269

GMOStereo	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 135	0.26 126	0.29 127	0.19 132	0.67 208	0.30 150	0.66 247	0.32 110	0.54 146	0.33 180	0.20 111	0.40 95	0.46 145	0.50 128	0.44 158	0.68 164	0.34 133	0.51 137	0.66 212	0.16 91	0.22 107	0.58 190	0.45 143	0.82 210	0.41 103

error version	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 135	0.26 126	0.29 127	0.19 132	0.67 208	0.30 150	0.66 247	0.32 110	0.54 146	0.33 180	0.20 111	0.40 95	0.46 145	0.50 128	0.44 158	0.68 164	0.34 133	0.51 137	0.66 212	0.16 91	0.22 107	0.58 190	0.45 143	0.82 210	0.41 103

test-v	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 135	0.26 126	0.29 127	0.19 132	0.67 208	0.30 150	0.66 247	0.32 110	0.54 146	0.33 180	0.20 111	0.40 95	0.46 145	0.50 128	0.44 158	0.68 164	0.34 133	0.51 137	0.66 212	0.16 91	0.22 107	0.58 190	0.45 143	0.82 210	0.41 103

test-2	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 135	0.26 126	0.29 127	0.19 132	0.67 208	0.30 150	0.66 247	0.32 110	0.54 146	0.33 180	0.20 111	0.40 95	0.46 145	0.50 128	0.44 158	0.68 164	0.34 133	0.51 137	0.66 212	0.16 91	0.22 107	0.58 190	0.45 143	0.82 210	0.41 103

NCC-stereo	0.67 219	0.63 269	0.59 260	0.64 258	0.65 275	0.63 256	0.69 285	0.67 208	0.74 287	0.43 92	0.81 271	0.82 229	0.70 280	0.47 274	0.82 224	0.53 195	0.58 191	0.64 278	0.80 191	0.54 234	0.56 171	0.60 193	0.53 292	0.45 255	0.75 249	0.96 267	0.92 240	0.98 245

Abc-Net	0.67 219	0.63 269	0.59 260	0.64 258	0.65 275	0.63 256	0.69 285	0.67 208	0.74 287	0.43 92	0.81 271	0.82 229	0.70 280	0.47 274	0.82 224	0.53 195	0.58 191	0.64 278	0.80 191	0.54 234	0.56 171	0.60 193	0.53 292	0.45 255	0.75 249	0.96 267	0.92 240	0.98 245
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.73 232	0.49 197	0.46 224	0.47 210	0.51 248	0.55 236	0.56 254	0.67 208	0.68 281	0.54 155	0.79 266	0.57 156	0.57 267	0.41 253	1.92 332	0.77 269	0.96 308	0.58 262	1.36 240	0.56 244	0.85 250	1.11 273	0.31 232	0.53 275	0.58 190	0.65 198	0.95 246	1.26 275

depth_test_26	0.42 125	0.52 229	0.30 137	0.19 74	0.20 91	0.22 85	0.13 84	0.68 215	0.25 107	0.73 281	0.24 77	1.00 253	0.20 87	0.23 138	0.38 89	0.53 195	0.67 253	0.40 133	0.68 164	0.31 117	0.69 219	0.44 134	0.20 142	0.19 82	0.39 120	0.41 129	0.60 140	0.47 120

MyStereo04	0.68 224	0.52 229	0.57 257	0.44 203	0.37 197	0.35 157	0.26 176	0.68 215	0.45 241	0.62 216	0.45 157	0.68 192	0.34 193	0.25 173	1.00 274	0.68 249	0.56 175	0.53 235	3.39 313	0.56 244	0.92 258	0.64 207	0.27 209	0.41 238	0.77 256	0.92 258	0.96 249	0.66 186

test_3	0.56 191	0.38 117	0.36 167	0.34 151	0.33 170	0.33 144	0.21 141	0.68 215	0.29 140	0.65 235	0.33 117	0.92 245	0.35 201	0.21 117	0.60 155	0.44 124	0.56 175	0.45 169	2.68 299	0.39 179	0.55 165	1.35 290	0.15 87	0.32 183	0.51 162	0.47 153	0.67 166	0.50 134

GANet-ADL	0.70 228	0.59 258	0.52 244	0.60 249	0.57 261	0.61 250	0.46 234	0.68 215	0.52 257	0.65 235	0.67 243	0.76 219	0.43 232	0.39 247	1.08 284	0.79 276	0.68 256	0.52 231	1.84 267	0.64 280	0.66 208	0.86 253	0.42 264	0.43 244	0.70 231	0.87 248	0.97 253	0.89 236

TRStereo	0.75 239	0.83 302	1.19 325	0.56 238	0.34 179	1.42 321	0.48 237	0.68 215	0.28 133	0.65 235	0.46 161	1.10 268	0.27 127	0.22 124	0.70 197	0.85 281	0.57 184	0.48 194	1.85 268	0.50 221	0.73 230	0.87 254	0.18 117	0.27 149	0.78 258	1.22 305	1.78 331	1.09 257

FCDSN-DC	0.69 225	0.61 265	0.62 268	0.66 263	0.61 267	0.59 244	0.60 263	0.68 215	0.42 236	0.75 287	0.42 150	0.57 156	0.36 207	0.50 281	2.43 357	0.67 246	0.80 284	0.76 309	0.64 152	0.56 244	0.70 224	0.60 193	0.47 270	0.83 314	0.66 223	0.74 216	0.61 144	0.67 190
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC	0.58 199	0.50 212	0.37 176	0.51 223	0.42 224	0.39 173	0.56 254	0.68 215	0.36 200	0.64 229	0.50 177	1.13 274	0.45 238	0.34 233	0.91 252	0.53 195	0.54 156	0.45 169	1.20 230	0.51 224	0.54 160	0.52 174	0.33 240	0.51 270	0.57 185	0.75 220	0.64 154	0.81 224

SGM-Forest	0.73 232	0.71 283	0.40 192	1.13 305	0.64 274	0.74 278	0.45 232	0.68 215	0.39 219	0.61 206	0.44 154	1.16 275	1.06 294	0.49 277	0.86 238	0.61 228	0.55 167	0.46 181	0.68 164	0.44 203	0.61 192	0.49 156	0.45 267	0.44 250	0.90 282	0.86 245	1.95 335	1.47 283
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ManiGeoR	0.50 163	0.51 217	0.36 167	0.44 203	0.32 166	0.38 168	0.21 141	0.69 223	0.47 249	0.53 151	0.60 210	0.60 170	0.28 133	0.23 138	0.73 205	0.47 156	0.54 156	0.49 204	1.29 235	0.38 163	0.54 160	0.56 186	0.28 214	0.34 202	0.50 157	0.73 214	0.54 117	0.57 155

HLf10	0.50 163	0.51 217	0.36 167	0.44 203	0.32 166	0.38 168	0.21 141	0.69 223	0.47 249	0.53 151	0.60 210	0.60 170	0.28 133	0.23 138	0.73 205	0.47 156	0.54 156	0.49 204	1.29 235	0.38 163	0.54 160	0.56 186	0.28 214	0.34 202	0.50 157	0.73 214	0.54 117	0.57 155

DNS	5.65 355	0.37 107	0.76 291	0.56 238	0.24 112	41.14 383	0.40 224	0.69 223	0.27 125	0.58 186	3.56 346	54.33 386	0.29 139	0.27 196	0.44 113	0.85 281	0.53 152	0.44 158	40.80 377	0.36 151	0.55 165	0.61 198	0.20 142	0.40 233	0.89 280	0.89 252	0.96 249	1.27 276

HH	0.84 257	0.34 91	0.99 310	0.42 191	0.36 188	0.51 222	0.42 228	0.69 223	0.34 190	0.65 235	0.38 136	1.03 259	0.26 120	0.28 201	0.66 181	1.37 343	0.61 223	0.53 235	2.39 287	0.60 261	3.55 351	1.64 309	0.25 193	0.33 198	0.83 271	1.05 288	1.09 271	1.12 264

HanStereo	0.84 257	0.34 91	0.99 310	0.42 191	0.36 188	0.51 222	0.42 228	0.69 223	0.34 190	0.65 235	0.38 136	1.03 259	0.26 120	0.28 201	0.66 181	1.37 343	0.61 223	0.53 235	2.39 287	0.60 261	3.55 351	1.64 309	0.25 193	0.33 198	0.83 271	1.05 288	1.09 271	1.12 264

SACVNet	0.62 210	0.53 236	0.51 243	0.55 237	0.57 261	0.52 225	0.60 263	0.69 223	0.56 267	0.67 256	0.54 197	0.59 166	0.37 213	0.41 253	0.71 201	0.60 224	0.64 240	0.57 257	0.95 209	0.64 280	0.67 212	0.78 243	0.36 247	0.47 261	0.75 249	0.77 228	0.84 219	0.84 227

XX-Stereo	9.49 370	0.38 117	0.36 167	0.63 256	0.28 141	0.54 233	0.28 186	0.69 223	0.28 133	0.69 267	6.24 366	1.00 253	0.29 139	0.23 138	0.70 197	1.08 317	0.60 215	0.52 231	1.58 251	0.53 228	0.76 234	0.65 209	0.18 117	0.26 146	233.61 391	0.88 250	1.01 263	1.90 302

MSMDNet	0.73 232	0.52 229	0.48 232	0.35 161	0.34 179	0.45 200	0.33 206	0.69 223	0.30 150	0.63 222	0.60 210	0.71 202	0.35 201	0.23 138	0.78 212	1.05 314	0.63 237	0.50 213	2.88 304	0.81 305	1.59 306	1.80 317	0.23 179	0.29 161	0.74 244	0.89 252	0.85 221	0.76 217

DN-CSS_ROB	0.52 172	0.43 147	0.46 224	0.41 186	0.40 215	0.34 151	0.22 149	0.69 223	0.34 190	0.59 194	0.79 266	0.66 188	0.47 245	0.24 155	0.63 171	0.40 103	0.58 191	0.43 153	1.74 259	0.38 163	0.63 197	0.38 102	0.31 232	0.47 261	0.53 171	0.43 133	0.66 165	0.54 149

TestStereo-Hl	0.66 215	0.55 240	0.55 253	0.39 173	0.38 205	0.49 214	0.33 206	0.70 232	0.50 253	0.64 229	0.87 278	0.78 223	0.39 219	0.25 173	0.90 250	0.75 265	0.62 231	0.56 251	1.93 270	0.51 224	0.67 212	1.38 294	0.26 202	0.45 255	0.59 197	0.76 223	0.89 232	0.88 235

stereogan	0.67 219	0.67 277	0.62 268	0.68 267	0.73 292	0.75 279	0.64 274	0.70 232	0.57 268	0.51 133	0.64 228	1.08 265	0.62 272	0.44 269	0.83 227	0.55 207	0.56 175	0.51 222	0.91 203	0.59 256	0.59 190	0.69 223	0.47 270	0.46 258	0.59 197	0.67 200	1.16 282	0.87 233

NCCL2	0.69 225	0.73 287	0.66 278	0.57 241	0.56 258	0.51 222	0.45 232	0.70 232	0.57 268	0.68 259	0.71 249	0.66 188	0.48 248	0.39 247	0.93 257	0.72 259	0.65 244	0.57 257	0.76 187	0.57 249	0.74 232	0.88 255	0.49 277	0.60 286	0.98 295	0.95 264	0.85 221	1.16 268

LALA_ROB	0.86 261	0.97 316	0.67 281	0.63 256	0.69 283	0.83 285	0.67 282	0.70 232	0.80 292	0.68 259	1.10 298	2.61 312	0.58 269	0.51 283	1.11 287	0.67 246	0.86 292	0.72 299	0.89 201	0.67 287	0.80 239	1.00 266	0.49 277	0.59 284	0.73 242	0.92 258	1.16 282	1.10 261

DF	0.73 232	0.48 193	0.50 238	0.43 196	0.25 116	0.54 233	0.22 149	0.71 236	0.30 150	0.60 201	0.49 168	1.11 270	0.24 114	0.21 117	0.60 155	0.78 272	0.57 184	0.50 213	5.31 324	0.49 219	0.83 244	0.76 237	0.23 179	0.27 149	0.62 209	0.68 201	1.14 277	0.96 241

gcap_with_dpt	0.60 207	0.57 253	0.35 158	0.89 287	0.38 205	0.47 208	0.22 149	0.71 236	0.33 183	0.69 267	0.49 168	1.11 270	0.45 238	0.29 209	0.54 133	0.69 250	0.61 223	0.54 241	1.17 225	0.41 188	0.86 251	0.79 245	0.24 188	0.34 202	0.62 209	0.50 167	0.91 235	1.03 251

GCAP-BAT	0.60 207	0.57 253	0.35 158	0.89 287	0.38 205	0.47 208	0.22 149	0.71 236	0.33 183	0.69 267	0.49 168	1.11 270	0.45 238	0.29 209	0.54 133	0.69 250	0.61 223	0.54 241	1.17 225	0.41 188	0.86 251	0.79 245	0.24 188	0.34 202	0.62 209	0.50 167	0.91 235	1.03 251

EKT-Stereo	0.75 239	0.64 271	0.54 250	0.59 246	0.47 237	0.60 246	0.73 288	0.71 236	0.29 140	0.63 222	0.66 236	0.73 208	0.30 151	0.26 185	0.86 238	1.22 335	0.68 256	0.76 309	1.46 244	0.60 261	1.75 314	1.74 315	0.21 154	0.32 183	0.93 286	0.81 239	1.06 267	0.72 208

GEStereo_RVC	0.71 230	0.59 258	0.40 192	0.54 234	0.50 245	0.61 250	0.51 243	0.71 236	0.41 229	0.59 194	0.51 183	0.76 219	0.46 243	0.39 247	0.96 267	0.92 290	0.78 279	0.75 306	1.94 271	0.62 274	0.80 239	1.37 292	0.31 232	0.52 272	0.61 204	0.63 193	0.86 226	1.12 264

TestStereo	0.45 147	0.51 217	0.38 185	0.42 191	0.30 157	0.44 195	0.26 176	0.71 236	0.28 133	0.76 290	0.32 110	0.64 184	0.32 174	0.24 155	0.47 118	0.35 81	0.54 156	0.33 93	0.78 189	0.38 163	0.63 197	0.42 121	0.24 188	0.30 169	0.53 171	0.43 133	0.75 191	0.55 152

sAnonymous2	0.58 199	0.41 135	0.31 143	0.29 127	0.29 148	0.45 200	0.29 193	0.71 236	0.41 229	0.48 115	0.53 191	0.51 138	0.43 232	0.23 138	0.86 238	0.84 279	0.70 264	0.67 286	1.34 237	0.60 261	0.83 244	0.98 263	0.30 225	0.35 210	0.62 209	0.72 211	0.72 183	0.73 212

CroCo_RVC	0.58 199	0.41 135	0.31 143	0.29 127	0.29 148	0.45 200	0.29 193	0.71 236	0.41 229	0.48 115	0.53 191	0.51 138	0.43 232	0.23 138	0.86 238	0.84 279	0.70 264	0.67 286	1.34 237	0.60 261	0.83 244	0.98 263	0.30 225	0.35 210	0.62 209	0.72 211	0.72 183	0.73 212

psm_up	0.56 191	0.51 217	0.53 246	0.56 238	0.45 230	0.58 243	0.35 210	0.71 236	0.66 280	0.55 162	0.53 191	0.59 166	0.50 250	0.40 250	0.63 171	0.50 176	0.59 206	0.49 204	0.84 197	0.46 211	0.51 137	0.45 139	0.31 232	0.51 270	0.70 231	0.78 230	0.80 204	0.67 190

HSM	0.54 180	0.49 197	0.47 229	0.48 212	0.47 237	0.41 181	0.37 216	0.71 236	0.37 211	0.61 206	0.65 233	0.59 166	0.48 248	0.31 221	0.70 197	0.48 165	0.64 240	0.47 188	0.75 184	0.48 218	0.63 197	0.49 156	0.26 202	0.42 241	0.62 209	0.72 211	0.87 229	0.67 190

DDF-Stereo	2.07 318	0.43 147	0.28 128	10.45 369	0.48 240	14.62 376	0.70 287	0.72 246	0.29 140	0.66 247	0.48 163	17.48 372	0.59 271	0.26 185	0.55 135	0.56 213	0.60 215	0.45 169	1.27 234	0.38 163	0.83 244	0.77 240	0.25 193	0.24 128	0.45 136	0.45 143	0.91 235	0.67 190

zero-FE	9.08 369	0.42 142	0.28 128	61.19 388	0.56 258	106.36 389	1.24 320	0.72 246	0.30 150	0.66 247	0.56 200	61.54 387	0.66 278	0.25 173	0.59 149	0.53 195	0.60 215	0.47 188	2.54 292	0.38 163	1.35 299	0.96 261	0.25 193	0.24 128	0.45 136	0.44 137	0.91 235	0.66 186

model_zeroshot	0.80 256	0.46 172	0.42 204	0.42 191	0.39 210	0.43 190	0.27 181	0.72 246	0.36 200	0.64 229	0.66 236	0.97 251	0.29 139	0.24 155	1.05 279	0.92 290	0.69 262	0.54 241	3.03 308	0.73 296	1.21 290	1.20 283	0.22 168	0.38 227	0.84 275	1.14 298	1.08 269	2.21 311

FADNet-RVC-Resample	0.57 197	0.52 229	0.42 204	0.46 208	0.39 210	0.41 181	0.40 224	0.72 246	0.42 236	0.68 259	0.51 183	1.04 263	0.43 232	0.43 266	0.96 267	0.48 165	0.56 175	0.61 272	0.85 198	0.55 239	0.52 148	0.63 203	0.34 242	0.60 286	0.58 190	0.71 207	0.55 120	0.77 218

RAFT-Test	0.72 231	0.50 212	0.46 224	0.52 226	0.34 179	0.41 181	0.29 193	0.73 250	0.30 150	0.62 216	0.72 254	0.68 192	0.31 165	0.22 124	0.71 201	1.03 312	0.62 231	0.50 213	2.89 305	0.66 283	1.72 311	1.14 278	0.23 179	0.29 161	0.80 265	0.96 267	0.95 246	0.91 237

raft_robust	0.49 161	0.44 153	0.24 118	0.38 170	0.29 148	0.32 137	0.21 141	0.73 250	0.35 196	0.69 267	0.34 120	0.57 156	0.31 165	0.24 155	0.59 149	0.53 195	0.54 156	0.46 181	0.98 212	0.37 158	0.69 219	0.94 260	0.20 142	0.28 156	0.55 180	0.69 202	0.69 172	0.60 169

cross-raft	0.73 232	0.56 247	0.46 224	0.43 196	0.33 170	0.40 179	0.27 181	0.73 250	0.33 183	0.65 235	0.60 210	0.74 211	0.30 151	0.23 138	0.76 209	0.96 298	0.63 237	0.48 194	2.91 306	0.59 256	1.81 317	1.31 289	0.22 168	0.32 183	0.82 269	0.94 262	0.93 242	1.01 249

test-1	0.84 257	0.34 91	0.50 238	0.37 167	0.40 215	0.60 246	0.37 216	0.73 250	0.38 216	0.68 259	0.71 249	1.08 265	0.40 223	0.25 173	0.79 216	0.91 289	0.63 237	0.58 262	2.22 280	0.58 252	1.17 288	3.78 347	0.22 168	0.36 217	0.81 266	1.15 299	1.10 274	1.59 289

EAI-Stereo	0.75 239	0.49 197	0.50 238	0.51 223	0.46 233	0.56 239	0.60 263	0.73 250	0.32 177	0.63 222	0.72 254	0.82 229	0.26 120	0.24 155	1.05 279	0.96 298	0.60 215	0.49 204	3.00 307	0.62 274	0.82 242	1.13 276	0.19 125	0.31 178	0.78 258	0.70 206	1.55 321	1.17 269

gcap-zeroshot	1.75 310	0.44 153	0.89 303	0.59 246	0.36 188	0.55 236	0.29 193	0.74 255	0.29 140	0.74 283	0.76 262	1.18 277	0.33 180	0.24 155	0.78 212	0.97 300	0.61 223	0.53 235	29.80 371	0.80 301	1.04 276	1.45 298	0.23 179	0.34 202	0.75 249	0.99 275	0.96 249	0.75 215

PSMNet-ADL	0.96 275	0.62 268	0.66 278	0.67 264	0.70 289	0.66 263	0.58 258	0.74 255	0.60 272	0.85 311	5.03 355	0.95 250	1.26 305	0.45 271	0.89 248	1.03 312	0.68 256	0.54 241	2.03 274	0.68 289	0.84 248	0.79 245	0.54 296	0.47 261	0.73 242	0.95 264	1.32 302	0.63 181

FADNet	0.65 214	0.55 240	0.41 201	0.53 231	0.42 224	0.49 214	0.65 279	0.74 255	0.42 236	0.66 247	0.64 228	0.81 227	0.50 250	0.36 241	1.17 293	0.51 183	0.51 139	0.53 235	1.61 255	0.53 228	0.69 219	0.59 189	0.35 246	0.41 238	0.72 237	0.88 250	0.78 202	1.06 255

RGC	0.76 243	0.72 284	0.99 310	0.70 268	0.71 290	0.76 282	0.57 257	0.74 255	0.74 287	0.56 171	0.96 287	0.83 233	0.85 289	0.56 296	0.93 257	0.60 224	0.62 231	0.56 251	0.93 205	0.61 270	0.66 208	0.71 226	0.51 289	0.56 279	0.81 266	1.01 280	0.99 257	1.19 271

FSD		0.53 236	0.53 246	0.53 231	0.53 250	0.52 225	0.53 246	0.75 259	0.40 222	0.80 300	0.59 206			0.55 294	0.62 167	0.64 236			0.66 158	0.55 239				0.52 272	0.68 227	0.62 192	0.69 172	0.70 204

Reg-Stereo(zero)	0.78 251	0.47 179	0.56 255	0.39 173	0.28 141	0.41 181	0.35 210	0.75 259	0.36 200	0.62 216	6.09 362	0.78 223	0.32 174	0.27 196	0.41 101	0.63 230	0.58 191	0.45 169	1.51 245	0.42 196	0.65 205	0.62 201	0.21 154	0.32 183	0.55 180	0.78 230	1.26 296	1.09 257

fast-iter	0.78 251	0.47 179	0.56 255	0.39 173	0.28 141	0.41 181	0.35 210	0.75 259	0.36 200	0.62 216	6.09 362	0.78 223	0.32 174	0.27 196	0.41 101	0.63 230	0.58 191	0.45 169	1.51 245	0.42 196	0.65 205	0.62 201	0.21 154	0.32 183	0.55 180	0.78 230	1.26 296	1.09 257

ADCL	1.27 292	0.82 300	0.64 274	0.60 249	0.53 250	0.73 274	0.91 303	0.75 259	2.78 360	0.68 259	1.01 291	0.86 240	0.50 250	0.50 281	1.27 297	0.64 236	0.66 247	0.57 257	1.20 230	0.60 261	0.98 272	0.88 255	0.50 281	0.47 261	1.60 338	1.50 329	0.88 230	11.30 368

MSKI-zero shot	0.84 257	0.49 197	0.43 209	0.41 186	0.35 183	0.46 207	0.32 202	0.76 263	0.30 150	0.65 235	0.92 283	0.83 233	0.32 174	0.22 124	0.62 167	1.08 317	0.64 240	0.47 188	3.14 311	0.61 270	2.23 324	1.58 307	0.20 142	0.38 227	0.96 293	1.47 324	1.24 294	1.60 290

DLNR_Zeroshot_test	17.86 375	67.45 390	1.21 327	81.91 389	0.35 183	0.45 200	74.74 389	0.76 263	0.27 125	0.69 267	0.60 210	1.16 275	0.29 139	8.20 377	84.48 390	102.07 390	23.88 381	15.14 377	7.31 338	0.50 221	4.38 360	2.51 330	0.18 117	0.43 244	0.76 255	0.86 245	0.80 204	0.80 222

iRaft-Stereo_20w	1.06 282	0.49 197	1.34 338	1.18 310	0.46 233	0.78 283	0.46 234	0.76 263	0.37 211	0.74 283	6.16 365	0.84 235	0.29 139	0.26 185	0.81 221	0.97 300	0.59 206	0.44 158	1.72 258	0.61 270	1.04 276	1.56 306	0.21 154	0.25 139	0.92 285	1.31 315	1.45 317	2.71 323

UDG	1.35 295	2.24 341	0.81 295	2.58 332	2.45 347	2.48 333	2.57 338	0.76 263	0.86 298	0.77 292	1.08 295	1.51 290	0.56 263	2.59 347	1.06 281	0.69 250	1.89 341	0.80 317	2.31 282	0.97 317	1.24 292	0.98 263	1.43 341	0.62 289	0.74 244	0.81 239	0.95 246	0.81 224

HSM-Net_RVC	0.75 239	0.53 236	0.60 265	0.77 278	0.62 273	0.61 250	0.37 216	0.76 263	0.49 252	0.74 283	1.71 325	1.32 283	0.80 286	0.36 241	0.72 204	0.55 207	0.64 240	0.53 235	0.78 189	0.53 228	0.67 212	0.89 257	0.43 265	0.64 292	0.94 289	1.09 292	1.07 268	1.04 254
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TestStereo_HL3	0.95 271	0.72 284	0.43 209	0.52 226	0.37 197	0.70 269	0.50 241	0.77 268	0.46 245	0.65 235	1.31 307	2.45 309	0.74 283	0.26 185	0.95 263	1.18 330	1.44 330	0.48 194	1.76 260	0.46 211	1.07 282	4.07 349	0.30 225	0.36 217	0.60 202	0.94 262	1.15 278	0.86 230

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 289	0.49 197	1.28 335	0.75 274	0.41 221	1.04 301	0.67 282	0.77 268	0.52 257	0.78 296	5.67 361	1.03 259	0.35 201	0.26 185	0.86 238	1.39 347	0.68 256	0.70 296	2.61 298	0.64 280	2.89 336	2.21 324	0.19 125	0.43 244	1.03 307	1.15 299	1.35 305	2.41 317

GwcNet-ADL	0.97 277	0.83 302	0.81 295	0.91 292	0.68 281	0.70 269	0.53 246	0.77 268	0.50 253	0.72 278	5.46 358	1.20 278	0.65 277	0.46 273	0.81 221	0.95 295	0.72 272	0.56 251	1.26 233	0.71 294	0.67 212	0.78 243	0.59 303	0.56 279	0.79 261	0.98 273	0.85 221	1.75 298

FADNet_RVC	0.92 265	0.69 280	0.55 253	0.88 286	0.75 298	0.54 233	0.51 243	0.77 268	0.54 261	0.70 272	0.96 287	1.36 285	1.06 294	0.54 291	1.85 330	0.64 236	0.80 284	0.90 322	3.34 312	0.76 297	1.00 273	1.13 276	0.37 252	0.60 286	0.66 223	0.87 248	0.97 253	1.14 267

CASS	0.79 253	0.55 240	0.53 246	0.65 261	0.54 254	0.59 244	0.53 246	0.78 272	0.52 257	0.71 275	0.75 261	0.67 190	0.47 245	0.28 201	0.83 227	0.67 246	0.98 309	0.56 251	1.60 254	0.58 252	2.74 332	1.44 296	0.38 254	0.35 210	0.84 275	0.81 239	0.90 234	1.02 250
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	3.27 341	0.41 135	1.09 322	0.58 242	0.41 221	0.47 208	0.30 200	0.79 273	0.33 183	0.61 206	69.49 388	0.85 236	0.30 151	0.24 155	0.59 149	1.02 311	0.60 215	0.43 153	1.35 239	0.60 261	0.73 230	1.82 318	0.24 188	0.29 161	1.00 301	1.24 306	1.08 269	1.47 283

CC-Net-ROB	0.96 275	1.18 327	0.70 284	1.56 325	1.06 317	1.63 327	1.20 319	0.79 273	0.61 273	0.81 303	0.56 200	3.07 321	0.57 267	0.85 327	0.68 190	0.44 124	0.71 270	0.63 274	1.40 241	0.57 249	0.58 186	0.43 128	1.91 345	0.46 258	0.83 271	0.83 243	0.77 197	1.20 272

DDUNet	1.38 296	2.18 339	0.79 293	2.67 335	2.43 346	2.57 334	2.52 337	0.80 275	0.84 297	0.63 222	0.94 284	1.57 295	0.45 238	2.65 351	0.94 261	0.78 272	1.99 343	0.75 306	2.31 282	0.91 313	1.16 287	0.97 262	2.71 349	0.56 279	0.72 237	0.71 207	0.97 253	0.85 228

Anonymous3	0.79 253	0.59 258	0.42 204	0.37 167	0.42 224	0.57 240	0.50 241	0.80 275	0.64 277	0.68 259	0.49 168	1.48 288	0.54 259	0.31 221	1.53 312	1.42 349	0.88 297	0.82 318	1.45 243	0.69 292	1.31 296	1.30 288	0.40 259	0.40 233	0.74 244	0.86 245	1.03 266	0.71 206

RTS	1.09 283	0.59 258	0.59 260	0.60 249	0.58 264	0.96 294	0.90 301	0.80 275	0.88 300	0.59 194	0.71 249	1.28 281	0.62 272	0.51 283	2.04 335	0.98 303	1.19 319	0.77 311	2.33 284	0.85 308	0.96 268	1.16 279	0.49 277	0.65 294	1.23 319	4.43 367	1.15 278	1.45 281

RTSA	1.09 283	0.59 258	0.59 260	0.60 249	0.58 264	0.96 294	0.90 301	0.80 275	0.88 300	0.59 194	0.71 249	1.28 281	0.62 272	0.51 283	2.04 335	0.98 303	1.19 319	0.77 311	2.33 284	0.85 308	0.96 268	1.16 279	0.49 277	0.65 294	1.23 319	4.43 367	1.15 278	1.45 281

NOSS_ROB	0.76 243	0.84 306	0.50 238	0.72 271	0.61 267	0.75 279	0.52 245	0.80 275	0.54 261	0.70 272	0.62 224	0.62 181	0.86 290	0.62 307	1.14 290	1.10 320	0.78 279	0.69 295	0.73 177	0.60 261	0.88 253	0.67 218	0.50 281	0.71 298	0.86 278	0.95 264	1.38 308	0.85 228

IGEV-FE	0.94 269	0.47 179	1.24 330	1.15 307	0.46 233	0.60 246	0.65 279	0.81 280	0.36 200	0.67 256	1.75 326	0.94 246	0.30 151	0.26 185	0.66 181	1.14 324	0.60 215	0.48 194	2.55 293	0.63 278	2.19 322	2.33 327	0.21 154	0.37 224	1.00 301	1.03 285	1.17 284	1.48 285

IGEV_Zeroshot_test	0.95 271	0.47 179	1.24 330	1.15 307	0.46 233	0.60 246	0.65 279	0.81 280	0.36 200	0.66 247	1.86 330	0.94 246	0.30 151	0.26 185	0.66 181	1.14 324	0.60 215	0.48 194	2.56 294	0.63 278	2.23 324	2.36 328	0.21 154	0.37 224	1.00 301	1.03 285	1.17 284	1.48 285

MLCV	0.70 228	0.49 197	0.53 246	0.73 273	0.50 245	0.65 260	0.43 230	0.81 280	0.41 229	0.71 275	0.88 279	1.01 257	0.81 287	0.28 201	0.92 255	0.43 119	0.65 244	0.52 231	2.47 291	0.45 205	0.55 165	0.72 230	0.39 258	0.54 276	0.69 228	0.80 237	0.83 217	0.72 208

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 356	0.56 247	1.25 332	0.75 274	0.69 283	1.17 309	0.81 293	0.82 283	0.80 292	0.81 303	4.78 352	1.00 253	0.37 213	0.27 196	1.13 289	1.54 352	0.70 264	0.60 270	124.50 387	0.54 234	1.43 301	2.64 332	0.22 168	0.36 217	0.91 283	1.13 297	1.13 276	2.18 309

TestStereo_HLe17	0.55 182	0.56 247	0.36 167	0.52 226	0.37 197	0.43 190	0.26 176	0.83 284	0.46 245	0.58 186	0.59 206	0.69 198	0.34 193	0.23 138	0.77 210	0.52 191	0.57 184	0.50 213	1.21 232	0.49 219	0.57 181	0.73 232	0.27 209	0.49 268	0.62 209	0.78 230	0.65 158	0.59 168

SFCPSM	3.03 337	0.82 300	0.63 272	0.77 278	0.69 283	0.72 273	0.63 272	0.83 284	0.98 313	0.71 275	2.00 332	2.57 310	3.49 337	0.56 296	1.16 292	0.93 294	0.74 274	0.64 278	54.48 384	1.19 334	0.88 253	0.91 258	0.55 298	0.55 278	0.94 289	0.93 261	1.11 275	1.39 280

PWC_ROB	1.18 288	0.70 281	1.06 318	0.60 249	0.71 290	0.70 269	0.98 310	0.83 284	1.55 336	0.76 290	1.40 314	1.00 253	2.46 331	0.57 301	2.17 343	0.99 307	1.15 317	0.90 322	2.37 286	0.95 314	1.63 308	2.05 321	0.44 266	0.98 326	0.81 266	0.80 237	1.24 294	2.15 308

DAS	0.95 271	0.61 265	0.48 232	0.78 280	0.61 267	0.68 266	0.59 259	0.84 287	0.93 307	0.65 235	1.58 319	1.66 297	1.06 294	0.34 233	0.95 263	0.92 290	0.92 303	0.73 302	1.77 261	1.03 322	1.73 312	1.11 273	0.47 270	0.92 320	0.93 286	1.00 277	1.39 309	0.96 241

SepStereo	0.95 271	0.61 265	0.48 232	0.78 280	0.61 267	0.68 266	0.59 259	0.84 287	0.93 307	0.65 235	1.58 319	1.66 297	1.06 294	0.34 233	0.95 263	0.92 290	0.92 303	0.73 302	1.77 261	1.03 322	1.73 312	1.11 273	0.47 270	0.92 320	0.93 286	1.00 277	1.39 309	0.96 241

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 365	0.65 272	1.07 320	0.94 297	0.83 302	0.81 284	1.27 321	0.85 289	0.73 284	0.93 317	6.13 364	180.62 389	2.17 323	1.33 341	1.22 295	1.01 309	0.93 305	1.06 336	6.32 336	0.79 300	3.32 349	3.77 346	0.55 298	0.76 307	0.95 291	1.34 320	1.19 287	2.42 318

HLF11	0.49 161	0.47 179	0.35 158	0.39 173	0.29 148	0.36 160	0.19 132	0.86 290	0.36 200	0.49 124	0.51 183	0.51 138	0.25 116	0.24 155	0.77 210	0.47 156	0.55 167	0.48 194	1.64 256	0.37 158	0.43 90	0.49 156	0.30 225	0.30 169	0.51 162	0.59 187	0.51 101	0.61 171

AMNet	1.02 280	0.98 317	0.95 306	0.98 298	1.01 312	1.03 299	0.96 309	0.87 291	0.93 307	0.97 323	1.02 292	1.10 268	0.74 283	1.06 335	0.99 273	1.09 319	1.17 318	1.04 334	1.08 216	1.05 324	1.13 286	1.04 269	0.82 319	0.98 326	1.01 304	1.07 290	1.20 288	1.27 276

NaN_ROB	0.73 232	0.59 258	0.61 267	0.64 258	0.78 300	0.53 229	0.48 237	0.87 291	0.63 276	0.73 281	0.61 219	1.96 303	0.62 272	0.45 271	0.84 232	0.55 207	0.56 175	0.54 241	0.73 177	0.55 239	0.52 148	0.51 168	0.38 254	0.64 292	0.83 271	1.11 295	0.94 244	1.64 293

CBMV	1.15 287	0.84 306	0.60 265	0.85 283	0.76 299	0.73 274	0.48 237	0.87 291	0.80 292	0.81 303	0.61 219	2.86 316	0.81 287	0.52 287	1.31 300	1.17 329	0.91 301	0.74 304	2.40 289	0.66 283	1.57 305	0.76 237	0.48 275	1.06 331	0.99 298	1.09 292	2.25 339	4.25 345
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	8.39 367	1.01 320	0.97 308	1.29 316	0.73 292	1.48 323	0.95 308	0.88 294	1.10 318	1.07 328	1.33 311	1.06 264	23.12 370	0.52 287	4.00 365	3.78 367	1.05 314	0.79 315	168.94 388	1.91 357	3.64 353	1.44 296	0.72 310	0.74 305	0.74 244	0.90 255	1.43 316	1.03 251

HLf8	0.56 191	0.51 217	0.36 167	0.47 210	0.36 188	0.38 168	0.24 166	0.89 295	0.39 219	0.53 151	0.69 247	0.63 183	0.33 180	0.24 155	0.88 246	0.51 183	0.58 191	0.49 204	1.83 264	0.45 205	0.54 160	0.61 198	0.29 221	0.40 233	0.54 175	0.78 230	0.68 168	0.62 176

HBP-ISP	1.60 303	0.86 308	0.90 304	0.98 298	0.69 283	0.85 286	0.56 254	0.89 295	0.48 251	0.82 306	0.79 266	0.97 251	0.36 207	0.69 316	11.97 376	5.83 372	0.70 264	0.67 286	0.70 172	0.62 274	1.05 278	5.90 364	0.50 281	0.62 289	0.82 269	1.01 280	2.01 337	1.06 255

STTRV1_RVC		0.81 297	0.64 274	1.04 301	0.73 292	1.03 299	0.85 297	0.91 297	0.92 305	0.93 317	0.95 286	1.72 301	2.23 324	0.86 328	1.46 309	0.78 272	1.37 325	0.72 299		1.97 358	1.59 306	1.23 284		0.97 324	1.07 309	1.11 295	1.75 330	3.40 336

FC-DCNN	0.88 263	0.96 314	1.23 329	1.36 320	0.93 308	1.26 316	0.82 294	0.91 297	0.78 290	0.87 313	0.63 227	1.08 265	0.42 227	0.56 296	0.88 246	0.69 250	0.81 287	0.68 292	0.81 193	0.59 256	0.78 236	0.59 189	0.50 281	0.77 310	1.11 312	0.99 275	1.21 289	1.57 288

DCVSM-stereo	1.13 286	0.66 275	0.79 293	0.89 287	0.65 275	1.15 308	0.73 288	0.95 299	0.82 296	1.04 327	4.18 349	3.75 332	1.45 310	0.49 277	0.83 227	0.86 283	0.69 262	0.60 270	2.08 275	0.87 310	1.06 280	0.77 240	0.84 320	0.72 301	0.74 244	0.89 252	0.98 256	1.09 257

ITSA-stereo	1.12 285	0.72 284	0.59 260	1.20 312	0.84 303	0.64 259	0.64 274	0.95 299	0.78 290	0.84 309	2.54 337	1.39 286	1.23 303	0.81 324	1.20 294	1.01 309	0.83 289	0.67 286	1.56 250	0.62 274	1.08 283	1.46 299	0.56 300	0.71 298	0.95 291	1.27 311	0.99 257	4.08 343

SQANet	1.90 314	2.70 346	1.03 315	3.09 342	2.17 341	3.29 339	2.70 340	0.95 299	0.65 278	1.00 325	0.71 249	2.69 315	1.10 298	2.30 346	0.78 212	0.55 207	1.02 311	0.72 299	9.92 350	0.68 289	2.11 321	1.25 285	3.28 350	0.58 283	0.98 295	1.31 315	1.33 303	2.34 313

AnyNet_C32	1.64 305	0.65 272	0.74 288	0.67 264	0.73 292	0.86 289	1.14 314	0.95 299	3.12 363	0.75 287	1.53 318	0.94 246	0.64 276	0.67 314	1.83 329	1.11 322	1.06 316	0.95 329	1.78 263	0.76 297	1.76 315	1.71 313	0.66 308	0.85 317	1.13 314	2.68 353	1.17 284	13.55 370

iResNet	0.92 265	0.56 247	0.62 268	0.72 271	0.68 281	0.96 294	0.55 252	0.95 299	0.57 268	0.67 256	0.82 276	1.41 287	1.51 312	0.31 221	1.49 311	0.66 245	0.75 276	0.67 286	4.08 319	0.68 289	0.72 227	0.63 203	0.41 261	0.83 314	0.72 237	0.91 257	1.02 264	0.87 233

pmcnn	1.66 306	0.80 296	0.52 244	1.19 311	1.01 312	1.21 312	0.93 305	0.96 304	0.54 261	0.74 283	2.66 339	3.98 336	5.06 343	0.31 221	1.65 320	1.40 348	1.20 321	0.91 325	3.99 317	0.95 314	4.45 361	1.02 268	0.90 323	0.90 319	1.07 309	1.01 280	2.43 346	3.03 330

CSAN	0.93 268	0.83 302	0.75 289	0.86 284	0.82 301	0.73 274	0.61 268	0.97 305	0.94 310	0.94 321	0.73 259	1.96 303	1.56 314	0.49 277	0.98 270	0.63 230	0.74 274	0.66 284	1.09 217	0.71 294	0.78 236	0.63 203	0.53 292	0.76 307	0.98 295	1.49 328	1.21 289	1.63 292

SHD	0.97 277	0.56 247	0.73 287	0.75 274	0.69 283	0.66 263	0.61 268	0.99 306	0.94 310	0.77 292	1.00 290	0.94 246	1.29 307	0.54 291	2.21 345	0.98 303	0.95 306	0.70 296	2.01 273	0.80 301	1.12 285	1.71 313	0.47 270	0.77 310	0.91 283	1.01 280	0.91 235	1.22 274

GANetREF_RVC	0.77 250	0.74 288	0.68 283	0.76 277	0.65 275	0.69 268	0.60 263	0.99 306	0.73 284	0.93 317	0.52 187	1.33 284	0.72 282	0.44 269	0.85 236	0.57 214	0.67 253	0.63 274	1.13 223	0.61 270	0.77 235	0.63 203	0.59 303	0.71 298	0.89 280	0.90 255	1.15 278	0.99 247
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
ccs_rob	1.25 291	0.79 293	0.64 274	0.86 284	0.60 266	0.89 291	0.83 296	0.99 306	0.51 256	0.77 292	6.27 367	5.90 345	1.10 298	0.51 283	1.08 284	1.10 320	0.68 256	0.66 284	1.15 224	0.70 293	1.56 304	1.66 311	0.50 281	0.54 276	0.69 228	0.78 230	0.86 226	1.20 272

FBW_ROB	1.34 294	1.42 333	1.08 321	2.01 331	1.42 333	1.37 320	1.63 327	0.99 306	0.70 282	0.72 278	1.02 292	2.05 306	0.91 292	1.47 342	1.24 296	0.60 224	0.88 297	0.65 282	6.08 333	0.59 256	1.06 280	0.81 248	1.48 342	1.12 337	0.99 298	1.20 302	0.99 257	1.66 295

CBMV_ROB	1.71 309	0.79 293	0.65 277	1.35 318	1.07 318	1.01 297	0.74 290	1.01 310	0.54 261	0.72 278	0.81 271	9.80 364	5.90 350	0.57 301	1.42 305	0.69 250	0.80 284	0.58 262	5.38 326	1.22 335	0.95 267	0.55 184	0.53 292	0.62 289	1.22 318	1.45 323	2.72 355	2.94 327

S-Stereo	1.54 300	0.81 297	0.83 298	1.15 307	1.16 323	1.29 317	1.56 325	1.02 311	1.09 317	1.25 340	4.20 350	4.10 337	1.10 298	0.66 312	2.16 342	1.63 354	0.90 300	1.05 335	2.20 279	1.10 327	1.26 293	3.12 339	1.31 340	1.17 341	0.84 275	1.18 301	1.21 289	2.18 309

ADCPNet	2.08 319	0.77 289	0.87 301	0.83 282	1.21 325	0.85 286	1.59 326	1.02 311	1.35 328	0.83 308	1.97 331	1.01 257	7.76 356	0.75 321	2.35 354	1.16 328	0.95 306	0.71 298	4.05 318	0.97 317	1.30 295	1.61 308	0.72 310	0.76 307	1.52 336	1.96 342	1.21 289	16.04 373

FC-DCNN v2	0.94 269	0.98 317	1.28 335	1.47 324	0.95 310	1.33 318	0.82 294	1.05 313	0.80 292	0.87 313	0.66 236	1.11 270	0.67 279	0.56 296	0.91 252	0.69 250	0.81 287	0.68 292	0.83 194	0.59 256	0.78 236	0.59 189	0.50 281	0.78 312	1.25 324	1.09 292	1.35 305	1.89 300

otaku	2.33 323	3.05 356	1.19 325	3.36 349	2.37 344	3.56 344	3.08 345	1.05 313	0.98 313	1.13 330	0.80 270	2.88 317	1.62 316	2.59 347	0.95 263	0.64 236	1.23 322	0.75 306	13.16 358	1.09 326	2.47 327	2.63 331	4.75 360	0.75 306	1.13 314	1.38 321	1.69 327	2.52 320

CES	0.46 152	0.35 101	0.30 137	0.27 119	0.27 136	0.29 127	0.12 80	1.05 313	0.27 125	0.54 155	0.66 236	0.53 144	0.25 116	0.23 138	0.62 167	0.65 243	0.58 191	0.37 116	0.54 121	0.34 133	0.84 248	0.53 177	0.23 179	0.23 119	0.56 184	0.44 137	0.57 124	0.69 197

XQC	1.03 281	0.90 309	0.71 285	0.91 292	0.92 307	0.92 293	0.86 299	1.06 316	0.90 304	0.84 309	1.11 301	1.03 259	1.30 309	0.71 318	2.04 335	0.95 295	0.87 293	0.67 286	1.64 256	0.78 299	1.00 273	1.67 312	0.62 306	0.73 302	1.09 311	1.47 324	1.26 296	0.97 244

DPSNet	2.61 326	0.83 302	0.77 292	1.21 313	1.24 326	1.34 319	0.93 305	1.08 317	1.49 334	0.78 296	0.86 277	6.91 351	3.85 338	0.58 304	4.58 367	2.54 364	1.43 329	1.24 346	14.95 362	1.34 340	4.83 365	8.01 370	1.75 344	1.40 349	1.47 333	1.95 341	1.60 325	1.66 295

DDVS	2.32 320	0.70 281	0.82 297	0.70 268	0.74 296	0.73 274	0.59 259	1.09 318	0.88 300	0.80 300	34.26 384	3.93 334	1.16 301	0.52 287	1.09 286	1.35 340	0.73 273	0.65 282	1.95 272	0.95 314	1.67 310	2.27 326	0.48 275	0.56 279	0.69 228	0.84 244	1.21 289	1.35 279

Ntro	2.32 320	3.40 364	1.53 342	3.55 350	2.52 349	3.71 350	3.36 347	1.11 319	1.05 315	1.16 334	0.90 281	2.93 319	1.24 304	2.72 353	1.00 274	0.64 236	1.40 327	0.82 318	10.96 353	1.14 330	2.72 331	3.19 340	4.26 356	0.73 302	1.24 322	1.59 332	1.56 322	2.31 312

MDST_ROB	3.33 342	2.32 343	0.75 289	3.90 353	1.47 335	2.61 335	1.00 311	1.12 320	0.72 283	0.78 296	0.67 243	1.54 293	25.37 372	0.34 233	2.11 341	0.53 195	0.65 244	0.48 194	3.69 314	0.58 252	0.88 253	0.59 189	0.58 302	0.68 296	7.85 374	3.03 358	17.15 379	8.63 364

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 293	0.90 309	0.63 272	1.27 315	0.90 306	1.21 312	2.21 334	1.27 321	1.18 321	1.00 325	0.91 282	1.80 302	1.16 301	1.07 336	1.48 310	0.77 269	0.70 264	0.58 262	2.75 302	0.67 287	1.39 300	2.93 336	0.85 322	0.73 302	1.47 333	1.68 334	1.33 303	2.96 328

ADCS	1.88 313	1.06 322	0.98 309	0.93 295	1.10 322	1.09 304	1.14 314	1.27 321	2.49 354	0.89 315	1.36 312	1.51 290	2.92 336	0.86 328	3.30 362	2.26 363	1.46 331	1.26 348	3.10 310	1.29 339	2.48 328	2.88 334	0.80 317	1.10 335	1.33 329	4.48 369	1.41 314	6.08 355

FAT-Stereo	1.57 302	0.78 291	1.44 340	1.10 303	1.32 330	1.05 302	0.87 300	1.28 323	0.86 298	1.21 337	5.46 358	3.07 321	1.28 306	0.66 312	1.73 324	1.34 337	0.89 299	0.94 328	1.83 264	1.08 325	2.02 319	3.90 348	0.71 309	0.98 326	0.86 278	1.21 304	1.42 315	3.03 330

RainbowNet	2.32 320	2.93 352	1.87 349	3.34 348	2.57 350	3.50 341	3.49 350	1.29 324	0.92 305	1.53 356	0.89 280	3.18 323	2.31 328	2.94 354	1.30 299	0.90 287	1.61 335	1.00 330	5.61 328	1.51 344	2.82 335	4.18 351	4.25 355	0.97 324	1.32 327	1.58 331	1.71 329	3.00 329

ADCMid	1.56 301	0.92 313	0.99 310	0.70 268	0.86 304	1.05 302	1.37 323	1.29 324	1.77 340	0.75 287	1.75 326	1.27 279	1.48 311	0.69 316	2.18 344	1.07 316	0.98 309	0.79 315	2.74 301	0.80 301	1.31 296	1.74 315	1.06 330	0.70 297	1.01 304	1.53 330	1.02 264	10.33 366

MFMNet_re	1.51 299	1.18 327	1.12 324	1.29 316	1.16 323	1.63 327	1.32 322	1.30 326	1.63 337	1.14 333	1.38 313	2.64 314	1.63 317	0.90 331	2.27 350	1.35 340	1.58 332	1.32 354	3.69 314	1.24 337	2.10 320	1.26 287	1.16 331	1.24 343	1.11 312	1.02 284	1.59 323	1.60 290

ACVNet_1	2.47 325	3.23 359	2.35 355	4.40 357	2.93 360	3.77 352	3.96 356	1.34 327	1.18 321	1.21 337	1.02 292	3.31 327	2.07 322	3.09 359	1.31 300	0.70 256	2.26 350	1.10 340	9.52 348	1.14 330	3.45 350	1.18 282	4.50 359	1.07 332	1.39 331	1.75 336	1.36 307	2.10 306

ACVNet-4b	2.35 324	2.75 349	1.60 344	3.13 343	2.29 343	3.52 343	3.67 353	1.35 328	1.35 328	1.27 341	0.72 254	3.26 325	2.62 334	3.04 357	0.98 270	0.78 272	2.13 346	1.02 332	9.04 347	1.23 336	2.74 332	3.39 344	4.08 353	0.92 320	1.24 322	1.29 313	1.46 318	2.48 319

DGSMNet	2.66 329	0.96 314	1.36 339	1.03 300	0.99 311	1.12 307	1.05 312	1.36 329	0.94 310	2.15 368	13.54 379	1.71 300	1.85 319	0.93 332	2.50 358	3.85 369	5.34 362	1.61 361	5.07 323	1.68 354	7.04 370	8.02 371	0.96 329	1.19 342	1.01 304	1.33 318	1.40 313	1.88 299

LoS	0.55 182	0.44 153	0.29 133	0.36 166	0.37 197	0.40 179	0.20 140	1.37 330	0.31 169	0.86 312	0.78 265	0.68 192	0.37 213	0.24 155	0.58 145	0.72 259	0.59 206	0.40 133	0.75 184	0.35 149	1.03 275	0.65 209	0.21 154	0.24 128	0.79 261	0.64 196	0.64 154	0.68 195
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MFN_U_SF_RVC	1.68 308	1.06 322	0.88 302	1.25 314	1.01 312	1.53 324	2.07 332	1.38 331	1.17 320	1.51 353	2.95 341	2.00 305	1.57 315	2.05 345	2.38 355	0.98 303	0.87 293	0.82 318	6.78 337	1.11 329	2.21 323	2.38 329	0.65 307	1.11 336	1.23 319	1.33 318	1.28 299	1.69 297

dad	0.89 264	0.57 253	0.37 176	1.42 321	0.65 275	0.75 279	2.23 336	1.43 332	0.36 200	0.93 317	0.38 136	0.85 236	0.76 285	0.32 228	0.97 269	0.52 191	0.78 279	0.45 169	1.87 269	0.41 188	0.74 232	0.41 114	0.30 225	0.47 261	1.15 316	0.47 153	2.64 353	1.96 304

PSMNet_ROB	2.71 330	3.39 363	1.92 350	2.87 339	2.04 339	4.01 355	3.50 351	1.46 333	1.41 331	1.59 358	3.34 342	3.52 328	4.97 342	4.50 366	1.61 317	0.95 295	1.87 340	1.06 336	8.62 343	1.63 352	2.32 326	1.51 304	5.43 370	1.37 346	1.98 347	1.94 340	1.91 334	2.39 316

SGM+DAISY	3.81 345	1.38 332	1.26 333	1.80 330	1.47 335	1.93 331	1.71 328	1.47 334	1.33 326	1.34 346	6.67 370	9.59 363	12.99 364	1.20 338	1.73 324	1.47 351	1.42 328	1.24 346	11.11 354	1.37 342	3.07 342	2.13 323	1.27 337	1.42 352	1.69 339	1.26 310	2.90 357	26.50 379

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 307	1.25 330	1.05 316	1.56 325	1.08 319	1.20 311	3.18 346	1.50 335	2.10 348	1.30 344	0.98 289	1.50 289	1.04 293	1.66 343	1.71 321	1.18 330	0.84 290	1.01 331	6.24 334	1.15 333	1.43 301	3.23 341	1.19 332	1.14 338	1.52 336	1.29 313	1.09 271	2.78 325

LVE	4.33 350	3.03 354	2.00 351	27.23 379	3.06 361	3.83 353	12.07 377	1.53 336	1.64 338	1.85 365	1.48 316	3.30 326	3.91 339	3.06 358	1.45 306	1.05 314	1.95 342	1.38 357	15.68 363	1.62 351	3.25 347	5.86 361	4.42 358	1.76 363	2.87 355	2.06 345	2.34 342	3.25 333

MonStereo1	2.61 326	2.91 351	1.70 345	3.94 354	3.77 367	3.57 345	3.72 355	1.55 337	1.64 338	1.43 349	1.63 322	4.85 342	5.63 348	2.99 356	1.35 302	0.90 287	1.99 343	1.31 351	5.93 329	1.75 356	2.96 338	1.93 319	4.83 363	0.93 323	1.31 326	1.08 291	2.49 349	2.38 315

SGM_RVC	2.81 333	1.46 334	0.85 299	1.76 329	1.28 327	1.68 329	1.19 318	1.56 338	1.14 319	0.82 306	1.70 324	7.09 352	2.67 335	0.42 263	0.92 255	0.57 214	0.75 276	0.57 257	11.20 355	0.66 283	0.94 264	0.46 144	0.51 289	0.84 316	1.97 346	1.64 333	5.04 370	26.13 378
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	1.50 298	0.79 293	1.00 314	0.93 295	0.88 305	0.86 289	0.93 305	1.57 339	1.25 323	0.96 322	1.09 296	1.27 279	2.59 332	0.83 325	2.58 359	1.19 333	1.04 312	0.91 325	2.56 294	0.99 320	1.77 316	2.23 325	0.56 300	0.98 326	2.63 349	2.81 354	2.62 352	2.56 321

ACVNet_2	3.17 338	2.98 353	2.25 354	4.72 358	2.88 357	3.50 341	3.48 349	1.58 340	1.33 326	1.29 343	1.10 298	3.22 324	2.45 330	2.67 352	1.29 298	0.86 283	7.26 366	1.02 332	22.14 366	1.37 342	3.22 345	1.25 285	4.24 354	1.37 346	1.93 343	1.92 338	1.83 332	2.36 314

G-Net	1.86 312	1.00 319	1.28 335	0.89 287	0.93 308	1.10 305	0.77 291	1.63 341	2.07 347	0.99 324	2.89 340	7.30 355	1.67 318	0.55 294	1.45 306	1.75 357	1.04 312	0.93 327	2.87 303	2.72 368	1.89 318	1.47 300	0.80 317	1.02 330	1.06 308	1.71 335	2.82 356	5.60 352

IMH-64-1	2.92 335	2.70 346	2.36 356	3.23 344	2.71 352	3.70 348	4.05 357	1.66 342	2.48 352	1.13 330	1.26 304	3.60 329	6.29 352	3.59 360	2.28 351	1.15 326	2.20 347	1.31 351	6.02 331	1.52 346	3.03 340	5.48 358	4.83 363	1.40 349	2.83 353	2.02 343	2.34 342	3.64 337

IMH-64	2.92 335	2.70 346	2.36 356	3.23 344	2.71 352	3.70 348	4.05 357	1.66 342	2.48 352	1.13 330	1.26 304	3.60 329	6.29 352	3.59 360	2.28 351	1.15 326	2.20 347	1.31 351	6.02 331	1.52 346	3.03 340	5.48 358	4.83 363	1.40 349	2.83 353	2.02 343	2.34 342	3.64 337

SPS-STEREO	1.93 315	1.27 331	1.21 327	1.60 327	1.34 331	1.44 322	1.17 317	1.66 342	1.36 330	1.38 347	3.67 347	3.02 320	1.29 307	1.05 334	1.85 330	1.83 359	1.58 332	1.37 356	8.86 346	1.34 340	3.07 342	1.47 300	1.27 337	1.37 346	1.42 332	1.28 312	2.02 338	1.89 300
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	1.82 311	1.16 326	2.22 353	1.46 323	1.28 327	1.58 325	1.38 324	1.67 345	1.30 325	1.20 336	3.42 345	4.33 339	2.26 327	0.80 323	1.41 304	1.46 350	1.05 314	0.83 321	5.42 327	0.97 317	1.34 298	3.76 345	0.95 328	0.88 318	1.26 325	1.20 302	1.70 328	2.91 326

AnyNet_C01	2.06 317	1.08 324	1.06 318	1.14 306	1.08 319	1.01 297	2.69 339	1.69 346	2.66 357	1.21 337	1.67 323	2.90 318	2.60 333	0.95 333	3.65 363	4.02 370	2.09 345	2.21 370	3.08 309	1.56 349	3.30 348	2.89 335	1.26 333	1.15 339	1.80 341	1.43 322	1.51 320	3.90 341

IMH	3.24 340	2.76 350	2.37 358	3.26 346	2.74 354	3.73 351	4.10 359	1.72 347	2.58 355	1.17 335	1.24 302	3.92 333	10.58 359	6.80 375	1.57 316	1.11 322	2.25 349	1.30 350	6.28 335	1.56 349	2.97 339	4.14 350	4.90 366	1.45 353	3.01 357	2.36 349	2.47 348	5.19 351

SANet	1.61 304	0.91 312	1.10 323	1.04 301	1.05 316	1.25 315	0.77 291	1.76 348	1.81 341	0.77 292	1.24 302	6.63 349	5.08 344	0.83 325	1.56 314	0.77 269	1.24 323	0.90 322	1.58 251	0.82 306	1.05 278	1.00 266	0.90 323	1.27 344	1.32 327	1.93 339	1.88 333	3.10 332

WAO-6	2.71 330	2.26 342	1.57 343	3.00 341	2.25 342	3.01 337	3.02 344	1.77 349	2.35 349	1.52 355	1.62 321	3.94 335	5.12 345	2.64 350	2.22 346	1.38 345	2.65 354	1.36 355	4.86 322	1.54 348	2.76 334	4.79 355	2.70 348	1.73 361	2.71 351	2.59 352	2.68 354	5.02 349

Dean	2.84 334	3.23 359	1.81 347	6.04 361	3.38 366	3.63 347	3.67 353	1.88 350	1.97 345	1.47 350	1.30 306	3.69 331	4.10 340	2.97 355	1.45 306	0.97 300	2.41 351	1.29 349	5.94 330	1.74 355	3.20 344	4.23 352	4.79 362	1.55 354	2.65 350	2.27 348	2.56 350	2.64 322

MADNet+	1.96 316	1.18 327	1.26 333	1.45 322	1.28 327	1.10 305	2.21 334	1.88 350	1.41 331	1.33 345	1.32 309	2.29 307	2.23 324	1.25 340	4.58 367	1.87 360	2.55 353	1.13 343	2.73 300	1.63 352	3.69 354	3.33 342	1.26 333	2.09 368	1.93 343	1.47 324	1.59 323	2.77 324

PVD	1.47 297	1.04 321	1.44 340	1.10 303	1.09 321	1.19 310	1.07 313	1.91 352	2.05 346	0.79 299	1.49 317	1.54 293	1.91 321	0.89 330	2.26 349	1.35 340	1.39 326	1.09 339	2.41 290	1.14 330	1.51 303	1.98 320	0.79 315	1.08 334	1.49 335	1.82 337	1.67 326	2.10 306

WAO-7	2.72 332	1.83 337	2.89 364	7.39 363	1.73 338	1.76 330	1.82 329	2.07 353	2.65 356	2.21 369	5.39 357	4.58 341	5.72 349	1.23 339	2.07 339	1.27 336	1.69 336	1.22 345	7.70 340	1.51 344	1.64 309	3.07 338	0.84 320	1.65 359	1.83 342	2.48 351	1.97 336	3.27 334

ktn	8.45 368	3.18 357	2.84 363	6.37 362	3.26 363	4.31 358	10.28 375	2.15 354	10.13 375	2.27 371	1.83 329	42.17 382	55.84 384	3.93 362	2.34 353	2.09 362	9.85 369	2.17 368	33.98 373	2.24 362	3.24 346	3.03 337	4.78 361	2.25 371	2.59 348	2.81 354	3.18 359	5.04 350

TorneroNet-64	6.02 357	4.60 370	2.53 359	15.58 374	3.29 364	4.87 361	7.75 366	2.23 355	10.02 373	1.42 348	1.31 307	7.26 354	29.23 377	4.36 365	2.09 340	1.21 334	8.22 367	1.70 363	17.35 365	2.62 367	4.31 359	5.68 360	5.20 368	1.76 363	3.58 361	3.76 366	2.29 340	8.34 363

LSM0	8.30 366	1.08 324	0.95 306	1.66 328	1.42 333	1.59 326	1.96 330	2.27 356	2.36 350	1.66 360	3.94 348	4.10 337	6.30 354	0.63 309	62.38 389	74.74 389	1.69 336	1.06 336	12.18 356	2.23 361	4.96 366	9.29 374	0.92 325	1.29 345	1.95 345	2.97 357	3.66 365	14.83 372

notaker	5.52 353	5.55 374	3.76 370	13.97 373	5.34 372	5.44 367	7.16 365	2.36 357	2.68 358	2.06 367	1.80 328	12.90 371	23.86 371	3.98 363	2.04 335	1.73 356	3.45 360	2.12 367	17.08 364	2.15 360	6.10 369	5.87 362	6.15 374	2.12 369	1.79 340	2.08 346	2.31 341	3.29 335

MeshStereo	3.62 344	1.54 335	1.05 316	2.64 333	1.72 337	2.05 332	1.15 316	2.40 358	1.41 331	0.90 316	6.48 368	9.56 362	7.42 355	0.49 277	11.75 374	1.94 361	0.87 293	0.74 304	8.79 344	0.80 301	8.36 371	8.07 372	0.73 312	1.07 332	3.39 359	2.15 347	5.22 371	4.99 348
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	3.22 339	2.01 338	1.85 348	2.66 334	2.07 340	5.08 363	2.06 331	2.41 359	1.89 343	1.74 363	4.78 352	8.00 356	8.02 357	0.74 320	2.38 355	0.81 277	1.75 338	1.14 344	3.97 316	1.27 338	4.64 364	7.61 368	1.26 333	1.74 362	6.58 371	3.21 360	3.39 360	3.80 340
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.04 351	3.03 354	2.21 352	3.61 351	2.60 351	4.41 359	5.09 360	2.45 360	2.76 359	3.31 374	4.34 351	10.15 367	5.13 346	1.74 344	1.99 333	1.38 345	2.41 351	1.45 358	51.59 383	2.35 363	3.70 355	2.69 333	2.65 347	1.78 365	2.97 356	3.21 360	2.43 346	4.77 346

SGM-ForestM	2.61 326	4.20 368	0.93 305	2.78 337	1.37 332	3.57 345	2.93 343	2.59 361	1.51 335	0.70 272	1.32 309	7.25 353	5.36 347	0.47 274	0.89 248	0.53 195	0.79 283	0.54 241	7.58 339	0.60 261	0.82 242	0.47 149	0.51 289	0.80 313	4.97 366	3.66 365	7.05 374	6.30 356

ELAS	3.38 343	2.19 340	1.79 346	2.99 340	2.37 344	3.32 340	2.09 333	2.60 362	2.85 361	1.28 342	4.85 354	8.61 358	8.02 357	0.76 322	2.90 360	0.81 277	1.80 339	1.10 340	4.19 320	1.10 327	4.53 362	7.86 369	1.26 333	1.63 357	7.08 372	4.79 370	3.66 365	4.87 347
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	8.16 364	4.16 367	2.96 365	25.39 378	3.92 368	5.08 363	5.53 361	2.62 363	2.40 351	2.23 370	2.26 334	4.37 340	77.17 388	5.23 369	2.24 347	1.71 355	2.79 357	1.98 364	31.04 372	2.02 359	4.59 363	5.35 356	7.54 377	1.89 367	3.30 358	2.91 356	3.01 358	6.51 358

TorneroNet	8.11 363	4.28 369	2.58 360	27.50 380	3.31 365	5.00 362	6.00 364	2.62 363	10.13 375	1.49 352	2.57 338	11.07 369	68.61 387	4.25 364	1.77 328	1.18 330	5.78 363	1.62 362	23.67 367	2.83 369	4.30 358	5.47 357	5.37 369	1.65 359	3.72 362	3.14 359	2.59 351	6.36 357

WAO-8	4.25 348	3.34 361	2.80 361	10.32 367	2.92 358	4.17 356	5.89 362	2.66 365	4.45 367	1.69 361	3.41 343	5.94 346	11.31 361	5.29 370	1.71 321	1.34 337	2.69 355	1.51 359	10.78 351	2.48 365	2.63 329	4.50 353	3.44 351	1.58 355	5.12 367	3.31 362	3.60 362	5.76 353

Venus	4.25 348	3.34 361	2.80 361	10.32 367	2.92 358	4.17 356	5.89 362	2.66 365	4.45 367	1.69 361	3.41 343	5.94 346	11.31 361	5.29 370	1.71 321	1.34 337	2.69 355	1.51 359	10.78 351	2.48 365	2.63 329	4.50 353	3.44 351	1.58 355	5.12 367	3.31 362	3.60 362	5.76 353

DispFullNet	4.17 347	3.20 358	4.34 372	2.72 336	2.46 348	2.92 336	2.70 340	2.79 367	1.90 344	4.51 378	6.62 369	8.91 360	4.83 341	2.59 347	2.00 334	8.18 375	3.24 358	1.98 364	24.96 368	2.93 370	3.99 356	3.36 343	1.71 343	1.15 339	1.36 330	1.32 317	2.36 345	3.65 339

JetBlue	6.09 358	3.85 366	3.31 369	5.99 360	4.13 369	6.22 369	7.94 367	3.42 368	2.89 362	1.47 350	1.46 315	8.10 357	1.90 320	5.39 372	11.86 375	3.22 366	3.30 359	2.99 371	5.32 325	2.40 364	9.74 374	10.03 377	4.93 367	2.18 370	7.39 373	17.16 378	3.72 367	24.15 376

UNDER WATER	7.55 361	4.74 371	3.06 366	10.46 370	5.92 374	6.35 370	8.05 368	4.32 369	3.69 366	1.97 366	2.14 333	10.53 368	62.60 386	4.83 367	2.25 348	1.59 353	12.22 376	2.08 366	9.67 349	3.97 371	5.27 367	6.65 365	8.86 380	2.65 374	3.82 363	5.62 371	3.62 364	7.03 360

MADNet++	5.64 354	3.51 365	3.77 371	2.84 338	4.62 370	3.02 338	3.65 352	4.36 370	5.03 369	4.18 377	5.07 356	6.45 348	5.92 351	6.18 374	7.04 370	6.82 373	4.71 361	4.00 374	8.03 341	5.83 374	9.92 375	16.38 379	2.32 346	4.34 377	3.95 365	11.38 376	4.93 369	4.01 342

DPSMNet_ROB	12.40 372	5.97 376	17.46 382	4.21 356	7.87 376	5.15 365	8.18 369	4.56 371	11.65 378	4.54 380	8.87 375	5.17 344	22.69 369	13.00 380	14.98 379	14.62 380	6.90 365	15.82 379	14.07 361	12.05 379	9.09 373	21.75 381	5.68 372	11.54 381	11.87 377	31.03 386	12.99 378	33.06 382

DGTPSM_ROB	12.12 371	5.96 375	17.45 381	4.20 355	7.86 375	5.15 365	8.18 369	4.56 371	11.64 377	4.52 379	8.72 374	5.01 343	17.08 368	12.98 379	14.91 378	14.58 379	6.85 364	15.76 378	12.78 357	12.05 379	9.07 372	21.74 380	5.67 371	11.54 381	11.84 376	31.02 385	12.98 377	33.06 382

JetRed	7.85 362	5.29 373	6.07 376	3.75 352	5.00 371	6.95 372	10.20 374	4.64 373	3.42 364	2.92 373	2.39 336	6.71 350	2.25 326	7.15 376	10.26 372	7.34 374	8.59 368	7.11 375	4.82 321	4.08 372	10.76 378	9.27 373	7.85 378	3.34 375	10.96 375	24.25 382	11.90 376	24.57 377

UNDER WATER-64	6.11 359	5.20 372	3.13 367	12.20 371	5.77 373	6.55 371	8.53 371	4.74 374	3.45 365	2.30 372	2.36 335	12.04 370	12.47 363	5.08 368	3.02 361	1.81 358	12.11 375	2.17 368	8.81 345	4.17 373	5.75 368	7.27 367	8.74 379	2.61 373	3.86 364	8.63 373	4.32 368	7.86 362

MANE	7.31 360	2.64 345	4.48 373	3.30 347	3.10 362	3.94 354	2.83 342	5.37 375	6.88 371	1.11 329	5.64 360	8.81 359	11.02 360	0.67 314	3.83 364	3.83 368	1.32 324	18.03 380	8.61 342	0.84 307	4.22 357	1.16 279	0.74 313	1.79 366	13.65 378	18.61 379	22.89 381	38.18 386

STStereo	5.29 352	2.47 344	5.20 374	5.20 359	2.80 355	4.72 360	3.42 348	6.23 376	6.52 370	1.51 353	7.61 372	9.53 361	14.86 367	0.63 309	4.09 366	0.64 236	0.87 293	0.62 273	36.67 375	1.02 321	1.23 291	1.05 270	0.78 314	1.63 357	3.46 360	2.43 350	3.53 361	14.15 371

BEATNet-Init1	22.01 381	36.32 386	3.23 368	54.74 387	11.23 379	52.95 388	28.72 383	9.47 377	8.51 372	1.57 357	10.45 378	33.05 378	48.98 382	0.71 318	16.97 380	11.50 378	1.60 334	1.11 342	77.80 385	35.27 387	9.94 376	9.98 376	1.27 337	2.30 372	27.41 381	11.09 375	52.85 388	35.36 384

PML	30.82 382	20.91 380	7.15 379	29.65 381	20.81 385	29.11 380	10.50 376	10.87 378	88.32 390	20.03 386	154.19 390	98.60 388	119.55 389	10.53 378	9.19 371	8.69 376	16.72 378	7.27 376	34.57 374	7.35 377	12.77 379	10.86 378	5.72 373	6.17 378	33.11 387	12.83 377	34.30 385	12.33 369

DPSM_ROB	18.32 376	16.26 378	21.94 383	9.42 365	8.75 377	13.61 374	9.11 372	10.90 379	15.09 379	8.45 381	8.95 376	10.12 365	13.19 365	16.42 381	19.79 381	19.11 381	18.35 379	20.45 381	13.82 359	14.88 381	26.56 382	27.45 382	6.49 375	14.39 384	31.57 385	38.83 387	36.85 386	43.86 387

DPSM	18.32 376	16.26 378	21.94 383	9.42 365	8.75 377	13.61 374	9.11 372	10.90 379	15.09 379	8.45 381	8.95 376	10.12 365	13.19 365	16.42 381	19.79 381	19.11 381	18.35 379	20.45 381	13.82 359	14.88 381	26.56 382	27.45 382	6.49 375	14.39 384	31.57 385	38.83 387	36.85 386	43.86 387

LE_ROB	17.44 374	1.82 336	6.12 377	9.40 364	53.85 390	8.01 373	46.26 385	11.27 381	28.12 382	1.80 364	7.03 371	38.62 380	49.53 383	0.34 233	1.76 327	0.55 207	0.78 279	0.59 267	36.68 376	6.72 375	2.92 337	0.85 251	29.06 385	12.10 383	26.35 380	25.49 383	27.84 384	37.03 385

DPSimNet_ROB	18.93 378	32.01 382	5.97 375	12.40 372	11.35 380	6.13 368	28.07 382	15.03 382	35.64 386	3.96 376	78.33 389	18.15 373	35.00 378	5.44 373	12.19 377	10.36 377	13.57 377	3.64 373	87.52 386	6.87 376	14.36 381	9.97 375	4.40 357	7.14 379	5.17 369	9.85 374	5.93 373	32.56 381

HanzoNet	19.12 379	15.23 377	6.99 378	35.06 383	14.35 381	40.77 382	42.46 384	17.81 383	22.51 381	3.55 375	8.29 373	41.30 381	56.30 385	43.04 388	5.72 369	4.37 371	37.83 386	3.30 372	49.59 382	8.93 378	10.30 377	6.85 366	14.15 384	3.46 376	5.94 370	5.80 372	5.29 372	7.13 361

fast-reg	43.29 387	32.71 384	44.22 389	18.25 375	17.13 382	27.54 379	18.28 379	21.56 384	30.10 383	17.75 385	25.35 382	20.57 376	27.48 376	32.87 383	35.47 383	36.04 383	36.53 383	40.33 384	202.92 389	29.77 384	52.97 387	55.53 387	13.28 383	29.25 388	63.58 390	78.09 390	73.47 389	87.68 389

CasAABBNet	36.73 383	32.73 385	44.18 388	18.81 376	17.45 383	27.29 378	18.12 378	21.69 385	30.40 384	17.52 383	18.08 380	20.27 374	26.53 374	32.96 384	38.28 385	37.42 384	36.82 384	41.12 386	27.47 370	29.86 385	53.56 389	55.70 388	12.93 381	28.91 387	63.44 389	78.07 389	73.93 390	88.05 390

LRCNet_RVC	21.34 380	28.92 381	11.37 380	31.78 382	29.09 386	34.25 381	27.43 381	21.71 386	10.07 374	29.63 387	30.60 383	32.06 377	25.81 373	33.87 386	11.15 373	2.97 365	25.27 382	21.35 383	44.05 380	20.83 383	14.27 380	5.87 362	36.69 386	27.43 386	2.76 352	1.47 324	8.68 375	6.79 359

FlowAnything	36.80 384	32.68 383	44.29 390	18.93 377	17.69 384	27.11 377	18.38 380	21.83 387	30.48 385	17.53 384	18.21 381	20.29 375	26.54 375	33.31 385	37.97 384	37.86 385	36.82 384	40.93 385	27.35 369	30.03 386	53.34 388	55.72 389	12.99 382	29.50 389	63.36 388	78.25 391	73.99 391	88.17 391

HaxPig	41.43 385	43.85 387	40.81 385	44.90 384	47.49 388	44.66 384	46.30 386	46.31 388	45.63 388	49.00 388	49.30 385	47.24 383	43.73 380	42.64 387	40.44 387	39.13 387	48.37 387	51.07 387	43.33 378	42.25 388	42.88 384	36.52 384	50.75 388	43.02 391	27.54 382	19.97 380	20.68 380	20.75 375

AVERAGE_ROB	41.98 386	44.82 388	42.27 386	45.98 385	46.88 387	45.60 385	46.56 387	47.04 389	43.89 387	49.19 389	49.91 386	47.25 384	43.00 379	49.19 389	40.14 386	38.38 386	49.01 388	51.31 388	43.98 379	42.43 389	43.31 385	38.64 385	49.42 387	42.83 390	28.65 383	20.44 381	23.41 382	19.88 374

MEDIAN_ROB	44.95 388	47.36 389	44.12 387	48.52 386	49.78 389	48.21 386	49.25 388	49.72 390	46.35 389	52.53 390	53.59 387	50.59 385	45.49 381	49.36 390	43.27 388	41.36 388	51.85 389	54.40 389	47.03 381	45.93 390	45.78 386	40.06 386	52.67 389	45.67 392	31.00 384	26.54 384	25.33 383	27.95 380

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

ASD4																								8.34 380

Low-res two-view benchmark