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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 5	0.09 3	0.08 5	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 20	0.05 1	0.10 6	0.03 1	0.13 11	0.06 1	0.04 1	0.24 34	0.26 38	0.20 13	0.18 20	0.20 17	0.11 3	0.24 30	0.15 10	0.05 1	0.06 1	0.22 40	0.20 32	0.23 17	0.15 17
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 5	0.06 1	0.08 15	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 29	0.07 6	0.16 18	0.06 1	0.05 4	0.17 7	0.18 10	0.22 20	0.19 24	0.19 12	0.12 7	0.21 19	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.20 8	0.14 13

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

NLCSM	0.13 5	0.11 8	0.07 2	0.10 16	0.07 7	0.12 29	0.07 24	0.17 38	0.17 45	0.09 4	0.27 75	0.13 11	0.27 109	0.07 18	0.13 1	0.15 1	0.13 1	0.11 1	0.13 1	0.09 1	0.12 1	0.14 7	0.07 11	0.09 19	0.13 2	0.15 10	0.18 5	0.11 1

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

U	0.15 17	0.11 8	0.08 5	0.06 1	0.05 2	0.09 12	0.04 1	0.16 31	0.06 2	0.15 29	0.04 2	0.17 25	0.07 7	0.05 4	0.22 29	0.28 45	0.26 38	0.23 43	0.27 42	0.17 34	0.28 41	0.19 28	0.06 4	0.08 7	0.26 46	0.23 51	0.23 17	0.20 41

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

WQFJX	0.15 17	0.13 12	0.09 18	0.11 21	0.09 20	0.13 36	0.09 47	0.13 14	0.15 40	0.11 11	0.33 101	0.11 4	0.36 182	0.06 10	0.17 7	0.17 4	0.15 2	0.14 6	0.18 7	0.13 15	0.14 2	0.15 10	0.10 36	0.11 31	0.18 21	0.19 30	0.21 10	0.16 24

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

NLSM1	0.17 34	0.13 12	0.10 23	0.11 21	0.11 34	0.14 39	0.08 35	0.20 44	0.19 57	0.11 11	0.38 120	0.18 31	0.42 200	0.09 37	0.17 7	0.21 18	0.16 5	0.15 7	0.20 17	0.13 15	0.16 7	0.22 46	0.10 36	0.11 31	0.18 21	0.19 30	0.27 33	0.14 13

BridgeDepth	0.13 5	0.13 12	0.09 18	0.11 21	0.08 15	0.11 23	0.06 16	0.11 2	0.10 14	0.11 11	0.06 3	0.31 55	0.07 7	0.06 10	0.17 7	0.17 4	0.15 2	0.15 7	0.17 5	0.11 3	0.16 7	0.17 17	0.05 1	0.08 7	0.18 21	0.17 23	0.22 14	0.15 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.13 5	0.13 12	0.08 5	0.10 16	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 42	0.14 35	0.15 29	0.06 3	0.13 11	0.06 1	0.07 18	0.15 2	0.15 1	0.23 26	0.15 7	0.21 20	0.12 7	0.18 13	0.18 23	0.08 15	0.08 7	0.15 5	0.11 1	0.28 37	0.15 17

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

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

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

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

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

WQFJA1	0.15 17	0.14 21	0.08 5	0.11 21	0.09 20	0.12 29	0.08 35	0.15 22	0.16 43	0.10 6	0.36 109	0.11 4	0.28 115	0.07 18	0.18 15	0.17 4	0.17 8	0.15 7	0.19 12	0.12 7	0.14 2	0.15 10	0.11 48	0.11 31	0.16 9	0.16 12	0.23 17	0.16 24

NLMM1	0.17 34	0.14 21	0.09 18	0.08 9	0.09 20	0.10 18	0.07 24	0.15 22	0.20 63	0.12 18	0.34 104	0.21 38	0.51 225	0.07 18	0.17 7	0.18 10	0.16 5	0.15 7	0.22 24	0.14 20	0.14 2	0.19 28	0.10 36	0.11 31	0.19 27	0.18 24	0.24 23	0.13 11

NLMM	0.15 17	0.14 21	0.08 5	0.11 21	0.09 20	0.12 29	0.08 35	0.15 22	0.16 43	0.10 6	0.36 109	0.11 4	0.28 115	0.07 18	0.18 15	0.17 4	0.17 8	0.15 7	0.19 12	0.12 7	0.14 2	0.15 10	0.11 48	0.11 31	0.16 9	0.16 12	0.23 17	0.16 24

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

WQFJX1	0.14 13	0.15 26	0.08 5	0.10 16	0.08 15	0.09 12	0.05 6	0.16 31	0.19 57	0.10 6	0.28 79	0.12 7	0.30 129	0.08 30	0.16 4	0.17 4	0.16 5	0.12 3	0.15 2	0.12 7	0.14 2	0.17 17	0.11 48	0.09 19	0.17 16	0.16 12	0.22 14	0.12 6

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

GREAT-IGEV	0.15 17	0.15 26	0.11 30	0.08 9	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.16 31	0.10 14	0.12 18	0.13 22	0.25 46	0.09 22	0.08 30	0.22 29	0.25 30	0.24 33	0.16 14	0.23 29	0.13 15	0.18 13	0.16 14	0.09 29	0.10 21	0.15 5	0.16 12	0.31 47	0.13 11

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

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

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

RAStereo	0.19 44	0.16 30	0.10 23	0.08 9	0.07 7	0.09 12	0.06 16	0.21 45	0.09 10	0.45 87	0.09 11	0.26 47	0.08 14	0.07 18	0.25 37	0.26 38	0.28 43	0.25 48	0.33 52	0.15 26	0.35 57	0.18 23	0.08 15	0.10 21	0.28 56	0.23 51	0.25 26	0.24 49

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

MLG-Stereo_test3	0.23 49	0.17 34	0.13 38	0.14 38	0.17 64	0.16 48	0.09 47	0.21 45	0.12 26	0.21 50	0.18 41	0.35 63	0.11 32	0.15 66	0.29 54	0.26 38	0.33 51	0.28 56	0.63 136	0.18 39	0.40 66	0.41 98	0.11 48	0.15 53	0.21 38	0.21 38	0.33 50	0.27 55

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

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

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

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

AdaDepth	0.18 39	0.19 39	0.10 23	0.12 29	0.14 48	0.12 29	0.09 47	0.16 31	0.14 35	0.14 24	0.17 37	0.19 34	0.10 27	0.08 30	0.26 45	0.29 51	0.28 43	0.23 43	0.25 37	0.16 29	0.24 30	0.20 33	0.09 29	0.11 31	0.19 27	0.20 32	0.32 48	0.25 51

LGtest1	0.26 56	0.19 39	0.20 71	0.16 48	0.18 68	0.16 48	0.09 47	0.28 53	0.17 45	0.22 53	0.27 75	0.29 52	0.13 43	0.14 62	0.30 60	0.31 61	0.38 67	0.33 78	0.49 81	0.25 76	0.41 68	0.41 98	0.13 64	0.16 62	0.30 65	0.24 56	0.39 64	0.31 64

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

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

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

MaDis-Stereo	0.26 56	0.20 43	0.16 52	0.10 16	0.10 28	0.10 18	0.08 35	0.24 48	0.14 35	0.36 67	0.16 33	0.36 71	0.12 40	0.08 30	0.33 68	0.35 68	0.39 72	0.35 91	0.53 99	0.20 53	0.40 66	0.26 56	0.13 64	0.15 53	0.39 105	0.39 109	0.40 68	0.49 110

BridgeDepth_RVC	0.21 46	0.21 45	0.15 46	0.15 43	0.14 48	0.17 53	0.09 47	0.26 51	0.23 76	0.17 42	0.17 37	0.24 44	0.14 46	0.13 57	0.26 45	0.29 51	0.21 17	0.23 43	0.27 42	0.20 53	0.23 23	0.25 53	0.10 36	0.12 43	0.26 46	0.30 71	0.29 40	0.36 78
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.17 34	0.21 45	0.13 38	0.15 43	0.09 20	0.09 12	0.07 24	0.12 8	0.09 10	0.16 36	0.13 22	0.16 18	0.08 14	0.15 66	0.27 48	0.25 30	0.25 34	0.21 36	0.24 35	0.19 46	0.27 37	0.20 33	0.07 11	0.11 31	0.20 34	0.22 42	0.35 57	0.17 31

GEAStereo	0.18 39	0.22 47	0.15 46	0.19 61	0.14 48	0.14 39	0.09 47	0.16 31	0.13 30	0.15 29	0.11 17	0.23 41	0.08 14	0.09 37	0.25 37	0.25 30	0.27 39	0.21 36	0.23 29	0.17 34	0.34 53	0.22 46	0.10 36	0.12 43	0.19 27	0.21 38	0.30 44	0.19 38

gasm-f	0.18 39	0.22 47	0.15 46	0.19 61	0.14 48	0.14 39	0.09 47	0.16 31	0.13 30	0.15 29	0.11 17	0.23 41	0.08 14	0.09 37	0.25 37	0.25 30	0.27 39	0.21 36	0.23 29	0.17 34	0.34 53	0.22 46	0.10 36	0.12 43	0.19 27	0.21 38	0.30 44	0.19 38

LG-G_1	0.25 52	0.22 47	0.19 64	0.23 84	0.22 82	0.22 74	0.12 66	0.28 53	0.11 18	0.21 50	0.20 50	0.35 63	0.14 46	0.18 80	0.31 64	0.30 57	0.35 59	0.32 70	0.51 86	0.24 70	0.39 64	0.26 56	0.10 36	0.15 53	0.27 52	0.24 56	0.36 59	0.34 72

LG-G	0.25 52	0.22 47	0.19 64	0.23 84	0.22 82	0.22 74	0.12 66	0.28 53	0.11 18	0.21 50	0.20 50	0.35 63	0.14 46	0.18 80	0.31 64	0.30 57	0.35 59	0.32 70	0.51 86	0.24 70	0.39 64	0.26 56	0.10 36	0.15 53	0.27 52	0.24 56	0.36 59	0.34 72

anonymousdsp	0.25 52	0.23 51	0.19 64	0.16 48	0.14 48	0.18 58	0.10 58	0.37 65	0.19 57	0.32 64	0.22 58	0.32 57	0.12 40	0.14 62	0.29 54	0.32 64	0.32 48	0.28 56	0.39 61	0.22 61	0.46 93	0.31 68	0.12 56	0.15 53	0.26 46	0.20 32	0.52 96	0.20 41

RYNet	0.27 60	0.23 51	0.18 62	0.15 43	0.17 64	0.19 63	0.13 70	0.25 49	0.31 151	0.17 42	0.20 50	0.19 34	0.14 46	0.13 57	0.80 193	0.28 45	0.27 39	0.41 123	0.28 44	0.19 46	0.27 37	0.21 38	0.29 195	0.18 67	0.27 52	0.76 200	0.34 54	0.23 46

SGD-Stereo	0.29 69	0.24 53	0.17 57	0.16 48	0.15 57	0.22 74	0.08 35	0.29 56	0.22 71	0.29 59	0.15 28	0.45 100	0.20 73	0.10 43	0.71 180	0.45 120	0.46 90	0.27 53	0.47 76	0.22 61	0.41 68	0.36 80	0.19 113	0.19 70	0.28 56	0.32 81	0.46 76	0.40 90

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 73	0.24 53	0.17 57	0.23 84	0.19 71	0.18 58	0.08 35	0.49 94	0.25 93	0.54 134	0.21 54	0.32 57	0.17 60	0.17 77	0.29 54	0.39 85	0.45 85	0.36 95	0.50 83	0.26 83	0.56 148	0.49 139	0.13 64	0.13 47	0.31 75	0.26 62	0.45 74	0.30 61

IGEV-Stereo+	0.27 60	0.25 56	0.14 43	0.22 71	0.14 48	0.13 36	0.07 24	0.36 62	0.20 63	0.55 141	0.23 61	0.38 75	0.14 46	0.16 73	0.26 45	0.35 68	0.40 75	0.35 91	0.48 79	0.24 70	0.44 82	0.51 151	0.12 56	0.13 47	0.28 56	0.20 32	0.34 54	0.23 46

delet	0.24 50	0.25 56	0.22 93	0.24 88	0.20 77	0.28 108	0.16 98	0.21 45	0.18 51	0.23 55	0.26 72	0.26 47	0.15 53	0.25 151	0.32 67	0.28 45	0.31 47	0.27 53	0.24 35	0.24 70	0.31 46	0.20 33	0.16 78	0.19 70	0.28 56	0.25 60	0.32 48	0.31 64

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

RAFT + AFF	0.27 60	0.26 58	0.17 57	0.21 68	0.13 40	0.19 63	0.13 70	0.41 70	0.18 51	0.44 85	0.19 45	0.42 88	0.14 46	0.09 37	0.86 211	0.29 51	0.41 78	0.20 27	0.55 108	0.23 66	0.47 100	0.21 38	0.12 56	0.15 53	0.28 56	0.20 32	0.21 10	0.17 31

UniTT-Stereo	0.28 65	0.27 60	0.15 46	0.15 43	0.13 40	0.17 53	0.09 47	0.35 61	0.19 57	0.49 108	0.21 54	0.41 86	0.18 64	0.14 62	0.40 80	0.39 85	0.42 80	0.34 82	0.56 114	0.25 76	0.43 76	0.24 52	0.13 64	0.19 70	0.31 75	0.41 114	0.30 44	0.37 80

iRaftStereo_RVC	0.26 56	0.27 60	0.16 52	0.13 33	0.14 48	0.18 58	0.09 47	0.44 79	0.14 35	0.36 67	0.36 109	0.32 57	0.16 57	0.13 57	0.29 54	0.29 51	0.38 67	0.28 56	0.34 56	0.22 61	0.41 68	0.38 86	0.12 56	0.17 64	0.27 52	0.29 68	0.42 70	0.27 55

AANet_RVC	0.28 65	0.27 60	0.23 98	0.19 61	0.28 123	0.16 48	0.16 98	0.29 56	0.30 133	0.20 47	0.27 75	0.24 44	0.21 81	0.19 87	0.45 97	0.36 74	0.33 51	0.34 82	0.29 46	0.29 94	0.27 37	0.27 60	0.22 152	0.21 78	0.34 85	0.33 86	0.42 70	0.52 123

4D-IteraStereo	0.40 100	0.28 63	0.33 134	0.35 145	0.24 96	0.24 91	0.15 89	0.63 169	0.28 117	0.61 181	0.39 127	0.51 123	0.22 85	0.22 110	0.48 107	0.43 104	0.49 108	0.43 137	0.66 143	0.34 116	0.63 173	0.70 201	0.14 72	0.22 92	0.39 105	0.47 137	0.63 131	0.39 85

LL-Strereo2	0.34 87	0.29 64	0.21 84	0.24 88	0.19 71	0.17 53	0.13 70	0.63 169	0.26 104	0.58 166	0.23 61	0.44 96	0.22 85	0.14 62	0.41 86	0.41 93	0.47 100	0.35 91	0.73 161	0.31 103	0.47 100	0.36 80	0.21 138	0.20 75	0.32 80	0.34 90	0.51 85	0.35 75

MMNet	0.29 69	0.29 64	0.22 93	0.26 98	0.26 108	0.26 96	0.18 106	0.33 60	0.23 76	0.24 56	0.28 79	0.35 63	0.15 53	0.32 198	0.39 78	0.31 61	0.36 61	0.34 82	0.41 66	0.27 86	0.32 47	0.21 38	0.17 93	0.23 104	0.32 80	0.30 71	0.46 76	0.32 67

GANet	0.32 80	0.29 64	0.27 112	0.34 135	0.33 148	0.38 151	0.29 167	0.44 79	0.24 87	0.35 66	0.30 89	0.46 102	0.22 85	0.21 104	0.31 64	0.32 64	0.40 75	0.43 137	0.33 52	0.22 61	0.33 51	0.29 64	0.22 152	0.24 113	0.31 75	0.27 63	0.42 70	0.34 72

TDLM	0.24 50	0.29 64	0.22 93	0.22 71	0.27 118	0.23 86	0.18 106	0.26 51	0.19 57	0.18 44	0.38 120	0.29 52	0.21 81	0.15 66	0.24 34	0.28 45	0.32 48	0.28 56	0.25 37	0.21 57	0.28 41	0.19 28	0.16 78	0.21 78	0.24 44	0.20 32	0.28 37	0.25 51

S2M2_XL	0.33 85	0.30 68	0.30 123	0.17 54	0.19 71	0.23 86	0.21 125	0.53 103	0.26 104	0.47 93	0.25 69	0.48 108	0.18 64	0.22 110	0.38 75	0.36 74	0.54 140	0.29 64	0.41 66	0.28 89	0.50 114	0.31 68	0.21 138	0.21 78	0.34 85	0.32 81	0.45 74	0.51 121
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.27 60	0.30 68	0.17 57	0.13 33	0.13 40	0.15 46	0.08 35	0.42 74	0.21 68	0.49 108	0.20 50	0.39 78	0.15 53	0.15 66	0.30 60	0.38 81	0.39 72	0.29 64	0.40 63	0.18 39	0.47 100	0.35 76	0.08 15	0.14 50	0.30 65	0.21 38	0.37 61	0.36 78

LG-Stereo_L2	0.26 56	0.31 70	0.17 57	0.13 33	0.13 40	0.14 39	0.07 24	0.42 74	0.20 63	0.48 99	0.22 58	0.40 79	0.14 46	0.17 77	0.30 60	0.37 78	0.39 72	0.28 56	0.40 63	0.19 46	0.45 86	0.35 76	0.09 29	0.14 50	0.30 65	0.22 42	0.33 50	0.33 70

YMNet	0.30 73	0.31 70	0.23 98	0.27 103	0.23 88	0.26 96	0.25 149	0.36 62	0.37 189	0.25 57	0.19 45	0.40 79	0.27 109	0.29 181	0.38 75	0.47 140	0.37 63	0.28 56	0.43 72	0.19 46	0.35 57	0.33 71	0.16 78	0.19 70	0.36 96	0.29 68	0.39 64	0.35 75

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

DMCA	0.32 80	0.31 70	0.30 123	0.24 88	0.25 98	0.27 101	0.22 131	0.36 62	0.33 164	0.31 62	0.40 130	0.40 79	0.23 91	0.25 151	0.41 86	0.37 78	0.40 75	0.39 106	0.36 58	0.28 89	0.41 68	0.27 60	0.25 174	0.25 124	0.31 75	0.35 91	0.39 64	0.37 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 104	0.33 74	0.29 119	0.29 111	0.24 96	0.26 96	0.16 98	0.55 115	0.40 199	0.55 141	0.49 152	0.49 112	0.27 109	0.23 123	0.58 126	0.45 120	0.51 124	0.40 118	0.50 83	0.36 135	0.46 93	0.50 144	0.16 78	0.23 104	0.49 137	0.75 197	0.44 73	0.56 138

test_4	0.34 87	0.33 74	0.27 112	0.21 68	0.18 68	0.16 48	0.11 61	0.59 135	0.26 104	0.58 166	0.25 69	0.50 118	0.20 73	0.19 87	0.33 68	0.40 89	0.45 85	0.34 82	0.41 66	0.29 94	0.45 86	0.41 98	0.16 78	0.24 113	0.38 102	0.40 113	0.59 121	0.42 97

raftrobust	0.43 122	0.33 74	0.36 148	0.28 106	0.28 123	0.27 101	0.18 106	0.64 176	0.25 93	0.63 197	0.53 171	0.51 123	0.25 99	0.22 110	0.63 150	0.48 146	0.51 124	0.41 123	0.96 195	0.38 145	0.53 137	0.46 127	0.20 129	0.24 113	0.57 165	0.54 160	0.54 101	0.52 123

AIO_rvc	0.25 52	0.34 77	0.16 52	0.19 61	0.15 57	0.18 58	0.11 61	0.39 67	0.22 71	0.30 61	0.16 33	0.32 57	0.12 40	0.18 80	0.27 48	0.26 38	0.33 51	0.22 40	0.38 60	0.20 53	0.42 74	0.44 118	0.13 64	0.14 50	0.28 56	0.22 42	0.33 50	0.21 43

HUF	0.29 69	0.34 77	0.20 71	0.22 71	0.21 80	0.19 63	0.11 61	0.51 97	0.22 71	0.42 76	0.18 41	0.35 63	0.22 85	0.19 87	0.30 60	0.32 64	0.38 67	0.26 51	0.52 91	0.25 76	0.52 130	0.43 112	0.16 78	0.18 67	0.30 65	0.22 42	0.38 62	0.29 59

HH	0.84 230	0.34 77	0.99 280	0.42 172	0.36 165	0.51 196	0.42 199	0.69 204	0.34 169	0.65 209	0.38 120	1.03 235	0.26 102	0.28 174	0.66 160	1.37 313	0.61 197	0.53 208	2.39 259	0.60 231	3.55 321	1.64 280	0.25 174	0.33 179	0.83 243	1.05 258	1.09 243	1.12 236

HanStereo	0.84 230	0.34 77	0.99 280	0.42 172	0.36 165	0.51 196	0.42 199	0.69 204	0.34 169	0.65 209	0.38 120	1.03 235	0.26 102	0.28 174	0.66 160	1.37 313	0.61 197	0.53 208	2.39 259	0.60 231	3.55 321	1.64 280	0.25 174	0.33 179	0.83 243	1.05 258	1.09 243	1.12 236

AASNet	0.28 65	0.34 77	0.22 93	0.25 94	0.26 108	0.34 135	0.25 149	0.32 59	0.17 45	0.29 59	0.36 109	0.26 47	0.18 64	0.24 135	0.36 72	0.31 61	0.34 55	0.32 70	0.32 49	0.28 89	0.35 57	0.28 63	0.17 93	0.22 92	0.30 65	0.28 66	0.35 57	0.25 51

AnonymousM	0.79 226	0.34 77	0.20 71	0.24 88	0.22 82	0.21 68	0.15 89	0.58 128	0.21 68	0.57 154	0.39 127	0.45 100	0.15 53	0.19 87	0.56 119	0.54 182	0.54 140	0.40 118	0.53 99	0.30 98	0.65 181	0.54 162	0.20 129	0.22 92	0.30 65	0.39 109	1.31 271	11.04 337

test-1	0.84 230	0.34 77	0.50 211	0.37 151	0.40 185	0.60 219	0.37 188	0.73 224	0.38 194	0.68 232	0.71 224	1.08 241	0.40 196	0.25 151	0.79 191	0.91 260	0.63 208	0.58 232	2.22 252	0.58 222	1.17 258	3.78 318	0.22 152	0.36 194	0.81 238	1.15 269	1.10 246	1.59 259

raft+_RVC	0.35 90	0.34 77	0.26 110	0.25 94	0.23 88	0.25 94	0.18 106	0.54 108	0.26 104	0.52 122	0.43 135	0.46 102	0.23 91	0.18 80	0.42 92	0.38 81	0.43 81	0.34 82	0.61 134	0.26 83	0.43 76	0.38 86	0.13 64	0.20 75	0.39 105	0.39 109	0.58 114	0.42 97

AFF-stereo	0.30 73	0.34 77	0.26 110	0.18 59	0.17 64	0.33 128	0.11 61	0.50 95	0.23 76	0.46 90	0.28 79	0.40 79	0.16 57	0.12 53	0.27 48	0.35 68	0.37 63	0.25 48	0.57 118	0.23 66	0.38 62	0.25 53	0.17 93	0.17 64	0.37 98	0.37 102	0.48 81	0.32 67

UPFNet	0.38 94	0.34 77	0.34 140	0.32 127	0.33 148	0.39 153	0.29 167	0.47 90	0.33 164	0.43 78	0.41 132	0.40 79	0.30 129	0.34 203	0.61 141	0.40 89	0.46 90	0.41 123	0.52 91	0.35 133	0.35 57	0.34 74	0.25 174	0.27 133	0.38 102	0.35 91	0.55 102	0.37 80

castereo++	0.44 125	0.35 87	0.33 134	0.43 177	0.23 88	0.21 68	0.17 104	0.59 135	0.30 133	0.63 197	0.37 117	0.73 185	0.22 85	0.22 110	0.44 96	0.53 174	0.58 168	0.41 123	0.66 143	0.34 116	0.81 214	0.69 199	0.20 129	0.28 139	0.48 129	0.56 167	0.76 172	0.48 108

CES	0.46 135	0.35 87	0.30 123	0.27 103	0.27 118	0.29 111	0.12 66	1.05 283	0.27 110	0.54 134	0.66 212	0.53 127	0.25 99	0.23 123	0.62 146	0.65 220	0.58 168	0.37 100	0.54 105	0.34 116	0.84 220	0.53 160	0.23 163	0.23 104	0.56 164	0.44 121	0.57 106	0.69 176

PWCDC_ROB	0.67 192	0.35 87	0.39 163	0.29 111	0.43 197	0.34 135	0.36 186	0.43 77	1.25 293	0.27 58	0.72 229	0.44 96	2.38 299	0.57 271	1.11 257	0.76 240	0.56 155	0.56 222	0.64 137	0.55 209	0.63 173	2.08 293	0.46 239	0.40 207	0.36 96	0.63 174	0.51 85	0.67 169

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 85	0.36 90	0.20 71	0.23 84	0.20 77	0.17 53	0.10 58	0.48 92	0.23 76	0.55 141	0.32 94	0.40 79	0.19 70	0.15 66	0.48 107	0.36 74	0.47 100	0.33 78	0.51 86	0.27 86	0.50 114	0.42 105	0.16 78	0.18 67	0.30 65	0.31 76	0.48 81	0.53 127

castereo	0.47 137	0.36 90	0.35 142	0.34 135	0.26 108	0.26 96	0.17 104	0.56 121	0.29 124	0.60 177	0.45 141	0.68 172	0.22 85	0.20 98	0.52 113	0.58 196	0.61 197	0.39 106	0.92 188	0.36 135	0.96 239	0.76 212	0.19 113	0.24 113	0.54 156	0.64 177	0.57 106	0.58 142

WQFJA1++	13.32 343	0.37 92	0.25 106	123.26 359	0.29 130	112.03 359	109.42 359	0.56 121	0.25 93	0.65 209	0.49 152	1.70 272	1.51 282	0.23 123	0.43 94	0.60 201	0.53 137	0.41 123	1.83 238	0.31 103	0.53 137	0.51 151	0.22 152	0.20 75	0.52 148	0.76 200	0.88 206	0.91 212

DFGA-Net	0.28 65	0.37 92	0.16 52	0.26 98	0.15 57	0.22 74	0.15 89	0.40 68	0.21 68	0.41 74	0.24 66	0.31 55	0.17 60	0.13 57	0.42 92	0.39 85	0.38 67	0.30 67	0.42 70	0.21 57	0.36 61	0.29 64	0.13 64	0.21 78	0.31 75	0.27 63	0.51 85	0.28 57

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 189	0.37 92	0.23 98	0.51 199	0.74 266	0.89 263	0.49 211	0.62 155	0.26 104	1.60 329	0.31 92	2.57 282	0.26 102	0.22 110	0.46 99	0.48 146	0.58 168	0.45 152	0.93 189	0.37 141	0.63 173	0.71 202	0.19 113	0.23 104	0.58 169	0.49 147	0.89 208	1.91 273

IER	0.41 104	0.37 92	0.31 128	0.30 119	0.28 123	0.35 141	0.24 144	0.47 90	0.28 117	0.44 85	0.59 185	0.77 200	0.29 119	0.35 209	0.63 150	0.42 97	0.47 100	0.42 132	0.44 73	0.34 116	0.42 74	0.36 80	0.28 190	0.26 130	0.40 109	0.47 137	0.52 96	0.52 123

RAFT_CTSACE	0.30 73	0.37 92	0.15 46	0.15 43	0.15 57	0.25 94	0.18 106	0.53 103	0.20 63	0.55 141	0.18 41	0.44 96	0.29 119	0.16 73	0.29 54	0.30 57	0.37 63	0.27 53	0.37 59	0.18 39	0.38 62	0.45 122	0.10 36	0.17 64	0.30 65	0.31 76	0.60 122	0.26 54

test-3	0.55 162	0.37 92	0.37 152	0.34 135	0.33 148	0.33 128	0.22 131	0.65 183	0.27 110	0.61 181	0.34 104	0.90 220	0.31 143	0.21 104	0.60 136	0.44 109	0.55 149	0.42 132	2.59 269	0.38 145	0.56 148	1.37 264	0.16 78	0.29 144	0.48 129	0.38 106	0.69 151	0.54 134

test_1	0.55 162	0.37 92	0.37 152	0.34 135	0.33 148	0.33 128	0.22 131	0.66 187	0.27 110	0.62 191	0.34 104	0.90 220	0.31 143	0.21 104	0.61 141	0.44 109	0.55 149	0.42 132	2.58 268	0.38 145	0.56 148	1.38 266	0.16 78	0.29 144	0.48 129	0.38 106	0.69 151	0.54 134

DMCA-RVC	0.44 125	0.37 92	0.35 142	0.33 133	0.37 172	0.32 121	0.41 198	0.46 88	0.52 227	0.43 78	0.48 147	0.68 172	0.33 158	0.29 181	0.65 159	0.46 129	0.47 100	0.44 142	0.49 81	0.38 145	0.49 110	0.48 138	0.29 195	0.32 165	0.38 102	0.37 102	0.57 106	0.62 156

HITNet	0.38 94	0.37 92	0.28 114	0.34 135	0.29 130	0.26 96	0.19 117	0.58 128	0.32 159	0.57 154	0.45 141	0.55 135	0.30 129	0.22 110	0.51 111	0.35 68	0.44 82	0.39 106	0.41 66	0.29 94	0.41 68	0.38 86	0.20 129	0.25 124	0.39 105	0.37 102	0.70 157	0.52 123
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_3	0.56 169	0.38 101	0.36 148	0.34 135	0.33 148	0.33 128	0.21 125	0.68 197	0.29 124	0.65 209	0.33 101	0.92 222	0.35 177	0.21 104	0.60 136	0.44 109	0.56 155	0.45 152	2.68 271	0.39 159	0.55 143	1.35 262	0.15 74	0.32 165	0.51 144	0.47 137	0.67 146	0.50 119

XX-Stereo	9.49 340	0.38 101	0.36 148	0.63 228	0.28 123	0.54 207	0.28 160	0.69 204	0.28 117	0.69 240	6.24 336	1.00 230	0.29 119	0.23 123	0.70 176	1.08 288	0.60 189	0.52 204	1.58 228	0.53 198	0.76 207	0.65 186	0.18 105	0.26 130	233.61 360	0.88 223	1.01 235	1.90 272

HCRNet	0.32 80	0.38 101	0.20 71	0.39 157	0.17 64	0.29 111	0.18 106	0.40 68	0.18 51	0.80 270	0.40 130	0.49 112	0.18 64	0.22 110	0.38 75	0.30 57	0.38 67	0.29 64	0.40 63	0.19 46	0.33 51	0.23 50	0.19 113	0.16 62	0.26 46	0.31 76	0.51 85	0.31 64

ARAFT	0.34 87	0.38 101	0.23 98	0.26 98	0.21 80	0.27 101	0.14 83	0.44 79	0.24 87	0.50 110	0.30 89	0.41 86	0.16 57	0.15 66	0.67 166	0.42 97	0.50 113	0.47 170	0.51 86	0.23 66	0.53 137	0.32 70	0.16 78	0.19 70	0.43 114	0.30 71	0.52 96	0.37 80

FINET	0.40 100	0.38 101	0.39 163	0.43 177	0.30 138	0.34 135	0.35 182	0.44 79	0.36 179	0.47 93	0.32 94	0.47 105	0.30 129	0.28 174	0.66 160	0.50 157	0.48 105	0.36 95	0.60 130	0.33 110	0.46 93	0.37 85	0.30 198	0.30 152	0.43 114	0.35 91	0.56 104	0.42 97

G2L-Stereo	0.42 109	0.39 106	0.28 114	0.35 145	0.40 185	0.34 135	0.22 131	0.54 108	0.34 169	0.52 122	0.61 195	0.50 118	0.38 190	0.26 162	0.61 141	0.44 109	0.50 113	0.40 118	0.46 75	0.33 110	0.43 76	0.39 92	0.28 190	0.27 133	0.49 137	0.54 160	0.69 151	0.49 110

AIO_test	0.27 60	0.39 106	0.19 64	0.29 111	0.19 71	0.18 58	0.14 83	0.42 74	0.23 76	0.33 65	0.19 45	0.37 73	0.18 64	0.18 80	0.25 37	0.29 51	0.34 55	0.24 47	0.39 61	0.21 57	0.49 110	0.46 127	0.13 64	0.15 53	0.30 65	0.28 66	0.41 69	0.21 43

test_5	0.29 69	0.39 106	0.16 52	0.22 71	0.15 57	0.21 68	0.13 70	0.54 108	0.20 63	0.38 72	0.19 45	0.44 96	0.34 170	0.10 43	0.43 94	0.38 81	0.33 51	0.32 70	0.33 52	0.20 53	0.32 47	0.35 76	0.09 29	0.21 78	0.28 56	0.30 71	0.51 85	0.32 67

GMOStereo	0.42 109	0.39 106	0.21 84	0.30 119	0.26 108	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 94	0.54 129	0.33 158	0.20 98	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 142	0.68 149	0.34 116	0.51 120	0.66 189	0.16 78	0.22 92	0.58 169	0.45 127	0.82 187	0.41 92

error version	0.42 109	0.39 106	0.21 84	0.30 119	0.26 108	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 94	0.54 129	0.33 158	0.20 98	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 142	0.68 149	0.34 116	0.51 120	0.66 189	0.16 78	0.22 92	0.58 169	0.45 127	0.82 187	0.41 92

test-v	0.42 109	0.39 106	0.21 84	0.30 119	0.26 108	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 94	0.54 129	0.33 158	0.20 98	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 142	0.68 149	0.34 116	0.51 120	0.66 189	0.16 78	0.22 92	0.58 169	0.45 127	0.82 187	0.41 92

test-2	0.42 109	0.39 106	0.21 84	0.30 119	0.26 108	0.29 111	0.19 117	0.67 190	0.30 133	0.66 220	0.32 94	0.54 129	0.33 158	0.20 98	0.40 80	0.46 129	0.50 113	0.44 142	0.68 149	0.34 116	0.51 120	0.66 189	0.16 78	0.22 92	0.58 169	0.45 127	0.82 187	0.41 92

MIM_Stereo	0.32 80	0.40 113	0.25 106	0.28 106	0.20 77	0.27 101	0.14 83	0.45 85	0.18 51	0.48 99	0.25 69	0.42 88	0.18 64	0.16 73	0.36 72	0.42 97	0.44 82	0.36 95	0.47 76	0.28 89	0.47 100	0.36 80	0.12 56	0.23 104	0.29 64	0.27 63	0.47 78	0.33 70

BEATNet_4x	0.53 155	0.40 113	0.34 140	0.39 157	0.36 165	0.32 121	0.27 155	0.64 176	0.41 204	0.66 220	0.45 141	0.62 162	0.39 193	0.24 135	0.83 201	0.63 207	0.58 168	0.58 232	0.57 118	0.36 135	0.90 227	1.52 276	0.25 174	0.36 194	0.46 124	0.44 121	0.77 174	0.60 150

CVANet_RVC	0.31 78	0.40 113	0.30 123	0.40 163	0.29 130	0.37 146	0.23 141	0.41 70	0.23 76	0.31 62	0.49 152	0.37 73	0.26 102	0.19 87	0.29 54	0.33 67	0.34 55	0.32 70	0.32 49	0.25 76	0.34 53	0.25 53	0.18 105	0.25 124	0.30 65	0.25 60	0.34 54	0.30 61

PDISCO_ROB	0.48 141	0.40 113	0.39 163	0.38 154	0.34 157	0.39 153	0.28 160	0.50 95	0.35 175	0.37 70	0.52 167	0.49 112	0.35 177	0.31 191	0.63 150	0.58 196	0.54 140	0.68 262	0.59 123	0.44 178	0.62 170	0.67 194	0.24 171	0.34 183	0.54 156	0.53 157	0.85 198	0.58 142

anonymity	3.27 313	0.41 117	1.09 292	0.58 215	0.41 191	0.47 185	0.30 174	0.79 246	0.33 164	0.61 181	69.49 357	0.85 213	0.30 129	0.24 135	0.59 130	1.02 282	0.60 189	0.43 137	1.35 218	0.60 231	0.73 203	1.82 289	0.24 171	0.29 144	1.00 272	1.24 276	1.08 241	1.47 254

TANstereo	0.55 162	0.41 117	0.35 142	0.40 163	0.39 180	0.45 178	0.21 125	0.52 99	0.30 133	0.54 134	0.37 117	0.38 75	0.38 190	0.41 223	0.84 205	0.73 237	0.66 218	0.78 283	1.10 203	0.89 281	0.62 170	0.54 162	0.93 296	0.32 165	0.34 85	0.45 127	0.99 229	0.53 127

XX-TBD	0.55 162	0.41 117	0.35 142	0.40 163	0.39 180	0.45 178	0.21 125	0.52 99	0.30 133	0.54 134	0.37 117	0.38 75	0.38 190	0.41 223	0.84 205	0.73 237	0.66 218	0.78 283	1.10 203	0.89 281	0.62 170	0.54 162	0.93 296	0.32 165	0.34 85	0.45 127	0.99 229	0.53 127

sAnonymous2	0.58 175	0.41 117	0.31 128	0.29 111	0.29 130	0.45 178	0.29 167	0.71 213	0.41 204	0.48 99	0.53 171	0.51 123	0.43 205	0.23 123	0.86 211	0.84 251	0.70 234	0.67 256	1.34 216	0.60 231	0.83 217	0.98 235	0.30 198	0.35 187	0.62 185	0.72 190	0.72 162	0.73 189

CroCo_RVC	0.58 175	0.41 117	0.31 128	0.29 111	0.29 130	0.45 178	0.29 167	0.71 213	0.41 204	0.48 99	0.53 171	0.51 123	0.43 205	0.23 123	0.86 211	0.84 251	0.70 234	0.67 256	1.34 216	0.60 231	0.83 217	0.98 235	0.30 198	0.35 187	0.62 185	0.72 190	0.72 162	0.73 189

RALAANet	0.41 104	0.41 117	0.37 152	0.28 106	0.28 123	0.33 128	0.24 144	0.54 108	0.27 110	0.48 99	0.48 147	0.43 93	0.25 99	0.20 98	0.57 122	0.41 93	0.49 108	0.50 190	0.71 157	0.40 164	0.52 130	0.46 127	0.21 138	0.29 144	0.46 124	0.45 127	0.70 157	0.47 106

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 90	0.41 117	0.32 131	0.24 88	0.19 71	0.28 108	0.13 70	0.58 128	0.24 87	0.46 90	0.35 108	0.49 112	0.19 70	0.15 66	0.34 71	0.35 68	0.41 78	0.28 56	0.65 141	0.28 89	0.44 82	0.33 71	0.19 113	0.22 92	0.51 144	0.37 102	0.58 114	0.44 101

zero-FE	9.08 339	0.42 124	0.28 114	61.19 357	0.56 228	106.36 358	1.24 290	0.72 220	0.30 133	0.66 220	0.56 180	61.54 356	0.66 249	0.25 151	0.59 130	0.53 174	0.60 189	0.47 170	2.54 264	0.38 145	1.35 269	0.96 233	0.25 174	0.24 113	0.45 120	0.44 121	0.91 210	0.66 165

S2M2_L	0.40 100	0.42 124	0.41 177	0.24 88	0.27 118	0.35 141	0.22 131	0.51 97	0.24 87	0.61 181	0.23 61	0.43 93	0.21 81	0.31 191	0.59 130	0.49 153	0.55 149	0.36 95	0.53 99	0.34 116	0.55 143	0.38 86	0.28 190	0.27 133	0.42 112	0.43 117	0.63 131	0.66 165
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo++_RVC	0.43 122	0.42 124	0.39 163	0.30 119	0.33 148	0.27 101	0.19 117	0.57 124	0.31 151	0.58 166	0.36 109	0.58 144	0.56 234	0.23 123	0.48 107	0.50 157	0.61 197	0.34 82	0.52 91	0.30 98	0.56 148	0.42 105	0.16 78	0.29 144	0.49 137	0.44 121	0.79 180	0.69 176
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
sCroCo_RVC	0.58 175	0.42 124	0.29 119	0.28 106	0.29 130	0.39 153	0.22 131	0.60 141	0.41 204	0.53 133	0.43 135	0.48 108	0.50 221	0.24 135	0.75 185	0.99 278	0.75 246	0.63 244	1.02 198	0.56 214	1.10 254	1.36 263	0.28 190	0.39 204	0.63 189	0.63 174	0.93 215	0.64 162

UNet	0.44 125	0.42 124	0.40 168	0.37 151	0.36 165	0.41 161	0.28 160	0.57 124	0.35 175	0.50 110	0.49 152	0.47 105	0.34 170	0.37 215	0.53 115	0.43 104	0.54 140	0.46 164	0.56 114	0.39 159	0.47 100	0.44 118	0.27 187	0.34 183	0.44 116	0.48 142	0.58 114	0.57 140

DDF-Stereo	2.07 290	0.43 129	0.28 114	10.45 339	0.48 210	14.62 348	0.70 257	0.72 220	0.29 124	0.66 220	0.48 147	17.48 344	0.59 242	0.26 162	0.55 116	0.56 190	0.60 189	0.45 152	1.27 215	0.38 145	0.83 217	0.77 214	0.25 174	0.24 113	0.45 120	0.45 127	0.91 210	0.67 169

coex_refinement	0.45 130	0.43 129	0.33 134	0.35 145	0.35 161	0.44 173	0.22 131	0.55 115	0.50 224	0.50 110	0.60 188	0.54 129	0.27 109	0.28 174	0.58 126	0.45 120	0.50 113	0.44 142	0.54 105	0.33 110	0.45 86	0.39 92	0.28 190	0.31 160	0.52 148	0.53 157	0.67 146	0.78 198

plain	0.31 78	0.43 129	0.20 71	0.20 67	0.16 62	0.20 66	0.10 58	0.41 70	0.18 51	0.48 99	0.19 45	0.34 62	0.17 60	0.10 43	0.41 86	0.44 109	0.45 85	0.40 118	0.55 108	0.24 70	0.41 68	0.34 74	0.14 72	0.21 78	0.32 80	0.33 86	0.39 64	0.48 108

iinet-f	0.52 152	0.43 129	0.36 148	0.34 135	0.25 98	0.47 185	0.25 149	0.43 77	0.27 110	0.52 122	0.94 256	0.61 154	0.44 210	0.25 151	1.06 251	0.57 191	0.52 128	0.39 106	1.51 223	0.50 192	0.58 162	0.75 209	0.26 183	0.25 124	0.52 148	0.38 106	0.76 172	0.53 127

HGLStereo	0.43 122	0.43 129	0.37 152	0.34 135	0.37 172	0.39 153	0.23 141	0.48 92	0.31 151	0.47 93	0.72 229	0.42 88	0.29 119	0.32 198	0.51 111	0.49 153	0.55 149	0.50 190	0.55 108	0.39 159	0.51 120	0.43 112	0.22 152	0.33 179	0.51 144	0.51 153	0.57 106	0.45 103

DN-CSS_ROB	0.52 152	0.43 129	0.46 198	0.41 168	0.40 185	0.34 135	0.22 131	0.69 204	0.34 169	0.59 171	0.79 239	0.66 168	0.47 216	0.24 135	0.63 150	0.40 89	0.58 168	0.43 137	1.74 234	0.38 145	0.63 173	0.38 86	0.31 203	0.47 232	0.53 152	0.43 117	0.66 145	0.54 134

gcap-zeroshot	1.75 282	0.44 135	0.89 273	0.59 218	0.36 165	0.55 209	0.29 167	0.74 229	0.29 124	0.74 253	0.76 236	1.18 250	0.33 158	0.24 135	0.78 187	0.97 271	0.61 197	0.53 208	29.80 342	0.80 271	1.04 247	1.45 269	0.23 163	0.34 183	0.75 221	0.99 246	0.96 222	0.75 192

MIF-Stereo (partial)	0.30 73	0.44 135	0.18 62	0.16 48	0.16 62	0.21 68	0.11 61	0.37 65	0.22 71	0.37 70	0.24 66	0.32 57	0.17 60	0.13 57	0.39 78	0.45 120	0.46 90	0.38 104	0.42 70	0.25 76	0.43 76	0.35 76	0.18 105	0.21 78	0.35 95	0.32 81	0.50 84	0.44 101

LoS	0.55 162	0.44 135	0.29 119	0.36 150	0.37 172	0.40 159	0.20 124	1.37 300	0.31 151	0.86 282	0.78 238	0.68 172	0.37 187	0.24 135	0.58 126	0.72 233	0.59 182	0.40 118	0.75 168	0.35 133	1.03 246	0.65 186	0.21 138	0.24 113	0.79 233	0.64 177	0.64 135	0.68 174
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 144	0.44 135	0.24 104	0.38 154	0.29 130	0.32 121	0.21 125	0.73 224	0.35 175	0.69 240	0.34 104	0.57 139	0.31 143	0.24 135	0.59 130	0.53 174	0.54 140	0.46 164	0.98 196	0.37 141	0.69 194	0.94 232	0.20 129	0.28 139	0.55 160	0.69 182	0.69 151	0.60 150

CFNet_pseudo	0.51 148	0.44 135	0.43 185	0.54 208	0.43 197	0.53 203	0.34 180	0.62 155	0.36 179	0.61 181	0.64 204	0.57 139	0.52 227	0.35 209	0.90 222	0.50 157	0.50 113	0.47 170	0.67 147	0.36 135	0.47 100	0.42 105	0.26 183	0.33 179	0.57 165	0.60 172	0.68 148	0.73 189

CFNet	0.45 130	0.44 135	0.33 134	0.48 188	0.40 185	0.39 153	0.30 174	0.53 103	0.32 159	0.48 99	0.50 158	0.68 172	0.40 196	0.30 184	0.56 119	0.37 78	0.48 105	0.43 137	0.52 91	0.33 110	0.46 93	0.30 67	0.23 163	0.31 160	0.61 180	0.52 155	0.69 151	0.71 184

DeepPruner_ROB	0.59 181	0.44 135	0.54 222	0.52 202	0.54 224	0.49 189	0.37 188	0.61 148	0.46 220	0.60 177	0.70 223	0.61 154	0.51 225	0.32 198	1.06 251	0.58 196	0.62 203	0.59 237	0.66 143	0.47 189	0.97 242	0.72 206	0.36 217	0.44 222	0.61 180	1.00 248	0.72 162	0.58 142

DISCO	0.45 130	0.44 135	0.29 119	0.40 163	0.38 178	0.49 189	0.43 201	0.45 85	0.43 215	0.50 110	0.57 182	0.40 79	0.29 119	0.30 184	0.61 141	0.43 104	0.55 149	0.46 164	0.69 154	0.41 167	0.48 106	0.43 112	0.26 183	0.32 165	0.47 126	0.50 151	0.62 128	0.50 119

GCAP-BAT	0.76 215	0.45 143	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 155	0.25 93	0.57 154	0.29 83	0.75 189	0.20 73	0.19 87	0.47 100	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 116	0.93 229	0.50 144	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

test_for_model	0.76 215	0.45 143	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 155	0.25 93	0.57 154	0.29 83	0.75 189	0.20 73	0.19 87	0.47 100	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 116	0.93 229	0.50 144	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala2	0.76 215	0.45 143	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 155	0.25 93	0.57 154	0.29 83	0.75 189	0.20 73	0.19 87	0.47 100	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 116	0.93 229	0.50 144	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala	0.76 215	0.45 143	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 155	0.25 93	0.57 154	0.29 83	0.75 189	0.20 73	0.19 87	0.47 100	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 116	0.93 229	0.50 144	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

testlalala_base	0.76 215	0.45 143	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 155	0.25 93	0.57 154	0.29 83	0.75 189	0.20 73	0.19 87	0.47 100	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 116	0.93 229	0.50 144	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

GCAP-Stereo	0.76 215	0.45 143	0.20 71	0.22 71	0.25 98	0.22 74	0.13 70	0.62 155	0.25 93	0.57 154	0.29 83	0.75 189	0.20 73	0.19 87	0.47 100	0.51 164	10.38 339	0.39 106	0.59 123	0.34 116	0.93 229	0.50 144	0.17 93	0.21 78	0.34 85	0.36 94	0.51 85	0.49 110

LoS_RVC	0.42 109	0.45 143	0.43 185	0.19 61	0.25 98	0.24 91	0.16 98	0.44 79	0.28 117	0.51 115	0.48 147	0.42 88	0.31 143	0.22 110	0.60 136	0.45 120	0.46 90	0.41 123	0.71 157	0.30 98	0.67 188	0.51 151	0.19 113	0.32 165	0.61 180	0.44 121	0.58 114	0.61 152

tt_ll	0.42 109	0.45 143	0.43 185	0.19 61	0.25 98	0.24 91	0.16 98	0.44 79	0.28 117	0.51 115	0.48 147	0.42 88	0.31 143	0.22 110	0.60 136	0.45 120	0.46 90	0.41 123	0.71 157	0.30 98	0.67 188	0.51 151	0.19 113	0.32 165	0.61 180	0.44 121	0.58 114	0.61 152

CAS	0.38 94	0.45 143	0.25 106	0.29 111	0.29 130	0.23 86	0.13 70	0.41 70	0.27 110	0.41 74	0.54 177	0.35 63	0.35 177	0.21 104	0.52 113	0.38 81	0.50 113	0.34 82	0.52 91	0.26 83	0.43 76	0.41 98	0.19 113	0.23 104	0.51 144	0.52 155	0.62 128	0.77 195

IPLG	0.47 137	0.45 143	0.32 131	0.28 106	0.27 118	0.32 121	0.21 125	0.63 169	0.22 71	0.51 115	0.38 120	0.56 137	0.29 119	0.31 191	1.64 288	0.44 109	0.56 155	0.48 176	0.56 114	0.41 167	0.45 86	0.75 209	0.18 105	0.28 139	0.45 120	0.59 169	0.65 139	0.51 121

RASNet	0.42 109	0.45 143	0.43 185	0.33 133	0.33 148	0.37 146	0.27 155	0.58 128	0.34 169	0.47 93	0.43 135	0.49 112	0.33 158	0.25 151	0.41 86	0.41 93	0.48 105	0.39 106	0.47 76	0.30 98	0.49 110	0.40 95	0.19 113	0.44 222	0.40 109	0.46 135	0.75 169	0.63 160

iResNetv2_ROB	0.52 152	0.45 143	0.32 131	0.48 188	0.39 180	0.48 187	0.28 160	0.64 176	0.34 169	0.52 122	0.66 212	0.70 178	0.55 232	0.28 174	0.67 166	0.47 140	0.50 113	0.46 164	1.12 206	0.45 180	0.57 158	0.47 132	0.29 195	0.40 207	0.55 160	0.51 153	0.81 184	0.58 142

model_zeroshot	0.80 229	0.46 155	0.42 180	0.42 172	0.39 180	0.43 170	0.27 155	0.72 220	0.36 179	0.64 204	0.66 212	0.97 228	0.29 119	0.24 135	1.05 249	0.92 261	0.69 232	0.54 214	3.03 280	0.73 266	1.21 260	1.20 255	0.22 152	0.38 202	0.84 247	1.14 268	1.08 241	2.21 281

MGS-Stereo	0.37 92	0.46 155	0.21 84	0.22 71	0.19 71	0.22 74	0.15 89	0.45 85	0.17 45	0.36 67	0.26 72	0.29 52	0.19 70	0.23 123	1.37 273	0.40 89	0.52 128	0.45 152	0.55 108	0.33 110	0.50 114	0.41 98	0.21 138	0.22 92	0.33 84	0.30 71	0.47 78	0.45 103

anonymousdsp2	0.38 94	0.46 155	0.30 123	0.25 94	0.23 88	0.32 121	0.18 106	0.58 128	0.23 76	0.47 93	0.38 120	0.48 108	0.23 91	0.18 80	0.40 80	0.39 85	0.44 82	0.33 78	0.88 184	0.31 103	0.48 106	0.52 157	0.17 93	0.23 104	0.41 111	0.33 86	0.61 125	0.42 97

TESTraft	0.37 92	0.46 155	0.21 84	0.21 68	0.23 88	0.21 68	0.16 98	0.54 108	0.31 151	0.51 115	0.23 61	0.36 71	0.36 182	0.11 47	0.85 209	0.48 146	0.45 85	0.32 70	0.48 79	0.24 70	0.46 93	0.65 186	0.12 56	0.23 104	0.37 98	0.43 117	0.57 106	0.39 85

RAFT+CT+SA	0.32 80	0.46 155	0.20 71	0.26 98	0.18 68	0.22 74	0.15 89	0.58 128	0.23 76	0.52 122	0.17 37	0.46 102	0.33 158	0.12 53	0.33 68	0.43 104	0.36 61	0.30 67	0.45 74	0.23 66	0.45 86	0.49 139	0.09 29	0.22 92	0.32 80	0.31 76	0.53 100	0.35 75

LMCR-Stereo	0.50 145	0.46 155	0.33 134	0.32 127	0.33 148	0.42 167	0.24 144	0.57 124	0.37 189	0.55 141	0.46 145	0.65 167	0.40 196	0.26 162	0.69 171	0.49 153	0.62 203	0.49 184	1.11 205	0.57 219	0.66 184	0.64 184	0.25 174	0.32 165	0.48 129	0.49 147	0.63 131	0.65 164

pcwnet_v2	0.62 184	0.46 155	0.50 211	0.62 226	0.49 214	0.61 223	0.46 205	0.66 187	0.45 216	0.65 209	0.79 239	0.64 164	0.86 260	0.53 260	1.15 261	0.55 184	0.59 182	0.51 197	0.83 178	0.41 167	0.55 143	0.47 132	0.34 212	0.43 216	0.75 221	0.76 200	0.85 198	0.95 215

IGEV-FE	0.94 242	0.47 162	1.24 300	1.15 277	0.46 203	0.60 219	0.65 249	0.81 253	0.36 179	0.67 229	1.75 297	0.94 223	0.30 129	0.26 162	0.66 160	1.14 295	0.60 189	0.48 176	2.55 265	0.63 248	2.19 292	2.33 298	0.21 138	0.37 199	1.00 272	1.03 256	1.17 254	1.48 256

Reg-Stereo(zero)	0.78 224	0.47 162	0.56 226	0.39 157	0.28 123	0.41 161	0.35 182	0.75 233	0.36 179	0.62 191	6.09 332	0.78 201	0.32 152	0.27 171	0.41 86	0.63 207	0.58 168	0.45 152	1.51 223	0.42 173	0.65 181	0.62 178	0.21 138	0.32 165	0.55 160	0.78 205	1.26 266	1.09 229

HI	0.78 224	0.47 162	0.56 226	0.39 157	0.28 123	0.41 161	0.35 182	0.75 233	0.36 179	0.62 191	6.09 332	0.78 201	0.32 152	0.27 171	0.41 86	0.63 207	0.58 168	0.45 152	1.51 223	0.42 173	0.65 181	0.62 178	0.21 138	0.32 165	0.55 160	0.78 205	1.26 266	1.09 229

IGEV_Zeroshot_test	0.95 244	0.47 162	1.24 300	1.15 277	0.46 203	0.60 219	0.65 249	0.81 253	0.36 179	0.66 220	1.86 301	0.94 223	0.30 129	0.26 162	0.66 160	1.14 295	0.60 189	0.48 176	2.56 266	0.63 248	2.23 294	2.36 299	0.21 138	0.37 199	1.00 272	1.03 256	1.17 254	1.48 256

Any-RAFT	0.69 198	0.47 162	0.85 269	0.53 205	0.40 185	0.38 151	0.27 155	0.64 176	0.32 159	0.57 154	0.76 236	0.86 217	0.24 98	0.22 110	0.57 122	0.76 240	0.60 189	0.45 152	2.19 250	0.45 180	1.20 259	0.71 202	0.22 152	0.31 160	0.99 269	1.24 276	0.73 165	1.65 264

Sa-1000	0.48 141	0.47 162	0.21 84	0.26 98	0.26 108	0.31 118	0.15 89	0.65 183	0.36 179	0.63 197	0.33 101	0.50 118	0.26 102	0.30 184	0.94 232	0.49 153	0.59 182	0.45 152	0.90 186	0.32 108	0.52 130	0.75 209	0.17 93	0.27 133	0.72 209	0.53 157	1.00 234	0.49 110

SA	0.42 109	0.47 162	0.21 84	0.25 94	0.23 88	0.31 118	0.13 70	0.64 176	0.32 159	0.61 181	0.26 72	0.54 129	0.21 81	0.16 73	0.63 150	0.47 140	0.52 128	0.41 123	0.60 130	0.29 94	0.46 93	0.61 177	0.15 74	0.27 133	0.45 120	0.58 168	0.96 222	0.47 106

CIPLG	0.42 109	0.47 162	0.24 104	0.32 127	0.22 82	0.32 121	0.19 117	0.63 169	0.24 87	0.55 141	0.50 158	0.60 153	0.30 129	0.41 223	0.93 228	0.44 109	0.52 128	0.37 100	0.56 114	0.38 145	0.56 148	0.45 122	0.19 113	0.24 113	0.44 116	0.31 76	0.57 106	0.38 84

IPLGR_C	0.42 109	0.47 162	0.23 98	0.31 125	0.22 82	0.32 121	0.18 106	0.63 169	0.23 76	0.55 141	0.50 158	0.61 154	0.31 143	0.41 223	0.87 217	0.45 120	0.52 128	0.37 100	0.55 108	0.38 145	0.56 148	0.46 127	0.19 113	0.24 113	0.44 116	0.33 86	0.58 114	0.40 90

ACRE	0.42 109	0.47 162	0.22 93	0.32 127	0.22 82	0.33 128	0.18 106	0.63 169	0.23 76	0.55 141	0.50 158	0.61 154	0.30 129	0.41 223	0.91 223	0.45 120	0.52 128	0.36 95	0.55 108	0.38 145	0.57 158	0.44 118	0.19 113	0.23 104	0.44 116	0.32 81	0.58 114	0.39 85

AACVNet	0.55 162	0.47 162	0.40 168	0.58 215	0.61 237	0.53 203	0.37 188	0.61 148	0.40 199	0.59 171	0.64 204	0.58 144	0.33 158	0.36 211	0.69 171	0.54 182	0.58 168	0.54 214	0.69 154	0.52 197	0.54 141	0.52 157	0.36 217	0.44 222	0.59 176	0.69 182	0.82 187	0.83 203

APVNet	0.56 169	0.47 162	0.38 161	0.46 185	0.50 215	0.57 213	0.53 216	0.60 141	0.42 211	0.46 90	0.65 209	0.50 118	0.30 129	0.36 211	0.74 184	0.71 232	0.71 240	0.64 248	0.95 193	0.53 198	0.57 158	0.77 214	0.34 212	0.46 229	0.59 176	0.46 135	0.82 187	0.58 142

NVstereo2D	0.55 162	0.47 162	0.40 168	0.52 202	0.48 210	0.66 236	0.64 244	0.60 141	0.38 194	0.48 99	0.61 195	0.53 127	0.30 129	0.63 279	1.53 282	0.61 205	0.58 168	0.55 220	0.53 99	0.41 167	0.50 114	0.38 86	0.54 266	0.43 216	0.64 192	0.48 142	0.56 104	0.53 127

AE-Stereo	0.54 160	0.48 175	0.44 193	0.50 193	0.35 161	0.36 144	0.28 160	0.55 115	0.29 124	0.64 204	0.31 92	0.89 219	0.31 143	0.24 135	0.55 116	0.65 220	0.68 226	0.52 204	0.87 183	0.53 198	0.72 200	0.81 220	0.21 138	0.47 232	0.79 233	0.69 182	0.94 217	0.62 156

GMStereo	0.41 104	0.48 175	0.25 106	0.32 127	0.32 147	0.37 146	0.28 160	0.59 135	0.30 133	0.45 87	0.36 109	0.61 154	0.31 143	0.24 135	0.45 97	0.41 93	0.54 140	0.35 91	0.73 161	0.39 159	0.51 120	0.33 71	0.23 163	0.28 139	0.48 129	0.36 94	0.68 148	0.41 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.48 141	0.48 175	0.43 185	0.31 125	0.30 138	0.27 101	0.22 131	0.54 108	0.29 124	0.57 154	0.39 127	0.59 149	0.23 91	0.23 123	0.64 156	0.59 199	0.57 164	0.37 100	1.17 209	0.33 110	0.67 188	0.40 95	0.20 129	0.21 78	0.79 233	0.59 169	0.65 139	0.92 214

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 261	0.49 178	1.28 305	0.75 246	0.41 191	1.04 273	0.67 252	0.77 242	0.52 227	0.78 266	5.67 331	1.03 235	0.35 177	0.26 162	0.86 211	1.39 317	0.68 226	0.70 266	2.61 270	0.64 250	2.89 306	2.21 295	0.19 113	0.43 216	1.03 278	1.15 269	1.35 275	2.41 287

MSKI-zero shot	0.84 230	0.49 178	0.43 185	0.41 168	0.35 161	0.46 184	0.32 176	0.76 237	0.30 133	0.65 209	0.92 255	0.83 210	0.32 152	0.22 110	0.62 146	1.08 288	0.64 211	0.47 170	3.14 283	0.61 240	2.23 294	1.58 278	0.20 129	0.38 202	0.96 264	1.47 294	1.24 264	1.60 260

EGLCR-Stereo	0.47 137	0.49 178	0.41 177	0.29 111	0.30 138	0.44 173	0.14 83	0.57 124	0.26 104	0.57 154	0.27 75	0.58 144	0.23 91	0.21 104	0.36 72	0.47 140	0.53 137	0.45 152	0.75 168	0.32 108	0.69 194	0.93 231	0.19 113	0.24 113	0.48 129	0.49 147	1.30 270	0.70 182

TestStereo1	0.38 94	0.49 178	0.19 64	0.22 71	0.23 88	0.23 86	0.15 89	0.55 115	0.30 133	0.52 122	0.21 54	0.35 63	0.39 193	0.11 47	0.80 193	0.50 157	0.46 90	0.32 70	0.53 99	0.25 76	0.52 130	0.67 194	0.15 74	0.22 92	0.37 98	0.42 115	0.60 122	0.39 85

SA-5K	0.38 94	0.49 178	0.19 64	0.22 71	0.23 88	0.23 86	0.15 89	0.55 115	0.30 133	0.52 122	0.21 54	0.35 63	0.39 193	0.11 47	0.80 193	0.50 157	0.46 90	0.32 70	0.53 99	0.25 76	0.52 130	0.67 194	0.15 74	0.22 92	0.37 98	0.42 115	0.60 122	0.39 85

iRaft-Stereo_20w	1.06 254	0.49 178	1.34 308	1.18 280	0.46 203	0.78 255	0.46 205	0.76 237	0.37 189	0.74 253	6.16 335	0.84 212	0.29 119	0.26 162	0.81 196	0.97 271	0.59 182	0.44 142	1.72 233	0.61 240	1.04 247	1.56 277	0.21 138	0.25 124	0.92 256	1.31 285	1.45 287	2.71 293

ICVP	0.58 175	0.49 178	0.67 252	0.50 193	0.48 210	0.52 199	0.36 186	0.60 141	0.45 216	0.61 181	0.58 184	0.61 154	0.56 234	0.30 184	0.67 166	0.64 213	0.58 168	0.51 197	0.72 160	0.51 195	0.58 162	0.74 208	0.59 273	0.47 232	0.60 179	0.75 197	0.74 167	0.72 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 211	0.49 178	0.50 211	0.51 199	0.46 203	0.56 212	0.60 233	0.73 224	0.32 159	0.63 197	0.72 229	0.82 206	0.26 102	0.24 135	1.05 249	0.96 269	0.60 189	0.49 184	3.00 279	0.62 244	0.82 215	1.13 248	0.19 113	0.31 160	0.78 230	0.70 186	1.55 291	1.17 241

AF-Net	0.53 155	0.49 178	0.44 193	0.50 193	0.53 220	0.61 223	0.54 220	0.61 148	0.55 235	0.43 78	0.66 212	0.85 213	0.42 200	0.40 220	0.64 156	0.46 129	0.46 90	0.44 142	0.60 130	0.40 164	0.45 86	0.45 122	0.41 231	0.39 204	0.50 141	0.55 163	0.81 184	0.69 176

Nwc_Net	0.53 155	0.49 178	0.44 193	0.50 193	0.53 220	0.61 223	0.54 220	0.61 148	0.55 235	0.43 78	0.66 212	0.85 213	0.42 200	0.40 220	0.64 156	0.46 129	0.46 90	0.44 142	0.60 130	0.40 164	0.45 86	0.45 122	0.41 231	0.39 204	0.50 141	0.55 163	0.81 184	0.69 176

RTSC	0.73 205	0.49 178	0.46 198	0.47 187	0.51 218	0.55 209	0.56 224	0.67 190	0.68 251	0.54 134	0.79 239	0.57 139	0.57 238	0.41 223	1.92 302	0.77 242	0.96 278	0.58 232	1.36 219	0.56 214	0.85 222	1.11 245	0.31 203	0.53 245	0.58 169	0.65 179	0.95 219	1.26 247

DeepPrunerF	1.22 262	0.49 178	0.39 163	0.58 215	2.86 326	0.49 189	0.55 222	0.52 99	0.58 241	0.43 78	0.67 219	0.43 93	0.32 152	0.42 233	1.64 288	0.75 239	0.58 168	0.46 164	0.93 189	0.46 185	0.61 168	0.53 160	0.40 229	0.35 187	15.32 349	0.82 215	0.65 139	0.62 156

MLCV	0.70 201	0.49 178	0.53 218	0.73 245	0.50 215	0.65 233	0.43 201	0.81 253	0.41 204	0.71 246	0.88 251	1.01 233	0.81 257	0.28 174	0.92 226	0.43 104	0.65 215	0.52 204	2.47 263	0.45 180	0.55 143	0.72 206	0.39 228	0.54 246	0.69 200	0.80 210	0.83 194	0.72 186

HSM	0.54 160	0.49 178	0.47 202	0.48 188	0.47 207	0.41 161	0.37 188	0.71 213	0.37 189	0.61 181	0.65 209	0.59 149	0.48 219	0.31 191	0.70 176	0.48 146	0.64 211	0.47 170	0.75 168	0.48 191	0.63 173	0.49 139	0.26 183	0.42 213	0.62 185	0.72 190	0.87 205	0.67 169

iResNet_ROB	0.50 145	0.49 178	0.42 180	0.42 172	0.30 138	0.42 167	0.32 176	0.60 141	0.33 164	0.52 122	0.59 185	0.47 105	0.56 234	0.25 151	0.81 196	0.46 129	0.57 164	0.49 184	1.19 210	0.36 135	0.48 106	0.36 80	0.25 174	0.37 199	0.57 165	0.54 160	0.75 169	0.61 152

RAFT-Test	0.72 204	0.50 193	0.46 198	0.52 202	0.34 157	0.41 161	0.29 167	0.73 224	0.30 133	0.62 191	0.72 229	0.68 172	0.31 143	0.22 110	0.71 180	1.03 283	0.62 203	0.50 190	2.89 277	0.66 253	1.72 281	1.14 250	0.23 163	0.29 144	0.80 237	0.96 238	0.95 219	0.91 212

RALCasStereoNet	0.42 109	0.50 193	0.35 142	0.35 145	0.30 138	0.31 118	0.24 144	0.60 141	0.25 93	0.56 150	0.49 152	0.58 144	0.26 102	0.18 80	0.57 122	0.46 129	0.54 140	0.49 184	0.51 86	0.34 116	0.51 120	0.41 98	0.21 138	0.31 160	0.53 152	0.49 147	0.48 81	0.58 142

DSFCA	0.45 130	0.50 193	0.40 168	0.40 163	0.37 172	0.44 173	0.34 180	0.46 88	0.39 197	0.40 73	0.57 182	0.49 112	0.29 119	0.24 135	0.61 141	0.44 109	0.49 108	0.49 184	0.64 137	0.39 159	0.50 114	0.51 151	0.33 210	0.35 187	0.49 137	0.50 151	0.57 106	0.58 142

FADNet-RVC	0.58 175	0.50 193	0.37 152	0.51 199	0.42 194	0.39 153	0.56 224	0.68 197	0.36 179	0.64 204	0.50 158	1.13 247	0.45 211	0.34 203	0.91 223	0.53 174	0.54 140	0.45 152	1.20 212	0.51 195	0.54 141	0.52 157	0.33 210	0.51 240	0.57 165	0.75 197	0.64 135	0.81 201

DLCB_ROB	0.53 155	0.50 193	0.48 205	0.41 168	0.45 200	0.43 170	0.39 194	0.55 115	0.45 216	0.57 154	0.61 195	0.70 178	0.52 227	0.41 223	0.60 136	0.47 140	0.57 164	0.48 176	0.52 91	0.43 177	0.55 143	0.47 132	0.38 224	0.42 213	0.96 264	0.79 209	0.70 157	0.62 156

trnet	0.44 125	0.51 198	0.40 168	0.34 135	0.26 108	0.27 101	0.14 83	0.62 155	0.30 133	0.60 177	0.36 109	0.73 185	0.33 158	0.24 135	0.56 119	0.57 191	0.58 168	0.34 82	0.52 91	0.31 103	0.57 158	0.42 105	0.17 93	0.30 152	0.54 156	0.48 142	0.65 139	0.69 176

dd	0.50 145	0.51 198	0.28 114	0.91 262	0.31 146	0.65 233	0.29 167	0.59 135	0.23 76	0.54 134	0.30 89	0.75 189	0.27 109	0.26 162	0.84 205	0.46 129	0.70 234	0.39 106	1.05 199	0.38 145	0.48 106	0.43 112	0.23 163	0.30 152	0.53 152	0.39 109	0.74 167	0.58 142

GLC_STEREO	0.47 137	0.51 198	0.40 168	0.38 154	0.37 172	0.37 146	0.28 160	0.64 176	0.29 124	0.62 191	0.53 171	0.55 135	0.28 115	0.30 184	0.49 110	0.48 146	0.66 218	0.41 123	0.65 141	0.41 167	0.70 197	0.60 172	0.23 163	0.30 152	0.47 126	0.36 94	0.84 196	0.53 127

MIPNet	0.51 148	0.51 198	0.33 134	0.32 127	0.30 138	0.37 146	0.25 149	0.62 155	0.24 87	0.50 110	0.52 167	0.61 154	0.41 199	0.30 184	1.01 247	0.51 164	0.59 182	0.50 190	0.76 171	0.47 189	0.44 82	0.85 223	0.20 129	0.26 130	0.66 195	0.98 244	0.71 161	0.61 152

rafts_anoy	0.41 104	0.51 198	0.35 142	0.29 111	0.30 138	0.33 128	0.22 131	0.59 135	0.25 93	0.51 115	0.50 158	0.48 108	0.23 91	0.17 77	0.57 122	0.46 129	0.51 124	0.50 190	0.58 122	0.34 116	0.50 114	0.43 112	0.19 113	0.28 139	0.50 141	0.47 137	0.52 96	0.53 127

TestStereo	0.45 130	0.51 198	0.38 161	0.42 172	0.30 138	0.44 173	0.26 153	0.71 213	0.28 117	0.76 260	0.32 94	0.64 164	0.32 152	0.24 135	0.47 100	0.35 68	0.54 140	0.33 78	0.78 173	0.38 145	0.63 173	0.42 105	0.24 171	0.30 152	0.53 152	0.43 117	0.75 169	0.55 137

psm_up	0.56 169	0.51 198	0.53 218	0.56 212	0.45 200	0.58 216	0.35 182	0.71 213	0.66 250	0.55 141	0.53 171	0.59 149	0.50 221	0.40 220	0.63 150	0.50 157	0.59 182	0.49 184	0.84 181	0.46 185	0.51 120	0.45 122	0.31 203	0.51 240	0.70 203	0.78 205	0.80 181	0.67 169

CREStereo	0.44 125	0.51 198	0.40 168	0.34 135	0.26 108	0.28 108	0.15 89	0.61 148	0.30 133	0.58 166	0.36 109	0.72 182	0.33 158	0.24 135	0.59 130	0.59 199	0.59 182	0.34 82	0.52 91	0.31 103	0.59 166	0.42 105	0.18 105	0.30 152	0.54 156	0.48 142	0.64 135	0.69 176
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
CFNet_RVC	0.51 148	0.51 198	0.47 202	0.50 193	0.48 210	0.48 187	0.32 176	0.53 103	0.37 189	0.51 115	0.65 209	0.57 139	0.34 170	0.30 184	0.69 171	0.44 109	0.52 128	0.47 170	0.57 118	0.42 173	0.56 148	0.49 139	0.27 187	0.35 187	0.65 194	0.74 193	0.80 181	0.75 192

MyStereo04	0.68 197	0.52 207	0.57 228	0.44 182	0.37 172	0.35 141	0.26 153	0.68 197	0.45 216	0.62 191	0.45 141	0.68 172	0.34 170	0.25 151	1.00 244	0.68 226	0.56 155	0.53 208	3.39 285	0.56 214	0.92 228	0.64 184	0.27 187	0.41 210	0.77 228	0.92 230	0.96 222	0.66 165

CASnet	0.40 100	0.52 207	0.23 98	0.27 103	0.27 118	0.30 117	0.14 83	0.62 155	0.29 124	0.61 181	0.44 138	0.64 164	0.28 115	0.23 123	0.55 116	0.36 74	0.45 85	0.31 69	0.73 161	0.27 86	0.63 173	0.39 92	0.21 138	0.24 113	0.42 112	0.32 81	0.61 125	0.56 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GES	0.59 181	0.52 207	0.37 152	0.39 157	0.40 185	0.53 203	0.37 188	0.59 135	0.40 199	0.56 150	0.60 188	0.50 118	0.30 129	0.41 223	0.98 240	0.63 207	0.67 224	0.55 220	2.28 253	0.56 214	0.70 197	0.56 167	0.31 203	0.42 213	0.48 129	0.48 142	0.65 139	0.68 174

FADNet-RVC-Resample	0.57 173	0.52 207	0.42 180	0.46 185	0.39 180	0.41 161	0.40 196	0.72 220	0.42 211	0.68 232	0.51 164	1.04 239	0.43 205	0.43 236	0.96 237	0.48 146	0.56 155	0.61 242	0.85 182	0.55 209	0.52 130	0.63 180	0.34 212	0.60 256	0.58 169	0.71 187	0.55 102	0.77 195

MSMDNet	0.73 205	0.52 207	0.48 205	0.35 145	0.34 157	0.45 178	0.33 179	0.69 204	0.30 133	0.63 197	0.60 188	0.71 180	0.35 177	0.23 123	0.78 187	1.05 285	0.63 208	0.50 190	2.88 276	0.81 275	1.59 276	1.80 288	0.23 163	0.29 144	0.74 216	0.89 225	0.85 198	0.76 194

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 148	0.52 207	0.48 205	0.43 177	0.57 231	0.42 167	0.62 241	0.56 121	0.62 245	0.52 122	0.51 164	0.67 170	0.34 170	0.58 274	0.78 187	0.42 97	0.47 100	0.42 132	0.57 118	0.38 145	0.46 93	0.42 105	0.30 198	0.32 165	0.48 129	0.76 200	0.62 128	0.64 162
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FSD		0.53 213	0.53 218	0.53 205	0.53 220	0.52 199	0.53 216	0.75 233	0.40 199	0.80 270	0.59 185			0.55 264	0.62 146	0.64 213			0.66 143	0.55 209				0.52 242	0.68 199	0.62 173	0.69 151	0.70 182

SACVNet	0.62 184	0.53 213	0.51 215	0.55 211	0.57 231	0.52 199	0.60 233	0.69 204	0.56 237	0.67 229	0.54 177	0.59 149	0.37 187	0.41 223	0.71 180	0.60 201	0.64 211	0.57 227	0.95 193	0.64 250	0.67 188	0.78 217	0.36 217	0.47 232	0.75 221	0.77 204	0.84 196	0.84 204

ADLNet	0.46 135	0.53 213	0.37 152	0.41 168	0.41 191	0.44 173	0.40 196	0.54 108	0.35 175	0.45 87	0.53 171	0.76 197	0.36 182	0.62 277	0.58 126	0.42 97	0.49 108	0.42 132	0.50 83	0.37 141	0.43 76	0.44 118	0.34 212	0.25 124	0.47 126	0.55 163	0.57 106	0.45 103

HSM-Net_RVC	0.75 211	0.53 213	0.60 236	0.77 250	0.62 243	0.61 223	0.37 188	0.76 237	0.49 223	0.74 253	1.71 296	1.32 256	0.80 256	0.36 211	0.72 183	0.55 184	0.64 211	0.53 208	0.78 173	0.53 198	0.67 188	0.89 229	0.43 235	0.64 262	0.94 260	1.09 262	1.07 240	1.04 226
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	0.79 226	0.55 217	0.53 218	0.65 233	0.54 224	0.59 217	0.53 216	0.78 245	0.52 227	0.71 246	0.75 235	0.67 170	0.47 216	0.28 174	0.83 201	0.67 223	0.98 279	0.56 222	1.60 230	0.58 222	2.74 302	1.44 267	0.38 224	0.35 187	0.84 247	0.81 212	0.90 209	1.02 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 173	0.55 217	0.37 152	0.43 177	0.38 178	0.36 144	0.23 141	0.62 155	0.30 133	0.56 150	0.68 222	0.61 154	0.32 152	0.29 181	1.73 294	0.47 140	0.56 155	0.56 222	1.09 201	0.54 204	0.53 137	0.81 220	0.20 129	0.32 165	0.71 206	0.97 243	0.73 165	0.57 140

FADNet	0.65 188	0.55 217	0.41 177	0.53 205	0.42 194	0.49 189	0.65 249	0.74 229	0.42 211	0.66 220	0.64 204	0.81 204	0.50 221	0.36 211	1.17 263	0.51 164	0.51 124	0.53 208	1.61 231	0.53 198	0.69 194	0.59 168	0.35 216	0.41 210	0.72 209	0.88 223	0.78 179	1.06 227

R-Stereo Train	0.66 189	0.55 217	0.43 185	0.48 188	0.36 165	0.50 193	0.18 106	0.62 155	0.31 151	0.68 232	0.62 200	0.72 182	0.34 170	0.25 151	0.69 171	0.89 256	0.66 218	0.51 197	2.12 248	0.46 185	0.94 235	1.49 273	0.22 152	0.36 194	0.71 206	0.96 238	0.77 174	1.10 233

RAFT-Stereo	0.66 189	0.55 217	0.43 185	0.48 188	0.36 165	0.50 193	0.18 106	0.62 155	0.31 151	0.68 232	0.62 200	0.72 182	0.34 170	0.25 151	0.69 171	0.89 256	0.66 218	0.51 197	2.12 248	0.46 185	0.94 235	1.49 273	0.22 152	0.36 194	0.71 206	0.96 238	0.77 174	1.10 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 326	0.56 222	1.25 302	0.75 246	0.69 253	1.17 281	0.81 263	0.82 256	0.80 262	0.81 273	4.78 322	1.00 230	0.37 187	0.27 171	1.13 259	1.54 322	0.70 234	0.60 240	124.50 357	0.54 204	1.43 271	2.64 303	0.22 152	0.36 194	0.91 254	1.13 267	1.13 248	2.18 279

cross-raft	0.73 205	0.56 222	0.46 198	0.43 177	0.33 148	0.40 159	0.27 155	0.73 224	0.33 164	0.65 209	0.60 188	0.74 188	0.30 129	0.23 123	0.76 186	0.96 269	0.63 208	0.48 176	2.91 278	0.59 226	1.81 287	1.31 261	0.22 152	0.32 165	0.82 241	0.94 234	0.93 215	1.01 223

STTStereo	0.53 155	0.56 222	0.54 222	0.44 182	0.52 219	0.43 170	0.59 229	0.52 99	0.46 220	0.47 93	0.55 179	0.71 180	0.42 200	0.56 266	0.87 217	0.44 109	0.49 108	0.51 197	0.54 105	0.37 141	0.51 120	0.40 95	0.32 208	0.35 187	0.52 148	0.66 180	0.68 148	0.99 221

SHD	0.97 249	0.56 222	0.73 258	0.75 246	0.69 253	0.66 236	0.61 238	0.99 276	0.94 280	0.77 262	1.00 262	0.94 223	1.29 277	0.54 261	2.21 315	0.98 274	0.95 276	0.70 266	2.01 245	0.80 271	1.12 255	1.71 284	0.47 240	0.77 280	0.91 254	1.01 251	0.91 210	1.22 246

iResNet	0.92 238	0.56 222	0.62 239	0.72 243	0.68 251	0.96 266	0.55 222	0.95 269	0.57 238	0.67 229	0.82 249	1.41 260	1.51 282	0.31 191	1.49 281	0.66 222	0.75 246	0.67 256	4.08 291	0.68 259	0.72 200	0.63 180	0.41 231	0.83 284	0.72 209	0.91 229	1.02 236	0.87 209

dad	0.89 237	0.57 227	0.37 152	1.42 291	0.65 245	0.75 251	2.23 306	1.43 302	0.36 179	0.93 287	0.38 120	0.85 213	0.76 255	0.32 198	0.97 239	0.52 172	0.78 249	0.45 152	1.87 242	0.41 167	0.74 205	0.41 98	0.30 198	0.47 232	1.15 287	0.47 137	2.64 323	1.96 274

RP	0.58 175	0.57 227	0.72 257	0.62 226	0.56 228	0.57 213	0.64 244	0.63 169	0.61 243	0.42 76	0.81 244	0.78 201	0.53 229	0.43 236	0.68 169	0.48 146	0.53 137	0.44 142	0.64 137	0.45 180	0.51 120	0.54 162	0.37 222	0.44 222	0.62 185	0.59 169	0.83 194	0.77 195

GANet-ADL	0.70 201	0.59 229	0.52 216	0.60 221	0.57 231	0.61 223	0.46 205	0.68 197	0.52 227	0.65 209	0.67 219	0.76 197	0.43 205	0.39 217	1.08 254	0.79 248	0.68 226	0.52 204	1.84 240	0.64 250	0.66 184	0.86 225	0.42 234	0.43 216	0.70 203	0.87 221	0.97 225	0.89 211

GEStereo_RVC	0.71 203	0.59 229	0.40 168	0.54 208	0.50 215	0.61 223	0.51 213	0.71 213	0.41 204	0.59 171	0.51 164	0.76 197	0.46 214	0.39 217	0.96 237	0.92 261	0.78 249	0.75 276	1.94 243	0.62 244	0.80 212	1.37 264	0.31 203	0.52 242	0.61 180	0.63 174	0.86 203	1.12 236

Anonymous3	0.79 226	0.59 229	0.42 180	0.37 151	0.42 194	0.57 213	0.50 212	0.80 248	0.64 247	0.68 232	0.49 152	1.48 261	0.54 230	0.31 191	1.53 282	1.42 319	0.88 267	0.82 288	1.45 221	0.69 262	1.31 266	1.30 260	0.40 229	0.40 207	0.74 216	0.86 218	1.03 238	0.71 184

RTS	1.09 255	0.59 229	0.59 231	0.60 221	0.58 234	0.96 266	0.90 271	0.80 248	0.88 270	0.59 171	0.71 224	1.28 254	0.62 243	0.51 253	2.04 305	0.98 274	1.19 289	0.77 281	2.33 256	0.85 278	0.96 239	1.16 251	0.49 247	0.65 264	1.23 289	4.43 337	1.15 249	1.45 252

RTSA	1.09 255	0.59 229	0.59 231	0.60 221	0.58 234	0.96 266	0.90 271	0.80 248	0.88 270	0.59 171	0.71 224	1.28 254	0.62 243	0.51 253	2.04 305	0.98 274	1.19 289	0.77 281	2.33 256	0.85 278	0.96 239	1.16 251	0.49 247	0.65 264	1.23 289	4.43 337	1.15 249	1.45 252

ADCP+	0.92 238	0.59 229	0.62 239	0.44 182	0.45 200	0.55 209	0.85 267	0.65 183	1.81 311	0.48 99	1.10 270	1.62 269	0.33 158	0.42 233	1.03 248	0.52 172	0.52 128	0.48 176	1.19 210	0.38 145	0.58 162	0.60 172	0.32 208	0.30 152	0.66 195	3.45 334	0.77 174	4.14 314

NaN_ROB	0.73 205	0.59 229	0.61 238	0.64 230	0.78 270	0.53 203	0.48 208	0.87 262	0.63 246	0.73 252	0.61 195	1.96 276	0.62 243	0.45 241	0.84 205	0.55 184	0.56 155	0.54 214	0.73 161	0.55 209	0.52 130	0.51 151	0.38 224	0.64 262	0.83 243	1.11 265	0.94 217	1.64 263

DAS	0.95 244	0.61 236	0.48 205	0.78 252	0.61 237	0.68 239	0.59 229	0.84 259	0.93 277	0.65 209	1.58 290	1.66 270	1.06 264	0.34 203	0.95 234	0.92 261	0.92 273	0.73 272	1.77 235	1.03 292	1.73 282	1.11 245	0.47 240	0.92 290	0.93 257	1.00 248	1.39 279	0.96 216

SepStereo	0.95 244	0.61 236	0.48 205	0.78 252	0.61 237	0.68 239	0.59 229	0.84 259	0.93 277	0.65 209	1.58 290	1.66 270	1.06 264	0.34 203	0.95 234	0.92 261	0.92 273	0.73 272	1.77 235	1.03 292	1.73 282	1.11 245	0.47 240	0.92 290	0.93 257	1.00 248	1.39 279	0.96 216

FCDSN-DC	0.69 198	0.61 236	0.62 239	0.66 235	0.61 237	0.59 217	0.60 233	0.68 197	0.42 211	0.75 257	0.42 134	0.57 139	0.36 182	0.50 251	2.43 327	0.67 223	0.80 254	0.76 279	0.64 137	0.56 214	0.70 197	0.60 172	0.47 240	0.83 284	0.66 195	0.74 193	0.61 125	0.67 169
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 247	0.62 239	0.66 249	0.67 236	0.70 259	0.66 236	0.58 228	0.74 229	0.60 242	0.85 281	5.03 325	0.95 227	1.26 275	0.45 241	0.89 220	1.03 283	0.68 226	0.54 214	2.03 246	0.68 259	0.84 220	0.79 219	0.54 266	0.47 232	0.73 214	0.95 235	1.32 272	0.63 160

NCC-stereo	0.67 192	0.63 240	0.59 231	0.64 230	0.65 245	0.63 229	0.69 255	0.67 190	0.74 257	0.43 78	0.81 244	0.82 206	0.70 251	0.47 244	0.82 199	0.53 174	0.58 168	0.64 248	0.80 175	0.54 204	0.56 148	0.60 172	0.53 262	0.45 227	0.75 221	0.96 238	0.92 213	0.98 219

Abc-Net	0.67 192	0.63 240	0.59 231	0.64 230	0.65 245	0.63 229	0.69 255	0.67 190	0.74 257	0.43 78	0.81 244	0.82 206	0.70 251	0.47 244	0.82 199	0.53 174	0.58 168	0.64 248	0.80 175	0.54 204	0.56 148	0.60 172	0.53 262	0.45 227	0.75 221	0.96 238	0.92 213	0.98 219
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EKT-Stereo	0.75 211	0.64 242	0.54 222	0.59 218	0.47 207	0.60 219	0.73 258	0.71 213	0.29 124	0.63 197	0.66 212	0.73 185	0.30 129	0.26 162	0.86 211	1.22 305	0.68 226	0.76 279	1.46 222	0.60 231	1.75 284	1.74 286	0.21 138	0.32 165	0.93 257	0.81 212	1.06 239	0.72 186

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 335	0.65 243	1.07 290	0.94 267	0.83 272	0.81 256	1.27 291	0.85 261	0.73 254	0.93 287	6.13 334	180.62 358	2.17 293	1.33 311	1.22 265	1.01 280	0.93 275	1.06 306	6.32 307	0.79 270	3.32 319	3.77 317	0.55 268	0.76 277	0.95 262	1.34 290	1.19 257	2.42 288

ADCRef	1.01 251	0.65 243	0.48 205	0.39 157	0.47 207	0.65 233	0.68 254	0.61 148	1.08 286	0.52 122	0.64 204	0.75 189	0.43 205	0.38 216	1.56 284	0.72 233	0.61 197	0.59 237	1.53 226	0.58 222	0.66 184	0.71 202	0.50 251	0.43 216	0.75 221	1.25 279	0.82 187	8.96 335

AnyNet_C32	1.64 277	0.65 243	0.74 259	0.67 236	0.73 262	0.86 261	1.14 284	0.95 269	3.12 333	0.75 257	1.53 289	0.94 223	0.64 247	0.67 284	1.83 299	1.11 293	1.06 286	0.95 299	1.78 237	0.76 267	1.76 285	1.71 284	0.66 278	0.85 287	1.13 285	2.68 323	1.17 254	13.55 340

DCVSM-stereo	1.13 258	0.66 246	0.79 263	0.89 259	0.65 245	1.15 280	0.73 258	0.95 269	0.82 266	1.04 297	4.18 319	3.75 304	1.45 280	0.49 247	0.83 201	0.86 254	0.69 232	0.60 240	2.08 247	0.87 280	1.06 251	0.77 214	0.84 290	0.72 271	0.74 216	0.89 225	0.98 228	1.09 229

UDGNet	0.67 192	0.66 246	0.42 180	1.35 288	1.02 285	1.21 284	0.91 273	0.60 141	0.41 204	0.52 122	0.60 188	0.56 137	0.23 91	1.19 307	0.66 160	0.45 120	0.56 155	0.51 197	0.73 161	0.53 198	0.64 180	0.67 194	0.79 285	0.29 144	0.72 209	0.55 163	0.63 131	0.66 165

stereogan	0.67 192	0.67 248	0.62 239	0.68 239	0.73 262	0.75 251	0.64 244	0.70 210	0.57 238	0.51 115	0.64 204	1.08 241	0.62 243	0.44 239	0.83 201	0.55 184	0.56 155	0.51 197	0.91 187	0.59 226	0.59 166	0.69 199	0.47 240	0.46 229	0.59 176	0.67 181	1.16 252	0.87 209

PA-Net	0.64 187	0.67 248	0.66 249	0.50 193	0.66 250	0.50 193	0.64 244	0.65 183	0.73 254	0.54 134	0.52 167	0.58 144	0.58 240	0.59 276	0.93 228	0.57 191	0.46 90	0.54 214	0.61 134	0.54 204	0.49 110	0.66 189	0.36 217	0.52 242	0.64 192	1.24 276	0.64 135	1.32 249
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 184	0.68 250	0.47 202	0.65 233	0.44 199	0.34 135	0.24 144	0.61 148	0.31 151	0.60 177	0.44 138	0.81 204	0.55 232	0.25 151	0.62 146	0.50 157	0.62 203	0.38 104	0.74 167	0.36 135	1.26 263	0.47 132	0.18 105	0.30 152	0.70 203	0.74 193	1.39 279	2.07 275

FADNet_RVC	0.92 238	0.69 251	0.55 225	0.88 258	0.75 268	0.54 207	0.51 213	0.77 242	0.54 231	0.70 243	0.96 259	1.36 258	1.06 264	0.54 261	1.85 300	0.64 213	0.80 254	0.90 292	3.34 284	0.76 267	1.00 244	1.13 248	0.37 222	0.60 256	0.66 195	0.87 221	0.97 225	1.14 239

DDVS	2.32 292	0.70 252	0.82 267	0.70 240	0.74 266	0.73 246	0.59 229	1.09 288	0.88 270	0.80 270	34.26 353	3.93 306	1.16 271	0.52 257	1.09 256	1.35 310	0.73 243	0.65 252	1.95 244	0.95 284	1.67 280	2.27 297	0.48 245	0.56 249	0.69 200	0.84 217	1.21 259	1.35 250

PWC_ROB	1.18 260	0.70 252	1.06 288	0.60 221	0.71 260	0.70 242	0.98 280	0.83 257	1.55 306	0.76 260	1.40 285	1.00 230	2.46 301	0.57 271	2.17 313	0.99 278	1.15 287	0.90 292	2.37 258	0.95 284	1.63 278	2.05 292	0.44 236	0.98 296	0.81 238	0.80 210	1.24 264	2.15 278

SGM-Forest	0.73 205	0.71 254	0.40 168	1.13 275	0.64 244	0.74 250	0.45 203	0.68 197	0.39 197	0.61 181	0.44 138	1.16 248	1.06 264	0.49 247	0.86 211	0.61 205	0.55 149	0.46 164	0.68 149	0.44 178	0.61 168	0.49 139	0.45 237	0.44 222	0.90 253	0.86 218	1.95 305	1.47 254
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	1.12 257	0.72 255	0.59 231	1.20 282	0.84 273	0.64 232	0.64 244	0.95 269	0.78 260	0.84 279	2.54 308	1.39 259	1.23 273	0.81 294	1.20 264	1.01 280	0.83 259	0.67 256	1.56 227	0.62 244	1.08 253	1.46 270	0.56 270	0.71 268	0.95 262	1.27 281	0.99 229	4.08 313

RGC	0.76 215	0.72 255	0.99 280	0.70 240	0.71 260	0.76 254	0.57 227	0.74 229	0.74 257	0.56 150	0.96 259	0.83 210	0.85 259	0.56 266	0.93 228	0.60 201	0.62 203	0.56 222	0.93 189	0.61 240	0.66 184	0.71 202	0.51 259	0.56 249	0.81 238	1.01 251	0.99 229	1.19 243

NCCL2	0.69 198	0.73 257	0.66 249	0.57 214	0.56 228	0.51 196	0.45 203	0.70 210	0.57 238	0.68 232	0.71 224	0.66 168	0.48 219	0.39 217	0.93 228	0.72 233	0.65 215	0.57 227	0.76 171	0.57 219	0.74 205	0.88 227	0.49 247	0.60 256	0.98 266	0.95 235	0.85 198	1.16 240

GANetREF_RVC	0.77 223	0.74 258	0.68 254	0.76 249	0.65 245	0.69 241	0.60 233	0.99 276	0.73 254	0.93 287	0.52 167	1.33 257	0.72 253	0.44 239	0.85 209	0.57 191	0.67 224	0.63 244	1.13 207	0.61 240	0.77 208	0.63 180	0.59 273	0.71 268	0.89 252	0.90 227	1.15 249	0.99 221
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
ADCPNet	2.08 291	0.77 259	0.87 271	0.83 254	1.21 295	0.85 258	1.59 296	1.02 281	1.35 298	0.83 278	1.97 302	1.01 233	7.76 326	0.75 291	2.35 324	1.16 299	0.95 276	0.71 268	4.05 290	0.97 287	1.30 265	1.61 279	0.72 280	0.76 277	1.52 306	1.96 312	1.21 259	16.04 343

XPNet_ROB	0.74 210	0.77 259	0.57 228	0.54 208	0.61 237	0.63 229	0.61 238	0.53 103	0.65 248	0.58 166	0.81 244	2.35 281	0.46 214	0.43 236	0.79 191	0.63 207	0.85 261	0.57 227	0.83 178	0.55 209	0.72 200	1.09 244	0.45 237	0.49 239	0.63 189	0.74 193	1.39 279	0.86 207

FAT-Stereo	1.57 274	0.78 261	1.44 310	1.10 273	1.32 300	1.05 274	0.87 270	1.28 293	0.86 268	1.21 307	5.46 328	3.07 293	1.28 276	0.66 282	1.73 294	1.34 307	0.89 269	0.94 298	1.83 238	1.08 295	2.02 289	3.90 319	0.71 279	0.98 296	0.86 250	1.21 274	1.42 285	3.03 300

UCFNet_RVC	0.56 169	0.78 261	0.45 197	0.59 218	0.55 227	0.52 199	0.39 194	0.58 128	0.40 199	0.59 171	0.60 188	0.82 206	0.45 211	0.32 198	0.70 176	0.42 97	0.50 113	0.50 190	0.67 147	0.45 180	0.56 148	0.47 132	0.38 224	0.41 210	0.77 228	0.71 187	0.65 139	0.86 207

SAMSARA	1.50 270	0.79 263	1.00 284	0.93 265	0.88 275	0.86 261	0.93 275	1.57 309	1.25 293	0.96 292	1.09 268	1.27 252	2.59 302	0.83 295	2.58 329	1.19 303	1.04 282	0.91 295	2.56 266	0.99 290	1.77 286	2.23 296	0.56 270	0.98 296	2.63 319	2.81 324	2.62 322	2.56 291

ccs_rob	1.25 263	0.79 263	0.64 245	0.86 256	0.60 236	0.89 263	0.83 266	0.99 276	0.51 226	0.77 262	6.27 337	5.90 317	1.10 268	0.51 253	1.08 254	1.10 291	0.68 226	0.66 254	1.15 208	0.70 263	1.56 274	1.66 282	0.50 251	0.54 246	0.69 200	0.78 205	0.86 203	1.20 244

CBMV_ROB	1.71 281	0.79 263	0.65 248	1.35 288	1.07 288	1.01 269	0.74 260	1.01 280	0.54 231	0.72 249	0.81 244	9.80 336	5.90 320	0.57 271	1.42 275	0.69 227	0.80 254	0.58 232	5.38 297	1.22 305	0.95 238	0.55 166	0.53 262	0.62 259	1.22 288	1.45 293	2.72 325	2.94 297

pmcnn	1.66 278	0.80 266	0.52 216	1.19 281	1.01 282	1.21 284	0.93 275	0.96 274	0.54 231	0.74 253	2.66 310	3.98 308	5.06 313	0.31 191	1.65 290	1.40 318	1.20 291	0.91 295	3.99 289	0.95 284	4.45 331	1.02 240	0.90 293	0.90 289	1.07 280	1.01 251	2.43 316	3.03 300

S-Stereo	1.54 272	0.81 267	0.83 268	1.15 277	1.16 293	1.29 289	1.56 295	1.02 281	1.09 287	1.25 310	4.20 320	4.10 309	1.10 268	0.66 282	2.16 312	1.63 324	0.90 270	1.05 305	2.20 251	1.10 297	1.26 263	3.12 310	1.31 310	1.17 311	0.84 247	1.18 271	1.21 259	2.18 279

STTRV1_RVC		0.81 267	0.64 245	1.04 271	0.73 262	1.03 271	0.85 267	0.91 267	0.92 275	0.93 287	0.95 258	1.72 274	2.23 294	0.86 298	1.46 279	0.78 245	1.37 295	0.72 269		1.97 328	1.59 276	1.23 256		0.97 294	1.07 280	1.11 265	1.75 300	3.40 306

PS-NSSS	0.60 183	0.81 267	0.44 193	0.89 259	0.54 224	0.71 244	0.63 242	0.64 176	0.38 194	0.64 204	0.41 132	1.52 265	0.47 216	0.41 223	0.59 130	0.42 97	0.52 128	0.45 152	0.94 192	0.42 173	0.44 82	0.29 64	0.36 217	0.34 183	0.63 189	0.69 182	0.70 157	0.80 199

SFCPSM	3.03 309	0.82 270	0.63 243	0.77 250	0.69 253	0.72 245	0.63 242	0.83 257	0.98 283	0.71 246	2.00 303	2.57 282	3.49 307	0.56 266	1.16 262	0.93 265	0.74 244	0.64 248	54.48 354	1.19 304	0.88 223	0.91 230	0.55 268	0.55 248	0.94 260	0.93 233	1.11 247	1.39 251

ADCL	1.27 264	0.82 270	0.64 245	0.60 221	0.53 220	0.73 246	0.91 273	0.75 233	2.78 330	0.68 232	1.01 263	0.86 217	0.50 221	0.50 251	1.27 267	0.64 213	0.66 218	0.57 227	1.20 212	0.60 231	0.98 243	0.88 227	0.50 251	0.47 232	1.60 308	1.50 299	0.88 206	11.30 338

GwcNet-ADL	0.97 249	0.83 272	0.81 265	0.91 262	0.68 251	0.70 242	0.53 216	0.77 242	0.50 224	0.72 249	5.46 328	1.20 251	0.65 248	0.46 243	0.81 196	0.95 266	0.72 242	0.56 222	1.26 214	0.71 264	0.67 188	0.78 217	0.59 273	0.56 249	0.79 233	0.98 244	0.85 198	1.75 268

TRStereo	0.75 211	0.83 272	1.19 295	0.56 212	0.34 157	1.42 293	0.48 208	0.68 197	0.28 117	0.65 209	0.46 145	1.10 244	0.27 109	0.22 110	0.70 176	0.85 253	0.57 164	0.48 176	1.85 241	0.50 192	0.73 203	0.87 226	0.18 105	0.27 133	0.78 230	1.22 275	1.78 301	1.09 229

DPSNet	2.61 298	0.83 272	0.77 262	1.21 283	1.24 296	1.34 291	0.93 275	1.08 287	1.49 304	0.78 266	0.86 250	6.91 323	3.85 308	0.58 274	4.58 337	2.54 334	1.43 299	1.24 316	14.95 333	1.34 310	4.83 335	8.01 340	1.75 314	1.40 319	1.47 303	1.95 311	1.60 295	1.66 265

CSAN	0.93 241	0.83 272	0.75 260	0.86 256	0.82 271	0.73 246	0.61 238	0.97 275	0.94 280	0.94 291	0.73 234	1.96 276	1.56 284	0.49 247	0.98 240	0.63 207	0.74 244	0.66 254	1.09 201	0.71 264	0.78 209	0.63 180	0.53 262	0.76 277	0.98 266	1.49 298	1.21 259	1.63 262

NOSS_ROB	0.76 215	0.84 276	0.50 211	0.72 243	0.61 237	0.75 251	0.52 215	0.80 248	0.54 231	0.70 243	0.62 200	0.62 162	0.86 260	0.62 277	1.14 260	1.10 291	0.78 249	0.69 265	0.73 161	0.60 231	0.88 223	0.67 194	0.50 251	0.71 268	0.86 250	0.95 235	1.38 278	0.85 205

CBMV	1.15 259	0.84 276	0.60 236	0.85 255	0.76 269	0.73 246	0.48 208	0.87 262	0.80 262	0.81 273	0.61 195	2.86 288	0.81 257	0.52 257	1.31 270	1.17 300	0.91 271	0.74 274	2.40 261	0.66 253	1.57 275	0.76 212	0.48 245	1.06 301	0.99 269	1.09 262	2.25 309	4.25 315
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 275	0.86 278	0.90 274	0.98 268	0.69 253	0.85 258	0.56 224	0.89 266	0.48 222	0.82 276	0.79 239	0.97 228	0.36 182	0.69 286	11.97 346	5.83 342	0.70 234	0.67 256	0.70 156	0.62 244	1.05 249	5.90 334	0.50 251	0.62 259	0.82 241	1.01 251	2.01 307	1.06 227

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 265	0.90 279	0.63 243	1.27 285	0.90 276	1.21 284	2.21 304	1.27 291	1.18 291	1.00 295	0.91 254	1.80 275	1.16 271	1.07 306	1.48 280	0.77 242	0.70 234	0.58 232	2.75 274	0.67 257	1.39 270	2.93 307	0.85 292	0.73 272	1.47 303	1.68 304	1.33 273	2.96 298

XQC	1.03 253	0.90 279	0.71 256	0.91 262	0.92 277	0.92 265	0.86 269	1.06 286	0.90 274	0.84 279	1.11 273	1.03 235	1.30 279	0.71 288	2.04 305	0.95 266	0.87 263	0.67 256	1.64 232	0.78 269	1.00 244	1.67 283	0.62 276	0.73 272	1.09 282	1.47 294	1.26 266	0.97 218

ETE_ROB	0.87 235	0.90 279	0.58 230	0.67 236	0.69 253	0.85 258	0.60 233	0.66 187	0.89 273	0.64 204	1.09 268	2.63 285	0.54 230	0.54 261	1.00 244	0.72 233	0.91 271	0.63 244	0.99 197	0.66 253	0.88 223	1.08 243	0.50 251	0.59 254	0.78 230	0.92 230	1.48 289	1.17 241

SANet	1.61 276	0.91 282	1.10 293	1.04 271	1.05 286	1.25 287	0.77 261	1.76 318	1.81 311	0.77 262	1.24 274	6.63 321	5.08 314	0.83 295	1.56 284	0.77 242	1.24 293	0.90 292	1.58 228	0.82 276	1.05 249	1.00 238	0.90 293	1.27 314	1.32 297	1.93 309	1.88 303	3.10 302

ADCMid	1.56 273	0.92 283	0.99 280	0.70 240	0.86 274	1.05 274	1.37 293	1.29 294	1.77 310	0.75 257	1.75 297	1.27 252	1.48 281	0.69 286	2.18 314	1.07 287	0.98 279	0.79 285	2.74 273	0.80 271	1.31 266	1.74 286	1.06 300	0.70 267	1.01 275	1.53 300	1.02 236	10.33 336

DGSMNet	2.66 301	0.96 284	1.36 309	1.03 270	0.99 281	1.12 279	1.05 282	1.36 299	0.94 280	2.15 338	13.54 349	1.71 273	1.85 289	0.93 302	2.50 328	3.85 339	5.34 331	1.61 331	5.07 295	1.68 324	7.04 340	8.02 341	0.96 299	1.19 312	1.01 275	1.33 288	1.40 283	1.88 269

FC-DCNN	0.88 236	0.96 284	1.23 299	1.36 290	0.93 278	1.26 288	0.82 264	0.91 267	0.78 260	0.87 283	0.63 203	1.08 241	0.42 200	0.56 266	0.88 219	0.69 227	0.81 257	0.68 262	0.81 177	0.59 226	0.78 209	0.59 168	0.50 251	0.77 280	1.11 283	0.99 246	1.21 259	1.57 258

LALA_ROB	0.86 234	0.97 286	0.67 252	0.63 228	0.69 253	0.83 257	0.67 252	0.70 210	0.80 262	0.68 232	1.10 270	2.61 284	0.58 240	0.51 253	1.11 257	0.67 223	0.86 262	0.72 269	0.89 185	0.67 257	0.80 212	1.00 238	0.49 247	0.59 254	0.73 214	0.92 230	1.16 252	1.10 233

FC-DCNN v2	0.94 242	0.98 287	1.28 305	1.47 294	0.95 280	1.33 290	0.82 264	1.05 283	0.80 262	0.87 283	0.66 212	1.11 246	0.67 250	0.56 266	0.91 223	0.69 227	0.81 257	0.68 262	0.83 178	0.59 226	0.78 209	0.59 168	0.50 251	0.78 282	1.25 294	1.09 262	1.35 275	1.89 270

AMNet	1.02 252	0.98 287	0.95 276	0.98 268	1.01 282	1.03 271	0.96 279	0.87 262	0.93 277	0.97 293	1.02 264	1.10 244	0.74 254	1.06 305	0.99 243	1.09 290	1.17 288	1.04 304	1.08 200	1.05 294	1.13 256	1.04 241	0.82 289	0.98 296	1.01 275	1.07 260	1.20 258	1.27 248

G-Net	1.86 284	1.00 289	1.28 305	0.89 259	0.93 278	1.10 277	0.77 261	1.63 311	2.07 317	0.99 294	2.89 311	7.30 327	1.67 288	0.55 264	1.45 276	1.75 327	1.04 282	0.93 297	2.87 275	2.72 338	1.89 288	1.47 271	0.80 287	1.02 300	1.06 279	1.71 305	2.82 326	5.60 322

ACV-stereo	8.39 337	1.01 290	0.97 278	1.29 286	0.73 262	1.48 295	0.95 278	0.88 265	1.10 288	1.07 298	1.33 282	1.06 240	23.12 340	0.52 257	4.00 335	3.78 337	1.05 284	0.79 285	168.94 358	1.91 327	3.64 323	1.44 267	0.72 280	0.74 275	0.74 216	0.90 227	1.43 286	1.03 225

PVD	1.47 269	1.04 291	1.44 310	1.10 273	1.09 291	1.19 282	1.07 283	1.91 322	2.05 316	0.79 269	1.49 288	1.54 266	1.91 291	0.89 300	2.26 319	1.35 310	1.39 296	1.09 309	2.41 262	1.14 300	1.51 273	1.98 291	0.79 285	1.08 304	1.49 305	1.82 307	1.67 296	2.10 276

MFN_U_SF_RVC	1.68 280	1.06 292	0.88 272	1.25 284	1.01 282	1.53 296	2.07 302	1.38 301	1.17 290	1.51 323	2.95 312	2.00 278	1.57 285	2.05 315	2.38 325	0.98 274	0.87 263	0.82 288	6.78 308	1.11 299	2.21 293	2.38 300	0.65 277	1.11 306	1.23 289	1.33 288	1.28 269	1.69 267

ADCS	1.88 285	1.06 292	0.98 279	0.93 265	1.10 292	1.09 276	1.14 284	1.27 291	2.49 324	0.89 285	1.36 283	1.51 263	2.92 306	0.86 298	3.30 332	2.26 333	1.46 300	1.26 318	3.10 282	1.29 309	2.48 298	2.88 305	0.80 287	1.10 305	1.33 299	4.48 339	1.41 284	6.08 325

AnyNet_C01	2.06 289	1.08 294	1.06 288	1.14 276	1.08 289	1.01 269	2.69 309	1.69 316	2.66 327	1.21 307	1.67 294	2.90 290	2.60 303	0.95 303	3.65 333	4.02 340	2.09 314	2.21 340	3.08 281	1.56 319	3.30 318	2.89 306	1.26 303	1.15 309	1.80 311	1.43 292	1.51 290	3.90 311

LSM0	8.30 336	1.08 294	0.95 276	1.66 298	1.42 303	1.59 298	1.96 300	2.27 326	2.36 320	1.66 330	3.94 318	4.10 309	6.30 324	0.63 279	62.38 358	74.74 358	1.69 305	1.06 306	12.18 327	2.23 331	4.96 336	9.29 344	0.92 295	1.29 315	1.95 315	2.97 327	3.66 335	14.83 342

edge stereo	1.82 283	1.16 296	2.22 323	1.46 293	1.28 297	1.58 297	1.38 294	1.67 315	1.30 295	1.20 306	3.42 316	4.33 311	2.26 297	0.80 293	1.41 274	1.46 320	1.05 284	0.83 291	5.42 298	0.97 287	1.34 268	3.76 316	0.95 298	0.88 288	1.26 295	1.20 272	1.70 298	2.91 296

MADNet+	1.96 288	1.18 297	1.26 303	1.45 292	1.28 297	1.10 277	2.21 304	1.88 320	1.41 301	1.33 315	1.32 280	2.29 280	2.23 294	1.25 310	4.58 337	1.87 330	2.55 322	1.13 313	2.73 272	1.63 322	3.69 324	3.33 313	1.26 303	2.09 338	1.93 313	1.47 294	1.59 293	2.77 294

CC-Net-ROB	0.96 247	1.18 297	0.70 255	1.56 295	1.06 287	1.63 299	1.20 289	0.79 246	0.61 243	0.81 273	0.56 180	3.07 293	0.57 238	0.85 297	0.68 169	0.44 109	0.71 240	0.63 244	1.40 220	0.57 219	0.58 162	0.43 112	1.91 315	0.46 229	0.83 243	0.83 216	0.77 174	1.20 244

MFMNet_re	1.51 271	1.18 297	1.12 294	1.29 286	1.16 293	1.63 299	1.32 292	1.30 296	1.63 307	1.14 303	1.38 284	2.64 286	1.63 287	0.90 301	2.27 320	1.35 310	1.58 301	1.32 324	3.69 286	1.24 307	2.10 290	1.26 259	1.16 301	1.24 313	1.11 283	1.02 255	1.59 293	1.60 260

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 279	1.25 300	1.05 286	1.56 295	1.08 289	1.20 283	3.18 316	1.50 305	2.10 318	1.30 314	0.98 261	1.50 262	1.04 263	1.66 313	1.71 291	1.18 301	0.84 260	1.01 301	6.24 305	1.15 303	1.43 271	3.23 312	1.19 302	1.14 308	1.52 306	1.29 283	1.09 243	2.78 295

SPS-STEREO	1.93 287	1.27 301	1.21 297	1.60 297	1.34 301	1.44 294	1.17 287	1.66 312	1.36 300	1.38 317	3.67 317	3.02 292	1.29 277	1.05 304	1.85 300	1.83 329	1.58 301	1.37 326	8.86 317	1.34 310	3.07 312	1.47 271	1.27 307	1.37 316	1.42 302	1.28 282	2.02 308	1.89 270
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 317	1.38 302	1.26 303	1.80 300	1.47 305	1.93 303	1.71 298	1.47 304	1.33 296	1.34 316	6.67 340	9.59 335	12.99 334	1.20 308	1.73 294	1.47 321	1.42 298	1.24 316	11.11 325	1.37 312	3.07 312	2.13 294	1.27 307	1.42 322	1.69 309	1.26 280	2.90 327	26.50 349

FBW_ROB	1.34 266	1.42 303	1.08 291	2.01 301	1.42 303	1.37 292	1.63 297	0.99 276	0.70 252	0.72 249	1.02 264	2.05 279	0.91 262	1.47 312	1.24 266	0.60 201	0.88 267	0.65 252	6.08 304	0.59 226	1.06 251	0.81 220	1.48 312	1.12 307	0.99 269	1.20 272	0.99 229	1.66 265

SGM_RVC	2.81 305	1.46 304	0.85 269	1.76 299	1.28 297	1.68 301	1.19 288	1.56 308	1.14 289	0.82 276	1.70 295	7.09 324	2.67 305	0.42 233	0.92 226	0.57 191	0.75 246	0.57 227	11.20 326	0.66 253	0.94 235	0.46 127	0.51 259	0.84 286	1.97 316	1.64 303	5.04 340	26.13 348
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 316	1.54 305	1.05 286	2.64 303	1.72 307	2.05 304	1.15 286	2.40 328	1.41 301	0.90 286	6.48 338	9.56 334	7.42 325	0.49 247	11.75 344	1.94 331	0.87 263	0.74 274	8.79 315	0.80 271	8.36 341	8.07 342	0.73 282	1.07 302	3.39 329	2.15 317	5.22 341	4.99 318
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
LE_ROB	17.44 344	1.82 306	6.12 347	9.40 334	53.85 359	8.01 345	46.26 354	11.27 351	28.12 352	1.80 334	7.03 341	38.62 350	49.53 352	0.34 203	1.76 297	0.55 184	0.78 249	0.59 237	36.68 347	6.72 345	2.92 307	0.85 223	29.06 354	12.10 353	26.35 350	25.49 353	27.84 354	37.03 355

WAO-7	2.72 304	1.83 307	2.89 334	7.39 333	1.73 308	1.76 302	1.82 299	2.07 323	2.65 326	2.21 339	5.39 327	4.58 313	5.72 319	1.23 309	2.07 309	1.27 306	1.69 305	1.22 315	7.70 311	1.51 314	1.64 279	3.07 309	0.84 290	1.65 329	1.83 312	2.48 321	1.97 306	3.27 304

ELAS_RVC	3.22 311	2.01 308	1.85 318	2.66 304	2.07 310	5.08 335	2.06 301	2.41 329	1.89 313	1.74 333	4.78 322	8.00 328	8.02 327	0.74 290	2.38 325	0.81 249	1.75 307	1.14 314	3.97 288	1.27 308	4.64 334	7.61 338	1.26 303	1.74 332	6.58 341	3.21 330	3.39 330	3.80 310
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 268	2.18 309	0.79 263	2.67 305	2.43 316	2.57 306	2.52 307	0.80 248	0.84 267	0.63 197	0.94 256	1.57 268	0.45 211	2.65 321	0.94 232	0.78 245	1.99 312	0.75 276	2.31 254	0.91 283	1.16 257	0.97 234	2.71 319	0.56 249	0.72 209	0.71 187	0.97 225	0.85 205

ELAS	3.38 315	2.19 310	1.79 316	2.99 310	2.37 314	3.32 312	2.09 303	2.60 332	2.85 331	1.28 312	4.85 324	8.61 330	8.02 327	0.76 292	2.90 330	0.81 249	1.80 308	1.10 310	4.19 292	1.10 297	4.53 332	7.86 339	1.26 303	1.63 327	7.08 342	4.79 340	3.66 335	4.87 317
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 267	2.24 311	0.81 265	2.58 302	2.45 317	2.48 305	2.57 308	0.76 237	0.86 268	0.77 262	1.08 267	1.51 263	0.56 234	2.59 317	1.06 251	0.69 227	1.89 310	0.80 287	2.31 254	0.97 287	1.24 262	0.98 235	1.43 311	0.62 259	0.74 216	0.81 212	0.95 219	0.81 201

WAO-6	2.71 302	2.26 312	1.57 313	3.00 311	2.25 312	3.01 309	3.02 314	1.77 319	2.35 319	1.52 325	1.62 292	3.94 307	5.12 315	2.64 320	2.22 316	1.38 315	2.65 323	1.36 325	4.86 294	1.54 318	2.76 304	4.79 325	2.70 318	1.73 331	2.71 321	2.59 322	2.68 324	5.02 319

MDST_ROB	3.33 314	2.32 313	0.75 260	3.90 323	1.47 305	2.61 307	1.00 281	1.12 290	0.72 253	0.78 266	0.67 219	1.54 266	25.37 342	0.34 203	2.11 311	0.53 174	0.65 215	0.48 176	3.69 286	0.58 222	0.88 223	0.59 168	0.58 272	0.68 266	7.85 344	3.03 328	17.15 349	8.63 334

STStereo	5.29 323	2.47 314	5.20 344	5.20 329	2.80 325	4.72 332	3.42 318	6.23 346	6.52 340	1.51 323	7.61 342	9.53 333	14.86 337	0.63 279	4.09 336	0.64 213	0.87 263	0.62 243	36.67 346	1.02 291	1.23 261	1.05 242	0.78 284	1.63 327	3.46 330	2.43 320	3.53 331	14.15 341

MANE	7.31 330	2.64 315	4.48 343	3.30 317	3.10 332	3.94 326	2.83 312	5.37 345	6.88 341	1.11 299	5.64 330	8.81 331	11.02 330	0.67 284	3.83 334	3.83 338	1.32 294	18.03 350	8.61 313	0.84 277	4.22 327	1.16 251	0.74 283	1.79 336	13.65 348	18.61 349	22.89 351	38.18 356

IMH-64-1	2.92 307	2.70 316	2.36 326	3.23 314	2.71 322	3.70 320	4.05 327	1.66 312	2.48 322	1.13 300	1.26 276	3.60 301	6.29 322	3.59 330	2.28 321	1.15 297	2.20 316	1.31 321	6.02 302	1.52 316	3.03 310	5.48 328	4.83 333	1.40 319	2.83 323	2.02 313	2.34 312	3.64 307

IMH-64	2.92 307	2.70 316	2.36 326	3.23 314	2.71 322	3.70 320	4.05 327	1.66 312	2.48 322	1.13 300	1.26 276	3.60 301	6.29 322	3.59 330	2.28 321	1.15 297	2.20 316	1.31 321	6.02 302	1.52 316	3.03 310	5.48 328	4.83 333	1.40 319	2.83 323	2.02 313	2.34 312	3.64 307

SQANet	1.90 286	2.70 316	1.03 285	3.09 312	2.17 311	3.29 311	2.70 310	0.95 269	0.65 248	1.00 295	0.71 224	2.69 287	1.10 268	2.30 316	0.78 187	0.55 184	1.02 281	0.72 269	9.92 321	0.68 259	2.11 291	1.25 257	3.28 320	0.58 253	0.98 266	1.31 285	1.33 273	2.34 283

ACVNet-4b	2.35 296	2.75 319	1.60 314	3.13 313	2.29 313	3.52 315	3.67 323	1.35 298	1.35 298	1.27 311	0.72 229	3.26 297	2.62 304	3.04 327	0.98 240	0.78 245	2.13 315	1.02 302	9.04 318	1.23 306	2.74 302	3.39 315	4.08 323	0.92 290	1.24 292	1.29 283	1.46 288	2.48 289

IMH	3.24 312	2.76 320	2.37 328	3.26 316	2.74 324	3.73 323	4.10 329	1.72 317	2.58 325	1.17 305	1.24 274	3.92 305	10.58 329	6.80 345	1.57 286	1.11 293	2.25 318	1.30 320	6.28 306	1.56 319	2.97 309	4.14 320	4.90 336	1.45 323	3.01 327	2.36 319	2.47 318	5.19 321

MonStereo1	2.61 298	2.91 321	1.70 315	3.94 324	3.77 337	3.57 317	3.72 325	1.55 307	1.64 308	1.43 319	1.63 293	4.85 314	5.63 318	2.99 326	1.35 272	0.90 258	1.99 312	1.31 321	5.93 300	1.75 326	2.96 308	1.93 290	4.83 333	0.93 293	1.31 296	1.08 261	2.49 319	2.38 285

RainbowNet	2.32 292	2.93 322	1.87 319	3.34 318	2.57 320	3.50 313	3.49 320	1.29 294	0.92 275	1.53 326	0.89 252	3.18 295	2.31 298	2.94 324	1.30 269	0.90 258	1.61 304	1.00 300	5.61 299	1.51 314	2.82 305	4.18 321	4.25 325	0.97 294	1.32 297	1.58 301	1.71 299	3.00 299

ACVNet_2	3.17 310	2.98 323	2.25 324	4.72 328	2.88 327	3.50 313	3.48 319	1.58 310	1.33 296	1.29 313	1.10 270	3.22 296	2.45 300	2.67 322	1.29 268	0.86 254	7.26 335	1.02 302	22.14 337	1.37 312	3.22 315	1.25 257	4.24 324	1.37 316	1.93 313	1.92 308	1.83 302	2.36 284

LVE	4.33 321	3.03 324	2.00 321	27.23 348	3.06 331	3.83 325	12.07 347	1.53 306	1.64 308	1.85 335	1.48 287	3.30 298	3.91 309	3.06 328	1.45 276	1.05 285	1.95 311	1.38 327	15.68 334	1.62 321	3.25 317	5.86 331	4.42 328	1.76 333	2.87 325	2.06 315	2.34 312	3.25 303

PWCK	5.04 322	3.03 324	2.21 322	3.61 321	2.60 321	4.41 331	5.09 330	2.45 330	2.76 329	3.31 344	4.34 321	10.15 339	5.13 316	1.74 314	1.99 303	1.38 315	2.41 320	1.45 328	51.59 353	2.35 333	3.70 325	2.69 304	2.65 317	1.78 335	2.97 326	3.21 330	2.43 316	4.77 316

otaku	2.33 295	3.05 326	1.19 295	3.36 319	2.37 314	3.56 316	3.08 315	1.05 283	0.98 283	1.13 300	0.80 243	2.88 289	1.62 286	2.59 317	0.95 234	0.64 213	1.23 292	0.75 276	13.16 329	1.09 296	2.47 297	2.63 302	4.75 330	0.75 276	1.13 285	1.38 291	1.69 297	2.52 290

ktn	8.45 338	3.18 327	2.84 333	6.37 332	3.26 333	4.31 330	10.28 345	2.15 324	10.13 345	2.27 341	1.83 300	42.17 352	55.84 353	3.93 332	2.34 323	2.09 332	9.85 338	2.17 338	33.98 344	2.24 332	3.24 316	3.03 308	4.78 331	2.25 341	2.59 318	2.81 324	3.18 329	5.04 320

DispFullNet	4.17 318	3.20 328	4.34 342	2.72 306	2.46 318	2.92 308	2.70 310	2.79 337	1.90 314	4.51 348	6.62 339	8.91 332	4.83 311	2.59 317	2.00 304	8.18 345	3.24 327	1.98 334	24.96 339	2.93 340	3.99 326	3.36 314	1.71 313	1.15 309	1.36 300	1.32 287	2.36 315	3.65 309

Dean	2.84 306	3.23 329	1.81 317	6.04 331	3.38 336	3.63 319	3.67 323	1.88 320	1.97 315	1.47 320	1.30 278	3.69 303	4.10 310	2.97 325	1.45 276	0.97 271	2.41 320	1.29 319	5.94 301	1.74 325	3.20 314	4.23 322	4.79 332	1.55 324	2.65 320	2.27 318	2.56 320	2.64 292

ACVNet_1	2.47 297	3.23 329	2.35 325	4.40 327	2.93 330	3.77 324	3.96 326	1.34 297	1.18 291	1.21 307	1.02 264	3.31 299	2.07 292	3.09 329	1.31 270	0.70 231	2.26 319	1.10 310	9.52 319	1.14 300	3.45 320	1.18 254	4.50 329	1.07 302	1.39 301	1.75 306	1.36 277	2.10 276

WAO-8	4.25 319	3.34 331	2.80 331	10.32 337	2.92 328	4.17 328	5.89 332	2.66 335	4.45 337	1.69 331	3.41 314	5.94 318	11.31 331	5.29 340	1.71 291	1.34 307	2.69 324	1.51 329	10.78 322	2.48 335	2.63 299	4.50 323	3.44 321	1.58 325	5.12 337	3.31 332	3.60 332	5.76 323

Venus	4.25 319	3.34 331	2.80 331	10.32 337	2.92 328	4.17 328	5.89 332	2.66 335	4.45 337	1.69 331	3.41 314	5.94 318	11.31 331	5.29 340	1.71 291	1.34 307	2.69 324	1.51 329	10.78 322	2.48 335	2.63 299	4.50 323	3.44 321	1.58 325	5.12 337	3.31 332	3.60 332	5.76 323

PSMNet_ROB	2.71 302	3.39 333	1.92 320	2.87 309	2.04 309	4.01 327	3.50 321	1.46 303	1.41 301	1.59 328	3.34 313	3.52 300	4.97 312	4.50 336	1.61 287	0.95 266	1.87 309	1.06 306	8.62 314	1.63 322	2.32 296	1.51 275	5.43 340	1.37 316	1.98 317	1.94 310	1.91 304	2.39 286

Ntro	2.32 292	3.40 334	1.53 312	3.55 320	2.52 319	3.71 322	3.36 317	1.11 289	1.05 285	1.16 304	0.90 253	2.93 291	1.24 274	2.72 323	1.00 244	0.64 213	1.40 297	0.82 288	10.96 324	1.14 300	2.72 301	3.19 311	4.26 326	0.73 272	1.24 292	1.59 302	1.56 292	2.31 282

MADNet++	5.64 325	3.51 335	3.77 341	2.84 308	4.62 340	3.02 310	3.65 322	4.36 340	5.03 339	4.18 347	5.07 326	6.45 320	5.92 321	6.18 344	7.04 340	6.82 343	4.71 330	4.00 344	8.03 312	5.83 344	9.92 345	16.38 349	2.32 316	4.34 347	3.95 335	11.38 346	4.93 339	4.01 312

JetBlue	6.09 328	3.85 336	3.31 339	5.99 330	4.13 339	6.22 341	7.94 337	3.42 338	2.89 332	1.47 320	1.46 286	8.10 329	1.90 290	5.39 342	11.86 345	3.22 336	3.30 328	2.99 341	5.32 296	2.40 334	9.74 344	10.03 347	4.93 337	2.18 340	7.39 343	17.16 348	3.72 337	24.15 346

KSHMR	8.16 334	4.16 337	2.96 335	25.39 347	3.92 338	5.08 335	5.53 331	2.62 333	2.40 321	2.23 340	2.26 305	4.37 312	77.17 357	5.23 339	2.24 317	1.71 325	2.79 326	1.98 334	31.04 343	2.02 329	4.59 333	5.35 326	7.54 347	1.89 337	3.30 328	2.91 326	3.01 328	6.51 328

SGM-ForestM	2.61 298	4.20 338	0.93 275	2.78 307	1.37 302	3.57 317	2.93 313	2.59 331	1.51 305	0.70 243	1.32 280	7.25 325	5.36 317	0.47 244	0.89 220	0.53 174	0.79 253	0.54 214	7.58 310	0.60 231	0.82 215	0.47 132	0.51 259	0.80 283	4.97 336	3.66 335	7.05 344	6.30 326

TorneroNet	8.11 333	4.28 339	2.58 330	27.50 349	3.31 335	5.00 334	6.00 334	2.62 333	10.13 345	1.49 322	2.57 309	11.07 341	68.61 356	4.25 334	1.77 298	1.18 301	5.78 332	1.62 332	23.67 338	2.83 339	4.30 328	5.47 327	5.37 339	1.65 329	3.72 332	3.14 329	2.59 321	6.36 327

TorneroNet-64	6.02 327	4.60 340	2.53 329	15.58 344	3.29 334	4.87 333	7.75 336	2.23 325	10.02 343	1.42 318	1.31 279	7.26 326	29.23 346	4.36 335	2.09 310	1.21 304	8.22 336	1.70 333	17.35 336	2.62 337	4.31 329	5.68 330	5.20 338	1.76 333	3.58 331	3.76 336	2.29 310	8.34 333

UNDER WATER	7.55 331	4.74 341	3.06 336	10.46 340	5.92 344	6.35 342	8.05 338	4.32 339	3.69 336	1.97 336	2.14 304	10.53 340	62.60 355	4.83 337	2.25 318	1.59 323	12.22 346	2.08 336	9.67 320	3.97 341	5.27 337	6.65 335	8.86 350	2.65 344	3.82 333	5.62 341	3.62 334	7.03 330

UNDER WATER-64	6.11 329	5.20 342	3.13 337	12.20 341	5.77 343	6.55 343	8.53 341	4.74 344	3.45 335	2.30 342	2.36 306	12.04 342	12.47 333	5.08 338	3.02 331	1.81 328	12.11 345	2.17 338	8.81 316	4.17 343	5.75 338	7.27 337	8.74 349	2.61 343	3.86 334	8.63 343	4.32 338	7.86 332

JetRed	7.85 332	5.29 343	6.07 346	3.75 322	5.00 341	6.95 344	10.20 344	4.64 343	3.42 334	2.92 343	2.39 307	6.71 322	2.25 296	7.15 346	10.26 342	7.34 344	8.59 337	7.11 345	4.82 293	4.08 342	10.76 348	9.27 343	7.85 348	3.34 345	10.96 345	24.25 352	11.90 346	24.57 347

notaker	5.52 324	5.55 344	3.76 340	13.97 343	5.34 342	5.44 339	7.16 335	2.36 327	2.68 328	2.06 337	1.80 299	12.90 343	23.86 341	3.98 333	2.04 305	1.73 326	3.45 329	2.12 337	17.08 335	2.15 330	6.10 339	5.87 332	6.15 344	2.12 339	1.79 310	2.08 316	2.31 311	3.29 305

DGTPSM_ROB	12.12 341	5.96 345	17.45 351	4.20 325	7.86 345	5.15 337	8.18 339	4.56 341	11.64 347	4.52 349	8.72 344	5.01 315	17.08 338	12.98 349	14.91 348	14.58 349	6.85 333	15.76 348	12.78 328	12.05 349	9.07 342	21.74 350	5.67 341	11.54 351	11.84 346	31.02 355	12.98 347	33.06 352

DPSMNet_ROB	12.40 342	5.97 346	17.46 352	4.21 326	7.87 346	5.15 337	8.18 339	4.56 341	11.65 348	4.54 350	8.87 345	5.17 316	22.69 339	13.00 350	14.98 349	14.62 350	6.90 334	15.82 349	14.07 332	12.05 349	9.09 343	21.75 351	5.68 342	11.54 351	11.87 347	31.03 356	12.99 348	33.06 352

HanzoNet	19.12 349	15.23 347	6.99 348	35.06 352	14.35 351	40.77 353	42.46 353	17.81 353	22.51 351	3.55 345	8.29 343	41.30 351	56.30 354	43.04 357	5.72 339	4.37 341	37.83 355	3.30 342	49.59 352	8.93 348	10.30 347	6.85 336	14.15 353	3.46 346	5.94 340	5.80 342	5.29 342	7.13 331

DPSM_ROB	18.32 346	16.26 348	21.94 353	9.42 335	8.75 347	13.61 346	9.11 342	10.90 349	15.09 349	8.45 351	8.95 346	10.12 337	13.19 335	16.42 351	19.79 351	19.11 351	18.35 349	20.45 351	13.82 330	14.88 351	26.56 352	27.45 352	6.49 345	14.39 354	31.57 355	38.83 357	36.85 356	43.86 357

DPSM	18.32 346	16.26 348	21.94 353	9.42 335	8.75 347	13.61 346	9.11 342	10.90 349	15.09 349	8.45 351	8.95 346	10.12 337	13.19 335	16.42 351	19.79 351	19.11 351	18.35 349	20.45 351	13.82 330	14.88 351	26.56 352	27.45 352	6.49 345	14.39 354	31.57 355	38.83 357	36.85 356	43.86 357

PML	30.82 352	20.91 350	7.15 349	29.65 350	20.81 354	29.11 351	10.50 346	10.87 348	88.32 359	20.03 355	154.19 359	98.60 357	119.55 358	10.53 348	9.19 341	8.69 346	16.72 348	7.27 346	34.57 345	7.35 347	12.77 349	10.86 348	5.72 343	6.17 348	33.11 357	12.83 347	34.30 355	12.33 339

LRCNet_RVC	21.34 350	28.92 351	11.37 350	31.78 351	29.09 355	34.25 352	27.43 350	21.71 355	10.07 344	29.63 356	30.60 352	32.06 348	25.81 343	33.87 355	11.15 343	2.97 335	25.27 352	21.35 353	44.05 350	20.83 353	14.27 350	5.87 332	36.69 355	27.43 356	2.76 322	1.47 294	8.68 345	6.79 329

DPSimNet_ROB	18.93 348	32.01 352	5.97 345	12.40 342	11.35 350	6.13 340	28.07 351	15.03 352	35.64 355	3.96 346	78.33 358	18.15 345	35.00 347	5.44 343	12.19 347	10.36 347	13.57 347	3.64 343	87.52 356	6.87 346	14.36 351	9.97 345	4.40 327	7.14 349	5.17 339	9.85 344	5.93 343	32.56 351

FlowAnything	36.80 354	32.68 353	44.29 359	18.93 346	17.69 353	27.11 349	18.38 349	21.83 356	30.48 354	17.53 354	18.21 351	20.29 347	26.54 345	33.31 354	37.97 353	37.86 354	36.82 353	40.93 354	27.35 340	30.03 355	53.34 357	55.72 358	12.99 352	29.50 358	63.36 358	78.25 360	73.99 360	88.17 360

CasAABBNet	36.73 353	32.73 354	44.18 358	18.81 345	17.45 352	27.29 350	18.12 348	21.69 354	30.40 353	17.52 353	18.08 350	20.27 346	26.53 344	32.96 353	38.28 354	37.42 353	36.82 353	41.12 355	27.47 341	29.86 354	53.56 358	55.70 357	12.93 351	28.91 357	63.44 359	78.07 359	73.93 359	88.05 359

BEATNet-Init1	22.01 351	36.32 355	3.23 338	54.74 356	11.23 349	52.95 357	28.72 352	9.47 347	8.51 342	1.57 327	10.45 348	33.05 349	48.98 351	0.71 288	16.97 350	11.50 348	1.60 303	1.11 312	77.80 355	35.27 356	9.94 346	9.98 346	1.27 307	2.30 342	27.41 351	11.09 345	52.85 358	35.36 354

HaxPig	41.43 355	43.85 356	40.81 355	44.90 353	47.49 357	44.66 354	46.30 355	46.31 357	45.63 357	49.00 357	49.30 354	47.24 353	43.73 349	42.64 356	40.44 356	39.13 356	48.37 356	51.07 356	43.33 348	42.25 357	42.88 354	36.52 354	50.75 357	43.02 360	27.54 352	19.97 350	20.68 350	20.75 345

AVERAGE_ROB	41.98 356	44.82 357	42.27 356	45.98 354	46.88 356	45.60 355	46.56 356	47.04 358	43.89 356	49.19 358	49.91 355	47.25 354	43.00 348	49.19 358	40.14 355	38.38 355	49.01 357	51.31 357	43.98 349	42.43 358	43.31 355	38.64 355	49.42 356	42.83 359	28.65 353	20.44 351	23.41 352	19.88 344

MEDIAN_ROB	44.95 357	47.36 358	44.12 357	48.52 355	49.78 358	48.21 356	49.25 357	49.72 359	46.35 358	52.53 359	53.59 356	50.59 355	45.49 350	49.36 359	43.27 357	41.36 357	51.85 358	54.40 358	47.03 351	45.93 359	45.78 356	40.06 356	52.67 358	45.67 361	31.00 354	26.54 354	25.33 353	27.95 350

DLNR_Zeroshot_test	17.86 345	67.45 359	1.21 297	81.91 358	0.35 161	0.45 178	74.74 358	0.76 237	0.27 110	0.69 240	0.60 188	1.16 248	0.29 119	8.20 347	84.48 359	102.07 359	23.88 351	15.14 347	7.31 309	0.50 192	4.38 330	2.51 301	0.18 105	0.43 216	0.76 227	0.86 218	0.80 181	0.80 199

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

ASD4																								8.34 350

Low-res two-view benchmark