Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

derf	0.10 3	0.07 3	0.09 21	0.09 18	0.06 6	0.05 3	0.05 8	0.09 3	0.09 12	0.08 5	0.14 31	0.12 9	0.07 9	0.03 3	0.15 4	0.17 7	0.13 3	0.11 3	0.15 6	0.11 6	0.15 10	0.09 3	0.07 14	0.07 7	0.13 4	0.13 7	0.17 6	0.12 8

AIO-test2	0.11 4	0.07 3	0.07 4	0.06 3	0.05 4	0.07 8	0.04 3	0.13 20	0.12 32	0.11 16	0.14 31	0.16 24	0.07 9	0.06 16	0.15 4	0.17 7	0.15 6	0.13 10	0.16 9	0.11 6	0.17 15	0.13 11	0.06 6	0.08 13	0.11 3	0.14 10	0.10 3	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.12 8	0.08 5	0.07 4	0.07 7	0.07 11	0.07 8	0.06 20	0.11 7	0.09 12	0.16 43	0.09 14	0.17 31	0.06 3	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.22 30	0.19 31	0.22 32	0.12 12	0.23 31	0.11 6	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.21 15	0.14 19

qqai	0.11 4	0.09 6	0.10 27	0.08 12	0.07 11	0.06 4	0.06 20	0.09 3	0.09 12	0.09 8	0.16 41	0.12 9	0.07 9	0.04 4	0.17 12	0.18 15	0.15 6	0.12 7	0.17 10	0.12 12	0.16 11	0.10 5	0.08 21	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.17 6	0.13 15

AIO-test1	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.06 3	0.07 11	0.11 28	0.04 3	0.17 47	0.13 36	0.15 36	0.16 41	0.19 40	0.08 19	0.09 44	0.18 21	0.22 30	0.19 19	0.16 20	0.15 6	0.14 28	0.17 15	0.14 12	0.08 21	0.07 7	0.14 7	0.14 10	0.13 4	0.12 8

Pointernet	0.11 4	0.09 6	0.06 3	0.07 7	0.06 6	0.09 17	0.08 43	0.13 20	0.06 4	0.11 16	0.09 14	0.10 4	0.07 9	0.06 16	0.16 7	0.16 5	0.19 19	0.11 3	0.18 13	0.09 3	0.17 15	0.11 6	0.08 21	0.07 7	0.14 7	0.12 4	0.24 29	0.12 8

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 27	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 43	0.26 48	0.20 23	0.18 27	0.20 25	0.11 6	0.24 40	0.15 15	0.05 3	0.06 3	0.22 49	0.20 39	0.23 22	0.15 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 21	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 36	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 12	0.18 15	0.22 30	0.19 31	0.19 19	0.12 12	0.21 26	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

CroCo-Stereo Lap2	0.14 19	0.10 10	0.08 7	0.08 12	0.08 21	0.08 13	0.05 8	0.12 14	0.06 4	0.22 65	0.07 9	0.16 24	0.07 9	0.04 4	0.20 29	0.26 48	0.22 30	0.19 31	0.26 51	0.11 6	0.28 51	0.16 19	0.06 6	0.08 13	0.22 49	0.23 60	0.20 13	0.16 30

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 21	0.07 11	0.12 34	0.07 30	0.17 47	0.17 54	0.09 8	0.27 86	0.13 15	0.27 123	0.07 25	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 12	0.07 14	0.09 25	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

LG-Stereo	0.15 23	0.11 12	0.08 7	0.09 18	0.11 42	0.11 28	0.05 8	0.15 30	0.11 23	0.19 57	0.12 25	0.26 55	0.09 28	0.06 16	0.19 25	0.20 21	0.23 36	0.16 20	0.18 13	0.14 28	0.23 31	0.20 41	0.05 3	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.24 29	0.15 23

U	0.15 23	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 17	0.04 3	0.16 40	0.06 4	0.15 36	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 37	0.28 55	0.26 48	0.23 50	0.27 52	0.17 43	0.28 51	0.19 35	0.06 6	0.08 13	0.26 56	0.23 60	0.23 22	0.20 48

quiztm	0.11 4	0.12 15	0.10 27	0.07 7	0.06 6	0.06 4	0.05 8	0.11 7	0.11 23	0.07 3	0.09 14	0.13 15	0.07 9	0.05 8	0.16 7	0.16 5	0.14 5	0.11 3	0.14 5	0.10 5	0.21 26	0.09 3	0.07 14	0.07 7	0.13 4	0.14 10	0.27 40	0.12 8

LACA2	0.12 8	0.12 15	0.08 7	0.10 21	0.08 21	0.12 34	0.07 30	0.09 3	0.09 12	0.14 29	0.05 5	0.27 59	0.08 19	0.05 8	0.16 7	0.18 15	0.15 6	0.16 20	0.18 13	0.11 6	0.13 4	0.16 19	0.06 6	0.06 3	0.16 14	0.15 15	0.17 6	0.13 15

MLG-Stereo_test2	0.16 36	0.12 15	0.10 27	0.10 21	0.08 21	0.09 17	0.05 8	0.18 50	0.11 23	0.20 59	0.07 9	0.23 49	0.08 19	0.08 37	0.19 25	0.23 33	0.30 58	0.25 58	0.31 58	0.18 48	0.28 51	0.17 24	0.09 38	0.08 13	0.20 41	0.16 18	0.29 48	0.21 50

PointNet	0.15 23	0.13 18	0.11 36	0.10 21	0.07 11	0.13 43	0.07 30	0.23 57	0.14 41	0.17 50	0.15 35	0.14 20	0.13 51	0.06 16	0.18 21	0.17 7	0.16 11	0.13 10	0.13 3	0.12 12	0.23 31	0.16 19	0.08 21	0.09 25	0.21 46	0.19 36	0.36 68	0.18 40

WQFJX	0.15 23	0.13 18	0.09 21	0.11 28	0.09 27	0.13 43	0.09 55	0.13 20	0.15 49	0.11 16	0.33 113	0.11 6	0.36 198	0.06 16	0.17 12	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 13	0.13 22	0.14 5	0.15 15	0.10 45	0.11 40	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

NLSM3	0.15 23	0.13 18	0.10 27	0.11 28	0.10 35	0.10 23	0.08 43	0.15 30	0.17 54	0.11 16	0.17 46	0.12 9	0.13 51	0.11 56	0.21 33	0.20 21	0.20 23	0.17 24	0.17 10	0.12 12	0.16 11	0.16 19	0.08 21	0.11 40	0.18 27	0.23 60	0.27 40	0.18 40

NLSM1	0.17 42	0.13 18	0.10 27	0.11 28	0.11 42	0.14 48	0.08 43	0.20 53	0.19 66	0.11 16	0.38 132	0.18 37	0.42 216	0.09 44	0.17 12	0.21 25	0.16 11	0.15 13	0.20 25	0.13 22	0.16 11	0.22 55	0.10 45	0.11 40	0.18 27	0.19 36	0.27 40	0.14 19

BridgeDepth	0.13 11	0.13 18	0.09 21	0.11 28	0.08 21	0.11 28	0.06 20	0.11 7	0.10 19	0.11 16	0.06 6	0.31 65	0.07 9	0.06 16	0.17 12	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 10	0.11 6	0.16 11	0.17 24	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 18	0.08 7	0.10 21	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 51	0.14 41	0.15 36	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 25	0.15 4	0.15 3	0.23 36	0.15 13	0.21 28	0.12 12	0.18 19	0.18 30	0.08 21	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 45	0.15 23

MM-Stereo_test1	0.13 11	0.13 18	0.08 7	0.11 28	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.15 30	0.11 23	0.16 43	0.07 9	0.15 22	0.06 3	0.07 25	0.17 12	0.18 15	0.23 36	0.17 24	0.22 32	0.14 28	0.20 23	0.14 12	0.08 21	0.08 13	0.16 14	0.13 7	0.25 33	0.15 23

StereoVision	0.18 47	0.13 18	0.11 36	0.09 18	0.14 58	0.16 58	0.08 43	0.17 47	0.17 54	0.15 36	0.15 35	0.16 24	0.10 33	0.06 16	0.25 47	0.26 48	0.27 49	0.22 47	0.22 32	0.16 38	0.23 31	0.17 24	0.06 6	0.13 56	0.28 66	0.29 79	0.38 72	0.28 66

ProNet	0.14 19	0.13 18	0.14 53	0.11 28	0.07 11	0.14 48	0.12 79	0.13 20	0.06 4	0.08 5	0.24 76	0.09 3	0.06 3	0.07 25	0.22 37	0.21 25	0.22 30	0.18 27	0.19 19	0.14 28	0.20 23	0.11 6	0.12 66	0.11 40	0.16 14	0.13 7	0.17 6	0.12 8

RAFT	0.17 42	0.13 18	0.10 27	0.16 57	0.07 11	0.21 78	0.05 8	0.25 59	0.12 32	0.14 29	0.15 35	0.16 24	0.10 33	0.05 8	0.21 33	0.20 21	0.23 36	0.15 13	0.28 54	0.13 22	0.21 26	0.17 24	0.07 14	0.10 29	0.26 56	0.24 65	0.33 59	0.23 54

MatchStereo	0.16 36	0.14 28	0.11 36	0.07 7	0.12 47	0.07 8	0.06 20	0.16 40	0.18 60	0.08 5	0.12 25	0.13 15	0.13 51	0.11 56	0.21 33	0.25 39	0.17 15	0.20 34	0.18 13	0.19 55	0.21 26	0.26 66	0.08 21	0.12 52	0.21 46	0.23 60	0.22 19	0.19 45
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.15 23	0.14 28	0.08 7	0.11 28	0.09 27	0.12 34	0.08 43	0.15 30	0.16 52	0.10 11	0.36 121	0.11 6	0.28 129	0.07 25	0.18 21	0.17 7	0.17 15	0.15 13	0.19 19	0.12 12	0.14 5	0.15 15	0.11 58	0.11 40	0.16 14	0.16 18	0.23 22	0.16 30

NLMM1	0.17 42	0.14 28	0.09 21	0.08 12	0.09 27	0.10 23	0.07 30	0.15 30	0.20 74	0.12 23	0.34 116	0.21 46	0.51 243	0.07 25	0.17 12	0.18 15	0.16 11	0.15 13	0.22 32	0.14 28	0.14 5	0.19 35	0.10 45	0.11 40	0.19 33	0.18 30	0.24 29	0.13 15

NLMM	0.15 23	0.14 28	0.08 7	0.11 28	0.09 27	0.12 34	0.08 43	0.15 30	0.16 52	0.10 11	0.36 121	0.11 6	0.28 129	0.07 25	0.18 21	0.17 7	0.17 15	0.15 13	0.19 19	0.12 12	0.14 5	0.15 15	0.11 58	0.11 40	0.16 14	0.16 18	0.23 22	0.16 30

MonStereo	0.15 23	0.14 28	0.13 47	0.12 37	0.12 47	0.10 23	0.08 43	0.11 7	0.11 23	0.14 29	0.13 28	0.17 31	0.11 38	0.07 25	0.20 29	0.23 33	0.23 36	0.17 24	0.21 28	0.15 34	0.19 21	0.18 30	0.08 21	0.08 13	0.22 49	0.18 30	0.23 22	0.24 57

WQFJX1	0.14 19	0.15 33	0.08 7	0.10 21	0.08 21	0.09 17	0.05 8	0.16 40	0.19 66	0.10 11	0.28 90	0.12 9	0.30 145	0.08 37	0.16 7	0.17 7	0.16 11	0.12 7	0.15 6	0.12 12	0.14 5	0.17 24	0.11 58	0.09 25	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

MSCF	0.16 36	0.15 33	0.09 21	0.14 47	0.09 27	0.11 28	0.07 30	0.11 7	0.15 49	0.14 29	0.09 14	0.17 31	0.11 38	0.06 16	0.25 47	0.23 33	0.23 36	0.20 34	0.23 38	0.15 34	0.24 40	0.21 46	0.11 58	0.10 29	0.19 33	0.22 50	0.27 40	0.15 23

GREAT-IGEV	0.15 23	0.15 33	0.11 36	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 40	0.10 19	0.12 23	0.13 28	0.25 54	0.09 28	0.08 37	0.22 37	0.25 39	0.24 43	0.16 20	0.23 38	0.13 22	0.18 19	0.16 19	0.09 38	0.10 29	0.15 10	0.16 18	0.31 56	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MoCha-V2	0.14 19	0.15 33	0.11 36	0.12 37	0.09 27	0.11 28	0.09 55	0.13 20	0.08 9	0.13 27	0.18 50	0.17 31	0.07 9	0.07 25	0.17 12	0.23 33	0.20 23	0.20 34	0.25 46	0.14 28	0.29 55	0.17 24	0.08 21	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

LACA3	0.18 47	0.16 37	0.13 47	0.13 41	0.11 42	0.14 48	0.09 55	0.14 27	0.14 41	0.16 43	0.12 25	0.30 64	0.11 38	0.13 66	0.23 42	0.24 37	0.19 19	0.23 50	0.22 32	0.15 34	0.23 31	0.25 62	0.08 21	0.10 29	0.23 53	0.22 50	0.29 48	0.26 62

LACA1	0.15 23	0.16 37	0.12 42	0.11 28	0.10 35	0.12 34	0.06 20	0.13 20	0.14 41	0.14 29	0.10 20	0.19 40	0.13 51	0.10 51	0.19 25	0.21 25	0.19 19	0.23 50	0.19 19	0.13 22	0.17 15	0.19 35	0.07 14	0.09 25	0.20 41	0.20 39	0.24 29	0.21 50

DispViT+	0.18 47	0.16 37	0.12 42	0.18 70	0.13 49	0.13 43	0.09 55	0.15 30	0.20 74	0.18 55	0.19 54	0.19 40	0.12 47	0.09 44	0.24 43	0.25 39	0.17 15	0.24 56	0.25 46	0.19 55	0.19 21	0.21 46	0.10 45	0.20 87	0.19 33	0.33 98	0.23 22	0.28 66

GASTEREO	0.16 36	0.16 37	0.10 27	0.14 47	0.10 35	0.11 28	0.07 30	0.12 14	0.15 49	0.14 29	0.09 14	0.18 37	0.11 38	0.06 16	0.24 43	0.24 37	0.23 36	0.20 34	0.23 38	0.16 38	0.23 31	0.23 59	0.11 58	0.10 29	0.19 33	0.22 50	0.28 45	0.14 19

111111	0.13 11	0.16 37	0.08 7	0.12 37	0.10 35	0.07 8	0.06 20	0.12 14	0.12 32	0.07 3	0.10 20	0.15 22	0.09 28	0.05 8	0.19 25	0.21 25	0.22 30	0.18 27	0.19 19	0.13 22	0.23 31	0.18 30	0.10 45	0.08 13	0.16 14	0.14 10	0.19 11	0.11 3

RAStereo	0.19 54	0.16 37	0.10 27	0.08 12	0.07 11	0.09 17	0.06 20	0.21 54	0.09 12	0.45 99	0.09 14	0.26 55	0.08 19	0.07 25	0.25 47	0.26 48	0.28 53	0.25 58	0.33 62	0.15 34	0.35 69	0.18 30	0.08 21	0.10 29	0.28 66	0.23 60	0.25 33	0.24 57

RSM	0.15 23	0.16 37	0.12 42	0.14 47	0.09 27	0.14 48	0.06 20	0.10 6	0.08 9	0.09 8	0.15 35	0.14 20	0.10 33	0.07 25	0.22 37	0.25 39	0.21 27	0.20 34	0.18 13	0.17 43	0.25 43	0.18 30	0.08 21	0.10 29	0.16 14	0.16 18	0.27 40	0.15 23

MLG-Stereo_test3	0.23 59	0.17 44	0.13 47	0.14 47	0.17 76	0.16 58	0.09 55	0.21 54	0.12 32	0.21 62	0.18 50	0.35 73	0.11 38	0.15 76	0.29 66	0.26 48	0.33 63	0.28 68	0.63 149	0.18 48	0.40 78	0.41 112	0.11 58	0.15 62	0.21 46	0.21 46	0.33 59	0.27 64

CoSv	0.13 11	0.17 44	0.08 7	0.08 12	0.07 11	0.17 63	0.07 30	0.15 30	0.10 19	0.13 27	0.06 6	0.10 4	0.07 9	0.04 4	0.17 12	0.20 21	0.21 27	0.12 7	0.22 32	0.12 12	0.20 23	0.11 6	0.06 6	0.07 7	0.22 49	0.15 15	0.19 11	0.11 3

AIO-Stereo	0.15 23	0.17 44	0.12 42	0.17 65	0.10 35	0.12 34	0.06 20	0.11 7	0.08 9	0.10 11	0.14 31	0.12 9	0.09 28	0.08 37	0.20 29	0.21 25	0.20 23	0.20 34	0.21 28	0.17 43	0.23 31	0.20 41	0.07 14	0.11 40	0.17 22	0.16 18	0.23 22	0.12 8

GSStereo	0.16 36	0.18 47	0.13 47	0.13 41	0.13 49	0.12 34	0.09 55	0.12 14	0.10 19	0.16 43	0.11 22	0.22 48	0.08 19	0.05 8	0.22 37	0.25 39	0.28 53	0.20 34	0.25 46	0.16 38	0.32 57	0.19 35	0.08 21	0.10 29	0.18 27	0.16 18	0.25 33	0.16 30

RSM++	0.17 42	0.18 47	0.13 47	0.17 65	0.10 35	0.14 48	0.07 30	0.13 20	0.13 36	0.12 23	0.14 31	0.17 31	0.11 38	0.08 37	0.25 47	0.27 54	0.25 44	0.21 43	0.23 38	0.18 48	0.26 45	0.21 46	0.08 21	0.10 29	0.20 41	0.18 30	0.29 48	0.18 40

AdaDepth	0.18 47	0.19 49	0.10 27	0.12 37	0.14 58	0.12 34	0.09 55	0.16 40	0.14 41	0.14 29	0.17 46	0.19 40	0.10 33	0.08 37	0.26 55	0.29 61	0.28 53	0.23 50	0.25 46	0.16 38	0.24 40	0.20 41	0.09 38	0.11 40	0.19 33	0.20 39	0.32 57	0.25 59

LGtest1	0.26 66	0.19 49	0.20 84	0.16 57	0.18 81	0.16 58	0.09 55	0.28 63	0.17 54	0.22 65	0.27 86	0.29 61	0.13 51	0.14 72	0.30 72	0.31 73	0.38 79	0.33 90	0.49 94	0.25 88	0.41 80	0.41 112	0.13 74	0.16 71	0.30 75	0.24 65	0.39 74	0.31 74

MM-Stereo_test2	0.15 23	0.19 49	0.11 36	0.16 57	0.11 42	0.08 13	0.05 8	0.14 27	0.11 23	0.20 59	0.08 13	0.12 9	0.08 19	0.09 44	0.20 29	0.22 30	0.25 44	0.20 34	0.20 25	0.18 48	0.25 43	0.21 46	0.10 45	0.10 29	0.16 14	0.16 18	0.21 15	0.16 30

DEFOM-Stereo	0.21 56	0.19 49	0.12 42	0.18 70	0.13 49	0.20 76	0.08 43	0.19 51	0.14 41	0.16 43	0.23 71	0.21 46	0.10 33	0.12 62	0.27 58	0.29 61	0.34 67	0.28 68	0.32 59	0.22 73	0.32 57	0.21 46	0.12 66	0.11 40	0.26 56	0.22 50	0.47 90	0.29 69

VIP-Stereo	0.22 58	0.20 53	0.19 74	0.14 47	0.11 42	0.13 43	0.06 20	0.29 66	0.19 66	0.19 57	0.28 90	0.28 60	0.11 38	0.12 62	0.27 58	0.28 55	0.37 75	0.26 61	0.33 62	0.21 67	0.34 65	0.21 46	0.11 58	0.15 62	0.24 54	0.22 50	0.25 33	0.30 71

MaDis-Stereo	0.26 66	0.20 53	0.16 62	0.10 21	0.10 35	0.10 23	0.08 43	0.24 58	0.14 41	0.36 79	0.16 41	0.36 83	0.12 47	0.08 37	0.33 80	0.35 80	0.39 84	0.35 104	0.53 112	0.20 63	0.40 78	0.26 66	0.13 74	0.15 62	0.39 117	0.39 122	0.40 78	0.49 122

BridgeDepth_RVC	0.21 56	0.21 55	0.15 56	0.15 52	0.14 58	0.17 63	0.09 55	0.26 61	0.23 88	0.17 50	0.17 46	0.24 52	0.14 56	0.13 66	0.26 55	0.29 61	0.21 27	0.23 50	0.27 52	0.20 63	0.23 31	0.25 62	0.10 45	0.12 52	0.26 56	0.30 82	0.29 48	0.36 88
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 42	0.21 55	0.13 47	0.15 52	0.09 27	0.09 17	0.07 30	0.12 14	0.09 12	0.16 43	0.13 28	0.16 24	0.08 19	0.15 76	0.27 58	0.25 39	0.25 44	0.21 43	0.24 44	0.19 55	0.27 47	0.20 41	0.07 14	0.11 40	0.20 41	0.22 50	0.35 66	0.17 37

GEAStereo	0.18 47	0.22 57	0.15 56	0.19 73	0.14 58	0.14 48	0.09 55	0.16 40	0.13 36	0.15 36	0.11 22	0.23 49	0.08 19	0.09 44	0.25 47	0.25 39	0.27 49	0.21 43	0.23 38	0.17 43	0.34 65	0.22 55	0.10 45	0.12 52	0.19 33	0.21 46	0.30 53	0.19 45

gasm-f	0.18 47	0.22 57	0.15 56	0.19 73	0.14 58	0.14 48	0.09 55	0.16 40	0.13 36	0.15 36	0.11 22	0.23 49	0.08 19	0.09 44	0.25 47	0.25 39	0.27 49	0.21 43	0.23 38	0.17 43	0.34 65	0.22 55	0.10 45	0.12 52	0.19 33	0.21 46	0.30 53	0.19 45

LG-G_1	0.25 62	0.22 57	0.19 74	0.23 96	0.22 95	0.22 84	0.12 79	0.28 63	0.11 23	0.21 62	0.20 60	0.35 73	0.14 56	0.18 92	0.31 76	0.30 67	0.35 71	0.32 82	0.51 99	0.24 82	0.39 76	0.26 66	0.10 45	0.15 62	0.27 62	0.24 65	0.36 68	0.34 82

LG-G	0.25 62	0.22 57	0.19 74	0.23 96	0.22 95	0.22 84	0.12 79	0.28 63	0.11 23	0.21 62	0.20 60	0.35 73	0.14 56	0.18 92	0.31 76	0.30 67	0.35 71	0.32 82	0.51 99	0.24 82	0.39 76	0.26 66	0.10 45	0.15 62	0.27 62	0.24 65	0.36 68	0.34 82

anonymousdsp	0.25 62	0.23 61	0.19 74	0.16 57	0.14 58	0.18 68	0.10 68	0.37 75	0.19 66	0.32 76	0.22 68	0.32 67	0.12 47	0.14 72	0.29 66	0.32 76	0.32 60	0.28 68	0.39 72	0.22 73	0.46 106	0.31 80	0.12 66	0.15 62	0.26 56	0.20 39	0.52 108	0.20 48

RYNet	0.27 72	0.23 61	0.18 72	0.15 52	0.17 76	0.19 73	0.13 83	0.25 59	0.31 166	0.17 50	0.20 60	0.19 40	0.14 56	0.13 66	0.80 211	0.28 55	0.27 49	0.41 135	0.28 54	0.19 55	0.27 47	0.21 46	0.29 212	0.18 78	0.27 62	0.76 216	0.34 63	0.23 54

SGD-Stereo	0.29 81	0.24 63	0.17 67	0.16 57	0.15 67	0.22 84	0.08 43	0.29 66	0.22 83	0.29 71	0.15 35	0.45 113	0.20 86	0.10 51	0.71 198	0.45 133	0.46 102	0.27 63	0.47 89	0.22 73	0.41 80	0.36 94	0.19 124	0.19 81	0.28 66	0.32 93	0.46 88	0.40 100

IGEV-Stereo++	0.16 36	0.24 63	0.09 21	0.13 41	0.13 49	0.10 23	0.05 8	0.15 30	0.13 36	0.12 23	0.16 41	0.16 24	0.11 38	0.07 25	0.21 33	0.22 30	0.22 30	0.18 27	0.21 28	0.16 38	0.22 30	0.27 70	0.09 38	0.08 13	0.17 22	0.18 30	0.25 33	0.18 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 85	0.24 63	0.17 67	0.23 96	0.19 84	0.18 68	0.08 43	0.49 107	0.25 106	0.54 148	0.21 64	0.32 67	0.17 72	0.17 89	0.29 66	0.39 97	0.45 97	0.36 108	0.50 96	0.26 95	0.56 163	0.49 153	0.13 74	0.13 56	0.31 85	0.26 71	0.45 86	0.30 71

IGEV-Stereo+	0.27 72	0.25 66	0.14 53	0.22 84	0.14 58	0.13 43	0.07 30	0.36 72	0.20 74	0.55 155	0.23 71	0.38 87	0.14 56	0.16 85	0.26 55	0.35 80	0.40 87	0.35 104	0.48 92	0.24 82	0.44 95	0.51 164	0.12 66	0.13 56	0.28 66	0.20 39	0.34 63	0.23 54

delet	0.24 60	0.25 66	0.22 105	0.24 100	0.20 90	0.28 120	0.16 110	0.21 54	0.18 60	0.23 67	0.26 83	0.26 55	0.15 63	0.25 165	0.32 79	0.28 55	0.31 59	0.27 63	0.24 44	0.24 82	0.31 56	0.20 41	0.16 90	0.19 81	0.28 66	0.25 69	0.32 57	0.31 74

Occ-G	0.18 47	0.26 68	0.15 56	0.17 65	0.14 58	0.15 56	0.07 30	0.12 14	0.11 23	0.11 16	0.22 68	0.20 45	0.09 28	0.10 51	0.28 63	0.28 55	0.25 44	0.22 47	0.29 56	0.19 55	0.26 45	0.19 35	0.10 45	0.15 62	0.19 33	0.18 30	0.29 48	0.17 37

RAFT + AFF	0.27 72	0.26 68	0.17 67	0.21 81	0.13 49	0.19 73	0.13 83	0.41 80	0.18 60	0.44 97	0.19 54	0.42 100	0.14 56	0.09 44	0.86 229	0.29 61	0.41 90	0.20 34	0.55 122	0.23 78	0.47 113	0.21 46	0.12 66	0.15 62	0.28 66	0.20 39	0.21 15	0.17 37

TS12	0.26 66	0.27 70	0.19 74	0.16 57	0.16 72	0.22 84	0.11 71	0.41 80	0.19 66	0.17 50	0.30 99	0.35 73	0.16 67	0.15 76	0.28 63	0.30 67	0.28 53	0.27 63	0.39 72	0.21 67	0.33 61	0.30 77	0.13 74	0.17 73	0.34 95	0.28 75	0.41 79	0.42 107

TS	0.26 66	0.27 70	0.19 74	0.16 57	0.16 72	0.22 84	0.11 71	0.41 80	0.19 66	0.17 50	0.30 99	0.35 73	0.16 67	0.15 76	0.28 63	0.30 67	0.28 53	0.27 63	0.39 72	0.21 67	0.33 61	0.30 77	0.13 74	0.17 73	0.34 95	0.28 75	0.41 79	0.42 107

UniTT-Stereo	0.28 77	0.27 70	0.15 56	0.15 52	0.13 49	0.17 63	0.09 55	0.35 71	0.19 66	0.49 121	0.21 64	0.41 98	0.18 77	0.14 72	0.40 93	0.39 97	0.42 92	0.34 94	0.56 128	0.25 88	0.43 88	0.24 61	0.13 74	0.19 81	0.31 85	0.41 127	0.30 53	0.37 90

iRaftStereo_RVC	0.26 66	0.27 70	0.16 62	0.13 41	0.14 58	0.18 68	0.09 55	0.44 91	0.14 41	0.36 79	0.36 121	0.32 67	0.16 67	0.13 66	0.29 66	0.29 61	0.38 79	0.28 68	0.34 66	0.22 73	0.41 80	0.38 100	0.12 66	0.17 73	0.27 62	0.29 79	0.42 82	0.27 64

AANet_RVC	0.28 77	0.27 70	0.23 110	0.19 73	0.28 137	0.16 58	0.16 110	0.29 66	0.30 147	0.20 59	0.27 86	0.24 52	0.21 93	0.19 99	0.45 111	0.36 86	0.33 63	0.34 94	0.29 56	0.29 106	0.27 47	0.27 70	0.22 165	0.21 91	0.34 95	0.33 98	0.42 82	0.52 134

4D-IteraStereo	0.40 113	0.28 75	0.33 146	0.35 158	0.24 109	0.24 103	0.15 101	0.63 182	0.28 130	0.61 196	0.39 139	0.51 137	0.22 97	0.22 122	0.48 120	0.43 116	0.49 121	0.43 149	0.66 156	0.34 130	0.63 188	0.70 216	0.14 84	0.22 104	0.39 117	0.47 150	0.63 144	0.39 95

LL-Strereo2	0.34 100	0.29 76	0.21 96	0.24 100	0.19 84	0.17 63	0.13 83	0.63 182	0.26 116	0.58 179	0.23 71	0.44 109	0.22 97	0.14 72	0.41 99	0.41 105	0.47 112	0.35 104	0.73 174	0.31 115	0.47 113	0.36 94	0.21 151	0.20 87	0.32 90	0.34 103	0.51 98	0.35 85

MMNet	0.29 81	0.29 76	0.22 105	0.26 110	0.26 122	0.26 108	0.18 118	0.33 70	0.23 88	0.24 68	0.28 90	0.35 73	0.15 63	0.32 216	0.39 91	0.31 73	0.36 73	0.34 94	0.41 79	0.27 98	0.32 57	0.21 46	0.17 105	0.23 116	0.32 90	0.30 82	0.46 88	0.32 77

GANet	0.32 92	0.29 76	0.27 124	0.34 148	0.33 164	0.38 163	0.29 183	0.44 91	0.24 100	0.35 78	0.30 99	0.46 115	0.22 97	0.21 115	0.31 76	0.32 76	0.40 87	0.43 149	0.33 62	0.22 73	0.33 61	0.29 74	0.22 165	0.24 125	0.31 85	0.27 72	0.42 82	0.34 82

TDLM	0.24 60	0.29 76	0.22 105	0.22 84	0.27 132	0.23 98	0.18 118	0.26 61	0.19 66	0.18 55	0.38 132	0.29 61	0.21 93	0.15 76	0.24 43	0.28 55	0.32 60	0.28 68	0.25 46	0.21 67	0.28 51	0.19 35	0.16 90	0.21 91	0.24 54	0.20 39	0.28 45	0.25 59

S2M2_XL	0.33 97	0.30 80	0.30 135	0.17 65	0.19 84	0.23 98	0.21 137	0.53 117	0.26 116	0.47 106	0.25 80	0.48 121	0.18 77	0.22 122	0.38 88	0.36 86	0.54 154	0.29 76	0.41 79	0.28 101	0.50 128	0.31 80	0.21 151	0.21 91	0.34 95	0.32 93	0.45 86	0.51 132
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 72	0.30 80	0.17 67	0.13 41	0.13 49	0.15 56	0.08 43	0.42 86	0.21 80	0.49 121	0.20 60	0.39 90	0.15 63	0.15 76	0.30 72	0.38 93	0.39 84	0.29 76	0.40 76	0.18 48	0.47 113	0.35 90	0.08 21	0.14 59	0.30 75	0.21 46	0.37 71	0.36 88

LG-Stereo_L2	0.26 66	0.31 82	0.17 67	0.13 41	0.13 49	0.14 48	0.07 30	0.42 86	0.20 74	0.48 112	0.22 68	0.40 91	0.14 56	0.17 89	0.30 72	0.37 90	0.39 84	0.28 68	0.40 76	0.19 55	0.45 99	0.35 90	0.09 38	0.14 59	0.30 75	0.22 50	0.33 59	0.33 80

YMNet	0.30 85	0.31 82	0.23 110	0.27 115	0.23 101	0.26 108	0.25 164	0.36 72	0.37 207	0.25 69	0.19 54	0.40 91	0.27 123	0.29 197	0.38 88	0.47 154	0.37 75	0.28 68	0.43 85	0.19 55	0.35 69	0.33 83	0.16 90	0.19 81	0.36 108	0.29 79	0.39 74	0.35 85

AEACV	0.19 54	0.31 82	0.14 53	0.17 65	0.13 49	0.12 34	0.07 30	0.15 30	0.07 8	0.16 43	0.15 35	0.18 37	0.11 38	0.11 56	0.25 47	0.25 39	0.32 60	0.23 50	0.35 67	0.18 48	0.27 47	0.22 55	0.11 58	0.11 40	0.20 41	0.22 50	0.25 33	0.18 40

DMCA	0.32 92	0.31 82	0.30 135	0.24 100	0.25 112	0.27 113	0.22 143	0.36 72	0.33 180	0.31 74	0.40 142	0.40 91	0.23 103	0.25 165	0.41 99	0.37 90	0.40 87	0.39 119	0.36 68	0.28 101	0.41 80	0.27 70	0.25 190	0.25 136	0.31 85	0.35 104	0.39 74	0.37 90

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 117	0.33 86	0.29 131	0.29 123	0.24 109	0.26 108	0.16 110	0.55 129	0.40 217	0.55 155	0.49 164	0.49 125	0.27 123	0.23 136	0.58 142	0.45 133	0.51 137	0.40 130	0.50 96	0.36 148	0.46 106	0.50 158	0.16 90	0.23 116	0.49 150	0.75 213	0.44 85	0.56 149

test_4	0.34 100	0.33 86	0.27 124	0.21 81	0.18 81	0.16 58	0.11 71	0.59 149	0.26 116	0.58 179	0.25 80	0.50 132	0.20 86	0.19 99	0.33 80	0.40 101	0.45 97	0.34 94	0.41 79	0.29 106	0.45 99	0.41 112	0.16 90	0.24 125	0.38 114	0.40 126	0.59 133	0.42 107

raftrobust	0.43 135	0.33 86	0.36 162	0.28 118	0.28 137	0.27 113	0.18 118	0.64 189	0.25 106	0.63 212	0.53 186	0.51 137	0.25 113	0.22 122	0.63 168	0.48 160	0.51 137	0.41 135	0.96 208	0.38 159	0.53 151	0.46 141	0.20 141	0.24 125	0.57 178	0.54 175	0.54 113	0.52 134

AIO_rvc	0.25 62	0.34 89	0.16 62	0.19 73	0.15 67	0.18 68	0.11 71	0.39 77	0.22 83	0.30 73	0.16 41	0.32 67	0.12 47	0.18 92	0.27 58	0.26 48	0.33 63	0.22 47	0.38 70	0.20 63	0.42 86	0.44 132	0.13 74	0.14 59	0.28 66	0.22 50	0.33 59	0.21 50

HUF	0.29 81	0.34 89	0.20 84	0.22 84	0.21 93	0.19 73	0.11 71	0.51 111	0.22 83	0.42 88	0.18 50	0.35 73	0.22 97	0.19 99	0.30 72	0.32 76	0.38 79	0.26 61	0.52 104	0.25 88	0.52 144	0.43 126	0.16 90	0.18 78	0.30 75	0.22 50	0.38 72	0.29 69

HH	0.84 246	0.34 89	0.99 298	0.42 185	0.36 181	0.51 211	0.42 217	0.69 218	0.34 187	0.65 224	0.38 132	1.03 248	0.26 116	0.28 190	0.66 178	1.37 331	0.61 213	0.53 224	2.39 275	0.60 249	3.55 339	1.64 298	0.25 190	0.33 194	0.83 259	1.05 276	1.09 260	1.12 252

HanStereo	0.84 246	0.34 89	0.99 298	0.42 185	0.36 181	0.51 211	0.42 217	0.69 218	0.34 187	0.65 224	0.38 132	1.03 248	0.26 116	0.28 190	0.66 178	1.37 331	0.61 213	0.53 224	2.39 275	0.60 249	3.55 339	1.64 298	0.25 190	0.33 194	0.83 259	1.05 276	1.09 260	1.12 252

AASNet	0.28 77	0.34 89	0.22 105	0.25 106	0.26 122	0.34 147	0.25 164	0.32 69	0.17 54	0.29 71	0.36 121	0.26 55	0.18 77	0.24 148	0.36 85	0.31 73	0.34 67	0.32 82	0.32 59	0.28 101	0.35 69	0.28 73	0.17 105	0.22 104	0.30 75	0.28 75	0.35 66	0.25 59

AnonymousM	0.79 242	0.34 89	0.20 84	0.24 100	0.22 95	0.21 78	0.15 101	0.58 142	0.21 80	0.57 168	0.39 139	0.45 113	0.15 63	0.19 99	0.56 135	0.54 195	0.54 154	0.40 130	0.53 112	0.30 110	0.65 196	0.54 175	0.20 141	0.22 104	0.30 75	0.39 122	1.31 289	11.04 355

test-1	0.84 246	0.34 89	0.50 227	0.37 164	0.40 203	0.60 235	0.37 205	0.73 242	0.38 212	0.68 247	0.71 240	1.08 254	0.40 212	0.25 165	0.79 209	0.91 278	0.63 226	0.58 250	2.22 268	0.58 240	1.17 276	3.78 336	0.22 165	0.36 211	0.81 254	1.15 287	1.10 263	1.59 277

raft+_RVC	0.35 103	0.34 89	0.26 122	0.25 106	0.23 101	0.25 106	0.18 118	0.54 122	0.26 116	0.52 136	0.43 147	0.46 115	0.23 103	0.18 92	0.42 105	0.38 93	0.43 93	0.34 94	0.61 147	0.26 95	0.43 88	0.38 100	0.13 74	0.20 87	0.39 117	0.39 122	0.58 126	0.42 107

AFF-stereo	0.30 85	0.34 89	0.26 122	0.18 70	0.17 76	0.33 140	0.11 71	0.50 109	0.23 88	0.46 103	0.28 90	0.40 91	0.16 67	0.12 62	0.27 58	0.35 80	0.37 75	0.25 58	0.57 132	0.23 78	0.38 74	0.25 62	0.17 105	0.17 73	0.37 110	0.37 114	0.48 93	0.32 77

UPFNet	0.38 107	0.34 89	0.34 152	0.32 140	0.33 164	0.39 165	0.29 183	0.47 102	0.33 180	0.43 90	0.41 144	0.40 91	0.30 145	0.34 221	0.61 159	0.40 101	0.46 102	0.41 135	0.52 104	0.35 146	0.35 69	0.34 86	0.25 190	0.27 146	0.38 114	0.35 104	0.55 114	0.37 90

DepthFocus	0.33 97	0.35 99	0.19 74	0.19 73	0.17 76	0.22 84	0.11 71	0.49 107	0.23 88	0.45 99	0.24 76	0.43 105	0.17 72	0.22 122	0.35 84	0.45 133	0.48 117	0.34 94	0.53 112	0.32 121	0.47 113	0.34 86	0.19 124	0.19 81	0.34 95	0.31 87	0.49 96	0.57 152

castereo++	0.44 139	0.35 99	0.33 146	0.43 190	0.23 101	0.21 78	0.17 116	0.59 149	0.30 147	0.63 212	0.37 129	0.73 199	0.22 97	0.22 122	0.44 109	0.53 187	0.58 184	0.41 135	0.66 156	0.34 130	0.81 230	0.69 214	0.20 141	0.28 153	0.48 142	0.56 182	0.76 185	0.48 120

CES	0.46 149	0.35 99	0.30 135	0.27 115	0.27 132	0.29 123	0.12 79	1.05 301	0.27 122	0.54 148	0.66 228	0.53 141	0.25 113	0.23 136	0.62 164	0.65 233	0.58 184	0.37 113	0.54 119	0.34 130	0.84 237	0.53 173	0.23 176	0.23 116	0.56 177	0.44 134	0.57 118	0.69 189

PWCDC_ROB	0.67 208	0.35 99	0.39 179	0.29 123	0.43 215	0.34 147	0.36 203	0.43 89	1.25 311	0.27 70	0.72 245	0.44 109	2.38 317	0.57 289	1.11 275	0.76 256	0.56 169	0.56 240	0.64 150	0.55 227	0.63 188	2.08 311	0.46 257	0.40 224	0.36 108	0.63 189	0.51 98	0.67 182

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 97	0.36 103	0.20 84	0.23 96	0.20 90	0.17 63	0.10 68	0.48 105	0.23 88	0.55 155	0.32 106	0.40 91	0.19 83	0.15 76	0.48 120	0.36 86	0.47 112	0.33 90	0.51 99	0.27 98	0.50 128	0.42 119	0.16 90	0.18 78	0.30 75	0.31 87	0.48 93	0.53 138

castereo	0.47 151	0.36 103	0.35 154	0.34 148	0.26 122	0.26 108	0.17 116	0.56 135	0.29 137	0.60 191	0.45 153	0.68 186	0.22 97	0.20 109	0.52 126	0.58 209	0.61 213	0.39 119	0.92 201	0.36 148	0.96 257	0.76 227	0.19 124	0.24 125	0.54 169	0.64 192	0.57 118	0.58 155

DNS	5.65 343	0.37 105	0.76 279	0.56 226	0.24 109	41.14 371	0.40 213	0.69 218	0.27 122	0.58 179	3.56 334	54.33 374	0.29 133	0.27 186	0.44 109	0.85 270	0.53 150	0.44 154	40.80 365	0.36 148	0.55 157	0.61 190	0.20 141	0.40 224	0.89 268	0.89 241	0.96 238	1.27 264

WQFJA1++	13.32 361	0.37 105	0.25 118	123.26 378	0.29 144	112.03 378	109.42 378	0.56 135	0.25 106	0.65 224	0.49 164	1.70 288	1.51 300	0.23 136	0.43 107	0.60 214	0.53 150	0.41 135	1.83 254	0.31 115	0.53 151	0.51 164	0.22 165	0.20 87	0.52 161	0.76 216	0.88 220	0.91 225

DFGA-Net	0.28 77	0.37 105	0.16 62	0.26 110	0.15 67	0.22 84	0.15 101	0.40 78	0.21 80	0.41 86	0.24 76	0.31 65	0.17 72	0.13 66	0.42 105	0.39 97	0.38 79	0.30 79	0.42 83	0.21 67	0.36 73	0.29 74	0.13 74	0.21 91	0.31 85	0.27 72	0.51 98	0.28 66

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 205	0.37 105	0.23 110	0.51 213	0.74 284	0.89 279	0.49 229	0.62 169	0.26 116	1.60 347	0.31 104	2.57 298	0.26 116	0.22 122	0.46 113	0.48 160	0.58 184	0.45 165	0.93 202	0.37 155	0.63 188	0.71 217	0.19 124	0.23 116	0.58 182	0.49 160	0.89 222	1.91 291

IER	0.41 117	0.37 105	0.31 140	0.30 131	0.28 137	0.35 153	0.24 159	0.47 102	0.28 130	0.44 97	0.59 201	0.77 213	0.29 133	0.35 227	0.63 168	0.42 109	0.47 112	0.42 144	0.44 86	0.34 130	0.42 86	0.36 94	0.28 206	0.26 143	0.40 121	0.47 150	0.52 108	0.52 134

RAFT_CTSACE	0.30 85	0.37 105	0.15 56	0.15 52	0.15 67	0.25 106	0.18 118	0.53 117	0.20 74	0.55 155	0.18 50	0.44 109	0.29 133	0.16 85	0.29 66	0.30 67	0.37 75	0.27 63	0.37 69	0.18 48	0.38 74	0.45 136	0.10 45	0.17 73	0.30 75	0.31 87	0.60 135	0.26 62

test-3	0.55 176	0.37 105	0.37 168	0.34 148	0.33 164	0.33 140	0.22 143	0.65 197	0.27 122	0.61 196	0.34 116	0.90 233	0.31 159	0.21 115	0.60 152	0.44 122	0.55 163	0.42 144	2.59 285	0.38 159	0.56 163	1.37 282	0.16 90	0.29 158	0.48 142	0.38 118	0.69 164	0.54 145

test_1	0.55 176	0.37 105	0.37 168	0.34 148	0.33 164	0.33 140	0.22 143	0.66 201	0.27 122	0.62 206	0.34 116	0.90 233	0.31 159	0.21 115	0.61 159	0.44 122	0.55 163	0.42 144	2.58 284	0.38 159	0.56 163	1.38 284	0.16 90	0.29 158	0.48 142	0.38 118	0.69 164	0.54 145

DMCA-RVC	0.44 139	0.37 105	0.35 154	0.33 146	0.37 188	0.32 133	0.41 216	0.46 100	0.52 245	0.43 90	0.48 159	0.68 186	0.33 174	0.29 197	0.65 177	0.46 143	0.47 112	0.44 154	0.49 94	0.38 159	0.49 124	0.48 152	0.29 212	0.32 179	0.38 114	0.37 114	0.57 118	0.62 169

CCAANet	0.43 135	0.37 105	0.36 162	0.31 137	0.32 161	0.46 196	0.27 170	0.47 102	0.29 137	0.79 286	0.98 277	0.49 125	0.29 133	0.24 148	0.53 128	0.43 116	0.63 226	0.50 204	0.38 70	0.31 115	0.43 88	0.34 86	0.28 206	0.25 136	0.43 126	0.38 118	0.59 133	0.56 149

HITNet	0.38 107	0.37 105	0.28 126	0.34 148	0.29 144	0.26 108	0.19 129	0.58 142	0.32 174	0.57 168	0.45 153	0.55 149	0.30 145	0.22 122	0.51 124	0.35 80	0.44 94	0.39 119	0.41 79	0.29 106	0.41 80	0.38 100	0.20 141	0.25 136	0.39 117	0.37 114	0.70 170	0.52 134
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	0.56 183	0.38 116	0.36 162	0.34 148	0.33 164	0.33 140	0.21 137	0.68 211	0.29 137	0.65 224	0.33 113	0.92 235	0.35 193	0.21 115	0.60 152	0.44 122	0.56 169	0.45 165	2.68 287	0.39 173	0.55 157	1.35 280	0.15 86	0.32 179	0.51 157	0.47 150	0.67 159	0.50 130

XX-Stereo	9.49 358	0.38 116	0.36 162	0.63 244	0.28 137	0.54 222	0.28 176	0.69 218	0.28 130	0.69 255	6.24 354	1.00 243	0.29 133	0.23 136	0.70 194	1.08 306	0.60 205	0.52 220	1.58 243	0.53 216	0.76 223	0.65 200	0.18 116	0.26 143	233.61 379	0.88 239	1.01 252	1.90 290

HCRNet	0.32 92	0.38 116	0.20 84	0.39 170	0.17 76	0.29 123	0.18 118	0.40 78	0.18 60	0.80 288	0.40 142	0.49 125	0.18 77	0.22 122	0.38 88	0.30 67	0.38 79	0.29 76	0.40 76	0.19 55	0.33 61	0.23 59	0.19 124	0.16 71	0.26 56	0.31 87	0.51 98	0.31 74

ARAFT	0.34 100	0.38 116	0.23 110	0.26 110	0.21 93	0.27 113	0.14 95	0.44 91	0.24 100	0.50 123	0.30 99	0.41 98	0.16 67	0.15 76	0.67 184	0.42 109	0.50 126	0.47 184	0.51 99	0.23 78	0.53 151	0.32 82	0.16 90	0.19 81	0.43 126	0.30 82	0.52 108	0.37 90

FINET	0.40 113	0.38 116	0.39 179	0.43 190	0.30 152	0.34 147	0.35 199	0.44 91	0.36 197	0.47 106	0.32 106	0.47 118	0.30 145	0.28 190	0.66 178	0.50 171	0.48 117	0.36 108	0.60 143	0.33 124	0.46 106	0.37 99	0.30 215	0.30 166	0.43 126	0.35 104	0.56 116	0.42 107

DN	3.88 334	0.39 121	0.36 162	0.58 230	0.32 161	51.06 375	0.32 192	0.64 189	0.32 174	0.50 123	0.56 195	38.15 367	0.23 103	0.26 176	0.60 152	0.71 247	0.57 178	0.46 177	1.59 245	0.40 178	0.69 209	0.66 203	0.32 225	0.32 179	1.15 304	1.04 275	0.86 216	1.56 275

G2L-Stereo	0.42 122	0.39 121	0.28 126	0.35 158	0.40 203	0.34 147	0.22 143	0.54 122	0.34 187	0.52 136	0.61 211	0.50 132	0.38 206	0.26 176	0.61 159	0.44 122	0.50 126	0.40 130	0.46 88	0.33 124	0.43 88	0.39 106	0.28 206	0.27 146	0.49 150	0.54 175	0.69 164	0.49 122

AIO_test	0.27 72	0.39 121	0.19 74	0.29 123	0.19 84	0.18 68	0.14 95	0.42 86	0.23 88	0.33 77	0.19 54	0.37 85	0.18 77	0.18 92	0.25 47	0.29 61	0.34 67	0.24 56	0.39 72	0.21 67	0.49 124	0.46 141	0.13 74	0.15 62	0.30 75	0.28 75	0.41 79	0.21 50

test_5	0.29 81	0.39 121	0.16 62	0.22 84	0.15 67	0.21 78	0.13 83	0.54 122	0.20 74	0.38 84	0.19 54	0.44 109	0.34 186	0.10 51	0.43 107	0.38 93	0.33 63	0.32 82	0.33 62	0.20 63	0.32 57	0.35 90	0.09 38	0.21 91	0.28 66	0.30 82	0.51 98	0.32 77

GMOStereo	0.42 122	0.39 121	0.21 96	0.30 131	0.26 122	0.29 123	0.19 129	0.67 204	0.30 147	0.66 235	0.32 106	0.54 143	0.33 174	0.20 109	0.40 93	0.46 143	0.50 126	0.44 154	0.68 162	0.34 130	0.51 134	0.66 203	0.16 90	0.22 104	0.58 182	0.45 140	0.82 200	0.41 102

error version	0.42 122	0.39 121	0.21 96	0.30 131	0.26 122	0.29 123	0.19 129	0.67 204	0.30 147	0.66 235	0.32 106	0.54 143	0.33 174	0.20 109	0.40 93	0.46 143	0.50 126	0.44 154	0.68 162	0.34 130	0.51 134	0.66 203	0.16 90	0.22 104	0.58 182	0.45 140	0.82 200	0.41 102

test-v	0.42 122	0.39 121	0.21 96	0.30 131	0.26 122	0.29 123	0.19 129	0.67 204	0.30 147	0.66 235	0.32 106	0.54 143	0.33 174	0.20 109	0.40 93	0.46 143	0.50 126	0.44 154	0.68 162	0.34 130	0.51 134	0.66 203	0.16 90	0.22 104	0.58 182	0.45 140	0.82 200	0.41 102

test-2	0.42 122	0.39 121	0.21 96	0.30 131	0.26 122	0.29 123	0.19 129	0.67 204	0.30 147	0.66 235	0.32 106	0.54 143	0.33 174	0.20 109	0.40 93	0.46 143	0.50 126	0.44 154	0.68 162	0.34 130	0.51 134	0.66 203	0.16 90	0.22 104	0.58 182	0.45 140	0.82 200	0.41 102

MIM_Stereo	0.32 92	0.40 129	0.25 118	0.28 118	0.20 90	0.27 113	0.14 95	0.45 97	0.18 60	0.48 112	0.25 80	0.42 100	0.18 77	0.16 85	0.36 85	0.42 109	0.44 94	0.36 108	0.47 89	0.28 101	0.47 113	0.36 94	0.12 66	0.23 116	0.29 74	0.27 72	0.47 90	0.33 80

BEATNet_4x	0.53 169	0.40 129	0.34 152	0.39 170	0.36 181	0.32 133	0.27 170	0.64 189	0.41 222	0.66 235	0.45 153	0.62 176	0.39 209	0.24 148	0.83 219	0.63 220	0.58 184	0.58 250	0.57 132	0.36 148	0.90 246	1.52 294	0.25 190	0.36 211	0.46 137	0.44 134	0.77 187	0.60 163

CVANet_RVC	0.31 90	0.40 129	0.30 135	0.40 176	0.29 144	0.37 158	0.23 156	0.41 80	0.23 88	0.31 74	0.49 164	0.37 85	0.26 116	0.19 99	0.29 66	0.33 79	0.34 67	0.32 82	0.32 59	0.25 88	0.34 65	0.25 62	0.18 116	0.25 136	0.30 75	0.25 69	0.34 63	0.30 71

PDISCO_ROB	0.48 155	0.40 129	0.39 179	0.38 167	0.34 173	0.39 165	0.28 176	0.50 109	0.35 193	0.37 82	0.52 182	0.49 125	0.35 193	0.31 209	0.63 168	0.58 209	0.54 154	0.68 280	0.59 137	0.44 195	0.62 185	0.67 209	0.24 185	0.34 198	0.54 169	0.53 172	0.85 211	0.58 155

anonymity	3.27 329	0.41 133	1.09 310	0.58 230	0.41 209	0.47 198	0.30 190	0.79 264	0.33 180	0.61 196	69.49 376	0.85 226	0.30 145	0.24 148	0.59 146	1.02 300	0.60 205	0.43 149	1.35 233	0.60 249	0.73 219	1.82 307	0.24 185	0.29 158	1.00 289	1.24 294	1.08 258	1.47 271

TANstereo	0.55 176	0.41 133	0.35 154	0.40 176	0.39 198	0.45 190	0.21 137	0.52 113	0.30 147	0.54 148	0.37 129	0.38 87	0.38 206	0.41 241	0.84 223	0.73 253	0.66 237	0.78 301	1.10 216	0.89 299	0.62 185	0.54 175	0.93 314	0.32 179	0.34 95	0.45 140	0.99 246	0.53 138

XX-TBD	0.55 176	0.41 133	0.35 154	0.40 176	0.39 198	0.45 190	0.21 137	0.52 113	0.30 147	0.54 148	0.37 129	0.38 87	0.38 206	0.41 241	0.84 223	0.73 253	0.66 237	0.78 301	1.10 216	0.89 299	0.62 185	0.54 175	0.93 314	0.32 179	0.34 95	0.45 140	0.99 246	0.53 138

sAnonymous2	0.58 189	0.41 133	0.31 140	0.29 123	0.29 144	0.45 190	0.29 183	0.71 228	0.41 222	0.48 112	0.53 186	0.51 137	0.43 221	0.23 136	0.86 229	0.84 268	0.70 253	0.67 274	1.34 231	0.60 249	0.83 233	0.98 253	0.30 215	0.35 204	0.62 198	0.72 206	0.72 175	0.73 202

CroCo_RVC	0.58 189	0.41 133	0.31 140	0.29 123	0.29 144	0.45 190	0.29 183	0.71 228	0.41 222	0.48 112	0.53 186	0.51 137	0.43 221	0.23 136	0.86 229	0.84 268	0.70 253	0.67 274	1.34 231	0.60 249	0.83 233	0.98 253	0.30 215	0.35 204	0.62 198	0.72 206	0.72 175	0.73 202

RALAANet	0.41 117	0.41 133	0.37 168	0.28 118	0.28 137	0.33 140	0.24 159	0.54 122	0.27 122	0.48 112	0.48 159	0.43 105	0.25 113	0.20 109	0.57 138	0.41 105	0.49 121	0.50 204	0.71 170	0.40 178	0.52 144	0.46 141	0.21 151	0.29 158	0.46 137	0.45 140	0.70 170	0.47 118

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 103	0.41 133	0.32 143	0.24 100	0.19 84	0.28 120	0.13 83	0.58 142	0.24 100	0.46 103	0.35 120	0.49 125	0.19 83	0.15 76	0.34 83	0.35 80	0.41 90	0.28 68	0.65 154	0.28 101	0.44 95	0.33 83	0.19 124	0.22 104	0.51 157	0.37 114	0.58 126	0.44 113

zero-FE	9.08 357	0.42 140	0.28 126	61.19 376	0.56 246	106.36 377	1.24 308	0.72 238	0.30 147	0.66 235	0.56 195	61.54 375	0.66 267	0.25 165	0.59 146	0.53 187	0.60 205	0.47 184	2.54 280	0.38 159	1.35 287	0.96 251	0.25 190	0.24 125	0.45 133	0.44 134	0.91 224	0.66 178

S2M2_L	0.40 113	0.42 140	0.41 193	0.24 100	0.27 132	0.35 153	0.22 143	0.51 111	0.24 100	0.61 196	0.23 71	0.43 105	0.21 93	0.31 209	0.59 146	0.49 167	0.55 163	0.36 108	0.53 112	0.34 130	0.55 157	0.38 100	0.28 206	0.27 146	0.42 124	0.43 130	0.63 144	0.66 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo++_RVC	0.43 135	0.42 140	0.39 179	0.30 131	0.33 164	0.27 113	0.19 129	0.57 138	0.31 166	0.58 179	0.36 121	0.58 158	0.56 252	0.23 136	0.48 120	0.50 171	0.61 213	0.34 94	0.52 104	0.30 110	0.56 163	0.42 119	0.16 90	0.29 158	0.49 150	0.44 134	0.79 193	0.69 189
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	0.58 189	0.42 140	0.29 131	0.28 118	0.29 144	0.39 165	0.22 143	0.60 155	0.41 222	0.53 147	0.43 147	0.48 121	0.50 239	0.24 148	0.75 203	0.99 296	0.75 265	0.63 262	1.02 211	0.56 232	1.10 272	1.36 281	0.28 206	0.39 221	0.63 205	0.63 189	0.93 231	0.64 175

UNet	0.44 139	0.42 140	0.40 184	0.37 164	0.36 181	0.41 173	0.28 176	0.57 138	0.35 193	0.50 123	0.49 164	0.47 118	0.34 186	0.37 233	0.53 128	0.43 116	0.54 154	0.46 177	0.56 128	0.39 173	0.47 113	0.44 132	0.27 203	0.34 198	0.44 129	0.48 155	0.58 126	0.57 152

DDF-Stereo	2.07 306	0.43 145	0.28 126	10.45 357	0.48 228	14.62 364	0.70 275	0.72 238	0.29 137	0.66 235	0.48 159	17.48 360	0.59 260	0.26 176	0.55 132	0.56 203	0.60 205	0.45 165	1.27 230	0.38 159	0.83 233	0.77 230	0.25 190	0.24 125	0.45 133	0.45 140	0.91 224	0.67 182

coex_refinement	0.45 144	0.43 145	0.33 146	0.35 158	0.35 177	0.44 185	0.22 143	0.55 129	0.50 242	0.50 123	0.60 204	0.54 143	0.27 123	0.28 190	0.58 142	0.45 133	0.50 126	0.44 154	0.54 119	0.33 124	0.45 99	0.39 106	0.28 206	0.31 174	0.52 161	0.53 172	0.67 159	0.78 211

plain	0.31 90	0.43 145	0.20 84	0.20 80	0.16 72	0.20 76	0.10 68	0.41 80	0.18 60	0.48 112	0.19 54	0.34 72	0.17 72	0.10 51	0.41 99	0.44 122	0.45 97	0.40 130	0.55 122	0.24 82	0.41 80	0.34 86	0.14 84	0.21 91	0.32 90	0.33 98	0.39 74	0.48 120

iinet-f	0.52 166	0.43 145	0.36 162	0.34 148	0.25 112	0.47 198	0.25 164	0.43 89	0.27 122	0.52 136	0.94 272	0.61 168	0.44 226	0.25 165	1.06 269	0.57 204	0.52 141	0.39 119	1.51 238	0.50 210	0.58 177	0.75 224	0.26 199	0.25 136	0.52 161	0.38 118	0.76 185	0.53 138

HGLStereo	0.43 135	0.43 145	0.37 168	0.34 148	0.37 188	0.39 165	0.23 156	0.48 105	0.31 166	0.47 106	0.72 245	0.42 100	0.29 133	0.32 216	0.51 124	0.49 167	0.55 163	0.50 204	0.55 122	0.39 173	0.51 134	0.43 126	0.22 165	0.33 194	0.51 157	0.51 168	0.57 118	0.45 115

DN-CSS_ROB	0.52 166	0.43 145	0.46 214	0.41 181	0.40 203	0.34 147	0.22 143	0.69 218	0.34 187	0.59 185	0.79 255	0.66 182	0.47 234	0.24 148	0.63 168	0.40 101	0.58 184	0.43 149	1.74 250	0.38 159	0.63 188	0.38 100	0.31 220	0.47 250	0.53 165	0.43 130	0.66 158	0.54 145

gcap-zeroshot	1.75 298	0.44 151	0.89 291	0.59 234	0.36 181	0.55 225	0.29 183	0.74 247	0.29 137	0.74 270	0.76 252	1.18 266	0.33 174	0.24 148	0.78 205	0.97 289	0.61 213	0.53 224	29.80 359	0.80 289	1.04 265	1.45 287	0.23 176	0.34 198	0.75 237	0.99 263	0.96 238	0.75 205

MIF-Stereo (partial)	0.30 85	0.44 151	0.18 72	0.16 57	0.16 72	0.21 78	0.11 71	0.37 75	0.22 83	0.37 82	0.24 76	0.32 67	0.17 72	0.13 66	0.39 91	0.45 133	0.46 102	0.38 117	0.42 83	0.25 88	0.43 88	0.35 90	0.18 116	0.21 91	0.35 107	0.32 93	0.50 97	0.44 113

LoS	0.55 176	0.44 151	0.29 131	0.36 163	0.37 188	0.40 171	0.20 136	1.37 318	0.31 166	0.86 300	0.78 254	0.68 186	0.37 203	0.24 148	0.58 142	0.72 249	0.59 198	0.40 130	0.75 181	0.35 146	1.03 264	0.65 200	0.21 151	0.24 125	0.79 249	0.64 192	0.64 148	0.68 187
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 158	0.44 151	0.24 116	0.38 167	0.29 144	0.32 133	0.21 137	0.73 242	0.35 193	0.69 255	0.34 116	0.57 153	0.31 159	0.24 148	0.59 146	0.53 187	0.54 154	0.46 177	0.98 209	0.37 155	0.69 209	0.94 250	0.20 141	0.28 153	0.55 173	0.69 198	0.69 164	0.60 163

CFNet_pseudo	0.51 162	0.44 151	0.43 201	0.54 222	0.43 215	0.53 218	0.34 197	0.62 169	0.36 197	0.61 196	0.64 220	0.57 153	0.52 245	0.35 227	0.90 240	0.50 171	0.50 126	0.47 184	0.67 160	0.36 148	0.47 113	0.42 119	0.26 199	0.33 194	0.57 178	0.60 187	0.68 161	0.73 202

CFNet	0.45 144	0.44 151	0.33 146	0.48 202	0.40 203	0.39 165	0.30 190	0.53 117	0.32 174	0.48 112	0.50 173	0.68 186	0.40 212	0.30 202	0.56 135	0.37 90	0.48 117	0.43 149	0.52 104	0.33 124	0.46 106	0.30 77	0.23 176	0.31 174	0.61 193	0.52 170	0.69 164	0.71 197

DeepPruner_ROB	0.59 195	0.44 151	0.54 239	0.52 216	0.54 242	0.49 204	0.37 205	0.61 162	0.46 238	0.60 191	0.70 239	0.61 168	0.51 243	0.32 216	1.06 269	0.58 209	0.62 221	0.59 255	0.66 156	0.47 206	0.97 260	0.72 221	0.36 235	0.44 240	0.61 193	1.00 265	0.72 175	0.58 155

DISCO	0.45 144	0.44 151	0.29 131	0.40 176	0.38 194	0.49 204	0.43 219	0.45 97	0.43 233	0.50 123	0.57 198	0.40 91	0.29 133	0.30 202	0.61 159	0.43 116	0.55 163	0.46 177	0.69 167	0.41 182	0.48 120	0.43 126	0.26 199	0.32 179	0.47 139	0.50 164	0.62 141	0.50 130

test_for_model	0.76 232	0.45 159	0.20 84	0.22 84	0.25 112	0.22 84	0.13 83	0.62 169	0.25 106	0.57 168	0.29 94	0.75 203	0.20 86	0.19 99	0.47 114	0.51 178	10.38 358	0.39 119	0.59 137	0.34 130	0.93 248	0.50 158	0.17 105	0.21 91	0.34 95	0.36 107	0.51 98	0.49 122

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 232	0.45 159	0.20 84	0.22 84	0.25 112	0.22 84	0.13 83	0.62 169	0.25 106	0.57 168	0.29 94	0.75 203	0.20 86	0.19 99	0.47 114	0.51 178	10.38 358	0.39 119	0.59 137	0.34 130	0.93 248	0.50 158	0.17 105	0.21 91	0.34 95	0.36 107	0.51 98	0.49 122

testlalala	0.76 232	0.45 159	0.20 84	0.22 84	0.25 112	0.22 84	0.13 83	0.62 169	0.25 106	0.57 168	0.29 94	0.75 203	0.20 86	0.19 99	0.47 114	0.51 178	10.38 358	0.39 119	0.59 137	0.34 130	0.93 248	0.50 158	0.17 105	0.21 91	0.34 95	0.36 107	0.51 98	0.49 122

GCAPDPT-zeroshot	0.76 232	0.45 159	0.20 84	0.22 84	0.25 112	0.22 84	0.13 83	0.62 169	0.25 106	0.57 168	0.29 94	0.75 203	0.20 86	0.19 99	0.47 114	0.51 178	10.38 358	0.39 119	0.59 137	0.34 130	0.93 248	0.50 158	0.17 105	0.21 91	0.34 95	0.36 107	0.51 98	0.49 122

GCAP-Stereo	0.76 232	0.45 159	0.20 84	0.22 84	0.25 112	0.22 84	0.13 83	0.62 169	0.25 106	0.57 168	0.29 94	0.75 203	0.20 86	0.19 99	0.47 114	0.51 178	10.38 358	0.39 119	0.59 137	0.34 130	0.93 248	0.50 158	0.17 105	0.21 91	0.34 95	0.36 107	0.51 98	0.49 122

LoS_RVC	0.42 122	0.45 159	0.43 201	0.19 73	0.25 112	0.24 103	0.16 110	0.44 91	0.28 130	0.51 129	0.48 159	0.42 100	0.31 159	0.22 122	0.60 152	0.45 133	0.46 102	0.41 135	0.71 170	0.30 110	0.67 203	0.51 164	0.19 124	0.32 179	0.61 193	0.44 134	0.58 126	0.61 165

tt_ll	0.42 122	0.45 159	0.43 201	0.19 73	0.25 112	0.24 103	0.16 110	0.44 91	0.28 130	0.51 129	0.48 159	0.42 100	0.31 159	0.22 122	0.60 152	0.45 133	0.46 102	0.41 135	0.71 170	0.30 110	0.67 203	0.51 164	0.19 124	0.32 179	0.61 193	0.44 134	0.58 126	0.61 165

CAS	0.38 107	0.45 159	0.25 118	0.29 123	0.29 144	0.23 98	0.13 83	0.41 80	0.27 122	0.41 86	0.54 192	0.35 73	0.35 193	0.21 115	0.52 126	0.38 93	0.50 126	0.34 94	0.52 104	0.26 95	0.43 88	0.41 112	0.19 124	0.23 116	0.51 157	0.52 170	0.62 141	0.77 208

IPLG	0.47 151	0.45 159	0.32 143	0.28 118	0.27 132	0.32 133	0.21 137	0.63 182	0.22 83	0.51 129	0.38 132	0.56 151	0.29 133	0.31 209	1.64 306	0.44 122	0.56 169	0.48 190	0.56 128	0.41 182	0.45 99	0.75 224	0.18 116	0.28 153	0.45 133	0.59 184	0.65 152	0.51 132

RASNet	0.42 122	0.45 159	0.43 201	0.33 146	0.33 164	0.37 158	0.27 170	0.58 142	0.34 187	0.47 106	0.43 147	0.49 125	0.33 174	0.25 165	0.41 99	0.41 105	0.48 117	0.39 119	0.47 89	0.30 110	0.49 124	0.40 109	0.19 124	0.44 240	0.40 121	0.46 148	0.75 182	0.63 173

iResNetv2_ROB	0.52 166	0.45 159	0.32 143	0.48 202	0.39 198	0.48 202	0.28 176	0.64 189	0.34 187	0.52 136	0.66 228	0.70 192	0.55 250	0.28 190	0.67 184	0.47 154	0.50 126	0.46 177	1.12 219	0.45 197	0.57 173	0.47 146	0.29 212	0.40 224	0.55 173	0.51 168	0.81 197	0.58 155

model_zeroshot	0.80 245	0.46 170	0.42 196	0.42 185	0.39 198	0.43 182	0.27 170	0.72 238	0.36 197	0.64 219	0.66 228	0.97 241	0.29 133	0.24 148	1.05 267	0.92 279	0.69 251	0.54 230	3.03 296	0.73 284	1.21 278	1.20 273	0.22 165	0.38 219	0.84 263	1.14 286	1.08 258	2.21 299

MGS-Stereo	0.37 105	0.46 170	0.21 96	0.22 84	0.19 84	0.22 84	0.15 101	0.45 97	0.17 54	0.36 79	0.26 83	0.29 61	0.19 83	0.23 136	1.37 291	0.40 101	0.52 141	0.45 165	0.55 122	0.33 124	0.50 128	0.41 112	0.21 151	0.22 104	0.33 94	0.30 82	0.47 90	0.45 115

anonymousdsp2	0.38 107	0.46 170	0.30 135	0.25 106	0.23 101	0.32 133	0.18 118	0.58 142	0.23 88	0.47 106	0.38 132	0.48 121	0.23 103	0.18 92	0.40 93	0.39 97	0.44 94	0.33 90	0.88 197	0.31 115	0.48 120	0.52 170	0.17 105	0.23 116	0.41 123	0.33 98	0.61 138	0.42 107

TESTraft	0.37 105	0.46 170	0.21 96	0.21 81	0.23 101	0.21 78	0.16 110	0.54 122	0.31 166	0.51 129	0.23 71	0.36 83	0.36 198	0.11 56	0.85 227	0.48 160	0.45 97	0.32 82	0.48 92	0.24 82	0.46 106	0.65 200	0.12 66	0.23 116	0.37 110	0.43 130	0.57 118	0.39 95

RAFT+CT+SA	0.32 92	0.46 170	0.20 84	0.26 110	0.18 81	0.22 84	0.15 101	0.58 142	0.23 88	0.52 136	0.17 46	0.46 115	0.33 174	0.12 62	0.33 80	0.43 116	0.36 73	0.30 79	0.45 87	0.23 78	0.45 99	0.49 153	0.09 38	0.22 104	0.32 90	0.31 87	0.53 112	0.35 85

LMCR-Stereo	0.50 159	0.46 170	0.33 146	0.32 140	0.33 164	0.42 179	0.24 159	0.57 138	0.37 207	0.55 155	0.46 157	0.65 181	0.40 212	0.26 176	0.69 189	0.49 167	0.62 221	0.49 198	1.11 218	0.57 237	0.66 199	0.64 198	0.25 190	0.32 179	0.48 142	0.49 160	0.63 144	0.65 177

pcwnet_v2	0.62 200	0.46 170	0.50 227	0.62 242	0.49 232	0.61 239	0.46 223	0.66 201	0.45 234	0.65 224	0.79 255	0.64 178	0.86 278	0.53 278	1.15 279	0.55 197	0.59 198	0.51 213	0.83 191	0.41 182	0.55 157	0.47 146	0.34 230	0.43 234	0.75 237	0.76 216	0.85 211	0.95 228

IGEV-FE	0.94 258	0.47 177	1.24 318	1.15 295	0.46 221	0.60 235	0.65 267	0.81 271	0.36 197	0.67 244	1.75 314	0.94 236	0.30 145	0.26 176	0.66 178	1.14 313	0.60 205	0.48 190	2.55 281	0.63 266	2.19 310	2.33 316	0.21 151	0.37 216	1.00 289	1.03 273	1.17 272	1.48 273

Reg-Stereo(zero)	0.78 240	0.47 177	0.56 243	0.39 170	0.28 137	0.41 173	0.35 199	0.75 251	0.36 197	0.62 206	6.09 350	0.78 214	0.32 168	0.27 186	0.41 99	0.63 220	0.58 184	0.45 165	1.51 238	0.42 190	0.65 196	0.62 192	0.21 151	0.32 179	0.55 173	0.78 221	1.26 284	1.09 245

HI	0.78 240	0.47 177	0.56 243	0.39 170	0.28 137	0.41 173	0.35 199	0.75 251	0.36 197	0.62 206	6.09 350	0.78 214	0.32 168	0.27 186	0.41 99	0.63 220	0.58 184	0.45 165	1.51 238	0.42 190	0.65 196	0.62 192	0.21 151	0.32 179	0.55 173	0.78 221	1.26 284	1.09 245

IGEV_Zeroshot_test	0.95 260	0.47 177	1.24 318	1.15 295	0.46 221	0.60 235	0.65 267	0.81 271	0.36 197	0.66 235	1.86 318	0.94 236	0.30 145	0.26 176	0.66 178	1.14 313	0.60 205	0.48 190	2.56 282	0.63 266	2.23 312	2.36 317	0.21 151	0.37 216	1.00 289	1.03 273	1.17 272	1.48 273

Any-RAFT	0.69 214	0.47 177	0.85 287	0.53 219	0.40 203	0.38 163	0.27 170	0.64 189	0.32 174	0.57 168	0.76 252	0.86 230	0.24 111	0.22 122	0.57 138	0.76 256	0.60 205	0.45 165	2.19 266	0.45 197	1.20 277	0.71 217	0.22 165	0.31 174	0.99 286	1.24 294	0.73 178	1.65 282

Sa-1000	0.48 155	0.47 177	0.21 96	0.26 110	0.26 122	0.31 130	0.15 101	0.65 197	0.36 197	0.63 212	0.33 113	0.50 132	0.26 116	0.30 202	0.94 250	0.49 167	0.59 198	0.45 165	0.90 199	0.32 121	0.52 144	0.75 224	0.17 105	0.27 146	0.72 225	0.53 172	1.00 251	0.49 122

SA	0.42 122	0.47 177	0.21 96	0.25 106	0.23 101	0.31 130	0.13 83	0.64 189	0.32 174	0.61 196	0.26 83	0.54 143	0.21 93	0.16 85	0.63 168	0.47 154	0.52 141	0.41 135	0.60 143	0.29 106	0.46 106	0.61 190	0.15 86	0.27 146	0.45 133	0.58 183	0.96 238	0.47 118

CIPLG	0.42 122	0.47 177	0.24 116	0.32 140	0.22 95	0.32 133	0.19 129	0.63 182	0.24 100	0.55 155	0.50 173	0.60 167	0.30 145	0.41 241	0.93 246	0.44 122	0.52 141	0.37 113	0.56 128	0.38 159	0.56 163	0.45 136	0.19 124	0.24 125	0.44 129	0.31 87	0.57 118	0.38 94

IPLGR_C	0.42 122	0.47 177	0.23 110	0.31 137	0.22 95	0.32 133	0.18 118	0.63 182	0.23 88	0.55 155	0.50 173	0.61 168	0.31 159	0.41 241	0.87 235	0.45 133	0.52 141	0.37 113	0.55 122	0.38 159	0.56 163	0.46 141	0.19 124	0.24 125	0.44 129	0.33 98	0.58 126	0.40 100

ACRE	0.42 122	0.47 177	0.22 105	0.32 140	0.22 95	0.33 140	0.18 118	0.63 182	0.23 88	0.55 155	0.50 173	0.61 168	0.30 145	0.41 241	0.91 241	0.45 133	0.52 141	0.36 108	0.55 122	0.38 159	0.57 173	0.44 132	0.19 124	0.23 116	0.44 129	0.32 93	0.58 126	0.39 95

AACVNet	0.55 176	0.47 177	0.40 184	0.58 230	0.61 255	0.53 218	0.37 205	0.61 162	0.40 217	0.59 185	0.64 220	0.58 158	0.33 174	0.36 229	0.69 189	0.54 195	0.58 184	0.54 230	0.69 167	0.52 215	0.54 155	0.52 170	0.36 235	0.44 240	0.59 189	0.69 198	0.82 200	0.83 216

APVNet	0.56 183	0.47 177	0.38 177	0.46 199	0.50 233	0.57 229	0.53 234	0.60 155	0.42 229	0.46 103	0.65 225	0.50 132	0.30 145	0.36 229	0.74 202	0.71 247	0.71 259	0.64 266	0.95 206	0.53 216	0.57 173	0.77 230	0.34 230	0.46 247	0.59 189	0.46 148	0.82 200	0.58 155

NVstereo2D	0.55 176	0.47 177	0.40 184	0.52 216	0.48 228	0.66 252	0.64 262	0.60 155	0.38 212	0.48 112	0.61 211	0.53 141	0.30 145	0.63 297	1.53 300	0.61 218	0.58 184	0.55 238	0.53 112	0.41 182	0.50 128	0.38 100	0.54 284	0.43 234	0.64 208	0.48 155	0.56 116	0.53 138

DF	0.73 221	0.48 190	0.50 227	0.43 190	0.25 112	0.54 222	0.22 143	0.71 228	0.30 147	0.60 191	0.49 164	1.11 259	0.24 111	0.21 115	0.60 152	0.78 261	0.57 178	0.50 204	5.31 312	0.49 209	0.83 233	0.76 227	0.23 176	0.27 146	0.62 198	0.68 197	1.14 266	0.96 229

AE-Stereo	0.54 174	0.48 190	0.44 209	0.50 207	0.35 177	0.36 156	0.28 176	0.55 129	0.29 137	0.64 219	0.31 104	0.89 232	0.31 159	0.24 148	0.55 132	0.65 233	0.68 245	0.52 220	0.87 196	0.53 216	0.72 216	0.81 238	0.21 151	0.47 250	0.79 249	0.69 198	0.94 233	0.62 169

GMStereo	0.41 117	0.48 190	0.25 118	0.32 140	0.32 161	0.37 158	0.28 176	0.59 149	0.30 147	0.45 99	0.36 121	0.61 168	0.31 159	0.24 148	0.45 111	0.41 105	0.54 154	0.35 104	0.73 174	0.39 173	0.51 134	0.33 83	0.23 176	0.28 153	0.48 142	0.36 107	0.68 161	0.41 102
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.48 155	0.48 190	0.43 201	0.31 137	0.30 152	0.27 113	0.22 143	0.54 122	0.29 137	0.57 168	0.39 139	0.59 163	0.23 103	0.23 136	0.64 174	0.59 212	0.57 178	0.37 113	1.17 222	0.33 124	0.67 203	0.40 109	0.20 141	0.21 91	0.79 249	0.59 184	0.65 152	0.92 227

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 277	0.49 194	1.28 323	0.75 262	0.41 209	1.04 289	0.67 270	0.77 260	0.52 245	0.78 283	5.67 349	1.03 248	0.35 193	0.26 176	0.86 229	1.39 335	0.68 245	0.70 284	2.61 286	0.64 268	2.89 324	2.21 313	0.19 124	0.43 234	1.03 295	1.15 287	1.35 293	2.41 305

MSKI-zero shot	0.84 246	0.49 194	0.43 201	0.41 181	0.35 177	0.46 196	0.32 192	0.76 255	0.30 147	0.65 224	0.92 271	0.83 223	0.32 168	0.22 122	0.62 164	1.08 306	0.64 230	0.47 184	3.14 299	0.61 258	2.23 312	1.58 296	0.20 141	0.38 219	0.96 281	1.47 312	1.24 282	1.60 278

EGLCR-Stereo	0.47 151	0.49 194	0.41 193	0.29 123	0.30 152	0.44 185	0.14 95	0.57 138	0.26 116	0.57 168	0.27 86	0.58 158	0.23 103	0.21 115	0.36 85	0.47 154	0.53 150	0.45 165	0.75 181	0.32 121	0.69 209	0.93 249	0.19 124	0.24 125	0.48 142	0.49 160	1.30 288	0.70 195

TestStereo1	0.38 107	0.49 194	0.19 74	0.22 84	0.23 101	0.23 98	0.15 101	0.55 129	0.30 147	0.52 136	0.21 64	0.35 73	0.39 209	0.11 56	0.80 211	0.50 171	0.46 102	0.32 82	0.53 112	0.25 88	0.52 144	0.67 209	0.15 86	0.22 104	0.37 110	0.42 128	0.60 135	0.39 95

SA-5K	0.38 107	0.49 194	0.19 74	0.22 84	0.23 101	0.23 98	0.15 101	0.55 129	0.30 147	0.52 136	0.21 64	0.35 73	0.39 209	0.11 56	0.80 211	0.50 171	0.46 102	0.32 82	0.53 112	0.25 88	0.52 144	0.67 209	0.15 86	0.22 104	0.37 110	0.42 128	0.60 135	0.39 95

iRaft-Stereo_20w	1.06 270	0.49 194	1.34 326	1.18 298	0.46 221	0.78 271	0.46 223	0.76 255	0.37 207	0.74 270	6.16 353	0.84 225	0.29 133	0.26 176	0.81 214	0.97 289	0.59 198	0.44 154	1.72 249	0.61 258	1.04 265	1.56 295	0.21 151	0.25 136	0.92 273	1.31 303	1.45 305	2.71 311

ICVP	0.58 189	0.49 194	0.67 269	0.50 207	0.48 228	0.52 214	0.36 203	0.60 155	0.45 234	0.61 196	0.58 200	0.61 168	0.56 252	0.30 202	0.67 184	0.64 226	0.58 184	0.51 213	0.72 173	0.51 213	0.58 177	0.74 223	0.59 291	0.47 250	0.60 192	0.75 213	0.74 180	0.72 199
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 228	0.49 194	0.50 227	0.51 213	0.46 221	0.56 228	0.60 251	0.73 242	0.32 174	0.63 212	0.72 245	0.82 219	0.26 116	0.24 148	1.05 267	0.96 287	0.60 205	0.49 198	3.00 295	0.62 262	0.82 231	1.13 266	0.19 124	0.31 174	0.78 246	0.70 202	1.55 309	1.17 257

AF-Net	0.53 169	0.49 194	0.44 209	0.50 207	0.53 238	0.61 239	0.54 238	0.61 162	0.55 253	0.43 90	0.66 228	0.85 226	0.42 216	0.40 238	0.64 174	0.46 143	0.46 102	0.44 154	0.60 143	0.40 178	0.45 99	0.45 136	0.41 249	0.39 221	0.50 154	0.55 178	0.81 197	0.69 189

Nwc_Net	0.53 169	0.49 194	0.44 209	0.50 207	0.53 238	0.61 239	0.54 238	0.61 162	0.55 253	0.43 90	0.66 228	0.85 226	0.42 216	0.40 238	0.64 174	0.46 143	0.46 102	0.44 154	0.60 143	0.40 178	0.45 99	0.45 136	0.41 249	0.39 221	0.50 154	0.55 178	0.81 197	0.69 189

RTSC	0.73 221	0.49 194	0.46 214	0.47 201	0.51 236	0.55 225	0.56 242	0.67 204	0.68 269	0.54 148	0.79 255	0.57 153	0.57 256	0.41 241	1.92 320	0.77 258	0.96 297	0.58 250	1.36 234	0.56 232	0.85 239	1.11 263	0.31 220	0.53 263	0.58 182	0.65 194	0.95 235	1.26 263

DeepPrunerF	1.22 278	0.49 194	0.39 179	0.58 230	2.86 344	0.49 204	0.55 240	0.52 113	0.58 259	0.43 90	0.67 235	0.43 105	0.32 168	0.42 251	1.64 306	0.75 255	0.58 184	0.46 177	0.93 202	0.46 202	0.61 183	0.53 173	0.40 247	0.35 204	15.32 367	0.82 231	0.65 152	0.62 169

MLCV	0.70 217	0.49 194	0.53 235	0.73 261	0.50 233	0.65 249	0.43 219	0.81 271	0.41 222	0.71 263	0.88 267	1.01 246	0.81 275	0.28 190	0.92 244	0.43 116	0.65 234	0.52 220	2.47 279	0.45 197	0.55 157	0.72 221	0.39 246	0.54 264	0.69 216	0.80 226	0.83 207	0.72 199

HSM	0.54 174	0.49 194	0.47 218	0.48 202	0.47 225	0.41 173	0.37 205	0.71 228	0.37 207	0.61 196	0.65 225	0.59 163	0.48 237	0.31 209	0.70 194	0.48 160	0.64 230	0.47 184	0.75 181	0.48 208	0.63 188	0.49 153	0.26 199	0.42 231	0.62 198	0.72 206	0.87 219	0.67 182

iResNet_ROB	0.50 159	0.49 194	0.42 196	0.42 185	0.30 152	0.42 179	0.32 192	0.60 155	0.33 180	0.52 136	0.59 201	0.47 118	0.56 252	0.25 165	0.81 214	0.46 143	0.57 178	0.49 198	1.19 225	0.36 148	0.48 120	0.36 94	0.25 190	0.37 216	0.57 178	0.54 175	0.75 182	0.61 165

RAFT-Test	0.72 220	0.50 209	0.46 214	0.52 216	0.34 173	0.41 173	0.29 183	0.73 242	0.30 147	0.62 206	0.72 245	0.68 186	0.31 159	0.22 122	0.71 198	1.03 301	0.62 221	0.50 204	2.89 293	0.66 271	1.72 299	1.14 268	0.23 176	0.29 158	0.80 253	0.96 255	0.95 235	0.91 225

RALCasStereoNet	0.42 122	0.50 209	0.35 154	0.35 158	0.30 152	0.31 130	0.24 159	0.60 155	0.25 106	0.56 164	0.49 164	0.58 158	0.26 116	0.18 92	0.57 138	0.46 143	0.54 154	0.49 198	0.51 99	0.34 130	0.51 134	0.41 112	0.21 151	0.31 174	0.53 165	0.49 160	0.48 93	0.58 155

DSFCA	0.45 144	0.50 209	0.40 184	0.40 176	0.37 188	0.44 185	0.34 197	0.46 100	0.39 215	0.40 85	0.57 198	0.49 125	0.29 133	0.24 148	0.61 159	0.44 122	0.49 121	0.49 198	0.64 150	0.39 173	0.50 128	0.51 164	0.33 228	0.35 204	0.49 150	0.50 164	0.57 118	0.58 155

FADNet-RVC	0.58 189	0.50 209	0.37 168	0.51 213	0.42 212	0.39 165	0.56 242	0.68 211	0.36 197	0.64 219	0.50 173	1.13 263	0.45 227	0.34 221	0.91 241	0.53 187	0.54 154	0.45 165	1.20 227	0.51 213	0.54 155	0.52 170	0.33 228	0.51 258	0.57 178	0.75 213	0.64 148	0.81 214

DLCB_ROB	0.53 169	0.50 209	0.48 221	0.41 181	0.45 218	0.43 182	0.39 211	0.55 129	0.45 234	0.57 168	0.61 211	0.70 192	0.52 245	0.41 241	0.60 152	0.47 154	0.57 178	0.48 190	0.52 104	0.43 194	0.55 157	0.47 146	0.38 242	0.42 231	0.96 281	0.79 225	0.70 170	0.62 169

trnet	0.44 139	0.51 214	0.40 184	0.34 148	0.26 122	0.27 113	0.14 95	0.62 169	0.30 147	0.60 191	0.36 121	0.73 199	0.33 174	0.24 148	0.56 135	0.57 204	0.58 184	0.34 94	0.52 104	0.31 115	0.57 173	0.42 119	0.17 105	0.30 166	0.54 169	0.48 155	0.65 152	0.69 189

dd	0.50 159	0.51 214	0.28 126	0.91 280	0.31 160	0.65 249	0.29 183	0.59 149	0.23 88	0.54 148	0.30 99	0.75 203	0.27 123	0.26 176	0.84 223	0.46 143	0.70 253	0.39 119	1.05 212	0.38 159	0.48 120	0.43 126	0.23 176	0.30 166	0.53 165	0.39 122	0.74 180	0.58 155

GLC_STEREO	0.47 151	0.51 214	0.40 184	0.38 167	0.37 188	0.37 158	0.28 176	0.64 189	0.29 137	0.62 206	0.53 186	0.55 149	0.28 129	0.30 202	0.49 123	0.48 160	0.66 237	0.41 135	0.65 154	0.41 182	0.70 213	0.60 185	0.23 176	0.30 166	0.47 139	0.36 107	0.84 209	0.53 138

MIPNet	0.51 162	0.51 214	0.33 146	0.32 140	0.30 152	0.37 158	0.25 164	0.62 169	0.24 100	0.50 123	0.52 182	0.61 168	0.41 215	0.30 202	1.01 265	0.51 178	0.59 198	0.50 204	0.76 184	0.47 206	0.44 95	0.85 241	0.20 141	0.26 143	0.66 211	0.98 261	0.71 174	0.61 165

rafts_anoy	0.41 117	0.51 214	0.35 154	0.29 123	0.30 152	0.33 140	0.22 143	0.59 149	0.25 106	0.51 129	0.50 173	0.48 121	0.23 103	0.17 89	0.57 138	0.46 143	0.51 137	0.50 204	0.58 136	0.34 130	0.50 128	0.43 126	0.19 124	0.28 153	0.50 154	0.47 150	0.52 108	0.53 138

TestStereo	0.45 144	0.51 214	0.38 177	0.42 185	0.30 152	0.44 185	0.26 168	0.71 228	0.28 130	0.76 277	0.32 106	0.64 178	0.32 168	0.24 148	0.47 114	0.35 80	0.54 154	0.33 90	0.78 186	0.38 159	0.63 188	0.42 119	0.24 185	0.30 166	0.53 165	0.43 130	0.75 182	0.55 148

psm_up	0.56 183	0.51 214	0.53 235	0.56 226	0.45 218	0.58 232	0.35 199	0.71 228	0.66 268	0.55 155	0.53 186	0.59 163	0.50 239	0.40 238	0.63 168	0.50 171	0.59 198	0.49 198	0.84 194	0.46 202	0.51 134	0.45 136	0.31 220	0.51 258	0.70 219	0.78 221	0.80 194	0.67 182

CREStereo	0.44 139	0.51 214	0.40 184	0.34 148	0.26 122	0.28 120	0.15 101	0.61 162	0.30 147	0.58 179	0.36 121	0.72 196	0.33 174	0.24 148	0.59 146	0.59 212	0.59 198	0.34 94	0.52 104	0.31 115	0.59 181	0.42 119	0.18 116	0.30 166	0.54 169	0.48 155	0.64 148	0.69 189
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	0.51 162	0.51 214	0.47 218	0.50 207	0.48 228	0.48 202	0.32 192	0.53 117	0.37 207	0.51 129	0.65 225	0.57 153	0.34 186	0.30 202	0.69 189	0.44 122	0.52 141	0.47 184	0.57 132	0.42 190	0.56 163	0.49 153	0.27 203	0.35 204	0.65 210	0.74 209	0.80 194	0.75 205

MyStereo04	0.68 213	0.52 223	0.57 245	0.44 196	0.37 188	0.35 153	0.26 168	0.68 211	0.45 234	0.62 206	0.45 153	0.68 186	0.34 186	0.25 165	1.00 262	0.68 239	0.56 169	0.53 224	3.39 301	0.56 232	0.92 247	0.64 198	0.27 203	0.41 228	0.77 244	0.92 247	0.96 238	0.66 178

CASnet	0.40 113	0.52 223	0.23 110	0.27 115	0.27 132	0.30 129	0.14 95	0.62 169	0.29 137	0.61 196	0.44 150	0.64 178	0.28 129	0.23 136	0.55 132	0.36 86	0.45 97	0.31 81	0.73 174	0.27 98	0.63 188	0.39 106	0.21 151	0.24 125	0.42 124	0.32 93	0.61 138	0.56 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GES	0.59 195	0.52 223	0.37 168	0.39 170	0.40 203	0.53 218	0.37 205	0.59 149	0.40 217	0.56 164	0.60 204	0.50 132	0.30 145	0.41 241	0.98 258	0.63 220	0.67 243	0.55 238	2.28 269	0.56 232	0.70 213	0.56 180	0.31 220	0.42 231	0.48 142	0.48 155	0.65 152	0.68 187

FADNet-RVC-Resample	0.57 187	0.52 223	0.42 196	0.46 199	0.39 198	0.41 173	0.40 213	0.72 238	0.42 229	0.68 247	0.51 179	1.04 252	0.43 221	0.43 254	0.96 255	0.48 160	0.56 169	0.61 260	0.85 195	0.55 227	0.52 144	0.63 194	0.34 230	0.60 274	0.58 182	0.71 203	0.55 114	0.77 208

MSMDNet	0.73 221	0.52 223	0.48 221	0.35 158	0.34 173	0.45 190	0.33 196	0.69 218	0.30 147	0.63 212	0.60 204	0.71 194	0.35 193	0.23 136	0.78 205	1.05 303	0.63 226	0.50 204	2.88 292	0.81 293	1.59 294	1.80 306	0.23 176	0.29 158	0.74 232	0.89 241	0.85 211	0.76 207

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 162	0.52 223	0.48 221	0.43 190	0.57 249	0.42 179	0.62 259	0.56 135	0.62 263	0.52 136	0.51 179	0.67 184	0.34 186	0.58 292	0.78 205	0.42 109	0.47 112	0.42 144	0.57 132	0.38 159	0.46 106	0.42 119	0.30 215	0.32 179	0.48 142	0.76 216	0.62 141	0.64 175
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		0.53 229	0.53 235	0.53 219	0.53 238	0.52 214	0.53 234	0.75 251	0.40 217	0.80 288	0.59 201			0.55 282	0.62 164	0.64 226			0.66 156	0.55 227				0.52 260	0.68 215	0.62 188	0.69 164	0.70 195

SACVNet	0.62 200	0.53 229	0.51 232	0.55 225	0.57 249	0.52 214	0.60 251	0.69 218	0.56 255	0.67 244	0.54 192	0.59 163	0.37 203	0.41 241	0.71 198	0.60 214	0.64 230	0.57 245	0.95 206	0.64 268	0.67 203	0.78 233	0.36 235	0.47 250	0.75 237	0.77 220	0.84 209	0.84 217

ADLNet	0.46 149	0.53 229	0.37 168	0.41 181	0.41 209	0.44 185	0.40 213	0.54 122	0.35 193	0.45 99	0.53 186	0.76 210	0.36 198	0.62 295	0.58 142	0.42 109	0.49 121	0.42 144	0.50 96	0.37 155	0.43 88	0.44 132	0.34 230	0.25 136	0.47 139	0.55 178	0.57 118	0.45 115

HSM-Net_RVC	0.75 228	0.53 229	0.60 253	0.77 266	0.62 261	0.61 239	0.37 205	0.76 255	0.49 241	0.74 270	1.71 313	1.32 272	0.80 274	0.36 229	0.72 201	0.55 197	0.64 230	0.53 224	0.78 186	0.53 216	0.67 203	0.89 247	0.43 253	0.64 280	0.94 277	1.09 280	1.07 257	1.04 242
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	0.79 242	0.55 233	0.53 235	0.65 249	0.54 242	0.59 233	0.53 234	0.78 263	0.52 245	0.71 263	0.75 251	0.67 184	0.47 234	0.28 190	0.83 219	0.67 236	0.98 298	0.56 240	1.60 246	0.58 240	2.74 320	1.44 285	0.38 242	0.35 204	0.84 263	0.81 228	0.90 223	1.02 238
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 187	0.55 233	0.37 168	0.43 190	0.38 194	0.36 156	0.23 156	0.62 169	0.30 147	0.56 164	0.68 238	0.61 168	0.32 168	0.29 197	1.73 312	0.47 154	0.56 169	0.56 240	1.09 214	0.54 222	0.53 151	0.81 238	0.20 141	0.32 179	0.71 222	0.97 260	0.73 178	0.57 152

FADNet	0.65 204	0.55 233	0.41 193	0.53 219	0.42 212	0.49 204	0.65 267	0.74 247	0.42 229	0.66 235	0.64 220	0.81 217	0.50 239	0.36 229	1.17 281	0.51 178	0.51 137	0.53 224	1.61 247	0.53 216	0.69 209	0.59 181	0.35 234	0.41 228	0.72 225	0.88 239	0.78 192	1.06 243

R-Stereo Train	0.66 205	0.55 233	0.43 201	0.48 202	0.36 181	0.50 208	0.18 118	0.62 169	0.31 166	0.68 247	0.62 216	0.72 196	0.34 186	0.25 165	0.69 189	0.89 274	0.66 237	0.51 213	2.12 264	0.46 202	0.94 253	1.49 291	0.22 165	0.36 211	0.71 222	0.96 255	0.77 187	1.10 249

RAFT-Stereo	0.66 205	0.55 233	0.43 201	0.48 202	0.36 181	0.50 208	0.18 118	0.62 169	0.31 166	0.68 247	0.62 216	0.72 196	0.34 186	0.25 165	0.69 189	0.89 274	0.66 237	0.51 213	2.12 264	0.46 202	0.94 253	1.49 291	0.22 165	0.36 211	0.71 222	0.96 255	0.77 187	1.10 249
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 344	0.56 238	1.25 320	0.75 262	0.69 271	1.17 297	0.81 281	0.82 274	0.80 280	0.81 291	4.78 340	1.00 243	0.37 203	0.27 186	1.13 277	1.54 340	0.70 253	0.60 258	124.50 375	0.54 222	1.43 289	2.64 321	0.22 165	0.36 211	0.91 271	1.13 285	1.13 265	2.18 297

cross-raft	0.73 221	0.56 238	0.46 214	0.43 190	0.33 164	0.40 171	0.27 170	0.73 242	0.33 180	0.65 224	0.60 204	0.74 202	0.30 145	0.23 136	0.76 204	0.96 287	0.63 226	0.48 190	2.91 294	0.59 244	1.81 305	1.31 279	0.22 165	0.32 179	0.82 257	0.94 251	0.93 231	1.01 237

STTStereo	0.53 169	0.56 238	0.54 239	0.44 196	0.52 237	0.43 182	0.59 247	0.52 113	0.46 238	0.47 106	0.55 194	0.71 194	0.42 216	0.56 284	0.87 235	0.44 122	0.49 121	0.51 213	0.54 119	0.37 155	0.51 134	0.40 109	0.32 225	0.35 204	0.52 161	0.66 195	0.68 161	0.99 235

SHD	0.97 265	0.56 238	0.73 275	0.75 262	0.69 271	0.66 252	0.61 256	0.99 294	0.94 298	0.77 279	1.00 279	0.94 236	1.29 295	0.54 279	2.21 333	0.98 292	0.95 295	0.70 284	2.01 261	0.80 289	1.12 273	1.71 302	0.47 258	0.77 298	0.91 271	1.01 268	0.91 224	1.22 262

iResNet	0.92 254	0.56 238	0.62 256	0.72 259	0.68 269	0.96 282	0.55 240	0.95 287	0.57 256	0.67 244	0.82 265	1.41 276	1.51 300	0.31 209	1.49 299	0.66 235	0.75 265	0.67 274	4.08 307	0.68 277	0.72 216	0.63 194	0.41 249	0.83 302	0.72 225	0.91 246	1.02 253	0.87 222

gcap_with_dpt	0.60 197	0.57 243	0.35 154	0.89 275	0.38 194	0.47 198	0.22 143	0.71 228	0.33 180	0.69 255	0.49 164	1.11 259	0.45 227	0.29 197	0.54 130	0.69 240	0.61 213	0.54 230	1.17 222	0.41 182	0.86 240	0.79 235	0.24 185	0.34 198	0.62 198	0.50 164	0.91 224	1.03 239

GCAP-BAT	0.60 197	0.57 243	0.35 154	0.89 275	0.38 194	0.47 198	0.22 143	0.71 228	0.33 180	0.69 255	0.49 164	1.11 259	0.45 227	0.29 197	0.54 130	0.69 240	0.61 213	0.54 230	1.17 222	0.41 182	0.86 240	0.79 235	0.24 185	0.34 198	0.62 198	0.50 164	0.91 224	1.03 239

dad	0.89 253	0.57 243	0.37 168	1.42 309	0.65 263	0.75 267	2.23 324	1.43 320	0.36 197	0.93 305	0.38 132	0.85 226	0.76 273	0.32 216	0.97 257	0.52 185	0.78 268	0.45 165	1.87 258	0.41 182	0.74 221	0.41 112	0.30 215	0.47 250	1.15 304	0.47 150	2.64 341	1.96 292

RP	0.58 189	0.57 243	0.72 274	0.62 242	0.56 246	0.57 229	0.64 262	0.63 182	0.61 261	0.42 88	0.81 260	0.78 214	0.53 247	0.43 254	0.68 187	0.48 160	0.53 150	0.44 154	0.64 150	0.45 197	0.51 134	0.54 175	0.37 240	0.44 240	0.62 198	0.59 184	0.83 207	0.77 208

GANet-ADL	0.70 217	0.59 247	0.52 233	0.60 237	0.57 249	0.61 239	0.46 223	0.68 211	0.52 245	0.65 224	0.67 235	0.76 210	0.43 221	0.39 235	1.08 272	0.79 265	0.68 245	0.52 220	1.84 256	0.64 268	0.66 199	0.86 243	0.42 252	0.43 234	0.70 219	0.87 237	0.97 242	0.89 224

GEStereo_RVC	0.71 219	0.59 247	0.40 184	0.54 222	0.50 233	0.61 239	0.51 231	0.71 228	0.41 222	0.59 185	0.51 179	0.76 210	0.46 232	0.39 235	0.96 255	0.92 279	0.78 268	0.75 294	1.94 259	0.62 262	0.80 228	1.37 282	0.31 220	0.52 260	0.61 193	0.63 189	0.86 216	1.12 252

Anonymous3	0.79 242	0.59 247	0.42 196	0.37 164	0.42 212	0.57 229	0.50 230	0.80 266	0.64 265	0.68 247	0.49 164	1.48 277	0.54 248	0.31 209	1.53 300	1.42 337	0.88 286	0.82 306	1.45 236	0.69 280	1.31 284	1.30 278	0.40 247	0.40 224	0.74 232	0.86 234	1.03 255	0.71 197

RTS	1.09 271	0.59 247	0.59 248	0.60 237	0.58 252	0.96 282	0.90 289	0.80 266	0.88 288	0.59 185	0.71 240	1.28 270	0.62 261	0.51 271	2.04 323	0.98 292	1.19 308	0.77 299	2.33 272	0.85 296	0.96 257	1.16 269	0.49 265	0.65 282	1.23 307	4.43 355	1.15 267	1.45 269

RTSA	1.09 271	0.59 247	0.59 248	0.60 237	0.58 252	0.96 282	0.90 289	0.80 266	0.88 288	0.59 185	0.71 240	1.28 270	0.62 261	0.51 271	2.04 323	0.98 292	1.19 308	0.77 299	2.33 272	0.85 296	0.96 257	1.16 269	0.49 265	0.65 282	1.23 307	4.43 355	1.15 267	1.45 269

ADCP+	0.92 254	0.59 247	0.62 256	0.44 196	0.45 218	0.55 225	0.85 285	0.65 197	1.81 329	0.48 112	1.10 287	1.62 285	0.33 174	0.42 251	1.03 266	0.52 185	0.52 141	0.48 190	1.19 225	0.38 159	0.58 177	0.60 185	0.32 225	0.30 166	0.66 211	3.45 352	0.77 187	4.14 332

NaN_ROB	0.73 221	0.59 247	0.61 255	0.64 246	0.78 288	0.53 218	0.48 226	0.87 280	0.63 264	0.73 269	0.61 211	1.96 292	0.62 261	0.45 259	0.84 223	0.55 197	0.56 169	0.54 230	0.73 174	0.55 227	0.52 144	0.51 164	0.38 242	0.64 280	0.83 259	1.11 283	0.94 233	1.64 281

DAS	0.95 260	0.61 254	0.48 221	0.78 268	0.61 255	0.68 255	0.59 247	0.84 277	0.93 295	0.65 224	1.58 307	1.66 286	1.06 282	0.34 221	0.95 252	0.92 279	0.92 292	0.73 290	1.77 251	1.03 310	1.73 300	1.11 263	0.47 258	0.92 308	0.93 274	1.00 265	1.39 297	0.96 229

SepStereo	0.95 260	0.61 254	0.48 221	0.78 268	0.61 255	0.68 255	0.59 247	0.84 277	0.93 295	0.65 224	1.58 307	1.66 286	1.06 282	0.34 221	0.95 252	0.92 279	0.92 292	0.73 290	1.77 251	1.03 310	1.73 300	1.11 263	0.47 258	0.92 308	0.93 274	1.00 265	1.39 297	0.96 229

FCDSN-DC	0.69 214	0.61 254	0.62 256	0.66 251	0.61 255	0.59 233	0.60 251	0.68 211	0.42 229	0.75 274	0.42 146	0.57 153	0.36 198	0.50 269	2.43 345	0.67 236	0.80 273	0.76 297	0.64 150	0.56 232	0.70 213	0.60 185	0.47 258	0.83 302	0.66 211	0.74 209	0.61 138	0.67 182
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 263	0.62 257	0.66 266	0.67 252	0.70 277	0.66 252	0.58 246	0.74 247	0.60 260	0.85 299	5.03 343	0.95 240	1.26 293	0.45 259	0.89 238	1.03 301	0.68 245	0.54 230	2.03 262	0.68 277	0.84 237	0.79 235	0.54 284	0.47 250	0.73 230	0.95 252	1.32 290	0.63 173

NCC-stereo	0.67 208	0.63 258	0.59 248	0.64 246	0.65 263	0.63 245	0.69 273	0.67 204	0.74 275	0.43 90	0.81 260	0.82 219	0.70 269	0.47 262	0.82 217	0.53 187	0.58 184	0.64 266	0.80 188	0.54 222	0.56 163	0.60 185	0.53 280	0.45 245	0.75 237	0.96 255	0.92 229	0.98 233

Abc-Net	0.67 208	0.63 258	0.59 248	0.64 246	0.65 263	0.63 245	0.69 273	0.67 204	0.74 275	0.43 90	0.81 260	0.82 219	0.70 269	0.47 262	0.82 217	0.53 187	0.58 184	0.64 266	0.80 188	0.54 222	0.56 163	0.60 185	0.53 280	0.45 245	0.75 237	0.96 255	0.92 229	0.98 233
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	0.75 228	0.64 260	0.54 239	0.59 234	0.47 225	0.60 235	0.73 276	0.71 228	0.29 137	0.63 212	0.66 228	0.73 199	0.30 145	0.26 176	0.86 229	1.22 323	0.68 245	0.76 297	1.46 237	0.60 249	1.75 302	1.74 304	0.21 151	0.32 179	0.93 274	0.81 228	1.06 256	0.72 199

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 353	0.65 261	1.07 308	0.94 285	0.83 290	0.81 272	1.27 309	0.85 279	0.73 272	0.93 305	6.13 352	180.62 377	2.17 311	1.33 329	1.22 283	1.01 298	0.93 294	1.06 324	6.32 324	0.79 288	3.32 337	3.77 335	0.55 286	0.76 295	0.95 279	1.34 308	1.19 275	2.42 306

ADCRef	1.01 267	0.65 261	0.48 221	0.39 170	0.47 225	0.65 249	0.68 272	0.61 162	1.08 304	0.52 136	0.64 220	0.75 203	0.43 221	0.38 234	1.56 302	0.72 249	0.61 213	0.59 255	1.53 241	0.58 240	0.66 199	0.71 217	0.50 269	0.43 234	0.75 237	1.25 297	0.82 200	8.96 353

AnyNet_C32	1.64 293	0.65 261	0.74 276	0.67 252	0.73 280	0.86 277	1.14 302	0.95 287	3.12 351	0.75 274	1.53 306	0.94 236	0.64 265	0.67 302	1.83 317	1.11 311	1.06 305	0.95 317	1.78 253	0.76 285	1.76 303	1.71 302	0.66 296	0.85 305	1.13 302	2.68 341	1.17 272	13.55 358

DCVSM-stereo	1.13 274	0.66 264	0.79 281	0.89 275	0.65 263	1.15 296	0.73 276	0.95 287	0.82 284	1.04 315	4.18 337	3.75 320	1.45 298	0.49 265	0.83 219	0.86 272	0.69 251	0.60 258	2.08 263	0.87 298	1.06 269	0.77 230	0.84 308	0.72 289	0.74 232	0.89 241	0.98 245	1.09 245

UDGNet	0.67 208	0.66 264	0.42 196	1.35 306	1.02 303	1.21 300	0.91 291	0.60 155	0.41 222	0.52 136	0.60 204	0.56 151	0.23 103	1.19 325	0.66 178	0.45 133	0.56 169	0.51 213	0.73 174	0.53 216	0.64 195	0.67 209	0.79 303	0.29 158	0.72 225	0.55 178	0.63 144	0.66 178

stereogan	0.67 208	0.67 266	0.62 256	0.68 255	0.73 280	0.75 267	0.64 262	0.70 225	0.57 256	0.51 129	0.64 220	1.08 254	0.62 261	0.44 257	0.83 219	0.55 197	0.56 169	0.51 213	0.91 200	0.59 244	0.59 181	0.69 214	0.47 258	0.46 247	0.59 189	0.67 196	1.16 270	0.87 222

PA-Net	0.64 203	0.67 266	0.66 266	0.50 207	0.66 268	0.50 208	0.64 262	0.65 197	0.73 272	0.54 148	0.52 182	0.58 158	0.58 258	0.59 294	0.93 246	0.57 204	0.46 102	0.54 230	0.61 147	0.54 222	0.49 124	0.66 203	0.36 235	0.52 260	0.64 208	1.24 294	0.64 148	1.32 266
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 200	0.68 268	0.47 218	0.65 249	0.44 217	0.34 147	0.24 159	0.61 162	0.31 166	0.60 191	0.44 150	0.81 217	0.55 250	0.25 165	0.62 164	0.50 171	0.62 221	0.38 117	0.74 180	0.36 148	1.26 281	0.47 146	0.18 116	0.30 166	0.70 219	0.74 209	1.39 297	2.07 293

FADNet_RVC	0.92 254	0.69 269	0.55 242	0.88 274	0.75 286	0.54 222	0.51 231	0.77 260	0.54 249	0.70 260	0.96 275	1.36 274	1.06 282	0.54 279	1.85 318	0.64 226	0.80 273	0.90 310	3.34 300	0.76 285	1.00 262	1.13 266	0.37 240	0.60 274	0.66 211	0.87 237	0.97 242	1.14 255

DDVS	2.32 308	0.70 270	0.82 285	0.70 256	0.74 284	0.73 262	0.59 247	1.09 306	0.88 288	0.80 288	34.26 372	3.93 322	1.16 289	0.52 275	1.09 274	1.35 328	0.73 262	0.65 270	1.95 260	0.95 302	1.67 298	2.27 315	0.48 263	0.56 267	0.69 216	0.84 233	1.21 277	1.35 267

PWC_ROB	1.18 276	0.70 270	1.06 306	0.60 237	0.71 278	0.70 258	0.98 298	0.83 275	1.55 324	0.76 277	1.40 302	1.00 243	2.46 319	0.57 289	2.17 331	0.99 296	1.15 306	0.90 310	2.37 274	0.95 302	1.63 296	2.05 310	0.44 254	0.98 314	0.81 254	0.80 226	1.24 282	2.15 296

SGM-Forest	0.73 221	0.71 272	0.40 184	1.13 293	0.64 262	0.74 266	0.45 221	0.68 211	0.39 215	0.61 196	0.44 150	1.16 264	1.06 282	0.49 265	0.86 229	0.61 218	0.55 163	0.46 177	0.68 162	0.44 195	0.61 183	0.49 153	0.45 255	0.44 240	0.90 270	0.86 234	1.95 323	1.47 271
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	1.12 273	0.72 273	0.59 248	1.20 300	0.84 291	0.64 248	0.64 262	0.95 287	0.78 278	0.84 297	2.54 325	1.39 275	1.23 291	0.81 312	1.20 282	1.01 298	0.83 278	0.67 274	1.56 242	0.62 262	1.08 271	1.46 288	0.56 288	0.71 286	0.95 279	1.27 299	0.99 246	4.08 331

RGC	0.76 232	0.72 273	0.99 298	0.70 256	0.71 278	0.76 270	0.57 245	0.74 247	0.74 275	0.56 164	0.96 275	0.83 223	0.85 277	0.56 284	0.93 246	0.60 214	0.62 221	0.56 240	0.93 202	0.61 258	0.66 199	0.71 217	0.51 277	0.56 267	0.81 254	1.01 268	0.99 246	1.19 259

NCCL2	0.69 214	0.73 275	0.66 266	0.57 229	0.56 246	0.51 211	0.45 221	0.70 225	0.57 256	0.68 247	0.71 240	0.66 182	0.48 237	0.39 235	0.93 246	0.72 249	0.65 234	0.57 245	0.76 184	0.57 237	0.74 221	0.88 245	0.49 265	0.60 274	0.98 283	0.95 252	0.85 211	1.16 256

GANetREF_RVC	0.77 239	0.74 276	0.68 271	0.76 265	0.65 263	0.69 257	0.60 251	0.99 294	0.73 272	0.93 305	0.52 182	1.33 273	0.72 271	0.44 257	0.85 227	0.57 204	0.67 243	0.63 262	1.13 220	0.61 258	0.77 224	0.63 194	0.59 291	0.71 286	0.89 268	0.90 244	1.15 267	0.99 235
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	2.08 307	0.77 277	0.87 289	0.83 270	1.21 313	0.85 274	1.59 314	1.02 299	1.35 316	0.83 296	1.97 319	1.01 246	7.76 344	0.75 309	2.35 342	1.16 317	0.95 295	0.71 286	4.05 306	0.97 305	1.30 283	1.61 297	0.72 298	0.76 295	1.52 324	1.96 330	1.21 277	16.04 361

XPNet_ROB	0.74 227	0.77 277	0.57 245	0.54 222	0.61 255	0.63 245	0.61 256	0.53 117	0.65 266	0.58 179	0.81 260	2.35 297	0.46 232	0.43 254	0.79 209	0.63 220	0.85 280	0.57 245	0.83 191	0.55 227	0.72 216	1.09 262	0.45 255	0.49 257	0.63 205	0.74 209	1.39 297	0.86 220

FAT-Stereo	1.57 290	0.78 279	1.44 328	1.10 291	1.32 318	1.05 290	0.87 288	1.28 311	0.86 286	1.21 325	5.46 346	3.07 309	1.28 294	0.66 300	1.73 312	1.34 325	0.89 288	0.94 316	1.83 254	1.08 313	2.02 307	3.90 337	0.71 297	0.98 314	0.86 266	1.21 292	1.42 303	3.03 318

UCFNet_RVC	0.56 183	0.78 279	0.45 213	0.59 234	0.55 245	0.52 214	0.39 211	0.58 142	0.40 217	0.59 185	0.60 204	0.82 219	0.45 227	0.32 216	0.70 194	0.42 109	0.50 126	0.50 204	0.67 160	0.45 197	0.56 163	0.47 146	0.38 242	0.41 228	0.77 244	0.71 203	0.65 152	0.86 220

SAMSARA	1.50 286	0.79 281	1.00 302	0.93 283	0.88 293	0.86 277	0.93 293	1.57 327	1.25 311	0.96 310	1.09 285	1.27 268	2.59 320	0.83 313	2.58 347	1.19 321	1.04 301	0.91 313	2.56 282	0.99 308	1.77 304	2.23 314	0.56 288	0.98 314	2.63 337	2.81 342	2.62 340	2.56 309

ccs_rob	1.25 279	0.79 281	0.64 262	0.86 272	0.60 254	0.89 279	0.83 284	0.99 294	0.51 244	0.77 279	6.27 355	5.90 333	1.10 286	0.51 271	1.08 272	1.10 309	0.68 245	0.66 272	1.15 221	0.70 281	1.56 292	1.66 300	0.50 269	0.54 264	0.69 216	0.78 221	0.86 216	1.20 260

CBMV_ROB	1.71 297	0.79 281	0.65 265	1.35 306	1.07 306	1.01 285	0.74 278	1.01 298	0.54 249	0.72 266	0.81 260	9.80 352	5.90 338	0.57 289	1.42 293	0.69 240	0.80 273	0.58 250	5.38 314	1.22 323	0.95 256	0.55 179	0.53 280	0.62 277	1.22 306	1.45 311	2.72 343	2.94 315

pmcnn	1.66 294	0.80 284	0.52 233	1.19 299	1.01 300	1.21 300	0.93 293	0.96 292	0.54 249	0.74 270	2.66 327	3.98 324	5.06 331	0.31 209	1.65 308	1.40 336	1.20 310	0.91 313	3.99 305	0.95 302	4.45 349	1.02 258	0.90 311	0.90 307	1.07 297	1.01 268	2.43 334	3.03 318

S-Stereo	1.54 288	0.81 285	0.83 286	1.15 295	1.16 311	1.29 305	1.56 313	1.02 299	1.09 305	1.25 328	4.20 338	4.10 325	1.10 286	0.66 300	2.16 330	1.63 342	0.90 289	1.05 323	2.20 267	1.10 315	1.26 281	3.12 328	1.31 328	1.17 329	0.84 263	1.18 289	1.21 277	2.18 297

STTRV1_RVC		0.81 285	0.64 262	1.04 289	0.73 280	1.03 287	0.85 285	0.91 285	0.92 293	0.93 305	0.95 274	1.72 290	2.23 312	0.86 316	1.46 297	0.78 261	1.37 314	0.72 287		1.97 346	1.59 294	1.23 274		0.97 312	1.07 297	1.11 283	1.75 318	3.40 324

PS-NSSS	0.60 197	0.81 285	0.44 209	0.89 275	0.54 242	0.71 260	0.63 260	0.64 189	0.38 212	0.64 219	0.41 144	1.52 281	0.47 234	0.41 241	0.59 146	0.42 109	0.52 141	0.45 165	0.94 205	0.42 190	0.44 95	0.29 74	0.36 235	0.34 198	0.63 205	0.69 198	0.70 170	0.80 212

SFCPSM	3.03 325	0.82 288	0.63 260	0.77 266	0.69 271	0.72 261	0.63 260	0.83 275	0.98 301	0.71 263	2.00 320	2.57 298	3.49 325	0.56 284	1.16 280	0.93 283	0.74 263	0.64 266	54.48 372	1.19 322	0.88 242	0.91 248	0.55 286	0.55 266	0.94 277	0.93 250	1.11 264	1.39 268

ADCL	1.27 280	0.82 288	0.64 262	0.60 237	0.53 238	0.73 262	0.91 291	0.75 251	2.78 348	0.68 247	1.01 280	0.86 230	0.50 239	0.50 269	1.27 285	0.64 226	0.66 237	0.57 245	1.20 227	0.60 249	0.98 261	0.88 245	0.50 269	0.47 250	1.60 326	1.50 317	0.88 220	11.30 356

GwcNet-ADL	0.97 265	0.83 290	0.81 283	0.91 280	0.68 269	0.70 258	0.53 234	0.77 260	0.50 242	0.72 266	5.46 346	1.20 267	0.65 266	0.46 261	0.81 214	0.95 284	0.72 261	0.56 240	1.26 229	0.71 282	0.67 203	0.78 233	0.59 291	0.56 267	0.79 249	0.98 261	0.85 211	1.75 286

TRStereo	0.75 228	0.83 290	1.19 313	0.56 226	0.34 173	1.42 309	0.48 226	0.68 211	0.28 130	0.65 224	0.46 157	1.10 257	0.27 123	0.22 122	0.70 194	0.85 270	0.57 178	0.48 190	1.85 257	0.50 210	0.73 219	0.87 244	0.18 116	0.27 146	0.78 246	1.22 293	1.78 319	1.09 245

DPSNet	2.61 314	0.83 290	0.77 280	1.21 301	1.24 314	1.34 307	0.93 293	1.08 305	1.49 322	0.78 283	0.86 266	6.91 339	3.85 326	0.58 292	4.58 355	2.54 352	1.43 318	1.24 334	14.95 350	1.34 328	4.83 353	8.01 358	1.75 332	1.40 337	1.47 321	1.95 329	1.60 313	1.66 283

CSAN	0.93 257	0.83 290	0.75 277	0.86 272	0.82 289	0.73 262	0.61 256	0.97 293	0.94 298	0.94 309	0.73 250	1.96 292	1.56 302	0.49 265	0.98 258	0.63 220	0.74 263	0.66 272	1.09 214	0.71 282	0.78 225	0.63 194	0.53 280	0.76 295	0.98 283	1.49 316	1.21 277	1.63 280

NOSS_ROB	0.76 232	0.84 294	0.50 227	0.72 259	0.61 255	0.75 267	0.52 233	0.80 266	0.54 249	0.70 260	0.62 216	0.62 176	0.86 278	0.62 295	1.14 278	1.10 309	0.78 268	0.69 283	0.73 174	0.60 249	0.88 242	0.67 209	0.50 269	0.71 286	0.86 266	0.95 252	1.38 296	0.85 218

CBMV	1.15 275	0.84 294	0.60 253	0.85 271	0.76 287	0.73 262	0.48 226	0.87 280	0.80 280	0.81 291	0.61 211	2.86 304	0.81 275	0.52 275	1.31 288	1.17 318	0.91 290	0.74 292	2.40 277	0.66 271	1.57 293	0.76 227	0.48 263	1.06 319	0.99 286	1.09 280	2.25 327	4.25 333
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 291	0.86 296	0.90 292	0.98 286	0.69 271	0.85 274	0.56 242	0.89 284	0.48 240	0.82 294	0.79 255	0.97 241	0.36 198	0.69 304	11.97 364	5.83 360	0.70 253	0.67 274	0.70 169	0.62 262	1.05 267	5.90 352	0.50 269	0.62 277	0.82 257	1.01 268	2.01 325	1.06 243

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 281	0.90 297	0.63 260	1.27 303	0.90 294	1.21 300	2.21 322	1.27 309	1.18 309	1.00 313	0.91 270	1.80 291	1.16 289	1.07 324	1.48 298	0.77 258	0.70 253	0.58 250	2.75 290	0.67 275	1.39 288	2.93 325	0.85 310	0.73 290	1.47 321	1.68 322	1.33 291	2.96 316

XQC	1.03 269	0.90 297	0.71 273	0.91 280	0.92 295	0.92 281	0.86 287	1.06 304	0.90 292	0.84 297	1.11 290	1.03 248	1.30 297	0.71 306	2.04 323	0.95 284	0.87 282	0.67 274	1.64 248	0.78 287	1.00 262	1.67 301	0.62 294	0.73 290	1.09 299	1.47 312	1.26 284	0.97 232

ETE_ROB	0.87 251	0.90 297	0.58 247	0.67 252	0.69 271	0.85 274	0.60 251	0.66 201	0.89 291	0.64 219	1.09 285	2.63 301	0.54 248	0.54 279	1.00 262	0.72 249	0.91 290	0.63 262	0.99 210	0.66 271	0.88 242	1.08 261	0.50 269	0.59 272	0.78 246	0.92 247	1.48 307	1.17 257

SANet	1.61 292	0.91 300	1.10 311	1.04 289	1.05 304	1.25 303	0.77 279	1.76 336	1.81 329	0.77 279	1.24 291	6.63 337	5.08 332	0.83 313	1.56 302	0.77 258	1.24 312	0.90 310	1.58 243	0.82 294	1.05 267	1.00 256	0.90 311	1.27 332	1.32 315	1.93 327	1.88 321	3.10 320

ADCMid	1.56 289	0.92 301	0.99 298	0.70 256	0.86 292	1.05 290	1.37 311	1.29 312	1.77 328	0.75 274	1.75 314	1.27 268	1.48 299	0.69 304	2.18 332	1.07 305	0.98 298	0.79 303	2.74 289	0.80 289	1.31 284	1.74 304	1.06 318	0.70 285	1.01 292	1.53 318	1.02 253	10.33 354

DGSMNet	2.66 317	0.96 302	1.36 327	1.03 288	0.99 299	1.12 295	1.05 300	1.36 317	0.94 298	2.15 356	13.54 367	1.71 289	1.85 307	0.93 320	2.50 346	3.85 357	5.34 350	1.61 349	5.07 311	1.68 342	7.04 358	8.02 359	0.96 317	1.19 330	1.01 292	1.33 306	1.40 301	1.88 287

FC-DCNN	0.88 252	0.96 302	1.23 317	1.36 308	0.93 296	1.26 304	0.82 282	0.91 285	0.78 278	0.87 301	0.63 219	1.08 254	0.42 216	0.56 284	0.88 237	0.69 240	0.81 276	0.68 280	0.81 190	0.59 244	0.78 225	0.59 181	0.50 269	0.77 298	1.11 300	0.99 263	1.21 277	1.57 276

LALA_ROB	0.86 250	0.97 304	0.67 269	0.63 244	0.69 271	0.83 273	0.67 270	0.70 225	0.80 280	0.68 247	1.10 287	2.61 300	0.58 258	0.51 271	1.11 275	0.67 236	0.86 281	0.72 287	0.89 198	0.67 275	0.80 228	1.00 256	0.49 265	0.59 272	0.73 230	0.92 247	1.16 270	1.10 249

FC-DCNN v2	0.94 258	0.98 305	1.28 323	1.47 312	0.95 298	1.33 306	0.82 282	1.05 301	0.80 280	0.87 301	0.66 228	1.11 259	0.67 268	0.56 284	0.91 241	0.69 240	0.81 276	0.68 280	0.83 191	0.59 244	0.78 225	0.59 181	0.50 269	0.78 300	1.25 312	1.09 280	1.35 293	1.89 288

AMNet	1.02 268	0.98 305	0.95 294	0.98 286	1.01 300	1.03 287	0.96 297	0.87 280	0.93 295	0.97 311	1.02 281	1.10 257	0.74 272	1.06 323	0.99 261	1.09 308	1.17 307	1.04 322	1.08 213	1.05 312	1.13 274	1.04 259	0.82 307	0.98 314	1.01 292	1.07 278	1.20 276	1.27 264

G-Net	1.86 300	1.00 307	1.28 323	0.89 275	0.93 296	1.10 293	0.77 279	1.63 329	2.07 335	0.99 312	2.89 328	7.30 343	1.67 306	0.55 282	1.45 294	1.75 345	1.04 301	0.93 315	2.87 291	2.72 356	1.89 306	1.47 289	0.80 305	1.02 318	1.06 296	1.71 323	2.82 344	5.60 340

ACV-stereo	8.39 355	1.01 308	0.97 296	1.29 304	0.73 280	1.48 311	0.95 296	0.88 283	1.10 306	1.07 316	1.33 299	1.06 253	23.12 358	0.52 275	4.00 353	3.78 355	1.05 303	0.79 303	168.94 376	1.91 345	3.64 341	1.44 285	0.72 298	0.74 293	0.74 232	0.90 244	1.43 304	1.03 239

PVD	1.47 285	1.04 309	1.44 328	1.10 291	1.09 309	1.19 298	1.07 301	1.91 340	2.05 334	0.79 286	1.49 305	1.54 282	1.91 309	0.89 318	2.26 337	1.35 328	1.39 315	1.09 327	2.41 278	1.14 318	1.51 291	1.98 309	0.79 303	1.08 322	1.49 323	1.82 325	1.67 314	2.10 294

MFN_U_SF_RVC	1.68 296	1.06 310	0.88 290	1.25 302	1.01 300	1.53 312	2.07 320	1.38 319	1.17 308	1.51 341	2.95 329	2.00 294	1.57 303	2.05 333	2.38 343	0.98 292	0.87 282	0.82 306	6.78 325	1.11 317	2.21 311	2.38 318	0.65 295	1.11 324	1.23 307	1.33 306	1.28 287	1.69 285

ADCS	1.88 301	1.06 310	0.98 297	0.93 283	1.10 310	1.09 292	1.14 302	1.27 309	2.49 342	0.89 303	1.36 300	1.51 279	2.92 324	0.86 316	3.30 350	2.26 351	1.46 319	1.26 336	3.10 298	1.29 327	2.48 316	2.88 323	0.80 305	1.10 323	1.33 317	4.48 357	1.41 302	6.08 343

AnyNet_C01	2.06 305	1.08 312	1.06 306	1.14 294	1.08 307	1.01 285	2.69 327	1.69 334	2.66 345	1.21 325	1.67 311	2.90 306	2.60 321	0.95 321	3.65 351	4.02 358	2.09 333	2.21 358	3.08 297	1.56 337	3.30 336	2.89 324	1.26 321	1.15 327	1.80 329	1.43 310	1.51 308	3.90 329

LSM0	8.30 354	1.08 312	0.95 294	1.66 316	1.42 321	1.59 314	1.96 318	2.27 344	2.36 338	1.66 348	3.94 336	4.10 325	6.30 342	0.63 297	62.38 377	74.74 377	1.69 324	1.06 324	12.18 344	2.23 349	4.96 354	9.29 362	0.92 313	1.29 333	1.95 333	2.97 345	3.66 353	14.83 360

edge stereo	1.82 299	1.16 314	2.22 341	1.46 311	1.28 315	1.58 313	1.38 312	1.67 333	1.30 313	1.20 324	3.42 333	4.33 327	2.26 315	0.80 311	1.41 292	1.46 338	1.05 303	0.83 309	5.42 315	0.97 305	1.34 286	3.76 334	0.95 316	0.88 306	1.26 313	1.20 290	1.70 316	2.91 314

MADNet+	1.96 304	1.18 315	1.26 321	1.45 310	1.28 315	1.10 293	2.21 322	1.88 338	1.41 319	1.33 333	1.32 297	2.29 296	2.23 312	1.25 328	4.58 355	1.87 348	2.55 341	1.13 331	2.73 288	1.63 340	3.69 342	3.33 331	1.26 321	2.09 356	1.93 331	1.47 312	1.59 311	2.77 312

CC-Net-ROB	0.96 263	1.18 315	0.70 272	1.56 313	1.06 305	1.63 315	1.20 307	0.79 264	0.61 261	0.81 291	0.56 195	3.07 309	0.57 256	0.85 315	0.68 187	0.44 122	0.71 259	0.63 262	1.40 235	0.57 237	0.58 177	0.43 126	1.91 333	0.46 247	0.83 259	0.83 232	0.77 187	1.20 260

MFMNet_re	1.51 287	1.18 315	1.12 312	1.29 304	1.16 311	1.63 315	1.32 310	1.30 314	1.63 325	1.14 321	1.38 301	2.64 302	1.63 305	0.90 319	2.27 338	1.35 328	1.58 320	1.32 342	3.69 302	1.24 325	2.10 308	1.26 277	1.16 319	1.24 331	1.11 300	1.02 272	1.59 311	1.60 278

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 295	1.25 318	1.05 304	1.56 313	1.08 307	1.20 299	3.18 334	1.50 323	2.10 336	1.30 332	0.98 277	1.50 278	1.04 281	1.66 331	1.71 309	1.18 319	0.84 279	1.01 319	6.24 322	1.15 321	1.43 289	3.23 330	1.19 320	1.14 326	1.52 324	1.29 301	1.09 260	2.78 313

SPS-STEREO	1.93 303	1.27 319	1.21 315	1.60 315	1.34 319	1.44 310	1.17 305	1.66 330	1.36 318	1.38 335	3.67 335	3.02 308	1.29 295	1.05 322	1.85 318	1.83 347	1.58 320	1.37 344	8.86 334	1.34 328	3.07 330	1.47 289	1.27 325	1.37 334	1.42 320	1.28 300	2.02 326	1.89 288
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 333	1.38 320	1.26 321	1.80 318	1.47 323	1.93 319	1.71 316	1.47 322	1.33 314	1.34 334	6.67 358	9.59 351	12.99 352	1.20 326	1.73 312	1.47 339	1.42 317	1.24 334	11.11 342	1.37 330	3.07 330	2.13 312	1.27 325	1.42 340	1.69 327	1.26 298	2.90 345	26.50 367

FBW_ROB	1.34 282	1.42 321	1.08 309	2.01 319	1.42 321	1.37 308	1.63 315	0.99 294	0.70 270	0.72 266	1.02 281	2.05 295	0.91 280	1.47 330	1.24 284	0.60 214	0.88 286	0.65 270	6.08 321	0.59 244	1.06 269	0.81 238	1.48 330	1.12 325	0.99 286	1.20 290	0.99 246	1.66 283

SGM_RVC	2.81 321	1.46 322	0.85 287	1.76 317	1.28 315	1.68 317	1.19 306	1.56 326	1.14 307	0.82 294	1.70 312	7.09 340	2.67 323	0.42 251	0.92 244	0.57 204	0.75 265	0.57 245	11.20 343	0.66 271	0.94 253	0.46 141	0.51 277	0.84 304	1.97 334	1.64 321	5.04 358	26.13 366
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 332	1.54 323	1.05 304	2.64 321	1.72 325	2.05 320	1.15 304	2.40 346	1.41 319	0.90 304	6.48 356	9.56 350	7.42 343	0.49 265	11.75 362	1.94 349	0.87 282	0.74 292	8.79 332	0.80 289	8.36 359	8.07 360	0.73 300	1.07 320	3.39 347	2.15 335	5.22 359	4.99 336
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	17.44 362	1.82 324	6.12 365	9.40 352	53.85 378	8.01 361	46.26 373	11.27 369	28.12 370	1.80 352	7.03 359	38.62 368	49.53 371	0.34 221	1.76 315	0.55 197	0.78 268	0.59 255	36.68 364	6.72 363	2.92 325	0.85 241	29.06 373	12.10 371	26.35 368	25.49 371	27.84 372	37.03 373

WAO-7	2.72 320	1.83 325	2.89 352	7.39 351	1.73 326	1.76 318	1.82 317	2.07 341	2.65 344	2.21 357	5.39 345	4.58 329	5.72 337	1.23 327	2.07 327	1.27 324	1.69 324	1.22 333	7.70 328	1.51 332	1.64 297	3.07 327	0.84 308	1.65 347	1.83 330	2.48 339	1.97 324	3.27 322

ELAS_RVC	3.22 327	2.01 326	1.85 336	2.66 322	2.07 328	5.08 351	2.06 319	2.41 347	1.89 331	1.74 351	4.78 340	8.00 344	8.02 345	0.74 308	2.38 343	0.81 266	1.75 326	1.14 332	3.97 304	1.27 326	4.64 352	7.61 356	1.26 321	1.74 350	6.58 359	3.21 348	3.39 348	3.80 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 284	2.18 327	0.79 281	2.67 323	2.43 334	2.57 322	2.52 325	0.80 266	0.84 285	0.63 212	0.94 272	1.57 284	0.45 227	2.65 339	0.94 250	0.78 261	1.99 331	0.75 294	2.31 270	0.91 301	1.16 275	0.97 252	2.71 337	0.56 267	0.72 225	0.71 203	0.97 242	0.85 218

ELAS	3.38 331	2.19 328	1.79 334	2.99 328	2.37 332	3.32 328	2.09 321	2.60 350	2.85 349	1.28 330	4.85 342	8.61 346	8.02 345	0.76 310	2.90 348	0.81 266	1.80 327	1.10 328	4.19 308	1.10 315	4.53 350	7.86 357	1.26 321	1.63 345	7.08 360	4.79 358	3.66 353	4.87 335
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 283	2.24 329	0.81 283	2.58 320	2.45 335	2.48 321	2.57 326	0.76 255	0.86 286	0.77 279	1.08 284	1.51 279	0.56 252	2.59 335	1.06 269	0.69 240	1.89 329	0.80 305	2.31 270	0.97 305	1.24 280	0.98 253	1.43 329	0.62 277	0.74 232	0.81 228	0.95 235	0.81 214

WAO-6	2.71 318	2.26 330	1.57 331	3.00 329	2.25 330	3.01 325	3.02 332	1.77 337	2.35 337	1.52 343	1.62 309	3.94 323	5.12 333	2.64 338	2.22 334	1.38 333	2.65 342	1.36 343	4.86 310	1.54 336	2.76 322	4.79 343	2.70 336	1.73 349	2.71 339	2.59 340	2.68 342	5.02 337

MDST_ROB	3.33 330	2.32 331	0.75 277	3.90 341	1.47 323	2.61 323	1.00 299	1.12 308	0.72 271	0.78 283	0.67 235	1.54 282	25.37 360	0.34 221	2.11 329	0.53 187	0.65 234	0.48 190	3.69 302	0.58 240	0.88 242	0.59 181	0.58 290	0.68 284	7.85 362	3.03 346	17.15 367	8.63 352

STStereo	5.29 340	2.47 332	5.20 362	5.20 347	2.80 343	4.72 348	3.42 336	6.23 364	6.52 358	1.51 341	7.61 360	9.53 349	14.86 355	0.63 297	4.09 354	0.64 226	0.87 282	0.62 261	36.67 363	1.02 309	1.23 279	1.05 260	0.78 302	1.63 345	3.46 348	2.43 338	3.53 349	14.15 359

MANE	7.31 348	2.64 333	4.48 361	3.30 335	3.10 350	3.94 342	2.83 330	5.37 363	6.88 359	1.11 317	5.64 348	8.81 347	11.02 348	0.67 302	3.83 352	3.83 356	1.32 313	18.03 368	8.61 330	0.84 295	4.22 345	1.16 269	0.74 301	1.79 354	13.65 366	18.61 367	22.89 369	38.18 374

IMH-64-1	2.92 323	2.70 334	2.36 344	3.23 332	2.71 340	3.70 336	4.05 345	1.66 330	2.48 340	1.13 318	1.26 293	3.60 317	6.29 340	3.59 348	2.28 339	1.15 315	2.20 335	1.31 339	6.02 319	1.52 334	3.03 328	5.48 346	4.83 351	1.40 337	2.83 341	2.02 331	2.34 330	3.64 325

IMH-64	2.92 323	2.70 334	2.36 344	3.23 332	2.71 340	3.70 336	4.05 345	1.66 330	2.48 340	1.13 318	1.26 293	3.60 317	6.29 340	3.59 348	2.28 339	1.15 315	2.20 335	1.31 339	6.02 319	1.52 334	3.03 328	5.48 346	4.83 351	1.40 337	2.83 341	2.02 331	2.34 330	3.64 325

SQANet	1.90 302	2.70 334	1.03 303	3.09 330	2.17 329	3.29 327	2.70 328	0.95 287	0.65 266	1.00 313	0.71 240	2.69 303	1.10 286	2.30 334	0.78 205	0.55 197	1.02 300	0.72 287	9.92 338	0.68 277	2.11 309	1.25 275	3.28 338	0.58 271	0.98 283	1.31 303	1.33 291	2.34 301

ACVNet-4b	2.35 312	2.75 337	1.60 332	3.13 331	2.29 331	3.52 331	3.67 341	1.35 316	1.35 316	1.27 329	0.72 245	3.26 313	2.62 322	3.04 345	0.98 258	0.78 261	2.13 334	1.02 320	9.04 335	1.23 324	2.74 320	3.39 333	4.08 341	0.92 308	1.24 310	1.29 301	1.46 306	2.48 307

IMH	3.24 328	2.76 338	2.37 346	3.26 334	2.74 342	3.73 339	4.10 347	1.72 335	2.58 343	1.17 323	1.24 291	3.92 321	10.58 347	6.80 363	1.57 304	1.11 311	2.25 337	1.30 338	6.28 323	1.56 337	2.97 327	4.14 338	4.90 354	1.45 341	3.01 345	2.36 337	2.47 336	5.19 339

MonStereo1	2.61 314	2.91 339	1.70 333	3.94 342	3.77 355	3.57 333	3.72 343	1.55 325	1.64 326	1.43 337	1.63 310	4.85 330	5.63 336	2.99 344	1.35 290	0.90 276	1.99 331	1.31 339	5.93 317	1.75 344	2.96 326	1.93 308	4.83 351	0.93 311	1.31 314	1.08 279	2.49 337	2.38 303

RainbowNet	2.32 308	2.93 340	1.87 337	3.34 336	2.57 338	3.50 329	3.49 338	1.29 312	0.92 293	1.53 344	0.89 268	3.18 311	2.31 316	2.94 342	1.30 287	0.90 276	1.61 323	1.00 318	5.61 316	1.51 332	2.82 323	4.18 339	4.25 343	0.97 312	1.32 315	1.58 319	1.71 317	3.00 317

ACVNet_2	3.17 326	2.98 341	2.25 342	4.72 346	2.88 345	3.50 329	3.48 337	1.58 328	1.33 314	1.29 331	1.10 287	3.22 312	2.45 318	2.67 340	1.29 286	0.86 272	7.26 354	1.02 320	22.14 354	1.37 330	3.22 333	1.25 275	4.24 342	1.37 334	1.93 331	1.92 326	1.83 320	2.36 302

LVE	4.33 338	3.03 342	2.00 339	27.23 367	3.06 349	3.83 341	12.07 365	1.53 324	1.64 326	1.85 353	1.48 304	3.30 314	3.91 327	3.06 346	1.45 294	1.05 303	1.95 330	1.38 345	15.68 351	1.62 339	3.25 335	5.86 349	4.42 346	1.76 351	2.87 343	2.06 333	2.34 330	3.25 321

PWCK	5.04 339	3.03 342	2.21 340	3.61 339	2.60 339	4.41 347	5.09 348	2.45 348	2.76 347	3.31 362	4.34 339	10.15 355	5.13 334	1.74 332	1.99 321	1.38 333	2.41 339	1.45 346	51.59 371	2.35 351	3.70 343	2.69 322	2.65 335	1.78 353	2.97 344	3.21 348	2.43 334	4.77 334

otaku	2.33 311	3.05 344	1.19 313	3.36 337	2.37 332	3.56 332	3.08 333	1.05 301	0.98 301	1.13 318	0.80 259	2.88 305	1.62 304	2.59 335	0.95 252	0.64 226	1.23 311	0.75 294	13.16 346	1.09 314	2.47 315	2.63 320	4.75 348	0.75 294	1.13 302	1.38 309	1.69 315	2.52 308

ktn	8.45 356	3.18 345	2.84 351	6.37 350	3.26 351	4.31 346	10.28 363	2.15 342	10.13 363	2.27 359	1.83 317	42.17 370	55.84 372	3.93 350	2.34 341	2.09 350	9.85 357	2.17 356	33.98 361	2.24 350	3.24 334	3.03 326	4.78 349	2.25 359	2.59 336	2.81 342	3.18 347	5.04 338

DispFullNet	4.17 335	3.20 346	4.34 360	2.72 324	2.46 336	2.92 324	2.70 328	2.79 355	1.90 332	4.51 366	6.62 357	8.91 348	4.83 329	2.59 335	2.00 322	8.18 363	3.24 346	1.98 352	24.96 356	2.93 358	3.99 344	3.36 332	1.71 331	1.15 327	1.36 318	1.32 305	2.36 333	3.65 327

Dean	2.84 322	3.23 347	1.81 335	6.04 349	3.38 354	3.63 335	3.67 341	1.88 338	1.97 333	1.47 338	1.30 295	3.69 319	4.10 328	2.97 343	1.45 294	0.97 289	2.41 339	1.29 337	5.94 318	1.74 343	3.20 332	4.23 340	4.79 350	1.55 342	2.65 338	2.27 336	2.56 338	2.64 310

ACVNet_1	2.47 313	3.23 347	2.35 343	4.40 345	2.93 348	3.77 340	3.96 344	1.34 315	1.18 309	1.21 325	1.02 281	3.31 315	2.07 310	3.09 347	1.31 288	0.70 246	2.26 338	1.10 328	9.52 336	1.14 318	3.45 338	1.18 272	4.50 347	1.07 320	1.39 319	1.75 324	1.36 295	2.10 294

WAO-8	4.25 336	3.34 349	2.80 349	10.32 355	2.92 346	4.17 344	5.89 350	2.66 353	4.45 355	1.69 349	3.41 331	5.94 334	11.31 349	5.29 358	1.71 309	1.34 325	2.69 343	1.51 347	10.78 339	2.48 353	2.63 317	4.50 341	3.44 339	1.58 343	5.12 355	3.31 350	3.60 350	5.76 341

Venus	4.25 336	3.34 349	2.80 349	10.32 355	2.92 346	4.17 344	5.89 350	2.66 353	4.45 355	1.69 349	3.41 331	5.94 334	11.31 349	5.29 358	1.71 309	1.34 325	2.69 343	1.51 347	10.78 339	2.48 353	2.63 317	4.50 341	3.44 339	1.58 343	5.12 355	3.31 350	3.60 350	5.76 341

PSMNet_ROB	2.71 318	3.39 351	1.92 338	2.87 327	2.04 327	4.01 343	3.50 339	1.46 321	1.41 319	1.59 346	3.34 330	3.52 316	4.97 330	4.50 354	1.61 305	0.95 284	1.87 328	1.06 324	8.62 331	1.63 340	2.32 314	1.51 293	5.43 358	1.37 334	1.98 335	1.94 328	1.91 322	2.39 304

Ntro	2.32 308	3.40 352	1.53 330	3.55 338	2.52 337	3.71 338	3.36 335	1.11 307	1.05 303	1.16 322	0.90 269	2.93 307	1.24 292	2.72 341	1.00 262	0.64 226	1.40 316	0.82 306	10.96 341	1.14 318	2.72 319	3.19 329	4.26 344	0.73 290	1.24 310	1.59 320	1.56 310	2.31 300

MADNet++	5.64 342	3.51 353	3.77 359	2.84 326	4.62 358	3.02 326	3.65 340	4.36 358	5.03 357	4.18 365	5.07 344	6.45 336	5.92 339	6.18 362	7.04 358	6.82 361	4.71 349	4.00 362	8.03 329	5.83 362	9.92 363	16.38 367	2.32 334	4.34 365	3.95 353	11.38 364	4.93 357	4.01 330

JetBlue	6.09 346	3.85 354	3.31 357	5.99 348	4.13 357	6.22 357	7.94 355	3.42 356	2.89 350	1.47 338	1.46 303	8.10 345	1.90 308	5.39 360	11.86 363	3.22 354	3.30 347	2.99 359	5.32 313	2.40 352	9.74 362	10.03 365	4.93 355	2.18 358	7.39 361	17.16 366	3.72 355	24.15 364

KSHMR	8.16 352	4.16 355	2.96 353	25.39 366	3.92 356	5.08 351	5.53 349	2.62 351	2.40 339	2.23 358	2.26 322	4.37 328	77.17 376	5.23 357	2.24 335	1.71 343	2.79 345	1.98 352	31.04 360	2.02 347	4.59 351	5.35 344	7.54 365	1.89 355	3.30 346	2.91 344	3.01 346	6.51 346

SGM-ForestM	2.61 314	4.20 356	0.93 293	2.78 325	1.37 320	3.57 333	2.93 331	2.59 349	1.51 323	0.70 260	1.32 297	7.25 341	5.36 335	0.47 262	0.89 238	0.53 187	0.79 272	0.54 230	7.58 327	0.60 249	0.82 231	0.47 146	0.51 277	0.80 301	4.97 354	3.66 353	7.05 362	6.30 344

TorneroNet	8.11 351	4.28 357	2.58 348	27.50 368	3.31 353	5.00 350	6.00 352	2.62 351	10.13 363	1.49 340	2.57 326	11.07 357	68.61 375	4.25 352	1.77 316	1.18 319	5.78 351	1.62 350	23.67 355	2.83 357	4.30 346	5.47 345	5.37 357	1.65 347	3.72 350	3.14 347	2.59 339	6.36 345

TorneroNet-64	6.02 345	4.60 358	2.53 347	15.58 362	3.29 352	4.87 349	7.75 354	2.23 343	10.02 361	1.42 336	1.31 296	7.26 342	29.23 365	4.36 353	2.09 328	1.21 322	8.22 355	1.70 351	17.35 353	2.62 355	4.31 347	5.68 348	5.20 356	1.76 351	3.58 349	3.76 354	2.29 328	8.34 351

UNDER WATER	7.55 349	4.74 359	3.06 354	10.46 358	5.92 362	6.35 358	8.05 356	4.32 357	3.69 354	1.97 354	2.14 321	10.53 356	62.60 374	4.83 355	2.25 336	1.59 341	12.22 364	2.08 354	9.67 337	3.97 359	5.27 355	6.65 353	8.86 368	2.65 362	3.82 351	5.62 359	3.62 352	7.03 348

UNDER WATER-64	6.11 347	5.20 360	3.13 355	12.20 359	5.77 361	6.55 359	8.53 359	4.74 362	3.45 353	2.30 360	2.36 323	12.04 358	12.47 351	5.08 356	3.02 349	1.81 346	12.11 363	2.17 356	8.81 333	4.17 361	5.75 356	7.27 355	8.74 367	2.61 361	3.86 352	8.63 361	4.32 356	7.86 350

JetRed	7.85 350	5.29 361	6.07 364	3.75 340	5.00 359	6.95 360	10.20 362	4.64 361	3.42 352	2.92 361	2.39 324	6.71 338	2.25 314	7.15 364	10.26 360	7.34 362	8.59 356	7.11 363	4.82 309	4.08 360	10.76 366	9.27 361	7.85 366	3.34 363	10.96 363	24.25 370	11.90 364	24.57 365

notaker	5.52 341	5.55 362	3.76 358	13.97 361	5.34 360	5.44 355	7.16 353	2.36 345	2.68 346	2.06 355	1.80 316	12.90 359	23.86 359	3.98 351	2.04 323	1.73 344	3.45 348	2.12 355	17.08 352	2.15 348	6.10 357	5.87 350	6.15 362	2.12 357	1.79 328	2.08 334	2.31 329	3.29 323

DGTPSM_ROB	12.12 359	5.96 363	17.45 369	4.20 343	7.86 363	5.15 353	8.18 357	4.56 359	11.64 365	4.52 367	8.72 362	5.01 331	17.08 356	12.98 367	14.91 366	14.58 367	6.85 352	15.76 366	12.78 345	12.05 367	9.07 360	21.74 368	5.67 359	11.54 369	11.84 364	31.02 373	12.98 365	33.06 370

DPSMNet_ROB	12.40 360	5.97 364	17.46 370	4.21 344	7.87 364	5.15 353	8.18 357	4.56 359	11.65 366	4.54 368	8.87 363	5.17 332	22.69 357	13.00 368	14.98 367	14.62 368	6.90 353	15.82 367	14.07 349	12.05 367	9.09 361	21.75 369	5.68 360	11.54 369	11.87 365	31.03 374	12.99 366	33.06 370

HanzoNet	19.12 367	15.23 365	6.99 366	35.06 371	14.35 369	40.77 370	42.46 372	17.81 371	22.51 369	3.55 363	8.29 361	41.30 369	56.30 373	43.04 376	5.72 357	4.37 359	37.83 374	3.30 360	49.59 370	8.93 366	10.30 365	6.85 354	14.15 372	3.46 364	5.94 358	5.80 360	5.29 360	7.13 349

DPSM_ROB	18.32 364	16.26 366	21.94 371	9.42 353	8.75 365	13.61 362	9.11 360	10.90 367	15.09 367	8.45 369	8.95 364	10.12 353	13.19 353	16.42 369	19.79 369	19.11 369	18.35 367	20.45 369	13.82 347	14.88 369	26.56 370	27.45 370	6.49 363	14.39 372	31.57 373	38.83 375	36.85 374	43.86 375

DPSM	18.32 364	16.26 366	21.94 371	9.42 353	8.75 365	13.61 362	9.11 360	10.90 367	15.09 367	8.45 369	8.95 364	10.12 353	13.19 353	16.42 369	19.79 369	19.11 369	18.35 367	20.45 369	13.82 347	14.88 369	26.56 370	27.45 370	6.49 363	14.39 372	31.57 373	38.83 375	36.85 374	43.86 375

PML	30.82 370	20.91 368	7.15 367	29.65 369	20.81 373	29.11 368	10.50 364	10.87 366	88.32 378	20.03 374	154.19 378	98.60 376	119.55 377	10.53 366	9.19 359	8.69 364	16.72 366	7.27 364	34.57 362	7.35 365	12.77 367	10.86 366	5.72 361	6.17 366	33.11 375	12.83 365	34.30 373	12.33 357

LRCNet_RVC	21.34 368	28.92 369	11.37 368	31.78 370	29.09 374	34.25 369	27.43 369	21.71 374	10.07 362	29.63 375	30.60 371	32.06 365	25.81 361	33.87 374	11.15 361	2.97 353	25.27 370	21.35 371	44.05 368	20.83 371	14.27 368	5.87 350	36.69 374	27.43 374	2.76 340	1.47 312	8.68 363	6.79 347

DPSimNet_ROB	18.93 366	32.01 370	5.97 363	12.40 360	11.35 368	6.13 356	28.07 370	15.03 370	35.64 374	3.96 364	78.33 377	18.15 361	35.00 366	5.44 361	12.19 365	10.36 365	13.57 365	3.64 361	87.52 374	6.87 364	14.36 369	9.97 363	4.40 345	7.14 367	5.17 357	9.85 362	5.93 361	32.56 369

FlowAnything	36.80 372	32.68 371	44.29 378	18.93 365	17.69 372	27.11 365	18.38 368	21.83 375	30.48 373	17.53 372	18.21 369	20.29 363	26.54 363	33.31 373	37.97 372	37.86 373	36.82 372	40.93 373	27.35 357	30.03 374	53.34 376	55.72 377	12.99 370	29.50 377	63.36 376	78.25 379	73.99 379	88.17 379

fast-reg	43.29 375	32.71 372	44.22 377	18.25 363	17.13 370	27.54 367	18.28 367	21.56 372	30.10 371	17.75 373	25.35 370	20.57 364	27.48 364	32.87 371	35.47 371	36.04 371	36.53 371	40.33 372	202.92 377	29.77 372	52.97 375	55.53 375	13.28 371	29.25 376	63.58 378	78.09 378	73.47 377	87.68 377

CasAABBNet	36.73 371	32.73 373	44.18 376	18.81 364	17.45 371	27.29 366	18.12 366	21.69 373	30.40 372	17.52 371	18.08 368	20.27 362	26.53 362	32.96 372	38.28 373	37.42 372	36.82 372	41.12 374	27.47 358	29.86 373	53.56 377	55.70 376	12.93 369	28.91 375	63.44 377	78.07 377	73.93 378	88.05 378

BEATNet-Init1	22.01 369	36.32 374	3.23 356	54.74 375	11.23 367	52.95 376	28.72 371	9.47 365	8.51 360	1.57 345	10.45 366	33.05 366	48.98 370	0.71 306	16.97 368	11.50 366	1.60 322	1.11 330	77.80 373	35.27 375	9.94 364	9.98 364	1.27 325	2.30 360	27.41 369	11.09 363	52.85 376	35.36 372

HaxPig	41.43 373	43.85 375	40.81 373	44.90 372	47.49 376	44.66 372	46.30 374	46.31 376	45.63 376	49.00 376	49.30 373	47.24 371	43.73 368	42.64 375	40.44 375	39.13 375	48.37 375	51.07 375	43.33 366	42.25 376	42.88 372	36.52 372	50.75 376	43.02 379	27.54 370	19.97 368	20.68 368	20.75 363

AVERAGE_ROB	41.98 374	44.82 376	42.27 374	45.98 373	46.88 375	45.60 373	46.56 375	47.04 377	43.89 375	49.19 377	49.91 374	47.25 372	43.00 367	49.19 377	40.14 374	38.38 374	49.01 376	51.31 376	43.98 367	42.43 377	43.31 373	38.64 373	49.42 375	42.83 378	28.65 371	20.44 369	23.41 370	19.88 362

MEDIAN_ROB	44.95 376	47.36 377	44.12 375	48.52 374	49.78 377	48.21 374	49.25 376	49.72 378	46.35 377	52.53 378	53.59 375	50.59 373	45.49 369	49.36 378	43.27 376	41.36 376	51.85 377	54.40 377	47.03 369	45.93 378	45.78 374	40.06 374	52.67 377	45.67 380	31.00 372	26.54 372	25.33 371	27.95 368

DLNR_Zeroshot_test	17.86 363	67.45 378	1.21 315	81.91 377	0.35 177	0.45 190	74.74 377	0.76 255	0.27 122	0.69 255	0.60 204	1.16 264	0.29 133	8.20 365	84.48 378	102.07 378	23.88 369	15.14 365	7.31 326	0.50 210	4.38 348	2.51 319	0.18 116	0.43 234	0.76 243	0.86 234	0.80 194	0.80 212

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

ASD4																								8.34 368

Low-res two-view benchmark