Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 15	0.12 27	0.11 11	0.14 28	0.16 19	0.07 7	0.06 11	0.15 2	0.17 4	0.15 2	0.13 5	0.16 5	0.11 3	0.17 11	0.13 6	0.06 4	0.08 8	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 7	0.07 3	0.06 16	0.11 3	0.09 10	0.16 38	0.09 12	0.17 26	0.06 1	0.05 4	0.16 4	0.18 11	0.22 25	0.19 26	0.22 27	0.12 8	0.23 26	0.11 1	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.21 11	0.14 14

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

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

CroCo-Stereo	0.13 6	0.09 3	0.08 5	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 22	0.05 1	0.10 6	0.03 1	0.13 11	0.06 1	0.04 1	0.24 38	0.26 43	0.20 18	0.18 22	0.20 20	0.11 3	0.24 35	0.15 10	0.05 1	0.06 1	0.22 44	0.20 34	0.23 18	0.15 18
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 5	0.06 1	0.08 16	0.06 1	0.04 1	0.11 3	0.09 10	0.15 31	0.07 7	0.16 19	0.06 1	0.05 4	0.17 8	0.18 11	0.22 25	0.19 26	0.19 14	0.12 8	0.21 22	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 5	0.12 2	0.20 9	0.14 14

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

NLCSM	0.13 6	0.11 8	0.07 2	0.10 16	0.07 7	0.12 29	0.07 25	0.17 42	0.17 49	0.09 4	0.27 81	0.13 11	0.27 118	0.07 20	0.13 1	0.15 1	0.13 1	0.11 1	0.13 1	0.09 1	0.12 1	0.14 7	0.07 12	0.09 20	0.13 2	0.15 10	0.18 6	0.11 1

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

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

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

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

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

WQFJX	0.15 18	0.13 13	0.09 19	0.11 23	0.09 22	0.13 38	0.09 50	0.13 15	0.15 44	0.11 11	0.33 108	0.11 4	0.36 192	0.06 11	0.17 8	0.17 4	0.15 2	0.14 7	0.18 8	0.13 17	0.14 3	0.15 10	0.10 40	0.11 35	0.18 22	0.19 31	0.21 11	0.16 25

NLSM3	0.15 18	0.13 13	0.10 24	0.11 23	0.10 30	0.10 18	0.08 38	0.15 25	0.17 49	0.11 11	0.17 41	0.12 7	0.13 46	0.11 51	0.21 28	0.20 16	0.20 18	0.17 19	0.17 6	0.12 8	0.16 8	0.16 14	0.08 17	0.11 35	0.18 22	0.23 55	0.27 36	0.18 35

NLSM1	0.17 37	0.13 13	0.10 24	0.11 23	0.11 37	0.14 43	0.08 38	0.20 48	0.19 61	0.11 11	0.38 127	0.18 32	0.42 210	0.09 39	0.17 8	0.21 20	0.16 6	0.15 8	0.20 20	0.13 17	0.16 8	0.22 50	0.10 40	0.11 35	0.18 22	0.19 31	0.27 36	0.14 14

BridgeDepth	0.13 6	0.13 13	0.09 19	0.11 23	0.08 16	0.11 23	0.06 16	0.11 3	0.10 15	0.11 11	0.06 4	0.31 60	0.07 7	0.06 11	0.17 8	0.17 4	0.15 2	0.15 8	0.17 6	0.11 3	0.16 8	0.17 19	0.05 1	0.08 8	0.18 22	0.17 24	0.22 15	0.15 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.13 6	0.13 13	0.08 5	0.10 16	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 46	0.14 36	0.15 31	0.06 4	0.13 11	0.06 1	0.07 20	0.15 2	0.15 1	0.23 31	0.15 8	0.21 23	0.12 8	0.18 15	0.18 25	0.08 17	0.08 8	0.15 5	0.11 1	0.28 40	0.15 18

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

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

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

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

MatchStereo	0.16 31	0.14 23	0.11 31	0.07 5	0.12 42	0.07 3	0.06 16	0.16 35	0.18 55	0.08 2	0.12 22	0.13 11	0.13 46	0.11 51	0.21 28	0.25 34	0.17 10	0.20 29	0.18 8	0.19 50	0.21 22	0.26 61	0.08 17	0.12 47	0.21 41	0.23 55	0.22 15	0.19 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.15 18	0.14 23	0.08 5	0.11 23	0.09 22	0.12 29	0.08 38	0.15 25	0.16 47	0.10 6	0.36 116	0.11 4	0.28 124	0.07 20	0.18 16	0.17 4	0.17 10	0.15 8	0.19 14	0.12 8	0.14 3	0.15 10	0.11 53	0.11 35	0.16 9	0.16 13	0.23 18	0.16 25

NLMM1	0.17 37	0.14 23	0.09 19	0.08 9	0.09 22	0.10 18	0.07 25	0.15 25	0.20 69	0.12 18	0.34 111	0.21 41	0.51 237	0.07 20	0.17 8	0.18 11	0.16 6	0.15 8	0.22 27	0.14 23	0.14 3	0.19 30	0.10 40	0.11 35	0.19 28	0.18 25	0.24 25	0.13 11

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

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

WQFJX1	0.14 14	0.15 28	0.08 5	0.10 16	0.08 16	0.09 12	0.05 6	0.16 35	0.19 61	0.10 6	0.28 85	0.12 7	0.30 139	0.08 32	0.16 4	0.17 4	0.16 6	0.12 3	0.15 3	0.12 8	0.14 3	0.17 19	0.11 53	0.09 20	0.17 17	0.16 13	0.22 15	0.12 6

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

GREAT-IGEV	0.15 18	0.15 28	0.11 31	0.08 9	0.06 4	0.08 8	0.05 6	0.16 35	0.10 15	0.12 18	0.13 25	0.25 49	0.09 23	0.08 32	0.22 32	0.25 34	0.24 38	0.16 15	0.23 33	0.13 17	0.18 15	0.16 14	0.09 33	0.10 24	0.15 5	0.16 13	0.31 51	0.13 11
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MoCha-V2	0.14 14	0.15 28	0.11 31	0.12 32	0.09 22	0.11 23	0.09 50	0.13 15	0.08 7	0.13 22	0.18 45	0.17 26	0.07 7	0.07 20	0.17 8	0.23 28	0.20 18	0.20 29	0.25 41	0.14 23	0.29 50	0.17 19	0.08 17	0.08 8	0.17 17	0.16 13	0.15 3	0.11 1

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_test3	0.23 54	0.17 39	0.13 42	0.14 42	0.17 71	0.16 53	0.09 50	0.21 49	0.12 27	0.21 57	0.18 45	0.35 68	0.11 33	0.15 71	0.29 61	0.26 43	0.33 58	0.28 63	0.63 144	0.18 43	0.40 73	0.41 107	0.11 53	0.15 57	0.21 41	0.21 41	0.33 54	0.27 59

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

AIO-Stereo	0.15 18	0.17 39	0.12 37	0.17 60	0.10 30	0.12 29	0.06 16	0.11 3	0.08 7	0.10 6	0.14 28	0.12 7	0.09 23	0.08 32	0.20 24	0.21 20	0.20 18	0.20 29	0.21 23	0.17 38	0.23 26	0.20 36	0.07 12	0.11 35	0.17 17	0.16 13	0.23 18	0.12 6

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

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

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

LGtest1	0.26 61	0.19 44	0.20 79	0.16 52	0.18 76	0.16 53	0.09 50	0.28 58	0.17 49	0.22 60	0.27 81	0.29 56	0.13 46	0.14 67	0.30 67	0.31 68	0.38 74	0.33 85	0.49 89	0.25 83	0.41 75	0.41 107	0.13 69	0.16 66	0.30 70	0.24 60	0.39 69	0.31 69

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

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

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

MaDis-Stereo	0.26 61	0.20 48	0.16 57	0.10 16	0.10 30	0.10 18	0.08 38	0.24 53	0.14 36	0.36 74	0.16 37	0.36 78	0.12 42	0.08 32	0.33 75	0.35 75	0.39 79	0.35 99	0.53 107	0.20 58	0.40 73	0.26 61	0.13 69	0.15 57	0.39 112	0.39 117	0.40 73	0.49 117

BridgeDepth_RVC	0.21 51	0.21 50	0.15 51	0.15 47	0.14 53	0.17 58	0.09 50	0.26 56	0.23 83	0.17 45	0.17 41	0.24 47	0.14 51	0.13 61	0.26 50	0.29 56	0.21 22	0.23 45	0.27 47	0.20 58	0.23 26	0.25 57	0.10 40	0.12 47	0.26 51	0.30 77	0.29 43	0.36 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.17 37	0.21 50	0.13 42	0.15 47	0.09 22	0.09 12	0.07 25	0.12 9	0.09 10	0.16 38	0.13 25	0.16 19	0.08 14	0.15 71	0.27 53	0.25 34	0.25 39	0.21 38	0.24 39	0.19 50	0.27 42	0.20 36	0.07 12	0.11 35	0.20 36	0.22 45	0.35 61	0.17 32

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

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

LG-G_1	0.25 57	0.22 52	0.19 69	0.23 91	0.22 90	0.22 79	0.12 74	0.28 58	0.11 19	0.21 57	0.20 55	0.35 68	0.14 51	0.18 87	0.31 71	0.30 62	0.35 66	0.32 77	0.51 94	0.24 77	0.39 71	0.26 61	0.10 40	0.15 57	0.27 57	0.24 60	0.36 63	0.34 77

LG-G	0.25 57	0.22 52	0.19 69	0.23 91	0.22 90	0.22 79	0.12 74	0.28 58	0.11 19	0.21 57	0.20 55	0.35 68	0.14 51	0.18 87	0.31 71	0.30 62	0.35 66	0.32 77	0.51 94	0.24 77	0.39 71	0.26 61	0.10 40	0.15 57	0.27 57	0.24 60	0.36 63	0.34 77

anonymousdsp	0.25 57	0.23 56	0.19 69	0.16 52	0.14 53	0.18 63	0.10 63	0.37 70	0.19 61	0.32 71	0.22 63	0.32 62	0.12 42	0.14 67	0.29 61	0.32 71	0.32 55	0.28 63	0.39 67	0.22 68	0.46 101	0.31 75	0.12 61	0.15 57	0.26 51	0.20 34	0.52 103	0.20 43

RYNet	0.27 67	0.23 56	0.18 67	0.15 47	0.17 71	0.19 68	0.13 78	0.25 54	0.31 160	0.17 45	0.20 55	0.19 35	0.14 51	0.13 61	0.80 205	0.28 50	0.27 44	0.41 130	0.28 49	0.19 50	0.27 42	0.21 41	0.29 206	0.18 73	0.27 57	0.76 211	0.34 58	0.23 49

SGD-Stereo	0.29 76	0.24 58	0.17 62	0.16 52	0.15 62	0.22 79	0.08 38	0.29 61	0.22 78	0.29 66	0.15 31	0.45 108	0.20 81	0.10 46	0.71 192	0.45 128	0.46 97	0.27 58	0.47 84	0.22 68	0.41 75	0.36 89	0.19 119	0.19 76	0.28 61	0.32 88	0.46 83	0.40 95

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 80	0.24 58	0.17 62	0.23 91	0.19 79	0.18 63	0.08 38	0.49 102	0.25 101	0.54 143	0.21 59	0.32 62	0.17 67	0.17 84	0.29 61	0.39 92	0.45 92	0.36 103	0.50 91	0.26 90	0.56 157	0.49 148	0.13 69	0.13 51	0.31 80	0.26 66	0.45 81	0.30 66

IGEV-Stereo+	0.27 67	0.25 61	0.14 48	0.22 79	0.14 53	0.13 38	0.07 25	0.36 67	0.20 69	0.55 150	0.23 66	0.38 82	0.14 51	0.16 80	0.26 50	0.35 75	0.40 82	0.35 99	0.48 87	0.24 77	0.44 90	0.51 159	0.12 61	0.13 51	0.28 61	0.20 34	0.34 58	0.23 49

delet	0.24 55	0.25 61	0.22 100	0.24 95	0.20 85	0.28 115	0.16 105	0.21 49	0.18 55	0.23 62	0.26 78	0.26 50	0.15 58	0.25 160	0.32 74	0.28 50	0.31 54	0.27 58	0.24 39	0.24 77	0.31 51	0.20 36	0.16 85	0.19 76	0.28 61	0.25 64	0.32 52	0.31 69

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

RAFT + AFF	0.27 67	0.26 63	0.17 62	0.21 76	0.13 44	0.19 68	0.13 78	0.41 75	0.18 55	0.44 92	0.19 49	0.42 95	0.14 51	0.09 39	0.86 223	0.29 56	0.41 85	0.20 29	0.55 117	0.23 73	0.47 108	0.21 41	0.12 61	0.15 57	0.28 61	0.20 34	0.21 11	0.17 32

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

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

UniTT-Stereo	0.28 72	0.27 65	0.15 51	0.15 47	0.13 44	0.17 58	0.09 50	0.35 66	0.19 61	0.49 116	0.21 59	0.41 93	0.18 72	0.14 67	0.40 88	0.39 92	0.42 87	0.34 89	0.56 123	0.25 83	0.43 83	0.24 56	0.13 69	0.19 76	0.31 80	0.41 122	0.30 48	0.37 85

iRaftStereo_RVC	0.26 61	0.27 65	0.16 57	0.13 36	0.14 53	0.18 63	0.09 50	0.44 86	0.14 36	0.36 74	0.36 116	0.32 62	0.16 62	0.13 61	0.29 61	0.29 56	0.38 74	0.28 63	0.34 61	0.22 68	0.41 75	0.38 95	0.12 61	0.17 68	0.27 57	0.29 74	0.42 77	0.27 59

AANet_RVC	0.28 72	0.27 65	0.23 105	0.19 68	0.28 131	0.16 53	0.16 105	0.29 61	0.30 141	0.20 54	0.27 81	0.24 47	0.21 88	0.19 94	0.45 105	0.36 81	0.33 58	0.34 89	0.29 51	0.29 101	0.27 42	0.27 65	0.22 159	0.21 86	0.34 90	0.33 93	0.42 77	0.52 129

4D-IteraStereo	0.40 108	0.28 70	0.33 141	0.35 153	0.24 104	0.24 98	0.15 96	0.63 177	0.28 124	0.61 190	0.39 134	0.51 132	0.22 92	0.22 117	0.48 114	0.43 111	0.49 116	0.43 144	0.66 151	0.34 125	0.63 182	0.70 210	0.14 79	0.22 99	0.39 112	0.47 145	0.63 139	0.39 90

LL-Strereo2	0.34 95	0.29 71	0.21 91	0.24 95	0.19 79	0.17 58	0.13 78	0.63 177	0.26 111	0.58 174	0.23 66	0.44 104	0.22 92	0.14 67	0.41 94	0.41 100	0.47 107	0.35 99	0.73 169	0.31 110	0.47 108	0.36 89	0.21 145	0.20 82	0.32 85	0.34 98	0.51 93	0.35 80

MMNet	0.29 76	0.29 71	0.22 100	0.26 105	0.26 116	0.26 103	0.18 113	0.33 65	0.23 83	0.24 63	0.28 85	0.35 68	0.15 58	0.32 210	0.39 86	0.31 68	0.36 68	0.34 89	0.41 74	0.27 93	0.32 52	0.21 41	0.17 100	0.23 111	0.32 85	0.30 77	0.46 83	0.32 72

GANet	0.32 87	0.29 71	0.27 119	0.34 143	0.33 158	0.38 158	0.29 178	0.44 86	0.24 95	0.35 73	0.30 94	0.46 110	0.22 92	0.21 110	0.31 71	0.32 71	0.40 82	0.43 144	0.33 57	0.22 68	0.33 56	0.29 69	0.22 159	0.24 120	0.31 80	0.27 67	0.42 77	0.34 77

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

S2M2_XL	0.33 92	0.30 75	0.30 130	0.17 60	0.19 79	0.23 93	0.21 132	0.53 112	0.26 111	0.47 101	0.25 75	0.48 116	0.18 72	0.22 117	0.38 83	0.36 81	0.54 148	0.29 71	0.41 74	0.28 96	0.50 123	0.31 75	0.21 145	0.21 86	0.34 90	0.32 88	0.45 81	0.51 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.27 67	0.30 75	0.17 62	0.13 36	0.13 44	0.15 51	0.08 38	0.42 81	0.21 75	0.49 116	0.20 55	0.39 85	0.15 58	0.15 71	0.30 67	0.38 88	0.39 79	0.29 71	0.40 71	0.18 43	0.47 108	0.35 85	0.08 17	0.14 54	0.30 70	0.21 41	0.37 66	0.36 83

LG-Stereo_L2	0.26 61	0.31 77	0.17 62	0.13 36	0.13 44	0.14 43	0.07 25	0.42 81	0.20 69	0.48 107	0.22 63	0.40 86	0.14 51	0.17 84	0.30 67	0.37 85	0.39 79	0.28 63	0.40 71	0.19 50	0.45 94	0.35 85	0.09 33	0.14 54	0.30 70	0.22 45	0.33 54	0.33 75

YMNet	0.30 80	0.31 77	0.23 105	0.27 110	0.23 96	0.26 103	0.25 159	0.36 67	0.37 201	0.25 64	0.19 49	0.40 86	0.27 118	0.29 191	0.38 83	0.47 149	0.37 70	0.28 63	0.43 80	0.19 50	0.35 64	0.33 78	0.16 85	0.19 76	0.36 103	0.29 74	0.39 69	0.35 80

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

DMCA	0.32 87	0.31 77	0.30 130	0.24 95	0.25 106	0.27 108	0.22 138	0.36 67	0.33 174	0.31 69	0.40 137	0.40 86	0.23 98	0.25 160	0.41 94	0.37 85	0.40 82	0.39 114	0.36 63	0.28 96	0.41 75	0.27 65	0.25 184	0.25 131	0.31 80	0.35 99	0.39 69	0.37 85

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 112	0.33 81	0.29 126	0.29 118	0.24 104	0.26 103	0.16 105	0.55 124	0.40 211	0.55 150	0.49 159	0.49 120	0.27 118	0.23 131	0.58 136	0.45 128	0.51 132	0.40 125	0.50 91	0.36 143	0.46 101	0.50 153	0.16 85	0.23 111	0.49 145	0.75 208	0.44 80	0.56 144

test_4	0.34 95	0.33 81	0.27 119	0.21 76	0.18 76	0.16 53	0.11 66	0.59 144	0.26 111	0.58 174	0.25 75	0.50 127	0.20 81	0.19 94	0.33 75	0.40 96	0.45 92	0.34 89	0.41 74	0.29 101	0.45 94	0.41 107	0.16 85	0.24 120	0.38 109	0.40 121	0.59 128	0.42 102

raftrobust	0.43 130	0.33 81	0.36 157	0.28 113	0.28 131	0.27 108	0.18 113	0.64 184	0.25 101	0.63 206	0.53 181	0.51 132	0.25 108	0.22 117	0.63 162	0.48 155	0.51 132	0.41 130	0.96 203	0.38 153	0.53 146	0.46 136	0.20 136	0.24 120	0.57 173	0.54 170	0.54 108	0.52 129

AIO_rvc	0.25 57	0.34 84	0.16 57	0.19 68	0.15 62	0.18 63	0.11 66	0.39 72	0.22 78	0.30 68	0.16 37	0.32 62	0.12 42	0.18 87	0.27 53	0.26 43	0.33 58	0.22 42	0.38 65	0.20 58	0.42 81	0.44 127	0.13 69	0.14 54	0.28 61	0.22 45	0.33 54	0.21 45

HUF	0.29 76	0.34 84	0.20 79	0.22 79	0.21 88	0.19 68	0.11 66	0.51 106	0.22 78	0.42 83	0.18 45	0.35 68	0.22 92	0.19 94	0.30 67	0.32 71	0.38 74	0.26 56	0.52 99	0.25 83	0.52 139	0.43 121	0.16 85	0.18 73	0.30 70	0.22 45	0.38 67	0.29 64

HH	0.84 241	0.34 84	0.99 292	0.42 180	0.36 175	0.51 206	0.42 211	0.69 213	0.34 181	0.65 218	0.38 127	1.03 243	0.26 111	0.28 184	0.66 172	1.37 325	0.61 207	0.53 218	2.39 270	0.60 243	3.55 333	1.64 292	0.25 184	0.33 189	0.83 254	1.05 270	1.09 254	1.12 247

HanStereo	0.84 241	0.34 84	0.99 292	0.42 180	0.36 175	0.51 206	0.42 211	0.69 213	0.34 181	0.65 218	0.38 127	1.03 243	0.26 111	0.28 184	0.66 172	1.37 325	0.61 207	0.53 218	2.39 270	0.60 243	3.55 333	1.64 292	0.25 184	0.33 189	0.83 254	1.05 270	1.09 254	1.12 247

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

AnonymousM	0.79 237	0.34 84	0.20 79	0.24 95	0.22 90	0.21 73	0.15 96	0.58 137	0.21 75	0.57 163	0.39 134	0.45 108	0.15 58	0.19 94	0.56 129	0.54 190	0.54 148	0.40 125	0.53 107	0.30 105	0.65 190	0.54 170	0.20 136	0.22 99	0.30 70	0.39 117	1.31 283	11.04 349

test-1	0.84 241	0.34 84	0.50 222	0.37 159	0.40 197	0.60 230	0.37 200	0.73 236	0.38 206	0.68 241	0.71 235	1.08 249	0.40 206	0.25 160	0.79 203	0.91 272	0.63 220	0.58 244	2.22 263	0.58 234	1.17 270	3.78 330	0.22 159	0.36 206	0.81 249	1.15 281	1.10 257	1.59 271

raft+_RVC	0.35 98	0.34 84	0.26 117	0.25 101	0.23 96	0.25 101	0.18 113	0.54 117	0.26 111	0.52 131	0.43 142	0.46 110	0.23 98	0.18 87	0.42 100	0.38 88	0.43 88	0.34 89	0.61 142	0.26 90	0.43 83	0.38 95	0.13 69	0.20 82	0.39 112	0.39 117	0.58 121	0.42 102

AFF-stereo	0.30 80	0.34 84	0.26 117	0.18 65	0.17 71	0.33 135	0.11 66	0.50 104	0.23 83	0.46 98	0.28 85	0.40 86	0.16 62	0.12 57	0.27 53	0.35 75	0.37 70	0.25 53	0.57 127	0.23 73	0.38 69	0.25 57	0.17 100	0.17 68	0.37 105	0.37 109	0.48 88	0.32 72

UPFNet	0.38 102	0.34 84	0.34 147	0.32 135	0.33 158	0.39 160	0.29 178	0.47 97	0.33 174	0.43 85	0.41 139	0.40 86	0.30 139	0.34 215	0.61 153	0.40 96	0.46 97	0.41 130	0.52 99	0.35 141	0.35 64	0.34 81	0.25 184	0.27 141	0.38 109	0.35 99	0.55 109	0.37 85

DepthFocus	0.33 92	0.35 94	0.19 69	0.19 68	0.17 71	0.22 79	0.11 66	0.49 102	0.23 83	0.45 94	0.24 71	0.43 100	0.17 67	0.22 117	0.35 79	0.45 128	0.48 112	0.34 89	0.53 107	0.32 116	0.47 108	0.34 81	0.19 119	0.19 76	0.34 90	0.31 82	0.49 91	0.57 147

castereo++	0.44 134	0.35 94	0.33 141	0.43 185	0.23 96	0.21 73	0.17 111	0.59 144	0.30 141	0.63 206	0.37 124	0.73 194	0.22 92	0.22 117	0.44 104	0.53 182	0.58 178	0.41 130	0.66 151	0.34 125	0.81 224	0.69 208	0.20 136	0.28 148	0.48 137	0.56 177	0.76 180	0.48 115

CES	0.46 144	0.35 94	0.30 130	0.27 110	0.27 126	0.29 118	0.12 74	1.05 295	0.27 117	0.54 143	0.66 223	0.53 136	0.25 108	0.23 131	0.62 158	0.65 228	0.58 178	0.37 108	0.54 114	0.34 125	0.84 231	0.53 168	0.23 170	0.23 111	0.56 172	0.44 129	0.57 113	0.69 184

PWCDC_ROB	0.67 203	0.35 94	0.39 174	0.29 118	0.43 209	0.34 142	0.36 198	0.43 84	1.25 305	0.27 65	0.72 240	0.44 104	2.38 311	0.57 283	1.11 269	0.76 251	0.56 163	0.56 234	0.64 145	0.55 221	0.63 182	2.08 305	0.46 251	0.40 219	0.36 103	0.63 184	0.51 93	0.67 177

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 92	0.36 98	0.20 79	0.23 91	0.20 85	0.17 58	0.10 63	0.48 100	0.23 83	0.55 150	0.32 101	0.40 86	0.19 78	0.15 71	0.48 114	0.36 81	0.47 107	0.33 85	0.51 94	0.27 93	0.50 123	0.42 114	0.16 85	0.18 73	0.30 70	0.31 82	0.48 88	0.53 133

castereo	0.47 146	0.36 98	0.35 149	0.34 143	0.26 116	0.26 103	0.17 111	0.56 130	0.29 131	0.60 185	0.45 148	0.68 181	0.22 92	0.20 104	0.52 120	0.58 204	0.61 207	0.39 114	0.92 196	0.36 143	0.96 251	0.76 221	0.19 119	0.24 120	0.54 164	0.64 187	0.57 113	0.58 150

WQFJA1++	13.32 355	0.37 100	0.25 113	123.26 371	0.29 138	112.03 371	109.42 371	0.56 130	0.25 101	0.65 218	0.49 159	1.70 283	1.51 294	0.23 131	0.43 102	0.60 209	0.53 145	0.41 130	1.83 249	0.31 110	0.53 146	0.51 159	0.22 159	0.20 82	0.52 156	0.76 211	0.88 215	0.91 220

DFGA-Net	0.28 72	0.37 100	0.16 57	0.26 105	0.15 62	0.22 79	0.15 96	0.40 73	0.21 75	0.41 81	0.24 71	0.31 60	0.17 67	0.13 61	0.42 100	0.39 92	0.38 74	0.30 74	0.42 78	0.21 62	0.36 68	0.29 69	0.13 69	0.21 86	0.31 80	0.27 67	0.51 93	0.28 61

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 200	0.37 100	0.23 105	0.51 208	0.74 278	0.89 274	0.49 223	0.62 164	0.26 111	1.60 341	0.31 99	2.57 293	0.26 111	0.22 117	0.46 107	0.48 155	0.58 178	0.45 159	0.93 197	0.37 149	0.63 182	0.71 211	0.19 119	0.23 111	0.58 177	0.49 155	0.89 217	1.91 285

IER	0.41 112	0.37 100	0.31 135	0.30 126	0.28 131	0.35 148	0.24 154	0.47 97	0.28 124	0.44 92	0.59 196	0.77 208	0.29 128	0.35 221	0.63 162	0.42 104	0.47 107	0.42 139	0.44 81	0.34 125	0.42 81	0.36 89	0.28 200	0.26 138	0.40 116	0.47 145	0.52 103	0.52 129

RAFT_CTSACE	0.30 80	0.37 100	0.15 51	0.15 47	0.15 62	0.25 101	0.18 113	0.53 112	0.20 69	0.55 150	0.18 45	0.44 104	0.29 128	0.16 80	0.29 61	0.30 62	0.37 70	0.27 58	0.37 64	0.18 43	0.38 69	0.45 131	0.10 40	0.17 68	0.30 70	0.31 82	0.60 130	0.26 57

test-3	0.55 171	0.37 100	0.37 163	0.34 143	0.33 158	0.33 135	0.22 138	0.65 192	0.27 117	0.61 190	0.34 111	0.90 228	0.31 153	0.21 110	0.60 146	0.44 117	0.55 157	0.42 139	2.59 280	0.38 153	0.56 157	1.37 276	0.16 85	0.29 153	0.48 137	0.38 113	0.69 159	0.54 140

test_1	0.55 171	0.37 100	0.37 163	0.34 143	0.33 158	0.33 135	0.22 138	0.66 196	0.27 117	0.62 200	0.34 111	0.90 228	0.31 153	0.21 110	0.61 153	0.44 117	0.55 157	0.42 139	2.58 279	0.38 153	0.56 157	1.38 278	0.16 85	0.29 153	0.48 137	0.38 113	0.69 159	0.54 140

DMCA-RVC	0.44 134	0.37 100	0.35 149	0.33 141	0.37 182	0.32 128	0.41 210	0.46 95	0.52 239	0.43 85	0.48 154	0.68 181	0.33 168	0.29 191	0.65 171	0.46 138	0.47 107	0.44 149	0.49 89	0.38 153	0.49 119	0.48 147	0.29 206	0.32 174	0.38 109	0.37 109	0.57 113	0.62 164

CCAANet	0.43 130	0.37 100	0.36 157	0.31 132	0.32 155	0.46 191	0.27 165	0.47 97	0.29 131	0.79 280	0.98 272	0.49 120	0.29 128	0.24 143	0.53 122	0.43 111	0.63 220	0.50 198	0.38 65	0.31 110	0.43 83	0.34 81	0.28 200	0.25 131	0.43 121	0.38 113	0.59 128	0.56 144

HITNet	0.38 102	0.37 100	0.28 121	0.34 143	0.29 138	0.26 103	0.19 124	0.58 137	0.32 168	0.57 163	0.45 148	0.55 144	0.30 139	0.22 117	0.51 118	0.35 75	0.44 89	0.39 114	0.41 74	0.29 101	0.41 75	0.38 95	0.20 136	0.25 131	0.39 112	0.37 109	0.70 165	0.52 129
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_3	0.56 178	0.38 110	0.36 157	0.34 143	0.33 158	0.33 135	0.21 132	0.68 206	0.29 131	0.65 218	0.33 108	0.92 230	0.35 187	0.21 110	0.60 146	0.44 117	0.56 163	0.45 159	2.68 282	0.39 167	0.55 152	1.35 274	0.15 81	0.32 174	0.51 152	0.47 145	0.67 154	0.50 125

XX-Stereo	9.49 352	0.38 110	0.36 157	0.63 238	0.28 131	0.54 217	0.28 171	0.69 213	0.28 124	0.69 249	6.24 348	1.00 238	0.29 128	0.23 131	0.70 188	1.08 300	0.60 199	0.52 214	1.58 238	0.53 210	0.76 217	0.65 194	0.18 111	0.26 138	233.61 372	0.88 234	1.01 246	1.90 284

HCRNet	0.32 87	0.38 110	0.20 79	0.39 165	0.17 71	0.29 118	0.18 113	0.40 73	0.18 55	0.80 282	0.40 137	0.49 120	0.18 72	0.22 117	0.38 83	0.30 62	0.38 74	0.29 71	0.40 71	0.19 50	0.33 56	0.23 54	0.19 119	0.16 66	0.26 51	0.31 82	0.51 93	0.31 69

ARAFT	0.34 95	0.38 110	0.23 105	0.26 105	0.21 88	0.27 108	0.14 90	0.44 86	0.24 95	0.50 118	0.30 94	0.41 93	0.16 62	0.15 71	0.67 178	0.42 104	0.50 121	0.47 178	0.51 94	0.23 73	0.53 146	0.32 77	0.16 85	0.19 76	0.43 121	0.30 77	0.52 103	0.37 85

FINET	0.40 108	0.38 110	0.39 174	0.43 185	0.30 146	0.34 142	0.35 194	0.44 86	0.36 191	0.47 101	0.32 101	0.47 113	0.30 139	0.28 184	0.66 172	0.50 166	0.48 112	0.36 103	0.60 138	0.33 119	0.46 101	0.37 94	0.30 209	0.30 161	0.43 121	0.35 99	0.56 111	0.42 102

DN	3.88 329	0.39 115	0.36 157	0.58 224	0.32 155	51.06 368	0.32 187	0.64 184	0.32 168	0.50 118	0.56 190	38.15 361	0.23 98	0.26 171	0.60 146	0.71 242	0.57 172	0.46 171	1.59 240	0.40 172	0.69 203	0.66 197	0.32 219	0.32 174	1.15 298	1.04 269	0.86 211	1.56 269

G2L-Stereo	0.42 117	0.39 115	0.28 121	0.35 153	0.40 197	0.34 142	0.22 138	0.54 117	0.34 181	0.52 131	0.61 206	0.50 127	0.38 200	0.26 171	0.61 153	0.44 117	0.50 121	0.40 125	0.46 83	0.33 119	0.43 83	0.39 101	0.28 200	0.27 141	0.49 145	0.54 170	0.69 159	0.49 117

AIO_test	0.27 67	0.39 115	0.19 69	0.29 118	0.19 79	0.18 63	0.14 90	0.42 81	0.23 83	0.33 72	0.19 49	0.37 80	0.18 72	0.18 87	0.25 42	0.29 56	0.34 62	0.24 51	0.39 67	0.21 62	0.49 119	0.46 136	0.13 69	0.15 57	0.30 70	0.28 70	0.41 74	0.21 45

test_5	0.29 76	0.39 115	0.16 57	0.22 79	0.15 62	0.21 73	0.13 78	0.54 117	0.20 69	0.38 79	0.19 49	0.44 104	0.34 180	0.10 46	0.43 102	0.38 88	0.33 58	0.32 77	0.33 57	0.20 58	0.32 52	0.35 85	0.09 33	0.21 86	0.28 61	0.30 77	0.51 93	0.32 72

GMOStereo	0.42 117	0.39 115	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 199	0.30 141	0.66 229	0.32 101	0.54 138	0.33 168	0.20 104	0.40 88	0.46 138	0.50 121	0.44 149	0.68 157	0.34 125	0.51 129	0.66 197	0.16 85	0.22 99	0.58 177	0.45 135	0.82 195	0.41 97

error version	0.42 117	0.39 115	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 199	0.30 141	0.66 229	0.32 101	0.54 138	0.33 168	0.20 104	0.40 88	0.46 138	0.50 121	0.44 149	0.68 157	0.34 125	0.51 129	0.66 197	0.16 85	0.22 99	0.58 177	0.45 135	0.82 195	0.41 97

test-v	0.42 117	0.39 115	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 199	0.30 141	0.66 229	0.32 101	0.54 138	0.33 168	0.20 104	0.40 88	0.46 138	0.50 121	0.44 149	0.68 157	0.34 125	0.51 129	0.66 197	0.16 85	0.22 99	0.58 177	0.45 135	0.82 195	0.41 97

test-2	0.42 117	0.39 115	0.21 91	0.30 126	0.26 116	0.29 118	0.19 124	0.67 199	0.30 141	0.66 229	0.32 101	0.54 138	0.33 168	0.20 104	0.40 88	0.46 138	0.50 121	0.44 149	0.68 157	0.34 125	0.51 129	0.66 197	0.16 85	0.22 99	0.58 177	0.45 135	0.82 195	0.41 97

MIM_Stereo	0.32 87	0.40 123	0.25 113	0.28 113	0.20 85	0.27 108	0.14 90	0.45 92	0.18 55	0.48 107	0.25 75	0.42 95	0.18 72	0.16 80	0.36 80	0.42 104	0.44 89	0.36 103	0.47 84	0.28 96	0.47 108	0.36 89	0.12 61	0.23 111	0.29 69	0.27 67	0.47 85	0.33 75

BEATNet_4x	0.53 164	0.40 123	0.34 147	0.39 165	0.36 175	0.32 128	0.27 165	0.64 184	0.41 216	0.66 229	0.45 148	0.62 171	0.39 203	0.24 143	0.83 213	0.63 215	0.58 178	0.58 244	0.57 127	0.36 143	0.90 240	1.52 288	0.25 184	0.36 206	0.46 132	0.44 129	0.77 182	0.60 158

CVANet_RVC	0.31 85	0.40 123	0.30 130	0.40 171	0.29 138	0.37 153	0.23 151	0.41 75	0.23 83	0.31 69	0.49 159	0.37 80	0.26 111	0.19 94	0.29 61	0.33 74	0.34 62	0.32 77	0.32 54	0.25 83	0.34 60	0.25 57	0.18 111	0.25 131	0.30 70	0.25 64	0.34 58	0.30 66

PDISCO_ROB	0.48 150	0.40 123	0.39 174	0.38 162	0.34 167	0.39 160	0.28 171	0.50 104	0.35 187	0.37 77	0.52 177	0.49 120	0.35 187	0.31 203	0.63 162	0.58 204	0.54 148	0.68 274	0.59 132	0.44 189	0.62 179	0.67 203	0.24 179	0.34 193	0.54 164	0.53 167	0.85 206	0.58 150

anonymity	3.27 324	0.41 127	1.09 304	0.58 224	0.41 203	0.47 193	0.30 185	0.79 258	0.33 174	0.61 190	69.49 369	0.85 221	0.30 139	0.24 143	0.59 140	1.02 294	0.60 199	0.43 144	1.35 228	0.60 243	0.73 213	1.82 301	0.24 179	0.29 153	1.00 283	1.24 288	1.08 252	1.47 265

TANstereo	0.55 171	0.41 127	0.35 149	0.40 171	0.39 192	0.45 185	0.21 132	0.52 108	0.30 141	0.54 143	0.37 124	0.38 82	0.38 200	0.41 235	0.84 217	0.73 248	0.66 231	0.78 295	1.10 211	0.89 293	0.62 179	0.54 170	0.93 308	0.32 174	0.34 90	0.45 135	0.99 240	0.53 133

XX-TBD	0.55 171	0.41 127	0.35 149	0.40 171	0.39 192	0.45 185	0.21 132	0.52 108	0.30 141	0.54 143	0.37 124	0.38 82	0.38 200	0.41 235	0.84 217	0.73 248	0.66 231	0.78 295	1.10 211	0.89 293	0.62 179	0.54 170	0.93 308	0.32 174	0.34 90	0.45 135	0.99 240	0.53 133

sAnonymous2	0.58 184	0.41 127	0.31 135	0.29 118	0.29 138	0.45 185	0.29 178	0.71 222	0.41 216	0.48 107	0.53 181	0.51 132	0.43 215	0.23 131	0.86 223	0.84 263	0.70 247	0.67 268	1.34 226	0.60 243	0.83 227	0.98 247	0.30 209	0.35 199	0.62 193	0.72 201	0.72 170	0.73 197

CroCo_RVC	0.58 184	0.41 127	0.31 135	0.29 118	0.29 138	0.45 185	0.29 178	0.71 222	0.41 216	0.48 107	0.53 181	0.51 132	0.43 215	0.23 131	0.86 223	0.84 263	0.70 247	0.67 268	1.34 226	0.60 243	0.83 227	0.98 247	0.30 209	0.35 199	0.62 193	0.72 201	0.72 170	0.73 197

RALAANet	0.41 112	0.41 127	0.37 163	0.28 113	0.28 131	0.33 135	0.24 154	0.54 117	0.27 117	0.48 107	0.48 154	0.43 100	0.25 108	0.20 104	0.57 132	0.41 100	0.49 116	0.50 198	0.71 165	0.40 172	0.52 139	0.46 136	0.21 145	0.29 153	0.46 132	0.45 135	0.70 165	0.47 113

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 98	0.41 127	0.32 138	0.24 95	0.19 79	0.28 115	0.13 78	0.58 137	0.24 95	0.46 98	0.35 115	0.49 120	0.19 78	0.15 71	0.34 78	0.35 75	0.41 85	0.28 63	0.65 149	0.28 96	0.44 90	0.33 78	0.19 119	0.22 99	0.51 152	0.37 109	0.58 121	0.44 108

zero-FE	9.08 351	0.42 134	0.28 121	61.19 369	0.56 240	106.36 370	1.24 302	0.72 232	0.30 141	0.66 229	0.56 190	61.54 368	0.66 261	0.25 160	0.59 140	0.53 182	0.60 199	0.47 178	2.54 275	0.38 153	1.35 281	0.96 245	0.25 184	0.24 120	0.45 128	0.44 129	0.91 219	0.66 173

S2M2_L	0.40 108	0.42 134	0.41 188	0.24 95	0.27 126	0.35 148	0.22 138	0.51 106	0.24 95	0.61 190	0.23 66	0.43 100	0.21 88	0.31 203	0.59 140	0.49 162	0.55 157	0.36 103	0.53 107	0.34 125	0.55 152	0.38 95	0.28 200	0.27 141	0.42 119	0.43 125	0.63 139	0.66 173
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo++_RVC	0.43 130	0.42 134	0.39 174	0.30 126	0.33 158	0.27 108	0.19 124	0.57 133	0.31 160	0.58 174	0.36 116	0.58 153	0.56 246	0.23 131	0.48 114	0.50 166	0.61 207	0.34 89	0.52 99	0.30 105	0.56 157	0.42 114	0.16 85	0.29 153	0.49 145	0.44 129	0.79 188	0.69 184
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	0.58 184	0.42 134	0.29 126	0.28 113	0.29 138	0.39 160	0.22 138	0.60 150	0.41 216	0.53 142	0.43 142	0.48 116	0.50 233	0.24 143	0.75 197	0.99 290	0.75 259	0.63 256	1.02 206	0.56 226	1.10 266	1.36 275	0.28 200	0.39 216	0.63 200	0.63 184	0.93 226	0.64 170

UNet	0.44 134	0.42 134	0.40 179	0.37 159	0.36 175	0.41 168	0.28 171	0.57 133	0.35 187	0.50 118	0.49 159	0.47 113	0.34 180	0.37 227	0.53 122	0.43 111	0.54 148	0.46 171	0.56 123	0.39 167	0.47 108	0.44 127	0.27 197	0.34 193	0.44 124	0.48 150	0.58 121	0.57 147

DDF-Stereo	2.07 301	0.43 139	0.28 121	10.45 351	0.48 222	14.62 359	0.70 269	0.72 232	0.29 131	0.66 229	0.48 154	17.48 355	0.59 254	0.26 171	0.55 126	0.56 198	0.60 199	0.45 159	1.27 225	0.38 153	0.83 227	0.77 224	0.25 184	0.24 120	0.45 128	0.45 135	0.91 219	0.67 177

coex_refinement	0.45 139	0.43 139	0.33 141	0.35 153	0.35 171	0.44 180	0.22 138	0.55 124	0.50 236	0.50 118	0.60 199	0.54 138	0.27 118	0.28 184	0.58 136	0.45 128	0.50 121	0.44 149	0.54 114	0.33 119	0.45 94	0.39 101	0.28 200	0.31 169	0.52 156	0.53 167	0.67 154	0.78 206

plain	0.31 85	0.43 139	0.20 79	0.20 75	0.16 67	0.20 71	0.10 63	0.41 75	0.18 55	0.48 107	0.19 49	0.34 67	0.17 67	0.10 46	0.41 94	0.44 117	0.45 92	0.40 125	0.55 117	0.24 77	0.41 75	0.34 81	0.14 79	0.21 86	0.32 85	0.33 93	0.39 69	0.48 115

iinet-f	0.52 161	0.43 139	0.36 157	0.34 143	0.25 106	0.47 193	0.25 159	0.43 84	0.27 117	0.52 131	0.94 267	0.61 163	0.44 220	0.25 160	1.06 263	0.57 199	0.52 136	0.39 114	1.51 233	0.50 204	0.58 171	0.75 218	0.26 193	0.25 131	0.52 156	0.38 113	0.76 180	0.53 133

HGLStereo	0.43 130	0.43 139	0.37 163	0.34 143	0.37 182	0.39 160	0.23 151	0.48 100	0.31 160	0.47 101	0.72 240	0.42 95	0.29 128	0.32 210	0.51 118	0.49 162	0.55 157	0.50 198	0.55 117	0.39 167	0.51 129	0.43 121	0.22 159	0.33 189	0.51 152	0.51 163	0.57 113	0.45 110

DN-CSS_ROB	0.52 161	0.43 139	0.46 209	0.41 176	0.40 197	0.34 142	0.22 138	0.69 213	0.34 181	0.59 179	0.79 250	0.66 177	0.47 228	0.24 143	0.63 162	0.40 96	0.58 178	0.43 144	1.74 245	0.38 153	0.63 182	0.38 95	0.31 214	0.47 244	0.53 160	0.43 125	0.66 153	0.54 140

gcap-zeroshot	1.75 293	0.44 145	0.89 285	0.59 228	0.36 175	0.55 220	0.29 178	0.74 241	0.29 131	0.74 264	0.76 247	1.18 261	0.33 168	0.24 143	0.78 199	0.97 283	0.61 207	0.53 218	29.80 354	0.80 283	1.04 259	1.45 281	0.23 170	0.34 193	0.75 232	0.99 257	0.96 233	0.75 200

MIF-Stereo (partial)	0.30 80	0.44 145	0.18 67	0.16 52	0.16 67	0.21 73	0.11 66	0.37 70	0.22 78	0.37 77	0.24 71	0.32 62	0.17 67	0.13 61	0.39 86	0.45 128	0.46 97	0.38 112	0.42 78	0.25 83	0.43 83	0.35 85	0.18 111	0.21 86	0.35 102	0.32 88	0.50 92	0.44 108

LoS	0.55 171	0.44 145	0.29 126	0.36 158	0.37 182	0.40 166	0.20 131	1.37 312	0.31 160	0.86 294	0.78 249	0.68 181	0.37 197	0.24 143	0.58 136	0.72 244	0.59 192	0.40 125	0.75 176	0.35 141	1.03 258	0.65 194	0.21 145	0.24 120	0.79 244	0.64 187	0.64 143	0.68 182
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 153	0.44 145	0.24 111	0.38 162	0.29 138	0.32 128	0.21 132	0.73 236	0.35 187	0.69 249	0.34 111	0.57 148	0.31 153	0.24 143	0.59 140	0.53 182	0.54 148	0.46 171	0.98 204	0.37 149	0.69 203	0.94 244	0.20 136	0.28 148	0.55 168	0.69 193	0.69 159	0.60 158

CFNet_pseudo	0.51 157	0.44 145	0.43 196	0.54 217	0.43 209	0.53 213	0.34 192	0.62 164	0.36 191	0.61 190	0.64 215	0.57 148	0.52 239	0.35 221	0.90 234	0.50 166	0.50 121	0.47 178	0.67 155	0.36 143	0.47 108	0.42 114	0.26 193	0.33 189	0.57 173	0.60 182	0.68 156	0.73 197

CFNet	0.45 139	0.44 145	0.33 141	0.48 197	0.40 197	0.39 160	0.30 185	0.53 112	0.32 168	0.48 107	0.50 168	0.68 181	0.40 206	0.30 196	0.56 129	0.37 85	0.48 112	0.43 144	0.52 99	0.33 119	0.46 101	0.30 72	0.23 170	0.31 169	0.61 188	0.52 165	0.69 159	0.71 192

DeepPruner_ROB	0.59 190	0.44 145	0.54 234	0.52 211	0.54 236	0.49 199	0.37 200	0.61 157	0.46 232	0.60 185	0.70 234	0.61 163	0.51 237	0.32 210	1.06 263	0.58 204	0.62 215	0.59 249	0.66 151	0.47 200	0.97 254	0.72 215	0.36 229	0.44 234	0.61 188	1.00 259	0.72 170	0.58 150

DISCO	0.45 139	0.44 145	0.29 126	0.40 171	0.38 188	0.49 199	0.43 213	0.45 92	0.43 227	0.50 118	0.57 193	0.40 86	0.29 128	0.30 196	0.61 153	0.43 111	0.55 157	0.46 171	0.69 162	0.41 176	0.48 115	0.43 121	0.26 193	0.32 174	0.47 134	0.50 159	0.62 136	0.50 125

test_for_model	0.76 227	0.45 153	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 164	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 198	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 173	10.38 352	0.39 114	0.59 132	0.34 125	0.93 242	0.50 153	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 227	0.45 153	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 164	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 198	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 173	10.38 352	0.39 114	0.59 132	0.34 125	0.93 242	0.50 153	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

testlalala	0.76 227	0.45 153	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 164	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 198	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 173	10.38 352	0.39 114	0.59 132	0.34 125	0.93 242	0.50 153	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAPDPT-zeroshot	0.76 227	0.45 153	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 164	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 198	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 173	10.38 352	0.39 114	0.59 132	0.34 125	0.93 242	0.50 153	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

GCAP-Stereo	0.76 227	0.45 153	0.20 79	0.22 79	0.25 106	0.22 79	0.13 78	0.62 164	0.25 101	0.57 163	0.29 89	0.75 198	0.20 81	0.19 94	0.47 108	0.51 173	10.38 352	0.39 114	0.59 132	0.34 125	0.93 242	0.50 153	0.17 100	0.21 86	0.34 90	0.36 102	0.51 93	0.49 117

LoS_RVC	0.42 117	0.45 153	0.43 196	0.19 68	0.25 106	0.24 98	0.16 105	0.44 86	0.28 124	0.51 124	0.48 154	0.42 95	0.31 153	0.22 117	0.60 146	0.45 128	0.46 97	0.41 130	0.71 165	0.30 105	0.67 197	0.51 159	0.19 119	0.32 174	0.61 188	0.44 129	0.58 121	0.61 160

tt_ll	0.42 117	0.45 153	0.43 196	0.19 68	0.25 106	0.24 98	0.16 105	0.44 86	0.28 124	0.51 124	0.48 154	0.42 95	0.31 153	0.22 117	0.60 146	0.45 128	0.46 97	0.41 130	0.71 165	0.30 105	0.67 197	0.51 159	0.19 119	0.32 174	0.61 188	0.44 129	0.58 121	0.61 160

CAS	0.38 102	0.45 153	0.25 113	0.29 118	0.29 138	0.23 93	0.13 78	0.41 75	0.27 117	0.41 81	0.54 187	0.35 68	0.35 187	0.21 110	0.52 120	0.38 88	0.50 121	0.34 89	0.52 99	0.26 90	0.43 83	0.41 107	0.19 119	0.23 111	0.51 152	0.52 165	0.62 136	0.77 203

IPLG	0.47 146	0.45 153	0.32 138	0.28 113	0.27 126	0.32 128	0.21 132	0.63 177	0.22 78	0.51 124	0.38 127	0.56 146	0.29 128	0.31 203	1.64 300	0.44 117	0.56 163	0.48 184	0.56 123	0.41 176	0.45 94	0.75 218	0.18 111	0.28 148	0.45 128	0.59 179	0.65 147	0.51 127

RASNet	0.42 117	0.45 153	0.43 196	0.33 141	0.33 158	0.37 153	0.27 165	0.58 137	0.34 181	0.47 101	0.43 142	0.49 120	0.33 168	0.25 160	0.41 94	0.41 100	0.48 112	0.39 114	0.47 84	0.30 105	0.49 119	0.40 104	0.19 119	0.44 234	0.40 116	0.46 143	0.75 177	0.63 168

iResNetv2_ROB	0.52 161	0.45 153	0.32 138	0.48 197	0.39 192	0.48 197	0.28 171	0.64 184	0.34 181	0.52 131	0.66 223	0.70 187	0.55 244	0.28 184	0.67 178	0.47 149	0.50 121	0.46 171	1.12 214	0.45 191	0.57 167	0.47 141	0.29 206	0.40 219	0.55 168	0.51 163	0.81 192	0.58 150

model_zeroshot	0.80 240	0.46 164	0.42 191	0.42 180	0.39 192	0.43 177	0.27 165	0.72 232	0.36 191	0.64 213	0.66 223	0.97 236	0.29 128	0.24 143	1.05 261	0.92 273	0.69 245	0.54 224	3.03 291	0.73 278	1.21 272	1.20 267	0.22 159	0.38 214	0.84 258	1.14 280	1.08 252	2.21 293

MGS-Stereo	0.37 100	0.46 164	0.21 91	0.22 79	0.19 79	0.22 79	0.15 96	0.45 92	0.17 49	0.36 74	0.26 78	0.29 56	0.19 78	0.23 131	1.37 285	0.40 96	0.52 136	0.45 159	0.55 117	0.33 119	0.50 123	0.41 107	0.21 145	0.22 99	0.33 89	0.30 77	0.47 85	0.45 110

anonymousdsp2	0.38 102	0.46 164	0.30 130	0.25 101	0.23 96	0.32 128	0.18 113	0.58 137	0.23 83	0.47 101	0.38 127	0.48 116	0.23 98	0.18 87	0.40 88	0.39 92	0.44 89	0.33 85	0.88 192	0.31 110	0.48 115	0.52 165	0.17 100	0.23 111	0.41 118	0.33 93	0.61 133	0.42 102

TESTraft	0.37 100	0.46 164	0.21 91	0.21 76	0.23 96	0.21 73	0.16 105	0.54 117	0.31 160	0.51 124	0.23 66	0.36 78	0.36 192	0.11 51	0.85 221	0.48 155	0.45 92	0.32 77	0.48 87	0.24 77	0.46 101	0.65 194	0.12 61	0.23 111	0.37 105	0.43 125	0.57 113	0.39 90

RAFT+CT+SA	0.32 87	0.46 164	0.20 79	0.26 105	0.18 76	0.22 79	0.15 96	0.58 137	0.23 83	0.52 131	0.17 41	0.46 110	0.33 168	0.12 57	0.33 75	0.43 111	0.36 68	0.30 74	0.45 82	0.23 73	0.45 94	0.49 148	0.09 33	0.22 99	0.32 85	0.31 82	0.53 107	0.35 80

LMCR-Stereo	0.50 154	0.46 164	0.33 141	0.32 135	0.33 158	0.42 174	0.24 154	0.57 133	0.37 201	0.55 150	0.46 152	0.65 176	0.40 206	0.26 171	0.69 183	0.49 162	0.62 215	0.49 192	1.11 213	0.57 231	0.66 193	0.64 192	0.25 184	0.32 174	0.48 137	0.49 155	0.63 139	0.65 172

pcwnet_v2	0.62 195	0.46 164	0.50 222	0.62 236	0.49 226	0.61 234	0.46 217	0.66 196	0.45 228	0.65 218	0.79 250	0.64 173	0.86 272	0.53 272	1.15 273	0.55 192	0.59 192	0.51 207	0.83 186	0.41 176	0.55 152	0.47 141	0.34 224	0.43 228	0.75 232	0.76 211	0.85 206	0.95 223

IGEV-FE	0.94 253	0.47 171	1.24 312	1.15 289	0.46 215	0.60 230	0.65 261	0.81 265	0.36 191	0.67 238	1.75 309	0.94 231	0.30 139	0.26 171	0.66 172	1.14 307	0.60 199	0.48 184	2.55 276	0.63 260	2.19 304	2.33 310	0.21 145	0.37 211	1.00 283	1.03 267	1.17 266	1.48 267

Reg-Stereo(zero)	0.78 235	0.47 171	0.56 238	0.39 165	0.28 131	0.41 168	0.35 194	0.75 245	0.36 191	0.62 200	6.09 344	0.78 209	0.32 162	0.27 181	0.41 94	0.63 215	0.58 178	0.45 159	1.51 233	0.42 184	0.65 190	0.62 186	0.21 145	0.32 174	0.55 168	0.78 216	1.26 278	1.09 240

HI	0.78 235	0.47 171	0.56 238	0.39 165	0.28 131	0.41 168	0.35 194	0.75 245	0.36 191	0.62 200	6.09 344	0.78 209	0.32 162	0.27 181	0.41 94	0.63 215	0.58 178	0.45 159	1.51 233	0.42 184	0.65 190	0.62 186	0.21 145	0.32 174	0.55 168	0.78 216	1.26 278	1.09 240

IGEV_Zeroshot_test	0.95 255	0.47 171	1.24 312	1.15 289	0.46 215	0.60 230	0.65 261	0.81 265	0.36 191	0.66 229	1.86 313	0.94 231	0.30 139	0.26 171	0.66 172	1.14 307	0.60 199	0.48 184	2.56 277	0.63 260	2.23 306	2.36 311	0.21 145	0.37 211	1.00 283	1.03 267	1.17 266	1.48 267

Any-RAFT	0.69 209	0.47 171	0.85 281	0.53 214	0.40 197	0.38 158	0.27 165	0.64 184	0.32 168	0.57 163	0.76 247	0.86 225	0.24 106	0.22 117	0.57 132	0.76 251	0.60 199	0.45 159	2.19 261	0.45 191	1.20 271	0.71 211	0.22 159	0.31 169	0.99 280	1.24 288	0.73 173	1.65 276

Sa-1000	0.48 150	0.47 171	0.21 91	0.26 105	0.26 116	0.31 125	0.15 96	0.65 192	0.36 191	0.63 206	0.33 108	0.50 127	0.26 111	0.30 196	0.94 244	0.49 162	0.59 192	0.45 159	0.90 194	0.32 116	0.52 139	0.75 218	0.17 100	0.27 141	0.72 220	0.53 167	1.00 245	0.49 117

SA	0.42 117	0.47 171	0.21 91	0.25 101	0.23 96	0.31 125	0.13 78	0.64 184	0.32 168	0.61 190	0.26 78	0.54 138	0.21 88	0.16 80	0.63 162	0.47 149	0.52 136	0.41 130	0.60 138	0.29 101	0.46 101	0.61 185	0.15 81	0.27 141	0.45 128	0.58 178	0.96 233	0.47 113

CIPLG	0.42 117	0.47 171	0.24 111	0.32 135	0.22 90	0.32 128	0.19 124	0.63 177	0.24 95	0.55 150	0.50 168	0.60 162	0.30 139	0.41 235	0.93 240	0.44 117	0.52 136	0.37 108	0.56 123	0.38 153	0.56 157	0.45 131	0.19 119	0.24 120	0.44 124	0.31 82	0.57 113	0.38 89

IPLGR_C	0.42 117	0.47 171	0.23 105	0.31 132	0.22 90	0.32 128	0.18 113	0.63 177	0.23 83	0.55 150	0.50 168	0.61 163	0.31 153	0.41 235	0.87 229	0.45 128	0.52 136	0.37 108	0.55 117	0.38 153	0.56 157	0.46 136	0.19 119	0.24 120	0.44 124	0.33 93	0.58 121	0.40 95

ACRE	0.42 117	0.47 171	0.22 100	0.32 135	0.22 90	0.33 135	0.18 113	0.63 177	0.23 83	0.55 150	0.50 168	0.61 163	0.30 139	0.41 235	0.91 235	0.45 128	0.52 136	0.36 103	0.55 117	0.38 153	0.57 167	0.44 127	0.19 119	0.23 111	0.44 124	0.32 88	0.58 121	0.39 90

AACVNet	0.55 171	0.47 171	0.40 179	0.58 224	0.61 249	0.53 213	0.37 200	0.61 157	0.40 211	0.59 179	0.64 215	0.58 153	0.33 168	0.36 223	0.69 183	0.54 190	0.58 178	0.54 224	0.69 162	0.52 209	0.54 150	0.52 165	0.36 229	0.44 234	0.59 184	0.69 193	0.82 195	0.83 211

APVNet	0.56 178	0.47 171	0.38 172	0.46 194	0.50 227	0.57 224	0.53 228	0.60 150	0.42 223	0.46 98	0.65 220	0.50 127	0.30 139	0.36 223	0.74 196	0.71 242	0.71 253	0.64 260	0.95 201	0.53 210	0.57 167	0.77 224	0.34 224	0.46 241	0.59 184	0.46 143	0.82 195	0.58 150

NVstereo2D	0.55 171	0.47 171	0.40 179	0.52 211	0.48 222	0.66 247	0.64 256	0.60 150	0.38 206	0.48 107	0.61 206	0.53 136	0.30 139	0.63 291	1.53 294	0.61 213	0.58 178	0.55 232	0.53 107	0.41 176	0.50 123	0.38 95	0.54 278	0.43 228	0.64 203	0.48 150	0.56 111	0.53 133

DF	0.73 216	0.48 184	0.50 222	0.43 185	0.25 106	0.54 217	0.22 138	0.71 222	0.30 141	0.60 185	0.49 159	1.11 254	0.24 106	0.21 110	0.60 146	0.78 256	0.57 172	0.50 198	5.31 307	0.49 203	0.83 227	0.76 221	0.23 170	0.27 141	0.62 193	0.68 192	1.14 260	0.96 224

AE-Stereo	0.54 169	0.48 184	0.44 204	0.50 202	0.35 171	0.36 151	0.28 171	0.55 124	0.29 131	0.64 213	0.31 99	0.89 227	0.31 153	0.24 143	0.55 126	0.65 228	0.68 239	0.52 214	0.87 191	0.53 210	0.72 210	0.81 232	0.21 145	0.47 244	0.79 244	0.69 193	0.94 228	0.62 164

GMStereo	0.41 112	0.48 184	0.25 113	0.32 135	0.32 155	0.37 153	0.28 171	0.59 144	0.30 141	0.45 94	0.36 116	0.61 163	0.31 153	0.24 143	0.45 105	0.41 100	0.54 148	0.35 99	0.73 169	0.39 167	0.51 129	0.33 78	0.23 170	0.28 148	0.48 137	0.36 102	0.68 156	0.41 97
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.48 150	0.48 184	0.43 196	0.31 132	0.30 146	0.27 108	0.22 138	0.54 117	0.29 131	0.57 163	0.39 134	0.59 158	0.23 98	0.23 131	0.64 168	0.59 207	0.57 172	0.37 108	1.17 217	0.33 119	0.67 197	0.40 104	0.20 136	0.21 86	0.79 244	0.59 179	0.65 147	0.92 222

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 272	0.49 188	1.28 317	0.75 256	0.41 203	1.04 284	0.67 264	0.77 254	0.52 239	0.78 277	5.67 343	1.03 243	0.35 187	0.26 171	0.86 223	1.39 329	0.68 239	0.70 278	2.61 281	0.64 262	2.89 318	2.21 307	0.19 119	0.43 228	1.03 289	1.15 281	1.35 287	2.41 299

MSKI-zero shot	0.84 241	0.49 188	0.43 196	0.41 176	0.35 171	0.46 191	0.32 187	0.76 249	0.30 141	0.65 218	0.92 266	0.83 218	0.32 162	0.22 117	0.62 158	1.08 300	0.64 224	0.47 178	3.14 294	0.61 252	2.23 306	1.58 290	0.20 136	0.38 214	0.96 275	1.47 306	1.24 276	1.60 272

EGLCR-Stereo	0.47 146	0.49 188	0.41 188	0.29 118	0.30 146	0.44 180	0.14 90	0.57 133	0.26 111	0.57 163	0.27 81	0.58 153	0.23 98	0.21 110	0.36 80	0.47 149	0.53 145	0.45 159	0.75 176	0.32 116	0.69 203	0.93 243	0.19 119	0.24 120	0.48 137	0.49 155	1.30 282	0.70 190

TestStereo1	0.38 102	0.49 188	0.19 69	0.22 79	0.23 96	0.23 93	0.15 96	0.55 124	0.30 141	0.52 131	0.21 59	0.35 68	0.39 203	0.11 51	0.80 205	0.50 166	0.46 97	0.32 77	0.53 107	0.25 83	0.52 139	0.67 203	0.15 81	0.22 99	0.37 105	0.42 123	0.60 130	0.39 90

SA-5K	0.38 102	0.49 188	0.19 69	0.22 79	0.23 96	0.23 93	0.15 96	0.55 124	0.30 141	0.52 131	0.21 59	0.35 68	0.39 203	0.11 51	0.80 205	0.50 166	0.46 97	0.32 77	0.53 107	0.25 83	0.52 139	0.67 203	0.15 81	0.22 99	0.37 105	0.42 123	0.60 130	0.39 90

iRaft-Stereo_20w	1.06 265	0.49 188	1.34 320	1.18 292	0.46 215	0.78 266	0.46 217	0.76 249	0.37 201	0.74 264	6.16 347	0.84 220	0.29 128	0.26 171	0.81 208	0.97 283	0.59 192	0.44 149	1.72 244	0.61 252	1.04 259	1.56 289	0.21 145	0.25 131	0.92 267	1.31 297	1.45 299	2.71 305

ICVP	0.58 184	0.49 188	0.67 264	0.50 202	0.48 222	0.52 209	0.36 198	0.60 150	0.45 228	0.61 190	0.58 195	0.61 163	0.56 246	0.30 196	0.67 178	0.64 221	0.58 178	0.51 207	0.72 168	0.51 207	0.58 171	0.74 217	0.59 285	0.47 244	0.60 187	0.75 208	0.74 175	0.72 194
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 223	0.49 188	0.50 222	0.51 208	0.46 215	0.56 223	0.60 245	0.73 236	0.32 168	0.63 206	0.72 240	0.82 214	0.26 111	0.24 143	1.05 261	0.96 281	0.60 199	0.49 192	3.00 290	0.62 256	0.82 225	1.13 260	0.19 119	0.31 169	0.78 241	0.70 197	1.55 303	1.17 252

AF-Net	0.53 164	0.49 188	0.44 204	0.50 202	0.53 232	0.61 234	0.54 232	0.61 157	0.55 247	0.43 85	0.66 223	0.85 221	0.42 210	0.40 232	0.64 168	0.46 138	0.46 97	0.44 149	0.60 138	0.40 172	0.45 94	0.45 131	0.41 243	0.39 216	0.50 149	0.55 173	0.81 192	0.69 184

Nwc_Net	0.53 164	0.49 188	0.44 204	0.50 202	0.53 232	0.61 234	0.54 232	0.61 157	0.55 247	0.43 85	0.66 223	0.85 221	0.42 210	0.40 232	0.64 168	0.46 138	0.46 97	0.44 149	0.60 138	0.40 172	0.45 94	0.45 131	0.41 243	0.39 216	0.50 149	0.55 173	0.81 192	0.69 184

RTSC	0.73 216	0.49 188	0.46 209	0.47 196	0.51 230	0.55 220	0.56 236	0.67 199	0.68 263	0.54 143	0.79 250	0.57 148	0.57 250	0.41 235	1.92 314	0.77 253	0.96 291	0.58 244	1.36 229	0.56 226	0.85 233	1.11 257	0.31 214	0.53 257	0.58 177	0.65 189	0.95 230	1.26 258

DeepPrunerF	1.22 273	0.49 188	0.39 174	0.58 224	2.86 338	0.49 199	0.55 234	0.52 108	0.58 253	0.43 85	0.67 230	0.43 100	0.32 162	0.42 245	1.64 300	0.75 250	0.58 178	0.46 171	0.93 197	0.46 196	0.61 177	0.53 168	0.40 241	0.35 199	15.32 361	0.82 226	0.65 147	0.62 164

MLCV	0.70 212	0.49 188	0.53 230	0.73 255	0.50 227	0.65 244	0.43 213	0.81 265	0.41 216	0.71 257	0.88 262	1.01 241	0.81 269	0.28 184	0.92 238	0.43 111	0.65 228	0.52 214	2.47 274	0.45 191	0.55 152	0.72 215	0.39 240	0.54 258	0.69 211	0.80 221	0.83 202	0.72 194

HSM	0.54 169	0.49 188	0.47 213	0.48 197	0.47 219	0.41 168	0.37 200	0.71 222	0.37 201	0.61 190	0.65 220	0.59 158	0.48 231	0.31 203	0.70 188	0.48 155	0.64 224	0.47 178	0.75 176	0.48 202	0.63 182	0.49 148	0.26 193	0.42 225	0.62 193	0.72 201	0.87 214	0.67 177

iResNet_ROB	0.50 154	0.49 188	0.42 191	0.42 180	0.30 146	0.42 174	0.32 187	0.60 150	0.33 174	0.52 131	0.59 196	0.47 113	0.56 246	0.25 160	0.81 208	0.46 138	0.57 172	0.49 192	1.19 220	0.36 143	0.48 115	0.36 89	0.25 184	0.37 211	0.57 173	0.54 170	0.75 177	0.61 160

RAFT-Test	0.72 215	0.50 203	0.46 209	0.52 211	0.34 167	0.41 168	0.29 178	0.73 236	0.30 141	0.62 200	0.72 240	0.68 181	0.31 153	0.22 117	0.71 192	1.03 295	0.62 215	0.50 198	2.89 288	0.66 265	1.72 293	1.14 262	0.23 170	0.29 153	0.80 248	0.96 249	0.95 230	0.91 220

RALCasStereoNet	0.42 117	0.50 203	0.35 149	0.35 153	0.30 146	0.31 125	0.24 154	0.60 150	0.25 101	0.56 159	0.49 159	0.58 153	0.26 111	0.18 87	0.57 132	0.46 138	0.54 148	0.49 192	0.51 94	0.34 125	0.51 129	0.41 107	0.21 145	0.31 169	0.53 160	0.49 155	0.48 88	0.58 150

DSFCA	0.45 139	0.50 203	0.40 179	0.40 171	0.37 182	0.44 180	0.34 192	0.46 95	0.39 209	0.40 80	0.57 193	0.49 120	0.29 128	0.24 143	0.61 153	0.44 117	0.49 116	0.49 192	0.64 145	0.39 167	0.50 123	0.51 159	0.33 222	0.35 199	0.49 145	0.50 159	0.57 113	0.58 150

FADNet-RVC	0.58 184	0.50 203	0.37 163	0.51 208	0.42 206	0.39 160	0.56 236	0.68 206	0.36 191	0.64 213	0.50 168	1.13 258	0.45 221	0.34 215	0.91 235	0.53 182	0.54 148	0.45 159	1.20 222	0.51 207	0.54 150	0.52 165	0.33 222	0.51 252	0.57 173	0.75 208	0.64 143	0.81 209

DLCB_ROB	0.53 164	0.50 203	0.48 216	0.41 176	0.45 212	0.43 177	0.39 206	0.55 124	0.45 228	0.57 163	0.61 206	0.70 187	0.52 239	0.41 235	0.60 146	0.47 149	0.57 172	0.48 184	0.52 99	0.43 188	0.55 152	0.47 141	0.38 236	0.42 225	0.96 275	0.79 220	0.70 165	0.62 164

trnet	0.44 134	0.51 208	0.40 179	0.34 143	0.26 116	0.27 108	0.14 90	0.62 164	0.30 141	0.60 185	0.36 116	0.73 194	0.33 168	0.24 143	0.56 129	0.57 199	0.58 178	0.34 89	0.52 99	0.31 110	0.57 167	0.42 114	0.17 100	0.30 161	0.54 164	0.48 150	0.65 147	0.69 184

dd	0.50 154	0.51 208	0.28 121	0.91 274	0.31 154	0.65 244	0.29 178	0.59 144	0.23 83	0.54 143	0.30 94	0.75 198	0.27 118	0.26 171	0.84 217	0.46 138	0.70 247	0.39 114	1.05 207	0.38 153	0.48 115	0.43 121	0.23 170	0.30 161	0.53 160	0.39 117	0.74 175	0.58 150

GLC_STEREO	0.47 146	0.51 208	0.40 179	0.38 162	0.37 182	0.37 153	0.28 171	0.64 184	0.29 131	0.62 200	0.53 181	0.55 144	0.28 124	0.30 196	0.49 117	0.48 155	0.66 231	0.41 130	0.65 149	0.41 176	0.70 207	0.60 180	0.23 170	0.30 161	0.47 134	0.36 102	0.84 204	0.53 133

MIPNet	0.51 157	0.51 208	0.33 141	0.32 135	0.30 146	0.37 153	0.25 159	0.62 164	0.24 95	0.50 118	0.52 177	0.61 163	0.41 209	0.30 196	1.01 259	0.51 173	0.59 192	0.50 198	0.76 179	0.47 200	0.44 90	0.85 235	0.20 136	0.26 138	0.66 206	0.98 255	0.71 169	0.61 160

rafts_anoy	0.41 112	0.51 208	0.35 149	0.29 118	0.30 146	0.33 135	0.22 138	0.59 144	0.25 101	0.51 124	0.50 168	0.48 116	0.23 98	0.17 84	0.57 132	0.46 138	0.51 132	0.50 198	0.58 131	0.34 125	0.50 123	0.43 121	0.19 119	0.28 148	0.50 149	0.47 145	0.52 103	0.53 133

TestStereo	0.45 139	0.51 208	0.38 172	0.42 180	0.30 146	0.44 180	0.26 163	0.71 222	0.28 124	0.76 271	0.32 101	0.64 173	0.32 162	0.24 143	0.47 108	0.35 75	0.54 148	0.33 85	0.78 181	0.38 153	0.63 182	0.42 114	0.24 179	0.30 161	0.53 160	0.43 125	0.75 177	0.55 143

psm_up	0.56 178	0.51 208	0.53 230	0.56 221	0.45 212	0.58 227	0.35 194	0.71 222	0.66 262	0.55 150	0.53 181	0.59 158	0.50 233	0.40 232	0.63 162	0.50 166	0.59 192	0.49 192	0.84 189	0.46 196	0.51 129	0.45 131	0.31 214	0.51 252	0.70 214	0.78 216	0.80 189	0.67 177

CREStereo	0.44 134	0.51 208	0.40 179	0.34 143	0.26 116	0.28 115	0.15 96	0.61 157	0.30 141	0.58 174	0.36 116	0.72 191	0.33 168	0.24 143	0.59 140	0.59 207	0.59 192	0.34 89	0.52 99	0.31 110	0.59 175	0.42 114	0.18 111	0.30 161	0.54 164	0.48 150	0.64 143	0.69 184
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	0.51 157	0.51 208	0.47 213	0.50 202	0.48 222	0.48 197	0.32 187	0.53 112	0.37 201	0.51 124	0.65 220	0.57 148	0.34 180	0.30 196	0.69 183	0.44 117	0.52 136	0.47 178	0.57 127	0.42 184	0.56 157	0.49 148	0.27 197	0.35 199	0.65 205	0.74 204	0.80 189	0.75 200

MyStereo04	0.68 208	0.52 217	0.57 240	0.44 191	0.37 182	0.35 148	0.26 163	0.68 206	0.45 228	0.62 200	0.45 148	0.68 181	0.34 180	0.25 160	1.00 256	0.68 234	0.56 163	0.53 218	3.39 296	0.56 226	0.92 241	0.64 192	0.27 197	0.41 222	0.77 239	0.92 241	0.96 233	0.66 173

CASnet	0.40 108	0.52 217	0.23 105	0.27 110	0.27 126	0.30 124	0.14 90	0.62 164	0.29 131	0.61 190	0.44 145	0.64 173	0.28 124	0.23 131	0.55 126	0.36 81	0.45 92	0.31 76	0.73 169	0.27 93	0.63 182	0.39 101	0.21 145	0.24 120	0.42 119	0.32 88	0.61 133	0.56 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GES	0.59 190	0.52 217	0.37 163	0.39 165	0.40 197	0.53 213	0.37 200	0.59 144	0.40 211	0.56 159	0.60 199	0.50 127	0.30 139	0.41 235	0.98 252	0.63 215	0.67 237	0.55 232	2.28 264	0.56 226	0.70 207	0.56 175	0.31 214	0.42 225	0.48 137	0.48 150	0.65 147	0.68 182

FADNet-RVC-Resample	0.57 182	0.52 217	0.42 191	0.46 194	0.39 192	0.41 168	0.40 208	0.72 232	0.42 223	0.68 241	0.51 174	1.04 247	0.43 215	0.43 248	0.96 249	0.48 155	0.56 163	0.61 254	0.85 190	0.55 221	0.52 139	0.63 188	0.34 224	0.60 268	0.58 177	0.71 198	0.55 109	0.77 203

MSMDNet	0.73 216	0.52 217	0.48 216	0.35 153	0.34 167	0.45 185	0.33 191	0.69 213	0.30 141	0.63 206	0.60 199	0.71 189	0.35 187	0.23 131	0.78 199	1.05 297	0.63 220	0.50 198	2.88 287	0.81 287	1.59 288	1.80 300	0.23 170	0.29 153	0.74 227	0.89 236	0.85 206	0.76 202

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 157	0.52 217	0.48 216	0.43 185	0.57 243	0.42 174	0.62 253	0.56 130	0.62 257	0.52 131	0.51 174	0.67 179	0.34 180	0.58 286	0.78 199	0.42 104	0.47 107	0.42 139	0.57 127	0.38 153	0.46 101	0.42 114	0.30 209	0.32 174	0.48 137	0.76 211	0.62 136	0.64 170
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		0.53 223	0.53 230	0.53 214	0.53 232	0.52 209	0.53 228	0.75 245	0.40 211	0.80 282	0.59 196			0.55 276	0.62 158	0.64 221			0.66 151	0.55 221				0.52 254	0.68 210	0.62 183	0.69 159	0.70 190

SACVNet	0.62 195	0.53 223	0.51 227	0.55 220	0.57 243	0.52 209	0.60 245	0.69 213	0.56 249	0.67 238	0.54 187	0.59 158	0.37 197	0.41 235	0.71 192	0.60 209	0.64 224	0.57 239	0.95 201	0.64 262	0.67 197	0.78 227	0.36 229	0.47 244	0.75 232	0.77 215	0.84 204	0.84 212

ADLNet	0.46 144	0.53 223	0.37 163	0.41 176	0.41 203	0.44 180	0.40 208	0.54 117	0.35 187	0.45 94	0.53 181	0.76 205	0.36 192	0.62 289	0.58 136	0.42 104	0.49 116	0.42 139	0.50 91	0.37 149	0.43 83	0.44 127	0.34 224	0.25 131	0.47 134	0.55 173	0.57 113	0.45 110

HSM-Net_RVC	0.75 223	0.53 223	0.60 248	0.77 260	0.62 255	0.61 234	0.37 200	0.76 249	0.49 235	0.74 264	1.71 308	1.32 267	0.80 268	0.36 223	0.72 195	0.55 192	0.64 224	0.53 218	0.78 181	0.53 210	0.67 197	0.89 241	0.43 247	0.64 274	0.94 271	1.09 274	1.07 251	1.04 237
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	0.79 237	0.55 227	0.53 230	0.65 243	0.54 236	0.59 228	0.53 228	0.78 257	0.52 239	0.71 257	0.75 246	0.67 179	0.47 228	0.28 184	0.83 213	0.67 231	0.98 292	0.56 234	1.60 241	0.58 234	2.74 314	1.44 279	0.38 236	0.35 199	0.84 258	0.81 223	0.90 218	1.02 233
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 182	0.55 227	0.37 163	0.43 185	0.38 188	0.36 151	0.23 151	0.62 164	0.30 141	0.56 159	0.68 233	0.61 163	0.32 162	0.29 191	1.73 306	0.47 149	0.56 163	0.56 234	1.09 209	0.54 216	0.53 146	0.81 232	0.20 136	0.32 174	0.71 217	0.97 254	0.73 173	0.57 147

FADNet	0.65 199	0.55 227	0.41 188	0.53 214	0.42 206	0.49 199	0.65 261	0.74 241	0.42 223	0.66 229	0.64 215	0.81 212	0.50 233	0.36 223	1.17 275	0.51 173	0.51 132	0.53 218	1.61 242	0.53 210	0.69 203	0.59 176	0.35 228	0.41 222	0.72 220	0.88 234	0.78 187	1.06 238

R-Stereo Train	0.66 200	0.55 227	0.43 196	0.48 197	0.36 175	0.50 203	0.18 113	0.62 164	0.31 160	0.68 241	0.62 211	0.72 191	0.34 180	0.25 160	0.69 183	0.89 268	0.66 231	0.51 207	2.12 259	0.46 196	0.94 247	1.49 285	0.22 159	0.36 206	0.71 217	0.96 249	0.77 182	1.10 244

RAFT-Stereo	0.66 200	0.55 227	0.43 196	0.48 197	0.36 175	0.50 203	0.18 113	0.62 164	0.31 160	0.68 241	0.62 211	0.72 191	0.34 180	0.25 160	0.69 183	0.89 268	0.66 231	0.51 207	2.12 259	0.46 196	0.94 247	1.49 285	0.22 159	0.36 206	0.71 217	0.96 249	0.77 182	1.10 244
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 338	0.56 232	1.25 314	0.75 256	0.69 265	1.17 292	0.81 275	0.82 268	0.80 274	0.81 285	4.78 334	1.00 238	0.37 197	0.27 181	1.13 271	1.54 334	0.70 247	0.60 252	124.50 369	0.54 216	1.43 283	2.64 315	0.22 159	0.36 206	0.91 265	1.13 279	1.13 259	2.18 291

cross-raft	0.73 216	0.56 232	0.46 209	0.43 185	0.33 158	0.40 166	0.27 165	0.73 236	0.33 174	0.65 218	0.60 199	0.74 197	0.30 139	0.23 131	0.76 198	0.96 281	0.63 220	0.48 184	2.91 289	0.59 238	1.81 299	1.31 273	0.22 159	0.32 174	0.82 252	0.94 245	0.93 226	1.01 232

STTStereo	0.53 164	0.56 232	0.54 234	0.44 191	0.52 231	0.43 177	0.59 241	0.52 108	0.46 232	0.47 101	0.55 189	0.71 189	0.42 210	0.56 278	0.87 229	0.44 117	0.49 116	0.51 207	0.54 114	0.37 149	0.51 129	0.40 104	0.32 219	0.35 199	0.52 156	0.66 190	0.68 156	0.99 230

SHD	0.97 260	0.56 232	0.73 270	0.75 256	0.69 265	0.66 247	0.61 250	0.99 288	0.94 292	0.77 273	1.00 274	0.94 231	1.29 289	0.54 273	2.21 327	0.98 286	0.95 289	0.70 278	2.01 256	0.80 283	1.12 267	1.71 296	0.47 252	0.77 292	0.91 265	1.01 262	0.91 219	1.22 257

iResNet	0.92 249	0.56 232	0.62 251	0.72 253	0.68 263	0.96 277	0.55 234	0.95 281	0.57 250	0.67 238	0.82 260	1.41 271	1.51 294	0.31 203	1.49 293	0.66 230	0.75 259	0.67 268	4.08 302	0.68 271	0.72 210	0.63 188	0.41 243	0.83 296	0.72 220	0.91 240	1.02 247	0.87 217

gcap_with_dpt	0.60 192	0.57 237	0.35 149	0.89 269	0.38 188	0.47 193	0.22 138	0.71 222	0.33 174	0.69 249	0.49 159	1.11 254	0.45 221	0.29 191	0.54 124	0.69 235	0.61 207	0.54 224	1.17 217	0.41 176	0.86 234	0.79 229	0.24 179	0.34 193	0.62 193	0.50 159	0.91 219	1.03 234

GCAP-BAT	0.60 192	0.57 237	0.35 149	0.89 269	0.38 188	0.47 193	0.22 138	0.71 222	0.33 174	0.69 249	0.49 159	1.11 254	0.45 221	0.29 191	0.54 124	0.69 235	0.61 207	0.54 224	1.17 217	0.41 176	0.86 234	0.79 229	0.24 179	0.34 193	0.62 193	0.50 159	0.91 219	1.03 234

dad	0.89 248	0.57 237	0.37 163	1.42 303	0.65 257	0.75 262	2.23 318	1.43 314	0.36 191	0.93 299	0.38 127	0.85 221	0.76 267	0.32 210	0.97 251	0.52 180	0.78 262	0.45 159	1.87 253	0.41 176	0.74 215	0.41 107	0.30 209	0.47 244	1.15 298	0.47 145	2.64 335	1.96 286

RP	0.58 184	0.57 237	0.72 269	0.62 236	0.56 240	0.57 224	0.64 256	0.63 177	0.61 255	0.42 83	0.81 255	0.78 209	0.53 241	0.43 248	0.68 181	0.48 155	0.53 145	0.44 149	0.64 145	0.45 191	0.51 129	0.54 170	0.37 234	0.44 234	0.62 193	0.59 179	0.83 202	0.77 203

GANet-ADL	0.70 212	0.59 241	0.52 228	0.60 231	0.57 243	0.61 234	0.46 217	0.68 206	0.52 239	0.65 218	0.67 230	0.76 205	0.43 215	0.39 229	1.08 266	0.79 260	0.68 239	0.52 214	1.84 251	0.64 262	0.66 193	0.86 237	0.42 246	0.43 228	0.70 214	0.87 232	0.97 236	0.89 219

GEStereo_RVC	0.71 214	0.59 241	0.40 179	0.54 217	0.50 227	0.61 234	0.51 225	0.71 222	0.41 216	0.59 179	0.51 174	0.76 205	0.46 226	0.39 229	0.96 249	0.92 273	0.78 262	0.75 288	1.94 254	0.62 256	0.80 222	1.37 276	0.31 214	0.52 254	0.61 188	0.63 184	0.86 211	1.12 247

Anonymous3	0.79 237	0.59 241	0.42 191	0.37 159	0.42 206	0.57 224	0.50 224	0.80 260	0.64 259	0.68 241	0.49 159	1.48 272	0.54 242	0.31 203	1.53 294	1.42 331	0.88 280	0.82 300	1.45 231	0.69 274	1.31 278	1.30 272	0.40 241	0.40 219	0.74 227	0.86 229	1.03 249	0.71 192

RTS	1.09 266	0.59 241	0.59 243	0.60 231	0.58 246	0.96 277	0.90 283	0.80 260	0.88 282	0.59 179	0.71 235	1.28 265	0.62 255	0.51 265	2.04 317	0.98 286	1.19 302	0.77 293	2.33 267	0.85 290	0.96 251	1.16 263	0.49 259	0.65 276	1.23 301	4.43 349	1.15 261	1.45 263

RTSA	1.09 266	0.59 241	0.59 243	0.60 231	0.58 246	0.96 277	0.90 283	0.80 260	0.88 282	0.59 179	0.71 235	1.28 265	0.62 255	0.51 265	2.04 317	0.98 286	1.19 302	0.77 293	2.33 267	0.85 290	0.96 251	1.16 263	0.49 259	0.65 276	1.23 301	4.43 349	1.15 261	1.45 263

ADCP+	0.92 249	0.59 241	0.62 251	0.44 191	0.45 212	0.55 220	0.85 279	0.65 192	1.81 323	0.48 107	1.10 282	1.62 280	0.33 168	0.42 245	1.03 260	0.52 180	0.52 136	0.48 184	1.19 220	0.38 153	0.58 171	0.60 180	0.32 219	0.30 161	0.66 206	3.45 346	0.77 182	4.14 326

NaN_ROB	0.73 216	0.59 241	0.61 250	0.64 240	0.78 282	0.53 213	0.48 220	0.87 274	0.63 258	0.73 263	0.61 206	1.96 287	0.62 255	0.45 253	0.84 217	0.55 192	0.56 163	0.54 224	0.73 169	0.55 221	0.52 139	0.51 159	0.38 236	0.64 274	0.83 254	1.11 277	0.94 228	1.64 275

DAS	0.95 255	0.61 248	0.48 216	0.78 262	0.61 249	0.68 250	0.59 241	0.84 271	0.93 289	0.65 218	1.58 302	1.66 281	1.06 276	0.34 215	0.95 246	0.92 273	0.92 286	0.73 284	1.77 246	1.03 304	1.73 294	1.11 257	0.47 252	0.92 302	0.93 268	1.00 259	1.39 291	0.96 224

SepStereo	0.95 255	0.61 248	0.48 216	0.78 262	0.61 249	0.68 250	0.59 241	0.84 271	0.93 289	0.65 218	1.58 302	1.66 281	1.06 276	0.34 215	0.95 246	0.92 273	0.92 286	0.73 284	1.77 246	1.03 304	1.73 294	1.11 257	0.47 252	0.92 302	0.93 268	1.00 259	1.39 291	0.96 224

FCDSN-DC	0.69 209	0.61 248	0.62 251	0.66 245	0.61 249	0.59 228	0.60 245	0.68 206	0.42 223	0.75 268	0.42 141	0.57 148	0.36 192	0.50 263	2.43 339	0.67 231	0.80 267	0.76 291	0.64 145	0.56 226	0.70 207	0.60 180	0.47 252	0.83 296	0.66 206	0.74 204	0.61 133	0.67 177
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 258	0.62 251	0.66 261	0.67 246	0.70 271	0.66 247	0.58 240	0.74 241	0.60 254	0.85 293	5.03 337	0.95 235	1.26 287	0.45 253	0.89 232	1.03 295	0.68 239	0.54 224	2.03 257	0.68 271	0.84 231	0.79 229	0.54 278	0.47 244	0.73 225	0.95 246	1.32 284	0.63 168

NCC-stereo	0.67 203	0.63 252	0.59 243	0.64 240	0.65 257	0.63 240	0.69 267	0.67 199	0.74 269	0.43 85	0.81 255	0.82 214	0.70 263	0.47 256	0.82 211	0.53 182	0.58 178	0.64 260	0.80 183	0.54 216	0.56 157	0.60 180	0.53 274	0.45 239	0.75 232	0.96 249	0.92 224	0.98 228

Abc-Net	0.67 203	0.63 252	0.59 243	0.64 240	0.65 257	0.63 240	0.69 267	0.67 199	0.74 269	0.43 85	0.81 255	0.82 214	0.70 263	0.47 256	0.82 211	0.53 182	0.58 178	0.64 260	0.80 183	0.54 216	0.56 157	0.60 180	0.53 274	0.45 239	0.75 232	0.96 249	0.92 224	0.98 228
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	0.75 223	0.64 254	0.54 234	0.59 228	0.47 219	0.60 230	0.73 270	0.71 222	0.29 131	0.63 206	0.66 223	0.73 194	0.30 139	0.26 171	0.86 223	1.22 317	0.68 239	0.76 291	1.46 232	0.60 243	1.75 296	1.74 298	0.21 145	0.32 174	0.93 268	0.81 223	1.06 250	0.72 194

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 347	0.65 255	1.07 302	0.94 279	0.83 284	0.81 267	1.27 303	0.85 273	0.73 266	0.93 299	6.13 346	180.62 370	2.17 305	1.33 323	1.22 277	1.01 292	0.93 288	1.06 318	6.32 319	0.79 282	3.32 331	3.77 329	0.55 280	0.76 289	0.95 273	1.34 302	1.19 269	2.42 300

ADCRef	1.01 262	0.65 255	0.48 216	0.39 165	0.47 219	0.65 244	0.68 266	0.61 157	1.08 298	0.52 131	0.64 215	0.75 198	0.43 215	0.38 228	1.56 296	0.72 244	0.61 207	0.59 249	1.53 236	0.58 234	0.66 193	0.71 211	0.50 263	0.43 228	0.75 232	1.25 291	0.82 195	8.96 347

AnyNet_C32	1.64 288	0.65 255	0.74 271	0.67 246	0.73 274	0.86 272	1.14 296	0.95 281	3.12 345	0.75 268	1.53 301	0.94 231	0.64 259	0.67 296	1.83 311	1.11 305	1.06 299	0.95 311	1.78 248	0.76 279	1.76 297	1.71 296	0.66 290	0.85 299	1.13 296	2.68 335	1.17 266	13.55 352

DCVSM-stereo	1.13 269	0.66 258	0.79 275	0.89 269	0.65 257	1.15 291	0.73 270	0.95 281	0.82 278	1.04 309	4.18 331	3.75 315	1.45 292	0.49 259	0.83 213	0.86 266	0.69 245	0.60 252	2.08 258	0.87 292	1.06 263	0.77 224	0.84 302	0.72 283	0.74 227	0.89 236	0.98 239	1.09 240

UDGNet	0.67 203	0.66 258	0.42 191	1.35 300	1.02 297	1.21 295	0.91 285	0.60 150	0.41 216	0.52 131	0.60 199	0.56 146	0.23 98	1.19 319	0.66 172	0.45 128	0.56 163	0.51 207	0.73 169	0.53 210	0.64 189	0.67 203	0.79 297	0.29 153	0.72 220	0.55 173	0.63 139	0.66 173

stereogan	0.67 203	0.67 260	0.62 251	0.68 249	0.73 274	0.75 262	0.64 256	0.70 219	0.57 250	0.51 124	0.64 215	1.08 249	0.62 255	0.44 251	0.83 213	0.55 192	0.56 163	0.51 207	0.91 195	0.59 238	0.59 175	0.69 208	0.47 252	0.46 241	0.59 184	0.67 191	1.16 264	0.87 217

PA-Net	0.64 198	0.67 260	0.66 261	0.50 202	0.66 262	0.50 203	0.64 256	0.65 192	0.73 266	0.54 143	0.52 177	0.58 153	0.58 252	0.59 288	0.93 240	0.57 199	0.46 97	0.54 224	0.61 142	0.54 216	0.49 119	0.66 197	0.36 229	0.52 254	0.64 203	1.24 288	0.64 143	1.32 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 195	0.68 262	0.47 213	0.65 243	0.44 211	0.34 142	0.24 154	0.61 157	0.31 160	0.60 185	0.44 145	0.81 212	0.55 244	0.25 160	0.62 158	0.50 166	0.62 215	0.38 112	0.74 175	0.36 143	1.26 275	0.47 141	0.18 111	0.30 161	0.70 214	0.74 204	1.39 291	2.07 287

FADNet_RVC	0.92 249	0.69 263	0.55 237	0.88 268	0.75 280	0.54 217	0.51 225	0.77 254	0.54 243	0.70 254	0.96 270	1.36 269	1.06 276	0.54 273	1.85 312	0.64 221	0.80 267	0.90 304	3.34 295	0.76 279	1.00 256	1.13 260	0.37 234	0.60 268	0.66 206	0.87 232	0.97 236	1.14 250

DDVS	2.32 303	0.70 264	0.82 279	0.70 250	0.74 278	0.73 257	0.59 241	1.09 300	0.88 282	0.80 282	34.26 365	3.93 317	1.16 283	0.52 269	1.09 268	1.35 322	0.73 256	0.65 264	1.95 255	0.95 296	1.67 292	2.27 309	0.48 257	0.56 261	0.69 211	0.84 228	1.21 271	1.35 261

PWC_ROB	1.18 271	0.70 264	1.06 300	0.60 231	0.71 272	0.70 253	0.98 292	0.83 269	1.55 318	0.76 271	1.40 297	1.00 238	2.46 313	0.57 283	2.17 325	0.99 290	1.15 300	0.90 304	2.37 269	0.95 296	1.63 290	2.05 304	0.44 248	0.98 308	0.81 249	0.80 221	1.24 276	2.15 290

SGM-Forest	0.73 216	0.71 266	0.40 179	1.13 287	0.64 256	0.74 261	0.45 215	0.68 206	0.39 209	0.61 190	0.44 145	1.16 259	1.06 276	0.49 259	0.86 223	0.61 213	0.55 157	0.46 171	0.68 157	0.44 189	0.61 177	0.49 148	0.45 249	0.44 234	0.90 264	0.86 229	1.95 317	1.47 265
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	1.12 268	0.72 267	0.59 243	1.20 294	0.84 285	0.64 243	0.64 256	0.95 281	0.78 272	0.84 291	2.54 320	1.39 270	1.23 285	0.81 306	1.20 276	1.01 292	0.83 272	0.67 268	1.56 237	0.62 256	1.08 265	1.46 282	0.56 282	0.71 280	0.95 273	1.27 293	0.99 240	4.08 325

RGC	0.76 227	0.72 267	0.99 292	0.70 250	0.71 272	0.76 265	0.57 239	0.74 241	0.74 269	0.56 159	0.96 270	0.83 218	0.85 271	0.56 278	0.93 240	0.60 209	0.62 215	0.56 234	0.93 197	0.61 252	0.66 193	0.71 211	0.51 271	0.56 261	0.81 249	1.01 262	0.99 240	1.19 254

NCCL2	0.69 209	0.73 269	0.66 261	0.57 223	0.56 240	0.51 206	0.45 215	0.70 219	0.57 250	0.68 241	0.71 235	0.66 177	0.48 231	0.39 229	0.93 240	0.72 244	0.65 228	0.57 239	0.76 179	0.57 231	0.74 215	0.88 239	0.49 259	0.60 268	0.98 277	0.95 246	0.85 206	1.16 251

GANetREF_RVC	0.77 234	0.74 270	0.68 266	0.76 259	0.65 257	0.69 252	0.60 245	0.99 288	0.73 266	0.93 299	0.52 177	1.33 268	0.72 265	0.44 251	0.85 221	0.57 199	0.67 237	0.63 256	1.13 215	0.61 252	0.77 218	0.63 188	0.59 285	0.71 280	0.89 263	0.90 238	1.15 261	0.99 230
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	2.08 302	0.77 271	0.87 283	0.83 264	1.21 307	0.85 269	1.59 308	1.02 293	1.35 310	0.83 290	1.97 314	1.01 241	7.76 338	0.75 303	2.35 336	1.16 311	0.95 289	0.71 280	4.05 301	0.97 299	1.30 277	1.61 291	0.72 292	0.76 289	1.52 318	1.96 324	1.21 271	16.04 355

XPNet_ROB	0.74 222	0.77 271	0.57 240	0.54 217	0.61 249	0.63 240	0.61 250	0.53 112	0.65 260	0.58 174	0.81 255	2.35 292	0.46 226	0.43 248	0.79 203	0.63 215	0.85 274	0.57 239	0.83 186	0.55 221	0.72 210	1.09 256	0.45 249	0.49 251	0.63 200	0.74 204	1.39 291	0.86 215

FAT-Stereo	1.57 285	0.78 273	1.44 322	1.10 285	1.32 312	1.05 285	0.87 282	1.28 305	0.86 280	1.21 319	5.46 340	3.07 304	1.28 288	0.66 294	1.73 306	1.34 319	0.89 282	0.94 310	1.83 249	1.08 307	2.02 301	3.90 331	0.71 291	0.98 308	0.86 261	1.21 286	1.42 297	3.03 312

UCFNet_RVC	0.56 178	0.78 273	0.45 208	0.59 228	0.55 239	0.52 209	0.39 206	0.58 137	0.40 211	0.59 179	0.60 199	0.82 214	0.45 221	0.32 210	0.70 188	0.42 104	0.50 121	0.50 198	0.67 155	0.45 191	0.56 157	0.47 141	0.38 236	0.41 222	0.77 239	0.71 198	0.65 147	0.86 215

SAMSARA	1.50 281	0.79 275	1.00 296	0.93 277	0.88 287	0.86 272	0.93 287	1.57 321	1.25 305	0.96 304	1.09 280	1.27 263	2.59 314	0.83 307	2.58 341	1.19 315	1.04 295	0.91 307	2.56 277	0.99 302	1.77 298	2.23 308	0.56 282	0.98 308	2.63 331	2.81 336	2.62 334	2.56 303

ccs_rob	1.25 274	0.79 275	0.64 257	0.86 266	0.60 248	0.89 274	0.83 278	0.99 288	0.51 238	0.77 273	6.27 349	5.90 328	1.10 280	0.51 265	1.08 266	1.10 303	0.68 239	0.66 266	1.15 216	0.70 275	1.56 286	1.66 294	0.50 263	0.54 258	0.69 211	0.78 216	0.86 211	1.20 255

CBMV_ROB	1.71 292	0.79 275	0.65 260	1.35 300	1.07 300	1.01 280	0.74 272	1.01 292	0.54 243	0.72 260	0.81 255	9.80 347	5.90 332	0.57 283	1.42 287	0.69 235	0.80 267	0.58 244	5.38 309	1.22 317	0.95 250	0.55 174	0.53 274	0.62 271	1.22 300	1.45 305	2.72 337	2.94 309

pmcnn	1.66 289	0.80 278	0.52 228	1.19 293	1.01 294	1.21 295	0.93 287	0.96 286	0.54 243	0.74 264	2.66 322	3.98 319	5.06 325	0.31 203	1.65 302	1.40 330	1.20 304	0.91 307	3.99 300	0.95 296	4.45 343	1.02 252	0.90 305	0.90 301	1.07 291	1.01 262	2.43 328	3.03 312

S-Stereo	1.54 283	0.81 279	0.83 280	1.15 289	1.16 305	1.29 300	1.56 307	1.02 293	1.09 299	1.25 322	4.20 332	4.10 320	1.10 280	0.66 294	2.16 324	1.63 336	0.90 283	1.05 317	2.20 262	1.10 309	1.26 275	3.12 322	1.31 322	1.17 323	0.84 258	1.18 283	1.21 271	2.18 291

STTRV1_RVC		0.81 279	0.64 257	1.04 283	0.73 274	1.03 282	0.85 279	0.91 279	0.92 287	0.93 299	0.95 269	1.72 285	2.23 306	0.86 310	1.46 291	0.78 256	1.37 308	0.72 281		1.97 340	1.59 288	1.23 268		0.97 306	1.07 291	1.11 277	1.75 312	3.40 318

PS-NSSS	0.60 192	0.81 279	0.44 204	0.89 269	0.54 236	0.71 255	0.63 254	0.64 184	0.38 206	0.64 213	0.41 139	1.52 276	0.47 228	0.41 235	0.59 140	0.42 104	0.52 136	0.45 159	0.94 200	0.42 184	0.44 90	0.29 69	0.36 229	0.34 193	0.63 200	0.69 193	0.70 165	0.80 207

SFCPSM	3.03 320	0.82 282	0.63 255	0.77 260	0.69 265	0.72 256	0.63 254	0.83 269	0.98 295	0.71 257	2.00 315	2.57 293	3.49 319	0.56 278	1.16 274	0.93 277	0.74 257	0.64 260	54.48 366	1.19 316	0.88 236	0.91 242	0.55 280	0.55 260	0.94 271	0.93 244	1.11 258	1.39 262

ADCL	1.27 275	0.82 282	0.64 257	0.60 231	0.53 232	0.73 257	0.91 285	0.75 245	2.78 342	0.68 241	1.01 275	0.86 225	0.50 233	0.50 263	1.27 279	0.64 221	0.66 231	0.57 239	1.20 222	0.60 243	0.98 255	0.88 239	0.50 263	0.47 244	1.60 320	1.50 311	0.88 215	11.30 350

GwcNet-ADL	0.97 260	0.83 284	0.81 277	0.91 274	0.68 263	0.70 253	0.53 228	0.77 254	0.50 236	0.72 260	5.46 340	1.20 262	0.65 260	0.46 255	0.81 208	0.95 278	0.72 255	0.56 234	1.26 224	0.71 276	0.67 197	0.78 227	0.59 285	0.56 261	0.79 244	0.98 255	0.85 206	1.75 280

TRStereo	0.75 223	0.83 284	1.19 307	0.56 221	0.34 167	1.42 304	0.48 220	0.68 206	0.28 124	0.65 218	0.46 152	1.10 252	0.27 118	0.22 117	0.70 188	0.85 265	0.57 172	0.48 184	1.85 252	0.50 204	0.73 213	0.87 238	0.18 111	0.27 141	0.78 241	1.22 287	1.78 313	1.09 240

DPSNet	2.61 309	0.83 284	0.77 274	1.21 295	1.24 308	1.34 302	0.93 287	1.08 299	1.49 316	0.78 277	0.86 261	6.91 334	3.85 320	0.58 286	4.58 349	2.54 346	1.43 312	1.24 328	14.95 345	1.34 322	4.83 347	8.01 352	1.75 326	1.40 331	1.47 315	1.95 323	1.60 307	1.66 277

CSAN	0.93 252	0.83 284	0.75 272	0.86 266	0.82 283	0.73 257	0.61 250	0.97 287	0.94 292	0.94 303	0.73 245	1.96 287	1.56 296	0.49 259	0.98 252	0.63 215	0.74 257	0.66 266	1.09 209	0.71 276	0.78 219	0.63 188	0.53 274	0.76 289	0.98 277	1.49 310	1.21 271	1.63 274

NOSS_ROB	0.76 227	0.84 288	0.50 222	0.72 253	0.61 249	0.75 262	0.52 227	0.80 260	0.54 243	0.70 254	0.62 211	0.62 171	0.86 272	0.62 289	1.14 272	1.10 303	0.78 262	0.69 277	0.73 169	0.60 243	0.88 236	0.67 203	0.50 263	0.71 280	0.86 261	0.95 246	1.38 290	0.85 213

CBMV	1.15 270	0.84 288	0.60 248	0.85 265	0.76 281	0.73 257	0.48 220	0.87 274	0.80 274	0.81 285	0.61 206	2.86 299	0.81 269	0.52 269	1.31 282	1.17 312	0.91 284	0.74 286	2.40 272	0.66 265	1.57 287	0.76 221	0.48 257	1.06 313	0.99 280	1.09 274	2.25 321	4.25 327
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 286	0.86 290	0.90 286	0.98 280	0.69 265	0.85 269	0.56 236	0.89 278	0.48 234	0.82 288	0.79 250	0.97 236	0.36 192	0.69 298	11.97 358	5.83 354	0.70 247	0.67 268	0.70 164	0.62 256	1.05 261	5.90 346	0.50 263	0.62 271	0.82 252	1.01 262	2.01 319	1.06 238

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 276	0.90 291	0.63 255	1.27 297	0.90 288	1.21 295	2.21 316	1.27 303	1.18 303	1.00 307	0.91 265	1.80 286	1.16 283	1.07 318	1.48 292	0.77 253	0.70 247	0.58 244	2.75 285	0.67 269	1.39 282	2.93 319	0.85 304	0.73 284	1.47 315	1.68 316	1.33 285	2.96 310

XQC	1.03 264	0.90 291	0.71 268	0.91 274	0.92 289	0.92 276	0.86 281	1.06 298	0.90 286	0.84 291	1.11 285	1.03 243	1.30 291	0.71 300	2.04 317	0.95 278	0.87 276	0.67 268	1.64 243	0.78 281	1.00 256	1.67 295	0.62 288	0.73 284	1.09 293	1.47 306	1.26 278	0.97 227

ETE_ROB	0.87 246	0.90 291	0.58 242	0.67 246	0.69 265	0.85 269	0.60 245	0.66 196	0.89 285	0.64 213	1.09 280	2.63 296	0.54 242	0.54 273	1.00 256	0.72 244	0.91 284	0.63 256	0.99 205	0.66 265	0.88 236	1.08 255	0.50 263	0.59 266	0.78 241	0.92 241	1.48 301	1.17 252

SANet	1.61 287	0.91 294	1.10 305	1.04 283	1.05 298	1.25 298	0.77 273	1.76 330	1.81 323	0.77 273	1.24 286	6.63 332	5.08 326	0.83 307	1.56 296	0.77 253	1.24 306	0.90 304	1.58 238	0.82 288	1.05 261	1.00 250	0.90 305	1.27 326	1.32 309	1.93 321	1.88 315	3.10 314

ADCMid	1.56 284	0.92 295	0.99 292	0.70 250	0.86 286	1.05 285	1.37 305	1.29 306	1.77 322	0.75 268	1.75 309	1.27 263	1.48 293	0.69 298	2.18 326	1.07 299	0.98 292	0.79 297	2.74 284	0.80 283	1.31 278	1.74 298	1.06 312	0.70 279	1.01 286	1.53 312	1.02 247	10.33 348

DGSMNet	2.66 312	0.96 296	1.36 321	1.03 282	0.99 293	1.12 290	1.05 294	1.36 311	0.94 292	2.15 350	13.54 361	1.71 284	1.85 301	0.93 314	2.50 340	3.85 351	5.34 344	1.61 343	5.07 306	1.68 336	7.04 352	8.02 353	0.96 311	1.19 324	1.01 286	1.33 300	1.40 295	1.88 281

FC-DCNN	0.88 247	0.96 296	1.23 311	1.36 302	0.93 290	1.26 299	0.82 276	0.91 279	0.78 272	0.87 295	0.63 214	1.08 249	0.42 210	0.56 278	0.88 231	0.69 235	0.81 270	0.68 274	0.81 185	0.59 238	0.78 219	0.59 176	0.50 263	0.77 292	1.11 294	0.99 257	1.21 271	1.57 270

LALA_ROB	0.86 245	0.97 298	0.67 264	0.63 238	0.69 265	0.83 268	0.67 264	0.70 219	0.80 274	0.68 241	1.10 282	2.61 295	0.58 252	0.51 265	1.11 269	0.67 231	0.86 275	0.72 281	0.89 193	0.67 269	0.80 222	1.00 250	0.49 259	0.59 266	0.73 225	0.92 241	1.16 264	1.10 244

FC-DCNN v2	0.94 253	0.98 299	1.28 317	1.47 306	0.95 292	1.33 301	0.82 276	1.05 295	0.80 274	0.87 295	0.66 223	1.11 254	0.67 262	0.56 278	0.91 235	0.69 235	0.81 270	0.68 274	0.83 186	0.59 238	0.78 219	0.59 176	0.50 263	0.78 294	1.25 306	1.09 274	1.35 287	1.89 282

AMNet	1.02 263	0.98 299	0.95 288	0.98 280	1.01 294	1.03 282	0.96 291	0.87 274	0.93 289	0.97 305	1.02 276	1.10 252	0.74 266	1.06 317	0.99 255	1.09 302	1.17 301	1.04 316	1.08 208	1.05 306	1.13 268	1.04 253	0.82 301	0.98 308	1.01 286	1.07 272	1.20 270	1.27 259

G-Net	1.86 295	1.00 301	1.28 317	0.89 269	0.93 290	1.10 288	0.77 273	1.63 323	2.07 329	0.99 306	2.89 323	7.30 338	1.67 300	0.55 276	1.45 288	1.75 339	1.04 295	0.93 309	2.87 286	2.72 350	1.89 300	1.47 283	0.80 299	1.02 312	1.06 290	1.71 317	2.82 338	5.60 334

ACV-stereo	8.39 349	1.01 302	0.97 290	1.29 298	0.73 274	1.48 306	0.95 290	0.88 277	1.10 300	1.07 310	1.33 294	1.06 248	23.12 352	0.52 269	4.00 347	3.78 349	1.05 297	0.79 297	168.94 370	1.91 339	3.64 335	1.44 279	0.72 292	0.74 287	0.74 227	0.90 238	1.43 298	1.03 234

PVD	1.47 280	1.04 303	1.44 322	1.10 285	1.09 303	1.19 293	1.07 295	1.91 334	2.05 328	0.79 280	1.49 300	1.54 277	1.91 303	0.89 312	2.26 331	1.35 322	1.39 309	1.09 321	2.41 273	1.14 312	1.51 285	1.98 303	0.79 297	1.08 316	1.49 317	1.82 319	1.67 308	2.10 288

MFN_U_SF_RVC	1.68 291	1.06 304	0.88 284	1.25 296	1.01 294	1.53 307	2.07 314	1.38 313	1.17 302	1.51 335	2.95 324	2.00 289	1.57 297	2.05 327	2.38 337	0.98 286	0.87 276	0.82 300	6.78 320	1.11 311	2.21 305	2.38 312	0.65 289	1.11 318	1.23 301	1.33 300	1.28 281	1.69 279

ADCS	1.88 296	1.06 304	0.98 291	0.93 277	1.10 304	1.09 287	1.14 296	1.27 303	2.49 336	0.89 297	1.36 295	1.51 274	2.92 318	0.86 310	3.30 344	2.26 345	1.46 313	1.26 330	3.10 293	1.29 321	2.48 310	2.88 317	0.80 299	1.10 317	1.33 311	4.48 351	1.41 296	6.08 337

AnyNet_C01	2.06 300	1.08 306	1.06 300	1.14 288	1.08 301	1.01 280	2.69 321	1.69 328	2.66 339	1.21 319	1.67 306	2.90 301	2.60 315	0.95 315	3.65 345	4.02 352	2.09 327	2.21 352	3.08 292	1.56 331	3.30 330	2.89 318	1.26 315	1.15 321	1.80 323	1.43 304	1.51 302	3.90 323

LSM0	8.30 348	1.08 306	0.95 288	1.66 310	1.42 315	1.59 309	1.96 312	2.27 338	2.36 332	1.66 342	3.94 330	4.10 320	6.30 336	0.63 291	62.38 370	74.74 370	1.69 318	1.06 318	12.18 339	2.23 343	4.96 348	9.29 356	0.92 307	1.29 327	1.95 327	2.97 339	3.66 347	14.83 354

edge stereo	1.82 294	1.16 308	2.22 335	1.46 305	1.28 309	1.58 308	1.38 306	1.67 327	1.30 307	1.20 318	3.42 328	4.33 322	2.26 309	0.80 305	1.41 286	1.46 332	1.05 297	0.83 303	5.42 310	0.97 299	1.34 280	3.76 328	0.95 310	0.88 300	1.26 307	1.20 284	1.70 310	2.91 308

MADNet+	1.96 299	1.18 309	1.26 315	1.45 304	1.28 309	1.10 288	2.21 316	1.88 332	1.41 313	1.33 327	1.32 292	2.29 291	2.23 306	1.25 322	4.58 349	1.87 342	2.55 335	1.13 325	2.73 283	1.63 334	3.69 336	3.33 325	1.26 315	2.09 350	1.93 325	1.47 306	1.59 305	2.77 306

CC-Net-ROB	0.96 258	1.18 309	0.70 267	1.56 307	1.06 299	1.63 310	1.20 301	0.79 258	0.61 255	0.81 285	0.56 190	3.07 304	0.57 250	0.85 309	0.68 181	0.44 117	0.71 253	0.63 256	1.40 230	0.57 231	0.58 171	0.43 121	1.91 327	0.46 241	0.83 254	0.83 227	0.77 182	1.20 255

MFMNet_re	1.51 282	1.18 309	1.12 306	1.29 298	1.16 305	1.63 310	1.32 304	1.30 308	1.63 319	1.14 315	1.38 296	2.64 297	1.63 299	0.90 313	2.27 332	1.35 322	1.58 314	1.32 336	3.69 297	1.24 319	2.10 302	1.26 271	1.16 313	1.24 325	1.11 294	1.02 266	1.59 305	1.60 272

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 290	1.25 312	1.05 298	1.56 307	1.08 301	1.20 294	3.18 328	1.50 317	2.10 330	1.30 326	0.98 272	1.50 273	1.04 275	1.66 325	1.71 303	1.18 313	0.84 273	1.01 313	6.24 317	1.15 315	1.43 283	3.23 324	1.19 314	1.14 320	1.52 318	1.29 295	1.09 254	2.78 307

SPS-STEREO	1.93 298	1.27 313	1.21 309	1.60 309	1.34 313	1.44 305	1.17 299	1.66 324	1.36 312	1.38 329	3.67 329	3.02 303	1.29 289	1.05 316	1.85 312	1.83 341	1.58 314	1.37 338	8.86 329	1.34 322	3.07 324	1.47 283	1.27 319	1.37 328	1.42 314	1.28 294	2.02 320	1.89 282
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 328	1.38 314	1.26 315	1.80 312	1.47 317	1.93 314	1.71 310	1.47 316	1.33 308	1.34 328	6.67 352	9.59 346	12.99 346	1.20 320	1.73 306	1.47 333	1.42 311	1.24 328	11.11 337	1.37 324	3.07 324	2.13 306	1.27 319	1.42 334	1.69 321	1.26 292	2.90 339	26.50 361

FBW_ROB	1.34 277	1.42 315	1.08 303	2.01 313	1.42 315	1.37 303	1.63 309	0.99 288	0.70 264	0.72 260	1.02 276	2.05 290	0.91 274	1.47 324	1.24 278	0.60 209	0.88 280	0.65 264	6.08 316	0.59 238	1.06 263	0.81 232	1.48 324	1.12 319	0.99 280	1.20 284	0.99 240	1.66 277

SGM_RVC	2.81 316	1.46 316	0.85 281	1.76 311	1.28 309	1.68 312	1.19 300	1.56 320	1.14 301	0.82 288	1.70 307	7.09 335	2.67 317	0.42 245	0.92 238	0.57 199	0.75 259	0.57 239	11.20 338	0.66 265	0.94 247	0.46 136	0.51 271	0.84 298	1.97 328	1.64 315	5.04 352	26.13 360
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 327	1.54 317	1.05 298	2.64 315	1.72 319	2.05 315	1.15 298	2.40 340	1.41 313	0.90 298	6.48 350	9.56 345	7.42 337	0.49 259	11.75 356	1.94 343	0.87 276	0.74 286	8.79 327	0.80 283	8.36 353	8.07 354	0.73 294	1.07 314	3.39 341	2.15 329	5.22 353	4.99 330
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	17.44 356	1.82 318	6.12 359	9.40 346	53.85 371	8.01 356	46.26 366	11.27 363	28.12 364	1.80 346	7.03 353	38.62 362	49.53 364	0.34 215	1.76 309	0.55 192	0.78 262	0.59 249	36.68 359	6.72 357	2.92 319	0.85 235	29.06 366	12.10 365	26.35 362	25.49 365	27.84 366	37.03 367

WAO-7	2.72 315	1.83 319	2.89 346	7.39 345	1.73 320	1.76 313	1.82 311	2.07 335	2.65 338	2.21 351	5.39 339	4.58 324	5.72 331	1.23 321	2.07 321	1.27 318	1.69 318	1.22 327	7.70 323	1.51 326	1.64 291	3.07 321	0.84 302	1.65 341	1.83 324	2.48 333	1.97 318	3.27 316

ELAS_RVC	3.22 322	2.01 320	1.85 330	2.66 316	2.07 322	5.08 346	2.06 313	2.41 341	1.89 325	1.74 345	4.78 334	8.00 339	8.02 339	0.74 302	2.38 337	0.81 261	1.75 320	1.14 326	3.97 299	1.27 320	4.64 346	7.61 350	1.26 315	1.74 344	6.58 353	3.21 342	3.39 342	3.80 322
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 279	2.18 321	0.79 275	2.67 317	2.43 328	2.57 317	2.52 319	0.80 260	0.84 279	0.63 206	0.94 267	1.57 279	0.45 221	2.65 333	0.94 244	0.78 256	1.99 325	0.75 288	2.31 265	0.91 295	1.16 269	0.97 246	2.71 331	0.56 261	0.72 220	0.71 198	0.97 236	0.85 213

ELAS	3.38 326	2.19 322	1.79 328	2.99 322	2.37 326	3.32 323	2.09 315	2.60 344	2.85 343	1.28 324	4.85 336	8.61 341	8.02 339	0.76 304	2.90 342	0.81 261	1.80 321	1.10 322	4.19 303	1.10 309	4.53 344	7.86 351	1.26 315	1.63 339	7.08 354	4.79 352	3.66 347	4.87 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 278	2.24 323	0.81 277	2.58 314	2.45 329	2.48 316	2.57 320	0.76 249	0.86 280	0.77 273	1.08 279	1.51 274	0.56 246	2.59 329	1.06 263	0.69 235	1.89 323	0.80 299	2.31 265	0.97 299	1.24 274	0.98 247	1.43 323	0.62 271	0.74 227	0.81 223	0.95 230	0.81 209

WAO-6	2.71 313	2.26 324	1.57 325	3.00 323	2.25 324	3.01 320	3.02 326	1.77 331	2.35 331	1.52 337	1.62 304	3.94 318	5.12 327	2.64 332	2.22 328	1.38 327	2.65 336	1.36 337	4.86 305	1.54 330	2.76 316	4.79 337	2.70 330	1.73 343	2.71 333	2.59 334	2.68 336	5.02 331

MDST_ROB	3.33 325	2.32 325	0.75 272	3.90 335	1.47 317	2.61 318	1.00 293	1.12 302	0.72 265	0.78 277	0.67 230	1.54 277	25.37 354	0.34 215	2.11 323	0.53 182	0.65 228	0.48 184	3.69 297	0.58 234	0.88 236	0.59 176	0.58 284	0.68 278	7.85 356	3.03 340	17.15 361	8.63 346

STStereo	5.29 335	2.47 326	5.20 356	5.20 341	2.80 337	4.72 343	3.42 330	6.23 358	6.52 352	1.51 335	7.61 354	9.53 344	14.86 349	0.63 291	4.09 348	0.64 221	0.87 276	0.62 255	36.67 358	1.02 303	1.23 273	1.05 254	0.78 296	1.63 339	3.46 342	2.43 332	3.53 343	14.15 353

MANE	7.31 342	2.64 327	4.48 355	3.30 329	3.10 344	3.94 337	2.83 324	5.37 357	6.88 353	1.11 311	5.64 342	8.81 342	11.02 342	0.67 296	3.83 346	3.83 350	1.32 307	18.03 362	8.61 325	0.84 289	4.22 339	1.16 263	0.74 295	1.79 348	13.65 360	18.61 361	22.89 363	38.18 368

IMH-64-1	2.92 318	2.70 328	2.36 338	3.23 326	2.71 334	3.70 331	4.05 339	1.66 324	2.48 334	1.13 312	1.26 288	3.60 312	6.29 334	3.59 342	2.28 333	1.15 309	2.20 329	1.31 333	6.02 314	1.52 328	3.03 322	5.48 340	4.83 345	1.40 331	2.83 335	2.02 325	2.34 324	3.64 319

IMH-64	2.92 318	2.70 328	2.36 338	3.23 326	2.71 334	3.70 331	4.05 339	1.66 324	2.48 334	1.13 312	1.26 288	3.60 312	6.29 334	3.59 342	2.28 333	1.15 309	2.20 329	1.31 333	6.02 314	1.52 328	3.03 322	5.48 340	4.83 345	1.40 331	2.83 335	2.02 325	2.34 324	3.64 319

SQANet	1.90 297	2.70 328	1.03 297	3.09 324	2.17 323	3.29 322	2.70 322	0.95 281	0.65 260	1.00 307	0.71 235	2.69 298	1.10 280	2.30 328	0.78 199	0.55 192	1.02 294	0.72 281	9.92 333	0.68 271	2.11 303	1.25 269	3.28 332	0.58 265	0.98 277	1.31 297	1.33 285	2.34 295

ACVNet-4b	2.35 307	2.75 331	1.60 326	3.13 325	2.29 325	3.52 326	3.67 335	1.35 310	1.35 310	1.27 323	0.72 240	3.26 308	2.62 316	3.04 339	0.98 252	0.78 256	2.13 328	1.02 314	9.04 330	1.23 318	2.74 314	3.39 327	4.08 335	0.92 302	1.24 304	1.29 295	1.46 300	2.48 301

IMH	3.24 323	2.76 332	2.37 340	3.26 328	2.74 336	3.73 334	4.10 341	1.72 329	2.58 337	1.17 317	1.24 286	3.92 316	10.58 341	6.80 357	1.57 298	1.11 305	2.25 331	1.30 332	6.28 318	1.56 331	2.97 321	4.14 332	4.90 348	1.45 335	3.01 339	2.36 331	2.47 330	5.19 333

MonStereo1	2.61 309	2.91 333	1.70 327	3.94 336	3.77 349	3.57 328	3.72 337	1.55 319	1.64 320	1.43 331	1.63 305	4.85 325	5.63 330	2.99 338	1.35 284	0.90 270	1.99 325	1.31 333	5.93 312	1.75 338	2.96 320	1.93 302	4.83 345	0.93 305	1.31 308	1.08 273	2.49 331	2.38 297

RainbowNet	2.32 303	2.93 334	1.87 331	3.34 330	2.57 332	3.50 324	3.49 332	1.29 306	0.92 287	1.53 338	0.89 263	3.18 306	2.31 310	2.94 336	1.30 281	0.90 270	1.61 317	1.00 312	5.61 311	1.51 326	2.82 317	4.18 333	4.25 337	0.97 306	1.32 309	1.58 313	1.71 311	3.00 311

ACVNet_2	3.17 321	2.98 335	2.25 336	4.72 340	2.88 339	3.50 324	3.48 331	1.58 322	1.33 308	1.29 325	1.10 282	3.22 307	2.45 312	2.67 334	1.29 280	0.86 266	7.26 348	1.02 314	22.14 349	1.37 324	3.22 327	1.25 269	4.24 336	1.37 328	1.93 325	1.92 320	1.83 314	2.36 296

LVE	4.33 333	3.03 336	2.00 333	27.23 360	3.06 343	3.83 336	12.07 359	1.53 318	1.64 320	1.85 347	1.48 299	3.30 309	3.91 321	3.06 340	1.45 288	1.05 297	1.95 324	1.38 339	15.68 346	1.62 333	3.25 329	5.86 343	4.42 340	1.76 345	2.87 337	2.06 327	2.34 324	3.25 315

PWCK	5.04 334	3.03 336	2.21 334	3.61 333	2.60 333	4.41 342	5.09 342	2.45 342	2.76 341	3.31 356	4.34 333	10.15 350	5.13 328	1.74 326	1.99 315	1.38 327	2.41 333	1.45 340	51.59 365	2.35 345	3.70 337	2.69 316	2.65 329	1.78 347	2.97 338	3.21 342	2.43 328	4.77 328

otaku	2.33 306	3.05 338	1.19 307	3.36 331	2.37 326	3.56 327	3.08 327	1.05 295	0.98 295	1.13 312	0.80 254	2.88 300	1.62 298	2.59 329	0.95 246	0.64 221	1.23 305	0.75 288	13.16 341	1.09 308	2.47 309	2.63 314	4.75 342	0.75 288	1.13 296	1.38 303	1.69 309	2.52 302

ktn	8.45 350	3.18 339	2.84 345	6.37 344	3.26 345	4.31 341	10.28 357	2.15 336	10.13 357	2.27 353	1.83 312	42.17 364	55.84 365	3.93 344	2.34 335	2.09 344	9.85 351	2.17 350	33.98 356	2.24 344	3.24 328	3.03 320	4.78 343	2.25 353	2.59 330	2.81 336	3.18 341	5.04 332

DispFullNet	4.17 330	3.20 340	4.34 354	2.72 318	2.46 330	2.92 319	2.70 322	2.79 349	1.90 326	4.51 360	6.62 351	8.91 343	4.83 323	2.59 329	2.00 316	8.18 357	3.24 340	1.98 346	24.96 351	2.93 352	3.99 338	3.36 326	1.71 325	1.15 321	1.36 312	1.32 299	2.36 327	3.65 321

Dean	2.84 317	3.23 341	1.81 329	6.04 343	3.38 348	3.63 330	3.67 335	1.88 332	1.97 327	1.47 332	1.30 290	3.69 314	4.10 322	2.97 337	1.45 288	0.97 283	2.41 333	1.29 331	5.94 313	1.74 337	3.20 326	4.23 334	4.79 344	1.55 336	2.65 332	2.27 330	2.56 332	2.64 304

ACVNet_1	2.47 308	3.23 341	2.35 337	4.40 339	2.93 342	3.77 335	3.96 338	1.34 309	1.18 303	1.21 319	1.02 276	3.31 310	2.07 304	3.09 341	1.31 282	0.70 241	2.26 332	1.10 322	9.52 331	1.14 312	3.45 332	1.18 266	4.50 341	1.07 314	1.39 313	1.75 318	1.36 289	2.10 288

WAO-8	4.25 331	3.34 343	2.80 343	10.32 349	2.92 340	4.17 339	5.89 344	2.66 347	4.45 349	1.69 343	3.41 326	5.94 329	11.31 343	5.29 352	1.71 303	1.34 319	2.69 337	1.51 341	10.78 334	2.48 347	2.63 311	4.50 335	3.44 333	1.58 337	5.12 349	3.31 344	3.60 344	5.76 335

Venus	4.25 331	3.34 343	2.80 343	10.32 349	2.92 340	4.17 339	5.89 344	2.66 347	4.45 349	1.69 343	3.41 326	5.94 329	11.31 343	5.29 352	1.71 303	1.34 319	2.69 337	1.51 341	10.78 334	2.48 347	2.63 311	4.50 335	3.44 333	1.58 337	5.12 349	3.31 344	3.60 344	5.76 335

PSMNet_ROB	2.71 313	3.39 345	1.92 332	2.87 321	2.04 321	4.01 338	3.50 333	1.46 315	1.41 313	1.59 340	3.34 325	3.52 311	4.97 324	4.50 348	1.61 299	0.95 278	1.87 322	1.06 318	8.62 326	1.63 334	2.32 308	1.51 287	5.43 352	1.37 328	1.98 329	1.94 322	1.91 316	2.39 298

Ntro	2.32 303	3.40 346	1.53 324	3.55 332	2.52 331	3.71 333	3.36 329	1.11 301	1.05 297	1.16 316	0.90 264	2.93 302	1.24 286	2.72 335	1.00 256	0.64 221	1.40 310	0.82 300	10.96 336	1.14 312	2.72 313	3.19 323	4.26 338	0.73 284	1.24 304	1.59 314	1.56 304	2.31 294

MADNet++	5.64 337	3.51 347	3.77 353	2.84 320	4.62 352	3.02 321	3.65 334	4.36 352	5.03 351	4.18 359	5.07 338	6.45 331	5.92 333	6.18 356	7.04 352	6.82 355	4.71 343	4.00 356	8.03 324	5.83 356	9.92 357	16.38 361	2.32 328	4.34 359	3.95 347	11.38 358	4.93 351	4.01 324

JetBlue	6.09 340	3.85 348	3.31 351	5.99 342	4.13 351	6.22 352	7.94 349	3.42 350	2.89 344	1.47 332	1.46 298	8.10 340	1.90 302	5.39 354	11.86 357	3.22 348	3.30 341	2.99 353	5.32 308	2.40 346	9.74 356	10.03 359	4.93 349	2.18 352	7.39 355	17.16 360	3.72 349	24.15 358

KSHMR	8.16 346	4.16 349	2.96 347	25.39 359	3.92 350	5.08 346	5.53 343	2.62 345	2.40 333	2.23 352	2.26 317	4.37 323	77.17 369	5.23 351	2.24 329	1.71 337	2.79 339	1.98 346	31.04 355	2.02 341	4.59 345	5.35 338	7.54 359	1.89 349	3.30 340	2.91 338	3.01 340	6.51 340

SGM-ForestM	2.61 309	4.20 350	0.93 287	2.78 319	1.37 314	3.57 328	2.93 325	2.59 343	1.51 317	0.70 254	1.32 292	7.25 336	5.36 329	0.47 256	0.89 232	0.53 182	0.79 266	0.54 224	7.58 322	0.60 243	0.82 225	0.47 141	0.51 271	0.80 295	4.97 348	3.66 347	7.05 356	6.30 338

TorneroNet	8.11 345	4.28 351	2.58 342	27.50 361	3.31 347	5.00 345	6.00 346	2.62 345	10.13 357	1.49 334	2.57 321	11.07 352	68.61 368	4.25 346	1.77 310	1.18 313	5.78 345	1.62 344	23.67 350	2.83 351	4.30 340	5.47 339	5.37 351	1.65 341	3.72 344	3.14 341	2.59 333	6.36 339

TorneroNet-64	6.02 339	4.60 352	2.53 341	15.58 356	3.29 346	4.87 344	7.75 348	2.23 337	10.02 355	1.42 330	1.31 291	7.26 337	29.23 358	4.36 347	2.09 322	1.21 316	8.22 349	1.70 345	17.35 348	2.62 349	4.31 341	5.68 342	5.20 350	1.76 345	3.58 343	3.76 348	2.29 322	8.34 345

UNDER WATER	7.55 343	4.74 353	3.06 348	10.46 352	5.92 356	6.35 353	8.05 350	4.32 351	3.69 348	1.97 348	2.14 316	10.53 351	62.60 367	4.83 349	2.25 330	1.59 335	12.22 358	2.08 348	9.67 332	3.97 353	5.27 349	6.65 347	8.86 362	2.65 356	3.82 345	5.62 353	3.62 346	7.03 342

UNDER WATER-64	6.11 341	5.20 354	3.13 349	12.20 353	5.77 355	6.55 354	8.53 353	4.74 356	3.45 347	2.30 354	2.36 318	12.04 353	12.47 345	5.08 350	3.02 343	1.81 340	12.11 357	2.17 350	8.81 328	4.17 355	5.75 350	7.27 349	8.74 361	2.61 355	3.86 346	8.63 355	4.32 350	7.86 344

JetRed	7.85 344	5.29 355	6.07 358	3.75 334	5.00 353	6.95 355	10.20 356	4.64 355	3.42 346	2.92 355	2.39 319	6.71 333	2.25 308	7.15 358	10.26 354	7.34 356	8.59 350	7.11 357	4.82 304	4.08 354	10.76 360	9.27 355	7.85 360	3.34 357	10.96 357	24.25 364	11.90 358	24.57 359

notaker	5.52 336	5.55 356	3.76 352	13.97 355	5.34 354	5.44 350	7.16 347	2.36 339	2.68 340	2.06 349	1.80 311	12.90 354	23.86 353	3.98 345	2.04 317	1.73 338	3.45 342	2.12 349	17.08 347	2.15 342	6.10 351	5.87 344	6.15 356	2.12 351	1.79 322	2.08 328	2.31 323	3.29 317

DGTPSM_ROB	12.12 353	5.96 357	17.45 363	4.20 337	7.86 357	5.15 348	8.18 351	4.56 353	11.64 359	4.52 361	8.72 356	5.01 326	17.08 350	12.98 361	14.91 360	14.58 361	6.85 346	15.76 360	12.78 340	12.05 361	9.07 354	21.74 362	5.67 353	11.54 363	11.84 358	31.02 367	12.98 359	33.06 364

DPSMNet_ROB	12.40 354	5.97 358	17.46 364	4.21 338	7.87 358	5.15 348	8.18 351	4.56 353	11.65 360	4.54 362	8.87 357	5.17 327	22.69 351	13.00 362	14.98 361	14.62 362	6.90 347	15.82 361	14.07 344	12.05 361	9.09 355	21.75 363	5.68 354	11.54 363	11.87 359	31.03 368	12.99 360	33.06 364

HanzoNet	19.12 361	15.23 359	6.99 360	35.06 364	14.35 363	40.77 364	42.46 365	17.81 365	22.51 363	3.55 357	8.29 355	41.30 363	56.30 366	43.04 369	5.72 351	4.37 353	37.83 367	3.30 354	49.59 364	8.93 360	10.30 359	6.85 348	14.15 365	3.46 358	5.94 352	5.80 354	5.29 354	7.13 343

DPSM_ROB	18.32 358	16.26 360	21.94 365	9.42 347	8.75 359	13.61 357	9.11 354	10.90 361	15.09 361	8.45 363	8.95 358	10.12 348	13.19 347	16.42 363	19.79 363	19.11 363	18.35 361	20.45 363	13.82 342	14.88 363	26.56 364	27.45 364	6.49 357	14.39 366	31.57 367	38.83 369	36.85 368	43.86 369

DPSM	18.32 358	16.26 360	21.94 365	9.42 347	8.75 359	13.61 357	9.11 354	10.90 361	15.09 361	8.45 363	8.95 358	10.12 348	13.19 347	16.42 363	19.79 363	19.11 363	18.35 361	20.45 363	13.82 342	14.88 363	26.56 364	27.45 364	6.49 357	14.39 366	31.57 367	38.83 369	36.85 368	43.86 369

PML	30.82 364	20.91 362	7.15 361	29.65 362	20.81 366	29.11 362	10.50 358	10.87 360	88.32 371	20.03 367	154.19 371	98.60 369	119.55 370	10.53 360	9.19 353	8.69 358	16.72 360	7.27 358	34.57 357	7.35 359	12.77 361	10.86 360	5.72 355	6.17 360	33.11 369	12.83 359	34.30 367	12.33 351

LRCNet_RVC	21.34 362	28.92 363	11.37 362	31.78 363	29.09 367	34.25 363	27.43 362	21.71 367	10.07 356	29.63 368	30.60 364	32.06 359	25.81 355	33.87 367	11.15 355	2.97 347	25.27 364	21.35 365	44.05 362	20.83 365	14.27 362	5.87 344	36.69 367	27.43 368	2.76 334	1.47 306	8.68 357	6.79 341

DPSimNet_ROB	18.93 360	32.01 364	5.97 357	12.40 354	11.35 362	6.13 351	28.07 363	15.03 364	35.64 367	3.96 358	78.33 370	18.15 356	35.00 359	5.44 355	12.19 359	10.36 359	13.57 359	3.64 355	87.52 368	6.87 358	14.36 363	9.97 357	4.40 339	7.14 361	5.17 351	9.85 356	5.93 355	32.56 363

FlowAnything	36.80 366	32.68 365	44.29 371	18.93 358	17.69 365	27.11 360	18.38 361	21.83 368	30.48 366	17.53 366	18.21 363	20.29 358	26.54 357	33.31 366	37.97 365	37.86 366	36.82 365	40.93 366	27.35 352	30.03 367	53.34 369	55.72 370	12.99 364	29.50 370	63.36 370	78.25 372	73.99 372	88.17 372

CasAABBNet	36.73 365	32.73 366	44.18 370	18.81 357	17.45 364	27.29 361	18.12 360	21.69 366	30.40 365	17.52 365	18.08 362	20.27 357	26.53 356	32.96 365	38.28 366	37.42 365	36.82 365	41.12 367	27.47 353	29.86 366	53.56 370	55.70 369	12.93 363	28.91 369	63.44 371	78.07 371	73.93 371	88.05 371

BEATNet-Init1	22.01 363	36.32 367	3.23 350	54.74 368	11.23 361	52.95 369	28.72 364	9.47 359	8.51 354	1.57 339	10.45 360	33.05 360	48.98 363	0.71 300	16.97 362	11.50 360	1.60 316	1.11 324	77.80 367	35.27 368	9.94 358	9.98 358	1.27 319	2.30 354	27.41 363	11.09 357	52.85 370	35.36 366

HaxPig	41.43 367	43.85 368	40.81 367	44.90 365	47.49 369	44.66 365	46.30 367	46.31 369	45.63 369	49.00 369	49.30 366	47.24 365	43.73 361	42.64 368	40.44 368	39.13 368	48.37 368	51.07 368	43.33 360	42.25 369	42.88 366	36.52 366	50.75 369	43.02 372	27.54 364	19.97 362	20.68 362	20.75 357

AVERAGE_ROB	41.98 368	44.82 369	42.27 368	45.98 366	46.88 368	45.60 366	46.56 368	47.04 370	43.89 368	49.19 370	49.91 367	47.25 366	43.00 360	49.19 370	40.14 367	38.38 367	49.01 369	51.31 369	43.98 361	42.43 370	43.31 367	38.64 367	49.42 368	42.83 371	28.65 365	20.44 363	23.41 364	19.88 356

MEDIAN_ROB	44.95 369	47.36 370	44.12 369	48.52 367	49.78 370	48.21 367	49.25 369	49.72 371	46.35 370	52.53 371	53.59 368	50.59 367	45.49 362	49.36 371	43.27 369	41.36 369	51.85 370	54.40 370	47.03 363	45.93 371	45.78 368	40.06 368	52.67 370	45.67 373	31.00 366	26.54 366	25.33 365	27.95 362

DLNR_Zeroshot_test	17.86 357	67.45 371	1.21 309	81.91 370	0.35 171	0.45 185	74.74 370	0.76 249	0.27 117	0.69 249	0.60 199	1.16 259	0.29 128	8.20 359	84.48 371	102.07 371	23.88 363	15.14 359	7.31 321	0.50 204	4.38 342	2.51 313	0.18 111	0.43 228	0.76 238	0.86 229	0.80 189	0.80 207

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

ASD4																								8.34 362

Low-res two-view benchmark