Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 11	0.09 6	0.08 7	0.07 7	0.04 3	0.06 4	0.04 3	0.14 27	0.05 3	0.10 11	0.03 3	0.13 15	0.06 3	0.04 4	0.24 44	0.26 48	0.20 23	0.18 27	0.20 26	0.11 6	0.24 41	0.15 16	0.05 3	0.06 3	0.22 50	0.20 40	0.23 22	0.15 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MLG-Stereo	0.12 8	0.10 10	0.08 7	0.06 3	0.08 21	0.06 4	0.04 3	0.11 7	0.09 12	0.15 37	0.07 9	0.16 24	0.06 3	0.05 8	0.17 12	0.18 15	0.22 30	0.19 32	0.19 20	0.12 12	0.21 27	0.12 10	0.06 6	0.06 3	0.15 10	0.12 4	0.20 13	0.14 19

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

NLCSM	0.13 11	0.11 12	0.07 4	0.10 22	0.07 11	0.12 35	0.07 31	0.17 48	0.17 55	0.09 8	0.27 87	0.13 15	0.27 127	0.07 26	0.13 3	0.15 3	0.13 3	0.11 3	0.13 3	0.09 3	0.12 3	0.14 13	0.07 14	0.09 25	0.13 4	0.15 15	0.18 10	0.11 3

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

U	0.15 23	0.11 12	0.08 7	0.06 3	0.05 4	0.09 18	0.04 3	0.16 41	0.06 4	0.15 37	0.04 4	0.17 31	0.07 9	0.05 8	0.22 38	0.28 56	0.26 49	0.23 51	0.27 53	0.17 43	0.28 52	0.19 36	0.06 6	0.08 13	0.26 57	0.23 61	0.23 22	0.20 49

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

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

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

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

WQFJX	0.15 23	0.13 18	0.09 21	0.11 29	0.09 27	0.13 44	0.09 56	0.13 20	0.15 50	0.11 16	0.33 116	0.11 6	0.36 209	0.06 16	0.17 12	0.17 7	0.15 6	0.14 12	0.18 13	0.13 22	0.14 5	0.15 16	0.10 46	0.11 41	0.18 27	0.19 36	0.21 15	0.16 30

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

NLSM1	0.17 43	0.13 18	0.10 27	0.11 29	0.11 43	0.14 49	0.08 44	0.20 54	0.19 67	0.11 16	0.38 135	0.18 37	0.42 227	0.09 45	0.17 12	0.21 25	0.16 11	0.15 13	0.20 26	0.13 22	0.16 11	0.22 56	0.10 46	0.11 41	0.18 27	0.19 36	0.27 40	0.14 19

BridgeDepth	0.13 11	0.13 18	0.09 21	0.11 29	0.08 21	0.11 29	0.06 21	0.11 7	0.10 19	0.11 16	0.06 6	0.31 66	0.07 9	0.06 16	0.17 12	0.17 7	0.15 6	0.15 13	0.17 10	0.11 6	0.16 11	0.17 25	0.05 3	0.08 13	0.18 27	0.17 29	0.22 19	0.15 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.13 11	0.13 18	0.08 7	0.10 22	0.07 11	0.07 8	0.05 8	0.19 52	0.14 42	0.15 37	0.06 6	0.13 15	0.06 3	0.07 26	0.15 4	0.15 3	0.23 36	0.15 13	0.21 29	0.12 12	0.18 20	0.18 31	0.08 21	0.08 13	0.15 10	0.11 3	0.28 45	0.15 23

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.16 37	0.14 28	0.11 37	0.07 7	0.12 48	0.07 8	0.06 21	0.16 41	0.18 61	0.08 5	0.12 26	0.13 15	0.13 52	0.11 57	0.21 33	0.25 39	0.17 15	0.20 35	0.18 13	0.19 55	0.21 27	0.26 67	0.08 21	0.12 53	0.21 46	0.23 61	0.22 19	0.19 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.15 23	0.14 28	0.08 7	0.11 29	0.09 27	0.12 35	0.08 44	0.15 31	0.16 53	0.10 11	0.36 124	0.11 6	0.28 134	0.07 26	0.18 21	0.17 7	0.17 15	0.15 13	0.19 20	0.12 12	0.14 5	0.15 16	0.11 59	0.11 41	0.16 14	0.16 18	0.23 22	0.16 30

NLMM1	0.17 43	0.14 28	0.09 21	0.08 12	0.09 27	0.10 24	0.07 31	0.15 31	0.20 75	0.12 23	0.34 119	0.21 46	0.51 254	0.07 26	0.17 12	0.18 15	0.16 11	0.15 13	0.22 33	0.14 28	0.14 5	0.19 36	0.10 46	0.11 41	0.19 33	0.18 30	0.24 29	0.13 15

NLMM	0.15 23	0.14 28	0.08 7	0.11 29	0.09 27	0.12 35	0.08 44	0.15 31	0.16 53	0.10 11	0.36 124	0.11 6	0.28 134	0.07 26	0.18 21	0.17 7	0.17 15	0.15 13	0.19 20	0.12 12	0.14 5	0.15 16	0.11 59	0.11 41	0.16 14	0.16 18	0.23 22	0.16 30

MonStereo	0.15 23	0.14 28	0.13 48	0.12 38	0.12 48	0.10 24	0.08 44	0.11 7	0.11 23	0.14 30	0.13 29	0.17 31	0.11 39	0.07 26	0.20 29	0.23 33	0.23 36	0.17 24	0.21 29	0.15 34	0.19 22	0.18 31	0.08 21	0.08 13	0.22 50	0.18 30	0.23 22	0.24 58

WQFJX1	0.14 19	0.15 34	0.08 7	0.10 22	0.08 21	0.09 18	0.05 8	0.16 41	0.19 67	0.10 11	0.28 91	0.12 9	0.30 152	0.08 38	0.16 7	0.17 7	0.16 11	0.12 7	0.15 6	0.12 12	0.14 5	0.17 25	0.11 59	0.09 25	0.17 22	0.16 18	0.22 19	0.12 8

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

GREAT-IGEV	0.15 23	0.15 34	0.11 37	0.08 12	0.06 6	0.08 13	0.05 8	0.16 41	0.10 19	0.12 23	0.13 29	0.25 54	0.09 29	0.08 38	0.22 38	0.25 39	0.24 44	0.16 20	0.23 39	0.13 22	0.18 20	0.16 20	0.09 38	0.10 29	0.15 10	0.16 18	0.31 56	0.13 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MoCha-V2	0.14 19	0.15 34	0.11 37	0.12 38	0.09 27	0.11 29	0.09 56	0.13 20	0.08 9	0.13 28	0.18 51	0.17 31	0.07 9	0.07 26	0.17 12	0.23 33	0.20 23	0.20 35	0.25 47	0.14 28	0.29 56	0.17 25	0.08 21	0.08 13	0.17 22	0.16 18	0.15 5	0.11 3

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

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

DispViT+	0.18 48	0.16 38	0.12 43	0.18 71	0.13 50	0.13 44	0.09 56	0.15 31	0.20 75	0.18 56	0.19 55	0.19 40	0.12 48	0.09 45	0.24 44	0.25 39	0.17 15	0.24 57	0.25 47	0.19 55	0.19 22	0.21 47	0.10 46	0.20 89	0.19 33	0.33 100	0.23 22	0.28 67

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LGtest1	0.26 67	0.19 50	0.20 85	0.16 58	0.18 82	0.16 59	0.09 56	0.28 64	0.17 55	0.22 66	0.27 87	0.29 62	0.13 52	0.14 73	0.30 73	0.31 74	0.38 81	0.33 93	0.49 96	0.25 90	0.41 82	0.41 114	0.13 75	0.16 72	0.30 76	0.24 66	0.39 75	0.31 75

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

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

VIP-Stereo	0.22 59	0.20 54	0.19 75	0.14 48	0.11 43	0.13 44	0.06 21	0.29 67	0.19 67	0.19 58	0.28 91	0.28 60	0.11 39	0.12 63	0.27 59	0.28 56	0.37 77	0.26 62	0.33 64	0.21 68	0.34 66	0.21 47	0.11 59	0.15 63	0.24 55	0.22 51	0.25 33	0.30 72

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

BridgeDepth_RVC	0.21 57	0.21 56	0.15 57	0.15 53	0.14 59	0.17 64	0.09 56	0.26 62	0.23 89	0.17 51	0.17 47	0.24 52	0.14 57	0.13 67	0.26 56	0.29 62	0.21 27	0.23 51	0.27 53	0.20 64	0.23 32	0.25 63	0.10 46	0.12 53	0.26 57	0.30 83	0.29 48	0.36 89
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.17 43	0.21 56	0.13 48	0.15 53	0.09 27	0.09 18	0.07 31	0.12 14	0.09 12	0.16 44	0.13 29	0.16 24	0.08 19	0.15 77	0.27 59	0.25 39	0.25 45	0.21 44	0.24 45	0.19 55	0.27 48	0.20 42	0.07 14	0.11 41	0.20 41	0.22 51	0.35 66	0.17 37

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

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

LG-G_1	0.25 63	0.22 58	0.19 75	0.23 98	0.22 97	0.22 85	0.12 80	0.28 64	0.11 23	0.21 63	0.20 61	0.35 74	0.14 57	0.18 93	0.31 77	0.30 68	0.35 72	0.32 85	0.51 101	0.24 84	0.39 77	0.26 67	0.10 46	0.15 63	0.27 63	0.24 66	0.36 68	0.34 83

LG-G	0.25 63	0.22 58	0.19 75	0.23 98	0.22 97	0.22 85	0.12 80	0.28 64	0.11 23	0.21 63	0.20 61	0.35 74	0.14 57	0.18 93	0.31 77	0.30 68	0.35 72	0.32 85	0.51 101	0.24 84	0.39 77	0.26 67	0.10 46	0.15 63	0.27 63	0.24 66	0.36 68	0.34 83

anonymousdsp	0.25 63	0.23 62	0.19 75	0.16 58	0.14 59	0.18 69	0.10 69	0.37 77	0.19 67	0.32 78	0.22 69	0.32 68	0.12 48	0.14 73	0.29 67	0.32 77	0.32 61	0.28 69	0.39 73	0.22 74	0.46 112	0.31 82	0.12 67	0.15 63	0.26 57	0.20 40	0.52 113	0.20 49

RYNet	0.27 73	0.23 62	0.18 73	0.15 53	0.17 77	0.19 74	0.13 84	0.25 60	0.31 168	0.17 51	0.20 61	0.19 40	0.14 57	0.13 67	0.80 220	0.28 56	0.27 50	0.41 138	0.28 55	0.19 55	0.27 48	0.21 47	0.29 220	0.18 79	0.27 63	0.76 225	0.34 63	0.23 55

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 86	0.24 64	0.17 68	0.23 98	0.19 85	0.18 69	0.08 44	0.49 108	0.25 107	0.54 158	0.21 65	0.32 68	0.17 73	0.17 90	0.29 67	0.39 99	0.45 99	0.36 111	0.50 98	0.26 97	0.56 173	0.49 157	0.13 75	0.13 57	0.31 86	0.26 72	0.45 89	0.30 72

IGEV-Stereo+	0.27 73	0.25 67	0.14 54	0.22 86	0.14 59	0.13 44	0.07 31	0.36 74	0.20 75	0.55 165	0.23 72	0.38 88	0.14 57	0.16 86	0.26 56	0.35 81	0.40 89	0.35 107	0.48 94	0.24 84	0.44 99	0.51 169	0.12 67	0.13 57	0.28 67	0.20 40	0.34 63	0.23 55

delet	0.24 61	0.25 67	0.22 107	0.24 102	0.20 91	0.28 123	0.16 111	0.21 55	0.18 61	0.23 68	0.26 84	0.26 55	0.15 64	0.25 176	0.32 80	0.28 56	0.31 60	0.27 64	0.24 45	0.24 84	0.31 57	0.20 42	0.16 91	0.19 82	0.28 67	0.25 70	0.32 57	0.31 75

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

RAFT + AFF	0.27 73	0.26 69	0.17 68	0.21 83	0.13 50	0.19 74	0.13 84	0.41 82	0.18 61	0.44 99	0.19 55	0.42 101	0.14 57	0.09 45	0.86 239	0.29 62	0.41 92	0.20 35	0.55 124	0.23 79	0.47 119	0.21 47	0.12 67	0.15 63	0.28 67	0.20 40	0.21 15	0.17 37

TS12	0.26 67	0.27 71	0.19 75	0.16 58	0.16 73	0.22 85	0.11 72	0.41 82	0.19 67	0.17 51	0.30 102	0.35 74	0.16 68	0.15 77	0.28 64	0.30 68	0.28 54	0.27 64	0.39 73	0.21 68	0.33 62	0.30 79	0.13 75	0.17 74	0.34 97	0.28 76	0.41 80	0.42 108

TS	0.26 67	0.27 71	0.19 75	0.16 58	0.16 73	0.22 85	0.11 72	0.41 82	0.19 67	0.17 51	0.30 102	0.35 74	0.16 68	0.15 77	0.28 64	0.30 68	0.28 54	0.27 64	0.39 73	0.21 68	0.33 62	0.30 79	0.13 75	0.17 74	0.34 97	0.28 76	0.41 80	0.42 108

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

iRaftStereo_RVC	0.26 67	0.27 71	0.16 63	0.13 42	0.14 59	0.18 69	0.09 56	0.44 93	0.14 42	0.36 81	0.36 124	0.32 68	0.16 68	0.13 67	0.29 67	0.29 62	0.38 81	0.28 69	0.34 68	0.22 74	0.41 82	0.38 102	0.12 67	0.17 74	0.27 63	0.29 80	0.42 84	0.27 65

AANet_RVC	0.28 78	0.27 71	0.23 112	0.19 74	0.28 142	0.16 59	0.16 111	0.29 67	0.30 149	0.20 60	0.27 87	0.24 52	0.21 94	0.19 100	0.45 114	0.36 87	0.33 64	0.34 97	0.29 58	0.29 108	0.27 48	0.27 71	0.22 167	0.21 93	0.34 97	0.33 100	0.42 84	0.52 139

4D-IteraStereo	0.40 116	0.28 76	0.33 148	0.35 161	0.24 111	0.24 104	0.15 102	0.63 187	0.28 132	0.61 208	0.39 142	0.51 138	0.22 99	0.22 124	0.48 123	0.43 119	0.49 123	0.43 152	0.66 158	0.34 132	0.63 199	0.70 226	0.14 85	0.22 106	0.39 120	0.47 152	0.63 153	0.39 96

LL-Strereo2	0.34 102	0.29 77	0.21 97	0.24 102	0.19 85	0.17 64	0.13 84	0.63 187	0.26 117	0.58 190	0.23 72	0.44 110	0.22 99	0.14 73	0.41 100	0.41 107	0.47 114	0.35 107	0.73 176	0.31 117	0.47 119	0.36 95	0.21 153	0.20 89	0.32 91	0.34 105	0.51 101	0.35 86

MMNet	0.29 82	0.29 77	0.22 107	0.26 113	0.26 125	0.26 111	0.18 120	0.33 72	0.23 89	0.24 69	0.28 91	0.35 74	0.15 64	0.32 227	0.39 92	0.31 74	0.36 74	0.34 97	0.41 80	0.27 100	0.32 58	0.21 47	0.17 106	0.23 118	0.32 91	0.30 83	0.46 91	0.32 78

CCAANet	0.30 86	0.29 77	0.33 148	0.24 102	0.24 111	0.25 108	0.22 152	0.30 70	0.29 139	0.25 70	0.29 96	0.52 143	0.29 140	0.19 100	0.42 107	0.36 87	0.36 74	0.30 80	0.28 55	0.23 79	0.40 79	0.27 71	0.20 142	0.19 82	0.33 95	0.31 88	0.41 80	0.43 114

GANet	0.32 94	0.29 77	0.27 126	0.34 151	0.33 172	0.38 169	0.29 194	0.44 93	0.24 101	0.35 80	0.30 102	0.46 116	0.22 99	0.21 117	0.31 77	0.32 77	0.40 89	0.43 152	0.33 64	0.22 74	0.33 62	0.29 76	0.22 167	0.24 127	0.31 86	0.27 73	0.42 84	0.34 83

TDLM	0.24 61	0.29 77	0.22 107	0.22 86	0.27 136	0.23 99	0.18 120	0.26 62	0.19 67	0.18 56	0.38 135	0.29 62	0.21 94	0.15 77	0.24 44	0.28 56	0.32 61	0.28 69	0.25 47	0.21 68	0.28 52	0.19 36	0.16 91	0.21 93	0.24 55	0.20 40	0.28 45	0.25 60

S2M2_XL	0.33 99	0.30 82	0.30 137	0.17 66	0.19 85	0.23 99	0.21 143	0.53 119	0.26 117	0.47 108	0.25 81	0.48 123	0.18 78	0.22 124	0.38 89	0.36 87	0.54 158	0.29 77	0.41 80	0.28 103	0.50 134	0.31 82	0.21 153	0.21 93	0.34 97	0.32 95	0.45 89	0.51 137
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 73	0.30 82	0.17 68	0.13 42	0.13 50	0.15 57	0.08 44	0.42 88	0.21 81	0.49 124	0.20 61	0.39 91	0.15 64	0.15 77	0.30 73	0.38 95	0.39 86	0.29 77	0.40 77	0.18 48	0.47 119	0.35 91	0.08 21	0.14 60	0.30 76	0.21 47	0.37 72	0.36 89

LG-Stereo_L2	0.26 67	0.31 84	0.17 68	0.13 42	0.13 50	0.14 49	0.07 31	0.42 88	0.20 75	0.48 115	0.22 69	0.40 92	0.14 57	0.17 90	0.30 73	0.37 92	0.39 86	0.28 69	0.40 77	0.19 55	0.45 105	0.35 91	0.09 38	0.14 60	0.30 76	0.22 51	0.33 59	0.33 81

YMNet	0.30 86	0.31 84	0.23 112	0.27 118	0.23 103	0.26 111	0.25 175	0.36 74	0.37 210	0.25 70	0.19 55	0.40 92	0.27 127	0.29 208	0.38 89	0.47 158	0.37 77	0.28 69	0.43 86	0.19 55	0.35 70	0.33 85	0.16 91	0.19 82	0.36 110	0.29 80	0.39 75	0.35 86

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

DMCA	0.32 94	0.31 84	0.30 137	0.24 102	0.25 115	0.27 116	0.22 152	0.36 74	0.33 182	0.31 76	0.40 145	0.40 92	0.23 105	0.25 176	0.41 100	0.37 92	0.40 89	0.39 122	0.36 70	0.28 103	0.41 82	0.27 71	0.25 192	0.25 138	0.31 86	0.35 106	0.39 75	0.37 91

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 120	0.33 88	0.29 133	0.29 126	0.24 111	0.26 111	0.16 111	0.55 131	0.40 223	0.55 165	0.49 169	0.49 127	0.27 127	0.23 140	0.58 144	0.45 135	0.51 139	0.40 133	0.50 98	0.36 151	0.46 112	0.50 163	0.16 91	0.23 118	0.49 154	0.75 222	0.44 88	0.56 156

test_4	0.34 102	0.33 88	0.27 126	0.21 83	0.18 82	0.16 59	0.11 72	0.59 151	0.26 117	0.58 190	0.25 81	0.50 133	0.20 87	0.19 100	0.33 81	0.40 103	0.45 99	0.34 97	0.41 80	0.29 108	0.45 105	0.41 114	0.16 91	0.24 127	0.38 117	0.40 127	0.59 141	0.42 108

raftrobust	0.43 138	0.33 88	0.36 168	0.28 121	0.28 142	0.27 116	0.18 120	0.64 194	0.25 107	0.63 224	0.53 192	0.51 138	0.25 115	0.22 124	0.63 170	0.48 167	0.51 139	0.41 138	0.96 211	0.38 164	0.53 158	0.46 144	0.20 142	0.24 127	0.57 188	0.54 178	0.54 118	0.52 139

AIO_rvc	0.25 63	0.34 91	0.16 63	0.19 74	0.15 68	0.18 69	0.11 72	0.39 79	0.22 84	0.30 75	0.16 42	0.32 68	0.12 48	0.18 93	0.27 59	0.26 48	0.33 64	0.22 48	0.38 72	0.20 64	0.42 88	0.44 135	0.13 75	0.14 60	0.28 67	0.22 51	0.33 59	0.21 51

HUF	0.29 82	0.34 91	0.20 85	0.22 86	0.21 94	0.19 74	0.11 72	0.51 113	0.22 84	0.42 90	0.18 51	0.35 74	0.22 99	0.19 100	0.30 73	0.32 77	0.38 81	0.26 62	0.52 106	0.25 90	0.52 150	0.43 129	0.16 91	0.18 79	0.30 76	0.22 51	0.38 73	0.29 70

HH	0.84 257	0.34 91	0.99 309	0.42 189	0.36 190	0.51 222	0.42 228	0.69 223	0.34 189	0.65 236	0.38 135	1.03 259	0.26 119	0.28 201	0.66 181	1.37 342	0.61 225	0.53 235	2.39 286	0.60 260	3.55 350	1.64 309	0.25 192	0.33 198	0.83 270	1.05 287	1.09 271	1.12 263

HanStereo	0.84 257	0.34 91	0.99 309	0.42 189	0.36 190	0.51 222	0.42 228	0.69 223	0.34 189	0.65 236	0.38 135	1.03 259	0.26 119	0.28 201	0.66 181	1.37 342	0.61 225	0.53 235	2.39 286	0.60 260	3.55 350	1.64 309	0.25 192	0.33 198	0.83 270	1.05 287	1.09 271	1.12 263

AASNet	0.28 78	0.34 91	0.22 107	0.25 109	0.26 125	0.34 151	0.25 175	0.32 71	0.17 55	0.29 73	0.36 124	0.26 55	0.18 78	0.24 158	0.36 86	0.31 74	0.34 68	0.32 85	0.32 61	0.28 103	0.35 70	0.28 75	0.17 106	0.22 106	0.30 76	0.28 76	0.35 66	0.25 60

AnonymousM	0.79 253	0.34 91	0.20 85	0.24 102	0.22 97	0.21 79	0.15 102	0.58 144	0.21 81	0.57 179	0.39 142	0.45 114	0.15 64	0.19 100	0.56 137	0.54 206	0.54 158	0.40 133	0.53 114	0.30 112	0.65 207	0.54 180	0.20 142	0.22 106	0.30 76	0.39 123	1.31 300	11.04 366

test-1	0.84 257	0.34 91	0.50 238	0.37 167	0.40 214	0.60 246	0.37 216	0.73 249	0.38 216	0.68 259	0.71 252	1.08 265	0.40 223	0.25 176	0.79 218	0.91 289	0.63 238	0.58 261	2.22 279	0.58 251	1.17 287	3.78 347	0.22 167	0.36 219	0.81 265	1.15 298	1.10 274	1.59 288

raft+_RVC	0.35 105	0.34 91	0.26 124	0.25 109	0.23 103	0.25 108	0.18 120	0.54 124	0.26 117	0.52 140	0.43 150	0.46 116	0.23 105	0.18 93	0.42 107	0.38 95	0.43 95	0.34 97	0.61 149	0.26 97	0.43 91	0.38 102	0.13 75	0.20 89	0.39 120	0.39 123	0.58 134	0.42 108

AFF-stereo	0.30 86	0.34 91	0.26 124	0.18 71	0.17 77	0.33 143	0.11 72	0.50 110	0.23 89	0.46 105	0.28 91	0.40 92	0.16 68	0.12 63	0.27 59	0.35 81	0.37 77	0.25 59	0.57 134	0.23 79	0.38 75	0.25 63	0.17 106	0.17 74	0.37 112	0.37 116	0.48 96	0.32 78

UPFNet	0.38 110	0.34 91	0.34 155	0.32 142	0.33 172	0.39 176	0.29 194	0.47 104	0.33 182	0.43 92	0.41 147	0.40 92	0.30 152	0.34 232	0.61 161	0.40 103	0.46 104	0.41 138	0.52 106	0.35 149	0.35 70	0.34 88	0.25 192	0.27 148	0.38 117	0.35 106	0.55 121	0.37 91

DepthFocus	0.33 99	0.35 101	0.19 75	0.19 74	0.17 77	0.22 85	0.11 72	0.49 108	0.23 89	0.45 101	0.24 77	0.43 106	0.17 73	0.22 124	0.35 85	0.45 135	0.48 119	0.34 97	0.53 114	0.32 122	0.47 119	0.34 88	0.19 125	0.19 82	0.34 97	0.31 88	0.49 99	0.57 158

castereo++	0.44 142	0.35 101	0.33 148	0.43 194	0.23 103	0.21 79	0.17 118	0.59 151	0.30 149	0.63 224	0.37 132	0.73 210	0.22 99	0.22 124	0.44 112	0.53 198	0.58 195	0.41 138	0.66 158	0.34 132	0.81 241	0.69 224	0.20 142	0.28 155	0.48 145	0.56 185	0.76 196	0.48 123

CES	0.46 152	0.35 101	0.30 137	0.27 118	0.27 136	0.29 126	0.12 80	1.05 312	0.27 124	0.54 158	0.66 239	0.53 144	0.25 115	0.23 140	0.62 166	0.65 244	0.58 195	0.37 116	0.54 121	0.34 132	0.84 248	0.53 178	0.23 178	0.23 118	0.56 186	0.44 136	0.57 126	0.69 200

PWCDC_ROB	0.67 219	0.35 101	0.39 190	0.29 126	0.43 226	0.34 151	0.36 214	0.43 91	1.25 322	0.27 72	0.72 257	0.44 110	2.38 328	0.57 300	1.11 286	0.76 267	0.56 179	0.56 251	0.64 152	0.55 238	0.63 199	2.08 322	0.46 268	0.40 233	0.36 110	0.63 193	0.51 101	0.67 193

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 99	0.36 105	0.20 85	0.23 98	0.20 91	0.17 64	0.10 69	0.48 106	0.23 89	0.55 165	0.32 109	0.40 92	0.19 84	0.15 77	0.48 123	0.36 87	0.47 114	0.33 93	0.51 101	0.27 100	0.50 134	0.42 121	0.16 91	0.18 79	0.30 76	0.31 88	0.48 96	0.53 145

castereo	0.47 155	0.36 105	0.35 157	0.34 151	0.26 125	0.26 111	0.17 118	0.56 137	0.29 139	0.60 203	0.45 156	0.68 196	0.22 99	0.20 111	0.52 129	0.58 220	0.61 225	0.39 122	0.92 204	0.36 151	0.96 268	0.76 238	0.19 125	0.24 127	0.54 177	0.64 197	0.57 126	0.58 163

DNS	5.65 354	0.37 107	0.76 290	0.56 237	0.24 111	41.14 382	0.40 224	0.69 223	0.27 124	0.58 190	3.56 345	54.33 385	0.29 140	0.27 197	0.44 112	0.85 281	0.53 154	0.44 157	40.80 376	0.36 151	0.55 167	0.61 199	0.20 142	0.40 233	0.89 279	0.89 252	0.96 249	1.27 275

WQFJA1++	13.32 372	0.37 107	0.25 120	123.26 389	0.29 149	112.03 389	109.42 389	0.56 137	0.25 107	0.65 236	0.49 169	1.70 299	1.51 311	0.23 140	0.43 110	0.60 225	0.53 154	0.41 138	1.83 264	0.31 117	0.53 158	0.51 169	0.22 167	0.20 89	0.52 168	0.76 225	0.88 231	0.91 236

DFGA-Net	0.28 78	0.37 107	0.16 63	0.26 113	0.15 68	0.22 85	0.15 102	0.40 80	0.21 81	0.41 88	0.24 77	0.31 66	0.17 73	0.13 67	0.42 107	0.39 99	0.38 81	0.30 80	0.42 84	0.21 68	0.36 74	0.29 76	0.13 75	0.21 93	0.31 86	0.27 73	0.51 101	0.28 67

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 216	0.37 107	0.23 112	0.51 223	0.74 295	0.89 290	0.49 240	0.62 174	0.26 117	1.60 358	0.31 107	2.57 309	0.26 119	0.22 124	0.46 116	0.48 167	0.58 195	0.45 169	0.93 205	0.37 159	0.63 199	0.71 227	0.19 125	0.23 118	0.58 192	0.49 162	0.89 233	1.91 302

IER	0.41 120	0.37 107	0.31 142	0.30 134	0.28 142	0.35 158	0.24 169	0.47 104	0.28 132	0.44 99	0.59 209	0.77 224	0.29 140	0.35 238	0.63 170	0.42 111	0.47 114	0.42 147	0.44 87	0.34 132	0.42 88	0.36 95	0.28 213	0.26 145	0.40 124	0.47 152	0.52 113	0.52 139

RAFT_CTSACE	0.30 86	0.37 107	0.15 57	0.15 53	0.15 68	0.25 108	0.18 120	0.53 119	0.20 75	0.55 165	0.18 51	0.44 110	0.29 140	0.16 86	0.29 67	0.30 68	0.37 77	0.27 64	0.37 71	0.18 48	0.38 75	0.45 139	0.10 46	0.17 74	0.30 76	0.31 88	0.60 144	0.26 63

test-3	0.55 185	0.37 107	0.37 179	0.34 151	0.33 172	0.33 143	0.22 152	0.65 202	0.27 124	0.61 208	0.34 119	0.90 244	0.31 166	0.21 117	0.60 154	0.44 124	0.55 169	0.42 147	2.59 296	0.38 164	0.56 173	1.37 293	0.16 91	0.29 160	0.48 145	0.38 120	0.69 175	0.54 152

test_1	0.55 185	0.37 107	0.37 179	0.34 151	0.33 172	0.33 143	0.22 152	0.66 206	0.27 124	0.62 218	0.34 119	0.90 244	0.31 166	0.21 117	0.61 161	0.44 124	0.55 169	0.42 147	2.58 295	0.38 164	0.56 173	1.38 295	0.16 91	0.29 160	0.48 145	0.38 120	0.69 175	0.54 152

DMCA-RVC	0.44 142	0.37 107	0.35 157	0.33 148	0.37 198	0.32 136	0.41 227	0.46 102	0.52 256	0.43 92	0.48 164	0.68 196	0.33 183	0.29 208	0.65 179	0.46 146	0.47 114	0.44 157	0.49 96	0.38 164	0.49 130	0.48 156	0.29 220	0.32 183	0.38 117	0.37 116	0.57 126	0.62 179

HITNet	0.38 110	0.37 107	0.28 128	0.34 151	0.29 149	0.26 111	0.19 131	0.58 144	0.32 176	0.57 179	0.45 156	0.55 152	0.30 152	0.22 124	0.51 127	0.35 81	0.44 96	0.39 122	0.41 80	0.29 108	0.41 82	0.38 102	0.20 142	0.25 138	0.39 120	0.37 116	0.70 181	0.52 139
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
LGCAT	0.35 105	0.38 117	0.21 97	0.20 81	0.21 94	0.24 104	0.16 111	0.50 110	0.26 117	0.47 108	0.28 91	0.47 119	0.21 94	0.23 140	0.41 100	0.42 111	0.55 169	0.30 80	0.44 87	0.32 122	0.52 150	0.37 100	0.26 202	0.25 138	0.37 112	0.40 127	0.43 87	0.47 120

test_3	0.56 193	0.38 117	0.36 168	0.34 151	0.33 172	0.33 143	0.21 143	0.68 216	0.29 139	0.65 236	0.33 116	0.92 246	0.35 204	0.21 117	0.60 154	0.44 124	0.56 179	0.45 169	2.68 298	0.39 180	0.55 167	1.35 291	0.15 87	0.32 183	0.51 163	0.47 152	0.67 169	0.50 134

XX-Stereo	9.49 369	0.38 117	0.36 168	0.63 255	0.28 142	0.54 233	0.28 187	0.69 223	0.28 132	0.69 267	6.24 365	1.00 254	0.29 140	0.23 140	0.70 197	1.08 317	0.60 217	0.52 231	1.58 252	0.53 227	0.76 234	0.65 210	0.18 117	0.26 145	233.61 390	0.88 250	1.01 263	1.90 301

HCRNet	0.32 94	0.38 117	0.20 85	0.39 173	0.17 77	0.29 126	0.18 120	0.40 80	0.18 61	0.80 299	0.40 145	0.49 127	0.18 78	0.22 124	0.38 89	0.30 68	0.38 81	0.29 77	0.40 77	0.19 55	0.33 62	0.23 60	0.19 125	0.16 72	0.26 57	0.31 88	0.51 101	0.31 75

ARAFT	0.34 102	0.38 117	0.23 112	0.26 113	0.21 94	0.27 116	0.14 96	0.44 93	0.24 101	0.50 127	0.30 102	0.41 99	0.16 68	0.15 77	0.67 187	0.42 111	0.50 128	0.47 189	0.51 101	0.23 79	0.53 158	0.32 84	0.16 91	0.19 82	0.43 129	0.30 83	0.52 113	0.37 91

FINET	0.40 116	0.38 117	0.39 190	0.43 194	0.30 158	0.34 151	0.35 210	0.44 93	0.36 199	0.47 108	0.32 109	0.47 119	0.30 152	0.28 201	0.66 181	0.50 180	0.48 119	0.36 111	0.60 145	0.33 126	0.46 112	0.37 100	0.30 225	0.30 168	0.43 129	0.35 106	0.56 124	0.42 108

DN	3.88 345	0.39 123	0.36 168	0.58 241	0.32 167	51.06 386	0.32 203	0.64 194	0.32 176	0.50 127	0.56 201	38.15 378	0.23 105	0.26 187	0.60 154	0.71 258	0.57 188	0.46 182	1.59 254	0.40 187	0.69 220	0.66 213	0.32 236	0.32 183	1.15 315	1.04 286	0.86 227	1.56 286

G2L-Stereo	0.42 125	0.39 123	0.28 128	0.35 161	0.40 214	0.34 151	0.22 152	0.54 124	0.34 189	0.52 140	0.61 222	0.50 133	0.38 217	0.26 187	0.61 161	0.44 124	0.50 128	0.40 133	0.46 90	0.33 126	0.43 91	0.39 108	0.28 213	0.27 148	0.49 154	0.54 178	0.69 175	0.49 126

AIO_test	0.27 73	0.39 123	0.19 75	0.29 126	0.19 85	0.18 69	0.14 96	0.42 88	0.23 89	0.33 79	0.19 55	0.37 86	0.18 78	0.18 93	0.25 48	0.29 62	0.34 68	0.24 57	0.39 73	0.21 68	0.49 130	0.46 144	0.13 75	0.15 63	0.30 76	0.28 76	0.41 80	0.21 51

test_5	0.29 82	0.39 123	0.16 63	0.22 86	0.15 68	0.21 79	0.13 84	0.54 124	0.20 75	0.38 86	0.19 55	0.44 110	0.34 196	0.10 52	0.43 110	0.38 95	0.33 64	0.32 85	0.33 64	0.20 64	0.32 58	0.35 91	0.09 38	0.21 93	0.28 67	0.30 83	0.51 101	0.32 78

GMOStereo	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 134	0.26 125	0.29 126	0.19 131	0.67 209	0.30 149	0.66 247	0.32 109	0.54 146	0.33 183	0.20 111	0.40 94	0.46 146	0.50 128	0.44 157	0.68 164	0.34 132	0.51 140	0.66 213	0.16 91	0.22 106	0.58 192	0.45 142	0.82 211	0.41 103

error version	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 134	0.26 125	0.29 126	0.19 131	0.67 209	0.30 149	0.66 247	0.32 109	0.54 146	0.33 183	0.20 111	0.40 94	0.46 146	0.50 128	0.44 157	0.68 164	0.34 132	0.51 140	0.66 213	0.16 91	0.22 106	0.58 192	0.45 142	0.82 211	0.41 103

test-v	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 134	0.26 125	0.29 126	0.19 131	0.67 209	0.30 149	0.66 247	0.32 109	0.54 146	0.33 183	0.20 111	0.40 94	0.46 146	0.50 128	0.44 157	0.68 164	0.34 132	0.51 140	0.66 213	0.16 91	0.22 106	0.58 192	0.45 142	0.82 211	0.41 103

test-2	0.42 125	0.39 123	0.21 97	0.30 134	0.26 125	0.29 126	0.19 131	0.67 209	0.30 149	0.66 247	0.32 109	0.54 146	0.33 183	0.20 111	0.40 94	0.46 146	0.50 128	0.44 157	0.68 164	0.34 132	0.51 140	0.66 213	0.16 91	0.22 106	0.58 192	0.45 142	0.82 211	0.41 103

MIM_Stereo	0.32 94	0.40 131	0.25 120	0.28 121	0.20 91	0.27 116	0.14 96	0.45 99	0.18 61	0.48 115	0.25 81	0.42 101	0.18 78	0.16 86	0.36 86	0.42 111	0.44 96	0.36 111	0.47 91	0.28 103	0.47 119	0.36 95	0.12 67	0.23 118	0.29 75	0.27 73	0.47 93	0.33 81

BEATNet_4x	0.53 178	0.40 131	0.34 155	0.39 173	0.36 190	0.32 136	0.27 182	0.64 194	0.41 229	0.66 247	0.45 156	0.62 183	0.39 220	0.24 158	0.83 228	0.63 231	0.58 195	0.58 261	0.57 134	0.36 151	0.90 257	1.52 305	0.25 192	0.36 219	0.46 140	0.44 136	0.77 198	0.60 172

CVANet_RVC	0.31 92	0.40 131	0.30 137	0.40 180	0.29 149	0.37 164	0.23 166	0.41 82	0.23 89	0.31 76	0.49 169	0.37 86	0.26 119	0.19 100	0.29 67	0.33 80	0.34 68	0.32 85	0.32 61	0.25 90	0.34 66	0.25 63	0.18 117	0.25 138	0.30 76	0.25 70	0.34 63	0.30 72

PDISCO_ROB	0.48 159	0.40 131	0.39 190	0.38 170	0.34 182	0.39 176	0.28 187	0.50 110	0.35 195	0.37 84	0.52 188	0.49 127	0.35 204	0.31 220	0.63 170	0.58 220	0.54 158	0.68 291	0.59 139	0.44 204	0.62 196	0.67 219	0.24 187	0.34 203	0.54 177	0.53 174	0.85 222	0.58 163

anonymity	3.27 340	0.41 135	1.09 321	0.58 241	0.41 220	0.47 209	0.30 201	0.79 272	0.33 182	0.61 208	69.49 387	0.85 237	0.30 152	0.24 158	0.59 148	1.02 311	0.60 217	0.43 152	1.35 242	0.60 260	0.73 230	1.82 318	0.24 187	0.29 160	1.00 300	1.24 305	1.08 269	1.47 282

TANstereo	0.55 185	0.41 135	0.35 157	0.40 180	0.39 209	0.45 202	0.21 143	0.52 115	0.30 149	0.54 158	0.37 132	0.38 88	0.38 217	0.41 252	0.84 232	0.73 264	0.66 248	0.78 312	1.10 219	0.89 310	0.62 196	0.54 180	0.93 325	0.32 183	0.34 97	0.45 142	0.99 257	0.53 145

XX-TBD	0.55 185	0.41 135	0.35 157	0.40 180	0.39 209	0.45 202	0.21 143	0.52 115	0.30 149	0.54 158	0.37 132	0.38 88	0.38 217	0.41 252	0.84 232	0.73 264	0.66 248	0.78 312	1.10 219	0.89 310	0.62 196	0.54 180	0.93 325	0.32 183	0.34 97	0.45 142	0.99 257	0.53 145

sAnonymous2	0.58 200	0.41 135	0.31 142	0.29 126	0.29 149	0.45 202	0.29 194	0.71 235	0.41 229	0.48 115	0.53 192	0.51 138	0.43 232	0.23 140	0.86 239	0.84 279	0.70 264	0.67 285	1.34 240	0.60 260	0.83 244	0.98 264	0.30 225	0.35 211	0.62 208	0.72 213	0.72 186	0.73 213

CroCo_RVC	0.58 200	0.41 135	0.31 142	0.29 126	0.29 149	0.45 202	0.29 194	0.71 235	0.41 229	0.48 115	0.53 192	0.51 138	0.43 232	0.23 140	0.86 239	0.84 279	0.70 264	0.67 285	1.34 240	0.60 260	0.83 244	0.98 264	0.30 225	0.35 211	0.62 208	0.72 213	0.72 186	0.73 213

RALAANet	0.41 120	0.41 135	0.37 179	0.28 121	0.28 142	0.33 143	0.24 169	0.54 124	0.27 124	0.48 115	0.48 164	0.43 106	0.25 115	0.20 111	0.57 140	0.41 107	0.49 123	0.50 213	0.71 172	0.40 187	0.52 150	0.46 144	0.21 153	0.29 160	0.46 140	0.45 142	0.70 181	0.47 120

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 105	0.41 135	0.32 145	0.24 102	0.19 85	0.28 123	0.13 84	0.58 144	0.24 101	0.46 105	0.35 123	0.49 127	0.19 84	0.15 77	0.34 84	0.35 81	0.41 92	0.28 69	0.65 156	0.28 103	0.44 99	0.33 85	0.19 125	0.22 106	0.51 163	0.37 116	0.58 134	0.44 115

zero-FE	9.08 368	0.42 142	0.28 128	61.19 387	0.56 257	106.36 388	1.24 319	0.72 245	0.30 149	0.66 247	0.56 201	61.54 386	0.66 278	0.25 176	0.59 148	0.53 198	0.60 217	0.47 189	2.54 291	0.38 164	1.35 298	0.96 262	0.25 192	0.24 127	0.45 136	0.44 136	0.91 235	0.66 189

S2M2_L	0.40 116	0.42 142	0.41 204	0.24 102	0.27 136	0.35 158	0.22 152	0.51 113	0.24 101	0.61 208	0.23 72	0.43 106	0.21 94	0.31 220	0.59 148	0.49 176	0.55 169	0.36 111	0.53 114	0.34 132	0.55 167	0.38 102	0.28 213	0.27 148	0.42 127	0.43 132	0.63 153	0.66 189
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo++_RVC	0.43 138	0.42 142	0.39 190	0.30 134	0.33 172	0.27 116	0.19 131	0.57 140	0.31 168	0.58 190	0.36 124	0.58 161	0.56 263	0.23 140	0.48 123	0.50 180	0.61 225	0.34 97	0.52 106	0.30 112	0.56 173	0.42 121	0.16 91	0.29 160	0.49 154	0.44 136	0.79 204	0.69 200
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	0.58 200	0.42 142	0.29 133	0.28 121	0.29 149	0.39 176	0.22 152	0.60 157	0.41 229	0.53 153	0.43 150	0.48 123	0.50 250	0.24 158	0.75 209	0.99 307	0.75 276	0.63 273	1.02 214	0.56 243	1.10 283	1.36 292	0.28 213	0.39 230	0.63 216	0.63 193	0.93 242	0.64 186

UNet	0.44 142	0.42 142	0.40 195	0.37 167	0.36 190	0.41 184	0.28 187	0.57 140	0.35 195	0.50 127	0.49 169	0.47 119	0.34 196	0.37 244	0.53 131	0.43 119	0.54 158	0.46 182	0.56 130	0.39 180	0.47 119	0.44 135	0.27 208	0.34 203	0.44 131	0.48 157	0.58 134	0.57 158

DDF-Stereo	2.07 317	0.43 147	0.28 128	10.45 368	0.48 239	14.62 375	0.70 286	0.72 245	0.29 139	0.66 247	0.48 164	17.48 371	0.59 271	0.26 187	0.55 134	0.56 214	0.60 217	0.45 169	1.27 237	0.38 164	0.83 244	0.77 241	0.25 192	0.24 127	0.45 136	0.45 142	0.91 235	0.67 193

coex_refinement	0.45 147	0.43 147	0.33 148	0.35 161	0.35 186	0.44 197	0.22 152	0.55 131	0.50 253	0.50 127	0.60 213	0.54 146	0.27 127	0.28 201	0.58 144	0.45 135	0.50 128	0.44 157	0.54 121	0.33 126	0.45 105	0.39 108	0.28 213	0.31 178	0.52 168	0.53 174	0.67 169	0.78 222

plain	0.31 92	0.43 147	0.20 85	0.20 81	0.16 73	0.20 77	0.10 69	0.41 82	0.18 61	0.48 115	0.19 55	0.34 73	0.17 73	0.10 52	0.41 100	0.44 124	0.45 99	0.40 133	0.55 124	0.24 84	0.41 82	0.34 88	0.14 85	0.21 93	0.32 91	0.33 100	0.39 75	0.48 123

iinet-f	0.52 175	0.43 147	0.36 168	0.34 151	0.25 115	0.47 209	0.25 175	0.43 91	0.27 124	0.52 140	0.94 284	0.61 175	0.44 237	0.25 176	1.06 280	0.57 215	0.52 144	0.39 122	1.51 247	0.50 221	0.58 188	0.75 235	0.26 202	0.25 138	0.52 168	0.38 120	0.76 196	0.53 145

HGLStereo	0.43 138	0.43 147	0.37 179	0.34 151	0.37 198	0.39 176	0.23 166	0.48 106	0.31 168	0.47 108	0.72 257	0.42 101	0.29 140	0.32 227	0.51 127	0.49 176	0.55 169	0.50 213	0.55 124	0.39 180	0.51 140	0.43 129	0.22 167	0.33 198	0.51 163	0.51 170	0.57 126	0.45 117

DN-CSS_ROB	0.52 175	0.43 147	0.46 225	0.41 185	0.40 214	0.34 151	0.22 152	0.69 223	0.34 189	0.59 197	0.79 267	0.66 192	0.47 245	0.24 158	0.63 170	0.40 103	0.58 195	0.43 152	1.74 260	0.38 164	0.63 199	0.38 102	0.31 231	0.47 260	0.53 172	0.43 132	0.66 168	0.54 152

gcap-zeroshot	1.75 309	0.44 153	0.89 302	0.59 245	0.36 190	0.55 236	0.29 194	0.74 255	0.29 139	0.74 282	0.76 264	1.18 277	0.33 183	0.24 158	0.78 214	0.97 300	0.61 225	0.53 235	29.80 370	0.80 300	1.04 276	1.45 298	0.23 178	0.34 203	0.75 248	0.99 274	0.96 249	0.75 216

MIF-Stereo (partial)	0.30 86	0.44 153	0.18 73	0.16 58	0.16 73	0.21 79	0.11 72	0.37 77	0.22 84	0.37 84	0.24 77	0.32 68	0.17 73	0.13 67	0.39 92	0.45 135	0.46 104	0.38 120	0.42 84	0.25 90	0.43 91	0.35 91	0.18 117	0.21 93	0.35 109	0.32 95	0.50 100	0.44 115

LoS	0.55 185	0.44 153	0.29 133	0.36 166	0.37 198	0.40 182	0.20 141	1.37 329	0.31 168	0.86 311	0.78 266	0.68 196	0.37 214	0.24 158	0.58 144	0.72 260	0.59 210	0.40 133	0.75 183	0.35 149	1.03 275	0.65 210	0.21 153	0.24 127	0.79 260	0.64 197	0.64 157	0.68 198
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 162	0.44 153	0.24 118	0.38 170	0.29 149	0.32 136	0.21 143	0.73 249	0.35 195	0.69 267	0.34 119	0.57 156	0.31 166	0.24 158	0.59 148	0.53 198	0.54 158	0.46 182	0.98 212	0.37 159	0.69 220	0.94 261	0.20 142	0.28 155	0.55 182	0.69 204	0.69 175	0.60 172

CFNet_pseudo	0.51 171	0.44 153	0.43 212	0.54 233	0.43 226	0.53 229	0.34 208	0.62 174	0.36 199	0.61 208	0.64 231	0.57 156	0.52 256	0.35 238	0.90 251	0.50 180	0.50 128	0.47 189	0.67 162	0.36 151	0.47 119	0.42 121	0.26 202	0.33 198	0.57 188	0.60 191	0.68 171	0.73 213

CFNet	0.45 147	0.44 153	0.33 148	0.48 211	0.40 214	0.39 176	0.30 201	0.53 119	0.32 176	0.48 115	0.50 178	0.68 196	0.40 223	0.30 213	0.56 137	0.37 92	0.48 119	0.43 152	0.52 106	0.33 126	0.46 112	0.30 79	0.23 178	0.31 178	0.61 203	0.52 172	0.69 175	0.71 208

DeepPruner_ROB	0.59 206	0.44 153	0.54 250	0.52 226	0.54 253	0.49 215	0.37 216	0.61 167	0.46 246	0.60 203	0.70 251	0.61 175	0.51 254	0.32 227	1.06 280	0.58 220	0.62 233	0.59 266	0.66 158	0.47 216	0.97 271	0.72 231	0.36 246	0.44 250	0.61 203	1.00 276	0.72 186	0.58 163

DISCO	0.45 147	0.44 153	0.29 133	0.40 180	0.38 205	0.49 215	0.43 230	0.45 99	0.43 241	0.50 127	0.57 205	0.40 92	0.29 140	0.30 213	0.61 161	0.43 119	0.55 169	0.46 182	0.69 169	0.41 191	0.48 126	0.43 129	0.26 202	0.32 183	0.47 142	0.50 166	0.62 150	0.50 134

test_for_model	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 86	0.25 115	0.22 85	0.13 84	0.62 174	0.25 107	0.57 179	0.29 96	0.75 214	0.20 87	0.19 100	0.47 117	0.51 187	10.38 369	0.39 122	0.59 139	0.34 132	0.93 259	0.50 163	0.17 106	0.21 93	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 86	0.25 115	0.22 85	0.13 84	0.62 174	0.25 107	0.57 179	0.29 96	0.75 214	0.20 87	0.19 100	0.47 117	0.51 187	10.38 369	0.39 122	0.59 139	0.34 132	0.93 259	0.50 163	0.17 106	0.21 93	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

testlalala	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 86	0.25 115	0.22 85	0.13 84	0.62 174	0.25 107	0.57 179	0.29 96	0.75 214	0.20 87	0.19 100	0.47 117	0.51 187	10.38 369	0.39 122	0.59 139	0.34 132	0.93 259	0.50 163	0.17 106	0.21 93	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAPDPT-zeroshot	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 86	0.25 115	0.22 85	0.13 84	0.62 174	0.25 107	0.57 179	0.29 96	0.75 214	0.20 87	0.19 100	0.47 117	0.51 187	10.38 369	0.39 122	0.59 139	0.34 132	0.93 259	0.50 163	0.17 106	0.21 93	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

GCAP-Stereo	0.76 243	0.45 161	0.20 85	0.22 86	0.25 115	0.22 85	0.13 84	0.62 174	0.25 107	0.57 179	0.29 96	0.75 214	0.20 87	0.19 100	0.47 117	0.51 187	10.38 369	0.39 122	0.59 139	0.34 132	0.93 259	0.50 163	0.17 106	0.21 93	0.34 97	0.36 109	0.51 101	0.49 126

LoS_RVC	0.42 125	0.45 161	0.43 212	0.19 74	0.25 115	0.24 104	0.16 111	0.44 93	0.28 132	0.51 133	0.48 164	0.42 101	0.31 166	0.22 124	0.60 154	0.45 135	0.46 104	0.41 138	0.71 172	0.30 112	0.67 214	0.51 169	0.19 125	0.32 183	0.61 203	0.44 136	0.58 134	0.61 174

tt_ll	0.42 125	0.45 161	0.43 212	0.19 74	0.25 115	0.24 104	0.16 111	0.44 93	0.28 132	0.51 133	0.48 164	0.42 101	0.31 166	0.22 124	0.60 154	0.45 135	0.46 104	0.41 138	0.71 172	0.30 112	0.67 214	0.51 169	0.19 125	0.32 183	0.61 203	0.44 136	0.58 134	0.61 174

CAS	0.38 110	0.45 161	0.25 120	0.29 126	0.29 149	0.23 99	0.13 84	0.41 82	0.27 124	0.41 88	0.54 198	0.35 74	0.35 204	0.21 117	0.52 129	0.38 95	0.50 128	0.34 97	0.52 106	0.26 97	0.43 91	0.41 114	0.19 125	0.23 118	0.51 163	0.52 172	0.62 150	0.77 219

IPLG	0.47 155	0.45 161	0.32 145	0.28 121	0.27 136	0.32 136	0.21 143	0.63 187	0.22 84	0.51 133	0.38 135	0.56 154	0.29 140	0.31 220	1.64 317	0.44 124	0.56 179	0.48 195	0.56 130	0.41 191	0.45 105	0.75 235	0.18 117	0.28 155	0.45 136	0.59 187	0.65 161	0.51 137

RASNet	0.42 125	0.45 161	0.43 212	0.33 148	0.33 172	0.37 164	0.27 182	0.58 144	0.34 189	0.47 108	0.43 150	0.49 127	0.33 183	0.25 176	0.41 100	0.41 107	0.48 119	0.39 122	0.47 91	0.30 112	0.49 130	0.40 111	0.19 125	0.44 250	0.40 124	0.46 150	0.75 193	0.63 184

iResNetv2_ROB	0.52 175	0.45 161	0.32 145	0.48 211	0.39 209	0.48 213	0.28 187	0.64 194	0.34 189	0.52 140	0.66 239	0.70 203	0.55 261	0.28 201	0.67 187	0.47 158	0.50 128	0.46 182	1.12 222	0.45 206	0.57 183	0.47 149	0.29 220	0.40 233	0.55 182	0.51 170	0.81 208	0.58 163

model_zeroshot	0.80 256	0.46 172	0.42 207	0.42 189	0.39 209	0.43 193	0.27 182	0.72 245	0.36 199	0.64 231	0.66 239	0.97 252	0.29 140	0.24 158	1.05 278	0.92 290	0.69 262	0.54 241	3.03 307	0.73 295	1.21 289	1.20 284	0.22 167	0.38 228	0.84 274	1.14 297	1.08 269	2.21 310

MGS-Stereo	0.37 108	0.46 172	0.21 97	0.22 86	0.19 85	0.22 85	0.15 102	0.45 99	0.17 55	0.36 81	0.26 84	0.29 62	0.19 84	0.23 140	1.37 302	0.40 103	0.52 144	0.45 169	0.55 124	0.33 126	0.50 134	0.41 114	0.21 153	0.22 106	0.33 95	0.30 83	0.47 93	0.45 117

anonymousdsp2	0.38 110	0.46 172	0.30 137	0.25 109	0.23 103	0.32 136	0.18 120	0.58 144	0.23 89	0.47 108	0.38 135	0.48 123	0.23 105	0.18 93	0.40 94	0.39 99	0.44 96	0.33 93	0.88 199	0.31 117	0.48 126	0.52 175	0.17 106	0.23 118	0.41 126	0.33 100	0.61 147	0.42 108

TESTraft	0.37 108	0.46 172	0.21 97	0.21 83	0.23 103	0.21 79	0.16 111	0.54 124	0.31 168	0.51 133	0.23 72	0.36 84	0.36 209	0.11 57	0.85 237	0.48 167	0.45 99	0.32 85	0.48 94	0.24 84	0.46 112	0.65 210	0.12 67	0.23 118	0.37 112	0.43 132	0.57 126	0.39 96

RAFT+CT+SA	0.32 94	0.46 172	0.20 85	0.26 113	0.18 82	0.22 85	0.15 102	0.58 144	0.23 89	0.52 140	0.17 47	0.46 116	0.33 183	0.12 63	0.33 81	0.43 119	0.36 74	0.30 80	0.45 89	0.23 79	0.45 105	0.49 157	0.09 38	0.22 106	0.32 91	0.31 88	0.53 117	0.35 86

LMCR-Stereo	0.50 164	0.46 172	0.33 148	0.32 142	0.33 172	0.42 190	0.24 169	0.57 140	0.37 210	0.55 165	0.46 161	0.65 191	0.40 223	0.26 187	0.69 192	0.49 176	0.62 233	0.49 204	1.11 221	0.57 248	0.66 210	0.64 208	0.25 192	0.32 183	0.48 145	0.49 162	0.63 153	0.65 188

pcwnet_v2	0.62 211	0.46 172	0.50 238	0.62 253	0.49 243	0.61 250	0.46 234	0.66 206	0.45 242	0.65 236	0.79 267	0.64 188	0.86 289	0.53 289	1.15 290	0.55 208	0.59 210	0.51 224	0.83 193	0.41 191	0.55 167	0.47 149	0.34 241	0.43 244	0.75 248	0.76 225	0.85 222	0.95 239

HLF11	0.49 162	0.47 179	0.35 157	0.39 173	0.29 149	0.36 161	0.19 131	0.86 289	0.36 199	0.49 124	0.51 184	0.51 138	0.25 115	0.24 158	0.77 211	0.47 158	0.55 169	0.48 195	1.64 257	0.37 159	0.43 91	0.49 157	0.30 225	0.30 168	0.51 163	0.59 187	0.51 101	0.61 174

TestStereo_HL3	0.43 138	0.47 179	0.35 157	0.33 148	0.26 125	0.34 151	0.19 131	0.60 157	0.40 223	0.55 165	0.45 156	0.58 161	0.26 119	0.23 140	0.65 179	0.46 146	0.52 144	0.44 157	0.88 199	0.34 132	0.43 91	0.42 121	0.26 202	0.30 168	0.44 131	0.53 174	0.55 121	0.50 134

IGEV-FE	0.94 269	0.47 179	1.24 329	1.15 306	0.46 232	0.60 246	0.65 278	0.81 279	0.36 199	0.67 256	1.75 325	0.94 247	0.30 152	0.26 187	0.66 181	1.14 324	0.60 217	0.48 195	2.55 292	0.63 277	2.19 321	2.33 327	0.21 153	0.37 225	1.00 300	1.03 284	1.17 283	1.48 284

Reg-Stereo(zero)	0.78 251	0.47 179	0.56 254	0.39 173	0.28 142	0.41 184	0.35 210	0.75 259	0.36 199	0.62 218	6.09 361	0.78 225	0.32 176	0.27 197	0.41 100	0.63 231	0.58 195	0.45 169	1.51 247	0.42 199	0.65 207	0.62 202	0.21 153	0.32 183	0.55 182	0.78 230	1.26 295	1.09 256

fast-iter	0.78 251	0.47 179	0.56 254	0.39 173	0.28 142	0.41 184	0.35 210	0.75 259	0.36 199	0.62 218	6.09 361	0.78 225	0.32 176	0.27 197	0.41 100	0.63 231	0.58 195	0.45 169	1.51 247	0.42 199	0.65 207	0.62 202	0.21 153	0.32 183	0.55 182	0.78 230	1.26 295	1.09 256

IGEV_Zeroshot_test	0.95 271	0.47 179	1.24 329	1.15 306	0.46 232	0.60 246	0.65 278	0.81 279	0.36 199	0.66 247	1.86 329	0.94 247	0.30 152	0.26 187	0.66 181	1.14 324	0.60 217	0.48 195	2.56 293	0.63 277	2.23 323	2.36 328	0.21 153	0.37 225	1.00 300	1.03 284	1.17 283	1.48 284

Any-RAFT	0.69 225	0.47 179	0.85 298	0.53 230	0.40 214	0.38 169	0.27 182	0.64 194	0.32 176	0.57 179	0.76 264	0.86 241	0.24 113	0.22 124	0.57 140	0.76 267	0.60 217	0.45 169	2.19 277	0.45 206	1.20 288	0.71 227	0.22 167	0.31 178	0.99 297	1.24 305	0.73 189	1.65 293

Sa-1000	0.48 159	0.47 179	0.21 97	0.26 113	0.26 125	0.31 133	0.15 102	0.65 202	0.36 199	0.63 224	0.33 116	0.50 133	0.26 119	0.30 213	0.94 261	0.49 176	0.59 210	0.45 169	0.90 202	0.32 122	0.52 150	0.75 235	0.17 106	0.27 148	0.72 236	0.53 174	1.00 262	0.49 126

SA	0.42 125	0.47 179	0.21 97	0.25 109	0.23 103	0.31 133	0.13 84	0.64 194	0.32 176	0.61 208	0.26 84	0.54 146	0.21 94	0.16 86	0.63 170	0.47 158	0.52 144	0.41 138	0.60 145	0.29 108	0.46 112	0.61 199	0.15 87	0.27 148	0.45 136	0.58 186	0.96 249	0.47 120

CIPLG	0.42 125	0.47 179	0.24 118	0.32 142	0.22 97	0.32 136	0.19 131	0.63 187	0.24 101	0.55 165	0.50 178	0.60 172	0.30 152	0.41 252	0.93 257	0.44 124	0.52 144	0.37 116	0.56 130	0.38 164	0.56 173	0.45 139	0.19 125	0.24 127	0.44 131	0.31 88	0.57 126	0.38 95

IPLGR_C	0.42 125	0.47 179	0.23 112	0.31 140	0.22 97	0.32 136	0.18 120	0.63 187	0.23 89	0.55 165	0.50 178	0.61 175	0.31 166	0.41 252	0.87 245	0.45 135	0.52 144	0.37 116	0.55 124	0.38 164	0.56 173	0.46 144	0.19 125	0.24 127	0.44 131	0.33 100	0.58 134	0.40 101

ACRE	0.42 125	0.47 179	0.22 107	0.32 142	0.22 97	0.33 143	0.18 120	0.63 187	0.23 89	0.55 165	0.50 178	0.61 175	0.30 152	0.41 252	0.91 252	0.45 135	0.52 144	0.36 111	0.55 124	0.38 164	0.57 183	0.44 135	0.19 125	0.23 118	0.44 131	0.32 95	0.58 134	0.39 96

AACVNet	0.55 185	0.47 179	0.40 195	0.58 241	0.61 266	0.53 229	0.37 216	0.61 167	0.40 223	0.59 197	0.64 231	0.58 161	0.33 183	0.36 240	0.69 192	0.54 206	0.58 195	0.54 241	0.69 169	0.52 226	0.54 162	0.52 175	0.36 246	0.44 250	0.59 199	0.69 204	0.82 211	0.83 227

APVNet	0.56 193	0.47 179	0.38 188	0.46 205	0.50 244	0.57 240	0.53 245	0.60 157	0.42 236	0.46 105	0.65 236	0.50 133	0.30 152	0.36 240	0.74 208	0.71 258	0.71 270	0.64 277	0.95 209	0.53 227	0.57 183	0.77 241	0.34 241	0.46 257	0.59 199	0.46 150	0.82 211	0.58 163

NVstereo2D	0.55 185	0.47 179	0.40 195	0.52 226	0.48 239	0.66 263	0.64 273	0.60 157	0.38 216	0.48 115	0.61 222	0.53 144	0.30 152	0.63 308	1.53 311	0.61 229	0.58 195	0.55 249	0.53 114	0.41 191	0.50 134	0.38 102	0.54 295	0.43 244	0.64 219	0.48 157	0.56 124	0.53 145

DF	0.73 232	0.48 194	0.50 238	0.43 194	0.25 115	0.54 233	0.22 152	0.71 235	0.30 149	0.60 203	0.49 169	1.11 270	0.24 113	0.21 117	0.60 154	0.78 272	0.57 188	0.50 213	5.31 323	0.49 219	0.83 244	0.76 238	0.23 178	0.27 148	0.62 208	0.68 202	1.14 277	0.96 240

AE-Stereo	0.54 183	0.48 194	0.44 220	0.50 217	0.35 186	0.36 161	0.28 187	0.55 131	0.29 139	0.64 231	0.31 107	0.89 243	0.31 166	0.24 158	0.55 134	0.65 244	0.68 256	0.52 231	0.87 198	0.53 227	0.72 227	0.81 249	0.21 153	0.47 260	0.79 260	0.69 204	0.94 244	0.62 179

GMStereo	0.41 120	0.48 194	0.25 120	0.32 142	0.32 167	0.37 164	0.28 187	0.59 151	0.30 149	0.45 101	0.36 124	0.61 175	0.31 166	0.24 158	0.45 114	0.41 107	0.54 158	0.35 107	0.73 176	0.39 180	0.51 140	0.33 85	0.23 178	0.28 155	0.48 145	0.36 109	0.68 171	0.41 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.48 159	0.48 194	0.43 212	0.31 140	0.30 158	0.27 116	0.22 152	0.54 124	0.29 139	0.57 179	0.39 142	0.59 168	0.23 105	0.23 140	0.64 176	0.59 223	0.57 188	0.37 116	1.17 225	0.33 126	0.67 214	0.40 111	0.20 142	0.21 93	0.79 260	0.59 187	0.65 161	0.92 238

TestStereo_HL2	0.46 152	0.49 198	0.35 157	0.46 205	0.27 136	0.33 143	0.19 131	0.60 157	0.38 216	0.53 153	0.46 161	0.58 161	0.27 127	0.22 124	0.73 205	0.45 135	0.51 139	0.45 169	1.26 235	0.36 151	0.42 88	0.47 149	0.25 192	0.33 198	0.48 145	0.63 193	0.51 101	0.48 123

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 288	0.49 198	1.28 334	0.75 273	0.41 220	1.04 300	0.67 281	0.77 268	0.52 256	0.78 295	5.67 360	1.03 259	0.35 204	0.26 187	0.86 239	1.39 346	0.68 256	0.70 295	2.61 297	0.64 279	2.89 335	2.21 324	0.19 125	0.43 244	1.03 306	1.15 298	1.35 304	2.41 316

MSKI-zero shot	0.84 257	0.49 198	0.43 212	0.41 185	0.35 186	0.46 208	0.32 203	0.76 263	0.30 149	0.65 236	0.92 283	0.83 234	0.32 176	0.22 124	0.62 166	1.08 317	0.64 241	0.47 189	3.14 310	0.61 269	2.23 323	1.58 307	0.20 142	0.38 228	0.96 292	1.47 323	1.24 293	1.60 289

EGLCR-Stereo	0.47 155	0.49 198	0.41 204	0.29 126	0.30 158	0.44 197	0.14 96	0.57 140	0.26 117	0.57 179	0.27 87	0.58 161	0.23 105	0.21 117	0.36 86	0.47 158	0.53 154	0.45 169	0.75 183	0.32 122	0.69 220	0.93 260	0.19 125	0.24 127	0.48 145	0.49 162	1.30 299	0.70 206

TestStereo1	0.38 110	0.49 198	0.19 75	0.22 86	0.23 103	0.23 99	0.15 102	0.55 131	0.30 149	0.52 140	0.21 65	0.35 74	0.39 220	0.11 57	0.80 220	0.50 180	0.46 104	0.32 85	0.53 114	0.25 90	0.52 150	0.67 219	0.15 87	0.22 106	0.37 112	0.42 130	0.60 144	0.39 96

SA-5K	0.38 110	0.49 198	0.19 75	0.22 86	0.23 103	0.23 99	0.15 102	0.55 131	0.30 149	0.52 140	0.21 65	0.35 74	0.39 220	0.11 57	0.80 220	0.50 180	0.46 104	0.32 85	0.53 114	0.25 90	0.52 150	0.67 219	0.15 87	0.22 106	0.37 112	0.42 130	0.60 144	0.39 96

iRaft-Stereo_20w	1.06 281	0.49 198	1.34 337	1.18 309	0.46 232	0.78 282	0.46 234	0.76 263	0.37 210	0.74 282	6.16 364	0.84 236	0.29 140	0.26 187	0.81 223	0.97 300	0.59 210	0.44 157	1.72 259	0.61 269	1.04 276	1.56 306	0.21 153	0.25 138	0.92 284	1.31 314	1.45 316	2.71 322

ICVP	0.58 200	0.49 198	0.67 280	0.50 217	0.48 239	0.52 225	0.36 214	0.60 157	0.45 242	0.61 208	0.58 207	0.61 175	0.56 263	0.30 213	0.67 187	0.64 237	0.58 195	0.51 224	0.72 175	0.51 224	0.58 188	0.74 234	0.59 302	0.47 260	0.60 202	0.75 222	0.74 191	0.72 210
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 239	0.49 198	0.50 238	0.51 223	0.46 232	0.56 239	0.60 262	0.73 249	0.32 176	0.63 224	0.72 257	0.82 230	0.26 119	0.24 158	1.05 278	0.96 298	0.60 217	0.49 204	3.00 306	0.62 273	0.82 242	1.13 277	0.19 125	0.31 178	0.78 257	0.70 208	1.55 320	1.17 268

AF-Net	0.53 178	0.49 198	0.44 220	0.50 217	0.53 249	0.61 250	0.54 249	0.61 167	0.55 264	0.43 92	0.66 239	0.85 237	0.42 227	0.40 249	0.64 176	0.46 146	0.46 104	0.44 157	0.60 145	0.40 187	0.45 105	0.45 139	0.41 260	0.39 230	0.50 158	0.55 181	0.81 208	0.69 200

Nwc_Net	0.53 178	0.49 198	0.44 220	0.50 217	0.53 249	0.61 250	0.54 249	0.61 167	0.55 264	0.43 92	0.66 239	0.85 237	0.42 227	0.40 249	0.64 176	0.46 146	0.46 104	0.44 157	0.60 145	0.40 187	0.45 105	0.45 139	0.41 260	0.39 230	0.50 158	0.55 181	0.81 208	0.69 200

RTSC	0.73 232	0.49 198	0.46 225	0.47 209	0.51 247	0.55 236	0.56 253	0.67 209	0.68 280	0.54 158	0.79 267	0.57 156	0.57 267	0.41 252	1.92 331	0.77 269	0.96 308	0.58 261	1.36 243	0.56 243	0.85 250	1.11 274	0.31 231	0.53 274	0.58 192	0.65 199	0.95 246	1.26 274

DeepPrunerF	1.22 289	0.49 198	0.39 190	0.58 241	2.86 355	0.49 215	0.55 251	0.52 115	0.58 270	0.43 92	0.67 246	0.43 106	0.32 176	0.42 262	1.64 317	0.75 266	0.58 195	0.46 182	0.93 205	0.46 212	0.61 194	0.53 178	0.40 258	0.35 211	15.32 378	0.82 242	0.65 161	0.62 179

MLCV	0.70 228	0.49 198	0.53 246	0.73 272	0.50 244	0.65 260	0.43 230	0.81 279	0.41 229	0.71 275	0.88 279	1.01 257	0.81 286	0.28 201	0.92 255	0.43 119	0.65 245	0.52 231	2.47 290	0.45 206	0.55 167	0.72 231	0.39 257	0.54 275	0.69 227	0.80 237	0.83 218	0.72 210

HSM	0.54 183	0.49 198	0.47 229	0.48 211	0.47 236	0.41 184	0.37 216	0.71 235	0.37 210	0.61 208	0.65 236	0.59 168	0.48 248	0.31 220	0.70 197	0.48 167	0.64 241	0.47 189	0.75 183	0.48 218	0.63 199	0.49 157	0.26 202	0.42 241	0.62 208	0.72 213	0.87 230	0.67 193

iResNet_ROB	0.50 164	0.49 198	0.42 207	0.42 189	0.30 158	0.42 190	0.32 203	0.60 157	0.33 182	0.52 140	0.59 209	0.47 119	0.56 263	0.25 176	0.81 223	0.46 146	0.57 188	0.49 204	1.19 228	0.36 151	0.48 126	0.36 95	0.25 192	0.37 225	0.57 188	0.54 178	0.75 193	0.61 174

TestStereo_HL1	0.50 164	0.50 214	0.36 168	0.46 205	0.32 167	0.38 169	0.20 141	0.73 249	0.37 210	0.52 140	0.56 201	0.62 183	0.31 166	0.23 140	0.77 211	0.48 167	0.55 169	0.50 213	1.24 234	0.39 180	0.44 99	0.57 188	0.29 220	0.35 211	0.53 172	0.70 208	0.59 141	0.52 139

RAFT-Test	0.72 231	0.50 214	0.46 225	0.52 226	0.34 182	0.41 184	0.29 194	0.73 249	0.30 149	0.62 218	0.72 257	0.68 196	0.31 166	0.22 124	0.71 201	1.03 312	0.62 233	0.50 213	2.89 304	0.66 282	1.72 310	1.14 279	0.23 178	0.29 160	0.80 264	0.96 266	0.95 246	0.91 236

RALCasStereoNet	0.42 125	0.50 214	0.35 157	0.35 161	0.30 158	0.31 133	0.24 169	0.60 157	0.25 107	0.56 175	0.49 169	0.58 161	0.26 119	0.18 93	0.57 140	0.46 146	0.54 158	0.49 204	0.51 101	0.34 132	0.51 140	0.41 114	0.21 153	0.31 178	0.53 172	0.49 162	0.48 96	0.58 163

DSFCA	0.45 147	0.50 214	0.40 195	0.40 180	0.37 198	0.44 197	0.34 208	0.46 102	0.39 220	0.40 87	0.57 205	0.49 127	0.29 140	0.24 158	0.61 161	0.44 124	0.49 123	0.49 204	0.64 152	0.39 180	0.50 134	0.51 169	0.33 239	0.35 211	0.49 154	0.50 166	0.57 126	0.58 163

FADNet-RVC	0.58 200	0.50 214	0.37 179	0.51 223	0.42 223	0.39 176	0.56 253	0.68 216	0.36 199	0.64 231	0.50 178	1.13 274	0.45 238	0.34 232	0.91 252	0.53 198	0.54 158	0.45 169	1.20 230	0.51 224	0.54 162	0.52 175	0.33 239	0.51 269	0.57 188	0.75 222	0.64 157	0.81 225

DLCB_ROB	0.53 178	0.50 214	0.48 232	0.41 185	0.45 229	0.43 193	0.39 222	0.55 131	0.45 242	0.57 179	0.61 222	0.70 203	0.52 256	0.41 252	0.60 154	0.47 158	0.57 188	0.48 195	0.52 106	0.43 203	0.55 167	0.47 149	0.38 253	0.42 241	0.96 292	0.79 236	0.70 181	0.62 179

ManiGeoR	0.50 164	0.51 220	0.36 168	0.44 200	0.32 167	0.38 169	0.21 143	0.69 223	0.47 249	0.53 153	0.60 213	0.60 172	0.28 134	0.23 140	0.73 205	0.47 158	0.54 158	0.49 204	1.29 238	0.38 164	0.54 162	0.56 185	0.28 213	0.34 203	0.50 158	0.73 216	0.54 118	0.57 158

HLf10	0.50 164	0.51 220	0.36 168	0.44 200	0.32 167	0.38 169	0.21 143	0.69 223	0.47 249	0.53 153	0.60 213	0.60 172	0.28 134	0.23 140	0.73 205	0.47 158	0.54 158	0.49 204	1.29 238	0.38 164	0.54 162	0.56 185	0.28 213	0.34 203	0.50 158	0.73 216	0.54 118	0.57 158

HLf8	0.56 193	0.51 220	0.36 168	0.47 209	0.36 190	0.38 169	0.24 169	0.89 294	0.39 220	0.53 153	0.69 250	0.63 186	0.33 183	0.24 158	0.88 247	0.51 187	0.58 195	0.49 204	1.83 264	0.45 206	0.54 162	0.61 199	0.29 220	0.40 233	0.54 177	0.78 230	0.68 171	0.62 179

trnet	0.44 142	0.51 220	0.40 195	0.34 151	0.26 125	0.27 116	0.14 96	0.62 174	0.30 149	0.60 203	0.36 124	0.73 210	0.33 183	0.24 158	0.56 137	0.57 215	0.58 195	0.34 97	0.52 106	0.31 117	0.57 183	0.42 121	0.17 106	0.30 168	0.54 177	0.48 157	0.65 161	0.69 200

dd	0.50 164	0.51 220	0.28 128	0.91 291	0.31 166	0.65 260	0.29 194	0.59 151	0.23 89	0.54 158	0.30 102	0.75 214	0.27 127	0.26 187	0.84 232	0.46 146	0.70 264	0.39 122	1.05 215	0.38 164	0.48 126	0.43 129	0.23 178	0.30 168	0.53 172	0.39 123	0.74 191	0.58 163

GLC_STEREO	0.47 155	0.51 220	0.40 195	0.38 170	0.37 198	0.37 164	0.28 187	0.64 194	0.29 139	0.62 218	0.53 192	0.55 152	0.28 134	0.30 213	0.49 126	0.48 167	0.66 248	0.41 138	0.65 156	0.41 191	0.70 224	0.60 194	0.23 178	0.30 168	0.47 142	0.36 109	0.84 220	0.53 145

MIPNet	0.51 171	0.51 220	0.33 148	0.32 142	0.30 158	0.37 164	0.25 175	0.62 174	0.24 101	0.50 127	0.52 188	0.61 175	0.41 226	0.30 213	1.01 276	0.51 187	0.59 210	0.50 213	0.76 186	0.47 216	0.44 99	0.85 252	0.20 142	0.26 145	0.66 222	0.98 272	0.71 185	0.61 174

rafts_anoy	0.41 120	0.51 220	0.35 157	0.29 126	0.30 158	0.33 143	0.22 152	0.59 151	0.25 107	0.51 133	0.50 178	0.48 123	0.23 105	0.17 90	0.57 140	0.46 146	0.51 139	0.50 213	0.58 138	0.34 132	0.50 134	0.43 129	0.19 125	0.28 155	0.50 158	0.47 152	0.52 113	0.53 145

TestStereo	0.45 147	0.51 220	0.38 188	0.42 189	0.30 158	0.44 197	0.26 179	0.71 235	0.28 132	0.76 289	0.32 109	0.64 188	0.32 176	0.24 158	0.47 117	0.35 81	0.54 158	0.33 93	0.78 188	0.38 164	0.63 199	0.42 121	0.24 187	0.30 168	0.53 172	0.43 132	0.75 193	0.55 155

psm_up	0.56 193	0.51 220	0.53 246	0.56 237	0.45 229	0.58 243	0.35 210	0.71 235	0.66 279	0.55 165	0.53 192	0.59 168	0.50 250	0.40 249	0.63 170	0.50 180	0.59 210	0.49 204	0.84 196	0.46 212	0.51 140	0.45 139	0.31 231	0.51 269	0.70 230	0.78 230	0.80 205	0.67 193

CREStereo	0.44 142	0.51 220	0.40 195	0.34 151	0.26 125	0.28 123	0.15 102	0.61 167	0.30 149	0.58 190	0.36 124	0.72 207	0.33 183	0.24 158	0.59 148	0.59 223	0.59 210	0.34 97	0.52 106	0.31 117	0.59 192	0.42 121	0.18 117	0.30 168	0.54 177	0.48 157	0.64 157	0.69 200
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	0.51 171	0.51 220	0.47 229	0.50 217	0.48 239	0.48 213	0.32 203	0.53 119	0.37 210	0.51 133	0.65 236	0.57 156	0.34 196	0.30 213	0.69 192	0.44 124	0.52 144	0.47 189	0.57 134	0.42 199	0.56 173	0.49 157	0.27 208	0.35 211	0.65 221	0.74 218	0.80 205	0.75 216

MyStereo04	0.68 224	0.52 232	0.57 256	0.44 200	0.37 198	0.35 158	0.26 179	0.68 216	0.45 242	0.62 218	0.45 156	0.68 196	0.34 196	0.25 176	1.00 273	0.68 250	0.56 179	0.53 235	3.39 312	0.56 243	0.92 258	0.64 208	0.27 208	0.41 238	0.77 255	0.92 258	0.96 249	0.66 189

CASnet	0.40 116	0.52 232	0.23 112	0.27 118	0.27 136	0.30 132	0.14 96	0.62 174	0.29 139	0.61 208	0.44 153	0.64 188	0.28 134	0.23 140	0.55 134	0.36 87	0.45 99	0.31 84	0.73 176	0.27 100	0.63 199	0.39 108	0.21 153	0.24 127	0.42 127	0.32 95	0.61 147	0.56 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GES	0.59 206	0.52 232	0.37 179	0.39 173	0.40 214	0.53 229	0.37 216	0.59 151	0.40 223	0.56 175	0.60 213	0.50 133	0.30 152	0.41 252	0.98 269	0.63 231	0.67 254	0.55 249	2.28 280	0.56 243	0.70 224	0.56 185	0.31 231	0.42 241	0.48 145	0.48 157	0.65 161	0.68 198

FADNet-RVC-Resample	0.57 198	0.52 232	0.42 207	0.46 205	0.39 209	0.41 184	0.40 224	0.72 245	0.42 236	0.68 259	0.51 184	1.04 263	0.43 232	0.43 265	0.96 266	0.48 167	0.56 179	0.61 271	0.85 197	0.55 238	0.52 150	0.63 204	0.34 241	0.60 285	0.58 192	0.71 210	0.55 121	0.77 219

MSMDNet	0.73 232	0.52 232	0.48 232	0.35 161	0.34 182	0.45 202	0.33 207	0.69 223	0.30 149	0.63 224	0.60 213	0.71 205	0.35 204	0.23 140	0.78 214	1.05 314	0.63 238	0.50 213	2.88 303	0.81 304	1.59 305	1.80 317	0.23 178	0.29 160	0.74 243	0.89 252	0.85 222	0.76 218

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 171	0.52 232	0.48 232	0.43 194	0.57 260	0.42 190	0.62 270	0.56 137	0.62 274	0.52 140	0.51 184	0.67 194	0.34 196	0.58 303	0.78 214	0.42 111	0.47 114	0.42 147	0.57 134	0.38 164	0.46 112	0.42 121	0.30 225	0.32 183	0.48 145	0.76 225	0.62 150	0.64 186
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TestStereo-Hl	0.50 164	0.53 238	0.36 168	0.48 211	0.33 172	0.38 169	0.21 143	0.60 157	0.42 236	0.52 140	0.58 207	0.63 186	0.32 176	0.22 124	0.84 232	0.48 167	0.55 169	0.50 213	1.23 233	0.39 180	0.44 99	0.58 189	0.27 208	0.36 219	0.56 186	0.68 202	0.59 141	0.52 139

FSD		0.53 238	0.53 246	0.53 230	0.53 249	0.52 225	0.53 245	0.75 259	0.40 223	0.80 299	0.59 209			0.55 293	0.62 166	0.64 237			0.66 158	0.55 238				0.52 271	0.68 226	0.62 192	0.69 175	0.70 206

SACVNet	0.62 211	0.53 238	0.51 243	0.55 236	0.57 260	0.52 225	0.60 262	0.69 223	0.56 266	0.67 256	0.54 198	0.59 168	0.37 214	0.41 252	0.71 201	0.60 225	0.64 241	0.57 256	0.95 209	0.64 279	0.67 214	0.78 244	0.36 246	0.47 260	0.75 248	0.77 229	0.84 220	0.84 228

ADLNet	0.46 152	0.53 238	0.37 179	0.41 185	0.41 220	0.44 197	0.40 224	0.54 124	0.35 195	0.45 101	0.53 192	0.76 221	0.36 209	0.62 306	0.58 144	0.42 111	0.49 123	0.42 147	0.50 98	0.37 159	0.43 91	0.44 135	0.34 241	0.25 138	0.47 142	0.55 181	0.57 126	0.45 117

HSM-Net_RVC	0.75 239	0.53 238	0.60 264	0.77 277	0.62 272	0.61 250	0.37 216	0.76 263	0.49 252	0.74 282	1.71 324	1.32 283	0.80 285	0.36 240	0.72 204	0.55 208	0.64 241	0.53 235	0.78 188	0.53 227	0.67 214	0.89 258	0.43 264	0.64 291	0.94 288	1.09 291	1.07 268	1.04 253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	0.79 253	0.55 243	0.53 246	0.65 260	0.54 253	0.59 244	0.53 245	0.78 271	0.52 256	0.71 275	0.75 263	0.67 194	0.47 245	0.28 201	0.83 228	0.67 247	0.98 309	0.56 251	1.60 255	0.58 251	2.74 331	1.44 296	0.38 253	0.35 211	0.84 274	0.81 239	0.90 234	1.02 249
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 198	0.55 243	0.37 179	0.43 194	0.38 205	0.36 161	0.23 166	0.62 174	0.30 149	0.56 175	0.68 249	0.61 175	0.32 176	0.29 208	1.73 323	0.47 158	0.56 179	0.56 251	1.09 217	0.54 233	0.53 158	0.81 249	0.20 142	0.32 183	0.71 233	0.97 271	0.73 189	0.57 158

FADNet	0.65 215	0.55 243	0.41 204	0.53 230	0.42 223	0.49 215	0.65 278	0.74 255	0.42 236	0.66 247	0.64 231	0.81 228	0.50 250	0.36 240	1.17 292	0.51 187	0.51 139	0.53 235	1.61 256	0.53 227	0.69 220	0.59 190	0.35 245	0.41 238	0.72 236	0.88 250	0.78 203	1.06 254

R-Stereo Train	0.66 216	0.55 243	0.43 212	0.48 211	0.36 190	0.50 219	0.18 120	0.62 174	0.31 168	0.68 259	0.62 227	0.72 207	0.34 196	0.25 176	0.69 192	0.89 285	0.66 248	0.51 224	2.12 275	0.46 212	0.94 264	1.49 302	0.22 167	0.36 219	0.71 233	0.96 266	0.77 198	1.10 260

RAFT-Stereo	0.66 216	0.55 243	0.43 212	0.48 211	0.36 190	0.50 219	0.18 120	0.62 174	0.31 168	0.68 259	0.62 227	0.72 207	0.34 196	0.25 176	0.69 192	0.89 285	0.66 248	0.51 224	2.12 275	0.46 212	0.94 264	1.49 302	0.22 167	0.36 219	0.71 233	0.96 266	0.77 198	1.10 260
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TestStereo_HLe17	0.55 185	0.56 248	0.36 168	0.52 226	0.37 198	0.43 193	0.26 179	0.83 283	0.46 246	0.58 190	0.59 209	0.69 202	0.34 196	0.23 140	0.77 211	0.52 195	0.57 188	0.50 213	1.21 232	0.49 219	0.57 183	0.73 233	0.27 208	0.49 267	0.62 208	0.78 230	0.65 161	0.59 171

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 355	0.56 248	1.25 331	0.75 273	0.69 282	1.17 308	0.81 292	0.82 282	0.80 291	0.81 302	4.78 351	1.00 254	0.37 214	0.27 197	1.13 288	1.54 351	0.70 264	0.60 269	124.50 386	0.54 233	1.43 300	2.64 332	0.22 167	0.36 219	0.91 282	1.13 296	1.13 276	2.18 308

cross-raft	0.73 232	0.56 248	0.46 225	0.43 194	0.33 172	0.40 182	0.27 182	0.73 249	0.33 182	0.65 236	0.60 213	0.74 213	0.30 152	0.23 140	0.76 210	0.96 298	0.63 238	0.48 195	2.91 305	0.59 255	1.81 316	1.31 290	0.22 167	0.32 183	0.82 268	0.94 262	0.93 242	1.01 248

STTStereo	0.53 178	0.56 248	0.54 250	0.44 200	0.52 248	0.43 193	0.59 258	0.52 115	0.46 246	0.47 108	0.55 200	0.71 205	0.42 227	0.56 295	0.87 245	0.44 124	0.49 123	0.51 224	0.54 121	0.37 159	0.51 140	0.40 111	0.32 236	0.35 211	0.52 168	0.66 200	0.68 171	0.99 246

SHD	0.97 276	0.56 248	0.73 286	0.75 273	0.69 282	0.66 263	0.61 267	0.99 305	0.94 309	0.77 291	1.00 290	0.94 247	1.29 306	0.54 290	2.21 344	0.98 303	0.95 306	0.70 295	2.01 272	0.80 300	1.12 284	1.71 313	0.47 269	0.77 309	0.91 282	1.01 279	0.91 235	1.22 273

iResNet	0.92 265	0.56 248	0.62 267	0.72 270	0.68 280	0.96 293	0.55 251	0.95 298	0.57 267	0.67 256	0.82 277	1.41 287	1.51 311	0.31 220	1.49 310	0.66 246	0.75 276	0.67 285	4.08 318	0.68 288	0.72 227	0.63 204	0.41 260	0.83 313	0.72 236	0.91 257	1.02 264	0.87 233

gcap_with_dpt	0.60 208	0.57 254	0.35 157	0.89 286	0.38 205	0.47 209	0.22 152	0.71 235	0.33 182	0.69 267	0.49 169	1.11 270	0.45 238	0.29 208	0.54 132	0.69 251	0.61 225	0.54 241	1.17 225	0.41 191	0.86 251	0.79 246	0.24 187	0.34 203	0.62 208	0.50 166	0.91 235	1.03 250

GCAP-BAT	0.60 208	0.57 254	0.35 157	0.89 286	0.38 205	0.47 209	0.22 152	0.71 235	0.33 182	0.69 267	0.49 169	1.11 270	0.45 238	0.29 208	0.54 132	0.69 251	0.61 225	0.54 241	1.17 225	0.41 191	0.86 251	0.79 246	0.24 187	0.34 203	0.62 208	0.50 166	0.91 235	1.03 250

dad	0.89 264	0.57 254	0.37 179	1.42 320	0.65 274	0.75 278	2.23 335	1.43 331	0.36 199	0.93 316	0.38 135	0.85 237	0.76 284	0.32 227	0.97 268	0.52 195	0.78 279	0.45 169	1.87 269	0.41 191	0.74 232	0.41 114	0.30 225	0.47 260	1.15 315	0.47 152	2.64 352	1.96 303

RP	0.58 200	0.57 254	0.72 285	0.62 253	0.56 257	0.57 240	0.64 273	0.63 187	0.61 272	0.42 90	0.81 272	0.78 225	0.53 258	0.43 265	0.68 190	0.48 167	0.53 154	0.44 157	0.64 152	0.45 206	0.51 140	0.54 180	0.37 251	0.44 250	0.62 208	0.59 187	0.83 218	0.77 219

GANet-ADL	0.70 228	0.59 258	0.52 244	0.60 248	0.57 260	0.61 250	0.46 234	0.68 216	0.52 256	0.65 236	0.67 246	0.76 221	0.43 232	0.39 246	1.08 283	0.79 276	0.68 256	0.52 231	1.84 267	0.64 279	0.66 210	0.86 254	0.42 263	0.43 244	0.70 230	0.87 248	0.97 253	0.89 235

GEStereo_RVC	0.71 230	0.59 258	0.40 195	0.54 233	0.50 244	0.61 250	0.51 242	0.71 235	0.41 229	0.59 197	0.51 184	0.76 221	0.46 243	0.39 246	0.96 266	0.92 290	0.78 279	0.75 305	1.94 270	0.62 273	0.80 239	1.37 293	0.31 231	0.52 271	0.61 203	0.63 193	0.86 227	1.12 263

Anonymous3	0.79 253	0.59 258	0.42 207	0.37 167	0.42 223	0.57 240	0.50 241	0.80 274	0.64 276	0.68 259	0.49 169	1.48 288	0.54 259	0.31 220	1.53 311	1.42 348	0.88 297	0.82 317	1.45 245	0.69 291	1.31 295	1.30 289	0.40 258	0.40 233	0.74 243	0.86 245	1.03 266	0.71 208

RTS	1.09 282	0.59 258	0.59 259	0.60 248	0.58 263	0.96 293	0.90 300	0.80 274	0.88 299	0.59 197	0.71 252	1.28 281	0.62 272	0.51 282	2.04 334	0.98 303	1.19 319	0.77 310	2.33 283	0.85 307	0.96 268	1.16 280	0.49 276	0.65 293	1.23 318	4.43 366	1.15 278	1.45 280

RTSA	1.09 282	0.59 258	0.59 259	0.60 248	0.58 263	0.96 293	0.90 300	0.80 274	0.88 299	0.59 197	0.71 252	1.28 281	0.62 272	0.51 282	2.04 334	0.98 303	1.19 319	0.77 310	2.33 283	0.85 307	0.96 268	1.16 280	0.49 276	0.65 293	1.23 318	4.43 366	1.15 278	1.45 280

ADCP+	0.92 265	0.59 258	0.62 267	0.44 200	0.45 229	0.55 236	0.85 296	0.65 202	1.81 340	0.48 115	1.10 298	1.62 296	0.33 183	0.42 262	1.03 277	0.52 195	0.52 144	0.48 195	1.19 228	0.38 164	0.58 188	0.60 194	0.32 236	0.30 168	0.66 222	3.45 363	0.77 198	4.14 343

NaN_ROB	0.73 232	0.59 258	0.61 266	0.64 257	0.78 299	0.53 229	0.48 237	0.87 290	0.63 275	0.73 281	0.61 222	1.96 303	0.62 272	0.45 270	0.84 232	0.55 208	0.56 179	0.54 241	0.73 176	0.55 238	0.52 150	0.51 169	0.38 253	0.64 291	0.83 270	1.11 294	0.94 244	1.64 292

DAS	0.95 271	0.61 265	0.48 232	0.78 279	0.61 266	0.68 266	0.59 258	0.84 286	0.93 306	0.65 236	1.58 318	1.66 297	1.06 293	0.34 232	0.95 263	0.92 290	0.92 303	0.73 301	1.77 261	1.03 321	1.73 311	1.11 274	0.47 269	0.92 319	0.93 285	1.00 276	1.39 308	0.96 240

SepStereo	0.95 271	0.61 265	0.48 232	0.78 279	0.61 266	0.68 266	0.59 258	0.84 286	0.93 306	0.65 236	1.58 318	1.66 297	1.06 293	0.34 232	0.95 263	0.92 290	0.92 303	0.73 301	1.77 261	1.03 321	1.73 311	1.11 274	0.47 269	0.92 319	0.93 285	1.00 276	1.39 308	0.96 240

FCDSN-DC	0.69 225	0.61 265	0.62 267	0.66 262	0.61 266	0.59 244	0.60 262	0.68 216	0.42 236	0.75 286	0.42 149	0.57 156	0.36 209	0.50 280	2.43 356	0.67 247	0.80 284	0.76 308	0.64 152	0.56 243	0.70 224	0.60 194	0.47 269	0.83 313	0.66 222	0.74 218	0.61 147	0.67 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 274	0.62 268	0.66 277	0.67 263	0.70 288	0.66 263	0.58 257	0.74 255	0.60 271	0.85 310	5.03 354	0.95 251	1.26 304	0.45 270	0.89 249	1.03 312	0.68 256	0.54 241	2.03 273	0.68 288	0.84 248	0.79 246	0.54 295	0.47 260	0.73 241	0.95 263	1.32 301	0.63 184

NCC-stereo	0.67 219	0.63 269	0.59 259	0.64 257	0.65 274	0.63 256	0.69 284	0.67 209	0.74 286	0.43 92	0.81 272	0.82 230	0.70 280	0.47 273	0.82 226	0.53 198	0.58 195	0.64 277	0.80 190	0.54 233	0.56 173	0.60 194	0.53 291	0.45 255	0.75 248	0.96 266	0.92 240	0.98 244

Abc-Net	0.67 219	0.63 269	0.59 259	0.64 257	0.65 274	0.63 256	0.69 284	0.67 209	0.74 286	0.43 92	0.81 272	0.82 230	0.70 280	0.47 273	0.82 226	0.53 198	0.58 195	0.64 277	0.80 190	0.54 233	0.56 173	0.60 194	0.53 291	0.45 255	0.75 248	0.96 266	0.92 240	0.98 244
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	0.75 239	0.64 271	0.54 250	0.59 245	0.47 236	0.60 246	0.73 287	0.71 235	0.29 139	0.63 224	0.66 239	0.73 210	0.30 152	0.26 187	0.86 239	1.22 334	0.68 256	0.76 308	1.46 246	0.60 260	1.75 313	1.74 315	0.21 153	0.32 183	0.93 285	0.81 239	1.06 267	0.72 210

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 364	0.65 272	1.07 319	0.94 296	0.83 301	0.81 283	1.27 320	0.85 288	0.73 283	0.93 316	6.13 363	180.62 388	2.17 322	1.33 340	1.22 294	1.01 309	0.93 305	1.06 335	6.32 335	0.79 299	3.32 348	3.77 346	0.55 297	0.76 306	0.95 290	1.34 319	1.19 286	2.42 317

ADCRef	1.01 278	0.65 272	0.48 232	0.39 173	0.47 236	0.65 260	0.68 283	0.61 167	1.08 315	0.52 140	0.64 231	0.75 214	0.43 232	0.38 245	1.56 313	0.72 260	0.61 225	0.59 266	1.53 250	0.58 251	0.66 210	0.71 227	0.50 280	0.43 244	0.75 248	1.25 308	0.82 211	8.96 364

AnyNet_C32	1.64 304	0.65 272	0.74 287	0.67 263	0.73 291	0.86 288	1.14 313	0.95 298	3.12 362	0.75 286	1.53 317	0.94 247	0.64 276	0.67 313	1.83 328	1.11 322	1.06 316	0.95 328	1.78 263	0.76 296	1.76 314	1.71 313	0.66 307	0.85 316	1.13 313	2.68 352	1.17 283	13.55 369

DCVSM-stereo	1.13 285	0.66 275	0.79 292	0.89 286	0.65 274	1.15 307	0.73 287	0.95 298	0.82 295	1.04 326	4.18 348	3.75 331	1.45 309	0.49 276	0.83 228	0.86 283	0.69 262	0.60 269	2.08 274	0.87 309	1.06 280	0.77 241	0.84 319	0.72 300	0.74 243	0.89 252	0.98 256	1.09 256

UDGNet	0.67 219	0.66 275	0.42 207	1.35 317	1.02 314	1.21 311	0.91 302	0.60 157	0.41 229	0.52 140	0.60 213	0.56 154	0.23 105	1.19 336	0.66 181	0.45 135	0.56 179	0.51 224	0.73 176	0.53 227	0.64 206	0.67 219	0.79 314	0.29 160	0.72 236	0.55 181	0.63 153	0.66 189

stereogan	0.67 219	0.67 277	0.62 267	0.68 266	0.73 291	0.75 278	0.64 273	0.70 232	0.57 267	0.51 133	0.64 231	1.08 265	0.62 272	0.44 268	0.83 228	0.55 208	0.56 179	0.51 224	0.91 203	0.59 255	0.59 192	0.69 224	0.47 269	0.46 257	0.59 199	0.67 201	1.16 281	0.87 233

PA-Net	0.64 214	0.67 277	0.66 277	0.50 217	0.66 279	0.50 219	0.64 273	0.65 202	0.73 283	0.54 158	0.52 188	0.58 161	0.58 269	0.59 305	0.93 257	0.57 215	0.46 104	0.54 241	0.61 149	0.54 233	0.49 130	0.66 213	0.36 246	0.52 271	0.64 219	1.24 305	0.64 157	1.32 277
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 211	0.68 279	0.47 229	0.65 260	0.44 228	0.34 151	0.24 169	0.61 167	0.31 168	0.60 203	0.44 153	0.81 228	0.55 261	0.25 176	0.62 166	0.50 180	0.62 233	0.38 120	0.74 182	0.36 151	1.26 292	0.47 149	0.18 117	0.30 168	0.70 230	0.74 218	1.39 308	2.07 304

FADNet_RVC	0.92 265	0.69 280	0.55 253	0.88 285	0.75 297	0.54 233	0.51 242	0.77 268	0.54 260	0.70 272	0.96 287	1.36 285	1.06 293	0.54 290	1.85 329	0.64 237	0.80 284	0.90 321	3.34 311	0.76 296	1.00 273	1.13 277	0.37 251	0.60 285	0.66 222	0.87 248	0.97 253	1.14 266

DDVS	2.32 319	0.70 281	0.82 296	0.70 267	0.74 295	0.73 273	0.59 258	1.09 317	0.88 299	0.80 299	34.26 383	3.93 333	1.16 300	0.52 286	1.09 285	1.35 339	0.73 273	0.65 281	1.95 271	0.95 313	1.67 309	2.27 326	0.48 274	0.56 278	0.69 227	0.84 244	1.21 288	1.35 278

PWC_ROB	1.18 287	0.70 281	1.06 317	0.60 248	0.71 289	0.70 269	0.98 309	0.83 283	1.55 335	0.76 289	1.40 313	1.00 254	2.46 330	0.57 300	2.17 342	0.99 307	1.15 317	0.90 321	2.37 285	0.95 313	1.63 307	2.05 321	0.44 265	0.98 325	0.81 265	0.80 237	1.24 293	2.15 307

SGM-Forest	0.73 232	0.71 283	0.40 195	1.13 304	0.64 273	0.74 277	0.45 232	0.68 216	0.39 220	0.61 208	0.44 153	1.16 275	1.06 293	0.49 276	0.86 239	0.61 229	0.55 169	0.46 182	0.68 164	0.44 204	0.61 194	0.49 157	0.45 266	0.44 250	0.90 281	0.86 245	1.95 334	1.47 282
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	1.12 284	0.72 284	0.59 259	1.20 311	0.84 302	0.64 259	0.64 273	0.95 298	0.78 289	0.84 308	2.54 336	1.39 286	1.23 302	0.81 323	1.20 293	1.01 309	0.83 289	0.67 285	1.56 251	0.62 273	1.08 282	1.46 299	0.56 299	0.71 297	0.95 290	1.27 310	0.99 257	4.08 342

RGC	0.76 243	0.72 284	0.99 309	0.70 267	0.71 289	0.76 281	0.57 256	0.74 255	0.74 286	0.56 175	0.96 287	0.83 234	0.85 288	0.56 295	0.93 257	0.60 225	0.62 233	0.56 251	0.93 205	0.61 269	0.66 210	0.71 227	0.51 288	0.56 278	0.81 265	1.01 279	0.99 257	1.19 270

NCCL2	0.69 225	0.73 286	0.66 277	0.57 240	0.56 257	0.51 222	0.45 232	0.70 232	0.57 267	0.68 259	0.71 252	0.66 192	0.48 248	0.39 246	0.93 257	0.72 260	0.65 245	0.57 256	0.76 186	0.57 248	0.74 232	0.88 256	0.49 276	0.60 285	0.98 294	0.95 263	0.85 222	1.16 267

GANetREF_RVC	0.77 250	0.74 287	0.68 282	0.76 276	0.65 274	0.69 268	0.60 262	0.99 305	0.73 283	0.93 316	0.52 188	1.33 284	0.72 282	0.44 268	0.85 237	0.57 215	0.67 254	0.63 273	1.13 223	0.61 269	0.77 235	0.63 204	0.59 302	0.71 297	0.89 279	0.90 255	1.15 278	0.99 246
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	2.08 318	0.77 288	0.87 300	0.83 281	1.21 324	0.85 285	1.59 325	1.02 310	1.35 327	0.83 307	1.97 330	1.01 257	7.76 355	0.75 320	2.35 353	1.16 328	0.95 306	0.71 297	4.05 317	0.97 316	1.30 294	1.61 308	0.72 309	0.76 306	1.52 335	1.96 341	1.21 288	16.04 372

XPNet_ROB	0.74 238	0.77 288	0.57 256	0.54 233	0.61 266	0.63 256	0.61 267	0.53 119	0.65 277	0.58 190	0.81 272	2.35 308	0.46 243	0.43 265	0.79 218	0.63 231	0.85 291	0.57 256	0.83 193	0.55 238	0.72 227	1.09 273	0.45 266	0.49 267	0.63 216	0.74 218	1.39 308	0.86 231

FAT-Stereo	1.57 301	0.78 290	1.44 339	1.10 302	1.32 329	1.05 301	0.87 299	1.28 322	0.86 297	1.21 336	5.46 357	3.07 320	1.28 305	0.66 311	1.73 323	1.34 336	0.89 299	0.94 327	1.83 264	1.08 324	2.02 318	3.90 348	0.71 308	0.98 325	0.86 277	1.21 303	1.42 314	3.03 329

UCFNet_RVC	0.56 193	0.78 290	0.45 224	0.59 245	0.55 256	0.52 225	0.39 222	0.58 144	0.40 223	0.59 197	0.60 213	0.82 230	0.45 238	0.32 227	0.70 197	0.42 111	0.50 128	0.50 213	0.67 162	0.45 206	0.56 173	0.47 149	0.38 253	0.41 238	0.77 255	0.71 210	0.65 161	0.86 231

SAMSARA	1.50 297	0.79 292	1.00 313	0.93 294	0.88 304	0.86 288	0.93 304	1.57 338	1.25 322	0.96 321	1.09 296	1.27 279	2.59 331	0.83 324	2.58 358	1.19 332	1.04 312	0.91 324	2.56 293	0.99 319	1.77 315	2.23 325	0.56 299	0.98 325	2.63 348	2.81 353	2.62 351	2.56 320

ccs_rob	1.25 290	0.79 292	0.64 273	0.86 283	0.60 265	0.89 290	0.83 295	0.99 305	0.51 255	0.77 291	6.27 366	5.90 344	1.10 297	0.51 282	1.08 283	1.10 320	0.68 256	0.66 283	1.15 224	0.70 292	1.56 303	1.66 311	0.50 280	0.54 275	0.69 227	0.78 230	0.86 227	1.20 271

CBMV_ROB	1.71 308	0.79 292	0.65 276	1.35 317	1.07 317	1.01 296	0.74 289	1.01 309	0.54 260	0.72 278	0.81 272	9.80 363	5.90 349	0.57 300	1.42 304	0.69 251	0.80 284	0.58 261	5.38 325	1.22 334	0.95 267	0.55 184	0.53 291	0.62 288	1.22 317	1.45 322	2.72 354	2.94 326

pmcnn	1.66 305	0.80 295	0.52 244	1.19 310	1.01 311	1.21 311	0.93 304	0.96 303	0.54 260	0.74 282	2.66 338	3.98 335	5.06 342	0.31 220	1.65 319	1.40 347	1.20 321	0.91 324	3.99 316	0.95 313	4.45 360	1.02 269	0.90 322	0.90 318	1.07 308	1.01 279	2.43 345	3.03 329

S-Stereo	1.54 299	0.81 296	0.83 297	1.15 306	1.16 322	1.29 316	1.56 324	1.02 310	1.09 316	1.25 339	4.20 349	4.10 336	1.10 297	0.66 311	2.16 341	1.63 353	0.90 300	1.05 334	2.20 278	1.10 326	1.26 292	3.12 339	1.31 339	1.17 340	0.84 274	1.18 300	1.21 288	2.18 308

STTRV1_RVC		0.81 296	0.64 273	1.04 300	0.73 291	1.03 298	0.85 296	0.91 296	0.92 304	0.93 316	0.95 286	1.72 301	2.23 323	0.86 327	1.46 308	0.78 272	1.37 325	0.72 298		1.97 357	1.59 305	1.23 285		0.97 323	1.07 308	1.11 294	1.75 329	3.40 335

PS-NSSS	0.60 208	0.81 296	0.44 220	0.89 286	0.54 253	0.71 271	0.63 271	0.64 194	0.38 216	0.64 231	0.41 147	1.52 292	0.47 245	0.41 252	0.59 148	0.42 111	0.52 144	0.45 169	0.94 208	0.42 199	0.44 99	0.29 76	0.36 246	0.34 203	0.63 216	0.69 204	0.70 181	0.80 223

SFCPSM	3.03 336	0.82 299	0.63 271	0.77 277	0.69 282	0.72 272	0.63 271	0.83 283	0.98 312	0.71 275	2.00 331	2.57 309	3.49 336	0.56 295	1.16 291	0.93 294	0.74 274	0.64 277	54.48 383	1.19 333	0.88 253	0.91 259	0.55 297	0.55 277	0.94 288	0.93 261	1.11 275	1.39 279

ADCL	1.27 291	0.82 299	0.64 273	0.60 248	0.53 249	0.73 273	0.91 302	0.75 259	2.78 359	0.68 259	1.01 291	0.86 241	0.50 250	0.50 280	1.27 296	0.64 237	0.66 248	0.57 256	1.20 230	0.60 260	0.98 272	0.88 256	0.50 280	0.47 260	1.60 337	1.50 328	0.88 231	11.30 367

GwcNet-ADL	0.97 276	0.83 301	0.81 294	0.91 291	0.68 280	0.70 269	0.53 245	0.77 268	0.50 253	0.72 278	5.46 357	1.20 278	0.65 277	0.46 272	0.81 223	0.95 295	0.72 272	0.56 251	1.26 235	0.71 293	0.67 214	0.78 244	0.59 302	0.56 278	0.79 260	0.98 272	0.85 222	1.75 297

TRStereo	0.75 239	0.83 301	1.19 324	0.56 237	0.34 182	1.42 320	0.48 237	0.68 216	0.28 132	0.65 236	0.46 161	1.10 268	0.27 127	0.22 124	0.70 197	0.85 281	0.57 188	0.48 195	1.85 268	0.50 221	0.73 230	0.87 255	0.18 117	0.27 148	0.78 257	1.22 304	1.78 330	1.09 256

DPSNet	2.61 325	0.83 301	0.77 291	1.21 312	1.24 325	1.34 318	0.93 304	1.08 316	1.49 333	0.78 295	0.86 278	6.91 350	3.85 337	0.58 303	4.58 366	2.54 363	1.43 329	1.24 345	14.95 361	1.34 339	4.83 364	8.01 369	1.75 343	1.40 348	1.47 332	1.95 340	1.60 324	1.66 294

CSAN	0.93 268	0.83 301	0.75 288	0.86 283	0.82 300	0.73 273	0.61 267	0.97 304	0.94 309	0.94 320	0.73 262	1.96 303	1.56 313	0.49 276	0.98 269	0.63 231	0.74 274	0.66 283	1.09 217	0.71 293	0.78 236	0.63 204	0.53 291	0.76 306	0.98 294	1.49 327	1.21 288	1.63 291

NOSS_ROB	0.76 243	0.84 305	0.50 238	0.72 270	0.61 266	0.75 278	0.52 244	0.80 274	0.54 260	0.70 272	0.62 227	0.62 183	0.86 289	0.62 306	1.14 289	1.10 320	0.78 279	0.69 294	0.73 176	0.60 260	0.88 253	0.67 219	0.50 280	0.71 297	0.86 277	0.95 263	1.38 307	0.85 229

CBMV	1.15 286	0.84 305	0.60 264	0.85 282	0.76 298	0.73 273	0.48 237	0.87 290	0.80 291	0.81 302	0.61 222	2.86 315	0.81 286	0.52 286	1.31 299	1.17 329	0.91 301	0.74 303	2.40 288	0.66 282	1.57 304	0.76 238	0.48 274	1.06 330	0.99 297	1.09 291	2.25 338	4.25 344
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 302	0.86 307	0.90 303	0.98 297	0.69 282	0.85 285	0.56 253	0.89 294	0.48 251	0.82 305	0.79 267	0.97 252	0.36 209	0.69 315	11.97 375	5.83 371	0.70 264	0.67 285	0.70 171	0.62 273	1.05 278	5.90 363	0.50 280	0.62 288	0.82 268	1.01 279	2.01 336	1.06 254

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 292	0.90 308	0.63 271	1.27 314	0.90 305	1.21 311	2.21 333	1.27 320	1.18 320	1.00 324	0.91 282	1.80 302	1.16 300	1.07 335	1.48 309	0.77 269	0.70 264	0.58 261	2.75 301	0.67 286	1.39 299	2.93 336	0.85 321	0.73 301	1.47 332	1.68 333	1.33 302	2.96 327

XQC	1.03 280	0.90 308	0.71 284	0.91 291	0.92 306	0.92 292	0.86 298	1.06 315	0.90 303	0.84 308	1.11 301	1.03 259	1.30 308	0.71 317	2.04 334	0.95 295	0.87 293	0.67 285	1.64 257	0.78 298	1.00 273	1.67 312	0.62 305	0.73 301	1.09 310	1.47 323	1.26 295	0.97 243

ETE_ROB	0.87 262	0.90 308	0.58 258	0.67 263	0.69 282	0.85 285	0.60 262	0.66 206	0.89 302	0.64 231	1.09 296	2.63 312	0.54 259	0.54 290	1.00 273	0.72 260	0.91 301	0.63 273	0.99 213	0.66 282	0.88 253	1.08 272	0.50 280	0.59 283	0.78 257	0.92 258	1.48 318	1.17 268

SANet	1.61 303	0.91 311	1.10 322	1.04 300	1.05 315	1.25 314	0.77 290	1.76 347	1.81 340	0.77 291	1.24 302	6.63 348	5.08 343	0.83 324	1.56 313	0.77 269	1.24 323	0.90 321	1.58 252	0.82 305	1.05 278	1.00 267	0.90 322	1.27 343	1.32 326	1.93 338	1.88 332	3.10 331

ADCMid	1.56 300	0.92 312	0.99 309	0.70 267	0.86 303	1.05 301	1.37 322	1.29 323	1.77 339	0.75 286	1.75 325	1.27 279	1.48 310	0.69 315	2.18 343	1.07 316	0.98 309	0.79 314	2.74 300	0.80 300	1.31 295	1.74 315	1.06 329	0.70 296	1.01 303	1.53 329	1.02 264	10.33 365

DGSMNet	2.66 328	0.96 313	1.36 338	1.03 299	0.99 310	1.12 306	1.05 311	1.36 328	0.94 309	2.15 367	13.54 378	1.71 300	1.85 318	0.93 331	2.50 357	3.85 368	5.34 361	1.61 360	5.07 322	1.68 353	7.04 369	8.02 370	0.96 328	1.19 341	1.01 303	1.33 317	1.40 312	1.88 298

FC-DCNN	0.88 263	0.96 313	1.23 328	1.36 319	0.93 307	1.26 315	0.82 293	0.91 296	0.78 289	0.87 312	0.63 230	1.08 265	0.42 227	0.56 295	0.88 247	0.69 251	0.81 287	0.68 291	0.81 192	0.59 255	0.78 236	0.59 190	0.50 280	0.77 309	1.11 311	0.99 274	1.21 288	1.57 287

LALA_ROB	0.86 261	0.97 315	0.67 280	0.63 255	0.69 282	0.83 284	0.67 281	0.70 232	0.80 291	0.68 259	1.10 298	2.61 311	0.58 269	0.51 282	1.11 286	0.67 247	0.86 292	0.72 298	0.89 201	0.67 286	0.80 239	1.00 267	0.49 276	0.59 283	0.73 241	0.92 258	1.16 281	1.10 260

FC-DCNN v2	0.94 269	0.98 316	1.28 334	1.47 323	0.95 309	1.33 317	0.82 293	1.05 312	0.80 291	0.87 312	0.66 239	1.11 270	0.67 279	0.56 295	0.91 252	0.69 251	0.81 287	0.68 291	0.83 193	0.59 255	0.78 236	0.59 190	0.50 280	0.78 311	1.25 323	1.09 291	1.35 304	1.89 299

AMNet	1.02 279	0.98 316	0.95 305	0.98 297	1.01 311	1.03 298	0.96 308	0.87 290	0.93 306	0.97 322	1.02 292	1.10 268	0.74 283	1.06 334	0.99 272	1.09 319	1.17 318	1.04 333	1.08 216	1.05 323	1.13 285	1.04 270	0.82 318	0.98 325	1.01 303	1.07 289	1.20 287	1.27 275

G-Net	1.86 311	1.00 318	1.28 334	0.89 286	0.93 307	1.10 304	0.77 290	1.63 340	2.07 346	0.99 323	2.89 339	7.30 354	1.67 317	0.55 293	1.45 305	1.75 356	1.04 312	0.93 326	2.87 302	2.72 367	1.89 317	1.47 300	0.80 316	1.02 329	1.06 307	1.71 334	2.82 355	5.60 351

ACV-stereo	8.39 366	1.01 319	0.97 307	1.29 315	0.73 291	1.48 322	0.95 307	0.88 293	1.10 317	1.07 327	1.33 310	1.06 264	23.12 369	0.52 286	4.00 364	3.78 366	1.05 314	0.79 314	168.94 387	1.91 356	3.64 352	1.44 296	0.72 309	0.74 304	0.74 243	0.90 255	1.43 315	1.03 250

PVD	1.47 296	1.04 320	1.44 339	1.10 302	1.09 320	1.19 309	1.07 312	1.91 351	2.05 345	0.79 298	1.49 316	1.54 293	1.91 320	0.89 329	2.26 348	1.35 339	1.39 326	1.09 338	2.41 289	1.14 329	1.51 302	1.98 320	0.79 314	1.08 333	1.49 334	1.82 336	1.67 325	2.10 305

MFN_U_SF_RVC	1.68 307	1.06 321	0.88 301	1.25 313	1.01 311	1.53 323	2.07 331	1.38 330	1.17 319	1.51 352	2.95 340	2.00 305	1.57 314	2.05 344	2.38 354	0.98 303	0.87 293	0.82 317	6.78 336	1.11 328	2.21 322	2.38 329	0.65 306	1.11 335	1.23 318	1.33 317	1.28 298	1.69 296

ADCS	1.88 312	1.06 321	0.98 308	0.93 294	1.10 321	1.09 303	1.14 313	1.27 320	2.49 353	0.89 314	1.36 311	1.51 290	2.92 335	0.86 327	3.30 361	2.26 362	1.46 330	1.26 347	3.10 309	1.29 338	2.48 327	2.88 334	0.80 316	1.10 334	1.33 328	4.48 368	1.41 313	6.08 354

AnyNet_C01	2.06 316	1.08 323	1.06 317	1.14 305	1.08 318	1.01 296	2.69 338	1.69 345	2.66 356	1.21 336	1.67 322	2.90 317	2.60 332	0.95 332	3.65 362	4.02 369	2.09 344	2.21 369	3.08 308	1.56 348	3.30 347	2.89 335	1.26 332	1.15 338	1.80 340	1.43 321	1.51 319	3.90 340

LSM0	8.30 365	1.08 323	0.95 305	1.66 327	1.42 332	1.59 325	1.96 329	2.27 355	2.36 349	1.66 359	3.94 347	4.10 336	6.30 353	0.63 308	62.38 388	74.74 388	1.69 335	1.06 335	12.18 355	2.23 360	4.96 365	9.29 373	0.92 324	1.29 344	1.95 344	2.97 356	3.66 364	14.83 371

edge stereo	1.82 310	1.16 325	2.22 352	1.46 322	1.28 326	1.58 324	1.38 323	1.67 344	1.30 324	1.20 335	3.42 344	4.33 338	2.26 326	0.80 322	1.41 303	1.46 349	1.05 314	0.83 320	5.42 326	0.97 316	1.34 297	3.76 345	0.95 327	0.88 317	1.26 324	1.20 301	1.70 327	2.91 325

MADNet+	1.96 315	1.18 326	1.26 332	1.45 321	1.28 326	1.10 304	2.21 333	1.88 349	1.41 330	1.33 344	1.32 308	2.29 307	2.23 323	1.25 339	4.58 366	1.87 359	2.55 352	1.13 342	2.73 299	1.63 351	3.69 353	3.33 342	1.26 332	2.09 367	1.93 342	1.47 323	1.59 322	2.77 323

CC-Net-ROB	0.96 274	1.18 326	0.70 283	1.56 324	1.06 316	1.63 326	1.20 318	0.79 272	0.61 272	0.81 302	0.56 201	3.07 320	0.57 267	0.85 326	0.68 190	0.44 124	0.71 270	0.63 273	1.40 244	0.57 248	0.58 188	0.43 129	1.91 344	0.46 257	0.83 270	0.83 243	0.77 198	1.20 271

MFMNet_re	1.51 298	1.18 326	1.12 323	1.29 315	1.16 322	1.63 326	1.32 321	1.30 325	1.63 336	1.14 332	1.38 312	2.64 313	1.63 316	0.90 330	2.27 349	1.35 339	1.58 331	1.32 353	3.69 313	1.24 336	2.10 319	1.26 288	1.16 330	1.24 342	1.11 311	1.02 283	1.59 322	1.60 289

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 306	1.25 329	1.05 315	1.56 324	1.08 318	1.20 310	3.18 345	1.50 334	2.10 347	1.30 343	0.98 289	1.50 289	1.04 292	1.66 342	1.71 320	1.18 330	0.84 290	1.01 330	6.24 333	1.15 332	1.43 300	3.23 341	1.19 331	1.14 337	1.52 335	1.29 312	1.09 271	2.78 324

SPS-STEREO	1.93 314	1.27 330	1.21 326	1.60 326	1.34 330	1.44 321	1.17 316	1.66 341	1.36 329	1.38 346	3.67 346	3.02 319	1.29 306	1.05 333	1.85 329	1.83 358	1.58 331	1.37 355	8.86 345	1.34 339	3.07 341	1.47 300	1.27 336	1.37 345	1.42 331	1.28 311	2.02 337	1.89 299
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 344	1.38 331	1.26 332	1.80 329	1.47 334	1.93 330	1.71 327	1.47 333	1.33 325	1.34 345	6.67 369	9.59 362	12.99 363	1.20 337	1.73 323	1.47 350	1.42 328	1.24 345	11.11 353	1.37 341	3.07 341	2.13 323	1.27 336	1.42 351	1.69 338	1.26 309	2.90 356	26.50 378

FBW_ROB	1.34 293	1.42 332	1.08 320	2.01 330	1.42 332	1.37 319	1.63 326	0.99 305	0.70 281	0.72 278	1.02 292	2.05 306	0.91 291	1.47 341	1.24 295	0.60 225	0.88 297	0.65 281	6.08 332	0.59 255	1.06 280	0.81 249	1.48 341	1.12 336	0.99 297	1.20 301	0.99 257	1.66 294

SGM_RVC	2.81 332	1.46 333	0.85 298	1.76 328	1.28 326	1.68 328	1.19 317	1.56 337	1.14 318	0.82 305	1.70 323	7.09 351	2.67 334	0.42 262	0.92 255	0.57 215	0.75 276	0.57 256	11.20 354	0.66 282	0.94 264	0.46 144	0.51 288	0.84 315	1.97 345	1.64 332	5.04 369	26.13 377
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 343	1.54 334	1.05 315	2.64 332	1.72 336	2.05 331	1.15 315	2.40 357	1.41 330	0.90 315	6.48 367	9.56 361	7.42 354	0.49 276	11.75 373	1.94 360	0.87 293	0.74 303	8.79 343	0.80 300	8.36 370	8.07 371	0.73 311	1.07 331	3.39 358	2.15 346	5.22 370	4.99 347
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	17.44 373	1.82 335	6.12 376	9.40 363	53.85 389	8.01 372	46.26 384	11.27 380	28.12 381	1.80 363	7.03 370	38.62 379	49.53 382	0.34 232	1.76 326	0.55 208	0.78 279	0.59 266	36.68 375	6.72 374	2.92 336	0.85 252	29.06 384	12.10 382	26.35 379	25.49 382	27.84 383	37.03 384

WAO-7	2.72 331	1.83 336	2.89 363	7.39 362	1.73 337	1.76 329	1.82 328	2.07 352	2.65 355	2.21 368	5.39 356	4.58 340	5.72 348	1.23 338	2.07 338	1.27 335	1.69 335	1.22 344	7.70 339	1.51 343	1.64 308	3.07 338	0.84 319	1.65 358	1.83 341	2.48 350	1.97 335	3.27 333

ELAS_RVC	3.22 338	2.01 337	1.85 347	2.66 333	2.07 339	5.08 362	2.06 330	2.41 358	1.89 342	1.74 362	4.78 351	8.00 355	8.02 356	0.74 319	2.38 354	0.81 277	1.75 337	1.14 343	3.97 315	1.27 337	4.64 363	7.61 367	1.26 332	1.74 361	6.58 370	3.21 359	3.39 359	3.80 339
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 295	2.18 338	0.79 292	2.67 334	2.43 345	2.57 333	2.52 336	0.80 274	0.84 296	0.63 224	0.94 284	1.57 295	0.45 238	2.65 350	0.94 261	0.78 272	1.99 342	0.75 305	2.31 281	0.91 312	1.16 286	0.97 263	2.71 348	0.56 278	0.72 236	0.71 210	0.97 253	0.85 229

ELAS	3.38 342	2.19 339	1.79 345	2.99 339	2.37 343	3.32 339	2.09 332	2.60 361	2.85 360	1.28 341	4.85 353	8.61 357	8.02 356	0.76 321	2.90 359	0.81 277	1.80 338	1.10 339	4.19 319	1.10 326	4.53 361	7.86 368	1.26 332	1.63 356	7.08 371	4.79 369	3.66 364	4.87 346
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 294	2.24 340	0.81 294	2.58 331	2.45 346	2.48 332	2.57 337	0.76 263	0.86 297	0.77 291	1.08 295	1.51 290	0.56 263	2.59 346	1.06 280	0.69 251	1.89 340	0.80 316	2.31 281	0.97 316	1.24 291	0.98 264	1.43 340	0.62 288	0.74 243	0.81 239	0.95 246	0.81 225

WAO-6	2.71 329	2.26 341	1.57 342	3.00 340	2.25 341	3.01 336	3.02 343	1.77 348	2.35 348	1.52 354	1.62 320	3.94 334	5.12 344	2.64 349	2.22 345	1.38 344	2.65 353	1.36 354	4.86 321	1.54 347	2.76 333	4.79 354	2.70 347	1.73 360	2.71 350	2.59 351	2.68 353	5.02 348

MDST_ROB	3.33 341	2.32 342	0.75 288	3.90 352	1.47 334	2.61 334	1.00 310	1.12 319	0.72 282	0.78 295	0.67 246	1.54 293	25.37 371	0.34 232	2.11 340	0.53 198	0.65 245	0.48 195	3.69 313	0.58 251	0.88 253	0.59 190	0.58 301	0.68 295	7.85 373	3.03 357	17.15 378	8.63 363

STStereo	5.29 351	2.47 343	5.20 373	5.20 358	2.80 354	4.72 359	3.42 347	6.23 375	6.52 369	1.51 352	7.61 371	9.53 360	14.86 366	0.63 308	4.09 365	0.64 237	0.87 293	0.62 272	36.67 374	1.02 320	1.23 290	1.05 271	0.78 313	1.63 356	3.46 359	2.43 349	3.53 360	14.15 370

MANE	7.31 359	2.64 344	4.48 372	3.30 346	3.10 361	3.94 353	2.83 341	5.37 374	6.88 370	1.11 328	5.64 359	8.81 358	11.02 359	0.67 313	3.83 363	3.83 367	1.32 324	18.03 379	8.61 341	0.84 306	4.22 356	1.16 280	0.74 312	1.79 365	13.65 377	18.61 378	22.89 380	38.18 385

IMH-64-1	2.92 334	2.70 345	2.36 355	3.23 343	2.71 351	3.70 347	4.05 356	1.66 341	2.48 351	1.13 329	1.26 304	3.60 328	6.29 351	3.59 359	2.28 350	1.15 326	2.20 346	1.31 350	6.02 330	1.52 345	3.03 339	5.48 357	4.83 362	1.40 348	2.83 352	2.02 342	2.34 341	3.64 336

IMH-64	2.92 334	2.70 345	2.36 355	3.23 343	2.71 351	3.70 347	4.05 356	1.66 341	2.48 351	1.13 329	1.26 304	3.60 328	6.29 351	3.59 359	2.28 350	1.15 326	2.20 346	1.31 350	6.02 330	1.52 345	3.03 339	5.48 357	4.83 362	1.40 348	2.83 352	2.02 342	2.34 341	3.64 336

SQANet	1.90 313	2.70 345	1.03 314	3.09 341	2.17 340	3.29 338	2.70 339	0.95 298	0.65 277	1.00 324	0.71 252	2.69 314	1.10 297	2.30 345	0.78 214	0.55 208	1.02 311	0.72 298	9.92 349	0.68 288	2.11 320	1.25 286	3.28 349	0.58 282	0.98 294	1.31 314	1.33 302	2.34 312

ACVNet-4b	2.35 323	2.75 348	1.60 343	3.13 342	2.29 342	3.52 342	3.67 352	1.35 327	1.35 327	1.27 340	0.72 257	3.26 324	2.62 333	3.04 356	0.98 269	0.78 272	2.13 345	1.02 331	9.04 346	1.23 335	2.74 331	3.39 344	4.08 352	0.92 319	1.24 321	1.29 312	1.46 317	2.48 318

IMH	3.24 339	2.76 349	2.37 357	3.26 345	2.74 353	3.73 350	4.10 358	1.72 346	2.58 354	1.17 334	1.24 302	3.92 332	10.58 358	6.80 374	1.57 315	1.11 322	2.25 348	1.30 349	6.28 334	1.56 348	2.97 338	4.14 349	4.90 365	1.45 352	3.01 356	2.36 348	2.47 347	5.19 350

MonStereo1	2.61 325	2.91 350	1.70 344	3.94 353	3.77 366	3.57 344	3.72 354	1.55 336	1.64 337	1.43 348	1.63 321	4.85 341	5.63 347	2.99 355	1.35 301	0.90 287	1.99 342	1.31 350	5.93 328	1.75 355	2.96 337	1.93 319	4.83 362	0.93 322	1.31 325	1.08 290	2.49 348	2.38 314

RainbowNet	2.32 319	2.93 351	1.87 348	3.34 347	2.57 349	3.50 340	3.49 349	1.29 323	0.92 304	1.53 355	0.89 280	3.18 322	2.31 327	2.94 353	1.30 298	0.90 287	1.61 334	1.00 329	5.61 327	1.51 343	2.82 334	4.18 350	4.25 354	0.97 323	1.32 326	1.58 330	1.71 328	3.00 328

ACVNet_2	3.17 337	2.98 352	2.25 353	4.72 357	2.88 356	3.50 340	3.48 348	1.58 339	1.33 325	1.29 342	1.10 298	3.22 323	2.45 329	2.67 351	1.29 297	0.86 283	7.26 365	1.02 331	22.14 365	1.37 341	3.22 344	1.25 286	4.24 353	1.37 345	1.93 342	1.92 337	1.83 331	2.36 313

LVE	4.33 349	3.03 353	2.00 350	27.23 378	3.06 360	3.83 352	12.07 376	1.53 335	1.64 337	1.85 364	1.48 315	3.30 325	3.91 338	3.06 357	1.45 305	1.05 314	1.95 341	1.38 356	15.68 362	1.62 350	3.25 346	5.86 360	4.42 357	1.76 362	2.87 354	2.06 344	2.34 341	3.25 332

PWCK	5.04 350	3.03 353	2.21 351	3.61 350	2.60 350	4.41 358	5.09 359	2.45 359	2.76 358	3.31 373	4.34 350	10.15 366	5.13 345	1.74 343	1.99 332	1.38 344	2.41 350	1.45 357	51.59 382	2.35 362	3.70 354	2.69 333	2.65 346	1.78 364	2.97 355	3.21 359	2.43 345	4.77 345

otaku	2.33 322	3.05 355	1.19 324	3.36 348	2.37 343	3.56 343	3.08 344	1.05 312	0.98 312	1.13 329	0.80 271	2.88 316	1.62 315	2.59 346	0.95 263	0.64 237	1.23 322	0.75 305	13.16 357	1.09 325	2.47 326	2.63 331	4.75 359	0.75 305	1.13 313	1.38 320	1.69 326	2.52 319

ktn	8.45 367	3.18 356	2.84 362	6.37 361	3.26 362	4.31 357	10.28 374	2.15 353	10.13 374	2.27 370	1.83 328	42.17 381	55.84 383	3.93 361	2.34 352	2.09 361	9.85 368	2.17 367	33.98 372	2.24 361	3.24 345	3.03 337	4.78 360	2.25 370	2.59 347	2.81 353	3.18 358	5.04 349

DispFullNet	4.17 346	3.20 357	4.34 371	2.72 335	2.46 347	2.92 335	2.70 339	2.79 366	1.90 343	4.51 377	6.62 368	8.91 359	4.83 340	2.59 346	2.00 333	8.18 374	3.24 357	1.98 363	24.96 367	2.93 369	3.99 355	3.36 343	1.71 342	1.15 338	1.36 329	1.32 316	2.36 344	3.65 338

Dean	2.84 333	3.23 358	1.81 346	6.04 360	3.38 365	3.63 346	3.67 352	1.88 349	1.97 344	1.47 349	1.30 306	3.69 330	4.10 339	2.97 354	1.45 305	0.97 300	2.41 350	1.29 348	5.94 329	1.74 354	3.20 343	4.23 351	4.79 361	1.55 353	2.65 349	2.27 347	2.56 349	2.64 321

ACVNet_1	2.47 324	3.23 358	2.35 354	4.40 356	2.93 359	3.77 351	3.96 355	1.34 326	1.18 320	1.21 336	1.02 292	3.31 326	2.07 321	3.09 358	1.31 299	0.70 257	2.26 349	1.10 339	9.52 347	1.14 329	3.45 349	1.18 283	4.50 358	1.07 331	1.39 330	1.75 335	1.36 306	2.10 305

WAO-8	4.25 347	3.34 360	2.80 360	10.32 366	2.92 357	4.17 355	5.89 361	2.66 364	4.45 366	1.69 360	3.41 342	5.94 345	11.31 360	5.29 369	1.71 320	1.34 336	2.69 354	1.51 358	10.78 350	2.48 364	2.63 328	4.50 352	3.44 350	1.58 354	5.12 366	3.31 361	3.60 361	5.76 352

Venus	4.25 347	3.34 360	2.80 360	10.32 366	2.92 357	4.17 355	5.89 361	2.66 364	4.45 366	1.69 360	3.41 342	5.94 345	11.31 360	5.29 369	1.71 320	1.34 336	2.69 354	1.51 358	10.78 350	2.48 364	2.63 328	4.50 352	3.44 350	1.58 354	5.12 366	3.31 361	3.60 361	5.76 352

PSMNet_ROB	2.71 329	3.39 362	1.92 349	2.87 338	2.04 338	4.01 354	3.50 350	1.46 332	1.41 330	1.59 357	3.34 341	3.52 327	4.97 341	4.50 365	1.61 316	0.95 295	1.87 339	1.06 335	8.62 342	1.63 351	2.32 325	1.51 304	5.43 369	1.37 345	1.98 346	1.94 339	1.91 333	2.39 315

Ntro	2.32 319	3.40 363	1.53 341	3.55 349	2.52 348	3.71 349	3.36 346	1.11 318	1.05 314	1.16 333	0.90 281	2.93 318	1.24 303	2.72 352	1.00 273	0.64 237	1.40 327	0.82 317	10.96 352	1.14 329	2.72 330	3.19 340	4.26 355	0.73 301	1.24 321	1.59 331	1.56 321	2.31 311

MADNet++	5.64 353	3.51 364	3.77 370	2.84 337	4.62 369	3.02 337	3.65 351	4.36 369	5.03 368	4.18 376	5.07 355	6.45 347	5.92 350	6.18 373	7.04 369	6.82 372	4.71 360	4.00 373	8.03 340	5.83 373	9.92 374	16.38 378	2.32 345	4.34 376	3.95 364	11.38 375	4.93 368	4.01 341

JetBlue	6.09 357	3.85 365	3.31 368	5.99 359	4.13 368	6.22 368	7.94 366	3.42 367	2.89 361	1.47 349	1.46 314	8.10 356	1.90 319	5.39 371	11.86 374	3.22 365	3.30 358	2.99 370	5.32 324	2.40 363	9.74 373	10.03 376	4.93 366	2.18 369	7.39 372	17.16 377	3.72 366	24.15 375

KSHMR	8.16 363	4.16 366	2.96 364	25.39 377	3.92 367	5.08 362	5.53 360	2.62 362	2.40 350	2.23 369	2.26 333	4.37 339	77.17 387	5.23 368	2.24 346	1.71 354	2.79 356	1.98 363	31.04 371	2.02 358	4.59 362	5.35 355	7.54 376	1.89 366	3.30 357	2.91 355	3.01 357	6.51 357

SGM-ForestM	2.61 325	4.20 367	0.93 304	2.78 336	1.37 331	3.57 344	2.93 342	2.59 360	1.51 334	0.70 272	1.32 308	7.25 352	5.36 346	0.47 273	0.89 249	0.53 198	0.79 283	0.54 241	7.58 338	0.60 260	0.82 242	0.47 149	0.51 288	0.80 312	4.97 365	3.66 364	7.05 373	6.30 355

TorneroNet	8.11 362	4.28 368	2.58 359	27.50 379	3.31 364	5.00 361	6.00 363	2.62 362	10.13 374	1.49 351	2.57 337	11.07 368	68.61 386	4.25 363	1.77 327	1.18 330	5.78 362	1.62 361	23.67 366	2.83 368	4.30 357	5.47 356	5.37 368	1.65 358	3.72 361	3.14 358	2.59 350	6.36 356

TorneroNet-64	6.02 356	4.60 369	2.53 358	15.58 373	3.29 363	4.87 360	7.75 365	2.23 354	10.02 372	1.42 347	1.31 307	7.26 353	29.23 376	4.36 364	2.09 339	1.21 333	8.22 366	1.70 362	17.35 364	2.62 366	4.31 358	5.68 359	5.20 367	1.76 362	3.58 360	3.76 365	2.29 339	8.34 362

UNDER WATER	7.55 360	4.74 370	3.06 365	10.46 369	5.92 373	6.35 369	8.05 367	4.32 368	3.69 365	1.97 365	2.14 332	10.53 367	62.60 385	4.83 366	2.25 347	1.59 352	12.22 375	2.08 365	9.67 348	3.97 370	5.27 366	6.65 364	8.86 379	2.65 373	3.82 362	5.62 370	3.62 363	7.03 359

UNDER WATER-64	6.11 358	5.20 371	3.13 366	12.20 370	5.77 372	6.55 370	8.53 370	4.74 373	3.45 364	2.30 371	2.36 334	12.04 369	12.47 362	5.08 367	3.02 360	1.81 357	12.11 374	2.17 367	8.81 344	4.17 372	5.75 367	7.27 366	8.74 378	2.61 372	3.86 363	8.63 372	4.32 367	7.86 361

JetRed	7.85 361	5.29 372	6.07 375	3.75 351	5.00 370	6.95 371	10.20 373	4.64 372	3.42 363	2.92 372	2.39 335	6.71 349	2.25 325	7.15 375	10.26 371	7.34 373	8.59 367	7.11 374	4.82 320	4.08 371	10.76 377	9.27 372	7.85 377	3.34 374	10.96 374	24.25 381	11.90 375	24.57 376

notaker	5.52 352	5.55 373	3.76 369	13.97 372	5.34 371	5.44 366	7.16 364	2.36 356	2.68 357	2.06 366	1.80 327	12.90 370	23.86 370	3.98 362	2.04 334	1.73 355	3.45 359	2.12 366	17.08 363	2.15 359	6.10 368	5.87 361	6.15 373	2.12 368	1.79 339	2.08 345	2.31 340	3.29 334

DGTPSM_ROB	12.12 370	5.96 374	17.45 380	4.20 354	7.86 374	5.15 364	8.18 368	4.56 370	11.64 376	4.52 378	8.72 373	5.01 342	17.08 367	12.98 378	14.91 377	14.58 378	6.85 363	15.76 377	12.78 356	12.05 378	9.07 371	21.74 379	5.67 370	11.54 380	11.84 375	31.02 384	12.98 376	33.06 381

DPSMNet_ROB	12.40 371	5.97 375	17.46 381	4.21 355	7.87 375	5.15 364	8.18 368	4.56 370	11.65 377	4.54 379	8.87 374	5.17 343	22.69 368	13.00 379	14.98 378	14.62 379	6.90 364	15.82 378	14.07 360	12.05 378	9.09 372	21.75 380	5.68 371	11.54 380	11.87 376	31.03 385	12.99 377	33.06 381

HanzoNet	19.12 378	15.23 376	6.99 377	35.06 382	14.35 380	40.77 381	42.46 383	17.81 382	22.51 380	3.55 374	8.29 372	41.30 380	56.30 384	43.04 387	5.72 368	4.37 370	37.83 385	3.30 371	49.59 381	8.93 377	10.30 376	6.85 365	14.15 383	3.46 375	5.94 369	5.80 371	5.29 371	7.13 360

DPSM_ROB	18.32 375	16.26 377	21.94 382	9.42 364	8.75 376	13.61 373	9.11 371	10.90 378	15.09 378	8.45 380	8.95 375	10.12 364	13.19 364	16.42 380	19.79 380	19.11 380	18.35 378	20.45 380	13.82 358	14.88 380	26.56 381	27.45 381	6.49 374	14.39 383	31.57 384	38.83 386	36.85 385	43.86 386

DPSM	18.32 375	16.26 377	21.94 382	9.42 364	8.75 376	13.61 373	9.11 371	10.90 378	15.09 378	8.45 380	8.95 375	10.12 364	13.19 364	16.42 380	19.79 380	19.11 380	18.35 378	20.45 380	13.82 358	14.88 380	26.56 381	27.45 381	6.49 374	14.39 383	31.57 384	38.83 386	36.85 385	43.86 386

PML	30.82 381	20.91 379	7.15 378	29.65 380	20.81 384	29.11 379	10.50 375	10.87 377	88.32 389	20.03 385	154.19 389	98.60 387	119.55 388	10.53 377	9.19 370	8.69 375	16.72 377	7.27 375	34.57 373	7.35 376	12.77 378	10.86 377	5.72 372	6.17 377	33.11 386	12.83 376	34.30 384	12.33 368

LRCNet_RVC	21.34 379	28.92 380	11.37 379	31.78 381	29.09 385	34.25 380	27.43 380	21.71 385	10.07 373	29.63 386	30.60 382	32.06 376	25.81 372	33.87 385	11.15 372	2.97 364	25.27 381	21.35 382	44.05 379	20.83 382	14.27 379	5.87 361	36.69 385	27.43 385	2.76 351	1.47 323	8.68 374	6.79 358

DPSimNet_ROB	18.93 377	32.01 381	5.97 374	12.40 371	11.35 379	6.13 367	28.07 381	15.03 381	35.64 385	3.96 375	78.33 388	18.15 372	35.00 377	5.44 372	12.19 376	10.36 376	13.57 376	3.64 372	87.52 385	6.87 375	14.36 380	9.97 374	4.40 356	7.14 378	5.17 368	9.85 373	5.93 372	32.56 380

FlowAnything	36.80 383	32.68 382	44.29 389	18.93 376	17.69 383	27.11 376	18.38 379	21.83 386	30.48 384	17.53 383	18.21 380	20.29 374	26.54 374	33.31 384	37.97 383	37.86 384	36.82 383	40.93 384	27.35 368	30.03 385	53.34 387	55.72 388	12.99 381	29.50 388	63.36 387	78.25 390	73.99 390	88.17 390

fast-reg	43.29 386	32.71 383	44.22 388	18.25 374	17.13 381	27.54 378	18.28 378	21.56 383	30.10 382	17.75 384	25.35 381	20.57 375	27.48 375	32.87 382	35.47 382	36.04 382	36.53 382	40.33 383	202.92 388	29.77 383	52.97 386	55.53 386	13.28 382	29.25 387	63.58 389	78.09 389	73.47 388	87.68 388

CasAABBNet	36.73 382	32.73 384	44.18 387	18.81 375	17.45 382	27.29 377	18.12 377	21.69 384	30.40 383	17.52 382	18.08 379	20.27 373	26.53 373	32.96 383	38.28 384	37.42 383	36.82 383	41.12 385	27.47 369	29.86 384	53.56 388	55.70 387	12.93 380	28.91 386	63.44 388	78.07 388	73.93 389	88.05 389

BEATNet-Init1	22.01 380	36.32 385	3.23 367	54.74 386	11.23 378	52.95 387	28.72 382	9.47 376	8.51 371	1.57 356	10.45 377	33.05 377	48.98 381	0.71 317	16.97 379	11.50 377	1.60 333	1.11 341	77.80 384	35.27 386	9.94 375	9.98 375	1.27 336	2.30 371	27.41 380	11.09 374	52.85 387	35.36 383

HaxPig	41.43 384	43.85 386	40.81 384	44.90 383	47.49 387	44.66 383	46.30 385	46.31 387	45.63 387	49.00 387	49.30 384	47.24 382	43.73 379	42.64 386	40.44 386	39.13 386	48.37 386	51.07 386	43.33 377	42.25 387	42.88 383	36.52 383	50.75 387	43.02 390	27.54 381	19.97 379	20.68 379	20.75 374

AVERAGE_ROB	41.98 385	44.82 387	42.27 385	45.98 384	46.88 386	45.60 384	46.56 386	47.04 388	43.89 386	49.19 388	49.91 385	47.25 383	43.00 378	49.19 388	40.14 385	38.38 385	49.01 387	51.31 387	43.98 378	42.43 388	43.31 384	38.64 384	49.42 386	42.83 389	28.65 382	20.44 380	23.41 381	19.88 373

MEDIAN_ROB	44.95 387	47.36 388	44.12 386	48.52 385	49.78 388	48.21 385	49.25 387	49.72 389	46.35 388	52.53 389	53.59 386	50.59 384	45.49 380	49.36 389	43.27 387	41.36 387	51.85 388	54.40 388	47.03 380	45.93 389	45.78 385	40.06 385	52.67 388	45.67 391	31.00 383	26.54 383	25.33 382	27.95 379

DLNR_Zeroshot_test	17.86 374	67.45 389	1.21 326	81.91 388	0.35 186	0.45 202	74.74 388	0.76 263	0.27 124	0.69 267	0.60 213	1.16 275	0.29 140	8.20 376	84.48 389	102.07 389	23.88 380	15.14 376	7.31 337	0.50 221	4.38 359	2.51 330	0.18 117	0.43 244	0.76 254	0.86 245	0.80 205	0.80 223

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

ASD4																								8.34 379

Low-res two-view benchmark