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.

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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

CroCo-Stereo	0.35 24	0.20 4	0.15 12	0.11 2	0.10 1	0.18 13	0.06 1	0.33 31	0.14 6	0.31 39	0.05 1	0.36 30	0.13 5	0.15 18	1.64 67	1.05 78	0.35 10	0.37 31	0.45 30	0.20 6	0.62 47	0.79 66	0.16 12	0.13 7	0.38 37	0.31 35	0.45 14	0.26 28
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
U	0.41 34	0.28 21	0.16 16	0.11 2	0.13 7	0.16 6	0.06 1	0.45 50	0.14 6	0.49 58	0.07 2	0.36 30	0.16 17	0.20 37	1.71 73	1.14 100	0.44 32	0.41 44	0.59 45	0.32 32	0.66 55	0.92 79	0.17 14	0.17 29	0.50 68	0.36 53	0.49 18	0.35 41

BridgeDepth	0.23 2	0.23 9	0.16 16	0.17 15	0.20 27	0.18 13	0.12 21	0.24 11	0.16 15	0.18 16	0.08 3	0.39 36	0.13 5	0.18 28	0.41 6	0.45 11	0.26 1	0.27 12	0.32 8	0.20 6	0.33 10	0.35 17	0.09 1	0.13 7	0.27 14	0.26 20	0.33 3	0.24 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CoSv	0.26 6	0.38 31	0.20 25	0.18 18	0.14 10	0.35 71	0.09 10	0.38 41	0.16 15	0.20 20	0.08 3	0.28 15	0.14 8	0.09 1	0.47 9	0.59 21	0.42 28	0.23 3	0.39 19	0.19 3	0.40 20	0.23 3	0.10 2	0.13 7	0.40 44	0.25 11	0.36 6	0.24 16

MM-Stereo_test3	0.27 8	0.36 27	0.14 5	0.25 34	0.15 13	0.15 3	0.08 5	0.48 51	0.18 28	0.25 28	0.10 5	0.41 42	0.12 4	0.11 2	0.36 4	0.40 5	0.42 28	0.26 8	0.37 17	0.25 19	0.33 10	0.25 5	0.24 40	0.12 4	0.29 19	0.20 1	0.77 62	0.23 13

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.22 6	0.15 12	0.11 2	0.12 4	0.16 6	0.08 5	0.35 37	0.15 12	0.47 57	0.10 5	0.31 21	0.14 8	0.14 13	1.26 51	1.00 71	0.36 13	0.36 30	0.44 28	0.20 6	0.53 37	0.55 38	0.17 14	0.13 7	0.39 41	0.35 50	0.40 8	0.27 29

MLG-Stereo	0.25 4	0.25 12	0.14 5	0.11 2	0.20 27	0.12 2	0.07 3	0.21 6	0.12 3	0.19 19	0.11 7	0.29 18	0.10 1	0.21 41	0.61 21	0.65 29	0.36 13	0.35 26	0.44 28	0.23 14	0.35 13	0.32 13	0.11 3	0.09 1	0.26 9	0.22 5	0.48 16	0.25 25

MM-Stereo_test1	0.29 11	0.69 74	0.15 12	0.23 29	0.14 10	0.16 6	0.07 3	0.37 40	0.14 6	0.27 33	0.11 7	0.43 44	0.11 2	0.12 6	0.45 8	0.48 13	0.45 35	0.32 20	0.42 24	0.27 22	0.35 13	0.35 17	0.23 37	0.13 7	0.31 22	0.23 7	0.63 41	0.24 16

GASTEREO	0.38 30	0.42 40	0.20 25	0.34 58	0.18 24	0.24 37	0.14 39	0.30 24	0.19 32	0.73 102	0.12 9	0.28 15	0.17 22	0.13 11	1.05 40	0.74 42	0.38 19	0.33 23	0.37 17	0.30 30	0.44 26	0.56 40	0.23 37	0.20 39	0.35 30	0.87 140	0.73 54	0.24 16

MLG-Stereo_test1	0.26 6	0.22 6	0.14 5	0.13 7	0.22 35	0.11 1	0.08 5	0.22 8	0.12 3	0.20 20	0.12 9	0.33 25	0.11 2	0.21 41	0.66 24	0.64 27	0.37 16	0.35 26	0.50 33	0.22 10	0.39 17	0.30 9	0.12 5	0.10 2	0.26 9	0.22 5	0.53 25	0.27 29

RAStereo	0.46 41	0.38 31	0.19 22	0.15 10	0.16 16	0.19 17	0.11 18	0.44 48	0.18 28	0.99 168	0.12 9	0.45 49	0.18 26	0.15 18	1.85 95	1.10 93	0.52 50	0.47 52	0.68 51	0.27 22	0.77 68	0.80 68	0.27 46	0.17 29	0.47 61	0.34 46	0.51 20	0.41 51

MSCF	0.37 28	0.41 37	0.20 25	0.34 58	0.19 26	0.23 31	0.14 39	0.30 24	0.20 33	0.67 87	0.13 12	0.27 11	0.17 22	0.14 13	1.02 38	0.77 45	0.37 16	0.34 25	0.36 15	0.28 27	0.45 28	0.50 33	0.22 31	0.20 39	0.35 30	0.90 147	0.70 48	0.25 25

MLG-Stereo_test2	0.39 31	0.54 48	0.17 19	0.16 13	0.24 42	0.15 3	0.08 5	0.33 31	0.14 6	0.24 26	0.13 12	0.39 36	0.14 8	0.17 25	1.52 61	0.76 44	0.45 35	0.44 49	1.04 83	0.42 57	0.48 31	0.48 29	0.18 20	0.12 4	0.34 27	0.25 11	0.66 44	0.38 45

Pointernet	0.24 3	0.21 5	0.14 5	0.14 9	0.12 4	0.19 17	0.16 51	0.28 19	0.10 1	0.17 14	0.14 14	0.23 8	0.14 8	0.12 6	0.47 9	0.42 7	0.37 16	0.23 3	0.35 9	0.19 3	0.35 13	0.25 5	0.14 8	0.14 15	0.23 3	0.21 4	0.67 46	0.22 9

GSStereo	0.33 19	0.41 37	0.21 32	0.31 52	0.22 35	0.25 42	0.14 39	0.28 19	0.16 15	0.25 28	0.15 15	0.37 33	0.15 15	0.15 18	0.70 27	0.66 31	0.49 45	0.38 35	0.45 30	0.40 50	0.62 47	0.46 28	0.14 8	0.17 29	0.33 25	0.25 11	0.52 21	0.24 16

MM-Stereo_test2	0.35 24	0.78 121	0.22 35	0.30 50	0.21 32	0.18 13	0.11 18	0.33 31	0.16 15	0.36 46	0.15 15	0.39 36	0.15 15	0.17 25	0.69 25	0.66 31	0.43 30	0.39 39	0.41 22	0.37 41	0.50 32	0.85 72	0.24 40	0.16 22	0.35 30	0.25 11	0.54 26	0.25 25

MonStereo	0.30 12	0.25 12	0.20 25	0.19 21	0.21 32	0.15 3	0.13 32	0.20 5	0.16 15	0.22 23	0.17 17	0.32 23	0.16 17	0.17 25	0.54 15	0.54 16	0.40 25	0.32 20	0.50 33	0.27 22	0.43 23	0.51 34	0.22 31	0.14 15	0.34 27	0.41 65	0.49 18	0.40 49

111111	0.31 16	0.37 28	0.19 22	0.25 34	0.29 54	0.22 30	0.09 10	0.19 3	0.16 15	0.10 1	0.17 17	0.27 11	0.17 22	0.18 28	0.79 31	0.56 18	0.46 39	0.28 13	0.76 62	0.24 16	0.53 37	0.61 47	0.21 28	0.11 3	0.25 7	0.25 11	0.41 11	0.19 3

MatchStereo	0.34 22	0.37 28	0.20 25	0.15 10	0.23 38	0.21 23	0.12 21	0.31 29	0.22 41	0.15 9	0.18 19	0.28 15	0.35 64	0.22 46	1.24 49	0.80 49	0.30 4	0.31 17	0.41 22	0.30 30	0.41 22	0.56 40	0.21 28	0.20 39	0.35 30	0.35 50	0.40 8	0.35 41

GEAStereo	0.39 31	0.59 55	0.31 48	0.35 62	0.23 38	0.23 31	0.13 32	0.29 22	0.20 33	0.35 43	0.18 19	0.44 45	0.19 28	0.23 49	0.87 34	0.71 38	0.47 41	0.37 31	0.40 20	0.37 41	0.65 53	0.64 51	0.19 24	0.21 44	0.39 41	0.34 46	0.75 56	0.38 45

gasm-f	0.39 31	0.59 55	0.31 48	0.35 62	0.23 38	0.23 31	0.13 32	0.29 22	0.20 33	0.35 43	0.18 19	0.44 45	0.19 28	0.23 49	0.87 34	0.71 38	0.47 41	0.37 31	0.40 20	0.37 41	0.65 53	0.64 51	0.19 24	0.21 44	0.39 41	0.34 46	0.75 56	0.38 45

GREAT-IGEV	0.32 18	0.37 28	0.21 32	0.15 10	0.12 4	0.16 6	0.09 10	0.30 24	0.16 15	0.33 40	0.18 19	0.44 45	0.19 28	0.20 37	0.74 29	0.61 25	0.45 35	0.29 14	0.42 24	0.28 27	0.43 23	0.52 36	0.21 28	0.17 29	0.27 14	0.25 11	0.88 67	0.23 13
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoVision	0.34 22	0.27 16	0.21 32	0.13 7	0.18 24	0.21 23	0.14 39	0.30 24	0.23 42	0.35 43	0.18 19	0.34 27	0.17 22	0.16 21	0.98 37	0.78 47	0.44 32	0.35 26	0.43 27	0.23 14	0.40 20	0.48 29	0.16 12	0.21 44	0.40 44	0.40 60	0.71 50	0.37 44

LG-Stereo	0.28 10	0.26 14	0.17 19	0.17 15	0.16 16	0.23 31	0.13 32	0.30 24	0.15 12	0.23 24	0.19 24	0.52 56	0.14 8	0.18 28	0.55 17	0.58 19	0.39 21	0.30 15	0.54 39	0.22 10	0.44 26	0.31 11	0.12 5	0.12 4	0.28 17	0.24 9	0.46 15	0.24 16

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 2	0.09 1	0.11 2	0.16 6	0.12 21	0.23 9	0.15 12	0.18 16	0.19 24	0.42 43	0.14 8	0.12 6	0.34 2	0.42 7	0.32 7	0.25 6	0.30 6	0.18 2	0.29 4	0.32 13	0.11 3	0.15 18	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 3

GIP-stereo	0.37 28	0.56 51	0.32 52	0.29 46	0.23 38	0.21 23	0.11 18	0.24 11	0.17 25	0.30 37	0.19 24	0.38 34	0.18 26	0.21 41	1.05 40	0.64 27	0.46 39	0.39 39	0.42 24	0.41 53	0.52 36	0.82 69	0.17 14	0.17 29	0.35 30	0.31 35	0.76 59	0.24 16

RAFT	0.35 24	0.22 6	0.19 22	0.27 39	0.13 7	0.30 55	0.08 5	0.97 132	0.18 28	0.92 157	0.19 24	0.27 11	0.16 17	0.18 28	0.51 12	0.47 12	0.38 19	0.26 8	0.54 39	0.25 19	0.43 23	0.34 16	0.19 24	0.15 18	0.38 37	0.34 46	0.90 68	0.27 29

AIO-Stereo	0.31 16	0.33 25	0.22 35	0.35 62	0.16 16	0.20 19	0.10 15	0.17 1	0.14 6	0.14 4	0.20 28	0.21 3	0.16 17	0.14 13	0.55 17	0.55 17	0.41 26	0.39 39	1.18 97	0.36 40	0.39 17	0.43 25	0.17 14	0.16 22	0.32 23	0.24 9	0.61 37	0.19 3

SGD-Stereo	1.69 191	0.50 46	0.36 59	0.28 41	0.30 56	0.30 55	0.17 58	0.57 58	0.28 55	0.44 53	0.21 29	0.69 94	0.39 72	0.25 54	31.04 297	1.51 171	0.73 106	0.52 63	0.68 51	0.45 68	1.43 138	1.32 106	0.41 84	0.30 60	0.45 54	0.46 72	0.87 66	0.63 91

BridgeDepth_RVC	0.42 36	0.54 48	0.27 41	0.35 62	0.28 52	0.26 45	0.14 39	0.55 55	0.32 64	0.38 47	0.22 30	0.44 45	0.23 43	0.28 62	1.45 54	0.77 45	0.35 10	0.41 44	0.53 38	0.33 34	0.39 17	0.38 20	0.22 31	0.20 39	0.41 46	0.49 75	0.52 21	0.56 71
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO_rvc	0.53 47	0.71 87	0.38 63	0.34 58	0.22 35	0.34 67	0.16 51	0.57 58	0.28 55	0.38 47	0.22 30	0.56 61	0.24 44	0.27 58	1.96 110	1.04 75	0.48 44	0.40 43	1.28 104	0.47 73	0.79 74	0.95 85	0.39 75	0.22 48	0.46 55	0.28 29	0.72 51	0.33 39

MaDis-Stereo	0.57 52	0.47 43	0.30 45	0.16 13	0.26 49	0.21 23	0.17 58	0.44 48	0.32 64	1.08 179	0.22 30	0.51 55	0.22 42	0.19 32	1.83 92	1.19 110	0.62 73	0.59 85	1.09 91	0.45 68	0.81 75	0.94 81	0.37 71	0.25 55	0.63 95	0.67 106	0.60 34	0.82 123

AEACV	0.43 37	0.94 191	0.30 45	0.29 46	0.20 27	0.27 47	0.12 21	0.28 19	0.14 6	0.24 26	0.23 33	0.35 28	0.21 37	0.20 37	1.24 49	0.83 50	0.57 64	0.38 35	0.78 65	0.45 68	0.81 75	0.73 60	0.24 40	0.18 37	0.34 27	0.31 35	0.61 37	0.28 34

HUF	2.12 205	0.70 80	0.53 107	0.35 62	0.25 45	0.29 53	0.16 51	0.81 101	0.29 57	0.49 58	0.24 34	0.61 72	0.43 83	0.27 58	21.42 289	21.17 348	0.56 61	0.52 63	2.25 150	0.54 83	1.58 145	1.03 88	0.42 90	0.34 73	0.51 71	0.30 32	0.76 59	0.47 58

AIO-test1	0.25 4	0.19 2	0.14 5	0.12 6	0.14 10	0.18 13	0.15 49	0.33 31	0.16 15	0.25 28	0.24 34	0.35 28	0.14 8	0.19 32	0.56 20	0.59 21	0.35 10	0.30 15	0.35 9	0.27 22	0.33 10	0.31 11	0.13 7	0.13 7	0.23 3	0.23 7	0.31 2	0.18 2

plain	0.67 66	0.87 157	0.33 56	0.31 52	0.59 145	0.33 64	0.30 98	0.89 121	0.34 69	0.72 97	0.24 34	0.65 83	0.34 58	0.19 32	1.95 103	1.57 182	0.71 96	0.69 123	0.94 74	0.39 46	1.28 124	1.20 100	0.33 58	0.33 71	0.59 91	0.60 93	0.72 51	0.74 106

RSM++	0.33 19	0.33 25	0.23 38	0.36 70	0.20 27	0.24 37	0.10 15	0.21 6	0.16 15	0.16 12	0.26 37	0.26 10	0.19 28	0.16 21	0.83 33	0.65 29	0.41 26	0.38 35	0.50 33	0.39 46	0.50 32	0.59 44	0.25 43	0.16 22	0.41 46	0.26 20	0.54 26	0.30 37

RSM	0.30 12	0.30 22	0.22 35	0.32 56	0.15 13	0.21 23	0.10 15	0.17 1	0.16 15	0.14 4	0.26 37	0.22 6	0.19 28	0.14 13	0.64 23	0.60 23	0.39 21	0.37 31	0.35 9	0.33 34	0.46 29	0.54 37	0.19 24	0.16 22	0.30 21	0.26 20	0.58 32	0.24 16

UniTT-Stereo	0.60 58	0.44 41	0.32 52	0.21 26	0.25 45	0.34 67	0.17 58	0.61 63	0.31 60	0.75 106	0.27 39	0.62 75	0.34 58	0.21 41	1.77 83	1.44 155	0.57 64	0.61 92	1.53 121	0.44 66	0.91 91	1.14 96	0.37 71	0.29 59	0.50 68	0.54 86	0.52 21	0.58 76

RAFT + AFF	1.96 202	0.49 45	0.42 74	0.41 91	0.20 27	0.41 90	0.19 63	0.65 72	0.23 42	0.56 63	0.27 39	0.77 122	0.21 37	0.29 66	39.69 301	0.90 56	0.62 73	0.35 26	1.92 137	0.38 45	0.77 68	0.57 42	0.32 55	0.27 56	0.71 114	0.33 42	0.58 32	0.29 36

MoCha-V2	0.30 12	0.31 24	0.23 38	0.21 26	0.17 20	0.17 12	0.14 39	0.23 9	0.11 2	0.26 32	0.28 41	0.32 23	0.16 17	0.19 32	0.62 22	0.61 25	0.39 21	0.38 35	0.35 9	0.42 57	0.61 44	0.51 34	0.15 11	0.16 22	0.35 30	0.26 20	0.34 4	0.19 3

AdaDepth	0.41 34	0.41 37	0.20 25	0.24 31	0.28 52	0.23 31	0.16 51	0.32 30	0.20 33	0.23 24	0.29 42	0.27 11	0.21 37	0.23 49	0.97 36	1.09 90	0.49 45	0.41 44	1.08 89	0.34 37	0.54 41	0.59 44	0.18 20	0.21 44	0.29 19	0.28 29	0.75 56	0.43 52

RAFT_CTSACE	0.64 62	0.94 191	0.31 48	0.37 73	0.34 72	0.33 64	0.23 74	1.23 162	0.26 46	0.64 81	0.29 42	0.71 102	0.57 123	0.34 92	1.57 65	1.07 82	0.52 50	0.43 48	0.72 54	0.33 34	0.85 80	1.72 120	0.42 90	0.30 60	0.46 55	0.41 65	1.58 132	0.39 48

MLG-Stereo_test3	0.52 46	0.48 44	0.27 41	0.29 46	0.38 83	0.24 37	0.12 21	0.34 36	0.20 33	1.12 181	0.30 44	0.54 60	0.19 28	0.31 77	1.85 95	0.92 57	0.52 50	0.52 63	1.17 95	0.39 46	0.70 57	0.75 62	0.18 20	0.24 53	0.38 37	0.31 35	0.90 68	0.44 54

AIO_test	0.59 56	0.77 117	0.45 81	0.44 102	0.25 45	0.35 71	0.20 67	0.61 63	0.27 53	0.43 52	0.30 44	0.57 62	0.28 49	0.29 66	2.01 116	1.46 162	0.49 45	0.42 47	0.86 68	0.49 76	1.02 101	1.01 87	0.40 79	0.24 53	0.47 61	0.49 75	1.00 80	0.35 41

RAFT+CT+SA	0.87 93	0.97 204	0.40 67	0.45 105	0.29 54	0.38 79	0.20 67	1.64 229	0.33 67	0.72 97	0.30 44	0.88 147	0.65 148	0.40 121	1.56 64	1.21 114	0.56 61	0.57 79	2.08 143	0.40 50	0.83 77	5.00 178	0.32 55	0.37 80	0.47 61	0.42 70	1.56 125	0.49 62

LG-Stereo_L1	0.58 54	0.69 74	0.41 71	0.24 31	0.35 76	0.25 42	0.12 21	0.62 68	0.27 53	0.72 97	0.32 47	0.69 94	0.34 58	0.29 66	1.82 89	1.36 135	0.57 64	0.52 63	1.14 94	0.42 57	0.70 57	1.11 94	0.29 50	0.30 60	0.51 71	0.33 42	0.66 44	0.65 96

DEFOM-Stereo	0.45 40	0.55 50	0.28 43	0.26 36	0.30 56	0.32 60	0.13 32	0.35 37	0.17 25	0.25 28	0.32 47	0.38 34	0.19 28	0.22 46	1.10 42	0.73 40	0.59 70	0.52 63	0.51 37	0.44 66	0.73 64	0.69 56	0.42 90	0.28 58	0.44 52	0.32 41	1.28 100	0.46 57

Occ-G	0.43 37	0.59 55	0.29 44	0.34 58	0.31 60	0.26 45	0.12 21	0.38 41	0.18 28	0.16 12	0.32 47	0.33 25	0.24 44	0.16 21	1.16 43	0.84 51	0.45 35	0.39 39	0.71 53	0.32 32	0.87 83	0.78 65	0.22 31	0.19 38	0.36 36	0.26 20	0.94 75	0.31 38

MIF-Stereo (partial)	0.69 68	0.76 111	0.33 56	0.27 39	0.37 81	0.35 71	0.31 102	0.53 54	0.40 86	0.62 77	0.32 47	0.50 51	0.39 72	0.23 49	2.08 128	1.51 171	0.68 84	0.71 129	0.77 64	0.43 61	1.10 108	0.94 81	0.39 75	0.32 68	0.57 84	0.71 109	2.25 190	0.87 136

NLSM3	0.27 8	0.23 9	0.16 16	0.18 18	0.16 16	0.21 23	0.14 39	0.35 37	0.20 33	0.18 16	0.33 51	0.23 8	0.21 37	0.21 41	0.55 17	0.44 9	0.39 21	0.31 17	0.35 9	0.19 3	0.32 9	0.30 9	0.22 31	0.15 18	0.26 9	0.33 42	0.40 8	0.27 29

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 72	0.86 155	0.36 59	0.43 99	0.32 62	0.30 55	0.19 63	0.71 79	0.32 64	0.70 91	0.33 51	0.63 76	0.57 123	0.41 127	2.03 122	1.91 206	0.63 76	0.68 121	1.00 78	0.45 68	1.86 160	1.87 124	0.40 79	0.23 52	0.49 66	0.37 55	1.09 87	0.55 69

anonymousdsp	0.50 43	0.38 31	0.36 59	0.28 41	0.32 62	0.28 50	0.15 49	0.56 57	0.26 46	0.42 51	0.33 51	0.53 59	0.19 28	0.27 58	1.47 56	0.87 53	0.54 54	0.52 63	0.62 47	0.48 74	0.71 59	1.04 89	0.36 67	0.30 60	0.46 55	0.29 31	1.13 92	0.33 39

LG-G_1	0.54 49	0.70 80	0.32 52	0.36 70	0.39 85	0.32 60	0.16 51	0.41 45	0.21 39	0.29 34	0.34 54	0.50 51	0.35 64	0.32 80	2.09 132	1.07 82	0.51 48	0.58 82	0.75 59	0.59 104	0.78 71	1.24 102	0.17 14	0.22 48	0.46 55	0.39 58	0.60 34	0.48 59

LG-G	0.54 49	0.70 80	0.32 52	0.36 70	0.39 85	0.32 60	0.16 51	0.41 45	0.21 39	0.29 34	0.34 54	0.50 51	0.35 64	0.32 80	2.09 132	1.07 82	0.51 48	0.58 82	0.75 59	0.59 104	0.78 71	1.24 102	0.17 14	0.22 48	0.46 55	0.39 58	0.60 34	0.48 59

S2M2_L	1.14 128	0.87 157	1.13 230	0.46 109	0.37 81	0.43 94	0.28 93	0.60 61	0.52 129	1.85 232	0.34 54	0.63 76	0.40 77	0.43 142	2.36 160	1.91 206	0.70 92	0.60 87	1.06 87	0.58 100	4.38 191	4.69 168	0.49 129	0.37 80	0.64 97	0.89 142	3.07 254	0.79 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo++	0.36 27	0.40 35	0.20 25	0.22 28	0.25 45	0.21 23	0.09 10	0.25 16	0.17 25	0.20 20	0.34 54	0.29 18	0.20 36	0.19 32	0.78 30	0.60 23	0.44 32	0.33 23	0.75 59	0.34 37	0.53 37	0.64 51	0.22 31	0.13 7	0.28 17	0.27 27	1.09 87	0.28 34

TestStereo1	0.93 100	0.98 207	0.39 64	0.38 75	0.36 79	0.39 82	0.25 80	1.02 137	0.39 79	0.79 124	0.34 54	0.58 64	0.73 170	0.54 183	3.06 212	1.47 165	0.71 96	0.52 63	2.91 184	0.54 83	1.34 127	1.84 121	0.35 62	0.39 92	0.54 77	1.06 171	2.53 224	0.60 83

SA-5K	0.93 100	0.98 207	0.39 64	0.38 75	0.36 79	0.39 82	0.25 80	1.02 137	0.39 79	0.79 124	0.34 54	0.58 64	0.73 170	0.54 183	3.06 212	1.47 165	0.71 96	0.52 63	2.91 184	0.54 83	1.34 127	1.84 121	0.35 62	0.39 92	0.54 77	1.06 171	2.53 224	0.60 83

S2M2_XL	0.85 86	0.50 46	0.64 126	0.24 31	0.30 56	0.35 71	0.28 93	0.61 63	0.43 96	0.56 63	0.35 60	0.65 83	0.59 128	0.34 92	2.56 178	1.65 190	0.69 89	0.47 52	0.72 54	0.54 83	4.94 202	2.28 136	0.48 118	0.30 60	0.55 82	0.51 81	0.74 55	0.74 106
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	0.98 109	0.96 202	0.42 74	0.41 91	0.33 69	0.40 85	0.25 80	1.13 148	0.39 79	0.97 167	0.35 60	0.61 72	0.75 179	0.54 183	3.18 222	1.42 149	0.70 92	0.50 57	2.86 183	0.53 82	1.08 104	3.15 149	0.35 62	0.40 97	0.52 74	1.18 190	2.52 220	0.61 85

YMNet	1.44 165	0.79 125	0.41 71	0.51 119	0.61 153	0.59 155	1.36 252	0.77 88	0.56 148	1.28 194	0.36 62	0.67 90	2.20 257	0.56 190	19.21 286	1.49 168	0.77 117	0.65 111	0.74 57	0.39 46	0.61 44	1.27 105	0.23 37	0.38 85	0.69 109	0.46 72	0.81 63	0.66 98

RYNet	2.42 215	0.40 35	0.35 58	0.29 46	0.32 62	0.40 85	0.25 80	0.61 63	0.55 143	0.33 40	0.36 62	0.40 41	0.26 46	0.27 58	52.29 341	0.69 35	0.47 41	1.00 227	0.54 39	0.29 29	0.50 32	0.37 19	0.38 73	0.32 68	0.57 84	1.24 195	1.31 103	0.50 63

VIP-Stereo	0.43 37	0.38 31	0.42 74	0.28 41	0.24 42	0.27 47	0.12 21	0.40 44	0.24 44	0.29 34	0.38 64	0.65 83	0.21 37	0.20 37	1.20 47	0.97 67	0.54 54	0.50 57	0.59 45	0.42 57	0.64 51	0.43 25	0.27 46	0.31 67	0.42 50	0.33 42	0.48 16	0.51 67

DFGA-Net	0.65 64	0.64 60	0.36 59	0.51 119	0.33 69	0.43 94	0.29 96	0.88 120	0.34 69	2.05 242	0.38 64	0.52 56	0.29 50	0.22 46	1.35 52	1.07 82	0.76 114	0.49 55	0.96 76	0.35 39	0.71 59	0.71 58	0.36 67	0.41 100	0.57 84	0.38 56	1.81 147	0.43 52

MIM_Stereo	0.78 78	0.77 117	0.53 107	0.43 99	0.38 83	0.46 103	0.22 72	1.50 206	0.31 60	0.55 61	0.38 64	0.64 80	0.27 48	0.32 80	1.77 83	1.09 90	0.63 76	0.73 138	3.30 206	0.57 96	1.19 117	0.91 78	0.34 59	0.36 79	0.49 66	0.41 65	1.95 159	0.58 76

LG-Stereo_L2	0.58 54	0.69 74	0.43 78	0.28 41	0.35 76	0.24 37	0.13 32	0.62 68	0.26 46	0.70 91	0.39 67	0.71 102	0.34 58	0.28 62	1.83 92	1.32 129	0.57 64	0.51 61	0.96 76	0.41 53	0.74 66	1.06 91	0.32 55	0.27 56	0.52 74	0.38 56	0.62 40	0.64 92

test_4	1.13 127	0.74 97	0.77 150	0.42 97	0.32 62	0.34 67	0.26 87	0.78 94	0.33 67	0.75 106	0.40 68	0.87 142	0.35 64	0.40 121	2.10 134	1.55 178	0.65 80	0.69 123	1.50 118	0.51 77	1.12 111	10.25 257	0.41 84	0.37 80	0.58 88	0.70 108	2.73 239	0.62 87

dd	0.86 89	0.80 127	0.51 95	1.05 225	0.44 100	0.85 205	0.44 154	0.85 111	0.39 79	0.83 133	0.40 68	1.23 195	0.39 72	0.47 163	2.21 149	0.98 68	0.97 189	0.71 129	2.00 142	0.61 117	0.84 78	0.77 64	0.49 129	0.64 195	0.70 111	0.53 85	1.73 143	1.47 209

NLCSM	0.67 66	0.24 11	0.10 1	0.19 21	0.11 2	0.20 19	0.14 39	0.24 11	0.34 69	0.11 2	0.41 70	0.19 2	12.63 313	0.11 2	0.31 1	0.32 1	0.27 2	0.18 1	0.22 1	0.17 1	0.22 1	0.22 1	0.18 20	0.13 7	0.21 2	0.25 11	0.34 4	0.19 3

SA	1.07 121	0.90 171	0.42 74	0.55 132	0.53 134	0.49 117	0.24 77	1.60 223	0.46 104	0.71 96	0.41 70	0.69 94	0.58 127	0.62 214	1.74 78	1.41 145	0.78 120	0.79 159	3.17 195	0.65 131	1.24 120	4.73 170	0.34 59	0.51 142	0.75 123	1.12 180	2.64 234	0.72 105

AANet_RVC	0.54 49	0.45 42	0.40 67	0.33 57	0.61 153	0.28 50	0.31 102	0.61 63	0.58 155	0.44 53	0.41 70	0.39 36	0.48 96	0.33 86	1.16 43	0.79 48	0.55 57	0.53 72	0.56 43	0.52 81	0.46 29	0.49 31	0.34 59	0.38 85	0.57 84	0.57 91	1.05 84	0.97 150

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 82	0.75 105	0.48 92	0.38 75	0.33 69	0.25 42	0.16 51	0.68 77	0.30 59	0.72 97	0.42 73	0.77 122	0.35 64	0.30 69	1.81 87	1.08 88	0.65 80	0.56 77	1.71 131	0.48 74	1.60 146	4.30 164	0.49 129	0.39 92	0.60 93	0.49 75	0.95 76	0.65 96

MGS-Stereo	1.48 169	0.99 210	0.47 88	0.40 87	0.35 76	0.40 85	0.36 126	0.65 72	0.26 46	0.52 60	0.43 74	0.52 56	0.38 70	0.43 142	23.31 294	0.93 61	0.73 106	0.79 159	0.93 73	0.65 131	1.10 108	1.25 104	0.44 98	0.48 133	0.72 117	0.49 75	1.29 102	0.77 113

AFF-stereo	0.76 76	0.69 74	0.59 116	0.30 50	0.32 62	0.52 128	0.18 62	0.86 113	0.41 88	1.37 201	0.43 74	0.60 71	0.34 58	0.24 53	1.76 82	1.13 98	0.57 64	0.62 96	2.81 181	0.43 61	0.77 68	0.63 49	0.41 84	0.32 68	0.70 111	0.67 106	2.38 205	0.56 71

delet	0.51 44	0.58 53	0.47 88	0.35 62	0.50 124	0.50 120	0.30 98	0.49 52	0.29 57	0.56 63	0.44 76	0.45 49	0.34 58	0.48 169	1.16 43	0.68 34	0.55 57	0.46 51	0.47 32	0.41 53	0.58 42	0.39 21	0.39 75	0.41 100	0.48 64	0.36 53	1.09 87	0.50 63

GMOStereo	1.28 141	0.74 97	0.45 81	0.62 152	0.52 128	0.46 103	0.39 131	1.54 215	0.47 106	0.87 142	0.47 77	0.74 107	0.59 128	0.35 97	2.01 116	1.45 157	0.80 127	0.87 183	2.92 186	0.69 142	1.78 154	10.98 279	0.46 106	0.41 100	1.09 197	0.72 111	1.56 125	0.58 76

error version	1.28 141	0.74 97	0.45 81	0.62 152	0.52 128	0.46 103	0.39 131	1.54 215	0.47 106	0.87 142	0.47 77	0.74 107	0.59 128	0.35 97	2.01 116	1.45 157	0.80 127	0.87 183	2.92 186	0.69 142	1.78 154	10.98 279	0.46 106	0.41 100	1.09 197	0.72 111	1.56 125	0.58 76

test-v	1.28 141	0.74 97	0.45 81	0.62 152	0.52 128	0.46 103	0.39 131	1.54 215	0.47 106	0.87 142	0.47 77	0.74 107	0.59 128	0.35 97	2.01 116	1.45 157	0.80 127	0.87 183	2.92 186	0.69 142	1.78 154	10.98 279	0.46 106	0.41 100	1.09 197	0.72 111	1.56 125	0.58 76

test-2	1.28 141	0.74 97	0.45 81	0.62 152	0.52 128	0.46 103	0.39 131	1.54 215	0.47 106	0.87 142	0.47 77	0.74 107	0.59 128	0.35 97	2.01 116	1.45 157	0.80 127	0.87 183	2.92 186	0.69 142	1.78 154	10.98 279	0.46 106	0.41 100	1.09 197	0.72 111	1.56 125	0.58 76

Sa-1000	1.14 128	0.75 105	0.47 88	0.49 112	0.61 153	0.50 120	0.27 90	1.70 232	0.52 129	0.73 102	0.48 81	0.66 87	0.67 154	0.79 243	2.17 140	1.43 153	0.92 173	0.93 204	3.23 196	0.58 100	1.55 142	4.86 173	0.35 62	0.59 177	1.14 207	1.24 195	2.35 199	0.76 112

GMStereo	0.73 72	0.99 210	0.39 64	0.49 112	0.47 106	0.55 137	0.41 141	0.77 88	0.43 96	0.55 61	0.48 81	0.81 132	0.38 70	0.34 92	1.60 66	0.95 62	0.74 111	0.52 63	1.88 135	0.57 96	1.07 102	0.73 60	0.42 90	0.51 142	0.72 117	0.47 74	1.87 154	0.57 75
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.69 68	0.65 64	0.67 133	0.65 159	0.49 115	0.48 115	0.45 156	0.75 85	0.59 157	0.61 74	0.48 81	0.82 133	0.57 123	0.43 142	1.71 73	1.08 88	0.77 117	0.57 79	1.07 88	0.56 92	0.88 84	0.65 54	0.43 95	0.50 140	0.62 94	0.56 90	0.96 77	0.64 92

ProNet	0.30 12	0.27 16	0.31 48	0.26 36	0.15 13	0.27 47	0.27 90	0.38 41	0.13 5	0.15 9	0.49 84	0.29 18	0.13 5	0.16 21	0.73 28	0.49 14	0.43 30	0.32 20	0.35 9	0.27 22	0.38 16	0.22 1	0.38 73	0.22 48	0.32 23	0.20 1	0.38 7	0.27 29

PS-NSSS	1.07 121	1.44 274	0.69 135	1.20 245	0.91 213	1.16 243	0.93 220	0.80 99	0.55 143	0.74 105	0.49 84	1.98 237	1.03 227	0.91 257	1.54 63	0.92 57	0.83 141	0.73 138	1.45 116	0.62 124	0.94 93	0.63 49	1.68 294	0.50 140	1.00 181	0.95 155	3.21 259	1.11 175

dad	1.63 180	0.97 204	0.65 129	2.18 286	1.19 247	1.01 231	3.99 301	1.66 230	0.55 143	1.21 187	0.50 86	1.12 185	2.01 253	0.58 199	3.09 217	1.16 103	1.11 214	0.76 147	2.70 177	0.77 166	1.34 127	1.48 114	0.71 222	0.88 240	2.48 298	0.71 109	5.52 301	3.80 279

AASNet	0.53 47	0.74 97	0.46 86	0.35 62	0.61 153	0.51 125	0.42 147	0.65 72	0.26 46	0.41 50	0.50 86	0.39 36	0.31 55	0.41 127	1.02 38	0.69 35	0.53 53	0.60 87	0.67 49	0.51 77	0.60 43	0.87 74	0.41 84	0.41 100	0.50 68	0.40 60	0.70 48	0.45 56

GCAP-BAT	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 239	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 335	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 258	1.98 126	0.48 118	0.47 119	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

test_for_model	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 239	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 335	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 258	1.98 126	0.48 118	0.47 119	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

testlalala2	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 239	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 335	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 258	1.98 126	0.48 118	0.47 119	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

testlalala	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 239	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 335	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 258	1.98 126	0.48 118	0.47 119	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

testlalala_base	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 239	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 335	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 258	1.98 126	0.48 118	0.47 119	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

GCAP-Stereo	1.68 185	0.92 181	0.51 95	0.38 75	0.40 88	0.45 97	0.31 102	1.31 180	0.41 88	0.78 117	0.51 88	2.09 239	0.43 83	0.30 69	1.95 103	1.95 211	13.44 335	0.62 96	2.57 162	0.59 104	8.07 258	1.98 126	0.48 118	0.47 119	0.67 100	0.64 98	2.20 182	0.83 126

test_3	1.73 192	1.02 222	1.05 209	0.65 159	0.61 153	0.55 137	0.43 150	1.96 255	0.38 77	0.88 148	0.52 94	1.45 209	0.54 112	0.40 121	2.20 144	1.40 142	0.81 136	0.81 167	6.56 262	0.71 151	5.08 206	11.49 292	0.43 95	0.49 137	0.96 177	1.09 176	3.23 260	0.98 152

TestStereo	0.77 77	0.93 188	0.79 154	0.56 134	0.46 102	0.66 174	0.33 117	1.22 160	0.42 95	0.90 153	0.52 94	0.84 137	0.54 112	0.39 117	1.50 59	0.92 57	0.73 106	0.51 61	1.38 111	0.56 92	1.25 121	0.82 69	0.44 98	0.44 113	0.77 128	0.79 120	1.34 104	0.79 116

EGLCR-Stereo	2.26 209	0.87 157	1.17 239	0.45 105	0.48 112	0.61 163	0.23 74	0.83 107	0.55 143	0.72 97	0.53 96	0.80 127	0.66 151	0.41 127	2.36 160	2.92 241	0.90 166	1.10 243	3.35 207	0.60 114	5.09 207	12.56 319	0.47 115	0.45 115	0.89 162	0.91 149	20.21 341	0.86 134

raft_robust	1.30 147	0.93 188	0.53 107	0.59 144	0.47 106	0.57 149	0.37 128	2.06 269	0.52 129	1.69 222	0.53 96	0.76 118	0.82 197	0.47 163	2.16 139	1.52 175	0.84 143	0.84 179	5.71 246	0.59 104	2.50 171	5.04 180	0.46 106	0.51 142	0.99 179	1.05 170	1.58 132	0.99 158

NLMM1	1.00 112	0.30 22	0.13 4	0.18 18	0.21 32	0.23 31	0.09 10	0.26 18	6.95 332	0.17 14	0.54 98	0.36 30	12.87 318	0.13 11	0.41 6	0.44 9	0.31 5	0.31 17	0.36 15	0.24 16	0.29 4	0.40 23	0.27 46	0.15 18	0.26 9	0.30 32	0.65 42	0.19 3

AE-Stereo	1.61 178	0.85 152	1.23 248	0.81 197	0.51 126	0.57 149	0.75 199	0.83 107	0.49 117	0.79 124	0.54 98	1.29 197	0.72 165	0.47 163	2.05 126	2.96 242	0.99 193	0.92 200	2.63 170	0.86 187	4.61 195	11.92 301	0.50 141	0.80 223	1.26 226	1.34 205	1.95 159	0.86 134

test-3	1.73 192	1.00 216	1.08 218	0.63 157	0.60 148	0.55 137	0.43 150	1.99 259	0.39 79	0.86 140	0.54 98	1.45 209	0.53 107	0.41 127	2.20 144	1.41 145	0.81 136	0.79 159	6.57 263	0.69 142	5.20 213	11.52 295	0.46 106	0.54 157	0.86 148	0.97 159	3.11 255	0.98 152

test_1	1.73 192	1.01 218	1.08 218	0.63 157	0.60 148	0.55 137	0.43 150	1.99 259	0.39 79	0.86 140	0.54 98	1.45 209	0.54 112	0.41 127	2.20 144	1.42 149	0.80 127	0.79 159	6.57 263	0.69 142	5.20 213	11.52 295	0.46 106	0.54 157	0.87 153	0.97 159	3.11 255	0.98 152

MMNet	0.59 56	0.58 53	0.44 79	0.38 75	0.55 138	0.42 92	0.29 96	0.60 61	0.40 86	0.38 47	0.55 102	0.63 76	0.32 56	0.51 181	1.51 60	0.75 43	0.72 101	0.58 82	0.76 62	0.55 90	0.62 47	0.41 24	0.40 79	0.52 147	0.51 71	0.49 75	1.49 120	0.50 63

LGtest1	0.57 52	0.81 133	0.46 86	0.26 36	0.30 56	0.28 50	0.12 21	0.43 47	0.26 46	0.34 42	0.56 103	0.50 51	0.30 54	0.28 62	2.04 123	1.24 118	0.57 64	0.65 111	0.74 57	0.46 72	0.72 61	1.41 112	0.29 50	0.30 60	0.54 77	0.35 50	0.65 42	0.52 68

CASnet	1.15 131	0.91 175	0.49 93	0.40 87	0.43 98	0.38 79	0.20 67	0.91 125	0.49 117	0.77 114	0.56 103	0.88 147	0.53 107	0.35 97	2.15 136	1.24 118	0.72 101	0.50 57	1.34 109	0.54 83	7.12 241	5.37 189	0.41 84	0.38 85	1.21 213	0.49 75	1.45 116	0.79 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	1.32 151	0.61 59	1.07 215	0.49 112	0.43 98	0.40 85	0.25 80	1.44 201	0.37 76	0.75 106	0.56 103	0.75 114	0.43 83	0.43 142	2.29 157	1.38 138	0.68 84	0.66 114	2.70 177	0.59 104	3.21 181	10.86 278	0.46 106	0.40 97	0.69 109	0.83 128	2.34 197	0.64 92

iRaftStereo_RVC	0.51 44	0.56 51	0.40 67	0.28 41	0.31 60	0.32 60	0.19 63	0.68 77	0.25 45	0.46 56	0.57 106	0.58 64	0.29 50	0.25 54	1.17 46	0.89 55	0.56 61	0.45 50	0.72 54	0.41 53	0.97 94	0.79 66	0.35 62	0.34 73	0.44 52	0.41 65	0.76 59	0.48 59

ARAFT	0.89 98	0.72 90	0.47 88	0.35 62	0.34 72	0.42 92	0.24 77	0.64 71	0.34 69	2.25 254	0.57 106	0.58 64	0.29 50	0.39 117	2.14 135	1.42 149	0.71 96	0.74 142	2.68 176	0.54 83	1.86 160	1.93 125	0.42 90	0.33 71	0.83 139	0.40 60	1.98 162	0.56 71

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 89	0.72 90	0.84 166	0.41 91	0.39 85	0.54 134	0.21 70	0.99 135	0.52 129	1.54 211	0.57 106	0.73 106	0.39 72	0.26 56	2.15 136	1.17 105	0.64 79	0.50 57	2.66 174	0.57 96	0.88 84	0.90 76	0.47 115	0.39 92	0.86 148	0.72 111	2.54 226	0.66 98

UPFNet	0.73 72	0.69 74	0.79 154	0.54 130	0.65 164	0.58 152	0.54 170	0.72 80	0.54 141	0.59 71	0.57 106	0.61 72	0.47 93	0.62 214	1.80 86	0.96 64	0.72 101	0.68 121	0.91 72	0.72 153	0.64 51	0.55 38	0.53 154	0.52 147	0.58 88	0.51 81	2.19 180	0.59 82

LL-Strereo2	1.08 124	0.65 64	0.59 116	0.40 87	0.34 72	0.31 58	0.23 74	1.48 203	0.38 77	0.68 89	0.58 110	0.63 76	0.32 56	0.64 218	1.65 70	1.13 98	0.63 76	0.53 72	1.32 107	0.66 136	1.35 130	11.05 283	0.44 98	0.34 73	0.64 97	0.60 93	1.05 84	0.56 71

IPLG	3.01 238	0.75 105	0.63 123	0.42 97	0.52 128	0.54 134	0.51 166	1.63 227	0.35 73	0.62 77	0.59 111	0.77 122	0.66 151	0.46 158	51.49 335	1.67 194	1.02 201	0.92 200	3.51 210	0.63 129	0.99 96	5.97 201	0.49 129	0.48 133	0.80 132	1.16 188	2.86 245	0.71 104

HCRNet	0.66 65	0.78 121	0.41 71	0.54 130	0.27 51	0.41 90	0.39 131	0.63 70	0.31 60	1.62 216	0.59 111	0.67 90	0.29 50	0.41 127	1.99 114	0.73 40	0.60 72	0.47 52	0.65 48	0.43 61	0.78 71	0.62 48	0.36 67	0.34 73	0.42 50	0.43 71	2.14 171	0.50 63

CREStereo++_RVC	1.73 192	0.91 175	1.03 205	0.51 119	0.56 139	0.40 85	0.28 93	1.37 194	0.51 127	0.83 133	0.61 113	0.76 118	0.85 202	0.34 92	2.78 197	3.07 246	0.92 173	0.61 92	2.72 179	0.55 90	5.01 205	5.69 195	0.53 154	0.38 85	0.94 172	0.84 134	12.80 332	0.98 152
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
GANet	0.64 62	0.67 69	0.63 123	0.57 137	0.58 142	0.95 219	0.55 174	0.78 94	0.46 104	0.57 66	0.61 113	1.83 229	0.36 69	0.41 127	0.81 32	0.69 35	0.76 114	0.73 138	0.58 44	0.40 50	0.53 37	0.49 31	0.47 115	0.48 133	0.56 83	0.41 65	0.83 64	0.69 101

castereo++	1.62 179	0.76 111	0.78 153	0.59 144	0.41 94	0.34 67	0.25 80	0.85 111	0.43 96	0.81 131	0.62 115	1.02 166	0.51 104	0.38 113	1.86 97	2.57 234	1.01 198	0.73 138	3.23 196	0.62 124	7.09 240	6.35 204	0.63 199	0.58 170	0.99 179	1.01 168	7.61 316	1.63 220

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 93	0.64 60	0.54 111	0.44 102	0.41 94	0.38 79	0.26 87	1.26 168	0.49 117	0.85 139	0.62 115	0.75 114	0.54 112	0.34 92	1.75 80	1.50 170	0.68 84	0.70 125	1.17 95	0.56 92	1.52 139	3.83 155	0.39 75	0.37 80	0.75 123	1.18 190	0.68 47	0.77 113

raft+_RVC	0.71 71	0.73 94	0.70 138	0.41 91	0.34 72	0.49 117	0.30 98	1.48 203	0.43 96	0.62 77	0.62 115	0.65 83	0.39 72	0.26 56	1.74 78	1.16 103	0.69 89	0.53 72	1.57 127	0.51 77	0.85 80	1.06 91	0.44 98	0.38 85	0.68 107	0.62 95	0.85 65	0.69 101

PMTNet	1.39 158	0.94 191	0.99 199	0.48 111	0.49 115	0.47 109	0.32 113	0.83 107	0.66 174	0.83 133	0.62 115	0.88 147	0.50 102	0.35 97	2.72 194	4.30 277	0.91 167	0.57 79	2.40 155	0.54 83	6.12 223	5.45 192	0.57 173	0.38 85	1.99 289	1.00 166	1.09 87	1.19 186

DMCA	0.63 61	0.73 94	0.63 123	0.40 87	0.49 115	0.52 128	0.33 117	0.59 60	0.52 129	0.80 128	0.63 119	0.70 98	0.40 77	0.47 163	1.48 57	0.92 57	0.69 89	0.67 117	0.67 49	0.51 77	0.67 56	0.59 44	0.48 118	0.45 115	0.48 64	0.52 84	1.04 83	0.62 87

castereo	1.44 165	0.88 166	0.96 193	0.46 109	0.47 106	0.33 64	0.27 90	0.77 88	0.50 122	0.80 128	0.64 120	1.04 174	0.48 96	0.38 113	2.25 151	2.81 237	1.03 204	0.76 147	2.67 175	0.62 124	7.90 254	7.11 219	0.57 173	0.52 147	1.04 188	1.25 197	1.03 82	1.21 187

RASNet	0.85 86	0.72 90	0.89 180	0.61 149	0.62 160	0.66 174	0.41 141	0.98 134	0.61 162	1.21 187	0.64 120	0.74 107	0.67 154	0.40 121	1.23 48	1.31 127	0.72 101	0.66 114	1.00 78	0.70 149	1.09 106	1.43 113	0.43 95	0.75 216	0.68 107	0.79 120	2.17 176	0.93 145

WQFJA1++	23.09 343	0.99 210	0.51 95	160.58 359	0.58 142	134.26 358	122.57 360	0.75 85	0.45 103	7.60 344	0.65 122	10.26 329	69.62 350	0.32 80	2.04 123	3.20 249	0.93 178	0.70 125	10.18 298	1.03 209	5.65 217	4.52 166	0.51 143	0.40 97	0.75 123	81.69 360	1.41 111	1.33 201

RALAANet	1.14 128	0.70 80	0.84 166	0.53 127	0.53 134	0.60 159	0.41 141	1.30 177	0.50 122	0.94 161	0.65 122	0.72 105	0.59 128	0.33 86	1.97 113	1.32 129	0.75 113	0.89 193	1.96 139	0.85 184	3.07 179	5.37 189	0.53 154	0.62 186	0.82 136	1.03 169	2.08 169	0.78 115

TDLM	0.49 42	0.59 55	0.60 119	0.39 86	0.48 112	0.46 103	0.43 150	0.72 80	0.35 73	0.30 37	0.65 122	0.76 118	0.41 81	0.35 97	0.54 15	0.58 19	0.55 57	0.49 55	0.50 33	0.43 61	0.50 32	0.39 21	0.41 84	0.39 92	0.38 37	0.31 35	0.61 37	0.66 98

HH	2.75 226	0.67 69	1.42 258	0.80 194	0.71 178	0.88 212	1.09 237	1.86 247	0.87 197	5.19 333	0.66 125	1.91 232	0.86 203	0.57 195	2.65 186	8.48 315	0.87 152	0.94 207	6.36 255	1.39 240	13.52 319	12.32 308	0.79 239	0.58 170	1.38 239	1.63 245	3.81 282	2.06 238

HanStereo	2.75 226	0.67 69	1.42 258	0.80 194	0.71 178	0.88 212	1.09 237	1.86 247	0.87 197	5.19 333	0.66 125	1.91 232	0.86 203	0.57 195	2.65 186	8.48 315	0.87 152	0.94 207	6.36 255	1.39 240	13.52 319	12.32 308	0.79 239	0.58 170	1.38 239	1.63 245	3.81 282	2.06 238

anonymousdsp2	0.86 89	0.84 148	0.84 166	0.43 99	0.44 100	0.56 143	0.32 113	1.17 153	0.36 75	0.66 85	0.67 127	0.69 94	0.40 77	0.49 174	1.46 55	1.36 135	0.67 83	0.62 96	2.12 144	0.60 114	1.36 132	2.66 144	0.36 67	0.44 113	0.71 114	0.51 81	1.86 153	0.64 92

GLC_STEREO	0.97 108	0.89 168	0.85 170	0.56 134	0.60 148	0.48 115	0.40 137	1.70 232	0.47 106	0.77 114	0.67 127	0.78 125	0.63 140	0.61 209	2.53 176	1.65 190	0.88 156	0.60 87	1.57 127	0.70 149	2.48 170	1.17 97	0.44 98	0.43 109	0.67 100	0.55 88	2.36 201	0.88 139

CC-Net-ROB	1.63 180	1.81 289	1.19 243	1.85 275	1.77 280	2.27 286	1.56 260	0.93 127	0.96 209	1.29 195	0.67 127	5.48 299	2.51 263	1.43 291	1.64 67	0.87 53	1.34 240	1.17 255	2.46 159	0.88 189	1.09 106	1.35 109	3.34 310	0.63 192	1.22 218	1.15 187	1.47 118	1.57 215

LoS_RVC	1.42 160	1.25 253	0.86 172	0.31 52	0.49 115	0.37 76	0.33 117	0.73 82	0.56 148	2.10 248	0.68 130	0.67 90	0.70 159	0.33 86	3.08 215	3.79 267	0.89 158	2.10 307	3.01 193	0.66 136	4.40 192	6.44 206	0.51 143	0.43 109	0.82 136	0.85 136	0.90 68	0.99 158

tt_ll	1.42 160	1.25 253	0.86 172	0.31 52	0.49 115	0.37 76	0.33 117	0.73 82	0.56 148	2.10 248	0.68 130	0.67 90	0.70 159	0.33 86	3.08 215	3.79 267	0.89 158	2.10 307	3.01 193	0.66 136	4.40 192	6.44 206	0.51 143	0.43 109	0.82 136	0.85 136	0.90 68	0.99 158

UNet	0.85 86	0.76 111	0.74 144	0.60 146	0.60 148	0.61 163	0.53 168	0.90 122	0.58 155	1.21 187	0.68 130	0.71 102	0.56 119	0.67 223	1.72 77	1.11 96	0.79 124	0.72 136	1.13 93	0.82 181	0.84 78	0.69 56	0.62 194	0.58 170	0.64 97	0.77 117	2.48 214	0.95 147

CIPLG	1.32 151	0.70 80	0.69 135	0.57 137	0.46 102	0.52 128	0.33 117	0.81 101	0.55 143	0.76 110	0.69 133	1.03 170	0.53 107	0.59 203	2.91 203	1.33 132	0.89 158	0.62 96	3.23 196	0.62 124	1.62 147	10.69 270	0.55 163	0.53 153	0.90 166	0.54 86	2.37 204	0.61 85

IPLGR_C	1.31 148	0.71 87	0.68 134	0.57 137	0.46 102	0.52 128	0.31 102	0.81 101	0.53 134	0.76 110	0.69 133	1.03 170	0.53 107	0.59 203	2.62 183	1.33 132	0.88 156	0.63 105	3.25 202	0.61 117	1.64 150	10.69 270	0.55 163	0.53 153	0.89 162	0.57 91	2.40 207	0.62 87

ACRE	1.31 148	0.70 80	0.66 131	0.58 143	0.47 106	0.52 128	0.32 113	0.81 101	0.53 134	0.76 110	0.69 133	1.04 174	0.52 106	0.59 203	2.66 188	1.32 129	0.89 158	0.63 105	3.25 202	0.61 117	1.62 147	10.69 270	0.55 163	0.52 147	0.92 171	0.55 88	2.40 207	0.62 87

TANstereo	1.49 171	1.06 229	0.88 175	0.67 165	0.73 181	0.87 208	0.33 117	0.86 113	0.61 162	0.70 91	0.69 133	0.59 69	0.59 128	1.02 268	2.75 195	2.89 239	0.94 180	1.13 251	1.43 114	1.28 232	5.13 209	5.06 181	1.35 284	0.46 117	0.54 77	0.89 142	5.92 302	0.74 106

XX-TBD	1.49 171	1.06 229	0.88 175	0.67 165	0.73 181	0.87 208	0.33 117	0.86 113	0.61 162	0.70 91	0.69 133	0.59 69	0.59 128	1.02 268	2.75 195	2.89 239	0.94 180	1.13 251	1.43 114	1.28 232	5.13 209	5.06 181	1.35 284	0.46 117	0.54 77	0.89 142	5.92 302	0.74 106

psm_up	0.99 110	0.86 155	0.99 199	0.78 189	0.89 211	0.75 192	0.58 182	1.33 188	1.03 221	0.88 148	0.69 133	0.99 165	0.72 165	0.76 239	1.89 100	1.10 93	0.91 167	0.81 167	1.93 138	0.81 178	1.08 104	0.90 76	0.49 129	0.85 236	1.01 183	1.06 171	1.62 135	1.10 172

DMCA-RVC	0.86 89	0.74 97	0.73 141	0.61 149	0.77 191	0.56 143	0.70 195	0.77 88	1.43 251	1.38 203	0.69 133	0.87 142	0.54 112	0.55 189	1.66 72	1.05 78	0.81 136	0.74 142	0.95 75	0.73 156	0.89 88	0.93 80	0.51 143	0.58 170	0.59 91	0.62 95	1.82 150	0.91 142

rafts_anoy	0.88 96	0.81 133	0.86 172	0.44 102	0.49 115	0.51 125	0.46 160	1.58 222	0.48 113	0.61 74	0.70 140	0.70 98	0.47 93	0.30 69	2.51 175	1.38 138	0.76 114	0.78 155	2.36 154	0.61 117	1.28 124	0.99 86	0.49 129	0.49 137	0.85 145	0.90 147	0.93 74	1.00 164

HITNet	0.90 99	0.65 64	0.62 122	0.68 167	0.50 124	0.39 82	0.32 113	1.26 168	0.89 201	0.70 91	0.70 140	0.91 153	0.49 99	0.39 117	1.96 110	1.02 72	0.66 82	0.64 108	0.79 66	0.61 117	1.53 140	3.85 156	0.46 106	0.52 147	0.58 88	0.64 98	1.81 147	0.81 121
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
SACVNet	1.31 148	0.94 191	0.95 191	0.90 205	1.10 234	0.87 208	0.92 219	1.50 206	0.81 191	1.23 192	0.71 142	0.94 156	0.69 157	0.68 224	1.83 92	1.40 142	1.12 217	0.83 172	2.20 147	0.94 198	2.13 165	5.87 199	0.65 206	0.82 230	1.04 188	1.06 171	2.02 165	1.30 197

ADLNet	2.50 217	0.99 210	0.73 141	0.62 152	0.75 186	0.63 167	0.53 168	1.12 146	0.61 162	0.58 69	0.71 142	1.61 222	0.61 137	0.87 251	46.09 318	1.02 72	0.70 92	0.67 117	0.85 67	0.74 159	0.75 67	1.07 93	0.51 143	0.47 119	0.94 172	0.93 151	1.63 136	0.70 103

CFNet	0.80 82	0.84 148	0.79 154	0.76 182	0.70 177	0.60 159	0.46 160	0.84 110	0.48 113	0.66 85	0.71 142	0.92 155	0.61 137	0.43 142	1.75 80	0.84 51	0.70 92	0.64 108	0.90 71	0.78 170	0.89 88	0.72 59	0.45 104	0.51 142	0.87 153	0.83 128	1.67 138	1.15 179

raftrobust	1.11 125	0.65 64	0.92 184	0.55 132	0.49 115	0.44 96	0.33 117	1.55 219	0.47 106	0.94 161	0.72 145	0.82 133	0.53 107	0.36 106	2.91 203	1.71 195	0.71 96	0.70 125	4.37 224	0.65 131	1.69 153	3.95 160	0.59 187	0.42 108	0.95 176	0.85 136	0.99 79	0.85 132

FADNet-RVC	1.38 157	0.71 87	0.88 175	0.77 187	1.09 233	0.58 152	2.16 281	0.92 126	0.57 152	1.03 171	0.72 145	1.48 212	0.64 143	0.61 209	5.02 255	1.56 180	0.85 145	0.90 196	2.24 149	1.52 258	2.20 166	4.08 162	0.51 143	0.77 220	1.48 256	1.14 186	1.43 113	1.35 203

FSD		0.76 111	0.66 131	0.60 146	0.60 148	0.60 159	0.57 178	0.90 122	0.50 122	0.95 164	0.73 147			0.64 218	2.19 142	3.05 244			2.80 180	0.79 172				0.67 201	0.90 166	0.83 128	0.90 68	0.99 158

DispViT+	0.94 103	0.81 133	0.53 107	0.45 105	0.74 183	0.47 109	0.22 72	0.66 75	0.47 106	1.91 236	0.74 148	0.58 64	0.40 77	0.33 86	1.81 87	1.41 145	0.62 73	0.59 85	1.22 100	0.56 92	1.07 102	1.84 121	0.40 79	0.37 80	0.90 166	1.12 180	3.95 288	1.17 184

FCDSN-DC	3.63 253	0.94 191	2.84 314	1.29 251	1.30 254	1.03 233	1.00 224	0.90 122	0.91 204	1.04 175	0.74 148	1.21 193	0.74 175	0.58 199	52.59 342	2.04 218	1.24 230	1.13 251	1.05 84	0.79 172	6.62 229	10.01 249	0.78 236	2.18 297	1.20 212	1.67 250	1.20 96	1.05 168
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NLCA_NET_v2_RVC	1.02 114	0.93 188	0.80 158	0.72 172	0.79 198	0.65 172	1.02 228	1.07 143	2.31 291	2.00 238	0.74 148	0.97 161	0.56 119	0.94 262	1.82 89	0.96 64	0.68 84	0.67 117	1.31 105	0.65 131	0.88 84	0.94 81	0.57 173	0.57 166	0.73 120	1.60 242	1.43 113	1.27 196
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WQFJX1	0.73 72	0.26 14	0.12 3	0.20 23	0.17 20	0.16 6	0.12 21	0.25 16	0.57 152	0.12 3	0.75 151	0.22 6	12.81 315	0.12 6	0.34 2	0.39 3	0.31 5	0.21 2	0.26 2	0.20 6	0.26 2	0.32 13	0.29 50	0.14 15	0.25 7	0.27 27	0.55 29	0.16 1

trnet	1.20 134	0.91 175	0.94 186	0.52 123	0.42 96	0.47 109	0.25 80	1.41 198	0.61 162	0.88 148	0.75 151	0.97 161	0.72 165	0.37 108	2.66 188	3.31 254	0.86 149	0.61 92	2.41 156	0.60 114	3.93 189	3.14 148	0.50 141	0.47 119	1.03 187	0.86 139	1.72 140	0.99 158

RALCasStereoNet	0.93 100	0.82 137	0.93 185	0.53 127	0.53 134	0.60 159	0.45 156	1.48 203	0.44 100	1.03 171	0.75 151	0.89 152	0.49 99	0.32 80	2.31 158	1.43 153	0.78 120	0.75 144	1.50 118	0.58 100	1.18 116	2.21 135	0.49 129	0.57 166	0.86 148	1.13 184	0.90 68	1.16 180

iResNet_ROB	1.16 132	0.83 140	0.82 162	0.65 159	0.59 145	0.67 177	0.58 182	2.65 300	0.53 134	1.73 224	0.76 154	0.87 142	0.78 189	0.47 163	3.77 243	1.45 157	0.87 152	0.86 181	2.81 181	0.65 131	1.26 122	0.87 74	0.57 173	0.73 215	0.81 133	0.95 155	2.65 236	1.03 165

CAS	1.05 116	0.80 127	0.40 67	0.50 118	0.48 112	0.37 76	0.30 98	0.55 55	0.44 100	1.13 183	0.77 155	0.64 80	0.95 219	0.31 77	2.68 191	1.79 201	0.96 186	0.82 170	1.08 89	0.61 117	2.91 177	5.06 181	0.44 98	0.30 60	0.81 133	0.92 150	1.18 95	1.16 180

IER	0.88 96	0.82 137	0.55 112	0.49 112	0.51 126	0.56 143	0.45 156	0.80 99	0.49 117	1.15 184	0.77 155	1.03 170	0.50 102	0.79 243	3.66 235	1.04 75	0.73 106	0.64 108	0.87 69	0.78 170	0.73 64	0.82 69	0.60 189	0.53 153	0.63 95	1.00 166	2.05 167	0.74 106

BEATNet_4x	1.53 175	0.77 117	0.77 150	0.75 178	0.67 170	0.47 109	0.40 137	1.23 162	1.32 244	0.83 133	0.77 155	0.95 158	0.74 175	0.59 203	5.02 255	2.40 232	1.64 256	1.43 281	1.27 102	0.85 184	4.54 194	8.28 229	0.48 118	0.91 243	0.70 111	0.77 117	1.85 151	0.99 158

PA-Net	1.22 136	0.95 197	1.13 230	0.75 178	1.31 255	0.68 179	0.84 208	0.82 106	1.18 237	0.83 133	0.77 155	0.76 118	0.78 189	0.91 257	3.00 208	1.21 114	0.68 84	0.77 150	1.02 82	0.82 181	1.13 113	4.67 167	0.66 209	0.82 230	1.00 181	2.10 276	1.24 97	2.13 240
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.28 141	1.18 243	0.95 191	1.18 244	1.04 224	1.00 230	0.79 203	1.25 166	1.10 229	1.29 195	0.77 155	2.28 253	0.91 209	0.63 216	2.00 115	1.14 100	1.01 198	0.98 219	2.44 158	0.82 181	1.98 164	1.33 107	0.78 236	1.05 251	1.28 231	1.27 199	2.63 233	1.49 210
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
G2L-Stereo	0.81 84	0.69 74	0.60 119	0.57 137	0.78 195	0.50 120	0.37 128	0.77 88	0.53 134	0.69 90	0.78 160	0.70 98	0.63 140	0.54 183	2.08 128	0.96 64	0.73 106	0.63 105	1.23 101	0.61 117	1.22 119	0.66 55	0.57 173	0.48 133	0.77 128	0.89 142	1.98 162	0.80 119

sCroCo_RVC	1.85 198	0.67 69	0.55 112	0.37 73	0.49 115	0.75 192	0.41 141	0.94 130	1.56 262	1.51 210	0.78 160	1.04 174	0.94 217	0.48 169	2.49 170	5.07 288	1.26 233	1.22 264	2.53 161	1.37 237	7.95 256	11.14 284	0.45 104	0.60 179	0.94 172	1.12 180	2.34 197	1.05 168

LMCR-Stereo	1.06 119	0.83 140	0.84 166	0.53 127	0.62 160	0.64 170	0.33 117	1.12 146	0.60 158	0.83 133	0.79 162	0.91 153	0.49 99	0.41 127	2.53 176	1.54 177	1.03 204	0.75 144	2.16 145	1.42 242	1.68 151	3.87 158	0.49 129	0.65 197	0.75 123	0.83 128	1.10 91	0.88 139

GEStereo_RVC	1.80 196	0.96 202	0.99 199	1.02 221	0.87 207	1.12 238	1.03 231	1.66 230	0.82 193	0.91 154	0.79 162	1.34 201	0.75 179	0.61 209	2.25 151	2.14 222	1.14 218	1.23 267	4.06 220	1.22 229	4.66 198	11.41 291	0.71 222	0.95 245	0.88 158	0.97 159	2.49 217	1.65 221

STTStereo	0.99 110	0.95 197	0.82 162	0.77 187	0.77 191	0.69 181	0.87 213	0.86 113	1.53 260	1.27 193	0.79 162	1.13 186	0.69 157	0.93 260	2.19 142	1.03 74	0.72 101	0.70 125	1.05 84	0.63 129	1.15 114	0.86 73	0.58 182	0.56 165	0.73 120	1.21 194	1.74 145	1.41 207

CVANet_RVC	0.60 58	0.67 69	0.81 159	0.81 197	0.53 134	0.66 174	0.55 174	1.15 151	0.39 79	0.44 53	0.79 162	0.80 127	0.44 91	0.43 142	0.69 25	0.67 33	0.55 57	0.53 72	0.55 42	0.57 96	0.63 50	0.57 42	0.40 79	0.41 100	0.46 55	0.40 60	0.72 51	0.55 69

CES	1.27 140	0.77 117	0.56 114	0.45 105	0.56 139	0.51 125	0.21 70	1.50 206	0.70 181	0.78 117	0.80 166	0.84 137	0.90 208	0.33 86	3.45 230	2.96 242	1.14 218	1.04 235	1.32 107	1.08 216	4.63 197	4.87 174	0.63 199	0.38 85	0.85 145	0.83 128	1.02 81	1.16 180

UCFNet_RVC	1.11 125	1.26 256	0.85 170	0.88 204	0.93 220	0.77 196	0.58 182	0.78 94	0.67 176	0.93 159	0.80 166	1.25 196	0.93 214	0.48 169	2.17 140	1.09 90	0.78 120	0.82 170	2.60 169	0.80 175	1.32 126	1.66 118	1.31 282	0.67 201	1.05 191	1.11 177	1.44 115	2.13 240

CFNet_pseudo	1.65 184	0.78 121	0.82 162	0.82 199	0.79 198	0.69 181	0.42 147	0.93 127	0.53 134	0.95 164	0.81 168	0.88 147	0.81 192	0.81 247	15.70 281	1.39 140	0.74 111	0.71 129	7.24 282	0.77 166	0.97 94	1.50 115	0.69 219	0.57 166	0.88 158	0.89 142	1.47 118	1.12 176

s12784h	2.23 206	1.12 235	1.32 254	1.12 231	0.91 213	0.59 155	0.39 131	1.37 194	0.65 172	1.05 176	0.82 169	1.08 179	0.95 219	0.37 108	2.80 199	4.82 284	0.93 178	0.71 129	3.28 205	0.58 100	7.80 249	8.40 232	0.51 143	0.54 157	1.50 260	1.13 184	11.58 326	3.94 280

APVNet	1.21 135	1.02 222	0.64 126	0.69 168	0.78 195	0.86 206	0.84 208	0.78 94	0.71 183	0.92 157	0.82 169	0.86 140	0.59 128	0.58 199	2.67 190	1.65 190	1.11 214	0.98 219	3.23 196	0.85 184	1.62 147	4.73 170	0.55 163	0.84 235	0.77 128	0.80 123	1.90 156	0.98 152

CREStereo	1.37 155	0.91 175	0.94 186	0.52 123	0.42 96	0.47 109	0.26 87	1.43 200	0.66 174	0.87 142	0.83 171	0.95 158	0.73 170	0.36 106	2.98 207	4.38 280	0.85 145	0.56 77	2.41 156	0.62 124	5.52 215	4.71 169	0.53 154	0.47 119	1.02 185	0.87 140	1.73 143	0.98 152
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
DSFCA	0.87 93	0.84 148	0.73 141	0.65 159	0.77 191	0.61 163	0.78 200	0.75 85	0.78 190	0.77 114	0.83 171	0.75 114	0.48 96	0.43 142	1.89 100	1.14 100	0.85 145	0.87 183	1.00 78	0.74 159	1.00 100	1.05 90	0.72 227	0.63 192	0.83 139	0.95 155	1.88 155	0.85 132

UDGNet	1.34 154	1.00 216	0.76 148	1.64 269	1.38 260	1.69 273	1.25 245	1.22 160	0.69 179	0.63 80	0.84 173	0.83 135	0.41 81	1.62 293	2.02 121	1.19 110	0.81 136	0.87 183	1.98 140	0.92 195	1.68 151	5.69 195	1.26 278	0.47 119	1.21 213	0.95 155	2.15 173	1.03 165

HSM	1.07 121	0.75 105	0.97 194	0.78 189	0.77 191	0.54 134	0.54 170	1.87 249	0.60 158	0.76 110	0.85 174	0.87 142	0.67 154	0.56 190	2.24 150	1.05 78	0.92 173	0.71 129	2.57 162	0.71 151	1.80 158	2.08 133	0.56 170	0.72 214	0.90 166	0.97 159	2.08 169	1.03 165

DISCO	0.96 107	0.98 207	0.56 114	0.57 137	0.61 153	0.81 201	0.79 203	0.77 88	0.81 191	2.06 245	0.86 175	0.66 87	0.70 159	0.42 137	1.87 98	1.27 122	0.99 193	0.80 164	1.80 133	0.80 175	0.92 92	1.33 107	0.57 173	0.51 142	0.72 117	0.84 134	2.02 165	0.80 119

DLCB_ROB	0.94 103	0.90 171	0.88 175	0.73 175	0.80 201	0.69 181	0.69 194	0.87 117	0.72 184	0.94 161	0.86 175	1.02 166	0.91 209	0.69 230	1.48 57	1.06 81	0.97 189	0.72 136	0.88 70	0.74 159	1.21 118	1.21 101	0.78 236	0.71 211	1.26 226	1.26 198	1.49 120	0.95 147

iResNetv2_ROB	1.57 176	0.87 157	0.70 138	1.13 233	0.65 164	0.72 188	0.49 162	2.63 299	0.64 171	1.77 227	0.87 177	1.30 200	0.75 179	0.40 121	4.81 254	1.26 121	0.91 167	0.71 129	4.58 227	0.81 178	7.66 247	1.62 117	0.58 182	0.80 223	0.81 133	0.83 128	3.12 258	0.91 142

AACVNet	0.95 106	0.87 157	0.69 135	0.91 207	0.91 213	0.72 188	0.59 185	0.87 117	0.60 158	0.73 102	0.88 178	0.79 126	0.64 143	0.60 207	1.77 83	1.37 137	0.84 143	0.83 172	1.12 92	0.77 166	1.36 132	1.13 95	0.70 220	0.65 197	0.87 153	1.12 180	1.90 156	1.31 198

MyStereo04	1.58 177	0.90 171	0.97 194	0.78 189	0.89 211	0.57 149	0.40 137	1.57 221	0.97 210	2.23 253	0.89 179	1.34 201	0.54 112	0.41 127	2.94 206	2.47 233	0.86 149	0.92 200	5.37 236	1.50 254	4.62 196	3.51 153	0.92 262	0.81 227	1.21 213	1.61 244	2.58 229	0.95 147

sAnonymous2	1.42 160	0.76 111	0.52 103	0.41 91	0.47 106	0.71 184	0.41 141	1.28 174	0.98 214	0.65 82	0.89 179	1.08 179	0.95 219	0.37 108	2.20 144	2.28 225	1.10 210	1.04 235	3.71 212	0.92 195	4.94 202	6.73 212	0.62 194	0.55 163	0.83 139	1.39 211	1.25 98	1.24 191

CroCo_RVC	1.42 160	0.76 111	0.52 103	0.41 91	0.47 106	0.71 184	0.41 141	1.28 174	0.98 214	0.65 82	0.89 179	1.08 179	0.95 219	0.37 108	2.20 144	2.28 225	1.10 210	1.04 235	3.71 212	0.92 195	4.94 202	6.73 212	0.62 194	0.55 163	0.83 139	1.39 211	1.25 98	1.24 191

FADNet	1.44 165	0.83 140	0.83 165	0.82 199	1.03 223	0.61 163	1.88 275	0.97 132	0.73 186	0.93 159	0.92 182	1.16 189	0.76 184	0.74 234	3.69 239	1.34 134	0.91 167	1.03 232	2.63 170	1.49 251	2.87 176	4.93 175	0.49 129	0.65 197	1.54 265	1.70 251	1.51 122	1.83 227

IGEV-Stereo+	0.60 58	1.04 228	0.24 40	0.49 112	0.32 62	0.29 53	0.13 32	0.51 53	0.26 46	0.79 124	0.94 183	0.57 62	0.26 46	0.28 62	1.64 67	1.19 110	0.59 70	0.61 92	1.19 98	0.43 61	0.90 90	1.17 97	0.48 118	0.20 39	0.41 46	0.31 35	0.56 30	0.40 49

LoS	1.51 173	0.79 125	0.59 116	0.52 123	0.56 139	0.65 172	0.38 130	2.56 296	0.88 199	1.21 187	0.94 183	0.97 161	0.88 205	0.35 97	3.04 211	3.41 256	1.24 230	0.93 204	2.19 146	0.68 141	5.96 219	7.00 217	0.62 194	0.47 119	1.14 207	0.98 163	1.06 86	0.87 136
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GES	1.40 159	0.73 94	0.79 154	0.78 189	0.71 178	0.80 199	0.59 185	1.37 194	0.97 210	1.66 219	0.94 183	0.74 107	0.65 148	0.63 216	2.40 163	1.55 178	0.98 191	0.89 193	5.45 240	1.14 222	3.99 190	3.85 156	0.65 206	0.83 233	0.75 123	0.81 124	1.52 123	1.72 224

CFNet_RVC	0.94 103	0.84 148	0.89 180	0.76 182	0.80 201	0.71 184	0.49 162	0.74 84	0.63 169	0.88 148	0.94 183	0.87 142	0.57 123	0.50 175	1.96 110	1.12 97	0.79 124	0.79 159	1.27 102	0.73 156	1.26 122	1.52 116	0.48 118	0.64 195	0.98 178	1.11 177	1.92 158	1.23 189

HGLStereo	0.83 85	0.64 60	0.75 147	0.52 123	0.67 170	0.56 143	0.45 156	0.66 75	0.50 122	1.72 223	0.96 187	0.64 80	0.56 119	0.54 183	1.65 70	1.18 107	0.80 127	0.76 147	1.05 84	0.66 136	0.99 96	1.36 110	0.49 129	0.54 157	0.71 114	0.76 116	1.59 134	0.82 123

AF-Net	1.05 116	0.83 140	0.94 186	0.76 182	0.91 213	0.98 225	1.68 264	1.52 213	1.06 224	0.57 66	0.96 187	1.34 201	0.64 143	0.74 234	1.71 73	0.99 69	0.80 127	0.60 87	1.64 129	0.72 153	0.72 61	2.35 137	0.63 199	0.62 186	0.89 162	0.82 126	1.57 130	1.25 193

Nwc_Net	1.05 116	0.83 140	0.94 186	0.76 182	0.91 213	0.98 225	1.68 264	1.52 213	1.06 224	0.57 66	0.96 187	1.34 201	0.64 143	0.74 234	1.71 73	0.99 69	0.80 127	0.60 87	1.64 129	0.72 153	0.72 61	2.35 137	0.63 199	0.62 186	0.89 162	0.82 126	1.57 130	1.25 193

SGM-Forest	4.18 263	1.24 250	0.74 144	2.12 284	1.35 258	1.42 261	0.56 176	1.36 192	0.90 202	4.89 322	0.96 187	2.51 263	12.92 321	0.61 209	16.38 282	3.12 248	0.79 124	0.65 111	7.04 279	0.76 165	6.77 232	10.03 250	0.84 255	0.81 227	1.66 275	1.78 255	4.79 299	25.96 340
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSMDNet	2.69 225	0.87 157	1.07 215	0.57 137	0.65 164	0.59 155	0.49 162	2.03 265	0.62 168	1.03 171	0.97 191	1.05 177	12.04 311	0.50 175	2.60 181	5.56 297	1.05 207	0.80 164	6.93 276	1.42 242	11.49 298	12.49 316	0.67 212	0.58 170	1.48 256	1.83 259	1.28 100	1.97 236

Anonymous3	2.32 213	0.85 152	0.88 175	0.56 134	1.10 234	0.89 215	0.70 195	2.45 291	1.12 232	1.05 176	0.98 192	2.57 264	1.14 236	0.56 190	4.14 250	9.30 317	1.50 251	1.47 282	5.33 235	1.49 251	6.83 234	10.10 251	0.71 222	0.67 201	1.08 193	1.38 209	2.32 194	1.35 203

MIPNet	2.89 233	0.91 175	0.77 150	0.49 112	0.65 164	0.55 137	0.57 178	1.34 191	0.53 134	2.05 242	0.99 193	0.80 127	0.77 187	0.48 169	40.89 304	1.61 186	1.15 222	0.94 207	3.25 202	1.19 227	1.15 114	9.31 244	0.57 173	0.62 186	1.24 222	1.51 228	2.90 248	0.82 123

FADNet-RVC-Resample	1.37 155	0.87 157	0.99 199	0.72 172	0.81 203	0.63 167	1.02 228	1.06 142	0.91 204	0.99 168	0.99 193	1.69 225	0.73 170	1.02 268	4.06 248	1.41 145	1.02 201	1.62 287	1.55 125	1.04 211	1.37 134	5.03 179	0.57 173	1.14 257	0.88 158	1.99 269	1.45 116	1.54 213

PDISCO_ROB	1.06 119	0.87 157	0.60 119	0.80 194	0.68 173	0.53 133	0.59 185	0.93 127	0.69 179	1.80 228	1.00 195	0.74 107	0.63 140	0.66 221	1.87 98	1.44 155	0.89 158	1.10 243	1.53 121	0.80 175	1.56 143	2.40 140	0.52 151	0.63 192	1.19 211	0.79 120	2.56 227	0.81 121

coex_refinement	1.02 114	1.02 222	0.76 148	0.66 164	0.85 205	0.71 184	0.50 165	0.81 101	1.04 222	0.67 87	1.01 196	0.94 156	0.44 91	0.46 158	3.49 231	0.95 62	0.78 120	0.71 129	3.74 215	0.77 166	0.85 80	0.75 62	0.63 199	0.52 147	0.87 153	0.93 151	1.75 146	0.94 146

NVstereo2D	2.81 232	0.82 137	0.74 144	0.69 168	0.78 195	0.92 217	0.81 207	1.18 157	0.76 188	0.91 154	1.06 197	0.80 127	0.55 118	0.71 231	52.63 343	1.47 165	0.86 149	0.83 172	1.42 112	0.69 142	1.12 111	0.94 81	0.76 229	0.83 233	1.08 193	0.78 119	0.98 78	0.74 106

ADCRef	4.84 273	1.42 272	1.01 203	0.78 189	1.77 280	1.21 250	1.62 262	0.99 135	5.58 325	1.85 232	1.08 198	1.02 166	0.91 209	1.17 281	54.35 347	1.92 209	1.10 210	1.04 235	3.49 209	1.32 236	1.80 158	3.27 151	2.13 301	0.87 239	2.30 292	4.60 305	2.48 214	29.71 345

pcwnet_v2	3.22 242	0.81 133	0.94 186	0.92 209	1.12 237	0.94 218	0.70 195	1.17 153	0.88 199	2.04 241	1.10 199	1.09 182	1.00 224	1.27 285	47.63 321	1.56 180	0.96 186	0.87 183	6.63 266	0.81 178	2.45 169	3.52 154	1.01 267	0.75 216	1.04 188	1.16 188	2.44 210	2.23 247

stereogan	1.44 165	1.33 265	1.05 209	1.11 229	1.28 253	1.11 237	0.97 222	1.26 168	1.05 223	1.22 191	1.10 199	1.62 223	0.89 206	0.66 221	2.34 159	1.31 127	0.94 180	0.81 167	1.72 132	0.95 200	1.10 108	8.04 227	0.71 222	0.77 220	0.83 139	1.06 171	2.36 201	1.38 205

AMNet	1.29 146	1.12 235	1.05 209	1.13 233	1.12 237	1.24 252	1.08 236	1.36 192	1.13 233	1.10 180	1.11 201	1.51 217	1.26 239	1.20 282	1.52 61	1.57 182	1.35 243	1.21 263	1.37 110	1.22 229	1.35 130	1.19 99	1.25 275	1.19 260	1.23 221	1.72 252	1.54 124	1.65 221

RainbowNet	4.65 270	3.75 321	2.70 312	4.56 312	2.98 315	4.16 310	8.75 321	2.05 268	2.01 283	1.90 235	1.12 202	3.61 281	3.00 274	3.60 317	2.70 192	1.89 205	2.97 290	1.54 285	15.27 310	8.73 337	11.07 297	11.30 290	10.70 342	2.22 299	1.73 277	2.30 281	2.76 240	6.13 299

ICVP	1.51 173	0.74 97	1.07 215	0.75 178	0.75 186	0.84 202	0.54 170	1.10 144	0.86 196	1.37 201	1.15 203	0.88 147	1.08 233	0.53 182	1.90 102	1.91 206	1.22 227	0.99 222	1.56 126	0.96 203	3.89 188	10.50 264	0.68 216	0.77 220	0.91 170	1.19 192	1.42 112	1.14 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.18 133	1.02 222	1.24 249	0.94 211	1.08 232	0.84 202	1.17 241	1.25 166	1.31 243	0.61 74	1.16 204	1.21 193	0.75 179	0.68 224	3.34 226	1.04 75	0.89 158	0.67 117	1.20 99	0.79 172	0.88 84	2.85 146	0.59 187	0.71 211	0.86 148	0.98 163	2.51 219	1.21 187

DeepPrunerF	4.30 265	1.53 277	0.72 140	2.93 301	5.08 334	2.43 294	3.38 295	0.87 117	4.11 316	0.80 128	1.17 205	0.66 87	0.56 119	0.61 209	45.12 317	2.02 217	1.01 198	0.78 155	2.32 152	0.88 189	1.56 143	1.70 119	0.84 255	0.67 201	29.00 348	1.78 255	2.48 214	1.17 184

Ntro	5.35 280	6.19 334	2.38 304	8.06 322	2.91 312	4.88 317	6.70 314	1.40 197	1.53 260	1.44 208	1.19 206	3.58 278	2.73 268	3.12 310	3.66 235	1.17 105	6.56 315	1.19 260	32.62 326	1.60 261	14.27 334	11.82 299	11.41 346	2.54 314	1.64 273	2.30 281	2.45 212	5.00 287

test_5	0.69 68	0.91 175	0.30 45	0.38 75	0.26 49	0.35 71	0.19 63	1.79 240	0.31 60	0.58 69	1.20 207	0.75 114	0.73 170	0.32 80	1.36 53	1.10 93	0.54 54	0.54 76	1.01 81	0.37 41	0.61 44	1.37 111	0.29 50	0.34 73	0.41 46	0.40 60	1.72 140	0.44 54

RTS	3.53 250	1.15 238	0.98 197	0.97 216	1.26 249	1.33 256	3.31 293	1.33 188	1.50 258	2.37 258	1.20 207	1.75 226	1.12 234	0.88 254	42.78 310	2.37 229	1.94 272	1.33 276	3.94 216	1.62 262	3.62 183	5.21 186	1.02 268	1.09 254	1.83 283	5.05 309	2.33 195	2.13 240

RTSA	3.53 250	1.15 238	0.98 197	0.97 216	1.26 249	1.33 256	3.31 293	1.33 188	1.50 258	2.37 258	1.20 207	1.75 226	1.12 234	0.88 254	42.78 310	2.37 229	1.94 272	1.33 276	3.94 216	1.62 262	3.62 183	5.21 186	1.02 268	1.09 254	1.83 283	5.05 309	2.33 195	2.13 240

DDUNet	2.05 203	2.73 305	2.03 293	2.92 299	2.66 305	3.04 300	2.76 288	1.17 153	1.11 231	1.60 214	1.21 210	2.23 250	1.69 249	2.81 306	2.04 123	1.25 120	2.78 287	2.42 320	2.63 170	2.90 301	1.92 162	2.11 134	2.77 308	0.92 244	1.01 183	0.93 151	2.50 218	1.10 172

ACVNet-4b	11.58 322	3.99 325	2.60 308	44.40 348	2.71 306	4.98 318	62.31 352	1.85 246	1.79 272	1.63 217	1.25 211	4.22 289	58.75 349	3.34 314	2.27 154	1.21 114	13.33 334	1.70 291	49.50 343	1.93 279	14.47 339	13.72 334	7.40 331	3.13 333	1.55 266	1.89 262	2.20 182	4.61 283

NCCL2	1.48 169	1.28 260	1.10 222	1.11 229	1.43 263	0.78 197	0.90 216	1.05 141	1.14 235	1.86 234	1.27 212	1.02 166	0.81 192	0.80 246	3.43 228	1.42 149	1.14 218	0.87 183	1.31 105	0.89 191	1.94 163	3.37 152	1.48 290	1.02 247	1.50 260	1.35 206	3.80 281	1.85 228

ACVNet_1	5.24 279	3.87 323	3.60 325	13.80 327	3.48 324	6.00 327	10.57 326	1.60 223	1.79 272	1.55 212	1.30 213	4.40 291	2.80 271	5.43 324	2.42 165	1.39 140	11.59 325	1.72 292	20.91 320	1.50 254	14.41 337	8.16 228	7.22 329	2.84 327	1.73 277	2.19 279	2.61 232	2.72 256

IPLGR	3.25 243	0.89 168	0.81 159	0.65 159	0.66 169	0.50 120	0.42 147	1.14 150	0.44 100	2.02 239	1.30 213	0.86 140	0.74 175	0.47 163	50.44 330	1.86 204	1.15 222	1.11 247	3.23 196	1.37 237	1.41 136	7.71 223	0.56 170	0.70 210	1.39 242	1.55 235	3.46 271	0.92 144

cross-raft	2.26 209	0.88 166	1.08 218	0.73 175	0.68 173	0.64 170	0.44 154	2.04 267	0.61 162	0.95 164	1.30 213	1.03 170	0.76 184	0.43 142	2.58 180	5.15 289	0.99 193	0.78 155	7.00 278	1.80 271	12.15 299	10.30 261	0.65 206	0.60 179	1.60 270	1.92 263	1.66 137	2.36 250

TRStereo	6.31 295	1.25 253	1.93 287	0.85 201	0.61 153	2.29 288	0.86 212	2.21 279	0.54 141	4.40 311	1.34 216	2.24 251	0.75 179	0.45 153	4.08 249	6.55 302	0.80 127	0.85 180	6.04 253	1.45 248	7.60 246	12.13 302	0.55 163	0.49 137	1.44 252	103.74 361	3.24 262	1.61 217

NCC-stereo	1.25 138	1.24 250	1.10 222	0.99 218	1.05 226	0.96 220	1.53 258	1.79 240	1.59 263	0.60 72	1.34 216	1.17 190	1.03 227	0.74 234	2.44 166	1.07 82	0.89 158	0.99 222	1.54 123	0.91 192	0.99 96	2.46 141	0.80 244	0.76 218	1.26 226	1.59 239	1.39 109	1.61 217

Abc-Net	1.25 138	1.24 250	1.10 222	0.99 218	1.05 226	0.96 220	1.53 258	1.79 240	1.59 263	0.60 72	1.34 216	1.17 190	1.03 227	0.74 234	2.44 166	1.07 82	0.89 158	0.99 222	1.54 123	0.91 192	0.99 96	2.46 141	0.80 244	0.76 218	1.26 226	1.59 239	1.39 109	1.61 217
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.22 136	1.08 232	0.64 126	0.93 210	0.46 102	0.68 179	0.57 178	0.79 98	0.48 113	2.11 250	1.35 219	0.83 135	0.64 143	0.35 97	3.95 246	1.80 203	0.77 117	0.66 114	2.93 190	1.00 206	1.53 140	3.24 150	0.64 205	0.53 153	1.10 202	0.63 97	2.23 189	0.90 141

FC-DCNN v2	3.76 256	1.64 283	4.17 327	2.93 301	2.32 294	3.38 304	1.67 263	2.65 300	2.92 300	2.86 274	1.36 220	2.62 267	1.33 242	0.68 224	6.35 261	1.65 190	1.31 237	1.00 227	8.25 289	0.94 198	8.74 273	8.73 236	0.82 252	1.68 276	4.68 314	3.34 298	7.40 314	15.96 324

FC-DCNN	3.48 248	1.59 282	4.19 328	2.76 295	2.30 292	3.10 302	1.73 267	2.57 297	1.72 268	2.88 275	1.36 220	2.15 246	1.21 237	0.68 224	6.32 260	1.61 186	1.31 237	1.03 232	7.90 288	0.95 200	8.85 274	8.73 236	0.82 252	1.69 279	3.19 306	2.50 287	4.67 294	16.15 325

NaN_ROB	1.84 197	1.11 234	1.04 208	0.95 212	1.77 280	0.86 206	0.91 218	1.32 187	10.70 340	1.00 170	1.38 222	2.45 259	0.89 206	1.12 277	4.34 251	1.29 124	0.92 173	0.88 192	1.49 117	1.14 222	1.42 137	2.02 132	0.76 229	1.03 248	1.30 232	2.01 270	2.38 205	3.27 272

SQANet	4.87 274	4.55 328	2.13 298	19.76 333	2.63 301	4.99 319	3.29 292	1.63 227	1.45 252	1.20 186	1.40 223	3.22 274	2.40 260	2.76 304	3.09 217	1.20 113	5.19 305	1.07 241	19.89 315	1.28 232	12.48 303	10.73 273	11.37 345	1.49 271	1.57 268	2.32 283	2.66 238	5.86 297

WQFJA1	0.78 78	0.27 16	0.14 5	0.20 23	0.17 20	0.20 19	0.14 39	0.24 11	0.72 184	0.14 4	1.42 224	0.21 3	12.89 319	0.11 2	0.51 12	0.39 3	0.32 7	0.26 8	0.29 4	0.22 10	0.29 4	0.27 7	0.26 44	0.17 29	0.24 5	0.26 20	0.44 12	0.22 9

otaku	5.09 278	5.20 329	2.27 300	18.45 331	2.89 310	5.73 322	3.63 298	1.44 201	1.46 254	1.31 198	1.42 224	3.59 279	2.63 266	3.22 311	3.07 214	1.30 125	5.55 307	1.14 254	20.28 316	1.49 251	13.81 323	11.25 289	11.85 347	1.91 287	1.56 267	2.06 271	2.52 220	6.49 301

NLMM	0.78 78	0.27 16	0.14 5	0.20 23	0.17 20	0.20 19	0.14 39	0.24 11	0.73 186	0.14 4	1.44 226	0.21 3	12.89 319	0.11 2	0.51 12	0.38 2	0.32 7	0.26 8	0.29 4	0.22 10	0.29 4	0.27 7	0.26 44	0.17 29	0.24 5	0.26 20	0.44 12	0.22 9

NLSM1	1.01 113	0.27 16	0.17 19	0.23 29	0.24 42	0.31 58	0.12 21	0.33 31	6.19 328	0.14 4	1.49 227	0.31 21	12.63 313	0.14 13	0.47 9	0.51 15	0.36 13	0.23 3	0.31 7	0.24 16	0.31 8	0.45 27	0.29 50	0.16 22	0.27 14	0.30 32	0.56 30	0.23 13

Dean	5.89 291	3.71 320	2.59 307	34.77 342	3.99 328	4.60 315	10.86 328	2.26 285	2.39 292	2.16 251	1.55 228	4.68 294	4.76 283	3.30 313	3.03 209	1.76 198	12.09 328	1.65 288	9.86 297	2.04 286	14.16 328	9.89 248	7.35 330	2.66 322	3.36 309	2.91 293	3.53 275	3.13 269

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 254	1.48 276	1.03 205	1.98 281	1.75 279	2.09 284	5.14 308	2.15 273	2.23 287	1.73 224	1.57 229	2.49 261	4.83 284	5.73 326	12.78 273	1.73 196	1.22 227	1.06 240	5.43 238	1.54 259	12.24 302	9.06 242	1.52 291	1.16 258	2.29 291	3.46 299	3.05 253	7.63 305

STTRV1_RVC		1.26 256	1.01 203	1.62 268	1.11 236	1.76 275	1.25 245	1.50 206	1.40 249	1.75 226	1.60 230	2.72 268	3.31 279	1.00 266	2.61 182	1.77 199	11.19 324	0.96 215		9.01 340	9.10 277	8.68 235		1.66 274	1.68 276	1.59 239	3.90 286	5.32 292

WQFJX	0.78 78	0.19 2	0.15 12	0.17 15	0.13 7	0.24 37	0.17 58	0.19 3	0.97 210	0.15 9	1.63 231	0.18 1	12.83 316	0.12 6	0.36 4	0.40 5	0.29 3	0.25 6	0.27 3	0.26 21	0.27 3	0.24 4	0.27 46	0.16 22	0.26 9	0.25 11	0.54 26	0.22 9

DeepPruner_ROB	1.64 183	0.75 105	0.91 182	0.85 201	0.88 209	0.75 192	1.75 268	1.26 168	0.91 204	1.49 209	1.65 232	0.85 139	0.81 192	0.56 190	3.12 221	1.49 168	1.02 201	1.02 229	2.33 153	0.75 163	7.42 244	6.70 210	0.81 248	0.69 205	0.88 158	1.45 219	2.17 176	0.87 136

LVE	10.96 319	3.63 319	2.68 311	55.15 352	4.03 331	7.50 333	88.91 357	1.93 252	2.44 293	2.26 255	1.69 233	4.48 292	4.75 282	3.42 315	3.44 229	2.21 224	6.03 311	1.84 296	50.68 345	1.97 283	10.14 289	12.19 305	5.54 318	3.12 332	3.75 311	2.46 286	2.99 252	6.76 304

RGC	1.43 164	1.30 262	1.99 292	1.14 238	1.18 245	1.16 243	1.01 225	1.20 158	1.08 227	0.91 154	1.70 234	1.18 192	1.24 238	0.87 251	3.10 219	1.18 107	0.98 191	0.86 181	1.81 134	1.02 208	1.39 135	3.87 158	0.76 229	0.90 242	1.14 207	1.53 231	2.17 176	1.85 228

DN-CSS_ROB	1.32 151	0.83 140	1.03 205	0.87 203	0.86 206	0.47 109	0.36 126	2.00 263	0.57 152	1.56 213	1.81 235	0.96 160	0.77 187	0.38 113	2.15 136	1.40 142	1.03 204	0.93 204	5.27 234	0.66 136	2.56 172	2.82 145	0.54 160	0.86 238	0.79 131	0.81 124	2.07 168	1.33 201

XPNet_ROB	1.63 180	1.57 281	1.09 221	0.91 207	1.13 240	1.01 231	0.88 214	0.95 131	1.14 235	1.07 178	1.82 236	4.03 285	0.72 165	0.78 240	1.82 89	1.51 171	1.52 253	0.94 207	1.42 112	1.04 211	2.20 166	7.75 224	0.86 258	0.80 223	0.94 172	1.29 202	3.34 266	1.56 214

IMH	9.11 311	3.31 314	3.55 324	4.46 310	3.30 321	4.60 315	6.29 313	3.48 312	3.12 305	1.42 207	1.88 237	5.38 298	15.63 328	51.61 355	52.03 338	3.06 245	3.92 300	2.32 314	20.77 318	2.01 285	6.25 225	9.58 247	8.07 339	2.21 298	7.69 326	5.96 316	3.77 280	10.35 315

PWCDC_ROB	2.78 229	0.70 80	0.65 129	0.61 149	0.87 207	0.63 167	0.57 178	1.04 140	1.59 263	0.65 82	1.88 237	0.80 127	3.28 278	0.73 232	41.04 305	2.18 223	1.23 229	0.98 219	1.52 120	0.97 204	2.56 172	5.26 188	0.68 216	0.81 227	0.74 122	0.94 154	1.13 92	0.97 150

UDG	3.91 259	2.76 306	2.09 295	2.92 299	2.64 303	2.99 299	2.71 286	1.31 180	1.13 233	1.65 218	1.96 239	2.20 249	1.68 248	2.77 305	48.81 325	1.57 182	3.02 291	2.26 310	2.65 173	2.91 302	3.00 178	3.09 147	2.64 303	1.05 251	1.02 185	1.19 192	2.36 201	1.16 180

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 266	2.25 302	1.45 261	2.41 289	1.94 290	1.93 279	4.82 307	1.96 255	2.59 294	2.96 279	1.96 239	2.49 261	8.10 292	9.76 334	14.02 276	3.47 259	2.04 279	1.98 302	14.27 307	3.33 306	7.23 243	7.20 220	2.89 309	1.85 286	2.43 297	2.85 292	2.19 180	6.62 302

IMH-64-1	7.17 302	3.27 311	3.53 322	4.69 313	3.29 319	4.58 313	5.71 310	3.51 314	3.09 303	1.39 204	1.98 241	4.90 296	10.92 302	4.82 322	52.00 336	4.78 282	3.66 297	2.27 311	12.32 303	1.96 281	6.91 235	10.55 265	7.77 335	2.22 299	6.05 321	4.73 306	13.45 334	9.13 308

IMH-64	7.17 302	3.27 311	3.53 322	4.69 313	3.29 319	4.58 313	5.71 310	3.51 314	3.09 303	1.39 204	1.98 241	4.90 296	10.92 302	4.82 322	52.00 336	4.78 282	3.66 297	2.27 311	12.32 303	1.96 281	6.91 235	10.55 265	7.77 335	2.22 299	6.05 321	4.73 306	13.45 334	9.13 308

ACVNet_2	5.79 289	3.52 316	2.90 315	21.94 337	3.38 322	4.55 312	8.18 319	1.84 245	1.76 270	1.84 230	1.98 241	3.88 284	3.20 277	3.03 308	2.85 202	1.46 162	12.77 331	1.56 286	33.59 327	1.68 266	10.81 295	7.91 225	6.79 328	2.68 323	3.13 305	2.65 289	3.23 260	3.11 267

MFMNet_re	3.01 238	1.41 269	1.48 262	1.53 267	1.87 288	1.96 281	2.01 278	2.67 302	2.16 286	1.60 214	1.98 241	3.57 277	2.65 267	1.02 268	6.96 264	4.19 276	2.67 285	1.96 301	6.48 259	2.40 294	14.04 326	4.97 176	1.86 298	1.97 290	1.38 239	1.33 204	3.31 265	1.94 235

FADNet_RVC	3.44 247	1.21 248	1.19 243	1.40 257	1.78 283	0.99 227	1.75 268	1.50 206	1.19 238	1.35 199	2.01 245	1.96 235	1.63 247	1.66 295	22.11 290	3.36 255	1.83 264	2.82 330	5.63 244	1.76 269	6.35 227	9.50 245	0.77 234	1.39 269	1.21 213	1.48 221	12.05 329	2.87 259

ADCL	5.69 285	1.88 290	1.63 271	1.29 251	1.40 261	1.59 269	2.22 282	1.23 162	5.20 323	3.04 281	2.01 245	1.14 187	0.84 199	1.04 274	50.40 329	1.63 189	1.45 249	1.79 293	2.94 192	1.38 239	3.19 180	2.35 137	1.23 274	1.07 253	9.47 333	11.74 330	11.34 325	29.10 344

AnonymousM	2.27 211	0.64 60	0.44 79	0.51 119	0.32 62	0.49 117	0.24 77	1.70 232	0.48 113	0.75 106	2.06 247	0.70 98	0.47 93	0.39 117	2.47 169	3.26 252	0.99 193	1.03 232	1.88 135	2.37 292	4.85 201	6.68 209	0.57 173	0.47 119	0.53 76	0.65 105	11.71 328	14.52 321

RTSC	3.08 241	0.95 197	1.25 251	0.76 182	0.91 213	0.96 220	1.84 273	1.15 151	1.34 246	2.37 258	2.12 248	1.11 183	0.99 223	1.02 268	41.50 307	1.94 210	1.88 268	1.22 264	4.09 221	1.06 214	2.76 174	4.02 161	0.63 199	1.03 248	0.83 139	0.99 165	2.44 210	1.98 237

MADNet+	4.78 272	2.02 297	1.87 286	2.01 282	2.36 296	1.47 264	4.28 303	2.47 293	1.99 282	2.66 267	2.13 249	3.56 276	2.85 272	2.34 302	41.14 306	5.66 298	3.48 296	1.53 284	4.54 226	3.38 307	13.07 314	7.34 221	1.72 295	3.48 336	2.93 302	2.17 278	3.24 262	3.29 273

notaker	10.31 317	13.11 345	4.84 331	18.55 332	6.95 342	7.98 335	14.39 337	3.69 321	3.28 307	2.90 276	2.15 250	30.28 342	43.63 341	4.40 320	9.01 266	2.66 235	12.71 329	2.73 325	42.35 335	2.87 299	14.87 341	10.21 255	7.77 335	3.03 329	2.66 301	2.98 295	3.46 271	4.84 285

DLNR_Zeroshot_test	23.11 344	81.98 359	1.97 289	102.16 357	0.49 115	0.55 137	81.36 356	2.30 289	0.50 122	4.87 321	2.22 251	2.99 271	0.93 214	12.17 335	96.90 358	144.02 360	34.28 351	19.61 348	8.60 290	4.35 311	8.08 264	6.53 208	0.51 143	0.69 205	1.37 238	1.57 236	1.16 94	1.90 231

ADCP+	5.07 276	1.54 278	1.72 275	1.08 227	1.54 267	1.18 246	2.02 279	1.02 137	2.72 299	4.05 306	2.23 252	2.24 251	0.61 137	0.94 262	54.46 348	1.52 175	0.83 141	0.95 213	3.94 216	0.87 188	2.22 168	2.57 143	0.71 222	0.62 186	2.48 298	11.25 328	7.85 317	23.66 336

WAO-6	7.36 305	2.83 308	2.64 310	8.38 324	2.78 307	3.59 307	8.61 320	3.51 314	3.36 309	1.84 230	2.45 253	5.99 301	8.70 296	3.06 309	50.70 331	2.35 227	13.44 335	1.82 294	8.79 293	2.15 289	14.26 332	12.40 314	3.35 311	2.64 317	7.87 327	5.84 314	4.30 292	11.17 317

CASS	2.08 204	1.02 222	1.16 238	1.28 249	0.99 221	0.88 212	3.39 296	1.42 199	1.02 220	1.30 197	2.46 254	1.14 187	0.81 192	0.46 158	2.70 192	2.38 231	3.41 294	1.10 243	3.40 208	1.18 226	8.01 257	8.63 233	0.66 209	0.69 205	1.49 258	1.27 199	2.52 220	1.41 207
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDF-Stereo	5.75 287	1.70 285	0.52 103	38.69 345	0.79 198	32.72 349	0.96 221	1.26 168	0.53 134	1.03 171	2.56 255	40.13 344	1.82 252	0.57 195	2.07 127	3.66 263	0.92 173	0.83 172	4.27 223	0.73 156	6.68 231	6.39 205	0.52 151	0.47 119	0.87 153	1.54 233	1.72 140	1.23 189

LALA_ROB	1.85 198	2.17 298	1.13 230	1.05 225	1.26 249	1.16 243	1.01 225	1.17 153	1.46 254	2.06 245	2.82 256	3.47 275	0.92 212	0.93 260	3.90 245	1.46 162	1.36 244	1.18 258	2.20 147	1.31 235	2.84 175	5.10 184	0.77 234	1.01 246	1.24 222	1.41 214	3.89 285	1.77 226

EKT-Stereo	5.41 281	0.97 204	1.10 222	0.72 172	0.74 183	0.87 208	1.17 241	2.02 264	1.00 216	1.41 206	2.92 257	1.11 183	0.81 192	0.46 158	72.33 357	14.74 333	1.14 218	1.37 278	5.61 243	7.76 330	9.80 280	10.61 268	0.53 154	0.61 185	1.39 242	1.11 177	2.56 227	1.08 171

FBW_ROB	4.93 275	2.40 303	2.44 306	2.67 293	2.86 309	2.30 289	4.71 306	1.79 240	1.10 229	2.54 264	2.92 257	4.12 286	5.31 285	6.61 327	50.17 327	1.18 107	1.44 248	0.95 213	8.76 292	1.43 244	8.26 266	5.68 194	4.20 316	1.75 281	1.42 248	1.95 266	1.81 147	2.20 245

UNDER WATER	16.39 334	7.86 341	4.99 333	15.68 329	10.73 349	8.76 337	38.30 347	8.07 344	6.02 327	4.25 309	2.98 259	18.63 336	96.18 355	14.44 340	32.70 298	10.29 319	13.91 343	2.75 326	43.73 337	8.62 335	16.83 346	12.33 310	17.08 350	5.55 344	6.06 323	14.49 334	6.37 309	15.05 322

SHD	3.38 244	1.01 218	1.68 274	1.14 238	1.07 231	1.14 240	1.78 270	1.61 226	1.66 266	2.40 261	3.05 260	1.63 224	2.43 261	0.84 249	40.11 302	2.04 218	1.74 259	1.40 279	4.17 222	1.88 275	3.81 187	5.43 191	0.70 220	1.67 275	1.86 285	1.46 220	1.97 161	1.59 216

XQC	3.58 252	1.29 261	1.21 247	1.28 249	1.43 263	1.29 255	1.93 276	1.60 223	1.45 252	2.47 263	3.06 261	1.48 212	4.17 281	1.23 284	44.68 316	2.35 227	1.60 255	1.18 258	3.95 219	1.43 244	3.22 182	4.97 176	0.84 255	1.24 262	1.43 251	2.09 275	2.30 191	1.52 211

ADCMid	5.63 284	2.23 300	2.63 309	1.42 261	2.89 310	2.37 290	3.73 299	1.92 251	2.97 302	1.91 236	3.16 262	2.33 257	2.31 258	1.48 292	50.97 334	3.74 265	1.84 267	1.86 297	7.38 283	1.99 284	4.66 198	5.18 185	2.70 305	1.38 267	2.33 295	8.75 324	6.81 312	21.02 332

UNDER WATER-64	11.75 324	7.29 340	4.90 332	17.03 330	7.40 343	8.44 336	16.49 340	8.25 346	4.32 319	4.51 314	3.21 263	17.72 335	15.23 326	8.81 330	46.52 320	10.69 321	13.57 342	3.01 331	12.74 305	8.66 336	14.20 330	12.82 323	11.01 343	4.40 340	6.45 324	18.67 339	8.71 320	22.29 334

ADCS	6.69 299	1.97 295	1.94 288	1.41 258	2.24 291	1.84 277	3.00 290	2.08 270	3.97 313	2.66 267	3.26 264	3.01 272	11.48 307	2.01 301	53.18 345	11.65 324	2.72 286	2.59 323	5.10 231	2.24 290	10.43 291	8.65 234	1.76 296	1.97 290	2.57 300	10.58 326	7.51 315	18.68 328

ETE_ROB	1.85 198	1.93 294	1.18 240	1.04 223	1.33 257	1.26 254	1.12 239	1.11 145	2.30 290	1.36 200	3.26 264	3.18 273	0.94 217	1.14 279	2.62 183	1.51 171	2.14 280	0.99 222	2.50 160	1.15 224	3.67 185	5.74 198	0.86 258	1.03 248	1.21 213	1.36 208	2.30 191	1.68 223

JetRed	12.50 329	6.96 339	7.76 344	4.77 316	6.78 340	9.35 338	10.92 329	5.31 333	4.54 320	5.85 343	3.28 266	8.17 317	7.48 290	9.74 333	50.80 332	15.21 337	10.30 323	7.93 339	7.83 287	5.44 320	18.10 347	24.48 349	11.12 344	4.60 342	11.97 337	25.85 345	24.78 345	28.17 342

MonStereo1	9.81 315	3.92 324	2.43 305	5.31 321	4.70 333	5.34 321	7.44 316	3.39 311	2.25 288	117.09 360	3.30 267	6.44 305	10.28 301	3.91 319	2.28 156	1.78 200	3.22 292	3.17 332	38.45 332	3.58 308	5.84 218	5.88 200	6.18 326	1.83 283	3.46 310	3.13 296	7.10 313	3.19 270

KSHMR	20.05 338	6.71 338	4.01 326	99.31 356	5.91 339	17.09 343	71.12 354	3.62 318	9.75 337	3.59 295	3.39 268	6.07 302	84.38 354	17.14 344	22.70 292	3.97 270	6.29 312	2.76 328	90.60 352	2.83 298	12.73 305	10.14 253	9.05 341	2.74 324	21.08 343	5.85 315	8.10 318	10.46 316

SAMSARA	4.13 261	1.32 263	1.53 265	1.48 265	1.35 258	1.47 264	2.74 287	2.23 281	1.83 277	2.26 255	3.47 269	2.01 238	8.60 294	1.76 299	38.24 299	2.88 238	1.82 263	1.41 280	4.99 230	1.91 277	5.10 208	5.71 197	0.94 263	1.80 282	3.33 308	3.84 301	4.16 291	3.30 274

PWC_ROB	2.61 223	1.20 247	1.48 262	0.96 213	1.05 226	1.21 250	1.79 271	1.24 165	1.94 280	1.81 229	3.61 270	2.12 245	2.96 273	0.91 257	9.88 267	4.30 277	1.97 275	1.95 300	3.72 214	1.62 262	5.58 216	7.59 222	0.81 248	1.98 292	1.35 237	1.27 199	3.11 255	3.07 266

CSAN	2.48 216	1.26 256	1.12 228	1.46 264	1.78 283	1.13 239	0.90 216	1.50 206	10.52 339	2.40 261	3.81 271	4.12 286	2.51 263	0.96 264	3.83 244	1.27 122	1.29 236	1.05 239	3.24 201	1.70 267	3.71 186	4.45 165	0.79 239	1.38 267	1.39 242	3.93 303	2.43 209	2.96 261

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 212	1.03 227	0.50 94	1.41 258	2.53 300	3.20 303	1.05 234	1.71 235	0.49 117	4.85 319	3.84 272	4.79 295	0.65 148	0.42 137	2.38 162	3.97 270	0.82 140	0.78 155	2.26 151	0.74 159	7.86 252	8.88 240	0.53 154	0.34 73	0.85 145	1.42 215	1.98 162	2.99 262

JetBlue	10.90 318	9.40 342	6.23 341	8.34 323	6.82 341	10.07 340	10.58 327	5.04 332	3.97 313	2.95 278	4.09 273	9.83 323	9.32 298	8.12 329	48.65 324	14.50 331	6.76 317	5.08 337	7.66 286	3.76 309	13.23 315	17.58 344	8.19 340	3.58 337	11.41 336	18.49 338	12.08 331	28.49 343

zero-FE	23.86 345	1.70 285	0.52 103	141.89 358	8.72 344	147.65 360	77.27 355	1.26 168	0.60 158	1.15 184	4.12 274	136.19 356	11.59 308	0.57 195	2.27 154	3.52 261	1.06 208	2.52 322	5.18 232	0.95 200	81.26 358	7.98 226	0.52 151	0.47 119	0.86 148	1.54 233	1.68 139	1.14 177

PVD	4.10 260	1.44 274	2.12 297	1.41 258	1.58 270	1.68 272	2.10 280	3.06 307	2.66 296	2.85 273	4.32 275	2.46 260	3.63 280	1.27 285	40.43 303	2.72 236	2.19 281	2.11 309	4.71 228	2.46 296	6.18 224	6.10 203	1.02 268	1.74 280	2.32 294	2.44 285	2.90 248	2.66 254

AnyNet_C01	7.20 304	2.24 301	2.27 300	2.95 303	1.92 289	1.58 268	5.39 309	3.73 322	5.63 326	3.17 284	4.41 276	4.59 293	6.09 287	1.88 300	58.66 351	14.24 330	5.46 306	3.69 335	4.79 229	3.02 303	8.40 268	10.33 262	2.45 302	2.24 303	5.77 318	2.65 289	8.81 321	17.99 327

MLCV	1.91 201	0.87 157	0.97 194	1.33 254	1.13 240	0.99 227	0.74 198	2.14 272	0.77 189	2.02 239	4.44 277	1.60 220	1.56 246	0.45 153	2.63 185	1.79 201	1.11 214	0.96 215	6.71 269	1.05 213	4.69 200	5.60 193	0.66 209	1.60 272	1.14 207	1.35 206	2.31 193	1.06 170

R-Stereo Train	2.23 206	1.01 218	1.14 233	0.96 213	0.63 162	0.73 190	0.31 102	1.30 177	1.01 218	1.68 220	4.49 278	1.29 197	0.70 159	0.42 137	2.49 170	3.99 272	1.66 257	1.02 229	6.77 271	1.11 217	7.83 250	12.24 306	0.49 129	0.54 157	1.42 248	1.66 247	1.34 104	1.93 233

RAFT-Stereo	2.23 206	1.01 218	1.14 233	0.96 213	0.63 162	0.73 190	0.31 102	1.30 177	1.01 218	1.68 220	4.49 278	1.29 197	0.70 159	0.42 137	2.49 170	3.99 272	1.66 257	1.02 229	6.77 271	1.11 217	7.83 250	12.24 306	0.49 129	0.54 157	1.42 248	1.66 247	1.34 104	1.93 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AnyNet_C32	6.05 292	1.43 273	1.39 257	1.26 248	1.64 272	1.36 258	2.92 289	1.55 219	5.28 324	2.67 269	4.61 280	1.90 231	1.29 240	1.29 287	55.18 349	3.43 258	1.96 274	2.08 306	3.65 211	1.91 277	6.94 239	8.77 238	1.20 272	1.68 276	6.02 320	14.92 336	6.12 305	20.86 331

G-Net	6.29 294	1.69 284	1.86 284	1.42 261	1.70 277	1.45 263	1.19 244	4.71 329	8.56 335	3.16 283	4.70 281	7.94 313	6.89 289	0.85 250	15.45 280	8.15 314	1.92 271	2.75 326	5.41 237	6.49 327	9.16 278	11.23 288	1.46 289	2.81 326	1.81 281	19.84 340	6.51 310	30.80 346

edge stereo	5.88 290	1.88 290	3.14 319	2.14 285	1.80 285	2.47 296	2.43 284	4.51 328	3.45 310	3.97 304	4.84 282	6.45 306	17.40 331	1.04 274	5.09 257	14.91 334	1.80 260	1.66 289	37.39 331	6.28 326	5.99 221	12.74 321	1.44 288	2.02 293	2.12 290	2.11 277	3.75 279	5.99 298

SANet	5.69 285	2.22 299	1.77 279	1.84 274	2.37 297	2.28 287	1.43 255	4.49 327	7.61 334	2.05 242	4.86 283	8.34 318	11.81 310	1.70 296	43.86 314	1.62 188	5.96 309	1.51 283	4.43 225	1.70 267	8.97 275	8.28 229	1.20 272	2.60 315	1.94 288	6.02 317	3.42 270	9.29 310

ACV-stereo	13.36 331	1.90 292	1.63 271	2.10 283	1.15 242	2.97 298	1.36 252	1.72 236	1.86 279	2.96 279	4.89 284	3.67 282	43.88 342	1.13 278	54.14 346	17.43 341	2.38 283	1.31 275	170.74 358	4.64 314	12.73 305	14.68 337	0.97 265	1.83 283	1.25 225	1.49 224	3.53 275	2.32 249

iResNet	2.79 230	0.95 197	0.91 182	1.35 256	1.69 275	1.41 260	1.02 228	1.81 244	1.09 228	2.62 266	5.14 285	1.80 228	2.38 259	0.46 158	10.35 268	7.64 310	1.36 244	1.23 267	6.83 274	1.78 270	10.05 286	4.09 163	0.61 192	2.02 293	1.10 202	1.50 227	2.80 242	1.39 206

DPSNet	5.60 283	1.54 278	1.19 243	1.76 273	2.44 299	2.08 283	1.81 272	1.95 254	2.93 301	2.09 247	5.15 286	9.82 322	6.09 287	8.98 331	14.30 277	12.14 326	4.12 303	3.60 334	17.82 312	8.28 334	12.18 300	14.58 336	3.71 313	3.09 331	2.30 292	2.42 284	2.52 220	2.24 248

ktn	26.84 348	3.99 325	95.18 360	14.39 328	5.44 335	18.02 344	17.50 342	19.69 350	67.27 358	2.84 272	5.30 287	171.03 358	80.75 353	7.72 328	10.93 269	3.48 260	20.95 348	2.71 324	90.26 351	29.10 352	15.05 342	10.23 256	7.60 334	2.93 328	5.12 316	5.83 313	4.73 297	6.62 302

RAFT-Test	2.37 214	0.85 152	1.14 233	1.02 221	0.65 164	0.58 152	0.51 166	2.18 277	0.70 181	1.12 181	5.37 288	0.97 161	0.92 212	0.45 153	2.50 173	5.29 294	0.99 193	0.80 164	6.96 277	1.11 217	10.85 296	10.83 277	0.67 212	0.58 170	1.51 262	1.82 258	1.38 108	2.18 244

test-1	3.02 240	0.66 68	1.14 233	0.60 146	0.58 142	0.75 192	0.63 191	1.96 255	0.82 193	4.00 305	5.48 289	2.18 248	0.80 191	0.41 127	4.00 247	7.32 306	1.18 224	1.19 260	6.72 270	7.57 329	10.78 294	12.94 329	0.54 160	0.60 179	1.40 245	1.78 255	2.89 247	2.52 252

SFCPSM	8.92 309	1.34 267	1.05 209	1.13 233	1.12 237	1.10 236	0.89 215	1.28 174	1.79 272	2.71 270	5.63 290	4.32 290	7.90 291	1.01 267	5.47 259	5.23 290	1.80 260	1.19 260	162.18 357	4.49 312	7.79 248	9.52 246	0.81 248	1.64 273	1.33 236	1.76 254	3.30 264	3.06 265

EAI-Stereo	2.60 220	0.90 171	1.57 268	0.90 205	1.31 255	0.84 202	1.31 249	2.22 280	1.34 246	0.81 131	5.69 291	1.37 205	0.83 198	0.50 175	4.76 253	5.32 295	0.91 167	0.94 207	7.45 284	1.11 217	9.07 276	10.78 276	0.62 194	0.85 236	1.45 255	2.06 271	3.36 267	1.90 231

DAS	2.93 235	0.99 210	1.06 213	1.13 233	1.05 226	1.03 233	1.04 232	1.74 237	1.81 275	3.32 287	5.70 292	2.61 265	3.08 275	0.50 175	3.19 223	7.47 307	1.83 264	1.23 267	5.90 247	1.83 272	12.92 309	10.26 258	0.76 229	1.94 288	1.32 234	1.51 228	2.60 230	1.31 198

SepStereo	2.93 235	0.99 210	1.06 213	1.13 233	1.05 226	1.03 233	1.04 232	1.74 237	1.81 275	3.32 287	5.70 292	2.61 265	3.08 275	0.50 175	3.19 223	7.47 307	1.83 264	1.23 267	5.90 247	1.83 272	12.92 309	10.26 258	0.76 229	1.94 288	1.32 234	1.51 228	2.60 230	1.31 198

HSM-Net_RVC	3.49 249	1.07 231	1.10 222	1.70 271	1.17 244	0.90 216	0.61 188	2.29 288	1.07 226	2.77 271	5.82 294	41.08 345	1.35 244	0.50 175	2.40 163	1.74 197	1.10 210	0.77 150	1.99 141	1.13 221	6.78 233	6.90 215	0.80 244	2.23 302	1.64 273	1.49 224	2.14 171	1.75 225
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWCK	9.19 312	3.84 322	2.76 313	4.81 317	3.48 324	7.14 331	7.79 317	3.92 323	4.66 322	4.66 316	5.84 295	24.68 340	8.47 293	3.24 312	10.95 270	3.27 253	9.48 322	2.36 316	72.75 349	4.94 317	14.76 340	6.95 216	3.68 312	2.40 310	8.01 328	7.55 320	6.35 306	9.51 312

TorneroNet-64	13.24 330	6.25 335	5.07 335	34.05 341	3.72 326	9.38 339	16.75 341	3.49 313	12.26 345	2.27 257	5.98 296	17.67 334	34.24 338	14.37 339	47.92 323	3.76 266	13.18 333	2.40 319	36.34 330	9.15 342	13.85 325	12.35 313	5.65 319	2.64 317	14.28 340	14.51 335	3.41 268	12.48 318

PSMNet-ADL	2.61 223	0.95 197	1.12 228	1.14 238	1.18 245	0.97 223	0.85 211	1.78 239	1.26 239	3.49 292	6.09 297	1.43 208	2.78 270	0.56 190	2.93 205	10.59 320	1.31 237	0.96 215	5.96 251	1.20 228	6.66 230	9.11 243	0.86 258	0.82 230	1.10 202	1.44 216	2.85 244	1.10 172

DCVSM-stereo	2.89 233	0.92 181	1.57 268	1.31 253	1.04 224	1.53 266	0.99 223	2.96 306	1.33 245	3.46 290	6.20 298	6.77 308	2.59 265	0.87 251	2.25 151	4.01 274	1.37 246	1.11 247	7.05 280	4.27 310	6.91 235	6.70 210	1.25 275	2.64 317	1.30 232	1.73 253	3.46 271	2.47 251

FAT-Stereo	4.35 267	1.18 243	2.25 299	1.48 265	1.81 286	1.42 261	1.49 257	3.57 317	1.84 278	3.66 298	6.22 299	6.70 307	2.76 269	1.07 276	6.82 263	15.24 338	2.03 278	2.49 321	5.43 238	8.81 338	13.23 315	12.34 312	0.95 264	2.79 325	1.26 226	2.25 280	2.96 251	5.48 293

SGM-ForestM	6.44 297	10.17 344	6.98 343	4.69 313	2.91 312	6.90 330	9.70 324	7.26 338	4.59 321	4.81 318	6.31 300	9.50 321	9.35 299	0.78 240	3.65 234	1.30 125	6.50 313	0.89 193	11.21 301	1.44 246	6.08 222	6.02 202	1.58 292	1.68 276	9.47 333	11.34 329	12.07 330	16.58 326

pmcnn	5.52 282	1.54 278	1.51 264	2.64 291	3.13 317	2.07 282	10.40 325	2.61 298	2.65 295	2.55 265	6.41 301	6.23 304	15.93 330	0.58 199	6.75 262	14.92 335	3.87 299	3.34 333	7.45 284	7.76 330	13.60 322	10.19 254	6.30 327	2.29 306	1.57 268	3.30 297	4.69 295	4.80 284

CBMV	5.08 277	1.41 269	1.15 237	1.44 263	1.42 262	1.24 252	0.78 200	2.27 286	1.47 256	3.04 281	6.44 302	7.74 312	9.07 297	0.60 207	12.81 274	13.79 329	1.99 276	1.29 273	9.56 294	1.15 224	9.82 281	12.54 318	0.82 252	1.84 285	1.44 252	1.83 259	4.39 293	25.76 339
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	12.03 326	32.81 350	1.72 275	20.74 336	2.64 303	5.90 326	1.72 266	4.06 324	1.35 248	3.76 301	6.53 303	2.75 269	42.83 340	0.54 183	50.83 333	1.22 117	1.08 209	0.75 144	18.95 313	1.00 206	12.75 308	11.49 292	1.29 279	1.26 263	22.72 345	11.17 327	31.24 349	31.81 348

GANet-ADL	2.79 230	0.89 168	1.20 246	1.00 220	1.00 222	1.20 249	0.80 206	1.20 158	1.00 216	3.59 295	6.59 304	1.06 178	0.76 184	0.48 169	12.27 272	4.90 286	1.57 254	0.92 200	6.59 265	1.66 265	6.93 238	11.51 294	0.68 216	0.80 223	1.09 197	1.40 213	2.47 213	1.85 228

GwcNet-ADL	2.54 218	1.23 249	1.55 267	1.22 246	1.26 249	0.97 223	0.78 200	1.50 206	0.84 195	3.20 285	6.67 305	1.86 230	1.05 230	0.79 243	4.58 252	4.90 286	1.47 250	0.90 196	5.20 233	1.95 280	6.39 228	10.33 262	0.91 261	1.12 256	1.22 218	1.93 264	2.15 173	2.70 255

NOSS_ROB	3.67 255	1.38 268	0.81 159	1.15 242	1.16 243	1.15 241	0.65 192	2.25 284	1.41 250	4.85 319	6.68 306	6.78 309	1.06 231	0.82 248	11.52 271	14.58 332	1.34 240	1.17 255	2.93 190	0.98 205	14.13 327	12.82 323	0.79 239	1.48 270	1.13 206	1.48 221	3.41 268	1.25 193

MSKI-zero shot	2.77 228	0.80 127	1.10 222	0.74 177	0.59 145	0.67 177	0.54 170	1.87 249	0.97 210	0.88 148	6.73 307	1.60 220	0.72 165	0.43 142	3.38 227	7.92 313	1.20 226	0.87 183	6.85 275	4.65 315	10.45 293	12.15 303	0.55 163	0.71 211	1.49 258	1.96 268	1.85 151	3.12 268

IGEV-FE	3.38 244	0.83 140	1.84 282	2.81 296	0.69 175	2.38 292	1.26 247	2.23 281	0.94 207	4.29 310	6.75 308	2.28 253	1.01 225	0.45 153	2.82 200	7.73 312	0.85 145	0.77 150	5.93 249	1.88 275	8.51 272	12.88 327	0.58 182	0.69 205	1.40 245	1.57 236	14.79 338	2.99 262

IGEV_Zeroshot_test	3.38 244	0.83 140	1.84 282	2.82 297	0.69 175	2.37 290	1.26 247	2.23 281	0.94 207	4.40 311	6.76 309	2.28 253	1.01 225	0.45 153	2.83 201	7.72 311	0.87 152	0.77 150	5.93 249	1.87 274	8.49 271	12.88 327	0.58 182	0.69 205	1.40 245	1.57 236	14.84 339	2.99 262

iRaft-Stereo_20w	4.16 262	1.13 237	2.10 296	2.66 292	1.55 269	1.55 267	1.17 241	1.96 255	1.27 240	5.53 340	6.77 310	1.52 218	1.34 243	0.43 142	3.03 209	5.32 295	0.95 184	0.77 150	5.49 241	1.46 249	8.20 265	12.75 322	0.61 192	0.60 179	1.63 271	25.36 344	11.64 327	5.58 296

ITSA-stereo	4.40 268	1.26 256	1.18 240	1.64 269	1.64 272	0.99 227	1.38 254	1.99 259	1.47 256	3.68 300	6.79 311	2.16 247	1.42 245	1.36 288	8.32 265	6.93 303	2.19 281	1.94 299	6.40 257	5.42 319	7.43 245	10.74 275	1.29 279	2.39 309	1.53 264	5.02 308	23.63 344	8.74 307

XX-Stereo	11.10 320	0.72 90	1.24 249	1.04 223	0.52 128	0.80 199	0.84 208	1.13 148	0.51 127	4.53 315	6.79 311	1.54 219	1.06 231	0.42 137	2.78 197	5.82 299	0.96 186	0.94 207	6.43 258	0.91 192	6.26 226	8.36 231	0.58 182	0.43 109	237.38 361	1.38 209	2.64 234	3.61 275

HBP-ISP	6.40 296	1.33 265	2.30 302	1.91 280	1.51 265	1.65 270	0.79 203	2.50 295	1.29 242	4.91 323	6.80 313	1.37 205	0.74 175	14.59 341	52.98 344	19.59 344	1.24 230	1.10 243	6.08 254	8.03 333	12.73 305	16.75 342	0.79 239	1.19 260	1.81 281	2.06 271	3.90 286	2.87 259

DispFullNet	15.85 333	3.61 318	5.00 334	3.30 304	2.93 314	3.51 306	3.20 291	6.49 335	2.71 298	5.17 331	6.80 313	90.79 353	15.55 327	2.73 303	28.89 296	23.38 349	4.02 301	3.86 336	138.92 356	28.91 350	12.60 304	11.86 300	2.69 304	2.31 307	4.30 313	2.71 291	6.80 311	5.05 288

SPS-STEREO	5.78 288	1.73 288	1.86 284	2.48 290	1.67 274	2.19 285	1.60 261	2.72 303	1.76 270	3.63 297	6.80 313	4.12 286	2.19 256	1.21 283	13.01 275	12.86 327	2.91 289	2.01 303	47.66 342	2.04 286	14.17 329	13.06 331	1.43 287	2.27 305	2.40 296	1.94 265	3.66 278	2.80 257
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Reg-Stereo(zero)	2.60 220	0.80 127	1.38 255	0.70 170	0.75 186	0.56 143	0.62 189	3.07 308	0.68 177	3.56 293	6.85 316	1.50 214	0.84 199	1.38 289	2.08 128	5.28 292	1.28 234	0.83 172	6.55 260	1.51 256	5.18 211	13.34 332	0.60 189	0.60 179	1.08 193	1.44 216	4.02 289	3.66 276

HI	2.60 220	0.80 127	1.38 255	0.70 170	0.75 186	0.56 143	0.62 189	3.07 308	0.68 177	3.56 293	6.85 316	1.50 214	0.84 199	1.38 289	2.08 128	5.28 292	1.28 234	0.83 172	6.55 260	1.51 256	5.18 211	13.34 332	0.60 189	0.60 179	1.08 193	1.44 216	4.02 289	3.66 276

model_zeroshot	2.99 237	0.75 105	1.18 240	1.86 276	0.74 183	0.59 155	0.56 176	1.94 253	0.63 169	3.88 303	6.88 318	1.41 207	0.66 151	0.68 224	5.34 258	4.82 284	1.18 224	0.96 215	7.09 281	1.03 209	12.99 312	9.02 241	0.54 160	0.65 197	5.42 317	1.66 247	2.16 175	6.22 300

MANE	14.22 332	9.62 343	6.93 342	4.94 319	5.72 337	7.88 334	11.48 331	7.38 339	9.90 338	4.92 324	6.89 319	8.98 320	12.13 312	3.67 318	50.37 328	17.85 342	11.82 326	20.17 349	10.46 300	6.55 328	12.22 301	12.86 325	1.77 297	11.33 348	24.83 347	30.99 349	31.42 350	40.73 353

Any-RAFT	2.54 218	0.94 191	1.27 252	0.75 178	0.75 186	0.50 120	0.40 137	1.99 259	0.56 148	0.87 142	6.98 320	1.50 214	0.51 104	0.40 121	2.50 173	3.41 256	0.91 167	0.90 196	6.78 273	0.75 163	14.26 332	10.61 268	0.67 212	0.59 177	1.63 271	1.83 259	2.17 176	4.22 282

gcap-zeroshot	3.80 257	0.78 121	1.44 260	1.88 277	0.67 170	1.15 241	1.31 249	2.09 271	0.65 172	5.43 339	7.00 321	2.87 270	0.70 159	0.31 77	2.44 166	5.25 291	0.94 180	0.91 199	36.08 329	1.25 231	8.46 270	10.60 267	4.00 315	0.62 186	1.44 252	1.49 224	1.34 104	1.53 212

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 258	1.16 242	2.03 293	1.15 242	0.83 204	1.77 276	1.13 240	2.03 265	3.32 308	2.90 276	7.02 322	2.32 256	2.01 253	0.38 113	3.61 233	9.96 318	1.34 240	1.07 241	6.67 267	6.11 324	8.45 269	12.70 320	0.56 170	1.27 264	1.76 280	1.48 221	16.62 340	5.17 290

CBMV_ROB	6.60 298	1.41 269	1.59 270	2.38 288	1.74 278	1.90 278	1.86 274	6.44 334	1.69 267	5.02 327	7.03 323	9.95 328	11.26 306	0.65 220	38.55 300	7.04 304	2.78 287	1.12 250	9.67 296	2.45 295	9.46 279	11.60 297	0.80 244	1.37 266	4.92 315	12.01 331	4.73 297	18.79 329

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 307	1.15 238	1.98 290	1.25 247	1.24 248	1.74 274	1.31 249	2.17 275	7.44 333	3.47 291	7.09 324	2.38 258	2.08 255	0.37 108	3.49 231	11.36 323	1.39 247	0.99 222	136.53 355	6.21 325	8.35 267	12.33 310	0.55 163	0.88 240	1.22 218	1.95 266	2.35 199	4.96 286

LSM0	11.61 323	1.70 285	2.94 316	2.71 294	2.41 298	2.76 297	6.88 315	4.22 325	4.26 318	3.67 299	7.57 325	7.41 310	9.43 300	0.98 265	64.90 356	78.60 359	3.43 295	2.37 317	20.39 317	4.80 316	14.29 335	16.21 341	1.30 281	3.06 330	3.29 307	12.44 332	6.06 304	25.31 338

WAO-7	8.11 306	2.98 309	5.46 337	29.83 340	2.32 294	3.09 301	9.23 323	2.48 294	4.20 317	4.67 317	7.60 326	7.98 314	11.78 309	1.64 294	22.32 291	2.11 221	12.00 327	2.79 329	44.95 339	2.13 288	10.06 287	10.12 252	1.37 286	2.49 313	2.97 304	4.35 304	2.94 250	5.06 289

ELAS_RVC	9.07 310	3.30 313	5.65 338	4.08 307	3.41 323	7.21 332	4.01 302	7.69 340	3.75 311	4.97 325	7.74 327	9.89 324	11.00 304	3.00 307	47.69 322	4.33 279	6.53 314	9.70 343	9.64 295	2.89 300	13.54 321	15.79 339	2.75 306	4.07 339	18.38 342	23.86 342	4.94 300	5.18 291
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	10.16 316	3.54 317	5.12 336	4.49 311	4.32 332	5.01 320	4.33 304	6.88 336	4.09 315	4.97 325	7.74 327	9.90 326	11.01 305	3.51 316	52.19 339	4.52 281	7.15 319	9.65 342	8.69 291	2.38 293	13.33 317	14.95 338	2.75 306	3.64 338	17.76 341	27.24 347	13.13 333	21.93 333
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	9.22 313	4.13 327	6.16 340	4.32 309	5.78 338	3.96 308	8.14 318	7.09 337	6.83 331	5.28 336	7.83 329	7.65 311	8.62 295	12.90 336	19.42 287	21.00 347	7.04 318	6.27 338	10.40 299	7.97 332	14.29 335	18.67 345	3.96 314	5.12 343	5.80 319	22.29 341	9.32 322	8.69 306

ADCPNet	7.09 301	1.18 243	3.04 318	1.33 254	3.12 316	1.36 258	8.88 322	2.15 273	3.24 306	4.23 308	7.84 330	1.96 235	15.92 329	1.71 297	49.61 326	3.53 262	1.89 269	1.25 271	19.14 314	3.03 304	5.96 219	4.75 172	4.72 317	1.29 265	3.95 312	5.33 311	3.87 284	27.01 341

SGM_RVC	8.49 308	2.77 307	1.77 279	2.88 298	2.31 293	3.42 305	2.70 285	7.78 343	3.92 312	5.57 341	8.42 331	9.89 324	12.92 321	0.68 224	3.72 240	2.10 220	6.63 316	1.11 247	40.78 333	5.93 323	9.99 284	10.27 260	1.97 299	2.17 296	8.79 332	2.97 294	27.36 346	40.51 352
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	9.30 314	2.68 304	2.31 303	4.19 308	2.81 308	4.05 309	1.96 277	8.24 345	9.28 336	5.13 330	8.64 332	11.19 332	12.84 317	0.78 240	52.26 340	15.80 339	4.59 304	1.92 298	22.33 321	1.58 260	15.40 344	19.41 346	1.06 271	2.12 295	8.69 331	5.55 312	10.68 323	15.59 323
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
STStereo	16.49 335	3.48 315	5.91 339	44.25 347	5.60 336	39.03 351	13.11 336	7.74 342	10.72 341	5.19 333	8.92 333	24.73 341	30.22 337	1.03 273	59.92 354	11.74 325	2.59 284	1.26 272	40.79 334	2.25 291	10.02 285	8.79 239	2.06 300	11.31 347	22.61 344	16.05 337	20.57 342	35.39 349

DPSM_ROB	21.05 339	17.19 346	22.69 349	10.13 325	9.29 347	13.96 341	14.50 338	11.66 347	15.25 347	9.00 345	8.97 334	10.35 330	13.24 324	19.90 347	59.73 352	26.35 350	18.76 344	21.26 350	14.74 308	15.50 345	28.56 350	27.85 351	7.42 332	16.13 351	34.05 351	39.30 355	37.97 354	44.48 356

DPSM	21.05 339	17.19 346	22.69 349	10.13 325	9.29 347	13.96 341	14.50 338	11.66 347	15.25 347	9.00 345	8.97 334	10.35 330	13.24 324	19.90 347	59.73 352	26.35 350	18.76 344	21.26 350	14.74 308	15.50 345	28.56 350	27.85 351	7.42 332	16.13 351	34.05 351	39.30 355	37.97 354	44.48 356

SGM+DAISY	11.81 325	3.22 310	3.47 320	3.83 306	3.15 318	4.25 311	3.52 297	7.70 341	10.88 342	5.57 341	9.00 336	9.94 327	13.12 323	1.74 298	22.71 293	18.99 343	3.23 293	2.28 313	15.35 311	8.91 339	15.05 342	17.02 343	1.32 283	4.58 341	24.50 346	31.01 350	32.60 352	41.83 355

DGTPSM_ROB	17.21 337	6.49 336	18.05 347	4.91 318	8.87 345	5.73 322	11.48 331	5.02 330	12.05 343	5.03 329	9.34 337	12.62 333	56.51 348	15.29 342	43.82 313	20.47 345	19.26 346	16.28 346	24.70 322	20.05 347	13.50 318	22.25 347	6.00 322	12.55 349	12.71 338	32.01 352	14.20 336	35.61 351

MFN_U_SF_RVC	4.44 269	1.91 293	1.83 281	2.19 287	1.82 287	2.38 292	4.61 305	2.39 290	1.94 280	4.48 313	11.47 338	3.74 283	2.50 262	4.72 321	20.32 288	3.66 263	1.91 270	1.83 295	11.50 302	3.25 305	7.86 252	6.73 212	1.25 275	3.20 334	1.86 285	3.84 301	2.83 243	3.94 280

S-Stereo	4.68 271	1.15 238	1.74 278	1.75 272	1.63 271	1.65 270	2.24 283	2.75 304	2.15 285	3.32 287	11.59 339	5.97 300	1.74 250	0.88 254	19.04 285	16.28 340	1.81 262	2.39 318	5.64 245	9.35 343	7.13 242	12.52 317	1.61 293	2.64 317	1.24 222	2.08 274	2.88 246	3.26 271

CasAABBNet	42.72 352	34.60 351	45.66 353	20.17 334	18.55 350	28.05 347	29.13 345	23.25 352	30.69 350	18.73 350	18.11 340	20.72 338	37.90 339	39.93 354	120.54 360	52.80 358	37.72 354	42.56 355	29.30 325	30.56 353	57.58 357	56.66 358	14.58 349	32.34 356	68.46 359	79.09 359	76.31 358	89.48 359

FlowAnything	42.31 351	34.65 352	45.90 354	20.47 335	18.91 351	28.11 348	28.64 343	23.30 353	30.84 351	18.76 351	18.33 341	20.84 339	27.00 335	39.89 353	119.49 359	52.59 357	37.35 353	42.63 356	29.06 324	31.53 354	57.38 356	56.78 359	14.49 348	32.64 357	68.29 358	78.93 358	76.07 357	89.56 360

HanzoNet	47.37 355	45.54 354	75.64 359	62.53 353	47.97 354	62.03 356	90.57 358	55.02 359	58.34 357	15.60 349	22.00 342	75.72 351	107.47 356	172.14 360	23.65 295	13.02 328	62.42 358	9.26 341	134.39 354	22.45 349	19.74 348	25.78 350	31.84 352	5.57 345	9.72 335	9.49 325	8.54 319	12.61 319

LE_ROB	28.97 349	25.29 348	36.16 352	34.90 343	56.86 359	18.61 345	58.99 351	32.08 354	41.72 353	5.37 337	27.57 343	46.00 346	49.67 345	13.72 338	14.83 278	3.84 269	5.96 309	1.22 264	46.43 340	36.35 355	10.19 290	11.19 287	48.45 354	22.49 353	30.18 349	31.59 351	31.60 351	40.87 354

DPSMNet_ROB	22.61 342	6.50 337	18.06 348	4.95 320	8.88 346	5.76 324	11.54 333	5.02 330	12.08 344	5.17 331	28.67 344	19.69 337	163.24 359	15.38 343	43.87 315	20.66 346	19.56 347	16.59 347	35.50 328	20.17 348	13.82 324	22.26 348	6.02 323	12.56 350	12.82 339	32.01 352	14.23 337	35.60 350

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 341	1.32 263	1.63 271	1.89 278	1.69 275	1.93 279	3.75 300	2.27 286	2.66 296	5.02 327	29.10 345	216.12 359	51.87 347	5.44 325	3.66 235	4.09 275	5.59 308	13.75 345	28.77 323	1.47 250	14.44 338	12.86 325	0.98 266	2.33 308	1.88 287	7.40 319	145.78 361	5.57 295

LRCNet_RVC	25.94 347	30.78 349	14.74 346	35.18 344	31.16 353	36.52 350	29.93 346	23.08 351	12.70 346	36.15 355	33.37 346	37.24 343	28.56 336	37.11 352	17.47 284	7.61 309	31.06 349	26.75 353	67.49 348	29.07 351	23.47 349	10.73 273	39.23 353	30.61 355	7.37 325	2.53 288	11.22 324	9.31 311

ccs_rob	4.23 264	1.10 233	1.53 265	1.14 238	0.92 219	1.19 248	1.05 234	2.86 305	1.27 240	4.20 307	35.77 347	8.95 319	1.29 240	0.73 232	3.10 219	6.47 300	1.50 251	1.17 255	5.98 252	1.44 246	10.44 292	11.78 298	0.74 228	2.24 303	1.07 192	1.30 203	2.65 236	2.20 245

TorneroNet	24.73 346	6.18 333	3.52 321	95.34 355	3.93 327	27.05 346	29.02 344	4.44 326	18.13 349	2.20 252	37.99 348	77.85 352	72.31 351	18.15 345	41.78 309	3.07 246	13.11 332	2.35 315	87.85 350	9.06 341	15.44 345	12.17 304	5.94 321	2.64 317	52.32 355	8.18 323	3.59 277	14.11 320

WAO-8	12.07 327	5.33 330	4.83 329	26.48 338	4.01 329	6.22 328	11.73 334	3.65 319	6.39 329	28.97 353	41.01 349	8.08 315	18.91 332	20.68 349	3.75 241	3.24 250	9.46 320	2.01 303	53.81 346	5.76 321	9.83 282	11.16 285	6.04 324	2.43 311	8.05 329	7.74 321	6.36 307	9.95 313

Venus	12.07 327	5.33 330	4.83 329	26.48 338	4.01 329	6.22 328	11.73 334	3.65 319	6.39 329	28.97 353	41.01 349	8.08 315	18.91 332	20.68 349	3.75 241	3.24 250	9.46 320	2.01 303	53.81 346	5.76 321	9.83 282	11.16 285	6.04 324	2.43 311	8.05 329	7.74 321	6.36 307	9.95 313

HaxPig	44.53 353	46.75 355	47.32 355	47.72 349	48.79 355	47.60 353	48.40 348	49.50 355	47.10 354	49.76 356	50.31 351	49.00 347	45.26 343	54.49 356	41.50 307	40.24 353	50.15 355	52.05 357	44.74 338	43.04 356	46.61 353	44.38 356	51.78 355	45.43 358	33.92 350	25.30 343	28.66 347	22.43 335

AVERAGE_ROB	46.12 354	48.49 356	48.31 356	49.34 350	50.25 356	48.63 354	49.80 349	50.74 357	48.67 355	51.68 357	52.55 352	50.28 348	47.20 344	55.70 357	43.00 312	40.99 354	52.42 356	54.59 358	47.27 341	45.45 357	48.77 354	44.06 355	52.90 356	46.98 359	35.80 353	26.72 346	30.77 348	23.81 337

MEDIAN_ROB	49.56 356	51.66 357	50.91 357	52.80 351	53.76 357	52.08 355	53.35 350	54.28 358	52.25 356	54.89 358	55.89 353	53.59 349	50.09 346	58.85 358	46.45 319	44.55 355	55.81 357	57.90 359	50.55 344	48.85 358	52.07 355	46.79 357	56.69 357	50.01 360	39.10 354	30.23 348	33.56 353	31.26 347

BEATNet-Init1	52.60 357	76.96 358	24.06 351	87.02 354	56.48 358	86.86 357	68.77 353	49.65 356	34.71 352	11.93 347	56.24 354	64.63 350	78.72 352	9.65 332	58.40 350	51.35 356	32.72 350	23.00 352	101.24 353	71.98 360	46.49 352	39.72 354	28.67 351	24.23 354	59.12 357	38.23 354	77.99 359	61.49 358

DDVS	6.06 293	1.18 243	1.31 253	1.12 231	1.54 267	1.18 246	1.01 225	2.45 291	1.75 269	3.31 286	80.70 355	6.22 303	1.76 251	1.15 280	3.67 238	6.50 301	2.01 277	1.29 273	5.56 242	4.99 318	10.09 288	12.94 329	0.81 248	1.16 258	1.11 205	1.53 231	4.71 296	2.62 253

anonymity	6.71 300	0.80 127	1.73 277	1.09 228	0.88 209	0.79 198	0.68 193	2.17 275	0.90 202	3.78 302	97.20 356	1.95 234	0.93 214	0.44 152	2.57 179	7.16 305	0.95 184	0.83 172	6.70 268	1.07 215	7.93 255	12.47 315	0.67 212	0.57 166	1.51 262	1.60 242	20.99 343	2.80 257

DGSMNet	11.16 321	1.98 296	1.98 290	1.90 279	1.52 266	2.46 295	1.47 256	3.07 308	2.11 284	12.67 348	102.10 357	3.59 279	18.94 334	18.97 346	16.50 283	15.09 336	12.73 330	10.36 344	13.79 306	4.57 313	12.99 312	14.32 335	7.77 335	3.43 335	1.75 279	6.25 318	3.48 274	5.53 294

PSMNet_ROB	16.63 336	5.59 332	2.97 317	3.47 305	2.63 301	5.86 325	6.18 312	2.20 278	2.29 289	5.39 338	141.45 358	97.59 354	6.02 286	33.78 351	3.23 225	1.58 185	4.09 302	1.69 290	20.81 319	2.75 297	12.93 311	7.08 218	63.80 358	2.60 315	2.95 303	3.67 300	2.77 241	3.66 276

DPSimNet_ROB	111.84 358	179.62 360	74.81 358	195.40 360	165.93 360	136.63 359	98.05 359	126.48 360	138.79 360	82.31 359	148.57 359	159.77 357	157.57 357	78.29 359	64.65 355	40.10 352	142.61 359	34.98 354	195.20 359	69.76 359	154.10 359	32.63 353	82.12 359	98.24 361	71.10 360	51.68 357	117.83 360	122.56 361

PML	39.07 350	38.06 353	12.06 345	39.32 346	29.04 352	40.62 352	11.06 330	14.14 349	100.08 359	27.87 352	166.26 360	107.74 355	159.39 358	13.53 337	15.41 279	10.75 322	35.75 352	8.64 340	42.84 336	10.61 344	14.22 331	16.14 340	5.89 320	7.21 346	53.08 356	13.95 333	42.26 356	19.02 330

GS-Stereo																							0.14 8	0.17 29	0.33 25	0.25 11	0.52 21	0.24 16

ASD4																								105.89 362

Low-res two-view benchmark