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

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 1	0.09 1	0.11 3	0.16 6	0.12 20	0.23 9	0.15 13	0.18 10	0.19 24	0.42 41	0.14 8	0.12 3	0.34 1	0.42 4	0.32 3	0.25 5	0.30 3	0.18 1	0.29 2	0.32 11	0.11 3	0.15 16	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 2

NLCSM	0.22 2	0.17 2	0.13 2	0.13 7	0.12 4	0.25 38	0.16 47	0.25 13	0.13 5	0.18 10	0.19 24	0.18 1	0.16 17	0.14 7	0.40 3	0.35 1	0.33 5	0.22 1	0.25 1	0.18 1	0.24 1	0.30 5	0.19 23	0.16 19	0.21 2	0.23 7	0.44 12	0.24 9

AIO-test1	0.25 6	0.19 3	0.14 3	0.12 6	0.14 10	0.18 12	0.15 45	0.33 27	0.16 16	0.25 26	0.24 35	0.35 26	0.14 8	0.19 28	0.56 16	0.59 19	0.35 6	0.30 11	0.35 6	0.27 17	0.33 5	0.31 9	0.13 7	0.13 7	0.23 3	0.23 7	0.31 2	0.18 1

CroCo-Stereo	0.35 27	0.20 4	0.15 9	0.11 2	0.10 1	0.18 12	0.06 1	0.33 27	0.14 7	0.31 37	0.05 1	0.36 28	0.13 5	0.15 13	1.64 67	1.05 78	0.35 6	0.37 28	0.45 26	0.20 6	0.62 46	0.79 65	0.16 12	0.13 7	0.38 34	0.31 31	0.45 13	0.26 22
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
NLMM	0.24 4	0.21 5	0.14 3	0.18 18	0.10 1	0.24 32	0.13 29	0.19 3	0.20 35	0.15 4	0.25 38	0.27 8	0.18 27	0.14 7	0.52 10	0.39 2	0.32 3	0.24 4	0.28 2	0.22 9	0.30 3	0.30 5	0.20 28	0.18 31	0.23 3	0.31 31	0.40 7	0.27 23

Pointernet	0.24 4	0.21 5	0.14 3	0.14 10	0.12 4	0.19 16	0.16 47	0.28 15	0.10 1	0.17 9	0.14 14	0.23 4	0.14 8	0.12 3	0.47 7	0.42 4	0.37 11	0.23 2	0.35 6	0.19 3	0.35 9	0.25 3	0.14 8	0.14 14	0.23 3	0.21 4	0.67 43	0.22 6

NLMM1	0.30 14	0.22 7	0.18 17	0.19 21	0.19 23	0.28 47	0.23 69	0.35 33	0.19 33	0.21 19	0.35 65	0.24 6	0.35 68	0.16 16	0.46 6	0.46 9	0.45 32	0.35 21	0.34 5	0.31 30	0.33 5	0.37 16	0.23 38	0.20 34	0.33 20	0.26 19	0.48 15	0.33 35

MLG-Stereo_test1	0.26 8	0.22 7	0.14 3	0.13 7	0.22 33	0.11 1	0.08 5	0.22 8	0.12 3	0.20 16	0.12 9	0.33 22	0.11 2	0.21 38	0.66 21	0.64 25	0.37 11	0.35 21	0.50 30	0.22 9	0.39 13	0.30 5	0.12 5	0.10 2	0.26 7	0.22 5	0.53 25	0.27 23

CroCo-Stereo Lap2	0.33 22	0.22 7	0.15 9	0.11 2	0.12 4	0.16 6	0.08 5	0.35 33	0.15 13	0.47 57	0.10 5	0.31 19	0.14 8	0.14 7	1.26 51	1.00 71	0.36 9	0.36 27	0.44 24	0.20 6	0.53 33	0.55 35	0.17 14	0.13 7	0.39 38	0.35 47	0.40 7	0.27 23

RAFT	0.35 27	0.22 7	0.19 18	0.27 35	0.13 8	0.30 53	0.08 5	0.97 130	0.18 29	0.92 157	0.19 24	0.27 8	0.16 17	0.18 24	0.51 9	0.47 10	0.38 14	0.26 6	0.54 36	0.25 15	0.43 19	0.34 13	0.19 23	0.15 16	0.38 34	0.34 43	0.90 65	0.27 23

NLSM3	0.27 10	0.23 11	0.16 12	0.18 18	0.16 16	0.21 19	0.14 38	0.35 33	0.20 35	0.18 10	0.33 55	0.23 4	0.21 39	0.21 38	0.55 13	0.44 6	0.39 16	0.31 13	0.35 6	0.19 3	0.32 4	0.30 5	0.22 32	0.15 16	0.26 7	0.33 39	0.40 7	0.27 23

BridgeDepth	0.23 3	0.23 11	0.16 12	0.17 16	0.20 26	0.18 12	0.12 20	0.24 11	0.16 16	0.18 10	0.08 3	0.39 34	0.13 5	0.18 24	0.41 4	0.45 7	0.26 1	0.27 8	0.32 4	0.20 6	0.33 5	0.35 14	0.09 1	0.13 7	0.27 10	0.26 19	0.33 3	0.24 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.30 14	0.25 13	0.20 22	0.19 21	0.21 31	0.15 3	0.13 29	0.20 5	0.16 16	0.22 20	0.17 17	0.32 20	0.16 17	0.17 21	0.54 11	0.54 13	0.40 21	0.32 15	0.50 30	0.27 17	0.43 19	0.51 31	0.22 32	0.14 14	0.34 23	0.41 64	0.49 18	0.40 46

MLG-Stereo	0.25 6	0.25 13	0.14 3	0.11 2	0.20 26	0.12 2	0.07 3	0.21 6	0.12 3	0.19 14	0.11 7	0.29 16	0.10 1	0.21 38	0.61 18	0.65 27	0.36 9	0.35 21	0.44 24	0.23 12	0.35 9	0.32 11	0.11 3	0.09 1	0.26 7	0.22 5	0.48 15	0.25 19

LG-Stereo	0.28 12	0.26 15	0.17 15	0.17 16	0.16 16	0.23 27	0.13 29	0.30 20	0.15 13	0.23 22	0.19 24	0.52 54	0.14 8	0.18 24	0.55 13	0.58 17	0.39 16	0.30 11	0.54 36	0.22 9	0.44 22	0.31 9	0.12 5	0.12 4	0.28 12	0.24 10	0.46 14	0.24 9

StereoVision	0.34 25	0.27 16	0.21 29	0.13 7	0.18 21	0.21 19	0.14 38	0.30 20	0.23 45	0.35 41	0.18 19	0.34 24	0.17 23	0.16 16	0.98 35	0.78 47	0.44 29	0.35 21	0.43 23	0.23 12	0.40 16	0.48 26	0.16 12	0.21 40	0.40 41	0.40 57	0.71 47	0.37 41

ProNet	0.30 14	0.27 16	0.31 48	0.26 32	0.15 13	0.27 44	0.27 87	0.38 39	0.13 5	0.15 4	0.49 90	0.29 16	0.13 5	0.16 16	0.73 26	0.49 12	0.43 26	0.32 15	0.35 6	0.27 17	0.38 12	0.22 1	0.38 73	0.22 44	0.32 18	0.20 1	0.38 6	0.27 23

NLSM1	0.35 27	0.28 18	0.19 18	0.30 48	0.19 23	0.24 32	0.13 29	0.35 33	0.29 60	0.22 20	0.44 81	0.34 24	0.26 48	0.20 33	0.57 17	0.55 14	0.39 16	0.37 28	0.47 28	0.33 33	0.75 66	0.46 24	0.26 46	0.23 48	0.36 32	0.28 26	0.64 39	0.30 32

U	0.41 38	0.28 18	0.16 12	0.11 2	0.13 8	0.16 6	0.06 1	0.45 50	0.14 7	0.49 58	0.07 2	0.36 28	0.16 17	0.20 33	1.71 73	1.14 100	0.44 29	0.41 44	0.59 42	0.32 31	0.66 54	0.92 79	0.17 14	0.17 25	0.50 68	0.36 50	0.49 18	0.35 38

RSM	0.30 14	0.30 20	0.22 32	0.32 55	0.15 13	0.21 19	0.10 14	0.17 1	0.16 16	0.14 2	0.26 39	0.22 3	0.19 30	0.14 7	0.64 20	0.60 21	0.39 16	0.37 28	0.35 6	0.33 33	0.46 25	0.54 34	0.19 23	0.16 19	0.30 16	0.26 19	0.58 29	0.24 9

MoCha-V2	0.30 14	0.31 21	0.23 35	0.21 23	0.17 20	0.17 11	0.14 38	0.23 9	0.11 2	0.26 30	0.28 43	0.32 20	0.16 17	0.19 28	0.62 19	0.61 23	0.39 16	0.38 33	0.35 6	0.42 57	0.61 43	0.51 31	0.15 11	0.16 19	0.35 26	0.26 19	0.34 4	0.19 2

AIO-Stereo	0.31 19	0.33 22	0.22 32	0.35 62	0.16 16	0.20 18	0.10 14	0.17 1	0.14 7	0.14 2	0.20 29	0.21 2	0.16 17	0.14 7	0.55 13	0.55 14	0.41 22	0.39 37	1.18 97	0.36 40	0.39 13	0.43 22	0.17 14	0.16 19	0.32 18	0.24 10	0.61 34	0.19 2

RSM++	0.33 22	0.33 22	0.23 35	0.36 70	0.20 26	0.24 32	0.10 14	0.21 6	0.16 16	0.16 7	0.26 39	0.26 7	0.19 30	0.16 16	0.83 31	0.65 27	0.41 22	0.38 33	0.50 30	0.39 46	0.50 28	0.59 41	0.25 45	0.16 19	0.41 45	0.26 19	0.54 26	0.30 32

MM-Stereo_test3	0.27 10	0.36 24	0.14 3	0.25 30	0.15 13	0.15 3	0.08 5	0.48 51	0.18 29	0.25 26	0.10 5	0.41 40	0.12 4	0.11 2	0.36 2	0.40 3	0.42 24	0.26 6	0.37 13	0.25 15	0.33 5	0.25 3	0.24 42	0.12 4	0.29 14	0.20 1	0.77 59	0.23 7

MatchStereo	0.34 25	0.37 25	0.20 22	0.15 11	0.23 36	0.21 19	0.12 20	0.31 25	0.22 44	0.15 4	0.18 19	0.28 13	0.35 68	0.22 43	1.24 49	0.80 49	0.30 2	0.31 13	0.41 18	0.30 25	0.41 18	0.56 37	0.21 29	0.20 34	0.35 26	0.35 47	0.40 7	0.35 38

111111	0.31 19	0.37 25	0.19 18	0.25 30	0.29 51	0.22 26	0.09 10	0.19 3	0.16 16	0.10 1	0.17 17	0.27 8	0.17 23	0.18 24	0.79 29	0.56 16	0.46 37	0.28 9	0.76 59	0.24 14	0.53 33	0.61 44	0.21 29	0.11 3	0.25 6	0.25 12	0.41 11	0.19 2

GREAT-IGEV	0.32 21	0.37 25	0.21 29	0.15 11	0.12 4	0.16 6	0.09 10	0.30 20	0.16 16	0.33 38	0.18 19	0.44 43	0.19 30	0.20 33	0.74 27	0.61 23	0.45 32	0.29 10	0.42 20	0.28 22	0.43 19	0.52 33	0.21 29	0.17 25	0.27 10	0.25 12	0.88 64	0.23 7

VIP-Stereo	0.43 41	0.38 28	0.42 74	0.28 37	0.24 40	0.27 44	0.12 20	0.40 42	0.24 47	0.29 32	0.38 70	0.65 80	0.21 39	0.20 33	1.20 47	0.97 67	0.54 52	0.50 57	0.59 42	0.42 57	0.64 50	0.43 22	0.27 47	0.31 67	0.42 49	0.33 39	0.48 15	0.51 66

CoSv	0.26 8	0.38 28	0.20 22	0.18 18	0.14 10	0.35 69	0.09 10	0.38 39	0.16 16	0.20 16	0.08 3	0.28 13	0.14 8	0.09 1	0.47 7	0.59 19	0.42 24	0.23 2	0.39 15	0.19 3	0.40 16	0.23 2	0.10 2	0.13 7	0.40 41	0.25 12	0.36 5	0.24 9

RAStereo	0.46 46	0.38 28	0.19 18	0.15 11	0.16 16	0.19 16	0.11 17	0.44 48	0.18 29	0.99 168	0.12 9	0.45 47	0.18 27	0.15 13	1.85 94	1.10 93	0.52 48	0.47 52	0.68 48	0.27 17	0.77 68	0.80 67	0.27 47	0.17 25	0.47 60	0.34 43	0.51 20	0.41 48

anonymousdsp	0.50 50	0.38 28	0.36 59	0.28 37	0.32 59	0.28 47	0.15 45	0.56 57	0.26 49	0.42 51	0.33 55	0.53 57	0.19 30	0.27 55	1.47 56	0.87 53	0.54 52	0.52 63	0.62 44	0.48 74	0.71 58	1.04 89	0.36 67	0.30 60	0.46 54	0.29 29	1.13 92	0.33 35

IGEV-Stereo++	0.36 31	0.40 32	0.20 22	0.22 25	0.25 42	0.21 19	0.09 10	0.25 13	0.17 26	0.20 16	0.34 58	0.29 16	0.20 38	0.19 28	0.78 28	0.60 21	0.44 29	0.33 18	0.75 56	0.34 37	0.53 33	0.64 48	0.22 32	0.13 7	0.28 12	0.27 25	1.09 87	0.28 29

RYNet	2.42 214	0.40 32	0.35 58	0.29 44	0.32 59	0.40 83	0.25 77	0.61 63	0.55 147	0.33 38	0.36 68	0.40 39	0.26 48	0.27 55	52.29 339	0.69 33	0.47 39	1.00 225	0.54 36	0.29 24	0.50 28	0.37 16	0.38 73	0.32 68	0.57 84	1.24 194	1.31 103	0.50 62

GSStereo	0.33 22	0.41 34	0.21 29	0.31 51	0.22 33	0.25 38	0.14 38	0.28 15	0.16 16	0.25 26	0.15 15	0.37 30	0.15 15	0.15 13	0.70 24	0.66 29	0.49 43	0.38 33	0.45 26	0.40 50	0.62 46	0.46 24	0.14 8	0.17 25	0.33 20	0.25 12	0.52 21	0.24 9

AdaDepth	0.41 38	0.41 34	0.20 22	0.24 27	0.28 49	0.23 27	0.16 47	0.32 26	0.20 35	0.23 22	0.29 44	0.27 8	0.21 39	0.23 46	0.97 34	1.09 90	0.49 43	0.41 44	1.08 89	0.34 37	0.54 37	0.59 41	0.18 20	0.21 40	0.29 14	0.28 26	0.75 53	0.43 49

MSCF	0.37 32	0.41 34	0.20 22	0.34 58	0.19 23	0.23 27	0.14 38	0.30 20	0.20 35	0.67 87	0.13 12	0.27 8	0.17 23	0.14 7	1.02 36	0.77 45	0.37 11	0.34 20	0.36 12	0.28 22	0.45 24	0.50 30	0.22 32	0.20 34	0.35 26	0.90 147	0.70 45	0.25 19

GASTEREO	0.38 34	0.42 37	0.20 22	0.34 58	0.18 21	0.24 32	0.14 38	0.30 20	0.19 33	0.73 102	0.12 9	0.28 13	0.17 23	0.13 6	1.05 38	0.74 40	0.38 14	0.33 18	0.37 13	0.30 25	0.44 22	0.56 37	0.23 38	0.20 34	0.35 26	0.87 140	0.73 51	0.24 9

UniTT-Stereo	0.60 65	0.44 38	0.32 52	0.21 23	0.25 42	0.34 65	0.17 55	0.61 63	0.31 64	0.75 106	0.27 41	0.62 72	0.34 62	0.21 38	1.77 83	1.44 154	0.57 64	0.61 91	1.53 120	0.44 66	0.91 91	1.14 96	0.37 71	0.29 58	0.50 68	0.54 86	0.52 21	0.58 76

AANet_RVC	0.54 56	0.45 39	0.40 67	0.33 56	0.61 152	0.28 47	0.31 101	0.61 63	0.58 158	0.44 53	0.41 76	0.39 34	0.48 102	0.33 85	1.16 43	0.79 48	0.55 55	0.53 72	0.56 40	0.52 81	0.46 25	0.49 28	0.34 57	0.38 84	0.57 84	0.57 91	1.05 82	0.97 150

MaDis-Stereo	0.57 59	0.47 40	0.30 45	0.16 14	0.26 46	0.21 19	0.17 55	0.44 48	0.32 68	1.08 179	0.22 31	0.51 53	0.22 44	0.19 28	1.83 91	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 52	0.63 95	0.67 106	0.60 31	0.82 123

MLG-Stereo_test3	0.52 53	0.48 41	0.27 40	0.29 44	0.38 80	0.24 32	0.12 20	0.34 31	0.20 35	1.12 181	0.30 48	0.54 58	0.19 30	0.31 75	1.85 94	0.92 57	0.52 48	0.52 63	1.17 95	0.39 46	0.70 56	0.75 61	0.18 20	0.24 50	0.38 34	0.31 31	0.90 65	0.44 53

RAFT + AFF	1.96 201	0.49 42	0.42 74	0.41 91	0.20 26	0.41 88	0.19 59	0.65 72	0.23 45	0.56 63	0.27 41	0.77 121	0.21 39	0.29 64	39.69 299	0.90 56	0.62 73	0.35 21	1.92 136	0.38 45	0.77 68	0.57 39	0.32 52	0.27 55	0.71 114	0.33 39	0.58 29	0.29 31

WQFJX	0.44 44	0.50 43	0.28 42	0.33 56	0.39 82	0.32 57	0.24 73	0.34 31	0.34 73	0.19 14	0.34 58	0.37 30	0.32 59	0.28 59	0.72 25	0.45 7	0.43 26	0.35 21	0.90 70	0.30 25	0.56 38	0.88 75	0.33 55	0.29 58	0.48 63	0.44 71	1.04 80	0.54 68

S2M2_XL	0.85 88	0.50 43	0.64 124	0.24 27	0.30 53	0.35 69	0.28 90	0.61 63	0.43 102	0.56 63	0.35 65	0.65 80	0.59 134	0.34 90	2.56 176	1.65 189	0.69 88	0.47 52	0.72 51	0.54 83	4.94 201	2.28 135	0.48 117	0.30 60	0.55 82	0.51 81	0.74 52	0.74 106
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	1.69 190	0.50 43	0.36 59	0.28 37	0.30 53	0.30 53	0.17 55	0.57 58	0.28 58	0.44 53	0.21 30	0.69 91	0.39 77	0.25 51	31.04 295	1.51 170	0.73 105	0.52 63	0.68 48	0.45 68	1.43 137	1.32 106	0.41 83	0.30 60	0.45 53	0.46 72	0.87 63	0.63 91

WQFJA1	0.49 47	0.51 46	0.23 35	0.28 37	0.45 100	0.50 117	0.28 90	0.42 45	0.38 81	0.35 41	0.29 44	0.69 91	0.43 87	0.32 78	1.08 40	0.74 40	0.56 59	0.40 41	0.79 63	0.30 25	0.60 40	0.72 56	0.34 57	0.25 52	0.40 41	0.40 57	1.06 84	0.43 49

WQFJX1	0.49 47	0.51 46	0.23 35	0.28 37	0.45 100	0.50 117	0.28 90	0.42 45	0.38 81	0.35 41	0.29 44	0.69 91	0.43 87	0.32 78	1.08 40	0.74 40	0.56 59	0.40 41	0.79 63	0.30 25	0.60 40	0.72 56	0.34 57	0.25 52	0.40 41	0.40 57	1.06 84	0.43 49

BridgeDepth_RVC	0.42 40	0.54 48	0.27 40	0.35 62	0.28 49	0.26 42	0.14 38	0.55 55	0.32 68	0.38 47	0.22 31	0.44 43	0.23 45	0.28 59	1.45 54	0.77 45	0.35 6	0.41 44	0.53 35	0.33 33	0.39 13	0.38 18	0.22 32	0.20 34	0.41 45	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
MLG-Stereo_test2	0.39 35	0.54 48	0.17 15	0.16 14	0.24 40	0.15 3	0.08 5	0.33 27	0.14 7	0.24 24	0.13 12	0.39 34	0.14 8	0.17 21	1.52 61	0.76 44	0.45 32	0.44 49	1.04 83	0.42 57	0.48 27	0.48 26	0.18 20	0.12 4	0.34 23	0.25 12	0.66 41	0.38 42

DEFOM-Stereo	0.45 45	0.55 50	0.28 42	0.26 32	0.30 53	0.32 57	0.13 29	0.35 33	0.17 26	0.25 26	0.32 51	0.38 32	0.19 30	0.22 43	1.10 42	0.73 38	0.59 70	0.52 63	0.51 34	0.44 66	0.73 63	0.69 53	0.42 89	0.28 57	0.44 51	0.32 38	1.28 100	0.46 56

GIP-stereo	0.37 32	0.56 51	0.32 52	0.29 44	0.23 36	0.21 19	0.11 17	0.24 11	0.17 26	0.30 35	0.19 24	0.38 32	0.18 27	0.21 38	1.05 38	0.64 25	0.46 37	0.39 37	0.42 20	0.41 53	0.52 32	0.82 68	0.17 14	0.17 25	0.35 26	0.31 31	0.76 56	0.24 9

iRaftStereo_RVC	0.51 51	0.56 51	0.40 67	0.28 37	0.31 57	0.32 57	0.19 59	0.68 76	0.25 48	0.46 56	0.57 111	0.58 62	0.29 53	0.25 51	1.17 46	0.89 55	0.56 59	0.45 50	0.72 51	0.41 53	0.97 94	0.79 65	0.35 62	0.34 73	0.44 51	0.41 64	0.76 56	0.48 58

MMNet	0.59 63	0.58 53	0.44 79	0.38 75	0.55 138	0.42 90	0.29 95	0.60 61	0.40 92	0.38 47	0.55 107	0.63 73	0.32 59	0.51 179	1.51 60	0.75 43	0.72 100	0.58 82	0.76 59	0.55 90	0.62 46	0.41 21	0.40 79	0.52 145	0.51 71	0.49 75	1.49 119	0.50 62

delet	0.51 51	0.58 53	0.47 88	0.35 62	0.50 124	0.50 117	0.30 97	0.49 52	0.29 60	0.56 63	0.44 81	0.45 47	0.34 62	0.48 167	1.16 43	0.68 32	0.55 55	0.46 51	0.47 28	0.41 53	0.58 39	0.39 19	0.39 75	0.41 98	0.48 63	0.36 50	1.09 87	0.50 62

GEAStereo	0.39 35	0.59 55	0.31 48	0.35 62	0.23 36	0.23 27	0.13 29	0.29 18	0.20 35	0.35 41	0.18 19	0.44 43	0.19 30	0.23 46	0.87 32	0.71 36	0.47 39	0.37 28	0.40 16	0.37 41	0.65 52	0.64 48	0.19 23	0.21 40	0.39 38	0.34 43	0.75 53	0.38 42

gasm-f	0.39 35	0.59 55	0.31 48	0.35 62	0.23 36	0.23 27	0.13 29	0.29 18	0.20 35	0.35 41	0.18 19	0.44 43	0.19 30	0.23 46	0.87 32	0.71 36	0.47 39	0.37 28	0.40 16	0.37 41	0.65 52	0.64 48	0.19 23	0.21 40	0.39 38	0.34 43	0.75 53	0.38 42

Occ-G	0.43 41	0.59 55	0.29 44	0.34 58	0.31 57	0.26 42	0.12 20	0.38 39	0.18 29	0.16 7	0.32 51	0.33 22	0.24 46	0.16 16	1.16 43	0.84 51	0.45 32	0.39 37	0.71 50	0.32 31	0.87 83	0.78 64	0.22 32	0.19 33	0.36 32	0.26 19	0.94 72	0.31 34

TDLM	0.49 47	0.59 55	0.60 117	0.39 86	0.48 112	0.46 101	0.43 149	0.72 79	0.35 77	0.30 35	0.65 127	0.76 117	0.41 85	0.35 95	0.54 11	0.58 17	0.55 55	0.49 55	0.50 30	0.43 61	0.50 28	0.39 19	0.41 83	0.39 91	0.38 34	0.31 31	0.61 34	0.66 98

4D-IteraStereo	1.32 150	0.61 59	1.07 213	0.49 111	0.43 96	0.40 83	0.25 77	1.44 199	0.37 80	0.75 106	0.56 108	0.75 113	0.43 87	0.43 140	2.29 155	1.38 138	0.68 83	0.66 113	2.70 176	0.59 103	3.21 180	10.86 276	0.46 105	0.40 96	0.69 109	0.83 128	2.34 196	0.64 92

DFGA-Net	0.65 71	0.64 60	0.36 59	0.51 118	0.33 66	0.43 92	0.29 95	0.88 118	0.34 73	2.05 241	0.38 70	0.52 54	0.29 53	0.22 43	1.35 52	1.07 82	0.76 113	0.49 55	0.96 76	0.35 39	0.71 58	0.71 55	0.36 67	0.41 98	0.57 84	0.38 53	1.81 146	0.43 49

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 95	0.64 60	0.54 109	0.44 102	0.41 92	0.38 77	0.26 84	1.26 166	0.49 121	0.85 139	0.62 120	0.75 113	0.54 118	0.34 90	1.75 80	1.50 169	0.68 83	0.70 124	1.17 95	0.56 92	1.52 138	3.83 154	0.39 75	0.37 80	0.75 123	1.18 189	0.68 44	0.77 113

AnonymousM	2.27 210	0.64 60	0.44 79	0.51 118	0.32 59	0.49 114	0.24 73	1.70 230	0.48 117	0.75 106	2.06 245	0.70 97	0.47 99	0.39 115	2.47 167	3.26 250	0.99 191	1.03 230	1.88 134	2.37 290	4.85 200	6.68 207	0.57 171	0.47 117	0.53 76	0.65 105	11.71 326	14.52 319

HGLStereo	0.83 87	0.64 60	0.75 145	0.52 122	0.67 169	0.56 142	0.45 155	0.66 75	0.50 126	1.72 223	0.96 189	0.64 77	0.56 125	0.54 181	1.65 70	1.18 107	0.80 126	0.76 145	1.05 84	0.66 135	0.99 96	1.36 110	0.49 128	0.54 155	0.71 114	0.76 116	1.59 133	0.82 123

LL-Strereo2	1.08 123	0.65 64	0.59 114	0.40 87	0.34 69	0.31 56	0.23 69	1.48 201	0.38 81	0.68 89	0.58 115	0.63 73	0.32 59	0.64 216	1.65 70	1.13 98	0.63 75	0.53 72	1.32 106	0.66 135	1.35 129	11.05 281	0.44 97	0.34 73	0.64 97	0.60 93	1.05 82	0.56 71

raftrobust	1.11 124	0.65 64	0.92 182	0.55 131	0.49 115	0.44 94	0.33 116	1.55 217	0.47 111	0.94 161	0.72 149	0.82 132	0.53 113	0.36 104	2.91 201	1.71 194	0.71 95	0.70 124	4.37 223	0.65 130	1.69 152	3.95 159	0.59 185	0.42 106	0.95 174	0.85 136	0.99 76	0.85 132

FINET	0.69 74	0.65 64	0.67 131	0.65 158	0.49 115	0.48 112	0.45 155	0.75 84	0.59 160	0.61 74	0.48 87	0.82 132	0.57 129	0.43 140	1.71 73	1.08 88	0.77 116	0.57 79	1.07 88	0.56 92	0.88 84	0.65 51	0.43 94	0.50 138	0.62 94	0.56 90	0.96 74	0.64 92

HITNet	0.90 101	0.65 64	0.62 120	0.68 166	0.50 124	0.39 80	0.32 112	1.26 166	0.89 202	0.70 91	0.70 144	0.91 152	0.49 105	0.39 115	1.96 109	1.02 72	0.66 81	0.64 107	0.79 63	0.61 116	1.53 139	3.85 155	0.46 105	0.52 145	0.58 88	0.64 98	1.81 146	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
test-1	3.02 239	0.66 68	1.14 231	0.60 145	0.58 142	0.75 191	0.63 190	1.96 253	0.82 194	4.00 304	5.48 287	2.18 247	0.80 197	0.41 125	4.00 245	7.32 304	1.18 222	1.19 258	6.72 269	7.57 327	10.78 292	12.94 327	0.54 158	0.60 177	1.40 243	1.78 254	2.89 246	2.52 250

HH	2.75 225	0.67 69	1.42 256	0.80 193	0.71 177	0.88 211	1.09 236	1.86 245	0.87 198	5.19 332	0.66 129	1.91 231	0.86 209	0.57 193	2.65 184	8.48 313	0.87 151	0.94 205	6.36 254	1.39 238	13.52 317	12.32 306	0.79 237	0.58 168	1.38 237	1.63 244	3.81 281	2.06 236

HanStereo	2.75 225	0.67 69	1.42 256	0.80 193	0.71 177	0.88 211	1.09 236	1.86 245	0.87 198	5.19 332	0.66 129	1.91 231	0.86 209	0.57 193	2.65 184	8.48 313	0.87 151	0.94 205	6.36 254	1.39 238	13.52 317	12.32 306	0.79 237	0.58 168	1.38 237	1.63 244	3.81 281	2.06 236

sCroCo_RVC	1.85 197	0.67 69	0.55 110	0.37 73	0.49 115	0.75 191	0.41 140	0.94 128	1.56 262	1.51 210	0.78 162	1.04 173	0.94 223	0.48 167	2.49 168	5.07 286	1.26 231	1.22 262	2.53 160	1.37 235	7.95 254	11.14 282	0.45 103	0.60 177	0.94 170	1.12 180	2.34 196	1.05 168

GANet	0.64 69	0.67 69	0.63 121	0.57 136	0.58 142	0.95 218	0.55 173	0.78 92	0.46 109	0.57 66	0.61 118	1.83 228	0.36 74	0.41 125	0.81 30	0.69 33	0.76 113	0.73 136	0.58 41	0.40 50	0.53 33	0.49 28	0.47 114	0.48 131	0.56 83	0.41 64	0.83 61	0.69 101

CVANet_RVC	0.60 65	0.67 69	0.81 157	0.81 196	0.53 134	0.66 173	0.55 173	1.15 149	0.39 85	0.44 53	0.79 164	0.80 126	0.44 97	0.43 140	0.69 22	0.67 31	0.55 55	0.53 72	0.55 39	0.57 95	0.63 49	0.57 39	0.40 79	0.41 98	0.46 54	0.40 57	0.72 48	0.55 69

LG-Stereo_L2	0.58 61	0.69 74	0.43 78	0.28 37	0.35 73	0.24 32	0.13 29	0.62 68	0.26 49	0.70 91	0.39 73	0.71 101	0.34 62	0.28 59	1.83 91	1.32 129	0.57 64	0.51 61	0.96 76	0.41 53	0.74 65	1.06 91	0.32 52	0.27 55	0.52 74	0.38 53	0.62 37	0.64 92

LG-Stereo_L1	0.58 61	0.69 74	0.41 71	0.24 27	0.35 73	0.25 38	0.12 20	0.62 68	0.27 56	0.72 97	0.32 51	0.69 91	0.34 62	0.29 64	1.82 88	1.36 135	0.57 64	0.52 63	1.14 94	0.42 57	0.70 56	1.11 94	0.29 49	0.30 60	0.51 71	0.33 39	0.66 41	0.65 96

G2L-Stereo	0.81 86	0.69 74	0.60 117	0.57 136	0.78 193	0.50 117	0.37 127	0.77 86	0.53 138	0.69 90	0.78 162	0.70 97	0.63 146	0.54 181	2.08 126	0.96 64	0.73 105	0.63 104	1.23 100	0.61 116	1.22 118	0.66 52	0.57 171	0.48 131	0.77 127	0.89 142	1.98 161	0.80 119

MM-Stereo_test1	0.29 13	0.69 74	0.15 9	0.23 26	0.14 10	0.16 6	0.07 3	0.37 38	0.14 7	0.27 31	0.11 7	0.43 42	0.11 2	0.12 3	0.45 5	0.48 11	0.45 32	0.32 15	0.42 20	0.27 17	0.35 9	0.35 14	0.23 38	0.13 7	0.31 17	0.23 7	0.63 38	0.24 9

AFF-stereo	0.76 81	0.69 74	0.59 114	0.30 48	0.32 59	0.52 127	0.18 58	0.86 111	0.41 94	1.37 201	0.43 79	0.60 68	0.34 62	0.24 50	1.76 82	1.13 98	0.57 64	0.62 95	2.81 180	0.43 61	0.77 68	0.63 46	0.41 83	0.32 68	0.70 111	0.67 106	2.38 204	0.56 71

UPFNet	0.73 78	0.69 74	0.79 152	0.54 129	0.65 163	0.58 151	0.54 169	0.72 79	0.54 145	0.59 71	0.57 111	0.61 69	0.47 99	0.62 212	1.80 86	0.96 64	0.72 100	0.68 120	0.91 72	0.72 152	0.64 50	0.55 35	0.53 152	0.52 145	0.58 88	0.51 81	2.19 179	0.59 82

LG-G_1	0.54 56	0.70 80	0.32 52	0.36 70	0.39 82	0.32 57	0.16 47	0.41 43	0.21 42	0.29 32	0.34 58	0.50 49	0.35 68	0.32 78	2.09 130	1.07 82	0.51 46	0.58 82	0.75 56	0.59 103	0.78 71	1.24 102	0.17 14	0.22 44	0.46 54	0.39 55	0.60 31	0.48 58

LG-G	0.54 56	0.70 80	0.32 52	0.36 70	0.39 82	0.32 57	0.16 47	0.41 43	0.21 42	0.29 32	0.34 58	0.50 49	0.35 68	0.32 78	2.09 130	1.07 82	0.51 46	0.58 82	0.75 56	0.59 103	0.78 71	1.24 102	0.17 14	0.22 44	0.46 54	0.39 55	0.60 31	0.48 58

HUF	2.12 204	0.70 80	0.53 106	0.35 62	0.25 42	0.29 51	0.16 47	0.81 99	0.29 60	0.49 58	0.24 35	0.61 69	0.43 87	0.27 55	21.42 287	21.17 346	0.56 59	0.52 63	2.25 149	0.54 83	1.58 144	1.03 88	0.42 89	0.34 73	0.51 71	0.30 30	0.76 56	0.47 57

CIPLG	1.32 150	0.70 80	0.69 133	0.57 136	0.46 102	0.52 127	0.33 116	0.81 99	0.55 147	0.76 110	0.69 137	1.03 169	0.53 113	0.59 201	2.91 201	1.33 132	0.89 157	0.62 95	3.23 195	0.62 123	1.62 146	10.69 268	0.55 161	0.53 151	0.90 165	0.54 86	2.37 203	0.61 85

ACRE	1.31 147	0.70 80	0.66 129	0.58 142	0.47 106	0.52 127	0.32 112	0.81 99	0.53 138	0.76 110	0.69 137	1.04 173	0.52 112	0.59 201	2.66 186	1.32 129	0.89 157	0.63 104	3.25 201	0.61 116	1.62 146	10.69 268	0.55 161	0.52 145	0.92 169	0.55 88	2.40 206	0.62 87

RALAANet	1.14 127	0.70 80	0.84 164	0.53 126	0.53 134	0.60 158	0.41 140	1.30 175	0.50 126	0.94 161	0.65 127	0.72 104	0.59 134	0.33 85	1.97 112	1.32 129	0.75 112	0.89 191	1.96 138	0.85 183	3.07 178	5.37 187	0.53 152	0.62 184	0.82 135	1.03 169	2.08 168	0.78 115

PWCDC_ROB	2.78 228	0.70 80	0.65 127	0.61 148	0.87 205	0.63 166	0.57 177	1.04 138	1.59 263	0.65 82	1.88 235	0.80 126	3.28 284	0.73 230	41.04 303	2.18 222	1.23 227	0.98 217	1.52 119	0.97 203	2.56 171	5.26 186	0.68 214	0.81 225	0.74 122	0.94 154	1.13 92	0.97 150

AIO_rvc	0.53 54	0.71 87	0.38 63	0.34 58	0.22 33	0.34 65	0.16 47	0.57 58	0.28 58	0.38 47	0.22 31	0.56 59	0.24 46	0.27 55	1.96 109	1.04 75	0.48 42	0.40 41	1.28 103	0.47 73	0.79 74	0.95 85	0.39 75	0.22 44	0.46 54	0.28 26	0.72 48	0.33 35

IPLGR_C	1.31 147	0.71 87	0.68 132	0.57 136	0.46 102	0.52 127	0.31 101	0.81 99	0.53 138	0.76 110	0.69 137	1.03 169	0.53 113	0.59 201	2.62 181	1.33 132	0.88 155	0.63 104	3.25 201	0.61 116	1.64 149	10.69 268	0.55 161	0.53 151	0.89 161	0.57 91	2.40 206	0.62 87

FADNet-RVC	1.38 156	0.71 87	0.88 173	0.77 186	1.09 231	0.58 151	2.16 280	0.92 124	0.57 156	1.03 171	0.72 149	1.48 211	0.64 149	0.61 207	5.02 253	1.56 179	0.85 144	0.90 194	2.24 148	1.52 256	2.20 165	4.08 161	0.51 142	0.77 218	1.48 254	1.14 185	1.43 112	1.35 201

XX-Stereo	11.10 319	0.72 90	1.24 247	1.04 222	0.52 128	0.80 198	0.84 207	1.13 146	0.51 131	4.53 314	6.79 309	1.54 218	1.06 237	0.42 135	2.78 195	5.82 297	0.96 184	0.94 205	6.43 257	0.91 191	6.26 224	8.36 229	0.58 180	0.43 107	237.38 359	1.38 208	2.64 233	3.61 273

ARAFT	0.89 100	0.72 90	0.47 88	0.35 62	0.34 69	0.42 90	0.24 73	0.64 71	0.34 73	2.25 253	0.57 111	0.58 62	0.29 53	0.39 115	2.14 133	1.42 148	0.71 95	0.74 140	2.68 175	0.54 83	1.86 159	1.93 124	0.42 89	0.33 71	0.83 138	0.40 57	1.98 161	0.56 71

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 91	0.72 90	0.84 164	0.41 91	0.39 82	0.54 133	0.21 66	0.99 133	0.52 133	1.54 211	0.57 111	0.73 105	0.39 77	0.26 53	2.15 134	1.17 105	0.64 78	0.50 57	2.66 173	0.57 95	0.88 84	0.90 76	0.47 114	0.39 91	0.86 147	0.72 111	2.54 225	0.66 98

RASNet	0.85 88	0.72 90	0.89 178	0.61 148	0.62 159	0.66 173	0.41 140	0.98 132	0.61 165	1.21 187	0.64 125	0.74 106	0.67 160	0.40 119	1.23 48	1.31 127	0.72 100	0.66 113	1.00 78	0.70 148	1.09 105	1.43 113	0.43 94	0.75 214	0.68 107	0.79 120	2.17 175	0.93 145

raft+_RVC	0.71 77	0.73 94	0.70 136	0.41 91	0.34 69	0.49 114	0.30 97	1.48 201	0.43 102	0.62 77	0.62 120	0.65 80	0.39 77	0.26 53	1.74 78	1.16 103	0.69 88	0.53 72	1.57 126	0.51 77	0.85 80	1.06 91	0.44 97	0.38 84	0.68 107	0.62 95	0.85 62	0.69 101

GES	1.40 158	0.73 94	0.79 152	0.78 188	0.71 177	0.80 198	0.59 184	1.37 192	0.97 211	1.66 219	0.94 185	0.74 106	0.65 154	0.63 214	2.40 161	1.55 177	0.98 189	0.89 191	5.45 239	1.14 220	3.99 189	3.85 155	0.65 204	0.83 231	0.75 123	0.81 124	1.52 122	1.72 222

DMCA	0.63 68	0.73 94	0.63 121	0.40 87	0.49 115	0.52 127	0.33 116	0.59 60	0.52 133	0.80 128	0.63 124	0.70 97	0.40 82	0.47 161	1.48 57	0.92 57	0.69 88	0.67 116	0.67 46	0.51 77	0.67 55	0.59 41	0.48 117	0.45 113	0.48 63	0.52 84	1.04 80	0.62 87

test_4	1.13 126	0.74 97	0.77 148	0.42 97	0.32 59	0.34 65	0.26 84	0.78 92	0.33 71	0.75 106	0.40 74	0.87 141	0.35 68	0.40 119	2.10 132	1.55 177	0.65 79	0.69 122	1.50 117	0.51 77	1.12 110	10.25 255	0.41 83	0.37 80	0.58 88	0.70 108	2.73 238	0.62 87

AASNet	0.53 54	0.74 97	0.46 86	0.35 62	0.61 152	0.51 124	0.42 146	0.65 72	0.26 49	0.41 50	0.50 92	0.39 34	0.31 58	0.41 125	1.02 36	0.69 33	0.53 51	0.60 86	0.67 46	0.51 77	0.60 40	0.87 73	0.41 83	0.41 98	0.50 68	0.40 57	0.70 45	0.45 55

GMOStereo	1.28 140	0.74 97	0.45 81	0.62 151	0.52 128	0.46 101	0.39 130	1.54 213	0.47 111	0.87 142	0.47 83	0.74 106	0.59 134	0.35 95	2.01 115	1.45 156	0.80 126	0.87 181	2.92 185	0.69 141	1.78 153	10.98 277	0.46 105	0.41 98	1.09 195	0.72 111	1.56 124	0.58 76

error version	1.28 140	0.74 97	0.45 81	0.62 151	0.52 128	0.46 101	0.39 130	1.54 213	0.47 111	0.87 142	0.47 83	0.74 106	0.59 134	0.35 95	2.01 115	1.45 156	0.80 126	0.87 181	2.92 185	0.69 141	1.78 153	10.98 277	0.46 105	0.41 98	1.09 195	0.72 111	1.56 124	0.58 76

test-v	1.28 140	0.74 97	0.45 81	0.62 151	0.52 128	0.46 101	0.39 130	1.54 213	0.47 111	0.87 142	0.47 83	0.74 106	0.59 134	0.35 95	2.01 115	1.45 156	0.80 126	0.87 181	2.92 185	0.69 141	1.78 153	10.98 277	0.46 105	0.41 98	1.09 195	0.72 111	1.56 124	0.58 76

test-2	1.28 140	0.74 97	0.45 81	0.62 151	0.52 128	0.46 101	0.39 130	1.54 213	0.47 111	0.87 142	0.47 83	0.74 106	0.59 134	0.35 95	2.01 115	1.45 156	0.80 126	0.87 181	2.92 185	0.69 141	1.78 153	10.98 277	0.46 105	0.41 98	1.09 195	0.72 111	1.56 124	0.58 76

ICVP	1.51 172	0.74 97	1.07 213	0.75 177	0.75 184	0.84 201	0.54 169	1.10 142	0.86 197	1.37 201	1.15 205	0.88 146	1.08 239	0.53 180	1.90 101	1.91 205	1.22 225	0.99 220	1.56 125	0.96 202	3.89 187	10.50 262	0.68 214	0.77 218	0.91 168	1.19 191	1.42 111	1.14 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA-RVC	0.86 91	0.74 97	0.73 139	0.61 148	0.77 189	0.56 142	0.70 194	0.77 86	1.43 251	1.38 203	0.69 137	0.87 141	0.54 118	0.55 187	1.66 72	1.05 78	0.81 135	0.74 140	0.95 75	0.73 155	0.89 88	0.93 80	0.51 142	0.58 168	0.59 91	0.62 95	1.82 149	0.91 142

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 84	0.75 105	0.48 92	0.38 75	0.33 66	0.25 38	0.16 47	0.68 76	0.30 63	0.72 97	0.42 78	0.77 121	0.35 68	0.30 67	1.81 87	1.08 88	0.65 79	0.56 77	1.71 130	0.48 74	1.60 145	4.30 163	0.49 128	0.39 91	0.60 93	0.49 75	0.95 73	0.65 96

model_zeroshot	2.99 236	0.75 105	1.18 238	1.86 275	0.74 182	0.59 154	0.56 175	1.94 251	0.63 172	3.88 302	6.88 316	1.41 206	0.66 157	0.68 222	5.34 256	4.82 282	1.18 222	0.96 213	7.09 280	1.03 208	12.99 310	9.02 239	0.54 158	0.65 195	5.42 315	1.66 246	2.16 174	6.22 298

Sa-1000	1.14 127	0.75 105	0.47 88	0.49 111	0.61 152	0.50 117	0.27 87	1.70 230	0.52 133	0.73 102	0.48 87	0.66 84	0.67 160	0.79 241	2.17 138	1.43 152	0.92 172	0.93 202	3.23 195	0.58 99	1.55 141	4.86 171	0.35 62	0.59 175	1.14 205	1.24 194	2.35 198	0.76 112

IPLG	3.01 237	0.75 105	0.63 121	0.42 97	0.52 128	0.54 133	0.51 165	1.63 225	0.35 77	0.62 77	0.59 116	0.77 121	0.66 157	0.46 156	51.49 333	1.67 193	1.02 199	0.92 198	3.51 209	0.63 128	0.99 96	5.97 199	0.49 128	0.48 131	0.80 131	1.16 187	2.86 244	0.71 104

DeepPruner_ROB	1.64 182	0.75 105	0.91 180	0.85 200	0.88 207	0.75 191	1.75 267	1.26 166	0.91 205	1.49 209	1.65 230	0.85 138	0.81 198	0.56 188	3.12 219	1.49 167	1.02 199	1.02 227	2.33 152	0.75 162	7.42 242	6.70 208	0.81 246	0.69 203	0.88 157	1.45 218	2.17 175	0.87 136

HSM	1.07 120	0.75 105	0.97 192	0.78 188	0.77 189	0.54 133	0.54 169	1.87 247	0.60 161	0.76 110	0.85 176	0.87 141	0.67 160	0.56 188	2.24 148	1.05 78	0.92 172	0.71 127	2.57 161	0.71 150	1.80 157	2.08 132	0.56 168	0.72 212	0.90 165	0.97 159	2.08 168	1.03 165

FSD		0.76 111	0.66 129	0.60 145	0.60 147	0.60 158	0.57 177	0.90 120	0.50 126	0.95 164	0.73 151			0.64 216	2.19 140	3.05 243			2.80 179	0.79 171				0.67 199	0.90 165	0.83 128	0.90 65	0.99 158

castereo++	1.62 178	0.76 111	0.78 151	0.59 143	0.41 92	0.34 65	0.25 77	0.85 109	0.43 102	0.81 131	0.62 120	1.02 165	0.51 110	0.38 111	1.86 96	2.57 233	1.01 196	0.73 136	3.23 195	0.62 123	7.09 238	6.35 202	0.63 197	0.58 168	0.99 177	1.01 168	7.61 314	1.63 218

MIF-Stereo (partial)	0.69 74	0.76 111	0.33 56	0.27 35	0.37 78	0.35 69	0.31 101	0.53 54	0.40 92	0.62 77	0.32 51	0.50 49	0.39 77	0.23 46	2.08 126	1.51 170	0.68 83	0.71 127	0.77 61	0.43 61	1.10 107	0.94 81	0.39 75	0.32 68	0.57 84	0.71 109	2.25 189	0.87 136

sAnonymous2	1.42 159	0.76 111	0.52 102	0.41 91	0.47 106	0.71 183	0.41 140	1.28 172	0.98 214	0.65 82	0.89 181	1.08 178	0.95 225	0.37 106	2.20 142	2.28 224	1.10 208	1.04 233	3.71 211	0.92 194	4.94 201	6.73 210	0.62 192	0.55 161	0.83 138	1.39 210	1.25 98	1.24 190

CroCo_RVC	1.42 159	0.76 111	0.52 102	0.41 91	0.47 106	0.71 183	0.41 140	1.28 172	0.98 214	0.65 82	0.89 181	1.08 178	0.95 225	0.37 106	2.20 142	2.28 224	1.10 208	1.04 233	3.71 211	0.92 194	4.94 201	6.73 210	0.62 192	0.55 161	0.83 138	1.39 210	1.25 98	1.24 190

UNet	0.85 88	0.76 111	0.74 142	0.60 145	0.60 147	0.61 162	0.53 167	0.90 120	0.58 158	1.21 187	0.68 134	0.71 101	0.56 125	0.67 221	1.72 77	1.11 96	0.79 123	0.72 134	1.13 93	0.82 180	0.84 78	0.69 53	0.62 192	0.58 168	0.64 97	0.77 117	2.48 213	0.95 147

AIO_test	0.59 63	0.77 117	0.45 81	0.44 102	0.25 42	0.35 69	0.20 63	0.61 63	0.27 56	0.43 52	0.30 48	0.57 60	0.28 52	0.29 64	2.01 115	1.46 161	0.49 43	0.42 47	0.86 67	0.49 76	1.02 101	1.01 87	0.40 79	0.24 50	0.47 60	0.49 75	1.00 77	0.35 38

MIM_Stereo	0.78 83	0.77 117	0.53 106	0.43 99	0.38 80	0.46 101	0.22 68	1.50 204	0.31 64	0.55 61	0.38 70	0.64 77	0.27 51	0.32 78	1.77 83	1.09 90	0.63 75	0.73 136	3.30 205	0.57 95	1.19 116	0.91 78	0.34 57	0.36 79	0.49 66	0.41 64	1.95 158	0.58 76

CES	1.27 139	0.77 117	0.56 112	0.45 105	0.56 139	0.51 124	0.21 66	1.50 204	0.70 184	0.78 117	0.80 168	0.84 136	0.90 214	0.33 85	3.45 228	2.96 241	1.14 216	1.04 233	1.32 106	1.08 214	4.63 196	4.87 172	0.63 197	0.38 84	0.85 144	0.83 128	1.02 78	1.16 180

BEATNet_4x	1.53 174	0.77 117	0.77 148	0.75 177	0.67 169	0.47 107	0.40 136	1.23 160	1.32 244	0.83 133	0.77 157	0.95 157	0.74 181	0.59 201	5.02 253	2.40 231	1.64 254	1.43 279	1.27 101	0.85 183	4.54 193	8.28 227	0.48 117	0.91 241	0.70 111	0.77 117	1.85 150	0.99 158

MM-Stereo_test2	0.35 27	0.78 121	0.22 32	0.30 48	0.21 31	0.18 12	0.11 17	0.33 27	0.16 16	0.36 46	0.15 15	0.39 34	0.15 15	0.17 21	0.69 22	0.66 29	0.43 26	0.39 37	0.41 18	0.37 41	0.50 28	0.85 71	0.24 42	0.16 19	0.35 26	0.25 12	0.54 26	0.25 19

gcap-zeroshot	3.80 256	0.78 121	1.44 258	1.88 276	0.67 169	1.15 240	1.31 248	2.09 269	0.65 175	5.43 338	7.00 319	2.87 269	0.70 165	0.31 75	2.44 164	5.25 289	0.94 178	0.91 197	36.08 327	1.25 229	8.46 268	10.60 265	4.00 313	0.62 184	1.44 250	1.49 223	1.34 104	1.53 210

CFNet_pseudo	1.65 183	0.78 121	0.82 160	0.82 198	0.79 196	0.69 180	0.42 146	0.93 125	0.53 138	0.95 164	0.81 170	0.88 146	0.81 198	0.81 245	15.70 279	1.39 140	0.74 110	0.71 127	7.24 281	0.77 165	0.97 94	1.50 115	0.69 217	0.57 164	0.88 157	0.89 142	1.47 117	1.12 176

HCRNet	0.66 72	0.78 121	0.41 71	0.54 129	0.27 48	0.41 88	0.39 130	0.63 70	0.31 64	1.62 216	0.59 116	0.67 87	0.29 53	0.41 125	1.99 113	0.73 38	0.60 72	0.47 52	0.65 45	0.43 61	0.78 71	0.62 45	0.36 67	0.34 73	0.42 49	0.43 70	2.14 170	0.50 62

YMNet	1.44 164	0.79 125	0.41 71	0.51 118	0.61 152	0.59 154	1.36 251	0.77 86	0.56 152	1.28 194	0.36 68	0.67 87	2.20 263	0.56 188	19.21 284	1.49 167	0.77 116	0.65 110	0.74 54	0.39 46	0.61 43	1.27 105	0.23 38	0.38 84	0.69 109	0.46 72	0.81 60	0.66 98

LoS	1.51 172	0.79 125	0.59 114	0.52 122	0.56 139	0.65 171	0.38 129	2.56 294	0.88 200	1.21 187	0.94 185	0.97 160	0.88 211	0.35 95	3.04 209	3.41 254	1.24 228	0.93 202	2.19 145	0.68 140	5.96 217	7.00 215	0.62 192	0.47 117	1.14 205	0.98 163	1.06 84	0.87 136
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Reg-Stereo(zero)	2.60 219	0.80 127	1.38 253	0.70 169	0.75 184	0.56 142	0.62 188	3.07 306	0.68 180	3.56 292	6.85 314	1.50 213	0.84 205	1.38 287	2.08 126	5.28 290	1.28 232	0.83 170	6.55 259	1.51 254	5.18 210	13.34 330	0.60 187	0.60 177	1.08 191	1.44 215	4.02 287	3.66 274

HI	2.60 219	0.80 127	1.38 253	0.70 169	0.75 184	0.56 142	0.62 188	3.07 306	0.68 180	3.56 292	6.85 314	1.50 213	0.84 205	1.38 287	2.08 126	5.28 290	1.28 232	0.83 170	6.55 259	1.51 254	5.18 210	13.34 330	0.60 187	0.60 177	1.08 191	1.44 215	4.02 287	3.66 274

MSKI-zero shot	2.77 227	0.80 127	1.10 220	0.74 176	0.59 144	0.67 176	0.54 169	1.87 247	0.97 211	0.88 148	6.73 305	1.60 219	0.72 171	0.43 140	3.38 225	7.92 311	1.20 224	0.87 181	6.85 274	4.65 313	10.45 291	12.15 301	0.55 161	0.71 209	1.49 256	1.96 267	1.85 150	3.12 266

CAS	1.05 115	0.80 127	0.40 67	0.50 117	0.48 112	0.37 74	0.30 97	0.55 55	0.44 106	1.13 183	0.77 157	0.64 77	0.95 225	0.31 75	2.68 189	1.79 200	0.96 184	0.82 168	1.08 89	0.61 116	2.91 176	5.06 179	0.44 97	0.30 60	0.81 132	0.92 150	1.18 95	1.16 180

anonymity	6.71 299	0.80 127	1.73 275	1.09 227	0.88 207	0.79 197	0.68 192	2.17 273	0.90 203	3.78 301	97.20 354	1.95 233	0.93 220	0.44 150	2.57 177	7.16 303	0.95 182	0.83 170	6.70 267	1.07 213	7.93 253	12.47 313	0.67 210	0.57 164	1.51 260	1.60 241	20.99 341	2.80 255

dd	0.86 91	0.80 127	0.51 95	1.05 224	0.44 98	0.85 204	0.44 153	0.85 109	0.39 85	0.83 133	0.40 74	1.23 194	0.39 77	0.47 161	2.21 147	0.98 68	0.97 187	0.71 127	2.00 141	0.61 116	0.84 78	0.77 63	0.49 128	0.64 193	0.70 111	0.53 85	1.73 142	1.47 207

LGtest1	0.57 59	0.81 133	0.46 86	0.26 32	0.30 53	0.28 47	0.12 20	0.43 47	0.26 49	0.34 40	0.56 108	0.50 49	0.30 57	0.28 59	2.04 122	1.24 118	0.57 64	0.65 110	0.74 54	0.46 72	0.72 60	1.41 112	0.29 49	0.30 60	0.54 77	0.35 47	0.65 40	0.52 67

rafts_anoy	0.88 98	0.81 133	0.86 170	0.44 102	0.49 115	0.51 124	0.46 159	1.58 220	0.48 117	0.61 74	0.70 144	0.70 97	0.47 99	0.30 67	2.51 173	1.38 138	0.76 113	0.78 153	2.36 153	0.61 116	1.28 123	0.99 86	0.49 128	0.49 135	0.85 144	0.90 147	0.93 71	1.00 164

pcwnet_v2	3.22 241	0.81 133	0.94 184	0.92 208	1.12 235	0.94 217	0.70 194	1.17 151	0.88 200	2.04 240	1.10 201	1.09 181	1.00 230	1.27 283	47.63 319	1.56 179	0.96 184	0.87 181	6.63 265	0.81 177	2.45 168	3.52 153	1.01 265	0.75 214	1.04 186	1.16 187	2.44 209	2.23 245

IER	0.88 98	0.82 136	0.55 110	0.49 111	0.51 126	0.56 142	0.45 155	0.80 97	0.49 121	1.15 184	0.77 157	1.03 169	0.50 108	0.79 241	3.66 233	1.04 75	0.73 105	0.64 107	0.87 68	0.78 169	0.73 63	0.82 68	0.60 187	0.53 151	0.63 95	1.00 166	2.05 166	0.74 106

RALCasStereoNet	0.93 102	0.82 136	0.93 183	0.53 126	0.53 134	0.60 158	0.45 155	1.48 201	0.44 106	1.03 171	0.75 154	0.89 151	0.49 105	0.32 78	2.31 156	1.43 152	0.78 119	0.75 142	1.50 117	0.58 99	1.18 115	2.21 134	0.49 128	0.57 164	0.86 147	1.13 183	0.90 65	1.16 180

NVstereo2D	2.81 231	0.82 136	0.74 142	0.69 167	0.78 193	0.92 216	0.81 206	1.18 155	0.76 189	0.91 154	1.06 199	0.80 126	0.55 124	0.71 229	52.63 341	1.47 164	0.86 148	0.83 170	1.42 111	0.69 141	1.12 110	0.94 81	0.76 227	0.83 231	1.08 191	0.78 119	0.98 75	0.74 106

IGEV-FE	3.38 243	0.83 139	1.84 280	2.81 295	0.69 174	2.38 291	1.26 246	2.23 279	0.94 208	4.29 309	6.75 306	2.28 252	1.01 231	0.45 151	2.82 198	7.73 310	0.85 144	0.77 148	5.93 248	1.88 273	8.51 270	12.88 325	0.58 180	0.69 203	1.40 243	1.57 235	14.79 336	2.99 260

IGEV_Zeroshot_test	3.38 243	0.83 139	1.84 280	2.82 296	0.69 174	2.37 289	1.26 246	2.23 279	0.94 208	4.40 310	6.76 307	2.28 252	1.01 231	0.45 151	2.83 199	7.72 309	0.87 151	0.77 148	5.93 248	1.87 272	8.49 269	12.88 325	0.58 180	0.69 203	1.40 243	1.57 235	14.84 337	2.99 260

LMCR-Stereo	1.06 118	0.83 139	0.84 164	0.53 126	0.62 159	0.64 169	0.33 116	1.12 144	0.60 161	0.83 133	0.79 164	0.91 152	0.49 105	0.41 125	2.53 174	1.54 176	1.03 202	0.75 142	2.16 144	1.42 240	1.68 150	3.87 157	0.49 128	0.65 195	0.75 123	0.83 128	1.10 91	0.88 139

FADNet	1.44 164	0.83 139	0.83 163	0.82 198	1.03 221	0.61 162	1.88 274	0.97 130	0.73 188	0.93 159	0.92 184	1.16 188	0.76 190	0.74 232	3.69 237	1.34 134	0.91 166	1.03 230	2.63 169	1.49 249	2.87 175	4.93 173	0.49 128	0.65 195	1.54 263	1.70 250	1.51 121	1.83 225

AF-Net	1.05 115	0.83 139	0.94 184	0.76 181	0.91 211	0.98 224	1.68 263	1.52 211	1.06 224	0.57 66	0.96 189	1.34 200	0.64 149	0.74 232	1.71 73	0.99 69	0.80 126	0.60 86	1.64 128	0.72 152	0.72 60	2.35 136	0.63 197	0.62 184	0.89 161	0.82 126	1.57 129	1.25 192

Nwc_Net	1.05 115	0.83 139	0.94 184	0.76 181	0.91 211	0.98 224	1.68 263	1.52 211	1.06 224	0.57 66	0.96 189	1.34 200	0.64 149	0.74 232	1.71 73	0.99 69	0.80 126	0.60 86	1.64 128	0.72 152	0.72 60	2.35 136	0.63 197	0.62 184	0.89 161	0.82 126	1.57 129	1.25 192

iResNet_ROB	1.16 131	0.83 139	0.82 160	0.65 158	0.59 144	0.67 176	0.58 181	2.65 298	0.53 138	1.73 224	0.76 156	0.87 141	0.78 195	0.47 161	3.77 241	1.45 156	0.87 151	0.86 179	2.81 180	0.65 130	1.26 121	0.87 73	0.57 171	0.73 213	0.81 132	0.95 155	2.65 235	1.03 165

DN-CSS_ROB	1.32 150	0.83 139	1.03 203	0.87 202	0.86 204	0.47 107	0.36 125	2.00 261	0.57 156	1.56 213	1.81 233	0.96 159	0.77 193	0.38 111	2.15 134	1.40 142	1.03 202	0.93 202	5.27 233	0.66 135	2.56 171	2.82 144	0.54 158	0.86 236	0.79 130	0.81 124	2.07 167	1.33 200

anonymousdsp2	0.86 91	0.84 147	0.84 164	0.43 99	0.44 98	0.56 142	0.32 112	1.17 151	0.36 79	0.66 85	0.67 131	0.69 91	0.40 82	0.49 172	1.46 55	1.36 135	0.67 82	0.62 95	2.12 143	0.60 113	1.36 131	2.66 143	0.36 67	0.44 111	0.71 114	0.51 81	1.86 152	0.64 92

DSFCA	0.87 95	0.84 147	0.73 139	0.65 158	0.77 189	0.61 162	0.78 199	0.75 84	0.78 191	0.77 114	0.83 173	0.75 113	0.48 102	0.43 140	1.89 99	1.14 100	0.85 144	0.87 181	1.00 78	0.74 158	1.00 100	1.05 90	0.72 225	0.63 190	0.83 138	0.95 155	1.88 154	0.85 132

CFNet	0.80 84	0.84 147	0.79 152	0.76 181	0.70 176	0.60 158	0.46 159	0.84 108	0.48 117	0.66 85	0.71 146	0.92 154	0.61 143	0.43 140	1.75 80	0.84 51	0.70 91	0.64 107	0.90 70	0.78 169	0.89 88	0.72 56	0.45 103	0.51 140	0.87 152	0.83 128	1.67 137	1.15 179

CFNet_RVC	0.94 105	0.84 147	0.89 178	0.76 181	0.80 199	0.71 183	0.49 161	0.74 83	0.63 172	0.88 148	0.94 185	0.87 141	0.57 129	0.50 173	1.96 109	1.12 97	0.79 123	0.79 157	1.27 101	0.73 155	1.26 121	1.52 116	0.48 117	0.64 193	0.98 176	1.11 177	1.92 157	1.23 188

AE-Stereo	1.61 177	0.85 151	1.23 246	0.81 196	0.51 126	0.57 148	0.75 198	0.83 105	0.49 121	0.79 124	0.54 104	1.29 196	0.72 171	0.47 161	2.05 124	2.96 241	0.99 191	0.92 198	2.63 169	0.86 186	4.61 194	11.92 299	0.50 140	0.80 221	1.26 224	1.34 204	1.95 158	0.86 134

RAFT-Test	2.37 213	0.85 151	1.14 231	1.02 220	0.65 163	0.58 151	0.51 165	2.18 275	0.70 184	1.12 181	5.37 286	0.97 160	0.92 218	0.45 151	2.50 171	5.29 292	0.99 191	0.80 162	6.96 276	1.11 215	10.85 294	10.83 275	0.67 210	0.58 168	1.51 260	1.82 257	1.38 108	2.18 242

Anonymous3	2.32 212	0.85 151	0.88 173	0.56 133	1.10 232	0.89 214	0.70 194	2.45 289	1.12 232	1.05 176	0.98 194	2.57 263	1.14 242	0.56 188	4.14 248	9.30 315	1.50 249	1.47 280	5.33 234	1.49 249	6.83 232	10.10 249	0.71 220	0.67 199	1.08 191	1.38 208	2.32 193	1.35 201

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 78	0.86 154	0.36 59	0.43 99	0.32 59	0.30 53	0.19 59	0.71 78	0.32 68	0.70 91	0.33 55	0.63 73	0.57 129	0.41 125	2.03 121	1.91 205	0.63 75	0.68 120	1.00 78	0.45 68	1.86 159	1.87 123	0.40 79	0.23 48	0.49 66	0.37 52	1.09 87	0.55 69

psm_up	0.99 111	0.86 154	0.99 197	0.78 188	0.89 209	0.75 191	0.58 181	1.33 186	1.03 221	0.88 148	0.69 137	0.99 164	0.72 171	0.76 237	1.89 99	1.10 93	0.91 166	0.81 165	1.93 137	0.81 177	1.08 103	0.90 76	0.49 128	0.85 234	1.01 181	1.06 171	1.62 134	1.10 172

S2M2_L	1.14 127	0.87 156	1.13 228	0.46 108	0.37 78	0.43 92	0.28 90	0.60 61	0.52 133	1.85 232	0.34 58	0.63 73	0.40 82	0.43 140	2.36 158	1.91 205	0.70 91	0.60 86	1.06 87	0.58 99	4.38 190	4.69 166	0.49 128	0.37 80	0.64 97	0.89 142	3.07 253	0.79 116
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.67 73	0.87 156	0.33 56	0.31 51	0.59 144	0.33 62	0.30 97	0.89 119	0.34 73	0.72 97	0.24 35	0.65 80	0.34 62	0.19 28	1.95 102	1.57 181	0.71 95	0.69 122	0.94 74	0.39 46	1.28 123	1.20 100	0.33 55	0.33 71	0.59 91	0.60 93	0.72 48	0.74 106

EGLCR-Stereo	2.26 208	0.87 156	1.17 237	0.45 105	0.48 112	0.61 162	0.23 69	0.83 105	0.55 147	0.72 97	0.53 102	0.80 126	0.66 157	0.41 125	2.36 158	2.92 240	0.90 165	1.10 241	3.35 206	0.60 113	5.09 206	12.56 317	0.47 114	0.45 113	0.89 161	0.91 149	20.21 339	0.86 134

AACVNet	0.95 107	0.87 156	0.69 133	0.91 206	0.91 211	0.72 187	0.59 184	0.87 115	0.60 161	0.73 102	0.88 180	0.79 125	0.64 149	0.60 205	1.77 83	1.37 137	0.84 142	0.83 170	1.12 92	0.77 165	1.36 131	1.13 95	0.70 218	0.65 195	0.87 152	1.12 180	1.90 155	1.31 197

FADNet-RVC-Resample	1.37 154	0.87 156	0.99 197	0.72 171	0.81 201	0.63 166	1.02 227	1.06 140	0.91 205	0.99 168	0.99 195	1.69 224	0.73 176	1.02 266	4.06 246	1.41 145	1.02 199	1.62 285	1.55 124	1.04 209	1.37 133	5.03 177	0.57 171	1.14 255	0.88 157	1.99 268	1.45 115	1.54 211

MSMDNet	2.69 224	0.87 156	1.07 213	0.57 136	0.65 163	0.59 154	0.49 161	2.03 263	0.62 171	1.03 171	0.97 193	1.05 176	12.04 317	0.50 173	2.60 179	5.56 295	1.05 205	0.80 162	6.93 275	1.42 240	11.49 296	12.49 314	0.67 210	0.58 168	1.48 254	1.83 258	1.28 100	1.97 234

iResNetv2_ROB	1.57 175	0.87 156	0.70 136	1.13 232	0.65 163	0.72 187	0.49 161	2.63 297	0.64 174	1.77 227	0.87 179	1.30 199	0.75 185	0.40 119	4.81 252	1.26 121	0.91 166	0.71 127	4.58 226	0.81 177	7.66 245	1.62 117	0.58 180	0.80 221	0.81 132	0.83 128	3.12 257	0.91 142

MLCV	1.91 200	0.87 156	0.97 192	1.33 253	1.13 238	0.99 226	0.74 197	2.14 270	0.77 190	2.02 238	4.44 275	1.60 219	1.56 252	0.45 151	2.63 183	1.79 200	1.11 212	0.96 213	6.71 268	1.05 211	4.69 199	5.60 191	0.66 207	1.60 270	1.14 205	1.35 205	2.31 192	1.06 170

PDISCO_ROB	1.06 118	0.87 156	0.60 117	0.80 193	0.68 172	0.53 132	0.59 184	0.93 125	0.69 182	1.80 228	1.00 197	0.74 106	0.63 146	0.66 219	1.87 97	1.44 154	0.89 157	1.10 241	1.53 120	0.80 174	1.56 142	2.40 139	0.52 149	0.63 190	1.19 209	0.79 120	2.56 226	0.81 121

castereo	1.44 164	0.88 165	0.96 191	0.46 108	0.47 106	0.33 62	0.27 87	0.77 86	0.50 126	0.80 128	0.64 125	1.04 173	0.48 102	0.38 111	2.25 149	2.81 236	1.03 202	0.76 145	2.67 174	0.62 123	7.90 252	7.11 217	0.57 171	0.52 145	1.04 186	1.25 196	1.03 79	1.21 186

cross-raft	2.26 208	0.88 165	1.08 216	0.73 174	0.68 172	0.64 169	0.44 153	2.04 265	0.61 165	0.95 164	1.30 215	1.03 169	0.76 190	0.43 140	2.58 178	5.15 287	0.99 191	0.78 153	7.00 277	1.80 269	12.15 297	10.30 259	0.65 204	0.60 177	1.60 268	1.92 262	1.66 136	2.36 248

GLC_STEREO	0.97 109	0.89 167	0.85 168	0.56 133	0.60 147	0.48 112	0.40 136	1.70 230	0.47 111	0.77 114	0.67 131	0.78 124	0.63 146	0.61 207	2.53 174	1.65 189	0.88 155	0.60 86	1.57 126	0.70 148	2.48 169	1.17 97	0.44 97	0.43 107	0.67 100	0.55 88	2.36 200	0.88 139

IPLGR	3.25 242	0.89 167	0.81 157	0.65 158	0.66 168	0.50 117	0.42 146	1.14 148	0.44 106	2.02 238	1.30 215	0.86 139	0.74 181	0.47 161	50.44 328	1.86 203	1.15 220	1.11 245	3.23 195	1.37 235	1.41 135	7.71 221	0.56 168	0.70 208	1.39 240	1.55 234	3.46 270	0.92 144

GANet-ADL	2.79 229	0.89 167	1.20 244	1.00 219	1.00 220	1.20 248	0.80 205	1.20 156	1.00 216	3.59 294	6.59 302	1.06 177	0.76 190	0.48 167	12.27 270	4.90 284	1.57 252	0.92 198	6.59 264	1.66 263	6.93 236	11.51 292	0.68 214	0.80 221	1.09 195	1.40 212	2.47 212	1.85 226

MyStereo04	1.58 176	0.90 170	0.97 192	0.78 188	0.89 209	0.57 148	0.40 136	1.57 219	0.97 211	2.23 252	0.89 181	1.34 200	0.54 118	0.41 125	2.94 204	2.47 232	0.86 148	0.92 198	5.37 235	1.50 252	4.62 195	3.51 152	0.92 260	0.81 225	1.21 211	1.61 243	2.58 228	0.95 147

SA	1.07 120	0.90 170	0.42 74	0.55 131	0.53 134	0.49 114	0.24 73	1.60 221	0.46 109	0.71 96	0.41 76	0.69 91	0.58 133	0.62 212	1.74 78	1.41 145	0.78 119	0.79 157	3.17 194	0.65 130	1.24 119	4.73 168	0.34 57	0.51 140	0.75 123	1.12 180	2.64 233	0.72 105

EAI-Stereo	2.60 219	0.90 170	1.57 266	0.90 204	1.31 253	0.84 201	1.31 248	2.22 278	1.34 246	0.81 131	5.69 289	1.37 204	0.83 204	0.50 173	4.76 251	5.32 293	0.91 166	0.94 205	7.45 283	1.11 215	9.07 274	10.78 274	0.62 192	0.85 234	1.45 253	2.06 270	3.36 266	1.90 229

DLCB_ROB	0.94 105	0.90 170	0.88 173	0.73 174	0.80 199	0.69 180	0.69 193	0.87 115	0.72 187	0.94 161	0.86 177	1.02 165	0.91 215	0.69 228	1.48 57	1.06 81	0.97 187	0.72 134	0.88 69	0.74 158	1.21 117	1.21 101	0.78 234	0.71 209	1.26 224	1.26 197	1.49 119	0.95 147

trnet	1.20 133	0.91 174	0.94 184	0.52 122	0.42 94	0.47 107	0.25 77	1.41 196	0.61 165	0.88 148	0.75 154	0.97 160	0.72 171	0.37 106	2.66 186	3.31 252	0.86 148	0.61 91	2.41 155	0.60 113	3.93 188	3.14 147	0.50 140	0.47 117	1.03 185	0.86 139	1.72 139	0.99 158

CASnet	1.15 130	0.91 174	0.49 93	0.40 87	0.43 96	0.38 77	0.20 63	0.91 123	0.49 121	0.77 114	0.56 108	0.88 146	0.53 113	0.35 95	2.15 134	1.24 118	0.72 100	0.50 57	1.34 108	0.54 83	7.12 239	5.37 187	0.41 83	0.38 84	1.21 211	0.49 75	1.45 115	0.79 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_5	0.69 74	0.91 174	0.30 45	0.38 75	0.26 46	0.35 69	0.19 59	1.79 238	0.31 64	0.58 69	1.20 209	0.75 113	0.73 176	0.32 78	1.36 53	1.10 93	0.54 52	0.54 76	1.01 81	0.37 41	0.61 43	1.37 111	0.29 49	0.34 73	0.41 45	0.40 57	1.72 139	0.44 53

MIPNet	2.89 232	0.91 174	0.77 148	0.49 111	0.65 163	0.55 136	0.57 177	1.34 189	0.53 138	2.05 241	0.99 195	0.80 126	0.77 193	0.48 167	40.89 302	1.61 185	1.15 220	0.94 205	3.25 201	1.19 225	1.15 113	9.31 242	0.57 171	0.62 184	1.24 220	1.51 227	2.90 247	0.82 123

CREStereo++_RVC	1.73 191	0.91 174	1.03 203	0.51 118	0.56 139	0.40 83	0.28 90	1.37 192	0.51 131	0.83 133	0.61 118	0.76 117	0.85 208	0.34 90	2.78 195	3.07 245	0.92 172	0.61 91	2.72 178	0.55 90	5.01 204	5.69 193	0.53 152	0.38 84	0.94 170	0.84 134	12.80 330	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
CREStereo	1.37 154	0.91 174	0.94 184	0.52 122	0.42 94	0.47 107	0.26 84	1.43 198	0.66 177	0.87 142	0.83 173	0.95 157	0.73 176	0.36 104	2.98 205	4.38 278	0.85 144	0.56 77	2.41 155	0.62 123	5.52 214	4.71 167	0.53 152	0.47 117	1.02 183	0.87 140	1.73 142	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
GCAP-BAT	1.68 184	0.92 180	0.51 95	0.38 75	0.40 86	0.45 95	0.31 101	1.31 178	0.41 94	0.78 117	0.51 94	2.09 238	0.43 87	0.30 67	1.95 102	1.95 210	13.44 333	0.62 95	2.57 161	0.59 103	8.07 256	1.98 125	0.48 117	0.47 117	0.67 100	0.64 98	2.20 181	0.83 126

DCVSM-stereo	2.89 232	0.92 180	1.57 266	1.31 252	1.04 222	1.53 265	0.99 222	2.96 304	1.33 245	3.46 289	6.20 296	6.77 307	2.59 271	0.87 249	2.25 149	4.01 272	1.37 244	1.11 245	7.05 279	4.27 308	6.91 233	6.70 208	1.25 273	2.64 315	1.30 230	1.73 252	3.46 270	2.47 249

test_for_model	1.68 184	0.92 180	0.51 95	0.38 75	0.40 86	0.45 95	0.31 101	1.31 178	0.41 94	0.78 117	0.51 94	2.09 238	0.43 87	0.30 67	1.95 102	1.95 210	13.44 333	0.62 95	2.57 161	0.59 103	8.07 256	1.98 125	0.48 117	0.47 117	0.67 100	0.64 98	2.20 181	0.83 126

testlalala2	1.68 184	0.92 180	0.51 95	0.38 75	0.40 86	0.45 95	0.31 101	1.31 178	0.41 94	0.78 117	0.51 94	2.09 238	0.43 87	0.30 67	1.95 102	1.95 210	13.44 333	0.62 95	2.57 161	0.59 103	8.07 256	1.98 125	0.48 117	0.47 117	0.67 100	0.64 98	2.20 181	0.83 126

testlalala	1.68 184	0.92 180	0.51 95	0.38 75	0.40 86	0.45 95	0.31 101	1.31 178	0.41 94	0.78 117	0.51 94	2.09 238	0.43 87	0.30 67	1.95 102	1.95 210	13.44 333	0.62 95	2.57 161	0.59 103	8.07 256	1.98 125	0.48 117	0.47 117	0.67 100	0.64 98	2.20 181	0.83 126

testlalala_base	1.68 184	0.92 180	0.51 95	0.38 75	0.40 86	0.45 95	0.31 101	1.31 178	0.41 94	0.78 117	0.51 94	2.09 238	0.43 87	0.30 67	1.95 102	1.95 210	13.44 333	0.62 95	2.57 161	0.59 103	8.07 256	1.98 125	0.48 117	0.47 117	0.67 100	0.64 98	2.20 181	0.83 126

GCAP-Stereo	1.68 184	0.92 180	0.51 95	0.38 75	0.40 86	0.45 95	0.31 101	1.31 178	0.41 94	0.78 117	0.51 94	2.09 238	0.43 87	0.30 67	1.95 102	1.95 210	13.44 333	0.62 95	2.57 161	0.59 103	8.07 256	1.98 125	0.48 117	0.47 117	0.67 100	0.64 98	2.20 181	0.83 126

raft_robust	1.30 146	0.93 187	0.53 106	0.59 143	0.47 106	0.57 148	0.37 127	2.06 267	0.52 133	1.69 222	0.53 102	0.76 117	0.82 203	0.47 161	2.16 137	1.52 174	0.84 142	0.84 177	5.71 245	0.59 103	2.50 170	5.04 178	0.46 105	0.51 140	0.99 177	1.05 170	1.58 131	0.99 158

TestStereo	0.77 82	0.93 187	0.79 152	0.56 133	0.46 102	0.66 173	0.33 116	1.22 158	0.42 101	0.90 153	0.52 100	0.84 136	0.54 118	0.39 115	1.50 59	0.92 57	0.73 105	0.51 61	1.38 110	0.56 92	1.25 120	0.82 68	0.44 97	0.44 111	0.77 127	0.79 120	1.34 104	0.79 116

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 113	0.93 187	0.80 156	0.72 171	0.79 196	0.65 171	1.02 227	1.07 141	2.31 291	2.00 237	0.74 152	0.97 160	0.56 125	0.94 260	1.82 88	0.96 64	0.68 83	0.67 116	1.31 104	0.65 130	0.88 84	0.94 81	0.57 171	0.57 164	0.73 120	1.60 241	1.43 112	1.27 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AEACV	0.43 41	0.94 190	0.30 45	0.29 44	0.20 26	0.27 44	0.12 20	0.28 15	0.14 7	0.24 24	0.23 34	0.35 26	0.21 39	0.20 33	1.24 49	0.83 50	0.57 64	0.38 33	0.78 62	0.45 68	0.81 75	0.73 59	0.24 42	0.18 31	0.34 23	0.31 31	0.61 34	0.28 29

Any-RAFT	2.54 217	0.94 190	1.27 250	0.75 177	0.75 184	0.50 117	0.40 136	1.99 257	0.56 152	0.87 142	6.98 318	1.50 213	0.51 110	0.40 119	2.50 171	3.41 254	0.91 166	0.90 194	6.78 272	0.75 162	14.26 330	10.61 266	0.67 210	0.59 175	1.63 269	1.83 258	2.17 175	4.22 280

RAFT_CTSACE	0.64 69	0.94 190	0.31 48	0.37 73	0.34 69	0.33 62	0.23 69	1.23 160	0.26 49	0.64 81	0.29 44	0.71 101	0.57 129	0.34 90	1.57 65	1.07 82	0.52 48	0.43 48	0.72 51	0.33 33	0.85 80	1.72 120	0.42 89	0.30 60	0.46 54	0.41 64	1.58 131	0.39 45

SACVNet	1.31 147	0.94 190	0.95 189	0.90 204	1.10 232	0.87 207	0.92 218	1.50 204	0.81 192	1.23 192	0.71 146	0.94 155	0.69 163	0.68 222	1.83 91	1.40 142	1.12 215	0.83 170	2.20 146	0.94 197	2.13 164	5.87 197	0.65 204	0.82 228	1.04 186	1.06 171	2.02 164	1.30 196

FCDSN-DC	3.63 252	0.94 190	2.84 312	1.29 250	1.30 252	1.03 232	1.00 223	0.90 120	0.91 205	1.04 175	0.74 152	1.21 192	0.74 181	0.58 197	52.59 340	2.04 217	1.24 228	1.13 249	1.05 84	0.79 171	6.62 227	10.01 247	0.78 234	2.18 295	1.20 210	1.67 249	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.
PMTNet	1.39 157	0.94 190	0.99 197	0.48 110	0.49 115	0.47 107	0.32 112	0.83 105	0.66 177	0.83 133	0.62 120	0.88 146	0.50 108	0.35 95	2.72 192	4.30 275	0.91 166	0.57 79	2.40 154	0.54 83	6.12 221	5.45 190	0.57 171	0.38 84	1.99 287	1.00 166	1.09 87	1.19 185

PSMNet-ADL	2.61 222	0.95 196	1.12 226	1.14 237	1.18 243	0.97 222	0.85 210	1.78 237	1.26 239	3.49 291	6.09 295	1.43 207	2.78 276	0.56 188	2.93 203	10.59 318	1.31 235	0.96 213	5.96 250	1.20 226	6.66 228	9.11 241	0.86 256	0.82 228	1.10 200	1.44 215	2.85 243	1.10 172

STTStereo	0.99 111	0.95 196	0.82 160	0.77 186	0.77 189	0.69 180	0.87 212	0.86 111	1.53 260	1.27 193	0.79 164	1.13 185	0.69 163	0.93 258	2.19 140	1.03 74	0.72 100	0.70 124	1.05 84	0.63 128	1.15 113	0.86 72	0.58 180	0.56 163	0.73 120	1.21 193	1.74 144	1.41 205

RTSC	3.08 240	0.95 196	1.25 249	0.76 181	0.91 211	0.96 219	1.84 272	1.15 149	1.34 246	2.37 257	2.12 246	1.11 182	0.99 229	1.02 266	41.50 305	1.94 209	1.88 266	1.22 262	4.09 220	1.06 212	2.76 173	4.02 160	0.63 197	1.03 246	0.83 138	0.99 165	2.44 209	1.98 235

PA-Net	1.22 135	0.95 196	1.13 228	0.75 177	1.31 253	0.68 178	0.84 207	0.82 104	1.18 237	0.83 133	0.77 157	0.76 117	0.78 195	0.91 255	3.00 206	1.21 114	0.68 83	0.77 148	1.02 82	0.82 180	1.13 112	4.67 165	0.66 207	0.82 228	1.00 179	2.10 275	1.24 97	2.13 238
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	2.79 229	0.95 196	0.91 180	1.35 255	1.69 273	1.41 259	1.02 227	1.81 242	1.09 228	2.62 265	5.14 283	1.80 227	2.38 265	0.46 156	10.35 266	7.64 308	1.36 242	1.23 265	6.83 273	1.78 268	10.05 284	4.09 162	0.61 190	2.02 291	1.10 200	1.50 226	2.80 241	1.39 204

TESTraft	0.98 110	0.96 201	0.42 74	0.41 91	0.33 66	0.40 83	0.25 77	1.13 146	0.39 85	0.97 167	0.35 65	0.61 69	0.75 185	0.54 181	3.18 220	1.42 148	0.70 91	0.50 57	2.86 182	0.53 82	1.08 103	3.15 148	0.35 62	0.40 96	0.52 74	1.18 189	2.52 219	0.61 85

GEStereo_RVC	1.80 195	0.96 201	0.99 197	1.02 220	0.87 205	1.12 237	1.03 230	1.66 228	0.82 194	0.91 154	0.79 164	1.34 200	0.75 185	0.61 207	2.25 149	2.14 221	1.14 216	1.23 265	4.06 219	1.22 227	4.66 197	11.41 289	0.71 220	0.95 243	0.88 157	0.97 159	2.49 216	1.65 219

EKT-Stereo	5.41 280	0.97 203	1.10 220	0.72 171	0.74 182	0.87 207	1.17 240	2.02 262	1.00 216	1.41 206	2.92 255	1.11 182	0.81 198	0.46 156	72.33 355	14.74 331	1.14 216	1.37 276	5.61 242	7.76 328	9.80 278	10.61 266	0.53 152	0.61 183	1.39 240	1.11 177	2.56 226	1.08 171

RAFT+CT+SA	0.87 95	0.97 203	0.40 67	0.45 105	0.29 51	0.38 77	0.20 63	1.64 227	0.33 71	0.72 97	0.30 48	0.88 146	0.65 154	0.40 119	1.56 64	1.21 114	0.56 59	0.57 79	2.08 142	0.40 50	0.83 77	5.00 176	0.32 52	0.37 80	0.47 60	0.42 69	1.56 124	0.49 61

dad	1.63 179	0.97 203	0.65 127	2.18 285	1.19 245	1.01 230	3.99 300	1.66 228	0.55 147	1.21 187	0.50 92	1.12 184	2.01 259	0.58 197	3.09 215	1.16 103	1.11 212	0.76 145	2.70 176	0.77 165	1.34 126	1.48 114	0.71 220	0.88 238	2.48 296	0.71 109	5.52 299	3.80 277

TestStereo1	0.93 102	0.98 206	0.39 64	0.38 75	0.36 76	0.39 80	0.25 77	1.02 135	0.39 85	0.79 124	0.34 58	0.58 62	0.73 176	0.54 181	3.06 210	1.47 164	0.71 95	0.52 63	2.91 183	0.54 83	1.34 126	1.84 121	0.35 62	0.39 91	0.54 77	1.06 171	2.53 223	0.60 83

SA-5K	0.93 102	0.98 206	0.39 64	0.38 75	0.36 76	0.39 80	0.25 77	1.02 135	0.39 85	0.79 124	0.34 58	0.58 62	0.73 176	0.54 181	3.06 210	1.47 164	0.71 95	0.52 63	2.91 183	0.54 83	1.34 126	1.84 121	0.35 62	0.39 91	0.54 77	1.06 171	2.53 223	0.60 83

DISCO	0.96 108	0.98 206	0.56 112	0.57 136	0.61 152	0.81 200	0.79 202	0.77 86	0.81 192	2.06 244	0.86 177	0.66 84	0.70 165	0.42 135	1.87 97	1.27 122	0.99 191	0.80 162	1.80 132	0.80 174	0.92 92	1.33 107	0.57 171	0.51 140	0.72 117	0.84 134	2.02 164	0.80 119

MGS-Stereo	1.48 168	0.99 209	0.47 88	0.40 87	0.35 73	0.40 83	0.36 125	0.65 72	0.26 49	0.52 60	0.43 79	0.52 54	0.38 75	0.43 140	23.31 292	0.93 61	0.73 105	0.79 157	0.93 73	0.65 130	1.10 107	1.25 104	0.44 97	0.48 131	0.72 117	0.49 75	1.29 102	0.77 113

DAS	2.93 234	0.99 209	1.06 211	1.13 232	1.05 224	1.03 232	1.04 231	1.74 235	1.81 275	3.32 286	5.70 290	2.61 264	3.08 281	0.50 173	3.19 221	7.47 305	1.83 262	1.23 265	5.90 246	1.83 270	12.92 307	10.26 256	0.76 227	1.94 286	1.32 232	1.51 227	2.60 229	1.31 197

SepStereo	2.93 234	0.99 209	1.06 211	1.13 232	1.05 224	1.03 232	1.04 231	1.74 235	1.81 275	3.32 286	5.70 290	2.61 264	3.08 281	0.50 173	3.19 221	7.47 305	1.83 262	1.23 265	5.90 246	1.83 270	12.92 307	10.26 256	0.76 227	1.94 286	1.32 232	1.51 227	2.60 229	1.31 197

ADLNet	2.50 216	0.99 209	0.73 139	0.62 151	0.75 184	0.63 166	0.53 167	1.12 144	0.61 165	0.58 69	0.71 146	1.61 221	0.61 143	0.87 249	46.09 316	1.02 72	0.70 91	0.67 116	0.85 66	0.74 158	0.75 66	1.07 93	0.51 142	0.47 117	0.94 170	0.93 151	1.63 135	0.70 103

GMStereo	0.73 78	0.99 209	0.39 64	0.49 111	0.47 106	0.55 136	0.41 140	0.77 86	0.43 102	0.55 61	0.48 87	0.81 131	0.38 75	0.34 90	1.60 66	0.95 62	0.74 110	0.52 63	1.88 134	0.57 95	1.07 102	0.73 59	0.42 89	0.51 140	0.72 117	0.47 74	1.87 153	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
UDGNet	1.34 153	1.00 214	0.76 146	1.64 268	1.38 258	1.69 272	1.25 244	1.22 158	0.69 182	0.63 80	0.84 175	0.83 134	0.41 85	1.62 291	2.02 120	1.19 110	0.81 135	0.87 181	1.98 139	0.92 194	1.68 150	5.69 193	1.26 276	0.47 117	1.21 211	0.95 155	2.15 172	1.03 165

test-3	1.73 191	1.00 214	1.08 216	0.63 156	0.60 147	0.55 136	0.43 149	1.99 257	0.39 85	0.86 140	0.54 104	1.45 208	0.53 113	0.41 125	2.20 142	1.41 145	0.81 135	0.79 157	6.57 262	0.69 141	5.20 212	11.52 293	0.46 105	0.54 155	0.86 147	0.97 159	3.11 254	0.98 152

test_1	1.73 191	1.01 216	1.08 216	0.63 156	0.60 147	0.55 136	0.43 149	1.99 257	0.39 85	0.86 140	0.54 104	1.45 208	0.54 118	0.41 125	2.20 142	1.42 148	0.80 126	0.79 157	6.57 262	0.69 141	5.20 212	11.52 293	0.46 105	0.54 155	0.87 152	0.97 159	3.11 254	0.98 152

R-Stereo Train	2.23 205	1.01 216	1.14 231	0.96 212	0.63 161	0.73 189	0.31 101	1.30 175	1.01 218	1.68 220	4.49 276	1.29 196	0.70 165	0.42 135	2.49 168	3.99 270	1.66 255	1.02 227	6.77 270	1.11 215	7.83 248	12.24 304	0.49 128	0.54 155	1.42 246	1.66 246	1.34 104	1.93 231

SHD	3.38 243	1.01 216	1.68 272	1.14 237	1.07 229	1.14 239	1.78 269	1.61 224	1.66 266	2.40 260	3.05 258	1.63 223	2.43 267	0.84 247	40.11 300	2.04 217	1.74 257	1.40 277	4.17 221	1.88 273	3.81 186	5.43 189	0.70 218	1.67 273	1.86 283	1.46 219	1.97 160	1.59 214

RAFT-Stereo	2.23 205	1.01 216	1.14 231	0.96 212	0.63 161	0.73 189	0.31 101	1.30 175	1.01 218	1.68 220	4.49 276	1.29 196	0.70 165	0.42 135	2.49 168	3.99 270	1.66 255	1.02 227	6.77 270	1.11 215	7.83 248	12.24 304	0.49 128	0.54 155	1.42 246	1.66 246	1.34 104	1.93 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
coex_refinement	1.02 113	1.02 220	0.76 146	0.66 163	0.85 203	0.71 183	0.50 164	0.81 99	1.04 222	0.67 87	1.01 198	0.94 155	0.44 97	0.46 156	3.49 229	0.95 62	0.78 119	0.71 127	3.74 214	0.77 165	0.85 80	0.75 61	0.63 197	0.52 145	0.87 152	0.93 151	1.75 145	0.94 146

CASS	2.08 203	1.02 220	1.16 236	1.28 248	0.99 219	0.88 211	3.39 295	1.42 197	1.02 220	1.30 197	2.46 252	1.14 186	0.81 198	0.46 156	2.70 190	2.38 230	3.41 292	1.10 241	3.40 207	1.18 224	8.01 255	8.63 231	0.66 207	0.69 203	1.49 256	1.27 198	2.52 219	1.41 205
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	1.73 191	1.02 220	1.05 207	0.65 158	0.61 152	0.55 136	0.43 149	1.96 253	0.38 81	0.88 148	0.52 100	1.45 208	0.54 118	0.40 119	2.20 142	1.40 142	0.81 135	0.81 165	6.56 261	0.71 150	5.08 205	11.49 290	0.43 94	0.49 135	0.96 175	1.09 176	3.23 259	0.98 152

APVNet	1.21 134	1.02 220	0.64 124	0.69 167	0.78 193	0.86 205	0.84 207	0.78 92	0.71 186	0.92 157	0.82 171	0.86 139	0.59 134	0.58 197	2.67 188	1.65 189	1.11 212	0.98 217	3.23 195	0.85 183	1.62 146	4.73 168	0.55 161	0.84 233	0.77 127	0.80 123	1.90 155	0.98 152

RP	1.18 132	1.02 220	1.24 247	0.94 210	1.08 230	0.84 201	1.17 240	1.25 164	1.31 243	0.61 74	1.16 206	1.21 192	0.75 185	0.68 222	3.34 224	1.04 75	0.89 157	0.67 116	1.20 99	0.79 171	0.88 84	2.85 145	0.59 185	0.71 209	0.86 147	0.98 163	2.51 218	1.21 186

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 211	1.03 225	0.50 94	1.41 257	2.53 298	3.20 302	1.05 233	1.71 233	0.49 121	4.85 318	3.84 270	4.79 294	0.65 154	0.42 135	2.38 160	3.97 268	0.82 139	0.78 153	2.26 150	0.74 158	7.86 250	8.88 238	0.53 152	0.34 73	0.85 144	1.42 214	1.98 161	2.99 260

IGEV-Stereo+	0.60 65	1.04 226	0.24 39	0.49 111	0.32 59	0.29 51	0.13 29	0.51 53	0.26 49	0.79 124	0.94 185	0.57 60	0.26 48	0.28 59	1.64 67	1.19 110	0.59 70	0.61 91	1.19 98	0.43 61	0.90 90	1.17 97	0.48 117	0.20 34	0.41 45	0.31 31	0.56 28	0.40 46

TANstereo	1.49 170	1.06 227	0.88 173	0.67 164	0.73 180	0.87 207	0.33 116	0.86 111	0.61 165	0.70 91	0.69 137	0.59 66	0.59 134	1.02 266	2.75 193	2.89 238	0.94 178	1.13 249	1.43 113	1.28 230	5.13 208	5.06 179	1.35 282	0.46 115	0.54 77	0.89 142	5.92 300	0.74 106

XX-TBD	1.49 170	1.06 227	0.88 173	0.67 164	0.73 180	0.87 207	0.33 116	0.86 111	0.61 165	0.70 91	0.69 137	0.59 66	0.59 134	1.02 266	2.75 193	2.89 238	0.94 178	1.13 249	1.43 113	1.28 230	5.13 208	5.06 179	1.35 282	0.46 115	0.54 77	0.89 142	5.92 300	0.74 106

HSM-Net_RVC	3.49 248	1.07 229	1.10 220	1.70 270	1.17 242	0.90 215	0.61 187	2.29 286	1.07 226	2.77 270	5.82 292	41.08 343	1.35 250	0.50 173	2.40 161	1.74 196	1.10 208	0.77 148	1.99 140	1.13 219	6.78 231	6.90 213	0.80 242	2.23 300	1.64 271	1.49 223	2.14 170	1.75 223
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	1.22 135	1.08 230	0.64 124	0.93 209	0.46 102	0.68 178	0.57 177	0.79 96	0.48 117	2.11 249	1.35 221	0.83 134	0.64 149	0.35 95	3.95 244	1.80 202	0.77 116	0.66 113	2.93 189	1.00 205	1.53 139	3.24 149	0.64 203	0.53 151	1.10 200	0.63 97	2.23 188	0.90 141

ccs_rob	4.23 263	1.10 231	1.53 263	1.14 237	0.92 217	1.19 247	1.05 233	2.86 303	1.27 240	4.20 306	35.77 345	8.95 318	1.29 246	0.73 230	3.10 217	6.47 298	1.50 249	1.17 253	5.98 251	1.44 244	10.44 290	11.78 296	0.74 226	2.24 301	1.07 190	1.30 202	2.65 235	2.20 243

NaN_ROB	1.84 196	1.11 232	1.04 206	0.95 211	1.77 278	0.86 205	0.91 217	1.32 185	10.70 338	1.00 170	1.38 224	2.45 258	0.89 212	1.12 275	4.34 249	1.29 124	0.92 172	0.88 190	1.49 116	1.14 220	1.42 136	2.02 131	0.76 227	1.03 246	1.30 230	2.01 269	2.38 204	3.27 270

s12784h	2.23 205	1.12 233	1.32 252	1.12 230	0.91 211	0.59 154	0.39 130	1.37 192	0.65 175	1.05 176	0.82 171	1.08 178	0.95 225	0.37 106	2.80 197	4.82 282	0.93 177	0.71 127	3.28 204	0.58 99	7.80 247	8.40 230	0.51 142	0.54 155	1.50 258	1.13 183	11.58 324	3.94 278

AMNet	1.29 145	1.12 233	1.05 207	1.13 232	1.12 235	1.24 251	1.08 235	1.36 190	1.13 233	1.10 180	1.11 203	1.51 216	1.26 245	1.20 280	1.52 61	1.57 181	1.35 241	1.21 261	1.37 109	1.22 227	1.35 129	1.19 99	1.25 273	1.19 258	1.23 219	1.72 251	1.54 123	1.65 219

iRaft-Stereo_20w	4.16 261	1.13 235	2.10 294	2.66 291	1.55 267	1.55 266	1.17 240	1.96 253	1.27 240	5.53 339	6.77 308	1.52 217	1.34 249	0.43 140	3.03 207	5.32 293	0.95 182	0.77 148	5.49 240	1.46 247	8.20 263	12.75 320	0.61 190	0.60 177	1.63 269	25.36 343	11.64 325	5.58 294

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 306	1.15 236	1.98 288	1.25 246	1.24 246	1.74 273	1.31 248	2.17 273	7.44 331	3.47 290	7.09 322	2.38 257	2.08 261	0.37 106	3.49 229	11.36 321	1.39 245	0.99 220	136.53 353	6.21 323	8.35 265	12.33 308	0.55 161	0.88 238	1.22 216	1.95 265	2.35 198	4.96 284

S-Stereo	4.68 270	1.15 236	1.74 276	1.75 271	1.63 269	1.65 269	2.24 282	2.75 302	2.15 285	3.32 286	11.59 337	5.97 299	1.74 256	0.88 252	19.04 283	16.28 338	1.81 260	2.39 316	5.64 244	9.35 341	7.13 240	12.52 315	1.61 291	2.64 315	1.24 220	2.08 273	2.88 245	3.26 269

RTS	3.53 249	1.15 236	0.98 195	0.97 215	1.26 247	1.33 255	3.31 292	1.33 186	1.50 258	2.37 257	1.20 209	1.75 225	1.12 240	0.88 252	42.78 308	2.37 228	1.94 270	1.33 274	3.94 215	1.62 260	3.62 182	5.21 184	1.02 266	1.09 252	1.83 281	5.05 308	2.33 194	2.13 238

RTSA	3.53 249	1.15 236	0.98 195	0.97 215	1.26 247	1.33 255	3.31 292	1.33 186	1.50 258	2.37 257	1.20 209	1.75 225	1.12 240	0.88 252	42.78 308	2.37 228	1.94 270	1.33 274	3.94 215	1.62 260	3.62 182	5.21 184	1.02 266	1.09 252	1.83 281	5.05 308	2.33 194	2.13 238

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 257	1.16 240	2.03 291	1.15 241	0.83 202	1.77 275	1.13 239	2.03 263	3.32 308	2.90 275	7.02 320	2.32 255	2.01 259	0.38 111	3.61 231	9.96 316	1.34 238	1.07 239	6.67 266	6.11 322	8.45 267	12.70 318	0.56 168	1.27 262	1.76 278	1.48 220	16.62 338	5.17 288

DDVS	6.06 292	1.18 241	1.31 251	1.12 230	1.54 265	1.18 245	1.01 224	2.45 289	1.75 269	3.31 285	80.70 353	6.22 302	1.76 257	1.15 278	3.67 236	6.50 299	2.01 275	1.29 271	5.56 241	4.99 316	10.09 286	12.94 327	0.81 246	1.16 256	1.11 203	1.53 230	4.71 294	2.62 251

FAT-Stereo	4.35 266	1.18 241	2.25 297	1.48 264	1.81 284	1.42 260	1.49 256	3.57 315	1.84 278	3.66 297	6.22 297	6.70 306	2.76 275	1.07 274	6.82 261	15.24 336	2.03 276	2.49 319	5.43 237	8.81 336	13.23 313	12.34 310	0.95 262	2.79 323	1.26 224	2.25 279	2.96 250	5.48 291

ADCPNet	7.09 300	1.18 241	3.04 316	1.33 253	3.12 314	1.36 257	8.88 321	2.15 271	3.24 306	4.23 307	7.84 328	1.96 234	15.92 328	1.71 295	49.61 324	3.53 260	1.89 267	1.25 269	19.14 312	3.03 302	5.96 217	4.75 170	4.72 315	1.29 263	3.95 310	5.33 310	3.87 283	27.01 339

GANetREF_RVC	1.28 140	1.18 241	0.95 189	1.18 243	1.04 222	1.00 229	0.79 202	1.25 164	1.10 229	1.29 195	0.77 157	2.28 252	0.91 215	0.63 214	2.00 114	1.14 100	1.01 196	0.98 217	2.44 157	0.82 180	1.98 163	1.33 107	0.78 234	1.05 249	1.28 229	1.27 198	2.63 232	1.49 208
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
PWC_ROB	2.61 222	1.20 245	1.48 260	0.96 212	1.05 224	1.21 249	1.79 270	1.24 163	1.94 280	1.81 229	3.61 268	2.12 244	2.96 279	0.91 255	9.88 265	4.30 275	1.97 273	1.95 298	3.72 213	1.62 260	5.58 215	7.59 220	0.81 246	1.98 290	1.35 235	1.27 198	3.11 254	3.07 264

FADNet_RVC	3.44 246	1.21 246	1.19 241	1.40 256	1.78 281	0.99 226	1.75 267	1.50 204	1.19 238	1.35 199	2.01 243	1.96 234	1.63 253	1.66 293	22.11 288	3.36 253	1.83 262	2.82 328	5.63 243	1.76 267	6.35 225	9.50 243	0.77 232	1.39 267	1.21 211	1.48 220	12.05 327	2.87 257

GwcNet-ADL	2.54 217	1.23 247	1.55 265	1.22 245	1.26 247	0.97 222	0.78 199	1.50 204	0.84 196	3.20 284	6.67 303	1.86 229	1.05 236	0.79 241	4.58 250	4.90 284	1.47 248	0.90 194	5.20 232	1.95 278	6.39 226	10.33 260	0.91 259	1.12 254	1.22 216	1.93 263	2.15 172	2.70 253

NCC-stereo	1.25 137	1.24 248	1.10 220	0.99 217	1.05 224	0.96 219	1.53 257	1.79 238	1.59 263	0.60 72	1.34 218	1.17 189	1.03 233	0.74 232	2.44 164	1.07 82	0.89 157	0.99 220	1.54 122	0.91 191	0.99 96	2.46 140	0.80 242	0.76 216	1.26 224	1.59 238	1.39 109	1.61 215

Abc-Net	1.25 137	1.24 248	1.10 220	0.99 217	1.05 224	0.96 219	1.53 257	1.79 238	1.59 263	0.60 72	1.34 218	1.17 189	1.03 233	0.74 232	2.44 164	1.07 82	0.89 157	0.99 220	1.54 122	0.91 191	0.99 96	2.46 140	0.80 242	0.76 216	1.26 224	1.59 238	1.39 109	1.61 215
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	4.18 262	1.24 248	0.74 142	2.12 283	1.35 256	1.42 260	0.56 175	1.36 190	0.90 203	4.89 321	0.96 189	2.51 262	12.92 320	0.61 207	16.38 280	3.12 247	0.79 123	0.65 110	7.04 278	0.76 164	6.77 230	10.03 248	0.84 253	0.81 225	1.66 273	1.78 254	4.79 297	25.96 338
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LoS_RVC	1.42 159	1.25 251	0.86 170	0.31 51	0.49 115	0.37 74	0.33 116	0.73 81	0.56 152	2.10 247	0.68 134	0.67 87	0.70 165	0.33 85	3.08 213	3.79 265	0.89 157	2.10 305	3.01 192	0.66 135	4.40 191	6.44 204	0.51 142	0.43 107	0.82 135	0.85 136	0.90 65	0.99 158

tt_ll	1.42 159	1.25 251	0.86 170	0.31 51	0.49 115	0.37 74	0.33 116	0.73 81	0.56 152	2.10 247	0.68 134	0.67 87	0.70 165	0.33 85	3.08 213	3.79 265	0.89 157	2.10 305	3.01 192	0.66 135	4.40 191	6.44 204	0.51 142	0.43 107	0.82 135	0.85 136	0.90 65	0.99 158

TRStereo	6.31 294	1.25 251	1.93 285	0.85 200	0.61 152	2.29 287	0.86 211	2.21 277	0.54 145	4.40 310	1.34 218	2.24 250	0.75 185	0.45 151	4.08 247	6.55 300	0.80 126	0.85 178	6.04 252	1.45 246	7.60 244	12.13 300	0.55 161	0.49 135	1.44 250	103.74 359	3.24 261	1.61 215

ITSA-stereo	4.40 267	1.26 254	1.18 238	1.64 268	1.64 270	0.99 226	1.38 253	1.99 257	1.47 256	3.68 299	6.79 309	2.16 246	1.42 251	1.36 286	8.32 263	6.93 301	2.19 279	1.94 297	6.40 256	5.42 317	7.43 243	10.74 273	1.29 277	2.39 307	1.53 262	5.02 307	23.63 342	8.74 305

STTRV1_RVC		1.26 254	1.01 201	1.62 267	1.11 234	1.76 274	1.25 244	1.50 204	1.40 249	1.75 226	1.60 229	2.72 267	3.31 285	1.00 264	2.61 180	1.77 198	11.19 322	0.96 213		9.01 338	9.10 275	8.68 233		1.66 272	1.68 274	1.59 238	3.90 285	5.32 290

UCFNet_RVC	1.11 124	1.26 254	0.85 168	0.88 203	0.93 218	0.77 195	0.58 181	0.78 92	0.67 179	0.93 159	0.80 168	1.25 195	0.93 220	0.48 167	2.17 138	1.09 90	0.78 119	0.82 168	2.60 168	0.80 174	1.32 125	1.66 118	1.31 280	0.67 199	1.05 189	1.11 177	1.44 114	2.13 238

CSAN	2.48 215	1.26 254	1.12 226	1.46 263	1.78 281	1.13 238	0.90 215	1.50 204	10.52 337	2.40 260	3.81 269	4.12 285	2.51 269	0.96 262	3.83 242	1.27 122	1.29 234	1.05 237	3.24 200	1.70 265	3.71 185	4.45 164	0.79 237	1.38 265	1.39 240	3.93 302	2.43 208	2.96 259

NCCL2	1.48 168	1.28 258	1.10 220	1.11 228	1.43 261	0.78 196	0.90 215	1.05 139	1.14 235	1.86 234	1.27 214	1.02 165	0.81 198	0.80 244	3.43 226	1.42 148	1.14 216	0.87 181	1.31 104	0.89 190	1.94 162	3.37 151	1.48 288	1.02 245	1.50 258	1.35 205	3.80 280	1.85 226

XQC	3.58 251	1.29 259	1.21 245	1.28 248	1.43 261	1.29 254	1.93 275	1.60 221	1.45 252	2.47 262	3.06 259	1.48 211	4.17 287	1.23 282	44.68 314	2.35 226	1.60 253	1.18 256	3.95 218	1.43 242	3.22 181	4.97 174	0.84 253	1.24 260	1.43 249	2.09 274	2.30 190	1.52 209

RGC	1.43 163	1.30 260	1.99 290	1.14 237	1.18 243	1.16 242	1.01 224	1.20 156	1.08 227	0.91 154	1.70 232	1.18 191	1.24 244	0.87 249	3.10 217	1.18 107	0.98 189	0.86 179	1.81 133	1.02 207	1.39 134	3.87 157	0.76 227	0.90 240	1.14 205	1.53 230	2.17 175	1.85 226

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 340	1.32 261	1.63 269	1.89 277	1.69 273	1.93 278	3.75 299	2.27 284	2.66 296	5.02 326	29.10 343	216.12 357	51.87 346	5.44 323	3.66 233	4.09 273	5.59 306	13.75 343	28.77 321	1.47 248	14.44 336	12.86 323	0.98 264	2.33 306	1.88 285	7.40 318	145.78 359	5.57 293

SAMSARA	4.13 260	1.32 261	1.53 263	1.48 264	1.35 256	1.47 263	2.74 286	2.23 279	1.83 277	2.26 254	3.47 267	2.01 237	8.60 300	1.76 297	38.24 297	2.88 237	1.82 261	1.41 278	4.99 229	1.91 275	5.10 207	5.71 195	0.94 261	1.80 280	3.33 306	3.84 300	4.16 289	3.30 272

HBP-ISP	6.40 295	1.33 263	2.30 300	1.91 279	1.51 263	1.65 269	0.79 202	2.50 293	1.29 242	4.91 322	6.80 311	1.37 204	0.74 181	14.59 339	52.98 342	19.59 342	1.24 228	1.10 241	6.08 253	8.03 331	12.73 303	16.75 340	0.79 237	1.19 258	1.81 279	2.06 270	3.90 285	2.87 257

stereogan	1.44 164	1.33 263	1.05 207	1.11 228	1.28 251	1.11 236	0.97 221	1.26 166	1.05 223	1.22 191	1.10 201	1.62 222	0.89 212	0.66 219	2.34 157	1.31 127	0.94 178	0.81 165	1.72 131	0.95 199	1.10 107	8.04 225	0.71 220	0.77 218	0.83 138	1.06 171	2.36 200	1.38 203

SFCPSM	8.92 308	1.34 265	1.05 207	1.13 232	1.12 235	1.10 235	0.89 214	1.28 172	1.79 272	2.71 269	5.63 288	4.32 289	7.90 297	1.01 265	5.47 257	5.23 288	1.80 258	1.19 258	162.18 355	4.49 310	7.79 246	9.52 244	0.81 246	1.64 271	1.33 234	1.76 253	3.30 263	3.06 263

NOSS_ROB	3.67 254	1.38 266	0.81 157	1.15 241	1.16 241	1.15 240	0.65 191	2.25 282	1.41 250	4.85 318	6.68 304	6.78 308	1.06 237	0.82 246	11.52 269	14.58 330	1.34 238	1.17 253	2.93 189	0.98 204	14.13 325	12.82 321	0.79 237	1.48 268	1.13 204	1.48 220	3.41 267	1.25 192

MFMNet_re	3.01 237	1.41 267	1.48 260	1.53 266	1.87 286	1.96 280	2.01 277	2.67 300	2.16 286	1.60 214	1.98 239	3.57 276	2.65 273	1.02 266	6.96 262	4.19 274	2.67 283	1.96 299	6.48 258	2.40 292	14.04 324	4.97 174	1.86 296	1.97 288	1.38 237	1.33 203	3.31 264	1.94 233

CBMV_ROB	6.60 297	1.41 267	1.59 268	2.38 287	1.74 276	1.90 277	1.86 273	6.44 332	1.69 267	5.02 326	7.03 321	9.95 327	11.26 312	0.65 218	38.55 298	7.04 302	2.78 285	1.12 248	9.67 295	2.45 293	9.46 277	11.60 295	0.80 242	1.37 264	4.92 313	12.01 330	4.73 295	18.79 327

CBMV	5.08 276	1.41 267	1.15 235	1.44 262	1.42 260	1.24 251	0.78 199	2.27 284	1.47 256	3.04 280	6.44 300	7.74 311	9.07 303	0.60 205	12.81 272	13.79 327	1.99 274	1.29 271	9.56 293	1.15 222	9.82 279	12.54 316	0.82 250	1.84 283	1.44 250	1.83 258	4.39 291	25.76 337
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCRef	4.84 272	1.42 270	1.01 201	0.78 188	1.77 278	1.21 249	1.62 261	0.99 133	5.58 325	1.85 232	1.08 200	1.02 165	0.91 215	1.17 279	54.35 345	1.92 208	1.10 208	1.04 233	3.49 208	1.32 234	1.80 157	3.27 150	2.13 299	0.87 237	2.30 290	4.60 304	2.48 213	29.71 343

AnyNet_C32	6.05 291	1.43 271	1.39 255	1.26 247	1.64 270	1.36 257	2.92 288	1.55 217	5.28 324	2.67 268	4.61 278	1.90 230	1.29 246	1.29 285	55.18 347	3.43 256	1.96 272	2.08 304	3.65 210	1.91 275	6.94 237	8.77 236	1.20 270	1.68 274	6.02 318	14.92 335	6.12 303	20.86 329

PVD	4.10 259	1.44 272	2.12 295	1.41 257	1.58 268	1.68 271	2.10 279	3.06 305	2.66 296	2.85 272	4.32 273	2.46 259	3.63 286	1.27 283	40.43 301	2.72 235	2.19 279	2.11 307	4.71 227	2.46 294	6.18 222	6.10 201	1.02 266	1.74 278	2.32 292	2.44 284	2.90 247	2.66 252

PS-NSSS	1.07 120	1.44 272	0.69 133	1.20 244	0.91 211	1.16 242	0.93 219	0.80 97	0.55 147	0.74 105	0.49 90	1.98 236	1.03 233	0.91 255	1.54 63	0.92 57	0.83 140	0.73 136	1.45 115	0.62 123	0.94 93	0.63 46	1.68 292	0.50 138	1.00 179	0.95 155	3.21 258	1.11 175

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 253	1.48 274	1.03 203	1.98 280	1.75 277	2.09 283	5.14 307	2.15 271	2.23 287	1.73 224	1.57 228	2.49 260	4.83 290	5.73 324	12.78 271	1.73 195	1.22 225	1.06 238	5.43 237	1.54 257	12.24 300	9.06 240	1.52 289	1.16 256	2.29 289	3.46 298	3.05 252	7.63 303

DeepPrunerF	4.30 264	1.53 275	0.72 138	2.93 300	5.08 332	2.43 293	3.38 294	0.87 115	4.11 316	0.80 128	1.17 207	0.66 84	0.56 125	0.61 207	45.12 315	2.02 216	1.01 196	0.78 153	2.32 151	0.88 188	1.56 142	1.70 119	0.84 253	0.67 199	29.00 346	1.78 254	2.48 213	1.17 184

ADCP+	5.07 275	1.54 276	1.72 273	1.08 226	1.54 265	1.18 245	2.02 278	1.02 135	2.72 299	4.05 305	2.23 250	2.24 250	0.61 143	0.94 260	54.46 346	1.52 174	0.83 140	0.95 211	3.94 215	0.87 187	2.22 167	2.57 142	0.71 220	0.62 184	2.48 296	11.25 327	7.85 315	23.66 334

DPSNet	5.60 282	1.54 276	1.19 241	1.76 272	2.44 297	2.08 282	1.81 271	1.95 252	2.93 301	2.09 246	5.15 284	9.82 321	6.09 293	8.98 329	14.30 275	12.14 324	4.12 301	3.60 332	17.82 310	8.28 332	12.18 298	14.58 334	3.71 311	3.09 329	2.30 290	2.42 283	2.52 219	2.24 246

pmcnn	5.52 281	1.54 276	1.51 262	2.64 290	3.13 315	2.07 281	10.40 324	2.61 296	2.65 295	2.55 264	6.41 299	6.23 303	15.93 329	0.58 197	6.75 260	14.92 333	3.87 297	3.34 331	7.45 283	7.76 328	13.60 320	10.19 252	6.30 325	2.29 304	1.57 266	3.30 296	4.69 293	4.80 282

XPNet_ROB	1.63 179	1.57 279	1.09 219	0.91 206	1.13 238	1.01 230	0.88 213	0.95 129	1.14 235	1.07 178	1.82 234	4.03 284	0.72 171	0.78 238	1.82 88	1.51 170	1.52 251	0.94 205	1.42 111	1.04 209	2.20 165	7.75 222	0.86 256	0.80 221	0.94 170	1.29 201	3.34 265	1.56 212

FC-DCNN	3.48 247	1.59 280	4.19 326	2.76 294	2.30 290	3.10 301	1.73 266	2.57 295	1.72 268	2.88 274	1.36 222	2.15 245	1.21 243	0.68 222	6.32 258	1.61 185	1.31 235	1.03 230	7.90 287	0.95 199	8.85 272	8.73 234	0.82 250	1.69 277	3.19 304	2.50 286	4.67 292	16.15 323

FC-DCNN v2	3.76 255	1.64 281	4.17 325	2.93 300	2.32 292	3.38 303	1.67 262	2.65 298	2.92 300	2.86 273	1.36 222	2.62 266	1.33 248	0.68 222	6.35 259	1.65 189	1.31 235	1.00 225	8.25 288	0.94 197	8.74 271	8.73 234	0.82 250	1.68 274	4.68 312	3.34 297	7.40 312	15.96 322

G-Net	6.29 293	1.69 282	1.86 282	1.42 260	1.70 275	1.45 262	1.19 243	4.71 327	8.56 333	3.16 282	4.70 279	7.94 312	6.89 295	0.85 248	15.45 278	8.15 312	1.92 269	2.75 324	5.41 236	6.49 325	9.16 276	11.23 286	1.46 287	2.81 324	1.81 279	19.84 339	6.51 308	30.80 344

DDF-Stereo	5.75 286	1.70 283	0.52 102	38.69 344	0.79 196	32.72 348	0.96 220	1.26 166	0.53 138	1.03 171	2.56 253	40.13 342	1.82 258	0.57 193	2.07 125	3.66 261	0.92 172	0.83 170	4.27 222	0.73 155	6.68 229	6.39 203	0.52 149	0.47 117	0.87 152	1.54 232	1.72 139	1.23 188

zero-FE	23.86 343	1.70 283	0.52 102	141.89 357	8.72 342	147.65 358	77.27 354	1.26 166	0.60 161	1.15 184	4.12 272	136.19 354	11.59 314	0.57 193	2.27 152	3.52 259	1.06 206	2.52 320	5.18 231	0.95 199	81.26 356	7.98 224	0.52 149	0.47 117	0.86 147	1.54 232	1.68 138	1.14 177

LSM0	11.61 322	1.70 283	2.94 314	2.71 293	2.41 296	2.76 296	6.88 314	4.22 323	4.26 318	3.67 298	7.57 323	7.41 309	9.43 306	0.98 263	64.90 354	78.60 357	3.43 293	2.37 315	20.39 315	4.80 314	14.29 333	16.21 339	1.30 279	3.06 328	3.29 305	12.44 331	6.06 302	25.31 336

SPS-STEREO	5.78 287	1.73 286	1.86 282	2.48 289	1.67 272	2.19 284	1.60 260	2.72 301	1.76 270	3.63 296	6.80 311	4.12 285	2.19 262	1.21 281	13.01 273	12.86 325	2.91 287	2.01 301	47.66 340	2.04 284	14.17 327	13.06 329	1.43 285	2.27 303	2.40 294	1.94 264	3.66 277	2.80 255
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CC-Net-ROB	1.63 179	1.81 287	1.19 241	1.85 274	1.77 278	2.27 285	1.56 259	0.93 125	0.96 210	1.29 195	0.67 131	5.48 298	2.51 269	1.43 289	1.64 67	0.87 53	1.34 238	1.17 253	2.46 158	0.88 188	1.09 105	1.35 109	3.34 308	0.63 190	1.22 216	1.15 186	1.47 117	1.57 213

edge stereo	5.88 289	1.88 288	3.14 317	2.14 284	1.80 283	2.47 295	2.43 283	4.51 326	3.45 310	3.97 303	4.84 280	6.45 305	17.40 330	1.04 272	5.09 255	14.91 332	1.80 258	1.66 287	37.39 329	6.28 324	5.99 219	12.74 319	1.44 286	2.02 291	2.12 288	2.11 276	3.75 278	5.99 296

ADCL	5.69 284	1.88 288	1.63 269	1.29 250	1.40 259	1.59 268	2.22 281	1.23 160	5.20 323	3.04 280	2.01 243	1.14 186	0.84 205	1.04 272	50.40 327	1.63 188	1.45 247	1.79 291	2.94 191	1.38 237	3.19 179	2.35 136	1.23 272	1.07 251	9.47 331	11.74 329	11.34 323	29.10 342

ACV-stereo	13.36 330	1.90 290	1.63 269	2.10 282	1.15 240	2.97 297	1.36 251	1.72 234	1.86 279	2.96 278	4.89 282	3.67 281	43.88 341	1.13 276	54.14 344	17.43 339	2.38 281	1.31 273	170.74 356	4.64 312	12.73 303	14.68 335	0.97 263	1.83 281	1.25 223	1.49 223	3.53 274	2.32 247

MFN_U_SF_RVC	4.44 268	1.91 291	1.83 279	2.19 286	1.82 285	2.38 291	4.61 304	2.39 288	1.94 280	4.48 312	11.47 336	3.74 282	2.50 268	4.72 319	20.32 286	3.66 261	1.91 268	1.83 293	11.50 300	3.25 303	7.86 250	6.73 210	1.25 273	3.20 332	1.86 283	3.84 300	2.83 242	3.94 278

ETE_ROB	1.85 197	1.93 292	1.18 238	1.04 222	1.33 255	1.26 253	1.12 238	1.11 143	2.30 290	1.36 200	3.26 262	3.18 272	0.94 223	1.14 277	2.62 181	1.51 170	2.14 278	0.99 220	2.50 159	1.15 222	3.67 184	5.74 196	0.86 256	1.03 246	1.21 211	1.36 207	2.30 190	1.68 221

ADCS	6.69 298	1.97 293	1.94 286	1.41 257	2.24 289	1.84 276	3.00 289	2.08 268	3.97 313	2.66 266	3.26 262	3.01 271	11.48 313	2.01 299	53.18 343	11.65 322	2.72 284	2.59 321	5.10 230	2.24 288	10.43 289	8.65 232	1.76 294	1.97 288	2.57 298	10.58 325	7.51 313	18.68 326

DGSMNet	11.16 320	1.98 294	1.98 288	1.90 278	1.52 264	2.46 294	1.47 255	3.07 306	2.11 284	12.67 346	102.10 355	3.59 278	18.94 333	18.97 344	16.50 281	15.09 334	12.73 328	10.36 342	13.79 304	4.57 311	12.99 310	14.32 333	7.77 333	3.43 333	1.75 277	6.25 317	3.48 273	5.53 292

MADNet+	4.78 271	2.02 295	1.87 284	2.01 281	2.36 294	1.47 263	4.28 302	2.47 291	1.99 282	2.66 266	2.13 247	3.56 275	2.85 278	2.34 300	41.14 304	5.66 296	3.48 294	1.53 282	4.54 225	3.38 305	13.07 312	7.34 219	1.72 293	3.48 334	2.93 300	2.17 277	3.24 261	3.29 271

LALA_ROB	1.85 197	2.17 296	1.13 228	1.05 224	1.26 247	1.16 242	1.01 224	1.17 151	1.46 254	2.06 244	2.82 254	3.47 274	0.92 218	0.93 258	3.90 243	1.46 161	1.36 242	1.18 256	2.20 146	1.31 233	2.84 174	5.10 182	0.77 232	1.01 244	1.24 220	1.41 213	3.89 284	1.77 224

SANet	5.69 284	2.22 297	1.77 277	1.84 273	2.37 295	2.28 286	1.43 254	4.49 325	7.61 332	2.05 241	4.86 281	8.34 317	11.81 316	1.70 294	43.86 312	1.62 187	5.96 307	1.51 281	4.43 224	1.70 265	8.97 273	8.28 227	1.20 270	2.60 313	1.94 286	6.02 316	3.42 269	9.29 308

ADCMid	5.63 283	2.23 298	2.63 307	1.42 260	2.89 308	2.37 289	3.73 298	1.92 249	2.97 302	1.91 236	3.16 260	2.33 256	2.31 264	1.48 290	50.97 332	3.74 263	1.84 265	1.86 295	7.38 282	1.99 282	4.66 197	5.18 183	2.70 303	1.38 265	2.33 293	8.75 323	6.81 310	21.02 330

AnyNet_C01	7.20 303	2.24 299	2.27 298	2.95 302	1.92 287	1.58 267	5.39 308	3.73 320	5.63 326	3.17 283	4.41 274	4.59 292	6.09 293	1.88 298	58.66 349	14.24 328	5.46 304	3.69 333	4.79 228	3.02 301	8.40 266	10.33 260	2.45 300	2.24 301	5.77 316	2.65 288	8.81 319	17.99 325

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 265	2.25 300	1.45 259	2.41 288	1.94 288	1.93 278	4.82 306	1.96 253	2.59 294	2.96 278	1.96 237	2.49 260	8.10 298	9.76 332	14.02 274	3.47 257	2.04 277	1.98 300	14.27 305	3.33 304	7.23 241	7.20 218	2.89 307	1.85 284	2.43 295	2.85 291	2.19 179	6.62 300

FBW_ROB	4.93 274	2.40 301	2.44 304	2.67 292	2.86 307	2.30 288	4.71 305	1.79 238	1.10 229	2.54 263	2.92 255	4.12 285	5.31 291	6.61 325	50.17 325	1.18 107	1.44 246	0.95 211	8.76 291	1.43 242	8.26 264	5.68 192	4.20 314	1.75 279	1.42 246	1.95 265	1.81 146	2.20 243

MeshStereo	9.30 313	2.68 302	2.31 301	4.19 307	2.81 306	4.05 308	1.96 276	8.24 343	9.28 334	5.13 329	8.64 330	11.19 330	12.84 319	0.78 238	52.26 338	15.80 337	4.59 302	1.92 296	22.33 319	1.58 258	15.40 342	19.41 344	1.06 269	2.12 293	8.69 329	5.55 311	10.68 321	15.59 321
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
DDUNet	2.05 202	2.73 303	2.03 291	2.92 298	2.66 303	3.04 299	2.76 287	1.17 151	1.11 231	1.60 214	1.21 212	2.23 249	1.69 255	2.81 304	2.04 122	1.25 120	2.78 285	2.42 318	2.63 169	2.90 299	1.92 161	2.11 133	2.77 306	0.92 242	1.01 181	0.93 151	2.50 217	1.10 172

UDG	3.91 258	2.76 304	2.09 293	2.92 298	2.64 301	2.99 298	2.71 285	1.31 178	1.13 233	1.65 218	1.96 237	2.20 248	1.68 254	2.77 303	48.81 323	1.57 181	3.02 289	2.26 308	2.65 172	2.91 300	3.00 177	3.09 146	2.64 301	1.05 249	1.02 183	1.19 191	2.36 200	1.16 180

SGM_RVC	8.49 307	2.77 305	1.77 277	2.88 297	2.31 291	3.42 304	2.70 284	7.78 341	3.92 312	5.57 340	8.42 329	9.89 323	12.92 320	0.68 222	3.72 238	2.10 219	6.63 314	1.11 245	40.78 331	5.93 321	9.99 282	10.27 258	1.97 297	2.17 294	8.79 330	2.97 293	27.36 344	40.51 350
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-6	7.36 304	2.83 306	2.64 308	8.38 323	2.78 305	3.59 306	8.61 319	3.51 312	3.36 309	1.84 230	2.45 251	5.99 300	8.70 302	3.06 307	50.70 329	2.35 226	13.44 333	1.82 292	8.79 292	2.15 287	14.26 330	12.40 312	3.35 309	2.64 315	7.87 325	5.84 313	4.30 290	11.17 315

WAO-7	8.11 305	2.98 307	5.46 335	29.83 339	2.32 292	3.09 300	9.23 322	2.48 292	4.20 317	4.67 316	7.60 324	7.98 313	11.78 315	1.64 292	22.32 289	2.11 220	12.00 325	2.79 327	44.95 337	2.13 286	10.06 285	10.12 250	1.37 284	2.49 311	2.97 302	4.35 303	2.94 249	5.06 287

SGM+DAISY	11.81 324	3.22 308	3.47 318	3.83 305	3.15 316	4.25 310	3.52 296	7.70 339	10.88 340	5.57 340	9.00 334	9.94 326	13.12 322	1.74 296	22.71 291	18.99 341	3.23 291	2.28 311	15.35 309	8.91 337	15.05 340	17.02 341	1.32 281	4.58 339	24.50 344	31.01 349	32.60 350	41.83 353

IMH-64-1	7.17 301	3.27 309	3.53 320	4.69 312	3.29 317	4.58 312	5.71 309	3.51 312	3.09 303	1.39 204	1.98 239	4.90 295	10.92 308	4.82 320	52.00 334	4.78 280	3.66 295	2.27 309	12.32 301	1.96 279	6.91 233	10.55 263	7.77 333	2.22 297	6.05 319	4.73 305	13.45 332	9.13 306

IMH-64	7.17 301	3.27 309	3.53 320	4.69 312	3.29 317	4.58 312	5.71 309	3.51 312	3.09 303	1.39 204	1.98 239	4.90 295	10.92 308	4.82 320	52.00 334	4.78 280	3.66 295	2.27 309	12.32 301	1.96 279	6.91 233	10.55 263	7.77 333	2.22 297	6.05 319	4.73 305	13.45 332	9.13 306

ELAS_RVC	9.07 309	3.30 311	5.65 336	4.08 306	3.41 321	7.21 331	4.01 301	7.69 338	3.75 311	4.97 324	7.74 325	9.89 323	11.00 310	3.00 305	47.69 320	4.33 277	6.53 312	9.70 341	9.64 294	2.89 298	13.54 319	15.79 337	2.75 304	4.07 337	18.38 340	23.86 341	4.94 298	5.18 289
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 310	3.31 312	3.55 322	4.46 309	3.30 319	4.60 314	6.29 312	3.48 310	3.12 305	1.42 207	1.88 235	5.38 297	15.63 327	51.61 353	52.03 336	3.06 244	3.92 298	2.32 312	20.77 316	2.01 283	6.25 223	9.58 245	8.07 337	2.21 296	7.69 324	5.96 315	3.77 279	10.35 313

STStereo	16.49 334	3.48 313	5.91 337	44.25 346	5.60 334	39.03 350	13.11 335	7.74 340	10.72 339	5.19 332	8.92 331	24.73 339	30.22 336	1.03 271	59.92 352	11.74 323	2.59 282	1.26 270	40.79 332	2.25 289	10.02 283	8.79 237	2.06 298	11.31 345	22.61 342	16.05 336	20.57 340	35.39 347

ACVNet_2	5.79 288	3.52 314	2.90 313	21.94 336	3.38 320	4.55 311	8.18 318	1.84 243	1.76 270	1.84 230	1.98 239	3.88 283	3.20 283	3.03 306	2.85 200	1.46 161	12.77 329	1.56 284	33.59 325	1.68 264	10.81 293	7.91 223	6.79 326	2.68 321	3.13 303	2.65 288	3.23 259	3.11 265

ELAS	10.16 315	3.54 315	5.12 334	4.49 310	4.32 330	5.01 319	4.33 303	6.88 334	4.09 315	4.97 324	7.74 325	9.90 325	11.01 311	3.51 314	52.19 337	4.52 279	7.15 317	9.65 340	8.69 290	2.38 291	13.33 315	14.95 336	2.75 304	3.64 336	17.76 339	27.24 346	13.13 331	21.93 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	15.85 332	3.61 316	5.00 332	3.30 303	2.93 312	3.51 305	3.20 290	6.49 333	2.71 298	5.17 330	6.80 311	90.79 351	15.55 326	2.73 301	28.89 294	23.38 347	4.02 299	3.86 334	138.92 354	28.91 348	12.60 302	11.86 298	2.69 302	2.31 305	4.30 311	2.71 290	6.80 309	5.05 286

LVE	10.96 318	3.63 317	2.68 309	55.15 351	4.03 329	7.50 332	88.91 356	1.93 250	2.44 293	2.26 254	1.69 231	4.48 291	4.75 288	3.42 313	3.44 227	2.21 223	6.03 309	1.84 294	50.68 343	1.97 281	10.14 287	12.19 303	5.54 316	3.12 330	3.75 309	2.46 285	2.99 251	6.76 302

Dean	5.89 290	3.71 318	2.59 305	34.77 341	3.99 326	4.60 314	10.86 327	2.26 283	2.39 292	2.16 250	1.55 227	4.68 293	4.76 289	3.30 311	3.03 207	1.76 197	12.09 326	1.65 286	9.86 296	2.04 284	14.16 326	9.89 246	7.35 328	2.66 320	3.36 307	2.91 292	3.53 274	3.13 267

RainbowNet	4.65 269	3.75 319	2.70 310	4.56 311	2.98 313	4.16 309	8.75 320	2.05 266	2.01 283	1.90 235	1.12 204	3.61 280	3.00 280	3.60 315	2.70 190	1.89 204	2.97 288	1.54 283	15.27 308	8.73 335	11.07 295	11.30 288	10.70 340	2.22 297	1.73 275	2.30 280	2.76 239	6.13 297

PWCK	9.19 311	3.84 320	2.76 311	4.81 316	3.48 322	7.14 330	7.79 316	3.92 321	4.66 322	4.66 315	5.84 293	24.68 338	8.47 299	3.24 310	10.95 268	3.27 251	9.48 320	2.36 314	72.75 347	4.94 315	14.76 338	6.95 214	3.68 310	2.40 308	8.01 326	7.55 319	6.35 304	9.51 310

ACVNet_1	5.24 278	3.87 321	3.60 323	13.80 326	3.48 322	6.00 326	10.57 325	1.60 221	1.79 272	1.55 212	1.30 215	4.40 290	2.80 277	5.43 322	2.42 163	1.39 140	11.59 323	1.72 290	20.91 318	1.50 252	14.41 335	8.16 226	7.22 327	2.84 325	1.73 275	2.19 278	2.61 231	2.72 254

MonStereo1	9.81 314	3.92 322	2.43 303	5.31 320	4.70 331	5.34 320	7.44 315	3.39 309	2.25 288	117.09 358	3.30 265	6.44 304	10.28 307	3.91 317	2.28 154	1.78 199	3.22 290	3.17 330	38.45 330	3.58 306	5.84 216	5.88 198	6.18 324	1.83 281	3.46 308	3.13 295	7.10 311	3.19 268

ktn	26.84 346	3.99 323	95.18 358	14.39 327	5.44 333	18.02 343	17.50 341	19.69 348	67.27 356	2.84 271	5.30 285	171.03 356	80.75 351	7.72 326	10.93 267	3.48 258	20.95 346	2.71 322	90.26 349	29.10 350	15.05 340	10.23 254	7.60 332	2.93 326	5.12 314	5.83 312	4.73 295	6.62 300

ACVNet-4b	11.58 321	3.99 323	2.60 306	44.40 347	2.71 304	4.98 317	62.31 351	1.85 244	1.79 272	1.63 217	1.25 213	4.22 288	58.75 348	3.34 312	2.27 152	1.21 114	13.33 332	1.70 289	49.50 341	1.93 277	14.47 337	13.72 332	7.40 329	3.13 331	1.55 264	1.89 261	2.20 181	4.61 281

MADNet++	9.22 312	4.13 325	6.16 338	4.32 308	5.78 336	3.96 307	8.14 317	7.09 335	6.83 330	5.28 335	7.83 327	7.65 310	8.62 301	12.90 334	19.42 285	21.00 345	7.04 316	6.27 336	10.40 297	7.97 330	14.29 333	18.67 343	3.96 312	5.12 341	5.80 317	22.29 340	9.32 320	8.69 304

SQANet	4.87 273	4.55 326	2.13 296	19.76 332	2.63 299	4.99 318	3.29 291	1.63 225	1.45 252	1.20 186	1.40 225	3.22 273	2.40 266	2.76 302	3.09 215	1.20 113	5.19 303	1.07 239	19.89 313	1.28 230	12.48 301	10.73 271	11.37 343	1.49 269	1.57 266	2.32 282	2.66 237	5.86 295

otaku	5.09 277	5.20 327	2.27 298	18.45 330	2.89 308	5.73 321	3.63 297	1.44 199	1.46 254	1.31 198	1.42 226	3.59 278	2.63 272	3.22 309	3.07 212	1.30 125	5.55 305	1.14 252	20.28 314	1.49 249	13.81 321	11.25 287	11.85 345	1.91 285	1.56 265	2.06 270	2.52 219	6.49 299

WAO-8	12.07 326	5.33 328	4.83 327	26.48 337	4.01 327	6.22 327	11.73 333	3.65 317	6.39 328	28.97 351	41.01 347	8.08 314	18.91 331	20.68 347	3.75 239	3.24 248	9.46 318	2.01 301	53.81 344	5.76 319	9.83 280	11.16 283	6.04 322	2.43 309	8.05 327	7.74 320	6.36 305	9.95 311

Venus	12.07 326	5.33 328	4.83 327	26.48 337	4.01 327	6.22 327	11.73 333	3.65 317	6.39 328	28.97 351	41.01 347	8.08 314	18.91 331	20.68 347	3.75 239	3.24 248	9.46 318	2.01 301	53.81 344	5.76 319	9.83 280	11.16 283	6.04 322	2.43 309	8.05 327	7.74 320	6.36 305	9.95 311

PSMNet_ROB	16.63 335	5.59 330	2.97 315	3.47 304	2.63 299	5.86 324	6.18 311	2.20 276	2.29 289	5.39 337	141.45 356	97.59 352	6.02 292	33.78 349	3.23 223	1.58 184	4.09 300	1.69 288	20.81 317	2.75 295	12.93 309	7.08 216	63.80 356	2.60 313	2.95 301	3.67 299	2.77 240	3.66 274

TorneroNet	24.73 344	6.18 331	3.52 319	95.34 354	3.93 325	27.05 345	29.02 343	4.44 324	18.13 347	2.20 251	37.99 346	77.85 350	72.31 349	18.15 343	41.78 307	3.07 245	13.11 330	2.35 313	87.85 348	9.06 339	15.44 343	12.17 302	5.94 319	2.64 315	52.32 353	8.18 322	3.59 276	14.11 318

Ntro	5.35 279	6.19 332	2.38 302	8.06 321	2.91 310	4.88 316	6.70 313	1.40 195	1.53 260	1.44 208	1.19 208	3.58 277	2.73 274	3.12 308	3.66 233	1.17 105	6.56 313	1.19 258	32.62 324	1.60 259	14.27 332	11.82 297	11.41 344	2.54 312	1.64 271	2.30 280	2.45 211	5.00 285

TorneroNet-64	13.24 329	6.25 333	5.07 333	34.05 340	3.72 324	9.38 338	16.75 340	3.49 311	12.26 343	2.27 256	5.98 294	17.67 332	34.24 337	14.37 337	47.92 321	3.76 264	13.18 331	2.40 317	36.34 328	9.15 340	13.85 323	12.35 311	5.65 317	2.64 315	14.28 338	14.51 334	3.41 267	12.48 316

DGTPSM_ROB	17.21 336	6.49 334	18.05 345	4.91 317	8.87 343	5.73 321	11.48 330	5.02 328	12.05 341	5.03 328	9.34 335	12.62 331	56.51 347	15.29 340	43.82 311	20.47 343	19.26 344	16.28 344	24.70 320	20.05 345	13.50 316	22.25 345	6.00 320	12.55 347	12.71 336	32.01 351	14.20 334	35.61 349

DPSMNet_ROB	22.61 341	6.50 335	18.06 346	4.95 319	8.88 344	5.76 323	11.54 332	5.02 328	12.08 342	5.17 330	28.67 342	19.69 335	163.24 357	15.38 341	43.87 313	20.66 344	19.56 345	16.59 345	35.50 326	20.17 346	13.82 322	22.26 346	6.02 321	12.56 348	12.82 337	32.01 351	14.23 335	35.60 348

KSHMR	20.05 337	6.71 336	4.01 324	99.31 355	5.91 337	17.09 342	71.12 353	3.62 316	9.75 335	3.59 294	3.39 266	6.07 301	84.38 352	17.14 342	22.70 290	3.97 268	6.29 310	2.76 326	90.60 350	2.83 296	12.73 303	10.14 251	9.05 339	2.74 322	21.08 341	5.85 314	8.10 316	10.46 314

JetRed	12.50 328	6.96 337	7.76 342	4.77 315	6.78 338	9.35 337	10.92 328	5.31 331	4.54 320	5.85 342	3.28 264	8.17 316	7.48 296	9.74 331	50.80 330	15.21 335	10.30 321	7.93 337	7.83 286	5.44 318	18.10 345	24.48 347	11.12 342	4.60 340	11.97 335	25.85 344	24.78 343	28.17 340

UNDER WATER-64	11.75 323	7.29 338	4.90 330	17.03 329	7.40 341	8.44 335	16.49 339	8.25 344	4.32 319	4.51 313	3.21 261	17.72 333	15.23 325	8.81 328	46.52 318	10.69 319	13.57 340	3.01 329	12.74 303	8.66 334	14.20 328	12.82 321	11.01 341	4.40 338	6.45 322	18.67 338	8.71 318	22.29 332

UNDER WATER	16.39 333	7.86 339	4.99 331	15.68 328	10.73 347	8.76 336	38.30 346	8.07 342	6.02 327	4.25 308	2.98 257	18.63 334	96.18 353	14.44 338	32.70 296	10.29 317	13.91 341	2.75 324	43.73 335	8.62 333	16.83 344	12.33 308	17.08 348	5.55 342	6.06 321	14.49 333	6.37 307	15.05 320

JetBlue	10.90 317	9.40 340	6.23 339	8.34 322	6.82 339	10.07 339	10.58 326	5.04 330	3.97 313	2.95 277	4.09 271	9.83 322	9.32 304	8.12 327	48.65 322	14.50 329	6.76 315	5.08 335	7.66 285	3.76 307	13.23 313	17.58 342	8.19 338	3.58 335	11.41 334	18.49 337	12.08 329	28.49 341

MANE	14.22 331	9.62 341	6.93 340	4.94 318	5.72 335	7.88 333	11.48 330	7.38 337	9.90 336	4.92 323	6.89 317	8.98 319	12.13 318	3.67 316	50.37 326	17.85 340	11.82 324	20.17 347	10.46 298	6.55 326	12.22 299	12.86 323	1.77 295	11.33 346	24.83 345	30.99 348	31.42 348	40.73 351

SGM-ForestM	6.44 296	10.17 342	6.98 341	4.69 312	2.91 310	6.90 329	9.70 323	7.26 336	4.59 321	4.81 317	6.31 298	9.50 320	9.35 305	0.78 238	3.65 232	1.30 125	6.50 311	0.89 191	11.21 299	1.44 244	6.08 220	6.02 200	1.58 290	1.68 274	9.47 331	11.34 328	12.07 328	16.58 324

notaker	10.31 316	13.11 343	4.84 329	18.55 331	6.95 340	7.98 334	14.39 336	3.69 319	3.28 307	2.90 275	2.15 248	30.28 340	43.63 340	4.40 318	9.01 264	2.66 234	12.71 327	2.73 323	42.35 333	2.87 297	14.87 339	10.21 253	7.77 333	3.03 327	2.66 299	2.98 294	3.46 270	4.84 283

DPSM_ROB	21.05 338	17.19 344	22.69 347	10.13 324	9.29 345	13.96 340	14.50 337	11.66 345	15.25 345	9.00 343	8.97 332	10.35 328	13.24 323	19.90 345	59.73 350	26.35 348	18.76 342	21.26 348	14.74 306	15.50 343	28.56 348	27.85 349	7.42 330	16.13 349	34.05 349	39.30 354	37.97 352	44.48 354

DPSM	21.05 338	17.19 344	22.69 347	10.13 324	9.29 345	13.96 340	14.50 337	11.66 345	15.25 345	9.00 343	8.97 332	10.35 328	13.24 323	19.90 345	59.73 350	26.35 348	18.76 342	21.26 348	14.74 306	15.50 343	28.56 348	27.85 349	7.42 330	16.13 349	34.05 349	39.30 354	37.97 352	44.48 354

LE_ROB	28.97 347	25.29 346	36.16 350	34.90 342	56.86 357	18.61 344	58.99 350	32.08 352	41.72 351	5.37 336	27.57 341	46.00 344	49.67 344	13.72 336	14.83 276	3.84 267	5.96 307	1.22 262	46.43 338	36.35 353	10.19 288	11.19 285	48.45 352	22.49 351	30.18 347	31.59 350	31.60 349	40.87 352

LRCNet_RVC	25.94 345	30.78 347	14.74 344	35.18 343	31.16 351	36.52 349	29.93 345	23.08 349	12.70 344	36.15 353	33.37 344	37.24 341	28.56 335	37.11 350	17.47 282	7.61 307	31.06 347	26.75 351	67.49 346	29.07 349	23.47 347	10.73 271	39.23 351	30.61 353	7.37 323	2.53 287	11.22 322	9.31 309

MDST_ROB	12.03 325	32.81 348	1.72 273	20.74 335	2.64 301	5.90 325	1.72 265	4.06 322	1.35 248	3.76 300	6.53 301	2.75 268	42.83 339	0.54 181	50.83 331	1.22 117	1.08 207	0.75 142	18.95 311	1.00 205	12.75 306	11.49 290	1.29 277	1.26 261	22.72 343	11.17 326	31.24 347	31.81 346

CasAABBNet	42.72 350	34.60 349	45.66 351	20.17 333	18.55 348	28.05 346	29.13 344	23.25 350	30.69 348	18.73 348	18.11 338	20.72 336	37.90 338	39.93 352	120.54 358	52.80 356	37.72 352	42.56 353	29.30 323	30.56 351	57.58 355	56.66 356	14.58 347	32.34 354	68.46 357	79.09 358	76.31 356	89.48 357

FlowAnything	42.31 349	34.65 350	45.90 352	20.47 334	18.91 349	28.11 347	28.64 342	23.30 351	30.84 349	18.76 349	18.33 339	20.84 337	27.00 334	39.89 351	119.49 357	52.59 355	37.35 351	42.63 354	29.06 322	31.53 352	57.38 354	56.78 357	14.49 346	32.64 355	68.29 356	78.93 357	76.07 355	89.56 358

PML	39.07 348	38.06 351	12.06 343	39.32 345	29.04 350	40.62 351	11.06 329	14.14 347	100.08 357	27.87 350	166.26 358	107.74 353	159.39 356	13.53 335	15.41 277	10.75 320	35.75 350	8.64 338	42.84 334	10.61 342	14.22 329	16.14 338	5.89 318	7.21 344	53.08 354	13.95 332	42.26 354	19.02 328

HanzoNet	47.37 353	45.54 352	75.64 357	62.53 352	47.97 352	62.03 355	90.57 357	55.02 357	58.34 355	15.60 347	22.00 340	75.72 349	107.47 354	172.14 358	23.65 293	13.02 326	62.42 356	9.26 339	134.39 352	22.45 347	19.74 346	25.78 348	31.84 350	5.57 343	9.72 333	9.49 324	8.54 317	12.61 317

HaxPig	44.53 351	46.75 353	47.32 353	47.72 348	48.79 353	47.60 352	48.40 347	49.50 353	47.10 352	49.76 354	50.31 349	49.00 345	45.26 342	54.49 354	41.50 305	40.24 351	50.15 353	52.05 355	44.74 336	43.04 354	46.61 351	44.38 354	51.78 353	45.43 356	33.92 348	25.30 342	28.66 345	22.43 333

AVERAGE_ROB	46.12 352	48.49 354	48.31 354	49.34 349	50.25 354	48.63 353	49.80 348	50.74 355	48.67 353	51.68 355	52.55 350	50.28 346	47.20 343	55.70 355	43.00 310	40.99 352	52.42 354	54.59 356	47.27 339	45.45 355	48.77 352	44.06 353	52.90 354	46.98 357	35.80 351	26.72 345	30.77 346	23.81 335

MEDIAN_ROB	49.56 354	51.66 355	50.91 355	52.80 350	53.76 355	52.08 354	53.35 349	54.28 356	52.25 354	54.89 356	55.89 351	53.59 347	50.09 345	58.85 356	46.45 317	44.55 353	55.81 355	57.90 357	50.55 342	48.85 356	52.07 353	46.79 355	56.69 355	50.01 358	39.10 352	30.23 347	33.56 351	31.26 345

BEATNet-Init1	52.60 355	76.96 356	24.06 349	87.02 353	56.48 356	86.86 356	68.77 352	49.65 354	34.71 350	11.93 345	56.24 352	64.63 348	78.72 350	9.65 330	58.40 348	51.35 354	32.72 348	23.00 350	101.24 351	71.98 358	46.49 350	39.72 352	28.67 349	24.23 352	59.12 355	38.23 353	77.99 357	61.49 356

DLNR_Zeroshot_test	23.11 342	81.98 357	1.97 287	102.16 356	0.49 115	0.55 136	81.36 355	2.30 287	0.50 126	4.87 320	2.22 249	2.99 270	0.93 220	12.17 333	96.90 356	144.02 358	34.28 349	19.61 346	8.60 289	4.35 309	8.08 262	6.53 206	0.51 142	0.69 203	1.37 236	1.57 235	1.16 94	1.90 229

DPSimNet_ROB	111.84 356	179.62 358	74.81 356	195.40 358	165.93 358	136.63 357	98.05 358	126.48 358	138.79 358	82.31 357	148.57 357	159.77 355	157.57 355	78.29 357	64.65 353	40.10 350	142.61 357	34.98 352	195.20 357	69.76 357	154.10 357	32.63 351	82.12 357	98.24 359	71.10 358	51.68 356	117.83 358	122.56 359

GS-Stereo																							0.14 8	0.17 25	0.33 20	0.25 12	0.52 21	0.24 9

ASD4																								105.89 360

Low-res two-view benchmark