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

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

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

AIO-test2	0.21 3	0.16 3	0.11 4	0.09 3	0.11 5	0.16 11	0.12 30	0.23 17	0.15 17	0.18 24	0.19 39	0.42 58	0.14 10	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 15	0.25 12	0.30 12	0.18 5	0.29 8	0.32 21	0.11 7	0.15 26	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

derf	0.22 4	0.17 4	0.18 25	0.15 12	0.10 3	0.13 5	0.10 17	0.19 6	0.12 5	0.14 8	0.27 59	0.29 22	0.20 51	0.12 9	0.42 14	0.46 18	0.32 15	0.20 4	0.29 9	0.26 31	0.30 12	0.21 3	0.18 32	0.14 18	0.23 6	0.22 8	0.33 6	0.18 4

LACA2	0.22 4	0.19 5	0.17 21	0.23 44	0.16 22	0.18 20	0.11 24	0.17 3	0.15 17	0.16 17	0.07 4	0.32 33	0.15 17	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 5	0.31 28	0.32 15	0.17 3	0.30 12	0.39 33	0.12 11	0.12 6	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

WQFJX	0.78 101	0.19 5	0.15 14	0.17 21	0.13 12	0.24 58	0.17 78	0.19 6	0.97 253	0.15 14	1.63 271	0.18 3	12.83 360	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 10	0.25 12	0.27 6	0.26 31	0.27 5	0.24 7	0.27 65	0.16 38	0.26 13	0.25 17	0.54 43	0.22 13

AIO-test1	0.25 12	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 20	0.15 67	0.33 49	0.16 21	0.25 43	0.24 53	0.35 42	0.14 10	0.19 45	0.56 31	0.59 35	0.35 22	0.30 25	0.35 18	0.27 36	0.33 18	0.31 19	0.13 16	0.13 10	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

over v1	0.24 8	0.20 8	0.20 31	0.20 33	0.16 22	0.18 20	0.12 30	0.25 26	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.33 38	0.15 17	0.15 26	0.38 8	0.48 22	0.28 9	0.29 23	0.27 6	0.21 15	0.30 12	0.30 16	0.11 7	0.15 26	0.29 25	0.34 62	0.41 17	0.26 34

CroCo-Stereo	0.35 39	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 20	0.06 3	0.33 49	0.14 10	0.31 56	0.05 3	0.36 44	0.13 7	0.15 26	1.64 90	1.05 100	0.35 22	0.37 48	0.45 45	0.20 9	0.62 68	0.79 88	0.16 22	0.13 10	0.38 56	0.31 46	0.45 25	0.26 34
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
Pointernet	0.24 8	0.21 10	0.14 7	0.14 11	0.12 8	0.19 27	0.16 71	0.28 35	0.10 3	0.17 20	0.14 24	0.23 10	0.14 10	0.12 9	0.47 17	0.42 10	0.37 31	0.23 9	0.35 18	0.19 6	0.35 21	0.25 8	0.14 17	0.14 18	0.23 6	0.21 6	0.67 68	0.22 13

MLG-Stereo_test1	0.26 15	0.22 11	0.14 7	0.13 9	0.22 52	0.11 3	0.08 7	0.22 16	0.12 5	0.20 29	0.12 15	0.33 38	0.11 4	0.21 56	0.66 36	0.64 43	0.37 31	0.35 41	0.50 48	0.22 17	0.39 32	0.30 16	0.12 11	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 42	0.27 36

CroCo-Stereo Lap2	0.33 30	0.22 11	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 11	0.08 7	0.35 55	0.15 17	0.47 74	0.10 8	0.31 28	0.14 10	0.14 19	1.26 71	1.00 93	0.36 27	0.36 45	0.44 43	0.20 9	0.53 57	0.55 58	0.17 26	0.13 10	0.39 60	0.35 67	0.40 14	0.27 36

RAFT	0.35 39	0.22 11	0.19 27	0.27 59	0.13 12	0.30 78	0.08 7	0.97 161	0.18 38	0.92 187	0.19 39	0.27 14	0.16 24	0.18 41	0.51 21	0.47 20	0.38 37	0.26 14	0.54 58	0.25 29	0.43 41	0.34 27	0.19 39	0.15 26	0.38 56	0.34 62	0.90 96	0.27 36

NLSM3	0.27 17	0.23 14	0.16 18	0.18 24	0.16 22	0.21 38	0.14 53	0.35 55	0.20 44	0.18 24	0.33 76	0.23 10	0.21 54	0.21 56	0.55 28	0.44 12	0.39 39	0.31 28	0.35 18	0.19 6	0.32 16	0.30 16	0.22 47	0.15 26	0.26 13	0.33 57	0.40 14	0.27 36

BridgeDepth	0.23 6	0.23 14	0.16 18	0.17 21	0.20 41	0.18 20	0.12 30	0.24 19	0.16 21	0.18 24	0.08 6	0.39 51	0.13 7	0.18 41	0.41 12	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 15	0.20 9	0.33 18	0.35 28	0.09 3	0.13 10	0.27 20	0.26 26	0.33 6	0.24 22
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
over-9	0.23 6	0.24 16	0.18 25	0.19 29	0.15 18	0.19 27	0.11 24	0.24 19	0.16 21	0.17 20	0.11 10	0.30 26	0.16 24	0.14 19	0.38 8	0.45 16	0.27 5	0.28 19	0.26 4	0.20 9	0.28 6	0.28 14	0.12 11	0.15 26	0.31 29	0.28 35	0.41 17	0.33 48

NLCSM	0.67 89	0.24 16	0.10 3	0.19 29	0.11 5	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.34 91	0.11 4	0.41 99	0.19 4	12.63 357	0.11 5	0.31 3	0.32 3	0.27 5	0.18 3	0.22 3	0.17 3	0.22 3	0.22 4	0.18 32	0.13 10	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

qqai	0.24 8	0.25 18	0.20 31	0.16 17	0.11 5	0.15 6	0.10 17	0.21 13	0.14 10	0.13 7	0.28 62	0.26 12	0.21 54	0.12 9	0.47 17	0.47 20	0.36 27	0.21 6	0.41 35	0.28 43	0.35 21	0.27 10	0.18 32	0.14 18	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

quiztm	0.25 12	0.25 18	0.22 46	0.18 24	0.12 8	0.15 6	0.11 24	0.29 39	0.13 8	0.12 5	0.16 28	0.38 48	0.15 17	0.15 26	0.54 24	0.44 12	0.33 21	0.20 4	0.30 12	0.23 22	0.36 25	0.29 15	0.16 22	0.15 26	0.22 5	0.21 6	0.56 47	0.23 17

MonStereo	0.30 22	0.25 18	0.20 31	0.19 29	0.21 47	0.15 6	0.13 44	0.20 9	0.16 21	0.22 34	0.17 30	0.32 33	0.16 24	0.17 36	0.54 24	0.54 27	0.40 44	0.32 32	0.50 48	0.27 36	0.43 41	0.51 53	0.22 47	0.14 18	0.34 38	0.41 84	0.49 34	0.40 63

MLG-Stereo	0.25 12	0.25 18	0.14 7	0.11 4	0.20 41	0.12 4	0.07 5	0.21 13	0.12 5	0.19 28	0.11 10	0.29 22	0.10 3	0.21 56	0.61 32	0.65 45	0.36 27	0.35 41	0.44 43	0.23 22	0.35 21	0.32 21	0.11 7	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 32	0.25 31

over-8	0.24 8	0.26 22	0.19 27	0.18 24	0.16 22	0.18 20	0.12 30	0.24 19	0.16 21	0.18 24	0.11 10	0.27 14	0.16 24	0.14 19	0.39 11	0.46 18	0.26 3	0.28 19	0.27 6	0.20 9	0.28 6	0.27 10	0.12 11	0.15 26	0.31 29	0.28 35	0.39 13	0.34 52

WQFJX1	0.73 95	0.26 22	0.12 5	0.20 33	0.17 30	0.16 11	0.12 30	0.25 26	0.57 180	0.12 5	0.75 184	0.22 8	12.81 359	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 13	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 21	0.29 70	0.14 18	0.25 11	0.27 33	0.55 46	0.16 3

LG-Stereo	0.28 20	0.26 22	0.17 21	0.17 21	0.16 22	0.23 51	0.13 44	0.30 42	0.15 17	0.23 38	0.19 39	0.52 75	0.14 10	0.18 41	0.55 28	0.58 33	0.39 39	0.30 25	0.54 58	0.22 17	0.44 44	0.31 19	0.12 11	0.12 6	0.28 23	0.24 14	0.46 28	0.24 22

DispViT+	0.34 34	0.27 25	0.22 46	0.28 61	0.32 83	0.19 27	0.14 53	0.28 35	0.24 60	0.30 53	0.25 56	0.30 26	0.21 54	0.22 61	0.83 46	0.62 42	0.27 5	0.40 61	0.43 41	0.32 50	0.38 29	0.41 39	0.20 43	0.36 106	0.32 33	0.57 119	0.46 28	0.41 68

WQFJA1	0.78 101	0.27 25	0.14 7	0.20 33	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.72 223	0.14 8	1.42 264	0.21 5	12.89 363	0.11 5	0.51 21	0.39 5	0.32 15	0.26 14	0.29 9	0.22 17	0.29 8	0.27 10	0.26 63	0.17 46	0.24 9	0.26 26	0.44 23	0.22 13

NLMM	0.78 101	0.27 25	0.14 7	0.20 33	0.17 30	0.20 34	0.14 53	0.24 19	0.73 225	0.14 8	1.44 266	0.21 5	12.89 363	0.11 5	0.51 21	0.38 4	0.32 15	0.26 14	0.29 9	0.22 17	0.29 8	0.27 10	0.26 63	0.17 46	0.24 9	0.26 26	0.44 23	0.22 13

NLSM1	1.01 137	0.27 25	0.17 21	0.23 44	0.24 61	0.31 81	0.12 30	0.33 49	6.19 372	0.14 8	1.49 267	0.31 28	12.63 357	0.14 19	0.47 17	0.51 26	0.36 27	0.23 9	0.31 14	0.24 26	0.31 15	0.45 45	0.29 70	0.16 38	0.27 20	0.30 41	0.56 47	0.23 17

StereoVision	0.34 34	0.27 25	0.21 42	0.13 9	0.18 35	0.21 38	0.14 53	0.30 42	0.23 58	0.35 60	0.18 33	0.34 41	0.17 32	0.16 32	0.98 55	0.78 67	0.44 52	0.35 41	0.43 41	0.23 22	0.40 36	0.48 47	0.16 22	0.21 64	0.40 63	0.40 79	0.71 74	0.37 57

ProNet	0.30 22	0.27 25	0.31 69	0.26 56	0.15 18	0.27 69	0.27 117	0.38 60	0.13 8	0.15 14	0.49 115	0.29 22	0.13 7	0.16 32	0.73 40	0.49 24	0.43 50	0.32 32	0.35 18	0.27 36	0.38 29	0.22 4	0.38 96	0.22 68	0.32 33	0.20 3	0.38 12	0.27 36

U	0.41 53	0.28 31	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 11	0.06 3	0.45 70	0.14 10	0.49 75	0.07 4	0.36 44	0.16 24	0.20 51	1.71 96	1.14 123	0.44 52	0.41 64	0.59 64	0.32 50	0.66 76	0.92 102	0.17 26	0.17 46	0.50 90	0.36 71	0.49 34	0.35 54

GREATEN-IGEV_RVC	0.36 45	0.30 32	0.20 31	0.16 17	0.18 35	0.19 27	0.10 17	0.37 58	0.24 60	0.22 34	0.21 45	0.48 68	0.18 39	0.19 45	1.24 68	0.69 54	0.37 31	0.33 36	0.77 85	0.26 31	0.46 47	0.41 39	0.25 61	0.14 18	0.36 54	0.33 57	0.70 71	0.39 61

testmc14	0.34 34	0.30 32	0.20 31	0.21 38	0.21 47	0.19 27	0.10 17	0.20 9	0.19 42	0.80 153	0.16 28	0.68 116	0.15 17	0.17 36	0.92 50	0.56 30	0.37 31	0.33 36	0.52 54	0.33 53	0.38 29	0.37 30	0.32 76	0.18 54	0.34 38	0.35 67	0.45 25	0.32 47

MCSU-Stereo	0.41 53	0.30 32	0.29 63	0.20 33	0.20 41	0.17 17	0.13 44	0.20 9	0.32 85	1.82 265	0.15 25	0.57 82	0.20 51	0.20 51	0.94 53	0.56 30	0.39 39	0.28 19	0.53 55	0.29 46	0.39 32	0.33 25	0.31 75	0.15 26	0.35 45	0.31 46	0.97 107	0.54 88

NLMM1	1.00 136	0.30 32	0.13 6	0.18 24	0.21 47	0.23 51	0.09 12	0.26 29	6.95 376	0.17 20	0.54 128	0.36 44	12.87 362	0.13 17	0.41 12	0.44 12	0.31 13	0.31 28	0.36 26	0.24 26	0.29 8	0.40 38	0.27 65	0.15 26	0.26 13	0.30 41	0.65 63	0.19 6

RSM	0.30 22	0.30 32	0.22 46	0.32 82	0.15 18	0.21 38	0.10 17	0.17 3	0.16 21	0.14 8	0.26 57	0.22 8	0.19 43	0.14 19	0.64 35	0.60 37	0.39 39	0.37 48	0.35 18	0.33 53	0.46 47	0.54 57	0.19 39	0.16 38	0.30 28	0.26 26	0.58 51	0.24 22

MoCha-V2	0.30 22	0.31 37	0.23 55	0.21 38	0.17 30	0.17 17	0.14 53	0.23 17	0.11 4	0.26 47	0.28 62	0.32 33	0.16 24	0.19 45	0.62 33	0.61 39	0.39 39	0.38 53	0.35 18	0.42 79	0.61 65	0.51 53	0.15 20	0.16 38	0.35 45	0.26 26	0.34 8	0.19 6

NoBS	1.27 167	0.32 38	0.25 59	0.15 12	0.23 55	0.22 49	0.20 90	0.71 103	0.38 100	0.69 112	0.12 15	0.65 104	0.36 91	0.69 272	2.66 222	3.81 307	0.60 94	0.50 80	0.92 99	0.52 105	10.24 333	7.29 258	0.38 96	0.18 54	0.60 118	0.46 94	0.47 31	0.65 119

AIO-Stereo	0.31 27	0.33 39	0.22 46	0.35 90	0.16 22	0.20 34	0.10 17	0.17 3	0.14 10	0.14 8	0.20 44	0.21 5	0.16 24	0.14 19	0.55 28	0.55 29	0.41 46	0.39 57	1.18 126	0.36 60	0.39 32	0.43 43	0.17 26	0.16 38	0.32 33	0.24 14	0.61 57	0.19 6

RSM++	0.33 30	0.33 39	0.23 55	0.36 98	0.20 41	0.24 58	0.10 17	0.21 13	0.16 21	0.16 17	0.26 57	0.26 12	0.19 43	0.16 32	0.83 46	0.65 45	0.41 46	0.38 53	0.50 48	0.39 67	0.50 52	0.59 65	0.25 61	0.16 38	0.41 66	0.26 26	0.54 43	0.30 44

over-6	0.27 17	0.36 41	0.22 46	0.24 47	0.17 30	0.17 17	0.12 30	0.27 31	0.28 74	0.21 32	0.18 33	0.46 66	0.15 17	0.15 26	0.45 15	0.49 24	0.29 10	0.30 25	0.33 17	0.22 17	0.36 25	0.32 21	0.15 20	0.16 38	0.31 29	0.30 41	0.42 20	0.34 52

MM-Stereo_test3	0.27 17	0.36 41	0.14 7	0.25 53	0.15 18	0.15 6	0.08 7	0.48 71	0.18 38	0.25 43	0.10 8	0.41 57	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 48	0.26 14	0.37 29	0.25 29	0.33 18	0.25 8	0.24 58	0.12 6	0.29 25	0.20 3	0.77 86	0.23 17

MatchStereo	0.34 34	0.37 43	0.20 31	0.15 12	0.23 55	0.21 38	0.12 30	0.31 47	0.22 56	0.15 14	0.18 33	0.28 19	0.35 86	0.22 61	1.24 68	0.80 69	0.30 12	0.31 28	0.41 35	0.30 48	0.41 38	0.56 61	0.21 44	0.20 59	0.35 45	0.35 67	0.40 14	0.35 54
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
111111	0.31 27	0.37 43	0.19 27	0.25 53	0.29 74	0.22 49	0.09 12	0.19 6	0.16 21	0.10 3	0.17 30	0.27 14	0.17 32	0.18 41	0.79 44	0.56 30	0.46 59	0.28 19	0.76 83	0.24 26	0.53 57	0.61 68	0.21 44	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 17	0.19 6

GREAT-IGEV	0.32 29	0.37 43	0.21 42	0.15 12	0.12 8	0.16 11	0.09 12	0.30 42	0.16 21	0.33 57	0.18 33	0.44 60	0.19 43	0.20 51	0.74 41	0.61 39	0.45 55	0.29 23	0.42 38	0.28 43	0.43 41	0.52 56	0.21 44	0.17 46	0.27 20	0.25 17	0.88 95	0.23 17
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
LACA1	0.30 22	0.38 46	0.21 42	0.22 41	0.23 55	0.19 27	0.14 53	0.27 31	0.22 56	0.21 32	0.13 19	0.31 28	0.18 39	0.26 72	0.75 42	0.68 50	0.32 15	0.40 61	0.37 29	0.23 22	0.32 16	0.33 25	0.11 7	0.15 26	0.35 45	0.30 41	0.45 25	0.33 48

VIP-Stereo	0.43 57	0.38 46	0.42 101	0.28 61	0.24 61	0.27 69	0.12 30	0.40 63	0.24 60	0.29 50	0.38 90	0.65 104	0.21 54	0.20 51	1.20 66	0.97 89	0.54 76	0.50 80	0.59 64	0.42 79	0.64 72	0.43 43	0.27 65	0.31 91	0.42 70	0.33 57	0.48 32	0.51 86

CoSv	0.26 15	0.38 46	0.20 31	0.18 24	0.14 15	0.35 98	0.09 12	0.38 60	0.16 21	0.20 29	0.08 6	0.28 19	0.14 10	0.09 3	0.47 17	0.59 35	0.42 48	0.23 9	0.39 32	0.19 6	0.40 36	0.23 6	0.10 4	0.13 10	0.40 63	0.25 17	0.36 10	0.24 22

RAStereo	0.46 61	0.38 46	0.19 27	0.15 12	0.16 22	0.19 27	0.11 24	0.44 68	0.18 38	0.99 198	0.12 15	0.45 64	0.18 39	0.15 26	1.85 117	1.10 116	0.52 72	0.47 73	0.68 71	0.27 36	0.77 91	0.80 91	0.27 65	0.17 46	0.47 83	0.34 62	0.51 37	0.41 68

anonymousdsp	0.50 64	0.38 46	0.36 84	0.28 61	0.32 83	0.28 73	0.15 67	0.56 78	0.26 64	0.42 68	0.33 76	0.53 78	0.19 43	0.27 75	1.47 77	0.87 74	0.54 76	0.52 88	0.62 67	0.48 97	0.71 82	1.04 112	0.36 90	0.30 84	0.46 77	0.29 39	1.13 123	0.33 48

PointNet	0.33 30	0.39 51	0.23 55	0.19 29	0.16 22	0.21 38	0.20 90	0.48 71	0.20 44	0.23 38	0.21 45	0.32 33	0.22 61	0.10 4	0.63 34	0.39 5	0.37 31	0.22 8	0.36 26	0.21 15	0.48 50	0.79 88	0.18 32	0.14 18	0.35 45	0.29 39	0.97 107	0.30 44

IGEV-Stereo++	0.36 45	0.40 52	0.20 31	0.22 41	0.25 64	0.21 38	0.09 12	0.25 26	0.17 35	0.20 29	0.34 79	0.29 22	0.20 51	0.19 45	0.78 43	0.60 37	0.44 52	0.33 36	0.75 80	0.34 57	0.53 57	0.64 72	0.22 47	0.13 10	0.28 23	0.27 33	1.09 118	0.28 41

RYNet	2.42 252	0.40 52	0.35 83	0.29 68	0.32 83	0.40 115	0.25 107	0.61 85	0.55 171	0.33 57	0.36 87	0.40 56	0.26 66	0.27 75	52.29 385	0.69 54	0.47 61	1.00 266	0.54 58	0.29 46	0.50 52	0.37 30	0.38 96	0.32 93	0.57 109	1.24 235	1.31 136	0.50 82

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.55 73	0.41 54	0.30 65	0.32 82	0.35 99	0.23 51	0.18 83	0.42 66	0.28 74	1.08 209	0.30 67	0.55 80	0.33 78	0.30 91	1.56 85	1.05 100	0.47 61	0.47 73	1.72 161	0.36 60	0.69 78	0.69 77	0.22 47	0.25 75	0.44 72	0.39 76	0.83 91	0.59 102

GSStereo	0.33 30	0.41 54	0.21 42	0.31 76	0.22 52	0.25 63	0.14 53	0.28 35	0.16 21	0.25 43	0.15 25	0.37 47	0.15 17	0.15 26	0.70 39	0.66 47	0.49 67	0.38 53	0.45 45	0.40 72	0.62 68	0.46 46	0.14 17	0.17 46	0.33 36	0.25 17	0.52 38	0.24 22

AdaDepth	0.41 53	0.41 54	0.20 31	0.24 47	0.28 71	0.23 51	0.16 71	0.32 48	0.20 44	0.23 38	0.29 64	0.27 14	0.21 54	0.23 65	0.97 54	1.09 113	0.49 67	0.41 64	1.08 118	0.34 57	0.54 61	0.59 65	0.18 32	0.21 64	0.29 25	0.28 35	0.75 80	0.43 70

MSCF	0.37 47	0.41 54	0.20 31	0.34 86	0.19 38	0.23 51	0.14 53	0.30 42	0.20 44	0.67 107	0.13 19	0.27 14	0.17 32	0.14 19	1.02 56	0.77 65	0.37 31	0.34 40	0.36 26	0.28 43	0.45 46	0.50 52	0.22 47	0.20 59	0.35 45	0.90 178	0.70 71	0.25 31

GASTEREO	0.38 49	0.42 58	0.20 31	0.34 86	0.18 35	0.24 58	0.14 53	0.30 42	0.19 42	0.73 127	0.12 15	0.28 19	0.17 32	0.13 17	1.05 58	0.74 62	0.38 37	0.33 36	0.37 29	0.30 48	0.44 44	0.56 61	0.23 55	0.20 59	0.35 45	0.87 171	0.73 78	0.24 22

LACA3	0.34 34	0.44 59	0.22 46	0.24 47	0.21 47	0.21 38	0.17 78	0.26 29	0.21 53	0.27 48	0.19 39	0.46 66	0.17 32	0.27 75	1.06 60	0.61 39	0.32 15	0.37 48	0.53 55	0.27 36	0.41 38	0.41 39	0.16 22	0.18 54	0.40 63	0.31 46	0.46 28	0.45 74

UniTT-Stereo	0.60 80	0.44 59	0.32 74	0.21 38	0.25 64	0.34 93	0.17 78	0.61 85	0.31 81	0.75 132	0.27 59	0.62 95	0.34 79	0.21 56	1.77 106	1.44 178	0.57 86	0.61 117	1.53 150	0.44 88	0.91 114	1.14 119	0.37 94	0.29 82	0.50 90	0.54 113	0.52 38	0.58 96

TS	0.49 62	0.45 61	0.37 88	0.30 73	0.35 99	0.34 93	0.18 83	0.57 79	0.26 64	0.22 34	0.39 94	0.50 69	0.34 79	0.27 75	1.60 88	0.87 74	0.47 61	0.44 69	0.83 91	0.39 67	0.69 78	0.49 49	0.34 81	0.29 82	0.63 123	0.44 92	0.63 61	0.63 113

AANet_RVC	0.54 70	0.45 61	0.40 94	0.33 85	0.61 193	0.28 73	0.31 136	0.61 85	0.58 183	0.44 70	0.41 99	0.39 51	0.48 121	0.33 109	1.16 62	0.79 68	0.55 79	0.53 97	0.56 62	0.52 105	0.46 47	0.49 49	0.34 81	0.38 113	0.57 109	0.57 119	1.05 115	0.97 183

anonymous	1.71 225	0.46 63	0.38 89	0.25 53	0.38 110	0.31 81	0.28 122	0.70 101	0.40 111	0.57 85	0.22 48	0.85 169	0.85 240	0.37 143	2.62 215	6.61 344	0.77 144	1.19 301	1.45 144	0.72 180	10.28 334	12.97 374	0.39 99	0.37 108	0.65 129	0.62 124	0.79 88	0.81 149

MaDis-Stereo	0.57 74	0.47 64	0.30 65	0.16 17	0.26 68	0.21 38	0.17 78	0.44 68	0.32 85	1.08 209	0.22 48	0.51 74	0.22 61	0.19 45	1.83 114	1.19 133	0.62 96	0.59 110	1.09 120	0.45 91	0.81 98	0.94 104	0.37 94	0.25 75	0.63 123	0.67 135	0.60 53	0.82 152

MLG-Stereo_test3	0.52 67	0.48 65	0.27 60	0.29 68	0.38 110	0.24 58	0.12 30	0.34 54	0.20 44	1.12 212	0.30 67	0.54 79	0.19 43	0.31 99	1.85 117	0.92 79	0.52 72	0.52 88	1.17 124	0.39 67	0.70 80	0.75 84	0.18 32	0.24 73	0.38 56	0.31 46	0.90 96	0.44 72

SCION-MonSter(vits)	0.35 39	0.49 66	0.33 79	0.46 139	0.57 180	0.42 122	0.27 117	0.20 9	0.16 21	0.22 34	0.17 30	0.32 33	0.16 24	0.17 36	0.54 24	0.54 27	0.40 44	0.32 32	0.50 48	0.27 36	0.42 40	0.51 53	0.22 47	0.14 18	0.34 38	0.41 84	0.49 34	0.40 63

RAFT + AFF	1.96 238	0.49 66	0.42 101	0.41 120	0.20 41	0.41 120	0.19 86	0.65 94	0.23 58	0.56 81	0.27 59	0.77 148	0.21 54	0.29 87	39.69 342	0.90 78	0.62 96	0.35 41	1.92 167	0.38 66	0.77 91	0.57 63	0.32 76	0.27 77	0.71 143	0.33 57	0.58 51	0.29 43

LACA_dic	0.35 39	0.50 68	0.22 46	0.31 76	0.19 38	0.21 38	0.14 53	0.27 31	0.20 44	1.18 218	0.13 19	0.31 28	0.17 32	0.27 75	0.93 51	0.68 50	0.35 22	0.36 45	0.35 18	0.26 31	0.36 25	0.39 33	0.10 4	0.15 26	0.34 38	0.32 54	0.43 21	0.40 63

TS12	0.35 39	0.50 68	0.22 46	0.31 76	0.19 38	0.21 38	0.14 53	0.27 31	0.20 44	1.18 218	0.13 19	0.31 28	0.17 32	0.27 75	0.93 51	0.68 50	0.35 22	0.36 45	0.35 18	0.26 31	0.36 25	0.39 33	0.10 4	0.15 26	0.34 38	0.32 54	0.43 21	0.40 63

S2M2_XL	0.85 109	0.50 68	0.64 155	0.24 47	0.30 76	0.35 98	0.28 122	0.61 85	0.43 122	0.56 81	0.35 85	0.65 104	0.59 160	0.34 115	2.56 209	1.65 219	0.69 115	0.47 73	0.72 74	0.54 108	4.94 231	2.28 157	0.48 146	0.30 84	0.55 105	0.51 107	0.74 79	0.74 133
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	1.69 221	0.50 68	0.36 84	0.28 61	0.30 76	0.30 78	0.17 78	0.57 79	0.28 74	0.44 70	0.21 45	0.69 118	0.39 96	0.25 70	31.04 338	1.51 196	0.73 133	0.52 88	0.68 71	0.45 91	1.43 161	1.32 129	0.41 108	0.30 84	0.45 75	0.46 94	0.87 94	0.63 113

BridgeDepth_RVC	0.42 56	0.54 72	0.27 60	0.35 90	0.28 71	0.26 66	0.14 53	0.55 76	0.32 85	0.38 64	0.22 48	0.44 60	0.23 63	0.28 83	1.45 75	0.77 65	0.35 22	0.41 64	0.53 55	0.33 53	0.39 32	0.38 32	0.22 47	0.20 59	0.41 66	0.49 99	0.52 38	0.56 91
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 50	0.54 72	0.17 21	0.16 17	0.24 61	0.15 6	0.08 7	0.33 49	0.14 10	0.24 41	0.13 19	0.39 51	0.14 10	0.17 36	1.52 82	0.76 64	0.45 55	0.44 69	1.04 112	0.42 79	0.48 50	0.48 47	0.18 32	0.12 6	0.34 38	0.25 17	0.66 66	0.38 58

DepthFocus	1.09 149	0.55 74	0.32 74	0.29 68	0.28 71	0.27 69	0.22 98	0.70 101	0.52 156	0.51 77	0.38 90	0.62 95	0.42 107	0.38 150	2.43 194	2.19 256	0.64 103	0.64 133	0.96 103	0.75 196	7.93 291	4.99 201	0.47 141	0.28 79	0.55 105	0.49 99	0.77 86	0.83 155

DEFOM-Stereo	0.45 60	0.55 74	0.28 62	0.26 56	0.30 76	0.32 84	0.13 44	0.35 55	0.17 35	0.25 43	0.32 72	0.38 48	0.19 43	0.22 61	1.10 61	0.73 60	0.59 92	0.52 88	0.51 53	0.44 88	0.73 87	0.69 77	0.42 114	0.28 79	0.44 72	0.32 54	1.28 133	0.46 76

GIP-stereo	0.37 47	0.56 76	0.32 74	0.29 68	0.23 55	0.21 38	0.11 24	0.24 19	0.17 35	0.30 53	0.19 39	0.38 48	0.18 39	0.21 56	1.05 58	0.64 43	0.46 59	0.39 57	0.42 38	0.41 75	0.52 56	0.82 92	0.17 26	0.17 46	0.35 45	0.31 46	0.76 83	0.24 22

iRaftStereo_RVC	0.51 65	0.56 76	0.40 94	0.28 61	0.31 81	0.32 84	0.19 86	0.68 99	0.25 63	0.46 73	0.57 137	0.58 85	0.29 70	0.25 70	1.17 65	0.89 77	0.56 83	0.45 71	0.72 74	0.41 75	0.97 117	0.79 88	0.35 85	0.34 99	0.44 72	0.41 84	0.76 83	0.48 78

CCAANet	0.66 87	0.57 78	0.62 149	0.37 101	0.36 105	0.38 107	0.45 196	1.41 230	0.45 130	1.16 217	0.43 103	0.89 183	0.57 153	0.37 143	1.31 72	0.81 70	0.63 99	0.47 73	0.61 66	0.61 141	0.60 63	0.55 58	0.51 171	0.35 105	0.55 105	0.50 106	1.59 167	0.72 130

MMNet	0.59 78	0.58 79	0.44 106	0.38 105	0.55 175	0.42 122	0.29 128	0.60 83	0.40 111	0.38 64	0.55 132	0.63 97	0.32 76	0.51 223	1.51 81	0.75 63	0.72 127	0.58 107	0.76 83	0.55 115	0.62 68	0.41 39	0.40 104	0.52 182	0.51 93	0.49 99	1.49 153	0.50 82

delet	0.51 65	0.58 79	0.47 115	0.35 90	0.50 157	0.50 149	0.30 132	0.49 73	0.29 78	0.56 81	0.44 107	0.45 64	0.34 79	0.48 211	1.16 62	0.68 50	0.55 79	0.46 72	0.47 47	0.41 75	0.58 62	0.39 33	0.39 99	0.41 130	0.48 86	0.36 71	1.09 118	0.50 82

GEAStereo	0.39 50	0.59 81	0.31 69	0.35 90	0.23 55	0.23 51	0.13 44	0.29 39	0.20 44	0.35 60	0.18 33	0.44 60	0.19 43	0.23 65	0.87 48	0.71 58	0.47 61	0.37 48	0.40 33	0.37 62	0.65 74	0.64 72	0.19 39	0.21 64	0.39 60	0.34 62	0.75 80	0.38 58

gasm-f	0.39 50	0.59 81	0.31 69	0.35 90	0.23 55	0.23 51	0.13 44	0.29 39	0.20 44	0.35 60	0.18 33	0.44 60	0.19 43	0.23 65	0.87 48	0.71 58	0.47 61	0.37 48	0.40 33	0.37 62	0.65 74	0.64 72	0.19 39	0.21 64	0.39 60	0.34 62	0.75 80	0.38 58

Occ-G	0.43 57	0.59 81	0.29 63	0.34 86	0.31 81	0.26 66	0.12 30	0.38 60	0.18 38	0.16 17	0.32 72	0.33 38	0.24 64	0.16 32	1.16 62	0.84 72	0.45 55	0.39 57	0.71 73	0.32 50	0.87 106	0.78 87	0.22 47	0.19 58	0.36 54	0.26 26	0.94 104	0.31 46

TDLM	0.49 62	0.59 81	0.60 145	0.39 115	0.48 145	0.46 133	0.43 190	0.72 106	0.35 95	0.30 53	0.65 154	0.76 144	0.41 105	0.35 122	0.54 24	0.58 33	0.55 79	0.49 78	0.50 48	0.43 83	0.50 52	0.39 33	0.41 108	0.39 121	0.38 56	0.31 46	0.61 57	0.66 122

small-0shot	1.66 215	0.60 85	0.34 82	0.22 41	0.39 113	0.32 84	0.15 67	0.78 120	0.43 122	0.70 114	0.29 64	0.91 186	0.82 234	0.41 166	2.65 219	6.72 345	0.79 152	0.82 204	0.82 90	0.44 88	9.68 321	12.96 373	0.28 69	0.28 79	0.61 120	0.69 137	0.60 53	1.01 199

4D-IteraStereo	1.32 179	0.61 86	1.07 257	0.49 143	0.43 128	0.40 115	0.25 107	1.44 236	0.37 98	0.75 132	0.56 133	0.75 140	0.43 108	0.43 184	2.29 184	1.38 162	0.68 110	0.66 140	2.70 206	0.59 128	3.21 208	10.86 319	0.46 131	0.40 126	0.69 138	0.83 158	2.34 237	0.64 115

WAFT-Stereo (ZS)	1.18 158	0.64 87	0.31 69	0.24 47	0.30 76	0.32 84	0.13 44	0.79 125	0.37 98	0.67 107	0.37 89	0.78 153	0.44 115	0.79 286	2.75 231	3.00 277	0.62 96	0.50 80	0.85 92	0.48 97	7.29 276	6.87 250	0.50 168	0.38 113	0.61 120	0.47 97	0.56 47	0.76 139

DFGA-Net	0.65 86	0.64 87	0.36 84	0.51 150	0.33 91	0.43 125	0.29 128	0.88 148	0.34 91	2.05 278	0.38 90	0.52 75	0.29 70	0.22 61	1.35 73	1.07 105	0.76 141	0.49 78	0.96 103	0.35 59	0.71 82	0.71 80	0.36 90	0.41 130	0.57 109	0.38 74	1.81 182	0.43 70

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 116	0.64 87	0.54 137	0.44 133	0.41 124	0.38 107	0.26 114	1.26 200	0.49 144	0.85 166	0.62 146	0.75 140	0.54 139	0.34 115	1.75 103	1.50 193	0.68 110	0.70 151	1.17 124	0.56 117	1.52 162	3.83 178	0.39 99	0.37 108	0.75 152	1.18 228	0.68 69	0.77 141

AnonymousM	2.27 247	0.64 87	0.44 106	0.51 150	0.32 83	0.49 146	0.24 103	1.70 272	0.48 140	0.75 132	2.06 288	0.70 122	0.47 118	0.39 156	2.47 200	3.26 289	0.99 234	1.03 271	1.88 165	2.37 336	4.85 230	6.68 244	0.57 208	0.47 151	0.53 99	0.65 134	11.71 372	14.52 365

HGLStereo	0.83 108	0.64 87	0.75 176	0.52 154	0.67 211	0.56 177	0.45 196	0.66 97	0.50 149	1.72 257	0.96 222	0.64 101	0.56 149	0.54 225	1.65 93	1.18 130	0.80 156	0.76 175	1.05 113	0.66 161	0.99 119	1.36 133	0.49 156	0.54 192	0.71 143	0.76 146	1.59 167	0.82 152

LL-Strereo2	1.08 148	0.65 92	0.59 142	0.40 116	0.34 94	0.31 81	0.23 100	1.48 238	0.38 100	0.68 111	0.58 141	0.63 97	0.32 76	0.64 260	1.65 93	1.13 121	0.63 99	0.53 97	1.32 135	0.66 161	1.35 153	11.05 324	0.44 123	0.34 99	0.64 126	0.60 122	1.05 115	0.56 91

raftrobust	1.11 150	0.65 92	0.92 222	0.55 164	0.49 148	0.44 127	0.33 152	1.55 254	0.47 134	0.94 191	0.72 179	0.82 163	0.53 133	0.36 137	2.91 241	1.71 224	0.71 122	0.70 151	4.37 260	0.65 156	1.69 176	3.95 183	0.59 225	0.42 138	0.95 213	0.85 166	0.99 110	0.85 161

FINET	0.69 91	0.65 92	0.67 162	0.65 195	0.49 148	0.48 144	0.45 196	0.75 111	0.59 185	0.61 94	0.48 112	0.82 163	0.57 153	0.43 184	1.71 96	1.08 111	0.77 144	0.57 104	1.07 117	0.56 117	0.88 107	0.65 75	0.43 120	0.50 173	0.62 122	0.56 117	0.96 106	0.64 115

HITNet	0.90 123	0.65 92	0.62 149	0.68 204	0.50 157	0.39 111	0.32 146	1.26 200	0.89 243	0.70 114	0.70 174	0.91 186	0.49 124	0.39 156	1.96 131	1.02 94	0.66 107	0.64 133	0.79 88	0.61 141	1.53 163	3.85 179	0.46 131	0.52 182	0.58 113	0.64 128	1.81 182	0.81 149
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
DF_test	0.88 119	0.66 96	0.63 151	0.28 61	0.34 94	0.26 66	0.15 67	0.71 103	0.38 100	0.67 107	0.30 67	0.74 132	0.38 93	0.29 87	2.77 234	1.72 225	0.72 127	0.61 117	0.74 77	0.76 199	3.84 215	3.64 177	0.47 141	0.40 126	0.45 75	0.44 92	0.68 69	0.61 106

test-1	3.02 280	0.66 96	1.14 275	0.60 179	0.58 181	0.75 231	0.63 234	1.96 295	0.82 234	4.00 349	5.48 333	2.18 290	0.80 228	0.41 166	4.00 285	7.32 349	1.18 268	1.19 301	6.72 313	7.57 373	10.78 338	12.94 371	0.54 193	0.60 217	1.40 288	1.78 298	2.89 290	2.52 293

HH	2.75 264	0.67 98	1.42 302	0.80 235	0.71 221	0.88 253	1.09 281	1.86 287	0.87 239	5.19 377	0.66 157	1.91 275	0.86 244	0.57 237	2.65 219	8.48 358	0.87 183	0.94 244	6.36 298	1.39 284	13.52 363	12.32 350	0.79 283	0.58 205	1.38 282	1.63 288	3.81 327	2.06 279

HanStereo	2.75 264	0.67 98	1.42 302	0.80 235	0.71 221	0.88 253	1.09 281	1.86 287	0.87 239	5.19 377	0.66 157	1.91 275	0.86 244	0.57 237	2.65 219	8.48 358	0.87 183	0.94 244	6.36 298	1.39 284	13.52 363	12.32 350	0.79 283	0.58 205	1.38 282	1.63 288	3.81 327	2.06 279

sCroCo_RVC	1.85 234	0.67 98	0.55 138	0.37 101	0.49 148	0.75 231	0.41 181	0.94 159	1.56 306	1.51 244	0.78 194	1.04 211	0.94 258	0.48 211	2.49 201	5.07 329	1.26 277	1.22 306	2.53 191	1.37 281	7.95 293	11.14 325	0.45 129	0.60 217	0.94 209	1.12 215	2.34 237	1.05 205

GANet	0.64 84	0.67 98	0.63 151	0.57 169	0.58 181	0.95 260	0.55 217	0.78 120	0.46 132	0.57 85	0.61 144	1.83 272	0.36 91	0.41 166	0.81 45	0.69 54	0.76 141	0.73 165	0.58 63	0.40 72	0.53 57	0.49 49	0.47 141	0.48 165	0.56 108	0.41 84	0.83 91	0.69 125

CVANet_RVC	0.60 80	0.67 98	0.81 190	0.81 238	0.53 168	0.66 211	0.55 217	1.15 180	0.39 104	0.44 70	0.79 196	0.80 156	0.44 115	0.43 184	0.69 37	0.67 49	0.55 79	0.53 97	0.55 61	0.57 120	0.63 71	0.57 63	0.40 104	0.41 130	0.46 77	0.40 79	0.72 75	0.55 89

DN	5.78 331	0.69 103	0.82 193	0.75 218	0.44 131	52.50 400	0.52 210	1.65 269	0.77 229	3.33 333	1.12 237	54.19 394	0.61 171	0.34 115	2.28 182	3.98 312	0.92 209	0.71 155	6.24 297	0.88 232	7.33 277	6.10 237	0.66 248	0.48 165	1.68 319	1.91 306	1.76 181	3.37 318

LG-Stereo_L2	0.58 76	0.69 103	0.43 105	0.28 61	0.35 99	0.24 58	0.13 44	0.62 90	0.26 64	0.70 114	0.39 94	0.71 126	0.34 79	0.28 83	1.83 114	1.32 153	0.57 86	0.51 86	0.96 103	0.41 75	0.74 89	1.06 114	0.32 76	0.27 77	0.52 96	0.38 74	0.62 60	0.64 115

LG-Stereo_L1	0.58 76	0.69 103	0.41 98	0.24 47	0.35 99	0.25 63	0.12 30	0.62 90	0.27 72	0.72 122	0.32 72	0.69 118	0.34 79	0.29 87	1.82 111	1.36 159	0.57 86	0.52 88	1.14 123	0.42 79	0.70 80	1.11 117	0.29 70	0.30 84	0.51 93	0.33 57	0.66 66	0.65 119

G2L-Stereo	0.81 107	0.69 103	0.60 145	0.57 169	0.78 239	0.50 149	0.37 165	0.77 114	0.53 162	0.69 112	0.78 194	0.70 122	0.63 176	0.54 225	2.08 149	0.96 86	0.73 133	0.63 130	1.23 129	0.61 141	1.22 142	0.66 76	0.57 208	0.48 165	0.77 158	0.89 173	1.98 198	0.80 147

MM-Stereo_test1	0.29 21	0.69 103	0.15 14	0.23 44	0.14 15	0.16 11	0.07 5	0.37 58	0.14 10	0.27 48	0.11 10	0.43 59	0.11 4	0.12 9	0.45 15	0.48 22	0.45 55	0.32 32	0.42 38	0.27 36	0.35 21	0.35 28	0.23 55	0.13 10	0.31 29	0.23 11	0.63 61	0.24 22

AFF-stereo	0.76 99	0.69 103	0.59 142	0.30 73	0.32 83	0.52 157	0.18 83	0.86 141	0.41 115	1.37 235	0.43 103	0.60 91	0.34 79	0.24 69	1.76 105	1.13 121	0.57 86	0.62 122	2.81 210	0.43 83	0.77 91	0.63 70	0.41 108	0.32 93	0.70 140	0.67 135	2.38 245	0.56 91

UPFNet	0.73 95	0.69 103	0.79 185	0.54 162	0.65 205	0.58 186	0.54 213	0.72 106	0.54 169	0.59 91	0.57 137	0.61 92	0.47 118	0.62 256	1.80 109	0.96 86	0.72 127	0.68 147	0.91 98	0.72 180	0.64 72	0.55 58	0.53 187	0.52 182	0.58 113	0.51 107	2.19 219	0.59 102

LG-G_1	0.54 70	0.70 110	0.32 74	0.36 98	0.39 113	0.32 84	0.16 71	0.41 64	0.21 53	0.29 50	0.34 79	0.50 69	0.35 86	0.32 102	2.09 153	1.07 105	0.51 70	0.58 107	0.75 80	0.59 128	0.78 94	1.24 125	0.17 26	0.22 68	0.46 77	0.39 76	0.60 53	0.48 78

LG-G	0.54 70	0.70 110	0.32 74	0.36 98	0.39 113	0.32 84	0.16 71	0.41 64	0.21 53	0.29 50	0.34 79	0.50 69	0.35 86	0.32 102	2.09 153	1.07 105	0.51 70	0.58 107	0.75 80	0.59 128	0.78 94	1.24 125	0.17 26	0.22 68	0.46 77	0.39 76	0.60 53	0.48 78

HUF	2.12 241	0.70 110	0.53 134	0.35 90	0.25 64	0.29 76	0.16 71	0.81 129	0.29 78	0.49 75	0.24 53	0.61 92	0.43 108	0.27 75	21.42 329	21.17 392	0.56 83	0.52 88	2.25 180	0.54 108	1.58 168	1.03 111	0.42 114	0.34 99	0.51 93	0.30 41	0.76 83	0.47 77

CIPLG	1.32 179	0.70 110	0.69 164	0.57 169	0.46 135	0.52 157	0.33 152	0.81 129	0.55 171	0.76 136	0.69 167	1.03 207	0.53 133	0.59 245	2.91 241	1.33 156	0.89 192	0.62 122	3.23 225	0.62 149	1.62 170	10.69 311	0.55 196	0.53 188	0.90 204	0.54 113	2.37 244	0.61 106

ACRE	1.31 176	0.70 110	0.66 160	0.58 175	0.47 139	0.52 157	0.32 146	0.81 129	0.53 162	0.76 136	0.69 167	1.04 211	0.52 132	0.59 245	2.66 222	1.32 153	0.89 192	0.63 130	3.25 231	0.61 141	1.62 170	10.69 311	0.55 196	0.52 182	0.92 208	0.55 115	2.40 247	0.62 109

RALAANet	1.14 153	0.70 110	0.84 198	0.53 159	0.53 168	0.60 193	0.41 181	1.30 209	0.50 149	0.94 191	0.65 154	0.72 129	0.59 160	0.33 109	1.97 134	1.32 153	0.75 140	0.89 230	1.96 169	0.85 227	3.07 206	5.37 217	0.53 187	0.62 225	0.82 171	1.03 203	2.08 207	0.78 143

PWCDC_ROB	2.78 269	0.70 110	0.65 158	0.61 182	0.87 251	0.63 202	0.57 221	1.04 169	1.59 307	0.65 102	1.88 278	0.80 156	3.28 322	0.73 275	41.04 346	2.18 255	1.23 273	0.98 258	1.52 149	0.97 248	2.56 198	5.26 214	0.68 257	0.81 271	0.74 151	0.94 185	1.13 123	0.97 183

AIO_rvc	0.53 68	0.71 117	0.38 89	0.34 86	0.22 52	0.34 93	0.16 71	0.57 79	0.28 74	0.38 64	0.22 48	0.56 81	0.24 64	0.27 75	1.96 131	1.04 97	0.48 66	0.40 61	1.28 132	0.47 96	0.79 97	0.95 108	0.39 99	0.22 68	0.46 77	0.28 35	0.72 75	0.33 48

IPLGR_C	1.31 176	0.71 117	0.68 163	0.57 169	0.46 135	0.52 157	0.31 136	0.81 129	0.53 162	0.76 136	0.69 167	1.03 207	0.53 133	0.59 245	2.62 215	1.33 156	0.88 189	0.63 130	3.25 231	0.61 141	1.64 173	10.69 311	0.55 196	0.53 188	0.89 200	0.57 119	2.40 247	0.62 109

FADNet-RVC	1.38 187	0.71 117	0.88 209	0.77 228	1.09 277	0.58 186	2.16 325	0.92 155	0.57 180	1.03 201	0.72 179	1.48 252	0.64 179	0.61 251	5.02 293	1.56 207	0.85 174	0.90 233	2.24 179	1.52 302	2.20 191	4.08 185	0.51 171	0.77 263	1.48 299	1.14 222	1.43 146	1.35 242

XX-Stereo	11.10 364	0.72 120	1.24 293	1.04 264	0.52 162	0.80 240	0.84 252	1.13 177	0.51 154	4.53 359	6.79 355	1.54 259	1.06 272	0.42 179	2.78 235	5.82 340	0.96 225	0.94 244	6.43 301	0.91 236	6.26 257	8.36 271	0.58 219	0.43 139	237.38 406	1.38 251	2.64 276	3.61 319

ARAFT	0.89 122	0.72 120	0.47 115	0.35 90	0.34 94	0.42 122	0.24 103	0.64 93	0.34 91	2.25 293	0.57 137	0.58 85	0.29 70	0.39 156	2.14 157	1.42 172	0.71 122	0.74 170	2.68 205	0.54 108	1.86 183	1.93 147	0.42 114	0.33 96	0.83 174	0.40 79	1.98 198	0.56 91

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 112	0.72 120	0.84 198	0.41 120	0.39 113	0.54 166	0.21 96	0.99 164	0.52 156	1.54 245	0.57 137	0.73 130	0.39 96	0.26 72	2.15 159	1.17 128	0.64 103	0.50 80	2.66 203	0.57 120	0.88 107	0.90 99	0.47 141	0.39 121	0.86 183	0.72 141	2.54 268	0.66 122

RASNet	0.85 109	0.72 120	0.89 217	0.61 182	0.62 200	0.66 211	0.41 181	0.98 163	0.61 193	1.21 221	0.64 152	0.74 132	0.67 190	0.40 160	1.23 67	1.31 151	0.72 127	0.66 140	1.00 106	0.70 175	1.09 129	1.43 136	0.43 120	0.75 259	0.68 136	0.79 150	2.17 215	0.93 177

raft+_RVC	0.71 94	0.73 124	0.70 167	0.41 120	0.34 94	0.49 146	0.30 132	1.48 238	0.43 122	0.62 97	0.62 146	0.65 104	0.39 96	0.26 72	1.74 101	1.16 126	0.69 115	0.53 97	1.57 156	0.51 101	0.85 103	1.06 114	0.44 123	0.38 113	0.68 136	0.62 124	0.85 93	0.69 125

GES	1.40 189	0.73 124	0.79 185	0.78 230	0.71 221	0.80 240	0.59 228	1.37 226	0.97 253	1.66 253	0.94 218	0.74 132	0.65 184	0.63 258	2.40 191	1.55 205	0.98 232	0.89 230	5.45 279	1.14 266	3.99 218	3.85 179	0.65 245	0.83 277	0.75 152	0.81 154	1.52 156	1.72 265

DMCA	0.63 83	0.73 124	0.63 151	0.40 116	0.49 148	0.52 157	0.33 152	0.59 82	0.52 156	0.80 153	0.63 150	0.70 122	0.40 101	0.47 205	1.48 78	0.92 79	0.69 115	0.67 143	0.67 69	0.51 101	0.67 77	0.59 65	0.48 146	0.45 147	0.48 86	0.52 110	1.04 114	0.62 109

test_4	1.13 152	0.74 127	0.77 181	0.42 126	0.32 83	0.34 93	0.26 114	0.78 120	0.33 89	0.75 132	0.40 97	0.87 173	0.35 86	0.40 160	2.10 155	1.55 205	0.65 105	0.69 149	1.50 147	0.51 101	1.12 134	10.25 298	0.41 108	0.37 108	0.58 113	0.70 138	2.73 281	0.62 109

AASNet	0.53 68	0.74 127	0.46 113	0.35 90	0.61 193	0.51 154	0.42 187	0.65 94	0.26 64	0.41 67	0.50 117	0.39 51	0.31 75	0.41 166	1.02 56	0.69 54	0.53 75	0.60 111	0.67 69	0.51 101	0.60 63	0.87 97	0.41 108	0.41 130	0.50 90	0.40 79	0.70 71	0.45 74

GMOStereo	1.28 169	0.74 127	0.45 108	0.62 187	0.52 162	0.46 133	0.39 171	1.54 250	0.47 134	0.87 170	0.47 108	0.74 132	0.59 160	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 156	0.87 220	2.92 215	0.69 168	1.78 177	10.98 320	0.46 131	0.41 130	1.09 237	0.72 141	1.56 158	0.58 96

error version	1.28 169	0.74 127	0.45 108	0.62 187	0.52 162	0.46 133	0.39 171	1.54 250	0.47 134	0.87 170	0.47 108	0.74 132	0.59 160	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 156	0.87 220	2.92 215	0.69 168	1.78 177	10.98 320	0.46 131	0.41 130	1.09 237	0.72 141	1.56 158	0.58 96

test-v	1.28 169	0.74 127	0.45 108	0.62 187	0.52 162	0.46 133	0.39 171	1.54 250	0.47 134	0.87 170	0.47 108	0.74 132	0.59 160	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 156	0.87 220	2.92 215	0.69 168	1.78 177	10.98 320	0.46 131	0.41 130	1.09 237	0.72 141	1.56 158	0.58 96

test-2	1.28 169	0.74 127	0.45 108	0.62 187	0.52 162	0.46 133	0.39 171	1.54 250	0.47 134	0.87 170	0.47 108	0.74 132	0.59 160	0.35 122	2.01 137	1.45 180	0.80 156	0.87 220	2.92 215	0.69 168	1.78 177	10.98 320	0.46 131	0.41 130	1.09 237	0.72 141	1.56 158	0.58 96

ICVP	1.51 203	0.74 127	1.07 257	0.75 218	0.75 230	0.84 243	0.54 213	1.10 173	0.86 238	1.37 235	1.15 239	0.88 178	1.08 274	0.53 224	1.90 124	1.91 238	1.22 271	0.99 261	1.56 155	0.96 247	3.89 216	10.50 305	0.68 257	0.77 263	0.91 207	1.19 232	1.42 145	1.14 216
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA-RVC	0.86 112	0.74 127	0.73 170	0.61 182	0.77 235	0.56 177	0.70 238	0.77 114	1.43 295	1.38 237	0.69 167	0.87 173	0.54 139	0.55 231	1.66 95	1.05 100	0.81 165	0.74 170	0.95 102	0.73 186	0.89 111	0.93 103	0.51 171	0.58 205	0.59 116	0.62 124	1.82 185	0.91 173

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 105	0.75 135	0.48 119	0.38 105	0.33 91	0.25 63	0.16 71	0.68 99	0.30 80	0.72 122	0.42 102	0.77 148	0.35 86	0.30 91	1.81 110	1.08 111	0.65 105	0.56 102	1.71 160	0.48 97	1.60 169	4.30 187	0.49 156	0.39 121	0.60 118	0.49 99	0.95 105	0.65 119

model_zeroshot	2.99 277	0.75 135	1.18 282	1.86 320	0.74 228	0.59 189	0.56 219	1.94 293	0.63 203	3.88 347	6.88 362	1.41 247	0.66 187	0.68 266	5.34 296	4.82 325	1.18 268	0.96 254	7.09 324	1.03 253	12.99 356	9.02 281	0.54 193	0.65 236	5.42 361	1.66 290	2.16 213	6.22 344

Sa-1000	1.14 153	0.75 135	0.47 115	0.49 143	0.61 193	0.50 149	0.27 117	1.70 272	0.52 156	0.73 127	0.48 112	0.66 109	0.67 190	0.79 286	2.17 163	1.43 176	0.92 209	0.93 241	3.23 225	0.58 124	1.55 165	4.86 196	0.35 85	0.59 212	1.14 248	1.24 235	2.35 239	0.76 139

IPLG	3.01 278	0.75 135	0.63 151	0.42 126	0.52 162	0.54 166	0.51 208	1.63 265	0.35 95	0.62 97	0.59 142	0.77 148	0.66 187	0.46 200	51.49 379	1.67 223	1.02 243	0.92 237	3.51 239	0.63 154	0.99 119	5.97 233	0.49 156	0.48 165	0.80 164	1.16 226	2.86 287	0.71 129

DeepPruner_ROB	1.64 213	0.75 135	0.91 220	0.85 242	0.88 253	0.75 231	1.75 312	1.26 200	0.91 247	1.49 243	1.65 272	0.85 169	0.81 229	0.56 232	3.12 259	1.49 191	1.02 243	1.02 268	2.33 183	0.75 196	7.42 279	6.70 245	0.81 292	0.69 246	0.88 196	1.45 262	2.17 215	0.87 165

HSM	1.07 145	0.75 135	0.97 232	0.78 230	0.77 235	0.54 166	0.54 213	1.87 289	0.60 188	0.76 136	0.85 209	0.87 173	0.67 190	0.56 232	2.24 175	1.05 100	0.92 209	0.71 155	2.57 192	0.71 177	1.80 181	2.08 154	0.56 203	0.72 257	0.90 204	0.97 191	2.08 207	1.03 201

FSD		0.76 141	0.66 160	0.60 179	0.60 188	0.60 193	0.57 221	0.90 150	0.50 149	0.95 194	0.73 181			0.64 260	2.19 165	3.05 280			2.80 209	0.79 212				0.67 241	0.90 204	0.83 158	0.90 96	0.99 192

castereo++	1.62 209	0.76 141	0.78 184	0.59 176	0.41 124	0.34 93	0.25 107	0.85 139	0.43 122	0.81 157	0.62 146	1.02 203	0.51 129	0.38 150	1.86 119	2.57 267	1.01 239	0.73 165	3.23 225	0.62 149	7.09 272	6.35 239	0.63 238	0.58 205	0.99 216	1.01 200	7.61 360	1.63 261

MIF-Stereo (partial)	0.69 91	0.76 141	0.33 79	0.27 59	0.37 108	0.35 98	0.31 136	0.53 75	0.40 111	0.62 97	0.32 72	0.50 69	0.39 96	0.23 65	2.08 149	1.51 196	0.68 110	0.71 155	0.77 85	0.43 83	1.10 131	0.94 104	0.39 99	0.32 93	0.57 109	0.71 139	2.25 228	0.87 165

sAnonymous2	1.42 190	0.76 141	0.52 129	0.41 120	0.47 139	0.71 223	0.41 181	1.28 206	0.98 257	0.65 102	0.89 214	1.08 216	0.95 260	0.37 143	2.20 167	2.28 258	1.10 252	1.04 274	3.71 242	0.92 239	4.94 231	6.73 247	0.62 233	0.55 198	0.83 174	1.39 253	1.25 129	1.24 230

CroCo_RVC	1.42 190	0.76 141	0.52 129	0.41 120	0.47 139	0.71 223	0.41 181	1.28 206	0.98 257	0.65 102	0.89 214	1.08 216	0.95 260	0.37 143	2.20 167	2.28 258	1.10 252	1.04 274	3.71 242	0.92 239	4.94 231	6.73 247	0.62 233	0.55 198	0.83 174	1.39 253	1.25 129	1.24 230

UNet	0.85 109	0.76 141	0.74 173	0.60 179	0.60 188	0.61 197	0.53 211	0.90 150	0.58 183	1.21 221	0.68 164	0.71 126	0.56 149	0.67 265	1.72 100	1.11 119	0.79 152	0.72 163	1.13 122	0.82 222	0.84 101	0.69 77	0.62 233	0.58 205	0.64 126	0.77 147	2.48 256	0.95 180

LGCAT	0.97 131	0.77 147	0.52 129	0.32 82	0.44 131	0.35 98	0.24 103	0.66 97	0.40 111	0.56 81	0.39 94	0.73 130	0.69 193	0.32 102	2.36 187	1.87 235	0.67 108	0.60 111	0.80 89	0.68 166	6.52 260	3.00 168	0.46 131	0.33 96	0.52 96	0.53 111	0.65 63	0.73 132

AIO_test	0.59 78	0.77 147	0.45 108	0.44 133	0.25 64	0.35 98	0.20 90	0.61 85	0.27 72	0.43 69	0.30 67	0.57 82	0.28 69	0.29 87	2.01 137	1.46 185	0.49 67	0.42 67	0.86 94	0.49 100	1.02 124	1.01 110	0.40 104	0.24 73	0.47 83	0.49 99	1.00 111	0.35 54

MIM_Stereo	0.78 101	0.77 147	0.53 134	0.43 129	0.38 110	0.46 133	0.22 98	1.50 241	0.31 81	0.55 79	0.38 90	0.64 101	0.27 68	0.32 102	1.77 106	1.09 113	0.63 99	0.73 165	3.30 235	0.57 120	1.19 140	0.91 101	0.34 81	0.36 106	0.49 88	0.41 84	1.95 195	0.58 96

CES	1.27 167	0.77 147	0.56 140	0.45 136	0.56 177	0.51 154	0.21 96	1.50 241	0.70 218	0.78 143	0.80 201	0.84 167	0.90 249	0.33 109	3.45 268	2.96 275	1.14 262	1.04 274	1.32 135	1.08 260	4.63 226	4.87 197	0.63 238	0.38 113	0.85 180	0.83 158	1.02 112	1.16 219

BEATNet_4x	1.53 205	0.77 147	0.77 181	0.75 218	0.67 211	0.47 139	0.40 177	1.23 193	1.32 288	0.83 160	0.77 188	0.95 194	0.74 212	0.59 245	5.02 293	2.40 265	1.64 300	1.43 323	1.27 130	0.85 227	4.54 223	8.28 269	0.48 146	0.91 287	0.70 140	0.77 147	1.85 186	0.99 192

MM-Stereo_test2	0.35 39	0.78 152	0.22 46	0.30 73	0.21 47	0.18 20	0.11 24	0.33 49	0.16 21	0.36 63	0.15 25	0.39 51	0.15 17	0.17 36	0.69 37	0.66 47	0.43 50	0.39 57	0.41 35	0.37 62	0.50 52	0.85 95	0.24 58	0.16 38	0.35 45	0.25 17	0.54 43	0.25 31

gcap-zeroshot	3.80 300	0.78 152	1.44 304	1.88 321	0.67 211	1.15 283	1.31 293	2.09 311	0.65 207	5.43 383	7.00 365	2.87 312	0.70 196	0.31 99	2.44 195	5.25 332	0.94 218	0.91 236	36.08 372	1.25 275	8.46 308	10.60 308	4.00 359	0.62 225	1.44 295	1.49 267	1.34 137	1.53 252

CFNet_pseudo	1.65 214	0.78 152	0.82 193	0.82 240	0.79 242	0.69 220	0.42 187	0.93 156	0.53 162	0.95 194	0.81 203	0.88 178	0.81 229	0.81 291	15.70 320	1.39 164	0.74 138	0.71 155	7.24 325	0.77 202	0.97 117	1.50 138	0.69 260	0.57 201	0.88 196	0.89 173	1.47 151	1.12 215

HCRNet	0.66 87	0.78 152	0.41 98	0.54 162	0.27 70	0.41 120	0.39 171	0.63 92	0.31 81	1.62 250	0.59 142	0.67 112	0.29 70	0.41 166	1.99 135	0.73 60	0.60 94	0.47 73	0.65 68	0.43 83	0.78 94	0.62 69	0.36 90	0.34 99	0.42 70	0.43 91	2.14 209	0.50 82

YMNet	1.44 195	0.79 156	0.41 98	0.51 150	0.61 193	0.59 189	1.36 296	0.77 114	0.56 176	1.28 228	0.36 87	0.67 112	2.20 301	0.56 232	19.21 325	1.49 191	0.77 144	0.65 137	0.74 77	0.39 67	0.61 65	1.27 128	0.23 55	0.38 113	0.69 138	0.46 94	0.81 89	0.66 122

LoS	1.51 203	0.79 156	0.59 142	0.52 154	0.56 177	0.65 208	0.38 169	2.56 337	0.88 241	1.21 221	0.94 218	0.97 197	0.88 246	0.35 122	3.04 249	3.41 293	1.24 274	0.93 241	2.19 176	0.68 166	5.96 250	7.00 254	0.62 233	0.47 151	1.14 248	0.98 195	1.06 117	0.87 165
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Reg-Stereo(zero)	2.60 258	0.80 158	1.38 299	0.70 208	0.75 230	0.56 177	0.62 232	3.07 351	0.68 213	3.56 337	6.85 360	1.50 254	0.84 237	1.38 333	2.08 149	5.28 333	1.28 278	0.83 208	6.55 303	1.51 300	5.18 240	13.34 376	0.60 227	0.60 217	1.08 233	1.44 259	4.02 333	3.66 320

FLISNet	2.60 258	0.80 158	1.38 299	0.70 208	0.75 230	0.56 177	0.62 232	3.07 351	0.68 213	3.56 337	6.85 360	1.50 254	0.84 237	1.38 333	2.08 149	5.28 333	1.28 278	0.83 208	6.55 303	1.51 300	5.18 240	13.34 376	0.60 227	0.60 217	1.08 233	1.44 259	4.02 333	3.66 320

MSKI-zero shot	2.77 268	0.80 158	1.10 264	0.74 216	0.59 184	0.67 214	0.54 213	1.87 289	0.97 253	0.88 176	6.73 351	1.60 260	0.72 202	0.43 184	3.38 265	7.92 356	1.20 270	0.87 220	6.85 318	4.65 359	10.45 337	12.15 344	0.55 196	0.71 253	1.49 301	1.96 312	1.85 186	3.12 311

CAS	1.05 140	0.80 158	0.40 94	0.50 149	0.48 145	0.37 104	0.30 132	0.55 76	0.44 127	1.13 214	0.77 188	0.64 101	0.95 260	0.31 99	2.68 226	1.79 231	0.96 225	0.82 204	1.08 118	0.61 141	2.91 204	5.06 205	0.44 123	0.30 84	0.81 166	0.92 181	1.18 126	1.16 219

anonymity	6.71 344	0.80 158	1.73 321	1.09 269	0.88 253	0.79 239	0.68 236	2.17 315	0.90 244	3.78 346	97.20 400	1.95 277	0.93 255	0.44 194	2.57 211	7.16 348	0.95 223	0.83 208	6.70 311	1.07 259	7.93 291	12.47 357	0.67 253	0.57 201	1.51 305	1.60 285	20.99 387	2.80 298

dd	0.86 112	0.80 158	0.51 122	1.05 266	0.44 131	0.85 246	0.44 194	0.85 139	0.39 104	0.83 160	0.40 97	1.23 232	0.39 96	0.47 205	2.21 172	0.98 90	0.97 230	0.71 155	2.00 172	0.61 141	0.84 101	0.77 86	0.49 156	0.64 234	0.70 140	0.53 111	1.73 177	1.47 248

LGtest1	0.57 74	0.81 164	0.46 113	0.26 56	0.30 76	0.28 73	0.12 30	0.43 67	0.26 64	0.34 59	0.56 133	0.50 69	0.30 74	0.28 83	2.04 144	1.24 141	0.57 86	0.65 137	0.74 77	0.46 95	0.72 84	1.41 135	0.29 70	0.30 84	0.54 100	0.35 67	0.65 63	0.52 87

rafts_anoy	0.88 119	0.81 164	0.86 205	0.44 133	0.49 148	0.51 154	0.46 201	1.58 259	0.48 140	0.61 94	0.70 174	0.70 122	0.47 118	0.30 91	2.51 206	1.38 162	0.76 141	0.78 183	2.36 184	0.61 141	1.28 147	0.99 109	0.49 156	0.49 170	0.85 180	0.90 178	0.93 103	1.00 198

pcwnet_v2	3.22 283	0.81 164	0.94 224	0.92 250	1.12 281	0.94 259	0.70 238	1.17 182	0.88 241	2.04 277	1.10 234	1.09 219	1.00 265	1.27 329	47.63 365	1.56 207	0.96 225	0.87 220	6.63 309	0.81 218	2.45 194	3.52 176	1.01 311	0.75 259	1.04 226	1.16 226	2.44 252	2.23 288

IER	0.88 119	0.82 167	0.55 138	0.49 143	0.51 160	0.56 177	0.45 196	0.80 127	0.49 144	1.15 215	0.77 188	1.03 207	0.50 127	0.79 286	3.66 273	1.04 97	0.73 133	0.64 133	0.87 95	0.78 207	0.73 87	0.82 92	0.60 227	0.53 188	0.63 123	1.00 198	2.05 204	0.74 133

RALCasStereoNet	0.93 124	0.82 167	0.93 223	0.53 159	0.53 168	0.60 193	0.45 196	1.48 238	0.44 127	1.03 201	0.75 184	0.89 183	0.49 124	0.32 102	2.31 185	1.43 176	0.78 148	0.75 172	1.50 147	0.58 124	1.18 139	2.21 156	0.49 156	0.57 201	0.86 183	1.13 218	0.90 96	1.16 219

NVstereo2D	2.81 272	0.82 167	0.74 173	0.69 206	0.78 239	0.92 258	0.81 250	1.18 186	0.76 228	0.91 184	1.06 232	0.80 156	0.55 145	0.71 274	52.63 387	1.47 188	0.86 178	0.83 208	1.42 140	0.69 168	1.12 134	0.94 104	0.76 273	0.83 277	1.08 233	0.78 149	0.98 109	0.74 133

IGEV-FE	3.38 285	0.83 170	1.84 326	2.81 340	0.69 218	2.38 335	1.26 291	2.23 321	0.94 250	4.29 354	6.75 352	2.28 295	1.01 266	0.45 195	2.82 238	7.73 355	0.85 174	0.77 178	5.93 291	1.88 319	8.51 310	12.88 369	0.58 219	0.69 246	1.40 288	1.57 279	14.79 382	2.99 303

IGEV_Zeroshot_test	3.38 285	0.83 170	1.84 326	2.82 341	0.69 218	2.37 333	1.26 291	2.23 321	0.94 250	4.40 355	6.76 353	2.28 295	1.01 266	0.45 195	2.83 239	7.72 354	0.87 183	0.77 178	5.93 291	1.87 318	8.49 309	12.88 369	0.58 219	0.69 246	1.40 288	1.57 279	14.84 383	2.99 303

LMCR-Stereo	1.06 143	0.83 170	0.84 198	0.53 159	0.62 200	0.64 206	0.33 152	1.12 175	0.60 188	0.83 160	0.79 196	0.91 186	0.49 124	0.41 166	2.53 207	1.54 204	1.03 246	0.75 172	2.16 175	1.42 286	1.68 174	3.87 181	0.49 156	0.65 236	0.75 152	0.83 158	1.10 122	0.88 170

FADNet	1.44 195	0.83 170	0.83 197	0.82 240	1.03 267	0.61 197	1.88 319	0.97 161	0.73 225	0.93 189	0.92 217	1.16 226	0.76 221	0.74 277	3.69 277	1.34 158	0.91 203	1.03 271	2.63 199	1.49 295	2.87 203	4.93 198	0.49 156	0.65 236	1.54 308	1.70 294	1.51 155	1.83 268

AF-Net	1.05 140	0.83 170	0.94 224	0.76 223	0.91 257	0.98 266	1.68 308	1.52 248	1.06 268	0.57 85	0.96 222	1.34 240	0.64 179	0.74 277	1.71 96	0.99 91	0.80 156	0.60 111	1.64 158	0.72 180	0.72 84	2.35 158	0.63 238	0.62 225	0.89 200	0.82 156	1.57 163	1.25 232

Nwc_Net	1.05 140	0.83 170	0.94 224	0.76 223	0.91 257	0.98 266	1.68 308	1.52 248	1.06 268	0.57 85	0.96 222	1.34 240	0.64 179	0.74 277	1.71 96	0.99 91	0.80 156	0.60 111	1.64 158	0.72 180	0.72 84	2.35 158	0.63 238	0.62 225	0.89 200	0.82 156	1.57 163	1.25 232

iResNet_ROB	1.16 157	0.83 170	0.82 193	0.65 195	0.59 184	0.67 214	0.58 225	2.65 341	0.53 162	1.73 258	0.76 187	0.87 173	0.78 226	0.47 205	3.77 281	1.45 180	0.87 183	0.86 218	2.81 210	0.65 156	1.26 145	0.87 97	0.57 208	0.73 258	0.81 166	0.95 187	2.65 278	1.03 201

DN-CSS_ROB	1.32 179	0.83 170	1.03 244	0.87 244	0.86 250	0.47 139	0.36 163	2.00 303	0.57 180	1.56 247	1.81 275	0.96 196	0.77 224	0.38 150	2.15 159	1.40 166	1.03 246	0.93 241	5.27 272	0.66 161	2.56 198	2.82 166	0.54 193	0.86 282	0.79 163	0.81 154	2.07 206	1.33 240

anonymousdsp2	0.86 112	0.84 178	0.84 198	0.43 129	0.44 131	0.56 177	0.32 146	1.17 182	0.36 97	0.66 105	0.67 159	0.69 118	0.40 101	0.49 216	1.46 76	1.36 159	0.67 108	0.62 122	2.12 174	0.60 138	1.36 155	2.66 165	0.36 90	0.44 143	0.71 143	0.51 107	1.86 188	0.64 115

DSFCA	0.87 116	0.84 178	0.73 170	0.65 195	0.77 235	0.61 197	0.78 243	0.75 111	0.78 231	0.77 140	0.83 206	0.75 140	0.48 121	0.43 184	1.89 122	1.14 123	0.85 174	0.87 220	1.00 106	0.74 189	1.00 123	1.05 113	0.72 269	0.63 231	0.83 174	0.95 187	1.88 190	0.85 161

CFNet	0.80 105	0.84 178	0.79 185	0.76 223	0.70 220	0.60 193	0.46 201	0.84 138	0.48 140	0.66 105	0.71 176	0.92 191	0.61 171	0.43 184	1.75 103	0.84 72	0.70 118	0.64 133	0.90 97	0.78 207	0.89 111	0.72 81	0.45 129	0.51 176	0.87 188	0.83 158	1.67 172	1.15 218

CFNet_RVC	0.94 127	0.84 178	0.89 217	0.76 223	0.80 245	0.71 223	0.49 203	0.74 110	0.63 203	0.88 176	0.94 218	0.87 173	0.57 153	0.50 217	1.96 131	1.12 120	0.79 152	0.79 187	1.27 130	0.73 186	1.26 145	1.52 139	0.48 146	0.64 234	0.98 215	1.11 212	1.92 194	1.23 228

AE-Stereo	1.61 208	0.85 182	1.23 292	0.81 238	0.51 160	0.57 183	0.75 242	0.83 135	0.49 144	0.79 149	0.54 128	1.29 236	0.72 202	0.47 205	2.05 147	2.96 275	0.99 234	0.92 237	2.63 199	0.86 230	4.61 224	11.92 342	0.50 168	0.80 267	1.26 268	1.34 247	1.95 195	0.86 163

RAFT-Test	2.37 251	0.85 182	1.14 275	1.02 262	0.65 205	0.58 186	0.51 208	2.18 317	0.70 218	1.12 212	5.37 332	0.97 197	0.92 253	0.45 195	2.50 204	5.29 335	0.99 234	0.80 192	6.96 320	1.11 261	10.85 340	10.83 318	0.67 253	0.58 205	1.51 305	1.82 301	1.38 141	2.18 285

Anonymous3	2.32 250	0.85 182	0.88 209	0.56 166	1.10 278	0.89 256	0.70 238	2.45 331	1.12 276	1.05 206	0.98 227	2.57 306	1.14 277	0.56 232	4.14 288	9.30 360	1.50 295	1.47 324	5.33 274	1.49 295	6.83 266	10.10 292	0.71 264	0.67 241	1.08 233	1.38 251	2.32 233	1.35 242

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 95	0.86 185	0.36 84	0.43 129	0.32 83	0.30 78	0.19 86	0.71 103	0.32 85	0.70 114	0.33 76	0.63 97	0.57 153	0.41 166	2.03 143	1.91 238	0.63 99	0.68 147	1.00 106	0.45 91	1.86 183	1.87 146	0.40 104	0.23 72	0.49 88	0.37 73	1.09 118	0.55 89

psm_up	0.99 134	0.86 185	0.99 237	0.78 230	0.89 255	0.75 231	0.58 225	1.33 219	1.03 265	0.88 176	0.69 167	0.99 202	0.72 202	0.76 282	1.89 122	1.10 116	0.91 203	0.81 200	1.93 168	0.81 218	1.08 127	0.90 99	0.49 156	0.85 280	1.01 220	1.06 205	1.62 169	1.10 210

S2M2_L	1.14 153	0.87 187	1.13 272	0.46 139	0.37 108	0.43 125	0.28 122	0.60 83	0.52 156	1.85 268	0.34 79	0.63 97	0.40 101	0.43 184	2.36 187	1.91 238	0.70 118	0.60 111	1.06 116	0.58 124	4.38 220	4.69 191	0.49 156	0.37 108	0.64 126	0.89 173	3.07 298	0.79 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.67 89	0.87 187	0.33 79	0.31 76	0.59 184	0.33 90	0.30 132	0.89 149	0.34 91	0.72 122	0.24 53	0.65 104	0.34 79	0.19 45	1.95 125	1.57 209	0.71 122	0.69 149	0.94 101	0.39 67	1.28 147	1.20 123	0.33 80	0.33 96	0.59 116	0.60 122	0.72 75	0.74 133

EGLCR-Stereo	2.26 245	0.87 187	1.17 281	0.45 136	0.48 145	0.61 197	0.23 100	0.83 135	0.55 171	0.72 122	0.53 126	0.80 156	0.66 187	0.41 166	2.36 187	2.92 274	0.90 202	1.10 283	3.35 236	0.60 138	5.09 236	12.56 361	0.47 141	0.45 147	0.89 200	0.91 180	20.21 385	0.86 163

AACVNet	0.95 129	0.87 187	0.69 164	0.91 248	0.91 257	0.72 227	0.59 228	0.87 145	0.60 188	0.73 127	0.88 213	0.79 155	0.64 179	0.60 249	1.77 106	1.37 161	0.84 172	0.83 208	1.12 121	0.77 202	1.36 155	1.13 118	0.70 261	0.65 236	0.87 188	1.12 215	1.90 192	1.31 237

FADNet-RVC-Resample	1.37 185	0.87 187	0.99 237	0.72 210	0.81 247	0.63 202	1.02 272	1.06 171	0.91 247	0.99 198	0.99 228	1.69 265	0.73 207	1.02 312	4.06 286	1.41 169	1.02 243	1.62 331	1.55 154	1.04 255	1.37 157	5.03 203	0.57 208	1.14 301	0.88 196	1.99 313	1.45 149	1.54 253

MSMDNet	2.69 263	0.87 187	1.07 257	0.57 169	0.65 205	0.59 189	0.49 203	2.03 305	0.62 201	1.03 201	0.97 226	1.05 214	12.04 355	0.50 217	2.60 213	5.56 338	1.05 249	0.80 192	6.93 319	1.42 286	11.49 342	12.49 358	0.67 253	0.58 205	1.48 299	1.83 302	1.28 133	1.97 277

iResNetv2_ROB	1.57 206	0.87 187	0.70 167	1.13 274	0.65 205	0.72 227	0.49 203	2.63 340	0.64 205	1.77 261	0.87 212	1.30 239	0.75 216	0.40 160	4.81 292	1.26 144	0.91 203	0.71 155	4.58 265	0.81 218	7.66 283	1.62 140	0.58 219	0.80 267	0.81 166	0.83 158	3.12 302	0.91 173

MLCV	1.91 237	0.87 187	0.97 232	1.33 296	1.13 284	0.99 268	0.74 241	2.14 312	0.77 229	2.02 275	4.44 320	1.60 260	1.56 290	0.45 195	2.63 218	1.79 231	1.11 256	0.96 254	6.71 312	1.05 257	4.69 229	5.60 222	0.66 248	1.60 316	1.14 248	1.35 248	2.31 231	1.06 207

PDISCO_ROB	1.06 143	0.87 187	0.60 145	0.80 235	0.68 215	0.53 162	0.59 228	0.93 156	0.69 215	1.80 262	1.00 230	0.74 132	0.63 176	0.66 263	1.87 120	1.44 178	0.89 192	1.10 283	1.53 150	0.80 215	1.56 166	2.40 161	0.52 181	0.63 231	1.19 253	0.79 150	2.56 269	0.81 149

castereo	1.44 195	0.88 196	0.96 231	0.46 139	0.47 139	0.33 90	0.27 117	0.77 114	0.50 149	0.80 153	0.64 152	1.04 211	0.48 121	0.38 150	2.25 177	2.81 270	1.03 246	0.76 175	2.67 204	0.62 149	7.90 290	7.11 256	0.57 208	0.52 182	1.04 226	1.25 237	1.03 113	1.21 226

cross-raft	2.26 245	0.88 196	1.08 260	0.73 213	0.68 215	0.64 206	0.44 194	2.04 307	0.61 193	0.95 194	1.30 252	1.03 207	0.76 221	0.43 184	2.58 212	5.15 330	0.99 234	0.78 183	7.00 321	1.80 315	12.15 343	10.30 302	0.65 245	0.60 217	1.60 313	1.92 307	1.66 171	2.36 291

TestStereo-Hl	1.73 226	0.89 198	1.21 290	0.64 194	0.68 215	0.67 214	0.49 203	1.63 265	0.90 244	2.54 303	2.50 297	0.98 201	0.60 170	0.34 115	2.71 229	1.89 236	0.92 209	0.95 250	5.28 273	0.83 225	4.10 219	9.42 285	0.57 208	0.71 253	0.81 166	1.32 244	2.00 201	1.16 219

GLC_STEREO	0.97 131	0.89 198	0.85 202	0.56 166	0.60 188	0.48 144	0.40 177	1.70 272	0.47 134	0.77 140	0.67 159	0.78 153	0.63 176	0.61 251	2.53 207	1.65 219	0.88 189	0.60 111	1.57 156	0.70 175	2.48 196	1.17 120	0.44 123	0.43 139	0.67 130	0.55 115	2.36 241	0.88 170

IPLGR	3.25 284	0.89 198	0.81 190	0.65 195	0.66 210	0.50 149	0.42 187	1.14 179	0.44 127	2.02 275	1.30 252	0.86 171	0.74 212	0.47 205	50.44 374	1.86 234	1.15 266	1.11 287	3.23 225	1.37 281	1.41 159	7.71 263	0.56 203	0.70 252	1.39 285	1.55 278	3.46 316	0.92 175

GANet-ADL	2.79 270	0.89 198	1.20 289	1.00 261	1.00 266	1.20 292	0.80 249	1.20 188	1.00 259	3.59 339	6.59 348	1.06 215	0.76 221	0.48 211	12.27 311	4.90 327	1.57 298	0.92 237	6.59 308	1.66 309	6.93 270	11.51 335	0.68 257	0.80 267	1.09 237	1.40 255	2.47 255	1.85 269

MyStereo04	1.58 207	0.90 202	0.97 232	0.78 230	0.89 255	0.57 183	0.40 177	1.57 256	0.97 253	2.23 291	0.89 214	1.34 240	0.54 139	0.41 166	2.94 244	2.47 266	0.86 178	0.92 237	5.37 275	1.50 298	4.62 225	3.51 175	0.92 306	0.81 271	1.21 255	1.61 287	2.58 271	0.95 180

SA	1.07 145	0.90 202	0.42 101	0.55 164	0.53 168	0.49 146	0.24 103	1.60 260	0.46 132	0.71 121	0.41 99	0.69 118	0.58 159	0.62 256	1.74 101	1.41 169	0.78 148	0.79 187	3.17 224	0.65 156	1.24 143	4.73 193	0.34 81	0.51 176	0.75 152	1.12 215	2.64 276	0.72 130

EAI-Stereo	2.60 258	0.90 202	1.57 312	0.90 246	1.31 299	0.84 243	1.31 293	2.22 320	1.34 290	0.81 157	5.69 335	1.37 245	0.83 236	0.50 217	4.76 291	5.32 336	0.91 203	0.94 244	7.45 327	1.11 261	9.07 317	10.78 317	0.62 233	0.85 280	1.45 298	2.06 315	3.36 312	1.90 272

DLCB_ROB	0.94 127	0.90 202	0.88 209	0.73 213	0.80 245	0.69 220	0.69 237	0.87 145	0.72 223	0.94 191	0.86 210	1.02 203	0.91 250	0.69 272	1.48 78	1.06 104	0.97 230	0.72 163	0.88 96	0.74 189	1.21 141	1.21 124	0.78 280	0.71 253	1.26 268	1.26 238	1.49 153	0.95 180

trnet	1.20 160	0.91 206	0.94 224	0.52 154	0.42 126	0.47 139	0.25 107	1.41 230	0.61 193	0.88 176	0.75 184	0.97 197	0.72 202	0.37 143	2.66 222	3.31 291	0.86 178	0.61 117	2.41 186	0.60 138	3.93 217	3.14 170	0.50 168	0.47 151	1.03 225	0.86 170	1.72 174	0.99 192

CASnet	1.15 156	0.91 206	0.49 120	0.40 116	0.43 128	0.38 107	0.20 90	0.91 153	0.49 144	0.77 140	0.56 133	0.88 178	0.53 133	0.35 122	2.15 159	1.24 141	0.72 127	0.50 80	1.34 137	0.54 108	7.12 273	5.37 217	0.41 108	0.38 113	1.21 255	0.49 99	1.45 149	0.79 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_5	0.69 91	0.91 206	0.30 65	0.38 105	0.26 68	0.35 98	0.19 86	1.79 280	0.31 81	0.58 89	1.20 245	0.75 140	0.73 207	0.32 102	1.36 74	1.10 116	0.54 76	0.54 101	1.01 110	0.37 62	0.61 65	1.37 134	0.29 70	0.34 99	0.41 66	0.40 79	1.72 174	0.44 72

MIPNet	2.89 273	0.91 206	0.77 181	0.49 143	0.65 205	0.55 170	0.57 221	1.34 222	0.53 162	2.05 278	0.99 228	0.80 156	0.77 224	0.48 211	40.89 345	1.61 214	1.15 266	0.94 244	3.25 231	1.19 271	1.15 137	9.31 284	0.57 208	0.62 225	1.24 264	1.51 271	2.90 291	0.82 152

CREStereo++_RVC	1.73 226	0.91 206	1.03 244	0.51 150	0.56 177	0.40 115	0.28 122	1.37 226	0.51 154	0.83 160	0.61 144	0.76 144	0.85 240	0.34 115	2.78 235	3.07 282	0.92 209	0.61 117	2.72 208	0.55 115	5.01 234	5.69 225	0.53 187	0.38 113	0.94 209	0.84 164	12.80 376	0.98 185
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	1.37 185	0.91 206	0.94 224	0.52 154	0.42 126	0.47 139	0.26 114	1.43 233	0.66 209	0.87 170	0.83 206	0.95 194	0.73 207	0.36 137	2.98 245	4.38 321	0.85 174	0.56 102	2.41 186	0.62 149	5.52 244	4.71 192	0.53 187	0.47 151	1.02 222	0.87 171	1.73 177	0.98 185
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
DCVSM-stereo	2.89 273	0.92 212	1.57 312	1.31 295	1.04 268	1.53 309	0.99 267	2.96 349	1.33 289	3.46 334	6.20 342	6.77 351	2.59 309	0.87 295	2.25 177	4.01 315	1.37 290	1.11 287	7.05 323	4.27 354	6.91 267	6.70 245	1.25 319	2.64 361	1.30 275	1.73 296	3.46 316	2.47 292

test_for_model	1.68 216	0.92 212	0.51 122	0.38 105	0.40 118	0.45 128	0.31 136	1.31 212	0.41 115	0.78 143	0.51 119	2.09 282	0.43 108	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 122	2.57 192	0.59 128	8.07 297	1.98 148	0.48 146	0.47 151	0.67 130	0.64 128	2.20 221	0.83 155

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 216	0.92 212	0.51 122	0.38 105	0.40 118	0.45 128	0.31 136	1.31 212	0.41 115	0.78 143	0.51 119	2.09 282	0.43 108	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 122	2.57 192	0.59 128	8.07 297	1.98 148	0.48 146	0.47 151	0.67 130	0.64 128	2.20 221	0.83 155

testlalala	1.68 216	0.92 212	0.51 122	0.38 105	0.40 118	0.45 128	0.31 136	1.31 212	0.41 115	0.78 143	0.51 119	2.09 282	0.43 108	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 122	2.57 192	0.59 128	8.07 297	1.98 148	0.48 146	0.47 151	0.67 130	0.64 128	2.20 221	0.83 155

GCAPDPT-zeroshot	1.68 216	0.92 212	0.51 122	0.38 105	0.40 118	0.45 128	0.31 136	1.31 212	0.41 115	0.78 143	0.51 119	2.09 282	0.43 108	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 122	2.57 192	0.59 128	8.07 297	1.98 148	0.48 146	0.47 151	0.67 130	0.64 128	2.20 221	0.83 155

GCAP-Stereo	1.68 216	0.92 212	0.51 122	0.38 105	0.40 118	0.45 128	0.31 136	1.31 212	0.41 115	0.78 143	0.51 119	2.09 282	0.43 108	0.30 91	1.95 125	1.95 243	13.44 379	0.62 122	2.57 192	0.59 128	8.07 297	1.98 148	0.48 146	0.47 151	0.67 130	0.64 128	2.20 221	0.83 155

raft_robust	1.30 175	0.93 218	0.53 134	0.59 176	0.47 139	0.57 183	0.37 165	2.06 309	0.52 156	1.69 256	0.53 126	0.76 144	0.82 234	0.47 205	2.16 162	1.52 202	0.84 172	0.84 216	5.71 286	0.59 128	2.50 197	5.04 204	0.46 131	0.51 176	0.99 216	1.05 204	1.58 165	0.99 192

TestStereo	0.77 100	0.93 218	0.79 185	0.56 166	0.46 135	0.66 211	0.33 152	1.22 190	0.42 121	0.90 181	0.52 124	0.84 167	0.54 139	0.39 156	1.50 80	0.92 79	0.73 133	0.51 86	1.38 139	0.56 117	1.25 144	0.82 92	0.44 123	0.44 143	0.77 158	0.79 150	1.34 137	0.79 144

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 138	0.93 218	0.80 189	0.72 210	0.79 242	0.65 208	1.02 272	1.07 172	2.31 335	2.00 274	0.74 182	0.97 197	0.56 149	0.94 306	1.82 111	0.96 86	0.68 110	0.67 143	1.31 133	0.65 156	0.88 107	0.94 104	0.57 208	0.57 201	0.73 149	1.60 285	1.43 146	1.27 235
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HLf8	2.46 253	0.94 221	0.89 217	0.73 213	0.62 200	0.54 166	0.35 162	2.78 347	0.73 225	2.24 292	1.41 263	0.81 161	0.59 160	0.35 122	23.74 336	1.60 213	0.94 218	0.80 192	5.76 287	0.76 199	7.40 278	5.69 225	0.66 248	0.69 246	0.80 164	1.14 222	2.33 234	1.06 207

AEACV	0.43 57	0.94 221	0.30 65	0.29 68	0.20 41	0.27 69	0.12 30	0.28 35	0.14 10	0.24 41	0.23 52	0.35 42	0.21 54	0.20 51	1.24 68	0.83 71	0.57 86	0.38 53	0.78 87	0.45 91	0.81 98	0.73 82	0.24 58	0.18 54	0.34 38	0.31 46	0.61 57	0.28 41

Any-RAFT	2.54 256	0.94 221	1.27 296	0.75 218	0.75 230	0.50 149	0.40 177	1.99 299	0.56 176	0.87 170	6.98 364	1.50 254	0.51 129	0.40 160	2.50 204	3.41 293	0.91 203	0.90 233	6.78 316	0.75 196	14.26 376	10.61 309	0.67 253	0.59 212	1.63 314	1.83 302	2.17 215	4.22 326

RAFT_CTSACE	0.64 84	0.94 221	0.31 69	0.37 101	0.34 94	0.33 90	0.23 100	1.23 193	0.26 64	0.64 101	0.29 64	0.71 126	0.57 153	0.34 115	1.57 87	1.07 105	0.52 72	0.43 68	0.72 74	0.33 53	0.85 103	1.72 143	0.42 114	0.30 84	0.46 77	0.41 84	1.58 165	0.39 61

SACVNet	1.31 176	0.94 221	0.95 229	0.90 246	1.10 278	0.87 249	0.92 263	1.50 241	0.81 232	1.23 226	0.71 176	0.94 192	0.69 193	0.68 266	1.83 114	1.40 166	1.12 261	0.83 208	2.20 177	0.94 242	2.13 190	5.87 230	0.65 245	0.82 274	1.04 226	1.06 205	2.02 202	1.30 236

FCDSN-DC	3.63 295	0.94 221	2.84 358	1.29 293	1.30 298	1.03 274	1.00 268	0.90 150	0.91 247	1.04 205	0.74 182	1.21 230	0.74 212	0.58 241	52.59 386	2.04 249	1.24 274	1.13 291	1.05 113	0.79 212	6.62 261	10.01 290	0.78 280	2.18 341	1.20 254	1.67 293	1.20 127	1.05 205
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PMTNet	1.39 188	0.94 221	0.99 237	0.48 142	0.49 148	0.47 139	0.32 146	0.83 135	0.66 209	0.83 160	0.62 146	0.88 178	0.50 127	0.35 122	2.72 230	4.30 318	0.91 203	0.57 104	2.40 185	0.54 108	6.12 254	5.45 220	0.57 208	0.38 113	1.99 333	1.00 198	1.09 118	1.19 225

GGDA	1.36 183	0.95 228	1.04 247	0.59 176	0.55 175	0.67 214	0.38 169	1.22 190	0.64 205	2.70 310	2.12 289	0.91 186	0.55 145	0.35 122	2.14 157	1.51 196	0.87 183	0.80 192	3.54 240	0.77 202	2.60 200	5.57 221	0.56 203	0.66 240	0.81 166	1.18 228	2.16 213	1.03 201

PSMNet-ADL	2.61 261	0.95 228	1.12 270	1.14 279	1.18 289	0.97 264	0.85 255	1.78 279	1.26 283	3.49 336	6.09 341	1.43 248	2.78 314	0.56 232	2.93 243	10.59 364	1.31 281	0.96 254	5.96 293	1.20 272	6.66 262	9.11 283	0.86 302	0.82 274	1.10 243	1.44 259	2.85 286	1.10 210

STTStereo	0.99 134	0.95 228	0.82 193	0.77 228	0.77 235	0.69 220	0.87 257	0.86 141	1.53 304	1.27 227	0.79 196	1.13 223	0.69 193	0.93 304	2.19 165	1.03 96	0.72 127	0.70 151	1.05 113	0.63 154	1.15 137	0.86 96	0.58 219	0.56 200	0.73 149	1.21 234	1.74 179	1.41 246

RTSC	3.08 282	0.95 228	1.25 295	0.76 223	0.91 257	0.96 261	1.84 317	1.15 180	1.34 290	2.37 297	2.12 289	1.11 220	0.99 264	1.02 312	41.50 348	1.94 242	1.88 312	1.22 306	4.09 253	1.06 258	2.76 201	4.02 184	0.63 238	1.03 292	0.83 174	0.99 197	2.44 252	1.98 278

PA-Net	1.22 162	0.95 228	1.13 272	0.75 218	1.31 299	0.68 218	0.84 252	0.82 134	1.18 281	0.83 160	0.77 188	0.76 144	0.78 226	0.91 301	3.00 246	1.21 137	0.68 110	0.77 178	1.02 111	0.82 222	1.13 136	4.67 190	0.66 248	0.82 274	1.00 218	2.10 320	1.24 128	2.13 281
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	2.79 270	0.95 228	0.91 220	1.35 298	1.69 319	1.41 303	1.02 272	1.81 284	1.09 272	2.62 306	5.14 329	1.80 271	2.38 303	0.46 200	10.35 306	7.64 353	1.36 288	1.23 309	6.83 317	1.78 314	10.05 328	4.09 186	0.61 230	2.02 337	1.10 243	1.50 270	2.80 284	1.39 245

TESTraft	0.98 133	0.96 234	0.42 101	0.41 120	0.33 91	0.40 115	0.25 107	1.13 177	0.39 104	0.97 197	0.35 85	0.61 92	0.75 216	0.54 225	3.18 260	1.42 172	0.70 118	0.50 80	2.86 212	0.53 107	1.08 127	3.15 171	0.35 85	0.40 126	0.52 96	1.18 228	2.52 262	0.61 106

GEStereo_RVC	1.80 232	0.96 234	0.99 237	1.02 262	0.87 251	1.12 280	1.03 275	1.66 270	0.82 234	0.91 184	0.79 196	1.34 240	0.75 216	0.61 251	2.25 177	2.14 254	1.14 262	1.23 309	4.06 252	1.22 273	4.66 227	11.41 332	0.71 264	0.95 289	0.88 196	0.97 191	2.49 259	1.65 262

EKT-Stereo	5.41 324	0.97 236	1.10 264	0.72 210	0.74 228	0.87 249	1.17 285	2.02 304	1.00 259	1.41 240	2.92 300	1.11 220	0.81 229	0.46 200	72.33 401	14.74 377	1.14 262	1.37 320	5.61 283	7.76 374	9.80 322	10.61 309	0.53 187	0.61 223	1.39 285	1.11 212	2.56 269	1.08 209

RAFT+CT+SA	0.87 116	0.97 236	0.40 94	0.45 136	0.29 74	0.38 107	0.20 90	1.64 268	0.33 89	0.72 122	0.30 67	0.88 178	0.65 184	0.40 160	1.56 85	1.21 137	0.56 83	0.57 104	2.08 173	0.40 72	0.83 100	5.00 202	0.32 76	0.37 108	0.47 83	0.42 90	1.56 158	0.49 81

dad	1.63 210	0.97 236	0.65 158	2.18 330	1.19 291	1.01 272	3.99 345	1.66 270	0.55 171	1.21 221	0.50 117	1.12 222	2.01 297	0.58 241	3.09 255	1.16 126	1.11 256	0.76 175	2.70 206	0.77 202	1.34 150	1.48 137	0.71 264	0.88 284	2.48 342	0.71 139	5.52 345	3.80 323

depth_test_26	1.24 164	0.98 239	0.60 145	0.37 101	0.35 99	0.39 111	0.20 90	0.91 153	0.62 201	0.85 166	0.43 103	1.23 232	0.51 129	0.35 122	2.56 209	2.10 251	0.89 192	0.73 165	1.00 106	0.59 128	8.79 313	5.34 215	0.42 114	0.31 91	0.87 188	0.56 117	0.81 89	0.69 125

HLF11	3.03 281	0.98 239	0.85 202	0.52 154	0.50 157	0.53 162	0.28 122	6.58 379	0.60 188	1.90 271	0.77 188	0.68 116	0.40 101	0.33 109	46.35 362	1.29 147	0.88 189	0.81 200	5.49 280	0.71 177	1.07 125	5.35 216	0.70 261	0.51 176	0.87 188	1.08 210	0.92 102	0.92 175

TestStereo_HL2	1.36 183	0.98 239	1.05 249	0.66 200	0.53 168	0.65 208	0.37 165	1.23 193	0.69 215	2.77 312	1.83 277	0.91 186	0.57 153	0.35 122	2.13 156	1.51 196	0.87 183	0.83 208	3.85 247	0.78 207	2.47 195	5.60 222	0.57 208	0.67 241	0.76 157	1.14 222	1.88 190	1.02 200

TestStereo1	0.93 124	0.98 239	0.39 91	0.38 105	0.36 105	0.39 111	0.25 107	1.02 166	0.39 104	0.79 149	0.34 79	0.58 85	0.73 207	0.54 225	3.06 250	1.47 188	0.71 122	0.52 88	2.91 213	0.54 108	1.34 150	1.84 144	0.35 85	0.39 121	0.54 100	1.06 205	2.53 266	0.60 104

SA-5K	0.93 124	0.98 239	0.39 91	0.38 105	0.36 105	0.39 111	0.25 107	1.02 166	0.39 104	0.79 149	0.34 79	0.58 85	0.73 207	0.54 225	3.06 250	1.47 188	0.71 122	0.52 88	2.91 213	0.54 108	1.34 150	1.84 144	0.35 85	0.39 121	0.54 100	1.06 205	2.53 266	0.60 104

DISCO	0.96 130	0.98 239	0.56 140	0.57 169	0.61 193	0.81 242	0.79 246	0.77 114	0.81 232	2.06 281	0.86 210	0.66 109	0.70 196	0.42 179	1.87 120	1.27 145	0.99 234	0.80 192	1.80 163	0.80 215	0.92 115	1.33 130	0.57 208	0.51 176	0.72 146	0.84 164	2.02 202	0.80 147

WQFJA1++	23.09 387	0.99 245	0.51 122	160.58 404	0.58 181	134.26 403	122.57 405	0.75 111	0.45 130	7.60 388	0.65 154	10.26 372	69.62 395	0.32 102	2.04 144	3.20 285	0.93 216	0.70 151	10.18 341	1.03 253	5.65 246	4.52 189	0.51 171	0.40 126	0.75 152	81.69 405	1.41 144	1.33 240

MGS-Stereo	1.48 199	0.99 245	0.47 115	0.40 116	0.35 99	0.40 115	0.36 163	0.65 94	0.26 64	0.52 78	0.43 103	0.52 75	0.38 93	0.43 184	23.31 334	0.93 83	0.73 133	0.79 187	0.93 100	0.65 156	1.10 131	1.25 127	0.44 123	0.48 165	0.72 146	0.49 99	1.29 135	0.77 141

DAS	2.93 275	0.99 245	1.06 255	1.13 274	1.05 270	1.03 274	1.04 276	1.74 277	1.81 319	3.32 330	5.70 336	2.61 307	3.08 319	0.50 217	3.19 261	7.47 350	1.83 308	1.23 309	5.90 289	1.83 316	12.92 353	10.26 299	0.76 273	1.94 332	1.32 277	1.51 271	2.60 272	1.31 237

SepStereo	2.93 275	0.99 245	1.06 255	1.13 274	1.05 270	1.03 274	1.04 276	1.74 277	1.81 319	3.32 330	5.70 336	2.61 307	3.08 319	0.50 217	3.19 261	7.47 350	1.83 308	1.23 309	5.90 289	1.83 316	12.92 353	10.26 299	0.76 273	1.94 332	1.32 277	1.51 271	2.60 272	1.31 237

ADLNet	2.50 255	0.99 245	0.73 170	0.62 187	0.75 230	0.63 202	0.53 211	1.12 175	0.61 193	0.58 89	0.71 176	1.61 262	0.61 171	0.87 295	46.09 361	1.02 94	0.70 118	0.67 143	0.85 92	0.74 189	0.75 90	1.07 116	0.51 171	0.47 151	0.94 209	0.93 182	1.63 170	0.70 128

GMStereo	0.73 95	0.99 245	0.39 91	0.49 143	0.47 139	0.55 170	0.41 181	0.77 114	0.43 122	0.55 79	0.48 112	0.81 161	0.38 93	0.34 115	1.60 88	0.95 84	0.74 138	0.52 88	1.88 165	0.57 120	1.07 125	0.73 82	0.42 114	0.51 176	0.72 146	0.47 97	1.87 189	0.57 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UDGNet	1.34 182	1.00 251	0.76 177	1.64 313	1.38 304	1.69 316	1.25 289	1.22 190	0.69 215	0.63 100	0.84 208	0.83 165	0.41 105	1.62 337	2.02 142	1.19 133	0.81 165	0.87 220	1.98 170	0.92 239	1.68 174	5.69 225	1.26 322	0.47 151	1.21 255	0.95 187	2.15 211	1.03 201

test-3	1.73 226	1.00 251	1.08 260	0.63 192	0.60 188	0.55 170	0.43 190	1.99 299	0.39 104	0.86 168	0.54 128	1.45 249	0.53 133	0.41 166	2.20 167	1.41 169	0.81 165	0.79 187	6.57 306	0.69 168	5.20 242	11.52 336	0.46 131	0.54 192	0.86 183	0.97 191	3.11 299	0.98 185

DNSM	1.73 226	1.01 253	0.99 237	0.42 126	0.39 113	0.63 202	0.27 117	1.36 223	0.84 236	0.73 127	0.63 150	1.36 244	1.35 287	0.36 137	2.44 195	3.52 298	0.96 225	1.13 291	3.73 245	0.81 218	8.87 315	7.56 261	0.51 171	0.50 173	1.27 273	0.94 185	2.93 293	1.11 213

test_1	1.73 226	1.01 253	1.08 260	0.63 192	0.60 188	0.55 170	0.43 190	1.99 299	0.39 104	0.86 168	0.54 128	1.45 249	0.54 139	0.41 166	2.20 167	1.42 172	0.80 156	0.79 187	6.57 306	0.69 168	5.20 242	11.52 336	0.46 131	0.54 192	0.87 188	0.97 191	3.11 299	0.98 185

R-Stereo Train	2.23 242	1.01 253	1.14 275	0.96 254	0.63 203	0.73 229	0.31 136	1.30 209	1.01 262	1.68 254	4.49 321	1.29 236	0.70 196	0.42 179	2.49 201	3.99 313	1.66 301	1.02 268	6.77 314	1.11 261	7.83 286	12.24 347	0.49 156	0.54 192	1.42 291	1.66 290	1.34 137	1.93 274

SHD	3.38 285	1.01 253	1.68 318	1.14 279	1.07 275	1.14 282	1.78 314	1.61 263	1.66 310	2.40 300	3.05 303	1.63 264	2.43 305	0.84 293	40.11 343	2.04 249	1.74 303	1.40 321	4.17 254	1.88 319	3.81 214	5.43 219	0.70 261	1.67 319	1.86 329	1.46 263	1.97 197	1.59 257

RAFT-Stereo	2.23 242	1.01 253	1.14 275	0.96 254	0.63 203	0.73 229	0.31 136	1.30 209	1.01 262	1.68 254	4.49 321	1.29 236	0.70 196	0.42 179	2.49 201	3.99 313	1.66 301	1.02 268	6.77 314	1.11 261	7.83 286	12.24 347	0.49 156	0.54 192	1.42 291	1.66 290	1.34 137	1.93 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
coex_refinement	1.02 138	1.02 258	0.76 177	0.66 200	0.85 249	0.71 223	0.50 207	0.81 129	1.04 266	0.67 107	1.01 231	0.94 192	0.44 115	0.46 200	3.49 269	0.95 84	0.78 148	0.71 155	3.74 246	0.77 202	0.85 103	0.75 84	0.63 238	0.52 182	0.87 188	0.93 182	1.75 180	0.94 179

CASS	2.08 240	1.02 258	1.16 280	1.28 291	0.99 265	0.88 253	3.39 340	1.42 232	1.02 264	1.30 231	2.46 296	1.14 224	0.81 229	0.46 200	2.70 227	2.38 264	3.41 338	1.10 283	3.40 237	1.18 270	8.01 295	8.63 273	0.66 248	0.69 246	1.49 301	1.27 239	2.52 262	1.41 246
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	1.73 226	1.02 258	1.05 249	0.65 195	0.61 193	0.55 170	0.43 190	1.96 295	0.38 100	0.88 176	0.52 124	1.45 249	0.54 139	0.40 160	2.20 167	1.40 166	0.81 165	0.81 200	6.56 305	0.71 177	5.08 235	11.49 333	0.43 120	0.49 170	0.96 214	1.09 211	3.23 305	0.98 185

APVNet	1.21 161	1.02 258	0.64 155	0.69 206	0.78 239	0.86 247	0.84 252	0.78 120	0.71 221	0.92 187	0.82 204	0.86 171	0.59 160	0.58 241	2.67 225	1.65 219	1.11 256	0.98 258	3.23 225	0.85 227	1.62 170	4.73 193	0.55 196	0.84 279	0.77 158	0.80 153	1.90 192	0.98 185

RP	1.18 158	1.02 258	1.24 293	0.94 252	1.08 276	0.84 243	1.17 285	1.25 198	1.31 287	0.61 94	1.16 240	1.21 230	0.75 216	0.68 266	3.34 264	1.04 97	0.89 192	0.67 143	1.20 128	0.79 212	0.88 107	2.85 167	0.59 225	0.71 253	0.86 183	0.98 195	2.51 261	1.21 226

DF	3.45 289	1.03 263	1.05 249	1.23 288	0.43 128	1.11 278	0.34 161	1.62 264	0.66 209	0.81 157	0.79 196	1.79 270	0.53 133	0.38 150	2.24 175	3.92 309	0.89 192	0.95 250	50.42 387	0.83 225	7.98 294	6.94 252	0.58 219	0.59 212	1.09 237	1.33 245	2.06 205	1.54 253

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 249	1.03 263	0.50 121	1.41 300	2.53 344	3.20 346	1.05 278	1.71 275	0.49 144	4.85 363	3.84 315	4.79 338	0.65 184	0.42 179	2.38 190	3.97 310	0.82 169	0.78 183	2.26 181	0.74 189	7.86 288	8.88 280	0.53 187	0.34 99	0.85 180	1.42 258	1.98 198	2.99 303

ManiGeoR	2.76 266	1.04 265	0.88 209	0.61 182	0.53 168	0.53 162	0.29 128	1.57 256	0.61 193	2.08 283	1.18 242	0.77 148	0.55 145	0.35 122	42.65 351	1.50 193	0.86 178	0.80 192	4.55 263	0.72 180	1.92 185	5.24 212	0.73 270	0.59 212	0.78 161	1.13 218	1.27 131	0.87 165

HLf10	2.76 266	1.04 265	0.88 209	0.61 182	0.53 168	0.53 162	0.29 128	1.57 256	0.61 193	2.08 283	1.18 242	0.77 148	0.55 145	0.35 122	42.65 351	1.50 193	0.86 178	0.80 192	4.55 263	0.72 180	1.92 185	5.24 212	0.73 270	0.59 212	0.78 161	1.13 218	1.27 131	0.87 165

IGEV-Stereo+	0.60 80	1.04 265	0.24 58	0.49 143	0.32 83	0.29 76	0.13 44	0.51 74	0.26 64	0.79 149	0.94 218	0.57 82	0.26 66	0.28 83	1.64 90	1.19 133	0.59 92	0.61 117	1.19 127	0.43 83	0.90 113	1.17 120	0.48 146	0.20 59	0.41 66	0.31 46	0.56 47	0.40 63

TestStereo_HLe17	2.28 248	1.06 268	0.88 209	0.74 216	0.67 211	0.61 197	0.37 165	2.48 334	0.70 218	1.80 262	1.27 250	0.89 183	0.61 171	0.36 137	20.38 328	1.64 218	0.96 225	0.82 204	4.36 259	0.74 189	7.60 281	5.87 230	0.61 230	0.79 266	0.87 188	1.18 228	2.31 231	0.93 177

TANstereo	1.49 201	1.06 268	0.88 209	0.67 202	0.73 226	0.87 249	0.33 152	0.86 141	0.61 193	0.70 114	0.69 167	0.59 89	0.59 160	1.02 312	2.75 231	2.89 272	0.94 218	1.13 291	1.43 142	1.28 276	5.13 238	5.06 205	1.35 328	0.46 149	0.54 100	0.89 173	5.92 346	0.74 133

XX-TBD	1.49 201	1.06 268	0.88 209	0.67 202	0.73 226	0.87 249	0.33 152	0.86 141	0.61 193	0.70 114	0.69 167	0.59 89	0.59 160	1.02 312	2.75 231	2.89 272	0.94 218	1.13 291	1.43 142	1.28 276	5.13 238	5.06 205	1.35 328	0.46 149	0.54 100	0.89 173	5.92 346	0.74 133

HSM-Net_RVC	3.49 291	1.07 271	1.10 264	1.70 315	1.17 288	0.90 257	0.61 231	2.29 328	1.07 270	2.77 312	5.82 338	41.08 389	1.35 287	0.50 217	2.40 191	1.74 227	1.10 252	0.77 178	1.99 171	1.13 265	6.78 265	6.90 251	0.80 288	2.23 346	1.64 316	1.49 267	2.14 209	1.75 266
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	1.22 162	1.08 272	0.64 155	0.93 251	0.46 135	0.68 218	0.57 221	0.79 125	0.48 140	2.11 288	1.35 258	0.83 165	0.64 179	0.35 122	3.95 284	1.80 233	0.77 144	0.66 140	2.93 219	1.00 250	1.53 163	3.24 172	0.64 244	0.53 188	1.10 243	0.63 127	2.23 227	0.90 172

ccs_rob	4.23 307	1.10 273	1.53 309	1.14 279	0.92 263	1.19 291	1.05 278	2.86 348	1.27 284	4.20 351	35.77 391	8.95 362	1.29 283	0.73 275	3.10 257	6.47 341	1.50 295	1.17 296	5.98 294	1.44 290	10.44 336	11.78 339	0.74 272	2.24 347	1.07 232	1.30 243	2.65 278	2.20 286

NaN_ROB	1.84 233	1.11 274	1.04 247	0.95 253	1.77 324	0.86 247	0.91 262	1.32 218	10.70 384	1.00 200	1.38 261	2.45 301	0.89 247	1.12 321	4.34 289	1.29 147	0.92 209	0.88 229	1.49 146	1.14 266	1.42 160	2.02 153	0.76 273	1.03 292	1.30 275	2.01 314	2.38 245	3.27 315

s12784h	2.23 242	1.12 275	1.32 298	1.12 272	0.91 257	0.59 189	0.39 171	1.37 226	0.65 207	1.05 206	0.82 204	1.08 216	0.95 260	0.37 143	2.80 237	4.82 325	0.93 216	0.71 155	3.28 234	0.58 124	7.80 285	8.40 272	0.51 171	0.54 192	1.50 303	1.13 218	11.58 370	3.94 324

AMNet	1.29 174	1.12 275	1.05 249	1.13 274	1.12 281	1.24 295	1.08 280	1.36 223	1.13 277	1.10 211	1.11 236	1.51 257	1.26 281	1.20 326	1.52 82	1.57 209	1.35 287	1.21 305	1.37 138	1.22 273	1.35 153	1.19 122	1.25 319	1.19 304	1.23 263	1.72 295	1.54 157	1.65 262

iRaft-Stereo_20w	4.16 305	1.13 277	2.10 340	2.66 336	1.55 313	1.55 310	1.17 285	1.96 295	1.27 284	5.53 384	6.77 354	1.52 258	1.34 286	0.43 184	3.03 247	5.32 336	0.95 223	0.77 178	5.49 280	1.46 293	8.20 303	12.75 364	0.61 230	0.60 217	1.63 314	25.36 388	11.64 371	5.58 340

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 351	1.15 278	1.98 334	1.25 289	1.24 292	1.74 317	1.31 293	2.17 315	7.44 377	3.47 335	7.09 368	2.38 300	2.08 299	0.37 143	3.49 269	11.36 367	1.39 291	0.99 261	136.53 399	6.21 369	8.35 305	12.33 352	0.55 196	0.88 284	1.22 260	1.95 310	2.35 239	4.96 330

S-Stereo	4.68 314	1.15 278	1.74 322	1.75 316	1.63 315	1.65 313	2.24 327	2.75 346	2.15 329	3.32 330	11.59 383	5.97 343	1.74 294	0.88 298	19.04 324	16.28 384	1.81 306	2.39 362	5.64 285	9.35 387	7.13 274	12.52 359	1.61 337	2.64 361	1.24 264	2.08 318	2.88 288	3.26 314

RTS	3.53 292	1.15 278	0.98 235	0.97 257	1.26 293	1.33 299	3.31 337	1.33 219	1.50 302	2.37 297	1.20 245	1.75 268	1.12 275	0.88 298	42.78 353	2.37 262	1.94 316	1.33 318	3.94 248	1.62 306	3.62 210	5.21 210	1.02 312	1.09 298	1.83 327	5.05 353	2.33 234	2.13 281

RTSA	3.53 292	1.15 278	0.98 235	0.97 257	1.26 293	1.33 299	3.31 337	1.33 219	1.50 302	2.37 297	1.20 245	1.75 268	1.12 275	0.88 298	42.78 353	2.37 262	1.94 316	1.33 318	3.94 248	1.62 306	3.62 210	5.21 210	1.02 312	1.09 298	1.83 327	5.05 353	2.33 234	2.13 281

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 301	1.16 282	2.03 337	1.15 283	0.83 248	1.77 319	1.13 284	2.03 305	3.32 352	2.90 318	7.02 366	2.32 298	2.01 297	0.38 150	3.61 271	9.96 362	1.34 284	1.07 281	6.67 310	6.11 368	8.45 307	12.70 362	0.56 203	1.27 308	1.76 324	1.48 264	16.62 384	5.17 334

DDVS	6.06 337	1.18 283	1.31 297	1.12 272	1.54 311	1.18 289	1.01 269	2.45 331	1.75 313	3.31 329	80.70 399	6.22 346	1.76 295	1.15 324	3.67 276	6.50 342	2.01 321	1.29 315	5.56 282	4.99 362	10.09 330	12.94 371	0.81 292	1.16 302	1.11 246	1.53 274	4.71 340	2.62 294

FAT-Stereo	4.35 310	1.18 283	2.25 343	1.48 309	1.81 330	1.42 304	1.49 301	3.57 360	1.84 322	3.66 342	6.22 343	6.70 350	2.76 313	1.07 320	6.82 301	15.24 382	2.03 322	2.49 365	5.43 277	8.81 382	13.23 359	12.34 354	0.95 308	2.79 369	1.26 268	2.25 324	2.96 295	5.48 337

ADCPNet	7.09 345	1.18 283	3.04 362	1.33 296	3.12 360	1.36 301	8.88 366	2.15 313	3.24 350	4.23 352	7.84 374	1.96 278	15.92 373	1.71 341	49.61 370	3.53 300	1.89 313	1.25 313	19.14 357	3.03 348	5.96 250	4.75 195	4.72 361	1.29 309	3.95 356	5.33 355	3.87 329	27.01 385

GANetREF_RVC	1.28 169	1.18 283	0.95 229	1.18 285	1.04 268	1.00 271	0.79 246	1.25 198	1.10 273	1.29 229	0.77 188	2.28 295	0.91 250	0.63 258	2.00 136	1.14 123	1.01 239	0.98 258	2.44 188	0.82 222	1.98 189	1.33 130	0.78 280	1.05 295	1.28 274	1.27 239	2.63 275	1.49 250
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	2.61 261	1.20 287	1.48 306	0.96 254	1.05 270	1.21 293	1.79 315	1.24 197	1.94 324	1.81 264	3.61 313	2.12 287	2.96 317	0.91 301	9.88 305	4.30 318	1.97 319	1.95 344	3.72 244	1.62 306	5.58 245	7.59 262	0.81 292	1.98 336	1.35 280	1.27 239	3.11 299	3.07 309

FADNet_RVC	3.44 288	1.21 288	1.19 285	1.40 299	1.78 327	0.99 268	1.75 312	1.50 241	1.19 282	1.35 233	2.01 286	1.96 278	1.63 291	1.66 339	22.11 330	3.36 292	1.83 308	2.82 374	5.63 284	1.76 313	6.35 258	9.50 286	0.77 278	1.39 313	1.21 255	1.48 264	12.05 373	2.87 300

GwcNet-ADL	2.54 256	1.23 289	1.55 311	1.22 287	1.26 293	0.97 264	0.78 243	1.50 241	0.84 236	3.20 328	6.67 349	1.86 273	1.05 271	0.79 286	4.58 290	4.90 327	1.47 294	0.90 233	5.20 271	1.95 324	6.39 259	10.33 303	0.91 305	1.12 300	1.22 260	1.93 308	2.15 211	2.70 296

NCC-stereo	1.25 165	1.24 290	1.10 264	0.99 259	1.05 270	0.96 261	1.53 302	1.79 280	1.59 307	0.60 92	1.34 255	1.17 227	1.03 268	0.74 277	2.44 195	1.07 105	0.89 192	0.99 261	1.54 152	0.91 236	0.99 119	2.46 162	0.80 288	0.76 261	1.26 268	1.59 282	1.39 142	1.61 258

Abc-Net	1.25 165	1.24 290	1.10 264	0.99 259	1.05 270	0.96 261	1.53 302	1.79 280	1.59 307	0.60 92	1.34 255	1.17 227	1.03 268	0.74 277	2.44 195	1.07 105	0.89 192	0.99 261	1.54 152	0.91 236	0.99 119	2.46 162	0.80 288	0.76 261	1.26 268	1.59 282	1.39 142	1.61 258
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	4.18 306	1.24 290	0.74 173	2.12 328	1.35 302	1.42 304	0.56 219	1.36 223	0.90 244	4.89 366	0.96 222	2.51 305	12.92 365	0.61 251	16.38 321	3.12 284	0.79 152	0.65 137	7.04 322	0.76 199	6.77 264	10.03 291	0.84 299	0.81 271	1.66 318	1.78 298	4.79 343	25.96 384
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LoS_RVC	1.42 190	1.25 293	0.86 205	0.31 76	0.49 148	0.37 104	0.33 152	0.73 108	0.56 176	2.10 286	0.68 164	0.67 112	0.70 196	0.33 109	3.08 253	3.79 305	0.89 192	2.10 351	3.01 222	0.66 161	4.40 221	6.44 241	0.51 171	0.43 139	0.82 171	0.85 166	0.90 96	0.99 192

tt_ll	1.42 190	1.25 293	0.86 205	0.31 76	0.49 148	0.37 104	0.33 152	0.73 108	0.56 176	2.10 286	0.68 164	0.67 112	0.70 196	0.33 109	3.08 253	3.79 305	0.89 192	2.10 351	3.01 222	0.66 161	4.40 221	6.44 241	0.51 171	0.43 139	0.82 171	0.85 166	0.90 96	0.99 192

TRStereo	6.31 339	1.25 293	1.93 331	0.85 242	0.61 193	2.29 331	0.86 256	2.21 319	0.54 169	4.40 355	1.34 255	2.24 293	0.75 216	0.45 195	4.08 287	6.55 343	0.80 156	0.85 217	6.04 295	1.45 292	7.60 281	12.13 343	0.55 196	0.49 170	1.44 295	103.74 406	3.24 307	1.61 258

ITSA-stereo	4.40 311	1.26 296	1.18 282	1.64 313	1.64 316	0.99 268	1.38 298	1.99 299	1.47 300	3.68 344	6.79 355	2.16 289	1.42 289	1.36 332	8.32 303	6.93 346	2.19 325	1.94 343	6.40 300	5.42 363	7.43 280	10.74 316	1.29 323	2.39 353	1.53 307	5.02 352	23.63 388	8.74 351

STTRV1_RVC		1.26 296	1.01 242	1.62 312	1.11 280	1.76 318	1.25 289	1.50 241	1.40 293	1.75 260	1.60 270	2.72 310	3.31 323	1.00 310	2.61 214	1.77 229	11.19 368	0.96 254		9.01 384	9.10 318	8.68 275		1.66 318	1.68 319	1.59 282	3.90 331	5.32 336

UCFNet_RVC	1.11 150	1.26 296	0.85 202	0.88 245	0.93 264	0.77 235	0.58 225	0.78 120	0.67 212	0.93 189	0.80 201	1.25 235	0.93 255	0.48 211	2.17 163	1.09 113	0.78 148	0.82 204	2.60 198	0.80 215	1.32 149	1.66 141	1.31 326	0.67 241	1.05 229	1.11 212	1.44 148	2.13 281

CSAN	2.48 254	1.26 296	1.12 270	1.46 308	1.78 327	1.13 281	0.90 260	1.50 241	10.52 383	2.40 300	3.81 314	4.12 328	2.51 307	0.96 308	3.83 282	1.27 145	1.29 280	1.05 279	3.24 230	1.70 311	3.71 213	4.45 188	0.79 283	1.38 311	1.39 285	3.93 347	2.43 251	2.96 302

NCCL2	1.48 199	1.28 300	1.10 264	1.11 270	1.43 307	0.78 236	0.90 260	1.05 170	1.14 279	1.86 270	1.27 250	1.02 203	0.81 229	0.80 290	3.43 266	1.42 172	1.14 262	0.87 220	1.31 133	0.89 235	1.94 188	3.37 174	1.48 334	1.02 291	1.50 303	1.35 248	3.80 326	1.85 269

XQC	3.58 294	1.29 301	1.21 290	1.28 291	1.43 307	1.29 298	1.93 320	1.60 260	1.45 296	2.47 302	3.06 304	1.48 252	4.17 325	1.23 328	44.68 359	2.35 260	1.60 299	1.18 299	3.95 251	1.43 288	3.22 209	4.97 199	0.84 299	1.24 306	1.43 294	2.09 319	2.30 229	1.52 251

RGC	1.43 194	1.30 302	1.99 336	1.14 279	1.18 289	1.16 285	1.01 269	1.20 188	1.08 271	0.91 184	1.70 274	1.18 229	1.24 280	0.87 295	3.10 257	1.18 130	0.98 232	0.86 218	1.81 164	1.02 252	1.39 158	3.87 181	0.76 273	0.90 286	1.14 248	1.53 274	2.17 215	1.85 269

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 385	1.32 303	1.63 315	1.89 322	1.69 319	1.93 322	3.75 344	2.27 326	2.66 340	5.02 371	29.10 389	216.12 404	51.87 392	5.44 369	3.66 273	4.09 316	5.59 352	13.75 389	28.77 366	1.47 294	14.44 382	12.86 367	0.98 310	2.33 352	1.88 331	7.40 363	145.78 406	5.57 339

SAMSARA	4.13 304	1.32 303	1.53 309	1.48 309	1.35 302	1.47 307	2.74 331	2.23 321	1.83 321	2.26 294	3.47 312	2.01 281	8.60 338	1.76 343	38.24 340	2.88 271	1.82 307	1.41 322	4.99 268	1.91 321	5.10 237	5.71 228	0.94 307	1.80 326	3.33 352	3.84 345	4.16 335	3.30 317

DNS	1.70 222	1.33 305	0.87 208	0.43 129	0.40 118	0.55 170	0.28 122	1.18 186	0.71 221	0.70 114	0.56 133	1.24 234	1.19 278	0.36 137	2.46 199	3.22 286	1.01 239	1.04 274	4.23 255	0.78 207	8.77 312	7.34 259	0.52 181	0.47 151	1.14 248	0.85 166	3.21 303	0.98 185

HBP-ISP	6.40 340	1.33 305	2.30 346	1.91 324	1.51 309	1.65 313	0.79 246	2.50 336	1.29 286	4.91 367	6.80 357	1.37 245	0.74 212	14.59 385	52.98 388	19.59 388	1.24 274	1.10 283	6.08 296	8.03 377	12.73 349	16.75 386	0.79 283	1.19 304	1.81 325	2.06 315	3.90 331	2.87 300

stereogan	1.44 195	1.33 305	1.05 249	1.11 270	1.28 297	1.11 278	0.97 266	1.26 200	1.05 267	1.22 225	1.10 234	1.62 263	0.89 247	0.66 263	2.34 186	1.31 151	0.94 218	0.81 200	1.72 161	0.95 244	1.10 131	8.04 267	0.71 264	0.77 263	0.83 174	1.06 205	2.36 241	1.38 244

SFCPSM	8.92 353	1.34 308	1.05 249	1.13 274	1.12 281	1.10 277	0.89 259	1.28 206	1.79 316	2.71 311	5.63 334	4.32 333	7.90 335	1.01 311	5.47 297	5.23 331	1.80 304	1.19 301	162.18 401	4.49 356	7.79 284	9.52 287	0.81 292	1.64 317	1.33 279	1.76 297	3.30 309	3.06 308

NOSS_ROB	3.67 298	1.38 309	0.81 190	1.15 283	1.16 287	1.15 283	0.65 235	2.25 324	1.41 294	4.85 363	6.68 350	6.78 352	1.06 272	0.82 292	11.52 309	14.58 376	1.34 284	1.17 296	2.93 219	0.98 249	14.13 371	12.82 365	0.79 283	1.48 314	1.13 247	1.48 264	3.41 313	1.25 232

MFMNet_re	3.01 278	1.41 310	1.48 306	1.53 311	1.87 332	1.96 324	2.01 322	2.67 343	2.16 330	1.60 248	1.98 282	3.57 319	2.65 311	1.02 312	6.96 302	4.19 317	2.67 329	1.96 345	6.48 302	2.40 338	14.04 370	4.97 199	1.86 342	1.97 334	1.38 282	1.33 245	3.31 310	1.94 276

CBMV_ROB	6.60 342	1.41 310	1.59 314	2.38 332	1.74 322	1.90 321	1.86 318	6.44 377	1.69 311	5.02 371	7.03 367	9.95 371	11.26 350	0.65 262	38.55 341	7.04 347	2.78 331	1.12 290	9.67 339	2.45 339	9.46 320	11.60 338	0.80 288	1.37 310	4.92 359	12.01 375	4.73 341	18.79 373

CBMV	5.08 320	1.41 310	1.15 279	1.44 307	1.42 306	1.24 295	0.78 243	2.27 326	1.47 300	3.04 323	6.44 346	7.74 355	9.07 341	0.60 249	12.81 313	13.79 373	1.99 320	1.29 315	9.56 337	1.15 268	9.82 323	12.54 360	0.82 296	1.84 329	1.44 295	1.83 302	4.39 337	25.76 383
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCRef	4.84 316	1.42 313	1.01 242	0.78 230	1.77 324	1.21 293	1.62 306	0.99 164	5.58 369	1.85 268	1.08 233	1.02 203	0.91 250	1.17 325	54.35 391	1.92 241	1.10 252	1.04 274	3.49 238	1.32 280	1.80 181	3.27 173	2.13 345	0.87 283	2.30 336	4.60 349	2.48 256	29.71 389

AnyNet_C32	6.05 336	1.43 314	1.39 301	1.26 290	1.64 316	1.36 301	2.92 333	1.55 254	5.28 368	2.67 309	4.61 323	1.90 274	1.29 283	1.29 331	55.18 393	3.43 295	1.96 318	2.08 350	3.65 241	1.91 321	6.94 271	8.77 278	1.20 316	1.68 320	6.02 364	14.92 380	6.12 349	20.86 375

PVD	4.10 303	1.44 315	2.12 341	1.41 300	1.58 314	1.68 315	2.10 324	3.06 350	2.66 340	2.85 315	4.32 318	2.46 302	3.63 324	1.27 329	40.43 344	2.72 269	2.19 325	2.11 353	4.71 266	2.46 340	6.18 255	6.10 237	1.02 312	1.74 324	2.32 338	2.44 329	2.90 291	2.66 295

PS-NSSS	1.07 145	1.44 315	0.69 164	1.20 286	0.91 257	1.16 285	0.93 264	0.80 127	0.55 171	0.74 131	0.49 115	1.98 280	1.03 268	0.91 301	1.54 84	0.92 79	0.83 170	0.73 165	1.45 144	0.62 149	0.94 116	0.63 70	1.68 338	0.50 173	1.00 218	0.95 187	3.21 303	1.11 213

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 296	1.48 317	1.03 244	1.98 325	1.75 323	2.09 327	5.14 352	2.15 313	2.23 331	1.73 258	1.57 269	2.49 303	4.83 328	5.73 370	12.78 312	1.73 226	1.22 271	1.06 280	5.43 277	1.54 303	12.24 346	9.06 282	1.52 335	1.16 302	2.29 335	3.46 343	3.05 297	7.63 349

DeepPrunerF	4.30 308	1.53 318	0.72 169	2.93 345	5.08 378	2.43 337	3.38 339	0.87 145	4.11 360	0.80 153	1.17 241	0.66 109	0.56 149	0.61 251	45.12 360	2.02 248	1.01 239	0.78 183	2.32 182	0.88 232	1.56 166	1.70 142	0.84 299	0.67 241	29.00 392	1.78 298	2.48 256	1.17 224

ADCP+	5.07 319	1.54 319	1.72 319	1.08 268	1.54 311	1.18 289	2.02 323	1.02 166	2.72 343	4.05 350	2.23 294	2.24 293	0.61 171	0.94 306	54.46 392	1.52 202	0.83 170	0.95 250	3.94 248	0.87 231	2.22 193	2.57 164	0.71 264	0.62 225	2.48 342	11.25 372	7.85 361	23.66 380

DPSNet	5.60 326	1.54 319	1.19 285	1.76 317	2.44 343	2.08 326	1.81 316	1.95 294	2.93 345	2.09 285	5.15 330	9.82 365	6.09 331	8.98 375	14.30 316	12.14 370	4.12 347	3.60 378	17.82 355	8.28 378	12.18 344	14.58 380	3.71 357	3.09 375	2.30 336	2.42 328	2.52 262	2.24 289

pmcnn	5.52 325	1.54 319	1.51 308	2.64 335	3.13 361	2.07 325	10.40 369	2.61 339	2.65 339	2.55 305	6.41 345	6.23 347	15.93 374	0.58 241	6.75 300	14.92 379	3.87 343	3.34 377	7.45 327	7.76 374	13.60 366	10.19 295	6.30 371	2.29 350	1.57 311	3.30 341	4.69 339	4.80 328

XPNet_ROB	1.63 210	1.57 322	1.09 263	0.91 248	1.13 284	1.01 272	0.88 258	0.95 160	1.14 279	1.07 208	1.82 276	4.03 327	0.72 202	0.78 283	1.82 111	1.51 196	1.52 297	0.94 244	1.42 140	1.04 255	2.20 191	7.75 264	0.86 302	0.80 267	0.94 209	1.29 242	3.34 311	1.56 255

FC-DCNN	3.48 290	1.59 323	4.19 372	2.76 339	2.30 336	3.10 345	1.73 311	2.57 338	1.72 312	2.88 317	1.36 259	2.15 288	1.21 279	0.68 266	6.32 298	1.61 214	1.31 281	1.03 271	7.90 331	0.95 244	8.85 314	8.73 276	0.82 296	1.69 323	3.19 350	2.50 331	4.67 338	16.15 369

FC-DCNN v2	3.76 299	1.64 324	4.17 371	2.93 345	2.32 338	3.38 347	1.67 307	2.65 341	2.92 344	2.86 316	1.36 259	2.62 309	1.33 285	0.68 266	6.35 299	1.65 219	1.31 281	1.00 266	8.25 332	0.94 242	8.74 311	8.73 276	0.82 296	1.68 320	4.68 358	3.34 342	7.40 358	15.96 368

G-Net	6.29 338	1.69 325	1.86 328	1.42 303	1.70 321	1.45 306	1.19 288	4.71 372	8.56 379	3.16 326	4.70 325	7.94 356	6.89 333	0.85 294	15.45 319	8.15 357	1.92 315	2.75 370	5.41 276	6.49 371	9.16 319	11.23 329	1.46 333	2.81 370	1.81 325	19.84 384	6.51 354	30.80 390

DDF-Stereo	5.75 330	1.70 326	0.52 129	38.69 390	0.79 242	32.72 392	0.96 265	1.26 200	0.53 162	1.03 201	2.56 298	40.13 388	1.82 296	0.57 237	2.07 148	3.66 301	0.92 209	0.83 208	4.27 256	0.73 186	6.68 263	6.39 240	0.52 181	0.47 151	0.87 188	1.54 276	1.72 174	1.23 228

zero-FE	23.86 389	1.70 326	0.52 129	141.89 403	8.72 388	147.65 405	77.27 400	1.26 200	0.60 188	1.15 215	4.12 317	136.19 401	11.59 352	0.57 237	2.27 180	3.52 298	1.06 250	2.52 366	5.18 270	0.95 244	81.26 403	7.98 266	0.52 181	0.47 151	0.86 183	1.54 276	1.68 173	1.14 216

LSM0	11.61 367	1.70 326	2.94 360	2.71 338	2.41 342	2.76 340	6.88 359	4.22 368	4.26 362	3.67 343	7.57 369	7.41 353	9.43 344	0.98 309	64.90 400	78.60 404	3.43 339	2.37 361	20.39 360	4.80 360	14.29 379	16.21 385	1.30 325	3.06 374	3.29 351	12.44 376	6.06 348	25.31 382

SPS-STEREO	5.78 331	1.73 329	1.86 328	2.48 334	1.67 318	2.19 328	1.60 305	2.72 345	1.76 314	3.63 341	6.80 357	4.12 328	2.19 300	1.21 327	13.01 314	12.86 371	2.91 333	2.01 347	47.66 385	2.04 330	14.17 373	13.06 375	1.43 331	2.27 349	2.40 340	1.94 309	3.66 323	2.80 298
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CC-Net-ROB	1.63 210	1.81 330	1.19 285	1.85 319	1.77 324	2.27 329	1.56 304	0.93 156	0.96 252	1.29 229	0.67 159	5.48 342	2.51 307	1.43 335	1.64 90	0.87 74	1.34 284	1.17 296	2.46 189	0.88 232	1.09 129	1.35 132	3.34 354	0.63 231	1.22 260	1.15 225	1.47 151	1.57 256

edge stereo	5.88 334	1.88 331	3.14 363	2.14 329	1.80 329	2.47 339	2.43 328	4.51 371	3.45 354	3.97 348	4.84 326	6.45 349	17.40 375	1.04 318	5.09 295	14.91 378	1.80 304	1.66 333	37.39 374	6.28 370	5.99 252	12.74 363	1.44 332	2.02 337	2.12 334	2.11 321	3.75 324	5.99 342

ADCL	5.69 328	1.88 331	1.63 315	1.29 293	1.40 305	1.59 312	2.22 326	1.23 193	5.20 367	3.04 323	2.01 286	1.14 224	0.84 237	1.04 318	50.40 373	1.63 217	1.45 293	1.79 337	2.94 221	1.38 283	3.19 207	2.35 158	1.23 318	1.07 297	9.47 377	11.74 374	11.34 369	29.10 388

ACV-stereo	13.36 375	1.90 333	1.63 315	2.10 327	1.15 286	2.97 341	1.36 296	1.72 276	1.86 323	2.96 321	4.89 328	3.67 324	43.88 387	1.13 322	54.14 390	17.43 385	2.38 327	1.31 317	170.74 402	4.64 358	12.73 349	14.68 381	0.97 309	1.83 327	1.25 267	1.49 267	3.53 320	2.32 290

MFN_U_SF_RVC	4.44 312	1.91 334	1.83 325	2.19 331	1.82 331	2.38 335	4.61 349	2.39 330	1.94 324	4.48 357	11.47 382	3.74 325	2.50 306	4.72 365	20.32 327	3.66 301	1.91 314	1.83 339	11.50 345	3.25 349	7.86 288	6.73 247	1.25 319	3.20 378	1.86 329	3.84 345	2.83 285	3.94 324

ETE_ROB	1.85 234	1.93 335	1.18 282	1.04 264	1.33 301	1.26 297	1.12 283	1.11 174	2.30 334	1.36 234	3.26 307	3.18 315	0.94 258	1.14 323	2.62 215	1.51 196	2.14 324	0.99 261	2.50 190	1.15 268	3.67 212	5.74 229	0.86 302	1.03 292	1.21 255	1.36 250	2.30 229	1.68 264

ADCS	6.69 343	1.97 336	1.94 332	1.41 300	2.24 335	1.84 320	3.00 334	2.08 310	3.97 357	2.66 307	3.26 307	3.01 314	11.48 351	2.01 345	53.18 389	11.65 368	2.72 330	2.59 367	5.10 269	2.24 334	10.43 335	8.65 274	1.76 340	1.97 334	2.57 344	10.58 370	7.51 359	18.68 372

DGSMNet	11.16 365	1.98 337	1.98 334	1.90 323	1.52 310	2.46 338	1.47 300	3.07 351	2.11 328	12.67 392	102.10 401	3.59 321	18.94 378	18.97 390	16.50 322	15.09 380	12.73 374	10.36 388	13.79 349	4.57 357	12.99 356	14.32 379	7.77 379	3.43 379	1.75 323	6.25 362	3.48 319	5.53 338

MADNet+	4.78 315	2.02 338	1.87 330	2.01 326	2.36 340	1.47 307	4.28 347	2.47 333	1.99 326	2.66 307	2.13 291	3.56 318	2.85 316	2.34 346	41.14 347	5.66 339	3.48 340	1.53 326	4.54 262	3.38 351	13.07 358	7.34 259	1.72 339	3.48 380	2.93 346	2.17 322	3.24 307	3.29 316

LALA_ROB	1.85 234	2.17 339	1.13 272	1.05 266	1.26 293	1.16 285	1.01 269	1.17 182	1.46 298	2.06 281	2.82 299	3.47 317	0.92 253	0.93 304	3.90 283	1.46 185	1.36 288	1.18 299	2.20 177	1.31 279	2.84 202	5.10 208	0.77 278	1.01 290	1.24 264	1.41 257	3.89 330	1.77 267

SANet	5.69 328	2.22 340	1.77 323	1.84 318	2.37 341	2.28 330	1.43 299	4.49 370	7.61 378	2.05 278	4.86 327	8.34 361	11.81 354	1.70 340	43.86 357	1.62 216	5.96 353	1.51 325	4.43 261	1.70 311	8.97 316	8.28 269	1.20 316	2.60 359	1.94 332	6.02 361	3.42 315	9.29 354

ADCMid	5.63 327	2.23 341	2.63 353	1.42 303	2.89 354	2.37 333	3.73 343	1.92 291	2.97 346	1.91 273	3.16 305	2.33 299	2.31 302	1.48 336	50.97 378	3.74 303	1.84 311	1.86 341	7.38 326	1.99 328	4.66 227	5.18 209	2.70 349	1.38 311	2.33 339	8.75 368	6.81 356	21.02 376

AnyNet_C01	7.20 348	2.24 342	2.27 344	2.95 347	1.92 333	1.58 311	5.39 353	3.73 365	5.63 370	3.17 327	4.41 319	4.59 336	6.09 331	1.88 344	58.66 395	14.24 374	5.46 350	3.69 379	4.79 267	3.02 347	8.40 306	10.33 303	2.45 346	2.24 347	5.77 362	2.65 333	8.81 365	17.99 371

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 309	2.25 343	1.45 305	2.41 333	1.94 334	1.93 322	4.82 351	1.96 295	2.59 338	2.96 321	1.96 280	2.49 303	8.10 336	9.76 378	14.02 315	3.47 296	2.04 323	1.98 346	14.27 350	3.33 350	7.23 275	7.20 257	2.89 353	1.85 330	2.43 341	2.85 336	2.19 219	6.62 346

gcap_with_dpt	1.70 222	2.27 344	0.76 177	1.42 303	0.71 221	0.78 236	0.32 146	1.43 233	0.59 185	0.90 181	0.67 159	1.69 265	0.85 240	0.41 166	2.22 173	3.04 278	1.11 256	1.60 329	4.27 256	0.74 189	5.79 247	5.97 233	0.52 181	0.44 143	1.05 229	1.02 201	2.42 249	3.01 306

GCAP-BAT	1.70 222	2.27 344	0.76 177	1.42 303	0.71 221	0.78 236	0.32 146	1.43 233	0.59 185	0.90 181	0.67 159	1.69 265	0.85 240	0.41 166	2.22 173	3.04 278	1.11 256	1.60 329	4.27 256	0.74 189	5.79 247	5.97 233	0.52 181	0.44 143	1.05 229	1.02 201	2.42 249	3.01 306

FBW_ROB	4.93 318	2.40 346	2.44 350	2.67 337	2.86 353	2.30 332	4.71 350	1.79 280	1.10 273	2.54 303	2.92 300	4.12 328	5.31 329	6.61 371	50.17 371	1.18 130	1.44 292	0.95 250	8.76 335	1.43 288	8.26 304	5.68 224	4.20 360	1.75 325	1.42 291	1.95 310	1.81 182	2.20 286

MeshStereo	9.30 358	2.68 347	2.31 347	4.19 352	2.81 352	4.05 352	1.96 321	8.24 389	9.28 380	5.13 374	8.64 376	11.19 375	12.84 361	0.78 283	52.26 384	15.80 383	4.59 348	1.92 342	22.33 364	1.58 304	15.40 388	19.41 390	1.06 315	2.12 339	8.69 375	5.55 356	10.68 367	15.59 367
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	2.05 239	2.73 348	2.03 337	2.92 343	2.66 349	3.04 343	2.76 332	1.17 182	1.11 275	1.60 248	1.21 248	2.23 292	1.69 293	2.81 350	2.04 144	1.25 143	2.78 331	2.42 364	2.63 199	2.90 345	1.92 185	2.11 155	2.77 352	0.92 288	1.01 220	0.93 182	2.50 260	1.10 210

UDG	3.91 302	2.76 349	2.09 339	2.92 343	2.64 347	2.99 342	2.71 330	1.31 212	1.13 277	1.65 252	1.96 280	2.20 291	1.68 292	2.77 349	48.81 369	1.57 209	3.02 335	2.26 354	2.65 202	2.91 346	3.00 205	3.09 169	2.64 347	1.05 295	1.02 222	1.19 232	2.36 241	1.16 219

SGM_RVC	8.49 352	2.77 350	1.77 323	2.88 342	2.31 337	3.42 348	2.70 329	7.78 387	3.92 356	5.57 385	8.42 375	9.89 367	12.92 365	0.68 266	3.72 278	2.10 251	6.63 360	1.11 287	40.78 376	5.93 367	9.99 326	10.27 301	1.97 343	2.17 340	8.79 376	2.97 338	27.36 390	40.51 396
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-6	7.36 349	2.83 351	2.64 354	8.38 368	2.78 351	3.59 350	8.61 364	3.51 357	3.36 353	1.84 266	2.45 295	5.99 344	8.70 340	3.06 353	50.70 375	2.35 260	13.44 379	1.82 338	8.79 336	2.15 333	14.26 376	12.40 356	3.35 355	2.64 361	7.87 371	5.84 358	4.30 336	11.17 361

WAO-7	8.11 350	2.98 352	5.46 381	29.83 385	2.32 338	3.09 344	9.23 367	2.48 334	4.20 361	4.67 361	7.60 370	7.98 357	11.78 353	1.64 338	22.32 331	2.11 253	12.00 371	2.79 373	44.95 382	2.13 332	10.06 329	10.12 293	1.37 330	2.49 357	2.97 348	4.35 348	2.94 294	5.06 333

SGM+DAISY	11.81 369	3.22 353	3.47 364	3.83 350	3.15 362	4.25 354	3.52 341	7.70 385	10.88 386	5.57 385	9.00 380	9.94 370	13.12 367	1.74 342	22.71 333	18.99 387	3.23 337	2.28 357	15.35 354	8.91 383	15.05 386	17.02 387	1.32 327	4.58 385	24.50 390	31.01 394	32.60 396	41.83 399

IMH-64-1	7.17 346	3.27 354	3.53 366	4.69 357	3.29 363	4.58 356	5.71 354	3.51 357	3.09 347	1.39 238	1.98 282	4.90 339	10.92 346	4.82 366	52.00 380	4.78 323	3.66 341	2.27 355	12.32 346	1.96 325	6.91 267	10.55 306	7.77 379	2.22 343	6.05 365	4.73 350	13.45 378	9.13 352

IMH-64	7.17 346	3.27 354	3.53 366	4.69 357	3.29 363	4.58 356	5.71 354	3.51 357	3.09 347	1.39 238	1.98 282	4.90 339	10.92 346	4.82 366	52.00 380	4.78 323	3.66 341	2.27 355	12.32 346	1.96 325	6.91 267	10.55 306	7.77 379	2.22 343	6.05 365	4.73 350	13.45 378	9.13 352

ELAS_RVC	9.07 354	3.30 356	5.65 382	4.08 351	3.41 367	7.21 375	4.01 346	7.69 384	3.75 355	4.97 369	7.74 371	9.89 367	11.00 348	3.00 351	47.69 366	4.33 320	6.53 358	9.70 387	9.64 338	2.89 344	13.54 365	15.79 383	2.75 350	4.07 383	18.38 386	23.86 386	4.94 344	5.18 335
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 355	3.31 357	3.55 368	4.46 354	3.30 365	4.60 358	6.29 357	3.48 355	3.12 349	1.42 241	1.88 278	5.38 341	15.63 372	51.61 400	52.03 382	3.06 281	3.92 344	2.32 358	20.77 361	2.01 329	6.25 256	9.58 288	8.07 383	2.21 342	7.69 370	5.96 360	3.77 325	10.35 359

STStereo	16.49 379	3.48 358	5.91 383	44.25 392	5.60 380	39.03 394	13.11 380	7.74 386	10.72 385	5.19 377	8.92 377	24.73 385	30.22 381	1.03 317	59.92 398	11.74 369	2.59 328	1.26 314	40.79 377	2.25 335	10.02 327	8.79 279	2.06 344	11.31 391	22.61 388	16.05 381	20.57 386	35.39 393

ACVNet_2	5.79 333	3.52 359	2.90 359	21.94 382	3.38 366	4.55 355	8.18 363	1.84 285	1.76 314	1.84 266	1.98 282	3.88 326	3.20 321	3.03 352	2.85 240	1.46 185	12.77 375	1.56 328	33.59 370	1.68 310	10.81 339	7.91 265	6.79 372	2.68 367	3.13 349	2.65 333	3.23 305	3.11 310

ELAS	10.16 360	3.54 360	5.12 380	4.49 355	4.32 376	5.01 363	4.33 348	6.88 380	4.09 359	4.97 369	7.74 371	9.90 369	11.01 349	3.51 360	52.19 383	4.52 322	7.15 363	9.65 386	8.69 334	2.38 337	13.33 361	14.95 382	2.75 350	3.64 382	17.76 385	27.24 391	13.13 377	21.93 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	15.85 377	3.61 361	5.00 378	3.30 348	2.93 358	3.51 349	3.20 335	6.49 378	2.71 342	5.17 375	6.80 357	90.79 398	15.55 371	2.73 347	28.89 337	23.38 393	4.02 345	3.86 380	138.92 400	28.91 394	12.60 348	11.86 341	2.69 348	2.31 351	4.30 357	2.71 335	6.80 355	5.05 332

LVE	10.96 363	3.63 362	2.68 355	55.15 397	4.03 375	7.50 376	88.91 402	1.93 292	2.44 337	2.26 294	1.69 273	4.48 335	4.75 326	3.42 359	3.44 267	2.21 257	6.03 355	1.84 340	50.68 389	1.97 327	10.14 331	12.19 346	5.54 362	3.12 376	3.75 355	2.46 330	2.99 296	6.76 348

Dean	5.89 335	3.71 363	2.59 351	34.77 387	3.99 372	4.60 358	10.86 372	2.26 325	2.39 336	2.16 289	1.55 268	4.68 337	4.76 327	3.30 357	3.03 247	1.76 228	12.09 372	1.65 332	9.86 340	2.04 330	14.16 372	9.89 289	7.35 374	2.66 366	3.36 353	2.91 337	3.53 320	3.13 312

RainbowNet	4.65 313	3.75 364	2.70 356	4.56 356	2.98 359	4.16 353	8.75 365	2.05 308	2.01 327	1.90 271	1.12 237	3.61 323	3.00 318	3.60 361	2.70 227	1.89 236	2.97 334	1.54 327	15.27 353	8.73 381	11.07 341	11.30 331	10.70 386	2.22 343	1.73 321	2.30 325	2.76 282	6.13 343

PWCK	9.19 356	3.84 365	2.76 357	4.81 361	3.48 368	7.14 374	7.79 361	3.92 366	4.66 366	4.66 360	5.84 339	24.68 384	8.47 337	3.24 356	10.95 308	3.27 290	9.48 366	2.36 360	72.75 393	4.94 361	14.76 384	6.95 253	3.68 356	2.40 354	8.01 372	7.55 364	6.35 350	9.51 356

ACVNet_1	5.24 322	3.87 366	3.60 369	13.80 371	3.48 368	6.00 370	10.57 370	1.60 260	1.79 316	1.55 246	1.30 252	4.40 334	2.80 315	5.43 368	2.42 193	1.39 164	11.59 369	1.72 336	20.91 363	1.50 298	14.41 381	8.16 268	7.22 373	2.84 371	1.73 321	2.19 323	2.61 274	2.72 297

MonStereo1	9.81 359	3.92 367	2.43 349	5.31 365	4.70 377	5.34 364	7.44 360	3.39 354	2.25 332	117.09 405	3.30 310	6.44 348	10.28 345	3.91 363	2.28 182	1.78 230	3.22 336	3.17 376	38.45 375	3.58 352	5.84 249	5.88 232	6.18 370	1.83 327	3.46 354	3.13 340	7.10 357	3.19 313

ktn	26.84 392	3.99 368	95.18 405	14.39 372	5.44 379	18.02 387	17.50 386	19.69 394	67.27 403	2.84 314	5.30 331	171.03 403	80.75 398	7.72 372	10.93 307	3.48 297	20.95 392	2.71 368	90.26 395	29.10 396	15.05 386	10.23 297	7.60 378	2.93 372	5.12 360	5.83 357	4.73 341	6.62 346

ACVNet-4b	11.58 366	3.99 368	2.60 352	44.40 393	2.71 350	4.98 361	62.31 397	1.85 286	1.79 316	1.63 251	1.25 249	4.22 332	58.75 394	3.34 358	2.27 180	1.21 137	13.33 378	1.70 335	49.50 386	1.93 323	14.47 383	13.72 378	7.40 375	3.13 377	1.55 309	1.89 305	2.20 221	4.61 327

MADNet++	9.22 357	4.13 370	6.16 384	4.32 353	5.78 382	3.96 351	8.14 362	7.09 381	6.83 375	5.28 380	7.83 373	7.65 354	8.62 339	12.90 380	19.42 326	21.00 391	7.04 362	6.27 382	10.40 342	7.97 376	14.29 379	18.67 389	3.96 358	5.12 387	5.80 363	22.29 385	9.32 366	8.69 350

SQANet	4.87 317	4.55 371	2.13 342	19.76 377	2.63 345	4.99 362	3.29 336	1.63 265	1.45 296	1.20 220	1.40 262	3.22 316	2.40 304	2.76 348	3.09 255	1.20 136	5.19 349	1.07 281	19.89 358	1.28 276	12.48 347	10.73 314	11.37 389	1.49 315	1.57 311	2.32 327	2.66 280	5.86 341

otaku	5.09 321	5.20 372	2.27 344	18.45 375	2.89 354	5.73 365	3.63 342	1.44 236	1.46 298	1.31 232	1.42 264	3.59 321	2.63 310	3.22 355	3.07 252	1.30 149	5.55 351	1.14 295	20.28 359	1.49 295	13.81 367	11.25 330	11.85 391	1.91 331	1.56 310	2.06 315	2.52 262	6.49 345

WAO-8	12.07 371	5.33 373	4.83 373	26.48 383	4.01 373	6.22 371	11.73 378	3.65 362	6.39 373	28.97 398	41.01 393	8.08 358	18.91 376	20.68 393	3.75 279	3.24 287	9.46 364	2.01 347	53.81 390	5.76 365	9.83 324	11.16 326	6.04 368	2.43 355	8.05 373	7.74 365	6.36 351	9.95 357

Venus	12.07 371	5.33 373	4.83 373	26.48 383	4.01 373	6.22 371	11.73 378	3.65 362	6.39 373	28.97 398	41.01 393	8.08 358	18.91 376	20.68 393	3.75 279	3.24 287	9.46 364	2.01 347	53.81 390	5.76 365	9.83 324	11.16 326	6.04 368	2.43 355	8.05 373	7.74 365	6.36 351	9.95 357

PSMNet_ROB	16.63 380	5.59 375	2.97 361	3.47 349	2.63 345	5.86 368	6.18 356	2.20 318	2.29 333	5.39 382	141.45 402	97.59 399	6.02 330	33.78 395	3.23 263	1.58 212	4.09 346	1.69 334	20.81 362	2.75 341	12.93 355	7.08 255	63.80 403	2.60 359	2.95 347	3.67 344	2.77 283	3.66 320

TorneroNet	24.73 390	6.18 376	3.52 365	95.34 400	3.93 371	27.05 389	29.02 389	4.44 369	18.13 393	2.20 290	37.99 392	77.85 397	72.31 396	18.15 389	41.78 350	3.07 282	13.11 376	2.35 359	87.85 394	9.06 385	15.44 389	12.17 345	5.94 365	2.64 361	52.32 399	8.18 367	3.59 322	14.11 364

Ntro	5.35 323	6.19 377	2.38 348	8.06 366	2.91 356	4.88 360	6.70 358	1.40 229	1.53 304	1.44 242	1.19 244	3.58 320	2.73 312	3.12 354	3.66 273	1.17 128	6.56 359	1.19 301	32.62 369	1.60 305	14.27 378	11.82 340	11.41 390	2.54 358	1.64 316	2.30 325	2.45 254	5.00 331

TorneroNet-64	13.24 374	6.25 378	5.07 379	34.05 386	3.72 370	9.38 382	16.75 385	3.49 356	12.26 389	2.27 296	5.98 340	17.67 377	34.24 383	14.37 383	47.92 367	3.76 304	13.18 377	2.40 363	36.34 373	9.15 386	13.85 369	12.35 355	5.65 363	2.64 361	14.28 384	14.51 379	3.41 313	12.48 362

DGTPSM_ROB	17.21 381	6.49 379	18.05 391	4.91 362	8.87 389	5.73 365	11.48 375	5.02 373	12.05 387	5.03 373	9.34 381	12.62 376	56.51 393	15.29 386	43.82 356	20.47 389	19.26 390	16.28 390	24.70 365	20.05 391	13.50 362	22.25 391	6.00 366	12.55 393	12.71 382	32.01 396	14.20 380	35.61 395

DPSMNet_ROB	22.61 386	6.50 380	18.06 392	4.95 364	8.88 390	5.76 367	11.54 377	5.02 373	12.08 388	5.17 375	28.67 388	19.69 380	163.24 404	15.38 387	43.87 358	20.66 390	19.56 391	16.59 391	35.50 371	20.17 392	13.82 368	22.26 392	6.02 367	12.56 394	12.82 383	32.01 396	14.23 381	35.60 394

TestStereo_HL3	3.66 297	6.67 381	1.19 285	0.68 204	0.59 184	1.17 288	0.83 251	2.69 344	1.00 259	3.07 325	4.67 324	4.18 331	1.27 282	0.36 137	11.56 310	9.71 361	13.51 385	0.80 192	5.87 288	0.78 207	8.05 296	12.28 349	0.56 203	0.61 223	1.02 222	1.40 255	2.88 288	1.47 248

KSHMR	20.05 382	6.71 382	4.01 370	99.31 401	5.91 383	17.09 386	71.12 399	3.62 361	9.75 381	3.59 339	3.39 311	6.07 345	84.38 399	17.14 388	22.70 332	3.97 310	6.29 356	2.76 372	90.60 396	2.83 342	12.73 349	10.14 294	9.05 385	2.74 368	21.08 387	5.85 359	8.10 362	10.46 360

JetRed	12.50 373	6.96 383	7.76 388	4.77 360	6.78 384	9.35 381	10.92 373	5.31 376	4.54 364	5.85 387	3.28 309	8.17 360	7.48 334	9.74 377	50.80 376	15.21 381	10.30 367	7.93 383	7.83 330	5.44 364	18.10 391	24.48 393	11.12 388	4.60 386	11.97 381	25.85 389	24.78 389	28.17 386

UNDER WATER-64	11.75 368	7.29 384	4.90 376	17.03 374	7.40 387	8.44 379	16.49 384	8.25 390	4.32 363	4.51 358	3.21 306	17.72 378	15.23 370	8.81 374	46.52 364	10.69 365	13.57 386	3.01 375	12.74 348	8.66 380	14.20 374	12.82 365	11.01 387	4.40 384	6.45 368	18.67 383	8.71 364	22.29 378

UNDER WATER	16.39 378	7.86 385	4.99 377	15.68 373	10.73 393	8.76 380	38.30 392	8.07 388	6.02 371	4.25 353	2.98 302	18.63 379	96.18 400	14.44 384	32.70 339	10.29 363	13.91 387	2.75 370	43.73 380	8.62 379	16.83 390	12.33 352	17.08 395	5.55 388	6.06 367	14.49 378	6.37 353	15.05 366

JetBlue	10.90 362	9.40 386	6.23 385	8.34 367	6.82 385	10.07 383	10.58 371	5.04 375	3.97 357	2.95 320	4.09 316	9.83 366	9.32 342	8.12 373	48.65 368	14.50 375	6.76 361	5.08 381	7.66 329	3.76 353	13.23 359	17.58 388	8.19 384	3.58 381	11.41 380	18.49 382	12.08 375	28.49 387

MANE	14.22 376	9.62 387	6.93 386	4.94 363	5.72 381	7.88 377	11.48 375	7.38 383	9.90 382	4.92 368	6.89 363	8.98 363	12.13 356	3.67 362	50.37 372	17.85 386	11.82 370	20.17 393	10.46 343	6.55 372	12.22 345	12.86 367	1.77 341	11.33 392	24.83 391	30.99 393	31.42 394	40.73 397

SGM-ForestM	6.44 341	10.17 388	6.98 387	4.69 357	2.91 356	6.90 373	9.70 368	7.26 382	4.59 365	4.81 362	6.31 344	9.50 364	9.35 343	0.78 283	3.65 272	1.30 149	6.50 357	0.89 230	11.21 344	1.44 290	6.08 253	6.02 236	1.58 336	1.68 320	9.47 377	11.34 373	12.07 374	16.58 370

notaker	10.31 361	13.11 389	4.84 375	18.55 376	6.95 386	7.98 378	14.39 381	3.69 364	3.28 351	2.90 318	2.15 292	30.28 386	43.63 386	4.40 364	9.01 304	2.66 268	12.71 373	2.73 369	42.35 378	2.87 343	14.87 385	10.21 296	7.77 379	3.03 373	2.66 345	2.98 339	3.46 316	4.84 329

DPSM_ROB	21.05 383	17.19 390	22.69 393	10.13 369	9.29 391	13.96 384	14.50 382	11.66 391	15.25 391	9.00 389	8.97 378	10.35 373	13.24 368	19.90 391	59.73 396	26.35 394	18.76 388	21.26 394	14.74 351	15.50 389	28.56 394	27.85 395	7.42 376	16.13 395	34.05 395	39.30 399	37.97 398	44.48 400

DPSM	21.05 383	17.19 390	22.69 393	10.13 369	9.29 391	13.96 384	14.50 382	11.66 391	15.25 391	9.00 389	8.97 378	10.35 373	13.24 368	19.90 391	59.73 396	26.35 394	18.76 388	21.26 394	14.74 351	15.50 389	28.56 394	27.85 395	7.42 376	16.13 395	34.05 395	39.30 399	37.97 398	44.48 400

LE_ROB	28.97 393	25.29 392	36.16 396	34.90 388	56.86 404	18.61 388	58.99 396	32.08 399	41.72 398	5.37 381	27.57 387	46.00 390	49.67 390	13.72 382	14.83 317	3.84 308	5.96 353	1.22 306	46.43 383	36.35 400	10.19 332	11.19 328	48.45 399	22.49 397	30.18 393	31.59 395	31.60 395	40.87 398

LRCNet_RVC	25.94 391	30.78 393	14.74 390	35.18 389	31.16 398	36.52 393	29.93 391	23.08 396	12.70 390	36.15 400	33.37 390	37.24 387	28.56 380	37.11 396	17.47 323	7.61 352	31.06 393	26.75 397	67.49 392	29.07 395	23.47 393	10.73 314	39.23 398	30.61 399	7.37 369	2.53 332	11.22 368	9.31 355

MDST_ROB	12.03 370	32.81 394	1.72 319	20.74 381	2.64 347	5.90 369	1.72 310	4.06 367	1.35 292	3.76 345	6.53 347	2.75 311	42.83 385	0.54 225	50.83 377	1.22 140	1.08 251	0.75 172	18.95 356	1.00 250	12.75 352	11.49 333	1.29 323	1.26 307	22.72 389	11.17 371	31.24 393	31.81 392

fast-reg	55.71 402	34.57 395	45.49 397	19.85 378	18.29 394	48.74 398	28.35 387	22.84 395	30.63 394	20.23 396	161.03 404	22.06 383	31.01 382	39.88 397	118.72 403	40.05 396	37.58 398	41.68 399	239.62 404	30.58 398	57.21 400	56.61 402	14.57 393	32.05 400	68.35 403	79.01 403	75.70 401	89.35 403

CasAABBNet	42.72 396	34.60 396	45.66 398	20.17 379	18.55 395	28.05 390	29.13 390	23.25 397	30.69 395	18.73 394	18.11 384	20.72 381	37.90 384	39.93 399	120.54 405	52.80 403	37.72 399	42.56 400	29.30 368	30.56 397	57.58 402	56.66 403	14.58 394	32.34 401	68.46 404	79.09 404	76.31 403	89.48 404

FlowAnything	42.31 395	34.65 397	45.90 399	20.47 380	18.91 396	28.11 391	28.64 388	23.30 398	30.84 396	18.76 395	18.33 385	20.84 382	27.00 379	39.89 398	119.49 404	52.59 402	37.35 397	42.63 401	29.06 367	31.53 399	57.38 401	56.78 404	14.49 392	32.64 402	68.29 402	78.93 402	76.07 402	89.56 405

PML	39.07 394	38.06 398	12.06 389	39.32 391	29.04 397	40.62 395	11.06 374	14.14 393	100.08 404	27.87 397	166.26 405	107.74 400	159.39 403	13.53 381	15.41 318	10.75 366	35.75 396	8.64 384	42.84 379	10.61 388	14.22 375	16.14 384	5.89 364	7.21 390	53.08 400	13.95 377	42.26 400	19.02 374

HanzoNet	47.37 399	45.54 399	75.64 404	62.53 398	47.97 399	62.03 401	90.57 403	55.02 404	58.34 402	15.60 393	22.00 386	75.72 396	107.47 401	172.14 405	23.65 335	13.02 372	62.42 403	9.26 385	134.39 398	22.45 393	19.74 392	25.78 394	31.84 397	5.57 389	9.72 379	9.49 369	8.54 363	12.61 363

HaxPig	44.53 397	46.75 400	47.32 400	47.72 394	48.79 400	47.60 396	48.40 393	49.50 400	47.10 399	49.76 401	50.31 395	49.00 391	45.26 388	54.49 401	41.50 348	40.24 398	50.15 400	52.05 402	44.74 381	43.04 401	46.61 397	44.38 400	51.78 400	45.43 403	33.92 394	25.30 387	28.66 391	22.43 379

AVERAGE_ROB	46.12 398	48.49 401	48.31 401	49.34 395	50.25 401	48.63 397	49.80 394	50.74 402	48.67 400	51.68 402	52.55 396	50.28 392	47.20 389	55.70 402	43.00 355	40.99 399	52.42 401	54.59 403	47.27 384	45.45 402	48.77 398	44.06 399	52.90 401	46.98 404	35.80 397	26.72 390	30.77 392	23.81 381

MEDIAN_ROB	49.56 400	51.66 402	50.91 402	52.80 396	53.76 402	52.08 399	53.35 395	54.28 403	52.25 401	54.89 403	55.89 397	53.59 393	50.09 391	58.85 403	46.45 363	44.55 400	55.81 402	57.90 404	50.55 388	48.85 403	52.07 399	46.79 401	56.69 402	50.01 405	39.10 398	30.23 392	33.56 397	31.26 391

BEATNet-Init1	52.60 401	76.96 403	24.06 395	87.02 399	56.48 403	86.86 402	68.77 398	49.65 401	34.71 397	11.93 391	56.24 398	64.63 395	78.72 397	9.65 376	58.40 394	51.35 401	32.72 394	23.00 396	101.24 397	71.98 405	46.49 396	39.72 398	28.67 396	24.23 398	59.12 401	38.23 398	77.99 404	61.49 402

DLNR_Zeroshot_test	23.11 388	81.98 404	1.97 333	102.16 402	0.49 148	0.55 170	81.36 401	2.30 329	0.50 149	4.87 365	2.22 293	2.99 313	0.93 255	12.17 379	96.90 402	144.02 405	34.28 395	19.61 392	8.60 333	4.35 355	8.08 302	6.53 243	0.51 171	0.69 246	1.37 281	1.57 279	1.16 125	1.90 272

DPSimNet_ROB	111.84 403	179.62 405	74.81 403	195.40 405	165.93 405	136.63 404	98.05 404	126.48 405	138.79 405	82.31 404	148.57 403	159.77 402	157.57 402	78.29 404	64.65 399	40.10 397	142.61 404	34.98 398	195.20 403	69.76 404	154.10 404	32.63 397	82.12 404	98.24 406	71.10 405	51.68 401	117.83 405	122.56 406

GS-Stereo																							0.14 17	0.17 46	0.33 36	0.25 17	0.52 38	0.24 22

ASD4																								105.89 407

Low-res two-view benchmark