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

LACA2	0.22 4	0.19 5	0.17 23	0.23 59	0.16 22	0.18 28	0.11 35	0.17 3	0.15 17	0.16 23	0.07 4	0.32 34	0.15 25	0.12 9	0.38 8	0.44 12	0.27 5	0.31 33	0.32 20	0.17 3	0.30 12	0.39 41	0.12 11	0.12 10	0.26 13	0.24 14	0.30 4	0.23 17

NLCSM	0.67 105	0.24 23	0.10 3	0.19 35	0.11 5	0.20 45	0.14 67	0.24 22	0.34 107	0.11 4	0.41 114	0.19 4	12.63 372	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 42	0.13 14	0.21 4	0.25 17	0.34 8	0.19 6

AIO-test2	0.21 3	0.16 3	0.11 4	0.09 3	0.11 5	0.16 11	0.12 41	0.23 20	0.15 17	0.18 30	0.19 51	0.42 67	0.14 18	0.12 9	0.34 4	0.42 10	0.32 24	0.25 12	0.30 14	0.18 5	0.29 8	0.32 21	0.11 7	0.15 34	0.20 3	0.20 3	0.23 3	0.19 6

NLSM3	0.27 22	0.23 18	0.16 18	0.18 27	0.16 22	0.21 53	0.14 67	0.35 67	0.20 56	0.18 30	0.33 91	0.23 10	0.21 69	0.21 69	0.55 33	0.44 12	0.39 54	0.31 33	0.35 24	0.19 6	0.32 19	0.30 16	0.22 61	0.15 34	0.26 13	0.33 69	0.40 14	0.27 39

CoSv	0.26 20	0.38 59	0.20 39	0.18 27	0.14 15	0.35 113	0.09 12	0.38 74	0.16 24	0.20 36	0.08 10	0.28 19	0.14 18	0.09 3	0.47 17	0.59 47	0.42 63	0.23 9	0.39 39	0.19 6	0.40 48	0.23 6	0.10 4	0.13 14	0.40 78	0.25 17	0.36 10	0.24 22

Pointernet	0.24 8	0.21 10	0.14 7	0.14 12	0.12 8	0.19 37	0.16 86	0.28 40	0.10 3	0.17 26	0.14 32	0.23 10	0.14 18	0.12 9	0.47 17	0.42 10	0.37 46	0.23 9	0.35 24	0.19 6	0.35 27	0.25 8	0.14 23	0.14 25	0.23 6	0.21 6	0.67 82	0.22 13

GFORCE	0.24 8	0.22 12	0.16 18	0.19 35	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.28 40	0.15 17	0.11 4	0.07 4	0.41 62	0.12 6	0.13 17	0.51 22	0.49 25	0.27 5	0.29 23	0.30 14	0.20 9	0.31 15	0.36 31	0.13 18	0.11 5	0.28 23	0.27 36	0.40 14	0.26 34

FORCE_9	0.24 8	0.22 12	0.16 18	0.19 35	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.28 40	0.15 17	0.11 4	0.07 4	0.41 62	0.12 6	0.13 17	0.51 22	0.49 25	0.27 5	0.29 23	0.30 14	0.20 9	0.31 15	0.36 31	0.13 18	0.11 5	0.28 23	0.27 36	0.40 14	0.26 34

over-8	0.24 8	0.26 31	0.19 35	0.18 27	0.16 22	0.18 28	0.12 41	0.24 22	0.16 24	0.18 30	0.11 17	0.27 14	0.16 35	0.14 21	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 34	0.31 37	0.28 44	0.39 13	0.34 58

over-9	0.23 6	0.24 23	0.18 30	0.19 35	0.15 18	0.19 37	0.11 35	0.24 22	0.16 24	0.17 26	0.11 17	0.30 26	0.16 35	0.14 21	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 34	0.31 37	0.28 44	0.41 19	0.33 54

WQFJX1	0.73 111	0.26 31	0.12 5	0.20 43	0.17 30	0.16 11	0.12 41	0.25 29	0.57 195	0.12 7	0.75 199	0.22 8	12.81 374	0.12 9	0.34 4	0.39 5	0.31 20	0.21 6	0.26 4	0.20 9	0.26 4	0.32 21	0.29 86	0.14 25	0.25 11	0.27 36	0.55 57	0.16 3

BridgeDepth	0.23 6	0.23 18	0.16 18	0.17 22	0.20 51	0.18 28	0.12 41	0.24 22	0.16 24	0.18 30	0.08 10	0.39 55	0.13 12	0.18 52	0.41 12	0.45 16	0.26 3	0.27 18	0.32 20	0.20 9	0.33 23	0.35 29	0.09 3	0.13 14	0.27 20	0.26 27	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
CroCo-Stereo Lap2	0.33 44	0.22 12	0.15 14	0.11 4	0.12 8	0.16 11	0.08 7	0.35 67	0.15 17	0.47 89	0.10 15	0.31 29	0.14 18	0.14 21	1.26 85	1.00 109	0.36 42	0.36 58	0.44 52	0.20 9	0.53 72	0.55 73	0.17 36	0.13 14	0.39 74	0.35 80	0.40 14	0.27 39

CroCo-Stereo	0.35 53	0.20 8	0.15 14	0.11 4	0.10 3	0.18 28	0.06 3	0.33 60	0.14 10	0.31 70	0.05 3	0.36 46	0.13 12	0.15 30	1.64 105	1.05 116	0.35 37	0.37 62	0.45 54	0.20 9	0.62 83	0.79 103	0.16 31	0.13 14	0.38 70	0.31 57	0.45 32	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
F8.5	0.24 8	0.21 10	0.17 23	0.19 35	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.28 40	0.15 17	0.12 7	0.07 4	0.41 62	0.12 6	0.14 21	0.51 22	0.49 25	0.27 5	0.29 23	0.31 18	0.21 17	0.32 19	0.37 35	0.13 18	0.11 5	0.28 23	0.27 36	0.42 23	0.27 39

FORCE_8	0.24 8	0.24 23	0.17 23	0.18 27	0.17 30	0.16 11	0.09 12	0.30 52	0.16 24	0.12 7	0.07 4	0.40 60	0.13 12	0.14 21	0.51 22	0.47 20	0.28 12	0.30 28	0.29 9	0.21 17	0.33 23	0.36 31	0.12 11	0.11 5	0.29 28	0.26 27	0.44 28	0.27 39

over v1	0.24 8	0.20 8	0.20 39	0.20 43	0.16 22	0.18 28	0.12 41	0.25 29	0.16 24	0.17 26	0.11 17	0.33 39	0.15 25	0.15 30	0.38 8	0.48 23	0.28 12	0.29 23	0.27 6	0.21 17	0.30 12	0.30 16	0.11 7	0.15 34	0.29 28	0.34 74	0.41 19	0.26 34

PointNet	0.33 44	0.39 64	0.23 69	0.19 35	0.16 22	0.21 53	0.20 106	0.48 87	0.20 56	0.23 48	0.21 58	0.32 34	0.22 76	0.10 4	0.63 40	0.39 5	0.37 46	0.22 8	0.36 32	0.21 17	0.48 65	0.79 103	0.18 42	0.14 25	0.35 58	0.29 48	0.97 122	0.30 50

F5.5	0.28 25	0.23 18	0.18 30	0.18 27	0.19 45	0.20 45	0.09 12	0.26 33	0.28 89	0.22 41	0.13 26	0.46 77	0.15 25	0.15 30	0.59 37	0.58 43	0.30 17	0.31 33	0.46 57	0.22 21	0.36 32	0.43 56	0.20 56	0.13 14	0.33 48	0.27 36	0.41 19	0.37 68

over-6	0.27 22	0.36 53	0.22 59	0.24 62	0.17 30	0.17 21	0.12 41	0.27 36	0.28 89	0.21 39	0.18 44	0.46 77	0.15 25	0.15 30	0.45 15	0.49 25	0.29 15	0.30 28	0.33 23	0.22 21	0.36 32	0.32 21	0.15 27	0.16 51	0.31 37	0.30 51	0.42 23	0.34 58

WQFJA1	0.78 117	0.27 35	0.14 7	0.20 43	0.17 30	0.20 45	0.14 67	0.24 22	0.72 238	0.14 13	1.42 279	0.21 5	12.89 378	0.11 5	0.51 22	0.39 5	0.32 24	0.26 14	0.29 9	0.22 21	0.29 8	0.27 10	0.26 78	0.17 60	0.24 9	0.26 27	0.44 28	0.22 13

NLMM	0.78 117	0.27 35	0.14 7	0.20 43	0.17 30	0.20 45	0.14 67	0.24 22	0.73 240	0.14 13	1.44 281	0.21 5	12.89 378	0.11 5	0.51 22	0.38 4	0.32 24	0.26 14	0.29 9	0.22 21	0.29 8	0.27 10	0.26 78	0.17 60	0.24 9	0.26 27	0.44 28	0.22 13

MLG-Stereo_test1	0.26 20	0.22 12	0.14 7	0.13 9	0.22 62	0.11 3	0.08 7	0.22 18	0.12 5	0.20 36	0.12 23	0.33 39	0.11 4	0.21 69	0.66 45	0.64 56	0.37 46	0.35 51	0.50 62	0.22 21	0.39 43	0.30 16	0.12 11	0.10 4	0.26 13	0.22 8	0.53 53	0.27 39

LG-Stereo	0.28 25	0.26 31	0.17 23	0.17 22	0.16 22	0.23 66	0.13 57	0.30 52	0.15 17	0.23 48	0.19 51	0.52 87	0.14 18	0.18 52	0.55 33	0.58 43	0.39 54	0.30 28	0.54 72	0.22 21	0.44 59	0.31 19	0.12 11	0.12 10	0.28 23	0.24 14	0.46 37	0.24 22

F7	0.25 16	0.23 18	0.17 23	0.19 35	0.19 45	0.17 21	0.10 24	0.28 40	0.16 24	0.15 19	0.09 13	0.36 46	0.12 6	0.16 38	0.50 21	0.50 30	0.28 12	0.30 28	0.29 9	0.23 27	0.31 15	0.38 39	0.15 27	0.13 14	0.29 28	0.25 17	0.48 42	0.26 34

FORCE_5	0.29 28	0.30 44	0.21 51	0.17 22	0.18 40	0.17 21	0.10 24	0.20 9	0.16 24	0.19 34	0.15 33	0.59 102	0.12 6	0.18 52	0.76 54	0.53 33	0.30 17	0.32 38	0.47 58	0.23 27	0.35 27	0.36 31	0.16 31	0.15 34	0.29 28	0.30 51	0.45 32	0.34 58

FORCE_6	0.28 25	0.24 23	0.18 30	0.20 43	0.18 40	0.18 28	0.10 24	0.36 71	0.26 77	0.12 7	0.09 13	0.42 67	0.18 52	0.15 30	0.65 44	0.53 33	0.31 20	0.33 43	0.36 32	0.23 27	0.32 19	0.39 41	0.13 18	0.13 14	0.32 43	0.26 27	0.62 72	0.29 48

quiztm	0.25 16	0.25 27	0.22 59	0.18 27	0.12 8	0.15 6	0.11 35	0.29 48	0.13 8	0.12 7	0.16 38	0.38 52	0.15 25	0.15 30	0.54 29	0.44 12	0.33 32	0.20 4	0.30 14	0.23 27	0.36 32	0.29 15	0.16 31	0.15 34	0.22 5	0.21 6	0.56 59	0.23 17

LACA1	0.30 31	0.38 59	0.21 51	0.22 55	0.23 68	0.19 37	0.14 67	0.27 36	0.22 69	0.21 39	0.13 26	0.31 29	0.18 52	0.26 85	0.75 53	0.68 64	0.32 24	0.40 76	0.37 36	0.23 27	0.32 19	0.33 25	0.11 7	0.15 34	0.35 58	0.30 51	0.45 32	0.33 54

MLG-Stereo	0.25 16	0.25 27	0.14 7	0.11 4	0.20 51	0.12 4	0.07 5	0.21 15	0.12 5	0.19 34	0.11 17	0.29 22	0.10 3	0.21 69	0.61 38	0.65 58	0.36 42	0.35 51	0.44 52	0.23 27	0.35 27	0.32 21	0.11 7	0.09 3	0.26 13	0.22 8	0.48 42	0.25 31

StereoVision	0.34 48	0.27 35	0.21 51	0.13 9	0.18 40	0.21 53	0.14 67	0.30 52	0.23 71	0.35 75	0.18 44	0.34 42	0.17 44	0.16 38	0.98 69	0.78 81	0.44 67	0.35 51	0.43 50	0.23 27	0.40 48	0.48 62	0.16 31	0.21 79	0.40 78	0.40 95	0.71 88	0.37 68

CR-Stereo	0.31 38	0.45 74	0.22 59	0.21 50	0.22 62	0.18 28	0.12 41	0.35 67	0.19 49	0.23 48	0.18 44	0.30 26	0.16 35	0.28 96	0.96 67	0.67 62	0.31 20	0.35 51	0.40 40	0.24 34	0.37 38	0.37 35	0.12 11	0.15 34	0.31 37	0.34 74	0.45 32	0.35 62

FORCE_4.7	0.30 31	0.26 31	0.21 51	0.21 50	0.22 62	0.20 45	0.09 12	0.33 60	0.19 49	0.25 56	0.21 58	0.74 146	0.13 12	0.16 38	0.64 42	0.52 32	0.33 32	0.36 58	0.45 54	0.24 34	0.39 43	0.42 53	0.15 27	0.15 34	0.31 37	0.27 36	0.46 37	0.34 58

FORCE_4	0.32 42	0.27 35	0.18 30	0.22 55	0.23 68	0.20 45	0.14 67	0.42 80	0.19 49	0.22 41	0.20 56	0.41 62	0.15 25	0.16 38	0.73 49	0.58 43	0.34 36	0.35 51	0.47 58	0.24 34	0.41 50	0.42 53	0.22 61	0.15 34	0.37 69	0.29 48	0.75 94	0.41 80

NLMM1	1.00 152	0.30 44	0.13 6	0.18 27	0.21 57	0.23 66	0.09 12	0.26 33	6.95 391	0.17 26	0.54 143	0.36 46	12.87 377	0.13 17	0.41 12	0.44 12	0.31 20	0.31 33	0.36 32	0.24 34	0.29 8	0.40 47	0.27 80	0.15 34	0.26 13	0.30 51	0.65 77	0.19 6

NLSM1	1.01 153	0.27 35	0.17 23	0.23 59	0.24 74	0.31 96	0.12 41	0.33 60	6.19 387	0.14 13	1.49 282	0.31 29	12.63 372	0.14 21	0.47 17	0.51 31	0.36 42	0.23 9	0.31 18	0.24 34	0.31 15	0.45 60	0.29 86	0.16 51	0.27 20	0.30 51	0.56 59	0.23 17

111111	0.31 38	0.37 56	0.19 35	0.25 68	0.29 89	0.22 65	0.09 12	0.19 6	0.16 24	0.10 3	0.17 41	0.27 14	0.17 44	0.18 52	0.79 56	0.56 39	0.46 75	0.28 19	0.76 98	0.24 34	0.53 72	0.61 83	0.21 58	0.11 5	0.25 11	0.25 17	0.41 19	0.19 6

MM-Stereo_test3	0.27 22	0.36 53	0.14 7	0.25 68	0.15 18	0.15 6	0.08 7	0.48 87	0.18 44	0.25 56	0.10 15	0.41 62	0.12 6	0.11 5	0.36 6	0.40 8	0.42 63	0.26 14	0.37 36	0.25 40	0.33 23	0.25 8	0.24 73	0.12 10	0.29 28	0.20 3	0.77 101	0.23 17

RAFT	0.35 53	0.22 12	0.19 35	0.27 74	0.13 12	0.30 93	0.08 7	0.97 176	0.18 44	0.92 202	0.19 51	0.27 14	0.16 35	0.18 52	0.51 22	0.47 20	0.38 52	0.26 14	0.54 72	0.25 40	0.43 56	0.34 27	0.19 51	0.15 34	0.38 70	0.34 74	0.90 111	0.27 39

CR-RVC	0.38 63	0.57 92	0.23 69	0.20 43	0.25 77	0.17 21	0.17 93	0.29 48	0.20 56	0.34 73	0.23 66	0.34 42	0.17 44	0.32 116	1.29 86	0.82 85	0.33 32	0.37 62	0.63 82	0.26 42	0.37 38	0.34 27	0.14 23	0.20 73	0.39 74	0.37 86	0.62 72	0.52 102

LACA_dic	0.35 53	0.50 82	0.22 59	0.31 91	0.19 45	0.21 53	0.14 67	0.27 36	0.20 56	1.18 233	0.13 26	0.31 29	0.17 44	0.27 88	0.93 64	0.68 64	0.35 37	0.36 58	0.35 24	0.26 42	0.36 32	0.39 41	0.10 4	0.15 34	0.34 51	0.32 65	0.43 25	0.40 75

GREATEN-IGEV_RVC	0.36 59	0.30 44	0.20 39	0.16 17	0.18 40	0.19 37	0.10 24	0.37 72	0.24 73	0.22 41	0.21 58	0.48 80	0.18 52	0.19 57	1.24 82	0.69 68	0.37 46	0.33 43	0.77 100	0.26 42	0.46 62	0.41 49	0.25 76	0.14 25	0.36 67	0.33 69	0.70 85	0.39 73

derf	0.22 4	0.17 4	0.18 30	0.15 13	0.10 3	0.13 5	0.10 24	0.19 6	0.12 5	0.14 13	0.27 74	0.29 22	0.20 65	0.12 9	0.42 14	0.46 18	0.32 24	0.20 4	0.29 9	0.26 42	0.30 12	0.21 3	0.18 42	0.14 25	0.23 6	0.22 8	0.33 6	0.18 4

TS12	0.35 53	0.50 82	0.22 59	0.31 91	0.19 45	0.21 53	0.14 67	0.27 36	0.20 56	1.18 233	0.13 26	0.31 29	0.17 44	0.27 88	0.93 64	0.68 64	0.35 37	0.36 58	0.35 24	0.26 42	0.36 32	0.39 41	0.10 4	0.15 34	0.34 51	0.32 65	0.43 25	0.40 75

WQFJX	0.78 117	0.19 5	0.15 14	0.17 22	0.13 12	0.24 73	0.17 93	0.19 6	0.97 268	0.15 19	1.63 286	0.18 3	12.83 375	0.12 9	0.36 6	0.40 8	0.29 15	0.25 12	0.27 6	0.26 42	0.27 5	0.24 7	0.27 80	0.16 51	0.26 13	0.25 17	0.54 54	0.22 13

FORCE_4.6	0.30 31	0.36 53	0.21 51	0.17 22	0.25 77	0.19 37	0.09 12	0.25 29	0.19 49	0.23 48	0.11 17	0.60 105	0.20 65	0.17 46	0.63 40	0.55 37	0.33 32	0.34 49	0.32 20	0.27 48	0.36 32	0.43 56	0.19 51	0.14 25	0.29 28	0.32 65	0.44 28	0.35 62

FORCE_4.5	0.29 28	0.22 12	0.20 39	0.18 27	0.17 30	0.20 45	0.13 57	0.20 9	0.18 44	0.22 41	0.16 38	0.36 46	0.15 25	0.16 38	0.81 57	0.63 55	0.32 24	0.33 43	0.40 40	0.27 48	0.42 54	0.42 53	0.18 42	0.15 34	0.32 43	0.37 86	0.46 37	0.35 62

SCION-MonSter(vits)	0.35 53	0.49 80	0.33 94	0.46 154	0.57 195	0.42 137	0.27 132	0.20 9	0.16 24	0.22 41	0.17 41	0.32 34	0.16 35	0.17 46	0.54 29	0.54 35	0.40 59	0.32 38	0.50 62	0.27 48	0.42 54	0.51 68	0.22 61	0.14 25	0.34 51	0.41 100	0.49 45	0.40 75

LACA3	0.34 48	0.44 72	0.22 59	0.24 62	0.21 57	0.21 53	0.17 93	0.26 33	0.21 66	0.27 62	0.19 51	0.46 77	0.17 44	0.27 88	1.06 74	0.61 51	0.32 24	0.37 62	0.53 69	0.27 48	0.41 50	0.41 49	0.16 31	0.18 68	0.40 78	0.31 57	0.46 37	0.45 87

MonStereo	0.30 31	0.25 27	0.20 39	0.19 35	0.21 57	0.15 6	0.13 57	0.20 9	0.16 24	0.22 41	0.17 41	0.32 34	0.16 35	0.17 46	0.54 29	0.54 35	0.40 59	0.32 38	0.50 62	0.27 48	0.43 56	0.51 68	0.22 61	0.14 25	0.34 51	0.41 100	0.49 45	0.40 75

MM-Stereo_test1	0.29 28	0.69 118	0.15 14	0.23 59	0.14 15	0.16 11	0.07 5	0.37 72	0.14 10	0.27 62	0.11 17	0.43 69	0.11 4	0.12 9	0.45 15	0.48 23	0.45 71	0.32 38	0.42 47	0.27 48	0.35 27	0.35 29	0.23 70	0.13 14	0.31 37	0.23 11	0.63 75	0.24 22

AIO-test1	0.25 16	0.19 5	0.14 7	0.12 8	0.14 15	0.18 28	0.15 82	0.33 60	0.16 24	0.25 56	0.24 68	0.35 44	0.14 18	0.19 57	0.56 36	0.59 47	0.35 37	0.30 28	0.35 24	0.27 48	0.33 23	0.31 19	0.13 18	0.13 14	0.23 6	0.23 11	0.31 5	0.18 4

RAStereo	0.46 76	0.38 59	0.19 35	0.15 13	0.16 22	0.19 37	0.11 35	0.44 84	0.18 44	0.99 213	0.12 23	0.45 75	0.18 52	0.15 30	1.85 132	1.10 132	0.52 88	0.47 89	0.68 86	0.27 48	0.77 106	0.80 106	0.27 80	0.17 60	0.47 99	0.34 74	0.51 48	0.41 80

ProNet	0.30 31	0.27 35	0.31 84	0.26 71	0.15 18	0.27 84	0.27 132	0.38 74	0.13 8	0.15 19	0.49 130	0.29 22	0.13 12	0.16 38	0.73 49	0.49 25	0.43 65	0.32 38	0.35 24	0.27 48	0.38 40	0.22 4	0.38 112	0.22 83	0.32 43	0.20 3	0.38 12	0.27 39

qqai	0.24 8	0.25 27	0.20 39	0.16 17	0.11 5	0.15 6	0.10 24	0.21 15	0.14 10	0.13 12	0.28 77	0.26 12	0.21 69	0.12 9	0.47 17	0.47 20	0.36 42	0.21 6	0.41 44	0.28 57	0.35 27	0.27 10	0.18 42	0.14 25	0.26 13	0.23 11	0.36 10	0.21 12

MSCF	0.37 61	0.41 67	0.20 39	0.34 101	0.19 45	0.23 66	0.14 67	0.30 52	0.20 56	0.67 123	0.13 26	0.27 14	0.17 44	0.14 21	1.02 70	0.77 79	0.37 46	0.34 49	0.36 32	0.28 57	0.45 61	0.50 67	0.22 61	0.20 73	0.35 58	0.90 193	0.70 85	0.25 31

GREAT-IGEV	0.32 42	0.37 56	0.21 51	0.15 13	0.12 8	0.16 11	0.09 12	0.30 52	0.16 24	0.33 71	0.18 44	0.44 71	0.19 57	0.20 63	0.74 52	0.61 51	0.45 71	0.29 23	0.42 47	0.28 57	0.43 56	0.52 71	0.21 58	0.17 60	0.27 20	0.25 17	0.88 110	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
MCSU-Stereo	0.41 68	0.30 44	0.29 78	0.20 43	0.20 51	0.17 21	0.13 57	0.20 9	0.32 101	1.82 280	0.15 33	0.57 95	0.20 65	0.20 63	0.94 66	0.56 39	0.39 54	0.28 19	0.53 69	0.29 60	0.39 43	0.33 25	0.31 91	0.15 34	0.35 58	0.31 57	0.97 122	0.54 104

RYNet	2.42 267	0.40 65	0.35 98	0.29 83	0.32 98	0.40 130	0.25 122	0.61 101	0.55 186	0.33 71	0.36 102	0.40 60	0.26 82	0.27 88	52.29 400	0.69 68	0.47 77	1.00 281	0.54 72	0.29 60	0.50 67	0.37 35	0.38 112	0.32 108	0.57 125	1.24 250	1.31 151	0.50 97

F4.4	0.31 38	0.27 35	0.21 51	0.16 17	0.22 62	0.21 53	0.12 41	0.22 18	0.26 77	0.24 53	0.15 33	0.43 69	0.13 12	0.20 63	0.73 49	0.57 42	0.32 24	0.35 51	0.47 58	0.30 62	0.41 50	0.40 47	0.18 42	0.16 51	0.29 28	0.27 36	0.55 57	0.49 94

MatchStereo	0.34 48	0.37 56	0.20 39	0.15 13	0.23 68	0.21 53	0.12 41	0.31 58	0.22 69	0.15 19	0.18 44	0.28 19	0.35 102	0.22 74	1.24 82	0.80 83	0.30 17	0.31 33	0.41 44	0.30 62	0.41 50	0.56 76	0.21 58	0.20 73	0.35 58	0.35 80	0.40 14	0.35 62
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GASTEREO	0.38 63	0.42 71	0.20 39	0.34 101	0.18 40	0.24 73	0.14 67	0.30 52	0.19 49	0.73 142	0.12 23	0.28 19	0.17 44	0.13 17	1.05 72	0.74 76	0.38 52	0.33 43	0.37 36	0.30 62	0.44 59	0.56 76	0.23 70	0.20 73	0.35 58	0.87 186	0.73 92	0.24 22

DispViT+	0.34 48	0.27 35	0.22 59	0.28 76	0.32 98	0.19 37	0.14 67	0.28 40	0.24 73	0.30 67	0.25 71	0.30 26	0.21 69	0.22 74	0.83 59	0.62 54	0.27 5	0.40 76	0.43 50	0.32 65	0.38 40	0.41 49	0.20 56	0.36 121	0.32 43	0.57 134	0.46 37	0.41 80

Occ-G	0.43 72	0.59 96	0.29 78	0.34 101	0.31 96	0.26 81	0.12 41	0.38 74	0.18 44	0.16 23	0.32 87	0.33 39	0.24 79	0.16 38	1.16 76	0.84 87	0.45 71	0.39 72	0.71 88	0.32 65	0.87 121	0.78 102	0.22 61	0.19 71	0.36 67	0.26 27	0.94 119	0.31 52

U	0.41 68	0.28 43	0.16 18	0.11 4	0.13 12	0.16 11	0.06 3	0.45 86	0.14 10	0.49 90	0.07 4	0.36 46	0.16 35	0.20 63	1.71 111	1.14 139	0.44 67	0.41 79	0.59 78	0.32 65	0.66 91	0.92 117	0.17 36	0.17 60	0.50 106	0.36 84	0.49 45	0.35 62

testmc14	0.34 48	0.30 44	0.20 39	0.21 50	0.21 57	0.19 37	0.10 24	0.20 9	0.19 49	0.80 168	0.16 38	0.68 130	0.15 25	0.17 46	0.92 63	0.56 39	0.37 46	0.33 43	0.52 68	0.33 68	0.38 40	0.37 35	0.32 92	0.18 68	0.34 51	0.35 80	0.45 32	0.32 53

BridgeDepth_RVC	0.42 71	0.54 86	0.27 75	0.35 105	0.28 86	0.26 81	0.14 67	0.55 92	0.32 101	0.38 79	0.22 62	0.44 71	0.23 78	0.28 96	1.45 90	0.77 79	0.35 37	0.41 79	0.53 69	0.33 68	0.39 43	0.38 39	0.22 61	0.20 73	0.41 81	0.49 114	0.52 49	0.56 107
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
RSM	0.30 31	0.30 44	0.22 59	0.32 97	0.15 18	0.21 53	0.10 24	0.17 3	0.16 24	0.14 13	0.26 72	0.22 8	0.19 57	0.14 21	0.64 42	0.60 49	0.39 54	0.37 62	0.35 24	0.33 68	0.46 62	0.54 72	0.19 51	0.16 51	0.30 36	0.26 27	0.58 63	0.24 22

RAFT_CTSACE	0.64 100	0.94 236	0.31 84	0.37 116	0.34 109	0.33 105	0.23 115	1.23 208	0.26 77	0.64 117	0.29 79	0.71 140	0.57 168	0.34 130	1.57 102	1.07 121	0.52 88	0.43 83	0.72 89	0.33 68	0.85 118	1.72 159	0.42 129	0.30 99	0.46 93	0.41 100	1.58 180	0.39 73

AdaDepth	0.41 68	0.41 67	0.20 39	0.24 62	0.28 86	0.23 66	0.16 86	0.32 59	0.20 56	0.23 48	0.29 79	0.27 14	0.21 69	0.23 78	0.97 68	1.09 129	0.49 83	0.41 79	1.08 133	0.34 72	0.54 76	0.59 80	0.18 42	0.21 79	0.29 28	0.28 44	0.75 94	0.43 83

IGEV-Stereo++	0.36 59	0.40 65	0.20 39	0.22 55	0.25 77	0.21 53	0.09 12	0.25 29	0.17 41	0.20 36	0.34 94	0.29 22	0.20 65	0.19 57	0.78 55	0.60 49	0.44 67	0.33 43	0.75 95	0.34 72	0.53 72	0.64 87	0.22 61	0.13 14	0.28 23	0.27 36	1.09 133	0.28 46

DFGA-Net	0.65 102	0.64 102	0.36 99	0.51 165	0.33 106	0.43 140	0.29 143	0.88 163	0.34 107	2.05 293	0.38 105	0.52 87	0.29 86	0.22 74	1.35 88	1.07 121	0.76 156	0.49 94	0.96 118	0.35 74	0.71 97	0.71 95	0.36 106	0.41 145	0.57 125	0.38 89	1.81 197	0.43 83

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.55 89	0.41 67	0.30 80	0.32 97	0.35 114	0.23 66	0.18 99	0.42 80	0.28 89	1.08 224	0.30 82	0.55 93	0.33 94	0.30 105	1.56 100	1.05 116	0.47 77	0.47 89	1.72 176	0.36 75	0.69 93	0.69 92	0.22 61	0.25 90	0.44 87	0.39 92	0.83 106	0.59 118

AIO-Stereo	0.31 38	0.33 51	0.22 59	0.35 105	0.16 22	0.20 45	0.10 24	0.17 3	0.14 10	0.14 13	0.20 56	0.21 5	0.16 35	0.14 21	0.55 33	0.55 37	0.41 61	0.39 72	1.18 141	0.36 75	0.39 43	0.43 56	0.17 36	0.16 51	0.32 43	0.24 14	0.61 69	0.19 6

GEAStereo	0.39 65	0.59 96	0.31 84	0.35 105	0.23 68	0.23 66	0.13 57	0.29 48	0.20 56	0.35 75	0.18 44	0.44 71	0.19 57	0.23 78	0.87 61	0.71 72	0.47 77	0.37 62	0.40 40	0.37 77	0.65 89	0.64 87	0.19 51	0.21 79	0.39 74	0.34 74	0.75 94	0.38 70

gasm-f	0.39 65	0.59 96	0.31 84	0.35 105	0.23 68	0.23 66	0.13 57	0.29 48	0.20 56	0.35 75	0.18 44	0.44 71	0.19 57	0.23 78	0.87 61	0.71 72	0.47 77	0.37 62	0.40 40	0.37 77	0.65 89	0.64 87	0.19 51	0.21 79	0.39 74	0.34 74	0.75 94	0.38 70

MM-Stereo_test2	0.35 53	0.78 167	0.22 59	0.30 88	0.21 57	0.18 28	0.11 35	0.33 60	0.16 24	0.36 78	0.15 33	0.39 55	0.15 25	0.17 46	0.69 46	0.66 60	0.43 65	0.39 72	0.41 44	0.37 77	0.50 67	0.85 110	0.24 73	0.16 51	0.35 58	0.25 17	0.54 54	0.25 31

test_5	0.69 107	0.91 221	0.30 80	0.38 120	0.26 83	0.35 113	0.19 102	1.79 295	0.31 97	0.58 105	1.20 260	0.75 155	0.73 222	0.32 116	1.36 89	1.10 132	0.54 92	0.54 116	1.01 125	0.37 77	0.61 80	1.37 150	0.29 86	0.34 114	0.41 81	0.40 95	1.72 189	0.44 85

RAFT + AFF	1.96 253	0.49 80	0.42 116	0.41 135	0.20 51	0.41 135	0.19 102	0.65 110	0.23 71	0.56 97	0.27 74	0.77 163	0.21 69	0.29 101	39.69 357	0.90 93	0.62 111	0.35 51	1.92 182	0.38 81	0.77 106	0.57 78	0.32 92	0.27 92	0.71 158	0.33 69	0.58 63	0.29 48

TS	0.49 78	0.45 74	0.37 103	0.30 88	0.35 114	0.34 108	0.18 99	0.57 95	0.26 77	0.22 41	0.39 109	0.50 81	0.34 95	0.27 88	1.60 103	0.87 89	0.47 77	0.44 84	0.83 106	0.39 82	0.69 93	0.49 64	0.34 97	0.29 97	0.63 138	0.44 108	0.63 75	0.63 129

MLG-Stereo_test3	0.52 83	0.48 79	0.27 75	0.29 83	0.38 125	0.24 73	0.12 41	0.34 66	0.20 56	1.12 227	0.30 82	0.54 92	0.19 57	0.31 113	1.85 132	0.92 95	0.52 88	0.52 103	1.17 139	0.39 82	0.70 95	0.75 99	0.18 42	0.24 88	0.38 70	0.31 57	0.90 111	0.44 85

YMNet	1.44 210	0.79 171	0.41 113	0.51 165	0.61 208	0.59 204	1.36 311	0.77 129	0.56 191	1.28 243	0.36 102	0.67 126	2.20 316	0.56 248	19.21 340	1.49 207	0.77 159	0.65 152	0.74 92	0.39 82	0.61 80	1.27 144	0.23 70	0.38 128	0.69 153	0.46 110	0.81 104	0.66 137

RSM++	0.33 44	0.33 51	0.23 69	0.36 113	0.20 51	0.24 73	0.10 24	0.21 15	0.16 24	0.16 23	0.26 72	0.26 12	0.19 57	0.16 38	0.83 59	0.65 58	0.41 61	0.38 68	0.50 62	0.39 82	0.50 67	0.59 80	0.25 76	0.16 51	0.41 81	0.26 27	0.54 54	0.30 50

plain	0.67 105	0.87 202	0.33 94	0.31 91	0.59 199	0.33 105	0.30 147	0.89 164	0.34 107	0.72 137	0.24 68	0.65 119	0.34 95	0.19 57	1.95 140	1.57 225	0.71 137	0.69 164	0.94 116	0.39 82	1.28 163	1.20 139	0.33 96	0.33 111	0.59 132	0.60 137	0.72 89	0.74 148

NBS	0.48 77	0.23 18	0.23 69	0.13 9	0.19 45	0.17 21	0.10 24	0.42 80	0.19 49	0.55 94	0.08 10	0.53 90	0.24 79	0.40 175	2.30 200	0.91 94	0.44 67	0.44 84	0.85 107	0.40 87	0.96 132	1.03 126	0.27 80	0.19 71	0.45 90	0.38 89	0.43 25	0.49 94

GSStereo	0.33 44	0.41 67	0.21 51	0.31 91	0.22 62	0.25 78	0.14 67	0.28 40	0.16 24	0.25 56	0.15 33	0.37 51	0.15 25	0.15 30	0.70 48	0.66 60	0.49 83	0.38 68	0.45 54	0.40 87	0.62 83	0.46 61	0.14 23	0.17 60	0.33 48	0.25 17	0.52 49	0.24 22

RAFT+CT+SA	0.87 132	0.97 251	0.40 109	0.45 151	0.29 89	0.38 122	0.20 106	1.64 283	0.33 105	0.72 137	0.30 82	0.88 193	0.65 199	0.40 175	1.56 100	1.21 153	0.56 99	0.57 119	2.08 188	0.40 87	0.83 115	5.00 218	0.32 92	0.37 123	0.47 99	0.42 106	1.56 173	0.49 94

GANet	0.64 100	0.67 113	0.63 166	0.57 184	0.58 196	0.95 275	0.55 232	0.78 135	0.46 147	0.57 101	0.61 159	1.83 287	0.36 107	0.41 182	0.81 57	0.69 68	0.76 156	0.73 180	0.58 77	0.40 87	0.53 72	0.49 64	0.47 156	0.48 180	0.56 124	0.41 100	0.83 106	0.69 140

LG-Stereo_L2	0.58 92	0.69 118	0.43 120	0.28 76	0.35 114	0.24 73	0.13 57	0.62 106	0.26 77	0.70 129	0.39 109	0.71 140	0.34 95	0.28 96	1.83 129	1.32 169	0.57 102	0.51 101	0.96 118	0.41 91	0.74 104	1.06 130	0.32 92	0.27 92	0.52 112	0.38 89	0.62 72	0.64 131

GIP-stereo	0.37 61	0.56 90	0.32 89	0.29 83	0.23 68	0.21 53	0.11 35	0.24 22	0.17 41	0.30 67	0.19 51	0.38 52	0.18 52	0.21 69	1.05 72	0.64 56	0.46 75	0.39 72	0.42 47	0.41 91	0.52 71	0.82 107	0.17 36	0.17 60	0.35 58	0.31 57	0.76 98	0.24 22

iRaftStereo_RVC	0.51 81	0.56 90	0.40 109	0.28 76	0.31 96	0.32 99	0.19 102	0.68 115	0.25 76	0.46 88	0.57 152	0.58 98	0.29 86	0.25 83	1.17 79	0.89 92	0.56 99	0.45 87	0.72 89	0.41 91	0.97 133	0.79 103	0.35 101	0.34 114	0.44 87	0.41 100	0.76 98	0.48 91

delet	0.51 81	0.58 94	0.47 130	0.35 105	0.50 172	0.50 164	0.30 147	0.49 89	0.29 94	0.56 97	0.44 122	0.45 75	0.34 95	0.48 227	1.16 76	0.68 64	0.55 95	0.46 88	0.47 58	0.41 91	0.58 77	0.39 41	0.39 114	0.41 145	0.48 102	0.36 84	1.09 133	0.50 97

VIP-Stereo	0.43 72	0.38 59	0.42 116	0.28 76	0.24 74	0.27 84	0.12 41	0.40 77	0.24 73	0.29 64	0.38 105	0.65 119	0.21 69	0.20 63	1.20 80	0.97 105	0.54 92	0.50 96	0.59 78	0.42 95	0.64 87	0.43 56	0.27 80	0.31 106	0.42 85	0.33 69	0.48 42	0.51 101

LG-Stereo_L1	0.58 92	0.69 118	0.41 113	0.24 62	0.35 114	0.25 78	0.12 41	0.62 106	0.27 87	0.72 137	0.32 87	0.69 132	0.34 95	0.29 101	1.82 126	1.36 175	0.57 102	0.52 103	1.14 138	0.42 95	0.70 95	1.11 133	0.29 86	0.30 99	0.51 109	0.33 69	0.66 80	0.65 135

MLG-Stereo_test2	0.39 65	0.54 86	0.17 23	0.16 17	0.24 74	0.15 6	0.08 7	0.33 60	0.14 10	0.24 53	0.13 26	0.39 55	0.14 18	0.17 46	1.52 97	0.76 78	0.45 71	0.44 84	1.04 127	0.42 95	0.48 65	0.48 62	0.18 42	0.12 10	0.34 51	0.25 17	0.66 80	0.38 70

MoCha-V2	0.30 31	0.31 50	0.23 69	0.21 50	0.17 30	0.17 21	0.14 67	0.23 20	0.11 4	0.26 61	0.28 77	0.32 34	0.16 35	0.19 57	0.62 39	0.61 51	0.39 54	0.38 68	0.35 24	0.42 95	0.61 80	0.51 68	0.15 27	0.16 51	0.35 58	0.26 27	0.34 8	0.19 6

IGEV-Stereo+	0.60 96	1.04 280	0.24 74	0.49 158	0.32 98	0.29 91	0.13 57	0.51 90	0.26 77	0.79 164	0.94 233	0.57 95	0.26 82	0.28 96	1.64 105	1.19 149	0.59 108	0.61 132	1.19 142	0.43 99	0.90 128	1.17 136	0.48 161	0.20 73	0.41 81	0.31 57	0.56 59	0.40 75

MIF-Stereo (partial)	0.69 107	0.76 156	0.33 94	0.27 74	0.37 123	0.35 113	0.31 151	0.53 91	0.40 126	0.62 113	0.32 87	0.50 81	0.39 111	0.23 78	2.08 164	1.51 212	0.68 125	0.71 170	0.77 100	0.43 99	1.10 147	0.94 119	0.39 114	0.32 108	0.57 125	0.71 154	2.25 243	0.87 180

HCRNet	0.66 103	0.78 167	0.41 113	0.54 177	0.27 85	0.41 135	0.39 186	0.63 108	0.31 97	1.62 265	0.59 157	0.67 126	0.29 86	0.41 182	1.99 150	0.73 74	0.60 110	0.47 89	0.65 83	0.43 99	0.78 109	0.62 84	0.36 106	0.34 114	0.42 85	0.43 107	2.14 224	0.50 97

AFF-stereo	0.76 115	0.69 118	0.59 157	0.30 88	0.32 98	0.52 172	0.18 99	0.86 156	0.41 130	1.37 250	0.43 118	0.60 105	0.34 95	0.24 82	1.76 120	1.13 137	0.57 102	0.62 137	2.81 225	0.43 99	0.77 106	0.63 85	0.41 123	0.32 108	0.70 155	0.67 150	2.38 260	0.56 107

TDLM	0.49 78	0.59 96	0.60 160	0.39 130	0.48 160	0.46 148	0.43 205	0.72 121	0.35 111	0.30 67	0.65 169	0.76 159	0.41 120	0.35 137	0.54 29	0.58 43	0.55 95	0.49 94	0.50 62	0.43 99	0.50 67	0.39 41	0.41 123	0.39 136	0.38 70	0.31 57	0.61 69	0.66 137

small-0shot	1.66 230	0.60 100	0.34 97	0.22 55	0.39 128	0.32 99	0.15 82	0.78 135	0.43 137	0.70 129	0.29 79	0.91 201	0.82 249	0.41 182	2.65 235	6.72 360	0.79 167	0.82 219	0.82 105	0.44 104	9.68 337	12.96 388	0.28 85	0.28 94	0.61 135	0.69 152	0.60 65	1.01 214

DEFOM-Stereo	0.45 75	0.55 88	0.28 77	0.26 71	0.30 91	0.32 99	0.13 57	0.35 67	0.17 41	0.25 56	0.32 87	0.38 52	0.19 57	0.22 74	1.10 75	0.73 74	0.59 108	0.52 103	0.51 67	0.44 104	0.73 102	0.69 92	0.42 129	0.28 94	0.44 87	0.32 65	1.28 148	0.46 89

UniTT-Stereo	0.60 96	0.44 72	0.32 89	0.21 50	0.25 77	0.34 108	0.17 93	0.61 101	0.31 97	0.75 147	0.27 74	0.62 110	0.34 95	0.21 69	1.77 121	1.44 194	0.57 102	0.61 132	1.53 165	0.44 104	0.91 129	1.14 135	0.37 110	0.29 97	0.50 106	0.54 128	0.52 49	0.58 112

SGD-Stereo	1.69 236	0.50 82	0.36 99	0.28 76	0.30 91	0.30 93	0.17 93	0.57 95	0.28 89	0.44 85	0.21 58	0.69 132	0.39 111	0.25 83	31.04 353	1.51 212	0.73 148	0.52 103	0.68 86	0.45 107	1.43 177	1.32 145	0.41 123	0.30 99	0.45 90	0.46 110	0.87 109	0.63 129

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 111	0.86 200	0.36 99	0.43 144	0.32 98	0.30 93	0.19 102	0.71 119	0.32 101	0.70 129	0.33 91	0.63 112	0.57 168	0.41 182	2.03 158	1.91 254	0.63 114	0.68 162	1.00 121	0.45 107	1.86 199	1.87 162	0.40 119	0.23 87	0.49 104	0.37 86	1.09 133	0.55 105

MaDis-Stereo	0.57 90	0.47 78	0.30 80	0.16 17	0.26 83	0.21 53	0.17 93	0.44 84	0.32 101	1.08 224	0.22 62	0.51 86	0.22 76	0.19 57	1.83 129	1.19 149	0.62 111	0.59 125	1.09 135	0.45 107	0.81 113	0.94 119	0.37 110	0.25 90	0.63 138	0.67 150	0.60 65	0.82 167

AEACV	0.43 72	0.94 236	0.30 80	0.29 83	0.20 51	0.27 84	0.12 41	0.28 40	0.14 10	0.24 53	0.23 66	0.35 44	0.21 69	0.20 63	1.24 82	0.83 86	0.57 102	0.38 68	0.78 102	0.45 107	0.81 113	0.73 97	0.24 73	0.18 68	0.34 51	0.31 57	0.61 69	0.28 46

LGtest1	0.57 90	0.81 179	0.46 128	0.26 71	0.30 91	0.28 88	0.12 41	0.43 83	0.26 77	0.34 73	0.56 148	0.50 81	0.30 90	0.28 96	2.04 159	1.24 157	0.57 102	0.65 152	0.74 92	0.46 111	0.72 99	1.41 151	0.29 86	0.30 99	0.54 116	0.35 80	0.65 77	0.52 102

AIO_rvc	0.53 84	0.71 132	0.38 104	0.34 101	0.22 62	0.34 108	0.16 86	0.57 95	0.28 89	0.38 79	0.22 62	0.56 94	0.24 79	0.27 88	1.96 146	1.04 113	0.48 82	0.40 76	1.28 147	0.47 112	0.79 112	0.95 123	0.39 114	0.22 83	0.46 93	0.28 44	0.72 89	0.33 54

WAFT-Stereo (ZS)	1.18 174	0.64 102	0.31 84	0.24 62	0.30 91	0.32 99	0.13 57	0.79 140	0.37 114	0.67 123	0.37 104	0.78 168	0.44 130	0.79 301	2.75 246	3.00 293	0.62 111	0.50 96	0.85 107	0.48 113	7.29 292	6.87 266	0.50 183	0.38 128	0.61 135	0.47 112	0.56 59	0.76 154

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 121	0.75 150	0.48 134	0.38 120	0.33 106	0.25 78	0.16 86	0.68 115	0.30 96	0.72 137	0.42 117	0.77 163	0.35 102	0.30 105	1.81 125	1.08 127	0.65 120	0.56 117	1.71 175	0.48 113	1.60 185	4.30 203	0.49 171	0.39 136	0.60 134	0.49 114	0.95 120	0.65 135

anonymousdsp	0.50 80	0.38 59	0.36 99	0.28 76	0.32 98	0.28 88	0.15 82	0.56 94	0.26 77	0.42 83	0.33 91	0.53 90	0.19 57	0.27 88	1.47 92	0.87 89	0.54 92	0.52 103	0.62 81	0.48 113	0.71 97	1.04 128	0.36 106	0.30 99	0.46 93	0.29 48	1.13 138	0.33 54

AIO_test	0.59 94	0.77 162	0.45 123	0.44 148	0.25 77	0.35 113	0.20 106	0.61 101	0.27 87	0.43 84	0.30 82	0.57 95	0.28 85	0.29 101	2.01 152	1.46 201	0.49 83	0.42 82	0.86 110	0.49 116	1.02 140	1.01 125	0.40 119	0.24 88	0.47 99	0.49 114	1.00 126	0.35 62

test_4	1.13 168	0.74 142	0.77 196	0.42 141	0.32 98	0.34 108	0.26 129	0.78 135	0.33 105	0.75 147	0.40 112	0.87 188	0.35 102	0.40 175	2.10 170	1.55 221	0.65 120	0.69 164	1.50 162	0.51 117	1.12 150	10.25 313	0.41 123	0.37 123	0.58 129	0.70 153	2.73 296	0.62 125

AASNet	0.53 84	0.74 142	0.46 128	0.35 105	0.61 208	0.51 169	0.42 202	0.65 110	0.26 77	0.41 82	0.50 132	0.39 55	0.31 91	0.41 182	1.02 70	0.69 68	0.53 91	0.60 126	0.67 84	0.51 117	0.60 78	0.87 112	0.41 123	0.41 145	0.50 106	0.40 95	0.70 85	0.45 87

raft+_RVC	0.71 110	0.73 139	0.70 182	0.41 135	0.34 109	0.49 161	0.30 147	1.48 253	0.43 137	0.62 113	0.62 161	0.65 119	0.39 111	0.26 85	1.74 116	1.16 142	0.69 130	0.53 112	1.57 171	0.51 117	0.85 118	1.06 130	0.44 138	0.38 128	0.68 151	0.62 139	0.85 108	0.69 140

DMCA	0.63 99	0.73 139	0.63 166	0.40 131	0.49 163	0.52 172	0.33 167	0.59 98	0.52 171	0.80 168	0.63 165	0.70 136	0.40 116	0.47 221	1.48 93	0.92 95	0.69 130	0.67 158	0.67 84	0.51 117	0.67 92	0.59 80	0.48 161	0.45 162	0.48 102	0.52 125	1.04 129	0.62 125

AANet_RVC	0.54 86	0.45 74	0.40 109	0.33 100	0.61 208	0.28 88	0.31 151	0.61 101	0.58 198	0.44 85	0.41 114	0.39 55	0.48 136	0.33 124	1.16 76	0.79 82	0.55 95	0.53 112	0.56 76	0.52 121	0.46 62	0.49 64	0.34 97	0.38 128	0.57 125	0.57 134	1.05 130	0.97 198

TESTraft	0.98 149	0.96 249	0.42 116	0.41 135	0.33 106	0.40 130	0.25 122	1.13 192	0.39 119	0.97 212	0.35 100	0.61 107	0.75 231	0.54 241	3.18 275	1.42 188	0.70 133	0.50 96	2.86 227	0.53 122	1.08 143	3.15 187	0.35 101	0.40 141	0.52 112	1.18 243	2.52 277	0.61 122

S2M2_XL	0.85 125	0.50 82	0.64 170	0.24 62	0.30 91	0.35 113	0.28 137	0.61 101	0.43 137	0.56 97	0.35 100	0.65 119	0.59 175	0.34 130	2.56 225	1.65 235	0.69 130	0.47 89	0.72 89	0.54 123	4.94 247	2.28 173	0.48 161	0.30 99	0.55 121	0.51 122	0.74 93	0.74 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	2.12 256	0.70 125	0.53 149	0.35 105	0.25 77	0.29 91	0.16 86	0.81 144	0.29 94	0.49 90	0.24 68	0.61 107	0.43 123	0.27 88	21.42 344	21.17 407	0.56 99	0.52 103	2.25 195	0.54 123	1.58 184	1.03 126	0.42 129	0.34 114	0.51 109	0.30 51	0.76 98	0.47 90

CASnet	1.15 172	0.91 221	0.49 135	0.40 131	0.43 143	0.38 122	0.20 106	0.91 168	0.49 159	0.77 155	0.56 148	0.88 193	0.53 148	0.35 137	2.15 174	1.24 157	0.72 142	0.50 96	1.34 152	0.54 123	7.12 289	5.37 233	0.41 123	0.38 128	1.21 270	0.49 114	1.45 164	0.79 159
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TestStereo1	0.93 140	0.98 254	0.39 106	0.38 120	0.36 120	0.39 126	0.25 122	1.02 181	0.39 119	0.79 164	0.34 94	0.58 98	0.73 222	0.54 241	3.06 265	1.47 204	0.71 137	0.52 103	2.91 228	0.54 123	1.34 166	1.84 160	0.35 101	0.39 136	0.54 116	1.06 220	2.53 281	0.60 120

SA-5K	0.93 140	0.98 254	0.39 106	0.38 120	0.36 120	0.39 126	0.25 122	1.02 181	0.39 119	0.79 164	0.34 94	0.58 98	0.73 222	0.54 241	3.06 265	1.47 204	0.71 137	0.52 103	2.91 228	0.54 123	1.34 166	1.84 160	0.35 101	0.39 136	0.54 116	1.06 220	2.53 281	0.60 120

ARAFT	0.89 138	0.72 135	0.47 130	0.35 105	0.34 109	0.42 137	0.24 118	0.64 109	0.34 107	2.25 308	0.57 152	0.58 98	0.29 86	0.39 171	2.14 172	1.42 188	0.71 137	0.74 185	2.68 220	0.54 123	1.86 199	1.93 163	0.42 129	0.33 111	0.83 189	0.40 95	1.98 213	0.56 107

PMTNet	1.39 203	0.94 236	0.99 252	0.48 157	0.49 163	0.47 154	0.32 161	0.83 150	0.66 224	0.83 175	0.62 161	0.88 193	0.50 142	0.35 137	2.72 245	4.30 333	0.91 218	0.57 119	2.40 200	0.54 123	6.12 270	5.45 236	0.57 223	0.38 128	1.99 348	1.00 213	1.09 133	1.19 240

CREStereo++_RVC	1.73 241	0.91 221	1.03 259	0.51 165	0.56 192	0.40 130	0.28 137	1.37 241	0.51 169	0.83 175	0.61 159	0.76 159	0.85 255	0.34 130	2.78 250	3.07 298	0.92 224	0.61 132	2.72 223	0.55 130	5.01 250	5.69 241	0.53 202	0.38 128	0.94 224	0.84 179	12.80 391	0.98 200
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MMNet	0.59 94	0.58 94	0.44 121	0.38 120	0.55 190	0.42 137	0.29 143	0.60 99	0.40 126	0.38 79	0.55 147	0.63 112	0.32 92	0.51 239	1.51 96	0.75 77	0.72 142	0.58 122	0.76 98	0.55 130	0.62 83	0.41 49	0.40 119	0.52 197	0.51 109	0.49 114	1.49 168	0.50 97

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 132	0.64 102	0.54 152	0.44 148	0.41 139	0.38 122	0.26 129	1.26 215	0.49 159	0.85 181	0.62 161	0.75 155	0.54 154	0.34 130	1.75 118	1.50 209	0.68 125	0.70 166	1.17 139	0.56 132	1.52 178	3.83 194	0.39 114	0.37 123	0.75 167	1.18 243	0.68 83	0.77 156

TestStereo	0.77 116	0.93 233	0.79 200	0.56 181	0.46 150	0.66 226	0.33 167	1.22 205	0.42 136	0.90 196	0.52 139	0.84 182	0.54 154	0.39 171	1.50 95	0.92 95	0.73 148	0.51 101	1.38 154	0.56 132	1.25 160	0.82 107	0.44 138	0.44 158	0.77 173	0.79 165	1.34 152	0.79 159

FINET	0.69 107	0.65 107	0.67 177	0.65 210	0.49 163	0.48 159	0.45 211	0.75 126	0.59 200	0.61 110	0.48 127	0.82 178	0.57 168	0.43 200	1.71 111	1.08 127	0.77 159	0.57 119	1.07 132	0.56 132	0.88 122	0.65 90	0.43 135	0.50 188	0.62 137	0.56 132	0.96 121	0.64 131

MIM_Stereo	0.78 117	0.77 162	0.53 149	0.43 144	0.38 125	0.46 148	0.22 113	1.50 256	0.31 97	0.55 94	0.38 105	0.64 116	0.27 84	0.32 116	1.77 121	1.09 129	0.63 114	0.73 180	3.30 250	0.57 135	1.19 156	0.91 116	0.34 97	0.36 121	0.49 104	0.41 100	1.95 210	0.58 112

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 128	0.72 135	0.84 213	0.41 135	0.39 128	0.54 181	0.21 111	0.99 179	0.52 171	1.54 260	0.57 152	0.73 144	0.39 111	0.26 85	2.15 174	1.17 144	0.64 118	0.50 96	2.66 218	0.57 135	0.88 122	0.90 114	0.47 156	0.39 136	0.86 198	0.72 156	2.54 283	0.66 137

GMStereo	0.73 111	0.99 260	0.39 106	0.49 158	0.47 154	0.55 185	0.41 196	0.77 129	0.43 137	0.55 94	0.48 127	0.81 176	0.38 108	0.34 130	1.60 103	0.95 100	0.74 153	0.52 103	1.88 180	0.57 135	1.07 141	0.73 97	0.42 129	0.51 191	0.72 161	0.47 112	1.87 204	0.57 111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CVANet_RVC	0.60 96	0.67 113	0.81 205	0.81 253	0.53 183	0.66 226	0.55 232	1.15 195	0.39 119	0.44 85	0.79 211	0.80 171	0.44 130	0.43 200	0.69 46	0.67 62	0.55 95	0.53 112	0.55 75	0.57 135	0.63 86	0.57 78	0.40 119	0.41 145	0.46 93	0.40 95	0.72 89	0.55 105

S2M2_L	1.14 169	0.87 202	1.13 287	0.46 154	0.37 123	0.43 140	0.28 137	0.60 99	0.52 171	1.85 283	0.34 94	0.63 112	0.40 116	0.43 200	2.36 203	1.91 254	0.70 133	0.60 126	1.06 131	0.58 139	4.38 236	4.69 207	0.49 171	0.37 123	0.64 141	0.89 188	3.07 313	0.79 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 169	0.75 150	0.47 130	0.49 158	0.61 208	0.50 164	0.27 132	1.70 287	0.52 171	0.73 142	0.48 127	0.66 123	0.67 205	0.79 301	2.17 178	1.43 192	0.92 224	0.93 256	3.23 240	0.58 139	1.55 181	4.86 212	0.35 101	0.59 227	1.14 263	1.24 250	2.35 254	0.76 154

s12784h	2.23 257	1.12 290	1.32 313	1.12 287	0.91 272	0.59 204	0.39 186	1.37 241	0.65 222	1.05 221	0.82 219	1.08 231	0.95 275	0.37 158	2.80 252	4.82 340	0.93 231	0.71 170	3.28 249	0.58 139	7.80 301	8.40 287	0.51 186	0.54 207	1.50 318	1.13 233	11.58 385	3.94 339

RALCasStereoNet	0.93 140	0.82 182	0.93 238	0.53 174	0.53 183	0.60 208	0.45 211	1.48 253	0.44 142	1.03 216	0.75 199	0.89 198	0.49 139	0.32 116	2.31 201	1.43 192	0.78 163	0.75 187	1.50 162	0.58 139	1.18 155	2.21 172	0.49 171	0.57 216	0.86 198	1.13 233	0.90 111	1.16 234

depth_test_26	1.24 180	0.98 254	0.60 160	0.37 116	0.35 114	0.39 126	0.20 106	0.91 168	0.62 216	0.85 181	0.43 118	1.23 247	0.51 144	0.35 137	2.56 225	2.10 267	0.89 207	0.73 180	1.00 121	0.59 143	8.79 329	5.34 231	0.42 129	0.31 106	0.87 203	0.56 132	0.81 104	0.69 140

LG-G_1	0.54 86	0.70 125	0.32 89	0.36 113	0.39 128	0.32 99	0.16 86	0.41 78	0.21 66	0.29 64	0.34 94	0.50 81	0.35 102	0.32 116	2.09 168	1.07 121	0.51 86	0.58 122	0.75 95	0.59 143	0.78 109	1.24 141	0.17 36	0.22 83	0.46 93	0.39 92	0.60 65	0.48 91

LG-G	0.54 86	0.70 125	0.32 89	0.36 113	0.39 128	0.32 99	0.16 86	0.41 78	0.21 66	0.29 64	0.34 94	0.50 81	0.35 102	0.32 116	2.09 168	1.07 121	0.51 86	0.58 122	0.75 95	0.59 143	0.78 109	1.24 141	0.17 36	0.22 83	0.46 93	0.39 92	0.60 65	0.48 91

test_for_model	1.68 231	0.92 227	0.51 137	0.38 120	0.40 133	0.45 143	0.31 151	1.31 227	0.41 130	0.78 158	0.51 134	2.09 297	0.43 123	0.30 105	1.95 140	1.95 259	13.44 394	0.62 137	2.57 207	0.59 143	8.07 313	1.98 164	0.48 161	0.47 166	0.67 145	0.64 143	2.20 236	0.83 170

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 231	0.92 227	0.51 137	0.38 120	0.40 133	0.45 143	0.31 151	1.31 227	0.41 130	0.78 158	0.51 134	2.09 297	0.43 123	0.30 105	1.95 140	1.95 259	13.44 394	0.62 137	2.57 207	0.59 143	8.07 313	1.98 164	0.48 161	0.47 166	0.67 145	0.64 143	2.20 236	0.83 170

testlalala	1.68 231	0.92 227	0.51 137	0.38 120	0.40 133	0.45 143	0.31 151	1.31 227	0.41 130	0.78 158	0.51 134	2.09 297	0.43 123	0.30 105	1.95 140	1.95 259	13.44 394	0.62 137	2.57 207	0.59 143	8.07 313	1.98 164	0.48 161	0.47 166	0.67 145	0.64 143	2.20 236	0.83 170

GCAPDPT-zeroshot	1.68 231	0.92 227	0.51 137	0.38 120	0.40 133	0.45 143	0.31 151	1.31 227	0.41 130	0.78 158	0.51 134	2.09 297	0.43 123	0.30 105	1.95 140	1.95 259	13.44 394	0.62 137	2.57 207	0.59 143	8.07 313	1.98 164	0.48 161	0.47 166	0.67 145	0.64 143	2.20 236	0.83 170

GCAP-Stereo	1.68 231	0.92 227	0.51 137	0.38 120	0.40 133	0.45 143	0.31 151	1.31 227	0.41 130	0.78 158	0.51 134	2.09 297	0.43 123	0.30 105	1.95 140	1.95 259	13.44 394	0.62 137	2.57 207	0.59 143	8.07 313	1.98 164	0.48 161	0.47 166	0.67 145	0.64 143	2.20 236	0.83 170

4D-IteraStereo	1.32 194	0.61 101	1.07 272	0.49 158	0.43 143	0.40 130	0.25 122	1.44 251	0.37 114	0.75 147	0.56 148	0.75 155	0.43 123	0.43 200	2.29 199	1.38 178	0.68 125	0.66 155	2.70 221	0.59 143	3.21 224	10.86 334	0.46 146	0.40 141	0.69 153	0.83 173	2.34 252	0.64 131

raft_robust	1.30 190	0.93 233	0.53 149	0.59 191	0.47 154	0.57 198	0.37 180	2.06 324	0.52 171	1.69 271	0.53 141	0.76 159	0.82 249	0.47 221	2.16 177	1.52 218	0.84 187	0.84 231	5.71 301	0.59 143	2.50 213	5.04 220	0.46 146	0.51 191	0.99 231	1.05 219	1.58 180	0.99 207

trnet	1.20 176	0.91 221	0.94 239	0.52 169	0.42 141	0.47 154	0.25 122	1.41 245	0.61 208	0.88 191	0.75 199	0.97 212	0.72 217	0.37 158	2.66 238	3.31 307	0.86 193	0.61 132	2.41 201	0.60 153	3.93 233	3.14 186	0.50 183	0.47 166	1.03 240	0.86 185	1.72 189	0.99 207

anonymousdsp2	0.86 128	0.84 193	0.84 213	0.43 144	0.44 146	0.56 192	0.32 161	1.17 197	0.36 113	0.66 121	0.67 174	0.69 132	0.40 116	0.49 232	1.46 91	1.36 175	0.67 123	0.62 137	2.12 189	0.60 153	1.36 171	2.66 181	0.36 106	0.44 158	0.71 158	0.51 122	1.86 203	0.64 131

EGLCR-Stereo	2.26 260	0.87 202	1.17 296	0.45 151	0.48 160	0.61 212	0.23 115	0.83 150	0.55 186	0.72 137	0.53 141	0.80 171	0.66 202	0.41 182	2.36 203	2.92 290	0.90 217	1.10 298	3.35 251	0.60 153	5.09 252	12.56 376	0.47 156	0.45 162	0.89 215	0.91 195	20.21 400	0.86 178

G2L-Stereo	0.81 123	0.69 118	0.60 160	0.57 184	0.78 254	0.50 164	0.37 180	0.77 129	0.53 177	0.69 128	0.78 209	0.70 136	0.63 191	0.54 241	2.08 164	0.96 102	0.73 148	0.63 145	1.23 144	0.61 156	1.22 158	0.66 91	0.57 223	0.48 180	0.77 173	0.89 188	1.98 213	0.80 162

CAS	1.05 156	0.80 173	0.40 109	0.50 164	0.48 160	0.37 119	0.30 147	0.55 92	0.44 142	1.13 229	0.77 203	0.64 116	0.95 275	0.31 113	2.68 241	1.79 247	0.96 240	0.82 219	1.08 133	0.61 156	2.91 220	5.06 221	0.44 138	0.30 99	0.81 181	0.92 196	1.18 141	1.16 234

dd	0.86 128	0.80 173	0.51 137	1.05 281	0.44 146	0.85 261	0.44 209	0.85 154	0.39 119	0.83 175	0.40 112	1.23 247	0.39 111	0.47 221	2.21 187	0.98 106	0.97 245	0.71 170	2.00 187	0.61 156	0.84 116	0.77 101	0.49 171	0.64 249	0.70 155	0.53 126	1.73 192	1.47 263

IPLGR_C	1.31 191	0.71 132	0.68 178	0.57 184	0.46 150	0.52 172	0.31 151	0.81 144	0.53 177	0.76 151	0.69 182	1.03 222	0.53 148	0.59 261	2.62 231	1.33 172	0.88 204	0.63 145	3.25 246	0.61 156	1.64 189	10.69 326	0.55 211	0.53 203	0.89 215	0.57 134	2.40 262	0.62 125

ACRE	1.31 191	0.70 125	0.66 175	0.58 190	0.47 154	0.52 172	0.32 161	0.81 144	0.53 177	0.76 151	0.69 182	1.04 226	0.52 147	0.59 261	2.66 238	1.32 169	0.89 207	0.63 145	3.25 246	0.61 156	1.62 186	10.69 326	0.55 211	0.52 197	0.92 223	0.55 130	2.40 262	0.62 125

rafts_anoy	0.88 135	0.81 179	0.86 220	0.44 148	0.49 163	0.51 169	0.46 216	1.58 274	0.48 155	0.61 110	0.70 189	0.70 136	0.47 133	0.30 105	2.51 222	1.38 178	0.76 156	0.78 198	2.36 199	0.61 156	1.28 163	0.99 124	0.49 171	0.49 185	0.85 195	0.90 193	0.93 118	1.00 213

CCAANet	0.66 103	0.57 92	0.62 164	0.37 116	0.36 120	0.38 122	0.45 211	1.41 245	0.45 145	1.16 232	0.43 118	0.89 198	0.57 168	0.37 158	1.31 87	0.81 84	0.63 114	0.47 89	0.61 80	0.61 156	0.60 78	0.55 73	0.51 186	0.35 120	0.55 121	0.50 121	1.59 182	0.72 145

HITNet	0.90 139	0.65 107	0.62 164	0.68 219	0.50 172	0.39 126	0.32 161	1.26 215	0.89 258	0.70 129	0.70 189	0.91 201	0.49 139	0.39 171	1.96 146	1.02 110	0.66 122	0.64 148	0.79 103	0.61 156	1.53 179	3.85 195	0.46 146	0.52 197	0.58 129	0.64 143	1.81 197	0.81 164
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
castereo++	1.62 224	0.76 156	0.78 199	0.59 191	0.41 139	0.34 108	0.25 122	0.85 154	0.43 137	0.81 172	0.62 161	1.02 218	0.51 144	0.38 165	1.86 134	2.57 283	1.01 254	0.73 180	3.23 240	0.62 164	7.09 288	6.35 255	0.63 253	0.58 220	0.99 231	1.01 215	7.61 375	1.63 276

castereo	1.44 210	0.88 211	0.96 246	0.46 154	0.47 154	0.33 105	0.27 132	0.77 129	0.50 164	0.80 168	0.64 167	1.04 226	0.48 136	0.38 165	2.25 192	2.81 286	1.03 261	0.76 190	2.67 219	0.62 164	7.90 306	7.11 272	0.57 223	0.52 197	1.04 241	1.25 252	1.03 128	1.21 241

CIPLG	1.32 194	0.70 125	0.69 179	0.57 184	0.46 150	0.52 172	0.33 167	0.81 144	0.55 186	0.76 151	0.69 182	1.03 222	0.53 148	0.59 261	2.91 256	1.33 172	0.89 207	0.62 137	3.23 240	0.62 164	1.62 186	10.69 326	0.55 211	0.53 203	0.90 219	0.54 128	2.37 259	0.61 122

CREStereo	1.37 200	0.91 221	0.94 239	0.52 169	0.42 141	0.47 154	0.26 129	1.43 248	0.66 224	0.87 185	0.83 221	0.95 209	0.73 222	0.36 152	2.98 260	4.38 336	0.85 189	0.56 117	2.41 201	0.62 164	5.52 260	4.71 208	0.53 202	0.47 166	1.02 237	0.87 186	1.73 192	0.98 200
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PS-NSSS	1.07 161	1.44 330	0.69 179	1.20 301	0.91 272	1.16 300	0.93 279	0.80 142	0.55 186	0.74 146	0.49 130	1.98 295	1.03 283	0.91 316	1.54 99	0.92 95	0.83 185	0.73 180	1.45 159	0.62 164	0.94 131	0.63 85	1.68 353	0.50 188	1.00 233	0.95 202	3.21 318	1.11 228

IPLG	3.01 293	0.75 150	0.63 166	0.42 141	0.52 177	0.54 181	0.51 223	1.63 280	0.35 111	0.62 113	0.59 157	0.77 163	0.66 202	0.46 216	51.49 394	1.67 239	1.02 258	0.92 252	3.51 254	0.63 169	0.99 135	5.97 249	0.49 171	0.48 180	0.80 179	1.16 241	2.86 302	0.71 144

STTStereo	0.99 150	0.95 243	0.82 208	0.77 243	0.77 250	0.69 235	0.87 272	0.86 156	1.53 319	1.27 242	0.79 211	1.13 238	0.69 208	0.93 319	2.19 180	1.03 112	0.72 142	0.70 166	1.05 128	0.63 169	1.15 153	0.86 111	0.58 234	0.56 215	0.73 164	1.21 249	1.74 194	1.41 261

MGS-Stereo	1.48 214	0.99 260	0.47 130	0.40 131	0.35 114	0.40 130	0.36 178	0.65 110	0.26 77	0.52 93	0.43 118	0.52 87	0.38 108	0.43 200	23.31 349	0.93 99	0.73 148	0.79 202	0.93 115	0.65 171	1.10 147	1.25 143	0.44 138	0.48 180	0.72 161	0.49 114	1.29 150	0.77 156

SA	1.07 161	0.90 217	0.42 116	0.55 179	0.53 183	0.49 161	0.24 118	1.60 275	0.46 147	0.71 136	0.41 114	0.69 132	0.58 174	0.62 272	1.74 116	1.41 185	0.78 163	0.79 202	3.17 239	0.65 171	1.24 159	4.73 209	0.34 97	0.51 191	0.75 167	1.12 230	2.64 291	0.72 145

raftrobust	1.11 166	0.65 107	0.92 237	0.55 179	0.49 163	0.44 142	0.33 167	1.55 269	0.47 149	0.94 206	0.72 194	0.82 178	0.53 148	0.36 152	2.91 256	1.71 240	0.71 137	0.70 166	4.37 275	0.65 171	1.69 192	3.95 199	0.59 240	0.42 153	0.95 228	0.85 181	0.99 125	0.85 176

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 154	0.93 233	0.80 204	0.72 225	0.79 257	0.65 223	1.02 287	1.07 187	2.31 350	2.00 289	0.74 197	0.97 212	0.56 164	0.94 321	1.82 126	0.96 102	0.68 125	0.67 158	1.31 148	0.65 171	0.88 122	0.94 119	0.57 223	0.57 216	0.73 164	1.60 300	1.43 161	1.27 250
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.16 173	0.83 185	0.82 208	0.65 210	0.59 199	0.67 229	0.58 240	2.65 356	0.53 177	1.73 273	0.76 202	0.87 188	0.78 241	0.47 221	3.77 296	1.45 196	0.87 198	0.86 233	2.81 225	0.65 171	1.26 161	0.87 112	0.57 223	0.73 273	0.81 181	0.95 202	2.65 293	1.03 216

LL-Strereo2	1.08 164	0.65 107	0.59 157	0.40 131	0.34 109	0.31 96	0.23 115	1.48 253	0.38 116	0.68 127	0.58 156	0.63 112	0.32 92	0.64 276	1.65 108	1.13 137	0.63 114	0.53 112	1.32 150	0.66 176	1.35 169	11.05 339	0.44 138	0.34 114	0.64 141	0.60 137	1.05 130	0.56 107

LoS_RVC	1.42 205	1.25 308	0.86 220	0.31 91	0.49 163	0.37 119	0.33 167	0.73 123	0.56 191	2.10 301	0.68 179	0.67 126	0.70 211	0.33 124	3.08 268	3.79 321	0.89 207	2.10 366	3.01 237	0.66 176	4.40 237	6.44 257	0.51 186	0.43 154	0.82 186	0.85 181	0.90 111	0.99 207

tt_ll	1.42 205	1.25 308	0.86 220	0.31 91	0.49 163	0.37 119	0.33 167	0.73 123	0.56 191	2.10 301	0.68 179	0.67 126	0.70 211	0.33 124	3.08 268	3.79 321	0.89 207	2.10 366	3.01 237	0.66 176	4.40 237	6.44 257	0.51 186	0.43 154	0.82 186	0.85 181	0.90 111	0.99 207

HGLStereo	0.83 124	0.64 102	0.75 191	0.52 169	0.67 226	0.56 192	0.45 211	0.66 113	0.50 164	1.72 272	0.96 237	0.64 116	0.56 164	0.54 241	1.65 108	1.18 146	0.80 171	0.76 190	1.05 128	0.66 176	0.99 135	1.36 149	0.49 171	0.54 207	0.71 158	0.76 161	1.59 182	0.82 167

DN-CSS_ROB	1.32 194	0.83 185	1.03 259	0.87 259	0.86 265	0.47 154	0.36 178	2.00 318	0.57 195	1.56 262	1.81 290	0.96 211	0.77 239	0.38 165	2.15 174	1.40 182	1.03 261	0.93 256	5.27 287	0.66 176	2.56 214	2.82 182	0.54 208	0.86 297	0.79 178	0.81 169	2.07 221	1.33 255

LGCAT	0.97 147	0.77 162	0.52 144	0.32 97	0.44 146	0.35 113	0.24 118	0.66 113	0.40 126	0.56 97	0.39 109	0.73 144	0.69 208	0.32 116	2.36 203	1.87 251	0.67 123	0.60 126	0.80 104	0.68 181	6.52 276	3.00 184	0.46 146	0.33 111	0.52 112	0.53 126	0.65 77	0.73 147

LoS	1.51 218	0.79 171	0.59 157	0.52 169	0.56 192	0.65 223	0.38 184	2.56 352	0.88 256	1.21 236	0.94 233	0.97 212	0.88 261	0.35 137	3.04 264	3.41 309	1.24 289	0.93 256	2.19 191	0.68 181	5.96 266	7.00 270	0.62 248	0.47 166	1.14 263	0.98 210	1.06 132	0.87 180
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMOStereo	1.28 184	0.74 142	0.45 123	0.62 202	0.52 177	0.46 148	0.39 186	1.54 265	0.47 149	0.87 185	0.47 123	0.74 146	0.59 175	0.35 137	2.01 152	1.45 196	0.80 171	0.87 235	2.92 230	0.69 183	1.78 193	10.98 335	0.46 146	0.41 145	1.09 252	0.72 156	1.56 173	0.58 112

error version	1.28 184	0.74 142	0.45 123	0.62 202	0.52 177	0.46 148	0.39 186	1.54 265	0.47 149	0.87 185	0.47 123	0.74 146	0.59 175	0.35 137	2.01 152	1.45 196	0.80 171	0.87 235	2.92 230	0.69 183	1.78 193	10.98 335	0.46 146	0.41 145	1.09 252	0.72 156	1.56 173	0.58 112

test-v	1.28 184	0.74 142	0.45 123	0.62 202	0.52 177	0.46 148	0.39 186	1.54 265	0.47 149	0.87 185	0.47 123	0.74 146	0.59 175	0.35 137	2.01 152	1.45 196	0.80 171	0.87 235	2.92 230	0.69 183	1.78 193	10.98 335	0.46 146	0.41 145	1.09 252	0.72 156	1.56 173	0.58 112

test-3	1.73 241	1.00 266	1.08 275	0.63 207	0.60 203	0.55 185	0.43 205	1.99 314	0.39 119	0.86 183	0.54 143	1.45 264	0.53 148	0.41 182	2.20 182	1.41 185	0.81 180	0.79 202	6.57 321	0.69 183	5.20 258	11.52 351	0.46 146	0.54 207	0.86 198	0.97 206	3.11 314	0.98 200

test_1	1.73 241	1.01 268	1.08 275	0.63 207	0.60 203	0.55 185	0.43 205	1.99 314	0.39 119	0.86 183	0.54 143	1.45 264	0.54 154	0.41 182	2.20 182	1.42 188	0.80 171	0.79 202	6.57 321	0.69 183	5.20 258	11.52 351	0.46 146	0.54 207	0.87 203	0.97 206	3.11 314	0.98 200

test-2	1.28 184	0.74 142	0.45 123	0.62 202	0.52 177	0.46 148	0.39 186	1.54 265	0.47 149	0.87 185	0.47 123	0.74 146	0.59 175	0.35 137	2.01 152	1.45 196	0.80 171	0.87 235	2.92 230	0.69 183	1.78 193	10.98 335	0.46 146	0.41 145	1.09 252	0.72 156	1.56 173	0.58 112

NVstereo2D	2.81 287	0.82 182	0.74 188	0.69 221	0.78 254	0.92 273	0.81 265	1.18 201	0.76 243	0.91 199	1.06 247	0.80 171	0.55 160	0.71 289	52.63 402	1.47 204	0.86 193	0.83 223	1.42 155	0.69 183	1.12 150	0.94 119	0.76 288	0.83 292	1.08 248	0.78 164	0.98 124	0.74 148

GLC_STEREO	0.97 147	0.89 213	0.85 217	0.56 181	0.60 203	0.48 159	0.40 192	1.70 287	0.47 149	0.77 155	0.67 174	0.78 168	0.63 191	0.61 267	2.53 223	1.65 235	0.88 204	0.60 126	1.57 171	0.70 190	2.48 212	1.17 136	0.44 138	0.43 154	0.67 145	0.55 130	2.36 256	0.88 185

RASNet	0.85 125	0.72 135	0.89 232	0.61 197	0.62 215	0.66 226	0.41 196	0.98 178	0.61 208	1.21 236	0.64 167	0.74 146	0.67 205	0.40 175	1.23 81	1.31 167	0.72 142	0.66 155	1.00 121	0.70 190	1.09 145	1.43 152	0.43 135	0.75 274	0.68 151	0.79 165	2.17 230	0.93 192

HLF11	3.03 296	0.98 254	0.85 217	0.52 169	0.50 172	0.53 177	0.28 137	6.58 394	0.60 203	1.90 286	0.77 203	0.68 130	0.40 116	0.33 124	46.35 377	1.29 163	0.88 204	0.81 215	5.49 295	0.71 192	1.07 141	5.35 232	0.70 276	0.51 191	0.87 203	1.08 225	0.92 117	0.92 190

test_3	1.73 241	1.02 273	1.05 264	0.65 210	0.61 208	0.55 185	0.43 205	1.96 310	0.38 116	0.88 191	0.52 139	1.45 264	0.54 154	0.40 175	2.20 182	1.40 182	0.81 180	0.81 215	6.56 320	0.71 192	5.08 251	11.49 348	0.43 135	0.49 185	0.96 229	1.09 226	3.23 320	0.98 200

HSM	1.07 161	0.75 150	0.97 247	0.78 245	0.77 250	0.54 181	0.54 228	1.87 304	0.60 203	0.76 151	0.85 224	0.87 188	0.67 205	0.56 248	2.24 190	1.05 116	0.92 224	0.71 170	2.57 207	0.71 192	1.80 197	2.08 170	0.56 218	0.72 272	0.90 219	0.97 206	2.08 222	1.03 216

anonymous	1.71 240	0.46 77	0.38 104	0.25 68	0.38 125	0.31 96	0.28 137	0.70 117	0.40 126	0.57 101	0.22 62	0.85 184	0.85 255	0.37 158	2.62 231	6.61 359	0.77 159	1.19 316	1.45 159	0.72 195	10.28 349	12.97 389	0.39 114	0.37 123	0.65 144	0.62 139	0.79 103	0.81 164

ManiGeoR	2.76 281	1.04 280	0.88 224	0.61 197	0.53 183	0.53 177	0.29 143	1.57 271	0.61 208	2.08 298	1.18 257	0.77 163	0.55 160	0.35 137	42.65 366	1.50 209	0.86 193	0.80 207	4.55 278	0.72 195	1.92 201	5.24 228	0.73 285	0.59 227	0.78 176	1.13 233	1.27 146	0.87 180

HLf10	2.76 281	1.04 280	0.88 224	0.61 197	0.53 183	0.53 177	0.29 143	1.57 271	0.61 208	2.08 298	1.18 257	0.77 163	0.55 160	0.35 137	42.65 366	1.50 209	0.86 193	0.80 207	4.55 278	0.72 195	1.92 201	5.24 228	0.73 285	0.59 227	0.78 176	1.13 233	1.27 146	0.87 180

UPFNet	0.73 111	0.69 118	0.79 200	0.54 177	0.65 220	0.58 201	0.54 228	0.72 121	0.54 184	0.59 107	0.57 152	0.61 107	0.47 133	0.62 272	1.80 124	0.96 102	0.72 142	0.68 162	0.91 114	0.72 195	0.64 87	0.55 73	0.53 202	0.52 197	0.58 129	0.51 122	2.19 234	0.59 118

AF-Net	1.05 156	0.83 185	0.94 239	0.76 238	0.91 272	0.98 281	1.68 323	1.52 263	1.06 283	0.57 101	0.96 237	1.34 255	0.64 194	0.74 292	1.71 111	0.99 107	0.80 171	0.60 126	1.64 173	0.72 195	0.72 99	2.35 174	0.63 253	0.62 240	0.89 215	0.82 171	1.57 178	1.25 247

Nwc_Net	1.05 156	0.83 185	0.94 239	0.76 238	0.91 272	0.98 281	1.68 323	1.52 263	1.06 283	0.57 101	0.96 237	1.34 255	0.64 194	0.74 292	1.71 111	0.99 107	0.80 171	0.60 126	1.64 173	0.72 195	0.72 99	2.35 174	0.63 253	0.62 240	0.89 215	0.82 171	1.57 178	1.25 247

DDF-Stereo	5.75 345	1.70 341	0.52 144	38.69 405	0.79 257	32.72 407	0.96 280	1.26 215	0.53 177	1.03 216	2.56 313	40.13 403	1.82 311	0.57 253	2.07 163	3.66 317	0.92 224	0.83 223	4.27 271	0.73 201	6.68 279	6.39 256	0.52 196	0.47 166	0.87 203	1.54 291	1.72 189	1.23 243

DMCA-RVC	0.86 128	0.74 142	0.73 185	0.61 197	0.77 250	0.56 192	0.70 253	0.77 129	1.43 310	1.38 252	0.69 182	0.87 188	0.54 154	0.55 247	1.66 110	1.05 116	0.81 180	0.74 185	0.95 117	0.73 201	0.89 126	0.93 118	0.51 186	0.58 220	0.59 132	0.62 139	1.82 200	0.91 188

CFNet_RVC	0.94 143	0.84 193	0.89 232	0.76 238	0.80 260	0.71 238	0.49 218	0.74 125	0.63 218	0.88 191	0.94 233	0.87 188	0.57 168	0.50 233	1.96 146	1.12 136	0.79 167	0.79 202	1.27 145	0.73 201	1.26 161	1.52 155	0.48 161	0.64 249	0.98 230	1.11 227	1.92 209	1.23 243

TestStereo_HLe17	2.28 263	1.06 283	0.88 224	0.74 231	0.67 226	0.61 212	0.37 180	2.48 349	0.70 233	1.80 277	1.27 265	0.89 198	0.61 186	0.36 152	20.38 343	1.64 234	0.96 240	0.82 219	4.36 274	0.74 204	7.60 297	5.87 246	0.61 245	0.79 281	0.87 203	1.18 243	2.31 246	0.93 192

gcap_with_dpt	1.70 237	2.27 359	0.76 192	1.42 318	0.71 236	0.78 251	0.32 161	1.43 248	0.59 200	0.90 196	0.67 174	1.69 280	0.85 255	0.41 182	2.22 188	3.04 294	1.11 271	1.60 344	4.27 271	0.74 204	5.79 263	5.97 249	0.52 196	0.44 158	1.05 244	1.02 216	2.42 264	3.01 321

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 264	1.03 278	0.50 136	1.41 315	2.53 359	3.20 361	1.05 293	1.71 290	0.49 159	4.85 378	3.84 330	4.79 353	0.65 199	0.42 195	2.38 206	3.97 325	0.82 184	0.78 198	2.26 196	0.74 204	7.86 304	8.88 295	0.53 202	0.34 114	0.85 195	1.42 273	1.98 213	2.99 318

GCAP-BAT	1.70 237	2.27 359	0.76 192	1.42 318	0.71 236	0.78 251	0.32 161	1.43 248	0.59 200	0.90 196	0.67 174	1.69 280	0.85 255	0.41 182	2.22 188	3.04 294	1.11 271	1.60 344	4.27 271	0.74 204	5.79 263	5.97 249	0.52 196	0.44 158	1.05 244	1.02 216	2.42 264	3.01 321

ADLNet	2.50 270	0.99 260	0.73 185	0.62 202	0.75 245	0.63 217	0.53 226	1.12 190	0.61 208	0.58 105	0.71 191	1.61 277	0.61 186	0.87 310	46.09 376	1.02 110	0.70 133	0.67 158	0.85 107	0.74 204	0.75 105	1.07 132	0.51 186	0.47 166	0.94 224	0.93 197	1.63 185	0.70 143

DSFCA	0.87 132	0.84 193	0.73 185	0.65 210	0.77 250	0.61 212	0.78 258	0.75 126	0.78 246	0.77 155	0.83 221	0.75 155	0.48 136	0.43 200	1.89 137	1.14 139	0.85 189	0.87 235	1.00 121	0.74 204	1.00 139	1.05 129	0.72 284	0.63 246	0.83 189	0.95 202	1.88 205	0.85 176

DLCB_ROB	0.94 143	0.90 217	0.88 224	0.73 228	0.80 260	0.69 235	0.69 252	0.87 160	0.72 238	0.94 206	0.86 225	1.02 218	0.91 265	0.69 288	1.48 93	1.06 120	0.97 245	0.72 178	0.88 112	0.74 204	1.21 157	1.21 140	0.78 295	0.71 268	1.26 283	1.26 253	1.49 168	0.95 195

DepthFocus	1.09 165	0.55 88	0.32 89	0.29 83	0.28 86	0.27 84	0.22 113	0.70 117	0.52 171	0.51 92	0.38 105	0.62 110	0.42 122	0.38 165	2.43 210	2.19 272	0.64 118	0.64 148	0.96 118	0.75 211	7.93 307	4.99 217	0.47 156	0.28 94	0.55 121	0.49 114	0.77 101	0.83 170

Any-RAFT	2.54 271	0.94 236	1.27 311	0.75 233	0.75 245	0.50 164	0.40 192	1.99 314	0.56 191	0.87 185	6.98 379	1.50 269	0.51 144	0.40 175	2.50 220	3.41 309	0.91 218	0.90 248	6.78 331	0.75 211	14.26 391	10.61 324	0.67 268	0.59 227	1.63 329	1.83 317	2.17 230	4.22 341

DeepPruner_ROB	1.64 228	0.75 150	0.91 235	0.85 257	0.88 268	0.75 246	1.75 327	1.26 215	0.91 262	1.49 258	1.65 287	0.85 184	0.81 244	0.56 248	3.12 274	1.49 207	1.02 258	1.02 283	2.33 198	0.75 211	7.42 295	6.70 261	0.81 307	0.69 261	0.88 211	1.45 277	2.17 230	0.87 180

DF_test	0.88 135	0.66 111	0.63 166	0.28 76	0.34 109	0.26 81	0.15 82	0.71 119	0.38 116	0.67 123	0.30 82	0.74 146	0.38 108	0.29 101	2.77 249	1.72 241	0.72 142	0.61 132	0.74 92	0.76 214	3.84 231	3.64 193	0.47 156	0.40 141	0.45 90	0.44 108	0.68 83	0.61 122

HLf8	2.46 268	0.94 236	0.89 232	0.73 228	0.62 215	0.54 181	0.35 177	2.78 362	0.73 240	2.24 307	1.41 278	0.81 176	0.59 175	0.35 137	23.74 351	1.60 229	0.94 233	0.80 207	5.76 302	0.76 214	7.40 294	5.69 241	0.66 263	0.69 261	0.80 179	1.14 237	2.33 249	1.06 222

SGM-Forest	4.18 321	1.24 305	0.74 188	2.12 343	1.35 317	1.42 319	0.56 234	1.36 238	0.90 259	4.89 381	0.96 237	2.51 320	12.92 380	0.61 267	16.38 336	3.12 300	0.79 167	0.65 152	7.04 337	0.76 214	6.77 280	10.03 306	0.84 314	0.81 286	1.66 333	1.78 313	4.79 358	25.96 399
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GGDA	1.36 198	0.95 243	1.04 262	0.59 191	0.55 190	0.67 229	0.38 184	1.22 205	0.64 220	2.70 325	2.12 304	0.91 201	0.55 160	0.35 137	2.14 172	1.51 212	0.87 198	0.80 207	3.54 255	0.77 217	2.60 216	5.57 237	0.56 218	0.66 255	0.81 181	1.18 243	2.16 228	1.03 216

coex_refinement	1.02 154	1.02 273	0.76 192	0.66 215	0.85 264	0.71 238	0.50 222	0.81 144	1.04 281	0.67 123	1.01 246	0.94 207	0.44 130	0.46 216	3.49 284	0.95 100	0.78 163	0.71 170	3.74 261	0.77 217	0.85 118	0.75 99	0.63 253	0.52 197	0.87 203	0.93 197	1.75 195	0.94 194

dad	1.63 225	0.97 251	0.65 173	2.18 345	1.19 306	1.01 287	3.99 360	1.66 285	0.55 186	1.21 236	0.50 132	1.12 237	2.01 312	0.58 257	3.09 270	1.16 142	1.11 271	0.76 190	2.70 221	0.77 217	1.34 166	1.48 153	0.71 279	0.88 299	2.48 357	0.71 154	5.52 360	3.80 338

AACVNet	0.95 145	0.87 202	0.69 179	0.91 263	0.91 272	0.72 242	0.59 243	0.87 160	0.60 203	0.73 142	0.88 228	0.79 170	0.64 194	0.60 265	1.77 121	1.37 177	0.84 187	0.83 223	1.12 136	0.77 217	1.36 171	1.13 134	0.70 276	0.65 251	0.87 203	1.12 230	1.90 207	1.31 252

CFNet_pseudo	1.65 229	0.78 167	0.82 208	0.82 255	0.79 257	0.69 235	0.42 202	0.93 171	0.53 177	0.95 209	0.81 218	0.88 193	0.81 244	0.81 306	15.70 335	1.39 180	0.74 153	0.71 170	7.24 340	0.77 217	0.97 133	1.50 154	0.69 275	0.57 216	0.88 211	0.89 188	1.47 166	1.12 230

TestStereo_HL3	3.66 312	6.67 396	1.19 300	0.68 219	0.59 199	1.17 303	0.83 266	2.69 359	1.00 274	3.07 340	4.67 339	4.18 346	1.27 297	0.36 152	11.56 325	9.71 376	13.51 400	0.80 207	5.87 303	0.78 222	8.05 312	12.28 364	0.56 218	0.61 238	1.02 237	1.40 270	2.88 303	1.47 263

TestStereo_HL2	1.36 198	0.98 254	1.05 264	0.66 215	0.53 183	0.65 223	0.37 180	1.23 208	0.69 230	2.77 327	1.83 292	0.91 201	0.57 168	0.35 137	2.13 171	1.51 212	0.87 198	0.83 223	3.85 262	0.78 222	2.47 211	5.60 238	0.57 223	0.67 256	0.76 172	1.14 237	1.88 205	1.02 215

DNS	1.70 237	1.33 320	0.87 223	0.43 144	0.40 133	0.55 185	0.28 137	1.18 201	0.71 236	0.70 129	0.56 148	1.24 249	1.19 293	0.36 152	2.46 215	3.22 302	1.01 254	1.04 289	4.23 270	0.78 222	8.77 328	7.34 274	0.52 196	0.47 166	1.14 263	0.85 181	3.21 318	0.98 200

IER	0.88 135	0.82 182	0.55 153	0.49 158	0.51 175	0.56 192	0.45 211	0.80 142	0.49 159	1.15 230	0.77 203	1.03 222	0.50 142	0.79 301	3.66 288	1.04 113	0.73 148	0.64 148	0.87 111	0.78 222	0.73 102	0.82 107	0.60 242	0.53 203	0.63 138	1.00 213	2.05 219	0.74 148

CFNet	0.80 121	0.84 193	0.79 200	0.76 238	0.70 235	0.60 208	0.46 216	0.84 153	0.48 155	0.66 121	0.71 191	0.92 206	0.61 186	0.43 200	1.75 118	0.84 87	0.70 133	0.64 148	0.90 113	0.78 222	0.89 126	0.72 96	0.45 144	0.51 191	0.87 203	0.83 173	1.67 187	1.15 233

FSD		0.76 156	0.66 175	0.60 194	0.60 203	0.60 208	0.57 236	0.90 165	0.50 164	0.95 209	0.73 196			0.64 276	2.19 180	3.05 296			2.80 224	0.79 227				0.67 256	0.90 219	0.83 173	0.90 111	0.99 207

FCDSN-DC	3.63 310	0.94 236	2.84 373	1.29 308	1.30 313	1.03 289	1.00 283	0.90 165	0.91 262	1.04 220	0.74 197	1.21 245	0.74 227	0.58 257	52.59 401	2.04 265	1.24 289	1.13 306	1.05 128	0.79 227	6.62 277	10.01 305	0.78 295	2.18 356	1.20 269	1.67 308	1.20 142	1.05 220
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RP	1.18 174	1.02 273	1.24 308	0.94 267	1.08 291	0.84 258	1.17 300	1.25 213	1.31 302	0.61 110	1.16 255	1.21 245	0.75 231	0.68 282	3.34 279	1.04 113	0.89 207	0.67 158	1.20 143	0.79 227	0.88 122	2.85 183	0.59 240	0.71 268	0.86 198	0.98 210	2.51 276	1.21 241

UCFNet_RVC	1.11 166	1.26 311	0.85 217	0.88 260	0.93 279	0.77 250	0.58 240	0.78 135	0.67 227	0.93 204	0.80 216	1.25 250	0.93 270	0.48 227	2.17 178	1.09 129	0.78 163	0.82 219	2.60 213	0.80 230	1.32 165	1.66 157	1.31 341	0.67 256	1.05 244	1.11 227	1.44 163	2.13 296

DISCO	0.96 146	0.98 254	0.56 155	0.57 184	0.61 208	0.81 257	0.79 261	0.77 129	0.81 247	2.06 296	0.86 225	0.66 123	0.70 211	0.42 195	1.87 135	1.27 161	0.99 249	0.80 207	1.80 178	0.80 230	0.92 130	1.33 146	0.57 223	0.51 191	0.72 161	0.84 179	2.02 217	0.80 162

PDISCO_ROB	1.06 159	0.87 202	0.60 160	0.80 250	0.68 230	0.53 177	0.59 243	0.93 171	0.69 230	1.80 277	1.00 245	0.74 146	0.63 191	0.66 279	1.87 135	1.44 194	0.89 207	1.10 298	1.53 165	0.80 230	1.56 182	2.40 177	0.52 196	0.63 246	1.19 268	0.79 165	2.56 284	0.81 164

DNSM	1.73 241	1.01 268	0.99 252	0.42 141	0.39 128	0.63 217	0.27 132	1.36 238	0.84 251	0.73 142	0.63 165	1.36 259	1.35 302	0.36 152	2.44 211	3.52 314	0.96 240	1.13 306	3.73 260	0.81 233	8.87 331	7.56 276	0.51 186	0.50 188	1.27 288	0.94 200	2.93 308	1.11 228

pcwnet_v2	3.22 298	0.81 179	0.94 239	0.92 265	1.12 296	0.94 274	0.70 253	1.17 197	0.88 256	2.04 292	1.10 249	1.09 234	1.00 280	1.27 344	47.63 380	1.56 223	0.96 240	0.87 235	6.63 324	0.81 233	2.45 210	3.52 192	1.01 326	0.75 274	1.04 241	1.16 241	2.44 267	2.23 303

psm_up	0.99 150	0.86 200	0.99 252	0.78 245	0.89 270	0.75 246	0.58 240	1.33 234	1.03 280	0.88 191	0.69 182	0.99 217	0.72 217	0.76 297	1.89 137	1.10 132	0.91 218	0.81 215	1.93 183	0.81 233	1.08 143	0.90 114	0.49 171	0.85 295	1.01 235	1.06 220	1.62 184	1.10 225

iResNetv2_ROB	1.57 221	0.87 202	0.70 182	1.13 289	0.65 220	0.72 242	0.49 218	2.63 355	0.64 220	1.77 276	0.87 227	1.30 254	0.75 231	0.40 175	4.81 307	1.26 160	0.91 218	0.71 170	4.58 280	0.81 233	7.66 299	1.62 156	0.58 234	0.80 282	0.81 181	0.83 173	3.12 317	0.91 188

UNet	0.85 125	0.76 156	0.74 188	0.60 194	0.60 203	0.61 212	0.53 226	0.90 165	0.58 198	1.21 236	0.68 179	0.71 140	0.56 164	0.67 281	1.72 115	1.11 135	0.79 167	0.72 178	1.13 137	0.82 237	0.84 116	0.69 92	0.62 248	0.58 220	0.64 141	0.77 162	2.48 271	0.95 195

PA-Net	1.22 178	0.95 243	1.13 287	0.75 233	1.31 314	0.68 233	0.84 267	0.82 149	1.18 296	0.83 175	0.77 203	0.76 159	0.78 241	0.91 316	3.00 261	1.21 153	0.68 125	0.77 193	1.02 126	0.82 237	1.13 152	4.67 206	0.66 263	0.82 289	1.00 233	2.10 335	1.24 143	2.13 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.28 184	1.18 298	0.95 244	1.18 300	1.04 283	1.00 286	0.79 261	1.25 213	1.10 288	1.29 244	0.77 203	2.28 310	0.91 265	0.63 274	2.00 151	1.14 139	1.01 254	0.98 273	2.44 203	0.82 237	1.98 205	1.33 146	0.78 295	1.05 310	1.28 289	1.27 254	2.63 290	1.49 265
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
TestStereo-Hl	1.73 241	0.89 213	1.21 305	0.64 209	0.68 230	0.67 229	0.49 218	1.63 280	0.90 259	2.54 318	2.50 312	0.98 216	0.60 185	0.34 130	2.71 244	1.89 252	0.92 224	0.95 265	5.28 288	0.83 240	4.10 235	9.42 300	0.57 223	0.71 268	0.81 181	1.32 259	2.00 216	1.16 234

DF	3.45 304	1.03 278	1.05 264	1.23 303	0.43 143	1.11 293	0.34 176	1.62 279	0.66 224	0.81 172	0.79 211	1.79 285	0.53 148	0.38 165	2.24 190	3.92 324	0.89 207	0.95 265	50.42 402	0.83 240	7.98 310	6.94 268	0.58 234	0.59 227	1.09 252	1.33 260	2.06 220	1.54 268

RALAANet	1.14 169	0.70 125	0.84 213	0.53 174	0.53 183	0.60 208	0.41 196	1.30 224	0.50 164	0.94 206	0.65 169	0.72 143	0.59 175	0.33 124	1.97 149	1.32 169	0.75 155	0.89 245	1.96 184	0.85 242	3.07 222	5.37 233	0.53 202	0.62 240	0.82 186	1.03 218	2.08 222	0.78 158

APVNet	1.21 177	1.02 273	0.64 170	0.69 221	0.78 254	0.86 262	0.84 267	0.78 135	0.71 236	0.92 202	0.82 219	0.86 186	0.59 175	0.58 257	2.67 240	1.65 235	1.11 271	0.98 273	3.23 240	0.85 242	1.62 186	4.73 209	0.55 211	0.84 294	0.77 173	0.80 168	1.90 207	0.98 200

BEATNet_4x	1.53 220	0.77 162	0.77 196	0.75 233	0.67 226	0.47 154	0.40 192	1.23 208	1.32 303	0.83 175	0.77 203	0.95 209	0.74 227	0.59 261	5.02 308	2.40 281	1.64 315	1.43 338	1.27 145	0.85 242	4.54 239	8.28 284	0.48 161	0.91 302	0.70 155	0.77 162	1.85 201	0.99 207

AE-Stereo	1.61 223	0.85 197	1.23 307	0.81 253	0.51 175	0.57 198	0.75 257	0.83 150	0.49 159	0.79 164	0.54 143	1.29 251	0.72 217	0.47 221	2.05 162	2.96 291	0.99 249	0.92 252	2.63 214	0.86 245	4.61 240	11.92 357	0.50 183	0.80 282	1.26 283	1.34 262	1.95 210	0.86 178

ADCP+	5.07 334	1.54 334	1.72 334	1.08 283	1.54 326	1.18 304	2.02 338	1.02 181	2.72 358	4.05 365	2.23 309	2.24 308	0.61 186	0.94 321	54.46 407	1.52 218	0.83 185	0.95 265	3.94 263	0.87 246	2.22 209	2.57 180	0.71 279	0.62 240	2.48 357	11.25 387	7.85 376	23.66 395

DN	5.78 346	0.69 118	0.82 208	0.75 233	0.44 146	52.50 415	0.52 225	1.65 284	0.77 244	3.33 348	1.12 252	54.19 409	0.61 186	0.34 130	2.28 197	3.98 327	0.92 224	0.71 170	6.24 312	0.88 247	7.33 293	6.10 253	0.66 263	0.48 180	1.68 334	1.91 321	1.76 196	3.37 333

DeepPrunerF	4.30 323	1.53 333	0.72 184	2.93 360	5.08 393	2.43 352	3.38 354	0.87 160	4.11 375	0.80 168	1.17 256	0.66 123	0.56 164	0.61 267	45.12 375	2.02 264	1.01 254	0.78 198	2.32 197	0.88 247	1.56 182	1.70 158	0.84 314	0.67 256	29.00 407	1.78 313	2.48 271	1.17 239

CC-Net-ROB	1.63 225	1.81 345	1.19 300	1.85 334	1.77 339	2.27 344	1.56 319	0.93 171	0.96 267	1.29 244	0.67 174	5.48 357	2.51 322	1.43 350	1.64 105	0.87 89	1.34 299	1.17 311	2.46 204	0.88 247	1.09 145	1.35 148	3.34 369	0.63 246	1.22 275	1.15 240	1.47 166	1.57 271

NCCL2	1.48 214	1.28 315	1.10 279	1.11 285	1.43 322	0.78 251	0.90 275	1.05 185	1.14 294	1.86 285	1.27 265	1.02 218	0.81 244	0.80 305	3.43 281	1.42 188	1.14 277	0.87 235	1.31 148	0.89 250	1.94 204	3.37 190	1.48 349	1.02 306	1.50 318	1.35 263	3.80 341	1.85 284

XX-Stereo	11.10 379	0.72 135	1.24 308	1.04 279	0.52 177	0.80 255	0.84 267	1.13 192	0.51 169	4.53 374	6.79 370	1.54 274	1.06 287	0.42 195	2.78 250	5.82 355	0.96 240	0.94 259	6.43 316	0.91 251	6.26 273	8.36 286	0.58 234	0.43 154	237.38 421	1.38 266	2.64 291	3.61 334

NCC-stereo	1.25 181	1.24 305	1.10 279	0.99 274	1.05 285	0.96 276	1.53 317	1.79 295	1.59 322	0.60 108	1.34 270	1.17 242	1.03 283	0.74 292	2.44 211	1.07 121	0.89 207	0.99 276	1.54 167	0.91 251	0.99 135	2.46 178	0.80 303	0.76 276	1.26 283	1.59 297	1.39 157	1.61 273

Abc-Net	1.25 181	1.24 305	1.10 279	0.99 274	1.05 285	0.96 276	1.53 317	1.79 295	1.59 322	0.60 108	1.34 270	1.17 242	1.03 283	0.74 292	2.44 211	1.07 121	0.89 207	0.99 276	1.54 167	0.91 251	0.99 135	2.46 178	0.80 303	0.76 276	1.26 283	1.59 297	1.39 157	1.61 273
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	1.34 197	1.00 266	0.76 192	1.64 328	1.38 319	1.69 331	1.25 304	1.22 205	0.69 230	0.63 116	0.84 223	0.83 180	0.41 120	1.62 352	2.02 157	1.19 149	0.81 180	0.87 235	1.98 185	0.92 254	1.68 190	5.69 241	1.26 337	0.47 166	1.21 270	0.95 202	2.15 226	1.03 216

sAnonymous2	1.42 205	0.76 156	0.52 144	0.41 135	0.47 154	0.71 238	0.41 196	1.28 221	0.98 272	0.65 118	0.89 229	1.08 231	0.95 275	0.37 158	2.20 182	2.28 274	1.10 267	1.04 289	3.71 257	0.92 254	4.94 247	6.73 263	0.62 248	0.55 213	0.83 189	1.39 268	1.25 144	1.24 245

CroCo_RVC	1.42 205	0.76 156	0.52 144	0.41 135	0.47 154	0.71 238	0.41 196	1.28 221	0.98 272	0.65 118	0.89 229	1.08 231	0.95 275	0.37 158	2.20 182	2.28 274	1.10 267	1.04 289	3.71 257	0.92 254	4.94 247	6.73 263	0.62 248	0.55 213	0.83 189	1.39 268	1.25 144	1.24 245

FC-DCNN v2	3.76 314	1.64 339	4.17 386	2.93 360	2.32 353	3.38 362	1.67 322	2.65 356	2.92 359	2.86 331	1.36 274	2.62 324	1.33 300	0.68 282	6.35 314	1.65 235	1.31 296	1.00 281	8.25 347	0.94 257	8.74 327	8.73 291	0.82 311	1.68 335	4.68 373	3.34 357	7.40 373	15.96 383

SACVNet	1.31 191	0.94 236	0.95 244	0.90 261	1.10 293	0.87 264	0.92 278	1.50 256	0.81 247	1.23 241	0.71 191	0.94 207	0.69 208	0.68 282	1.83 129	1.40 182	1.12 276	0.83 223	2.20 192	0.94 257	2.13 206	5.87 246	0.65 260	0.82 289	1.04 241	1.06 220	2.02 217	1.30 251

zero-FE	23.86 404	1.70 341	0.52 144	141.89 418	8.72 403	147.65 420	77.27 415	1.26 215	0.60 203	1.15 230	4.12 332	136.19 416	11.59 367	0.57 253	2.27 195	3.52 314	1.06 265	2.52 381	5.18 285	0.95 259	81.26 418	7.98 281	0.52 196	0.47 166	0.86 198	1.54 291	1.68 188	1.14 231

stereogan	1.44 210	1.33 320	1.05 264	1.11 285	1.28 312	1.11 293	0.97 281	1.26 215	1.05 282	1.22 240	1.10 249	1.62 278	0.89 262	0.66 279	2.34 202	1.31 167	0.94 233	0.81 215	1.72 176	0.95 259	1.10 147	8.04 282	0.71 279	0.77 278	0.83 189	1.06 220	2.36 256	1.38 259

FC-DCNN	3.48 305	1.59 338	4.19 387	2.76 354	2.30 351	3.10 360	1.73 326	2.57 353	1.72 327	2.88 332	1.36 274	2.15 303	1.21 294	0.68 282	6.32 313	1.61 230	1.31 296	1.03 286	7.90 346	0.95 259	8.85 330	8.73 291	0.82 311	1.69 338	3.19 365	2.50 346	4.67 353	16.15 384

ICVP	1.51 218	0.74 142	1.07 272	0.75 233	0.75 245	0.84 258	0.54 228	1.10 188	0.86 253	1.37 250	1.15 254	0.88 193	1.08 289	0.53 240	1.90 139	1.91 254	1.22 286	0.99 276	1.56 170	0.96 262	3.89 232	10.50 320	0.68 272	0.77 278	0.91 222	1.19 247	1.42 160	1.14 231
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PWCDC_ROB	2.78 284	0.70 125	0.65 173	0.61 197	0.87 266	0.63 217	0.57 236	1.04 184	1.59 322	0.65 118	1.88 293	0.80 171	3.28 337	0.73 290	41.04 361	2.18 271	1.23 288	0.98 273	1.52 164	0.97 263	2.56 214	5.26 230	0.68 272	0.81 286	0.74 166	0.94 200	1.13 138	0.97 198

NOSS_ROB	3.67 313	1.38 324	0.81 205	1.15 298	1.16 302	1.15 298	0.65 250	2.25 339	1.41 309	4.85 378	6.68 365	6.78 367	1.06 287	0.82 307	11.52 324	14.58 391	1.34 299	1.17 311	2.93 234	0.98 264	14.13 386	12.82 380	0.79 298	1.48 329	1.13 262	1.48 279	3.41 328	1.25 247

iinet-f	1.22 178	1.08 287	0.64 170	0.93 266	0.46 150	0.68 233	0.57 236	0.79 140	0.48 155	2.11 303	1.35 273	0.83 180	0.64 194	0.35 137	3.95 299	1.80 249	0.77 159	0.66 155	2.93 234	1.00 265	1.53 179	3.24 188	0.64 259	0.53 203	1.10 258	0.63 142	2.23 242	0.90 187

MDST_ROB	12.03 385	32.81 409	1.72 334	20.74 396	2.64 362	5.90 384	1.72 325	4.06 382	1.35 307	3.76 360	6.53 362	2.75 326	42.83 400	0.54 241	50.83 392	1.22 156	1.08 266	0.75 187	18.95 371	1.00 265	12.75 367	11.49 348	1.29 338	1.26 322	22.72 404	11.17 386	31.24 408	31.81 407

RGC	1.43 209	1.30 317	1.99 351	1.14 294	1.18 304	1.16 300	1.01 284	1.20 203	1.08 286	0.91 199	1.70 289	1.18 244	1.24 295	0.87 310	3.10 272	1.18 146	0.98 247	0.86 233	1.81 179	1.02 267	1.39 174	3.87 197	0.76 288	0.90 301	1.14 263	1.53 289	2.17 230	1.85 284

WQFJA1++	23.09 402	0.99 260	0.51 137	160.58 419	0.58 196	134.26 418	122.57 420	0.75 126	0.45 145	7.60 403	0.65 169	10.26 387	69.62 410	0.32 116	2.04 159	3.20 301	0.93 231	0.70 166	10.18 356	1.03 268	5.65 262	4.52 205	0.51 186	0.40 141	0.75 167	81.69 420	1.41 159	1.33 255

model_zeroshot	2.99 292	0.75 150	1.18 297	1.86 335	0.74 243	0.59 204	0.56 234	1.94 308	0.63 218	3.88 362	6.88 377	1.41 262	0.66 202	0.68 282	5.34 311	4.82 340	1.18 283	0.96 269	7.09 339	1.03 268	12.99 371	9.02 296	0.54 208	0.65 251	5.42 376	1.66 305	2.16 228	6.22 359

FADNet-RVC-Resample	1.37 200	0.87 202	0.99 252	0.72 225	0.81 262	0.63 217	1.02 287	1.06 186	0.91 262	0.99 213	0.99 243	1.69 280	0.73 222	1.02 327	4.06 301	1.41 185	1.02 258	1.62 346	1.55 169	1.04 270	1.37 173	5.03 219	0.57 223	1.14 316	0.88 211	1.99 328	1.45 164	1.54 268

XPNet_ROB	1.63 225	1.57 337	1.09 278	0.91 263	1.13 299	1.01 287	0.88 273	0.95 175	1.14 294	1.07 223	1.82 291	4.03 342	0.72 217	0.78 298	1.82 126	1.51 212	1.52 312	0.94 259	1.42 155	1.04 270	2.20 207	7.75 279	0.86 317	0.80 282	0.94 224	1.29 257	3.34 326	1.56 270

MLCV	1.91 252	0.87 202	0.97 247	1.33 311	1.13 299	0.99 283	0.74 256	2.14 327	0.77 244	2.02 290	4.44 335	1.60 275	1.56 305	0.45 211	2.63 234	1.79 247	1.11 271	0.96 269	6.71 327	1.05 272	4.69 245	5.60 238	0.66 263	1.60 331	1.14 263	1.35 263	2.31 246	1.06 222

RTSC	3.08 297	0.95 243	1.25 310	0.76 238	0.91 272	0.96 276	1.84 332	1.15 195	1.34 305	2.37 312	2.12 304	1.11 235	0.99 279	1.02 327	41.50 363	1.94 258	1.88 327	1.22 321	4.09 268	1.06 273	2.76 217	4.02 200	0.63 253	1.03 307	0.83 189	0.99 212	2.44 267	1.98 293

anonymity	6.71 359	0.80 173	1.73 336	1.09 284	0.88 268	0.79 254	0.68 251	2.17 330	0.90 259	3.78 361	97.20 415	1.95 292	0.93 270	0.44 210	2.57 227	7.16 363	0.95 238	0.83 223	6.70 326	1.07 274	7.93 307	12.47 372	0.67 268	0.57 216	1.51 320	1.60 300	20.99 402	2.80 313

CES	1.27 183	0.77 162	0.56 155	0.45 151	0.56 192	0.51 169	0.21 111	1.50 256	0.70 233	0.78 158	0.80 216	0.84 182	0.90 264	0.33 124	3.45 283	2.96 291	1.14 277	1.04 289	1.32 150	1.08 275	4.63 242	4.87 213	0.63 253	0.38 128	0.85 195	0.83 173	1.02 127	1.16 234

RAFT-Test	2.37 266	0.85 197	1.14 290	1.02 277	0.65 220	0.58 201	0.51 223	2.18 332	0.70 233	1.12 227	5.37 347	0.97 212	0.92 268	0.45 211	2.50 220	5.29 350	0.99 249	0.80 207	6.96 335	1.11 276	10.85 355	10.83 333	0.67 268	0.58 220	1.51 320	1.82 316	1.38 156	2.18 300

EAI-Stereo	2.60 273	0.90 217	1.57 327	0.90 261	1.31 314	0.84 258	1.31 308	2.22 335	1.34 305	0.81 172	5.69 350	1.37 260	0.83 251	0.50 233	4.76 306	5.32 351	0.91 218	0.94 259	7.45 342	1.11 276	9.07 333	10.78 332	0.62 248	0.85 295	1.45 313	2.06 330	3.36 327	1.90 287

R-Stereo Train	2.23 257	1.01 268	1.14 290	0.96 269	0.63 218	0.73 244	0.31 151	1.30 224	1.01 277	1.68 269	4.49 336	1.29 251	0.70 211	0.42 195	2.49 217	3.99 328	1.66 316	1.02 283	6.77 329	1.11 276	7.83 302	12.24 362	0.49 171	0.54 207	1.42 306	1.66 305	1.34 152	1.93 289

RAFT-Stereo	2.23 257	1.01 268	1.14 290	0.96 269	0.63 218	0.73 244	0.31 151	1.30 224	1.01 277	1.68 269	4.49 336	1.29 251	0.70 211	0.42 195	2.49 217	3.99 328	1.66 316	1.02 283	6.77 329	1.11 276	7.83 302	12.24 362	0.49 171	0.54 207	1.42 306	1.66 305	1.34 152	1.93 289
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	3.49 306	1.07 286	1.10 279	1.70 330	1.17 303	0.90 272	0.61 246	2.29 343	1.07 285	2.77 327	5.82 353	41.08 404	1.35 302	0.50 233	2.40 207	1.74 243	1.10 267	0.77 193	1.99 186	1.13 280	6.78 281	6.90 267	0.80 303	2.23 361	1.64 331	1.49 282	2.14 224	1.75 281
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GES	1.40 204	0.73 139	0.79 200	0.78 245	0.71 236	0.80 255	0.59 243	1.37 241	0.97 268	1.66 268	0.94 233	0.74 146	0.65 199	0.63 274	2.40 207	1.55 221	0.98 247	0.89 245	5.45 294	1.14 281	3.99 234	3.85 195	0.65 260	0.83 292	0.75 167	0.81 169	1.52 171	1.72 280

NaN_ROB	1.84 248	1.11 289	1.04 262	0.95 268	1.77 339	0.86 262	0.91 277	1.32 233	10.70 399	1.00 215	1.38 276	2.45 316	0.89 262	1.12 336	4.34 304	1.29 163	0.92 224	0.88 244	1.49 161	1.14 281	1.42 176	2.02 169	0.76 288	1.03 307	1.30 290	2.01 329	2.38 260	3.27 330

ETE_ROB	1.85 249	1.93 350	1.18 297	1.04 279	1.33 316	1.26 312	1.12 298	1.11 189	2.30 349	1.36 249	3.26 322	3.18 330	0.94 273	1.14 338	2.62 231	1.51 212	2.14 339	0.99 276	2.50 205	1.15 283	3.67 228	5.74 245	0.86 317	1.03 307	1.21 270	1.36 265	2.30 244	1.68 279

CBMV	5.08 335	1.41 325	1.15 294	1.44 322	1.42 321	1.24 310	0.78 258	2.27 341	1.47 315	3.04 338	6.44 361	7.74 370	9.07 356	0.60 265	12.81 328	13.79 388	1.99 335	1.29 330	9.56 352	1.15 283	9.82 339	12.54 375	0.82 311	1.84 344	1.44 310	1.83 317	4.39 352	25.76 398
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CASS	2.08 255	1.02 273	1.16 295	1.28 306	0.99 280	0.88 268	3.39 355	1.42 247	1.02 279	1.30 246	2.46 311	1.14 239	0.81 244	0.46 216	2.70 242	2.38 280	3.41 353	1.10 298	3.40 252	1.18 285	8.01 311	8.63 288	0.66 263	0.69 261	1.49 316	1.27 254	2.52 277	1.41 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	2.89 288	0.91 221	0.77 196	0.49 158	0.65 220	0.55 185	0.57 236	1.34 237	0.53 177	2.05 293	0.99 243	0.80 171	0.77 239	0.48 227	40.89 360	1.61 230	1.15 281	0.94 259	3.25 246	1.19 286	1.15 153	9.31 299	0.57 223	0.62 240	1.24 279	1.51 286	2.90 306	0.82 167

PSMNet-ADL	2.61 276	0.95 243	1.12 285	1.14 294	1.18 304	0.97 279	0.85 270	1.78 294	1.26 298	3.49 351	6.09 356	1.43 263	2.78 329	0.56 248	2.93 258	10.59 379	1.31 296	0.96 269	5.96 308	1.20 287	6.66 278	9.11 298	0.86 317	0.82 289	1.10 258	1.44 274	2.85 301	1.10 225

GEStereo_RVC	1.80 247	0.96 249	0.99 252	1.02 277	0.87 266	1.12 295	1.03 290	1.66 285	0.82 249	0.91 199	0.79 211	1.34 255	0.75 231	0.61 267	2.25 192	2.14 270	1.14 277	1.23 324	4.06 267	1.22 288	4.66 243	11.41 347	0.71 279	0.95 304	0.88 211	0.97 206	2.49 274	1.65 277

AMNet	1.29 189	1.12 290	1.05 264	1.13 289	1.12 296	1.24 310	1.08 295	1.36 238	1.13 292	1.10 226	1.11 251	1.51 272	1.26 296	1.20 341	1.52 97	1.57 225	1.35 302	1.21 320	1.37 153	1.22 288	1.35 169	1.19 138	1.25 334	1.19 319	1.23 278	1.72 310	1.54 172	1.65 277

gcap-zeroshot	3.80 315	0.78 167	1.44 319	1.88 336	0.67 226	1.15 298	1.31 308	2.09 326	0.65 222	5.43 398	7.00 380	2.87 327	0.70 211	0.31 113	2.44 211	5.25 347	0.94 233	0.91 251	36.08 387	1.25 290	8.46 324	10.60 323	4.00 374	0.62 240	1.44 310	1.49 282	1.34 152	1.53 267

SQANet	4.87 332	4.55 386	2.13 357	19.76 392	2.63 360	4.99 377	3.29 351	1.63 280	1.45 311	1.20 235	1.40 277	3.22 331	2.40 319	2.76 363	3.09 270	1.20 152	5.19 364	1.07 296	19.89 373	1.28 291	12.48 362	10.73 329	11.37 404	1.49 330	1.57 326	2.32 342	2.66 295	5.86 356

TANstereo	1.49 216	1.06 283	0.88 224	0.67 217	0.73 241	0.87 264	0.33 167	0.86 156	0.61 208	0.70 129	0.69 182	0.59 102	0.59 175	1.02 327	2.75 246	2.89 288	0.94 233	1.13 306	1.43 157	1.28 291	5.13 254	5.06 221	1.35 343	0.46 164	0.54 116	0.89 188	5.92 361	0.74 148

XX-TBD	1.49 216	1.06 283	0.88 224	0.67 217	0.73 241	0.87 264	0.33 167	0.86 156	0.61 208	0.70 129	0.69 182	0.59 102	0.59 175	1.02 327	2.75 246	2.89 288	0.94 233	1.13 306	1.43 157	1.28 291	5.13 254	5.06 221	1.35 343	0.46 164	0.54 116	0.89 188	5.92 361	0.74 148

LALA_ROB	1.85 249	2.17 354	1.13 287	1.05 281	1.26 308	1.16 300	1.01 284	1.17 197	1.46 313	2.06 296	2.82 314	3.47 332	0.92 268	0.93 319	3.90 298	1.46 201	1.36 303	1.18 314	2.20 192	1.31 294	2.84 218	5.10 224	0.77 293	1.01 305	1.24 279	1.41 272	3.89 345	1.77 282

ADCRef	4.84 331	1.42 328	1.01 257	0.78 245	1.77 339	1.21 308	1.62 321	0.99 179	5.58 384	1.85 283	1.08 248	1.02 218	0.91 265	1.17 340	54.35 406	1.92 257	1.10 267	1.04 289	3.49 253	1.32 295	1.80 197	3.27 189	2.13 360	0.87 298	2.30 351	4.60 364	2.48 271	29.71 404

IPLGR	3.25 299	0.89 213	0.81 205	0.65 210	0.66 225	0.50 164	0.42 202	1.14 194	0.44 142	2.02 290	1.30 267	0.86 186	0.74 227	0.47 221	50.44 389	1.86 250	1.15 281	1.11 302	3.23 240	1.37 296	1.41 175	7.71 278	0.56 218	0.70 267	1.39 300	1.55 293	3.46 331	0.92 190

sCroCo_RVC	1.85 249	0.67 113	0.55 153	0.37 116	0.49 163	0.75 246	0.41 196	0.94 174	1.56 321	1.51 259	0.78 209	1.04 226	0.94 273	0.48 227	2.49 217	5.07 344	1.26 292	1.22 321	2.53 206	1.37 296	7.95 309	11.14 340	0.45 144	0.60 232	0.94 224	1.12 230	2.34 252	1.05 220

ADCL	5.69 343	1.88 346	1.63 330	1.29 308	1.40 320	1.59 327	2.22 341	1.23 208	5.20 382	3.04 338	2.01 301	1.14 239	0.84 252	1.04 333	50.40 388	1.63 233	1.45 308	1.79 352	2.94 236	1.38 298	3.19 223	2.35 174	1.23 333	1.07 312	9.47 392	11.74 389	11.34 384	29.10 403

HH	2.75 279	0.67 113	1.42 317	0.80 250	0.71 236	0.88 268	1.09 296	1.86 302	0.87 254	5.19 392	0.66 172	1.91 290	0.86 259	0.57 253	2.65 235	8.48 373	0.87 198	0.94 259	6.36 313	1.39 299	13.52 378	12.32 365	0.79 298	0.58 220	1.38 297	1.63 303	3.81 342	2.06 294

HanStereo	2.75 279	0.67 113	1.42 317	0.80 250	0.71 236	0.88 268	1.09 296	1.86 302	0.87 254	5.19 392	0.66 172	1.91 290	0.86 259	0.57 253	2.65 235	8.48 373	0.87 198	0.94 259	6.36 313	1.39 299	13.52 378	12.32 365	0.79 298	0.58 220	1.38 297	1.63 303	3.81 342	2.06 294

LMCR-Stereo	1.06 159	0.83 185	0.84 213	0.53 174	0.62 215	0.64 221	0.33 167	1.12 190	0.60 203	0.83 175	0.79 211	0.91 201	0.49 139	0.41 182	2.53 223	1.54 220	1.03 261	0.75 187	2.16 190	1.42 301	1.68 190	3.87 197	0.49 171	0.65 251	0.75 167	0.83 173	1.10 137	0.88 185

MSMDNet	2.69 278	0.87 202	1.07 272	0.57 184	0.65 220	0.59 204	0.49 218	2.03 320	0.62 216	1.03 216	0.97 241	1.05 229	12.04 370	0.50 233	2.60 229	5.56 353	1.05 264	0.80 207	6.93 334	1.42 301	11.49 357	12.49 373	0.67 268	0.58 220	1.48 314	1.83 317	1.28 148	1.97 292

XQC	3.58 309	1.29 316	1.21 305	1.28 306	1.43 322	1.29 313	1.93 335	1.60 275	1.45 311	2.47 317	3.06 319	1.48 267	4.17 340	1.23 343	44.68 374	2.35 276	1.60 314	1.18 314	3.95 266	1.43 303	3.22 225	4.97 215	0.84 314	1.24 321	1.43 309	2.09 334	2.30 244	1.52 266

FBW_ROB	4.93 333	2.40 361	2.44 365	2.67 352	2.86 368	2.30 347	4.71 365	1.79 295	1.10 288	2.54 318	2.92 315	4.12 343	5.31 344	6.61 386	50.17 386	1.18 146	1.44 307	0.95 265	8.76 350	1.43 303	8.26 320	5.68 240	4.20 375	1.75 340	1.42 306	1.95 325	1.81 197	2.20 301

ccs_rob	4.23 322	1.10 288	1.53 324	1.14 294	0.92 278	1.19 306	1.05 293	2.86 363	1.27 299	4.20 366	35.77 406	8.95 377	1.29 298	0.73 290	3.10 272	6.47 356	1.50 310	1.17 311	5.98 309	1.44 305	10.44 351	11.78 354	0.74 287	2.24 362	1.07 247	1.30 258	2.65 293	2.20 301

SGM-ForestM	6.44 356	10.17 403	6.98 402	4.69 372	2.91 371	6.90 388	9.70 383	7.26 397	4.59 380	4.81 377	6.31 359	9.50 379	9.35 358	0.78 298	3.65 287	1.30 165	6.50 372	0.89 245	11.21 359	1.44 305	6.08 269	6.02 252	1.58 351	1.68 335	9.47 392	11.34 388	12.07 389	16.58 385

TRStereo	6.31 354	1.25 308	1.93 346	0.85 257	0.61 208	2.29 346	0.86 271	2.21 334	0.54 184	4.40 370	1.34 270	2.24 308	0.75 231	0.45 211	4.08 302	6.55 358	0.80 171	0.85 232	6.04 310	1.45 307	7.60 297	12.13 358	0.55 211	0.49 185	1.44 310	103.74 421	3.24 322	1.61 273

iRaft-Stereo_20w	4.16 320	1.13 292	2.10 355	2.66 351	1.55 328	1.55 325	1.17 300	1.96 310	1.27 299	5.53 399	6.77 369	1.52 273	1.34 301	0.43 200	3.03 262	5.32 351	0.95 238	0.77 193	5.49 295	1.46 308	8.20 319	12.75 379	0.61 245	0.60 232	1.63 329	25.36 403	11.64 386	5.58 355

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 400	1.32 318	1.63 330	1.89 337	1.69 334	1.93 337	3.75 359	2.27 341	2.66 355	5.02 386	29.10 404	216.12 419	51.87 407	5.44 384	3.66 288	4.09 331	5.59 367	13.75 404	28.77 381	1.47 309	14.44 397	12.86 382	0.98 325	2.33 367	1.88 346	7.40 378	145.78 421	5.57 354

otaku	5.09 336	5.20 387	2.27 359	18.45 390	2.89 369	5.73 380	3.63 357	1.44 251	1.46 313	1.31 247	1.42 279	3.59 336	2.63 325	3.22 370	3.07 267	1.30 165	5.55 366	1.14 310	20.28 374	1.49 310	13.81 382	11.25 345	11.85 406	1.91 346	1.56 325	2.06 330	2.52 277	6.49 360

Anonymous3	2.32 265	0.85 197	0.88 224	0.56 181	1.10 293	0.89 271	0.70 253	2.45 346	1.12 291	1.05 221	0.98 242	2.57 321	1.14 292	0.56 248	4.14 303	9.30 375	1.50 310	1.47 339	5.33 289	1.49 310	6.83 282	10.10 307	0.71 279	0.67 256	1.08 248	1.38 266	2.32 248	1.35 257

FADNet	1.44 210	0.83 185	0.83 212	0.82 255	1.03 282	0.61 212	1.88 334	0.97 176	0.73 240	0.93 204	0.92 232	1.16 241	0.76 236	0.74 292	3.69 292	1.34 174	0.91 218	1.03 286	2.63 214	1.49 310	2.87 219	4.93 214	0.49 171	0.65 251	1.54 323	1.70 309	1.51 170	1.83 283

MyStereo04	1.58 222	0.90 217	0.97 247	0.78 245	0.89 270	0.57 198	0.40 192	1.57 271	0.97 268	2.23 306	0.89 229	1.34 255	0.54 154	0.41 182	2.94 259	2.47 282	0.86 193	0.92 252	5.37 290	1.50 313	4.62 241	3.51 191	0.92 321	0.81 286	1.21 270	1.61 302	2.58 286	0.95 195

ACVNet_1	5.24 337	3.87 381	3.60 384	13.80 386	3.48 383	6.00 385	10.57 385	1.60 275	1.79 331	1.55 261	1.30 267	4.40 349	2.80 330	5.43 383	2.42 209	1.39 180	11.59 384	1.72 351	20.91 378	1.50 313	14.41 396	8.16 283	7.22 388	2.84 386	1.73 336	2.19 338	2.61 289	2.72 312

Reg-Stereo(zero)	2.60 273	0.80 173	1.38 314	0.70 223	0.75 245	0.56 192	0.62 247	3.07 366	0.68 228	3.56 352	6.85 375	1.50 269	0.84 252	1.38 348	2.08 164	5.28 348	1.28 293	0.83 223	6.55 318	1.51 315	5.18 256	13.34 391	0.60 242	0.60 232	1.08 248	1.44 274	4.02 348	3.66 335

FLISNet	2.60 273	0.80 173	1.38 314	0.70 223	0.75 245	0.56 192	0.62 247	3.07 366	0.68 228	3.56 352	6.85 375	1.50 269	0.84 252	1.38 348	2.08 164	5.28 348	1.28 293	0.83 223	6.55 318	1.51 315	5.18 256	13.34 391	0.60 242	0.60 232	1.08 248	1.44 274	4.02 348	3.66 335

FADNet-RVC	1.38 202	0.71 132	0.88 224	0.77 243	1.09 292	0.58 201	2.16 340	0.92 170	0.57 195	1.03 216	0.72 194	1.48 267	0.64 194	0.61 267	5.02 308	1.56 223	0.85 189	0.90 248	2.24 194	1.52 317	2.20 207	4.08 201	0.51 186	0.77 278	1.48 314	1.14 237	1.43 161	1.35 257

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 311	1.48 332	1.03 259	1.98 340	1.75 338	2.09 342	5.14 367	2.15 328	2.23 346	1.73 273	1.57 284	2.49 318	4.83 343	5.73 385	12.78 327	1.73 242	1.22 286	1.06 295	5.43 292	1.54 318	12.24 361	9.06 297	1.52 350	1.16 317	2.29 350	3.46 358	3.05 312	7.63 364

MeshStereo	9.30 373	2.68 362	2.31 362	4.19 367	2.81 367	4.05 367	1.96 336	8.24 404	9.28 395	5.13 389	8.64 391	11.19 390	12.84 376	0.78 298	52.26 399	15.80 398	4.59 363	1.92 357	22.33 379	1.58 319	15.40 403	19.41 405	1.06 330	2.12 354	8.69 390	5.55 371	10.68 382	15.59 382
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
Ntro	5.35 338	6.19 392	2.38 363	8.06 381	2.91 371	4.88 375	6.70 373	1.40 244	1.53 319	1.44 257	1.19 259	3.58 335	2.73 327	3.12 369	3.66 288	1.17 144	6.56 374	1.19 316	32.62 384	1.60 320	14.27 393	11.82 355	11.41 405	2.54 373	1.64 331	2.30 340	2.45 269	5.00 346

RTS	3.53 307	1.15 293	0.98 250	0.97 272	1.26 308	1.33 314	3.31 352	1.33 234	1.50 317	2.37 312	1.20 260	1.75 283	1.12 290	0.88 313	42.78 368	2.37 278	1.94 331	1.33 333	3.94 263	1.62 321	3.62 226	5.21 226	1.02 327	1.09 313	1.83 342	5.05 368	2.33 249	2.13 296

RTSA	3.53 307	1.15 293	0.98 250	0.97 272	1.26 308	1.33 314	3.31 352	1.33 234	1.50 317	2.37 312	1.20 260	1.75 283	1.12 290	0.88 313	42.78 368	2.37 278	1.94 331	1.33 333	3.94 263	1.62 321	3.62 226	5.21 226	1.02 327	1.09 313	1.83 342	5.05 368	2.33 249	2.13 296

PWC_ROB	2.61 276	1.20 302	1.48 321	0.96 269	1.05 285	1.21 308	1.79 330	1.24 212	1.94 339	1.81 279	3.61 328	2.12 302	2.96 332	0.91 316	9.88 320	4.30 333	1.97 334	1.95 359	3.72 259	1.62 321	5.58 261	7.59 277	0.81 307	1.98 351	1.35 295	1.27 254	3.11 314	3.07 324

GANet-ADL	2.79 285	0.89 213	1.20 304	1.00 276	1.00 281	1.20 307	0.80 264	1.20 203	1.00 274	3.59 354	6.59 363	1.06 230	0.76 236	0.48 227	12.27 326	4.90 342	1.57 313	0.92 252	6.59 323	1.66 324	6.93 286	11.51 350	0.68 272	0.80 282	1.09 252	1.40 270	2.47 270	1.85 284

ACVNet_2	5.79 348	3.52 374	2.90 374	21.94 397	3.38 381	4.55 370	8.18 378	1.84 300	1.76 329	1.84 281	1.98 297	3.88 341	3.20 336	3.03 367	2.85 255	1.46 201	12.77 390	1.56 343	33.59 385	1.68 325	10.81 354	7.91 280	6.79 387	2.68 382	3.13 364	2.65 348	3.23 320	3.11 325

CSAN	2.48 269	1.26 311	1.12 285	1.46 323	1.78 342	1.13 296	0.90 275	1.50 256	10.52 398	2.40 315	3.81 329	4.12 343	2.51 322	0.96 323	3.83 297	1.27 161	1.29 295	1.05 294	3.24 245	1.70 326	3.71 229	4.45 204	0.79 298	1.38 326	1.39 300	3.93 362	2.43 266	2.96 317

SANet	5.69 343	2.22 355	1.77 338	1.84 333	2.37 356	2.28 345	1.43 314	4.49 385	7.61 393	2.05 293	4.86 342	8.34 376	11.81 369	1.70 355	43.86 372	1.62 232	5.96 368	1.51 340	4.43 276	1.70 326	8.97 332	8.28 284	1.20 331	2.60 374	1.94 347	6.02 376	3.42 330	9.29 369

FADNet_RVC	3.44 303	1.21 303	1.19 300	1.40 314	1.78 342	0.99 283	1.75 327	1.50 256	1.19 297	1.35 248	2.01 301	1.96 293	1.63 306	1.66 354	22.11 345	3.36 308	1.83 323	2.82 389	5.63 299	1.76 328	6.35 274	9.50 301	0.77 293	1.39 328	1.21 270	1.48 279	12.05 388	2.87 315

iResNet	2.79 285	0.95 243	0.91 235	1.35 313	1.69 334	1.41 318	1.02 287	1.81 299	1.09 287	2.62 321	5.14 344	1.80 286	2.38 318	0.46 216	10.35 321	7.64 368	1.36 303	1.23 324	6.83 332	1.78 329	10.05 344	4.09 202	0.61 245	2.02 352	1.10 258	1.50 285	2.80 299	1.39 260

cross-raft	2.26 260	0.88 211	1.08 275	0.73 228	0.68 230	0.64 221	0.44 209	2.04 322	0.61 208	0.95 209	1.30 267	1.03 222	0.76 236	0.43 200	2.58 228	5.15 345	0.99 249	0.78 198	7.00 336	1.80 330	12.15 358	10.30 317	0.65 260	0.60 232	1.60 328	1.92 322	1.66 186	2.36 306

DAS	2.93 290	0.99 260	1.06 270	1.13 289	1.05 285	1.03 289	1.04 291	1.74 292	1.81 334	3.32 345	5.70 351	2.61 322	3.08 334	0.50 233	3.19 276	7.47 365	1.83 323	1.23 324	5.90 304	1.83 331	12.92 368	10.26 314	0.76 288	1.94 347	1.32 292	1.51 286	2.60 287	1.31 252

SepStereo	2.93 290	0.99 260	1.06 270	1.13 289	1.05 285	1.03 289	1.04 291	1.74 292	1.81 334	3.32 345	5.70 351	2.61 322	3.08 334	0.50 233	3.19 276	7.47 365	1.83 323	1.23 324	5.90 304	1.83 331	12.92 368	10.26 314	0.76 288	1.94 347	1.32 292	1.51 286	2.60 287	1.31 252

IGEV_Zeroshot_test	3.38 300	0.83 185	1.84 341	2.82 356	0.69 233	2.37 348	1.26 306	2.23 336	0.94 265	4.40 370	6.76 368	2.28 310	1.01 281	0.45 211	2.83 254	7.72 369	0.87 198	0.77 193	5.93 306	1.87 333	8.49 325	12.88 384	0.58 234	0.69 261	1.40 303	1.57 294	14.84 398	2.99 318

IGEV-FE	3.38 300	0.83 185	1.84 341	2.81 355	0.69 233	2.38 350	1.26 306	2.23 336	0.94 265	4.29 369	6.75 367	2.28 310	1.01 281	0.45 211	2.82 253	7.73 370	0.85 189	0.77 193	5.93 306	1.88 334	8.51 326	12.88 384	0.58 234	0.69 261	1.40 303	1.57 294	14.79 397	2.99 318

SHD	3.38 300	1.01 268	1.68 333	1.14 294	1.07 290	1.14 297	1.78 329	1.61 278	1.66 325	2.40 315	3.05 318	1.63 279	2.43 320	0.84 308	40.11 358	2.04 265	1.74 318	1.40 336	4.17 269	1.88 334	3.81 230	5.43 235	0.70 276	1.67 334	1.86 344	1.46 278	1.97 212	1.59 272

SAMSARA	4.13 319	1.32 318	1.53 324	1.48 324	1.35 317	1.47 322	2.74 346	2.23 336	1.83 336	2.26 309	3.47 327	2.01 296	8.60 353	1.76 358	38.24 355	2.88 287	1.82 322	1.41 337	4.99 283	1.91 336	5.10 253	5.71 244	0.94 322	1.80 341	3.33 367	3.84 360	4.16 350	3.30 332

AnyNet_C32	6.05 351	1.43 329	1.39 316	1.26 305	1.64 331	1.36 316	2.92 348	1.55 269	5.28 383	2.67 324	4.61 338	1.90 289	1.29 298	1.29 346	55.18 408	3.43 311	1.96 333	2.08 365	3.65 256	1.91 336	6.94 287	8.77 293	1.20 331	1.68 335	6.02 379	14.92 395	6.12 364	20.86 390

ACVNet-4b	11.58 381	3.99 383	2.60 367	44.40 408	2.71 365	4.98 376	62.31 412	1.85 301	1.79 331	1.63 266	1.25 264	4.22 347	58.75 409	3.34 373	2.27 195	1.21 153	13.33 393	1.70 350	49.50 401	1.93 338	14.47 398	13.72 393	7.40 390	3.13 392	1.55 324	1.89 320	2.20 236	4.61 342

GwcNet-ADL	2.54 271	1.23 304	1.55 326	1.22 302	1.26 308	0.97 279	0.78 258	1.50 256	0.84 251	3.20 343	6.67 364	1.86 288	1.05 286	0.79 301	4.58 305	4.90 342	1.47 309	0.90 248	5.20 286	1.95 339	6.39 275	10.33 318	0.91 320	1.12 315	1.22 275	1.93 323	2.15 226	2.70 311

IMH-64-1	7.17 361	3.27 369	3.53 381	4.69 372	3.29 378	4.58 371	5.71 369	3.51 372	3.09 362	1.39 253	1.98 297	4.90 354	10.92 361	4.82 381	52.00 395	4.78 338	3.66 356	2.27 370	12.32 361	1.96 340	6.91 283	10.55 321	7.77 394	2.22 358	6.05 380	4.73 365	13.45 393	9.13 367

IMH-64	7.17 361	3.27 369	3.53 381	4.69 372	3.29 378	4.58 371	5.71 369	3.51 372	3.09 362	1.39 253	1.98 297	4.90 354	10.92 361	4.82 381	52.00 395	4.78 338	3.66 356	2.27 370	12.32 361	1.96 340	6.91 283	10.55 321	7.77 394	2.22 358	6.05 380	4.73 365	13.45 393	9.13 367

LVE	10.96 378	3.63 377	2.68 370	55.15 412	4.03 390	7.50 391	88.91 417	1.93 307	2.44 352	2.26 309	1.69 288	4.48 350	4.75 341	3.42 374	3.44 282	2.21 273	6.03 370	1.84 355	50.68 404	1.97 342	10.14 347	12.19 361	5.54 377	3.12 391	3.75 370	2.46 345	2.99 311	6.76 363

ADCMid	5.63 342	2.23 356	2.63 368	1.42 318	2.89 369	2.37 348	3.73 358	1.92 306	2.97 361	1.91 288	3.16 320	2.33 314	2.31 317	1.48 351	50.97 393	3.74 319	1.84 326	1.86 356	7.38 341	1.99 343	4.66 243	5.18 225	2.70 364	1.38 326	2.33 354	8.75 383	6.81 371	21.02 391

IMH	9.11 370	3.31 372	3.55 383	4.46 369	3.30 380	4.60 373	6.29 372	3.48 370	3.12 364	1.42 256	1.88 293	5.38 356	15.63 387	51.61 415	52.03 397	3.06 297	3.92 359	2.32 373	20.77 376	2.01 344	6.25 272	9.58 303	8.07 398	2.21 357	7.69 385	5.96 375	3.77 340	10.35 374

Dean	5.89 350	3.71 378	2.59 366	34.77 402	3.99 387	4.60 373	10.86 387	2.26 340	2.39 351	2.16 304	1.55 283	4.68 352	4.76 342	3.30 372	3.03 262	1.76 244	12.09 387	1.65 347	9.86 355	2.04 345	14.16 387	9.89 304	7.35 389	2.66 381	3.36 368	2.91 352	3.53 335	3.13 327

SPS-STEREO	5.78 346	1.73 344	1.86 343	2.48 349	1.67 333	2.19 343	1.60 320	2.72 360	1.76 329	3.63 356	6.80 372	4.12 343	2.19 315	1.21 342	13.01 329	12.86 386	2.91 348	2.01 362	47.66 400	2.04 345	14.17 388	13.06 390	1.43 346	2.27 364	2.40 355	1.94 324	3.66 338	2.80 313
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	8.11 365	2.98 367	5.46 396	29.83 400	2.32 353	3.09 359	9.23 382	2.48 349	4.20 376	4.67 376	7.60 385	7.98 372	11.78 368	1.64 353	22.32 346	2.11 269	12.00 386	2.79 388	44.95 397	2.13 347	10.06 345	10.12 308	1.37 345	2.49 372	2.97 363	4.35 363	2.94 309	5.06 348

WAO-6	7.36 364	2.83 366	2.64 369	8.38 383	2.78 366	3.59 365	8.61 379	3.51 372	3.36 368	1.84 281	2.45 310	5.99 359	8.70 355	3.06 368	50.70 390	2.35 276	13.44 394	1.82 353	8.79 351	2.15 348	14.26 391	12.40 371	3.35 370	2.64 376	7.87 386	5.84 373	4.30 351	11.17 376

ADCS	6.69 358	1.97 351	1.94 347	1.41 315	2.24 350	1.84 335	3.00 349	2.08 325	3.97 372	2.66 322	3.26 322	3.01 329	11.48 366	2.01 360	53.18 404	11.65 383	2.72 345	2.59 382	5.10 284	2.24 349	10.43 350	8.65 289	1.76 355	1.97 349	2.57 359	10.58 385	7.51 374	18.68 387

STStereo	16.49 394	3.48 373	5.91 398	44.25 407	5.60 395	39.03 409	13.11 395	7.74 401	10.72 400	5.19 392	8.92 392	24.73 400	30.22 396	1.03 332	59.92 413	11.74 384	2.59 343	1.26 329	40.79 392	2.25 350	10.02 343	8.79 294	2.06 359	11.31 406	22.61 403	16.05 396	20.57 401	35.39 408

AnonymousM	2.27 262	0.64 102	0.44 121	0.51 165	0.32 98	0.49 161	0.24 118	1.70 287	0.48 155	0.75 147	2.06 303	0.70 136	0.47 133	0.39 171	2.47 216	3.26 305	0.99 249	1.03 286	1.88 180	2.37 351	4.85 246	6.68 260	0.57 223	0.47 166	0.53 115	0.65 149	11.71 387	14.52 380

ELAS	10.16 375	3.54 375	5.12 395	4.49 370	4.32 391	5.01 378	4.33 363	6.88 395	4.09 374	4.97 384	7.74 386	9.90 384	11.01 364	3.51 375	52.19 398	4.52 337	7.15 378	9.65 401	8.69 349	2.38 352	13.33 376	14.95 397	2.75 365	3.64 397	17.76 400	27.24 406	13.13 392	21.93 392
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	3.01 293	1.41 325	1.48 321	1.53 326	1.87 347	1.96 339	2.01 337	2.67 358	2.16 345	1.60 263	1.98 297	3.57 334	2.65 326	1.02 327	6.96 317	4.19 332	2.67 344	1.96 360	6.48 317	2.40 353	14.04 385	4.97 215	1.86 357	1.97 349	1.38 297	1.33 260	3.31 325	1.94 291

CBMV_ROB	6.60 357	1.41 325	1.59 329	2.38 347	1.74 337	1.90 336	1.86 333	6.44 392	1.69 326	5.02 386	7.03 382	9.95 386	11.26 365	0.65 278	38.55 356	7.04 362	2.78 346	1.12 305	9.67 354	2.45 354	9.46 336	11.60 353	0.80 303	1.37 325	4.92 374	12.01 390	4.73 356	18.79 388

PVD	4.10 318	1.44 330	2.12 356	1.41 315	1.58 329	1.68 330	2.10 339	3.06 365	2.66 355	2.85 330	4.32 333	2.46 317	3.63 339	1.27 344	40.43 359	2.72 285	2.19 340	2.11 368	4.71 281	2.46 355	6.18 271	6.10 253	1.02 327	1.74 339	2.32 353	2.44 344	2.90 306	2.66 310

PSMNet_ROB	16.63 395	5.59 390	2.97 376	3.47 364	2.63 360	5.86 383	6.18 371	2.20 333	2.29 348	5.39 397	141.45 417	97.59 414	6.02 345	33.78 410	3.23 278	1.58 228	4.09 361	1.69 349	20.81 377	2.75 356	12.93 370	7.08 271	63.80 418	2.60 374	2.95 362	3.67 359	2.77 298	3.66 335

KSHMR	20.05 397	6.71 397	4.01 385	99.31 416	5.91 398	17.09 401	71.12 414	3.62 376	9.75 396	3.59 354	3.39 326	6.07 360	84.38 414	17.14 403	22.70 347	3.97 325	6.29 371	2.76 387	90.60 411	2.83 357	12.73 364	10.14 309	9.05 400	2.74 383	21.08 402	5.85 374	8.10 377	10.46 375

notaker	10.31 376	13.11 404	4.84 390	18.55 391	6.95 401	7.98 393	14.39 396	3.69 379	3.28 366	2.90 333	2.15 307	30.28 401	43.63 401	4.40 379	9.01 319	2.66 284	12.71 388	2.73 384	42.35 393	2.87 358	14.87 400	10.21 311	7.77 394	3.03 388	2.66 360	2.98 354	3.46 331	4.84 344

ELAS_RVC	9.07 369	3.30 371	5.65 397	4.08 366	3.41 382	7.21 390	4.01 361	7.69 399	3.75 370	4.97 384	7.74 386	9.89 382	11.00 363	3.00 366	47.69 381	4.33 335	6.53 373	9.70 402	9.64 353	2.89 359	13.54 380	15.79 398	2.75 365	4.07 398	18.38 401	23.86 401	4.94 359	5.18 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	2.05 254	2.73 363	2.03 352	2.92 358	2.66 364	3.04 358	2.76 347	1.17 197	1.11 290	1.60 263	1.21 263	2.23 307	1.69 308	2.81 365	2.04 159	1.25 159	2.78 346	2.42 379	2.63 214	2.90 360	1.92 201	2.11 171	2.77 367	0.92 303	1.01 235	0.93 197	2.50 275	1.10 225

UDG	3.91 317	2.76 364	2.09 354	2.92 358	2.64 362	2.99 357	2.71 345	1.31 227	1.13 292	1.65 267	1.96 295	2.20 306	1.68 307	2.77 364	48.81 384	1.57 225	3.02 350	2.26 369	2.65 217	2.91 361	3.00 221	3.09 185	2.64 362	1.05 310	1.02 237	1.19 247	2.36 256	1.16 234

AnyNet_C01	7.20 363	2.24 357	2.27 359	2.95 362	1.92 348	1.58 326	5.39 368	3.73 380	5.63 385	3.17 342	4.41 334	4.59 351	6.09 346	1.88 359	58.66 410	14.24 389	5.46 365	3.69 394	4.79 282	3.02 362	8.40 322	10.33 318	2.45 361	2.24 362	5.77 377	2.65 348	8.81 380	17.99 386

ADCPNet	7.09 360	1.18 298	3.04 377	1.33 311	3.12 375	1.36 316	8.88 381	2.15 328	3.24 365	4.23 367	7.84 389	1.96 293	15.92 388	1.71 356	49.61 385	3.53 316	1.89 328	1.25 328	19.14 372	3.03 363	5.96 266	4.75 211	4.72 376	1.29 324	3.95 371	5.33 370	3.87 344	27.01 400

MFN_U_SF_RVC	4.44 327	1.91 349	1.83 340	2.19 346	1.82 346	2.38 350	4.61 364	2.39 345	1.94 339	4.48 372	11.47 397	3.74 340	2.50 321	4.72 380	20.32 342	3.66 317	1.91 329	1.83 354	11.50 360	3.25 364	7.86 304	6.73 263	1.25 334	3.20 393	1.86 344	3.84 360	2.83 300	3.94 339

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 324	2.25 358	1.45 320	2.41 348	1.94 349	1.93 337	4.82 366	1.96 310	2.59 353	2.96 336	1.96 295	2.49 318	8.10 351	9.76 393	14.02 330	3.47 312	2.04 338	1.98 361	14.27 365	3.33 365	7.23 291	7.20 273	2.89 368	1.85 345	2.43 356	2.85 351	2.19 234	6.62 361

MADNet+	4.78 330	2.02 353	1.87 345	2.01 341	2.36 355	1.47 322	4.28 362	2.47 348	1.99 341	2.66 322	2.13 306	3.56 333	2.85 331	2.34 361	41.14 362	5.66 354	3.48 355	1.53 341	4.54 277	3.38 366	13.07 373	7.34 274	1.72 354	3.48 395	2.93 361	2.17 337	3.24 322	3.29 331

MonStereo1	9.81 374	3.92 382	2.43 364	5.31 380	4.70 392	5.34 379	7.44 375	3.39 369	2.25 347	117.09 420	3.30 325	6.44 363	10.28 360	3.91 378	2.28 197	1.78 246	3.22 351	3.17 391	38.45 390	3.58 367	5.84 265	5.88 248	6.18 385	1.83 342	3.46 369	3.13 355	7.10 372	3.19 328

JetBlue	10.90 377	9.40 401	6.23 400	8.34 382	6.82 400	10.07 398	10.58 386	5.04 390	3.97 372	2.95 335	4.09 331	9.83 381	9.32 357	8.12 388	48.65 383	14.50 390	6.76 376	5.08 396	7.66 344	3.76 368	13.23 374	17.58 403	8.19 399	3.58 396	11.41 395	18.49 397	12.08 390	28.49 402

DCVSM-stereo	2.89 288	0.92 227	1.57 327	1.31 310	1.04 283	1.53 324	0.99 282	2.96 364	1.33 304	3.46 349	6.20 357	6.77 366	2.59 324	0.87 310	2.25 192	4.01 330	1.37 305	1.11 302	7.05 338	4.27 369	6.91 283	6.70 261	1.25 334	2.64 376	1.30 290	1.73 311	3.46 331	2.47 307

DLNR_Zeroshot_test	23.11 403	81.98 419	1.97 348	102.16 417	0.49 163	0.55 185	81.36 416	2.30 344	0.50 164	4.87 380	2.22 308	2.99 328	0.93 270	12.17 394	96.90 417	144.02 420	34.28 410	19.61 407	8.60 348	4.35 370	8.08 318	6.53 259	0.51 186	0.69 261	1.37 296	1.57 294	1.16 140	1.90 287

SFCPSM	8.92 368	1.34 323	1.05 264	1.13 289	1.12 296	1.10 292	0.89 274	1.28 221	1.79 331	2.71 326	5.63 349	4.32 348	7.90 350	1.01 326	5.47 312	5.23 346	1.80 319	1.19 316	162.18 416	4.49 371	7.79 300	9.52 302	0.81 307	1.64 332	1.33 294	1.76 312	3.30 324	3.06 323

DGSMNet	11.16 380	1.98 352	1.98 349	1.90 338	1.52 325	2.46 353	1.47 315	3.07 366	2.11 343	12.67 407	102.10 416	3.59 336	18.94 393	18.97 405	16.50 337	15.09 395	12.73 389	10.36 403	13.79 364	4.57 372	12.99 371	14.32 394	7.77 394	3.43 394	1.75 338	6.25 377	3.48 334	5.53 353

ACV-stereo	13.36 390	1.90 348	1.63 330	2.10 342	1.15 301	2.97 356	1.36 311	1.72 291	1.86 338	2.96 336	4.89 343	3.67 339	43.88 402	1.13 337	54.14 405	17.43 400	2.38 342	1.31 332	170.74 417	4.64 373	12.73 364	14.68 396	0.97 324	1.83 342	1.25 282	1.49 282	3.53 335	2.32 305

MSKI-zero shot	2.77 283	0.80 173	1.10 279	0.74 231	0.59 199	0.67 229	0.54 228	1.87 304	0.97 268	0.88 191	6.73 366	1.60 275	0.72 217	0.43 200	3.38 280	7.92 371	1.20 285	0.87 235	6.85 333	4.65 374	10.45 352	12.15 359	0.55 211	0.71 268	1.49 316	1.96 327	1.85 201	3.12 326

LSM0	11.61 382	1.70 341	2.94 375	2.71 353	2.41 357	2.76 355	6.88 374	4.22 383	4.26 377	3.67 358	7.57 384	7.41 368	9.43 359	0.98 324	64.90 415	78.60 419	3.43 354	2.37 376	20.39 375	4.80 375	14.29 394	16.21 400	1.30 340	3.06 389	3.29 366	12.44 391	6.06 363	25.31 397

PWCK	9.19 371	3.84 380	2.76 372	4.81 376	3.48 383	7.14 389	7.79 376	3.92 381	4.66 381	4.66 375	5.84 354	24.68 399	8.47 352	3.24 371	10.95 323	3.27 306	9.48 381	2.36 375	72.75 408	4.94 376	14.76 399	6.95 269	3.68 371	2.40 369	8.01 387	7.55 379	6.35 365	9.51 371

DDVS	6.06 352	1.18 298	1.31 312	1.12 287	1.54 326	1.18 304	1.01 284	2.45 346	1.75 328	3.31 344	80.70 414	6.22 361	1.76 310	1.15 339	3.67 291	6.50 357	2.01 336	1.29 330	5.56 297	4.99 377	10.09 346	12.94 386	0.81 307	1.16 317	1.11 261	1.53 289	4.71 355	2.62 309

ITSA-stereo	4.40 326	1.26 311	1.18 297	1.64 328	1.64 331	0.99 283	1.38 313	1.99 314	1.47 315	3.68 359	6.79 370	2.16 304	1.42 304	1.36 347	8.32 318	6.93 361	2.19 340	1.94 358	6.40 315	5.42 378	7.43 296	10.74 331	1.29 338	2.39 368	1.53 322	5.02 367	23.63 403	8.74 366

JetRed	12.50 388	6.96 398	7.76 403	4.77 375	6.78 399	9.35 396	10.92 388	5.31 391	4.54 379	5.85 402	3.28 324	8.17 375	7.48 349	9.74 392	50.80 391	15.21 396	10.30 382	7.93 398	7.83 345	5.44 379	18.10 406	24.48 408	11.12 403	4.60 401	11.97 396	25.85 404	24.78 404	28.17 401

WAO-8	12.07 386	5.33 388	4.83 388	26.48 398	4.01 388	6.22 386	11.73 393	3.65 377	6.39 388	28.97 413	41.01 408	8.08 373	18.91 391	20.68 408	3.75 294	3.24 303	9.46 379	2.01 362	53.81 405	5.76 380	9.83 340	11.16 341	6.04 383	2.43 370	8.05 388	7.74 380	6.36 366	9.95 372

Venus	12.07 386	5.33 388	4.83 388	26.48 398	4.01 388	6.22 386	11.73 393	3.65 377	6.39 388	28.97 413	41.01 408	8.08 373	18.91 391	20.68 408	3.75 294	3.24 303	9.46 379	2.01 362	53.81 405	5.76 380	9.83 340	11.16 341	6.04 383	2.43 370	8.05 388	7.74 380	6.36 366	9.95 372

SGM_RVC	8.49 367	2.77 365	1.77 338	2.88 357	2.31 352	3.42 363	2.70 344	7.78 402	3.92 371	5.57 400	8.42 390	9.89 382	12.92 380	0.68 282	3.72 293	2.10 267	6.63 375	1.11 302	40.78 391	5.93 382	9.99 342	10.27 316	1.97 358	2.17 355	8.79 391	2.97 353	27.36 405	40.51 411
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-Stereo-zeroshot	3.88 316	1.16 297	2.03 352	1.15 298	0.83 263	1.77 334	1.13 299	2.03 320	3.32 367	2.90 333	7.02 381	2.32 313	2.01 312	0.38 165	3.61 286	9.96 377	1.34 299	1.07 296	6.67 325	6.11 383	8.45 323	12.70 377	0.56 218	1.27 323	1.76 339	1.48 279	16.62 399	5.17 349

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 366	1.15 293	1.98 349	1.25 304	1.24 307	1.74 332	1.31 308	2.17 330	7.44 392	3.47 350	7.09 383	2.38 315	2.08 314	0.37 158	3.49 284	11.36 382	1.39 306	0.99 276	136.53 414	6.21 384	8.35 321	12.33 367	0.55 211	0.88 299	1.22 275	1.95 325	2.35 254	4.96 345

edge stereo	5.88 349	1.88 346	3.14 378	2.14 344	1.80 344	2.47 354	2.43 343	4.51 386	3.45 369	3.97 363	4.84 341	6.45 364	17.40 390	1.04 333	5.09 310	14.91 393	1.80 319	1.66 348	37.39 389	6.28 385	5.99 268	12.74 378	1.44 347	2.02 352	2.12 349	2.11 336	3.75 339	5.99 357

G-Net	6.29 353	1.69 340	1.86 343	1.42 318	1.70 336	1.45 321	1.19 303	4.71 387	8.56 394	3.16 341	4.70 340	7.94 371	6.89 348	0.85 309	15.45 334	8.15 372	1.92 330	2.75 385	5.41 291	6.49 386	9.16 335	11.23 344	1.46 348	2.81 385	1.81 340	19.84 399	6.51 369	30.80 405

MANE	14.22 391	9.62 402	6.93 401	4.94 378	5.72 396	7.88 392	11.48 390	7.38 398	9.90 397	4.92 383	6.89 378	8.98 378	12.13 371	3.67 377	50.37 387	17.85 401	11.82 385	20.17 408	10.46 358	6.55 387	12.22 360	12.86 382	1.77 356	11.33 407	24.83 406	30.99 408	31.42 409	40.73 412

test-1	3.02 295	0.66 111	1.14 290	0.60 194	0.58 196	0.75 246	0.63 249	1.96 310	0.82 249	4.00 364	5.48 348	2.18 305	0.80 243	0.41 182	4.00 300	7.32 364	1.18 283	1.19 316	6.72 328	7.57 388	10.78 353	12.94 386	0.54 208	0.60 232	1.40 303	1.78 313	2.89 305	2.52 308

EKT-Stereo	5.41 339	0.97 251	1.10 279	0.72 225	0.74 243	0.87 264	1.17 300	2.02 319	1.00 274	1.41 255	2.92 315	1.11 235	0.81 244	0.46 216	72.33 416	14.74 392	1.14 277	1.37 335	5.61 298	7.76 389	9.80 338	10.61 324	0.53 202	0.61 238	1.39 300	1.11 227	2.56 284	1.08 224

pmcnn	5.52 340	1.54 334	1.51 323	2.64 350	3.13 376	2.07 340	10.40 384	2.61 354	2.65 354	2.55 320	6.41 360	6.23 362	15.93 389	0.58 257	6.75 315	14.92 394	3.87 358	3.34 392	7.45 342	7.76 389	13.60 381	10.19 310	6.30 386	2.29 365	1.57 326	3.30 356	4.69 354	4.80 343

MADNet++	9.22 372	4.13 385	6.16 399	4.32 368	5.78 397	3.96 366	8.14 377	7.09 396	6.83 390	5.28 395	7.83 388	7.65 369	8.62 354	12.90 395	19.42 341	21.00 406	7.04 377	6.27 397	10.40 357	7.97 391	14.29 394	18.67 404	3.96 373	5.12 402	5.80 378	22.29 400	9.32 381	8.69 365

HBP-ISP	6.40 355	1.33 320	2.30 361	1.91 339	1.51 324	1.65 328	0.79 261	2.50 351	1.29 301	4.91 382	6.80 372	1.37 260	0.74 227	14.59 400	52.98 403	19.59 403	1.24 289	1.10 298	6.08 311	8.03 392	12.73 364	16.75 401	0.79 298	1.19 319	1.81 340	2.06 330	3.90 346	2.87 315

DPSNet	5.60 341	1.54 334	1.19 300	1.76 332	2.44 358	2.08 341	1.81 331	1.95 309	2.93 360	2.09 300	5.15 345	9.82 380	6.09 346	8.98 390	14.30 331	12.14 385	4.12 362	3.60 393	17.82 370	8.28 393	12.18 359	14.58 395	3.71 372	3.09 390	2.30 351	2.42 343	2.52 277	2.24 304

UNDER WATER	16.39 393	7.86 400	4.99 392	15.68 388	10.73 408	8.76 395	38.30 407	8.07 403	6.02 386	4.25 368	2.98 317	18.63 394	96.18 415	14.44 399	32.70 354	10.29 378	13.91 402	2.75 385	43.73 395	8.62 394	16.83 405	12.33 367	17.08 410	5.55 403	6.06 382	14.49 393	6.37 368	15.05 381

UNDER WATER-64	11.75 383	7.29 399	4.90 391	17.03 389	7.40 402	8.44 394	16.49 399	8.25 405	4.32 378	4.51 373	3.21 321	17.72 393	15.23 385	8.81 389	46.52 379	10.69 380	13.57 401	3.01 390	12.74 363	8.66 395	14.20 389	12.82 380	11.01 402	4.40 399	6.45 383	18.67 398	8.71 379	22.29 393

RainbowNet	4.65 328	3.75 379	2.70 371	4.56 371	2.98 374	4.16 368	8.75 380	2.05 323	2.01 342	1.90 286	1.12 252	3.61 338	3.00 333	3.60 376	2.70 242	1.89 252	2.97 349	1.54 342	15.27 368	8.73 396	11.07 356	11.30 346	10.70 401	2.22 358	1.73 336	2.30 340	2.76 297	6.13 358

FAT-Stereo	4.35 325	1.18 298	2.25 358	1.48 324	1.81 345	1.42 319	1.49 316	3.57 375	1.84 337	3.66 357	6.22 358	6.70 365	2.76 328	1.07 335	6.82 316	15.24 397	2.03 337	2.49 380	5.43 292	8.81 397	13.23 374	12.34 369	0.95 323	2.79 384	1.26 283	2.25 339	2.96 310	5.48 352

SGM+DAISY	11.81 384	3.22 368	3.47 379	3.83 365	3.15 377	4.25 369	3.52 356	7.70 400	10.88 401	5.57 400	9.00 395	9.94 385	13.12 382	1.74 357	22.71 348	18.99 402	3.23 352	2.28 372	15.35 369	8.91 398	15.05 401	17.02 402	1.32 342	4.58 400	24.50 405	31.01 409	32.60 411	41.83 414

STTRV1_RVC		1.26 311	1.01 257	1.62 327	1.11 295	1.76 333	1.25 304	1.50 256	1.40 308	1.75 275	1.60 285	2.72 325	3.31 338	1.00 325	2.61 230	1.77 245	11.19 383	0.96 269		9.01 399	9.10 334	8.68 290		1.66 333	1.68 334	1.59 297	3.90 346	5.32 351

TorneroNet	24.73 405	6.18 391	3.52 380	95.34 415	3.93 386	27.05 404	29.02 404	4.44 384	18.13 408	2.20 305	37.99 407	77.85 412	72.31 411	18.15 404	41.78 365	3.07 298	13.11 391	2.35 374	87.85 409	9.06 400	15.44 404	12.17 360	5.94 380	2.64 376	52.32 414	8.18 382	3.59 337	14.11 379

TorneroNet-64	13.24 389	6.25 393	5.07 394	34.05 401	3.72 385	9.38 397	16.75 400	3.49 371	12.26 404	2.27 311	5.98 355	17.67 392	34.24 398	14.37 398	47.92 382	3.76 320	13.18 392	2.40 378	36.34 388	9.15 401	13.85 384	12.35 370	5.65 378	2.64 376	14.28 399	14.51 394	3.41 328	12.48 377

S-Stereo	4.68 329	1.15 293	1.74 337	1.75 331	1.63 330	1.65 328	2.24 342	2.75 361	2.15 344	3.32 345	11.59 398	5.97 358	1.74 309	0.88 313	19.04 339	16.28 399	1.81 321	2.39 377	5.64 300	9.35 402	7.13 290	12.52 374	1.61 352	2.64 376	1.24 279	2.08 333	2.88 303	3.26 329

PML	39.07 409	38.06 413	12.06 404	39.32 406	29.04 412	40.62 410	11.06 389	14.14 408	100.08 419	27.87 412	166.26 420	107.74 415	159.39 418	13.53 396	15.41 333	10.75 381	35.75 411	8.64 399	42.84 394	10.61 403	14.22 390	16.14 399	5.89 379	7.21 405	53.08 415	13.95 392	42.26 415	19.02 389

DPSM_ROB	21.05 398	17.19 405	22.69 408	10.13 384	9.29 406	13.96 399	14.50 397	11.66 406	15.25 406	9.00 404	8.97 393	10.35 388	13.24 383	19.90 406	59.73 411	26.35 409	18.76 403	21.26 409	14.74 366	15.50 404	28.56 409	27.85 410	7.42 391	16.13 410	34.05 410	39.30 414	37.97 413	44.48 415

DPSM	21.05 398	17.19 405	22.69 408	10.13 384	9.29 406	13.96 399	14.50 397	11.66 406	15.25 406	9.00 404	8.97 393	10.35 388	13.24 383	19.90 406	59.73 411	26.35 409	18.76 403	21.26 409	14.74 366	15.50 404	28.56 409	27.85 410	7.42 391	16.13 410	34.05 410	39.30 414	37.97 413	44.48 415

DGTPSM_ROB	17.21 396	6.49 394	18.05 406	4.91 377	8.87 404	5.73 380	11.48 390	5.02 388	12.05 402	5.03 388	9.34 396	12.62 391	56.51 408	15.29 401	43.82 371	20.47 404	19.26 405	16.28 405	24.70 380	20.05 406	13.50 377	22.25 406	6.00 381	12.55 408	12.71 397	32.01 411	14.20 395	35.61 410

DPSMNet_ROB	22.61 401	6.50 395	18.06 407	4.95 379	8.88 405	5.76 382	11.54 392	5.02 388	12.08 403	5.17 390	28.67 403	19.69 395	163.24 419	15.38 402	43.87 373	20.66 405	19.56 406	16.59 406	35.50 386	20.17 407	13.82 383	22.26 407	6.02 382	12.56 409	12.82 398	32.01 411	14.23 396	35.60 409

HanzoNet	47.37 414	45.54 414	75.64 419	62.53 413	47.97 414	62.03 416	90.57 418	55.02 419	58.34 417	15.60 408	22.00 401	75.72 411	107.47 416	172.14 420	23.65 350	13.02 387	62.42 418	9.26 400	134.39 413	22.45 408	19.74 407	25.78 409	31.84 412	5.57 404	9.72 394	9.49 384	8.54 378	12.61 378

DispFullNet	15.85 392	3.61 376	5.00 393	3.30 363	2.93 373	3.51 364	3.20 350	6.49 393	2.71 357	5.17 390	6.80 372	90.79 413	15.55 386	2.73 362	28.89 352	23.38 408	4.02 360	3.86 395	138.92 415	28.91 409	12.60 363	11.86 356	2.69 363	2.31 366	4.30 372	2.71 350	6.80 370	5.05 347

LRCNet_RVC	25.94 406	30.78 408	14.74 405	35.18 404	31.16 413	36.52 408	29.93 406	23.08 411	12.70 405	36.15 415	33.37 405	37.24 402	28.56 395	37.11 411	17.47 338	7.61 367	31.06 408	26.75 412	67.49 407	29.07 410	23.47 408	10.73 329	39.23 413	30.61 414	7.37 384	2.53 347	11.22 383	9.31 370

ktn	26.84 407	3.99 383	95.18 420	14.39 387	5.44 394	18.02 402	17.50 401	19.69 409	67.27 418	2.84 329	5.30 346	171.03 418	80.75 413	7.72 387	10.93 322	3.48 313	20.95 407	2.71 383	90.26 410	29.10 411	15.05 401	10.23 312	7.60 393	2.93 387	5.12 375	5.83 372	4.73 356	6.62 361

CasAABBNet	42.72 411	34.60 411	45.66 413	20.17 394	18.55 410	28.05 405	29.13 405	23.25 412	30.69 410	18.73 409	18.11 399	20.72 396	37.90 399	39.93 414	120.54 420	52.80 418	37.72 414	42.56 415	29.30 383	30.56 412	57.58 417	56.66 418	14.58 409	32.34 416	68.46 419	79.09 419	76.31 418	89.48 419

fast-reg	55.71 417	34.57 410	45.49 412	19.85 393	18.29 409	48.74 413	28.35 402	22.84 410	30.63 409	20.23 411	161.03 419	22.06 398	31.01 397	39.88 412	118.72 418	40.05 411	37.58 413	41.68 414	239.62 419	30.58 413	57.21 415	56.61 417	14.57 408	32.05 415	68.35 418	79.01 418	75.70 416	89.35 418

FlowAnything	42.31 410	34.65 412	45.90 414	20.47 395	18.91 411	28.11 406	28.64 403	23.30 413	30.84 411	18.76 410	18.33 400	20.84 397	27.00 394	39.89 413	119.49 419	52.59 417	37.35 412	42.63 416	29.06 382	31.53 414	57.38 416	56.78 419	14.49 407	32.64 417	68.29 417	78.93 417	76.07 417	89.56 420

LE_ROB	28.97 408	25.29 407	36.16 411	34.90 403	56.86 419	18.61 403	58.99 411	32.08 414	41.72 413	5.37 396	27.57 402	46.00 405	49.67 405	13.72 397	14.83 332	3.84 323	5.96 368	1.22 321	46.43 398	36.35 415	10.19 348	11.19 343	48.45 414	22.49 412	30.18 408	31.59 410	31.60 410	40.87 413

HaxPig	44.53 412	46.75 415	47.32 415	47.72 409	48.79 415	47.60 411	48.40 408	49.50 415	47.10 414	49.76 416	50.31 410	49.00 406	45.26 403	54.49 416	41.50 363	40.24 413	50.15 415	52.05 417	44.74 396	43.04 416	46.61 412	44.38 415	51.78 415	45.43 418	33.92 409	25.30 402	28.66 406	22.43 394

AVERAGE_ROB	46.12 413	48.49 416	48.31 416	49.34 410	50.25 416	48.63 412	49.80 409	50.74 417	48.67 415	51.68 417	52.55 411	50.28 407	47.20 404	55.70 417	43.00 370	40.99 414	52.42 416	54.59 418	47.27 399	45.45 417	48.77 413	44.06 414	52.90 416	46.98 419	35.80 412	26.72 405	30.77 407	23.81 396

MEDIAN_ROB	49.56 415	51.66 417	50.91 417	52.80 411	53.76 417	52.08 414	53.35 410	54.28 418	52.25 416	54.89 418	55.89 412	53.59 408	50.09 406	58.85 418	46.45 378	44.55 415	55.81 417	57.90 419	50.55 403	48.85 418	52.07 414	46.79 416	56.69 417	50.01 420	39.10 413	30.23 407	33.56 412	31.26 406

DPSimNet_ROB	111.84 418	179.62 420	74.81 418	195.40 420	165.93 420	136.63 419	98.05 419	126.48 420	138.79 420	82.31 419	148.57 418	159.77 417	157.57 417	78.29 419	64.65 414	40.10 412	142.61 419	34.98 413	195.20 418	69.76 419	154.10 419	32.63 412	82.12 419	98.24 421	71.10 420	51.68 416	117.83 420	122.56 421

BEATNet-Init1	52.60 416	76.96 418	24.06 410	87.02 414	56.48 418	86.86 417	68.77 413	49.65 416	34.71 412	11.93 406	56.24 413	64.63 410	78.72 412	9.65 391	58.40 409	51.35 416	32.72 409	23.00 411	101.24 412	71.98 420	46.49 411	39.72 413	28.67 411	24.23 413	59.12 416	38.23 413	77.99 419	61.49 417

GS-Stereo																							0.14 23	0.17 60	0.33 48	0.25 17	0.52 49	0.24 22

ASD4																								105.89 422

Low-res two-view benchmark