Low-res two-view results

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

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

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

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

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

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 2	0.09 1	0.11 2	0.16 6	0.12 22	0.23 10	0.15 12	0.18 17	0.19 26	0.42 47	0.14 8	0.12 7	0.34 2	0.42 8	0.32 9	0.25 7	0.30 6	0.18 3	0.29 4	0.32 13	0.11 3	0.15 20	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 3

LACA2	0.22 2	0.19 2	0.17 19	0.23 31	0.16 16	0.18 13	0.11 18	0.17 1	0.15 12	0.16 12	0.07 2	0.32 25	0.15 15	0.12 7	0.38 6	0.44 10	0.27 2	0.31 18	0.32 8	0.17 1	0.30 8	0.39 22	0.12 6	0.12 4	0.26 9	0.24 9	0.30 2	0.23 13

BridgeDepth	0.23 3	0.23 10	0.16 16	0.17 15	0.20 29	0.18 13	0.12 22	0.24 12	0.16 16	0.18 17	0.08 4	0.39 40	0.13 5	0.18 30	0.41 7	0.45 13	0.26 1	0.27 13	0.32 8	0.20 7	0.33 12	0.35 18	0.09 1	0.13 8	0.27 15	0.26 21	0.33 4	0.24 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.24 4	0.21 6	0.14 5	0.14 9	0.12 4	0.19 18	0.16 54	0.28 22	0.10 1	0.17 15	0.14 16	0.23 8	0.14 8	0.12 7	0.47 10	0.42 8	0.37 20	0.23 4	0.35 10	0.19 4	0.35 15	0.25 5	0.14 10	0.14 16	0.23 3	0.21 4	0.67 52	0.22 9

MLG-Stereo	0.25 5	0.25 13	0.14 5	0.11 2	0.20 29	0.12 2	0.07 3	0.21 7	0.12 3	0.19 20	0.11 8	0.29 18	0.10 1	0.21 43	0.61 22	0.65 33	0.36 17	0.35 28	0.44 32	0.23 16	0.35 15	0.32 13	0.11 3	0.09 1	0.26 9	0.22 5	0.48 20	0.25 26

AIO-test1	0.25 5	0.19 2	0.14 5	0.12 6	0.14 10	0.18 13	0.15 52	0.33 35	0.16 16	0.25 33	0.24 38	0.35 32	0.14 8	0.19 34	0.56 21	0.59 23	0.35 14	0.30 16	0.35 10	0.27 25	0.33 12	0.31 11	0.13 9	0.13 8	0.23 3	0.23 7	0.31 3	0.18 2

MLG-Stereo_test1	0.26 7	0.22 7	0.14 5	0.13 7	0.22 38	0.11 1	0.08 5	0.22 9	0.12 3	0.20 21	0.12 10	0.33 29	0.11 2	0.21 43	0.66 26	0.64 31	0.37 20	0.35 28	0.50 37	0.22 12	0.39 20	0.30 9	0.12 6	0.10 2	0.26 9	0.22 5	0.53 29	0.27 30

CoSv	0.26 7	0.38 33	0.20 26	0.18 18	0.14 10	0.35 79	0.09 10	0.38 45	0.16 16	0.20 21	0.08 4	0.28 15	0.14 8	0.09 1	0.47 10	0.59 23	0.42 33	0.23 4	0.39 22	0.19 4	0.40 23	0.23 3	0.10 2	0.13 8	0.40 48	0.25 12	0.36 7	0.24 17

NLSM3	0.27 9	0.23 10	0.16 16	0.18 18	0.16 16	0.21 26	0.14 40	0.35 41	0.20 34	0.18 17	0.33 56	0.23 8	0.21 40	0.21 43	0.55 18	0.44 10	0.39 26	0.31 18	0.35 10	0.19 4	0.32 10	0.30 9	0.22 36	0.15 20	0.26 9	0.33 46	0.40 9	0.27 30

MM-Stereo_test3	0.27 9	0.36 29	0.14 5	0.25 38	0.15 13	0.15 3	0.08 5	0.48 55	0.18 29	0.25 33	0.10 6	0.41 46	0.12 4	0.11 3	0.36 4	0.40 6	0.42 33	0.26 9	0.37 19	0.25 22	0.33 12	0.25 5	0.24 45	0.12 4	0.29 20	0.20 1	0.77 68	0.23 13

LG-Stereo	0.28 11	0.26 15	0.17 19	0.17 15	0.16 16	0.23 36	0.13 33	0.30 28	0.15 12	0.23 28	0.19 26	0.52 63	0.14 8	0.18 30	0.55 18	0.58 21	0.39 26	0.30 16	0.54 44	0.22 12	0.44 30	0.31 11	0.12 6	0.12 4	0.28 18	0.24 9	0.46 17	0.24 17

MM-Stereo_test1	0.29 12	0.69 82	0.15 12	0.23 31	0.14 10	0.16 6	0.07 3	0.37 44	0.14 6	0.27 38	0.11 8	0.43 48	0.11 2	0.12 7	0.45 9	0.48 15	0.45 40	0.32 22	0.42 27	0.27 25	0.35 15	0.35 18	0.23 42	0.13 8	0.31 23	0.23 7	0.63 45	0.24 17

LACA1	0.30 13	0.38 33	0.21 33	0.22 29	0.23 41	0.19 18	0.14 40	0.27 21	0.22 44	0.21 24	0.13 13	0.31 22	0.18 28	0.26 59	0.75 32	0.68 38	0.32 9	0.40 46	0.37 19	0.23 16	0.32 10	0.33 16	0.11 3	0.15 20	0.35 32	0.30 34	0.45 15	0.33 41

MonStereo	0.30 13	0.25 13	0.20 26	0.19 21	0.21 34	0.15 3	0.13 33	0.20 6	0.16 16	0.22 25	0.17 19	0.32 25	0.16 18	0.17 27	0.54 16	0.54 18	0.40 30	0.32 22	0.50 37	0.27 25	0.43 27	0.51 40	0.22 36	0.14 16	0.34 29	0.41 69	0.49 22	0.40 52

RSM	0.30 13	0.30 24	0.22 37	0.32 64	0.15 13	0.21 26	0.10 15	0.17 1	0.16 16	0.14 4	0.26 42	0.22 6	0.19 31	0.14 15	0.64 25	0.60 25	0.39 26	0.37 33	0.35 10	0.33 39	0.46 33	0.54 43	0.19 28	0.16 25	0.30 22	0.26 21	0.58 36	0.24 17

MoCha-V2	0.30 13	0.31 26	0.23 42	0.21 27	0.17 22	0.17 12	0.14 40	0.23 10	0.11 2	0.26 37	0.28 46	0.32 25	0.16 18	0.19 34	0.62 23	0.61 27	0.39 26	0.38 38	0.35 10	0.42 64	0.61 49	0.51 40	0.15 13	0.16 25	0.35 32	0.26 21	0.34 5	0.19 3

ProNet	0.30 13	0.27 17	0.31 53	0.26 40	0.15 13	0.27 52	0.27 97	0.38 45	0.13 5	0.15 9	0.49 92	0.29 18	0.13 5	0.16 23	0.73 30	0.49 16	0.43 35	0.32 22	0.35 10	0.27 25	0.38 18	0.22 1	0.38 80	0.22 52	0.32 24	0.20 1	0.38 8	0.27 30

111111	0.31 18	0.37 30	0.19 23	0.25 38	0.29 59	0.22 35	0.09 10	0.19 4	0.16 16	0.10 1	0.17 19	0.27 11	0.17 23	0.18 30	0.79 34	0.56 20	0.46 44	0.28 14	0.76 67	0.24 19	0.53 42	0.61 53	0.21 33	0.11 3	0.25 7	0.25 12	0.41 12	0.19 3

AIO-Stereo	0.31 18	0.33 27	0.22 37	0.35 70	0.16 16	0.20 22	0.10 15	0.17 1	0.14 6	0.14 4	0.20 31	0.21 3	0.16 18	0.14 15	0.55 18	0.55 19	0.41 31	0.39 42	1.18 105	0.36 45	0.39 20	0.43 29	0.17 17	0.16 25	0.32 24	0.24 9	0.61 41	0.19 3

GREAT-IGEV	0.32 20	0.37 30	0.21 33	0.15 10	0.12 4	0.16 6	0.09 10	0.30 28	0.16 16	0.33 47	0.18 21	0.44 49	0.19 31	0.20 39	0.74 31	0.61 27	0.45 40	0.29 15	0.42 27	0.28 31	0.43 27	0.52 42	0.21 33	0.17 32	0.27 15	0.25 12	0.88 74	0.23 13
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PointNet	0.33 21	0.39 38	0.23 42	0.19 21	0.16 16	0.21 26	0.20 73	0.48 55	0.20 34	0.23 28	0.21 32	0.32 25	0.22 46	0.10 2	0.63 24	0.39 3	0.37 20	0.22 3	0.36 16	0.21 11	0.48 35	0.79 72	0.18 23	0.14 16	0.35 32	0.29 32	0.97 85	0.30 38

GSStereo	0.33 21	0.41 41	0.21 33	0.31 60	0.22 38	0.25 47	0.14 40	0.28 22	0.16 16	0.25 33	0.15 17	0.37 37	0.15 15	0.15 20	0.70 29	0.66 35	0.49 52	0.38 38	0.45 34	0.40 57	0.62 52	0.46 32	0.14 10	0.17 32	0.33 27	0.25 12	0.52 25	0.24 17

RSM++	0.33 21	0.33 27	0.23 42	0.36 78	0.20 29	0.24 42	0.10 15	0.21 7	0.16 16	0.16 12	0.26 42	0.26 10	0.19 31	0.16 23	0.83 36	0.65 33	0.41 31	0.38 38	0.50 37	0.39 51	0.50 37	0.59 50	0.25 48	0.16 25	0.41 51	0.26 21	0.54 30	0.30 38

CroCo-Stereo Lap2	0.33 21	0.22 7	0.15 12	0.11 2	0.12 4	0.16 6	0.08 5	0.35 41	0.15 12	0.47 64	0.10 6	0.31 22	0.14 8	0.14 15	1.26 56	1.00 78	0.36 17	0.36 32	0.44 32	0.20 7	0.53 42	0.55 44	0.17 17	0.13 8	0.39 45	0.35 54	0.40 9	0.27 30

LACA3	0.34 25	0.44 45	0.22 37	0.24 34	0.21 34	0.21 26	0.17 61	0.26 19	0.21 41	0.27 38	0.19 26	0.46 55	0.17 23	0.27 62	1.06 46	0.61 27	0.32 9	0.37 33	0.53 42	0.27 25	0.41 25	0.41 26	0.16 14	0.18 40	0.40 48	0.31 38	0.46 17	0.45 60

DispViT+	0.34 25	0.27 17	0.22 37	0.28 45	0.32 67	0.19 18	0.14 40	0.28 22	0.24 48	0.30 43	0.25 41	0.30 21	0.21 40	0.22 48	0.83 36	0.62 30	0.27 2	0.40 46	0.43 30	0.32 36	0.38 18	0.41 26	0.20 32	0.36 86	0.32 24	0.57 98	0.46 17	0.41 54

MatchStereo	0.34 25	0.37 30	0.20 26	0.15 10	0.23 41	0.21 26	0.12 22	0.31 33	0.22 44	0.15 9	0.18 21	0.28 15	0.35 71	0.22 48	1.24 54	0.80 54	0.30 6	0.31 18	0.41 25	0.30 34	0.41 25	0.56 46	0.21 33	0.20 43	0.35 32	0.35 54	0.40 9	0.35 44
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
StereoVision	0.34 25	0.27 17	0.21 33	0.13 7	0.18 26	0.21 26	0.14 40	0.30 28	0.23 46	0.35 50	0.18 21	0.34 31	0.17 23	0.16 23	0.98 41	0.78 52	0.44 37	0.35 28	0.43 30	0.23 16	0.40 23	0.48 33	0.16 14	0.21 48	0.40 48	0.40 64	0.71 56	0.37 47

MM-Stereo_test2	0.35 29	0.78 130	0.22 37	0.30 56	0.21 34	0.18 13	0.11 18	0.33 35	0.16 16	0.36 53	0.15 17	0.39 40	0.15 15	0.17 27	0.69 27	0.66 35	0.43 35	0.39 42	0.41 25	0.37 46	0.50 37	0.85 79	0.24 45	0.16 25	0.35 32	0.25 12	0.54 30	0.25 26

CroCo-Stereo	0.35 29	0.20 5	0.15 12	0.11 2	0.10 1	0.18 13	0.06 1	0.33 35	0.14 6	0.31 46	0.05 1	0.36 34	0.13 5	0.15 20	1.64 74	1.05 85	0.35 14	0.37 33	0.45 34	0.20 7	0.62 52	0.79 72	0.16 14	0.13 8	0.38 41	0.31 38	0.45 15	0.26 29
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
RAFT	0.35 29	0.22 7	0.19 23	0.27 43	0.13 7	0.30 61	0.08 5	0.97 139	0.18 29	0.92 167	0.19 26	0.27 11	0.16 18	0.18 30	0.51 13	0.47 14	0.38 24	0.26 9	0.54 44	0.25 22	0.43 27	0.34 17	0.19 28	0.15 20	0.38 41	0.34 50	0.90 75	0.27 30

IGEV-Stereo++	0.36 32	0.40 39	0.20 26	0.22 29	0.25 49	0.21 26	0.09 10	0.25 17	0.17 26	0.20 21	0.34 59	0.29 18	0.20 39	0.19 34	0.78 33	0.60 25	0.44 37	0.33 25	0.75 64	0.34 42	0.53 42	0.64 57	0.22 36	0.13 8	0.28 18	0.27 28	1.09 95	0.28 35

MSCF	0.37 33	0.41 41	0.20 26	0.34 66	0.19 28	0.23 36	0.14 40	0.30 28	0.20 34	0.67 95	0.13 13	0.27 11	0.17 23	0.14 15	1.02 42	0.77 50	0.37 20	0.34 27	0.36 16	0.28 31	0.45 32	0.50 39	0.22 36	0.20 43	0.35 32	0.90 154	0.70 54	0.25 26

GIP-stereo	0.37 33	0.56 59	0.32 57	0.29 51	0.23 41	0.21 26	0.11 18	0.24 12	0.17 26	0.30 43	0.19 26	0.38 38	0.18 28	0.21 43	1.05 44	0.64 31	0.46 44	0.39 42	0.42 27	0.41 60	0.52 41	0.82 76	0.17 17	0.17 32	0.35 32	0.31 38	0.76 65	0.24 17

GASTEREO	0.38 35	0.42 44	0.20 26	0.34 66	0.18 26	0.24 42	0.14 40	0.30 28	0.19 33	0.73 110	0.12 10	0.28 15	0.17 23	0.13 13	1.05 44	0.74 47	0.38 24	0.33 25	0.37 19	0.30 34	0.44 30	0.56 46	0.23 42	0.20 43	0.35 32	0.87 147	0.73 60	0.24 17

GEAStereo	0.39 36	0.59 63	0.31 53	0.35 70	0.23 41	0.23 36	0.13 33	0.29 26	0.20 34	0.35 50	0.18 21	0.44 49	0.19 31	0.23 52	0.87 38	0.71 43	0.47 46	0.37 33	0.40 23	0.37 46	0.65 58	0.64 57	0.19 28	0.21 48	0.39 45	0.34 50	0.75 62	0.38 48

gasm-f	0.39 36	0.59 63	0.31 53	0.35 70	0.23 41	0.23 36	0.13 33	0.29 26	0.20 34	0.35 50	0.18 21	0.44 49	0.19 31	0.23 52	0.87 38	0.71 43	0.47 46	0.37 33	0.40 23	0.37 46	0.65 58	0.64 57	0.19 28	0.21 48	0.39 45	0.34 50	0.75 62	0.38 48

MLG-Stereo_test2	0.39 36	0.54 55	0.17 19	0.16 13	0.24 46	0.15 3	0.08 5	0.33 35	0.14 6	0.24 31	0.13 13	0.39 40	0.14 8	0.17 27	1.52 66	0.76 49	0.45 40	0.44 54	1.04 91	0.42 64	0.48 35	0.48 33	0.18 23	0.12 4	0.34 29	0.25 12	0.66 50	0.38 48

AdaDepth	0.41 39	0.41 41	0.20 26	0.24 34	0.28 56	0.23 36	0.16 54	0.32 34	0.20 34	0.23 28	0.29 47	0.27 11	0.21 40	0.23 52	0.97 40	1.09 97	0.49 52	0.41 49	1.08 97	0.34 42	0.54 46	0.59 50	0.18 23	0.21 48	0.29 20	0.28 30	0.75 62	0.43 56

U	0.41 39	0.28 23	0.16 16	0.11 2	0.13 7	0.16 6	0.06 1	0.45 54	0.14 6	0.49 65	0.07 2	0.36 34	0.16 18	0.20 39	1.71 80	1.14 107	0.44 37	0.41 49	0.59 50	0.32 36	0.66 60	0.92 86	0.17 17	0.17 32	0.50 73	0.36 57	0.49 22	0.35 44

BridgeDepth_RVC	0.42 41	0.54 55	0.27 46	0.35 70	0.28 56	0.26 50	0.14 40	0.55 60	0.32 71	0.38 54	0.22 34	0.44 49	0.23 48	0.28 69	1.45 59	0.77 50	0.35 14	0.41 49	0.53 42	0.33 39	0.39 20	0.38 21	0.22 36	0.20 43	0.41 51	0.49 81	0.52 25	0.56 76
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.43 42	0.38 33	0.42 82	0.28 45	0.24 46	0.27 52	0.12 22	0.40 48	0.24 48	0.29 40	0.38 69	0.65 90	0.21 40	0.20 39	1.20 52	0.97 74	0.54 61	0.50 64	0.59 50	0.42 64	0.64 56	0.43 29	0.27 51	0.31 74	0.42 55	0.33 46	0.48 20	0.51 72

Occ-G	0.43 42	0.59 63	0.29 49	0.34 66	0.31 65	0.26 50	0.12 22	0.38 45	0.18 29	0.16 12	0.32 52	0.33 29	0.24 49	0.16 23	1.16 48	0.84 56	0.45 40	0.39 42	0.71 58	0.32 36	0.87 90	0.78 71	0.22 36	0.19 42	0.36 40	0.26 21	0.94 82	0.31 40

AEACV	0.43 42	0.94 198	0.30 50	0.29 51	0.20 29	0.27 52	0.12 22	0.28 22	0.14 6	0.24 31	0.23 37	0.35 32	0.21 40	0.20 39	1.24 54	0.83 55	0.57 71	0.38 38	0.78 70	0.45 75	0.81 82	0.73 66	0.24 45	0.18 40	0.34 29	0.31 38	0.61 41	0.28 35

DEFOM-Stereo	0.45 45	0.55 57	0.28 48	0.26 40	0.30 61	0.32 66	0.13 33	0.35 41	0.17 26	0.25 33	0.32 52	0.38 38	0.19 31	0.22 48	1.10 47	0.73 45	0.59 77	0.52 70	0.51 41	0.44 73	0.73 71	0.69 62	0.42 96	0.28 62	0.44 57	0.32 45	1.28 108	0.46 62

RAStereo	0.46 46	0.38 33	0.19 23	0.15 10	0.16 16	0.19 18	0.11 18	0.44 52	0.18 29	0.99 178	0.12 10	0.45 53	0.18 28	0.15 20	1.85 101	1.10 100	0.52 57	0.47 59	0.68 56	0.27 25	0.77 75	0.80 75	0.27 51	0.17 32	0.47 66	0.34 50	0.51 24	0.41 54

TS12	0.49 47	0.45 47	0.37 69	0.30 56	0.35 82	0.34 73	0.18 66	0.57 63	0.26 51	0.22 25	0.39 73	0.50 56	0.34 63	0.27 62	1.60 71	0.87 58	0.47 46	0.44 54	0.83 72	0.39 51	0.69 62	0.49 35	0.34 64	0.29 64	0.63 101	0.44 76	0.63 45	0.63 96

TS	0.49 47	0.45 47	0.37 69	0.30 56	0.35 82	0.34 73	0.18 66	0.57 63	0.26 51	0.22 25	0.39 73	0.50 56	0.34 63	0.27 62	1.60 71	0.87 58	0.47 46	0.44 54	0.83 72	0.39 51	0.69 62	0.49 35	0.34 64	0.29 64	0.63 101	0.44 76	0.63 45	0.63 96

TDLM	0.49 47	0.59 63	0.60 125	0.39 93	0.48 121	0.46 110	0.43 159	0.72 87	0.35 80	0.30 43	0.65 129	0.76 125	0.41 87	0.35 103	0.54 16	0.58 21	0.55 64	0.49 62	0.50 37	0.43 68	0.50 37	0.39 22	0.41 90	0.39 99	0.38 41	0.31 38	0.61 41	0.66 105

anonymousdsp	0.50 50	0.38 33	0.36 65	0.28 45	0.32 67	0.28 56	0.15 52	0.56 62	0.26 51	0.42 58	0.33 56	0.53 66	0.19 31	0.27 62	1.47 61	0.87 58	0.54 61	0.52 70	0.62 52	0.48 81	0.71 66	1.04 96	0.36 74	0.30 67	0.46 60	0.29 32	1.13 100	0.33 41

iRaftStereo_RVC	0.51 51	0.56 59	0.40 75	0.28 45	0.31 65	0.32 66	0.19 69	0.68 83	0.25 50	0.46 63	0.57 113	0.58 71	0.29 55	0.25 57	1.17 51	0.89 62	0.56 68	0.45 57	0.72 59	0.41 60	0.97 101	0.79 72	0.35 69	0.34 80	0.44 57	0.41 69	0.76 65	0.48 64

delet	0.51 51	0.58 61	0.47 96	0.35 70	0.50 133	0.50 126	0.30 105	0.49 57	0.29 64	0.56 71	0.44 84	0.45 53	0.34 63	0.48 179	1.16 48	0.68 38	0.55 64	0.46 58	0.47 36	0.41 60	0.58 47	0.39 22	0.39 82	0.41 107	0.48 69	0.36 57	1.09 95	0.50 68

MLG-Stereo_test3	0.52 53	0.48 51	0.27 46	0.29 51	0.38 91	0.24 42	0.12 22	0.34 40	0.20 34	1.12 191	0.30 49	0.54 67	0.19 31	0.31 83	1.85 101	0.92 64	0.52 57	0.52 70	1.17 103	0.39 51	0.70 64	0.75 68	0.18 23	0.24 57	0.38 41	0.31 38	0.90 75	0.44 58

AIO_rvc	0.53 54	0.71 96	0.38 71	0.34 66	0.22 38	0.34 73	0.16 54	0.57 63	0.28 62	0.38 54	0.22 34	0.56 68	0.24 49	0.27 62	1.96 115	1.04 82	0.48 51	0.40 46	1.28 111	0.47 80	0.79 81	0.95 92	0.39 82	0.22 52	0.46 60	0.28 30	0.72 57	0.33 41

AASNet	0.53 54	0.74 106	0.46 94	0.35 70	0.61 162	0.51 131	0.42 156	0.65 79	0.26 51	0.41 57	0.50 94	0.39 40	0.31 60	0.41 135	1.02 42	0.69 40	0.53 60	0.60 93	0.67 54	0.51 84	0.60 48	0.87 81	0.41 90	0.41 107	0.50 73	0.40 64	0.70 54	0.45 60

LG-G_1	0.54 56	0.70 89	0.32 57	0.36 78	0.39 93	0.32 66	0.16 54	0.41 49	0.21 41	0.29 40	0.34 59	0.50 56	0.35 71	0.32 86	2.09 137	1.07 89	0.51 55	0.58 89	0.75 64	0.59 110	0.78 78	1.24 109	0.17 17	0.22 52	0.46 60	0.39 62	0.60 38	0.48 64

LG-G	0.54 56	0.70 89	0.32 57	0.36 78	0.39 93	0.32 66	0.16 54	0.41 49	0.21 41	0.29 40	0.34 59	0.50 56	0.35 71	0.32 86	2.09 137	1.07 89	0.51 55	0.58 89	0.75 64	0.59 110	0.78 78	1.24 109	0.17 17	0.22 52	0.46 60	0.39 62	0.60 38	0.48 64

AANet_RVC	0.54 56	0.45 47	0.40 75	0.33 65	0.61 162	0.28 56	0.31 109	0.61 70	0.58 161	0.44 60	0.41 78	0.39 40	0.48 102	0.33 92	1.16 48	0.79 53	0.55 64	0.53 79	0.56 48	0.52 88	0.46 33	0.49 35	0.34 64	0.38 92	0.57 90	0.57 98	1.05 92	0.97 157

LGtest1	0.57 59	0.81 142	0.46 94	0.26 40	0.30 61	0.28 56	0.12 22	0.43 51	0.26 51	0.34 49	0.56 110	0.50 56	0.30 59	0.28 69	2.04 128	1.24 125	0.57 71	0.65 117	0.74 62	0.46 79	0.72 68	1.41 119	0.29 55	0.30 67	0.54 82	0.35 54	0.65 48	0.52 73

MaDis-Stereo	0.57 59	0.47 50	0.30 50	0.16 13	0.26 53	0.21 26	0.17 61	0.44 52	0.32 71	1.08 189	0.22 34	0.51 62	0.22 46	0.19 34	1.83 98	1.19 117	0.62 80	0.59 92	1.09 99	0.45 75	0.81 82	0.94 88	0.37 78	0.25 59	0.63 101	0.67 113	0.60 38	0.82 130

LG-Stereo_L2	0.58 61	0.69 82	0.43 86	0.28 45	0.35 82	0.24 42	0.13 33	0.62 75	0.26 51	0.70 99	0.39 73	0.71 109	0.34 63	0.28 69	1.83 98	1.32 136	0.57 71	0.51 68	0.96 83	0.41 60	0.74 73	1.06 98	0.32 60	0.27 60	0.52 79	0.38 60	0.62 44	0.64 99

LG-Stereo_L1	0.58 61	0.69 82	0.41 79	0.24 34	0.35 82	0.25 47	0.12 22	0.62 75	0.27 60	0.72 105	0.32 52	0.69 101	0.34 63	0.29 73	1.82 95	1.36 142	0.57 71	0.52 70	1.14 102	0.42 64	0.70 64	1.11 101	0.29 55	0.30 67	0.51 76	0.33 46	0.66 50	0.65 103

AIO_test	0.59 63	0.77 126	0.45 89	0.44 109	0.25 49	0.35 79	0.20 73	0.61 70	0.27 60	0.43 59	0.30 49	0.57 69	0.28 54	0.29 73	2.01 121	1.46 168	0.49 52	0.42 52	0.86 75	0.49 83	1.02 108	1.01 94	0.40 86	0.24 57	0.47 66	0.49 81	1.00 88	0.35 44

MMNet	0.59 63	0.58 61	0.44 87	0.38 83	0.55 147	0.42 100	0.29 103	0.60 68	0.40 93	0.38 54	0.55 109	0.63 83	0.32 61	0.51 191	1.51 65	0.75 48	0.72 108	0.58 89	0.76 67	0.55 97	0.62 52	0.41 26	0.40 86	0.52 156	0.51 76	0.49 81	1.49 128	0.50 68

IGEV-Stereo+	0.60 65	1.04 236	0.24 45	0.49 118	0.32 67	0.29 59	0.13 33	0.51 58	0.26 51	0.79 131	0.94 192	0.57 69	0.26 51	0.28 69	1.64 74	1.19 117	0.59 77	0.61 98	1.19 106	0.43 68	0.90 97	1.17 104	0.48 125	0.20 43	0.41 51	0.31 38	0.56 34	0.40 52

UniTT-Stereo	0.60 65	0.44 45	0.32 57	0.21 27	0.25 49	0.34 73	0.17 61	0.61 70	0.31 67	0.75 114	0.27 44	0.62 81	0.34 63	0.21 43	1.77 90	1.44 161	0.57 71	0.61 98	1.53 128	0.44 73	0.91 98	1.14 103	0.37 78	0.29 64	0.50 73	0.54 93	0.52 25	0.58 81

CVANet_RVC	0.60 65	0.67 77	0.81 167	0.81 204	0.53 143	0.66 180	0.55 184	1.15 158	0.39 86	0.44 60	0.79 170	0.80 134	0.44 97	0.43 152	0.69 27	0.67 37	0.55 64	0.53 79	0.55 47	0.57 102	0.63 55	0.57 48	0.40 86	0.41 107	0.46 60	0.40 64	0.72 57	0.55 74

DMCA	0.63 68	0.73 103	0.63 129	0.40 94	0.49 124	0.52 134	0.33 125	0.59 67	0.52 134	0.80 135	0.63 126	0.70 105	0.40 84	0.47 173	1.48 62	0.92 64	0.69 96	0.67 123	0.67 54	0.51 84	0.67 61	0.59 50	0.48 125	0.45 124	0.48 69	0.52 91	1.04 91	0.62 92

RAFT_CTSACE	0.64 69	0.94 198	0.31 53	0.37 81	0.34 78	0.33 70	0.23 81	1.23 169	0.26 51	0.64 89	0.29 47	0.71 109	0.57 130	0.34 97	1.57 70	1.07 89	0.52 57	0.43 53	0.72 59	0.33 39	0.85 87	1.72 127	0.42 96	0.30 67	0.46 60	0.41 69	1.58 140	0.39 51

GANet	0.64 69	0.67 77	0.63 129	0.57 143	0.58 151	0.95 227	0.55 184	0.78 101	0.46 110	0.57 74	0.61 120	1.83 239	0.36 76	0.41 135	0.81 35	0.69 40	0.76 121	0.73 145	0.58 49	0.40 57	0.53 42	0.49 35	0.47 121	0.48 141	0.56 89	0.41 69	0.83 71	0.69 108

DFGA-Net	0.65 71	0.64 68	0.36 65	0.51 125	0.33 75	0.43 102	0.29 103	0.88 127	0.34 76	2.05 251	0.38 69	0.52 63	0.29 55	0.22 48	1.35 57	1.07 89	0.76 121	0.49 62	0.96 83	0.35 44	0.71 66	0.71 64	0.36 74	0.41 107	0.57 90	0.38 60	1.81 156	0.43 56

HCRNet	0.66 72	0.78 130	0.41 79	0.54 136	0.27 55	0.41 98	0.39 140	0.63 77	0.31 67	1.62 226	0.59 118	0.67 97	0.29 55	0.41 135	1.99 119	0.73 45	0.60 79	0.47 59	0.65 53	0.43 68	0.78 78	0.62 54	0.36 74	0.34 80	0.42 55	0.43 75	2.14 181	0.50 68

NLCSM	0.67 73	0.24 12	0.10 1	0.19 21	0.11 2	0.20 22	0.14 40	0.24 12	0.34 76	0.11 2	0.41 78	0.19 2	12.63 323	0.11 3	0.31 1	0.32 1	0.27 2	0.18 1	0.22 1	0.17 1	0.22 1	0.22 1	0.18 23	0.13 8	0.21 2	0.25 12	0.34 5	0.19 3

plain	0.67 73	0.87 165	0.33 62	0.31 60	0.59 154	0.33 70	0.30 105	0.89 128	0.34 76	0.72 105	0.24 38	0.65 90	0.34 63	0.19 34	1.95 109	1.57 188	0.71 103	0.69 129	0.94 81	0.39 51	1.28 130	1.20 107	0.33 63	0.33 78	0.59 97	0.60 101	0.72 57	0.74 113

MIF-Stereo (partial)	0.69 75	0.76 120	0.33 62	0.27 43	0.37 89	0.35 79	0.31 109	0.53 59	0.40 93	0.62 85	0.32 52	0.50 56	0.39 79	0.23 52	2.08 133	1.51 177	0.68 91	0.71 135	0.77 69	0.43 68	1.10 114	0.94 88	0.39 82	0.32 75	0.57 90	0.71 116	2.25 199	0.87 143

test_5	0.69 75	0.91 183	0.30 50	0.38 83	0.26 53	0.35 79	0.19 69	1.79 250	0.31 67	0.58 77	1.20 217	0.75 121	0.73 178	0.32 86	1.36 58	1.10 100	0.54 61	0.54 83	1.01 89	0.37 46	0.61 49	1.37 118	0.29 55	0.34 80	0.41 51	0.40 64	1.72 148	0.44 58

FINET	0.69 75	0.65 72	0.67 139	0.65 165	0.49 124	0.48 121	0.45 165	0.75 92	0.59 163	0.61 82	0.48 89	0.82 140	0.57 130	0.43 152	1.71 80	1.08 95	0.77 124	0.57 86	1.07 96	0.56 99	0.88 91	0.65 60	0.43 101	0.50 149	0.62 100	0.56 97	0.96 84	0.64 99

raft+_RVC	0.71 78	0.73 103	0.70 144	0.41 98	0.34 78	0.49 123	0.30 105	1.48 211	0.43 102	0.62 85	0.62 122	0.65 90	0.39 79	0.26 59	1.74 85	1.16 110	0.69 96	0.53 79	1.57 134	0.51 84	0.85 87	1.06 98	0.44 104	0.38 92	0.68 114	0.62 103	0.85 72	0.69 108

WQFJX1	0.73 79	0.26 15	0.12 3	0.20 24	0.17 22	0.16 6	0.12 22	0.25 17	0.57 158	0.12 3	0.75 159	0.22 6	12.81 325	0.12 7	0.34 2	0.39 3	0.31 7	0.21 2	0.26 2	0.20 7	0.26 2	0.32 13	0.29 55	0.14 16	0.25 7	0.27 28	0.55 33	0.16 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 79	0.86 163	0.36 65	0.43 106	0.32 67	0.30 61	0.19 69	0.71 86	0.32 71	0.70 99	0.33 56	0.63 83	0.57 130	0.41 135	2.03 127	1.91 212	0.63 82	0.68 127	1.00 86	0.45 75	1.86 166	1.87 130	0.40 86	0.23 56	0.49 71	0.37 59	1.09 95	0.55 74

GMStereo	0.73 79	0.99 217	0.39 72	0.49 118	0.47 115	0.55 143	0.41 150	0.77 95	0.43 102	0.55 69	0.48 89	0.81 139	0.38 77	0.34 97	1.60 71	0.95 69	0.74 118	0.52 70	1.88 142	0.57 102	1.07 109	0.73 66	0.42 96	0.51 151	0.72 124	0.47 80	1.87 163	0.57 80
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 79	0.69 82	0.79 162	0.54 136	0.65 173	0.58 158	0.54 180	0.72 87	0.54 147	0.59 79	0.57 113	0.61 78	0.47 99	0.62 224	1.80 93	0.96 71	0.72 108	0.68 127	0.91 79	0.72 158	0.64 56	0.55 44	0.53 162	0.52 156	0.58 94	0.51 88	2.19 190	0.59 87

AFF-stereo	0.76 83	0.69 82	0.59 122	0.30 56	0.32 67	0.52 134	0.18 66	0.86 120	0.41 95	1.37 211	0.43 82	0.60 77	0.34 63	0.24 56	1.76 89	1.13 105	0.57 71	0.62 102	2.81 187	0.43 68	0.77 75	0.63 55	0.41 90	0.32 75	0.70 118	0.67 113	2.38 214	0.56 76

TestStereo	0.77 84	0.93 195	0.79 162	0.56 140	0.46 111	0.66 180	0.33 125	1.22 167	0.42 101	0.90 161	0.52 101	0.84 144	0.54 119	0.39 125	1.50 64	0.92 64	0.73 113	0.51 68	1.38 118	0.56 99	1.25 127	0.82 76	0.44 104	0.44 120	0.77 135	0.79 127	1.34 112	0.79 123

WQFJA1	0.78 85	0.27 17	0.14 5	0.20 24	0.17 22	0.20 22	0.14 40	0.24 12	0.72 193	0.14 4	1.42 234	0.21 3	12.89 329	0.11 3	0.51 13	0.39 3	0.32 9	0.26 9	0.29 4	0.22 12	0.29 4	0.27 7	0.26 49	0.17 32	0.24 5	0.26 21	0.44 13	0.22 9

WQFJX	0.78 85	0.19 2	0.15 12	0.17 15	0.13 7	0.24 42	0.17 61	0.19 4	0.97 220	0.15 9	1.63 241	0.18 1	12.83 326	0.12 7	0.36 4	0.40 6	0.29 5	0.25 7	0.27 3	0.26 24	0.27 3	0.24 4	0.27 51	0.16 25	0.26 9	0.25 12	0.54 30	0.22 9

NLMM	0.78 85	0.27 17	0.14 5	0.20 24	0.17 22	0.20 22	0.14 40	0.24 12	0.73 195	0.14 4	1.44 236	0.21 3	12.89 329	0.11 3	0.51 13	0.38 2	0.32 9	0.26 9	0.29 4	0.22 12	0.29 4	0.27 7	0.26 49	0.17 32	0.24 5	0.26 21	0.44 13	0.22 9

MIM_Stereo	0.78 85	0.77 126	0.53 114	0.43 106	0.38 91	0.46 110	0.22 79	1.50 214	0.31 67	0.55 69	0.38 69	0.64 87	0.27 53	0.32 86	1.77 90	1.09 97	0.63 82	0.73 145	3.30 212	0.57 102	1.19 123	0.91 85	0.34 64	0.36 86	0.49 71	0.41 69	1.95 168	0.58 81

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 89	0.75 114	0.48 100	0.38 83	0.33 75	0.25 47	0.16 54	0.68 83	0.30 66	0.72 105	0.42 81	0.77 129	0.35 71	0.30 76	1.81 94	1.08 95	0.65 87	0.56 84	1.71 138	0.48 81	1.60 152	4.30 169	0.49 135	0.39 99	0.60 99	0.49 81	0.95 83	0.65 103

CFNet	0.80 89	0.84 156	0.79 162	0.76 189	0.70 186	0.60 165	0.46 169	0.84 117	0.48 118	0.66 93	0.71 151	0.92 162	0.61 144	0.43 152	1.75 87	0.84 56	0.70 99	0.64 113	0.90 78	0.78 178	0.89 95	0.72 65	0.45 110	0.51 151	0.87 160	0.83 135	1.67 146	1.15 186

G2L-Stereo	0.81 91	0.69 82	0.60 125	0.57 143	0.78 205	0.50 126	0.37 137	0.77 95	0.53 140	0.69 98	0.78 168	0.70 105	0.63 148	0.54 193	2.08 133	0.96 71	0.73 113	0.63 110	1.23 108	0.61 122	1.22 125	0.66 61	0.57 181	0.48 141	0.77 135	0.89 149	1.98 171	0.80 126

HGLStereo	0.83 92	0.64 68	0.75 153	0.52 129	0.67 179	0.56 149	0.45 165	0.66 82	0.50 127	1.72 233	0.96 196	0.64 87	0.56 126	0.54 193	1.65 77	1.18 114	0.80 134	0.76 154	1.05 92	0.66 141	0.99 103	1.36 117	0.49 135	0.54 166	0.71 121	0.76 123	1.59 142	0.82 130

S2M2_XL	0.85 93	0.50 53	0.64 132	0.24 34	0.30 61	0.35 79	0.28 100	0.61 70	0.43 102	0.56 71	0.35 65	0.65 90	0.59 135	0.34 97	2.56 188	1.65 196	0.69 96	0.47 59	0.72 59	0.54 90	4.94 208	2.28 141	0.48 125	0.30 67	0.55 87	0.51 88	0.74 61	0.74 113
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 93	0.76 120	0.74 150	0.60 152	0.60 157	0.61 169	0.53 178	0.90 129	0.58 161	1.21 197	0.68 139	0.71 109	0.56 126	0.67 233	1.72 84	1.11 103	0.79 131	0.72 143	1.13 101	0.82 189	0.84 85	0.69 62	0.62 203	0.58 179	0.64 105	0.77 124	2.48 225	0.95 154

RASNet	0.85 93	0.72 99	0.89 189	0.61 155	0.62 169	0.66 180	0.41 150	0.98 141	0.61 170	1.21 197	0.64 127	0.74 114	0.67 162	0.40 129	1.23 53	1.31 134	0.72 108	0.66 120	1.00 86	0.70 154	1.09 112	1.43 120	0.43 101	0.75 226	0.68 114	0.79 127	2.17 186	0.93 152

anonymousdsp2	0.86 96	0.84 156	0.84 175	0.43 106	0.44 108	0.56 149	0.32 119	1.17 160	0.36 82	0.66 93	0.67 134	0.69 101	0.40 84	0.49 184	1.46 60	1.36 142	0.67 90	0.62 102	2.12 151	0.60 119	1.36 138	2.66 149	0.36 74	0.44 120	0.71 121	0.51 88	1.86 162	0.64 99

dd	0.86 96	0.80 136	0.51 103	1.05 232	0.44 108	0.85 213	0.44 163	0.85 118	0.39 86	0.83 141	0.40 76	1.23 202	0.39 79	0.47 173	2.21 154	0.98 75	0.97 198	0.71 135	2.00 149	0.61 122	0.84 85	0.77 70	0.49 135	0.64 205	0.70 118	0.53 92	1.73 151	1.47 215

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 96	0.72 99	0.84 175	0.41 98	0.39 93	0.54 140	0.21 77	0.99 142	0.52 134	1.54 221	0.57 113	0.73 113	0.39 79	0.26 59	2.15 141	1.17 112	0.64 85	0.50 64	2.66 180	0.57 102	0.88 91	0.90 83	0.47 121	0.39 99	0.86 155	0.72 118	2.54 237	0.66 105

DMCA-RVC	0.86 96	0.74 106	0.73 147	0.61 155	0.77 201	0.56 149	0.70 205	0.77 95	1.43 261	1.38 213	0.69 142	0.87 149	0.54 119	0.55 199	1.66 79	1.05 85	0.81 143	0.74 149	0.95 82	0.73 161	0.89 95	0.93 87	0.51 149	0.58 179	0.59 97	0.62 103	1.82 159	0.91 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 100	0.64 68	0.54 117	0.44 109	0.41 101	0.38 87	0.26 94	1.26 175	0.49 122	0.85 147	0.62 122	0.75 121	0.54 119	0.34 97	1.75 87	1.50 176	0.68 91	0.70 131	1.17 103	0.56 99	1.52 145	3.83 160	0.39 82	0.37 88	0.75 130	1.18 198	0.68 53	0.77 120

RAFT+CT+SA	0.87 100	0.97 211	0.40 75	0.45 112	0.29 59	0.38 87	0.20 73	1.64 238	0.33 74	0.72 105	0.30 49	0.88 154	0.65 156	0.40 129	1.56 69	1.21 121	0.56 68	0.57 86	2.08 150	0.40 57	0.83 84	5.00 184	0.32 60	0.37 88	0.47 66	0.42 74	1.56 133	0.49 67

DSFCA	0.87 100	0.84 156	0.73 147	0.65 165	0.77 201	0.61 169	0.78 210	0.75 92	0.78 200	0.77 122	0.83 180	0.75 121	0.48 102	0.43 152	1.89 106	1.14 107	0.85 152	0.87 190	1.00 86	0.74 164	1.00 107	1.05 97	0.72 237	0.63 202	0.83 146	0.95 162	1.88 164	0.85 139

IER	0.88 103	0.82 145	0.55 118	0.49 118	0.51 135	0.56 149	0.45 165	0.80 106	0.49 122	1.15 194	0.77 163	1.03 177	0.50 108	0.79 253	3.66 245	1.04 82	0.73 113	0.64 113	0.87 76	0.78 178	0.73 71	0.82 76	0.60 198	0.53 162	0.63 101	1.00 173	2.05 176	0.74 113

rafts_anoy	0.88 103	0.81 142	0.86 181	0.44 109	0.49 124	0.51 131	0.46 169	1.58 230	0.48 118	0.61 82	0.70 149	0.70 105	0.47 99	0.30 76	2.51 185	1.38 145	0.76 121	0.78 162	2.36 161	0.61 122	1.28 130	0.99 93	0.49 135	0.49 146	0.85 152	0.90 154	0.93 81	1.00 171

ARAFT	0.89 105	0.72 99	0.47 96	0.35 70	0.34 78	0.42 100	0.24 84	0.64 78	0.34 76	2.25 263	0.57 113	0.58 71	0.29 55	0.39 125	2.14 140	1.42 155	0.71 103	0.74 149	2.68 182	0.54 90	1.86 166	1.93 131	0.42 96	0.33 78	0.83 146	0.40 64	1.98 171	0.56 76

HITNet	0.90 106	0.65 72	0.62 128	0.68 173	0.50 133	0.39 90	0.32 119	1.26 175	0.89 211	0.70 99	0.70 149	0.91 160	0.49 105	0.39 125	1.96 115	1.02 79	0.66 89	0.64 113	0.79 71	0.61 122	1.53 146	3.85 161	0.46 112	0.52 156	0.58 94	0.64 106	1.81 156	0.81 128
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
TestStereo1	0.93 107	0.98 214	0.39 72	0.38 83	0.36 87	0.39 90	0.25 87	1.02 144	0.39 86	0.79 131	0.34 59	0.58 71	0.73 178	0.54 193	3.06 222	1.47 171	0.71 103	0.52 70	2.91 190	0.54 90	1.34 133	1.84 128	0.35 69	0.39 99	0.54 82	1.06 180	2.53 235	0.60 88

SA-5K	0.93 107	0.98 214	0.39 72	0.38 83	0.36 87	0.39 90	0.25 87	1.02 144	0.39 86	0.79 131	0.34 59	0.58 71	0.73 178	0.54 193	3.06 222	1.47 171	0.71 103	0.52 70	2.91 190	0.54 90	1.34 133	1.84 128	0.35 69	0.39 99	0.54 82	1.06 180	2.53 235	0.60 88

RALCasStereoNet	0.93 107	0.82 145	0.93 194	0.53 133	0.53 143	0.60 165	0.45 165	1.48 211	0.44 106	1.03 181	0.75 159	0.89 159	0.49 105	0.32 86	2.31 167	1.43 159	0.78 127	0.75 151	1.50 125	0.58 106	1.18 122	2.21 140	0.49 135	0.57 175	0.86 155	1.13 192	0.90 75	1.16 187

CFNet_RVC	0.94 110	0.84 156	0.89 189	0.76 189	0.80 211	0.71 190	0.49 171	0.74 91	0.63 177	0.88 156	0.94 192	0.87 149	0.57 130	0.50 185	1.96 115	1.12 104	0.79 131	0.79 166	1.27 109	0.73 161	1.26 128	1.52 123	0.48 125	0.64 205	0.98 184	1.11 186	1.92 167	1.23 195

DLCB_ROB	0.94 110	0.90 179	0.88 184	0.73 181	0.80 211	0.69 187	0.69 204	0.87 124	0.72 193	0.94 171	0.86 184	1.02 173	0.91 219	0.69 240	1.48 62	1.06 88	0.97 198	0.72 143	0.88 77	0.74 164	1.21 124	1.21 108	0.78 246	0.71 221	1.26 235	1.26 206	1.49 128	0.95 154

AACVNet	0.95 112	0.87 165	0.69 141	0.91 214	0.91 223	0.72 194	0.59 195	0.87 124	0.60 166	0.73 110	0.88 187	0.79 133	0.64 151	0.60 217	1.77 90	1.37 144	0.84 150	0.83 179	1.12 100	0.77 174	1.36 138	1.13 102	0.70 230	0.65 207	0.87 160	1.12 189	1.90 165	1.31 204

DISCO	0.96 113	0.98 214	0.56 120	0.57 143	0.61 162	0.81 209	0.79 213	0.77 95	0.81 201	2.06 254	0.86 184	0.66 94	0.70 167	0.42 147	1.87 104	1.27 129	0.99 202	0.80 171	1.80 140	0.80 183	0.92 99	1.33 114	0.57 181	0.51 151	0.72 124	0.84 141	2.02 174	0.80 126

GLC_STEREO	0.97 114	0.89 176	0.85 179	0.56 140	0.60 157	0.48 121	0.40 146	1.70 242	0.47 112	0.77 122	0.67 134	0.78 132	0.63 148	0.61 219	2.53 186	1.65 196	0.88 163	0.60 93	1.57 134	0.70 154	2.48 176	1.17 104	0.44 104	0.43 116	0.67 108	0.55 95	2.36 210	0.88 146

TESTraft	0.98 115	0.96 209	0.42 82	0.41 98	0.33 75	0.40 93	0.25 87	1.13 155	0.39 86	0.97 177	0.35 65	0.61 78	0.75 187	0.54 193	3.18 232	1.42 155	0.70 99	0.50 64	2.86 189	0.53 89	1.08 110	3.15 154	0.35 69	0.40 104	0.52 79	1.18 198	2.52 231	0.61 90

psm_up	0.99 116	0.86 163	0.99 208	0.78 196	0.89 221	0.75 198	0.58 192	1.33 194	1.03 231	0.88 156	0.69 142	0.99 172	0.72 173	0.76 249	1.89 106	1.10 100	0.91 175	0.81 174	1.93 145	0.81 186	1.08 110	0.90 83	0.49 135	0.85 246	1.01 189	1.06 180	1.62 143	1.10 179

STTStereo	0.99 116	0.95 204	0.82 170	0.77 194	0.77 201	0.69 187	0.87 223	0.86 120	1.53 270	1.27 203	0.79 170	1.13 193	0.69 165	0.93 270	2.19 147	1.03 81	0.72 108	0.70 131	1.05 92	0.63 134	1.15 120	0.86 80	0.58 190	0.56 174	0.73 127	1.21 202	1.74 153	1.41 213

NLMM1	1.00 118	0.30 24	0.13 4	0.18 18	0.21 34	0.23 36	0.09 10	0.26 19	6.95 342	0.17 15	0.54 105	0.36 34	12.87 328	0.13 13	0.41 7	0.44 10	0.31 7	0.31 18	0.36 16	0.24 19	0.29 4	0.40 25	0.27 51	0.15 20	0.26 9	0.30 34	0.65 48	0.19 3

NLSM1	1.01 119	0.27 17	0.17 19	0.23 31	0.24 46	0.31 64	0.12 22	0.33 35	6.19 338	0.14 4	1.49 237	0.31 22	12.63 323	0.14 15	0.47 10	0.51 17	0.36 17	0.23 4	0.31 7	0.24 19	0.31 9	0.45 31	0.29 55	0.16 25	0.27 15	0.30 34	0.56 34	0.23 13

coex_refinement	1.02 120	1.02 229	0.76 154	0.66 170	0.85 215	0.71 190	0.50 174	0.81 108	1.04 232	0.67 95	1.01 205	0.94 163	0.44 97	0.46 168	3.49 241	0.95 69	0.78 127	0.71 135	3.74 221	0.77 174	0.85 87	0.75 68	0.63 208	0.52 156	0.87 160	0.93 158	1.75 154	0.94 153

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 120	0.93 195	0.80 166	0.72 178	0.79 208	0.65 178	1.02 238	1.07 150	2.31 301	2.00 247	0.74 157	0.97 168	0.56 126	0.94 272	1.82 95	0.96 71	0.68 91	0.67 123	1.31 112	0.65 136	0.88 91	0.94 88	0.57 181	0.57 175	0.73 127	1.60 251	1.43 121	1.27 202
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 122	0.80 136	0.40 75	0.50 124	0.48 121	0.37 84	0.30 105	0.55 60	0.44 106	1.13 193	0.77 163	0.64 87	0.95 229	0.31 83	2.68 201	1.79 207	0.96 195	0.82 177	1.08 97	0.61 122	2.91 183	5.06 187	0.44 104	0.30 67	0.81 140	0.92 157	1.18 103	1.16 187

AF-Net	1.05 122	0.83 148	0.94 195	0.76 189	0.91 223	0.98 233	1.68 274	1.52 221	1.06 234	0.57 74	0.96 196	1.34 208	0.64 151	0.74 244	1.71 80	0.99 76	0.80 134	0.60 93	1.64 136	0.72 158	0.72 68	2.35 142	0.63 208	0.62 196	0.89 169	0.82 133	1.57 138	1.25 199

Nwc_Net	1.05 122	0.83 148	0.94 195	0.76 189	0.91 223	0.98 233	1.68 274	1.52 221	1.06 234	0.57 74	0.96 196	1.34 208	0.64 151	0.74 244	1.71 80	0.99 76	0.80 134	0.60 93	1.64 136	0.72 158	0.72 68	2.35 142	0.63 208	0.62 196	0.89 169	0.82 133	1.57 138	1.25 199

LMCR-Stereo	1.06 125	0.83 148	0.84 175	0.53 133	0.62 169	0.64 176	0.33 125	1.12 153	0.60 166	0.83 141	0.79 170	0.91 160	0.49 105	0.41 135	2.53 186	1.54 183	1.03 213	0.75 151	2.16 152	1.42 252	1.68 157	3.87 163	0.49 135	0.65 207	0.75 130	0.83 135	1.10 99	0.88 146

PDISCO_ROB	1.06 125	0.87 165	0.60 125	0.80 201	0.68 182	0.53 139	0.59 195	0.93 134	0.69 188	1.80 238	1.00 204	0.74 114	0.63 148	0.66 231	1.87 104	1.44 161	0.89 165	1.10 251	1.53 128	0.80 183	1.56 149	2.40 145	0.52 157	0.63 202	1.19 220	0.79 127	2.56 238	0.81 128

SA	1.07 127	0.90 179	0.42 82	0.55 138	0.53 143	0.49 123	0.24 84	1.60 231	0.46 110	0.71 104	0.41 78	0.69 101	0.58 134	0.62 224	1.74 85	1.41 152	0.78 127	0.79 166	3.17 201	0.65 136	1.24 126	4.73 175	0.34 64	0.51 151	0.75 130	1.12 189	2.64 245	0.72 112

PS-NSSS	1.07 127	1.44 282	0.69 141	1.20 252	0.91 223	1.16 252	0.93 230	0.80 106	0.55 149	0.74 113	0.49 92	1.98 247	1.03 237	0.91 267	1.54 68	0.92 64	0.83 148	0.73 145	1.45 123	0.62 129	0.94 100	0.63 55	1.68 304	0.50 149	1.00 187	0.95 162	3.21 270	1.11 182

HSM	1.07 127	0.75 114	0.97 203	0.78 196	0.77 201	0.54 140	0.54 180	1.87 259	0.60 166	0.76 118	0.85 183	0.87 149	0.67 162	0.56 200	2.24 157	1.05 85	0.92 181	0.71 135	2.57 169	0.71 156	1.80 164	2.08 138	0.56 178	0.72 224	0.90 173	0.97 166	2.08 179	1.03 172

LL-Strereo2	1.08 130	0.65 72	0.59 122	0.40 94	0.34 78	0.31 64	0.23 81	1.48 211	0.38 84	0.68 97	0.58 117	0.63 83	0.32 61	0.64 228	1.65 77	1.13 105	0.63 82	0.53 79	1.32 114	0.66 141	1.35 136	11.05 293	0.44 104	0.34 80	0.64 105	0.60 101	1.05 92	0.56 76

DepthFocus	1.09 131	0.55 57	0.32 57	0.29 51	0.28 56	0.27 52	0.22 79	0.70 85	0.52 134	0.51 67	0.38 69	0.62 81	0.42 89	0.38 119	2.43 175	2.19 229	0.64 85	0.64 113	0.96 83	0.75 170	7.93 264	4.99 183	0.47 121	0.28 62	0.55 87	0.49 81	0.77 68	0.83 133

raftrobust	1.11 132	0.65 72	0.92 193	0.55 138	0.49 124	0.44 104	0.33 125	1.55 227	0.47 112	0.94 171	0.72 154	0.82 140	0.53 113	0.36 112	2.91 213	1.71 201	0.71 103	0.70 131	4.37 232	0.65 136	1.69 159	3.95 165	0.59 196	0.42 115	0.95 182	0.85 143	0.99 87	0.85 139

UCFNet_RVC	1.11 132	1.26 264	0.85 179	0.88 211	0.93 230	0.77 202	0.58 192	0.78 101	0.67 185	0.93 169	0.80 175	1.25 203	0.93 224	0.48 179	2.17 145	1.09 97	0.78 127	0.82 177	2.60 175	0.80 183	1.32 132	1.66 125	1.31 292	0.67 211	1.05 197	1.11 186	1.44 123	2.13 247

test_4	1.13 134	0.74 106	0.77 158	0.42 104	0.32 67	0.34 73	0.26 94	0.78 101	0.33 74	0.75 114	0.40 76	0.87 149	0.35 71	0.40 129	2.10 139	1.55 184	0.65 87	0.69 129	1.50 125	0.51 84	1.12 117	10.25 267	0.41 90	0.37 88	0.58 94	0.70 115	2.73 250	0.62 92

S2M2_L	1.14 135	0.87 165	1.13 240	0.46 115	0.37 89	0.43 102	0.28 100	0.60 68	0.52 134	1.85 242	0.34 59	0.63 83	0.40 84	0.43 152	2.36 169	1.91 212	0.70 99	0.60 93	1.06 95	0.58 106	4.38 197	4.69 173	0.49 135	0.37 88	0.64 105	0.89 149	3.07 265	0.79 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 135	0.75 114	0.47 96	0.49 118	0.61 162	0.50 126	0.27 97	1.70 242	0.52 134	0.73 110	0.48 89	0.66 94	0.67 162	0.79 253	2.17 145	1.43 159	0.92 181	0.93 211	3.23 202	0.58 106	1.55 148	4.86 178	0.35 69	0.59 186	1.14 216	1.24 203	2.35 208	0.76 119

RALAANet	1.14 135	0.70 89	0.84 175	0.53 133	0.53 143	0.60 165	0.41 150	1.30 184	0.50 127	0.94 171	0.65 129	0.72 112	0.59 135	0.33 92	1.97 118	1.32 136	0.75 120	0.89 200	1.96 146	0.85 193	3.07 185	5.37 195	0.53 162	0.62 196	0.82 143	1.03 178	2.08 179	0.78 122

CASnet	1.15 138	0.91 183	0.49 101	0.40 94	0.43 105	0.38 87	0.20 73	0.91 132	0.49 122	0.77 122	0.56 110	0.88 154	0.53 113	0.35 103	2.15 141	1.24 125	0.72 108	0.50 64	1.34 116	0.54 90	7.12 249	5.37 195	0.41 90	0.38 92	1.21 222	0.49 81	1.45 124	0.79 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 139	0.83 148	0.82 170	0.65 165	0.59 154	0.67 183	0.58 192	2.65 310	0.53 140	1.73 234	0.76 162	0.87 149	0.78 197	0.47 173	3.77 253	1.45 163	0.87 159	0.86 188	2.81 187	0.65 136	1.26 128	0.87 81	0.57 181	0.73 225	0.81 140	0.95 162	2.65 247	1.03 172

RP	1.18 140	1.02 229	1.24 259	0.94 218	1.08 242	0.84 210	1.17 251	1.25 173	1.31 253	0.61 82	1.16 214	1.21 200	0.75 187	0.68 234	3.34 236	1.04 82	0.89 165	0.67 123	1.20 107	0.79 180	0.88 91	2.85 151	0.59 196	0.71 221	0.86 155	0.98 170	2.51 230	1.21 193

trnet	1.20 141	0.91 183	0.94 195	0.52 129	0.42 103	0.47 116	0.25 87	1.41 204	0.61 170	0.88 156	0.75 159	0.97 168	0.72 173	0.37 114	2.66 198	3.31 262	0.86 156	0.61 98	2.41 163	0.60 119	3.93 195	3.14 153	0.50 147	0.47 128	1.03 193	0.86 146	1.72 148	0.99 165

APVNet	1.21 142	1.02 229	0.64 132	0.69 174	0.78 205	0.86 214	0.84 218	0.78 101	0.71 192	0.92 167	0.82 178	0.86 147	0.59 135	0.58 209	2.67 200	1.65 196	1.11 223	0.98 227	3.23 202	0.85 193	1.62 153	4.73 175	0.55 171	0.84 245	0.77 135	0.80 130	1.90 165	0.98 159

iinet-f	1.22 143	1.08 240	0.64 132	0.93 217	0.46 111	0.68 185	0.57 188	0.79 105	0.48 118	2.11 259	1.35 229	0.83 142	0.64 151	0.35 103	3.95 256	1.80 209	0.77 124	0.66 120	2.93 196	1.00 216	1.53 146	3.24 155	0.64 214	0.53 162	1.10 211	0.63 105	2.23 198	0.90 148

PA-Net	1.22 143	0.95 204	1.13 240	0.75 184	1.31 265	0.68 185	0.84 218	0.82 113	1.18 247	0.83 141	0.77 163	0.76 125	0.78 197	0.91 267	3.00 218	1.21 121	0.68 91	0.77 157	1.02 90	0.82 189	1.13 119	4.67 172	0.66 218	0.82 240	1.00 187	2.10 286	1.24 105	2.13 247
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	1.25 145	1.24 258	1.10 232	0.99 225	1.05 236	0.96 228	1.53 268	1.79 250	1.59 273	0.60 80	1.34 226	1.17 197	1.03 237	0.74 244	2.44 176	1.07 89	0.89 165	0.99 230	1.54 130	0.91 202	0.99 103	2.46 146	0.80 254	0.76 228	1.26 235	1.59 248	1.39 117	1.61 224

Abc-Net	1.25 145	1.24 258	1.10 232	0.99 225	1.05 236	0.96 228	1.53 268	1.79 250	1.59 273	0.60 80	1.34 226	1.17 197	1.03 237	0.74 244	2.44 176	1.07 89	0.89 165	0.99 230	1.54 130	0.91 202	0.99 103	2.46 146	0.80 254	0.76 228	1.26 235	1.59 248	1.39 117	1.61 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 147	0.77 126	0.56 120	0.45 112	0.56 148	0.51 131	0.21 77	1.50 214	0.70 190	0.78 125	0.80 175	0.84 144	0.90 218	0.33 92	3.45 240	2.96 248	1.14 229	1.04 243	1.32 114	1.08 226	4.63 203	4.87 179	0.63 208	0.38 92	0.85 152	0.83 135	1.02 89	1.16 187

GMOStereo	1.28 148	0.74 106	0.45 89	0.62 158	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 223	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 135	0.35 103	2.01 121	1.45 163	0.80 134	0.87 190	2.92 192	0.69 147	1.78 160	10.98 289	0.46 112	0.41 107	1.09 205	0.72 118	1.56 133	0.58 81

error version	1.28 148	0.74 106	0.45 89	0.62 158	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 223	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 135	0.35 103	2.01 121	1.45 163	0.80 134	0.87 190	2.92 192	0.69 147	1.78 160	10.98 289	0.46 112	0.41 107	1.09 205	0.72 118	1.56 133	0.58 81

test-v	1.28 148	0.74 106	0.45 89	0.62 158	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 223	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 135	0.35 103	2.01 121	1.45 163	0.80 134	0.87 190	2.92 192	0.69 147	1.78 160	10.98 289	0.46 112	0.41 107	1.09 205	0.72 118	1.56 133	0.58 81

test-2	1.28 148	0.74 106	0.45 89	0.62 158	0.52 137	0.46 110	0.39 140	1.54 223	0.47 112	0.87 150	0.47 85	0.74 114	0.59 135	0.35 103	2.01 121	1.45 163	0.80 134	0.87 190	2.92 192	0.69 147	1.78 160	10.98 289	0.46 112	0.41 107	1.09 205	0.72 118	1.56 133	0.58 81

GANetREF_RVC	1.28 148	1.18 251	0.95 200	1.18 251	1.04 234	1.00 238	0.79 213	1.25 173	1.10 239	1.29 205	0.77 163	2.28 262	0.91 219	0.63 226	2.00 120	1.14 107	1.01 207	0.98 227	2.44 165	0.82 189	1.98 170	1.33 114	0.78 246	1.05 261	1.28 240	1.27 207	2.63 244	1.49 216
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
AMNet	1.29 153	1.12 243	1.05 218	1.13 240	1.12 247	1.24 261	1.08 246	1.36 198	1.13 243	1.10 190	1.11 210	1.51 224	1.26 249	1.20 292	1.52 66	1.57 188	1.35 254	1.21 271	1.37 117	1.22 239	1.35 136	1.19 106	1.25 285	1.19 270	1.23 230	1.72 261	1.54 132	1.65 228

raft_robust	1.30 154	0.93 195	0.53 114	0.59 150	0.47 115	0.57 155	0.37 137	2.06 279	0.52 134	1.69 232	0.53 103	0.76 125	0.82 205	0.47 173	2.16 144	1.52 181	0.84 150	0.84 186	5.71 254	0.59 110	2.50 177	5.04 186	0.46 112	0.51 151	0.99 185	1.05 179	1.58 140	0.99 165

IPLGR_C	1.31 155	0.71 96	0.68 140	0.57 143	0.46 111	0.52 134	0.31 109	0.81 108	0.53 140	0.76 118	0.69 142	1.03 177	0.53 113	0.59 213	2.62 193	1.33 139	0.88 163	0.63 110	3.25 208	0.61 122	1.64 156	10.69 280	0.55 171	0.53 162	0.89 169	0.57 98	2.40 216	0.62 92

ACRE	1.31 155	0.70 89	0.66 137	0.58 149	0.47 115	0.52 134	0.32 119	0.81 108	0.53 140	0.76 118	0.69 142	1.04 181	0.52 112	0.59 213	2.66 198	1.32 136	0.89 165	0.63 110	3.25 208	0.61 122	1.62 153	10.69 280	0.55 171	0.52 156	0.92 177	0.55 95	2.40 216	0.62 92

SACVNet	1.31 155	0.94 198	0.95 200	0.90 212	1.10 244	0.87 216	0.92 229	1.50 214	0.81 201	1.23 202	0.71 151	0.94 163	0.69 165	0.68 234	1.83 98	1.40 149	1.12 228	0.83 179	2.20 154	0.94 208	2.13 171	5.87 205	0.65 215	0.82 240	1.04 194	1.06 180	2.02 174	1.30 203

4D-IteraStereo	1.32 158	0.61 67	1.07 225	0.49 118	0.43 105	0.40 93	0.25 87	1.44 209	0.37 83	0.75 114	0.56 110	0.75 121	0.43 90	0.43 152	2.29 166	1.38 145	0.68 91	0.66 120	2.70 183	0.59 110	3.21 187	10.86 288	0.46 112	0.40 104	0.69 116	0.83 135	2.34 206	0.64 99

CIPLG	1.32 158	0.70 89	0.69 141	0.57 143	0.46 111	0.52 134	0.33 125	0.81 108	0.55 149	0.76 118	0.69 142	1.03 177	0.53 113	0.59 213	2.91 213	1.33 139	0.89 165	0.62 102	3.23 202	0.62 129	1.62 153	10.69 280	0.55 171	0.53 162	0.90 173	0.54 93	2.37 213	0.61 90

DN-CSS_ROB	1.32 158	0.83 148	1.03 214	0.87 210	0.86 216	0.47 116	0.36 135	2.00 273	0.57 158	1.56 223	1.81 245	0.96 167	0.77 195	0.38 119	2.15 141	1.40 149	1.03 213	0.93 211	5.27 242	0.66 141	2.56 178	2.82 150	0.54 168	0.86 248	0.79 138	0.81 131	2.07 178	1.33 207

UDGNet	1.34 161	1.00 223	0.76 154	1.64 279	1.38 270	1.69 282	1.25 255	1.22 167	0.69 188	0.63 88	0.84 182	0.83 142	0.41 87	1.62 303	2.02 126	1.19 117	0.81 143	0.87 190	1.98 147	0.92 205	1.68 157	5.69 201	1.26 288	0.47 128	1.21 222	0.95 162	2.15 183	1.03 172

CREStereo	1.37 162	0.91 183	0.94 195	0.52 129	0.42 103	0.47 116	0.26 94	1.43 206	0.66 182	0.87 150	0.83 180	0.95 165	0.73 178	0.36 112	2.98 217	4.38 290	0.85 152	0.56 84	2.41 163	0.62 129	5.52 221	4.71 174	0.53 162	0.47 128	1.02 191	0.87 147	1.73 151	0.98 159
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
FADNet-RVC-Resample	1.37 162	0.87 165	0.99 208	0.72 178	0.81 213	0.63 173	1.02 238	1.06 149	0.91 214	0.99 178	0.99 202	1.69 232	0.73 178	1.02 278	4.06 258	1.41 152	1.02 210	1.62 297	1.55 132	1.04 221	1.37 140	5.03 185	0.57 181	1.14 267	0.88 165	1.99 279	1.45 124	1.54 219

FADNet-RVC	1.38 164	0.71 96	0.88 184	0.77 194	1.09 243	0.58 158	2.16 291	0.92 133	0.57 158	1.03 181	0.72 154	1.48 219	0.64 151	0.61 219	5.02 265	1.56 186	0.85 152	0.90 203	2.24 156	1.52 268	2.20 172	4.08 167	0.51 149	0.77 230	1.48 265	1.14 194	1.43 121	1.35 209

PMTNet	1.39 165	0.94 198	0.99 208	0.48 117	0.49 124	0.47 116	0.32 119	0.83 114	0.66 182	0.83 141	0.62 122	0.88 154	0.50 108	0.35 103	2.72 204	4.30 287	0.91 175	0.57 86	2.40 162	0.54 90	6.12 231	5.45 198	0.57 181	0.38 92	1.99 299	1.00 173	1.09 95	1.19 192

GES	1.40 166	0.73 103	0.79 162	0.78 196	0.71 187	0.80 207	0.59 195	1.37 200	0.97 220	1.66 229	0.94 192	0.74 114	0.65 156	0.63 226	2.40 172	1.55 184	0.98 200	0.89 200	5.45 248	1.14 232	3.99 196	3.85 161	0.65 215	0.83 243	0.75 130	0.81 131	1.52 131	1.72 231

LoS_RVC	1.42 167	1.25 261	0.86 181	0.31 60	0.49 124	0.37 84	0.33 125	0.73 89	0.56 154	2.10 257	0.68 139	0.67 97	0.70 167	0.33 92	3.08 225	3.79 275	0.89 165	2.10 317	3.01 199	0.66 141	4.40 198	6.44 215	0.51 149	0.43 116	0.82 143	0.85 143	0.90 75	0.99 165

tt_ll	1.42 167	1.25 261	0.86 181	0.31 60	0.49 124	0.37 84	0.33 125	0.73 89	0.56 154	2.10 257	0.68 139	0.67 97	0.70 167	0.33 92	3.08 225	3.79 275	0.89 165	2.10 317	3.01 199	0.66 141	4.40 198	6.44 215	0.51 149	0.43 116	0.82 143	0.85 143	0.90 75	0.99 165

sAnonymous2	1.42 167	0.76 120	0.52 110	0.41 98	0.47 115	0.71 190	0.41 150	1.28 181	0.98 224	0.65 90	0.89 188	1.08 186	0.95 229	0.37 114	2.20 149	2.28 231	1.10 219	1.04 243	3.71 218	0.92 205	4.94 208	6.73 221	0.62 203	0.55 172	0.83 146	1.39 220	1.25 106	1.24 197

CroCo_RVC	1.42 167	0.76 120	0.52 110	0.41 98	0.47 115	0.71 190	0.41 150	1.28 181	0.98 224	0.65 90	0.89 188	1.08 186	0.95 229	0.37 114	2.20 149	2.28 231	1.10 219	1.04 243	3.71 218	0.92 205	4.94 208	6.73 221	0.62 203	0.55 172	0.83 146	1.39 220	1.25 106	1.24 197

RGC	1.43 171	1.30 270	1.99 302	1.14 245	1.18 255	1.16 252	1.01 235	1.20 165	1.08 237	0.91 164	1.70 244	1.18 199	1.24 248	0.87 261	3.10 229	1.18 114	0.98 200	0.86 188	1.81 141	1.02 218	1.39 141	3.87 163	0.76 239	0.90 252	1.14 216	1.53 240	2.17 186	1.85 235

YMNet	1.44 172	0.79 134	0.41 79	0.51 125	0.61 162	0.59 161	1.36 262	0.77 95	0.56 154	1.28 204	0.36 67	0.67 97	2.20 267	0.56 200	19.21 296	1.49 174	0.77 124	0.65 117	0.74 62	0.39 51	0.61 49	1.27 112	0.23 42	0.38 92	0.69 116	0.46 78	0.81 70	0.66 105

castereo	1.44 172	0.88 174	0.96 202	0.46 115	0.47 115	0.33 70	0.27 97	0.77 95	0.50 127	0.80 135	0.64 127	1.04 181	0.48 102	0.38 119	2.25 159	2.81 243	1.03 213	0.76 154	2.67 181	0.62 129	7.90 263	7.11 229	0.57 181	0.52 156	1.04 194	1.25 205	1.03 90	1.21 193

FADNet	1.44 172	0.83 148	0.83 174	0.82 206	1.03 233	0.61 169	1.88 285	0.97 139	0.73 195	0.93 169	0.92 191	1.16 196	0.76 192	0.74 244	3.69 249	1.34 141	0.91 175	1.03 240	2.63 176	1.49 261	2.87 182	4.93 180	0.49 135	0.65 207	1.54 274	1.70 260	1.51 130	1.83 234

stereogan	1.44 172	1.33 273	1.05 218	1.11 236	1.28 263	1.11 245	0.97 232	1.26 175	1.05 233	1.22 201	1.10 208	1.62 230	0.89 216	0.66 231	2.34 168	1.31 134	0.94 189	0.81 174	1.72 139	0.95 210	1.10 114	8.04 237	0.71 232	0.77 230	0.83 146	1.06 180	2.36 210	1.38 211

MGS-Stereo	1.48 176	0.99 217	0.47 96	0.40 94	0.35 82	0.40 93	0.36 135	0.65 79	0.26 51	0.52 68	0.43 82	0.52 63	0.38 77	0.43 152	23.31 304	0.93 68	0.73 113	0.79 166	0.93 80	0.65 136	1.10 114	1.25 111	0.44 104	0.48 141	0.72 124	0.49 81	1.29 110	0.77 120

NCCL2	1.48 176	1.28 268	1.10 232	1.11 236	1.43 273	0.78 203	0.90 226	1.05 148	1.14 245	1.86 244	1.27 222	1.02 173	0.81 200	0.80 256	3.43 238	1.42 155	1.14 229	0.87 190	1.31 112	0.89 201	1.94 169	3.37 157	1.48 300	1.02 257	1.50 269	1.35 215	3.80 292	1.85 235

TANstereo	1.49 178	1.06 237	0.88 184	0.67 171	0.73 192	0.87 216	0.33 125	0.86 120	0.61 170	0.70 99	0.69 142	0.59 75	0.59 135	1.02 278	2.75 205	2.89 245	0.94 189	1.13 259	1.43 121	1.28 242	5.13 215	5.06 187	1.35 294	0.46 126	0.54 82	0.89 149	5.92 312	0.74 113

XX-TBD	1.49 178	1.06 237	0.88 184	0.67 171	0.73 192	0.87 216	0.33 125	0.86 120	0.61 170	0.70 99	0.69 142	0.59 75	0.59 135	1.02 278	2.75 205	2.89 245	0.94 189	1.13 259	1.43 121	1.28 242	5.13 215	5.06 187	1.35 294	0.46 126	0.54 82	0.89 149	5.92 312	0.74 113

LoS	1.51 180	0.79 134	0.59 122	0.52 129	0.56 148	0.65 178	0.38 139	2.56 306	0.88 209	1.21 197	0.94 192	0.97 168	0.88 215	0.35 103	3.04 221	3.41 264	1.24 241	0.93 211	2.19 153	0.68 146	5.96 227	7.00 227	0.62 203	0.47 128	1.14 216	0.98 170	1.06 94	0.87 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 180	0.74 106	1.07 225	0.75 184	0.75 196	0.84 210	0.54 180	1.10 151	0.86 206	1.37 211	1.15 213	0.88 154	1.08 243	0.53 192	1.90 108	1.91 212	1.22 238	0.99 230	1.56 133	0.96 213	3.89 194	10.50 274	0.68 226	0.77 230	0.91 176	1.19 200	1.42 120	1.14 184
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 182	0.77 126	0.77 158	0.75 184	0.67 179	0.47 116	0.40 146	1.23 169	1.32 254	0.83 141	0.77 163	0.95 165	0.74 183	0.59 213	5.02 265	2.40 238	1.64 267	1.43 289	1.27 109	0.85 193	4.54 200	8.28 239	0.48 125	0.91 253	0.70 118	0.77 124	1.85 160	0.99 165

iResNetv2_ROB	1.57 183	0.87 165	0.70 144	1.13 240	0.65 173	0.72 194	0.49 171	2.63 309	0.64 179	1.77 237	0.87 186	1.30 207	0.75 187	0.40 129	4.81 264	1.26 128	0.91 175	0.71 135	4.58 235	0.81 186	7.66 256	1.62 124	0.58 190	0.80 233	0.81 140	0.83 135	3.12 269	0.91 149

MyStereo04	1.58 184	0.90 179	0.97 203	0.78 196	0.89 221	0.57 155	0.40 146	1.57 229	0.97 220	2.23 262	0.89 188	1.34 208	0.54 119	0.41 135	2.94 216	2.47 239	0.86 156	0.92 207	5.37 244	1.50 264	4.62 202	3.51 158	0.92 272	0.81 237	1.21 222	1.61 253	2.58 240	0.95 154

AE-Stereo	1.61 185	0.85 160	1.23 258	0.81 204	0.51 135	0.57 155	0.75 209	0.83 114	0.49 122	0.79 131	0.54 105	1.29 204	0.72 173	0.47 173	2.05 131	2.96 248	0.99 202	0.92 207	2.63 176	0.86 196	4.61 201	11.92 311	0.50 147	0.80 233	1.26 235	1.34 214	1.95 168	0.86 141

castereo++	1.62 186	0.76 120	0.78 161	0.59 150	0.41 101	0.34 73	0.25 87	0.85 118	0.43 102	0.81 138	0.62 122	1.02 173	0.51 110	0.38 119	1.86 103	2.57 240	1.01 207	0.73 145	3.23 202	0.62 129	7.09 248	6.35 213	0.63 208	0.58 179	0.99 185	1.01 175	7.61 326	1.63 227

dad	1.63 187	0.97 211	0.65 135	2.18 296	1.19 257	1.01 239	3.99 311	1.66 240	0.55 149	1.21 197	0.50 94	1.12 192	2.01 263	0.58 209	3.09 227	1.16 110	1.11 223	0.76 154	2.70 183	0.77 174	1.34 133	1.48 121	0.71 232	0.88 250	2.48 308	0.71 116	5.52 311	3.80 289

CC-Net-ROB	1.63 187	1.81 297	1.19 253	1.85 285	1.77 290	2.27 295	1.56 270	0.93 134	0.96 219	1.29 205	0.67 134	5.48 308	2.51 273	1.43 301	1.64 74	0.87 58	1.34 251	1.17 263	2.46 166	0.88 198	1.09 112	1.35 116	3.34 320	0.63 202	1.22 227	1.15 195	1.47 126	1.57 222

XPNet_ROB	1.63 187	1.57 289	1.09 231	0.91 214	1.13 250	1.01 239	0.88 224	0.95 138	1.14 245	1.07 188	1.82 246	4.03 294	0.72 173	0.78 250	1.82 95	1.51 177	1.52 264	0.94 214	1.42 119	1.04 221	2.20 172	7.75 234	0.86 268	0.80 233	0.94 178	1.29 210	3.34 277	1.56 221

DeepPruner_ROB	1.64 190	0.75 114	0.91 191	0.85 208	0.88 219	0.75 198	1.75 278	1.26 175	0.91 214	1.49 219	1.65 242	0.85 146	0.81 200	0.56 200	3.12 231	1.49 174	1.02 210	1.02 237	2.33 160	0.75 170	7.42 253	6.70 219	0.81 258	0.69 215	0.88 165	1.45 228	2.17 186	0.87 143

CFNet_pseudo	1.65 191	0.78 130	0.82 170	0.82 206	0.79 208	0.69 187	0.42 156	0.93 134	0.53 140	0.95 174	0.81 177	0.88 154	0.81 200	0.81 257	15.70 291	1.39 147	0.74 118	0.71 135	7.24 291	0.77 174	0.97 101	1.50 122	0.69 229	0.57 175	0.88 165	0.89 149	1.47 126	1.12 183

test_for_model	1.68 192	0.92 189	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 249	0.43 90	0.30 76	1.95 109	1.95 217	13.44 346	0.62 102	2.57 169	0.59 110	8.07 269	1.98 132	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 133

GCAPDPT-zeroshot4090	1.68 192	0.92 189	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 249	0.43 90	0.30 76	1.95 109	1.95 217	13.44 346	0.62 102	2.57 169	0.59 110	8.07 269	1.98 132	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 133

testlalala	1.68 192	0.92 189	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 249	0.43 90	0.30 76	1.95 109	1.95 217	13.44 346	0.62 102	2.57 169	0.59 110	8.07 269	1.98 132	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 133

GCAPDPT-zeroshot	1.68 192	0.92 189	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 249	0.43 90	0.30 76	1.95 109	1.95 217	13.44 346	0.62 102	2.57 169	0.59 110	8.07 269	1.98 132	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 133

GCAP-Stereo	1.68 192	0.92 189	0.51 103	0.38 83	0.40 96	0.45 105	0.31 109	1.31 187	0.41 95	0.78 125	0.51 96	2.09 249	0.43 90	0.30 76	1.95 109	1.95 217	13.44 346	0.62 102	2.57 169	0.59 110	8.07 269	1.98 132	0.48 125	0.47 128	0.67 108	0.64 106	2.20 192	0.83 133

SGD-Stereo	1.69 197	0.50 53	0.36 65	0.28 45	0.30 61	0.30 61	0.17 61	0.57 63	0.28 62	0.44 60	0.21 32	0.69 101	0.39 79	0.25 57	31.04 307	1.51 177	0.73 113	0.52 70	0.68 56	0.45 75	1.43 144	1.32 113	0.41 90	0.30 67	0.45 59	0.46 78	0.87 73	0.63 96

gcap_with_dpt	1.70 198	2.27 311	0.76 154	1.42 269	0.71 187	0.78 203	0.32 119	1.43 206	0.59 163	0.90 161	0.67 134	1.69 232	0.85 210	0.41 135	2.22 155	3.04 250	1.11 223	1.60 295	4.27 229	0.74 164	5.79 224	5.97 207	0.52 157	0.44 120	1.05 197	1.02 176	2.42 218	3.01 272

GCAP-BAT	1.70 198	2.27 311	0.76 154	1.42 269	0.71 187	0.78 203	0.32 119	1.43 206	0.59 163	0.90 161	0.67 134	1.69 232	0.85 210	0.41 135	2.22 155	3.04 250	1.11 223	1.60 295	4.27 229	0.74 164	5.79 224	5.97 207	0.52 157	0.44 120	1.05 197	1.02 176	2.42 218	3.01 272

test-3	1.73 200	1.00 223	1.08 228	0.63 163	0.60 157	0.55 143	0.43 159	1.99 269	0.39 86	0.86 148	0.54 105	1.45 216	0.53 113	0.41 135	2.20 149	1.41 152	0.81 143	0.79 166	6.57 272	0.69 147	5.20 219	11.52 305	0.46 112	0.54 166	0.86 155	0.97 166	3.11 266	0.98 159

test_1	1.73 200	1.01 225	1.08 228	0.63 163	0.60 157	0.55 143	0.43 159	1.99 269	0.39 86	0.86 148	0.54 105	1.45 216	0.54 119	0.41 135	2.20 149	1.42 155	0.80 134	0.79 166	6.57 272	0.69 147	5.20 219	11.52 305	0.46 112	0.54 166	0.87 160	0.97 166	3.11 266	0.98 159

test_3	1.73 200	1.02 229	1.05 218	0.65 165	0.61 162	0.55 143	0.43 159	1.96 265	0.38 84	0.88 156	0.52 101	1.45 216	0.54 119	0.40 129	2.20 149	1.40 149	0.81 143	0.81 174	6.56 271	0.71 156	5.08 212	11.49 302	0.43 101	0.49 146	0.96 183	1.09 185	3.23 271	0.98 159

CREStereo++_RVC	1.73 200	0.91 183	1.03 214	0.51 125	0.56 148	0.40 93	0.28 100	1.37 200	0.51 132	0.83 141	0.61 120	0.76 125	0.85 210	0.34 97	2.78 207	3.07 254	0.92 181	0.61 98	2.72 185	0.55 97	5.01 211	5.69 201	0.53 162	0.38 92	0.94 178	0.84 141	12.80 342	0.98 159
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
GEStereo_RVC	1.80 204	0.96 209	0.99 208	1.02 228	0.87 217	1.12 247	1.03 241	1.66 240	0.82 203	0.91 164	0.79 170	1.34 208	0.75 187	0.61 219	2.25 159	2.14 227	1.14 229	1.23 275	4.06 226	1.22 239	4.66 204	11.41 301	0.71 232	0.95 255	0.88 165	0.97 166	2.49 228	1.65 228

NaN_ROB	1.84 205	1.11 242	1.04 217	0.95 219	1.77 290	0.86 214	0.91 228	1.32 193	10.70 350	1.00 180	1.38 232	2.45 268	0.89 216	1.12 287	4.34 261	1.29 131	0.92 181	0.88 199	1.49 124	1.14 232	1.42 143	2.02 137	0.76 239	1.03 258	1.30 241	2.01 280	2.38 214	3.27 281

sCroCo_RVC	1.85 206	0.67 77	0.55 118	0.37 81	0.49 124	0.75 198	0.41 150	0.94 137	1.56 272	1.51 220	0.78 168	1.04 181	0.94 227	0.48 179	2.49 180	5.07 298	1.26 244	1.22 272	2.53 168	1.37 247	7.95 266	11.14 294	0.45 110	0.60 189	0.94 178	1.12 189	2.34 206	1.05 175

ETE_ROB	1.85 206	1.93 302	1.18 250	1.04 230	1.33 267	1.26 263	1.12 249	1.11 152	2.30 300	1.36 210	3.26 274	3.18 282	0.94 227	1.14 289	2.62 193	1.51 177	2.14 291	0.99 230	2.50 167	1.15 234	3.67 191	5.74 204	0.86 268	1.03 258	1.21 222	1.36 217	2.30 200	1.68 230

LALA_ROB	1.85 206	2.17 306	1.13 240	1.05 232	1.26 259	1.16 252	1.01 235	1.17 160	1.46 264	2.06 254	2.82 266	3.47 284	0.92 222	0.93 270	3.90 255	1.46 168	1.36 255	1.18 266	2.20 154	1.31 245	2.84 181	5.10 190	0.77 244	1.01 256	1.24 231	1.41 223	3.89 296	1.77 233

MLCV	1.91 209	0.87 165	0.97 203	1.33 262	1.13 250	0.99 235	0.74 208	2.14 282	0.77 198	2.02 248	4.44 287	1.60 227	1.56 256	0.45 163	2.63 195	1.79 207	1.11 223	0.96 223	6.71 278	1.05 223	4.69 206	5.60 199	0.66 218	1.60 282	1.14 216	1.35 215	2.31 202	1.06 177

RAFT + AFF	1.96 210	0.49 52	0.42 82	0.41 98	0.20 29	0.41 98	0.19 69	0.65 79	0.23 46	0.56 71	0.27 44	0.77 129	0.21 40	0.29 73	39.69 311	0.90 63	0.62 80	0.35 28	1.92 144	0.38 50	0.77 75	0.57 48	0.32 60	0.27 60	0.71 121	0.33 46	0.58 36	0.29 37

DDUNet	2.05 211	2.73 315	2.03 303	2.92 309	2.66 315	3.04 309	2.76 298	1.17 160	1.11 241	1.60 224	1.21 220	2.23 259	1.69 259	2.81 316	2.04 128	1.25 127	2.78 298	2.42 330	2.63 176	2.90 311	1.92 168	2.11 139	2.77 318	0.92 254	1.01 189	0.93 158	2.50 229	1.10 179

CASS	2.08 212	1.02 229	1.16 248	1.28 257	0.99 231	0.88 220	3.39 306	1.42 205	1.02 230	1.30 207	2.46 264	1.14 194	0.81 200	0.46 168	2.70 202	2.38 237	3.41 305	1.10 251	3.40 214	1.18 236	8.01 268	8.63 243	0.66 218	0.69 215	1.49 267	1.27 207	2.52 231	1.41 213
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 213	0.70 89	0.53 114	0.35 70	0.25 49	0.29 59	0.16 54	0.81 108	0.29 64	0.49 65	0.24 38	0.61 78	0.43 90	0.27 62	21.42 299	21.17 358	0.56 68	0.52 70	2.25 157	0.54 90	1.58 151	1.03 95	0.42 96	0.34 80	0.51 76	0.30 34	0.76 65	0.47 63

s12784h	2.23 214	1.12 243	1.32 264	1.12 238	0.91 223	0.59 161	0.39 140	1.37 200	0.65 180	1.05 186	0.82 178	1.08 186	0.95 229	0.37 114	2.80 209	4.82 294	0.93 187	0.71 135	3.28 211	0.58 106	7.80 258	8.40 242	0.51 149	0.54 166	1.50 269	1.13 192	11.58 336	3.94 290

R-Stereo Train	2.23 214	1.01 225	1.14 243	0.96 220	0.63 171	0.73 196	0.31 109	1.30 184	1.01 228	1.68 230	4.49 288	1.29 204	0.70 167	0.42 147	2.49 180	3.99 282	1.66 268	1.02 237	6.77 280	1.11 227	7.83 259	12.24 316	0.49 135	0.54 166	1.42 257	1.66 256	1.34 112	1.93 240

RAFT-Stereo	2.23 214	1.01 225	1.14 243	0.96 220	0.63 171	0.73 196	0.31 109	1.30 184	1.01 228	1.68 230	4.49 288	1.29 204	0.70 167	0.42 147	2.49 180	3.99 282	1.66 268	1.02 237	6.77 280	1.11 227	7.83 259	12.24 316	0.49 135	0.54 166	1.42 257	1.66 256	1.34 112	1.93 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 217	0.87 165	1.17 249	0.45 112	0.48 121	0.61 169	0.23 81	0.83 114	0.55 149	0.72 105	0.53 103	0.80 134	0.66 159	0.41 135	2.36 169	2.92 247	0.90 174	1.10 251	3.35 213	0.60 119	5.09 213	12.56 329	0.47 121	0.45 124	0.89 169	0.91 156	20.21 351	0.86 141

cross-raft	2.26 217	0.88 174	1.08 228	0.73 181	0.68 182	0.64 176	0.44 163	2.04 277	0.61 170	0.95 174	1.30 223	1.03 177	0.76 192	0.43 152	2.58 190	5.15 299	0.99 202	0.78 162	7.00 287	1.80 281	12.15 309	10.30 271	0.65 215	0.60 189	1.60 279	1.92 273	1.66 145	2.36 257

AnonymousM	2.27 219	0.64 68	0.44 87	0.51 125	0.32 67	0.49 123	0.24 84	1.70 242	0.48 118	0.75 114	2.06 257	0.70 105	0.47 99	0.39 125	2.47 179	3.26 260	0.99 202	1.03 240	1.88 142	2.37 302	4.85 207	6.68 218	0.57 181	0.47 128	0.53 81	0.65 112	11.71 338	14.52 331

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 220	1.03 234	0.50 102	1.41 266	2.53 310	3.20 312	1.05 244	1.71 245	0.49 122	4.85 329	3.84 282	4.79 304	0.65 156	0.42 147	2.38 171	3.97 279	0.82 147	0.78 162	2.26 158	0.74 164	7.86 261	8.88 250	0.53 162	0.34 80	0.85 152	1.42 224	1.98 171	2.99 269

Anonymous3	2.32 221	0.85 160	0.88 184	0.56 140	1.10 244	0.89 223	0.70 205	2.45 301	1.12 242	1.05 186	0.98 201	2.57 273	1.14 246	0.56 200	4.14 260	9.30 327	1.50 262	1.47 290	5.33 243	1.49 261	6.83 242	10.10 261	0.71 232	0.67 211	1.08 201	1.38 218	2.32 203	1.35 209

RAFT-Test	2.37 222	0.85 160	1.14 243	1.02 228	0.65 173	0.58 158	0.51 175	2.18 287	0.70 190	1.12 191	5.37 298	0.97 168	0.92 222	0.45 163	2.50 183	5.29 304	0.99 202	0.80 171	6.96 286	1.11 227	10.85 306	10.83 287	0.67 222	0.58 179	1.51 271	1.82 267	1.38 116	2.18 251

RYNet	2.42 223	0.40 39	0.35 64	0.29 51	0.32 67	0.40 93	0.25 87	0.61 70	0.55 149	0.33 47	0.36 67	0.40 45	0.26 51	0.27 62	52.29 351	0.69 40	0.47 46	1.00 235	0.54 44	0.29 33	0.50 37	0.37 20	0.38 80	0.32 75	0.57 90	1.24 203	1.31 111	0.50 68

CSAN	2.48 224	1.26 264	1.12 238	1.46 274	1.78 293	1.13 248	0.90 226	1.50 214	10.52 349	2.40 270	3.81 281	4.12 295	2.51 273	0.96 274	3.83 254	1.27 129	1.29 247	1.05 247	3.24 207	1.70 277	3.71 192	4.45 170	0.79 249	1.38 277	1.39 251	3.93 313	2.43 220	2.96 268

ADLNet	2.50 225	0.99 217	0.73 147	0.62 158	0.75 196	0.63 173	0.53 178	1.12 153	0.61 170	0.58 77	0.71 151	1.61 229	0.61 144	0.87 261	46.09 328	1.02 79	0.70 99	0.67 123	0.85 74	0.74 164	0.75 74	1.07 100	0.51 149	0.47 128	0.94 178	0.93 158	1.63 144	0.70 110

Any-RAFT	2.54 226	0.94 198	1.27 262	0.75 184	0.75 196	0.50 126	0.40 146	1.99 269	0.56 154	0.87 150	6.98 330	1.50 221	0.51 110	0.40 129	2.50 183	3.41 264	0.91 175	0.90 203	6.78 282	0.75 170	14.26 342	10.61 278	0.67 222	0.59 186	1.63 280	1.83 268	2.17 186	4.22 292

GwcNet-ADL	2.54 226	1.23 257	1.55 277	1.22 253	1.26 259	0.97 231	0.78 210	1.50 214	0.84 205	3.20 294	6.67 315	1.86 240	1.05 240	0.79 253	4.58 262	4.90 296	1.47 261	0.90 203	5.20 241	1.95 290	6.39 236	10.33 272	0.91 271	1.12 266	1.22 227	1.93 274	2.15 183	2.70 262

Reg-Stereo(zero)	2.60 228	0.80 136	1.38 265	0.70 176	0.75 196	0.56 149	0.62 199	3.07 318	0.68 186	3.56 303	6.85 326	1.50 221	0.84 207	1.38 299	2.08 133	5.28 302	1.28 245	0.83 179	6.55 269	1.51 266	5.18 217	13.34 342	0.60 198	0.60 189	1.08 201	1.44 225	4.02 299	3.66 286

HI	2.60 228	0.80 136	1.38 265	0.70 176	0.75 196	0.56 149	0.62 199	3.07 318	0.68 186	3.56 303	6.85 326	1.50 221	0.84 207	1.38 299	2.08 133	5.28 302	1.28 245	0.83 179	6.55 269	1.51 266	5.18 217	13.34 342	0.60 198	0.60 189	1.08 201	1.44 225	4.02 299	3.66 286

EAI-Stereo	2.60 228	0.90 179	1.57 278	0.90 212	1.31 265	0.84 210	1.31 259	2.22 290	1.34 256	0.81 138	5.69 301	1.37 212	0.83 206	0.50 185	4.76 263	5.32 305	0.91 175	0.94 214	7.45 293	1.11 227	9.07 286	10.78 286	0.62 203	0.85 246	1.45 264	2.06 281	3.36 278	1.90 238

PSMNet-ADL	2.61 231	0.95 204	1.12 238	1.14 245	1.18 255	0.97 231	0.85 221	1.78 249	1.26 249	3.49 302	6.09 307	1.43 215	2.78 280	0.56 200	2.93 215	10.59 330	1.31 248	0.96 223	5.96 259	1.20 238	6.66 238	9.11 253	0.86 268	0.82 240	1.10 211	1.44 225	2.85 255	1.10 179

PWC_ROB	2.61 231	1.20 255	1.48 272	0.96 220	1.05 236	1.21 259	1.79 281	1.24 172	1.94 290	1.81 239	3.61 280	2.12 254	2.96 283	0.91 267	9.88 277	4.30 287	1.97 286	1.95 310	3.72 220	1.62 272	5.58 222	7.59 232	0.81 258	1.98 302	1.35 246	1.27 207	3.11 266	3.07 275

MSMDNet	2.69 233	0.87 165	1.07 225	0.57 143	0.65 173	0.59 161	0.49 171	2.03 275	0.62 176	1.03 181	0.97 200	1.05 184	12.04 321	0.50 185	2.60 191	5.56 307	1.05 216	0.80 171	6.93 285	1.42 252	11.49 308	12.49 326	0.67 222	0.58 179	1.48 265	1.83 268	1.28 108	1.97 243

HH	2.75 234	0.67 77	1.42 268	0.80 201	0.71 187	0.88 220	1.09 247	1.86 257	0.87 207	5.19 343	0.66 132	1.91 242	0.86 213	0.57 205	2.65 196	8.48 325	0.87 159	0.94 214	6.36 264	1.39 250	13.52 329	12.32 318	0.79 249	0.58 179	1.38 248	1.63 254	3.81 293	2.06 245

HanStereo	2.75 234	0.67 77	1.42 268	0.80 201	0.71 187	0.88 220	1.09 247	1.86 257	0.87 207	5.19 343	0.66 132	1.91 242	0.86 213	0.57 205	2.65 196	8.48 325	0.87 159	0.94 214	6.36 264	1.39 250	13.52 329	12.32 318	0.79 249	0.58 179	1.38 248	1.63 254	3.81 293	2.06 245

MSKI-zero shot	2.77 236	0.80 136	1.10 232	0.74 183	0.59 154	0.67 183	0.54 180	1.87 259	0.97 220	0.88 156	6.73 317	1.60 227	0.72 173	0.43 152	3.38 237	7.92 323	1.20 237	0.87 190	6.85 284	4.65 325	10.45 303	12.15 313	0.55 171	0.71 221	1.49 267	1.96 278	1.85 160	3.12 277

PWCDC_ROB	2.78 237	0.70 89	0.65 135	0.61 155	0.87 217	0.63 173	0.57 188	1.04 147	1.59 273	0.65 90	1.88 247	0.80 134	3.28 288	0.73 242	41.04 315	2.18 228	1.23 240	0.98 227	1.52 127	0.97 214	2.56 178	5.26 194	0.68 226	0.81 237	0.74 129	0.94 161	1.13 100	0.97 157

GANet-ADL	2.79 238	0.89 176	1.20 256	1.00 227	1.00 232	1.20 258	0.80 216	1.20 165	1.00 226	3.59 305	6.59 314	1.06 185	0.76 192	0.48 179	12.27 282	4.90 296	1.57 265	0.92 207	6.59 274	1.66 275	6.93 246	11.51 304	0.68 226	0.80 233	1.09 205	1.40 222	2.47 224	1.85 235

iResNet	2.79 238	0.95 204	0.91 191	1.35 264	1.69 285	1.41 269	1.02 238	1.81 254	1.09 238	2.62 275	5.14 295	1.80 238	2.38 269	0.46 168	10.35 278	7.64 320	1.36 255	1.23 275	6.83 283	1.78 280	10.05 296	4.09 168	0.61 201	2.02 303	1.10 211	1.50 236	2.80 253	1.39 212

NVstereo2D	2.81 240	0.82 145	0.74 150	0.69 174	0.78 205	0.92 225	0.81 217	1.18 164	0.76 197	0.91 164	1.06 206	0.80 134	0.55 125	0.71 241	52.63 353	1.47 171	0.86 156	0.83 179	1.42 119	0.69 147	1.12 117	0.94 88	0.76 239	0.83 243	1.08 201	0.78 126	0.98 86	0.74 113

DCVSM-stereo	2.89 241	0.92 189	1.57 278	1.31 261	1.04 234	1.53 275	0.99 233	2.96 316	1.33 255	3.46 300	6.20 308	6.77 317	2.59 275	0.87 261	2.25 159	4.01 284	1.37 257	1.11 255	7.05 289	4.27 320	6.91 243	6.70 219	1.25 285	2.64 327	1.30 241	1.73 262	3.46 282	2.47 258

MIPNet	2.89 241	0.91 183	0.77 158	0.49 118	0.65 173	0.55 143	0.57 188	1.34 197	0.53 140	2.05 251	0.99 202	0.80 134	0.77 195	0.48 179	40.89 314	1.61 192	1.15 233	0.94 214	3.25 208	1.19 237	1.15 120	9.31 254	0.57 181	0.62 196	1.24 231	1.51 237	2.90 259	0.82 130

DAS	2.93 243	0.99 217	1.06 223	1.13 240	1.05 236	1.03 241	1.04 242	1.74 247	1.81 285	3.32 296	5.70 302	2.61 274	3.08 285	0.50 185	3.19 233	7.47 317	1.83 275	1.23 275	5.90 255	1.83 282	12.92 319	10.26 268	0.76 239	1.94 298	1.32 243	1.51 237	2.60 241	1.31 204

SepStereo	2.93 243	0.99 217	1.06 223	1.13 240	1.05 236	1.03 241	1.04 242	1.74 247	1.81 285	3.32 296	5.70 302	2.61 274	3.08 285	0.50 185	3.19 233	7.47 317	1.83 275	1.23 275	5.90 255	1.83 282	12.92 319	10.26 268	0.76 239	1.94 298	1.32 243	1.51 237	2.60 241	1.31 204

model_zeroshot	2.99 245	0.75 114	1.18 250	1.86 286	0.74 194	0.59 161	0.56 186	1.94 263	0.63 177	3.88 313	6.88 328	1.41 214	0.66 159	0.68 234	5.34 268	4.82 294	1.18 235	0.96 223	7.09 290	1.03 219	12.99 322	9.02 251	0.54 168	0.65 207	5.42 327	1.66 256	2.16 185	6.22 310

IPLG	3.01 246	0.75 114	0.63 129	0.42 104	0.52 137	0.54 140	0.51 175	1.63 236	0.35 80	0.62 85	0.59 118	0.77 129	0.66 159	0.46 168	51.49 345	1.67 200	1.02 210	0.92 207	3.51 216	0.63 134	0.99 103	5.97 207	0.49 135	0.48 141	0.80 139	1.16 196	2.86 256	0.71 111

MFMNet_re	3.01 246	1.41 277	1.48 272	1.53 277	1.87 298	1.96 290	2.01 288	2.67 312	2.16 296	1.60 224	1.98 251	3.57 286	2.65 277	1.02 278	6.96 274	4.19 286	2.67 296	1.96 311	6.48 268	2.40 304	14.04 336	4.97 181	1.86 308	1.97 300	1.38 248	1.33 212	3.31 276	1.94 242

test-1	3.02 248	0.66 76	1.14 243	0.60 152	0.58 151	0.75 198	0.63 201	1.96 265	0.82 203	4.00 315	5.48 299	2.18 257	0.80 199	0.41 135	4.00 257	7.32 316	1.18 235	1.19 268	6.72 279	7.57 339	10.78 304	12.94 339	0.54 168	0.60 189	1.40 254	1.78 264	2.89 258	2.52 259

RTSC	3.08 249	0.95 204	1.25 261	0.76 189	0.91 223	0.96 228	1.84 283	1.15 158	1.34 256	2.37 267	2.12 258	1.11 190	0.99 233	1.02 278	41.50 317	1.94 216	1.88 279	1.22 272	4.09 227	1.06 224	2.76 180	4.02 166	0.63 208	1.03 258	0.83 146	0.99 172	2.44 221	1.98 244

pcwnet_v2	3.22 250	0.81 142	0.94 195	0.92 216	1.12 247	0.94 226	0.70 205	1.17 160	0.88 209	2.04 250	1.10 208	1.09 189	1.00 234	1.27 295	47.63 331	1.56 186	0.96 195	0.87 190	6.63 275	0.81 186	2.45 175	3.52 159	1.01 277	0.75 226	1.04 194	1.16 196	2.44 221	2.23 254

IPLGR	3.25 251	0.89 176	0.81 167	0.65 165	0.66 178	0.50 126	0.42 156	1.14 157	0.44 106	2.02 248	1.30 223	0.86 147	0.74 183	0.47 173	50.44 340	1.86 210	1.15 233	1.11 255	3.23 202	1.37 247	1.41 142	7.71 233	0.56 178	0.70 220	1.39 251	1.55 244	3.46 282	0.92 151

IGEV-FE	3.38 252	0.83 148	1.84 292	2.81 306	0.69 184	2.38 301	1.26 257	2.23 291	0.94 217	4.29 320	6.75 318	2.28 262	1.01 235	0.45 163	2.82 210	7.73 322	0.85 152	0.77 157	5.93 257	1.88 285	8.51 282	12.88 337	0.58 190	0.69 215	1.40 254	1.57 245	14.79 348	2.99 269

IGEV_Zeroshot_test	3.38 252	0.83 148	1.84 292	2.82 307	0.69 184	2.37 299	1.26 257	2.23 291	0.94 217	4.40 321	6.76 319	2.28 262	1.01 235	0.45 163	2.83 211	7.72 321	0.87 159	0.77 157	5.93 257	1.87 284	8.49 281	12.88 337	0.58 190	0.69 215	1.40 254	1.57 245	14.84 349	2.99 269

SHD	3.38 252	1.01 225	1.68 284	1.14 245	1.07 241	1.14 249	1.78 280	1.61 234	1.66 276	2.40 270	3.05 270	1.63 231	2.43 271	0.84 259	40.11 312	2.04 223	1.74 270	1.40 287	4.17 228	1.88 285	3.81 193	5.43 197	0.70 230	1.67 285	1.86 295	1.46 229	1.97 170	1.59 223

FADNet_RVC	3.44 255	1.21 256	1.19 253	1.40 265	1.78 293	0.99 235	1.75 278	1.50 214	1.19 248	1.35 209	2.01 255	1.96 245	1.63 257	1.66 305	22.11 300	3.36 263	1.83 275	2.82 340	5.63 252	1.76 279	6.35 235	9.50 255	0.77 244	1.39 279	1.21 222	1.48 230	12.05 339	2.87 266

DF	3.45 256	1.03 234	1.05 218	1.23 254	0.43 105	1.11 245	0.34 134	1.62 235	0.66 182	0.81 138	0.79 170	1.79 237	0.53 113	0.38 119	2.24 157	3.92 278	0.89 165	0.95 220	50.42 353	0.83 192	7.98 267	6.94 225	0.58 190	0.59 186	1.09 205	1.33 212	2.06 177	1.54 219

FC-DCNN	3.48 257	1.59 290	4.19 338	2.76 305	2.30 302	3.10 311	1.73 277	2.57 307	1.72 278	2.88 284	1.36 230	2.15 255	1.21 247	0.68 234	6.32 270	1.61 192	1.31 248	1.03 240	7.90 297	0.95 210	8.85 284	8.73 246	0.82 262	1.69 289	3.19 316	2.50 297	4.67 304	16.15 335

HSM-Net_RVC	3.49 258	1.07 239	1.10 232	1.70 281	1.17 254	0.90 224	0.61 198	2.29 298	1.07 236	2.77 280	5.82 304	41.08 354	1.35 254	0.50 185	2.40 172	1.74 203	1.10 219	0.77 157	1.99 148	1.13 231	6.78 241	6.90 224	0.80 254	2.23 312	1.64 282	1.49 233	2.14 181	1.75 232
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 259	1.15 246	0.98 206	0.97 223	1.26 259	1.33 265	3.31 303	1.33 194	1.50 268	2.37 267	1.20 217	1.75 235	1.12 244	0.88 264	42.78 320	2.37 235	1.94 283	1.33 284	3.94 222	1.62 272	3.62 189	5.21 192	1.02 278	1.09 264	1.83 293	5.05 319	2.33 204	2.13 247

RTSA	3.53 259	1.15 246	0.98 206	0.97 223	1.26 259	1.33 265	3.31 303	1.33 194	1.50 268	2.37 267	1.20 217	1.75 235	1.12 244	0.88 264	42.78 320	2.37 235	1.94 283	1.33 284	3.94 222	1.62 272	3.62 189	5.21 192	1.02 278	1.09 264	1.83 293	5.05 319	2.33 204	2.13 247

XQC	3.58 261	1.29 269	1.21 257	1.28 257	1.43 273	1.29 264	1.93 286	1.60 231	1.45 262	2.47 272	3.06 271	1.48 219	4.17 291	1.23 294	44.68 326	2.35 233	1.60 266	1.18 266	3.95 225	1.43 254	3.22 188	4.97 181	0.84 265	1.24 272	1.43 260	2.09 285	2.30 200	1.52 217

FCDSN-DC	3.63 262	0.94 198	2.84 324	1.29 259	1.30 264	1.03 241	1.00 234	0.90 129	0.91 214	1.04 185	0.74 157	1.21 200	0.74 183	0.58 209	52.59 352	2.04 223	1.24 241	1.13 259	1.05 92	0.79 180	6.62 237	10.01 259	0.78 246	2.18 307	1.20 221	1.67 259	1.20 104	1.05 175
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 263	1.48 284	1.03 214	1.98 291	1.75 289	2.09 293	5.14 318	2.15 283	2.23 297	1.73 234	1.57 239	2.49 270	4.83 294	5.73 336	12.78 283	1.73 202	1.22 238	1.06 248	5.43 246	1.54 269	12.24 312	9.06 252	1.52 301	1.16 268	2.29 301	3.46 309	3.05 264	7.63 315

NOSS_ROB	3.67 264	1.38 276	0.81 167	1.15 249	1.16 253	1.15 250	0.65 202	2.25 294	1.41 260	4.85 329	6.68 316	6.78 318	1.06 241	0.82 258	11.52 281	14.58 342	1.34 251	1.17 263	2.93 196	0.98 215	14.13 337	12.82 333	0.79 249	1.48 280	1.13 215	1.48 230	3.41 279	1.25 199

FC-DCNN v2	3.76 265	1.64 291	4.17 337	2.93 311	2.32 304	3.38 313	1.67 273	2.65 310	2.92 310	2.86 283	1.36 230	2.62 276	1.33 252	0.68 234	6.35 271	1.65 196	1.31 248	1.00 235	8.25 298	0.94 208	8.74 283	8.73 246	0.82 262	1.68 286	4.68 324	3.34 308	7.40 324	15.96 334

gcap-zeroshot	3.80 266	0.78 130	1.44 270	1.88 287	0.67 179	1.15 250	1.31 259	2.09 281	0.65 180	5.43 349	7.00 331	2.87 279	0.70 167	0.31 83	2.44 176	5.25 301	0.94 189	0.91 206	36.08 338	1.25 241	8.46 280	10.60 277	4.00 325	0.62 196	1.44 261	1.49 233	1.34 112	1.53 218

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 267	1.16 250	2.03 303	1.15 249	0.83 214	1.77 285	1.13 250	2.03 275	3.32 318	2.90 285	7.02 332	2.32 265	2.01 263	0.38 119	3.61 243	9.96 328	1.34 251	1.07 249	6.67 276	6.11 334	8.45 279	12.70 330	0.56 178	1.27 274	1.76 290	1.48 230	16.62 350	5.17 300

UDG	3.91 268	2.76 316	2.09 305	2.92 309	2.64 313	2.99 308	2.71 296	1.31 187	1.13 243	1.65 228	1.96 249	2.20 258	1.68 258	2.77 315	48.81 335	1.57 188	3.02 302	2.26 320	2.65 179	2.91 312	3.00 184	3.09 152	2.64 313	1.05 261	1.02 191	1.19 200	2.36 210	1.16 187

PVD	4.10 269	1.44 282	2.12 307	1.41 266	1.58 280	1.68 281	2.10 290	3.06 317	2.66 306	2.85 282	4.32 285	2.46 269	3.63 290	1.27 295	40.43 313	2.72 242	2.19 292	2.11 319	4.71 236	2.46 306	6.18 232	6.10 211	1.02 278	1.74 290	2.32 304	2.44 295	2.90 259	2.66 261

SAMSARA	4.13 270	1.32 271	1.53 275	1.48 275	1.35 268	1.47 273	2.74 297	2.23 291	1.83 287	2.26 264	3.47 279	2.01 248	8.60 304	1.76 309	38.24 309	2.88 244	1.82 274	1.41 288	4.99 238	1.91 287	5.10 214	5.71 203	0.94 273	1.80 292	3.33 318	3.84 311	4.16 301	3.30 283

iRaft-Stereo_20w	4.16 271	1.13 245	2.10 306	2.66 302	1.55 279	1.55 276	1.17 251	1.96 265	1.27 250	5.53 350	6.77 320	1.52 225	1.34 253	0.43 152	3.03 219	5.32 305	0.95 193	0.77 157	5.49 249	1.46 259	8.20 275	12.75 332	0.61 201	0.60 189	1.63 280	25.36 354	11.64 337	5.58 306

SGM-Forest	4.18 272	1.24 258	0.74 150	2.12 294	1.35 268	1.42 270	0.56 186	1.36 198	0.90 212	4.89 332	0.96 196	2.51 272	12.92 331	0.61 219	16.38 292	3.12 256	0.79 131	0.65 117	7.04 288	0.76 173	6.77 240	10.03 260	0.84 265	0.81 237	1.66 284	1.78 264	4.79 309	25.96 350
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 273	1.10 241	1.53 275	1.14 245	0.92 229	1.19 257	1.05 244	2.86 315	1.27 250	4.20 317	35.77 357	8.95 328	1.29 250	0.73 242	3.10 229	6.47 310	1.50 262	1.17 263	5.98 260	1.44 256	10.44 302	11.78 308	0.74 238	2.24 313	1.07 200	1.30 211	2.65 247	2.20 252

DeepPrunerF	4.30 274	1.53 285	0.72 146	2.93 311	5.08 344	2.43 303	3.38 305	0.87 124	4.11 326	0.80 135	1.17 215	0.66 94	0.56 126	0.61 219	45.12 327	2.02 222	1.01 207	0.78 162	2.32 159	0.88 198	1.56 149	1.70 126	0.84 265	0.67 211	29.00 358	1.78 264	2.48 225	1.17 191

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 275	2.25 310	1.45 271	2.41 299	1.94 300	1.93 288	4.82 317	1.96 265	2.59 304	2.96 288	1.96 249	2.49 270	8.10 302	9.76 344	14.02 286	3.47 267	2.04 290	1.98 312	14.27 316	3.33 316	7.23 251	7.20 230	2.89 319	1.85 296	2.43 307	2.85 302	2.19 190	6.62 312

FAT-Stereo	4.35 276	1.18 251	2.25 309	1.48 275	1.81 296	1.42 270	1.49 267	3.57 327	1.84 288	3.66 308	6.22 309	6.70 316	2.76 279	1.07 286	6.82 273	15.24 348	2.03 289	2.49 331	5.43 246	8.81 348	13.23 325	12.34 322	0.95 274	2.79 335	1.26 235	2.25 290	2.96 262	5.48 303

ITSA-stereo	4.40 277	1.26 264	1.18 250	1.64 279	1.64 282	0.99 235	1.38 264	1.99 269	1.47 266	3.68 310	6.79 321	2.16 256	1.42 255	1.36 298	8.32 275	6.93 313	2.19 292	1.94 309	6.40 266	5.42 329	7.43 254	10.74 285	1.29 289	2.39 319	1.53 273	5.02 318	23.63 354	8.74 317

MFN_U_SF_RVC	4.44 278	1.91 301	1.83 291	2.19 297	1.82 297	2.38 301	4.61 315	2.39 300	1.94 290	4.48 323	11.47 348	3.74 292	2.50 272	4.72 331	20.32 298	3.66 271	1.91 281	1.83 305	11.50 311	3.25 315	7.86 261	6.73 221	1.25 285	3.20 344	1.86 295	3.84 311	2.83 254	3.94 290

RainbowNet	4.65 279	3.75 331	2.70 322	4.56 322	2.98 325	4.16 319	8.75 331	2.05 278	2.01 293	1.90 245	1.12 211	3.61 290	3.00 284	3.60 327	2.70 202	1.89 211	2.97 301	1.54 293	15.27 319	8.73 347	11.07 307	11.30 300	10.70 352	2.22 309	1.73 287	2.30 291	2.76 251	6.13 309

S-Stereo	4.68 280	1.15 246	1.74 288	1.75 282	1.63 281	1.65 279	2.24 293	2.75 314	2.15 295	3.32 296	11.59 349	5.97 309	1.74 260	0.88 264	19.04 295	16.28 350	1.81 273	2.39 328	5.64 253	9.35 353	7.13 250	12.52 327	1.61 303	2.64 327	1.24 231	2.08 284	2.88 257	3.26 280

MADNet+	4.78 281	2.02 305	1.87 296	2.01 292	2.36 306	1.47 273	4.28 313	2.47 303	1.99 292	2.66 276	2.13 259	3.56 285	2.85 282	2.34 312	41.14 316	5.66 308	3.48 307	1.53 292	4.54 234	3.38 317	13.07 324	7.34 231	1.72 305	3.48 346	2.93 312	2.17 288	3.24 273	3.29 282

ADCRef	4.84 282	1.42 280	1.01 212	0.78 196	1.77 290	1.21 259	1.62 272	0.99 142	5.58 335	1.85 242	1.08 207	1.02 173	0.91 219	1.17 291	54.35 357	1.92 215	1.10 219	1.04 243	3.49 215	1.32 246	1.80 164	3.27 156	2.13 311	0.87 249	2.30 302	4.60 315	2.48 225	29.71 355

SQANet	4.87 283	4.55 338	2.13 308	19.76 343	2.63 311	4.99 328	3.29 302	1.63 236	1.45 262	1.20 196	1.40 233	3.22 283	2.40 270	2.76 314	3.09 227	1.20 120	5.19 316	1.07 249	19.89 324	1.28 242	12.48 313	10.73 283	11.37 355	1.49 281	1.57 277	2.32 293	2.66 249	5.86 307

FBW_ROB	4.93 284	2.40 313	2.44 316	2.67 303	2.86 319	2.30 298	4.71 316	1.79 250	1.10 239	2.54 273	2.92 267	4.12 295	5.31 295	6.61 337	50.17 337	1.18 114	1.44 259	0.95 220	8.76 301	1.43 254	8.26 276	5.68 200	4.20 326	1.75 291	1.42 257	1.95 276	1.81 156	2.20 252

ADCP+	5.07 285	1.54 286	1.72 285	1.08 234	1.54 277	1.18 255	2.02 289	1.02 144	2.72 309	4.05 316	2.23 262	2.24 260	0.61 144	0.94 272	54.46 358	1.52 181	0.83 148	0.95 220	3.94 222	0.87 197	2.22 174	2.57 148	0.71 232	0.62 196	2.48 308	11.25 338	7.85 327	23.66 346

CBMV	5.08 286	1.41 277	1.15 247	1.44 273	1.42 272	1.24 261	0.78 210	2.27 296	1.47 266	3.04 290	6.44 312	7.74 321	9.07 307	0.60 217	12.81 284	13.79 339	1.99 287	1.29 281	9.56 303	1.15 234	9.82 291	12.54 328	0.82 262	1.84 295	1.44 261	1.83 268	4.39 303	25.76 349
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 287	5.20 339	2.27 310	18.45 341	2.89 320	5.73 331	3.63 308	1.44 209	1.46 264	1.31 208	1.42 234	3.59 288	2.63 276	3.22 321	3.07 224	1.30 132	5.55 318	1.14 262	20.28 325	1.49 261	13.81 333	11.25 299	11.85 357	1.91 297	1.56 276	2.06 281	2.52 231	6.49 311

ACVNet_1	5.24 288	3.87 333	3.60 335	13.80 337	3.48 334	6.00 336	10.57 336	1.60 231	1.79 282	1.55 222	1.30 223	4.40 300	2.80 281	5.43 334	2.42 174	1.39 147	11.59 336	1.72 302	20.91 329	1.50 264	14.41 347	8.16 238	7.22 339	2.84 337	1.73 287	2.19 289	2.61 243	2.72 263

Ntro	5.35 289	6.19 344	2.38 314	8.06 332	2.91 322	4.88 326	6.70 324	1.40 203	1.53 270	1.44 218	1.19 216	3.58 287	2.73 278	3.12 320	3.66 245	1.17 112	6.56 326	1.19 268	32.62 335	1.60 271	14.27 344	11.82 309	11.41 356	2.54 324	1.64 282	2.30 291	2.45 223	5.00 297

EKT-Stereo	5.41 290	0.97 211	1.10 232	0.72 178	0.74 194	0.87 216	1.17 251	2.02 274	1.00 226	1.41 216	2.92 267	1.11 190	0.81 200	0.46 168	72.33 367	14.74 343	1.14 229	1.37 286	5.61 251	7.76 340	9.80 290	10.61 278	0.53 162	0.61 195	1.39 251	1.11 186	2.56 238	1.08 178

pmcnn	5.52 291	1.54 286	1.51 274	2.64 301	3.13 327	2.07 291	10.40 335	2.61 308	2.65 305	2.55 274	6.41 311	6.23 313	15.93 340	0.58 209	6.75 272	14.92 345	3.87 310	3.34 343	7.45 293	7.76 340	13.60 332	10.19 264	6.30 337	2.29 316	1.57 277	3.30 307	4.69 305	4.80 294

DPSNet	5.60 292	1.54 286	1.19 253	1.76 283	2.44 309	2.08 292	1.81 282	1.95 264	2.93 311	2.09 256	5.15 296	9.82 331	6.09 297	8.98 341	14.30 287	12.14 336	4.12 314	3.60 344	17.82 321	8.28 344	12.18 310	14.58 346	3.71 323	3.09 341	2.30 302	2.42 294	2.52 231	2.24 255

ADCMid	5.63 293	2.23 308	2.63 319	1.42 269	2.89 320	2.37 299	3.73 309	1.92 261	2.97 312	1.91 246	3.16 272	2.33 266	2.31 268	1.48 302	50.97 344	3.74 273	1.84 278	1.86 307	7.38 292	1.99 294	4.66 204	5.18 191	2.70 315	1.38 277	2.33 305	8.75 334	6.81 322	21.02 342

ADCL	5.69 294	1.88 298	1.63 281	1.29 259	1.40 271	1.59 278	2.22 292	1.23 169	5.20 333	3.04 290	2.01 255	1.14 194	0.84 207	1.04 284	50.40 339	1.63 195	1.45 260	1.79 303	2.94 198	1.38 249	3.19 186	2.35 142	1.23 284	1.07 263	9.47 343	11.74 340	11.34 335	29.10 354

SANet	5.69 294	2.22 307	1.77 289	1.84 284	2.37 307	2.28 296	1.43 265	4.49 337	7.61 344	2.05 251	4.86 293	8.34 327	11.81 320	1.70 306	43.86 324	1.62 194	5.96 320	1.51 291	4.43 233	1.70 277	8.97 285	8.28 239	1.20 282	2.60 325	1.94 298	6.02 327	3.42 281	9.29 320

DDF-Stereo	5.75 296	1.70 293	0.52 110	38.69 355	0.79 208	32.72 358	0.96 231	1.26 175	0.53 140	1.03 181	2.56 265	40.13 353	1.82 262	0.57 205	2.07 132	3.66 271	0.92 181	0.83 179	4.27 229	0.73 161	6.68 239	6.39 214	0.52 157	0.47 128	0.87 160	1.54 242	1.72 148	1.23 195

DN	5.78 297	0.69 82	0.82 170	0.75 184	0.44 108	52.50 365	0.52 177	1.65 239	0.77 198	3.33 299	1.12 211	54.19 359	0.61 144	0.34 97	2.28 164	3.98 281	0.92 181	0.71 135	6.24 263	0.88 198	7.33 252	6.10 211	0.66 218	0.48 141	1.68 285	1.91 272	1.76 155	3.37 284

SPS-STEREO	5.78 297	1.73 296	1.86 294	2.48 300	1.67 284	2.19 294	1.60 271	2.72 313	1.76 280	3.63 307	6.80 323	4.12 295	2.19 266	1.21 293	13.01 285	12.86 337	2.91 300	2.01 313	47.66 351	2.04 296	14.17 339	13.06 341	1.43 297	2.27 315	2.40 306	1.94 275	3.66 289	2.80 264
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 299	3.52 326	2.90 325	21.94 347	3.38 332	4.55 321	8.18 329	1.84 255	1.76 280	1.84 240	1.98 251	3.88 293	3.20 287	3.03 318	2.85 212	1.46 168	12.77 342	1.56 294	33.59 336	1.68 276	10.81 305	7.91 235	6.79 338	2.68 333	3.13 315	2.65 299	3.23 271	3.11 276

edge stereo	5.88 300	1.88 298	3.14 329	2.14 295	1.80 295	2.47 305	2.43 294	4.51 338	3.45 320	3.97 314	4.84 292	6.45 315	17.40 341	1.04 284	5.09 267	14.91 344	1.80 271	1.66 299	37.39 340	6.28 336	5.99 229	12.74 331	1.44 298	2.02 303	2.12 300	2.11 287	3.75 290	5.99 308

Dean	5.89 301	3.71 330	2.59 317	34.77 352	3.99 338	4.60 324	10.86 338	2.26 295	2.39 302	2.16 260	1.55 238	4.68 303	4.76 293	3.30 323	3.03 219	1.76 204	12.09 339	1.65 298	9.86 306	2.04 296	14.16 338	9.89 258	7.35 340	2.66 332	3.36 319	2.91 303	3.53 286	3.13 278

AnyNet_C32	6.05 302	1.43 281	1.39 267	1.26 256	1.64 282	1.36 267	2.92 299	1.55 227	5.28 334	2.67 278	4.61 290	1.90 241	1.29 250	1.29 297	55.18 359	3.43 266	1.96 285	2.08 316	3.65 217	1.91 287	6.94 247	8.77 248	1.20 282	1.68 286	6.02 330	14.92 346	6.12 315	20.86 341

DDVS	6.06 303	1.18 251	1.31 263	1.12 238	1.54 277	1.18 255	1.01 235	2.45 301	1.75 279	3.31 295	80.70 365	6.22 312	1.76 261	1.15 290	3.67 248	6.50 311	2.01 288	1.29 281	5.56 250	4.99 328	10.09 298	12.94 339	0.81 258	1.16 268	1.11 214	1.53 240	4.71 306	2.62 260

G-Net	6.29 304	1.69 292	1.86 294	1.42 269	1.70 287	1.45 272	1.19 254	4.71 339	8.56 345	3.16 292	4.70 291	7.94 322	6.89 299	0.85 260	15.45 290	8.15 324	1.92 282	2.75 336	5.41 245	6.49 337	9.16 288	11.23 298	1.46 299	2.81 336	1.81 291	19.84 350	6.51 320	30.80 356

TRStereo	6.31 305	1.25 261	1.93 297	0.85 208	0.61 162	2.29 297	0.86 222	2.21 289	0.54 147	4.40 321	1.34 226	2.24 260	0.75 187	0.45 163	4.08 259	6.55 312	0.80 134	0.85 187	6.04 261	1.45 258	7.60 255	12.13 312	0.55 171	0.49 146	1.44 261	103.74 371	3.24 273	1.61 224

HBP-ISP	6.40 306	1.33 273	2.30 312	1.91 290	1.51 275	1.65 279	0.79 213	2.50 305	1.29 252	4.91 333	6.80 323	1.37 212	0.74 183	14.59 351	52.98 354	19.59 354	1.24 241	1.10 251	6.08 262	8.03 343	12.73 315	16.75 352	0.79 249	1.19 270	1.81 291	2.06 281	3.90 297	2.87 266

SGM-ForestM	6.44 307	10.17 354	6.98 353	4.69 323	2.91 322	6.90 339	9.70 334	7.26 348	4.59 331	4.81 328	6.31 310	9.50 330	9.35 309	0.78 250	3.65 244	1.30 132	6.50 324	0.89 200	11.21 310	1.44 256	6.08 230	6.02 210	1.58 302	1.68 286	9.47 343	11.34 339	12.07 340	16.58 336

CBMV_ROB	6.60 308	1.41 277	1.59 280	2.38 298	1.74 288	1.90 287	1.86 284	6.44 344	1.69 277	5.02 337	7.03 333	9.95 337	11.26 316	0.65 230	38.55 310	7.04 314	2.78 298	1.12 258	9.67 305	2.45 305	9.46 289	11.60 307	0.80 254	1.37 276	4.92 325	12.01 341	4.73 307	18.79 339

ADCS	6.69 309	1.97 303	1.94 298	1.41 266	2.24 301	1.84 286	3.00 300	2.08 280	3.97 323	2.66 276	3.26 274	3.01 281	11.48 317	2.01 311	53.18 355	11.65 334	2.72 297	2.59 333	5.10 239	2.24 300	10.43 301	8.65 244	1.76 306	1.97 300	2.57 310	10.58 336	7.51 325	18.68 338

anonymity	6.71 310	0.80 136	1.73 287	1.09 235	0.88 219	0.79 206	0.68 203	2.17 285	0.90 212	3.78 312	97.20 366	1.95 244	0.93 224	0.44 162	2.57 189	7.16 315	0.95 193	0.83 179	6.70 277	1.07 225	7.93 264	12.47 325	0.67 222	0.57 175	1.51 271	1.60 251	20.99 353	2.80 264

ADCPNet	7.09 311	1.18 251	3.04 328	1.33 262	3.12 326	1.36 267	8.88 332	2.15 283	3.24 316	4.23 318	7.84 340	1.96 245	15.92 339	1.71 307	49.61 336	3.53 270	1.89 280	1.25 279	19.14 323	3.03 314	5.96 227	4.75 177	4.72 327	1.29 275	3.95 322	5.33 321	3.87 295	27.01 351

IMH-64-1	7.17 312	3.27 321	3.53 332	4.69 323	3.29 329	4.58 322	5.71 320	3.51 324	3.09 313	1.39 214	1.98 251	4.90 305	10.92 312	4.82 332	52.00 346	4.78 292	3.66 308	2.27 321	12.32 312	1.96 291	6.91 243	10.55 275	7.77 345	2.22 309	6.05 331	4.73 316	13.45 344	9.13 318

IMH-64	7.17 312	3.27 321	3.53 332	4.69 323	3.29 329	4.58 322	5.71 320	3.51 324	3.09 313	1.39 214	1.98 251	4.90 305	10.92 312	4.82 332	52.00 346	4.78 292	3.66 308	2.27 321	12.32 312	1.96 291	6.91 243	10.55 275	7.77 345	2.22 309	6.05 331	4.73 316	13.45 344	9.13 318

AnyNet_C01	7.20 314	2.24 309	2.27 310	2.95 313	1.92 299	1.58 277	5.39 319	3.73 332	5.63 336	3.17 293	4.41 286	4.59 302	6.09 297	1.88 310	58.66 361	14.24 340	5.46 317	3.69 345	4.79 237	3.02 313	8.40 278	10.33 272	2.45 312	2.24 313	5.77 328	2.65 299	8.81 331	17.99 337

WAO-6	7.36 315	2.83 318	2.64 320	8.38 334	2.78 317	3.59 316	8.61 330	3.51 324	3.36 319	1.84 240	2.45 263	5.99 310	8.70 306	3.06 319	50.70 341	2.35 233	13.44 346	1.82 304	8.79 302	2.15 299	14.26 342	12.40 324	3.35 321	2.64 327	7.87 337	5.84 324	4.30 302	11.17 327

WAO-7	8.11 316	2.98 319	5.46 347	29.83 350	2.32 304	3.09 310	9.23 333	2.48 304	4.20 327	4.67 327	7.60 336	7.98 323	11.78 319	1.64 304	22.32 301	2.11 226	12.00 338	2.79 339	44.95 348	2.13 298	10.06 297	10.12 262	1.37 296	2.49 323	2.97 314	4.35 314	2.94 261	5.06 299

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 317	1.15 246	1.98 300	1.25 255	1.24 258	1.74 283	1.31 259	2.17 285	7.44 343	3.47 301	7.09 334	2.38 267	2.08 265	0.37 114	3.49 241	11.36 333	1.39 258	0.99 230	136.53 365	6.21 335	8.35 277	12.33 320	0.55 171	0.88 250	1.22 227	1.95 276	2.35 208	4.96 296

SGM_RVC	8.49 318	2.77 317	1.77 289	2.88 308	2.31 303	3.42 314	2.70 295	7.78 353	3.92 322	5.57 351	8.42 341	9.89 333	12.92 331	0.68 234	3.72 250	2.10 225	6.63 327	1.11 255	40.78 342	5.93 333	9.99 294	10.27 270	1.97 309	2.17 306	8.79 342	2.97 304	27.36 356	40.51 362
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 319	1.34 275	1.05 218	1.13 240	1.12 247	1.10 244	0.89 225	1.28 181	1.79 282	2.71 279	5.63 300	4.32 299	7.90 301	1.01 277	5.47 269	5.23 300	1.80 271	1.19 268	162.18 367	4.49 322	7.79 257	9.52 256	0.81 258	1.64 283	1.33 245	1.76 263	3.30 275	3.06 274

ELAS_RVC	9.07 320	3.30 323	5.65 348	4.08 317	3.41 333	7.21 341	4.01 312	7.69 350	3.75 321	4.97 335	7.74 337	9.89 333	11.00 314	3.00 317	47.69 332	4.33 289	6.53 325	9.70 353	9.64 304	2.89 310	13.54 331	15.79 349	2.75 316	4.07 349	18.38 352	23.86 352	4.94 310	5.18 301
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 321	3.31 324	3.55 334	4.46 320	3.30 331	4.60 324	6.29 323	3.48 322	3.12 315	1.42 217	1.88 247	5.38 307	15.63 338	51.61 365	52.03 348	3.06 253	3.92 311	2.32 324	20.77 327	2.01 295	6.25 233	9.58 257	8.07 349	2.21 308	7.69 336	5.96 326	3.77 291	10.35 325

PWCK	9.19 322	3.84 332	2.76 323	4.81 327	3.48 334	7.14 340	7.79 327	3.92 333	4.66 332	4.66 326	5.84 305	24.68 349	8.47 303	3.24 322	10.95 280	3.27 261	9.48 333	2.36 326	72.75 359	4.94 327	14.76 350	6.95 226	3.68 322	2.40 320	8.01 338	7.55 330	6.35 316	9.51 322

MADNet++	9.22 323	4.13 337	6.16 350	4.32 319	5.78 348	3.96 317	8.14 328	7.09 347	6.83 341	5.28 346	7.83 339	7.65 320	8.62 305	12.90 346	19.42 297	21.00 357	7.04 329	6.27 348	10.40 308	7.97 342	14.29 345	18.67 355	3.96 324	5.12 353	5.80 329	22.29 351	9.32 332	8.69 316

MeshStereo	9.30 324	2.68 314	2.31 313	4.19 318	2.81 318	4.05 318	1.96 287	8.24 355	9.28 346	5.13 340	8.64 342	11.19 341	12.84 327	0.78 250	52.26 350	15.80 349	4.59 315	1.92 308	22.33 330	1.58 270	15.40 354	19.41 356	1.06 281	2.12 305	8.69 341	5.55 322	10.68 333	15.59 333
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
MonStereo1	9.81 325	3.92 334	2.43 315	5.31 331	4.70 343	5.34 330	7.44 326	3.39 321	2.25 298	117.09 370	3.30 277	6.44 314	10.28 311	3.91 329	2.28 164	1.78 206	3.22 303	3.17 342	38.45 341	3.58 318	5.84 226	5.88 206	6.18 336	1.83 293	3.46 320	3.13 306	7.10 323	3.19 279

ELAS	10.16 326	3.54 327	5.12 346	4.49 321	4.32 342	5.01 329	4.33 314	6.88 346	4.09 325	4.97 335	7.74 337	9.90 335	11.01 315	3.51 326	52.19 349	4.52 291	7.15 330	9.65 352	8.69 300	2.38 303	13.33 327	14.95 348	2.75 316	3.64 348	17.76 351	27.24 357	13.13 343	21.93 343
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 327	13.11 355	4.84 341	18.55 342	6.95 352	7.98 344	14.39 347	3.69 331	3.28 317	2.90 285	2.15 260	30.28 351	43.63 351	4.40 330	9.01 276	2.66 241	12.71 340	2.73 335	42.35 344	2.87 309	14.87 351	10.21 265	7.77 345	3.03 339	2.66 311	2.98 305	3.46 282	4.84 295

JetBlue	10.90 328	9.40 352	6.23 351	8.34 333	6.82 351	10.07 349	10.58 337	5.04 342	3.97 323	2.95 287	4.09 283	9.83 332	9.32 308	8.12 339	48.65 334	14.50 341	6.76 328	5.08 347	7.66 295	3.76 319	13.23 325	17.58 354	8.19 350	3.58 347	11.41 346	18.49 348	12.08 341	28.49 353

LVE	10.96 329	3.63 329	2.68 321	55.15 362	4.03 341	7.50 342	88.91 367	1.93 262	2.44 303	2.26 264	1.69 243	4.48 301	4.75 292	3.42 325	3.44 239	2.21 230	6.03 322	1.84 306	50.68 355	1.97 293	10.14 299	12.19 315	5.54 328	3.12 342	3.75 321	2.46 296	2.99 263	6.76 314

XX-Stereo	11.10 330	0.72 99	1.24 259	1.04 230	0.52 137	0.80 207	0.84 218	1.13 155	0.51 132	4.53 325	6.79 321	1.54 226	1.06 241	0.42 147	2.78 207	5.82 309	0.96 195	0.94 214	6.43 267	0.91 202	6.26 234	8.36 241	0.58 190	0.43 116	237.38 371	1.38 218	2.64 245	3.61 285

DGSMNet	11.16 331	1.98 304	1.98 300	1.90 289	1.52 276	2.46 304	1.47 266	3.07 318	2.11 294	12.67 358	102.10 367	3.59 288	18.94 344	18.97 356	16.50 293	15.09 346	12.73 341	10.36 354	13.79 315	4.57 323	12.99 322	14.32 345	7.77 345	3.43 345	1.75 289	6.25 328	3.48 285	5.53 304

ACVNet-4b	11.58 332	3.99 335	2.60 318	44.40 358	2.71 316	4.98 327	62.31 362	1.85 256	1.79 282	1.63 227	1.25 221	4.22 298	58.75 359	3.34 324	2.27 162	1.21 121	13.33 345	1.70 301	49.50 352	1.93 289	14.47 349	13.72 344	7.40 341	3.13 343	1.55 275	1.89 271	2.20 192	4.61 293

LSM0	11.61 333	1.70 293	2.94 326	2.71 304	2.41 308	2.76 306	6.88 325	4.22 335	4.26 328	3.67 309	7.57 335	7.41 319	9.43 310	0.98 275	64.90 366	78.60 369	3.43 306	2.37 327	20.39 326	4.80 326	14.29 345	16.21 351	1.30 291	3.06 340	3.29 317	12.44 342	6.06 314	25.31 348

UNDER WATER-64	11.75 334	7.29 350	4.90 342	17.03 340	7.40 353	8.44 345	16.49 350	8.25 356	4.32 329	4.51 324	3.21 273	17.72 344	15.23 336	8.81 340	46.52 330	10.69 331	13.57 352	3.01 341	12.74 314	8.66 346	14.20 340	12.82 333	11.01 353	4.40 350	6.45 334	18.67 349	8.71 330	22.29 344

SGM+DAISY	11.81 335	3.22 320	3.47 330	3.83 316	3.15 328	4.25 320	3.52 307	7.70 351	10.88 352	5.57 351	9.00 346	9.94 336	13.12 333	1.74 308	22.71 303	18.99 353	3.23 304	2.28 323	15.35 320	8.91 349	15.05 352	17.02 353	1.32 293	4.58 351	24.50 356	31.01 360	32.60 362	41.83 365

MDST_ROB	12.03 336	32.81 360	1.72 285	20.74 346	2.64 313	5.90 335	1.72 276	4.06 334	1.35 258	3.76 311	6.53 313	2.75 278	42.83 350	0.54 193	50.83 343	1.22 124	1.08 218	0.75 151	18.95 322	1.00 216	12.75 318	11.49 302	1.29 289	1.26 273	22.72 355	11.17 337	31.24 359	31.81 358

WAO-8	12.07 337	5.33 340	4.83 339	26.48 348	4.01 339	6.22 337	11.73 344	3.65 329	6.39 339	28.97 363	41.01 359	8.08 324	18.91 342	20.68 359	3.75 251	3.24 258	9.46 331	2.01 313	53.81 356	5.76 331	9.83 292	11.16 295	6.04 334	2.43 321	8.05 339	7.74 331	6.36 317	9.95 323

Venus	12.07 337	5.33 340	4.83 339	26.48 348	4.01 339	6.22 337	11.73 344	3.65 329	6.39 339	28.97 363	41.01 359	8.08 324	18.91 342	20.68 359	3.75 251	3.24 258	9.46 331	2.01 313	53.81 356	5.76 331	9.83 292	11.16 295	6.04 334	2.43 321	8.05 339	7.74 331	6.36 317	9.95 323

JetRed	12.50 339	6.96 349	7.76 354	4.77 326	6.78 350	9.35 347	10.92 339	5.31 343	4.54 330	5.85 353	3.28 276	8.17 326	7.48 300	9.74 343	50.80 342	15.21 347	10.30 334	7.93 349	7.83 296	5.44 330	18.10 357	24.48 359	11.12 354	4.60 352	11.97 347	25.85 355	24.78 355	28.17 352

TorneroNet-64	13.24 340	6.25 345	5.07 345	34.05 351	3.72 336	9.38 348	16.75 351	3.49 323	12.26 355	2.27 266	5.98 306	17.67 343	34.24 348	14.37 349	47.92 333	3.76 274	13.18 344	2.40 329	36.34 339	9.15 352	13.85 335	12.35 323	5.65 329	2.64 327	14.28 350	14.51 345	3.41 279	12.48 328

ACV-stereo	13.36 341	1.90 300	1.63 281	2.10 293	1.15 252	2.97 307	1.36 262	1.72 246	1.86 289	2.96 288	4.89 294	3.67 291	43.88 352	1.13 288	54.14 356	17.43 351	2.38 294	1.31 283	170.74 368	4.64 324	12.73 315	14.68 347	0.97 275	1.83 293	1.25 234	1.49 233	3.53 286	2.32 256

MANE	14.22 342	9.62 353	6.93 352	4.94 329	5.72 347	7.88 343	11.48 341	7.38 349	9.90 348	4.92 334	6.89 329	8.98 329	12.13 322	3.67 328	50.37 338	17.85 352	11.82 337	20.17 359	10.46 309	6.55 338	12.22 311	12.86 335	1.77 307	11.33 358	24.83 357	30.99 359	31.42 360	40.73 363

DispFullNet	15.85 343	3.61 328	5.00 344	3.30 314	2.93 324	3.51 315	3.20 301	6.49 345	2.71 308	5.17 341	6.80 323	90.79 363	15.55 337	2.73 313	28.89 306	23.38 359	4.02 312	3.86 346	138.92 366	28.91 360	12.60 314	11.86 310	2.69 314	2.31 317	4.30 323	2.71 301	6.80 321	5.05 298

UNDER WATER	16.39 344	7.86 351	4.99 343	15.68 339	10.73 359	8.76 346	38.30 357	8.07 354	6.02 337	4.25 319	2.98 269	18.63 345	96.18 365	14.44 350	32.70 308	10.29 329	13.91 353	2.75 336	43.73 346	8.62 345	16.83 356	12.33 320	17.08 360	5.55 354	6.06 333	14.49 344	6.37 319	15.05 332

STStereo	16.49 345	3.48 325	5.91 349	44.25 357	5.60 346	39.03 360	13.11 346	7.74 352	10.72 351	5.19 343	8.92 343	24.73 350	30.22 347	1.03 283	59.92 364	11.74 335	2.59 295	1.26 280	40.79 343	2.25 301	10.02 295	8.79 249	2.06 310	11.31 357	22.61 354	16.05 347	20.57 352	35.39 359

PSMNet_ROB	16.63 346	5.59 342	2.97 327	3.47 315	2.63 311	5.86 334	6.18 322	2.20 288	2.29 299	5.39 348	141.45 368	97.59 364	6.02 296	33.78 361	3.23 235	1.58 191	4.09 313	1.69 300	20.81 328	2.75 307	12.93 321	7.08 228	63.80 368	2.60 325	2.95 313	3.67 310	2.77 252	3.66 286

DGTPSM_ROB	17.21 347	6.49 346	18.05 357	4.91 328	8.87 355	5.73 331	11.48 341	5.02 340	12.05 353	5.03 339	9.34 347	12.62 342	56.51 358	15.29 352	43.82 323	20.47 355	19.26 356	16.28 356	24.70 331	20.05 357	13.50 328	22.25 357	6.00 332	12.55 359	12.71 348	32.01 362	14.20 346	35.61 361

KSHMR	20.05 348	6.71 348	4.01 336	99.31 366	5.91 349	17.09 352	71.12 364	3.62 328	9.75 347	3.59 305	3.39 278	6.07 311	84.38 364	17.14 354	22.70 302	3.97 279	6.29 323	2.76 338	90.60 362	2.83 308	12.73 315	10.14 263	9.05 351	2.74 334	21.08 353	5.85 325	8.10 328	10.46 326

DPSM_ROB	21.05 349	17.19 356	22.69 359	10.13 335	9.29 357	13.96 350	14.50 348	11.66 357	15.25 357	9.00 355	8.97 344	10.35 339	13.24 334	19.90 357	59.73 362	26.35 360	18.76 354	21.26 360	14.74 317	15.50 355	28.56 360	27.85 361	7.42 342	16.13 361	34.05 361	39.30 365	37.97 364	44.48 366

DPSM	21.05 349	17.19 356	22.69 359	10.13 335	9.29 357	13.96 350	14.50 348	11.66 357	15.25 357	9.00 355	8.97 344	10.35 339	13.24 334	19.90 357	59.73 362	26.35 360	18.76 354	21.26 360	14.74 317	15.50 355	28.56 360	27.85 361	7.42 342	16.13 361	34.05 361	39.30 365	37.97 364	44.48 366

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 351	1.32 271	1.63 281	1.89 288	1.69 285	1.93 288	3.75 310	2.27 296	2.66 306	5.02 337	29.10 355	216.12 369	51.87 357	5.44 335	3.66 245	4.09 285	5.59 319	13.75 355	28.77 332	1.47 260	14.44 348	12.86 335	0.98 276	2.33 318	1.88 297	7.40 329	145.78 371	5.57 305

DPSMNet_ROB	22.61 352	6.50 347	18.06 358	4.95 330	8.88 356	5.76 333	11.54 343	5.02 340	12.08 354	5.17 341	28.67 354	19.69 346	163.24 369	15.38 353	43.87 325	20.66 356	19.56 357	16.59 357	35.50 337	20.17 358	13.82 334	22.26 358	6.02 333	12.56 360	12.82 349	32.01 362	14.23 347	35.60 360

WQFJA1++	23.09 353	0.99 217	0.51 103	160.58 369	0.58 151	134.26 368	122.57 370	0.75 92	0.45 109	7.60 354	0.65 129	10.26 338	69.62 360	0.32 86	2.04 128	3.20 257	0.93 187	0.70 131	10.18 307	1.03 219	5.65 223	4.52 171	0.51 149	0.40 104	0.75 130	81.69 370	1.41 119	1.33 207

DLNR_Zeroshot_test	23.11 354	81.98 369	1.97 299	102.16 367	0.49 124	0.55 143	81.36 366	2.30 299	0.50 127	4.87 331	2.22 261	2.99 280	0.93 224	12.17 345	96.90 368	144.02 370	34.28 361	19.61 358	8.60 299	4.35 321	8.08 274	6.53 217	0.51 149	0.69 215	1.37 247	1.57 245	1.16 102	1.90 238

zero-FE	23.86 355	1.70 293	0.52 110	141.89 368	8.72 354	147.65 370	77.27 365	1.26 175	0.60 166	1.15 194	4.12 284	136.19 366	11.59 318	0.57 205	2.27 162	3.52 269	1.06 217	2.52 332	5.18 240	0.95 210	81.26 368	7.98 236	0.52 157	0.47 128	0.86 155	1.54 242	1.68 147	1.14 184

TorneroNet	24.73 356	6.18 343	3.52 331	95.34 365	3.93 337	27.05 355	29.02 354	4.44 336	18.13 359	2.20 261	37.99 358	77.85 362	72.31 361	18.15 355	41.78 319	3.07 254	13.11 343	2.35 325	87.85 360	9.06 351	15.44 355	12.17 314	5.94 331	2.64 327	52.32 365	8.18 333	3.59 288	14.11 330

LRCNet_RVC	25.94 357	30.78 359	14.74 356	35.18 354	31.16 363	36.52 359	29.93 356	23.08 361	12.70 356	36.15 365	33.37 356	37.24 352	28.56 346	37.11 362	17.47 294	7.61 319	31.06 359	26.75 363	67.49 358	29.07 361	23.47 359	10.73 283	39.23 363	30.61 365	7.37 335	2.53 298	11.22 334	9.31 321

ktn	26.84 358	3.99 335	95.18 370	14.39 338	5.44 345	18.02 353	17.50 352	19.69 360	67.27 368	2.84 281	5.30 297	171.03 368	80.75 363	7.72 338	10.93 279	3.48 268	20.95 358	2.71 334	90.26 361	29.10 362	15.05 352	10.23 266	7.60 344	2.93 338	5.12 326	5.83 323	4.73 307	6.62 312

LE_ROB	28.97 359	25.29 358	36.16 362	34.90 353	56.86 369	18.61 354	58.99 361	32.08 364	41.72 363	5.37 347	27.57 353	46.00 355	49.67 355	13.72 348	14.83 288	3.84 277	5.96 320	1.22 272	46.43 349	36.35 365	10.19 300	11.19 297	48.45 364	22.49 363	30.18 359	31.59 361	31.60 361	40.87 364

PML	39.07 360	38.06 363	12.06 355	39.32 356	29.04 362	40.62 361	11.06 340	14.14 359	100.08 369	27.87 362	166.26 370	107.74 365	159.39 368	13.53 347	15.41 289	10.75 332	35.75 362	8.64 350	42.84 345	10.61 354	14.22 341	16.14 350	5.89 330	7.21 356	53.08 366	13.95 343	42.26 366	19.02 340

FlowAnything	42.31 361	34.65 362	45.90 364	20.47 345	18.91 361	28.11 357	28.64 353	23.30 363	30.84 361	18.76 361	18.33 351	20.84 348	27.00 345	39.89 363	119.49 369	52.59 367	37.35 363	42.63 366	29.06 333	31.53 364	57.38 366	56.78 369	14.49 358	32.64 367	68.29 368	78.93 368	76.07 367	89.56 370

CasAABBNet	42.72 362	34.60 361	45.66 363	20.17 344	18.55 360	28.05 356	29.13 355	23.25 362	30.69 360	18.73 360	18.11 350	20.72 347	37.90 349	39.93 364	120.54 370	52.80 368	37.72 364	42.56 365	29.30 334	30.56 363	57.58 367	56.66 368	14.58 359	32.34 366	68.46 369	79.09 369	76.31 368	89.48 369

HaxPig	44.53 363	46.75 365	47.32 365	47.72 359	48.79 365	47.60 362	48.40 358	49.50 365	47.10 364	49.76 366	50.31 361	49.00 356	45.26 353	54.49 366	41.50 317	40.24 363	50.15 365	52.05 367	44.74 347	43.04 366	46.61 363	44.38 366	51.78 365	45.43 368	33.92 360	25.30 353	28.66 357	22.43 345

AVERAGE_ROB	46.12 364	48.49 366	48.31 366	49.34 360	50.25 366	48.63 363	49.80 359	50.74 367	48.67 365	51.68 367	52.55 362	50.28 357	47.20 354	55.70 367	43.00 322	40.99 364	52.42 366	54.59 368	47.27 350	45.45 367	48.77 364	44.06 365	52.90 366	46.98 369	35.80 363	26.72 356	30.77 358	23.81 347

HanzoNet	47.37 365	45.54 364	75.64 369	62.53 363	47.97 364	62.03 366	90.57 368	55.02 369	58.34 367	15.60 359	22.00 352	75.72 361	107.47 366	172.14 370	23.65 305	13.02 338	62.42 368	9.26 351	134.39 364	22.45 359	19.74 358	25.78 360	31.84 362	5.57 355	9.72 345	9.49 335	8.54 329	12.61 329

MEDIAN_ROB	49.56 366	51.66 367	50.91 367	52.80 361	53.76 367	52.08 364	53.35 360	54.28 368	52.25 366	54.89 368	55.89 363	53.59 358	50.09 356	58.85 368	46.45 329	44.55 365	55.81 367	57.90 369	50.55 354	48.85 368	52.07 365	46.79 367	56.69 367	50.01 370	39.10 364	30.23 358	33.56 363	31.26 357

BEATNet-Init1	52.60 367	76.96 368	24.06 361	87.02 364	56.48 368	86.86 367	68.77 363	49.65 366	34.71 362	11.93 357	56.24 364	64.63 360	78.72 362	9.65 342	58.40 360	51.35 366	32.72 360	23.00 362	101.24 363	71.98 370	46.49 362	39.72 364	28.67 361	24.23 364	59.12 367	38.23 364	77.99 369	61.49 368

DPSimNet_ROB	111.84 368	179.62 370	74.81 368	195.40 370	165.93 370	136.63 369	98.05 369	126.48 370	138.79 370	82.31 369	148.57 369	159.77 367	157.57 367	78.29 369	64.65 365	40.10 362	142.61 369	34.98 364	195.20 369	69.76 369	154.10 369	32.63 363	82.12 369	98.24 371	71.10 370	51.68 367	117.83 370	122.56 371

GS-Stereo																							0.14 10	0.17 32	0.33 27	0.25 12	0.52 25	0.24 17

FSD		0.76 120	0.66 137	0.60 152	0.60 157	0.60 165	0.57 188	0.90 129	0.50 127	0.95 174	0.73 156			0.64 228	2.19 147	3.05 252			2.80 186	0.79 180				0.67 211	0.90 173	0.83 135	0.90 75	0.99 165

ASD4																								105.89 372

STTRV1_RVC		1.26 264	1.01 212	1.62 278	1.11 246	1.76 284	1.25 255	1.50 214	1.40 259	1.75 236	1.60 240	2.72 277	3.31 289	1.00 276	2.61 192	1.77 205	11.19 335	0.96 223		9.01 350	9.10 287	8.68 245		1.66 284	1.68 285	1.59 248	3.90 297	5.32 302

Low-res two-view benchmark