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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

LACA2	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 39	0.02 3	0.06 30	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 8	0.05 1	0.05 6	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.04 4

GEAStereo	0.06 27	0.07 50	0.05 43	0.06 59	0.05 46	0.05 40	0.04 53	0.05 26	0.04 15	0.06 39	0.04 14	0.07 43	0.02 1	0.03 32	0.13 53	0.09 25	0.09 44	0.07 32	0.08 30	0.06 32	0.10 48	0.08 43	0.03 24	0.05 51	0.08 45	0.07 28	0.08 39	0.05 18

GSStereo	0.06 27	0.06 45	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.03 1	0.04 15	0.05 26	0.04 14	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.11 36	0.10 38	0.10 54	0.06 21	0.09 44	0.06 32	0.10 48	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.07 28	0.06 18	0.07 22	0.05 18

gasm-f	0.06 27	0.07 50	0.05 43	0.06 59	0.05 46	0.05 40	0.04 53	0.05 26	0.04 15	0.06 39	0.04 14	0.07 43	0.02 1	0.03 32	0.13 53	0.09 25	0.09 44	0.07 32	0.08 30	0.06 32	0.10 48	0.08 43	0.03 24	0.05 51	0.08 45	0.07 28	0.08 39	0.05 18

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.04 15	0.06 39	0.03 7	0.06 30	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.08 14	0.08 33	0.06 21	0.07 19	0.04 3	0.07 21	0.05 5	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 11	0.04 4

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.04 15	0.05 26	0.02 3	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.08 14	0.08 33	0.06 21	0.07 19	0.04 3	0.07 21	0.05 5	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 11	0.05 18

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.02 1	0.02 3	0.04 10	0.05 25	0.04 8	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 8	0.07 21	0.05 6	0.06 9	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.04 1	0.06 11	0.04 4

MM-Stereo_test2	0.05 12	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.04 15	0.05 26	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.03 32	0.09 20	0.09 25	0.07 21	0.07 32	0.07 19	0.06 32	0.08 32	0.10 59	0.04 54	0.03 7	0.05 5	0.09 57	0.06 11	0.05 18

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.04 15	0.04 8	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.07 8	0.07 21	0.05 6	0.06 9	0.05 15	0.06 12	0.05 5	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.04 4

GREAT-IGEV	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.03 5	0.04 8	0.05 24	0.08 49	0.02 1	0.02 2	0.11 36	0.09 25	0.07 21	0.05 6	0.07 19	0.05 15	0.06 12	0.10 59	0.03 24	0.03 7	0.06 20	0.06 18	0.08 39	0.04 4
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.05 40	0.03 25	0.05 26	0.04 15	0.04 8	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.08 14	0.07 21	0.04 2	0.08 30	0.04 3	0.06 12	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 28	0.05 6	0.07 22	0.04 4

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.05 25	0.04 8	0.06 33	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.06 2	0.05 1	0.05 6	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

AIO-test1	0.05 12	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 37	0.06 37	0.06 39	0.06 33	0.06 30	0.02 1	0.03 32	0.09 20	0.09 25	0.06 10	0.05 6	0.05 2	0.05 15	0.05 4	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

GIP-stereo	0.06 27	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.03 25	0.03 1	0.03 5	0.05 26	0.04 14	0.05 15	0.02 1	0.04 53	0.11 36	0.09 25	0.08 33	0.07 32	0.09 44	0.07 52	0.08 32	0.09 54	0.02 3	0.04 31	0.06 20	0.07 28	0.08 39	0.05 18

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 25	0.04 10	0.02 1	0.03 1	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 8	0.05 1	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 5	0.03 1

MoCha-V2	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.03 5	0.04 8	0.05 24	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 27	0.08 14	0.07 21	0.06 21	0.08 30	0.06 32	0.07 21	0.07 32	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.03 1

ProNet	0.04 2	0.04 11	0.04 24	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.04 53	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 33	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 13	0.07 8	0.06 10	0.05 6	0.06 9	0.04 3	0.06 12	0.03 1	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.04 1	0.05 5	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 47	0.10 38	0.06 10	0.05 6	0.06 9	0.04 3	0.07 21	0.05 5	0.01 1	0.02 1	0.06 20	0.05 6	0.05 5	0.04 4
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
VIP-Stereo	0.07 44	0.06 45	0.05 43	0.05 44	0.04 29	0.04 19	0.02 3	0.06 37	0.05 25	0.06 39	0.09 73	0.10 58	0.03 19	0.03 32	0.12 47	0.11 48	0.12 64	0.09 52	0.10 50	0.06 32	0.11 55	0.06 18	0.03 24	0.04 31	0.08 45	0.07 28	0.07 22	0.08 52

BridgeDepth	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 49	0.03 19	0.02 2	0.07 7	0.08 14	0.05 1	0.05 6	0.05 2	0.04 3	0.06 12	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.06 20	0.06 18	0.07 22	0.04 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.05 12	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 25	0.05 26	0.05 25	0.05 26	0.06 33	0.05 15	0.03 19	0.02 2	0.10 27	0.08 14	0.08 33	0.06 21	0.07 19	0.05 15	0.07 21	0.06 18	0.02 3	0.02 1	0.07 28	0.07 28	0.07 22	0.07 44

AdaDepth	0.06 27	0.06 45	0.04 24	0.04 21	0.05 46	0.04 19	0.03 25	0.05 26	0.06 37	0.04 8	0.05 24	0.05 15	0.03 19	0.03 32	0.11 36	0.11 48	0.09 44	0.08 45	0.09 44	0.06 32	0.08 32	0.07 32	0.02 3	0.04 31	0.07 28	0.07 28	0.09 50	0.07 44

GASTEREO	0.06 27	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.06 37	0.04 8	0.04 14	0.06 30	0.03 19	0.02 2	0.12 47	0.10 38	0.08 33	0.07 32	0.08 30	0.06 32	0.07 21	0.13 79	0.03 24	0.03 7	0.07 28	0.08 43	0.07 22	0.05 18

MSCF	0.06 27	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.06 37	0.04 8	0.04 14	0.06 30	0.03 19	0.02 2	0.12 47	0.10 38	0.08 33	0.07 32	0.08 30	0.06 32	0.07 21	0.12 72	0.03 24	0.03 7	0.07 28	0.08 43	0.06 11	0.05 18

111111	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 29	0.03 3	0.03 25	0.04 10	0.05 25	0.03 1	0.04 14	0.05 15	0.03 19	0.02 2	0.09 20	0.08 14	0.06 10	0.05 6	0.07 19	0.04 3	0.07 21	0.08 43	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

MLG-Stereo_test3	0.08 55	0.06 45	0.04 24	0.05 44	0.06 62	0.06 57	0.04 53	0.07 48	0.06 37	0.09 59	0.07 47	0.13 77	0.03 19	0.05 63	0.13 53	0.11 48	0.12 64	0.09 52	0.29 185	0.06 32	0.12 63	0.13 79	0.03 24	0.05 51	0.07 28	0.08 43	0.10 55	0.08 52

MLG-Stereo_test2	0.06 27	0.05 30	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.06 37	0.04 15	0.07 55	0.05 24	0.07 43	0.03 19	0.04 53	0.10 27	0.10 38	0.10 54	0.07 32	0.11 54	0.06 32	0.10 48	0.06 18	0.03 24	0.03 7	0.06 20	0.05 6	0.09 50	0.06 35

LG-Stereo	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 29	0.04 19	0.02 3	0.06 37	0.05 25	0.06 39	0.06 33	0.08 49	0.03 19	0.02 2	0.10 27	0.08 14	0.08 33	0.06 21	0.07 19	0.05 15	0.09 44	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.06 20	0.06 18	0.07 22	0.05 18

DEFOM-Stereo	0.07 44	0.06 45	0.04 24	0.06 59	0.05 46	0.05 40	0.03 25	0.06 37	0.05 25	0.06 39	0.07 47	0.06 30	0.03 19	0.03 32	0.11 36	0.10 38	0.11 57	0.09 52	0.10 50	0.06 32	0.11 55	0.07 32	0.04 54	0.04 31	0.08 45	0.08 43	0.12 70	0.08 52

RAStereo	0.06 27	0.05 30	0.04 24	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.05 26	0.03 5	0.10 65	0.03 7	0.07 43	0.03 19	0.02 2	0.14 65	0.11 48	0.09 44	0.08 45	0.09 44	0.05 15	0.12 63	0.07 32	0.02 3	0.03 7	0.09 54	0.07 28	0.07 22	0.07 44

Occ-G	0.06 27	0.07 50	0.05 43	0.05 44	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.05 26	0.04 15	0.04 8	0.08 60	0.06 30	0.03 19	0.03 32	0.11 36	0.11 48	0.08 33	0.08 45	0.13 67	0.06 32	0.09 44	0.07 32	0.04 54	0.05 51	0.06 20	0.06 18	0.08 39	0.06 35

U	0.05 12	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 10	0.02 1	0.04 8	0.01 1	0.05 15	0.03 19	0.02 2	0.12 47	0.11 48	0.08 33	0.07 32	0.08 30	0.05 15	0.10 48	0.07 32	0.01 1	0.03 7	0.07 28	0.07 28	0.06 11	0.06 35

AIO-Stereo	0.05 12	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 14	0.04 4	0.03 19	0.02 2	0.09 20	0.09 25	0.07 21	0.06 21	0.09 44	0.06 32	0.07 21	0.06 18	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.07 22	0.04 4

RSM	0.05 12	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.04 10	0.03 5	0.04 8	0.05 24	0.06 30	0.03 19	0.02 2	0.10 27	0.09 25	0.07 21	0.06 21	0.07 19	0.06 32	0.08 32	0.06 18	0.02 3	0.04 31	0.06 20	0.06 18	0.07 22	0.05 18

AEACV	0.07 44	0.08 64	0.04 24	0.05 44	0.05 46	0.04 19	0.03 25	0.05 26	0.03 5	0.05 26	0.05 24	0.06 30	0.03 19	0.03 32	0.17 83	0.13 68	0.09 44	0.08 45	0.12 59	0.07 52	0.10 48	0.10 59	0.03 24	0.04 31	0.08 45	0.12 81	0.07 22	0.05 18

CroCo-Stereo Lap2	0.05 12	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 39	0.03 7	0.04 4	0.03 19	0.02 2	0.10 27	0.10 38	0.07 21	0.07 32	0.07 19	0.05 15	0.08 32	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.07 28	0.08 43	0.07 22	0.05 18

PointNet	0.05 12	0.04 11	0.05 43	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.04 53	0.07 48	0.05 25	0.05 26	0.06 33	0.05 15	0.04 37	0.02 2	0.07 7	0.06 2	0.05 1	0.04 2	0.06 9	0.04 3	0.07 21	0.06 18	0.04 54	0.05 51	0.07 28	0.08 43	0.09 50	0.06 35

LACA3	0.06 27	0.05 30	0.05 43	0.05 44	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.04 10	0.06 37	0.06 39	0.04 14	0.08 49	0.04 37	0.04 53	0.11 36	0.10 38	0.06 10	0.08 45	0.08 30	0.05 15	0.08 32	0.08 43	0.03 24	0.04 31	0.08 45	0.08 43	0.09 50	0.08 52

LACA1	0.05 12	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.04 19	0.03 25	0.03 1	0.06 37	0.05 26	0.04 14	0.06 30	0.04 37	0.03 32	0.09 20	0.09 25	0.06 10	0.08 45	0.06 9	0.05 15	0.06 12	0.06 18	0.03 24	0.04 31	0.07 28	0.08 43	0.08 39	0.06 35

AIO_rvc	0.09 59	0.09 74	0.06 59	0.07 67	0.06 62	0.07 70	0.04 53	0.12 74	0.08 63	0.12 76	0.05 24	0.11 66	0.04 37	0.05 63	0.22 143	0.17 111	0.11 57	0.09 52	0.14 71	0.07 52	0.16 78	0.22 140	0.04 54	0.05 51	0.09 54	0.08 43	0.09 50	0.07 44

IGEV-Stereo++	0.06 27	0.05 30	0.04 24	0.05 44	0.05 46	0.04 19	0.02 3	0.05 26	0.05 25	0.05 26	0.05 24	0.05 15	0.04 37	0.03 32	0.09 20	0.09 25	0.07 21	0.06 21	0.08 30	0.05 15	0.07 21	0.12 72	0.04 54	0.03 7	0.05 5	0.07 28	0.08 39	0.05 18

RSM++	0.06 27	0.05 30	0.05 43	0.05 44	0.05 46	0.04 19	0.03 25	0.06 37	0.05 25	0.05 26	0.05 24	0.07 43	0.04 37	0.02 2	0.11 36	0.10 38	0.08 33	0.07 32	0.08 30	0.06 32	0.09 44	0.07 32	0.03 24	0.04 31	0.08 45	0.07 28	0.07 22	0.05 18

plain	0.10 69	0.09 74	0.07 72	0.06 59	0.06 62	0.07 70	0.04 53	0.13 79	0.06 37	0.16 83	0.06 33	0.11 66	0.04 37	0.04 53	0.16 78	0.16 101	0.16 87	0.12 84	0.15 77	0.08 68	0.15 76	0.11 63	0.04 54	0.07 79	0.12 84	0.12 81	0.12 70	0.14 92

anonymousdsp	0.08 55	0.07 50	0.06 59	0.06 59	0.05 46	0.06 57	0.04 53	0.10 62	0.06 37	0.11 71	0.10 87	0.08 49	0.04 37	0.05 63	0.13 53	0.12 63	0.11 57	0.09 52	0.13 67	0.08 68	0.14 70	0.15 88	0.04 54	0.05 51	0.08 45	0.07 28	0.11 63	0.07 44

RAFT + AFF	0.14 97	0.07 50	0.05 43	0.08 86	0.05 46	0.07 70	0.04 53	0.11 68	0.08 63	0.14 82	0.07 47	0.15 96	0.04 37	0.03 32	1.54 317	0.11 48	0.14 75	0.07 32	0.14 71	0.06 32	0.14 70	0.08 43	0.03 24	0.05 51	0.10 64	0.07 28	0.07 22	0.07 44

TS12	0.09 59	0.07 50	0.07 72	0.07 67	0.06 62	0.06 57	0.04 53	0.11 68	0.06 37	0.06 39	0.11 104	0.10 58	0.05 46	0.05 63	0.13 53	0.13 68	0.09 44	0.10 66	0.12 59	0.08 68	0.13 65	0.11 63	0.04 54	0.06 66	0.12 84	0.11 71	0.12 70	0.14 92

TS	0.09 59	0.07 50	0.07 72	0.07 67	0.06 62	0.06 57	0.04 53	0.11 68	0.06 37	0.06 39	0.11 104	0.10 58	0.05 46	0.05 63	0.13 53	0.13 68	0.09 44	0.10 66	0.12 59	0.08 68	0.13 65	0.11 63	0.04 54	0.06 66	0.12 84	0.11 71	0.12 70	0.14 92

DispViT+	0.06 27	0.05 30	0.05 43	0.07 67	0.05 46	0.05 40	0.04 53	0.05 26	0.07 56	0.06 39	0.08 60	0.06 30	0.05 46	0.03 32	0.10 27	0.09 25	0.06 10	0.08 45	0.08 30	0.06 32	0.06 12	0.07 32	0.03 24	0.06 66	0.07 28	0.10 67	0.08 39	0.09 62

MatchStereo	0.06 27	0.04 11	0.05 43	0.03 8	0.04 29	0.03 3	0.03 25	0.04 10	0.07 56	0.03 1	0.06 33	0.04 4	0.05 46	0.03 32	0.10 27	0.09 25	0.06 10	0.07 32	0.06 9	0.07 52	0.08 32	0.09 54	0.02 3	0.04 31	0.07 28	0.08 43	0.06 11	0.06 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 44	0.07 50	0.06 59	0.05 44	0.06 62	0.06 57	0.04 53	0.07 48	0.09 78	0.07 55	0.07 47	0.07 43	0.05 46	0.04 53	0.13 53	0.11 48	0.07 21	0.09 52	0.09 44	0.07 52	0.08 32	0.08 43	0.03 24	0.04 31	0.09 54	0.11 71	0.10 55	0.11 70
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.05 12	0.05 30	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.03 3	0.03 25	0.06 37	0.08 63	0.05 26	0.06 33	0.04 4	0.05 46	0.04 53	0.08 13	0.08 14	0.07 21	0.06 21	0.06 9	0.05 15	0.06 12	0.05 5	0.04 54	0.04 31	0.07 28	0.08 43	0.08 39	0.07 44

LG-Stereo_L2	0.09 59	0.08 64	0.05 43	0.04 21	0.05 46	0.04 19	0.03 25	0.13 79	0.09 78	0.21 112	0.09 73	0.13 77	0.05 46	0.05 63	0.13 53	0.14 76	0.14 75	0.09 52	0.14 71	0.07 52	0.18 97	0.12 72	0.03 24	0.04 31	0.09 54	0.08 43	0.10 55	0.10 65

LG-Stereo_L1	0.09 59	0.08 64	0.05 43	0.05 44	0.05 46	0.05 40	0.03 25	0.13 79	0.09 78	0.21 112	0.09 73	0.11 66	0.05 46	0.05 63	0.13 53	0.14 76	0.14 75	0.09 52	0.14 71	0.07 52	0.18 97	0.11 63	0.03 24	0.04 31	0.09 54	0.08 43	0.10 55	0.10 65

DFGA-Net	0.09 59	0.09 74	0.05 43	0.07 67	0.05 46	0.06 57	0.05 78	0.11 68	0.06 37	0.12 76	0.07 47	0.13 77	0.05 46	0.04 53	0.14 65	0.12 63	0.13 70	0.10 66	0.13 67	0.07 52	0.11 55	0.08 43	0.05 77	0.07 79	0.10 64	0.09 57	0.14 81	0.11 70

LGtest1	0.09 59	0.07 50	0.06 59	0.06 59	0.06 62	0.07 70	0.04 53	0.10 62	0.09 78	0.09 59	0.10 87	0.10 58	0.05 46	0.06 83	0.15 73	0.13 68	0.15 82	0.11 78	0.15 77	0.09 81	0.16 78	0.15 88	0.05 77	0.05 51	0.10 64	0.09 57	0.12 70	0.10 65

AIO_test	0.12 84	0.10 88	0.06 59	0.10 109	0.07 76	0.07 70	0.06 98	0.14 85	0.10 96	0.13 79	0.07 47	0.13 77	0.05 46	0.05 63	0.29 199	0.29 249	0.11 57	0.09 52	0.13 67	0.07 52	0.18 97	0.24 152	0.05 77	0.06 66	0.12 84	0.18 152	0.10 55	0.07 44

MIM_Stereo	0.11 78	0.09 74	0.07 72	0.08 86	0.07 76	0.09 106	0.04 53	0.13 79	0.06 37	0.19 104	0.08 60	0.11 66	0.05 46	0.05 63	0.16 78	0.15 89	0.17 94	0.12 84	0.20 110	0.10 90	0.18 97	0.15 88	0.04 54	0.07 79	0.11 73	0.10 67	0.15 84	0.10 65

RAFT	0.07 44	0.04 11	0.06 59	0.05 44	0.03 10	0.06 57	0.03 25	0.10 62	0.05 25	0.06 39	0.07 47	0.08 49	0.05 46	0.02 2	0.10 27	0.08 14	0.08 33	0.06 21	0.08 30	0.06 32	0.08 32	0.09 54	0.02 3	0.04 31	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.15 100

iRaftStereo_RVC	0.08 55	0.07 50	0.06 59	0.05 44	0.05 46	0.05 40	0.03 25	0.10 62	0.05 25	0.10 65	0.09 73	0.10 58	0.05 46	0.04 53	0.11 36	0.11 48	0.13 70	0.10 66	0.12 59	0.07 52	0.15 76	0.11 63	0.04 54	0.05 51	0.10 64	0.09 57	0.11 63	0.08 52

ARAFT	0.12 84	0.09 74	0.07 72	0.09 100	0.07 76	0.08 88	0.04 53	0.14 85	0.08 63	0.21 112	0.10 87	0.17 110	0.05 46	0.05 63	0.18 94	0.14 76	0.18 105	0.15 135	0.20 110	0.08 68	0.20 118	0.18 112	0.05 77	0.06 66	0.14 104	0.11 71	0.18 108	0.13 81

AFF-stereo	0.10 69	0.10 88	0.08 92	0.07 67	0.06 62	0.08 88	0.04 53	0.17 102	0.08 63	0.21 112	0.08 60	0.13 77	0.05 46	0.03 32	0.14 65	0.14 76	0.12 64	0.09 52	0.20 110	0.07 52	0.14 70	0.11 63	0.04 54	0.06 66	0.13 90	0.12 81	0.18 108	0.11 70

RYNet	0.15 107	0.07 50	0.06 59	0.05 44	0.06 62	0.06 57	0.04 53	0.07 48	0.13 164	0.06 39	0.06 33	0.06 30	0.05 46	0.04 53	1.96 337	0.11 48	0.09 44	0.13 98	0.10 50	0.07 52	0.08 32	0.07 32	0.13 221	0.06 66	0.09 54	0.22 190	0.11 63	0.08 52

LG-G_1	0.09 59	0.08 64	0.06 59	0.08 86	0.07 76	0.08 88	0.05 78	0.09 58	0.06 37	0.09 59	0.07 47	0.13 77	0.06 63	0.07 92	0.14 65	0.12 63	0.13 70	0.10 66	0.15 77	0.08 68	0.14 70	0.17 104	0.05 77	0.05 51	0.09 54	0.09 57	0.12 70	0.11 70

LG-G	0.09 59	0.08 64	0.06 59	0.08 86	0.07 76	0.08 88	0.05 78	0.09 58	0.06 37	0.09 59	0.07 47	0.13 77	0.06 63	0.07 92	0.14 65	0.12 63	0.13 70	0.10 66	0.15 77	0.08 68	0.14 70	0.17 104	0.05 77	0.05 51	0.09 54	0.09 57	0.12 70	0.11 70

S2M2_L	0.17 137	0.14 166	0.15 203	0.13 150	0.10 125	0.16 180	0.11 171	0.21 138	0.11 116	0.27 187	0.09 73	0.20 132	0.06 63	0.17 246	0.22 143	0.19 151	0.25 193	0.16 156	0.20 110	0.15 167	0.34 195	0.25 159	0.13 221	0.10 149	0.16 118	0.16 128	0.27 191	0.23 169
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.13 91	0.07 50	0.05 43	0.06 59	0.06 62	0.08 88	0.03 25	0.08 57	0.08 63	0.10 65	0.06 33	0.13 77	0.06 63	0.04 53	0.93 297	0.17 111	0.18 105	0.10 66	0.16 83	0.08 68	0.18 97	0.11 63	0.06 95	0.06 66	0.10 64	0.11 71	0.16 90	0.13 81

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 84	0.09 74	0.06 59	0.06 59	0.07 76	0.06 57	0.04 53	0.17 102	0.08 63	0.24 153	0.08 60	0.14 88	0.06 63	0.06 83	0.17 83	0.14 76	0.18 105	0.13 98	0.18 93	0.10 90	0.23 149	0.23 144	0.06 95	0.06 66	0.10 64	0.13 92	0.14 81	0.16 105

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 78	0.08 64	0.06 59	0.07 67	0.07 76	0.07 70	0.03 25	0.16 96	0.09 78	0.24 153	0.09 73	0.10 58	0.06 63	0.05 63	0.15 73	0.17 111	0.17 94	0.12 84	0.16 83	0.10 90	0.24 153	0.17 104	0.04 54	0.05 51	0.10 64	0.11 71	0.13 78	0.09 62

IGEV-Stereo+	0.10 69	0.11 108	0.05 43	0.05 44	0.06 62	0.06 57	0.03 25	0.16 96	0.08 63	0.24 153	0.13 123	0.11 66	0.06 63	0.05 63	0.13 53	0.15 89	0.14 75	0.10 66	0.15 77	0.10 90	0.18 97	0.15 88	0.05 77	0.04 31	0.10 64	0.12 81	0.08 39	0.09 62

MGS-Stereo	0.15 107	0.12 124	0.08 92	0.07 67	0.07 76	0.07 70	0.05 78	0.16 96	0.07 56	0.13 79	0.10 87	0.13 77	0.06 63	0.08 103	0.98 302	0.13 68	0.19 117	0.15 135	0.18 93	0.12 111	0.19 109	0.16 97	0.07 111	0.08 96	0.13 90	0.12 81	0.17 103	0.15 100

MaDis-Stereo	0.10 69	0.07 50	0.07 72	0.04 21	0.04 29	0.04 19	0.04 53	0.09 58	0.07 56	0.11 71	0.07 47	0.13 77	0.06 63	0.03 32	0.14 65	0.14 76	0.15 82	0.12 84	0.15 77	0.07 52	0.16 78	0.13 79	0.03 24	0.06 66	0.14 104	0.20 172	0.16 90	0.19 136

StereoVision	0.07 44	0.05 30	0.05 43	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.07 48	0.11 116	0.05 26	0.06 33	0.05 15	0.06 63	0.02 2	0.13 53	0.13 68	0.09 44	0.07 32	0.10 50	0.08 68	0.08 32	0.07 32	0.03 24	0.05 51	0.11 73	0.10 67	0.13 78	0.13 81

AASNet	0.10 69	0.10 88	0.07 72	0.10 109	0.10 125	0.11 127	0.08 133	0.11 68	0.06 37	0.10 65	0.11 104	0.10 58	0.06 63	0.07 92	0.14 65	0.11 48	0.13 70	0.11 78	0.11 54	0.09 81	0.11 55	0.12 72	0.06 95	0.08 96	0.11 73	0.10 67	0.10 55	0.08 52

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 84	0.11 108	0.09 111	0.08 86	0.07 76	0.08 88	0.05 78	0.21 138	0.09 78	0.23 132	0.09 73	0.18 117	0.06 63	0.05 63	0.16 78	0.14 76	0.14 75	0.09 52	0.21 123	0.08 68	0.17 86	0.13 79	0.05 77	0.08 96	0.17 130	0.13 92	0.20 127	0.14 92

MMNet	0.10 69	0.09 74	0.07 72	0.10 109	0.08 94	0.09 106	0.06 98	0.10 62	0.08 63	0.08 57	0.09 73	0.12 72	0.06 63	0.08 103	0.22 143	0.11 48	0.12 64	0.11 78	0.12 59	0.09 81	0.11 55	0.08 43	0.06 95	0.08 96	0.10 64	0.11 71	0.13 78	0.12 77

delet	0.08 55	0.08 64	0.07 72	0.09 100	0.07 76	0.08 88	0.06 98	0.07 48	0.06 37	0.09 59	0.07 47	0.11 66	0.06 63	0.06 83	0.12 47	0.10 38	0.10 54	0.09 52	0.08 30	0.09 81	0.09 44	0.07 32	0.05 77	0.06 66	0.09 54	0.09 57	0.10 55	0.08 52

GANet	0.10 69	0.10 88	0.09 111	0.10 109	0.10 125	0.12 142	0.09 148	0.13 79	0.08 63	0.10 65	0.10 87	0.14 88	0.06 63	0.06 83	0.11 36	0.12 63	0.14 75	0.14 111	0.11 54	0.07 52	0.11 55	0.08 43	0.08 136	0.08 96	0.11 73	0.09 57	0.11 63	0.11 70

TDLM	0.07 44	0.08 64	0.07 72	0.07 67	0.07 76	0.07 70	0.05 78	0.07 48	0.06 37	0.06 39	0.10 87	0.08 49	0.06 63	0.05 63	0.09 20	0.09 25	0.09 44	0.09 52	0.08 30	0.06 32	0.08 32	0.06 18	0.05 77	0.07 79	0.08 45	0.07 28	0.08 39	0.08 52

DepthFocus	0.14 97	0.09 74	0.07 72	0.10 109	0.07 76	0.08 88	0.05 78	0.20 122	0.10 96	0.23 132	0.10 87	0.18 117	0.07 79	0.11 159	0.19 99	0.21 178	0.22 159	0.13 98	0.22 132	0.14 151	0.35 206	0.24 152	0.10 175	0.07 79	0.11 73	0.13 92	0.17 103	0.18 117

HUF	0.13 91	0.09 74	0.07 72	0.08 86	0.08 94	0.07 70	0.04 53	0.15 89	0.08 63	0.18 97	0.07 47	0.12 72	0.07 79	0.06 83	0.43 241	0.45 302	0.15 82	0.10 66	0.20 110	0.09 81	0.21 127	0.21 133	0.06 95	0.06 66	0.11 73	0.08 43	0.11 63	0.08 52

test_for_model	0.18 147	0.10 88	0.07 72	0.08 86	0.09 107	0.07 70	0.05 78	0.20 122	0.11 116	0.25 166	0.08 60	0.25 175	0.07 79	0.08 103	0.17 83	0.19 151	1.29 343	0.14 111	0.24 147	0.13 128	0.38 219	0.18 112	0.07 111	0.07 79	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.18 117

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 147	0.10 88	0.07 72	0.08 86	0.09 107	0.07 70	0.05 78	0.20 122	0.11 116	0.25 166	0.08 60	0.25 175	0.07 79	0.08 103	0.17 83	0.19 151	1.29 343	0.14 111	0.24 147	0.13 128	0.38 219	0.18 112	0.07 111	0.07 79	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.18 117

MIF-Stereo (partial)	0.10 69	0.09 74	0.08 92	0.07 67	0.06 62	0.07 70	0.04 53	0.12 74	0.09 78	0.12 76	0.07 47	0.09 57	0.07 79	0.05 63	0.18 94	0.15 89	0.16 87	0.13 98	0.14 71	0.08 68	0.16 78	0.10 59	0.04 54	0.08 96	0.13 90	0.11 71	0.16 90	0.13 81

testlalala	0.18 147	0.10 88	0.07 72	0.08 86	0.09 107	0.07 70	0.05 78	0.20 122	0.11 116	0.25 166	0.08 60	0.25 175	0.07 79	0.08 103	0.17 83	0.19 151	1.29 343	0.14 111	0.24 147	0.13 128	0.38 219	0.18 112	0.07 111	0.07 79	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.18 117

GCAPDPT-zeroshot	0.18 147	0.10 88	0.07 72	0.08 86	0.09 107	0.07 70	0.05 78	0.20 122	0.11 116	0.25 166	0.08 60	0.25 175	0.07 79	0.08 103	0.17 83	0.19 151	1.29 343	0.14 111	0.24 147	0.13 128	0.38 219	0.18 112	0.07 111	0.07 79	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.18 117

GCAP-Stereo	0.18 147	0.10 88	0.07 72	0.08 86	0.09 107	0.07 70	0.05 78	0.20 122	0.11 116	0.25 166	0.08 60	0.25 175	0.07 79	0.08 103	0.17 83	0.19 151	1.29 343	0.14 111	0.24 147	0.13 128	0.38 219	0.18 112	0.07 111	0.07 79	0.13 90	0.14 101	0.16 90	0.18 117

LL-Strereo2	0.12 84	0.08 64	0.07 72	0.07 67	0.07 76	0.06 57	0.04 53	0.15 89	0.10 96	0.22 121	0.10 87	0.13 77	0.07 79	0.07 92	0.15 73	0.15 89	0.18 105	0.11 78	0.20 110	0.10 90	0.20 118	0.28 180	0.05 77	0.07 79	0.12 84	0.13 92	0.15 84	0.10 65

anonymousdsp2	0.13 91	0.12 124	0.09 111	0.09 100	0.08 94	0.10 111	0.07 115	0.18 111	0.08 63	0.20 108	0.16 155	0.15 96	0.07 79	0.07 92	0.15 73	0.15 89	0.17 94	0.12 84	0.23 139	0.11 102	0.19 109	0.21 133	0.07 111	0.08 96	0.13 90	0.11 71	0.18 108	0.12 77

SA	0.15 107	0.13 143	0.09 111	0.09 100	0.08 94	0.11 127	0.06 98	0.21 138	0.10 96	0.23 132	0.09 73	0.23 159	0.07 79	0.07 92	0.19 99	0.18 133	0.18 105	0.15 135	0.24 147	0.12 111	0.20 118	0.26 165	0.05 77	0.09 121	0.20 164	0.20 172	0.27 191	0.23 169

AnonymousM	0.19 163	0.09 74	0.07 72	0.09 100	0.07 76	0.08 88	0.05 78	0.20 122	0.09 78	0.23 132	0.14 130	0.16 105	0.07 79	0.09 129	0.23 155	0.23 204	0.23 168	0.14 111	0.20 110	0.15 167	0.32 184	0.26 165	0.07 111	0.08 96	0.11 73	0.17 136	0.54 290	0.97 314

rafts_anoy	0.14 97	0.14 166	0.11 149	0.11 128	0.11 140	0.10 111	0.07 115	0.21 138	0.08 63	0.21 112	0.15 140	0.17 110	0.07 79	0.06 83	0.20 115	0.17 111	0.20 126	0.17 167	0.22 132	0.12 111	0.21 127	0.18 112	0.06 95	0.09 121	0.16 118	0.15 115	0.15 84	0.17 110

raft+_RVC	0.12 84	0.10 88	0.08 92	0.09 100	0.08 94	0.09 106	0.06 98	0.18 111	0.09 78	0.22 121	0.12 113	0.15 96	0.07 79	0.06 83	0.16 78	0.14 76	0.16 87	0.12 84	0.20 110	0.09 81	0.19 109	0.17 104	0.05 77	0.07 79	0.14 104	0.13 92	0.16 90	0.13 81

CVANet_RVC	0.10 69	0.12 124	0.11 149	0.13 150	0.09 107	0.11 127	0.08 133	0.12 74	0.08 63	0.09 59	0.14 130	0.10 58	0.07 79	0.07 92	0.11 36	0.11 48	0.11 57	0.11 78	0.11 54	0.08 68	0.11 55	0.08 43	0.06 95	0.08 96	0.11 73	0.09 57	0.11 63	0.12 77

AANet_RVC	0.09 59	0.08 64	0.08 92	0.07 67	0.09 107	0.06 57	0.06 98	0.09 58	0.09 78	0.08 57	0.09 73	0.08 49	0.07 79	0.06 83	0.14 65	0.11 48	0.11 57	0.12 84	0.11 54	0.10 90	0.10 48	0.09 54	0.07 111	0.08 96	0.11 73	0.12 81	0.12 70	0.14 92

S2M2_XL	0.15 107	0.10 88	0.11 149	0.08 86	0.08 94	0.11 127	0.09 148	0.22 147	0.09 78	0.22 121	0.10 87	0.24 166	0.08 95	0.08 103	0.18 94	0.19 151	0.24 180	0.13 98	0.19 102	0.11 102	0.36 211	0.21 133	0.09 151	0.08 96	0.14 104	0.12 81	0.18 108	0.20 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.17 137	0.12 124	0.10 123	0.10 109	0.10 125	0.11 127	0.06 98	0.22 147	0.13 164	0.26 177	0.14 130	0.23 159	0.08 95	0.07 92	0.19 99	0.22 193	0.25 193	0.14 111	0.28 175	0.13 128	0.45 249	0.34 206	0.07 111	0.09 121	0.19 153	0.20 172	0.19 115	0.20 142

4D-IteraStereo	0.14 97	0.10 88	0.09 111	0.10 109	0.08 94	0.08 88	0.05 78	0.21 138	0.12 142	0.26 177	0.12 113	0.20 132	0.08 95	0.07 92	0.19 99	0.18 133	0.20 126	0.15 135	0.22 132	0.12 111	0.27 171	0.29 185	0.05 77	0.08 96	0.14 104	0.14 101	0.19 115	0.13 81

test_4	0.14 97	0.09 74	0.10 123	0.07 67	0.07 76	0.05 40	0.05 78	0.17 102	0.11 116	0.24 153	0.08 60	0.15 96	0.08 95	0.07 92	0.19 99	0.18 133	0.18 105	0.12 84	0.17 90	0.11 102	0.23 149	0.27 172	0.04 54	0.09 121	0.14 104	0.20 172	0.26 176	0.23 169

UDGNet	0.23 200	0.19 240	0.14 191	0.36 283	0.30 281	0.32 276	0.29 273	0.22 147	0.15 194	0.21 112	0.20 189	0.21 145	0.08 95	0.52 313	0.20 115	0.17 111	0.21 142	0.17 167	0.25 158	0.14 151	0.26 163	0.30 188	0.30 297	0.10 149	0.24 214	0.20 172	0.22 139	0.20 142

raftrobust	0.15 107	0.12 124	0.11 149	0.11 128	0.10 125	0.08 88	0.06 98	0.22 147	0.09 78	0.27 187	0.13 123	0.19 126	0.08 95	0.08 103	0.21 127	0.18 133	0.21 142	0.15 135	0.28 175	0.13 128	0.25 158	0.23 144	0.08 136	0.08 96	0.19 153	0.17 136	0.17 103	0.16 105

RALCasStereoNet	0.15 107	0.14 166	0.10 123	0.13 150	0.11 140	0.10 111	0.07 115	0.20 122	0.08 63	0.23 132	0.13 123	0.19 126	0.08 95	0.07 92	0.20 115	0.18 133	0.22 159	0.17 167	0.20 110	0.12 111	0.22 137	0.21 133	0.07 111	0.09 121	0.18 144	0.15 115	0.15 84	0.15 100

HCRNet	0.15 107	0.19 240	0.08 92	0.23 239	0.09 107	0.16 180	0.09 148	0.16 96	0.06 37	0.49 321	0.16 155	0.25 175	0.08 95	0.09 129	0.43 241	0.11 48	0.16 87	0.10 66	0.21 123	0.09 81	0.13 65	0.08 43	0.11 196	0.07 79	0.09 54	0.09 57	0.14 81	0.11 70

PMTNet	0.18 147	0.15 189	0.11 149	0.14 162	0.11 140	0.09 106	0.09 148	0.22 147	0.10 96	0.29 221	0.11 104	0.25 175	0.08 95	0.09 129	0.24 172	0.27 240	0.24 180	0.13 98	0.28 175	0.13 128	0.35 206	0.24 152	0.09 151	0.08 96	0.22 183	0.17 136	0.23 143	0.25 190

DMCA	0.11 78	0.09 74	0.10 123	0.08 86	0.09 107	0.08 88	0.09 148	0.13 79	0.10 96	0.11 71	0.13 123	0.12 72	0.08 95	0.09 129	0.20 115	0.14 76	0.15 82	0.14 111	0.12 59	0.10 90	0.14 70	0.09 54	0.08 136	0.08 96	0.11 73	0.13 92	0.11 63	0.12 77

DF	0.26 222	0.14 166	0.11 149	0.15 177	0.10 125	0.17 193	0.09 148	0.26 208	0.12 142	0.27 187	0.15 140	0.31 232	0.09 105	0.11 159	0.21 127	0.30 255	0.25 193	0.18 199	1.59 311	0.17 195	0.45 249	0.39 229	0.09 151	0.11 165	0.21 175	0.25 215	0.29 208	0.34 230

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 200	0.17 210	0.08 92	0.22 230	0.21 242	0.29 268	0.17 214	0.25 193	0.11 116	0.42 305	0.19 179	0.43 265	0.09 105	0.11 159	0.19 99	0.25 223	0.25 193	0.16 156	0.28 175	0.14 151	0.41 233	0.39 229	0.07 111	0.09 121	0.20 164	0.18 152	0.27 191	0.49 269

EGLCR-Stereo	0.20 172	0.12 124	0.10 123	0.11 128	0.11 140	0.13 153	0.06 98	0.23 160	0.11 116	0.27 187	0.09 73	0.24 166	0.09 105	0.09 129	0.18 94	0.21 178	0.24 180	0.16 156	0.29 185	0.12 111	0.36 211	0.46 253	0.07 111	0.09 121	0.15 113	0.25 215	0.93 327	0.25 190

Sa-1000	0.17 137	0.13 143	0.09 111	0.09 100	0.09 107	0.11 127	0.05 78	0.22 147	0.11 116	0.24 153	0.11 104	0.24 166	0.09 105	0.10 147	0.22 143	0.18 133	0.21 142	0.17 167	0.28 175	0.12 111	0.25 158	0.33 200	0.06 95	0.09 121	0.24 214	0.20 172	0.26 176	0.22 160

IPLG	0.22 188	0.12 124	0.11 149	0.10 109	0.10 125	0.10 111	0.07 115	0.22 147	0.09 78	0.24 153	0.15 140	0.21 145	0.09 105	0.11 159	1.93 335	0.18 133	0.21 142	0.16 156	0.24 147	0.14 151	0.20 118	0.32 197	0.06 95	0.10 149	0.18 144	0.18 152	0.24 154	0.14 92

TRStereo	0.34 255	0.16 198	0.21 256	0.16 188	0.12 155	0.34 281	0.17 214	0.27 228	0.11 116	0.35 268	0.18 172	0.34 243	0.09 105	0.12 186	0.26 188	0.36 280	0.25 193	0.17 167	0.44 230	0.25 254	0.42 238	0.47 259	0.09 151	0.09 121	0.26 226	2.80 356	0.49 280	0.33 227

RALAANet	0.14 97	0.13 143	0.11 149	0.10 109	0.10 125	0.11 127	0.07 115	0.17 102	0.10 96	0.16 83	0.15 140	0.15 96	0.09 105	0.06 83	0.19 99	0.16 101	0.18 105	0.17 167	0.26 160	0.14 151	0.24 153	0.23 144	0.07 111	0.09 121	0.16 118	0.15 115	0.20 127	0.16 105

UPFNet	0.13 91	0.11 108	0.12 170	0.12 141	0.11 140	0.13 153	0.10 162	0.15 89	0.12 142	0.17 90	0.13 123	0.15 96	0.09 105	0.11 159	0.23 155	0.15 89	0.17 94	0.15 135	0.16 83	0.11 102	0.13 65	0.11 63	0.09 151	0.09 121	0.13 90	0.13 92	0.19 115	0.13 81

HGLStereo	0.15 107	0.14 166	0.12 170	0.13 150	0.13 169	0.13 153	0.08 133	0.18 111	0.11 116	0.22 121	0.22 208	0.14 88	0.09 105	0.11 159	0.24 172	0.17 111	0.21 142	0.17 167	0.20 110	0.14 151	0.18 97	0.16 97	0.10 175	0.11 165	0.17 130	0.16 128	0.17 103	0.15 100

DN	0.72 303	0.13 143	0.12 170	0.24 246	0.12 155	7.52 360	0.13 191	0.25 193	0.14 179	0.30 224	0.20 189	6.25 354	0.10 114	0.15 230	0.22 143	0.27 240	0.27 221	0.17 167	0.41 222	0.16 185	0.40 232	0.34 206	0.11 196	0.11 165	0.37 286	0.31 261	0.27 191	0.43 261

coex_refinement	0.17 137	0.15 189	0.11 149	0.12 141	0.12 155	0.13 153	0.08 133	0.21 138	0.16 210	0.22 121	0.18 172	0.17 110	0.10 114	0.10 147	0.44 245	0.19 151	0.20 126	0.15 135	0.23 139	0.11 102	0.17 86	0.15 88	0.09 151	0.10 149	0.18 144	0.17 136	0.20 127	0.22 160

castereo++	0.17 137	0.11 108	0.09 111	0.12 141	0.09 107	0.10 111	0.06 98	0.22 147	0.12 142	0.27 187	0.11 104	0.27 196	0.10 114	0.08 103	0.17 83	0.21 178	0.24 180	0.14 111	0.25 158	0.13 128	0.44 247	0.31 193	0.08 136	0.10 149	0.17 130	0.17 136	0.36 242	0.19 136

model_zeroshot	0.28 233	0.14 166	0.11 149	0.16 188	0.14 187	0.18 199	0.11 171	0.28 238	0.15 194	0.33 251	0.32 256	0.31 232	0.10 114	0.13 204	0.43 241	0.31 257	0.30 248	0.19 211	0.66 280	0.22 231	0.55 280	0.44 248	0.12 214	0.13 205	0.49 307	0.36 277	0.31 225	0.53 272

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 107	0.11 108	0.10 123	0.11 128	0.08 94	0.09 106	0.05 78	0.18 111	0.17 219	0.23 132	0.18 172	0.18 117	0.10 114	0.09 129	0.19 99	0.17 111	0.19 117	0.15 135	0.18 93	0.12 111	0.19 109	0.26 165	0.07 111	0.09 121	0.16 118	0.22 190	0.16 90	0.21 151

DLNR_Zeroshot_test	9.91 359	28.72 369	0.20 247	46.90 370	0.13 169	0.20 215	45.01 370	0.29 252	0.11 116	0.38 289	0.19 179	0.33 239	0.10 114	1.29 329	61.34 370	71.85 370	3.99 356	2.49 356	1.36 304	0.22 231	0.65 303	0.41 237	0.09 151	0.13 205	0.26 226	0.24 204	0.29 208	0.33 227

CASnet	0.15 107	0.12 124	0.08 92	0.10 109	0.11 140	0.14 160	0.06 98	0.23 160	0.12 142	0.28 204	0.15 140	0.23 159	0.10 114	0.09 129	0.19 99	0.15 89	0.20 126	0.11 78	0.26 160	0.11 102	0.34 195	0.19 125	0.07 111	0.08 96	0.16 118	0.12 81	0.20 127	0.17 110
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.25 215	0.10 88	0.17 228	0.15 177	0.14 187	0.20 215	0.14 199	0.27 228	0.13 164	0.36 276	0.12 113	0.28 204	0.10 114	0.13 204	0.23 155	0.40 293	0.26 209	0.19 211	0.49 248	0.21 223	0.68 309	0.52 280	0.11 196	0.11 165	0.23 202	0.25 215	0.36 242	0.38 244

HanStereo	0.25 215	0.10 88	0.17 228	0.15 177	0.14 187	0.20 215	0.14 199	0.27 228	0.13 164	0.36 276	0.12 113	0.28 204	0.10 114	0.13 204	0.23 155	0.40 293	0.26 209	0.19 211	0.49 248	0.21 223	0.68 309	0.52 280	0.11 196	0.11 165	0.23 202	0.25 215	0.36 242	0.38 244

CAS	0.14 97	0.11 108	0.08 92	0.09 100	0.08 94	0.08 88	0.05 78	0.17 102	0.10 96	0.17 90	0.16 155	0.15 96	0.10 114	0.10 147	0.20 115	0.18 133	0.17 94	0.14 111	0.19 102	0.11 102	0.22 137	0.23 144	0.07 111	0.08 96	0.17 130	0.16 128	0.17 103	0.23 169

CES	0.18 147	0.10 88	0.10 123	0.09 100	0.11 140	0.10 111	0.05 78	0.42 293	0.10 96	0.20 108	0.27 239	0.23 159	0.10 114	0.12 186	0.26 188	0.23 204	0.25 193	0.15 135	0.20 110	0.13 128	0.45 249	0.26 165	0.09 151	0.08 96	0.19 153	0.15 115	0.19 115	0.24 183

IER	0.15 107	0.11 108	0.10 123	0.12 141	0.10 125	0.12 142	0.08 133	0.17 102	0.10 96	0.18 97	0.17 168	0.20 132	0.10 114	0.11 159	0.47 251	0.15 89	0.18 105	0.14 111	0.16 83	0.11 102	0.16 78	0.12 72	0.09 151	0.09 121	0.14 104	0.16 128	0.19 115	0.18 117

CIPLG	0.15 107	0.11 108	0.08 92	0.10 109	0.09 107	0.11 127	0.08 133	0.23 160	0.09 78	0.23 132	0.14 130	0.20 132	0.10 114	0.12 186	0.23 155	0.17 111	0.21 142	0.14 111	0.21 123	0.13 128	0.22 137	0.28 180	0.06 95	0.09 121	0.16 118	0.12 81	0.21 133	0.13 81

dd	0.19 163	0.17 210	0.10 123	0.34 279	0.12 155	0.24 245	0.11 171	0.21 138	0.10 96	0.22 121	0.10 87	0.37 252	0.10 114	0.09 129	0.37 230	0.17 111	0.28 233	0.14 111	0.35 210	0.14 151	0.19 109	0.14 85	0.09 151	0.13 205	0.21 175	0.15 115	0.26 176	0.21 151

GLC_STEREO	0.18 147	0.15 189	0.16 215	0.15 177	0.14 187	0.14 160	0.11 171	0.26 208	0.10 96	0.28 204	0.18 172	0.20 132	0.10 114	0.11 159	0.19 99	0.19 151	0.28 233	0.15 135	0.24 147	0.14 151	0.37 216	0.23 144	0.09 151	0.10 149	0.19 153	0.13 92	0.30 217	0.18 117

IPLGR_C	0.15 107	0.11 108	0.08 92	0.10 109	0.09 107	0.11 127	0.08 133	0.23 160	0.09 78	0.23 132	0.14 130	0.20 132	0.10 114	0.12 186	0.21 127	0.17 111	0.21 142	0.14 111	0.21 123	0.13 128	0.22 137	0.28 180	0.06 95	0.09 121	0.16 118	0.12 81	0.21 133	0.14 92

ACRE	0.15 107	0.11 108	0.08 92	0.10 109	0.09 107	0.11 127	0.08 133	0.23 160	0.09 78	0.23 132	0.15 140	0.20 132	0.10 114	0.12 186	0.21 127	0.17 111	0.21 142	0.14 111	0.21 123	0.13 128	0.22 137	0.27 172	0.06 95	0.09 121	0.16 118	0.12 81	0.21 133	0.13 81

cross-raft	0.24 207	0.14 166	0.12 170	0.13 150	0.13 169	0.17 193	0.10 162	0.27 228	0.15 194	0.30 224	0.19 179	0.28 204	0.10 114	0.12 186	0.26 188	0.34 267	0.27 221	0.17 167	0.57 271	0.25 254	0.62 296	0.51 276	0.09 151	0.11 165	0.29 252	0.27 237	0.26 176	0.31 222

XX-Stereo	2.24 343	0.10 88	0.10 123	0.17 197	0.10 125	0.21 225	0.11 171	0.25 193	0.12 142	0.36 276	0.53 302	0.29 213	0.10 114	0.11 159	0.24 172	0.35 272	0.27 221	0.18 199	0.47 237	0.18 202	0.41 233	0.37 221	0.10 175	0.10 149	54.05 369	0.25 215	0.34 237	0.51 271

EAI-Stereo	0.28 233	0.13 143	0.12 170	0.18 204	0.16 208	0.66 309	0.20 230	0.27 228	0.18 226	0.27 187	0.27 239	0.29 213	0.10 114	0.11 159	0.35 226	0.32 262	0.26 209	0.20 223	0.65 279	0.22 231	0.44 247	0.44 248	0.10 175	0.14 215	0.28 246	0.31 261	0.39 256	0.42 257

DSFCA	0.16 123	0.18 227	0.14 191	0.14 162	0.13 169	0.16 180	0.15 207	0.16 96	0.13 164	0.16 83	0.19 179	0.18 117	0.10 114	0.08 103	0.22 143	0.18 133	0.19 117	0.17 167	0.21 123	0.14 151	0.19 109	0.19 125	0.11 196	0.12 186	0.17 130	0.18 152	0.19 115	0.19 136

DMCA-RVC	0.16 123	0.12 124	0.15 203	0.12 141	0.13 169	0.11 127	0.13 191	0.17 102	0.16 210	0.18 97	0.21 200	0.20 132	0.10 114	0.10 147	0.36 228	0.17 111	0.18 105	0.17 167	0.16 83	0.14 151	0.18 97	0.15 88	0.10 175	0.12 186	0.14 104	0.13 92	0.18 108	0.18 117

HITNet	0.14 97	0.11 108	0.10 123	0.11 128	0.10 125	0.10 111	0.07 115	0.18 111	0.11 116	0.24 153	0.13 123	0.18 117	0.10 114	0.09 129	0.20 115	0.14 76	0.17 94	0.14 111	0.16 83	0.10 90	0.20 118	0.22 140	0.08 136	0.09 121	0.15 113	0.14 101	0.24 154	0.18 117
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
DISCO	0.16 123	0.15 189	0.11 149	0.14 162	0.13 169	0.16 180	0.14 199	0.15 89	0.13 164	0.21 112	0.17 168	0.16 105	0.10 114	0.10 147	0.25 184	0.16 101	0.20 126	0.15 135	0.23 139	0.14 151	0.17 86	0.18 112	0.09 151	0.11 165	0.17 130	0.16 128	0.21 133	0.16 105

PDISCO_ROB	0.17 137	0.16 198	0.16 215	0.14 162	0.12 155	0.13 153	0.11 171	0.15 89	0.12 142	0.16 83	0.16 155	0.12 72	0.10 114	0.09 129	0.19 99	0.20 167	0.19 117	0.23 254	0.18 93	0.15 167	0.22 137	0.23 144	0.07 111	0.11 165	0.21 175	0.24 204	0.39 256	0.23 169

IGEV-FE	0.29 235	0.13 143	0.22 263	0.29 262	0.17 217	0.21 225	0.22 243	0.28 238	0.14 179	0.35 268	0.43 285	0.33 239	0.11 139	0.14 215	0.23 155	0.37 285	0.26 209	0.17 167	0.47 237	0.24 246	0.51 274	0.61 305	0.11 196	0.11 165	0.33 271	0.27 237	0.62 304	0.45 264

trnet	0.16 123	0.13 143	0.10 123	0.11 128	0.10 125	0.10 111	0.06 98	0.24 176	0.09 78	0.28 204	0.12 113	0.26 186	0.11 139	0.10 147	0.20 115	0.22 193	0.25 193	0.13 98	0.21 123	0.13 128	0.32 184	0.20 130	0.08 136	0.09 121	0.17 130	0.17 136	0.24 154	0.23 169

IGEV_Zeroshot_test	0.29 235	0.13 143	0.22 263	0.29 262	0.17 217	0.21 225	0.22 243	0.28 238	0.14 179	0.35 268	0.43 285	0.33 239	0.11 139	0.14 215	0.23 155	0.37 285	0.26 209	0.17 167	0.48 246	0.24 246	0.52 276	0.61 305	0.11 196	0.11 165	0.33 271	0.27 237	0.62 304	0.45 264

MSKI-zero shot	0.26 222	0.13 143	0.10 123	0.14 162	0.14 187	0.15 173	0.11 171	0.28 238	0.13 164	0.30 224	0.35 263	0.28 204	0.11 139	0.12 186	0.29 199	0.37 285	0.28 233	0.17 167	0.58 273	0.26 263	0.57 284	0.55 290	0.09 151	0.11 165	0.25 221	0.41 287	0.32 228	0.42 257

Any-RAFT	0.24 207	0.13 143	0.16 215	0.16 188	0.13 169	0.15 173	0.10 162	0.25 193	0.14 179	0.28 204	0.35 263	0.28 204	0.11 139	0.12 186	0.22 143	0.25 223	0.28 233	0.17 167	0.50 254	0.16 185	0.63 298	0.40 234	0.10 175	0.10 149	0.28 246	0.29 250	0.26 176	0.42 257

LoS_RVC	0.16 123	0.13 143	0.10 123	0.07 67	0.09 107	0.08 88	0.06 98	0.17 102	0.11 116	0.23 132	0.16 155	0.17 110	0.11 139	0.09 129	0.21 127	0.22 193	0.17 94	0.16 156	0.24 147	0.12 111	0.33 188	0.31 193	0.08 136	0.09 121	0.20 164	0.15 115	0.16 90	0.20 142

tt_ll	0.16 123	0.13 143	0.10 123	0.07 67	0.09 107	0.08 88	0.06 98	0.17 102	0.11 116	0.23 132	0.16 155	0.17 110	0.11 139	0.09 129	0.21 127	0.22 193	0.17 94	0.16 156	0.24 147	0.12 111	0.33 188	0.31 193	0.08 136	0.09 121	0.20 164	0.15 115	0.16 90	0.20 142

iRaft-Stereo_20w	0.31 245	0.14 166	0.24 275	0.29 262	0.18 227	0.22 235	0.18 218	0.26 208	0.15 194	0.41 303	0.51 299	0.30 225	0.11 139	0.12 186	0.32 213	0.32 262	0.27 221	0.17 167	0.42 226	0.24 246	0.46 257	0.53 285	0.11 196	0.10 149	0.33 271	0.67 319	0.61 302	0.60 277

test-3	0.18 147	0.11 108	0.09 111	0.11 128	0.12 155	0.10 111	0.07 115	0.25 193	0.10 96	0.27 187	0.11 104	0.29 213	0.11 139	0.08 103	0.23 155	0.19 151	0.23 168	0.15 135	0.47 237	0.15 167	0.33 188	0.46 253	0.06 95	0.09 121	0.16 118	0.14 101	0.25 165	0.23 169

test_1	0.18 147	0.11 108	0.09 111	0.11 128	0.12 155	0.10 111	0.07 115	0.25 193	0.10 96	0.27 187	0.11 104	0.29 213	0.11 139	0.08 103	0.23 155	0.19 151	0.23 168	0.15 135	0.47 237	0.15 167	0.33 188	0.46 253	0.06 95	0.09 121	0.16 118	0.14 101	0.25 165	0.23 169

TestStereo	0.17 137	0.17 210	0.14 191	0.15 177	0.11 140	0.15 173	0.11 171	0.25 193	0.13 164	0.30 224	0.15 140	0.25 175	0.11 139	0.08 103	0.19 99	0.14 76	0.23 168	0.13 98	0.27 168	0.13 128	0.27 171	0.15 88	0.09 151	0.14 215	0.21 175	0.15 115	0.21 133	0.19 136

APVNet	0.21 183	0.18 227	0.14 191	0.17 197	0.20 236	0.20 215	0.17 214	0.24 176	0.15 194	0.18 97	0.21 200	0.21 145	0.11 139	0.17 246	0.34 223	0.24 212	0.27 221	0.21 233	0.34 203	0.21 223	0.23 149	0.28 180	0.11 196	0.17 244	0.21 175	0.18 152	0.29 208	0.22 160

CREStereo	0.17 137	0.13 143	0.11 149	0.11 128	0.10 125	0.10 111	0.06 98	0.24 176	0.10 96	0.27 187	0.12 113	0.26 186	0.11 139	0.10 147	0.22 143	0.26 234	0.26 209	0.13 98	0.21 123	0.14 151	0.36 211	0.24 152	0.08 136	0.09 121	0.17 130	0.17 136	0.23 143	0.22 160
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
NVstereo2D	0.26 222	0.16 198	0.15 203	0.22 230	0.18 227	0.26 254	0.28 271	0.20 122	0.14 179	0.22 121	0.21 200	0.17 110	0.11 139	0.38 301	1.98 339	0.20 167	0.24 180	0.19 211	0.21 123	0.14 151	0.18 97	0.15 88	0.25 274	0.13 205	0.22 183	0.17 136	0.19 115	0.18 117

YMNet	0.13 91	0.11 108	0.08 92	0.10 109	0.10 125	0.12 142	0.17 214	0.11 68	0.10 96	0.10 65	0.08 60	0.16 105	0.12 153	0.09 129	0.66 276	0.16 101	0.12 64	0.12 84	0.14 71	0.08 68	0.11 55	0.11 63	0.07 111	0.07 79	0.15 113	0.11 71	0.15 84	0.13 81

Reg-Stereo(zero)	0.24 207	0.13 143	0.14 191	0.13 150	0.11 140	0.14 160	0.11 171	0.32 269	0.15 194	0.34 255	0.56 306	0.30 225	0.12 153	0.16 237	0.19 99	0.31 257	0.25 193	0.15 135	0.42 226	0.17 195	0.34 195	0.49 267	0.10 175	0.11 165	0.20 164	0.24 204	0.38 252	0.37 239

HI	0.24 207	0.13 143	0.14 191	0.13 150	0.11 140	0.14 160	0.11 171	0.32 269	0.15 194	0.34 255	0.56 306	0.30 225	0.12 153	0.16 237	0.19 99	0.31 257	0.25 193	0.15 135	0.42 226	0.17 195	0.34 195	0.49 267	0.10 175	0.11 165	0.20 164	0.24 204	0.38 252	0.37 239

gcap-zeroshot	0.36 258	0.13 143	0.16 215	0.19 214	0.14 187	0.19 209	0.14 199	0.28 238	0.13 164	0.37 283	0.35 263	0.34 243	0.12 153	0.12 186	0.23 155	0.36 280	0.50 307	0.17 167	3.18 338	0.25 254	0.45 249	0.51 276	0.23 271	0.11 165	0.21 175	0.26 230	0.25 165	0.27 204

UniTT-Stereo	0.11 78	0.07 50	0.06 59	0.05 44	0.05 46	0.06 57	0.04 53	0.10 62	0.07 56	0.13 79	0.06 33	0.12 72	0.12 153	0.08 103	0.18 94	0.14 76	0.16 87	0.12 84	0.19 102	0.09 81	0.17 86	0.12 72	0.07 111	0.06 66	0.12 84	0.19 162	0.10 55	0.13 81

RAFT-Test	0.24 207	0.13 143	0.11 149	0.16 188	0.14 187	0.18 199	0.11 171	0.27 228	0.14 179	0.32 241	0.26 231	0.26 186	0.12 153	0.14 215	0.24 172	0.35 272	0.27 221	0.18 199	0.56 268	0.24 246	0.58 288	0.49 267	0.09 151	0.11 165	0.27 239	0.29 250	0.27 191	0.35 232

RAFT_CTSACE	0.11 78	0.09 74	0.07 72	0.05 44	0.06 62	0.08 88	0.06 98	0.12 74	0.07 56	0.18 97	0.06 33	0.14 88	0.12 153	0.05 63	0.13 53	0.13 68	0.14 75	0.09 52	0.12 59	0.07 52	0.16 78	0.18 112	0.04 54	0.07 79	0.14 104	0.14 101	0.19 115	0.14 92

IPLGR	0.26 222	0.16 198	0.13 183	0.15 177	0.15 202	0.12 142	0.09 148	0.24 176	0.13 164	0.28 204	0.25 222	0.23 159	0.12 153	0.11 159	1.91 334	0.20 167	0.22 159	0.18 199	0.34 203	0.20 212	0.25 158	0.33 200	0.07 111	0.12 186	0.23 202	0.23 197	0.28 202	0.21 151

SACVNet	0.22 188	0.20 245	0.18 235	0.21 226	0.19 231	0.19 209	0.19 226	0.25 193	0.22 244	0.25 166	0.21 200	0.20 132	0.12 153	0.17 246	0.23 155	0.21 178	0.25 193	0.21 233	0.32 193	0.19 205	0.27 171	0.34 206	0.15 237	0.17 244	0.28 246	0.25 215	0.29 208	0.26 200

TANstereo	0.19 163	0.12 124	0.10 123	0.14 162	0.13 169	0.14 160	0.08 133	0.18 111	0.11 116	0.24 153	0.12 113	0.16 105	0.12 153	0.13 204	0.29 199	0.28 244	0.26 209	0.25 269	0.34 203	0.22 231	0.34 195	0.27 172	0.29 295	0.10 149	0.13 90	0.15 115	0.36 242	0.18 117

XX-TBD	0.19 163	0.12 124	0.10 123	0.14 162	0.13 169	0.14 160	0.08 133	0.18 111	0.11 116	0.24 153	0.12 113	0.16 105	0.12 153	0.13 204	0.29 199	0.28 244	0.26 209	0.25 269	0.34 203	0.22 231	0.34 195	0.27 172	0.29 295	0.10 149	0.13 90	0.15 115	0.36 242	0.18 117

FINET	0.16 123	0.15 189	0.15 203	0.16 188	0.12 155	0.13 153	0.14 199	0.18 111	0.15 194	0.17 90	0.15 140	0.18 117	0.12 153	0.11 159	0.23 155	0.18 133	0.19 117	0.14 111	0.23 139	0.12 111	0.18 97	0.14 85	0.12 214	0.12 186	0.16 118	0.16 128	0.18 108	0.16 105

UNet	0.15 107	0.13 143	0.13 183	0.14 162	0.12 155	0.14 160	0.10 162	0.20 122	0.12 142	0.21 112	0.15 140	0.17 110	0.12 153	0.13 204	0.21 127	0.15 89	0.20 126	0.17 167	0.18 93	0.13 128	0.17 86	0.14 85	0.10 175	0.12 186	0.15 113	0.17 136	0.20 127	0.17 110

DeepPrunerF	0.29 235	0.16 198	0.14 191	0.23 239	0.44 306	0.17 193	0.21 237	0.20 122	0.26 264	0.16 83	0.22 208	0.15 96	0.12 153	0.12 186	0.97 300	0.21 178	0.18 105	0.17 167	0.26 160	0.16 185	0.21 127	0.17 104	0.12 214	0.12 186	1.97 354	0.25 215	0.22 139	0.20 142

ADCP+	0.31 245	0.17 210	0.17 228	0.15 177	0.14 187	0.17 193	0.19 226	0.21 138	0.33 284	0.26 177	0.26 231	0.37 252	0.12 153	0.13 204	1.87 333	0.18 133	0.20 126	0.17 167	0.33 197	0.18 202	0.22 137	0.22 140	0.12 214	0.11 165	0.23 202	0.69 320	0.33 233	0.99 316

RASNet	0.15 107	0.14 166	0.14 191	0.13 150	0.11 140	0.12 142	0.10 162	0.24 176	0.12 142	0.22 121	0.14 130	0.18 117	0.12 153	0.09 129	0.16 78	0.18 133	0.19 117	0.13 98	0.16 83	0.10 90	0.22 137	0.16 97	0.07 111	0.14 215	0.16 118	0.16 128	0.26 176	0.22 160

CFNet_RVC	0.18 147	0.18 227	0.15 203	0.18 204	0.16 208	0.18 199	0.12 187	0.21 138	0.13 164	0.23 132	0.20 189	0.24 166	0.12 153	0.12 186	0.22 143	0.19 151	0.23 168	0.17 167	0.26 160	0.15 167	0.24 153	0.19 125	0.09 151	0.13 205	0.22 183	0.20 172	0.25 165	0.23 169

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 147	0.18 227	0.18 235	0.17 197	0.21 242	0.16 180	0.26 266	0.19 120	0.24 254	0.22 121	0.20 189	0.26 186	0.12 153	0.19 257	0.24 172	0.16 101	0.19 117	0.16 156	0.19 102	0.13 128	0.16 78	0.17 104	0.11 196	0.11 165	0.17 130	0.22 190	0.19 115	0.21 151
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo04	0.22 188	0.18 227	0.17 228	0.14 162	0.14 187	0.13 153	0.10 162	0.28 238	0.21 237	0.31 234	0.20 189	0.29 213	0.13 171	0.08 103	0.27 193	0.22 193	0.22 159	0.18 199	0.54 264	0.21 223	0.34 195	0.26 165	0.11 196	0.16 234	0.27 239	0.23 197	0.30 217	0.22 160

AE-Stereo	0.20 172	0.14 166	0.13 183	0.16 188	0.12 155	0.12 142	0.09 148	0.23 160	0.15 194	0.28 204	0.12 113	0.29 213	0.13 171	0.09 129	0.21 127	0.25 223	0.28 233	0.19 211	0.28 175	0.19 205	0.35 206	0.42 240	0.07 111	0.14 215	0.22 183	0.24 204	0.26 176	0.21 151

EKT-Stereo	0.33 252	0.17 210	0.13 183	0.20 222	0.17 217	0.22 235	0.25 258	0.27 228	0.14 179	0.30 224	0.26 231	0.27 196	0.13 171	0.13 204	1.64 324	0.53 312	0.29 240	0.25 269	0.46 235	0.30 287	0.82 325	0.54 288	0.09 151	0.12 186	0.30 258	0.25 215	0.31 225	0.25 190

LoS	0.22 188	0.15 189	0.11 149	0.13 150	0.14 187	0.12 142	0.08 133	0.60 317	0.11 116	0.37 283	0.38 273	0.36 248	0.13 171	0.11 159	0.23 155	0.25 223	0.26 209	0.15 135	0.26 160	0.15 167	0.42 238	0.33 200	0.09 151	0.09 121	0.25 221	0.19 162	0.25 165	0.28 210
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymity	0.53 287	0.11 108	0.19 240	0.16 188	0.14 187	0.16 180	0.10 162	0.29 252	0.13 164	0.34 255	7.32 359	0.30 225	0.13 171	0.12 186	0.21 127	0.37 285	0.27 221	0.17 167	0.44 230	0.23 243	0.43 242	0.54 288	0.11 196	0.12 186	0.34 279	0.43 293	0.71 316	0.44 263

GMOStereo	0.16 123	0.12 124	0.10 123	0.10 109	0.08 94	0.10 111	0.07 115	0.23 160	0.12 142	0.28 204	0.10 87	0.21 145	0.13 171	0.08 103	0.20 115	0.18 133	0.21 142	0.14 111	0.23 139	0.13 128	0.26 163	0.36 215	0.05 77	0.08 96	0.22 183	0.19 162	0.24 154	0.18 117

error version	0.16 123	0.12 124	0.10 123	0.10 109	0.08 94	0.10 111	0.07 115	0.23 160	0.12 142	0.28 204	0.10 87	0.21 145	0.13 171	0.08 103	0.20 115	0.18 133	0.21 142	0.14 111	0.23 139	0.13 128	0.26 163	0.36 215	0.05 77	0.08 96	0.22 183	0.19 162	0.24 154	0.18 117

test-v	0.16 123	0.12 124	0.10 123	0.10 109	0.08 94	0.10 111	0.07 115	0.23 160	0.12 142	0.28 204	0.10 87	0.21 145	0.13 171	0.08 103	0.20 115	0.18 133	0.21 142	0.14 111	0.23 139	0.13 128	0.26 163	0.36 215	0.05 77	0.08 96	0.22 183	0.19 162	0.24 154	0.18 117

AACVNet	0.19 163	0.17 210	0.14 191	0.19 214	0.19 231	0.19 209	0.13 191	0.23 160	0.15 194	0.25 166	0.23 216	0.20 132	0.13 171	0.13 204	0.21 127	0.18 133	0.24 180	0.18 199	0.24 147	0.17 195	0.22 137	0.20 130	0.14 231	0.15 228	0.22 183	0.21 182	0.25 165	0.25 190

test-2	0.16 123	0.12 124	0.10 123	0.10 109	0.08 94	0.10 111	0.07 115	0.23 160	0.12 142	0.28 204	0.10 87	0.21 145	0.13 171	0.08 103	0.20 115	0.18 133	0.21 142	0.14 111	0.23 139	0.13 128	0.26 163	0.36 215	0.05 77	0.08 96	0.22 183	0.19 162	0.24 154	0.18 117

ADLNet	0.21 183	0.17 210	0.12 170	0.16 188	0.14 187	0.18 199	0.15 207	0.20 122	0.11 116	0.17 90	0.15 140	0.33 239	0.13 171	0.31 295	1.12 307	0.15 89	0.20 126	0.14 111	0.18 93	0.13 128	0.16 78	0.18 112	0.15 237	0.09 121	0.17 130	0.18 152	0.19 115	0.17 110

GES	0.22 188	0.16 198	0.12 170	0.14 162	0.15 202	0.19 209	0.12 187	0.25 193	0.14 179	0.26 177	0.18 172	0.21 145	0.13 171	0.17 246	0.36 228	0.21 178	0.27 221	0.19 211	0.52 259	0.20 212	0.33 188	0.29 185	0.13 221	0.14 215	0.19 153	0.17 136	0.27 191	0.42 257

GMStereo	0.16 123	0.16 198	0.09 111	0.14 162	0.13 169	0.15 173	0.11 171	0.22 147	0.12 142	0.19 104	0.15 140	0.25 175	0.13 171	0.09 129	0.17 83	0.14 76	0.21 142	0.13 98	0.26 160	0.15 167	0.20 118	0.12 72	0.09 151	0.11 165	0.18 144	0.15 115	0.23 143	0.15 100
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.19 163	0.14 166	0.12 170	0.13 150	0.13 169	0.12 142	0.10 162	0.20 122	0.14 179	0.27 187	0.14 130	0.21 145	0.13 171	0.11 159	0.32 213	0.20 167	0.22 159	0.22 240	0.20 110	0.12 111	0.31 181	0.41 237	0.10 175	0.12 186	0.17 130	0.16 128	0.26 176	0.23 169

R-Stereo Train	0.23 200	0.13 143	0.13 183	0.15 177	0.13 169	0.18 199	0.07 115	0.24 176	0.15 194	0.32 241	0.25 222	0.27 196	0.13 171	0.14 215	0.21 127	0.28 244	0.30 248	0.20 223	0.47 237	0.20 212	0.47 259	0.50 272	0.10 175	0.12 186	0.23 202	0.26 230	0.23 143	0.28 210

RAFT-Stereo	0.23 200	0.13 143	0.13 183	0.15 177	0.13 169	0.18 199	0.07 115	0.24 176	0.15 194	0.32 241	0.25 222	0.27 196	0.13 171	0.14 215	0.21 127	0.28 244	0.30 248	0.20 223	0.47 237	0.20 212	0.47 259	0.50 272	0.10 175	0.12 186	0.23 202	0.26 230	0.23 143	0.28 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
raft_robust	0.18 147	0.13 143	0.10 123	0.14 162	0.09 107	0.11 127	0.08 133	0.25 193	0.12 142	0.30 224	0.10 87	0.24 166	0.14 187	0.10 147	0.24 172	0.21 178	0.21 142	0.17 167	0.34 203	0.14 151	0.27 171	0.31 193	0.06 95	0.10 149	0.22 183	0.21 182	0.24 154	0.21 151

MIPNet	0.21 183	0.14 166	0.11 149	0.11 128	0.12 155	0.12 142	0.08 133	0.24 176	0.10 96	0.27 187	0.24 220	0.22 155	0.14 187	0.11 159	0.94 298	0.20 167	0.23 168	0.17 167	0.31 191	0.20 212	0.21 127	0.35 214	0.07 111	0.11 165	0.23 202	0.23 197	0.27 191	0.21 151

test_3	0.19 163	0.12 124	0.11 149	0.11 128	0.12 155	0.10 111	0.07 115	0.25 193	0.12 142	0.28 204	0.12 113	0.31 232	0.14 187	0.08 103	0.25 184	0.20 167	0.23 168	0.15 135	0.47 237	0.16 185	0.35 206	0.46 253	0.06 95	0.11 165	0.19 153	0.19 162	0.27 191	0.25 190

STTStereo	0.19 163	0.19 240	0.21 256	0.18 204	0.20 236	0.17 193	0.25 258	0.18 111	0.19 228	0.20 108	0.19 179	0.24 166	0.14 187	0.17 246	0.32 213	0.17 111	0.19 117	0.19 211	0.19 102	0.14 151	0.18 97	0.17 104	0.11 196	0.12 186	0.19 153	0.20 172	0.20 127	0.26 200

CFNet	0.16 123	0.15 189	0.12 170	0.18 204	0.15 202	0.14 160	0.11 171	0.23 160	0.12 142	0.21 112	0.16 155	0.29 213	0.14 187	0.11 159	0.21 127	0.13 68	0.20 126	0.16 156	0.18 93	0.12 111	0.17 86	0.13 79	0.08 136	0.12 186	0.20 164	0.17 136	0.22 139	0.21 151

PS-NSSS	0.23 200	0.26 275	0.20 247	0.31 271	0.22 249	0.25 250	0.21 237	0.27 228	0.15 194	0.28 204	0.21 200	0.53 274	0.14 187	0.16 237	0.28 196	0.15 89	0.18 105	0.17 167	0.35 210	0.14 151	0.17 86	0.13 79	0.22 269	0.16 234	0.22 183	0.25 215	0.28 202	0.27 204

gcap_with_dpt	0.22 188	0.17 210	0.10 123	0.19 214	0.13 169	0.16 180	0.09 148	0.26 208	0.14 179	0.30 224	0.15 140	0.36 248	0.15 193	0.14 215	0.21 127	0.24 212	0.31 256	0.23 254	0.32 193	0.15 167	0.42 238	0.34 206	0.10 175	0.12 186	0.22 183	0.18 152	0.28 202	0.38 244

GCAP-BAT	0.22 188	0.17 210	0.10 123	0.19 214	0.13 169	0.16 180	0.09 148	0.26 208	0.14 179	0.30 224	0.15 140	0.36 248	0.15 193	0.14 215	0.21 127	0.24 212	0.31 256	0.23 254	0.32 193	0.15 167	0.42 238	0.34 206	0.10 175	0.12 186	0.22 183	0.18 152	0.28 202	0.38 244

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 327	0.15 189	0.23 267	0.22 230	0.20 236	0.33 278	0.24 253	0.28 238	0.33 284	0.38 289	0.52 300	0.35 246	0.15 193	0.13 204	0.29 199	0.49 309	0.30 248	0.21 233	25.47 366	0.27 269	0.49 265	0.60 301	0.10 175	0.12 186	0.32 267	0.45 296	0.37 250	0.60 277

iinet-f	0.17 137	0.14 166	0.10 123	0.12 141	0.09 107	0.14 160	0.09 148	0.15 89	0.10 96	0.23 132	0.25 222	0.18 117	0.15 193	0.08 103	0.33 217	0.19 151	0.20 126	0.13 98	0.36 214	0.16 185	0.20 118	0.21 133	0.08 136	0.09 121	0.17 130	0.14 101	0.25 165	0.17 110

test_5	0.11 78	0.10 88	0.08 92	0.07 67	0.05 46	0.07 70	0.05 78	0.16 96	0.07 56	0.11 71	0.09 73	0.15 96	0.15 193	0.03 32	0.15 73	0.15 89	0.11 57	0.10 66	0.12 59	0.07 52	0.13 65	0.15 88	0.04 54	0.09 121	0.13 90	0.14 101	0.19 115	0.18 117

DDUNet	0.43 276	0.54 311	0.23 267	0.86 316	0.68 320	0.83 317	0.82 318	0.26 208	0.24 254	0.23 132	0.33 259	0.37 252	0.15 193	1.63 334	0.43 241	0.24 212	0.39 288	0.25 269	0.54 264	0.28 274	0.31 181	0.30 188	0.49 320	0.20 256	0.24 214	0.25 215	0.32 228	0.29 214

s12784h	0.22 188	0.16 198	0.13 183	0.19 214	0.14 187	0.12 142	0.08 133	0.24 176	0.11 116	0.29 221	0.16 155	0.27 196	0.15 193	0.10 147	0.22 143	0.26 234	0.26 209	0.13 98	0.29 185	0.12 111	0.50 272	0.30 188	0.08 136	0.10 149	0.24 214	0.21 182	0.65 310	0.47 268

sAnonymous2	0.20 172	0.14 166	0.12 170	0.12 141	0.11 140	0.14 160	0.12 187	0.28 238	0.16 210	0.23 132	0.19 179	0.19 126	0.15 193	0.08 103	0.24 172	0.26 234	0.25 193	0.22 240	0.39 218	0.20 212	0.34 195	0.38 224	0.08 136	0.13 205	0.22 183	0.24 204	0.23 143	0.24 183

CroCo_RVC	0.20 172	0.14 166	0.12 170	0.12 141	0.11 140	0.14 160	0.12 187	0.28 238	0.16 210	0.23 132	0.19 179	0.19 126	0.15 193	0.08 103	0.24 172	0.26 234	0.25 193	0.22 240	0.39 218	0.20 212	0.34 195	0.38 224	0.08 136	0.13 205	0.22 183	0.24 204	0.23 143	0.24 183

DDF-Stereo	0.40 270	0.14 166	0.08 92	1.79 333	0.15 202	1.91 341	0.20 230	0.26 208	0.11 116	0.27 187	0.17 168	2.08 330	0.16 202	0.11 159	0.19 99	0.25 223	0.29 240	0.15 135	0.37 216	0.15 167	0.45 249	0.34 206	0.09 151	0.10 149	0.18 144	0.23 197	0.25 165	0.26 200

G2L-Stereo	0.16 123	0.14 166	0.11 149	0.12 141	0.13 169	0.12 142	0.09 148	0.20 122	0.11 116	0.24 153	0.16 155	0.19 126	0.16 202	0.11 159	0.29 199	0.16 101	0.20 126	0.15 135	0.18 93	0.12 111	0.20 118	0.16 97	0.11 196	0.10 149	0.18 144	0.19 162	0.23 143	0.17 110

TESTraft	0.13 91	0.11 108	0.08 92	0.07 67	0.07 76	0.07 70	0.07 115	0.15 89	0.11 116	0.16 83	0.10 87	0.14 88	0.16 202	0.05 63	0.24 172	0.17 111	0.15 82	0.12 84	0.18 93	0.10 90	0.18 97	0.22 140	0.04 54	0.08 96	0.17 130	0.17 136	0.23 143	0.19 136

RAFT+CT+SA	0.12 84	0.10 88	0.09 111	0.08 86	0.06 62	0.07 70	0.06 98	0.19 120	0.09 78	0.16 83	0.08 60	0.18 117	0.16 202	0.05 63	0.17 83	0.17 111	0.12 64	0.10 66	0.17 90	0.09 81	0.17 86	0.23 144	0.04 54	0.08 96	0.15 113	0.14 101	0.18 108	0.17 110

GANet-ADL	0.26 222	0.18 227	0.15 203	0.20 222	0.19 231	0.22 235	0.16 211	0.26 208	0.16 210	0.34 255	0.36 269	0.29 213	0.16 202	0.21 266	0.42 239	0.29 249	0.31 256	0.19 211	0.48 246	0.28 274	0.38 219	0.48 262	0.13 221	0.14 215	0.23 202	0.24 204	0.32 228	0.30 218

test-1	0.27 229	0.10 88	0.12 170	0.14 162	0.13 169	0.25 250	0.18 218	0.29 252	0.17 219	0.37 283	0.42 282	0.30 225	0.16 202	0.14 215	0.29 199	0.36 280	0.27 221	0.20 223	0.52 259	0.25 254	0.57 284	0.66 312	0.10 175	0.13 205	0.28 246	0.29 250	0.30 217	0.36 234

GEStereo_RVC	0.24 207	0.19 240	0.15 203	0.18 204	0.17 217	0.19 209	0.18 218	0.26 208	0.17 219	0.27 187	0.20 189	0.27 196	0.16 202	0.12 186	0.27 193	0.26 234	0.28 233	0.24 259	0.47 237	0.21 223	0.32 184	0.50 272	0.11 196	0.17 244	0.24 214	0.21 182	0.26 176	0.32 224

FCDSN-DC	0.36 258	0.28 280	0.33 302	0.31 271	0.29 278	0.28 263	0.39 289	0.31 260	0.22 244	0.28 204	0.20 189	0.26 186	0.16 202	0.29 287	1.96 337	0.35 272	0.34 269	0.32 302	0.33 197	0.25 254	0.41 233	0.48 262	0.27 281	0.37 310	0.29 252	0.30 257	0.30 217	0.30 218
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	0.20 172	0.16 198	0.18 235	0.17 197	0.16 208	0.16 180	0.14 199	0.24 176	0.17 219	0.26 177	0.19 179	0.26 186	0.16 202	0.16 237	0.30 209	0.17 111	0.20 126	0.22 240	0.26 160	0.24 246	0.22 137	0.29 185	0.13 221	0.20 256	0.22 183	0.21 182	0.19 115	0.22 160

FADNet-RVC	0.21 183	0.17 210	0.15 203	0.21 226	0.16 208	0.16 180	0.18 218	0.26 208	0.13 164	0.25 166	0.21 200	0.28 204	0.16 202	0.14 215	0.32 213	0.21 178	0.23 168	0.17 167	0.34 203	0.21 223	0.21 127	0.25 159	0.14 231	0.16 234	0.25 221	0.23 197	0.21 133	0.24 183

AF-Net	0.20 172	0.18 227	0.17 228	0.18 204	0.22 249	0.20 215	0.21 237	0.24 176	0.21 237	0.19 104	0.25 222	0.26 186	0.16 202	0.14 215	0.33 217	0.20 167	0.17 94	0.17 167	0.22 132	0.15 167	0.17 86	0.21 133	0.16 242	0.14 215	0.19 153	0.19 162	0.29 208	0.22 160

Nwc_Net	0.20 172	0.18 227	0.17 228	0.18 204	0.22 249	0.20 215	0.21 237	0.24 176	0.21 237	0.19 104	0.25 222	0.26 186	0.16 202	0.14 215	0.33 217	0.20 167	0.17 94	0.17 167	0.22 132	0.15 167	0.17 86	0.21 133	0.16 242	0.14 215	0.19 153	0.19 162	0.29 208	0.22 160

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 252	0.15 189	0.23 267	0.24 246	0.16 208	0.28 263	0.20 230	0.28 238	0.21 237	0.35 268	0.60 314	0.32 236	0.17 214	0.12 186	0.28 196	0.44 299	0.30 248	0.22 240	0.58 273	0.28 274	0.54 277	0.59 299	0.09 151	0.14 215	0.33 271	0.32 265	0.79 319	0.60 277

HBP-ISP	0.45 278	0.24 266	0.26 283	0.35 281	0.29 278	0.30 272	0.24 253	0.38 284	0.23 249	0.38 289	0.44 290	0.31 232	0.17 214	0.55 315	2.33 348	0.99 348	0.32 262	0.27 282	0.33 197	0.28 274	0.64 301	0.89 334	0.27 281	0.29 291	0.33 271	0.35 273	0.47 274	0.38 244

TestStereo1	0.14 97	0.12 124	0.08 92	0.07 67	0.07 76	0.08 88	0.07 115	0.14 85	0.10 96	0.17 90	0.09 73	0.14 88	0.17 214	0.05 63	0.23 155	0.17 111	0.16 87	0.12 84	0.19 102	0.10 90	0.19 109	0.24 152	0.04 54	0.07 79	0.18 144	0.17 136	0.26 176	0.20 142

SA-5K	0.14 97	0.12 124	0.08 92	0.07 67	0.07 76	0.08 88	0.07 115	0.14 85	0.10 96	0.17 90	0.09 73	0.14 88	0.17 214	0.05 63	0.23 155	0.17 111	0.16 87	0.12 84	0.19 102	0.10 90	0.19 109	0.24 152	0.04 54	0.07 79	0.18 144	0.17 136	0.26 176	0.20 142

UDG	0.46 280	0.56 313	0.24 275	0.85 315	0.78 324	0.79 314	0.97 322	0.27 228	0.25 258	0.28 204	0.36 269	0.37 252	0.17 214	1.43 330	0.92 296	0.25 223	0.44 297	0.27 282	0.57 271	0.29 282	0.41 233	0.37 221	0.39 310	0.19 254	0.27 239	0.28 243	0.32 228	0.27 204

LMCR-Stereo	0.18 147	0.14 166	0.11 149	0.13 150	0.12 155	0.15 173	0.10 162	0.22 147	0.13 164	0.23 132	0.18 172	0.24 166	0.17 214	0.12 186	0.21 127	0.19 151	0.26 209	0.18 199	0.33 197	0.19 205	0.26 163	0.25 159	0.10 175	0.12 186	0.19 153	0.18 152	0.24 154	0.23 169

ADCL	0.37 262	0.23 262	0.19 240	0.20 222	0.18 227	0.23 239	0.23 251	0.26 208	0.53 314	0.32 241	0.29 248	0.29 213	0.17 214	0.15 230	1.60 322	0.21 178	0.24 180	0.22 240	0.34 203	0.22 231	0.32 184	0.28 180	0.17 246	0.17 244	0.52 313	0.53 304	0.47 274	1.56 335

ADCRef	0.34 255	0.18 227	0.16 215	0.15 177	0.16 208	0.18 199	0.18 218	0.23 160	0.34 286	0.26 177	0.22 208	0.23 159	0.17 214	0.11 159	2.05 341	0.22 193	0.23 168	0.20 223	0.39 218	0.21 223	0.25 158	0.26 165	0.17 246	0.16 234	0.29 252	0.41 287	0.29 208	1.39 330

UCFNet_RVC	0.21 183	0.25 272	0.16 215	0.21 226	0.19 231	0.20 215	0.14 199	0.23 160	0.16 210	0.26 177	0.19 179	0.34 243	0.17 214	0.13 204	0.23 155	0.19 151	0.21 142	0.18 199	0.31 191	0.16 185	0.26 163	0.19 125	0.17 246	0.14 215	0.26 226	0.21 182	0.23 143	0.29 214

HSM	0.20 172	0.17 210	0.14 191	0.18 204	0.17 217	0.15 173	0.13 191	0.26 208	0.14 179	0.26 177	0.22 208	0.24 166	0.17 214	0.11 159	0.33 217	0.17 111	0.26 209	0.16 156	0.27 168	0.17 195	0.27 171	0.19 125	0.10 175	0.13 205	0.22 183	0.22 190	0.27 191	0.24 183

NCCL2	0.26 222	0.23 262	0.22 263	0.19 214	0.20 236	0.18 199	0.16 211	0.26 208	0.22 244	0.29 221	0.22 208	0.27 196	0.17 214	0.15 230	0.60 269	0.24 212	0.25 193	0.22 240	0.27 168	0.22 231	0.31 181	0.34 206	0.18 256	0.21 265	0.33 271	0.33 267	0.36 242	0.35 232

XPNet_ROB	0.27 229	0.28 280	0.20 247	0.19 214	0.21 242	0.21 225	0.20 230	0.20 122	0.21 237	0.24 153	0.28 245	0.78 293	0.17 214	0.16 237	0.29 199	0.22 193	0.34 269	0.21 233	0.27 168	0.19 205	0.28 178	0.42 240	0.17 246	0.18 252	0.23 202	0.24 204	0.48 276	0.34 230

DN-CSS_ROB	0.18 147	0.14 166	0.16 215	0.14 162	0.14 187	0.11 127	0.09 148	0.25 193	0.13 164	0.27 187	0.26 231	0.25 175	0.17 214	0.09 129	0.19 99	0.16 101	0.19 117	0.15 135	0.41 222	0.13 128	0.24 153	0.18 112	0.10 175	0.14 215	0.17 130	0.15 115	0.22 139	0.18 117

CASS	0.25 215	0.18 227	0.16 215	0.21 226	0.17 217	0.21 225	0.21 237	0.28 238	0.20 234	0.33 251	0.24 220	0.28 204	0.18 227	0.11 159	0.25 184	0.23 204	0.37 283	0.20 223	0.43 229	0.17 195	0.57 284	0.42 240	0.11 196	0.13 205	0.30 258	0.22 190	0.32 228	0.32 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ICVP	0.22 188	0.18 227	0.20 247	0.18 204	0.17 217	0.18 199	0.13 191	0.22 147	0.16 210	0.24 153	0.20 189	0.23 159	0.18 227	0.12 186	0.22 143	0.23 204	0.25 193	0.24 259	0.26 160	0.20 212	0.30 179	0.46 253	0.26 276	0.16 234	0.23 202	0.25 215	0.25 165	0.24 183
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet	0.23 200	0.19 240	0.14 191	0.23 239	0.15 202	0.21 225	0.22 243	0.27 228	0.17 219	0.27 187	0.27 239	0.26 186	0.18 227	0.15 230	0.34 223	0.21 178	0.21 142	0.20 223	0.41 222	0.25 254	0.26 163	0.27 172	0.14 231	0.15 228	0.27 239	0.27 237	0.24 154	0.27 204

RTSC	0.27 229	0.16 198	0.16 215	0.16 188	0.17 217	0.18 199	0.19 226	0.23 160	0.21 237	0.25 166	0.25 222	0.20 132	0.18 227	0.14 215	1.57 321	0.23 204	0.30 248	0.19 211	0.39 218	0.18 202	0.30 179	0.32 197	0.11 196	0.17 244	0.21 175	0.22 190	0.31 225	0.43 261

DeepPruner_ROB	0.22 188	0.17 210	0.16 215	0.17 197	0.17 217	0.16 180	0.18 218	0.22 147	0.17 219	0.26 177	0.26 231	0.20 132	0.18 227	0.11 159	0.50 259	0.20 167	0.24 180	0.21 233	0.27 168	0.16 185	0.41 233	0.33 200	0.14 231	0.15 228	0.22 183	0.27 237	0.26 176	0.23 169

DLCB_ROB	0.19 163	0.17 210	0.16 215	0.14 162	0.15 202	0.14 160	0.13 191	0.20 122	0.16 210	0.23 132	0.23 216	0.25 175	0.18 227	0.15 230	0.20 115	0.16 101	0.21 142	0.18 199	0.19 102	0.15 167	0.24 153	0.20 130	0.13 221	0.15 228	0.36 284	0.24 204	0.24 154	0.20 142

CREStereo++_RVC	0.18 147	0.12 124	0.10 123	0.11 128	0.12 155	0.11 127	0.08 133	0.23 160	0.12 142	0.28 204	0.13 123	0.22 155	0.19 233	0.10 147	0.22 143	0.22 193	0.24 180	0.12 84	0.22 132	0.11 102	0.34 195	0.25 159	0.07 111	0.09 121	0.19 153	0.15 115	0.62 304	0.23 169
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
CFNet_pseudo	0.20 172	0.16 198	0.16 215	0.19 214	0.16 208	0.16 180	0.13 191	0.24 176	0.14 179	0.28 204	0.21 200	0.22 155	0.19 233	0.12 186	0.63 271	0.17 111	0.20 126	0.17 167	0.30 190	0.12 111	0.21 127	0.17 104	0.12 214	0.12 186	0.20 164	0.20 172	0.25 165	0.26 200

RP	0.22 188	0.20 245	0.23 267	0.22 230	0.20 236	0.21 225	0.22 243	0.24 176	0.22 244	0.17 90	0.25 222	0.24 166	0.19 233	0.15 230	0.50 259	0.17 111	0.20 126	0.16 156	0.22 132	0.16 185	0.17 86	0.25 159	0.13 221	0.16 234	0.22 183	0.21 182	0.30 217	0.25 190

iResNetv2_ROB	0.20 172	0.14 166	0.11 149	0.17 197	0.13 169	0.17 193	0.11 171	0.26 208	0.12 142	0.26 177	0.20 189	0.27 196	0.19 233	0.10 147	0.42 239	0.16 101	0.20 126	0.15 135	0.35 210	0.15 167	0.33 188	0.18 112	0.12 214	0.14 215	0.20 164	0.17 136	0.30 217	0.19 136

Anonymous3	0.29 235	0.21 248	0.15 203	0.17 197	0.16 208	0.20 215	0.16 211	0.31 260	0.25 258	0.30 224	0.20 189	0.45 267	0.20 237	0.16 237	0.45 248	0.53 312	0.32 262	0.27 282	0.49 248	0.26 263	0.49 265	0.55 290	0.13 221	0.14 215	0.27 239	0.28 243	0.34 237	0.27 204

sCroCo_RVC	0.22 188	0.13 143	0.11 149	0.11 128	0.10 125	0.14 160	0.09 148	0.24 176	0.19 228	0.24 153	0.16 155	0.20 132	0.20 237	0.08 103	0.26 188	0.36 280	0.29 240	0.22 240	0.35 210	0.21 223	0.48 263	0.53 285	0.10 175	0.15 228	0.23 202	0.21 182	0.28 202	0.23 169

psm_up	0.20 172	0.17 210	0.19 240	0.20 222	0.16 208	0.20 215	0.13 191	0.25 193	0.23 249	0.23 132	0.18 172	0.21 145	0.20 237	0.15 230	0.23 155	0.18 133	0.24 180	0.18 199	0.28 175	0.16 185	0.21 127	0.16 97	0.12 214	0.20 256	0.24 214	0.24 204	0.26 176	0.25 190

CC-Net-ROB	0.36 258	0.47 307	0.32 298	0.65 308	0.49 313	0.54 299	0.46 296	0.35 276	0.24 254	0.37 283	0.28 245	0.92 297	0.21 240	0.37 300	0.28 196	0.17 111	0.23 168	0.22 240	0.67 281	0.22 231	0.22 137	0.16 97	0.44 316	0.24 275	0.29 252	0.28 243	0.27 191	0.40 254

FC-DCNN	0.40 270	0.35 294	0.43 314	0.49 297	0.35 291	0.44 290	0.46 296	0.43 296	0.27 269	0.34 255	0.26 231	0.37 252	0.21 240	0.30 291	0.58 267	0.35 272	0.39 288	0.31 300	0.45 234	0.26 263	0.49 265	0.42 240	0.28 285	0.35 304	0.44 297	0.38 281	0.51 285	0.77 299

AMNet	0.51 286	0.50 310	0.48 320	0.51 298	0.50 314	0.56 301	0.52 304	0.36 279	0.42 304	0.39 295	0.59 313	0.65 285	0.21 240	0.58 318	0.49 257	0.59 321	0.60 312	0.58 332	0.51 255	0.51 318	0.59 291	0.53 285	0.32 303	0.51 324	0.48 305	0.54 306	0.60 300	0.65 284

iResNet_ROB	0.17 137	0.14 166	0.12 170	0.15 177	0.11 140	0.15 173	0.11 171	0.25 193	0.12 142	0.25 166	0.16 155	0.19 126	0.21 240	0.09 129	0.25 184	0.16 101	0.22 159	0.16 156	0.29 185	0.12 111	0.23 149	0.16 97	0.09 151	0.12 186	0.20 164	0.17 136	0.26 176	0.21 151

ETE_ROB	0.32 247	0.32 288	0.20 247	0.26 255	0.24 258	0.28 263	0.23 251	0.24 176	0.29 276	0.27 187	0.35 263	0.99 303	0.21 240	0.20 262	0.41 238	0.23 204	0.41 294	0.24 259	0.37 216	0.25 254	0.37 216	0.40 234	0.20 259	0.20 256	0.28 246	0.35 273	0.54 290	0.37 239

LALA_ROB	0.32 247	0.34 291	0.23 267	0.24 246	0.24 258	0.29 268	0.22 243	0.24 176	0.28 271	0.31 234	0.35 263	0.94 300	0.21 240	0.19 257	0.64 274	0.24 212	0.33 266	0.28 290	0.33 197	0.25 254	0.34 195	0.40 234	0.18 256	0.21 265	0.26 226	0.31 261	0.50 283	0.36 234

NaN_ROB	0.30 242	0.25 272	0.25 280	0.25 252	0.30 281	0.21 225	0.20 230	0.34 272	0.39 293	0.30 224	0.28 245	0.65 285	0.22 246	0.17 246	0.70 277	0.20 167	0.20 126	0.20 223	0.28 175	0.26 263	0.22 137	0.23 144	0.14 231	0.26 283	0.34 279	0.41 287	0.39 256	0.55 273

dad	0.29 235	0.21 248	0.14 191	0.47 294	0.22 249	0.29 268	0.48 301	0.40 287	0.12 142	0.32 241	0.14 130	0.41 262	0.23 247	0.10 147	0.53 263	0.19 151	0.32 262	0.17 167	0.51 255	0.15 167	0.27 171	0.18 112	0.11 196	0.18 252	0.31 265	0.18 152	0.67 312	0.45 264

GwcNet-ADL	0.29 235	0.22 251	0.21 256	0.29 262	0.22 249	0.23 239	0.19 226	0.28 238	0.19 228	0.34 255	0.58 310	0.43 265	0.23 247	0.22 269	0.50 259	0.34 267	0.29 240	0.22 240	0.44 230	0.28 274	0.36 211	0.39 229	0.13 221	0.16 234	0.26 226	0.29 250	0.28 202	0.38 244

stereogan	0.24 207	0.22 251	0.21 256	0.23 239	0.25 266	0.25 250	0.22 243	0.26 208	0.23 249	0.20 108	0.22 208	0.30 225	0.23 247	0.17 246	0.31 210	0.20 167	0.22 159	0.19 211	0.28 175	0.19 205	0.21 127	0.39 229	0.17 246	0.17 244	0.21 175	0.22 190	0.36 242	0.27 204

NOSS_ROB	0.34 255	0.22 251	0.20 247	0.27 258	0.25 266	0.26 254	0.24 253	0.41 289	0.24 254	0.36 276	0.30 251	0.36 248	0.23 247	0.39 304	0.47 251	0.57 318	0.33 266	0.29 291	0.32 193	0.23 243	0.64 301	0.67 314	0.28 285	0.30 292	0.32 267	0.30 257	0.42 266	0.32 224

FC-DCNN v2	0.41 272	0.36 298	0.45 318	0.51 298	0.36 294	0.46 295	0.46 296	0.45 298	0.29 276	0.34 255	0.26 231	0.38 259	0.24 251	0.30 291	0.60 269	0.35 272	0.39 288	0.30 297	0.46 235	0.26 263	0.49 265	0.42 240	0.28 285	0.35 304	0.50 309	0.43 293	0.59 298	0.79 300

AnyNet_C32	0.49 285	0.23 262	0.23 267	0.24 246	0.25 266	0.28 263	0.30 277	0.34 272	0.58 317	0.34 255	0.45 291	0.35 246	0.24 251	0.22 269	2.28 345	0.38 290	0.38 286	0.33 305	0.51 255	0.29 282	0.55 280	0.55 290	0.23 271	0.28 287	0.43 296	0.73 324	0.45 269	1.65 338

PA-Net	0.25 215	0.28 280	0.29 290	0.18 204	0.26 272	0.21 225	0.25 258	0.26 208	0.25 258	0.22 121	0.19 179	0.22 155	0.24 251	0.28 284	0.40 236	0.24 212	0.18 105	0.22 240	0.20 110	0.22 231	0.19 109	0.32 197	0.17 246	0.20 256	0.24 214	0.38 281	0.23 143	0.55 273
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RTS	0.38 265	0.22 251	0.20 247	0.22 230	0.21 242	0.31 273	0.29 273	0.31 260	0.34 286	0.23 132	0.22 208	0.29 213	0.25 254	0.16 237	1.65 325	0.29 249	0.36 280	0.24 259	0.63 276	0.31 290	0.38 219	0.38 224	0.15 237	0.22 269	0.39 288	0.95 337	0.40 261	0.63 280

RTSA	0.38 265	0.22 251	0.20 247	0.22 230	0.21 242	0.31 273	0.29 273	0.31 260	0.34 286	0.23 132	0.22 208	0.29 213	0.25 254	0.16 237	1.65 325	0.29 249	0.36 280	0.24 259	0.63 276	0.31 290	0.38 219	0.38 224	0.15 237	0.22 269	0.39 288	0.95 337	0.40 261	0.63 280

HSM-Net_RVC	0.30 242	0.17 210	0.17 228	0.26 255	0.20 236	0.20 215	0.14 199	0.28 238	0.19 228	0.34 255	0.41 280	1.59 323	0.25 254	0.14 215	0.26 188	0.21 178	0.25 193	0.19 211	0.28 175	0.20 212	0.38 219	0.33 200	0.13 221	0.20 256	0.29 252	0.30 257	0.35 240	0.33 227
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.24 207	0.16 198	0.15 203	0.24 246	0.18 227	0.21 225	0.15 207	0.30 256	0.16 210	0.31 234	0.31 253	0.32 236	0.25 254	0.11 159	0.24 172	0.24 212	0.25 193	0.17 167	0.53 263	0.15 167	0.33 188	0.33 200	0.14 231	0.17 244	0.23 202	0.23 197	0.27 191	0.25 190

NCC-stereo	0.25 215	0.22 251	0.21 256	0.22 230	0.23 255	0.23 239	0.25 258	0.26 208	0.28 271	0.18 97	0.27 239	0.28 204	0.26 258	0.17 246	0.48 254	0.22 193	0.22 159	0.24 259	0.27 168	0.20 212	0.21 127	0.27 172	0.20 259	0.16 234	0.26 226	0.29 250	0.33 233	0.29 214

Abc-Net	0.25 215	0.22 251	0.21 256	0.22 230	0.23 255	0.23 239	0.25 258	0.26 208	0.28 271	0.18 97	0.27 239	0.28 204	0.26 258	0.17 246	0.48 254	0.22 193	0.22 159	0.24 259	0.27 168	0.20 212	0.21 127	0.27 172	0.20 259	0.16 234	0.26 226	0.29 250	0.33 233	0.29 214
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pcwnet_v2	0.26 222	0.17 210	0.18 235	0.22 230	0.19 231	0.22 235	0.18 218	0.25 193	0.18 226	0.31 234	0.23 216	0.30 225	0.28 260	0.18 255	0.88 290	0.21 178	0.24 180	0.19 211	0.36 214	0.15 167	0.27 171	0.24 152	0.17 246	0.15 228	0.26 226	0.26 230	0.30 217	0.38 244

NLCSM	0.05 12	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.07 48	0.14 179	0.04 8	0.10 87	0.05 15	0.29 261	0.02 2	0.05 1	0.05 1	0.05 1	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.04 3	0.02 3	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.04 4

MSMDNet	0.25 215	0.14 166	0.11 149	0.13 150	0.14 187	0.16 180	0.11 171	0.26 208	0.14 179	0.31 234	0.17 168	0.26 186	0.29 261	0.14 215	0.24 172	0.35 272	0.28 233	0.18 199	0.54 264	0.28 274	0.58 288	0.60 301	0.10 175	0.11 165	0.26 226	0.25 215	0.26 176	0.30 218

WQFJX1	0.06 27	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 37	0.17 219	0.04 8	0.11 104	0.04 4	0.31 263	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.06 11	0.04 4

RGC	0.27 229	0.24 266	0.28 288	0.25 252	0.26 272	0.27 256	0.20 230	0.28 238	0.30 281	0.22 121	0.31 253	0.29 213	0.31 263	0.20 262	0.51 262	0.24 212	0.23 168	0.21 233	0.29 185	0.22 231	0.25 158	0.30 188	0.17 246	0.20 256	0.28 246	0.32 265	0.34 237	0.36 234

SQANet	0.68 302	0.89 324	0.29 290	1.65 328	0.77 323	1.39 324	1.15 324	0.37 282	0.29 276	0.40 298	0.30 251	0.88 296	0.32 265	1.26 328	0.39 235	0.21 178	0.44 297	0.27 282	2.24 323	0.28 274	0.49 265	0.50 272	1.59 334	0.23 272	0.32 267	0.34 271	0.42 266	0.71 291

WQFJX	0.06 27	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.05 40	0.03 25	0.05 26	0.15 194	0.04 8	0.14 130	0.04 4	0.33 266	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.05 6	0.05 2	0.05 15	0.04 1	0.05 5	0.03 24	0.04 31	0.05 5	0.07 28	0.06 11	0.06 35

FADNet_RVC	0.33 252	0.22 251	0.22 263	0.29 262	0.25 266	0.19 209	0.22 243	0.31 260	0.22 244	0.31 234	0.29 248	0.41 262	0.33 266	0.22 269	0.72 279	0.25 223	0.29 240	0.32 302	0.73 283	0.27 269	0.43 242	0.47 259	0.16 242	0.23 272	0.27 239	0.30 257	0.51 285	0.36 234

WQFJA1	0.07 44	0.05 30	0.03 4	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.06 37	0.15 194	0.04 8	0.15 140	0.05 15	0.34 268	0.03 32	0.07 7	0.06 2	0.06 10	0.05 6	0.06 9	0.05 15	0.05 4	0.05 5	0.03 24	0.04 31	0.05 5	0.06 18	0.06 11	0.06 35

NLMM	0.07 44	0.05 30	0.03 4	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.03 25	0.06 37	0.15 194	0.04 8	0.15 140	0.05 15	0.34 268	0.03 32	0.07 7	0.06 2	0.06 10	0.05 6	0.06 9	0.05 15	0.05 4	0.05 5	0.03 24	0.04 31	0.05 5	0.06 18	0.06 11	0.06 35

DAS	0.32 247	0.18 227	0.15 203	0.29 262	0.24 258	0.24 245	0.25 258	0.31 260	0.29 276	0.32 241	0.39 276	0.53 274	0.34 268	0.11 159	0.29 199	0.40 293	0.35 274	0.25 269	0.49 248	0.29 282	0.63 298	0.48 262	0.21 267	0.25 279	0.30 258	0.28 243	0.38 252	0.37 239

SepStereo	0.32 247	0.18 227	0.15 203	0.29 262	0.24 258	0.24 245	0.25 258	0.31 260	0.29 276	0.32 241	0.39 276	0.53 274	0.34 268	0.11 159	0.29 199	0.40 293	0.35 274	0.25 269	0.49 248	0.29 282	0.63 298	0.48 262	0.21 267	0.25 279	0.30 258	0.28 243	0.38 252	0.37 239

CBMV	0.43 276	0.25 272	0.23 267	0.30 270	0.28 277	0.27 256	0.21 237	0.40 287	0.28 271	0.37 283	0.27 239	0.67 288	0.35 272	0.32 296	0.49 257	0.53 312	0.34 269	0.27 282	0.56 268	0.27 269	0.55 280	0.62 307	0.26 276	0.33 297	0.35 283	0.33 267	0.64 308	1.79 342
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLSM1	0.07 44	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.04 29	0.05 40	0.04 53	0.07 48	0.19 228	0.04 8	0.16 155	0.06 30	0.36 273	0.03 32	0.07 7	0.08 14	0.06 10	0.05 6	0.07 19	0.05 15	0.06 12	0.06 18	0.03 24	0.04 31	0.07 28	0.07 28	0.07 22	0.05 18

NLMM1	0.07 44	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.03 25	0.06 37	0.19 228	0.05 26	0.14 130	0.05 15	0.39 274	0.03 32	0.07 7	0.07 8	0.05 1	0.05 6	0.07 19	0.05 15	0.05 4	0.06 18	0.03 24	0.05 51	0.07 28	0.06 18	0.07 22	0.05 18

GANetREF_RVC	0.32 247	0.30 286	0.32 298	0.28 260	0.27 276	0.27 256	0.26 266	0.42 293	0.35 289	0.38 289	0.21 200	0.56 277	0.39 274	0.16 237	0.33 217	0.23 204	0.29 240	0.25 269	0.44 230	0.25 254	0.35 206	0.25 159	0.25 274	0.32 295	0.34 279	0.29 250	0.45 269	0.38 244
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
ccs_rob	0.41 272	0.24 266	0.19 240	0.33 276	0.21 242	0.33 278	0.28 271	0.34 272	0.21 237	0.47 316	1.62 347	1.59 323	0.39 274	0.22 269	0.31 210	0.36 280	0.29 240	0.22 240	0.47 237	0.27 269	0.55 280	0.57 295	0.17 246	0.20 256	0.26 226	0.25 215	0.29 208	0.36 234

DDVS	0.53 287	0.22 251	0.24 275	0.24 246	0.25 266	0.27 256	0.24 253	0.39 286	0.26 264	0.35 268	4.72 357	1.02 305	0.40 277	0.20 262	0.40 236	0.39 292	0.33 266	0.26 279	0.75 285	0.34 296	0.58 288	0.63 308	0.16 242	0.20 256	0.25 221	0.25 215	0.55 294	0.40 254

Ntro	0.87 313	1.36 340	0.44 315	1.82 335	1.04 332	1.67 329	1.60 331	0.52 308	0.44 306	0.48 320	0.42 282	0.98 302	0.40 277	1.61 333	0.64 274	0.31 257	0.49 306	0.30 297	2.69 333	0.44 313	0.68 309	0.60 301	2.13 337	0.36 309	0.45 299	0.45 296	0.52 287	0.71 291

ADCMid	0.46 280	0.29 284	0.29 290	0.26 255	0.31 283	0.33 278	0.35 287	0.41 289	0.46 309	0.31 234	0.38 273	0.48 271	0.40 277	0.21 266	1.82 331	0.35 272	0.34 269	0.27 282	0.78 288	0.28 274	0.45 249	0.46 253	0.30 297	0.24 275	0.36 284	0.53 304	0.45 269	1.42 331

ITSA-stereo	0.37 262	0.23 262	0.19 240	0.39 288	0.26 272	0.24 245	0.26 266	0.35 276	0.26 264	0.39 295	0.55 304	0.46 268	0.41 280	0.23 274	0.53 263	0.38 290	0.31 256	0.25 269	0.49 248	0.24 246	0.43 242	0.49 267	0.23 271	0.22 269	0.33 271	0.40 285	0.72 317	0.75 296

otaku	0.82 310	1.17 333	0.41 312	1.90 337	0.99 329	1.68 330	1.39 326	0.46 302	0.41 298	0.46 315	0.36 269	0.93 299	0.43 281	1.51 331	0.45 248	0.30 255	0.44 297	0.29 291	2.65 331	0.40 305	0.60 292	0.58 296	2.09 336	0.34 301	0.42 295	0.35 273	0.49 280	0.74 293

PSMNet-ADL	0.30 242	0.20 245	0.20 247	0.23 239	0.21 242	0.23 239	0.22 243	0.30 256	0.26 264	0.40 298	0.58 310	0.38 259	0.43 281	0.24 276	0.31 210	0.44 299	0.31 256	0.20 223	0.52 259	0.23 243	0.39 231	0.36 215	0.17 246	0.16 234	0.26 226	0.26 230	0.39 256	0.25 190

SGM-Forest	0.38 265	0.24 266	0.18 235	0.35 281	0.25 266	0.27 256	0.20 230	0.30 256	0.23 249	0.32 241	0.23 216	0.37 252	0.43 281	0.24 276	0.82 287	0.33 265	0.24 180	0.21 233	1.61 313	0.19 205	0.38 219	0.43 245	0.27 281	0.21 265	0.34 279	0.28 243	0.57 296	0.86 307
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.42 274	0.37 299	0.31 296	0.41 290	0.35 291	0.41 289	0.42 291	0.45 298	0.38 291	0.40 298	0.33 259	0.48 271	0.44 284	0.34 298	1.54 317	0.29 249	0.29 240	0.27 282	0.52 259	0.30 287	0.37 216	0.44 248	0.26 276	0.30 292	0.41 293	0.41 287	0.53 288	0.38 244

CSAN	0.39 268	0.37 299	0.34 305	0.33 276	0.32 287	0.27 256	0.25 258	0.36 279	0.64 326	0.43 308	0.43 285	0.73 291	0.44 284	0.20 262	0.63 271	0.25 223	0.27 221	0.26 279	0.41 222	0.43 312	0.38 219	0.34 206	0.22 269	0.33 297	0.40 290	0.47 298	0.48 276	0.55 273

S-Stereo	0.53 287	0.29 284	0.27 287	0.48 295	0.46 309	0.50 297	0.60 309	0.38 284	0.37 290	0.39 295	1.16 337	1.01 304	0.45 286	0.29 287	0.91 294	0.67 329	0.35 274	0.39 315	0.84 293	0.70 332	0.46 257	0.71 316	0.61 326	0.37 310	0.30 258	0.33 267	0.40 261	0.63 280

SHD	0.36 258	0.22 251	0.28 288	0.25 252	0.24 258	0.24 245	0.27 270	0.35 276	0.28 271	0.35 268	0.33 259	0.32 236	0.45 286	0.21 266	1.38 311	0.26 234	0.30 248	0.24 259	0.56 268	0.27 269	0.38 219	0.43 245	0.20 259	0.25 279	0.33 271	0.36 277	0.35 240	0.50 270

DCVSM-stereo	0.39 268	0.21 248	0.21 256	0.32 275	0.24 258	0.38 286	0.26 266	0.37 282	0.25 258	0.37 283	0.58 310	0.92 297	0.47 288	0.18 255	0.24 172	0.29 249	0.30 248	0.22 240	1.72 315	0.34 296	0.45 249	0.37 221	0.30 297	0.23 272	0.26 226	0.27 237	0.37 250	0.40 254

FBW_ROB	0.46 280	0.42 302	0.36 308	0.60 306	0.44 306	0.47 296	0.44 295	0.31 260	0.25 258	0.34 255	0.34 262	0.64 284	0.48 289	0.56 317	1.05 306	0.25 223	0.35 274	0.23 254	1.39 305	0.22 231	0.49 265	0.36 215	0.43 314	0.40 315	0.31 265	0.33 267	0.42 266	0.65 284

iResNet	0.29 235	0.17 210	0.16 215	0.23 239	0.22 249	0.28 263	0.18 218	0.31 260	0.20 234	0.32 241	0.29 248	0.49 273	0.50 290	0.11 159	0.44 245	0.35 272	0.27 221	0.20 223	0.73 283	0.24 246	0.43 242	0.27 172	0.15 237	0.24 275	0.25 221	0.25 215	0.33 233	0.28 210

MFN_U_SF_RVC	0.60 296	0.55 312	0.41 312	0.56 304	0.46 309	0.57 305	0.63 310	0.56 311	0.43 305	0.86 341	0.93 331	0.72 290	0.52 291	0.53 314	0.97 300	0.49 309	0.32 262	0.34 307	1.73 316	0.44 313	0.62 296	0.58 296	0.30 297	0.56 328	0.45 299	0.44 295	0.49 280	0.68 287

G-Net	0.59 294	0.35 294	0.35 307	0.31 271	0.31 283	0.44 290	0.30 277	0.50 306	0.63 325	0.43 308	0.64 317	2.00 329	0.52 291	0.23 274	0.76 282	0.52 311	0.37 283	0.35 310	0.80 289	0.67 329	0.60 292	0.59 299	0.26 276	0.33 297	0.40 290	0.82 329	0.81 321	1.59 336

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 274	0.34 291	0.25 280	0.42 291	0.31 283	0.36 284	0.47 299	0.48 304	0.40 294	0.42 305	0.31 253	0.60 281	0.53 293	0.40 306	0.57 265	0.27 240	0.24 180	0.22 240	0.67 281	0.22 231	0.60 292	0.56 293	0.33 305	0.28 287	0.47 304	0.48 300	0.48 276	0.70 289

FAT-Stereo	0.47 283	0.27 278	0.34 305	0.45 293	0.48 312	0.39 287	0.32 282	0.42 293	0.27 269	0.41 303	0.90 330	0.77 292	0.58 294	0.30 291	0.57 265	0.56 316	0.35 274	0.34 307	0.64 278	0.42 308	0.67 308	0.66 312	0.28 285	0.34 301	0.29 252	0.36 277	0.45 269	0.74 293

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 292	0.64 315	0.47 319	0.65 308	0.41 301	0.44 290	0.57 307	0.61 318	0.68 327	0.58 327	0.39 276	0.59 279	0.58 294	0.65 323	0.76 282	0.44 299	0.35 274	0.40 316	1.53 309	0.50 316	0.54 277	0.63 308	0.46 319	0.47 322	0.51 312	0.40 285	0.41 264	0.75 296

zero-FE	1.43 333	0.14 166	0.08 92	8.08 360	0.34 290	13.79 365	2.48 343	0.26 208	0.12 142	0.32 241	0.26 231	6.70 356	0.60 296	0.11 159	0.27 193	0.24 212	0.43 296	0.33 305	0.54 264	0.16 185	1.94 353	0.41 237	0.09 151	0.10 149	0.18 144	0.23 197	0.25 165	0.25 190

MFMNet_re	0.74 305	0.73 319	0.66 330	0.76 313	0.64 318	0.88 318	0.74 316	0.59 315	0.68 327	0.58 327	0.69 319	1.02 305	0.61 297	0.58 318	0.96 299	0.78 337	0.87 330	0.72 345	1.08 300	0.68 330	1.07 340	0.74 319	0.54 323	0.60 333	0.59 318	0.60 310	0.80 320	0.91 310

JetRed	2.50 348	2.16 355	2.32 356	1.72 332	1.88 349	2.59 349	3.38 350	1.86 355	1.53 349	1.15 351	0.93 331	2.77 341	0.67 298	2.39 343	3.50 358	2.17 355	2.74 355	3.15 359	1.82 320	1.37 353	3.39 357	2.94 358	2.72 349	1.27 357	2.55 357	6.99 362	2.85 355	4.69 356

STTRV1_RVC		0.32 288	0.26 283	0.42 291	0.32 287	0.40 288	0.34 285	0.41 289	0.40 294	0.36 276	0.35 263	0.59 279	0.67 298	0.48 311	0.48 254	0.27 240	0.85 329	0.27 282		0.66 328	0.88 333	0.52 280		0.48 323	0.37 286	0.56 308	0.54 290	0.96 313

SPS-STEREO	0.80 308	0.60 314	0.56 323	0.67 310	0.62 317	0.67 310	0.58 308	0.57 313	0.61 322	0.59 330	0.96 333	1.03 307	0.67 298	0.55 315	0.83 288	0.87 342	0.78 324	0.69 343	2.74 334	0.74 337	1.23 347	1.05 342	0.45 318	0.62 336	0.61 321	0.61 312	0.83 322	0.75 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	0.66 301	0.35 294	0.32 298	0.37 285	0.38 297	0.35 283	0.54 305	0.55 309	0.70 329	0.40 298	0.49 295	0.83 295	0.70 301	0.30 291	2.63 355	0.87 342	0.65 316	0.59 334	0.98 295	0.48 315	0.80 321	0.78 325	0.39 310	0.38 314	0.60 320	0.49 302	0.64 308	1.16 320

JetBlue	1.43 333	1.11 329	1.03 349	1.46 323	1.15 334	1.66 328	1.51 328	0.92 340	1.14 344	0.58 327	0.47 293	3.28 344	0.71 302	1.15 327	2.51 353	1.00 349	1.09 337	0.86 348	1.32 303	0.78 339	1.48 352	1.53 354	1.15 329	0.78 343	1.31 342	2.14 354	1.44 346	5.15 357

ACVNet_1	0.97 317	1.21 336	0.62 325	2.28 338	1.27 339	1.81 337	2.12 342	0.63 321	0.41 298	0.50 323	0.49 295	1.06 308	0.73 303	2.46 344	0.47 251	0.31 257	0.80 326	0.40 316	2.04 322	0.42 308	0.76 318	0.56 293	2.26 339	0.43 319	0.54 315	0.42 291	0.48 276	0.58 276

PVD	0.56 290	0.44 303	0.36 308	0.51 298	0.43 304	0.55 300	0.47 299	0.62 319	0.59 319	0.33 251	0.48 294	0.61 282	0.74 304	0.50 312	1.52 316	0.34 267	0.51 308	0.37 311	0.76 286	0.41 307	0.61 295	0.64 310	0.30 297	0.37 310	0.56 316	0.71 322	0.61 302	0.86 307

PWCDC_ROB	0.23 200	0.10 88	0.13 183	0.10 109	0.17 217	0.11 127	0.15 207	0.12 74	0.38 291	0.11 71	0.25 222	0.14 88	0.77 305	0.28 284	0.88 290	0.21 178	0.17 94	0.18 199	0.17 90	0.17 195	0.20 118	0.39 229	0.20 259	0.17 244	0.11 73	0.20 172	0.15 84	0.24 183

RainbowNet	0.93 315	1.16 332	0.62 325	1.83 336	1.16 336	1.69 331	1.70 332	0.51 307	0.44 306	0.59 330	0.38 273	1.19 312	0.79 306	2.02 339	0.74 281	0.57 318	0.54 310	0.40 316	1.50 308	0.76 338	0.66 306	0.65 311	2.28 340	0.46 321	0.50 309	0.49 302	0.60 300	0.84 305

DGSMNet	0.85 312	0.47 307	0.39 310	0.51 298	0.39 299	0.56 301	0.43 293	0.59 315	0.40 294	0.84 340	4.01 356	0.67 288	0.85 307	0.85 326	0.85 289	0.90 344	1.17 340	0.66 341	1.64 314	0.62 323	1.35 351	1.36 352	0.51 321	0.54 326	0.40 290	0.66 318	0.50 283	0.74 293

MADNet+	0.75 306	0.45 305	0.65 329	0.63 307	0.58 316	0.50 297	0.64 312	0.75 332	0.59 319	0.62 334	0.52 300	0.94 300	0.85 307	0.46 309	2.17 343	0.74 334	0.79 325	0.53 327	1.00 297	0.65 327	0.93 336	0.75 320	0.57 324	0.67 337	0.88 329	0.72 323	0.70 314	1.05 318

ADCS	0.59 294	0.34 291	0.31 296	0.34 279	0.36 294	0.36 284	0.37 288	0.48 304	0.60 321	0.34 255	0.43 285	0.58 278	0.87 309	0.29 287	2.30 346	0.66 327	0.47 304	0.38 312	0.82 291	0.42 308	0.76 318	0.69 315	0.28 285	0.35 304	0.46 302	0.88 333	0.59 298	1.26 324

CBMV_ROB	0.48 284	0.22 251	0.24 275	0.39 288	0.32 287	0.32 276	0.29 273	0.44 297	0.23 249	0.38 289	0.45 291	1.42 320	0.88 310	0.28 284	0.91 294	0.34 267	0.37 283	0.25 269	0.81 290	0.36 298	0.54 277	0.51 276	0.28 285	0.26 283	0.44 297	0.62 313	0.62 304	0.91 310

PWC_ROB	0.37 262	0.27 278	0.25 280	0.23 239	0.24 258	0.23 239	0.31 280	0.29 252	0.47 310	0.25 166	0.39 276	0.37 252	0.89 311	0.19 257	0.58 267	0.32 262	0.39 288	0.29 291	0.62 275	0.29 282	0.48 263	0.48 262	0.19 258	0.33 297	0.27 239	0.26 230	0.39 256	0.67 286

ACVNet_2	1.13 322	1.26 338	0.75 335	2.58 342	1.30 341	1.73 335	1.87 337	0.75 332	0.52 313	0.59 330	0.53 302	1.29 314	0.90 312	1.85 336	0.70 277	0.48 308	1.14 339	0.40 316	4.70 345	0.54 320	0.71 316	0.60 301	2.05 335	0.61 334	0.81 327	0.47 298	0.70 314	0.82 302

SAMSARA	0.65 300	0.30 286	0.44 315	0.31 271	0.31 283	0.31 273	0.34 285	0.56 311	0.48 311	0.40 298	0.37 272	0.42 264	0.90 312	0.27 283	1.62 323	0.45 302	0.36 280	0.38 312	0.76 286	0.39 301	0.70 313	0.80 330	0.20 259	0.40 315	1.50 345	1.62 349	1.49 348	1.46 333

DPSNet	0.76 307	0.28 280	0.26 283	0.38 286	0.38 297	0.44 290	0.30 277	0.36 279	0.41 298	0.27 187	0.32 256	2.73 339	0.95 314	0.38 301	0.80 284	0.66 327	0.53 309	0.46 320	4.94 346	0.56 322	0.83 329	0.97 338	0.57 324	0.44 320	0.56 316	0.48 300	0.54 290	0.63 280

edge stereo	0.61 297	0.35 294	0.44 315	0.53 302	0.47 311	0.57 305	0.54 305	0.57 313	0.41 298	0.52 326	0.69 319	1.31 315	1.03 315	0.38 301	0.44 245	0.60 323	0.40 292	0.30 297	1.76 319	0.81 341	0.47 259	0.86 333	0.41 312	0.32 295	0.41 293	0.37 280	0.57 296	0.91 310

SFCPSM	0.64 298	0.24 266	0.19 240	0.28 260	0.23 255	0.27 256	0.24 253	0.30 256	0.30 281	0.34 255	0.50 297	0.63 283	1.06 316	0.19 257	0.37 230	0.34 267	0.31 256	0.24 259	8.10 354	0.39 301	0.45 249	0.43 245	0.20 259	0.19 254	0.30 258	0.31 261	0.36 242	0.45 264

SGM-ForestM	0.64 298	0.80 322	0.39 310	0.70 311	0.40 300	0.77 313	0.67 313	0.62 319	0.41 298	0.35 268	0.42 282	1.68 326	1.08 317	0.24 276	0.33 217	0.21 178	0.44 297	0.23 254	1.27 302	0.24 246	0.43 242	0.30 188	0.28 285	0.26 283	1.04 330	0.90 336	1.53 349	1.35 328

pmcnn	0.45 278	0.24 266	0.19 240	0.33 276	0.29 278	0.34 281	0.42 291	0.34 272	0.26 264	0.34 255	0.50 297	0.80 294	1.10 318	0.19 257	0.38 233	0.57 318	0.40 292	0.32 302	0.83 292	0.37 299	0.80 321	0.49 267	0.28 285	0.24 275	0.32 267	0.34 271	0.66 311	0.82 302

ADCPNet	0.56 290	0.26 275	0.30 294	0.29 262	0.36 294	0.29 268	0.50 303	0.41 289	0.40 294	0.38 289	0.55 304	0.38 259	1.12 319	0.26 282	2.02 340	0.42 298	0.34 269	0.24 259	1.25 301	0.39 301	0.47 259	0.45 251	0.33 305	0.28 287	0.48 305	0.56 308	0.46 273	1.88 345

SANet	0.57 292	0.32 288	0.33 302	0.36 283	0.35 291	0.44 290	0.33 284	0.55 309	0.85 334	0.33 251	0.57 308	2.42 335	1.17 320	0.32 296	0.88 290	0.24 212	0.47 304	0.31 300	0.51 255	0.31 290	0.50 272	0.45 251	0.37 309	0.37 310	0.46 302	0.54 306	0.55 294	0.98 315

SGM_RVC	0.72 303	0.45 305	0.32 298	0.59 305	0.43 304	0.56 301	0.43 293	0.70 328	0.41 298	0.43 308	0.57 308	1.16 310	1.20 321	0.22 269	0.37 230	0.28 244	0.44 297	0.25 269	2.26 326	0.33 293	0.49 265	0.38 224	0.27 281	0.31 294	0.80 325	0.62 313	1.69 351	3.41 355
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LSM0	3.53 352	0.37 299	0.30 294	0.55 303	0.45 308	0.56 301	0.63 310	0.74 330	0.61 322	0.60 333	0.87 329	1.16 310	1.39 322	0.25 280	28.52 369	45.56 369	0.55 311	0.38 312	3.16 337	0.62 323	1.14 342	1.40 353	0.31 302	0.42 318	0.59 318	0.81 328	0.98 331	2.52 352

SGM+DAISY	1.04 319	0.66 317	0.62 325	0.75 312	0.68 320	0.82 316	0.74 316	0.69 326	0.75 333	0.64 335	1.09 335	1.35 316	1.44 323	0.60 320	1.43 313	1.04 351	0.77 323	0.68 342	2.40 328	0.80 340	1.22 345	1.15 350	0.51 321	0.67 337	1.12 334	1.05 341	1.65 350	2.69 354

DispFullNet	1.20 326	1.15 331	0.77 337	1.20 320	0.97 328	1.12 321	1.34 325	0.66 323	0.58 317	0.74 337	0.82 326	3.72 349	1.48 324	1.65 335	1.03 305	1.32 353	1.00 335	0.58 332	6.30 352	1.09 352	0.84 330	0.76 323	0.42 313	0.35 304	0.50 309	0.35 273	0.68 313	1.00 317

PSMNet_ROB	1.30 330	1.36 340	0.71 332	1.48 324	1.00 330	1.69 331	1.56 330	0.64 322	0.74 331	1.47 355	3.99 355	2.77 341	1.51 325	2.54 347	0.73 280	0.47 307	0.70 318	0.49 325	2.51 330	0.71 334	0.81 323	0.58 296	3.05 353	0.58 330	0.80 325	0.64 317	0.88 324	0.69 288

LVE	1.38 332	1.30 339	0.82 339	4.62 353	1.50 346	1.89 340	3.66 352	0.82 334	0.73 330	0.88 342	0.82 326	1.12 309	1.52 326	2.14 342	0.81 286	0.56 316	0.84 328	0.59 334	3.33 339	0.72 335	0.84 330	0.89 334	2.40 343	0.80 345	1.12 334	0.70 321	1.00 333	0.90 309

PWCK	1.58 338	1.40 342	0.79 338	1.70 330	1.03 331	1.55 327	1.42 327	1.11 348	0.98 340	1.00 347	1.23 344	2.78 343	1.53 327	0.82 325	0.88 290	0.55 315	0.99 332	0.57 331	13.43 359	0.90 343	1.12 341	0.75 320	1.15 329	0.82 346	1.04 330	0.88 333	0.93 327	1.27 325

MeshStereo	0.83 311	0.44 303	0.33 302	0.78 314	0.54 315	0.61 307	0.40 290	0.68 324	0.54 315	0.45 314	0.80 325	2.32 334	1.56 328	0.24 276	2.31 347	0.71 332	0.42 295	0.29 291	1.58 310	0.30 287	1.23 347	1.10 347	0.32 303	0.34 301	0.87 328	0.60 310	1.29 342	1.36 329
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
ELAS	0.94 316	0.70 318	0.59 324	0.97 318	0.73 322	0.96 319	0.72 315	0.74 330	0.62 324	0.47 316	1.17 338	2.44 336	1.62 329	0.44 307	1.40 312	0.45 302	0.63 315	0.54 328	0.99 296	0.39 301	0.88 333	1.07 345	0.43 314	0.52 325	1.56 348	1.47 348	1.33 344	1.60 337
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	0.99 318	0.85 323	0.88 343	1.81 334	0.83 326	0.71 312	0.92 320	1.01 344	1.13 343	0.96 346	1.28 345	1.37 319	1.65 330	0.63 321	1.55 320	0.76 336	0.73 321	0.47 321	2.44 329	0.73 336	0.72 317	0.76 323	0.26 276	0.88 349	0.71 322	0.85 330	0.74 318	1.09 319

Dean	1.27 328	1.44 343	0.85 341	2.93 346	1.62 347	1.95 344	2.03 341	0.96 341	1.00 341	0.91 344	0.75 323	1.51 322	1.65 330	2.05 340	0.80 284	0.64 326	1.01 336	0.60 339	1.86 321	0.85 342	0.85 332	0.75 320	2.35 342	0.79 344	1.15 337	0.85 330	1.19 337	0.85 306

IMH-64-1	1.18 324	1.19 334	0.74 333	1.63 326	1.26 337	1.69 331	1.85 335	0.84 335	0.90 335	0.44 312	0.62 315	1.36 317	1.74 332	2.49 345	2.46 351	0.60 323	0.72 319	0.47 321	1.73 316	0.64 325	0.70 313	0.79 326	2.49 345	0.58 330	1.08 332	0.63 315	0.97 329	1.31 326

IMH-64	1.18 324	1.19 334	0.74 333	1.63 326	1.26 337	1.69 331	1.85 335	0.84 335	0.90 335	0.44 312	0.62 315	1.36 317	1.74 332	2.49 345	2.46 351	0.60 323	0.72 319	0.47 321	1.73 316	0.64 325	0.70 313	0.79 326	2.49 345	0.58 330	1.08 332	0.63 315	0.97 329	1.31 326

MonStereo1	1.06 320	1.06 327	0.53 322	1.71 331	1.39 343	1.49 326	1.71 333	0.68 324	0.57 316	2.01 357	0.75 323	1.99 328	1.76 334	1.97 338	0.35 226	0.25 223	0.60 312	0.48 324	2.25 324	0.51 318	0.65 303	0.52 280	2.33 341	0.41 317	0.49 307	0.39 283	0.85 323	0.80 301

ACVNet-4b	1.08 321	1.48 344	0.48 320	2.91 345	1.12 333	1.82 338	2.71 345	0.46 302	0.44 306	0.51 324	0.43 285	1.66 325	1.85 335	2.08 341	0.46 250	0.40 293	0.82 327	0.34 307	2.68 332	0.50 316	0.65 303	0.71 316	2.24 338	0.35 304	0.45 299	0.42 291	0.53 288	0.70 289

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 350	0.48 309	0.29 290	0.48 295	0.42 302	0.63 308	0.86 319	0.69 326	0.74 331	0.42 305	1.69 348	46.80 369	1.87 336	0.64 322	0.38 233	0.33 265	0.97 331	0.98 352	1.59 311	0.33 293	0.81 323	0.79 326	0.28 285	0.25 279	0.52 313	0.78 327	3.35 357	0.83 304

ELAS_RVC	0.92 314	0.65 316	0.62 325	0.92 317	0.67 319	1.21 322	0.71 314	0.72 329	0.50 312	0.49 321	1.20 342	2.45 337	1.89 337	0.44 307	1.31 309	0.46 306	0.62 314	0.55 329	1.02 298	0.42 308	0.91 335	1.06 344	0.44 316	0.54 326	1.50 345	1.22 347	1.15 336	1.19 322
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.14 323	1.08 328	0.68 331	1.50 325	1.15 334	1.39 324	1.55 329	0.88 338	0.96 338	0.77 338	0.72 322	1.28 313	1.96 338	1.91 337	2.45 350	0.71 332	1.18 341	0.55 329	1.42 306	0.69 331	0.97 337	0.99 340	0.91 327	0.67 337	1.13 336	0.88 333	1.02 334	1.43 332

MANE	1.47 335	0.77 321	0.87 342	1.01 319	0.81 325	0.96 319	0.93 321	1.00 343	1.05 342	0.43 308	0.69 319	2.28 333	2.16 339	0.39 304	1.68 328	1.01 350	0.65 316	2.72 357	1.45 307	0.40 305	0.77 320	0.73 318	0.34 308	0.67 337	2.42 356	2.81 357	4.52 358	6.28 358

WAO-8	1.55 336	1.53 345	1.00 346	2.82 343	1.43 344	1.91 341	2.01 339	1.05 346	1.38 347	1.44 353	1.87 349	2.25 331	2.76 340	2.68 348	1.01 303	0.83 339	0.99 332	0.59 334	3.35 340	1.08 348	0.82 325	0.85 331	1.36 332	0.82 346	1.60 350	1.12 343	1.27 339	1.93 346

Venus	1.55 336	1.53 345	1.00 346	2.82 343	1.43 344	1.91 341	2.01 339	1.05 346	1.38 347	1.44 353	1.87 349	2.25 331	2.76 340	2.68 348	1.01 303	0.83 339	0.99 332	0.59 334	3.35 340	1.08 348	0.82 325	0.85 331	1.36 332	0.82 346	1.60 350	1.12 343	1.27 339	1.93 346

WQFJA1++	3.28 351	0.13 143	0.09 111	27.82 367	0.11 140	24.38 368	25.71 367	0.22 147	0.11 116	0.35 268	0.16 155	0.65 285	2.77 342	0.08 103	0.17 83	0.23 204	0.23 168	0.14 111	1.04 299	0.38 300	0.36 211	0.26 165	0.08 136	0.08 96	0.20 164	2.15 355	0.29 208	0.30 218

MADNet++	2.28 345	1.66 349	1.91 355	1.39 322	2.03 352	1.38 323	1.73 334	1.80 354	2.24 354	2.07 358	2.44 354	2.76 340	2.81 343	1.52 332	2.18 344	2.45 357	2.29 354	1.71 354	2.86 335	2.56 356	4.03 358	5.19 360	1.23 331	2.35 359	1.50 345	3.83 359	2.07 354	1.70 339

STStereo	1.28 329	0.74 320	0.83 340	2.32 339	0.84 327	2.27 346	0.98 323	1.04 345	0.96 338	0.51 324	1.19 340	3.30 345	2.84 344	0.25 280	2.59 354	0.45 302	0.38 286	0.26 279	4.54 344	0.33 293	0.51 274	0.47 259	0.28 285	0.56 328	1.24 340	0.96 339	1.38 345	2.45 350

UNDER WATER-64	1.98 341	1.91 353	1.15 351	3.52 352	2.32 354	2.83 353	3.30 349	1.72 353	1.25 345	1.12 350	1.19 340	3.41 348	2.89 345	3.11 352	2.13 342	0.90 344	1.77 352	0.77 347	2.32 327	1.05 347	1.17 343	1.23 351	3.96 360	1.06 352	1.41 343	2.13 353	1.31 343	2.65 353

ACV-stereo	2.24 343	1.03 326	0.23 267	0.38 286	0.24 258	0.70 311	0.48 301	0.45 298	0.32 283	0.36 276	0.41 280	0.47 269	2.93 346	0.35 299	1.93 335	0.86 341	0.44 297	0.29 291	44.47 369	0.55 321	0.82 325	0.90 336	0.33 305	0.26 283	0.26 226	0.28 243	0.41 264	0.39 253

IMH	1.30 330	1.22 337	0.76 336	1.65 328	1.27 339	1.73 335	1.88 338	0.86 337	0.93 337	0.47 316	0.65 318	1.48 321	2.97 347	3.97 361	1.50 314	0.59 321	0.76 322	0.49 325	2.25 324	0.70 332	0.69 312	0.79 326	2.64 347	0.61 334	1.16 338	0.76 325	0.89 326	1.49 334

MDST_ROB	0.81 309	1.11 329	0.24 275	1.30 321	0.42 302	0.81 315	0.32 282	0.45 298	0.25 258	0.36 276	0.32 256	0.47 269	3.62 348	0.14 215	1.77 330	0.22 193	0.27 221	0.17 167	0.84 293	0.19 205	0.57 284	0.51 276	0.20 259	0.21 265	1.56 348	0.86 332	2.88 356	1.74 340

notaker	1.84 339	1.90 352	1.02 348	3.19 349	2.19 353	2.44 347	2.77 346	1.11 348	1.57 350	0.91 344	1.09 335	3.37 347	5.56 349	3.13 354	1.35 310	0.81 338	1.34 349	0.71 344	4.26 343	1.08 348	1.22 345	0.99 340	2.96 352	0.93 350	0.74 324	0.77 326	0.98 331	1.18 321

UNDER WATER	2.15 342	1.92 354	1.13 350	3.36 351	2.59 355	2.77 352	3.73 353	1.63 351	1.36 346	1.02 349	1.02 334	3.30 345	7.25 350	3.39 356	1.54 317	0.91 346	1.80 353	0.75 346	3.15 336	1.08 348	1.27 350	1.14 349	3.84 359	1.20 356	1.46 344	1.78 351	1.26 338	2.46 351

TorneroNet-64	1.85 340	1.56 347	0.93 345	3.34 350	1.31 342	2.18 345	2.65 344	0.91 339	2.21 353	0.66 336	0.83 328	2.72 338	7.56 351	3.04 351	1.76 329	0.67 329	1.35 350	0.59 334	4.05 342	1.02 345	0.98 338	0.96 337	2.67 348	0.69 341	1.24 340	1.15 345	0.88 324	2.15 348

DPSimNet_ROB	5.23 356	7.46 360	3.48 360	6.82 359	6.53 362	4.88 356	5.29 359	5.03 361	6.96 360	3.68 361	10.30 363	6.62 355	7.58 352	4.15 362	3.41 357	2.75 358	5.59 360	2.26 355	12.16 358	3.45 358	5.93 360	2.70 357	3.37 355	3.75 360	3.16 358	3.16 358	4.52 358	6.28 358

LRCNet_RVC	10.22 360	14.24 364	3.26 358	20.74 365	17.71 367	19.88 366	15.89 365	6.49 362	2.47 356	19.87 367	12.97 364	19.40 364	8.44 353	26.62 368	2.33 348	0.74 334	10.08 362	5.54 360	23.31 365	6.95 361	2.43 356	1.11 348	22.86 366	8.58 363	0.73 323	0.39 283	1.72 352	1.19 322

BEATNet-Init1	4.26 354	5.23 359	1.17 352	9.10 361	2.61 356	8.41 361	4.21 354	2.29 356	1.73 352	0.88 342	2.38 352	6.02 353	9.23 354	0.65 323	2.70 356	2.20 356	1.24 342	0.94 351	17.87 360	4.86 360	2.04 354	1.87 356	1.10 328	1.14 354	4.62 359	2.07 352	11.53 366	6.94 360

ktn	2.52 349	1.71 350	3.02 357	2.41 341	1.88 349	2.62 350	3.04 348	1.69 352	4.13 358	1.01 348	1.21 343	8.17 359	10.18 355	2.80 350	1.51 315	0.93 347	1.72 351	0.87 349	6.22 351	1.56 355	1.20 344	1.09 346	2.75 350	0.93 350	1.19 339	1.07 342	1.46 347	1.74 340

DGTPSM_ROB	8.76 357	3.83 356	10.08 362	3.08 347	5.50 358	3.48 354	5.02 357	3.60 358	8.96 361	3.18 359	7.06 358	3.95 350	10.56 356	3.59 357	11.06 360	10.70 360	4.35 357	10.50 361	5.45 347	9.91 362	5.93 360	14.37 362	4.39 361	8.90 364	9.99 362	27.43 366	11.00 364	30.59 366

KSHMR	2.37 347	1.84 351	1.23 353	6.67 358	1.97 351	2.73 351	3.45 351	1.31 350	1.69 351	1.18 352	1.18 339	1.71 327	11.63 357	3.21 355	1.67 327	1.07 352	1.11 338	0.92 350	5.58 348	1.04 346	1.23 347	1.05 342	3.26 354	1.06 352	1.99 355	1.18 346	1.28 341	1.85 343

TorneroNet	2.33 346	1.60 348	0.88 343	5.64 356	1.76 348	2.56 348	2.94 347	0.97 342	2.29 355	0.79 339	1.98 351	4.07 351	12.24 358	3.12 353	1.29 308	0.67 329	1.30 348	0.61 340	5.93 349	1.00 344	1.04 339	0.98 339	2.79 351	0.70 342	1.86 353	1.04 340	1.02 334	1.87 344

DPSM_ROB	13.12 362	7.70 361	11.86 364	4.97 354	5.71 360	6.03 357	4.61 355	8.36 364	10.82 363	6.72 362	8.03 361	8.12 357	12.29 359	3.81 359	13.89 362	13.57 362	10.28 363	13.36 363	9.07 355	11.67 364	16.11 364	18.73 366	3.51 356	10.91 366	27.70 367	35.86 368	31.04 368	39.53 368

DPSM	13.12 362	7.70 361	11.86 364	4.97 354	5.71 360	6.03 357	4.61 355	8.36 364	10.82 363	6.72 362	8.03 361	8.12 357	12.29 359	3.81 359	13.89 362	13.57 362	10.28 363	13.36 363	9.07 355	11.67 364	16.11 364	18.73 366	3.51 356	10.91 366	27.70 367	35.86 368	31.04 368	39.53 368

HanzoNet	4.54 355	4.29 358	3.74 361	6.10 357	3.77 357	7.50 359	8.23 362	3.94 360	4.82 359	1.56 356	2.42 353	11.35 361	12.90 361	10.81 366	1.84 332	1.89 354	4.65 359	1.35 353	10.71 357	3.05 357	2.04 354	1.81 355	5.00 363	1.14 354	1.80 352	1.67 350	1.81 353	2.33 349

DPSMNet_ROB	8.99 358	3.86 357	10.11 363	3.11 348	5.51 359	3.54 355	5.03 358	3.60 358	9.04 362	3.27 360	7.95 360	4.19 352	13.43 362	3.66 358	11.12 361	10.86 361	4.47 358	10.71 362	6.43 353	9.92 363	5.99 362	14.50 363	4.39 361	8.90 364	10.15 363	27.43 366	11.02 365	30.59 366

LE_ROB	3.57 353	0.92 325	1.49 354	2.33 340	9.96 364	1.83 339	7.73 361	2.31 357	3.13 357	0.47 316	1.49 346	9.10 360	13.79 363	0.47 310	0.63 271	0.25 223	0.44 297	0.29 291	6.00 350	1.38 354	0.66 306	0.52 280	2.47 344	2.28 358	5.36 360	4.46 360	6.14 360	10.46 363

HaxPig	19.43 364	21.64 367	18.72 366	23.90 366	23.72 368	22.99 367	25.27 366	20.59 368	18.36 365	26.33 368	23.18 367	22.04 365	16.59 364	24.59 367	21.93 364	18.51 364	20.93 367	19.75 365	22.56 364	20.41 366	14.06 363	11.69 361	27.14 367	18.65 368	6.94 361	12.03 365	7.78 361	14.26 365

MEDIAN_ROB	22.61 365	26.37 368	23.42 367	27.86 368	27.01 369	26.90 369	28.47 368	24.00 369	21.42 366	31.43 369	26.90 368	25.65 366	19.56 365	27.54 369	23.81 365	20.10 365	25.89 368	23.65 366	27.64 367	24.33 369	18.71 366	15.27 364	29.65 368	20.16 369	10.22 364	11.12 364	10.11 363	13.24 364

AVERAGE_ROB	25.62 366	30.03 370	26.88 370	31.96 369	30.85 370	31.13 370	32.49 369	28.35 370	25.87 370	34.56 370	30.30 370	30.39 367	23.71 366	31.94 370	27.62 366	24.45 366	28.60 369	25.76 367	30.73 368	27.87 370	22.22 367	18.68 365	33.77 369	25.40 372	10.86 366	8.77 363	9.34 362	9.16 362

FlowAnything	26.42 368	15.50 366	23.88 369	9.99 363	11.54 366	12.07 364	9.28 364	16.89 367	21.87 368	13.68 366	16.26 366	16.42 362	24.79 367	7.69 365	27.93 367	27.24 368	20.55 366	26.80 368	18.20 362	23.53 368	32.22 368	37.62 369	7.05 365	22.05 371	55.78 370	72.50 371	62.44 371	79.62 371

CasAABBNet	26.35 367	15.49 365	23.85 368	9.95 362	11.46 365	12.03 363	9.23 363	16.79 366	21.84 367	13.64 365	16.11 365	16.45 363	24.90 368	7.58 364	27.95 368	27.14 367	20.53 365	26.83 369	18.10 361	23.37 367	32.22 368	37.28 368	6.99 364	21.98 370	55.78 370	72.24 370	62.39 370	79.48 370

PML	11.09 361	9.28 363	3.40 359	11.88 364	6.99 363	11.60 362	5.97 360	7.04 363	24.50 369	8.92 364	28.99 369	32.63 368	39.39 369	6.18 363	5.69 359	4.14 359	8.31 361	2.99 358	18.83 363	4.50 359	4.70 359	4.40 359	3.75 358	3.98 361	10.54 365	5.17 361	18.60 367	7.08 361

GS-Stereo																							0.02 3	0.03 7	0.07 28	0.06 18	0.07 22	0.05 18

FSD		0.26 275	0.26 283	0.27 258	0.26 272	0.25 250	0.31 280	0.33 271	0.20 234	0.28 204	0.20 189			0.29 287	0.34 223	0.37 285			0.33 197	0.26 263				0.28 287	0.30 258	0.26 230	0.30 217	0.31 222

ASD4																								5.70 362

Low-res two-view benchmark