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

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

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

NLCSM	0.05 23	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 75	0.14 217	0.04 18	0.10 118	0.05 20	0.29 307	0.02 6	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 8	0.02 5	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

derf	0.03 3	0.02 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 24	0.03 4	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.04 4	0.03 3

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.03 7	0.02 3	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.03 3

LACA2	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 62	0.02 5	0.06 39	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

WQFJX1	0.06 46	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.06 61	0.17 263	0.04 18	0.11 139	0.04 6	0.31 309	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.03 45	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 46	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.05 64	0.03 45	0.05 47	0.15 233	0.04 18	0.14 167	0.04 6	0.33 312	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 31	0.04 3	0.05 12	0.03 45	0.04 53	0.05 9	0.07 38	0.06 15	0.06 49

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.02 3	0.02 5	0.04 20	0.05 42	0.04 18	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 41	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 45	0.04 20	0.02 3	0.03 4	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.05 9	0.03 3

over-6	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.05 67	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.06 59	0.04 18	0.07 74	0.12 97	0.03 30	0.03 48	0.07 11	0.07 11	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.08 54	0.07 62

over v1	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.05 67	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.04 18	0.05 44	0.08 67	0.03 30	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.06 20	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.08 66	0.07 28	0.05 26

over-8	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.03 7	0.04 18	0.04 26	0.05 20	0.03 30	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.07 28	0.05 26

over-9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 26	0.06 39	0.03 30	0.02 6	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.04 8	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.07 28	0.05 26

qqai	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 24	0.03 4	0.04 26	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.03 3

PointNet	0.05 23	0.04 21	0.05 68	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.04 79	0.07 75	0.05 42	0.05 43	0.06 58	0.05 20	0.04 60	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 16	0.04 6	0.07 40	0.06 37	0.04 79	0.05 78	0.07 47	0.08 66	0.09 71	0.06 49

WQFJA1	0.07 71	0.05 47	0.03 6	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.06 61	0.15 233	0.04 18	0.15 177	0.05 20	0.34 314	0.03 48	0.07 11	0.06 4	0.06 20	0.05 11	0.06 16	0.05 31	0.05 7	0.05 12	0.03 45	0.04 53	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 49

NLMM1	0.07 71	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.03 45	0.06 61	0.19 274	0.05 43	0.14 167	0.05 20	0.39 320	0.03 48	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 32	0.05 31	0.05 7	0.06 37	0.03 45	0.05 78	0.07 47	0.06 23	0.07 28	0.05 26

NLMM	0.07 71	0.05 47	0.03 6	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.06 61	0.15 233	0.04 18	0.15 177	0.05 20	0.34 314	0.03 48	0.07 11	0.06 4	0.06 20	0.05 11	0.06 16	0.05 31	0.05 7	0.05 12	0.03 45	0.04 53	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 49

NLSM1	0.07 71	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.04 79	0.07 75	0.19 274	0.04 18	0.16 193	0.06 39	0.36 319	0.03 48	0.07 11	0.08 24	0.06 20	0.05 11	0.07 32	0.05 31	0.06 22	0.06 37	0.03 45	0.04 53	0.07 47	0.07 38	0.07 28	0.05 26

BridgeDepth	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 67	0.03 30	0.02 6	0.07 11	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.06 23	0.07 28	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
F5.5	0.05 23	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.05 42	0.04 18	0.03 12	0.07 54	0.03 30	0.03 48	0.08 22	0.09 45	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.07 28	0.06 49

F8.5	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 54	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.07 28	0.04 9

FORCE_9	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 54	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.04 9

FORCE_8	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.07 54	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.05 9	0.06 23	0.07 28	0.04 9

F7	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.03 7	0.05 43	0.03 12	0.06 39	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 20	0.06 32	0.06 16	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.05 9	0.07 38	0.07 28	0.05 26

FORCE_5	0.05 23	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.04 24	0.05 43	0.04 26	0.09 78	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.03 45	0.03 15	0.06 29	0.06 23	0.08 54	0.06 49

FORCE_6	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.05 47	0.05 42	0.03 4	0.03 12	0.07 54	0.04 60	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.06 22	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.06 23	0.08 54	0.05 26

NLSM3	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.03 7	0.03 45	0.06 61	0.08 90	0.05 43	0.06 58	0.04 6	0.05 71	0.04 78	0.08 22	0.08 24	0.07 41	0.06 32	0.06 16	0.05 31	0.06 22	0.05 12	0.04 79	0.04 53	0.07 47	0.08 66	0.08 54	0.07 62

MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.06 62	0.03 12	0.06 39	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.07 40	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MLG-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.05 43	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.04 6	0.07 40	0.05 12	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.04 18	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.07 41	0.05 11	0.06 16	0.05 31	0.06 22	0.05 12	0.03 45	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

CoSv	0.04 5	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.05 64	0.03 45	0.05 47	0.04 24	0.04 18	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.08 24	0.07 41	0.04 5	0.08 54	0.04 6	0.06 22	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 47	0.05 10	0.07 28	0.04 9

AIO-test2	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.05 42	0.04 18	0.06 58	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 12	0.02 5	0.03 15	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

ProNet	0.04 5	0.04 21	0.04 38	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 79	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 58	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 22	0.07 11	0.06 20	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.06 22	0.03 3	0.03 45	0.03 15	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

FORCE_4.7	0.06 46	0.05 47	0.05 68	0.06 87	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.04 20	0.05 42	0.04 18	0.05 44	0.11 90	0.03 30	0.04 78	0.09 36	0.08 24	0.10 79	0.08 69	0.08 54	0.05 31	0.08 57	0.06 37	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.07 38	0.09 71	0.07 62

F4.4	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.02 5	0.06 61	0.04 24	0.04 18	0.05 44	0.08 67	0.03 30	0.04 78	0.09 36	0.08 24	0.07 41	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.05 12	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.08 66	0.08 54	0.08 75

FORCE_4.6	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.03 11	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.04 24	0.04 18	0.03 12	0.08 67	0.04 60	0.03 48	0.09 36	0.09 45	0.07 41	0.07 53	0.06 16	0.05 31	0.06 22	0.06 37	0.04 79	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.09 71	0.06 49

FORCE_4.5	0.05 23	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.03 45	0.06 61	0.04 24	0.05 43	0.05 44	0.07 54	0.03 30	0.03 48	0.09 36	0.08 24	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.06 37	0.02 5	0.03 15	0.07 47	0.08 66	0.09 71	0.07 62

LACA1	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.03 45	0.03 3	0.06 59	0.05 43	0.04 26	0.06 39	0.04 60	0.03 48	0.09 36	0.09 45	0.06 20	0.08 69	0.06 16	0.05 31	0.06 22	0.06 37	0.03 45	0.04 53	0.07 47	0.08 66	0.08 54	0.06 49

111111	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.04 48	0.03 7	0.03 45	0.04 20	0.05 42	0.03 4	0.04 26	0.05 20	0.03 30	0.02 6	0.09 36	0.08 24	0.06 20	0.05 11	0.07 32	0.04 6	0.07 40	0.08 70	0.03 45	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

MM-Stereo_test2	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.05 43	0.03 12	0.04 6	0.02 3	0.03 48	0.09 36	0.09 45	0.07 41	0.07 53	0.07 32	0.06 59	0.08 57	0.10 88	0.04 79	0.03 15	0.05 9	0.09 83	0.06 15	0.05 26

AIO-test1	0.05 23	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.06 61	0.06 59	0.06 62	0.06 58	0.06 39	0.02 3	0.03 48	0.09 36	0.09 45	0.06 20	0.05 11	0.05 4	0.05 31	0.05 7	0.06 37	0.02 5	0.03 15	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

IGEV-Stereo++	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.05 67	0.05 73	0.04 25	0.02 5	0.05 47	0.05 42	0.05 43	0.05 44	0.05 20	0.04 60	0.03 48	0.09 36	0.09 45	0.07 41	0.06 32	0.08 54	0.05 31	0.07 40	0.12 100	0.04 79	0.03 15	0.05 9	0.07 38	0.08 54	0.05 26

AIO-Stereo	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 26	0.04 6	0.03 30	0.02 6	0.09 36	0.09 45	0.07 41	0.06 32	0.09 70	0.06 59	0.07 40	0.06 37	0.03 45	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.07 28	0.04 9

TDLM	0.07 71	0.08 92	0.07 100	0.07 97	0.07 102	0.07 97	0.05 108	0.07 75	0.06 59	0.06 62	0.10 118	0.08 67	0.06 89	0.05 91	0.09 36	0.09 45	0.09 70	0.09 79	0.08 54	0.06 59	0.08 57	0.06 37	0.05 104	0.07 108	0.08 71	0.07 38	0.08 54	0.08 75

FORCE_4	0.06 46	0.04 21	0.04 38	0.05 67	0.03 20	0.05 64	0.03 45	0.06 61	0.05 42	0.07 78	0.06 58	0.07 54	0.03 30	0.03 48	0.10 47	0.08 24	0.07 41	0.07 53	0.08 54	0.05 31	0.08 57	0.07 56	0.03 45	0.04 53	0.08 71	0.09 83	0.10 82	0.08 75

SCION-MonSter(vits)	0.06 46	0.09 104	0.07 100	0.09 132	0.09 138	0.08 116	0.05 108	0.05 47	0.05 42	0.05 43	0.06 58	0.05 20	0.03 30	0.02 6	0.10 47	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.06 37	0.02 5	0.02 3	0.07 47	0.07 38	0.07 28	0.07 62

LACA_dic	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.03 45	0.04 20	0.06 59	0.07 78	0.04 26	0.05 20	0.05 71	0.03 48	0.10 47	0.10 63	0.06 20	0.08 69	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.07 56	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.07 38	0.08 54	0.08 75

TS12	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.03 45	0.04 20	0.06 59	0.07 78	0.04 26	0.05 20	0.05 71	0.03 48	0.10 47	0.10 63	0.06 20	0.08 69	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.07 56	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.07 38	0.08 54	0.08 75

DispViT+	0.06 46	0.05 47	0.05 68	0.07 97	0.05 73	0.05 64	0.04 79	0.05 47	0.07 83	0.06 62	0.08 88	0.06 39	0.05 71	0.03 48	0.10 47	0.09 45	0.06 20	0.08 69	0.08 54	0.06 59	0.06 22	0.07 56	0.03 45	0.06 95	0.07 47	0.10 94	0.08 54	0.09 89

MatchStereo	0.06 46	0.04 21	0.05 68	0.03 11	0.04 48	0.03 7	0.03 45	0.04 20	0.07 83	0.03 4	0.06 58	0.04 6	0.05 71	0.03 48	0.10 47	0.09 45	0.06 20	0.07 53	0.06 16	0.07 79	0.08 57	0.09 81	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.08 66	0.06 15	0.06 49
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.05 23	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.03 7	0.03 45	0.05 47	0.05 42	0.05 43	0.06 58	0.05 20	0.03 30	0.02 6	0.10 47	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.07 40	0.06 37	0.02 5	0.02 3	0.07 47	0.07 38	0.07 28	0.07 62

MLG-Stereo_test2	0.06 46	0.05 47	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.06 61	0.04 24	0.07 78	0.05 44	0.07 54	0.03 30	0.04 78	0.10 47	0.10 63	0.10 79	0.07 53	0.11 82	0.06 59	0.10 75	0.06 37	0.03 45	0.03 15	0.06 29	0.05 10	0.09 71	0.06 49

LG-Stereo	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.04 48	0.04 25	0.02 5	0.06 61	0.05 42	0.06 62	0.06 58	0.08 67	0.03 30	0.02 6	0.10 47	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.09 71	0.06 37	0.02 5	0.03 15	0.06 29	0.06 23	0.07 28	0.05 26

RSM	0.05 23	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.04 20	0.03 7	0.04 18	0.05 44	0.06 39	0.03 30	0.02 6	0.10 47	0.09 45	0.07 41	0.06 32	0.07 32	0.06 59	0.08 57	0.06 37	0.02 5	0.04 53	0.06 29	0.06 23	0.07 28	0.05 26

MoCha-V2	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.04 30	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.04 20	0.03 7	0.04 18	0.05 44	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 47	0.08 24	0.07 41	0.06 32	0.08 54	0.06 59	0.07 40	0.07 56	0.03 45	0.03 15	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

CroCo-Stereo Lap2	0.05 23	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 62	0.03 12	0.04 6	0.03 30	0.02 6	0.10 47	0.10 63	0.07 41	0.07 53	0.07 32	0.05 31	0.08 57	0.06 37	0.02 5	0.03 15	0.07 47	0.08 66	0.07 28	0.05 26

RAFT	0.07 71	0.04 21	0.06 86	0.05 67	0.03 20	0.06 84	0.03 45	0.10 89	0.05 42	0.06 62	0.07 74	0.08 67	0.05 71	0.02 6	0.10 47	0.08 24	0.08 56	0.06 32	0.08 54	0.06 59	0.08 57	0.09 81	0.02 5	0.04 53	0.13 120	0.14 132	0.16 119	0.15 130

testmc14	0.05 23	0.05 47	0.03 6	0.03 11	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.04 24	0.05 43	0.04 26	0.10 81	0.02 3	0.02 6	0.11 60	0.09 45	0.06 20	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.06 22	0.05 12	0.04 79	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.07 28	0.05 26

LACA3	0.06 46	0.05 47	0.05 68	0.05 67	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.04 20	0.06 59	0.06 62	0.04 26	0.08 67	0.04 60	0.04 78	0.11 60	0.10 63	0.06 20	0.08 69	0.08 54	0.05 31	0.08 57	0.08 70	0.03 45	0.04 53	0.08 71	0.08 66	0.09 71	0.08 75

GSStereo	0.06 46	0.06 71	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.03 3	0.04 24	0.05 43	0.04 26	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 60	0.10 63	0.10 79	0.06 32	0.09 70	0.06 59	0.10 75	0.06 37	0.02 5	0.03 15	0.07 47	0.06 23	0.07 28	0.05 26

AdaDepth	0.06 46	0.06 71	0.04 38	0.04 30	0.05 73	0.04 25	0.03 45	0.05 47	0.06 59	0.04 18	0.05 44	0.05 20	0.03 30	0.03 48	0.11 60	0.11 75	0.09 70	0.08 69	0.09 70	0.06 59	0.08 57	0.07 56	0.02 5	0.04 53	0.07 47	0.07 38	0.09 71	0.07 62

GREAT-IGEV	0.05 23	0.04 21	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.03 7	0.04 18	0.05 44	0.08 67	0.02 3	0.02 6	0.11 60	0.09 45	0.07 41	0.05 11	0.07 32	0.05 31	0.06 22	0.10 88	0.03 45	0.03 15	0.06 29	0.06 23	0.08 54	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GIP-stereo	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.03 45	0.03 3	0.03 7	0.05 43	0.04 26	0.05 20	0.02 3	0.04 78	0.11 60	0.09 45	0.08 56	0.07 53	0.09 70	0.07 79	0.08 57	0.09 81	0.02 5	0.04 53	0.06 29	0.07 38	0.08 54	0.05 26

DEFOM-Stereo	0.07 71	0.06 71	0.04 38	0.06 87	0.05 73	0.05 64	0.03 45	0.06 61	0.05 42	0.06 62	0.07 74	0.06 39	0.03 30	0.03 48	0.11 60	0.10 63	0.11 83	0.09 79	0.10 77	0.06 59	0.11 82	0.07 56	0.04 79	0.04 53	0.08 71	0.08 66	0.12 98	0.08 75

Occ-G	0.06 46	0.07 78	0.05 68	0.05 67	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.05 47	0.04 24	0.04 18	0.08 88	0.06 39	0.03 30	0.03 48	0.11 60	0.11 75	0.08 56	0.08 69	0.13 95	0.06 59	0.09 71	0.07 56	0.04 79	0.05 78	0.06 29	0.06 23	0.08 54	0.06 49

RSM++	0.06 46	0.05 47	0.05 68	0.05 67	0.05 73	0.04 25	0.03 45	0.06 61	0.05 42	0.05 43	0.05 44	0.07 54	0.04 60	0.02 6	0.11 60	0.10 63	0.08 56	0.07 53	0.08 54	0.06 59	0.09 71	0.07 56	0.03 45	0.04 53	0.08 71	0.07 38	0.07 28	0.05 26

iRaftStereo_RVC	0.08 82	0.07 78	0.06 86	0.05 67	0.05 73	0.05 64	0.03 45	0.10 89	0.05 42	0.10 91	0.09 104	0.10 81	0.05 71	0.04 78	0.11 60	0.11 75	0.13 96	0.10 95	0.12 87	0.07 79	0.15 104	0.11 92	0.04 79	0.05 78	0.10 91	0.09 83	0.11 91	0.08 75

GANet	0.10 97	0.10 120	0.09 143	0.10 143	0.10 159	0.12 177	0.09 185	0.13 107	0.08 90	0.10 91	0.10 118	0.14 116	0.06 89	0.06 111	0.11 60	0.12 90	0.14 101	0.14 142	0.11 82	0.07 79	0.11 82	0.08 70	0.08 167	0.08 126	0.11 101	0.09 83	0.11 91	0.11 99

CVANet_RVC	0.10 97	0.12 157	0.11 185	0.13 187	0.09 138	0.11 161	0.08 168	0.12 102	0.08 90	0.09 85	0.14 167	0.10 81	0.07 106	0.07 120	0.11 60	0.11 75	0.11 83	0.11 106	0.11 82	0.08 96	0.11 82	0.08 70	0.06 123	0.08 126	0.11 101	0.09 83	0.11 91	0.12 106

MCSU-Stereo	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.04 30	0.04 48	0.03 7	0.03 45	0.04 20	0.06 59	0.06 62	0.04 26	0.09 78	0.03 30	0.03 48	0.12 72	0.09 45	0.08 56	0.06 32	0.07 32	0.05 31	0.06 22	0.05 12	0.03 45	0.03 15	0.07 47	0.07 38	0.09 71	0.07 62

VIP-Stereo	0.07 71	0.06 71	0.05 68	0.05 67	0.04 48	0.04 25	0.02 5	0.06 61	0.05 42	0.06 62	0.09 104	0.10 81	0.03 30	0.03 48	0.12 72	0.11 75	0.12 90	0.09 79	0.10 77	0.06 59	0.11 82	0.06 37	0.03 45	0.04 53	0.08 71	0.07 38	0.07 28	0.08 75

GASTEREO	0.06 46	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.06 59	0.04 18	0.04 26	0.06 39	0.03 30	0.02 6	0.12 72	0.10 63	0.08 56	0.07 53	0.08 54	0.06 59	0.07 40	0.13 108	0.03 45	0.03 15	0.07 47	0.08 66	0.07 28	0.05 26

MSCF	0.06 46	0.04 21	0.04 38	0.04 30	0.03 20	0.04 25	0.02 5	0.04 20	0.06 59	0.04 18	0.04 26	0.06 39	0.03 30	0.02 6	0.12 72	0.10 63	0.08 56	0.07 53	0.08 54	0.06 59	0.07 40	0.12 100	0.03 45	0.03 15	0.07 47	0.08 66	0.06 15	0.05 26

U	0.05 23	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 20	0.02 3	0.04 18	0.01 3	0.05 20	0.03 30	0.02 6	0.12 72	0.11 75	0.08 56	0.07 53	0.08 54	0.05 31	0.10 75	0.07 56	0.01 3	0.03 15	0.07 47	0.07 38	0.06 15	0.06 49

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 72	0.10 63	0.06 20	0.05 11	0.06 16	0.04 6	0.07 40	0.05 12	0.01 3	0.02 3	0.06 29	0.05 10	0.05 9	0.04 9
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
delet	0.08 82	0.08 92	0.07 100	0.09 132	0.07 102	0.08 116	0.06 129	0.07 75	0.06 59	0.09 85	0.07 74	0.11 90	0.06 89	0.06 111	0.12 72	0.10 63	0.10 79	0.09 79	0.08 54	0.09 109	0.09 71	0.07 56	0.05 104	0.06 95	0.09 81	0.09 83	0.10 82	0.08 75

GREATEN-IGEV_RVC	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.03 11	0.04 48	0.04 25	0.02 5	0.05 47	0.06 59	0.05 43	0.05 44	0.10 81	0.03 30	0.03 48	0.13 79	0.09 45	0.08 56	0.07 53	0.09 70	0.05 31	0.07 40	0.06 37	0.03 45	0.03 15	0.06 29	0.07 38	0.09 71	0.06 49

TS	0.09 86	0.07 78	0.07 100	0.07 97	0.06 89	0.06 84	0.04 79	0.11 97	0.06 59	0.06 62	0.11 139	0.10 81	0.05 71	0.05 91	0.13 79	0.13 96	0.09 70	0.10 95	0.12 87	0.08 96	0.13 93	0.11 92	0.04 79	0.06 95	0.12 115	0.11 99	0.12 98	0.14 122

BridgeDepth_RVC	0.07 71	0.07 78	0.06 86	0.05 67	0.06 89	0.06 84	0.04 79	0.07 75	0.09 106	0.07 78	0.07 74	0.07 54	0.05 71	0.04 78	0.13 79	0.11 75	0.07 41	0.09 79	0.09 70	0.07 79	0.08 57	0.08 70	0.03 45	0.04 53	0.09 81	0.11 99	0.10 82	0.11 99
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.06 46	0.07 78	0.05 68	0.06 87	0.05 73	0.05 64	0.04 79	0.05 47	0.04 24	0.06 62	0.04 26	0.07 54	0.02 3	0.03 48	0.13 79	0.09 45	0.09 70	0.07 53	0.08 54	0.06 59	0.10 75	0.08 70	0.03 45	0.05 78	0.08 71	0.07 38	0.08 54	0.05 26

gasm-f	0.06 46	0.07 78	0.05 68	0.06 87	0.05 73	0.05 64	0.04 79	0.05 47	0.04 24	0.06 62	0.04 26	0.07 54	0.02 3	0.03 48	0.13 79	0.09 45	0.09 70	0.07 53	0.08 54	0.06 59	0.10 75	0.08 70	0.03 45	0.05 78	0.08 71	0.07 38	0.08 54	0.05 26

LG-Stereo_L2	0.09 86	0.08 92	0.05 68	0.04 30	0.05 73	0.04 25	0.03 45	0.13 107	0.09 106	0.21 141	0.09 104	0.13 105	0.05 71	0.05 91	0.13 79	0.14 103	0.14 101	0.09 79	0.14 99	0.07 79	0.18 125	0.12 100	0.03 45	0.04 53	0.09 81	0.08 66	0.10 82	0.10 92

LG-Stereo_L1	0.09 86	0.08 92	0.05 68	0.05 67	0.05 73	0.05 64	0.03 45	0.13 107	0.09 106	0.21 141	0.09 104	0.11 90	0.05 71	0.05 91	0.13 79	0.14 103	0.14 101	0.09 79	0.14 99	0.07 79	0.18 125	0.11 92	0.03 45	0.04 53	0.09 81	0.08 66	0.10 82	0.10 92

MLG-Stereo_test3	0.08 82	0.06 71	0.04 38	0.05 67	0.06 89	0.06 84	0.04 79	0.07 75	0.06 59	0.09 85	0.07 74	0.13 105	0.03 30	0.05 91	0.13 79	0.11 75	0.12 90	0.09 79	0.29 219	0.06 59	0.12 91	0.13 108	0.03 45	0.05 78	0.07 47	0.08 66	0.10 82	0.08 75

IGEV-Stereo+	0.10 97	0.11 141	0.05 68	0.05 67	0.06 89	0.06 84	0.03 45	0.16 125	0.08 90	0.24 186	0.13 159	0.11 90	0.06 89	0.05 91	0.13 79	0.15 118	0.14 101	0.10 95	0.15 105	0.10 119	0.18 125	0.15 117	0.05 104	0.04 53	0.10 91	0.12 109	0.08 54	0.09 89

StereoVision	0.07 71	0.05 47	0.05 68	0.04 30	0.04 48	0.05 64	0.03 45	0.07 75	0.11 147	0.05 43	0.06 58	0.05 20	0.06 89	0.02 6	0.13 79	0.13 96	0.09 70	0.07 53	0.10 77	0.08 96	0.08 57	0.07 56	0.03 45	0.05 78	0.11 101	0.10 94	0.13 105	0.13 111

anonymousdsp	0.08 82	0.07 78	0.06 86	0.06 87	0.05 73	0.06 84	0.04 79	0.10 89	0.06 59	0.11 97	0.10 118	0.08 67	0.04 60	0.05 91	0.13 79	0.12 90	0.11 83	0.09 79	0.13 95	0.08 96	0.14 98	0.15 117	0.04 79	0.05 78	0.08 71	0.07 38	0.11 91	0.07 62

RAFT_CTSACE	0.11 106	0.09 104	0.07 100	0.05 67	0.06 89	0.08 116	0.06 129	0.12 102	0.07 83	0.18 126	0.06 58	0.14 116	0.12 192	0.05 91	0.13 79	0.13 96	0.14 101	0.09 79	0.12 87	0.07 79	0.16 106	0.18 141	0.04 79	0.07 108	0.14 134	0.14 132	0.19 149	0.14 122

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 86	0.06 71	0.07 100	0.07 97	0.07 102	0.06 84	0.04 79	0.10 89	0.08 90	0.16 110	0.10 118	0.12 97	0.08 122	0.04 78	0.14 91	0.12 90	0.14 101	0.09 79	0.16 112	0.07 79	0.11 82	0.09 81	0.04 79	0.05 78	0.10 91	0.10 94	0.13 105	0.10 92

LG-G_1	0.09 86	0.08 92	0.06 86	0.08 117	0.07 102	0.08 116	0.05 108	0.09 85	0.06 59	0.09 85	0.07 74	0.13 105	0.06 89	0.07 120	0.14 91	0.12 90	0.13 96	0.10 95	0.15 105	0.08 96	0.14 98	0.17 133	0.05 104	0.05 78	0.09 81	0.09 83	0.12 98	0.11 99

LG-G	0.09 86	0.08 92	0.06 86	0.08 117	0.07 102	0.08 116	0.05 108	0.09 85	0.06 59	0.09 85	0.07 74	0.13 105	0.06 89	0.07 120	0.14 91	0.12 90	0.13 96	0.10 95	0.15 105	0.08 96	0.14 98	0.17 133	0.05 104	0.05 78	0.09 81	0.09 83	0.12 98	0.11 99

DFGA-Net	0.09 86	0.09 104	0.05 68	0.07 97	0.05 73	0.06 84	0.05 108	0.11 97	0.06 59	0.12 103	0.07 74	0.13 105	0.05 71	0.04 78	0.14 91	0.12 90	0.13 96	0.10 95	0.13 95	0.07 79	0.11 82	0.08 70	0.05 104	0.07 108	0.10 91	0.09 83	0.14 110	0.11 99

RAStereo	0.06 46	0.05 47	0.04 38	0.03 11	0.03 20	0.03 7	0.02 5	0.05 47	0.03 7	0.10 91	0.03 12	0.07 54	0.03 30	0.02 6	0.14 91	0.11 75	0.09 70	0.08 69	0.09 70	0.05 31	0.12 91	0.07 56	0.02 5	0.03 15	0.09 81	0.07 38	0.07 28	0.07 62

MaDis-Stereo	0.10 97	0.07 78	0.07 100	0.04 30	0.04 48	0.04 25	0.04 79	0.09 85	0.07 83	0.11 97	0.07 74	0.13 105	0.06 89	0.03 48	0.14 91	0.14 103	0.15 110	0.12 114	0.15 105	0.07 79	0.16 106	0.13 108	0.03 45	0.06 95	0.14 134	0.20 210	0.16 119	0.19 167

AASNet	0.10 97	0.10 120	0.07 100	0.10 143	0.10 159	0.11 161	0.08 168	0.11 97	0.06 59	0.10 91	0.11 139	0.10 81	0.06 89	0.07 120	0.14 91	0.11 75	0.13 96	0.11 106	0.11 82	0.09 109	0.11 82	0.12 100	0.06 123	0.08 126	0.11 101	0.10 94	0.10 82	0.08 75

AFF-stereo	0.10 97	0.10 120	0.08 122	0.07 97	0.06 89	0.08 116	0.04 79	0.17 131	0.08 90	0.21 141	0.08 88	0.13 105	0.05 71	0.03 48	0.14 91	0.14 103	0.12 90	0.09 79	0.20 142	0.07 79	0.14 98	0.11 92	0.04 79	0.06 95	0.13 120	0.12 109	0.18 140	0.11 99

AANet_RVC	0.09 86	0.08 92	0.08 122	0.07 97	0.09 138	0.06 84	0.06 129	0.09 85	0.09 106	0.08 83	0.09 104	0.08 67	0.07 106	0.06 111	0.14 91	0.11 75	0.11 83	0.12 114	0.11 82	0.10 119	0.10 75	0.09 81	0.07 141	0.08 126	0.11 101	0.12 109	0.12 98	0.14 122

NoBS	0.09 86	0.06 71	0.05 68	0.03 11	0.04 48	0.04 25	0.04 79	0.10 89	0.06 59	0.16 110	0.03 12	0.12 97	0.06 89	0.05 91	0.15 100	0.14 103	0.15 110	0.09 79	0.12 87	0.08 96	0.20 147	0.12 100	0.05 104	0.05 78	0.11 101	0.11 99	0.09 71	0.10 92

LGtest1	0.09 86	0.07 78	0.06 86	0.06 87	0.06 89	0.07 97	0.04 79	0.10 89	0.09 106	0.09 85	0.10 118	0.10 81	0.05 71	0.06 111	0.15 100	0.13 96	0.15 110	0.11 106	0.15 105	0.09 109	0.16 106	0.15 117	0.05 104	0.05 78	0.10 91	0.09 83	0.12 98	0.10 92

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 106	0.08 92	0.06 86	0.07 97	0.07 102	0.07 97	0.03 45	0.16 125	0.09 106	0.24 186	0.09 104	0.10 81	0.06 89	0.05 91	0.15 100	0.17 140	0.17 123	0.12 114	0.16 112	0.10 119	0.24 185	0.17 133	0.04 79	0.05 78	0.10 91	0.11 99	0.13 105	0.09 89

LL-Strereo2	0.12 113	0.08 92	0.07 100	0.07 97	0.07 102	0.06 84	0.04 79	0.15 118	0.10 124	0.22 150	0.10 118	0.13 105	0.07 106	0.07 120	0.15 100	0.15 118	0.18 134	0.11 106	0.20 142	0.10 119	0.20 147	0.28 217	0.05 104	0.07 108	0.12 115	0.13 122	0.15 113	0.10 92

anonymousdsp2	0.13 120	0.12 157	0.09 143	0.09 132	0.08 124	0.10 145	0.07 147	0.18 140	0.08 90	0.20 137	0.16 193	0.15 124	0.07 106	0.07 120	0.15 100	0.15 118	0.17 123	0.12 114	0.23 172	0.11 132	0.19 137	0.21 162	0.07 141	0.08 126	0.13 120	0.11 99	0.18 140	0.12 106

test_5	0.11 106	0.10 120	0.08 122	0.07 97	0.05 73	0.07 97	0.05 108	0.16 125	0.07 83	0.11 97	0.09 104	0.15 124	0.15 237	0.03 48	0.15 100	0.15 118	0.11 83	0.10 95	0.12 87	0.07 79	0.13 93	0.15 117	0.04 79	0.09 155	0.13 120	0.14 132	0.19 149	0.18 148

plain	0.10 97	0.09 104	0.07 100	0.06 87	0.06 89	0.07 97	0.04 79	0.13 107	0.06 59	0.16 110	0.06 58	0.11 90	0.04 60	0.04 78	0.16 106	0.16 130	0.16 116	0.12 114	0.15 105	0.08 96	0.15 104	0.11 92	0.04 79	0.07 108	0.12 115	0.12 109	0.12 98	0.14 122

MIM_Stereo	0.11 106	0.09 104	0.07 100	0.08 117	0.07 102	0.09 138	0.04 79	0.13 107	0.06 59	0.19 133	0.08 88	0.11 90	0.05 71	0.05 91	0.16 106	0.15 118	0.17 123	0.12 114	0.20 142	0.10 119	0.18 125	0.15 117	0.04 79	0.07 108	0.11 101	0.10 94	0.15 113	0.10 92

raft+_RVC	0.12 113	0.10 120	0.08 122	0.09 132	0.08 124	0.09 138	0.06 129	0.18 140	0.09 106	0.22 150	0.12 149	0.15 124	0.07 106	0.06 111	0.16 106	0.14 103	0.16 116	0.12 114	0.20 142	0.09 109	0.19 137	0.17 133	0.05 104	0.07 108	0.14 134	0.13 122	0.16 119	0.13 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 113	0.11 141	0.09 143	0.08 117	0.07 102	0.08 116	0.05 108	0.21 170	0.09 106	0.23 163	0.09 104	0.18 145	0.06 89	0.05 91	0.16 106	0.14 103	0.14 101	0.09 79	0.21 155	0.08 96	0.17 114	0.13 108	0.05 104	0.08 126	0.17 163	0.13 122	0.20 162	0.14 122

CCAANet	0.11 106	0.10 120	0.10 156	0.10 143	0.08 124	0.09 138	0.11 214	0.13 107	0.10 124	0.11 97	0.10 118	0.18 145	0.08 122	0.07 120	0.16 106	0.14 103	0.14 101	0.11 106	0.10 77	0.09 109	0.13 93	0.09 81	0.07 141	0.06 95	0.11 101	0.12 109	0.21 170	0.14 122

RASNet	0.15 137	0.14 201	0.14 235	0.13 187	0.11 178	0.12 177	0.10 201	0.24 210	0.12 174	0.22 150	0.14 167	0.18 145	0.12 192	0.09 159	0.16 106	0.18 163	0.19 146	0.13 129	0.16 112	0.10 119	0.22 167	0.16 126	0.07 141	0.14 259	0.16 149	0.16 162	0.26 216	0.22 197

WQFJA1++	3.28 397	0.13 178	0.09 143	27.82 414	0.11 178	24.38 415	25.71 414	0.22 181	0.11 147	0.35 313	0.16 193	0.65 331	2.77 388	0.08 132	0.17 112	0.23 245	0.23 204	0.14 142	1.04 345	0.38 346	0.36 249	0.26 201	0.08 167	0.08 126	0.20 202	2.15 401	0.29 250	0.30 262

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 113	0.09 104	0.06 86	0.06 87	0.07 102	0.06 84	0.04 79	0.17 131	0.08 90	0.24 186	0.08 88	0.14 116	0.06 89	0.06 111	0.17 112	0.14 103	0.18 134	0.13 129	0.18 124	0.10 119	0.23 181	0.23 175	0.06 123	0.06 95	0.10 91	0.13 122	0.14 110	0.16 135

castereo++	0.17 170	0.11 141	0.09 143	0.12 178	0.09 138	0.10 145	0.06 129	0.22 181	0.12 174	0.27 225	0.11 139	0.27 237	0.10 151	0.08 132	0.17 112	0.21 215	0.24 221	0.14 142	0.25 192	0.13 160	0.44 288	0.31 231	0.08 167	0.10 186	0.17 163	0.17 172	0.36 287	0.19 167

test_for_model	0.18 181	0.10 120	0.07 100	0.08 117	0.09 138	0.07 97	0.05 108	0.20 151	0.11 147	0.25 201	0.08 88	0.25 212	0.07 106	0.08 132	0.17 112	0.19 183	1.29 389	0.14 142	0.24 180	0.13 160	0.38 259	0.18 141	0.07 141	0.07 108	0.13 120	0.14 132	0.16 119	0.18 148

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 181	0.10 120	0.07 100	0.08 117	0.09 138	0.07 97	0.05 108	0.20 151	0.11 147	0.25 201	0.08 88	0.25 212	0.07 106	0.08 132	0.17 112	0.19 183	1.29 389	0.14 142	0.24 180	0.13 160	0.38 259	0.18 141	0.07 141	0.07 108	0.13 120	0.14 132	0.16 119	0.18 148

testlalala	0.18 181	0.10 120	0.07 100	0.08 117	0.09 138	0.07 97	0.05 108	0.20 151	0.11 147	0.25 201	0.08 88	0.25 212	0.07 106	0.08 132	0.17 112	0.19 183	1.29 389	0.14 142	0.24 180	0.13 160	0.38 259	0.18 141	0.07 141	0.07 108	0.13 120	0.14 132	0.16 119	0.18 148

GCAPDPT-zeroshot	0.18 181	0.10 120	0.07 100	0.08 117	0.09 138	0.07 97	0.05 108	0.20 151	0.11 147	0.25 201	0.08 88	0.25 212	0.07 106	0.08 132	0.17 112	0.19 183	1.29 389	0.14 142	0.24 180	0.13 160	0.38 259	0.18 141	0.07 141	0.07 108	0.13 120	0.14 132	0.16 119	0.18 148

AEACV	0.07 71	0.08 92	0.04 38	0.05 67	0.05 73	0.04 25	0.03 45	0.05 47	0.03 7	0.05 43	0.05 44	0.06 39	0.03 30	0.03 48	0.17 112	0.13 96	0.09 70	0.08 69	0.12 87	0.07 79	0.10 75	0.10 88	0.03 45	0.04 53	0.08 71	0.12 109	0.07 28	0.05 26

GCAP-Stereo	0.18 181	0.10 120	0.07 100	0.08 117	0.09 138	0.07 97	0.05 108	0.20 151	0.11 147	0.25 201	0.08 88	0.25 212	0.07 106	0.08 132	0.17 112	0.19 183	1.29 389	0.14 142	0.24 180	0.13 160	0.38 259	0.18 141	0.07 141	0.07 108	0.13 120	0.14 132	0.16 119	0.18 148

RAFT+CT+SA	0.12 113	0.10 120	0.09 143	0.08 117	0.06 89	0.07 97	0.06 129	0.19 149	0.09 106	0.16 110	0.08 88	0.18 145	0.16 246	0.05 91	0.17 112	0.17 140	0.12 90	0.10 95	0.17 120	0.09 109	0.17 114	0.23 175	0.04 79	0.08 126	0.15 144	0.14 132	0.18 140	0.17 141

GMStereo	0.16 155	0.16 235	0.09 143	0.14 199	0.13 211	0.15 212	0.11 214	0.22 181	0.12 174	0.19 133	0.15 177	0.25 212	0.13 213	0.09 159	0.17 112	0.14 103	0.21 172	0.13 129	0.26 194	0.15 209	0.20 147	0.12 100	0.09 186	0.11 203	0.18 178	0.15 148	0.23 181	0.15 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
small-0shot	0.16 155	0.08 92	0.06 86	0.07 97	0.07 102	0.08 116	0.04 79	0.20 151	0.12 174	0.22 150	0.08 88	0.20 162	0.11 177	0.11 199	0.18 123	0.29 292	0.22 189	0.16 189	0.19 133	0.10 119	0.43 282	0.44 291	0.06 123	0.07 108	0.16 149	0.14 132	0.16 119	0.22 197

S2M2_XL	0.15 137	0.10 120	0.11 185	0.08 117	0.08 124	0.11 161	0.09 185	0.22 181	0.09 106	0.22 150	0.10 118	0.24 201	0.08 122	0.08 132	0.18 123	0.19 183	0.24 221	0.13 129	0.19 133	0.11 132	0.36 249	0.21 162	0.09 186	0.08 126	0.14 134	0.12 109	0.18 140	0.20 175
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MIF-Stereo (partial)	0.10 97	0.09 104	0.08 122	0.07 97	0.06 89	0.07 97	0.04 79	0.12 102	0.09 106	0.12 103	0.07 74	0.09 78	0.07 106	0.05 91	0.18 123	0.15 118	0.16 116	0.13 129	0.14 99	0.08 96	0.16 106	0.10 88	0.04 79	0.08 126	0.13 120	0.11 99	0.16 119	0.13 111

UniTT-Stereo	0.11 106	0.07 78	0.06 86	0.05 67	0.05 73	0.06 84	0.04 79	0.10 89	0.07 83	0.13 106	0.06 58	0.12 97	0.12 192	0.08 132	0.18 123	0.14 103	0.16 116	0.12 114	0.19 133	0.09 109	0.17 114	0.12 100	0.07 141	0.06 95	0.12 115	0.19 199	0.10 82	0.13 111

EGLCR-Stereo	0.20 209	0.12 157	0.10 156	0.11 163	0.11 178	0.13 189	0.06 129	0.23 194	0.11 147	0.27 225	0.09 104	0.24 201	0.09 135	0.09 159	0.18 123	0.21 215	0.24 221	0.16 189	0.29 219	0.12 141	0.36 249	0.46 298	0.07 141	0.09 155	0.15 144	0.25 260	0.93 373	0.25 231

ARAFT	0.12 113	0.09 104	0.07 100	0.09 132	0.07 102	0.08 116	0.04 79	0.14 114	0.08 90	0.21 141	0.10 118	0.17 138	0.05 71	0.05 91	0.18 123	0.14 103	0.18 134	0.15 167	0.20 142	0.08 96	0.20 147	0.18 141	0.05 104	0.06 95	0.14 134	0.11 99	0.18 140	0.13 111

anonymous	0.17 170	0.08 92	0.07 100	0.06 87	0.10 159	0.09 138	0.07 147	0.21 170	0.11 147	0.22 150	0.08 88	0.22 188	0.12 192	0.11 199	0.19 129	0.31 301	0.23 204	0.17 206	0.24 180	0.13 160	0.45 290	0.44 291	0.06 123	0.09 155	0.18 178	0.12 109	0.18 140	0.22 197

LGCAT	0.15 137	0.12 157	0.10 156	0.09 132	0.09 138	0.11 161	0.07 147	0.21 170	0.12 174	0.23 163	0.11 139	0.19 155	0.10 151	0.08 132	0.19 129	0.21 215	0.24 221	0.14 142	0.21 155	0.13 160	0.37 254	0.24 183	0.10 213	0.08 126	0.14 134	0.15 148	0.18 140	0.16 135

DepthFocus	0.14 127	0.09 104	0.07 100	0.10 143	0.07 102	0.08 116	0.05 108	0.20 151	0.10 124	0.23 163	0.10 118	0.18 145	0.07 106	0.11 199	0.19 129	0.21 215	0.22 189	0.13 129	0.22 165	0.14 188	0.35 244	0.24 183	0.10 213	0.07 108	0.11 101	0.13 122	0.17 134	0.18 148

DDF-Stereo	0.40 316	0.14 201	0.08 122	1.79 379	0.15 248	1.91 387	0.20 276	0.26 246	0.11 147	0.27 225	0.17 206	2.08 376	0.16 246	0.11 199	0.19 129	0.25 266	0.29 284	0.15 167	0.37 258	0.15 209	0.45 290	0.34 246	0.09 186	0.10 186	0.18 178	0.23 240	0.25 203	0.26 243

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 244	0.17 253	0.08 122	0.22 276	0.21 288	0.29 314	0.17 260	0.25 229	0.11 147	0.42 351	0.19 220	0.43 310	0.09 135	0.11 199	0.19 129	0.25 266	0.25 235	0.16 189	0.28 209	0.14 188	0.41 273	0.39 271	0.07 141	0.09 155	0.20 202	0.18 189	0.27 233	0.49 315

Reg-Stereo(zero)	0.24 252	0.13 178	0.14 235	0.13 187	0.11 178	0.14 197	0.11 214	0.32 312	0.15 233	0.34 299	0.56 352	0.30 266	0.12 192	0.16 283	0.19 129	0.31 301	0.25 235	0.15 167	0.42 269	0.17 240	0.34 233	0.49 312	0.10 213	0.11 203	0.20 202	0.24 249	0.38 298	0.37 285

FLISNet	0.24 252	0.13 178	0.14 235	0.13 187	0.11 178	0.14 197	0.11 214	0.32 312	0.15 233	0.34 299	0.56 352	0.30 266	0.12 192	0.16 283	0.19 129	0.31 301	0.25 235	0.15 167	0.42 269	0.17 240	0.34 233	0.49 312	0.10 213	0.11 203	0.20 202	0.24 249	0.38 298	0.37 285

castereo	0.17 170	0.12 157	0.10 156	0.10 143	0.10 159	0.11 161	0.06 129	0.22 181	0.13 201	0.26 214	0.14 167	0.23 194	0.08 122	0.07 120	0.19 129	0.22 233	0.25 235	0.14 142	0.28 209	0.13 160	0.45 290	0.34 246	0.07 141	0.09 155	0.19 189	0.20 210	0.19 149	0.20 175

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 137	0.11 141	0.10 156	0.11 163	0.08 124	0.09 138	0.05 108	0.18 140	0.17 263	0.23 163	0.18 210	0.18 145	0.10 151	0.09 159	0.19 129	0.17 140	0.19 146	0.15 167	0.18 124	0.12 141	0.19 137	0.26 201	0.07 141	0.09 155	0.16 149	0.22 230	0.16 119	0.21 186

CASnet	0.15 137	0.12 157	0.08 122	0.10 143	0.11 178	0.14 197	0.06 129	0.23 194	0.12 174	0.28 244	0.15 177	0.23 194	0.10 151	0.09 159	0.19 129	0.15 118	0.20 156	0.11 106	0.26 194	0.11 132	0.34 233	0.19 154	0.07 141	0.08 126	0.16 149	0.12 109	0.20 162	0.17 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.14 127	0.10 120	0.09 143	0.10 143	0.08 124	0.08 116	0.05 108	0.21 170	0.12 174	0.26 214	0.12 149	0.20 162	0.08 122	0.07 120	0.19 129	0.18 163	0.20 156	0.15 167	0.22 165	0.12 141	0.27 205	0.29 222	0.05 104	0.08 126	0.14 134	0.14 132	0.19 149	0.13 111

SA	0.15 137	0.13 178	0.09 143	0.09 132	0.08 124	0.11 161	0.06 129	0.21 170	0.10 124	0.23 163	0.09 104	0.23 194	0.07 106	0.07 120	0.19 129	0.18 163	0.18 134	0.15 167	0.24 180	0.12 141	0.20 147	0.26 201	0.05 104	0.09 155	0.20 202	0.20 210	0.27 233	0.23 208

test_4	0.14 127	0.09 104	0.10 156	0.07 97	0.07 102	0.05 64	0.05 108	0.17 131	0.11 147	0.24 186	0.08 88	0.15 124	0.08 122	0.07 120	0.19 129	0.18 163	0.18 134	0.12 114	0.17 120	0.11 132	0.23 181	0.27 209	0.04 79	0.09 155	0.14 134	0.20 210	0.26 216	0.23 208

GLC_STEREO	0.18 181	0.15 224	0.16 261	0.15 218	0.14 230	0.14 197	0.11 214	0.26 246	0.10 124	0.28 244	0.18 210	0.20 162	0.10 151	0.11 199	0.19 129	0.19 183	0.28 277	0.15 167	0.24 180	0.14 188	0.37 254	0.23 175	0.09 186	0.10 186	0.19 189	0.13 122	0.30 261	0.18 148

TestStereo	0.17 170	0.17 253	0.14 235	0.15 218	0.11 178	0.15 212	0.11 214	0.25 229	0.13 201	0.30 266	0.15 177	0.25 212	0.11 177	0.08 132	0.19 129	0.14 103	0.23 204	0.13 129	0.27 202	0.13 160	0.27 205	0.15 117	0.09 186	0.14 259	0.21 215	0.15 148	0.21 170	0.19 167

RALAANet	0.14 127	0.13 178	0.11 185	0.10 143	0.10 159	0.11 161	0.07 147	0.17 131	0.10 124	0.16 110	0.15 177	0.15 124	0.09 135	0.06 111	0.19 129	0.16 130	0.18 134	0.17 206	0.26 194	0.14 188	0.24 185	0.23 175	0.07 141	0.09 155	0.16 149	0.15 148	0.20 162	0.16 135

PDISCO_ROB	0.17 170	0.16 235	0.16 261	0.14 199	0.12 193	0.13 189	0.11 214	0.15 118	0.12 174	0.16 110	0.16 193	0.12 97	0.10 151	0.09 159	0.19 129	0.20 204	0.19 146	0.23 300	0.18 124	0.15 209	0.22 167	0.23 175	0.07 141	0.11 203	0.21 215	0.24 249	0.39 302	0.23 208

DN-CSS_ROB	0.18 181	0.14 201	0.16 261	0.14 199	0.14 230	0.11 161	0.09 185	0.25 229	0.13 201	0.27 225	0.26 276	0.25 212	0.17 259	0.09 159	0.19 129	0.16 130	0.19 146	0.15 167	0.41 265	0.13 160	0.24 185	0.18 141	0.10 213	0.14 259	0.17 163	0.15 148	0.22 177	0.18 148

WAFT-Stereo (ZS)	0.15 137	0.07 78	0.08 122	0.05 67	0.07 102	0.07 97	0.04 79	0.20 151	0.13 201	0.23 163	0.13 159	0.21 176	0.09 135	0.11 199	0.20 147	0.21 215	0.19 146	0.11 106	0.15 105	0.12 141	0.37 254	0.29 222	0.08 167	0.08 126	0.18 178	0.13 122	0.16 119	0.20 175

depth_test_26	0.18 181	0.12 157	0.09 143	0.08 117	0.09 138	0.08 116	0.06 129	0.30 297	0.10 124	0.35 313	0.11 139	0.40 306	0.09 135	0.10 181	0.20 147	0.21 215	0.32 306	0.15 167	0.29 219	0.14 188	0.46 300	0.26 201	0.12 259	0.09 155	0.16 149	0.16 162	0.17 134	0.21 186

trnet	0.16 155	0.13 178	0.10 156	0.11 163	0.10 159	0.10 145	0.06 129	0.24 210	0.09 106	0.28 244	0.12 149	0.26 224	0.11 177	0.10 181	0.20 147	0.22 233	0.25 235	0.13 129	0.21 155	0.13 160	0.32 221	0.20 159	0.08 167	0.09 155	0.17 163	0.17 172	0.24 192	0.23 208

CAS	0.14 127	0.11 141	0.08 122	0.09 132	0.08 124	0.08 116	0.05 108	0.17 131	0.10 124	0.17 119	0.16 193	0.15 124	0.10 151	0.10 181	0.20 147	0.18 163	0.17 123	0.14 142	0.19 133	0.11 132	0.22 167	0.23 175	0.07 141	0.08 126	0.17 163	0.16 162	0.17 134	0.23 208

UDGNet	0.23 244	0.19 285	0.14 235	0.36 329	0.30 327	0.32 322	0.29 319	0.22 181	0.15 233	0.21 141	0.20 231	0.21 176	0.08 122	0.52 359	0.20 147	0.17 140	0.21 172	0.17 206	0.25 192	0.14 188	0.26 197	0.30 226	0.30 343	0.10 186	0.24 260	0.20 210	0.22 177	0.20 175

GMOStereo	0.16 155	0.12 157	0.10 156	0.10 143	0.08 124	0.10 145	0.07 147	0.23 194	0.12 174	0.28 244	0.10 118	0.21 176	0.13 213	0.08 132	0.20 147	0.18 163	0.21 172	0.14 142	0.23 172	0.13 160	0.26 197	0.36 257	0.05 104	0.08 126	0.22 227	0.19 199	0.24 192	0.18 148

error version	0.16 155	0.12 157	0.10 156	0.10 143	0.08 124	0.10 145	0.07 147	0.23 194	0.12 174	0.28 244	0.10 118	0.21 176	0.13 213	0.08 132	0.20 147	0.18 163	0.21 172	0.14 142	0.23 172	0.13 160	0.26 197	0.36 257	0.05 104	0.08 126	0.22 227	0.19 199	0.24 192	0.18 148

test-v	0.16 155	0.12 157	0.10 156	0.10 143	0.08 124	0.10 145	0.07 147	0.23 194	0.12 174	0.28 244	0.10 118	0.21 176	0.13 213	0.08 132	0.20 147	0.18 163	0.21 172	0.14 142	0.23 172	0.13 160	0.26 197	0.36 257	0.05 104	0.08 126	0.22 227	0.19 199	0.24 192	0.18 148

test-2	0.16 155	0.12 157	0.10 156	0.10 143	0.08 124	0.10 145	0.07 147	0.23 194	0.12 174	0.28 244	0.10 118	0.21 176	0.13 213	0.08 132	0.20 147	0.18 163	0.21 172	0.14 142	0.23 172	0.13 160	0.26 197	0.36 257	0.05 104	0.08 126	0.22 227	0.19 199	0.24 192	0.18 148

rafts_anoy	0.14 127	0.14 201	0.11 185	0.11 163	0.11 178	0.10 145	0.07 147	0.21 170	0.08 90	0.21 141	0.15 177	0.17 138	0.07 106	0.06 111	0.20 147	0.17 140	0.20 156	0.17 206	0.22 165	0.12 141	0.21 157	0.18 141	0.06 123	0.09 155	0.16 149	0.15 148	0.15 113	0.17 141

RALCasStereoNet	0.15 137	0.14 201	0.10 156	0.13 187	0.11 178	0.10 145	0.07 147	0.20 151	0.08 90	0.23 163	0.13 159	0.19 155	0.08 122	0.07 120	0.20 147	0.18 163	0.22 189	0.17 206	0.20 142	0.12 141	0.22 167	0.21 162	0.07 141	0.09 155	0.18 178	0.15 148	0.15 113	0.15 130

DMCA	0.11 106	0.09 104	0.10 156	0.08 117	0.09 138	0.08 116	0.09 185	0.13 107	0.10 124	0.11 97	0.13 159	0.12 97	0.08 122	0.09 159	0.20 147	0.14 103	0.15 110	0.14 142	0.12 87	0.10 119	0.14 98	0.09 81	0.08 167	0.08 126	0.11 101	0.13 122	0.11 91	0.12 106

HITNet	0.14 127	0.11 141	0.10 156	0.11 163	0.10 159	0.10 145	0.07 147	0.18 140	0.11 147	0.24 186	0.13 159	0.18 145	0.10 151	0.09 159	0.20 147	0.14 103	0.17 123	0.14 142	0.16 112	0.10 119	0.20 147	0.22 170	0.08 167	0.09 155	0.15 144	0.14 132	0.24 192	0.18 148
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
DLCB_ROB	0.19 198	0.17 253	0.16 261	0.14 199	0.15 248	0.14 197	0.13 235	0.20 151	0.16 253	0.23 163	0.23 260	0.25 212	0.18 272	0.15 276	0.20 147	0.16 130	0.21 172	0.18 243	0.19 133	0.15 209	0.24 185	0.20 159	0.13 267	0.15 272	0.36 330	0.24 249	0.24 192	0.20 175

DF_test	0.13 120	0.09 104	0.08 122	0.05 67	0.07 102	0.08 116	0.04 79	0.20 151	0.10 124	0.24 186	0.08 88	0.22 188	0.08 122	0.10 181	0.21 161	0.19 183	0.22 189	0.12 114	0.17 120	0.12 141	0.31 216	0.21 162	0.08 167	0.08 126	0.11 101	0.14 132	0.13 105	0.12 106

TestStereo_HL2	0.19 198	0.16 235	0.12 208	0.14 199	0.12 193	0.15 212	0.10 201	0.24 210	0.15 233	0.29 262	0.22 251	0.26 224	0.13 213	0.10 181	0.21 161	0.19 183	0.23 204	0.17 206	0.35 250	0.14 188	0.25 190	0.25 193	0.10 213	0.12 224	0.21 215	0.22 230	0.25 203	0.26 243

GGDA	0.19 198	0.15 224	0.13 226	0.14 199	0.12 193	0.16 221	0.10 201	0.24 210	0.15 233	0.30 266	0.21 242	0.26 224	0.13 213	0.10 181	0.21 161	0.19 183	0.23 204	0.16 189	0.33 232	0.14 188	0.25 190	0.25 193	0.10 213	0.12 224	0.21 215	0.23 240	0.26 216	0.25 231

DF	0.26 267	0.14 201	0.11 185	0.15 218	0.10 159	0.17 235	0.09 185	0.26 246	0.12 174	0.27 225	0.15 177	0.31 273	0.09 135	0.11 199	0.21 161	0.30 299	0.25 235	0.18 243	1.59 357	0.17 240	0.45 290	0.39 271	0.09 186	0.11 203	0.21 215	0.25 260	0.29 250	0.34 274

gcap_with_dpt	0.22 232	0.17 253	0.10 156	0.19 259	0.13 211	0.16 221	0.09 185	0.26 246	0.14 217	0.30 266	0.15 177	0.36 292	0.15 237	0.14 261	0.21 161	0.24 254	0.31 300	0.23 300	0.32 228	0.15 209	0.42 278	0.34 246	0.10 213	0.12 224	0.22 227	0.18 189	0.28 244	0.38 290

GCAP-BAT	0.22 232	0.17 253	0.10 156	0.19 259	0.13 211	0.16 221	0.09 185	0.26 246	0.14 217	0.30 266	0.15 177	0.36 292	0.15 237	0.14 261	0.21 161	0.24 254	0.31 300	0.23 300	0.32 228	0.15 209	0.42 278	0.34 246	0.10 213	0.12 224	0.22 227	0.18 189	0.28 244	0.38 290

AE-Stereo	0.20 209	0.14 201	0.13 226	0.16 229	0.12 193	0.12 177	0.09 185	0.23 194	0.15 233	0.28 244	0.12 149	0.29 254	0.13 213	0.09 159	0.21 161	0.25 266	0.28 277	0.19 257	0.28 209	0.19 251	0.35 244	0.42 282	0.07 141	0.14 259	0.22 227	0.24 249	0.26 216	0.21 186

LoS_RVC	0.16 155	0.13 178	0.10 156	0.07 97	0.09 138	0.08 116	0.06 129	0.17 131	0.11 147	0.23 163	0.16 193	0.17 138	0.11 177	0.09 159	0.21 161	0.22 233	0.17 123	0.16 189	0.24 180	0.12 141	0.33 226	0.31 231	0.08 167	0.09 155	0.20 202	0.15 148	0.16 119	0.20 175

tt_ll	0.16 155	0.13 178	0.10 156	0.07 97	0.09 138	0.08 116	0.06 129	0.17 131	0.11 147	0.23 163	0.16 193	0.17 138	0.11 177	0.09 159	0.21 161	0.22 233	0.17 123	0.16 189	0.24 180	0.12 141	0.33 226	0.31 231	0.08 167	0.09 155	0.20 202	0.15 148	0.16 119	0.20 175

anonymity	0.53 333	0.11 141	0.19 286	0.16 229	0.14 230	0.16 221	0.10 201	0.29 293	0.13 201	0.34 299	7.32 405	0.30 266	0.13 213	0.12 232	0.21 161	0.37 330	0.27 263	0.17 206	0.44 275	0.23 289	0.43 282	0.54 333	0.11 240	0.12 224	0.34 325	0.43 339	0.71 362	0.44 309

IPLGR_C	0.15 137	0.11 141	0.08 122	0.10 143	0.09 138	0.11 161	0.08 168	0.23 194	0.09 106	0.23 163	0.14 167	0.20 162	0.10 151	0.12 232	0.21 161	0.17 140	0.21 172	0.14 142	0.21 155	0.13 160	0.22 167	0.28 217	0.06 123	0.09 155	0.16 149	0.12 109	0.21 170	0.14 122

ACRE	0.15 137	0.11 141	0.08 122	0.10 143	0.09 138	0.11 161	0.08 168	0.23 194	0.09 106	0.23 163	0.15 177	0.20 162	0.10 151	0.12 232	0.21 161	0.17 140	0.21 172	0.14 142	0.21 155	0.13 160	0.22 167	0.27 209	0.06 123	0.09 155	0.16 149	0.12 109	0.21 170	0.13 111

AACVNet	0.19 198	0.17 253	0.14 235	0.19 259	0.19 277	0.19 253	0.13 235	0.23 194	0.15 233	0.25 201	0.23 260	0.20 162	0.13 213	0.13 250	0.21 161	0.18 163	0.24 221	0.18 243	0.24 180	0.17 240	0.22 167	0.20 159	0.14 277	0.15 272	0.22 227	0.21 220	0.25 203	0.25 231

LMCR-Stereo	0.18 181	0.14 201	0.11 185	0.13 187	0.12 193	0.15 212	0.10 201	0.22 181	0.13 201	0.23 163	0.18 210	0.24 201	0.17 259	0.12 232	0.21 161	0.19 183	0.26 251	0.18 243	0.33 232	0.19 251	0.26 197	0.25 193	0.10 213	0.12 224	0.19 189	0.18 189	0.24 192	0.23 208

raftrobust	0.15 137	0.12 157	0.11 185	0.11 163	0.10 159	0.08 116	0.06 129	0.22 181	0.09 106	0.27 225	0.13 159	0.19 155	0.08 122	0.08 132	0.21 161	0.18 163	0.21 172	0.15 167	0.28 209	0.13 160	0.25 190	0.23 175	0.08 167	0.08 126	0.19 189	0.17 172	0.17 134	0.16 135

UNet	0.15 137	0.13 178	0.13 226	0.14 199	0.12 193	0.14 197	0.10 201	0.20 151	0.12 174	0.21 141	0.15 177	0.17 138	0.12 192	0.13 250	0.21 161	0.15 118	0.20 156	0.17 206	0.18 124	0.13 160	0.17 114	0.14 114	0.10 213	0.12 224	0.15 144	0.17 172	0.20 162	0.17 141

R-Stereo Train	0.23 244	0.13 178	0.13 226	0.15 218	0.13 211	0.18 242	0.07 147	0.24 210	0.15 233	0.32 284	0.25 267	0.27 237	0.13 213	0.14 261	0.21 161	0.28 287	0.30 292	0.20 269	0.47 283	0.20 258	0.47 303	0.50 317	0.10 213	0.12 224	0.23 247	0.26 276	0.23 181	0.28 254

RAFT-Stereo	0.23 244	0.13 178	0.13 226	0.15 218	0.13 211	0.18 242	0.07 147	0.24 210	0.15 233	0.32 284	0.25 267	0.27 237	0.13 213	0.14 261	0.21 161	0.28 287	0.30 292	0.20 269	0.47 283	0.20 258	0.47 303	0.50 317	0.10 213	0.12 224	0.23 247	0.26 276	0.23 181	0.28 254
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.16 155	0.15 224	0.12 208	0.18 249	0.15 248	0.14 197	0.11 214	0.23 194	0.12 174	0.21 141	0.16 193	0.29 254	0.14 231	0.11 199	0.21 161	0.13 96	0.20 156	0.16 189	0.18 124	0.12 141	0.17 114	0.13 108	0.08 167	0.12 224	0.20 202	0.17 172	0.22 177	0.21 186

DN	0.72 349	0.13 178	0.12 208	0.24 292	0.12 193	7.52 406	0.13 235	0.25 229	0.14 217	0.30 266	0.20 231	6.25 400	0.10 151	0.15 276	0.22 180	0.27 283	0.27 263	0.17 206	0.41 265	0.16 227	0.40 272	0.34 246	0.11 240	0.11 203	0.37 332	0.31 307	0.27 233	0.43 307

S2M2_L	0.17 170	0.14 201	0.15 248	0.13 187	0.10 159	0.16 221	0.11 214	0.21 170	0.11 147	0.27 225	0.09 104	0.20 162	0.06 89	0.17 292	0.22 180	0.19 183	0.25 235	0.16 189	0.20 142	0.15 209	0.34 233	0.25 193	0.13 267	0.10 186	0.16 149	0.16 162	0.27 233	0.23 208
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_rvc	0.09 86	0.09 104	0.06 86	0.07 97	0.06 89	0.07 97	0.04 79	0.12 102	0.08 90	0.12 103	0.05 44	0.11 90	0.04 60	0.05 91	0.22 180	0.17 140	0.11 83	0.09 79	0.14 99	0.07 79	0.16 106	0.22 170	0.04 79	0.05 78	0.09 81	0.08 66	0.09 71	0.07 62

Any-RAFT	0.24 252	0.13 178	0.16 261	0.16 229	0.13 211	0.15 212	0.10 201	0.25 229	0.14 217	0.28 244	0.35 309	0.28 245	0.11 177	0.12 232	0.22 180	0.25 266	0.28 277	0.17 206	0.50 300	0.16 227	0.63 344	0.40 276	0.10 213	0.10 186	0.28 292	0.29 296	0.26 216	0.42 303

Sa-1000	0.17 170	0.13 178	0.09 143	0.09 132	0.09 138	0.11 161	0.05 108	0.22 181	0.11 147	0.24 186	0.11 139	0.24 201	0.09 135	0.10 181	0.22 180	0.18 163	0.21 172	0.17 206	0.28 209	0.12 141	0.25 190	0.33 239	0.06 123	0.09 155	0.24 260	0.20 210	0.26 216	0.22 197

ICVP	0.22 232	0.18 271	0.20 293	0.18 249	0.17 263	0.18 242	0.13 235	0.22 181	0.16 253	0.24 186	0.20 231	0.23 194	0.18 272	0.12 232	0.22 180	0.23 245	0.25 235	0.24 305	0.26 194	0.20 258	0.30 214	0.46 298	0.26 322	0.16 280	0.23 247	0.25 260	0.25 203	0.24 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.18 181	0.12 157	0.10 156	0.11 163	0.12 193	0.11 161	0.08 168	0.23 194	0.12 174	0.28 244	0.13 159	0.22 188	0.19 278	0.10 181	0.22 180	0.22 233	0.24 221	0.12 114	0.22 165	0.11 132	0.34 233	0.25 193	0.07 141	0.09 155	0.19 189	0.15 148	0.62 350	0.23 208
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
s12784h	0.22 232	0.16 235	0.13 226	0.19 259	0.14 230	0.12 177	0.08 168	0.24 210	0.11 147	0.29 262	0.16 193	0.27 237	0.15 237	0.10 181	0.22 180	0.26 277	0.26 251	0.13 129	0.29 219	0.12 141	0.50 318	0.30 226	0.08 167	0.10 186	0.24 260	0.21 220	0.65 356	0.47 314

MMNet	0.10 97	0.09 104	0.07 100	0.10 143	0.08 124	0.09 138	0.06 129	0.10 89	0.08 90	0.08 83	0.09 104	0.12 97	0.06 89	0.08 132	0.22 180	0.11 75	0.12 90	0.11 106	0.12 87	0.09 109	0.11 82	0.08 70	0.06 123	0.08 126	0.10 91	0.11 99	0.13 105	0.12 106

CREStereo	0.17 170	0.13 178	0.11 185	0.11 163	0.10 159	0.10 145	0.06 129	0.24 210	0.10 124	0.27 225	0.12 149	0.26 224	0.11 177	0.10 181	0.22 180	0.26 277	0.26 251	0.13 129	0.21 155	0.14 188	0.36 249	0.24 183	0.08 167	0.09 155	0.17 163	0.17 172	0.23 181	0.22 197
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
DSFCA	0.16 155	0.18 271	0.14 235	0.14 199	0.13 211	0.16 221	0.15 252	0.16 125	0.13 201	0.16 110	0.19 220	0.18 145	0.10 151	0.08 132	0.22 180	0.18 163	0.19 146	0.17 206	0.21 155	0.14 188	0.19 137	0.19 154	0.11 240	0.12 224	0.17 163	0.18 189	0.19 149	0.19 167

CFNet_RVC	0.18 181	0.18 271	0.15 248	0.18 249	0.16 254	0.18 242	0.12 231	0.21 170	0.13 201	0.23 163	0.20 231	0.24 201	0.12 192	0.12 232	0.22 180	0.19 183	0.23 204	0.17 206	0.26 194	0.15 209	0.24 185	0.19 154	0.09 186	0.13 248	0.22 227	0.20 210	0.25 203	0.23 208

IGEV-FE	0.29 280	0.13 178	0.22 309	0.29 308	0.17 263	0.21 270	0.22 289	0.28 277	0.14 217	0.35 313	0.43 331	0.33 281	0.11 177	0.14 261	0.23 192	0.37 330	0.26 251	0.17 206	0.47 283	0.24 292	0.51 320	0.61 350	0.11 240	0.11 203	0.33 317	0.27 283	0.62 350	0.45 310

gcap-zeroshot	0.36 304	0.13 178	0.16 261	0.19 259	0.14 230	0.19 253	0.14 244	0.28 277	0.13 201	0.37 329	0.35 309	0.34 286	0.12 192	0.12 232	0.23 192	0.36 325	0.50 352	0.17 206	3.18 384	0.25 300	0.45 290	0.51 321	0.23 317	0.11 203	0.21 215	0.26 276	0.25 203	0.27 248

IGEV_Zeroshot_test	0.29 280	0.13 178	0.22 309	0.29 308	0.17 263	0.21 270	0.22 289	0.28 277	0.14 217	0.35 313	0.43 331	0.33 281	0.11 177	0.14 261	0.23 192	0.37 330	0.26 251	0.17 206	0.48 292	0.24 292	0.52 322	0.61 350	0.11 240	0.11 203	0.33 317	0.27 283	0.62 350	0.45 310

HH	0.25 260	0.10 120	0.17 274	0.15 218	0.14 230	0.20 260	0.14 244	0.27 266	0.13 201	0.36 322	0.12 149	0.28 245	0.10 151	0.13 250	0.23 192	0.40 338	0.26 251	0.19 257	0.49 294	0.21 269	0.68 355	0.52 325	0.11 240	0.11 203	0.23 247	0.25 260	0.36 287	0.38 290

HanStereo	0.25 260	0.10 120	0.17 274	0.15 218	0.14 230	0.20 260	0.14 244	0.27 266	0.13 201	0.36 322	0.12 149	0.28 245	0.10 151	0.13 250	0.23 192	0.40 338	0.26 251	0.19 257	0.49 294	0.21 269	0.68 355	0.52 325	0.11 240	0.11 203	0.23 247	0.25 260	0.36 287	0.38 290

LoS	0.22 232	0.15 224	0.11 185	0.13 187	0.14 230	0.12 177	0.08 168	0.60 363	0.11 147	0.37 329	0.38 319	0.36 292	0.13 213	0.11 199	0.23 192	0.25 266	0.26 251	0.15 167	0.26 194	0.15 209	0.42 278	0.33 239	0.09 186	0.09 155	0.25 267	0.19 199	0.25 203	0.28 254
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo1	0.14 127	0.12 157	0.08 122	0.07 97	0.07 102	0.08 116	0.07 147	0.14 114	0.10 124	0.17 119	0.09 104	0.14 116	0.17 259	0.05 91	0.23 192	0.17 140	0.16 116	0.12 114	0.19 133	0.10 119	0.19 137	0.24 183	0.04 79	0.07 108	0.18 178	0.17 172	0.26 216	0.20 175

SA-5K	0.14 127	0.12 157	0.08 122	0.07 97	0.07 102	0.08 116	0.07 147	0.14 114	0.10 124	0.17 119	0.09 104	0.14 116	0.17 259	0.05 91	0.23 192	0.17 140	0.16 116	0.12 114	0.19 133	0.10 119	0.19 137	0.24 183	0.04 79	0.07 108	0.18 178	0.17 172	0.26 216	0.20 175

CIPLG	0.15 137	0.11 141	0.08 122	0.10 143	0.09 138	0.11 161	0.08 168	0.23 194	0.09 106	0.23 163	0.14 167	0.20 162	0.10 151	0.12 232	0.23 192	0.17 140	0.21 172	0.14 142	0.21 155	0.13 160	0.22 167	0.28 217	0.06 123	0.09 155	0.16 149	0.12 109	0.21 170	0.13 111

test-3	0.18 181	0.11 141	0.09 143	0.11 163	0.12 193	0.10 145	0.07 147	0.25 229	0.10 124	0.27 225	0.11 139	0.29 254	0.11 177	0.08 132	0.23 192	0.19 183	0.23 204	0.15 167	0.47 283	0.15 209	0.33 226	0.46 298	0.06 123	0.09 155	0.16 149	0.14 132	0.25 203	0.23 208

test_1	0.18 181	0.11 141	0.09 143	0.11 163	0.12 193	0.10 145	0.07 147	0.25 229	0.10 124	0.27 225	0.11 139	0.29 254	0.11 177	0.08 132	0.23 192	0.19 183	0.23 204	0.15 167	0.47 283	0.15 209	0.33 226	0.46 298	0.06 123	0.09 155	0.16 149	0.14 132	0.25 203	0.23 208

SACVNet	0.22 232	0.20 290	0.18 281	0.21 272	0.19 277	0.19 253	0.19 272	0.25 229	0.22 290	0.25 201	0.21 242	0.20 162	0.12 192	0.17 292	0.23 192	0.21 215	0.25 235	0.21 279	0.32 228	0.19 251	0.27 205	0.34 246	0.15 283	0.17 290	0.28 292	0.25 260	0.29 250	0.26 243

AnonymousM	0.19 198	0.09 104	0.07 100	0.09 132	0.07 102	0.08 116	0.05 108	0.20 151	0.09 106	0.23 163	0.14 167	0.16 133	0.07 106	0.09 159	0.23 192	0.23 245	0.23 204	0.14 142	0.20 142	0.15 209	0.32 221	0.26 201	0.07 141	0.08 126	0.11 101	0.17 172	0.54 336	0.97 360

FINET	0.16 155	0.15 224	0.15 248	0.16 229	0.12 193	0.13 189	0.14 244	0.18 140	0.15 233	0.17 119	0.15 177	0.18 145	0.12 192	0.11 199	0.23 192	0.18 163	0.19 146	0.14 142	0.23 172	0.12 141	0.18 125	0.14 114	0.12 259	0.12 224	0.16 149	0.16 162	0.18 140	0.16 135

psm_up	0.20 209	0.17 253	0.19 286	0.20 268	0.16 254	0.20 260	0.13 235	0.25 229	0.23 295	0.23 163	0.18 210	0.21 176	0.20 282	0.15 276	0.23 192	0.18 163	0.24 221	0.18 243	0.28 209	0.16 227	0.21 157	0.16 126	0.12 259	0.20 302	0.24 260	0.24 249	0.26 216	0.25 231

UPFNet	0.13 120	0.11 141	0.12 208	0.12 178	0.11 178	0.13 189	0.10 201	0.15 118	0.12 174	0.17 119	0.13 159	0.15 124	0.09 135	0.11 199	0.23 192	0.15 118	0.17 123	0.15 167	0.16 112	0.11 132	0.13 93	0.11 92	0.09 186	0.09 155	0.13 120	0.13 122	0.19 149	0.13 111

UCFNet_RVC	0.21 225	0.25 317	0.16 261	0.21 272	0.19 277	0.20 260	0.14 244	0.23 194	0.16 253	0.26 214	0.19 220	0.34 286	0.17 259	0.13 250	0.23 192	0.19 183	0.21 172	0.18 243	0.31 226	0.16 227	0.26 197	0.19 154	0.17 292	0.14 259	0.26 272	0.21 220	0.23 181	0.29 258

DCVSM-stereo	0.39 314	0.21 293	0.21 302	0.32 321	0.24 304	0.38 332	0.26 312	0.37 328	0.25 304	0.37 329	0.58 356	0.92 343	0.47 334	0.18 301	0.24 209	0.29 292	0.30 292	0.22 286	1.72 361	0.34 342	0.45 290	0.37 263	0.30 343	0.23 318	0.26 272	0.27 283	0.37 295	0.40 300

RAFT-Test	0.24 252	0.13 178	0.11 185	0.16 229	0.14 230	0.18 242	0.11 214	0.27 266	0.14 217	0.32 284	0.26 276	0.26 224	0.12 192	0.14 261	0.24 209	0.35 317	0.27 263	0.18 243	0.56 314	0.24 292	0.58 334	0.49 312	0.09 186	0.11 203	0.27 285	0.29 296	0.27 233	0.35 276

TESTraft	0.13 120	0.11 141	0.08 122	0.07 97	0.07 102	0.07 97	0.07 147	0.15 118	0.11 147	0.16 110	0.10 118	0.14 116	0.16 246	0.05 91	0.24 209	0.17 140	0.15 110	0.12 114	0.18 124	0.10 119	0.18 125	0.22 170	0.04 79	0.08 126	0.17 163	0.17 172	0.23 181	0.19 167

raft_robust	0.18 181	0.13 178	0.10 156	0.14 199	0.09 138	0.11 161	0.08 168	0.25 229	0.12 174	0.30 266	0.10 118	0.24 201	0.14 231	0.10 181	0.24 209	0.21 215	0.21 172	0.17 206	0.34 240	0.14 188	0.27 205	0.31 231	0.06 123	0.10 186	0.22 227	0.21 220	0.24 192	0.21 186

sAnonymous2	0.20 209	0.14 201	0.12 208	0.12 178	0.11 178	0.14 197	0.12 231	0.28 277	0.16 253	0.23 163	0.19 220	0.19 155	0.15 237	0.08 132	0.24 209	0.26 277	0.25 235	0.22 286	0.39 260	0.20 258	0.34 233	0.38 266	0.08 167	0.13 248	0.22 227	0.24 249	0.23 181	0.24 224

CroCo_RVC	0.20 209	0.14 201	0.12 208	0.12 178	0.11 178	0.14 197	0.12 231	0.28 277	0.16 253	0.23 163	0.19 220	0.19 155	0.15 237	0.08 132	0.24 209	0.26 277	0.25 235	0.22 286	0.39 260	0.20 258	0.34 233	0.38 266	0.08 167	0.13 248	0.22 227	0.24 249	0.23 181	0.24 224

XX-Stereo	2.24 389	0.10 120	0.10 156	0.17 239	0.10 159	0.21 270	0.11 214	0.25 229	0.12 174	0.36 322	0.53 348	0.29 254	0.10 151	0.11 199	0.24 209	0.35 317	0.27 263	0.18 243	0.47 283	0.18 248	0.41 273	0.37 263	0.10 213	0.10 186	54.05 415	0.25 260	0.34 282	0.51 317

HGLStereo	0.15 137	0.14 201	0.12 208	0.13 187	0.13 211	0.13 189	0.08 168	0.18 140	0.11 147	0.22 150	0.22 251	0.14 116	0.09 135	0.11 199	0.24 209	0.17 140	0.21 172	0.17 206	0.20 142	0.14 188	0.18 125	0.16 126	0.10 213	0.11 203	0.17 163	0.16 162	0.17 134	0.15 130

PMTNet	0.18 181	0.15 224	0.11 185	0.14 199	0.11 178	0.09 138	0.09 185	0.22 181	0.10 124	0.29 262	0.11 139	0.25 212	0.08 122	0.09 159	0.24 209	0.27 283	0.24 221	0.13 129	0.28 209	0.13 160	0.35 244	0.24 183	0.09 186	0.08 126	0.22 227	0.17 172	0.23 181	0.25 231

MSMDNet	0.25 260	0.14 201	0.11 185	0.13 187	0.14 230	0.16 221	0.11 214	0.26 246	0.14 217	0.31 277	0.17 206	0.26 224	0.29 307	0.14 261	0.24 209	0.35 317	0.28 277	0.18 243	0.54 310	0.28 320	0.58 334	0.60 346	0.10 213	0.11 203	0.26 272	0.25 260	0.26 216	0.30 262

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 181	0.18 271	0.18 281	0.17 239	0.21 288	0.16 221	0.26 312	0.19 149	0.24 300	0.22 150	0.20 231	0.26 224	0.12 192	0.19 303	0.24 209	0.16 130	0.19 146	0.16 189	0.19 133	0.13 160	0.16 106	0.17 133	0.11 240	0.11 203	0.17 163	0.22 230	0.19 149	0.21 186
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.24 252	0.16 235	0.15 248	0.24 292	0.18 273	0.21 270	0.15 252	0.30 297	0.16 253	0.31 277	0.31 298	0.32 278	0.25 300	0.11 199	0.24 209	0.24 254	0.25 235	0.17 206	0.53 309	0.15 209	0.33 226	0.33 239	0.14 277	0.17 290	0.23 247	0.23 240	0.27 233	0.25 231

CASS	0.25 260	0.18 271	0.16 261	0.21 272	0.17 263	0.21 270	0.21 283	0.28 277	0.20 280	0.33 295	0.24 264	0.28 245	0.18 272	0.11 199	0.25 221	0.23 245	0.37 328	0.20 269	0.43 272	0.17 240	0.57 330	0.42 282	0.11 240	0.13 248	0.30 304	0.22 230	0.32 272	0.32 268
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	0.19 198	0.12 157	0.11 185	0.11 163	0.12 193	0.10 145	0.07 147	0.25 229	0.12 174	0.28 244	0.12 149	0.31 273	0.14 231	0.08 132	0.25 221	0.20 204	0.23 204	0.15 167	0.47 283	0.16 227	0.35 244	0.46 298	0.06 123	0.11 203	0.19 189	0.19 199	0.27 233	0.25 231

DISCO	0.16 155	0.15 224	0.11 185	0.14 199	0.13 211	0.16 221	0.14 244	0.15 118	0.13 201	0.21 141	0.17 206	0.16 133	0.10 151	0.10 181	0.25 221	0.16 130	0.20 156	0.15 167	0.23 172	0.14 188	0.17 114	0.18 141	0.09 186	0.11 203	0.17 163	0.16 162	0.21 170	0.16 135

iResNet_ROB	0.17 170	0.14 201	0.12 208	0.15 218	0.11 178	0.15 212	0.11 214	0.25 229	0.12 174	0.25 201	0.16 193	0.19 155	0.21 285	0.09 159	0.25 221	0.16 130	0.22 189	0.16 189	0.29 219	0.12 141	0.23 181	0.16 126	0.09 186	0.12 224	0.20 202	0.17 172	0.26 216	0.21 186

TestStereo-Hl	0.23 244	0.16 235	0.15 248	0.14 199	0.14 230	0.19 253	0.13 235	0.27 266	0.18 270	0.32 284	0.24 264	0.33 281	0.16 246	0.10 181	0.26 225	0.22 233	0.23 204	0.18 243	0.43 272	0.16 227	0.29 213	0.42 282	0.10 213	0.15 272	0.21 215	0.25 260	0.33 277	0.35 276

CES	0.18 181	0.10 120	0.10 156	0.09 132	0.11 178	0.10 145	0.05 108	0.42 339	0.10 124	0.20 137	0.27 284	0.23 194	0.10 151	0.12 232	0.26 225	0.23 245	0.25 235	0.15 167	0.20 142	0.13 160	0.45 290	0.26 201	0.09 186	0.08 126	0.19 189	0.15 148	0.19 149	0.24 224

TRStereo	0.34 301	0.16 235	0.21 302	0.16 229	0.12 193	0.34 327	0.17 260	0.27 266	0.11 147	0.35 313	0.18 210	0.34 286	0.09 135	0.12 232	0.26 225	0.36 325	0.25 235	0.17 206	0.44 275	0.25 300	0.42 278	0.47 304	0.09 186	0.09 155	0.26 272	2.80 402	0.49 326	0.33 271

cross-raft	0.24 252	0.14 201	0.12 208	0.13 187	0.13 211	0.17 235	0.10 201	0.27 266	0.15 233	0.30 266	0.19 220	0.28 245	0.10 151	0.12 232	0.26 225	0.34 312	0.27 263	0.17 206	0.57 317	0.25 300	0.62 342	0.51 321	0.09 186	0.11 203	0.29 298	0.27 283	0.26 216	0.31 266

sCroCo_RVC	0.22 232	0.13 178	0.11 185	0.11 163	0.10 159	0.14 197	0.09 185	0.24 210	0.19 274	0.24 186	0.16 193	0.20 162	0.20 282	0.08 132	0.26 225	0.36 325	0.29 284	0.22 286	0.35 250	0.21 269	0.48 307	0.53 330	0.10 213	0.15 272	0.23 247	0.21 220	0.28 244	0.23 208

HSM-Net_RVC	0.30 288	0.17 253	0.17 274	0.26 301	0.20 282	0.20 260	0.14 244	0.28 277	0.19 274	0.34 299	0.41 326	1.59 369	0.25 300	0.14 261	0.26 225	0.21 215	0.25 235	0.19 257	0.28 209	0.20 258	0.38 259	0.33 239	0.13 267	0.20 302	0.29 298	0.30 303	0.35 285	0.33 271
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
zero-FE	1.43 379	0.14 201	0.08 122	8.08 406	0.34 336	13.79 411	2.48 389	0.26 246	0.12 174	0.32 284	0.26 276	6.70 402	0.60 342	0.11 199	0.27 231	0.24 254	0.43 341	0.33 351	0.54 310	0.16 227	1.94 399	0.41 279	0.09 186	0.10 186	0.18 178	0.23 240	0.25 203	0.25 231

MyStereo04	0.22 232	0.18 271	0.17 274	0.14 199	0.14 230	0.13 189	0.10 201	0.28 277	0.21 283	0.31 277	0.20 231	0.29 254	0.13 213	0.08 132	0.27 231	0.22 233	0.22 189	0.18 243	0.54 310	0.21 269	0.34 233	0.26 201	0.11 240	0.16 280	0.27 285	0.23 240	0.30 261	0.22 197

GEStereo_RVC	0.24 252	0.19 285	0.15 248	0.18 249	0.17 263	0.19 253	0.18 264	0.26 246	0.17 263	0.27 225	0.20 231	0.27 237	0.16 246	0.12 232	0.27 231	0.26 277	0.28 277	0.24 305	0.47 283	0.21 269	0.32 221	0.50 317	0.11 240	0.17 290	0.24 260	0.21 220	0.26 216	0.32 268

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 298	0.15 224	0.23 313	0.24 292	0.16 254	0.28 309	0.20 276	0.28 277	0.21 283	0.35 313	0.60 360	0.32 278	0.17 259	0.12 232	0.28 234	0.44 345	0.30 292	0.22 286	0.58 319	0.28 320	0.54 323	0.59 344	0.09 186	0.14 259	0.33 317	0.32 311	0.79 365	0.60 323

CC-Net-ROB	0.36 304	0.47 353	0.32 344	0.65 354	0.49 359	0.54 345	0.46 342	0.35 320	0.24 300	0.37 329	0.28 290	0.92 343	0.21 285	0.37 346	0.28 234	0.17 140	0.23 204	0.22 286	0.67 327	0.22 277	0.22 167	0.16 126	0.44 362	0.24 321	0.29 298	0.28 289	0.27 233	0.40 300

PS-NSSS	0.23 244	0.26 320	0.20 293	0.31 317	0.22 295	0.25 296	0.21 283	0.27 266	0.15 233	0.28 244	0.21 242	0.53 319	0.14 231	0.16 283	0.28 234	0.15 118	0.18 134	0.17 206	0.35 250	0.14 188	0.17 114	0.13 108	0.22 315	0.16 280	0.22 227	0.25 260	0.28 244	0.27 248

DNSM	0.20 209	0.16 235	0.11 185	0.11 163	0.10 159	0.18 242	0.08 168	0.25 229	0.12 174	0.27 225	0.10 118	0.31 273	0.09 135	0.11 199	0.29 237	0.24 254	0.27 263	0.17 206	0.33 232	0.16 227	0.49 309	0.34 246	0.08 167	0.09 155	0.21 215	0.17 172	0.29 250	0.25 231

DNS	0.20 209	0.17 253	0.10 156	0.11 163	0.10 159	0.17 235	0.07 147	0.25 229	0.12 174	0.27 225	0.10 118	0.34 286	0.09 135	0.11 199	0.29 237	0.23 245	0.27 263	0.16 189	0.34 240	0.16 227	0.49 309	0.33 239	0.08 167	0.08 126	0.20 202	0.16 162	0.29 250	0.23 208

G2L-Stereo	0.16 155	0.14 201	0.11 185	0.12 178	0.13 211	0.12 177	0.09 185	0.20 151	0.11 147	0.24 186	0.16 193	0.19 155	0.16 246	0.11 199	0.29 237	0.16 130	0.20 156	0.15 167	0.18 124	0.12 141	0.20 147	0.16 126	0.11 240	0.10 186	0.18 178	0.19 199	0.23 181	0.17 141

AIO_test	0.12 113	0.10 120	0.06 86	0.10 143	0.07 102	0.07 97	0.06 129	0.14 114	0.10 124	0.13 106	0.07 74	0.13 105	0.05 71	0.05 91	0.29 237	0.29 292	0.11 83	0.09 79	0.13 95	0.07 79	0.18 125	0.24 183	0.05 104	0.06 95	0.12 115	0.18 189	0.10 82	0.07 62

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 373	0.15 224	0.23 313	0.22 276	0.20 282	0.33 324	0.24 299	0.28 277	0.33 330	0.38 335	0.52 346	0.35 290	0.15 237	0.13 250	0.29 237	0.49 355	0.30 292	0.21 279	25.47 412	0.27 315	0.49 309	0.60 346	0.10 213	0.12 224	0.32 313	0.45 342	0.37 295	0.60 323

MSKI-zero shot	0.26 267	0.13 178	0.10 156	0.14 199	0.14 230	0.15 212	0.11 214	0.28 277	0.13 201	0.30 266	0.35 309	0.28 245	0.11 177	0.12 232	0.29 237	0.37 330	0.28 277	0.17 206	0.58 319	0.26 309	0.57 330	0.55 335	0.09 186	0.11 203	0.25 267	0.41 333	0.32 272	0.42 303

DAS	0.32 293	0.18 271	0.15 248	0.29 308	0.24 304	0.24 291	0.25 304	0.31 302	0.29 322	0.32 284	0.39 322	0.53 319	0.34 314	0.11 199	0.29 237	0.40 338	0.35 319	0.25 315	0.49 294	0.29 328	0.63 344	0.48 307	0.21 313	0.25 325	0.30 304	0.28 289	0.38 298	0.37 285

SepStereo	0.32 293	0.18 271	0.15 248	0.29 308	0.24 304	0.24 291	0.25 304	0.31 302	0.29 322	0.32 284	0.39 322	0.53 319	0.34 314	0.11 199	0.29 237	0.40 338	0.35 319	0.25 315	0.49 294	0.29 328	0.63 344	0.48 307	0.21 313	0.25 325	0.30 304	0.28 289	0.38 298	0.37 285

test-1	0.27 274	0.10 120	0.12 208	0.14 199	0.13 211	0.25 296	0.18 264	0.29 293	0.17 263	0.37 329	0.42 328	0.30 266	0.16 246	0.14 261	0.29 237	0.36 325	0.27 263	0.20 269	0.52 305	0.25 300	0.57 330	0.66 358	0.10 213	0.13 248	0.28 292	0.29 296	0.30 261	0.36 280

TANstereo	0.19 198	0.12 157	0.10 156	0.14 199	0.13 211	0.14 197	0.08 168	0.18 140	0.11 147	0.24 186	0.12 149	0.16 133	0.12 192	0.13 250	0.29 237	0.28 287	0.26 251	0.25 315	0.34 240	0.22 277	0.34 233	0.27 209	0.29 341	0.10 186	0.13 120	0.15 148	0.36 287	0.18 148

XX-TBD	0.19 198	0.12 157	0.10 156	0.14 199	0.13 211	0.14 197	0.08 168	0.18 140	0.11 147	0.24 186	0.12 149	0.16 133	0.12 192	0.13 250	0.29 237	0.28 287	0.26 251	0.25 315	0.34 240	0.22 277	0.34 233	0.27 209	0.29 341	0.10 186	0.13 120	0.15 148	0.36 287	0.18 148

XPNet_ROB	0.27 274	0.28 325	0.20 293	0.19 259	0.21 288	0.21 270	0.20 276	0.20 151	0.21 283	0.24 186	0.28 290	0.78 339	0.17 259	0.16 283	0.29 237	0.22 233	0.34 314	0.21 279	0.27 202	0.19 251	0.28 212	0.42 282	0.17 292	0.18 298	0.23 247	0.24 249	0.48 322	0.34 274

FADNet-RVC-Resample	0.20 209	0.16 235	0.18 281	0.17 239	0.16 254	0.16 221	0.14 244	0.24 210	0.17 263	0.26 214	0.19 220	0.26 224	0.16 246	0.16 283	0.30 249	0.17 140	0.20 156	0.22 286	0.26 194	0.24 292	0.22 167	0.29 222	0.13 267	0.20 302	0.22 227	0.21 220	0.19 149	0.22 197

PSMNet-ADL	0.30 288	0.20 290	0.20 293	0.23 285	0.21 288	0.23 285	0.22 289	0.30 297	0.26 310	0.40 344	0.58 356	0.38 303	0.43 327	0.24 322	0.31 250	0.44 345	0.31 300	0.20 269	0.52 305	0.23 289	0.39 271	0.36 257	0.17 292	0.16 280	0.26 272	0.26 276	0.39 302	0.25 231

stereogan	0.24 252	0.22 296	0.21 302	0.23 285	0.25 312	0.25 296	0.22 289	0.26 246	0.23 295	0.20 137	0.22 251	0.30 266	0.23 293	0.17 292	0.31 250	0.20 204	0.22 189	0.19 257	0.28 209	0.19 251	0.21 157	0.39 271	0.17 292	0.17 290	0.21 215	0.22 230	0.36 287	0.27 248

ccs_rob	0.41 318	0.24 311	0.19 286	0.33 322	0.21 288	0.33 324	0.28 317	0.34 316	0.21 283	0.47 362	1.62 393	1.59 369	0.39 320	0.22 315	0.31 250	0.36 325	0.29 284	0.22 286	0.47 283	0.27 315	0.55 326	0.57 340	0.17 292	0.20 302	0.26 272	0.25 260	0.29 250	0.36 280

iRaft-Stereo_20w	0.31 291	0.14 201	0.24 321	0.29 308	0.18 273	0.22 281	0.18 264	0.26 246	0.15 233	0.41 349	0.51 345	0.30 266	0.11 177	0.12 232	0.32 253	0.32 307	0.27 263	0.17 206	0.42 269	0.24 292	0.46 300	0.53 330	0.11 240	0.10 186	0.33 317	0.67 365	0.61 348	0.60 323

FADNet-RVC	0.21 225	0.17 253	0.15 248	0.21 272	0.16 254	0.16 221	0.18 264	0.26 246	0.13 201	0.25 201	0.21 242	0.28 245	0.16 246	0.14 261	0.32 253	0.21 215	0.23 204	0.17 206	0.34 240	0.21 269	0.21 157	0.25 193	0.14 277	0.16 280	0.25 267	0.23 240	0.21 170	0.24 224

STTStereo	0.19 198	0.19 285	0.21 302	0.18 249	0.20 282	0.17 235	0.25 304	0.18 140	0.19 274	0.20 137	0.19 220	0.24 201	0.14 231	0.17 292	0.32 253	0.17 140	0.19 146	0.19 257	0.19 133	0.14 188	0.18 125	0.17 133	0.11 240	0.12 224	0.19 189	0.20 210	0.20 162	0.26 243

BEATNet_4x	0.19 198	0.14 201	0.12 208	0.13 187	0.13 211	0.12 177	0.10 201	0.20 151	0.14 217	0.27 225	0.14 167	0.21 176	0.13 213	0.11 199	0.32 253	0.20 204	0.22 189	0.22 286	0.20 142	0.12 141	0.31 216	0.41 279	0.10 213	0.12 224	0.17 163	0.16 162	0.26 216	0.23 208

iinet-f	0.17 170	0.14 201	0.10 156	0.12 178	0.09 138	0.14 197	0.09 185	0.15 118	0.10 124	0.23 163	0.25 267	0.18 145	0.15 237	0.08 132	0.33 257	0.19 183	0.20 156	0.13 129	0.36 256	0.16 227	0.20 147	0.21 162	0.08 167	0.09 155	0.17 163	0.14 132	0.25 203	0.17 141

AF-Net	0.20 209	0.18 271	0.17 274	0.18 249	0.22 295	0.20 260	0.21 283	0.24 210	0.21 283	0.19 133	0.25 267	0.26 224	0.16 246	0.14 261	0.33 257	0.20 204	0.17 123	0.17 206	0.22 165	0.15 209	0.17 114	0.21 162	0.16 288	0.14 259	0.19 189	0.19 199	0.29 250	0.22 197

Nwc_Net	0.20 209	0.18 271	0.17 274	0.18 249	0.22 295	0.20 260	0.21 283	0.24 210	0.21 283	0.19 133	0.25 267	0.26 224	0.16 246	0.14 261	0.33 257	0.20 204	0.17 123	0.17 206	0.22 165	0.15 209	0.17 114	0.21 162	0.16 288	0.14 259	0.19 189	0.19 199	0.29 250	0.22 197

GANetREF_RVC	0.32 293	0.30 331	0.32 344	0.28 306	0.27 322	0.27 302	0.26 312	0.42 339	0.35 335	0.38 335	0.21 242	0.56 322	0.39 320	0.16 283	0.33 257	0.23 245	0.29 284	0.25 315	0.44 275	0.25 300	0.35 244	0.25 193	0.25 320	0.32 341	0.34 325	0.29 296	0.45 315	0.38 290
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
SGM-ForestM	0.64 344	0.80 368	0.39 356	0.70 357	0.40 346	0.77 359	0.67 359	0.62 365	0.41 344	0.35 313	0.42 328	1.68 372	1.08 363	0.24 322	0.33 257	0.21 215	0.44 342	0.23 300	1.27 348	0.24 292	0.43 282	0.30 226	0.28 331	0.26 329	1.04 376	0.90 382	1.53 395	1.35 374

HSM	0.20 209	0.17 253	0.14 235	0.18 249	0.17 263	0.15 212	0.13 235	0.26 246	0.14 217	0.26 214	0.22 251	0.24 201	0.17 259	0.11 199	0.33 257	0.17 140	0.26 251	0.16 189	0.27 202	0.17 240	0.27 205	0.19 154	0.10 213	0.13 248	0.22 227	0.22 230	0.27 233	0.24 224

FSD		0.26 320	0.26 329	0.27 304	0.26 318	0.25 296	0.31 326	0.33 315	0.20 280	0.28 244	0.20 231			0.29 333	0.34 263	0.37 330			0.33 232	0.26 309				0.28 333	0.30 304	0.26 276	0.30 261	0.31 266

APVNet	0.21 225	0.18 271	0.14 235	0.17 239	0.20 282	0.20 260	0.17 260	0.24 210	0.15 233	0.18 126	0.21 242	0.21 176	0.11 177	0.17 292	0.34 263	0.24 254	0.27 263	0.21 279	0.34 240	0.21 269	0.23 181	0.28 217	0.11 240	0.17 290	0.21 215	0.18 189	0.29 250	0.22 197

FADNet	0.23 244	0.19 285	0.14 235	0.23 285	0.15 248	0.21 270	0.22 289	0.27 266	0.17 263	0.27 225	0.27 284	0.26 224	0.18 272	0.15 276	0.34 263	0.21 215	0.21 172	0.20 269	0.41 265	0.25 300	0.26 197	0.27 209	0.14 277	0.15 272	0.27 285	0.27 283	0.24 192	0.27 248

MonStereo1	1.06 366	1.06 373	0.53 368	1.71 377	1.39 389	1.49 372	1.71 379	0.68 370	0.57 362	2.01 403	0.75 369	1.99 374	1.76 380	1.97 384	0.35 266	0.25 266	0.60 357	0.48 370	2.25 370	0.51 364	0.65 349	0.52 325	2.33 387	0.41 363	0.49 353	0.39 329	0.85 369	0.80 347

EAI-Stereo	0.28 278	0.13 178	0.12 208	0.18 249	0.16 254	0.66 355	0.20 276	0.27 266	0.18 270	0.27 225	0.27 284	0.29 254	0.10 151	0.11 199	0.35 266	0.32 307	0.26 251	0.20 269	0.65 325	0.22 277	0.44 288	0.44 291	0.10 213	0.14 259	0.28 292	0.31 307	0.39 302	0.42 303

GES	0.22 232	0.16 235	0.12 208	0.14 199	0.15 248	0.19 253	0.12 231	0.25 229	0.14 217	0.26 214	0.18 210	0.21 176	0.13 213	0.17 292	0.36 268	0.21 215	0.27 263	0.19 257	0.52 305	0.20 258	0.33 226	0.29 222	0.13 267	0.14 259	0.19 189	0.17 172	0.27 233	0.42 303

DMCA-RVC	0.16 155	0.12 157	0.15 248	0.12 178	0.13 211	0.11 161	0.13 235	0.17 131	0.16 253	0.18 126	0.21 242	0.20 162	0.10 151	0.10 181	0.36 268	0.17 140	0.18 134	0.17 206	0.16 112	0.14 188	0.18 125	0.15 117	0.10 213	0.12 224	0.14 134	0.13 122	0.18 140	0.18 148

dd	0.19 198	0.17 253	0.10 156	0.34 325	0.12 193	0.24 291	0.11 214	0.21 170	0.10 124	0.22 150	0.10 118	0.37 296	0.10 151	0.09 159	0.37 270	0.17 140	0.28 277	0.14 142	0.35 250	0.14 188	0.19 137	0.14 114	0.09 186	0.13 248	0.21 215	0.15 148	0.26 216	0.21 186

SFCPSM	0.64 344	0.24 311	0.19 286	0.28 306	0.23 301	0.27 302	0.24 299	0.30 297	0.30 327	0.34 299	0.50 343	0.63 329	1.06 362	0.19 303	0.37 270	0.34 312	0.31 300	0.24 305	8.10 400	0.39 347	0.45 290	0.43 288	0.20 305	0.19 300	0.30 304	0.31 307	0.36 287	0.45 310

SGM_RVC	0.72 349	0.45 351	0.32 344	0.59 351	0.43 350	0.56 347	0.43 339	0.70 374	0.41 344	0.43 354	0.57 354	1.16 356	1.20 367	0.22 315	0.37 270	0.28 287	0.44 342	0.25 315	2.26 372	0.33 339	0.49 309	0.38 266	0.27 327	0.31 340	0.80 371	0.62 359	1.69 397	3.41 401
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MaskLacGwcNet_RVC	2.53 396	0.48 355	0.29 336	0.48 341	0.42 348	0.63 354	0.86 365	0.69 372	0.74 377	0.42 351	1.69 394	46.80 416	1.87 382	0.64 368	0.38 273	0.33 310	0.97 377	0.98 398	1.59 357	0.33 339	0.81 369	0.79 372	0.28 331	0.25 325	0.52 359	0.78 373	3.35 403	0.83 350

pmcnn	0.45 324	0.24 311	0.19 286	0.33 322	0.29 324	0.34 327	0.42 337	0.34 316	0.26 310	0.34 299	0.50 343	0.80 340	1.10 364	0.19 303	0.38 273	0.57 364	0.40 337	0.32 348	0.83 338	0.37 345	0.80 367	0.49 312	0.28 331	0.24 321	0.32 313	0.34 317	0.66 357	0.82 348

TestStereo_HL3	0.29 280	0.30 331	0.14 235	0.17 239	0.14 230	0.21 270	0.16 256	0.32 312	0.18 270	0.34 299	0.32 301	0.60 326	0.22 291	0.11 199	0.39 275	0.40 338	0.69 363	0.18 243	0.43 272	0.17 240	0.45 290	0.62 352	0.11 240	0.12 224	0.22 227	0.22 230	0.37 295	0.35 276

SQANet	0.68 348	0.89 370	0.29 336	1.65 374	0.77 369	1.39 370	1.15 370	0.37 328	0.29 322	0.40 344	0.30 296	0.88 342	0.32 311	1.26 374	0.39 275	0.21 215	0.44 342	0.27 328	2.24 369	0.28 320	0.49 309	0.50 317	1.59 380	0.23 318	0.32 313	0.34 317	0.42 312	0.71 337

DDVS	0.53 333	0.22 296	0.24 321	0.24 292	0.25 312	0.27 302	0.24 299	0.39 332	0.26 310	0.35 313	4.72 403	1.02 351	0.40 323	0.20 308	0.40 277	0.39 337	0.33 311	0.26 325	0.75 331	0.34 342	0.58 334	0.63 354	0.16 288	0.20 302	0.25 267	0.25 260	0.55 340	0.40 300

PA-Net	0.25 260	0.28 325	0.29 336	0.18 249	0.26 318	0.21 270	0.25 304	0.26 246	0.25 304	0.22 150	0.19 220	0.22 188	0.24 297	0.28 330	0.40 277	0.24 254	0.18 134	0.22 286	0.20 142	0.22 277	0.19 137	0.32 236	0.17 292	0.20 302	0.24 260	0.38 327	0.23 181	0.55 319
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.32 293	0.32 334	0.20 293	0.26 301	0.24 304	0.28 309	0.23 297	0.24 210	0.29 322	0.27 225	0.35 309	0.99 349	0.21 285	0.20 308	0.41 279	0.23 245	0.41 339	0.24 305	0.37 258	0.25 300	0.37 254	0.40 276	0.20 305	0.20 302	0.28 292	0.35 319	0.54 336	0.37 285

GANet-ADL	0.26 267	0.18 271	0.15 248	0.20 268	0.19 277	0.22 281	0.16 256	0.26 246	0.16 253	0.34 299	0.36 315	0.29 254	0.16 246	0.21 312	0.42 280	0.29 292	0.31 300	0.19 257	0.48 292	0.28 320	0.38 259	0.48 307	0.13 267	0.14 259	0.23 247	0.24 249	0.32 272	0.30 262

iResNetv2_ROB	0.20 209	0.14 201	0.11 185	0.17 239	0.13 211	0.17 235	0.11 214	0.26 246	0.12 174	0.26 214	0.20 231	0.27 237	0.19 278	0.10 181	0.42 280	0.16 130	0.20 156	0.15 167	0.35 250	0.15 209	0.33 226	0.18 141	0.12 259	0.14 259	0.20 202	0.17 172	0.30 261	0.19 167

HUF	0.13 120	0.09 104	0.07 100	0.08 117	0.08 124	0.07 97	0.04 79	0.15 118	0.08 90	0.18 126	0.07 74	0.12 97	0.07 106	0.06 111	0.43 282	0.45 348	0.15 110	0.10 95	0.20 142	0.09 109	0.21 157	0.21 162	0.06 123	0.06 95	0.11 101	0.08 66	0.11 91	0.08 75

model_zeroshot	0.28 278	0.14 201	0.11 185	0.16 229	0.14 230	0.18 242	0.11 214	0.28 277	0.15 233	0.33 295	0.32 301	0.31 273	0.10 151	0.13 250	0.43 282	0.31 301	0.30 292	0.19 257	0.66 326	0.22 277	0.55 326	0.44 291	0.12 259	0.13 248	0.49 353	0.36 323	0.31 269	0.53 318

DDUNet	0.43 322	0.54 357	0.23 313	0.86 362	0.68 366	0.83 363	0.82 364	0.26 246	0.24 300	0.23 163	0.33 305	0.37 296	0.15 237	1.63 380	0.43 282	0.24 254	0.39 333	0.25 315	0.54 310	0.28 320	0.31 216	0.30 226	0.49 366	0.20 302	0.24 260	0.25 260	0.32 272	0.29 258

HCRNet	0.15 137	0.19 285	0.08 122	0.23 285	0.09 138	0.16 221	0.09 185	0.16 125	0.06 59	0.49 367	0.16 193	0.25 212	0.08 122	0.09 159	0.43 282	0.11 75	0.16 116	0.10 95	0.21 155	0.09 109	0.13 93	0.08 70	0.11 240	0.07 108	0.09 81	0.09 83	0.14 110	0.11 99

coex_refinement	0.17 170	0.15 224	0.11 185	0.12 178	0.12 193	0.13 189	0.08 168	0.21 170	0.16 253	0.22 150	0.18 210	0.17 138	0.10 151	0.10 181	0.44 286	0.19 183	0.20 156	0.15 167	0.23 172	0.11 132	0.17 114	0.15 117	0.09 186	0.10 186	0.18 178	0.17 172	0.20 162	0.22 197

edge stereo	0.61 343	0.35 340	0.44 361	0.53 348	0.47 357	0.57 351	0.54 351	0.57 359	0.41 344	0.52 372	0.69 365	1.31 361	1.03 361	0.38 347	0.44 286	0.60 369	0.40 337	0.30 343	1.76 365	0.81 387	0.47 303	0.86 379	0.41 358	0.32 341	0.41 339	0.37 326	0.57 342	0.91 356

iResNet	0.29 280	0.17 253	0.16 261	0.23 285	0.22 295	0.28 309	0.18 264	0.31 302	0.20 280	0.32 284	0.29 293	0.49 318	0.50 336	0.11 199	0.44 286	0.35 317	0.27 263	0.20 269	0.73 329	0.24 292	0.43 282	0.27 209	0.15 283	0.24 321	0.25 267	0.25 260	0.33 277	0.28 254

otaku	0.82 356	1.17 379	0.41 358	1.90 383	0.99 375	1.68 376	1.39 372	0.46 348	0.41 344	0.46 361	0.36 315	0.93 345	0.43 327	1.51 377	0.45 289	0.30 299	0.44 342	0.29 337	2.65 377	0.40 351	0.60 338	0.58 341	2.09 382	0.34 347	0.42 341	0.35 319	0.49 326	0.74 339

Anonymous3	0.29 280	0.21 293	0.15 248	0.17 239	0.16 254	0.20 260	0.16 256	0.31 302	0.25 304	0.30 266	0.20 231	0.45 312	0.20 282	0.16 283	0.45 289	0.53 358	0.32 306	0.27 328	0.49 294	0.26 309	0.49 309	0.55 335	0.13 267	0.14 259	0.27 285	0.28 289	0.34 282	0.27 248

TestStereo_HLe17	0.21 225	0.18 271	0.12 208	0.19 259	0.14 230	0.15 212	0.10 201	0.36 323	0.16 253	0.28 244	0.18 210	0.26 224	0.12 192	0.09 159	0.46 291	0.19 183	0.22 189	0.16 189	0.35 250	0.14 188	0.32 221	0.34 246	0.09 186	0.15 272	0.23 247	0.22 230	0.25 203	0.21 186

ACVNet-4b	1.08 367	1.48 390	0.48 366	2.91 391	1.12 379	1.82 384	2.71 391	0.46 348	0.44 352	0.51 370	0.43 331	1.66 371	1.85 381	2.08 387	0.46 291	0.40 338	0.82 373	0.34 353	2.68 378	0.50 362	0.65 349	0.71 362	2.24 384	0.35 350	0.45 345	0.42 337	0.53 334	0.70 335

ACVNet_1	0.97 363	1.21 382	0.62 371	2.28 384	1.27 385	1.81 383	2.12 388	0.63 367	0.41 344	0.50 369	0.49 341	1.06 354	0.73 349	2.46 390	0.47 293	0.31 301	0.80 372	0.40 362	2.04 368	0.42 354	0.76 364	0.56 338	2.26 385	0.43 365	0.54 361	0.42 337	0.48 322	0.58 322

IER	0.15 137	0.11 141	0.10 156	0.12 178	0.10 159	0.12 177	0.08 168	0.17 131	0.10 124	0.18 126	0.17 206	0.20 162	0.10 151	0.11 199	0.47 293	0.15 118	0.18 134	0.14 142	0.16 112	0.11 132	0.16 106	0.12 100	0.09 186	0.09 155	0.14 134	0.16 162	0.19 149	0.18 148

NOSS_ROB	0.34 301	0.22 296	0.20 293	0.27 304	0.25 312	0.26 300	0.24 299	0.41 335	0.24 300	0.36 322	0.30 296	0.36 292	0.23 293	0.39 350	0.47 293	0.57 364	0.33 311	0.29 337	0.32 228	0.23 289	0.64 347	0.67 360	0.28 331	0.30 338	0.32 313	0.30 303	0.42 312	0.32 268

NCC-stereo	0.25 260	0.22 296	0.21 302	0.22 276	0.23 301	0.23 285	0.25 304	0.26 246	0.28 317	0.18 126	0.27 284	0.28 245	0.26 304	0.17 292	0.48 296	0.22 233	0.22 189	0.24 305	0.27 202	0.20 258	0.21 157	0.27 209	0.20 305	0.16 280	0.26 272	0.29 296	0.33 277	0.29 258

Abc-Net	0.25 260	0.22 296	0.21 302	0.22 276	0.23 301	0.23 285	0.25 304	0.26 246	0.28 317	0.18 126	0.27 284	0.28 245	0.26 304	0.17 292	0.48 296	0.22 233	0.22 189	0.24 305	0.27 202	0.20 258	0.21 157	0.27 209	0.20 305	0.16 280	0.26 272	0.29 296	0.33 277	0.29 258
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
STTRV1_RVC		0.32 334	0.26 329	0.42 337	0.32 333	0.40 334	0.34 331	0.41 335	0.40 340	0.36 322	0.35 309	0.59 324	0.67 344	0.48 357	0.48 296	0.27 283	0.85 375	0.27 328		0.66 374	0.88 379	0.52 325		0.48 369	0.37 332	0.56 354	0.54 336	0.96 359

AMNet	0.51 332	0.50 356	0.48 366	0.51 344	0.50 360	0.56 347	0.52 350	0.36 323	0.42 350	0.39 341	0.59 359	0.65 331	0.21 285	0.58 364	0.49 299	0.59 367	0.60 357	0.58 378	0.51 301	0.51 364	0.59 337	0.53 330	0.32 349	0.51 370	0.48 351	0.54 352	0.60 346	0.65 330

CBMV	0.43 322	0.25 317	0.23 313	0.30 316	0.28 323	0.27 302	0.21 283	0.40 333	0.28 317	0.37 329	0.27 284	0.67 334	0.35 318	0.32 342	0.49 299	0.53 358	0.34 314	0.27 328	0.56 314	0.27 315	0.55 326	0.62 352	0.26 322	0.33 343	0.35 329	0.33 313	0.64 354	1.79 388
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GwcNet-ADL	0.29 280	0.22 296	0.21 302	0.29 308	0.22 295	0.23 285	0.19 272	0.28 277	0.19 274	0.34 299	0.58 356	0.43 310	0.23 293	0.22 315	0.50 301	0.34 312	0.29 284	0.22 286	0.44 275	0.28 320	0.36 249	0.39 271	0.13 267	0.16 280	0.26 272	0.29 296	0.28 244	0.38 290

RP	0.22 232	0.20 290	0.23 313	0.22 276	0.20 282	0.21 270	0.22 289	0.24 210	0.22 290	0.17 119	0.25 267	0.24 201	0.19 278	0.15 276	0.50 301	0.17 140	0.20 156	0.16 189	0.22 165	0.16 227	0.17 114	0.25 193	0.13 267	0.16 280	0.22 227	0.21 220	0.30 261	0.25 231

DeepPruner_ROB	0.22 232	0.17 253	0.16 261	0.17 239	0.17 263	0.16 221	0.18 264	0.22 181	0.17 263	0.26 214	0.26 276	0.20 162	0.18 272	0.11 199	0.50 301	0.20 204	0.24 221	0.21 279	0.27 202	0.16 227	0.41 273	0.33 239	0.14 277	0.15 272	0.22 227	0.27 283	0.26 216	0.23 208

RGC	0.27 274	0.24 311	0.28 334	0.25 298	0.26 318	0.27 302	0.20 276	0.28 277	0.30 327	0.22 150	0.31 298	0.29 254	0.31 309	0.20 308	0.51 304	0.24 254	0.23 204	0.21 279	0.29 219	0.22 277	0.25 190	0.30 226	0.17 292	0.20 302	0.28 292	0.32 311	0.34 282	0.36 280

ITSA-stereo	0.37 308	0.23 307	0.19 286	0.39 334	0.26 318	0.24 291	0.26 312	0.35 320	0.26 310	0.39 341	0.55 350	0.46 313	0.41 326	0.23 320	0.53 305	0.38 335	0.31 300	0.25 315	0.49 294	0.24 292	0.43 282	0.49 312	0.23 317	0.22 315	0.33 317	0.40 331	0.72 363	0.75 342

dad	0.29 280	0.21 293	0.14 235	0.47 340	0.22 295	0.29 314	0.48 347	0.40 333	0.12 174	0.32 284	0.14 167	0.41 307	0.23 293	0.10 181	0.53 305	0.19 183	0.32 306	0.17 206	0.51 301	0.15 209	0.27 205	0.18 141	0.11 240	0.18 298	0.31 311	0.18 189	0.67 358	0.45 310

HLf8	0.21 225	0.16 235	0.12 208	0.16 229	0.13 211	0.13 189	0.10 201	0.31 302	0.14 217	0.26 214	0.19 220	0.25 212	0.12 192	0.10 181	0.54 307	0.19 183	0.23 204	0.17 206	0.45 279	0.14 188	0.31 216	0.31 231	0.10 213	0.13 248	0.20 202	0.23 240	0.26 216	0.23 208

FAT-Stereo	0.47 329	0.27 323	0.34 351	0.45 339	0.48 358	0.39 333	0.32 328	0.42 339	0.27 315	0.41 349	0.90 376	0.77 338	0.58 340	0.30 337	0.57 308	0.56 362	0.35 319	0.34 353	0.64 324	0.42 354	0.67 354	0.66 358	0.28 331	0.34 347	0.29 298	0.36 323	0.45 315	0.74 339

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 320	0.34 337	0.25 326	0.42 337	0.31 329	0.36 330	0.47 345	0.48 350	0.40 340	0.42 351	0.31 298	0.60 326	0.53 339	0.40 352	0.57 308	0.27 283	0.24 221	0.22 286	0.67 327	0.22 277	0.60 338	0.56 338	0.33 351	0.28 333	0.47 350	0.48 346	0.48 322	0.70 335

FC-DCNN	0.40 316	0.35 340	0.43 360	0.49 343	0.35 337	0.44 336	0.46 342	0.43 342	0.27 315	0.34 299	0.26 276	0.37 296	0.21 285	0.30 337	0.58 310	0.35 317	0.39 333	0.31 346	0.45 279	0.26 309	0.49 309	0.42 282	0.28 331	0.35 350	0.44 343	0.38 327	0.51 331	0.77 345

PWC_ROB	0.37 308	0.27 323	0.25 326	0.23 285	0.24 304	0.23 285	0.31 326	0.29 293	0.47 356	0.25 201	0.39 322	0.37 296	0.89 357	0.19 303	0.58 310	0.32 307	0.39 333	0.29 337	0.62 321	0.29 328	0.48 307	0.48 307	0.19 304	0.33 343	0.27 285	0.26 276	0.39 302	0.67 332

FC-DCNN v2	0.41 318	0.36 344	0.45 364	0.51 344	0.36 340	0.46 341	0.46 342	0.45 344	0.29 322	0.34 299	0.26 276	0.38 303	0.24 297	0.30 337	0.60 312	0.35 317	0.39 333	0.30 343	0.46 281	0.26 309	0.49 309	0.42 282	0.28 331	0.35 350	0.50 355	0.43 339	0.59 344	0.79 346

NCCL2	0.26 267	0.23 307	0.22 309	0.19 259	0.20 282	0.18 242	0.16 256	0.26 246	0.22 290	0.29 262	0.22 251	0.27 237	0.17 259	0.15 276	0.60 312	0.24 254	0.25 235	0.22 286	0.27 202	0.22 277	0.31 216	0.34 246	0.18 302	0.21 311	0.33 317	0.33 313	0.36 287	0.35 276

CFNet_pseudo	0.20 209	0.16 235	0.16 261	0.19 259	0.16 254	0.16 221	0.13 235	0.24 210	0.14 217	0.28 244	0.21 242	0.22 188	0.19 278	0.12 232	0.63 314	0.17 140	0.20 156	0.17 206	0.30 225	0.12 141	0.21 157	0.17 133	0.12 259	0.12 224	0.20 202	0.20 210	0.25 203	0.26 243

CSAN	0.39 314	0.37 345	0.34 351	0.33 322	0.32 333	0.27 302	0.25 304	0.36 323	0.64 372	0.43 354	0.43 331	0.73 337	0.44 330	0.20 308	0.63 314	0.25 266	0.27 263	0.26 325	0.41 265	0.43 358	0.38 259	0.34 246	0.22 315	0.33 343	0.40 336	0.47 344	0.48 322	0.55 319

LE_ROB	3.57 399	0.92 371	1.49 400	2.33 386	9.96 410	1.83 385	7.73 407	2.31 403	3.13 403	0.47 362	1.49 392	9.10 406	13.79 409	0.47 356	0.63 314	0.25 266	0.44 342	0.29 337	6.00 396	1.38 400	0.66 352	0.52 325	2.47 390	2.28 404	5.36 406	4.46 406	6.14 406	10.46 409

Ntro	0.87 359	1.36 386	0.44 361	1.82 381	1.04 378	1.67 375	1.60 377	0.52 354	0.44 352	0.48 366	0.42 328	0.98 348	0.40 323	1.61 379	0.64 317	0.31 301	0.49 351	0.30 343	2.69 379	0.44 359	0.68 355	0.60 346	2.13 383	0.36 355	0.45 345	0.45 342	0.52 333	0.71 337

LALA_ROB	0.32 293	0.34 337	0.23 313	0.24 292	0.24 304	0.29 314	0.22 289	0.24 210	0.28 317	0.31 277	0.35 309	0.94 346	0.21 285	0.19 303	0.64 317	0.24 254	0.33 311	0.28 336	0.33 232	0.25 300	0.34 233	0.40 276	0.18 302	0.21 311	0.26 272	0.31 307	0.50 329	0.36 280

YMNet	0.13 120	0.11 141	0.08 122	0.10 143	0.10 159	0.12 177	0.17 260	0.11 97	0.10 124	0.10 91	0.08 88	0.16 133	0.12 192	0.09 159	0.66 319	0.16 130	0.12 90	0.12 114	0.14 99	0.08 96	0.11 82	0.11 92	0.07 141	0.07 108	0.15 144	0.11 99	0.15 113	0.13 111

ACVNet_2	1.13 368	1.26 384	0.75 381	2.58 388	1.30 387	1.73 381	1.87 383	0.75 378	0.52 359	0.59 376	0.53 348	1.29 360	0.90 358	1.85 382	0.70 320	0.48 354	1.14 385	0.40 362	4.70 391	0.54 366	0.71 362	0.60 346	2.05 381	0.61 380	0.81 373	0.47 344	0.70 360	0.82 348

NaN_ROB	0.30 288	0.25 317	0.25 326	0.25 298	0.30 327	0.21 270	0.20 276	0.34 316	0.39 339	0.30 266	0.28 290	0.65 331	0.22 291	0.17 292	0.70 320	0.20 204	0.20 156	0.20 269	0.28 209	0.26 309	0.22 167	0.23 175	0.14 277	0.26 329	0.34 325	0.41 333	0.39 302	0.55 319

FADNet_RVC	0.33 298	0.22 296	0.22 309	0.29 308	0.25 312	0.19 253	0.22 289	0.31 302	0.22 290	0.31 277	0.29 293	0.41 307	0.33 312	0.22 315	0.72 322	0.25 266	0.29 284	0.32 348	0.73 329	0.27 315	0.43 282	0.47 304	0.16 288	0.23 318	0.27 285	0.30 303	0.51 331	0.36 280

PSMNet_ROB	1.30 376	1.36 386	0.71 378	1.48 370	1.00 376	1.69 377	1.56 376	0.64 368	0.74 377	1.47 401	3.99 401	2.77 387	1.51 371	2.54 393	0.73 323	0.47 353	0.70 364	0.49 371	2.51 376	0.71 380	0.81 369	0.58 341	3.05 399	0.58 376	0.80 371	0.64 363	0.88 370	0.69 334

RainbowNet	0.93 361	1.16 378	0.62 371	1.83 382	1.16 382	1.69 377	1.70 378	0.51 353	0.44 352	0.59 376	0.38 319	1.19 358	0.79 352	2.02 385	0.74 324	0.57 364	0.54 355	0.40 362	1.50 354	0.76 384	0.66 352	0.65 357	2.28 386	0.46 367	0.50 355	0.49 348	0.60 346	0.84 351

ManiGeoR	0.20 209	0.16 235	0.12 208	0.17 239	0.12 193	0.14 197	0.09 185	0.28 277	0.15 233	0.25 201	0.18 210	0.24 201	0.09 135	0.09 159	0.76 325	0.18 163	0.22 189	0.16 189	0.34 240	0.13 160	0.22 167	0.24 183	0.09 186	0.12 224	0.19 189	0.21 220	0.20 162	0.19 167

HLf10	0.20 209	0.16 235	0.12 208	0.17 239	0.12 193	0.14 197	0.09 185	0.28 277	0.15 233	0.25 201	0.18 210	0.24 201	0.09 135	0.09 159	0.76 325	0.18 163	0.22 189	0.16 189	0.34 240	0.13 160	0.22 167	0.24 183	0.09 186	0.12 224	0.19 189	0.21 220	0.20 162	0.19 167

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 338	0.64 361	0.47 365	0.65 354	0.41 347	0.44 336	0.57 353	0.61 364	0.68 373	0.58 373	0.39 322	0.59 324	0.58 340	0.65 369	0.76 325	0.44 345	0.35 319	0.40 362	1.53 355	0.50 362	0.54 323	0.63 354	0.46 365	0.47 368	0.51 358	0.40 331	0.41 310	0.75 342

G-Net	0.59 340	0.35 340	0.35 353	0.31 317	0.31 329	0.44 336	0.30 323	0.50 352	0.63 371	0.43 354	0.64 363	2.00 375	0.52 337	0.23 320	0.76 325	0.52 357	0.37 328	0.35 356	0.80 335	0.67 375	0.60 338	0.59 344	0.26 322	0.33 343	0.40 336	0.82 375	0.81 367	1.59 382

Dean	1.27 374	1.44 389	0.85 387	2.93 392	1.62 393	1.95 390	2.03 387	0.96 387	1.00 387	0.91 390	0.75 369	1.51 368	1.65 376	2.05 386	0.80 329	0.64 372	1.01 382	0.60 385	1.86 367	0.85 388	0.85 378	0.75 366	2.35 388	0.79 390	1.15 383	0.85 376	1.19 383	0.85 352

DPSNet	0.76 353	0.28 325	0.26 329	0.38 332	0.38 343	0.44 336	0.30 323	0.36 323	0.41 344	0.27 225	0.32 301	2.73 385	0.95 360	0.38 347	0.80 329	0.66 373	0.53 354	0.46 366	4.94 392	0.56 368	0.83 375	0.97 384	0.57 370	0.44 366	0.56 362	0.48 346	0.54 336	0.63 326

LVE	1.38 378	1.30 385	0.82 385	4.62 399	1.50 392	1.89 386	3.66 398	0.82 380	0.73 376	0.88 388	0.82 372	1.12 355	1.52 372	2.14 388	0.81 331	0.56 362	0.84 374	0.59 380	3.33 385	0.72 381	0.84 376	0.89 380	2.40 389	0.80 391	1.12 380	0.70 367	1.00 379	0.90 355

HLF11	0.20 209	0.15 224	0.11 185	0.14 199	0.10 159	0.12 177	0.08 168	0.36 323	0.12 174	0.24 186	0.15 177	0.21 176	0.09 135	0.09 159	0.82 332	0.17 140	0.22 189	0.17 206	0.40 264	0.13 160	0.19 137	0.22 170	0.10 213	0.10 186	0.17 163	0.19 199	0.19 149	0.20 175

SGM-Forest	0.38 311	0.24 311	0.18 281	0.35 327	0.25 312	0.27 302	0.20 276	0.30 297	0.23 295	0.32 284	0.23 260	0.37 296	0.43 327	0.24 322	0.82 332	0.33 310	0.24 221	0.21 279	1.61 359	0.19 251	0.38 259	0.43 288	0.27 327	0.21 311	0.34 325	0.28 289	0.57 342	0.86 353
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SPS-STEREO	0.80 354	0.60 360	0.56 369	0.67 356	0.62 363	0.67 356	0.58 354	0.57 359	0.61 368	0.59 376	0.96 379	1.03 353	0.67 344	0.55 361	0.83 334	0.87 388	0.78 370	0.69 389	2.74 380	0.74 383	1.23 393	1.05 388	0.45 364	0.62 382	0.61 367	0.61 358	0.83 368	0.75 342
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	0.85 358	0.47 353	0.39 356	0.51 344	0.39 345	0.56 347	0.43 339	0.59 361	0.40 340	0.84 386	4.01 402	0.67 334	0.85 353	0.85 372	0.85 335	0.90 390	1.17 386	0.66 387	1.64 360	0.62 369	1.35 397	1.36 398	0.51 367	0.54 372	0.40 336	0.66 364	0.50 329	0.74 339

pcwnet_v2	0.26 267	0.17 253	0.18 281	0.22 276	0.19 277	0.22 281	0.18 264	0.25 229	0.18 270	0.31 277	0.23 260	0.30 266	0.28 306	0.18 301	0.88 336	0.21 215	0.24 221	0.19 257	0.36 256	0.15 209	0.27 205	0.24 183	0.17 292	0.15 272	0.26 272	0.26 276	0.30 261	0.38 290

SANet	0.57 338	0.32 334	0.33 348	0.36 329	0.35 337	0.44 336	0.33 330	0.55 355	0.85 380	0.33 295	0.57 354	2.42 381	1.17 366	0.32 342	0.88 336	0.24 254	0.47 349	0.31 346	0.51 301	0.31 336	0.50 318	0.45 296	0.37 355	0.37 356	0.46 348	0.54 352	0.55 340	0.98 361

PWCDC_ROB	0.23 244	0.10 120	0.13 226	0.10 143	0.17 263	0.11 161	0.15 252	0.12 102	0.38 337	0.11 97	0.25 267	0.14 116	0.77 351	0.28 330	0.88 336	0.21 215	0.17 123	0.18 243	0.17 120	0.17 240	0.20 147	0.39 271	0.20 305	0.17 290	0.11 101	0.20 210	0.15 113	0.24 224

PWCK	1.58 384	1.40 388	0.79 384	1.70 376	1.03 377	1.55 373	1.42 373	1.11 394	0.98 386	1.00 393	1.23 390	2.78 389	1.53 373	0.82 371	0.88 336	0.55 361	0.99 378	0.57 377	13.43 405	0.90 389	1.12 387	0.75 366	1.15 375	0.82 392	1.04 376	0.88 379	0.93 373	1.27 371

S-Stereo	0.53 333	0.29 329	0.27 333	0.48 341	0.46 355	0.50 343	0.60 355	0.38 330	0.37 336	0.39 341	1.16 383	1.01 350	0.45 332	0.29 333	0.91 340	0.67 375	0.35 319	0.39 361	0.84 339	0.70 378	0.46 300	0.71 362	0.61 372	0.37 356	0.30 304	0.33 313	0.40 307	0.63 326

CBMV_ROB	0.48 330	0.22 296	0.24 321	0.39 334	0.32 333	0.32 322	0.29 319	0.44 343	0.23 295	0.38 335	0.45 337	1.42 366	0.88 356	0.28 330	0.91 340	0.34 312	0.37 328	0.25 315	0.81 336	0.36 344	0.54 323	0.51 321	0.28 331	0.26 329	0.44 343	0.62 359	0.62 350	0.91 356

UDG	0.46 326	0.56 359	0.24 321	0.85 361	0.78 370	0.79 360	0.97 368	0.27 266	0.25 304	0.28 244	0.36 315	0.37 296	0.17 259	1.43 376	0.92 342	0.25 266	0.44 342	0.27 328	0.57 317	0.29 328	0.41 273	0.37 263	0.39 356	0.19 300	0.27 285	0.28 289	0.32 272	0.27 248

SGD-Stereo	0.13 120	0.07 78	0.05 68	0.06 87	0.06 89	0.08 116	0.03 45	0.08 84	0.08 90	0.10 91	0.06 58	0.13 105	0.06 89	0.04 78	0.93 343	0.17 140	0.18 134	0.10 95	0.16 112	0.08 96	0.18 125	0.11 92	0.06 123	0.06 95	0.10 91	0.11 99	0.16 119	0.13 111

MIPNet	0.21 225	0.14 201	0.11 185	0.11 163	0.12 193	0.12 177	0.08 168	0.24 210	0.10 124	0.27 225	0.24 264	0.22 188	0.14 231	0.11 199	0.94 344	0.20 204	0.23 204	0.17 206	0.31 226	0.20 258	0.21 157	0.35 256	0.07 141	0.11 203	0.23 247	0.23 240	0.27 233	0.21 186

MFMNet_re	0.74 351	0.73 365	0.66 376	0.76 359	0.64 364	0.88 364	0.74 362	0.59 361	0.68 373	0.58 373	0.69 365	1.02 351	0.61 343	0.58 364	0.96 345	0.78 383	0.87 376	0.72 391	1.08 346	0.68 376	1.07 386	0.74 365	0.54 369	0.60 379	0.59 364	0.60 356	0.80 366	0.91 356

MFN_U_SF_RVC	0.60 342	0.55 358	0.41 358	0.56 350	0.46 355	0.57 351	0.63 356	0.56 357	0.43 351	0.86 387	0.93 377	0.72 336	0.52 337	0.53 360	0.97 346	0.49 355	0.32 306	0.34 353	1.73 362	0.44 359	0.62 342	0.58 341	0.30 343	0.56 374	0.45 345	0.44 341	0.49 326	0.68 333

DeepPrunerF	0.29 280	0.16 235	0.14 235	0.23 285	0.44 352	0.17 235	0.21 283	0.20 151	0.26 310	0.16 110	0.22 251	0.15 124	0.12 192	0.12 232	0.97 346	0.21 215	0.18 134	0.17 206	0.26 194	0.16 227	0.21 157	0.17 133	0.12 259	0.12 224	1.97 400	0.25 260	0.22 177	0.20 175

MGS-Stereo	0.15 137	0.12 157	0.08 122	0.07 97	0.07 102	0.07 97	0.05 108	0.16 125	0.07 83	0.13 106	0.10 118	0.13 105	0.06 89	0.08 132	0.98 348	0.13 96	0.19 146	0.15 167	0.18 124	0.12 141	0.19 137	0.16 126	0.07 141	0.08 126	0.13 120	0.12 109	0.17 134	0.15 130

WAO-8	1.55 382	1.53 391	1.00 392	2.82 389	1.43 390	1.91 387	2.01 385	1.05 392	1.38 393	1.44 399	1.87 395	2.25 377	2.76 386	2.68 394	1.01 349	0.83 385	0.99 378	0.59 380	3.35 386	1.08 394	0.82 371	0.85 377	1.36 378	0.82 392	1.60 396	1.12 389	1.27 385	1.93 392

Venus	1.55 382	1.53 391	1.00 392	2.82 389	1.43 390	1.91 387	2.01 385	1.05 392	1.38 393	1.44 399	1.87 395	2.25 377	2.76 386	2.68 394	1.01 349	0.83 385	0.99 378	0.59 380	3.35 386	1.08 394	0.82 371	0.85 377	1.36 378	0.82 392	1.60 396	1.12 389	1.27 385	1.93 392

DispFullNet	1.20 372	1.15 377	0.77 383	1.20 366	0.97 374	1.12 367	1.34 371	0.66 369	0.58 363	0.74 383	0.82 372	3.72 395	1.48 370	1.65 381	1.03 351	1.32 399	1.00 381	0.58 378	6.30 398	1.09 398	0.84 376	0.76 369	0.42 359	0.35 350	0.50 355	0.35 319	0.68 359	1.00 363

FBW_ROB	0.46 326	0.42 348	0.36 354	0.60 352	0.44 352	0.47 342	0.44 341	0.31 302	0.25 304	0.34 299	0.34 308	0.64 330	0.48 335	0.56 363	1.05 352	0.25 266	0.35 319	0.23 300	1.39 351	0.22 277	0.49 309	0.36 257	0.43 360	0.40 361	0.31 311	0.33 313	0.42 312	0.65 330

ADLNet	0.21 225	0.17 253	0.12 208	0.16 229	0.14 230	0.18 242	0.15 252	0.20 151	0.11 147	0.17 119	0.15 177	0.33 281	0.13 213	0.31 341	1.12 353	0.15 118	0.20 156	0.14 142	0.18 124	0.13 160	0.16 106	0.18 141	0.15 283	0.09 155	0.17 163	0.18 189	0.19 149	0.17 141

TorneroNet	2.33 392	1.60 394	0.88 389	5.64 402	1.76 394	2.56 394	2.94 393	0.97 388	2.29 401	0.79 385	1.98 397	4.07 397	12.24 404	3.12 399	1.29 354	0.67 375	1.30 394	0.61 386	5.93 395	1.00 390	1.04 385	0.98 385	2.79 397	0.70 388	1.86 399	1.04 386	1.02 380	1.87 390

ELAS_RVC	0.92 360	0.65 362	0.62 371	0.92 363	0.67 365	1.21 368	0.71 360	0.72 375	0.50 358	0.49 367	1.20 388	2.45 383	1.89 383	0.44 353	1.31 355	0.46 352	0.62 359	0.55 375	1.02 344	0.42 354	0.91 381	1.06 390	0.44 362	0.54 372	1.50 391	1.22 393	1.15 382	1.19 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	1.84 385	1.90 398	1.02 394	3.19 395	2.19 399	2.44 393	2.77 392	1.11 394	1.57 396	0.91 390	1.09 381	3.37 393	5.56 395	3.13 400	1.35 356	0.81 384	1.34 395	0.71 390	4.26 389	1.08 394	1.22 391	0.99 386	2.96 398	0.93 396	0.74 370	0.77 372	0.98 377	1.18 367

SHD	0.36 304	0.22 296	0.28 334	0.25 298	0.24 304	0.24 291	0.27 316	0.35 320	0.28 317	0.35 313	0.33 305	0.32 278	0.45 332	0.21 312	1.38 357	0.26 277	0.30 292	0.24 305	0.56 314	0.27 315	0.38 259	0.43 288	0.20 305	0.25 325	0.33 317	0.36 323	0.35 285	0.50 316

ELAS	0.94 362	0.70 364	0.59 370	0.97 364	0.73 368	0.96 365	0.72 361	0.74 376	0.62 370	0.47 362	1.17 384	2.44 382	1.62 375	0.44 353	1.40 358	0.45 348	0.63 360	0.54 374	0.99 342	0.39 347	0.88 379	1.07 391	0.43 360	0.52 371	1.56 394	1.47 394	1.33 390	1.60 383
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.04 365	0.66 363	0.62 371	0.75 358	0.68 366	0.82 362	0.74 362	0.69 372	0.75 379	0.64 381	1.09 381	1.35 362	1.44 369	0.60 366	1.43 359	1.04 397	0.77 369	0.68 388	2.40 374	0.80 386	1.22 391	1.15 396	0.51 367	0.67 383	1.12 380	1.05 387	1.65 396	2.69 400

IMH	1.30 376	1.22 383	0.76 382	1.65 374	1.27 385	1.73 381	1.88 384	0.86 383	0.93 383	0.47 362	0.65 364	1.48 367	2.97 393	3.97 407	1.50 360	0.59 367	0.76 368	0.49 371	2.25 370	0.70 378	0.69 358	0.79 372	2.64 393	0.61 380	1.16 384	0.76 371	0.89 372	1.49 380

ktn	2.52 395	1.71 396	3.02 403	2.41 387	1.88 395	2.62 396	3.04 394	1.69 398	4.13 404	1.01 394	1.21 389	8.17 405	10.18 401	2.80 396	1.51 361	0.93 393	1.72 397	0.87 395	6.22 397	1.56 401	1.20 390	1.09 392	2.75 396	0.93 396	1.19 385	1.07 388	1.46 393	1.74 386

PVD	0.56 336	0.44 349	0.36 354	0.51 344	0.43 350	0.55 346	0.47 345	0.62 365	0.59 365	0.33 295	0.48 340	0.61 328	0.74 350	0.50 358	1.52 362	0.34 312	0.51 353	0.37 357	0.76 332	0.41 353	0.61 341	0.64 356	0.30 343	0.37 356	0.56 362	0.71 368	0.61 348	0.86 353

UNDER WATER	2.15 388	1.92 400	1.13 396	3.36 397	2.59 401	2.77 398	3.73 399	1.63 397	1.36 392	1.02 395	1.02 380	3.30 391	7.25 396	3.39 402	1.54 363	0.91 392	1.80 399	0.75 392	3.15 382	1.08 394	1.27 396	1.14 395	3.84 405	1.20 402	1.46 390	1.78 397	1.26 384	2.46 397

RAFT + AFF	0.14 127	0.07 78	0.05 68	0.08 117	0.05 73	0.07 97	0.04 79	0.11 97	0.08 90	0.14 109	0.07 74	0.15 124	0.04 60	0.03 48	1.54 363	0.11 75	0.14 101	0.07 53	0.14 99	0.06 59	0.14 98	0.08 70	0.03 45	0.05 78	0.10 91	0.07 38	0.07 28	0.07 62

XQC	0.42 320	0.37 345	0.31 342	0.41 336	0.35 337	0.41 335	0.42 337	0.45 344	0.38 337	0.40 344	0.33 305	0.48 316	0.44 330	0.34 344	1.54 363	0.29 292	0.29 284	0.27 328	0.52 305	0.30 333	0.37 254	0.44 291	0.26 322	0.30 338	0.41 339	0.41 333	0.53 334	0.38 290

WAO-7	0.99 364	0.85 369	0.88 389	1.81 380	0.83 372	0.71 358	0.92 366	1.01 390	1.13 389	0.96 392	1.28 391	1.37 365	1.65 376	0.63 367	1.55 366	0.76 382	0.73 367	0.47 367	2.44 375	0.73 382	0.72 363	0.76 369	0.26 322	0.88 395	0.71 368	0.85 376	0.74 364	1.09 365

RTSC	0.27 274	0.16 235	0.16 261	0.16 229	0.17 263	0.18 242	0.19 272	0.23 194	0.21 283	0.25 201	0.25 267	0.20 162	0.18 272	0.14 261	1.57 367	0.23 245	0.30 292	0.19 257	0.39 260	0.18 248	0.30 214	0.32 236	0.11 240	0.17 290	0.21 215	0.22 230	0.31 269	0.43 307

ADCL	0.37 308	0.23 307	0.19 286	0.20 268	0.18 273	0.23 285	0.23 297	0.26 246	0.53 360	0.32 284	0.29 293	0.29 254	0.17 259	0.15 276	1.60 368	0.21 215	0.24 221	0.22 286	0.34 240	0.22 277	0.32 221	0.28 217	0.17 292	0.17 290	0.52 359	0.53 350	0.47 320	1.56 381

SAMSARA	0.65 346	0.30 331	0.44 361	0.31 317	0.31 329	0.31 319	0.34 331	0.56 357	0.48 357	0.40 344	0.37 318	0.42 309	0.90 358	0.27 329	1.62 369	0.45 348	0.36 325	0.38 358	0.76 332	0.39 347	0.70 359	0.80 376	0.20 305	0.40 361	1.50 391	1.62 395	1.49 394	1.46 379

EKT-Stereo	0.33 298	0.17 253	0.13 226	0.20 268	0.17 263	0.22 281	0.25 304	0.27 266	0.14 217	0.30 266	0.26 276	0.27 237	0.13 213	0.13 250	1.64 370	0.53 358	0.29 284	0.25 315	0.46 281	0.30 333	0.82 371	0.54 333	0.09 186	0.12 224	0.30 304	0.25 260	0.31 269	0.25 231

RTS	0.38 311	0.22 296	0.20 293	0.22 276	0.21 288	0.31 319	0.29 319	0.31 302	0.34 332	0.23 163	0.22 251	0.29 254	0.25 300	0.16 283	1.65 371	0.29 292	0.36 325	0.24 305	0.63 322	0.31 336	0.38 259	0.38 266	0.15 283	0.22 315	0.39 334	0.95 383	0.40 307	0.63 326

RTSA	0.38 311	0.22 296	0.20 293	0.22 276	0.21 288	0.31 319	0.29 319	0.31 302	0.34 332	0.23 163	0.22 251	0.29 254	0.25 300	0.16 283	1.65 371	0.29 292	0.36 325	0.24 305	0.63 322	0.31 336	0.38 259	0.38 266	0.15 283	0.22 315	0.39 334	0.95 383	0.40 307	0.63 326

KSHMR	2.37 393	1.84 397	1.23 399	6.67 404	1.97 397	2.73 397	3.45 397	1.31 396	1.69 397	1.18 398	1.18 385	1.71 373	11.63 403	3.21 401	1.67 373	1.07 398	1.11 384	0.92 396	5.58 394	1.04 392	1.23 393	1.05 388	3.26 400	1.06 398	1.99 401	1.18 392	1.28 387	1.85 389

MANE	1.47 381	0.77 367	0.87 388	1.01 365	0.81 371	0.96 365	0.93 367	1.00 389	1.05 388	0.43 354	0.69 365	2.28 379	2.16 385	0.39 350	1.68 374	1.01 396	0.65 361	2.72 403	1.45 353	0.40 351	0.77 366	0.73 364	0.34 354	0.67 383	2.42 402	2.81 403	4.52 404	6.28 404

TorneroNet-64	1.85 386	1.56 393	0.93 391	3.34 396	1.31 388	2.18 391	2.65 390	0.91 385	2.21 399	0.66 382	0.83 374	2.72 384	7.56 397	3.04 397	1.76 375	0.67 375	1.35 396	0.59 380	4.05 388	1.02 391	0.98 384	0.96 383	2.67 394	0.69 387	1.24 386	1.15 391	0.88 370	2.15 394

MDST_ROB	0.81 355	1.11 375	0.24 321	1.30 367	0.42 348	0.81 361	0.32 328	0.45 344	0.25 304	0.36 322	0.32 301	0.47 314	3.62 394	0.14 261	1.77 376	0.22 233	0.27 263	0.17 206	0.84 339	0.19 251	0.57 330	0.51 321	0.20 305	0.21 311	1.56 394	0.86 378	2.88 402	1.74 386

ADCMid	0.46 326	0.29 329	0.29 336	0.26 301	0.31 329	0.33 324	0.35 333	0.41 335	0.46 355	0.31 277	0.38 319	0.48 316	0.40 323	0.21 312	1.82 377	0.35 317	0.34 314	0.27 328	0.78 334	0.28 320	0.45 290	0.46 298	0.30 343	0.24 321	0.36 330	0.53 350	0.45 315	1.42 377

HanzoNet	4.54 401	4.29 404	3.74 407	6.10 403	3.77 403	7.50 405	8.23 408	3.94 406	4.82 405	1.56 402	2.42 399	11.35 407	12.90 407	10.81 412	1.84 378	1.89 400	4.65 405	1.35 399	10.71 403	3.05 403	2.04 400	1.81 401	5.00 409	1.14 400	1.80 398	1.67 396	1.81 399	2.33 395

ADCP+	0.31 291	0.17 253	0.17 274	0.15 218	0.14 230	0.17 235	0.19 272	0.21 170	0.33 330	0.26 214	0.26 276	0.37 296	0.12 192	0.13 250	1.87 379	0.18 163	0.20 156	0.17 206	0.33 232	0.18 248	0.22 167	0.22 170	0.12 259	0.11 203	0.23 247	0.69 366	0.33 277	0.99 362

IPLGR	0.26 267	0.16 235	0.13 226	0.15 218	0.15 248	0.12 177	0.09 185	0.24 210	0.13 201	0.28 244	0.25 267	0.23 194	0.12 192	0.11 199	1.91 380	0.20 204	0.22 189	0.18 243	0.34 240	0.20 258	0.25 190	0.33 239	0.07 141	0.12 224	0.23 247	0.23 240	0.28 244	0.21 186

ACV-stereo	2.24 389	1.03 372	0.23 313	0.38 332	0.24 304	0.70 357	0.48 347	0.45 344	0.32 329	0.36 322	0.41 326	0.47 314	2.93 392	0.35 345	1.93 381	0.86 387	0.44 342	0.29 337	44.47 416	0.55 367	0.82 371	0.90 382	0.33 351	0.26 329	0.26 272	0.28 289	0.41 310	0.39 299

IPLG	0.22 232	0.12 157	0.11 185	0.10 143	0.10 159	0.10 145	0.07 147	0.22 181	0.09 106	0.24 186	0.15 177	0.21 176	0.09 135	0.11 199	1.93 381	0.18 163	0.21 172	0.16 189	0.24 180	0.14 188	0.20 147	0.32 236	0.06 123	0.10 186	0.18 178	0.18 189	0.24 192	0.14 122

FCDSN-DC	0.36 304	0.28 325	0.33 348	0.31 317	0.29 324	0.28 309	0.39 335	0.31 302	0.22 290	0.28 244	0.20 231	0.26 224	0.16 246	0.29 333	1.96 383	0.35 317	0.34 314	0.32 348	0.33 232	0.25 300	0.41 273	0.48 307	0.27 327	0.37 356	0.29 298	0.30 303	0.30 261	0.30 262
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RYNet	0.15 137	0.07 78	0.06 86	0.05 67	0.06 89	0.06 84	0.04 79	0.07 75	0.13 201	0.06 62	0.06 58	0.06 39	0.05 71	0.04 78	1.96 383	0.11 75	0.09 70	0.13 129	0.10 77	0.07 79	0.08 57	0.07 56	0.13 267	0.06 95	0.09 81	0.22 230	0.11 91	0.08 75

NVstereo2D	0.26 267	0.16 235	0.15 248	0.22 276	0.18 273	0.26 300	0.28 317	0.20 151	0.14 217	0.22 150	0.21 242	0.17 138	0.11 177	0.38 347	1.98 385	0.20 204	0.24 221	0.19 257	0.21 155	0.14 188	0.18 125	0.15 117	0.25 320	0.13 248	0.22 227	0.17 172	0.19 149	0.18 148

ADCPNet	0.56 336	0.26 320	0.30 340	0.29 308	0.36 340	0.29 314	0.50 349	0.41 335	0.40 340	0.38 335	0.55 350	0.38 303	1.12 365	0.26 328	2.02 386	0.42 344	0.34 314	0.24 305	1.25 347	0.39 347	0.47 303	0.45 296	0.33 351	0.28 333	0.48 351	0.56 354	0.46 319	1.88 391

ADCRef	0.34 301	0.18 271	0.16 261	0.15 218	0.16 254	0.18 242	0.18 264	0.23 194	0.34 332	0.26 214	0.22 251	0.23 194	0.17 259	0.11 199	2.05 387	0.22 233	0.23 204	0.20 269	0.39 260	0.21 269	0.25 190	0.26 201	0.17 292	0.16 280	0.29 298	0.41 333	0.29 250	1.39 376

UNDER WATER-64	1.98 387	1.91 399	1.15 397	3.52 398	2.32 400	2.83 399	3.30 395	1.72 399	1.25 391	1.12 396	1.19 386	3.41 394	2.89 391	3.11 398	2.13 388	0.90 390	1.77 398	0.77 393	2.32 373	1.05 393	1.17 389	1.23 397	3.96 406	1.06 398	1.41 389	2.13 399	1.31 389	2.65 399

MADNet+	0.75 352	0.45 351	0.65 375	0.63 353	0.58 362	0.50 343	0.64 358	0.75 378	0.59 365	0.62 380	0.52 346	0.94 346	0.85 353	0.46 355	2.17 389	0.74 380	0.79 371	0.53 373	1.00 343	0.65 373	0.93 382	0.75 366	0.57 370	0.67 383	0.88 375	0.72 369	0.70 360	1.05 364

MADNet++	2.28 391	1.66 395	1.91 401	1.39 368	2.03 398	1.38 369	1.73 380	1.80 400	2.24 400	2.07 404	2.44 400	2.76 386	2.81 389	1.52 378	2.18 390	2.45 403	2.29 400	1.71 400	2.86 381	2.56 402	4.03 404	5.19 406	1.23 377	2.35 405	1.50 391	3.83 405	2.07 400	1.70 385

AnyNet_C32	0.49 331	0.23 307	0.23 313	0.24 292	0.25 312	0.28 309	0.30 323	0.34 316	0.58 363	0.34 299	0.45 337	0.35 290	0.24 297	0.22 315	2.28 391	0.38 335	0.38 331	0.33 351	0.51 301	0.29 328	0.55 326	0.55 335	0.23 317	0.28 333	0.43 342	0.73 370	0.45 315	1.65 384

ADCS	0.59 340	0.34 337	0.31 342	0.34 325	0.36 340	0.36 330	0.37 334	0.48 350	0.60 367	0.34 299	0.43 331	0.58 323	0.87 355	0.29 333	2.30 392	0.66 373	0.47 349	0.38 358	0.82 337	0.42 354	0.76 364	0.69 361	0.28 331	0.35 350	0.46 348	0.88 379	0.59 344	1.26 370

MeshStereo	0.83 357	0.44 349	0.33 348	0.78 360	0.54 361	0.61 353	0.40 336	0.68 370	0.54 361	0.45 360	0.80 371	2.32 380	1.56 374	0.24 322	2.31 393	0.71 378	0.42 340	0.29 337	1.58 356	0.30 333	1.23 393	1.10 393	0.32 349	0.34 347	0.87 374	0.60 356	1.29 388	1.36 375
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
HBP-ISP	0.45 324	0.24 311	0.26 329	0.35 327	0.29 324	0.30 318	0.24 299	0.38 330	0.23 295	0.38 335	0.44 336	0.31 273	0.17 259	0.55 361	2.33 394	0.99 394	0.32 306	0.27 328	0.33 232	0.28 320	0.64 347	0.89 380	0.27 327	0.29 337	0.33 317	0.35 319	0.47 320	0.38 290

LRCNet_RVC	10.22 406	14.24 410	3.26 404	20.74 412	17.71 414	19.88 413	15.89 412	6.49 408	2.47 402	19.87 414	12.97 410	19.40 411	8.44 399	26.62 415	2.33 394	0.74 380	10.08 408	5.54 406	23.31 411	6.95 407	2.43 402	1.11 394	22.86 413	8.58 409	0.73 369	0.39 329	1.72 398	1.19 368

WAO-6	1.14 369	1.08 374	0.68 377	1.50 371	1.15 380	1.39 370	1.55 375	0.88 384	0.96 384	0.77 384	0.72 368	1.28 359	1.96 384	1.91 383	2.45 396	0.71 378	1.18 387	0.55 375	1.42 352	0.69 377	0.97 383	0.99 386	0.91 373	0.67 383	1.13 382	0.88 379	1.02 380	1.43 378

IMH-64-1	1.18 370	1.19 380	0.74 379	1.63 372	1.26 383	1.69 377	1.85 381	0.84 381	0.90 381	0.44 358	0.62 361	1.36 363	1.74 378	2.49 391	2.46 397	0.60 369	0.72 365	0.47 367	1.73 362	0.64 371	0.70 359	0.79 372	2.49 391	0.58 376	1.08 378	0.63 361	0.97 375	1.31 372

IMH-64	1.18 370	1.19 380	0.74 379	1.63 372	1.26 383	1.69 377	1.85 381	0.84 381	0.90 381	0.44 358	0.62 361	1.36 363	1.74 378	2.49 391	2.46 397	0.60 369	0.72 365	0.47 367	1.73 362	0.64 371	0.70 359	0.79 372	2.49 391	0.58 376	1.08 378	0.63 361	0.97 375	1.31 372

JetBlue	1.43 379	1.11 375	1.03 395	1.46 369	1.15 380	1.66 374	1.51 374	0.92 386	1.14 390	0.58 373	0.47 339	3.28 390	0.71 348	1.15 373	2.51 399	1.00 395	1.09 383	0.86 394	1.32 349	0.78 385	1.48 398	1.53 400	1.15 375	0.78 389	1.31 388	2.14 400	1.44 392	5.15 403

STStereo	1.28 375	0.74 366	0.83 386	2.32 385	0.84 373	2.27 392	0.98 369	1.04 391	0.96 384	0.51 370	1.19 386	3.30 391	2.84 390	0.25 326	2.59 400	0.45 348	0.38 331	0.26 325	4.54 390	0.33 339	0.51 320	0.47 304	0.28 331	0.56 374	1.24 386	0.96 385	1.38 391	2.45 396

AnyNet_C01	0.66 347	0.35 340	0.32 344	0.37 331	0.38 343	0.35 329	0.54 351	0.55 355	0.70 375	0.40 344	0.49 341	0.83 341	0.70 347	0.30 337	2.63 401	0.87 388	0.65 361	0.59 380	0.98 341	0.48 361	0.80 367	0.78 371	0.39 356	0.38 360	0.60 366	0.49 348	0.64 354	1.16 366

BEATNet-Init1	4.26 400	5.23 405	1.17 398	9.10 407	2.61 402	8.41 407	4.21 400	2.29 402	1.73 398	0.88 388	2.38 398	6.02 399	9.23 400	0.65 369	2.70 402	2.20 402	1.24 388	0.94 397	17.87 406	4.86 406	2.04 400	1.87 402	1.10 374	1.14 400	4.62 405	2.07 398	11.53 412	6.94 406

DPSimNet_ROB	5.23 402	7.46 406	3.48 406	6.82 405	6.53 408	4.88 402	5.29 405	5.03 407	6.96 406	3.68 407	10.30 409	6.62 401	7.58 398	4.15 408	3.41 403	2.75 404	5.59 406	2.26 401	12.16 404	3.45 404	5.93 406	2.70 403	3.37 401	3.75 406	3.16 404	3.16 404	4.52 404	6.28 404

JetRed	2.50 394	2.16 401	2.32 402	1.72 378	1.88 395	2.59 395	3.38 396	1.86 401	1.53 395	1.15 397	0.93 377	2.77 387	0.67 344	2.39 389	3.50 404	2.17 401	2.74 401	3.15 405	1.82 366	1.37 399	3.39 403	2.94 404	2.72 395	1.27 403	2.55 403	6.99 408	2.85 401	4.69 402

PML	11.09 407	9.28 409	3.40 405	11.88 410	6.99 409	11.60 408	5.97 406	7.04 409	24.50 416	8.92 410	28.99 416	32.63 415	39.39 416	6.18 409	5.69 405	4.14 405	8.31 407	2.99 404	18.83 409	4.50 405	4.70 405	4.40 405	3.75 404	3.98 407	10.54 411	5.17 407	18.60 413	7.08 407

DGTPSM_ROB	8.76 403	3.83 402	10.08 408	3.08 393	5.50 404	3.48 400	5.02 403	3.60 404	8.96 407	3.18 405	7.06 404	3.95 396	10.56 402	3.59 403	11.06 406	10.70 406	4.35 403	10.50 407	5.45 393	9.91 408	5.93 406	14.37 408	4.39 407	8.90 410	9.99 408	27.43 412	11.00 410	30.59 412

DPSMNet_ROB	8.99 404	3.86 403	10.11 409	3.11 394	5.51 405	3.54 401	5.03 404	3.60 404	9.04 408	3.27 406	7.95 406	4.19 398	13.43 408	3.66 404	11.12 407	10.86 407	4.47 404	10.71 408	6.43 399	9.92 409	5.99 408	14.50 409	4.39 407	8.90 410	10.15 409	27.43 412	11.02 411	30.59 412

DPSM_ROB	13.12 408	7.70 407	11.86 410	4.97 400	5.71 406	6.03 403	4.61 401	8.36 410	10.82 409	6.72 408	8.03 407	8.12 403	12.29 405	3.81 405	13.89 408	13.57 408	10.28 409	13.36 409	9.07 401	11.67 410	16.11 410	18.73 412	3.51 402	10.91 412	27.70 413	35.86 414	31.04 414	39.53 414

DPSM	13.12 408	7.70 407	11.86 410	4.97 400	5.71 406	6.03 403	4.61 401	8.36 410	10.82 409	6.72 408	8.03 407	8.12 403	12.29 405	3.81 405	13.89 408	13.57 408	10.28 409	13.36 409	9.07 401	11.67 410	16.11 410	18.73 412	3.51 402	10.91 412	27.70 413	35.86 414	31.04 414	39.53 414

HaxPig	19.43 410	21.64 414	18.72 412	23.90 413	23.72 415	22.99 414	25.27 413	20.59 415	18.36 411	26.33 415	23.18 414	22.04 412	16.59 410	24.59 414	21.93 410	18.51 410	20.93 413	19.75 411	22.56 410	20.41 412	14.06 409	11.69 407	27.14 414	18.65 414	6.94 407	12.03 411	7.78 407	14.26 411

MEDIAN_ROB	22.61 411	26.37 415	23.42 413	27.86 415	27.01 416	26.90 416	28.47 415	24.00 416	21.42 412	31.43 416	26.90 415	25.65 413	19.56 411	27.54 416	23.81 411	20.10 411	25.89 415	23.65 412	27.64 413	24.33 416	18.71 412	15.27 410	29.65 415	20.16 415	10.22 410	11.12 410	10.11 409	13.24 410

AVERAGE_ROB	25.62 412	30.03 417	26.88 417	31.96 416	30.85 417	31.13 417	32.49 416	28.35 417	25.87 417	34.56 417	30.30 417	30.39 414	23.71 412	31.94 417	27.62 412	24.45 412	28.60 416	25.76 413	30.73 414	27.87 417	22.22 413	18.68 411	33.77 416	25.40 419	10.86 412	8.77 409	9.34 408	9.16 408

fast-reg	28.13 415	17.43 413	23.71 414	12.69 411	12.68 413	16.05 412	12.38 411	16.63 412	21.75 413	13.67 412	20.82 413	16.89 410	24.78 413	13.92 413	27.93 413	26.51 413	21.57 414	27.70 416	40.18 415	23.46 414	32.44 416	37.16 414	7.62 412	21.88 416	55.88 418	72.37 417	62.38 416	79.05 416

FlowAnything	26.42 414	15.50 412	23.88 416	9.99 409	11.54 412	12.07 410	9.28 410	16.89 414	21.87 415	13.68 413	16.26 412	16.42 408	24.79 414	7.69 411	27.93 413	27.24 415	20.55 412	26.80 414	18.20 408	23.53 415	32.22 414	37.62 416	7.05 411	22.05 418	55.78 416	72.50 418	62.44 418	79.62 418

CasAABBNet	26.35 413	15.49 411	23.85 415	9.95 408	11.46 411	12.03 409	9.23 409	16.79 413	21.84 414	13.64 411	16.11 411	16.45 409	24.90 415	7.58 410	27.95 415	27.14 414	20.53 411	26.83 415	18.10 407	23.37 413	32.22 414	37.28 415	6.99 410	21.98 417	55.78 416	72.24 416	62.39 417	79.48 417

LSM0	3.53 398	0.37 345	0.30 340	0.55 349	0.45 354	0.56 347	0.63 356	0.74 376	0.61 368	0.60 379	0.87 375	1.16 356	1.39 368	0.25 326	28.52 416	45.56 416	0.55 356	0.38 358	3.16 383	0.62 369	1.14 388	1.40 399	0.31 348	0.42 364	0.59 364	0.81 374	0.98 377	2.52 398

DLNR_Zeroshot_test	9.91 405	28.72 416	0.20 293	46.90 417	0.13 211	0.20 260	45.01 417	0.29 293	0.11 147	0.38 335	0.19 220	0.33 281	0.10 151	1.29 375	61.34 417	71.85 417	3.99 402	2.49 402	1.36 350	0.22 277	0.65 349	0.41 279	0.09 186	0.13 248	0.26 272	0.24 249	0.29 250	0.33 271

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 15	0.07 47	0.06 23	0.07 28	0.05 26

ASD4																								5.70 408

Low-res two-view benchmark