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 17	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 54	0.14 192	0.04 13	0.10 93	0.05 20	0.29 279	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 12	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 18	0.03 4	0.03 9	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

PointNet	0.05 17	0.04 16	0.05 49	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.04 59	0.07 54	0.05 31	0.05 31	0.06 39	0.05 20	0.04 43	0.02 6	0.07 11	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.06 13	0.04 6	0.07 26	0.06 24	0.04 60	0.05 57	0.07 33	0.08 49	0.09 56	0.06 41

WQFJA1	0.07 50	0.05 36	0.03 6	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.06 43	0.15 209	0.04 13	0.15 150	0.05 20	0.34 286	0.03 38	0.07 11	0.06 4	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.05 20	0.05 7	0.05 10	0.03 29	0.04 37	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 41

WQFJX1	0.06 33	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.06 43	0.17 237	0.04 13	0.11 111	0.04 6	0.31 281	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 10	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

WQFJX	0.06 33	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.05 46	0.03 31	0.05 32	0.15 209	0.04 13	0.14 140	0.04 6	0.33 284	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 20	0.04 3	0.05 10	0.03 29	0.04 37	0.05 9	0.07 33	0.06 15	0.06 41

NLMM	0.07 50	0.05 36	0.03 6	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.06 43	0.15 209	0.04 13	0.15 150	0.05 20	0.34 286	0.03 38	0.07 11	0.06 4	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.05 20	0.05 7	0.05 10	0.03 29	0.04 37	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 41

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 14	0.05 31	0.04 13	0.06 39	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 10	0.02 5	0.03 12	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

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 18	0.03 4	0.04 18	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 13	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

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.02 3	0.03 9	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 16	0.03 6	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 45	0.02 5	0.06 35	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 10	0.02 5	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

NLMM1	0.07 50	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.03 31	0.06 43	0.19 246	0.05 31	0.14 140	0.05 20	0.39 292	0.03 38	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 25	0.05 20	0.05 7	0.06 24	0.03 29	0.05 57	0.07 33	0.06 23	0.07 27	0.05 23

MM-Stereo_test3	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.02 3	0.02 5	0.04 14	0.05 31	0.04 13	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.07 26	0.05 11	0.06 13	0.04 6	0.05 7	0.05 10	0.02 5	0.03 12	0.04 4	0.04 3	0.06 15	0.04 9

MM-Stereo_test1	0.04 5	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.04 13	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.07 11	0.07 26	0.05 11	0.06 13	0.05 20	0.06 17	0.05 10	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 31	0.04 14	0.02 3	0.03 4	0.03 9	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

ProNet	0.04 5	0.04 16	0.04 30	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.04 59	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 39	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.07 11	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.04 6	0.06 17	0.03 3	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.04 3	0.05 9	0.04 9

NLSM3	0.05 17	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.03 7	0.03 31	0.06 43	0.08 69	0.05 31	0.06 39	0.04 6	0.05 52	0.04 59	0.08 18	0.08 19	0.07 26	0.06 26	0.06 13	0.05 20	0.06 17	0.05 10	0.04 60	0.04 37	0.07 33	0.08 49	0.08 44	0.07 50

NLSM1	0.07 50	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.04 59	0.07 54	0.19 246	0.04 13	0.16 166	0.06 35	0.36 291	0.03 38	0.07 11	0.08 19	0.06 15	0.05 11	0.07 25	0.05 20	0.06 17	0.06 24	0.03 29	0.04 37	0.07 33	0.07 33	0.07 27	0.05 23

BridgeDepth	0.04 5	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 55	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.08 19	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 17	0.05 10	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.05 17	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.03 7	0.03 31	0.05 32	0.05 31	0.05 31	0.06 39	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.10 32	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.07 25	0.05 20	0.07 26	0.06 24	0.02 5	0.02 3	0.07 33	0.07 33	0.07 27	0.07 50

111111	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.04 35	0.03 7	0.03 31	0.04 14	0.05 31	0.03 4	0.04 18	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.09 25	0.08 19	0.06 15	0.05 11	0.07 25	0.04 6	0.07 26	0.08 49	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

MLG-Stereo_test1	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.06 45	0.03 9	0.06 35	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.07 25	0.04 6	0.07 26	0.05 10	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 15	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.05 31	0.02 5	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.07 25	0.04 6	0.07 26	0.05 10	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.05 23

LG-Stereo	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.04 35	0.04 25	0.02 5	0.06 43	0.05 31	0.06 45	0.06 39	0.08 55	0.03 25	0.02 6	0.10 32	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.07 25	0.05 20	0.09 50	0.06 24	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

CoSv	0.04 5	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.05 46	0.03 31	0.05 32	0.04 18	0.04 13	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.08 19	0.07 26	0.04 5	0.08 36	0.04 6	0.06 17	0.04 8	0.02 5	0.02 3	0.07 33	0.05 10	0.07 27	0.04 9

MoCha-V2	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.04 13	0.05 29	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.10 32	0.08 19	0.07 26	0.06 26	0.08 36	0.06 38	0.07 26	0.07 38	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.03 3

RAFT	0.07 50	0.04 16	0.06 65	0.05 50	0.03 15	0.06 63	0.03 31	0.10 68	0.05 31	0.06 45	0.07 53	0.08 55	0.05 52	0.02 6	0.10 32	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.08 36	0.06 38	0.08 38	0.09 60	0.02 5	0.04 37	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.15 107

MCSU-Stereo	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.05 31	0.05 29	0.07 48	0.02 3	0.02 6	0.10 32	0.09 30	0.07 26	0.06 26	0.06 13	0.05 20	0.07 26	0.05 10	0.03 29	0.03 12	0.07 33	0.07 33	0.08 44	0.05 23

LACA1	0.05 17	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.04 25	0.03 31	0.03 3	0.06 43	0.05 31	0.04 18	0.06 35	0.04 43	0.03 38	0.09 25	0.09 30	0.06 15	0.08 51	0.06 13	0.05 20	0.06 17	0.06 24	0.03 29	0.04 37	0.07 33	0.08 49	0.08 44	0.06 41

DispViT+	0.06 33	0.05 36	0.05 49	0.07 73	0.05 52	0.05 46	0.04 59	0.05 32	0.07 62	0.06 45	0.08 66	0.06 35	0.05 52	0.03 38	0.10 32	0.09 30	0.06 15	0.08 51	0.08 36	0.06 38	0.06 17	0.07 38	0.03 29	0.06 72	0.07 33	0.10 73	0.08 44	0.09 68

MatchStereo	0.06 33	0.04 16	0.05 49	0.03 11	0.04 35	0.03 7	0.03 31	0.04 14	0.07 62	0.03 4	0.06 39	0.04 6	0.05 52	0.03 38	0.10 32	0.09 30	0.06 15	0.07 38	0.06 13	0.07 58	0.08 38	0.09 60	0.02 5	0.04 37	0.07 33	0.08 49	0.06 15	0.06 41
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.06 33	0.07 56	0.05 49	0.06 65	0.05 52	0.05 46	0.04 59	0.05 32	0.04 18	0.06 45	0.04 18	0.07 48	0.02 3	0.03 38	0.13 59	0.09 30	0.09 50	0.07 38	0.08 36	0.06 38	0.10 54	0.08 49	0.03 29	0.05 57	0.08 51	0.07 33	0.08 44	0.05 23

gasm-f	0.06 33	0.07 56	0.05 49	0.06 65	0.05 52	0.05 46	0.04 59	0.05 32	0.04 18	0.06 45	0.04 18	0.07 48	0.02 3	0.03 38	0.13 59	0.09 30	0.09 50	0.07 38	0.08 36	0.06 38	0.10 54	0.08 49	0.03 29	0.05 57	0.08 51	0.07 33	0.08 44	0.05 23

MM-Stereo_test2	0.05 17	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.05 31	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.03 38	0.09 25	0.09 30	0.07 26	0.07 38	0.07 25	0.06 38	0.08 38	0.10 66	0.04 60	0.03 12	0.05 9	0.09 63	0.06 15	0.05 23

GREAT-IGEV	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.04 13	0.05 29	0.08 55	0.02 3	0.02 6	0.11 42	0.09 30	0.07 26	0.05 11	0.07 25	0.05 20	0.06 17	0.10 66	0.03 29	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.08 44	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
AIO-test1	0.05 17	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.06 43	0.06 43	0.06 45	0.06 39	0.06 35	0.02 3	0.03 38	0.09 25	0.09 30	0.06 15	0.05 11	0.05 4	0.05 20	0.05 7	0.06 24	0.02 5	0.03 12	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

GIP-stereo	0.06 33	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.03 31	0.03 3	0.03 7	0.05 31	0.04 18	0.05 20	0.02 3	0.04 59	0.11 42	0.09 30	0.08 39	0.07 38	0.09 50	0.07 58	0.08 38	0.09 60	0.02 5	0.04 37	0.06 25	0.07 33	0.08 44	0.05 23

IGEV-Stereo++	0.06 33	0.05 36	0.04 30	0.05 50	0.05 52	0.04 25	0.02 5	0.05 32	0.05 31	0.05 31	0.05 29	0.05 20	0.04 43	0.03 38	0.09 25	0.09 30	0.07 26	0.06 26	0.08 36	0.05 20	0.07 26	0.12 79	0.04 60	0.03 12	0.05 9	0.07 33	0.08 44	0.05 23

AIO-Stereo	0.05 17	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 18	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.09 25	0.09 30	0.07 26	0.06 26	0.09 50	0.06 38	0.07 26	0.06 24	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.07 27	0.04 9

RSM	0.05 17	0.05 36	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.04 14	0.03 7	0.04 13	0.05 29	0.06 35	0.03 25	0.02 6	0.10 32	0.09 30	0.07 26	0.06 26	0.07 25	0.06 38	0.08 38	0.06 24	0.02 5	0.04 37	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.05 23

TDLM	0.07 50	0.08 70	0.07 78	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.05 84	0.07 54	0.06 43	0.06 45	0.10 93	0.08 55	0.06 69	0.05 69	0.09 25	0.09 30	0.09 50	0.09 58	0.08 36	0.06 38	0.08 38	0.06 24	0.05 83	0.07 86	0.08 51	0.07 33	0.08 44	0.08 58

LACA3	0.06 33	0.05 36	0.05 49	0.05 50	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.04 14	0.06 43	0.06 45	0.04 18	0.08 55	0.04 43	0.04 59	0.11 42	0.10 44	0.06 15	0.08 51	0.08 36	0.05 20	0.08 38	0.08 49	0.03 29	0.04 37	0.08 51	0.08 49	0.09 56	0.08 58

GSStereo	0.06 33	0.06 51	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.03 3	0.04 18	0.05 31	0.04 18	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.11 42	0.10 44	0.10 60	0.06 26	0.09 50	0.06 38	0.10 54	0.06 24	0.02 5	0.03 12	0.07 33	0.06 23	0.07 27	0.05 23

GASTEREO	0.06 33	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.04 14	0.06 43	0.04 13	0.04 18	0.06 35	0.03 25	0.02 6	0.12 53	0.10 44	0.08 39	0.07 38	0.08 36	0.06 38	0.07 26	0.13 86	0.03 29	0.03 12	0.07 33	0.08 49	0.07 27	0.05 23

MSCF	0.06 33	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.04 14	0.06 43	0.04 13	0.04 18	0.06 35	0.03 25	0.02 6	0.12 53	0.10 44	0.08 39	0.07 38	0.08 36	0.06 38	0.07 26	0.12 79	0.03 29	0.03 12	0.07 33	0.08 49	0.06 15	0.05 23

MLG-Stereo_test2	0.06 33	0.05 36	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.06 43	0.04 18	0.07 61	0.05 29	0.07 48	0.03 25	0.04 59	0.10 32	0.10 44	0.10 60	0.07 38	0.11 61	0.06 38	0.10 54	0.06 24	0.03 29	0.03 12	0.06 25	0.05 10	0.09 56	0.06 41

DEFOM-Stereo	0.07 50	0.06 51	0.04 30	0.06 65	0.05 52	0.05 46	0.03 31	0.06 43	0.05 31	0.06 45	0.07 53	0.06 35	0.03 25	0.03 38	0.11 42	0.10 44	0.11 63	0.09 58	0.10 56	0.06 38	0.11 61	0.07 38	0.04 60	0.04 37	0.08 51	0.08 49	0.12 76	0.08 58

RSM++	0.06 33	0.05 36	0.05 49	0.05 50	0.05 52	0.04 25	0.03 31	0.06 43	0.05 31	0.05 31	0.05 29	0.07 48	0.04 43	0.02 6	0.11 42	0.10 44	0.08 39	0.07 38	0.08 36	0.06 38	0.09 50	0.07 38	0.03 29	0.04 37	0.08 51	0.07 33	0.07 27	0.05 23

CroCo-Stereo Lap2	0.05 17	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 45	0.03 9	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.10 32	0.10 44	0.07 26	0.07 38	0.07 25	0.05 20	0.08 38	0.06 24	0.02 5	0.03 12	0.07 33	0.08 49	0.07 27	0.05 23

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 53	0.10 44	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.04 6	0.07 26	0.05 10	0.01 3	0.02 3	0.06 25	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 61	0.08 70	0.07 78	0.09 106	0.07 82	0.08 94	0.06 104	0.07 54	0.06 43	0.09 65	0.07 53	0.11 72	0.06 69	0.06 89	0.12 53	0.10 44	0.10 60	0.09 58	0.08 36	0.09 87	0.09 50	0.07 38	0.05 83	0.06 72	0.09 60	0.09 63	0.10 61	0.08 58

BridgeDepth_RVC	0.07 50	0.07 56	0.06 65	0.05 50	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.07 54	0.09 84	0.07 61	0.07 53	0.07 48	0.05 52	0.04 59	0.13 59	0.11 54	0.07 26	0.09 58	0.09 50	0.07 58	0.08 38	0.08 49	0.03 29	0.04 37	0.09 60	0.11 77	0.10 61	0.11 76
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 50	0.06 51	0.05 49	0.05 50	0.04 35	0.04 25	0.02 5	0.06 43	0.05 31	0.06 45	0.09 79	0.10 64	0.03 25	0.03 38	0.12 53	0.11 54	0.12 70	0.09 58	0.10 56	0.06 38	0.11 61	0.06 24	0.03 29	0.04 37	0.08 51	0.07 33	0.07 27	0.08 58

AdaDepth	0.06 33	0.06 51	0.04 30	0.04 27	0.05 52	0.04 25	0.03 31	0.05 32	0.06 43	0.04 13	0.05 29	0.05 20	0.03 25	0.03 38	0.11 42	0.11 54	0.09 50	0.08 51	0.09 50	0.06 38	0.08 38	0.07 38	0.02 5	0.04 37	0.07 33	0.07 33	0.09 56	0.07 50

MLG-Stereo_test3	0.08 61	0.06 51	0.04 30	0.05 50	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.07 54	0.06 43	0.09 65	0.07 53	0.13 83	0.03 25	0.05 69	0.13 59	0.11 54	0.12 70	0.09 58	0.29 193	0.06 38	0.12 69	0.13 86	0.03 29	0.05 57	0.07 33	0.08 49	0.10 61	0.08 58

RAStereo	0.06 33	0.05 36	0.04 30	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.05 32	0.03 7	0.10 71	0.03 9	0.07 48	0.03 25	0.02 6	0.14 71	0.11 54	0.09 50	0.08 51	0.09 50	0.05 20	0.12 69	0.07 38	0.02 5	0.03 12	0.09 60	0.07 33	0.07 27	0.07 50

Occ-G	0.06 33	0.07 56	0.05 49	0.05 50	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.05 32	0.04 18	0.04 13	0.08 66	0.06 35	0.03 25	0.03 38	0.11 42	0.11 54	0.08 39	0.08 51	0.13 74	0.06 38	0.09 50	0.07 38	0.04 60	0.05 57	0.06 25	0.06 23	0.08 44	0.06 41

U	0.05 17	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.01 3	0.04 14	0.02 3	0.04 13	0.01 3	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.12 53	0.11 54	0.08 39	0.07 38	0.08 36	0.05 20	0.10 54	0.07 38	0.01 3	0.03 12	0.07 33	0.07 33	0.06 15	0.06 41

AASNet	0.10 75	0.10 94	0.07 78	0.10 116	0.10 135	0.11 134	0.08 140	0.11 74	0.06 43	0.10 71	0.11 111	0.10 64	0.06 69	0.07 98	0.14 71	0.11 54	0.13 76	0.11 84	0.11 61	0.09 87	0.11 61	0.12 79	0.06 101	0.08 103	0.11 79	0.10 73	0.10 61	0.08 58

iRaftStereo_RVC	0.08 61	0.07 56	0.06 65	0.05 50	0.05 52	0.05 46	0.03 31	0.10 68	0.05 31	0.10 71	0.09 79	0.10 64	0.05 52	0.04 59	0.11 42	0.11 54	0.13 76	0.10 72	0.12 66	0.07 58	0.15 83	0.11 70	0.04 60	0.05 57	0.10 70	0.09 63	0.11 69	0.08 58

HCRNet	0.15 114	0.19 258	0.08 98	0.23 257	0.09 114	0.16 197	0.09 160	0.16 103	0.06 43	0.49 339	0.16 166	0.25 190	0.08 101	0.09 139	0.43 250	0.11 54	0.16 94	0.10 72	0.21 130	0.09 87	0.13 71	0.08 49	0.11 214	0.07 86	0.09 60	0.09 63	0.14 87	0.11 76

RAFT + AFF	0.14 104	0.07 56	0.05 49	0.08 92	0.05 52	0.07 76	0.04 59	0.11 74	0.08 69	0.14 89	0.07 53	0.15 102	0.04 43	0.03 38	1.54 335	0.11 54	0.14 81	0.07 38	0.14 78	0.06 38	0.14 77	0.08 49	0.03 29	0.05 57	0.10 70	0.07 33	0.07 27	0.07 50

MMNet	0.10 75	0.09 80	0.07 78	0.10 116	0.08 100	0.09 112	0.06 104	0.10 68	0.08 69	0.08 63	0.09 79	0.12 78	0.06 69	0.08 110	0.22 151	0.11 54	0.12 70	0.11 84	0.12 66	0.09 87	0.11 61	0.08 49	0.06 101	0.08 103	0.10 70	0.11 77	0.13 84	0.12 83

RYNet	0.15 114	0.07 56	0.06 65	0.05 50	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.07 54	0.13 174	0.06 45	0.06 39	0.06 35	0.05 52	0.04 59	1.96 355	0.11 54	0.09 50	0.13 105	0.10 56	0.07 58	0.08 38	0.07 38	0.13 239	0.06 72	0.09 60	0.22 205	0.11 69	0.08 58

CVANet_RVC	0.10 75	0.12 131	0.11 157	0.13 158	0.09 114	0.11 134	0.08 140	0.12 80	0.08 69	0.09 65	0.14 140	0.10 64	0.07 85	0.07 98	0.11 42	0.11 54	0.11 63	0.11 84	0.11 61	0.08 74	0.11 61	0.08 49	0.06 101	0.08 103	0.11 79	0.09 63	0.11 69	0.12 83

AANet_RVC	0.09 65	0.08 70	0.08 98	0.07 73	0.09 114	0.06 63	0.06 104	0.09 64	0.09 84	0.08 63	0.09 79	0.08 55	0.07 85	0.06 89	0.14 71	0.11 54	0.11 63	0.12 91	0.11 61	0.10 97	0.10 54	0.09 60	0.07 117	0.08 103	0.11 79	0.12 87	0.12 76	0.14 98

LG-G_1	0.09 65	0.08 70	0.06 65	0.08 92	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.09 64	0.06 43	0.09 65	0.07 53	0.13 83	0.06 69	0.07 98	0.14 71	0.12 69	0.13 76	0.10 72	0.15 84	0.08 74	0.14 77	0.17 111	0.05 83	0.05 57	0.09 60	0.09 63	0.12 76	0.11 76

LG-G	0.09 65	0.08 70	0.06 65	0.08 92	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.09 64	0.06 43	0.09 65	0.07 53	0.13 83	0.06 69	0.07 98	0.14 71	0.12 69	0.13 76	0.10 72	0.15 84	0.08 74	0.14 77	0.17 111	0.05 83	0.05 57	0.09 60	0.09 63	0.12 76	0.11 76

DFGA-Net	0.09 65	0.09 80	0.05 49	0.07 73	0.05 52	0.06 63	0.05 84	0.11 74	0.06 43	0.12 83	0.07 53	0.13 83	0.05 52	0.04 59	0.14 71	0.12 69	0.13 76	0.10 72	0.13 74	0.07 58	0.11 61	0.08 49	0.05 83	0.07 86	0.10 70	0.09 63	0.14 87	0.11 76

anonymousdsp	0.08 61	0.07 56	0.06 65	0.06 65	0.05 52	0.06 63	0.04 59	0.10 68	0.06 43	0.11 77	0.10 93	0.08 55	0.04 43	0.05 69	0.13 59	0.12 69	0.11 63	0.09 58	0.13 74	0.08 74	0.14 77	0.15 95	0.04 60	0.05 57	0.08 51	0.07 33	0.11 69	0.07 50

GANet	0.10 75	0.10 94	0.09 117	0.10 116	0.10 135	0.12 150	0.09 160	0.13 85	0.08 69	0.10 71	0.10 93	0.14 94	0.06 69	0.06 89	0.11 42	0.12 69	0.14 81	0.14 118	0.11 61	0.07 58	0.11 61	0.08 49	0.08 144	0.08 103	0.11 79	0.09 63	0.11 69	0.11 76

TS12	0.09 65	0.07 56	0.07 78	0.07 73	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.11 74	0.06 43	0.06 45	0.11 111	0.10 64	0.05 52	0.05 69	0.13 59	0.13 74	0.09 50	0.10 72	0.12 66	0.08 74	0.13 71	0.11 70	0.04 60	0.06 72	0.12 91	0.11 77	0.12 76	0.14 98

TS	0.09 65	0.07 56	0.07 78	0.07 73	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.11 74	0.06 43	0.06 45	0.11 111	0.10 64	0.05 52	0.05 69	0.13 59	0.13 74	0.09 50	0.10 72	0.12 66	0.08 74	0.13 71	0.11 70	0.04 60	0.06 72	0.12 91	0.11 77	0.12 76	0.14 98

LGtest1	0.09 65	0.07 56	0.06 65	0.06 65	0.06 68	0.07 76	0.04 59	0.10 68	0.09 84	0.09 65	0.10 93	0.10 64	0.05 52	0.06 89	0.15 79	0.13 74	0.15 89	0.11 84	0.15 84	0.09 87	0.16 85	0.15 95	0.05 83	0.05 57	0.10 70	0.09 63	0.12 76	0.10 71

MGS-Stereo	0.15 114	0.12 131	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.05 84	0.16 103	0.07 62	0.13 86	0.10 93	0.13 83	0.06 69	0.08 110	0.98 320	0.13 74	0.19 124	0.15 143	0.18 100	0.12 118	0.19 117	0.16 104	0.07 117	0.08 103	0.13 97	0.12 87	0.17 109	0.15 107

StereoVision	0.07 50	0.05 36	0.05 49	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.07 54	0.11 123	0.05 31	0.06 39	0.05 20	0.06 69	0.02 6	0.13 59	0.13 74	0.09 50	0.07 38	0.10 56	0.08 74	0.08 38	0.07 38	0.03 29	0.05 57	0.11 79	0.10 73	0.13 84	0.13 87

AEACV	0.07 50	0.08 70	0.04 30	0.05 50	0.05 52	0.04 25	0.03 31	0.05 32	0.03 7	0.05 31	0.05 29	0.06 35	0.03 25	0.03 38	0.17 90	0.13 74	0.09 50	0.08 51	0.12 66	0.07 58	0.10 54	0.10 66	0.03 29	0.04 37	0.08 51	0.12 87	0.07 27	0.05 23

RAFT_CTSACE	0.11 84	0.09 80	0.07 78	0.05 50	0.06 68	0.08 94	0.06 104	0.12 80	0.07 62	0.18 104	0.06 39	0.14 94	0.12 167	0.05 69	0.13 59	0.13 74	0.14 81	0.09 58	0.12 66	0.07 58	0.16 85	0.18 119	0.04 60	0.07 86	0.14 111	0.14 108	0.19 122	0.14 98

CFNet	0.16 131	0.15 199	0.12 181	0.18 220	0.15 220	0.14 172	0.11 187	0.23 168	0.12 150	0.21 119	0.16 166	0.29 230	0.14 205	0.11 176	0.21 135	0.13 74	0.20 133	0.16 165	0.18 100	0.12 118	0.17 93	0.13 86	0.08 144	0.12 197	0.20 177	0.17 144	0.22 153	0.21 166

LG-Stereo_L2	0.09 65	0.08 70	0.05 49	0.04 27	0.05 52	0.04 25	0.03 31	0.13 85	0.09 84	0.21 119	0.09 79	0.13 83	0.05 52	0.05 69	0.13 59	0.14 82	0.14 81	0.09 58	0.14 78	0.07 58	0.18 104	0.12 79	0.03 29	0.04 37	0.09 60	0.08 49	0.10 61	0.10 71

LG-Stereo_L1	0.09 65	0.08 70	0.05 49	0.05 50	0.05 52	0.05 46	0.03 31	0.13 85	0.09 84	0.21 119	0.09 79	0.11 72	0.05 52	0.05 69	0.13 59	0.14 82	0.14 81	0.09 58	0.14 78	0.07 58	0.18 104	0.11 70	0.03 29	0.04 37	0.09 60	0.08 49	0.10 61	0.10 71

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 91	0.09 80	0.06 65	0.06 65	0.07 82	0.06 63	0.04 59	0.17 109	0.08 69	0.24 161	0.08 66	0.14 94	0.06 69	0.06 89	0.17 90	0.14 82	0.18 112	0.13 105	0.18 100	0.10 97	0.23 163	0.23 154	0.06 101	0.06 72	0.10 70	0.13 99	0.14 87	0.16 113

MaDis-Stereo	0.10 75	0.07 56	0.07 78	0.04 27	0.04 35	0.04 25	0.04 59	0.09 64	0.07 62	0.11 77	0.07 53	0.13 83	0.06 69	0.03 38	0.14 71	0.14 82	0.15 89	0.12 91	0.15 84	0.07 58	0.16 85	0.13 86	0.03 29	0.06 72	0.14 111	0.20 184	0.16 96	0.19 148

UniTT-Stereo	0.11 84	0.07 56	0.06 65	0.05 50	0.05 52	0.06 63	0.04 59	0.10 68	0.07 62	0.13 86	0.06 39	0.12 78	0.12 167	0.08 110	0.18 101	0.14 82	0.16 94	0.12 91	0.19 109	0.09 87	0.17 93	0.12 79	0.07 117	0.06 72	0.12 91	0.19 171	0.10 61	0.13 87

TestStereo	0.17 145	0.17 227	0.14 208	0.15 187	0.11 152	0.15 189	0.11 187	0.25 201	0.13 174	0.30 242	0.15 150	0.25 190	0.11 152	0.08 110	0.19 106	0.14 82	0.23 183	0.13 105	0.27 176	0.13 137	0.27 185	0.15 95	0.09 159	0.14 232	0.21 190	0.15 122	0.21 145	0.19 148

raft+_RVC	0.12 91	0.10 94	0.08 98	0.09 106	0.08 100	0.09 112	0.06 104	0.18 118	0.09 84	0.22 128	0.12 121	0.15 102	0.07 85	0.06 89	0.16 84	0.14 82	0.16 94	0.12 91	0.20 117	0.09 87	0.19 117	0.17 111	0.05 83	0.07 86	0.14 111	0.13 99	0.16 96	0.13 87

ARAFT	0.12 91	0.09 80	0.07 78	0.09 106	0.07 82	0.08 94	0.04 59	0.14 92	0.08 69	0.21 119	0.10 93	0.17 116	0.05 52	0.05 69	0.18 101	0.14 82	0.18 112	0.15 143	0.20 117	0.08 74	0.20 128	0.18 119	0.05 83	0.06 72	0.14 111	0.11 77	0.18 114	0.13 87

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 91	0.11 115	0.09 117	0.08 92	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.21 145	0.09 84	0.23 139	0.09 79	0.18 123	0.06 69	0.05 69	0.16 84	0.14 82	0.14 81	0.09 58	0.21 130	0.08 74	0.17 93	0.13 86	0.05 83	0.08 103	0.17 139	0.13 99	0.20 137	0.14 98

AFF-stereo	0.10 75	0.10 94	0.08 98	0.07 73	0.06 68	0.08 94	0.04 59	0.17 109	0.08 69	0.21 119	0.08 66	0.13 83	0.05 52	0.03 38	0.14 71	0.14 82	0.12 70	0.09 58	0.20 117	0.07 58	0.14 77	0.11 70	0.04 60	0.06 72	0.13 97	0.12 87	0.18 114	0.11 76

GMStereo	0.16 131	0.16 210	0.09 117	0.14 171	0.13 185	0.15 189	0.11 187	0.22 155	0.12 150	0.19 111	0.15 150	0.25 190	0.13 189	0.09 139	0.17 90	0.14 82	0.21 149	0.13 105	0.26 168	0.15 185	0.20 128	0.12 79	0.09 159	0.11 174	0.18 154	0.15 122	0.23 158	0.15 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.11 84	0.10 94	0.10 129	0.10 116	0.08 100	0.09 112	0.11 187	0.13 85	0.10 102	0.11 77	0.10 93	0.18 123	0.08 101	0.07 98	0.16 84	0.14 82	0.14 81	0.11 84	0.10 56	0.09 87	0.13 71	0.09 60	0.07 117	0.06 72	0.11 79	0.12 87	0.21 145	0.14 98

DMCA	0.11 84	0.09 80	0.10 129	0.08 92	0.09 114	0.08 94	0.09 160	0.13 85	0.10 102	0.11 77	0.13 131	0.12 78	0.08 101	0.09 139	0.20 123	0.14 82	0.15 89	0.14 118	0.12 66	0.10 97	0.14 77	0.09 60	0.08 144	0.08 103	0.11 79	0.13 99	0.11 69	0.12 83

HITNet	0.14 104	0.11 115	0.10 129	0.11 136	0.10 135	0.10 118	0.07 121	0.18 118	0.11 123	0.24 161	0.13 131	0.18 123	0.10 125	0.09 139	0.20 123	0.14 82	0.17 101	0.14 118	0.16 90	0.10 97	0.20 128	0.22 148	0.08 144	0.09 129	0.15 121	0.14 108	0.24 169	0.18 128
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-Stereo+	0.10 75	0.11 115	0.05 49	0.05 50	0.06 68	0.06 63	0.03 31	0.16 103	0.08 69	0.24 161	0.13 131	0.11 72	0.06 69	0.05 69	0.13 59	0.15 96	0.14 81	0.10 72	0.15 84	0.10 97	0.18 104	0.15 95	0.05 83	0.04 37	0.10 70	0.12 87	0.08 44	0.09 68

MIF-Stereo (partial)	0.10 75	0.09 80	0.08 98	0.07 73	0.06 68	0.07 76	0.04 59	0.12 80	0.09 84	0.12 83	0.07 53	0.09 63	0.07 85	0.05 69	0.18 101	0.15 96	0.16 94	0.13 105	0.14 78	0.08 74	0.16 85	0.10 66	0.04 60	0.08 103	0.13 97	0.11 77	0.16 96	0.13 87

MIM_Stereo	0.11 84	0.09 80	0.07 78	0.08 92	0.07 82	0.09 112	0.04 59	0.13 85	0.06 43	0.19 111	0.08 66	0.11 72	0.05 52	0.05 69	0.16 84	0.15 96	0.17 101	0.12 91	0.20 117	0.10 97	0.18 104	0.15 95	0.04 60	0.07 86	0.11 79	0.10 73	0.15 90	0.10 71

CASnet	0.15 114	0.12 131	0.08 98	0.10 116	0.11 152	0.14 172	0.06 104	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.15 150	0.23 170	0.10 125	0.09 139	0.19 106	0.15 96	0.20 133	0.11 84	0.26 168	0.11 109	0.34 211	0.19 132	0.07 117	0.08 103	0.16 126	0.12 87	0.20 137	0.17 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.12 91	0.08 70	0.07 78	0.07 73	0.07 82	0.06 63	0.04 59	0.15 96	0.10 102	0.22 128	0.10 93	0.13 83	0.07 85	0.07 98	0.15 79	0.15 96	0.18 112	0.11 84	0.20 117	0.10 97	0.20 128	0.28 195	0.05 83	0.07 86	0.12 91	0.13 99	0.15 90	0.10 71

anonymousdsp2	0.13 98	0.12 131	0.09 117	0.09 106	0.08 100	0.10 118	0.07 121	0.18 118	0.08 69	0.20 115	0.16 166	0.15 102	0.07 85	0.07 98	0.15 79	0.15 96	0.17 101	0.12 91	0.23 147	0.11 109	0.19 117	0.21 141	0.07 117	0.08 103	0.13 97	0.11 77	0.18 114	0.12 83

IER	0.15 114	0.11 115	0.10 129	0.12 149	0.10 135	0.12 150	0.08 140	0.17 109	0.10 102	0.18 104	0.17 180	0.20 140	0.10 125	0.11 176	0.47 262	0.15 96	0.18 112	0.14 118	0.16 90	0.11 109	0.16 85	0.12 79	0.09 159	0.09 129	0.14 111	0.16 136	0.19 122	0.18 128

test_5	0.11 84	0.10 94	0.08 98	0.07 73	0.05 52	0.07 76	0.05 84	0.16 103	0.07 62	0.11 77	0.09 79	0.15 102	0.15 211	0.03 38	0.15 79	0.15 96	0.11 63	0.10 72	0.12 66	0.07 58	0.13 71	0.15 95	0.04 60	0.09 129	0.13 97	0.14 108	0.19 122	0.18 128

ADLNet	0.21 198	0.17 227	0.12 181	0.16 198	0.14 204	0.18 216	0.15 225	0.20 129	0.11 123	0.17 97	0.15 150	0.33 256	0.13 189	0.31 313	1.12 325	0.15 96	0.20 133	0.14 118	0.18 100	0.13 137	0.16 85	0.18 119	0.15 255	0.09 129	0.17 139	0.18 160	0.19 122	0.17 120

UNet	0.15 114	0.13 152	0.13 200	0.14 171	0.12 168	0.14 172	0.10 176	0.20 129	0.12 150	0.21 119	0.15 150	0.17 116	0.12 167	0.13 222	0.21 135	0.15 96	0.20 133	0.17 183	0.18 100	0.13 137	0.17 93	0.14 92	0.10 189	0.12 197	0.15 121	0.17 144	0.20 137	0.17 120

UPFNet	0.13 98	0.11 115	0.12 181	0.12 149	0.11 152	0.13 163	0.10 176	0.15 96	0.12 150	0.17 97	0.13 131	0.15 102	0.09 112	0.11 176	0.23 164	0.15 96	0.17 101	0.15 143	0.16 90	0.11 109	0.13 71	0.11 70	0.09 159	0.09 129	0.13 97	0.13 99	0.19 122	0.13 87

PS-NSSS	0.23 217	0.26 293	0.20 265	0.31 289	0.22 267	0.25 267	0.21 255	0.27 240	0.15 209	0.28 221	0.21 217	0.53 291	0.14 205	0.16 255	0.28 205	0.15 96	0.18 112	0.17 183	0.35 223	0.14 167	0.17 93	0.13 86	0.22 287	0.16 252	0.22 198	0.25 232	0.28 219	0.27 221

TestStereo_HL2	0.19 172	0.15 199	0.11 157	0.16 198	0.10 135	0.13 163	0.08 140	0.25 201	0.14 192	0.25 176	0.13 131	0.22 164	0.10 125	0.08 110	0.78 300	0.16 108	0.21 149	0.16 165	0.38 232	0.12 118	0.18 104	0.22 148	0.09 159	0.11 174	0.18 154	0.19 171	0.19 122	0.16 113

G2L-Stereo	0.16 131	0.14 175	0.11 157	0.12 149	0.13 185	0.12 150	0.09 160	0.20 129	0.11 123	0.24 161	0.16 166	0.19 133	0.16 220	0.11 176	0.29 208	0.16 108	0.20 133	0.15 143	0.18 100	0.12 118	0.20 128	0.16 104	0.11 214	0.10 157	0.18 154	0.19 171	0.23 158	0.17 120

YMNet	0.13 98	0.11 115	0.08 98	0.10 116	0.10 135	0.12 150	0.17 232	0.11 74	0.10 102	0.10 71	0.08 66	0.16 111	0.12 167	0.09 139	0.66 289	0.16 108	0.12 70	0.12 91	0.14 78	0.08 74	0.11 61	0.11 70	0.07 117	0.07 86	0.15 121	0.11 77	0.15 90	0.13 87

plain	0.10 75	0.09 80	0.07 78	0.06 65	0.06 68	0.07 76	0.04 59	0.13 85	0.06 43	0.16 90	0.06 39	0.11 72	0.04 43	0.04 59	0.16 84	0.16 108	0.16 94	0.12 91	0.15 84	0.08 74	0.15 83	0.11 70	0.04 60	0.07 86	0.12 91	0.12 87	0.12 76	0.14 98

RALAANet	0.14 104	0.13 152	0.11 157	0.10 116	0.10 135	0.11 134	0.07 121	0.17 109	0.10 102	0.16 90	0.15 150	0.15 102	0.09 112	0.06 89	0.19 106	0.16 108	0.18 112	0.17 183	0.26 168	0.14 167	0.24 167	0.23 154	0.07 117	0.09 129	0.16 126	0.15 122	0.20 137	0.16 113

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 156	0.18 244	0.18 253	0.17 209	0.21 260	0.16 197	0.26 284	0.19 127	0.24 272	0.22 128	0.20 206	0.26 202	0.12 167	0.19 275	0.24 181	0.16 108	0.19 124	0.16 165	0.19 109	0.13 137	0.16 85	0.17 111	0.11 214	0.11 174	0.17 139	0.22 205	0.19 122	0.21 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.20 184	0.14 175	0.11 157	0.17 209	0.13 185	0.17 210	0.11 187	0.26 219	0.12 150	0.26 191	0.20 206	0.27 213	0.19 251	0.10 163	0.42 248	0.16 108	0.20 133	0.15 143	0.35 223	0.15 185	0.33 204	0.18 119	0.12 232	0.14 232	0.20 177	0.17 144	0.30 235	0.19 148

DISCO	0.16 131	0.15 199	0.11 157	0.14 171	0.13 185	0.16 197	0.14 217	0.15 96	0.13 174	0.21 119	0.17 180	0.16 111	0.10 125	0.10 163	0.25 193	0.16 108	0.20 133	0.15 143	0.23 147	0.14 167	0.17 93	0.18 119	0.09 159	0.11 174	0.17 139	0.16 136	0.21 145	0.16 113

DLCB_ROB	0.19 172	0.17 227	0.16 232	0.14 171	0.15 220	0.14 172	0.13 208	0.20 129	0.16 227	0.23 139	0.23 233	0.25 190	0.18 245	0.15 248	0.20 123	0.16 108	0.21 149	0.18 217	0.19 109	0.15 185	0.24 167	0.20 137	0.13 239	0.15 245	0.36 302	0.24 221	0.24 169	0.20 156

iResNet_ROB	0.17 145	0.14 175	0.12 181	0.15 187	0.11 152	0.15 189	0.11 187	0.25 201	0.12 150	0.25 176	0.16 166	0.19 133	0.21 258	0.09 139	0.25 193	0.16 108	0.22 168	0.16 165	0.29 193	0.12 118	0.23 163	0.16 104	0.09 159	0.12 197	0.20 177	0.17 144	0.26 192	0.21 166

DN-CSS_ROB	0.18 156	0.14 175	0.16 232	0.14 171	0.14 204	0.11 134	0.09 160	0.25 201	0.13 174	0.27 203	0.26 248	0.25 190	0.17 232	0.09 139	0.19 106	0.16 108	0.19 124	0.15 143	0.41 238	0.13 137	0.24 167	0.18 119	0.10 189	0.14 232	0.17 139	0.15 122	0.22 153	0.18 128

HLF11	0.20 184	0.15 199	0.11 157	0.14 171	0.10 135	0.12 150	0.08 140	0.36 295	0.12 150	0.24 161	0.15 150	0.21 153	0.09 112	0.09 139	0.82 304	0.17 119	0.22 168	0.17 183	0.40 237	0.13 137	0.19 117	0.22 148	0.10 189	0.10 157	0.17 139	0.19 171	0.19 122	0.20 156

TestStereo_HL3	0.17 145	0.14 175	0.11 157	0.13 158	0.09 114	0.12 150	0.08 140	0.25 201	0.13 174	0.26 191	0.13 131	0.22 164	0.09 112	0.08 110	0.43 250	0.17 119	0.21 149	0.15 143	0.31 199	0.12 118	0.19 117	0.20 137	0.10 189	0.11 174	0.16 126	0.18 160	0.19 122	0.15 107

SGD-Stereo	0.13 98	0.07 56	0.05 49	0.06 65	0.06 68	0.08 94	0.03 31	0.08 63	0.08 69	0.10 71	0.06 39	0.13 83	0.06 69	0.04 59	0.93 315	0.17 119	0.18 112	0.10 72	0.16 90	0.08 74	0.18 104	0.11 70	0.06 101	0.06 72	0.10 70	0.11 77	0.16 96	0.13 87

AIO_rvc	0.09 65	0.09 80	0.06 65	0.07 73	0.06 68	0.07 76	0.04 59	0.12 80	0.08 69	0.12 83	0.05 29	0.11 72	0.04 43	0.05 69	0.22 151	0.17 119	0.11 63	0.09 58	0.14 78	0.07 58	0.16 85	0.22 148	0.04 60	0.05 57	0.09 60	0.08 49	0.09 56	0.07 50

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 84	0.08 70	0.06 65	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.03 31	0.16 103	0.09 84	0.24 161	0.09 79	0.10 64	0.06 69	0.05 69	0.15 79	0.17 119	0.17 101	0.12 91	0.16 90	0.10 97	0.24 167	0.17 111	0.04 60	0.05 57	0.10 70	0.11 77	0.13 84	0.09 68

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 114	0.11 115	0.10 129	0.11 136	0.08 100	0.09 112	0.05 84	0.18 118	0.17 237	0.23 139	0.18 185	0.18 123	0.10 125	0.09 139	0.19 106	0.17 119	0.19 124	0.15 143	0.18 100	0.12 118	0.19 117	0.26 180	0.07 117	0.09 129	0.16 126	0.22 205	0.16 96	0.21 166

TestStereo1	0.14 104	0.12 131	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.08 94	0.07 121	0.14 92	0.10 102	0.17 97	0.09 79	0.14 94	0.17 232	0.05 69	0.23 164	0.17 119	0.16 94	0.12 91	0.19 109	0.10 97	0.19 117	0.24 162	0.04 60	0.07 86	0.18 154	0.17 144	0.26 192	0.20 156

TESTraft	0.13 98	0.11 115	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.07 121	0.15 96	0.11 123	0.16 90	0.10 93	0.14 94	0.16 220	0.05 69	0.24 181	0.17 119	0.15 89	0.12 91	0.18 100	0.10 97	0.18 104	0.22 148	0.04 60	0.08 103	0.17 139	0.17 144	0.23 158	0.19 148

RAFT+CT+SA	0.12 91	0.10 94	0.09 117	0.08 92	0.06 68	0.07 76	0.06 104	0.19 127	0.09 84	0.16 90	0.08 66	0.18 123	0.16 220	0.05 69	0.17 90	0.17 119	0.12 70	0.10 72	0.17 97	0.09 87	0.17 93	0.23 154	0.04 60	0.08 103	0.15 121	0.14 108	0.18 114	0.17 120

SA-5K	0.14 104	0.12 131	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.08 94	0.07 121	0.14 92	0.10 102	0.17 97	0.09 79	0.14 94	0.17 232	0.05 69	0.23 164	0.17 119	0.16 94	0.12 91	0.19 109	0.10 97	0.19 117	0.24 162	0.04 60	0.07 86	0.18 154	0.17 144	0.26 192	0.20 156

CIPLG	0.15 114	0.11 115	0.08 98	0.10 116	0.09 114	0.11 134	0.08 140	0.23 168	0.09 84	0.23 139	0.14 140	0.20 140	0.10 125	0.12 204	0.23 164	0.17 119	0.21 149	0.14 118	0.21 130	0.13 137	0.22 149	0.28 195	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.12 87	0.21 145	0.13 87

UDGNet	0.23 217	0.19 258	0.14 208	0.36 301	0.30 299	0.32 293	0.29 291	0.22 155	0.15 209	0.21 119	0.20 206	0.21 153	0.08 101	0.52 331	0.20 123	0.17 119	0.21 149	0.17 183	0.25 166	0.14 167	0.26 177	0.30 203	0.30 315	0.10 157	0.24 231	0.20 184	0.22 153	0.20 156

dd	0.19 172	0.17 227	0.10 129	0.34 297	0.12 168	0.24 262	0.11 187	0.21 145	0.10 102	0.22 128	0.10 93	0.37 269	0.10 125	0.09 139	0.37 239	0.17 119	0.28 251	0.14 118	0.35 223	0.14 167	0.19 117	0.14 92	0.09 159	0.13 220	0.21 190	0.15 122	0.26 192	0.21 166

IPLGR_C	0.15 114	0.11 115	0.08 98	0.10 116	0.09 114	0.11 134	0.08 140	0.23 168	0.09 84	0.23 139	0.14 140	0.20 140	0.10 125	0.12 204	0.21 135	0.17 119	0.21 149	0.14 118	0.21 130	0.13 137	0.22 149	0.28 195	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.12 87	0.21 145	0.14 98

ACRE	0.15 114	0.11 115	0.08 98	0.10 116	0.09 114	0.11 134	0.08 140	0.23 168	0.09 84	0.23 139	0.15 150	0.20 140	0.10 125	0.12 204	0.21 135	0.17 119	0.21 149	0.14 118	0.21 130	0.13 137	0.22 149	0.27 187	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.12 87	0.21 145	0.13 87

rafts_anoy	0.14 104	0.14 175	0.11 157	0.11 136	0.11 152	0.10 118	0.07 121	0.21 145	0.08 69	0.21 119	0.15 150	0.17 116	0.07 85	0.06 89	0.20 123	0.17 119	0.20 133	0.17 183	0.22 140	0.12 118	0.21 139	0.18 119	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.15 122	0.15 90	0.17 120

CFNet_pseudo	0.20 184	0.16 210	0.16 232	0.19 231	0.16 226	0.16 197	0.13 208	0.24 184	0.14 192	0.28 221	0.21 217	0.22 164	0.19 251	0.12 204	0.63 284	0.17 119	0.20 133	0.17 183	0.30 198	0.12 118	0.21 139	0.17 111	0.12 232	0.12 197	0.20 177	0.20 184	0.25 180	0.26 217

HGLStereo	0.15 114	0.14 175	0.12 181	0.13 158	0.13 185	0.13 163	0.08 140	0.18 118	0.11 123	0.22 128	0.22 225	0.14 94	0.09 112	0.11 176	0.24 181	0.17 119	0.21 149	0.17 183	0.20 117	0.14 167	0.18 104	0.16 104	0.10 189	0.11 174	0.17 139	0.16 136	0.17 109	0.15 107

DMCA-RVC	0.16 131	0.12 131	0.15 220	0.12 149	0.13 185	0.11 134	0.13 208	0.17 109	0.16 227	0.18 104	0.21 217	0.20 140	0.10 125	0.10 163	0.36 237	0.17 119	0.18 112	0.17 183	0.16 90	0.14 167	0.18 104	0.15 95	0.10 189	0.12 197	0.14 111	0.13 99	0.18 114	0.18 128

FADNet-RVC-Resample	0.20 184	0.16 210	0.18 253	0.17 209	0.16 226	0.16 197	0.14 217	0.24 184	0.17 237	0.26 191	0.19 195	0.26 202	0.16 220	0.16 255	0.30 218	0.17 119	0.20 133	0.22 258	0.26 168	0.24 264	0.22 149	0.29 200	0.13 239	0.20 274	0.22 198	0.21 195	0.19 122	0.22 176

STTStereo	0.19 172	0.19 258	0.21 274	0.18 220	0.20 254	0.17 210	0.25 276	0.18 118	0.19 246	0.20 115	0.19 195	0.24 178	0.14 205	0.17 264	0.32 222	0.17 119	0.19 124	0.19 229	0.19 109	0.14 167	0.18 104	0.17 111	0.11 214	0.12 197	0.19 164	0.20 184	0.20 137	0.26 217

RP	0.22 205	0.20 263	0.23 285	0.22 248	0.20 254	0.21 242	0.22 261	0.24 184	0.22 262	0.17 97	0.25 239	0.24 178	0.19 251	0.15 248	0.50 270	0.17 119	0.20 133	0.16 165	0.22 140	0.16 203	0.17 93	0.25 174	0.13 239	0.16 252	0.22 198	0.21 195	0.30 235	0.25 207

CC-Net-ROB	0.36 275	0.47 325	0.32 316	0.65 326	0.49 331	0.54 316	0.46 314	0.35 291	0.24 272	0.37 301	0.28 262	0.92 314	0.21 258	0.37 318	0.28 205	0.17 119	0.23 183	0.22 258	0.67 298	0.22 249	0.22 149	0.16 104	0.44 334	0.24 293	0.29 269	0.28 260	0.27 208	0.40 271

HSM	0.20 184	0.17 227	0.14 208	0.18 220	0.17 235	0.15 189	0.13 208	0.26 219	0.14 192	0.26 191	0.22 225	0.24 178	0.17 232	0.11 176	0.33 226	0.17 119	0.26 227	0.16 165	0.27 176	0.17 213	0.27 185	0.19 132	0.10 189	0.13 220	0.22 198	0.22 205	0.27 208	0.24 200

ManiGeoR	0.20 184	0.16 210	0.12 181	0.17 209	0.12 168	0.14 172	0.09 160	0.28 250	0.15 209	0.25 176	0.18 185	0.24 178	0.09 112	0.09 139	0.76 296	0.18 143	0.22 168	0.16 165	0.34 214	0.13 137	0.22 149	0.24 162	0.09 159	0.12 197	0.19 164	0.21 195	0.20 137	0.19 148

HLf10	0.20 184	0.16 210	0.12 181	0.17 209	0.12 168	0.14 172	0.09 160	0.28 250	0.15 209	0.25 176	0.18 185	0.24 178	0.09 112	0.09 139	0.76 296	0.18 143	0.22 168	0.16 165	0.34 214	0.13 137	0.22 149	0.24 162	0.09 159	0.12 197	0.19 164	0.21 195	0.20 137	0.19 148

TestStereo_HL1	0.19 172	0.16 210	0.12 181	0.17 209	0.11 152	0.14 172	0.08 140	0.35 291	0.13 174	0.25 176	0.16 166	0.23 170	0.11 152	0.09 139	0.60 281	0.18 143	0.22 168	0.16 165	0.33 206	0.13 137	0.20 128	0.24 162	0.09 159	0.12 197	0.20 177	0.20 184	0.21 145	0.17 120

TestStereo-Hl	0.19 172	0.16 210	0.12 181	0.18 220	0.12 168	0.14 172	0.08 140	0.25 201	0.13 174	0.24 161	0.17 180	0.24 178	0.12 167	0.09 139	0.72 292	0.18 143	0.22 168	0.16 165	0.33 206	0.13 137	0.20 128	0.24 162	0.09 159	0.12 197	0.22 198	0.19 171	0.22 153	0.18 128

4D-IteraStereo	0.14 104	0.10 94	0.09 117	0.10 116	0.08 100	0.08 94	0.05 84	0.21 145	0.12 150	0.26 191	0.12 121	0.20 140	0.08 101	0.07 98	0.19 106	0.18 143	0.20 133	0.15 143	0.22 140	0.12 118	0.27 185	0.29 200	0.05 83	0.08 103	0.14 111	0.14 108	0.19 122	0.13 87

CAS	0.14 104	0.11 115	0.08 98	0.09 106	0.08 100	0.08 94	0.05 84	0.17 109	0.10 102	0.17 97	0.16 166	0.15 102	0.10 125	0.10 163	0.20 123	0.18 143	0.17 101	0.14 118	0.19 109	0.11 109	0.22 149	0.23 154	0.07 117	0.08 103	0.17 139	0.16 136	0.17 109	0.23 185

Sa-1000	0.17 145	0.13 152	0.09 117	0.09 106	0.09 114	0.11 134	0.05 84	0.22 155	0.11 123	0.24 161	0.11 111	0.24 178	0.09 112	0.10 163	0.22 151	0.18 143	0.21 149	0.17 183	0.28 183	0.12 118	0.25 172	0.33 217	0.06 101	0.09 129	0.24 231	0.20 184	0.26 192	0.22 176

SA	0.15 114	0.13 152	0.09 117	0.09 106	0.08 100	0.11 134	0.06 104	0.21 145	0.10 102	0.23 139	0.09 79	0.23 170	0.07 85	0.07 98	0.19 106	0.18 143	0.18 112	0.15 143	0.24 155	0.12 118	0.20 128	0.26 180	0.05 83	0.09 129	0.20 177	0.20 184	0.27 208	0.23 185

test_4	0.14 104	0.09 80	0.10 129	0.07 73	0.07 82	0.05 46	0.05 84	0.17 109	0.11 123	0.24 161	0.08 66	0.15 102	0.08 101	0.07 98	0.19 106	0.18 143	0.18 112	0.12 91	0.17 97	0.11 109	0.23 163	0.27 187	0.04 60	0.09 129	0.14 111	0.20 184	0.26 192	0.23 185

IPLG	0.22 205	0.12 131	0.11 157	0.10 116	0.10 135	0.10 118	0.07 121	0.22 155	0.09 84	0.24 161	0.15 150	0.21 153	0.09 112	0.11 176	1.93 353	0.18 143	0.21 149	0.16 165	0.24 155	0.14 167	0.20 128	0.32 214	0.06 101	0.10 157	0.18 154	0.18 160	0.24 169	0.14 98

GMOStereo	0.16 131	0.12 131	0.10 129	0.10 116	0.08 100	0.10 118	0.07 121	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.10 93	0.21 153	0.13 189	0.08 110	0.20 123	0.18 143	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 137	0.26 177	0.36 233	0.05 83	0.08 103	0.22 198	0.19 171	0.24 169	0.18 128

error version	0.16 131	0.12 131	0.10 129	0.10 116	0.08 100	0.10 118	0.07 121	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.10 93	0.21 153	0.13 189	0.08 110	0.20 123	0.18 143	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 137	0.26 177	0.36 233	0.05 83	0.08 103	0.22 198	0.19 171	0.24 169	0.18 128

test-v	0.16 131	0.12 131	0.10 129	0.10 116	0.08 100	0.10 118	0.07 121	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.10 93	0.21 153	0.13 189	0.08 110	0.20 123	0.18 143	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 137	0.26 177	0.36 233	0.05 83	0.08 103	0.22 198	0.19 171	0.24 169	0.18 128

AACVNet	0.19 172	0.17 227	0.14 208	0.19 231	0.19 249	0.19 226	0.13 208	0.23 168	0.15 209	0.25 176	0.23 233	0.20 140	0.13 189	0.13 222	0.21 135	0.18 143	0.24 196	0.18 217	0.24 155	0.17 213	0.22 149	0.20 137	0.14 249	0.15 245	0.22 198	0.21 195	0.25 180	0.25 207

test-2	0.16 131	0.12 131	0.10 129	0.10 116	0.08 100	0.10 118	0.07 121	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.10 93	0.21 153	0.13 189	0.08 110	0.20 123	0.18 143	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 137	0.26 177	0.36 233	0.05 83	0.08 103	0.22 198	0.19 171	0.24 169	0.18 128

raftrobust	0.15 114	0.12 131	0.11 157	0.11 136	0.10 135	0.08 94	0.06 104	0.22 155	0.09 84	0.27 203	0.13 131	0.19 133	0.08 101	0.08 110	0.21 135	0.18 143	0.21 149	0.15 143	0.28 183	0.13 137	0.25 172	0.23 154	0.08 144	0.08 103	0.19 164	0.17 144	0.17 109	0.16 113

RALCasStereoNet	0.15 114	0.14 175	0.10 129	0.13 158	0.11 152	0.10 118	0.07 121	0.20 129	0.08 69	0.23 139	0.13 131	0.19 133	0.08 101	0.07 98	0.20 123	0.18 143	0.22 168	0.17 183	0.20 117	0.12 118	0.22 149	0.21 141	0.07 117	0.09 129	0.18 154	0.15 122	0.15 90	0.15 107

FINET	0.16 131	0.15 199	0.15 220	0.16 198	0.12 168	0.13 163	0.14 217	0.18 118	0.15 209	0.17 97	0.15 150	0.18 123	0.12 167	0.11 176	0.23 164	0.18 143	0.19 124	0.14 118	0.23 147	0.12 118	0.18 104	0.14 92	0.12 232	0.12 197	0.16 126	0.16 136	0.18 114	0.16 113

psm_up	0.20 184	0.17 227	0.19 258	0.20 240	0.16 226	0.20 232	0.13 208	0.25 201	0.23 267	0.23 139	0.18 185	0.21 153	0.20 255	0.15 248	0.23 164	0.18 143	0.24 196	0.18 217	0.28 183	0.16 203	0.21 139	0.16 104	0.12 232	0.20 274	0.24 231	0.24 221	0.26 192	0.25 207

DSFCA	0.16 131	0.18 244	0.14 208	0.14 171	0.13 185	0.16 197	0.15 225	0.16 103	0.13 174	0.16 90	0.19 195	0.18 123	0.10 125	0.08 110	0.22 151	0.18 143	0.19 124	0.17 183	0.21 130	0.14 167	0.19 117	0.19 132	0.11 214	0.12 197	0.17 139	0.18 160	0.19 122	0.19 148

ADCP+	0.31 262	0.17 227	0.17 245	0.15 187	0.14 204	0.17 210	0.19 244	0.21 145	0.33 302	0.26 191	0.26 248	0.37 269	0.12 167	0.13 222	1.87 351	0.18 143	0.20 133	0.17 183	0.33 206	0.18 220	0.22 149	0.22 148	0.12 232	0.11 174	0.23 218	0.69 338	0.33 251	0.99 334

RASNet	0.15 114	0.14 175	0.14 208	0.13 158	0.11 152	0.12 150	0.10 176	0.24 184	0.12 150	0.22 128	0.14 140	0.18 123	0.12 167	0.09 139	0.16 84	0.18 143	0.19 124	0.13 105	0.16 90	0.10 97	0.22 149	0.16 104	0.07 117	0.14 232	0.16 126	0.16 136	0.26 192	0.22 176

HLf8	0.21 198	0.16 210	0.12 181	0.16 198	0.13 185	0.13 163	0.10 176	0.31 274	0.14 192	0.26 191	0.19 195	0.25 190	0.12 167	0.10 163	0.54 276	0.19 165	0.23 183	0.17 183	0.45 250	0.14 167	0.31 195	0.31 209	0.10 189	0.13 220	0.20 177	0.23 213	0.26 192	0.23 185

TestStereo_HLe17	0.21 198	0.18 244	0.12 181	0.19 231	0.14 204	0.15 189	0.10 176	0.36 295	0.16 227	0.28 221	0.18 185	0.26 202	0.12 167	0.09 139	0.46 260	0.19 165	0.22 168	0.16 165	0.35 223	0.14 167	0.32 199	0.34 223	0.09 159	0.15 245	0.23 218	0.22 205	0.25 180	0.21 166

S2M2_XL	0.15 114	0.10 94	0.11 157	0.08 92	0.08 100	0.11 134	0.09 160	0.22 155	0.09 84	0.22 128	0.10 93	0.24 178	0.08 101	0.08 110	0.18 101	0.19 165	0.24 196	0.13 105	0.19 109	0.11 109	0.36 227	0.21 141	0.09 159	0.08 103	0.14 111	0.12 87	0.18 114	0.20 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.17 145	0.15 199	0.11 157	0.12 149	0.12 168	0.13 163	0.08 140	0.21 145	0.16 227	0.22 128	0.18 185	0.17 116	0.10 125	0.10 163	0.44 255	0.19 165	0.20 133	0.15 143	0.23 147	0.11 109	0.17 93	0.15 95	0.09 159	0.10 157	0.18 154	0.17 144	0.20 137	0.22 176

S2M2_L	0.17 145	0.14 175	0.15 220	0.13 158	0.10 135	0.16 197	0.11 187	0.21 145	0.11 123	0.27 203	0.09 79	0.20 140	0.06 69	0.17 264	0.22 151	0.19 165	0.25 210	0.16 165	0.20 117	0.15 185	0.34 211	0.25 174	0.13 239	0.10 157	0.16 126	0.16 136	0.27 208	0.23 185
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.18 156	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 123	0.25 176	0.08 66	0.25 190	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 165	1.29 361	0.14 118	0.24 155	0.13 137	0.38 237	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 128

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 156	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 123	0.25 176	0.08 66	0.25 190	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 165	1.29 361	0.14 118	0.24 155	0.13 137	0.38 237	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 128

testlalala	0.18 156	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 123	0.25 176	0.08 66	0.25 190	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 165	1.29 361	0.14 118	0.24 155	0.13 137	0.38 237	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 128

GCAPDPT-zeroshot	0.18 156	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 123	0.25 176	0.08 66	0.25 190	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 165	1.29 361	0.14 118	0.24 155	0.13 137	0.38 237	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 128

GCAP-Stereo	0.18 156	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 123	0.25 176	0.08 66	0.25 190	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 165	1.29 361	0.14 118	0.24 155	0.13 137	0.38 237	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 128

iinet-f	0.17 145	0.14 175	0.10 129	0.12 149	0.09 114	0.14 172	0.09 160	0.15 96	0.10 102	0.23 139	0.25 239	0.18 123	0.15 211	0.08 110	0.33 226	0.19 165	0.20 133	0.13 105	0.36 228	0.16 203	0.20 128	0.21 141	0.08 144	0.09 129	0.17 139	0.14 108	0.25 180	0.17 120

dad	0.29 252	0.21 266	0.14 208	0.47 312	0.22 267	0.29 285	0.48 319	0.40 305	0.12 150	0.32 259	0.14 140	0.41 279	0.23 265	0.10 163	0.53 274	0.19 165	0.32 280	0.17 183	0.51 272	0.15 185	0.27 185	0.18 119	0.11 214	0.18 270	0.31 282	0.18 160	0.67 330	0.45 281

GLC_STEREO	0.18 156	0.15 199	0.16 232	0.15 187	0.14 204	0.14 172	0.11 187	0.26 219	0.10 102	0.28 221	0.18 185	0.20 140	0.10 125	0.11 176	0.19 106	0.19 165	0.28 251	0.15 143	0.24 155	0.14 167	0.37 233	0.23 154	0.09 159	0.10 157	0.19 164	0.13 99	0.30 235	0.18 128

test-3	0.18 156	0.11 115	0.09 117	0.11 136	0.12 168	0.10 118	0.07 121	0.25 201	0.10 102	0.27 203	0.11 111	0.29 230	0.11 152	0.08 110	0.23 164	0.19 165	0.23 183	0.15 143	0.47 254	0.15 185	0.33 204	0.46 271	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.14 108	0.25 180	0.23 185

test_1	0.18 156	0.11 115	0.09 117	0.11 136	0.12 168	0.10 118	0.07 121	0.25 201	0.10 102	0.27 203	0.11 111	0.29 230	0.11 152	0.08 110	0.23 164	0.19 165	0.23 183	0.15 143	0.47 254	0.15 185	0.33 204	0.46 271	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.14 108	0.25 180	0.23 185

LMCR-Stereo	0.18 156	0.14 175	0.11 157	0.13 158	0.12 168	0.15 189	0.10 176	0.22 155	0.13 174	0.23 139	0.18 185	0.24 178	0.17 232	0.12 204	0.21 135	0.19 165	0.26 227	0.18 217	0.33 206	0.19 223	0.26 177	0.25 174	0.10 189	0.12 197	0.19 164	0.18 160	0.24 169	0.23 185

CFNet_RVC	0.18 156	0.18 244	0.15 220	0.18 220	0.16 226	0.18 216	0.12 204	0.21 145	0.13 174	0.23 139	0.20 206	0.24 178	0.12 167	0.12 204	0.22 151	0.19 165	0.23 183	0.17 183	0.26 168	0.15 185	0.24 167	0.19 132	0.09 159	0.13 220	0.22 198	0.20 184	0.25 180	0.23 185

UCFNet_RVC	0.21 198	0.25 290	0.16 232	0.21 244	0.19 249	0.20 232	0.14 217	0.23 168	0.16 227	0.26 191	0.19 195	0.34 260	0.17 232	0.13 222	0.23 164	0.19 165	0.21 149	0.18 217	0.31 199	0.16 203	0.26 177	0.19 132	0.17 264	0.14 232	0.26 243	0.21 195	0.23 158	0.29 231

MIPNet	0.21 198	0.14 175	0.11 157	0.11 136	0.12 168	0.12 150	0.08 140	0.24 184	0.10 102	0.27 203	0.24 237	0.22 164	0.14 205	0.11 176	0.94 316	0.20 183	0.23 183	0.17 183	0.31 199	0.20 230	0.21 139	0.35 232	0.07 117	0.11 174	0.23 218	0.23 213	0.27 208	0.21 166

IPLGR	0.26 239	0.16 210	0.13 200	0.15 187	0.15 220	0.12 150	0.09 160	0.24 184	0.13 174	0.28 221	0.25 239	0.23 170	0.12 167	0.11 176	1.91 352	0.20 183	0.22 168	0.18 217	0.34 214	0.20 230	0.25 172	0.33 217	0.07 117	0.12 197	0.23 218	0.23 213	0.28 219	0.21 166

test_3	0.19 172	0.12 131	0.11 157	0.11 136	0.12 168	0.10 118	0.07 121	0.25 201	0.12 150	0.28 221	0.12 121	0.31 249	0.14 205	0.08 110	0.25 193	0.20 183	0.23 183	0.15 143	0.47 254	0.16 203	0.35 222	0.46 271	0.06 101	0.11 174	0.19 164	0.19 171	0.27 208	0.25 207

BEATNet_4x	0.19 172	0.14 175	0.12 181	0.13 158	0.13 185	0.12 150	0.10 176	0.20 129	0.14 192	0.27 203	0.14 140	0.21 153	0.13 189	0.11 176	0.32 222	0.20 183	0.22 168	0.22 258	0.20 117	0.12 118	0.31 195	0.41 255	0.10 189	0.12 197	0.17 139	0.16 136	0.26 192	0.23 185

AF-Net	0.20 184	0.18 244	0.17 245	0.18 220	0.22 267	0.20 232	0.21 255	0.24 184	0.21 255	0.19 111	0.25 239	0.26 202	0.16 220	0.14 233	0.33 226	0.20 183	0.17 101	0.17 183	0.22 140	0.15 185	0.17 93	0.21 141	0.16 260	0.14 232	0.19 164	0.19 171	0.29 225	0.22 176

stereogan	0.24 224	0.22 269	0.21 274	0.23 257	0.25 284	0.25 267	0.22 261	0.26 219	0.23 267	0.20 115	0.22 225	0.30 242	0.23 265	0.17 264	0.31 219	0.20 183	0.22 168	0.19 229	0.28 183	0.19 223	0.21 139	0.39 247	0.17 264	0.17 262	0.21 190	0.22 205	0.36 260	0.27 221

Nwc_Net	0.20 184	0.18 244	0.17 245	0.18 220	0.22 267	0.20 232	0.21 255	0.24 184	0.21 255	0.19 111	0.25 239	0.26 202	0.16 220	0.14 233	0.33 226	0.20 183	0.17 101	0.17 183	0.22 140	0.15 185	0.17 93	0.21 141	0.16 260	0.14 232	0.19 164	0.19 171	0.29 225	0.22 176

NVstereo2D	0.26 239	0.16 210	0.15 220	0.22 248	0.18 245	0.26 271	0.28 289	0.20 129	0.14 192	0.22 128	0.21 217	0.17 116	0.11 152	0.38 319	1.98 357	0.20 183	0.24 196	0.19 229	0.21 130	0.14 167	0.18 104	0.15 95	0.25 292	0.13 220	0.22 198	0.17 144	0.19 122	0.18 128

DeepPruner_ROB	0.22 205	0.17 227	0.16 232	0.17 209	0.17 235	0.16 197	0.18 236	0.22 155	0.17 237	0.26 191	0.26 248	0.20 140	0.18 245	0.11 176	0.50 270	0.20 183	0.24 196	0.21 251	0.27 176	0.16 203	0.41 251	0.33 217	0.14 249	0.15 245	0.22 198	0.27 254	0.26 192	0.23 185

NaN_ROB	0.30 259	0.25 290	0.25 298	0.25 270	0.30 299	0.21 242	0.20 248	0.34 287	0.39 311	0.30 242	0.28 262	0.65 302	0.22 264	0.17 264	0.70 290	0.20 183	0.20 133	0.20 241	0.28 183	0.26 281	0.22 149	0.23 154	0.14 249	0.26 301	0.34 297	0.41 305	0.39 274	0.55 291

PDISCO_ROB	0.17 145	0.16 210	0.16 232	0.14 171	0.12 168	0.13 163	0.11 187	0.15 96	0.12 150	0.16 90	0.16 166	0.12 78	0.10 125	0.09 139	0.19 106	0.20 183	0.19 124	0.23 272	0.18 100	0.15 185	0.22 149	0.23 154	0.07 117	0.11 174	0.21 190	0.24 221	0.39 274	0.23 185

LGCAT	0.15 114	0.12 131	0.10 129	0.09 106	0.09 114	0.11 134	0.07 121	0.21 145	0.12 150	0.23 139	0.11 111	0.19 133	0.10 125	0.08 110	0.19 106	0.21 194	0.24 196	0.14 118	0.21 130	0.13 137	0.37 233	0.24 162	0.10 189	0.08 103	0.14 111	0.15 122	0.18 114	0.16 113

DepthFocus	0.14 104	0.09 80	0.07 78	0.10 116	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.20 129	0.10 102	0.23 139	0.10 93	0.18 123	0.07 85	0.11 176	0.19 106	0.21 194	0.22 168	0.13 105	0.22 140	0.14 167	0.35 222	0.24 162	0.10 189	0.07 86	0.11 79	0.13 99	0.17 109	0.18 128

castereo++	0.17 145	0.11 115	0.09 117	0.12 149	0.09 114	0.10 118	0.06 104	0.22 155	0.12 150	0.27 203	0.11 111	0.27 213	0.10 125	0.08 110	0.17 90	0.21 194	0.24 196	0.14 118	0.25 166	0.13 137	0.44 265	0.31 209	0.08 144	0.10 157	0.17 139	0.17 144	0.36 260	0.19 148

SQANet	0.68 319	0.89 342	0.29 308	1.65 346	0.77 341	1.39 341	1.15 342	0.37 300	0.29 294	0.40 316	0.30 268	0.88 313	0.32 283	1.26 346	0.39 244	0.21 194	0.44 315	0.27 300	2.24 340	0.28 292	0.49 283	0.50 290	1.59 352	0.23 290	0.32 285	0.34 289	0.42 284	0.71 309

EGLCR-Stereo	0.20 184	0.12 131	0.10 129	0.11 136	0.11 152	0.13 163	0.06 104	0.23 168	0.11 123	0.27 203	0.09 79	0.24 178	0.09 112	0.09 139	0.18 101	0.21 194	0.24 196	0.16 165	0.29 193	0.12 118	0.36 227	0.46 271	0.07 117	0.09 129	0.15 121	0.25 232	0.93 345	0.25 207

raft_robust	0.18 156	0.13 152	0.10 129	0.14 171	0.09 114	0.11 134	0.08 140	0.25 201	0.12 150	0.30 242	0.10 93	0.24 178	0.14 205	0.10 163	0.24 181	0.21 194	0.21 149	0.17 183	0.34 214	0.14 167	0.27 185	0.31 209	0.06 101	0.10 157	0.22 198	0.21 195	0.24 169	0.21 166

SACVNet	0.22 205	0.20 263	0.18 253	0.21 244	0.19 249	0.19 226	0.19 244	0.25 201	0.22 262	0.25 176	0.21 217	0.20 140	0.12 167	0.17 264	0.23 164	0.21 194	0.25 210	0.21 251	0.32 202	0.19 223	0.27 185	0.34 223	0.15 255	0.17 262	0.28 263	0.25 232	0.29 225	0.26 217

pcwnet_v2	0.26 239	0.17 227	0.18 253	0.22 248	0.19 249	0.22 252	0.18 236	0.25 201	0.18 244	0.31 252	0.23 233	0.30 242	0.28 278	0.18 273	0.88 308	0.21 194	0.24 196	0.19 229	0.36 228	0.15 185	0.27 185	0.24 162	0.17 264	0.15 245	0.26 243	0.26 247	0.30 235	0.38 261

GES	0.22 205	0.16 210	0.12 181	0.14 171	0.15 220	0.19 226	0.12 204	0.25 201	0.14 192	0.26 191	0.18 185	0.21 153	0.13 189	0.17 264	0.36 237	0.21 194	0.27 239	0.19 229	0.52 276	0.20 230	0.33 204	0.29 200	0.13 239	0.14 232	0.19 164	0.17 144	0.27 208	0.42 274

FADNet-RVC	0.21 198	0.17 227	0.15 220	0.21 244	0.16 226	0.16 197	0.18 236	0.26 219	0.13 174	0.25 176	0.21 217	0.28 221	0.16 220	0.14 233	0.32 222	0.21 194	0.23 183	0.17 183	0.34 214	0.21 241	0.21 139	0.25 174	0.14 249	0.16 252	0.25 238	0.23 213	0.21 145	0.24 200

FADNet	0.23 217	0.19 258	0.14 208	0.23 257	0.15 220	0.21 242	0.22 261	0.27 240	0.17 237	0.27 203	0.27 256	0.26 202	0.18 245	0.15 248	0.34 232	0.21 194	0.21 149	0.20 241	0.41 238	0.25 272	0.26 177	0.27 187	0.14 249	0.15 245	0.27 256	0.27 254	0.24 169	0.27 221

ADCL	0.37 279	0.23 280	0.19 258	0.20 240	0.18 245	0.23 256	0.23 269	0.26 219	0.53 332	0.32 259	0.29 265	0.29 230	0.17 232	0.15 248	1.60 340	0.21 194	0.24 196	0.22 258	0.34 214	0.22 249	0.32 199	0.28 195	0.17 264	0.17 262	0.52 331	0.53 322	0.47 292	1.56 353

DeepPrunerF	0.29 252	0.16 210	0.14 208	0.23 257	0.44 324	0.17 210	0.21 255	0.20 129	0.26 282	0.16 90	0.22 225	0.15 102	0.12 167	0.12 204	0.97 318	0.21 194	0.18 112	0.17 183	0.26 168	0.16 203	0.21 139	0.17 111	0.12 232	0.12 197	1.97 372	0.25 232	0.22 153	0.20 156

HSM-Net_RVC	0.30 259	0.17 227	0.17 245	0.26 273	0.20 254	0.20 232	0.14 217	0.28 250	0.19 246	0.34 273	0.41 297	1.59 340	0.25 272	0.14 233	0.26 197	0.21 194	0.25 210	0.19 229	0.28 183	0.20 230	0.38 237	0.33 217	0.13 239	0.20 274	0.29 269	0.30 275	0.35 258	0.33 244
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-ForestM	0.64 315	0.80 340	0.39 328	0.70 329	0.40 318	0.77 330	0.67 331	0.62 337	0.41 316	0.35 286	0.42 299	1.68 343	1.08 335	0.24 294	0.33 226	0.21 194	0.44 315	0.23 272	1.27 319	0.24 264	0.43 260	0.30 203	0.28 303	0.26 301	1.04 348	0.90 354	1.53 367	1.35 346

PWCDC_ROB	0.23 217	0.10 94	0.13 200	0.10 116	0.17 235	0.11 134	0.15 225	0.12 80	0.38 309	0.11 77	0.25 239	0.14 94	0.77 323	0.28 302	0.88 308	0.21 194	0.17 101	0.18 217	0.17 97	0.17 213	0.20 128	0.39 247	0.20 277	0.17 262	0.11 79	0.20 184	0.15 90	0.24 200

castereo	0.17 145	0.12 131	0.10 129	0.10 116	0.10 135	0.11 134	0.06 104	0.22 155	0.13 174	0.26 191	0.14 140	0.23 170	0.08 101	0.07 98	0.19 106	0.22 210	0.25 210	0.14 118	0.28 183	0.13 137	0.45 267	0.34 223	0.07 117	0.09 129	0.19 164	0.20 184	0.19 122	0.20 156

trnet	0.16 131	0.13 152	0.10 129	0.11 136	0.10 135	0.10 118	0.06 104	0.24 184	0.09 84	0.28 221	0.12 121	0.26 202	0.11 152	0.10 163	0.20 123	0.22 210	0.25 210	0.13 105	0.21 130	0.13 137	0.32 199	0.20 137	0.08 144	0.09 129	0.17 139	0.17 144	0.24 169	0.23 185

MyStereo04	0.22 205	0.18 244	0.17 245	0.14 171	0.14 204	0.13 163	0.10 176	0.28 250	0.21 255	0.31 252	0.20 206	0.29 230	0.13 189	0.08 110	0.27 202	0.22 210	0.22 168	0.18 217	0.54 281	0.21 241	0.34 211	0.26 180	0.11 214	0.16 252	0.27 256	0.23 213	0.30 235	0.22 176

LoS_RVC	0.16 131	0.13 152	0.10 129	0.07 73	0.09 114	0.08 94	0.06 104	0.17 109	0.11 123	0.23 139	0.16 166	0.17 116	0.11 152	0.09 139	0.21 135	0.22 210	0.17 101	0.16 165	0.24 155	0.12 118	0.33 204	0.31 209	0.08 144	0.09 129	0.20 177	0.15 122	0.16 96	0.20 156

tt_ll	0.16 131	0.13 152	0.10 129	0.07 73	0.09 114	0.08 94	0.06 104	0.17 109	0.11 123	0.23 139	0.16 166	0.17 116	0.11 152	0.09 139	0.21 135	0.22 210	0.17 101	0.16 165	0.24 155	0.12 118	0.33 204	0.31 209	0.08 144	0.09 129	0.20 177	0.15 122	0.16 96	0.20 156

CREStereo++_RVC	0.18 156	0.12 131	0.10 129	0.11 136	0.12 168	0.11 134	0.08 140	0.23 168	0.12 150	0.28 221	0.13 131	0.22 164	0.19 251	0.10 163	0.22 151	0.22 210	0.24 196	0.12 91	0.22 140	0.11 109	0.34 211	0.25 174	0.07 117	0.09 129	0.19 164	0.15 122	0.62 322	0.23 185
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
NCC-stereo	0.25 232	0.22 269	0.21 274	0.22 248	0.23 273	0.23 256	0.25 276	0.26 219	0.28 289	0.18 104	0.27 256	0.28 221	0.26 276	0.17 264	0.48 265	0.22 210	0.22 168	0.24 277	0.27 176	0.20 230	0.21 139	0.27 187	0.20 277	0.16 252	0.26 243	0.29 268	0.33 251	0.29 231

Abc-Net	0.25 232	0.22 269	0.21 274	0.22 248	0.23 273	0.23 256	0.25 276	0.26 219	0.28 289	0.18 104	0.27 256	0.28 221	0.26 276	0.17 264	0.48 265	0.22 210	0.22 168	0.24 277	0.27 176	0.20 230	0.21 139	0.27 187	0.20 277	0.16 252	0.26 243	0.29 268	0.33 251	0.29 231
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.34 272	0.18 244	0.16 232	0.15 187	0.16 226	0.18 216	0.18 236	0.23 168	0.34 304	0.26 191	0.22 225	0.23 170	0.17 232	0.11 176	2.05 359	0.22 210	0.23 183	0.20 241	0.39 233	0.21 241	0.25 172	0.26 180	0.17 264	0.16 252	0.29 269	0.41 305	0.29 225	1.39 348

MDST_ROB	0.81 326	1.11 347	0.24 293	1.30 339	0.42 320	0.81 332	0.32 300	0.45 316	0.25 276	0.36 294	0.32 273	0.47 286	3.62 366	0.14 233	1.77 348	0.22 210	0.27 239	0.17 183	0.84 310	0.19 223	0.57 302	0.51 294	0.20 277	0.21 283	1.56 366	0.86 350	2.88 374	1.74 358

XPNet_ROB	0.27 246	0.28 298	0.20 265	0.19 231	0.21 260	0.21 242	0.20 248	0.20 129	0.21 255	0.24 161	0.28 262	0.78 310	0.17 232	0.16 255	0.29 208	0.22 210	0.34 287	0.21 251	0.27 176	0.19 223	0.28 192	0.42 258	0.17 264	0.18 270	0.23 218	0.24 221	0.48 294	0.34 247

WQFJA1++	3.28 369	0.13 152	0.09 117	27.82 386	0.11 152	24.38 387	25.71 386	0.22 155	0.11 123	0.35 286	0.16 166	0.65 302	2.77 360	0.08 110	0.17 90	0.23 221	0.23 183	0.14 118	1.04 316	0.38 318	0.36 227	0.26 180	0.08 144	0.08 103	0.20 177	2.15 373	0.29 225	0.30 235

CES	0.18 156	0.10 94	0.10 129	0.09 106	0.11 152	0.10 118	0.05 84	0.42 311	0.10 102	0.20 115	0.27 256	0.23 170	0.10 125	0.12 204	0.26 197	0.23 221	0.25 210	0.15 143	0.20 117	0.13 137	0.45 267	0.26 180	0.09 159	0.08 103	0.19 164	0.15 122	0.19 122	0.24 200

CASS	0.25 232	0.18 244	0.16 232	0.21 244	0.17 235	0.21 242	0.21 255	0.28 250	0.20 252	0.33 269	0.24 237	0.28 221	0.18 245	0.11 176	0.25 193	0.23 221	0.37 301	0.20 241	0.43 245	0.17 213	0.57 302	0.42 258	0.11 214	0.13 220	0.30 275	0.22 205	0.32 246	0.32 241
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.19 172	0.09 80	0.07 78	0.09 106	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.20 129	0.09 84	0.23 139	0.14 140	0.16 111	0.07 85	0.09 139	0.23 164	0.23 221	0.23 183	0.14 118	0.20 117	0.15 185	0.32 199	0.26 180	0.07 117	0.08 103	0.11 79	0.17 144	0.54 308	0.97 332

ICVP	0.22 205	0.18 244	0.20 265	0.18 220	0.17 235	0.18 216	0.13 208	0.22 155	0.16 227	0.24 161	0.20 206	0.23 170	0.18 245	0.12 204	0.22 151	0.23 221	0.25 210	0.24 277	0.26 168	0.20 230	0.30 193	0.46 271	0.26 294	0.16 252	0.23 218	0.25 232	0.25 180	0.24 200
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RTSC	0.27 246	0.16 210	0.16 232	0.16 198	0.17 235	0.18 216	0.19 244	0.23 168	0.21 255	0.25 176	0.25 239	0.20 140	0.18 245	0.14 233	1.57 339	0.23 221	0.30 266	0.19 229	0.39 233	0.18 220	0.30 193	0.32 214	0.11 214	0.17 262	0.21 190	0.22 205	0.31 243	0.43 278

GANetREF_RVC	0.32 264	0.30 304	0.32 316	0.28 278	0.27 294	0.27 273	0.26 284	0.42 311	0.35 307	0.38 307	0.21 217	0.56 294	0.39 292	0.16 255	0.33 226	0.23 221	0.29 258	0.25 287	0.44 246	0.25 272	0.35 222	0.25 174	0.25 292	0.32 313	0.34 297	0.29 268	0.45 287	0.38 261
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
ETE_ROB	0.32 264	0.32 306	0.20 265	0.26 273	0.24 276	0.28 280	0.23 269	0.24 184	0.29 294	0.27 203	0.35 280	0.99 320	0.21 258	0.20 280	0.41 247	0.23 221	0.41 312	0.24 277	0.37 230	0.25 272	0.37 233	0.40 252	0.20 277	0.20 274	0.28 263	0.35 291	0.54 308	0.37 256

gcap_with_dpt	0.22 205	0.17 227	0.10 129	0.19 231	0.13 185	0.16 197	0.09 160	0.26 219	0.14 192	0.30 242	0.15 150	0.36 265	0.15 211	0.14 233	0.21 135	0.24 229	0.31 274	0.23 272	0.32 202	0.15 185	0.42 256	0.34 223	0.10 189	0.12 197	0.22 198	0.18 160	0.28 219	0.38 261

zero-FE	1.43 350	0.14 175	0.08 98	8.08 378	0.34 308	13.79 383	2.48 361	0.26 219	0.12 150	0.32 259	0.26 248	6.70 373	0.60 314	0.11 176	0.27 202	0.24 229	0.43 314	0.33 323	0.54 281	0.16 203	1.94 371	0.41 255	0.09 159	0.10 157	0.18 154	0.23 213	0.25 180	0.25 207

GCAP-BAT	0.22 205	0.17 227	0.10 129	0.19 231	0.13 185	0.16 197	0.09 160	0.26 219	0.14 192	0.30 242	0.15 150	0.36 265	0.15 211	0.14 233	0.21 135	0.24 229	0.31 274	0.23 272	0.32 202	0.15 185	0.42 256	0.34 223	0.10 189	0.12 197	0.22 198	0.18 160	0.28 219	0.38 261

DDUNet	0.43 293	0.54 329	0.23 285	0.86 334	0.68 338	0.83 334	0.82 336	0.26 219	0.24 272	0.23 139	0.33 276	0.37 269	0.15 211	1.63 352	0.43 250	0.24 229	0.39 306	0.25 287	0.54 281	0.28 292	0.31 195	0.30 203	0.49 338	0.20 274	0.24 231	0.25 232	0.32 246	0.29 231

APVNet	0.21 198	0.18 244	0.14 208	0.17 209	0.20 254	0.20 232	0.17 232	0.24 184	0.15 209	0.18 104	0.21 217	0.21 153	0.11 152	0.17 264	0.34 232	0.24 229	0.27 239	0.21 251	0.34 214	0.21 241	0.23 163	0.28 195	0.11 214	0.17 262	0.21 190	0.18 160	0.29 225	0.22 176

RGC	0.27 246	0.24 284	0.28 306	0.25 270	0.26 290	0.27 273	0.20 248	0.28 250	0.30 299	0.22 128	0.31 270	0.29 230	0.31 281	0.20 280	0.51 273	0.24 229	0.23 183	0.21 251	0.29 193	0.22 249	0.25 172	0.30 203	0.17 264	0.20 274	0.28 263	0.32 283	0.34 255	0.36 251

PA-Net	0.25 232	0.28 298	0.29 308	0.18 220	0.26 290	0.21 242	0.25 276	0.26 219	0.25 276	0.22 128	0.19 195	0.22 164	0.24 269	0.28 302	0.40 245	0.24 229	0.18 112	0.22 258	0.20 117	0.22 249	0.19 117	0.32 214	0.17 264	0.20 274	0.24 231	0.38 299	0.23 158	0.55 291
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MLCV	0.24 224	0.16 210	0.15 220	0.24 264	0.18 245	0.21 242	0.15 225	0.30 270	0.16 227	0.31 252	0.31 270	0.32 253	0.25 272	0.11 176	0.24 181	0.24 229	0.25 210	0.17 183	0.53 280	0.15 185	0.33 204	0.33 217	0.14 249	0.17 262	0.23 218	0.23 213	0.27 208	0.25 207

NCCL2	0.26 239	0.23 280	0.22 281	0.19 231	0.20 254	0.18 216	0.16 229	0.26 219	0.22 262	0.29 239	0.22 225	0.27 213	0.17 232	0.15 248	0.60 281	0.24 229	0.25 210	0.22 258	0.27 176	0.22 249	0.31 195	0.34 223	0.18 274	0.21 283	0.33 289	0.33 285	0.36 260	0.35 249

SANet	0.57 309	0.32 306	0.33 320	0.36 301	0.35 309	0.44 307	0.33 302	0.55 327	0.85 352	0.33 269	0.57 325	2.42 352	1.17 338	0.32 314	0.88 308	0.24 229	0.47 322	0.31 318	0.51 272	0.31 308	0.50 290	0.45 269	0.37 327	0.37 328	0.46 320	0.54 324	0.55 312	0.98 333

LALA_ROB	0.32 264	0.34 309	0.23 285	0.24 264	0.24 276	0.29 285	0.22 261	0.24 184	0.28 289	0.31 252	0.35 280	0.94 317	0.21 258	0.19 275	0.64 287	0.24 229	0.33 284	0.28 308	0.33 206	0.25 272	0.34 211	0.40 252	0.18 274	0.21 283	0.26 243	0.31 279	0.50 301	0.36 251

DDF-Stereo	0.40 287	0.14 175	0.08 98	1.79 351	0.15 220	1.91 358	0.20 248	0.26 219	0.11 123	0.27 203	0.17 180	2.08 347	0.16 220	0.11 176	0.19 106	0.25 240	0.29 258	0.15 143	0.37 230	0.15 185	0.45 267	0.34 223	0.09 159	0.10 157	0.18 154	0.23 213	0.25 180	0.26 217

MonStereo1	1.06 337	1.06 345	0.53 340	1.71 349	1.39 361	1.49 343	1.71 351	0.68 342	0.57 334	2.01 375	0.75 340	1.99 345	1.76 352	1.97 356	0.35 235	0.25 240	0.60 330	0.48 342	2.25 341	0.51 336	0.65 321	0.52 298	2.33 359	0.41 335	0.49 325	0.39 301	0.85 341	0.80 319

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 217	0.17 227	0.08 98	0.22 248	0.21 260	0.29 285	0.17 232	0.25 201	0.11 123	0.42 323	0.19 195	0.43 282	0.09 112	0.11 176	0.19 106	0.25 240	0.25 210	0.16 165	0.28 183	0.14 167	0.41 251	0.39 247	0.07 117	0.09 129	0.20 177	0.18 160	0.27 208	0.49 287

AE-Stereo	0.20 184	0.14 175	0.13 200	0.16 198	0.12 168	0.12 150	0.09 160	0.23 168	0.15 209	0.28 221	0.12 121	0.29 230	0.13 189	0.09 139	0.21 135	0.25 240	0.28 251	0.19 229	0.28 183	0.19 223	0.35 222	0.42 258	0.07 117	0.14 232	0.22 198	0.24 221	0.26 192	0.21 166

Any-RAFT	0.24 224	0.13 152	0.16 232	0.16 198	0.13 185	0.15 189	0.10 176	0.25 201	0.14 192	0.28 221	0.35 280	0.28 221	0.11 152	0.12 204	0.22 151	0.25 240	0.28 251	0.17 183	0.50 271	0.16 203	0.63 316	0.40 252	0.10 189	0.10 157	0.28 263	0.29 268	0.26 192	0.42 274

LoS	0.22 205	0.15 199	0.11 157	0.13 158	0.14 204	0.12 150	0.08 140	0.60 335	0.11 123	0.37 301	0.38 290	0.36 265	0.13 189	0.11 176	0.23 164	0.25 240	0.26 227	0.15 143	0.26 168	0.15 185	0.42 256	0.33 217	0.09 159	0.09 129	0.25 238	0.19 171	0.25 180	0.28 227
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
UDG	0.46 297	0.56 331	0.24 293	0.85 333	0.78 342	0.79 331	0.97 340	0.27 240	0.25 276	0.28 221	0.36 286	0.37 269	0.17 232	1.43 348	0.92 314	0.25 240	0.44 315	0.27 300	0.57 288	0.29 300	0.41 251	0.37 239	0.39 328	0.19 272	0.27 256	0.28 260	0.32 246	0.27 221

FADNet_RVC	0.33 269	0.22 269	0.22 281	0.29 280	0.25 284	0.19 226	0.22 261	0.31 274	0.22 262	0.31 252	0.29 265	0.41 279	0.33 284	0.22 287	0.72 292	0.25 240	0.29 258	0.32 320	0.73 300	0.27 287	0.43 260	0.47 277	0.16 260	0.23 290	0.27 256	0.30 275	0.51 303	0.36 251

FBW_ROB	0.46 297	0.42 320	0.36 326	0.60 324	0.44 324	0.47 313	0.44 313	0.31 274	0.25 276	0.34 273	0.34 279	0.64 301	0.48 307	0.56 335	1.05 324	0.25 240	0.35 292	0.23 272	1.39 322	0.22 249	0.49 283	0.36 233	0.43 332	0.40 333	0.31 282	0.33 285	0.42 284	0.65 302

CSAN	0.39 285	0.37 317	0.34 323	0.33 294	0.32 305	0.27 273	0.25 276	0.36 295	0.64 344	0.43 326	0.43 302	0.73 308	0.44 302	0.20 280	0.63 284	0.25 240	0.27 239	0.26 297	0.41 238	0.43 330	0.38 237	0.34 223	0.22 287	0.33 315	0.40 308	0.47 316	0.48 294	0.55 291

LE_ROB	3.57 371	0.92 343	1.49 372	2.33 358	9.96 382	1.83 356	7.73 379	2.31 375	3.13 375	0.47 334	1.49 364	9.10 377	13.79 381	0.47 328	0.63 284	0.25 240	0.44 315	0.29 309	6.00 368	1.38 372	0.66 324	0.52 298	2.47 362	2.28 376	5.36 378	4.46 378	6.14 378	10.46 381

GEStereo_RVC	0.24 224	0.19 258	0.15 220	0.18 220	0.17 235	0.19 226	0.18 236	0.26 219	0.17 237	0.27 203	0.20 206	0.27 213	0.16 220	0.12 204	0.27 202	0.26 251	0.28 251	0.24 277	0.47 254	0.21 241	0.32 199	0.50 290	0.11 214	0.17 262	0.24 231	0.21 195	0.26 192	0.32 241

s12784h	0.22 205	0.16 210	0.13 200	0.19 231	0.14 204	0.12 150	0.08 140	0.24 184	0.11 123	0.29 239	0.16 166	0.27 213	0.15 211	0.10 163	0.22 151	0.26 251	0.26 227	0.13 105	0.29 193	0.12 118	0.50 290	0.30 203	0.08 144	0.10 157	0.24 231	0.21 195	0.65 328	0.47 286

sAnonymous2	0.20 184	0.14 175	0.12 181	0.12 149	0.11 152	0.14 172	0.12 204	0.28 250	0.16 227	0.23 139	0.19 195	0.19 133	0.15 211	0.08 110	0.24 181	0.26 251	0.25 210	0.22 258	0.39 233	0.20 230	0.34 211	0.38 242	0.08 144	0.13 220	0.22 198	0.24 221	0.23 158	0.24 200

CroCo_RVC	0.20 184	0.14 175	0.12 181	0.12 149	0.11 152	0.14 172	0.12 204	0.28 250	0.16 227	0.23 139	0.19 195	0.19 133	0.15 211	0.08 110	0.24 181	0.26 251	0.25 210	0.22 258	0.39 233	0.20 230	0.34 211	0.38 242	0.08 144	0.13 220	0.22 198	0.24 221	0.23 158	0.24 200

CREStereo	0.17 145	0.13 152	0.11 157	0.11 136	0.10 135	0.10 118	0.06 104	0.24 184	0.10 102	0.27 203	0.12 121	0.26 202	0.11 152	0.10 163	0.22 151	0.26 251	0.26 227	0.13 105	0.21 130	0.14 167	0.36 227	0.24 162	0.08 144	0.09 129	0.17 139	0.17 144	0.23 158	0.22 176
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
SHD	0.36 275	0.22 269	0.28 306	0.25 270	0.24 276	0.24 262	0.27 288	0.35 291	0.28 289	0.35 286	0.33 276	0.32 253	0.45 304	0.21 284	1.38 329	0.26 251	0.30 266	0.24 277	0.56 285	0.27 287	0.38 237	0.43 263	0.20 277	0.25 297	0.33 289	0.36 295	0.35 258	0.50 288

DN	0.72 320	0.13 152	0.12 181	0.24 264	0.12 168	7.52 378	0.13 208	0.25 201	0.14 192	0.30 242	0.20 206	6.25 371	0.10 125	0.15 248	0.22 151	0.27 257	0.27 239	0.17 183	0.41 238	0.16 203	0.40 250	0.34 223	0.11 214	0.11 174	0.37 304	0.31 279	0.27 208	0.43 278

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 291	0.34 309	0.25 298	0.42 309	0.31 301	0.36 301	0.47 317	0.48 322	0.40 312	0.42 323	0.31 270	0.60 298	0.53 311	0.40 324	0.57 277	0.27 257	0.24 196	0.22 258	0.67 298	0.22 249	0.60 310	0.56 311	0.33 323	0.28 305	0.47 322	0.48 318	0.48 294	0.70 307

PMTNet	0.18 156	0.15 199	0.11 157	0.14 171	0.11 152	0.09 112	0.09 160	0.22 155	0.10 102	0.29 239	0.11 111	0.25 190	0.08 101	0.09 139	0.24 181	0.27 257	0.24 196	0.13 105	0.28 183	0.13 137	0.35 222	0.24 162	0.09 159	0.08 103	0.22 198	0.17 144	0.23 158	0.25 207

STTRV1_RVC		0.32 306	0.26 301	0.42 309	0.32 305	0.40 305	0.34 303	0.41 307	0.40 312	0.36 294	0.35 280	0.59 296	0.67 316	0.48 329	0.48 265	0.27 257	0.85 347	0.27 300		0.66 346	0.88 351	0.52 298		0.48 341	0.37 304	0.56 326	0.54 308	0.96 331

TANstereo	0.19 172	0.12 131	0.10 129	0.14 171	0.13 185	0.14 172	0.08 140	0.18 118	0.11 123	0.24 161	0.12 121	0.16 111	0.12 167	0.13 222	0.29 208	0.28 261	0.26 227	0.25 287	0.34 214	0.22 249	0.34 211	0.27 187	0.29 313	0.10 157	0.13 97	0.15 122	0.36 260	0.18 128

XX-TBD	0.19 172	0.12 131	0.10 129	0.14 171	0.13 185	0.14 172	0.08 140	0.18 118	0.11 123	0.24 161	0.12 121	0.16 111	0.12 167	0.13 222	0.29 208	0.28 261	0.26 227	0.25 287	0.34 214	0.22 249	0.34 211	0.27 187	0.29 313	0.10 157	0.13 97	0.15 122	0.36 260	0.18 128

R-Stereo Train	0.23 217	0.13 152	0.13 200	0.15 187	0.13 185	0.18 216	0.07 121	0.24 184	0.15 209	0.32 259	0.25 239	0.27 213	0.13 189	0.14 233	0.21 135	0.28 261	0.30 266	0.20 241	0.47 254	0.20 230	0.47 277	0.50 290	0.10 189	0.12 197	0.23 218	0.26 247	0.23 158	0.28 227

RAFT-Stereo	0.23 217	0.13 152	0.13 200	0.15 187	0.13 185	0.18 216	0.07 121	0.24 184	0.15 209	0.32 259	0.25 239	0.27 213	0.13 189	0.14 233	0.21 135	0.28 261	0.30 266	0.20 241	0.47 254	0.20 230	0.47 277	0.50 290	0.10 189	0.12 197	0.23 218	0.26 247	0.23 158	0.28 227
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SGM_RVC	0.72 320	0.45 323	0.32 316	0.59 323	0.43 322	0.56 318	0.43 311	0.70 346	0.41 316	0.43 326	0.57 325	1.16 327	1.20 339	0.22 287	0.37 239	0.28 261	0.44 315	0.25 287	2.26 343	0.33 311	0.49 283	0.38 242	0.27 299	0.31 312	0.80 343	0.62 331	1.69 369	3.41 373
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO_test	0.12 91	0.10 94	0.06 65	0.10 116	0.07 82	0.07 76	0.06 104	0.14 92	0.10 102	0.13 86	0.07 53	0.13 83	0.05 52	0.05 69	0.29 208	0.29 266	0.11 63	0.09 58	0.13 74	0.07 58	0.18 104	0.24 162	0.05 83	0.06 72	0.12 91	0.18 160	0.10 61	0.07 50

DCVSM-stereo	0.39 285	0.21 266	0.21 274	0.32 293	0.24 276	0.38 303	0.26 284	0.37 300	0.25 276	0.37 301	0.58 327	0.92 314	0.47 306	0.18 273	0.24 181	0.29 266	0.30 266	0.22 258	1.72 332	0.34 314	0.45 267	0.37 239	0.30 315	0.23 290	0.26 243	0.27 254	0.37 268	0.40 271

GANet-ADL	0.26 239	0.18 244	0.15 220	0.20 240	0.19 249	0.22 252	0.16 229	0.26 219	0.16 227	0.34 273	0.36 286	0.29 230	0.16 220	0.21 284	0.42 248	0.29 266	0.31 274	0.19 229	0.48 263	0.28 292	0.38 237	0.48 280	0.13 239	0.14 232	0.23 218	0.24 221	0.32 246	0.30 235

XQC	0.42 291	0.37 317	0.31 314	0.41 308	0.35 309	0.41 306	0.42 309	0.45 316	0.38 309	0.40 316	0.33 276	0.48 288	0.44 302	0.34 316	1.54 335	0.29 266	0.29 258	0.27 300	0.52 276	0.30 305	0.37 233	0.44 266	0.26 294	0.30 310	0.41 311	0.41 305	0.53 306	0.38 261

RTS	0.38 282	0.22 269	0.20 265	0.22 248	0.21 260	0.31 290	0.29 291	0.31 274	0.34 304	0.23 139	0.22 225	0.29 230	0.25 272	0.16 255	1.65 343	0.29 266	0.36 298	0.24 277	0.63 293	0.31 308	0.38 237	0.38 242	0.15 255	0.22 287	0.39 306	0.95 355	0.40 279	0.63 298

RTSA	0.38 282	0.22 269	0.20 265	0.22 248	0.21 260	0.31 290	0.29 291	0.31 274	0.34 304	0.23 139	0.22 225	0.29 230	0.25 272	0.16 255	1.65 343	0.29 266	0.36 298	0.24 277	0.63 293	0.31 308	0.38 237	0.38 242	0.15 255	0.22 287	0.39 306	0.95 355	0.40 279	0.63 298

DF	0.26 239	0.14 175	0.11 157	0.15 187	0.10 135	0.17 210	0.09 160	0.26 219	0.12 150	0.27 203	0.15 150	0.31 249	0.09 112	0.11 176	0.21 135	0.30 272	0.25 210	0.18 217	1.59 328	0.17 213	0.45 267	0.39 247	0.09 159	0.11 174	0.21 190	0.25 232	0.29 225	0.34 247

otaku	0.82 327	1.17 351	0.41 330	1.90 355	0.99 347	1.68 347	1.39 344	0.46 320	0.41 316	0.46 333	0.36 286	0.93 316	0.43 299	1.51 349	0.45 258	0.30 272	0.44 315	0.29 309	2.65 348	0.40 323	0.60 310	0.58 314	2.09 354	0.34 319	0.42 313	0.35 291	0.49 298	0.74 311

Reg-Stereo(zero)	0.24 224	0.13 152	0.14 208	0.13 158	0.11 152	0.14 172	0.11 187	0.32 284	0.15 209	0.34 273	0.56 323	0.30 242	0.12 167	0.16 255	0.19 106	0.31 274	0.25 210	0.15 143	0.42 242	0.17 213	0.34 211	0.49 285	0.10 189	0.11 174	0.20 177	0.24 221	0.38 270	0.37 256

fast-iter	0.24 224	0.13 152	0.14 208	0.13 158	0.11 152	0.14 172	0.11 187	0.32 284	0.15 209	0.34 273	0.56 323	0.30 242	0.12 167	0.16 255	0.19 106	0.31 274	0.25 210	0.15 143	0.42 242	0.17 213	0.34 211	0.49 285	0.10 189	0.11 174	0.20 177	0.24 221	0.38 270	0.37 256

model_zeroshot	0.28 250	0.14 175	0.11 157	0.16 198	0.14 204	0.18 216	0.11 187	0.28 250	0.15 209	0.33 269	0.32 273	0.31 249	0.10 125	0.13 222	0.43 250	0.31 274	0.30 266	0.19 229	0.66 297	0.22 249	0.55 298	0.44 266	0.12 232	0.13 220	0.49 325	0.36 295	0.31 243	0.53 290

Ntro	0.87 330	1.36 358	0.44 333	1.82 353	1.04 350	1.67 346	1.60 349	0.52 326	0.44 324	0.48 338	0.42 299	0.98 319	0.40 295	1.61 351	0.64 287	0.31 274	0.49 324	0.30 315	2.69 350	0.44 331	0.68 327	0.60 319	2.13 355	0.36 327	0.45 317	0.45 314	0.52 305	0.71 309

ACVNet_1	0.97 334	1.21 354	0.62 343	2.28 356	1.27 357	1.81 354	2.12 360	0.63 339	0.41 316	0.50 341	0.49 312	1.06 325	0.73 321	2.46 362	0.47 262	0.31 274	0.80 344	0.40 334	2.04 339	0.42 326	0.76 336	0.56 311	2.26 357	0.43 337	0.54 333	0.42 309	0.48 294	0.58 294

iRaft-Stereo_20w	0.31 262	0.14 175	0.24 293	0.29 280	0.18 245	0.22 252	0.18 236	0.26 219	0.15 209	0.41 321	0.51 316	0.30 242	0.11 152	0.12 204	0.32 222	0.32 279	0.27 239	0.17 183	0.42 242	0.24 264	0.46 275	0.53 303	0.11 214	0.10 157	0.33 289	0.67 337	0.61 320	0.60 295

EAI-Stereo	0.28 250	0.13 152	0.12 181	0.18 220	0.16 226	0.66 326	0.20 248	0.27 240	0.18 244	0.27 203	0.27 256	0.29 230	0.10 125	0.11 176	0.35 235	0.32 279	0.26 227	0.20 241	0.65 296	0.22 249	0.44 265	0.44 266	0.10 189	0.14 232	0.28 263	0.31 279	0.39 274	0.42 274

PWC_ROB	0.37 279	0.27 296	0.25 298	0.23 257	0.24 276	0.23 256	0.31 298	0.29 266	0.47 328	0.25 176	0.39 293	0.37 269	0.89 329	0.19 275	0.58 279	0.32 279	0.39 306	0.29 309	0.62 292	0.29 300	0.48 281	0.48 280	0.19 276	0.33 315	0.27 256	0.26 247	0.39 274	0.67 304

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 368	0.48 327	0.29 308	0.48 313	0.42 320	0.63 325	0.86 337	0.69 344	0.74 349	0.42 323	1.69 366	46.80 388	1.87 354	0.64 340	0.38 242	0.33 282	0.97 349	0.98 370	1.59 328	0.33 311	0.81 341	0.79 344	0.28 303	0.25 297	0.52 331	0.78 345	3.35 375	0.83 322

SGM-Forest	0.38 282	0.24 284	0.18 253	0.35 299	0.25 284	0.27 273	0.20 248	0.30 270	0.23 267	0.32 259	0.23 233	0.37 269	0.43 299	0.24 294	0.82 304	0.33 282	0.24 196	0.21 251	1.61 330	0.19 223	0.38 237	0.43 263	0.27 299	0.21 283	0.34 297	0.28 260	0.57 314	0.86 325
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GwcNet-ADL	0.29 252	0.22 269	0.21 274	0.29 280	0.22 267	0.23 256	0.19 244	0.28 250	0.19 246	0.34 273	0.58 327	0.43 282	0.23 265	0.22 287	0.50 270	0.34 284	0.29 258	0.22 258	0.44 246	0.28 292	0.36 227	0.39 247	0.13 239	0.16 252	0.26 243	0.29 268	0.28 219	0.38 261

cross-raft	0.24 224	0.14 175	0.12 181	0.13 158	0.13 185	0.17 210	0.10 176	0.27 240	0.15 209	0.30 242	0.19 195	0.28 221	0.10 125	0.12 204	0.26 197	0.34 284	0.27 239	0.17 183	0.57 288	0.25 272	0.62 314	0.51 294	0.09 159	0.11 174	0.29 269	0.27 254	0.26 192	0.31 239

SFCPSM	0.64 315	0.24 284	0.19 258	0.28 278	0.23 273	0.27 273	0.24 271	0.30 270	0.30 299	0.34 273	0.50 314	0.63 300	1.06 334	0.19 275	0.37 239	0.34 284	0.31 274	0.24 277	8.10 372	0.39 319	0.45 267	0.43 263	0.20 277	0.19 272	0.30 275	0.31 279	0.36 260	0.45 281

PVD	0.56 307	0.44 321	0.36 326	0.51 316	0.43 322	0.55 317	0.47 317	0.62 337	0.59 337	0.33 269	0.48 311	0.61 299	0.74 322	0.50 330	1.52 334	0.34 284	0.51 326	0.37 329	0.76 303	0.41 325	0.61 313	0.64 328	0.30 315	0.37 328	0.56 334	0.71 340	0.61 320	0.86 325

CBMV_ROB	0.48 301	0.22 269	0.24 293	0.39 306	0.32 305	0.32 293	0.29 291	0.44 315	0.23 267	0.38 307	0.45 308	1.42 337	0.88 328	0.28 302	0.91 312	0.34 284	0.37 301	0.25 287	0.81 307	0.36 316	0.54 295	0.51 294	0.28 303	0.26 301	0.44 315	0.62 331	0.62 322	0.91 328

DNS	1.51 353	0.12 131	0.17 245	0.17 209	0.09 114	4.25 373	0.13 208	0.26 219	0.11 123	0.27 203	0.96 350	26.17 385	0.12 167	0.11 176	0.22 151	0.35 289	0.25 210	0.16 165	4.42 361	0.13 137	0.36 227	0.30 203	0.07 117	0.13 220	0.31 282	0.28 260	0.29 225	0.45 281

FC-DCNN v2	0.41 289	0.36 316	0.45 336	0.51 316	0.36 312	0.46 312	0.46 314	0.45 316	0.29 294	0.34 273	0.26 248	0.38 276	0.24 269	0.30 309	0.60 281	0.35 289	0.39 306	0.30 315	0.46 252	0.26 281	0.49 283	0.42 258	0.28 303	0.35 322	0.50 327	0.43 311	0.59 316	0.79 318

RAFT-Test	0.24 224	0.13 152	0.11 157	0.16 198	0.14 204	0.18 216	0.11 187	0.27 240	0.14 192	0.32 259	0.26 248	0.26 202	0.12 167	0.14 233	0.24 181	0.35 289	0.27 239	0.18 217	0.56 285	0.24 264	0.58 306	0.49 285	0.09 159	0.11 174	0.27 256	0.29 268	0.27 208	0.35 249

XX-Stereo	2.24 361	0.10 94	0.10 129	0.17 209	0.10 135	0.21 242	0.11 187	0.25 201	0.12 150	0.36 294	0.53 319	0.29 230	0.10 125	0.11 176	0.24 181	0.35 289	0.27 239	0.18 217	0.47 254	0.18 220	0.41 251	0.37 239	0.10 189	0.10 157	54.05 387	0.25 232	0.34 255	0.51 289

FCDSN-DC	0.36 275	0.28 298	0.33 320	0.31 289	0.29 296	0.28 280	0.39 307	0.31 274	0.22 262	0.28 221	0.20 206	0.26 202	0.16 220	0.29 305	1.96 355	0.35 289	0.34 287	0.32 320	0.33 206	0.25 272	0.41 251	0.48 280	0.27 299	0.37 328	0.29 269	0.30 275	0.30 235	0.30 235
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.46 297	0.29 302	0.29 308	0.26 273	0.31 301	0.33 295	0.35 305	0.41 307	0.46 327	0.31 252	0.38 290	0.48 288	0.40 295	0.21 284	1.82 349	0.35 289	0.34 287	0.27 300	0.78 305	0.28 292	0.45 267	0.46 271	0.30 315	0.24 293	0.36 302	0.53 322	0.45 287	1.42 349

MSMDNet	0.25 232	0.14 175	0.11 157	0.13 158	0.14 204	0.16 197	0.11 187	0.26 219	0.14 192	0.31 252	0.17 180	0.26 202	0.29 279	0.14 233	0.24 181	0.35 289	0.28 251	0.18 217	0.54 281	0.28 292	0.58 306	0.60 319	0.10 189	0.11 174	0.26 243	0.25 232	0.26 192	0.30 235

FC-DCNN	0.40 287	0.35 312	0.43 332	0.49 315	0.35 309	0.44 307	0.46 314	0.43 314	0.27 287	0.34 273	0.26 248	0.37 269	0.21 258	0.30 309	0.58 279	0.35 289	0.39 306	0.31 318	0.45 250	0.26 281	0.49 283	0.42 258	0.28 303	0.35 322	0.44 315	0.38 299	0.51 303	0.77 317

iResNet	0.29 252	0.17 227	0.16 232	0.23 257	0.22 267	0.28 280	0.18 236	0.31 274	0.20 252	0.32 259	0.29 265	0.49 290	0.50 308	0.11 176	0.44 255	0.35 289	0.27 239	0.20 241	0.73 300	0.24 264	0.43 260	0.27 187	0.15 255	0.24 293	0.25 238	0.25 232	0.33 251	0.28 227

gcap-zeroshot	0.36 275	0.13 152	0.16 232	0.19 231	0.14 204	0.19 226	0.14 217	0.28 250	0.13 174	0.37 301	0.35 280	0.34 260	0.12 167	0.12 204	0.23 164	0.36 298	0.50 325	0.17 183	3.18 355	0.25 272	0.45 267	0.51 294	0.23 289	0.11 174	0.21 190	0.26 247	0.25 180	0.27 221

TRStereo	0.34 272	0.16 210	0.21 274	0.16 198	0.12 168	0.34 298	0.17 232	0.27 240	0.11 123	0.35 286	0.18 185	0.34 260	0.09 112	0.12 204	0.26 197	0.36 298	0.25 210	0.17 183	0.44 246	0.25 272	0.42 256	0.47 277	0.09 159	0.09 129	0.26 243	2.80 374	0.49 298	0.33 244

test-1	0.27 246	0.10 94	0.12 181	0.14 171	0.13 185	0.25 267	0.18 236	0.29 266	0.17 237	0.37 301	0.42 299	0.30 242	0.16 220	0.14 233	0.29 208	0.36 298	0.27 239	0.20 241	0.52 276	0.25 272	0.57 302	0.66 330	0.10 189	0.13 220	0.28 263	0.29 268	0.30 235	0.36 251

sCroCo_RVC	0.22 205	0.13 152	0.11 157	0.11 136	0.10 135	0.14 172	0.09 160	0.24 184	0.19 246	0.24 161	0.16 166	0.20 140	0.20 255	0.08 110	0.26 197	0.36 298	0.29 258	0.22 258	0.35 223	0.21 241	0.48 281	0.53 303	0.10 189	0.15 245	0.23 218	0.21 195	0.28 219	0.23 185

ccs_rob	0.41 289	0.24 284	0.19 258	0.33 294	0.21 260	0.33 295	0.28 289	0.34 287	0.21 255	0.47 334	1.62 365	1.59 340	0.39 292	0.22 287	0.31 219	0.36 298	0.29 258	0.22 258	0.47 254	0.27 287	0.55 298	0.57 313	0.17 264	0.20 274	0.26 243	0.25 232	0.29 225	0.36 251

IGEV-FE	0.29 252	0.13 152	0.22 281	0.29 280	0.17 235	0.21 242	0.22 261	0.28 250	0.14 192	0.35 286	0.43 302	0.33 256	0.11 152	0.14 233	0.23 164	0.37 303	0.26 227	0.17 183	0.47 254	0.24 264	0.51 292	0.61 323	0.11 214	0.11 174	0.33 289	0.27 254	0.62 322	0.45 281

FSD		0.26 293	0.26 301	0.27 276	0.26 290	0.25 267	0.31 298	0.33 286	0.20 252	0.28 221	0.20 206			0.29 305	0.34 232	0.37 303			0.33 206	0.26 281				0.28 305	0.30 275	0.26 247	0.30 235	0.31 239

IGEV_Zeroshot_test	0.29 252	0.13 152	0.22 281	0.29 280	0.17 235	0.21 242	0.22 261	0.28 250	0.14 192	0.35 286	0.43 302	0.33 256	0.11 152	0.14 233	0.23 164	0.37 303	0.26 227	0.17 183	0.48 263	0.24 264	0.52 294	0.61 323	0.11 214	0.11 174	0.33 289	0.27 254	0.62 322	0.45 281

MSKI-zero shot	0.26 239	0.13 152	0.10 129	0.14 171	0.14 204	0.15 189	0.11 187	0.28 250	0.13 174	0.30 242	0.35 280	0.28 221	0.11 152	0.12 204	0.29 208	0.37 303	0.28 251	0.17 183	0.58 290	0.26 281	0.57 302	0.55 308	0.09 159	0.11 174	0.25 238	0.41 305	0.32 246	0.42 274

anonymity	0.53 304	0.11 115	0.19 258	0.16 198	0.14 204	0.16 197	0.10 176	0.29 266	0.13 174	0.34 273	7.32 377	0.30 242	0.13 189	0.12 204	0.21 135	0.37 303	0.27 239	0.17 183	0.44 246	0.23 261	0.43 260	0.54 306	0.11 214	0.12 197	0.34 297	0.43 311	0.71 334	0.44 280

ITSA-stereo	0.37 279	0.23 280	0.19 258	0.39 306	0.26 290	0.24 262	0.26 284	0.35 291	0.26 282	0.39 313	0.55 321	0.46 285	0.41 298	0.23 292	0.53 274	0.38 308	0.31 274	0.25 287	0.49 265	0.24 264	0.43 260	0.49 285	0.23 289	0.22 287	0.33 289	0.40 303	0.72 335	0.75 314

AnyNet_C32	0.49 302	0.23 280	0.23 285	0.24 264	0.25 284	0.28 280	0.30 295	0.34 287	0.58 335	0.34 273	0.45 308	0.35 263	0.24 269	0.22 287	2.28 363	0.38 308	0.38 304	0.33 323	0.51 272	0.29 300	0.55 298	0.55 308	0.23 289	0.28 305	0.43 314	0.73 342	0.45 287	1.65 356

DDVS	0.53 304	0.22 269	0.24 293	0.24 264	0.25 284	0.27 273	0.24 271	0.39 304	0.26 282	0.35 286	4.72 375	1.02 322	0.40 295	0.20 280	0.40 245	0.39 310	0.33 284	0.26 297	0.75 302	0.34 314	0.58 306	0.63 326	0.16 260	0.20 274	0.25 238	0.25 232	0.55 312	0.40 271

ACVNet-4b	1.08 338	1.48 362	0.48 338	2.91 363	1.12 351	1.82 355	2.71 363	0.46 320	0.44 324	0.51 342	0.43 302	1.66 342	1.85 353	2.08 359	0.46 260	0.40 311	0.82 345	0.34 325	2.68 349	0.50 334	0.65 321	0.71 334	2.24 356	0.35 322	0.45 317	0.42 309	0.53 306	0.70 307

HH	0.25 232	0.10 94	0.17 245	0.15 187	0.14 204	0.20 232	0.14 217	0.27 240	0.13 174	0.36 294	0.12 121	0.28 221	0.10 125	0.13 222	0.23 164	0.40 311	0.26 227	0.19 229	0.49 265	0.21 241	0.68 327	0.52 298	0.11 214	0.11 174	0.23 218	0.25 232	0.36 260	0.38 261

HanStereo	0.25 232	0.10 94	0.17 245	0.15 187	0.14 204	0.20 232	0.14 217	0.27 240	0.13 174	0.36 294	0.12 121	0.28 221	0.10 125	0.13 222	0.23 164	0.40 311	0.26 227	0.19 229	0.49 265	0.21 241	0.68 327	0.52 298	0.11 214	0.11 174	0.23 218	0.25 232	0.36 260	0.38 261

DAS	0.32 264	0.18 244	0.15 220	0.29 280	0.24 276	0.24 262	0.25 276	0.31 274	0.29 294	0.32 259	0.39 293	0.53 291	0.34 286	0.11 176	0.29 208	0.40 311	0.35 292	0.25 287	0.49 265	0.29 300	0.63 316	0.48 280	0.21 285	0.25 297	0.30 275	0.28 260	0.38 270	0.37 256

SepStereo	0.32 264	0.18 244	0.15 220	0.29 280	0.24 276	0.24 262	0.25 276	0.31 274	0.29 294	0.32 259	0.39 293	0.53 291	0.34 286	0.11 176	0.29 208	0.40 311	0.35 292	0.25 287	0.49 265	0.29 300	0.63 316	0.48 280	0.21 285	0.25 297	0.30 275	0.28 260	0.38 270	0.37 256

ADCPNet	0.56 307	0.26 293	0.30 312	0.29 280	0.36 312	0.29 285	0.50 321	0.41 307	0.40 312	0.38 307	0.55 321	0.38 276	1.12 337	0.26 300	2.02 358	0.42 316	0.34 287	0.24 277	1.25 318	0.39 319	0.47 277	0.45 269	0.33 323	0.28 305	0.48 323	0.56 326	0.46 291	1.88 363

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 269	0.15 199	0.23 285	0.24 264	0.16 226	0.28 280	0.20 248	0.28 250	0.21 255	0.35 286	0.60 331	0.32 253	0.17 232	0.12 204	0.28 205	0.44 317	0.30 266	0.22 258	0.58 290	0.28 292	0.54 295	0.59 317	0.09 159	0.14 232	0.33 289	0.32 283	0.79 337	0.60 295

PSMNet-ADL	0.30 259	0.20 263	0.20 265	0.23 257	0.21 260	0.23 256	0.22 261	0.30 270	0.26 282	0.40 316	0.58 327	0.38 276	0.43 299	0.24 294	0.31 219	0.44 317	0.31 274	0.20 241	0.52 276	0.23 261	0.39 249	0.36 233	0.17 264	0.16 252	0.26 243	0.26 247	0.39 274	0.25 207

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 309	0.64 333	0.47 337	0.65 326	0.41 319	0.44 307	0.57 325	0.61 336	0.68 345	0.58 345	0.39 293	0.59 296	0.58 312	0.65 341	0.76 296	0.44 317	0.35 292	0.40 334	1.53 326	0.50 334	0.54 295	0.63 326	0.46 337	0.47 340	0.51 330	0.40 303	0.41 282	0.75 314

HUF	0.13 98	0.09 80	0.07 78	0.08 92	0.08 100	0.07 76	0.04 59	0.15 96	0.08 69	0.18 104	0.07 53	0.12 78	0.07 85	0.06 89	0.43 250	0.45 320	0.15 89	0.10 72	0.20 117	0.09 87	0.21 139	0.21 141	0.06 101	0.06 72	0.11 79	0.08 49	0.11 69	0.08 58

SAMSARA	0.65 317	0.30 304	0.44 333	0.31 289	0.31 301	0.31 290	0.34 303	0.56 329	0.48 329	0.40 316	0.37 289	0.42 281	0.90 330	0.27 301	1.62 341	0.45 320	0.36 298	0.38 330	0.76 303	0.39 319	0.70 331	0.80 348	0.20 277	0.40 333	1.50 363	1.62 367	1.49 366	1.46 351

STStereo	1.28 346	0.74 338	0.83 358	2.32 357	0.84 345	2.27 363	0.98 341	1.04 363	0.96 356	0.51 342	1.19 358	3.30 362	2.84 362	0.25 298	2.59 372	0.45 320	0.38 304	0.26 297	4.54 362	0.33 311	0.51 292	0.47 277	0.28 303	0.56 346	1.24 358	0.96 357	1.38 363	2.45 368

ELAS	0.94 333	0.70 336	0.59 342	0.97 336	0.73 340	0.96 336	0.72 333	0.74 348	0.62 342	0.47 334	1.17 356	2.44 353	1.62 347	0.44 325	1.40 330	0.45 320	0.63 333	0.54 346	0.99 313	0.39 319	0.88 351	1.07 363	0.43 332	0.52 343	1.56 366	1.47 366	1.33 362	1.60 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.92 331	0.65 334	0.62 343	0.92 335	0.67 337	1.21 339	0.71 332	0.72 347	0.50 330	0.49 339	1.20 360	2.45 354	1.89 355	0.44 325	1.31 327	0.46 324	0.62 332	0.55 347	1.02 315	0.42 326	0.91 353	1.06 362	0.44 334	0.54 344	1.50 363	1.22 365	1.15 354	1.19 340
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet_ROB	1.30 347	1.36 358	0.71 350	1.48 342	1.00 348	1.69 348	1.56 348	0.64 340	0.74 349	1.47 373	3.99 373	2.77 358	1.51 343	2.54 365	0.73 294	0.47 325	0.70 336	0.49 343	2.51 347	0.71 352	0.81 341	0.58 314	3.05 371	0.58 348	0.80 343	0.64 335	0.88 342	0.69 306

ACVNet_2	1.13 339	1.26 356	0.75 353	2.58 360	1.30 359	1.73 352	1.87 355	0.75 350	0.52 331	0.59 348	0.53 319	1.29 331	0.90 330	1.85 354	0.70 290	0.48 326	1.14 357	0.40 334	4.70 363	0.54 338	0.71 334	0.60 319	2.05 353	0.61 352	0.81 345	0.47 316	0.70 332	0.82 320

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 344	0.15 199	0.23 285	0.22 248	0.20 254	0.33 295	0.24 271	0.28 250	0.33 302	0.38 307	0.52 317	0.35 263	0.15 211	0.13 222	0.29 208	0.49 327	0.30 266	0.21 251	25.47 384	0.27 287	0.49 283	0.60 319	0.10 189	0.12 197	0.32 285	0.45 314	0.37 268	0.60 295

MFN_U_SF_RVC	0.60 313	0.55 330	0.41 330	0.56 322	0.46 327	0.57 322	0.63 328	0.56 329	0.43 323	0.86 359	0.93 348	0.72 307	0.52 309	0.53 332	0.97 318	0.49 327	0.32 280	0.34 325	1.73 333	0.44 331	0.62 314	0.58 314	0.30 315	0.56 346	0.45 317	0.44 313	0.49 298	0.68 305

G-Net	0.59 311	0.35 312	0.35 325	0.31 289	0.31 301	0.44 307	0.30 295	0.50 324	0.63 343	0.43 326	0.64 334	2.00 346	0.52 309	0.23 292	0.76 296	0.52 329	0.37 301	0.35 328	0.80 306	0.67 347	0.60 310	0.59 317	0.26 294	0.33 315	0.40 308	0.82 347	0.81 339	1.59 354

EKT-Stereo	0.33 269	0.17 227	0.13 200	0.20 240	0.17 235	0.22 252	0.25 276	0.27 240	0.14 192	0.30 242	0.26 248	0.27 213	0.13 189	0.13 222	1.64 342	0.53 330	0.29 258	0.25 287	0.46 252	0.30 305	0.82 343	0.54 306	0.09 159	0.12 197	0.30 275	0.25 232	0.31 243	0.25 207

Anonymous3	0.29 252	0.21 266	0.15 220	0.17 209	0.16 226	0.20 232	0.16 229	0.31 274	0.25 276	0.30 242	0.20 206	0.45 284	0.20 255	0.16 255	0.45 258	0.53 330	0.32 280	0.27 300	0.49 265	0.26 281	0.49 283	0.55 308	0.13 239	0.14 232	0.27 256	0.28 260	0.34 255	0.27 221

CBMV	0.43 293	0.25 290	0.23 285	0.30 288	0.28 295	0.27 273	0.21 255	0.40 305	0.28 289	0.37 301	0.27 256	0.67 305	0.35 290	0.32 314	0.49 268	0.53 330	0.34 287	0.27 300	0.56 285	0.27 287	0.55 298	0.62 325	0.26 294	0.33 315	0.35 301	0.33 285	0.64 326	1.79 360
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWCK	1.58 356	1.40 360	0.79 356	1.70 348	1.03 349	1.55 344	1.42 345	1.11 366	0.98 358	1.00 365	1.23 362	2.78 360	1.53 345	0.82 343	0.88 308	0.55 333	0.99 350	0.57 349	13.43 377	0.90 361	1.12 359	0.75 338	1.15 347	0.82 364	1.04 348	0.88 351	0.93 345	1.27 343

LVE	1.38 349	1.30 357	0.82 357	4.62 371	1.50 364	1.89 357	3.66 370	0.82 352	0.73 348	0.88 360	0.82 343	1.12 326	1.52 344	2.14 360	0.81 303	0.56 334	0.84 346	0.59 352	3.33 356	0.72 353	0.84 348	0.89 352	2.40 361	0.80 363	1.12 352	0.70 339	1.00 351	0.90 327

FAT-Stereo	0.47 300	0.27 296	0.34 323	0.45 311	0.48 330	0.39 304	0.32 300	0.42 311	0.27 287	0.41 321	0.90 347	0.77 309	0.58 312	0.30 309	0.57 277	0.56 334	0.35 292	0.34 325	0.64 295	0.42 326	0.67 326	0.66 330	0.28 303	0.34 319	0.29 269	0.36 295	0.45 287	0.74 311

RainbowNet	0.93 332	1.16 350	0.62 343	1.83 354	1.16 354	1.69 348	1.70 350	0.51 325	0.44 324	0.59 348	0.38 290	1.19 329	0.79 324	2.02 357	0.74 295	0.57 336	0.54 328	0.40 334	1.50 325	0.76 356	0.66 324	0.65 329	2.28 358	0.46 339	0.50 327	0.49 320	0.60 318	0.84 323

NOSS_ROB	0.34 272	0.22 269	0.20 265	0.27 276	0.25 284	0.26 271	0.24 271	0.41 307	0.24 272	0.36 294	0.30 268	0.36 265	0.23 265	0.39 322	0.47 262	0.57 336	0.33 284	0.29 309	0.32 202	0.23 261	0.64 319	0.67 332	0.28 303	0.30 310	0.32 285	0.30 275	0.42 284	0.32 241

pmcnn	0.45 295	0.24 284	0.19 258	0.33 294	0.29 296	0.34 298	0.42 309	0.34 287	0.26 282	0.34 273	0.50 314	0.80 311	1.10 336	0.19 275	0.38 242	0.57 336	0.40 310	0.32 320	0.83 309	0.37 317	0.80 339	0.49 285	0.28 303	0.24 293	0.32 285	0.34 289	0.66 329	0.82 320

IMH	1.30 347	1.22 355	0.76 354	1.65 346	1.27 357	1.73 352	1.88 356	0.86 355	0.93 355	0.47 334	0.65 335	1.48 338	2.97 365	3.97 379	1.50 332	0.59 339	0.76 340	0.49 343	2.25 341	0.70 350	0.69 330	0.79 344	2.64 365	0.61 352	1.16 356	0.76 343	0.89 344	1.49 352

AMNet	0.51 303	0.50 328	0.48 338	0.51 316	0.50 332	0.56 318	0.52 322	0.36 295	0.42 322	0.39 313	0.59 330	0.65 302	0.21 258	0.58 336	0.49 268	0.59 339	0.60 330	0.58 350	0.51 272	0.51 336	0.59 309	0.53 303	0.32 321	0.51 342	0.48 323	0.54 324	0.60 318	0.65 302

IMH-64-1	1.18 341	1.19 352	0.74 351	1.63 344	1.26 355	1.69 348	1.85 353	0.84 353	0.90 353	0.44 330	0.62 332	1.36 334	1.74 350	2.49 363	2.46 369	0.60 341	0.72 337	0.47 339	1.73 333	0.64 343	0.70 331	0.79 344	2.49 363	0.58 348	1.08 350	0.63 333	0.97 347	1.31 344

IMH-64	1.18 341	1.19 352	0.74 351	1.63 344	1.26 355	1.69 348	1.85 353	0.84 353	0.90 353	0.44 330	0.62 332	1.36 334	1.74 350	2.49 363	2.46 369	0.60 341	0.72 337	0.47 339	1.73 333	0.64 343	0.70 331	0.79 344	2.49 363	0.58 348	1.08 350	0.63 333	0.97 347	1.31 344

edge stereo	0.61 314	0.35 312	0.44 333	0.53 320	0.47 329	0.57 322	0.54 323	0.57 331	0.41 316	0.52 344	0.69 336	1.31 332	1.03 333	0.38 319	0.44 255	0.60 341	0.40 310	0.30 315	1.76 336	0.81 359	0.47 277	0.86 351	0.41 330	0.32 313	0.41 311	0.37 298	0.57 314	0.91 328

Dean	1.27 345	1.44 361	0.85 359	2.93 364	1.62 365	1.95 361	2.03 359	0.96 359	1.00 359	0.91 362	0.75 340	1.51 339	1.65 348	2.05 358	0.80 301	0.64 344	1.01 354	0.60 357	1.86 338	0.85 360	0.85 350	0.75 338	2.35 360	0.79 362	1.15 355	0.85 348	1.19 355	0.85 324

ADCS	0.59 311	0.34 309	0.31 314	0.34 297	0.36 312	0.36 301	0.37 306	0.48 322	0.60 339	0.34 273	0.43 302	0.58 295	0.87 327	0.29 305	2.30 364	0.66 345	0.47 322	0.38 330	0.82 308	0.42 326	0.76 336	0.69 333	0.28 303	0.35 322	0.46 320	0.88 351	0.59 316	1.26 342

DPSNet	0.76 324	0.28 298	0.26 301	0.38 304	0.38 315	0.44 307	0.30 295	0.36 295	0.41 316	0.27 203	0.32 273	2.73 356	0.95 332	0.38 319	0.80 301	0.66 345	0.53 327	0.46 338	4.94 364	0.56 340	0.83 347	0.97 356	0.57 342	0.44 338	0.56 334	0.48 318	0.54 308	0.63 298

TorneroNet-64	1.85 358	1.56 365	0.93 363	3.34 368	1.31 360	2.18 362	2.65 362	0.91 357	2.21 371	0.66 354	0.83 345	2.72 355	7.56 369	3.04 369	1.76 347	0.67 347	1.35 368	0.59 352	4.05 359	1.02 363	0.98 356	0.96 355	2.67 366	0.69 359	1.24 358	1.15 363	0.88 342	2.15 366

TorneroNet	2.33 364	1.60 366	0.88 361	5.64 374	1.76 366	2.56 365	2.94 365	0.97 360	2.29 373	0.79 357	1.98 369	4.07 368	12.24 376	3.12 371	1.29 326	0.67 347	1.30 366	0.61 358	5.93 367	1.00 362	1.04 357	0.98 357	2.79 369	0.70 360	1.86 371	1.04 358	1.02 352	1.87 362

S-Stereo	0.53 304	0.29 302	0.27 305	0.48 313	0.46 327	0.50 314	0.60 327	0.38 302	0.37 308	0.39 313	1.16 355	1.01 321	0.45 304	0.29 305	0.91 312	0.67 347	0.35 292	0.39 333	0.84 310	0.70 350	0.46 275	0.71 334	0.61 344	0.37 328	0.30 275	0.33 285	0.40 279	0.63 298

WAO-6	1.14 340	1.08 346	0.68 349	1.50 343	1.15 352	1.39 341	1.55 347	0.88 356	0.96 356	0.77 356	0.72 339	1.28 330	1.96 356	1.91 355	2.45 368	0.71 350	1.18 359	0.55 347	1.42 323	0.69 349	0.97 355	0.99 358	0.91 345	0.67 355	1.13 354	0.88 351	1.02 352	1.43 350

MeshStereo	0.83 328	0.44 321	0.33 320	0.78 332	0.54 333	0.61 324	0.40 308	0.68 342	0.54 333	0.45 332	0.80 342	2.32 351	1.56 346	0.24 294	2.31 365	0.71 350	0.42 313	0.29 309	1.58 327	0.30 305	1.23 365	1.10 365	0.32 321	0.34 319	0.87 346	0.60 328	1.29 360	1.36 347
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
LRCNet_RVC	10.22 378	14.24 382	3.26 376	20.74 384	17.71 386	19.88 385	15.89 384	6.49 380	2.47 374	19.87 386	12.97 382	19.40 382	8.44 371	26.62 387	2.33 366	0.74 352	10.08 380	5.54 378	23.31 383	6.95 379	2.43 374	1.11 366	22.86 385	8.58 381	0.73 341	0.39 301	1.72 370	1.19 340

MADNet+	0.75 323	0.45 323	0.65 347	0.63 325	0.58 334	0.50 314	0.64 330	0.75 350	0.59 337	0.62 352	0.52 317	0.94 317	0.85 325	0.46 327	2.17 361	0.74 352	0.79 343	0.53 345	1.00 314	0.65 345	0.93 354	0.75 338	0.57 342	0.67 355	0.88 347	0.72 341	0.70 332	1.05 336

WAO-7	0.99 335	0.85 341	0.88 361	1.81 352	0.83 344	0.71 329	0.92 338	1.01 362	1.13 361	0.96 364	1.28 363	1.37 336	1.65 348	0.63 339	1.55 338	0.76 354	0.73 339	0.47 339	2.44 346	0.73 354	0.72 335	0.76 341	0.26 294	0.88 367	0.71 340	0.85 348	0.74 336	1.09 337

MFMNet_re	0.74 322	0.73 337	0.66 348	0.76 331	0.64 336	0.88 335	0.74 334	0.59 333	0.68 345	0.58 345	0.69 336	1.02 322	0.61 315	0.58 336	0.96 317	0.78 355	0.87 348	0.72 363	1.08 317	0.68 348	1.07 358	0.74 337	0.54 341	0.60 351	0.59 336	0.60 328	0.80 338	0.91 328

notaker	1.84 357	1.90 370	1.02 366	3.19 367	2.19 371	2.44 364	2.77 364	1.11 366	1.57 368	0.91 362	1.09 353	3.37 364	5.56 367	3.13 372	1.35 328	0.81 356	1.34 367	0.71 362	4.26 360	1.08 366	1.22 363	0.99 358	2.96 370	0.93 368	0.74 342	0.77 344	0.98 349	1.18 339

WAO-8	1.55 354	1.53 363	1.00 364	2.82 361	1.43 362	1.91 358	2.01 357	1.05 364	1.38 365	1.44 371	1.87 367	2.25 348	2.76 358	2.68 366	1.01 321	0.83 357	0.99 350	0.59 352	3.35 357	1.08 366	0.82 343	0.85 349	1.36 350	0.82 364	1.60 368	1.12 361	1.27 357	1.93 364

Venus	1.55 354	1.53 363	1.00 364	2.82 361	1.43 362	1.91 358	2.01 357	1.05 364	1.38 365	1.44 371	1.87 367	2.25 348	2.76 358	2.68 366	1.01 321	0.83 357	0.99 350	0.59 352	3.35 357	1.08 366	0.82 343	0.85 349	1.36 350	0.82 364	1.60 368	1.12 361	1.27 357	1.93 364

ACV-stereo	2.24 361	1.03 344	0.23 285	0.38 304	0.24 276	0.70 328	0.48 319	0.45 316	0.32 301	0.36 294	0.41 297	0.47 286	2.93 364	0.35 317	1.93 353	0.86 359	0.44 315	0.29 309	44.47 388	0.55 339	0.82 343	0.90 354	0.33 323	0.26 301	0.26 243	0.28 260	0.41 282	0.39 270

AnyNet_C01	0.66 318	0.35 312	0.32 316	0.37 303	0.38 315	0.35 300	0.54 323	0.55 327	0.70 347	0.40 316	0.49 312	0.83 312	0.70 319	0.30 309	2.63 373	0.87 360	0.65 334	0.59 352	0.98 312	0.48 333	0.80 339	0.78 343	0.39 328	0.38 332	0.60 338	0.49 320	0.64 326	1.16 338

SPS-STEREO	0.80 325	0.60 332	0.56 341	0.67 328	0.62 335	0.67 327	0.58 326	0.57 331	0.61 340	0.59 348	0.96 350	1.03 324	0.67 316	0.55 333	0.83 306	0.87 360	0.78 342	0.69 361	2.74 351	0.74 355	1.23 365	1.05 360	0.45 336	0.62 354	0.61 339	0.61 330	0.83 340	0.75 314
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER-64	1.98 359	1.91 371	1.15 369	3.52 370	2.32 372	2.83 370	3.30 367	1.72 371	1.25 363	1.12 368	1.19 358	3.41 365	2.89 363	3.11 370	2.13 360	0.90 362	1.77 370	0.77 365	2.32 344	1.05 365	1.17 361	1.23 369	3.96 378	1.06 370	1.41 361	2.13 371	1.31 361	2.65 371

DGSMNet	0.85 329	0.47 325	0.39 328	0.51 316	0.39 317	0.56 318	0.43 311	0.59 333	0.40 312	0.84 358	4.01 374	0.67 305	0.85 325	0.85 344	0.85 307	0.90 362	1.17 358	0.66 359	1.64 331	0.62 341	1.35 369	1.36 370	0.51 339	0.54 344	0.40 308	0.66 336	0.50 301	0.74 311

UNDER WATER	2.15 360	1.92 372	1.13 368	3.36 369	2.59 373	2.77 369	3.73 371	1.63 369	1.36 364	1.02 367	1.02 352	3.30 362	7.25 368	3.39 374	1.54 335	0.91 364	1.80 371	0.75 364	3.15 353	1.08 366	1.27 368	1.14 367	3.84 377	1.20 374	1.46 362	1.78 369	1.26 356	2.46 369

ktn	2.52 367	1.71 368	3.02 375	2.41 359	1.88 367	2.62 367	3.04 366	1.69 370	4.13 376	1.01 366	1.21 361	8.17 376	10.18 373	2.80 368	1.51 333	0.93 365	1.72 369	0.87 367	6.22 369	1.56 373	1.20 362	1.09 364	2.75 368	0.93 368	1.19 357	1.07 360	1.46 365	1.74 358

HBP-ISP	0.45 295	0.24 284	0.26 301	0.35 299	0.29 296	0.30 289	0.24 271	0.38 302	0.23 267	0.38 307	0.44 307	0.31 249	0.17 232	0.55 333	2.33 366	0.99 366	0.32 280	0.27 300	0.33 206	0.28 292	0.64 319	0.89 352	0.27 299	0.29 309	0.33 289	0.35 291	0.47 292	0.38 261

JetBlue	1.43 350	1.11 347	1.03 367	1.46 341	1.15 352	1.66 345	1.51 346	0.92 358	1.14 362	0.58 345	0.47 310	3.28 361	0.71 320	1.15 345	2.51 371	1.00 367	1.09 355	0.86 366	1.32 320	0.78 357	1.48 370	1.53 372	1.15 347	0.78 361	1.31 360	2.14 372	1.44 364	5.15 375

MANE	1.47 352	0.77 339	0.87 360	1.01 337	0.81 343	0.96 336	0.93 339	1.00 361	1.05 360	0.43 326	0.69 336	2.28 350	2.16 357	0.39 322	1.68 346	1.01 368	0.65 334	2.72 375	1.45 324	0.40 323	0.77 338	0.73 336	0.34 326	0.67 355	2.42 374	2.81 375	4.52 376	6.28 376

SGM+DAISY	1.04 336	0.66 335	0.62 343	0.75 330	0.68 338	0.82 333	0.74 334	0.69 344	0.75 351	0.64 353	1.09 353	1.35 333	1.44 341	0.60 338	1.43 331	1.04 369	0.77 341	0.68 360	2.40 345	0.80 358	1.22 363	1.15 368	0.51 339	0.67 355	1.12 352	1.05 359	1.65 368	2.69 372

KSHMR	2.37 365	1.84 369	1.23 371	6.67 376	1.97 369	2.73 368	3.45 369	1.31 368	1.69 369	1.18 370	1.18 357	1.71 344	11.63 375	3.21 373	1.67 345	1.07 370	1.11 356	0.92 368	5.58 366	1.04 364	1.23 365	1.05 360	3.26 372	1.06 370	1.99 373	1.18 364	1.28 359	1.85 361

DispFullNet	1.20 343	1.15 349	0.77 355	1.20 338	0.97 346	1.12 338	1.34 343	0.66 341	0.58 335	0.74 355	0.82 343	3.72 366	1.48 342	1.65 353	1.03 323	1.32 371	1.00 353	0.58 350	6.30 370	1.09 370	0.84 348	0.76 341	0.42 331	0.35 322	0.50 327	0.35 291	0.68 331	1.00 335

HanzoNet	4.54 373	4.29 376	3.74 379	6.10 375	3.77 375	7.50 377	8.23 380	3.94 378	4.82 377	1.56 374	2.42 371	11.35 378	12.90 379	10.81 384	1.84 350	1.89 372	4.65 377	1.35 371	10.71 375	3.05 375	2.04 372	1.81 373	5.00 381	1.14 372	1.80 370	1.67 368	1.81 371	2.33 367

JetRed	2.50 366	2.16 373	2.32 374	1.72 350	1.88 367	2.59 366	3.38 368	1.86 373	1.53 367	1.15 369	0.93 348	2.77 358	0.67 316	2.39 361	3.50 376	2.17 373	2.74 373	3.15 377	1.82 337	1.37 371	3.39 375	2.94 376	2.72 367	1.27 375	2.55 375	6.99 380	2.85 373	4.69 374

BEATNet-Init1	4.26 372	5.23 377	1.17 370	9.10 379	2.61 374	8.41 379	4.21 372	2.29 374	1.73 370	0.88 360	2.38 370	6.02 370	9.23 372	0.65 341	2.70 374	2.20 374	1.24 360	0.94 369	17.87 378	4.86 378	2.04 372	1.87 374	1.10 346	1.14 372	4.62 377	2.07 370	11.53 384	6.94 378

MADNet++	2.28 363	1.66 367	1.91 373	1.39 340	2.03 370	1.38 340	1.73 352	1.80 372	2.24 372	2.07 376	2.44 372	2.76 357	2.81 361	1.52 350	2.18 362	2.45 375	2.29 372	1.71 372	2.86 352	2.56 374	4.03 376	5.19 378	1.23 349	2.35 377	1.50 363	3.83 377	2.07 372	1.70 357

DPSimNet_ROB	5.23 374	7.46 378	3.48 378	6.82 377	6.53 380	4.88 374	5.29 377	5.03 379	6.96 378	3.68 379	10.30 381	6.62 372	7.58 370	4.15 380	3.41 375	2.75 376	5.59 378	2.26 373	12.16 376	3.45 376	5.93 378	2.70 375	3.37 373	3.75 378	3.16 376	3.16 376	4.52 376	6.28 376

PML	11.09 379	9.28 381	3.40 377	11.88 382	6.99 381	11.60 380	5.97 378	7.04 381	24.50 388	8.92 382	28.99 388	32.63 387	39.39 388	6.18 381	5.69 377	4.14 377	8.31 379	2.99 376	18.83 381	4.50 377	4.70 377	4.40 377	3.75 376	3.98 379	10.54 383	5.17 379	18.60 385	7.08 379

DGTPSM_ROB	8.76 375	3.83 374	10.08 380	3.08 365	5.50 376	3.48 371	5.02 375	3.60 376	8.96 379	3.18 377	7.06 376	3.95 367	10.56 374	3.59 375	11.06 378	10.70 378	4.35 375	10.50 379	5.45 365	9.91 380	5.93 378	14.37 380	4.39 379	8.90 382	9.99 380	27.43 384	11.00 382	30.59 384

DPSMNet_ROB	8.99 376	3.86 375	10.11 381	3.11 366	5.51 377	3.54 372	5.03 376	3.60 376	9.04 380	3.27 378	7.95 378	4.19 369	13.43 380	3.66 376	11.12 379	10.86 379	4.47 376	10.71 380	6.43 371	9.92 381	5.99 380	14.50 381	4.39 379	8.90 382	10.15 381	27.43 384	11.02 383	30.59 384

DPSM_ROB	13.12 380	7.70 379	11.86 382	4.97 372	5.71 378	6.03 375	4.61 373	8.36 382	10.82 381	6.72 380	8.03 379	8.12 374	12.29 377	3.81 377	13.89 380	13.57 380	10.28 381	13.36 381	9.07 373	11.67 382	16.11 382	18.73 384	3.51 374	10.91 384	27.70 385	35.86 386	31.04 386	39.53 386

DPSM	13.12 380	7.70 379	11.86 382	4.97 372	5.71 378	6.03 375	4.61 373	8.36 382	10.82 381	6.72 380	8.03 379	8.12 374	12.29 377	3.81 377	13.89 380	13.57 380	10.28 381	13.36 381	9.07 373	11.67 382	16.11 382	18.73 384	3.51 374	10.91 384	27.70 385	35.86 386	31.04 386	39.53 386

HaxPig	19.43 382	21.64 386	18.72 384	23.90 385	23.72 387	22.99 386	25.27 385	20.59 387	18.36 383	26.33 387	23.18 386	22.04 383	16.59 382	24.59 386	21.93 382	18.51 382	20.93 385	19.75 383	22.56 382	20.41 384	14.06 381	11.69 379	27.14 386	18.65 386	6.94 379	12.03 383	7.78 379	14.26 383

MEDIAN_ROB	22.61 383	26.37 387	23.42 385	27.86 387	27.01 388	26.90 388	28.47 387	24.00 388	21.42 384	31.43 388	26.90 387	25.65 384	19.56 383	27.54 388	23.81 383	20.10 383	25.89 387	23.65 384	27.64 385	24.33 388	18.71 384	15.27 382	29.65 387	20.16 387	10.22 382	11.12 382	10.11 381	13.24 382

AVERAGE_ROB	25.62 384	30.03 389	26.88 389	31.96 388	30.85 389	31.13 389	32.49 388	28.35 389	25.87 389	34.56 389	30.30 389	30.39 386	23.71 384	31.94 389	27.62 384	24.45 384	28.60 388	25.76 385	30.73 386	27.87 389	22.22 385	18.68 383	33.77 388	25.40 391	10.86 384	8.77 381	9.34 380	9.16 380

fast-reg	28.13 387	17.43 385	23.71 386	12.69 383	12.68 385	16.05 384	12.38 383	16.63 384	21.75 385	13.67 384	20.82 385	16.89 381	24.78 385	13.92 385	27.93 385	26.51 385	21.57 386	27.70 388	40.18 387	23.46 386	32.44 388	37.16 386	7.62 384	21.88 388	55.88 390	72.37 389	62.38 388	79.05 388

CasAABBNet	26.35 385	15.49 383	23.85 387	9.95 380	11.46 383	12.03 381	9.23 381	16.79 385	21.84 386	13.64 383	16.11 383	16.45 380	24.90 387	7.58 382	27.95 387	27.14 386	20.53 383	26.83 387	18.10 379	23.37 385	32.22 386	37.28 387	6.99 382	21.98 389	55.78 388	72.24 388	62.39 389	79.48 389

FlowAnything	26.42 386	15.50 384	23.88 388	9.99 381	11.54 384	12.07 382	9.28 382	16.89 386	21.87 387	13.68 385	16.26 384	16.42 379	24.79 386	7.69 383	27.93 385	27.24 387	20.55 384	26.80 386	18.20 380	23.53 387	32.22 386	37.62 388	7.05 383	22.05 390	55.78 388	72.50 390	62.44 390	79.62 390

LSM0	3.53 370	0.37 317	0.30 312	0.55 321	0.45 326	0.56 318	0.63 328	0.74 348	0.61 340	0.60 351	0.87 346	1.16 327	1.39 340	0.25 298	28.52 388	45.56 388	0.55 329	0.38 330	3.16 354	0.62 341	1.14 360	1.40 371	0.31 320	0.42 336	0.59 336	0.81 346	0.98 349	2.52 370

DLNR_Zeroshot_test	9.91 377	28.72 388	0.20 265	46.90 389	0.13 185	0.20 232	45.01 389	0.29 266	0.11 123	0.38 307	0.19 195	0.33 256	0.10 125	1.29 347	61.34 389	71.85 389	3.99 374	2.49 374	1.36 321	0.22 249	0.65 321	0.41 255	0.09 159	0.13 220	0.26 243	0.24 221	0.29 225	0.33 244

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 12	0.07 33	0.06 23	0.07 27	0.05 23

ASD4																								5.70 380

Low-res two-view benchmark