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

WQFJX1	0.06 24	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 33	0.17 209	0.04 8	0.11 99	0.04 4	0.31 253	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.06 10	0.04 4

WQFJX	0.06 24	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 37	0.03 24	0.05 23	0.15 184	0.04 8	0.14 123	0.04 4	0.33 256	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.05 13	0.04 1	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.07 27	0.06 10	0.06 34

NLMM1	0.07 39	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.03 24	0.06 33	0.19 218	0.05 26	0.14 123	0.05 15	0.39 264	0.03 30	0.07 6	0.07 7	0.05 1	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.05 4	0.06 17	0.03 23	0.05 48	0.07 27	0.06 17	0.07 21	0.05 17

NLCSM	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.07 44	0.14 172	0.04 8	0.10 83	0.05 15	0.29 251	0.02 2	0.05 1	0.05 1	0.05 1	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.04 3	0.02 3	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.04 4

BridgeDepth	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 45	0.03 18	0.02 2	0.07 6	0.08 12	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.04 3	0.06 11	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.06 19	0.06 17	0.07 21	0.04 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.05 24	0.04 8	0.06 30	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.06 2	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 24	0.04 8	0.02 1	0.03 1	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 7	0.05 1	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 5	0.03 1

MatchStereo	0.06 24	0.04 11	0.05 41	0.03 8	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.04 8	0.07 50	0.03 1	0.06 30	0.04 4	0.05 42	0.03 30	0.10 24	0.09 23	0.06 8	0.07 30	0.06 8	0.07 47	0.08 28	0.09 49	0.02 3	0.04 30	0.07 27	0.08 42	0.06 10	0.06 34

WQFJA1	0.07 39	0.05 28	0.03 4	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.06 33	0.15 184	0.04 8	0.15 133	0.05 15	0.34 258	0.03 30	0.07 6	0.06 2	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.05 13	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.06 17	0.06 10	0.06 34

NLMM	0.07 39	0.05 28	0.03 4	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.06 33	0.15 184	0.04 8	0.15 133	0.05 15	0.34 258	0.03 30	0.07 6	0.06 2	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.05 13	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.06 17	0.06 10	0.06 34

NLSM1	0.07 39	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.04 50	0.07 44	0.19 218	0.04 8	0.16 146	0.06 29	0.36 263	0.03 30	0.07 6	0.08 12	0.06 8	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.06 11	0.06 17	0.03 23	0.04 30	0.07 27	0.07 27	0.07 21	0.05 17

111111	0.05 11	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.04 8	0.05 24	0.03 1	0.04 13	0.05 15	0.03 18	0.02 2	0.09 18	0.08 12	0.06 8	0.05 5	0.07 16	0.04 3	0.07 18	0.08 39	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

AIO-test1	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 33	0.06 35	0.06 37	0.06 30	0.06 29	0.02 1	0.03 30	0.09 18	0.09 23	0.06 8	0.05 5	0.05 2	0.05 13	0.05 4	0.06 17	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

ProNet	0.04 2	0.04 11	0.04 23	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.04 50	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 30	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.07 7	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.04 3	0.06 11	0.03 1	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.04 1	0.05 5	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 42	0.10 34	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.04 3	0.07 18	0.05 5	0.01 1	0.02 1	0.06 19	0.05 6	0.05 5	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
BridgeDepth_RVC	0.07 39	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.09 71	0.07 48	0.07 43	0.07 39	0.05 42	0.04 49	0.13 48	0.11 43	0.07 16	0.09 47	0.09 39	0.07 47	0.08 28	0.08 39	0.03 23	0.04 30	0.09 49	0.11 66	0.10 50	0.11 65
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.05 11	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.06 33	0.08 56	0.05 26	0.06 30	0.04 4	0.05 42	0.04 49	0.08 11	0.08 12	0.07 16	0.06 19	0.06 8	0.05 13	0.06 11	0.05 5	0.04 50	0.04 30	0.07 27	0.08 42	0.08 38	0.07 41

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.02 1	0.02 3	0.04 8	0.05 24	0.04 8	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 7	0.07 16	0.05 5	0.06 8	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.04 1	0.06 10	0.04 4

MM-Stereo_test2	0.05 11	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.05 26	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.03 30	0.09 18	0.09 23	0.07 16	0.07 30	0.07 16	0.06 28	0.08 28	0.10 54	0.04 50	0.03 7	0.05 5	0.09 53	0.06 10	0.05 17

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.04 8	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.07 7	0.07 16	0.05 5	0.06 8	0.05 13	0.06 11	0.05 5	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.04 4

GREAT-IGEV	0.05 11	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 8	0.05 21	0.08 45	0.02 1	0.02 2	0.11 32	0.09 23	0.07 16	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.06 11	0.10 54	0.03 23	0.03 7	0.06 19	0.06 17	0.08 38	0.04 4
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.05 37	0.03 24	0.05 23	0.04 14	0.04 8	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.08 12	0.07 16	0.04 2	0.08 27	0.04 3	0.06 11	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 27	0.05 6	0.07 21	0.04 4

IGEV-Stereo++	0.06 24	0.05 28	0.04 23	0.05 41	0.05 42	0.04 19	0.02 3	0.05 23	0.05 24	0.05 26	0.05 21	0.05 15	0.04 36	0.03 30	0.09 18	0.09 23	0.07 16	0.06 19	0.08 27	0.05 13	0.07 18	0.12 65	0.04 50	0.03 7	0.05 5	0.07 27	0.08 38	0.05 17

AIO-Stereo	0.05 11	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 13	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.09 18	0.09 23	0.07 16	0.06 19	0.09 39	0.06 28	0.07 18	0.06 17	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.07 21	0.04 4

RSM	0.05 11	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.04 8	0.03 5	0.04 8	0.05 21	0.06 29	0.03 18	0.02 2	0.10 24	0.09 23	0.07 16	0.06 19	0.07 16	0.06 28	0.08 28	0.06 17	0.02 3	0.04 30	0.06 19	0.06 17	0.07 21	0.05 17

MoCha-V2	0.05 11	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 8	0.05 21	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 24	0.08 12	0.07 16	0.06 19	0.08 27	0.06 28	0.07 18	0.07 29	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.03 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 37	0.03 6	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.10 24	0.10 34	0.07 16	0.07 30	0.07 16	0.05 13	0.08 28	0.06 17	0.02 3	0.03 7	0.07 27	0.08 42	0.07 21	0.05 17

MonStereo	0.05 11	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.05 23	0.05 24	0.05 26	0.06 30	0.05 15	0.03 18	0.02 2	0.10 24	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.07 16	0.05 13	0.07 18	0.06 17	0.02 3	0.02 1	0.07 27	0.07 27	0.07 21	0.07 41

GASTEREO	0.06 24	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 8	0.06 35	0.04 8	0.04 13	0.06 29	0.03 18	0.02 2	0.12 42	0.10 34	0.08 28	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.07 18	0.13 72	0.03 23	0.03 7	0.07 27	0.08 42	0.07 21	0.05 17

MSCF	0.06 24	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 8	0.06 35	0.04 8	0.04 13	0.06 29	0.03 18	0.02 2	0.12 42	0.10 34	0.08 28	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.07 18	0.12 65	0.03 23	0.03 7	0.07 27	0.08 42	0.06 10	0.05 17

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.06 37	0.03 6	0.06 29	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.07 16	0.04 3	0.07 18	0.05 5	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 10	0.04 4

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.05 26	0.02 3	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.07 16	0.04 3	0.07 18	0.05 5	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 10	0.05 17

LG-Stereo	0.05 11	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 27	0.04 19	0.02 3	0.06 33	0.05 24	0.06 37	0.06 30	0.08 45	0.03 18	0.02 2	0.10 24	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.07 16	0.05 13	0.09 39	0.06 17	0.02 3	0.03 7	0.06 19	0.06 17	0.07 21	0.05 17

GIP-stereo	0.06 24	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.03 24	0.03 1	0.03 5	0.05 26	0.04 13	0.05 15	0.02 1	0.04 49	0.11 32	0.09 23	0.08 28	0.07 30	0.09 39	0.07 47	0.08 28	0.09 49	0.02 3	0.04 30	0.06 19	0.07 27	0.08 38	0.05 17

Occ-G	0.06 24	0.07 45	0.05 41	0.05 41	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.05 23	0.04 14	0.04 8	0.08 56	0.06 29	0.03 18	0.03 30	0.11 32	0.11 43	0.08 28	0.08 43	0.13 60	0.06 28	0.09 39	0.07 29	0.04 50	0.05 48	0.06 19	0.06 17	0.08 38	0.06 34

U	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 8	0.02 1	0.04 8	0.01 1	0.05 15	0.03 18	0.02 2	0.12 42	0.11 43	0.08 28	0.07 30	0.08 27	0.05 13	0.10 43	0.07 29	0.01 1	0.03 7	0.07 27	0.07 27	0.06 10	0.06 34

RSM++	0.06 24	0.05 28	0.05 41	0.05 41	0.05 42	0.04 19	0.03 24	0.06 33	0.05 24	0.05 26	0.05 21	0.07 39	0.04 36	0.02 2	0.11 32	0.10 34	0.08 28	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.09 39	0.07 29	0.03 23	0.04 30	0.08 41	0.07 27	0.07 21	0.05 17

RAFT	0.07 39	0.04 11	0.06 54	0.05 41	0.03 10	0.06 52	0.03 24	0.10 57	0.05 24	0.06 37	0.07 43	0.08 45	0.05 42	0.02 2	0.10 24	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.08 27	0.06 28	0.08 28	0.09 49	0.02 3	0.04 30	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.15 93

GEAStereo	0.06 24	0.07 45	0.05 41	0.06 55	0.05 42	0.05 37	0.04 50	0.05 23	0.04 14	0.06 37	0.04 13	0.07 39	0.02 1	0.03 30	0.13 48	0.09 23	0.09 39	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.10 43	0.08 39	0.03 23	0.05 48	0.08 41	0.07 27	0.08 38	0.05 17

gasm-f	0.06 24	0.07 45	0.05 41	0.06 55	0.05 42	0.05 37	0.04 50	0.05 23	0.04 14	0.06 37	0.04 13	0.07 39	0.02 1	0.03 30	0.13 48	0.09 23	0.09 39	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.10 43	0.08 39	0.03 23	0.05 48	0.08 41	0.07 27	0.08 38	0.05 17

AdaDepth	0.06 24	0.06 40	0.04 23	0.04 21	0.05 42	0.04 19	0.03 24	0.05 23	0.06 35	0.04 8	0.05 21	0.05 15	0.03 18	0.03 30	0.11 32	0.11 43	0.09 39	0.08 43	0.09 39	0.06 28	0.08 28	0.07 29	0.02 3	0.04 30	0.07 27	0.07 27	0.09 47	0.07 41

RAStereo	0.06 24	0.05 28	0.04 23	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.05 23	0.03 5	0.10 58	0.03 6	0.07 39	0.03 18	0.02 2	0.14 58	0.11 43	0.09 39	0.08 43	0.09 39	0.05 13	0.12 58	0.07 29	0.02 3	0.03 7	0.09 49	0.07 27	0.07 21	0.07 41

StereoVision	0.07 39	0.05 28	0.05 41	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.07 44	0.11 109	0.05 26	0.06 30	0.05 15	0.06 56	0.02 2	0.13 48	0.13 63	0.09 39	0.07 30	0.10 45	0.08 63	0.08 28	0.07 29	0.03 23	0.05 48	0.11 68	0.10 63	0.13 71	0.13 76

AEACV	0.07 39	0.08 57	0.04 23	0.05 41	0.05 42	0.04 19	0.03 24	0.05 23	0.03 5	0.05 26	0.05 21	0.06 29	0.03 18	0.03 30	0.17 77	0.13 63	0.09 39	0.08 43	0.12 54	0.07 47	0.10 43	0.10 54	0.03 23	0.04 30	0.08 41	0.12 74	0.07 21	0.05 17

RYNet	0.15 100	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.13 157	0.06 37	0.06 30	0.06 29	0.05 42	0.04 49	1.96 327	0.11 43	0.09 39	0.13 92	0.10 45	0.07 47	0.08 28	0.07 29	0.13 211	0.06 62	0.09 49	0.22 182	0.11 58	0.08 49

TDLM	0.07 39	0.08 57	0.07 67	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.05 71	0.07 44	0.06 35	0.06 37	0.10 83	0.08 45	0.06 56	0.05 58	0.09 18	0.09 23	0.09 39	0.09 47	0.08 27	0.06 28	0.08 28	0.06 17	0.05 70	0.07 72	0.08 41	0.07 27	0.08 38	0.08 49

GSStereo	0.06 24	0.06 40	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.03 1	0.04 14	0.05 26	0.04 13	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.11 32	0.10 34	0.10 47	0.06 19	0.09 39	0.06 28	0.10 43	0.06 17	0.02 3	0.03 7	0.07 27	0.06 17	0.07 21	0.05 17

MLG-Stereo_test2	0.06 24	0.05 28	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.06 33	0.04 14	0.07 48	0.05 21	0.07 39	0.03 18	0.04 49	0.10 24	0.10 34	0.10 47	0.07 30	0.11 49	0.06 28	0.10 43	0.06 17	0.03 23	0.03 7	0.06 19	0.05 6	0.09 47	0.06 34

delet	0.08 50	0.08 57	0.07 67	0.09 94	0.07 69	0.08 82	0.06 92	0.07 44	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.11 59	0.06 56	0.06 76	0.12 42	0.10 34	0.10 47	0.09 47	0.08 27	0.09 74	0.09 39	0.07 29	0.05 70	0.06 62	0.09 49	0.09 53	0.10 50	0.08 49

AIO_rvc	0.09 54	0.09 67	0.06 54	0.07 63	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.12 67	0.08 56	0.12 69	0.05 21	0.11 59	0.04 36	0.05 58	0.22 134	0.17 105	0.11 50	0.09 47	0.14 64	0.07 47	0.16 72	0.22 135	0.04 50	0.05 48	0.09 49	0.08 42	0.09 47	0.07 41

AIO_test	0.12 77	0.10 80	0.06 54	0.10 103	0.07 69	0.07 63	0.06 92	0.14 78	0.10 89	0.13 72	0.07 43	0.13 70	0.05 42	0.05 58	0.29 189	0.29 240	0.11 50	0.09 47	0.13 60	0.07 47	0.18 91	0.24 147	0.05 70	0.06 62	0.12 78	0.18 145	0.10 50	0.07 41

DEFOM-Stereo	0.07 39	0.06 40	0.04 23	0.06 55	0.05 42	0.05 37	0.03 24	0.06 33	0.05 24	0.06 37	0.07 43	0.06 29	0.03 18	0.03 30	0.11 32	0.10 34	0.11 50	0.09 47	0.10 45	0.06 28	0.11 50	0.07 29	0.04 50	0.04 30	0.08 41	0.08 42	0.12 65	0.08 49

anonymousdsp	0.08 50	0.07 45	0.06 54	0.06 55	0.05 42	0.06 52	0.04 50	0.10 57	0.06 35	0.11 64	0.10 83	0.08 45	0.04 36	0.05 58	0.13 48	0.12 58	0.11 50	0.09 47	0.13 60	0.08 63	0.14 64	0.15 81	0.04 50	0.05 48	0.08 41	0.07 27	0.11 58	0.07 41

test_5	0.11 71	0.10 80	0.08 85	0.07 63	0.05 42	0.07 63	0.05 71	0.16 89	0.07 50	0.11 64	0.09 69	0.15 90	0.15 185	0.03 30	0.15 66	0.15 82	0.11 50	0.10 61	0.12 54	0.07 47	0.13 60	0.15 81	0.04 50	0.09 114	0.13 82	0.14 93	0.19 108	0.18 111

CVANet_RVC	0.10 62	0.12 117	0.11 141	0.13 144	0.09 99	0.11 121	0.08 127	0.12 67	0.08 56	0.09 52	0.14 123	0.10 53	0.07 73	0.07 85	0.11 32	0.11 43	0.11 50	0.11 71	0.11 49	0.08 63	0.11 50	0.08 39	0.06 88	0.08 89	0.11 68	0.09 53	0.11 58	0.12 72

AANet_RVC	0.09 54	0.08 57	0.08 85	0.07 63	0.09 99	0.06 52	0.06 92	0.09 53	0.09 71	0.08 50	0.09 69	0.08 45	0.07 73	0.06 76	0.14 58	0.11 43	0.11 50	0.12 77	0.11 49	0.10 83	0.10 43	0.09 49	0.07 105	0.08 89	0.11 68	0.12 74	0.12 65	0.14 87

VIP-Stereo	0.07 39	0.06 40	0.05 41	0.05 41	0.04 27	0.04 19	0.02 3	0.06 33	0.05 24	0.06 37	0.09 69	0.10 53	0.03 18	0.03 30	0.12 42	0.11 43	0.12 57	0.09 47	0.10 45	0.06 28	0.11 50	0.06 17	0.03 23	0.04 30	0.08 41	0.07 27	0.07 21	0.08 49

MLG-Stereo_test3	0.08 50	0.06 40	0.04 23	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.03 18	0.05 58	0.13 48	0.11 43	0.12 57	0.09 47	0.29 179	0.06 28	0.12 58	0.13 72	0.03 23	0.05 48	0.07 27	0.08 42	0.10 50	0.08 49

YMNet	0.13 84	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.10 118	0.12 136	0.17 204	0.11 63	0.10 89	0.10 58	0.08 56	0.16 99	0.12 145	0.09 124	0.66 266	0.16 95	0.12 57	0.12 77	0.14 64	0.08 63	0.11 50	0.11 58	0.07 105	0.07 72	0.15 106	0.11 66	0.15 77	0.13 76

RAFT+CT+SA	0.12 77	0.10 80	0.09 104	0.08 79	0.06 57	0.07 63	0.06 92	0.19 113	0.09 71	0.16 76	0.08 56	0.18 111	0.16 192	0.05 58	0.17 77	0.17 105	0.12 57	0.10 61	0.17 84	0.09 74	0.17 80	0.23 139	0.04 50	0.08 89	0.15 106	0.14 93	0.18 101	0.17 104

AFF-stereo	0.10 62	0.10 80	0.08 85	0.07 63	0.06 57	0.08 82	0.04 50	0.17 95	0.08 56	0.21 105	0.08 56	0.13 70	0.05 42	0.03 30	0.14 58	0.14 69	0.12 57	0.09 47	0.20 104	0.07 47	0.14 64	0.11 58	0.04 50	0.06 62	0.13 82	0.12 74	0.18 101	0.11 65

MMNet	0.10 62	0.09 67	0.07 67	0.10 103	0.08 86	0.09 99	0.06 92	0.10 57	0.08 56	0.08 50	0.09 69	0.12 65	0.06 56	0.08 97	0.22 134	0.11 43	0.12 57	0.11 71	0.12 54	0.09 74	0.11 50	0.08 39	0.06 88	0.08 89	0.10 59	0.11 66	0.13 71	0.12 72

LG-G_1	0.09 54	0.08 57	0.06 54	0.08 79	0.07 69	0.08 82	0.05 71	0.09 53	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.12 58	0.13 63	0.10 61	0.15 70	0.08 63	0.14 64	0.17 97	0.05 70	0.05 48	0.09 49	0.09 53	0.12 65	0.11 65

LG-G	0.09 54	0.08 57	0.06 54	0.08 79	0.07 69	0.08 82	0.05 71	0.09 53	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.12 58	0.13 63	0.10 61	0.15 70	0.08 63	0.14 64	0.17 97	0.05 70	0.05 48	0.09 49	0.09 53	0.12 65	0.11 65

DFGA-Net	0.09 54	0.09 67	0.05 41	0.07 63	0.05 42	0.06 52	0.05 71	0.11 63	0.06 35	0.12 69	0.07 43	0.13 70	0.05 42	0.04 49	0.14 58	0.12 58	0.13 63	0.10 61	0.13 60	0.07 47	0.11 50	0.08 39	0.05 70	0.07 72	0.10 59	0.09 53	0.14 74	0.11 65

AASNet	0.10 62	0.10 80	0.07 67	0.10 103	0.10 118	0.11 121	0.08 127	0.11 63	0.06 35	0.10 58	0.11 99	0.10 53	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.11 43	0.13 63	0.11 71	0.11 49	0.09 74	0.11 50	0.12 65	0.06 88	0.08 89	0.11 68	0.10 63	0.10 50	0.08 49

iRaftStereo_RVC	0.08 50	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.05 42	0.05 37	0.03 24	0.10 57	0.05 24	0.10 58	0.09 69	0.10 53	0.05 42	0.04 49	0.11 32	0.11 43	0.13 63	0.10 61	0.12 54	0.07 47	0.15 70	0.11 58	0.04 50	0.05 48	0.10 59	0.09 53	0.11 58	0.08 49

LG-Stereo_L2	0.09 54	0.08 57	0.05 41	0.04 21	0.05 42	0.04 19	0.03 24	0.13 72	0.09 71	0.21 105	0.09 69	0.13 70	0.05 42	0.05 58	0.13 48	0.14 69	0.14 68	0.09 47	0.14 64	0.07 47	0.18 91	0.12 65	0.03 23	0.04 30	0.09 49	0.08 42	0.10 50	0.10 60

LG-Stereo_L1	0.09 54	0.08 57	0.05 41	0.05 41	0.05 42	0.05 37	0.03 24	0.13 72	0.09 71	0.21 105	0.09 69	0.11 59	0.05 42	0.05 58	0.13 48	0.14 69	0.14 68	0.09 47	0.14 64	0.07 47	0.18 91	0.11 58	0.03 23	0.04 30	0.09 49	0.08 42	0.10 50	0.10 60

IGEV-Stereo+	0.10 62	0.11 101	0.05 41	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.03 24	0.16 89	0.08 56	0.24 146	0.13 116	0.11 59	0.06 56	0.05 58	0.13 48	0.15 82	0.14 68	0.10 61	0.15 70	0.10 83	0.18 91	0.15 81	0.05 70	0.04 30	0.10 59	0.12 74	0.08 38	0.09 58

RAFT_CTSACE	0.11 71	0.09 67	0.07 67	0.05 41	0.06 57	0.08 82	0.06 92	0.12 67	0.07 50	0.18 90	0.06 30	0.14 82	0.12 145	0.05 58	0.13 48	0.13 63	0.14 68	0.09 47	0.12 54	0.07 47	0.16 72	0.18 106	0.04 50	0.07 72	0.14 97	0.14 93	0.19 108	0.14 87

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 77	0.11 101	0.09 104	0.08 79	0.07 69	0.08 82	0.05 71	0.21 132	0.09 71	0.23 126	0.09 69	0.18 111	0.06 56	0.05 58	0.16 72	0.14 69	0.14 68	0.09 47	0.21 117	0.08 63	0.17 80	0.13 72	0.05 70	0.08 89	0.17 124	0.13 85	0.20 120	0.14 87

RAFT + AFF	0.14 91	0.07 45	0.05 41	0.08 79	0.05 42	0.07 63	0.04 50	0.11 63	0.08 56	0.14 75	0.07 43	0.15 90	0.04 36	0.03 30	1.54 307	0.11 43	0.14 68	0.07 30	0.14 64	0.06 28	0.14 64	0.08 39	0.03 23	0.05 48	0.10 59	0.07 27	0.07 21	0.07 41

GANet	0.10 62	0.10 80	0.09 104	0.10 103	0.10 118	0.12 136	0.09 142	0.13 72	0.08 56	0.10 58	0.10 83	0.14 82	0.06 56	0.06 76	0.11 32	0.12 58	0.14 68	0.14 104	0.11 49	0.07 47	0.11 50	0.08 39	0.08 131	0.08 89	0.11 68	0.09 53	0.11 58	0.11 65

DispViT+	0.13 84	0.13 136	0.10 116	0.10 103	0.14 176	0.09 99	0.05 71	0.19 113	0.10 89	0.22 114	0.15 133	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.15 75	0.12 77	0.15 70	0.11 95	0.13 60	0.17 97	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.19 153	0.29 198	0.16 98

LGtest1	0.09 54	0.07 45	0.06 54	0.06 55	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.10 57	0.09 71	0.09 52	0.10 83	0.10 53	0.05 42	0.06 76	0.15 66	0.13 63	0.15 75	0.11 71	0.15 70	0.09 74	0.16 72	0.15 81	0.05 70	0.05 48	0.10 59	0.09 53	0.12 65	0.10 60

HUF	0.13 84	0.09 67	0.07 67	0.08 79	0.08 86	0.07 63	0.04 50	0.15 82	0.08 56	0.18 90	0.07 43	0.12 65	0.07 73	0.06 76	0.43 231	0.45 292	0.15 75	0.10 61	0.20 104	0.09 74	0.21 121	0.21 128	0.06 88	0.06 62	0.11 68	0.08 42	0.11 58	0.08 49

MaDis-Stereo	0.10 62	0.07 45	0.07 67	0.04 21	0.04 27	0.04 19	0.04 50	0.09 53	0.07 50	0.11 64	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.03 30	0.14 58	0.14 69	0.15 75	0.12 77	0.15 70	0.07 47	0.16 72	0.13 72	0.03 23	0.06 62	0.14 97	0.20 164	0.16 83	0.19 130

TESTraft	0.13 84	0.11 101	0.08 85	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.07 109	0.15 82	0.11 109	0.16 76	0.10 83	0.14 82	0.16 192	0.05 58	0.24 162	0.17 105	0.15 75	0.12 77	0.18 87	0.10 83	0.18 91	0.22 135	0.04 50	0.08 89	0.17 124	0.17 129	0.23 136	0.19 130

DMCA	0.11 71	0.09 67	0.10 116	0.08 79	0.09 99	0.08 82	0.09 142	0.13 72	0.10 89	0.11 64	0.13 116	0.12 65	0.08 89	0.09 124	0.20 109	0.14 69	0.15 75	0.14 104	0.12 54	0.10 83	0.14 64	0.09 49	0.08 131	0.08 89	0.11 68	0.13 85	0.11 58	0.12 72

plain	0.10 62	0.09 67	0.07 67	0.06 55	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.13 72	0.06 35	0.16 76	0.06 30	0.11 59	0.04 36	0.04 49	0.16 72	0.16 95	0.16 81	0.12 77	0.15 70	0.08 63	0.15 70	0.11 58	0.04 50	0.07 72	0.12 78	0.12 74	0.12 65	0.14 87

MIF-Stereo (partial)	0.10 62	0.09 67	0.08 85	0.07 63	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.12 67	0.09 71	0.12 69	0.07 43	0.09 52	0.07 73	0.05 58	0.18 89	0.15 82	0.16 81	0.13 92	0.14 64	0.08 63	0.16 72	0.10 54	0.04 50	0.08 89	0.13 82	0.11 66	0.16 83	0.13 76

UniTT-Stereo	0.11 71	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.05 42	0.06 52	0.04 50	0.10 57	0.07 50	0.13 72	0.06 30	0.12 65	0.12 145	0.08 97	0.18 89	0.14 69	0.16 81	0.12 77	0.19 96	0.09 74	0.17 80	0.12 65	0.07 105	0.06 62	0.12 78	0.19 153	0.10 50	0.13 76

TestStereo1	0.14 91	0.12 117	0.08 85	0.07 63	0.07 69	0.08 82	0.07 109	0.14 78	0.10 89	0.17 83	0.09 69	0.14 82	0.17 204	0.05 58	0.23 145	0.17 105	0.16 81	0.12 77	0.19 96	0.10 83	0.19 103	0.24 147	0.04 50	0.07 72	0.18 138	0.17 129	0.26 169	0.20 136

SA-5K	0.14 91	0.12 117	0.08 85	0.07 63	0.07 69	0.08 82	0.07 109	0.14 78	0.10 89	0.17 83	0.09 69	0.14 82	0.17 204	0.05 58	0.23 145	0.17 105	0.16 81	0.12 77	0.19 96	0.10 83	0.19 103	0.24 147	0.04 50	0.07 72	0.18 138	0.17 129	0.26 169	0.20 136

raft+_RVC	0.12 77	0.10 80	0.08 85	0.09 94	0.08 86	0.09 99	0.06 92	0.18 104	0.09 71	0.22 114	0.12 106	0.15 90	0.07 73	0.06 76	0.16 72	0.14 69	0.16 81	0.12 77	0.20 104	0.09 74	0.19 103	0.17 97	0.05 70	0.07 72	0.14 97	0.13 85	0.16 83	0.13 76

HCRNet	0.15 100	0.19 230	0.08 85	0.23 230	0.09 99	0.16 174	0.09 142	0.16 89	0.06 35	0.49 311	0.16 146	0.25 168	0.08 89	0.09 124	0.43 231	0.11 43	0.16 81	0.10 61	0.21 117	0.09 74	0.13 60	0.08 39	0.11 187	0.07 72	0.09 49	0.09 53	0.14 74	0.11 65

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 71	0.08 57	0.06 54	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.03 24	0.16 89	0.09 71	0.24 146	0.09 69	0.10 53	0.06 56	0.05 58	0.15 66	0.17 105	0.17 88	0.12 77	0.16 77	0.10 83	0.24 147	0.17 97	0.04 50	0.05 48	0.10 59	0.11 66	0.13 71	0.09 58

MIM_Stereo	0.11 71	0.09 67	0.07 67	0.08 79	0.07 69	0.09 99	0.04 50	0.13 72	0.06 35	0.19 97	0.08 56	0.11 59	0.05 42	0.05 58	0.16 72	0.15 82	0.17 88	0.12 77	0.20 104	0.10 83	0.18 91	0.15 81	0.04 50	0.07 72	0.11 68	0.10 63	0.15 77	0.10 60

LoS_RVC	0.16 116	0.13 136	0.10 116	0.07 63	0.09 99	0.08 82	0.06 92	0.17 95	0.11 109	0.23 126	0.16 146	0.17 104	0.11 131	0.09 124	0.21 121	0.22 187	0.17 88	0.16 150	0.24 140	0.12 105	0.33 182	0.31 187	0.08 131	0.09 114	0.20 158	0.15 108	0.16 83	0.20 136

tt_ll	0.16 116	0.13 136	0.10 116	0.07 63	0.09 99	0.08 82	0.06 92	0.17 95	0.11 109	0.23 126	0.16 146	0.17 104	0.11 131	0.09 124	0.21 121	0.22 187	0.17 88	0.16 150	0.24 140	0.12 105	0.33 182	0.31 187	0.08 131	0.09 114	0.20 158	0.15 108	0.16 83	0.20 136

CAS	0.14 91	0.11 101	0.08 85	0.09 94	0.08 86	0.08 82	0.05 71	0.17 95	0.10 89	0.17 83	0.16 146	0.15 90	0.10 107	0.10 142	0.20 109	0.18 127	0.17 88	0.14 104	0.19 96	0.11 95	0.22 131	0.23 139	0.07 105	0.08 89	0.17 124	0.16 121	0.17 97	0.23 163

anonymousdsp2	0.13 84	0.12 117	0.09 104	0.09 94	0.08 86	0.10 105	0.07 109	0.18 104	0.08 56	0.20 101	0.16 146	0.15 90	0.07 73	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.17 88	0.12 77	0.23 132	0.11 95	0.19 103	0.21 128	0.07 105	0.08 89	0.13 82	0.11 66	0.18 101	0.12 72

UPFNet	0.13 84	0.11 101	0.12 161	0.12 135	0.11 132	0.13 147	0.10 153	0.15 82	0.12 136	0.17 83	0.13 116	0.15 90	0.09 99	0.11 154	0.23 145	0.15 82	0.17 88	0.15 129	0.16 77	0.11 95	0.13 60	0.11 58	0.09 146	0.09 114	0.13 82	0.13 85	0.19 108	0.13 76

AF-Net	0.20 166	0.18 217	0.17 218	0.18 197	0.22 239	0.20 206	0.21 227	0.24 170	0.21 227	0.19 97	0.25 212	0.26 180	0.16 192	0.14 208	0.33 207	0.20 162	0.17 88	0.17 161	0.22 126	0.15 161	0.17 80	0.21 128	0.16 232	0.14 205	0.19 147	0.19 153	0.29 198	0.22 154

Nwc_Net	0.20 166	0.18 217	0.17 218	0.18 197	0.22 239	0.20 206	0.21 227	0.24 170	0.21 227	0.19 97	0.25 212	0.26 180	0.16 192	0.14 208	0.33 207	0.20 162	0.17 88	0.17 161	0.22 126	0.15 161	0.17 80	0.21 128	0.16 232	0.14 205	0.19 147	0.19 153	0.29 198	0.22 154

HITNet	0.14 91	0.11 101	0.10 116	0.11 122	0.10 118	0.10 105	0.07 109	0.18 104	0.11 109	0.24 146	0.13 116	0.18 111	0.10 107	0.09 124	0.20 109	0.14 69	0.17 88	0.14 104	0.16 77	0.10 83	0.20 112	0.22 135	0.08 131	0.09 114	0.15 106	0.14 93	0.24 147	0.18 111
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
PWCDC_ROB	0.23 192	0.10 80	0.13 173	0.10 103	0.17 207	0.11 121	0.15 197	0.12 67	0.38 281	0.11 64	0.25 212	0.14 82	0.77 295	0.28 274	0.88 280	0.21 173	0.17 88	0.18 192	0.17 84	0.17 186	0.20 112	0.39 220	0.20 249	0.17 234	0.11 68	0.20 164	0.15 77	0.24 177

SGD-Stereo	0.13 84	0.07 45	0.05 41	0.06 55	0.06 57	0.08 82	0.03 24	0.08 52	0.08 56	0.10 58	0.06 30	0.13 70	0.06 56	0.04 49	0.93 287	0.17 105	0.18 99	0.10 61	0.16 77	0.08 63	0.18 91	0.11 58	0.06 88	0.06 62	0.10 59	0.11 66	0.16 83	0.13 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 77	0.09 67	0.06 54	0.06 55	0.07 69	0.06 52	0.04 50	0.17 95	0.08 56	0.24 146	0.08 56	0.14 82	0.06 56	0.06 76	0.17 77	0.14 69	0.18 99	0.13 92	0.18 87	0.10 83	0.23 143	0.23 139	0.06 88	0.06 62	0.10 59	0.13 85	0.14 74	0.16 98

LL-Strereo2	0.12 77	0.08 57	0.07 67	0.07 63	0.07 69	0.06 52	0.04 50	0.15 82	0.10 89	0.22 114	0.10 83	0.13 70	0.07 73	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.18 99	0.11 71	0.20 104	0.10 83	0.20 112	0.28 174	0.05 70	0.07 72	0.12 78	0.13 85	0.15 77	0.10 60

IER	0.15 100	0.11 101	0.10 116	0.12 135	0.10 118	0.12 136	0.08 127	0.17 95	0.10 89	0.18 90	0.17 159	0.20 125	0.10 107	0.11 154	0.47 241	0.15 82	0.18 99	0.14 104	0.16 77	0.11 95	0.16 72	0.12 65	0.09 146	0.09 114	0.14 97	0.16 121	0.19 108	0.18 111

SA	0.15 100	0.13 136	0.09 104	0.09 94	0.08 86	0.11 121	0.06 92	0.21 132	0.10 89	0.23 126	0.09 69	0.23 152	0.07 73	0.07 85	0.19 94	0.18 127	0.18 99	0.15 129	0.24 140	0.12 105	0.20 112	0.26 159	0.05 70	0.09 114	0.20 158	0.20 164	0.27 184	0.23 163

test_4	0.14 91	0.09 67	0.10 116	0.07 63	0.07 69	0.05 37	0.05 71	0.17 95	0.11 109	0.24 146	0.08 56	0.15 90	0.08 89	0.07 85	0.19 94	0.18 127	0.18 99	0.12 77	0.17 84	0.11 95	0.23 143	0.27 166	0.04 50	0.09 114	0.14 97	0.20 164	0.26 169	0.23 163

RALAANet	0.14 91	0.13 136	0.11 141	0.10 103	0.10 118	0.11 121	0.07 109	0.17 95	0.10 89	0.16 76	0.15 133	0.15 90	0.09 99	0.06 76	0.19 94	0.16 95	0.18 99	0.17 161	0.26 154	0.14 146	0.24 147	0.23 139	0.07 105	0.09 114	0.16 111	0.15 108	0.20 120	0.16 98

ARAFT	0.12 77	0.09 67	0.07 67	0.09 94	0.07 69	0.08 82	0.04 50	0.14 78	0.08 56	0.21 105	0.10 83	0.17 104	0.05 42	0.05 58	0.18 89	0.14 69	0.18 99	0.15 129	0.20 104	0.08 63	0.20 112	0.18 106	0.05 70	0.06 62	0.14 97	0.11 66	0.18 101	0.13 76

DMCA-RVC	0.16 116	0.12 117	0.15 193	0.12 135	0.13 160	0.11 121	0.13 182	0.17 95	0.16 200	0.18 90	0.21 190	0.20 125	0.10 107	0.10 142	0.36 218	0.17 105	0.18 99	0.17 161	0.16 77	0.14 146	0.18 91	0.15 81	0.10 169	0.12 178	0.14 97	0.13 85	0.18 101	0.18 111

DeepPrunerF	0.29 226	0.16 190	0.14 181	0.23 230	0.44 296	0.17 185	0.21 227	0.20 116	0.26 254	0.16 76	0.22 198	0.15 90	0.12 145	0.12 179	0.97 290	0.21 173	0.18 99	0.17 161	0.26 154	0.16 177	0.21 121	0.17 97	0.12 204	0.12 178	1.97 344	0.25 207	0.22 132	0.20 136

PA-Net	0.25 207	0.28 270	0.29 280	0.18 197	0.26 262	0.21 216	0.25 248	0.26 201	0.25 248	0.22 114	0.19 170	0.22 148	0.24 241	0.28 274	0.40 226	0.24 206	0.18 99	0.22 232	0.20 104	0.22 221	0.19 103	0.32 191	0.17 236	0.20 246	0.24 205	0.38 271	0.23 136	0.55 263
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.23 192	0.26 265	0.20 237	0.31 261	0.22 239	0.25 241	0.21 227	0.27 218	0.15 184	0.28 197	0.21 190	0.53 265	0.14 179	0.16 227	0.28 186	0.15 82	0.18 99	0.17 161	0.35 202	0.14 146	0.17 80	0.13 72	0.22 259	0.16 224	0.22 176	0.25 207	0.28 194	0.27 198

MGS-Stereo	0.15 100	0.12 117	0.08 85	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.05 71	0.16 89	0.07 50	0.13 72	0.10 83	0.13 70	0.06 56	0.08 97	0.98 292	0.13 63	0.19 111	0.15 129	0.18 87	0.12 105	0.19 103	0.16 90	0.07 105	0.08 89	0.13 82	0.12 74	0.17 97	0.15 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 100	0.11 101	0.10 116	0.11 122	0.08 86	0.09 99	0.05 71	0.18 104	0.17 209	0.23 126	0.18 163	0.18 111	0.10 107	0.09 124	0.19 94	0.17 105	0.19 111	0.15 129	0.18 87	0.12 105	0.19 103	0.26 159	0.07 105	0.09 114	0.16 111	0.22 182	0.16 83	0.21 145

FINET	0.16 116	0.15 181	0.15 193	0.16 181	0.12 147	0.13 147	0.14 189	0.18 104	0.15 184	0.17 83	0.15 133	0.18 111	0.12 145	0.11 154	0.23 145	0.18 127	0.19 111	0.14 104	0.23 132	0.12 105	0.18 91	0.14 78	0.12 204	0.12 178	0.16 111	0.16 121	0.18 101	0.16 98

DSFCA	0.16 116	0.18 217	0.14 181	0.14 156	0.13 160	0.16 174	0.15 197	0.16 89	0.13 157	0.16 76	0.19 170	0.18 111	0.10 107	0.08 97	0.22 134	0.18 127	0.19 111	0.17 161	0.21 117	0.14 146	0.19 103	0.19 120	0.11 187	0.12 178	0.17 124	0.18 145	0.19 108	0.19 130

STTStereo	0.19 157	0.19 230	0.21 246	0.18 197	0.20 226	0.17 185	0.25 248	0.18 104	0.19 218	0.20 101	0.19 170	0.24 159	0.14 179	0.17 236	0.32 203	0.17 105	0.19 111	0.19 203	0.19 96	0.14 146	0.18 91	0.17 97	0.11 187	0.12 178	0.19 147	0.20 164	0.20 120	0.26 194

RASNet	0.15 100	0.14 159	0.14 181	0.13 144	0.11 132	0.12 136	0.10 153	0.24 170	0.12 136	0.22 114	0.14 123	0.18 111	0.12 145	0.09 124	0.16 72	0.18 127	0.19 111	0.13 92	0.16 77	0.10 83	0.22 131	0.16 90	0.07 105	0.14 205	0.16 111	0.16 121	0.26 169	0.22 154

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 140	0.18 217	0.18 225	0.17 190	0.21 232	0.16 174	0.26 256	0.19 113	0.24 244	0.22 114	0.20 180	0.26 180	0.12 145	0.19 247	0.24 162	0.16 95	0.19 111	0.16 150	0.19 96	0.13 122	0.16 72	0.17 97	0.11 187	0.11 159	0.17 124	0.22 182	0.19 108	0.21 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	0.17 130	0.16 190	0.16 205	0.14 156	0.12 147	0.13 147	0.11 162	0.15 82	0.12 136	0.16 76	0.16 146	0.12 65	0.10 107	0.09 124	0.19 94	0.20 162	0.19 111	0.23 246	0.18 87	0.15 161	0.22 131	0.23 139	0.07 105	0.11 159	0.21 169	0.24 196	0.39 246	0.23 163

DN-CSS_ROB	0.18 140	0.14 159	0.16 205	0.14 156	0.14 176	0.11 121	0.09 142	0.25 187	0.13 157	0.27 181	0.26 221	0.25 168	0.17 204	0.09 124	0.19 94	0.16 95	0.19 111	0.15 129	0.41 214	0.13 122	0.24 147	0.18 106	0.10 169	0.14 205	0.17 124	0.15 108	0.22 132	0.18 111

coex_refinement	0.17 130	0.15 181	0.11 141	0.12 135	0.12 147	0.13 147	0.08 127	0.21 132	0.16 200	0.22 114	0.18 163	0.17 104	0.10 107	0.10 142	0.44 235	0.19 145	0.20 120	0.15 129	0.23 132	0.11 95	0.17 80	0.15 81	0.09 146	0.10 143	0.18 138	0.17 129	0.20 120	0.22 154

G2L-Stereo	0.16 116	0.14 159	0.11 141	0.12 135	0.13 160	0.12 136	0.09 142	0.20 116	0.11 109	0.24 146	0.16 146	0.19 119	0.16 192	0.11 154	0.29 189	0.16 95	0.20 120	0.15 129	0.18 87	0.12 105	0.20 112	0.16 90	0.11 187	0.10 143	0.18 138	0.19 153	0.23 136	0.17 104

CASnet	0.15 100	0.12 117	0.08 85	0.10 103	0.11 132	0.14 154	0.06 92	0.23 154	0.12 136	0.28 197	0.15 133	0.23 152	0.10 107	0.09 124	0.19 94	0.15 82	0.20 120	0.11 71	0.26 154	0.11 95	0.34 189	0.19 120	0.07 105	0.08 89	0.16 111	0.12 74	0.20 120	0.17 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.14 91	0.10 80	0.09 104	0.10 103	0.08 86	0.08 82	0.05 71	0.21 132	0.12 136	0.26 171	0.12 106	0.20 125	0.08 89	0.07 85	0.19 94	0.18 127	0.20 120	0.15 129	0.22 126	0.12 105	0.27 165	0.29 179	0.05 70	0.08 89	0.14 97	0.14 93	0.19 108	0.13 76

iinet-f	0.17 130	0.14 159	0.10 116	0.12 135	0.09 99	0.14 154	0.09 142	0.15 82	0.10 89	0.23 126	0.25 212	0.18 111	0.15 185	0.08 97	0.33 207	0.19 145	0.20 120	0.13 92	0.36 206	0.16 177	0.20 112	0.21 128	0.08 131	0.09 114	0.17 124	0.14 93	0.25 158	0.17 104

rafts_anoy	0.14 91	0.14 159	0.11 141	0.11 122	0.11 132	0.10 105	0.07 109	0.21 132	0.08 56	0.21 105	0.15 133	0.17 104	0.07 73	0.06 76	0.20 109	0.17 105	0.20 120	0.17 161	0.22 126	0.12 105	0.21 121	0.18 106	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.15 108	0.15 77	0.17 104

CFNet_pseudo	0.20 166	0.16 190	0.16 205	0.19 207	0.16 198	0.16 174	0.13 182	0.24 170	0.14 172	0.28 197	0.21 190	0.22 148	0.19 223	0.12 179	0.63 261	0.17 105	0.20 120	0.17 161	0.30 184	0.12 105	0.21 121	0.17 97	0.12 204	0.12 178	0.20 158	0.20 164	0.25 158	0.26 194

ADLNet	0.21 177	0.17 202	0.12 161	0.16 181	0.14 176	0.18 190	0.15 197	0.20 116	0.11 109	0.17 83	0.15 133	0.33 232	0.13 163	0.31 285	1.12 297	0.15 82	0.20 120	0.14 104	0.18 87	0.13 122	0.16 72	0.18 106	0.15 227	0.09 114	0.17 124	0.18 145	0.19 108	0.17 104

UNet	0.15 100	0.13 136	0.13 173	0.14 156	0.12 147	0.14 154	0.10 153	0.20 116	0.12 136	0.21 105	0.15 133	0.17 104	0.12 145	0.13 197	0.21 121	0.15 82	0.20 120	0.17 161	0.18 87	0.13 122	0.17 80	0.14 78	0.10 169	0.12 178	0.15 106	0.17 129	0.20 120	0.17 104

FADNet-RVC-Resample	0.20 166	0.16 190	0.18 225	0.17 190	0.16 198	0.16 174	0.14 189	0.24 170	0.17 209	0.26 171	0.19 170	0.26 180	0.16 192	0.16 227	0.30 199	0.17 105	0.20 120	0.22 232	0.26 154	0.24 236	0.22 131	0.29 179	0.13 211	0.20 246	0.22 176	0.21 174	0.19 108	0.22 154

RP	0.22 182	0.20 235	0.23 257	0.22 221	0.20 226	0.21 216	0.22 233	0.24 170	0.22 234	0.17 83	0.25 212	0.24 159	0.19 223	0.15 221	0.50 249	0.17 105	0.20 120	0.16 150	0.22 126	0.16 177	0.17 80	0.25 153	0.13 211	0.16 224	0.22 176	0.21 174	0.30 207	0.25 184

ADCP+	0.31 236	0.17 202	0.17 218	0.15 171	0.14 176	0.17 185	0.19 216	0.21 132	0.33 274	0.26 171	0.26 221	0.37 243	0.12 145	0.13 197	1.87 323	0.18 127	0.20 120	0.17 161	0.33 189	0.18 192	0.22 131	0.22 135	0.12 204	0.11 159	0.23 193	0.69 310	0.33 223	0.99 306

CFNet	0.16 116	0.15 181	0.12 161	0.18 197	0.15 192	0.14 154	0.11 162	0.23 154	0.12 136	0.21 105	0.16 146	0.29 207	0.14 179	0.11 154	0.21 121	0.13 63	0.20 120	0.16 150	0.18 87	0.12 105	0.17 80	0.13 72	0.08 131	0.12 178	0.20 158	0.17 129	0.22 132	0.21 145

iResNetv2_ROB	0.20 166	0.14 159	0.11 141	0.17 190	0.13 160	0.17 185	0.11 162	0.26 201	0.12 136	0.26 171	0.20 180	0.27 190	0.19 223	0.10 142	0.42 229	0.16 95	0.20 120	0.15 129	0.35 202	0.15 161	0.33 182	0.18 106	0.12 204	0.14 205	0.20 158	0.17 129	0.30 207	0.19 130

DISCO	0.16 116	0.15 181	0.11 141	0.14 156	0.13 160	0.16 174	0.14 189	0.15 82	0.13 157	0.21 105	0.17 159	0.16 99	0.10 107	0.10 142	0.25 174	0.16 95	0.20 120	0.15 129	0.23 132	0.14 146	0.17 80	0.18 106	0.09 146	0.11 159	0.17 124	0.16 121	0.21 126	0.16 98

NaN_ROB	0.30 233	0.25 262	0.25 270	0.25 242	0.30 271	0.21 216	0.20 220	0.34 262	0.39 283	0.30 217	0.28 235	0.65 276	0.22 236	0.17 236	0.70 267	0.20 162	0.20 120	0.20 215	0.28 169	0.26 253	0.22 131	0.23 139	0.14 221	0.26 273	0.34 270	0.41 277	0.39 246	0.55 263

raft_robust	0.18 140	0.13 136	0.10 116	0.14 156	0.09 99	0.11 121	0.08 127	0.25 187	0.12 136	0.30 217	0.10 83	0.24 159	0.14 179	0.10 142	0.24 162	0.21 173	0.21 136	0.17 161	0.34 195	0.14 146	0.27 165	0.31 187	0.06 88	0.10 143	0.22 176	0.21 174	0.24 147	0.21 145

Sa-1000	0.17 130	0.13 136	0.09 104	0.09 94	0.09 99	0.11 121	0.05 71	0.22 141	0.11 109	0.24 146	0.11 99	0.24 159	0.09 99	0.10 142	0.22 134	0.18 127	0.21 136	0.17 161	0.28 169	0.12 105	0.25 152	0.33 194	0.06 88	0.09 114	0.24 205	0.20 164	0.26 169	0.22 154

CIPLG	0.15 100	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.09 99	0.11 121	0.08 127	0.23 154	0.09 71	0.23 126	0.14 123	0.20 125	0.10 107	0.12 179	0.23 145	0.17 105	0.21 136	0.14 104	0.21 117	0.13 122	0.22 131	0.28 174	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.12 74	0.21 126	0.13 76

UDGNet	0.23 192	0.19 230	0.14 181	0.36 273	0.30 271	0.32 267	0.29 263	0.22 141	0.15 184	0.21 105	0.20 180	0.21 138	0.08 89	0.52 303	0.20 109	0.17 105	0.21 136	0.17 161	0.25 152	0.14 146	0.26 157	0.30 182	0.30 287	0.10 143	0.24 205	0.20 164	0.22 132	0.20 136

IPLG	0.22 182	0.12 117	0.11 141	0.10 103	0.10 118	0.10 105	0.07 109	0.22 141	0.09 71	0.24 146	0.15 133	0.21 138	0.09 99	0.11 154	1.93 325	0.18 127	0.21 136	0.16 150	0.24 140	0.14 146	0.20 112	0.32 191	0.06 88	0.10 143	0.18 138	0.18 145	0.24 147	0.14 87

IPLGR_C	0.15 100	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.09 99	0.11 121	0.08 127	0.23 154	0.09 71	0.23 126	0.14 123	0.20 125	0.10 107	0.12 179	0.21 121	0.17 105	0.21 136	0.14 104	0.21 117	0.13 122	0.22 131	0.28 174	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.12 74	0.21 126	0.14 87

GMOStereo	0.16 116	0.12 117	0.10 116	0.10 103	0.08 86	0.10 105	0.07 109	0.23 154	0.12 136	0.28 197	0.10 83	0.21 138	0.13 163	0.08 97	0.20 109	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 206	0.05 70	0.08 89	0.22 176	0.19 153	0.24 147	0.18 111

error version	0.16 116	0.12 117	0.10 116	0.10 103	0.08 86	0.10 105	0.07 109	0.23 154	0.12 136	0.28 197	0.10 83	0.21 138	0.13 163	0.08 97	0.20 109	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 206	0.05 70	0.08 89	0.22 176	0.19 153	0.24 147	0.18 111

test-v	0.16 116	0.12 117	0.10 116	0.10 103	0.08 86	0.10 105	0.07 109	0.23 154	0.12 136	0.28 197	0.10 83	0.21 138	0.13 163	0.08 97	0.20 109	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 206	0.05 70	0.08 89	0.22 176	0.19 153	0.24 147	0.18 111

ACRE	0.15 100	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.09 99	0.11 121	0.08 127	0.23 154	0.09 71	0.23 126	0.15 133	0.20 125	0.10 107	0.12 179	0.21 121	0.17 105	0.21 136	0.14 104	0.21 117	0.13 122	0.22 131	0.27 166	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.12 74	0.21 126	0.13 76

test-2	0.16 116	0.12 117	0.10 116	0.10 103	0.08 86	0.10 105	0.07 109	0.23 154	0.12 136	0.28 197	0.10 83	0.21 138	0.13 163	0.08 97	0.20 109	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 206	0.05 70	0.08 89	0.22 176	0.19 153	0.24 147	0.18 111

raftrobust	0.15 100	0.12 117	0.11 141	0.11 122	0.10 118	0.08 82	0.06 92	0.22 141	0.09 71	0.27 181	0.13 116	0.19 119	0.08 89	0.08 97	0.21 121	0.18 127	0.21 136	0.15 129	0.28 169	0.13 122	0.25 152	0.23 139	0.08 131	0.08 89	0.19 147	0.17 129	0.17 97	0.16 98

GMStereo	0.16 116	0.16 190	0.09 104	0.14 156	0.13 160	0.15 167	0.11 162	0.22 141	0.12 136	0.19 97	0.15 133	0.25 168	0.13 163	0.09 124	0.17 77	0.14 69	0.21 136	0.13 92	0.26 154	0.15 161	0.20 112	0.12 65	0.09 146	0.11 159	0.18 138	0.15 108	0.23 136	0.15 93
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.15 100	0.14 159	0.12 161	0.13 144	0.13 160	0.13 147	0.08 127	0.18 104	0.11 109	0.22 114	0.22 198	0.14 82	0.09 99	0.11 154	0.24 162	0.17 105	0.21 136	0.17 161	0.20 104	0.14 146	0.18 91	0.16 90	0.10 169	0.11 159	0.17 124	0.16 121	0.17 97	0.15 93

FADNet	0.23 192	0.19 230	0.14 181	0.23 230	0.15 192	0.21 216	0.22 233	0.27 218	0.17 209	0.27 181	0.27 229	0.26 180	0.18 217	0.15 221	0.34 213	0.21 173	0.21 136	0.20 215	0.41 214	0.25 244	0.26 157	0.27 166	0.14 221	0.15 218	0.27 230	0.27 228	0.24 147	0.27 198

UCFNet_RVC	0.21 177	0.25 262	0.16 205	0.21 217	0.19 221	0.20 206	0.14 189	0.23 154	0.16 200	0.26 171	0.19 170	0.34 236	0.17 204	0.13 197	0.23 145	0.19 145	0.21 136	0.18 192	0.31 185	0.16 177	0.26 157	0.19 120	0.17 236	0.14 205	0.26 217	0.21 174	0.23 136	0.29 208

DLCB_ROB	0.19 157	0.17 202	0.16 205	0.14 156	0.15 192	0.14 154	0.13 182	0.20 116	0.16 200	0.23 126	0.23 206	0.25 168	0.18 217	0.15 221	0.20 109	0.16 95	0.21 136	0.18 192	0.19 96	0.15 161	0.24 147	0.20 125	0.13 211	0.15 218	0.36 275	0.24 196	0.24 147	0.20 136

MyStereo04	0.22 182	0.18 217	0.17 218	0.14 156	0.14 176	0.13 147	0.10 153	0.28 228	0.21 227	0.31 224	0.20 180	0.29 207	0.13 163	0.08 97	0.27 183	0.22 187	0.22 153	0.18 192	0.54 255	0.21 213	0.34 189	0.26 159	0.11 187	0.16 224	0.27 230	0.23 189	0.30 207	0.22 154

IPLGR	0.26 214	0.16 190	0.13 173	0.15 171	0.15 192	0.12 136	0.09 142	0.24 170	0.13 157	0.28 197	0.25 212	0.23 152	0.12 145	0.11 154	1.91 324	0.20 162	0.22 153	0.18 192	0.34 195	0.20 202	0.25 152	0.33 194	0.07 105	0.12 178	0.23 193	0.23 189	0.28 194	0.21 145

RALCasStereoNet	0.15 100	0.14 159	0.10 116	0.13 144	0.11 132	0.10 105	0.07 109	0.20 116	0.08 56	0.23 126	0.13 116	0.19 119	0.08 89	0.07 85	0.20 109	0.18 127	0.22 153	0.17 161	0.20 104	0.12 105	0.22 131	0.21 128	0.07 105	0.09 114	0.18 138	0.15 108	0.15 77	0.15 93

BEATNet_4x	0.19 157	0.14 159	0.12 161	0.13 144	0.13 160	0.12 136	0.10 153	0.20 116	0.14 172	0.27 181	0.14 123	0.21 138	0.13 163	0.11 154	0.32 203	0.20 162	0.22 153	0.22 232	0.20 104	0.12 105	0.31 175	0.41 227	0.10 169	0.12 178	0.17 124	0.16 121	0.26 169	0.23 163

NCC-stereo	0.25 207	0.22 241	0.21 246	0.22 221	0.23 245	0.23 230	0.25 248	0.26 201	0.28 261	0.18 90	0.27 229	0.28 198	0.26 248	0.17 236	0.48 244	0.22 187	0.22 153	0.24 249	0.27 162	0.20 202	0.21 121	0.27 166	0.20 249	0.16 224	0.26 217	0.29 241	0.33 223	0.29 208

stereogan	0.24 199	0.22 241	0.21 246	0.23 230	0.25 256	0.25 241	0.22 233	0.26 201	0.23 239	0.20 101	0.22 198	0.30 219	0.23 237	0.17 236	0.31 200	0.20 162	0.22 153	0.19 203	0.28 169	0.19 195	0.21 121	0.39 220	0.17 236	0.17 234	0.21 169	0.22 182	0.36 232	0.27 198

Abc-Net	0.25 207	0.22 241	0.21 246	0.22 221	0.23 245	0.23 230	0.25 248	0.26 201	0.28 261	0.18 90	0.27 229	0.28 198	0.26 248	0.17 236	0.48 244	0.22 187	0.22 153	0.24 249	0.27 162	0.20 202	0.21 121	0.27 166	0.20 249	0.16 224	0.26 217	0.29 241	0.33 223	0.29 208
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet_ROB	0.17 130	0.14 159	0.12 161	0.15 171	0.11 132	0.15 167	0.11 162	0.25 187	0.12 136	0.25 159	0.16 146	0.19 119	0.21 230	0.09 124	0.25 174	0.16 95	0.22 153	0.16 150	0.29 179	0.12 105	0.23 143	0.16 90	0.09 146	0.12 178	0.20 158	0.17 129	0.26 169	0.21 145

WQFJA1++	3.28 341	0.13 136	0.09 104	27.82 357	0.11 132	24.38 358	25.71 357	0.22 141	0.11 109	0.35 258	0.16 146	0.65 276	2.77 332	0.08 97	0.17 77	0.23 198	0.23 161	0.14 104	1.04 290	0.38 290	0.36 204	0.26 159	0.08 131	0.08 89	0.20 158	2.15 345	0.29 198	0.30 212

MIPNet	0.21 177	0.14 159	0.11 141	0.11 122	0.12 147	0.12 136	0.08 127	0.24 170	0.10 89	0.27 181	0.24 210	0.22 148	0.14 179	0.11 154	0.94 288	0.20 162	0.23 161	0.17 161	0.31 185	0.20 202	0.21 121	0.35 205	0.07 105	0.11 159	0.23 193	0.23 189	0.27 184	0.21 145

test-3	0.18 140	0.11 101	0.09 104	0.11 122	0.12 147	0.10 105	0.07 109	0.25 187	0.10 89	0.27 181	0.11 99	0.29 207	0.11 131	0.08 97	0.23 145	0.19 145	0.23 161	0.15 129	0.47 228	0.15 161	0.33 182	0.46 243	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.14 93	0.25 158	0.23 163

test_1	0.18 140	0.11 101	0.09 104	0.11 122	0.12 147	0.10 105	0.07 109	0.25 187	0.10 89	0.27 181	0.11 99	0.29 207	0.11 131	0.08 97	0.23 145	0.19 145	0.23 161	0.15 129	0.47 228	0.15 161	0.33 182	0.46 243	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.14 93	0.25 158	0.23 163

test_3	0.19 157	0.12 117	0.11 141	0.11 122	0.12 147	0.10 105	0.07 109	0.25 187	0.12 136	0.28 197	0.12 106	0.31 226	0.14 179	0.08 97	0.25 174	0.20 162	0.23 161	0.15 129	0.47 228	0.16 177	0.35 200	0.46 243	0.06 88	0.11 159	0.19 147	0.19 153	0.27 184	0.25 184

AnonymousM	0.19 157	0.09 67	0.07 67	0.09 94	0.07 69	0.08 82	0.05 71	0.20 116	0.09 71	0.23 126	0.14 123	0.16 99	0.07 73	0.09 124	0.23 145	0.23 198	0.23 161	0.14 104	0.20 104	0.15 161	0.32 178	0.26 159	0.07 105	0.08 89	0.11 68	0.17 129	0.54 280	0.97 304

TestStereo	0.17 130	0.17 202	0.14 181	0.15 171	0.11 132	0.15 167	0.11 162	0.25 187	0.13 157	0.30 217	0.15 133	0.25 168	0.11 131	0.08 97	0.19 94	0.14 69	0.23 161	0.13 92	0.27 162	0.13 122	0.27 165	0.15 81	0.09 146	0.14 205	0.21 169	0.15 108	0.21 126	0.19 130

FADNet-RVC	0.21 177	0.17 202	0.15 193	0.21 217	0.16 198	0.16 174	0.18 208	0.26 201	0.13 157	0.25 159	0.21 190	0.28 198	0.16 192	0.14 208	0.32 203	0.21 173	0.23 161	0.17 161	0.34 195	0.21 213	0.21 121	0.25 153	0.14 221	0.16 224	0.25 212	0.23 189	0.21 126	0.24 177

RGC	0.27 220	0.24 256	0.28 278	0.25 242	0.26 262	0.27 247	0.20 220	0.28 228	0.30 271	0.22 114	0.31 243	0.29 207	0.31 253	0.20 252	0.51 252	0.24 206	0.23 161	0.21 225	0.29 179	0.22 221	0.25 152	0.30 182	0.17 236	0.20 246	0.28 237	0.32 255	0.34 227	0.36 227

ADCRef	0.34 246	0.18 217	0.16 205	0.15 171	0.16 198	0.18 190	0.18 208	0.23 154	0.34 276	0.26 171	0.22 198	0.23 152	0.17 204	0.11 154	2.05 331	0.22 187	0.23 161	0.20 215	0.39 210	0.21 213	0.25 152	0.26 159	0.17 236	0.16 224	0.29 243	0.41 277	0.29 198	1.39 320

CC-Net-ROB	0.36 249	0.47 297	0.32 288	0.65 298	0.49 303	0.54 290	0.46 286	0.35 266	0.24 244	0.37 273	0.28 235	0.92 288	0.21 230	0.37 290	0.28 186	0.17 105	0.23 161	0.22 232	0.67 272	0.22 221	0.22 131	0.16 90	0.44 306	0.24 265	0.29 243	0.28 234	0.27 184	0.40 245

CFNet_RVC	0.18 140	0.18 217	0.15 193	0.18 197	0.16 198	0.18 190	0.12 178	0.21 132	0.13 157	0.23 126	0.20 180	0.24 159	0.12 145	0.12 179	0.22 134	0.19 145	0.23 161	0.17 161	0.26 154	0.15 161	0.24 147	0.19 120	0.09 146	0.13 195	0.22 176	0.20 164	0.25 158	0.23 163

S2M2_XL	0.15 100	0.10 80	0.11 141	0.08 79	0.08 86	0.11 121	0.09 142	0.22 141	0.09 71	0.22 114	0.10 83	0.24 159	0.08 89	0.08 97	0.18 89	0.19 145	0.24 173	0.13 92	0.19 96	0.11 95	0.36 204	0.21 128	0.09 146	0.08 89	0.14 97	0.12 74	0.18 101	0.20 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.17 130	0.11 101	0.09 104	0.12 135	0.09 99	0.10 105	0.06 92	0.22 141	0.12 136	0.27 181	0.11 99	0.27 190	0.10 107	0.08 97	0.17 77	0.21 173	0.24 173	0.14 104	0.25 152	0.13 122	0.44 238	0.31 187	0.08 131	0.10 143	0.17 124	0.17 129	0.36 232	0.19 130

EGLCR-Stereo	0.20 166	0.12 117	0.10 116	0.11 122	0.11 132	0.13 147	0.06 92	0.23 154	0.11 109	0.27 181	0.09 69	0.24 159	0.09 99	0.09 124	0.18 89	0.21 173	0.24 173	0.16 150	0.29 179	0.12 105	0.36 204	0.46 243	0.07 105	0.09 114	0.15 106	0.25 207	0.93 317	0.25 184

AACVNet	0.19 157	0.17 202	0.14 181	0.19 207	0.19 221	0.19 200	0.13 182	0.23 154	0.15 184	0.25 159	0.23 206	0.20 125	0.13 163	0.13 197	0.21 121	0.18 127	0.24 173	0.18 192	0.24 140	0.17 186	0.22 131	0.20 125	0.14 221	0.15 218	0.22 176	0.21 174	0.25 158	0.25 184

CREStereo++_RVC	0.18 140	0.12 117	0.10 116	0.11 122	0.12 147	0.11 121	0.08 127	0.23 154	0.12 136	0.28 197	0.13 116	0.22 148	0.19 223	0.10 142	0.22 134	0.22 187	0.24 173	0.12 77	0.22 126	0.11 95	0.34 189	0.25 153	0.07 105	0.09 114	0.19 147	0.15 108	0.62 294	0.23 163
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
pcwnet_v2	0.26 214	0.17 202	0.18 225	0.22 221	0.19 221	0.22 226	0.18 208	0.25 187	0.18 216	0.31 224	0.23 206	0.30 219	0.28 250	0.18 245	0.88 280	0.21 173	0.24 173	0.19 203	0.36 206	0.15 161	0.27 165	0.24 147	0.17 236	0.15 218	0.26 217	0.26 221	0.30 207	0.38 237

psm_up	0.20 166	0.17 202	0.19 230	0.20 213	0.16 198	0.20 206	0.13 182	0.25 187	0.23 239	0.23 126	0.18 163	0.21 138	0.20 227	0.15 221	0.23 145	0.18 127	0.24 173	0.18 192	0.28 169	0.16 177	0.21 121	0.16 90	0.12 204	0.20 246	0.24 205	0.24 196	0.26 169	0.25 184

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 265	0.34 281	0.25 270	0.42 281	0.31 273	0.36 275	0.47 289	0.48 294	0.40 284	0.42 295	0.31 243	0.60 272	0.53 283	0.40 296	0.57 255	0.27 232	0.24 173	0.22 232	0.67 272	0.22 221	0.60 282	0.56 283	0.33 295	0.28 277	0.47 294	0.48 290	0.48 266	0.70 279

PMTNet	0.18 140	0.15 181	0.11 141	0.14 156	0.11 132	0.09 99	0.09 142	0.22 141	0.10 89	0.29 214	0.11 99	0.25 168	0.08 89	0.09 124	0.24 162	0.27 232	0.24 173	0.13 92	0.28 169	0.13 122	0.35 200	0.24 147	0.09 146	0.08 89	0.22 176	0.17 129	0.23 136	0.25 184

ADCL	0.37 253	0.23 252	0.19 230	0.20 213	0.18 217	0.23 230	0.23 241	0.26 201	0.53 304	0.32 231	0.29 238	0.29 207	0.17 204	0.15 221	1.60 312	0.21 173	0.24 173	0.22 232	0.34 195	0.22 221	0.32 178	0.28 174	0.17 236	0.17 234	0.52 303	0.53 294	0.47 264	1.56 325

NVstereo2D	0.26 214	0.16 190	0.15 193	0.22 221	0.18 217	0.26 245	0.28 261	0.20 116	0.14 172	0.22 114	0.21 190	0.17 104	0.11 131	0.38 291	1.98 329	0.20 162	0.24 173	0.19 203	0.21 117	0.14 146	0.18 91	0.15 81	0.25 264	0.13 195	0.22 176	0.17 129	0.19 108	0.18 111

DeepPruner_ROB	0.22 182	0.17 202	0.16 205	0.17 190	0.17 207	0.16 174	0.18 208	0.22 141	0.17 209	0.26 171	0.26 221	0.20 125	0.18 217	0.11 154	0.50 249	0.20 162	0.24 173	0.21 225	0.27 162	0.16 177	0.41 226	0.33 194	0.14 221	0.15 218	0.22 176	0.27 228	0.26 169	0.23 163

SGM-Forest	0.38 256	0.24 256	0.18 225	0.35 271	0.25 256	0.27 247	0.20 220	0.30 246	0.23 239	0.32 231	0.23 206	0.37 243	0.43 271	0.24 266	0.82 277	0.33 255	0.24 173	0.21 225	1.61 303	0.19 195	0.38 212	0.43 235	0.27 271	0.21 255	0.34 270	0.28 234	0.57 286	0.86 297
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 192	0.17 202	0.08 85	0.22 221	0.21 232	0.29 259	0.17 204	0.25 187	0.11 109	0.42 295	0.19 170	0.43 256	0.09 99	0.11 154	0.19 94	0.25 215	0.25 186	0.16 150	0.28 169	0.14 146	0.41 226	0.39 220	0.07 105	0.09 114	0.20 158	0.18 145	0.27 184	0.49 259

S2M2_L	0.17 130	0.14 159	0.15 193	0.13 144	0.10 118	0.16 174	0.11 162	0.21 132	0.11 109	0.27 181	0.09 69	0.20 125	0.06 56	0.17 236	0.22 134	0.19 145	0.25 186	0.16 150	0.20 104	0.15 161	0.34 189	0.25 153	0.13 211	0.10 143	0.16 111	0.16 121	0.27 184	0.23 163
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.24 199	0.13 136	0.14 181	0.13 144	0.11 132	0.14 154	0.11 162	0.32 259	0.15 184	0.34 245	0.56 296	0.30 219	0.12 145	0.16 227	0.19 94	0.31 247	0.25 186	0.15 129	0.42 217	0.17 186	0.34 189	0.49 257	0.10 169	0.11 159	0.20 158	0.24 196	0.38 242	0.37 232

HI	0.24 199	0.13 136	0.14 181	0.13 144	0.11 132	0.14 154	0.11 162	0.32 259	0.15 184	0.34 245	0.56 296	0.30 219	0.12 145	0.16 227	0.19 94	0.31 247	0.25 186	0.15 129	0.42 217	0.17 186	0.34 189	0.49 257	0.10 169	0.11 159	0.20 158	0.24 196	0.38 242	0.37 232

castereo	0.17 130	0.12 117	0.10 116	0.10 103	0.10 118	0.11 121	0.06 92	0.22 141	0.13 157	0.26 171	0.14 123	0.23 152	0.08 89	0.07 85	0.19 94	0.22 187	0.25 186	0.14 104	0.28 169	0.13 122	0.45 240	0.34 200	0.07 105	0.09 114	0.19 147	0.20 164	0.19 108	0.20 136

trnet	0.16 116	0.13 136	0.10 116	0.11 122	0.10 118	0.10 105	0.06 92	0.24 170	0.09 71	0.28 197	0.12 106	0.26 180	0.11 131	0.10 142	0.20 109	0.22 187	0.25 186	0.13 92	0.21 117	0.13 122	0.32 178	0.20 125	0.08 131	0.09 114	0.17 124	0.17 129	0.24 147	0.23 163

CES	0.18 140	0.10 80	0.10 116	0.09 94	0.11 132	0.10 105	0.05 71	0.42 283	0.10 89	0.20 101	0.27 229	0.23 152	0.10 107	0.12 179	0.26 178	0.23 198	0.25 186	0.15 129	0.20 104	0.13 122	0.45 240	0.26 159	0.09 146	0.08 89	0.19 147	0.15 108	0.19 108	0.24 177

SACVNet	0.22 182	0.20 235	0.18 225	0.21 217	0.19 221	0.19 200	0.19 216	0.25 187	0.22 234	0.25 159	0.21 190	0.20 125	0.12 145	0.17 236	0.23 145	0.21 173	0.25 186	0.21 225	0.32 187	0.19 195	0.27 165	0.34 200	0.15 227	0.17 234	0.28 237	0.25 207	0.29 198	0.26 194

TRStereo	0.34 246	0.16 190	0.21 246	0.16 181	0.12 147	0.34 272	0.17 204	0.27 218	0.11 109	0.35 258	0.18 163	0.34 236	0.09 99	0.12 179	0.26 178	0.36 270	0.25 186	0.17 161	0.44 221	0.25 244	0.42 231	0.47 249	0.09 146	0.09 114	0.26 217	2.80 346	0.49 270	0.33 221

ICVP	0.22 182	0.18 217	0.20 237	0.18 197	0.17 207	0.18 190	0.13 182	0.22 141	0.16 200	0.24 146	0.20 180	0.23 152	0.18 217	0.12 179	0.22 134	0.23 198	0.25 186	0.24 249	0.26 154	0.20 202	0.30 173	0.46 243	0.26 266	0.16 224	0.23 193	0.25 207	0.25 158	0.24 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 166	0.14 159	0.12 161	0.12 135	0.11 132	0.14 154	0.12 178	0.28 228	0.16 200	0.23 126	0.19 170	0.19 119	0.15 185	0.08 97	0.24 162	0.26 226	0.25 186	0.22 232	0.39 210	0.20 202	0.34 189	0.38 215	0.08 131	0.13 195	0.22 176	0.24 196	0.23 136	0.24 177

CroCo_RVC	0.20 166	0.14 159	0.12 161	0.12 135	0.11 132	0.14 154	0.12 178	0.28 228	0.16 200	0.23 126	0.19 170	0.19 119	0.15 185	0.08 97	0.24 162	0.26 226	0.25 186	0.22 232	0.39 210	0.20 202	0.34 189	0.38 215	0.08 131	0.13 195	0.22 176	0.24 196	0.23 136	0.24 177

HSM-Net_RVC	0.30 233	0.17 202	0.17 218	0.26 245	0.20 226	0.20 206	0.14 189	0.28 228	0.19 218	0.34 245	0.41 270	1.59 314	0.25 244	0.14 208	0.26 178	0.21 173	0.25 186	0.19 203	0.28 169	0.20 202	0.38 212	0.33 194	0.13 211	0.20 246	0.29 243	0.30 248	0.35 230	0.33 221
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.24 199	0.16 190	0.15 193	0.24 237	0.18 217	0.21 216	0.15 197	0.30 246	0.16 200	0.31 224	0.31 243	0.32 229	0.25 244	0.11 154	0.24 162	0.24 206	0.25 186	0.17 161	0.53 254	0.15 161	0.33 182	0.33 194	0.14 221	0.17 234	0.23 193	0.23 189	0.27 184	0.25 184

NCCL2	0.26 214	0.23 252	0.22 253	0.19 207	0.20 226	0.18 190	0.16 201	0.26 201	0.22 234	0.29 214	0.22 198	0.27 190	0.17 204	0.15 221	0.60 259	0.24 206	0.25 186	0.22 232	0.27 162	0.22 221	0.31 175	0.34 200	0.18 246	0.21 255	0.33 262	0.33 257	0.36 232	0.35 225

IGEV-FE	0.29 226	0.13 136	0.22 253	0.29 252	0.17 207	0.21 216	0.22 233	0.28 228	0.14 172	0.35 258	0.43 275	0.33 232	0.11 131	0.14 208	0.23 145	0.37 275	0.26 201	0.17 161	0.47 228	0.24 236	0.51 264	0.61 295	0.11 187	0.11 159	0.33 262	0.27 228	0.62 294	0.45 254

IGEV_Zeroshot_test	0.29 226	0.13 136	0.22 253	0.29 252	0.17 207	0.21 216	0.22 233	0.28 228	0.14 172	0.35 258	0.43 275	0.33 232	0.11 131	0.14 208	0.23 145	0.37 275	0.26 201	0.17 161	0.48 237	0.24 236	0.52 266	0.61 295	0.11 187	0.11 159	0.33 262	0.27 228	0.62 294	0.45 254

HH	0.25 207	0.10 80	0.17 218	0.15 171	0.14 176	0.20 206	0.14 189	0.27 218	0.13 157	0.36 266	0.12 106	0.28 198	0.10 107	0.13 197	0.23 145	0.40 283	0.26 201	0.19 203	0.49 239	0.21 213	0.68 299	0.52 270	0.11 187	0.11 159	0.23 193	0.25 207	0.36 232	0.38 237

HanStereo	0.25 207	0.10 80	0.17 218	0.15 171	0.14 176	0.20 206	0.14 189	0.27 218	0.13 157	0.36 266	0.12 106	0.28 198	0.10 107	0.13 197	0.23 145	0.40 283	0.26 201	0.19 203	0.49 239	0.21 213	0.68 299	0.52 270	0.11 187	0.11 159	0.23 193	0.25 207	0.36 232	0.38 237

LoS	0.22 182	0.15 181	0.11 141	0.13 144	0.14 176	0.12 136	0.08 127	0.60 307	0.11 109	0.37 273	0.38 263	0.36 241	0.13 163	0.11 154	0.23 145	0.25 215	0.26 201	0.15 129	0.26 154	0.15 161	0.42 231	0.33 194	0.09 146	0.09 114	0.25 212	0.19 153	0.25 158	0.28 204
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LMCR-Stereo	0.18 140	0.14 159	0.11 141	0.13 144	0.12 147	0.15 167	0.10 153	0.22 141	0.13 157	0.23 126	0.18 163	0.24 159	0.17 204	0.12 179	0.21 121	0.19 145	0.26 201	0.18 192	0.33 189	0.19 195	0.26 157	0.25 153	0.10 169	0.12 178	0.19 147	0.18 145	0.24 147	0.23 163

s12784h	0.22 182	0.16 190	0.13 173	0.19 207	0.14 176	0.12 136	0.08 127	0.24 170	0.11 109	0.29 214	0.16 146	0.27 190	0.15 185	0.10 142	0.22 134	0.26 226	0.26 201	0.13 92	0.29 179	0.12 105	0.50 262	0.30 182	0.08 131	0.10 143	0.24 205	0.21 174	0.65 300	0.47 258

TANstereo	0.19 157	0.12 117	0.10 116	0.14 156	0.13 160	0.14 154	0.08 127	0.18 104	0.11 109	0.24 146	0.12 106	0.16 99	0.12 145	0.13 197	0.29 189	0.28 235	0.26 201	0.25 259	0.34 195	0.22 221	0.34 189	0.27 166	0.29 285	0.10 143	0.13 82	0.15 108	0.36 232	0.18 111

XX-TBD	0.19 157	0.12 117	0.10 116	0.14 156	0.13 160	0.14 154	0.08 127	0.18 104	0.11 109	0.24 146	0.12 106	0.16 99	0.12 145	0.13 197	0.29 189	0.28 235	0.26 201	0.25 259	0.34 195	0.22 221	0.34 189	0.27 166	0.29 285	0.10 143	0.13 82	0.15 108	0.36 232	0.18 111

EAI-Stereo	0.28 224	0.13 136	0.12 161	0.18 197	0.16 198	0.66 300	0.20 220	0.27 218	0.18 216	0.27 181	0.27 229	0.29 207	0.10 107	0.11 154	0.35 216	0.32 252	0.26 201	0.20 215	0.65 270	0.22 221	0.44 238	0.44 238	0.10 169	0.14 205	0.28 237	0.31 252	0.39 246	0.42 248

CREStereo	0.17 130	0.13 136	0.11 141	0.11 122	0.10 118	0.10 105	0.06 92	0.24 170	0.10 89	0.27 181	0.12 106	0.26 180	0.11 131	0.10 142	0.22 134	0.26 226	0.26 201	0.13 92	0.21 117	0.14 146	0.36 204	0.24 147	0.08 131	0.09 114	0.17 124	0.17 129	0.23 136	0.22 154
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
HSM	0.20 166	0.17 202	0.14 181	0.18 197	0.17 207	0.15 167	0.13 182	0.26 201	0.14 172	0.26 171	0.22 198	0.24 159	0.17 204	0.11 154	0.33 207	0.17 105	0.26 201	0.16 150	0.27 162	0.17 186	0.27 165	0.19 120	0.10 169	0.13 195	0.22 176	0.22 182	0.27 184	0.24 177

RAFT-Test	0.24 199	0.13 136	0.11 141	0.16 181	0.14 176	0.18 190	0.11 162	0.27 218	0.14 172	0.32 231	0.26 221	0.26 180	0.12 145	0.14 208	0.24 162	0.35 262	0.27 213	0.18 192	0.56 259	0.24 236	0.58 278	0.49 257	0.09 146	0.11 159	0.27 230	0.29 241	0.27 184	0.35 225

anonymity	0.53 278	0.11 101	0.19 230	0.16 181	0.14 176	0.16 174	0.10 153	0.29 242	0.13 157	0.34 245	7.32 349	0.30 219	0.13 163	0.12 179	0.21 121	0.37 275	0.27 213	0.17 161	0.44 221	0.23 233	0.43 233	0.54 278	0.11 187	0.12 178	0.34 270	0.43 283	0.71 306	0.44 253

iRaft-Stereo_20w	0.31 236	0.14 159	0.24 265	0.29 252	0.18 217	0.22 226	0.18 208	0.26 201	0.15 184	0.41 293	0.51 289	0.30 219	0.11 131	0.12 179	0.32 203	0.32 252	0.27 213	0.17 161	0.42 217	0.24 236	0.46 247	0.53 275	0.11 187	0.10 143	0.33 262	0.67 309	0.61 292	0.60 267

cross-raft	0.24 199	0.14 159	0.12 161	0.13 144	0.13 160	0.17 185	0.10 153	0.27 218	0.15 184	0.30 217	0.19 170	0.28 198	0.10 107	0.12 179	0.26 178	0.34 257	0.27 213	0.17 161	0.57 262	0.25 244	0.62 286	0.51 266	0.09 146	0.11 159	0.29 243	0.27 228	0.26 169	0.31 216

test-1	0.27 220	0.10 80	0.12 161	0.14 156	0.13 160	0.25 241	0.18 208	0.29 242	0.17 209	0.37 273	0.42 272	0.30 219	0.16 192	0.14 208	0.29 189	0.36 270	0.27 213	0.20 215	0.52 250	0.25 244	0.57 274	0.66 302	0.10 169	0.13 195	0.28 237	0.29 241	0.30 207	0.36 227

XX-Stereo	2.24 333	0.10 80	0.10 116	0.17 190	0.10 118	0.21 216	0.11 162	0.25 187	0.12 136	0.36 266	0.53 292	0.29 207	0.10 107	0.11 154	0.24 162	0.35 262	0.27 213	0.18 192	0.47 228	0.18 192	0.41 226	0.37 212	0.10 169	0.10 143	54.05 359	0.25 207	0.34 227	0.51 261

GES	0.22 182	0.16 190	0.12 161	0.14 156	0.15 192	0.19 200	0.12 178	0.25 187	0.14 172	0.26 171	0.18 163	0.21 138	0.13 163	0.17 236	0.36 218	0.21 173	0.27 213	0.19 203	0.52 250	0.20 202	0.33 182	0.29 179	0.13 211	0.14 205	0.19 147	0.17 129	0.27 184	0.42 248

APVNet	0.21 177	0.18 217	0.14 181	0.17 190	0.20 226	0.20 206	0.17 204	0.24 170	0.15 184	0.18 90	0.21 190	0.21 138	0.11 131	0.17 236	0.34 213	0.24 206	0.27 213	0.21 225	0.34 195	0.21 213	0.23 143	0.28 174	0.11 187	0.17 234	0.21 169	0.18 145	0.29 198	0.22 154

iResNet	0.29 226	0.17 202	0.16 205	0.23 230	0.22 239	0.28 254	0.18 208	0.31 250	0.20 224	0.32 231	0.29 238	0.49 264	0.50 280	0.11 154	0.44 235	0.35 262	0.27 213	0.20 215	0.73 274	0.24 236	0.43 233	0.27 166	0.15 227	0.24 265	0.25 212	0.25 207	0.33 223	0.28 204

MDST_ROB	0.81 299	1.11 319	0.24 265	1.30 311	0.42 292	0.81 306	0.32 272	0.45 288	0.25 248	0.36 266	0.32 246	0.47 260	3.62 338	0.14 208	1.77 320	0.22 187	0.27 213	0.17 161	0.84 284	0.19 195	0.57 274	0.51 266	0.20 249	0.21 255	1.56 338	0.86 322	2.88 346	1.74 330

CSAN	0.39 259	0.37 289	0.34 295	0.33 266	0.32 277	0.27 247	0.25 248	0.36 269	0.64 316	0.43 298	0.43 275	0.73 282	0.44 274	0.20 252	0.63 261	0.25 215	0.27 213	0.26 269	0.41 214	0.43 302	0.38 212	0.34 200	0.22 259	0.33 287	0.40 280	0.47 288	0.48 266	0.55 263

AE-Stereo	0.20 166	0.14 159	0.13 173	0.16 181	0.12 147	0.12 136	0.09 142	0.23 154	0.15 184	0.28 197	0.12 106	0.29 207	0.13 163	0.09 124	0.21 121	0.25 215	0.28 224	0.19 203	0.28 169	0.19 195	0.35 200	0.42 230	0.07 105	0.14 205	0.22 176	0.24 196	0.26 169	0.21 145

MSKI-zero shot	0.26 214	0.13 136	0.10 116	0.14 156	0.14 176	0.15 167	0.11 162	0.28 228	0.13 157	0.30 217	0.35 253	0.28 198	0.11 131	0.12 179	0.29 189	0.37 275	0.28 224	0.17 161	0.58 264	0.26 253	0.57 274	0.55 280	0.09 146	0.11 159	0.25 212	0.41 277	0.32 218	0.42 248

Any-RAFT	0.24 199	0.13 136	0.16 205	0.16 181	0.13 160	0.15 167	0.10 153	0.25 187	0.14 172	0.28 197	0.35 253	0.28 198	0.11 131	0.12 179	0.22 134	0.25 215	0.28 224	0.17 161	0.50 245	0.16 177	0.63 288	0.40 224	0.10 169	0.10 143	0.28 237	0.29 241	0.26 169	0.42 248

dd	0.19 157	0.17 202	0.10 116	0.34 269	0.12 147	0.24 236	0.11 162	0.21 132	0.10 89	0.22 114	0.10 83	0.37 243	0.10 107	0.09 124	0.37 220	0.17 105	0.28 224	0.14 104	0.35 202	0.14 146	0.19 103	0.14 78	0.09 146	0.13 195	0.21 169	0.15 108	0.26 169	0.21 145

GLC_STEREO	0.18 140	0.15 181	0.16 205	0.15 171	0.14 176	0.14 154	0.11 162	0.26 201	0.10 89	0.28 197	0.18 163	0.20 125	0.10 107	0.11 154	0.19 94	0.19 145	0.28 224	0.15 129	0.24 140	0.14 146	0.37 209	0.23 139	0.09 146	0.10 143	0.19 147	0.13 85	0.30 207	0.18 111

GEStereo_RVC	0.24 199	0.19 230	0.15 193	0.18 197	0.17 207	0.19 200	0.18 208	0.26 201	0.17 209	0.27 181	0.20 180	0.27 190	0.16 192	0.12 179	0.27 183	0.26 226	0.28 224	0.24 249	0.47 228	0.21 213	0.32 178	0.50 262	0.11 187	0.17 234	0.24 205	0.21 174	0.26 169	0.32 218

MSMDNet	0.25 207	0.14 159	0.11 141	0.13 144	0.14 176	0.16 174	0.11 162	0.26 201	0.14 172	0.31 224	0.17 159	0.26 180	0.29 251	0.14 208	0.24 162	0.35 262	0.28 224	0.18 192	0.54 255	0.28 264	0.58 278	0.60 291	0.10 169	0.11 159	0.26 217	0.25 207	0.26 169	0.30 212

DDF-Stereo	0.40 261	0.14 159	0.08 85	1.79 323	0.15 192	1.91 332	0.20 220	0.26 201	0.11 109	0.27 181	0.17 159	2.08 321	0.16 192	0.11 154	0.19 94	0.25 215	0.29 231	0.15 129	0.37 208	0.15 161	0.45 240	0.34 200	0.09 146	0.10 143	0.18 138	0.23 189	0.25 158	0.26 194

EKT-Stereo	0.33 243	0.17 202	0.13 173	0.20 213	0.17 207	0.22 226	0.25 248	0.27 218	0.14 172	0.30 217	0.26 221	0.27 190	0.13 163	0.13 197	1.64 314	0.53 302	0.29 231	0.25 259	0.46 226	0.30 277	0.82 315	0.54 278	0.09 146	0.12 178	0.30 249	0.25 207	0.31 215	0.25 184

GwcNet-ADL	0.29 226	0.22 241	0.21 246	0.29 252	0.22 239	0.23 230	0.19 216	0.28 228	0.19 218	0.34 245	0.58 300	0.43 256	0.23 237	0.22 259	0.50 249	0.34 257	0.29 231	0.22 232	0.44 221	0.28 264	0.36 204	0.39 220	0.13 211	0.16 224	0.26 217	0.29 241	0.28 194	0.38 237

sCroCo_RVC	0.22 182	0.13 136	0.11 141	0.11 122	0.10 118	0.14 154	0.09 142	0.24 170	0.19 218	0.24 146	0.16 146	0.20 125	0.20 227	0.08 97	0.26 178	0.36 270	0.29 231	0.22 232	0.35 202	0.21 213	0.48 253	0.53 275	0.10 169	0.15 218	0.23 193	0.21 174	0.28 194	0.23 163

FADNet_RVC	0.33 243	0.22 241	0.22 253	0.29 252	0.25 256	0.19 200	0.22 233	0.31 250	0.22 234	0.31 224	0.29 238	0.41 253	0.33 256	0.22 259	0.72 269	0.25 215	0.29 231	0.32 292	0.73 274	0.27 259	0.43 233	0.47 249	0.16 232	0.23 262	0.27 230	0.30 248	0.51 275	0.36 227

XQC	0.42 265	0.37 289	0.31 286	0.41 280	0.35 281	0.41 280	0.42 281	0.45 288	0.38 281	0.40 288	0.33 249	0.48 262	0.44 274	0.34 288	1.54 307	0.29 240	0.29 231	0.27 272	0.52 250	0.30 277	0.37 209	0.44 238	0.26 266	0.30 282	0.41 283	0.41 277	0.53 278	0.38 237

GANetREF_RVC	0.32 238	0.30 276	0.32 288	0.28 250	0.27 266	0.27 247	0.26 256	0.42 283	0.35 279	0.38 279	0.21 190	0.56 268	0.39 264	0.16 227	0.33 207	0.23 198	0.29 231	0.25 259	0.44 221	0.25 244	0.35 200	0.25 153	0.25 264	0.32 285	0.34 270	0.29 241	0.45 259	0.38 237
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ccs_rob	0.41 263	0.24 256	0.19 230	0.33 266	0.21 232	0.33 269	0.28 261	0.34 262	0.21 227	0.47 306	1.62 337	1.59 314	0.39 264	0.22 259	0.31 200	0.36 270	0.29 231	0.22 232	0.47 228	0.27 259	0.55 270	0.57 285	0.17 236	0.20 246	0.26 217	0.25 207	0.29 198	0.36 227

model_zeroshot	0.28 224	0.14 159	0.11 141	0.16 181	0.14 176	0.18 190	0.11 162	0.28 228	0.15 184	0.33 241	0.32 246	0.31 226	0.10 107	0.13 197	0.43 231	0.31 247	0.30 239	0.19 203	0.66 271	0.22 221	0.55 270	0.44 238	0.12 204	0.13 195	0.49 297	0.36 267	0.31 215	0.53 262

DCVSM-stereo	0.39 259	0.21 238	0.21 246	0.32 265	0.24 248	0.38 277	0.26 256	0.37 272	0.25 248	0.37 273	0.58 300	0.92 288	0.47 278	0.18 245	0.24 162	0.29 240	0.30 239	0.22 232	1.72 305	0.34 286	0.45 240	0.37 212	0.30 287	0.23 262	0.26 217	0.27 228	0.37 240	0.40 245

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 317	0.15 181	0.23 257	0.22 221	0.20 226	0.33 269	0.24 243	0.28 228	0.33 274	0.38 279	0.52 290	0.35 239	0.15 185	0.13 197	0.29 189	0.49 299	0.30 239	0.21 225	25.47 356	0.27 259	0.49 255	0.60 291	0.10 169	0.12 178	0.32 258	0.45 286	0.37 240	0.60 267

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 243	0.15 181	0.23 257	0.24 237	0.16 198	0.28 254	0.20 220	0.28 228	0.21 227	0.35 258	0.60 304	0.32 229	0.17 204	0.12 179	0.28 186	0.44 289	0.30 239	0.22 232	0.58 264	0.28 264	0.54 267	0.59 289	0.09 146	0.14 205	0.33 262	0.32 255	0.79 309	0.60 267

R-Stereo Train	0.23 192	0.13 136	0.13 173	0.15 171	0.13 160	0.18 190	0.07 109	0.24 170	0.15 184	0.32 231	0.25 212	0.27 190	0.13 163	0.14 208	0.21 121	0.28 235	0.30 239	0.20 215	0.47 228	0.20 202	0.47 249	0.50 262	0.10 169	0.12 178	0.23 193	0.26 221	0.23 136	0.28 204

SHD	0.36 249	0.22 241	0.28 278	0.25 242	0.24 248	0.24 236	0.27 260	0.35 266	0.28 261	0.35 258	0.33 249	0.32 229	0.45 276	0.21 256	1.38 301	0.26 226	0.30 239	0.24 249	0.56 259	0.27 259	0.38 212	0.43 235	0.20 249	0.25 269	0.33 262	0.36 267	0.35 230	0.50 260

RTSC	0.27 220	0.16 190	0.16 205	0.16 181	0.17 207	0.18 190	0.19 216	0.23 154	0.21 227	0.25 159	0.25 212	0.20 125	0.18 217	0.14 208	1.57 311	0.23 198	0.30 239	0.19 203	0.39 210	0.18 192	0.30 173	0.32 191	0.11 187	0.17 234	0.21 169	0.22 182	0.31 215	0.43 252

RAFT-Stereo	0.23 192	0.13 136	0.13 173	0.15 171	0.13 160	0.18 190	0.07 109	0.24 170	0.15 184	0.32 231	0.25 212	0.27 190	0.13 163	0.14 208	0.21 121	0.28 235	0.30 239	0.20 215	0.47 228	0.20 202	0.47 249	0.50 262	0.10 169	0.12 178	0.23 193	0.26 221	0.23 136	0.28 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ITSA-stereo	0.37 253	0.23 252	0.19 230	0.39 278	0.26 262	0.24 236	0.26 256	0.35 266	0.26 254	0.39 285	0.55 294	0.46 259	0.41 270	0.23 264	0.53 253	0.38 280	0.31 247	0.25 259	0.49 239	0.24 236	0.43 233	0.49 257	0.23 261	0.22 259	0.33 262	0.40 275	0.72 307	0.75 286

PSMNet-ADL	0.30 233	0.20 235	0.20 237	0.23 230	0.21 232	0.23 230	0.22 233	0.30 246	0.26 254	0.40 288	0.58 300	0.38 250	0.43 271	0.24 266	0.31 200	0.44 289	0.31 247	0.20 215	0.52 250	0.23 233	0.39 225	0.36 206	0.17 236	0.16 224	0.26 217	0.26 221	0.39 246	0.25 184

GANet-ADL	0.26 214	0.18 217	0.15 193	0.20 213	0.19 221	0.22 226	0.16 201	0.26 201	0.16 200	0.34 245	0.36 259	0.29 207	0.16 192	0.21 256	0.42 229	0.29 240	0.31 247	0.19 203	0.48 237	0.28 264	0.38 212	0.48 252	0.13 211	0.14 205	0.23 193	0.24 196	0.32 218	0.30 212

SFCPSM	0.64 289	0.24 256	0.19 230	0.28 250	0.23 245	0.27 247	0.24 243	0.30 246	0.30 271	0.34 245	0.50 287	0.63 274	1.06 306	0.19 247	0.37 220	0.34 257	0.31 247	0.24 249	8.10 344	0.39 291	0.45 240	0.43 235	0.20 249	0.19 244	0.30 249	0.31 252	0.36 232	0.45 254

HBP-ISP	0.45 269	0.24 256	0.26 273	0.35 271	0.29 268	0.30 263	0.24 243	0.38 274	0.23 239	0.38 279	0.44 280	0.31 226	0.17 204	0.55 305	2.33 338	0.99 338	0.32 251	0.27 272	0.33 189	0.28 264	0.64 291	0.89 324	0.27 271	0.29 281	0.33 262	0.35 263	0.47 264	0.38 237

dad	0.29 226	0.21 238	0.14 181	0.47 284	0.22 239	0.29 259	0.48 291	0.40 277	0.12 136	0.32 231	0.14 123	0.41 253	0.23 237	0.10 142	0.53 253	0.19 145	0.32 251	0.17 161	0.51 246	0.15 161	0.27 165	0.18 106	0.11 187	0.18 242	0.31 256	0.18 145	0.67 302	0.45 254

Anonymous3	0.29 226	0.21 238	0.15 193	0.17 190	0.16 198	0.20 206	0.16 201	0.31 250	0.25 248	0.30 217	0.20 180	0.45 258	0.20 227	0.16 227	0.45 238	0.53 302	0.32 251	0.27 272	0.49 239	0.26 253	0.49 255	0.55 280	0.13 211	0.14 205	0.27 230	0.28 234	0.34 227	0.27 198

MFN_U_SF_RVC	0.60 287	0.55 302	0.41 302	0.56 294	0.46 299	0.57 296	0.63 300	0.56 301	0.43 295	0.86 331	0.93 321	0.72 281	0.52 281	0.53 304	0.97 290	0.49 299	0.32 251	0.34 297	1.73 306	0.44 303	0.62 286	0.58 286	0.30 287	0.56 318	0.45 289	0.44 285	0.49 270	0.68 277

DDVS	0.53 278	0.22 241	0.24 265	0.24 237	0.25 256	0.27 247	0.24 243	0.39 276	0.26 254	0.35 258	4.72 347	1.02 296	0.40 267	0.20 252	0.40 226	0.39 282	0.33 255	0.26 269	0.75 276	0.34 286	0.58 278	0.63 298	0.16 232	0.20 246	0.25 212	0.25 207	0.55 284	0.40 245

NOSS_ROB	0.34 246	0.22 241	0.20 237	0.27 248	0.25 256	0.26 245	0.24 243	0.41 279	0.24 244	0.36 266	0.30 241	0.36 241	0.23 237	0.39 294	0.47 241	0.57 308	0.33 255	0.29 281	0.32 187	0.23 233	0.64 291	0.67 304	0.28 275	0.30 282	0.32 258	0.30 248	0.42 256	0.32 218

LALA_ROB	0.32 238	0.34 281	0.23 257	0.24 237	0.24 248	0.29 259	0.22 233	0.24 170	0.28 261	0.31 224	0.35 253	0.94 291	0.21 230	0.19 247	0.64 264	0.24 206	0.33 255	0.28 280	0.33 189	0.25 244	0.34 189	0.40 224	0.18 246	0.21 255	0.26 217	0.31 252	0.50 273	0.36 227

FCDSN-DC	0.36 249	0.28 270	0.33 292	0.31 261	0.29 268	0.28 254	0.39 279	0.31 250	0.22 234	0.28 197	0.20 180	0.26 180	0.16 192	0.29 277	1.96 327	0.35 262	0.34 258	0.32 292	0.33 189	0.25 244	0.41 226	0.48 252	0.27 271	0.37 300	0.29 243	0.30 248	0.30 207	0.30 212
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.46 271	0.29 274	0.29 280	0.26 245	0.31 273	0.33 269	0.35 277	0.41 279	0.46 299	0.31 224	0.38 263	0.48 262	0.40 267	0.21 256	1.82 321	0.35 262	0.34 258	0.27 272	0.78 279	0.28 264	0.45 240	0.46 243	0.30 287	0.24 265	0.36 275	0.53 294	0.45 259	1.42 321

ADCPNet	0.56 281	0.26 265	0.30 284	0.29 252	0.36 284	0.29 259	0.50 293	0.41 279	0.40 284	0.38 279	0.55 294	0.38 250	1.12 309	0.26 272	2.02 330	0.42 288	0.34 258	0.24 249	1.25 292	0.39 291	0.47 249	0.45 241	0.33 295	0.28 277	0.48 295	0.56 298	0.46 263	1.88 335

XPNet_ROB	0.27 220	0.28 270	0.20 237	0.19 207	0.21 232	0.21 216	0.20 220	0.20 116	0.21 227	0.24 146	0.28 235	0.78 284	0.17 204	0.16 227	0.29 189	0.22 187	0.34 258	0.21 225	0.27 162	0.19 195	0.28 172	0.42 230	0.17 236	0.18 242	0.23 193	0.24 196	0.48 266	0.34 224

CBMV	0.43 267	0.25 262	0.23 257	0.30 260	0.28 267	0.27 247	0.21 227	0.40 277	0.28 261	0.37 273	0.27 229	0.67 279	0.35 262	0.32 286	0.49 247	0.53 302	0.34 258	0.27 272	0.56 259	0.27 259	0.55 270	0.62 297	0.26 266	0.33 287	0.35 274	0.33 257	0.64 298	1.79 332
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DAS	0.32 238	0.18 217	0.15 193	0.29 252	0.24 248	0.24 236	0.25 248	0.31 250	0.29 266	0.32 231	0.39 266	0.53 265	0.34 258	0.11 154	0.29 189	0.40 283	0.35 263	0.25 259	0.49 239	0.29 272	0.63 288	0.48 252	0.21 257	0.25 269	0.30 249	0.28 234	0.38 242	0.37 232

SepStereo	0.32 238	0.18 217	0.15 193	0.29 252	0.24 248	0.24 236	0.25 248	0.31 250	0.29 266	0.32 231	0.39 266	0.53 265	0.34 258	0.11 154	0.29 189	0.40 283	0.35 263	0.25 259	0.49 239	0.29 272	0.63 288	0.48 252	0.21 257	0.25 269	0.30 249	0.28 234	0.38 242	0.37 232

FAT-Stereo	0.47 274	0.27 268	0.34 295	0.45 283	0.48 302	0.39 278	0.32 272	0.42 283	0.27 259	0.41 293	0.90 320	0.77 283	0.58 284	0.30 281	0.57 255	0.56 306	0.35 263	0.34 297	0.64 269	0.42 298	0.67 298	0.66 302	0.28 275	0.34 291	0.29 243	0.36 267	0.45 259	0.74 283

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 283	0.64 305	0.47 309	0.65 298	0.41 291	0.44 281	0.57 297	0.61 308	0.68 317	0.58 317	0.39 266	0.59 270	0.58 284	0.65 313	0.76 272	0.44 289	0.35 263	0.40 306	1.53 300	0.50 306	0.54 267	0.63 298	0.46 309	0.47 312	0.51 302	0.40 275	0.41 254	0.75 286

S-Stereo	0.53 278	0.29 274	0.27 277	0.48 285	0.46 299	0.50 288	0.60 299	0.38 274	0.37 280	0.39 285	1.16 327	1.01 295	0.45 276	0.29 277	0.91 284	0.67 319	0.35 263	0.39 305	0.84 284	0.70 322	0.46 247	0.71 306	0.61 316	0.37 300	0.30 249	0.33 257	0.40 251	0.63 270

FBW_ROB	0.46 271	0.42 292	0.36 298	0.60 296	0.44 296	0.47 287	0.44 285	0.31 250	0.25 248	0.34 245	0.34 252	0.64 275	0.48 279	0.56 307	1.05 296	0.25 215	0.35 263	0.23 246	1.39 296	0.22 221	0.49 255	0.36 206	0.43 304	0.40 305	0.31 256	0.33 257	0.42 256	0.65 274

SAMSARA	0.65 291	0.30 276	0.44 305	0.31 261	0.31 273	0.31 264	0.34 275	0.56 301	0.48 301	0.40 288	0.37 262	0.42 255	0.90 302	0.27 273	1.62 313	0.45 292	0.36 269	0.38 302	0.76 277	0.39 291	0.70 303	0.80 320	0.20 249	0.40 305	1.50 335	1.62 339	1.49 338	1.46 323

RTS	0.38 256	0.22 241	0.20 237	0.22 221	0.21 232	0.31 264	0.29 263	0.31 250	0.34 276	0.23 126	0.22 198	0.29 207	0.25 244	0.16 227	1.65 315	0.29 240	0.36 269	0.24 249	0.63 267	0.31 280	0.38 212	0.38 215	0.15 227	0.22 259	0.39 278	0.95 327	0.40 251	0.63 270

RTSA	0.38 256	0.22 241	0.20 237	0.22 221	0.21 232	0.31 264	0.29 263	0.31 250	0.34 276	0.23 126	0.22 198	0.29 207	0.25 244	0.16 227	1.65 315	0.29 240	0.36 269	0.24 249	0.63 267	0.31 280	0.38 212	0.38 215	0.15 227	0.22 259	0.39 278	0.95 327	0.40 251	0.63 270

CASS	0.25 207	0.18 217	0.16 205	0.21 217	0.17 207	0.21 216	0.21 227	0.28 228	0.20 224	0.33 241	0.24 210	0.28 198	0.18 217	0.11 154	0.25 174	0.23 198	0.37 272	0.20 215	0.43 220	0.17 186	0.57 274	0.42 230	0.11 187	0.13 195	0.30 249	0.22 182	0.32 218	0.32 218
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
G-Net	0.59 285	0.35 284	0.35 297	0.31 261	0.31 273	0.44 281	0.30 267	0.50 296	0.63 315	0.43 298	0.64 307	2.00 320	0.52 281	0.23 264	0.76 272	0.52 301	0.37 272	0.35 300	0.80 280	0.67 319	0.60 282	0.59 289	0.26 266	0.33 287	0.40 280	0.82 319	0.81 311	1.59 326

CBMV_ROB	0.48 275	0.22 241	0.24 265	0.39 278	0.32 277	0.32 267	0.29 263	0.44 287	0.23 239	0.38 279	0.45 281	1.42 311	0.88 300	0.28 274	0.91 284	0.34 257	0.37 272	0.25 259	0.81 281	0.36 288	0.54 267	0.51 266	0.28 275	0.26 273	0.44 287	0.62 303	0.62 294	0.91 300

AnyNet_C32	0.49 276	0.23 252	0.23 257	0.24 237	0.25 256	0.28 254	0.30 267	0.34 262	0.58 307	0.34 245	0.45 281	0.35 239	0.24 241	0.22 259	2.28 335	0.38 280	0.38 275	0.33 295	0.51 246	0.29 272	0.55 270	0.55 280	0.23 261	0.28 277	0.43 286	0.73 314	0.45 259	1.65 328

STStereo	1.28 319	0.74 310	0.83 330	2.32 329	0.84 317	2.27 337	0.98 313	1.04 335	0.96 328	0.51 314	1.19 330	3.30 336	2.84 334	0.25 270	2.59 344	0.45 292	0.38 275	0.26 269	4.54 334	0.33 283	0.51 264	0.47 249	0.28 275	0.56 318	1.24 330	0.96 329	1.38 335	2.45 340

FC-DCNN v2	0.41 263	0.36 288	0.45 308	0.51 288	0.36 284	0.46 286	0.46 286	0.45 288	0.29 266	0.34 245	0.26 221	0.38 250	0.24 241	0.30 281	0.60 259	0.35 262	0.39 277	0.30 287	0.46 226	0.26 253	0.49 255	0.42 230	0.28 275	0.35 294	0.50 299	0.43 283	0.59 288	0.79 290

DDUNet	0.43 267	0.54 301	0.23 257	0.86 306	0.68 310	0.83 308	0.82 308	0.26 201	0.24 244	0.23 126	0.33 249	0.37 243	0.15 185	1.63 324	0.43 231	0.24 206	0.39 277	0.25 259	0.54 255	0.28 264	0.31 175	0.30 182	0.49 310	0.20 246	0.24 205	0.25 207	0.32 218	0.29 208

FC-DCNN	0.40 261	0.35 284	0.43 304	0.49 287	0.35 281	0.44 281	0.46 286	0.43 286	0.27 259	0.34 245	0.26 221	0.37 243	0.21 230	0.30 281	0.58 257	0.35 262	0.39 277	0.31 290	0.45 225	0.26 253	0.49 255	0.42 230	0.28 275	0.35 294	0.44 287	0.38 271	0.51 275	0.77 289

PWC_ROB	0.37 253	0.27 268	0.25 270	0.23 230	0.24 248	0.23 230	0.31 270	0.29 242	0.47 300	0.25 159	0.39 266	0.37 243	0.89 301	0.19 247	0.58 257	0.32 252	0.39 277	0.29 281	0.62 266	0.29 272	0.48 253	0.48 252	0.19 248	0.33 287	0.27 230	0.26 221	0.39 246	0.67 276

edge stereo	0.61 288	0.35 284	0.44 305	0.53 292	0.47 301	0.57 296	0.54 295	0.57 303	0.41 288	0.52 316	0.69 309	1.31 306	1.03 305	0.38 291	0.44 235	0.60 313	0.40 281	0.30 287	1.76 309	0.81 331	0.47 249	0.86 323	0.41 302	0.32 285	0.41 283	0.37 270	0.57 286	0.91 300

pmcnn	0.45 269	0.24 256	0.19 230	0.33 266	0.29 268	0.34 272	0.42 281	0.34 262	0.26 254	0.34 245	0.50 287	0.80 285	1.10 308	0.19 247	0.38 223	0.57 308	0.40 281	0.32 292	0.83 283	0.37 289	0.80 311	0.49 257	0.28 275	0.24 265	0.32 258	0.34 261	0.66 301	0.82 292

ETE_ROB	0.32 238	0.32 278	0.20 237	0.26 245	0.24 248	0.28 254	0.23 241	0.24 170	0.29 266	0.27 181	0.35 253	0.99 294	0.21 230	0.20 252	0.41 228	0.23 198	0.41 283	0.24 249	0.37 208	0.25 244	0.37 209	0.40 224	0.20 249	0.20 246	0.28 237	0.35 263	0.54 280	0.37 232

MeshStereo	0.83 301	0.44 293	0.33 292	0.78 304	0.54 305	0.61 298	0.40 280	0.68 314	0.54 305	0.45 304	0.80 315	2.32 325	1.56 318	0.24 266	2.31 337	0.71 322	0.42 284	0.29 281	1.58 301	0.30 277	1.23 337	1.10 337	0.32 293	0.34 291	0.87 318	0.60 300	1.29 332	1.36 319
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
zero-FE	1.43 323	0.14 159	0.08 85	8.08 350	0.34 280	13.79 355	2.48 333	0.26 201	0.12 136	0.32 231	0.26 221	6.70 346	0.60 286	0.11 154	0.27 183	0.24 206	0.43 285	0.33 295	0.54 255	0.16 177	1.94 343	0.41 227	0.09 146	0.10 143	0.18 138	0.23 189	0.25 158	0.25 184

ACV-stereo	2.24 333	1.03 316	0.23 257	0.38 276	0.24 248	0.70 302	0.48 291	0.45 288	0.32 273	0.36 266	0.41 270	0.47 260	2.93 336	0.35 289	1.93 325	0.86 331	0.44 286	0.29 281	44.47 359	0.55 311	0.82 315	0.90 326	0.33 295	0.26 273	0.26 217	0.28 234	0.41 254	0.39 244

SQANet	0.68 293	0.89 314	0.29 280	1.65 318	0.77 313	1.39 315	1.15 314	0.37 272	0.29 266	0.40 288	0.30 241	0.88 287	0.32 255	1.26 318	0.39 225	0.21 173	0.44 286	0.27 272	2.24 313	0.28 264	0.49 255	0.50 262	1.59 324	0.23 262	0.32 258	0.34 261	0.42 256	0.71 281

otaku	0.82 300	1.17 323	0.41 302	1.90 327	0.99 319	1.68 321	1.39 316	0.46 292	0.41 288	0.46 305	0.36 259	0.93 290	0.43 271	1.51 321	0.45 238	0.30 246	0.44 286	0.29 281	2.65 321	0.40 295	0.60 282	0.58 286	2.09 326	0.34 291	0.42 285	0.35 263	0.49 270	0.74 283

UDG	0.46 271	0.56 303	0.24 265	0.85 305	0.78 314	0.79 305	0.97 312	0.27 218	0.25 248	0.28 197	0.36 259	0.37 243	0.17 204	1.43 320	0.92 286	0.25 215	0.44 286	0.27 272	0.57 262	0.29 272	0.41 226	0.37 212	0.39 300	0.19 244	0.27 230	0.28 234	0.32 218	0.27 198

SGM-ForestM	0.64 289	0.80 312	0.39 300	0.70 301	0.40 290	0.77 304	0.67 303	0.62 309	0.41 288	0.35 258	0.42 272	1.68 317	1.08 307	0.24 266	0.33 207	0.21 173	0.44 286	0.23 246	1.27 293	0.24 236	0.43 233	0.30 182	0.28 275	0.26 273	1.04 320	0.90 326	1.53 339	1.35 318

LE_ROB	3.57 343	0.92 315	1.49 344	2.33 330	9.96 354	1.83 330	7.73 351	2.31 347	3.13 347	0.47 306	1.49 336	9.10 350	13.79 353	0.47 300	0.63 261	0.25 215	0.44 286	0.29 281	6.00 340	1.38 344	0.66 296	0.52 270	2.47 334	2.28 348	5.36 350	4.46 350	6.14 350	10.46 353

SGM_RVC	0.72 294	0.45 295	0.32 288	0.59 295	0.43 294	0.56 292	0.43 283	0.70 318	0.41 288	0.43 298	0.57 298	1.16 301	1.20 311	0.22 259	0.37 220	0.28 235	0.44 286	0.25 259	2.26 316	0.33 283	0.49 255	0.38 215	0.27 271	0.31 284	0.80 315	0.62 303	1.69 341	3.41 345
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.59 285	0.34 281	0.31 286	0.34 269	0.36 284	0.36 275	0.37 278	0.48 294	0.60 311	0.34 245	0.43 275	0.58 269	0.87 299	0.29 277	2.30 336	0.66 317	0.47 293	0.38 302	0.82 282	0.42 298	0.76 308	0.69 305	0.28 275	0.35 294	0.46 292	0.88 323	0.59 288	1.26 314

SANet	0.57 283	0.32 278	0.33 292	0.36 273	0.35 281	0.44 281	0.33 274	0.55 299	0.85 324	0.33 241	0.57 298	2.42 326	1.17 310	0.32 286	0.88 280	0.24 206	0.47 293	0.31 290	0.51 246	0.31 280	0.50 262	0.45 241	0.37 299	0.37 300	0.46 292	0.54 296	0.55 284	0.98 305

Ntro	0.87 303	1.36 330	0.44 305	1.82 325	1.04 322	1.67 320	1.60 321	0.52 298	0.44 296	0.48 310	0.42 272	0.98 293	0.40 267	1.61 323	0.64 264	0.31 247	0.49 295	0.30 287	2.69 323	0.44 303	0.68 299	0.60 291	2.13 327	0.36 299	0.45 289	0.45 286	0.52 277	0.71 281

gcap-zeroshot	0.36 249	0.13 136	0.16 205	0.19 207	0.14 176	0.19 200	0.14 189	0.28 228	0.13 157	0.37 273	0.35 253	0.34 236	0.12 145	0.12 179	0.23 145	0.36 270	0.50 296	0.17 161	3.18 328	0.25 244	0.45 240	0.51 266	0.23 261	0.11 159	0.21 169	0.26 221	0.25 158	0.27 198

PVD	0.56 281	0.44 293	0.36 298	0.51 288	0.43 294	0.55 291	0.47 289	0.62 309	0.59 309	0.33 241	0.48 284	0.61 273	0.74 294	0.50 302	1.52 306	0.34 257	0.51 297	0.37 301	0.76 277	0.41 297	0.61 285	0.64 300	0.30 287	0.37 300	0.56 306	0.71 312	0.61 292	0.86 297

DPSNet	0.76 297	0.28 270	0.26 273	0.38 276	0.38 287	0.44 281	0.30 267	0.36 269	0.41 288	0.27 181	0.32 246	2.73 330	0.95 304	0.38 291	0.80 274	0.66 317	0.53 298	0.46 310	4.94 336	0.56 312	0.83 319	0.97 328	0.57 314	0.44 310	0.56 306	0.48 290	0.54 280	0.63 270

RainbowNet	0.93 305	1.16 322	0.62 315	1.83 326	1.16 326	1.69 322	1.70 322	0.51 297	0.44 296	0.59 320	0.38 263	1.19 303	0.79 296	2.02 329	0.74 271	0.57 308	0.54 299	0.40 306	1.50 299	0.76 328	0.66 296	0.65 301	2.28 330	0.46 311	0.50 299	0.49 292	0.60 290	0.84 295

LSM0	3.53 342	0.37 289	0.30 284	0.55 293	0.45 298	0.56 292	0.63 300	0.74 320	0.61 312	0.60 323	0.87 319	1.16 301	1.39 312	0.25 270	28.52 359	45.56 359	0.55 300	0.38 302	3.16 327	0.62 313	1.14 332	1.40 343	0.31 292	0.42 308	0.59 308	0.81 318	0.98 321	2.52 342

MonStereo1	1.06 310	1.06 317	0.53 312	1.71 321	1.39 333	1.49 317	1.71 323	0.68 314	0.57 306	2.01 347	0.75 313	1.99 319	1.76 324	1.97 328	0.35 216	0.25 215	0.60 301	0.48 314	2.25 314	0.51 308	0.65 293	0.52 270	2.33 331	0.41 307	0.49 297	0.39 273	0.85 313	0.80 291

AMNet	0.51 277	0.50 300	0.48 310	0.51 288	0.50 304	0.56 292	0.52 294	0.36 269	0.42 294	0.39 285	0.59 303	0.65 276	0.21 230	0.58 308	0.49 247	0.59 311	0.60 301	0.58 322	0.51 246	0.51 308	0.59 281	0.53 275	0.32 293	0.51 314	0.48 295	0.54 296	0.60 290	0.65 274

ELAS_RVC	0.92 304	0.65 306	0.62 315	0.92 307	0.67 309	1.21 313	0.71 304	0.72 319	0.50 302	0.49 311	1.20 332	2.45 328	1.89 327	0.44 297	1.31 299	0.46 296	0.62 303	0.55 319	1.02 289	0.42 298	0.91 325	1.06 334	0.44 306	0.54 316	1.50 335	1.22 337	1.15 326	1.19 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.94 306	0.70 308	0.59 314	0.97 308	0.73 312	0.96 310	0.72 305	0.74 320	0.62 314	0.47 306	1.17 328	2.44 327	1.62 319	0.44 297	1.40 302	0.45 292	0.63 304	0.54 318	0.99 287	0.39 291	0.88 323	1.07 335	0.43 304	0.52 315	1.56 338	1.47 338	1.33 334	1.60 327
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	0.66 292	0.35 284	0.32 288	0.37 275	0.38 287	0.35 274	0.54 295	0.55 299	0.70 319	0.40 288	0.49 285	0.83 286	0.70 291	0.30 281	2.63 345	0.87 332	0.65 305	0.59 324	0.98 286	0.48 305	0.80 311	0.78 315	0.39 300	0.38 304	0.60 310	0.49 292	0.64 298	1.16 310

MANE	1.47 325	0.77 311	0.87 332	1.01 309	0.81 315	0.96 310	0.93 311	1.00 333	1.05 332	0.43 298	0.69 309	2.28 324	2.16 329	0.39 294	1.68 318	1.01 340	0.65 305	2.72 347	1.45 298	0.40 295	0.77 310	0.73 308	0.34 298	0.67 327	2.42 346	2.81 347	4.52 348	6.28 348

PSMNet_ROB	1.30 320	1.36 330	0.71 322	1.48 314	1.00 320	1.69 322	1.56 320	0.64 312	0.74 321	1.47 345	3.99 345	2.77 332	1.51 315	2.54 337	0.73 270	0.47 297	0.70 307	0.49 315	2.51 320	0.71 324	0.81 313	0.58 286	3.05 343	0.58 320	0.80 315	0.64 307	0.88 314	0.69 278

IMH-64-1	1.18 314	1.19 324	0.74 323	1.63 316	1.26 327	1.69 322	1.85 325	0.84 325	0.90 325	0.44 302	0.62 305	1.36 308	1.74 322	2.49 335	2.46 341	0.60 313	0.72 308	0.47 311	1.73 306	0.64 315	0.70 303	0.79 316	2.49 335	0.58 320	1.08 322	0.63 305	0.97 319	1.31 316

IMH-64	1.18 314	1.19 324	0.74 323	1.63 316	1.26 327	1.69 322	1.85 325	0.84 325	0.90 325	0.44 302	0.62 305	1.36 308	1.74 322	2.49 335	2.46 341	0.60 313	0.72 308	0.47 311	1.73 306	0.64 315	0.70 303	0.79 316	2.49 335	0.58 320	1.08 322	0.63 305	0.97 319	1.31 316

WAO-7	0.99 308	0.85 313	0.88 333	1.81 324	0.83 316	0.71 303	0.92 310	1.01 334	1.13 333	0.96 336	1.28 335	1.37 310	1.65 320	0.63 311	1.55 310	0.76 326	0.73 310	0.47 311	2.44 319	0.73 326	0.72 307	0.76 313	0.26 266	0.88 339	0.71 312	0.85 320	0.74 308	1.09 309

IMH	1.30 320	1.22 327	0.76 326	1.65 318	1.27 329	1.73 326	1.88 328	0.86 327	0.93 327	0.47 306	0.65 308	1.48 312	2.97 337	3.97 351	1.50 304	0.59 311	0.76 311	0.49 315	2.25 314	0.70 322	0.69 302	0.79 316	2.64 337	0.61 324	1.16 328	0.76 315	0.89 316	1.49 324

SGM+DAISY	1.04 309	0.66 307	0.62 315	0.75 302	0.68 310	0.82 307	0.74 306	0.69 316	0.75 323	0.64 325	1.09 325	1.35 307	1.44 313	0.60 310	1.43 303	1.04 341	0.77 312	0.68 332	2.40 318	0.80 330	1.22 335	1.15 340	0.51 311	0.67 327	1.12 324	1.05 331	1.65 340	2.69 344

SPS-STEREO	0.80 298	0.60 304	0.56 313	0.67 300	0.62 307	0.67 301	0.58 298	0.57 303	0.61 312	0.59 320	0.96 323	1.03 298	0.67 288	0.55 305	0.83 278	0.87 332	0.78 313	0.69 333	2.74 324	0.74 327	1.23 337	1.05 332	0.45 308	0.62 326	0.61 311	0.61 302	0.83 312	0.75 286
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	0.75 296	0.45 295	0.65 319	0.63 297	0.58 306	0.50 288	0.64 302	0.75 322	0.59 309	0.62 324	0.52 290	0.94 291	0.85 297	0.46 299	2.17 333	0.74 324	0.79 314	0.53 317	1.00 288	0.65 317	0.93 326	0.75 310	0.57 314	0.67 327	0.88 319	0.72 313	0.70 304	1.05 308

ACVNet_1	0.97 307	1.21 326	0.62 315	2.28 328	1.27 329	1.81 328	2.12 332	0.63 311	0.41 288	0.50 313	0.49 285	1.06 299	0.73 293	2.46 334	0.47 241	0.31 247	0.80 315	0.40 306	2.04 312	0.42 298	0.76 308	0.56 283	2.26 329	0.43 309	0.54 305	0.42 281	0.48 266	0.58 266

ACVNet-4b	1.08 311	1.48 334	0.48 310	2.91 335	1.12 323	1.82 329	2.71 335	0.46 292	0.44 296	0.51 314	0.43 275	1.66 316	1.85 325	2.08 331	0.46 240	0.40 283	0.82 316	0.34 297	2.68 322	0.50 306	0.65 293	0.71 306	2.24 328	0.35 294	0.45 289	0.42 281	0.53 278	0.70 279

LVE	1.38 322	1.30 329	0.82 329	4.62 343	1.50 336	1.89 331	3.66 342	0.82 324	0.73 320	0.88 332	0.82 316	1.12 300	1.52 316	2.14 332	0.81 276	0.56 306	0.84 317	0.59 324	3.33 329	0.72 325	0.84 320	0.89 324	2.40 333	0.80 335	1.12 324	0.70 311	1.00 323	0.90 299

STTRV1_RVC		0.32 278	0.26 273	0.42 281	0.32 277	0.40 279	0.34 275	0.41 279	0.40 284	0.36 266	0.35 253	0.59 270	0.67 288	0.48 301	0.48 244	0.27 232	0.85 318	0.27 272		0.66 318	0.88 323	0.52 270		0.48 313	0.37 277	0.56 298	0.54 280	0.96 303

MFMNet_re	0.74 295	0.73 309	0.66 320	0.76 303	0.64 308	0.88 309	0.74 306	0.59 305	0.68 317	0.58 317	0.69 309	1.02 296	0.61 287	0.58 308	0.96 289	0.78 327	0.87 319	0.72 335	1.08 291	0.68 320	1.07 330	0.74 309	0.54 313	0.60 323	0.59 308	0.60 300	0.80 310	0.91 300

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 340	0.48 299	0.29 280	0.48 285	0.42 292	0.63 299	0.86 309	0.69 316	0.74 321	0.42 295	1.69 338	46.80 359	1.87 326	0.64 312	0.38 223	0.33 255	0.97 320	0.98 342	1.59 302	0.33 283	0.81 313	0.79 316	0.28 275	0.25 269	0.52 303	0.78 317	3.35 347	0.83 294

WAO-8	1.55 326	1.53 335	1.00 336	2.82 333	1.43 334	1.91 332	2.01 329	1.05 336	1.38 337	1.44 343	1.87 339	2.25 322	2.76 330	2.68 338	1.01 293	0.83 329	0.99 321	0.59 324	3.35 330	1.08 338	0.82 315	0.85 321	1.36 322	0.82 336	1.60 340	1.12 333	1.27 329	1.93 336

Venus	1.55 326	1.53 335	1.00 336	2.82 333	1.43 334	1.91 332	2.01 329	1.05 336	1.38 337	1.44 343	1.87 339	2.25 322	2.76 330	2.68 338	1.01 293	0.83 329	0.99 321	0.59 324	3.35 330	1.08 338	0.82 315	0.85 321	1.36 322	0.82 336	1.60 340	1.12 333	1.27 329	1.93 336

PWCK	1.58 328	1.40 332	0.79 328	1.70 320	1.03 321	1.55 318	1.42 317	1.11 338	0.98 330	1.00 337	1.23 334	2.78 334	1.53 317	0.82 315	0.88 280	0.55 305	0.99 321	0.57 321	13.43 349	0.90 333	1.12 331	0.75 310	1.15 319	0.82 336	1.04 320	0.88 323	0.93 317	1.27 315

DispFullNet	1.20 316	1.15 321	0.77 327	1.20 310	0.97 318	1.12 312	1.34 315	0.66 313	0.58 307	0.74 327	0.82 316	3.72 340	1.48 314	1.65 325	1.03 295	1.32 343	1.00 324	0.58 322	6.30 342	1.09 342	0.84 320	0.76 313	0.42 303	0.35 294	0.50 299	0.35 263	0.68 303	1.00 307

Dean	1.27 318	1.44 333	0.85 331	2.93 336	1.62 337	1.95 335	2.03 331	0.96 331	1.00 331	0.91 334	0.75 313	1.51 313	1.65 320	2.05 330	0.80 274	0.64 316	1.01 325	0.60 329	1.86 311	0.85 332	0.85 322	0.75 310	2.35 332	0.79 334	1.15 327	0.85 320	1.19 327	0.85 296

JetBlue	1.43 323	1.11 319	1.03 339	1.46 313	1.15 324	1.66 319	1.51 318	0.92 330	1.14 334	0.58 317	0.47 283	3.28 335	0.71 292	1.15 317	2.51 343	1.00 339	1.09 326	0.86 338	1.32 294	0.78 329	1.48 342	1.53 344	1.15 319	0.78 333	1.31 332	2.14 344	1.44 336	5.15 347

KSHMR	2.37 337	1.84 341	1.23 343	6.67 348	1.97 341	2.73 342	3.45 341	1.31 340	1.69 341	1.18 342	1.18 329	1.71 318	11.63 347	3.21 345	1.67 317	1.07 342	1.11 327	0.92 340	5.58 338	1.04 336	1.23 337	1.05 332	3.26 344	1.06 342	1.99 345	1.18 336	1.28 331	1.85 333

ACVNet_2	1.13 312	1.26 328	0.75 325	2.58 332	1.30 331	1.73 326	1.87 327	0.75 322	0.52 303	0.59 320	0.53 292	1.29 305	0.90 302	1.85 326	0.70 267	0.48 298	1.14 328	0.40 306	4.70 335	0.54 310	0.71 306	0.60 291	2.05 325	0.61 324	0.81 317	0.47 288	0.70 304	0.82 292

DGSMNet	0.85 302	0.47 297	0.39 300	0.51 288	0.39 289	0.56 292	0.43 283	0.59 305	0.40 284	0.84 330	4.01 346	0.67 279	0.85 297	0.85 316	0.85 279	0.90 334	1.17 329	0.66 331	1.64 304	0.62 313	1.35 341	1.36 342	0.51 311	0.54 316	0.40 280	0.66 308	0.50 273	0.74 283

WAO-6	1.14 313	1.08 318	0.68 321	1.50 315	1.15 324	1.39 315	1.55 319	0.88 328	0.96 328	0.77 328	0.72 312	1.28 304	1.96 328	1.91 327	2.45 340	0.71 322	1.18 330	0.55 319	1.42 297	0.69 321	0.97 327	0.99 330	0.91 317	0.67 327	1.13 326	0.88 323	1.02 324	1.43 322

BEATNet-Init1	4.26 344	5.23 349	1.17 342	9.10 351	2.61 346	8.41 351	4.21 344	2.29 346	1.73 342	0.88 332	2.38 342	6.02 344	9.23 344	0.65 313	2.70 346	2.20 346	1.24 331	0.94 341	17.87 350	4.86 350	2.04 344	1.87 346	1.10 318	1.14 344	4.62 349	2.07 342	11.53 356	6.94 350

GCAP-BAT	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 332	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

test_for_model	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 332	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

testlalala2	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 332	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

testlalala	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 332	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

testlalala_base	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 332	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

GCAP-Stereo	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 332	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

TorneroNet	2.33 336	1.60 338	0.88 333	5.64 346	1.76 338	2.56 339	2.94 337	0.97 332	2.29 345	0.79 329	1.98 341	4.07 342	12.24 348	3.12 343	1.29 298	0.67 319	1.30 338	0.61 330	5.93 339	1.00 334	1.04 329	0.98 329	2.79 341	0.70 332	1.86 343	1.04 330	1.02 324	1.87 334

notaker	1.84 329	1.90 342	1.02 338	3.19 339	2.19 343	2.44 338	2.77 336	1.11 338	1.57 340	0.91 334	1.09 325	3.37 338	5.56 339	3.13 344	1.35 300	0.81 328	1.34 339	0.71 334	4.26 333	1.08 338	1.22 335	0.99 330	2.96 342	0.93 340	0.74 314	0.77 316	0.98 321	1.18 311

TorneroNet-64	1.85 330	1.56 337	0.93 335	3.34 340	1.31 332	2.18 336	2.65 334	0.91 329	2.21 343	0.66 326	0.83 318	2.72 329	7.56 341	3.04 341	1.76 319	0.67 319	1.35 340	0.59 324	4.05 332	1.02 335	0.98 328	0.96 327	2.67 338	0.69 331	1.24 330	1.15 335	0.88 314	2.15 338

ktn	2.52 339	1.71 340	3.02 347	2.41 331	1.88 339	2.62 341	3.04 338	1.69 342	4.13 348	1.01 338	1.21 333	8.17 349	10.18 345	2.80 340	1.51 305	0.93 337	1.72 341	0.87 339	6.22 341	1.56 345	1.20 334	1.09 336	2.75 340	0.93 340	1.19 329	1.07 332	1.46 337	1.74 330

UNDER WATER-64	1.98 331	1.91 343	1.15 341	3.52 342	2.32 344	2.83 344	3.30 339	1.72 343	1.25 335	1.12 340	1.19 330	3.41 339	2.89 335	3.11 342	2.13 332	0.90 334	1.77 342	0.77 337	2.32 317	1.05 337	1.17 333	1.23 341	3.96 350	1.06 342	1.41 333	2.13 343	1.31 333	2.65 343

UNDER WATER	2.15 332	1.92 344	1.13 340	3.36 341	2.59 345	2.77 343	3.73 343	1.63 341	1.36 336	1.02 339	1.02 324	3.30 336	7.25 340	3.39 346	1.54 307	0.91 336	1.80 343	0.75 336	3.15 326	1.08 338	1.27 340	1.14 339	3.84 349	1.20 346	1.46 334	1.78 341	1.26 328	2.46 341

MADNet++	2.28 335	1.66 339	1.91 345	1.39 312	2.03 342	1.38 314	1.73 324	1.80 344	2.24 344	2.07 348	2.44 344	2.76 331	2.81 333	1.52 322	2.18 334	2.45 347	2.29 344	1.71 344	2.86 325	2.56 346	4.03 348	5.19 350	1.23 321	2.35 349	1.50 335	3.83 349	2.07 344	1.70 329

JetRed	2.50 338	2.16 345	2.32 346	1.72 322	1.88 339	2.59 340	3.38 340	1.86 345	1.53 339	1.15 341	0.93 321	2.77 332	0.67 288	2.39 333	3.50 348	2.17 345	2.74 345	3.15 349	1.82 310	1.37 343	3.39 347	2.94 348	2.72 339	1.27 347	2.55 347	6.99 352	2.85 345	4.69 346

DLNR_Zeroshot_test	9.91 349	28.72 359	0.20 237	46.90 360	0.13 160	0.20 206	45.01 360	0.29 242	0.11 109	0.38 279	0.19 170	0.33 232	0.10 107	1.29 319	61.34 360	71.85 360	3.99 346	2.49 346	1.36 295	0.22 221	0.65 293	0.41 227	0.09 146	0.13 195	0.26 217	0.24 196	0.29 198	0.33 221

DGTPSM_ROB	8.76 347	3.83 346	10.08 352	3.08 337	5.50 348	3.48 345	5.02 347	3.60 348	8.96 351	3.18 349	7.06 348	3.95 341	10.56 346	3.59 347	11.06 350	10.70 350	4.35 347	10.50 351	5.45 337	9.91 352	5.93 350	14.37 352	4.39 351	8.90 354	9.99 352	27.43 356	11.00 354	30.59 356

DPSMNet_ROB	8.99 348	3.86 347	10.11 353	3.11 338	5.51 349	3.54 346	5.03 348	3.60 348	9.04 352	3.27 350	7.95 350	4.19 343	13.43 352	3.66 348	11.12 351	10.86 351	4.47 348	10.71 352	6.43 343	9.92 353	5.99 352	14.50 353	4.39 351	8.90 354	10.15 353	27.43 356	11.02 355	30.59 356

HanzoNet	4.54 345	4.29 348	3.74 351	6.10 347	3.77 347	7.50 350	8.23 352	3.94 350	4.82 349	1.56 346	2.42 343	11.35 351	12.90 351	10.81 356	1.84 322	1.89 344	4.65 349	1.35 343	10.71 347	3.05 347	2.04 344	1.81 345	5.00 353	1.14 344	1.80 342	1.67 340	1.81 343	2.33 339

DPSimNet_ROB	5.23 346	7.46 350	3.48 350	6.82 349	6.53 352	4.88 347	5.29 349	5.03 351	6.96 350	3.68 351	10.30 353	6.62 345	7.58 342	4.15 352	3.41 347	2.75 348	5.59 350	2.26 345	12.16 348	3.45 348	5.93 350	2.70 347	3.37 345	3.75 350	3.16 348	3.16 348	4.52 348	6.28 348

PML	11.09 351	9.28 353	3.40 349	11.88 354	6.99 353	11.60 352	5.97 350	7.04 353	24.50 359	8.92 354	28.99 359	32.63 358	39.39 359	6.18 353	5.69 349	4.14 349	8.31 351	2.99 348	18.83 353	4.50 349	4.70 349	4.40 349	3.75 348	3.98 351	10.54 355	5.17 351	18.60 357	7.08 351

LRCNet_RVC	10.22 350	14.24 354	3.26 348	20.74 355	17.71 357	19.88 356	15.89 355	6.49 352	2.47 346	19.87 357	12.97 354	19.40 354	8.44 343	26.62 358	2.33 338	0.74 324	10.08 352	5.54 350	23.31 355	6.95 351	2.43 346	1.11 338	22.86 356	8.58 353	0.73 313	0.39 273	1.72 342	1.19 312

DPSM_ROB	13.12 352	7.70 351	11.86 354	4.97 344	5.71 350	6.03 348	4.61 345	8.36 354	10.82 353	6.72 352	8.03 351	8.12 347	12.29 349	3.81 349	13.89 352	13.57 352	10.28 353	13.36 353	9.07 345	11.67 354	16.11 354	18.73 356	3.51 346	10.91 356	27.70 357	35.86 358	31.04 358	39.53 358

DPSM	13.12 352	7.70 351	11.86 354	4.97 344	5.71 350	6.03 348	4.61 345	8.36 354	10.82 353	6.72 352	8.03 351	8.12 347	12.29 349	3.81 349	13.89 352	13.57 352	10.28 353	13.36 353	9.07 345	11.67 354	16.11 354	18.73 356	3.51 346	10.91 356	27.70 357	35.86 358	31.04 358	39.53 358

CasAABBNet	26.35 357	15.49 355	23.85 358	9.95 352	11.46 355	12.03 353	9.23 353	16.79 356	21.84 357	13.64 355	16.11 355	16.45 353	24.90 358	7.58 354	27.95 358	27.14 357	20.53 355	26.83 359	18.10 351	23.37 357	32.22 358	37.28 358	6.99 354	21.98 360	55.78 360	72.24 360	62.39 360	79.48 360

FlowAnything	26.42 358	15.50 356	23.88 359	9.99 353	11.54 356	12.07 354	9.28 354	16.89 357	21.87 358	13.68 356	16.26 356	16.42 352	24.79 357	7.69 355	27.93 357	27.24 358	20.55 356	26.80 358	18.20 352	23.53 358	32.22 358	37.62 359	7.05 355	22.05 361	55.78 360	72.50 361	62.44 361	79.62 361

HaxPig	19.43 354	21.64 357	18.72 356	23.90 356	23.72 358	22.99 357	25.27 356	20.59 358	18.36 355	26.33 358	23.18 357	22.04 355	16.59 354	24.59 357	21.93 354	18.51 354	20.93 357	19.75 355	22.56 354	20.41 356	14.06 353	11.69 351	27.14 357	18.65 358	6.94 351	12.03 355	7.78 351	14.26 355

MEDIAN_ROB	22.61 355	26.37 358	23.42 357	27.86 358	27.01 359	26.90 359	28.47 358	24.00 359	21.42 356	31.43 359	26.90 358	25.65 356	19.56 355	27.54 359	23.81 355	20.10 355	25.89 358	23.65 356	27.64 357	24.33 359	18.71 356	15.27 354	29.65 358	20.16 359	10.22 354	11.12 354	10.11 353	13.24 354

AVERAGE_ROB	25.62 356	30.03 360	26.88 360	31.96 359	30.85 360	31.13 360	32.49 359	28.35 360	25.87 360	34.56 360	30.30 360	30.39 357	23.71 356	31.94 360	27.62 356	24.45 356	28.60 359	25.76 357	30.73 358	27.87 360	22.22 357	18.68 355	33.77 359	25.40 362	10.86 356	8.77 353	9.34 352	9.16 352

GS-Stereo																							0.02 3	0.03 7	0.07 27	0.06 17	0.07 21	0.05 17

FSD		0.26 265	0.26 273	0.27 248	0.26 262	0.25 241	0.31 270	0.33 261	0.20 224	0.28 197	0.20 180			0.29 277	0.34 213	0.37 275			0.33 189	0.26 253				0.28 277	0.30 249	0.26 221	0.30 207	0.31 216

ASD4																								5.70 352

Low-res two-view benchmark