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

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 9	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.05 26	0.04 9	0.06 34	0.05 16	0.02 1	0.02 2	0.08 14	0.06 2	0.05 1	0.05 7	0.05 2	0.04 4	0.05 4	0.05 6	0.02 3	0.03 8	0.03 1	0.05 7	0.03 1	0.04 5

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 9	0.03 11	0.02 1	0.02 3	0.04 10	0.05 26	0.04 9	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 8	0.07 22	0.05 7	0.06 10	0.04 4	0.05 4	0.05 6	0.02 3	0.03 8	0.04 2	0.04 1	0.06 11	0.04 5

AIO-test1	0.05 13	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 11	0.03 3	0.02 3	0.06 38	0.06 38	0.06 40	0.06 34	0.06 31	0.02 1	0.03 33	0.09 21	0.09 26	0.06 11	0.05 7	0.05 2	0.05 16	0.05 4	0.06 19	0.02 3	0.03 8	0.04 2	0.05 7	0.04 2	0.04 5

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 26	0.04 10	0.02 1	0.03 2	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 8	0.05 1	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 5	0.03 1

quiztm	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.03 5	0.02 1	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 8	0.05 1	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.05 4	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 11	0.03 1

LACA2	0.04 2	0.04 12	0.03 4	0.04 22	0.03 11	0.04 20	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 40	0.02 3	0.06 31	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 8	0.05 1	0.05 7	0.05 2	0.04 4	0.05 4	0.05 6	0.02 3	0.03 8	0.05 5	0.05 7	0.05 5	0.04 5

WQFJA1	0.07 45	0.05 31	0.03 4	0.04 22	0.04 30	0.05 41	0.03 26	0.06 38	0.15 196	0.04 9	0.15 141	0.05 16	0.34 270	0.03 33	0.07 8	0.06 2	0.06 11	0.05 7	0.06 10	0.05 16	0.05 4	0.05 6	0.03 25	0.04 32	0.05 5	0.06 19	0.06 11	0.06 36

WQFJX1	0.06 28	0.04 12	0.03 4	0.03 9	0.03 11	0.03 3	0.02 3	0.06 38	0.17 221	0.04 9	0.11 105	0.04 4	0.31 265	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.04 3	0.05 2	0.04 4	0.05 4	0.05 6	0.03 25	0.03 8	0.05 5	0.05 7	0.06 11	0.04 5

WQFJX	0.06 28	0.04 12	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.05 41	0.03 26	0.05 27	0.15 196	0.04 9	0.14 131	0.04 4	0.33 268	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.05 7	0.05 2	0.05 16	0.04 1	0.05 6	0.03 25	0.04 32	0.05 5	0.07 29	0.06 11	0.06 36

NLMM	0.07 45	0.05 31	0.03 4	0.04 22	0.04 30	0.05 41	0.03 26	0.06 38	0.15 196	0.04 9	0.15 141	0.05 16	0.34 270	0.03 33	0.07 8	0.06 2	0.06 11	0.05 7	0.06 10	0.05 16	0.05 4	0.05 6	0.03 25	0.04 32	0.05 5	0.06 19	0.06 11	0.06 36

NLCSM	0.05 13	0.03 1	0.03 4	0.03 9	0.02 1	0.04 20	0.02 3	0.07 49	0.14 181	0.04 9	0.10 88	0.05 16	0.29 263	0.02 2	0.05 1	0.05 1	0.05 1	0.04 3	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.04 4	0.02 3	0.03 8	0.05 5	0.05 7	0.04 2	0.04 5

111111	0.05 13	0.04 12	0.03 4	0.03 9	0.04 30	0.03 3	0.03 26	0.04 10	0.05 26	0.03 2	0.04 15	0.05 16	0.03 20	0.02 2	0.09 21	0.08 15	0.06 11	0.05 7	0.07 20	0.04 4	0.07 22	0.08 44	0.03 25	0.03 8	0.05 5	0.05 7	0.04 2	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 11	0.04 20	0.02 3	0.04 10	0.04 16	0.06 40	0.03 7	0.06 31	0.02 1	0.02 2	0.08 14	0.08 15	0.08 34	0.06 22	0.07 20	0.04 4	0.07 22	0.05 6	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 11	0.04 5

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 11	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.04 16	0.05 27	0.02 3	0.05 16	0.02 1	0.02 2	0.08 14	0.08 15	0.08 34	0.06 22	0.07 20	0.04 4	0.07 22	0.05 6	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 11	0.05 19

MM-Stereo_test2	0.05 13	0.05 31	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.04 16	0.05 27	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.03 33	0.09 21	0.09 26	0.07 22	0.07 33	0.07 20	0.06 33	0.08 33	0.10 60	0.04 55	0.03 8	0.05 5	0.09 58	0.06 11	0.05 19

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 12	0.03 4	0.04 22	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.04 16	0.04 9	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 14	0.07 8	0.07 22	0.05 7	0.06 10	0.05 16	0.06 13	0.05 6	0.03 25	0.03 8	0.05 5	0.05 7	0.05 5	0.04 5

IGEV-Stereo++	0.06 28	0.05 31	0.04 25	0.05 45	0.05 47	0.04 20	0.02 3	0.05 27	0.05 26	0.05 27	0.05 25	0.05 16	0.04 38	0.03 33	0.09 21	0.09 26	0.07 22	0.06 22	0.08 31	0.05 16	0.07 22	0.12 73	0.04 55	0.03 8	0.05 5	0.07 29	0.08 40	0.05 19

AIO-Stereo	0.05 13	0.05 31	0.04 25	0.04 22	0.04 30	0.04 20	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.04 15	0.04 4	0.03 20	0.02 2	0.09 21	0.09 26	0.07 22	0.06 22	0.09 45	0.06 33	0.07 22	0.06 19	0.03 25	0.03 8	0.05 5	0.05 7	0.07 23	0.04 5

MoCha-V2	0.05 13	0.04 12	0.03 4	0.04 22	0.03 11	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.03 5	0.04 9	0.05 25	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 28	0.08 15	0.07 22	0.06 22	0.08 31	0.06 33	0.07 22	0.07 33	0.03 25	0.03 8	0.05 5	0.05 7	0.05 5	0.03 1

ProNet	0.04 2	0.04 12	0.04 25	0.03 9	0.02 1	0.04 20	0.04 54	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.06 34	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 14	0.07 8	0.06 11	0.05 7	0.06 10	0.04 4	0.06 13	0.03 1	0.03 25	0.03 8	0.05 5	0.04 1	0.05 5	0.04 5

BridgeDepth	0.04 2	0.04 12	0.03 4	0.04 22	0.03 11	0.04 20	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 3	0.08 50	0.03 20	0.02 2	0.07 8	0.08 15	0.05 1	0.05 7	0.05 2	0.04 4	0.06 13	0.05 6	0.02 3	0.03 8	0.06 21	0.06 19	0.07 23	0.04 5
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.06 28	0.05 31	0.03 4	0.03 9	0.03 11	0.04 20	0.02 3	0.06 38	0.04 16	0.07 56	0.05 25	0.07 44	0.03 20	0.04 54	0.10 28	0.10 39	0.10 55	0.07 33	0.11 55	0.06 33	0.10 49	0.06 19	0.03 25	0.03 8	0.06 21	0.05 7	0.09 51	0.06 36

LG-Stereo	0.05 13	0.04 12	0.03 4	0.03 9	0.04 30	0.04 20	0.02 3	0.06 38	0.05 26	0.06 40	0.06 34	0.08 50	0.03 20	0.02 2	0.10 28	0.08 15	0.08 34	0.06 22	0.07 20	0.05 16	0.09 45	0.06 19	0.02 3	0.03 8	0.06 21	0.06 19	0.07 23	0.05 19

GREAT-IGEV	0.05 13	0.04 12	0.03 4	0.03 9	0.02 1	0.04 20	0.02 3	0.04 10	0.03 5	0.04 9	0.05 25	0.08 50	0.02 1	0.02 2	0.11 37	0.09 26	0.07 22	0.05 7	0.07 20	0.05 16	0.06 13	0.10 60	0.03 25	0.03 8	0.06 21	0.06 19	0.08 40	0.04 5
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GIP-stereo	0.06 28	0.05 31	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 20	0.03 26	0.03 1	0.03 5	0.05 27	0.04 15	0.05 16	0.02 1	0.04 54	0.11 37	0.09 26	0.08 34	0.07 33	0.09 45	0.07 53	0.08 33	0.09 55	0.02 3	0.04 32	0.06 21	0.07 29	0.08 40	0.05 19

Occ-G	0.06 28	0.07 51	0.05 44	0.05 45	0.04 30	0.05 41	0.03 26	0.05 27	0.04 16	0.04 9	0.08 61	0.06 31	0.03 20	0.03 33	0.11 37	0.11 49	0.08 34	0.08 46	0.13 68	0.06 33	0.09 45	0.07 33	0.04 55	0.05 52	0.06 21	0.06 19	0.08 40	0.06 36

RSM	0.05 13	0.05 31	0.04 25	0.04 22	0.04 30	0.05 41	0.03 26	0.04 10	0.03 5	0.04 9	0.05 25	0.06 31	0.03 20	0.02 2	0.10 28	0.09 26	0.07 22	0.06 22	0.07 20	0.06 33	0.08 33	0.06 19	0.02 3	0.04 32	0.06 21	0.06 19	0.07 23	0.05 19

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 2	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 48	0.10 39	0.06 11	0.05 7	0.06 10	0.04 4	0.07 22	0.05 6	0.01 1	0.02 1	0.06 21	0.05 7	0.05 5	0.04 5
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
PointNet	0.05 13	0.04 12	0.05 44	0.04 22	0.03 11	0.04 20	0.04 54	0.07 49	0.05 26	0.05 27	0.06 34	0.05 16	0.04 38	0.02 2	0.07 8	0.06 2	0.05 1	0.04 3	0.06 10	0.04 4	0.07 22	0.06 19	0.04 55	0.05 52	0.07 29	0.08 44	0.09 51	0.06 36

LACA1	0.05 13	0.05 31	0.04 25	0.04 22	0.04 30	0.04 20	0.03 26	0.03 1	0.06 38	0.05 27	0.04 15	0.06 31	0.04 38	0.03 33	0.09 21	0.09 26	0.06 11	0.08 46	0.06 10	0.05 16	0.06 13	0.06 19	0.03 25	0.04 32	0.07 29	0.08 44	0.08 40	0.06 36

DispViT+	0.06 28	0.05 31	0.05 44	0.07 68	0.05 47	0.05 41	0.04 54	0.05 27	0.07 57	0.06 40	0.08 61	0.06 31	0.05 47	0.03 33	0.10 28	0.09 26	0.06 11	0.08 46	0.08 31	0.06 33	0.06 13	0.07 33	0.03 25	0.06 67	0.07 29	0.10 68	0.08 40	0.09 63

MatchStereo	0.06 28	0.04 12	0.05 44	0.03 9	0.04 30	0.03 3	0.03 26	0.04 10	0.07 57	0.03 2	0.06 34	0.04 4	0.05 47	0.03 33	0.10 28	0.09 26	0.06 11	0.07 33	0.06 10	0.07 53	0.08 33	0.09 55	0.02 3	0.04 32	0.07 29	0.08 44	0.06 11	0.06 36
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLMM1	0.07 45	0.04 12	0.03 4	0.03 9	0.03 11	0.03 3	0.03 26	0.06 38	0.19 230	0.05 27	0.14 131	0.05 16	0.39 276	0.03 33	0.07 8	0.07 8	0.05 1	0.05 7	0.07 20	0.05 16	0.05 4	0.06 19	0.03 25	0.05 52	0.07 29	0.06 19	0.07 23	0.05 19

NLSM3	0.05 13	0.05 31	0.04 25	0.04 22	0.04 30	0.03 3	0.03 26	0.06 38	0.08 64	0.05 27	0.06 34	0.04 4	0.05 47	0.04 54	0.08 14	0.08 15	0.07 22	0.06 22	0.06 10	0.05 16	0.06 13	0.05 6	0.04 55	0.04 32	0.07 29	0.08 44	0.08 40	0.07 45

NLSM1	0.07 45	0.04 12	0.04 25	0.04 22	0.04 30	0.05 41	0.04 54	0.07 49	0.19 230	0.04 9	0.16 156	0.06 31	0.36 275	0.03 33	0.07 8	0.08 15	0.06 11	0.05 7	0.07 20	0.05 16	0.06 13	0.06 19	0.03 25	0.04 32	0.07 29	0.07 29	0.07 23	0.05 19

GSStereo	0.06 28	0.06 46	0.04 25	0.04 22	0.04 30	0.05 41	0.03 26	0.03 1	0.04 16	0.05 27	0.04 15	0.05 16	0.02 1	0.02 2	0.11 37	0.10 39	0.10 55	0.06 22	0.09 45	0.06 33	0.10 49	0.06 19	0.02 3	0.03 8	0.07 29	0.06 19	0.07 23	0.05 19

GS-Stereo																							0.02 3	0.03 8	0.07 29	0.06 19	0.07 23	0.05 19

MonStereo	0.05 13	0.04 12	0.04 25	0.04 22	0.04 30	0.03 3	0.03 26	0.05 27	0.05 26	0.05 27	0.06 34	0.05 16	0.03 20	0.02 2	0.10 28	0.08 15	0.08 34	0.06 22	0.07 20	0.05 16	0.07 22	0.06 19	0.02 3	0.02 1	0.07 29	0.07 29	0.07 23	0.07 45

AdaDepth	0.06 28	0.06 46	0.04 25	0.04 22	0.05 47	0.04 20	0.03 26	0.05 27	0.06 38	0.04 9	0.05 25	0.05 16	0.03 20	0.03 33	0.11 37	0.11 49	0.09 45	0.08 46	0.09 45	0.06 33	0.08 33	0.07 33	0.02 3	0.04 32	0.07 29	0.07 29	0.09 51	0.07 45

GASTEREO	0.06 28	0.04 12	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 20	0.02 3	0.04 10	0.06 38	0.04 9	0.04 15	0.06 31	0.03 20	0.02 2	0.12 48	0.10 39	0.08 34	0.07 33	0.08 31	0.06 33	0.07 22	0.13 81	0.03 25	0.03 8	0.07 29	0.08 44	0.07 23	0.05 19

MSCF	0.06 28	0.04 12	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 20	0.02 3	0.04 10	0.06 38	0.04 9	0.04 15	0.06 31	0.03 20	0.02 2	0.12 48	0.10 39	0.08 34	0.07 33	0.08 31	0.06 33	0.07 22	0.12 73	0.03 25	0.03 8	0.07 29	0.08 44	0.06 11	0.05 19

MLG-Stereo_test3	0.08 56	0.06 46	0.04 25	0.05 45	0.06 63	0.06 58	0.04 54	0.07 49	0.06 38	0.09 60	0.07 48	0.13 78	0.03 20	0.05 64	0.13 54	0.11 49	0.12 65	0.09 53	0.29 187	0.06 33	0.12 64	0.13 81	0.03 25	0.05 52	0.07 29	0.08 44	0.10 56	0.08 53

CoSv	0.04 2	0.04 12	0.03 4	0.03 9	0.03 11	0.05 41	0.03 26	0.05 27	0.04 16	0.04 9	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 14	0.08 15	0.07 22	0.04 3	0.08 31	0.04 4	0.06 13	0.04 4	0.02 3	0.02 1	0.07 29	0.05 7	0.07 23	0.04 5

U	0.05 13	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 10	0.02 1	0.04 9	0.01 1	0.05 16	0.03 20	0.02 2	0.12 48	0.11 49	0.08 34	0.07 33	0.08 31	0.05 16	0.10 49	0.07 33	0.01 1	0.03 8	0.07 29	0.07 29	0.06 11	0.06 36

CroCo-Stereo Lap2	0.05 13	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 40	0.03 7	0.04 4	0.03 20	0.02 2	0.10 28	0.10 39	0.07 22	0.07 33	0.07 20	0.05 16	0.08 33	0.06 19	0.02 3	0.03 8	0.07 29	0.08 44	0.07 23	0.05 19

LACA3	0.06 28	0.05 31	0.05 44	0.05 45	0.04 30	0.05 41	0.03 26	0.04 10	0.06 38	0.06 40	0.04 15	0.08 50	0.04 38	0.04 54	0.11 37	0.10 39	0.06 11	0.08 46	0.08 31	0.05 16	0.08 33	0.08 44	0.03 25	0.04 32	0.08 46	0.08 44	0.09 51	0.08 53

VIP-Stereo	0.07 45	0.06 46	0.05 44	0.05 45	0.04 30	0.04 20	0.02 3	0.06 38	0.05 26	0.06 40	0.09 74	0.10 59	0.03 20	0.03 33	0.12 48	0.11 49	0.12 65	0.09 53	0.10 51	0.06 33	0.11 56	0.06 19	0.03 25	0.04 32	0.08 46	0.07 29	0.07 23	0.08 53

GEAStereo	0.06 28	0.07 51	0.05 44	0.06 60	0.05 47	0.05 41	0.04 54	0.05 27	0.04 16	0.06 40	0.04 15	0.07 44	0.02 1	0.03 33	0.13 54	0.09 26	0.09 45	0.07 33	0.08 31	0.06 33	0.10 49	0.08 44	0.03 25	0.05 52	0.08 46	0.07 29	0.08 40	0.05 19

gasm-f	0.06 28	0.07 51	0.05 44	0.06 60	0.05 47	0.05 41	0.04 54	0.05 27	0.04 16	0.06 40	0.04 15	0.07 44	0.02 1	0.03 33	0.13 54	0.09 26	0.09 45	0.07 33	0.08 31	0.06 33	0.10 49	0.08 44	0.03 25	0.05 52	0.08 46	0.07 29	0.08 40	0.05 19

DEFOM-Stereo	0.07 45	0.06 46	0.04 25	0.06 60	0.05 47	0.05 41	0.03 26	0.06 38	0.05 26	0.06 40	0.07 48	0.06 31	0.03 20	0.03 33	0.11 37	0.10 39	0.11 58	0.09 53	0.10 51	0.06 33	0.11 56	0.07 33	0.04 55	0.04 32	0.08 46	0.08 44	0.12 71	0.08 53

RSM++	0.06 28	0.05 31	0.05 44	0.05 45	0.05 47	0.04 20	0.03 26	0.06 38	0.05 26	0.05 27	0.05 25	0.07 44	0.04 38	0.02 2	0.11 37	0.10 39	0.08 34	0.07 33	0.08 31	0.06 33	0.09 45	0.07 33	0.03 25	0.04 32	0.08 46	0.07 29	0.07 23	0.05 19

AEACV	0.07 45	0.08 65	0.04 25	0.05 45	0.05 47	0.04 20	0.03 26	0.05 27	0.03 5	0.05 27	0.05 25	0.06 31	0.03 20	0.03 33	0.17 84	0.13 69	0.09 45	0.08 46	0.12 60	0.07 53	0.10 49	0.10 60	0.03 25	0.04 32	0.08 46	0.12 82	0.07 23	0.05 19

anonymousdsp	0.08 56	0.07 51	0.06 60	0.06 60	0.05 47	0.06 58	0.04 54	0.10 63	0.06 38	0.11 72	0.10 88	0.08 50	0.04 38	0.05 64	0.13 54	0.12 64	0.11 58	0.09 53	0.13 68	0.08 69	0.14 71	0.15 90	0.04 55	0.05 52	0.08 46	0.07 29	0.11 64	0.07 45

TDLM	0.07 45	0.08 65	0.07 73	0.07 68	0.07 77	0.07 71	0.05 79	0.07 49	0.06 38	0.06 40	0.10 88	0.08 50	0.06 64	0.05 64	0.09 21	0.09 26	0.09 45	0.09 53	0.08 31	0.06 33	0.08 33	0.06 19	0.05 78	0.07 80	0.08 46	0.07 29	0.08 40	0.08 53

BridgeDepth_RVC	0.07 45	0.07 51	0.06 60	0.05 45	0.06 63	0.06 58	0.04 54	0.07 49	0.09 79	0.07 56	0.07 48	0.07 44	0.05 47	0.04 54	0.13 54	0.11 49	0.07 22	0.09 53	0.09 45	0.07 53	0.08 33	0.08 44	0.03 25	0.04 32	0.09 55	0.11 72	0.10 56	0.11 71
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.09 60	0.08 65	0.05 44	0.04 22	0.05 47	0.04 20	0.03 26	0.13 80	0.09 79	0.21 113	0.09 74	0.13 78	0.05 47	0.05 64	0.13 54	0.14 77	0.14 76	0.09 53	0.14 72	0.07 53	0.18 99	0.12 73	0.03 25	0.04 32	0.09 55	0.08 44	0.10 56	0.10 66

LG-Stereo_L1	0.09 60	0.08 65	0.05 44	0.05 45	0.05 47	0.05 41	0.03 26	0.13 80	0.09 79	0.21 113	0.09 74	0.11 67	0.05 47	0.05 64	0.13 54	0.14 77	0.14 76	0.09 53	0.14 72	0.07 53	0.18 99	0.11 64	0.03 25	0.04 32	0.09 55	0.08 44	0.10 56	0.10 66

LG-G_1	0.09 60	0.08 65	0.06 60	0.08 87	0.07 77	0.08 89	0.05 79	0.09 59	0.06 38	0.09 60	0.07 48	0.13 78	0.06 64	0.07 93	0.14 66	0.12 64	0.13 71	0.10 67	0.15 79	0.08 69	0.14 71	0.17 106	0.05 78	0.05 52	0.09 55	0.09 58	0.12 71	0.11 71

LG-G	0.09 60	0.08 65	0.06 60	0.08 87	0.07 77	0.08 89	0.05 79	0.09 59	0.06 38	0.09 60	0.07 48	0.13 78	0.06 64	0.07 93	0.14 66	0.12 64	0.13 71	0.10 67	0.15 79	0.08 69	0.14 71	0.17 106	0.05 78	0.05 52	0.09 55	0.09 58	0.12 71	0.11 71

AIO_rvc	0.09 60	0.09 75	0.06 60	0.07 68	0.06 63	0.07 71	0.04 54	0.12 75	0.08 64	0.12 77	0.05 25	0.11 67	0.04 38	0.05 64	0.22 145	0.17 112	0.11 58	0.09 53	0.14 72	0.07 53	0.16 79	0.22 142	0.04 55	0.05 52	0.09 55	0.08 44	0.09 51	0.07 45

RAStereo	0.06 28	0.05 31	0.04 25	0.03 9	0.03 11	0.03 3	0.02 3	0.05 27	0.03 5	0.10 66	0.03 7	0.07 44	0.03 20	0.02 2	0.14 66	0.11 49	0.09 45	0.08 46	0.09 45	0.05 16	0.12 64	0.07 33	0.02 3	0.03 8	0.09 55	0.07 29	0.07 23	0.07 45

HCRNet	0.15 108	0.19 242	0.08 93	0.23 241	0.09 108	0.16 181	0.09 149	0.16 97	0.06 38	0.49 323	0.16 156	0.25 177	0.08 96	0.09 130	0.43 243	0.11 49	0.16 88	0.10 67	0.21 125	0.09 82	0.13 66	0.08 44	0.11 197	0.07 80	0.09 55	0.09 58	0.14 82	0.11 71

delet	0.08 56	0.08 65	0.07 73	0.09 101	0.07 77	0.08 89	0.06 99	0.07 49	0.06 38	0.09 60	0.07 48	0.11 67	0.06 64	0.06 84	0.12 48	0.10 39	0.10 55	0.09 53	0.08 31	0.09 82	0.09 45	0.07 33	0.05 78	0.06 67	0.09 55	0.09 58	0.10 56	0.08 53

RYNet	0.15 108	0.07 51	0.06 60	0.05 45	0.06 63	0.06 58	0.04 54	0.07 49	0.13 166	0.06 40	0.06 34	0.06 31	0.05 47	0.04 54	1.96 339	0.11 49	0.09 45	0.13 99	0.10 51	0.07 53	0.08 33	0.07 33	0.13 223	0.06 67	0.09 55	0.22 192	0.11 64	0.08 53

DFGA-Net	0.09 60	0.09 75	0.05 44	0.07 68	0.05 47	0.06 58	0.05 79	0.11 69	0.06 38	0.12 77	0.07 48	0.13 78	0.05 47	0.04 54	0.14 66	0.12 64	0.13 71	0.10 67	0.13 68	0.07 53	0.11 56	0.08 44	0.05 78	0.07 80	0.10 65	0.09 58	0.14 82	0.11 71

LGtest1	0.09 60	0.07 51	0.06 60	0.06 60	0.06 63	0.07 71	0.04 54	0.10 63	0.09 79	0.09 60	0.10 88	0.10 59	0.05 47	0.06 84	0.15 74	0.13 69	0.15 83	0.11 79	0.15 79	0.09 82	0.16 79	0.15 90	0.05 78	0.05 52	0.10 65	0.09 58	0.12 71	0.10 66

SGD-Stereo	0.13 92	0.07 51	0.05 44	0.06 60	0.06 63	0.08 89	0.03 26	0.08 58	0.08 64	0.10 66	0.06 34	0.13 78	0.06 64	0.04 54	0.93 299	0.17 112	0.18 106	0.10 67	0.16 85	0.08 69	0.18 99	0.11 64	0.06 96	0.06 67	0.10 65	0.11 72	0.16 91	0.13 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 85	0.09 75	0.06 60	0.06 60	0.07 77	0.06 58	0.04 54	0.17 103	0.08 64	0.24 154	0.08 61	0.14 89	0.06 64	0.06 84	0.17 84	0.14 77	0.18 106	0.13 99	0.18 95	0.10 91	0.23 151	0.23 146	0.06 96	0.06 67	0.10 65	0.13 93	0.14 82	0.16 106

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 79	0.08 65	0.06 60	0.07 68	0.07 77	0.07 71	0.03 26	0.16 97	0.09 79	0.24 154	0.09 74	0.10 59	0.06 64	0.05 64	0.15 74	0.17 112	0.17 95	0.12 85	0.16 85	0.10 91	0.24 155	0.17 106	0.04 55	0.05 52	0.10 65	0.11 72	0.13 79	0.09 63

IGEV-Stereo+	0.10 70	0.11 109	0.05 44	0.05 45	0.06 63	0.06 58	0.03 26	0.16 97	0.08 64	0.24 154	0.13 124	0.11 67	0.06 64	0.05 64	0.13 54	0.15 90	0.14 76	0.10 67	0.15 79	0.10 91	0.18 99	0.15 90	0.05 78	0.04 32	0.10 65	0.12 82	0.08 40	0.09 63

iRaftStereo_RVC	0.08 56	0.07 51	0.06 60	0.05 45	0.05 47	0.05 41	0.03 26	0.10 63	0.05 26	0.10 66	0.09 74	0.10 59	0.05 47	0.04 54	0.11 37	0.11 49	0.13 71	0.10 67	0.12 60	0.07 53	0.15 77	0.11 64	0.04 55	0.05 52	0.10 65	0.09 58	0.11 64	0.08 53

RAFT + AFF	0.14 98	0.07 51	0.05 44	0.08 87	0.05 47	0.07 71	0.04 54	0.11 69	0.08 64	0.14 83	0.07 48	0.15 97	0.04 38	0.03 33	1.54 319	0.11 49	0.14 76	0.07 33	0.14 72	0.06 33	0.14 71	0.08 44	0.03 25	0.05 52	0.10 65	0.07 29	0.07 23	0.07 45

MMNet	0.10 70	0.09 75	0.07 73	0.10 110	0.08 95	0.09 107	0.06 99	0.10 63	0.08 64	0.08 58	0.09 74	0.12 73	0.06 64	0.08 104	0.22 145	0.11 49	0.12 65	0.11 79	0.12 60	0.09 82	0.11 56	0.08 44	0.06 96	0.08 97	0.10 65	0.11 72	0.13 79	0.12 78

DepthFocus	0.14 98	0.09 75	0.07 73	0.10 110	0.07 77	0.08 89	0.05 79	0.20 124	0.10 97	0.23 133	0.10 88	0.18 118	0.07 80	0.11 161	0.19 100	0.21 180	0.22 160	0.13 99	0.22 134	0.14 153	0.35 208	0.24 154	0.10 176	0.07 80	0.11 74	0.13 93	0.17 104	0.18 118

HUF	0.13 92	0.09 75	0.07 73	0.08 87	0.08 95	0.07 71	0.04 54	0.15 90	0.08 64	0.18 98	0.07 48	0.12 73	0.07 80	0.06 84	0.43 243	0.45 304	0.15 83	0.10 67	0.20 112	0.09 82	0.21 129	0.21 135	0.06 96	0.06 67	0.11 74	0.08 44	0.11 64	0.08 53

StereoVision	0.07 45	0.05 31	0.05 44	0.04 22	0.04 30	0.05 41	0.03 26	0.07 49	0.11 117	0.05 27	0.06 34	0.05 16	0.06 64	0.02 2	0.13 54	0.13 69	0.09 45	0.07 33	0.10 51	0.08 69	0.08 33	0.07 33	0.03 25	0.05 52	0.11 74	0.10 68	0.13 79	0.13 82

MIM_Stereo	0.11 79	0.09 75	0.07 73	0.08 87	0.07 77	0.09 107	0.04 54	0.13 80	0.06 38	0.19 105	0.08 61	0.11 67	0.05 47	0.05 64	0.16 79	0.15 90	0.17 95	0.12 85	0.20 112	0.10 91	0.18 99	0.15 90	0.04 55	0.07 80	0.11 74	0.10 68	0.15 85	0.10 66

AASNet	0.10 70	0.10 89	0.07 73	0.10 110	0.10 126	0.11 128	0.08 134	0.11 69	0.06 38	0.10 66	0.11 105	0.10 59	0.06 64	0.07 93	0.14 66	0.11 49	0.13 71	0.11 79	0.11 55	0.09 82	0.11 56	0.12 73	0.06 96	0.08 97	0.11 74	0.10 68	0.10 56	0.08 53

AnonymousM	0.19 165	0.09 75	0.07 73	0.09 101	0.07 77	0.08 89	0.05 79	0.20 124	0.09 79	0.23 133	0.14 131	0.16 106	0.07 80	0.09 130	0.23 157	0.23 206	0.23 169	0.14 112	0.20 112	0.15 169	0.32 186	0.26 167	0.07 112	0.08 97	0.11 74	0.17 138	0.54 292	0.97 316

DMCA	0.11 79	0.09 75	0.10 124	0.08 87	0.09 108	0.08 89	0.09 149	0.13 80	0.10 97	0.11 72	0.13 124	0.12 73	0.08 96	0.09 130	0.20 116	0.14 77	0.15 83	0.14 112	0.12 60	0.10 91	0.14 71	0.09 55	0.08 137	0.08 97	0.11 74	0.13 93	0.11 64	0.12 78

GANet	0.10 70	0.10 89	0.09 112	0.10 110	0.10 126	0.12 143	0.09 149	0.13 80	0.08 64	0.10 66	0.10 88	0.14 89	0.06 64	0.06 84	0.11 37	0.12 64	0.14 76	0.14 112	0.11 55	0.07 53	0.11 56	0.08 44	0.08 137	0.08 97	0.11 74	0.09 58	0.11 64	0.11 71

CVANet_RVC	0.10 70	0.12 126	0.11 150	0.13 152	0.09 108	0.11 128	0.08 134	0.12 75	0.08 64	0.09 60	0.14 131	0.10 59	0.07 80	0.07 93	0.11 37	0.11 49	0.11 58	0.11 79	0.11 55	0.08 69	0.11 56	0.08 44	0.06 96	0.08 97	0.11 74	0.09 58	0.11 64	0.12 78

AANet_RVC	0.09 60	0.08 65	0.08 93	0.07 68	0.09 108	0.06 58	0.06 99	0.09 59	0.09 79	0.08 58	0.09 74	0.08 50	0.07 80	0.06 84	0.14 66	0.11 49	0.11 58	0.12 85	0.11 55	0.10 91	0.10 49	0.09 55	0.07 112	0.08 97	0.11 74	0.12 82	0.12 71	0.14 93

PWCDC_ROB	0.23 202	0.10 89	0.13 185	0.10 110	0.17 219	0.11 128	0.15 209	0.12 75	0.38 293	0.11 72	0.25 223	0.14 89	0.77 307	0.28 286	0.88 292	0.21 180	0.17 95	0.18 200	0.17 92	0.17 197	0.20 120	0.39 231	0.20 261	0.17 246	0.11 74	0.20 174	0.15 85	0.24 185

TS12	0.09 60	0.07 51	0.07 73	0.07 68	0.06 63	0.06 58	0.04 54	0.11 69	0.06 38	0.06 40	0.11 105	0.10 59	0.05 47	0.05 64	0.13 54	0.13 69	0.09 45	0.10 67	0.12 60	0.08 69	0.13 66	0.11 64	0.04 55	0.06 67	0.12 85	0.11 72	0.12 71	0.14 93

TS	0.09 60	0.07 51	0.07 73	0.07 68	0.06 63	0.06 58	0.04 54	0.11 69	0.06 38	0.06 40	0.11 105	0.10 59	0.05 47	0.05 64	0.13 54	0.13 69	0.09 45	0.10 67	0.12 60	0.08 69	0.13 66	0.11 64	0.04 55	0.06 67	0.12 85	0.11 72	0.12 71	0.14 93

AIO_test	0.12 85	0.10 89	0.06 60	0.10 110	0.07 77	0.07 71	0.06 99	0.14 86	0.10 97	0.13 80	0.07 48	0.13 78	0.05 47	0.05 64	0.29 201	0.29 251	0.11 58	0.09 53	0.13 68	0.07 53	0.18 99	0.24 154	0.05 78	0.06 67	0.12 85	0.18 154	0.10 56	0.07 45

plain	0.10 70	0.09 75	0.07 73	0.06 60	0.06 63	0.07 71	0.04 54	0.13 80	0.06 38	0.16 84	0.06 34	0.11 67	0.04 38	0.04 54	0.16 79	0.16 102	0.16 88	0.12 85	0.15 79	0.08 69	0.15 77	0.11 64	0.04 55	0.07 80	0.12 85	0.12 82	0.12 71	0.14 93

UniTT-Stereo	0.11 79	0.07 51	0.06 60	0.05 45	0.05 47	0.06 58	0.04 54	0.10 63	0.07 57	0.13 80	0.06 34	0.12 73	0.12 154	0.08 104	0.18 95	0.14 77	0.16 88	0.12 85	0.19 104	0.09 82	0.17 88	0.12 73	0.07 112	0.06 67	0.12 85	0.19 164	0.10 56	0.13 82

LL-Strereo2	0.12 85	0.08 65	0.07 73	0.07 68	0.07 77	0.06 58	0.04 54	0.15 90	0.10 97	0.22 122	0.10 88	0.13 78	0.07 80	0.07 93	0.15 74	0.15 90	0.18 106	0.11 79	0.20 112	0.10 91	0.20 120	0.28 182	0.05 78	0.07 80	0.12 85	0.13 93	0.15 85	0.10 66

test_for_model	0.18 149	0.10 89	0.07 73	0.08 87	0.09 108	0.07 71	0.05 79	0.20 124	0.11 117	0.25 167	0.08 61	0.25 177	0.07 80	0.08 104	0.17 84	0.19 153	1.29 345	0.14 112	0.24 149	0.13 130	0.38 221	0.18 114	0.07 112	0.07 80	0.13 91	0.14 102	0.16 91	0.18 118

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 149	0.10 89	0.07 73	0.08 87	0.09 108	0.07 71	0.05 79	0.20 124	0.11 117	0.25 167	0.08 61	0.25 177	0.07 80	0.08 104	0.17 84	0.19 153	1.29 345	0.14 112	0.24 149	0.13 130	0.38 221	0.18 114	0.07 112	0.07 80	0.13 91	0.14 102	0.16 91	0.18 118

MGS-Stereo	0.15 108	0.12 126	0.08 93	0.07 68	0.07 77	0.07 71	0.05 79	0.16 97	0.07 57	0.13 80	0.10 88	0.13 78	0.06 64	0.08 104	0.98 304	0.13 69	0.19 118	0.15 136	0.18 95	0.12 112	0.19 111	0.16 99	0.07 112	0.08 97	0.13 91	0.12 82	0.17 104	0.15 101

MIF-Stereo (partial)	0.10 70	0.09 75	0.08 93	0.07 68	0.06 63	0.07 71	0.04 54	0.12 75	0.09 79	0.12 77	0.07 48	0.09 58	0.07 80	0.05 64	0.18 95	0.15 90	0.16 88	0.13 99	0.14 72	0.08 69	0.16 79	0.10 60	0.04 55	0.08 97	0.13 91	0.11 72	0.16 91	0.13 82

testlalala	0.18 149	0.10 89	0.07 73	0.08 87	0.09 108	0.07 71	0.05 79	0.20 124	0.11 117	0.25 167	0.08 61	0.25 177	0.07 80	0.08 104	0.17 84	0.19 153	1.29 345	0.14 112	0.24 149	0.13 130	0.38 221	0.18 114	0.07 112	0.07 80	0.13 91	0.14 102	0.16 91	0.18 118

GCAPDPT-zeroshot	0.18 149	0.10 89	0.07 73	0.08 87	0.09 108	0.07 71	0.05 79	0.20 124	0.11 117	0.25 167	0.08 61	0.25 177	0.07 80	0.08 104	0.17 84	0.19 153	1.29 345	0.14 112	0.24 149	0.13 130	0.38 221	0.18 114	0.07 112	0.07 80	0.13 91	0.14 102	0.16 91	0.18 118

GCAP-Stereo	0.18 149	0.10 89	0.07 73	0.08 87	0.09 108	0.07 71	0.05 79	0.20 124	0.11 117	0.25 167	0.08 61	0.25 177	0.07 80	0.08 104	0.17 84	0.19 153	1.29 345	0.14 112	0.24 149	0.13 130	0.38 221	0.18 114	0.07 112	0.07 80	0.13 91	0.14 102	0.16 91	0.18 118

anonymousdsp2	0.13 92	0.12 126	0.09 112	0.09 101	0.08 95	0.10 112	0.07 116	0.18 113	0.08 64	0.20 109	0.16 156	0.15 97	0.07 80	0.07 93	0.15 74	0.15 90	0.17 95	0.12 85	0.23 141	0.11 103	0.19 111	0.21 135	0.07 112	0.08 97	0.13 91	0.11 72	0.18 109	0.12 78

test_5	0.11 79	0.10 89	0.08 93	0.07 68	0.05 47	0.07 71	0.05 79	0.16 97	0.07 57	0.11 72	0.09 74	0.15 97	0.15 195	0.03 33	0.15 74	0.15 90	0.11 58	0.10 67	0.12 60	0.07 53	0.13 66	0.15 90	0.04 55	0.09 122	0.13 91	0.14 102	0.19 116	0.18 118

RAFT	0.07 45	0.04 12	0.06 60	0.05 45	0.03 11	0.06 58	0.03 26	0.10 63	0.05 26	0.06 40	0.07 48	0.08 50	0.05 47	0.02 2	0.10 28	0.08 15	0.08 34	0.06 22	0.08 31	0.06 33	0.08 33	0.09 55	0.02 3	0.04 32	0.13 91	0.14 102	0.16 91	0.15 101

TANstereo	0.19 165	0.12 126	0.10 124	0.14 164	0.13 171	0.14 161	0.08 134	0.18 113	0.11 117	0.24 154	0.12 114	0.16 106	0.12 154	0.13 206	0.29 201	0.28 246	0.26 210	0.25 271	0.34 205	0.22 233	0.34 197	0.27 174	0.29 297	0.10 151	0.13 91	0.15 116	0.36 243	0.18 118

XX-TBD	0.19 165	0.12 126	0.10 124	0.14 164	0.13 171	0.14 161	0.08 134	0.18 113	0.11 117	0.24 154	0.12 114	0.16 106	0.12 154	0.13 206	0.29 201	0.28 246	0.26 210	0.25 271	0.34 205	0.22 233	0.34 197	0.27 174	0.29 297	0.10 151	0.13 91	0.15 116	0.36 243	0.18 118

AFF-stereo	0.10 70	0.10 89	0.08 93	0.07 68	0.06 63	0.08 89	0.04 54	0.17 103	0.08 64	0.21 113	0.08 61	0.13 78	0.05 47	0.03 33	0.14 66	0.14 77	0.12 65	0.09 53	0.20 112	0.07 53	0.14 71	0.11 64	0.04 55	0.06 67	0.13 91	0.12 82	0.18 109	0.11 71

UPFNet	0.13 92	0.11 109	0.12 172	0.12 143	0.11 142	0.13 154	0.10 163	0.15 90	0.12 144	0.17 91	0.13 124	0.15 97	0.09 106	0.11 161	0.23 157	0.15 90	0.17 95	0.15 136	0.16 85	0.11 103	0.13 66	0.11 64	0.09 152	0.09 122	0.13 91	0.13 93	0.19 116	0.13 82

S2M2_XL	0.15 108	0.10 89	0.11 150	0.08 87	0.08 95	0.11 128	0.09 149	0.22 149	0.09 79	0.22 122	0.10 88	0.24 167	0.08 96	0.08 104	0.18 95	0.19 153	0.24 181	0.13 99	0.19 104	0.11 103	0.36 213	0.21 135	0.09 152	0.08 97	0.14 105	0.12 82	0.18 109	0.20 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MaDis-Stereo	0.10 70	0.07 51	0.07 73	0.04 22	0.04 30	0.04 20	0.04 54	0.09 59	0.07 57	0.11 72	0.07 48	0.13 78	0.06 64	0.03 33	0.14 66	0.14 77	0.15 83	0.12 85	0.15 79	0.07 53	0.16 79	0.13 81	0.03 25	0.06 67	0.14 105	0.20 174	0.16 91	0.19 138

4D-IteraStereo	0.14 98	0.10 89	0.09 112	0.10 110	0.08 95	0.08 89	0.05 79	0.21 140	0.12 144	0.26 178	0.12 114	0.20 133	0.08 96	0.07 93	0.19 100	0.18 135	0.20 127	0.15 136	0.22 134	0.12 112	0.27 173	0.29 187	0.05 78	0.08 97	0.14 105	0.14 102	0.19 116	0.13 82

IER	0.15 108	0.11 109	0.10 124	0.12 143	0.10 126	0.12 143	0.08 134	0.17 103	0.10 97	0.18 98	0.17 169	0.20 133	0.10 115	0.11 161	0.47 253	0.15 90	0.18 106	0.14 112	0.16 85	0.11 103	0.16 79	0.12 73	0.09 152	0.09 122	0.14 105	0.16 130	0.19 116	0.18 118

RAFT_CTSACE	0.11 79	0.09 75	0.07 73	0.05 45	0.06 63	0.08 89	0.06 99	0.12 75	0.07 57	0.18 98	0.06 34	0.14 89	0.12 154	0.05 64	0.13 54	0.13 69	0.14 76	0.09 53	0.12 60	0.07 53	0.16 79	0.18 114	0.04 55	0.07 80	0.14 105	0.14 102	0.19 116	0.14 93

test_4	0.14 98	0.09 75	0.10 124	0.07 68	0.07 77	0.05 41	0.05 79	0.17 103	0.11 117	0.24 154	0.08 61	0.15 97	0.08 96	0.07 93	0.19 100	0.18 135	0.18 106	0.12 85	0.17 92	0.11 103	0.23 151	0.27 174	0.04 55	0.09 122	0.14 105	0.20 174	0.26 177	0.23 171

raft+_RVC	0.12 85	0.10 89	0.08 93	0.09 101	0.08 95	0.09 107	0.06 99	0.18 113	0.09 79	0.22 122	0.12 114	0.15 97	0.07 80	0.06 84	0.16 79	0.14 77	0.16 88	0.12 85	0.20 112	0.09 82	0.19 111	0.17 106	0.05 78	0.07 80	0.14 105	0.13 93	0.16 91	0.13 82

ARAFT	0.12 85	0.09 75	0.07 73	0.09 101	0.07 77	0.08 89	0.04 54	0.14 86	0.08 64	0.21 113	0.10 88	0.17 111	0.05 47	0.05 64	0.18 95	0.14 77	0.18 106	0.15 136	0.20 112	0.08 69	0.20 120	0.18 114	0.05 78	0.06 67	0.14 105	0.11 72	0.18 109	0.13 82

DMCA-RVC	0.16 124	0.12 126	0.15 205	0.12 143	0.13 171	0.11 128	0.13 193	0.17 103	0.16 212	0.18 98	0.21 201	0.20 133	0.10 115	0.10 148	0.36 230	0.17 112	0.18 106	0.17 168	0.16 85	0.14 153	0.18 99	0.15 90	0.10 176	0.12 188	0.14 105	0.13 93	0.18 109	0.18 118

YMNet	0.13 92	0.11 109	0.08 93	0.10 110	0.10 126	0.12 143	0.17 216	0.11 69	0.10 97	0.10 66	0.08 61	0.16 106	0.12 154	0.09 130	0.66 278	0.16 102	0.12 65	0.12 85	0.14 72	0.08 69	0.11 56	0.11 64	0.07 112	0.07 80	0.15 114	0.11 72	0.15 85	0.13 82

EGLCR-Stereo	0.20 174	0.12 126	0.10 124	0.11 129	0.11 142	0.13 154	0.06 99	0.23 162	0.11 117	0.27 188	0.09 74	0.24 167	0.09 106	0.09 130	0.18 95	0.21 180	0.24 181	0.16 157	0.29 187	0.12 112	0.36 213	0.46 255	0.07 112	0.09 122	0.15 114	0.25 217	0.93 329	0.25 192

RAFT+CT+SA	0.12 85	0.10 89	0.09 112	0.08 87	0.06 63	0.07 71	0.06 99	0.19 122	0.09 79	0.16 84	0.08 61	0.18 118	0.16 204	0.05 64	0.17 84	0.17 112	0.12 65	0.10 67	0.17 92	0.09 82	0.17 88	0.23 146	0.04 55	0.08 97	0.15 114	0.14 102	0.18 109	0.17 111

UNet	0.15 108	0.13 145	0.13 185	0.14 164	0.12 157	0.14 161	0.10 163	0.20 124	0.12 144	0.21 113	0.15 141	0.17 111	0.12 154	0.13 206	0.21 128	0.15 90	0.20 127	0.17 168	0.18 95	0.13 130	0.17 88	0.14 87	0.10 176	0.12 188	0.15 114	0.17 138	0.20 128	0.17 111

CCAANet	0.17 138	0.11 109	0.11 150	0.11 129	0.10 126	0.18 200	0.10 163	0.17 103	0.11 117	0.31 235	0.36 270	0.24 167	0.13 172	0.10 148	0.21 128	0.17 112	0.28 234	0.18 200	0.14 72	0.12 112	0.16 79	0.12 73	0.11 197	0.09 122	0.15 114	0.15 116	0.41 265	0.18 118

HITNet	0.14 98	0.11 109	0.10 124	0.11 129	0.10 126	0.10 112	0.07 116	0.18 113	0.11 117	0.24 154	0.13 124	0.18 118	0.10 115	0.09 130	0.20 116	0.14 77	0.17 95	0.14 112	0.16 85	0.10 91	0.20 120	0.22 142	0.08 137	0.09 122	0.15 114	0.14 102	0.24 155	0.18 118
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
S2M2_L	0.17 138	0.14 168	0.15 205	0.13 152	0.10 126	0.16 181	0.11 173	0.21 140	0.11 117	0.27 188	0.09 74	0.20 133	0.06 64	0.17 248	0.22 145	0.19 153	0.25 194	0.16 157	0.20 112	0.15 169	0.34 197	0.25 161	0.13 223	0.10 151	0.16 120	0.16 130	0.27 192	0.23 171
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 108	0.11 109	0.10 124	0.11 129	0.08 95	0.09 107	0.05 79	0.18 113	0.17 221	0.23 133	0.18 173	0.18 118	0.10 115	0.09 130	0.19 100	0.17 112	0.19 118	0.15 136	0.18 95	0.12 112	0.19 111	0.26 167	0.07 112	0.09 122	0.16 120	0.22 192	0.16 91	0.21 153

CASnet	0.15 108	0.12 126	0.08 93	0.10 110	0.11 142	0.14 161	0.06 99	0.23 162	0.12 144	0.28 205	0.15 141	0.23 160	0.10 115	0.09 130	0.19 100	0.15 90	0.20 127	0.11 79	0.26 162	0.11 103	0.34 197	0.19 127	0.07 112	0.08 97	0.16 120	0.12 82	0.20 128	0.17 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.15 108	0.11 109	0.08 93	0.10 110	0.09 108	0.11 128	0.08 134	0.23 162	0.09 79	0.23 133	0.14 131	0.20 133	0.10 115	0.12 188	0.23 157	0.17 112	0.21 143	0.14 112	0.21 125	0.13 130	0.22 139	0.28 182	0.06 96	0.09 122	0.16 120	0.12 82	0.21 134	0.13 82

IPLGR_C	0.15 108	0.11 109	0.08 93	0.10 110	0.09 108	0.11 128	0.08 134	0.23 162	0.09 79	0.23 133	0.14 131	0.20 133	0.10 115	0.12 188	0.21 128	0.17 112	0.21 143	0.14 112	0.21 125	0.13 130	0.22 139	0.28 182	0.06 96	0.09 122	0.16 120	0.12 82	0.21 134	0.14 93

test-3	0.18 149	0.11 109	0.09 112	0.11 129	0.12 157	0.10 112	0.07 116	0.25 195	0.10 97	0.27 188	0.11 105	0.29 215	0.11 140	0.08 104	0.23 157	0.19 153	0.23 169	0.15 136	0.47 239	0.15 169	0.33 190	0.46 255	0.06 96	0.09 122	0.16 120	0.14 102	0.25 166	0.23 171

test_1	0.18 149	0.11 109	0.09 112	0.11 129	0.12 157	0.10 112	0.07 116	0.25 195	0.10 97	0.27 188	0.11 105	0.29 215	0.11 140	0.08 104	0.23 157	0.19 153	0.23 169	0.15 136	0.47 239	0.15 169	0.33 190	0.46 255	0.06 96	0.09 122	0.16 120	0.14 102	0.25 166	0.23 171

ACRE	0.15 108	0.11 109	0.08 93	0.10 110	0.09 108	0.11 128	0.08 134	0.23 162	0.09 79	0.23 133	0.15 141	0.20 133	0.10 115	0.12 188	0.21 128	0.17 112	0.21 143	0.14 112	0.21 125	0.13 130	0.22 139	0.27 174	0.06 96	0.09 122	0.16 120	0.12 82	0.21 134	0.13 82

rafts_anoy	0.14 98	0.14 168	0.11 150	0.11 129	0.11 142	0.10 112	0.07 116	0.21 140	0.08 64	0.21 113	0.15 141	0.17 111	0.07 80	0.06 84	0.20 116	0.17 112	0.20 127	0.17 168	0.22 134	0.12 112	0.21 129	0.18 114	0.06 96	0.09 122	0.16 120	0.15 116	0.15 85	0.17 111

RALAANet	0.14 98	0.13 145	0.11 150	0.10 110	0.10 126	0.11 128	0.07 116	0.17 103	0.10 97	0.16 84	0.15 141	0.15 97	0.09 106	0.06 84	0.19 100	0.16 102	0.18 106	0.17 168	0.26 162	0.14 153	0.24 155	0.23 146	0.07 112	0.09 122	0.16 120	0.15 116	0.20 128	0.16 106

FINET	0.16 124	0.15 191	0.15 205	0.16 190	0.12 157	0.13 154	0.14 201	0.18 113	0.15 196	0.17 91	0.15 141	0.18 118	0.12 154	0.11 161	0.23 157	0.18 135	0.19 118	0.14 112	0.23 141	0.12 112	0.18 99	0.14 87	0.12 216	0.12 188	0.16 120	0.16 130	0.18 109	0.16 106

RASNet	0.15 108	0.14 168	0.14 193	0.13 152	0.11 142	0.12 143	0.10 163	0.24 178	0.12 144	0.22 122	0.14 131	0.18 118	0.12 154	0.09 130	0.16 79	0.18 135	0.19 118	0.13 99	0.16 85	0.10 91	0.22 139	0.16 99	0.07 112	0.14 217	0.16 120	0.16 130	0.26 177	0.22 162

castereo++	0.17 138	0.11 109	0.09 112	0.12 143	0.09 108	0.10 112	0.06 99	0.22 149	0.12 144	0.27 188	0.11 105	0.27 198	0.10 115	0.08 104	0.17 84	0.21 180	0.24 181	0.14 112	0.25 160	0.13 130	0.44 249	0.31 195	0.08 137	0.10 151	0.17 132	0.17 138	0.36 243	0.19 138

trnet	0.16 124	0.13 145	0.10 124	0.11 129	0.10 126	0.10 112	0.06 99	0.24 178	0.09 79	0.28 205	0.12 114	0.26 188	0.11 140	0.10 148	0.20 116	0.22 195	0.25 194	0.13 99	0.21 125	0.13 130	0.32 186	0.20 132	0.08 137	0.09 122	0.17 132	0.17 138	0.24 155	0.23 171

CAS	0.14 98	0.11 109	0.08 93	0.09 101	0.08 95	0.08 89	0.05 79	0.17 103	0.10 97	0.17 91	0.16 156	0.15 97	0.10 115	0.10 148	0.20 116	0.18 135	0.17 95	0.14 112	0.19 104	0.11 103	0.22 139	0.23 146	0.07 112	0.08 97	0.17 132	0.16 130	0.17 104	0.23 171

iinet-f	0.17 138	0.14 168	0.10 124	0.12 143	0.09 108	0.14 161	0.09 149	0.15 90	0.10 97	0.23 133	0.25 223	0.18 118	0.15 195	0.08 104	0.33 219	0.19 153	0.20 127	0.13 99	0.36 216	0.16 187	0.20 120	0.21 135	0.08 137	0.09 122	0.17 132	0.14 102	0.25 166	0.17 111

TESTraft	0.13 92	0.11 109	0.08 93	0.07 68	0.07 77	0.07 71	0.07 116	0.15 90	0.11 117	0.16 84	0.10 88	0.14 89	0.16 204	0.05 64	0.24 174	0.17 112	0.15 83	0.12 85	0.18 95	0.10 91	0.18 99	0.22 142	0.04 55	0.08 97	0.17 132	0.17 138	0.23 144	0.19 138

ADLNet	0.21 185	0.17 212	0.12 172	0.16 190	0.14 189	0.18 200	0.15 209	0.20 124	0.11 117	0.17 91	0.15 141	0.33 241	0.13 172	0.31 297	1.12 309	0.15 90	0.20 127	0.14 112	0.18 95	0.13 130	0.16 79	0.18 114	0.15 239	0.09 122	0.17 132	0.18 154	0.19 116	0.17 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 85	0.11 109	0.09 112	0.08 87	0.07 77	0.08 89	0.05 79	0.21 140	0.09 79	0.23 133	0.09 74	0.18 118	0.06 64	0.05 64	0.16 79	0.14 77	0.14 76	0.09 53	0.21 125	0.08 69	0.17 88	0.13 81	0.05 78	0.08 97	0.17 132	0.13 93	0.20 128	0.14 93

CREStereo	0.17 138	0.13 145	0.11 150	0.11 129	0.10 126	0.10 112	0.06 99	0.24 178	0.10 97	0.27 188	0.12 114	0.26 188	0.11 140	0.10 148	0.22 145	0.26 236	0.26 210	0.13 99	0.21 125	0.14 153	0.36 213	0.24 154	0.08 137	0.09 122	0.17 132	0.17 138	0.23 144	0.22 162
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
HGLStereo	0.15 108	0.14 168	0.12 172	0.13 152	0.13 171	0.13 154	0.08 134	0.18 113	0.11 117	0.22 122	0.22 209	0.14 89	0.09 106	0.11 161	0.24 174	0.17 112	0.21 143	0.17 168	0.20 112	0.14 153	0.18 99	0.16 99	0.10 176	0.11 167	0.17 132	0.16 130	0.17 104	0.15 101

DSFCA	0.16 124	0.18 229	0.14 193	0.14 164	0.13 171	0.16 181	0.15 209	0.16 97	0.13 166	0.16 84	0.19 180	0.18 118	0.10 115	0.08 104	0.22 145	0.18 135	0.19 118	0.17 168	0.21 125	0.14 153	0.19 111	0.19 127	0.11 197	0.12 188	0.17 132	0.18 154	0.19 116	0.19 138

BEATNet_4x	0.19 165	0.14 168	0.12 172	0.13 152	0.13 171	0.12 143	0.10 163	0.20 124	0.14 181	0.27 188	0.14 131	0.21 146	0.13 172	0.11 161	0.32 215	0.20 169	0.22 160	0.22 242	0.20 112	0.12 112	0.31 183	0.41 239	0.10 176	0.12 188	0.17 132	0.16 130	0.26 177	0.23 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 149	0.18 229	0.18 237	0.17 199	0.21 244	0.16 181	0.26 268	0.19 122	0.24 256	0.22 122	0.20 190	0.26 188	0.12 154	0.19 259	0.24 174	0.16 102	0.19 118	0.16 157	0.19 104	0.13 130	0.16 79	0.17 106	0.11 197	0.11 167	0.17 132	0.22 192	0.19 116	0.21 153
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.16 124	0.15 191	0.11 150	0.14 164	0.13 171	0.16 181	0.14 201	0.15 90	0.13 166	0.21 113	0.17 169	0.16 106	0.10 115	0.10 148	0.25 186	0.16 102	0.20 127	0.15 136	0.23 141	0.14 153	0.17 88	0.18 114	0.09 152	0.11 167	0.17 132	0.16 130	0.21 134	0.16 106

DN-CSS_ROB	0.18 149	0.14 168	0.16 217	0.14 164	0.14 189	0.11 128	0.09 149	0.25 195	0.13 166	0.27 188	0.26 232	0.25 177	0.17 216	0.09 130	0.19 100	0.16 102	0.19 118	0.15 136	0.41 224	0.13 130	0.24 155	0.18 114	0.10 176	0.14 217	0.17 132	0.15 116	0.22 140	0.18 118

DDF-Stereo	0.40 272	0.14 168	0.08 93	1.79 335	0.15 204	1.91 343	0.20 232	0.26 210	0.11 117	0.27 188	0.17 169	2.08 332	0.16 204	0.11 161	0.19 100	0.25 225	0.29 242	0.15 136	0.37 218	0.15 169	0.45 251	0.34 208	0.09 152	0.10 151	0.18 146	0.23 199	0.25 166	0.26 202

zero-FE	1.43 335	0.14 168	0.08 93	8.08 362	0.34 292	13.79 367	2.48 345	0.26 210	0.12 144	0.32 243	0.26 232	6.70 358	0.60 298	0.11 161	0.27 195	0.24 214	0.43 298	0.33 307	0.54 266	0.16 187	1.94 355	0.41 239	0.09 152	0.10 151	0.18 146	0.23 199	0.25 166	0.25 192

coex_refinement	0.17 138	0.15 191	0.11 150	0.12 143	0.12 157	0.13 154	0.08 134	0.21 140	0.16 212	0.22 122	0.18 173	0.17 111	0.10 115	0.10 148	0.44 247	0.19 153	0.20 127	0.15 136	0.23 141	0.11 103	0.17 88	0.15 90	0.09 152	0.10 151	0.18 146	0.17 138	0.20 128	0.22 162

G2L-Stereo	0.16 124	0.14 168	0.11 150	0.12 143	0.13 171	0.12 143	0.09 149	0.20 124	0.11 117	0.24 154	0.16 156	0.19 127	0.16 204	0.11 161	0.29 201	0.16 102	0.20 127	0.15 136	0.18 95	0.12 112	0.20 120	0.16 99	0.11 197	0.10 151	0.18 146	0.19 164	0.23 144	0.17 111

TestStereo1	0.14 98	0.12 126	0.08 93	0.07 68	0.07 77	0.08 89	0.07 116	0.14 86	0.10 97	0.17 91	0.09 74	0.14 89	0.17 216	0.05 64	0.23 157	0.17 112	0.16 88	0.12 85	0.19 104	0.10 91	0.19 111	0.24 154	0.04 55	0.07 80	0.18 146	0.17 138	0.26 177	0.20 144

SA-5K	0.14 98	0.12 126	0.08 93	0.07 68	0.07 77	0.08 89	0.07 116	0.14 86	0.10 97	0.17 91	0.09 74	0.14 89	0.17 216	0.05 64	0.23 157	0.17 112	0.16 88	0.12 85	0.19 104	0.10 91	0.19 111	0.24 154	0.04 55	0.07 80	0.18 146	0.17 138	0.26 177	0.20 144

IPLG	0.22 190	0.12 126	0.11 150	0.10 110	0.10 126	0.10 112	0.07 116	0.22 149	0.09 79	0.24 154	0.15 141	0.21 146	0.09 106	0.11 161	1.93 337	0.18 135	0.21 143	0.16 157	0.24 149	0.14 153	0.20 120	0.32 199	0.06 96	0.10 151	0.18 146	0.18 154	0.24 155	0.14 93

RALCasStereoNet	0.15 108	0.14 168	0.10 124	0.13 152	0.11 142	0.10 112	0.07 116	0.20 124	0.08 64	0.23 133	0.13 124	0.19 127	0.08 96	0.07 93	0.20 116	0.18 135	0.22 160	0.17 168	0.20 112	0.12 112	0.22 139	0.21 135	0.07 112	0.09 122	0.18 146	0.15 116	0.15 85	0.15 101

GMStereo	0.16 124	0.16 200	0.09 112	0.14 164	0.13 171	0.15 174	0.11 173	0.22 149	0.12 144	0.19 105	0.15 141	0.25 177	0.13 172	0.09 130	0.17 84	0.14 77	0.21 143	0.13 99	0.26 162	0.15 169	0.20 120	0.12 73	0.09 152	0.11 167	0.18 146	0.15 116	0.23 144	0.15 101
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
castereo	0.17 138	0.12 126	0.10 124	0.10 110	0.10 126	0.11 128	0.06 99	0.22 149	0.13 166	0.26 178	0.14 131	0.23 160	0.08 96	0.07 93	0.19 100	0.22 195	0.25 194	0.14 112	0.28 177	0.13 130	0.45 251	0.34 208	0.07 112	0.09 122	0.19 155	0.20 174	0.19 116	0.20 144

CES	0.18 149	0.10 89	0.10 124	0.09 101	0.11 142	0.10 112	0.05 79	0.42 295	0.10 97	0.20 109	0.27 240	0.23 160	0.10 115	0.12 188	0.26 190	0.23 206	0.25 194	0.15 136	0.20 112	0.13 130	0.45 251	0.26 167	0.09 152	0.08 97	0.19 155	0.15 116	0.19 116	0.24 185

GLC_STEREO	0.18 149	0.15 191	0.16 217	0.15 179	0.14 189	0.14 161	0.11 173	0.26 210	0.10 97	0.28 205	0.18 173	0.20 133	0.10 115	0.11 161	0.19 100	0.19 153	0.28 234	0.15 136	0.24 149	0.14 153	0.37 218	0.23 146	0.09 152	0.10 151	0.19 155	0.13 93	0.30 218	0.18 118

test_3	0.19 165	0.12 126	0.11 150	0.11 129	0.12 157	0.10 112	0.07 116	0.25 195	0.12 144	0.28 205	0.12 114	0.31 234	0.14 189	0.08 104	0.25 186	0.20 169	0.23 169	0.15 136	0.47 239	0.16 187	0.35 208	0.46 255	0.06 96	0.11 167	0.19 155	0.19 164	0.27 192	0.25 192

LMCR-Stereo	0.18 149	0.14 168	0.11 150	0.13 152	0.12 157	0.15 174	0.10 163	0.22 149	0.13 166	0.23 133	0.18 173	0.24 167	0.17 216	0.12 188	0.21 128	0.19 153	0.26 210	0.18 200	0.33 199	0.19 207	0.26 165	0.25 161	0.10 176	0.12 188	0.19 155	0.18 154	0.24 155	0.23 171

CREStereo++_RVC	0.18 149	0.12 126	0.10 124	0.11 129	0.12 157	0.11 128	0.08 134	0.23 162	0.12 144	0.28 205	0.13 124	0.22 156	0.19 235	0.10 148	0.22 145	0.22 195	0.24 181	0.12 85	0.22 134	0.11 103	0.34 197	0.25 161	0.07 112	0.09 122	0.19 155	0.15 116	0.62 306	0.23 171
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
raftrobust	0.15 108	0.12 126	0.11 150	0.11 129	0.10 126	0.08 89	0.06 99	0.22 149	0.09 79	0.27 188	0.13 124	0.19 127	0.08 96	0.08 104	0.21 128	0.18 135	0.21 143	0.15 136	0.28 177	0.13 130	0.25 160	0.23 146	0.08 137	0.08 97	0.19 155	0.17 138	0.17 104	0.16 106

GES	0.22 190	0.16 200	0.12 172	0.14 164	0.15 204	0.19 211	0.12 189	0.25 195	0.14 181	0.26 178	0.18 173	0.21 146	0.13 172	0.17 248	0.36 230	0.21 180	0.27 222	0.19 213	0.52 261	0.20 214	0.33 190	0.29 187	0.13 223	0.14 217	0.19 155	0.17 138	0.27 192	0.42 259

STTStereo	0.19 165	0.19 242	0.21 258	0.18 206	0.20 238	0.17 194	0.25 260	0.18 113	0.19 230	0.20 109	0.19 180	0.24 167	0.14 189	0.17 248	0.32 215	0.17 112	0.19 118	0.19 213	0.19 104	0.14 153	0.18 99	0.17 106	0.11 197	0.12 188	0.19 155	0.20 174	0.20 128	0.26 202

AF-Net	0.20 174	0.18 229	0.17 230	0.18 206	0.22 251	0.20 217	0.21 239	0.24 178	0.21 239	0.19 105	0.25 223	0.26 188	0.16 204	0.14 217	0.33 219	0.20 169	0.17 95	0.17 168	0.22 134	0.15 169	0.17 88	0.21 135	0.16 244	0.14 217	0.19 155	0.19 164	0.29 209	0.22 162

Nwc_Net	0.20 174	0.18 229	0.17 230	0.18 206	0.22 251	0.20 217	0.21 239	0.24 178	0.21 239	0.19 105	0.25 223	0.26 188	0.16 204	0.14 217	0.33 219	0.20 169	0.17 95	0.17 168	0.22 134	0.15 169	0.17 88	0.21 135	0.16 244	0.14 217	0.19 155	0.19 164	0.29 209	0.22 162

WQFJA1++	3.28 353	0.13 145	0.09 112	27.82 369	0.11 142	24.38 370	25.71 369	0.22 149	0.11 117	0.35 270	0.16 156	0.65 287	2.77 344	0.08 104	0.17 84	0.23 206	0.23 169	0.14 112	1.04 301	0.38 302	0.36 213	0.26 167	0.08 137	0.08 97	0.20 166	2.15 357	0.29 209	0.30 220

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 202	0.17 212	0.08 93	0.22 232	0.21 244	0.29 270	0.17 216	0.25 195	0.11 117	0.42 307	0.19 180	0.43 267	0.09 106	0.11 161	0.19 100	0.25 225	0.25 194	0.16 157	0.28 177	0.14 153	0.41 235	0.39 231	0.07 112	0.09 122	0.20 166	0.18 154	0.27 192	0.49 271

Reg-Stereo(zero)	0.24 209	0.13 145	0.14 193	0.13 152	0.11 142	0.14 161	0.11 173	0.32 271	0.15 196	0.34 257	0.56 308	0.30 227	0.12 154	0.16 239	0.19 100	0.31 259	0.25 194	0.15 136	0.42 228	0.17 197	0.34 197	0.49 269	0.10 176	0.11 167	0.20 166	0.24 206	0.38 253	0.37 241

HI	0.24 209	0.13 145	0.14 193	0.13 152	0.11 142	0.14 161	0.11 173	0.32 271	0.15 196	0.34 257	0.56 308	0.30 227	0.12 154	0.16 239	0.19 100	0.31 259	0.25 194	0.15 136	0.42 228	0.17 197	0.34 197	0.49 269	0.10 176	0.11 167	0.20 166	0.24 206	0.38 253	0.37 241

LoS_RVC	0.16 124	0.13 145	0.10 124	0.07 68	0.09 108	0.08 89	0.06 99	0.17 103	0.11 117	0.23 133	0.16 156	0.17 111	0.11 140	0.09 130	0.21 128	0.22 195	0.17 95	0.16 157	0.24 149	0.12 112	0.33 190	0.31 195	0.08 137	0.09 122	0.20 166	0.15 116	0.16 91	0.20 144

tt_ll	0.16 124	0.13 145	0.10 124	0.07 68	0.09 108	0.08 89	0.06 99	0.17 103	0.11 117	0.23 133	0.16 156	0.17 111	0.11 140	0.09 130	0.21 128	0.22 195	0.17 95	0.16 157	0.24 149	0.12 112	0.33 190	0.31 195	0.08 137	0.09 122	0.20 166	0.15 116	0.16 91	0.20 144

SA	0.15 108	0.13 145	0.09 112	0.09 101	0.08 95	0.11 128	0.06 99	0.21 140	0.10 97	0.23 133	0.09 74	0.23 160	0.07 80	0.07 93	0.19 100	0.18 135	0.18 106	0.15 136	0.24 149	0.12 112	0.20 120	0.26 167	0.05 78	0.09 122	0.20 166	0.20 174	0.27 192	0.23 171

CFNet_pseudo	0.20 174	0.16 200	0.16 217	0.19 216	0.16 210	0.16 181	0.13 193	0.24 178	0.14 181	0.28 205	0.21 201	0.22 156	0.19 235	0.12 188	0.63 273	0.17 112	0.20 127	0.17 168	0.30 192	0.12 112	0.21 129	0.17 106	0.12 216	0.12 188	0.20 166	0.20 174	0.25 166	0.26 202

CFNet	0.16 124	0.15 191	0.12 172	0.18 206	0.15 204	0.14 161	0.11 173	0.23 162	0.12 144	0.21 113	0.16 156	0.29 215	0.14 189	0.11 161	0.21 128	0.13 69	0.20 127	0.16 157	0.18 95	0.12 112	0.17 88	0.13 81	0.08 137	0.12 188	0.20 166	0.17 138	0.22 140	0.21 153

iResNetv2_ROB	0.20 174	0.14 168	0.11 150	0.17 199	0.13 171	0.17 194	0.11 173	0.26 210	0.12 144	0.26 178	0.20 190	0.27 198	0.19 235	0.10 148	0.42 241	0.16 102	0.20 127	0.15 136	0.35 212	0.15 169	0.33 190	0.18 114	0.12 216	0.14 217	0.20 166	0.17 138	0.30 218	0.19 138

iResNet_ROB	0.17 138	0.14 168	0.12 172	0.15 179	0.11 142	0.15 174	0.11 173	0.25 195	0.12 144	0.25 167	0.16 156	0.19 127	0.21 242	0.09 130	0.25 186	0.16 102	0.22 160	0.16 157	0.29 187	0.12 112	0.23 151	0.16 99	0.09 152	0.12 188	0.20 166	0.17 138	0.26 177	0.21 153

DF	0.26 224	0.14 168	0.11 150	0.15 179	0.10 126	0.17 194	0.09 149	0.26 210	0.12 144	0.27 188	0.15 141	0.31 234	0.09 106	0.11 161	0.21 128	0.30 257	0.25 194	0.18 200	1.59 313	0.17 197	0.45 251	0.39 231	0.09 152	0.11 167	0.21 177	0.25 217	0.29 209	0.34 232

gcap-zeroshot	0.36 260	0.13 145	0.16 217	0.19 216	0.14 189	0.19 211	0.14 201	0.28 240	0.13 166	0.37 285	0.35 264	0.34 245	0.12 154	0.12 188	0.23 157	0.36 282	0.50 309	0.17 168	3.18 340	0.25 256	0.45 251	0.51 278	0.23 273	0.11 167	0.21 177	0.26 232	0.25 166	0.27 206

dd	0.19 165	0.17 212	0.10 124	0.34 281	0.12 157	0.24 247	0.11 173	0.21 140	0.10 97	0.22 122	0.10 88	0.37 254	0.10 115	0.09 130	0.37 232	0.17 112	0.28 234	0.14 112	0.35 212	0.14 153	0.19 111	0.14 87	0.09 152	0.13 207	0.21 177	0.15 116	0.26 177	0.21 153

TestStereo	0.17 138	0.17 212	0.14 193	0.15 179	0.11 142	0.15 174	0.11 173	0.25 195	0.13 166	0.30 225	0.15 141	0.25 177	0.11 140	0.08 104	0.19 100	0.14 77	0.23 169	0.13 99	0.27 170	0.13 130	0.27 173	0.15 90	0.09 152	0.14 217	0.21 177	0.15 116	0.21 134	0.19 138

APVNet	0.21 185	0.18 229	0.14 193	0.17 199	0.20 238	0.20 217	0.17 216	0.24 178	0.15 196	0.18 98	0.21 201	0.21 146	0.11 140	0.17 248	0.34 225	0.24 214	0.27 222	0.21 235	0.34 205	0.21 225	0.23 151	0.28 182	0.11 197	0.17 246	0.21 177	0.18 154	0.29 209	0.22 162

stereogan	0.24 209	0.22 253	0.21 258	0.23 241	0.25 268	0.25 252	0.22 245	0.26 210	0.23 251	0.20 109	0.22 209	0.30 227	0.23 249	0.17 248	0.31 212	0.20 169	0.22 160	0.19 213	0.28 177	0.19 207	0.21 129	0.39 231	0.17 248	0.17 246	0.21 177	0.22 192	0.36 243	0.27 206

RTSC	0.27 231	0.16 200	0.16 217	0.16 190	0.17 219	0.18 200	0.19 228	0.23 162	0.21 239	0.25 167	0.25 223	0.20 133	0.18 229	0.14 217	1.57 323	0.23 206	0.30 250	0.19 213	0.39 220	0.18 204	0.30 181	0.32 199	0.11 197	0.17 246	0.21 177	0.22 192	0.31 226	0.43 263

PDISCO_ROB	0.17 138	0.16 200	0.16 217	0.14 164	0.12 157	0.13 154	0.11 173	0.15 90	0.12 144	0.16 84	0.16 156	0.12 73	0.10 115	0.09 130	0.19 100	0.20 169	0.19 118	0.23 256	0.18 95	0.15 169	0.22 139	0.23 146	0.07 112	0.11 167	0.21 177	0.24 206	0.39 257	0.23 171

gcap_with_dpt	0.22 190	0.17 212	0.10 124	0.19 216	0.13 171	0.16 181	0.09 149	0.26 210	0.14 181	0.30 225	0.15 141	0.36 250	0.15 195	0.14 217	0.21 128	0.24 214	0.31 258	0.23 256	0.32 195	0.15 169	0.42 240	0.34 208	0.10 176	0.12 188	0.22 185	0.18 154	0.28 203	0.38 246

GCAP-BAT	0.22 190	0.17 212	0.10 124	0.19 216	0.13 171	0.16 181	0.09 149	0.26 210	0.14 181	0.30 225	0.15 141	0.36 250	0.15 195	0.14 217	0.21 128	0.24 214	0.31 258	0.23 256	0.32 195	0.15 169	0.42 240	0.34 208	0.10 176	0.12 188	0.22 185	0.18 154	0.28 203	0.38 246

AE-Stereo	0.20 174	0.14 168	0.13 185	0.16 190	0.12 157	0.12 143	0.09 149	0.23 162	0.15 196	0.28 205	0.12 114	0.29 215	0.13 172	0.09 130	0.21 128	0.25 225	0.28 234	0.19 213	0.28 177	0.19 207	0.35 208	0.42 242	0.07 112	0.14 217	0.22 185	0.24 206	0.26 177	0.21 153

raft_robust	0.18 149	0.13 145	0.10 124	0.14 164	0.09 108	0.11 128	0.08 134	0.25 195	0.12 144	0.30 225	0.10 88	0.24 167	0.14 189	0.10 148	0.24 174	0.21 180	0.21 143	0.17 168	0.34 205	0.14 153	0.27 173	0.31 195	0.06 96	0.10 151	0.22 185	0.21 184	0.24 155	0.21 153

GMOStereo	0.16 124	0.12 126	0.10 124	0.10 110	0.08 95	0.10 112	0.07 116	0.23 162	0.12 144	0.28 205	0.10 88	0.21 146	0.13 172	0.08 104	0.20 116	0.18 135	0.21 143	0.14 112	0.23 141	0.13 130	0.26 165	0.36 217	0.05 78	0.08 97	0.22 185	0.19 164	0.24 155	0.18 118

error version	0.16 124	0.12 126	0.10 124	0.10 110	0.08 95	0.10 112	0.07 116	0.23 162	0.12 144	0.28 205	0.10 88	0.21 146	0.13 172	0.08 104	0.20 116	0.18 135	0.21 143	0.14 112	0.23 141	0.13 130	0.26 165	0.36 217	0.05 78	0.08 97	0.22 185	0.19 164	0.24 155	0.18 118

test-v	0.16 124	0.12 126	0.10 124	0.10 110	0.08 95	0.10 112	0.07 116	0.23 162	0.12 144	0.28 205	0.10 88	0.21 146	0.13 172	0.08 104	0.20 116	0.18 135	0.21 143	0.14 112	0.23 141	0.13 130	0.26 165	0.36 217	0.05 78	0.08 97	0.22 185	0.19 164	0.24 155	0.18 118

AACVNet	0.19 165	0.17 212	0.14 193	0.19 216	0.19 233	0.19 211	0.13 193	0.23 162	0.15 196	0.25 167	0.23 217	0.20 133	0.13 172	0.13 206	0.21 128	0.18 135	0.24 181	0.18 200	0.24 149	0.17 197	0.22 139	0.20 132	0.14 233	0.15 230	0.22 185	0.21 184	0.25 166	0.25 192

test-2	0.16 124	0.12 126	0.10 124	0.10 110	0.08 95	0.10 112	0.07 116	0.23 162	0.12 144	0.28 205	0.10 88	0.21 146	0.13 172	0.08 104	0.20 116	0.18 135	0.21 143	0.14 112	0.23 141	0.13 130	0.26 165	0.36 217	0.05 78	0.08 97	0.22 185	0.19 164	0.24 155	0.18 118

sAnonymous2	0.20 174	0.14 168	0.12 172	0.12 143	0.11 142	0.14 161	0.12 189	0.28 240	0.16 212	0.23 133	0.19 180	0.19 127	0.15 195	0.08 104	0.24 174	0.26 236	0.25 194	0.22 242	0.39 220	0.20 214	0.34 197	0.38 226	0.08 137	0.13 207	0.22 185	0.24 206	0.23 144	0.24 185

CroCo_RVC	0.20 174	0.14 168	0.12 172	0.12 143	0.11 142	0.14 161	0.12 189	0.28 240	0.16 212	0.23 133	0.19 180	0.19 127	0.15 195	0.08 104	0.24 174	0.26 236	0.25 194	0.22 242	0.39 220	0.20 214	0.34 197	0.38 226	0.08 137	0.13 207	0.22 185	0.24 206	0.23 144	0.24 185

PMTNet	0.18 149	0.15 191	0.11 150	0.14 164	0.11 142	0.09 107	0.09 149	0.22 149	0.10 97	0.29 222	0.11 105	0.25 177	0.08 96	0.09 130	0.24 174	0.27 242	0.24 181	0.13 99	0.28 177	0.13 130	0.35 208	0.24 154	0.09 152	0.08 97	0.22 185	0.17 138	0.23 144	0.25 192

FADNet-RVC-Resample	0.20 174	0.16 200	0.18 237	0.17 199	0.16 210	0.16 181	0.14 201	0.24 178	0.17 221	0.26 178	0.19 180	0.26 188	0.16 204	0.16 239	0.30 211	0.17 112	0.20 127	0.22 242	0.26 162	0.24 248	0.22 139	0.29 187	0.13 223	0.20 258	0.22 185	0.21 184	0.19 116	0.22 162

RP	0.22 190	0.20 247	0.23 269	0.22 232	0.20 238	0.21 227	0.22 245	0.24 178	0.22 246	0.17 91	0.25 223	0.24 167	0.19 235	0.15 232	0.50 261	0.17 112	0.20 127	0.16 157	0.22 134	0.16 187	0.17 88	0.25 161	0.13 223	0.16 236	0.22 185	0.21 184	0.30 218	0.25 192

CFNet_RVC	0.18 149	0.18 229	0.15 205	0.18 206	0.16 210	0.18 200	0.12 189	0.21 140	0.13 166	0.23 133	0.20 190	0.24 167	0.12 154	0.12 188	0.22 145	0.19 153	0.23 169	0.17 168	0.26 162	0.15 169	0.24 155	0.19 127	0.09 152	0.13 207	0.22 185	0.20 174	0.25 166	0.23 171

NVstereo2D	0.26 224	0.16 200	0.15 205	0.22 232	0.18 229	0.26 256	0.28 273	0.20 124	0.14 181	0.22 122	0.21 201	0.17 111	0.11 140	0.38 303	1.98 341	0.20 169	0.24 181	0.19 213	0.21 125	0.14 153	0.18 99	0.15 90	0.25 276	0.13 207	0.22 185	0.17 138	0.19 116	0.18 118

DeepPruner_ROB	0.22 190	0.17 212	0.16 217	0.17 199	0.17 219	0.16 181	0.18 220	0.22 149	0.17 221	0.26 178	0.26 232	0.20 133	0.18 229	0.11 161	0.50 261	0.20 169	0.24 181	0.21 235	0.27 170	0.16 187	0.41 235	0.33 202	0.14 233	0.15 230	0.22 185	0.27 239	0.26 177	0.23 171

PS-NSSS	0.23 202	0.26 277	0.20 249	0.31 273	0.22 251	0.25 252	0.21 239	0.27 230	0.15 196	0.28 205	0.21 201	0.53 276	0.14 189	0.16 239	0.28 198	0.15 90	0.18 106	0.17 168	0.35 212	0.14 153	0.17 88	0.13 81	0.22 271	0.16 236	0.22 185	0.25 217	0.28 203	0.27 206

HSM	0.20 174	0.17 212	0.14 193	0.18 206	0.17 219	0.15 174	0.13 193	0.26 210	0.14 181	0.26 178	0.22 209	0.24 167	0.17 216	0.11 161	0.33 219	0.17 112	0.26 210	0.16 157	0.27 170	0.17 197	0.27 173	0.19 127	0.10 176	0.13 207	0.22 185	0.22 192	0.27 192	0.24 185

HH	0.25 217	0.10 89	0.17 230	0.15 179	0.14 189	0.20 217	0.14 201	0.27 230	0.13 166	0.36 278	0.12 114	0.28 206	0.10 115	0.13 206	0.23 157	0.40 295	0.26 210	0.19 213	0.49 250	0.21 225	0.68 311	0.52 282	0.11 197	0.11 167	0.23 204	0.25 217	0.36 243	0.38 246

HanStereo	0.25 217	0.10 89	0.17 230	0.15 179	0.14 189	0.20 217	0.14 201	0.27 230	0.13 166	0.36 278	0.12 114	0.28 206	0.10 115	0.13 206	0.23 157	0.40 295	0.26 210	0.19 213	0.49 250	0.21 225	0.68 311	0.52 282	0.11 197	0.11 167	0.23 204	0.25 217	0.36 243	0.38 246

MIPNet	0.21 185	0.14 168	0.11 150	0.11 129	0.12 157	0.12 143	0.08 134	0.24 178	0.10 97	0.27 188	0.24 221	0.22 156	0.14 189	0.11 161	0.94 300	0.20 169	0.23 169	0.17 168	0.31 193	0.20 214	0.21 129	0.35 216	0.07 112	0.11 167	0.23 204	0.23 199	0.27 192	0.21 153

IPLGR	0.26 224	0.16 200	0.13 185	0.15 179	0.15 204	0.12 143	0.09 149	0.24 178	0.13 166	0.28 205	0.25 223	0.23 160	0.12 154	0.11 161	1.91 336	0.20 169	0.22 160	0.18 200	0.34 205	0.20 214	0.25 160	0.33 202	0.07 112	0.12 188	0.23 204	0.23 199	0.28 203	0.21 153

GANet-ADL	0.26 224	0.18 229	0.15 205	0.20 224	0.19 233	0.22 237	0.16 213	0.26 210	0.16 212	0.34 257	0.36 270	0.29 215	0.16 204	0.21 268	0.42 241	0.29 251	0.31 258	0.19 213	0.48 248	0.28 276	0.38 221	0.48 264	0.13 223	0.14 217	0.23 204	0.24 206	0.32 229	0.30 220

ICVP	0.22 190	0.18 229	0.20 249	0.18 206	0.17 219	0.18 200	0.13 193	0.22 149	0.16 212	0.24 154	0.20 190	0.23 160	0.18 229	0.12 188	0.22 145	0.23 206	0.25 194	0.24 261	0.26 162	0.20 214	0.30 181	0.46 255	0.26 278	0.16 236	0.23 204	0.25 217	0.25 166	0.24 185
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.22 190	0.13 145	0.11 150	0.11 129	0.10 126	0.14 161	0.09 149	0.24 178	0.19 230	0.24 154	0.16 156	0.20 133	0.20 239	0.08 104	0.26 190	0.36 282	0.29 242	0.22 242	0.35 212	0.21 225	0.48 265	0.53 287	0.10 176	0.15 230	0.23 204	0.21 184	0.28 203	0.23 171

R-Stereo Train	0.23 202	0.13 145	0.13 185	0.15 179	0.13 171	0.18 200	0.07 116	0.24 178	0.15 196	0.32 243	0.25 223	0.27 198	0.13 172	0.14 217	0.21 128	0.28 246	0.30 250	0.20 225	0.47 239	0.20 214	0.47 261	0.50 274	0.10 176	0.12 188	0.23 204	0.26 232	0.23 144	0.28 212

ADCP+	0.31 247	0.17 212	0.17 230	0.15 179	0.14 189	0.17 194	0.19 228	0.21 140	0.33 286	0.26 178	0.26 232	0.37 254	0.12 154	0.13 206	1.87 335	0.18 135	0.20 127	0.17 168	0.33 199	0.18 204	0.22 139	0.22 142	0.12 216	0.11 167	0.23 204	0.69 322	0.33 234	0.99 318

RAFT-Stereo	0.23 202	0.13 145	0.13 185	0.15 179	0.13 171	0.18 200	0.07 116	0.24 178	0.15 196	0.32 243	0.25 223	0.27 198	0.13 172	0.14 217	0.21 128	0.28 246	0.30 250	0.20 225	0.47 239	0.20 214	0.47 261	0.50 274	0.10 176	0.12 188	0.23 204	0.26 232	0.23 144	0.28 212
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.24 209	0.16 200	0.15 205	0.24 248	0.18 229	0.21 227	0.15 209	0.30 258	0.16 212	0.31 235	0.31 254	0.32 238	0.25 256	0.11 161	0.24 174	0.24 214	0.25 194	0.17 168	0.53 265	0.15 169	0.33 190	0.33 202	0.14 233	0.17 246	0.23 204	0.23 199	0.27 192	0.25 192

XPNet_ROB	0.27 231	0.28 282	0.20 249	0.19 216	0.21 244	0.21 227	0.20 232	0.20 124	0.21 239	0.24 154	0.28 246	0.78 295	0.17 216	0.16 239	0.29 201	0.22 195	0.34 271	0.21 235	0.27 170	0.19 207	0.28 180	0.42 242	0.17 248	0.18 254	0.23 204	0.24 206	0.48 278	0.34 232

Sa-1000	0.17 138	0.13 145	0.09 112	0.09 101	0.09 108	0.11 128	0.05 79	0.22 149	0.11 117	0.24 154	0.11 105	0.24 167	0.09 106	0.10 148	0.22 145	0.18 135	0.21 143	0.17 168	0.28 177	0.12 112	0.25 160	0.33 202	0.06 96	0.09 122	0.24 216	0.20 174	0.26 177	0.22 162

UDGNet	0.23 202	0.19 242	0.14 193	0.36 285	0.30 283	0.32 278	0.29 275	0.22 149	0.15 196	0.21 113	0.20 190	0.21 146	0.08 96	0.52 315	0.20 116	0.17 112	0.21 143	0.17 168	0.25 160	0.14 153	0.26 165	0.30 190	0.30 299	0.10 151	0.24 216	0.20 174	0.22 140	0.20 144

DDUNet	0.43 278	0.54 313	0.23 269	0.86 318	0.68 322	0.83 319	0.82 320	0.26 210	0.24 256	0.23 133	0.33 260	0.37 254	0.15 195	1.63 336	0.43 243	0.24 214	0.39 290	0.25 271	0.54 266	0.28 276	0.31 183	0.30 190	0.49 322	0.20 258	0.24 216	0.25 217	0.32 229	0.29 216

GEStereo_RVC	0.24 209	0.19 242	0.15 205	0.18 206	0.17 219	0.19 211	0.18 220	0.26 210	0.17 221	0.27 188	0.20 190	0.27 198	0.16 204	0.12 188	0.27 195	0.26 236	0.28 234	0.24 261	0.47 239	0.21 225	0.32 186	0.50 274	0.11 197	0.17 246	0.24 216	0.21 184	0.26 177	0.32 226

s12784h	0.22 190	0.16 200	0.13 185	0.19 216	0.14 189	0.12 143	0.08 134	0.24 178	0.11 117	0.29 222	0.16 156	0.27 198	0.15 195	0.10 148	0.22 145	0.26 236	0.26 210	0.13 99	0.29 187	0.12 112	0.50 274	0.30 190	0.08 137	0.10 151	0.24 216	0.21 184	0.65 312	0.47 270

psm_up	0.20 174	0.17 212	0.19 242	0.20 224	0.16 210	0.20 217	0.13 193	0.25 195	0.23 251	0.23 133	0.18 173	0.21 146	0.20 239	0.15 232	0.23 157	0.18 135	0.24 181	0.18 200	0.28 177	0.16 187	0.21 129	0.16 99	0.12 216	0.20 258	0.24 216	0.24 206	0.26 177	0.25 192

PA-Net	0.25 217	0.28 282	0.29 292	0.18 206	0.26 274	0.21 227	0.25 260	0.26 210	0.25 260	0.22 122	0.19 180	0.22 156	0.24 253	0.28 286	0.40 238	0.24 214	0.18 106	0.22 242	0.20 112	0.22 233	0.19 111	0.32 199	0.17 248	0.20 258	0.24 216	0.38 283	0.23 144	0.55 275
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DDVS	0.53 289	0.22 253	0.24 277	0.24 248	0.25 268	0.27 258	0.24 255	0.39 288	0.26 266	0.35 270	4.72 359	1.02 307	0.40 279	0.20 264	0.40 238	0.39 294	0.33 268	0.26 281	0.75 287	0.34 298	0.58 290	0.63 310	0.16 244	0.20 258	0.25 223	0.25 217	0.55 296	0.40 256

MSKI-zero shot	0.26 224	0.13 145	0.10 124	0.14 164	0.14 189	0.15 174	0.11 173	0.28 240	0.13 166	0.30 225	0.35 264	0.28 206	0.11 140	0.12 188	0.29 201	0.37 287	0.28 234	0.17 168	0.58 275	0.26 265	0.57 286	0.55 292	0.09 152	0.11 167	0.25 223	0.41 289	0.32 229	0.42 259

LoS	0.22 190	0.15 191	0.11 150	0.13 152	0.14 189	0.12 143	0.08 134	0.60 319	0.11 117	0.37 285	0.38 275	0.36 250	0.13 172	0.11 161	0.23 157	0.25 225	0.26 210	0.15 136	0.26 162	0.15 169	0.42 240	0.33 202	0.09 152	0.09 122	0.25 223	0.19 164	0.25 166	0.28 212
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet-RVC	0.21 185	0.17 212	0.15 205	0.21 228	0.16 210	0.16 181	0.18 220	0.26 210	0.13 166	0.25 167	0.21 201	0.28 206	0.16 204	0.14 217	0.32 215	0.21 180	0.23 169	0.17 168	0.34 205	0.21 225	0.21 129	0.25 161	0.14 233	0.16 236	0.25 223	0.23 199	0.21 134	0.24 185

iResNet	0.29 237	0.17 212	0.16 217	0.23 241	0.22 251	0.28 265	0.18 220	0.31 262	0.20 236	0.32 243	0.29 249	0.49 275	0.50 292	0.11 161	0.44 247	0.35 274	0.27 222	0.20 225	0.73 285	0.24 248	0.43 244	0.27 174	0.15 239	0.24 277	0.25 223	0.25 217	0.33 234	0.28 212

DCVSM-stereo	0.39 270	0.21 250	0.21 258	0.32 277	0.24 260	0.38 288	0.26 268	0.37 284	0.25 260	0.37 285	0.58 312	0.92 299	0.47 290	0.18 257	0.24 174	0.29 251	0.30 250	0.22 242	1.72 317	0.34 298	0.45 251	0.37 223	0.30 299	0.23 274	0.26 228	0.27 239	0.37 251	0.40 256

ACV-stereo	2.24 345	1.03 328	0.23 269	0.38 288	0.24 260	0.70 313	0.48 303	0.45 300	0.32 285	0.36 278	0.41 282	0.47 271	2.93 348	0.35 301	1.93 337	0.86 343	0.44 299	0.29 293	44.47 371	0.55 323	0.82 327	0.90 338	0.33 307	0.26 285	0.26 228	0.28 245	0.41 265	0.39 255

DLNR_Zeroshot_test	9.91 361	28.72 371	0.20 249	46.90 372	0.13 171	0.20 217	45.01 372	0.29 254	0.11 117	0.38 291	0.19 180	0.33 241	0.10 115	1.29 331	61.34 372	71.85 372	3.99 358	2.49 358	1.36 306	0.22 233	0.65 305	0.41 239	0.09 152	0.13 207	0.26 228	0.24 206	0.29 209	0.33 229

GwcNet-ADL	0.29 237	0.22 253	0.21 258	0.29 264	0.22 251	0.23 241	0.19 228	0.28 240	0.19 230	0.34 257	0.58 312	0.43 267	0.23 249	0.22 271	0.50 261	0.34 269	0.29 242	0.22 242	0.44 232	0.28 276	0.36 213	0.39 231	0.13 223	0.16 236	0.26 228	0.29 252	0.28 203	0.38 246

PSMNet-ADL	0.30 244	0.20 247	0.20 249	0.23 241	0.21 244	0.23 241	0.22 245	0.30 258	0.26 266	0.40 300	0.58 312	0.38 261	0.43 283	0.24 278	0.31 212	0.44 301	0.31 258	0.20 225	0.52 261	0.23 245	0.39 233	0.36 217	0.17 248	0.16 236	0.26 228	0.26 232	0.39 257	0.25 192

TRStereo	0.34 257	0.16 200	0.21 258	0.16 190	0.12 157	0.34 283	0.17 216	0.27 230	0.11 117	0.35 270	0.18 173	0.34 245	0.09 106	0.12 188	0.26 190	0.36 282	0.25 194	0.17 168	0.44 232	0.25 256	0.42 240	0.47 261	0.09 152	0.09 122	0.26 228	2.80 358	0.49 282	0.33 229

pcwnet_v2	0.26 224	0.17 212	0.18 237	0.22 232	0.19 233	0.22 237	0.18 220	0.25 195	0.18 228	0.31 235	0.23 217	0.30 227	0.28 262	0.18 257	0.88 292	0.21 180	0.24 181	0.19 213	0.36 216	0.15 169	0.27 173	0.24 154	0.17 248	0.15 230	0.26 228	0.26 232	0.30 218	0.38 246

NCC-stereo	0.25 217	0.22 253	0.21 258	0.22 232	0.23 257	0.23 241	0.25 260	0.26 210	0.28 273	0.18 98	0.27 240	0.28 206	0.26 260	0.17 248	0.48 256	0.22 195	0.22 160	0.24 261	0.27 170	0.20 214	0.21 129	0.27 174	0.20 261	0.16 236	0.26 228	0.29 252	0.33 234	0.29 216

Abc-Net	0.25 217	0.22 253	0.21 258	0.22 232	0.23 257	0.23 241	0.25 260	0.26 210	0.28 273	0.18 98	0.27 240	0.28 206	0.26 260	0.17 248	0.48 256	0.22 195	0.22 160	0.24 261	0.27 170	0.20 214	0.21 129	0.27 174	0.20 261	0.16 236	0.26 228	0.29 252	0.33 234	0.29 216
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMDNet	0.25 217	0.14 168	0.11 150	0.13 152	0.14 189	0.16 181	0.11 173	0.26 210	0.14 181	0.31 235	0.17 169	0.26 188	0.29 263	0.14 217	0.24 174	0.35 274	0.28 234	0.18 200	0.54 266	0.28 276	0.58 290	0.60 303	0.10 176	0.11 167	0.26 228	0.25 217	0.26 177	0.30 220

ccs_rob	0.41 274	0.24 268	0.19 242	0.33 278	0.21 244	0.33 280	0.28 273	0.34 274	0.21 239	0.47 318	1.62 349	1.59 325	0.39 276	0.22 271	0.31 212	0.36 282	0.29 242	0.22 242	0.47 239	0.27 271	0.55 282	0.57 297	0.17 248	0.20 258	0.26 228	0.25 217	0.29 209	0.36 236

UCFNet_RVC	0.21 185	0.25 274	0.16 217	0.21 228	0.19 233	0.20 217	0.14 201	0.23 162	0.16 212	0.26 178	0.19 180	0.34 245	0.17 216	0.13 206	0.23 157	0.19 153	0.21 143	0.18 200	0.31 193	0.16 187	0.26 165	0.19 127	0.17 248	0.14 217	0.26 228	0.21 184	0.23 144	0.29 216

LALA_ROB	0.32 249	0.34 293	0.23 269	0.24 248	0.24 260	0.29 270	0.22 245	0.24 178	0.28 273	0.31 235	0.35 264	0.94 302	0.21 242	0.19 259	0.64 276	0.24 214	0.33 268	0.28 292	0.33 199	0.25 256	0.34 197	0.40 236	0.18 258	0.21 267	0.26 228	0.31 263	0.50 285	0.36 236

MyStereo04	0.22 190	0.18 229	0.17 230	0.14 164	0.14 189	0.13 154	0.10 163	0.28 240	0.21 239	0.31 235	0.20 190	0.29 215	0.13 172	0.08 104	0.27 195	0.22 195	0.22 160	0.18 200	0.54 266	0.21 225	0.34 197	0.26 167	0.11 197	0.16 236	0.27 241	0.23 199	0.30 218	0.22 162

RAFT-Test	0.24 209	0.13 145	0.11 150	0.16 190	0.14 189	0.18 200	0.11 173	0.27 230	0.14 181	0.32 243	0.26 232	0.26 188	0.12 154	0.14 217	0.24 174	0.35 274	0.27 222	0.18 200	0.56 270	0.24 248	0.58 290	0.49 269	0.09 152	0.11 167	0.27 241	0.29 252	0.27 192	0.35 234

UDG	0.46 282	0.56 315	0.24 277	0.85 317	0.78 326	0.79 316	0.97 324	0.27 230	0.25 260	0.28 205	0.36 270	0.37 254	0.17 216	1.43 332	0.92 298	0.25 225	0.44 299	0.27 284	0.57 273	0.29 284	0.41 235	0.37 223	0.39 312	0.19 256	0.27 241	0.28 245	0.32 229	0.27 206

Anonymous3	0.29 237	0.21 250	0.15 205	0.17 199	0.16 210	0.20 217	0.16 213	0.31 262	0.25 260	0.30 225	0.20 190	0.45 269	0.20 239	0.16 239	0.45 250	0.53 314	0.32 264	0.27 284	0.49 250	0.26 265	0.49 267	0.55 292	0.13 223	0.14 217	0.27 241	0.28 245	0.34 238	0.27 206

FADNet_RVC	0.33 254	0.22 253	0.22 265	0.29 264	0.25 268	0.19 211	0.22 245	0.31 262	0.22 246	0.31 235	0.29 249	0.41 264	0.33 268	0.22 271	0.72 281	0.25 225	0.29 242	0.32 304	0.73 285	0.27 271	0.43 244	0.47 261	0.16 244	0.23 274	0.27 241	0.30 259	0.51 287	0.36 236

FADNet	0.23 202	0.19 242	0.14 193	0.23 241	0.15 204	0.21 227	0.22 245	0.27 230	0.17 221	0.27 188	0.27 240	0.26 188	0.18 229	0.15 232	0.34 225	0.21 180	0.21 143	0.20 225	0.41 224	0.25 256	0.26 165	0.27 174	0.14 233	0.15 230	0.27 241	0.27 239	0.24 155	0.27 206

PWC_ROB	0.37 264	0.27 280	0.25 282	0.23 241	0.24 260	0.23 241	0.31 282	0.29 254	0.47 312	0.25 167	0.39 278	0.37 254	0.89 313	0.19 259	0.58 269	0.32 264	0.39 290	0.29 293	0.62 277	0.29 284	0.48 265	0.48 264	0.19 260	0.33 299	0.27 241	0.26 232	0.39 257	0.67 288

Any-RAFT	0.24 209	0.13 145	0.16 217	0.16 190	0.13 171	0.15 174	0.10 163	0.25 195	0.14 181	0.28 205	0.35 264	0.28 206	0.11 140	0.12 188	0.22 145	0.25 225	0.28 234	0.17 168	0.50 256	0.16 187	0.63 300	0.40 236	0.10 176	0.10 151	0.28 248	0.29 252	0.26 177	0.42 259

SACVNet	0.22 190	0.20 247	0.18 237	0.21 228	0.19 233	0.19 211	0.19 228	0.25 195	0.22 246	0.25 167	0.21 201	0.20 133	0.12 154	0.17 248	0.23 157	0.21 180	0.25 194	0.21 235	0.32 195	0.19 207	0.27 173	0.34 208	0.15 239	0.17 246	0.28 248	0.25 217	0.29 209	0.26 202

test-1	0.27 231	0.10 89	0.12 172	0.14 164	0.13 171	0.25 252	0.18 220	0.29 254	0.17 221	0.37 285	0.42 284	0.30 227	0.16 204	0.14 217	0.29 201	0.36 282	0.27 222	0.20 225	0.52 261	0.25 256	0.57 286	0.66 314	0.10 176	0.13 207	0.28 248	0.29 252	0.30 218	0.36 236

EAI-Stereo	0.28 235	0.13 145	0.12 172	0.18 206	0.16 210	0.66 311	0.20 232	0.27 230	0.18 228	0.27 188	0.27 240	0.29 215	0.10 115	0.11 161	0.35 228	0.32 264	0.26 210	0.20 225	0.65 281	0.22 233	0.44 249	0.44 250	0.10 176	0.14 217	0.28 248	0.31 263	0.39 257	0.42 259

RGC	0.27 231	0.24 268	0.28 290	0.25 254	0.26 274	0.27 258	0.20 232	0.28 240	0.30 283	0.22 122	0.31 254	0.29 215	0.31 265	0.20 264	0.51 264	0.24 214	0.23 169	0.21 235	0.29 187	0.22 233	0.25 160	0.30 190	0.17 248	0.20 258	0.28 248	0.32 267	0.34 238	0.36 236

ETE_ROB	0.32 249	0.32 290	0.20 249	0.26 257	0.24 260	0.28 265	0.23 253	0.24 178	0.29 278	0.27 188	0.35 264	0.99 305	0.21 242	0.20 264	0.41 240	0.23 206	0.41 296	0.24 261	0.37 218	0.25 256	0.37 218	0.40 236	0.20 261	0.20 258	0.28 248	0.35 275	0.54 292	0.37 241

cross-raft	0.24 209	0.14 168	0.12 172	0.13 152	0.13 171	0.17 194	0.10 163	0.27 230	0.15 196	0.30 225	0.19 180	0.28 206	0.10 115	0.12 188	0.26 190	0.34 269	0.27 222	0.17 168	0.57 273	0.25 256	0.62 298	0.51 278	0.09 152	0.11 167	0.29 254	0.27 239	0.26 177	0.31 224

FCDSN-DC	0.36 260	0.28 282	0.33 304	0.31 273	0.29 280	0.28 265	0.39 291	0.31 262	0.22 246	0.28 205	0.20 190	0.26 188	0.16 204	0.29 289	1.96 339	0.35 274	0.34 271	0.32 304	0.33 199	0.25 256	0.41 235	0.48 264	0.27 283	0.37 312	0.29 254	0.30 259	0.30 218	0.30 220
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.47 285	0.27 280	0.34 307	0.45 295	0.48 314	0.39 289	0.32 284	0.42 295	0.27 271	0.41 305	0.90 332	0.77 294	0.58 296	0.30 293	0.57 267	0.56 318	0.35 276	0.34 309	0.64 280	0.42 310	0.67 310	0.66 314	0.28 287	0.34 303	0.29 254	0.36 279	0.45 271	0.74 295

ADCRef	0.34 257	0.18 229	0.16 217	0.15 179	0.16 210	0.18 200	0.18 220	0.23 162	0.34 288	0.26 178	0.22 209	0.23 160	0.17 216	0.11 161	2.05 343	0.22 195	0.23 169	0.20 225	0.39 220	0.21 225	0.25 160	0.26 167	0.17 248	0.16 236	0.29 254	0.41 289	0.29 209	1.39 332

HSM-Net_RVC	0.30 244	0.17 212	0.17 230	0.26 257	0.20 238	0.20 217	0.14 201	0.28 240	0.19 230	0.34 257	0.41 282	1.59 325	0.25 256	0.14 217	0.26 190	0.21 180	0.25 194	0.19 213	0.28 177	0.20 214	0.38 221	0.33 202	0.13 223	0.20 258	0.29 254	0.30 259	0.35 241	0.33 229
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.36 260	0.47 309	0.32 300	0.65 310	0.49 315	0.54 301	0.46 298	0.35 278	0.24 256	0.37 285	0.28 246	0.92 299	0.21 242	0.37 302	0.28 198	0.17 112	0.23 169	0.22 242	0.67 283	0.22 233	0.22 139	0.16 99	0.44 318	0.24 277	0.29 254	0.28 245	0.27 192	0.40 256

FSD		0.26 277	0.26 285	0.27 260	0.26 274	0.25 252	0.31 282	0.33 273	0.20 236	0.28 205	0.20 190			0.29 289	0.34 225	0.37 287			0.33 199	0.26 265				0.28 289	0.30 260	0.26 232	0.30 218	0.31 224

EKT-Stereo	0.33 254	0.17 212	0.13 185	0.20 224	0.17 219	0.22 237	0.25 260	0.27 230	0.14 181	0.30 225	0.26 232	0.27 198	0.13 172	0.13 206	1.64 326	0.53 314	0.29 242	0.25 271	0.46 237	0.30 289	0.82 327	0.54 290	0.09 152	0.12 188	0.30 260	0.25 217	0.31 226	0.25 192

CASS	0.25 217	0.18 229	0.16 217	0.21 228	0.17 219	0.21 227	0.21 239	0.28 240	0.20 236	0.33 253	0.24 221	0.28 206	0.18 229	0.11 161	0.25 186	0.23 206	0.37 285	0.20 225	0.43 231	0.17 197	0.57 286	0.42 242	0.11 197	0.13 207	0.30 260	0.22 192	0.32 229	0.32 226
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 249	0.18 229	0.15 205	0.29 264	0.24 260	0.24 247	0.25 260	0.31 262	0.29 278	0.32 243	0.39 278	0.53 276	0.34 270	0.11 161	0.29 201	0.40 295	0.35 276	0.25 271	0.49 250	0.29 284	0.63 300	0.48 264	0.21 269	0.25 281	0.30 260	0.28 245	0.38 253	0.37 241

SepStereo	0.32 249	0.18 229	0.15 205	0.29 264	0.24 260	0.24 247	0.25 260	0.31 262	0.29 278	0.32 243	0.39 278	0.53 276	0.34 270	0.11 161	0.29 201	0.40 295	0.35 276	0.25 271	0.49 250	0.29 284	0.63 300	0.48 264	0.21 269	0.25 281	0.30 260	0.28 245	0.38 253	0.37 241

SFCPSM	0.64 300	0.24 268	0.19 242	0.28 262	0.23 257	0.27 258	0.24 255	0.30 258	0.30 283	0.34 257	0.50 299	0.63 285	1.06 318	0.19 259	0.37 232	0.34 269	0.31 258	0.24 261	8.10 356	0.39 303	0.45 251	0.43 247	0.20 261	0.19 256	0.30 260	0.31 263	0.36 243	0.45 266

S-Stereo	0.53 289	0.29 286	0.27 289	0.48 297	0.46 311	0.50 299	0.60 311	0.38 286	0.37 292	0.39 297	1.16 339	1.01 306	0.45 288	0.29 289	0.91 296	0.67 331	0.35 276	0.39 317	0.84 295	0.70 334	0.46 259	0.71 318	0.61 328	0.37 312	0.30 260	0.33 269	0.40 262	0.63 282

dad	0.29 237	0.21 250	0.14 193	0.47 296	0.22 251	0.29 270	0.48 303	0.40 289	0.12 144	0.32 243	0.14 131	0.41 264	0.23 249	0.10 148	0.53 265	0.19 153	0.32 264	0.17 168	0.51 257	0.15 169	0.27 173	0.18 114	0.11 197	0.18 254	0.31 267	0.18 154	0.67 314	0.45 266

FBW_ROB	0.46 282	0.42 304	0.36 310	0.60 308	0.44 308	0.47 298	0.44 297	0.31 262	0.25 260	0.34 257	0.34 263	0.64 286	0.48 291	0.56 319	1.05 308	0.25 225	0.35 276	0.23 256	1.39 307	0.22 233	0.49 267	0.36 217	0.43 316	0.40 317	0.31 267	0.33 269	0.42 268	0.65 286

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 329	0.15 191	0.23 269	0.22 232	0.20 238	0.33 280	0.24 255	0.28 240	0.33 286	0.38 291	0.52 302	0.35 248	0.15 195	0.13 206	0.29 201	0.49 311	0.30 250	0.21 235	25.47 368	0.27 271	0.49 267	0.60 303	0.10 176	0.12 188	0.32 269	0.45 298	0.37 251	0.60 279

SQANet	0.68 304	0.89 326	0.29 292	1.65 330	0.77 325	1.39 326	1.15 326	0.37 284	0.29 278	0.40 300	0.30 252	0.88 298	0.32 267	1.26 330	0.39 237	0.21 180	0.44 299	0.27 284	2.24 325	0.28 276	0.49 267	0.50 274	1.59 336	0.23 274	0.32 269	0.34 273	0.42 268	0.71 293

NOSS_ROB	0.34 257	0.22 253	0.20 249	0.27 260	0.25 268	0.26 256	0.24 255	0.41 291	0.24 256	0.36 278	0.30 252	0.36 250	0.23 249	0.39 306	0.47 253	0.57 320	0.33 268	0.29 293	0.32 195	0.23 245	0.64 303	0.67 316	0.28 287	0.30 294	0.32 269	0.30 259	0.42 268	0.32 226

pmcnn	0.45 280	0.24 268	0.19 242	0.33 278	0.29 280	0.34 283	0.42 293	0.34 274	0.26 266	0.34 257	0.50 299	0.80 296	1.10 320	0.19 259	0.38 235	0.57 320	0.40 294	0.32 304	0.83 294	0.37 301	0.80 323	0.49 269	0.28 287	0.24 277	0.32 269	0.34 273	0.66 313	0.82 304

IGEV-FE	0.29 237	0.13 145	0.22 265	0.29 264	0.17 219	0.21 227	0.22 245	0.28 240	0.14 181	0.35 270	0.43 287	0.33 241	0.11 140	0.14 217	0.23 157	0.37 287	0.26 210	0.17 168	0.47 239	0.24 248	0.51 276	0.61 307	0.11 197	0.11 167	0.33 273	0.27 239	0.62 306	0.45 266

ITSA-stereo	0.37 264	0.23 264	0.19 242	0.39 290	0.26 274	0.24 247	0.26 268	0.35 278	0.26 266	0.39 297	0.55 306	0.46 270	0.41 282	0.23 276	0.53 265	0.38 292	0.31 258	0.25 271	0.49 250	0.24 248	0.43 244	0.49 269	0.23 273	0.22 271	0.33 273	0.40 287	0.72 319	0.75 298

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 254	0.15 191	0.23 269	0.24 248	0.16 210	0.28 265	0.20 232	0.28 240	0.21 239	0.35 270	0.60 316	0.32 238	0.17 216	0.12 188	0.28 198	0.44 301	0.30 250	0.22 242	0.58 275	0.28 276	0.54 279	0.59 301	0.09 152	0.14 217	0.33 273	0.32 267	0.79 321	0.60 279

IGEV_Zeroshot_test	0.29 237	0.13 145	0.22 265	0.29 264	0.17 219	0.21 227	0.22 245	0.28 240	0.14 181	0.35 270	0.43 287	0.33 241	0.11 140	0.14 217	0.23 157	0.37 287	0.26 210	0.17 168	0.48 248	0.24 248	0.52 278	0.61 307	0.11 197	0.11 167	0.33 273	0.27 239	0.62 306	0.45 266

HBP-ISP	0.45 280	0.24 268	0.26 285	0.35 283	0.29 280	0.30 274	0.24 255	0.38 286	0.23 251	0.38 291	0.44 292	0.31 234	0.17 216	0.55 317	2.33 350	0.99 350	0.32 264	0.27 284	0.33 199	0.28 276	0.64 303	0.89 336	0.27 283	0.29 293	0.33 273	0.35 275	0.47 276	0.38 246

iRaft-Stereo_20w	0.31 247	0.14 168	0.24 277	0.29 264	0.18 229	0.22 237	0.18 220	0.26 210	0.15 196	0.41 305	0.51 301	0.30 227	0.11 140	0.12 188	0.32 215	0.32 264	0.27 222	0.17 168	0.42 228	0.24 248	0.46 259	0.53 287	0.11 197	0.10 151	0.33 273	0.67 321	0.61 304	0.60 279

SHD	0.36 260	0.22 253	0.28 290	0.25 254	0.24 260	0.24 247	0.27 272	0.35 278	0.28 273	0.35 270	0.33 260	0.32 238	0.45 288	0.21 268	1.38 313	0.26 236	0.30 250	0.24 261	0.56 270	0.27 271	0.38 221	0.43 247	0.20 261	0.25 281	0.33 273	0.36 279	0.35 241	0.50 272

NCCL2	0.26 224	0.23 264	0.22 265	0.19 216	0.20 238	0.18 200	0.16 213	0.26 210	0.22 246	0.29 222	0.22 209	0.27 198	0.17 216	0.15 232	0.60 271	0.24 214	0.25 194	0.22 242	0.27 170	0.22 233	0.31 183	0.34 208	0.18 258	0.21 267	0.33 273	0.33 269	0.36 243	0.35 234

anonymity	0.53 289	0.11 109	0.19 242	0.16 190	0.14 189	0.16 181	0.10 163	0.29 254	0.13 166	0.34 257	7.32 361	0.30 227	0.13 172	0.12 188	0.21 128	0.37 287	0.27 222	0.17 168	0.44 232	0.23 245	0.43 244	0.54 290	0.11 197	0.12 188	0.34 281	0.43 295	0.71 318	0.44 265

GANetREF_RVC	0.32 249	0.30 288	0.32 300	0.28 262	0.27 278	0.27 258	0.26 268	0.42 295	0.35 291	0.38 291	0.21 201	0.56 279	0.39 276	0.16 239	0.33 219	0.23 206	0.29 242	0.25 271	0.44 232	0.25 256	0.35 208	0.25 161	0.25 276	0.32 297	0.34 281	0.29 252	0.45 271	0.38 246
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
NaN_ROB	0.30 244	0.25 274	0.25 282	0.25 254	0.30 283	0.21 227	0.20 232	0.34 274	0.39 295	0.30 225	0.28 246	0.65 287	0.22 248	0.17 248	0.70 279	0.20 169	0.20 127	0.20 225	0.28 177	0.26 265	0.22 139	0.23 146	0.14 233	0.26 285	0.34 281	0.41 289	0.39 257	0.55 275

SGM-Forest	0.38 267	0.24 268	0.18 237	0.35 283	0.25 268	0.27 258	0.20 232	0.30 258	0.23 251	0.32 243	0.23 217	0.37 254	0.43 283	0.24 278	0.82 289	0.33 267	0.24 181	0.21 235	1.61 315	0.19 207	0.38 221	0.43 247	0.27 283	0.21 267	0.34 281	0.28 245	0.57 298	0.86 309
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.43 278	0.25 274	0.23 269	0.30 272	0.28 279	0.27 258	0.21 239	0.40 289	0.28 273	0.37 285	0.27 240	0.67 290	0.35 274	0.32 298	0.49 259	0.53 314	0.34 271	0.27 284	0.56 270	0.27 271	0.55 282	0.62 309	0.26 278	0.33 299	0.35 285	0.33 269	0.64 310	1.79 344
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCMid	0.46 282	0.29 286	0.29 292	0.26 257	0.31 285	0.33 280	0.35 289	0.41 291	0.46 311	0.31 235	0.38 275	0.48 273	0.40 279	0.21 268	1.82 333	0.35 274	0.34 271	0.27 284	0.78 290	0.28 276	0.45 251	0.46 255	0.30 299	0.24 277	0.36 286	0.53 306	0.45 271	1.42 333

DLCB_ROB	0.19 165	0.17 212	0.16 217	0.14 164	0.15 204	0.14 161	0.13 193	0.20 124	0.16 212	0.23 133	0.23 217	0.25 177	0.18 229	0.15 232	0.20 116	0.16 102	0.21 143	0.18 200	0.19 104	0.15 169	0.24 155	0.20 132	0.13 223	0.15 230	0.36 286	0.24 206	0.24 155	0.20 144

DN	0.72 305	0.13 145	0.12 172	0.24 248	0.12 157	7.52 362	0.13 193	0.25 195	0.14 181	0.30 225	0.20 190	6.25 356	0.10 115	0.15 232	0.22 145	0.27 242	0.27 222	0.17 168	0.41 224	0.16 187	0.40 234	0.34 208	0.11 197	0.11 167	0.37 288	0.31 263	0.27 192	0.43 263

STTRV1_RVC		0.32 290	0.26 285	0.42 293	0.32 289	0.40 290	0.34 287	0.41 291	0.40 296	0.36 278	0.35 264	0.59 281	0.67 300	0.48 313	0.48 256	0.27 242	0.85 331	0.27 284		0.66 330	0.88 335	0.52 282		0.48 325	0.37 288	0.56 310	0.54 292	0.96 315

RTS	0.38 267	0.22 253	0.20 249	0.22 232	0.21 244	0.31 275	0.29 275	0.31 262	0.34 288	0.23 133	0.22 209	0.29 215	0.25 256	0.16 239	1.65 327	0.29 251	0.36 282	0.24 261	0.63 278	0.31 292	0.38 221	0.38 226	0.15 239	0.22 271	0.39 290	0.95 339	0.40 262	0.63 282

RTSA	0.38 267	0.22 253	0.20 249	0.22 232	0.21 244	0.31 275	0.29 275	0.31 262	0.34 288	0.23 133	0.22 209	0.29 215	0.25 256	0.16 239	1.65 327	0.29 251	0.36 282	0.24 261	0.63 278	0.31 292	0.38 221	0.38 226	0.15 239	0.22 271	0.39 290	0.95 339	0.40 262	0.63 282

DGSMNet	0.85 314	0.47 309	0.39 312	0.51 300	0.39 301	0.56 303	0.43 295	0.59 317	0.40 296	0.84 342	4.01 358	0.67 290	0.85 309	0.85 328	0.85 291	0.90 346	1.17 342	0.66 343	1.64 316	0.62 325	1.35 353	1.36 354	0.51 323	0.54 328	0.40 292	0.66 320	0.50 285	0.74 295

G-Net	0.59 296	0.35 296	0.35 309	0.31 273	0.31 285	0.44 292	0.30 279	0.50 308	0.63 327	0.43 310	0.64 319	2.00 331	0.52 293	0.23 276	0.76 284	0.52 313	0.37 285	0.35 312	0.80 291	0.67 331	0.60 294	0.59 301	0.26 278	0.33 299	0.40 292	0.82 331	0.81 323	1.59 338

CSAN	0.39 270	0.37 301	0.34 307	0.33 278	0.32 289	0.27 258	0.25 260	0.36 281	0.64 328	0.43 310	0.43 287	0.73 293	0.44 286	0.20 264	0.63 273	0.25 225	0.27 222	0.26 281	0.41 224	0.43 314	0.38 221	0.34 208	0.22 271	0.33 299	0.40 292	0.47 300	0.48 278	0.55 275

edge stereo	0.61 299	0.35 296	0.44 317	0.53 304	0.47 313	0.57 307	0.54 307	0.57 315	0.41 300	0.52 328	0.69 321	1.31 317	1.03 317	0.38 303	0.44 247	0.60 325	0.40 294	0.30 299	1.76 321	0.81 343	0.47 261	0.86 335	0.41 314	0.32 297	0.41 295	0.37 282	0.57 298	0.91 312

XQC	0.42 276	0.37 301	0.31 298	0.41 292	0.35 293	0.41 291	0.42 293	0.45 300	0.38 293	0.40 300	0.33 260	0.48 273	0.44 286	0.34 300	1.54 319	0.29 251	0.29 242	0.27 284	0.52 261	0.30 289	0.37 218	0.44 250	0.26 278	0.30 294	0.41 295	0.41 289	0.53 290	0.38 246

otaku	0.82 312	1.17 335	0.41 314	1.90 339	0.99 331	1.68 332	1.39 328	0.46 304	0.41 300	0.46 317	0.36 270	0.93 301	0.43 283	1.51 333	0.45 250	0.30 257	0.44 299	0.29 293	2.65 333	0.40 307	0.60 294	0.58 298	2.09 338	0.34 303	0.42 297	0.35 275	0.49 282	0.74 295

AnyNet_C32	0.49 287	0.23 264	0.23 269	0.24 248	0.25 268	0.28 265	0.30 279	0.34 274	0.58 319	0.34 257	0.45 293	0.35 248	0.24 253	0.22 271	2.28 347	0.38 292	0.38 288	0.33 307	0.51 257	0.29 284	0.55 282	0.55 292	0.23 273	0.28 289	0.43 298	0.73 326	0.45 271	1.65 340

FC-DCNN	0.40 272	0.35 296	0.43 316	0.49 299	0.35 293	0.44 292	0.46 298	0.43 298	0.27 271	0.34 257	0.26 232	0.37 254	0.21 242	0.30 293	0.58 269	0.35 274	0.39 290	0.31 302	0.45 236	0.26 265	0.49 267	0.42 242	0.28 287	0.35 306	0.44 299	0.38 283	0.51 287	0.77 301

CBMV_ROB	0.48 286	0.22 253	0.24 277	0.39 290	0.32 289	0.32 278	0.29 275	0.44 299	0.23 251	0.38 291	0.45 293	1.42 322	0.88 312	0.28 286	0.91 296	0.34 269	0.37 285	0.25 271	0.81 292	0.36 300	0.54 279	0.51 278	0.28 287	0.26 285	0.44 299	0.62 315	0.62 306	0.91 312

Ntro	0.87 315	1.36 342	0.44 317	1.82 337	1.04 334	1.67 331	1.60 333	0.52 310	0.44 308	0.48 322	0.42 284	0.98 304	0.40 279	1.61 335	0.64 276	0.31 259	0.49 308	0.30 299	2.69 335	0.44 315	0.68 311	0.60 303	2.13 339	0.36 311	0.45 301	0.45 298	0.52 289	0.71 293

ACVNet-4b	1.08 323	1.48 346	0.48 322	2.91 347	1.12 335	1.82 340	2.71 347	0.46 304	0.44 308	0.51 326	0.43 287	1.66 327	1.85 337	2.08 343	0.46 252	0.40 295	0.82 329	0.34 309	2.68 334	0.50 318	0.65 305	0.71 318	2.24 340	0.35 306	0.45 301	0.42 293	0.53 290	0.70 291

MFN_U_SF_RVC	0.60 298	0.55 314	0.41 314	0.56 306	0.46 311	0.57 307	0.63 312	0.56 313	0.43 307	0.86 343	0.93 333	0.72 292	0.52 293	0.53 316	0.97 302	0.49 311	0.32 264	0.34 309	1.73 318	0.44 315	0.62 298	0.58 298	0.30 299	0.56 330	0.45 301	0.44 297	0.49 282	0.68 289

ADCS	0.59 296	0.34 293	0.31 298	0.34 281	0.36 296	0.36 286	0.37 290	0.48 306	0.60 323	0.34 257	0.43 287	0.58 280	0.87 311	0.29 289	2.30 348	0.66 329	0.47 306	0.38 314	0.82 293	0.42 310	0.76 320	0.69 317	0.28 287	0.35 306	0.46 304	0.88 335	0.59 300	1.26 326

SANet	0.57 294	0.32 290	0.33 304	0.36 285	0.35 293	0.44 292	0.33 286	0.55 311	0.85 336	0.33 253	0.57 310	2.42 337	1.17 322	0.32 298	0.88 292	0.24 214	0.47 306	0.31 302	0.51 257	0.31 292	0.50 274	0.45 253	0.37 311	0.37 312	0.46 304	0.54 308	0.55 296	0.98 317

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 276	0.34 293	0.25 282	0.42 293	0.31 285	0.36 286	0.47 301	0.48 306	0.40 296	0.42 307	0.31 254	0.60 283	0.53 295	0.40 308	0.57 267	0.27 242	0.24 181	0.22 242	0.67 283	0.22 233	0.60 294	0.56 295	0.33 307	0.28 289	0.47 306	0.48 302	0.48 278	0.70 291

ADCPNet	0.56 292	0.26 277	0.30 296	0.29 264	0.36 296	0.29 270	0.50 305	0.41 291	0.40 296	0.38 291	0.55 306	0.38 261	1.12 321	0.26 284	2.02 342	0.42 300	0.34 271	0.24 261	1.25 303	0.39 303	0.47 261	0.45 253	0.33 307	0.28 289	0.48 307	0.56 310	0.46 275	1.88 347

AMNet	0.51 288	0.50 312	0.48 322	0.51 300	0.50 316	0.56 303	0.52 306	0.36 281	0.42 306	0.39 297	0.59 315	0.65 287	0.21 242	0.58 320	0.49 259	0.59 323	0.60 314	0.58 334	0.51 257	0.51 320	0.59 293	0.53 287	0.32 305	0.51 326	0.48 307	0.54 308	0.60 302	0.65 286

MonStereo1	1.06 322	1.06 329	0.53 324	1.71 333	1.39 345	1.49 328	1.71 335	0.68 326	0.57 318	2.01 359	0.75 325	1.99 330	1.76 336	1.97 340	0.35 228	0.25 225	0.60 314	0.48 326	2.25 326	0.51 320	0.65 305	0.52 282	2.33 343	0.41 319	0.49 309	0.39 285	0.85 325	0.80 303

model_zeroshot	0.28 235	0.14 168	0.11 150	0.16 190	0.14 189	0.18 200	0.11 173	0.28 240	0.15 196	0.33 253	0.32 257	0.31 234	0.10 115	0.13 206	0.43 243	0.31 259	0.30 250	0.19 213	0.66 282	0.22 233	0.55 282	0.44 250	0.12 216	0.13 207	0.49 309	0.36 279	0.31 226	0.53 274

FC-DCNN v2	0.41 274	0.36 300	0.45 320	0.51 300	0.36 296	0.46 297	0.46 298	0.45 300	0.29 278	0.34 257	0.26 232	0.38 261	0.24 253	0.30 293	0.60 271	0.35 274	0.39 290	0.30 299	0.46 237	0.26 265	0.49 267	0.42 242	0.28 287	0.35 306	0.50 311	0.43 295	0.59 300	0.79 302

RainbowNet	0.93 317	1.16 334	0.62 327	1.83 338	1.16 338	1.69 333	1.70 334	0.51 309	0.44 308	0.59 332	0.38 275	1.19 314	0.79 308	2.02 341	0.74 283	0.57 320	0.54 312	0.40 318	1.50 310	0.76 340	0.66 308	0.65 313	2.28 342	0.46 323	0.50 311	0.49 304	0.60 302	0.84 307

DispFullNet	1.20 328	1.15 333	0.77 339	1.20 322	0.97 330	1.12 323	1.34 327	0.66 325	0.58 319	0.74 339	0.82 328	3.72 351	1.48 326	1.65 337	1.03 307	1.32 355	1.00 337	0.58 334	6.30 354	1.09 354	0.84 332	0.76 325	0.42 315	0.35 306	0.50 311	0.35 275	0.68 315	1.00 319

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 294	0.64 317	0.47 321	0.65 310	0.41 303	0.44 292	0.57 309	0.61 320	0.68 329	0.58 329	0.39 278	0.59 281	0.58 296	0.65 325	0.76 284	0.44 301	0.35 276	0.40 318	1.53 311	0.50 318	0.54 279	0.63 310	0.46 321	0.47 324	0.51 314	0.40 287	0.41 265	0.75 298

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 352	0.48 311	0.29 292	0.48 297	0.42 304	0.63 310	0.86 321	0.69 328	0.74 333	0.42 307	1.69 350	46.80 371	1.87 338	0.64 324	0.38 235	0.33 267	0.97 333	0.98 354	1.59 313	0.33 295	0.81 325	0.79 328	0.28 287	0.25 281	0.52 315	0.78 329	3.35 359	0.83 306

ADCL	0.37 264	0.23 264	0.19 242	0.20 224	0.18 229	0.23 241	0.23 253	0.26 210	0.53 316	0.32 243	0.29 249	0.29 215	0.17 216	0.15 232	1.60 324	0.21 180	0.24 181	0.22 242	0.34 205	0.22 233	0.32 186	0.28 182	0.17 248	0.17 246	0.52 315	0.53 306	0.47 276	1.56 337

ACVNet_1	0.97 319	1.21 338	0.62 327	2.28 340	1.27 341	1.81 339	2.12 344	0.63 323	0.41 300	0.50 325	0.49 297	1.06 310	0.73 305	2.46 346	0.47 253	0.31 259	0.80 328	0.40 318	2.04 324	0.42 310	0.76 320	0.56 295	2.26 341	0.43 321	0.54 317	0.42 293	0.48 278	0.58 278

PVD	0.56 292	0.44 305	0.36 310	0.51 300	0.43 306	0.55 302	0.47 301	0.62 321	0.59 321	0.33 253	0.48 296	0.61 284	0.74 306	0.50 314	1.52 318	0.34 269	0.51 310	0.37 313	0.76 288	0.41 309	0.61 297	0.64 312	0.30 299	0.37 312	0.56 318	0.71 324	0.61 304	0.86 309

DPSNet	0.76 309	0.28 282	0.26 285	0.38 288	0.38 299	0.44 292	0.30 279	0.36 281	0.41 300	0.27 188	0.32 257	2.73 341	0.95 316	0.38 303	0.80 286	0.66 329	0.53 311	0.46 322	4.94 348	0.56 324	0.83 331	0.97 340	0.57 326	0.44 322	0.56 318	0.48 302	0.54 292	0.63 282

LSM0	3.53 354	0.37 301	0.30 296	0.55 305	0.45 310	0.56 303	0.63 312	0.74 332	0.61 324	0.60 335	0.87 331	1.16 312	1.39 324	0.25 282	28.52 371	45.56 371	0.55 313	0.38 314	3.16 339	0.62 325	1.14 344	1.40 355	0.31 304	0.42 320	0.59 320	0.81 330	0.98 333	2.52 354

MFMNet_re	0.74 307	0.73 321	0.66 332	0.76 315	0.64 320	0.88 320	0.74 318	0.59 317	0.68 329	0.58 329	0.69 321	1.02 307	0.61 299	0.58 320	0.96 301	0.78 339	0.87 332	0.72 347	1.08 302	0.68 332	1.07 342	0.74 321	0.54 325	0.60 335	0.59 320	0.60 312	0.80 322	0.91 312

AnyNet_C01	0.66 303	0.35 296	0.32 300	0.37 287	0.38 299	0.35 285	0.54 307	0.55 311	0.70 331	0.40 300	0.49 297	0.83 297	0.70 303	0.30 293	2.63 357	0.87 344	0.65 318	0.59 336	0.98 297	0.48 317	0.80 323	0.78 327	0.39 312	0.38 316	0.60 322	0.49 304	0.64 310	1.16 322

SPS-STEREO	0.80 310	0.60 316	0.56 325	0.67 312	0.62 319	0.67 312	0.58 310	0.57 315	0.61 324	0.59 332	0.96 335	1.03 309	0.67 300	0.55 317	0.83 290	0.87 344	0.78 326	0.69 345	2.74 336	0.74 339	1.23 349	1.05 344	0.45 320	0.62 338	0.61 323	0.61 314	0.83 324	0.75 298
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	0.99 320	0.85 325	0.88 345	1.81 336	0.83 328	0.71 314	0.92 322	1.01 346	1.13 345	0.96 348	1.28 347	1.37 321	1.65 332	0.63 323	1.55 322	0.76 338	0.73 323	0.47 323	2.44 331	0.73 338	0.72 319	0.76 325	0.26 278	0.88 351	0.71 324	0.85 332	0.74 320	1.09 321

LRCNet_RVC	10.22 362	14.24 366	3.26 360	20.74 367	17.71 369	19.88 368	15.89 367	6.49 364	2.47 358	19.87 369	12.97 366	19.40 366	8.44 355	26.62 370	2.33 350	0.74 336	10.08 364	5.54 362	23.31 367	6.95 363	2.43 358	1.11 350	22.86 368	8.58 365	0.73 325	0.39 285	1.72 354	1.19 324

notaker	1.84 341	1.90 354	1.02 350	3.19 351	2.19 355	2.44 349	2.77 348	1.11 350	1.57 352	0.91 346	1.09 337	3.37 349	5.56 351	3.13 356	1.35 312	0.81 340	1.34 351	0.71 346	4.26 345	1.08 350	1.22 347	0.99 342	2.96 354	0.93 352	0.74 326	0.77 328	0.98 333	1.18 323

PSMNet_ROB	1.30 332	1.36 342	0.71 334	1.48 326	1.00 332	1.69 333	1.56 332	0.64 324	0.74 333	1.47 357	3.99 357	2.77 343	1.51 327	2.54 349	0.73 282	0.47 309	0.70 320	0.49 327	2.51 332	0.71 336	0.81 325	0.58 298	3.05 355	0.58 332	0.80 327	0.64 319	0.88 326	0.69 290

SGM_RVC	0.72 305	0.45 307	0.32 300	0.59 307	0.43 306	0.56 303	0.43 295	0.70 330	0.41 300	0.43 310	0.57 310	1.16 312	1.20 323	0.22 271	0.37 232	0.28 246	0.44 299	0.25 271	2.26 328	0.33 295	0.49 267	0.38 226	0.27 283	0.31 296	0.80 327	0.62 315	1.69 353	3.41 357
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.13 324	1.26 340	0.75 337	2.58 344	1.30 343	1.73 337	1.87 339	0.75 334	0.52 315	0.59 332	0.53 304	1.29 316	0.90 314	1.85 338	0.70 279	0.48 310	1.14 341	0.40 318	4.70 347	0.54 322	0.71 318	0.60 303	2.05 337	0.61 336	0.81 329	0.47 300	0.70 316	0.82 304

MeshStereo	0.83 313	0.44 305	0.33 304	0.78 316	0.54 317	0.61 309	0.40 292	0.68 326	0.54 317	0.45 316	0.80 327	2.32 336	1.56 330	0.24 278	2.31 349	0.71 334	0.42 297	0.29 293	1.58 312	0.30 289	1.23 349	1.10 349	0.32 305	0.34 303	0.87 330	0.60 312	1.29 344	1.36 331
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
MADNet+	0.75 308	0.45 307	0.65 331	0.63 309	0.58 318	0.50 299	0.64 314	0.75 334	0.59 321	0.62 336	0.52 302	0.94 302	0.85 309	0.46 311	2.17 345	0.74 336	0.79 327	0.53 329	1.00 299	0.65 329	0.93 338	0.75 322	0.57 326	0.67 339	0.88 331	0.72 325	0.70 316	1.05 320

SGM-ForestM	0.64 300	0.80 324	0.39 312	0.70 313	0.40 302	0.77 315	0.67 315	0.62 321	0.41 300	0.35 270	0.42 284	1.68 328	1.08 319	0.24 278	0.33 219	0.21 180	0.44 299	0.23 256	1.27 304	0.24 248	0.43 244	0.30 190	0.28 287	0.26 285	1.04 332	0.90 338	1.53 351	1.35 330

PWCK	1.58 340	1.40 344	0.79 340	1.70 332	1.03 333	1.55 329	1.42 329	1.11 350	0.98 342	1.00 349	1.23 346	2.78 345	1.53 329	0.82 327	0.88 292	0.55 317	0.99 334	0.57 333	13.43 361	0.90 345	1.12 343	0.75 322	1.15 331	0.82 348	1.04 332	0.88 335	0.93 329	1.27 327

IMH-64-1	1.18 326	1.19 336	0.74 335	1.63 328	1.26 339	1.69 333	1.85 337	0.84 337	0.90 337	0.44 314	0.62 317	1.36 319	1.74 334	2.49 347	2.46 353	0.60 325	0.72 321	0.47 323	1.73 318	0.64 327	0.70 315	0.79 328	2.49 347	0.58 332	1.08 334	0.63 317	0.97 331	1.31 328

IMH-64	1.18 326	1.19 336	0.74 335	1.63 328	1.26 339	1.69 333	1.85 337	0.84 337	0.90 337	0.44 314	0.62 317	1.36 319	1.74 334	2.49 347	2.46 353	0.60 325	0.72 321	0.47 323	1.73 318	0.64 327	0.70 315	0.79 328	2.49 347	0.58 332	1.08 334	0.63 317	0.97 331	1.31 328

LVE	1.38 334	1.30 341	0.82 341	4.62 355	1.50 348	1.89 342	3.66 354	0.82 336	0.73 332	0.88 344	0.82 328	1.12 311	1.52 328	2.14 344	0.81 288	0.56 318	0.84 330	0.59 336	3.33 341	0.72 337	0.84 332	0.89 336	2.40 345	0.80 347	1.12 336	0.70 323	1.00 335	0.90 311

SGM+DAISY	1.04 321	0.66 319	0.62 327	0.75 314	0.68 322	0.82 318	0.74 318	0.69 328	0.75 335	0.64 337	1.09 337	1.35 318	1.44 325	0.60 322	1.43 315	1.04 353	0.77 325	0.68 344	2.40 330	0.80 342	1.22 347	1.15 352	0.51 323	0.67 339	1.12 336	1.05 343	1.65 352	2.69 356

WAO-6	1.14 325	1.08 330	0.68 333	1.50 327	1.15 336	1.39 326	1.55 331	0.88 340	0.96 340	0.77 340	0.72 324	1.28 315	1.96 340	1.91 339	2.45 352	0.71 334	1.18 343	0.55 331	1.42 308	0.69 333	0.97 339	0.99 342	0.91 329	0.67 339	1.13 338	0.88 335	1.02 336	1.43 334

Dean	1.27 330	1.44 345	0.85 343	2.93 348	1.62 349	1.95 346	2.03 343	0.96 343	1.00 343	0.91 346	0.75 325	1.51 324	1.65 332	2.05 342	0.80 286	0.64 328	1.01 338	0.60 341	1.86 323	0.85 344	0.85 334	0.75 322	2.35 344	0.79 346	1.15 339	0.85 332	1.19 339	0.85 308

IMH	1.30 332	1.22 339	0.76 338	1.65 330	1.27 341	1.73 337	1.88 340	0.86 339	0.93 339	0.47 318	0.65 320	1.48 323	2.97 349	3.97 363	1.50 316	0.59 323	0.76 324	0.49 327	2.25 326	0.70 334	0.69 314	0.79 328	2.64 349	0.61 336	1.16 340	0.76 327	0.89 328	1.49 336

ktn	2.52 351	1.71 352	3.02 359	2.41 343	1.88 351	2.62 352	3.04 350	1.69 354	4.13 360	1.01 350	1.21 345	8.17 361	10.18 357	2.80 352	1.51 317	0.93 349	1.72 353	0.87 351	6.22 353	1.56 357	1.20 346	1.09 348	2.75 352	0.93 352	1.19 341	1.07 344	1.46 349	1.74 342

TorneroNet-64	1.85 342	1.56 349	0.93 347	3.34 352	1.31 344	2.18 347	2.65 346	0.91 341	2.21 355	0.66 338	0.83 330	2.72 340	7.56 353	3.04 353	1.76 331	0.67 331	1.35 352	0.59 336	4.05 344	1.02 347	0.98 340	0.96 339	2.67 350	0.69 343	1.24 342	1.15 347	0.88 326	2.15 350

STStereo	1.28 331	0.74 322	0.83 342	2.32 341	0.84 329	2.27 348	0.98 325	1.04 347	0.96 340	0.51 326	1.19 342	3.30 347	2.84 346	0.25 282	2.59 356	0.45 304	0.38 288	0.26 281	4.54 346	0.33 295	0.51 276	0.47 261	0.28 287	0.56 330	1.24 342	0.96 341	1.38 347	2.45 352

JetBlue	1.43 335	1.11 331	1.03 351	1.46 325	1.15 336	1.66 330	1.51 330	0.92 342	1.14 346	0.58 329	0.47 295	3.28 346	0.71 304	1.15 329	2.51 355	1.00 351	1.09 339	0.86 350	1.32 305	0.78 341	1.48 354	1.53 356	1.15 331	0.78 345	1.31 344	2.14 356	1.44 348	5.15 359

UNDER WATER-64	1.98 343	1.91 355	1.15 353	3.52 354	2.32 356	2.83 355	3.30 351	1.72 355	1.25 347	1.12 352	1.19 342	3.41 350	2.89 347	3.11 354	2.13 344	0.90 346	1.77 354	0.77 349	2.32 329	1.05 349	1.17 345	1.23 353	3.96 362	1.06 354	1.41 345	2.13 355	1.31 345	2.65 355

UNDER WATER	2.15 344	1.92 356	1.13 352	3.36 353	2.59 357	2.77 354	3.73 355	1.63 353	1.36 348	1.02 351	1.02 336	3.30 347	7.25 352	3.39 358	1.54 319	0.91 348	1.80 355	0.75 348	3.15 338	1.08 350	1.27 352	1.14 351	3.84 361	1.20 358	1.46 346	1.78 353	1.26 340	2.46 353

SAMSARA	0.65 302	0.30 288	0.44 317	0.31 273	0.31 285	0.31 275	0.34 287	0.56 313	0.48 313	0.40 300	0.37 274	0.42 266	0.90 314	0.27 285	1.62 325	0.45 304	0.36 282	0.38 314	0.76 288	0.39 303	0.70 315	0.80 332	0.20 261	0.40 317	1.50 347	1.62 351	1.49 350	1.46 335

MADNet++	2.28 347	1.66 351	1.91 357	1.39 324	2.03 354	1.38 325	1.73 336	1.80 356	2.24 356	2.07 360	2.44 356	2.76 342	2.81 345	1.52 334	2.18 346	2.45 359	2.29 356	1.71 356	2.86 337	2.56 358	4.03 360	5.19 362	1.23 333	2.35 361	1.50 347	3.83 361	2.07 356	1.70 341

ELAS_RVC	0.92 316	0.65 318	0.62 327	0.92 319	0.67 321	1.21 324	0.71 316	0.72 331	0.50 314	0.49 323	1.20 344	2.45 339	1.89 339	0.44 309	1.31 311	0.46 308	0.62 316	0.55 331	1.02 300	0.42 310	0.91 337	1.06 346	0.44 318	0.54 328	1.50 347	1.22 349	1.15 338	1.19 324
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	0.81 311	1.11 331	0.24 277	1.30 323	0.42 304	0.81 317	0.32 284	0.45 300	0.25 260	0.36 278	0.32 257	0.47 271	3.62 350	0.14 217	1.77 332	0.22 195	0.27 222	0.17 168	0.84 295	0.19 207	0.57 286	0.51 278	0.20 261	0.21 267	1.56 350	0.86 334	2.88 358	1.74 342

ELAS	0.94 318	0.70 320	0.59 326	0.97 320	0.73 324	0.96 321	0.72 317	0.74 332	0.62 326	0.47 318	1.17 340	2.44 338	1.62 331	0.44 309	1.40 314	0.45 304	0.63 317	0.54 330	0.99 298	0.39 303	0.88 335	1.07 347	0.43 316	0.52 327	1.56 350	1.47 350	1.33 346	1.60 339
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	1.55 338	1.53 347	1.00 348	2.82 345	1.43 346	1.91 343	2.01 341	1.05 348	1.38 349	1.44 355	1.87 351	2.25 333	2.76 342	2.68 350	1.01 305	0.83 341	0.99 334	0.59 336	3.35 342	1.08 350	0.82 327	0.85 333	1.36 334	0.82 348	1.60 352	1.12 345	1.27 341	1.93 348

Venus	1.55 338	1.53 347	1.00 348	2.82 345	1.43 346	1.91 343	2.01 341	1.05 348	1.38 349	1.44 355	1.87 351	2.25 333	2.76 342	2.68 350	1.01 305	0.83 341	0.99 334	0.59 336	3.35 342	1.08 350	0.82 327	0.85 333	1.36 334	0.82 348	1.60 352	1.12 345	1.27 341	1.93 348

HanzoNet	4.54 357	4.29 360	3.74 363	6.10 359	3.77 359	7.50 361	8.23 364	3.94 362	4.82 361	1.56 358	2.42 355	11.35 363	12.90 363	10.81 368	1.84 334	1.89 356	4.65 361	1.35 355	10.71 359	3.05 359	2.04 356	1.81 357	5.00 365	1.14 356	1.80 354	1.67 352	1.81 355	2.33 351

TorneroNet	2.33 348	1.60 350	0.88 345	5.64 358	1.76 350	2.56 350	2.94 349	0.97 344	2.29 357	0.79 341	1.98 353	4.07 353	12.24 360	3.12 355	1.29 310	0.67 331	1.30 350	0.61 342	5.93 351	1.00 346	1.04 341	0.98 341	2.79 353	0.70 344	1.86 355	1.04 342	1.02 336	1.87 346

DeepPrunerF	0.29 237	0.16 200	0.14 193	0.23 241	0.44 308	0.17 194	0.21 239	0.20 124	0.26 266	0.16 84	0.22 209	0.15 97	0.12 154	0.12 188	0.97 302	0.21 180	0.18 106	0.17 168	0.26 162	0.16 187	0.21 129	0.17 106	0.12 216	0.12 188	1.97 356	0.25 217	0.22 140	0.20 144

KSHMR	2.37 349	1.84 353	1.23 355	6.67 360	1.97 353	2.73 353	3.45 353	1.31 352	1.69 353	1.18 354	1.18 341	1.71 329	11.63 359	3.21 357	1.67 329	1.07 354	1.11 340	0.92 352	5.58 350	1.04 348	1.23 349	1.05 344	3.26 356	1.06 354	1.99 357	1.18 348	1.28 343	1.85 345

MANE	1.47 337	0.77 323	0.87 344	1.01 321	0.81 327	0.96 321	0.93 323	1.00 345	1.05 344	0.43 310	0.69 321	2.28 335	2.16 341	0.39 306	1.68 330	1.01 352	0.65 318	2.72 359	1.45 309	0.40 307	0.77 322	0.73 320	0.34 310	0.67 339	2.42 358	2.81 359	4.52 360	6.28 360

JetRed	2.50 350	2.16 357	2.32 358	1.72 334	1.88 351	2.59 351	3.38 352	1.86 357	1.53 351	1.15 353	0.93 333	2.77 343	0.67 300	2.39 345	3.50 360	2.17 357	2.74 357	3.15 361	1.82 322	1.37 355	3.39 359	2.94 360	2.72 351	1.27 359	2.55 359	6.99 364	2.85 357	4.69 358

DPSimNet_ROB	5.23 358	7.46 362	3.48 362	6.82 361	6.53 364	4.88 358	5.29 361	5.03 363	6.96 362	3.68 363	10.30 365	6.62 357	7.58 354	4.15 364	3.41 359	2.75 360	5.59 362	2.26 357	12.16 360	3.45 360	5.93 362	2.70 359	3.37 357	3.75 362	3.16 360	3.16 360	4.52 360	6.28 360

BEATNet-Init1	4.26 356	5.23 361	1.17 354	9.10 363	2.61 358	8.41 363	4.21 356	2.29 358	1.73 354	0.88 344	2.38 354	6.02 355	9.23 356	0.65 325	2.70 358	2.20 358	1.24 344	0.94 353	17.87 362	4.86 362	2.04 356	1.87 358	1.10 330	1.14 356	4.62 361	2.07 354	11.53 368	6.94 362

LE_ROB	3.57 355	0.92 327	1.49 356	2.33 342	9.96 366	1.83 341	7.73 363	2.31 359	3.13 359	0.47 318	1.49 348	9.10 362	13.79 365	0.47 312	0.63 273	0.25 225	0.44 299	0.29 293	6.00 352	1.38 356	0.66 308	0.52 282	2.47 346	2.28 360	5.36 362	4.46 362	6.14 362	10.46 365

HaxPig	19.43 366	21.64 369	18.72 368	23.90 368	23.72 370	22.99 369	25.27 368	20.59 370	18.36 367	26.33 370	23.18 369	22.04 367	16.59 366	24.59 369	21.93 366	18.51 366	20.93 369	19.75 367	22.56 366	20.41 368	14.06 365	11.69 363	27.14 369	18.65 370	6.94 363	12.03 367	7.78 363	14.26 367

DGTPSM_ROB	8.76 359	3.83 358	10.08 364	3.08 349	5.50 360	3.48 356	5.02 359	3.60 360	8.96 363	3.18 361	7.06 360	3.95 352	10.56 358	3.59 359	11.06 362	10.70 362	4.35 359	10.50 363	5.45 349	9.91 364	5.93 362	14.37 364	4.39 363	8.90 366	9.99 364	27.43 368	11.00 366	30.59 368

DPSMNet_ROB	8.99 360	3.86 359	10.11 365	3.11 350	5.51 361	3.54 357	5.03 360	3.60 360	9.04 364	3.27 362	7.95 362	4.19 354	13.43 364	3.66 360	11.12 363	10.86 363	4.47 360	10.71 364	6.43 355	9.92 365	5.99 364	14.50 365	4.39 363	8.90 366	10.15 365	27.43 368	11.02 367	30.59 368

MEDIAN_ROB	22.61 367	26.37 370	23.42 369	27.86 370	27.01 371	26.90 371	28.47 370	24.00 371	21.42 368	31.43 371	26.90 370	25.65 368	19.56 367	27.54 371	23.81 367	20.10 367	25.89 370	23.65 368	27.64 369	24.33 371	18.71 368	15.27 366	29.65 370	20.16 371	10.22 366	11.12 366	10.11 365	13.24 366

PML	11.09 363	9.28 365	3.40 361	11.88 366	6.99 365	11.60 364	5.97 362	7.04 365	24.50 371	8.92 366	28.99 371	32.63 370	39.39 371	6.18 365	5.69 361	4.14 361	8.31 363	2.99 360	18.83 365	4.50 361	4.70 361	4.40 361	3.75 360	3.98 363	10.54 367	5.17 363	18.60 369	7.08 363

AVERAGE_ROB	25.62 368	30.03 372	26.88 372	31.96 371	30.85 372	31.13 372	32.49 371	28.35 372	25.87 372	34.56 372	30.30 372	30.39 369	23.71 368	31.94 372	27.62 368	24.45 368	28.60 371	25.76 369	30.73 370	27.87 372	22.22 369	18.68 367	33.77 371	25.40 374	10.86 368	8.77 365	9.34 364	9.16 364

DPSM_ROB	13.12 364	7.70 363	11.86 366	4.97 356	5.71 362	6.03 359	4.61 357	8.36 366	10.82 365	6.72 364	8.03 363	8.12 359	12.29 361	3.81 361	13.89 364	13.57 364	10.28 365	13.36 365	9.07 357	11.67 366	16.11 366	18.73 368	3.51 358	10.91 368	27.70 369	35.86 370	31.04 370	39.53 370

DPSM	13.12 364	7.70 363	11.86 366	4.97 356	5.71 362	6.03 359	4.61 357	8.36 366	10.82 365	6.72 364	8.03 363	8.12 359	12.29 361	3.81 361	13.89 364	13.57 364	10.28 365	13.36 365	9.07 357	11.67 366	16.11 366	18.73 368	3.51 358	10.91 368	27.70 369	35.86 370	31.04 370	39.53 370

XX-Stereo	2.24 345	0.10 89	0.10 124	0.17 199	0.10 126	0.21 227	0.11 173	0.25 195	0.12 144	0.36 278	0.53 304	0.29 215	0.10 115	0.11 161	0.24 174	0.35 274	0.27 222	0.18 200	0.47 239	0.18 204	0.41 235	0.37 223	0.10 176	0.10 151	54.05 371	0.25 217	0.34 238	0.51 273

FlowAnything	26.42 370	15.50 368	23.88 371	9.99 365	11.54 368	12.07 366	9.28 366	16.89 369	21.87 370	13.68 368	16.26 368	16.42 364	24.79 369	7.69 367	27.93 369	27.24 370	20.55 368	26.80 370	18.20 364	23.53 370	32.22 370	37.62 371	7.05 367	22.05 373	55.78 372	72.50 373	62.44 373	79.62 373

CasAABBNet	26.35 369	15.49 367	23.85 370	9.95 364	11.46 367	12.03 365	9.23 365	16.79 368	21.84 369	13.64 367	16.11 367	16.45 365	24.90 370	7.58 366	27.95 370	27.14 369	20.53 367	26.83 371	18.10 363	23.37 369	32.22 370	37.28 370	6.99 366	21.98 372	55.78 372	72.24 372	62.39 372	79.48 372

ASD4																								5.70 364

Low-res two-view benchmark