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

NLCSM	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.07 44	0.14 171	0.04 8	0.10 82	0.05 15	0.29 252	0.02 2	0.05 1	0.05 1	0.05 1	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.04 3	0.02 3	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.04 4

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

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

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

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.05 24	0.04 8	0.06 30	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.06 2	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 42	0.10 34	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.04 3	0.07 18	0.05 5	0.01 1	0.02 1	0.06 19	0.05 6	0.05 5	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MatchStereo	0.06 24	0.04 11	0.05 41	0.03 8	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.04 8	0.07 50	0.03 1	0.06 30	0.04 4	0.05 42	0.03 30	0.10 24	0.09 23	0.06 8	0.07 30	0.06 8	0.07 47	0.08 28	0.09 49	0.02 3	0.04 30	0.07 27	0.08 42	0.06 10	0.06 34

WQFJX1	0.06 24	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 33	0.17 210	0.04 8	0.11 98	0.04 4	0.31 254	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.06 10	0.04 4

WQFJX	0.06 24	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 37	0.03 24	0.05 23	0.15 185	0.04 8	0.14 122	0.04 4	0.33 257	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.05 13	0.04 1	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.07 27	0.06 10	0.06 34

NLMM1	0.07 39	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.03 24	0.06 33	0.19 219	0.05 26	0.14 122	0.05 15	0.39 265	0.03 30	0.07 6	0.07 7	0.05 1	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.05 4	0.06 17	0.03 23	0.05 48	0.07 27	0.06 17	0.07 21	0.05 17

NLSM1	0.07 39	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.04 50	0.07 44	0.19 219	0.04 8	0.16 147	0.06 29	0.36 264	0.03 30	0.07 6	0.08 12	0.06 8	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.06 11	0.06 17	0.03 23	0.04 30	0.07 27	0.07 27	0.07 21	0.05 17

BridgeDepth	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 45	0.03 18	0.02 2	0.07 6	0.08 12	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.04 3	0.06 11	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.06 19	0.06 17	0.07 21	0.04 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.05 11	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.05 23	0.05 24	0.05 26	0.06 30	0.05 15	0.03 18	0.02 2	0.10 24	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.07 16	0.05 13	0.07 18	0.06 17	0.02 3	0.02 1	0.07 27	0.07 27	0.07 21	0.07 41

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WQFJA1	0.07 39	0.05 28	0.03 4	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.06 33	0.15 185	0.04 8	0.15 132	0.05 15	0.34 259	0.03 30	0.07 6	0.06 2	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.05 13	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.06 17	0.06 10	0.06 34

NLMM	0.07 39	0.05 28	0.03 4	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.06 33	0.15 185	0.04 8	0.15 132	0.05 15	0.34 259	0.03 30	0.07 6	0.06 2	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.05 13	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.06 17	0.06 10	0.06 34

NLSM3	0.05 11	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.06 33	0.08 56	0.05 26	0.06 30	0.04 4	0.05 42	0.04 49	0.08 11	0.08 12	0.07 16	0.06 19	0.06 8	0.05 13	0.06 11	0.05 5	0.04 50	0.04 30	0.07 27	0.08 42	0.08 38	0.07 41

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

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

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

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

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

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

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

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

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

VIP-Stereo	0.07 39	0.06 40	0.05 41	0.05 41	0.04 27	0.04 19	0.02 3	0.06 33	0.05 24	0.06 37	0.09 68	0.10 53	0.03 18	0.03 30	0.12 42	0.11 43	0.12 57	0.09 47	0.10 45	0.06 28	0.11 50	0.06 17	0.03 23	0.04 30	0.08 41	0.07 27	0.07 21	0.08 49

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

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

MLG-Stereo_test3	0.08 50	0.06 40	0.04 23	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.03 18	0.05 58	0.13 48	0.11 43	0.12 57	0.09 47	0.29 178	0.06 28	0.12 58	0.13 72	0.03 23	0.05 48	0.07 27	0.08 42	0.10 50	0.08 49

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

BridgeDepth_RVC	0.07 39	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.09 71	0.07 48	0.07 43	0.07 39	0.05 42	0.04 49	0.13 48	0.11 43	0.07 16	0.09 47	0.09 39	0.07 47	0.08 28	0.08 39	0.03 23	0.04 30	0.09 49	0.11 66	0.10 50	0.11 65
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.06 24	0.07 45	0.05 41	0.06 55	0.05 42	0.05 37	0.04 50	0.05 23	0.04 14	0.06 37	0.04 13	0.07 39	0.02 1	0.03 30	0.13 48	0.09 23	0.09 39	0.07 30	0.08 27	0.06 28	0.10 43	0.08 39	0.03 23	0.05 48	0.08 41	0.07 27	0.08 38	0.05 17

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

LGtest1	0.09 54	0.07 45	0.06 54	0.06 55	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.10 57	0.09 71	0.09 52	0.10 82	0.10 53	0.05 42	0.06 76	0.15 66	0.13 63	0.15 75	0.11 71	0.15 70	0.09 74	0.16 72	0.15 81	0.05 70	0.05 48	0.10 59	0.09 53	0.12 65	0.10 60

SGD-Stereo	0.13 84	0.07 45	0.05 41	0.06 55	0.06 57	0.08 81	0.03 24	0.08 52	0.08 56	0.10 58	0.06 30	0.13 70	0.06 56	0.04 49	0.93 288	0.17 105	0.18 99	0.10 61	0.16 77	0.08 63	0.18 91	0.11 58	0.06 88	0.06 62	0.10 59	0.11 66	0.16 83	0.13 76

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

MaDis-Stereo	0.10 62	0.07 45	0.07 67	0.04 21	0.04 27	0.04 19	0.04 50	0.09 53	0.07 50	0.11 64	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.03 30	0.14 58	0.14 69	0.15 75	0.12 77	0.15 70	0.07 47	0.16 72	0.13 72	0.03 23	0.06 62	0.14 96	0.20 165	0.16 83	0.19 129

UniTT-Stereo	0.11 71	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.05 42	0.06 52	0.04 50	0.10 57	0.07 50	0.13 72	0.06 30	0.12 65	0.12 144	0.08 97	0.18 88	0.14 69	0.16 81	0.12 77	0.19 96	0.09 74	0.17 80	0.12 65	0.07 105	0.06 62	0.12 78	0.19 154	0.10 50	0.13 76

anonymousdsp	0.08 50	0.07 45	0.06 54	0.06 55	0.05 42	0.06 52	0.04 50	0.10 57	0.06 35	0.11 64	0.10 82	0.08 45	0.04 36	0.05 58	0.13 48	0.12 58	0.11 50	0.09 47	0.13 60	0.08 63	0.14 64	0.15 81	0.04 50	0.05 48	0.08 41	0.07 27	0.11 58	0.07 41

iRaftStereo_RVC	0.08 50	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.05 42	0.05 37	0.03 24	0.10 57	0.05 24	0.10 58	0.09 68	0.10 53	0.05 42	0.04 49	0.11 32	0.11 43	0.13 63	0.10 61	0.12 54	0.07 47	0.15 70	0.11 58	0.04 50	0.05 48	0.10 59	0.09 53	0.11 58	0.08 49

RAFT + AFF	0.14 91	0.07 45	0.05 41	0.08 79	0.05 42	0.07 63	0.04 50	0.11 63	0.08 56	0.14 75	0.07 43	0.15 90	0.04 36	0.03 30	1.54 308	0.11 43	0.14 68	0.07 30	0.14 64	0.06 28	0.14 64	0.08 39	0.03 23	0.05 48	0.10 59	0.07 27	0.07 21	0.07 41

RYNet	0.15 100	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.13 156	0.06 37	0.06 30	0.06 29	0.05 42	0.04 49	1.96 328	0.11 43	0.09 39	0.13 92	0.10 45	0.07 47	0.08 28	0.07 29	0.13 212	0.06 62	0.09 49	0.22 183	0.11 58	0.08 49

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

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

LG-G_1	0.09 54	0.08 57	0.06 54	0.08 79	0.07 69	0.08 81	0.05 71	0.09 53	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.12 58	0.13 63	0.10 61	0.15 70	0.08 63	0.14 64	0.17 97	0.05 70	0.05 48	0.09 49	0.09 53	0.12 65	0.11 65

LG-G	0.09 54	0.08 57	0.06 54	0.08 79	0.07 69	0.08 81	0.05 71	0.09 53	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.12 58	0.13 63	0.10 61	0.15 70	0.08 63	0.14 64	0.17 97	0.05 70	0.05 48	0.09 49	0.09 53	0.12 65	0.11 65

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 71	0.08 57	0.06 54	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.03 24	0.16 89	0.09 71	0.24 146	0.09 68	0.10 53	0.06 56	0.05 58	0.15 66	0.17 105	0.17 88	0.12 77	0.16 77	0.10 83	0.24 147	0.17 97	0.04 50	0.05 48	0.10 59	0.11 66	0.13 71	0.09 58

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

LL-Strereo2	0.12 77	0.08 57	0.07 67	0.07 63	0.07 69	0.06 52	0.04 50	0.15 82	0.10 89	0.22 114	0.10 82	0.13 70	0.07 73	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.18 99	0.11 71	0.20 104	0.10 83	0.20 112	0.28 173	0.05 70	0.07 72	0.12 78	0.13 85	0.15 77	0.10 60

delet	0.08 50	0.08 57	0.07 67	0.09 93	0.07 69	0.08 81	0.06 91	0.07 44	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.11 59	0.06 56	0.06 76	0.12 42	0.10 34	0.10 47	0.09 47	0.08 27	0.09 74	0.09 39	0.07 29	0.05 70	0.06 62	0.09 49	0.09 53	0.10 50	0.08 49

TDLM	0.07 39	0.08 57	0.07 67	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.05 71	0.07 44	0.06 35	0.06 37	0.10 82	0.08 45	0.06 56	0.05 58	0.09 18	0.09 23	0.09 39	0.09 47	0.08 27	0.06 28	0.08 28	0.06 17	0.05 70	0.07 72	0.08 41	0.07 27	0.08 38	0.08 49

AANet_RVC	0.09 54	0.08 57	0.08 84	0.07 63	0.09 99	0.06 52	0.06 91	0.09 53	0.09 71	0.08 50	0.09 68	0.08 45	0.07 73	0.06 76	0.14 58	0.11 43	0.11 50	0.12 77	0.11 49	0.10 83	0.10 43	0.09 49	0.07 105	0.08 88	0.11 68	0.12 74	0.12 65	0.14 87

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 77	0.09 67	0.06 54	0.06 55	0.07 69	0.06 52	0.04 50	0.17 95	0.08 56	0.24 146	0.08 56	0.14 82	0.06 56	0.06 76	0.17 77	0.14 69	0.18 99	0.13 92	0.18 87	0.10 83	0.23 143	0.23 138	0.06 88	0.06 62	0.10 59	0.13 85	0.14 74	0.16 98

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

HUF	0.13 84	0.09 67	0.07 67	0.08 79	0.08 86	0.07 63	0.04 50	0.15 82	0.08 56	0.18 90	0.07 43	0.12 65	0.07 73	0.06 76	0.43 232	0.45 293	0.15 75	0.10 61	0.20 104	0.09 74	0.21 121	0.21 127	0.06 88	0.06 62	0.11 68	0.08 42	0.11 58	0.08 49

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

MIF-Stereo (partial)	0.10 62	0.09 67	0.08 84	0.07 63	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.12 67	0.09 71	0.12 69	0.07 43	0.09 52	0.07 73	0.05 58	0.18 88	0.15 82	0.16 81	0.13 92	0.14 64	0.08 63	0.16 72	0.10 54	0.04 50	0.08 88	0.13 82	0.11 66	0.16 83	0.13 76

MIM_Stereo	0.11 71	0.09 67	0.07 67	0.08 79	0.07 69	0.09 98	0.04 50	0.13 72	0.06 35	0.19 97	0.08 56	0.11 59	0.05 42	0.05 58	0.16 72	0.15 82	0.17 88	0.12 77	0.20 104	0.10 83	0.18 91	0.15 81	0.04 50	0.07 72	0.11 68	0.10 63	0.15 77	0.10 60

RAFT_CTSACE	0.11 71	0.09 67	0.07 67	0.05 41	0.06 57	0.08 81	0.06 91	0.12 67	0.07 50	0.18 90	0.06 30	0.14 82	0.12 144	0.05 58	0.13 48	0.13 63	0.14 68	0.09 47	0.12 54	0.07 47	0.16 72	0.18 106	0.04 50	0.07 72	0.14 96	0.14 93	0.19 107	0.14 87

test_4	0.14 91	0.09 67	0.10 115	0.07 63	0.07 69	0.05 37	0.05 71	0.17 95	0.11 109	0.24 146	0.08 56	0.15 90	0.08 88	0.07 85	0.19 93	0.18 127	0.18 99	0.12 77	0.17 84	0.11 95	0.23 143	0.27 165	0.04 50	0.09 113	0.14 96	0.20 165	0.26 168	0.23 162

AnonymousM	0.19 156	0.09 67	0.07 67	0.09 93	0.07 69	0.08 81	0.05 71	0.20 116	0.09 71	0.23 126	0.14 122	0.16 99	0.07 73	0.09 123	0.23 146	0.23 197	0.23 161	0.14 104	0.20 104	0.15 160	0.32 178	0.26 158	0.07 105	0.08 88	0.11 68	0.17 128	0.54 281	0.97 305

ARAFT	0.12 77	0.09 67	0.07 67	0.09 93	0.07 69	0.08 81	0.04 50	0.14 78	0.08 56	0.21 105	0.10 82	0.17 104	0.05 42	0.05 58	0.18 88	0.14 69	0.18 99	0.15 128	0.20 104	0.08 63	0.20 112	0.18 106	0.05 70	0.06 62	0.14 96	0.11 66	0.18 100	0.13 76

MMNet	0.10 62	0.09 67	0.07 67	0.10 102	0.08 86	0.09 98	0.06 91	0.10 57	0.08 56	0.08 50	0.09 68	0.12 65	0.06 56	0.08 97	0.22 135	0.11 43	0.12 57	0.11 71	0.12 54	0.09 74	0.11 50	0.08 39	0.06 88	0.08 88	0.10 59	0.11 66	0.13 71	0.12 72

DMCA	0.11 71	0.09 67	0.10 115	0.08 79	0.09 99	0.08 81	0.09 141	0.13 72	0.10 89	0.11 64	0.13 115	0.12 65	0.08 88	0.09 123	0.20 108	0.14 69	0.15 75	0.14 104	0.12 54	0.10 83	0.14 64	0.09 49	0.08 130	0.08 88	0.11 68	0.13 85	0.11 58	0.12 72

S2M2_XL	0.15 100	0.10 80	0.11 142	0.08 79	0.08 86	0.11 120	0.09 141	0.22 140	0.09 71	0.22 114	0.10 82	0.24 159	0.08 88	0.08 97	0.18 88	0.19 145	0.24 173	0.13 92	0.19 96	0.11 95	0.36 204	0.21 127	0.09 145	0.08 88	0.14 96	0.12 74	0.18 100	0.20 135
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.12 77	0.10 80	0.06 54	0.10 102	0.07 69	0.07 63	0.06 91	0.14 78	0.10 89	0.13 72	0.07 43	0.13 70	0.05 42	0.05 58	0.29 190	0.29 241	0.11 50	0.09 47	0.13 60	0.07 47	0.18 91	0.24 146	0.05 70	0.06 62	0.12 78	0.18 144	0.10 50	0.07 41

test_for_model	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 334	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 334	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

testlalala	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 334	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

GCAPDPT-zeroshot	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 334	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

GCAP-Stereo	0.18 140	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 116	0.11 109	0.25 159	0.08 56	0.25 168	0.07 73	0.08 97	0.17 77	0.19 145	1.29 334	0.14 104	0.24 140	0.13 122	0.38 212	0.18 106	0.07 105	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 111

HH	0.25 208	0.10 80	0.17 219	0.15 170	0.14 177	0.20 207	0.14 190	0.27 219	0.13 156	0.36 267	0.12 105	0.28 197	0.10 106	0.13 196	0.23 146	0.40 284	0.26 201	0.19 202	0.49 240	0.21 214	0.68 300	0.52 271	0.11 188	0.11 158	0.23 194	0.25 208	0.36 233	0.38 236

HanStereo	0.25 208	0.10 80	0.17 219	0.15 170	0.14 177	0.20 207	0.14 190	0.27 219	0.13 156	0.36 267	0.12 105	0.28 197	0.10 106	0.13 196	0.23 146	0.40 284	0.26 201	0.19 202	0.49 240	0.21 214	0.68 300	0.52 271	0.11 188	0.11 158	0.23 194	0.25 208	0.36 233	0.38 236

4D-IteraStereo	0.14 91	0.10 80	0.09 103	0.10 102	0.08 86	0.08 81	0.05 71	0.21 131	0.12 135	0.26 170	0.12 105	0.20 125	0.08 88	0.07 85	0.19 93	0.18 127	0.20 120	0.15 128	0.22 126	0.12 105	0.27 165	0.29 178	0.05 70	0.08 88	0.14 96	0.14 93	0.19 107	0.13 76

CES	0.18 140	0.10 80	0.10 115	0.09 93	0.11 131	0.10 104	0.05 71	0.42 284	0.10 89	0.20 101	0.27 230	0.23 152	0.10 106	0.12 178	0.26 179	0.23 197	0.25 186	0.15 128	0.20 104	0.13 122	0.45 241	0.26 158	0.09 145	0.08 88	0.19 146	0.15 107	0.19 107	0.24 176

RAFT+CT+SA	0.12 77	0.10 80	0.09 103	0.08 79	0.06 57	0.07 63	0.06 91	0.19 113	0.09 71	0.16 76	0.08 56	0.18 111	0.16 193	0.05 58	0.17 77	0.17 105	0.12 57	0.10 61	0.17 84	0.09 74	0.17 80	0.23 138	0.04 50	0.08 88	0.15 105	0.14 93	0.18 100	0.17 104

test_5	0.11 71	0.10 80	0.08 84	0.07 63	0.05 42	0.07 63	0.05 71	0.16 89	0.07 50	0.11 64	0.09 68	0.15 90	0.15 184	0.03 30	0.15 66	0.15 82	0.11 50	0.10 61	0.12 54	0.07 47	0.13 60	0.15 81	0.04 50	0.09 113	0.13 82	0.14 93	0.19 107	0.18 111

AASNet	0.10 62	0.10 80	0.07 67	0.10 102	0.10 117	0.11 120	0.08 126	0.11 63	0.06 35	0.10 58	0.11 98	0.10 53	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.11 43	0.13 63	0.11 71	0.11 49	0.09 74	0.11 50	0.12 65	0.06 88	0.08 88	0.11 68	0.10 63	0.10 50	0.08 49

test-1	0.27 221	0.10 80	0.12 162	0.14 155	0.13 159	0.25 242	0.18 209	0.29 243	0.17 210	0.37 274	0.42 273	0.30 218	0.16 193	0.14 207	0.29 190	0.36 271	0.27 213	0.20 214	0.52 251	0.25 245	0.57 275	0.66 303	0.10 168	0.13 196	0.28 238	0.29 242	0.30 208	0.36 226

raft+_RVC	0.12 77	0.10 80	0.08 84	0.09 93	0.08 86	0.09 98	0.06 91	0.18 104	0.09 71	0.22 114	0.12 105	0.15 90	0.07 73	0.06 76	0.16 72	0.14 69	0.16 81	0.12 77	0.20 104	0.09 74	0.19 103	0.17 97	0.05 70	0.07 72	0.14 96	0.13 85	0.16 83	0.13 76

XX-Stereo	2.24 334	0.10 80	0.10 115	0.17 189	0.10 117	0.21 217	0.11 163	0.25 186	0.12 135	0.36 267	0.53 293	0.29 206	0.10 106	0.11 153	0.24 163	0.35 263	0.27 213	0.18 191	0.47 229	0.18 193	0.41 225	0.37 213	0.10 168	0.10 142	54.05 360	0.25 208	0.34 228	0.51 262

AFF-stereo	0.10 62	0.10 80	0.08 84	0.07 63	0.06 57	0.08 81	0.04 50	0.17 95	0.08 56	0.21 105	0.08 56	0.13 70	0.05 42	0.03 30	0.14 58	0.14 69	0.12 57	0.09 47	0.20 104	0.07 47	0.14 64	0.11 58	0.04 50	0.06 62	0.13 82	0.12 74	0.18 100	0.11 65

GANet	0.10 62	0.10 80	0.09 103	0.10 102	0.10 117	0.12 135	0.09 141	0.13 72	0.08 56	0.10 58	0.10 82	0.14 82	0.06 56	0.06 76	0.11 32	0.12 58	0.14 68	0.14 104	0.11 49	0.07 47	0.11 50	0.08 39	0.08 130	0.08 88	0.11 68	0.09 53	0.11 58	0.11 65

PWCDC_ROB	0.23 193	0.10 80	0.13 174	0.10 102	0.17 208	0.11 120	0.15 198	0.12 67	0.38 282	0.11 64	0.25 213	0.14 82	0.77 296	0.28 275	0.88 281	0.21 172	0.17 88	0.18 191	0.17 84	0.17 187	0.20 112	0.39 221	0.20 250	0.17 235	0.11 68	0.20 165	0.15 77	0.24 176

YMNet	0.13 84	0.11 100	0.08 84	0.10 102	0.10 117	0.12 135	0.17 205	0.11 63	0.10 89	0.10 58	0.08 56	0.16 99	0.12 144	0.09 123	0.66 267	0.16 95	0.12 57	0.12 77	0.14 64	0.08 63	0.11 50	0.11 58	0.07 105	0.07 72	0.15 105	0.11 66	0.15 77	0.13 76

castereo++	0.17 130	0.11 100	0.09 103	0.12 134	0.09 99	0.10 104	0.06 91	0.22 140	0.12 135	0.27 180	0.11 98	0.27 189	0.10 106	0.08 97	0.17 77	0.21 172	0.24 173	0.14 104	0.25 151	0.13 122	0.44 239	0.31 186	0.08 130	0.10 142	0.17 123	0.17 128	0.36 233	0.19 129

IGEV-Stereo+	0.10 62	0.11 100	0.05 41	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.03 24	0.16 89	0.08 56	0.24 146	0.13 115	0.11 59	0.06 56	0.05 58	0.13 48	0.15 82	0.14 68	0.10 61	0.15 70	0.10 83	0.18 91	0.15 81	0.05 70	0.04 30	0.10 59	0.12 74	0.08 38	0.09 58

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 100	0.11 100	0.10 115	0.11 121	0.08 86	0.09 98	0.05 71	0.18 104	0.17 210	0.23 126	0.18 164	0.18 111	0.10 106	0.09 123	0.19 93	0.17 105	0.19 111	0.15 128	0.18 87	0.12 105	0.19 103	0.26 158	0.07 105	0.09 113	0.16 110	0.22 183	0.16 83	0.21 144

CAS	0.14 91	0.11 100	0.08 84	0.09 93	0.08 86	0.08 81	0.05 71	0.17 95	0.10 89	0.17 83	0.16 147	0.15 90	0.10 106	0.10 141	0.20 108	0.18 127	0.17 88	0.14 104	0.19 96	0.11 95	0.22 131	0.23 138	0.07 105	0.08 88	0.17 123	0.16 120	0.17 96	0.23 162

TESTraft	0.13 84	0.11 100	0.08 84	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.07 108	0.15 82	0.11 109	0.16 76	0.10 82	0.14 82	0.16 193	0.05 58	0.24 163	0.17 105	0.15 75	0.12 77	0.18 87	0.10 83	0.18 91	0.22 134	0.04 50	0.08 88	0.17 123	0.17 128	0.23 135	0.19 129

anonymity	0.53 279	0.11 100	0.19 231	0.16 180	0.14 177	0.16 173	0.10 154	0.29 243	0.13 156	0.34 246	7.32 350	0.30 218	0.13 162	0.12 178	0.21 120	0.37 276	0.27 213	0.17 160	0.44 222	0.23 234	0.43 234	0.54 279	0.11 188	0.12 177	0.34 271	0.43 284	0.71 307	0.44 254

IER	0.15 100	0.11 100	0.10 115	0.12 134	0.10 117	0.12 135	0.08 126	0.17 95	0.10 89	0.18 90	0.17 160	0.20 125	0.10 106	0.11 153	0.47 242	0.15 82	0.18 99	0.14 104	0.16 77	0.11 95	0.16 72	0.12 65	0.09 145	0.09 113	0.14 96	0.16 120	0.19 107	0.18 111

CIPLG	0.15 100	0.11 100	0.08 84	0.10 102	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.09 71	0.23 126	0.14 122	0.20 125	0.10 106	0.12 178	0.23 146	0.17 105	0.21 136	0.14 104	0.21 117	0.13 122	0.22 131	0.28 173	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.12 74	0.21 125	0.13 76

IPLGR_C	0.15 100	0.11 100	0.08 84	0.10 102	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.09 71	0.23 126	0.14 122	0.20 125	0.10 106	0.12 178	0.21 120	0.17 105	0.21 136	0.14 104	0.21 117	0.13 122	0.22 131	0.28 173	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.12 74	0.21 125	0.14 87

test-3	0.18 140	0.11 100	0.09 103	0.11 121	0.12 146	0.10 104	0.07 108	0.25 186	0.10 89	0.27 180	0.11 98	0.29 206	0.11 130	0.08 97	0.23 146	0.19 145	0.23 161	0.15 128	0.47 229	0.15 160	0.33 182	0.46 244	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.14 93	0.25 157	0.23 162

test_1	0.18 140	0.11 100	0.09 103	0.11 121	0.12 146	0.10 104	0.07 108	0.25 186	0.10 89	0.27 180	0.11 98	0.29 206	0.11 130	0.08 97	0.23 146	0.19 145	0.23 161	0.15 128	0.47 229	0.15 160	0.33 182	0.46 244	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.14 93	0.25 157	0.23 162

ACRE	0.15 100	0.11 100	0.08 84	0.10 102	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.09 71	0.23 126	0.15 132	0.20 125	0.10 106	0.12 178	0.21 120	0.17 105	0.21 136	0.14 104	0.21 117	0.13 122	0.22 131	0.27 165	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.12 74	0.21 125	0.13 76

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 77	0.11 100	0.09 103	0.08 79	0.07 69	0.08 81	0.05 71	0.21 131	0.09 71	0.23 126	0.09 68	0.18 111	0.06 56	0.05 58	0.16 72	0.14 69	0.14 68	0.09 47	0.21 117	0.08 63	0.17 80	0.13 72	0.05 70	0.08 88	0.17 123	0.13 85	0.20 119	0.14 87

UPFNet	0.13 84	0.11 100	0.12 162	0.12 134	0.11 131	0.13 146	0.10 154	0.15 82	0.12 135	0.17 83	0.13 115	0.15 90	0.09 98	0.11 153	0.23 146	0.15 82	0.17 88	0.15 128	0.16 77	0.11 95	0.13 60	0.11 58	0.09 145	0.09 113	0.13 82	0.13 85	0.19 107	0.13 76

HITNet	0.14 91	0.11 100	0.10 115	0.11 121	0.10 117	0.10 104	0.07 108	0.18 104	0.11 109	0.24 146	0.13 115	0.18 111	0.10 106	0.09 123	0.20 108	0.14 69	0.17 88	0.14 104	0.16 77	0.10 83	0.20 112	0.22 134	0.08 130	0.09 113	0.15 105	0.14 93	0.24 146	0.18 111
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
castereo	0.17 130	0.12 116	0.10 115	0.10 102	0.10 117	0.11 120	0.06 91	0.22 140	0.13 156	0.26 170	0.14 122	0.23 152	0.08 88	0.07 85	0.19 93	0.22 186	0.25 186	0.14 104	0.28 168	0.13 122	0.45 241	0.34 199	0.07 105	0.09 113	0.19 146	0.20 165	0.19 107	0.20 135

MGS-Stereo	0.15 100	0.12 116	0.08 84	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.05 71	0.16 89	0.07 50	0.13 72	0.10 82	0.13 70	0.06 56	0.08 97	0.98 293	0.13 63	0.19 111	0.15 128	0.18 87	0.12 105	0.19 103	0.16 90	0.07 105	0.08 88	0.13 82	0.12 74	0.17 96	0.15 93

CASnet	0.15 100	0.12 116	0.08 84	0.10 102	0.11 131	0.14 153	0.06 91	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.15 132	0.23 152	0.10 106	0.09 123	0.19 93	0.15 82	0.20 120	0.11 71	0.26 153	0.11 95	0.34 189	0.19 119	0.07 105	0.08 88	0.16 110	0.12 74	0.20 119	0.17 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.13 84	0.12 116	0.09 103	0.09 93	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.18 104	0.08 56	0.20 101	0.16 147	0.15 90	0.07 73	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.17 88	0.12 77	0.23 132	0.11 95	0.19 103	0.21 127	0.07 105	0.08 88	0.13 82	0.11 66	0.18 100	0.12 72

EGLCR-Stereo	0.20 165	0.12 116	0.10 115	0.11 121	0.11 131	0.13 146	0.06 91	0.23 153	0.11 109	0.27 180	0.09 68	0.24 159	0.09 98	0.09 123	0.18 88	0.21 172	0.24 173	0.16 149	0.29 178	0.12 105	0.36 204	0.46 244	0.07 105	0.09 113	0.15 105	0.25 208	0.93 318	0.25 183

TestStereo1	0.14 91	0.12 116	0.08 84	0.07 63	0.07 69	0.08 81	0.07 108	0.14 78	0.10 89	0.17 83	0.09 68	0.14 82	0.17 205	0.05 58	0.23 146	0.17 105	0.16 81	0.12 77	0.19 96	0.10 83	0.19 103	0.24 146	0.04 50	0.07 72	0.18 137	0.17 128	0.26 168	0.20 135

SA-5K	0.14 91	0.12 116	0.08 84	0.07 63	0.07 69	0.08 81	0.07 108	0.14 78	0.10 89	0.17 83	0.09 68	0.14 82	0.17 205	0.05 58	0.23 146	0.17 105	0.16 81	0.12 77	0.19 96	0.10 83	0.19 103	0.24 146	0.04 50	0.07 72	0.18 137	0.17 128	0.26 168	0.20 135

IPLG	0.22 181	0.12 116	0.11 142	0.10 102	0.10 117	0.10 104	0.07 108	0.22 140	0.09 71	0.24 146	0.15 132	0.21 138	0.09 98	0.11 153	1.93 326	0.18 127	0.21 136	0.16 149	0.24 140	0.14 145	0.20 112	0.32 190	0.06 88	0.10 142	0.18 137	0.18 144	0.24 146	0.14 87

GMOStereo	0.16 116	0.12 116	0.10 115	0.10 102	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 82	0.21 138	0.13 162	0.08 97	0.20 108	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 207	0.05 70	0.08 88	0.22 175	0.19 154	0.24 146	0.18 111

error version	0.16 116	0.12 116	0.10 115	0.10 102	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 82	0.21 138	0.13 162	0.08 97	0.20 108	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 207	0.05 70	0.08 88	0.22 175	0.19 154	0.24 146	0.18 111

test-v	0.16 116	0.12 116	0.10 115	0.10 102	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 82	0.21 138	0.13 162	0.08 97	0.20 108	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 207	0.05 70	0.08 88	0.22 175	0.19 154	0.24 146	0.18 111

test_3	0.19 156	0.12 116	0.11 142	0.11 121	0.12 146	0.10 104	0.07 108	0.25 186	0.12 135	0.28 196	0.12 105	0.31 225	0.14 178	0.08 97	0.25 175	0.20 161	0.23 161	0.15 128	0.47 229	0.16 178	0.35 200	0.46 244	0.06 88	0.11 158	0.19 146	0.19 154	0.27 183	0.25 183

test-2	0.16 116	0.12 116	0.10 115	0.10 102	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 82	0.21 138	0.13 162	0.08 97	0.20 108	0.18 127	0.21 136	0.14 104	0.23 132	0.13 122	0.26 157	0.36 207	0.05 70	0.08 88	0.22 175	0.19 154	0.24 146	0.18 111

CREStereo++_RVC	0.18 140	0.12 116	0.10 115	0.11 121	0.12 146	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.13 115	0.22 148	0.19 224	0.10 141	0.22 135	0.22 186	0.24 173	0.12 77	0.22 126	0.11 95	0.34 189	0.25 152	0.07 105	0.09 113	0.19 146	0.15 107	0.62 295	0.23 162
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
TANstereo	0.19 156	0.12 116	0.10 115	0.14 155	0.13 159	0.14 153	0.08 126	0.18 104	0.11 109	0.24 146	0.12 105	0.16 99	0.12 144	0.13 196	0.29 190	0.28 236	0.26 201	0.25 260	0.34 196	0.22 222	0.34 189	0.27 165	0.29 286	0.10 142	0.13 82	0.15 107	0.36 233	0.18 111

XX-TBD	0.19 156	0.12 116	0.10 115	0.14 155	0.13 159	0.14 153	0.08 126	0.18 104	0.11 109	0.24 146	0.12 105	0.16 99	0.12 144	0.13 196	0.29 190	0.28 236	0.26 201	0.25 260	0.34 196	0.22 222	0.34 189	0.27 165	0.29 286	0.10 142	0.13 82	0.15 107	0.36 233	0.18 111

raftrobust	0.15 100	0.12 116	0.11 142	0.11 121	0.10 117	0.08 81	0.06 91	0.22 140	0.09 71	0.27 180	0.13 115	0.19 119	0.08 88	0.08 97	0.21 120	0.18 127	0.21 136	0.15 128	0.28 168	0.13 122	0.25 152	0.23 138	0.08 130	0.08 88	0.19 146	0.17 128	0.17 96	0.16 98

DMCA-RVC	0.16 116	0.12 116	0.15 194	0.12 134	0.13 159	0.11 120	0.13 183	0.17 95	0.16 201	0.18 90	0.21 191	0.20 125	0.10 106	0.10 141	0.36 219	0.17 105	0.18 99	0.17 160	0.16 77	0.14 145	0.18 91	0.15 81	0.10 168	0.12 177	0.14 96	0.13 85	0.18 100	0.18 111

CVANet_RVC	0.10 62	0.12 116	0.11 142	0.13 143	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.12 67	0.08 56	0.09 52	0.14 122	0.10 53	0.07 73	0.07 85	0.11 32	0.11 43	0.11 50	0.11 71	0.11 49	0.08 63	0.11 50	0.08 39	0.06 88	0.08 88	0.11 68	0.09 53	0.11 58	0.12 72

DispViT+	0.13 84	0.13 135	0.10 115	0.10 102	0.14 177	0.09 98	0.05 71	0.19 113	0.10 89	0.22 114	0.15 132	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.15 75	0.12 77	0.15 70	0.11 95	0.13 60	0.17 97	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.19 154	0.29 199	0.16 98

WQFJA1++	3.28 342	0.13 135	0.09 103	27.82 358	0.11 131	24.38 359	25.71 358	0.22 140	0.11 109	0.35 259	0.16 147	0.65 277	2.77 333	0.08 97	0.17 77	0.23 197	0.23 161	0.14 104	1.04 291	0.38 291	0.36 204	0.26 158	0.08 130	0.08 88	0.20 157	2.15 346	0.29 199	0.30 211

IGEV-FE	0.29 227	0.13 135	0.22 254	0.29 253	0.17 208	0.21 217	0.22 234	0.28 229	0.14 171	0.35 259	0.43 276	0.33 231	0.11 130	0.14 207	0.23 146	0.37 276	0.26 201	0.17 160	0.47 229	0.24 237	0.51 265	0.61 296	0.11 188	0.11 158	0.33 263	0.27 229	0.62 295	0.45 255

Reg-Stereo(zero)	0.24 200	0.13 135	0.14 182	0.13 143	0.11 131	0.14 153	0.11 163	0.32 260	0.15 185	0.34 246	0.56 297	0.30 218	0.12 144	0.16 228	0.19 93	0.31 248	0.25 186	0.15 128	0.42 218	0.17 187	0.34 189	0.49 258	0.10 168	0.11 158	0.20 157	0.24 197	0.38 243	0.37 231

HI	0.24 200	0.13 135	0.14 182	0.13 143	0.11 131	0.14 153	0.11 163	0.32 260	0.15 185	0.34 246	0.56 297	0.30 218	0.12 144	0.16 228	0.19 93	0.31 248	0.25 186	0.15 128	0.42 218	0.17 187	0.34 189	0.49 258	0.10 168	0.11 158	0.20 157	0.24 197	0.38 243	0.37 231

gcap-zeroshot	0.36 250	0.13 135	0.16 206	0.19 206	0.14 177	0.19 201	0.14 190	0.28 229	0.13 156	0.37 274	0.35 254	0.34 235	0.12 144	0.12 178	0.23 146	0.36 271	0.50 298	0.17 160	3.18 329	0.25 245	0.45 241	0.51 267	0.23 262	0.11 158	0.21 168	0.26 222	0.25 157	0.27 197

trnet	0.16 116	0.13 135	0.10 115	0.11 121	0.10 117	0.10 104	0.06 91	0.24 169	0.09 71	0.28 196	0.12 105	0.26 179	0.11 130	0.10 141	0.20 108	0.22 186	0.25 186	0.13 92	0.21 117	0.13 122	0.32 178	0.20 124	0.08 130	0.09 113	0.17 123	0.17 128	0.24 146	0.23 162

IGEV_Zeroshot_test	0.29 227	0.13 135	0.22 254	0.29 253	0.17 208	0.21 217	0.22 234	0.28 229	0.14 171	0.35 259	0.43 276	0.33 231	0.11 130	0.14 207	0.23 146	0.37 276	0.26 201	0.17 160	0.48 238	0.24 237	0.52 267	0.61 296	0.11 188	0.11 158	0.33 263	0.27 229	0.62 295	0.45 255

MSKI-zero shot	0.26 215	0.13 135	0.10 115	0.14 155	0.14 177	0.15 166	0.11 163	0.28 229	0.13 156	0.30 216	0.35 254	0.28 197	0.11 130	0.12 178	0.29 190	0.37 276	0.28 224	0.17 160	0.58 265	0.26 254	0.57 275	0.55 281	0.09 145	0.11 158	0.25 213	0.41 278	0.32 219	0.42 249

Any-RAFT	0.24 200	0.13 135	0.16 206	0.16 180	0.13 159	0.15 166	0.10 154	0.25 186	0.14 171	0.28 196	0.35 254	0.28 197	0.11 130	0.12 178	0.22 135	0.25 216	0.28 224	0.17 160	0.50 246	0.16 178	0.63 289	0.40 225	0.10 168	0.10 142	0.28 238	0.29 242	0.26 168	0.42 249

RAFT-Test	0.24 200	0.13 135	0.11 142	0.16 180	0.14 177	0.18 191	0.11 163	0.27 219	0.14 171	0.32 232	0.26 222	0.26 179	0.12 144	0.14 207	0.24 163	0.35 263	0.27 213	0.18 191	0.56 260	0.24 237	0.58 279	0.49 258	0.09 145	0.11 158	0.27 231	0.29 242	0.27 183	0.35 224

LoS_RVC	0.16 116	0.13 135	0.10 115	0.07 63	0.09 99	0.08 81	0.06 91	0.17 95	0.11 109	0.23 126	0.16 147	0.17 104	0.11 130	0.09 123	0.21 120	0.22 186	0.17 88	0.16 149	0.24 140	0.12 105	0.33 182	0.31 186	0.08 130	0.09 113	0.20 157	0.15 107	0.16 83	0.20 135

tt_ll	0.16 116	0.13 135	0.10 115	0.07 63	0.09 99	0.08 81	0.06 91	0.17 95	0.11 109	0.23 126	0.16 147	0.17 104	0.11 130	0.09 123	0.21 120	0.22 186	0.17 88	0.16 149	0.24 140	0.12 105	0.33 182	0.31 186	0.08 130	0.09 113	0.20 157	0.15 107	0.16 83	0.20 135

raft_robust	0.18 140	0.13 135	0.10 115	0.14 155	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.25 186	0.12 135	0.30 216	0.10 82	0.24 159	0.14 178	0.10 141	0.24 163	0.21 172	0.21 136	0.17 160	0.34 196	0.14 145	0.27 165	0.31 186	0.06 88	0.10 142	0.22 175	0.21 175	0.24 146	0.21 144

Sa-1000	0.17 130	0.13 135	0.09 103	0.09 93	0.09 99	0.11 120	0.05 71	0.22 140	0.11 109	0.24 146	0.11 98	0.24 159	0.09 98	0.10 141	0.22 135	0.18 127	0.21 136	0.17 160	0.28 168	0.12 105	0.25 152	0.33 193	0.06 88	0.09 113	0.24 206	0.20 165	0.26 168	0.22 153

SA	0.15 100	0.13 135	0.09 103	0.09 93	0.08 86	0.11 120	0.06 91	0.21 131	0.10 89	0.23 126	0.09 68	0.23 152	0.07 73	0.07 85	0.19 93	0.18 127	0.18 99	0.15 128	0.24 140	0.12 105	0.20 112	0.26 158	0.05 70	0.09 113	0.20 157	0.20 165	0.27 183	0.23 162

RALAANet	0.14 91	0.13 135	0.11 142	0.10 102	0.10 117	0.11 120	0.07 108	0.17 95	0.10 89	0.16 76	0.15 132	0.15 90	0.09 98	0.06 76	0.19 93	0.16 95	0.18 99	0.17 160	0.26 153	0.14 145	0.24 147	0.23 138	0.07 105	0.09 113	0.16 110	0.15 107	0.20 119	0.16 98

sCroCo_RVC	0.22 181	0.13 135	0.11 142	0.11 121	0.10 117	0.14 153	0.09 141	0.24 169	0.19 219	0.24 146	0.16 147	0.20 125	0.20 228	0.08 97	0.26 179	0.36 271	0.29 231	0.22 231	0.35 203	0.21 214	0.48 254	0.53 276	0.10 168	0.15 219	0.23 194	0.21 175	0.28 193	0.23 162

EAI-Stereo	0.28 225	0.13 135	0.12 162	0.18 196	0.16 199	0.66 301	0.20 221	0.27 219	0.18 217	0.27 180	0.27 230	0.29 206	0.10 106	0.11 153	0.35 217	0.32 253	0.26 201	0.20 214	0.65 271	0.22 222	0.44 239	0.44 239	0.10 168	0.14 206	0.28 238	0.31 253	0.39 247	0.42 249

UNet	0.15 100	0.13 135	0.13 174	0.14 155	0.12 146	0.14 153	0.10 154	0.20 116	0.12 135	0.21 105	0.15 132	0.17 104	0.12 144	0.13 196	0.21 120	0.15 82	0.20 120	0.17 160	0.18 87	0.13 122	0.17 80	0.14 78	0.10 168	0.12 177	0.15 105	0.17 128	0.20 119	0.17 104

CREStereo	0.17 130	0.13 135	0.11 142	0.11 121	0.10 117	0.10 104	0.06 91	0.24 169	0.10 89	0.27 180	0.12 105	0.26 179	0.11 130	0.10 141	0.22 135	0.26 227	0.26 201	0.13 92	0.21 117	0.14 145	0.36 204	0.24 146	0.08 130	0.09 113	0.17 123	0.17 128	0.23 135	0.22 153
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
R-Stereo Train	0.23 193	0.13 135	0.13 174	0.15 170	0.13 159	0.18 191	0.07 108	0.24 169	0.15 185	0.32 232	0.25 213	0.27 189	0.13 162	0.14 207	0.21 120	0.28 236	0.30 239	0.20 214	0.47 229	0.20 203	0.47 250	0.50 263	0.10 168	0.12 177	0.23 194	0.26 222	0.23 135	0.28 203

RAFT-Stereo	0.23 193	0.13 135	0.13 174	0.15 170	0.13 159	0.18 191	0.07 108	0.24 169	0.15 185	0.32 232	0.25 213	0.27 189	0.13 162	0.14 207	0.21 120	0.28 236	0.30 239	0.20 214	0.47 229	0.20 203	0.47 250	0.50 263	0.10 168	0.12 177	0.23 194	0.26 222	0.23 135	0.28 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.40 262	0.14 158	0.08 84	1.79 324	0.15 193	1.91 333	0.20 221	0.26 200	0.11 109	0.27 180	0.17 160	2.08 322	0.16 193	0.11 153	0.19 93	0.25 216	0.29 231	0.15 128	0.37 209	0.15 160	0.45 241	0.34 199	0.09 145	0.10 142	0.18 137	0.23 190	0.25 157	0.26 193

zero-FE	1.43 324	0.14 158	0.08 84	8.08 351	0.34 281	13.79 356	2.48 334	0.26 200	0.12 135	0.32 232	0.26 222	6.70 347	0.60 287	0.11 153	0.27 184	0.24 205	0.43 287	0.33 296	0.54 256	0.16 178	1.94 344	0.41 228	0.09 145	0.10 142	0.18 137	0.23 190	0.25 157	0.25 183

S2M2_L	0.17 130	0.14 158	0.15 194	0.13 143	0.10 117	0.16 173	0.11 163	0.21 131	0.11 109	0.27 180	0.09 68	0.20 125	0.06 56	0.17 237	0.22 135	0.19 145	0.25 186	0.16 149	0.20 104	0.15 160	0.34 189	0.25 152	0.13 212	0.10 142	0.16 110	0.16 120	0.27 183	0.23 162
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.16 116	0.14 158	0.11 142	0.12 134	0.13 159	0.12 135	0.09 141	0.20 116	0.11 109	0.24 146	0.16 147	0.19 119	0.16 193	0.11 153	0.29 190	0.16 95	0.20 120	0.15 128	0.18 87	0.12 105	0.20 112	0.16 90	0.11 188	0.10 142	0.18 137	0.19 154	0.23 135	0.17 104

model_zeroshot	0.28 225	0.14 158	0.11 142	0.16 180	0.14 177	0.18 191	0.11 163	0.28 229	0.15 185	0.33 242	0.32 247	0.31 225	0.10 106	0.13 196	0.43 232	0.31 248	0.30 239	0.19 202	0.66 272	0.22 222	0.55 271	0.44 239	0.12 205	0.13 196	0.49 298	0.36 268	0.31 216	0.53 263

AE-Stereo	0.20 165	0.14 158	0.13 174	0.16 180	0.12 146	0.12 135	0.09 141	0.23 153	0.15 185	0.28 196	0.12 105	0.29 206	0.13 162	0.09 123	0.21 120	0.25 216	0.28 224	0.19 202	0.28 168	0.19 196	0.35 200	0.42 231	0.07 105	0.14 206	0.22 175	0.24 197	0.26 168	0.21 144

iinet-f	0.17 130	0.14 158	0.10 115	0.12 134	0.09 99	0.14 153	0.09 141	0.15 82	0.10 89	0.23 126	0.25 213	0.18 111	0.15 184	0.08 97	0.33 208	0.19 145	0.20 120	0.13 92	0.36 207	0.16 178	0.20 112	0.21 127	0.08 130	0.09 113	0.17 123	0.14 93	0.25 157	0.17 104

iRaft-Stereo_20w	0.31 237	0.14 158	0.24 266	0.29 253	0.18 218	0.22 227	0.18 209	0.26 200	0.15 185	0.41 294	0.51 290	0.30 218	0.11 130	0.12 178	0.32 204	0.32 253	0.27 213	0.17 160	0.42 218	0.24 237	0.46 248	0.53 276	0.11 188	0.10 142	0.33 263	0.67 310	0.61 293	0.60 268

MIPNet	0.21 176	0.14 158	0.11 142	0.11 121	0.12 146	0.12 135	0.08 126	0.24 169	0.10 89	0.27 180	0.24 211	0.22 148	0.14 178	0.11 153	0.94 289	0.20 161	0.23 161	0.17 160	0.31 184	0.20 203	0.21 121	0.35 206	0.07 105	0.11 158	0.23 194	0.23 190	0.27 183	0.21 144

cross-raft	0.24 200	0.14 158	0.12 162	0.13 143	0.13 159	0.17 186	0.10 154	0.27 219	0.15 185	0.30 216	0.19 171	0.28 197	0.10 106	0.12 178	0.26 179	0.34 258	0.27 213	0.17 160	0.57 263	0.25 245	0.62 287	0.51 267	0.09 145	0.11 158	0.29 244	0.27 229	0.26 168	0.31 215

LMCR-Stereo	0.18 140	0.14 158	0.11 142	0.13 143	0.12 146	0.15 166	0.10 154	0.22 140	0.13 156	0.23 126	0.18 164	0.24 159	0.17 205	0.12 178	0.21 120	0.19 145	0.26 201	0.18 191	0.33 190	0.19 196	0.26 157	0.25 152	0.10 168	0.12 177	0.19 146	0.18 144	0.24 146	0.23 162

rafts_anoy	0.14 91	0.14 158	0.11 142	0.11 121	0.11 131	0.10 104	0.07 108	0.21 131	0.08 56	0.21 105	0.15 132	0.17 104	0.07 73	0.06 76	0.20 108	0.17 105	0.20 120	0.17 160	0.22 126	0.12 105	0.21 121	0.18 106	0.06 88	0.09 113	0.16 110	0.15 107	0.15 77	0.17 104

sAnonymous2	0.20 165	0.14 158	0.12 162	0.12 134	0.11 131	0.14 153	0.12 179	0.28 229	0.16 201	0.23 126	0.19 171	0.19 119	0.15 184	0.08 97	0.24 163	0.26 227	0.25 186	0.22 231	0.39 211	0.20 203	0.34 189	0.38 216	0.08 130	0.13 196	0.22 175	0.24 197	0.23 135	0.24 176

CroCo_RVC	0.20 165	0.14 158	0.12 162	0.12 134	0.11 131	0.14 153	0.12 179	0.28 229	0.16 201	0.23 126	0.19 171	0.19 119	0.15 184	0.08 97	0.24 163	0.26 227	0.25 186	0.22 231	0.39 211	0.20 203	0.34 189	0.38 216	0.08 130	0.13 196	0.22 175	0.24 197	0.23 135	0.24 176

RALCasStereoNet	0.15 100	0.14 158	0.10 115	0.13 143	0.11 131	0.10 104	0.07 108	0.20 116	0.08 56	0.23 126	0.13 115	0.19 119	0.08 88	0.07 85	0.20 108	0.18 127	0.22 153	0.17 160	0.20 104	0.12 105	0.22 131	0.21 127	0.07 105	0.09 113	0.18 137	0.15 107	0.15 77	0.15 93

HGLStereo	0.15 100	0.14 158	0.12 162	0.13 143	0.13 159	0.13 146	0.08 126	0.18 104	0.11 109	0.22 114	0.22 199	0.14 82	0.09 98	0.11 153	0.24 163	0.17 105	0.21 136	0.17 160	0.20 104	0.14 145	0.18 91	0.16 90	0.10 168	0.11 158	0.17 123	0.16 120	0.17 96	0.15 93

BEATNet_4x	0.19 156	0.14 158	0.12 162	0.13 143	0.13 159	0.12 135	0.10 154	0.20 116	0.14 171	0.27 180	0.14 122	0.21 138	0.13 162	0.11 153	0.32 204	0.20 161	0.22 153	0.22 231	0.20 104	0.12 105	0.31 175	0.41 228	0.10 168	0.12 177	0.17 123	0.16 120	0.26 168	0.23 162

RASNet	0.15 100	0.14 158	0.14 182	0.13 143	0.11 131	0.12 135	0.10 154	0.24 169	0.12 135	0.22 114	0.14 122	0.18 111	0.12 144	0.09 123	0.16 72	0.18 127	0.19 111	0.13 92	0.16 77	0.10 83	0.22 131	0.16 90	0.07 105	0.14 206	0.16 110	0.16 120	0.26 168	0.22 153

MSMDNet	0.25 208	0.14 158	0.11 142	0.13 143	0.14 177	0.16 173	0.11 163	0.26 200	0.14 171	0.31 225	0.17 160	0.26 179	0.29 252	0.14 207	0.24 163	0.35 263	0.28 224	0.18 191	0.54 256	0.28 265	0.58 279	0.60 292	0.10 168	0.11 158	0.26 218	0.25 208	0.26 168	0.30 211

iResNetv2_ROB	0.20 165	0.14 158	0.11 142	0.17 189	0.13 159	0.17 186	0.11 163	0.26 200	0.12 135	0.26 170	0.20 181	0.27 189	0.19 224	0.10 141	0.42 230	0.16 95	0.20 120	0.15 128	0.35 203	0.15 160	0.33 182	0.18 106	0.12 205	0.14 206	0.20 157	0.17 128	0.30 208	0.19 129

iResNet_ROB	0.17 130	0.14 158	0.12 162	0.15 170	0.11 131	0.15 166	0.11 163	0.25 186	0.12 135	0.25 159	0.16 147	0.19 119	0.21 231	0.09 123	0.25 175	0.16 95	0.22 153	0.16 149	0.29 178	0.12 105	0.23 143	0.16 90	0.09 145	0.12 177	0.20 157	0.17 128	0.26 168	0.21 144

DN-CSS_ROB	0.18 140	0.14 158	0.16 206	0.14 155	0.14 177	0.11 120	0.09 141	0.25 186	0.13 156	0.27 180	0.26 222	0.25 168	0.17 205	0.09 123	0.19 93	0.16 95	0.19 111	0.15 128	0.41 215	0.13 122	0.24 147	0.18 106	0.10 168	0.14 206	0.17 123	0.15 107	0.22 131	0.18 111

coex_refinement	0.17 130	0.15 180	0.11 142	0.12 134	0.12 146	0.13 146	0.08 126	0.21 131	0.16 201	0.22 114	0.18 164	0.17 104	0.10 106	0.10 141	0.44 236	0.19 145	0.20 120	0.15 128	0.23 132	0.11 95	0.17 80	0.15 81	0.09 145	0.10 142	0.18 137	0.17 128	0.20 119	0.22 153

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 318	0.15 180	0.23 258	0.22 222	0.20 227	0.33 270	0.24 244	0.28 229	0.33 275	0.38 280	0.52 291	0.35 238	0.15 184	0.13 196	0.29 190	0.49 300	0.30 239	0.21 224	25.47 357	0.27 260	0.49 256	0.60 292	0.10 168	0.12 177	0.32 259	0.45 287	0.37 241	0.60 268

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 244	0.15 180	0.23 258	0.24 238	0.16 199	0.28 255	0.20 221	0.28 229	0.21 228	0.35 259	0.60 305	0.32 228	0.17 205	0.12 178	0.28 187	0.44 290	0.30 239	0.22 231	0.58 265	0.28 265	0.54 268	0.59 290	0.09 145	0.14 206	0.33 263	0.32 256	0.79 310	0.60 268

LoS	0.22 181	0.15 180	0.11 142	0.13 143	0.14 177	0.12 135	0.08 126	0.60 308	0.11 109	0.37 274	0.38 264	0.36 240	0.13 162	0.11 153	0.23 146	0.25 216	0.26 201	0.15 128	0.26 153	0.15 160	0.42 230	0.33 193	0.09 145	0.09 113	0.25 213	0.19 154	0.25 157	0.28 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.18 140	0.15 180	0.16 206	0.15 170	0.14 177	0.14 153	0.11 163	0.26 200	0.10 89	0.28 196	0.18 164	0.20 125	0.10 106	0.11 153	0.19 93	0.19 145	0.28 224	0.15 128	0.24 140	0.14 145	0.37 209	0.23 138	0.09 145	0.10 142	0.19 146	0.13 85	0.30 208	0.18 111

FINET	0.16 116	0.15 180	0.15 194	0.16 180	0.12 146	0.13 146	0.14 190	0.18 104	0.15 185	0.17 83	0.15 132	0.18 111	0.12 144	0.11 153	0.23 146	0.18 127	0.19 111	0.14 104	0.23 132	0.12 105	0.18 91	0.14 78	0.12 205	0.12 177	0.16 110	0.16 120	0.18 100	0.16 98

PMTNet	0.18 140	0.15 180	0.11 142	0.14 155	0.11 131	0.09 98	0.09 141	0.22 140	0.10 89	0.29 213	0.11 98	0.25 168	0.08 88	0.09 123	0.24 163	0.27 233	0.24 173	0.13 92	0.28 168	0.13 122	0.35 200	0.24 146	0.09 145	0.08 88	0.22 175	0.17 128	0.23 135	0.25 183

CFNet	0.16 116	0.15 180	0.12 162	0.18 196	0.15 193	0.14 153	0.11 163	0.23 153	0.12 135	0.21 105	0.16 147	0.29 206	0.14 178	0.11 153	0.21 120	0.13 63	0.20 120	0.16 149	0.18 87	0.12 105	0.17 80	0.13 72	0.08 130	0.12 177	0.20 157	0.17 128	0.22 131	0.21 144

DISCO	0.16 116	0.15 180	0.11 142	0.14 155	0.13 159	0.16 173	0.14 190	0.15 82	0.13 156	0.21 105	0.17 160	0.16 99	0.10 106	0.10 141	0.25 175	0.16 95	0.20 120	0.15 128	0.23 132	0.14 145	0.17 80	0.18 106	0.09 145	0.11 158	0.17 123	0.16 120	0.21 125	0.16 98

IPLGR	0.26 215	0.16 189	0.13 174	0.15 170	0.15 193	0.12 135	0.09 141	0.24 169	0.13 156	0.28 196	0.25 213	0.23 152	0.12 144	0.11 153	1.91 325	0.20 161	0.22 153	0.18 191	0.34 196	0.20 203	0.25 152	0.33 193	0.07 105	0.12 177	0.23 194	0.23 190	0.28 193	0.21 144

TRStereo	0.34 247	0.16 189	0.21 247	0.16 180	0.12 146	0.34 273	0.17 205	0.27 219	0.11 109	0.35 259	0.18 164	0.34 235	0.09 98	0.12 178	0.26 179	0.36 271	0.25 186	0.17 160	0.44 222	0.25 245	0.42 230	0.47 250	0.09 145	0.09 113	0.26 218	2.80 347	0.49 271	0.33 220

s12784h	0.22 181	0.16 189	0.13 174	0.19 206	0.14 177	0.12 135	0.08 126	0.24 169	0.11 109	0.29 213	0.16 147	0.27 189	0.15 184	0.10 141	0.22 135	0.26 227	0.26 201	0.13 92	0.29 178	0.12 105	0.50 263	0.30 181	0.08 130	0.10 142	0.24 206	0.21 175	0.65 301	0.47 259

CFNet_pseudo	0.20 165	0.16 189	0.16 206	0.19 206	0.16 199	0.16 173	0.13 183	0.24 169	0.14 171	0.28 196	0.21 191	0.22 148	0.19 224	0.12 178	0.63 262	0.17 105	0.20 120	0.17 160	0.30 183	0.12 105	0.21 121	0.17 97	0.12 205	0.12 177	0.20 157	0.20 165	0.25 157	0.26 193

GES	0.22 181	0.16 189	0.12 162	0.14 155	0.15 193	0.19 201	0.12 179	0.25 186	0.14 171	0.26 170	0.18 164	0.21 138	0.13 162	0.17 237	0.36 219	0.21 172	0.27 213	0.19 202	0.52 251	0.20 203	0.33 182	0.29 178	0.13 212	0.14 206	0.19 146	0.17 128	0.27 183	0.42 249

GMStereo	0.16 116	0.16 189	0.09 103	0.14 155	0.13 159	0.15 166	0.11 163	0.22 140	0.12 135	0.19 97	0.15 132	0.25 168	0.13 162	0.09 123	0.17 77	0.14 69	0.21 136	0.13 92	0.26 153	0.15 160	0.20 112	0.12 65	0.09 145	0.11 158	0.18 137	0.15 107	0.23 135	0.15 93
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.20 165	0.16 189	0.18 226	0.17 189	0.16 199	0.16 173	0.14 190	0.24 169	0.17 210	0.26 170	0.19 171	0.26 179	0.16 193	0.16 228	0.30 200	0.17 105	0.20 120	0.22 231	0.26 153	0.24 237	0.22 131	0.29 178	0.13 212	0.20 247	0.22 175	0.21 175	0.19 107	0.22 153

RTSC	0.27 221	0.16 189	0.16 206	0.16 180	0.17 208	0.18 191	0.19 217	0.23 153	0.21 228	0.25 159	0.25 213	0.20 125	0.18 218	0.14 207	1.57 312	0.23 197	0.30 239	0.19 202	0.39 211	0.18 193	0.30 173	0.32 190	0.11 188	0.17 235	0.21 168	0.22 183	0.31 216	0.43 253

DeepPrunerF	0.29 227	0.16 189	0.14 182	0.23 231	0.44 297	0.17 186	0.21 228	0.20 116	0.26 255	0.16 76	0.22 199	0.15 90	0.12 144	0.12 178	0.97 291	0.21 172	0.18 99	0.17 160	0.26 153	0.16 178	0.21 121	0.17 97	0.12 205	0.12 177	1.97 345	0.25 208	0.22 131	0.20 135

NVstereo2D	0.26 215	0.16 189	0.15 194	0.22 222	0.18 218	0.26 246	0.28 262	0.20 116	0.14 171	0.22 114	0.21 191	0.17 104	0.11 130	0.38 292	1.98 330	0.20 161	0.24 173	0.19 202	0.21 117	0.14 145	0.18 91	0.15 81	0.25 265	0.13 196	0.22 175	0.17 128	0.19 107	0.18 111

MLCV	0.24 200	0.16 189	0.15 194	0.24 238	0.18 218	0.21 217	0.15 198	0.30 247	0.16 201	0.31 225	0.31 244	0.32 228	0.25 245	0.11 153	0.24 163	0.24 205	0.25 186	0.17 160	0.53 255	0.15 160	0.33 182	0.33 193	0.14 222	0.17 235	0.23 194	0.23 190	0.27 183	0.25 183

PDISCO_ROB	0.17 130	0.16 189	0.16 206	0.14 155	0.12 146	0.13 146	0.11 163	0.15 82	0.12 135	0.16 76	0.16 147	0.12 65	0.10 106	0.09 123	0.19 93	0.20 161	0.19 111	0.23 245	0.18 87	0.15 160	0.22 131	0.23 138	0.07 105	0.11 158	0.21 168	0.24 197	0.39 247	0.23 162

gcap_with_dpt	0.22 181	0.17 201	0.10 115	0.19 206	0.13 159	0.16 173	0.09 141	0.26 200	0.14 171	0.30 216	0.15 132	0.36 240	0.15 184	0.14 207	0.21 120	0.24 205	0.31 247	0.23 245	0.32 186	0.15 160	0.42 230	0.34 199	0.10 168	0.12 177	0.22 175	0.18 144	0.28 193	0.38 236

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 193	0.17 201	0.08 84	0.22 222	0.21 233	0.29 260	0.17 205	0.25 186	0.11 109	0.42 296	0.19 171	0.43 257	0.09 98	0.11 153	0.19 93	0.25 216	0.25 186	0.16 149	0.28 168	0.14 145	0.41 225	0.39 221	0.07 105	0.09 113	0.20 157	0.18 144	0.27 183	0.49 260

GCAP-BAT	0.22 181	0.17 201	0.10 115	0.19 206	0.13 159	0.16 173	0.09 141	0.26 200	0.14 171	0.30 216	0.15 132	0.36 240	0.15 184	0.14 207	0.21 120	0.24 205	0.31 247	0.23 245	0.32 186	0.15 160	0.42 230	0.34 199	0.10 168	0.12 177	0.22 175	0.18 144	0.28 193	0.38 236

EKT-Stereo	0.33 244	0.17 201	0.13 174	0.20 214	0.17 208	0.22 227	0.25 249	0.27 219	0.14 171	0.30 216	0.26 222	0.27 189	0.13 162	0.13 196	1.64 315	0.53 303	0.29 231	0.25 260	0.46 227	0.30 278	0.82 316	0.54 279	0.09 145	0.12 177	0.30 250	0.25 208	0.31 216	0.25 183

dd	0.19 156	0.17 201	0.10 115	0.34 270	0.12 146	0.24 237	0.11 163	0.21 131	0.10 89	0.22 114	0.10 82	0.37 244	0.10 106	0.09 123	0.37 221	0.17 105	0.28 224	0.14 104	0.35 203	0.14 145	0.19 103	0.14 78	0.09 145	0.13 196	0.21 168	0.15 107	0.26 168	0.21 144

AACVNet	0.19 156	0.17 201	0.14 182	0.19 206	0.19 222	0.19 201	0.13 183	0.23 153	0.15 185	0.25 159	0.23 207	0.20 125	0.13 162	0.13 196	0.21 120	0.18 127	0.24 173	0.18 191	0.24 140	0.17 187	0.22 131	0.20 124	0.14 222	0.15 219	0.22 175	0.21 175	0.25 157	0.25 183

TestStereo	0.17 130	0.17 201	0.14 182	0.15 170	0.11 131	0.15 166	0.11 163	0.25 186	0.13 156	0.30 216	0.15 132	0.25 168	0.11 130	0.08 97	0.19 93	0.14 69	0.23 161	0.13 92	0.27 161	0.13 122	0.27 165	0.15 81	0.09 145	0.14 206	0.21 168	0.15 107	0.21 125	0.19 129

pcwnet_v2	0.26 215	0.17 201	0.18 226	0.22 222	0.19 222	0.22 227	0.18 209	0.25 186	0.18 217	0.31 225	0.23 207	0.30 218	0.28 251	0.18 246	0.88 281	0.21 172	0.24 173	0.19 202	0.36 207	0.15 160	0.27 165	0.24 146	0.17 237	0.15 219	0.26 218	0.26 222	0.30 208	0.38 236

ADLNet	0.21 176	0.17 201	0.12 162	0.16 180	0.14 177	0.18 191	0.15 198	0.20 116	0.11 109	0.17 83	0.15 132	0.33 231	0.13 162	0.31 286	1.12 298	0.15 82	0.20 120	0.14 104	0.18 87	0.13 122	0.16 72	0.18 106	0.15 228	0.09 113	0.17 123	0.18 144	0.19 107	0.17 104

psm_up	0.20 165	0.17 201	0.19 231	0.20 214	0.16 199	0.20 207	0.13 183	0.25 186	0.23 240	0.23 126	0.18 164	0.21 138	0.20 228	0.15 222	0.23 146	0.18 127	0.24 173	0.18 191	0.28 168	0.16 178	0.21 121	0.16 90	0.12 205	0.20 247	0.24 206	0.24 197	0.26 168	0.25 183

FADNet-RVC	0.21 176	0.17 201	0.15 194	0.21 218	0.16 199	0.16 173	0.18 209	0.26 200	0.13 156	0.25 159	0.21 191	0.28 197	0.16 193	0.14 207	0.32 204	0.21 172	0.23 161	0.17 160	0.34 196	0.21 214	0.21 121	0.25 152	0.14 222	0.16 225	0.25 213	0.23 190	0.21 125	0.24 176

ADCP+	0.31 237	0.17 201	0.17 219	0.15 170	0.14 177	0.17 186	0.19 217	0.21 131	0.33 275	0.26 170	0.26 222	0.37 244	0.12 144	0.13 196	1.87 324	0.18 127	0.20 120	0.17 160	0.33 190	0.18 193	0.22 131	0.22 134	0.12 205	0.11 158	0.23 194	0.69 311	0.33 224	0.99 307

HSM-Net_RVC	0.30 234	0.17 201	0.17 219	0.26 246	0.20 227	0.20 207	0.14 190	0.28 229	0.19 219	0.34 246	0.41 271	1.59 315	0.25 245	0.14 207	0.26 179	0.21 172	0.25 186	0.19 202	0.28 168	0.20 203	0.38 212	0.33 193	0.13 212	0.20 247	0.29 244	0.30 249	0.35 231	0.33 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.22 181	0.17 201	0.16 206	0.17 189	0.17 208	0.16 173	0.18 209	0.22 140	0.17 210	0.26 170	0.26 222	0.20 125	0.18 218	0.11 153	0.50 250	0.20 161	0.24 173	0.21 224	0.27 161	0.16 178	0.41 225	0.33 193	0.14 222	0.15 219	0.22 175	0.27 229	0.26 168	0.23 162

HSM	0.20 165	0.17 201	0.14 182	0.18 196	0.17 208	0.15 166	0.13 183	0.26 200	0.14 171	0.26 170	0.22 199	0.24 159	0.17 205	0.11 153	0.33 208	0.17 105	0.26 201	0.16 149	0.27 161	0.17 187	0.27 165	0.19 119	0.10 168	0.13 196	0.22 175	0.22 183	0.27 183	0.24 176

iResNet	0.29 227	0.17 201	0.16 206	0.23 231	0.22 240	0.28 255	0.18 209	0.31 251	0.20 225	0.32 232	0.29 239	0.49 265	0.50 281	0.11 153	0.44 236	0.35 263	0.27 213	0.20 214	0.73 275	0.24 237	0.43 234	0.27 165	0.15 228	0.24 266	0.25 213	0.25 208	0.33 224	0.28 203

DLCB_ROB	0.19 156	0.17 201	0.16 206	0.14 155	0.15 193	0.14 153	0.13 183	0.20 116	0.16 201	0.23 126	0.23 207	0.25 168	0.18 218	0.15 222	0.20 108	0.16 95	0.21 136	0.18 191	0.19 96	0.15 160	0.24 147	0.20 124	0.13 212	0.15 219	0.36 276	0.24 197	0.24 146	0.20 135

MyStereo04	0.22 181	0.18 218	0.17 219	0.14 155	0.14 177	0.13 146	0.10 154	0.28 229	0.21 228	0.31 225	0.20 181	0.29 206	0.13 162	0.08 97	0.27 184	0.22 186	0.22 153	0.18 191	0.54 256	0.21 214	0.34 189	0.26 158	0.11 188	0.16 225	0.27 231	0.23 190	0.30 208	0.22 153

CASS	0.25 208	0.18 218	0.16 206	0.21 218	0.17 208	0.21 217	0.21 228	0.28 229	0.20 225	0.33 242	0.24 211	0.28 197	0.18 218	0.11 153	0.25 175	0.23 197	0.37 274	0.20 214	0.43 221	0.17 187	0.57 275	0.42 231	0.11 188	0.13 196	0.30 250	0.22 183	0.32 219	0.32 217
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 239	0.18 218	0.15 194	0.29 253	0.24 249	0.24 237	0.25 249	0.31 251	0.29 267	0.32 232	0.39 267	0.53 266	0.34 259	0.11 153	0.29 190	0.40 284	0.35 265	0.25 260	0.49 240	0.29 273	0.63 289	0.48 253	0.21 258	0.25 270	0.30 250	0.28 235	0.38 243	0.37 231

SepStereo	0.32 239	0.18 218	0.15 194	0.29 253	0.24 249	0.24 237	0.25 249	0.31 251	0.29 267	0.32 232	0.39 267	0.53 266	0.34 259	0.11 153	0.29 190	0.40 284	0.35 265	0.25 260	0.49 240	0.29 273	0.63 289	0.48 253	0.21 258	0.25 270	0.30 250	0.28 235	0.38 243	0.37 231

GANet-ADL	0.26 215	0.18 218	0.15 194	0.20 214	0.19 222	0.22 227	0.16 202	0.26 200	0.16 201	0.34 246	0.36 260	0.29 206	0.16 193	0.21 257	0.42 230	0.29 241	0.31 247	0.19 202	0.48 238	0.28 265	0.38 212	0.48 253	0.13 212	0.14 206	0.23 194	0.24 197	0.32 219	0.30 211

ICVP	0.22 181	0.18 218	0.20 238	0.18 196	0.17 208	0.18 191	0.13 183	0.22 140	0.16 201	0.24 146	0.20 181	0.23 152	0.18 218	0.12 178	0.22 135	0.23 197	0.25 186	0.24 250	0.26 153	0.20 203	0.30 173	0.46 244	0.26 267	0.16 225	0.23 194	0.25 208	0.25 157	0.24 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.21 176	0.18 218	0.14 182	0.17 189	0.20 227	0.20 207	0.17 205	0.24 169	0.15 185	0.18 90	0.21 191	0.21 138	0.11 130	0.17 237	0.34 214	0.24 205	0.27 213	0.21 224	0.34 196	0.21 214	0.23 143	0.28 173	0.11 188	0.17 235	0.21 168	0.18 144	0.29 199	0.22 153

DSFCA	0.16 116	0.18 218	0.14 182	0.14 155	0.13 159	0.16 173	0.15 198	0.16 89	0.13 156	0.16 76	0.19 171	0.18 111	0.10 106	0.08 97	0.22 135	0.18 127	0.19 111	0.17 160	0.21 117	0.14 145	0.19 103	0.19 119	0.11 188	0.12 177	0.17 123	0.18 144	0.19 107	0.19 129

AF-Net	0.20 165	0.18 218	0.17 219	0.18 196	0.22 240	0.20 207	0.21 228	0.24 169	0.21 228	0.19 97	0.25 213	0.26 179	0.16 193	0.14 207	0.33 208	0.20 161	0.17 88	0.17 160	0.22 126	0.15 160	0.17 80	0.21 127	0.16 233	0.14 206	0.19 146	0.19 154	0.29 199	0.22 153

Nwc_Net	0.20 165	0.18 218	0.17 219	0.18 196	0.22 240	0.20 207	0.21 228	0.24 169	0.21 228	0.19 97	0.25 213	0.26 179	0.16 193	0.14 207	0.33 208	0.20 161	0.17 88	0.17 160	0.22 126	0.15 160	0.17 80	0.21 127	0.16 233	0.14 206	0.19 146	0.19 154	0.29 199	0.22 153

ADCRef	0.34 247	0.18 218	0.16 206	0.15 170	0.16 199	0.18 191	0.18 209	0.23 153	0.34 277	0.26 170	0.22 199	0.23 152	0.17 205	0.11 153	2.05 332	0.22 186	0.23 161	0.20 214	0.39 211	0.21 214	0.25 152	0.26 158	0.17 237	0.16 225	0.29 244	0.41 278	0.29 199	1.39 321

CFNet_RVC	0.18 140	0.18 218	0.15 194	0.18 196	0.16 199	0.18 191	0.12 179	0.21 131	0.13 156	0.23 126	0.20 181	0.24 159	0.12 144	0.12 178	0.22 135	0.19 145	0.23 161	0.17 160	0.26 153	0.15 160	0.24 147	0.19 119	0.09 145	0.13 196	0.22 175	0.20 165	0.25 157	0.23 162

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 140	0.18 218	0.18 226	0.17 189	0.21 233	0.16 173	0.26 257	0.19 113	0.24 245	0.22 114	0.20 181	0.26 179	0.12 144	0.19 248	0.24 163	0.16 95	0.19 111	0.16 149	0.19 96	0.13 122	0.16 72	0.17 97	0.11 188	0.11 158	0.17 123	0.22 183	0.19 107	0.21 144
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UDGNet	0.23 193	0.19 231	0.14 182	0.36 274	0.30 272	0.32 268	0.29 264	0.22 140	0.15 185	0.21 105	0.20 181	0.21 138	0.08 88	0.52 304	0.20 108	0.17 105	0.21 136	0.17 160	0.25 151	0.14 145	0.26 157	0.30 181	0.30 288	0.10 142	0.24 206	0.20 165	0.22 131	0.20 135

GEStereo_RVC	0.24 200	0.19 231	0.15 194	0.18 196	0.17 208	0.19 201	0.18 209	0.26 200	0.17 210	0.27 180	0.20 181	0.27 189	0.16 193	0.12 178	0.27 184	0.26 227	0.28 224	0.24 250	0.47 229	0.21 214	0.32 178	0.50 263	0.11 188	0.17 235	0.24 206	0.21 175	0.26 168	0.32 217

HCRNet	0.15 100	0.19 231	0.08 84	0.23 231	0.09 99	0.16 173	0.09 141	0.16 89	0.06 35	0.49 312	0.16 147	0.25 168	0.08 88	0.09 123	0.43 232	0.11 43	0.16 81	0.10 61	0.21 117	0.09 74	0.13 60	0.08 39	0.11 188	0.07 72	0.09 49	0.09 53	0.14 74	0.11 65

FADNet	0.23 193	0.19 231	0.14 182	0.23 231	0.15 193	0.21 217	0.22 234	0.27 219	0.17 210	0.27 180	0.27 230	0.26 179	0.18 218	0.15 222	0.34 214	0.21 172	0.21 136	0.20 214	0.41 215	0.25 245	0.26 157	0.27 165	0.14 222	0.15 219	0.27 231	0.27 229	0.24 146	0.27 197

STTStereo	0.19 156	0.19 231	0.21 247	0.18 196	0.20 227	0.17 186	0.25 249	0.18 104	0.19 219	0.20 101	0.19 171	0.24 159	0.14 178	0.17 237	0.32 204	0.17 105	0.19 111	0.19 202	0.19 96	0.14 145	0.18 91	0.17 97	0.11 188	0.12 177	0.19 146	0.20 165	0.20 119	0.26 193

SACVNet	0.22 181	0.20 236	0.18 226	0.21 218	0.19 222	0.19 201	0.19 217	0.25 186	0.22 235	0.25 159	0.21 191	0.20 125	0.12 144	0.17 237	0.23 146	0.21 172	0.25 186	0.21 224	0.32 186	0.19 196	0.27 165	0.34 199	0.15 228	0.17 235	0.28 238	0.25 208	0.29 199	0.26 193

PSMNet-ADL	0.30 234	0.20 236	0.20 238	0.23 231	0.21 233	0.23 231	0.22 234	0.30 247	0.26 255	0.40 289	0.58 301	0.38 251	0.43 272	0.24 267	0.31 201	0.44 290	0.31 247	0.20 214	0.52 251	0.23 234	0.39 224	0.36 207	0.17 237	0.16 225	0.26 218	0.26 222	0.39 247	0.25 183

RP	0.22 181	0.20 236	0.23 258	0.22 222	0.20 227	0.21 217	0.22 234	0.24 169	0.22 235	0.17 83	0.25 213	0.24 159	0.19 224	0.15 222	0.50 250	0.17 105	0.20 120	0.16 149	0.22 126	0.16 178	0.17 80	0.25 152	0.13 212	0.16 225	0.22 175	0.21 175	0.30 208	0.25 183

DCVSM-stereo	0.39 260	0.21 239	0.21 247	0.32 266	0.24 249	0.38 278	0.26 257	0.37 273	0.25 249	0.37 274	0.58 301	0.92 289	0.47 279	0.18 246	0.24 163	0.29 241	0.30 239	0.22 231	1.72 306	0.34 287	0.45 241	0.37 213	0.30 288	0.23 263	0.26 218	0.27 229	0.37 241	0.40 246

dad	0.29 227	0.21 239	0.14 182	0.47 285	0.22 240	0.29 260	0.48 292	0.40 278	0.12 135	0.32 232	0.14 122	0.41 254	0.23 238	0.10 141	0.53 254	0.19 145	0.32 253	0.17 160	0.51 247	0.15 160	0.27 165	0.18 106	0.11 188	0.18 243	0.31 257	0.18 144	0.67 303	0.45 255

Anonymous3	0.29 227	0.21 239	0.15 194	0.17 189	0.16 199	0.20 207	0.16 202	0.31 251	0.25 249	0.30 216	0.20 181	0.45 259	0.20 228	0.16 228	0.45 239	0.53 303	0.32 253	0.27 273	0.49 240	0.26 254	0.49 256	0.55 281	0.13 212	0.14 206	0.27 231	0.28 235	0.34 228	0.27 197

DDVS	0.53 279	0.22 242	0.24 266	0.24 238	0.25 257	0.27 248	0.24 244	0.39 277	0.26 255	0.35 259	4.72 348	1.02 297	0.40 268	0.20 253	0.40 227	0.39 283	0.33 257	0.26 270	0.75 277	0.34 287	0.58 279	0.63 299	0.16 233	0.20 247	0.25 213	0.25 208	0.55 285	0.40 246

GwcNet-ADL	0.29 227	0.22 242	0.21 247	0.29 253	0.22 240	0.23 231	0.19 217	0.28 229	0.19 219	0.34 246	0.58 301	0.43 257	0.23 238	0.22 260	0.50 250	0.34 258	0.29 231	0.22 231	0.44 222	0.28 265	0.36 204	0.39 221	0.13 212	0.16 225	0.26 218	0.29 242	0.28 193	0.38 236

FADNet_RVC	0.33 244	0.22 242	0.22 254	0.29 253	0.25 257	0.19 201	0.22 234	0.31 251	0.22 235	0.31 225	0.29 239	0.41 254	0.33 257	0.22 260	0.72 270	0.25 216	0.29 231	0.32 293	0.73 275	0.27 260	0.43 234	0.47 250	0.16 233	0.23 263	0.27 231	0.30 249	0.51 276	0.36 226

NCC-stereo	0.25 208	0.22 242	0.21 247	0.22 222	0.23 246	0.23 231	0.25 249	0.26 200	0.28 262	0.18 90	0.27 230	0.28 197	0.26 249	0.17 237	0.48 245	0.22 186	0.22 153	0.24 250	0.27 161	0.20 203	0.21 121	0.27 165	0.20 250	0.16 225	0.26 218	0.29 242	0.33 224	0.29 207

stereogan	0.24 200	0.22 242	0.21 247	0.23 231	0.25 257	0.25 242	0.22 234	0.26 200	0.23 240	0.20 101	0.22 199	0.30 218	0.23 238	0.17 237	0.31 201	0.20 161	0.22 153	0.19 202	0.28 168	0.19 196	0.21 121	0.39 221	0.17 237	0.17 235	0.21 168	0.22 183	0.36 233	0.27 197

Abc-Net	0.25 208	0.22 242	0.21 247	0.22 222	0.23 246	0.23 231	0.25 249	0.26 200	0.28 262	0.18 90	0.27 230	0.28 197	0.26 249	0.17 237	0.48 245	0.22 186	0.22 153	0.24 250	0.27 161	0.20 203	0.21 121	0.27 165	0.20 250	0.16 225	0.26 218	0.29 242	0.33 224	0.29 207
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 250	0.22 242	0.28 279	0.25 243	0.24 249	0.24 237	0.27 261	0.35 267	0.28 262	0.35 259	0.33 250	0.32 228	0.45 277	0.21 257	1.38 302	0.26 227	0.30 239	0.24 250	0.56 260	0.27 260	0.38 212	0.43 236	0.20 250	0.25 270	0.33 263	0.36 268	0.35 231	0.50 261

RTS	0.38 257	0.22 242	0.20 238	0.22 222	0.21 233	0.31 265	0.29 264	0.31 251	0.34 277	0.23 126	0.22 199	0.29 206	0.25 245	0.16 228	1.65 316	0.29 241	0.36 271	0.24 250	0.63 268	0.31 281	0.38 212	0.38 216	0.15 228	0.22 260	0.39 279	0.95 328	0.40 252	0.63 271

RTSA	0.38 257	0.22 242	0.20 238	0.22 222	0.21 233	0.31 265	0.29 264	0.31 251	0.34 277	0.23 126	0.22 199	0.29 206	0.25 245	0.16 228	1.65 316	0.29 241	0.36 271	0.24 250	0.63 268	0.31 281	0.38 212	0.38 216	0.15 228	0.22 260	0.39 279	0.95 328	0.40 252	0.63 271

CBMV_ROB	0.48 276	0.22 242	0.24 266	0.39 279	0.32 278	0.32 268	0.29 264	0.44 288	0.23 240	0.38 280	0.45 282	1.42 312	0.88 301	0.28 275	0.91 285	0.34 258	0.37 274	0.25 260	0.81 282	0.36 289	0.54 268	0.51 267	0.28 276	0.26 274	0.44 288	0.62 304	0.62 295	0.91 301

NOSS_ROB	0.34 247	0.22 242	0.20 238	0.27 249	0.25 257	0.26 246	0.24 244	0.41 280	0.24 245	0.36 267	0.30 242	0.36 240	0.23 238	0.39 295	0.47 242	0.57 309	0.33 257	0.29 282	0.32 186	0.23 234	0.64 292	0.67 305	0.28 276	0.30 283	0.32 259	0.30 249	0.42 257	0.32 217

ITSA-stereo	0.37 254	0.23 253	0.19 231	0.39 279	0.26 263	0.24 237	0.26 257	0.35 267	0.26 255	0.39 286	0.55 295	0.46 260	0.41 271	0.23 265	0.53 254	0.38 281	0.31 247	0.25 260	0.49 240	0.24 237	0.43 234	0.49 258	0.23 262	0.22 260	0.33 263	0.40 276	0.72 308	0.75 287

ADCL	0.37 254	0.23 253	0.19 231	0.20 214	0.18 218	0.23 231	0.23 242	0.26 200	0.53 305	0.32 232	0.29 239	0.29 206	0.17 205	0.15 222	1.60 313	0.21 172	0.24 173	0.22 231	0.34 196	0.22 222	0.32 178	0.28 173	0.17 237	0.17 235	0.52 304	0.53 295	0.47 265	1.56 326

AnyNet_C32	0.49 277	0.23 253	0.23 258	0.24 238	0.25 257	0.28 255	0.30 268	0.34 263	0.58 308	0.34 246	0.45 282	0.35 238	0.24 242	0.22 260	2.28 336	0.38 281	0.38 277	0.33 296	0.51 247	0.29 273	0.55 271	0.55 281	0.23 262	0.28 278	0.43 287	0.73 315	0.45 260	1.65 329

NCCL2	0.26 215	0.23 253	0.22 254	0.19 206	0.20 227	0.18 191	0.16 202	0.26 200	0.22 235	0.29 213	0.22 199	0.27 189	0.17 205	0.15 222	0.60 260	0.24 205	0.25 186	0.22 231	0.27 161	0.22 222	0.31 175	0.34 199	0.18 247	0.21 256	0.33 263	0.33 258	0.36 233	0.35 224

HBP-ISP	0.45 270	0.24 257	0.26 274	0.35 272	0.29 269	0.30 264	0.24 244	0.38 275	0.23 240	0.38 280	0.44 281	0.31 225	0.17 205	0.55 306	2.33 339	0.99 339	0.32 253	0.27 273	0.33 190	0.28 265	0.64 292	0.89 325	0.27 272	0.29 282	0.33 263	0.35 264	0.47 265	0.38 236

SFCPSM	0.64 290	0.24 257	0.19 231	0.28 251	0.23 246	0.27 248	0.24 244	0.30 247	0.30 272	0.34 246	0.50 288	0.63 275	1.06 307	0.19 248	0.37 221	0.34 258	0.31 247	0.24 250	8.10 345	0.39 292	0.45 241	0.43 236	0.20 250	0.19 245	0.30 250	0.31 253	0.36 233	0.45 255

RGC	0.27 221	0.24 257	0.28 279	0.25 243	0.26 263	0.27 248	0.20 221	0.28 229	0.30 272	0.22 114	0.31 244	0.29 206	0.31 254	0.20 253	0.51 253	0.24 205	0.23 161	0.21 224	0.29 178	0.22 222	0.25 152	0.30 181	0.17 237	0.20 247	0.28 238	0.32 256	0.34 228	0.36 226

ccs_rob	0.41 264	0.24 257	0.19 231	0.33 267	0.21 233	0.33 270	0.28 262	0.34 263	0.21 228	0.47 307	1.62 338	1.59 315	0.39 265	0.22 260	0.31 201	0.36 271	0.29 231	0.22 231	0.47 229	0.27 260	0.55 271	0.57 286	0.17 237	0.20 247	0.26 218	0.25 208	0.29 199	0.36 226

SGM-Forest	0.38 257	0.24 257	0.18 226	0.35 272	0.25 257	0.27 248	0.20 221	0.30 247	0.23 240	0.32 232	0.23 207	0.37 244	0.43 272	0.24 267	0.82 278	0.33 256	0.24 173	0.21 224	1.61 304	0.19 196	0.38 212	0.43 236	0.27 272	0.21 256	0.34 271	0.28 235	0.57 287	0.86 298
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.45 270	0.24 257	0.19 231	0.33 267	0.29 269	0.34 273	0.42 282	0.34 263	0.26 255	0.34 246	0.50 288	0.80 286	1.10 309	0.19 248	0.38 224	0.57 309	0.40 283	0.32 293	0.83 284	0.37 290	0.80 312	0.49 258	0.28 276	0.24 266	0.32 259	0.34 262	0.66 302	0.82 293

UCFNet_RVC	0.21 176	0.25 263	0.16 206	0.21 218	0.19 222	0.20 207	0.14 190	0.23 153	0.16 201	0.26 170	0.19 171	0.34 235	0.17 205	0.13 196	0.23 146	0.19 145	0.21 136	0.18 191	0.31 184	0.16 178	0.26 157	0.19 119	0.17 237	0.14 206	0.26 218	0.21 175	0.23 135	0.29 207

NaN_ROB	0.30 234	0.25 263	0.25 271	0.25 243	0.30 272	0.21 217	0.20 221	0.34 263	0.39 284	0.30 216	0.28 236	0.65 277	0.22 237	0.17 237	0.70 268	0.20 161	0.20 120	0.20 214	0.28 168	0.26 254	0.22 131	0.23 138	0.14 222	0.26 274	0.34 271	0.41 278	0.39 247	0.55 264

CBMV	0.43 268	0.25 263	0.23 258	0.30 261	0.28 268	0.27 248	0.21 228	0.40 278	0.28 262	0.37 274	0.27 230	0.67 280	0.35 263	0.32 287	0.49 248	0.53 303	0.34 260	0.27 273	0.56 260	0.27 260	0.55 271	0.62 298	0.26 267	0.33 288	0.35 275	0.33 258	0.64 299	1.79 333
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FSD		0.26 266	0.26 274	0.27 249	0.26 263	0.25 242	0.31 271	0.33 262	0.20 225	0.28 196	0.20 181			0.29 278	0.34 214	0.37 276			0.33 190	0.26 254				0.28 278	0.30 250	0.26 222	0.30 208	0.31 215

ADCPNet	0.56 282	0.26 266	0.30 285	0.29 253	0.36 285	0.29 260	0.50 294	0.41 280	0.40 285	0.38 280	0.55 295	0.38 251	1.12 310	0.26 273	2.02 331	0.42 289	0.34 260	0.24 250	1.25 293	0.39 292	0.47 250	0.45 242	0.33 296	0.28 278	0.48 296	0.56 299	0.46 264	1.88 336

PS-NSSS	0.23 193	0.26 266	0.20 238	0.31 262	0.22 240	0.25 242	0.21 228	0.27 219	0.15 185	0.28 196	0.21 191	0.53 266	0.14 178	0.16 228	0.28 187	0.15 82	0.18 99	0.17 160	0.35 203	0.14 145	0.17 80	0.13 72	0.22 260	0.16 225	0.22 175	0.25 208	0.28 193	0.27 197

FAT-Stereo	0.47 275	0.27 269	0.34 296	0.45 284	0.48 303	0.39 279	0.32 273	0.42 284	0.27 260	0.41 294	0.90 321	0.77 284	0.58 285	0.30 282	0.57 256	0.56 307	0.35 265	0.34 298	0.64 270	0.42 299	0.67 299	0.66 303	0.28 276	0.34 292	0.29 244	0.36 268	0.45 260	0.74 284

PWC_ROB	0.37 254	0.27 269	0.25 271	0.23 231	0.24 249	0.23 231	0.31 271	0.29 243	0.47 301	0.25 159	0.39 267	0.37 244	0.89 302	0.19 248	0.58 258	0.32 253	0.39 279	0.29 282	0.62 267	0.29 273	0.48 254	0.48 253	0.19 249	0.33 288	0.27 231	0.26 222	0.39 247	0.67 277

FCDSN-DC	0.36 250	0.28 271	0.33 293	0.31 262	0.29 269	0.28 255	0.39 280	0.31 251	0.22 235	0.28 196	0.20 181	0.26 179	0.16 193	0.29 278	1.96 328	0.35 263	0.34 260	0.32 293	0.33 190	0.25 245	0.41 225	0.48 253	0.27 272	0.37 301	0.29 244	0.30 249	0.30 208	0.30 211
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	0.25 208	0.28 271	0.29 281	0.18 196	0.26 263	0.21 217	0.25 249	0.26 200	0.25 249	0.22 114	0.19 171	0.22 148	0.24 242	0.28 275	0.40 227	0.24 205	0.18 99	0.22 231	0.20 104	0.22 222	0.19 103	0.32 190	0.17 237	0.20 247	0.24 206	0.38 272	0.23 135	0.55 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	0.76 298	0.28 271	0.26 274	0.38 277	0.38 288	0.44 282	0.30 268	0.36 270	0.41 289	0.27 180	0.32 247	2.73 331	0.95 305	0.38 292	0.80 275	0.66 318	0.53 300	0.46 311	4.94 337	0.56 313	0.83 320	0.97 329	0.57 315	0.44 311	0.56 307	0.48 291	0.54 281	0.63 271

XPNet_ROB	0.27 221	0.28 271	0.20 238	0.19 206	0.21 233	0.21 217	0.20 221	0.20 116	0.21 228	0.24 146	0.28 236	0.78 285	0.17 205	0.16 228	0.29 190	0.22 186	0.34 260	0.21 224	0.27 161	0.19 196	0.28 172	0.42 231	0.17 237	0.18 243	0.23 194	0.24 197	0.48 267	0.34 223

S-Stereo	0.53 279	0.29 275	0.27 278	0.48 286	0.46 300	0.50 289	0.60 300	0.38 275	0.37 281	0.39 286	1.16 328	1.01 296	0.45 277	0.29 278	0.91 285	0.67 320	0.35 265	0.39 306	0.84 285	0.70 323	0.46 248	0.71 307	0.61 317	0.37 301	0.30 250	0.33 258	0.40 252	0.63 271

ADCMid	0.46 272	0.29 275	0.29 281	0.26 246	0.31 274	0.33 270	0.35 278	0.41 280	0.46 300	0.31 225	0.38 264	0.48 263	0.40 268	0.21 257	1.82 322	0.35 263	0.34 260	0.27 273	0.78 280	0.28 265	0.45 241	0.46 244	0.30 288	0.24 266	0.36 276	0.53 295	0.45 260	1.42 322

SAMSARA	0.65 292	0.30 277	0.44 306	0.31 262	0.31 274	0.31 265	0.34 276	0.56 302	0.48 302	0.40 289	0.37 263	0.42 256	0.90 303	0.27 274	1.62 314	0.45 293	0.36 271	0.38 303	0.76 278	0.39 292	0.70 304	0.80 321	0.20 250	0.40 306	1.50 336	1.62 340	1.49 339	1.46 324

GANetREF_RVC	0.32 239	0.30 277	0.32 289	0.28 251	0.27 267	0.27 248	0.26 257	0.42 284	0.35 280	0.38 280	0.21 191	0.56 269	0.39 265	0.16 228	0.33 208	0.23 197	0.29 231	0.25 260	0.44 222	0.25 245	0.35 200	0.25 152	0.25 265	0.32 286	0.34 271	0.29 242	0.45 260	0.38 236
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
STTRV1_RVC		0.32 279	0.26 274	0.42 282	0.32 278	0.40 280	0.34 276	0.41 280	0.40 285	0.36 267	0.35 254	0.59 271	0.67 289	0.48 302	0.48 245	0.27 233	0.85 320	0.27 273		0.66 319	0.88 324	0.52 271		0.48 314	0.37 278	0.56 299	0.54 281	0.96 304

SANet	0.57 284	0.32 279	0.33 293	0.36 274	0.35 282	0.44 282	0.33 275	0.55 300	0.85 325	0.33 242	0.57 299	2.42 327	1.17 311	0.32 287	0.88 281	0.24 205	0.47 295	0.31 291	0.51 247	0.31 281	0.50 263	0.45 242	0.37 300	0.37 301	0.46 293	0.54 297	0.55 285	0.98 306

ETE_ROB	0.32 239	0.32 279	0.20 238	0.26 246	0.24 249	0.28 255	0.23 242	0.24 169	0.29 267	0.27 180	0.35 254	0.99 295	0.21 231	0.20 253	0.41 229	0.23 197	0.41 285	0.24 250	0.37 209	0.25 245	0.37 209	0.40 225	0.20 250	0.20 247	0.28 238	0.35 264	0.54 281	0.37 231

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 266	0.34 282	0.25 271	0.42 282	0.31 274	0.36 276	0.47 290	0.48 295	0.40 285	0.42 296	0.31 244	0.60 273	0.53 284	0.40 297	0.57 256	0.27 233	0.24 173	0.22 231	0.67 273	0.22 222	0.60 283	0.56 284	0.33 296	0.28 278	0.47 295	0.48 291	0.48 267	0.70 280

ADCS	0.59 286	0.34 282	0.31 287	0.34 270	0.36 285	0.36 276	0.37 279	0.48 295	0.60 312	0.34 246	0.43 276	0.58 270	0.87 300	0.29 278	2.30 337	0.66 318	0.47 295	0.38 303	0.82 283	0.42 299	0.76 309	0.69 306	0.28 276	0.35 295	0.46 293	0.88 324	0.59 289	1.26 315

LALA_ROB	0.32 239	0.34 282	0.23 258	0.24 238	0.24 249	0.29 260	0.22 234	0.24 169	0.28 262	0.31 225	0.35 254	0.94 292	0.21 231	0.19 248	0.64 265	0.24 205	0.33 257	0.28 281	0.33 190	0.25 245	0.34 189	0.40 225	0.18 247	0.21 256	0.26 218	0.31 253	0.50 274	0.36 226

G-Net	0.59 286	0.35 285	0.35 298	0.31 262	0.31 274	0.44 282	0.30 268	0.50 297	0.63 316	0.43 299	0.64 308	2.00 321	0.52 282	0.23 265	0.76 273	0.52 302	0.37 274	0.35 301	0.80 281	0.67 320	0.60 283	0.59 290	0.26 267	0.33 288	0.40 281	0.82 320	0.81 312	1.59 327

edge stereo	0.61 289	0.35 285	0.44 306	0.53 293	0.47 302	0.57 297	0.54 296	0.57 304	0.41 289	0.52 317	0.69 310	1.31 307	1.03 306	0.38 292	0.44 236	0.60 314	0.40 283	0.30 288	1.76 310	0.81 332	0.47 250	0.86 324	0.41 303	0.32 286	0.41 284	0.37 271	0.57 287	0.91 301

AnyNet_C01	0.66 293	0.35 285	0.32 289	0.37 276	0.38 288	0.35 275	0.54 296	0.55 300	0.70 320	0.40 289	0.49 286	0.83 287	0.70 292	0.30 282	2.63 346	0.87 333	0.65 307	0.59 325	0.98 287	0.48 306	0.80 312	0.78 316	0.39 301	0.38 305	0.60 311	0.49 293	0.64 299	1.16 311

FC-DCNN	0.40 262	0.35 285	0.43 305	0.49 288	0.35 282	0.44 282	0.46 287	0.43 287	0.27 260	0.34 246	0.26 222	0.37 244	0.21 231	0.30 282	0.58 258	0.35 263	0.39 279	0.31 291	0.45 226	0.26 254	0.49 256	0.42 231	0.28 276	0.35 295	0.44 288	0.38 272	0.51 276	0.77 290

FC-DCNN v2	0.41 264	0.36 289	0.45 309	0.51 289	0.36 285	0.46 287	0.46 287	0.45 289	0.29 267	0.34 246	0.26 222	0.38 251	0.24 242	0.30 282	0.60 260	0.35 263	0.39 279	0.30 288	0.46 227	0.26 254	0.49 256	0.42 231	0.28 276	0.35 295	0.50 300	0.43 284	0.59 289	0.79 291

XQC	0.42 266	0.37 290	0.31 287	0.41 281	0.35 282	0.41 281	0.42 282	0.45 289	0.38 282	0.40 289	0.33 250	0.48 263	0.44 275	0.34 289	1.54 308	0.29 241	0.29 231	0.27 273	0.52 251	0.30 278	0.37 209	0.44 239	0.26 267	0.30 283	0.41 284	0.41 278	0.53 279	0.38 236

LSM0	3.53 343	0.37 290	0.30 285	0.55 294	0.45 299	0.56 293	0.63 301	0.74 321	0.61 313	0.60 324	0.87 320	1.16 302	1.39 313	0.25 271	28.52 360	45.56 360	0.55 302	0.38 303	3.16 328	0.62 314	1.14 333	1.40 344	0.31 293	0.42 309	0.59 309	0.81 319	0.98 322	2.52 343

CSAN	0.39 260	0.37 290	0.34 296	0.33 267	0.32 278	0.27 248	0.25 249	0.36 270	0.64 317	0.43 299	0.43 276	0.73 283	0.44 275	0.20 253	0.63 262	0.25 216	0.27 213	0.26 270	0.41 215	0.43 303	0.38 212	0.34 199	0.22 260	0.33 288	0.40 281	0.47 289	0.48 267	0.55 264

FBW_ROB	0.46 272	0.42 293	0.36 299	0.60 297	0.44 297	0.47 288	0.44 286	0.31 251	0.25 249	0.34 246	0.34 253	0.64 276	0.48 280	0.56 308	1.05 297	0.25 216	0.35 265	0.23 245	1.39 297	0.22 222	0.49 256	0.36 207	0.43 305	0.40 306	0.31 257	0.33 258	0.42 257	0.65 275

PVD	0.56 282	0.44 294	0.36 299	0.51 289	0.43 295	0.55 292	0.47 290	0.62 310	0.59 310	0.33 242	0.48 285	0.61 274	0.74 295	0.50 303	1.52 307	0.34 258	0.51 299	0.37 302	0.76 278	0.41 298	0.61 286	0.64 301	0.30 288	0.37 301	0.56 307	0.71 313	0.61 293	0.86 298

MeshStereo	0.83 302	0.44 294	0.33 293	0.78 305	0.54 306	0.61 299	0.40 281	0.68 315	0.54 306	0.45 305	0.80 316	2.32 326	1.56 319	0.24 267	2.31 338	0.71 323	0.42 286	0.29 282	1.58 302	0.30 278	1.23 338	1.10 338	0.32 294	0.34 292	0.87 319	0.60 301	1.29 333	1.36 320
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+	0.75 297	0.45 296	0.65 320	0.63 298	0.58 307	0.50 289	0.64 303	0.75 323	0.59 310	0.62 325	0.52 291	0.94 292	0.85 298	0.46 300	2.17 334	0.74 325	0.79 316	0.53 318	1.00 289	0.65 318	0.93 327	0.75 311	0.57 315	0.67 328	0.88 320	0.72 314	0.70 305	1.05 309

SGM_RVC	0.72 295	0.45 296	0.32 289	0.59 296	0.43 295	0.56 293	0.43 284	0.70 319	0.41 289	0.43 299	0.57 299	1.16 302	1.20 312	0.22 260	0.37 221	0.28 236	0.44 288	0.25 260	2.26 317	0.33 284	0.49 256	0.38 216	0.27 272	0.31 285	0.80 316	0.62 304	1.69 342	3.41 346
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DGSMNet	0.85 303	0.47 298	0.39 301	0.51 289	0.39 290	0.56 293	0.43 284	0.59 306	0.40 285	0.84 331	4.01 347	0.67 280	0.85 298	0.85 317	0.85 280	0.90 335	1.17 331	0.66 332	1.64 305	0.62 314	1.35 342	1.36 343	0.51 312	0.54 317	0.40 281	0.66 309	0.50 274	0.74 284

CC-Net-ROB	0.36 250	0.47 298	0.32 289	0.65 299	0.49 304	0.54 291	0.46 287	0.35 267	0.24 245	0.37 274	0.28 236	0.92 289	0.21 231	0.37 291	0.28 187	0.17 105	0.23 161	0.22 231	0.67 273	0.22 222	0.22 131	0.16 90	0.44 307	0.24 266	0.29 244	0.28 235	0.27 183	0.40 246

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 341	0.48 300	0.29 281	0.48 286	0.42 293	0.63 300	0.86 310	0.69 317	0.74 322	0.42 296	1.69 339	46.80 360	1.87 327	0.64 313	0.38 224	0.33 256	0.97 322	0.98 343	1.59 303	0.33 284	0.81 314	0.79 317	0.28 276	0.25 270	0.52 304	0.78 318	3.35 348	0.83 295

AMNet	0.51 278	0.50 301	0.48 311	0.51 289	0.50 305	0.56 293	0.52 295	0.36 270	0.42 295	0.39 286	0.59 304	0.65 277	0.21 231	0.58 309	0.49 248	0.59 312	0.60 303	0.58 323	0.51 247	0.51 309	0.59 282	0.53 276	0.32 294	0.51 315	0.48 296	0.54 297	0.60 291	0.65 275

DDUNet	0.43 268	0.54 302	0.23 258	0.86 307	0.68 311	0.83 309	0.82 309	0.26 200	0.24 245	0.23 126	0.33 250	0.37 244	0.15 184	1.63 325	0.43 232	0.24 205	0.39 279	0.25 260	0.54 256	0.28 265	0.31 175	0.30 181	0.49 311	0.20 247	0.24 206	0.25 208	0.32 219	0.29 207

MFN_U_SF_RVC	0.60 288	0.55 303	0.41 303	0.56 295	0.46 300	0.57 297	0.63 301	0.56 302	0.43 296	0.86 332	0.93 322	0.72 282	0.52 282	0.53 305	0.97 291	0.49 300	0.32 253	0.34 298	1.73 307	0.44 304	0.62 287	0.58 287	0.30 288	0.56 319	0.45 290	0.44 286	0.49 271	0.68 278

UDG	0.46 272	0.56 304	0.24 266	0.85 306	0.78 315	0.79 306	0.97 313	0.27 219	0.25 249	0.28 196	0.36 260	0.37 244	0.17 205	1.43 321	0.92 287	0.25 216	0.44 288	0.27 273	0.57 263	0.29 273	0.41 225	0.37 213	0.39 301	0.19 245	0.27 231	0.28 235	0.32 219	0.27 197

SPS-STEREO	0.80 299	0.60 305	0.56 314	0.67 301	0.62 308	0.67 302	0.58 299	0.57 304	0.61 313	0.59 321	0.96 324	1.03 299	0.67 289	0.55 306	0.83 279	0.87 333	0.78 315	0.69 334	2.74 325	0.74 328	1.23 338	1.05 333	0.45 309	0.62 327	0.61 312	0.61 303	0.83 313	0.75 287
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 284	0.64 306	0.47 310	0.65 299	0.41 292	0.44 282	0.57 298	0.61 309	0.68 318	0.58 318	0.39 267	0.59 271	0.58 285	0.65 314	0.76 273	0.44 290	0.35 265	0.40 307	1.53 301	0.50 307	0.54 268	0.63 299	0.46 310	0.47 313	0.51 303	0.40 276	0.41 255	0.75 287

ELAS_RVC	0.92 305	0.65 307	0.62 316	0.92 308	0.67 310	1.21 314	0.71 305	0.72 320	0.50 303	0.49 312	1.20 333	2.45 329	1.89 328	0.44 298	1.31 300	0.46 297	0.62 305	0.55 320	1.02 290	0.42 299	0.91 326	1.06 335	0.44 307	0.54 317	1.50 336	1.22 338	1.15 327	1.19 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.04 310	0.66 308	0.62 316	0.75 303	0.68 311	0.82 308	0.74 307	0.69 317	0.75 324	0.64 326	1.09 326	1.35 308	1.44 314	0.60 311	1.43 304	1.04 342	0.77 314	0.68 333	2.40 319	0.80 331	1.22 336	1.15 341	0.51 312	0.67 328	1.12 325	1.05 332	1.65 341	2.69 345

ELAS	0.94 307	0.70 309	0.59 315	0.97 309	0.73 313	0.96 311	0.72 306	0.74 321	0.62 315	0.47 307	1.17 329	2.44 328	1.62 320	0.44 298	1.40 303	0.45 293	0.63 306	0.54 319	0.99 288	0.39 292	0.88 324	1.07 336	0.43 305	0.52 316	1.56 339	1.47 339	1.33 335	1.60 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.74 296	0.73 310	0.66 321	0.76 304	0.64 309	0.88 310	0.74 307	0.59 306	0.68 318	0.58 318	0.69 310	1.02 297	0.61 288	0.58 309	0.96 290	0.78 328	0.87 321	0.72 336	1.08 292	0.68 321	1.07 331	0.74 310	0.54 314	0.60 324	0.59 309	0.60 301	0.80 311	0.91 301

STStereo	1.28 320	0.74 311	0.83 331	2.32 330	0.84 318	2.27 338	0.98 314	1.04 336	0.96 329	0.51 315	1.19 331	3.30 337	2.84 335	0.25 271	2.59 345	0.45 293	0.38 277	0.26 270	4.54 335	0.33 284	0.51 265	0.47 250	0.28 276	0.56 319	1.24 331	0.96 330	1.38 336	2.45 341

MANE	1.47 326	0.77 312	0.87 333	1.01 310	0.81 316	0.96 311	0.93 312	1.00 334	1.05 333	0.43 299	0.69 310	2.28 325	2.16 330	0.39 295	1.68 319	1.01 341	0.65 307	2.72 348	1.45 299	0.40 296	0.77 311	0.73 309	0.34 299	0.67 328	2.42 347	2.81 348	4.52 349	6.28 349

SGM-ForestM	0.64 290	0.80 313	0.39 301	0.70 302	0.40 291	0.77 305	0.67 304	0.62 310	0.41 289	0.35 259	0.42 273	1.68 318	1.08 308	0.24 267	0.33 208	0.21 172	0.44 288	0.23 245	1.27 294	0.24 237	0.43 234	0.30 181	0.28 276	0.26 274	1.04 321	0.90 327	1.53 340	1.35 319

WAO-7	0.99 309	0.85 314	0.88 334	1.81 325	0.83 317	0.71 304	0.92 311	1.01 335	1.13 334	0.96 337	1.28 336	1.37 311	1.65 321	0.63 312	1.55 311	0.76 327	0.73 312	0.47 312	2.44 320	0.73 327	0.72 308	0.76 314	0.26 267	0.88 340	0.71 313	0.85 321	0.74 309	1.09 310

SQANet	0.68 294	0.89 315	0.29 281	1.65 319	0.77 314	1.39 316	1.15 315	0.37 273	0.29 267	0.40 289	0.30 242	0.88 288	0.32 256	1.26 319	0.39 226	0.21 172	0.44 288	0.27 273	2.24 314	0.28 265	0.49 256	0.50 263	1.59 325	0.23 263	0.32 259	0.34 262	0.42 257	0.71 282

LE_ROB	3.57 344	0.92 316	1.49 345	2.33 331	9.96 355	1.83 331	7.73 352	2.31 348	3.13 348	0.47 307	1.49 337	9.10 351	13.79 354	0.47 301	0.63 262	0.25 216	0.44 288	0.29 282	6.00 341	1.38 345	0.66 297	0.52 271	2.47 335	2.28 349	5.36 351	4.46 351	6.14 351	10.46 354

ACV-stereo	2.24 334	1.03 317	0.23 258	0.38 277	0.24 249	0.70 303	0.48 292	0.45 289	0.32 274	0.36 267	0.41 271	0.47 261	2.93 337	0.35 290	1.93 326	0.86 332	0.44 288	0.29 282	44.47 360	0.55 312	0.82 316	0.90 327	0.33 296	0.26 274	0.26 218	0.28 235	0.41 255	0.39 245

MonStereo1	1.06 311	1.06 318	0.53 313	1.71 322	1.39 334	1.49 318	1.71 324	0.68 315	0.57 307	2.01 348	0.75 314	1.99 320	1.76 325	1.97 329	0.35 217	0.25 216	0.60 303	0.48 315	2.25 315	0.51 309	0.65 294	0.52 271	2.33 332	0.41 308	0.49 298	0.39 274	0.85 314	0.80 292

WAO-6	1.14 314	1.08 319	0.68 322	1.50 316	1.15 325	1.39 316	1.55 320	0.88 329	0.96 329	0.77 329	0.72 313	1.28 305	1.96 329	1.91 328	2.45 341	0.71 323	1.18 332	0.55 320	1.42 298	0.69 322	0.97 328	0.99 331	0.91 318	0.67 328	1.13 327	0.88 324	1.02 325	1.43 323

JetBlue	1.43 324	1.11 320	1.03 340	1.46 314	1.15 325	1.66 320	1.51 319	0.92 331	1.14 335	0.58 318	0.47 284	3.28 336	0.71 293	1.15 318	2.51 344	1.00 340	1.09 328	0.86 339	1.32 295	0.78 330	1.48 343	1.53 345	1.15 320	0.78 334	1.31 333	2.14 345	1.44 337	5.15 348

MDST_ROB	0.81 300	1.11 320	0.24 266	1.30 312	0.42 293	0.81 307	0.32 273	0.45 289	0.25 249	0.36 267	0.32 247	0.47 261	3.62 339	0.14 207	1.77 321	0.22 186	0.27 213	0.17 160	0.84 285	0.19 196	0.57 275	0.51 267	0.20 250	0.21 256	1.56 339	0.86 323	2.88 347	1.74 331

DispFullNet	1.20 317	1.15 322	0.77 328	1.20 311	0.97 319	1.12 313	1.34 316	0.66 314	0.58 308	0.74 328	0.82 317	3.72 341	1.48 315	1.65 326	1.03 296	1.32 344	1.00 326	0.58 323	6.30 343	1.09 343	0.84 321	0.76 314	0.42 304	0.35 295	0.50 300	0.35 264	0.68 304	1.00 308

RainbowNet	0.93 306	1.16 323	0.62 316	1.83 327	1.16 327	1.69 323	1.70 323	0.51 298	0.44 297	0.59 321	0.38 264	1.19 304	0.79 297	2.02 330	0.74 272	0.57 309	0.54 301	0.40 307	1.50 300	0.76 329	0.66 297	0.65 302	2.28 331	0.46 312	0.50 300	0.49 293	0.60 291	0.84 296

otaku	0.82 301	1.17 324	0.41 303	1.90 328	0.99 320	1.68 322	1.39 317	0.46 293	0.41 289	0.46 306	0.36 260	0.93 291	0.43 272	1.51 322	0.45 239	0.30 247	0.44 288	0.29 282	2.65 322	0.40 296	0.60 283	0.58 287	2.09 327	0.34 292	0.42 286	0.35 264	0.49 271	0.74 284

IMH-64-1	1.18 315	1.19 325	0.74 324	1.63 317	1.26 328	1.69 323	1.85 326	0.84 326	0.90 326	0.44 303	0.62 306	1.36 309	1.74 323	2.49 336	2.46 342	0.60 314	0.72 310	0.47 312	1.73 307	0.64 316	0.70 304	0.79 317	2.49 336	0.58 321	1.08 323	0.63 306	0.97 320	1.31 317

IMH-64	1.18 315	1.19 325	0.74 324	1.63 317	1.26 328	1.69 323	1.85 326	0.84 326	0.90 326	0.44 303	0.62 306	1.36 309	1.74 323	2.49 336	2.46 342	0.60 314	0.72 310	0.47 312	1.73 307	0.64 316	0.70 304	0.79 317	2.49 336	0.58 321	1.08 323	0.63 306	0.97 320	1.31 317

ACVNet_1	0.97 308	1.21 327	0.62 316	2.28 329	1.27 330	1.81 329	2.12 333	0.63 312	0.41 289	0.50 314	0.49 286	1.06 300	0.73 294	2.46 335	0.47 242	0.31 248	0.80 317	0.40 307	2.04 313	0.42 299	0.76 309	0.56 284	2.26 330	0.43 310	0.54 306	0.42 282	0.48 267	0.58 267

IMH	1.30 321	1.22 328	0.76 327	1.65 319	1.27 330	1.73 327	1.88 329	0.86 328	0.93 328	0.47 307	0.65 309	1.48 313	2.97 338	3.97 352	1.50 305	0.59 312	0.76 313	0.49 316	2.25 315	0.70 323	0.69 303	0.79 317	2.64 338	0.61 325	1.16 329	0.76 316	0.89 317	1.49 325

ACVNet_2	1.13 313	1.26 329	0.75 326	2.58 333	1.30 332	1.73 327	1.87 328	0.75 323	0.52 304	0.59 321	0.53 293	1.29 306	0.90 303	1.85 327	0.70 268	0.48 299	1.14 330	0.40 307	4.70 336	0.54 311	0.71 307	0.60 292	2.05 326	0.61 325	0.81 318	0.47 289	0.70 305	0.82 293

LVE	1.38 323	1.30 330	0.82 330	4.62 344	1.50 337	1.89 332	3.66 343	0.82 325	0.73 321	0.88 333	0.82 317	1.12 301	1.52 317	2.14 333	0.81 277	0.56 307	0.84 319	0.59 325	3.33 330	0.72 326	0.84 321	0.89 325	2.40 334	0.80 336	1.12 325	0.70 312	1.00 324	0.90 300

Ntro	0.87 304	1.36 331	0.44 306	1.82 326	1.04 323	1.67 321	1.60 322	0.52 299	0.44 297	0.48 311	0.42 273	0.98 294	0.40 268	1.61 324	0.64 265	0.31 248	0.49 297	0.30 288	2.69 324	0.44 304	0.68 300	0.60 292	2.13 328	0.36 300	0.45 290	0.45 287	0.52 278	0.71 282

PSMNet_ROB	1.30 321	1.36 331	0.71 323	1.48 315	1.00 321	1.69 323	1.56 321	0.64 313	0.74 322	1.47 346	3.99 346	2.77 333	1.51 316	2.54 338	0.73 271	0.47 298	0.70 309	0.49 316	2.51 321	0.71 325	0.81 314	0.58 287	3.05 344	0.58 321	0.80 316	0.64 308	0.88 315	0.69 279

PWCK	1.58 329	1.40 333	0.79 329	1.70 321	1.03 322	1.55 319	1.42 318	1.11 339	0.98 331	1.00 338	1.23 335	2.78 335	1.53 318	0.82 316	0.88 281	0.55 306	0.99 323	0.57 322	13.43 350	0.90 334	1.12 332	0.75 311	1.15 320	0.82 337	1.04 321	0.88 324	0.93 318	1.27 316

Dean	1.27 319	1.44 334	0.85 332	2.93 337	1.62 338	1.95 336	2.03 332	0.96 332	1.00 332	0.91 335	0.75 314	1.51 314	1.65 321	2.05 331	0.80 275	0.64 317	1.01 327	0.60 330	1.86 312	0.85 333	0.85 323	0.75 311	2.35 333	0.79 335	1.15 328	0.85 321	1.19 328	0.85 297

ACVNet-4b	1.08 312	1.48 335	0.48 311	2.91 336	1.12 324	1.82 330	2.71 336	0.46 293	0.44 297	0.51 315	0.43 276	1.66 317	1.85 326	2.08 332	0.46 241	0.40 284	0.82 318	0.34 298	2.68 323	0.50 307	0.65 294	0.71 307	2.24 329	0.35 295	0.45 290	0.42 282	0.53 279	0.70 280

WAO-8	1.55 327	1.53 336	1.00 337	2.82 334	1.43 335	1.91 333	2.01 330	1.05 337	1.38 338	1.44 344	1.87 340	2.25 323	2.76 331	2.68 339	1.01 294	0.83 330	0.99 323	0.59 325	3.35 331	1.08 339	0.82 316	0.85 322	1.36 323	0.82 337	1.60 341	1.12 334	1.27 330	1.93 337

Venus	1.55 327	1.53 336	1.00 337	2.82 334	1.43 335	1.91 333	2.01 330	1.05 337	1.38 338	1.44 344	1.87 340	2.25 323	2.76 331	2.68 339	1.01 294	0.83 330	0.99 323	0.59 325	3.35 331	1.08 339	0.82 316	0.85 322	1.36 323	0.82 337	1.60 341	1.12 334	1.27 330	1.93 337

TorneroNet-64	1.85 331	1.56 338	0.93 336	3.34 341	1.31 333	2.18 337	2.65 335	0.91 330	2.21 344	0.66 327	0.83 319	2.72 330	7.56 342	3.04 342	1.76 320	0.67 320	1.35 341	0.59 325	4.05 333	1.02 336	0.98 329	0.96 328	2.67 339	0.69 332	1.24 331	1.15 336	0.88 315	2.15 339

TorneroNet	2.33 337	1.60 339	0.88 334	5.64 347	1.76 339	2.56 340	2.94 338	0.97 333	2.29 346	0.79 330	1.98 342	4.07 343	12.24 349	3.12 344	1.29 299	0.67 320	1.30 339	0.61 331	5.93 340	1.00 335	1.04 330	0.98 330	2.79 342	0.70 333	1.86 344	1.04 331	1.02 325	1.87 335

MADNet++	2.28 336	1.66 340	1.91 346	1.39 313	2.03 343	1.38 315	1.73 325	1.80 345	2.24 345	2.07 349	2.44 345	2.76 332	2.81 334	1.52 323	2.18 335	2.45 348	2.29 345	1.71 345	2.86 326	2.56 347	4.03 349	5.19 351	1.23 322	2.35 350	1.50 336	3.83 350	2.07 345	1.70 330

ktn	2.52 340	1.71 341	3.02 348	2.41 332	1.88 340	2.62 342	3.04 339	1.69 343	4.13 349	1.01 339	1.21 334	8.17 350	10.18 346	2.80 341	1.51 306	0.93 338	1.72 342	0.87 340	6.22 342	1.56 346	1.20 335	1.09 337	2.75 341	0.93 341	1.19 330	1.07 333	1.46 338	1.74 331

KSHMR	2.37 338	1.84 342	1.23 344	6.67 349	1.97 342	2.73 343	3.45 342	1.31 341	1.69 342	1.18 343	1.18 330	1.71 319	11.63 348	3.21 346	1.67 318	1.07 343	1.11 329	0.92 341	5.58 339	1.04 337	1.23 338	1.05 333	3.26 345	1.06 343	1.99 346	1.18 337	1.28 332	1.85 334

notaker	1.84 330	1.90 343	1.02 339	3.19 340	2.19 344	2.44 339	2.77 337	1.11 339	1.57 341	0.91 335	1.09 326	3.37 339	5.56 340	3.13 345	1.35 301	0.81 329	1.34 340	0.71 335	4.26 334	1.08 339	1.22 336	0.99 331	2.96 343	0.93 341	0.74 315	0.77 317	0.98 322	1.18 312

UNDER WATER-64	1.98 332	1.91 344	1.15 342	3.52 343	2.32 345	2.83 345	3.30 340	1.72 344	1.25 336	1.12 341	1.19 331	3.41 340	2.89 336	3.11 343	2.13 333	0.90 335	1.77 343	0.77 338	2.32 318	1.05 338	1.17 334	1.23 342	3.96 351	1.06 343	1.41 334	2.13 344	1.31 334	2.65 344

UNDER WATER	2.15 333	1.92 345	1.13 341	3.36 342	2.59 346	2.77 344	3.73 344	1.63 342	1.36 337	1.02 340	1.02 325	3.30 337	7.25 341	3.39 347	1.54 308	0.91 337	1.80 344	0.75 337	3.15 327	1.08 339	1.27 341	1.14 340	3.84 350	1.20 347	1.46 335	1.78 342	1.26 329	2.46 342

JetRed	2.50 339	2.16 346	2.32 347	1.72 323	1.88 340	2.59 341	3.38 341	1.86 346	1.53 340	1.15 342	0.93 322	2.77 333	0.67 289	2.39 334	3.50 349	2.17 346	2.74 346	3.15 350	1.82 311	1.37 344	3.39 348	2.94 349	2.72 340	1.27 348	2.55 348	6.99 353	2.85 346	4.69 347

DGTPSM_ROB	8.76 348	3.83 347	10.08 353	3.08 338	5.50 349	3.48 346	5.02 348	3.60 349	8.96 352	3.18 350	7.06 349	3.95 342	10.56 347	3.59 348	11.06 351	10.70 351	4.35 348	10.50 352	5.45 338	9.91 353	5.93 351	14.37 353	4.39 352	8.90 355	9.99 353	27.43 357	11.00 355	30.59 357

DPSMNet_ROB	8.99 349	3.86 348	10.11 354	3.11 339	5.51 350	3.54 347	5.03 349	3.60 349	9.04 353	3.27 351	7.95 351	4.19 344	13.43 353	3.66 349	11.12 352	10.86 352	4.47 349	10.71 353	6.43 344	9.92 354	5.99 353	14.50 354	4.39 352	8.90 355	10.15 354	27.43 357	11.02 356	30.59 357

HanzoNet	4.54 346	4.29 349	3.74 352	6.10 348	3.77 348	7.50 351	8.23 353	3.94 351	4.82 350	1.56 347	2.42 344	11.35 352	12.90 352	10.81 357	1.84 323	1.89 345	4.65 350	1.35 344	10.71 348	3.05 348	2.04 345	1.81 346	5.00 354	1.14 345	1.80 343	1.67 341	1.81 344	2.33 340

BEATNet-Init1	4.26 345	5.23 350	1.17 343	9.10 352	2.61 347	8.41 352	4.21 345	2.29 347	1.73 343	0.88 333	2.38 343	6.02 345	9.23 345	0.65 314	2.70 347	2.20 347	1.24 333	0.94 342	17.87 351	4.86 351	2.04 345	1.87 347	1.10 319	1.14 345	4.62 350	2.07 343	11.53 357	6.94 351

DPSimNet_ROB	5.23 347	7.46 351	3.48 351	6.82 350	6.53 353	4.88 348	5.29 350	5.03 352	6.96 351	3.68 352	10.30 354	6.62 346	7.58 343	4.15 353	3.41 348	2.75 349	5.59 351	2.26 346	12.16 349	3.45 349	5.93 351	2.70 348	3.37 346	3.75 351	3.16 349	3.16 349	4.52 349	6.28 349

DPSM_ROB	13.12 353	7.70 352	11.86 355	4.97 345	5.71 351	6.03 349	4.61 346	8.36 355	10.82 354	6.72 353	8.03 352	8.12 348	12.29 350	3.81 350	13.89 353	13.57 353	10.28 354	13.36 354	9.07 346	11.67 355	16.11 355	18.73 357	3.51 347	10.91 357	27.70 358	35.86 359	31.04 359	39.53 359

DPSM	13.12 353	7.70 352	11.86 355	4.97 345	5.71 351	6.03 349	4.61 346	8.36 355	10.82 354	6.72 353	8.03 352	8.12 348	12.29 350	3.81 350	13.89 353	13.57 353	10.28 354	13.36 354	9.07 346	11.67 355	16.11 355	18.73 357	3.51 347	10.91 357	27.70 358	35.86 359	31.04 359	39.53 359

PML	11.09 352	9.28 354	3.40 350	11.88 355	6.99 354	11.60 353	5.97 351	7.04 354	24.50 360	8.92 355	28.99 360	32.63 359	39.39 360	6.18 354	5.69 350	4.14 350	8.31 352	2.99 349	18.83 354	4.50 350	4.70 350	4.40 350	3.75 349	3.98 352	10.54 356	5.17 352	18.60 358	7.08 352

LRCNet_RVC	10.22 351	14.24 355	3.26 349	20.74 356	17.71 358	19.88 357	15.89 356	6.49 353	2.47 347	19.87 358	12.97 355	19.40 355	8.44 344	26.62 359	2.33 339	0.74 325	10.08 353	5.54 351	23.31 356	6.95 352	2.43 347	1.11 339	22.86 357	8.58 354	0.73 314	0.39 274	1.72 343	1.19 313

CasAABBNet	26.35 358	15.49 356	23.85 359	9.95 353	11.46 356	12.03 354	9.23 354	16.79 357	21.84 358	13.64 356	16.11 356	16.45 354	24.90 359	7.58 355	27.95 359	27.14 358	20.53 356	26.83 360	18.10 352	23.37 358	32.22 359	37.28 359	6.99 355	21.98 361	55.78 361	72.24 361	62.39 361	79.48 361

FlowAnything	26.42 359	15.50 357	23.88 360	9.99 354	11.54 357	12.07 355	9.28 355	16.89 358	21.87 359	13.68 357	16.26 357	16.42 353	24.79 358	7.69 356	27.93 358	27.24 359	20.55 357	26.80 359	18.20 353	23.53 359	32.22 359	37.62 360	7.05 356	22.05 362	55.78 361	72.50 362	62.44 362	79.62 362

HaxPig	19.43 355	21.64 358	18.72 357	23.90 357	23.72 359	22.99 358	25.27 357	20.59 359	18.36 356	26.33 359	23.18 358	22.04 356	16.59 355	24.59 358	21.93 355	18.51 355	20.93 358	19.75 356	22.56 355	20.41 357	14.06 354	11.69 352	27.14 358	18.65 359	6.94 352	12.03 356	7.78 352	14.26 356

MEDIAN_ROB	22.61 356	26.37 359	23.42 358	27.86 359	27.01 360	26.90 360	28.47 359	24.00 360	21.42 357	31.43 360	26.90 359	25.65 357	19.56 356	27.54 360	23.81 356	20.10 356	25.89 359	23.65 357	27.64 358	24.33 360	18.71 357	15.27 355	29.65 359	20.16 360	10.22 355	11.12 355	10.11 354	13.24 355

DLNR_Zeroshot_test	9.91 350	28.72 360	0.20 238	46.90 361	0.13 159	0.20 207	45.01 361	0.29 243	0.11 109	0.38 280	0.19 171	0.33 231	0.10 106	1.29 320	61.34 361	71.85 361	3.99 347	2.49 347	1.36 296	0.22 222	0.65 294	0.41 228	0.09 145	0.13 196	0.26 218	0.24 197	0.29 199	0.33 220

AVERAGE_ROB	25.62 357	30.03 361	26.88 361	31.96 360	30.85 361	31.13 361	32.49 360	28.35 361	25.87 361	34.56 361	30.30 361	30.39 358	23.71 357	31.94 361	27.62 357	24.45 357	28.60 360	25.76 358	30.73 359	27.87 361	22.22 358	18.68 356	33.77 360	25.40 363	10.86 357	8.77 354	9.34 353	9.16 353

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

ASD4																								5.70 353

Low-res two-view benchmark