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

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 25	0.04 10	0.02 1	0.03 1	0.03 7	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

WQFJX1	0.06 26	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 35	0.17 212	0.04 8	0.11 100	0.04 4	0.31 256	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 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.06 11	0.04 4

NLCSM	0.05 12	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.07 46	0.14 173	0.04 8	0.10 84	0.05 15	0.29 254	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

CoSv	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.05 39	0.03 25	0.05 25	0.04 15	0.04 8	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 12	0.08 13	0.07 18	0.04 2	0.08 29	0.04 3	0.06 12	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 28	0.05 6	0.07 22	0.04 4

LACA2	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	0.06 38	0.02 3	0.06 29	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 7	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.04 4

WQFJA1	0.07 41	0.05 29	0.03 4	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.06 35	0.15 187	0.04 8	0.15 134	0.05 15	0.34 261	0.03 31	0.07 7	0.06 2	0.06 9	0.05 5	0.06 9	0.05 14	0.05 4	0.05 5	0.03 24	0.04 31	0.05 5	0.06 18	0.06 11	0.06 35

WQFJX	0.06 26	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.05 39	0.03 25	0.05 25	0.15 187	0.04 8	0.14 124	0.04 4	0.33 259	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.05 14	0.04 1	0.05 5	0.03 24	0.04 31	0.05 5	0.07 28	0.06 11	0.06 35

NLMM1	0.07 41	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.03 25	0.06 35	0.19 221	0.05 26	0.14 124	0.05 15	0.39 267	0.03 31	0.07 7	0.07 7	0.05 1	0.05 5	0.07 18	0.05 14	0.05 4	0.06 18	0.03 24	0.05 50	0.07 28	0.06 18	0.07 22	0.05 18

NLMM	0.07 41	0.05 29	0.03 4	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.06 35	0.15 187	0.04 8	0.15 134	0.05 15	0.34 261	0.03 31	0.07 7	0.06 2	0.06 9	0.05 5	0.06 9	0.05 14	0.05 4	0.05 5	0.03 24	0.04 31	0.05 5	0.06 18	0.06 11	0.06 35

NLSM1	0.07 41	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.04 52	0.07 46	0.19 221	0.04 8	0.16 149	0.06 29	0.36 266	0.03 31	0.07 7	0.08 13	0.06 9	0.05 5	0.07 18	0.05 14	0.06 12	0.06 18	0.03 24	0.04 31	0.07 28	0.07 28	0.07 22	0.05 18

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 47	0.03 19	0.02 2	0.07 7	0.08 13	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.04 3	0.06 12	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.06 20	0.06 18	0.07 22	0.04 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 28	0.03 3	0.03 25	0.04 10	0.05 25	0.03 1	0.04 14	0.05 15	0.03 19	0.02 2	0.09 19	0.08 13	0.06 9	0.05 5	0.07 18	0.04 3	0.07 20	0.08 41	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

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 10	0.05 25	0.04 8	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 2	0.07 7	0.07 18	0.05 5	0.06 9	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.04 1	0.06 11	0.04 4

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 10	0.04 15	0.04 8	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 12	0.07 7	0.07 18	0.05 5	0.06 9	0.05 14	0.06 12	0.05 5	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.04 4

GREAT-IGEV	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.03 5	0.04 8	0.05 23	0.08 47	0.02 1	0.02 2	0.11 34	0.09 24	0.07 18	0.05 5	0.07 18	0.05 14	0.06 12	0.10 56	0.03 24	0.03 7	0.06 20	0.06 18	0.08 39	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
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 10	0.05 25	0.04 8	0.06 32	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 12	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 12	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 35	0.06 36	0.06 38	0.06 32	0.06 29	0.02 1	0.03 31	0.09 19	0.09 24	0.06 9	0.05 5	0.05 2	0.05 14	0.05 4	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

ProNet	0.04 2	0.04 11	0.04 24	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.04 52	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 32	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 12	0.07 7	0.06 9	0.05 5	0.06 9	0.04 3	0.06 12	0.03 1	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.04 1	0.05 5	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 44	0.10 36	0.06 9	0.05 5	0.06 9	0.04 3	0.07 20	0.05 5	0.01 1	0.02 1	0.06 20	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
NLSM3	0.05 12	0.05 29	0.04 24	0.04 21	0.04 28	0.03 3	0.03 25	0.06 35	0.08 58	0.05 26	0.06 32	0.04 4	0.05 44	0.04 51	0.08 12	0.08 13	0.07 18	0.06 20	0.06 9	0.05 14	0.06 12	0.05 5	0.04 52	0.04 31	0.07 28	0.08 43	0.08 39	0.07 43

GSStereo	0.06 26	0.06 42	0.04 24	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.03 1	0.04 15	0.05 26	0.04 14	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.11 34	0.10 36	0.10 49	0.06 20	0.09 41	0.06 30	0.10 45	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.07 28	0.06 18	0.07 22	0.05 18

MonStereo	0.05 12	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.04 28	0.03 3	0.03 25	0.05 25	0.05 25	0.05 26	0.06 32	0.05 15	0.03 19	0.02 2	0.10 26	0.08 13	0.08 30	0.06 20	0.07 18	0.05 14	0.07 20	0.06 18	0.02 3	0.02 1	0.07 28	0.07 28	0.07 22	0.07 43

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 10	0.04 15	0.06 38	0.03 7	0.06 29	0.02 1	0.02 2	0.08 12	0.08 13	0.08 30	0.06 20	0.07 18	0.04 3	0.07 20	0.05 5	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 11	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 10	0.04 15	0.05 26	0.02 3	0.05 15	0.02 1	0.02 2	0.08 12	0.08 13	0.08 30	0.06 20	0.07 18	0.04 3	0.07 20	0.05 5	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 11	0.05 18

LG-Stereo	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 28	0.04 19	0.02 3	0.06 35	0.05 25	0.06 38	0.06 32	0.08 47	0.03 19	0.02 2	0.10 26	0.08 13	0.08 30	0.06 20	0.07 18	0.05 14	0.09 41	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.06 20	0.06 18	0.07 22	0.05 18

IGEV-Stereo++	0.06 26	0.05 29	0.04 24	0.05 43	0.05 44	0.04 19	0.02 3	0.05 25	0.05 25	0.05 26	0.05 23	0.05 15	0.04 37	0.03 31	0.09 19	0.09 24	0.07 18	0.06 20	0.08 29	0.05 14	0.07 20	0.12 67	0.04 52	0.03 7	0.05 5	0.07 28	0.08 39	0.05 18

AIO-Stereo	0.05 12	0.05 29	0.04 24	0.04 21	0.04 28	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 14	0.04 4	0.03 19	0.02 2	0.09 19	0.09 24	0.07 18	0.06 20	0.09 41	0.06 30	0.07 20	0.06 18	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.07 22	0.04 4

RSM	0.05 12	0.05 29	0.04 24	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.04 10	0.03 5	0.04 8	0.05 23	0.06 29	0.03 19	0.02 2	0.10 26	0.09 24	0.07 18	0.06 20	0.07 18	0.06 30	0.08 30	0.06 18	0.02 3	0.04 31	0.06 20	0.06 18	0.07 22	0.05 18

MoCha-V2	0.05 12	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.03 5	0.04 8	0.05 23	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 26	0.08 13	0.07 18	0.06 20	0.08 29	0.06 30	0.07 20	0.07 31	0.03 24	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 5	0.03 1

RAFT	0.07 41	0.04 11	0.06 56	0.05 43	0.03 10	0.06 54	0.03 25	0.10 59	0.05 25	0.06 38	0.07 45	0.08 47	0.05 44	0.02 2	0.10 26	0.08 13	0.08 30	0.06 20	0.08 29	0.06 30	0.08 30	0.09 51	0.02 3	0.04 31	0.13 84	0.14 95	0.16 85	0.15 95

MatchStereo	0.06 26	0.04 11	0.05 43	0.03 8	0.04 28	0.03 3	0.03 25	0.04 10	0.07 52	0.03 1	0.06 32	0.04 4	0.05 44	0.03 31	0.10 26	0.09 24	0.06 9	0.07 31	0.06 9	0.07 49	0.08 30	0.09 51	0.02 3	0.04 31	0.07 28	0.08 43	0.06 11	0.06 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GEAStereo	0.06 26	0.07 47	0.05 43	0.06 57	0.05 44	0.05 39	0.04 52	0.05 25	0.04 15	0.06 38	0.04 14	0.07 41	0.02 1	0.03 31	0.13 50	0.09 24	0.09 41	0.07 31	0.08 29	0.06 30	0.10 45	0.08 41	0.03 24	0.05 50	0.08 43	0.07 28	0.08 39	0.05 18

gasm-f	0.06 26	0.07 47	0.05 43	0.06 57	0.05 44	0.05 39	0.04 52	0.05 25	0.04 15	0.06 38	0.04 14	0.07 41	0.02 1	0.03 31	0.13 50	0.09 24	0.09 41	0.07 31	0.08 29	0.06 30	0.10 45	0.08 41	0.03 24	0.05 50	0.08 43	0.07 28	0.08 39	0.05 18

GASTEREO	0.06 26	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.06 36	0.04 8	0.04 14	0.06 29	0.03 19	0.02 2	0.12 44	0.10 36	0.08 30	0.07 31	0.08 29	0.06 30	0.07 20	0.13 74	0.03 24	0.03 7	0.07 28	0.08 43	0.07 22	0.05 18

MSCF	0.06 26	0.04 11	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.04 10	0.06 36	0.04 8	0.04 14	0.06 29	0.03 19	0.02 2	0.12 44	0.10 36	0.08 30	0.07 31	0.08 29	0.06 30	0.07 20	0.12 67	0.03 24	0.03 7	0.07 28	0.08 43	0.06 11	0.05 18

MLG-Stereo_test2	0.06 26	0.05 29	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.06 35	0.04 15	0.07 50	0.05 23	0.07 41	0.03 19	0.04 51	0.10 26	0.10 36	0.10 49	0.07 31	0.11 51	0.06 30	0.10 45	0.06 18	0.03 24	0.03 7	0.06 20	0.05 6	0.09 49	0.06 35

MM-Stereo_test2	0.05 12	0.05 29	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 10	0.04 15	0.05 26	0.03 7	0.04 4	0.02 1	0.03 31	0.09 19	0.09 24	0.07 18	0.07 31	0.07 18	0.06 30	0.08 30	0.10 56	0.04 52	0.03 7	0.05 5	0.09 55	0.06 11	0.05 18

GIP-stereo	0.06 26	0.05 29	0.04 24	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.03 25	0.03 1	0.03 5	0.05 26	0.04 14	0.05 15	0.02 1	0.04 51	0.11 34	0.09 24	0.08 30	0.07 31	0.09 41	0.07 49	0.08 30	0.09 51	0.02 3	0.04 31	0.06 20	0.07 28	0.08 39	0.05 18

U	0.05 12	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 10	0.02 1	0.04 8	0.01 1	0.05 15	0.03 19	0.02 2	0.12 44	0.11 45	0.08 30	0.07 31	0.08 29	0.05 14	0.10 45	0.07 31	0.01 1	0.03 7	0.07 28	0.07 28	0.06 11	0.06 35

RSM++	0.06 26	0.05 29	0.05 43	0.05 43	0.05 44	0.04 19	0.03 25	0.06 35	0.05 25	0.05 26	0.05 23	0.07 41	0.04 37	0.02 2	0.11 34	0.10 36	0.08 30	0.07 31	0.08 29	0.06 30	0.09 41	0.07 31	0.03 24	0.04 31	0.08 43	0.07 28	0.07 22	0.05 18

StereoVision	0.07 41	0.05 29	0.05 43	0.04 21	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.07 46	0.11 111	0.05 26	0.06 32	0.05 15	0.06 58	0.02 2	0.13 50	0.13 65	0.09 41	0.07 31	0.10 47	0.08 65	0.08 30	0.07 31	0.03 24	0.05 50	0.11 70	0.10 65	0.13 73	0.13 78

CroCo-Stereo Lap2	0.05 12	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 38	0.03 7	0.04 4	0.03 19	0.02 2	0.10 26	0.10 36	0.07 18	0.07 31	0.07 18	0.05 14	0.08 30	0.06 18	0.02 3	0.03 7	0.07 28	0.08 43	0.07 22	0.05 18

RAFT + AFF	0.14 93	0.07 47	0.05 43	0.08 81	0.05 44	0.07 65	0.04 52	0.11 65	0.08 58	0.14 77	0.07 45	0.15 92	0.04 37	0.03 31	1.54 310	0.11 45	0.14 70	0.07 31	0.14 66	0.06 30	0.14 66	0.08 41	0.03 24	0.05 50	0.10 61	0.07 28	0.07 22	0.07 43

LACA1	0.05 12	0.05 29	0.04 24	0.04 21	0.04 28	0.04 19	0.03 25	0.03 1	0.06 36	0.05 26	0.04 14	0.06 29	0.04 37	0.03 31	0.09 19	0.09 24	0.06 9	0.08 44	0.06 9	0.05 14	0.06 12	0.06 18	0.03 24	0.04 31	0.07 28	0.08 43	0.08 39	0.06 35

AdaDepth	0.06 26	0.06 42	0.04 24	0.04 21	0.05 44	0.04 19	0.03 25	0.05 25	0.06 36	0.04 8	0.05 23	0.05 15	0.03 19	0.03 31	0.11 34	0.11 45	0.09 41	0.08 44	0.09 41	0.06 30	0.08 30	0.07 31	0.02 3	0.04 31	0.07 28	0.07 28	0.09 49	0.07 43

RAStereo	0.06 26	0.05 29	0.04 24	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.05 25	0.03 5	0.10 60	0.03 7	0.07 41	0.03 19	0.02 2	0.14 60	0.11 45	0.09 41	0.08 44	0.09 41	0.05 14	0.12 60	0.07 31	0.02 3	0.03 7	0.09 51	0.07 28	0.07 22	0.07 43

Occ-G	0.06 26	0.07 47	0.05 43	0.05 43	0.04 28	0.05 39	0.03 25	0.05 25	0.04 15	0.04 8	0.08 58	0.06 29	0.03 19	0.03 31	0.11 34	0.11 45	0.08 30	0.08 44	0.13 62	0.06 30	0.09 41	0.07 31	0.04 52	0.05 50	0.06 20	0.06 18	0.08 39	0.06 35

AEACV	0.07 41	0.08 59	0.04 24	0.05 43	0.05 44	0.04 19	0.03 25	0.05 25	0.03 5	0.05 26	0.05 23	0.06 29	0.03 19	0.03 31	0.17 79	0.13 65	0.09 41	0.08 44	0.12 56	0.07 49	0.10 45	0.10 56	0.03 24	0.04 31	0.08 43	0.12 76	0.07 22	0.05 18

BridgeDepth_RVC	0.07 41	0.07 47	0.06 56	0.05 43	0.06 59	0.06 54	0.04 52	0.07 46	0.09 73	0.07 50	0.07 45	0.07 41	0.05 44	0.04 51	0.13 50	0.11 45	0.07 18	0.09 49	0.09 41	0.07 49	0.08 30	0.08 41	0.03 24	0.04 31	0.09 51	0.11 68	0.10 52	0.11 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 41	0.06 42	0.05 43	0.05 43	0.04 28	0.04 19	0.02 3	0.06 35	0.05 25	0.06 38	0.09 70	0.10 55	0.03 19	0.03 31	0.12 44	0.11 45	0.12 59	0.09 49	0.10 47	0.06 30	0.11 52	0.06 18	0.03 24	0.04 31	0.08 43	0.07 28	0.07 22	0.08 51

LG-Stereo_L2	0.09 56	0.08 59	0.05 43	0.04 21	0.05 44	0.04 19	0.03 25	0.13 74	0.09 73	0.21 107	0.09 70	0.13 72	0.05 44	0.05 60	0.13 50	0.14 71	0.14 70	0.09 49	0.14 66	0.07 49	0.18 93	0.12 67	0.03 24	0.04 31	0.09 51	0.08 43	0.10 52	0.10 62

LG-Stereo_L1	0.09 56	0.08 59	0.05 43	0.05 43	0.05 44	0.05 39	0.03 25	0.13 74	0.09 73	0.21 107	0.09 70	0.11 61	0.05 44	0.05 60	0.13 50	0.14 71	0.14 70	0.09 49	0.14 66	0.07 49	0.18 93	0.11 60	0.03 24	0.04 31	0.09 51	0.08 43	0.10 52	0.10 62

MLG-Stereo_test3	0.08 52	0.06 42	0.04 24	0.05 43	0.06 59	0.06 54	0.04 52	0.07 46	0.06 36	0.09 54	0.07 45	0.13 72	0.03 19	0.05 60	0.13 50	0.11 45	0.12 59	0.09 49	0.29 180	0.06 30	0.12 60	0.13 74	0.03 24	0.05 50	0.07 28	0.08 43	0.10 52	0.08 51

AIO_rvc	0.09 56	0.09 69	0.06 56	0.07 65	0.06 59	0.07 65	0.04 52	0.12 69	0.08 58	0.12 71	0.05 23	0.11 61	0.04 37	0.05 60	0.22 137	0.17 107	0.11 52	0.09 49	0.14 66	0.07 49	0.16 74	0.22 136	0.04 52	0.05 50	0.09 51	0.08 43	0.09 49	0.07 43

AIO_test	0.12 79	0.10 82	0.06 56	0.10 104	0.07 71	0.07 65	0.06 93	0.14 80	0.10 91	0.13 74	0.07 45	0.13 72	0.05 44	0.05 60	0.29 192	0.29 243	0.11 52	0.09 49	0.13 62	0.07 49	0.18 93	0.24 148	0.05 72	0.06 64	0.12 80	0.18 146	0.10 52	0.07 43

DEFOM-Stereo	0.07 41	0.06 42	0.04 24	0.06 57	0.05 44	0.05 39	0.03 25	0.06 35	0.05 25	0.06 38	0.07 45	0.06 29	0.03 19	0.03 31	0.11 34	0.10 36	0.11 52	0.09 49	0.10 47	0.06 30	0.11 52	0.07 31	0.04 52	0.04 31	0.08 43	0.08 43	0.12 67	0.08 51

anonymousdsp	0.08 52	0.07 47	0.06 56	0.06 57	0.05 44	0.06 54	0.04 52	0.10 59	0.06 36	0.11 66	0.10 84	0.08 47	0.04 37	0.05 60	0.13 50	0.12 60	0.11 52	0.09 49	0.13 62	0.08 65	0.14 66	0.15 83	0.04 52	0.05 50	0.08 43	0.07 28	0.11 60	0.07 43

RAFT_CTSACE	0.11 73	0.09 69	0.07 69	0.05 43	0.06 59	0.08 83	0.06 93	0.12 69	0.07 52	0.18 92	0.06 32	0.14 84	0.12 146	0.05 60	0.13 50	0.13 65	0.14 70	0.09 49	0.12 56	0.07 49	0.16 74	0.18 108	0.04 52	0.07 74	0.14 98	0.14 95	0.19 109	0.14 89

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 79	0.11 102	0.09 105	0.08 81	0.07 71	0.08 83	0.05 73	0.21 133	0.09 73	0.23 128	0.09 70	0.18 113	0.06 58	0.05 60	0.16 74	0.14 71	0.14 70	0.09 49	0.21 119	0.08 65	0.17 82	0.13 74	0.05 72	0.08 90	0.17 125	0.13 87	0.20 121	0.14 89

AFF-stereo	0.10 64	0.10 82	0.08 86	0.07 65	0.06 59	0.08 83	0.04 52	0.17 97	0.08 58	0.21 107	0.08 58	0.13 72	0.05 44	0.03 31	0.14 60	0.14 71	0.12 59	0.09 49	0.20 106	0.07 49	0.14 66	0.11 60	0.04 52	0.06 64	0.13 84	0.12 76	0.18 102	0.11 67

delet	0.08 52	0.08 59	0.07 69	0.09 95	0.07 71	0.08 83	0.06 93	0.07 46	0.06 36	0.09 54	0.07 45	0.11 61	0.06 58	0.06 78	0.12 44	0.10 36	0.10 49	0.09 49	0.08 29	0.09 76	0.09 41	0.07 31	0.05 72	0.06 64	0.09 51	0.09 55	0.10 52	0.08 51

TDLM	0.07 41	0.08 59	0.07 69	0.07 65	0.07 71	0.07 65	0.05 73	0.07 46	0.06 36	0.06 38	0.10 84	0.08 47	0.06 58	0.05 60	0.09 19	0.09 24	0.09 41	0.09 49	0.08 29	0.06 30	0.08 30	0.06 18	0.05 72	0.07 74	0.08 43	0.07 28	0.08 39	0.08 51

LG-G_1	0.09 56	0.08 59	0.06 56	0.08 81	0.07 71	0.08 83	0.05 73	0.09 55	0.06 36	0.09 54	0.07 45	0.13 72	0.06 58	0.07 87	0.14 60	0.12 60	0.13 65	0.10 63	0.15 72	0.08 65	0.14 66	0.17 99	0.05 72	0.05 50	0.09 51	0.09 55	0.12 67	0.11 67

LG-G	0.09 56	0.08 59	0.06 56	0.08 81	0.07 71	0.08 83	0.05 73	0.09 55	0.06 36	0.09 54	0.07 45	0.13 72	0.06 58	0.07 87	0.14 60	0.12 60	0.13 65	0.10 63	0.15 72	0.08 65	0.14 66	0.17 99	0.05 72	0.05 50	0.09 51	0.09 55	0.12 67	0.11 67

DFGA-Net	0.09 56	0.09 69	0.05 43	0.07 65	0.05 44	0.06 54	0.05 73	0.11 65	0.06 36	0.12 71	0.07 45	0.13 72	0.05 44	0.04 51	0.14 60	0.12 60	0.13 65	0.10 63	0.13 62	0.07 49	0.11 52	0.08 41	0.05 72	0.07 74	0.10 61	0.09 55	0.14 76	0.11 67

SGD-Stereo	0.13 86	0.07 47	0.05 43	0.06 57	0.06 59	0.08 83	0.03 25	0.08 54	0.08 58	0.10 60	0.06 32	0.13 72	0.06 58	0.04 51	0.93 290	0.17 107	0.18 101	0.10 63	0.16 79	0.08 65	0.18 93	0.11 60	0.06 90	0.06 64	0.10 61	0.11 68	0.16 85	0.13 78

HUF	0.13 86	0.09 69	0.07 69	0.08 81	0.08 88	0.07 65	0.04 52	0.15 84	0.08 58	0.18 92	0.07 45	0.12 67	0.07 75	0.06 78	0.43 234	0.45 295	0.15 77	0.10 63	0.20 106	0.09 76	0.21 123	0.21 129	0.06 90	0.06 64	0.11 70	0.08 43	0.11 60	0.08 51

IGEV-Stereo+	0.10 64	0.11 102	0.05 43	0.05 43	0.06 59	0.06 54	0.03 25	0.16 91	0.08 58	0.24 148	0.13 117	0.11 61	0.06 58	0.05 60	0.13 50	0.15 84	0.14 70	0.10 63	0.15 72	0.10 85	0.18 93	0.15 83	0.05 72	0.04 31	0.10 61	0.12 76	0.08 39	0.09 60

RAFT+CT+SA	0.12 79	0.10 82	0.09 105	0.08 81	0.06 59	0.07 65	0.06 93	0.19 115	0.09 73	0.16 78	0.08 58	0.18 113	0.16 195	0.05 60	0.17 79	0.17 107	0.12 59	0.10 63	0.17 86	0.09 76	0.17 82	0.23 140	0.04 52	0.08 90	0.15 107	0.14 95	0.18 102	0.17 106

test_5	0.11 73	0.10 82	0.08 86	0.07 65	0.05 44	0.07 65	0.05 73	0.16 91	0.07 52	0.11 66	0.09 70	0.15 92	0.15 186	0.03 31	0.15 68	0.15 84	0.11 52	0.10 63	0.12 56	0.07 49	0.13 62	0.15 83	0.04 52	0.09 115	0.13 84	0.14 95	0.19 109	0.18 113

iRaftStereo_RVC	0.08 52	0.07 47	0.06 56	0.05 43	0.05 44	0.05 39	0.03 25	0.10 59	0.05 25	0.10 60	0.09 70	0.10 55	0.05 44	0.04 51	0.11 34	0.11 45	0.13 65	0.10 63	0.12 56	0.07 49	0.15 72	0.11 60	0.04 52	0.05 50	0.10 61	0.09 55	0.11 60	0.08 51

HCRNet	0.15 102	0.19 233	0.08 86	0.23 233	0.09 101	0.16 175	0.09 143	0.16 91	0.06 36	0.49 314	0.16 149	0.25 170	0.08 90	0.09 125	0.43 234	0.11 45	0.16 83	0.10 63	0.21 119	0.09 76	0.13 62	0.08 41	0.11 190	0.07 74	0.09 51	0.09 55	0.14 76	0.11 67

LGtest1	0.09 56	0.07 47	0.06 56	0.06 57	0.06 59	0.07 65	0.04 52	0.10 59	0.09 73	0.09 54	0.10 84	0.10 55	0.05 44	0.06 78	0.15 68	0.13 65	0.15 77	0.11 73	0.15 72	0.09 76	0.16 74	0.15 83	0.05 72	0.05 50	0.10 61	0.09 55	0.12 67	0.10 62

CASnet	0.15 102	0.12 118	0.08 86	0.10 104	0.11 133	0.14 155	0.06 93	0.23 155	0.12 137	0.28 198	0.15 134	0.23 154	0.10 108	0.09 125	0.19 95	0.15 84	0.20 122	0.11 73	0.26 155	0.11 97	0.34 191	0.19 121	0.07 107	0.08 90	0.16 112	0.12 76	0.20 121	0.17 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.12 79	0.08 59	0.07 69	0.07 65	0.07 71	0.06 54	0.04 52	0.15 84	0.10 91	0.22 116	0.10 84	0.13 72	0.07 75	0.07 87	0.15 68	0.15 84	0.18 101	0.11 73	0.20 106	0.10 85	0.20 114	0.28 175	0.05 72	0.07 74	0.12 80	0.13 87	0.15 79	0.10 62

AASNet	0.10 64	0.10 82	0.07 69	0.10 104	0.10 119	0.11 122	0.08 128	0.11 65	0.06 36	0.10 60	0.11 100	0.10 55	0.06 58	0.07 87	0.14 60	0.11 45	0.13 65	0.11 73	0.11 51	0.09 76	0.11 52	0.12 67	0.06 90	0.08 90	0.11 70	0.10 65	0.10 52	0.08 51

MMNet	0.10 64	0.09 69	0.07 69	0.10 104	0.08 88	0.09 100	0.06 93	0.10 59	0.08 58	0.08 52	0.09 70	0.12 67	0.06 58	0.08 99	0.22 137	0.11 45	0.12 59	0.11 73	0.12 56	0.09 76	0.11 52	0.08 41	0.06 90	0.08 90	0.10 61	0.11 68	0.13 73	0.12 74

CVANet_RVC	0.10 64	0.12 118	0.11 144	0.13 145	0.09 101	0.11 122	0.08 128	0.12 69	0.08 58	0.09 54	0.14 124	0.10 55	0.07 75	0.07 87	0.11 34	0.11 45	0.11 52	0.11 73	0.11 51	0.08 65	0.11 52	0.08 41	0.06 90	0.08 90	0.11 70	0.09 55	0.11 60	0.12 74

DispViT+	0.13 86	0.13 137	0.10 117	0.10 104	0.14 179	0.09 100	0.05 73	0.19 115	0.10 91	0.22 116	0.15 134	0.13 72	0.06 58	0.07 87	0.15 68	0.15 84	0.15 77	0.12 79	0.15 72	0.11 97	0.13 62	0.17 99	0.06 90	0.09 115	0.16 112	0.19 156	0.29 201	0.16 100

YMNet	0.13 86	0.11 102	0.08 86	0.10 104	0.10 119	0.12 137	0.17 207	0.11 65	0.10 91	0.10 60	0.08 58	0.16 101	0.12 146	0.09 125	0.66 269	0.16 97	0.12 59	0.12 79	0.14 66	0.08 65	0.11 52	0.11 60	0.07 107	0.07 74	0.15 107	0.11 68	0.15 79	0.13 78

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 73	0.08 59	0.06 56	0.07 65	0.07 71	0.07 65	0.03 25	0.16 91	0.09 73	0.24 148	0.09 70	0.10 55	0.06 58	0.05 60	0.15 68	0.17 107	0.17 90	0.12 79	0.16 79	0.10 85	0.24 149	0.17 99	0.04 52	0.05 50	0.10 61	0.11 68	0.13 73	0.09 60

plain	0.10 64	0.09 69	0.07 69	0.06 57	0.06 59	0.07 65	0.04 52	0.13 74	0.06 36	0.16 78	0.06 32	0.11 61	0.04 37	0.04 51	0.16 74	0.16 97	0.16 83	0.12 79	0.15 72	0.08 65	0.15 72	0.11 60	0.04 52	0.07 74	0.12 80	0.12 76	0.12 67	0.14 89

MaDis-Stereo	0.10 64	0.07 47	0.07 69	0.04 21	0.04 28	0.04 19	0.04 52	0.09 55	0.07 52	0.11 66	0.07 45	0.13 72	0.06 58	0.03 31	0.14 60	0.14 71	0.15 77	0.12 79	0.15 72	0.07 49	0.16 74	0.13 74	0.03 24	0.06 64	0.14 98	0.20 167	0.16 85	0.19 131

UniTT-Stereo	0.11 73	0.07 47	0.06 56	0.05 43	0.05 44	0.06 54	0.04 52	0.10 59	0.07 52	0.13 74	0.06 32	0.12 67	0.12 146	0.08 99	0.18 90	0.14 71	0.16 83	0.12 79	0.19 98	0.09 76	0.17 82	0.12 67	0.07 107	0.06 64	0.12 80	0.19 156	0.10 52	0.13 78

MIM_Stereo	0.11 73	0.09 69	0.07 69	0.08 81	0.07 71	0.09 100	0.04 52	0.13 74	0.06 36	0.19 99	0.08 58	0.11 61	0.05 44	0.05 60	0.16 74	0.15 84	0.17 90	0.12 79	0.20 106	0.10 85	0.18 93	0.15 83	0.04 52	0.07 74	0.11 70	0.10 65	0.15 79	0.10 62

anonymousdsp2	0.13 86	0.12 118	0.09 105	0.09 95	0.08 88	0.10 106	0.07 110	0.18 106	0.08 58	0.20 103	0.16 149	0.15 92	0.07 75	0.07 87	0.15 68	0.15 84	0.17 90	0.12 79	0.23 134	0.11 97	0.19 105	0.21 129	0.07 107	0.08 90	0.13 84	0.11 68	0.18 102	0.12 74

TestStereo1	0.14 93	0.12 118	0.08 86	0.07 65	0.07 71	0.08 83	0.07 110	0.14 80	0.10 91	0.17 85	0.09 70	0.14 84	0.17 207	0.05 60	0.23 148	0.17 107	0.16 83	0.12 79	0.19 98	0.10 85	0.19 105	0.24 148	0.04 52	0.07 74	0.18 139	0.17 130	0.26 170	0.20 137

TESTraft	0.13 86	0.11 102	0.08 86	0.07 65	0.07 71	0.07 65	0.07 110	0.15 84	0.11 111	0.16 78	0.10 84	0.14 84	0.16 195	0.05 60	0.24 165	0.17 107	0.15 77	0.12 79	0.18 89	0.10 85	0.18 93	0.22 136	0.04 52	0.08 90	0.17 125	0.17 130	0.23 137	0.19 131

SA-5K	0.14 93	0.12 118	0.08 86	0.07 65	0.07 71	0.08 83	0.07 110	0.14 80	0.10 91	0.17 85	0.09 70	0.14 84	0.17 207	0.05 60	0.23 148	0.17 107	0.16 83	0.12 79	0.19 98	0.10 85	0.19 105	0.24 148	0.04 52	0.07 74	0.18 139	0.17 130	0.26 170	0.20 137

test_4	0.14 93	0.09 69	0.10 117	0.07 65	0.07 71	0.05 39	0.05 73	0.17 97	0.11 111	0.24 148	0.08 58	0.15 92	0.08 90	0.07 87	0.19 95	0.18 129	0.18 101	0.12 79	0.17 86	0.11 97	0.23 145	0.27 167	0.04 52	0.09 115	0.14 98	0.20 167	0.26 170	0.23 164

CREStereo++_RVC	0.18 142	0.12 118	0.10 117	0.11 123	0.12 148	0.11 122	0.08 128	0.23 155	0.12 137	0.28 198	0.13 117	0.22 150	0.19 226	0.10 143	0.22 137	0.22 188	0.24 175	0.12 79	0.22 128	0.11 97	0.34 191	0.25 154	0.07 107	0.09 115	0.19 148	0.15 109	0.62 297	0.23 164
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
raft+_RVC	0.12 79	0.10 82	0.08 86	0.09 95	0.08 88	0.09 100	0.06 93	0.18 106	0.09 73	0.22 116	0.12 107	0.15 92	0.07 75	0.06 78	0.16 74	0.14 71	0.16 83	0.12 79	0.20 106	0.09 76	0.19 105	0.17 99	0.05 72	0.07 74	0.14 98	0.13 87	0.16 85	0.13 78

AANet_RVC	0.09 56	0.08 59	0.08 86	0.07 65	0.09 101	0.06 54	0.06 93	0.09 55	0.09 73	0.08 52	0.09 70	0.08 47	0.07 75	0.06 78	0.14 60	0.11 45	0.11 52	0.12 79	0.11 51	0.10 85	0.10 45	0.09 51	0.07 107	0.08 90	0.11 70	0.12 76	0.12 67	0.14 89

S2M2_XL	0.15 102	0.10 82	0.11 144	0.08 81	0.08 88	0.11 122	0.09 143	0.22 142	0.09 73	0.22 116	0.10 84	0.24 161	0.08 90	0.08 99	0.18 90	0.19 147	0.24 175	0.13 94	0.19 98	0.11 97	0.36 206	0.21 129	0.09 147	0.08 90	0.14 98	0.12 76	0.18 102	0.20 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.12 79	0.09 69	0.06 56	0.06 57	0.07 71	0.06 54	0.04 52	0.17 97	0.08 58	0.24 148	0.08 58	0.14 84	0.06 58	0.06 78	0.17 79	0.14 71	0.18 101	0.13 94	0.18 89	0.10 85	0.23 145	0.23 140	0.06 90	0.06 64	0.10 61	0.13 87	0.14 76	0.16 100

trnet	0.16 118	0.13 137	0.10 117	0.11 123	0.10 119	0.10 106	0.06 93	0.24 171	0.09 73	0.28 198	0.12 107	0.26 181	0.11 132	0.10 143	0.20 110	0.22 188	0.25 188	0.13 94	0.21 119	0.13 124	0.32 180	0.20 126	0.08 132	0.09 115	0.17 125	0.17 130	0.24 148	0.23 164

MIF-Stereo (partial)	0.10 64	0.09 69	0.08 86	0.07 65	0.06 59	0.07 65	0.04 52	0.12 69	0.09 73	0.12 71	0.07 45	0.09 54	0.07 75	0.05 60	0.18 90	0.15 84	0.16 83	0.13 94	0.14 66	0.08 65	0.16 74	0.10 56	0.04 52	0.08 90	0.13 84	0.11 68	0.16 85	0.13 78

iinet-f	0.17 132	0.14 160	0.10 117	0.12 136	0.09 101	0.14 155	0.09 143	0.15 84	0.10 91	0.23 128	0.25 215	0.18 113	0.15 186	0.08 99	0.33 210	0.19 147	0.20 122	0.13 94	0.36 209	0.16 180	0.20 114	0.21 129	0.08 132	0.09 115	0.17 125	0.14 95	0.25 159	0.17 106

s12784h	0.22 183	0.16 191	0.13 176	0.19 208	0.14 179	0.12 137	0.08 128	0.24 171	0.11 111	0.29 215	0.16 149	0.27 191	0.15 186	0.10 143	0.22 137	0.26 229	0.26 203	0.13 94	0.29 180	0.12 107	0.50 265	0.30 183	0.08 132	0.10 144	0.24 208	0.21 177	0.65 303	0.47 261

TestStereo	0.17 132	0.17 203	0.14 184	0.15 172	0.11 133	0.15 168	0.11 165	0.25 188	0.13 158	0.30 218	0.15 134	0.25 170	0.11 132	0.08 99	0.19 95	0.14 71	0.23 163	0.13 94	0.27 163	0.13 124	0.27 167	0.15 83	0.09 147	0.14 208	0.21 170	0.15 109	0.21 127	0.19 131

GMStereo	0.16 118	0.16 191	0.09 105	0.14 157	0.13 161	0.15 168	0.11 165	0.22 142	0.12 137	0.19 99	0.15 134	0.25 170	0.13 164	0.09 125	0.17 79	0.14 71	0.21 138	0.13 94	0.26 155	0.15 162	0.20 114	0.12 67	0.09 147	0.11 160	0.18 139	0.15 109	0.23 137	0.15 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.17 132	0.13 137	0.11 144	0.11 123	0.10 119	0.10 106	0.06 93	0.24 171	0.10 91	0.27 182	0.12 107	0.26 181	0.11 132	0.10 143	0.22 137	0.26 229	0.26 203	0.13 94	0.21 119	0.14 147	0.36 206	0.24 148	0.08 132	0.09 115	0.17 125	0.17 130	0.23 137	0.22 155
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
PMTNet	0.18 142	0.15 182	0.11 144	0.14 157	0.11 133	0.09 100	0.09 143	0.22 142	0.10 91	0.29 215	0.11 100	0.25 170	0.08 90	0.09 125	0.24 165	0.27 235	0.24 175	0.13 94	0.28 170	0.13 124	0.35 202	0.24 148	0.09 147	0.08 90	0.22 177	0.17 130	0.23 137	0.25 185

RASNet	0.15 102	0.14 160	0.14 184	0.13 145	0.11 133	0.12 137	0.10 156	0.24 171	0.12 137	0.22 116	0.14 124	0.18 113	0.12 146	0.09 125	0.16 74	0.18 129	0.19 113	0.13 94	0.16 79	0.10 85	0.22 133	0.16 92	0.07 107	0.14 208	0.16 112	0.16 122	0.26 170	0.22 155

RYNet	0.15 102	0.07 47	0.06 56	0.05 43	0.06 59	0.06 54	0.04 52	0.07 46	0.13 158	0.06 38	0.06 32	0.06 29	0.05 44	0.04 51	1.96 330	0.11 45	0.09 41	0.13 94	0.10 47	0.07 49	0.08 30	0.07 31	0.13 214	0.06 64	0.09 51	0.22 185	0.11 60	0.08 51

WQFJA1++	3.28 344	0.13 137	0.09 105	27.82 360	0.11 133	24.38 361	25.71 360	0.22 142	0.11 111	0.35 261	0.16 149	0.65 279	2.77 335	0.08 99	0.17 79	0.23 199	0.23 163	0.14 106	1.04 293	0.38 293	0.36 206	0.26 160	0.08 132	0.08 90	0.20 159	2.15 348	0.29 201	0.30 213

castereo++	0.17 132	0.11 102	0.09 105	0.12 136	0.09 101	0.10 106	0.06 93	0.22 142	0.12 137	0.27 182	0.11 100	0.27 191	0.10 108	0.08 99	0.17 79	0.21 174	0.24 175	0.14 106	0.25 153	0.13 124	0.44 241	0.31 188	0.08 132	0.10 144	0.17 125	0.17 130	0.36 235	0.19 131

castereo	0.17 132	0.12 118	0.10 117	0.10 104	0.10 119	0.11 122	0.06 93	0.22 142	0.13 158	0.26 172	0.14 124	0.23 154	0.08 90	0.07 87	0.19 95	0.22 188	0.25 188	0.14 106	0.28 170	0.13 124	0.45 243	0.34 201	0.07 107	0.09 115	0.19 148	0.20 167	0.19 109	0.20 137

test_for_model	0.18 142	0.10 82	0.07 69	0.08 81	0.09 101	0.07 65	0.05 73	0.20 118	0.11 111	0.25 161	0.08 58	0.25 170	0.07 75	0.08 99	0.17 79	0.19 147	1.29 336	0.14 106	0.24 142	0.13 124	0.38 214	0.18 108	0.07 107	0.07 74	0.13 84	0.14 95	0.16 85	0.18 113

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 142	0.10 82	0.07 69	0.08 81	0.09 101	0.07 65	0.05 73	0.20 118	0.11 111	0.25 161	0.08 58	0.25 170	0.07 75	0.08 99	0.17 79	0.19 147	1.29 336	0.14 106	0.24 142	0.13 124	0.38 214	0.18 108	0.07 107	0.07 74	0.13 84	0.14 95	0.16 85	0.18 113

testlalala	0.18 142	0.10 82	0.07 69	0.08 81	0.09 101	0.07 65	0.05 73	0.20 118	0.11 111	0.25 161	0.08 58	0.25 170	0.07 75	0.08 99	0.17 79	0.19 147	1.29 336	0.14 106	0.24 142	0.13 124	0.38 214	0.18 108	0.07 107	0.07 74	0.13 84	0.14 95	0.16 85	0.18 113

GCAPDPT-zeroshot	0.18 142	0.10 82	0.07 69	0.08 81	0.09 101	0.07 65	0.05 73	0.20 118	0.11 111	0.25 161	0.08 58	0.25 170	0.07 75	0.08 99	0.17 79	0.19 147	1.29 336	0.14 106	0.24 142	0.13 124	0.38 214	0.18 108	0.07 107	0.07 74	0.13 84	0.14 95	0.16 85	0.18 113

GCAP-Stereo	0.18 142	0.10 82	0.07 69	0.08 81	0.09 101	0.07 65	0.05 73	0.20 118	0.11 111	0.25 161	0.08 58	0.25 170	0.07 75	0.08 99	0.17 79	0.19 147	1.29 336	0.14 106	0.24 142	0.13 124	0.38 214	0.18 108	0.07 107	0.07 74	0.13 84	0.14 95	0.16 85	0.18 113

CAS	0.14 93	0.11 102	0.08 86	0.09 95	0.08 88	0.08 83	0.05 73	0.17 97	0.10 91	0.17 85	0.16 149	0.15 92	0.10 108	0.10 143	0.20 110	0.18 129	0.17 90	0.14 106	0.19 98	0.11 97	0.22 133	0.23 140	0.07 107	0.08 90	0.17 125	0.16 122	0.17 98	0.23 164

IER	0.15 102	0.11 102	0.10 117	0.12 136	0.10 119	0.12 137	0.08 128	0.17 97	0.10 91	0.18 92	0.17 162	0.20 127	0.10 108	0.11 155	0.47 244	0.15 84	0.18 101	0.14 106	0.16 79	0.11 97	0.16 74	0.12 67	0.09 147	0.09 115	0.14 98	0.16 122	0.19 109	0.18 113

CIPLG	0.15 102	0.11 102	0.08 86	0.10 104	0.09 101	0.11 122	0.08 128	0.23 155	0.09 73	0.23 128	0.14 124	0.20 127	0.10 108	0.12 180	0.23 148	0.17 107	0.21 138	0.14 106	0.21 119	0.13 124	0.22 133	0.28 175	0.06 90	0.09 115	0.16 112	0.12 76	0.21 127	0.13 78

dd	0.19 158	0.17 203	0.10 117	0.34 272	0.12 148	0.24 239	0.11 165	0.21 133	0.10 91	0.22 116	0.10 84	0.37 246	0.10 108	0.09 125	0.37 223	0.17 107	0.28 226	0.14 106	0.35 205	0.14 147	0.19 105	0.14 80	0.09 147	0.13 198	0.21 170	0.15 109	0.26 170	0.21 146

IPLGR_C	0.15 102	0.11 102	0.08 86	0.10 104	0.09 101	0.11 122	0.08 128	0.23 155	0.09 73	0.23 128	0.14 124	0.20 127	0.10 108	0.12 180	0.21 122	0.17 107	0.21 138	0.14 106	0.21 119	0.13 124	0.22 133	0.28 175	0.06 90	0.09 115	0.16 112	0.12 76	0.21 127	0.14 89

GMOStereo	0.16 118	0.12 118	0.10 117	0.10 104	0.08 88	0.10 106	0.07 110	0.23 155	0.12 137	0.28 198	0.10 84	0.21 140	0.13 164	0.08 99	0.20 110	0.18 129	0.21 138	0.14 106	0.23 134	0.13 124	0.26 159	0.36 209	0.05 72	0.08 90	0.22 177	0.19 156	0.24 148	0.18 113

error version	0.16 118	0.12 118	0.10 117	0.10 104	0.08 88	0.10 106	0.07 110	0.23 155	0.12 137	0.28 198	0.10 84	0.21 140	0.13 164	0.08 99	0.20 110	0.18 129	0.21 138	0.14 106	0.23 134	0.13 124	0.26 159	0.36 209	0.05 72	0.08 90	0.22 177	0.19 156	0.24 148	0.18 113

test-v	0.16 118	0.12 118	0.10 117	0.10 104	0.08 88	0.10 106	0.07 110	0.23 155	0.12 137	0.28 198	0.10 84	0.21 140	0.13 164	0.08 99	0.20 110	0.18 129	0.21 138	0.14 106	0.23 134	0.13 124	0.26 159	0.36 209	0.05 72	0.08 90	0.22 177	0.19 156	0.24 148	0.18 113

ACRE	0.15 102	0.11 102	0.08 86	0.10 104	0.09 101	0.11 122	0.08 128	0.23 155	0.09 73	0.23 128	0.15 134	0.20 127	0.10 108	0.12 180	0.21 122	0.17 107	0.21 138	0.14 106	0.21 119	0.13 124	0.22 133	0.27 167	0.06 90	0.09 115	0.16 112	0.12 76	0.21 127	0.13 78

AnonymousM	0.19 158	0.09 69	0.07 69	0.09 95	0.07 71	0.08 83	0.05 73	0.20 118	0.09 73	0.23 128	0.14 124	0.16 101	0.07 75	0.09 125	0.23 148	0.23 199	0.23 163	0.14 106	0.20 106	0.15 162	0.32 180	0.26 160	0.07 107	0.08 90	0.11 70	0.17 130	0.54 283	0.97 307

test-2	0.16 118	0.12 118	0.10 117	0.10 104	0.08 88	0.10 106	0.07 110	0.23 155	0.12 137	0.28 198	0.10 84	0.21 140	0.13 164	0.08 99	0.20 110	0.18 129	0.21 138	0.14 106	0.23 134	0.13 124	0.26 159	0.36 209	0.05 72	0.08 90	0.22 177	0.19 156	0.24 148	0.18 113

ADLNet	0.21 178	0.17 203	0.12 164	0.16 182	0.14 179	0.18 193	0.15 200	0.20 118	0.11 111	0.17 85	0.15 134	0.33 233	0.13 164	0.31 288	1.12 300	0.15 84	0.20 122	0.14 106	0.18 89	0.13 124	0.16 74	0.18 108	0.15 230	0.09 115	0.17 125	0.18 146	0.19 109	0.17 106

FINET	0.16 118	0.15 182	0.15 196	0.16 182	0.12 148	0.13 148	0.14 192	0.18 106	0.15 187	0.17 85	0.15 134	0.18 113	0.12 146	0.11 155	0.23 148	0.18 129	0.19 113	0.14 106	0.23 134	0.12 107	0.18 93	0.14 80	0.12 207	0.12 179	0.16 112	0.16 122	0.18 102	0.16 100

DMCA	0.11 73	0.09 69	0.10 117	0.08 81	0.09 101	0.08 83	0.09 143	0.13 74	0.10 91	0.11 66	0.13 117	0.12 67	0.08 90	0.09 125	0.20 110	0.14 71	0.15 77	0.14 106	0.12 56	0.10 85	0.14 66	0.09 51	0.08 132	0.08 90	0.11 70	0.13 87	0.11 60	0.12 74

GANet	0.10 64	0.10 82	0.09 105	0.10 104	0.10 119	0.12 137	0.09 143	0.13 74	0.08 58	0.10 60	0.10 84	0.14 84	0.06 58	0.06 78	0.11 34	0.12 60	0.14 70	0.14 106	0.11 51	0.07 49	0.11 52	0.08 41	0.08 132	0.08 90	0.11 70	0.09 55	0.11 60	0.11 67

HITNet	0.14 93	0.11 102	0.10 117	0.11 123	0.10 119	0.10 106	0.07 110	0.18 106	0.11 111	0.24 148	0.13 117	0.18 113	0.10 108	0.09 125	0.20 110	0.14 71	0.17 90	0.14 106	0.16 79	0.10 85	0.20 114	0.22 136	0.08 132	0.09 115	0.15 107	0.14 95	0.24 148	0.18 113
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
DDF-Stereo	0.40 264	0.14 160	0.08 86	1.79 326	0.15 195	1.91 335	0.20 223	0.26 202	0.11 111	0.27 182	0.17 162	2.08 324	0.16 195	0.11 155	0.19 95	0.25 218	0.29 233	0.15 130	0.37 211	0.15 162	0.45 243	0.34 201	0.09 147	0.10 144	0.18 139	0.23 192	0.25 159	0.26 195

coex_refinement	0.17 132	0.15 182	0.11 144	0.12 136	0.12 148	0.13 148	0.08 128	0.21 133	0.16 203	0.22 116	0.18 166	0.17 106	0.10 108	0.10 143	0.44 238	0.19 147	0.20 122	0.15 130	0.23 134	0.11 97	0.17 82	0.15 83	0.09 147	0.10 144	0.18 139	0.17 130	0.20 121	0.22 155

G2L-Stereo	0.16 118	0.14 160	0.11 144	0.12 136	0.13 161	0.12 137	0.09 143	0.20 118	0.11 111	0.24 148	0.16 149	0.19 121	0.16 195	0.11 155	0.29 192	0.16 97	0.20 122	0.15 130	0.18 89	0.12 107	0.20 114	0.16 92	0.11 190	0.10 144	0.18 139	0.19 156	0.23 137	0.17 106

Reg-Stereo(zero)	0.24 202	0.13 137	0.14 184	0.13 145	0.11 133	0.14 155	0.11 165	0.32 262	0.15 187	0.34 248	0.56 299	0.30 220	0.12 146	0.16 230	0.19 95	0.31 250	0.25 188	0.15 130	0.42 220	0.17 189	0.34 191	0.49 260	0.10 170	0.11 160	0.20 159	0.24 199	0.38 245	0.37 233

HI	0.24 202	0.13 137	0.14 184	0.13 145	0.11 133	0.14 155	0.11 165	0.32 262	0.15 187	0.34 248	0.56 299	0.30 220	0.12 146	0.16 230	0.19 95	0.31 250	0.25 188	0.15 130	0.42 220	0.17 189	0.34 191	0.49 260	0.10 170	0.11 160	0.20 159	0.24 199	0.38 245	0.37 233

MGS-Stereo	0.15 102	0.12 118	0.08 86	0.07 65	0.07 71	0.07 65	0.05 73	0.16 91	0.07 52	0.13 74	0.10 84	0.13 72	0.06 58	0.08 99	0.98 295	0.13 65	0.19 113	0.15 130	0.18 89	0.12 107	0.19 105	0.16 92	0.07 107	0.08 90	0.13 84	0.12 76	0.17 98	0.15 95

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 102	0.11 102	0.10 117	0.11 123	0.08 88	0.09 100	0.05 73	0.18 106	0.17 212	0.23 128	0.18 166	0.18 113	0.10 108	0.09 125	0.19 95	0.17 107	0.19 113	0.15 130	0.18 89	0.12 107	0.19 105	0.26 160	0.07 107	0.09 115	0.16 112	0.22 185	0.16 85	0.21 146

4D-IteraStereo	0.14 93	0.10 82	0.09 105	0.10 104	0.08 88	0.08 83	0.05 73	0.21 133	0.12 137	0.26 172	0.12 107	0.20 127	0.08 90	0.07 87	0.19 95	0.18 129	0.20 122	0.15 130	0.22 128	0.12 107	0.27 167	0.29 180	0.05 72	0.08 90	0.14 98	0.14 95	0.19 109	0.13 78

LoS	0.22 183	0.15 182	0.11 144	0.13 145	0.14 179	0.12 137	0.08 128	0.60 310	0.11 111	0.37 276	0.38 266	0.36 242	0.13 164	0.11 155	0.23 148	0.25 218	0.26 203	0.15 130	0.26 155	0.15 162	0.42 232	0.33 195	0.09 147	0.09 115	0.25 215	0.19 156	0.25 159	0.28 205
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.18 142	0.10 82	0.10 117	0.09 95	0.11 133	0.10 106	0.05 73	0.42 286	0.10 91	0.20 103	0.27 232	0.23 154	0.10 108	0.12 180	0.26 181	0.23 199	0.25 188	0.15 130	0.20 106	0.13 124	0.45 243	0.26 160	0.09 147	0.08 90	0.19 148	0.15 109	0.19 109	0.24 178

SA	0.15 102	0.13 137	0.09 105	0.09 95	0.08 88	0.11 122	0.06 93	0.21 133	0.10 91	0.23 128	0.09 70	0.23 154	0.07 75	0.07 87	0.19 95	0.18 129	0.18 101	0.15 130	0.24 142	0.12 107	0.20 114	0.26 160	0.05 72	0.09 115	0.20 159	0.20 167	0.27 185	0.23 164

GLC_STEREO	0.18 142	0.15 182	0.16 208	0.15 172	0.14 179	0.14 155	0.11 165	0.26 202	0.10 91	0.28 198	0.18 166	0.20 127	0.10 108	0.11 155	0.19 95	0.19 147	0.28 226	0.15 130	0.24 142	0.14 147	0.37 211	0.23 140	0.09 147	0.10 144	0.19 148	0.13 87	0.30 210	0.18 113

test-3	0.18 142	0.11 102	0.09 105	0.11 123	0.12 148	0.10 106	0.07 110	0.25 188	0.10 91	0.27 182	0.11 100	0.29 208	0.11 132	0.08 99	0.23 148	0.19 147	0.23 163	0.15 130	0.47 231	0.15 162	0.33 184	0.46 246	0.06 90	0.09 115	0.16 112	0.14 95	0.25 159	0.23 164

test_1	0.18 142	0.11 102	0.09 105	0.11 123	0.12 148	0.10 106	0.07 110	0.25 188	0.10 91	0.27 182	0.11 100	0.29 208	0.11 132	0.08 99	0.23 148	0.19 147	0.23 163	0.15 130	0.47 231	0.15 162	0.33 184	0.46 246	0.06 90	0.09 115	0.16 112	0.14 95	0.25 159	0.23 164

test_3	0.19 158	0.12 118	0.11 144	0.11 123	0.12 148	0.10 106	0.07 110	0.25 188	0.12 137	0.28 198	0.12 107	0.31 227	0.14 180	0.08 99	0.25 177	0.20 163	0.23 163	0.15 130	0.47 231	0.16 180	0.35 202	0.46 246	0.06 90	0.11 160	0.19 148	0.19 156	0.27 185	0.25 185

raftrobust	0.15 102	0.12 118	0.11 144	0.11 123	0.10 119	0.08 83	0.06 93	0.22 142	0.09 73	0.27 182	0.13 117	0.19 121	0.08 90	0.08 99	0.21 122	0.18 129	0.21 138	0.15 130	0.28 170	0.13 124	0.25 154	0.23 140	0.08 132	0.08 90	0.19 148	0.17 130	0.17 98	0.16 100

ARAFT	0.12 79	0.09 69	0.07 69	0.09 95	0.07 71	0.08 83	0.04 52	0.14 80	0.08 58	0.21 107	0.10 84	0.17 106	0.05 44	0.05 60	0.18 90	0.14 71	0.18 101	0.15 130	0.20 106	0.08 65	0.20 114	0.18 108	0.05 72	0.06 64	0.14 98	0.11 68	0.18 102	0.13 78

UPFNet	0.13 86	0.11 102	0.12 164	0.12 136	0.11 133	0.13 148	0.10 156	0.15 84	0.12 137	0.17 85	0.13 117	0.15 92	0.09 100	0.11 155	0.23 148	0.15 84	0.17 90	0.15 130	0.16 79	0.11 97	0.13 62	0.11 60	0.09 147	0.09 115	0.13 84	0.13 87	0.19 109	0.13 78

iResNetv2_ROB	0.20 167	0.14 160	0.11 144	0.17 191	0.13 161	0.17 188	0.11 165	0.26 202	0.12 137	0.26 172	0.20 183	0.27 191	0.19 226	0.10 143	0.42 232	0.16 97	0.20 122	0.15 130	0.35 205	0.15 162	0.33 184	0.18 108	0.12 207	0.14 208	0.20 159	0.17 130	0.30 210	0.19 131

DISCO	0.16 118	0.15 182	0.11 144	0.14 157	0.13 161	0.16 175	0.14 192	0.15 84	0.13 158	0.21 107	0.17 162	0.16 101	0.10 108	0.10 143	0.25 177	0.16 97	0.20 122	0.15 130	0.23 134	0.14 147	0.17 82	0.18 108	0.09 147	0.11 160	0.17 125	0.16 122	0.21 127	0.16 100

DN-CSS_ROB	0.18 142	0.14 160	0.16 208	0.14 157	0.14 179	0.11 122	0.09 143	0.25 188	0.13 158	0.27 182	0.26 224	0.25 170	0.17 207	0.09 125	0.19 95	0.16 97	0.19 113	0.15 130	0.41 217	0.13 124	0.24 149	0.18 108	0.10 170	0.14 208	0.17 125	0.15 109	0.22 133	0.18 113

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 195	0.17 203	0.08 86	0.22 224	0.21 235	0.29 262	0.17 207	0.25 188	0.11 111	0.42 298	0.19 173	0.43 259	0.09 100	0.11 155	0.19 95	0.25 218	0.25 188	0.16 151	0.28 170	0.14 147	0.41 227	0.39 223	0.07 107	0.09 115	0.20 159	0.18 146	0.27 185	0.49 262

S2M2_L	0.17 132	0.14 160	0.15 196	0.13 145	0.10 119	0.16 175	0.11 165	0.21 133	0.11 111	0.27 182	0.09 70	0.20 127	0.06 58	0.17 239	0.22 137	0.19 147	0.25 188	0.16 151	0.20 106	0.15 162	0.34 191	0.25 154	0.13 214	0.10 144	0.16 112	0.16 122	0.27 185	0.23 164
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.16 118	0.13 137	0.10 117	0.07 65	0.09 101	0.08 83	0.06 93	0.17 97	0.11 111	0.23 128	0.16 149	0.17 106	0.11 132	0.09 125	0.21 122	0.22 188	0.17 90	0.16 151	0.24 142	0.12 107	0.33 184	0.31 188	0.08 132	0.09 115	0.20 159	0.15 109	0.16 85	0.20 137

tt_ll	0.16 118	0.13 137	0.10 117	0.07 65	0.09 101	0.08 83	0.06 93	0.17 97	0.11 111	0.23 128	0.16 149	0.17 106	0.11 132	0.09 125	0.21 122	0.22 188	0.17 90	0.16 151	0.24 142	0.12 107	0.33 184	0.31 188	0.08 132	0.09 115	0.20 159	0.15 109	0.16 85	0.20 137

EGLCR-Stereo	0.20 167	0.12 118	0.10 117	0.11 123	0.11 133	0.13 148	0.06 93	0.23 155	0.11 111	0.27 182	0.09 70	0.24 161	0.09 100	0.09 125	0.18 90	0.21 174	0.24 175	0.16 151	0.29 180	0.12 107	0.36 206	0.46 246	0.07 107	0.09 115	0.15 107	0.25 210	0.93 320	0.25 185

IPLG	0.22 183	0.12 118	0.11 144	0.10 104	0.10 119	0.10 106	0.07 110	0.22 142	0.09 73	0.24 148	0.15 134	0.21 140	0.09 100	0.11 155	1.93 328	0.18 129	0.21 138	0.16 151	0.24 142	0.14 147	0.20 114	0.32 192	0.06 90	0.10 144	0.18 139	0.18 146	0.24 148	0.14 89

RP	0.22 183	0.20 238	0.23 260	0.22 224	0.20 229	0.21 219	0.22 236	0.24 171	0.22 237	0.17 85	0.25 215	0.24 161	0.19 226	0.15 224	0.50 252	0.17 107	0.20 122	0.16 151	0.22 128	0.16 180	0.17 82	0.25 154	0.13 214	0.16 227	0.22 177	0.21 177	0.30 210	0.25 185

CFNet	0.16 118	0.15 182	0.12 164	0.18 198	0.15 195	0.14 155	0.11 165	0.23 155	0.12 137	0.21 107	0.16 149	0.29 208	0.14 180	0.11 155	0.21 122	0.13 65	0.20 122	0.16 151	0.18 89	0.12 107	0.17 82	0.13 74	0.08 132	0.12 179	0.20 159	0.17 130	0.22 133	0.21 146

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 142	0.18 220	0.18 228	0.17 191	0.21 235	0.16 175	0.26 259	0.19 115	0.24 247	0.22 116	0.20 183	0.26 181	0.12 146	0.19 250	0.24 165	0.16 97	0.19 113	0.16 151	0.19 98	0.13 124	0.16 74	0.17 99	0.11 190	0.11 160	0.17 125	0.22 185	0.19 109	0.21 146
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.20 167	0.17 203	0.14 184	0.18 198	0.17 210	0.15 168	0.13 185	0.26 202	0.14 173	0.26 172	0.22 201	0.24 161	0.17 207	0.11 155	0.33 210	0.17 107	0.26 203	0.16 151	0.27 163	0.17 189	0.27 167	0.19 121	0.10 170	0.13 198	0.22 177	0.22 185	0.27 185	0.24 178

iResNet_ROB	0.17 132	0.14 160	0.12 164	0.15 172	0.11 133	0.15 168	0.11 165	0.25 188	0.12 137	0.25 161	0.16 149	0.19 121	0.21 233	0.09 125	0.25 177	0.16 97	0.22 155	0.16 151	0.29 180	0.12 107	0.23 145	0.16 92	0.09 147	0.12 179	0.20 159	0.17 130	0.26 170	0.21 146

IGEV-FE	0.29 229	0.13 137	0.22 256	0.29 255	0.17 210	0.21 219	0.22 236	0.28 231	0.14 173	0.35 261	0.43 278	0.33 233	0.11 132	0.14 209	0.23 148	0.37 278	0.26 203	0.17 162	0.47 231	0.24 239	0.51 267	0.61 298	0.11 190	0.11 160	0.33 265	0.27 231	0.62 297	0.45 257

gcap-zeroshot	0.36 252	0.13 137	0.16 208	0.19 208	0.14 179	0.19 203	0.14 192	0.28 231	0.13 158	0.37 276	0.35 256	0.34 237	0.12 146	0.12 180	0.23 148	0.36 273	0.50 300	0.17 162	3.18 331	0.25 247	0.45 243	0.51 269	0.23 264	0.11 160	0.21 170	0.26 224	0.25 159	0.27 199

IGEV_Zeroshot_test	0.29 229	0.13 137	0.22 256	0.29 255	0.17 210	0.21 219	0.22 236	0.28 231	0.14 173	0.35 261	0.43 278	0.33 233	0.11 132	0.14 209	0.23 148	0.37 278	0.26 203	0.17 162	0.48 240	0.24 239	0.52 269	0.61 298	0.11 190	0.11 160	0.33 265	0.27 231	0.62 297	0.45 257

MSKI-zero shot	0.26 217	0.13 137	0.10 117	0.14 157	0.14 179	0.15 168	0.11 165	0.28 231	0.13 158	0.30 218	0.35 256	0.28 199	0.11 132	0.12 180	0.29 192	0.37 278	0.28 226	0.17 162	0.58 267	0.26 256	0.57 277	0.55 283	0.09 147	0.11 160	0.25 215	0.41 280	0.32 221	0.42 251

Any-RAFT	0.24 202	0.13 137	0.16 208	0.16 182	0.13 161	0.15 168	0.10 156	0.25 188	0.14 173	0.28 198	0.35 256	0.28 199	0.11 132	0.12 180	0.22 137	0.25 218	0.28 226	0.17 162	0.50 248	0.16 180	0.63 291	0.40 227	0.10 170	0.10 144	0.28 240	0.29 244	0.26 170	0.42 251

anonymity	0.53 281	0.11 102	0.19 233	0.16 182	0.14 179	0.16 175	0.10 156	0.29 245	0.13 158	0.34 248	7.32 352	0.30 220	0.13 164	0.12 180	0.21 122	0.37 278	0.27 215	0.17 162	0.44 224	0.23 236	0.43 236	0.54 281	0.11 190	0.12 179	0.34 273	0.43 286	0.71 309	0.44 256

raft_robust	0.18 142	0.13 137	0.10 117	0.14 157	0.09 101	0.11 122	0.08 128	0.25 188	0.12 137	0.30 218	0.10 84	0.24 161	0.14 180	0.10 143	0.24 165	0.21 174	0.21 138	0.17 162	0.34 198	0.14 147	0.27 167	0.31 188	0.06 90	0.10 144	0.22 177	0.21 177	0.24 148	0.21 146

Sa-1000	0.17 132	0.13 137	0.09 105	0.09 95	0.09 101	0.11 122	0.05 73	0.22 142	0.11 111	0.24 148	0.11 100	0.24 161	0.09 100	0.10 143	0.22 137	0.18 129	0.21 138	0.17 162	0.28 170	0.12 107	0.25 154	0.33 195	0.06 90	0.09 115	0.24 208	0.20 167	0.26 170	0.22 155

iRaft-Stereo_20w	0.31 239	0.14 160	0.24 268	0.29 255	0.18 220	0.22 229	0.18 211	0.26 202	0.15 187	0.41 296	0.51 292	0.30 220	0.11 132	0.12 180	0.32 206	0.32 255	0.27 215	0.17 162	0.42 220	0.24 239	0.46 250	0.53 278	0.11 190	0.10 144	0.33 265	0.67 312	0.61 295	0.60 270

UDGNet	0.23 195	0.19 233	0.14 184	0.36 276	0.30 274	0.32 270	0.29 266	0.22 142	0.15 187	0.21 107	0.20 183	0.21 140	0.08 90	0.52 306	0.20 110	0.17 107	0.21 138	0.17 162	0.25 153	0.14 147	0.26 159	0.30 183	0.30 290	0.10 144	0.24 208	0.20 167	0.22 133	0.20 137

dad	0.29 229	0.21 241	0.14 184	0.47 287	0.22 242	0.29 262	0.48 294	0.40 280	0.12 137	0.32 234	0.14 124	0.41 256	0.23 240	0.10 143	0.53 256	0.19 147	0.32 255	0.17 162	0.51 249	0.15 162	0.27 167	0.18 108	0.11 190	0.18 245	0.31 259	0.18 146	0.67 305	0.45 257

MIPNet	0.21 178	0.14 160	0.11 144	0.11 123	0.12 148	0.12 137	0.08 128	0.24 171	0.10 91	0.27 182	0.24 213	0.22 150	0.14 180	0.11 155	0.94 291	0.20 163	0.23 163	0.17 162	0.31 186	0.20 205	0.21 123	0.35 208	0.07 107	0.11 160	0.23 196	0.23 192	0.27 185	0.21 146

TRStereo	0.34 249	0.16 191	0.21 249	0.16 182	0.12 148	0.34 275	0.17 207	0.27 221	0.11 111	0.35 261	0.18 166	0.34 237	0.09 100	0.12 180	0.26 181	0.36 273	0.25 188	0.17 162	0.44 224	0.25 247	0.42 232	0.47 252	0.09 147	0.09 115	0.26 220	2.80 349	0.49 273	0.33 222

cross-raft	0.24 202	0.14 160	0.12 164	0.13 145	0.13 161	0.17 188	0.10 156	0.27 221	0.15 187	0.30 218	0.19 173	0.28 199	0.10 108	0.12 180	0.26 181	0.34 260	0.27 215	0.17 162	0.57 265	0.25 247	0.62 289	0.51 269	0.09 147	0.11 160	0.29 246	0.27 231	0.26 170	0.31 217

rafts_anoy	0.14 93	0.14 160	0.11 144	0.11 123	0.11 133	0.10 106	0.07 110	0.21 133	0.08 58	0.21 107	0.15 134	0.17 106	0.07 75	0.06 78	0.20 110	0.17 107	0.20 122	0.17 162	0.22 128	0.12 107	0.21 123	0.18 108	0.06 90	0.09 115	0.16 112	0.15 109	0.15 79	0.17 106

CFNet_pseudo	0.20 167	0.16 191	0.16 208	0.19 208	0.16 201	0.16 175	0.13 185	0.24 171	0.14 173	0.28 198	0.21 193	0.22 150	0.19 226	0.12 180	0.63 264	0.17 107	0.20 122	0.17 162	0.30 185	0.12 107	0.21 123	0.17 99	0.12 207	0.12 179	0.20 159	0.20 167	0.25 159	0.26 195

RALCasStereoNet	0.15 102	0.14 160	0.10 117	0.13 145	0.11 133	0.10 106	0.07 110	0.20 118	0.08 58	0.23 128	0.13 117	0.19 121	0.08 90	0.07 87	0.20 110	0.18 129	0.22 155	0.17 162	0.20 106	0.12 107	0.22 133	0.21 129	0.07 107	0.09 115	0.18 139	0.15 109	0.15 79	0.15 95

RALAANet	0.14 93	0.13 137	0.11 144	0.10 104	0.10 119	0.11 122	0.07 110	0.17 97	0.10 91	0.16 78	0.15 134	0.15 92	0.09 100	0.06 78	0.19 95	0.16 97	0.18 101	0.17 162	0.26 155	0.14 147	0.24 149	0.23 140	0.07 107	0.09 115	0.16 112	0.15 109	0.20 121	0.16 100

UNet	0.15 102	0.13 137	0.13 176	0.14 157	0.12 148	0.14 155	0.10 156	0.20 118	0.12 137	0.21 107	0.15 134	0.17 106	0.12 146	0.13 198	0.21 122	0.15 84	0.20 122	0.17 162	0.18 89	0.13 124	0.17 82	0.14 80	0.10 170	0.12 179	0.15 107	0.17 130	0.20 121	0.17 106

HGLStereo	0.15 102	0.14 160	0.12 164	0.13 145	0.13 161	0.13 148	0.08 128	0.18 106	0.11 111	0.22 116	0.22 201	0.14 84	0.09 100	0.11 155	0.24 165	0.17 107	0.21 138	0.17 162	0.20 106	0.14 147	0.18 93	0.16 92	0.10 170	0.11 160	0.17 125	0.16 122	0.17 98	0.15 95

DSFCA	0.16 118	0.18 220	0.14 184	0.14 157	0.13 161	0.16 175	0.15 200	0.16 91	0.13 158	0.16 78	0.19 173	0.18 113	0.10 108	0.08 99	0.22 137	0.18 129	0.19 113	0.17 162	0.21 119	0.14 147	0.19 105	0.19 121	0.11 190	0.12 179	0.17 125	0.18 146	0.19 109	0.19 131

DMCA-RVC	0.16 118	0.12 118	0.15 196	0.12 136	0.13 161	0.11 122	0.13 185	0.17 97	0.16 203	0.18 92	0.21 193	0.20 127	0.10 108	0.10 143	0.36 221	0.17 107	0.18 101	0.17 162	0.16 79	0.14 147	0.18 93	0.15 83	0.10 170	0.12 179	0.14 98	0.13 87	0.18 102	0.18 113

FADNet-RVC	0.21 178	0.17 203	0.15 196	0.21 220	0.16 201	0.16 175	0.18 211	0.26 202	0.13 158	0.25 161	0.21 193	0.28 199	0.16 195	0.14 209	0.32 206	0.21 174	0.23 163	0.17 162	0.34 198	0.21 216	0.21 123	0.25 154	0.14 224	0.16 227	0.25 215	0.23 192	0.21 127	0.24 178

AF-Net	0.20 167	0.18 220	0.17 221	0.18 198	0.22 242	0.20 209	0.21 230	0.24 171	0.21 230	0.19 99	0.25 215	0.26 181	0.16 195	0.14 209	0.33 210	0.20 163	0.17 90	0.17 162	0.22 128	0.15 162	0.17 82	0.21 129	0.16 235	0.14 208	0.19 148	0.19 156	0.29 201	0.22 155

Nwc_Net	0.20 167	0.18 220	0.17 221	0.18 198	0.22 242	0.20 209	0.21 230	0.24 171	0.21 230	0.19 99	0.25 215	0.26 181	0.16 195	0.14 209	0.33 210	0.20 163	0.17 90	0.17 162	0.22 128	0.15 162	0.17 82	0.21 129	0.16 235	0.14 208	0.19 148	0.19 156	0.29 201	0.22 155

DeepPrunerF	0.29 229	0.16 191	0.14 184	0.23 233	0.44 299	0.17 188	0.21 230	0.20 118	0.26 257	0.16 78	0.22 201	0.15 92	0.12 146	0.12 180	0.97 293	0.21 174	0.18 101	0.17 162	0.26 155	0.16 180	0.21 123	0.17 99	0.12 207	0.12 179	1.97 347	0.25 210	0.22 133	0.20 137

ADCP+	0.31 239	0.17 203	0.17 221	0.15 172	0.14 179	0.17 188	0.19 219	0.21 133	0.33 277	0.26 172	0.26 224	0.37 246	0.12 146	0.13 198	1.87 326	0.18 129	0.20 122	0.17 162	0.33 192	0.18 195	0.22 133	0.22 136	0.12 207	0.11 160	0.23 196	0.69 313	0.33 226	0.99 309

CFNet_RVC	0.18 142	0.18 220	0.15 196	0.18 198	0.16 201	0.18 193	0.12 181	0.21 133	0.13 158	0.23 128	0.20 183	0.24 161	0.12 146	0.12 180	0.22 137	0.19 147	0.23 163	0.17 162	0.26 155	0.15 162	0.24 149	0.19 121	0.09 147	0.13 198	0.22 177	0.20 167	0.25 159	0.23 164

PS-NSSS	0.23 195	0.26 268	0.20 240	0.31 264	0.22 242	0.25 244	0.21 230	0.27 221	0.15 187	0.28 198	0.21 193	0.53 268	0.14 180	0.16 230	0.28 189	0.15 84	0.18 101	0.17 162	0.35 205	0.14 147	0.17 82	0.13 74	0.22 262	0.16 227	0.22 177	0.25 210	0.28 195	0.27 199

MLCV	0.24 202	0.16 191	0.15 196	0.24 240	0.18 220	0.21 219	0.15 200	0.30 249	0.16 203	0.31 227	0.31 246	0.32 230	0.25 247	0.11 155	0.24 165	0.24 207	0.25 188	0.17 162	0.53 257	0.15 162	0.33 184	0.33 195	0.14 224	0.17 237	0.23 196	0.23 192	0.27 185	0.25 185

MDST_ROB	0.81 302	1.11 322	0.24 268	1.30 314	0.42 295	0.81 309	0.32 275	0.45 291	0.25 251	0.36 269	0.32 249	0.47 263	3.62 341	0.14 209	1.77 323	0.22 188	0.27 215	0.17 162	0.84 287	0.19 198	0.57 277	0.51 269	0.20 252	0.21 258	1.56 341	0.86 325	2.88 349	1.74 333

MyStereo04	0.22 183	0.18 220	0.17 221	0.14 157	0.14 179	0.13 148	0.10 156	0.28 231	0.21 230	0.31 227	0.20 183	0.29 208	0.13 164	0.08 99	0.27 186	0.22 188	0.22 155	0.18 193	0.54 258	0.21 216	0.34 191	0.26 160	0.11 190	0.16 227	0.27 233	0.23 192	0.30 210	0.22 155

RAFT-Test	0.24 202	0.13 137	0.11 144	0.16 182	0.14 179	0.18 193	0.11 165	0.27 221	0.14 173	0.32 234	0.26 224	0.26 181	0.12 146	0.14 209	0.24 165	0.35 265	0.27 215	0.18 193	0.56 262	0.24 239	0.58 281	0.49 260	0.09 147	0.11 160	0.27 233	0.29 244	0.27 185	0.35 226

IPLGR	0.26 217	0.16 191	0.13 176	0.15 172	0.15 195	0.12 137	0.09 143	0.24 171	0.13 158	0.28 198	0.25 215	0.23 154	0.12 146	0.11 155	1.91 327	0.20 163	0.22 155	0.18 193	0.34 198	0.20 205	0.25 154	0.33 195	0.07 107	0.12 179	0.23 196	0.23 192	0.28 195	0.21 146

AACVNet	0.19 158	0.17 203	0.14 184	0.19 208	0.19 224	0.19 203	0.13 185	0.23 155	0.15 187	0.25 161	0.23 209	0.20 127	0.13 164	0.13 198	0.21 122	0.18 129	0.24 175	0.18 193	0.24 142	0.17 189	0.22 133	0.20 126	0.14 224	0.15 221	0.22 177	0.21 177	0.25 159	0.25 185

LMCR-Stereo	0.18 142	0.14 160	0.11 144	0.13 145	0.12 148	0.15 168	0.10 156	0.22 142	0.13 158	0.23 128	0.18 166	0.24 161	0.17 207	0.12 180	0.21 122	0.19 147	0.26 203	0.18 193	0.33 192	0.19 198	0.26 159	0.25 154	0.10 170	0.12 179	0.19 148	0.18 146	0.24 148	0.23 164

XX-Stereo	2.24 336	0.10 82	0.10 117	0.17 191	0.10 119	0.21 219	0.11 165	0.25 188	0.12 137	0.36 269	0.53 295	0.29 208	0.10 108	0.11 155	0.24 165	0.35 265	0.27 215	0.18 193	0.47 231	0.18 195	0.41 227	0.37 215	0.10 170	0.10 144	54.05 362	0.25 210	0.34 230	0.51 264

psm_up	0.20 167	0.17 203	0.19 233	0.20 216	0.16 201	0.20 209	0.13 185	0.25 188	0.23 242	0.23 128	0.18 166	0.21 140	0.20 230	0.15 224	0.23 148	0.18 129	0.24 175	0.18 193	0.28 170	0.16 180	0.21 123	0.16 92	0.12 207	0.20 249	0.24 208	0.24 199	0.26 170	0.25 185

MSMDNet	0.25 210	0.14 160	0.11 144	0.13 145	0.14 179	0.16 175	0.11 165	0.26 202	0.14 173	0.31 227	0.17 162	0.26 181	0.29 254	0.14 209	0.24 165	0.35 265	0.28 226	0.18 193	0.54 258	0.28 267	0.58 281	0.60 294	0.10 170	0.11 160	0.26 220	0.25 210	0.26 170	0.30 213

UCFNet_RVC	0.21 178	0.25 265	0.16 208	0.21 220	0.19 224	0.20 209	0.14 192	0.23 155	0.16 203	0.26 172	0.19 173	0.34 237	0.17 207	0.13 198	0.23 148	0.19 147	0.21 138	0.18 193	0.31 186	0.16 180	0.26 159	0.19 121	0.17 239	0.14 208	0.26 220	0.21 177	0.23 137	0.29 209

DLCB_ROB	0.19 158	0.17 203	0.16 208	0.14 157	0.15 195	0.14 155	0.13 185	0.20 118	0.16 203	0.23 128	0.23 209	0.25 170	0.18 220	0.15 224	0.20 110	0.16 97	0.21 138	0.18 193	0.19 98	0.15 162	0.24 149	0.20 126	0.13 214	0.15 221	0.36 278	0.24 199	0.24 148	0.20 137

PWCDC_ROB	0.23 195	0.10 82	0.13 176	0.10 104	0.17 210	0.11 122	0.15 200	0.12 69	0.38 284	0.11 66	0.25 215	0.14 84	0.77 298	0.28 277	0.88 283	0.21 174	0.17 90	0.18 193	0.17 86	0.17 189	0.20 114	0.39 223	0.20 252	0.17 237	0.11 70	0.20 167	0.15 79	0.24 178

model_zeroshot	0.28 227	0.14 160	0.11 144	0.16 182	0.14 179	0.18 193	0.11 165	0.28 231	0.15 187	0.33 244	0.32 249	0.31 227	0.10 108	0.13 198	0.43 234	0.31 250	0.30 241	0.19 204	0.66 274	0.22 224	0.55 273	0.44 241	0.12 207	0.13 198	0.49 300	0.36 270	0.31 218	0.53 265

AE-Stereo	0.20 167	0.14 160	0.13 176	0.16 182	0.12 148	0.12 137	0.09 143	0.23 155	0.15 187	0.28 198	0.12 107	0.29 208	0.13 164	0.09 125	0.21 122	0.25 218	0.28 226	0.19 204	0.28 170	0.19 198	0.35 202	0.42 233	0.07 107	0.14 208	0.22 177	0.24 199	0.26 170	0.21 146

HH	0.25 210	0.10 82	0.17 221	0.15 172	0.14 179	0.20 209	0.14 192	0.27 221	0.13 158	0.36 269	0.12 107	0.28 199	0.10 108	0.13 198	0.23 148	0.40 286	0.26 203	0.19 204	0.49 242	0.21 216	0.68 302	0.52 273	0.11 190	0.11 160	0.23 196	0.25 210	0.36 235	0.38 238

HanStereo	0.25 210	0.10 82	0.17 221	0.15 172	0.14 179	0.20 209	0.14 192	0.27 221	0.13 158	0.36 269	0.12 107	0.28 199	0.10 108	0.13 198	0.23 148	0.40 286	0.26 203	0.19 204	0.49 242	0.21 216	0.68 302	0.52 273	0.11 190	0.11 160	0.23 196	0.25 210	0.36 235	0.38 238

GANet-ADL	0.26 217	0.18 220	0.15 196	0.20 216	0.19 224	0.22 229	0.16 204	0.26 202	0.16 203	0.34 248	0.36 262	0.29 208	0.16 195	0.21 259	0.42 232	0.29 243	0.31 249	0.19 204	0.48 240	0.28 267	0.38 214	0.48 255	0.13 214	0.14 208	0.23 196	0.24 199	0.32 221	0.30 213

pcwnet_v2	0.26 217	0.17 203	0.18 228	0.22 224	0.19 224	0.22 229	0.18 211	0.25 188	0.18 219	0.31 227	0.23 209	0.30 220	0.28 253	0.18 248	0.88 283	0.21 174	0.24 175	0.19 204	0.36 209	0.15 162	0.27 167	0.24 148	0.17 239	0.15 221	0.26 220	0.26 224	0.30 210	0.38 238

GES	0.22 183	0.16 191	0.12 164	0.14 157	0.15 195	0.19 203	0.12 181	0.25 188	0.14 173	0.26 172	0.18 166	0.21 140	0.13 164	0.17 239	0.36 221	0.21 174	0.27 215	0.19 204	0.52 253	0.20 205	0.33 184	0.29 180	0.13 214	0.14 208	0.19 148	0.17 130	0.27 185	0.42 251

STTStereo	0.19 158	0.19 233	0.21 249	0.18 198	0.20 229	0.17 188	0.25 251	0.18 106	0.19 221	0.20 103	0.19 173	0.24 161	0.14 180	0.17 239	0.32 206	0.17 107	0.19 113	0.19 204	0.19 98	0.14 147	0.18 93	0.17 99	0.11 190	0.12 179	0.19 148	0.20 167	0.20 121	0.26 195

stereogan	0.24 202	0.22 244	0.21 249	0.23 233	0.25 259	0.25 244	0.22 236	0.26 202	0.23 242	0.20 103	0.22 201	0.30 220	0.23 240	0.17 239	0.31 203	0.20 163	0.22 155	0.19 204	0.28 170	0.19 198	0.21 123	0.39 223	0.17 239	0.17 237	0.21 170	0.22 185	0.36 235	0.27 199

RTSC	0.27 223	0.16 191	0.16 208	0.16 182	0.17 210	0.18 193	0.19 219	0.23 155	0.21 230	0.25 161	0.25 215	0.20 127	0.18 220	0.14 209	1.57 314	0.23 199	0.30 241	0.19 204	0.39 213	0.18 195	0.30 175	0.32 192	0.11 190	0.17 237	0.21 170	0.22 185	0.31 218	0.43 255

HSM-Net_RVC	0.30 236	0.17 203	0.17 221	0.26 248	0.20 229	0.20 209	0.14 192	0.28 231	0.19 221	0.34 248	0.41 273	1.59 317	0.25 247	0.14 209	0.26 181	0.21 174	0.25 188	0.19 204	0.28 170	0.20 205	0.38 214	0.33 195	0.13 214	0.20 249	0.29 246	0.30 251	0.35 233	0.33 222
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.26 217	0.16 191	0.15 196	0.22 224	0.18 220	0.26 248	0.28 264	0.20 118	0.14 173	0.22 116	0.21 193	0.17 106	0.11 132	0.38 294	1.98 332	0.20 163	0.24 175	0.19 204	0.21 119	0.14 147	0.18 93	0.15 83	0.25 267	0.13 198	0.22 177	0.17 130	0.19 109	0.18 113

CASS	0.25 210	0.18 220	0.16 208	0.21 220	0.17 210	0.21 219	0.21 230	0.28 231	0.20 227	0.33 244	0.24 213	0.28 199	0.18 220	0.11 155	0.25 177	0.23 199	0.37 276	0.20 216	0.43 223	0.17 189	0.57 277	0.42 233	0.11 190	0.13 198	0.30 252	0.22 185	0.32 221	0.32 219
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSMNet-ADL	0.30 236	0.20 238	0.20 240	0.23 233	0.21 235	0.23 233	0.22 236	0.30 249	0.26 257	0.40 291	0.58 303	0.38 253	0.43 274	0.24 269	0.31 203	0.44 292	0.31 249	0.20 216	0.52 253	0.23 236	0.39 226	0.36 209	0.17 239	0.16 227	0.26 220	0.26 224	0.39 249	0.25 185

test-1	0.27 223	0.10 82	0.12 164	0.14 157	0.13 161	0.25 244	0.18 211	0.29 245	0.17 212	0.37 276	0.42 275	0.30 220	0.16 195	0.14 209	0.29 192	0.36 273	0.27 215	0.20 216	0.52 253	0.25 247	0.57 277	0.66 305	0.10 170	0.13 198	0.28 240	0.29 244	0.30 210	0.36 228

EAI-Stereo	0.28 227	0.13 137	0.12 164	0.18 198	0.16 201	0.66 303	0.20 223	0.27 221	0.18 219	0.27 182	0.27 232	0.29 208	0.10 108	0.11 155	0.35 219	0.32 255	0.26 203	0.20 216	0.65 273	0.22 224	0.44 241	0.44 241	0.10 170	0.14 208	0.28 240	0.31 255	0.39 249	0.42 251

FADNet	0.23 195	0.19 233	0.14 184	0.23 233	0.15 195	0.21 219	0.22 236	0.27 221	0.17 212	0.27 182	0.27 232	0.26 181	0.18 220	0.15 224	0.34 216	0.21 174	0.21 138	0.20 216	0.41 217	0.25 247	0.26 159	0.27 167	0.14 224	0.15 221	0.27 233	0.27 231	0.24 148	0.27 199

R-Stereo Train	0.23 195	0.13 137	0.13 176	0.15 172	0.13 161	0.18 193	0.07 110	0.24 171	0.15 187	0.32 234	0.25 215	0.27 191	0.13 164	0.14 209	0.21 122	0.28 238	0.30 241	0.20 216	0.47 231	0.20 205	0.47 252	0.50 265	0.10 170	0.12 179	0.23 196	0.26 224	0.23 137	0.28 205

ADCRef	0.34 249	0.18 220	0.16 208	0.15 172	0.16 201	0.18 193	0.18 211	0.23 155	0.34 279	0.26 172	0.22 201	0.23 154	0.17 207	0.11 155	2.05 334	0.22 188	0.23 163	0.20 216	0.39 213	0.21 216	0.25 154	0.26 160	0.17 239	0.16 227	0.29 246	0.41 280	0.29 201	1.39 323

RAFT-Stereo	0.23 195	0.13 137	0.13 176	0.15 172	0.13 161	0.18 193	0.07 110	0.24 171	0.15 187	0.32 234	0.25 215	0.27 191	0.13 164	0.14 209	0.21 122	0.28 238	0.30 241	0.20 216	0.47 231	0.20 205	0.47 252	0.50 265	0.10 170	0.12 179	0.23 196	0.26 224	0.23 137	0.28 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 229	0.17 203	0.16 208	0.23 233	0.22 242	0.28 257	0.18 211	0.31 253	0.20 227	0.32 234	0.29 241	0.49 267	0.50 283	0.11 155	0.44 238	0.35 265	0.27 215	0.20 216	0.73 277	0.24 239	0.43 236	0.27 167	0.15 230	0.24 268	0.25 215	0.25 210	0.33 226	0.28 205

NaN_ROB	0.30 236	0.25 265	0.25 273	0.25 245	0.30 274	0.21 219	0.20 223	0.34 265	0.39 286	0.30 218	0.28 238	0.65 279	0.22 239	0.17 239	0.70 270	0.20 163	0.20 122	0.20 216	0.28 170	0.26 256	0.22 133	0.23 140	0.14 224	0.26 276	0.34 273	0.41 280	0.39 249	0.55 266

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 320	0.15 182	0.23 260	0.22 224	0.20 229	0.33 272	0.24 246	0.28 231	0.33 277	0.38 282	0.52 293	0.35 240	0.15 186	0.13 198	0.29 192	0.49 302	0.30 241	0.21 226	25.47 359	0.27 262	0.49 258	0.60 294	0.10 170	0.12 179	0.32 261	0.45 289	0.37 243	0.60 270

SACVNet	0.22 183	0.20 238	0.18 228	0.21 220	0.19 224	0.19 203	0.19 219	0.25 188	0.22 237	0.25 161	0.21 193	0.20 127	0.12 146	0.17 239	0.23 148	0.21 174	0.25 188	0.21 226	0.32 188	0.19 198	0.27 167	0.34 201	0.15 230	0.17 237	0.28 240	0.25 210	0.29 201	0.26 195

APVNet	0.21 178	0.18 220	0.14 184	0.17 191	0.20 229	0.20 209	0.17 207	0.24 171	0.15 187	0.18 92	0.21 193	0.21 140	0.11 132	0.17 239	0.34 216	0.24 207	0.27 215	0.21 226	0.34 198	0.21 216	0.23 145	0.28 175	0.11 190	0.17 237	0.21 170	0.18 146	0.29 201	0.22 155

RGC	0.27 223	0.24 259	0.28 281	0.25 245	0.26 265	0.27 250	0.20 223	0.28 231	0.30 274	0.22 116	0.31 246	0.29 208	0.31 256	0.20 255	0.51 255	0.24 207	0.23 163	0.21 226	0.29 180	0.22 224	0.25 154	0.30 183	0.17 239	0.20 249	0.28 240	0.32 258	0.34 230	0.36 228

DeepPruner_ROB	0.22 183	0.17 203	0.16 208	0.17 191	0.17 210	0.16 175	0.18 211	0.22 142	0.17 212	0.26 172	0.26 224	0.20 127	0.18 220	0.11 155	0.50 252	0.20 163	0.24 175	0.21 226	0.27 163	0.16 180	0.41 227	0.33 195	0.14 224	0.15 221	0.22 177	0.27 231	0.26 170	0.23 164

XPNet_ROB	0.27 223	0.28 273	0.20 240	0.19 208	0.21 235	0.21 219	0.20 223	0.20 118	0.21 230	0.24 148	0.28 238	0.78 287	0.17 207	0.16 230	0.29 192	0.22 188	0.34 262	0.21 226	0.27 163	0.19 198	0.28 174	0.42 233	0.17 239	0.18 245	0.23 196	0.24 199	0.48 269	0.34 225

SGM-Forest	0.38 259	0.24 259	0.18 228	0.35 274	0.25 259	0.27 250	0.20 223	0.30 249	0.23 242	0.32 234	0.23 209	0.37 246	0.43 274	0.24 269	0.82 280	0.33 258	0.24 175	0.21 226	1.61 306	0.19 198	0.38 214	0.43 238	0.27 274	0.21 258	0.34 273	0.28 237	0.57 289	0.86 300
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 262	0.21 241	0.21 249	0.32 268	0.24 251	0.38 280	0.26 259	0.37 275	0.25 251	0.37 276	0.58 303	0.92 291	0.47 281	0.18 248	0.24 165	0.29 243	0.30 241	0.22 233	1.72 308	0.34 289	0.45 243	0.37 215	0.30 290	0.23 265	0.26 220	0.27 231	0.37 243	0.40 248

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 246	0.15 182	0.23 260	0.24 240	0.16 201	0.28 257	0.20 223	0.28 231	0.21 230	0.35 261	0.60 307	0.32 230	0.17 207	0.12 180	0.28 189	0.44 292	0.30 241	0.22 233	0.58 267	0.28 267	0.54 270	0.59 292	0.09 147	0.14 208	0.33 265	0.32 258	0.79 312	0.60 270

GwcNet-ADL	0.29 229	0.22 244	0.21 249	0.29 255	0.22 242	0.23 233	0.19 219	0.28 231	0.19 221	0.34 248	0.58 303	0.43 259	0.23 240	0.22 262	0.50 252	0.34 260	0.29 233	0.22 233	0.44 224	0.28 267	0.36 206	0.39 223	0.13 214	0.16 227	0.26 220	0.29 244	0.28 195	0.38 238

sAnonymous2	0.20 167	0.14 160	0.12 164	0.12 136	0.11 133	0.14 155	0.12 181	0.28 231	0.16 203	0.23 128	0.19 173	0.19 121	0.15 186	0.08 99	0.24 165	0.26 229	0.25 188	0.22 233	0.39 213	0.20 205	0.34 191	0.38 218	0.08 132	0.13 198	0.22 177	0.24 199	0.23 137	0.24 178

CroCo_RVC	0.20 167	0.14 160	0.12 164	0.12 136	0.11 133	0.14 155	0.12 181	0.28 231	0.16 203	0.23 128	0.19 173	0.19 121	0.15 186	0.08 99	0.24 165	0.26 229	0.25 188	0.22 233	0.39 213	0.20 205	0.34 191	0.38 218	0.08 132	0.13 198	0.22 177	0.24 199	0.23 137	0.24 178

sCroCo_RVC	0.22 183	0.13 137	0.11 144	0.11 123	0.10 119	0.14 155	0.09 143	0.24 171	0.19 221	0.24 148	0.16 149	0.20 127	0.20 230	0.08 99	0.26 181	0.36 273	0.29 233	0.22 233	0.35 205	0.21 216	0.48 256	0.53 278	0.10 170	0.15 221	0.23 196	0.21 177	0.28 195	0.23 164

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 268	0.34 284	0.25 273	0.42 284	0.31 276	0.36 278	0.47 292	0.48 297	0.40 287	0.42 298	0.31 246	0.60 275	0.53 286	0.40 299	0.57 258	0.27 235	0.24 175	0.22 233	0.67 275	0.22 224	0.60 285	0.56 286	0.33 298	0.28 280	0.47 297	0.48 293	0.48 269	0.70 282

FADNet-RVC-Resample	0.20 167	0.16 191	0.18 228	0.17 191	0.16 201	0.16 175	0.14 192	0.24 171	0.17 212	0.26 172	0.19 173	0.26 181	0.16 195	0.16 230	0.30 202	0.17 107	0.20 122	0.22 233	0.26 155	0.24 239	0.22 133	0.29 180	0.13 214	0.20 249	0.22 177	0.21 177	0.19 109	0.22 155

BEATNet_4x	0.19 158	0.14 160	0.12 164	0.13 145	0.13 161	0.12 137	0.10 156	0.20 118	0.14 173	0.27 182	0.14 124	0.21 140	0.13 164	0.11 155	0.32 206	0.20 163	0.22 155	0.22 233	0.20 106	0.12 107	0.31 177	0.41 230	0.10 170	0.12 179	0.17 125	0.16 122	0.26 170	0.23 164

ADCL	0.37 256	0.23 255	0.19 233	0.20 216	0.18 220	0.23 233	0.23 244	0.26 202	0.53 307	0.32 234	0.29 241	0.29 208	0.17 207	0.15 224	1.60 315	0.21 174	0.24 175	0.22 233	0.34 198	0.22 224	0.32 180	0.28 175	0.17 239	0.17 237	0.52 306	0.53 297	0.47 267	1.56 328

PA-Net	0.25 210	0.28 273	0.29 283	0.18 198	0.26 265	0.21 219	0.25 251	0.26 202	0.25 251	0.22 116	0.19 173	0.22 150	0.24 244	0.28 277	0.40 229	0.24 207	0.18 101	0.22 233	0.20 106	0.22 224	0.19 105	0.32 192	0.17 239	0.20 249	0.24 208	0.38 274	0.23 137	0.55 266
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.36 252	0.47 300	0.32 291	0.65 301	0.49 306	0.54 293	0.46 289	0.35 269	0.24 247	0.37 276	0.28 238	0.92 291	0.21 233	0.37 293	0.28 189	0.17 107	0.23 163	0.22 233	0.67 275	0.22 224	0.22 133	0.16 92	0.44 309	0.24 268	0.29 246	0.28 237	0.27 185	0.40 248

ccs_rob	0.41 266	0.24 259	0.19 233	0.33 269	0.21 235	0.33 272	0.28 264	0.34 265	0.21 230	0.47 309	1.62 340	1.59 317	0.39 267	0.22 262	0.31 203	0.36 273	0.29 233	0.22 233	0.47 231	0.27 262	0.55 273	0.57 288	0.17 239	0.20 249	0.26 220	0.25 210	0.29 201	0.36 228

NCCL2	0.26 217	0.23 255	0.22 256	0.19 208	0.20 229	0.18 193	0.16 204	0.26 202	0.22 237	0.29 215	0.22 201	0.27 191	0.17 207	0.15 224	0.60 262	0.24 207	0.25 188	0.22 233	0.27 163	0.22 224	0.31 177	0.34 201	0.18 249	0.21 258	0.33 265	0.33 260	0.36 235	0.35 226

gcap_with_dpt	0.22 183	0.17 203	0.10 117	0.19 208	0.13 161	0.16 175	0.09 143	0.26 202	0.14 173	0.30 218	0.15 134	0.36 242	0.15 186	0.14 209	0.21 122	0.24 207	0.31 249	0.23 247	0.32 188	0.15 162	0.42 232	0.34 201	0.10 170	0.12 179	0.22 177	0.18 146	0.28 195	0.38 238

GCAP-BAT	0.22 183	0.17 203	0.10 117	0.19 208	0.13 161	0.16 175	0.09 143	0.26 202	0.14 173	0.30 218	0.15 134	0.36 242	0.15 186	0.14 209	0.21 122	0.24 207	0.31 249	0.23 247	0.32 188	0.15 162	0.42 232	0.34 201	0.10 170	0.12 179	0.22 177	0.18 146	0.28 195	0.38 238

SGM-ForestM	0.64 292	0.80 315	0.39 303	0.70 304	0.40 293	0.77 307	0.67 306	0.62 312	0.41 291	0.35 261	0.42 275	1.68 320	1.08 310	0.24 269	0.33 210	0.21 174	0.44 290	0.23 247	1.27 296	0.24 239	0.43 236	0.30 183	0.28 278	0.26 276	1.04 323	0.90 329	1.53 342	1.35 321

FBW_ROB	0.46 274	0.42 295	0.36 301	0.60 299	0.44 299	0.47 290	0.44 288	0.31 253	0.25 251	0.34 248	0.34 255	0.64 278	0.48 282	0.56 310	1.05 299	0.25 218	0.35 267	0.23 247	1.39 299	0.22 224	0.49 258	0.36 209	0.43 307	0.40 308	0.31 259	0.33 260	0.42 259	0.65 277

PDISCO_ROB	0.17 132	0.16 191	0.16 208	0.14 157	0.12 148	0.13 148	0.11 165	0.15 84	0.12 137	0.16 78	0.16 149	0.12 67	0.10 108	0.09 125	0.19 95	0.20 163	0.19 113	0.23 247	0.18 89	0.15 162	0.22 133	0.23 140	0.07 107	0.11 160	0.21 170	0.24 199	0.39 249	0.23 164

ICVP	0.22 183	0.18 220	0.20 240	0.18 198	0.17 210	0.18 193	0.13 185	0.22 142	0.16 203	0.24 148	0.20 183	0.23 154	0.18 220	0.12 180	0.22 137	0.23 199	0.25 188	0.24 252	0.26 155	0.20 205	0.30 175	0.46 246	0.26 269	0.16 227	0.23 196	0.25 210	0.25 159	0.24 178
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.24 202	0.19 233	0.15 196	0.18 198	0.17 210	0.19 203	0.18 211	0.26 202	0.17 212	0.27 182	0.20 183	0.27 191	0.16 195	0.12 180	0.27 186	0.26 229	0.28 226	0.24 252	0.47 231	0.21 216	0.32 180	0.50 265	0.11 190	0.17 237	0.24 208	0.21 177	0.26 170	0.32 219

SFCPSM	0.64 292	0.24 259	0.19 233	0.28 253	0.23 248	0.27 250	0.24 246	0.30 249	0.30 274	0.34 248	0.50 290	0.63 277	1.06 309	0.19 250	0.37 223	0.34 260	0.31 249	0.24 252	8.10 347	0.39 294	0.45 243	0.43 238	0.20 252	0.19 247	0.30 252	0.31 255	0.36 235	0.45 257

NCC-stereo	0.25 210	0.22 244	0.21 249	0.22 224	0.23 248	0.23 233	0.25 251	0.26 202	0.28 264	0.18 92	0.27 232	0.28 199	0.26 251	0.17 239	0.48 247	0.22 188	0.22 155	0.24 252	0.27 163	0.20 205	0.21 123	0.27 167	0.20 252	0.16 227	0.26 220	0.29 244	0.33 226	0.29 209

Abc-Net	0.25 210	0.22 244	0.21 249	0.22 224	0.23 248	0.23 233	0.25 251	0.26 202	0.28 264	0.18 92	0.27 232	0.28 199	0.26 251	0.17 239	0.48 247	0.22 188	0.22 155	0.24 252	0.27 163	0.20 205	0.21 123	0.27 167	0.20 252	0.16 227	0.26 220	0.29 244	0.33 226	0.29 209
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 252	0.22 244	0.28 281	0.25 245	0.24 251	0.24 239	0.27 263	0.35 269	0.28 264	0.35 261	0.33 252	0.32 230	0.45 279	0.21 259	1.38 304	0.26 229	0.30 241	0.24 252	0.56 262	0.27 262	0.38 214	0.43 238	0.20 252	0.25 272	0.33 265	0.36 270	0.35 233	0.50 263

RTS	0.38 259	0.22 244	0.20 240	0.22 224	0.21 235	0.31 267	0.29 266	0.31 253	0.34 279	0.23 128	0.22 201	0.29 208	0.25 247	0.16 230	1.65 318	0.29 243	0.36 273	0.24 252	0.63 270	0.31 283	0.38 214	0.38 218	0.15 230	0.22 262	0.39 281	0.95 330	0.40 254	0.63 273

RTSA	0.38 259	0.22 244	0.20 240	0.22 224	0.21 235	0.31 267	0.29 266	0.31 253	0.34 279	0.23 128	0.22 201	0.29 208	0.25 247	0.16 230	1.65 318	0.29 243	0.36 273	0.24 252	0.63 270	0.31 283	0.38 214	0.38 218	0.15 230	0.22 262	0.39 281	0.95 330	0.40 254	0.63 273

ADCPNet	0.56 284	0.26 268	0.30 287	0.29 255	0.36 287	0.29 262	0.50 296	0.41 282	0.40 287	0.38 282	0.55 297	0.38 253	1.12 312	0.26 275	2.02 333	0.42 291	0.34 262	0.24 252	1.25 295	0.39 294	0.47 252	0.45 244	0.33 298	0.28 280	0.48 298	0.56 301	0.46 266	1.88 338

ETE_ROB	0.32 241	0.32 281	0.20 240	0.26 248	0.24 251	0.28 257	0.23 244	0.24 171	0.29 269	0.27 182	0.35 256	0.99 297	0.21 233	0.20 255	0.41 231	0.23 199	0.41 287	0.24 252	0.37 211	0.25 247	0.37 211	0.40 227	0.20 252	0.20 249	0.28 240	0.35 266	0.54 283	0.37 233

ITSA-stereo	0.37 256	0.23 255	0.19 233	0.39 281	0.26 265	0.24 239	0.26 259	0.35 269	0.26 257	0.39 288	0.55 297	0.46 262	0.41 273	0.23 267	0.53 256	0.38 283	0.31 249	0.25 262	0.49 242	0.24 239	0.43 236	0.49 260	0.23 264	0.22 262	0.33 265	0.40 278	0.72 310	0.75 289

EKT-Stereo	0.33 246	0.17 203	0.13 176	0.20 216	0.17 210	0.22 229	0.25 251	0.27 221	0.14 173	0.30 218	0.26 224	0.27 191	0.13 164	0.13 198	1.64 317	0.53 305	0.29 233	0.25 262	0.46 229	0.30 280	0.82 318	0.54 281	0.09 147	0.12 179	0.30 252	0.25 210	0.31 218	0.25 185

DDUNet	0.43 270	0.54 304	0.23 260	0.86 309	0.68 313	0.83 311	0.82 311	0.26 202	0.24 247	0.23 128	0.33 252	0.37 246	0.15 186	1.63 327	0.43 234	0.24 207	0.39 281	0.25 262	0.54 258	0.28 267	0.31 177	0.30 183	0.49 313	0.20 249	0.24 208	0.25 210	0.32 221	0.29 209

DAS	0.32 241	0.18 220	0.15 196	0.29 255	0.24 251	0.24 239	0.25 251	0.31 253	0.29 269	0.32 234	0.39 269	0.53 268	0.34 261	0.11 155	0.29 192	0.40 286	0.35 267	0.25 262	0.49 242	0.29 275	0.63 291	0.48 255	0.21 260	0.25 272	0.30 252	0.28 237	0.38 245	0.37 233

SepStereo	0.32 241	0.18 220	0.15 196	0.29 255	0.24 251	0.24 239	0.25 251	0.31 253	0.29 269	0.32 234	0.39 269	0.53 268	0.34 261	0.11 155	0.29 192	0.40 286	0.35 267	0.25 262	0.49 242	0.29 275	0.63 291	0.48 255	0.21 260	0.25 272	0.30 252	0.28 237	0.38 245	0.37 233

TANstereo	0.19 158	0.12 118	0.10 117	0.14 157	0.13 161	0.14 155	0.08 128	0.18 106	0.11 111	0.24 148	0.12 107	0.16 101	0.12 146	0.13 198	0.29 192	0.28 238	0.26 203	0.25 262	0.34 198	0.22 224	0.34 191	0.27 167	0.29 288	0.10 144	0.13 84	0.15 109	0.36 235	0.18 113

XX-TBD	0.19 158	0.12 118	0.10 117	0.14 157	0.13 161	0.14 155	0.08 128	0.18 106	0.11 111	0.24 148	0.12 107	0.16 101	0.12 146	0.13 198	0.29 192	0.28 238	0.26 203	0.25 262	0.34 198	0.22 224	0.34 191	0.27 167	0.29 288	0.10 144	0.13 84	0.15 109	0.36 235	0.18 113

GANetREF_RVC	0.32 241	0.30 279	0.32 291	0.28 253	0.27 269	0.27 250	0.26 259	0.42 286	0.35 282	0.38 282	0.21 193	0.56 271	0.39 267	0.16 230	0.33 210	0.23 199	0.29 233	0.25 262	0.44 224	0.25 247	0.35 202	0.25 154	0.25 267	0.32 288	0.34 273	0.29 244	0.45 262	0.38 238
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
CBMV_ROB	0.48 278	0.22 244	0.24 268	0.39 281	0.32 280	0.32 270	0.29 266	0.44 290	0.23 242	0.38 282	0.45 284	1.42 314	0.88 303	0.28 277	0.91 287	0.34 260	0.37 276	0.25 262	0.81 284	0.36 291	0.54 270	0.51 269	0.28 278	0.26 276	0.44 290	0.62 306	0.62 297	0.91 303

SGM_RVC	0.72 297	0.45 298	0.32 291	0.59 298	0.43 297	0.56 295	0.43 286	0.70 321	0.41 291	0.43 301	0.57 301	1.16 304	1.20 314	0.22 262	0.37 223	0.28 238	0.44 290	0.25 262	2.26 319	0.33 286	0.49 258	0.38 218	0.27 274	0.31 287	0.80 318	0.62 306	1.69 344	3.41 348
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.53 281	0.22 244	0.24 268	0.24 240	0.25 259	0.27 250	0.24 246	0.39 279	0.26 257	0.35 261	4.72 350	1.02 299	0.40 270	0.20 255	0.40 229	0.39 285	0.33 259	0.26 272	0.75 279	0.34 289	0.58 281	0.63 301	0.16 235	0.20 249	0.25 215	0.25 210	0.55 287	0.40 248

STStereo	1.28 322	0.74 313	0.83 333	2.32 332	0.84 320	2.27 340	0.98 316	1.04 338	0.96 331	0.51 317	1.19 333	3.30 339	2.84 337	0.25 273	2.59 347	0.45 295	0.38 279	0.26 272	4.54 337	0.33 286	0.51 267	0.47 252	0.28 278	0.56 321	1.24 333	0.96 332	1.38 338	2.45 343

CSAN	0.39 262	0.37 292	0.34 298	0.33 269	0.32 280	0.27 250	0.25 251	0.36 272	0.64 319	0.43 301	0.43 278	0.73 285	0.44 277	0.20 255	0.63 264	0.25 218	0.27 215	0.26 272	0.41 217	0.43 305	0.38 214	0.34 201	0.22 262	0.33 290	0.40 283	0.47 291	0.48 269	0.55 266

SQANet	0.68 296	0.89 317	0.29 283	1.65 321	0.77 316	1.39 318	1.15 317	0.37 275	0.29 269	0.40 291	0.30 244	0.88 290	0.32 258	1.26 321	0.39 228	0.21 174	0.44 290	0.27 275	2.24 316	0.28 267	0.49 258	0.50 265	1.59 327	0.23 265	0.32 261	0.34 264	0.42 259	0.71 284

HBP-ISP	0.45 272	0.24 259	0.26 276	0.35 274	0.29 271	0.30 266	0.24 246	0.38 277	0.23 242	0.38 282	0.44 283	0.31 227	0.17 207	0.55 308	2.33 341	0.99 341	0.32 255	0.27 275	0.33 192	0.28 267	0.64 294	0.89 327	0.27 274	0.29 284	0.33 265	0.35 266	0.47 267	0.38 238

UDG	0.46 274	0.56 306	0.24 268	0.85 308	0.78 317	0.79 308	0.97 315	0.27 221	0.25 251	0.28 198	0.36 262	0.37 246	0.17 207	1.43 323	0.92 289	0.25 218	0.44 290	0.27 275	0.57 265	0.29 275	0.41 227	0.37 215	0.39 303	0.19 247	0.27 233	0.28 237	0.32 221	0.27 199

Anonymous3	0.29 229	0.21 241	0.15 196	0.17 191	0.16 201	0.20 209	0.16 204	0.31 253	0.25 251	0.30 218	0.20 183	0.45 261	0.20 230	0.16 230	0.45 241	0.53 305	0.32 255	0.27 275	0.49 242	0.26 256	0.49 258	0.55 283	0.13 214	0.14 208	0.27 233	0.28 237	0.34 230	0.27 199

XQC	0.42 268	0.37 292	0.31 289	0.41 283	0.35 284	0.41 283	0.42 284	0.45 291	0.38 284	0.40 291	0.33 252	0.48 265	0.44 277	0.34 291	1.54 310	0.29 243	0.29 233	0.27 275	0.52 253	0.30 280	0.37 211	0.44 241	0.26 269	0.30 285	0.41 286	0.41 280	0.53 281	0.38 238

ADCMid	0.46 274	0.29 277	0.29 283	0.26 248	0.31 276	0.33 272	0.35 280	0.41 282	0.46 302	0.31 227	0.38 266	0.48 265	0.40 270	0.21 259	1.82 324	0.35 265	0.34 262	0.27 275	0.78 282	0.28 267	0.45 243	0.46 246	0.30 290	0.24 268	0.36 278	0.53 297	0.45 262	1.42 324

STTRV1_RVC		0.32 281	0.26 276	0.42 284	0.32 280	0.40 282	0.34 278	0.41 282	0.40 287	0.36 269	0.35 256	0.59 273	0.67 291	0.48 304	0.48 247	0.27 235	0.85 322	0.27 275		0.66 321	0.88 326	0.52 273		0.48 316	0.37 280	0.56 301	0.54 283	0.96 306

CBMV	0.43 270	0.25 265	0.23 260	0.30 263	0.28 270	0.27 250	0.21 230	0.40 280	0.28 264	0.37 276	0.27 232	0.67 282	0.35 265	0.32 289	0.49 250	0.53 305	0.34 262	0.27 275	0.56 262	0.27 262	0.55 273	0.62 300	0.26 269	0.33 290	0.35 277	0.33 260	0.64 301	1.79 335
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.32 241	0.34 284	0.23 260	0.24 240	0.24 251	0.29 262	0.22 236	0.24 171	0.28 264	0.31 227	0.35 256	0.94 294	0.21 233	0.19 250	0.64 267	0.24 207	0.33 259	0.28 283	0.33 192	0.25 247	0.34 191	0.40 227	0.18 249	0.21 258	0.26 220	0.31 255	0.50 276	0.36 228

ACV-stereo	2.24 336	1.03 319	0.23 260	0.38 279	0.24 251	0.70 305	0.48 294	0.45 291	0.32 276	0.36 269	0.41 273	0.47 263	2.93 339	0.35 292	1.93 328	0.86 334	0.44 290	0.29 284	44.47 362	0.55 314	0.82 318	0.90 329	0.33 298	0.26 276	0.26 220	0.28 237	0.41 257	0.39 247

otaku	0.82 303	1.17 326	0.41 305	1.90 330	0.99 322	1.68 324	1.39 319	0.46 295	0.41 291	0.46 308	0.36 262	0.93 293	0.43 274	1.51 324	0.45 241	0.30 249	0.44 290	0.29 284	2.65 324	0.40 298	0.60 285	0.58 289	2.09 329	0.34 294	0.42 288	0.35 266	0.49 273	0.74 286

LE_ROB	3.57 346	0.92 318	1.49 347	2.33 333	9.96 357	1.83 333	7.73 354	2.31 350	3.13 350	0.47 309	1.49 339	9.10 353	13.79 356	0.47 303	0.63 264	0.25 218	0.44 290	0.29 284	6.00 343	1.38 347	0.66 299	0.52 273	2.47 337	2.28 351	5.36 353	4.46 353	6.14 353	10.46 356

NOSS_ROB	0.34 249	0.22 244	0.20 240	0.27 251	0.25 259	0.26 248	0.24 246	0.41 282	0.24 247	0.36 269	0.30 244	0.36 242	0.23 240	0.39 297	0.47 244	0.57 311	0.33 259	0.29 284	0.32 188	0.23 236	0.64 294	0.67 307	0.28 278	0.30 285	0.32 261	0.30 251	0.42 259	0.32 219

PWC_ROB	0.37 256	0.27 271	0.25 273	0.23 233	0.24 251	0.23 233	0.31 273	0.29 245	0.47 303	0.25 161	0.39 269	0.37 246	0.89 304	0.19 250	0.58 260	0.32 255	0.39 281	0.29 284	0.62 269	0.29 275	0.48 256	0.48 255	0.19 251	0.33 290	0.27 233	0.26 224	0.39 249	0.67 279

MeshStereo	0.83 304	0.44 296	0.33 295	0.78 307	0.54 308	0.61 301	0.40 283	0.68 317	0.54 308	0.45 307	0.80 318	2.32 328	1.56 321	0.24 269	2.31 340	0.71 325	0.42 288	0.29 284	1.58 304	0.30 280	1.23 340	1.10 340	0.32 296	0.34 294	0.87 321	0.60 303	1.29 335	1.36 322
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
FC-DCNN v2	0.41 266	0.36 291	0.45 311	0.51 291	0.36 287	0.46 289	0.46 289	0.45 291	0.29 269	0.34 248	0.26 224	0.38 253	0.24 244	0.30 284	0.60 262	0.35 265	0.39 281	0.30 290	0.46 229	0.26 256	0.49 258	0.42 233	0.28 278	0.35 297	0.50 302	0.43 286	0.59 291	0.79 293

Ntro	0.87 306	1.36 333	0.44 308	1.82 328	1.04 325	1.67 323	1.60 324	0.52 301	0.44 299	0.48 313	0.42 275	0.98 296	0.40 270	1.61 326	0.64 267	0.31 250	0.49 299	0.30 290	2.69 326	0.44 306	0.68 302	0.60 294	2.13 330	0.36 302	0.45 292	0.45 289	0.52 280	0.71 284

edge stereo	0.61 291	0.35 287	0.44 308	0.53 295	0.47 304	0.57 299	0.54 298	0.57 306	0.41 291	0.52 319	0.69 312	1.31 309	1.03 308	0.38 294	0.44 238	0.60 316	0.40 285	0.30 290	1.76 312	0.81 334	0.47 252	0.86 326	0.41 305	0.32 288	0.41 286	0.37 273	0.57 289	0.91 303

FC-DCNN	0.40 264	0.35 287	0.43 307	0.49 290	0.35 284	0.44 284	0.46 289	0.43 289	0.27 262	0.34 248	0.26 224	0.37 246	0.21 233	0.30 284	0.58 260	0.35 265	0.39 281	0.31 293	0.45 228	0.26 256	0.49 258	0.42 233	0.28 278	0.35 297	0.44 290	0.38 274	0.51 278	0.77 292

SANet	0.57 286	0.32 281	0.33 295	0.36 276	0.35 284	0.44 284	0.33 277	0.55 302	0.85 327	0.33 244	0.57 301	2.42 329	1.17 313	0.32 289	0.88 283	0.24 207	0.47 297	0.31 293	0.51 249	0.31 283	0.50 265	0.45 244	0.37 302	0.37 303	0.46 295	0.54 299	0.55 287	0.98 308

FCDSN-DC	0.36 252	0.28 273	0.33 295	0.31 264	0.29 271	0.28 257	0.39 282	0.31 253	0.22 237	0.28 198	0.20 183	0.26 181	0.16 195	0.29 280	1.96 330	0.35 265	0.34 262	0.32 295	0.33 192	0.25 247	0.41 227	0.48 255	0.27 274	0.37 303	0.29 246	0.30 251	0.30 210	0.30 213
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 246	0.22 244	0.22 256	0.29 255	0.25 259	0.19 203	0.22 236	0.31 253	0.22 237	0.31 227	0.29 241	0.41 256	0.33 259	0.22 262	0.72 272	0.25 218	0.29 233	0.32 295	0.73 277	0.27 262	0.43 236	0.47 252	0.16 235	0.23 265	0.27 233	0.30 251	0.51 278	0.36 228

pmcnn	0.45 272	0.24 259	0.19 233	0.33 269	0.29 271	0.34 275	0.42 284	0.34 265	0.26 257	0.34 248	0.50 290	0.80 288	1.10 311	0.19 250	0.38 226	0.57 311	0.40 285	0.32 295	0.83 286	0.37 292	0.80 314	0.49 260	0.28 278	0.24 268	0.32 261	0.34 264	0.66 304	0.82 295

zero-FE	1.43 326	0.14 160	0.08 86	8.08 353	0.34 283	13.79 358	2.48 336	0.26 202	0.12 137	0.32 234	0.26 224	6.70 349	0.60 289	0.11 155	0.27 186	0.24 207	0.43 289	0.33 298	0.54 258	0.16 180	1.94 346	0.41 230	0.09 147	0.10 144	0.18 139	0.23 192	0.25 159	0.25 185

AnyNet_C32	0.49 279	0.23 255	0.23 260	0.24 240	0.25 259	0.28 257	0.30 270	0.34 265	0.58 310	0.34 248	0.45 284	0.35 240	0.24 244	0.22 262	2.28 338	0.38 283	0.38 279	0.33 298	0.51 249	0.29 275	0.55 273	0.55 283	0.23 264	0.28 280	0.43 289	0.73 317	0.45 262	1.65 331

ACVNet-4b	1.08 314	1.48 337	0.48 313	2.91 338	1.12 326	1.82 332	2.71 338	0.46 295	0.44 299	0.51 317	0.43 278	1.66 319	1.85 328	2.08 334	0.46 243	0.40 286	0.82 320	0.34 300	2.68 325	0.50 309	0.65 296	0.71 309	2.24 331	0.35 297	0.45 292	0.42 284	0.53 281	0.70 282

FAT-Stereo	0.47 277	0.27 271	0.34 298	0.45 286	0.48 305	0.39 281	0.32 275	0.42 286	0.27 262	0.41 296	0.90 323	0.77 286	0.58 287	0.30 284	0.57 258	0.56 309	0.35 267	0.34 300	0.64 272	0.42 301	0.67 301	0.66 305	0.28 278	0.34 294	0.29 246	0.36 270	0.45 262	0.74 286

MFN_U_SF_RVC	0.60 290	0.55 305	0.41 305	0.56 297	0.46 302	0.57 299	0.63 303	0.56 304	0.43 298	0.86 334	0.93 324	0.72 284	0.52 284	0.53 307	0.97 293	0.49 302	0.32 255	0.34 300	1.73 309	0.44 306	0.62 289	0.58 289	0.30 290	0.56 321	0.45 292	0.44 288	0.49 273	0.68 280

G-Net	0.59 288	0.35 287	0.35 300	0.31 264	0.31 276	0.44 284	0.30 270	0.50 299	0.63 318	0.43 301	0.64 310	2.00 323	0.52 284	0.23 267	0.76 275	0.52 304	0.37 276	0.35 303	0.80 283	0.67 322	0.60 285	0.59 292	0.26 269	0.33 290	0.40 283	0.82 322	0.81 314	1.59 329

PVD	0.56 284	0.44 296	0.36 301	0.51 291	0.43 297	0.55 294	0.47 292	0.62 312	0.59 312	0.33 244	0.48 287	0.61 276	0.74 297	0.50 305	1.52 309	0.34 260	0.51 301	0.37 304	0.76 280	0.41 300	0.61 288	0.64 303	0.30 290	0.37 303	0.56 309	0.71 315	0.61 295	0.86 300

SAMSARA	0.65 294	0.30 279	0.44 308	0.31 264	0.31 276	0.31 267	0.34 278	0.56 304	0.48 304	0.40 291	0.37 265	0.42 258	0.90 305	0.27 276	1.62 316	0.45 295	0.36 273	0.38 305	0.76 280	0.39 294	0.70 306	0.80 323	0.20 252	0.40 308	1.50 338	1.62 342	1.49 341	1.46 326

ADCS	0.59 288	0.34 284	0.31 289	0.34 272	0.36 287	0.36 278	0.37 281	0.48 297	0.60 314	0.34 248	0.43 278	0.58 272	0.87 302	0.29 280	2.30 339	0.66 320	0.47 297	0.38 305	0.82 285	0.42 301	0.76 311	0.69 308	0.28 278	0.35 297	0.46 295	0.88 326	0.59 291	1.26 317

LSM0	3.53 345	0.37 292	0.30 287	0.55 296	0.45 301	0.56 295	0.63 303	0.74 323	0.61 315	0.60 326	0.87 322	1.16 304	1.39 315	0.25 273	28.52 362	45.56 362	0.55 304	0.38 305	3.16 330	0.62 316	1.14 335	1.40 346	0.31 295	0.42 311	0.59 311	0.81 321	0.98 324	2.52 345

S-Stereo	0.53 281	0.29 277	0.27 280	0.48 288	0.46 302	0.50 291	0.60 302	0.38 277	0.37 283	0.39 288	1.16 330	1.01 298	0.45 279	0.29 280	0.91 287	0.67 322	0.35 267	0.39 308	0.84 287	0.70 325	0.46 250	0.71 309	0.61 319	0.37 303	0.30 252	0.33 260	0.40 254	0.63 273

RainbowNet	0.93 308	1.16 325	0.62 318	1.83 329	1.16 329	1.69 325	1.70 325	0.51 300	0.44 299	0.59 323	0.38 266	1.19 306	0.79 299	2.02 332	0.74 274	0.57 311	0.54 303	0.40 309	1.50 302	0.76 331	0.66 299	0.65 304	2.28 333	0.46 314	0.50 302	0.49 295	0.60 293	0.84 298

ACVNet_2	1.13 315	1.26 331	0.75 328	2.58 335	1.30 334	1.73 329	1.87 330	0.75 325	0.52 306	0.59 323	0.53 295	1.29 308	0.90 305	1.85 329	0.70 270	0.48 301	1.14 332	0.40 309	4.70 338	0.54 313	0.71 309	0.60 294	2.05 328	0.61 327	0.81 320	0.47 291	0.70 307	0.82 295

ACVNet_1	0.97 310	1.21 329	0.62 318	2.28 331	1.27 332	1.81 331	2.12 335	0.63 314	0.41 291	0.50 316	0.49 288	1.06 302	0.73 296	2.46 337	0.47 244	0.31 250	0.80 319	0.40 309	2.04 315	0.42 301	0.76 311	0.56 286	2.26 332	0.43 312	0.54 308	0.42 284	0.48 269	0.58 269

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 286	0.64 308	0.47 312	0.65 301	0.41 294	0.44 284	0.57 300	0.61 311	0.68 320	0.58 320	0.39 269	0.59 273	0.58 287	0.65 316	0.76 275	0.44 292	0.35 267	0.40 309	1.53 303	0.50 309	0.54 270	0.63 301	0.46 312	0.47 315	0.51 305	0.40 278	0.41 257	0.75 289

DPSNet	0.76 300	0.28 273	0.26 276	0.38 279	0.38 290	0.44 284	0.30 270	0.36 272	0.41 291	0.27 182	0.32 249	2.73 333	0.95 307	0.38 294	0.80 277	0.66 320	0.53 302	0.46 313	4.94 339	0.56 315	0.83 322	0.97 331	0.57 317	0.44 313	0.56 309	0.48 293	0.54 283	0.63 273

WAO-7	0.99 311	0.85 316	0.88 336	1.81 327	0.83 319	0.71 306	0.92 313	1.01 337	1.13 336	0.96 339	1.28 338	1.37 313	1.65 323	0.63 314	1.55 313	0.76 329	0.73 314	0.47 314	2.44 322	0.73 329	0.72 310	0.76 316	0.26 269	0.88 342	0.71 315	0.85 323	0.74 311	1.09 312

IMH-64-1	1.18 317	1.19 327	0.74 326	1.63 319	1.26 330	1.69 325	1.85 328	0.84 328	0.90 328	0.44 305	0.62 308	1.36 311	1.74 325	2.49 338	2.46 344	0.60 316	0.72 312	0.47 314	1.73 309	0.64 318	0.70 306	0.79 319	2.49 338	0.58 323	1.08 325	0.63 308	0.97 322	1.31 319

IMH-64	1.18 317	1.19 327	0.74 326	1.63 319	1.26 330	1.69 325	1.85 328	0.84 328	0.90 328	0.44 305	0.62 308	1.36 311	1.74 325	2.49 338	2.46 344	0.60 316	0.72 312	0.47 314	1.73 309	0.64 318	0.70 306	0.79 319	2.49 338	0.58 323	1.08 325	0.63 308	0.97 322	1.31 319

MonStereo1	1.06 313	1.06 320	0.53 315	1.71 324	1.39 336	1.49 320	1.71 326	0.68 317	0.57 309	2.01 350	0.75 316	1.99 322	1.76 327	1.97 331	0.35 219	0.25 218	0.60 305	0.48 317	2.25 317	0.51 311	0.65 296	0.52 273	2.33 334	0.41 310	0.49 300	0.39 276	0.85 316	0.80 294

IMH	1.30 323	1.22 330	0.76 329	1.65 321	1.27 332	1.73 329	1.88 331	0.86 330	0.93 330	0.47 309	0.65 311	1.48 315	2.97 340	3.97 354	1.50 307	0.59 314	0.76 315	0.49 318	2.25 317	0.70 325	0.69 305	0.79 319	2.64 340	0.61 327	1.16 331	0.76 318	0.89 319	1.49 327

PSMNet_ROB	1.30 323	1.36 333	0.71 325	1.48 317	1.00 323	1.69 325	1.56 323	0.64 315	0.74 324	1.47 348	3.99 348	2.77 335	1.51 318	2.54 340	0.73 273	0.47 300	0.70 311	0.49 318	2.51 323	0.71 327	0.81 316	0.58 289	3.05 346	0.58 323	0.80 318	0.64 310	0.88 317	0.69 281

MADNet+	0.75 299	0.45 298	0.65 322	0.63 300	0.58 309	0.50 291	0.64 305	0.75 325	0.59 312	0.62 327	0.52 293	0.94 294	0.85 300	0.46 302	2.17 336	0.74 327	0.79 318	0.53 320	1.00 291	0.65 320	0.93 329	0.75 313	0.57 317	0.67 330	0.88 322	0.72 316	0.70 307	1.05 311

ELAS	0.94 309	0.70 311	0.59 317	0.97 311	0.73 315	0.96 313	0.72 308	0.74 323	0.62 317	0.47 309	1.17 331	2.44 330	1.62 322	0.44 300	1.40 305	0.45 295	0.63 308	0.54 321	0.99 290	0.39 294	0.88 326	1.07 338	0.43 307	0.52 318	1.56 341	1.47 341	1.33 337	1.60 330
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.14 316	1.08 321	0.68 324	1.50 318	1.15 327	1.39 318	1.55 322	0.88 331	0.96 331	0.77 331	0.72 315	1.28 307	1.96 331	1.91 330	2.45 343	0.71 325	1.18 334	0.55 322	1.42 300	0.69 324	0.97 330	0.99 333	0.91 320	0.67 330	1.13 329	0.88 326	1.02 327	1.43 325

ELAS_RVC	0.92 307	0.65 309	0.62 318	0.92 310	0.67 312	1.21 316	0.71 307	0.72 322	0.50 305	0.49 314	1.20 335	2.45 331	1.89 330	0.44 300	1.31 302	0.46 299	0.62 307	0.55 322	1.02 292	0.42 301	0.91 328	1.06 337	0.44 309	0.54 319	1.50 338	1.22 340	1.15 329	1.19 315
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.58 331	1.40 335	0.79 331	1.70 323	1.03 324	1.55 321	1.42 320	1.11 341	0.98 333	1.00 340	1.23 337	2.78 337	1.53 320	0.82 318	0.88 283	0.55 308	0.99 325	0.57 324	13.43 352	0.90 336	1.12 334	0.75 313	1.15 322	0.82 339	1.04 323	0.88 326	0.93 320	1.27 318

AMNet	0.51 280	0.50 303	0.48 313	0.51 291	0.50 307	0.56 295	0.52 297	0.36 272	0.42 297	0.39 288	0.59 306	0.65 279	0.21 233	0.58 311	0.49 250	0.59 314	0.60 305	0.58 325	0.51 249	0.51 311	0.59 284	0.53 278	0.32 296	0.51 317	0.48 298	0.54 299	0.60 293	0.65 277

DispFullNet	1.20 319	1.15 324	0.77 330	1.20 313	0.97 321	1.12 315	1.34 318	0.66 316	0.58 310	0.74 330	0.82 319	3.72 343	1.48 317	1.65 328	1.03 298	1.32 346	1.00 328	0.58 325	6.30 345	1.09 345	0.84 323	0.76 316	0.42 306	0.35 297	0.50 302	0.35 266	0.68 306	1.00 310

WAO-8	1.55 329	1.53 338	1.00 339	2.82 336	1.43 337	1.91 335	2.01 332	1.05 339	1.38 340	1.44 346	1.87 342	2.25 325	2.76 333	2.68 341	1.01 296	0.83 332	0.99 325	0.59 327	3.35 333	1.08 341	0.82 318	0.85 324	1.36 325	0.82 339	1.60 343	1.12 336	1.27 332	1.93 339

TorneroNet-64	1.85 333	1.56 340	0.93 338	3.34 343	1.31 335	2.18 339	2.65 337	0.91 332	2.21 346	0.66 329	0.83 321	2.72 332	7.56 344	3.04 344	1.76 322	0.67 322	1.35 343	0.59 327	4.05 335	1.02 338	0.98 331	0.96 330	2.67 341	0.69 334	1.24 333	1.15 338	0.88 317	2.15 341

Venus	1.55 329	1.53 338	1.00 339	2.82 336	1.43 337	1.91 335	2.01 332	1.05 339	1.38 340	1.44 346	1.87 342	2.25 325	2.76 333	2.68 341	1.01 296	0.83 332	0.99 325	0.59 327	3.35 333	1.08 341	0.82 318	0.85 324	1.36 325	0.82 339	1.60 343	1.12 336	1.27 332	1.93 339

LVE	1.38 325	1.30 332	0.82 332	4.62 346	1.50 339	1.89 334	3.66 345	0.82 327	0.73 323	0.88 335	0.82 319	1.12 303	1.52 319	2.14 335	0.81 279	0.56 309	0.84 321	0.59 327	3.33 332	0.72 328	0.84 323	0.89 327	2.40 336	0.80 338	1.12 327	0.70 314	1.00 326	0.90 302

AnyNet_C01	0.66 295	0.35 287	0.32 291	0.37 278	0.38 290	0.35 277	0.54 298	0.55 302	0.70 322	0.40 291	0.49 288	0.83 289	0.70 294	0.30 284	2.63 348	0.87 335	0.65 309	0.59 327	0.98 289	0.48 308	0.80 314	0.78 318	0.39 303	0.38 307	0.60 313	0.49 295	0.64 301	1.16 313

Dean	1.27 321	1.44 336	0.85 334	2.93 339	1.62 340	1.95 338	2.03 334	0.96 334	1.00 334	0.91 337	0.75 316	1.51 316	1.65 323	2.05 333	0.80 277	0.64 319	1.01 329	0.60 332	1.86 314	0.85 335	0.85 325	0.75 313	2.35 335	0.79 337	1.15 330	0.85 323	1.19 330	0.85 299

TorneroNet	2.33 339	1.60 341	0.88 336	5.64 349	1.76 341	2.56 342	2.94 340	0.97 335	2.29 348	0.79 332	1.98 344	4.07 345	12.24 351	3.12 346	1.29 301	0.67 322	1.30 341	0.61 333	5.93 342	1.00 337	1.04 332	0.98 332	2.79 344	0.70 335	1.86 346	1.04 333	1.02 327	1.87 337

DGSMNet	0.85 305	0.47 300	0.39 303	0.51 291	0.39 292	0.56 295	0.43 286	0.59 308	0.40 287	0.84 333	4.01 349	0.67 282	0.85 300	0.85 319	0.85 282	0.90 337	1.17 333	0.66 334	1.64 307	0.62 316	1.35 344	1.36 345	0.51 314	0.54 319	0.40 283	0.66 311	0.50 276	0.74 286

SGM+DAISY	1.04 312	0.66 310	0.62 318	0.75 305	0.68 313	0.82 310	0.74 309	0.69 319	0.75 326	0.64 328	1.09 328	1.35 310	1.44 316	0.60 313	1.43 306	1.04 344	0.77 316	0.68 335	2.40 321	0.80 333	1.22 338	1.15 343	0.51 314	0.67 330	1.12 327	1.05 334	1.65 343	2.69 347

SPS-STEREO	0.80 301	0.60 307	0.56 316	0.67 303	0.62 310	0.67 304	0.58 301	0.57 306	0.61 315	0.59 323	0.96 326	1.03 301	0.67 291	0.55 308	0.83 281	0.87 335	0.78 317	0.69 336	2.74 327	0.74 330	1.23 340	1.05 335	0.45 311	0.62 329	0.61 314	0.61 305	0.83 315	0.75 289
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	1.84 332	1.90 345	1.02 341	3.19 342	2.19 346	2.44 341	2.77 339	1.11 341	1.57 343	0.91 337	1.09 328	3.37 341	5.56 342	3.13 347	1.35 303	0.81 331	1.34 342	0.71 337	4.26 336	1.08 341	1.22 338	0.99 333	2.96 345	0.93 343	0.74 317	0.77 319	0.98 324	1.18 314

MFMNet_re	0.74 298	0.73 312	0.66 323	0.76 306	0.64 311	0.88 312	0.74 309	0.59 308	0.68 320	0.58 320	0.69 312	1.02 299	0.61 290	0.58 311	0.96 292	0.78 330	0.87 323	0.72 338	1.08 294	0.68 323	1.07 333	0.74 312	0.54 316	0.60 326	0.59 311	0.60 303	0.80 313	0.91 303

UNDER WATER	2.15 335	1.92 347	1.13 343	3.36 344	2.59 348	2.77 346	3.73 346	1.63 344	1.36 339	1.02 342	1.02 327	3.30 339	7.25 343	3.39 349	1.54 310	0.91 339	1.80 346	0.75 339	3.15 329	1.08 341	1.27 343	1.14 342	3.84 352	1.20 349	1.46 337	1.78 344	1.26 331	2.46 344

UNDER WATER-64	1.98 334	1.91 346	1.15 344	3.52 345	2.32 347	2.83 347	3.30 342	1.72 346	1.25 338	1.12 343	1.19 333	3.41 342	2.89 338	3.11 345	2.13 335	0.90 337	1.77 345	0.77 340	2.32 320	1.05 340	1.17 336	1.23 344	3.96 353	1.06 345	1.41 336	2.13 346	1.31 336	2.65 346

JetBlue	1.43 326	1.11 322	1.03 342	1.46 316	1.15 327	1.66 322	1.51 321	0.92 333	1.14 337	0.58 320	0.47 286	3.28 338	0.71 295	1.15 320	2.51 346	1.00 342	1.09 330	0.86 341	1.32 297	0.78 332	1.48 345	1.53 347	1.15 322	0.78 336	1.31 335	2.14 347	1.44 339	5.15 350

ktn	2.52 342	1.71 343	3.02 350	2.41 334	1.88 342	2.62 344	3.04 341	1.69 345	4.13 351	1.01 341	1.21 336	8.17 352	10.18 348	2.80 343	1.51 308	0.93 340	1.72 344	0.87 342	6.22 344	1.56 348	1.20 337	1.09 339	2.75 343	0.93 343	1.19 332	1.07 335	1.46 340	1.74 333

KSHMR	2.37 340	1.84 344	1.23 346	6.67 351	1.97 344	2.73 345	3.45 344	1.31 343	1.69 344	1.18 345	1.18 332	1.71 321	11.63 350	3.21 348	1.67 320	1.07 345	1.11 331	0.92 343	5.58 341	1.04 339	1.23 340	1.05 335	3.26 347	1.06 345	1.99 348	1.18 339	1.28 334	1.85 336

BEATNet-Init1	4.26 347	5.23 352	1.17 345	9.10 354	2.61 349	8.41 354	4.21 347	2.29 349	1.73 345	0.88 335	2.38 345	6.02 347	9.23 347	0.65 316	2.70 349	2.20 349	1.24 335	0.94 344	17.87 353	4.86 353	2.04 347	1.87 349	1.10 321	1.14 347	4.62 352	2.07 345	11.53 359	6.94 353

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 343	0.48 302	0.29 283	0.48 288	0.42 295	0.63 302	0.86 312	0.69 319	0.74 324	0.42 298	1.69 341	46.80 362	1.87 329	0.64 315	0.38 226	0.33 258	0.97 324	0.98 345	1.59 305	0.33 286	0.81 316	0.79 319	0.28 278	0.25 272	0.52 306	0.78 320	3.35 350	0.83 297

HanzoNet	4.54 348	4.29 351	3.74 354	6.10 350	3.77 350	7.50 353	8.23 355	3.94 353	4.82 352	1.56 349	2.42 346	11.35 354	12.90 354	10.81 359	1.84 325	1.89 347	4.65 352	1.35 346	10.71 350	3.05 350	2.04 347	1.81 348	5.00 356	1.14 347	1.80 345	1.67 343	1.81 346	2.33 342

MADNet++	2.28 338	1.66 342	1.91 348	1.39 315	2.03 345	1.38 317	1.73 327	1.80 347	2.24 347	2.07 351	2.44 347	2.76 334	2.81 336	1.52 325	2.18 337	2.45 350	2.29 347	1.71 347	2.86 328	2.56 349	4.03 351	5.19 353	1.23 324	2.35 352	1.50 338	3.83 352	2.07 347	1.70 332

DPSimNet_ROB	5.23 349	7.46 353	3.48 353	6.82 352	6.53 355	4.88 350	5.29 352	5.03 354	6.96 353	3.68 354	10.30 356	6.62 348	7.58 345	4.15 355	3.41 350	2.75 351	5.59 353	2.26 348	12.16 351	3.45 351	5.93 353	2.70 350	3.37 348	3.75 353	3.16 351	3.16 351	4.52 351	6.28 351

DLNR_Zeroshot_test	9.91 352	28.72 362	0.20 240	46.90 363	0.13 161	0.20 209	45.01 363	0.29 245	0.11 111	0.38 282	0.19 173	0.33 233	0.10 108	1.29 322	61.34 363	71.85 363	3.99 349	2.49 349	1.36 298	0.22 224	0.65 296	0.41 230	0.09 147	0.13 198	0.26 220	0.24 199	0.29 201	0.33 222

MANE	1.47 328	0.77 314	0.87 335	1.01 312	0.81 318	0.96 313	0.93 314	1.00 336	1.05 335	0.43 301	0.69 312	2.28 327	2.16 332	0.39 297	1.68 321	1.01 343	0.65 309	2.72 350	1.45 301	0.40 298	0.77 313	0.73 311	0.34 301	0.67 330	2.42 349	2.81 350	4.52 351	6.28 351

PML	11.09 354	9.28 356	3.40 352	11.88 357	6.99 356	11.60 355	5.97 353	7.04 356	24.50 362	8.92 357	28.99 362	32.63 361	39.39 362	6.18 356	5.69 352	4.14 352	8.31 354	2.99 351	18.83 356	4.50 352	4.70 352	4.40 352	3.75 351	3.98 354	10.54 358	5.17 354	18.60 360	7.08 354

JetRed	2.50 341	2.16 348	2.32 349	1.72 325	1.88 342	2.59 343	3.38 343	1.86 348	1.53 342	1.15 344	0.93 324	2.77 335	0.67 291	2.39 336	3.50 351	2.17 348	2.74 348	3.15 352	1.82 313	1.37 346	3.39 350	2.94 351	2.72 342	1.27 350	2.55 350	6.99 355	2.85 348	4.69 349

LRCNet_RVC	10.22 353	14.24 357	3.26 351	20.74 358	17.71 360	19.88 359	15.89 358	6.49 355	2.47 349	19.87 360	12.97 357	19.40 357	8.44 346	26.62 361	2.33 341	0.74 327	10.08 355	5.54 353	23.31 358	6.95 354	2.43 349	1.11 341	22.86 359	8.58 356	0.73 316	0.39 276	1.72 345	1.19 315

DGTPSM_ROB	8.76 350	3.83 349	10.08 355	3.08 340	5.50 351	3.48 348	5.02 350	3.60 351	8.96 354	3.18 352	7.06 351	3.95 344	10.56 349	3.59 350	11.06 353	10.70 353	4.35 350	10.50 354	5.45 340	9.91 355	5.93 353	14.37 355	4.39 354	8.90 357	9.99 355	27.43 359	11.00 357	30.59 359

DPSMNet_ROB	8.99 351	3.86 350	10.11 356	3.11 341	5.51 352	3.54 349	5.03 351	3.60 351	9.04 355	3.27 353	7.95 353	4.19 346	13.43 355	3.66 351	11.12 354	10.86 354	4.47 351	10.71 355	6.43 346	9.92 356	5.99 355	14.50 356	4.39 354	8.90 357	10.15 356	27.43 359	11.02 358	30.59 359

DPSM_ROB	13.12 355	7.70 354	11.86 357	4.97 347	5.71 353	6.03 351	4.61 348	8.36 357	10.82 356	6.72 355	8.03 354	8.12 350	12.29 352	3.81 352	13.89 355	13.57 355	10.28 356	13.36 356	9.07 348	11.67 357	16.11 357	18.73 359	3.51 349	10.91 359	27.70 360	35.86 361	31.04 361	39.53 361

DPSM	13.12 355	7.70 354	11.86 357	4.97 347	5.71 353	6.03 351	4.61 348	8.36 357	10.82 356	6.72 355	8.03 354	8.12 350	12.29 352	3.81 352	13.89 355	13.57 355	10.28 356	13.36 356	9.07 348	11.67 357	16.11 357	18.73 359	3.51 349	10.91 359	27.70 360	35.86 361	31.04 361	39.53 361

HaxPig	19.43 357	21.64 360	18.72 359	23.90 359	23.72 361	22.99 360	25.27 359	20.59 361	18.36 358	26.33 361	23.18 360	22.04 358	16.59 357	24.59 360	21.93 357	18.51 357	20.93 360	19.75 358	22.56 357	20.41 359	14.06 356	11.69 354	27.14 360	18.65 361	6.94 354	12.03 358	7.78 354	14.26 358

MEDIAN_ROB	22.61 358	26.37 361	23.42 360	27.86 361	27.01 362	26.90 362	28.47 361	24.00 362	21.42 359	31.43 362	26.90 361	25.65 359	19.56 358	27.54 362	23.81 358	20.10 358	25.89 361	23.65 359	27.64 360	24.33 362	18.71 359	15.27 357	29.65 361	20.16 362	10.22 357	11.12 357	10.11 356	13.24 357

AVERAGE_ROB	25.62 359	30.03 363	26.88 363	31.96 362	30.85 363	31.13 363	32.49 362	28.35 363	25.87 363	34.56 363	30.30 363	30.39 360	23.71 359	31.94 363	27.62 359	24.45 359	28.60 362	25.76 360	30.73 361	27.87 363	22.22 360	18.68 358	33.77 362	25.40 365	10.86 359	8.77 356	9.34 355	9.16 355

FlowAnything	26.42 361	15.50 359	23.88 362	9.99 356	11.54 359	12.07 357	9.28 357	16.89 360	21.87 361	13.68 359	16.26 359	16.42 355	24.79 360	7.69 358	27.93 360	27.24 361	20.55 359	26.80 361	18.20 355	23.53 361	32.22 361	37.62 362	7.05 358	22.05 364	55.78 363	72.50 364	62.44 364	79.62 364

CasAABBNet	26.35 360	15.49 358	23.85 361	9.95 355	11.46 358	12.03 356	9.23 356	16.79 359	21.84 360	13.64 358	16.11 358	16.45 356	24.90 361	7.58 357	27.95 361	27.14 360	20.53 358	26.83 362	18.10 354	23.37 360	32.22 361	37.28 361	6.99 357	21.98 363	55.78 363	72.24 363	62.39 363	79.48 363

GS-Stereo																							0.02 3	0.03 7	0.07 28	0.06 18	0.07 22	0.05 18

FSD		0.26 268	0.26 276	0.27 251	0.26 265	0.25 244	0.31 273	0.33 264	0.20 227	0.28 198	0.20 183			0.29 280	0.34 216	0.37 278			0.33 192	0.26 256				0.28 280	0.30 252	0.26 224	0.30 210	0.31 217

ASD4																								5.70 355

Low-res two-view benchmark