Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

quiztm	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.02 3	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 9	0.04 3	0.06 15	0.03 3

Pointernet	0.03 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.03 31	0.04 14	0.02 3	0.03 4	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.05 9	0.03 3

derf	0.03 3	0.02 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 18	0.03 4	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.06 4	0.06 4	0.04 3	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.04 3	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.04 3	0.04 4	0.03 3

qqai	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.03 3	0.04 18	0.03 4	0.04 18	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.04 5	0.06 13	0.04 6	0.05 7	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.03 3

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

WQFJX1	0.06 33	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.06 43	0.17 236	0.04 13	0.11 111	0.04 6	0.31 282	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 10	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.06 15	0.04 9

NLCSM	0.05 17	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.07 54	0.14 190	0.04 13	0.10 93	0.05 20	0.29 280	0.02 6	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 8	0.02 5	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.04 9

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

LACA2	0.04 5	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 45	0.02 5	0.06 35	0.02 3	0.02 6	0.06 4	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 10	0.02 5	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.05 9	0.04 9

WQFJA1	0.07 50	0.05 36	0.03 6	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.06 43	0.15 206	0.04 13	0.15 149	0.05 20	0.34 287	0.03 38	0.07 11	0.06 4	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.05 20	0.05 7	0.05 10	0.03 29	0.04 37	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 41

WQFJX	0.06 33	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.03 15	0.05 46	0.03 31	0.05 32	0.15 206	0.04 13	0.14 139	0.04 6	0.33 285	0.02 6	0.06 4	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.05 20	0.04 3	0.05 10	0.03 29	0.04 37	0.05 9	0.07 33	0.06 15	0.06 41

NLMM1	0.07 50	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.03 31	0.06 43	0.19 247	0.05 31	0.14 139	0.05 20	0.39 293	0.03 38	0.07 11	0.07 11	0.05 4	0.05 11	0.07 25	0.05 20	0.05 7	0.06 24	0.03 29	0.05 57	0.07 33	0.06 23	0.07 27	0.05 23

NLMM	0.07 50	0.05 36	0.03 6	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.06 43	0.15 206	0.04 13	0.15 149	0.05 20	0.34 287	0.03 38	0.07 11	0.06 4	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.05 20	0.05 7	0.05 10	0.03 29	0.04 37	0.05 9	0.06 23	0.06 15	0.06 41

NLSM1	0.07 50	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.04 59	0.07 54	0.19 247	0.04 13	0.16 165	0.06 35	0.36 292	0.03 38	0.07 11	0.08 19	0.06 15	0.05 11	0.07 25	0.05 20	0.06 17	0.06 24	0.03 29	0.04 37	0.07 33	0.07 33	0.07 27	0.05 23

BridgeDepth	0.04 5	0.04 16	0.03 6	0.04 27	0.03 15	0.04 25	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 55	0.03 25	0.02 6	0.07 11	0.08 19	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.06 17	0.05 10	0.02 5	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.07 27	0.04 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.04 35	0.03 7	0.03 31	0.04 14	0.05 31	0.03 4	0.04 18	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.09 25	0.08 19	0.06 15	0.05 11	0.07 25	0.04 6	0.07 26	0.08 49	0.03 29	0.03 12	0.05 9	0.05 10	0.04 4	0.03 3

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

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

GREAT-IGEV	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 25	0.02 5	0.04 14	0.03 7	0.04 13	0.05 29	0.08 55	0.02 3	0.02 6	0.11 42	0.09 30	0.07 26	0.05 11	0.07 25	0.05 20	0.06 17	0.10 66	0.03 29	0.03 12	0.06 25	0.06 23	0.08 44	0.04 9
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test2	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.05 31	0.04 13	0.06 39	0.05 20	0.02 3	0.02 6	0.08 18	0.06 4	0.05 4	0.05 11	0.05 4	0.04 6	0.05 7	0.05 10	0.02 5	0.03 12	0.03 3	0.05 10	0.03 3	0.04 9

AIO-test1	0.05 17	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.06 43	0.06 43	0.06 45	0.06 39	0.06 35	0.02 3	0.03 38	0.09 25	0.09 30	0.06 15	0.05 11	0.05 4	0.05 20	0.05 7	0.06 24	0.02 5	0.03 12	0.04 4	0.05 10	0.04 4	0.04 9

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

CroCo-Stereo	0.04 5	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.03 3	0.02 3	0.01 3	0.12 53	0.10 44	0.06 15	0.05 11	0.06 13	0.04 6	0.07 26	0.05 10	0.01 3	0.02 3	0.06 25	0.05 10	0.05 9	0.04 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MCSU-Stereo	0.05 17	0.04 16	0.03 6	0.03 11	0.03 15	0.03 7	0.02 5	0.04 14	0.04 18	0.05 31	0.05 29	0.07 48	0.02 3	0.02 6	0.10 32	0.09 30	0.07 26	0.06 26	0.06 13	0.05 20	0.07 26	0.05 10	0.03 29	0.03 12	0.07 33	0.07 33	0.08 44	0.05 23

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

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

MonStereo	0.05 17	0.04 16	0.04 30	0.04 27	0.04 35	0.03 7	0.03 31	0.05 32	0.05 31	0.05 31	0.06 39	0.05 20	0.03 25	0.02 6	0.10 32	0.08 19	0.08 39	0.06 26	0.07 25	0.05 20	0.07 26	0.06 24	0.02 5	0.02 3	0.07 33	0.07 33	0.07 27	0.07 50

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoVision	0.07 50	0.05 36	0.05 49	0.04 27	0.04 35	0.05 46	0.03 31	0.07 54	0.11 124	0.05 31	0.06 39	0.05 20	0.06 69	0.02 6	0.13 59	0.13 74	0.09 50	0.07 38	0.10 56	0.08 74	0.08 38	0.07 38	0.03 29	0.05 57	0.11 79	0.10 73	0.13 84	0.13 87

CroCo-Stereo Lap2	0.05 17	0.03 4	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 45	0.03 9	0.04 6	0.03 25	0.02 6	0.10 32	0.10 44	0.07 26	0.07 38	0.07 25	0.05 20	0.08 38	0.06 24	0.02 5	0.03 12	0.07 33	0.08 49	0.07 27	0.05 23

RAFT + AFF	0.14 104	0.07 56	0.05 49	0.08 92	0.05 52	0.07 76	0.04 59	0.11 74	0.08 69	0.14 89	0.07 53	0.15 102	0.04 43	0.03 38	1.54 336	0.11 54	0.14 81	0.07 38	0.14 78	0.06 38	0.14 77	0.08 49	0.03 29	0.05 57	0.10 70	0.07 33	0.07 27	0.07 50

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO_rvc	0.09 65	0.09 80	0.06 65	0.07 73	0.06 68	0.07 76	0.04 59	0.12 80	0.08 69	0.12 83	0.05 29	0.11 72	0.04 43	0.05 69	0.22 154	0.17 118	0.11 63	0.09 58	0.14 78	0.07 58	0.16 85	0.22 147	0.04 60	0.05 57	0.09 60	0.08 49	0.09 56	0.07 50

AIO_test	0.12 91	0.10 94	0.06 65	0.10 117	0.07 82	0.07 76	0.06 104	0.14 92	0.10 102	0.13 86	0.07 53	0.13 83	0.05 52	0.05 69	0.29 212	0.29 266	0.11 63	0.09 58	0.13 74	0.07 58	0.18 104	0.24 160	0.05 83	0.06 72	0.12 91	0.18 161	0.10 61	0.07 50

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

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

RAFT_CTSACE	0.11 84	0.09 80	0.07 78	0.05 50	0.06 68	0.08 94	0.06 104	0.12 80	0.07 62	0.18 104	0.06 39	0.14 94	0.12 165	0.05 69	0.13 59	0.13 74	0.14 81	0.09 58	0.12 66	0.07 58	0.16 85	0.18 119	0.04 60	0.07 86	0.14 111	0.14 108	0.19 123	0.14 98

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 91	0.11 115	0.09 117	0.08 92	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.21 145	0.09 84	0.23 139	0.09 79	0.18 123	0.06 69	0.05 69	0.16 84	0.14 82	0.14 81	0.09 58	0.21 130	0.08 74	0.17 93	0.13 86	0.05 83	0.08 103	0.17 139	0.13 99	0.20 136	0.14 98

AFF-stereo	0.10 75	0.10 94	0.08 98	0.07 73	0.06 68	0.08 94	0.04 59	0.17 109	0.08 69	0.21 119	0.08 66	0.13 83	0.05 52	0.03 38	0.14 71	0.14 82	0.12 70	0.09 58	0.20 117	0.07 58	0.14 77	0.11 70	0.04 60	0.06 72	0.13 97	0.12 87	0.18 115	0.11 76

delet	0.08 61	0.08 70	0.07 78	0.09 107	0.07 82	0.08 94	0.06 104	0.07 54	0.06 43	0.09 65	0.07 53	0.11 72	0.06 69	0.06 89	0.12 53	0.10 44	0.10 60	0.09 58	0.08 36	0.09 87	0.09 50	0.07 38	0.05 83	0.06 72	0.09 60	0.09 63	0.10 61	0.08 58

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

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

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.13 98	0.07 56	0.05 49	0.06 65	0.06 68	0.08 94	0.03 31	0.08 63	0.08 69	0.10 71	0.06 39	0.13 83	0.06 69	0.04 59	0.93 316	0.17 118	0.18 112	0.10 72	0.16 90	0.08 74	0.18 104	0.11 70	0.06 101	0.06 72	0.10 70	0.11 77	0.16 96	0.13 87

HUF	0.13 98	0.09 80	0.07 78	0.08 92	0.08 100	0.07 76	0.04 59	0.15 96	0.08 69	0.18 104	0.07 53	0.12 78	0.07 85	0.06 89	0.43 255	0.45 321	0.15 89	0.10 72	0.20 117	0.09 87	0.21 135	0.21 140	0.06 101	0.06 72	0.11 79	0.08 49	0.11 69	0.08 58

IGEV-Stereo+	0.10 75	0.11 115	0.05 49	0.05 50	0.06 68	0.06 63	0.03 31	0.16 103	0.08 69	0.24 161	0.13 132	0.11 72	0.06 69	0.05 69	0.13 59	0.15 96	0.14 81	0.10 72	0.15 84	0.10 97	0.18 104	0.15 95	0.05 83	0.04 37	0.10 70	0.12 87	0.08 44	0.09 68

RAFT+CT+SA	0.12 91	0.10 94	0.09 117	0.08 92	0.06 68	0.07 76	0.06 104	0.19 127	0.09 84	0.16 90	0.08 66	0.18 123	0.16 219	0.05 69	0.17 90	0.17 118	0.12 70	0.10 72	0.17 97	0.09 87	0.17 93	0.23 152	0.04 60	0.08 103	0.15 121	0.14 108	0.18 115	0.17 118

test_5	0.11 84	0.10 94	0.08 98	0.07 73	0.05 52	0.07 76	0.05 84	0.16 103	0.07 62	0.11 77	0.09 79	0.15 102	0.15 210	0.03 38	0.15 79	0.15 96	0.11 63	0.10 72	0.12 66	0.07 58	0.13 71	0.15 95	0.04 60	0.09 129	0.13 97	0.14 108	0.19 123	0.18 125

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

HCRNet	0.15 114	0.19 258	0.08 98	0.23 258	0.09 114	0.16 195	0.09 157	0.16 103	0.06 43	0.49 340	0.16 165	0.25 186	0.08 101	0.09 137	0.43 255	0.11 54	0.16 94	0.10 72	0.21 130	0.09 87	0.13 71	0.08 49	0.11 213	0.07 86	0.09 60	0.09 63	0.14 87	0.11 76

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

CASnet	0.15 114	0.12 131	0.08 98	0.10 117	0.11 151	0.14 171	0.06 104	0.23 168	0.12 151	0.28 217	0.15 149	0.23 168	0.10 125	0.09 137	0.19 106	0.15 96	0.20 133	0.11 84	0.26 168	0.11 109	0.34 210	0.19 132	0.07 117	0.08 103	0.16 126	0.12 87	0.20 136	0.17 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.12 91	0.08 70	0.07 78	0.07 73	0.07 82	0.06 63	0.04 59	0.15 96	0.10 102	0.22 128	0.10 93	0.13 83	0.07 85	0.07 98	0.15 79	0.15 96	0.18 112	0.11 84	0.20 117	0.10 97	0.20 126	0.28 194	0.05 83	0.07 86	0.12 91	0.13 99	0.15 90	0.10 71

AASNet	0.10 75	0.10 94	0.07 78	0.10 117	0.10 135	0.11 135	0.08 141	0.11 74	0.06 43	0.10 71	0.11 111	0.10 64	0.06 69	0.07 98	0.14 71	0.11 54	0.13 76	0.11 84	0.11 61	0.09 87	0.11 61	0.12 79	0.06 101	0.08 103	0.11 79	0.10 73	0.10 61	0.08 58

MMNet	0.10 75	0.09 80	0.07 78	0.10 117	0.08 100	0.09 113	0.06 104	0.10 68	0.08 69	0.08 63	0.09 79	0.12 78	0.06 69	0.08 110	0.22 154	0.11 54	0.12 70	0.11 84	0.12 66	0.09 87	0.11 61	0.08 49	0.06 101	0.08 103	0.10 70	0.11 77	0.13 84	0.12 83

CCAANet	0.11 84	0.10 94	0.10 130	0.10 117	0.08 100	0.09 113	0.11 186	0.13 85	0.10 102	0.11 77	0.10 93	0.18 123	0.08 101	0.07 98	0.16 84	0.14 82	0.14 81	0.11 84	0.10 56	0.09 87	0.13 71	0.09 60	0.07 117	0.06 72	0.11 79	0.12 87	0.21 144	0.14 98

CVANet_RVC	0.10 75	0.12 131	0.11 158	0.13 159	0.09 114	0.11 135	0.08 141	0.12 80	0.08 69	0.09 65	0.14 139	0.10 64	0.07 85	0.07 98	0.11 42	0.11 54	0.11 63	0.11 84	0.11 61	0.08 74	0.11 61	0.08 49	0.06 101	0.08 103	0.11 79	0.09 63	0.11 69	0.12 83

YMNet	0.13 98	0.11 115	0.08 98	0.10 117	0.10 135	0.12 151	0.17 233	0.11 74	0.10 102	0.10 71	0.08 66	0.16 111	0.12 165	0.09 137	0.66 292	0.16 108	0.12 70	0.12 91	0.14 78	0.08 74	0.11 61	0.11 70	0.07 117	0.07 86	0.15 121	0.11 77	0.15 90	0.13 87

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 84	0.08 70	0.06 65	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.03 31	0.16 103	0.09 84	0.24 161	0.09 79	0.10 64	0.06 69	0.05 69	0.15 79	0.17 118	0.17 101	0.12 91	0.16 90	0.10 97	0.24 163	0.17 111	0.04 60	0.05 57	0.10 70	0.11 77	0.13 84	0.09 68

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

MaDis-Stereo	0.10 75	0.07 56	0.07 78	0.04 27	0.04 35	0.04 25	0.04 59	0.09 64	0.07 62	0.11 77	0.07 53	0.13 83	0.06 69	0.03 38	0.14 71	0.14 82	0.15 89	0.12 91	0.15 84	0.07 58	0.16 85	0.13 86	0.03 29	0.06 72	0.14 111	0.20 182	0.16 96	0.19 144

UniTT-Stereo	0.11 84	0.07 56	0.06 65	0.05 50	0.05 52	0.06 63	0.04 59	0.10 68	0.07 62	0.13 86	0.06 39	0.12 78	0.12 165	0.08 110	0.18 101	0.14 82	0.16 94	0.12 91	0.19 109	0.09 87	0.17 93	0.12 79	0.07 117	0.06 72	0.12 91	0.19 171	0.10 61	0.13 87

MIM_Stereo	0.11 84	0.09 80	0.07 78	0.08 92	0.07 82	0.09 113	0.04 59	0.13 85	0.06 43	0.19 111	0.08 66	0.11 72	0.05 52	0.05 69	0.16 84	0.15 96	0.17 101	0.12 91	0.20 117	0.10 97	0.18 104	0.15 95	0.04 60	0.07 86	0.11 79	0.10 73	0.15 90	0.10 71

anonymousdsp2	0.13 98	0.12 131	0.09 117	0.09 107	0.08 100	0.10 119	0.07 122	0.18 118	0.08 69	0.20 115	0.16 165	0.15 102	0.07 85	0.07 98	0.15 79	0.15 96	0.17 101	0.12 91	0.23 147	0.11 109	0.19 116	0.21 140	0.07 117	0.08 103	0.13 97	0.11 77	0.18 115	0.12 83

TestStereo1	0.14 104	0.12 131	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.08 94	0.07 122	0.14 92	0.10 102	0.17 97	0.09 79	0.14 94	0.17 232	0.05 69	0.23 167	0.17 118	0.16 94	0.12 91	0.19 109	0.10 97	0.19 116	0.24 160	0.04 60	0.07 86	0.18 154	0.17 145	0.26 190	0.20 152

TESTraft	0.13 98	0.11 115	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.07 122	0.15 96	0.11 124	0.16 90	0.10 93	0.14 94	0.16 219	0.05 69	0.24 184	0.17 118	0.15 89	0.12 91	0.18 100	0.10 97	0.18 104	0.22 147	0.04 60	0.08 103	0.17 139	0.17 145	0.23 155	0.19 144

SA-5K	0.14 104	0.12 131	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.08 94	0.07 122	0.14 92	0.10 102	0.17 97	0.09 79	0.14 94	0.17 232	0.05 69	0.23 167	0.17 118	0.16 94	0.12 91	0.19 109	0.10 97	0.19 116	0.24 160	0.04 60	0.07 86	0.18 154	0.17 145	0.26 190	0.20 152

test_4	0.14 104	0.09 80	0.10 130	0.07 73	0.07 82	0.05 46	0.05 84	0.17 109	0.11 124	0.24 161	0.08 66	0.15 102	0.08 101	0.07 98	0.19 106	0.18 141	0.18 112	0.12 91	0.17 97	0.11 109	0.23 159	0.27 186	0.04 60	0.09 129	0.14 111	0.20 182	0.26 190	0.23 182

CREStereo++_RVC	0.18 155	0.12 131	0.10 130	0.11 137	0.12 166	0.11 135	0.08 141	0.23 168	0.12 151	0.28 217	0.13 132	0.22 164	0.19 251	0.10 159	0.22 154	0.22 209	0.24 195	0.12 91	0.22 140	0.11 109	0.34 210	0.25 170	0.07 117	0.09 129	0.19 163	0.15 122	0.62 323	0.23 182
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 91	0.10 94	0.08 98	0.09 107	0.08 100	0.09 113	0.06 104	0.18 118	0.09 84	0.22 128	0.12 122	0.15 102	0.07 85	0.06 89	0.16 84	0.14 82	0.16 94	0.12 91	0.20 117	0.09 87	0.19 116	0.17 111	0.05 83	0.07 86	0.14 111	0.13 99	0.16 96	0.13 87

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

DepthFocus	0.14 104	0.09 80	0.07 78	0.10 117	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.20 129	0.10 102	0.23 139	0.10 93	0.18 123	0.07 85	0.11 176	0.19 106	0.21 192	0.22 166	0.13 105	0.22 140	0.14 163	0.35 221	0.24 160	0.10 186	0.07 86	0.11 79	0.13 99	0.17 109	0.18 125

S2M2_XL	0.15 114	0.10 94	0.11 158	0.08 92	0.08 100	0.11 135	0.09 157	0.22 155	0.09 84	0.22 128	0.10 93	0.24 175	0.08 101	0.08 110	0.18 101	0.19 161	0.24 195	0.13 105	0.19 109	0.11 109	0.36 226	0.21 140	0.09 159	0.08 103	0.14 111	0.12 87	0.18 115	0.20 152
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 91	0.09 80	0.06 65	0.06 65	0.07 82	0.06 63	0.04 59	0.17 109	0.08 69	0.24 161	0.08 66	0.14 94	0.06 69	0.06 89	0.17 90	0.14 82	0.18 112	0.13 105	0.18 100	0.10 97	0.23 159	0.23 152	0.06 101	0.06 72	0.10 70	0.13 99	0.14 87	0.16 112

trnet	0.16 131	0.13 153	0.10 130	0.11 137	0.10 135	0.10 119	0.06 104	0.24 184	0.09 84	0.28 217	0.12 122	0.26 198	0.11 151	0.10 159	0.20 123	0.22 209	0.25 209	0.13 105	0.21 130	0.13 135	0.32 198	0.20 137	0.08 144	0.09 129	0.17 139	0.17 145	0.24 166	0.23 182

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

iinet-f	0.17 145	0.14 176	0.10 130	0.12 150	0.09 114	0.14 171	0.09 157	0.15 96	0.10 102	0.23 139	0.25 239	0.18 123	0.15 210	0.08 110	0.33 230	0.19 161	0.20 133	0.13 105	0.36 228	0.16 202	0.20 126	0.21 140	0.08 144	0.09 129	0.17 139	0.14 108	0.25 177	0.17 118

s12784h	0.22 204	0.16 210	0.13 198	0.19 232	0.14 203	0.12 151	0.08 141	0.24 184	0.11 124	0.29 235	0.16 165	0.27 211	0.15 210	0.10 159	0.22 154	0.26 251	0.26 226	0.13 105	0.29 193	0.12 118	0.50 291	0.30 202	0.08 144	0.10 158	0.24 232	0.21 192	0.65 329	0.47 287

TestStereo	0.17 145	0.17 227	0.14 207	0.15 190	0.11 151	0.15 186	0.11 186	0.25 203	0.13 175	0.30 239	0.15 149	0.25 186	0.11 151	0.08 110	0.19 106	0.14 82	0.23 179	0.13 105	0.27 176	0.13 135	0.27 183	0.15 95	0.09 159	0.14 232	0.21 188	0.15 122	0.21 144	0.19 144

GMStereo	0.16 131	0.16 210	0.09 117	0.14 171	0.13 184	0.15 186	0.11 186	0.22 155	0.12 151	0.19 111	0.15 149	0.25 186	0.13 186	0.09 137	0.17 90	0.14 82	0.21 149	0.13 105	0.26 168	0.15 184	0.20 126	0.12 79	0.09 159	0.11 175	0.18 154	0.15 122	0.23 155	0.15 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.17 145	0.13 153	0.11 158	0.11 137	0.10 135	0.10 119	0.06 104	0.24 184	0.10 102	0.27 199	0.12 122	0.26 198	0.11 151	0.10 159	0.22 154	0.26 251	0.26 226	0.13 105	0.21 130	0.14 163	0.36 226	0.24 160	0.08 144	0.09 129	0.17 139	0.17 145	0.23 155	0.22 173
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	0.18 155	0.15 199	0.11 158	0.14 171	0.11 151	0.09 113	0.09 157	0.22 155	0.10 102	0.29 235	0.11 111	0.25 186	0.08 101	0.09 137	0.24 184	0.27 257	0.24 195	0.13 105	0.28 183	0.13 135	0.35 221	0.24 160	0.09 159	0.08 103	0.22 199	0.17 145	0.23 155	0.25 204

RASNet	0.15 114	0.14 176	0.14 207	0.13 159	0.11 151	0.12 151	0.10 173	0.24 184	0.12 151	0.22 128	0.14 139	0.18 123	0.12 165	0.09 137	0.16 84	0.18 141	0.19 124	0.13 105	0.16 90	0.10 97	0.22 145	0.16 104	0.07 117	0.14 232	0.16 126	0.16 136	0.26 190	0.22 173

RYNet	0.15 114	0.07 56	0.06 65	0.05 50	0.06 68	0.06 63	0.04 59	0.07 54	0.13 175	0.06 45	0.06 39	0.06 35	0.05 52	0.04 59	1.96 356	0.11 54	0.09 50	0.13 105	0.10 56	0.07 58	0.08 38	0.07 38	0.13 240	0.06 72	0.09 60	0.22 202	0.11 69	0.08 58

LGCAT	0.15 114	0.12 131	0.10 130	0.09 107	0.09 114	0.11 135	0.07 122	0.21 145	0.12 151	0.23 139	0.11 111	0.19 133	0.10 125	0.08 110	0.19 106	0.21 192	0.24 195	0.14 118	0.21 130	0.13 135	0.37 232	0.24 160	0.10 186	0.08 103	0.14 111	0.15 122	0.18 115	0.16 112

WQFJA1++	3.28 370	0.13 153	0.09 117	27.82 387	0.11 151	24.38 388	25.71 387	0.22 155	0.11 124	0.35 286	0.16 165	0.65 303	2.77 361	0.08 110	0.17 90	0.23 221	0.23 179	0.14 118	1.04 317	0.38 319	0.36 226	0.26 178	0.08 144	0.08 103	0.20 176	2.15 374	0.29 224	0.30 234

castereo++	0.17 145	0.11 115	0.09 117	0.12 150	0.09 114	0.10 119	0.06 104	0.22 155	0.12 151	0.27 199	0.11 111	0.27 211	0.10 125	0.08 110	0.17 90	0.21 192	0.24 195	0.14 118	0.25 166	0.13 135	0.44 264	0.31 208	0.08 144	0.10 158	0.17 139	0.17 145	0.36 260	0.19 144

castereo	0.17 145	0.12 131	0.10 130	0.10 117	0.10 135	0.11 135	0.06 104	0.22 155	0.13 175	0.26 188	0.14 139	0.23 168	0.08 101	0.07 98	0.19 106	0.22 209	0.25 209	0.14 118	0.28 183	0.13 135	0.45 266	0.34 222	0.07 117	0.09 129	0.19 163	0.20 182	0.19 123	0.20 152

test_for_model	0.18 155	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 124	0.25 175	0.08 66	0.25 186	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 161	1.29 362	0.14 118	0.24 155	0.13 135	0.38 236	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 125

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 155	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 124	0.25 175	0.08 66	0.25 186	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 161	1.29 362	0.14 118	0.24 155	0.13 135	0.38 236	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 125

testlalala	0.18 155	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 124	0.25 175	0.08 66	0.25 186	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 161	1.29 362	0.14 118	0.24 155	0.13 135	0.38 236	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 125

GCAPDPT-zeroshot	0.18 155	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 124	0.25 175	0.08 66	0.25 186	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 161	1.29 362	0.14 118	0.24 155	0.13 135	0.38 236	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 125

GCAP-Stereo	0.18 155	0.10 94	0.07 78	0.08 92	0.09 114	0.07 76	0.05 84	0.20 129	0.11 124	0.25 175	0.08 66	0.25 186	0.07 85	0.08 110	0.17 90	0.19 161	1.29 362	0.14 118	0.24 155	0.13 135	0.38 236	0.18 119	0.07 117	0.07 86	0.13 97	0.14 108	0.16 96	0.18 125

CAS	0.14 104	0.11 115	0.08 98	0.09 107	0.08 100	0.08 94	0.05 84	0.17 109	0.10 102	0.17 97	0.16 165	0.15 102	0.10 125	0.10 159	0.20 123	0.18 141	0.17 101	0.14 118	0.19 109	0.11 109	0.22 145	0.23 152	0.07 117	0.08 103	0.17 139	0.16 136	0.17 109	0.23 182

IER	0.15 114	0.11 115	0.10 130	0.12 150	0.10 135	0.12 151	0.08 141	0.17 109	0.10 102	0.18 104	0.17 178	0.20 140	0.10 125	0.11 176	0.47 266	0.15 96	0.18 112	0.14 118	0.16 90	0.11 109	0.16 85	0.12 79	0.09 159	0.09 129	0.14 111	0.16 136	0.19 123	0.18 125

CIPLG	0.15 114	0.11 115	0.08 98	0.10 117	0.09 114	0.11 135	0.08 141	0.23 168	0.09 84	0.23 139	0.14 139	0.20 140	0.10 125	0.12 205	0.23 167	0.17 118	0.21 149	0.14 118	0.21 130	0.13 135	0.22 145	0.28 194	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.12 87	0.21 144	0.13 87

dd	0.19 172	0.17 227	0.10 130	0.34 298	0.12 166	0.24 263	0.11 186	0.21 145	0.10 102	0.22 128	0.10 93	0.37 268	0.10 125	0.09 137	0.37 243	0.17 118	0.28 250	0.14 118	0.35 222	0.14 163	0.19 116	0.14 92	0.09 159	0.13 220	0.21 188	0.15 122	0.26 190	0.21 162

IPLGR_C	0.15 114	0.11 115	0.08 98	0.10 117	0.09 114	0.11 135	0.08 141	0.23 168	0.09 84	0.23 139	0.14 139	0.20 140	0.10 125	0.12 205	0.21 136	0.17 118	0.21 149	0.14 118	0.21 130	0.13 135	0.22 145	0.28 194	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.12 87	0.21 144	0.14 98

GMOStereo	0.16 131	0.12 131	0.10 130	0.10 117	0.08 100	0.10 119	0.07 122	0.23 168	0.12 151	0.28 217	0.10 93	0.21 153	0.13 186	0.08 110	0.20 123	0.18 141	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 135	0.26 175	0.36 232	0.05 83	0.08 103	0.22 199	0.19 171	0.24 166	0.18 125

error version	0.16 131	0.12 131	0.10 130	0.10 117	0.08 100	0.10 119	0.07 122	0.23 168	0.12 151	0.28 217	0.10 93	0.21 153	0.13 186	0.08 110	0.20 123	0.18 141	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 135	0.26 175	0.36 232	0.05 83	0.08 103	0.22 199	0.19 171	0.24 166	0.18 125

test-v	0.16 131	0.12 131	0.10 130	0.10 117	0.08 100	0.10 119	0.07 122	0.23 168	0.12 151	0.28 217	0.10 93	0.21 153	0.13 186	0.08 110	0.20 123	0.18 141	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 135	0.26 175	0.36 232	0.05 83	0.08 103	0.22 199	0.19 171	0.24 166	0.18 125

ACRE	0.15 114	0.11 115	0.08 98	0.10 117	0.09 114	0.11 135	0.08 141	0.23 168	0.09 84	0.23 139	0.15 149	0.20 140	0.10 125	0.12 205	0.21 136	0.17 118	0.21 149	0.14 118	0.21 130	0.13 135	0.22 145	0.27 186	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.12 87	0.21 144	0.13 87

AnonymousM	0.19 172	0.09 80	0.07 78	0.09 107	0.07 82	0.08 94	0.05 84	0.20 129	0.09 84	0.23 139	0.14 139	0.16 111	0.07 85	0.09 137	0.23 167	0.23 221	0.23 179	0.14 118	0.20 117	0.15 184	0.32 198	0.26 178	0.07 117	0.08 103	0.11 79	0.17 145	0.54 309	0.97 333

test-2	0.16 131	0.12 131	0.10 130	0.10 117	0.08 100	0.10 119	0.07 122	0.23 168	0.12 151	0.28 217	0.10 93	0.21 153	0.13 186	0.08 110	0.20 123	0.18 141	0.21 149	0.14 118	0.23 147	0.13 135	0.26 175	0.36 232	0.05 83	0.08 103	0.22 199	0.19 171	0.24 166	0.18 125

ADLNet	0.21 197	0.17 227	0.12 180	0.16 201	0.14 203	0.18 215	0.15 225	0.20 129	0.11 124	0.17 97	0.15 149	0.33 254	0.13 186	0.31 314	1.12 326	0.15 96	0.20 133	0.14 118	0.18 100	0.13 135	0.16 85	0.18 119	0.15 256	0.09 129	0.17 139	0.18 161	0.19 123	0.17 118

FINET	0.16 131	0.15 199	0.15 220	0.16 201	0.12 166	0.13 163	0.14 217	0.18 118	0.15 206	0.17 97	0.15 149	0.18 123	0.12 165	0.11 176	0.23 167	0.18 141	0.19 124	0.14 118	0.23 147	0.12 118	0.18 104	0.14 92	0.12 232	0.12 196	0.16 126	0.16 136	0.18 115	0.16 112

DMCA	0.11 84	0.09 80	0.10 130	0.08 92	0.09 114	0.08 94	0.09 157	0.13 85	0.10 102	0.11 77	0.13 132	0.12 78	0.08 101	0.09 137	0.20 123	0.14 82	0.15 89	0.14 118	0.12 66	0.10 97	0.14 77	0.09 60	0.08 144	0.08 103	0.11 79	0.13 99	0.11 69	0.12 83

GANet	0.10 75	0.10 94	0.09 117	0.10 117	0.10 135	0.12 151	0.09 157	0.13 85	0.08 69	0.10 71	0.10 93	0.14 94	0.06 69	0.06 89	0.11 42	0.12 69	0.14 81	0.14 118	0.11 61	0.07 58	0.11 61	0.08 49	0.08 144	0.08 103	0.11 79	0.09 63	0.11 69	0.11 76

HITNet	0.14 104	0.11 115	0.10 130	0.11 137	0.10 135	0.10 119	0.07 122	0.18 118	0.11 124	0.24 161	0.13 132	0.18 123	0.10 125	0.09 137	0.20 123	0.14 82	0.17 101	0.14 118	0.16 90	0.10 97	0.20 126	0.22 147	0.08 144	0.09 129	0.15 121	0.14 108	0.24 166	0.18 125
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
depth_test_26	0.18 155	0.12 131	0.09 117	0.08 92	0.09 114	0.08 94	0.06 104	0.30 270	0.10 102	0.35 286	0.11 111	0.40 278	0.09 112	0.10 159	0.20 123	0.21 192	0.32 279	0.15 143	0.29 193	0.14 163	0.46 275	0.26 178	0.12 232	0.09 129	0.16 126	0.16 136	0.17 109	0.21 162

DDF-Stereo	0.40 288	0.14 176	0.08 98	1.79 352	0.15 221	1.91 359	0.20 249	0.26 218	0.11 124	0.27 199	0.17 178	2.08 348	0.16 219	0.11 176	0.19 106	0.25 240	0.29 257	0.15 143	0.37 230	0.15 184	0.45 266	0.34 222	0.09 159	0.10 158	0.18 154	0.23 212	0.25 177	0.26 215

coex_refinement	0.17 145	0.15 199	0.11 158	0.12 150	0.12 166	0.13 163	0.08 141	0.21 145	0.16 226	0.22 128	0.18 182	0.17 116	0.10 125	0.10 159	0.44 259	0.19 161	0.20 133	0.15 143	0.23 147	0.11 109	0.17 93	0.15 95	0.09 159	0.10 158	0.18 154	0.17 145	0.20 136	0.22 173

G2L-Stereo	0.16 131	0.14 176	0.11 158	0.12 150	0.13 184	0.12 151	0.09 157	0.20 129	0.11 124	0.24 161	0.16 165	0.19 133	0.16 219	0.11 176	0.29 212	0.16 108	0.20 133	0.15 143	0.18 100	0.12 118	0.20 126	0.16 104	0.11 213	0.10 158	0.18 154	0.19 171	0.23 155	0.17 118

Reg-Stereo(zero)	0.24 224	0.13 153	0.14 207	0.13 159	0.11 151	0.14 171	0.11 186	0.32 285	0.15 206	0.34 272	0.56 324	0.30 240	0.12 165	0.16 256	0.19 106	0.31 274	0.25 209	0.15 143	0.42 241	0.17 213	0.34 210	0.49 285	0.10 186	0.11 175	0.20 176	0.24 221	0.38 271	0.37 257

fast-iter	0.24 224	0.13 153	0.14 207	0.13 159	0.11 151	0.14 171	0.11 186	0.32 285	0.15 206	0.34 272	0.56 324	0.30 240	0.12 165	0.16 256	0.19 106	0.31 274	0.25 209	0.15 143	0.42 241	0.17 213	0.34 210	0.49 285	0.10 186	0.11 175	0.20 176	0.24 221	0.38 271	0.37 257

MGS-Stereo	0.15 114	0.12 131	0.08 98	0.07 73	0.07 82	0.07 76	0.05 84	0.16 103	0.07 62	0.13 86	0.10 93	0.13 83	0.06 69	0.08 110	0.98 321	0.13 74	0.19 124	0.15 143	0.18 100	0.12 118	0.19 116	0.16 104	0.07 117	0.08 103	0.13 97	0.12 87	0.17 109	0.15 107

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 114	0.11 115	0.10 130	0.11 137	0.08 100	0.09 113	0.05 84	0.18 118	0.17 236	0.23 139	0.18 182	0.18 123	0.10 125	0.09 137	0.19 106	0.17 118	0.19 124	0.15 143	0.18 100	0.12 118	0.19 116	0.26 178	0.07 117	0.09 129	0.16 126	0.22 202	0.16 96	0.21 162

4D-IteraStereo	0.14 104	0.10 94	0.09 117	0.10 117	0.08 100	0.08 94	0.05 84	0.21 145	0.12 151	0.26 188	0.12 122	0.20 140	0.08 101	0.07 98	0.19 106	0.18 141	0.20 133	0.15 143	0.22 140	0.12 118	0.27 183	0.29 199	0.05 83	0.08 103	0.14 111	0.14 108	0.19 123	0.13 87

LoS	0.22 204	0.15 199	0.11 158	0.13 159	0.14 203	0.12 151	0.08 141	0.60 336	0.11 124	0.37 302	0.38 291	0.36 264	0.13 186	0.11 176	0.23 167	0.25 240	0.26 226	0.15 143	0.26 168	0.15 184	0.42 255	0.33 216	0.09 159	0.09 129	0.25 239	0.19 171	0.25 177	0.28 226
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.18 155	0.10 94	0.10 130	0.09 107	0.11 151	0.10 119	0.05 84	0.42 312	0.10 102	0.20 115	0.27 256	0.23 168	0.10 125	0.12 205	0.26 200	0.23 221	0.25 209	0.15 143	0.20 117	0.13 135	0.45 266	0.26 178	0.09 159	0.08 103	0.19 163	0.15 122	0.19 123	0.24 197

SA	0.15 114	0.13 153	0.09 117	0.09 107	0.08 100	0.11 135	0.06 104	0.21 145	0.10 102	0.23 139	0.09 79	0.23 168	0.07 85	0.07 98	0.19 106	0.18 141	0.18 112	0.15 143	0.24 155	0.12 118	0.20 126	0.26 178	0.05 83	0.09 129	0.20 176	0.20 182	0.27 207	0.23 182

GLC_STEREO	0.18 155	0.15 199	0.16 233	0.15 190	0.14 203	0.14 171	0.11 186	0.26 218	0.10 102	0.28 217	0.18 182	0.20 140	0.10 125	0.11 176	0.19 106	0.19 161	0.28 250	0.15 143	0.24 155	0.14 163	0.37 232	0.23 152	0.09 159	0.10 158	0.19 163	0.13 99	0.30 234	0.18 125

test-3	0.18 155	0.11 115	0.09 117	0.11 137	0.12 166	0.10 119	0.07 122	0.25 203	0.10 102	0.27 199	0.11 111	0.29 228	0.11 151	0.08 110	0.23 167	0.19 161	0.23 179	0.15 143	0.47 255	0.15 184	0.33 203	0.46 271	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.14 108	0.25 177	0.23 182

test_1	0.18 155	0.11 115	0.09 117	0.11 137	0.12 166	0.10 119	0.07 122	0.25 203	0.10 102	0.27 199	0.11 111	0.29 228	0.11 151	0.08 110	0.23 167	0.19 161	0.23 179	0.15 143	0.47 255	0.15 184	0.33 203	0.46 271	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.14 108	0.25 177	0.23 182

test_3	0.19 172	0.12 131	0.11 158	0.11 137	0.12 166	0.10 119	0.07 122	0.25 203	0.12 151	0.28 217	0.12 122	0.31 247	0.14 204	0.08 110	0.25 196	0.20 181	0.23 179	0.15 143	0.47 255	0.16 202	0.35 221	0.46 271	0.06 101	0.11 175	0.19 163	0.19 171	0.27 207	0.25 204

raftrobust	0.15 114	0.12 131	0.11 158	0.11 137	0.10 135	0.08 94	0.06 104	0.22 155	0.09 84	0.27 199	0.13 132	0.19 133	0.08 101	0.08 110	0.21 136	0.18 141	0.21 149	0.15 143	0.28 183	0.13 135	0.25 168	0.23 152	0.08 144	0.08 103	0.19 163	0.17 145	0.17 109	0.16 112

ARAFT	0.12 91	0.09 80	0.07 78	0.09 107	0.07 82	0.08 94	0.04 59	0.14 92	0.08 69	0.21 119	0.10 93	0.17 116	0.05 52	0.05 69	0.18 101	0.14 82	0.18 112	0.15 143	0.20 117	0.08 74	0.20 126	0.18 119	0.05 83	0.06 72	0.14 111	0.11 77	0.18 115	0.13 87

UPFNet	0.13 98	0.11 115	0.12 180	0.12 150	0.11 151	0.13 163	0.10 173	0.15 96	0.12 151	0.17 97	0.13 132	0.15 102	0.09 112	0.11 176	0.23 167	0.15 96	0.17 101	0.15 143	0.16 90	0.11 109	0.13 71	0.11 70	0.09 159	0.09 129	0.13 97	0.13 99	0.19 123	0.13 87

iResNetv2_ROB	0.20 183	0.14 176	0.11 158	0.17 211	0.13 184	0.17 209	0.11 186	0.26 218	0.12 151	0.26 188	0.20 203	0.27 211	0.19 251	0.10 159	0.42 253	0.16 108	0.20 133	0.15 143	0.35 222	0.15 184	0.33 203	0.18 119	0.12 232	0.14 232	0.20 176	0.17 145	0.30 234	0.19 144

DISCO	0.16 131	0.15 199	0.11 158	0.14 171	0.13 184	0.16 195	0.14 217	0.15 96	0.13 175	0.21 119	0.17 178	0.16 111	0.10 125	0.10 159	0.25 196	0.16 108	0.20 133	0.15 143	0.23 147	0.14 163	0.17 93	0.18 119	0.09 159	0.11 175	0.17 139	0.16 136	0.21 144	0.16 112

DN-CSS_ROB	0.18 155	0.14 176	0.16 233	0.14 171	0.14 203	0.11 135	0.09 157	0.25 203	0.13 175	0.27 199	0.26 248	0.25 186	0.17 232	0.09 137	0.19 106	0.16 108	0.19 124	0.15 143	0.41 237	0.13 135	0.24 163	0.18 119	0.10 186	0.14 232	0.17 139	0.15 122	0.22 151	0.18 125

ManiGeoR	0.20 183	0.16 210	0.12 180	0.17 211	0.12 166	0.14 171	0.09 157	0.28 250	0.15 206	0.25 175	0.18 182	0.24 175	0.09 112	0.09 137	0.76 298	0.18 141	0.22 166	0.16 165	0.34 213	0.13 135	0.22 145	0.24 160	0.09 159	0.12 196	0.19 163	0.21 192	0.20 136	0.19 144

HLf10	0.20 183	0.16 210	0.12 180	0.17 211	0.12 166	0.14 171	0.09 157	0.28 250	0.15 206	0.25 175	0.18 182	0.24 175	0.09 112	0.09 137	0.76 298	0.18 141	0.22 166	0.16 165	0.34 213	0.13 135	0.22 145	0.24 160	0.09 159	0.12 196	0.19 163	0.21 192	0.20 136	0.19 144

TestStereo_HLe17	0.21 197	0.18 244	0.12 180	0.19 232	0.14 203	0.15 186	0.10 173	0.36 296	0.16 226	0.28 217	0.18 182	0.26 198	0.12 165	0.09 137	0.46 264	0.19 161	0.22 166	0.16 165	0.35 222	0.14 163	0.32 198	0.34 222	0.09 159	0.15 245	0.23 219	0.22 202	0.25 177	0.21 162

GGDA	0.19 172	0.15 199	0.13 198	0.14 171	0.12 166	0.16 195	0.10 173	0.24 184	0.15 206	0.30 239	0.21 214	0.26 198	0.13 186	0.10 159	0.21 136	0.19 161	0.23 179	0.16 165	0.33 206	0.14 163	0.25 168	0.25 170	0.10 186	0.12 196	0.21 188	0.23 212	0.26 190	0.25 204

DNS	1.51 354	0.12 131	0.17 246	0.17 211	0.09 114	4.25 374	0.13 207	0.26 218	0.11 124	0.27 199	0.96 351	26.17 386	0.12 165	0.11 176	0.22 154	0.35 289	0.25 209	0.16 165	4.42 362	0.13 135	0.36 226	0.30 202	0.07 117	0.13 220	0.31 283	0.28 261	0.29 224	0.45 282

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 216	0.17 227	0.08 98	0.22 249	0.21 261	0.29 286	0.17 233	0.25 203	0.11 124	0.42 324	0.19 192	0.43 282	0.09 112	0.11 176	0.19 106	0.25 240	0.25 209	0.16 165	0.28 183	0.14 163	0.41 250	0.39 246	0.07 117	0.09 129	0.20 176	0.18 161	0.27 207	0.49 288

S2M2_L	0.17 145	0.14 176	0.15 220	0.13 159	0.10 135	0.16 195	0.11 186	0.21 145	0.11 124	0.27 199	0.09 79	0.20 140	0.06 69	0.17 265	0.22 154	0.19 161	0.25 209	0.16 165	0.20 117	0.15 184	0.34 210	0.25 170	0.13 240	0.10 158	0.16 126	0.16 136	0.27 207	0.23 182
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.16 131	0.13 153	0.10 130	0.07 73	0.09 114	0.08 94	0.06 104	0.17 109	0.11 124	0.23 139	0.16 165	0.17 116	0.11 151	0.09 137	0.21 136	0.22 209	0.17 101	0.16 165	0.24 155	0.12 118	0.33 203	0.31 208	0.08 144	0.09 129	0.20 176	0.15 122	0.16 96	0.20 152

tt_ll	0.16 131	0.13 153	0.10 130	0.07 73	0.09 114	0.08 94	0.06 104	0.17 109	0.11 124	0.23 139	0.16 165	0.17 116	0.11 151	0.09 137	0.21 136	0.22 209	0.17 101	0.16 165	0.24 155	0.12 118	0.33 203	0.31 208	0.08 144	0.09 129	0.20 176	0.15 122	0.16 96	0.20 152

EGLCR-Stereo	0.20 183	0.12 131	0.10 130	0.11 137	0.11 151	0.13 163	0.06 104	0.23 168	0.11 124	0.27 199	0.09 79	0.24 175	0.09 112	0.09 137	0.18 101	0.21 192	0.24 195	0.16 165	0.29 193	0.12 118	0.36 226	0.46 271	0.07 117	0.09 129	0.15 121	0.25 232	0.93 346	0.25 204

IPLG	0.22 204	0.12 131	0.11 158	0.10 117	0.10 135	0.10 119	0.07 122	0.22 155	0.09 84	0.24 161	0.15 149	0.21 153	0.09 112	0.11 176	1.93 354	0.18 141	0.21 149	0.16 165	0.24 155	0.14 163	0.20 126	0.32 213	0.06 101	0.10 158	0.18 154	0.18 161	0.24 166	0.14 98

RP	0.22 204	0.20 263	0.23 286	0.22 249	0.20 255	0.21 242	0.22 262	0.24 184	0.22 263	0.17 97	0.25 239	0.24 175	0.19 251	0.15 249	0.50 274	0.17 118	0.20 133	0.16 165	0.22 140	0.16 202	0.17 93	0.25 170	0.13 240	0.16 253	0.22 199	0.21 192	0.30 234	0.25 204

CFNet	0.16 131	0.15 199	0.12 180	0.18 222	0.15 221	0.14 171	0.11 186	0.23 168	0.12 151	0.21 119	0.16 165	0.29 228	0.14 204	0.11 176	0.21 136	0.13 74	0.20 133	0.16 165	0.18 100	0.12 118	0.17 93	0.13 86	0.08 144	0.12 196	0.20 176	0.17 145	0.22 151	0.21 162

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 155	0.18 244	0.18 254	0.17 211	0.21 261	0.16 195	0.26 285	0.19 127	0.24 273	0.22 128	0.20 203	0.26 198	0.12 165	0.19 276	0.24 184	0.16 108	0.19 124	0.16 165	0.19 109	0.13 135	0.16 85	0.17 111	0.11 213	0.11 175	0.17 139	0.22 202	0.19 123	0.21 162
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	0.20 183	0.17 227	0.14 207	0.18 222	0.17 236	0.15 186	0.13 207	0.26 218	0.14 190	0.26 188	0.22 223	0.24 175	0.17 232	0.11 176	0.33 230	0.17 118	0.26 226	0.16 165	0.27 176	0.17 213	0.27 183	0.19 132	0.10 186	0.13 220	0.22 199	0.22 202	0.27 207	0.24 197

iResNet_ROB	0.17 145	0.14 176	0.12 180	0.15 190	0.11 151	0.15 186	0.11 186	0.25 203	0.12 151	0.25 175	0.16 165	0.19 133	0.21 258	0.09 137	0.25 196	0.16 108	0.22 166	0.16 165	0.29 193	0.12 118	0.23 159	0.16 104	0.09 159	0.12 196	0.20 176	0.17 145	0.26 190	0.21 162

HLF11	0.20 183	0.15 199	0.11 158	0.14 171	0.10 135	0.12 151	0.08 141	0.36 296	0.12 151	0.24 161	0.15 149	0.21 153	0.09 112	0.09 137	0.82 305	0.17 118	0.22 166	0.17 181	0.40 236	0.13 135	0.19 116	0.22 147	0.10 186	0.10 158	0.17 139	0.19 171	0.19 123	0.20 152

HLf8	0.21 197	0.16 210	0.12 180	0.16 201	0.13 184	0.13 163	0.10 173	0.31 275	0.14 190	0.26 188	0.19 192	0.25 186	0.12 165	0.10 159	0.54 280	0.19 161	0.23 179	0.17 181	0.45 251	0.14 163	0.31 194	0.31 208	0.10 186	0.13 220	0.20 176	0.23 212	0.26 190	0.23 182

TestStereo_HL2	0.19 172	0.16 210	0.12 180	0.14 171	0.12 166	0.15 186	0.10 173	0.24 184	0.15 206	0.29 235	0.22 223	0.26 198	0.13 186	0.10 159	0.21 136	0.19 161	0.23 179	0.17 181	0.35 222	0.14 163	0.25 168	0.25 170	0.10 186	0.12 196	0.21 188	0.22 202	0.25 177	0.26 215

DN	0.72 321	0.13 153	0.12 180	0.24 265	0.12 166	7.52 379	0.13 207	0.25 203	0.14 190	0.30 239	0.20 203	6.25 372	0.10 125	0.15 249	0.22 154	0.27 257	0.27 238	0.17 181	0.41 237	0.16 202	0.40 249	0.34 222	0.11 213	0.11 175	0.37 305	0.31 280	0.27 207	0.43 279

IGEV-FE	0.29 252	0.13 153	0.22 282	0.29 281	0.17 236	0.21 242	0.22 262	0.28 250	0.14 190	0.35 286	0.43 303	0.33 254	0.11 151	0.14 234	0.23 167	0.37 303	0.26 226	0.17 181	0.47 255	0.24 265	0.51 293	0.61 323	0.11 213	0.11 175	0.33 290	0.27 255	0.62 323	0.45 282

gcap-zeroshot	0.36 276	0.13 153	0.16 233	0.19 232	0.14 203	0.19 225	0.14 217	0.28 250	0.13 175	0.37 302	0.35 281	0.34 259	0.12 165	0.12 205	0.23 167	0.36 298	0.50 325	0.17 181	3.18 356	0.25 273	0.45 266	0.51 294	0.23 290	0.11 175	0.21 188	0.26 248	0.25 177	0.27 220

IGEV_Zeroshot_test	0.29 252	0.13 153	0.22 282	0.29 281	0.17 236	0.21 242	0.22 262	0.28 250	0.14 190	0.35 286	0.43 303	0.33 254	0.11 151	0.14 234	0.23 167	0.37 303	0.26 226	0.17 181	0.48 264	0.24 265	0.52 295	0.61 323	0.11 213	0.11 175	0.33 290	0.27 255	0.62 323	0.45 282

MSKI-zero shot	0.26 239	0.13 153	0.10 130	0.14 171	0.14 203	0.15 186	0.11 186	0.28 250	0.13 175	0.30 239	0.35 281	0.28 219	0.11 151	0.12 205	0.29 212	0.37 303	0.28 250	0.17 181	0.58 291	0.26 282	0.57 303	0.55 308	0.09 159	0.11 175	0.25 239	0.41 306	0.32 245	0.42 275

Any-RAFT	0.24 224	0.13 153	0.16 233	0.16 201	0.13 184	0.15 186	0.10 173	0.25 203	0.14 190	0.28 217	0.35 281	0.28 219	0.11 151	0.12 205	0.22 154	0.25 240	0.28 250	0.17 181	0.50 272	0.16 202	0.63 317	0.40 251	0.10 186	0.10 158	0.28 264	0.29 269	0.26 190	0.42 275

anonymity	0.53 305	0.11 115	0.19 259	0.16 201	0.14 203	0.16 195	0.10 173	0.29 266	0.13 175	0.34 272	7.32 378	0.30 240	0.13 186	0.12 205	0.21 136	0.37 303	0.27 238	0.17 181	0.44 247	0.23 262	0.43 259	0.54 306	0.11 213	0.12 196	0.34 298	0.43 312	0.71 335	0.44 281

raft_robust	0.18 155	0.13 153	0.10 130	0.14 171	0.09 114	0.11 135	0.08 141	0.25 203	0.12 151	0.30 239	0.10 93	0.24 175	0.14 204	0.10 159	0.24 184	0.21 192	0.21 149	0.17 181	0.34 213	0.14 163	0.27 183	0.31 208	0.06 101	0.10 158	0.22 199	0.21 192	0.24 166	0.21 162

Sa-1000	0.17 145	0.13 153	0.09 117	0.09 107	0.09 114	0.11 135	0.05 84	0.22 155	0.11 124	0.24 161	0.11 111	0.24 175	0.09 112	0.10 159	0.22 154	0.18 141	0.21 149	0.17 181	0.28 183	0.12 118	0.25 168	0.33 216	0.06 101	0.09 129	0.24 232	0.20 182	0.26 190	0.22 173

iRaft-Stereo_20w	0.31 263	0.14 176	0.24 294	0.29 281	0.18 246	0.22 253	0.18 237	0.26 218	0.15 206	0.41 322	0.51 317	0.30 240	0.11 151	0.12 205	0.32 226	0.32 279	0.27 238	0.17 181	0.42 241	0.24 265	0.46 275	0.53 303	0.11 213	0.10 158	0.33 290	0.67 338	0.61 321	0.60 296

UDGNet	0.23 216	0.19 258	0.14 207	0.36 302	0.30 300	0.32 294	0.29 292	0.22 155	0.15 206	0.21 119	0.20 203	0.21 153	0.08 101	0.52 332	0.20 123	0.17 118	0.21 149	0.17 181	0.25 166	0.14 163	0.26 175	0.30 202	0.30 316	0.10 158	0.24 232	0.20 182	0.22 151	0.20 152

dad	0.29 252	0.21 266	0.14 207	0.47 313	0.22 268	0.29 286	0.48 320	0.40 306	0.12 151	0.32 257	0.14 139	0.41 279	0.23 266	0.10 159	0.53 278	0.19 161	0.32 279	0.17 181	0.51 273	0.15 184	0.27 183	0.18 119	0.11 213	0.18 271	0.31 283	0.18 161	0.67 331	0.45 282

MIPNet	0.21 197	0.14 176	0.11 158	0.11 137	0.12 166	0.12 151	0.08 141	0.24 184	0.10 102	0.27 199	0.24 236	0.22 164	0.14 204	0.11 176	0.94 317	0.20 181	0.23 179	0.17 181	0.31 200	0.20 231	0.21 135	0.35 231	0.07 117	0.11 175	0.23 219	0.23 212	0.27 207	0.21 162

TRStereo	0.34 273	0.16 210	0.21 275	0.16 201	0.12 166	0.34 299	0.17 233	0.27 239	0.11 124	0.35 286	0.18 182	0.34 259	0.09 112	0.12 205	0.26 200	0.36 298	0.25 209	0.17 181	0.44 247	0.25 273	0.42 255	0.47 277	0.09 159	0.09 129	0.26 244	2.80 375	0.49 299	0.33 243

cross-raft	0.24 224	0.14 176	0.12 180	0.13 159	0.13 184	0.17 209	0.10 173	0.27 239	0.15 206	0.30 239	0.19 192	0.28 219	0.10 125	0.12 205	0.26 200	0.34 284	0.27 238	0.17 181	0.57 289	0.25 273	0.62 315	0.51 294	0.09 159	0.11 175	0.29 270	0.27 255	0.26 190	0.31 238

rafts_anoy	0.14 104	0.14 176	0.11 158	0.11 137	0.11 151	0.10 119	0.07 122	0.21 145	0.08 69	0.21 119	0.15 149	0.17 116	0.07 85	0.06 89	0.20 123	0.17 118	0.20 133	0.17 181	0.22 140	0.12 118	0.21 135	0.18 119	0.06 101	0.09 129	0.16 126	0.15 122	0.15 90	0.17 118

CFNet_pseudo	0.20 183	0.16 210	0.16 233	0.19 232	0.16 227	0.16 195	0.13 207	0.24 184	0.14 190	0.28 217	0.21 214	0.22 164	0.19 251	0.12 205	0.63 287	0.17 118	0.20 133	0.17 181	0.30 199	0.12 118	0.21 135	0.17 111	0.12 232	0.12 196	0.20 176	0.20 182	0.25 177	0.26 215

RALCasStereoNet	0.15 114	0.14 176	0.10 130	0.13 159	0.11 151	0.10 119	0.07 122	0.20 129	0.08 69	0.23 139	0.13 132	0.19 133	0.08 101	0.07 98	0.20 123	0.18 141	0.22 166	0.17 181	0.20 117	0.12 118	0.22 145	0.21 140	0.07 117	0.09 129	0.18 154	0.15 122	0.15 90	0.15 107

RALAANet	0.14 104	0.13 153	0.11 158	0.10 117	0.10 135	0.11 135	0.07 122	0.17 109	0.10 102	0.16 90	0.15 149	0.15 102	0.09 112	0.06 89	0.19 106	0.16 108	0.18 112	0.17 181	0.26 168	0.14 163	0.24 163	0.23 152	0.07 117	0.09 129	0.16 126	0.15 122	0.20 136	0.16 112

UNet	0.15 114	0.13 153	0.13 198	0.14 171	0.12 166	0.14 171	0.10 173	0.20 129	0.12 151	0.21 119	0.15 149	0.17 116	0.12 165	0.13 223	0.21 136	0.15 96	0.20 133	0.17 181	0.18 100	0.13 135	0.17 93	0.14 92	0.10 186	0.12 196	0.15 121	0.17 145	0.20 136	0.17 118

HGLStereo	0.15 114	0.14 176	0.12 180	0.13 159	0.13 184	0.13 163	0.08 141	0.18 118	0.11 124	0.22 128	0.22 223	0.14 94	0.09 112	0.11 176	0.24 184	0.17 118	0.21 149	0.17 181	0.20 117	0.14 163	0.18 104	0.16 104	0.10 186	0.11 175	0.17 139	0.16 136	0.17 109	0.15 107

DSFCA	0.16 131	0.18 244	0.14 207	0.14 171	0.13 184	0.16 195	0.15 225	0.16 103	0.13 175	0.16 90	0.19 192	0.18 123	0.10 125	0.08 110	0.22 154	0.18 141	0.19 124	0.17 181	0.21 130	0.14 163	0.19 116	0.19 132	0.11 213	0.12 196	0.17 139	0.18 161	0.19 123	0.19 144

DMCA-RVC	0.16 131	0.12 131	0.15 220	0.12 150	0.13 184	0.11 135	0.13 207	0.17 109	0.16 226	0.18 104	0.21 214	0.20 140	0.10 125	0.10 159	0.36 241	0.17 118	0.18 112	0.17 181	0.16 90	0.14 163	0.18 104	0.15 95	0.10 186	0.12 196	0.14 111	0.13 99	0.18 115	0.18 125

FADNet-RVC	0.21 197	0.17 227	0.15 220	0.21 245	0.16 227	0.16 195	0.18 237	0.26 218	0.13 175	0.25 175	0.21 214	0.28 219	0.16 219	0.14 234	0.32 226	0.21 192	0.23 179	0.17 181	0.34 213	0.21 242	0.21 135	0.25 170	0.14 250	0.16 253	0.25 239	0.23 212	0.21 144	0.24 197

AF-Net	0.20 183	0.18 244	0.17 246	0.18 222	0.22 268	0.20 232	0.21 256	0.24 184	0.21 256	0.19 111	0.25 239	0.26 198	0.16 219	0.14 234	0.33 230	0.20 181	0.17 101	0.17 181	0.22 140	0.15 184	0.17 93	0.21 140	0.16 261	0.14 232	0.19 163	0.19 171	0.29 224	0.22 173

Nwc_Net	0.20 183	0.18 244	0.17 246	0.18 222	0.22 268	0.20 232	0.21 256	0.24 184	0.21 256	0.19 111	0.25 239	0.26 198	0.16 219	0.14 234	0.33 230	0.20 181	0.17 101	0.17 181	0.22 140	0.15 184	0.17 93	0.21 140	0.16 261	0.14 232	0.19 163	0.19 171	0.29 224	0.22 173

DeepPrunerF	0.29 252	0.16 210	0.14 207	0.23 258	0.44 325	0.17 209	0.21 256	0.20 129	0.26 283	0.16 90	0.22 223	0.15 102	0.12 165	0.12 205	0.97 319	0.21 192	0.18 112	0.17 181	0.26 168	0.16 202	0.21 135	0.17 111	0.12 232	0.12 196	1.97 373	0.25 232	0.22 151	0.20 152

ADCP+	0.31 263	0.17 227	0.17 246	0.15 190	0.14 203	0.17 209	0.19 245	0.21 145	0.33 303	0.26 188	0.26 248	0.37 268	0.12 165	0.13 223	1.87 352	0.18 141	0.20 133	0.17 181	0.33 206	0.18 221	0.22 145	0.22 147	0.12 232	0.11 175	0.23 219	0.69 339	0.33 250	0.99 335

CFNet_RVC	0.18 155	0.18 244	0.15 220	0.18 222	0.16 227	0.18 215	0.12 203	0.21 145	0.13 175	0.23 139	0.20 203	0.24 175	0.12 165	0.12 205	0.22 154	0.19 161	0.23 179	0.17 181	0.26 168	0.15 184	0.24 163	0.19 132	0.09 159	0.13 220	0.22 199	0.20 182	0.25 177	0.23 182

PS-NSSS	0.23 216	0.26 293	0.20 266	0.31 290	0.22 268	0.25 268	0.21 256	0.27 239	0.15 206	0.28 217	0.21 214	0.53 291	0.14 204	0.16 256	0.28 209	0.15 96	0.18 112	0.17 181	0.35 222	0.14 163	0.17 93	0.13 86	0.22 288	0.16 253	0.22 199	0.25 232	0.28 218	0.27 220

MLCV	0.24 224	0.16 210	0.15 220	0.24 265	0.18 246	0.21 242	0.15 225	0.30 270	0.16 226	0.31 250	0.31 270	0.32 251	0.25 273	0.11 176	0.24 184	0.24 229	0.25 209	0.17 181	0.53 281	0.15 184	0.33 203	0.33 216	0.14 250	0.17 263	0.23 219	0.23 212	0.27 207	0.25 204

MDST_ROB	0.81 327	1.11 348	0.24 294	1.30 340	0.42 321	0.81 333	0.32 301	0.45 317	0.25 277	0.36 295	0.32 273	0.47 286	3.62 367	0.14 234	1.77 349	0.22 209	0.27 238	0.17 181	0.84 311	0.19 224	0.57 303	0.51 294	0.20 278	0.21 284	1.56 367	0.86 351	2.88 375	1.74 359

TestStereo_HL3	0.29 252	0.30 304	0.14 207	0.17 211	0.14 203	0.21 242	0.16 229	0.32 285	0.18 243	0.34 272	0.32 273	0.60 298	0.22 264	0.11 176	0.39 248	0.40 311	0.69 336	0.18 216	0.43 244	0.17 213	0.45 266	0.62 325	0.11 213	0.12 196	0.22 199	0.22 202	0.37 268	0.35 248

TestStereo-Hl	0.23 216	0.16 210	0.15 220	0.14 171	0.14 203	0.19 225	0.13 207	0.27 239	0.18 243	0.32 257	0.24 236	0.33 254	0.16 219	0.10 159	0.26 200	0.22 209	0.23 179	0.18 216	0.43 244	0.16 202	0.29 191	0.42 257	0.10 186	0.15 245	0.21 188	0.25 232	0.33 250	0.35 248

DF	0.26 239	0.14 176	0.11 158	0.15 190	0.10 135	0.17 209	0.09 157	0.26 218	0.12 151	0.27 199	0.15 149	0.31 247	0.09 112	0.11 176	0.21 136	0.30 272	0.25 209	0.18 216	1.59 329	0.17 213	0.45 266	0.39 246	0.09 159	0.11 175	0.21 188	0.25 232	0.29 224	0.34 246

MyStereo04	0.22 204	0.18 244	0.17 246	0.14 171	0.14 203	0.13 163	0.10 173	0.28 250	0.21 256	0.31 250	0.20 203	0.29 228	0.13 186	0.08 110	0.27 206	0.22 209	0.22 166	0.18 216	0.54 282	0.21 242	0.34 210	0.26 178	0.11 213	0.16 253	0.27 257	0.23 212	0.30 234	0.22 173

RAFT-Test	0.24 224	0.13 153	0.11 158	0.16 201	0.14 203	0.18 215	0.11 186	0.27 239	0.14 190	0.32 257	0.26 248	0.26 198	0.12 165	0.14 234	0.24 184	0.35 289	0.27 238	0.18 216	0.56 286	0.24 265	0.58 307	0.49 285	0.09 159	0.11 175	0.27 257	0.29 269	0.27 207	0.35 248

IPLGR	0.26 239	0.16 210	0.13 198	0.15 190	0.15 221	0.12 151	0.09 157	0.24 184	0.13 175	0.28 217	0.25 239	0.23 168	0.12 165	0.11 176	1.91 353	0.20 181	0.22 166	0.18 216	0.34 213	0.20 231	0.25 168	0.33 216	0.07 117	0.12 196	0.23 219	0.23 212	0.28 218	0.21 162

AACVNet	0.19 172	0.17 227	0.14 207	0.19 232	0.19 250	0.19 225	0.13 207	0.23 168	0.15 206	0.25 175	0.23 232	0.20 140	0.13 186	0.13 223	0.21 136	0.18 141	0.24 195	0.18 216	0.24 155	0.17 213	0.22 145	0.20 137	0.14 250	0.15 245	0.22 199	0.21 192	0.25 177	0.25 204

LMCR-Stereo	0.18 155	0.14 176	0.11 158	0.13 159	0.12 166	0.15 186	0.10 173	0.22 155	0.13 175	0.23 139	0.18 182	0.24 175	0.17 232	0.12 205	0.21 136	0.19 161	0.26 226	0.18 216	0.33 206	0.19 224	0.26 175	0.25 170	0.10 186	0.12 196	0.19 163	0.18 161	0.24 166	0.23 182

XX-Stereo	2.24 362	0.10 94	0.10 130	0.17 211	0.10 135	0.21 242	0.11 186	0.25 203	0.12 151	0.36 295	0.53 320	0.29 228	0.10 125	0.11 176	0.24 184	0.35 289	0.27 238	0.18 216	0.47 255	0.18 221	0.41 250	0.37 238	0.10 186	0.10 158	54.05 388	0.25 232	0.34 255	0.51 290

psm_up	0.20 183	0.17 227	0.19 259	0.20 241	0.16 227	0.20 232	0.13 207	0.25 203	0.23 268	0.23 139	0.18 182	0.21 153	0.20 255	0.15 249	0.23 167	0.18 141	0.24 195	0.18 216	0.28 183	0.16 202	0.21 135	0.16 104	0.12 232	0.20 275	0.24 232	0.24 221	0.26 190	0.25 204

MSMDNet	0.25 232	0.14 176	0.11 158	0.13 159	0.14 203	0.16 195	0.11 186	0.26 218	0.14 190	0.31 250	0.17 178	0.26 198	0.29 280	0.14 234	0.24 184	0.35 289	0.28 250	0.18 216	0.54 282	0.28 293	0.58 307	0.60 319	0.10 186	0.11 175	0.26 244	0.25 232	0.26 190	0.30 234

UCFNet_RVC	0.21 197	0.25 290	0.16 233	0.21 245	0.19 250	0.20 232	0.14 217	0.23 168	0.16 226	0.26 188	0.19 192	0.34 259	0.17 232	0.13 223	0.23 167	0.19 161	0.21 149	0.18 216	0.31 200	0.16 202	0.26 175	0.19 132	0.17 265	0.14 232	0.26 244	0.21 192	0.23 155	0.29 230

DLCB_ROB	0.19 172	0.17 227	0.16 233	0.14 171	0.15 221	0.14 171	0.13 207	0.20 129	0.16 226	0.23 139	0.23 232	0.25 186	0.18 245	0.15 249	0.20 123	0.16 108	0.21 149	0.18 216	0.19 109	0.15 184	0.24 163	0.20 137	0.13 240	0.15 245	0.36 303	0.24 221	0.24 166	0.20 152

PWCDC_ROB	0.23 216	0.10 94	0.13 198	0.10 117	0.17 236	0.11 135	0.15 225	0.12 80	0.38 310	0.11 77	0.25 239	0.14 94	0.77 324	0.28 303	0.88 309	0.21 192	0.17 101	0.18 216	0.17 97	0.17 213	0.20 126	0.39 246	0.20 278	0.17 263	0.11 79	0.20 182	0.15 90	0.24 197

model_zeroshot	0.28 250	0.14 176	0.11 158	0.16 201	0.14 203	0.18 215	0.11 186	0.28 250	0.15 206	0.33 268	0.32 273	0.31 247	0.10 125	0.13 223	0.43 255	0.31 274	0.30 265	0.19 230	0.66 298	0.22 250	0.55 299	0.44 266	0.12 232	0.13 220	0.49 326	0.36 296	0.31 242	0.53 291

AE-Stereo	0.20 183	0.14 176	0.13 198	0.16 201	0.12 166	0.12 151	0.09 157	0.23 168	0.15 206	0.28 217	0.12 122	0.29 228	0.13 186	0.09 137	0.21 136	0.25 240	0.28 250	0.19 230	0.28 183	0.19 224	0.35 221	0.42 257	0.07 117	0.14 232	0.22 199	0.24 221	0.26 190	0.21 162

HH	0.25 232	0.10 94	0.17 246	0.15 190	0.14 203	0.20 232	0.14 217	0.27 239	0.13 175	0.36 295	0.12 122	0.28 219	0.10 125	0.13 223	0.23 167	0.40 311	0.26 226	0.19 230	0.49 266	0.21 242	0.68 328	0.52 298	0.11 213	0.11 175	0.23 219	0.25 232	0.36 260	0.38 262

HanStereo	0.25 232	0.10 94	0.17 246	0.15 190	0.14 203	0.20 232	0.14 217	0.27 239	0.13 175	0.36 295	0.12 122	0.28 219	0.10 125	0.13 223	0.23 167	0.40 311	0.26 226	0.19 230	0.49 266	0.21 242	0.68 328	0.52 298	0.11 213	0.11 175	0.23 219	0.25 232	0.36 260	0.38 262

GANet-ADL	0.26 239	0.18 244	0.15 220	0.20 241	0.19 250	0.22 253	0.16 229	0.26 218	0.16 226	0.34 272	0.36 287	0.29 228	0.16 219	0.21 285	0.42 253	0.29 266	0.31 273	0.19 230	0.48 264	0.28 293	0.38 236	0.48 280	0.13 240	0.14 232	0.23 219	0.24 221	0.32 245	0.30 234

pcwnet_v2	0.26 239	0.17 227	0.18 254	0.22 249	0.19 250	0.22 253	0.18 237	0.25 203	0.18 243	0.31 250	0.23 232	0.30 240	0.28 279	0.18 274	0.88 309	0.21 192	0.24 195	0.19 230	0.36 228	0.15 184	0.27 183	0.24 160	0.17 265	0.15 245	0.26 244	0.26 248	0.30 234	0.38 262

GES	0.22 204	0.16 210	0.12 180	0.14 171	0.15 221	0.19 225	0.12 203	0.25 203	0.14 190	0.26 188	0.18 182	0.21 153	0.13 186	0.17 265	0.36 241	0.21 192	0.27 238	0.19 230	0.52 277	0.20 231	0.33 203	0.29 199	0.13 240	0.14 232	0.19 163	0.17 145	0.27 207	0.42 275

STTStereo	0.19 172	0.19 258	0.21 275	0.18 222	0.20 255	0.17 209	0.25 277	0.18 118	0.19 247	0.20 115	0.19 192	0.24 175	0.14 204	0.17 265	0.32 226	0.17 118	0.19 124	0.19 230	0.19 109	0.14 163	0.18 104	0.17 111	0.11 213	0.12 196	0.19 163	0.20 182	0.20 136	0.26 215

stereogan	0.24 224	0.22 269	0.21 275	0.23 258	0.25 285	0.25 268	0.22 262	0.26 218	0.23 268	0.20 115	0.22 223	0.30 240	0.23 266	0.17 265	0.31 223	0.20 181	0.22 166	0.19 230	0.28 183	0.19 224	0.21 135	0.39 246	0.17 265	0.17 263	0.21 188	0.22 202	0.36 260	0.27 220

RTSC	0.27 246	0.16 210	0.16 233	0.16 201	0.17 236	0.18 215	0.19 245	0.23 168	0.21 256	0.25 175	0.25 239	0.20 140	0.18 245	0.14 234	1.57 340	0.23 221	0.30 265	0.19 230	0.39 232	0.18 221	0.30 192	0.32 213	0.11 213	0.17 263	0.21 188	0.22 202	0.31 242	0.43 279

HSM-Net_RVC	0.30 260	0.17 227	0.17 246	0.26 274	0.20 255	0.20 232	0.14 217	0.28 250	0.19 247	0.34 272	0.41 298	1.59 341	0.25 273	0.14 234	0.26 200	0.21 192	0.25 209	0.19 230	0.28 183	0.20 231	0.38 236	0.33 216	0.13 240	0.20 275	0.29 270	0.30 276	0.35 258	0.33 243
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.26 239	0.16 210	0.15 220	0.22 249	0.18 246	0.26 272	0.28 290	0.20 129	0.14 190	0.22 128	0.21 214	0.17 116	0.11 151	0.38 320	1.98 358	0.20 181	0.24 195	0.19 230	0.21 130	0.14 163	0.18 104	0.15 95	0.25 293	0.13 220	0.22 199	0.17 145	0.19 123	0.18 125

CASS	0.25 232	0.18 244	0.16 233	0.21 245	0.17 236	0.21 242	0.21 256	0.28 250	0.20 253	0.33 268	0.24 236	0.28 219	0.18 245	0.11 176	0.25 196	0.23 221	0.37 301	0.20 242	0.43 244	0.17 213	0.57 303	0.42 257	0.11 213	0.13 220	0.30 276	0.22 202	0.32 245	0.32 240
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSMNet-ADL	0.30 260	0.20 263	0.20 266	0.23 258	0.21 261	0.23 257	0.22 262	0.30 270	0.26 283	0.40 317	0.58 328	0.38 275	0.43 300	0.24 295	0.31 223	0.44 318	0.31 273	0.20 242	0.52 277	0.23 262	0.39 248	0.36 232	0.17 265	0.16 253	0.26 244	0.26 248	0.39 275	0.25 204

test-1	0.27 246	0.10 94	0.12 180	0.14 171	0.13 184	0.25 268	0.18 237	0.29 266	0.17 236	0.37 302	0.42 300	0.30 240	0.16 219	0.14 234	0.29 212	0.36 298	0.27 238	0.20 242	0.52 277	0.25 273	0.57 303	0.66 331	0.10 186	0.13 220	0.28 264	0.29 269	0.30 234	0.36 252

EAI-Stereo	0.28 250	0.13 153	0.12 180	0.18 222	0.16 227	0.66 327	0.20 249	0.27 239	0.18 243	0.27 199	0.27 256	0.29 228	0.10 125	0.11 176	0.35 239	0.32 279	0.26 226	0.20 242	0.65 297	0.22 250	0.44 264	0.44 266	0.10 186	0.14 232	0.28 264	0.31 280	0.39 275	0.42 275

FADNet	0.23 216	0.19 258	0.14 207	0.23 258	0.15 221	0.21 242	0.22 262	0.27 239	0.17 236	0.27 199	0.27 256	0.26 198	0.18 245	0.15 249	0.34 236	0.21 192	0.21 149	0.20 242	0.41 237	0.25 273	0.26 175	0.27 186	0.14 250	0.15 245	0.27 257	0.27 255	0.24 166	0.27 220

R-Stereo Train	0.23 216	0.13 153	0.13 198	0.15 190	0.13 184	0.18 215	0.07 122	0.24 184	0.15 206	0.32 257	0.25 239	0.27 211	0.13 186	0.14 234	0.21 136	0.28 261	0.30 265	0.20 242	0.47 255	0.20 231	0.47 278	0.50 290	0.10 186	0.12 196	0.23 219	0.26 248	0.23 155	0.28 226

ADCRef	0.34 273	0.18 244	0.16 233	0.15 190	0.16 227	0.18 215	0.18 237	0.23 168	0.34 305	0.26 188	0.22 223	0.23 168	0.17 232	0.11 176	2.05 360	0.22 209	0.23 179	0.20 242	0.39 232	0.21 242	0.25 168	0.26 178	0.17 265	0.16 253	0.29 270	0.41 306	0.29 224	1.39 349

RAFT-Stereo	0.23 216	0.13 153	0.13 198	0.15 190	0.13 184	0.18 215	0.07 122	0.24 184	0.15 206	0.32 257	0.25 239	0.27 211	0.13 186	0.14 234	0.21 136	0.28 261	0.30 265	0.20 242	0.47 255	0.20 231	0.47 278	0.50 290	0.10 186	0.12 196	0.23 219	0.26 248	0.23 155	0.28 226
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 252	0.17 227	0.16 233	0.23 258	0.22 268	0.28 281	0.18 237	0.31 275	0.20 253	0.32 257	0.29 265	0.49 290	0.50 309	0.11 176	0.44 259	0.35 289	0.27 238	0.20 242	0.73 301	0.24 265	0.43 259	0.27 186	0.15 256	0.24 294	0.25 239	0.25 232	0.33 250	0.28 226

NaN_ROB	0.30 260	0.25 290	0.25 299	0.25 271	0.30 300	0.21 242	0.20 249	0.34 289	0.39 312	0.30 239	0.28 262	0.65 303	0.22 264	0.17 265	0.70 293	0.20 181	0.20 133	0.20 242	0.28 183	0.26 282	0.22 145	0.23 152	0.14 250	0.26 302	0.34 298	0.41 306	0.39 275	0.55 292

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 345	0.15 199	0.23 286	0.22 249	0.20 255	0.33 296	0.24 272	0.28 250	0.33 303	0.38 308	0.52 318	0.35 262	0.15 210	0.13 223	0.29 212	0.49 328	0.30 265	0.21 252	25.47 385	0.27 288	0.49 284	0.60 319	0.10 186	0.12 196	0.32 286	0.45 315	0.37 268	0.60 296

SACVNet	0.22 204	0.20 263	0.18 254	0.21 245	0.19 250	0.19 225	0.19 245	0.25 203	0.22 263	0.25 175	0.21 214	0.20 140	0.12 165	0.17 265	0.23 167	0.21 192	0.25 209	0.21 252	0.32 202	0.19 224	0.27 183	0.34 222	0.15 256	0.17 263	0.28 264	0.25 232	0.29 224	0.26 215

APVNet	0.21 197	0.18 244	0.14 207	0.17 211	0.20 255	0.20 232	0.17 233	0.24 184	0.15 206	0.18 104	0.21 214	0.21 153	0.11 151	0.17 265	0.34 236	0.24 229	0.27 238	0.21 252	0.34 213	0.21 242	0.23 159	0.28 194	0.11 213	0.17 263	0.21 188	0.18 161	0.29 224	0.22 173

RGC	0.27 246	0.24 284	0.28 307	0.25 271	0.26 291	0.27 274	0.20 249	0.28 250	0.30 300	0.22 128	0.31 270	0.29 228	0.31 282	0.20 281	0.51 277	0.24 229	0.23 179	0.21 252	0.29 193	0.22 250	0.25 168	0.30 202	0.17 265	0.20 275	0.28 264	0.32 284	0.34 255	0.36 252

DeepPruner_ROB	0.22 204	0.17 227	0.16 233	0.17 211	0.17 236	0.16 195	0.18 237	0.22 155	0.17 236	0.26 188	0.26 248	0.20 140	0.18 245	0.11 176	0.50 274	0.20 181	0.24 195	0.21 252	0.27 176	0.16 202	0.41 250	0.33 216	0.14 250	0.15 245	0.22 199	0.27 255	0.26 190	0.23 182

XPNet_ROB	0.27 246	0.28 298	0.20 266	0.19 232	0.21 261	0.21 242	0.20 249	0.20 129	0.21 256	0.24 161	0.28 262	0.78 311	0.17 232	0.16 256	0.29 212	0.22 209	0.34 287	0.21 252	0.27 176	0.19 224	0.28 190	0.42 257	0.17 265	0.18 271	0.23 219	0.24 221	0.48 295	0.34 246

SGM-Forest	0.38 283	0.24 284	0.18 254	0.35 300	0.25 285	0.27 274	0.20 249	0.30 270	0.23 268	0.32 257	0.23 232	0.37 268	0.43 300	0.24 295	0.82 305	0.33 282	0.24 195	0.21 252	1.61 331	0.19 224	0.38 236	0.43 263	0.27 300	0.21 284	0.34 298	0.28 261	0.57 315	0.86 326
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 286	0.21 266	0.21 275	0.32 294	0.24 277	0.38 304	0.26 285	0.37 301	0.25 277	0.37 302	0.58 328	0.92 315	0.47 307	0.18 274	0.24 184	0.29 266	0.30 265	0.22 259	1.72 333	0.34 315	0.45 266	0.37 238	0.30 316	0.23 291	0.26 244	0.27 255	0.37 268	0.40 272

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 270	0.15 199	0.23 286	0.24 265	0.16 227	0.28 281	0.20 249	0.28 250	0.21 256	0.35 286	0.60 332	0.32 251	0.17 232	0.12 205	0.28 209	0.44 318	0.30 265	0.22 259	0.58 291	0.28 293	0.54 296	0.59 317	0.09 159	0.14 232	0.33 290	0.32 284	0.79 338	0.60 296

GwcNet-ADL	0.29 252	0.22 269	0.21 275	0.29 281	0.22 268	0.23 257	0.19 245	0.28 250	0.19 247	0.34 272	0.58 328	0.43 282	0.23 266	0.22 288	0.50 274	0.34 284	0.29 257	0.22 259	0.44 247	0.28 293	0.36 226	0.39 246	0.13 240	0.16 253	0.26 244	0.29 269	0.28 218	0.38 262

sAnonymous2	0.20 183	0.14 176	0.12 180	0.12 150	0.11 151	0.14 171	0.12 203	0.28 250	0.16 226	0.23 139	0.19 192	0.19 133	0.15 210	0.08 110	0.24 184	0.26 251	0.25 209	0.22 259	0.39 232	0.20 231	0.34 210	0.38 241	0.08 144	0.13 220	0.22 199	0.24 221	0.23 155	0.24 197

CroCo_RVC	0.20 183	0.14 176	0.12 180	0.12 150	0.11 151	0.14 171	0.12 203	0.28 250	0.16 226	0.23 139	0.19 192	0.19 133	0.15 210	0.08 110	0.24 184	0.26 251	0.25 209	0.22 259	0.39 232	0.20 231	0.34 210	0.38 241	0.08 144	0.13 220	0.22 199	0.24 221	0.23 155	0.24 197

sCroCo_RVC	0.22 204	0.13 153	0.11 158	0.11 137	0.10 135	0.14 171	0.09 157	0.24 184	0.19 247	0.24 161	0.16 165	0.20 140	0.20 255	0.08 110	0.26 200	0.36 298	0.29 257	0.22 259	0.35 222	0.21 242	0.48 282	0.53 303	0.10 186	0.15 245	0.23 219	0.21 192	0.28 218	0.23 182

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 292	0.34 310	0.25 299	0.42 310	0.31 302	0.36 302	0.47 318	0.48 323	0.40 313	0.42 324	0.31 270	0.60 298	0.53 312	0.40 325	0.57 281	0.27 257	0.24 195	0.22 259	0.67 299	0.22 250	0.60 311	0.56 311	0.33 324	0.28 306	0.47 323	0.48 319	0.48 295	0.70 308

FADNet-RVC-Resample	0.20 183	0.16 210	0.18 254	0.17 211	0.16 227	0.16 195	0.14 217	0.24 184	0.17 236	0.26 188	0.19 192	0.26 198	0.16 219	0.16 256	0.30 222	0.17 118	0.20 133	0.22 259	0.26 168	0.24 265	0.22 145	0.29 199	0.13 240	0.20 275	0.22 199	0.21 192	0.19 123	0.22 173

BEATNet_4x	0.19 172	0.14 176	0.12 180	0.13 159	0.13 184	0.12 151	0.10 173	0.20 129	0.14 190	0.27 199	0.14 139	0.21 153	0.13 186	0.11 176	0.32 226	0.20 181	0.22 166	0.22 259	0.20 117	0.12 118	0.31 194	0.41 254	0.10 186	0.12 196	0.17 139	0.16 136	0.26 190	0.23 182

ADCL	0.37 280	0.23 280	0.19 259	0.20 241	0.18 246	0.23 257	0.23 270	0.26 218	0.53 333	0.32 257	0.29 265	0.29 228	0.17 232	0.15 249	1.60 341	0.21 192	0.24 195	0.22 259	0.34 213	0.22 250	0.32 198	0.28 194	0.17 265	0.17 263	0.52 332	0.53 323	0.47 293	1.56 354

PA-Net	0.25 232	0.28 298	0.29 309	0.18 222	0.26 291	0.21 242	0.25 277	0.26 218	0.25 277	0.22 128	0.19 192	0.22 164	0.24 270	0.28 303	0.40 250	0.24 229	0.18 112	0.22 259	0.20 117	0.22 250	0.19 116	0.32 213	0.17 265	0.20 275	0.24 232	0.38 300	0.23 155	0.55 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.36 276	0.47 326	0.32 317	0.65 327	0.49 332	0.54 317	0.46 315	0.35 293	0.24 273	0.37 302	0.28 262	0.92 315	0.21 258	0.37 319	0.28 209	0.17 118	0.23 179	0.22 259	0.67 299	0.22 250	0.22 145	0.16 104	0.44 335	0.24 294	0.29 270	0.28 261	0.27 207	0.40 272

ccs_rob	0.41 290	0.24 284	0.19 259	0.33 295	0.21 261	0.33 296	0.28 290	0.34 289	0.21 256	0.47 335	1.62 366	1.59 341	0.39 293	0.22 288	0.31 223	0.36 298	0.29 257	0.22 259	0.47 255	0.27 288	0.55 299	0.57 313	0.17 265	0.20 275	0.26 244	0.25 232	0.29 224	0.36 252

NCCL2	0.26 239	0.23 280	0.22 282	0.19 232	0.20 255	0.18 215	0.16 229	0.26 218	0.22 263	0.29 235	0.22 223	0.27 211	0.17 232	0.15 249	0.60 285	0.24 229	0.25 209	0.22 259	0.27 176	0.22 250	0.31 194	0.34 222	0.18 275	0.21 284	0.33 290	0.33 286	0.36 260	0.35 248

gcap_with_dpt	0.22 204	0.17 227	0.10 130	0.19 232	0.13 184	0.16 195	0.09 157	0.26 218	0.14 190	0.30 239	0.15 149	0.36 264	0.15 210	0.14 234	0.21 136	0.24 229	0.31 273	0.23 273	0.32 202	0.15 184	0.42 255	0.34 222	0.10 186	0.12 196	0.22 199	0.18 161	0.28 218	0.38 262

GCAP-BAT	0.22 204	0.17 227	0.10 130	0.19 232	0.13 184	0.16 195	0.09 157	0.26 218	0.14 190	0.30 239	0.15 149	0.36 264	0.15 210	0.14 234	0.21 136	0.24 229	0.31 273	0.23 273	0.32 202	0.15 184	0.42 255	0.34 222	0.10 186	0.12 196	0.22 199	0.18 161	0.28 218	0.38 262

SGM-ForestM	0.64 316	0.80 341	0.39 329	0.70 330	0.40 319	0.77 331	0.67 332	0.62 338	0.41 317	0.35 286	0.42 300	1.68 344	1.08 336	0.24 295	0.33 230	0.21 192	0.44 315	0.23 273	1.27 320	0.24 265	0.43 259	0.30 202	0.28 304	0.26 302	1.04 349	0.90 355	1.53 368	1.35 347

FBW_ROB	0.46 298	0.42 321	0.36 327	0.60 325	0.44 325	0.47 314	0.44 314	0.31 275	0.25 277	0.34 272	0.34 280	0.64 302	0.48 308	0.56 336	1.05 325	0.25 240	0.35 292	0.23 273	1.39 323	0.22 250	0.49 284	0.36 232	0.43 333	0.40 334	0.31 283	0.33 286	0.42 285	0.65 303

PDISCO_ROB	0.17 145	0.16 210	0.16 233	0.14 171	0.12 166	0.13 163	0.11 186	0.15 96	0.12 151	0.16 90	0.16 165	0.12 78	0.10 125	0.09 137	0.19 106	0.20 181	0.19 124	0.23 273	0.18 100	0.15 184	0.22 145	0.23 152	0.07 117	0.11 175	0.21 188	0.24 221	0.39 275	0.23 182

ICVP	0.22 204	0.18 244	0.20 266	0.18 222	0.17 236	0.18 215	0.13 207	0.22 155	0.16 226	0.24 161	0.20 203	0.23 168	0.18 245	0.12 205	0.22 154	0.23 221	0.25 209	0.24 278	0.26 168	0.20 231	0.30 192	0.46 271	0.26 295	0.16 253	0.23 219	0.25 232	0.25 177	0.24 197
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.24 224	0.19 258	0.15 220	0.18 222	0.17 236	0.19 225	0.18 237	0.26 218	0.17 236	0.27 199	0.20 203	0.27 211	0.16 219	0.12 205	0.27 206	0.26 251	0.28 250	0.24 278	0.47 255	0.21 242	0.32 198	0.50 290	0.11 213	0.17 263	0.24 232	0.21 192	0.26 190	0.32 240

SFCPSM	0.64 316	0.24 284	0.19 259	0.28 279	0.23 274	0.27 274	0.24 272	0.30 270	0.30 300	0.34 272	0.50 315	0.63 301	1.06 335	0.19 276	0.37 243	0.34 284	0.31 273	0.24 278	8.10 373	0.39 320	0.45 266	0.43 263	0.20 278	0.19 273	0.30 276	0.31 280	0.36 260	0.45 282

NCC-stereo	0.25 232	0.22 269	0.21 275	0.22 249	0.23 274	0.23 257	0.25 277	0.26 218	0.28 290	0.18 104	0.27 256	0.28 219	0.26 277	0.17 265	0.48 269	0.22 209	0.22 166	0.24 278	0.27 176	0.20 231	0.21 135	0.27 186	0.20 278	0.16 253	0.26 244	0.29 269	0.33 250	0.29 230

Abc-Net	0.25 232	0.22 269	0.21 275	0.22 249	0.23 274	0.23 257	0.25 277	0.26 218	0.28 290	0.18 104	0.27 256	0.28 219	0.26 277	0.17 265	0.48 269	0.22 209	0.22 166	0.24 278	0.27 176	0.20 231	0.21 135	0.27 186	0.20 278	0.16 253	0.26 244	0.29 269	0.33 250	0.29 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 276	0.22 269	0.28 307	0.25 271	0.24 277	0.24 263	0.27 289	0.35 293	0.28 290	0.35 286	0.33 277	0.32 251	0.45 305	0.21 285	1.38 330	0.26 251	0.30 265	0.24 278	0.56 286	0.27 288	0.38 236	0.43 263	0.20 278	0.25 298	0.33 290	0.36 296	0.35 258	0.50 289

RTS	0.38 283	0.22 269	0.20 266	0.22 249	0.21 261	0.31 291	0.29 292	0.31 275	0.34 305	0.23 139	0.22 223	0.29 228	0.25 273	0.16 256	1.65 344	0.29 266	0.36 298	0.24 278	0.63 294	0.31 309	0.38 236	0.38 241	0.15 256	0.22 288	0.39 307	0.95 356	0.40 280	0.63 299

RTSA	0.38 283	0.22 269	0.20 266	0.22 249	0.21 261	0.31 291	0.29 292	0.31 275	0.34 305	0.23 139	0.22 223	0.29 228	0.25 273	0.16 256	1.65 344	0.29 266	0.36 298	0.24 278	0.63 294	0.31 309	0.38 236	0.38 241	0.15 256	0.22 288	0.39 307	0.95 356	0.40 280	0.63 299

ADCPNet	0.56 308	0.26 293	0.30 313	0.29 281	0.36 313	0.29 286	0.50 322	0.41 308	0.40 313	0.38 308	0.55 322	0.38 275	1.12 338	0.26 301	2.02 359	0.42 317	0.34 287	0.24 278	1.25 319	0.39 320	0.47 278	0.45 269	0.33 324	0.28 306	0.48 324	0.56 327	0.46 292	1.88 364

ETE_ROB	0.32 265	0.32 307	0.20 266	0.26 274	0.24 277	0.28 281	0.23 270	0.24 184	0.29 295	0.27 199	0.35 281	0.99 321	0.21 258	0.20 281	0.41 252	0.23 221	0.41 312	0.24 278	0.37 230	0.25 273	0.37 232	0.40 251	0.20 278	0.20 275	0.28 264	0.35 292	0.54 309	0.37 257

ITSA-stereo	0.37 280	0.23 280	0.19 259	0.39 307	0.26 291	0.24 263	0.26 285	0.35 293	0.26 283	0.39 314	0.55 322	0.46 285	0.41 299	0.23 293	0.53 278	0.38 308	0.31 273	0.25 288	0.49 266	0.24 265	0.43 259	0.49 285	0.23 290	0.22 288	0.33 290	0.40 304	0.72 336	0.75 315

EKT-Stereo	0.33 270	0.17 227	0.13 198	0.20 241	0.17 236	0.22 253	0.25 277	0.27 239	0.14 190	0.30 239	0.26 248	0.27 211	0.13 186	0.13 223	1.64 343	0.53 331	0.29 257	0.25 288	0.46 253	0.30 306	0.82 344	0.54 306	0.09 159	0.12 196	0.30 276	0.25 232	0.31 242	0.25 204

DDUNet	0.43 294	0.54 330	0.23 286	0.86 335	0.68 339	0.83 335	0.82 337	0.26 218	0.24 273	0.23 139	0.33 277	0.37 268	0.15 210	1.63 353	0.43 255	0.24 229	0.39 306	0.25 288	0.54 282	0.28 293	0.31 194	0.30 202	0.49 339	0.20 275	0.24 232	0.25 232	0.32 245	0.29 230

DAS	0.32 265	0.18 244	0.15 220	0.29 281	0.24 277	0.24 263	0.25 277	0.31 275	0.29 295	0.32 257	0.39 294	0.53 291	0.34 287	0.11 176	0.29 212	0.40 311	0.35 292	0.25 288	0.49 266	0.29 301	0.63 317	0.48 280	0.21 286	0.25 298	0.30 276	0.28 261	0.38 271	0.37 257

SepStereo	0.32 265	0.18 244	0.15 220	0.29 281	0.24 277	0.24 263	0.25 277	0.31 275	0.29 295	0.32 257	0.39 294	0.53 291	0.34 287	0.11 176	0.29 212	0.40 311	0.35 292	0.25 288	0.49 266	0.29 301	0.63 317	0.48 280	0.21 286	0.25 298	0.30 276	0.28 261	0.38 271	0.37 257

TANstereo	0.19 172	0.12 131	0.10 130	0.14 171	0.13 184	0.14 171	0.08 141	0.18 118	0.11 124	0.24 161	0.12 122	0.16 111	0.12 165	0.13 223	0.29 212	0.28 261	0.26 226	0.25 288	0.34 213	0.22 250	0.34 210	0.27 186	0.29 314	0.10 158	0.13 97	0.15 122	0.36 260	0.18 125

XX-TBD	0.19 172	0.12 131	0.10 130	0.14 171	0.13 184	0.14 171	0.08 141	0.18 118	0.11 124	0.24 161	0.12 122	0.16 111	0.12 165	0.13 223	0.29 212	0.28 261	0.26 226	0.25 288	0.34 213	0.22 250	0.34 210	0.27 186	0.29 314	0.10 158	0.13 97	0.15 122	0.36 260	0.18 125

GANetREF_RVC	0.32 265	0.30 304	0.32 317	0.28 279	0.27 295	0.27 274	0.26 285	0.42 312	0.35 308	0.38 308	0.21 214	0.56 294	0.39 293	0.16 256	0.33 230	0.23 221	0.29 257	0.25 288	0.44 247	0.25 273	0.35 221	0.25 170	0.25 293	0.32 314	0.34 298	0.29 269	0.45 288	0.38 262
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	0.48 302	0.22 269	0.24 294	0.39 307	0.32 306	0.32 294	0.29 292	0.44 316	0.23 268	0.38 308	0.45 309	1.42 338	0.88 329	0.28 303	0.91 313	0.34 284	0.37 301	0.25 288	0.81 308	0.36 317	0.54 296	0.51 294	0.28 304	0.26 302	0.44 316	0.62 332	0.62 323	0.91 329

SGM_RVC	0.72 321	0.45 324	0.32 317	0.59 324	0.43 323	0.56 319	0.43 312	0.70 347	0.41 317	0.43 327	0.57 326	1.16 328	1.20 340	0.22 288	0.37 243	0.28 261	0.44 315	0.25 288	2.26 344	0.33 312	0.49 284	0.38 241	0.27 300	0.31 313	0.80 344	0.62 332	1.69 370	3.41 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.53 305	0.22 269	0.24 294	0.24 265	0.25 285	0.27 274	0.24 272	0.39 305	0.26 283	0.35 286	4.72 376	1.02 323	0.40 296	0.20 281	0.40 250	0.39 310	0.33 284	0.26 298	0.75 303	0.34 315	0.58 307	0.63 327	0.16 261	0.20 275	0.25 239	0.25 232	0.55 313	0.40 272

STStereo	1.28 347	0.74 339	0.83 359	2.32 358	0.84 346	2.27 364	0.98 342	1.04 364	0.96 357	0.51 343	1.19 359	3.30 363	2.84 363	0.25 299	2.59 373	0.45 321	0.38 304	0.26 298	4.54 363	0.33 312	0.51 293	0.47 277	0.28 304	0.56 347	1.24 359	0.96 358	1.38 364	2.45 369

CSAN	0.39 286	0.37 318	0.34 324	0.33 295	0.32 306	0.27 274	0.25 277	0.36 296	0.64 345	0.43 327	0.43 303	0.73 309	0.44 303	0.20 281	0.63 287	0.25 240	0.27 238	0.26 298	0.41 237	0.43 331	0.38 236	0.34 222	0.22 288	0.33 316	0.40 309	0.47 317	0.48 295	0.55 292

SQANet	0.68 320	0.89 343	0.29 309	1.65 347	0.77 342	1.39 342	1.15 343	0.37 301	0.29 295	0.40 317	0.30 268	0.88 314	0.32 284	1.26 347	0.39 248	0.21 192	0.44 315	0.27 301	2.24 341	0.28 293	0.49 284	0.50 290	1.59 353	0.23 291	0.32 286	0.34 290	0.42 285	0.71 310

HBP-ISP	0.45 296	0.24 284	0.26 302	0.35 300	0.29 297	0.30 290	0.24 272	0.38 303	0.23 268	0.38 308	0.44 308	0.31 247	0.17 232	0.55 334	2.33 367	0.99 367	0.32 279	0.27 301	0.33 206	0.28 293	0.64 320	0.89 353	0.27 300	0.29 310	0.33 290	0.35 292	0.47 293	0.38 262

UDG	0.46 298	0.56 332	0.24 294	0.85 334	0.78 343	0.79 332	0.97 341	0.27 239	0.25 277	0.28 217	0.36 287	0.37 268	0.17 232	1.43 349	0.92 315	0.25 240	0.44 315	0.27 301	0.57 289	0.29 301	0.41 250	0.37 238	0.39 329	0.19 273	0.27 257	0.28 261	0.32 245	0.27 220

Anonymous3	0.29 252	0.21 266	0.15 220	0.17 211	0.16 227	0.20 232	0.16 229	0.31 275	0.25 277	0.30 239	0.20 203	0.45 284	0.20 255	0.16 256	0.45 262	0.53 331	0.32 279	0.27 301	0.49 266	0.26 282	0.49 284	0.55 308	0.13 240	0.14 232	0.27 257	0.28 261	0.34 255	0.27 220

XQC	0.42 292	0.37 318	0.31 315	0.41 309	0.35 310	0.41 307	0.42 310	0.45 317	0.38 310	0.40 317	0.33 277	0.48 288	0.44 303	0.34 317	1.54 336	0.29 266	0.29 257	0.27 301	0.52 277	0.30 306	0.37 232	0.44 266	0.26 295	0.30 311	0.41 312	0.41 306	0.53 307	0.38 262

ADCMid	0.46 298	0.29 302	0.29 309	0.26 274	0.31 302	0.33 296	0.35 306	0.41 308	0.46 328	0.31 250	0.38 291	0.48 288	0.40 296	0.21 285	1.82 350	0.35 289	0.34 287	0.27 301	0.78 306	0.28 293	0.45 266	0.46 271	0.30 316	0.24 294	0.36 303	0.53 323	0.45 288	1.42 350

STTRV1_RVC		0.32 307	0.26 302	0.42 310	0.32 306	0.40 306	0.34 304	0.41 308	0.40 313	0.36 295	0.35 281	0.59 296	0.67 317	0.48 330	0.48 269	0.27 257	0.85 348	0.27 301		0.66 347	0.88 352	0.52 298		0.48 342	0.37 305	0.56 327	0.54 309	0.96 332

CBMV	0.43 294	0.25 290	0.23 286	0.30 289	0.28 296	0.27 274	0.21 256	0.40 306	0.28 290	0.37 302	0.27 256	0.67 306	0.35 291	0.32 315	0.49 272	0.53 331	0.34 287	0.27 301	0.56 286	0.27 288	0.55 299	0.62 325	0.26 295	0.33 316	0.35 302	0.33 286	0.64 327	1.79 361
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.32 265	0.34 310	0.23 286	0.24 265	0.24 277	0.29 286	0.22 262	0.24 184	0.28 290	0.31 250	0.35 281	0.94 318	0.21 258	0.19 276	0.64 290	0.24 229	0.33 284	0.28 309	0.33 206	0.25 273	0.34 210	0.40 251	0.18 275	0.21 284	0.26 244	0.31 280	0.50 302	0.36 252

ACV-stereo	2.24 362	1.03 345	0.23 286	0.38 305	0.24 277	0.70 329	0.48 320	0.45 317	0.32 302	0.36 295	0.41 298	0.47 286	2.93 365	0.35 318	1.93 354	0.86 360	0.44 315	0.29 310	44.47 389	0.55 340	0.82 344	0.90 355	0.33 324	0.26 302	0.26 244	0.28 261	0.41 283	0.39 271

otaku	0.82 328	1.17 352	0.41 331	1.90 356	0.99 348	1.68 348	1.39 345	0.46 321	0.41 317	0.46 334	0.36 287	0.93 317	0.43 300	1.51 350	0.45 262	0.30 272	0.44 315	0.29 310	2.65 349	0.40 324	0.60 311	0.58 314	2.09 355	0.34 320	0.42 314	0.35 292	0.49 299	0.74 312

LE_ROB	3.57 372	0.92 344	1.49 373	2.33 359	9.96 383	1.83 357	7.73 380	2.31 376	3.13 376	0.47 335	1.49 365	9.10 378	13.79 382	0.47 329	0.63 287	0.25 240	0.44 315	0.29 310	6.00 369	1.38 373	0.66 325	0.52 298	2.47 363	2.28 377	5.36 379	4.46 379	6.14 379	10.46 382

NOSS_ROB	0.34 273	0.22 269	0.20 266	0.27 277	0.25 285	0.26 272	0.24 272	0.41 308	0.24 273	0.36 295	0.30 268	0.36 264	0.23 266	0.39 323	0.47 266	0.57 337	0.33 284	0.29 310	0.32 202	0.23 262	0.64 320	0.67 333	0.28 304	0.30 311	0.32 286	0.30 276	0.42 285	0.32 240

PWC_ROB	0.37 280	0.27 296	0.25 299	0.23 258	0.24 277	0.23 257	0.31 299	0.29 266	0.47 329	0.25 175	0.39 294	0.37 268	0.89 330	0.19 276	0.58 283	0.32 279	0.39 306	0.29 310	0.62 293	0.29 301	0.48 282	0.48 280	0.19 277	0.33 316	0.27 257	0.26 248	0.39 275	0.67 305

MeshStereo	0.83 329	0.44 322	0.33 321	0.78 333	0.54 334	0.61 325	0.40 309	0.68 343	0.54 334	0.45 333	0.80 343	2.32 352	1.56 347	0.24 295	2.31 366	0.71 351	0.42 313	0.29 310	1.58 328	0.30 306	1.23 366	1.10 366	0.32 322	0.34 320	0.87 347	0.60 329	1.29 361	1.36 348
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	0.41 290	0.36 317	0.45 337	0.51 317	0.36 313	0.46 313	0.46 315	0.45 317	0.29 295	0.34 272	0.26 248	0.38 275	0.24 270	0.30 310	0.60 285	0.35 289	0.39 306	0.30 316	0.46 253	0.26 282	0.49 284	0.42 257	0.28 304	0.35 323	0.50 328	0.43 312	0.59 317	0.79 319

Ntro	0.87 331	1.36 359	0.44 334	1.82 354	1.04 351	1.67 347	1.60 350	0.52 327	0.44 325	0.48 339	0.42 300	0.98 320	0.40 296	1.61 352	0.64 290	0.31 274	0.49 324	0.30 316	2.69 351	0.44 332	0.68 328	0.60 319	2.13 356	0.36 328	0.45 318	0.45 315	0.52 306	0.71 310

edge stereo	0.61 315	0.35 313	0.44 334	0.53 321	0.47 330	0.57 323	0.54 324	0.57 332	0.41 317	0.52 345	0.69 337	1.31 333	1.03 334	0.38 320	0.44 259	0.60 342	0.40 310	0.30 316	1.76 337	0.81 360	0.47 278	0.86 352	0.41 331	0.32 314	0.41 312	0.37 299	0.57 315	0.91 329

FC-DCNN	0.40 288	0.35 313	0.43 333	0.49 316	0.35 310	0.44 308	0.46 315	0.43 315	0.27 288	0.34 272	0.26 248	0.37 268	0.21 258	0.30 310	0.58 283	0.35 289	0.39 306	0.31 319	0.45 251	0.26 282	0.49 284	0.42 257	0.28 304	0.35 323	0.44 316	0.38 300	0.51 304	0.77 318

SANet	0.57 310	0.32 307	0.33 321	0.36 302	0.35 310	0.44 308	0.33 303	0.55 328	0.85 353	0.33 268	0.57 326	2.42 353	1.17 339	0.32 315	0.88 309	0.24 229	0.47 322	0.31 319	0.51 273	0.31 309	0.50 291	0.45 269	0.37 328	0.37 329	0.46 321	0.54 325	0.55 313	0.98 334

FCDSN-DC	0.36 276	0.28 298	0.33 321	0.31 290	0.29 297	0.28 281	0.39 308	0.31 275	0.22 263	0.28 217	0.20 203	0.26 198	0.16 219	0.29 306	1.96 356	0.35 289	0.34 287	0.32 321	0.33 206	0.25 273	0.41 250	0.48 280	0.27 300	0.37 329	0.29 270	0.30 276	0.30 234	0.30 234
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 270	0.22 269	0.22 282	0.29 281	0.25 285	0.19 225	0.22 262	0.31 275	0.22 263	0.31 250	0.29 265	0.41 279	0.33 285	0.22 288	0.72 295	0.25 240	0.29 257	0.32 321	0.73 301	0.27 288	0.43 259	0.47 277	0.16 261	0.23 291	0.27 257	0.30 276	0.51 304	0.36 252

pmcnn	0.45 296	0.24 284	0.19 259	0.33 295	0.29 297	0.34 299	0.42 310	0.34 289	0.26 283	0.34 272	0.50 315	0.80 312	1.10 337	0.19 276	0.38 246	0.57 337	0.40 310	0.32 321	0.83 310	0.37 318	0.80 340	0.49 285	0.28 304	0.24 294	0.32 286	0.34 290	0.66 330	0.82 321

zero-FE	1.43 351	0.14 176	0.08 98	8.08 379	0.34 309	13.79 384	2.48 362	0.26 218	0.12 151	0.32 257	0.26 248	6.70 374	0.60 315	0.11 176	0.27 206	0.24 229	0.43 314	0.33 324	0.54 282	0.16 202	1.94 372	0.41 254	0.09 159	0.10 158	0.18 154	0.23 212	0.25 177	0.25 204

AnyNet_C32	0.49 303	0.23 280	0.23 286	0.24 265	0.25 285	0.28 281	0.30 296	0.34 289	0.58 336	0.34 272	0.45 309	0.35 262	0.24 270	0.22 288	2.28 364	0.38 308	0.38 304	0.33 324	0.51 273	0.29 301	0.55 299	0.55 308	0.23 290	0.28 306	0.43 315	0.73 343	0.45 288	1.65 357

ACVNet-4b	1.08 339	1.48 363	0.48 339	2.91 364	1.12 352	1.82 356	2.71 364	0.46 321	0.44 325	0.51 343	0.43 303	1.66 343	1.85 354	2.08 360	0.46 264	0.40 311	0.82 346	0.34 326	2.68 350	0.50 335	0.65 322	0.71 335	2.24 357	0.35 323	0.45 318	0.42 310	0.53 307	0.70 308

FAT-Stereo	0.47 301	0.27 296	0.34 324	0.45 312	0.48 331	0.39 305	0.32 301	0.42 312	0.27 288	0.41 322	0.90 348	0.77 310	0.58 313	0.30 310	0.57 281	0.56 335	0.35 292	0.34 326	0.64 296	0.42 327	0.67 327	0.66 331	0.28 304	0.34 320	0.29 270	0.36 296	0.45 288	0.74 312

MFN_U_SF_RVC	0.60 314	0.55 331	0.41 331	0.56 323	0.46 328	0.57 323	0.63 329	0.56 330	0.43 324	0.86 360	0.93 349	0.72 308	0.52 310	0.53 333	0.97 319	0.49 328	0.32 279	0.34 326	1.73 334	0.44 332	0.62 315	0.58 314	0.30 316	0.56 347	0.45 318	0.44 314	0.49 299	0.68 306

G-Net	0.59 312	0.35 313	0.35 326	0.31 290	0.31 302	0.44 308	0.30 296	0.50 325	0.63 344	0.43 327	0.64 335	2.00 347	0.52 310	0.23 293	0.76 298	0.52 330	0.37 301	0.35 329	0.80 307	0.67 348	0.60 311	0.59 317	0.26 295	0.33 316	0.40 309	0.82 348	0.81 340	1.59 355

PVD	0.56 308	0.44 322	0.36 327	0.51 317	0.43 323	0.55 318	0.47 318	0.62 338	0.59 338	0.33 268	0.48 312	0.61 300	0.74 323	0.50 331	1.52 335	0.34 284	0.51 326	0.37 330	0.76 304	0.41 326	0.61 314	0.64 329	0.30 316	0.37 329	0.56 335	0.71 341	0.61 321	0.86 326

SAMSARA	0.65 318	0.30 304	0.44 334	0.31 290	0.31 302	0.31 291	0.34 304	0.56 330	0.48 330	0.40 317	0.37 290	0.42 281	0.90 331	0.27 302	1.62 342	0.45 321	0.36 298	0.38 331	0.76 304	0.39 320	0.70 332	0.80 349	0.20 278	0.40 334	1.50 364	1.62 368	1.49 367	1.46 352

ADCS	0.59 312	0.34 310	0.31 315	0.34 298	0.36 313	0.36 302	0.37 307	0.48 323	0.60 340	0.34 272	0.43 303	0.58 295	0.87 328	0.29 306	2.30 365	0.66 346	0.47 322	0.38 331	0.82 309	0.42 327	0.76 337	0.69 334	0.28 304	0.35 323	0.46 321	0.88 352	0.59 317	1.26 343

LSM0	3.53 371	0.37 318	0.30 313	0.55 322	0.45 327	0.56 319	0.63 329	0.74 349	0.61 341	0.60 352	0.87 347	1.16 328	1.39 341	0.25 299	28.52 389	45.56 389	0.55 329	0.38 331	3.16 355	0.62 342	1.14 361	1.40 372	0.31 321	0.42 337	0.59 337	0.81 347	0.98 350	2.52 371

S-Stereo	0.53 305	0.29 302	0.27 306	0.48 314	0.46 328	0.50 315	0.60 328	0.38 303	0.37 309	0.39 314	1.16 356	1.01 322	0.45 305	0.29 306	0.91 313	0.67 348	0.35 292	0.39 334	0.84 311	0.70 351	0.46 275	0.71 335	0.61 345	0.37 329	0.30 276	0.33 286	0.40 280	0.63 299

RainbowNet	0.93 333	1.16 351	0.62 344	1.83 355	1.16 355	1.69 349	1.70 351	0.51 326	0.44 325	0.59 349	0.38 291	1.19 330	0.79 325	2.02 358	0.74 297	0.57 337	0.54 328	0.40 335	1.50 326	0.76 357	0.66 325	0.65 330	2.28 359	0.46 340	0.50 328	0.49 321	0.60 319	0.84 324

ACVNet_2	1.13 340	1.26 357	0.75 354	2.58 361	1.30 360	1.73 353	1.87 356	0.75 351	0.52 332	0.59 349	0.53 320	1.29 332	0.90 331	1.85 355	0.70 293	0.48 327	1.14 358	0.40 335	4.70 364	0.54 339	0.71 335	0.60 319	2.05 354	0.61 353	0.81 346	0.47 317	0.70 333	0.82 321

ACVNet_1	0.97 335	1.21 355	0.62 344	2.28 357	1.27 358	1.81 355	2.12 361	0.63 340	0.41 317	0.50 342	0.49 313	1.06 326	0.73 322	2.46 363	0.47 266	0.31 274	0.80 345	0.40 335	2.04 340	0.42 327	0.76 337	0.56 311	2.26 358	0.43 338	0.54 334	0.42 310	0.48 295	0.58 295

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 310	0.64 334	0.47 338	0.65 327	0.41 320	0.44 308	0.57 326	0.61 337	0.68 346	0.58 346	0.39 294	0.59 296	0.58 313	0.65 342	0.76 298	0.44 318	0.35 292	0.40 335	1.53 327	0.50 335	0.54 296	0.63 327	0.46 338	0.47 341	0.51 331	0.40 304	0.41 283	0.75 315

DPSNet	0.76 325	0.28 298	0.26 302	0.38 305	0.38 316	0.44 308	0.30 296	0.36 296	0.41 317	0.27 199	0.32 273	2.73 357	0.95 333	0.38 320	0.80 302	0.66 346	0.53 327	0.46 339	4.94 365	0.56 341	0.83 348	0.97 357	0.57 343	0.44 339	0.56 335	0.48 319	0.54 309	0.63 299

WAO-7	0.99 336	0.85 342	0.88 362	1.81 353	0.83 345	0.71 330	0.92 339	1.01 363	1.13 362	0.96 365	1.28 364	1.37 337	1.65 349	0.63 340	1.55 339	0.76 355	0.73 340	0.47 340	2.44 347	0.73 355	0.72 336	0.76 342	0.26 295	0.88 368	0.71 341	0.85 349	0.74 337	1.09 338

IMH-64-1	1.18 342	1.19 353	0.74 352	1.63 345	1.26 356	1.69 349	1.85 354	0.84 354	0.90 354	0.44 331	0.62 333	1.36 335	1.74 351	2.49 364	2.46 370	0.60 342	0.72 338	0.47 340	1.73 334	0.64 344	0.70 332	0.79 345	2.49 364	0.58 349	1.08 351	0.63 334	0.97 348	1.31 345

IMH-64	1.18 342	1.19 353	0.74 352	1.63 345	1.26 356	1.69 349	1.85 354	0.84 354	0.90 354	0.44 331	0.62 333	1.36 335	1.74 351	2.49 364	2.46 370	0.60 342	0.72 338	0.47 340	1.73 334	0.64 344	0.70 332	0.79 345	2.49 364	0.58 349	1.08 351	0.63 334	0.97 348	1.31 345

MonStereo1	1.06 338	1.06 346	0.53 341	1.71 350	1.39 362	1.49 344	1.71 352	0.68 343	0.57 335	2.01 376	0.75 341	1.99 346	1.76 353	1.97 357	0.35 239	0.25 240	0.60 330	0.48 343	2.25 342	0.51 337	0.65 322	0.52 298	2.33 360	0.41 336	0.49 326	0.39 302	0.85 342	0.80 320

IMH	1.30 348	1.22 356	0.76 355	1.65 347	1.27 358	1.73 353	1.88 357	0.86 356	0.93 356	0.47 335	0.65 336	1.48 339	2.97 366	3.97 380	1.50 333	0.59 340	0.76 341	0.49 344	2.25 342	0.70 351	0.69 331	0.79 345	2.64 366	0.61 353	1.16 357	0.76 344	0.89 345	1.49 353

PSMNet_ROB	1.30 348	1.36 359	0.71 351	1.48 343	1.00 349	1.69 349	1.56 349	0.64 341	0.74 350	1.47 374	3.99 374	2.77 359	1.51 344	2.54 366	0.73 296	0.47 326	0.70 337	0.49 344	2.51 348	0.71 353	0.81 342	0.58 314	3.05 372	0.58 349	0.80 344	0.64 336	0.88 343	0.69 307

MADNet+	0.75 324	0.45 324	0.65 348	0.63 326	0.58 335	0.50 315	0.64 331	0.75 351	0.59 338	0.62 353	0.52 318	0.94 318	0.85 326	0.46 328	2.17 362	0.74 353	0.79 344	0.53 346	1.00 315	0.65 346	0.93 355	0.75 339	0.57 343	0.67 356	0.88 348	0.72 342	0.70 333	1.05 337

ELAS	0.94 334	0.70 337	0.59 343	0.97 337	0.73 341	0.96 337	0.72 334	0.74 349	0.62 343	0.47 335	1.17 357	2.44 354	1.62 348	0.44 326	1.40 331	0.45 321	0.63 333	0.54 347	0.99 314	0.39 320	0.88 352	1.07 364	0.43 333	0.52 344	1.56 367	1.47 367	1.33 363	1.60 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.14 341	1.08 347	0.68 350	1.50 344	1.15 353	1.39 342	1.55 348	0.88 357	0.96 357	0.77 357	0.72 340	1.28 331	1.96 357	1.91 356	2.45 369	0.71 351	1.18 360	0.55 348	1.42 324	0.69 350	0.97 356	0.99 359	0.91 346	0.67 356	1.13 355	0.88 352	1.02 353	1.43 351

ELAS_RVC	0.92 332	0.65 335	0.62 344	0.92 336	0.67 338	1.21 340	0.71 333	0.72 348	0.50 331	0.49 340	1.20 361	2.45 355	1.89 356	0.44 326	1.31 328	0.46 325	0.62 332	0.55 348	1.02 316	0.42 327	0.91 354	1.06 363	0.44 335	0.54 345	1.50 364	1.22 366	1.15 355	1.19 341
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.58 357	1.40 361	0.79 357	1.70 349	1.03 350	1.55 345	1.42 346	1.11 367	0.98 359	1.00 366	1.23 363	2.78 361	1.53 346	0.82 344	0.88 309	0.55 334	0.99 351	0.57 350	13.43 378	0.90 362	1.12 360	0.75 339	1.15 348	0.82 365	1.04 349	0.88 352	0.93 346	1.27 344

AMNet	0.51 304	0.50 329	0.48 339	0.51 317	0.50 333	0.56 319	0.52 323	0.36 296	0.42 323	0.39 314	0.59 331	0.65 303	0.21 258	0.58 337	0.49 272	0.59 340	0.60 330	0.58 351	0.51 273	0.51 337	0.59 310	0.53 303	0.32 322	0.51 343	0.48 324	0.54 325	0.60 319	0.65 303

DispFullNet	1.20 344	1.15 350	0.77 356	1.20 339	0.97 347	1.12 339	1.34 344	0.66 342	0.58 336	0.74 356	0.82 344	3.72 367	1.48 343	1.65 354	1.03 324	1.32 372	1.00 354	0.58 351	6.30 371	1.09 371	0.84 349	0.76 342	0.42 332	0.35 323	0.50 328	0.35 292	0.68 332	1.00 336

WAO-8	1.55 355	1.53 364	1.00 365	2.82 362	1.43 363	1.91 359	2.01 358	1.05 365	1.38 366	1.44 372	1.87 368	2.25 349	2.76 359	2.68 367	1.01 322	0.83 358	0.99 351	0.59 353	3.35 358	1.08 367	0.82 344	0.85 350	1.36 351	0.82 365	1.60 369	1.12 362	1.27 358	1.93 365

TorneroNet-64	1.85 359	1.56 366	0.93 364	3.34 369	1.31 361	2.18 363	2.65 363	0.91 358	2.21 372	0.66 355	0.83 346	2.72 356	7.56 370	3.04 370	1.76 348	0.67 348	1.35 369	0.59 353	4.05 360	1.02 364	0.98 357	0.96 356	2.67 367	0.69 360	1.24 359	1.15 364	0.88 343	2.15 367

Venus	1.55 355	1.53 364	1.00 365	2.82 362	1.43 363	1.91 359	2.01 358	1.05 365	1.38 366	1.44 372	1.87 368	2.25 349	2.76 359	2.68 367	1.01 322	0.83 358	0.99 351	0.59 353	3.35 358	1.08 367	0.82 344	0.85 350	1.36 351	0.82 365	1.60 369	1.12 362	1.27 358	1.93 365

LVE	1.38 350	1.30 358	0.82 358	4.62 372	1.50 365	1.89 358	3.66 371	0.82 353	0.73 349	0.88 361	0.82 344	1.12 327	1.52 345	2.14 361	0.81 304	0.56 335	0.84 347	0.59 353	3.33 357	0.72 354	0.84 349	0.89 353	2.40 362	0.80 364	1.12 353	0.70 340	1.00 352	0.90 328

AnyNet_C01	0.66 319	0.35 313	0.32 317	0.37 304	0.38 316	0.35 301	0.54 324	0.55 328	0.70 348	0.40 317	0.49 313	0.83 313	0.70 320	0.30 310	2.63 374	0.87 361	0.65 334	0.59 353	0.98 313	0.48 334	0.80 340	0.78 344	0.39 329	0.38 333	0.60 339	0.49 321	0.64 327	1.16 339

Dean	1.27 346	1.44 362	0.85 360	2.93 365	1.62 366	1.95 362	2.03 360	0.96 360	1.00 360	0.91 363	0.75 341	1.51 340	1.65 349	2.05 359	0.80 302	0.64 345	1.01 355	0.60 358	1.86 339	0.85 361	0.85 351	0.75 339	2.35 361	0.79 363	1.15 356	0.85 349	1.19 356	0.85 325

TorneroNet	2.33 365	1.60 367	0.88 362	5.64 375	1.76 367	2.56 366	2.94 366	0.97 361	2.29 374	0.79 358	1.98 370	4.07 369	12.24 377	3.12 372	1.29 327	0.67 348	1.30 367	0.61 359	5.93 368	1.00 363	1.04 358	0.98 358	2.79 370	0.70 361	1.86 372	1.04 359	1.02 353	1.87 363

DGSMNet	0.85 330	0.47 326	0.39 329	0.51 317	0.39 318	0.56 319	0.43 312	0.59 334	0.40 313	0.84 359	4.01 375	0.67 306	0.85 326	0.85 345	0.85 308	0.90 363	1.17 359	0.66 360	1.64 332	0.62 342	1.35 370	1.36 371	0.51 340	0.54 345	0.40 309	0.66 337	0.50 302	0.74 312

SGM+DAISY	1.04 337	0.66 336	0.62 344	0.75 331	0.68 339	0.82 334	0.74 335	0.69 345	0.75 352	0.64 354	1.09 354	1.35 334	1.44 342	0.60 339	1.43 332	1.04 370	0.77 342	0.68 361	2.40 346	0.80 359	1.22 364	1.15 369	0.51 340	0.67 356	1.12 353	1.05 360	1.65 369	2.69 373

SPS-STEREO	0.80 326	0.60 333	0.56 342	0.67 329	0.62 336	0.67 328	0.58 327	0.57 332	0.61 341	0.59 349	0.96 351	1.03 325	0.67 317	0.55 334	0.83 307	0.87 361	0.78 343	0.69 362	2.74 352	0.74 356	1.23 366	1.05 361	0.45 337	0.62 355	0.61 340	0.61 331	0.83 341	0.75 315
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	1.84 358	1.90 371	1.02 367	3.19 368	2.19 372	2.44 365	2.77 365	1.11 367	1.57 369	0.91 363	1.09 354	3.37 365	5.56 368	3.13 373	1.35 329	0.81 357	1.34 368	0.71 363	4.26 361	1.08 367	1.22 364	0.99 359	2.96 371	0.93 369	0.74 343	0.77 345	0.98 350	1.18 340

MFMNet_re	0.74 323	0.73 338	0.66 349	0.76 332	0.64 337	0.88 336	0.74 335	0.59 334	0.68 346	0.58 346	0.69 337	1.02 323	0.61 316	0.58 337	0.96 318	0.78 356	0.87 349	0.72 364	1.08 318	0.68 349	1.07 359	0.74 338	0.54 342	0.60 352	0.59 337	0.60 329	0.80 339	0.91 329

UNDER WATER	2.15 361	1.92 373	1.13 369	3.36 370	2.59 374	2.77 370	3.73 372	1.63 370	1.36 365	1.02 368	1.02 353	3.30 363	7.25 369	3.39 375	1.54 336	0.91 365	1.80 372	0.75 365	3.15 354	1.08 367	1.27 369	1.14 368	3.84 378	1.20 375	1.46 363	1.78 370	1.26 357	2.46 370

UNDER WATER-64	1.98 360	1.91 372	1.15 370	3.52 371	2.32 373	2.83 371	3.30 368	1.72 372	1.25 364	1.12 369	1.19 359	3.41 366	2.89 364	3.11 371	2.13 361	0.90 363	1.77 371	0.77 366	2.32 345	1.05 366	1.17 362	1.23 370	3.96 379	1.06 371	1.41 362	2.13 372	1.31 362	2.65 372

JetBlue	1.43 351	1.11 348	1.03 368	1.46 342	1.15 353	1.66 346	1.51 347	0.92 359	1.14 363	0.58 346	0.47 311	3.28 362	0.71 321	1.15 346	2.51 372	1.00 368	1.09 356	0.86 367	1.32 321	0.78 358	1.48 371	1.53 373	1.15 348	0.78 362	1.31 361	2.14 373	1.44 365	5.15 376

ktn	2.52 368	1.71 369	3.02 376	2.41 360	1.88 368	2.62 368	3.04 367	1.69 371	4.13 377	1.01 367	1.21 362	8.17 377	10.18 374	2.80 369	1.51 334	0.93 366	1.72 370	0.87 368	6.22 370	1.56 374	1.20 363	1.09 365	2.75 369	0.93 369	1.19 358	1.07 361	1.46 366	1.74 359

KSHMR	2.37 366	1.84 370	1.23 372	6.67 377	1.97 370	2.73 369	3.45 370	1.31 369	1.69 370	1.18 371	1.18 358	1.71 345	11.63 376	3.21 374	1.67 346	1.07 371	1.11 357	0.92 369	5.58 367	1.04 365	1.23 366	1.05 361	3.26 373	1.06 371	1.99 374	1.18 365	1.28 360	1.85 362

BEATNet-Init1	4.26 373	5.23 378	1.17 371	9.10 380	2.61 375	8.41 380	4.21 373	2.29 375	1.73 371	0.88 361	2.38 371	6.02 371	9.23 373	0.65 342	2.70 375	2.20 375	1.24 361	0.94 370	17.87 379	4.86 379	2.04 373	1.87 375	1.10 347	1.14 373	4.62 378	2.07 371	11.53 385	6.94 379

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 369	0.48 328	0.29 309	0.48 314	0.42 321	0.63 326	0.86 338	0.69 345	0.74 350	0.42 324	1.69 367	46.80 389	1.87 355	0.64 341	0.38 246	0.33 282	0.97 350	0.98 371	1.59 329	0.33 312	0.81 342	0.79 345	0.28 304	0.25 298	0.52 332	0.78 346	3.35 376	0.83 323

HanzoNet	4.54 374	4.29 377	3.74 380	6.10 376	3.77 376	7.50 378	8.23 381	3.94 379	4.82 378	1.56 375	2.42 372	11.35 379	12.90 380	10.81 385	1.84 351	1.89 373	4.65 378	1.35 372	10.71 376	3.05 376	2.04 373	1.81 374	5.00 382	1.14 373	1.80 371	1.67 369	1.81 372	2.33 368

MADNet++	2.28 364	1.66 368	1.91 374	1.39 341	2.03 371	1.38 341	1.73 353	1.80 373	2.24 373	2.07 377	2.44 373	2.76 358	2.81 362	1.52 351	2.18 363	2.45 376	2.29 373	1.71 373	2.86 353	2.56 375	4.03 377	5.19 379	1.23 350	2.35 378	1.50 364	3.83 378	2.07 373	1.70 358

DPSimNet_ROB	5.23 375	7.46 379	3.48 379	6.82 378	6.53 381	4.88 375	5.29 378	5.03 380	6.96 379	3.68 380	10.30 382	6.62 373	7.58 371	4.15 381	3.41 376	2.75 377	5.59 379	2.26 374	12.16 377	3.45 377	5.93 379	2.70 376	3.37 374	3.75 379	3.16 377	3.16 377	4.52 377	6.28 377

DLNR_Zeroshot_test	9.91 378	28.72 389	0.20 266	46.90 390	0.13 184	0.20 232	45.01 390	0.29 266	0.11 124	0.38 308	0.19 192	0.33 254	0.10 125	1.29 348	61.34 390	71.85 390	3.99 375	2.49 375	1.36 322	0.22 250	0.65 322	0.41 254	0.09 159	0.13 220	0.26 244	0.24 221	0.29 224	0.33 243

MANE	1.47 353	0.77 340	0.87 361	1.01 338	0.81 344	0.96 337	0.93 340	1.00 362	1.05 361	0.43 327	0.69 337	2.28 351	2.16 358	0.39 323	1.68 347	1.01 369	0.65 334	2.72 376	1.45 325	0.40 324	0.77 339	0.73 337	0.34 327	0.67 356	2.42 375	2.81 376	4.52 377	6.28 377

PML	11.09 380	9.28 382	3.40 378	11.88 383	6.99 382	11.60 381	5.97 379	7.04 382	24.50 389	8.92 383	28.99 389	32.63 388	39.39 389	6.18 382	5.69 378	4.14 378	8.31 380	2.99 377	18.83 382	4.50 378	4.70 378	4.40 378	3.75 377	3.98 380	10.54 384	5.17 380	18.60 386	7.08 380

JetRed	2.50 367	2.16 374	2.32 375	1.72 351	1.88 368	2.59 367	3.38 369	1.86 374	1.53 368	1.15 370	0.93 349	2.77 359	0.67 317	2.39 362	3.50 377	2.17 374	2.74 374	3.15 378	1.82 338	1.37 372	3.39 376	2.94 377	2.72 368	1.27 376	2.55 376	6.99 381	2.85 374	4.69 375

LRCNet_RVC	10.22 379	14.24 383	3.26 377	20.74 385	17.71 387	19.88 386	15.89 385	6.49 381	2.47 375	19.87 387	12.97 383	19.40 383	8.44 372	26.62 388	2.33 367	0.74 353	10.08 381	5.54 379	23.31 384	6.95 380	2.43 375	1.11 367	22.86 386	8.58 382	0.73 342	0.39 302	1.72 371	1.19 341

DGTPSM_ROB	8.76 376	3.83 375	10.08 381	3.08 366	5.50 377	3.48 372	5.02 376	3.60 377	8.96 380	3.18 378	7.06 377	3.95 368	10.56 375	3.59 376	11.06 379	10.70 379	4.35 376	10.50 380	5.45 366	9.91 381	5.93 379	14.37 381	4.39 380	8.90 383	9.99 381	27.43 385	11.00 383	30.59 385

DPSMNet_ROB	8.99 377	3.86 376	10.11 382	3.11 367	5.51 378	3.54 373	5.03 377	3.60 377	9.04 381	3.27 379	7.95 379	4.19 370	13.43 381	3.66 377	11.12 380	10.86 380	4.47 377	10.71 381	6.43 372	9.92 382	5.99 381	14.50 382	4.39 380	8.90 383	10.15 382	27.43 385	11.02 384	30.59 385

DPSM_ROB	13.12 381	7.70 380	11.86 383	4.97 373	5.71 379	6.03 376	4.61 374	8.36 383	10.82 382	6.72 381	8.03 380	8.12 375	12.29 378	3.81 378	13.89 381	13.57 381	10.28 382	13.36 382	9.07 374	11.67 383	16.11 383	18.73 385	3.51 375	10.91 385	27.70 386	35.86 387	31.04 387	39.53 387

DPSM	13.12 381	7.70 380	11.86 383	4.97 373	5.71 379	6.03 376	4.61 374	8.36 383	10.82 382	6.72 381	8.03 380	8.12 375	12.29 378	3.81 378	13.89 381	13.57 381	10.28 382	13.36 382	9.07 374	11.67 383	16.11 383	18.73 385	3.51 375	10.91 385	27.70 386	35.86 387	31.04 387	39.53 387

HaxPig	19.43 383	21.64 387	18.72 385	23.90 386	23.72 388	22.99 387	25.27 386	20.59 388	18.36 384	26.33 388	23.18 387	22.04 384	16.59 383	24.59 387	21.93 383	18.51 383	20.93 386	19.75 384	22.56 383	20.41 385	14.06 382	11.69 380	27.14 387	18.65 387	6.94 380	12.03 384	7.78 380	14.26 384

MEDIAN_ROB	22.61 384	26.37 388	23.42 386	27.86 388	27.01 389	26.90 389	28.47 388	24.00 389	21.42 385	31.43 389	26.90 388	25.65 385	19.56 384	27.54 389	23.81 384	20.10 384	25.89 388	23.65 385	27.64 386	24.33 389	18.71 385	15.27 383	29.65 388	20.16 388	10.22 383	11.12 383	10.11 382	13.24 383

AVERAGE_ROB	25.62 385	30.03 390	26.88 390	31.96 389	30.85 390	31.13 390	32.49 389	28.35 390	25.87 390	34.56 390	30.30 390	30.39 387	23.71 385	31.94 390	27.62 385	24.45 385	28.60 389	25.76 386	30.73 387	27.87 390	22.22 386	18.68 384	33.77 389	25.40 392	10.86 385	8.77 382	9.34 381	9.16 381

FlowAnything	26.42 387	15.50 385	23.88 389	9.99 382	11.54 385	12.07 383	9.28 383	16.89 387	21.87 388	13.68 386	16.26 385	16.42 380	24.79 387	7.69 384	27.93 386	27.24 388	20.55 385	26.80 387	18.20 381	23.53 388	32.22 387	37.62 389	7.05 384	22.05 391	55.78 389	72.50 391	62.44 391	79.62 391

CasAABBNet	26.35 386	15.49 384	23.85 388	9.95 381	11.46 384	12.03 382	9.23 382	16.79 386	21.84 387	13.64 384	16.11 384	16.45 381	24.90 388	7.58 383	27.95 388	27.14 387	20.53 384	26.83 388	18.10 380	23.37 386	32.22 387	37.28 388	6.99 383	21.98 390	55.78 389	72.24 389	62.39 390	79.48 390

fast-reg	28.13 388	17.43 386	23.71 387	12.69 384	12.68 386	16.05 385	12.38 384	16.63 385	21.75 386	13.67 385	20.82 386	16.89 382	24.78 386	13.92 386	27.93 386	26.51 386	21.57 387	27.70 389	40.18 388	23.46 387	32.44 389	37.16 387	7.62 385	21.88 389	55.88 391	72.37 390	62.38 389	79.05 389

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

FSD		0.26 293	0.26 302	0.27 277	0.26 291	0.25 268	0.31 299	0.33 288	0.20 253	0.28 217	0.20 203			0.29 306	0.34 236	0.37 303			0.33 206	0.26 282				0.28 306	0.30 276	0.26 248	0.30 234	0.31 238

ASD4																								5.70 381

Low-res two-view benchmark