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 4	0.03 3	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.02 5	0.04 13	0.03 7	0.02 3	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.06 4	0.07 10	0.05 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 6	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.05 8	0.04 3	0.06 14	0.03 3

Pointernet	0.03 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.03 29	0.04 13	0.02 3	0.03 4	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.06 4	0.07 10	0.05 3	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 8	0.03 3

qqai	0.04 4	0.03 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	0.04 17	0.04 6	0.02 3	0.01 3	0.07 10	0.07 10	0.05 3	0.04 5	0.06 12	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.02 5	0.02 3	0.04 4	0.05 9	0.04 4	0.03 3

PointNet	0.05 16	0.04 15	0.05 47	0.04 25	0.03 14	0.04 23	0.04 57	0.07 52	0.05 29	0.05 30	0.06 37	0.05 19	0.04 41	0.02 5	0.07 10	0.06 4	0.05 3	0.04 5	0.06 12	0.04 6	0.07 25	0.06 22	0.04 58	0.05 55	0.07 32	0.08 47	0.09 54	0.06 39

WQFJX1	0.06 31	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.06 41	0.17 225	0.04 12	0.11 108	0.04 6	0.31 269	0.02 5	0.06 4	0.06 4	0.05 3	0.04 5	0.05 4	0.04 6	0.05 6	0.05 9	0.03 28	0.03 11	0.05 8	0.05 9	0.06 14	0.04 8

NLCSM	0.05 16	0.03 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 23	0.02 5	0.07 52	0.14 185	0.04 12	0.10 91	0.05 19	0.29 267	0.02 5	0.05 3	0.05 3	0.05 3	0.04 5	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.04 7	0.02 5	0.03 11	0.05 8	0.05 9	0.04 4	0.04 8

CoSv	0.04 4	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.03 14	0.05 44	0.03 29	0.05 30	0.04 18	0.04 12	0.02 5	0.03 3	0.02 3	0.02 5	0.08 17	0.08 18	0.07 25	0.04 5	0.08 34	0.04 6	0.06 16	0.04 7	0.02 5	0.02 3	0.07 32	0.05 9	0.07 26	0.04 8

LACA2	0.04 4	0.04 15	0.03 6	0.04 25	0.03 14	0.04 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 43	0.02 5	0.06 34	0.02 3	0.02 5	0.06 4	0.07 10	0.05 3	0.05 10	0.05 4	0.04 6	0.05 6	0.05 9	0.02 5	0.03 11	0.05 8	0.05 9	0.05 8	0.04 8

WQFJA1	0.07 48	0.05 34	0.03 6	0.04 25	0.04 33	0.05 44	0.03 29	0.06 41	0.15 200	0.04 12	0.15 144	0.05 19	0.34 274	0.03 36	0.07 10	0.06 4	0.06 14	0.05 10	0.06 12	0.05 19	0.05 6	0.05 9	0.03 28	0.04 35	0.05 8	0.06 22	0.06 14	0.06 39

WQFJX	0.06 31	0.04 15	0.04 28	0.04 25	0.03 14	0.05 44	0.03 29	0.05 30	0.15 200	0.04 12	0.14 134	0.04 6	0.33 272	0.02 5	0.06 4	0.06 4	0.05 3	0.05 10	0.05 4	0.05 19	0.04 3	0.05 9	0.03 28	0.04 35	0.05 8	0.07 32	0.06 14	0.06 39

NLMM1	0.07 48	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.03 14	0.03 6	0.03 29	0.06 41	0.19 234	0.05 30	0.14 134	0.05 19	0.39 280	0.03 36	0.07 10	0.07 10	0.05 3	0.05 10	0.07 23	0.05 19	0.05 6	0.06 22	0.03 28	0.05 55	0.07 32	0.06 22	0.07 26	0.05 22

NLMM	0.07 48	0.05 34	0.03 6	0.04 25	0.04 33	0.05 44	0.03 29	0.06 41	0.15 200	0.04 12	0.15 144	0.05 19	0.34 274	0.03 36	0.07 10	0.06 4	0.06 14	0.05 10	0.06 12	0.05 19	0.05 6	0.05 9	0.03 28	0.04 35	0.05 8	0.06 22	0.06 14	0.06 39

NLSM1	0.07 48	0.04 15	0.04 28	0.04 25	0.04 33	0.05 44	0.04 57	0.07 52	0.19 234	0.04 12	0.16 159	0.06 34	0.36 279	0.03 36	0.07 10	0.08 18	0.06 14	0.05 10	0.07 23	0.05 19	0.06 16	0.06 22	0.03 28	0.04 35	0.07 32	0.07 32	0.07 26	0.05 22

BridgeDepth	0.04 4	0.04 15	0.03 6	0.04 25	0.03 14	0.04 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.02 5	0.08 53	0.03 23	0.02 5	0.07 10	0.08 18	0.05 3	0.05 10	0.05 4	0.04 6	0.06 16	0.05 9	0.02 5	0.03 11	0.06 24	0.06 22	0.07 26	0.04 8
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.05 16	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.04 33	0.03 6	0.03 29	0.04 13	0.05 29	0.03 4	0.04 17	0.05 19	0.03 23	0.02 5	0.09 24	0.08 18	0.06 14	0.05 10	0.07 23	0.04 6	0.07 25	0.08 47	0.03 28	0.03 11	0.05 8	0.05 9	0.04 4	0.03 3

MM-Stereo_test3	0.04 4	0.03 3	0.03 6	0.03 11	0.03 14	0.02 3	0.02 5	0.04 13	0.05 29	0.04 12	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.06 4	0.07 10	0.07 25	0.05 10	0.06 12	0.04 6	0.05 6	0.05 9	0.02 5	0.03 11	0.04 4	0.04 3	0.06 14	0.04 8

MM-Stereo_test1	0.04 4	0.04 15	0.03 6	0.04 25	0.02 3	0.03 6	0.02 5	0.04 13	0.04 18	0.04 12	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.08 17	0.07 10	0.07 25	0.05 10	0.06 12	0.05 19	0.06 16	0.05 9	0.03 28	0.03 11	0.05 8	0.05 9	0.05 8	0.04 8

GREAT-IGEV	0.05 16	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.04 23	0.02 5	0.04 13	0.03 7	0.04 12	0.05 28	0.08 53	0.02 3	0.02 5	0.11 40	0.09 29	0.07 25	0.05 10	0.07 23	0.05 19	0.06 16	0.10 63	0.03 28	0.03 11	0.06 24	0.06 22	0.08 43	0.04 8
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 4	0.03 3	0.03 6	0.03 11	0.02 3	0.03 6	0.02 5	0.04 13	0.05 29	0.04 12	0.06 37	0.05 19	0.02 3	0.02 5	0.08 17	0.06 4	0.05 3	0.05 10	0.05 4	0.04 6	0.05 6	0.05 9	0.02 5	0.03 11	0.03 3	0.05 9	0.03 3	0.04 8

AIO-test1	0.05 16	0.03 3	0.03 6	0.02 3	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.06 41	0.06 41	0.06 43	0.06 37	0.06 34	0.02 3	0.03 36	0.09 24	0.09 29	0.06 14	0.05 10	0.05 4	0.05 19	0.05 6	0.06 22	0.02 5	0.03 11	0.04 4	0.05 9	0.04 4	0.04 8

ProNet	0.04 4	0.04 15	0.04 28	0.03 11	0.02 3	0.04 23	0.04 57	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.06 37	0.03 3	0.02 3	0.02 5	0.08 17	0.07 10	0.06 14	0.05 10	0.06 12	0.04 6	0.06 16	0.03 3	0.03 28	0.03 11	0.05 8	0.04 3	0.05 8	0.04 8

CroCo-Stereo	0.04 4	0.03 3	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 51	0.10 42	0.06 14	0.05 10	0.06 12	0.04 6	0.07 25	0.05 9	0.01 3	0.02 3	0.06 24	0.05 9	0.05 8	0.04 8
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NLSM3	0.05 16	0.05 34	0.04 28	0.04 25	0.04 33	0.03 6	0.03 29	0.06 41	0.08 67	0.05 30	0.06 37	0.04 6	0.05 50	0.04 57	0.08 17	0.08 18	0.07 25	0.06 25	0.06 12	0.05 19	0.06 16	0.05 9	0.04 58	0.04 35	0.07 32	0.08 47	0.08 43	0.07 48

GSStereo	0.06 31	0.06 49	0.04 28	0.04 25	0.04 33	0.05 44	0.03 29	0.03 3	0.04 18	0.05 30	0.04 17	0.05 19	0.02 3	0.02 5	0.11 40	0.10 42	0.10 58	0.06 25	0.09 48	0.06 36	0.10 52	0.06 22	0.02 5	0.03 11	0.07 32	0.06 22	0.07 26	0.05 22

MonStereo	0.05 16	0.04 15	0.04 28	0.04 25	0.04 33	0.03 6	0.03 29	0.05 30	0.05 29	0.05 30	0.06 37	0.05 19	0.03 23	0.02 5	0.10 31	0.08 18	0.08 37	0.06 25	0.07 23	0.05 19	0.07 25	0.06 22	0.02 5	0.02 3	0.07 32	0.07 32	0.07 26	0.07 48

MLG-Stereo_test1	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.03 14	0.04 23	0.02 5	0.04 13	0.04 18	0.06 43	0.03 9	0.06 34	0.02 3	0.02 5	0.08 17	0.08 18	0.08 37	0.06 25	0.07 23	0.04 6	0.07 25	0.05 9	0.02 5	0.02 3	0.05 8	0.04 3	0.06 14	0.04 8

MLG-Stereo	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.04 13	0.04 18	0.05 30	0.02 5	0.05 19	0.02 3	0.02 5	0.08 17	0.08 18	0.08 37	0.06 25	0.07 23	0.04 6	0.07 25	0.05 9	0.02 5	0.02 3	0.05 8	0.04 3	0.06 14	0.05 22

LG-Stereo	0.05 16	0.04 15	0.03 6	0.03 11	0.04 33	0.04 23	0.02 5	0.06 41	0.05 29	0.06 43	0.06 37	0.08 53	0.03 23	0.02 5	0.10 31	0.08 18	0.08 37	0.06 25	0.07 23	0.05 19	0.09 48	0.06 22	0.02 5	0.03 11	0.06 24	0.06 22	0.07 26	0.05 22

IGEV-Stereo++	0.06 31	0.05 34	0.04 28	0.05 48	0.05 50	0.04 23	0.02 5	0.05 30	0.05 29	0.05 30	0.05 28	0.05 19	0.04 41	0.03 36	0.09 24	0.09 29	0.07 25	0.06 25	0.08 34	0.05 19	0.07 25	0.12 76	0.04 58	0.03 11	0.05 8	0.07 32	0.08 43	0.05 22

AIO-Stereo	0.05 16	0.05 34	0.04 28	0.04 25	0.04 33	0.04 23	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.03 4	0.04 17	0.04 6	0.03 23	0.02 5	0.09 24	0.09 29	0.07 25	0.06 25	0.09 48	0.06 36	0.07 25	0.06 22	0.03 28	0.03 11	0.05 8	0.05 9	0.07 26	0.04 8

RSM	0.05 16	0.05 34	0.04 28	0.04 25	0.04 33	0.05 44	0.03 29	0.04 13	0.03 7	0.04 12	0.05 28	0.06 34	0.03 23	0.02 5	0.10 31	0.09 29	0.07 25	0.06 25	0.07 23	0.06 36	0.08 36	0.06 22	0.02 5	0.04 35	0.06 24	0.06 22	0.07 26	0.05 22

MoCha-V2	0.05 16	0.04 15	0.03 6	0.04 25	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.04 13	0.03 7	0.04 12	0.05 28	0.04 6	0.02 3	0.02 5	0.10 31	0.08 18	0.07 25	0.06 25	0.08 34	0.06 36	0.07 25	0.07 36	0.03 28	0.03 11	0.05 8	0.05 9	0.05 8	0.03 3

RAFT	0.07 48	0.04 15	0.06 63	0.05 48	0.03 14	0.06 61	0.03 29	0.10 66	0.05 29	0.06 43	0.07 51	0.08 53	0.05 50	0.02 5	0.10 31	0.08 18	0.08 37	0.06 25	0.08 34	0.06 36	0.08 36	0.09 58	0.02 5	0.04 35	0.13 94	0.14 105	0.16 94	0.15 104

MatchStereo	0.06 31	0.04 15	0.05 47	0.03 11	0.04 33	0.03 6	0.03 29	0.04 13	0.07 60	0.03 4	0.06 37	0.04 6	0.05 50	0.03 36	0.10 31	0.09 29	0.06 14	0.07 36	0.06 12	0.07 56	0.08 36	0.09 58	0.02 5	0.04 35	0.07 32	0.08 47	0.06 14	0.06 39
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 31	0.07 54	0.05 47	0.06 63	0.05 50	0.05 44	0.04 57	0.05 30	0.04 18	0.06 43	0.04 17	0.07 47	0.02 3	0.03 36	0.13 57	0.09 29	0.09 48	0.07 36	0.08 34	0.06 36	0.10 52	0.08 47	0.03 28	0.05 55	0.08 49	0.07 32	0.08 43	0.05 22

gasm-f	0.06 31	0.07 54	0.05 47	0.06 63	0.05 50	0.05 44	0.04 57	0.05 30	0.04 18	0.06 43	0.04 17	0.07 47	0.02 3	0.03 36	0.13 57	0.09 29	0.09 48	0.07 36	0.08 34	0.06 36	0.10 52	0.08 47	0.03 28	0.05 55	0.08 49	0.07 32	0.08 43	0.05 22

GASTEREO	0.06 31	0.04 15	0.04 28	0.04 25	0.03 14	0.04 23	0.02 5	0.04 13	0.06 41	0.04 12	0.04 17	0.06 34	0.03 23	0.02 5	0.12 51	0.10 42	0.08 37	0.07 36	0.08 34	0.06 36	0.07 25	0.13 84	0.03 28	0.03 11	0.07 32	0.08 47	0.07 26	0.05 22

MSCF	0.06 31	0.04 15	0.04 28	0.04 25	0.03 14	0.04 23	0.02 5	0.04 13	0.06 41	0.04 12	0.04 17	0.06 34	0.03 23	0.02 5	0.12 51	0.10 42	0.08 37	0.07 36	0.08 34	0.06 36	0.07 25	0.12 76	0.03 28	0.03 11	0.07 32	0.08 47	0.06 14	0.05 22

MLG-Stereo_test2	0.06 31	0.05 34	0.03 6	0.03 11	0.03 14	0.04 23	0.02 5	0.06 41	0.04 18	0.07 59	0.05 28	0.07 47	0.03 23	0.04 57	0.10 31	0.10 42	0.10 58	0.07 36	0.11 58	0.06 36	0.10 52	0.06 22	0.03 28	0.03 11	0.06 24	0.05 9	0.09 54	0.06 39

MM-Stereo_test2	0.05 16	0.05 34	0.04 28	0.04 25	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.04 13	0.04 18	0.05 30	0.03 9	0.04 6	0.02 3	0.03 36	0.09 24	0.09 29	0.07 25	0.07 36	0.07 23	0.06 36	0.08 36	0.10 63	0.04 58	0.03 11	0.05 8	0.09 61	0.06 14	0.05 22

GIP-stereo	0.06 31	0.05 34	0.04 28	0.04 25	0.03 14	0.04 23	0.03 29	0.03 3	0.03 7	0.05 30	0.04 17	0.05 19	0.02 3	0.04 57	0.11 40	0.09 29	0.08 37	0.07 36	0.09 48	0.07 56	0.08 36	0.09 58	0.02 5	0.04 35	0.06 24	0.07 32	0.08 43	0.05 22

U	0.05 16	0.03 3	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.01 3	0.04 13	0.02 3	0.04 12	0.01 3	0.05 19	0.03 23	0.02 5	0.12 51	0.11 52	0.08 37	0.07 36	0.08 34	0.05 19	0.10 52	0.07 36	0.01 3	0.03 11	0.07 32	0.07 32	0.06 14	0.06 39

RSM++	0.06 31	0.05 34	0.05 47	0.05 48	0.05 50	0.04 23	0.03 29	0.06 41	0.05 29	0.05 30	0.05 28	0.07 47	0.04 41	0.02 5	0.11 40	0.10 42	0.08 37	0.07 36	0.08 34	0.06 36	0.09 48	0.07 36	0.03 28	0.04 35	0.08 49	0.07 32	0.07 26	0.05 22

StereoVision	0.07 48	0.05 34	0.05 47	0.04 25	0.04 33	0.05 44	0.03 29	0.07 52	0.11 120	0.05 30	0.06 37	0.05 19	0.06 67	0.02 5	0.13 57	0.13 72	0.09 48	0.07 36	0.10 54	0.08 72	0.08 36	0.07 36	0.03 28	0.05 55	0.11 77	0.10 71	0.13 82	0.13 85

CroCo-Stereo Lap2	0.05 16	0.03 3	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.02 5	0.03 3	0.03 7	0.06 43	0.03 9	0.04 6	0.03 23	0.02 5	0.10 31	0.10 42	0.07 25	0.07 36	0.07 23	0.05 19	0.08 36	0.06 22	0.02 5	0.03 11	0.07 32	0.08 47	0.07 26	0.05 22

RAFT + AFF	0.14 101	0.07 54	0.05 47	0.08 90	0.05 50	0.07 74	0.04 57	0.11 72	0.08 67	0.14 86	0.07 51	0.15 100	0.04 41	0.03 36	1.54 323	0.11 52	0.14 79	0.07 36	0.14 75	0.06 36	0.14 74	0.08 47	0.03 28	0.05 55	0.10 68	0.07 32	0.07 26	0.07 48

LACA3	0.06 31	0.05 34	0.05 47	0.05 48	0.04 33	0.05 44	0.03 29	0.04 13	0.06 41	0.06 43	0.04 17	0.08 53	0.04 41	0.04 57	0.11 40	0.10 42	0.06 14	0.08 49	0.08 34	0.05 19	0.08 36	0.08 47	0.03 28	0.04 35	0.08 49	0.08 47	0.09 54	0.08 56

LACA1	0.05 16	0.05 34	0.04 28	0.04 25	0.04 33	0.04 23	0.03 29	0.03 3	0.06 41	0.05 30	0.04 17	0.06 34	0.04 41	0.03 36	0.09 24	0.09 29	0.06 14	0.08 49	0.06 12	0.05 19	0.06 16	0.06 22	0.03 28	0.04 35	0.07 32	0.08 47	0.08 43	0.06 39

DispViT+	0.06 31	0.05 34	0.05 47	0.07 71	0.05 50	0.05 44	0.04 57	0.05 30	0.07 60	0.06 43	0.08 64	0.06 34	0.05 50	0.03 36	0.10 31	0.09 29	0.06 14	0.08 49	0.08 34	0.06 36	0.06 16	0.07 36	0.03 28	0.06 70	0.07 32	0.10 71	0.08 43	0.09 66

AdaDepth	0.06 31	0.06 49	0.04 28	0.04 25	0.05 50	0.04 23	0.03 29	0.05 30	0.06 41	0.04 12	0.05 28	0.05 19	0.03 23	0.03 36	0.11 40	0.11 52	0.09 48	0.08 49	0.09 48	0.06 36	0.08 36	0.07 36	0.02 5	0.04 35	0.07 32	0.07 32	0.09 54	0.07 48

RAStereo	0.06 31	0.05 34	0.04 28	0.03 11	0.03 14	0.03 6	0.02 5	0.05 30	0.03 7	0.10 69	0.03 9	0.07 47	0.03 23	0.02 5	0.14 69	0.11 52	0.09 48	0.08 49	0.09 48	0.05 19	0.12 67	0.07 36	0.02 5	0.03 11	0.09 58	0.07 32	0.07 26	0.07 48

Occ-G	0.06 31	0.07 54	0.05 47	0.05 48	0.04 33	0.05 44	0.03 29	0.05 30	0.04 18	0.04 12	0.08 64	0.06 34	0.03 23	0.03 36	0.11 40	0.11 52	0.08 37	0.08 49	0.13 71	0.06 36	0.09 48	0.07 36	0.04 58	0.05 55	0.06 24	0.06 22	0.08 43	0.06 39

AEACV	0.07 48	0.08 68	0.04 28	0.05 48	0.05 50	0.04 23	0.03 29	0.05 30	0.03 7	0.05 30	0.05 28	0.06 34	0.03 23	0.03 36	0.17 87	0.13 72	0.09 48	0.08 49	0.12 63	0.07 56	0.10 52	0.10 63	0.03 28	0.04 35	0.08 49	0.12 85	0.07 26	0.05 22

BridgeDepth_RVC	0.07 48	0.07 54	0.06 63	0.05 48	0.06 66	0.06 61	0.04 57	0.07 52	0.09 82	0.07 59	0.07 51	0.07 47	0.05 50	0.04 57	0.13 57	0.11 52	0.07 25	0.09 56	0.09 48	0.07 56	0.08 36	0.08 47	0.03 28	0.04 35	0.09 58	0.11 75	0.10 59	0.11 74
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 48	0.06 49	0.05 47	0.05 48	0.04 33	0.04 23	0.02 5	0.06 41	0.05 29	0.06 43	0.09 77	0.10 62	0.03 23	0.03 36	0.12 51	0.11 52	0.12 68	0.09 56	0.10 54	0.06 36	0.11 59	0.06 22	0.03 28	0.04 35	0.08 49	0.07 32	0.07 26	0.08 56

LG-Stereo_L2	0.09 63	0.08 68	0.05 47	0.04 25	0.05 50	0.04 23	0.03 29	0.13 83	0.09 82	0.21 116	0.09 77	0.13 81	0.05 50	0.05 67	0.13 57	0.14 80	0.14 79	0.09 56	0.14 75	0.07 56	0.18 102	0.12 76	0.03 28	0.04 35	0.09 58	0.08 47	0.10 59	0.10 69

LG-Stereo_L1	0.09 63	0.08 68	0.05 47	0.05 48	0.05 50	0.05 44	0.03 29	0.13 83	0.09 82	0.21 116	0.09 77	0.11 70	0.05 50	0.05 67	0.13 57	0.14 80	0.14 79	0.09 56	0.14 75	0.07 56	0.18 102	0.11 67	0.03 28	0.04 35	0.09 58	0.08 47	0.10 59	0.10 69

MLG-Stereo_test3	0.08 59	0.06 49	0.04 28	0.05 48	0.06 66	0.06 61	0.04 57	0.07 52	0.06 41	0.09 63	0.07 51	0.13 81	0.03 23	0.05 67	0.13 57	0.11 52	0.12 68	0.09 56	0.29 190	0.06 36	0.12 67	0.13 84	0.03 28	0.05 55	0.07 32	0.08 47	0.10 59	0.08 56

AIO_rvc	0.09 63	0.09 78	0.06 63	0.07 71	0.06 66	0.07 74	0.04 57	0.12 78	0.08 67	0.12 80	0.05 28	0.11 70	0.04 41	0.05 67	0.22 148	0.17 115	0.11 61	0.09 56	0.14 75	0.07 56	0.16 82	0.22 145	0.04 58	0.05 55	0.09 58	0.08 47	0.09 54	0.07 48

AIO_test	0.12 88	0.10 92	0.06 63	0.10 113	0.07 80	0.07 74	0.06 102	0.14 89	0.10 100	0.13 83	0.07 51	0.13 81	0.05 50	0.05 67	0.29 205	0.29 254	0.11 61	0.09 56	0.13 71	0.07 56	0.18 102	0.24 157	0.05 81	0.06 70	0.12 88	0.18 157	0.10 59	0.07 48

DEFOM-Stereo	0.07 48	0.06 49	0.04 28	0.06 63	0.05 50	0.05 44	0.03 29	0.06 41	0.05 29	0.06 43	0.07 51	0.06 34	0.03 23	0.03 36	0.11 40	0.10 42	0.11 61	0.09 56	0.10 54	0.06 36	0.11 59	0.07 36	0.04 58	0.04 35	0.08 49	0.08 47	0.12 74	0.08 56

anonymousdsp	0.08 59	0.07 54	0.06 63	0.06 63	0.05 50	0.06 61	0.04 57	0.10 66	0.06 41	0.11 75	0.10 91	0.08 53	0.04 41	0.05 67	0.13 57	0.12 67	0.11 61	0.09 56	0.13 71	0.08 72	0.14 74	0.15 93	0.04 58	0.05 55	0.08 49	0.07 32	0.11 67	0.07 48

RAFT_CTSACE	0.11 82	0.09 78	0.07 76	0.05 48	0.06 66	0.08 92	0.06 102	0.12 78	0.07 60	0.18 101	0.06 37	0.14 92	0.12 157	0.05 67	0.13 57	0.13 72	0.14 79	0.09 56	0.12 63	0.07 56	0.16 82	0.18 117	0.04 58	0.07 83	0.14 108	0.14 105	0.19 119	0.14 96

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 88	0.11 112	0.09 115	0.08 90	0.07 80	0.08 92	0.05 82	0.21 143	0.09 82	0.23 136	0.09 77	0.18 121	0.06 67	0.05 67	0.16 82	0.14 80	0.14 79	0.09 56	0.21 128	0.08 72	0.17 91	0.13 84	0.05 81	0.08 100	0.17 135	0.13 96	0.20 131	0.14 96

AFF-stereo	0.10 73	0.10 92	0.08 96	0.07 71	0.06 66	0.08 92	0.04 57	0.17 106	0.08 67	0.21 116	0.08 64	0.13 81	0.05 50	0.03 36	0.14 69	0.14 80	0.12 68	0.09 56	0.20 115	0.07 56	0.14 74	0.11 67	0.04 58	0.06 70	0.13 94	0.12 85	0.18 112	0.11 74

delet	0.08 59	0.08 68	0.07 76	0.09 104	0.07 80	0.08 92	0.06 102	0.07 52	0.06 41	0.09 63	0.07 51	0.11 70	0.06 67	0.06 87	0.12 51	0.10 42	0.10 58	0.09 56	0.08 34	0.09 85	0.09 48	0.07 36	0.05 81	0.06 70	0.09 58	0.09 61	0.10 59	0.08 56

TDLM	0.07 48	0.08 68	0.07 76	0.07 71	0.07 80	0.07 74	0.05 82	0.07 52	0.06 41	0.06 43	0.10 91	0.08 53	0.06 67	0.05 67	0.09 24	0.09 29	0.09 48	0.09 56	0.08 34	0.06 36	0.08 36	0.06 22	0.05 81	0.07 83	0.08 49	0.07 32	0.08 43	0.08 56

TS12	0.09 63	0.07 54	0.07 76	0.07 71	0.06 66	0.06 61	0.04 57	0.11 72	0.06 41	0.06 43	0.11 108	0.10 62	0.05 50	0.05 67	0.13 57	0.13 72	0.09 48	0.10 70	0.12 63	0.08 72	0.13 69	0.11 67	0.04 58	0.06 70	0.12 88	0.11 75	0.12 74	0.14 96

TS	0.09 63	0.07 54	0.07 76	0.07 71	0.06 66	0.06 61	0.04 57	0.11 72	0.06 41	0.06 43	0.11 108	0.10 62	0.05 50	0.05 67	0.13 57	0.13 72	0.09 48	0.10 70	0.12 63	0.08 72	0.13 69	0.11 67	0.04 58	0.06 70	0.12 88	0.11 75	0.12 74	0.14 96

LG-G_1	0.09 63	0.08 68	0.06 63	0.08 90	0.07 80	0.08 92	0.05 82	0.09 62	0.06 41	0.09 63	0.07 51	0.13 81	0.06 67	0.07 96	0.14 69	0.12 67	0.13 74	0.10 70	0.15 82	0.08 72	0.14 74	0.17 109	0.05 81	0.05 55	0.09 58	0.09 61	0.12 74	0.11 74

LG-G	0.09 63	0.08 68	0.06 63	0.08 90	0.07 80	0.08 92	0.05 82	0.09 62	0.06 41	0.09 63	0.07 51	0.13 81	0.06 67	0.07 96	0.14 69	0.12 67	0.13 74	0.10 70	0.15 82	0.08 72	0.14 74	0.17 109	0.05 81	0.05 55	0.09 58	0.09 61	0.12 74	0.11 74

DFGA-Net	0.09 63	0.09 78	0.05 47	0.07 71	0.05 50	0.06 61	0.05 82	0.11 72	0.06 41	0.12 80	0.07 51	0.13 81	0.05 50	0.04 57	0.14 69	0.12 67	0.13 74	0.10 70	0.13 71	0.07 56	0.11 59	0.08 47	0.05 81	0.07 83	0.10 68	0.09 61	0.14 85	0.11 74

SGD-Stereo	0.13 95	0.07 54	0.05 47	0.06 63	0.06 66	0.08 92	0.03 29	0.08 61	0.08 67	0.10 69	0.06 37	0.13 81	0.06 67	0.04 57	0.93 303	0.17 115	0.18 109	0.10 70	0.16 88	0.08 72	0.18 102	0.11 67	0.06 99	0.06 70	0.10 68	0.11 75	0.16 94	0.13 85

HUF	0.13 95	0.09 78	0.07 76	0.08 90	0.08 98	0.07 74	0.04 57	0.15 93	0.08 67	0.18 101	0.07 51	0.12 76	0.07 83	0.06 87	0.43 247	0.45 308	0.15 86	0.10 70	0.20 115	0.09 85	0.21 132	0.21 138	0.06 99	0.06 70	0.11 77	0.08 47	0.11 67	0.08 56

IGEV-Stereo+	0.10 73	0.11 112	0.05 47	0.05 48	0.06 66	0.06 61	0.03 29	0.16 100	0.08 67	0.24 157	0.13 127	0.11 70	0.06 67	0.05 67	0.13 57	0.15 93	0.14 79	0.10 70	0.15 82	0.10 94	0.18 102	0.15 93	0.05 81	0.04 35	0.10 68	0.12 85	0.08 43	0.09 66

RAFT+CT+SA	0.12 88	0.10 92	0.09 115	0.08 90	0.06 66	0.07 74	0.06 102	0.19 125	0.09 82	0.16 87	0.08 64	0.18 121	0.16 208	0.05 67	0.17 87	0.17 115	0.12 68	0.10 70	0.17 95	0.09 85	0.17 91	0.23 149	0.04 58	0.08 100	0.15 117	0.14 105	0.18 112	0.17 114

test_5	0.11 82	0.10 92	0.08 96	0.07 71	0.05 50	0.07 74	0.05 82	0.16 100	0.07 60	0.11 75	0.09 77	0.15 100	0.15 199	0.03 36	0.15 77	0.15 93	0.11 61	0.10 70	0.12 63	0.07 56	0.13 69	0.15 93	0.04 58	0.09 125	0.13 94	0.14 105	0.19 119	0.18 121

iRaftStereo_RVC	0.08 59	0.07 54	0.06 63	0.05 48	0.05 50	0.05 44	0.03 29	0.10 66	0.05 29	0.10 69	0.09 77	0.10 62	0.05 50	0.04 57	0.11 40	0.11 52	0.13 74	0.10 70	0.12 63	0.07 56	0.15 80	0.11 67	0.04 58	0.05 55	0.10 68	0.09 61	0.11 67	0.08 56

HCRNet	0.15 111	0.19 246	0.08 96	0.23 245	0.09 111	0.16 184	0.09 152	0.16 100	0.06 41	0.49 327	0.16 159	0.25 180	0.08 99	0.09 133	0.43 247	0.11 52	0.16 91	0.10 70	0.21 128	0.09 85	0.13 69	0.08 47	0.11 201	0.07 83	0.09 58	0.09 61	0.14 85	0.11 74

LGtest1	0.09 63	0.07 54	0.06 63	0.06 63	0.06 66	0.07 74	0.04 57	0.10 66	0.09 82	0.09 63	0.10 91	0.10 62	0.05 50	0.06 87	0.15 77	0.13 72	0.15 86	0.11 82	0.15 82	0.09 85	0.16 82	0.15 93	0.05 81	0.05 55	0.10 68	0.09 61	0.12 74	0.10 69

CASnet	0.15 111	0.12 129	0.08 96	0.10 113	0.11 146	0.14 164	0.06 102	0.23 165	0.12 148	0.28 209	0.15 144	0.23 163	0.10 118	0.09 133	0.19 103	0.15 93	0.20 130	0.11 82	0.26 165	0.11 106	0.34 200	0.19 130	0.07 115	0.08 100	0.16 123	0.12 85	0.20 131	0.17 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.12 88	0.08 68	0.07 76	0.07 71	0.07 80	0.06 61	0.04 57	0.15 93	0.10 100	0.22 125	0.10 91	0.13 81	0.07 83	0.07 96	0.15 77	0.15 93	0.18 109	0.11 82	0.20 115	0.10 94	0.20 123	0.28 185	0.05 81	0.07 83	0.12 88	0.13 96	0.15 88	0.10 69

AASNet	0.10 73	0.10 92	0.07 76	0.10 113	0.10 130	0.11 131	0.08 137	0.11 72	0.06 41	0.10 69	0.11 108	0.10 62	0.06 67	0.07 96	0.14 69	0.11 52	0.13 74	0.11 82	0.11 58	0.09 85	0.11 59	0.12 76	0.06 99	0.08 100	0.11 77	0.10 71	0.10 59	0.08 56

MMNet	0.10 73	0.09 78	0.07 76	0.10 113	0.08 98	0.09 110	0.06 102	0.10 66	0.08 67	0.08 61	0.09 77	0.12 76	0.06 67	0.08 107	0.22 148	0.11 52	0.12 68	0.11 82	0.12 63	0.09 85	0.11 59	0.08 47	0.06 99	0.08 100	0.10 68	0.11 75	0.13 82	0.12 81

CVANet_RVC	0.10 73	0.12 129	0.11 153	0.13 155	0.09 111	0.11 131	0.08 137	0.12 78	0.08 67	0.09 63	0.14 134	0.10 62	0.07 83	0.07 96	0.11 40	0.11 52	0.11 61	0.11 82	0.11 58	0.08 72	0.11 59	0.08 47	0.06 99	0.08 100	0.11 77	0.09 61	0.11 67	0.12 81

YMNet	0.13 95	0.11 112	0.08 96	0.10 113	0.10 130	0.12 146	0.17 220	0.11 72	0.10 100	0.10 69	0.08 64	0.16 109	0.12 157	0.09 133	0.66 282	0.16 105	0.12 68	0.12 88	0.14 75	0.08 72	0.11 59	0.11 67	0.07 115	0.07 83	0.15 117	0.11 75	0.15 88	0.13 85

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 82	0.08 68	0.06 63	0.07 71	0.07 80	0.07 74	0.03 29	0.16 100	0.09 82	0.24 157	0.09 77	0.10 62	0.06 67	0.05 67	0.15 77	0.17 115	0.17 98	0.12 88	0.16 88	0.10 94	0.24 158	0.17 109	0.04 58	0.05 55	0.10 68	0.11 75	0.13 82	0.09 66

plain	0.10 73	0.09 78	0.07 76	0.06 63	0.06 66	0.07 74	0.04 57	0.13 83	0.06 41	0.16 87	0.06 37	0.11 70	0.04 41	0.04 57	0.16 82	0.16 105	0.16 91	0.12 88	0.15 82	0.08 72	0.15 80	0.11 67	0.04 58	0.07 83	0.12 88	0.12 85	0.12 74	0.14 96

MaDis-Stereo	0.10 73	0.07 54	0.07 76	0.04 25	0.04 33	0.04 23	0.04 57	0.09 62	0.07 60	0.11 75	0.07 51	0.13 81	0.06 67	0.03 36	0.14 69	0.14 80	0.15 86	0.12 88	0.15 82	0.07 56	0.16 82	0.13 84	0.03 28	0.06 70	0.14 108	0.20 177	0.16 94	0.19 141

UniTT-Stereo	0.11 82	0.07 54	0.06 63	0.05 48	0.05 50	0.06 61	0.04 57	0.10 66	0.07 60	0.13 83	0.06 37	0.12 76	0.12 157	0.08 107	0.18 98	0.14 80	0.16 91	0.12 88	0.19 107	0.09 85	0.17 91	0.12 76	0.07 115	0.06 70	0.12 88	0.19 167	0.10 59	0.13 85

MIM_Stereo	0.11 82	0.09 78	0.07 76	0.08 90	0.07 80	0.09 110	0.04 57	0.13 83	0.06 41	0.19 108	0.08 64	0.11 70	0.05 50	0.05 67	0.16 82	0.15 93	0.17 98	0.12 88	0.20 115	0.10 94	0.18 102	0.15 93	0.04 58	0.07 83	0.11 77	0.10 71	0.15 88	0.10 69

anonymousdsp2	0.13 95	0.12 129	0.09 115	0.09 104	0.08 98	0.10 115	0.07 119	0.18 116	0.08 67	0.20 112	0.16 159	0.15 100	0.07 83	0.07 96	0.15 77	0.15 93	0.17 98	0.12 88	0.23 144	0.11 106	0.19 114	0.21 138	0.07 115	0.08 100	0.13 94	0.11 75	0.18 112	0.12 81

TestStereo1	0.14 101	0.12 129	0.08 96	0.07 71	0.07 80	0.08 92	0.07 119	0.14 89	0.10 100	0.17 94	0.09 77	0.14 92	0.17 220	0.05 67	0.23 161	0.17 115	0.16 91	0.12 88	0.19 107	0.10 94	0.19 114	0.24 157	0.04 58	0.07 83	0.18 149	0.17 141	0.26 180	0.20 147

TESTraft	0.13 95	0.11 112	0.08 96	0.07 71	0.07 80	0.07 74	0.07 119	0.15 93	0.11 120	0.16 87	0.10 91	0.14 92	0.16 208	0.05 67	0.24 178	0.17 115	0.15 86	0.12 88	0.18 98	0.10 94	0.18 102	0.22 145	0.04 58	0.08 100	0.17 135	0.17 141	0.23 147	0.19 141

SA-5K	0.14 101	0.12 129	0.08 96	0.07 71	0.07 80	0.08 92	0.07 119	0.14 89	0.10 100	0.17 94	0.09 77	0.14 92	0.17 220	0.05 67	0.23 161	0.17 115	0.16 91	0.12 88	0.19 107	0.10 94	0.19 114	0.24 157	0.04 58	0.07 83	0.18 149	0.17 141	0.26 180	0.20 147

test_4	0.14 101	0.09 78	0.10 127	0.07 71	0.07 80	0.05 44	0.05 82	0.17 106	0.11 120	0.24 157	0.08 64	0.15 100	0.08 99	0.07 96	0.19 103	0.18 138	0.18 109	0.12 88	0.17 95	0.11 106	0.23 154	0.27 177	0.04 58	0.09 125	0.14 108	0.20 177	0.26 180	0.23 174

CREStereo++_RVC	0.18 152	0.12 129	0.10 127	0.11 132	0.12 161	0.11 131	0.08 137	0.23 165	0.12 148	0.28 209	0.13 127	0.22 159	0.19 239	0.10 151	0.22 148	0.22 198	0.24 184	0.12 88	0.22 137	0.11 106	0.34 200	0.25 164	0.07 115	0.09 125	0.19 158	0.15 119	0.62 310	0.23 174
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 88	0.10 92	0.08 96	0.09 104	0.08 98	0.09 110	0.06 102	0.18 116	0.09 82	0.22 125	0.12 117	0.15 100	0.07 83	0.06 87	0.16 82	0.14 80	0.16 91	0.12 88	0.20 115	0.09 85	0.19 114	0.17 109	0.05 81	0.07 83	0.14 108	0.13 96	0.16 94	0.13 85

AANet_RVC	0.09 63	0.08 68	0.08 96	0.07 71	0.09 111	0.06 61	0.06 102	0.09 62	0.09 82	0.08 61	0.09 77	0.08 53	0.07 83	0.06 87	0.14 69	0.11 52	0.11 61	0.12 88	0.11 58	0.10 94	0.10 52	0.09 58	0.07 115	0.08 100	0.11 77	0.12 85	0.12 74	0.14 96

DepthFocus	0.14 101	0.09 78	0.07 76	0.10 113	0.07 80	0.08 92	0.05 82	0.20 127	0.10 100	0.23 136	0.10 91	0.18 121	0.07 83	0.11 164	0.19 103	0.21 183	0.22 163	0.13 102	0.22 137	0.14 157	0.35 211	0.24 157	0.10 180	0.07 83	0.11 77	0.13 96	0.17 107	0.18 121

S2M2_XL	0.15 111	0.10 92	0.11 153	0.08 90	0.08 98	0.11 131	0.09 152	0.22 152	0.09 82	0.22 125	0.10 91	0.24 170	0.08 99	0.08 107	0.18 98	0.19 156	0.24 184	0.13 102	0.19 107	0.11 106	0.36 216	0.21 138	0.09 156	0.08 100	0.14 108	0.12 85	0.18 112	0.20 147
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 88	0.09 78	0.06 63	0.06 63	0.07 80	0.06 61	0.04 57	0.17 106	0.08 67	0.24 157	0.08 64	0.14 92	0.06 67	0.06 87	0.17 87	0.14 80	0.18 109	0.13 102	0.18 98	0.10 94	0.23 154	0.23 149	0.06 99	0.06 70	0.10 68	0.13 96	0.14 85	0.16 109

trnet	0.16 127	0.13 149	0.10 127	0.11 132	0.10 130	0.10 115	0.06 102	0.24 181	0.09 82	0.28 209	0.12 117	0.26 191	0.11 143	0.10 151	0.20 119	0.22 198	0.25 197	0.13 102	0.21 128	0.13 133	0.32 189	0.20 135	0.08 141	0.09 125	0.17 135	0.17 141	0.24 158	0.23 174

MIF-Stereo (partial)	0.10 73	0.09 78	0.08 96	0.07 71	0.06 66	0.07 74	0.04 57	0.12 78	0.09 82	0.12 80	0.07 51	0.09 61	0.07 83	0.05 67	0.18 98	0.15 93	0.16 91	0.13 102	0.14 75	0.08 72	0.16 82	0.10 63	0.04 58	0.08 100	0.13 94	0.11 75	0.16 94	0.13 85

iinet-f	0.17 141	0.14 172	0.10 127	0.12 146	0.09 111	0.14 164	0.09 152	0.15 93	0.10 100	0.23 136	0.25 226	0.18 121	0.15 199	0.08 107	0.33 223	0.19 156	0.20 130	0.13 102	0.36 219	0.16 191	0.20 123	0.21 138	0.08 141	0.09 125	0.17 135	0.14 105	0.25 169	0.17 114

s12784h	0.22 193	0.16 204	0.13 188	0.19 220	0.14 193	0.12 146	0.08 137	0.24 181	0.11 120	0.29 226	0.16 159	0.27 201	0.15 199	0.10 151	0.22 148	0.26 239	0.26 214	0.13 102	0.29 190	0.12 115	0.50 278	0.30 193	0.08 141	0.10 154	0.24 219	0.21 187	0.65 316	0.47 274

TestStereo	0.17 141	0.17 216	0.14 196	0.15 182	0.11 146	0.15 177	0.11 176	0.25 198	0.13 170	0.30 229	0.15 144	0.25 180	0.11 143	0.08 107	0.19 103	0.14 80	0.23 172	0.13 102	0.27 173	0.13 133	0.27 176	0.15 93	0.09 156	0.14 221	0.21 180	0.15 119	0.21 137	0.19 141

GMStereo	0.16 127	0.16 204	0.09 115	0.14 167	0.13 175	0.15 177	0.11 176	0.22 152	0.12 148	0.19 108	0.15 144	0.25 180	0.13 176	0.09 133	0.17 87	0.14 80	0.21 146	0.13 102	0.26 165	0.15 173	0.20 123	0.12 76	0.09 156	0.11 170	0.18 149	0.15 119	0.23 147	0.15 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.17 141	0.13 149	0.11 153	0.11 132	0.10 130	0.10 115	0.06 102	0.24 181	0.10 100	0.27 191	0.12 117	0.26 191	0.11 143	0.10 151	0.22 148	0.26 239	0.26 214	0.13 102	0.21 128	0.14 157	0.36 216	0.24 157	0.08 141	0.09 125	0.17 135	0.17 141	0.23 147	0.22 165
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	0.18 152	0.15 195	0.11 153	0.14 167	0.11 146	0.09 110	0.09 152	0.22 152	0.10 100	0.29 226	0.11 108	0.25 180	0.08 99	0.09 133	0.24 178	0.27 245	0.24 184	0.13 102	0.28 180	0.13 133	0.35 211	0.24 157	0.09 156	0.08 100	0.22 188	0.17 141	0.23 147	0.25 195

RASNet	0.15 111	0.14 172	0.14 196	0.13 155	0.11 146	0.12 146	0.10 166	0.24 181	0.12 148	0.22 125	0.14 134	0.18 121	0.12 157	0.09 133	0.16 82	0.18 138	0.19 121	0.13 102	0.16 88	0.10 94	0.22 142	0.16 102	0.07 115	0.14 221	0.16 123	0.16 133	0.26 180	0.22 165

RYNet	0.15 111	0.07 54	0.06 63	0.05 48	0.06 66	0.06 61	0.04 57	0.07 52	0.13 170	0.06 43	0.06 37	0.06 34	0.05 50	0.04 57	1.96 343	0.11 52	0.09 48	0.13 102	0.10 54	0.07 56	0.08 36	0.07 36	0.13 227	0.06 70	0.09 58	0.22 195	0.11 67	0.08 56

WQFJA1++	3.28 357	0.13 149	0.09 115	27.82 373	0.11 146	24.38 374	25.71 373	0.22 152	0.11 120	0.35 274	0.16 159	0.65 290	2.77 348	0.08 107	0.17 87	0.23 209	0.23 172	0.14 115	1.04 304	0.38 306	0.36 216	0.26 170	0.08 141	0.08 100	0.20 169	2.15 361	0.29 212	0.30 223

castereo++	0.17 141	0.11 112	0.09 115	0.12 146	0.09 111	0.10 115	0.06 102	0.22 152	0.12 148	0.27 191	0.11 108	0.27 201	0.10 118	0.08 107	0.17 87	0.21 183	0.24 184	0.14 115	0.25 163	0.13 133	0.44 253	0.31 199	0.08 141	0.10 154	0.17 135	0.17 141	0.36 247	0.19 141

castereo	0.17 141	0.12 129	0.10 127	0.10 113	0.10 130	0.11 131	0.06 102	0.22 152	0.13 170	0.26 181	0.14 134	0.23 163	0.08 99	0.07 96	0.19 103	0.22 198	0.25 197	0.14 115	0.28 180	0.13 133	0.45 255	0.34 212	0.07 115	0.09 125	0.19 158	0.20 177	0.19 119	0.20 147

test_for_model	0.18 152	0.10 92	0.07 76	0.08 90	0.09 111	0.07 74	0.05 82	0.20 127	0.11 120	0.25 170	0.08 64	0.25 180	0.07 83	0.08 107	0.17 87	0.19 156	1.29 349	0.14 115	0.24 152	0.13 133	0.38 225	0.18 117	0.07 115	0.07 83	0.13 94	0.14 105	0.16 94	0.18 121

GCAPDPT-zeroshot4090	0.18 152	0.10 92	0.07 76	0.08 90	0.09 111	0.07 74	0.05 82	0.20 127	0.11 120	0.25 170	0.08 64	0.25 180	0.07 83	0.08 107	0.17 87	0.19 156	1.29 349	0.14 115	0.24 152	0.13 133	0.38 225	0.18 117	0.07 115	0.07 83	0.13 94	0.14 105	0.16 94	0.18 121

testlalala	0.18 152	0.10 92	0.07 76	0.08 90	0.09 111	0.07 74	0.05 82	0.20 127	0.11 120	0.25 170	0.08 64	0.25 180	0.07 83	0.08 107	0.17 87	0.19 156	1.29 349	0.14 115	0.24 152	0.13 133	0.38 225	0.18 117	0.07 115	0.07 83	0.13 94	0.14 105	0.16 94	0.18 121

GCAPDPT-zeroshot	0.18 152	0.10 92	0.07 76	0.08 90	0.09 111	0.07 74	0.05 82	0.20 127	0.11 120	0.25 170	0.08 64	0.25 180	0.07 83	0.08 107	0.17 87	0.19 156	1.29 349	0.14 115	0.24 152	0.13 133	0.38 225	0.18 117	0.07 115	0.07 83	0.13 94	0.14 105	0.16 94	0.18 121

GCAP-Stereo	0.18 152	0.10 92	0.07 76	0.08 90	0.09 111	0.07 74	0.05 82	0.20 127	0.11 120	0.25 170	0.08 64	0.25 180	0.07 83	0.08 107	0.17 87	0.19 156	1.29 349	0.14 115	0.24 152	0.13 133	0.38 225	0.18 117	0.07 115	0.07 83	0.13 94	0.14 105	0.16 94	0.18 121

CAS	0.14 101	0.11 112	0.08 96	0.09 104	0.08 98	0.08 92	0.05 82	0.17 106	0.10 100	0.17 94	0.16 159	0.15 100	0.10 118	0.10 151	0.20 119	0.18 138	0.17 98	0.14 115	0.19 107	0.11 106	0.22 142	0.23 149	0.07 115	0.08 100	0.17 135	0.16 133	0.17 107	0.23 174

IER	0.15 111	0.11 112	0.10 127	0.12 146	0.10 130	0.12 146	0.08 137	0.17 106	0.10 100	0.18 101	0.17 172	0.20 136	0.10 118	0.11 164	0.47 257	0.15 93	0.18 109	0.14 115	0.16 88	0.11 106	0.16 82	0.12 76	0.09 156	0.09 125	0.14 108	0.16 133	0.19 119	0.18 121

CIPLG	0.15 111	0.11 112	0.08 96	0.10 113	0.09 111	0.11 131	0.08 137	0.23 165	0.09 82	0.23 136	0.14 134	0.20 136	0.10 118	0.12 192	0.23 161	0.17 115	0.21 146	0.14 115	0.21 128	0.13 133	0.22 142	0.28 185	0.06 99	0.09 125	0.16 123	0.12 85	0.21 137	0.13 85

dd	0.19 168	0.17 216	0.10 127	0.34 285	0.12 161	0.24 250	0.11 176	0.21 143	0.10 100	0.22 125	0.10 91	0.37 257	0.10 118	0.09 133	0.37 236	0.17 115	0.28 238	0.14 115	0.35 215	0.14 157	0.19 114	0.14 90	0.09 156	0.13 210	0.21 180	0.15 119	0.26 180	0.21 156

IPLGR_C	0.15 111	0.11 112	0.08 96	0.10 113	0.09 111	0.11 131	0.08 137	0.23 165	0.09 82	0.23 136	0.14 134	0.20 136	0.10 118	0.12 192	0.21 131	0.17 115	0.21 146	0.14 115	0.21 128	0.13 133	0.22 142	0.28 185	0.06 99	0.09 125	0.16 123	0.12 85	0.21 137	0.14 96

GMOStereo	0.16 127	0.12 129	0.10 127	0.10 113	0.08 98	0.10 115	0.07 119	0.23 165	0.12 148	0.28 209	0.10 91	0.21 149	0.13 176	0.08 107	0.20 119	0.18 138	0.21 146	0.14 115	0.23 144	0.13 133	0.26 168	0.36 221	0.05 81	0.08 100	0.22 188	0.19 167	0.24 158	0.18 121

error version	0.16 127	0.12 129	0.10 127	0.10 113	0.08 98	0.10 115	0.07 119	0.23 165	0.12 148	0.28 209	0.10 91	0.21 149	0.13 176	0.08 107	0.20 119	0.18 138	0.21 146	0.14 115	0.23 144	0.13 133	0.26 168	0.36 221	0.05 81	0.08 100	0.22 188	0.19 167	0.24 158	0.18 121

test-v	0.16 127	0.12 129	0.10 127	0.10 113	0.08 98	0.10 115	0.07 119	0.23 165	0.12 148	0.28 209	0.10 91	0.21 149	0.13 176	0.08 107	0.20 119	0.18 138	0.21 146	0.14 115	0.23 144	0.13 133	0.26 168	0.36 221	0.05 81	0.08 100	0.22 188	0.19 167	0.24 158	0.18 121

ACRE	0.15 111	0.11 112	0.08 96	0.10 113	0.09 111	0.11 131	0.08 137	0.23 165	0.09 82	0.23 136	0.15 144	0.20 136	0.10 118	0.12 192	0.21 131	0.17 115	0.21 146	0.14 115	0.21 128	0.13 133	0.22 142	0.27 177	0.06 99	0.09 125	0.16 123	0.12 85	0.21 137	0.13 85

AnonymousM	0.19 168	0.09 78	0.07 76	0.09 104	0.07 80	0.08 92	0.05 82	0.20 127	0.09 82	0.23 136	0.14 134	0.16 109	0.07 83	0.09 133	0.23 161	0.23 209	0.23 172	0.14 115	0.20 115	0.15 173	0.32 189	0.26 170	0.07 115	0.08 100	0.11 77	0.17 141	0.54 296	0.97 320

test-2	0.16 127	0.12 129	0.10 127	0.10 113	0.08 98	0.10 115	0.07 119	0.23 165	0.12 148	0.28 209	0.10 91	0.21 149	0.13 176	0.08 107	0.20 119	0.18 138	0.21 146	0.14 115	0.23 144	0.13 133	0.26 168	0.36 221	0.05 81	0.08 100	0.22 188	0.19 167	0.24 158	0.18 121

ADLNet	0.21 188	0.17 216	0.12 175	0.16 193	0.14 193	0.18 203	0.15 213	0.20 127	0.11 120	0.17 94	0.15 144	0.33 244	0.13 176	0.31 301	1.12 313	0.15 93	0.20 130	0.14 115	0.18 98	0.13 133	0.16 82	0.18 117	0.15 243	0.09 125	0.17 135	0.18 157	0.19 119	0.17 114

FINET	0.16 127	0.15 195	0.15 208	0.16 193	0.12 161	0.13 157	0.14 205	0.18 116	0.15 200	0.17 94	0.15 144	0.18 121	0.12 157	0.11 164	0.23 161	0.18 138	0.19 121	0.14 115	0.23 144	0.12 115	0.18 102	0.14 90	0.12 220	0.12 191	0.16 123	0.16 133	0.18 112	0.16 109

DMCA	0.11 82	0.09 78	0.10 127	0.08 90	0.09 111	0.08 92	0.09 152	0.13 83	0.10 100	0.11 75	0.13 127	0.12 76	0.08 99	0.09 133	0.20 119	0.14 80	0.15 86	0.14 115	0.12 63	0.10 94	0.14 74	0.09 58	0.08 141	0.08 100	0.11 77	0.13 96	0.11 67	0.12 81

GANet	0.10 73	0.10 92	0.09 115	0.10 113	0.10 130	0.12 146	0.09 152	0.13 83	0.08 67	0.10 69	0.10 91	0.14 92	0.06 67	0.06 87	0.11 40	0.12 67	0.14 79	0.14 115	0.11 58	0.07 56	0.11 59	0.08 47	0.08 141	0.08 100	0.11 77	0.09 61	0.11 67	0.11 74

HITNet	0.14 101	0.11 112	0.10 127	0.11 132	0.10 130	0.10 115	0.07 119	0.18 116	0.11 120	0.24 157	0.13 127	0.18 121	0.10 118	0.09 133	0.20 119	0.14 80	0.17 98	0.14 115	0.16 88	0.10 94	0.20 123	0.22 145	0.08 141	0.09 125	0.15 117	0.14 105	0.24 158	0.18 121
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DDF-Stereo	0.40 275	0.14 172	0.08 96	1.79 339	0.15 208	1.91 346	0.20 236	0.26 213	0.11 120	0.27 191	0.17 172	2.08 335	0.16 208	0.11 164	0.19 103	0.25 228	0.29 246	0.15 139	0.37 221	0.15 173	0.45 255	0.34 212	0.09 156	0.10 154	0.18 149	0.23 202	0.25 169	0.26 205

coex_refinement	0.17 141	0.15 195	0.11 153	0.12 146	0.12 161	0.13 157	0.08 137	0.21 143	0.16 216	0.22 125	0.18 176	0.17 114	0.10 118	0.10 151	0.44 251	0.19 156	0.20 130	0.15 139	0.23 144	0.11 106	0.17 91	0.15 93	0.09 156	0.10 154	0.18 149	0.17 141	0.20 131	0.22 165

G2L-Stereo	0.16 127	0.14 172	0.11 153	0.12 146	0.13 175	0.12 146	0.09 152	0.20 127	0.11 120	0.24 157	0.16 159	0.19 130	0.16 208	0.11 164	0.29 205	0.16 105	0.20 130	0.15 139	0.18 98	0.12 115	0.20 123	0.16 102	0.11 201	0.10 154	0.18 149	0.19 167	0.23 147	0.17 114

Reg-Stereo(zero)	0.24 212	0.13 149	0.14 196	0.13 155	0.11 146	0.14 164	0.11 176	0.32 275	0.15 200	0.34 261	0.56 311	0.30 230	0.12 157	0.16 243	0.19 103	0.31 262	0.25 197	0.15 139	0.42 231	0.17 201	0.34 200	0.49 273	0.10 180	0.11 170	0.20 169	0.24 209	0.38 257	0.37 244

HI	0.24 212	0.13 149	0.14 196	0.13 155	0.11 146	0.14 164	0.11 176	0.32 275	0.15 200	0.34 261	0.56 311	0.30 230	0.12 157	0.16 243	0.19 103	0.31 262	0.25 197	0.15 139	0.42 231	0.17 201	0.34 200	0.49 273	0.10 180	0.11 170	0.20 169	0.24 209	0.38 257	0.37 244

MGS-Stereo	0.15 111	0.12 129	0.08 96	0.07 71	0.07 80	0.07 74	0.05 82	0.16 100	0.07 60	0.13 83	0.10 91	0.13 81	0.06 67	0.08 107	0.98 308	0.13 72	0.19 121	0.15 139	0.18 98	0.12 115	0.19 114	0.16 102	0.07 115	0.08 100	0.13 94	0.12 85	0.17 107	0.15 104

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 111	0.11 112	0.10 127	0.11 132	0.08 98	0.09 110	0.05 82	0.18 116	0.17 225	0.23 136	0.18 176	0.18 121	0.10 118	0.09 133	0.19 103	0.17 115	0.19 121	0.15 139	0.18 98	0.12 115	0.19 114	0.26 170	0.07 115	0.09 125	0.16 123	0.22 195	0.16 94	0.21 156

4D-IteraStereo	0.14 101	0.10 92	0.09 115	0.10 113	0.08 98	0.08 92	0.05 82	0.21 143	0.12 148	0.26 181	0.12 117	0.20 136	0.08 99	0.07 96	0.19 103	0.18 138	0.20 130	0.15 139	0.22 137	0.12 115	0.27 176	0.29 190	0.05 81	0.08 100	0.14 108	0.14 105	0.19 119	0.13 85

LoS	0.22 193	0.15 195	0.11 153	0.13 155	0.14 193	0.12 146	0.08 137	0.60 323	0.11 120	0.37 289	0.38 278	0.36 253	0.13 176	0.11 164	0.23 161	0.25 228	0.26 214	0.15 139	0.26 165	0.15 173	0.42 244	0.33 206	0.09 156	0.09 125	0.25 226	0.19 167	0.25 169	0.28 215
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.18 152	0.10 92	0.10 127	0.09 104	0.11 146	0.10 115	0.05 82	0.42 299	0.10 100	0.20 112	0.27 243	0.23 163	0.10 118	0.12 192	0.26 194	0.23 209	0.25 197	0.15 139	0.20 115	0.13 133	0.45 255	0.26 170	0.09 156	0.08 100	0.19 158	0.15 119	0.19 119	0.24 188

SA	0.15 111	0.13 149	0.09 115	0.09 104	0.08 98	0.11 131	0.06 102	0.21 143	0.10 100	0.23 136	0.09 77	0.23 163	0.07 83	0.07 96	0.19 103	0.18 138	0.18 109	0.15 139	0.24 152	0.12 115	0.20 123	0.26 170	0.05 81	0.09 125	0.20 169	0.20 177	0.27 195	0.23 174

GLC_STEREO	0.18 152	0.15 195	0.16 220	0.15 182	0.14 193	0.14 164	0.11 176	0.26 213	0.10 100	0.28 209	0.18 176	0.20 136	0.10 118	0.11 164	0.19 103	0.19 156	0.28 238	0.15 139	0.24 152	0.14 157	0.37 222	0.23 149	0.09 156	0.10 154	0.19 158	0.13 96	0.30 222	0.18 121

test-3	0.18 152	0.11 112	0.09 115	0.11 132	0.12 161	0.10 115	0.07 119	0.25 198	0.10 100	0.27 191	0.11 108	0.29 218	0.11 143	0.08 107	0.23 161	0.19 156	0.23 172	0.15 139	0.47 242	0.15 173	0.33 193	0.46 259	0.06 99	0.09 125	0.16 123	0.14 105	0.25 169	0.23 174

test_1	0.18 152	0.11 112	0.09 115	0.11 132	0.12 161	0.10 115	0.07 119	0.25 198	0.10 100	0.27 191	0.11 108	0.29 218	0.11 143	0.08 107	0.23 161	0.19 156	0.23 172	0.15 139	0.47 242	0.15 173	0.33 193	0.46 259	0.06 99	0.09 125	0.16 123	0.14 105	0.25 169	0.23 174

test_3	0.19 168	0.12 129	0.11 153	0.11 132	0.12 161	0.10 115	0.07 119	0.25 198	0.12 148	0.28 209	0.12 117	0.31 237	0.14 193	0.08 107	0.25 190	0.20 172	0.23 172	0.15 139	0.47 242	0.16 191	0.35 211	0.46 259	0.06 99	0.11 170	0.19 158	0.19 167	0.27 195	0.25 195

raftrobust	0.15 111	0.12 129	0.11 153	0.11 132	0.10 130	0.08 92	0.06 102	0.22 152	0.09 82	0.27 191	0.13 127	0.19 130	0.08 99	0.08 107	0.21 131	0.18 138	0.21 146	0.15 139	0.28 180	0.13 133	0.25 163	0.23 149	0.08 141	0.08 100	0.19 158	0.17 141	0.17 107	0.16 109

ARAFT	0.12 88	0.09 78	0.07 76	0.09 104	0.07 80	0.08 92	0.04 57	0.14 89	0.08 67	0.21 116	0.10 91	0.17 114	0.05 50	0.05 67	0.18 98	0.14 80	0.18 109	0.15 139	0.20 115	0.08 72	0.20 123	0.18 117	0.05 81	0.06 70	0.14 108	0.11 75	0.18 112	0.13 85

UPFNet	0.13 95	0.11 112	0.12 175	0.12 146	0.11 146	0.13 157	0.10 166	0.15 93	0.12 148	0.17 94	0.13 127	0.15 100	0.09 109	0.11 164	0.23 161	0.15 93	0.17 98	0.15 139	0.16 88	0.11 106	0.13 69	0.11 67	0.09 156	0.09 125	0.13 94	0.13 96	0.19 119	0.13 85

iResNetv2_ROB	0.20 177	0.14 172	0.11 153	0.17 202	0.13 175	0.17 197	0.11 176	0.26 213	0.12 148	0.26 181	0.20 193	0.27 201	0.19 239	0.10 151	0.42 245	0.16 105	0.20 130	0.15 139	0.35 215	0.15 173	0.33 193	0.18 117	0.12 220	0.14 221	0.20 169	0.17 141	0.30 222	0.19 141

DISCO	0.16 127	0.15 195	0.11 153	0.14 167	0.13 175	0.16 184	0.14 205	0.15 93	0.13 170	0.21 116	0.17 172	0.16 109	0.10 118	0.10 151	0.25 190	0.16 105	0.20 130	0.15 139	0.23 144	0.14 157	0.17 91	0.18 117	0.09 156	0.11 170	0.17 135	0.16 133	0.21 137	0.16 109

DN-CSS_ROB	0.18 152	0.14 172	0.16 220	0.14 167	0.14 193	0.11 131	0.09 152	0.25 198	0.13 170	0.27 191	0.26 235	0.25 180	0.17 220	0.09 133	0.19 103	0.16 105	0.19 121	0.15 139	0.41 227	0.13 133	0.24 158	0.18 117	0.10 180	0.14 221	0.17 135	0.15 119	0.22 143	0.18 121

DNS	1.51 341	0.12 129	0.17 233	0.17 202	0.09 111	4.25 361	0.13 196	0.26 213	0.11 120	0.27 191	0.96 338	26.17 372	0.12 157	0.11 164	0.22 148	0.35 277	0.25 197	0.16 160	4.42 349	0.13 133	0.36 216	0.30 193	0.07 115	0.13 210	0.31 270	0.28 248	0.29 212	0.45 269

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 205	0.17 216	0.08 96	0.22 236	0.21 248	0.29 273	0.17 220	0.25 198	0.11 120	0.42 311	0.19 183	0.43 270	0.09 109	0.11 164	0.19 103	0.25 228	0.25 197	0.16 160	0.28 180	0.14 157	0.41 239	0.39 235	0.07 115	0.09 125	0.20 169	0.18 157	0.27 195	0.49 275

S2M2_L	0.17 141	0.14 172	0.15 208	0.13 155	0.10 130	0.16 184	0.11 176	0.21 143	0.11 120	0.27 191	0.09 77	0.20 136	0.06 67	0.17 252	0.22 148	0.19 156	0.25 197	0.16 160	0.20 115	0.15 173	0.34 200	0.25 164	0.13 227	0.10 154	0.16 123	0.16 133	0.27 195	0.23 174
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.16 127	0.13 149	0.10 127	0.07 71	0.09 111	0.08 92	0.06 102	0.17 106	0.11 120	0.23 136	0.16 159	0.17 114	0.11 143	0.09 133	0.21 131	0.22 198	0.17 98	0.16 160	0.24 152	0.12 115	0.33 193	0.31 199	0.08 141	0.09 125	0.20 169	0.15 119	0.16 94	0.20 147

tt_ll	0.16 127	0.13 149	0.10 127	0.07 71	0.09 111	0.08 92	0.06 102	0.17 106	0.11 120	0.23 136	0.16 159	0.17 114	0.11 143	0.09 133	0.21 131	0.22 198	0.17 98	0.16 160	0.24 152	0.12 115	0.33 193	0.31 199	0.08 141	0.09 125	0.20 169	0.15 119	0.16 94	0.20 147

EGLCR-Stereo	0.20 177	0.12 129	0.10 127	0.11 132	0.11 146	0.13 157	0.06 102	0.23 165	0.11 120	0.27 191	0.09 77	0.24 170	0.09 109	0.09 133	0.18 98	0.21 183	0.24 184	0.16 160	0.29 190	0.12 115	0.36 216	0.46 259	0.07 115	0.09 125	0.15 117	0.25 220	0.93 333	0.25 195

IPLG	0.22 193	0.12 129	0.11 153	0.10 113	0.10 130	0.10 115	0.07 119	0.22 152	0.09 82	0.24 157	0.15 144	0.21 149	0.09 109	0.11 164	1.93 341	0.18 138	0.21 146	0.16 160	0.24 152	0.14 157	0.20 123	0.32 203	0.06 99	0.10 154	0.18 149	0.18 157	0.24 158	0.14 96

RP	0.22 193	0.20 251	0.23 273	0.22 236	0.20 242	0.21 230	0.22 249	0.24 181	0.22 250	0.17 94	0.25 226	0.24 170	0.19 239	0.15 236	0.50 265	0.17 115	0.20 130	0.16 160	0.22 137	0.16 191	0.17 91	0.25 164	0.13 227	0.16 240	0.22 188	0.21 187	0.30 222	0.25 195

CFNet	0.16 127	0.15 195	0.12 175	0.18 210	0.15 208	0.14 164	0.11 176	0.23 165	0.12 148	0.21 116	0.16 159	0.29 218	0.14 193	0.11 164	0.21 131	0.13 72	0.20 130	0.16 160	0.18 98	0.12 115	0.17 91	0.13 84	0.08 141	0.12 191	0.20 169	0.17 141	0.22 143	0.21 156

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 152	0.18 233	0.18 241	0.17 202	0.21 248	0.16 184	0.26 272	0.19 125	0.24 260	0.22 125	0.20 193	0.26 191	0.12 157	0.19 263	0.24 178	0.16 105	0.19 121	0.16 160	0.19 107	0.13 133	0.16 82	0.17 109	0.11 201	0.11 170	0.17 135	0.22 195	0.19 119	0.21 156
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	0.20 177	0.17 216	0.14 196	0.18 210	0.17 223	0.15 177	0.13 196	0.26 213	0.14 185	0.26 181	0.22 212	0.24 170	0.17 220	0.11 164	0.33 223	0.17 115	0.26 214	0.16 160	0.27 173	0.17 201	0.27 176	0.19 130	0.10 180	0.13 210	0.22 188	0.22 195	0.27 195	0.24 188

iResNet_ROB	0.17 141	0.14 172	0.12 175	0.15 182	0.11 146	0.15 177	0.11 176	0.25 198	0.12 148	0.25 170	0.16 159	0.19 130	0.21 246	0.09 133	0.25 190	0.16 105	0.22 163	0.16 160	0.29 190	0.12 115	0.23 154	0.16 102	0.09 156	0.12 191	0.20 169	0.17 141	0.26 180	0.21 156

DN	0.72 308	0.13 149	0.12 175	0.24 252	0.12 161	7.52 366	0.13 196	0.25 198	0.14 185	0.30 229	0.20 193	6.25 359	0.10 118	0.15 236	0.22 148	0.27 245	0.27 226	0.17 172	0.41 227	0.16 191	0.40 238	0.34 212	0.11 201	0.11 170	0.37 292	0.31 267	0.27 195	0.43 266

IGEV-FE	0.29 240	0.13 149	0.22 269	0.29 268	0.17 223	0.21 230	0.22 249	0.28 244	0.14 185	0.35 274	0.43 290	0.33 244	0.11 143	0.14 221	0.23 161	0.37 291	0.26 214	0.17 172	0.47 242	0.24 252	0.51 280	0.61 311	0.11 201	0.11 170	0.33 277	0.27 242	0.62 310	0.45 269

gcap-zeroshot	0.36 263	0.13 149	0.16 220	0.19 220	0.14 193	0.19 214	0.14 205	0.28 244	0.13 170	0.37 289	0.35 267	0.34 248	0.12 157	0.12 192	0.23 161	0.36 286	0.50 313	0.17 172	3.18 343	0.25 260	0.45 255	0.51 282	0.23 277	0.11 170	0.21 180	0.26 235	0.25 169	0.27 209

IGEV_Zeroshot_test	0.29 240	0.13 149	0.22 269	0.29 268	0.17 223	0.21 230	0.22 249	0.28 244	0.14 185	0.35 274	0.43 290	0.33 244	0.11 143	0.14 221	0.23 161	0.37 291	0.26 214	0.17 172	0.48 251	0.24 252	0.52 282	0.61 311	0.11 201	0.11 170	0.33 277	0.27 242	0.62 310	0.45 269

MSKI-zero shot	0.26 227	0.13 149	0.10 127	0.14 167	0.14 193	0.15 177	0.11 176	0.28 244	0.13 170	0.30 229	0.35 267	0.28 209	0.11 143	0.12 192	0.29 205	0.37 291	0.28 238	0.17 172	0.58 278	0.26 269	0.57 290	0.55 296	0.09 156	0.11 170	0.25 226	0.41 293	0.32 233	0.42 262

Any-RAFT	0.24 212	0.13 149	0.16 220	0.16 193	0.13 175	0.15 177	0.10 166	0.25 198	0.14 185	0.28 209	0.35 267	0.28 209	0.11 143	0.12 192	0.22 148	0.25 228	0.28 238	0.17 172	0.50 259	0.16 191	0.63 304	0.40 240	0.10 180	0.10 154	0.28 251	0.29 256	0.26 180	0.42 262

anonymity	0.53 292	0.11 112	0.19 246	0.16 193	0.14 193	0.16 184	0.10 166	0.29 258	0.13 170	0.34 261	7.32 365	0.30 230	0.13 176	0.12 192	0.21 131	0.37 291	0.27 226	0.17 172	0.44 235	0.23 249	0.43 248	0.54 294	0.11 201	0.12 191	0.34 285	0.43 299	0.71 322	0.44 268

raft_robust	0.18 152	0.13 149	0.10 127	0.14 167	0.09 111	0.11 131	0.08 137	0.25 198	0.12 148	0.30 229	0.10 91	0.24 170	0.14 193	0.10 151	0.24 178	0.21 183	0.21 146	0.17 172	0.34 208	0.14 157	0.27 176	0.31 199	0.06 99	0.10 154	0.22 188	0.21 187	0.24 158	0.21 156

Sa-1000	0.17 141	0.13 149	0.09 115	0.09 104	0.09 111	0.11 131	0.05 82	0.22 152	0.11 120	0.24 157	0.11 108	0.24 170	0.09 109	0.10 151	0.22 148	0.18 138	0.21 146	0.17 172	0.28 180	0.12 115	0.25 163	0.33 206	0.06 99	0.09 125	0.24 219	0.20 177	0.26 180	0.22 165

iRaft-Stereo_20w	0.31 250	0.14 172	0.24 281	0.29 268	0.18 233	0.22 240	0.18 224	0.26 213	0.15 200	0.41 309	0.51 304	0.30 230	0.11 143	0.12 192	0.32 219	0.32 267	0.27 226	0.17 172	0.42 231	0.24 252	0.46 263	0.53 291	0.11 201	0.10 154	0.33 277	0.67 325	0.61 308	0.60 283

UDGNet	0.23 205	0.19 246	0.14 196	0.36 289	0.30 287	0.32 281	0.29 279	0.22 152	0.15 200	0.21 116	0.20 193	0.21 149	0.08 99	0.52 319	0.20 119	0.17 115	0.21 146	0.17 172	0.25 163	0.14 157	0.26 168	0.30 193	0.30 303	0.10 154	0.24 219	0.20 177	0.22 143	0.20 147

dad	0.29 240	0.21 254	0.14 196	0.47 300	0.22 255	0.29 273	0.48 307	0.40 293	0.12 148	0.32 247	0.14 134	0.41 267	0.23 253	0.10 151	0.53 269	0.19 156	0.32 268	0.17 172	0.51 260	0.15 173	0.27 176	0.18 117	0.11 201	0.18 258	0.31 270	0.18 157	0.67 318	0.45 269

MIPNet	0.21 188	0.14 172	0.11 153	0.11 132	0.12 161	0.12 146	0.08 137	0.24 181	0.10 100	0.27 191	0.24 224	0.22 159	0.14 193	0.11 164	0.94 304	0.20 172	0.23 172	0.17 172	0.31 196	0.20 218	0.21 132	0.35 220	0.07 115	0.11 170	0.23 207	0.23 202	0.27 195	0.21 156

TRStereo	0.34 260	0.16 204	0.21 262	0.16 193	0.12 161	0.34 286	0.17 220	0.27 234	0.11 120	0.35 274	0.18 176	0.34 248	0.09 109	0.12 192	0.26 194	0.36 286	0.25 197	0.17 172	0.44 235	0.25 260	0.42 244	0.47 265	0.09 156	0.09 125	0.26 231	2.80 362	0.49 286	0.33 232

cross-raft	0.24 212	0.14 172	0.12 175	0.13 155	0.13 175	0.17 197	0.10 166	0.27 234	0.15 200	0.30 229	0.19 183	0.28 209	0.10 118	0.12 192	0.26 194	0.34 272	0.27 226	0.17 172	0.57 276	0.25 260	0.62 302	0.51 282	0.09 156	0.11 170	0.29 257	0.27 242	0.26 180	0.31 227

rafts_anoy	0.14 101	0.14 172	0.11 153	0.11 132	0.11 146	0.10 115	0.07 119	0.21 143	0.08 67	0.21 116	0.15 144	0.17 114	0.07 83	0.06 87	0.20 119	0.17 115	0.20 130	0.17 172	0.22 137	0.12 115	0.21 132	0.18 117	0.06 99	0.09 125	0.16 123	0.15 119	0.15 88	0.17 114

CFNet_pseudo	0.20 177	0.16 204	0.16 220	0.19 220	0.16 214	0.16 184	0.13 196	0.24 181	0.14 185	0.28 209	0.21 204	0.22 159	0.19 239	0.12 192	0.63 277	0.17 115	0.20 130	0.17 172	0.30 195	0.12 115	0.21 132	0.17 109	0.12 220	0.12 191	0.20 169	0.20 177	0.25 169	0.26 205

RALCasStereoNet	0.15 111	0.14 172	0.10 127	0.13 155	0.11 146	0.10 115	0.07 119	0.20 127	0.08 67	0.23 136	0.13 127	0.19 130	0.08 99	0.07 96	0.20 119	0.18 138	0.22 163	0.17 172	0.20 115	0.12 115	0.22 142	0.21 138	0.07 115	0.09 125	0.18 149	0.15 119	0.15 88	0.15 104

RALAANet	0.14 101	0.13 149	0.11 153	0.10 113	0.10 130	0.11 131	0.07 119	0.17 106	0.10 100	0.16 87	0.15 144	0.15 100	0.09 109	0.06 87	0.19 103	0.16 105	0.18 109	0.17 172	0.26 165	0.14 157	0.24 158	0.23 149	0.07 115	0.09 125	0.16 123	0.15 119	0.20 131	0.16 109

UNet	0.15 111	0.13 149	0.13 188	0.14 167	0.12 161	0.14 164	0.10 166	0.20 127	0.12 148	0.21 116	0.15 144	0.17 114	0.12 157	0.13 210	0.21 131	0.15 93	0.20 130	0.17 172	0.18 98	0.13 133	0.17 91	0.14 90	0.10 180	0.12 191	0.15 117	0.17 141	0.20 131	0.17 114

HGLStereo	0.15 111	0.14 172	0.12 175	0.13 155	0.13 175	0.13 157	0.08 137	0.18 116	0.11 120	0.22 125	0.22 212	0.14 92	0.09 109	0.11 164	0.24 178	0.17 115	0.21 146	0.17 172	0.20 115	0.14 157	0.18 102	0.16 102	0.10 180	0.11 170	0.17 135	0.16 133	0.17 107	0.15 104

DSFCA	0.16 127	0.18 233	0.14 196	0.14 167	0.13 175	0.16 184	0.15 213	0.16 100	0.13 170	0.16 87	0.19 183	0.18 121	0.10 118	0.08 107	0.22 148	0.18 138	0.19 121	0.17 172	0.21 128	0.14 157	0.19 114	0.19 130	0.11 201	0.12 191	0.17 135	0.18 157	0.19 119	0.19 141

DMCA-RVC	0.16 127	0.12 129	0.15 208	0.12 146	0.13 175	0.11 131	0.13 196	0.17 106	0.16 216	0.18 101	0.21 204	0.20 136	0.10 118	0.10 151	0.36 234	0.17 115	0.18 109	0.17 172	0.16 88	0.14 157	0.18 102	0.15 93	0.10 180	0.12 191	0.14 108	0.13 96	0.18 112	0.18 121

FADNet-RVC	0.21 188	0.17 216	0.15 208	0.21 232	0.16 214	0.16 184	0.18 224	0.26 213	0.13 170	0.25 170	0.21 204	0.28 209	0.16 208	0.14 221	0.32 219	0.21 183	0.23 172	0.17 172	0.34 208	0.21 229	0.21 132	0.25 164	0.14 237	0.16 240	0.25 226	0.23 202	0.21 137	0.24 188

AF-Net	0.20 177	0.18 233	0.17 233	0.18 210	0.22 255	0.20 220	0.21 243	0.24 181	0.21 243	0.19 108	0.25 226	0.26 191	0.16 208	0.14 221	0.33 223	0.20 172	0.17 98	0.17 172	0.22 137	0.15 173	0.17 91	0.21 138	0.16 248	0.14 221	0.19 158	0.19 167	0.29 212	0.22 165

Nwc_Net	0.20 177	0.18 233	0.17 233	0.18 210	0.22 255	0.20 220	0.21 243	0.24 181	0.21 243	0.19 108	0.25 226	0.26 191	0.16 208	0.14 221	0.33 223	0.20 172	0.17 98	0.17 172	0.22 137	0.15 173	0.17 91	0.21 138	0.16 248	0.14 221	0.19 158	0.19 167	0.29 212	0.22 165

DeepPrunerF	0.29 240	0.16 204	0.14 196	0.23 245	0.44 312	0.17 197	0.21 243	0.20 127	0.26 270	0.16 87	0.22 212	0.15 100	0.12 157	0.12 192	0.97 306	0.21 183	0.18 109	0.17 172	0.26 165	0.16 191	0.21 132	0.17 109	0.12 220	0.12 191	1.97 360	0.25 220	0.22 143	0.20 147

ADCP+	0.31 250	0.17 216	0.17 233	0.15 182	0.14 193	0.17 197	0.19 232	0.21 143	0.33 290	0.26 181	0.26 235	0.37 257	0.12 157	0.13 210	1.87 339	0.18 138	0.20 130	0.17 172	0.33 202	0.18 208	0.22 142	0.22 145	0.12 220	0.11 170	0.23 207	0.69 326	0.33 238	0.99 322

CFNet_RVC	0.18 152	0.18 233	0.15 208	0.18 210	0.16 214	0.18 203	0.12 192	0.21 143	0.13 170	0.23 136	0.20 193	0.24 170	0.12 157	0.12 192	0.22 148	0.19 156	0.23 172	0.17 172	0.26 165	0.15 173	0.24 158	0.19 130	0.09 156	0.13 210	0.22 188	0.20 177	0.25 169	0.23 174

PS-NSSS	0.23 205	0.26 281	0.20 253	0.31 277	0.22 255	0.25 255	0.21 243	0.27 234	0.15 200	0.28 209	0.21 204	0.53 279	0.14 193	0.16 243	0.28 202	0.15 93	0.18 109	0.17 172	0.35 215	0.14 157	0.17 91	0.13 84	0.22 275	0.16 240	0.22 188	0.25 220	0.28 206	0.27 209

MLCV	0.24 212	0.16 204	0.15 208	0.24 252	0.18 233	0.21 230	0.15 213	0.30 262	0.16 216	0.31 239	0.31 257	0.32 241	0.25 260	0.11 164	0.24 178	0.24 217	0.25 197	0.17 172	0.53 268	0.15 173	0.33 193	0.33 206	0.14 237	0.17 250	0.23 207	0.23 202	0.27 195	0.25 195

MDST_ROB	0.81 314	1.11 335	0.24 281	1.30 327	0.42 308	0.81 320	0.32 288	0.45 304	0.25 264	0.36 282	0.32 260	0.47 274	3.62 354	0.14 221	1.77 336	0.22 198	0.27 226	0.17 172	0.84 298	0.19 211	0.57 290	0.51 282	0.20 265	0.21 271	1.56 354	0.86 338	2.88 362	1.74 346

DF	0.26 227	0.14 172	0.11 153	0.15 182	0.10 130	0.17 197	0.09 152	0.26 213	0.12 148	0.27 191	0.15 144	0.31 237	0.09 109	0.11 164	0.21 131	0.30 260	0.25 197	0.18 204	1.59 316	0.17 201	0.45 255	0.39 235	0.09 156	0.11 170	0.21 180	0.25 220	0.29 212	0.34 235

MyStereo04	0.22 193	0.18 233	0.17 233	0.14 167	0.14 193	0.13 157	0.10 166	0.28 244	0.21 243	0.31 239	0.20 193	0.29 218	0.13 176	0.08 107	0.27 199	0.22 198	0.22 163	0.18 204	0.54 269	0.21 229	0.34 200	0.26 170	0.11 201	0.16 240	0.27 244	0.23 202	0.30 222	0.22 165

RAFT-Test	0.24 212	0.13 149	0.11 153	0.16 193	0.14 193	0.18 203	0.11 176	0.27 234	0.14 185	0.32 247	0.26 235	0.26 191	0.12 157	0.14 221	0.24 178	0.35 277	0.27 226	0.18 204	0.56 273	0.24 252	0.58 294	0.49 273	0.09 156	0.11 170	0.27 244	0.29 256	0.27 195	0.35 237

IPLGR	0.26 227	0.16 204	0.13 188	0.15 182	0.15 208	0.12 146	0.09 152	0.24 181	0.13 170	0.28 209	0.25 226	0.23 163	0.12 157	0.11 164	1.91 340	0.20 172	0.22 163	0.18 204	0.34 208	0.20 218	0.25 163	0.33 206	0.07 115	0.12 191	0.23 207	0.23 202	0.28 206	0.21 156

AACVNet	0.19 168	0.17 216	0.14 196	0.19 220	0.19 237	0.19 214	0.13 196	0.23 165	0.15 200	0.25 170	0.23 220	0.20 136	0.13 176	0.13 210	0.21 131	0.18 138	0.24 184	0.18 204	0.24 152	0.17 201	0.22 142	0.20 135	0.14 237	0.15 234	0.22 188	0.21 187	0.25 169	0.25 195

LMCR-Stereo	0.18 152	0.14 172	0.11 153	0.13 155	0.12 161	0.15 177	0.10 166	0.22 152	0.13 170	0.23 136	0.18 176	0.24 170	0.17 220	0.12 192	0.21 131	0.19 156	0.26 214	0.18 204	0.33 202	0.19 211	0.26 168	0.25 164	0.10 180	0.12 191	0.19 158	0.18 157	0.24 158	0.23 174

XX-Stereo	2.24 349	0.10 92	0.10 127	0.17 202	0.10 130	0.21 230	0.11 176	0.25 198	0.12 148	0.36 282	0.53 307	0.29 218	0.10 118	0.11 164	0.24 178	0.35 277	0.27 226	0.18 204	0.47 242	0.18 208	0.41 239	0.37 227	0.10 180	0.10 154	54.05 375	0.25 220	0.34 242	0.51 277

psm_up	0.20 177	0.17 216	0.19 246	0.20 228	0.16 214	0.20 220	0.13 196	0.25 198	0.23 255	0.23 136	0.18 176	0.21 149	0.20 243	0.15 236	0.23 161	0.18 138	0.24 184	0.18 204	0.28 180	0.16 191	0.21 132	0.16 102	0.12 220	0.20 262	0.24 219	0.24 209	0.26 180	0.25 195

CCAANet	0.17 141	0.11 112	0.11 153	0.11 132	0.10 130	0.18 203	0.10 166	0.17 106	0.11 120	0.31 239	0.36 273	0.24 170	0.13 176	0.10 151	0.21 131	0.17 115	0.28 238	0.18 204	0.14 75	0.12 115	0.16 82	0.12 76	0.11 201	0.09 125	0.15 117	0.15 119	0.41 269	0.18 121

MSMDNet	0.25 220	0.14 172	0.11 153	0.13 155	0.14 193	0.16 184	0.11 176	0.26 213	0.14 185	0.31 239	0.17 172	0.26 191	0.29 267	0.14 221	0.24 178	0.35 277	0.28 238	0.18 204	0.54 269	0.28 280	0.58 294	0.60 307	0.10 180	0.11 170	0.26 231	0.25 220	0.26 180	0.30 223

UCFNet_RVC	0.21 188	0.25 278	0.16 220	0.21 232	0.19 237	0.20 220	0.14 205	0.23 165	0.16 216	0.26 181	0.19 183	0.34 248	0.17 220	0.13 210	0.23 161	0.19 156	0.21 146	0.18 204	0.31 196	0.16 191	0.26 168	0.19 130	0.17 252	0.14 221	0.26 231	0.21 187	0.23 147	0.29 219

DLCB_ROB	0.19 168	0.17 216	0.16 220	0.14 167	0.15 208	0.14 164	0.13 196	0.20 127	0.16 216	0.23 136	0.23 220	0.25 180	0.18 233	0.15 236	0.20 119	0.16 105	0.21 146	0.18 204	0.19 107	0.15 173	0.24 158	0.20 135	0.13 227	0.15 234	0.36 290	0.24 209	0.24 158	0.20 147

PWCDC_ROB	0.23 205	0.10 92	0.13 188	0.10 113	0.17 223	0.11 131	0.15 213	0.12 78	0.38 297	0.11 75	0.25 226	0.14 92	0.77 311	0.28 290	0.88 296	0.21 183	0.17 98	0.18 204	0.17 95	0.17 201	0.20 123	0.39 235	0.20 265	0.17 250	0.11 77	0.20 177	0.15 88	0.24 188

model_zeroshot	0.28 238	0.14 172	0.11 153	0.16 193	0.14 193	0.18 203	0.11 176	0.28 244	0.15 200	0.33 257	0.32 260	0.31 237	0.10 118	0.13 210	0.43 247	0.31 262	0.30 254	0.19 217	0.66 285	0.22 237	0.55 286	0.44 254	0.12 220	0.13 210	0.49 313	0.36 283	0.31 230	0.53 278

AE-Stereo	0.20 177	0.14 172	0.13 188	0.16 193	0.12 161	0.12 146	0.09 152	0.23 165	0.15 200	0.28 209	0.12 117	0.29 218	0.13 176	0.09 133	0.21 131	0.25 228	0.28 238	0.19 217	0.28 180	0.19 211	0.35 211	0.42 246	0.07 115	0.14 221	0.22 188	0.24 209	0.26 180	0.21 156

HH	0.25 220	0.10 92	0.17 233	0.15 182	0.14 193	0.20 220	0.14 205	0.27 234	0.13 170	0.36 282	0.12 117	0.28 209	0.10 118	0.13 210	0.23 161	0.40 299	0.26 214	0.19 217	0.49 253	0.21 229	0.68 315	0.52 286	0.11 201	0.11 170	0.23 207	0.25 220	0.36 247	0.38 249

HanStereo	0.25 220	0.10 92	0.17 233	0.15 182	0.14 193	0.20 220	0.14 205	0.27 234	0.13 170	0.36 282	0.12 117	0.28 209	0.10 118	0.13 210	0.23 161	0.40 299	0.26 214	0.19 217	0.49 253	0.21 229	0.68 315	0.52 286	0.11 201	0.11 170	0.23 207	0.25 220	0.36 247	0.38 249

GANet-ADL	0.26 227	0.18 233	0.15 208	0.20 228	0.19 237	0.22 240	0.16 217	0.26 213	0.16 216	0.34 261	0.36 273	0.29 218	0.16 208	0.21 272	0.42 245	0.29 254	0.31 262	0.19 217	0.48 251	0.28 280	0.38 225	0.48 268	0.13 227	0.14 221	0.23 207	0.24 209	0.32 233	0.30 223

pcwnet_v2	0.26 227	0.17 216	0.18 241	0.22 236	0.19 237	0.22 240	0.18 224	0.25 198	0.18 232	0.31 239	0.23 220	0.30 230	0.28 266	0.18 261	0.88 296	0.21 183	0.24 184	0.19 217	0.36 219	0.15 173	0.27 176	0.24 157	0.17 252	0.15 234	0.26 231	0.26 235	0.30 222	0.38 249

GES	0.22 193	0.16 204	0.12 175	0.14 167	0.15 208	0.19 214	0.12 192	0.25 198	0.14 185	0.26 181	0.18 176	0.21 149	0.13 176	0.17 252	0.36 234	0.21 183	0.27 226	0.19 217	0.52 264	0.20 218	0.33 193	0.29 190	0.13 227	0.14 221	0.19 158	0.17 141	0.27 195	0.42 262

STTStereo	0.19 168	0.19 246	0.21 262	0.18 210	0.20 242	0.17 197	0.25 264	0.18 116	0.19 234	0.20 112	0.19 183	0.24 170	0.14 193	0.17 252	0.32 219	0.17 115	0.19 121	0.19 217	0.19 107	0.14 157	0.18 102	0.17 109	0.11 201	0.12 191	0.19 158	0.20 177	0.20 131	0.26 205

stereogan	0.24 212	0.22 257	0.21 262	0.23 245	0.25 272	0.25 255	0.22 249	0.26 213	0.23 255	0.20 112	0.22 212	0.30 230	0.23 253	0.17 252	0.31 216	0.20 172	0.22 163	0.19 217	0.28 180	0.19 211	0.21 132	0.39 235	0.17 252	0.17 250	0.21 180	0.22 195	0.36 247	0.27 209

RTSC	0.27 234	0.16 204	0.16 220	0.16 193	0.17 223	0.18 203	0.19 232	0.23 165	0.21 243	0.25 170	0.25 226	0.20 136	0.18 233	0.14 221	1.57 327	0.23 209	0.30 254	0.19 217	0.39 223	0.18 208	0.30 184	0.32 203	0.11 201	0.17 250	0.21 180	0.22 195	0.31 230	0.43 266

HSM-Net_RVC	0.30 247	0.17 216	0.17 233	0.26 261	0.20 242	0.20 220	0.14 205	0.28 244	0.19 234	0.34 261	0.41 285	1.59 328	0.25 260	0.14 221	0.26 194	0.21 183	0.25 197	0.19 217	0.28 180	0.20 218	0.38 225	0.33 206	0.13 227	0.20 262	0.29 257	0.30 263	0.35 245	0.33 232
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.26 227	0.16 204	0.15 208	0.22 236	0.18 233	0.26 259	0.28 277	0.20 127	0.14 185	0.22 125	0.21 204	0.17 114	0.11 143	0.38 307	1.98 345	0.20 172	0.24 184	0.19 217	0.21 128	0.14 157	0.18 102	0.15 93	0.25 280	0.13 210	0.22 188	0.17 141	0.19 119	0.18 121

CASS	0.25 220	0.18 233	0.16 220	0.21 232	0.17 223	0.21 230	0.21 243	0.28 244	0.20 240	0.33 257	0.24 224	0.28 209	0.18 233	0.11 164	0.25 190	0.23 209	0.37 289	0.20 229	0.43 234	0.17 201	0.57 290	0.42 246	0.11 201	0.13 210	0.30 263	0.22 195	0.32 233	0.32 229
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSMNet-ADL	0.30 247	0.20 251	0.20 253	0.23 245	0.21 248	0.23 244	0.22 249	0.30 262	0.26 270	0.40 304	0.58 315	0.38 264	0.43 287	0.24 282	0.31 216	0.44 305	0.31 262	0.20 229	0.52 264	0.23 249	0.39 237	0.36 221	0.17 252	0.16 240	0.26 231	0.26 235	0.39 261	0.25 195

test-1	0.27 234	0.10 92	0.12 175	0.14 167	0.13 175	0.25 255	0.18 224	0.29 258	0.17 225	0.37 289	0.42 287	0.30 230	0.16 208	0.14 221	0.29 205	0.36 286	0.27 226	0.20 229	0.52 264	0.25 260	0.57 290	0.66 318	0.10 180	0.13 210	0.28 251	0.29 256	0.30 222	0.36 239

EAI-Stereo	0.28 238	0.13 149	0.12 175	0.18 210	0.16 214	0.66 314	0.20 236	0.27 234	0.18 232	0.27 191	0.27 243	0.29 218	0.10 118	0.11 164	0.35 232	0.32 267	0.26 214	0.20 229	0.65 284	0.22 237	0.44 253	0.44 254	0.10 180	0.14 221	0.28 251	0.31 267	0.39 261	0.42 262

FADNet	0.23 205	0.19 246	0.14 196	0.23 245	0.15 208	0.21 230	0.22 249	0.27 234	0.17 225	0.27 191	0.27 243	0.26 191	0.18 233	0.15 236	0.34 229	0.21 183	0.21 146	0.20 229	0.41 227	0.25 260	0.26 168	0.27 177	0.14 237	0.15 234	0.27 244	0.27 242	0.24 158	0.27 209

R-Stereo Train	0.23 205	0.13 149	0.13 188	0.15 182	0.13 175	0.18 203	0.07 119	0.24 181	0.15 200	0.32 247	0.25 226	0.27 201	0.13 176	0.14 221	0.21 131	0.28 249	0.30 254	0.20 229	0.47 242	0.20 218	0.47 265	0.50 278	0.10 180	0.12 191	0.23 207	0.26 235	0.23 147	0.28 215

ADCRef	0.34 260	0.18 233	0.16 220	0.15 182	0.16 214	0.18 203	0.18 224	0.23 165	0.34 292	0.26 181	0.22 212	0.23 163	0.17 220	0.11 164	2.05 347	0.22 198	0.23 172	0.20 229	0.39 223	0.21 229	0.25 163	0.26 170	0.17 252	0.16 240	0.29 257	0.41 293	0.29 212	1.39 336

RAFT-Stereo	0.23 205	0.13 149	0.13 188	0.15 182	0.13 175	0.18 203	0.07 119	0.24 181	0.15 200	0.32 247	0.25 226	0.27 201	0.13 176	0.14 221	0.21 131	0.28 249	0.30 254	0.20 229	0.47 242	0.20 218	0.47 265	0.50 278	0.10 180	0.12 191	0.23 207	0.26 235	0.23 147	0.28 215
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 240	0.17 216	0.16 220	0.23 245	0.22 255	0.28 268	0.18 224	0.31 266	0.20 240	0.32 247	0.29 252	0.49 278	0.50 296	0.11 164	0.44 251	0.35 277	0.27 226	0.20 229	0.73 288	0.24 252	0.43 248	0.27 177	0.15 243	0.24 281	0.25 226	0.25 220	0.33 238	0.28 215

NaN_ROB	0.30 247	0.25 278	0.25 286	0.25 258	0.30 287	0.21 230	0.20 236	0.34 278	0.39 299	0.30 229	0.28 249	0.65 290	0.22 252	0.17 252	0.70 283	0.20 172	0.20 130	0.20 229	0.28 180	0.26 269	0.22 142	0.23 149	0.14 237	0.26 289	0.34 285	0.41 293	0.39 261	0.55 279

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 332	0.15 195	0.23 273	0.22 236	0.20 242	0.33 283	0.24 259	0.28 244	0.33 290	0.38 295	0.52 305	0.35 251	0.15 199	0.13 210	0.29 205	0.49 315	0.30 254	0.21 239	25.47 372	0.27 275	0.49 271	0.60 307	0.10 180	0.12 191	0.32 273	0.45 302	0.37 255	0.60 283

SACVNet	0.22 193	0.20 251	0.18 241	0.21 232	0.19 237	0.19 214	0.19 232	0.25 198	0.22 250	0.25 170	0.21 204	0.20 136	0.12 157	0.17 252	0.23 161	0.21 183	0.25 197	0.21 239	0.32 198	0.19 211	0.27 176	0.34 212	0.15 243	0.17 250	0.28 251	0.25 220	0.29 212	0.26 205

APVNet	0.21 188	0.18 233	0.14 196	0.17 202	0.20 242	0.20 220	0.17 220	0.24 181	0.15 200	0.18 101	0.21 204	0.21 149	0.11 143	0.17 252	0.34 229	0.24 217	0.27 226	0.21 239	0.34 208	0.21 229	0.23 154	0.28 185	0.11 201	0.17 250	0.21 180	0.18 157	0.29 212	0.22 165

RGC	0.27 234	0.24 272	0.28 294	0.25 258	0.26 278	0.27 261	0.20 236	0.28 244	0.30 287	0.22 125	0.31 257	0.29 218	0.31 269	0.20 268	0.51 268	0.24 217	0.23 172	0.21 239	0.29 190	0.22 237	0.25 163	0.30 193	0.17 252	0.20 262	0.28 251	0.32 271	0.34 242	0.36 239

DeepPruner_ROB	0.22 193	0.17 216	0.16 220	0.17 202	0.17 223	0.16 184	0.18 224	0.22 152	0.17 225	0.26 181	0.26 235	0.20 136	0.18 233	0.11 164	0.50 265	0.20 172	0.24 184	0.21 239	0.27 173	0.16 191	0.41 239	0.33 206	0.14 237	0.15 234	0.22 188	0.27 242	0.26 180	0.23 174

XPNet_ROB	0.27 234	0.28 286	0.20 253	0.19 220	0.21 248	0.21 230	0.20 236	0.20 127	0.21 243	0.24 157	0.28 249	0.78 298	0.17 220	0.16 243	0.29 205	0.22 198	0.34 275	0.21 239	0.27 173	0.19 211	0.28 183	0.42 246	0.17 252	0.18 258	0.23 207	0.24 209	0.48 282	0.34 235

SGM-Forest	0.38 270	0.24 272	0.18 241	0.35 287	0.25 272	0.27 261	0.20 236	0.30 262	0.23 255	0.32 247	0.23 220	0.37 257	0.43 287	0.24 282	0.82 293	0.33 270	0.24 184	0.21 239	1.61 318	0.19 211	0.38 225	0.43 251	0.27 287	0.21 271	0.34 285	0.28 248	0.57 302	0.86 313
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 273	0.21 254	0.21 262	0.32 281	0.24 264	0.38 291	0.26 272	0.37 288	0.25 264	0.37 289	0.58 315	0.92 302	0.47 294	0.18 261	0.24 178	0.29 254	0.30 254	0.22 246	1.72 320	0.34 302	0.45 255	0.37 227	0.30 303	0.23 278	0.26 231	0.27 242	0.37 255	0.40 259

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 257	0.15 195	0.23 273	0.24 252	0.16 214	0.28 268	0.20 236	0.28 244	0.21 243	0.35 274	0.60 319	0.32 241	0.17 220	0.12 192	0.28 202	0.44 305	0.30 254	0.22 246	0.58 278	0.28 280	0.54 283	0.59 305	0.09 156	0.14 221	0.33 277	0.32 271	0.79 325	0.60 283

GwcNet-ADL	0.29 240	0.22 257	0.21 262	0.29 268	0.22 255	0.23 244	0.19 232	0.28 244	0.19 234	0.34 261	0.58 315	0.43 270	0.23 253	0.22 275	0.50 265	0.34 272	0.29 246	0.22 246	0.44 235	0.28 280	0.36 216	0.39 235	0.13 227	0.16 240	0.26 231	0.29 256	0.28 206	0.38 249

sAnonymous2	0.20 177	0.14 172	0.12 175	0.12 146	0.11 146	0.14 164	0.12 192	0.28 244	0.16 216	0.23 136	0.19 183	0.19 130	0.15 199	0.08 107	0.24 178	0.26 239	0.25 197	0.22 246	0.39 223	0.20 218	0.34 200	0.38 230	0.08 141	0.13 210	0.22 188	0.24 209	0.23 147	0.24 188

CroCo_RVC	0.20 177	0.14 172	0.12 175	0.12 146	0.11 146	0.14 164	0.12 192	0.28 244	0.16 216	0.23 136	0.19 183	0.19 130	0.15 199	0.08 107	0.24 178	0.26 239	0.25 197	0.22 246	0.39 223	0.20 218	0.34 200	0.38 230	0.08 141	0.13 210	0.22 188	0.24 209	0.23 147	0.24 188

sCroCo_RVC	0.22 193	0.13 149	0.11 153	0.11 132	0.10 130	0.14 164	0.09 152	0.24 181	0.19 234	0.24 157	0.16 159	0.20 136	0.20 243	0.08 107	0.26 194	0.36 286	0.29 246	0.22 246	0.35 215	0.21 229	0.48 269	0.53 291	0.10 180	0.15 234	0.23 207	0.21 187	0.28 206	0.23 174

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 279	0.34 297	0.25 286	0.42 297	0.31 289	0.36 289	0.47 305	0.48 310	0.40 300	0.42 311	0.31 257	0.60 286	0.53 299	0.40 312	0.57 271	0.27 245	0.24 184	0.22 246	0.67 286	0.22 237	0.60 298	0.56 299	0.33 311	0.28 293	0.47 310	0.48 306	0.48 282	0.70 295

FADNet-RVC-Resample	0.20 177	0.16 204	0.18 241	0.17 202	0.16 214	0.16 184	0.14 205	0.24 181	0.17 225	0.26 181	0.19 183	0.26 191	0.16 208	0.16 243	0.30 215	0.17 115	0.20 130	0.22 246	0.26 165	0.24 252	0.22 142	0.29 190	0.13 227	0.20 262	0.22 188	0.21 187	0.19 119	0.22 165

BEATNet_4x	0.19 168	0.14 172	0.12 175	0.13 155	0.13 175	0.12 146	0.10 166	0.20 127	0.14 185	0.27 191	0.14 134	0.21 149	0.13 176	0.11 164	0.32 219	0.20 172	0.22 163	0.22 246	0.20 115	0.12 115	0.31 186	0.41 243	0.10 180	0.12 191	0.17 135	0.16 133	0.26 180	0.23 174

ADCL	0.37 267	0.23 268	0.19 246	0.20 228	0.18 233	0.23 244	0.23 257	0.26 213	0.53 320	0.32 247	0.29 252	0.29 218	0.17 220	0.15 236	1.60 328	0.21 183	0.24 184	0.22 246	0.34 208	0.22 237	0.32 189	0.28 185	0.17 252	0.17 250	0.52 319	0.53 310	0.47 280	1.56 341

PA-Net	0.25 220	0.28 286	0.29 296	0.18 210	0.26 278	0.21 230	0.25 264	0.26 213	0.25 264	0.22 125	0.19 183	0.22 159	0.24 257	0.28 290	0.40 242	0.24 217	0.18 109	0.22 246	0.20 115	0.22 237	0.19 114	0.32 203	0.17 252	0.20 262	0.24 219	0.38 287	0.23 147	0.55 279
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.36 263	0.47 313	0.32 304	0.65 314	0.49 319	0.54 304	0.46 302	0.35 282	0.24 260	0.37 289	0.28 249	0.92 302	0.21 246	0.37 306	0.28 202	0.17 115	0.23 172	0.22 246	0.67 286	0.22 237	0.22 142	0.16 102	0.44 322	0.24 281	0.29 257	0.28 248	0.27 195	0.40 259

ccs_rob	0.41 277	0.24 272	0.19 246	0.33 282	0.21 248	0.33 283	0.28 277	0.34 278	0.21 243	0.47 322	1.62 353	1.59 328	0.39 280	0.22 275	0.31 216	0.36 286	0.29 246	0.22 246	0.47 242	0.27 275	0.55 286	0.57 301	0.17 252	0.20 262	0.26 231	0.25 220	0.29 212	0.36 239

NCCL2	0.26 227	0.23 268	0.22 269	0.19 220	0.20 242	0.18 203	0.16 217	0.26 213	0.22 250	0.29 226	0.22 212	0.27 201	0.17 220	0.15 236	0.60 275	0.24 217	0.25 197	0.22 246	0.27 173	0.22 237	0.31 186	0.34 212	0.18 262	0.21 271	0.33 277	0.33 273	0.36 247	0.35 237

gcap_with_dpt	0.22 193	0.17 216	0.10 127	0.19 220	0.13 175	0.16 184	0.09 152	0.26 213	0.14 185	0.30 229	0.15 144	0.36 253	0.15 199	0.14 221	0.21 131	0.24 217	0.31 262	0.23 260	0.32 198	0.15 173	0.42 244	0.34 212	0.10 180	0.12 191	0.22 188	0.18 157	0.28 206	0.38 249

GCAP-BAT	0.22 193	0.17 216	0.10 127	0.19 220	0.13 175	0.16 184	0.09 152	0.26 213	0.14 185	0.30 229	0.15 144	0.36 253	0.15 199	0.14 221	0.21 131	0.24 217	0.31 262	0.23 260	0.32 198	0.15 173	0.42 244	0.34 212	0.10 180	0.12 191	0.22 188	0.18 157	0.28 206	0.38 249

SGM-ForestM	0.64 303	0.80 328	0.39 316	0.70 317	0.40 306	0.77 318	0.67 319	0.62 325	0.41 304	0.35 274	0.42 287	1.68 331	1.08 323	0.24 282	0.33 223	0.21 183	0.44 303	0.23 260	1.27 307	0.24 252	0.43 248	0.30 193	0.28 291	0.26 289	1.04 336	0.90 342	1.53 355	1.35 334

FBW_ROB	0.46 285	0.42 308	0.36 314	0.60 312	0.44 312	0.47 301	0.44 301	0.31 266	0.25 264	0.34 261	0.34 266	0.64 289	0.48 295	0.56 323	1.05 312	0.25 228	0.35 280	0.23 260	1.39 310	0.22 237	0.49 271	0.36 221	0.43 320	0.40 321	0.31 270	0.33 273	0.42 272	0.65 290

PDISCO_ROB	0.17 141	0.16 204	0.16 220	0.14 167	0.12 161	0.13 157	0.11 176	0.15 93	0.12 148	0.16 87	0.16 159	0.12 76	0.10 118	0.09 133	0.19 103	0.20 172	0.19 121	0.23 260	0.18 98	0.15 173	0.22 142	0.23 149	0.07 115	0.11 170	0.21 180	0.24 209	0.39 261	0.23 174

ICVP	0.22 193	0.18 233	0.20 253	0.18 210	0.17 223	0.18 203	0.13 196	0.22 152	0.16 216	0.24 157	0.20 193	0.23 163	0.18 233	0.12 192	0.22 148	0.23 209	0.25 197	0.24 265	0.26 165	0.20 218	0.30 184	0.46 259	0.26 282	0.16 240	0.23 207	0.25 220	0.25 169	0.24 188
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.24 212	0.19 246	0.15 208	0.18 210	0.17 223	0.19 214	0.18 224	0.26 213	0.17 225	0.27 191	0.20 193	0.27 201	0.16 208	0.12 192	0.27 199	0.26 239	0.28 238	0.24 265	0.47 242	0.21 229	0.32 189	0.50 278	0.11 201	0.17 250	0.24 219	0.21 187	0.26 180	0.32 229

SFCPSM	0.64 303	0.24 272	0.19 246	0.28 266	0.23 261	0.27 261	0.24 259	0.30 262	0.30 287	0.34 261	0.50 302	0.63 288	1.06 322	0.19 263	0.37 236	0.34 272	0.31 262	0.24 265	8.10 360	0.39 307	0.45 255	0.43 251	0.20 265	0.19 260	0.30 263	0.31 267	0.36 247	0.45 269

NCC-stereo	0.25 220	0.22 257	0.21 262	0.22 236	0.23 261	0.23 244	0.25 264	0.26 213	0.28 277	0.18 101	0.27 243	0.28 209	0.26 264	0.17 252	0.48 260	0.22 198	0.22 163	0.24 265	0.27 173	0.20 218	0.21 132	0.27 177	0.20 265	0.16 240	0.26 231	0.29 256	0.33 238	0.29 219

Abc-Net	0.25 220	0.22 257	0.21 262	0.22 236	0.23 261	0.23 244	0.25 264	0.26 213	0.28 277	0.18 101	0.27 243	0.28 209	0.26 264	0.17 252	0.48 260	0.22 198	0.22 163	0.24 265	0.27 173	0.20 218	0.21 132	0.27 177	0.20 265	0.16 240	0.26 231	0.29 256	0.33 238	0.29 219
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 263	0.22 257	0.28 294	0.25 258	0.24 264	0.24 250	0.27 276	0.35 282	0.28 277	0.35 274	0.33 263	0.32 241	0.45 292	0.21 272	1.38 317	0.26 239	0.30 254	0.24 265	0.56 273	0.27 275	0.38 225	0.43 251	0.20 265	0.25 285	0.33 277	0.36 283	0.35 245	0.50 276

RTS	0.38 270	0.22 257	0.20 253	0.22 236	0.21 248	0.31 278	0.29 279	0.31 266	0.34 292	0.23 136	0.22 212	0.29 218	0.25 260	0.16 243	1.65 331	0.29 254	0.36 286	0.24 265	0.63 281	0.31 296	0.38 225	0.38 230	0.15 243	0.22 275	0.39 294	0.95 343	0.40 266	0.63 286

RTSA	0.38 270	0.22 257	0.20 253	0.22 236	0.21 248	0.31 278	0.29 279	0.31 266	0.34 292	0.23 136	0.22 212	0.29 218	0.25 260	0.16 243	1.65 331	0.29 254	0.36 286	0.24 265	0.63 281	0.31 296	0.38 225	0.38 230	0.15 243	0.22 275	0.39 294	0.95 343	0.40 266	0.63 286

ADCPNet	0.56 295	0.26 281	0.30 300	0.29 268	0.36 300	0.29 273	0.50 309	0.41 295	0.40 300	0.38 295	0.55 309	0.38 264	1.12 325	0.26 288	2.02 346	0.42 304	0.34 275	0.24 265	1.25 306	0.39 307	0.47 265	0.45 257	0.33 311	0.28 293	0.48 311	0.56 314	0.46 279	1.88 351

ETE_ROB	0.32 252	0.32 294	0.20 253	0.26 261	0.24 264	0.28 268	0.23 257	0.24 181	0.29 282	0.27 191	0.35 267	0.99 308	0.21 246	0.20 268	0.41 244	0.23 209	0.41 300	0.24 265	0.37 221	0.25 260	0.37 222	0.40 240	0.20 265	0.20 262	0.28 251	0.35 279	0.54 296	0.37 244

ITSA-stereo	0.37 267	0.23 268	0.19 246	0.39 294	0.26 278	0.24 250	0.26 272	0.35 282	0.26 270	0.39 301	0.55 309	0.46 273	0.41 286	0.23 280	0.53 269	0.38 296	0.31 262	0.25 275	0.49 253	0.24 252	0.43 248	0.49 273	0.23 277	0.22 275	0.33 277	0.40 291	0.72 323	0.75 302

EKT-Stereo	0.33 257	0.17 216	0.13 188	0.20 228	0.17 223	0.22 240	0.25 264	0.27 234	0.14 185	0.30 229	0.26 235	0.27 201	0.13 176	0.13 210	1.64 330	0.53 318	0.29 246	0.25 275	0.46 240	0.30 293	0.82 331	0.54 294	0.09 156	0.12 191	0.30 263	0.25 220	0.31 230	0.25 195

DDUNet	0.43 281	0.54 317	0.23 273	0.86 322	0.68 326	0.83 322	0.82 324	0.26 213	0.24 260	0.23 136	0.33 263	0.37 257	0.15 199	1.63 340	0.43 247	0.24 217	0.39 294	0.25 275	0.54 269	0.28 280	0.31 186	0.30 193	0.49 326	0.20 262	0.24 219	0.25 220	0.32 233	0.29 219

DAS	0.32 252	0.18 233	0.15 208	0.29 268	0.24 264	0.24 250	0.25 264	0.31 266	0.29 282	0.32 247	0.39 281	0.53 279	0.34 274	0.11 164	0.29 205	0.40 299	0.35 280	0.25 275	0.49 253	0.29 288	0.63 304	0.48 268	0.21 273	0.25 285	0.30 263	0.28 248	0.38 257	0.37 244

SepStereo	0.32 252	0.18 233	0.15 208	0.29 268	0.24 264	0.24 250	0.25 264	0.31 266	0.29 282	0.32 247	0.39 281	0.53 279	0.34 274	0.11 164	0.29 205	0.40 299	0.35 280	0.25 275	0.49 253	0.29 288	0.63 304	0.48 268	0.21 273	0.25 285	0.30 263	0.28 248	0.38 257	0.37 244

TANstereo	0.19 168	0.12 129	0.10 127	0.14 167	0.13 175	0.14 164	0.08 137	0.18 116	0.11 120	0.24 157	0.12 117	0.16 109	0.12 157	0.13 210	0.29 205	0.28 249	0.26 214	0.25 275	0.34 208	0.22 237	0.34 200	0.27 177	0.29 301	0.10 154	0.13 94	0.15 119	0.36 247	0.18 121

XX-TBD	0.19 168	0.12 129	0.10 127	0.14 167	0.13 175	0.14 164	0.08 137	0.18 116	0.11 120	0.24 157	0.12 117	0.16 109	0.12 157	0.13 210	0.29 205	0.28 249	0.26 214	0.25 275	0.34 208	0.22 237	0.34 200	0.27 177	0.29 301	0.10 154	0.13 94	0.15 119	0.36 247	0.18 121

GANetREF_RVC	0.32 252	0.30 292	0.32 304	0.28 266	0.27 282	0.27 261	0.26 272	0.42 299	0.35 295	0.38 295	0.21 204	0.56 282	0.39 280	0.16 243	0.33 223	0.23 209	0.29 246	0.25 275	0.44 235	0.25 260	0.35 211	0.25 164	0.25 280	0.32 301	0.34 285	0.29 256	0.45 275	0.38 249
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	0.48 289	0.22 257	0.24 281	0.39 294	0.32 293	0.32 281	0.29 279	0.44 303	0.23 255	0.38 295	0.45 296	1.42 325	0.88 316	0.28 290	0.91 300	0.34 272	0.37 289	0.25 275	0.81 295	0.36 304	0.54 283	0.51 282	0.28 291	0.26 289	0.44 303	0.62 319	0.62 310	0.91 316

SGM_RVC	0.72 308	0.45 311	0.32 304	0.59 311	0.43 310	0.56 306	0.43 299	0.70 334	0.41 304	0.43 314	0.57 313	1.16 315	1.20 327	0.22 275	0.37 236	0.28 249	0.44 303	0.25 275	2.26 331	0.33 299	0.49 271	0.38 230	0.27 287	0.31 300	0.80 331	0.62 319	1.69 357	3.41 361
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.53 292	0.22 257	0.24 281	0.24 252	0.25 272	0.27 261	0.24 259	0.39 292	0.26 270	0.35 274	4.72 363	1.02 310	0.40 283	0.20 268	0.40 242	0.39 298	0.33 272	0.26 285	0.75 290	0.34 302	0.58 294	0.63 314	0.16 248	0.20 262	0.25 226	0.25 220	0.55 300	0.40 259

STStereo	1.28 334	0.74 326	0.83 346	2.32 345	0.84 333	2.27 351	0.98 329	1.04 351	0.96 344	0.51 330	1.19 346	3.30 350	2.84 350	0.25 286	2.59 360	0.45 308	0.38 292	0.26 285	4.54 350	0.33 299	0.51 280	0.47 265	0.28 291	0.56 334	1.24 346	0.96 345	1.38 351	2.45 356

CSAN	0.39 273	0.37 305	0.34 311	0.33 282	0.32 293	0.27 261	0.25 264	0.36 285	0.64 332	0.43 314	0.43 290	0.73 296	0.44 290	0.20 268	0.63 277	0.25 228	0.27 226	0.26 285	0.41 227	0.43 318	0.38 225	0.34 212	0.22 275	0.33 303	0.40 296	0.47 304	0.48 282	0.55 279

SQANet	0.68 307	0.89 330	0.29 296	1.65 334	0.77 329	1.39 329	1.15 330	0.37 288	0.29 282	0.40 304	0.30 255	0.88 301	0.32 271	1.26 334	0.39 241	0.21 183	0.44 303	0.27 288	2.24 328	0.28 280	0.49 271	0.50 278	1.59 340	0.23 278	0.32 273	0.34 277	0.42 272	0.71 297

HBP-ISP	0.45 283	0.24 272	0.26 289	0.35 287	0.29 284	0.30 277	0.24 259	0.38 290	0.23 255	0.38 295	0.44 295	0.31 237	0.17 220	0.55 321	2.33 354	0.99 354	0.32 268	0.27 288	0.33 202	0.28 280	0.64 307	0.89 340	0.27 287	0.29 297	0.33 277	0.35 279	0.47 280	0.38 249

UDG	0.46 285	0.56 319	0.24 281	0.85 321	0.78 330	0.79 319	0.97 328	0.27 234	0.25 264	0.28 209	0.36 273	0.37 257	0.17 220	1.43 336	0.92 302	0.25 228	0.44 303	0.27 288	0.57 276	0.29 288	0.41 239	0.37 227	0.39 316	0.19 260	0.27 244	0.28 248	0.32 233	0.27 209

Anonymous3	0.29 240	0.21 254	0.15 208	0.17 202	0.16 214	0.20 220	0.16 217	0.31 266	0.25 264	0.30 229	0.20 193	0.45 272	0.20 243	0.16 243	0.45 254	0.53 318	0.32 268	0.27 288	0.49 253	0.26 269	0.49 271	0.55 296	0.13 227	0.14 221	0.27 244	0.28 248	0.34 242	0.27 209

XQC	0.42 279	0.37 305	0.31 302	0.41 296	0.35 297	0.41 294	0.42 297	0.45 304	0.38 297	0.40 304	0.33 263	0.48 276	0.44 290	0.34 304	1.54 323	0.29 254	0.29 246	0.27 288	0.52 264	0.30 293	0.37 222	0.44 254	0.26 282	0.30 298	0.41 299	0.41 293	0.53 294	0.38 249

ADCMid	0.46 285	0.29 290	0.29 296	0.26 261	0.31 289	0.33 283	0.35 293	0.41 295	0.46 315	0.31 239	0.38 278	0.48 276	0.40 283	0.21 272	1.82 337	0.35 277	0.34 275	0.27 288	0.78 293	0.28 280	0.45 255	0.46 259	0.30 303	0.24 281	0.36 290	0.53 310	0.45 275	1.42 337

STTRV1_RVC		0.32 294	0.26 289	0.42 297	0.32 293	0.40 293	0.34 291	0.41 295	0.40 300	0.36 282	0.35 267	0.59 284	0.67 304	0.48 317	0.48 260	0.27 245	0.85 335	0.27 288		0.66 334	0.88 339	0.52 286		0.48 329	0.37 292	0.56 314	0.54 296	0.96 319

CBMV	0.43 281	0.25 278	0.23 273	0.30 276	0.28 283	0.27 261	0.21 243	0.40 293	0.28 277	0.37 289	0.27 243	0.67 293	0.35 278	0.32 302	0.49 263	0.53 318	0.34 275	0.27 288	0.56 273	0.27 275	0.55 286	0.62 313	0.26 282	0.33 303	0.35 289	0.33 273	0.64 314	1.79 348
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.32 252	0.34 297	0.23 273	0.24 252	0.24 264	0.29 273	0.22 249	0.24 181	0.28 277	0.31 239	0.35 267	0.94 305	0.21 246	0.19 263	0.64 280	0.24 217	0.33 272	0.28 296	0.33 202	0.25 260	0.34 200	0.40 240	0.18 262	0.21 271	0.26 231	0.31 267	0.50 289	0.36 239

ACV-stereo	2.24 349	1.03 332	0.23 273	0.38 292	0.24 264	0.70 316	0.48 307	0.45 304	0.32 289	0.36 282	0.41 285	0.47 274	2.93 352	0.35 305	1.93 341	0.86 347	0.44 303	0.29 297	44.47 375	0.55 327	0.82 331	0.90 342	0.33 311	0.26 289	0.26 231	0.28 248	0.41 269	0.39 258

otaku	0.82 315	1.17 339	0.41 318	1.90 343	0.99 335	1.68 335	1.39 332	0.46 308	0.41 304	0.46 321	0.36 273	0.93 304	0.43 287	1.51 337	0.45 254	0.30 260	0.44 303	0.29 297	2.65 336	0.40 311	0.60 298	0.58 302	2.09 342	0.34 307	0.42 301	0.35 279	0.49 286	0.74 299

LE_ROB	3.57 359	0.92 331	1.49 360	2.33 346	9.96 370	1.83 344	7.73 367	2.31 363	3.13 363	0.47 322	1.49 352	9.10 365	13.79 369	0.47 316	0.63 277	0.25 228	0.44 303	0.29 297	6.00 356	1.38 360	0.66 312	0.52 286	2.47 350	2.28 364	5.36 366	4.46 366	6.14 366	10.46 369

NOSS_ROB	0.34 260	0.22 257	0.20 253	0.27 264	0.25 272	0.26 259	0.24 259	0.41 295	0.24 260	0.36 282	0.30 255	0.36 253	0.23 253	0.39 310	0.47 257	0.57 324	0.33 272	0.29 297	0.32 198	0.23 249	0.64 307	0.67 320	0.28 291	0.30 298	0.32 273	0.30 263	0.42 272	0.32 229

PWC_ROB	0.37 267	0.27 284	0.25 286	0.23 245	0.24 264	0.23 244	0.31 286	0.29 258	0.47 316	0.25 170	0.39 281	0.37 257	0.89 317	0.19 263	0.58 273	0.32 267	0.39 294	0.29 297	0.62 280	0.29 288	0.48 269	0.48 268	0.19 264	0.33 303	0.27 244	0.26 235	0.39 261	0.67 292

MeshStereo	0.83 316	0.44 309	0.33 308	0.78 320	0.54 321	0.61 312	0.40 296	0.68 330	0.54 321	0.45 320	0.80 330	2.32 339	1.56 334	0.24 282	2.31 353	0.71 338	0.42 301	0.29 297	1.58 315	0.30 293	1.23 353	1.10 353	0.32 309	0.34 307	0.87 334	0.60 316	1.29 348	1.36 335
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	0.41 277	0.36 304	0.45 324	0.51 304	0.36 300	0.46 300	0.46 302	0.45 304	0.29 282	0.34 261	0.26 235	0.38 264	0.24 257	0.30 297	0.60 275	0.35 277	0.39 294	0.30 303	0.46 240	0.26 269	0.49 271	0.42 246	0.28 291	0.35 310	0.50 315	0.43 299	0.59 304	0.79 306

Ntro	0.87 318	1.36 346	0.44 321	1.82 341	1.04 338	1.67 334	1.60 337	0.52 314	0.44 312	0.48 326	0.42 287	0.98 307	0.40 283	1.61 339	0.64 280	0.31 262	0.49 312	0.30 303	2.69 338	0.44 319	0.68 315	0.60 307	2.13 343	0.36 315	0.45 305	0.45 302	0.52 293	0.71 297

edge stereo	0.61 302	0.35 300	0.44 321	0.53 308	0.47 317	0.57 310	0.54 311	0.57 319	0.41 304	0.52 332	0.69 324	1.31 320	1.03 321	0.38 307	0.44 251	0.60 329	0.40 298	0.30 303	1.76 324	0.81 347	0.47 265	0.86 339	0.41 318	0.32 301	0.41 299	0.37 286	0.57 302	0.91 316

FC-DCNN	0.40 275	0.35 300	0.43 320	0.49 303	0.35 297	0.44 295	0.46 302	0.43 302	0.27 275	0.34 261	0.26 235	0.37 257	0.21 246	0.30 297	0.58 273	0.35 277	0.39 294	0.31 306	0.45 239	0.26 269	0.49 271	0.42 246	0.28 291	0.35 310	0.44 303	0.38 287	0.51 291	0.77 305

SANet	0.57 297	0.32 294	0.33 308	0.36 289	0.35 297	0.44 295	0.33 290	0.55 315	0.85 340	0.33 257	0.57 313	2.42 340	1.17 326	0.32 302	0.88 296	0.24 217	0.47 310	0.31 306	0.51 260	0.31 296	0.50 278	0.45 257	0.37 315	0.37 316	0.46 308	0.54 312	0.55 300	0.98 321

FCDSN-DC	0.36 263	0.28 286	0.33 308	0.31 277	0.29 284	0.28 268	0.39 295	0.31 266	0.22 250	0.28 209	0.20 193	0.26 191	0.16 208	0.29 293	1.96 343	0.35 277	0.34 275	0.32 308	0.33 202	0.25 260	0.41 239	0.48 268	0.27 287	0.37 316	0.29 257	0.30 263	0.30 222	0.30 223
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 257	0.22 257	0.22 269	0.29 268	0.25 272	0.19 214	0.22 249	0.31 266	0.22 250	0.31 239	0.29 252	0.41 267	0.33 272	0.22 275	0.72 285	0.25 228	0.29 246	0.32 308	0.73 288	0.27 275	0.43 248	0.47 265	0.16 248	0.23 278	0.27 244	0.30 263	0.51 291	0.36 239

pmcnn	0.45 283	0.24 272	0.19 246	0.33 282	0.29 284	0.34 286	0.42 297	0.34 278	0.26 270	0.34 261	0.50 302	0.80 299	1.10 324	0.19 263	0.38 239	0.57 324	0.40 298	0.32 308	0.83 297	0.37 305	0.80 327	0.49 273	0.28 291	0.24 281	0.32 273	0.34 277	0.66 317	0.82 308

zero-FE	1.43 338	0.14 172	0.08 96	8.08 366	0.34 296	13.79 371	2.48 349	0.26 213	0.12 148	0.32 247	0.26 235	6.70 361	0.60 302	0.11 164	0.27 199	0.24 217	0.43 302	0.33 311	0.54 269	0.16 191	1.94 359	0.41 243	0.09 156	0.10 154	0.18 149	0.23 202	0.25 169	0.25 195

AnyNet_C32	0.49 290	0.23 268	0.23 273	0.24 252	0.25 272	0.28 268	0.30 283	0.34 278	0.58 323	0.34 261	0.45 296	0.35 251	0.24 257	0.22 275	2.28 351	0.38 296	0.38 292	0.33 311	0.51 260	0.29 288	0.55 286	0.55 296	0.23 277	0.28 293	0.43 302	0.73 330	0.45 275	1.65 344

ACVNet-4b	1.08 326	1.48 350	0.48 326	2.91 351	1.12 339	1.82 343	2.71 351	0.46 308	0.44 312	0.51 330	0.43 290	1.66 330	1.85 341	2.08 347	0.46 256	0.40 299	0.82 333	0.34 313	2.68 337	0.50 322	0.65 309	0.71 322	2.24 344	0.35 310	0.45 305	0.42 297	0.53 294	0.70 295

FAT-Stereo	0.47 288	0.27 284	0.34 311	0.45 299	0.48 318	0.39 292	0.32 288	0.42 299	0.27 275	0.41 309	0.90 335	0.77 297	0.58 300	0.30 297	0.57 271	0.56 322	0.35 280	0.34 313	0.64 283	0.42 314	0.67 314	0.66 318	0.28 291	0.34 307	0.29 257	0.36 283	0.45 275	0.74 299

MFN_U_SF_RVC	0.60 301	0.55 318	0.41 318	0.56 310	0.46 315	0.57 310	0.63 316	0.56 317	0.43 311	0.86 347	0.93 336	0.72 295	0.52 297	0.53 320	0.97 306	0.49 315	0.32 268	0.34 313	1.73 321	0.44 319	0.62 302	0.58 302	0.30 303	0.56 334	0.45 305	0.44 301	0.49 286	0.68 293

G-Net	0.59 299	0.35 300	0.35 313	0.31 277	0.31 289	0.44 295	0.30 283	0.50 312	0.63 331	0.43 314	0.64 322	2.00 334	0.52 297	0.23 280	0.76 288	0.52 317	0.37 289	0.35 316	0.80 294	0.67 335	0.60 298	0.59 305	0.26 282	0.33 303	0.40 296	0.82 335	0.81 327	1.59 342

PVD	0.56 295	0.44 309	0.36 314	0.51 304	0.43 310	0.55 305	0.47 305	0.62 325	0.59 325	0.33 257	0.48 299	0.61 287	0.74 310	0.50 318	1.52 322	0.34 272	0.51 314	0.37 317	0.76 291	0.41 313	0.61 301	0.64 316	0.30 303	0.37 316	0.56 322	0.71 328	0.61 308	0.86 313

SAMSARA	0.65 305	0.30 292	0.44 321	0.31 277	0.31 289	0.31 278	0.34 291	0.56 317	0.48 317	0.40 304	0.37 277	0.42 269	0.90 318	0.27 289	1.62 329	0.45 308	0.36 286	0.38 318	0.76 291	0.39 307	0.70 319	0.80 336	0.20 265	0.40 321	1.50 351	1.62 355	1.49 354	1.46 339

ADCS	0.59 299	0.34 297	0.31 302	0.34 285	0.36 300	0.36 289	0.37 294	0.48 310	0.60 327	0.34 261	0.43 290	0.58 283	0.87 315	0.29 293	2.30 352	0.66 333	0.47 310	0.38 318	0.82 296	0.42 314	0.76 324	0.69 321	0.28 291	0.35 310	0.46 308	0.88 339	0.59 304	1.26 330

LSM0	3.53 358	0.37 305	0.30 300	0.55 309	0.45 314	0.56 306	0.63 316	0.74 336	0.61 328	0.60 339	0.87 334	1.16 315	1.39 328	0.25 286	28.52 375	45.56 375	0.55 317	0.38 318	3.16 342	0.62 329	1.14 348	1.40 359	0.31 308	0.42 324	0.59 324	0.81 334	0.98 337	2.52 358

S-Stereo	0.53 292	0.29 290	0.27 293	0.48 301	0.46 315	0.50 302	0.60 315	0.38 290	0.37 296	0.39 301	1.16 343	1.01 309	0.45 292	0.29 293	0.91 300	0.67 335	0.35 280	0.39 321	0.84 298	0.70 338	0.46 263	0.71 322	0.61 332	0.37 316	0.30 263	0.33 273	0.40 266	0.63 286

RainbowNet	0.93 320	1.16 338	0.62 331	1.83 342	1.16 342	1.69 336	1.70 338	0.51 313	0.44 312	0.59 336	0.38 278	1.19 317	0.79 312	2.02 345	0.74 287	0.57 324	0.54 316	0.40 322	1.50 313	0.76 344	0.66 312	0.65 317	2.28 346	0.46 327	0.50 315	0.49 308	0.60 306	0.84 311

ACVNet_2	1.13 327	1.26 344	0.75 341	2.58 348	1.30 347	1.73 340	1.87 343	0.75 338	0.52 319	0.59 336	0.53 307	1.29 319	0.90 318	1.85 342	0.70 283	0.48 314	1.14 345	0.40 322	4.70 351	0.54 326	0.71 322	0.60 307	2.05 341	0.61 340	0.81 333	0.47 304	0.70 320	0.82 308

ACVNet_1	0.97 322	1.21 342	0.62 331	2.28 344	1.27 345	1.81 342	2.12 348	0.63 327	0.41 304	0.50 329	0.49 300	1.06 313	0.73 309	2.46 350	0.47 257	0.31 262	0.80 332	0.40 322	2.04 327	0.42 314	0.76 324	0.56 299	2.26 345	0.43 325	0.54 321	0.42 297	0.48 282	0.58 282

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 297	0.64 321	0.47 325	0.65 314	0.41 307	0.44 295	0.57 313	0.61 324	0.68 333	0.58 333	0.39 281	0.59 284	0.58 300	0.65 329	0.76 288	0.44 305	0.35 280	0.40 322	1.53 314	0.50 322	0.54 283	0.63 314	0.46 325	0.47 328	0.51 318	0.40 291	0.41 269	0.75 302

DPSNet	0.76 312	0.28 286	0.26 289	0.38 292	0.38 303	0.44 295	0.30 283	0.36 285	0.41 304	0.27 191	0.32 260	2.73 344	0.95 320	0.38 307	0.80 290	0.66 333	0.53 315	0.46 326	4.94 352	0.56 328	0.83 335	0.97 344	0.57 330	0.44 326	0.56 322	0.48 306	0.54 296	0.63 286

WAO-7	0.99 323	0.85 329	0.88 349	1.81 340	0.83 332	0.71 317	0.92 326	1.01 350	1.13 349	0.96 352	1.28 351	1.37 324	1.65 336	0.63 327	1.55 326	0.76 342	0.73 327	0.47 327	2.44 334	0.73 342	0.72 323	0.76 329	0.26 282	0.88 355	0.71 328	0.85 336	0.74 324	1.09 325

IMH-64-1	1.18 329	1.19 340	0.74 339	1.63 332	1.26 343	1.69 336	1.85 341	0.84 341	0.90 341	0.44 318	0.62 320	1.36 322	1.74 338	2.49 351	2.46 357	0.60 329	0.72 325	0.47 327	1.73 321	0.64 331	0.70 319	0.79 332	2.49 351	0.58 336	1.08 338	0.63 321	0.97 335	1.31 332

IMH-64	1.18 329	1.19 340	0.74 339	1.63 332	1.26 343	1.69 336	1.85 341	0.84 341	0.90 341	0.44 318	0.62 320	1.36 322	1.74 338	2.49 351	2.46 357	0.60 329	0.72 325	0.47 327	1.73 321	0.64 331	0.70 319	0.79 332	2.49 351	0.58 336	1.08 338	0.63 321	0.97 335	1.31 332

MonStereo1	1.06 325	1.06 333	0.53 328	1.71 337	1.39 349	1.49 331	1.71 339	0.68 330	0.57 322	2.01 363	0.75 328	1.99 333	1.76 340	1.97 344	0.35 232	0.25 228	0.60 318	0.48 330	2.25 329	0.51 324	0.65 309	0.52 286	2.33 347	0.41 323	0.49 313	0.39 289	0.85 329	0.80 307

IMH	1.30 335	1.22 343	0.76 342	1.65 334	1.27 345	1.73 340	1.88 344	0.86 343	0.93 343	0.47 322	0.65 323	1.48 326	2.97 353	3.97 367	1.50 320	0.59 327	0.76 328	0.49 331	2.25 329	0.70 338	0.69 318	0.79 332	2.64 353	0.61 340	1.16 344	0.76 331	0.89 332	1.49 340

PSMNet_ROB	1.30 335	1.36 346	0.71 338	1.48 330	1.00 336	1.69 336	1.56 336	0.64 328	0.74 337	1.47 361	3.99 361	2.77 346	1.51 331	2.54 353	0.73 286	0.47 313	0.70 324	0.49 331	2.51 335	0.71 340	0.81 329	0.58 302	3.05 359	0.58 336	0.80 331	0.64 323	0.88 330	0.69 294

MADNet+	0.75 311	0.45 311	0.65 335	0.63 313	0.58 322	0.50 302	0.64 318	0.75 338	0.59 325	0.62 340	0.52 305	0.94 305	0.85 313	0.46 315	2.17 349	0.74 340	0.79 331	0.53 333	1.00 302	0.65 333	0.93 342	0.75 326	0.57 330	0.67 343	0.88 335	0.72 329	0.70 320	1.05 324

ELAS	0.94 321	0.70 324	0.59 330	0.97 324	0.73 328	0.96 324	0.72 321	0.74 336	0.62 330	0.47 322	1.17 344	2.44 341	1.62 335	0.44 313	1.40 318	0.45 308	0.63 321	0.54 334	0.99 301	0.39 307	0.88 339	1.07 351	0.43 320	0.52 331	1.56 354	1.47 354	1.33 350	1.60 343
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.14 328	1.08 334	0.68 337	1.50 331	1.15 340	1.39 329	1.55 335	0.88 344	0.96 344	0.77 344	0.72 327	1.28 318	1.96 344	1.91 343	2.45 356	0.71 338	1.18 347	0.55 335	1.42 311	0.69 337	0.97 343	0.99 346	0.91 333	0.67 343	1.13 342	0.88 339	1.02 340	1.43 338

ELAS_RVC	0.92 319	0.65 322	0.62 331	0.92 323	0.67 325	1.21 327	0.71 320	0.72 335	0.50 318	0.49 327	1.20 348	2.45 342	1.89 343	0.44 313	1.31 315	0.46 312	0.62 320	0.55 335	1.02 303	0.42 314	0.91 341	1.06 350	0.44 322	0.54 332	1.50 351	1.22 353	1.15 342	1.19 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.58 344	1.40 348	0.79 344	1.70 336	1.03 337	1.55 332	1.42 333	1.11 354	0.98 346	1.00 353	1.23 350	2.78 348	1.53 333	0.82 331	0.88 296	0.55 321	0.99 338	0.57 337	13.43 365	0.90 349	1.12 347	0.75 326	1.15 335	0.82 352	1.04 336	0.88 339	0.93 333	1.27 331

AMNet	0.51 291	0.50 316	0.48 326	0.51 304	0.50 320	0.56 306	0.52 310	0.36 285	0.42 310	0.39 301	0.59 318	0.65 290	0.21 246	0.58 324	0.49 263	0.59 327	0.60 318	0.58 338	0.51 260	0.51 324	0.59 297	0.53 291	0.32 309	0.51 330	0.48 311	0.54 312	0.60 306	0.65 290

DispFullNet	1.20 331	1.15 337	0.77 343	1.20 326	0.97 334	1.12 326	1.34 331	0.66 329	0.58 323	0.74 343	0.82 331	3.72 354	1.48 330	1.65 341	1.03 311	1.32 359	1.00 341	0.58 338	6.30 358	1.09 358	0.84 336	0.76 329	0.42 319	0.35 310	0.50 315	0.35 279	0.68 319	1.00 323

WAO-8	1.55 342	1.53 351	1.00 352	2.82 349	1.43 350	1.91 346	2.01 345	1.05 352	1.38 353	1.44 359	1.87 355	2.25 336	2.76 346	2.68 354	1.01 309	0.83 345	0.99 338	0.59 340	3.35 345	1.08 354	0.82 331	0.85 337	1.36 338	0.82 352	1.60 356	1.12 349	1.27 345	1.93 352

TorneroNet-64	1.85 346	1.56 353	0.93 351	3.34 356	1.31 348	2.18 350	2.65 350	0.91 345	2.21 359	0.66 342	0.83 333	2.72 343	7.56 357	3.04 357	1.76 335	0.67 335	1.35 356	0.59 340	4.05 347	1.02 351	0.98 344	0.96 343	2.67 354	0.69 347	1.24 346	1.15 351	0.88 330	2.15 354

Venus	1.55 342	1.53 351	1.00 352	2.82 349	1.43 350	1.91 346	2.01 345	1.05 352	1.38 353	1.44 359	1.87 355	2.25 336	2.76 346	2.68 354	1.01 309	0.83 345	0.99 338	0.59 340	3.35 345	1.08 354	0.82 331	0.85 337	1.36 338	0.82 352	1.60 356	1.12 349	1.27 345	1.93 352

LVE	1.38 337	1.30 345	0.82 345	4.62 359	1.50 352	1.89 345	3.66 358	0.82 340	0.73 336	0.88 348	0.82 331	1.12 314	1.52 332	2.14 348	0.81 292	0.56 322	0.84 334	0.59 340	3.33 344	0.72 341	0.84 336	0.89 340	2.40 349	0.80 351	1.12 340	0.70 327	1.00 339	0.90 315

AnyNet_C01	0.66 306	0.35 300	0.32 304	0.37 291	0.38 303	0.35 288	0.54 311	0.55 315	0.70 335	0.40 304	0.49 300	0.83 300	0.70 307	0.30 297	2.63 361	0.87 348	0.65 322	0.59 340	0.98 300	0.48 321	0.80 327	0.78 331	0.39 316	0.38 320	0.60 326	0.49 308	0.64 314	1.16 326

Dean	1.27 333	1.44 349	0.85 347	2.93 352	1.62 353	1.95 349	2.03 347	0.96 347	1.00 347	0.91 350	0.75 328	1.51 327	1.65 336	2.05 346	0.80 290	0.64 332	1.01 342	0.60 345	1.86 326	0.85 348	0.85 338	0.75 326	2.35 348	0.79 350	1.15 343	0.85 336	1.19 343	0.85 312

TorneroNet	2.33 352	1.60 354	0.88 349	5.64 362	1.76 354	2.56 353	2.94 353	0.97 348	2.29 361	0.79 345	1.98 357	4.07 356	12.24 364	3.12 359	1.29 314	0.67 335	1.30 354	0.61 346	5.93 355	1.00 350	1.04 345	0.98 345	2.79 357	0.70 348	1.86 359	1.04 346	1.02 340	1.87 350

DGSMNet	0.85 317	0.47 313	0.39 316	0.51 304	0.39 305	0.56 306	0.43 299	0.59 321	0.40 300	0.84 346	4.01 362	0.67 293	0.85 313	0.85 332	0.85 295	0.90 350	1.17 346	0.66 347	1.64 319	0.62 329	1.35 357	1.36 358	0.51 327	0.54 332	0.40 296	0.66 324	0.50 289	0.74 299

SGM+DAISY	1.04 324	0.66 323	0.62 331	0.75 318	0.68 326	0.82 321	0.74 322	0.69 332	0.75 339	0.64 341	1.09 341	1.35 321	1.44 329	0.60 326	1.43 319	1.04 357	0.77 329	0.68 348	2.40 333	0.80 346	1.22 351	1.15 356	0.51 327	0.67 343	1.12 340	1.05 347	1.65 356	2.69 360

SPS-STEREO	0.80 313	0.60 320	0.56 329	0.67 316	0.62 323	0.67 315	0.58 314	0.57 319	0.61 328	0.59 336	0.96 338	1.03 312	0.67 304	0.55 321	0.83 294	0.87 348	0.78 330	0.69 349	2.74 339	0.74 343	1.23 353	1.05 348	0.45 324	0.62 342	0.61 327	0.61 318	0.83 328	0.75 302
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	1.84 345	1.90 358	1.02 354	3.19 355	2.19 359	2.44 352	2.77 352	1.11 354	1.57 356	0.91 350	1.09 341	3.37 352	5.56 355	3.13 360	1.35 316	0.81 344	1.34 355	0.71 350	4.26 348	1.08 354	1.22 351	0.99 346	2.96 358	0.93 356	0.74 330	0.77 332	0.98 337	1.18 327

MFMNet_re	0.74 310	0.73 325	0.66 336	0.76 319	0.64 324	0.88 323	0.74 322	0.59 321	0.68 333	0.58 333	0.69 324	1.02 310	0.61 303	0.58 324	0.96 305	0.78 343	0.87 336	0.72 351	1.08 305	0.68 336	1.07 346	0.74 325	0.54 329	0.60 339	0.59 324	0.60 316	0.80 326	0.91 316

UNDER WATER	2.15 348	1.92 360	1.13 356	3.36 357	2.59 361	2.77 357	3.73 359	1.63 357	1.36 352	1.02 355	1.02 340	3.30 350	7.25 356	3.39 362	1.54 323	0.91 352	1.80 359	0.75 352	3.15 341	1.08 354	1.27 356	1.14 355	3.84 365	1.20 362	1.46 350	1.78 357	1.26 344	2.46 357

UNDER WATER-64	1.98 347	1.91 359	1.15 357	3.52 358	2.32 360	2.83 358	3.30 355	1.72 359	1.25 351	1.12 356	1.19 346	3.41 353	2.89 351	3.11 358	2.13 348	0.90 350	1.77 358	0.77 353	2.32 332	1.05 353	1.17 349	1.23 357	3.96 366	1.06 358	1.41 349	2.13 359	1.31 349	2.65 359

JetBlue	1.43 338	1.11 335	1.03 355	1.46 329	1.15 340	1.66 333	1.51 334	0.92 346	1.14 350	0.58 333	0.47 298	3.28 349	0.71 308	1.15 333	2.51 359	1.00 355	1.09 343	0.86 354	1.32 308	0.78 345	1.48 358	1.53 360	1.15 335	0.78 349	1.31 348	2.14 360	1.44 352	5.15 363

ktn	2.52 355	1.71 356	3.02 363	2.41 347	1.88 355	2.62 355	3.04 354	1.69 358	4.13 364	1.01 354	1.21 349	8.17 364	10.18 361	2.80 356	1.51 321	0.93 353	1.72 357	0.87 355	6.22 357	1.56 361	1.20 350	1.09 352	2.75 356	0.93 356	1.19 345	1.07 348	1.46 353	1.74 346

KSHMR	2.37 353	1.84 357	1.23 359	6.67 364	1.97 357	2.73 356	3.45 357	1.31 356	1.69 357	1.18 358	1.18 345	1.71 332	11.63 363	3.21 361	1.67 333	1.07 358	1.11 344	0.92 356	5.58 354	1.04 352	1.23 353	1.05 348	3.26 360	1.06 358	1.99 361	1.18 352	1.28 347	1.85 349

BEATNet-Init1	4.26 360	5.23 365	1.17 358	9.10 367	2.61 362	8.41 367	4.21 360	2.29 362	1.73 358	0.88 348	2.38 358	6.02 358	9.23 360	0.65 329	2.70 362	2.20 362	1.24 348	0.94 357	17.87 366	4.86 366	2.04 360	1.87 362	1.10 334	1.14 360	4.62 365	2.07 358	11.53 372	6.94 366

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 356	0.48 315	0.29 296	0.48 301	0.42 308	0.63 313	0.86 325	0.69 332	0.74 337	0.42 311	1.69 354	46.80 375	1.87 342	0.64 328	0.38 239	0.33 270	0.97 337	0.98 358	1.59 316	0.33 299	0.81 329	0.79 332	0.28 291	0.25 285	0.52 319	0.78 333	3.35 363	0.83 310

HanzoNet	4.54 361	4.29 364	3.74 367	6.10 363	3.77 363	7.50 365	8.23 368	3.94 366	4.82 365	1.56 362	2.42 359	11.35 366	12.90 367	10.81 372	1.84 338	1.89 360	4.65 365	1.35 359	10.71 363	3.05 363	2.04 360	1.81 361	5.00 369	1.14 360	1.80 358	1.67 356	1.81 359	2.33 355

MADNet++	2.28 351	1.66 355	1.91 361	1.39 328	2.03 358	1.38 328	1.73 340	1.80 360	2.24 360	2.07 364	2.44 360	2.76 345	2.81 349	1.52 338	2.18 350	2.45 363	2.29 360	1.71 360	2.86 340	2.56 362	4.03 364	5.19 366	1.23 337	2.35 365	1.50 351	3.83 365	2.07 360	1.70 345

DPSimNet_ROB	5.23 362	7.46 366	3.48 366	6.82 365	6.53 368	4.88 362	5.29 365	5.03 367	6.96 366	3.68 367	10.30 369	6.62 360	7.58 358	4.15 368	3.41 363	2.75 364	5.59 366	2.26 361	12.16 364	3.45 364	5.93 366	2.70 363	3.37 361	3.75 366	3.16 364	3.16 364	4.52 364	6.28 364

DLNR_Zeroshot_test	9.91 365	28.72 375	0.20 253	46.90 376	0.13 175	0.20 220	45.01 376	0.29 258	0.11 120	0.38 295	0.19 183	0.33 244	0.10 118	1.29 335	61.34 376	71.85 376	3.99 362	2.49 362	1.36 309	0.22 237	0.65 309	0.41 243	0.09 156	0.13 210	0.26 231	0.24 209	0.29 212	0.33 232

MANE	1.47 340	0.77 327	0.87 348	1.01 325	0.81 331	0.96 324	0.93 327	1.00 349	1.05 348	0.43 314	0.69 324	2.28 338	2.16 345	0.39 310	1.68 334	1.01 356	0.65 322	2.72 363	1.45 312	0.40 311	0.77 326	0.73 324	0.34 314	0.67 343	2.42 362	2.81 363	4.52 364	6.28 364

PML	11.09 367	9.28 369	3.40 365	11.88 370	6.99 369	11.60 368	5.97 366	7.04 369	24.50 375	8.92 370	28.99 375	32.63 374	39.39 375	6.18 369	5.69 365	4.14 365	8.31 367	2.99 364	18.83 369	4.50 365	4.70 365	4.40 365	3.75 364	3.98 367	10.54 371	5.17 367	18.60 373	7.08 367

JetRed	2.50 354	2.16 361	2.32 362	1.72 338	1.88 355	2.59 354	3.38 356	1.86 361	1.53 355	1.15 357	0.93 336	2.77 346	0.67 304	2.39 349	3.50 364	2.17 361	2.74 361	3.15 365	1.82 325	1.37 359	3.39 363	2.94 364	2.72 355	1.27 363	2.55 363	6.99 368	2.85 361	4.69 362

LRCNet_RVC	10.22 366	14.24 370	3.26 364	20.74 371	17.71 373	19.88 372	15.89 371	6.49 368	2.47 362	19.87 373	12.97 370	19.40 369	8.44 359	26.62 374	2.33 354	0.74 340	10.08 368	5.54 366	23.31 371	6.95 367	2.43 362	1.11 354	22.86 372	8.58 369	0.73 329	0.39 289	1.72 358	1.19 328

DGTPSM_ROB	8.76 363	3.83 362	10.08 368	3.08 353	5.50 364	3.48 359	5.02 363	3.60 364	8.96 367	3.18 365	7.06 364	3.95 355	10.56 362	3.59 363	11.06 366	10.70 366	4.35 363	10.50 367	5.45 353	9.91 368	5.93 366	14.37 368	4.39 367	8.90 370	9.99 368	27.43 372	11.00 370	30.59 372

DPSMNet_ROB	8.99 364	3.86 363	10.11 369	3.11 354	5.51 365	3.54 360	5.03 364	3.60 364	9.04 368	3.27 366	7.95 366	4.19 357	13.43 368	3.66 364	11.12 367	10.86 367	4.47 364	10.71 368	6.43 359	9.92 369	5.99 368	14.50 369	4.39 367	8.90 370	10.15 369	27.43 372	11.02 371	30.59 372

DPSM_ROB	13.12 368	7.70 367	11.86 370	4.97 360	5.71 366	6.03 363	4.61 361	8.36 370	10.82 369	6.72 368	8.03 367	8.12 362	12.29 365	3.81 365	13.89 368	13.57 368	10.28 369	13.36 369	9.07 361	11.67 370	16.11 370	18.73 372	3.51 362	10.91 372	27.70 373	35.86 374	31.04 374	39.53 374

DPSM	13.12 368	7.70 367	11.86 370	4.97 360	5.71 366	6.03 363	4.61 361	8.36 370	10.82 369	6.72 368	8.03 367	8.12 362	12.29 365	3.81 365	13.89 368	13.57 368	10.28 369	13.36 369	9.07 361	11.67 370	16.11 370	18.73 372	3.51 362	10.91 372	27.70 373	35.86 374	31.04 374	39.53 374

HaxPig	19.43 370	21.64 373	18.72 372	23.90 372	23.72 374	22.99 373	25.27 372	20.59 374	18.36 371	26.33 374	23.18 373	22.04 370	16.59 370	24.59 373	21.93 370	18.51 370	20.93 373	19.75 371	22.56 370	20.41 372	14.06 369	11.69 367	27.14 373	18.65 374	6.94 367	12.03 371	7.78 367	14.26 371

MEDIAN_ROB	22.61 371	26.37 374	23.42 373	27.86 374	27.01 375	26.90 375	28.47 374	24.00 375	21.42 372	31.43 375	26.90 374	25.65 371	19.56 371	27.54 375	23.81 371	20.10 371	25.89 374	23.65 372	27.64 373	24.33 375	18.71 372	15.27 370	29.65 374	20.16 375	10.22 370	11.12 370	10.11 369	13.24 370

AVERAGE_ROB	25.62 372	30.03 376	26.88 376	31.96 375	30.85 376	31.13 376	32.49 375	28.35 376	25.87 376	34.56 376	30.30 376	30.39 373	23.71 372	31.94 376	27.62 372	24.45 372	28.60 375	25.76 373	30.73 374	27.87 376	22.22 373	18.68 371	33.77 375	25.40 378	10.86 372	8.77 369	9.34 368	9.16 368

FlowAnything	26.42 374	15.50 372	23.88 375	9.99 369	11.54 372	12.07 370	9.28 370	16.89 373	21.87 374	13.68 372	16.26 372	16.42 367	24.79 373	7.69 371	27.93 373	27.24 374	20.55 372	26.80 374	18.20 368	23.53 374	32.22 374	37.62 375	7.05 371	22.05 377	55.78 376	72.50 377	62.44 377	79.62 377

CasAABBNet	26.35 373	15.49 371	23.85 374	9.95 368	11.46 371	12.03 369	9.23 369	16.79 372	21.84 373	13.64 371	16.11 371	16.45 368	24.90 374	7.58 370	27.95 374	27.14 373	20.53 371	26.83 375	18.10 367	23.37 373	32.22 374	37.28 374	6.99 370	21.98 376	55.78 376	72.24 376	62.39 376	79.48 376

GS-Stereo																							0.02 5	0.03 11	0.07 32	0.06 22	0.07 26	0.05 22

FSD		0.26 281	0.26 289	0.27 264	0.26 278	0.25 255	0.31 286	0.33 277	0.20 240	0.28 209	0.20 193			0.29 293	0.34 229	0.37 291			0.33 202	0.26 269				0.28 293	0.30 263	0.26 235	0.30 222	0.31 227

ASD4																								5.70 368

Low-res two-view benchmark