Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

WQFJX1	0.06 24	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.06 33	0.17 208	0.04 8	0.11 99	0.04 4	0.31 252	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.04 3	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.06 10	0.04 4

NLCSM	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.07 44	0.14 171	0.04 8	0.10 83	0.05 15	0.29 250	0.02 2	0.05 1	0.05 1	0.05 1	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.04 1	0.04 3	0.02 3	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.04 4

CoSv	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.05 37	0.03 24	0.05 23	0.04 14	0.04 8	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 11	0.08 12	0.07 16	0.04 2	0.08 27	0.04 3	0.06 11	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 27	0.05 6	0.07 21	0.04 4

WQFJA1	0.07 39	0.05 28	0.03 4	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.06 33	0.15 183	0.04 8	0.15 133	0.05 15	0.34 257	0.03 30	0.07 6	0.06 2	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.05 13	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.06 17	0.06 10	0.06 34

WQFJX	0.06 24	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.03 10	0.05 37	0.03 24	0.05 23	0.15 183	0.04 8	0.14 123	0.04 4	0.33 255	0.02 2	0.06 2	0.06 2	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.05 13	0.04 1	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.07 27	0.06 10	0.06 34

NLMM1	0.07 39	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.03 24	0.06 33	0.19 217	0.05 26	0.14 123	0.05 15	0.39 263	0.03 30	0.07 6	0.07 7	0.05 1	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.05 4	0.06 17	0.03 23	0.05 48	0.07 27	0.06 17	0.07 21	0.05 17

NLMM	0.07 39	0.05 28	0.03 4	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.06 33	0.15 183	0.04 8	0.15 133	0.05 15	0.34 257	0.03 30	0.07 6	0.06 2	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.05 13	0.05 4	0.05 5	0.03 23	0.04 30	0.05 5	0.06 17	0.06 10	0.06 34

NLSM1	0.07 39	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.04 50	0.07 44	0.19 217	0.04 8	0.16 145	0.06 29	0.36 262	0.03 30	0.07 6	0.08 12	0.06 8	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.06 11	0.06 17	0.03 23	0.04 30	0.07 27	0.07 27	0.07 21	0.05 17

BridgeDepth	0.04 2	0.04 11	0.03 4	0.04 21	0.03 10	0.04 19	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 45	0.03 18	0.02 2	0.07 6	0.08 12	0.05 1	0.05 5	0.05 2	0.04 3	0.06 11	0.05 5	0.02 3	0.03 7	0.06 19	0.06 17	0.07 21	0.04 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
111111	0.05 11	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.04 8	0.05 24	0.03 1	0.04 13	0.05 15	0.03 18	0.02 2	0.09 18	0.08 12	0.06 8	0.05 5	0.07 16	0.04 3	0.07 18	0.08 39	0.03 23	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

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

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

GREAT-IGEV	0.05 11	0.04 11	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 19	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 8	0.05 21	0.08 45	0.02 1	0.02 2	0.11 32	0.09 23	0.07 16	0.05 5	0.07 16	0.05 13	0.06 11	0.10 54	0.03 23	0.03 7	0.06 19	0.06 17	0.08 38	0.04 4

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

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

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

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 42	0.10 34	0.06 8	0.05 5	0.06 8	0.04 3	0.07 18	0.05 5	0.01 1	0.02 1	0.06 19	0.05 6	0.05 5	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NLSM3	0.05 11	0.05 28	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.06 33	0.08 56	0.05 26	0.06 30	0.04 4	0.05 42	0.04 49	0.08 11	0.08 12	0.07 16	0.06 19	0.06 8	0.05 13	0.06 11	0.05 5	0.04 50	0.04 30	0.07 27	0.08 42	0.08 38	0.07 41

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

MonStereo	0.05 11	0.04 11	0.04 23	0.04 21	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.05 23	0.05 24	0.05 26	0.06 30	0.05 15	0.03 18	0.02 2	0.10 24	0.08 12	0.08 28	0.06 19	0.07 16	0.05 13	0.07 18	0.06 17	0.02 3	0.02 1	0.07 27	0.07 27	0.07 21	0.07 41

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.06 24	0.04 11	0.05 41	0.03 8	0.04 27	0.03 3	0.03 24	0.04 8	0.07 50	0.03 1	0.06 30	0.04 4	0.05 42	0.03 30	0.10 24	0.09 23	0.06 8	0.07 30	0.06 8	0.07 47	0.08 28	0.09 49	0.02 3	0.04 30	0.07 27	0.08 42	0.06 10	0.06 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoVision	0.07 39	0.05 28	0.05 41	0.04 21	0.04 27	0.05 37	0.03 24	0.07 44	0.11 108	0.05 26	0.06 30	0.05 15	0.06 56	0.02 2	0.13 48	0.13 63	0.09 39	0.07 30	0.10 45	0.08 63	0.08 28	0.07 29	0.03 23	0.05 48	0.11 68	0.10 63	0.13 71	0.13 76

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

RAFT + AFF	0.14 90	0.07 45	0.05 41	0.08 79	0.05 42	0.07 63	0.04 50	0.11 63	0.08 56	0.14 75	0.07 43	0.15 89	0.04 36	0.03 30	1.54 306	0.11 43	0.14 68	0.07 30	0.14 64	0.06 28	0.14 63	0.08 39	0.03 23	0.05 48	0.10 59	0.07 27	0.07 21	0.07 41

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

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

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

AEACV	0.07 39	0.08 57	0.04 23	0.05 41	0.05 42	0.04 19	0.03 24	0.05 23	0.03 5	0.05 26	0.05 21	0.06 29	0.03 18	0.03 30	0.17 76	0.13 63	0.09 39	0.08 43	0.12 54	0.07 47	0.10 43	0.10 54	0.03 23	0.04 30	0.08 41	0.12 74	0.07 21	0.05 17

BridgeDepth_RVC	0.07 39	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.09 71	0.07 48	0.07 43	0.07 39	0.05 42	0.04 49	0.13 48	0.11 43	0.07 16	0.09 47	0.09 39	0.07 47	0.08 28	0.08 39	0.03 23	0.04 30	0.09 49	0.11 66	0.10 50	0.11 65
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 39	0.06 40	0.05 41	0.05 41	0.04 27	0.04 19	0.02 3	0.06 33	0.05 24	0.06 37	0.09 69	0.10 53	0.03 18	0.03 30	0.12 42	0.11 43	0.12 57	0.09 47	0.10 45	0.06 28	0.11 50	0.06 17	0.03 23	0.04 30	0.08 41	0.07 27	0.07 21	0.08 49

LG-Stereo_L2	0.09 54	0.08 57	0.05 41	0.04 21	0.05 42	0.04 19	0.03 24	0.13 72	0.09 71	0.21 105	0.09 69	0.13 70	0.05 42	0.05 58	0.13 48	0.14 69	0.14 68	0.09 47	0.14 64	0.07 47	0.18 90	0.12 65	0.03 23	0.04 30	0.09 49	0.08 42	0.10 50	0.10 60

LG-Stereo_L1	0.09 54	0.08 57	0.05 41	0.05 41	0.05 42	0.05 37	0.03 24	0.13 72	0.09 71	0.21 105	0.09 69	0.11 59	0.05 42	0.05 58	0.13 48	0.14 69	0.14 68	0.09 47	0.14 64	0.07 47	0.18 90	0.11 58	0.03 23	0.04 30	0.09 49	0.08 42	0.10 50	0.10 60

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

AIO_rvc	0.09 54	0.09 67	0.06 54	0.07 63	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.12 67	0.08 56	0.12 69	0.05 21	0.11 59	0.04 36	0.05 58	0.22 133	0.17 104	0.11 50	0.09 47	0.14 64	0.07 47	0.16 71	0.22 134	0.04 50	0.05 48	0.09 49	0.08 42	0.09 47	0.07 41

AIO_test	0.12 77	0.10 80	0.06 54	0.10 103	0.07 69	0.07 63	0.06 91	0.14 78	0.10 89	0.13 72	0.07 43	0.13 70	0.05 42	0.05 58	0.29 188	0.29 239	0.11 50	0.09 47	0.13 60	0.07 47	0.18 90	0.24 146	0.05 70	0.06 62	0.12 78	0.18 145	0.10 50	0.07 41

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

anonymousdsp	0.08 50	0.07 45	0.06 54	0.06 55	0.05 42	0.06 52	0.04 50	0.10 57	0.06 35	0.11 64	0.10 83	0.08 45	0.04 36	0.05 58	0.13 48	0.12 58	0.11 50	0.09 47	0.13 60	0.08 63	0.14 63	0.15 81	0.04 50	0.05 48	0.08 41	0.07 27	0.11 58	0.07 41

RAFT_CTSACE	0.11 71	0.09 67	0.07 67	0.05 41	0.06 57	0.08 82	0.06 91	0.12 67	0.07 50	0.18 90	0.06 30	0.14 81	0.12 144	0.05 58	0.13 48	0.13 63	0.14 68	0.09 47	0.12 54	0.07 47	0.16 71	0.18 105	0.04 50	0.07 72	0.14 97	0.14 93	0.19 108	0.14 87

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 77	0.11 101	0.09 104	0.08 79	0.07 69	0.08 82	0.05 71	0.21 131	0.09 71	0.23 125	0.09 69	0.18 110	0.06 56	0.05 58	0.16 71	0.14 69	0.14 68	0.09 47	0.21 116	0.08 63	0.17 79	0.13 72	0.05 70	0.08 89	0.17 123	0.13 85	0.20 120	0.14 87

AFF-stereo	0.10 62	0.10 80	0.08 85	0.07 63	0.06 57	0.08 82	0.04 50	0.17 95	0.08 56	0.21 105	0.08 56	0.13 70	0.05 42	0.03 30	0.14 58	0.14 69	0.12 57	0.09 47	0.20 103	0.07 47	0.14 63	0.11 58	0.04 50	0.06 62	0.13 82	0.12 74	0.18 101	0.11 65

delet	0.08 50	0.08 57	0.07 67	0.09 94	0.07 69	0.08 82	0.06 91	0.07 44	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.11 59	0.06 56	0.06 76	0.12 42	0.10 34	0.10 47	0.09 47	0.08 27	0.09 74	0.09 39	0.07 29	0.05 70	0.06 62	0.09 49	0.09 53	0.10 50	0.08 49

TDLM	0.07 39	0.08 57	0.07 67	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.05 71	0.07 44	0.06 35	0.06 37	0.10 83	0.08 45	0.06 56	0.05 58	0.09 18	0.09 23	0.09 39	0.09 47	0.08 27	0.06 28	0.08 28	0.06 17	0.05 70	0.07 72	0.08 41	0.07 27	0.08 38	0.08 49

LG-G_1	0.09 54	0.08 57	0.06 54	0.08 79	0.07 69	0.08 82	0.05 71	0.09 53	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.12 58	0.13 63	0.10 61	0.15 70	0.08 63	0.14 63	0.17 97	0.05 70	0.05 48	0.09 49	0.09 53	0.12 65	0.11 65

LG-G	0.09 54	0.08 57	0.06 54	0.08 79	0.07 69	0.08 82	0.05 71	0.09 53	0.06 35	0.09 52	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.12 58	0.13 63	0.10 61	0.15 70	0.08 63	0.14 63	0.17 97	0.05 70	0.05 48	0.09 49	0.09 53	0.12 65	0.11 65

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

SGD-Stereo	0.13 84	0.07 45	0.05 41	0.06 55	0.06 57	0.08 82	0.03 24	0.08 52	0.08 56	0.10 58	0.06 30	0.13 70	0.06 56	0.04 49	0.93 286	0.17 104	0.18 98	0.10 61	0.16 76	0.08 63	0.18 90	0.11 58	0.06 88	0.06 62	0.10 59	0.11 66	0.16 83	0.13 76

HUF	0.13 84	0.09 67	0.07 67	0.08 79	0.08 86	0.07 63	0.04 50	0.15 82	0.08 56	0.18 90	0.07 43	0.12 65	0.07 72	0.06 76	0.43 230	0.45 291	0.15 75	0.10 61	0.20 103	0.09 74	0.21 120	0.21 127	0.06 88	0.06 62	0.11 68	0.08 42	0.11 58	0.08 49

IGEV-Stereo+	0.10 62	0.11 101	0.05 41	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.03 24	0.16 89	0.08 56	0.24 145	0.13 116	0.11 59	0.06 56	0.05 58	0.13 48	0.15 82	0.14 68	0.10 61	0.15 70	0.10 83	0.18 90	0.15 81	0.05 70	0.04 30	0.10 59	0.12 74	0.08 38	0.09 58

RAFT+CT+SA	0.12 77	0.10 80	0.09 104	0.08 79	0.06 57	0.07 63	0.06 91	0.19 113	0.09 71	0.16 76	0.08 56	0.18 110	0.16 191	0.05 58	0.17 76	0.17 104	0.12 57	0.10 61	0.17 83	0.09 74	0.17 79	0.23 138	0.04 50	0.08 89	0.15 106	0.14 93	0.18 101	0.17 103

test_5	0.11 71	0.10 80	0.08 85	0.07 63	0.05 42	0.07 63	0.05 71	0.16 89	0.07 50	0.11 64	0.09 69	0.15 89	0.15 184	0.03 30	0.15 66	0.15 82	0.11 50	0.10 61	0.12 54	0.07 47	0.13 60	0.15 81	0.04 50	0.09 114	0.13 82	0.14 93	0.19 108	0.18 110

iRaftStereo_RVC	0.08 50	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.05 42	0.05 37	0.03 24	0.10 57	0.05 24	0.10 58	0.09 69	0.10 53	0.05 42	0.04 49	0.11 32	0.11 43	0.13 63	0.10 61	0.12 54	0.07 47	0.15 69	0.11 58	0.04 50	0.05 48	0.10 59	0.09 53	0.11 58	0.08 49

HCRNet	0.15 99	0.19 229	0.08 85	0.23 229	0.09 99	0.16 173	0.09 141	0.16 89	0.06 35	0.49 310	0.16 145	0.25 167	0.08 88	0.09 123	0.43 230	0.11 43	0.16 80	0.10 61	0.21 116	0.09 74	0.13 60	0.08 39	0.11 186	0.07 72	0.09 49	0.09 53	0.14 74	0.11 65

LGtest1	0.09 54	0.07 45	0.06 54	0.06 55	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.10 57	0.09 71	0.09 52	0.10 83	0.10 53	0.05 42	0.06 76	0.15 66	0.13 63	0.15 75	0.11 71	0.15 70	0.09 74	0.16 71	0.15 81	0.05 70	0.05 48	0.10 59	0.09 53	0.12 65	0.10 60

CASnet	0.15 99	0.12 117	0.08 85	0.10 103	0.11 132	0.14 153	0.06 91	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.15 133	0.23 151	0.10 106	0.09 123	0.19 93	0.15 82	0.20 119	0.11 71	0.26 153	0.11 95	0.34 188	0.19 119	0.07 104	0.08 89	0.16 111	0.12 74	0.20 120	0.17 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.12 77	0.08 57	0.07 67	0.07 63	0.07 69	0.06 52	0.04 50	0.15 82	0.10 89	0.22 114	0.10 83	0.13 70	0.07 72	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.18 98	0.11 71	0.20 103	0.10 83	0.20 111	0.28 173	0.05 70	0.07 72	0.12 78	0.13 85	0.15 77	0.10 60

AASNet	0.10 62	0.10 80	0.07 67	0.10 103	0.10 118	0.11 120	0.08 126	0.11 63	0.06 35	0.10 58	0.11 99	0.10 53	0.06 56	0.07 85	0.14 58	0.11 43	0.13 63	0.11 71	0.11 49	0.09 74	0.11 50	0.12 65	0.06 88	0.08 89	0.11 68	0.10 63	0.10 50	0.08 49

MMNet	0.10 62	0.09 67	0.07 67	0.10 103	0.08 86	0.09 99	0.06 91	0.10 57	0.08 56	0.08 50	0.09 69	0.12 65	0.06 56	0.08 96	0.22 133	0.11 43	0.12 57	0.11 71	0.12 54	0.09 74	0.11 50	0.08 39	0.06 88	0.08 89	0.10 59	0.11 66	0.13 71	0.12 72

CVANet_RVC	0.10 62	0.12 117	0.11 140	0.13 143	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.12 67	0.08 56	0.09 52	0.14 123	0.10 53	0.07 72	0.07 85	0.11 32	0.11 43	0.11 50	0.11 71	0.11 49	0.08 63	0.11 50	0.08 39	0.06 88	0.08 89	0.11 68	0.09 53	0.11 58	0.12 72

YMNet	0.13 84	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.10 118	0.12 135	0.17 203	0.11 63	0.10 89	0.10 58	0.08 56	0.16 98	0.12 144	0.09 123	0.66 265	0.16 94	0.12 57	0.12 77	0.14 64	0.08 63	0.11 50	0.11 58	0.07 104	0.07 72	0.15 106	0.11 66	0.15 77	0.13 76

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 71	0.08 57	0.06 54	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.03 24	0.16 89	0.09 71	0.24 145	0.09 69	0.10 53	0.06 56	0.05 58	0.15 66	0.17 104	0.17 87	0.12 77	0.16 76	0.10 83	0.24 146	0.17 97	0.04 50	0.05 48	0.10 59	0.11 66	0.13 71	0.09 58

plain	0.10 62	0.09 67	0.07 67	0.06 55	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.13 72	0.06 35	0.16 76	0.06 30	0.11 59	0.04 36	0.04 49	0.16 71	0.16 94	0.16 80	0.12 77	0.15 70	0.08 63	0.15 69	0.11 58	0.04 50	0.07 72	0.12 78	0.12 74	0.12 65	0.14 87

MaDis-Stereo	0.10 62	0.07 45	0.07 67	0.04 21	0.04 27	0.04 19	0.04 50	0.09 53	0.07 50	0.11 64	0.07 43	0.13 70	0.06 56	0.03 30	0.14 58	0.14 69	0.15 75	0.12 77	0.15 70	0.07 47	0.16 71	0.13 72	0.03 23	0.06 62	0.14 97	0.20 163	0.16 83	0.19 129

UniTT-Stereo	0.11 71	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.05 42	0.06 52	0.04 50	0.10 57	0.07 50	0.13 72	0.06 30	0.12 65	0.12 144	0.08 96	0.18 88	0.14 69	0.16 80	0.12 77	0.19 95	0.09 74	0.17 79	0.12 65	0.07 104	0.06 62	0.12 78	0.19 153	0.10 50	0.13 76

MIM_Stereo	0.11 71	0.09 67	0.07 67	0.08 79	0.07 69	0.09 99	0.04 50	0.13 72	0.06 35	0.19 97	0.08 56	0.11 59	0.05 42	0.05 58	0.16 71	0.15 82	0.17 87	0.12 77	0.20 103	0.10 83	0.18 90	0.15 81	0.04 50	0.07 72	0.11 68	0.10 63	0.15 77	0.10 60

anonymousdsp2	0.13 84	0.12 117	0.09 104	0.09 94	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.18 104	0.08 56	0.20 101	0.16 145	0.15 89	0.07 72	0.07 85	0.15 66	0.15 82	0.17 87	0.12 77	0.23 131	0.11 95	0.19 102	0.21 127	0.07 104	0.08 89	0.13 82	0.11 66	0.18 101	0.12 72

TestStereo1	0.14 90	0.12 117	0.08 85	0.07 63	0.07 69	0.08 82	0.07 108	0.14 78	0.10 89	0.17 83	0.09 69	0.14 81	0.17 203	0.05 58	0.23 144	0.17 104	0.16 80	0.12 77	0.19 95	0.10 83	0.19 102	0.24 146	0.04 50	0.07 72	0.18 137	0.17 129	0.26 169	0.20 135

TESTraft	0.13 84	0.11 101	0.08 85	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.07 108	0.15 82	0.11 108	0.16 76	0.10 83	0.14 81	0.16 191	0.05 58	0.24 161	0.17 104	0.15 75	0.12 77	0.18 86	0.10 83	0.18 90	0.22 134	0.04 50	0.08 89	0.17 123	0.17 129	0.23 136	0.19 129

SA-5K	0.14 90	0.12 117	0.08 85	0.07 63	0.07 69	0.08 82	0.07 108	0.14 78	0.10 89	0.17 83	0.09 69	0.14 81	0.17 203	0.05 58	0.23 144	0.17 104	0.16 80	0.12 77	0.19 95	0.10 83	0.19 102	0.24 146	0.04 50	0.07 72	0.18 137	0.17 129	0.26 169	0.20 135

test_4	0.14 90	0.09 67	0.10 116	0.07 63	0.07 69	0.05 37	0.05 71	0.17 95	0.11 108	0.24 145	0.08 56	0.15 89	0.08 88	0.07 85	0.19 93	0.18 126	0.18 98	0.12 77	0.17 83	0.11 95	0.23 142	0.27 165	0.04 50	0.09 114	0.14 97	0.20 163	0.26 169	0.23 162

CREStereo++_RVC	0.18 139	0.12 117	0.10 116	0.11 121	0.12 147	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.13 116	0.22 147	0.19 222	0.10 141	0.22 133	0.22 186	0.24 172	0.12 77	0.22 125	0.11 95	0.34 188	0.25 152	0.07 104	0.09 114	0.19 146	0.15 108	0.62 293	0.23 162
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.12 77	0.10 80	0.08 85	0.09 94	0.08 86	0.09 99	0.06 91	0.18 104	0.09 71	0.22 114	0.12 106	0.15 89	0.07 72	0.06 76	0.16 71	0.14 69	0.16 80	0.12 77	0.20 103	0.09 74	0.19 102	0.17 97	0.05 70	0.07 72	0.14 97	0.13 85	0.16 83	0.13 76

AANet_RVC	0.09 54	0.08 57	0.08 85	0.07 63	0.09 99	0.06 52	0.06 91	0.09 53	0.09 71	0.08 50	0.09 69	0.08 45	0.07 72	0.06 76	0.14 58	0.11 43	0.11 50	0.12 77	0.11 49	0.10 83	0.10 43	0.09 49	0.07 104	0.08 89	0.11 68	0.12 74	0.12 65	0.14 87

S2M2_XL	0.15 99	0.10 80	0.11 140	0.08 79	0.08 86	0.11 120	0.09 141	0.22 140	0.09 71	0.22 114	0.10 83	0.24 158	0.08 88	0.08 96	0.18 88	0.19 144	0.24 172	0.13 91	0.19 95	0.11 95	0.36 203	0.21 127	0.09 145	0.08 89	0.14 97	0.12 74	0.18 101	0.20 135
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 77	0.09 67	0.06 54	0.06 55	0.07 69	0.06 52	0.04 50	0.17 95	0.08 56	0.24 145	0.08 56	0.14 81	0.06 56	0.06 76	0.17 76	0.14 69	0.18 98	0.13 91	0.18 86	0.10 83	0.23 142	0.23 138	0.06 88	0.06 62	0.10 59	0.13 85	0.14 74	0.16 98

trnet	0.16 115	0.13 136	0.10 116	0.11 121	0.10 118	0.10 104	0.06 91	0.24 169	0.09 71	0.28 196	0.12 106	0.26 179	0.11 130	0.10 141	0.20 108	0.22 186	0.25 185	0.13 91	0.21 116	0.13 121	0.32 177	0.20 124	0.08 130	0.09 114	0.17 123	0.17 129	0.24 147	0.23 162

MIF-Stereo (partial)	0.10 62	0.09 67	0.08 85	0.07 63	0.06 57	0.07 63	0.04 50	0.12 67	0.09 71	0.12 69	0.07 43	0.09 52	0.07 72	0.05 58	0.18 88	0.15 82	0.16 80	0.13 91	0.14 64	0.08 63	0.16 71	0.10 54	0.04 50	0.08 89	0.13 82	0.11 66	0.16 83	0.13 76

iinet-f	0.17 129	0.14 158	0.10 116	0.12 134	0.09 99	0.14 153	0.09 141	0.15 82	0.10 89	0.23 125	0.25 211	0.18 110	0.15 184	0.08 96	0.33 206	0.19 144	0.20 119	0.13 91	0.36 205	0.16 176	0.20 111	0.21 127	0.08 130	0.09 114	0.17 123	0.14 93	0.25 158	0.17 103

s12784h	0.22 181	0.16 189	0.13 172	0.19 206	0.14 176	0.12 135	0.08 126	0.24 169	0.11 108	0.29 213	0.16 145	0.27 189	0.15 184	0.10 141	0.22 133	0.26 225	0.26 200	0.13 91	0.29 178	0.12 104	0.50 261	0.30 181	0.08 130	0.10 142	0.24 204	0.21 173	0.65 299	0.47 257

TestStereo	0.17 129	0.17 201	0.14 180	0.15 170	0.11 132	0.15 166	0.11 161	0.25 186	0.13 156	0.30 216	0.15 133	0.25 167	0.11 130	0.08 96	0.19 93	0.14 69	0.23 160	0.13 91	0.27 161	0.13 121	0.27 164	0.15 81	0.09 145	0.14 204	0.21 168	0.15 108	0.21 126	0.19 129

GMStereo	0.16 115	0.16 189	0.09 104	0.14 155	0.13 160	0.15 166	0.11 161	0.22 140	0.12 135	0.19 97	0.15 133	0.25 167	0.13 162	0.09 123	0.17 76	0.14 69	0.21 135	0.13 91	0.26 153	0.15 160	0.20 111	0.12 65	0.09 145	0.11 158	0.18 137	0.15 108	0.23 136	0.15 93
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.17 129	0.13 136	0.11 140	0.11 121	0.10 118	0.10 104	0.06 91	0.24 169	0.10 89	0.27 180	0.12 106	0.26 179	0.11 130	0.10 141	0.22 133	0.26 225	0.26 200	0.13 91	0.21 116	0.14 145	0.36 203	0.24 146	0.08 130	0.09 114	0.17 123	0.17 129	0.23 136	0.22 153
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.18 139	0.15 180	0.11 140	0.14 155	0.11 132	0.09 99	0.09 141	0.22 140	0.10 89	0.29 213	0.11 99	0.25 167	0.08 88	0.09 123	0.24 161	0.27 231	0.24 172	0.13 91	0.28 168	0.13 121	0.35 199	0.24 146	0.09 145	0.08 89	0.22 175	0.17 129	0.23 136	0.25 183

RASNet	0.15 99	0.14 158	0.14 180	0.13 143	0.11 132	0.12 135	0.10 152	0.24 169	0.12 135	0.22 114	0.14 123	0.18 110	0.12 144	0.09 123	0.16 71	0.18 126	0.19 110	0.13 91	0.16 76	0.10 83	0.22 130	0.16 90	0.07 104	0.14 204	0.16 111	0.16 121	0.26 169	0.22 153

RYNet	0.15 99	0.07 45	0.06 54	0.05 41	0.06 57	0.06 52	0.04 50	0.07 44	0.13 156	0.06 37	0.06 30	0.06 29	0.05 42	0.04 49	1.96 326	0.11 43	0.09 39	0.13 91	0.10 45	0.07 47	0.08 28	0.07 29	0.13 210	0.06 62	0.09 49	0.22 181	0.11 58	0.08 49

WQFJA1++	3.28 340	0.13 136	0.09 104	27.82 356	0.11 132	24.38 357	25.71 356	0.22 140	0.11 108	0.35 257	0.16 145	0.65 275	2.77 331	0.08 96	0.17 76	0.23 197	0.23 160	0.14 103	1.04 289	0.38 289	0.36 203	0.26 158	0.08 130	0.08 89	0.20 157	2.15 344	0.29 198	0.30 211

castereo++	0.17 129	0.11 101	0.09 104	0.12 134	0.09 99	0.10 104	0.06 91	0.22 140	0.12 135	0.27 180	0.11 99	0.27 189	0.10 106	0.08 96	0.17 76	0.21 172	0.24 172	0.14 103	0.25 151	0.13 121	0.44 237	0.31 186	0.08 130	0.10 142	0.17 123	0.17 129	0.36 231	0.19 129

castereo	0.17 129	0.12 117	0.10 116	0.10 103	0.10 118	0.11 120	0.06 91	0.22 140	0.13 156	0.26 170	0.14 123	0.23 151	0.08 88	0.07 85	0.19 93	0.22 186	0.25 185	0.14 103	0.28 168	0.13 121	0.45 239	0.34 199	0.07 104	0.09 114	0.19 146	0.20 163	0.19 108	0.20 135

GCAP-BAT	0.18 139	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 115	0.11 108	0.25 158	0.08 56	0.25 167	0.07 72	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 331	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 211	0.18 105	0.07 104	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 110

test_for_model	0.18 139	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 115	0.11 108	0.25 158	0.08 56	0.25 167	0.07 72	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 331	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 211	0.18 105	0.07 104	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 110

testlalala2	0.18 139	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 115	0.11 108	0.25 158	0.08 56	0.25 167	0.07 72	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 331	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 211	0.18 105	0.07 104	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 110

testlalala	0.18 139	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 115	0.11 108	0.25 158	0.08 56	0.25 167	0.07 72	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 331	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 211	0.18 105	0.07 104	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 110

testlalala_base	0.18 139	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 115	0.11 108	0.25 158	0.08 56	0.25 167	0.07 72	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 331	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 211	0.18 105	0.07 104	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 110

GCAP-Stereo	0.18 139	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 63	0.05 71	0.20 115	0.11 108	0.25 158	0.08 56	0.25 167	0.07 72	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 331	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 211	0.18 105	0.07 104	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 110

CAS	0.14 90	0.11 101	0.08 85	0.09 94	0.08 86	0.08 82	0.05 71	0.17 95	0.10 89	0.17 83	0.16 145	0.15 89	0.10 106	0.10 141	0.20 108	0.18 126	0.17 87	0.14 103	0.19 95	0.11 95	0.22 130	0.23 138	0.07 104	0.08 89	0.17 123	0.16 121	0.17 97	0.23 162

IER	0.15 99	0.11 101	0.10 116	0.12 134	0.10 118	0.12 135	0.08 126	0.17 95	0.10 89	0.18 90	0.17 158	0.20 124	0.10 106	0.11 153	0.47 240	0.15 82	0.18 98	0.14 103	0.16 76	0.11 95	0.16 71	0.12 65	0.09 145	0.09 114	0.14 97	0.16 121	0.19 108	0.18 110

CIPLG	0.15 99	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.09 71	0.23 125	0.14 123	0.20 124	0.10 106	0.12 178	0.23 144	0.17 104	0.21 135	0.14 103	0.21 116	0.13 121	0.22 130	0.28 173	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.12 74	0.21 126	0.13 76

dd	0.19 156	0.17 201	0.10 116	0.34 268	0.12 147	0.24 235	0.11 161	0.21 131	0.10 89	0.22 114	0.10 83	0.37 242	0.10 106	0.09 123	0.37 219	0.17 104	0.28 223	0.14 103	0.35 201	0.14 145	0.19 102	0.14 78	0.09 145	0.13 194	0.21 168	0.15 108	0.26 169	0.21 144

IPLGR_C	0.15 99	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.09 71	0.23 125	0.14 123	0.20 124	0.10 106	0.12 178	0.21 120	0.17 104	0.21 135	0.14 103	0.21 116	0.13 121	0.22 130	0.28 173	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.12 74	0.21 126	0.14 87

GMOStereo	0.16 115	0.12 117	0.10 116	0.10 103	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 83	0.21 137	0.13 162	0.08 96	0.20 108	0.18 126	0.21 135	0.14 103	0.23 131	0.13 121	0.26 156	0.36 205	0.05 70	0.08 89	0.22 175	0.19 153	0.24 147	0.18 110

error version	0.16 115	0.12 117	0.10 116	0.10 103	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 83	0.21 137	0.13 162	0.08 96	0.20 108	0.18 126	0.21 135	0.14 103	0.23 131	0.13 121	0.26 156	0.36 205	0.05 70	0.08 89	0.22 175	0.19 153	0.24 147	0.18 110

test-v	0.16 115	0.12 117	0.10 116	0.10 103	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 83	0.21 137	0.13 162	0.08 96	0.20 108	0.18 126	0.21 135	0.14 103	0.23 131	0.13 121	0.26 156	0.36 205	0.05 70	0.08 89	0.22 175	0.19 153	0.24 147	0.18 110

ACRE	0.15 99	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.23 153	0.09 71	0.23 125	0.15 133	0.20 124	0.10 106	0.12 178	0.21 120	0.17 104	0.21 135	0.14 103	0.21 116	0.13 121	0.22 130	0.27 165	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.12 74	0.21 126	0.13 76

AnonymousM	0.19 156	0.09 67	0.07 67	0.09 94	0.07 69	0.08 82	0.05 71	0.20 115	0.09 71	0.23 125	0.14 123	0.16 98	0.07 72	0.09 123	0.23 144	0.23 197	0.23 160	0.14 103	0.20 103	0.15 160	0.32 177	0.26 158	0.07 104	0.08 89	0.11 68	0.17 129	0.54 279	0.97 303

test-2	0.16 115	0.12 117	0.10 116	0.10 103	0.08 86	0.10 104	0.07 108	0.23 153	0.12 135	0.28 196	0.10 83	0.21 137	0.13 162	0.08 96	0.20 108	0.18 126	0.21 135	0.14 103	0.23 131	0.13 121	0.26 156	0.36 205	0.05 70	0.08 89	0.22 175	0.19 153	0.24 147	0.18 110

ADLNet	0.21 176	0.17 201	0.12 160	0.16 180	0.14 176	0.18 189	0.15 196	0.20 115	0.11 108	0.17 83	0.15 133	0.33 231	0.13 162	0.31 284	1.12 296	0.15 82	0.20 119	0.14 103	0.18 86	0.13 121	0.16 71	0.18 105	0.15 226	0.09 114	0.17 123	0.18 145	0.19 108	0.17 103

FINET	0.16 115	0.15 180	0.15 192	0.16 180	0.12 147	0.13 146	0.14 188	0.18 104	0.15 183	0.17 83	0.15 133	0.18 110	0.12 144	0.11 153	0.23 144	0.18 126	0.19 110	0.14 103	0.23 131	0.12 104	0.18 90	0.14 78	0.12 203	0.12 177	0.16 111	0.16 121	0.18 101	0.16 98

DMCA	0.11 71	0.09 67	0.10 116	0.08 79	0.09 99	0.08 82	0.09 141	0.13 72	0.10 89	0.11 64	0.13 116	0.12 65	0.08 88	0.09 123	0.20 108	0.14 69	0.15 75	0.14 103	0.12 54	0.10 83	0.14 63	0.09 49	0.08 130	0.08 89	0.11 68	0.13 85	0.11 58	0.12 72

GANet	0.10 62	0.10 80	0.09 104	0.10 103	0.10 118	0.12 135	0.09 141	0.13 72	0.08 56	0.10 58	0.10 83	0.14 81	0.06 56	0.06 76	0.11 32	0.12 58	0.14 68	0.14 103	0.11 49	0.07 47	0.11 50	0.08 39	0.08 130	0.08 89	0.11 68	0.09 53	0.11 58	0.11 65

HITNet	0.14 90	0.11 101	0.10 116	0.11 121	0.10 118	0.10 104	0.07 108	0.18 104	0.11 108	0.24 145	0.13 116	0.18 110	0.10 106	0.09 123	0.20 108	0.14 69	0.17 87	0.14 103	0.16 76	0.10 83	0.20 111	0.22 134	0.08 130	0.09 114	0.15 106	0.14 93	0.24 147	0.18 110
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	0.40 260	0.14 158	0.08 85	1.79 322	0.15 191	1.91 331	0.20 219	0.26 200	0.11 108	0.27 180	0.17 158	2.08 320	0.16 191	0.11 153	0.19 93	0.25 214	0.29 230	0.15 128	0.37 207	0.15 160	0.45 239	0.34 199	0.09 145	0.10 142	0.18 137	0.23 188	0.25 158	0.26 193

coex_refinement	0.17 129	0.15 180	0.11 140	0.12 134	0.12 147	0.13 146	0.08 126	0.21 131	0.16 199	0.22 114	0.18 162	0.17 103	0.10 106	0.10 141	0.44 234	0.19 144	0.20 119	0.15 128	0.23 131	0.11 95	0.17 79	0.15 81	0.09 145	0.10 142	0.18 137	0.17 129	0.20 120	0.22 153

G2L-Stereo	0.16 115	0.14 158	0.11 140	0.12 134	0.13 160	0.12 135	0.09 141	0.20 115	0.11 108	0.24 145	0.16 145	0.19 118	0.16 191	0.11 153	0.29 188	0.16 94	0.20 119	0.15 128	0.18 86	0.12 104	0.20 111	0.16 90	0.11 186	0.10 142	0.18 137	0.19 153	0.23 136	0.17 103

Reg-Stereo(zero)	0.24 198	0.13 136	0.14 180	0.13 143	0.11 132	0.14 153	0.11 161	0.32 258	0.15 183	0.34 244	0.56 295	0.30 218	0.12 144	0.16 226	0.19 93	0.31 246	0.25 185	0.15 128	0.42 216	0.17 185	0.34 188	0.49 256	0.10 168	0.11 158	0.20 157	0.24 195	0.38 241	0.37 231

HI	0.24 198	0.13 136	0.14 180	0.13 143	0.11 132	0.14 153	0.11 161	0.32 258	0.15 183	0.34 244	0.56 295	0.30 218	0.12 144	0.16 226	0.19 93	0.31 246	0.25 185	0.15 128	0.42 216	0.17 185	0.34 188	0.49 256	0.10 168	0.11 158	0.20 157	0.24 195	0.38 241	0.37 231

MGS-Stereo	0.15 99	0.12 117	0.08 85	0.07 63	0.07 69	0.07 63	0.05 71	0.16 89	0.07 50	0.13 72	0.10 83	0.13 70	0.06 56	0.08 96	0.98 291	0.13 63	0.19 110	0.15 128	0.18 86	0.12 104	0.19 102	0.16 90	0.07 104	0.08 89	0.13 82	0.12 74	0.17 97	0.15 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 99	0.11 101	0.10 116	0.11 121	0.08 86	0.09 99	0.05 71	0.18 104	0.17 208	0.23 125	0.18 162	0.18 110	0.10 106	0.09 123	0.19 93	0.17 104	0.19 110	0.15 128	0.18 86	0.12 104	0.19 102	0.26 158	0.07 104	0.09 114	0.16 111	0.22 181	0.16 83	0.21 144

4D-IteraStereo	0.14 90	0.10 80	0.09 104	0.10 103	0.08 86	0.08 82	0.05 71	0.21 131	0.12 135	0.26 170	0.12 106	0.20 124	0.08 88	0.07 85	0.19 93	0.18 126	0.20 119	0.15 128	0.22 125	0.12 104	0.27 164	0.29 178	0.05 70	0.08 89	0.14 97	0.14 93	0.19 108	0.13 76

LoS	0.22 181	0.15 180	0.11 140	0.13 143	0.14 176	0.12 135	0.08 126	0.60 306	0.11 108	0.37 272	0.38 262	0.36 240	0.13 162	0.11 153	0.23 144	0.25 214	0.26 200	0.15 128	0.26 153	0.15 160	0.42 230	0.33 193	0.09 145	0.09 114	0.25 211	0.19 153	0.25 158	0.28 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.18 139	0.10 80	0.10 116	0.09 94	0.11 132	0.10 104	0.05 71	0.42 282	0.10 89	0.20 101	0.27 228	0.23 151	0.10 106	0.12 178	0.26 177	0.23 197	0.25 185	0.15 128	0.20 103	0.13 121	0.45 239	0.26 158	0.09 145	0.08 89	0.19 146	0.15 108	0.19 108	0.24 176

SA	0.15 99	0.13 136	0.09 104	0.09 94	0.08 86	0.11 120	0.06 91	0.21 131	0.10 89	0.23 125	0.09 69	0.23 151	0.07 72	0.07 85	0.19 93	0.18 126	0.18 98	0.15 128	0.24 139	0.12 104	0.20 111	0.26 158	0.05 70	0.09 114	0.20 157	0.20 163	0.27 184	0.23 162

GLC_STEREO	0.18 139	0.15 180	0.16 204	0.15 170	0.14 176	0.14 153	0.11 161	0.26 200	0.10 89	0.28 196	0.18 162	0.20 124	0.10 106	0.11 153	0.19 93	0.19 144	0.28 223	0.15 128	0.24 139	0.14 145	0.37 208	0.23 138	0.09 145	0.10 142	0.19 146	0.13 85	0.30 206	0.18 110

test-3	0.18 139	0.11 101	0.09 104	0.11 121	0.12 147	0.10 104	0.07 108	0.25 186	0.10 89	0.27 180	0.11 99	0.29 206	0.11 130	0.08 96	0.23 144	0.19 144	0.23 160	0.15 128	0.47 227	0.15 160	0.33 181	0.46 242	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.14 93	0.25 158	0.23 162

test_1	0.18 139	0.11 101	0.09 104	0.11 121	0.12 147	0.10 104	0.07 108	0.25 186	0.10 89	0.27 180	0.11 99	0.29 206	0.11 130	0.08 96	0.23 144	0.19 144	0.23 160	0.15 128	0.47 227	0.15 160	0.33 181	0.46 242	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.14 93	0.25 158	0.23 162

test_3	0.19 156	0.12 117	0.11 140	0.11 121	0.12 147	0.10 104	0.07 108	0.25 186	0.12 135	0.28 196	0.12 106	0.31 225	0.14 178	0.08 96	0.25 173	0.20 161	0.23 160	0.15 128	0.47 227	0.16 176	0.35 199	0.46 242	0.06 88	0.11 158	0.19 146	0.19 153	0.27 184	0.25 183

raftrobust	0.15 99	0.12 117	0.11 140	0.11 121	0.10 118	0.08 82	0.06 91	0.22 140	0.09 71	0.27 180	0.13 116	0.19 118	0.08 88	0.08 96	0.21 120	0.18 126	0.21 135	0.15 128	0.28 168	0.13 121	0.25 151	0.23 138	0.08 130	0.08 89	0.19 146	0.17 129	0.17 97	0.16 98

ARAFT	0.12 77	0.09 67	0.07 67	0.09 94	0.07 69	0.08 82	0.04 50	0.14 78	0.08 56	0.21 105	0.10 83	0.17 103	0.05 42	0.05 58	0.18 88	0.14 69	0.18 98	0.15 128	0.20 103	0.08 63	0.20 111	0.18 105	0.05 70	0.06 62	0.14 97	0.11 66	0.18 101	0.13 76

UPFNet	0.13 84	0.11 101	0.12 160	0.12 134	0.11 132	0.13 146	0.10 152	0.15 82	0.12 135	0.17 83	0.13 116	0.15 89	0.09 98	0.11 153	0.23 144	0.15 82	0.17 87	0.15 128	0.16 76	0.11 95	0.13 60	0.11 58	0.09 145	0.09 114	0.13 82	0.13 85	0.19 108	0.13 76

iResNetv2_ROB	0.20 165	0.14 158	0.11 140	0.17 189	0.13 160	0.17 184	0.11 161	0.26 200	0.12 135	0.26 170	0.20 179	0.27 189	0.19 222	0.10 141	0.42 228	0.16 94	0.20 119	0.15 128	0.35 201	0.15 160	0.33 181	0.18 105	0.12 203	0.14 204	0.20 157	0.17 129	0.30 206	0.19 129

DISCO	0.16 115	0.15 180	0.11 140	0.14 155	0.13 160	0.16 173	0.14 188	0.15 82	0.13 156	0.21 105	0.17 158	0.16 98	0.10 106	0.10 141	0.25 173	0.16 94	0.20 119	0.15 128	0.23 131	0.14 145	0.17 79	0.18 105	0.09 145	0.11 158	0.17 123	0.16 121	0.21 126	0.16 98

DN-CSS_ROB	0.18 139	0.14 158	0.16 204	0.14 155	0.14 176	0.11 120	0.09 141	0.25 186	0.13 156	0.27 180	0.26 220	0.25 167	0.17 203	0.09 123	0.19 93	0.16 94	0.19 110	0.15 128	0.41 213	0.13 121	0.24 146	0.18 105	0.10 168	0.14 204	0.17 123	0.15 108	0.22 132	0.18 110

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 191	0.17 201	0.08 85	0.22 220	0.21 231	0.29 258	0.17 203	0.25 186	0.11 108	0.42 294	0.19 169	0.43 255	0.09 98	0.11 153	0.19 93	0.25 214	0.25 185	0.16 149	0.28 168	0.14 145	0.41 225	0.39 219	0.07 104	0.09 114	0.20 157	0.18 145	0.27 184	0.49 258

S2M2_L	0.17 129	0.14 158	0.15 192	0.13 143	0.10 118	0.16 173	0.11 161	0.21 131	0.11 108	0.27 180	0.09 69	0.20 124	0.06 56	0.17 235	0.22 133	0.19 144	0.25 185	0.16 149	0.20 103	0.15 160	0.34 188	0.25 152	0.13 210	0.10 142	0.16 111	0.16 121	0.27 184	0.23 162
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.16 115	0.13 136	0.10 116	0.07 63	0.09 99	0.08 82	0.06 91	0.17 95	0.11 108	0.23 125	0.16 145	0.17 103	0.11 130	0.09 123	0.21 120	0.22 186	0.17 87	0.16 149	0.24 139	0.12 104	0.33 181	0.31 186	0.08 130	0.09 114	0.20 157	0.15 108	0.16 83	0.20 135

tt_ll	0.16 115	0.13 136	0.10 116	0.07 63	0.09 99	0.08 82	0.06 91	0.17 95	0.11 108	0.23 125	0.16 145	0.17 103	0.11 130	0.09 123	0.21 120	0.22 186	0.17 87	0.16 149	0.24 139	0.12 104	0.33 181	0.31 186	0.08 130	0.09 114	0.20 157	0.15 108	0.16 83	0.20 135

EGLCR-Stereo	0.20 165	0.12 117	0.10 116	0.11 121	0.11 132	0.13 146	0.06 91	0.23 153	0.11 108	0.27 180	0.09 69	0.24 158	0.09 98	0.09 123	0.18 88	0.21 172	0.24 172	0.16 149	0.29 178	0.12 104	0.36 203	0.46 242	0.07 104	0.09 114	0.15 106	0.25 206	0.93 316	0.25 183

IPLG	0.22 181	0.12 117	0.11 140	0.10 103	0.10 118	0.10 104	0.07 108	0.22 140	0.09 71	0.24 145	0.15 133	0.21 137	0.09 98	0.11 153	1.93 324	0.18 126	0.21 135	0.16 149	0.24 139	0.14 145	0.20 111	0.32 190	0.06 88	0.10 142	0.18 137	0.18 145	0.24 147	0.14 87

RP	0.22 181	0.20 234	0.23 256	0.22 220	0.20 225	0.21 215	0.22 232	0.24 169	0.22 233	0.17 83	0.25 211	0.24 158	0.19 222	0.15 220	0.50 248	0.17 104	0.20 119	0.16 149	0.22 125	0.16 176	0.17 79	0.25 152	0.13 210	0.16 223	0.22 175	0.21 173	0.30 206	0.25 183

CFNet	0.16 115	0.15 180	0.12 160	0.18 196	0.15 191	0.14 153	0.11 161	0.23 153	0.12 135	0.21 105	0.16 145	0.29 206	0.14 178	0.11 153	0.21 120	0.13 63	0.20 119	0.16 149	0.18 86	0.12 104	0.17 79	0.13 72	0.08 130	0.12 177	0.20 157	0.17 129	0.22 132	0.21 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 139	0.18 216	0.18 224	0.17 189	0.21 231	0.16 173	0.26 255	0.19 113	0.24 243	0.22 114	0.20 179	0.26 179	0.12 144	0.19 246	0.24 161	0.16 94	0.19 110	0.16 149	0.19 95	0.13 121	0.16 71	0.17 97	0.11 186	0.11 158	0.17 123	0.22 181	0.19 108	0.21 144
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.20 165	0.17 201	0.14 180	0.18 196	0.17 206	0.15 166	0.13 181	0.26 200	0.14 171	0.26 170	0.22 197	0.24 158	0.17 203	0.11 153	0.33 206	0.17 104	0.26 200	0.16 149	0.27 161	0.17 185	0.27 164	0.19 119	0.10 168	0.13 194	0.22 175	0.22 181	0.27 184	0.24 176

iResNet_ROB	0.17 129	0.14 158	0.12 160	0.15 170	0.11 132	0.15 166	0.11 161	0.25 186	0.12 135	0.25 158	0.16 145	0.19 118	0.21 229	0.09 123	0.25 173	0.16 94	0.22 152	0.16 149	0.29 178	0.12 104	0.23 142	0.16 90	0.09 145	0.12 177	0.20 157	0.17 129	0.26 169	0.21 144

IGEV-FE	0.29 225	0.13 136	0.22 252	0.29 251	0.17 206	0.21 215	0.22 232	0.28 227	0.14 171	0.35 257	0.43 274	0.33 231	0.11 130	0.14 207	0.23 144	0.37 274	0.26 200	0.17 160	0.47 227	0.24 235	0.51 263	0.61 294	0.11 186	0.11 158	0.33 261	0.27 227	0.62 293	0.45 253

gcap-zeroshot	0.36 248	0.13 136	0.16 204	0.19 206	0.14 176	0.19 199	0.14 188	0.28 227	0.13 156	0.37 272	0.35 252	0.34 235	0.12 144	0.12 178	0.23 144	0.36 269	0.50 295	0.17 160	3.18 327	0.25 243	0.45 239	0.51 265	0.23 260	0.11 158	0.21 168	0.26 220	0.25 158	0.27 197

IGEV_Zeroshot_test	0.29 225	0.13 136	0.22 252	0.29 251	0.17 206	0.21 215	0.22 232	0.28 227	0.14 171	0.35 257	0.43 274	0.33 231	0.11 130	0.14 207	0.23 144	0.37 274	0.26 200	0.17 160	0.48 236	0.24 235	0.52 265	0.61 294	0.11 186	0.11 158	0.33 261	0.27 227	0.62 293	0.45 253

MSKI-zero shot	0.26 213	0.13 136	0.10 116	0.14 155	0.14 176	0.15 166	0.11 161	0.28 227	0.13 156	0.30 216	0.35 252	0.28 197	0.11 130	0.12 178	0.29 188	0.37 274	0.28 223	0.17 160	0.58 263	0.26 252	0.57 273	0.55 279	0.09 145	0.11 158	0.25 211	0.41 276	0.32 217	0.42 247

Any-RAFT	0.24 198	0.13 136	0.16 204	0.16 180	0.13 160	0.15 166	0.10 152	0.25 186	0.14 171	0.28 196	0.35 252	0.28 197	0.11 130	0.12 178	0.22 133	0.25 214	0.28 223	0.17 160	0.50 244	0.16 176	0.63 287	0.40 223	0.10 168	0.10 142	0.28 236	0.29 240	0.26 169	0.42 247

anonymity	0.53 277	0.11 101	0.19 229	0.16 180	0.14 176	0.16 173	0.10 152	0.29 241	0.13 156	0.34 244	7.32 348	0.30 218	0.13 162	0.12 178	0.21 120	0.37 274	0.27 212	0.17 160	0.44 220	0.23 232	0.43 232	0.54 277	0.11 186	0.12 177	0.34 269	0.43 282	0.71 305	0.44 252

raft_robust	0.18 139	0.13 136	0.10 116	0.14 155	0.09 99	0.11 120	0.08 126	0.25 186	0.12 135	0.30 216	0.10 83	0.24 158	0.14 178	0.10 141	0.24 161	0.21 172	0.21 135	0.17 160	0.34 194	0.14 145	0.27 164	0.31 186	0.06 88	0.10 142	0.22 175	0.21 173	0.24 147	0.21 144

Sa-1000	0.17 129	0.13 136	0.09 104	0.09 94	0.09 99	0.11 120	0.05 71	0.22 140	0.11 108	0.24 145	0.11 99	0.24 158	0.09 98	0.10 141	0.22 133	0.18 126	0.21 135	0.17 160	0.28 168	0.12 104	0.25 151	0.33 193	0.06 88	0.09 114	0.24 204	0.20 163	0.26 169	0.22 153

iRaft-Stereo_20w	0.31 235	0.14 158	0.24 264	0.29 251	0.18 216	0.22 225	0.18 207	0.26 200	0.15 183	0.41 292	0.51 288	0.30 218	0.11 130	0.12 178	0.32 202	0.32 251	0.27 212	0.17 160	0.42 216	0.24 235	0.46 246	0.53 274	0.11 186	0.10 142	0.33 261	0.67 308	0.61 291	0.60 266

UDGNet	0.23 191	0.19 229	0.14 180	0.36 272	0.30 270	0.32 266	0.29 262	0.22 140	0.15 183	0.21 105	0.20 179	0.21 137	0.08 88	0.52 302	0.20 108	0.17 104	0.21 135	0.17 160	0.25 151	0.14 145	0.26 156	0.30 181	0.30 286	0.10 142	0.24 204	0.20 163	0.22 132	0.20 135

dad	0.29 225	0.21 237	0.14 180	0.47 283	0.22 238	0.29 258	0.48 290	0.40 276	0.12 135	0.32 230	0.14 123	0.41 252	0.23 236	0.10 141	0.53 252	0.19 144	0.32 250	0.17 160	0.51 245	0.15 160	0.27 164	0.18 105	0.11 186	0.18 241	0.31 255	0.18 145	0.67 301	0.45 253

MIPNet	0.21 176	0.14 158	0.11 140	0.11 121	0.12 147	0.12 135	0.08 126	0.24 169	0.10 89	0.27 180	0.24 209	0.22 147	0.14 178	0.11 153	0.94 287	0.20 161	0.23 160	0.17 160	0.31 184	0.20 201	0.21 120	0.35 204	0.07 104	0.11 158	0.23 192	0.23 188	0.27 184	0.21 144

TRStereo	0.34 245	0.16 189	0.21 245	0.16 180	0.12 147	0.34 271	0.17 203	0.27 217	0.11 108	0.35 257	0.18 162	0.34 235	0.09 98	0.12 178	0.26 177	0.36 269	0.25 185	0.17 160	0.44 220	0.25 243	0.42 230	0.47 248	0.09 145	0.09 114	0.26 216	2.80 345	0.49 269	0.33 220

cross-raft	0.24 198	0.14 158	0.12 160	0.13 143	0.13 160	0.17 184	0.10 152	0.27 217	0.15 183	0.30 216	0.19 169	0.28 197	0.10 106	0.12 178	0.26 177	0.34 256	0.27 212	0.17 160	0.57 261	0.25 243	0.62 285	0.51 265	0.09 145	0.11 158	0.29 242	0.27 227	0.26 169	0.31 215

rafts_anoy	0.14 90	0.14 158	0.11 140	0.11 121	0.11 132	0.10 104	0.07 108	0.21 131	0.08 56	0.21 105	0.15 133	0.17 103	0.07 72	0.06 76	0.20 108	0.17 104	0.20 119	0.17 160	0.22 125	0.12 104	0.21 120	0.18 105	0.06 88	0.09 114	0.16 111	0.15 108	0.15 77	0.17 103

CFNet_pseudo	0.20 165	0.16 189	0.16 204	0.19 206	0.16 197	0.16 173	0.13 181	0.24 169	0.14 171	0.28 196	0.21 189	0.22 147	0.19 222	0.12 178	0.63 260	0.17 104	0.20 119	0.17 160	0.30 183	0.12 104	0.21 120	0.17 97	0.12 203	0.12 177	0.20 157	0.20 163	0.25 158	0.26 193

RALCasStereoNet	0.15 99	0.14 158	0.10 116	0.13 143	0.11 132	0.10 104	0.07 108	0.20 115	0.08 56	0.23 125	0.13 116	0.19 118	0.08 88	0.07 85	0.20 108	0.18 126	0.22 152	0.17 160	0.20 103	0.12 104	0.22 130	0.21 127	0.07 104	0.09 114	0.18 137	0.15 108	0.15 77	0.15 93

RALAANet	0.14 90	0.13 136	0.11 140	0.10 103	0.10 118	0.11 120	0.07 108	0.17 95	0.10 89	0.16 76	0.15 133	0.15 89	0.09 98	0.06 76	0.19 93	0.16 94	0.18 98	0.17 160	0.26 153	0.14 145	0.24 146	0.23 138	0.07 104	0.09 114	0.16 111	0.15 108	0.20 120	0.16 98

UNet	0.15 99	0.13 136	0.13 172	0.14 155	0.12 147	0.14 153	0.10 152	0.20 115	0.12 135	0.21 105	0.15 133	0.17 103	0.12 144	0.13 196	0.21 120	0.15 82	0.20 119	0.17 160	0.18 86	0.13 121	0.17 79	0.14 78	0.10 168	0.12 177	0.15 106	0.17 129	0.20 120	0.17 103

HGLStereo	0.15 99	0.14 158	0.12 160	0.13 143	0.13 160	0.13 146	0.08 126	0.18 104	0.11 108	0.22 114	0.22 197	0.14 81	0.09 98	0.11 153	0.24 161	0.17 104	0.21 135	0.17 160	0.20 103	0.14 145	0.18 90	0.16 90	0.10 168	0.11 158	0.17 123	0.16 121	0.17 97	0.15 93

DSFCA	0.16 115	0.18 216	0.14 180	0.14 155	0.13 160	0.16 173	0.15 196	0.16 89	0.13 156	0.16 76	0.19 169	0.18 110	0.10 106	0.08 96	0.22 133	0.18 126	0.19 110	0.17 160	0.21 116	0.14 145	0.19 102	0.19 119	0.11 186	0.12 177	0.17 123	0.18 145	0.19 108	0.19 129

DMCA-RVC	0.16 115	0.12 117	0.15 192	0.12 134	0.13 160	0.11 120	0.13 181	0.17 95	0.16 199	0.18 90	0.21 189	0.20 124	0.10 106	0.10 141	0.36 217	0.17 104	0.18 98	0.17 160	0.16 76	0.14 145	0.18 90	0.15 81	0.10 168	0.12 177	0.14 97	0.13 85	0.18 101	0.18 110

FADNet-RVC	0.21 176	0.17 201	0.15 192	0.21 216	0.16 197	0.16 173	0.18 207	0.26 200	0.13 156	0.25 158	0.21 189	0.28 197	0.16 191	0.14 207	0.32 202	0.21 172	0.23 160	0.17 160	0.34 194	0.21 212	0.21 120	0.25 152	0.14 220	0.16 223	0.25 211	0.23 188	0.21 126	0.24 176

AF-Net	0.20 165	0.18 216	0.17 217	0.18 196	0.22 238	0.20 205	0.21 226	0.24 169	0.21 226	0.19 97	0.25 211	0.26 179	0.16 191	0.14 207	0.33 206	0.20 161	0.17 87	0.17 160	0.22 125	0.15 160	0.17 79	0.21 127	0.16 231	0.14 204	0.19 146	0.19 153	0.29 198	0.22 153

Nwc_Net	0.20 165	0.18 216	0.17 217	0.18 196	0.22 238	0.20 205	0.21 226	0.24 169	0.21 226	0.19 97	0.25 211	0.26 179	0.16 191	0.14 207	0.33 206	0.20 161	0.17 87	0.17 160	0.22 125	0.15 160	0.17 79	0.21 127	0.16 231	0.14 204	0.19 146	0.19 153	0.29 198	0.22 153

DeepPrunerF	0.29 225	0.16 189	0.14 180	0.23 229	0.44 295	0.17 184	0.21 226	0.20 115	0.26 253	0.16 76	0.22 197	0.15 89	0.12 144	0.12 178	0.97 289	0.21 172	0.18 98	0.17 160	0.26 153	0.16 176	0.21 120	0.17 97	0.12 203	0.12 177	1.97 343	0.25 206	0.22 132	0.20 135

ADCP+	0.31 235	0.17 201	0.17 217	0.15 170	0.14 176	0.17 184	0.19 215	0.21 131	0.33 273	0.26 170	0.26 220	0.37 242	0.12 144	0.13 196	1.87 322	0.18 126	0.20 119	0.17 160	0.33 188	0.18 191	0.22 130	0.22 134	0.12 203	0.11 158	0.23 192	0.69 309	0.33 222	0.99 305

CFNet_RVC	0.18 139	0.18 216	0.15 192	0.18 196	0.16 197	0.18 189	0.12 177	0.21 131	0.13 156	0.23 125	0.20 179	0.24 158	0.12 144	0.12 178	0.22 133	0.19 144	0.23 160	0.17 160	0.26 153	0.15 160	0.24 146	0.19 119	0.09 145	0.13 194	0.22 175	0.20 163	0.25 158	0.23 162

PS-NSSS	0.23 191	0.26 264	0.20 236	0.31 260	0.22 238	0.25 240	0.21 226	0.27 217	0.15 183	0.28 196	0.21 189	0.53 264	0.14 178	0.16 226	0.28 185	0.15 82	0.18 98	0.17 160	0.35 201	0.14 145	0.17 79	0.13 72	0.22 258	0.16 223	0.22 175	0.25 206	0.28 194	0.27 197

MLCV	0.24 198	0.16 189	0.15 192	0.24 236	0.18 216	0.21 215	0.15 196	0.30 245	0.16 199	0.31 223	0.31 242	0.32 228	0.25 243	0.11 153	0.24 161	0.24 205	0.25 185	0.17 160	0.53 253	0.15 160	0.33 181	0.33 193	0.14 220	0.17 233	0.23 192	0.23 188	0.27 184	0.25 183

MDST_ROB	0.81 298	1.11 318	0.24 264	1.30 310	0.42 291	0.81 305	0.32 271	0.45 287	0.25 247	0.36 265	0.32 245	0.47 259	3.62 337	0.14 207	1.77 319	0.22 186	0.27 212	0.17 160	0.84 283	0.19 194	0.57 273	0.51 265	0.20 248	0.21 254	1.56 337	0.86 321	2.88 345	1.74 329

MyStereo04	0.22 181	0.18 216	0.17 217	0.14 155	0.14 176	0.13 146	0.10 152	0.28 227	0.21 226	0.31 223	0.20 179	0.29 206	0.13 162	0.08 96	0.27 182	0.22 186	0.22 152	0.18 191	0.54 254	0.21 212	0.34 188	0.26 158	0.11 186	0.16 223	0.27 229	0.23 188	0.30 206	0.22 153

RAFT-Test	0.24 198	0.13 136	0.11 140	0.16 180	0.14 176	0.18 189	0.11 161	0.27 217	0.14 171	0.32 230	0.26 220	0.26 179	0.12 144	0.14 207	0.24 161	0.35 261	0.27 212	0.18 191	0.56 258	0.24 235	0.58 277	0.49 256	0.09 145	0.11 158	0.27 229	0.29 240	0.27 184	0.35 224

IPLGR	0.26 213	0.16 189	0.13 172	0.15 170	0.15 191	0.12 135	0.09 141	0.24 169	0.13 156	0.28 196	0.25 211	0.23 151	0.12 144	0.11 153	1.91 323	0.20 161	0.22 152	0.18 191	0.34 194	0.20 201	0.25 151	0.33 193	0.07 104	0.12 177	0.23 192	0.23 188	0.28 194	0.21 144

AACVNet	0.19 156	0.17 201	0.14 180	0.19 206	0.19 220	0.19 199	0.13 181	0.23 153	0.15 183	0.25 158	0.23 205	0.20 124	0.13 162	0.13 196	0.21 120	0.18 126	0.24 172	0.18 191	0.24 139	0.17 185	0.22 130	0.20 124	0.14 220	0.15 217	0.22 175	0.21 173	0.25 158	0.25 183

LMCR-Stereo	0.18 139	0.14 158	0.11 140	0.13 143	0.12 147	0.15 166	0.10 152	0.22 140	0.13 156	0.23 125	0.18 162	0.24 158	0.17 203	0.12 178	0.21 120	0.19 144	0.26 200	0.18 191	0.33 188	0.19 194	0.26 156	0.25 152	0.10 168	0.12 177	0.19 146	0.18 145	0.24 147	0.23 162

XX-Stereo	2.24 332	0.10 80	0.10 116	0.17 189	0.10 118	0.21 215	0.11 161	0.25 186	0.12 135	0.36 265	0.53 291	0.29 206	0.10 106	0.11 153	0.24 161	0.35 261	0.27 212	0.18 191	0.47 227	0.18 191	0.41 225	0.37 211	0.10 168	0.10 142	54.05 358	0.25 206	0.34 226	0.51 260

psm_up	0.20 165	0.17 201	0.19 229	0.20 212	0.16 197	0.20 205	0.13 181	0.25 186	0.23 238	0.23 125	0.18 162	0.21 137	0.20 226	0.15 220	0.23 144	0.18 126	0.24 172	0.18 191	0.28 168	0.16 176	0.21 120	0.16 90	0.12 203	0.20 245	0.24 204	0.24 195	0.26 169	0.25 183

MSMDNet	0.25 206	0.14 158	0.11 140	0.13 143	0.14 176	0.16 173	0.11 161	0.26 200	0.14 171	0.31 223	0.17 158	0.26 179	0.29 250	0.14 207	0.24 161	0.35 261	0.28 223	0.18 191	0.54 254	0.28 263	0.58 277	0.60 290	0.10 168	0.11 158	0.26 216	0.25 206	0.26 169	0.30 211

UCFNet_RVC	0.21 176	0.25 261	0.16 204	0.21 216	0.19 220	0.20 205	0.14 188	0.23 153	0.16 199	0.26 170	0.19 169	0.34 235	0.17 203	0.13 196	0.23 144	0.19 144	0.21 135	0.18 191	0.31 184	0.16 176	0.26 156	0.19 119	0.17 235	0.14 204	0.26 216	0.21 173	0.23 136	0.29 207

DLCB_ROB	0.19 156	0.17 201	0.16 204	0.14 155	0.15 191	0.14 153	0.13 181	0.20 115	0.16 199	0.23 125	0.23 205	0.25 167	0.18 216	0.15 220	0.20 108	0.16 94	0.21 135	0.18 191	0.19 95	0.15 160	0.24 146	0.20 124	0.13 210	0.15 217	0.36 274	0.24 195	0.24 147	0.20 135

PWCDC_ROB	0.23 191	0.10 80	0.13 172	0.10 103	0.17 206	0.11 120	0.15 196	0.12 67	0.38 280	0.11 64	0.25 211	0.14 81	0.77 294	0.28 273	0.88 279	0.21 172	0.17 87	0.18 191	0.17 83	0.17 185	0.20 111	0.39 219	0.20 248	0.17 233	0.11 68	0.20 163	0.15 77	0.24 176

model_zeroshot	0.28 223	0.14 158	0.11 140	0.16 180	0.14 176	0.18 189	0.11 161	0.28 227	0.15 183	0.33 240	0.32 245	0.31 225	0.10 106	0.13 196	0.43 230	0.31 246	0.30 238	0.19 202	0.66 270	0.22 220	0.55 269	0.44 237	0.12 203	0.13 194	0.49 296	0.36 266	0.31 214	0.53 261

AE-Stereo	0.20 165	0.14 158	0.13 172	0.16 180	0.12 147	0.12 135	0.09 141	0.23 153	0.15 183	0.28 196	0.12 106	0.29 206	0.13 162	0.09 123	0.21 120	0.25 214	0.28 223	0.19 202	0.28 168	0.19 194	0.35 199	0.42 229	0.07 104	0.14 204	0.22 175	0.24 195	0.26 169	0.21 144

HH	0.25 206	0.10 80	0.17 217	0.15 170	0.14 176	0.20 205	0.14 188	0.27 217	0.13 156	0.36 265	0.12 106	0.28 197	0.10 106	0.13 196	0.23 144	0.40 282	0.26 200	0.19 202	0.49 238	0.21 212	0.68 298	0.52 269	0.11 186	0.11 158	0.23 192	0.25 206	0.36 231	0.38 236

HanStereo	0.25 206	0.10 80	0.17 217	0.15 170	0.14 176	0.20 205	0.14 188	0.27 217	0.13 156	0.36 265	0.12 106	0.28 197	0.10 106	0.13 196	0.23 144	0.40 282	0.26 200	0.19 202	0.49 238	0.21 212	0.68 298	0.52 269	0.11 186	0.11 158	0.23 192	0.25 206	0.36 231	0.38 236

GANet-ADL	0.26 213	0.18 216	0.15 192	0.20 212	0.19 220	0.22 225	0.16 200	0.26 200	0.16 199	0.34 244	0.36 258	0.29 206	0.16 191	0.21 255	0.42 228	0.29 239	0.31 246	0.19 202	0.48 236	0.28 263	0.38 211	0.48 251	0.13 210	0.14 204	0.23 192	0.24 195	0.32 217	0.30 211

pcwnet_v2	0.26 213	0.17 201	0.18 224	0.22 220	0.19 220	0.22 225	0.18 207	0.25 186	0.18 215	0.31 223	0.23 205	0.30 218	0.28 249	0.18 244	0.88 279	0.21 172	0.24 172	0.19 202	0.36 205	0.15 160	0.27 164	0.24 146	0.17 235	0.15 217	0.26 216	0.26 220	0.30 206	0.38 236

GES	0.22 181	0.16 189	0.12 160	0.14 155	0.15 191	0.19 199	0.12 177	0.25 186	0.14 171	0.26 170	0.18 162	0.21 137	0.13 162	0.17 235	0.36 217	0.21 172	0.27 212	0.19 202	0.52 249	0.20 201	0.33 181	0.29 178	0.13 210	0.14 204	0.19 146	0.17 129	0.27 184	0.42 247

STTStereo	0.19 156	0.19 229	0.21 245	0.18 196	0.20 225	0.17 184	0.25 247	0.18 104	0.19 217	0.20 101	0.19 169	0.24 158	0.14 178	0.17 235	0.32 202	0.17 104	0.19 110	0.19 202	0.19 95	0.14 145	0.18 90	0.17 97	0.11 186	0.12 177	0.19 146	0.20 163	0.20 120	0.26 193

stereogan	0.24 198	0.22 240	0.21 245	0.23 229	0.25 255	0.25 240	0.22 232	0.26 200	0.23 238	0.20 101	0.22 197	0.30 218	0.23 236	0.17 235	0.31 199	0.20 161	0.22 152	0.19 202	0.28 168	0.19 194	0.21 120	0.39 219	0.17 235	0.17 233	0.21 168	0.22 181	0.36 231	0.27 197

RTSC	0.27 219	0.16 189	0.16 204	0.16 180	0.17 206	0.18 189	0.19 215	0.23 153	0.21 226	0.25 158	0.25 211	0.20 124	0.18 216	0.14 207	1.57 310	0.23 197	0.30 238	0.19 202	0.39 209	0.18 191	0.30 172	0.32 190	0.11 186	0.17 233	0.21 168	0.22 181	0.31 214	0.43 251

HSM-Net_RVC	0.30 232	0.17 201	0.17 217	0.26 244	0.20 225	0.20 205	0.14 188	0.28 227	0.19 217	0.34 244	0.41 269	1.59 313	0.25 243	0.14 207	0.26 177	0.21 172	0.25 185	0.19 202	0.28 168	0.20 201	0.38 211	0.33 193	0.13 210	0.20 245	0.29 242	0.30 247	0.35 229	0.33 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.26 213	0.16 189	0.15 192	0.22 220	0.18 216	0.26 244	0.28 260	0.20 115	0.14 171	0.22 114	0.21 189	0.17 103	0.11 130	0.38 290	1.98 328	0.20 161	0.24 172	0.19 202	0.21 116	0.14 145	0.18 90	0.15 81	0.25 263	0.13 194	0.22 175	0.17 129	0.19 108	0.18 110

CASS	0.25 206	0.18 216	0.16 204	0.21 216	0.17 206	0.21 215	0.21 226	0.28 227	0.20 223	0.33 240	0.24 209	0.28 197	0.18 216	0.11 153	0.25 173	0.23 197	0.37 271	0.20 214	0.43 219	0.17 185	0.57 273	0.42 229	0.11 186	0.13 194	0.30 248	0.22 181	0.32 217	0.32 217
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSMNet-ADL	0.30 232	0.20 234	0.20 236	0.23 229	0.21 231	0.23 229	0.22 232	0.30 245	0.26 253	0.40 287	0.58 299	0.38 249	0.43 270	0.24 265	0.31 199	0.44 288	0.31 246	0.20 214	0.52 249	0.23 232	0.39 224	0.36 205	0.17 235	0.16 223	0.26 216	0.26 220	0.39 245	0.25 183

test-1	0.27 219	0.10 80	0.12 160	0.14 155	0.13 160	0.25 240	0.18 207	0.29 241	0.17 208	0.37 272	0.42 271	0.30 218	0.16 191	0.14 207	0.29 188	0.36 269	0.27 212	0.20 214	0.52 249	0.25 243	0.57 273	0.66 301	0.10 168	0.13 194	0.28 236	0.29 240	0.30 206	0.36 226

EAI-Stereo	0.28 223	0.13 136	0.12 160	0.18 196	0.16 197	0.66 299	0.20 219	0.27 217	0.18 215	0.27 180	0.27 228	0.29 206	0.10 106	0.11 153	0.35 215	0.32 251	0.26 200	0.20 214	0.65 269	0.22 220	0.44 237	0.44 237	0.10 168	0.14 204	0.28 236	0.31 251	0.39 245	0.42 247

FADNet	0.23 191	0.19 229	0.14 180	0.23 229	0.15 191	0.21 215	0.22 232	0.27 217	0.17 208	0.27 180	0.27 228	0.26 179	0.18 216	0.15 220	0.34 212	0.21 172	0.21 135	0.20 214	0.41 213	0.25 243	0.26 156	0.27 165	0.14 220	0.15 217	0.27 229	0.27 227	0.24 147	0.27 197

R-Stereo Train	0.23 191	0.13 136	0.13 172	0.15 170	0.13 160	0.18 189	0.07 108	0.24 169	0.15 183	0.32 230	0.25 211	0.27 189	0.13 162	0.14 207	0.21 120	0.28 234	0.30 238	0.20 214	0.47 227	0.20 201	0.47 248	0.50 261	0.10 168	0.12 177	0.23 192	0.26 220	0.23 136	0.28 203

ADCRef	0.34 245	0.18 216	0.16 204	0.15 170	0.16 197	0.18 189	0.18 207	0.23 153	0.34 275	0.26 170	0.22 197	0.23 151	0.17 203	0.11 153	2.05 330	0.22 186	0.23 160	0.20 214	0.39 209	0.21 212	0.25 151	0.26 158	0.17 235	0.16 223	0.29 242	0.41 276	0.29 198	1.39 319

RAFT-Stereo	0.23 191	0.13 136	0.13 172	0.15 170	0.13 160	0.18 189	0.07 108	0.24 169	0.15 183	0.32 230	0.25 211	0.27 189	0.13 162	0.14 207	0.21 120	0.28 234	0.30 238	0.20 214	0.47 227	0.20 201	0.47 248	0.50 261	0.10 168	0.12 177	0.23 192	0.26 220	0.23 136	0.28 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 225	0.17 201	0.16 204	0.23 229	0.22 238	0.28 253	0.18 207	0.31 249	0.20 223	0.32 230	0.29 237	0.49 263	0.50 279	0.11 153	0.44 234	0.35 261	0.27 212	0.20 214	0.73 273	0.24 235	0.43 232	0.27 165	0.15 226	0.24 264	0.25 211	0.25 206	0.33 222	0.28 203

NaN_ROB	0.30 232	0.25 261	0.25 269	0.25 241	0.30 270	0.21 215	0.20 219	0.34 261	0.39 282	0.30 216	0.28 234	0.65 275	0.22 235	0.17 235	0.70 266	0.20 161	0.20 119	0.20 214	0.28 168	0.26 252	0.22 130	0.23 138	0.14 220	0.26 272	0.34 269	0.41 276	0.39 245	0.55 262

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 316	0.15 180	0.23 256	0.22 220	0.20 225	0.33 268	0.24 242	0.28 227	0.33 273	0.38 278	0.52 289	0.35 238	0.15 184	0.13 196	0.29 188	0.49 298	0.30 238	0.21 224	25.47 355	0.27 258	0.49 254	0.60 290	0.10 168	0.12 177	0.32 257	0.45 285	0.37 239	0.60 266

SACVNet	0.22 181	0.20 234	0.18 224	0.21 216	0.19 220	0.19 199	0.19 215	0.25 186	0.22 233	0.25 158	0.21 189	0.20 124	0.12 144	0.17 235	0.23 144	0.21 172	0.25 185	0.21 224	0.32 186	0.19 194	0.27 164	0.34 199	0.15 226	0.17 233	0.28 236	0.25 206	0.29 198	0.26 193

APVNet	0.21 176	0.18 216	0.14 180	0.17 189	0.20 225	0.20 205	0.17 203	0.24 169	0.15 183	0.18 90	0.21 189	0.21 137	0.11 130	0.17 235	0.34 212	0.24 205	0.27 212	0.21 224	0.34 194	0.21 212	0.23 142	0.28 173	0.11 186	0.17 233	0.21 168	0.18 145	0.29 198	0.22 153

RGC	0.27 219	0.24 255	0.28 277	0.25 241	0.26 261	0.27 246	0.20 219	0.28 227	0.30 270	0.22 114	0.31 242	0.29 206	0.31 252	0.20 251	0.51 251	0.24 205	0.23 160	0.21 224	0.29 178	0.22 220	0.25 151	0.30 181	0.17 235	0.20 245	0.28 236	0.32 254	0.34 226	0.36 226

DeepPruner_ROB	0.22 181	0.17 201	0.16 204	0.17 189	0.17 206	0.16 173	0.18 207	0.22 140	0.17 208	0.26 170	0.26 220	0.20 124	0.18 216	0.11 153	0.50 248	0.20 161	0.24 172	0.21 224	0.27 161	0.16 176	0.41 225	0.33 193	0.14 220	0.15 217	0.22 175	0.27 227	0.26 169	0.23 162

XPNet_ROB	0.27 219	0.28 269	0.20 236	0.19 206	0.21 231	0.21 215	0.20 219	0.20 115	0.21 226	0.24 145	0.28 234	0.78 283	0.17 203	0.16 226	0.29 188	0.22 186	0.34 257	0.21 224	0.27 161	0.19 194	0.28 171	0.42 229	0.17 235	0.18 241	0.23 192	0.24 195	0.48 265	0.34 223

SGM-Forest	0.38 255	0.24 255	0.18 224	0.35 270	0.25 255	0.27 246	0.20 219	0.30 245	0.23 238	0.32 230	0.23 205	0.37 242	0.43 270	0.24 265	0.82 276	0.33 254	0.24 172	0.21 224	1.61 302	0.19 194	0.38 211	0.43 234	0.27 270	0.21 254	0.34 269	0.28 233	0.57 285	0.86 296
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 258	0.21 237	0.21 245	0.32 264	0.24 247	0.38 276	0.26 255	0.37 271	0.25 247	0.37 272	0.58 299	0.92 287	0.47 277	0.18 244	0.24 161	0.29 239	0.30 238	0.22 231	1.72 304	0.34 285	0.45 239	0.37 211	0.30 286	0.23 261	0.26 216	0.27 227	0.37 239	0.40 244

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 242	0.15 180	0.23 256	0.24 236	0.16 197	0.28 253	0.20 219	0.28 227	0.21 226	0.35 257	0.60 303	0.32 228	0.17 203	0.12 178	0.28 185	0.44 288	0.30 238	0.22 231	0.58 263	0.28 263	0.54 266	0.59 288	0.09 145	0.14 204	0.33 261	0.32 254	0.79 308	0.60 266

GwcNet-ADL	0.29 225	0.22 240	0.21 245	0.29 251	0.22 238	0.23 229	0.19 215	0.28 227	0.19 217	0.34 244	0.58 299	0.43 255	0.23 236	0.22 258	0.50 248	0.34 256	0.29 230	0.22 231	0.44 220	0.28 263	0.36 203	0.39 219	0.13 210	0.16 223	0.26 216	0.29 240	0.28 194	0.38 236

sAnonymous2	0.20 165	0.14 158	0.12 160	0.12 134	0.11 132	0.14 153	0.12 177	0.28 227	0.16 199	0.23 125	0.19 169	0.19 118	0.15 184	0.08 96	0.24 161	0.26 225	0.25 185	0.22 231	0.39 209	0.20 201	0.34 188	0.38 214	0.08 130	0.13 194	0.22 175	0.24 195	0.23 136	0.24 176

CroCo_RVC	0.20 165	0.14 158	0.12 160	0.12 134	0.11 132	0.14 153	0.12 177	0.28 227	0.16 199	0.23 125	0.19 169	0.19 118	0.15 184	0.08 96	0.24 161	0.26 225	0.25 185	0.22 231	0.39 209	0.20 201	0.34 188	0.38 214	0.08 130	0.13 194	0.22 175	0.24 195	0.23 136	0.24 176

sCroCo_RVC	0.22 181	0.13 136	0.11 140	0.11 121	0.10 118	0.14 153	0.09 141	0.24 169	0.19 217	0.24 145	0.16 145	0.20 124	0.20 226	0.08 96	0.26 177	0.36 269	0.29 230	0.22 231	0.35 201	0.21 212	0.48 252	0.53 274	0.10 168	0.15 217	0.23 192	0.21 173	0.28 194	0.23 162

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 264	0.34 280	0.25 269	0.42 280	0.31 272	0.36 274	0.47 288	0.48 293	0.40 283	0.42 294	0.31 242	0.60 271	0.53 282	0.40 295	0.57 254	0.27 231	0.24 172	0.22 231	0.67 271	0.22 220	0.60 281	0.56 282	0.33 294	0.28 276	0.47 293	0.48 289	0.48 265	0.70 278

FADNet-RVC-Resample	0.20 165	0.16 189	0.18 224	0.17 189	0.16 197	0.16 173	0.14 188	0.24 169	0.17 208	0.26 170	0.19 169	0.26 179	0.16 191	0.16 226	0.30 198	0.17 104	0.20 119	0.22 231	0.26 153	0.24 235	0.22 130	0.29 178	0.13 210	0.20 245	0.22 175	0.21 173	0.19 108	0.22 153

BEATNet_4x	0.19 156	0.14 158	0.12 160	0.13 143	0.13 160	0.12 135	0.10 152	0.20 115	0.14 171	0.27 180	0.14 123	0.21 137	0.13 162	0.11 153	0.32 202	0.20 161	0.22 152	0.22 231	0.20 103	0.12 104	0.31 174	0.41 226	0.10 168	0.12 177	0.17 123	0.16 121	0.26 169	0.23 162

ADCL	0.37 252	0.23 251	0.19 229	0.20 212	0.18 216	0.23 229	0.23 240	0.26 200	0.53 303	0.32 230	0.29 237	0.29 206	0.17 203	0.15 220	1.60 311	0.21 172	0.24 172	0.22 231	0.34 194	0.22 220	0.32 177	0.28 173	0.17 235	0.17 233	0.52 302	0.53 293	0.47 263	1.56 324

PA-Net	0.25 206	0.28 269	0.29 279	0.18 196	0.26 261	0.21 215	0.25 247	0.26 200	0.25 247	0.22 114	0.19 169	0.22 147	0.24 240	0.28 273	0.40 225	0.24 205	0.18 98	0.22 231	0.20 103	0.22 220	0.19 102	0.32 190	0.17 235	0.20 245	0.24 204	0.38 270	0.23 136	0.55 262
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.36 248	0.47 296	0.32 287	0.65 297	0.49 302	0.54 289	0.46 285	0.35 265	0.24 243	0.37 272	0.28 234	0.92 287	0.21 229	0.37 289	0.28 185	0.17 104	0.23 160	0.22 231	0.67 271	0.22 220	0.22 130	0.16 90	0.44 305	0.24 264	0.29 242	0.28 233	0.27 184	0.40 244

ccs_rob	0.41 262	0.24 255	0.19 229	0.33 265	0.21 231	0.33 268	0.28 260	0.34 261	0.21 226	0.47 305	1.62 336	1.59 313	0.39 263	0.22 258	0.31 199	0.36 269	0.29 230	0.22 231	0.47 227	0.27 258	0.55 269	0.57 284	0.17 235	0.20 245	0.26 216	0.25 206	0.29 198	0.36 226

NCCL2	0.26 213	0.23 251	0.22 252	0.19 206	0.20 225	0.18 189	0.16 200	0.26 200	0.22 233	0.29 213	0.22 197	0.27 189	0.17 203	0.15 220	0.60 258	0.24 205	0.25 185	0.22 231	0.27 161	0.22 220	0.31 174	0.34 199	0.18 245	0.21 254	0.33 261	0.33 256	0.36 231	0.35 224

SGM-ForestM	0.64 288	0.80 311	0.39 299	0.70 300	0.40 289	0.77 303	0.67 302	0.62 308	0.41 287	0.35 257	0.42 271	1.68 316	1.08 306	0.24 265	0.33 206	0.21 172	0.44 285	0.23 245	1.27 292	0.24 235	0.43 232	0.30 181	0.28 274	0.26 272	1.04 319	0.90 325	1.53 338	1.35 317

FBW_ROB	0.46 270	0.42 291	0.36 297	0.60 295	0.44 295	0.47 286	0.44 284	0.31 249	0.25 247	0.34 244	0.34 251	0.64 274	0.48 278	0.56 306	1.05 295	0.25 214	0.35 262	0.23 245	1.39 295	0.22 220	0.49 254	0.36 205	0.43 303	0.40 304	0.31 255	0.33 256	0.42 255	0.65 273

PDISCO_ROB	0.17 129	0.16 189	0.16 204	0.14 155	0.12 147	0.13 146	0.11 161	0.15 82	0.12 135	0.16 76	0.16 145	0.12 65	0.10 106	0.09 123	0.19 93	0.20 161	0.19 110	0.23 245	0.18 86	0.15 160	0.22 130	0.23 138	0.07 104	0.11 158	0.21 168	0.24 195	0.39 245	0.23 162

ICVP	0.22 181	0.18 216	0.20 236	0.18 196	0.17 206	0.18 189	0.13 181	0.22 140	0.16 199	0.24 145	0.20 179	0.23 151	0.18 216	0.12 178	0.22 133	0.23 197	0.25 185	0.24 248	0.26 153	0.20 201	0.30 172	0.46 242	0.26 265	0.16 223	0.23 192	0.25 206	0.25 158	0.24 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.24 198	0.19 229	0.15 192	0.18 196	0.17 206	0.19 199	0.18 207	0.26 200	0.17 208	0.27 180	0.20 179	0.27 189	0.16 191	0.12 178	0.27 182	0.26 225	0.28 223	0.24 248	0.47 227	0.21 212	0.32 177	0.50 261	0.11 186	0.17 233	0.24 204	0.21 173	0.26 169	0.32 217

SFCPSM	0.64 288	0.24 255	0.19 229	0.28 249	0.23 244	0.27 246	0.24 242	0.30 245	0.30 270	0.34 244	0.50 286	0.63 273	1.06 305	0.19 246	0.37 219	0.34 256	0.31 246	0.24 248	8.10 343	0.39 290	0.45 239	0.43 234	0.20 248	0.19 243	0.30 248	0.31 251	0.36 231	0.45 253

NCC-stereo	0.25 206	0.22 240	0.21 245	0.22 220	0.23 244	0.23 229	0.25 247	0.26 200	0.28 260	0.18 90	0.27 228	0.28 197	0.26 247	0.17 235	0.48 243	0.22 186	0.22 152	0.24 248	0.27 161	0.20 201	0.21 120	0.27 165	0.20 248	0.16 223	0.26 216	0.29 240	0.33 222	0.29 207

Abc-Net	0.25 206	0.22 240	0.21 245	0.22 220	0.23 244	0.23 229	0.25 247	0.26 200	0.28 260	0.18 90	0.27 228	0.28 197	0.26 247	0.17 235	0.48 243	0.22 186	0.22 152	0.24 248	0.27 161	0.20 201	0.21 120	0.27 165	0.20 248	0.16 223	0.26 216	0.29 240	0.33 222	0.29 207
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 248	0.22 240	0.28 277	0.25 241	0.24 247	0.24 235	0.27 259	0.35 265	0.28 260	0.35 257	0.33 248	0.32 228	0.45 275	0.21 255	1.38 300	0.26 225	0.30 238	0.24 248	0.56 258	0.27 258	0.38 211	0.43 234	0.20 248	0.25 268	0.33 261	0.36 266	0.35 229	0.50 259

RTS	0.38 255	0.22 240	0.20 236	0.22 220	0.21 231	0.31 263	0.29 262	0.31 249	0.34 275	0.23 125	0.22 197	0.29 206	0.25 243	0.16 226	1.65 314	0.29 239	0.36 268	0.24 248	0.63 266	0.31 279	0.38 211	0.38 214	0.15 226	0.22 258	0.39 277	0.95 326	0.40 250	0.63 269

RTSA	0.38 255	0.22 240	0.20 236	0.22 220	0.21 231	0.31 263	0.29 262	0.31 249	0.34 275	0.23 125	0.22 197	0.29 206	0.25 243	0.16 226	1.65 314	0.29 239	0.36 268	0.24 248	0.63 266	0.31 279	0.38 211	0.38 214	0.15 226	0.22 258	0.39 277	0.95 326	0.40 250	0.63 269

ADCPNet	0.56 280	0.26 264	0.30 283	0.29 251	0.36 283	0.29 258	0.50 292	0.41 278	0.40 283	0.38 278	0.55 293	0.38 249	1.12 308	0.26 271	2.02 329	0.42 287	0.34 257	0.24 248	1.25 291	0.39 290	0.47 248	0.45 240	0.33 294	0.28 276	0.48 294	0.56 297	0.46 262	1.88 334

ETE_ROB	0.32 237	0.32 277	0.20 236	0.26 244	0.24 247	0.28 253	0.23 240	0.24 169	0.29 265	0.27 180	0.35 252	0.99 293	0.21 229	0.20 251	0.41 227	0.23 197	0.41 282	0.24 248	0.37 207	0.25 243	0.37 208	0.40 223	0.20 248	0.20 245	0.28 236	0.35 262	0.54 279	0.37 231

ITSA-stereo	0.37 252	0.23 251	0.19 229	0.39 277	0.26 261	0.24 235	0.26 255	0.35 265	0.26 253	0.39 284	0.55 293	0.46 258	0.41 269	0.23 263	0.53 252	0.38 279	0.31 246	0.25 258	0.49 238	0.24 235	0.43 232	0.49 256	0.23 260	0.22 258	0.33 261	0.40 274	0.72 306	0.75 285

EKT-Stereo	0.33 242	0.17 201	0.13 172	0.20 212	0.17 206	0.22 225	0.25 247	0.27 217	0.14 171	0.30 216	0.26 220	0.27 189	0.13 162	0.13 196	1.64 313	0.53 301	0.29 230	0.25 258	0.46 225	0.30 276	0.82 314	0.54 277	0.09 145	0.12 177	0.30 248	0.25 206	0.31 214	0.25 183

DDUNet	0.43 266	0.54 300	0.23 256	0.86 305	0.68 309	0.83 307	0.82 307	0.26 200	0.24 243	0.23 125	0.33 248	0.37 242	0.15 184	1.63 323	0.43 230	0.24 205	0.39 276	0.25 258	0.54 254	0.28 263	0.31 174	0.30 181	0.49 309	0.20 245	0.24 204	0.25 206	0.32 217	0.29 207

DAS	0.32 237	0.18 216	0.15 192	0.29 251	0.24 247	0.24 235	0.25 247	0.31 249	0.29 265	0.32 230	0.39 265	0.53 264	0.34 257	0.11 153	0.29 188	0.40 282	0.35 262	0.25 258	0.49 238	0.29 271	0.63 287	0.48 251	0.21 256	0.25 268	0.30 248	0.28 233	0.38 241	0.37 231

SepStereo	0.32 237	0.18 216	0.15 192	0.29 251	0.24 247	0.24 235	0.25 247	0.31 249	0.29 265	0.32 230	0.39 265	0.53 264	0.34 257	0.11 153	0.29 188	0.40 282	0.35 262	0.25 258	0.49 238	0.29 271	0.63 287	0.48 251	0.21 256	0.25 268	0.30 248	0.28 233	0.38 241	0.37 231

TANstereo	0.19 156	0.12 117	0.10 116	0.14 155	0.13 160	0.14 153	0.08 126	0.18 104	0.11 108	0.24 145	0.12 106	0.16 98	0.12 144	0.13 196	0.29 188	0.28 234	0.26 200	0.25 258	0.34 194	0.22 220	0.34 188	0.27 165	0.29 284	0.10 142	0.13 82	0.15 108	0.36 231	0.18 110

XX-TBD	0.19 156	0.12 117	0.10 116	0.14 155	0.13 160	0.14 153	0.08 126	0.18 104	0.11 108	0.24 145	0.12 106	0.16 98	0.12 144	0.13 196	0.29 188	0.28 234	0.26 200	0.25 258	0.34 194	0.22 220	0.34 188	0.27 165	0.29 284	0.10 142	0.13 82	0.15 108	0.36 231	0.18 110

GANetREF_RVC	0.32 237	0.30 275	0.32 287	0.28 249	0.27 265	0.27 246	0.26 255	0.42 282	0.35 278	0.38 278	0.21 189	0.56 267	0.39 263	0.16 226	0.33 206	0.23 197	0.29 230	0.25 258	0.44 220	0.25 243	0.35 199	0.25 152	0.25 263	0.32 284	0.34 269	0.29 240	0.45 258	0.38 236
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.48 274	0.22 240	0.24 264	0.39 277	0.32 276	0.32 266	0.29 262	0.44 286	0.23 238	0.38 278	0.45 280	1.42 310	0.88 299	0.28 273	0.91 283	0.34 256	0.37 271	0.25 258	0.81 280	0.36 287	0.54 266	0.51 265	0.28 274	0.26 272	0.44 286	0.62 302	0.62 293	0.91 299

SGM_RVC	0.72 293	0.45 294	0.32 287	0.59 294	0.43 293	0.56 291	0.43 282	0.70 317	0.41 287	0.43 297	0.57 297	1.16 300	1.20 310	0.22 258	0.37 219	0.28 234	0.44 285	0.25 258	2.26 315	0.33 282	0.49 254	0.38 214	0.27 270	0.31 283	0.80 314	0.62 302	1.69 340	3.41 344
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.53 277	0.22 240	0.24 264	0.24 236	0.25 255	0.27 246	0.24 242	0.39 275	0.26 253	0.35 257	4.72 346	1.02 295	0.40 266	0.20 251	0.40 225	0.39 281	0.33 254	0.26 268	0.75 275	0.34 285	0.58 277	0.63 297	0.16 231	0.20 245	0.25 211	0.25 206	0.55 283	0.40 244

STStereo	1.28 318	0.74 309	0.83 329	2.32 328	0.84 316	2.27 336	0.98 312	1.04 334	0.96 327	0.51 313	1.19 329	3.30 335	2.84 333	0.25 269	2.59 343	0.45 291	0.38 274	0.26 268	4.54 333	0.33 282	0.51 263	0.47 248	0.28 274	0.56 317	1.24 329	0.96 328	1.38 334	2.45 339

CSAN	0.39 258	0.37 288	0.34 294	0.33 265	0.32 276	0.27 246	0.25 247	0.36 268	0.64 315	0.43 297	0.43 274	0.73 281	0.44 273	0.20 251	0.63 260	0.25 214	0.27 212	0.26 268	0.41 213	0.43 301	0.38 211	0.34 199	0.22 258	0.33 286	0.40 279	0.47 287	0.48 265	0.55 262

SQANet	0.68 292	0.89 313	0.29 279	1.65 317	0.77 312	1.39 314	1.15 313	0.37 271	0.29 265	0.40 287	0.30 240	0.88 286	0.32 254	1.26 317	0.39 224	0.21 172	0.44 285	0.27 271	2.24 312	0.28 263	0.49 254	0.50 261	1.59 323	0.23 261	0.32 257	0.34 260	0.42 255	0.71 280

HBP-ISP	0.45 268	0.24 255	0.26 272	0.35 270	0.29 267	0.30 262	0.24 242	0.38 273	0.23 238	0.38 278	0.44 279	0.31 225	0.17 203	0.55 304	2.33 337	0.99 337	0.32 250	0.27 271	0.33 188	0.28 263	0.64 290	0.89 323	0.27 270	0.29 280	0.33 261	0.35 262	0.47 263	0.38 236

UDG	0.46 270	0.56 302	0.24 264	0.85 304	0.78 313	0.79 304	0.97 311	0.27 217	0.25 247	0.28 196	0.36 258	0.37 242	0.17 203	1.43 319	0.92 285	0.25 214	0.44 285	0.27 271	0.57 261	0.29 271	0.41 225	0.37 211	0.39 299	0.19 243	0.27 229	0.28 233	0.32 217	0.27 197

Anonymous3	0.29 225	0.21 237	0.15 192	0.17 189	0.16 197	0.20 205	0.16 200	0.31 249	0.25 247	0.30 216	0.20 179	0.45 257	0.20 226	0.16 226	0.45 237	0.53 301	0.32 250	0.27 271	0.49 238	0.26 252	0.49 254	0.55 279	0.13 210	0.14 204	0.27 229	0.28 233	0.34 226	0.27 197

XQC	0.42 264	0.37 288	0.31 285	0.41 279	0.35 280	0.41 279	0.42 280	0.45 287	0.38 280	0.40 287	0.33 248	0.48 261	0.44 273	0.34 287	1.54 306	0.29 239	0.29 230	0.27 271	0.52 249	0.30 276	0.37 208	0.44 237	0.26 265	0.30 281	0.41 282	0.41 276	0.53 277	0.38 236

ADCMid	0.46 270	0.29 273	0.29 279	0.26 244	0.31 272	0.33 268	0.35 276	0.41 278	0.46 298	0.31 223	0.38 262	0.48 261	0.40 266	0.21 255	1.82 320	0.35 261	0.34 257	0.27 271	0.78 278	0.28 263	0.45 239	0.46 242	0.30 286	0.24 264	0.36 274	0.53 293	0.45 258	1.42 320

STTRV1_RVC		0.32 277	0.26 272	0.42 280	0.32 276	0.40 278	0.34 274	0.41 278	0.40 283	0.36 265	0.35 252	0.59 269	0.67 287	0.48 300	0.48 243	0.27 231	0.85 317	0.27 271		0.66 317	0.88 322	0.52 269		0.48 312	0.37 276	0.56 297	0.54 279	0.96 302

CBMV	0.43 266	0.25 261	0.23 256	0.30 259	0.28 266	0.27 246	0.21 226	0.40 276	0.28 260	0.37 272	0.27 228	0.67 278	0.35 261	0.32 285	0.49 246	0.53 301	0.34 257	0.27 271	0.56 258	0.27 258	0.55 269	0.62 296	0.26 265	0.33 286	0.35 273	0.33 256	0.64 297	1.79 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.32 237	0.34 280	0.23 256	0.24 236	0.24 247	0.29 258	0.22 232	0.24 169	0.28 260	0.31 223	0.35 252	0.94 290	0.21 229	0.19 246	0.64 263	0.24 205	0.33 254	0.28 279	0.33 188	0.25 243	0.34 188	0.40 223	0.18 245	0.21 254	0.26 216	0.31 251	0.50 272	0.36 226

ACV-stereo	2.24 332	1.03 315	0.23 256	0.38 275	0.24 247	0.70 301	0.48 290	0.45 287	0.32 272	0.36 265	0.41 269	0.47 259	2.93 335	0.35 288	1.93 324	0.86 330	0.44 285	0.29 280	44.47 358	0.55 310	0.82 314	0.90 325	0.33 294	0.26 272	0.26 216	0.28 233	0.41 253	0.39 243

otaku	0.82 299	1.17 322	0.41 301	1.90 326	0.99 318	1.68 320	1.39 315	0.46 291	0.41 287	0.46 304	0.36 258	0.93 289	0.43 270	1.51 320	0.45 237	0.30 245	0.44 285	0.29 280	2.65 320	0.40 294	0.60 281	0.58 285	2.09 325	0.34 290	0.42 284	0.35 262	0.49 269	0.74 282

LE_ROB	3.57 342	0.92 314	1.49 343	2.33 329	9.96 353	1.83 329	7.73 350	2.31 346	3.13 346	0.47 305	1.49 335	9.10 349	13.79 352	0.47 299	0.63 260	0.25 214	0.44 285	0.29 280	6.00 339	1.38 343	0.66 295	0.52 269	2.47 333	2.28 347	5.36 349	4.46 349	6.14 349	10.46 352

NOSS_ROB	0.34 245	0.22 240	0.20 236	0.27 247	0.25 255	0.26 244	0.24 242	0.41 278	0.24 243	0.36 265	0.30 240	0.36 240	0.23 236	0.39 293	0.47 240	0.57 307	0.33 254	0.29 280	0.32 186	0.23 232	0.64 290	0.67 303	0.28 274	0.30 281	0.32 257	0.30 247	0.42 255	0.32 217

PWC_ROB	0.37 252	0.27 267	0.25 269	0.23 229	0.24 247	0.23 229	0.31 269	0.29 241	0.47 299	0.25 158	0.39 265	0.37 242	0.89 300	0.19 246	0.58 256	0.32 251	0.39 276	0.29 280	0.62 265	0.29 271	0.48 252	0.48 251	0.19 247	0.33 286	0.27 229	0.26 220	0.39 245	0.67 275

MeshStereo	0.83 300	0.44 292	0.33 291	0.78 303	0.54 304	0.61 297	0.40 279	0.68 313	0.54 304	0.45 303	0.80 314	2.32 324	1.56 317	0.24 265	2.31 336	0.71 321	0.42 283	0.29 280	1.58 300	0.30 276	1.23 336	1.10 336	0.32 292	0.34 290	0.87 317	0.60 299	1.29 331	1.36 318
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	0.41 262	0.36 287	0.45 307	0.51 287	0.36 283	0.46 285	0.46 285	0.45 287	0.29 265	0.34 244	0.26 220	0.38 249	0.24 240	0.30 280	0.60 258	0.35 261	0.39 276	0.30 286	0.46 225	0.26 252	0.49 254	0.42 229	0.28 274	0.35 293	0.50 298	0.43 282	0.59 287	0.79 289

Ntro	0.87 302	1.36 329	0.44 304	1.82 324	1.04 321	1.67 319	1.60 320	0.52 297	0.44 295	0.48 309	0.42 271	0.98 292	0.40 266	1.61 322	0.64 263	0.31 246	0.49 294	0.30 286	2.69 322	0.44 302	0.68 298	0.60 290	2.13 326	0.36 298	0.45 288	0.45 285	0.52 276	0.71 280

edge stereo	0.61 287	0.35 283	0.44 304	0.53 291	0.47 300	0.57 295	0.54 294	0.57 302	0.41 287	0.52 315	0.69 308	1.31 305	1.03 304	0.38 290	0.44 234	0.60 312	0.40 280	0.30 286	1.76 308	0.81 330	0.47 248	0.86 322	0.41 301	0.32 284	0.41 282	0.37 269	0.57 285	0.91 299

FC-DCNN	0.40 260	0.35 283	0.43 303	0.49 286	0.35 280	0.44 280	0.46 285	0.43 285	0.27 258	0.34 244	0.26 220	0.37 242	0.21 229	0.30 280	0.58 256	0.35 261	0.39 276	0.31 289	0.45 224	0.26 252	0.49 254	0.42 229	0.28 274	0.35 293	0.44 286	0.38 270	0.51 274	0.77 288

SANet	0.57 282	0.32 277	0.33 291	0.36 272	0.35 280	0.44 280	0.33 273	0.55 298	0.85 323	0.33 240	0.57 297	2.42 325	1.17 309	0.32 285	0.88 279	0.24 205	0.47 292	0.31 289	0.51 245	0.31 279	0.50 261	0.45 240	0.37 298	0.37 299	0.46 291	0.54 295	0.55 283	0.98 304

FCDSN-DC	0.36 248	0.28 269	0.33 291	0.31 260	0.29 267	0.28 253	0.39 278	0.31 249	0.22 233	0.28 196	0.20 179	0.26 179	0.16 191	0.29 276	1.96 326	0.35 261	0.34 257	0.32 291	0.33 188	0.25 243	0.41 225	0.48 251	0.27 270	0.37 299	0.29 242	0.30 247	0.30 206	0.30 211
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 242	0.22 240	0.22 252	0.29 251	0.25 255	0.19 199	0.22 232	0.31 249	0.22 233	0.31 223	0.29 237	0.41 252	0.33 255	0.22 258	0.72 268	0.25 214	0.29 230	0.32 291	0.73 273	0.27 258	0.43 232	0.47 248	0.16 231	0.23 261	0.27 229	0.30 247	0.51 274	0.36 226

pmcnn	0.45 268	0.24 255	0.19 229	0.33 265	0.29 267	0.34 271	0.42 280	0.34 261	0.26 253	0.34 244	0.50 286	0.80 284	1.10 307	0.19 246	0.38 222	0.57 307	0.40 280	0.32 291	0.83 282	0.37 288	0.80 310	0.49 256	0.28 274	0.24 264	0.32 257	0.34 260	0.66 300	0.82 291

zero-FE	1.43 322	0.14 158	0.08 85	8.08 349	0.34 279	13.79 354	2.48 332	0.26 200	0.12 135	0.32 230	0.26 220	6.70 345	0.60 285	0.11 153	0.27 182	0.24 205	0.43 284	0.33 294	0.54 254	0.16 176	1.94 342	0.41 226	0.09 145	0.10 142	0.18 137	0.23 188	0.25 158	0.25 183

AnyNet_C32	0.49 275	0.23 251	0.23 256	0.24 236	0.25 255	0.28 253	0.30 266	0.34 261	0.58 306	0.34 244	0.45 280	0.35 238	0.24 240	0.22 258	2.28 334	0.38 279	0.38 274	0.33 294	0.51 245	0.29 271	0.55 269	0.55 279	0.23 260	0.28 276	0.43 285	0.73 313	0.45 258	1.65 327

ACVNet-4b	1.08 310	1.48 333	0.48 309	2.91 334	1.12 322	1.82 328	2.71 334	0.46 291	0.44 295	0.51 313	0.43 274	1.66 315	1.85 324	2.08 330	0.46 239	0.40 282	0.82 315	0.34 296	2.68 321	0.50 305	0.65 292	0.71 305	2.24 327	0.35 293	0.45 288	0.42 280	0.53 277	0.70 278

FAT-Stereo	0.47 273	0.27 267	0.34 294	0.45 282	0.48 301	0.39 277	0.32 271	0.42 282	0.27 258	0.41 292	0.90 319	0.77 282	0.58 283	0.30 280	0.57 254	0.56 305	0.35 262	0.34 296	0.64 268	0.42 297	0.67 297	0.66 301	0.28 274	0.34 290	0.29 242	0.36 266	0.45 258	0.74 282

MFN_U_SF_RVC	0.60 286	0.55 301	0.41 301	0.56 293	0.46 298	0.57 295	0.63 299	0.56 300	0.43 294	0.86 330	0.93 320	0.72 280	0.52 280	0.53 303	0.97 289	0.49 298	0.32 250	0.34 296	1.73 305	0.44 302	0.62 285	0.58 285	0.30 286	0.56 317	0.45 288	0.44 284	0.49 269	0.68 276

G-Net	0.59 284	0.35 283	0.35 296	0.31 260	0.31 272	0.44 280	0.30 266	0.50 295	0.63 314	0.43 297	0.64 306	2.00 319	0.52 280	0.23 263	0.76 271	0.52 300	0.37 271	0.35 299	0.80 279	0.67 318	0.60 281	0.59 288	0.26 265	0.33 286	0.40 279	0.82 318	0.81 310	1.59 325

PVD	0.56 280	0.44 292	0.36 297	0.51 287	0.43 293	0.55 290	0.47 288	0.62 308	0.59 308	0.33 240	0.48 283	0.61 272	0.74 293	0.50 301	1.52 305	0.34 256	0.51 296	0.37 300	0.76 276	0.41 296	0.61 284	0.64 299	0.30 286	0.37 299	0.56 305	0.71 311	0.61 291	0.86 296

SAMSARA	0.65 290	0.30 275	0.44 304	0.31 260	0.31 272	0.31 263	0.34 274	0.56 300	0.48 300	0.40 287	0.37 261	0.42 254	0.90 301	0.27 272	1.62 312	0.45 291	0.36 268	0.38 301	0.76 276	0.39 290	0.70 302	0.80 319	0.20 248	0.40 304	1.50 334	1.62 338	1.49 337	1.46 322

ADCS	0.59 284	0.34 280	0.31 285	0.34 268	0.36 283	0.36 274	0.37 277	0.48 293	0.60 310	0.34 244	0.43 274	0.58 268	0.87 298	0.29 276	2.30 335	0.66 316	0.47 292	0.38 301	0.82 281	0.42 297	0.76 307	0.69 304	0.28 274	0.35 293	0.46 291	0.88 322	0.59 287	1.26 313

LSM0	3.53 341	0.37 288	0.30 283	0.55 292	0.45 297	0.56 291	0.63 299	0.74 319	0.61 311	0.60 322	0.87 318	1.16 300	1.39 311	0.25 269	28.52 358	45.56 358	0.55 299	0.38 301	3.16 326	0.62 312	1.14 331	1.40 342	0.31 291	0.42 307	0.59 307	0.81 317	0.98 320	2.52 341

S-Stereo	0.53 277	0.29 273	0.27 276	0.48 284	0.46 298	0.50 287	0.60 298	0.38 273	0.37 279	0.39 284	1.16 326	1.01 294	0.45 275	0.29 276	0.91 283	0.67 318	0.35 262	0.39 304	0.84 283	0.70 321	0.46 246	0.71 305	0.61 315	0.37 299	0.30 248	0.33 256	0.40 250	0.63 269

RainbowNet	0.93 304	1.16 321	0.62 314	1.83 325	1.16 325	1.69 321	1.70 321	0.51 296	0.44 295	0.59 319	0.38 262	1.19 302	0.79 295	2.02 328	0.74 270	0.57 307	0.54 298	0.40 305	1.50 298	0.76 327	0.66 295	0.65 300	2.28 329	0.46 310	0.50 298	0.49 291	0.60 289	0.84 294

ACVNet_2	1.13 311	1.26 327	0.75 324	2.58 331	1.30 330	1.73 325	1.87 326	0.75 321	0.52 302	0.59 319	0.53 291	1.29 304	0.90 301	1.85 325	0.70 266	0.48 297	1.14 327	0.40 305	4.70 334	0.54 309	0.71 305	0.60 290	2.05 324	0.61 323	0.81 316	0.47 287	0.70 303	0.82 291

ACVNet_1	0.97 306	1.21 325	0.62 314	2.28 327	1.27 328	1.81 327	2.12 331	0.63 310	0.41 287	0.50 312	0.49 284	1.06 298	0.73 292	2.46 333	0.47 240	0.31 246	0.80 314	0.40 305	2.04 311	0.42 297	0.76 307	0.56 282	2.26 328	0.43 308	0.54 304	0.42 280	0.48 265	0.58 265

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 282	0.64 304	0.47 308	0.65 297	0.41 290	0.44 280	0.57 296	0.61 307	0.68 316	0.58 316	0.39 265	0.59 269	0.58 283	0.65 312	0.76 271	0.44 288	0.35 262	0.40 305	1.53 299	0.50 305	0.54 266	0.63 297	0.46 308	0.47 311	0.51 301	0.40 274	0.41 253	0.75 285

DPSNet	0.76 296	0.28 269	0.26 272	0.38 275	0.38 286	0.44 280	0.30 266	0.36 268	0.41 287	0.27 180	0.32 245	2.73 329	0.95 303	0.38 290	0.80 273	0.66 316	0.53 297	0.46 309	4.94 335	0.56 311	0.83 318	0.97 327	0.57 313	0.44 309	0.56 305	0.48 289	0.54 279	0.63 269

WAO-7	0.99 307	0.85 312	0.88 332	1.81 323	0.83 315	0.71 302	0.92 309	1.01 333	1.13 332	0.96 335	1.28 334	1.37 309	1.65 319	0.63 310	1.55 309	0.76 325	0.73 309	0.47 310	2.44 318	0.73 325	0.72 306	0.76 312	0.26 265	0.88 338	0.71 311	0.85 319	0.74 307	1.09 308

IMH-64-1	1.18 313	1.19 323	0.74 322	1.63 315	1.26 326	1.69 321	1.85 324	0.84 324	0.90 324	0.44 301	0.62 304	1.36 307	1.74 321	2.49 334	2.46 340	0.60 312	0.72 307	0.47 310	1.73 305	0.64 314	0.70 302	0.79 315	2.49 334	0.58 319	1.08 321	0.63 304	0.97 318	1.31 315

IMH-64	1.18 313	1.19 323	0.74 322	1.63 315	1.26 326	1.69 321	1.85 324	0.84 324	0.90 324	0.44 301	0.62 304	1.36 307	1.74 321	2.49 334	2.46 340	0.60 312	0.72 307	0.47 310	1.73 305	0.64 314	0.70 302	0.79 315	2.49 334	0.58 319	1.08 321	0.63 304	0.97 318	1.31 315

MonStereo1	1.06 309	1.06 316	0.53 311	1.71 320	1.39 332	1.49 316	1.71 322	0.68 313	0.57 305	2.01 346	0.75 312	1.99 318	1.76 323	1.97 327	0.35 215	0.25 214	0.60 300	0.48 313	2.25 313	0.51 307	0.65 292	0.52 269	2.33 330	0.41 306	0.49 296	0.39 272	0.85 312	0.80 290

IMH	1.30 319	1.22 326	0.76 325	1.65 317	1.27 328	1.73 325	1.88 327	0.86 326	0.93 326	0.47 305	0.65 307	1.48 311	2.97 336	3.97 350	1.50 303	0.59 310	0.76 310	0.49 314	2.25 313	0.70 321	0.69 301	0.79 315	2.64 336	0.61 323	1.16 327	0.76 314	0.89 315	1.49 323

PSMNet_ROB	1.30 319	1.36 329	0.71 321	1.48 313	1.00 319	1.69 321	1.56 319	0.64 311	0.74 320	1.47 344	3.99 344	2.77 331	1.51 314	2.54 336	0.73 269	0.47 296	0.70 306	0.49 314	2.51 319	0.71 323	0.81 312	0.58 285	3.05 342	0.58 319	0.80 314	0.64 306	0.88 313	0.69 277

MADNet+	0.75 295	0.45 294	0.65 318	0.63 296	0.58 305	0.50 287	0.64 301	0.75 321	0.59 308	0.62 323	0.52 289	0.94 290	0.85 296	0.46 298	2.17 332	0.74 323	0.79 313	0.53 316	1.00 287	0.65 316	0.93 325	0.75 309	0.57 313	0.67 326	0.88 318	0.72 312	0.70 303	1.05 307

ELAS	0.94 305	0.70 307	0.59 313	0.97 307	0.73 311	0.96 309	0.72 304	0.74 319	0.62 313	0.47 305	1.17 327	2.44 326	1.62 318	0.44 296	1.40 301	0.45 291	0.63 303	0.54 317	0.99 286	0.39 290	0.88 322	1.07 334	0.43 303	0.52 314	1.56 337	1.47 337	1.33 333	1.60 326
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.14 312	1.08 317	0.68 320	1.50 314	1.15 323	1.39 314	1.55 318	0.88 327	0.96 327	0.77 327	0.72 311	1.28 303	1.96 327	1.91 326	2.45 339	0.71 321	1.18 329	0.55 318	1.42 296	0.69 320	0.97 326	0.99 329	0.91 316	0.67 326	1.13 325	0.88 322	1.02 323	1.43 321

ELAS_RVC	0.92 303	0.65 305	0.62 314	0.92 306	0.67 308	1.21 312	0.71 303	0.72 318	0.50 301	0.49 310	1.20 331	2.45 327	1.89 326	0.44 296	1.31 298	0.46 295	0.62 302	0.55 318	1.02 288	0.42 297	0.91 324	1.06 333	0.44 305	0.54 315	1.50 334	1.22 336	1.15 325	1.19 311
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.58 327	1.40 331	0.79 327	1.70 319	1.03 320	1.55 317	1.42 316	1.11 337	0.98 329	1.00 336	1.23 333	2.78 333	1.53 316	0.82 314	0.88 279	0.55 304	0.99 320	0.57 320	13.43 348	0.90 332	1.12 330	0.75 309	1.15 318	0.82 335	1.04 319	0.88 322	0.93 316	1.27 314

AMNet	0.51 276	0.50 299	0.48 309	0.51 287	0.50 303	0.56 291	0.52 293	0.36 268	0.42 293	0.39 284	0.59 302	0.65 275	0.21 229	0.58 307	0.49 246	0.59 310	0.60 300	0.58 321	0.51 245	0.51 307	0.59 280	0.53 274	0.32 292	0.51 313	0.48 294	0.54 295	0.60 289	0.65 273

DispFullNet	1.20 315	1.15 320	0.77 326	1.20 309	0.97 317	1.12 311	1.34 314	0.66 312	0.58 306	0.74 326	0.82 315	3.72 339	1.48 313	1.65 324	1.03 294	1.32 342	1.00 323	0.58 321	6.30 341	1.09 341	0.84 319	0.76 312	0.42 302	0.35 293	0.50 298	0.35 262	0.68 302	1.00 306

WAO-8	1.55 325	1.53 334	1.00 335	2.82 332	1.43 333	1.91 331	2.01 328	1.05 335	1.38 336	1.44 342	1.87 338	2.25 321	2.76 329	2.68 337	1.01 292	0.83 328	0.99 320	0.59 323	3.35 329	1.08 337	0.82 314	0.85 320	1.36 321	0.82 335	1.60 339	1.12 332	1.27 328	1.93 335

TorneroNet-64	1.85 329	1.56 336	0.93 334	3.34 339	1.31 331	2.18 335	2.65 333	0.91 328	2.21 342	0.66 325	0.83 317	2.72 328	7.56 340	3.04 340	1.76 318	0.67 318	1.35 339	0.59 323	4.05 331	1.02 334	0.98 327	0.96 326	2.67 337	0.69 330	1.24 329	1.15 334	0.88 313	2.15 337

Venus	1.55 325	1.53 334	1.00 335	2.82 332	1.43 333	1.91 331	2.01 328	1.05 335	1.38 336	1.44 342	1.87 338	2.25 321	2.76 329	2.68 337	1.01 292	0.83 328	0.99 320	0.59 323	3.35 329	1.08 337	0.82 314	0.85 320	1.36 321	0.82 335	1.60 339	1.12 332	1.27 328	1.93 335

LVE	1.38 321	1.30 328	0.82 328	4.62 342	1.50 335	1.89 330	3.66 341	0.82 323	0.73 319	0.88 331	0.82 315	1.12 299	1.52 315	2.14 331	0.81 275	0.56 305	0.84 316	0.59 323	3.33 328	0.72 324	0.84 319	0.89 323	2.40 332	0.80 334	1.12 323	0.70 310	1.00 322	0.90 298

AnyNet_C01	0.66 291	0.35 283	0.32 287	0.37 274	0.38 286	0.35 273	0.54 294	0.55 298	0.70 318	0.40 287	0.49 284	0.83 285	0.70 290	0.30 280	2.63 344	0.87 331	0.65 304	0.59 323	0.98 285	0.48 304	0.80 310	0.78 314	0.39 299	0.38 303	0.60 309	0.49 291	0.64 297	1.16 309

Dean	1.27 317	1.44 332	0.85 330	2.93 335	1.62 336	1.95 334	2.03 330	0.96 330	1.00 330	0.91 333	0.75 312	1.51 312	1.65 319	2.05 329	0.80 273	0.64 315	1.01 324	0.60 328	1.86 310	0.85 331	0.85 321	0.75 309	2.35 331	0.79 333	1.15 326	0.85 319	1.19 326	0.85 295

TorneroNet	2.33 335	1.60 337	0.88 332	5.64 345	1.76 337	2.56 338	2.94 336	0.97 331	2.29 344	0.79 328	1.98 340	4.07 341	12.24 347	3.12 342	1.29 297	0.67 318	1.30 337	0.61 329	5.93 338	1.00 333	1.04 328	0.98 328	2.79 340	0.70 331	1.86 342	1.04 329	1.02 323	1.87 333

DGSMNet	0.85 301	0.47 296	0.39 299	0.51 287	0.39 288	0.56 291	0.43 282	0.59 304	0.40 283	0.84 329	4.01 345	0.67 278	0.85 296	0.85 315	0.85 278	0.90 333	1.17 328	0.66 330	1.64 303	0.62 312	1.35 340	1.36 341	0.51 310	0.54 315	0.40 279	0.66 307	0.50 272	0.74 282

SGM+DAISY	1.04 308	0.66 306	0.62 314	0.75 301	0.68 309	0.82 306	0.74 305	0.69 315	0.75 322	0.64 324	1.09 324	1.35 306	1.44 312	0.60 309	1.43 302	1.04 340	0.77 311	0.68 331	2.40 317	0.80 329	1.22 334	1.15 339	0.51 310	0.67 326	1.12 323	1.05 330	1.65 339	2.69 343

SPS-STEREO	0.80 297	0.60 303	0.56 312	0.67 299	0.62 306	0.67 300	0.58 297	0.57 302	0.61 311	0.59 319	0.96 322	1.03 297	0.67 287	0.55 304	0.83 277	0.87 331	0.78 312	0.69 332	2.74 323	0.74 326	1.23 336	1.05 331	0.45 307	0.62 325	0.61 310	0.61 301	0.83 311	0.75 285
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	1.84 328	1.90 341	1.02 337	3.19 338	2.19 342	2.44 337	2.77 335	1.11 337	1.57 339	0.91 333	1.09 324	3.37 337	5.56 338	3.13 343	1.35 299	0.81 327	1.34 338	0.71 333	4.26 332	1.08 337	1.22 334	0.99 329	2.96 341	0.93 339	0.74 313	0.77 315	0.98 320	1.18 310

MFMNet_re	0.74 294	0.73 308	0.66 319	0.76 302	0.64 307	0.88 308	0.74 305	0.59 304	0.68 316	0.58 316	0.69 308	1.02 295	0.61 286	0.58 307	0.96 288	0.78 326	0.87 318	0.72 334	1.08 290	0.68 319	1.07 329	0.74 308	0.54 312	0.60 322	0.59 307	0.60 299	0.80 309	0.91 299

UNDER WATER	2.15 331	1.92 343	1.13 339	3.36 340	2.59 344	2.77 342	3.73 342	1.63 340	1.36 335	1.02 338	1.02 323	3.30 335	7.25 339	3.39 345	1.54 306	0.91 335	1.80 342	0.75 335	3.15 325	1.08 337	1.27 339	1.14 338	3.84 348	1.20 345	1.46 333	1.78 340	1.26 327	2.46 340

UNDER WATER-64	1.98 330	1.91 342	1.15 340	3.52 341	2.32 343	2.83 343	3.30 338	1.72 342	1.25 334	1.12 339	1.19 329	3.41 338	2.89 334	3.11 341	2.13 331	0.90 333	1.77 341	0.77 336	2.32 316	1.05 336	1.17 332	1.23 340	3.96 349	1.06 341	1.41 332	2.13 342	1.31 332	2.65 342

JetBlue	1.43 322	1.11 318	1.03 338	1.46 312	1.15 323	1.66 318	1.51 317	0.92 329	1.14 333	0.58 316	0.47 282	3.28 334	0.71 291	1.15 316	2.51 342	1.00 338	1.09 325	0.86 337	1.32 293	0.78 328	1.48 341	1.53 343	1.15 318	0.78 332	1.31 331	2.14 343	1.44 335	5.15 346

ktn	2.52 338	1.71 339	3.02 346	2.41 330	1.88 338	2.62 340	3.04 337	1.69 341	4.13 347	1.01 337	1.21 332	8.17 348	10.18 344	2.80 339	1.51 304	0.93 336	1.72 340	0.87 338	6.22 340	1.56 344	1.20 333	1.09 335	2.75 339	0.93 339	1.19 328	1.07 331	1.46 336	1.74 329

KSHMR	2.37 336	1.84 340	1.23 342	6.67 347	1.97 340	2.73 341	3.45 340	1.31 339	1.69 340	1.18 341	1.18 328	1.71 317	11.63 346	3.21 344	1.67 316	1.07 341	1.11 326	0.92 339	5.58 337	1.04 335	1.23 336	1.05 331	3.26 343	1.06 341	1.99 344	1.18 335	1.28 330	1.85 332

BEATNet-Init1	4.26 343	5.23 348	1.17 341	9.10 350	2.61 345	8.41 350	4.21 343	2.29 345	1.73 341	0.88 331	2.38 341	6.02 343	9.23 343	0.65 312	2.70 345	2.20 345	1.24 330	0.94 340	17.87 349	4.86 349	2.04 343	1.87 345	1.10 317	1.14 343	4.62 348	2.07 341	11.53 355	6.94 349

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 339	0.48 298	0.29 279	0.48 284	0.42 291	0.63 298	0.86 308	0.69 315	0.74 320	0.42 294	1.69 337	46.80 358	1.87 325	0.64 311	0.38 222	0.33 254	0.97 319	0.98 341	1.59 301	0.33 282	0.81 312	0.79 315	0.28 274	0.25 268	0.52 302	0.78 316	3.35 346	0.83 293

HanzoNet	4.54 344	4.29 347	3.74 350	6.10 346	3.77 346	7.50 349	8.23 351	3.94 349	4.82 348	1.56 345	2.42 342	11.35 350	12.90 350	10.81 355	1.84 321	1.89 343	4.65 348	1.35 342	10.71 346	3.05 346	2.04 343	1.81 344	5.00 352	1.14 343	1.80 341	1.67 339	1.81 342	2.33 338

MADNet++	2.28 334	1.66 338	1.91 344	1.39 311	2.03 341	1.38 313	1.73 323	1.80 343	2.24 343	2.07 347	2.44 343	2.76 330	2.81 332	1.52 321	2.18 333	2.45 346	2.29 343	1.71 343	2.86 324	2.56 345	4.03 347	5.19 349	1.23 320	2.35 348	1.50 334	3.83 348	2.07 343	1.70 328

DPSimNet_ROB	5.23 345	7.46 349	3.48 349	6.82 348	6.53 351	4.88 346	5.29 348	5.03 350	6.96 349	3.68 350	10.30 352	6.62 344	7.58 341	4.15 351	3.41 346	2.75 347	5.59 349	2.26 344	12.16 347	3.45 347	5.93 349	2.70 346	3.37 344	3.75 349	3.16 347	3.16 347	4.52 347	6.28 347

DLNR_Zeroshot_test	9.91 348	28.72 358	0.20 236	46.90 359	0.13 160	0.20 205	45.01 359	0.29 241	0.11 108	0.38 278	0.19 169	0.33 231	0.10 106	1.29 318	61.34 359	71.85 359	3.99 345	2.49 345	1.36 294	0.22 220	0.65 292	0.41 226	0.09 145	0.13 194	0.26 216	0.24 195	0.29 198	0.33 220

MANE	1.47 324	0.77 310	0.87 331	1.01 308	0.81 314	0.96 309	0.93 310	1.00 332	1.05 331	0.43 297	0.69 308	2.28 323	2.16 328	0.39 293	1.68 317	1.01 339	0.65 304	2.72 346	1.45 297	0.40 294	0.77 309	0.73 307	0.34 297	0.67 326	2.42 345	2.81 346	4.52 347	6.28 347

PML	11.09 350	9.28 352	3.40 348	11.88 353	6.99 352	11.60 351	5.97 349	7.04 352	24.50 358	8.92 353	28.99 358	32.63 357	39.39 358	6.18 352	5.69 348	4.14 348	8.31 350	2.99 347	18.83 352	4.50 348	4.70 348	4.40 348	3.75 347	3.98 350	10.54 354	5.17 350	18.60 356	7.08 350

JetRed	2.50 337	2.16 344	2.32 345	1.72 321	1.88 338	2.59 339	3.38 339	1.86 344	1.53 338	1.15 340	0.93 320	2.77 331	0.67 287	2.39 332	3.50 347	2.17 344	2.74 344	3.15 348	1.82 309	1.37 342	3.39 346	2.94 347	2.72 338	1.27 346	2.55 346	6.99 351	2.85 344	4.69 345

LRCNet_RVC	10.22 349	14.24 353	3.26 347	20.74 354	17.71 356	19.88 355	15.89 354	6.49 351	2.47 345	19.87 356	12.97 353	19.40 353	8.44 342	26.62 357	2.33 337	0.74 323	10.08 351	5.54 349	23.31 354	6.95 350	2.43 345	1.11 337	22.86 355	8.58 352	0.73 312	0.39 272	1.72 341	1.19 311

DGTPSM_ROB	8.76 346	3.83 345	10.08 351	3.08 336	5.50 347	3.48 344	5.02 346	3.60 347	8.96 350	3.18 348	7.06 347	3.95 340	10.56 345	3.59 346	11.06 349	10.70 349	4.35 346	10.50 350	5.45 336	9.91 351	5.93 349	14.37 351	4.39 350	8.90 353	9.99 351	27.43 355	11.00 353	30.59 355

DPSMNet_ROB	8.99 347	3.86 346	10.11 352	3.11 337	5.51 348	3.54 345	5.03 347	3.60 347	9.04 351	3.27 349	7.95 349	4.19 342	13.43 351	3.66 347	11.12 350	10.86 350	4.47 347	10.71 351	6.43 342	9.92 352	5.99 351	14.50 352	4.39 350	8.90 353	10.15 352	27.43 355	11.02 354	30.59 355

DPSM_ROB	13.12 351	7.70 350	11.86 353	4.97 343	5.71 349	6.03 347	4.61 344	8.36 353	10.82 352	6.72 351	8.03 350	8.12 346	12.29 348	3.81 348	13.89 351	13.57 351	10.28 352	13.36 352	9.07 344	11.67 353	16.11 353	18.73 355	3.51 345	10.91 355	27.70 356	35.86 357	31.04 357	39.53 357

DPSM	13.12 351	7.70 350	11.86 353	4.97 343	5.71 349	6.03 347	4.61 344	8.36 353	10.82 352	6.72 351	8.03 350	8.12 346	12.29 348	3.81 348	13.89 351	13.57 351	10.28 352	13.36 352	9.07 344	11.67 353	16.11 353	18.73 355	3.51 345	10.91 355	27.70 356	35.86 357	31.04 357	39.53 357

HaxPig	19.43 353	21.64 356	18.72 355	23.90 355	23.72 357	22.99 356	25.27 355	20.59 357	18.36 354	26.33 357	23.18 356	22.04 354	16.59 353	24.59 356	21.93 353	18.51 353	20.93 356	19.75 354	22.56 353	20.41 355	14.06 352	11.69 350	27.14 356	18.65 357	6.94 350	12.03 354	7.78 350	14.26 354

MEDIAN_ROB	22.61 354	26.37 357	23.42 356	27.86 357	27.01 358	26.90 358	28.47 357	24.00 358	21.42 355	31.43 358	26.90 357	25.65 355	19.56 354	27.54 358	23.81 354	20.10 354	25.89 357	23.65 355	27.64 356	24.33 358	18.71 355	15.27 353	29.65 357	20.16 358	10.22 353	11.12 353	10.11 352	13.24 353

AVERAGE_ROB	25.62 355	30.03 359	26.88 359	31.96 358	30.85 359	31.13 359	32.49 358	28.35 359	25.87 359	34.56 359	30.30 359	30.39 356	23.71 355	31.94 359	27.62 355	24.45 355	28.60 358	25.76 356	30.73 357	27.87 359	22.22 356	18.68 354	33.77 358	25.40 361	10.86 355	8.77 352	9.34 351	9.16 351

FlowAnything	26.42 357	15.50 355	23.88 358	9.99 352	11.54 355	12.07 353	9.28 353	16.89 356	21.87 357	13.68 355	16.26 355	16.42 351	24.79 356	7.69 354	27.93 356	27.24 357	20.55 355	26.80 357	18.20 351	23.53 357	32.22 357	37.62 358	7.05 354	22.05 360	55.78 359	72.50 360	62.44 360	79.62 360

CasAABBNet	26.35 356	15.49 354	23.85 357	9.95 351	11.46 354	12.03 352	9.23 352	16.79 355	21.84 356	13.64 354	16.11 354	16.45 352	24.90 357	7.58 353	27.95 357	27.14 356	20.53 354	26.83 358	18.10 350	23.37 356	32.22 357	37.28 357	6.99 353	21.98 359	55.78 359	72.24 359	62.39 359	79.48 359

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

FSD		0.26 264	0.26 272	0.27 247	0.26 261	0.25 240	0.31 269	0.33 260	0.20 223	0.28 196	0.20 179			0.29 276	0.34 212	0.37 274			0.33 188	0.26 252				0.28 276	0.30 248	0.26 220	0.30 206	0.31 215

ASD4																								5.70 351

Low-res two-view benchmark