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

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 10	0.04 17	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.06 33	0.03 6	0.06 24	0.02 1	0.02 2	0.08 7	0.08 8	0.08 23	0.06 14	0.07 12	0.04 2	0.07 13	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	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 21	0.02 3	0.05 14	0.02 1	0.02 2	0.08 7	0.08 8	0.08 23	0.06 14	0.07 12	0.04 2	0.07 13	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.05 15

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 25	0.04 9	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 4	0.07 10	0.05 3	0.06 5	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.04 1	0.06 9	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 25	0.04 9	0.06 31	0.05 14	0.02 1	0.02 2	0.08 7	0.06 1	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.05 4	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 32	0.06 36	0.06 33	0.06 31	0.06 24	0.02 1	0.03 28	0.09 14	0.09 20	0.06 4	0.05 3	0.05 1	0.05 11	0.05 2	0.06 14	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 22	0.04 8	0.02 1	0.03 1	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 4	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 4	0.03 1

U	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 8	0.02 1	0.04 9	0.01 1	0.05 14	0.03 18	0.02 2	0.12 40	0.11 41	0.08 23	0.07 25	0.08 22	0.05 11	0.10 40	0.07 24	0.01 1	0.03 7	0.07 24	0.07 23	0.06 9	0.06 31

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 33	0.03 6	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.10 20	0.10 32	0.07 10	0.07 25	0.07 12	0.05 11	0.08 24	0.06 14	0.02 3	0.03 7	0.07 24	0.08 38	0.07 18	0.05 15

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 40	0.10 32	0.06 4	0.05 3	0.06 5	0.04 2	0.07 13	0.05 4	0.01 1	0.02 1	0.06 15	0.05 6	0.05 4	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MatchStereo	0.06 25	0.04 10	0.05 38	0.03 8	0.04 25	0.03 3	0.03 22	0.04 8	0.07 53	0.03 1	0.06 31	0.04 4	0.05 43	0.03 28	0.10 20	0.09 20	0.06 4	0.07 25	0.06 5	0.07 42	0.08 24	0.09 47	0.02 3	0.04 28	0.07 24	0.08 38	0.06 9	0.06 31

NLMM	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.04 18	0.02 1	0.04 17	0.03 22	0.06 32	0.06 36	0.05 21	0.07 46	0.06 24	0.05 43	0.03 28	0.07 3	0.06 1	0.06 4	0.05 3	0.07 12	0.05 11	0.06 6	0.05 4	0.04 43	0.04 28	0.06 15	0.07 23	0.06 9	0.06 31

NLCSM	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.04 18	0.03 10	0.04 17	0.04 45	0.06 32	0.04 14	0.03 1	0.03 6	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.07 3	0.06 1	0.07 10	0.05 3	0.06 5	0.05 11	0.05 2	0.05 4	0.04 43	0.04 28	0.05 5	0.06 15	0.06 9	0.05 15

BridgeDepth	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 18	0.03 10	0.04 17	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 42	0.03 18	0.02 2	0.07 3	0.08 8	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.06 6	0.05 4	0.02 3	0.03 7	0.06 15	0.06 15	0.07 18	0.04 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.05 11	0.04 10	0.04 20	0.04 18	0.04 25	0.03 3	0.03 22	0.05 23	0.05 25	0.05 21	0.06 31	0.05 14	0.03 18	0.02 2	0.10 20	0.08 8	0.08 23	0.06 14	0.07 12	0.05 11	0.07 13	0.06 14	0.02 3	0.02 1	0.07 24	0.07 23	0.07 18	0.07 36

GASTEREO	0.06 25	0.04 10	0.04 20	0.04 18	0.03 10	0.04 17	0.02 3	0.04 8	0.06 36	0.04 9	0.04 14	0.06 24	0.03 18	0.02 2	0.12 40	0.10 32	0.08 23	0.07 25	0.08 22	0.06 23	0.07 13	0.13 72	0.03 22	0.03 7	0.07 24	0.08 38	0.07 18	0.05 15

MSCF	0.06 25	0.04 10	0.04 20	0.04 18	0.03 10	0.04 17	0.02 3	0.04 8	0.06 36	0.04 9	0.04 14	0.06 24	0.03 18	0.02 2	0.12 40	0.10 32	0.08 23	0.07 25	0.08 22	0.06 23	0.07 13	0.12 65	0.03 22	0.03 7	0.07 24	0.08 38	0.06 9	0.05 15

111111	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 25	0.03 3	0.03 22	0.04 8	0.05 25	0.03 1	0.04 14	0.05 14	0.03 18	0.02 2	0.09 14	0.08 8	0.06 4	0.05 3	0.07 12	0.04 2	0.07 13	0.08 36	0.03 22	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

LG-Stereo	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 25	0.04 17	0.02 3	0.06 32	0.05 25	0.06 33	0.06 31	0.08 42	0.03 18	0.02 2	0.10 20	0.08 8	0.08 23	0.06 14	0.07 12	0.05 11	0.09 35	0.06 14	0.02 3	0.03 7	0.06 15	0.06 15	0.07 18	0.05 15

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 18	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.04 9	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 7	0.07 4	0.07 10	0.05 3	0.06 5	0.05 11	0.06 6	0.05 4	0.03 22	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.04 4

GREAT-IGEV	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 17	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 9	0.05 22	0.08 42	0.02 1	0.02 2	0.11 29	0.09 20	0.07 10	0.05 3	0.07 12	0.05 11	0.06 6	0.10 52	0.03 22	0.03 7	0.06 15	0.06 15	0.08 33	0.04 4

CoSv	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.05 36	0.03 22	0.05 23	0.04 14	0.04 9	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 7	0.08 8	0.07 10	0.04 2	0.08 22	0.04 2	0.06 6	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 24	0.05 6	0.07 18	0.04 4

MoCha-V2	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.04 18	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 9	0.05 22	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 20	0.08 8	0.07 10	0.06 14	0.08 22	0.06 23	0.07 13	0.07 24	0.03 22	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.03 1

ProNet	0.04 2	0.04 10	0.04 20	0.03 8	0.02 1	0.04 17	0.04 45	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 31	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 7	0.07 4	0.06 4	0.05 3	0.06 5	0.04 2	0.06 6	0.03 1	0.03 22	0.03 7	0.05 5	0.04 1	0.05 4	0.04 4

RAFT	0.07 38	0.04 10	0.06 52	0.05 36	0.03 10	0.06 48	0.03 22	0.10 55	0.05 25	0.06 33	0.07 46	0.08 42	0.05 43	0.02 2	0.10 20	0.08 8	0.08 23	0.06 14	0.08 22	0.06 23	0.08 24	0.09 47	0.02 3	0.04 28	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.15 93

NLMM1	0.07 38	0.05 25	0.04 20	0.05 36	0.06 53	0.08 79	0.06 88	0.06 32	0.06 36	0.05 21	0.06 31	0.06 24	0.08 92	0.04 44	0.07 3	0.08 8	0.09 35	0.07 25	0.09 35	0.07 42	0.07 13	0.07 24	0.04 43	0.05 44	0.07 24	0.07 23	0.09 43	0.08 44

NLSM3	0.05 11	0.05 25	0.04 20	0.04 18	0.04 25	0.03 3	0.03 22	0.06 32	0.08 60	0.05 21	0.06 31	0.04 4	0.05 43	0.04 44	0.08 7	0.08 8	0.07 10	0.06 14	0.06 5	0.05 11	0.06 6	0.05 4	0.04 43	0.04 28	0.07 24	0.08 38	0.08 33	0.07 36

MLG-Stereo_test2	0.06 25	0.05 25	0.03 4	0.03 8	0.03 10	0.04 17	0.02 3	0.06 32	0.04 14	0.07 46	0.05 22	0.07 35	0.03 18	0.04 44	0.10 20	0.10 32	0.10 45	0.07 25	0.11 48	0.06 23	0.10 40	0.06 14	0.03 22	0.03 7	0.06 15	0.05 6	0.09 43	0.06 31

MM-Stereo_test2	0.05 11	0.05 25	0.04 20	0.04 18	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.05 21	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.03 28	0.09 14	0.09 20	0.07 10	0.07 25	0.07 12	0.06 23	0.08 24	0.10 52	0.04 43	0.03 7	0.05 5	0.09 50	0.06 9	0.05 15

GIP-stereo	0.06 25	0.05 25	0.04 20	0.04 18	0.03 10	0.04 17	0.03 22	0.03 1	0.03 5	0.05 21	0.04 14	0.05 14	0.02 1	0.04 44	0.11 29	0.09 20	0.08 23	0.07 25	0.09 35	0.07 42	0.08 24	0.09 47	0.02 3	0.04 28	0.06 15	0.07 23	0.08 33	0.05 15

IGEV-Stereo++	0.06 25	0.05 25	0.04 20	0.05 36	0.05 37	0.04 17	0.02 3	0.05 23	0.05 25	0.05 21	0.05 22	0.05 14	0.04 37	0.03 28	0.09 14	0.09 20	0.07 10	0.06 14	0.08 22	0.05 11	0.07 13	0.12 65	0.04 43	0.03 7	0.05 5	0.07 23	0.08 33	0.05 15

RAStereo	0.06 25	0.05 25	0.04 20	0.03 8	0.03 10	0.03 3	0.02 3	0.05 23	0.03 5	0.10 56	0.03 6	0.07 35	0.03 18	0.02 2	0.14 58	0.11 41	0.09 35	0.08 39	0.09 35	0.05 11	0.12 56	0.07 24	0.02 3	0.03 7	0.09 46	0.07 23	0.07 18	0.07 36

AIO-Stereo	0.05 11	0.05 25	0.04 20	0.04 18	0.04 25	0.04 17	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 14	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.09 14	0.09 20	0.07 10	0.06 14	0.09 35	0.06 23	0.07 13	0.06 14	0.03 22	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.07 18	0.04 4

RSM++	0.06 25	0.05 25	0.05 38	0.05 36	0.05 37	0.04 17	0.03 22	0.06 32	0.05 25	0.05 21	0.05 22	0.07 35	0.04 37	0.02 2	0.11 29	0.10 32	0.08 23	0.07 25	0.08 22	0.06 23	0.09 35	0.07 24	0.03 22	0.04 28	0.08 37	0.07 23	0.07 18	0.05 15

RSM	0.05 11	0.05 25	0.04 20	0.04 18	0.04 25	0.05 36	0.03 22	0.04 8	0.03 5	0.04 9	0.05 22	0.06 24	0.03 18	0.02 2	0.10 20	0.09 20	0.07 10	0.06 14	0.07 12	0.06 23	0.08 24	0.06 14	0.02 3	0.04 28	0.06 15	0.06 15	0.07 18	0.05 15

StereoVision	0.07 38	0.05 25	0.05 38	0.04 18	0.04 25	0.05 36	0.03 22	0.07 42	0.11 113	0.05 21	0.06 31	0.05 14	0.06 58	0.02 2	0.13 46	0.13 63	0.09 35	0.07 25	0.10 42	0.08 61	0.08 24	0.07 24	0.03 22	0.05 44	0.11 66	0.10 61	0.13 71	0.13 76

NLSM1	0.07 38	0.06 36	0.05 38	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.04 45	0.07 42	0.07 53	0.06 33	0.09 75	0.07 35	0.06 58	0.04 44	0.11 29	0.09 20	0.08 23	0.08 39	0.08 22	0.07 42	0.10 40	0.07 24	0.04 43	0.06 59	0.09 46	0.09 50	0.08 33	0.09 56

VIP-Stereo	0.07 38	0.06 36	0.05 38	0.05 36	0.04 25	0.04 17	0.02 3	0.06 32	0.05 25	0.06 33	0.09 75	0.10 51	0.03 18	0.03 28	0.12 40	0.11 41	0.12 55	0.09 45	0.10 42	0.06 23	0.11 48	0.06 14	0.03 22	0.04 28	0.08 37	0.07 23	0.07 18	0.08 44

GSStereo	0.06 25	0.06 36	0.04 20	0.04 18	0.04 25	0.05 36	0.03 22	0.03 1	0.04 14	0.05 21	0.04 14	0.05 14	0.02 1	0.02 2	0.11 29	0.10 32	0.10 45	0.06 14	0.09 35	0.06 23	0.10 40	0.06 14	0.02 3	0.03 7	0.07 24	0.06 15	0.07 18	0.05 15

AdaDepth	0.06 25	0.06 36	0.04 20	0.04 18	0.05 37	0.04 17	0.03 22	0.05 23	0.06 36	0.04 9	0.05 22	0.05 14	0.03 18	0.03 28	0.11 29	0.11 41	0.09 35	0.08 39	0.09 35	0.06 23	0.08 24	0.07 24	0.02 3	0.04 28	0.07 24	0.07 23	0.09 43	0.07 36

MLG-Stereo_test3	0.08 48	0.06 36	0.04 20	0.05 36	0.06 53	0.06 48	0.04 45	0.07 42	0.06 36	0.09 50	0.07 46	0.13 68	0.03 18	0.05 56	0.13 46	0.11 41	0.12 55	0.09 45	0.29 178	0.06 23	0.12 56	0.13 72	0.03 22	0.05 44	0.07 24	0.08 38	0.10 48	0.08 44

DEFOM-Stereo	0.07 38	0.06 36	0.04 20	0.06 52	0.05 37	0.05 36	0.03 22	0.06 32	0.05 25	0.06 33	0.07 46	0.06 24	0.03 18	0.03 28	0.11 29	0.10 32	0.11 48	0.09 45	0.10 42	0.06 23	0.11 48	0.07 24	0.04 43	0.04 28	0.08 37	0.08 38	0.12 65	0.08 44

BridgeDepth_RVC	0.07 38	0.07 42	0.06 52	0.05 36	0.06 53	0.06 48	0.04 45	0.07 42	0.09 75	0.07 46	0.07 46	0.07 35	0.05 43	0.04 44	0.13 46	0.11 41	0.07 10	0.09 45	0.09 35	0.07 42	0.08 24	0.08 36	0.03 22	0.04 28	0.09 46	0.11 66	0.10 48	0.11 65
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX	0.07 38	0.07 42	0.04 20	0.07 60	0.08 83	0.06 48	0.05 67	0.08 49	0.09 75	0.06 33	0.06 31	0.08 42	0.06 58	0.04 44	0.10 20	0.08 8	0.09 35	0.08 39	0.11 48	0.07 42	0.09 35	0.08 36	0.05 67	0.05 44	0.08 37	0.08 38	0.09 43	0.09 56

GEAStereo	0.06 25	0.07 42	0.05 38	0.06 52	0.05 37	0.05 36	0.04 45	0.05 23	0.04 14	0.06 33	0.04 14	0.07 35	0.02 1	0.03 28	0.13 46	0.09 20	0.09 35	0.07 25	0.08 22	0.06 23	0.10 40	0.08 36	0.03 22	0.05 44	0.08 37	0.07 23	0.08 33	0.05 15

gasm-f	0.06 25	0.07 42	0.05 38	0.06 52	0.05 37	0.05 36	0.04 45	0.05 23	0.04 14	0.06 33	0.04 14	0.07 35	0.02 1	0.03 28	0.13 46	0.09 20	0.09 35	0.07 25	0.08 22	0.06 23	0.10 40	0.08 36	0.03 22	0.05 44	0.08 37	0.07 23	0.08 33	0.05 15

LGtest1	0.09 52	0.07 42	0.06 52	0.06 52	0.06 53	0.07 60	0.04 45	0.10 55	0.09 75	0.09 50	0.10 90	0.10 51	0.05 43	0.06 74	0.15 66	0.13 63	0.15 75	0.11 69	0.15 70	0.09 74	0.16 71	0.15 81	0.05 67	0.05 44	0.10 57	0.09 50	0.12 65	0.10 60

SGD-Stereo	0.13 84	0.07 42	0.05 38	0.06 52	0.06 53	0.08 79	0.03 22	0.08 49	0.08 60	0.10 56	0.06 31	0.13 68	0.06 58	0.04 44	0.93 285	0.17 104	0.18 98	0.10 59	0.16 76	0.08 61	0.18 90	0.11 58	0.06 86	0.06 59	0.10 57	0.11 66	0.16 83	0.13 76

Occ-G	0.06 25	0.07 42	0.05 38	0.05 36	0.04 25	0.05 36	0.03 22	0.05 23	0.04 14	0.04 9	0.08 60	0.06 24	0.03 18	0.03 28	0.11 29	0.11 41	0.08 23	0.08 39	0.13 60	0.06 23	0.09 35	0.07 24	0.04 43	0.05 44	0.06 15	0.06 15	0.08 33	0.06 31

MaDis-Stereo	0.10 60	0.07 42	0.07 67	0.04 18	0.04 25	0.04 17	0.04 45	0.09 51	0.07 53	0.11 62	0.07 46	0.13 68	0.06 58	0.03 28	0.14 58	0.14 69	0.15 75	0.12 75	0.15 70	0.07 42	0.16 71	0.13 72	0.03 22	0.06 59	0.14 97	0.20 163	0.16 83	0.19 129

UniTT-Stereo	0.11 71	0.07 42	0.06 52	0.05 36	0.05 37	0.06 48	0.04 45	0.10 55	0.07 53	0.13 72	0.06 31	0.12 63	0.12 151	0.08 96	0.18 87	0.14 69	0.16 80	0.12 75	0.19 95	0.09 74	0.17 79	0.12 65	0.07 104	0.06 59	0.12 78	0.19 153	0.10 48	0.13 76

anonymousdsp	0.08 48	0.07 42	0.06 52	0.06 52	0.05 37	0.06 48	0.04 45	0.10 55	0.06 36	0.11 62	0.10 90	0.08 42	0.04 37	0.05 56	0.13 46	0.12 58	0.11 48	0.09 45	0.13 60	0.08 61	0.14 61	0.15 81	0.04 43	0.05 44	0.08 37	0.07 23	0.11 56	0.07 36

iRaftStereo_RVC	0.08 48	0.07 42	0.06 52	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.03 22	0.10 55	0.05 25	0.10 56	0.09 75	0.10 51	0.05 43	0.04 44	0.11 29	0.11 41	0.13 61	0.10 59	0.12 54	0.07 42	0.15 69	0.11 58	0.04 43	0.05 44	0.10 57	0.09 50	0.11 56	0.08 44

RAFT + AFF	0.14 90	0.07 42	0.05 38	0.08 79	0.05 37	0.07 60	0.04 45	0.11 61	0.08 60	0.14 75	0.07 46	0.15 87	0.04 37	0.03 28	1.54 305	0.11 41	0.14 68	0.07 25	0.14 64	0.06 23	0.14 61	0.08 36	0.03 22	0.05 44	0.10 57	0.07 23	0.07 18	0.07 36

RYNet	0.15 99	0.07 42	0.06 52	0.05 36	0.06 53	0.06 48	0.04 45	0.07 42	0.13 162	0.06 33	0.06 31	0.06 24	0.05 43	0.04 44	1.96 325	0.11 41	0.09 35	0.13 91	0.10 42	0.07 42	0.08 24	0.07 24	0.13 209	0.06 59	0.09 46	0.22 181	0.11 56	0.08 44

WQFJA1	0.10 60	0.08 55	0.06 52	0.07 60	0.08 83	0.10 102	0.09 139	0.12 65	0.11 113	0.11 62	0.08 60	0.16 96	0.08 92	0.07 83	0.13 46	0.11 41	0.13 61	0.12 75	0.10 42	0.08 61	0.14 61	0.10 52	0.06 86	0.06 59	0.11 66	0.10 61	0.11 56	0.08 44

WQFJX1	0.10 60	0.08 55	0.06 52	0.07 60	0.08 83	0.10 102	0.09 139	0.12 65	0.11 113	0.11 62	0.08 60	0.16 96	0.08 92	0.07 83	0.13 46	0.11 41	0.13 61	0.12 75	0.10 42	0.08 61	0.14 61	0.10 52	0.06 86	0.06 59	0.11 66	0.10 61	0.11 56	0.08 44

LG-Stereo_L2	0.09 52	0.08 55	0.05 38	0.04 18	0.05 37	0.04 17	0.03 22	0.13 72	0.09 75	0.21 105	0.09 75	0.13 68	0.05 43	0.05 56	0.13 46	0.14 69	0.14 68	0.09 45	0.14 64	0.07 42	0.18 90	0.12 65	0.03 22	0.04 28	0.09 46	0.08 38	0.10 48	0.10 60

LG-Stereo_L1	0.09 52	0.08 55	0.05 38	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.03 22	0.13 72	0.09 75	0.21 105	0.09 75	0.11 57	0.05 43	0.05 56	0.13 46	0.14 69	0.14 68	0.09 45	0.14 64	0.07 42	0.18 90	0.11 58	0.03 22	0.04 28	0.09 46	0.08 38	0.10 48	0.10 60

LG-G_1	0.09 52	0.08 55	0.06 52	0.08 79	0.07 66	0.08 79	0.05 67	0.09 51	0.06 36	0.09 50	0.07 46	0.13 68	0.06 58	0.07 83	0.14 58	0.12 58	0.13 61	0.10 59	0.15 70	0.08 61	0.14 61	0.17 97	0.05 67	0.05 44	0.09 46	0.09 50	0.12 65	0.11 65

LG-G	0.09 52	0.08 55	0.06 52	0.08 79	0.07 66	0.08 79	0.05 67	0.09 51	0.06 36	0.09 50	0.07 46	0.13 68	0.06 58	0.07 83	0.14 58	0.12 58	0.13 61	0.10 59	0.15 70	0.08 61	0.14 61	0.17 97	0.05 67	0.05 44	0.09 46	0.09 50	0.12 65	0.11 65

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 71	0.08 55	0.06 52	0.07 60	0.07 66	0.07 60	0.03 22	0.16 89	0.09 75	0.24 145	0.09 75	0.10 51	0.06 58	0.05 56	0.15 66	0.17 104	0.17 87	0.12 75	0.16 76	0.10 83	0.24 146	0.17 97	0.04 43	0.05 44	0.10 57	0.11 66	0.13 71	0.09 56

AEACV	0.07 38	0.08 55	0.04 20	0.05 36	0.05 37	0.04 17	0.03 22	0.05 23	0.03 5	0.05 21	0.05 22	0.06 24	0.03 18	0.03 28	0.17 76	0.13 63	0.09 35	0.08 39	0.12 54	0.07 42	0.10 40	0.10 52	0.03 22	0.04 28	0.08 37	0.12 74	0.07 18	0.05 15

LL-Strereo2	0.12 77	0.08 55	0.07 67	0.07 60	0.07 66	0.06 48	0.04 45	0.15 82	0.10 94	0.22 114	0.10 90	0.13 68	0.07 76	0.07 83	0.15 66	0.15 82	0.18 98	0.11 69	0.20 103	0.10 83	0.20 111	0.28 172	0.05 67	0.07 72	0.12 78	0.13 85	0.15 77	0.10 60

delet	0.08 48	0.08 55	0.07 67	0.09 94	0.07 66	0.08 79	0.06 88	0.07 42	0.06 36	0.09 50	0.07 46	0.11 57	0.06 58	0.06 74	0.12 40	0.10 32	0.10 45	0.09 45	0.08 22	0.09 74	0.09 35	0.07 24	0.05 67	0.06 59	0.09 46	0.09 50	0.10 48	0.08 44

TDLM	0.07 38	0.08 55	0.07 67	0.07 60	0.07 66	0.07 60	0.05 67	0.07 42	0.06 36	0.06 33	0.10 90	0.08 42	0.06 58	0.05 56	0.09 14	0.09 20	0.09 35	0.09 45	0.08 22	0.06 23	0.08 24	0.06 14	0.05 67	0.07 72	0.08 37	0.07 23	0.08 33	0.08 44

AANet_RVC	0.09 52	0.08 55	0.08 85	0.07 60	0.09 99	0.06 48	0.06 88	0.09 51	0.09 75	0.08 48	0.09 75	0.08 42	0.07 76	0.06 74	0.14 58	0.11 41	0.11 48	0.12 75	0.11 48	0.10 83	0.10 40	0.09 47	0.07 104	0.08 89	0.11 66	0.12 74	0.12 65	0.14 87

DFGA-Net	0.09 52	0.09 67	0.05 38	0.07 60	0.05 37	0.06 48	0.05 67	0.11 61	0.06 36	0.12 69	0.07 46	0.13 68	0.05 43	0.04 44	0.14 58	0.12 58	0.13 61	0.10 59	0.13 60	0.07 42	0.11 48	0.08 36	0.05 67	0.07 72	0.10 57	0.09 50	0.14 74	0.11 65

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 77	0.09 67	0.06 52	0.06 52	0.07 66	0.06 48	0.04 45	0.17 95	0.08 60	0.24 145	0.08 60	0.14 79	0.06 58	0.06 74	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 86	0.06 59	0.10 57	0.13 85	0.14 74	0.16 98

AIO_rvc	0.09 52	0.09 67	0.06 52	0.07 60	0.06 53	0.07 60	0.04 45	0.12 65	0.08 60	0.12 69	0.05 22	0.11 57	0.04 37	0.05 56	0.22 132	0.17 104	0.11 48	0.09 45	0.14 64	0.07 42	0.16 71	0.22 134	0.04 43	0.05 44	0.09 46	0.08 38	0.09 43	0.07 36

HUF	0.13 84	0.09 67	0.07 67	0.08 79	0.08 83	0.07 60	0.04 45	0.15 82	0.08 60	0.18 90	0.07 46	0.12 63	0.07 76	0.06 74	0.43 229	0.45 290	0.15 75	0.10 59	0.20 103	0.09 74	0.21 120	0.21 127	0.06 86	0.06 59	0.11 66	0.08 38	0.11 56	0.08 44

plain	0.10 60	0.09 67	0.07 67	0.06 52	0.06 53	0.07 60	0.04 45	0.13 72	0.06 36	0.16 76	0.06 31	0.11 57	0.04 37	0.04 44	0.16 71	0.16 94	0.16 80	0.12 75	0.15 70	0.08 61	0.15 69	0.11 58	0.04 43	0.07 72	0.12 78	0.12 74	0.12 65	0.14 87

MIF-Stereo (partial)	0.10 60	0.09 67	0.08 85	0.07 60	0.06 53	0.07 60	0.04 45	0.12 65	0.09 75	0.12 69	0.07 46	0.09 50	0.07 76	0.05 56	0.18 87	0.15 82	0.16 80	0.13 91	0.14 64	0.08 61	0.16 71	0.10 52	0.04 43	0.08 89	0.13 82	0.11 66	0.16 83	0.13 76

MIM_Stereo	0.11 71	0.09 67	0.07 67	0.08 79	0.07 66	0.09 97	0.04 45	0.13 72	0.06 36	0.19 97	0.08 60	0.11 57	0.05 43	0.05 56	0.16 71	0.15 82	0.17 87	0.12 75	0.20 103	0.10 83	0.18 90	0.15 81	0.04 43	0.07 72	0.11 66	0.10 61	0.15 77	0.10 60

RAFT_CTSACE	0.11 71	0.09 67	0.07 67	0.05 36	0.06 53	0.08 79	0.06 88	0.12 65	0.07 53	0.18 90	0.06 31	0.14 79	0.12 151	0.05 56	0.13 46	0.13 63	0.14 68	0.09 45	0.12 54	0.07 42	0.16 71	0.18 105	0.04 43	0.07 72	0.14 97	0.14 93	0.19 108	0.14 87

test_4	0.14 90	0.09 67	0.10 115	0.07 60	0.07 66	0.05 36	0.05 67	0.17 95	0.11 113	0.24 145	0.08 60	0.15 87	0.08 92	0.07 83	0.19 92	0.18 126	0.18 98	0.12 75	0.17 83	0.11 95	0.23 142	0.27 164	0.04 43	0.09 113	0.14 97	0.20 163	0.26 169	0.23 162

AnonymousM	0.19 156	0.09 67	0.07 67	0.09 94	0.07 66	0.08 79	0.05 67	0.20 115	0.09 75	0.23 125	0.14 128	0.16 96	0.07 76	0.09 122	0.23 143	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 66	0.17 129	0.54 278	0.97 302

ARAFT	0.12 77	0.09 67	0.07 67	0.09 94	0.07 66	0.08 79	0.04 45	0.14 78	0.08 60	0.21 105	0.10 90	0.17 103	0.05 43	0.05 56	0.18 87	0.14 69	0.18 98	0.15 127	0.20 103	0.08 61	0.20 111	0.18 105	0.05 67	0.06 59	0.14 97	0.11 66	0.18 101	0.13 76

MMNet	0.10 60	0.09 67	0.07 67	0.10 103	0.08 83	0.09 97	0.06 88	0.10 55	0.08 60	0.08 48	0.09 75	0.12 63	0.06 58	0.08 96	0.22 132	0.11 41	0.12 55	0.11 69	0.12 54	0.09 74	0.11 48	0.08 36	0.06 86	0.08 89	0.10 57	0.11 66	0.13 71	0.12 72

DMCA	0.11 71	0.09 67	0.10 115	0.08 79	0.09 99	0.08 79	0.09 139	0.13 72	0.10 94	0.11 62	0.13 121	0.12 63	0.08 92	0.09 122	0.20 107	0.14 69	0.15 75	0.14 103	0.12 54	0.10 83	0.14 61	0.09 47	0.08 130	0.08 89	0.11 66	0.13 85	0.11 56	0.12 72

S2M2_XL	0.15 99	0.10 80	0.11 139	0.08 79	0.08 83	0.11 120	0.09 139	0.22 140	0.09 75	0.22 114	0.10 90	0.24 158	0.08 92	0.08 96	0.18 87	0.19 144	0.24 171	0.13 91	0.19 95	0.11 95	0.36 203	0.21 127	0.09 144	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
AIO_test	0.12 77	0.10 80	0.06 52	0.10 103	0.07 66	0.07 60	0.06 88	0.14 78	0.10 94	0.13 72	0.07 46	0.13 68	0.05 43	0.05 56	0.29 187	0.29 238	0.11 48	0.09 45	0.13 60	0.07 42	0.18 90	0.24 146	0.05 67	0.06 59	0.12 78	0.18 145	0.10 48	0.07 36

GCAP-BAT	0.18 139	0.10 80	0.07 67	0.08 79	0.09 99	0.07 60	0.05 67	0.20 115	0.11 113	0.25 158	0.08 60	0.25 167	0.07 76	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 330	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 210	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 60	0.05 67	0.20 115	0.11 113	0.25 158	0.08 60	0.25 167	0.07 76	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 330	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 210	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 60	0.05 67	0.20 115	0.11 113	0.25 158	0.08 60	0.25 167	0.07 76	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 330	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 210	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 60	0.05 67	0.20 115	0.11 113	0.25 158	0.08 60	0.25 167	0.07 76	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 330	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 210	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 60	0.05 67	0.20 115	0.11 113	0.25 158	0.08 60	0.25 167	0.07 76	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 330	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 210	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 60	0.05 67	0.20 115	0.11 113	0.25 158	0.08 60	0.25 167	0.07 76	0.08 96	0.17 76	0.19 144	1.29 330	0.14 103	0.24 139	0.13 121	0.38 210	0.18 105	0.07 104	0.07 72	0.13 82	0.14 93	0.16 83	0.18 110

HH	0.25 206	0.10 80	0.17 216	0.15 170	0.14 175	0.20 205	0.14 188	0.27 216	0.13 162	0.36 264	0.12 111	0.28 197	0.10 113	0.13 195	0.23 143	0.40 281	0.26 199	0.19 201	0.49 238	0.21 212	0.68 297	0.52 268	0.11 185	0.11 157	0.23 191	0.25 206	0.36 230	0.38 235

HanStereo	0.25 206	0.10 80	0.17 216	0.15 170	0.14 175	0.20 205	0.14 188	0.27 216	0.13 162	0.36 264	0.12 111	0.28 197	0.10 113	0.13 195	0.23 143	0.40 281	0.26 199	0.19 201	0.49 238	0.21 212	0.68 297	0.52 268	0.11 185	0.11 157	0.23 191	0.25 206	0.36 230	0.38 235

4D-IteraStereo	0.14 90	0.10 80	0.09 104	0.10 103	0.08 83	0.08 79	0.05 67	0.21 131	0.12 141	0.26 170	0.12 111	0.20 124	0.08 92	0.07 83	0.19 92	0.18 126	0.20 119	0.15 127	0.22 125	0.12 104	0.27 164	0.29 177	0.05 67	0.08 89	0.14 97	0.14 93	0.19 108	0.13 76

CES	0.18 139	0.10 80	0.10 115	0.09 94	0.11 132	0.10 102	0.05 67	0.42 281	0.10 94	0.20 101	0.27 227	0.23 151	0.10 113	0.12 177	0.26 176	0.23 197	0.25 184	0.15 127	0.20 103	0.13 121	0.45 238	0.26 158	0.09 144	0.08 89	0.19 146	0.15 108	0.19 108	0.24 176

RAFT+CT+SA	0.12 77	0.10 80	0.09 104	0.08 79	0.06 53	0.07 60	0.06 88	0.19 113	0.09 75	0.16 76	0.08 60	0.18 110	0.16 198	0.05 56	0.17 76	0.17 104	0.12 55	0.10 59	0.17 83	0.09 74	0.17 79	0.23 138	0.04 43	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 60	0.05 37	0.07 60	0.05 67	0.16 89	0.07 53	0.11 62	0.09 75	0.15 87	0.15 191	0.03 28	0.15 66	0.15 82	0.11 48	0.10 59	0.12 54	0.07 42	0.13 58	0.15 81	0.04 43	0.09 113	0.13 82	0.14 93	0.19 108	0.18 110

AASNet	0.10 60	0.10 80	0.07 67	0.10 103	0.10 118	0.11 120	0.08 124	0.11 61	0.06 36	0.10 56	0.11 105	0.10 51	0.06 58	0.07 83	0.14 58	0.11 41	0.13 61	0.11 69	0.11 48	0.09 74	0.11 48	0.12 65	0.06 86	0.08 89	0.11 66	0.10 61	0.10 48	0.08 44

test-1	0.27 219	0.10 80	0.12 159	0.14 155	0.13 159	0.25 240	0.18 207	0.29 240	0.17 210	0.37 271	0.42 270	0.30 218	0.16 198	0.14 206	0.29 187	0.36 268	0.27 211	0.20 213	0.52 249	0.25 243	0.57 272	0.66 300	0.10 167	0.13 193	0.28 235	0.29 240	0.30 205	0.36 225

raft+_RVC	0.12 77	0.10 80	0.08 85	0.09 94	0.08 83	0.09 97	0.06 88	0.18 104	0.09 75	0.22 114	0.12 111	0.15 87	0.07 76	0.06 74	0.16 71	0.14 69	0.16 80	0.12 75	0.20 103	0.09 74	0.19 102	0.17 97	0.05 67	0.07 72	0.14 97	0.13 85	0.16 83	0.13 76

XX-Stereo	2.24 332	0.10 80	0.10 115	0.17 189	0.10 118	0.21 215	0.11 161	0.25 185	0.12 141	0.36 264	0.53 290	0.29 206	0.10 113	0.11 152	0.24 160	0.35 260	0.27 211	0.18 190	0.47 227	0.18 191	0.41 224	0.37 210	0.10 167	0.10 141	54.05 357	0.25 206	0.34 225	0.51 259

AFF-stereo	0.10 60	0.10 80	0.08 85	0.07 60	0.06 53	0.08 79	0.04 45	0.17 95	0.08 60	0.21 105	0.08 60	0.13 68	0.05 43	0.03 28	0.14 58	0.14 69	0.12 55	0.09 45	0.20 103	0.07 42	0.14 61	0.11 58	0.04 43	0.06 59	0.13 82	0.12 74	0.18 101	0.11 65

GANet	0.10 60	0.10 80	0.09 104	0.10 103	0.10 118	0.12 135	0.09 139	0.13 72	0.08 60	0.10 56	0.10 90	0.14 79	0.06 58	0.06 74	0.11 29	0.12 58	0.14 68	0.14 103	0.11 48	0.07 42	0.11 48	0.08 36	0.08 130	0.08 89	0.11 66	0.09 50	0.11 56	0.11 65

PWCDC_ROB	0.23 191	0.10 80	0.13 171	0.10 103	0.17 205	0.11 120	0.15 196	0.12 65	0.38 279	0.11 62	0.25 210	0.14 79	0.77 294	0.28 272	0.88 278	0.21 172	0.17 87	0.18 190	0.17 83	0.17 185	0.20 111	0.39 218	0.20 247	0.17 232	0.11 66	0.20 163	0.15 77	0.24 176

YMNet	0.13 84	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.10 118	0.12 135	0.17 203	0.11 61	0.10 94	0.10 56	0.08 60	0.16 96	0.12 151	0.09 122	0.66 264	0.16 94	0.12 55	0.12 75	0.14 64	0.08 61	0.11 48	0.11 58	0.07 104	0.07 72	0.15 106	0.11 66	0.15 77	0.13 76

castereo++	0.17 129	0.11 101	0.09 104	0.12 134	0.09 99	0.10 102	0.06 88	0.22 140	0.12 141	0.27 180	0.11 105	0.27 189	0.10 113	0.08 96	0.17 76	0.21 172	0.24 171	0.14 103	0.25 151	0.13 121	0.44 236	0.31 185	0.08 130	0.10 141	0.17 123	0.17 129	0.36 230	0.19 129

IGEV-Stereo+	0.10 60	0.11 101	0.05 38	0.05 36	0.06 53	0.06 48	0.03 22	0.16 89	0.08 60	0.24 145	0.13 121	0.11 57	0.06 58	0.05 56	0.13 46	0.15 82	0.14 68	0.10 59	0.15 70	0.10 83	0.18 90	0.15 81	0.05 67	0.04 28	0.10 57	0.12 74	0.08 33	0.09 56

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 99	0.11 101	0.10 115	0.11 121	0.08 83	0.09 97	0.05 67	0.18 104	0.17 210	0.23 125	0.18 161	0.18 110	0.10 113	0.09 122	0.19 92	0.17 104	0.19 110	0.15 127	0.18 86	0.12 104	0.19 102	0.26 158	0.07 104	0.09 113	0.16 111	0.22 181	0.16 83	0.21 144

CAS	0.14 90	0.11 101	0.08 85	0.09 94	0.08 83	0.08 79	0.05 67	0.17 95	0.10 94	0.17 83	0.16 146	0.15 87	0.10 113	0.10 140	0.20 107	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

TESTraft	0.13 84	0.11 101	0.08 85	0.07 60	0.07 66	0.07 60	0.07 106	0.15 82	0.11 113	0.16 76	0.10 90	0.14 79	0.16 198	0.05 56	0.24 160	0.17 104	0.15 75	0.12 75	0.18 86	0.10 83	0.18 90	0.22 134	0.04 43	0.08 89	0.17 123	0.17 129	0.23 136	0.19 129

anonymity	0.53 277	0.11 101	0.19 228	0.16 180	0.14 175	0.16 173	0.10 152	0.29 240	0.13 162	0.34 244	7.32 347	0.30 218	0.13 169	0.12 177	0.21 119	0.37 273	0.27 211	0.17 159	0.44 220	0.23 232	0.43 231	0.54 276	0.11 185	0.12 176	0.34 268	0.43 282	0.71 304	0.44 251

IER	0.15 99	0.11 101	0.10 115	0.12 134	0.10 118	0.12 135	0.08 124	0.17 95	0.10 94	0.18 90	0.17 157	0.20 124	0.10 113	0.11 152	0.47 239	0.15 82	0.18 98	0.14 103	0.16 76	0.11 95	0.16 71	0.12 65	0.09 144	0.09 113	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	0.08 124	0.23 152	0.09 75	0.23 125	0.14 128	0.20 124	0.10 113	0.12 177	0.23 143	0.17 104	0.21 135	0.14 103	0.21 116	0.13 121	0.22 130	0.28 172	0.06 86	0.09 113	0.16 111	0.12 74	0.21 126	0.13 76

IPLGR_C	0.15 99	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.09 99	0.11 120	0.08 124	0.23 152	0.09 75	0.23 125	0.14 128	0.20 124	0.10 113	0.12 177	0.21 119	0.17 104	0.21 135	0.14 103	0.21 116	0.13 121	0.22 130	0.28 172	0.06 86	0.09 113	0.16 111	0.12 74	0.21 126	0.14 87

test-3	0.18 139	0.11 101	0.09 104	0.11 121	0.12 146	0.10 102	0.07 106	0.25 185	0.10 94	0.27 180	0.11 105	0.29 206	0.11 137	0.08 96	0.23 143	0.19 144	0.23 160	0.15 127	0.47 227	0.15 160	0.33 181	0.46 241	0.06 86	0.09 113	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	0.12 146	0.10 102	0.07 106	0.25 185	0.10 94	0.27 180	0.11 105	0.29 206	0.11 137	0.08 96	0.23 143	0.19 144	0.23 160	0.15 127	0.47 227	0.15 160	0.33 181	0.46 241	0.06 86	0.09 113	0.16 111	0.14 93	0.25 158	0.23 162

ACRE	0.15 99	0.11 101	0.08 85	0.10 103	0.09 99	0.11 120	0.08 124	0.23 152	0.09 75	0.23 125	0.15 136	0.20 124	0.10 113	0.12 177	0.21 119	0.17 104	0.21 135	0.14 103	0.21 116	0.13 121	0.22 130	0.27 164	0.06 86	0.09 113	0.16 111	0.12 74	0.21 126	0.13 76

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 77	0.11 101	0.09 104	0.08 79	0.07 66	0.08 79	0.05 67	0.21 131	0.09 75	0.23 125	0.09 75	0.18 110	0.06 58	0.05 56	0.16 71	0.14 69	0.14 68	0.09 45	0.21 116	0.08 61	0.17 79	0.13 72	0.05 67	0.08 89	0.17 123	0.13 85	0.20 120	0.14 87

UPFNet	0.13 84	0.11 101	0.12 159	0.12 134	0.11 132	0.13 146	0.10 152	0.15 82	0.12 141	0.17 83	0.13 121	0.15 87	0.09 105	0.11 152	0.23 143	0.15 82	0.17 87	0.15 127	0.16 76	0.11 95	0.13 58	0.11 58	0.09 144	0.09 113	0.13 82	0.13 85	0.19 108	0.13 76

HITNet	0.14 90	0.11 101	0.10 115	0.11 121	0.10 118	0.10 102	0.07 106	0.18 104	0.11 113	0.24 145	0.13 121	0.18 110	0.10 113	0.09 122	0.20 107	0.14 69	0.17 87	0.14 103	0.16 76	0.10 83	0.20 111	0.22 134	0.08 130	0.09 113	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
castereo	0.17 129	0.12 117	0.10 115	0.10 103	0.10 118	0.11 120	0.06 88	0.22 140	0.13 162	0.26 170	0.14 128	0.23 151	0.08 92	0.07 83	0.19 92	0.22 186	0.25 184	0.14 103	0.28 168	0.13 121	0.45 238	0.34 198	0.07 104	0.09 113	0.19 146	0.20 163	0.19 108	0.20 135

MGS-Stereo	0.15 99	0.12 117	0.08 85	0.07 60	0.07 66	0.07 60	0.05 67	0.16 89	0.07 53	0.13 72	0.10 90	0.13 68	0.06 58	0.08 96	0.98 290	0.13 63	0.19 110	0.15 127	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

CASnet	0.15 99	0.12 117	0.08 85	0.10 103	0.11 132	0.14 153	0.06 88	0.23 152	0.12 141	0.28 196	0.15 136	0.23 151	0.10 113	0.09 122	0.19 92	0.15 82	0.20 119	0.11 69	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)
anonymousdsp2	0.13 84	0.12 117	0.09 104	0.09 94	0.08 83	0.10 102	0.07 106	0.18 104	0.08 60	0.20 101	0.16 146	0.15 87	0.07 76	0.07 83	0.15 66	0.15 82	0.17 87	0.12 75	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

EGLCR-Stereo	0.20 165	0.12 117	0.10 115	0.11 121	0.11 132	0.13 146	0.06 88	0.23 152	0.11 113	0.27 180	0.09 75	0.24 158	0.09 105	0.09 122	0.18 87	0.21 172	0.24 171	0.16 148	0.29 178	0.12 104	0.36 203	0.46 241	0.07 104	0.09 113	0.15 106	0.25 206	0.93 315	0.25 183

TestStereo1	0.14 90	0.12 117	0.08 85	0.07 60	0.07 66	0.08 79	0.07 106	0.14 78	0.10 94	0.17 83	0.09 75	0.14 79	0.17 210	0.05 56	0.23 143	0.17 104	0.16 80	0.12 75	0.19 95	0.10 83	0.19 102	0.24 146	0.04 43	0.07 72	0.18 137	0.17 129	0.26 169	0.20 135

SA-5K	0.14 90	0.12 117	0.08 85	0.07 60	0.07 66	0.08 79	0.07 106	0.14 78	0.10 94	0.17 83	0.09 75	0.14 79	0.17 210	0.05 56	0.23 143	0.17 104	0.16 80	0.12 75	0.19 95	0.10 83	0.19 102	0.24 146	0.04 43	0.07 72	0.18 137	0.17 129	0.26 169	0.20 135

IPLG	0.22 181	0.12 117	0.11 139	0.10 103	0.10 118	0.10 102	0.07 106	0.22 140	0.09 75	0.24 145	0.15 136	0.21 137	0.09 105	0.11 152	1.93 323	0.18 126	0.21 135	0.16 148	0.24 139	0.14 145	0.20 111	0.32 189	0.06 86	0.10 141	0.18 137	0.18 145	0.24 147	0.14 87

GMOStereo	0.16 115	0.12 117	0.10 115	0.10 103	0.08 83	0.10 102	0.07 106	0.23 152	0.12 141	0.28 196	0.10 90	0.21 137	0.13 169	0.08 96	0.20 107	0.18 126	0.21 135	0.14 103	0.23 131	0.13 121	0.26 156	0.36 204	0.05 67	0.08 89	0.22 174	0.19 153	0.24 147	0.18 110

error version	0.16 115	0.12 117	0.10 115	0.10 103	0.08 83	0.10 102	0.07 106	0.23 152	0.12 141	0.28 196	0.10 90	0.21 137	0.13 169	0.08 96	0.20 107	0.18 126	0.21 135	0.14 103	0.23 131	0.13 121	0.26 156	0.36 204	0.05 67	0.08 89	0.22 174	0.19 153	0.24 147	0.18 110

test-v	0.16 115	0.12 117	0.10 115	0.10 103	0.08 83	0.10 102	0.07 106	0.23 152	0.12 141	0.28 196	0.10 90	0.21 137	0.13 169	0.08 96	0.20 107	0.18 126	0.21 135	0.14 103	0.23 131	0.13 121	0.26 156	0.36 204	0.05 67	0.08 89	0.22 174	0.19 153	0.24 147	0.18 110

test_3	0.19 156	0.12 117	0.11 139	0.11 121	0.12 146	0.10 102	0.07 106	0.25 185	0.12 141	0.28 196	0.12 111	0.31 225	0.14 185	0.08 96	0.25 172	0.20 161	0.23 160	0.15 127	0.47 227	0.16 176	0.35 199	0.46 241	0.06 86	0.11 157	0.19 146	0.19 153	0.27 184	0.25 183

test-2	0.16 115	0.12 117	0.10 115	0.10 103	0.08 83	0.10 102	0.07 106	0.23 152	0.12 141	0.28 196	0.10 90	0.21 137	0.13 169	0.08 96	0.20 107	0.18 126	0.21 135	0.14 103	0.23 131	0.13 121	0.26 156	0.36 204	0.05 67	0.08 89	0.22 174	0.19 153	0.24 147	0.18 110

CREStereo++_RVC	0.18 139	0.12 117	0.10 115	0.11 121	0.12 146	0.11 120	0.08 124	0.23 152	0.12 141	0.28 196	0.13 121	0.22 147	0.19 229	0.10 140	0.22 132	0.22 186	0.24 171	0.12 75	0.22 125	0.11 95	0.34 188	0.25 152	0.07 104	0.09 113	0.19 146	0.15 108	0.62 292	0.23 162
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.19 156	0.12 117	0.10 115	0.14 155	0.13 159	0.14 153	0.08 124	0.18 104	0.11 113	0.24 145	0.12 111	0.16 96	0.12 151	0.13 195	0.29 187	0.28 233	0.26 199	0.25 257	0.34 194	0.22 220	0.34 188	0.27 164	0.29 283	0.10 141	0.13 82	0.15 108	0.36 230	0.18 110

XX-TBD	0.19 156	0.12 117	0.10 115	0.14 155	0.13 159	0.14 153	0.08 124	0.18 104	0.11 113	0.24 145	0.12 111	0.16 96	0.12 151	0.13 195	0.29 187	0.28 233	0.26 199	0.25 257	0.34 194	0.22 220	0.34 188	0.27 164	0.29 283	0.10 141	0.13 82	0.15 108	0.36 230	0.18 110

raftrobust	0.15 99	0.12 117	0.11 139	0.11 121	0.10 118	0.08 79	0.06 88	0.22 140	0.09 75	0.27 180	0.13 121	0.19 118	0.08 92	0.08 96	0.21 119	0.18 126	0.21 135	0.15 127	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

DMCA-RVC	0.16 115	0.12 117	0.15 191	0.12 134	0.13 159	0.11 120	0.13 181	0.17 95	0.16 201	0.18 90	0.21 188	0.20 124	0.10 113	0.10 140	0.36 216	0.17 104	0.18 98	0.17 159	0.16 76	0.14 145	0.18 90	0.15 81	0.10 167	0.12 176	0.14 97	0.13 85	0.18 101	0.18 110

CVANet_RVC	0.10 60	0.12 117	0.11 139	0.13 143	0.09 99	0.11 120	0.08 124	0.12 65	0.08 60	0.09 50	0.14 128	0.10 51	0.07 76	0.07 83	0.11 29	0.11 41	0.11 48	0.11 69	0.11 48	0.08 61	0.11 48	0.08 36	0.06 86	0.08 89	0.11 66	0.09 50	0.11 56	0.12 72

IGEV-FE	0.29 225	0.13 136	0.22 251	0.29 251	0.17 205	0.21 215	0.22 232	0.28 226	0.14 177	0.35 257	0.43 273	0.33 231	0.11 137	0.14 206	0.23 143	0.37 273	0.26 199	0.17 159	0.47 227	0.24 235	0.51 262	0.61 293	0.11 185	0.11 157	0.33 260	0.27 227	0.62 292	0.45 252

Reg-Stereo(zero)	0.24 198	0.13 136	0.14 179	0.13 143	0.11 132	0.14 153	0.11 161	0.32 257	0.15 188	0.34 244	0.56 294	0.30 218	0.12 151	0.16 225	0.19 92	0.31 245	0.25 184	0.15 127	0.42 216	0.17 185	0.34 188	0.49 255	0.10 167	0.11 157	0.20 157	0.24 195	0.38 240	0.37 230

HI	0.24 198	0.13 136	0.14 179	0.13 143	0.11 132	0.14 153	0.11 161	0.32 257	0.15 188	0.34 244	0.56 294	0.30 218	0.12 151	0.16 225	0.19 92	0.31 245	0.25 184	0.15 127	0.42 216	0.17 185	0.34 188	0.49 255	0.10 167	0.11 157	0.20 157	0.24 195	0.38 240	0.37 230

gcap-zeroshot	0.36 248	0.13 136	0.16 203	0.19 206	0.14 175	0.19 199	0.14 188	0.28 226	0.13 162	0.37 271	0.35 251	0.34 235	0.12 151	0.12 177	0.23 143	0.36 268	0.50 294	0.17 159	3.18 326	0.25 243	0.45 238	0.51 264	0.23 259	0.11 157	0.21 167	0.26 220	0.25 158	0.27 197

trnet	0.16 115	0.13 136	0.10 115	0.11 121	0.10 118	0.10 102	0.06 88	0.24 168	0.09 75	0.28 196	0.12 111	0.26 179	0.11 137	0.10 140	0.20 107	0.22 186	0.25 184	0.13 91	0.21 116	0.13 121	0.32 177	0.20 124	0.08 130	0.09 113	0.17 123	0.17 129	0.24 147	0.23 162

IGEV_Zeroshot_test	0.29 225	0.13 136	0.22 251	0.29 251	0.17 205	0.21 215	0.22 232	0.28 226	0.14 177	0.35 257	0.43 273	0.33 231	0.11 137	0.14 206	0.23 143	0.37 273	0.26 199	0.17 159	0.48 236	0.24 235	0.52 264	0.61 293	0.11 185	0.11 157	0.33 260	0.27 227	0.62 292	0.45 252

MSKI-zero shot	0.26 213	0.13 136	0.10 115	0.14 155	0.14 175	0.15 166	0.11 161	0.28 226	0.13 162	0.30 216	0.35 251	0.28 197	0.11 137	0.12 177	0.29 187	0.37 273	0.28 222	0.17 159	0.58 263	0.26 252	0.57 272	0.55 278	0.09 144	0.11 157	0.25 210	0.41 276	0.32 216	0.42 246

Any-RAFT	0.24 198	0.13 136	0.16 203	0.16 180	0.13 159	0.15 166	0.10 152	0.25 185	0.14 177	0.28 196	0.35 251	0.28 197	0.11 137	0.12 177	0.22 132	0.25 213	0.28 222	0.17 159	0.50 244	0.16 176	0.63 286	0.40 222	0.10 167	0.10 141	0.28 235	0.29 240	0.26 169	0.42 246

RAFT-Test	0.24 198	0.13 136	0.11 139	0.16 180	0.14 175	0.18 189	0.11 161	0.27 216	0.14 177	0.32 230	0.26 219	0.26 179	0.12 151	0.14 206	0.24 160	0.35 260	0.27 211	0.18 190	0.56 258	0.24 235	0.58 276	0.49 255	0.09 144	0.11 157	0.27 228	0.29 240	0.27 184	0.35 223

LoS_RVC	0.16 115	0.13 136	0.10 115	0.07 60	0.09 99	0.08 79	0.06 88	0.17 95	0.11 113	0.23 125	0.16 146	0.17 103	0.11 137	0.09 122	0.21 119	0.22 186	0.17 87	0.16 148	0.24 139	0.12 104	0.33 181	0.31 185	0.08 130	0.09 113	0.20 157	0.15 108	0.16 83	0.20 135

tt_ll	0.16 115	0.13 136	0.10 115	0.07 60	0.09 99	0.08 79	0.06 88	0.17 95	0.11 113	0.23 125	0.16 146	0.17 103	0.11 137	0.09 122	0.21 119	0.22 186	0.17 87	0.16 148	0.24 139	0.12 104	0.33 181	0.31 185	0.08 130	0.09 113	0.20 157	0.15 108	0.16 83	0.20 135

raft_robust	0.18 139	0.13 136	0.10 115	0.14 155	0.09 99	0.11 120	0.08 124	0.25 185	0.12 141	0.30 216	0.10 90	0.24 158	0.14 185	0.10 140	0.24 160	0.21 172	0.21 135	0.17 159	0.34 194	0.14 145	0.27 164	0.31 185	0.06 86	0.10 141	0.22 174	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 67	0.22 140	0.11 113	0.24 145	0.11 105	0.24 158	0.09 105	0.10 140	0.22 132	0.18 126	0.21 135	0.17 159	0.28 168	0.12 104	0.25 151	0.33 192	0.06 86	0.09 113	0.24 203	0.20 163	0.26 169	0.22 153

SA	0.15 99	0.13 136	0.09 104	0.09 94	0.08 83	0.11 120	0.06 88	0.21 131	0.10 94	0.23 125	0.09 75	0.23 151	0.07 76	0.07 83	0.19 92	0.18 126	0.18 98	0.15 127	0.24 139	0.12 104	0.20 111	0.26 158	0.05 67	0.09 113	0.20 157	0.20 163	0.27 184	0.23 162

RALAANet	0.14 90	0.13 136	0.11 139	0.10 103	0.10 118	0.11 120	0.07 106	0.17 95	0.10 94	0.16 76	0.15 136	0.15 87	0.09 105	0.06 74	0.19 92	0.16 94	0.18 98	0.17 159	0.26 153	0.14 145	0.24 146	0.23 138	0.07 104	0.09 113	0.16 111	0.15 108	0.20 120	0.16 98

sCroCo_RVC	0.22 181	0.13 136	0.11 139	0.11 121	0.10 118	0.14 153	0.09 139	0.24 168	0.19 218	0.24 145	0.16 146	0.20 124	0.20 233	0.08 96	0.26 176	0.36 268	0.29 229	0.22 230	0.35 201	0.21 212	0.48 251	0.53 273	0.10 167	0.15 216	0.23 191	0.21 173	0.28 194	0.23 162

EAI-Stereo	0.28 223	0.13 136	0.12 159	0.18 196	0.16 196	0.66 299	0.20 219	0.27 216	0.18 216	0.27 180	0.27 227	0.29 206	0.10 113	0.11 152	0.35 214	0.32 250	0.26 199	0.20 213	0.65 269	0.22 220	0.44 236	0.44 236	0.10 167	0.14 203	0.28 235	0.31 251	0.39 244	0.42 246

UNet	0.15 99	0.13 136	0.13 171	0.14 155	0.12 146	0.14 153	0.10 152	0.20 115	0.12 141	0.21 105	0.15 136	0.17 103	0.12 151	0.13 195	0.21 119	0.15 82	0.20 119	0.17 159	0.18 86	0.13 121	0.17 79	0.14 78	0.10 167	0.12 176	0.15 106	0.17 129	0.20 120	0.17 103

CREStereo	0.17 129	0.13 136	0.11 139	0.11 121	0.10 118	0.10 102	0.06 88	0.24 168	0.10 94	0.27 180	0.12 111	0.26 179	0.11 137	0.10 140	0.22 132	0.26 224	0.26 199	0.13 91	0.21 116	0.14 145	0.36 203	0.24 146	0.08 130	0.09 113	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
R-Stereo Train	0.23 191	0.13 136	0.13 171	0.15 170	0.13 159	0.18 189	0.07 106	0.24 168	0.15 188	0.32 230	0.25 210	0.27 189	0.13 169	0.14 206	0.21 119	0.28 233	0.30 237	0.20 213	0.47 227	0.20 201	0.47 247	0.50 260	0.10 167	0.12 176	0.23 191	0.26 220	0.23 136	0.28 203

RAFT-Stereo	0.23 191	0.13 136	0.13 171	0.15 170	0.13 159	0.18 189	0.07 106	0.24 168	0.15 188	0.32 230	0.25 210	0.27 189	0.13 169	0.14 206	0.21 119	0.28 233	0.30 237	0.20 213	0.47 227	0.20 201	0.47 247	0.50 260	0.10 167	0.12 176	0.23 191	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
DDF-Stereo	0.40 260	0.14 157	0.08 85	1.79 322	0.15 190	1.91 331	0.20 219	0.26 199	0.11 113	0.27 180	0.17 157	2.08 319	0.16 198	0.11 152	0.19 92	0.25 213	0.29 229	0.15 127	0.37 207	0.15 160	0.45 238	0.34 198	0.09 144	0.10 141	0.18 137	0.23 188	0.25 158	0.26 193

zero-FE	1.43 322	0.14 157	0.08 85	8.08 349	0.34 278	13.79 354	2.48 332	0.26 199	0.12 141	0.32 230	0.26 219	6.70 344	0.60 285	0.11 152	0.27 181	0.24 204	0.43 283	0.33 293	0.54 254	0.16 176	1.94 341	0.41 225	0.09 144	0.10 141	0.18 137	0.23 188	0.25 158	0.25 183

S2M2_L	0.17 129	0.14 157	0.15 191	0.13 143	0.10 118	0.16 173	0.11 161	0.21 131	0.11 113	0.27 180	0.09 75	0.20 124	0.06 58	0.17 234	0.22 132	0.19 144	0.25 184	0.16 148	0.20 103	0.15 160	0.34 188	0.25 152	0.13 209	0.10 141	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
G2L-Stereo	0.16 115	0.14 157	0.11 139	0.12 134	0.13 159	0.12 135	0.09 139	0.20 115	0.11 113	0.24 145	0.16 146	0.19 118	0.16 198	0.11 152	0.29 187	0.16 94	0.20 119	0.15 127	0.18 86	0.12 104	0.20 111	0.16 90	0.11 185	0.10 141	0.18 137	0.19 153	0.23 136	0.17 103

model_zeroshot	0.28 223	0.14 157	0.11 139	0.16 180	0.14 175	0.18 189	0.11 161	0.28 226	0.15 188	0.33 240	0.32 244	0.31 225	0.10 113	0.13 195	0.43 229	0.31 245	0.30 237	0.19 201	0.66 270	0.22 220	0.55 268	0.44 236	0.12 202	0.13 193	0.49 295	0.36 266	0.31 213	0.53 260

AE-Stereo	0.20 165	0.14 157	0.13 171	0.16 180	0.12 146	0.12 135	0.09 139	0.23 152	0.15 188	0.28 196	0.12 111	0.29 206	0.13 169	0.09 122	0.21 119	0.25 213	0.28 222	0.19 201	0.28 168	0.19 194	0.35 199	0.42 228	0.07 104	0.14 203	0.22 174	0.24 195	0.26 169	0.21 144

iinet-f	0.17 129	0.14 157	0.10 115	0.12 134	0.09 99	0.14 153	0.09 139	0.15 82	0.10 94	0.23 125	0.25 210	0.18 110	0.15 191	0.08 96	0.33 205	0.19 144	0.20 119	0.13 91	0.36 205	0.16 176	0.20 111	0.21 127	0.08 130	0.09 113	0.17 123	0.14 93	0.25 158	0.17 103

iRaft-Stereo_20w	0.31 235	0.14 157	0.24 263	0.29 251	0.18 215	0.22 225	0.18 207	0.26 199	0.15 188	0.41 291	0.51 287	0.30 218	0.11 137	0.12 177	0.32 201	0.32 250	0.27 211	0.17 159	0.42 216	0.24 235	0.46 245	0.53 273	0.11 185	0.10 141	0.33 260	0.67 308	0.61 290	0.60 265

MIPNet	0.21 176	0.14 157	0.11 139	0.11 121	0.12 146	0.12 135	0.08 124	0.24 168	0.10 94	0.27 180	0.24 208	0.22 147	0.14 185	0.11 152	0.94 286	0.20 161	0.23 160	0.17 159	0.31 184	0.20 201	0.21 120	0.35 203	0.07 104	0.11 157	0.23 191	0.23 188	0.27 184	0.21 144

cross-raft	0.24 198	0.14 157	0.12 159	0.13 143	0.13 159	0.17 184	0.10 152	0.27 216	0.15 188	0.30 216	0.19 168	0.28 197	0.10 113	0.12 177	0.26 176	0.34 255	0.27 211	0.17 159	0.57 261	0.25 243	0.62 284	0.51 264	0.09 144	0.11 157	0.29 241	0.27 227	0.26 169	0.31 214

LMCR-Stereo	0.18 139	0.14 157	0.11 139	0.13 143	0.12 146	0.15 166	0.10 152	0.22 140	0.13 162	0.23 125	0.18 161	0.24 158	0.17 210	0.12 177	0.21 119	0.19 144	0.26 199	0.18 190	0.33 188	0.19 194	0.26 156	0.25 152	0.10 167	0.12 176	0.19 146	0.18 145	0.24 147	0.23 162

rafts_anoy	0.14 90	0.14 157	0.11 139	0.11 121	0.11 132	0.10 102	0.07 106	0.21 131	0.08 60	0.21 105	0.15 136	0.17 103	0.07 76	0.06 74	0.20 107	0.17 104	0.20 119	0.17 159	0.22 125	0.12 104	0.21 120	0.18 105	0.06 86	0.09 113	0.16 111	0.15 108	0.15 77	0.17 103

sAnonymous2	0.20 165	0.14 157	0.12 159	0.12 134	0.11 132	0.14 153	0.12 177	0.28 226	0.16 201	0.23 125	0.19 168	0.19 118	0.15 191	0.08 96	0.24 160	0.26 224	0.25 184	0.22 230	0.39 209	0.20 201	0.34 188	0.38 213	0.08 130	0.13 193	0.22 174	0.24 195	0.23 136	0.24 176

CroCo_RVC	0.20 165	0.14 157	0.12 159	0.12 134	0.11 132	0.14 153	0.12 177	0.28 226	0.16 201	0.23 125	0.19 168	0.19 118	0.15 191	0.08 96	0.24 160	0.26 224	0.25 184	0.22 230	0.39 209	0.20 201	0.34 188	0.38 213	0.08 130	0.13 193	0.22 174	0.24 195	0.23 136	0.24 176

RALCasStereoNet	0.15 99	0.14 157	0.10 115	0.13 143	0.11 132	0.10 102	0.07 106	0.20 115	0.08 60	0.23 125	0.13 121	0.19 118	0.08 92	0.07 83	0.20 107	0.18 126	0.22 152	0.17 159	0.20 103	0.12 104	0.22 130	0.21 127	0.07 104	0.09 113	0.18 137	0.15 108	0.15 77	0.15 93

HGLStereo	0.15 99	0.14 157	0.12 159	0.13 143	0.13 159	0.13 146	0.08 124	0.18 104	0.11 113	0.22 114	0.22 196	0.14 79	0.09 105	0.11 152	0.24 160	0.17 104	0.21 135	0.17 159	0.20 103	0.14 145	0.18 90	0.16 90	0.10 167	0.11 157	0.17 123	0.16 121	0.17 97	0.15 93

BEATNet_4x	0.19 156	0.14 157	0.12 159	0.13 143	0.13 159	0.12 135	0.10 152	0.20 115	0.14 177	0.27 180	0.14 128	0.21 137	0.13 169	0.11 152	0.32 201	0.20 161	0.22 152	0.22 230	0.20 103	0.12 104	0.31 174	0.41 225	0.10 167	0.12 176	0.17 123	0.16 121	0.26 169	0.23 162

RASNet	0.15 99	0.14 157	0.14 179	0.13 143	0.11 132	0.12 135	0.10 152	0.24 168	0.12 141	0.22 114	0.14 128	0.18 110	0.12 151	0.09 122	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	0.14 203	0.16 111	0.16 121	0.26 169	0.22 153

MSMDNet	0.25 206	0.14 157	0.11 139	0.13 143	0.14 175	0.16 173	0.11 161	0.26 199	0.14 177	0.31 223	0.17 157	0.26 179	0.29 257	0.14 206	0.24 160	0.35 260	0.28 222	0.18 190	0.54 254	0.28 263	0.58 276	0.60 289	0.10 167	0.11 157	0.26 215	0.25 206	0.26 169	0.30 211

iResNetv2_ROB	0.20 165	0.14 157	0.11 139	0.17 189	0.13 159	0.17 184	0.11 161	0.26 199	0.12 141	0.26 170	0.20 178	0.27 189	0.19 229	0.10 140	0.42 227	0.16 94	0.20 119	0.15 127	0.35 201	0.15 160	0.33 181	0.18 105	0.12 202	0.14 203	0.20 157	0.17 129	0.30 205	0.19 129

iResNet_ROB	0.17 129	0.14 157	0.12 159	0.15 170	0.11 132	0.15 166	0.11 161	0.25 185	0.12 141	0.25 158	0.16 146	0.19 118	0.21 236	0.09 122	0.25 172	0.16 94	0.22 152	0.16 148	0.29 178	0.12 104	0.23 142	0.16 90	0.09 144	0.12 176	0.20 157	0.17 129	0.26 169	0.21 144

DN-CSS_ROB	0.18 139	0.14 157	0.16 203	0.14 155	0.14 175	0.11 120	0.09 139	0.25 185	0.13 162	0.27 180	0.26 219	0.25 167	0.17 210	0.09 122	0.19 92	0.16 94	0.19 110	0.15 127	0.41 213	0.13 121	0.24 146	0.18 105	0.10 167	0.14 203	0.17 123	0.15 108	0.22 132	0.18 110

coex_refinement	0.17 129	0.15 179	0.11 139	0.12 134	0.12 146	0.13 146	0.08 124	0.21 131	0.16 201	0.22 114	0.18 161	0.17 103	0.10 113	0.10 140	0.44 233	0.19 144	0.20 119	0.15 127	0.23 131	0.11 95	0.17 79	0.15 81	0.09 144	0.10 141	0.18 137	0.17 129	0.20 120	0.22 153

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 316	0.15 179	0.23 255	0.22 220	0.20 224	0.33 268	0.24 242	0.28 226	0.33 272	0.38 277	0.52 288	0.35 238	0.15 191	0.13 195	0.29 187	0.49 297	0.30 237	0.21 223	25.47 354	0.27 258	0.49 253	0.60 289	0.10 167	0.12 176	0.32 256	0.45 285	0.37 238	0.60 265

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 242	0.15 179	0.23 255	0.24 236	0.16 196	0.28 253	0.20 219	0.28 226	0.21 225	0.35 257	0.60 302	0.32 228	0.17 210	0.12 177	0.28 184	0.44 287	0.30 237	0.22 230	0.58 263	0.28 263	0.54 265	0.59 287	0.09 144	0.14 203	0.33 260	0.32 254	0.79 307	0.60 265

LoS	0.22 181	0.15 179	0.11 139	0.13 143	0.14 175	0.12 135	0.08 124	0.60 305	0.11 113	0.37 271	0.38 261	0.36 240	0.13 169	0.11 152	0.23 143	0.25 213	0.26 199	0.15 127	0.26 153	0.15 160	0.42 229	0.33 192	0.09 144	0.09 113	0.25 210	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.
GLC_STEREO	0.18 139	0.15 179	0.16 203	0.15 170	0.14 175	0.14 153	0.11 161	0.26 199	0.10 94	0.28 196	0.18 161	0.20 124	0.10 113	0.11 152	0.19 92	0.19 144	0.28 222	0.15 127	0.24 139	0.14 145	0.37 207	0.23 138	0.09 144	0.10 141	0.19 146	0.13 85	0.30 205	0.18 110

FINET	0.16 115	0.15 179	0.15 191	0.16 180	0.12 146	0.13 146	0.14 188	0.18 104	0.15 188	0.17 83	0.15 136	0.18 110	0.12 151	0.11 152	0.23 143	0.18 126	0.19 110	0.14 103	0.23 131	0.12 104	0.18 90	0.14 78	0.12 202	0.12 176	0.16 111	0.16 121	0.18 101	0.16 98

PMTNet	0.18 139	0.15 179	0.11 139	0.14 155	0.11 132	0.09 97	0.09 139	0.22 140	0.10 94	0.29 213	0.11 105	0.25 167	0.08 92	0.09 122	0.24 160	0.27 230	0.24 171	0.13 91	0.28 168	0.13 121	0.35 199	0.24 146	0.09 144	0.08 89	0.22 174	0.17 129	0.23 136	0.25 183

CFNet	0.16 115	0.15 179	0.12 159	0.18 196	0.15 190	0.14 153	0.11 161	0.23 152	0.12 141	0.21 105	0.16 146	0.29 206	0.14 185	0.11 152	0.21 119	0.13 63	0.20 119	0.16 148	0.18 86	0.12 104	0.17 79	0.13 72	0.08 130	0.12 176	0.20 157	0.17 129	0.22 132	0.21 144

DISCO	0.16 115	0.15 179	0.11 139	0.14 155	0.13 159	0.16 173	0.14 188	0.15 82	0.13 162	0.21 105	0.17 157	0.16 96	0.10 113	0.10 140	0.25 172	0.16 94	0.20 119	0.15 127	0.23 131	0.14 145	0.17 79	0.18 105	0.09 144	0.11 157	0.17 123	0.16 121	0.21 126	0.16 98

IPLGR	0.26 213	0.16 188	0.13 171	0.15 170	0.15 190	0.12 135	0.09 139	0.24 168	0.13 162	0.28 196	0.25 210	0.23 151	0.12 151	0.11 152	1.91 322	0.20 161	0.22 152	0.18 190	0.34 194	0.20 201	0.25 151	0.33 192	0.07 104	0.12 176	0.23 191	0.23 188	0.28 194	0.21 144

TRStereo	0.34 245	0.16 188	0.21 244	0.16 180	0.12 146	0.34 271	0.17 203	0.27 216	0.11 113	0.35 257	0.18 161	0.34 235	0.09 105	0.12 177	0.26 176	0.36 268	0.25 184	0.17 159	0.44 220	0.25 243	0.42 229	0.47 247	0.09 144	0.09 113	0.26 215	2.80 344	0.49 268	0.33 219

s12784h	0.22 181	0.16 188	0.13 171	0.19 206	0.14 175	0.12 135	0.08 124	0.24 168	0.11 113	0.29 213	0.16 146	0.27 189	0.15 191	0.10 140	0.22 132	0.26 224	0.26 199	0.13 91	0.29 178	0.12 104	0.50 260	0.30 180	0.08 130	0.10 141	0.24 203	0.21 173	0.65 298	0.47 256

CFNet_pseudo	0.20 165	0.16 188	0.16 203	0.19 206	0.16 196	0.16 173	0.13 181	0.24 168	0.14 177	0.28 196	0.21 188	0.22 147	0.19 229	0.12 177	0.63 259	0.17 104	0.20 119	0.17 159	0.30 183	0.12 104	0.21 120	0.17 97	0.12 202	0.12 176	0.20 157	0.20 163	0.25 158	0.26 193

GES	0.22 181	0.16 188	0.12 159	0.14 155	0.15 190	0.19 199	0.12 177	0.25 185	0.14 177	0.26 170	0.18 161	0.21 137	0.13 169	0.17 234	0.36 216	0.21 172	0.27 211	0.19 201	0.52 249	0.20 201	0.33 181	0.29 177	0.13 209	0.14 203	0.19 146	0.17 129	0.27 184	0.42 246

GMStereo	0.16 115	0.16 188	0.09 104	0.14 155	0.13 159	0.15 166	0.11 161	0.22 140	0.12 141	0.19 97	0.15 136	0.25 167	0.13 169	0.09 122	0.17 76	0.14 69	0.21 135	0.13 91	0.26 153	0.15 160	0.20 111	0.12 65	0.09 144	0.11 157	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
FADNet-RVC-Resample	0.20 165	0.16 188	0.18 223	0.17 189	0.16 196	0.16 173	0.14 188	0.24 168	0.17 210	0.26 170	0.19 168	0.26 179	0.16 198	0.16 225	0.30 197	0.17 104	0.20 119	0.22 230	0.26 153	0.24 235	0.22 130	0.29 177	0.13 209	0.20 244	0.22 174	0.21 173	0.19 108	0.22 153

RTSC	0.27 219	0.16 188	0.16 203	0.16 180	0.17 205	0.18 189	0.19 215	0.23 152	0.21 225	0.25 158	0.25 210	0.20 124	0.18 223	0.14 206	1.57 309	0.23 197	0.30 237	0.19 201	0.39 209	0.18 191	0.30 172	0.32 189	0.11 185	0.17 232	0.21 167	0.22 181	0.31 213	0.43 250

DeepPrunerF	0.29 225	0.16 188	0.14 179	0.23 229	0.44 294	0.17 184	0.21 226	0.20 115	0.26 252	0.16 76	0.22 196	0.15 87	0.12 151	0.12 177	0.97 288	0.21 172	0.18 98	0.17 159	0.26 153	0.16 176	0.21 120	0.17 97	0.12 202	0.12 176	1.97 342	0.25 206	0.22 132	0.20 135

NVstereo2D	0.26 213	0.16 188	0.15 191	0.22 220	0.18 215	0.26 244	0.28 260	0.20 115	0.14 177	0.22 114	0.21 188	0.17 103	0.11 137	0.38 289	1.98 327	0.20 161	0.24 171	0.19 201	0.21 116	0.14 145	0.18 90	0.15 81	0.25 262	0.13 193	0.22 174	0.17 129	0.19 108	0.18 110

MLCV	0.24 198	0.16 188	0.15 191	0.24 236	0.18 215	0.21 215	0.15 196	0.30 244	0.16 201	0.31 223	0.31 241	0.32 228	0.25 250	0.11 152	0.24 160	0.24 204	0.25 184	0.17 159	0.53 253	0.15 160	0.33 181	0.33 192	0.14 219	0.17 232	0.23 191	0.23 188	0.27 184	0.25 183

PDISCO_ROB	0.17 129	0.16 188	0.16 203	0.14 155	0.12 146	0.13 146	0.11 161	0.15 82	0.12 141	0.16 76	0.16 146	0.12 63	0.10 113	0.09 122	0.19 92	0.20 161	0.19 110	0.23 244	0.18 86	0.15 160	0.22 130	0.23 138	0.07 104	0.11 157	0.21 167	0.24 195	0.39 244	0.23 162

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 191	0.17 200	0.08 85	0.22 220	0.21 230	0.29 258	0.17 203	0.25 185	0.11 113	0.42 293	0.19 168	0.43 255	0.09 105	0.11 152	0.19 92	0.25 213	0.25 184	0.16 148	0.28 168	0.14 145	0.41 224	0.39 218	0.07 104	0.09 113	0.20 157	0.18 145	0.27 184	0.49 257

EKT-Stereo	0.33 242	0.17 200	0.13 171	0.20 212	0.17 205	0.22 225	0.25 247	0.27 216	0.14 177	0.30 216	0.26 219	0.27 189	0.13 169	0.13 195	1.64 312	0.53 300	0.29 229	0.25 257	0.46 225	0.30 276	0.82 313	0.54 276	0.09 144	0.12 176	0.30 247	0.25 206	0.31 213	0.25 183

dd	0.19 156	0.17 200	0.10 115	0.34 268	0.12 146	0.24 235	0.11 161	0.21 131	0.10 94	0.22 114	0.10 90	0.37 242	0.10 113	0.09 122	0.37 218	0.17 104	0.28 222	0.14 103	0.35 201	0.14 145	0.19 102	0.14 78	0.09 144	0.13 193	0.21 167	0.15 108	0.26 169	0.21 144

AACVNet	0.19 156	0.17 200	0.14 179	0.19 206	0.19 219	0.19 199	0.13 181	0.23 152	0.15 188	0.25 158	0.23 204	0.20 124	0.13 169	0.13 195	0.21 119	0.18 126	0.24 171	0.18 190	0.24 139	0.17 185	0.22 130	0.20 124	0.14 219	0.15 216	0.22 174	0.21 173	0.25 158	0.25 183

TestStereo	0.17 129	0.17 200	0.14 179	0.15 170	0.11 132	0.15 166	0.11 161	0.25 185	0.13 162	0.30 216	0.15 136	0.25 167	0.11 137	0.08 96	0.19 92	0.14 69	0.23 160	0.13 91	0.27 161	0.13 121	0.27 164	0.15 81	0.09 144	0.14 203	0.21 167	0.15 108	0.21 126	0.19 129

pcwnet_v2	0.26 213	0.17 200	0.18 223	0.22 220	0.19 219	0.22 225	0.18 207	0.25 185	0.18 216	0.31 223	0.23 204	0.30 218	0.28 256	0.18 243	0.88 278	0.21 172	0.24 171	0.19 201	0.36 205	0.15 160	0.27 164	0.24 146	0.17 234	0.15 216	0.26 215	0.26 220	0.30 205	0.38 235

ADLNet	0.21 176	0.17 200	0.12 159	0.16 180	0.14 175	0.18 189	0.15 196	0.20 115	0.11 113	0.17 83	0.15 136	0.33 231	0.13 169	0.31 283	1.12 295	0.15 82	0.20 119	0.14 103	0.18 86	0.13 121	0.16 71	0.18 105	0.15 225	0.09 113	0.17 123	0.18 145	0.19 108	0.17 103

psm_up	0.20 165	0.17 200	0.19 228	0.20 212	0.16 196	0.20 205	0.13 181	0.25 185	0.23 237	0.23 125	0.18 161	0.21 137	0.20 233	0.15 219	0.23 143	0.18 126	0.24 171	0.18 190	0.28 168	0.16 176	0.21 120	0.16 90	0.12 202	0.20 244	0.24 203	0.24 195	0.26 169	0.25 183

FADNet-RVC	0.21 176	0.17 200	0.15 191	0.21 216	0.16 196	0.16 173	0.18 207	0.26 199	0.13 162	0.25 158	0.21 188	0.28 197	0.16 198	0.14 206	0.32 201	0.21 172	0.23 160	0.17 159	0.34 194	0.21 212	0.21 120	0.25 152	0.14 219	0.16 222	0.25 210	0.23 188	0.21 126	0.24 176

ADCP+	0.31 235	0.17 200	0.17 216	0.15 170	0.14 175	0.17 184	0.19 215	0.21 131	0.33 272	0.26 170	0.26 219	0.37 242	0.12 151	0.13 195	1.87 321	0.18 126	0.20 119	0.17 159	0.33 188	0.18 191	0.22 130	0.22 134	0.12 202	0.11 157	0.23 191	0.69 309	0.33 221	0.99 304

HSM-Net_RVC	0.30 232	0.17 200	0.17 216	0.26 244	0.20 224	0.20 205	0.14 188	0.28 226	0.19 218	0.34 244	0.41 268	1.59 312	0.25 250	0.14 206	0.26 176	0.21 172	0.25 184	0.19 201	0.28 168	0.20 201	0.38 210	0.33 192	0.13 209	0.20 244	0.29 241	0.30 247	0.35 228	0.33 219
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.22 181	0.17 200	0.16 203	0.17 189	0.17 205	0.16 173	0.18 207	0.22 140	0.17 210	0.26 170	0.26 219	0.20 124	0.18 223	0.11 152	0.50 247	0.20 161	0.24 171	0.21 223	0.27 161	0.16 176	0.41 224	0.33 192	0.14 219	0.15 216	0.22 174	0.27 227	0.26 169	0.23 162

HSM	0.20 165	0.17 200	0.14 179	0.18 196	0.17 205	0.15 166	0.13 181	0.26 199	0.14 177	0.26 170	0.22 196	0.24 158	0.17 210	0.11 152	0.33 205	0.17 104	0.26 199	0.16 148	0.27 161	0.17 185	0.27 164	0.19 119	0.10 167	0.13 193	0.22 174	0.22 181	0.27 184	0.24 176

iResNet	0.29 225	0.17 200	0.16 203	0.23 229	0.22 237	0.28 253	0.18 207	0.31 248	0.20 222	0.32 230	0.29 236	0.49 263	0.50 279	0.11 152	0.44 233	0.35 260	0.27 211	0.20 213	0.73 273	0.24 235	0.43 231	0.27 164	0.15 225	0.24 263	0.25 210	0.25 206	0.33 221	0.28 203

DLCB_ROB	0.19 156	0.17 200	0.16 203	0.14 155	0.15 190	0.14 153	0.13 181	0.20 115	0.16 201	0.23 125	0.23 204	0.25 167	0.18 223	0.15 219	0.20 107	0.16 94	0.21 135	0.18 190	0.19 95	0.15 160	0.24 146	0.20 124	0.13 209	0.15 216	0.36 273	0.24 195	0.24 147	0.20 135

MyStereo04	0.22 181	0.18 215	0.17 216	0.14 155	0.14 175	0.13 146	0.10 152	0.28 226	0.21 225	0.31 223	0.20 178	0.29 206	0.13 169	0.08 96	0.27 181	0.22 186	0.22 152	0.18 190	0.54 254	0.21 212	0.34 188	0.26 158	0.11 185	0.16 222	0.27 228	0.23 188	0.30 205	0.22 153

CASS	0.25 206	0.18 215	0.16 203	0.21 216	0.17 205	0.21 215	0.21 226	0.28 226	0.20 222	0.33 240	0.24 208	0.28 197	0.18 223	0.11 152	0.25 172	0.23 197	0.37 270	0.20 213	0.43 219	0.17 185	0.57 272	0.42 228	0.11 185	0.13 193	0.30 247	0.22 181	0.32 216	0.32 216
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 237	0.18 215	0.15 191	0.29 251	0.24 246	0.24 235	0.25 247	0.31 248	0.29 264	0.32 230	0.39 264	0.53 264	0.34 261	0.11 152	0.29 187	0.40 281	0.35 261	0.25 257	0.49 238	0.29 271	0.63 286	0.48 250	0.21 255	0.25 267	0.30 247	0.28 233	0.38 240	0.37 230

SepStereo	0.32 237	0.18 215	0.15 191	0.29 251	0.24 246	0.24 235	0.25 247	0.31 248	0.29 264	0.32 230	0.39 264	0.53 264	0.34 261	0.11 152	0.29 187	0.40 281	0.35 261	0.25 257	0.49 238	0.29 271	0.63 286	0.48 250	0.21 255	0.25 267	0.30 247	0.28 233	0.38 240	0.37 230

GANet-ADL	0.26 213	0.18 215	0.15 191	0.20 212	0.19 219	0.22 225	0.16 200	0.26 199	0.16 201	0.34 244	0.36 257	0.29 206	0.16 198	0.21 254	0.42 227	0.29 238	0.31 245	0.19 201	0.48 236	0.28 263	0.38 210	0.48 250	0.13 209	0.14 203	0.23 191	0.24 195	0.32 216	0.30 211

ICVP	0.22 181	0.18 215	0.20 235	0.18 196	0.17 205	0.18 189	0.13 181	0.22 140	0.16 201	0.24 145	0.20 178	0.23 151	0.18 223	0.12 177	0.22 132	0.23 197	0.25 184	0.24 247	0.26 153	0.20 201	0.30 172	0.46 241	0.26 264	0.16 222	0.23 191	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)
APVNet	0.21 176	0.18 215	0.14 179	0.17 189	0.20 224	0.20 205	0.17 203	0.24 168	0.15 188	0.18 90	0.21 188	0.21 137	0.11 137	0.17 234	0.34 211	0.24 204	0.27 211	0.21 223	0.34 194	0.21 212	0.23 142	0.28 172	0.11 185	0.17 232	0.21 167	0.18 145	0.29 198	0.22 153

DSFCA	0.16 115	0.18 215	0.14 179	0.14 155	0.13 159	0.16 173	0.15 196	0.16 89	0.13 162	0.16 76	0.19 168	0.18 110	0.10 113	0.08 96	0.22 132	0.18 126	0.19 110	0.17 159	0.21 116	0.14 145	0.19 102	0.19 119	0.11 185	0.12 176	0.17 123	0.18 145	0.19 108	0.19 129

AF-Net	0.20 165	0.18 215	0.17 216	0.18 196	0.22 237	0.20 205	0.21 226	0.24 168	0.21 225	0.19 97	0.25 210	0.26 179	0.16 198	0.14 206	0.33 205	0.20 161	0.17 87	0.17 159	0.22 125	0.15 160	0.17 79	0.21 127	0.16 230	0.14 203	0.19 146	0.19 153	0.29 198	0.22 153

Nwc_Net	0.20 165	0.18 215	0.17 216	0.18 196	0.22 237	0.20 205	0.21 226	0.24 168	0.21 225	0.19 97	0.25 210	0.26 179	0.16 198	0.14 206	0.33 205	0.20 161	0.17 87	0.17 159	0.22 125	0.15 160	0.17 79	0.21 127	0.16 230	0.14 203	0.19 146	0.19 153	0.29 198	0.22 153

ADCRef	0.34 245	0.18 215	0.16 203	0.15 170	0.16 196	0.18 189	0.18 207	0.23 152	0.34 274	0.26 170	0.22 196	0.23 151	0.17 210	0.11 152	2.05 329	0.22 186	0.23 160	0.20 213	0.39 209	0.21 212	0.25 151	0.26 158	0.17 234	0.16 222	0.29 241	0.41 276	0.29 198	1.39 318

CFNet_RVC	0.18 139	0.18 215	0.15 191	0.18 196	0.16 196	0.18 189	0.12 177	0.21 131	0.13 162	0.23 125	0.20 178	0.24 158	0.12 151	0.12 177	0.22 132	0.19 144	0.23 160	0.17 159	0.26 153	0.15 160	0.24 146	0.19 119	0.09 144	0.13 193	0.22 174	0.20 163	0.25 158	0.23 162

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 139	0.18 215	0.18 223	0.17 189	0.21 230	0.16 173	0.26 255	0.19 113	0.24 242	0.22 114	0.20 178	0.26 179	0.12 151	0.19 245	0.24 160	0.16 94	0.19 110	0.16 148	0.19 95	0.13 121	0.16 71	0.17 97	0.11 185	0.11 157	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.
UDGNet	0.23 191	0.19 228	0.14 179	0.36 272	0.30 269	0.32 266	0.29 262	0.22 140	0.15 188	0.21 105	0.20 178	0.21 137	0.08 92	0.52 301	0.20 107	0.17 104	0.21 135	0.17 159	0.25 151	0.14 145	0.26 156	0.30 180	0.30 285	0.10 141	0.24 203	0.20 163	0.22 132	0.20 135

GEStereo_RVC	0.24 198	0.19 228	0.15 191	0.18 196	0.17 205	0.19 199	0.18 207	0.26 199	0.17 210	0.27 180	0.20 178	0.27 189	0.16 198	0.12 177	0.27 181	0.26 224	0.28 222	0.24 247	0.47 227	0.21 212	0.32 177	0.50 260	0.11 185	0.17 232	0.24 203	0.21 173	0.26 169	0.32 216

HCRNet	0.15 99	0.19 228	0.08 85	0.23 229	0.09 99	0.16 173	0.09 139	0.16 89	0.06 36	0.49 309	0.16 146	0.25 167	0.08 92	0.09 122	0.43 229	0.11 41	0.16 80	0.10 59	0.21 116	0.09 74	0.13 58	0.08 36	0.11 185	0.07 72	0.09 46	0.09 50	0.14 74	0.11 65

FADNet	0.23 191	0.19 228	0.14 179	0.23 229	0.15 190	0.21 215	0.22 232	0.27 216	0.17 210	0.27 180	0.27 227	0.26 179	0.18 223	0.15 219	0.34 211	0.21 172	0.21 135	0.20 213	0.41 213	0.25 243	0.26 156	0.27 164	0.14 219	0.15 216	0.27 228	0.27 227	0.24 147	0.27 197

STTStereo	0.19 156	0.19 228	0.21 244	0.18 196	0.20 224	0.17 184	0.25 247	0.18 104	0.19 218	0.20 101	0.19 168	0.24 158	0.14 185	0.17 234	0.32 201	0.17 104	0.19 110	0.19 201	0.19 95	0.14 145	0.18 90	0.17 97	0.11 185	0.12 176	0.19 146	0.20 163	0.20 120	0.26 193

SACVNet	0.22 181	0.20 233	0.18 223	0.21 216	0.19 219	0.19 199	0.19 215	0.25 185	0.22 232	0.25 158	0.21 188	0.20 124	0.12 151	0.17 234	0.23 143	0.21 172	0.25 184	0.21 223	0.32 186	0.19 194	0.27 164	0.34 198	0.15 225	0.17 232	0.28 235	0.25 206	0.29 198	0.26 193

PSMNet-ADL	0.30 232	0.20 233	0.20 235	0.23 229	0.21 230	0.23 229	0.22 232	0.30 244	0.26 252	0.40 286	0.58 298	0.38 249	0.43 270	0.24 264	0.31 198	0.44 287	0.31 245	0.20 213	0.52 249	0.23 232	0.39 223	0.36 204	0.17 234	0.16 222	0.26 215	0.26 220	0.39 244	0.25 183

RP	0.22 181	0.20 233	0.23 255	0.22 220	0.20 224	0.21 215	0.22 232	0.24 168	0.22 232	0.17 83	0.25 210	0.24 158	0.19 229	0.15 219	0.50 247	0.17 104	0.20 119	0.16 148	0.22 125	0.16 176	0.17 79	0.25 152	0.13 209	0.16 222	0.22 174	0.21 173	0.30 205	0.25 183

DCVSM-stereo	0.39 258	0.21 236	0.21 244	0.32 264	0.24 246	0.38 276	0.26 255	0.37 270	0.25 246	0.37 271	0.58 298	0.92 286	0.47 277	0.18 243	0.24 160	0.29 238	0.30 237	0.22 230	1.72 303	0.34 285	0.45 238	0.37 210	0.30 285	0.23 260	0.26 215	0.27 227	0.37 238	0.40 243

dad	0.29 225	0.21 236	0.14 179	0.47 283	0.22 237	0.29 258	0.48 290	0.40 275	0.12 141	0.32 230	0.14 128	0.41 252	0.23 243	0.10 140	0.53 251	0.19 144	0.32 249	0.17 159	0.51 245	0.15 160	0.27 164	0.18 105	0.11 185	0.18 240	0.31 254	0.18 145	0.67 300	0.45 252

Anonymous3	0.29 225	0.21 236	0.15 191	0.17 189	0.16 196	0.20 205	0.16 200	0.31 248	0.25 246	0.30 216	0.20 178	0.45 257	0.20 233	0.16 225	0.45 236	0.53 300	0.32 249	0.27 270	0.49 238	0.26 252	0.49 253	0.55 278	0.13 209	0.14 203	0.27 228	0.28 233	0.34 225	0.27 197

DDVS	0.53 277	0.22 239	0.24 263	0.24 236	0.25 254	0.27 246	0.24 242	0.39 274	0.26 252	0.35 257	4.72 345	1.02 294	0.40 266	0.20 250	0.40 224	0.39 280	0.33 253	0.26 267	0.75 275	0.34 285	0.58 276	0.63 296	0.16 230	0.20 244	0.25 210	0.25 206	0.55 282	0.40 243

GwcNet-ADL	0.29 225	0.22 239	0.21 244	0.29 251	0.22 237	0.23 229	0.19 215	0.28 226	0.19 218	0.34 244	0.58 298	0.43 255	0.23 243	0.22 257	0.50 247	0.34 255	0.29 229	0.22 230	0.44 220	0.28 263	0.36 203	0.39 218	0.13 209	0.16 222	0.26 215	0.29 240	0.28 194	0.38 235

FADNet_RVC	0.33 242	0.22 239	0.22 251	0.29 251	0.25 254	0.19 199	0.22 232	0.31 248	0.22 232	0.31 223	0.29 236	0.41 252	0.33 260	0.22 257	0.72 267	0.25 213	0.29 229	0.32 290	0.73 273	0.27 258	0.43 231	0.47 247	0.16 230	0.23 260	0.27 228	0.30 247	0.51 273	0.36 225

NCC-stereo	0.25 206	0.22 239	0.21 244	0.22 220	0.23 243	0.23 229	0.25 247	0.26 199	0.28 259	0.18 90	0.27 227	0.28 197	0.26 254	0.17 234	0.48 242	0.22 186	0.22 152	0.24 247	0.27 161	0.20 201	0.21 120	0.27 164	0.20 247	0.16 222	0.26 215	0.29 240	0.33 221	0.29 207

stereogan	0.24 198	0.22 239	0.21 244	0.23 229	0.25 254	0.25 240	0.22 232	0.26 199	0.23 237	0.20 101	0.22 196	0.30 218	0.23 243	0.17 234	0.31 198	0.20 161	0.22 152	0.19 201	0.28 168	0.19 194	0.21 120	0.39 218	0.17 234	0.17 232	0.21 167	0.22 181	0.36 230	0.27 197

Abc-Net	0.25 206	0.22 239	0.21 244	0.22 220	0.23 243	0.23 229	0.25 247	0.26 199	0.28 259	0.18 90	0.27 227	0.28 197	0.26 254	0.17 234	0.48 242	0.22 186	0.22 152	0.24 247	0.27 161	0.20 201	0.21 120	0.27 164	0.20 247	0.16 222	0.26 215	0.29 240	0.33 221	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	0.22 239	0.28 276	0.25 241	0.24 246	0.24 235	0.27 259	0.35 264	0.28 259	0.35 257	0.33 247	0.32 228	0.45 275	0.21 254	1.38 299	0.26 224	0.30 237	0.24 247	0.56 258	0.27 258	0.38 210	0.43 233	0.20 247	0.25 267	0.33 260	0.36 266	0.35 228	0.50 258

RTS	0.38 255	0.22 239	0.20 235	0.22 220	0.21 230	0.31 263	0.29 262	0.31 248	0.34 274	0.23 125	0.22 196	0.29 206	0.25 250	0.16 225	1.65 313	0.29 238	0.36 267	0.24 247	0.63 266	0.31 279	0.38 210	0.38 213	0.15 225	0.22 257	0.39 276	0.95 326	0.40 249	0.63 268

RTSA	0.38 255	0.22 239	0.20 235	0.22 220	0.21 230	0.31 263	0.29 262	0.31 248	0.34 274	0.23 125	0.22 196	0.29 206	0.25 250	0.16 225	1.65 313	0.29 238	0.36 267	0.24 247	0.63 266	0.31 279	0.38 210	0.38 213	0.15 225	0.22 257	0.39 276	0.95 326	0.40 249	0.63 268

CBMV_ROB	0.48 274	0.22 239	0.24 263	0.39 277	0.32 275	0.32 266	0.29 262	0.44 285	0.23 237	0.38 277	0.45 279	1.42 309	0.88 299	0.28 272	0.91 282	0.34 255	0.37 270	0.25 257	0.81 280	0.36 287	0.54 265	0.51 264	0.28 273	0.26 271	0.44 285	0.62 302	0.62 292	0.91 298

NOSS_ROB	0.34 245	0.22 239	0.20 235	0.27 247	0.25 254	0.26 244	0.24 242	0.41 277	0.24 242	0.36 264	0.30 239	0.36 240	0.23 243	0.39 292	0.47 239	0.57 306	0.33 253	0.29 279	0.32 186	0.23 232	0.64 289	0.67 302	0.28 273	0.30 280	0.32 256	0.30 247	0.42 254	0.32 216

ITSA-stereo	0.37 252	0.23 250	0.19 228	0.39 277	0.26 260	0.24 235	0.26 255	0.35 264	0.26 252	0.39 283	0.55 292	0.46 258	0.41 269	0.23 262	0.53 251	0.38 278	0.31 245	0.25 257	0.49 238	0.24 235	0.43 231	0.49 255	0.23 259	0.22 257	0.33 260	0.40 274	0.72 305	0.75 284

ADCL	0.37 252	0.23 250	0.19 228	0.20 212	0.18 215	0.23 229	0.23 240	0.26 199	0.53 302	0.32 230	0.29 236	0.29 206	0.17 210	0.15 219	1.60 310	0.21 172	0.24 171	0.22 230	0.34 194	0.22 220	0.32 177	0.28 172	0.17 234	0.17 232	0.52 301	0.53 293	0.47 262	1.56 323

AnyNet_C32	0.49 275	0.23 250	0.23 255	0.24 236	0.25 254	0.28 253	0.30 266	0.34 260	0.58 305	0.34 244	0.45 279	0.35 238	0.24 247	0.22 257	2.28 333	0.38 278	0.38 273	0.33 293	0.51 245	0.29 271	0.55 268	0.55 278	0.23 259	0.28 275	0.43 284	0.73 313	0.45 257	1.65 326

NCCL2	0.26 213	0.23 250	0.22 251	0.19 206	0.20 224	0.18 189	0.16 200	0.26 199	0.22 232	0.29 213	0.22 196	0.27 189	0.17 210	0.15 219	0.60 257	0.24 204	0.25 184	0.22 230	0.27 161	0.22 220	0.31 174	0.34 198	0.18 244	0.21 253	0.33 260	0.33 256	0.36 230	0.35 223

HBP-ISP	0.45 268	0.24 254	0.26 271	0.35 270	0.29 266	0.30 262	0.24 242	0.38 272	0.23 237	0.38 277	0.44 278	0.31 225	0.17 210	0.55 303	2.33 336	0.99 336	0.32 249	0.27 270	0.33 188	0.28 263	0.64 289	0.89 322	0.27 269	0.29 279	0.33 260	0.35 262	0.47 262	0.38 235

SFCPSM	0.64 288	0.24 254	0.19 228	0.28 249	0.23 243	0.27 246	0.24 242	0.30 244	0.30 269	0.34 244	0.50 285	0.63 273	1.06 305	0.19 245	0.37 218	0.34 255	0.31 245	0.24 247	8.10 342	0.39 289	0.45 238	0.43 233	0.20 247	0.19 242	0.30 247	0.31 251	0.36 230	0.45 252

RGC	0.27 219	0.24 254	0.28 276	0.25 241	0.26 260	0.27 246	0.20 219	0.28 226	0.30 269	0.22 114	0.31 241	0.29 206	0.31 258	0.20 250	0.51 250	0.24 204	0.23 160	0.21 223	0.29 178	0.22 220	0.25 151	0.30 180	0.17 234	0.20 244	0.28 235	0.32 254	0.34 225	0.36 225

ccs_rob	0.41 262	0.24 254	0.19 228	0.33 265	0.21 230	0.33 268	0.28 260	0.34 260	0.21 225	0.47 304	1.62 335	1.59 312	0.39 264	0.22 257	0.31 198	0.36 268	0.29 229	0.22 230	0.47 227	0.27 258	0.55 268	0.57 283	0.17 234	0.20 244	0.26 215	0.25 206	0.29 198	0.36 225

SGM-Forest	0.38 255	0.24 254	0.18 223	0.35 270	0.25 254	0.27 246	0.20 219	0.30 244	0.23 237	0.32 230	0.23 204	0.37 242	0.43 270	0.24 264	0.82 275	0.33 253	0.24 171	0.21 223	1.61 301	0.19 194	0.38 210	0.43 233	0.27 269	0.21 253	0.34 268	0.28 233	0.57 284	0.86 295
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.45 268	0.24 254	0.19 228	0.33 265	0.29 266	0.34 271	0.42 280	0.34 260	0.26 252	0.34 244	0.50 285	0.80 283	1.10 307	0.19 245	0.38 221	0.57 306	0.40 279	0.32 290	0.83 282	0.37 288	0.80 309	0.49 255	0.28 273	0.24 263	0.32 256	0.34 260	0.66 299	0.82 290

UCFNet_RVC	0.21 176	0.25 260	0.16 203	0.21 216	0.19 219	0.20 205	0.14 188	0.23 152	0.16 201	0.26 170	0.19 168	0.34 235	0.17 210	0.13 195	0.23 143	0.19 144	0.21 135	0.18 190	0.31 184	0.16 176	0.26 156	0.19 119	0.17 234	0.14 203	0.26 215	0.21 173	0.23 136	0.29 207

NaN_ROB	0.30 232	0.25 260	0.25 268	0.25 241	0.30 269	0.21 215	0.20 219	0.34 260	0.39 281	0.30 216	0.28 233	0.65 275	0.22 242	0.17 234	0.70 265	0.20 161	0.20 119	0.20 213	0.28 168	0.26 252	0.22 130	0.23 138	0.14 219	0.26 271	0.34 268	0.41 276	0.39 244	0.55 261

CBMV	0.43 266	0.25 260	0.23 255	0.30 259	0.28 265	0.27 246	0.21 226	0.40 275	0.28 259	0.37 271	0.27 227	0.67 277	0.35 263	0.32 284	0.49 245	0.53 300	0.34 256	0.27 270	0.56 258	0.27 258	0.55 268	0.62 295	0.26 264	0.33 285	0.35 272	0.33 256	0.64 296	1.79 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FSD		0.26 263	0.26 271	0.27 247	0.26 260	0.25 240	0.31 269	0.33 259	0.20 222	0.28 196	0.20 178			0.29 275	0.34 211	0.37 273			0.33 188	0.26 252				0.28 275	0.30 247	0.26 220	0.30 205	0.31 214

ADCPNet	0.56 280	0.26 263	0.30 282	0.29 251	0.36 282	0.29 258	0.50 292	0.41 277	0.40 282	0.38 277	0.55 292	0.38 249	1.12 308	0.26 270	2.02 328	0.42 286	0.34 256	0.24 247	1.25 290	0.39 289	0.47 247	0.45 239	0.33 293	0.28 275	0.48 293	0.56 297	0.46 261	1.88 333

PS-NSSS	0.23 191	0.26 263	0.20 235	0.31 260	0.22 237	0.25 240	0.21 226	0.27 216	0.15 188	0.28 196	0.21 188	0.53 264	0.14 185	0.16 225	0.28 184	0.15 82	0.18 98	0.17 159	0.35 201	0.14 145	0.17 79	0.13 72	0.22 257	0.16 222	0.22 174	0.25 206	0.28 194	0.27 197

FAT-Stereo	0.47 273	0.27 266	0.34 293	0.45 282	0.48 300	0.39 277	0.32 271	0.42 281	0.27 257	0.41 291	0.90 318	0.77 281	0.58 283	0.30 279	0.57 253	0.56 304	0.35 261	0.34 295	0.64 268	0.42 296	0.67 296	0.66 300	0.28 273	0.34 289	0.29 241	0.36 266	0.45 257	0.74 281

PWC_ROB	0.37 252	0.27 266	0.25 268	0.23 229	0.24 246	0.23 229	0.31 269	0.29 240	0.47 298	0.25 158	0.39 264	0.37 242	0.89 300	0.19 245	0.58 255	0.32 250	0.39 275	0.29 279	0.62 265	0.29 271	0.48 251	0.48 250	0.19 246	0.33 285	0.27 228	0.26 220	0.39 244	0.67 274

FCDSN-DC	0.36 248	0.28 268	0.33 290	0.31 260	0.29 266	0.28 253	0.39 278	0.31 248	0.22 232	0.28 196	0.20 178	0.26 179	0.16 198	0.29 275	1.96 325	0.35 260	0.34 256	0.32 290	0.33 188	0.25 243	0.41 224	0.48 250	0.27 269	0.37 298	0.29 241	0.30 247	0.30 205	0.30 211
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	0.25 206	0.28 268	0.29 278	0.18 196	0.26 260	0.21 215	0.25 247	0.26 199	0.25 246	0.22 114	0.19 168	0.22 147	0.24 247	0.28 272	0.40 224	0.24 204	0.18 98	0.22 230	0.20 103	0.22 220	0.19 102	0.32 189	0.17 234	0.20 244	0.24 203	0.38 270	0.23 136	0.55 261
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	0.76 296	0.28 268	0.26 271	0.38 275	0.38 285	0.44 280	0.30 266	0.36 267	0.41 286	0.27 180	0.32 244	2.73 328	0.95 303	0.38 289	0.80 272	0.66 315	0.53 296	0.46 308	4.94 334	0.56 310	0.83 317	0.97 326	0.57 312	0.44 308	0.56 304	0.48 289	0.54 278	0.63 268

XPNet_ROB	0.27 219	0.28 268	0.20 235	0.19 206	0.21 230	0.21 215	0.20 219	0.20 115	0.21 225	0.24 145	0.28 233	0.78 282	0.17 210	0.16 225	0.29 187	0.22 186	0.34 256	0.21 223	0.27 161	0.19 194	0.28 171	0.42 228	0.17 234	0.18 240	0.23 191	0.24 195	0.48 264	0.34 222

S-Stereo	0.53 277	0.29 272	0.27 275	0.48 284	0.46 297	0.50 287	0.60 298	0.38 272	0.37 278	0.39 283	1.16 325	1.01 293	0.45 275	0.29 275	0.91 282	0.67 317	0.35 261	0.39 303	0.84 283	0.70 320	0.46 245	0.71 304	0.61 314	0.37 298	0.30 247	0.33 256	0.40 249	0.63 268

ADCMid	0.46 270	0.29 272	0.29 278	0.26 244	0.31 271	0.33 268	0.35 276	0.41 277	0.46 297	0.31 223	0.38 261	0.48 261	0.40 266	0.21 254	1.82 319	0.35 260	0.34 256	0.27 270	0.78 278	0.28 263	0.45 238	0.46 241	0.30 285	0.24 263	0.36 273	0.53 293	0.45 257	1.42 319

SAMSARA	0.65 290	0.30 274	0.44 303	0.31 260	0.31 271	0.31 263	0.34 274	0.56 299	0.48 299	0.40 286	0.37 260	0.42 254	0.90 301	0.27 271	1.62 311	0.45 290	0.36 267	0.38 300	0.76 276	0.39 289	0.70 301	0.80 318	0.20 247	0.40 303	1.50 333	1.62 338	1.49 336	1.46 321

GANetREF_RVC	0.32 237	0.30 274	0.32 286	0.28 249	0.27 264	0.27 246	0.26 255	0.42 281	0.35 277	0.38 277	0.21 188	0.56 267	0.39 264	0.16 225	0.33 205	0.23 197	0.29 229	0.25 257	0.44 220	0.25 243	0.35 199	0.25 152	0.25 262	0.32 283	0.34 268	0.29 240	0.45 257	0.38 235
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
STTRV1_RVC		0.32 276	0.26 271	0.42 280	0.32 275	0.40 278	0.34 274	0.41 277	0.40 282	0.36 264	0.35 251	0.59 269	0.67 287	0.48 299	0.48 242	0.27 230	0.85 316	0.27 270		0.66 316	0.88 321	0.52 268		0.48 311	0.37 275	0.56 297	0.54 278	0.96 301

SANet	0.57 282	0.32 276	0.33 290	0.36 272	0.35 279	0.44 280	0.33 273	0.55 297	0.85 322	0.33 240	0.57 296	2.42 324	1.17 309	0.32 284	0.88 278	0.24 204	0.47 291	0.31 288	0.51 245	0.31 279	0.50 260	0.45 239	0.37 297	0.37 298	0.46 290	0.54 295	0.55 282	0.98 303

ETE_ROB	0.32 237	0.32 276	0.20 235	0.26 244	0.24 246	0.28 253	0.23 240	0.24 168	0.29 264	0.27 180	0.35 251	0.99 292	0.21 236	0.20 250	0.41 226	0.23 197	0.41 281	0.24 247	0.37 207	0.25 243	0.37 207	0.40 222	0.20 247	0.20 244	0.28 235	0.35 262	0.54 278	0.37 230

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 264	0.34 279	0.25 268	0.42 280	0.31 271	0.36 274	0.47 288	0.48 292	0.40 282	0.42 293	0.31 241	0.60 271	0.53 282	0.40 294	0.57 253	0.27 230	0.24 171	0.22 230	0.67 271	0.22 220	0.60 280	0.56 281	0.33 293	0.28 275	0.47 292	0.48 289	0.48 264	0.70 277

ADCS	0.59 284	0.34 279	0.31 284	0.34 268	0.36 282	0.36 274	0.37 277	0.48 292	0.60 309	0.34 244	0.43 273	0.58 268	0.87 298	0.29 275	2.30 334	0.66 315	0.47 291	0.38 300	0.82 281	0.42 296	0.76 306	0.69 303	0.28 273	0.35 292	0.46 290	0.88 322	0.59 286	1.26 312

LALA_ROB	0.32 237	0.34 279	0.23 255	0.24 236	0.24 246	0.29 258	0.22 232	0.24 168	0.28 259	0.31 223	0.35 251	0.94 289	0.21 236	0.19 245	0.64 262	0.24 204	0.33 253	0.28 278	0.33 188	0.25 243	0.34 188	0.40 222	0.18 244	0.21 253	0.26 215	0.31 251	0.50 271	0.36 225

G-Net	0.59 284	0.35 282	0.35 295	0.31 260	0.31 271	0.44 280	0.30 266	0.50 294	0.63 313	0.43 296	0.64 305	2.00 318	0.52 280	0.23 262	0.76 270	0.52 299	0.37 270	0.35 298	0.80 279	0.67 317	0.60 280	0.59 287	0.26 264	0.33 285	0.40 278	0.82 318	0.81 309	1.59 324

edge stereo	0.61 287	0.35 282	0.44 303	0.53 291	0.47 299	0.57 295	0.54 294	0.57 301	0.41 286	0.52 314	0.69 307	1.31 304	1.03 304	0.38 289	0.44 233	0.60 311	0.40 279	0.30 285	1.76 307	0.81 329	0.47 247	0.86 321	0.41 300	0.32 283	0.41 281	0.37 269	0.57 284	0.91 298

AnyNet_C01	0.66 291	0.35 282	0.32 286	0.37 274	0.38 285	0.35 273	0.54 294	0.55 297	0.70 317	0.40 286	0.49 283	0.83 284	0.70 290	0.30 279	2.63 343	0.87 330	0.65 303	0.59 322	0.98 285	0.48 303	0.80 309	0.78 313	0.39 298	0.38 302	0.60 308	0.49 291	0.64 296	1.16 308

FC-DCNN	0.40 260	0.35 282	0.43 302	0.49 286	0.35 279	0.44 280	0.46 285	0.43 284	0.27 257	0.34 244	0.26 219	0.37 242	0.21 236	0.30 279	0.58 255	0.35 260	0.39 275	0.31 288	0.45 224	0.26 252	0.49 253	0.42 228	0.28 273	0.35 292	0.44 285	0.38 270	0.51 273	0.77 287

FC-DCNN v2	0.41 262	0.36 286	0.45 306	0.51 287	0.36 282	0.46 285	0.46 285	0.45 286	0.29 264	0.34 244	0.26 219	0.38 249	0.24 247	0.30 279	0.60 257	0.35 260	0.39 275	0.30 285	0.46 225	0.26 252	0.49 253	0.42 228	0.28 273	0.35 292	0.50 297	0.43 282	0.59 286	0.79 288

XQC	0.42 264	0.37 287	0.31 284	0.41 279	0.35 279	0.41 279	0.42 280	0.45 286	0.38 279	0.40 286	0.33 247	0.48 261	0.44 273	0.34 286	1.54 305	0.29 238	0.29 229	0.27 270	0.52 249	0.30 276	0.37 207	0.44 236	0.26 264	0.30 280	0.41 281	0.41 276	0.53 276	0.38 235

LSM0	3.53 340	0.37 287	0.30 282	0.55 292	0.45 296	0.56 291	0.63 299	0.74 318	0.61 310	0.60 321	0.87 317	1.16 299	1.39 311	0.25 268	28.52 357	45.56 357	0.55 298	0.38 300	3.16 325	0.62 311	1.14 330	1.40 341	0.31 290	0.42 306	0.59 306	0.81 317	0.98 319	2.52 340

CSAN	0.39 258	0.37 287	0.34 293	0.33 265	0.32 275	0.27 246	0.25 247	0.36 267	0.64 314	0.43 296	0.43 273	0.73 280	0.44 273	0.20 250	0.63 259	0.25 213	0.27 211	0.26 267	0.41 213	0.43 300	0.38 210	0.34 198	0.22 257	0.33 285	0.40 278	0.47 287	0.48 264	0.55 261

FBW_ROB	0.46 270	0.42 290	0.36 296	0.60 295	0.44 294	0.47 286	0.44 284	0.31 248	0.25 246	0.34 244	0.34 250	0.64 274	0.48 278	0.56 305	1.05 294	0.25 213	0.35 261	0.23 244	1.39 294	0.22 220	0.49 253	0.36 204	0.43 302	0.40 303	0.31 254	0.33 256	0.42 254	0.65 272

PVD	0.56 280	0.44 291	0.36 296	0.51 287	0.43 292	0.55 290	0.47 288	0.62 307	0.59 307	0.33 240	0.48 282	0.61 272	0.74 293	0.50 300	1.52 304	0.34 255	0.51 295	0.37 299	0.76 276	0.41 295	0.61 283	0.64 298	0.30 285	0.37 298	0.56 304	0.71 311	0.61 290	0.86 295

MeshStereo	0.83 300	0.44 291	0.33 290	0.78 303	0.54 303	0.61 297	0.40 279	0.68 312	0.54 303	0.45 302	0.80 313	2.32 323	1.56 317	0.24 264	2.31 335	0.71 320	0.42 282	0.29 279	1.58 299	0.30 276	1.23 335	1.10 335	0.32 291	0.34 289	0.87 316	0.60 299	1.29 330	1.36 317
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MADNet+	0.75 295	0.45 293	0.65 317	0.63 296	0.58 304	0.50 287	0.64 301	0.75 320	0.59 307	0.62 322	0.52 288	0.94 289	0.85 296	0.46 297	2.17 331	0.74 322	0.79 312	0.53 315	1.00 287	0.65 315	0.93 324	0.75 308	0.57 312	0.67 325	0.88 317	0.72 312	0.70 302	1.05 306

SGM_RVC	0.72 293	0.45 293	0.32 286	0.59 294	0.43 292	0.56 291	0.43 282	0.70 316	0.41 286	0.43 296	0.57 296	1.16 299	1.20 310	0.22 257	0.37 218	0.28 233	0.44 284	0.25 257	2.26 314	0.33 282	0.49 253	0.38 213	0.27 269	0.31 282	0.80 313	0.62 302	1.69 339	3.41 343
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DGSMNet	0.85 301	0.47 295	0.39 298	0.51 287	0.39 287	0.56 291	0.43 282	0.59 303	0.40 282	0.84 328	4.01 344	0.67 277	0.85 296	0.85 314	0.85 277	0.90 332	1.17 327	0.66 329	1.64 302	0.62 311	1.35 339	1.36 340	0.51 309	0.54 314	0.40 278	0.66 307	0.50 271	0.74 281

CC-Net-ROB	0.36 248	0.47 295	0.32 286	0.65 297	0.49 301	0.54 289	0.46 285	0.35 264	0.24 242	0.37 271	0.28 233	0.92 286	0.21 236	0.37 288	0.28 184	0.17 104	0.23 160	0.22 230	0.67 271	0.22 220	0.22 130	0.16 90	0.44 304	0.24 263	0.29 241	0.28 233	0.27 184	0.40 243

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 339	0.48 297	0.29 278	0.48 284	0.42 290	0.63 298	0.86 308	0.69 314	0.74 319	0.42 293	1.69 336	46.80 357	1.87 325	0.64 310	0.38 221	0.33 253	0.97 318	0.98 340	1.59 300	0.33 282	0.81 311	0.79 314	0.28 273	0.25 267	0.52 301	0.78 316	3.35 345	0.83 292

AMNet	0.51 276	0.50 298	0.48 308	0.51 287	0.50 302	0.56 291	0.52 293	0.36 267	0.42 292	0.39 283	0.59 301	0.65 275	0.21 236	0.58 306	0.49 245	0.59 309	0.60 299	0.58 320	0.51 245	0.51 306	0.59 279	0.53 273	0.32 291	0.51 312	0.48 293	0.54 295	0.60 288	0.65 272

DDUNet	0.43 266	0.54 299	0.23 255	0.86 305	0.68 308	0.83 307	0.82 307	0.26 199	0.24 242	0.23 125	0.33 247	0.37 242	0.15 191	1.63 322	0.43 229	0.24 204	0.39 275	0.25 257	0.54 254	0.28 263	0.31 174	0.30 180	0.49 308	0.20 244	0.24 203	0.25 206	0.32 216	0.29 207

MFN_U_SF_RVC	0.60 286	0.55 300	0.41 300	0.56 293	0.46 297	0.57 295	0.63 299	0.56 299	0.43 293	0.86 329	0.93 319	0.72 279	0.52 280	0.53 302	0.97 288	0.49 297	0.32 249	0.34 295	1.73 304	0.44 301	0.62 284	0.58 284	0.30 285	0.56 316	0.45 287	0.44 284	0.49 268	0.68 275

UDG	0.46 270	0.56 301	0.24 263	0.85 304	0.78 312	0.79 304	0.97 311	0.27 216	0.25 246	0.28 196	0.36 257	0.37 242	0.17 210	1.43 318	0.92 284	0.25 213	0.44 284	0.27 270	0.57 261	0.29 271	0.41 224	0.37 210	0.39 298	0.19 242	0.27 228	0.28 233	0.32 216	0.27 197

SPS-STEREO	0.80 297	0.60 302	0.56 311	0.67 299	0.62 305	0.67 300	0.58 297	0.57 301	0.61 310	0.59 318	0.96 321	1.03 296	0.67 287	0.55 303	0.83 276	0.87 330	0.78 311	0.69 331	2.74 322	0.74 325	1.23 335	1.05 330	0.45 306	0.62 324	0.61 309	0.61 301	0.83 310	0.75 284
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 282	0.64 303	0.47 307	0.65 297	0.41 289	0.44 280	0.57 296	0.61 306	0.68 315	0.58 315	0.39 264	0.59 269	0.58 283	0.65 311	0.76 270	0.44 287	0.35 261	0.40 304	1.53 298	0.50 304	0.54 265	0.63 296	0.46 307	0.47 310	0.51 300	0.40 274	0.41 252	0.75 284

ELAS_RVC	0.92 303	0.65 304	0.62 313	0.92 306	0.67 307	1.21 312	0.71 303	0.72 317	0.50 300	0.49 309	1.20 330	2.45 326	1.89 326	0.44 295	1.31 297	0.46 294	0.62 301	0.55 317	1.02 288	0.42 296	0.91 323	1.06 332	0.44 304	0.54 314	1.50 333	1.22 336	1.15 324	1.19 310
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.04 308	0.66 305	0.62 313	0.75 301	0.68 308	0.82 306	0.74 305	0.69 314	0.75 321	0.64 323	1.09 323	1.35 305	1.44 312	0.60 308	1.43 301	1.04 339	0.77 310	0.68 330	2.40 316	0.80 328	1.22 333	1.15 338	0.51 309	0.67 325	1.12 322	1.05 330	1.65 338	2.69 342

ELAS	0.94 305	0.70 306	0.59 312	0.97 307	0.73 310	0.96 309	0.72 304	0.74 318	0.62 312	0.47 304	1.17 326	2.44 325	1.62 318	0.44 295	1.40 300	0.45 290	0.63 302	0.54 316	0.99 286	0.39 289	0.88 321	1.07 333	0.43 302	0.52 313	1.56 336	1.47 337	1.33 332	1.60 325
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.74 294	0.73 307	0.66 318	0.76 302	0.64 306	0.88 308	0.74 305	0.59 303	0.68 315	0.58 315	0.69 307	1.02 294	0.61 286	0.58 306	0.96 287	0.78 325	0.87 317	0.72 333	1.08 289	0.68 318	1.07 328	0.74 307	0.54 311	0.60 321	0.59 306	0.60 299	0.80 308	0.91 298

STStereo	1.28 318	0.74 308	0.83 328	2.32 328	0.84 315	2.27 336	0.98 312	1.04 333	0.96 326	0.51 312	1.19 328	3.30 334	2.84 332	0.25 268	2.59 342	0.45 290	0.38 273	0.26 267	4.54 332	0.33 282	0.51 262	0.47 247	0.28 273	0.56 316	1.24 328	0.96 328	1.38 333	2.45 338

MANE	1.47 324	0.77 309	0.87 330	1.01 308	0.81 313	0.96 309	0.93 310	1.00 331	1.05 330	0.43 296	0.69 307	2.28 322	2.16 328	0.39 292	1.68 316	1.01 338	0.65 303	2.72 345	1.45 296	0.40 293	0.77 308	0.73 306	0.34 296	0.67 325	2.42 344	2.81 345	4.52 346	6.28 346

SGM-ForestM	0.64 288	0.80 310	0.39 298	0.70 300	0.40 288	0.77 303	0.67 302	0.62 307	0.41 286	0.35 257	0.42 270	1.68 315	1.08 306	0.24 264	0.33 205	0.21 172	0.44 284	0.23 244	1.27 291	0.24 235	0.43 231	0.30 180	0.28 273	0.26 271	1.04 318	0.90 325	1.53 337	1.35 316

WAO-7	0.99 307	0.85 311	0.88 331	1.81 323	0.83 314	0.71 302	0.92 309	1.01 332	1.13 331	0.96 334	1.28 333	1.37 308	1.65 319	0.63 309	1.55 308	0.76 324	0.73 308	0.47 309	2.44 317	0.73 324	0.72 305	0.76 311	0.26 264	0.88 337	0.71 310	0.85 319	0.74 306	1.09 307

SQANet	0.68 292	0.89 312	0.29 278	1.65 317	0.77 311	1.39 314	1.15 313	0.37 270	0.29 264	0.40 286	0.30 239	0.88 285	0.32 259	1.26 316	0.39 223	0.21 172	0.44 284	0.27 270	2.24 311	0.28 263	0.49 253	0.50 260	1.59 322	0.23 260	0.32 256	0.34 260	0.42 254	0.71 279

LE_ROB	3.57 341	0.92 313	1.49 342	2.33 329	9.96 352	1.83 329	7.73 350	2.31 345	3.13 345	0.47 304	1.49 334	9.10 348	13.79 351	0.47 298	0.63 259	0.25 213	0.44 284	0.29 279	6.00 338	1.38 342	0.66 294	0.52 268	2.47 332	2.28 346	5.36 348	4.46 348	6.14 348	10.46 351

ACV-stereo	2.24 332	1.03 314	0.23 255	0.38 275	0.24 246	0.70 301	0.48 290	0.45 286	0.32 271	0.36 264	0.41 268	0.47 259	2.93 334	0.35 287	1.93 323	0.86 329	0.44 284	0.29 279	44.47 357	0.55 309	0.82 313	0.90 324	0.33 293	0.26 271	0.26 215	0.28 233	0.41 252	0.39 242

MonStereo1	1.06 309	1.06 315	0.53 310	1.71 320	1.39 331	1.49 316	1.71 322	0.68 312	0.57 304	2.01 345	0.75 311	1.99 317	1.76 323	1.97 326	0.35 214	0.25 213	0.60 299	0.48 312	2.25 312	0.51 306	0.65 291	0.52 268	2.33 329	0.41 305	0.49 295	0.39 272	0.85 311	0.80 289

WAO-6	1.14 312	1.08 316	0.68 319	1.50 314	1.15 322	1.39 314	1.55 318	0.88 326	0.96 326	0.77 326	0.72 310	1.28 302	1.96 327	1.91 325	2.45 338	0.71 320	1.18 328	0.55 317	1.42 295	0.69 319	0.97 325	0.99 328	0.91 315	0.67 325	1.13 324	0.88 322	1.02 322	1.43 320

JetBlue	1.43 322	1.11 317	1.03 337	1.46 312	1.15 322	1.66 318	1.51 317	0.92 328	1.14 332	0.58 315	0.47 281	3.28 333	0.71 291	1.15 315	2.51 341	1.00 337	1.09 324	0.86 336	1.32 292	0.78 327	1.48 340	1.53 342	1.15 317	0.78 331	1.31 330	2.14 343	1.44 334	5.15 345

MDST_ROB	0.81 298	1.11 317	0.24 263	1.30 310	0.42 290	0.81 305	0.32 271	0.45 286	0.25 246	0.36 264	0.32 244	0.47 259	3.62 336	0.14 206	1.77 318	0.22 186	0.27 211	0.17 159	0.84 283	0.19 194	0.57 272	0.51 264	0.20 247	0.21 253	1.56 336	0.86 321	2.88 344	1.74 328

DispFullNet	1.20 315	1.15 319	0.77 325	1.20 309	0.97 316	1.12 311	1.34 314	0.66 311	0.58 305	0.74 325	0.82 314	3.72 338	1.48 313	1.65 323	1.03 293	1.32 341	1.00 322	0.58 320	6.30 340	1.09 340	0.84 318	0.76 311	0.42 301	0.35 292	0.50 297	0.35 262	0.68 301	1.00 305

RainbowNet	0.93 304	1.16 320	0.62 313	1.83 325	1.16 324	1.69 321	1.70 321	0.51 295	0.44 294	0.59 318	0.38 261	1.19 301	0.79 295	2.02 327	0.74 269	0.57 306	0.54 297	0.40 304	1.50 297	0.76 326	0.66 294	0.65 299	2.28 328	0.46 309	0.50 297	0.49 291	0.60 288	0.84 293

otaku	0.82 299	1.17 321	0.41 300	1.90 326	0.99 317	1.68 320	1.39 315	0.46 290	0.41 286	0.46 303	0.36 257	0.93 288	0.43 270	1.51 319	0.45 236	0.30 244	0.44 284	0.29 279	2.65 319	0.40 293	0.60 280	0.58 284	2.09 324	0.34 289	0.42 283	0.35 262	0.49 268	0.74 281

IMH-64-1	1.18 313	1.19 322	0.74 321	1.63 315	1.26 325	1.69 321	1.85 324	0.84 323	0.90 323	0.44 300	0.62 303	1.36 306	1.74 321	2.49 333	2.46 339	0.60 311	0.72 306	0.47 309	1.73 304	0.64 313	0.70 301	0.79 314	2.49 333	0.58 318	1.08 320	0.63 304	0.97 317	1.31 314

IMH-64	1.18 313	1.19 322	0.74 321	1.63 315	1.26 325	1.69 321	1.85 324	0.84 323	0.90 323	0.44 300	0.62 303	1.36 306	1.74 321	2.49 333	2.46 339	0.60 311	0.72 306	0.47 309	1.73 304	0.64 313	0.70 301	0.79 314	2.49 333	0.58 318	1.08 320	0.63 304	0.97 317	1.31 314

ACVNet_1	0.97 306	1.21 324	0.62 313	2.28 327	1.27 327	1.81 327	2.12 331	0.63 309	0.41 286	0.50 311	0.49 283	1.06 297	0.73 292	2.46 332	0.47 239	0.31 245	0.80 313	0.40 304	2.04 310	0.42 296	0.76 306	0.56 281	2.26 327	0.43 307	0.54 303	0.42 280	0.48 264	0.58 264

IMH	1.30 319	1.22 325	0.76 324	1.65 317	1.27 327	1.73 325	1.88 327	0.86 325	0.93 325	0.47 304	0.65 306	1.48 310	2.97 335	3.97 349	1.50 302	0.59 309	0.76 309	0.49 313	2.25 312	0.70 320	0.69 300	0.79 314	2.64 335	0.61 322	1.16 326	0.76 314	0.89 314	1.49 322

ACVNet_2	1.13 311	1.26 326	0.75 323	2.58 331	1.30 329	1.73 325	1.87 326	0.75 320	0.52 301	0.59 318	0.53 290	1.29 303	0.90 301	1.85 324	0.70 265	0.48 296	1.14 326	0.40 304	4.70 333	0.54 308	0.71 304	0.60 289	2.05 323	0.61 322	0.81 315	0.47 287	0.70 302	0.82 290

LVE	1.38 321	1.30 327	0.82 327	4.62 342	1.50 334	1.89 330	3.66 341	0.82 322	0.73 318	0.88 330	0.82 314	1.12 298	1.52 315	2.14 330	0.81 274	0.56 304	0.84 315	0.59 322	3.33 327	0.72 323	0.84 318	0.89 322	2.40 331	0.80 333	1.12 322	0.70 310	1.00 321	0.90 297

Ntro	0.87 302	1.36 328	0.44 303	1.82 324	1.04 320	1.67 319	1.60 320	0.52 296	0.44 294	0.48 308	0.42 270	0.98 291	0.40 266	1.61 321	0.64 262	0.31 245	0.49 293	0.30 285	2.69 321	0.44 301	0.68 297	0.60 289	2.13 325	0.36 297	0.45 287	0.45 285	0.52 275	0.71 279

PSMNet_ROB	1.30 319	1.36 328	0.71 320	1.48 313	1.00 318	1.69 321	1.56 319	0.64 310	0.74 319	1.47 343	3.99 343	2.77 330	1.51 314	2.54 335	0.73 268	0.47 295	0.70 305	0.49 313	2.51 318	0.71 322	0.81 311	0.58 284	3.05 341	0.58 318	0.80 313	0.64 306	0.88 312	0.69 276

PWCK	1.58 327	1.40 330	0.79 326	1.70 319	1.03 319	1.55 317	1.42 316	1.11 336	0.98 328	1.00 335	1.23 332	2.78 332	1.53 316	0.82 313	0.88 278	0.55 303	0.99 319	0.57 319	13.43 347	0.90 331	1.12 329	0.75 308	1.15 317	0.82 334	1.04 318	0.88 322	0.93 315	1.27 313

Dean	1.27 317	1.44 331	0.85 329	2.93 335	1.62 335	1.95 334	2.03 330	0.96 329	1.00 329	0.91 332	0.75 311	1.51 311	1.65 319	2.05 328	0.80 272	0.64 314	1.01 323	0.60 327	1.86 309	0.85 330	0.85 320	0.75 308	2.35 330	0.79 332	1.15 325	0.85 319	1.19 325	0.85 294

ACVNet-4b	1.08 310	1.48 332	0.48 308	2.91 334	1.12 321	1.82 328	2.71 334	0.46 290	0.44 294	0.51 312	0.43 273	1.66 314	1.85 324	2.08 329	0.46 238	0.40 281	0.82 314	0.34 295	2.68 320	0.50 304	0.65 291	0.71 304	2.24 326	0.35 292	0.45 287	0.42 280	0.53 276	0.70 277

WAO-8	1.55 325	1.53 333	1.00 334	2.82 332	1.43 332	1.91 331	2.01 328	1.05 334	1.38 335	1.44 341	1.87 337	2.25 320	2.76 329	2.68 336	1.01 291	0.83 327	0.99 319	0.59 322	3.35 328	1.08 336	0.82 313	0.85 319	1.36 320	0.82 334	1.60 338	1.12 332	1.27 327	1.93 334

Venus	1.55 325	1.53 333	1.00 334	2.82 332	1.43 332	1.91 331	2.01 328	1.05 334	1.38 335	1.44 341	1.87 337	2.25 320	2.76 329	2.68 336	1.01 291	0.83 327	0.99 319	0.59 322	3.35 328	1.08 336	0.82 313	0.85 319	1.36 320	0.82 334	1.60 338	1.12 332	1.27 327	1.93 334

TorneroNet-64	1.85 329	1.56 335	0.93 333	3.34 339	1.31 330	2.18 335	2.65 333	0.91 327	2.21 341	0.66 324	0.83 316	2.72 327	7.56 339	3.04 339	1.76 317	0.67 317	1.35 338	0.59 322	4.05 330	1.02 333	0.98 326	0.96 325	2.67 336	0.69 329	1.24 328	1.15 334	0.88 312	2.15 336

TorneroNet	2.33 335	1.60 336	0.88 331	5.64 345	1.76 336	2.56 338	2.94 336	0.97 330	2.29 343	0.79 327	1.98 339	4.07 340	12.24 346	3.12 341	1.29 296	0.67 317	1.30 336	0.61 328	5.93 337	1.00 332	1.04 327	0.98 327	2.79 339	0.70 330	1.86 341	1.04 329	1.02 322	1.87 332

MADNet++	2.28 334	1.66 337	1.91 343	1.39 311	2.03 340	1.38 313	1.73 323	1.80 342	2.24 342	2.07 346	2.44 342	2.76 329	2.81 331	1.52 320	2.18 332	2.45 345	2.29 342	1.71 342	2.86 323	2.56 344	4.03 346	5.19 348	1.23 319	2.35 347	1.50 333	3.83 347	2.07 342	1.70 327

ktn	2.52 338	1.71 338	3.02 345	2.41 330	1.88 337	2.62 340	3.04 337	1.69 340	4.13 346	1.01 336	1.21 331	8.17 347	10.18 343	2.80 338	1.51 303	0.93 335	1.72 339	0.87 337	6.22 339	1.56 343	1.20 332	1.09 334	2.75 338	0.93 338	1.19 327	1.07 331	1.46 335	1.74 328

KSHMR	2.37 336	1.84 339	1.23 341	6.67 347	1.97 339	2.73 341	3.45 340	1.31 338	1.69 339	1.18 340	1.18 327	1.71 316	11.63 345	3.21 343	1.67 315	1.07 340	1.11 325	0.92 338	5.58 336	1.04 334	1.23 335	1.05 330	3.26 342	1.06 340	1.99 343	1.18 335	1.28 329	1.85 331

notaker	1.84 328	1.90 340	1.02 336	3.19 338	2.19 341	2.44 337	2.77 335	1.11 336	1.57 338	0.91 332	1.09 323	3.37 336	5.56 337	3.13 342	1.35 298	0.81 326	1.34 337	0.71 332	4.26 331	1.08 336	1.22 333	0.99 328	2.96 340	0.93 338	0.74 312	0.77 315	0.98 319	1.18 309

UNDER WATER-64	1.98 330	1.91 341	1.15 339	3.52 341	2.32 342	2.83 343	3.30 338	1.72 341	1.25 333	1.12 338	1.19 328	3.41 337	2.89 333	3.11 340	2.13 330	0.90 332	1.77 340	0.77 335	2.32 315	1.05 335	1.17 331	1.23 339	3.96 348	1.06 340	1.41 331	2.13 342	1.31 331	2.65 341

UNDER WATER	2.15 331	1.92 342	1.13 338	3.36 340	2.59 343	2.77 342	3.73 342	1.63 339	1.36 334	1.02 337	1.02 322	3.30 334	7.25 338	3.39 344	1.54 305	0.91 334	1.80 341	0.75 334	3.15 324	1.08 336	1.27 338	1.14 337	3.84 347	1.20 344	1.46 332	1.78 340	1.26 326	2.46 339

JetRed	2.50 337	2.16 343	2.32 344	1.72 321	1.88 337	2.59 339	3.38 339	1.86 343	1.53 337	1.15 339	0.93 319	2.77 330	0.67 287	2.39 331	3.50 346	2.17 343	2.74 343	3.15 347	1.82 308	1.37 341	3.39 345	2.94 346	2.72 337	1.27 345	2.55 345	6.99 350	2.85 343	4.69 344

DGTPSM_ROB	8.76 345	3.83 344	10.08 350	3.08 336	5.50 346	3.48 344	5.02 346	3.60 346	8.96 349	3.18 347	7.06 346	3.95 339	10.56 344	3.59 345	11.06 348	10.70 348	4.35 345	10.50 349	5.45 335	9.91 350	5.93 348	14.37 350	4.39 349	8.90 352	9.99 350	27.43 354	11.00 352	30.59 354

DPSMNet_ROB	8.99 346	3.86 345	10.11 351	3.11 337	5.51 347	3.54 345	5.03 347	3.60 346	9.04 350	3.27 348	7.95 348	4.19 341	13.43 350	3.66 346	11.12 349	10.86 349	4.47 346	10.71 350	6.43 341	9.92 351	5.99 350	14.50 351	4.39 349	8.90 352	10.15 351	27.43 354	11.02 353	30.59 354

HanzoNet	4.54 343	4.29 346	3.74 349	6.10 346	3.77 345	7.50 349	8.23 351	3.94 348	4.82 347	1.56 344	2.42 341	11.35 349	12.90 349	10.81 354	1.84 320	1.89 342	4.65 347	1.35 341	10.71 345	3.05 345	2.04 342	1.81 343	5.00 351	1.14 342	1.80 340	1.67 339	1.81 341	2.33 337

BEATNet-Init1	4.26 342	5.23 347	1.17 340	9.10 350	2.61 344	8.41 350	4.21 343	2.29 344	1.73 340	0.88 330	2.38 340	6.02 342	9.23 342	0.65 311	2.70 344	2.20 344	1.24 329	0.94 339	17.87 348	4.86 348	2.04 342	1.87 344	1.10 316	1.14 342	4.62 347	2.07 341	11.53 354	6.94 348

DPSimNet_ROB	5.23 344	7.46 348	3.48 348	6.82 348	6.53 350	4.88 346	5.29 348	5.03 349	6.96 348	3.68 349	10.30 351	6.62 343	7.58 340	4.15 350	3.41 345	2.75 346	5.59 348	2.26 343	12.16 346	3.45 346	5.93 348	2.70 345	3.37 343	3.75 348	3.16 346	3.16 346	4.52 346	6.28 346

DPSM_ROB	13.12 350	7.70 349	11.86 352	4.97 343	5.71 348	6.03 347	4.61 344	8.36 352	10.82 351	6.72 350	8.03 349	8.12 345	12.29 347	3.81 347	13.89 350	13.57 350	10.28 351	13.36 351	9.07 343	11.67 352	16.11 352	18.73 354	3.51 344	10.91 354	27.70 355	35.86 356	31.04 356	39.53 356

DPSM	13.12 350	7.70 349	11.86 352	4.97 343	5.71 348	6.03 347	4.61 344	8.36 352	10.82 351	6.72 350	8.03 349	8.12 345	12.29 347	3.81 347	13.89 350	13.57 350	10.28 351	13.36 351	9.07 343	11.67 352	16.11 352	18.73 354	3.51 344	10.91 354	27.70 355	35.86 356	31.04 356	39.53 356

PML	11.09 349	9.28 351	3.40 347	11.88 353	6.99 351	11.60 351	5.97 349	7.04 351	24.50 357	8.92 352	28.99 357	32.63 356	39.39 357	6.18 351	5.69 347	4.14 347	8.31 349	2.99 346	18.83 351	4.50 347	4.70 347	4.40 347	3.75 346	3.98 349	10.54 353	5.17 349	18.60 355	7.08 349

LRCNet_RVC	10.22 348	14.24 352	3.26 346	20.74 354	17.71 355	19.88 355	15.89 354	6.49 350	2.47 344	19.87 355	12.97 352	19.40 352	8.44 341	26.62 356	2.33 336	0.74 322	10.08 350	5.54 348	23.31 353	6.95 349	2.43 344	1.11 336	22.86 354	8.58 351	0.73 311	0.39 272	1.72 340	1.19 310

CasAABBNet	26.35 355	15.49 353	23.85 356	9.95 351	11.46 353	12.03 352	9.23 352	16.79 354	21.84 355	13.64 353	16.11 353	16.45 351	24.90 356	7.58 352	27.95 356	27.14 355	20.53 353	26.83 357	18.10 349	23.37 355	32.22 356	37.28 356	6.99 352	21.98 358	55.78 358	72.24 358	62.39 358	79.48 358

FlowAnything	26.42 356	15.50 354	23.88 357	9.99 352	11.54 354	12.07 353	9.28 353	16.89 355	21.87 356	13.68 354	16.26 354	16.42 350	24.79 355	7.69 353	27.93 355	27.24 356	20.55 354	26.80 356	18.20 350	23.53 356	32.22 356	37.62 357	7.05 353	22.05 359	55.78 358	72.50 359	62.44 359	79.62 359

HaxPig	19.43 352	21.64 355	18.72 354	23.90 355	23.72 356	22.99 356	25.27 355	20.59 356	18.36 353	26.33 356	23.18 355	22.04 353	16.59 352	24.59 355	21.93 352	18.51 352	20.93 355	19.75 353	22.56 352	20.41 354	14.06 351	11.69 349	27.14 355	18.65 356	6.94 349	12.03 353	7.78 349	14.26 353

MEDIAN_ROB	22.61 353	26.37 356	23.42 355	27.86 356	27.01 357	26.90 357	28.47 356	24.00 357	21.42 354	31.43 357	26.90 356	25.65 354	19.56 353	27.54 357	23.81 353	20.10 353	25.89 356	23.65 354	27.64 355	24.33 357	18.71 354	15.27 352	29.65 356	20.16 357	10.22 352	11.12 352	10.11 351	13.24 352

DLNR_Zeroshot_test	9.91 347	28.72 357	0.20 235	46.90 358	0.13 159	0.20 205	45.01 358	0.29 240	0.11 113	0.38 277	0.19 168	0.33 231	0.10 113	1.29 317	61.34 358	71.85 358	3.99 344	2.49 344	1.36 293	0.22 220	0.65 291	0.41 225	0.09 144	0.13 193	0.26 215	0.24 195	0.29 198	0.33 219

AVERAGE_ROB	25.62 354	30.03 358	26.88 358	31.96 357	30.85 358	31.13 358	32.49 357	28.35 358	25.87 358	34.56 358	30.30 358	30.39 355	23.71 354	31.94 358	27.62 354	24.45 354	28.60 357	25.76 355	30.73 356	27.87 358	22.22 355	18.68 353	33.77 357	25.40 360	10.86 354	8.77 351	9.34 350	9.16 350

GS-Stereo																							0.02 3	0.03 7	0.07 24	0.06 15	0.07 18	0.05 15

ASD4																								5.70 350

Low-res two-view benchmark