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.

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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

NLCSM	0.11 1	0.04 1	0.01 1	0.00 1	0.11 37	0.17 34	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.15 1	0.02 2	0.00 1	0.58 1	0.50 1	0.32 11	0.02 1	0.16 2	0.02 1	0.17 1	0.31 11	0.00 1	0.06 30	0.01 1	0.03 10	0.24 3	0.00 1

NLMM	0.12 2	0.05 2	0.11 14	0.01 2	0.10 33	0.05 11	0.00 1	0.01 2	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.04 5	0.00 1	1.08 10	0.66 2	0.21 4	0.03 3	0.14 1	0.04 3	0.19 2	0.07 3	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 15	0.22 2	0.01 5

NLSM3	0.17 3	0.05 2	0.31 21	0.01 2	0.04 10	0.06 14	0.00 1	0.01 2	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.10 29	0.01 14	1.19 18	0.73 4	0.42 21	0.08 8	0.47 11	0.02 1	0.37 7	0.06 2	0.02 27	0.00 1	0.02 3	0.05 15	0.41 6	0.02 14

AIO-test2	0.17 3	0.17 11	0.03 3	0.01 2	0.10 33	0.04 9	0.07 74	0.02 5	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.56 42	0.06 10	0.00 1	0.64 2	0.80 6	0.08 1	0.12 12	0.25 3	0.25 26	0.19 2	0.36 12	0.01 17	0.37 82	0.16 20	0.01 2	0.17 1	0.00 1

BridgeDepth	0.18 5	0.14 9	0.40 31	0.05 16	0.08 27	0.02 5	0.00 1	0.04 11	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.09 23	0.02 28	0.80 4	0.88 9	0.12 3	0.11 10	0.58 13	0.05 4	0.52 14	0.23 5	0.00 1	0.01 5	0.09 13	0.02 7	0.33 4	0.07 29
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.22 6	0.05 2	0.39 29	0.01 2	0.01 2	0.08 16	0.00 1	0.08 20	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.16 2	0.02 2	0.01 14	0.81 5	0.85 8	0.70 33	0.23 24	0.37 7	0.19 21	0.36 6	0.42 14	0.02 27	0.09 38	0.03 4	0.02 7	0.88 15	0.04 25

AIO-test1	0.22 6	0.14 9	0.31 21	0.02 8	0.09 32	0.15 31	0.01 24	0.10 22	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.26 23	0.08 18	0.00 1	1.09 11	1.28 20	0.10 2	0.07 6	0.70 17	0.34 36	0.41 9	0.28 9	0.00 1	0.10 45	0.04 6	0.03 10	0.37 5	0.01 5

MLG-Stereo	0.25 8	0.23 15	0.04 4	0.03 13	0.07 21	0.18 40	0.00 1	0.04 11	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.22 15	0.08 18	0.00 1	1.15 15	1.31 21	0.30 9	0.26 28	0.87 26	0.08 9	0.42 10	0.26 7	0.00 1	0.01 5	0.06 7	0.11 27	0.88 15	0.01 5

CoSv	0.27 9	0.49 26	0.37 24	0.15 45	0.05 15	0.48 92	0.00 1	0.19 33	0.07 25	0.00 1	0.00 1	0.32 28	0.04 5	0.00 1	0.95 8	1.23 17	0.43 23	0.15 13	0.40 10	0.05 4	0.54 15	0.24 6	0.00 1	0.03 15	0.29 28	0.02 7	0.60 12	0.08 31

Pointernet	0.27 9	0.12 8	0.41 34	0.12 43	0.01 2	0.14 28	0.19 106	0.05 15	0.04 14	0.00 1	0.15 56	0.19 7	0.06 10	0.03 37	0.88 7	0.69 3	0.42 21	0.02 1	0.25 3	0.08 9	0.23 4	0.45 16	0.00 1	0.01 5	0.03 4	0.00 1	2.40 42	0.21 42

MLG-Stereo_test1	0.28 11	0.22 13	0.04 4	0.03 13	0.07 21	0.17 34	0.00 1	0.03 7	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.21 13	0.09 23	0.00 1	1.21 19	1.32 22	0.29 7	0.31 34	0.99 31	0.08 9	0.50 13	0.51 18	0.00 1	0.01 5	0.06 7	0.16 33	1.23 26	0.01 5

MonStereo	0.31 12	0.10 6	0.25 18	0.01 2	0.08 27	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.24 16	0.12 33	0.01 14	1.15 15	1.19 15	0.30 9	0.23 24	0.99 31	0.07 7	0.79 22	1.07 33	0.05 38	0.02 11	0.14 16	0.37 64	0.96 18	0.12 33

MM-Stereo_test3	0.32 13	0.36 21	0.04 4	0.10 38	0.02 5	0.03 6	0.00 1	0.87 51	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.55 40	0.10 29	0.00 1	0.71 3	0.76 5	0.49 24	0.06 5	0.63 14	0.15 18	0.23 4	0.05 1	0.03 34	0.00 1	0.10 14	0.09 24	3.17 59	0.09 32

ProNet	0.34 14	0.17 11	0.37 24	0.02 8	0.00 1	0.19 42	0.38 130	0.31 41	0.03 10	0.00 1	0.96 92	0.20 10	0.01 1	0.12 60	1.98 33	0.97 12	0.66 30	0.07 6	0.38 9	0.05 4	0.48 11	0.19 4	0.61 81	0.07 34	0.44 42	0.01 2	0.49 9	0.00 1

LG-Stereo	0.35 15	0.22 13	0.09 12	0.14 44	0.12 39	0.32 79	0.00 1	0.12 28	0.08 31	0.00 1	0.58 76	1.11 54	0.07 13	0.00 1	1.12 12	1.17 14	0.41 20	0.18 18	1.25 37	0.30 33	0.79 22	0.38 13	0.02 27	0.02 11	0.06 7	0.12 28	0.67 13	0.02 14

AIO-Stereo	0.35 15	0.44 24	0.44 37	0.03 13	0.04 10	0.14 28	0.00 1	0.02 5	0.10 37	0.00 1	0.00 1	0.19 7	0.08 18	0.01 14	1.13 14	1.22 16	0.28 6	0.30 33	1.75 47	0.29 31	0.57 16	0.62 20	0.02 27	0.01 5	0.26 27	0.05 15	1.52 30	0.03 20

RSM	0.36 17	0.24 16	0.44 37	0.10 38	0.03 7	0.12 21	0.01 24	0.04 11	0.10 37	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.09 23	0.00 1	1.53 25	1.44 25	0.33 12	0.35 36	0.37 7	0.23 23	0.82 25	1.14 35	0.01 17	0.03 15	0.29 28	0.24 50	1.41 29	0.03 20

111111	0.37 18	0.31 20	0.16 15	0.02 8	0.04 10	0.12 21	0.00 1	0.03 7	0.06 20	0.00 1	0.06 53	0.24 16	0.07 13	0.01 14	1.56 26	1.14 13	0.73 39	0.17 15	1.93 49	0.21 22	1.10 33	1.37 42	0.01 17	0.01 5	0.07 10	0.20 38	0.42 7	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.38 19	1.46 56	0.10 13	0.01 2	0.02 5	0.05 11	0.00 1	0.28 39	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.60 44	0.13 35	0.00 1	0.85 6	0.95 11	0.71 35	0.10 9	0.65 15	0.28 30	0.38 8	0.85 24	0.02 27	0.00 1	0.11 15	0.31 54	2.33 41	0.07 29

MatchStereo	0.40 20	0.54 29	0.37 24	0.07 24	0.15 43	0.04 9	0.04 61	0.11 26	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.24 16	0.55 78	0.03 37	2.07 35	1.64 34	0.29 7	0.21 20	0.67 16	0.24 25	0.72 18	1.19 37	0.01 17	0.12 50	0.29 28	0.12 28	0.54 10	0.38 47

MoCha-V2	0.40 20	0.55 31	0.47 45	0.02 8	0.07 21	0.13 24	0.00 1	0.04 11	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.20 10	0.25 51	0.01 14	1.12 12	1.41 24	0.50 25	0.17 15	0.29 5	0.58 53	3.02 71	1.01 31	0.00 1	0.05 26	0.33 31	0.21 41	0.47 8	0.01 5

CroCo-Stereo Lap2	0.41 22	0.26 17	0.06 8	0.06 19	0.08 27	0.01 3	0.01 24	0.26 37	0.13 47	0.94 59	0.00 1	0.34 31	0.04 5	0.01 14	1.90 31	2.20 57	0.23 5	0.29 31	0.72 19	0.09 13	1.14 35	1.10 34	0.01 17	0.05 26	0.40 39	0.12 28	0.56 11	0.03 20

NLSM1	0.43 23	0.09 5	0.34 23	0.06 19	0.12 39	0.00 1	0.01 24	0.03 7	0.03 10	0.00 1	0.20 62	0.24 16	0.07 13	0.02 28	1.23 20	1.23 17	0.37 17	0.18 18	0.87 26	0.47 48	2.90 68	0.71 23	0.00 1	0.12 50	0.15 18	0.04 13	2.06 38	0.03 20

GSStereo	0.43 23	0.51 27	0.41 34	0.08 29	0.04 10	0.25 63	0.01 24	0.08 20	0.03 10	0.01 31	0.23 63	0.38 32	0.09 23	0.01 14	1.47 23	1.55 29	0.87 42	0.23 24	0.89 29	0.62 59	1.34 39	0.90 25	0.00 1	0.03 15	0.35 33	0.08 19	1.10 21	0.02 14

RSM++	0.45 25	0.28 18	0.49 49	0.18 52	0.03 7	0.22 53	0.01 24	0.05 15	0.10 37	0.01 31	0.00 1	0.19 7	0.14 38	0.01 14	2.22 41	1.56 30	0.34 13	0.36 37	0.99 31	0.29 31	1.01 30	1.42 49	0.31 61	0.04 24	0.51 47	0.22 43	1.22 25	0.04 25

CroCo-Stereo	0.46 26	0.29 19	0.05 7	0.07 24	0.11 37	0.03 6	0.00 1	0.20 34	0.14 50	0.11 42	0.00 1	0.44 35	0.03 4	0.01 14	2.56 55	2.20 57	0.34 13	0.29 31	0.88 28	0.09 13	1.53 41	1.58 51	0.01 17	0.06 30	0.36 35	0.20 38	0.68 14	0.03 20
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
GREAT-IGEV	0.47 27	0.48 25	0.45 40	0.08 29	0.05 15	0.17 34	0.02 40	0.18 32	0.07 25	0.00 1	0.00 1	0.41 34	0.11 31	0.01 14	1.47 23	1.34 23	0.71 35	0.11 10	0.83 24	0.50 50	0.81 24	1.05 32	0.03 34	0.05 26	0.15 18	0.01 2	3.50 63	0.01 5

MM-Stereo_test2	0.49 28	2.00 68	0.26 19	0.02 8	0.03 7	0.12 21	0.00 1	0.28 39	0.07 25	0.00 1	0.00 1	0.57 43	0.18 41	0.00 1	1.30 21	1.53 28	0.55 27	0.32 35	0.81 23	0.59 56	0.99 29	1.49 50	0.08 41	0.02 11	0.43 41	0.23 46	1.25 27	0.06 27

IGEV-Stereo++	0.50 29	0.61 34	0.18 16	0.09 34	0.05 15	0.14 28	0.02 40	0.05 15	0.08 31	0.00 1	0.46 73	0.20 10	0.08 18	0.02 28	1.36 22	1.27 19	0.59 28	0.45 40	2.00 51	0.37 40	1.13 34	1.21 38	0.02 27	0.03 15	0.08 11	0.04 13	2.79 51	0.06 27

StereoVision	0.50 29	0.56 32	0.24 17	0.07 24	0.07 21	0.13 24	0.05 66	0.26 37	0.26 69	0.51 51	0.00 1	0.24 16	0.04 5	0.04 39	2.09 36	1.78 38	0.64 29	0.17 15	0.71 18	0.12 15	0.62 17	0.91 26	0.00 1	0.10 45	0.33 31	0.23 46	3.30 62	0.16 37

RAFT	0.51 31	0.10 6	0.40 31	0.09 34	0.01 2	0.21 50	0.15 102	2.74 69	0.06 20	1.09 60	0.00 1	0.21 13	0.05 9	0.02 28	1.05 9	0.90 10	0.35 15	0.05 4	1.39 40	0.30 33	0.74 20	0.58 19	0.00 1	0.09 38	0.14 16	0.05 15	2.94 57	0.01 5

MLG-Stereo_test2	0.56 32	1.22 50	0.30 20	0.08 29	0.25 57	0.24 59	0.00 1	0.06 18	0.06 20	0.01 31	0.72 81	0.25 22	0.07 13	0.02 28	1.78 30	1.63 33	0.53 26	0.65 49	1.72 45	0.59 56	0.91 27	0.94 27	0.01 17	0.03 15	0.25 25	0.08 19	2.05 37	0.59 53

MSCF	0.57 33	0.58 33	0.44 37	0.06 19	0.10 33	0.17 34	0.00 1	0.20 34	0.09 35	1.29 64	0.00 1	0.26 23	0.28 53	0.02 28	2.09 36	1.60 32	0.37 17	0.24 27	0.31 6	0.38 41	0.82 25	1.00 30	0.11 44	0.16 61	0.37 36	2.01 104	2.43 43	0.01 5

GEAStereo	0.59 34	1.66 60	0.49 49	0.18 52	0.05 15	0.20 46	0.01 24	0.10 22	0.07 25	0.02 34	0.00 1	0.45 36	0.09 23	0.04 39	1.75 28	1.86 42	0.72 37	0.27 29	0.80 21	0.58 53	1.92 51	1.38 46	0.01 17	0.10 45	0.49 45	0.01 2	2.60 48	0.12 33

gasm-f	0.59 34	1.66 60	0.49 49	0.18 52	0.05 15	0.20 46	0.01 24	0.10 22	0.07 25	0.02 34	0.00 1	0.45 36	0.09 23	0.04 39	1.75 28	1.86 42	0.72 37	0.27 29	0.80 21	0.58 53	1.92 51	1.38 46	0.01 17	0.10 45	0.49 45	0.01 2	2.60 48	0.12 33

GASTEREO	0.59 34	0.61 34	0.45 40	0.06 19	0.08 27	0.17 34	0.00 1	0.21 36	0.08 31	1.29 64	0.00 1	0.26 23	0.26 52	0.02 28	2.13 39	1.58 31	0.40 19	0.22 21	0.54 12	0.38 41	0.77 21	1.18 36	0.12 45	0.16 61	0.39 38	1.98 102	2.47 45	0.01 5

AdaDepth	0.60 37	0.70 38	0.37 24	0.37 70	0.24 53	0.18 40	0.03 47	0.07 19	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.33 30	0.28 53	0.17 73	1.95 32	2.02 50	0.93 45	0.50 42	1.74 46	0.27 28	1.19 36	1.25 39	0.01 17	0.04 24	0.08 11	0.19 36	2.83 54	0.44 50

U	0.60 37	0.37 22	0.06 8	0.07 24	0.08 27	0.00 1	0.00 1	0.53 50	0.16 59	0.87 58	0.00 1	0.63 45	0.08 18	0.01 14	2.33 45	2.47 65	0.89 43	0.42 39	1.36 39	0.13 16	1.62 44	1.80 61	0.00 1	0.08 36	1.01 68	0.16 33	0.96 18	0.19 40

BridgeDepth_RVC	0.61 39	1.15 49	0.49 49	0.18 52	0.22 51	0.06 14	0.03 47	1.42 54	0.14 50	0.51 51	0.00 1	0.65 46	0.13 35	0.11 58	2.42 49	1.79 39	0.36 16	0.52 43	1.11 35	0.15 18	0.49 12	0.30 10	0.19 52	0.03 15	0.55 49	0.98 80	1.15 23	1.51 73
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.62 40	1.36 51	0.68 61	0.05 16	0.07 21	0.27 68	0.04 61	0.11 26	0.11 40	0.28 46	0.36 70	0.55 40	0.11 31	0.06 47	2.36 47	1.50 27	0.68 31	0.53 44	0.78 20	0.55 52	1.09 32	1.58 51	0.13 46	0.08 36	0.38 37	0.16 33	2.79 51	0.02 14

Occ-G	0.67 41	1.52 57	0.56 56	0.22 57	0.22 51	0.26 67	0.01 24	0.39 48	0.07 25	0.00 1	0.00 1	0.24 16	0.06 10	0.00 1	2.12 38	2.02 50	0.70 33	0.57 48	1.46 41	0.15 18	1.89 50	1.80 61	0.10 43	0.07 34	0.25 25	0.08 19	3.27 61	0.16 37

WQFJX	0.70 42	1.00 44	0.02 2	0.08 29	0.38 70	0.09 18	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.28 27	0.24 48	0.07 48	2.33 45	0.83 7	0.68 31	0.15 13	2.52 61	0.07 7	1.32 37	2.03 65	0.20 53	0.05 26	0.89 65	0.60 71	3.63 65	1.37 71

VIP-Stereo	0.70 42	0.65 36	0.58 57	0.17 50	0.07 21	0.32 79	0.02 40	0.32 43	0.06 20	0.03 40	0.00 1	1.35 58	0.15 39	0.01 14	2.45 50	2.00 48	1.76 66	0.98 57	1.77 48	0.66 64	2.02 55	0.68 22	0.00 1	0.15 60	0.47 44	0.08 19	0.89 17	1.12 67

AEACV	0.75 44	2.37 80	0.78 75	0.15 45	0.13 41	0.15 31	0.06 68	0.10 22	0.09 35	0.00 1	0.00 1	0.54 39	0.28 53	0.05 44	2.24 42	1.86 42	1.67 64	0.48 41	2.18 57	0.72 69	2.19 58	1.85 64	0.15 48	0.09 38	0.20 23	0.27 52	1.73 32	0.02 14

DEFOM-Stereo	0.82 45	1.14 48	0.48 47	0.05 16	0.21 50	0.25 63	0.01 24	0.32 43	0.13 47	0.00 1	0.00 1	0.26 23	0.12 33	0.09 53	2.06 34	2.00 48	1.62 61	1.08 61	1.08 34	0.39 43	2.18 57	1.58 51	0.63 84	0.09 38	0.58 51	0.23 46	4.78 82	0.80 58

RAStereo	0.85 46	0.54 29	0.42 36	0.09 34	0.17 45	0.25 63	0.02 40	0.35 45	0.15 57	4.02 101	0.00 1	0.70 48	0.07 13	0.02 28	2.53 52	2.27 60	1.17 48	0.85 53	2.72 63	0.13 16	2.17 56	1.74 58	0.03 34	0.09 38	0.76 58	0.21 41	1.06 20	0.54 52

delet	1.00 47	1.38 53	0.86 80	0.34 67	0.99 122	1.00 122	0.38 130	0.91 52	0.18 63	1.23 62	0.46 73	0.68 47	0.37 65	0.79 163	3.35 70	1.81 40	1.37 52	0.77 51	0.86 25	0.53 51	1.57 43	0.48 17	0.46 72	0.62 108	0.84 62	0.22 43	3.65 67	1.02 63

TDLM	1.02 48	1.64 58	1.38 119	0.37 70	0.90 113	0.67 107	0.76 158	2.31 65	0.18 63	0.25 45	2.96 135	2.21 73	0.64 87	0.31 93	1.15 15	1.45 26	1.52 58	0.93 55	0.98 30	0.67 66	0.98 28	0.42 14	0.64 87	0.39 84	0.23 24	0.19 36	1.76 33	1.68 76

LG-G_1	1.07 49	1.78 62	0.45 40	0.27 61	0.40 73	0.20 46	0.01 24	0.14 29	0.14 50	0.02 34	0.73 84	1.02 50	0.55 78	0.10 55	3.06 63	2.31 62	1.16 46	1.54 83	5.12 87	1.16 82	2.76 65	2.10 66	0.07 39	0.12 50	0.71 54	0.36 61	1.95 35	0.76 56

LG-G	1.07 49	1.78 62	0.45 40	0.27 61	0.40 73	0.20 46	0.01 24	0.14 29	0.14 50	0.02 34	0.73 84	1.02 50	0.55 78	0.10 55	3.06 63	2.31 62	1.16 46	1.54 83	5.12 87	1.16 82	2.76 65	2.10 66	0.07 39	0.12 50	0.71 54	0.36 61	1.95 35	0.76 56

AIO_rvc	1.10 51	2.88 94	0.85 79	0.09 34	0.18 46	0.35 81	0.11 90	2.60 67	0.11 40	0.10 41	0.00 1	1.64 64	0.16 40	0.04 39	2.55 53	1.82 41	0.83 41	0.56 47	2.94 67	0.73 70	3.29 76	3.65 102	0.61 81	0.03 15	0.78 59	0.12 28	2.61 50	0.19 40

anonymousdsp	1.11 52	0.53 28	0.70 62	0.35 68	0.24 53	0.19 42	0.01 24	2.12 63	0.12 44	0.28 46	0.32 69	1.24 57	0.24 48	0.12 60	2.76 58	2.27 60	1.37 52	1.14 67	1.99 50	0.91 76	3.63 87	2.61 81	0.46 72	0.19 66	0.73 56	0.03 10	5.14 87	0.16 37

MLG-Stereo_test3	1.12 53	0.84 41	0.45 40	0.27 61	0.62 99	0.28 72	0.01 24	0.17 31	0.12 44	1.19 61	0.00 1	1.35 58	0.18 41	0.09 53	3.05 62	1.96 47	1.17 48	1.11 63	6.73 125	0.65 62	1.85 49	4.26 122	0.04 37	0.10 45	0.41 40	0.09 24	2.56 46	0.59 53

WQFJA1	1.19 54	1.05 46	0.07 10	0.10 38	0.57 86	0.97 118	0.03 47	0.38 46	0.02 3	0.02 34	0.00 1	9.98 159	0.38 66	0.14 69	3.56 72	1.71 36	1.56 59	0.22 21	2.13 54	0.36 38	1.78 47	1.59 54	0.23 55	0.06 30	0.16 20	0.48 67	4.23 74	0.33 45

WQFJX1	1.19 54	1.05 46	0.07 10	0.10 38	0.57 86	0.97 118	0.03 47	0.38 46	0.02 3	0.02 34	0.00 1	9.98 159	0.38 66	0.14 69	3.56 72	1.71 36	1.56 59	0.22 21	2.13 54	0.36 38	1.78 47	1.59 54	0.23 55	0.06 30	0.16 20	0.48 67	4.23 74	0.33 45

iRaftStereo_RVC	1.19 54	1.36 51	0.77 67	0.41 74	0.28 64	0.28 72	0.01 24	3.64 80	0.21 65	0.42 49	1.74 114	1.58 62	0.30 57	0.16 72	2.24 42	2.10 55	1.62 61	0.70 50	2.00 51	0.42 44	2.95 69	2.78 82	0.39 67	0.26 72	0.74 57	0.22 43	3.64 66	0.86 59

AASNet	1.22 57	2.00 68	0.89 81	0.43 77	1.99 164	1.14 124	0.48 139	2.04 62	0.14 50	0.51 51	0.89 90	0.50 38	0.20 43	0.40 109	3.90 79	1.95 46	1.29 50	1.75 90	1.62 44	1.12 80	1.97 53	1.71 56	0.72 97	0.51 94	1.03 70	0.32 56	2.81 53	0.65 55

AIO_test	1.31 58	3.68 118	0.89 81	0.24 58	0.14 42	0.23 56	0.27 123	3.10 72	0.11 40	0.16 43	0.00 1	1.91 67	0.21 46	0.07 48	2.55 53	2.05 53	0.89 43	0.54 45	2.23 59	0.90 75	4.72 111	3.76 106	0.63 84	0.02 11	0.85 63	0.91 76	3.92 71	0.24 43

LGtest1	1.32 59	1.92 64	0.79 77	0.47 79	0.42 76	0.30 77	0.01 24	0.31 41	0.32 75	0.17 44	1.27 104	1.00 49	0.54 76	0.13 65	2.60 56	2.56 66	1.74 65	2.13 98	4.62 80	0.81 72	3.30 77	4.35 127	0.14 47	0.16 61	1.32 81	0.23 46	2.87 55	1.08 66

RYNet	1.33 60	0.39 23	0.40 31	0.17 50	0.24 53	0.47 91	0.05 66	1.74 58	1.23 147	0.44 50	0.14 55	0.32 28	0.20 43	0.01 14	5.64 119	1.64 34	0.82 40	3.63 145	1.17 36	0.08 9	1.02 31	0.26 7	0.26 58	0.23 70	1.45 84	10.04 194	2.88 56	0.99 62

AANet_RVC	1.37 61	0.66 37	0.62 59	0.25 59	1.74 151	0.10 19	0.67 155	1.93 60	1.51 161	0.84 57	0.26 67	0.38 32	0.91 103	0.19 74	4.34 96	2.69 68	1.41 54	1.28 73	1.30 38	1.13 81	0.73 19	0.94 27	0.25 57	0.51 94	1.68 90	1.46 88	3.94 72	5.33 122

LG-Stereo_L2	1.40 62	2.11 72	0.62 59	0.15 45	0.54 84	0.21 50	0.03 47	2.89 71	0.14 50	4.10 102	0.72 81	2.79 85	0.73 90	0.11 58	2.79 59	3.23 81	1.85 69	1.08 61	2.80 66	0.45 45	2.63 62	2.12 68	0.15 48	0.09 38	1.11 74	0.48 67	1.85 34	2.14 85

LG-Stereo_L1	1.45 63	1.97 66	0.47 45	0.16 49	0.60 91	0.17 34	0.03 47	3.16 73	0.14 50	4.35 107	0.75 86	2.67 84	0.73 90	0.12 60	2.83 60	3.27 83	1.83 68	1.11 63	2.75 65	0.48 49	3.42 79	1.84 63	0.15 48	0.14 57	1.09 72	0.25 51	2.45 44	2.32 87

RAFT + AFF	1.46 64	0.92 42	0.53 53	0.40 73	0.04 10	0.51 98	0.02 40	3.71 81	0.11 40	2.77 82	0.00 1	3.68 97	0.34 62	0.12 60	5.69 121	2.03 52	2.88 78	0.36 37	5.48 94	0.27 28	4.19 102	1.25 39	0.21 54	0.18 65	1.91 100	0.31 54	1.40 28	0.12 33

MaDis-Stereo	1.47 65	0.79 40	0.48 47	0.15 45	0.38 70	0.08 16	0.06 68	0.40 49	0.41 82	1.99 72	0.00 1	1.07 53	0.13 35	0.02 28	3.18 66	2.92 72	2.53 74	1.79 91	5.43 93	0.76 71	2.42 60	2.23 73	0.31 61	0.26 72	2.60 107	2.33 108	2.20 39	4.80 117

MMNet	1.47 65	1.42 55	0.77 67	0.38 72	1.31 142	0.40 85	0.41 132	2.03 61	0.60 101	0.59 54	1.41 107	1.71 66	0.29 56	1.11 179	4.13 88	2.32 64	2.38 73	1.85 92	2.96 68	1.59 97	1.76 46	0.67 21	0.69 93	1.09 144	1.07 71	0.92 77	4.71 81	1.02 63

DFGA-Net	1.48 67	2.55 86	0.77 67	1.08 120	0.31 67	0.44 88	0.06 68	3.18 74	0.15 57	2.41 78	0.18 58	1.14 55	0.23 47	0.12 60	4.32 91	3.28 84	2.89 79	0.96 56	3.40 71	0.23 23	2.22 59	1.78 59	0.45 70	0.47 92	1.61 87	0.13 32	5.07 85	0.52 51

UniTT-Stereo	1.58 68	0.76 39	0.60 58	0.11 42	0.32 68	0.19 42	0.03 47	2.21 64	0.34 76	4.40 108	0.00 1	2.37 75	0.32 58	0.05 44	3.96 86	3.80 102	2.25 71	1.61 85	6.17 114	0.64 61	3.66 88	2.14 69	0.45 70	0.39 84	1.01 68	1.65 93	1.17 24	2.06 82

SGD-Stereo	1.60 69	1.00 44	0.39 29	0.07 24	0.10 33	0.03 6	0.03 47	1.61 56	0.16 59	0.29 48	0.01 48	3.17 93	0.51 75	0.15 71	5.70 122	4.40 132	3.96 100	1.14 67	3.70 73	0.85 73	3.14 74	4.02 114	0.57 78	0.09 38	0.69 53	0.76 74	3.90 70	2.68 97

test_5	1.60 69	3.48 114	0.54 54	0.18 52	0.06 20	0.23 56	0.03 47	5.33 98	0.27 70	1.64 69	1.35 105	3.71 99	1.93 153	0.23 77	4.32 91	3.32 85	1.42 55	1.29 75	2.63 62	0.35 37	1.40 40	2.80 83	0.08 41	0.39 84	0.54 48	0.20 38	5.14 87	0.43 49

HUF	1.64 71	2.58 87	1.08 103	0.06 19	0.15 43	0.38 84	0.02 40	5.18 97	0.13 47	0.81 56	0.01 48	2.39 78	0.78 98	0.08 51	3.21 67	3.05 76	1.62 61	1.13 66	5.33 91	1.59 97	5.53 133	3.45 94	0.67 90	0.16 61	1.09 72	0.10 26	2.95 58	0.86 59

CVANet_RVC	1.68 72	2.90 95	2.47 147	2.89 173	1.15 136	2.50 163	1.35 169	3.81 83	0.39 81	0.59 54	4.79 154	2.85 87	0.62 84	0.52 127	1.71 27	2.12 56	1.49 56	1.21 69	1.54 42	1.42 90	1.98 54	1.37 42	0.60 80	0.46 90	0.61 52	0.35 59	2.29 40	1.34 69

IGEV-Stereo+	1.69 73	3.01 99	0.37 24	0.91 111	0.26 60	0.29 76	0.06 68	1.05 53	0.21 65	7.82 151	1.19 102	2.36 74	0.46 72	0.10 55	2.28 44	2.68 67	2.30 72	2.13 98	4.56 78	0.61 58	3.77 91	5.28 155	0.95 127	0.03 15	0.45 43	0.36 61	1.65 31	0.39 48

DMCA	1.74 74	2.24 77	1.84 127	0.49 81	0.92 115	1.14 124	0.13 97	1.67 57	1.22 146	1.86 71	2.71 129	2.80 86	0.32 58	0.80 164	3.91 80	3.06 77	2.68 76	2.46 114	2.04 53	1.09 78	2.71 63	1.41 48	0.88 116	0.76 115	0.83 61	1.23 85	3.78 69	2.08 83

RAFT_CTSACE	1.80 75	3.98 131	0.77 67	0.63 90	0.30 65	0.28 72	0.03 47	5.40 100	0.17 61	8.06 156	0.26 67	3.50 95	1.29 123	0.27 89	2.19 40	2.25 59	1.31 51	0.55 46	2.14 56	0.25 26	2.51 61	4.48 131	0.64 87	0.28 76	0.82 60	0.32 56	5.60 101	0.28 44

MIF-Stereo (partial)	1.81 76	4.50 162	0.75 64	0.33 66	0.68 102	0.27 68	0.12 95	1.52 55	0.53 91	1.31 66	0.03 52	1.02 50	0.50 74	0.13 65	3.75 76	4.15 122	3.64 90	2.41 113	2.72 63	0.67 66	3.40 78	2.87 86	0.44 69	0.46 90	1.62 88	1.84 95	5.04 84	4.09 105

AFF-stereo	1.82 77	2.26 78	1.46 122	0.48 80	0.25 57	1.34 132	0.06 68	5.02 96	0.67 104	2.94 86	0.38 71	2.43 79	0.54 76	0.04 39	2.36 47	2.98 73	1.50 57	1.28 73	6.14 113	0.46 47	2.84 67	1.37 42	0.59 79	0.24 71	2.68 108	2.72 112	4.81 83	1.35 70

GANet	1.82 77	1.64 58	1.45 121	1.64 139	1.59 148	3.29 177	1.37 170	3.97 86	0.80 110	1.49 67	1.65 112	4.25 105	0.33 60	0.55 131	2.45 50	2.07 54	3.11 82	3.41 140	1.60 43	0.45 45	1.32 37	0.94 27	0.87 114	0.89 132	1.39 82	0.46 66	3.70 68	2.40 92

MIM_Stereo	1.95 79	4.20 144	1.15 106	0.66 92	0.48 79	0.54 99	0.10 85	4.26 91	0.35 77	3.18 91	0.24 64	2.64 83	0.33 60	0.37 105	3.71 74	3.67 97	3.04 80	2.25 105	4.58 79	1.35 88	4.11 99	2.85 85	0.49 74	0.44 88	0.97 67	0.59 70	4.57 78	1.60 74

YMNet	1.98 80	2.40 82	0.74 63	1.03 118	1.28 139	1.32 131	3.58 200	2.57 66	1.71 169	1.54 68	0.55 75	2.62 82	3.42 202	1.58 200	3.80 77	4.67 148	2.66 75	1.52 81	3.20 70	0.65 62	1.56 42	2.31 76	0.02 27	0.59 106	2.27 103	0.75 73	3.23 60	1.91 78

plain	2.08 81	4.58 164	0.78 75	0.45 78	1.13 134	0.30 77	0.09 83	3.41 76	0.38 80	3.93 100	0.01 48	1.70 65	0.40 69	0.07 48	4.24 90	4.24 126	3.66 91	2.76 120	5.86 104	0.31 35	3.28 75	3.58 101	0.15 48	0.47 92	1.63 89	1.64 92	2.57 47	4.57 108

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 82	2.28 79	0.76 65	0.77 109	0.53 82	0.23 56	0.03 47	4.83 94	0.37 78	7.42 149	0.72 81	2.00 69	1.13 113	0.21 76	2.69 57	3.58 92	3.17 83	2.15 100	4.98 83	0.70 68	6.31 148	4.63 138	0.68 92	0.12 50	0.90 66	0.35 59	4.06 73	1.23 68

RAFT+CT+SA	2.12 83	4.55 163	0.77 67	0.68 98	0.20 48	0.11 20	0.03 47	6.05 110	0.25 68	6.05 128	0.01 48	4.53 110	1.70 145	0.35 103	2.99 61	3.98 111	1.76 66	1.41 79	4.23 76	0.66 64	4.06 97	4.89 143	0.26 58	0.39 84	0.88 64	0.33 58	5.32 98	0.92 61

S2M2_XL	2.20 84	0.96 43	2.17 135	0.08 29	0.25 57	0.05 11	0.09 83	7.60 138	0.70 105	2.86 85	0.00 1	3.70 98	1.27 121	0.13 65	3.26 68	3.33 86	7.37 167	0.89 54	2.19 58	1.21 85	4.94 116	2.87 86	0.93 123	0.12 50	1.41 83	1.06 81	4.43 76	5.43 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	2.39 85	4.74 179	0.91 85	0.57 87	0.42 76	0.24 59	0.13 97	3.39 75	0.30 73	1.24 63	0.43 72	1.17 56	0.59 82	0.69 151	6.94 175	3.65 96	5.59 129	3.79 153	6.31 119	1.86 113	4.88 115	3.88 109	0.70 95	0.93 134	1.90 99	0.92 77	4.53 77	3.69 103

ARAFT	2.39 85	3.85 127	0.89 81	0.42 76	0.20 48	0.19 42	0.02 40	3.46 77	0.27 70	4.75 110	1.66 113	2.06 70	0.39 68	0.50 123	6.13 147	4.10 120	4.82 113	4.26 173	5.12 87	1.32 87	5.68 135	3.03 88	0.61 81	0.21 68	3.58 116	0.29 53	5.21 90	1.60 74

DEFOM-Stereo_RVC	2.41 87	3.66 116	0.91 85	0.26 60	0.30 65	0.24 59	0.00 1	4.50 93	0.49 87	8.28 158	0.24 64	3.12 92	0.36 63	0.19 74	4.67 106	2.89 71	3.84 94	1.37 78	5.11 85	0.86 74	4.94 116	4.07 116	0.98 140	0.19 66	1.52 85	0.92 77	4.62 79	6.43 136

UPFNet	2.49 88	1.99 67	2.37 144	1.34 132	2.02 167	2.42 161	1.28 168	4.05 88	1.40 153	2.80 83	2.31 120	1.94 68	0.62 84	1.73 206	6.03 138	3.15 79	3.86 96	3.15 135	5.50 98	3.22 167	1.74 45	1.29 41	1.15 157	1.10 145	2.08 102	1.13 83	5.67 103	1.81 77

raft+_RVC	2.50 89	2.50 85	1.82 126	0.62 89	0.39 72	0.94 115	0.12 95	6.00 108	0.51 88	6.37 133	2.93 134	3.97 102	0.61 83	0.13 65	3.95 81	3.26 82	3.23 84	1.33 76	6.64 124	1.09 78	3.07 72	2.53 79	0.72 97	0.37 82	2.72 110	2.42 109	6.25 118	3.14 100

TESTraft	2.52 90	4.45 158	0.77 67	0.55 84	0.24 53	0.15 31	0.10 85	5.57 101	0.37 78	5.42 118	0.24 64	1.63 63	2.10 169	1.16 183	6.48 159	4.71 150	3.39 86	1.01 58	4.62 80	1.20 84	3.66 88	7.30 184	0.36 64	0.61 107	1.11 74	2.78 113	5.69 104	2.43 93

test_4	2.66 91	2.69 89	2.24 139	0.64 91	0.43 78	0.45 90	0.29 126	7.08 125	0.21 65	13.81 234	0.17 57	5.08 117	0.55 78	0.25 83	3.14 65	3.74 99	3.62 89	2.05 97	3.70 73	1.04 77	3.58 85	3.56 99	0.67 90	0.36 81	1.58 86	2.25 107	5.99 114	2.50 94

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 91	3.98 131	2.74 151	0.66 92	0.54 84	1.38 133	0.08 80	8.29 148	1.10 137	2.81 84	1.79 115	4.55 111	0.62 84	0.05 44	3.26 68	3.00 74	2.86 77	1.01 58	7.25 128	1.55 96	3.90 93	2.28 74	0.86 111	0.54 97	5.14 144	2.58 110	5.87 112	3.12 99

LL-Strereo2	2.73 93	2.07 71	1.31 116	0.41 74	0.33 69	0.40 85	0.04 61	7.25 129	0.46 86	11.56 202	1.61 111	3.45 94	0.40 69	1.65 202	3.89 78	3.61 94	3.85 95	1.35 77	8.89 153	1.66 103	4.46 108	3.90 110	0.74 99	0.28 76	1.80 91	1.56 90	5.15 89	1.47 72

TestStereo1	2.77 94	4.95 191	0.77 67	0.49 81	0.27 61	0.13 24	0.11 90	5.74 105	0.44 83	6.03 126	0.19 59	1.51 60	2.08 165	1.12 180	6.37 153	4.90 156	3.76 92	1.25 71	5.48 94	1.44 91	5.77 137	7.77 192	0.37 65	0.57 103	1.26 77	2.93 116	6.36 120	2.59 95

SA-5K	2.77 94	4.95 191	0.77 67	0.49 81	0.27 61	0.13 24	0.11 90	5.74 105	0.44 83	6.03 126	0.19 59	1.51 60	2.08 165	1.12 180	6.37 153	4.90 156	3.76 92	1.25 71	5.48 94	1.44 91	5.77 137	7.77 192	0.37 65	0.57 103	1.26 77	2.93 116	6.36 120	2.59 95

FINET	2.77 94	2.20 74	2.22 138	3.13 175	0.96 119	0.85 113	0.44 135	2.83 70	1.89 175	3.86 98	0.87 89	4.06 103	1.56 140	0.53 128	7.78 198	4.97 160	4.37 107	1.53 82	8.10 142	1.44 91	3.94 94	2.47 78	0.43 68	1.02 139	2.68 108	1.59 91	6.19 117	2.93 98

anonymousdsp2	2.91 97	4.21 145	2.42 145	0.57 87	0.53 82	1.58 141	0.08 80	6.62 118	0.27 70	4.15 104	2.56 124	4.45 107	0.45 71	0.97 172	4.05 87	3.34 87	3.04 80	1.87 93	11.24 173	1.50 94	4.44 107	5.29 156	0.50 76	0.69 112	3.16 114	1.06 81	6.44 122	3.20 101

HCRNet	2.91 97	3.19 106	0.80 78	1.42 134	0.27 61	0.41 87	0.63 149	2.61 68	0.08 31	37.79 312	2.40 121	4.61 112	0.20 43	0.27 89	4.32 91	1.94 45	1.87 70	0.78 52	2.43 60	0.63 60	2.71 63	1.37 42	0.49 74	0.26 72	0.56 50	0.41 65	5.09 86	1.03 65

HITNet	3.05 99	1.95 65	1.39 120	2.31 158	0.99 122	0.27 68	0.10 85	6.94 122	1.94 179	9.64 171	3.77 143	6.82 131	0.95 105	0.42 110	5.11 110	2.84 70	3.36 85	2.24 104	3.02 69	1.84 111	3.48 81	3.17 91	0.83 110	1.10 145	1.87 92	2.18 105	7.99 144	5.68 126
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
CAS	3.22 100	4.04 135	0.76 65	1.00 117	0.90 113	0.36 83	0.26 121	1.77 59	0.93 120	2.66 81	6.08 174	2.38 76	3.02 199	0.26 86	5.25 113	3.46 89	4.96 114	2.19 101	5.65 101	1.83 110	4.13 101	3.84 108	0.69 93	0.13 56	5.29 146	5.48 155	7.23 134	12.33 187

IER	3.28 101	3.00 97	1.18 110	0.96 115	1.10 127	1.73 147	0.69 156	4.33 92	0.93 120	2.94 86	8.22 205	10.19 161	0.95 105	2.88 223	6.34 152	3.77 101	4.10 101	2.77 121	3.58 72	3.17 165	2.98 70	2.43 77	1.42 185	1.15 154	2.40 104	4.50 141	5.36 99	5.45 124

GMStereo	3.35 102	4.62 166	0.54 54	0.92 112	0.78 105	1.72 146	0.13 97	8.79 161	0.44 83	2.60 80	0.80 88	12.77 196	0.24 48	0.08 51	4.35 97	3.21 80	7.17 162	1.21 69	13.22 185	1.85 112	5.24 125	2.17 71	0.63 84	1.06 142	4.50 132	0.66 72	8.59 149	2.08 83
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 103	2.37 80	1.28 114	0.68 98	0.58 89	0.24 59	0.06 68	6.44 117	0.82 111	6.37 133	4.72 153	4.67 113	1.17 116	0.24 82	5.91 134	4.37 129	5.47 127	2.70 118	5.05 84	1.77 108	4.30 104	5.04 144	0.50 76	0.35 80	4.79 140	10.48 199	3.57 64	8.71 157

G2L-Stereo	3.48 104	2.86 93	1.51 124	1.59 138	2.75 183	0.98 120	0.42 133	6.25 114	1.34 152	5.62 120	8.39 206	5.15 119	1.80 146	1.13 182	5.88 130	4.10 120	5.17 123	2.65 117	4.09 75	1.64 102	3.43 80	2.15 70	1.39 182	0.88 130	4.70 137	6.01 159	7.34 139	4.83 118

RALAANet	3.52 105	3.11 102	2.97 157	1.15 124	1.20 137	1.71 145	0.23 119	6.04 109	1.02 129	4.47 109	4.42 150	3.09 91	1.43 134	0.26 86	6.06 140	3.85 103	4.78 112	5.01 194	8.94 154	3.58 171	5.33 130	4.51 133	1.10 152	1.59 174	3.98 125	4.39 138	6.63 123	4.21 107

RASNet	3.53 106	3.37 111	3.79 182	1.55 136	1.82 156	2.49 162	0.49 141	8.15 145	2.25 189	3.47 93	3.22 137	4.35 106	2.16 174	0.31 93	3.74 75	3.52 91	4.32 105	2.23 103	4.31 77	2.32 138	4.60 110	3.57 100	0.74 99	3.60 221	2.49 105	3.92 130	9.56 168	8.84 158

4D-IteraStereo	3.57 107	1.40 54	3.26 164	0.93 113	0.64 100	0.21 50	0.15 102	8.38 150	0.58 98	13.21 227	1.95 117	5.52 124	0.78 98	0.70 152	4.77 107	4.00 113	4.72 110	3.05 131	7.65 135	1.59 97	7.94 181	6.96 179	0.86 111	0.56 98	2.75 111	4.52 142	7.16 132	2.15 86

rafts_anoy	3.60 108	5.19 204	2.96 156	0.71 107	0.94 117	1.15 126	0.58 146	7.80 140	0.85 114	5.74 122	5.15 162	4.46 108	0.80 100	0.30 92	5.99 137	4.47 137	5.17 123	4.92 189	6.42 121	2.15 128	4.87 114	4.03 115	0.96 136	0.94 136	4.99 141	4.39 138	5.59 100	5.69 127

CIPLG	3.61 109	4.41 156	1.23 113	1.34 132	0.89 110	1.20 128	0.47 137	10.05 182	1.17 143	6.95 141	4.93 158	7.61 140	1.19 117	2.50 215	6.60 169	4.23 125	5.99 134	1.94 94	6.22 116	2.59 150	6.28 147	4.55 134	1.21 164	1.12 151	3.89 120	1.19 84	5.66 102	1.93 79

ACRE	3.62 110	4.42 157	1.19 111	1.43 135	0.89 110	1.26 130	0.47 137	10.01 181	1.14 140	7.17 146	4.96 159	7.60 139	1.21 118	2.50 215	6.59 166	4.37 129	5.99 134	1.95 95	5.99 108	2.46 147	6.37 152	4.38 128	1.22 168	1.10 145	3.95 122	1.36 86	5.72 105	1.98 80

S2M2_L	3.63 111	4.17 141	4.42 197	0.76 108	0.40 73	0.35 81	0.07 74	5.73 104	1.10 137	12.00 205	0.00 1	2.43 79	0.70 88	0.46 116	6.08 144	4.81 154	8.83 189	1.69 88	5.97 107	1.54 95	6.61 158	3.75 105	0.90 119	0.21 68	2.83 112	3.76 127	8.35 147	10.11 168
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IPLGR_C	3.64 112	4.47 161	1.21 112	1.32 130	0.89 110	1.21 129	0.44 135	10.00 180	1.13 139	7.19 147	4.86 155	7.67 141	1.22 120	2.60 218	6.55 162	4.38 131	5.99 134	2.00 96	6.05 111	2.52 148	6.35 150	4.56 136	1.21 164	1.13 152	3.93 121	1.54 89	5.76 109	1.99 81

AnonymousM	3.65 113	2.19 73	0.90 84	1.07 119	0.18 46	0.94 115	0.04 61	6.87 121	0.97 124	7.98 155	2.55 123	3.83 100	0.95 105	0.57 133	5.52 116	5.43 177	6.84 151	3.37 139	5.62 100	2.07 124	7.93 180	5.27 154	1.21 164	0.87 127	1.22 76	2.60 111	9.70 170	11.77 183

DMCA-RVC	3.69 114	2.69 89	2.18 136	1.93 151	2.43 175	1.44 137	2.89 194	3.94 85	5.33 227	3.34 92	4.21 148	11.38 173	1.29 123	1.28 189	7.23 180	4.15 122	4.25 104	3.53 144	4.86 82	2.77 155	4.84 113	4.43 129	1.06 147	1.47 168	1.95 101	1.99 103	5.75 108	7.13 142

LoS_RVC	3.70 115	4.34 153	4.10 186	0.30 64	0.99 122	0.22 53	0.28 124	3.52 78	1.08 134	5.34 116	4.08 145	2.90 88	2.49 189	0.25 83	6.07 142	4.58 142	4.11 102	3.75 150	8.01 140	2.21 133	7.12 170	5.11 151	1.03 144	0.14 57	8.95 186	3.32 119	7.11 130	8.66 155

tt_ll	3.70 115	4.34 153	4.10 186	0.30 64	0.99 122	0.22 53	0.28 124	3.52 78	1.08 134	5.34 116	4.08 145	2.90 88	2.49 189	0.25 83	6.07 142	4.58 142	4.11 102	3.75 150	8.01 140	2.21 133	7.12 170	5.11 151	1.03 144	0.14 57	8.95 186	3.32 119	7.11 130	8.66 155

UNet	3.74 117	3.26 109	3.07 160	1.82 148	1.90 160	2.72 166	1.23 167	6.67 119	1.74 171	5.15 113	4.59 152	3.93 101	1.34 129	2.73 221	5.38 114	3.97 110	6.35 140	4.01 162	6.20 115	3.83 177	4.23 103	3.13 89	1.49 190	1.68 183	3.36 115	4.36 136	6.04 115	6.85 141

HGLStereo	3.76 118	2.76 91	2.94 154	1.14 123	2.09 169	2.07 154	0.84 160	4.17 90	0.94 123	3.87 99	12.55 245	2.53 81	1.36 131	1.33 195	5.16 111	4.75 152	6.97 156	5.00 193	6.08 112	3.00 161	5.28 129	3.98 111	0.94 124	1.33 160	5.42 147	5.41 154	5.83 111	3.80 104

IPLG	3.82 119	4.08 138	1.77 125	0.66 92	1.10 127	1.40 135	1.06 166	7.97 142	0.58 98	5.71 121	2.09 118	7.34 135	1.94 156	0.68 150	6.96 176	3.94 108	6.95 155	4.42 178	6.44 122	2.11 127	3.66 88	8.25 207	0.97 138	0.91 133	4.05 126	6.06 161	6.79 125	5.17 121

SA	3.89 120	4.31 152	0.91 85	1.17 125	1.14 135	0.89 114	0.17 105	8.93 162	0.74 107	13.98 236	0.19 59	7.57 138	1.40 132	1.37 196	6.47 158	4.55 140	5.81 131	2.80 125	6.32 120	1.59 97	4.12 100	6.35 169	0.26 58	1.04 140	2.93 113	6.10 163	9.85 176	4.12 106

GCAP-BAT	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

test_for_model	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

testlalala2	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

testlalala	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

testlalala_base	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GCAP-Stereo	3.90 121	4.68 169	1.01 95	0.70 101	0.60 91	0.61 100	0.21 111	7.35 130	0.57 92	10.07 177	1.11 95	10.44 164	0.77 92	0.34 96	4.61 99	5.08 164	16.22 261	2.35 107	7.34 129	2.32 138	8.18 183	5.07 145	0.95 127	0.82 120	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GMOStereo	3.91 127	3.72 119	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 93	0.63 149	8.76 157	0.91 116	15.01 251	0.71 77	6.30 126	1.33 125	0.23 77	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 154	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 195	0.82 106	0.56 98	6.49 161	3.33 121	9.48 162	2.37 88

error version	3.91 127	3.72 119	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 93	0.63 149	8.76 157	0.91 116	15.01 251	0.71 77	6.30 126	1.33 125	0.23 77	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 154	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 195	0.82 106	0.56 98	6.49 161	3.33 121	9.48 162	2.37 88

test-v	3.91 127	3.72 119	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 93	0.63 149	8.76 157	0.91 116	15.01 251	0.71 77	6.30 126	1.33 125	0.23 77	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 154	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 195	0.82 106	0.56 98	6.49 161	3.33 121	9.48 162	2.37 88

test-2	3.91 127	3.72 119	0.92 88	1.64 139	1.12 130	0.50 93	0.63 149	8.76 157	0.91 116	15.01 251	0.71 77	6.30 126	1.33 125	0.23 77	3.95 81	4.42 133	5.04 117	3.85 154	8.60 146	1.98 118	5.17 120	7.78 195	0.82 106	0.56 98	6.49 161	3.33 121	9.48 162	2.37 88

RALCasStereoNet	3.91 127	4.92 189	3.22 162	1.25 129	1.26 138	1.64 143	0.65 154	7.99 143	0.65 103	8.76 164	4.87 157	7.31 134	0.94 104	0.26 86	5.95 136	4.30 127	6.48 143	4.60 183	5.27 90	1.90 114	5.25 128	3.80 107	0.91 121	1.48 171	5.91 152	4.81 148	4.62 79	6.52 138

DISCO	3.96 132	3.91 129	1.34 117	1.96 152	2.17 171	4.70 191	3.66 202	4.01 87	3.78 216	5.05 112	6.84 182	2.38 76	2.08 165	0.35 103	6.06 140	3.90 105	6.57 145	4.25 172	8.62 150	3.32 169	4.39 105	4.01 112	1.40 183	1.11 148	4.06 127	4.93 152	7.01 128	5.11 120

CASnet	3.99 133	5.08 198	0.97 93	0.66 92	0.61 98	0.50 93	0.10 85	9.21 166	0.93 120	15.01 251	2.63 127	13.58 205	1.27 121	0.28 91	5.49 115	3.06 77	3.54 88	1.02 60	12.15 181	1.35 88	6.94 166	3.55 98	0.66 89	0.44 88	3.95 122	0.88 75	7.01 128	6.82 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DSFCA	4.04 134	5.03 194	2.21 137	2.54 164	2.56 181	2.90 170	2.32 193	3.90 84	2.54 198	3.07 89	7.06 188	4.70 114	0.88 102	0.60 137	6.08 144	4.01 114	4.71 109	4.61 184	8.45 145	3.20 166	5.06 119	5.33 157	2.28 217	2.37 197	4.53 134	4.90 151	5.72 105	7.60 145

raftrobust	4.09 135	2.00 68	3.23 163	1.32 130	0.96 119	0.44 88	0.15 102	9.53 171	0.71 106	13.29 228	5.73 170	5.50 123	1.07 112	0.39 107	6.70 170	4.77 153	5.29 125	2.88 127	7.88 137	2.18 132	5.75 136	4.31 123	1.37 181	0.57 103	6.87 166	6.05 160	5.91 113	5.47 125

CREStereo++_RVC	4.28 136	4.68 169	4.25 190	1.08 120	1.43 145	0.25 63	0.11 90	7.12 126	1.06 132	8.41 159	2.65 128	8.74 150	7.06 241	0.37 105	4.85 109	5.04 163	8.52 183	1.71 89	5.48 94	1.62 101	6.08 141	3.73 104	1.10 152	0.52 96	4.73 139	3.85 129	10.36 186	10.81 178
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
coex_refinement	4.31 137	3.78 123	2.00 129	2.11 155	2.61 182	3.36 178	1.00 164	7.00 123	5.00 223	4.99 111	7.18 191	5.99 125	0.71 89	0.71 153	5.94 135	4.03 116	4.99 115	3.23 136	5.91 106	2.73 154	3.78 92	2.21 72	1.62 197	1.22 155	5.54 148	5.57 157	7.81 143	15.29 209

CFNet	4.33 138	3.98 131	2.01 132	4.38 188	2.45 176	2.25 160	0.54 143	6.78 120	0.88 115	4.20 106	5.09 161	17.09 233	2.33 185	0.48 120	5.67 120	3.01 75	4.34 106	2.87 126	5.36 92	2.39 145	4.04 95	1.79 60	0.77 101	1.05 141	8.67 182	5.50 156	8.59 149	10.37 170

ADLNet	4.36 139	5.79 214	2.34 142	2.31 158	3.04 190	3.06 173	1.41 172	6.28 115	1.71 169	3.10 90	5.71 169	16.87 232	2.06 164	10.00 275	5.74 124	3.62 95	4.57 108	3.32 138	5.11 85	2.82 156	3.10 73	4.01 112	1.10 152	0.79 118	4.46 131	6.15 165	5.79 110	3.43 102

Sa-1000	4.52 140	4.36 155	0.94 92	0.95 114	1.37 144	0.99 121	0.19 106	9.48 168	1.23 147	13.79 233	0.78 87	5.33 122	1.84 148	1.70 204	7.36 185	4.84 155	7.91 174	3.69 147	10.07 159	1.73 106	5.79 139	7.50 188	0.33 63	1.39 164	8.06 175	5.66 158	10.24 183	4.58 109

CREStereo	4.65 141	5.05 195	3.91 184	1.23 127	0.52 80	0.79 111	0.10 85	9.62 173	1.76 172	10.00 174	2.78 133	11.95 183	2.45 188	0.47 118	5.77 128	5.85 193	9.05 191	1.48 80	5.89 105	2.21 133	7.71 178	4.21 119	1.12 155	0.83 126	6.05 157	4.56 144	9.33 160	10.79 176
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
trnet	4.72 142	5.07 197	3.82 183	1.23 127	0.52 80	0.77 110	0.08 80	9.70 174	1.63 165	12.26 208	2.71 129	12.63 193	2.41 186	0.47 118	5.53 117	5.69 184	8.60 184	1.65 87	5.73 102	2.07 124	7.20 173	4.13 118	1.01 141	0.81 119	6.09 158	4.55 143	9.78 172	11.22 181

test-3	4.72 142	3.18 104	3.66 179	1.86 149	1.74 151	1.44 137	0.59 147	9.78 175	0.51 88	10.97 194	1.51 109	16.42 226	1.15 114	0.64 142	6.55 162	4.09 119	6.92 154	3.09 134	14.37 196	1.92 116	6.27 146	8.30 210	0.89 117	1.11 148	4.71 138	2.88 114	7.22 133	5.72 131

test_1	4.72 142	3.18 104	3.66 179	1.86 149	1.75 155	1.44 137	0.59 147	9.79 176	0.51 88	11.07 195	1.49 108	16.42 226	1.16 115	0.64 142	6.53 161	4.08 117	6.87 152	3.07 132	14.39 197	1.91 115	6.26 145	8.28 209	0.87 114	1.11 148	4.69 136	2.89 115	7.26 136	5.71 130

castereo	4.75 145	3.67 117	3.58 176	0.69 100	0.87 109	0.27 68	0.07 74	8.75 156	1.00 127	13.17 221	3.69 141	10.74 170	0.96 108	0.51 126	5.21 112	5.81 192	8.80 188	2.58 115	10.68 165	2.10 126	9.16 201	7.11 181	1.27 172	1.22 155	5.98 155	6.89 171	6.34 119	7.25 143

castereo++	4.78 146	2.21 75	3.04 158	2.43 162	0.59 90	0.28 72	0.07 74	10.36 188	0.79 109	14.07 237	2.48 122	17.49 238	1.03 110	0.43 111	4.18 89	5.31 174	7.70 170	3.04 130	8.41 144	1.71 104	8.44 191	7.29 183	1.42 185	1.47 168	4.60 135	6.12 164	9.51 167	4.66 110

EGLCR-Stereo	4.86 147	4.87 182	4.24 189	0.66 92	0.92 115	3.38 179	0.04 61	8.65 155	1.15 141	8.90 165	1.19 102	8.78 152	2.32 184	0.67 148	3.49 71	4.65 147	6.35 140	4.19 170	8.22 143	1.79 109	8.98 199	8.12 205	0.90 119	0.78 117	4.37 128	4.84 149	14.60 225	14.17 203

PDISCO_ROB	4.91 148	3.21 107	2.14 133	2.74 167	2.11 170	1.51 140	1.48 177	4.94 95	2.29 190	2.49 79	5.41 167	4.86 115	2.09 168	1.83 207	6.55 162	6.61 203	6.04 137	10.49 264	6.22 116	4.15 187	7.50 176	7.17 182	1.15 157	1.81 186	6.10 159	6.17 166	17.36 242	8.08 151

iResNet_ROB	4.93 149	4.72 178	3.53 174	2.88 172	1.64 149	2.62 165	1.84 180	7.85 141	1.17 143	6.17 129	7.61 196	4.17 104	8.58 245	0.75 156	6.46 157	4.48 138	7.24 165	4.88 188	11.20 172	3.00 161	4.43 106	2.29 75	1.28 173	3.11 211	7.39 172	6.06 161	9.14 155	8.50 154

PMTNet	4.94 150	4.88 186	4.33 193	0.87 110	0.95 118	0.75 108	0.24 120	7.00 123	1.68 166	9.89 173	3.04 136	11.43 174	0.99 109	0.44 112	6.15 148	5.72 186	8.20 177	1.62 86	10.98 168	1.31 86	7.98 182	4.24 121	1.21 164	0.27 75	9.00 188	6.68 170	9.35 161	14.21 204

iinet-f	5.03 151	3.97 130	2.00 129	2.22 157	0.72 103	4.42 187	1.39 171	3.78 82	0.83 113	5.79 124	16.26 267	7.84 143	3.16 200	0.39 107	6.73 171	5.80 191	5.81 131	2.96 129	18.68 230	4.96 191	6.63 160	6.26 167	1.62 197	1.13 152	5.70 151	2.23 106	8.85 154	5.76 132

TestStereo	5.06 152	5.12 200	3.29 167	2.13 156	0.66 101	3.22 175	0.07 74	12.34 219	0.61 102	21.17 286	1.07 94	11.86 179	1.49 137	0.34 96	4.60 98	2.79 69	6.67 148	1.12 65	13.94 190	1.75 107	11.50 235	3.17 91	0.80 104	0.63 109	6.03 156	3.31 118	10.14 182	6.81 139

test_3	5.18 153	3.24 108	3.52 173	1.97 153	1.82 156	1.38 133	0.57 145	10.49 196	0.58 98	15.72 261	1.14 101	20.47 248	1.21 118	0.59 135	6.11 146	3.99 112	7.17 162	3.73 149	14.43 198	2.01 123	6.36 151	10.05 246	0.79 103	0.97 137	5.22 145	4.31 135	7.31 137	4.84 119

MIPNet	5.28 154	5.21 205	2.42 145	0.96 115	1.54 147	1.77 148	1.43 175	9.99 179	1.07 133	5.20 114	5.32 165	11.54 175	3.41 201	0.66 145	7.23 180	5.18 171	8.25 178	4.96 190	10.27 161	4.20 188	3.48 81	8.54 213	1.33 178	1.45 166	8.47 179	10.14 196	7.62 141	10.87 179

DN-CSS_ROB	5.28 154	3.87 128	4.38 195	2.33 160	3.00 189	0.63 106	0.22 118	10.51 198	1.48 158	10.35 186	11.92 242	14.00 209	4.14 216	0.49 122	6.33 151	3.51 90	7.12 161	3.41 140	14.86 201	2.28 136	6.55 157	3.37 93	1.33 178	4.19 231	5.66 150	3.49 125	7.31 137	5.92 134

GLC_STEREO	5.29 156	5.26 206	3.54 175	1.72 146	2.01 166	0.76 109	0.07 74	9.53 171	0.76 108	13.31 229	6.35 179	8.74 150	1.57 141	2.03 211	4.82 108	4.71 150	11.99 234	2.19 101	8.79 152	2.88 159	17.78 279	8.08 203	0.80 104	0.64 111	3.96 124	1.70 94	12.99 212	5.85 133

BEATNet_4x	5.29 156	3.00 97	2.25 140	3.27 178	2.19 172	0.79 111	0.43 134	8.36 149	3.67 213	16.72 268	3.62 140	9.42 155	2.83 196	1.19 185	7.64 193	6.41 201	6.68 149	6.54 221	6.26 118	2.71 153	8.94 197	9.57 229	0.86 111	2.72 202	3.78 117	3.50 126	10.49 190	8.93 159

CFNet_RVC	5.36 158	5.40 209	4.21 188	5.04 197	4.49 209	4.48 188	0.85 161	6.16 112	2.33 192	5.54 119	9.67 220	7.72 142	1.53 139	1.01 177	7.47 188	3.94 108	5.67 130	4.23 171	6.87 126	3.53 170	6.63 160	4.83 141	0.92 122	2.24 193	9.70 198	9.81 190	9.91 178	10.56 172

LMCR-Stereo	5.39 159	4.30 151	2.89 153	1.13 122	1.91 161	2.74 167	0.11 90	7.55 137	2.14 183	6.83 137	4.10 147	10.39 163	0.87 101	0.60 137	6.86 174	4.92 158	10.03 211	4.62 185	17.39 220	6.52 214	8.52 192	7.79 199	0.95 127	2.04 189	4.45 130	4.62 147	10.48 189	10.75 174

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 160	5.54 212	4.48 202	3.34 180	8.15 236	2.84 169	11.81 260	6.36 116	7.66 243	5.78 123	5.33 166	13.38 203	1.43 134	6.77 267	8.35 208	3.58 92	3.89 99	2.73 119	6.50 123	2.45 146	4.05 96	3.51 96	1.46 188	1.47 168	4.50 132	9.14 185	6.65 124	7.99 150
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
raft_robust	5.58 161	4.22 146	1.07 102	1.67 145	0.73 104	1.66 144	0.33 128	10.68 200	1.24 149	28.57 302	1.40 106	8.69 148	2.30 183	0.92 171	5.75 127	5.47 179	6.87 152	4.05 166	12.01 177	2.00 122	7.75 179	8.62 215	0.71 96	1.06 142	6.91 168	8.32 178	9.75 171	7.96 149

iResNetv2_ROB	5.61 162	4.07 137	1.96 128	4.69 192	2.20 174	4.60 190	0.94 163	8.50 152	2.09 182	6.20 130	12.67 247	13.31 202	6.49 237	0.50 123	6.25 149	4.56 141	5.13 121	4.03 165	14.34 195	3.94 182	6.24 143	4.48 131	1.50 191	3.20 213	6.68 165	5.25 153	9.83 173	7.92 148

STTStereo	5.68 163	6.69 225	6.57 226	3.38 182	5.86 221	3.08 174	9.13 246	5.39 99	4.13 219	4.12 103	7.05 185	10.29 162	3.43 203	6.41 264	9.30 223	3.89 104	4.74 111	5.33 199	6.03 110	2.17 130	5.24 125	3.16 90	1.54 192	1.57 173	5.56 149	8.28 177	7.44 140	13.60 195

AF-Net	5.68 163	4.87 182	3.58 176	5.01 195	6.35 226	7.34 215	5.88 219	7.21 127	6.61 235	2.00 73	9.35 215	12.65 194	2.84 197	2.93 224	7.30 183	3.90 105	3.88 97	2.77 121	7.90 138	2.87 157	3.53 83	4.34 125	2.43 222	2.29 195	5.03 142	6.54 168	14.92 227	8.95 161

Nwc_Net	5.68 163	4.87 182	3.58 176	5.01 195	6.35 226	7.34 215	5.88 219	7.21 127	6.61 235	2.00 73	9.35 215	12.65 194	2.84 197	2.93 224	7.30 183	3.90 105	3.88 97	2.77 121	7.90 138	2.87 157	3.53 83	4.34 125	2.43 222	2.29 195	5.03 142	6.54 168	14.92 227	8.95 161

CFNet_pseudo	5.91 166	3.52 115	3.34 170	6.20 210	3.32 193	5.95 204	0.34 129	10.37 189	1.25 150	14.57 247	11.14 235	7.98 145	5.93 233	2.55 217	8.18 204	5.00 161	5.14 122	3.96 160	8.63 151	3.16 164	4.10 98	3.53 97	1.45 187	1.42 165	7.02 169	8.12 175	11.12 195	12.25 185

IPLGR	5.92 167	6.24 221	3.26 164	2.76 168	1.94 162	1.03 123	0.52 142	10.26 186	0.82 111	8.09 157	9.29 214	11.67 177	2.41 186	0.71 153	8.16 203	4.48 138	6.52 144	6.34 218	15.32 206	5.98 205	5.58 134	9.27 225	1.28 173	2.20 191	9.24 189	9.44 188	9.23 157	7.80 147

CES	5.95 168	2.93 96	1.36 118	0.66 92	1.36 143	1.18 127	0.21 111	31.02 292	1.50 159	6.36 132	12.72 248	8.42 147	1.98 160	0.32 95	6.05 139	6.73 204	8.14 176	2.77 121	6.00 109	2.30 137	23.59 300	5.42 159	1.63 199	0.32 79	6.88 167	3.82 128	6.83 127	10.13 169

GES	6.26 169	5.53 211	2.66 149	2.38 161	2.84 185	5.88 202	2.06 184	7.47 136	3.11 205	9.19 168	7.05 185	4.90 116	1.68 143	3.18 233	9.10 219	7.18 212	11.91 233	6.77 226	21.06 242	6.50 213	9.84 211	6.26 167	1.97 209	3.63 222	4.43 129	4.60 146	8.49 148	9.43 165

dd	6.36 170	5.34 208	1.03 101	23.89 279	0.57 86	11.85 242	0.76 158	8.17 146	0.31 74	7.87 153	0.08 54	25.57 257	0.36 63	0.83 166	7.60 192	4.16 124	14.92 252	2.61 116	19.55 236	2.15 128	4.54 109	2.55 80	0.96 136	1.60 177	6.25 160	1.43 87	10.32 184	6.48 137

FADNet-RVC-Resample	6.37 171	5.32 207	3.05 159	3.36 181	2.81 184	2.60 164	3.63 201	11.26 209	3.30 208	15.15 257	5.22 164	10.74 170	2.75 195	3.27 235	8.23 205	4.64 146	6.41 142	7.30 234	11.56 174	6.67 217	5.47 132	8.56 214	1.55 193	7.75 259	7.40 173	7.54 173	5.73 107	10.79 176

Reg-Stereo(zero)	6.44 172	4.46 159	5.66 220	2.61 165	1.30 140	2.20 157	2.23 189	12.33 217	1.93 177	13.00 218	11.23 236	12.22 186	2.25 178	1.85 208	4.33 94	6.19 196	7.10 159	4.01 162	17.22 218	3.60 172	6.43 153	7.36 185	1.29 175	1.59 174	5.94 153	8.40 179	11.22 196	16.02 213

HI	6.44 172	4.46 159	5.66 220	2.61 165	1.30 140	2.20 157	2.23 189	12.33 217	1.93 177	13.00 218	11.23 236	12.22 186	2.25 178	1.85 208	4.33 94	6.19 196	7.10 159	4.01 162	17.22 218	3.60 172	6.43 153	7.36 185	1.29 175	1.59 174	5.94 153	8.40 179	11.22 196	16.02 213

AE-Stereo	6.49 174	4.68 169	4.46 201	4.91 194	1.05 126	1.61 142	2.27 192	9.12 165	0.98 126	14.13 239	1.59 110	15.96 223	2.04 162	0.88 169	5.74 124	6.79 205	10.74 216	5.71 207	12.14 179	5.55 198	9.80 210	10.03 244	0.97 138	4.34 232	10.30 203	8.50 181	11.70 203	9.14 164

FADNet-RVC	6.53 175	5.05 195	2.54 148	5.38 201	3.47 195	2.08 156	5.59 217	11.63 211	1.70 168	11.49 199	4.99 160	13.15 199	3.46 204	1.64 201	10.47 243	5.41 176	6.66 147	3.92 158	18.29 227	5.47 196	5.85 140	5.74 164	1.05 146	5.25 239	7.53 174	10.60 201	7.25 135	10.68 173

AACVNet	6.57 176	4.28 150	2.00 129	6.89 215	8.25 237	5.89 203	2.06 184	9.02 164	2.20 185	10.00 174	10.55 227	8.16 146	1.92 152	1.66 203	7.56 191	5.64 183	8.28 179	6.20 216	11.08 169	5.61 199	6.11 142	5.44 160	2.48 225	3.25 215	8.55 180	9.98 193	10.12 180	14.15 202

HSM	6.59 177	4.79 181	4.59 203	4.39 189	4.12 202	1.77 148	1.59 179	13.37 234	1.89 175	10.07 177	10.56 228	9.18 154	4.34 218	1.32 194	7.55 190	4.62 145	11.19 227	4.14 169	10.06 158	4.43 190	9.64 207	4.84 142	1.32 177	3.28 217	9.26 191	11.65 210	11.34 200	12.56 188

DLCB_ROB	6.64 178	4.98 193	4.42 197	2.78 169	3.88 199	3.23 176	2.91 195	6.23 113	3.75 215	7.92 154	9.28 213	12.04 185	5.57 228	3.10 231	6.52 160	4.32 128	7.17 162	4.49 180	5.54 99	3.76 175	6.52 156	4.47 130	2.84 227	3.00 210	26.87 288	12.78 219	12.52 209	8.36 152

DeepPrunerF	6.67 179	4.91 188	2.71 150	5.81 205	14.61 271	4.84 192	5.92 221	6.05 110	5.90 232	3.01 88	11.37 238	3.03 90	1.93 153	2.43 213	7.67 196	8.08 225	7.06 157	4.09 167	11.97 176	3.91 180	6.91 165	5.40 158	3.22 233	2.23 192	21.61 275	10.08 195	6.82 126	8.42 153

LG-Stereo_Zeroshot	6.72 180	3.40 112	1.00 94	5.25 199	10.15 249	14.83 255	4.71 211	9.45 167	0.97 124	13.44 230	2.15 119	13.40 204	1.65 142	0.44 112	4.62 105	4.69 149	7.97 175	3.95 159	10.75 166	1.97 117	7.61 177	7.82 200	1.09 151	0.31 78	7.20 170	4.85 150	12.53 210	25.31 256

sCroCo_RVC	6.73 181	3.16 103	1.16 107	0.36 69	0.96 119	3.01 171	0.48 139	9.86 177	3.55 212	5.96 125	3.53 138	4.46 108	4.94 223	0.90 170	8.47 211	12.80 286	12.41 235	8.74 244	18.16 225	6.11 207	16.64 274	13.91 276	0.77 101	2.27 194	9.25 190	7.62 174	13.29 218	9.02 163

sAnonymous2	6.75 182	3.01 99	1.09 104	0.56 85	0.86 106	3.69 180	0.20 108	13.79 238	3.54 210	3.81 96	5.80 171	5.21 120	3.97 214	0.45 114	9.32 225	9.91 256	11.13 224	9.66 252	19.38 232	7.15 226	10.98 223	11.72 264	1.80 203	1.62 178	9.87 200	10.73 202	10.41 187	12.62 189

CroCo_RVC	6.75 182	3.01 99	1.09 104	0.56 85	0.86 106	3.69 180	0.20 108	13.79 238	3.54 210	3.81 96	5.80 171	5.21 120	3.97 214	0.45 114	9.32 225	9.91 256	11.13 224	9.66 252	19.38 232	7.15 226	10.98 223	11.72 264	1.80 203	1.62 178	9.87 200	10.73 202	10.41 187	12.62 189

APVNet	6.75 182	4.23 147	2.36 143	4.05 185	5.00 215	8.19 222	5.50 216	10.42 191	2.99 204	3.74 94	11.48 239	5.09 118	1.52 138	1.53 199	8.48 212	9.23 238	12.54 236	9.16 247	15.66 207	6.55 216	6.98 167	6.77 178	1.47 189	4.01 229	8.58 181	4.04 133	14.92 227	7.68 146

psm_up	6.89 185	5.17 201	5.69 222	7.08 217	3.86 198	8.14 221	1.89 182	10.11 184	10.23 252	6.61 136	6.17 176	7.50 137	5.04 225	3.00 226	7.28 182	4.96 159	8.33 182	4.62 185	12.14 179	4.06 185	5.17 120	3.67 103	0.89 117	5.31 240	12.09 217	13.82 232	12.09 205	11.20 180

MyStereo04	7.01 186	5.80 216	6.23 225	3.28 179	2.46 177	1.87 150	0.29 126	10.65 199	3.72 214	10.06 176	3.60 139	14.64 215	1.45 136	0.55 131	10.04 238	7.24 214	7.08 158	5.80 209	16.47 213	5.91 203	9.44 205	7.77 192	1.92 208	2.84 205	11.34 209	12.60 218	15.95 235	10.38 171

s12784h	7.05 187	6.53 223	4.78 208	8.33 225	4.14 203	1.42 136	0.26 121	9.52 170	1.68 166	10.88 192	3.99 144	15.69 220	5.75 229	0.46 116	5.88 130	5.02 162	9.11 192	2.34 106	10.63 164	1.72 105	10.37 214	4.63 138	1.02 142	1.24 159	10.41 204	10.56 200	16.24 238	27.67 264

R-Stereo Train	7.06 188	5.17 201	4.44 199	4.55 190	1.74 151	5.01 193	0.03 47	10.47 194	2.45 196	13.20 225	7.65 197	12.96 197	1.97 157	0.66 145	7.02 177	8.24 229	11.06 222	5.33 199	15.01 203	3.87 178	10.24 212	9.64 231	0.94 124	1.23 157	11.65 212	13.69 229	8.71 152	13.64 199

RAFT-Stereo	7.06 188	5.17 201	4.44 199	4.55 190	1.74 151	5.01 193	0.03 47	10.47 194	2.45 196	13.20 225	7.65 197	12.96 197	1.97 157	0.66 145	7.02 177	8.24 229	11.06 222	5.33 199	15.01 203	3.87 178	10.24 212	9.64 231	0.94 124	1.23 157	11.65 212	13.69 229	8.71 152	13.64 199
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.07 190	4.11 139	2.84 152	6.07 209	4.20 204	14.23 250	16.14 270	8.04 144	2.36 195	3.80 95	7.36 194	6.35 130	1.34 129	27.27 304	10.21 242	6.95 207	8.32 181	6.49 219	5.84 103	2.62 151	5.05 118	2.83 84	6.83 271	3.65 223	10.99 206	4.40 140	6.12 116	6.36 135

DeepPruner_ROB	7.23 191	3.43 113	5.83 223	5.40 202	5.92 222	4.54 189	3.14 197	7.68 139	3.99 217	10.10 185	11.71 241	8.69 148	5.30 226	1.52 198	11.36 254	6.40 200	8.96 190	7.60 238	10.41 162	4.28 189	12.74 250	8.68 217	2.39 220	3.23 214	8.74 183	14.91 240	10.83 193	7.52 144

RP	7.25 192	7.42 232	9.24 246	9.13 229	6.89 230	7.70 218	8.79 240	8.38 150	7.87 245	2.24 75	14.27 259	12.61 192	6.13 235	3.08 230	7.46 186	4.61 144	6.04 137	3.25 137	9.49 157	3.91 180	5.24 125	5.64 163	1.57 194	3.25 215	9.67 197	7.42 172	11.28 198	13.10 192

UCFNet_RVC	7.31 193	10.90 258	3.72 181	8.53 226	6.34 225	5.70 201	1.88 181	9.50 169	2.87 202	10.61 189	9.09 210	24.45 253	3.50 208	0.83 166	7.65 195	3.74 99	5.02 116	4.98 191	9.22 156	4.07 186	7.02 168	4.58 137	2.97 229	2.88 207	14.87 239	9.76 189	9.23 157	13.60 195

TANstereo	7.47 194	4.26 148	3.29 167	2.79 170	2.87 187	3.88 182	0.13 97	5.71 102	1.55 163	6.86 139	2.72 131	2.17 71	2.24 176	4.18 244	12.57 262	12.99 287	10.89 220	18.94 297	22.19 247	17.84 289	7.39 174	5.50 161	29.21 311	0.71 113	1.27 79	3.98 131	9.84 174	5.70 128

XX-TBD	7.47 194	4.26 148	3.29 167	2.79 170	2.87 187	3.88 182	0.13 97	5.71 102	1.55 163	6.86 139	2.72 131	2.17 71	2.24 176	4.18 244	12.57 262	12.99 287	10.89 220	18.94 297	22.19 247	17.84 289	7.39 174	5.50 161	29.21 311	0.71 113	1.27 79	3.98 131	9.84 174	5.70 128

DDF-Stereo	7.50 196	3.78 123	1.17 108	15.58 256	4.52 211	23.29 278	12.40 261	12.95 228	1.09 136	11.08 196	4.46 151	16.20 224	5.91 232	1.29 190	5.54 118	5.53 180	9.50 202	3.75 150	13.36 187	2.91 160	11.01 225	7.66 190	1.07 148	0.88 130	3.79 118	4.56 144	9.50 166	9.67 166

ICVP	7.52 197	4.60 165	8.97 245	5.16 198	4.46 208	5.66 199	1.41 172	8.26 147	4.13 219	7.86 152	7.69 199	9.43 156	5.99 234	1.18 184	7.22 179	6.97 208	7.58 169	5.27 198	10.96 167	5.33 194	7.09 169	12.60 269	16.70 292	4.49 237	8.80 184	12.28 215	10.58 191	12.26 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Any-RAFT	7.56 198	4.67 168	10.19 253	5.61 204	3.24 192	0.94 115	0.71 157	9.86 177	1.40 153	8.52 162	11.08 234	12.26 188	1.05 111	0.54 130	5.73 123	7.53 220	9.41 198	3.96 160	18.38 229	4.03 184	11.34 232	8.27 208	1.60 196	1.55 172	15.63 244	15.41 244	10.13 181	20.95 239

ADCP+	7.57 199	5.95 218	6.65 229	4.01 184	4.41 207	6.21 207	8.21 233	8.97 163	15.76 272	4.18 105	12.91 249	16.38 225	1.42 133	3.62 238	6.73 171	5.20 172	5.84 133	4.36 176	13.27 186	3.05 163	6.62 159	6.20 166	2.24 214	1.63 180	7.32 171	18.78 261	8.33 146	16.03 215

MSMDNet	7.75 200	5.40 209	4.83 209	1.65 144	1.97 163	2.23 159	0.86 162	10.39 190	1.50 159	11.53 201	7.49 195	11.66 176	3.58 210	0.99 175	8.04 202	10.34 267	10.85 219	5.13 195	22.46 250	13.04 273	11.51 236	10.76 257	1.81 206	1.63 180	11.41 210	9.18 186	13.28 217	15.81 212

RAFT-Test	7.86 201	5.10 199	4.59 203	5.48 203	1.88 158	2.05 152	1.04 165	11.43 210	1.47 157	12.34 210	8.89 209	12.35 189	2.27 180	0.87 168	7.69 197	10.14 265	10.49 215	4.98 191	21.48 243	9.21 249	12.20 244	10.06 247	1.80 203	1.68 183	12.76 223	10.30 198	13.47 220	16.31 216

HH	7.89 202	2.46 83	10.75 257	3.19 176	2.51 178	5.20 197	4.37 206	11.24 207	2.24 187	12.85 214	2.59 125	11.89 180	2.11 170	1.29 190	6.59 166	9.43 244	9.29 194	5.91 211	16.06 210	6.96 222	14.02 259	9.66 233	2.23 212	1.34 161	9.53 194	11.90 213	13.93 223	23.53 246

HanStereo	7.89 202	2.46 83	10.75 257	3.19 176	2.51 178	5.20 197	4.37 206	11.24 207	2.24 187	12.85 214	2.59 125	11.89 180	2.11 170	1.29 190	6.59 166	9.43 244	9.29 194	5.91 211	16.06 210	6.96 222	14.02 259	9.66 233	2.23 212	1.34 161	9.53 194	11.90 213	13.93 223	23.53 246

cross-raft	7.92 204	5.83 217	4.66 207	3.42 183	1.99 164	3.02 172	0.56 144	12.35 220	1.29 151	13.91 235	6.87 184	13.98 208	1.84 148	0.75 156	7.47 188	9.69 252	10.47 214	4.26 173	22.05 246	7.48 233	12.08 241	13.17 274	1.78 202	1.64 182	12.98 227	12.29 216	13.04 214	14.82 206

MSKI-zero shot	7.94 205	4.90 187	4.34 194	3.10 174	1.70 150	4.00 184	1.44 176	12.93 226	2.03 180	12.15 207	7.79 200	12.00 184	1.80 146	0.61 141	6.29 150	8.66 234	10.45 213	4.09 167	20.51 240	7.15 226	10.78 220	9.52 228	1.14 156	2.63 200	9.80 199	20.32 274	15.32 231	18.86 226

PWCDC_ROB	7.98 206	2.58 87	2.16 134	1.57 137	3.59 196	2.05 152	1.50 178	4.07 89	26.78 294	1.69 70	12.22 243	3.64 96	46.61 308	9.30 272	10.12 240	8.17 227	6.16 139	6.56 222	7.10 127	5.79 201	6.75 164	12.25 267	3.12 232	3.16 212	2.54 106	9.33 187	5.21 90	11.52 182

EAI-Stereo	8.01 207	4.87 182	4.99 211	5.25 199	4.23 205	7.18 214	6.95 225	13.19 231	2.31 191	10.61 189	6.86 183	13.29 201	1.93 153	1.00 176	9.61 229	9.46 246	9.57 204	4.69 187	18.16 225	8.69 245	8.96 198	8.64 216	1.41 184	2.04 189	11.59 211	8.24 176	13.03 213	19.52 231

FADNet	8.23 208	5.99 220	3.09 161	5.83 206	3.63 197	4.34 185	8.43 236	15.97 252	2.81 201	15.51 259	12.42 244	13.91 207	5.01 224	1.96 210	9.98 236	5.15 170	5.42 126	5.73 208	22.84 251	5.93 204	8.77 194	6.73 176	0.95 127	2.69 201	12.22 220	13.83 233	9.29 159	13.73 201

XX-Stereo	8.40 209	2.85 92	3.92 185	7.47 220	1.11 129	6.30 208	2.23 189	12.78 225	1.03 130	11.47 198	9.17 212	13.26 200	2.17 175	0.59 135	7.84 199	9.52 247	9.36 197	5.44 203	14.15 191	5.72 200	8.92 196	6.58 172	1.26 169	0.63 109	32.29 296	11.47 207	12.55 211	26.75 261

test-1	8.48 210	2.23 76	4.98 210	2.04 154	2.03 168	10.12 233	1.99 183	15.82 251	2.06 181	13.18 223	7.18 191	12.57 190	2.54 192	0.64 142	7.64 193	7.87 223	9.96 209	7.03 230	24.35 256	7.18 231	11.13 226	12.94 272	1.20 163	1.91 187	13.93 235	14.53 237	12.14 206	19.78 235

MLCV	8.52 211	4.65 167	5.49 218	11.94 242	4.96 214	9.67 230	3.19 198	14.68 246	2.93 203	9.54 170	12.61 246	17.15 235	12.38 256	0.58 134	8.02 201	4.02 115	9.45 200	5.57 205	20.86 241	4.00 183	6.25 144	8.11 204	2.35 219	5.67 245	10.58 205	11.87 212	11.44 202	12.14 184

pcwnet_v2	8.61 212	4.00 134	5.13 213	8.89 228	4.68 213	8.06 220	3.37 199	10.49 196	4.03 218	13.78 232	13.40 252	9.95 158	20.61 265	5.41 258	9.26 222	5.78 190	8.28 179	5.18 196	11.11 170	3.63 174	6.31 148	4.55 134	2.42 221	3.34 220	13.64 233	13.45 224	13.60 221	20.23 236

SACVNet	8.62 213	5.97 219	5.15 214	6.88 214	6.74 228	5.68 200	7.59 229	11.19 206	8.65 247	10.96 193	7.05 185	7.94 144	2.49 189	2.67 220	8.38 210	6.92 206	9.83 207	7.65 239	15.12 205	9.30 252	10.70 218	8.06 202	2.25 215	4.43 236	18.03 254	13.51 225	15.43 232	14.21 204

ADCRef	8.62 213	6.53 223	4.38 195	2.47 163	4.66 212	8.28 223	7.51 228	8.58 154	14.10 270	6.83 137	10.63 229	11.91 182	3.53 209	3.06 229	8.72 216	7.72 222	8.71 186	7.39 235	17.63 222	6.13 208	9.53 206	9.33 227	4.93 252	3.70 224	9.63 196	18.39 259	9.86 177	18.66 224

gcap-zeroshot	8.63 215	3.80 125	9.84 251	6.96 216	2.19 172	6.36 209	2.19 188	12.60 222	1.44 155	15.10 256	8.45 207	15.33 218	1.97 157	0.48 120	8.25 206	9.98 260	9.50 202	5.57 205	30.94 271	12.03 270	11.22 229	10.47 253	2.43 222	2.00 188	8.32 177	11.08 205	11.00 194	13.62 198

zero-FE	8.76 216	3.81 126	1.17 108	23.39 277	5.69 220	29.42 285	20.80 282	12.93 226	1.18 145	10.74 191	6.56 180	16.44 230	6.89 240	1.19 185	5.86 129	5.28 173	9.71 206	4.42 178	17.12 217	3.27 168	12.39 248	7.82 200	1.07 148	0.87 127	3.79 118	4.37 137	9.66 169	10.76 175

model_zeroshot	8.79 217	4.12 140	4.32 192	4.09 186	2.53 180	2.03 151	1.42 174	12.06 214	2.78 200	11.50 200	7.30 193	17.22 236	1.68 143	1.46 197	9.56 228	9.97 259	13.75 245	6.02 213	29.32 263	10.75 263	10.87 222	9.59 230	1.15 157	2.51 199	13.79 234	13.62 226	10.78 192	23.13 245

TRStereo	8.83 218	8.80 246	13.01 274	6.34 211	1.88 158	16.53 263	4.61 209	10.15 185	1.16 142	10.57 188	4.38 149	15.04 217	1.84 148	0.72 155	6.57 165	8.36 232	8.62 185	4.39 177	11.80 175	4.99 192	10.38 215	8.45 212	1.16 160	0.93 134	12.57 222	12.31 217	30.08 280	22.69 244

LoS	8.88 219	4.05 136	1.28 114	1.18 126	1.51 146	2.83 168	0.20 108	49.84 317	2.23 186	25.23 295	30.02 309	14.66 216	2.13 173	0.53 128	5.74 124	7.35 216	7.89 173	3.07 132	10.61 163	2.17 130	10.65 217	6.56 171	1.57 194	0.87 127	14.16 237	9.04 184	9.21 156	15.09 208
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEStereo_RVC	8.92 220	7.37 231	3.35 171	5.88 207	5.00 215	7.40 217	5.10 213	10.85 202	3.40 209	10.37 187	5.21 163	15.43 219	3.62 211	2.63 219	10.94 249	9.98 260	14.57 250	12.40 278	23.99 254	8.16 241	11.89 240	9.29 226	1.70 200	5.38 241	9.32 193	8.88 183	9.92 179	18.79 225

PS-NSSS	8.92 220	10.56 253	2.94 154	20.23 268	6.01 223	13.21 249	7.92 231	14.92 248	1.45 156	18.68 277	0.90 91	43.30 277	4.22 217	3.63 239	6.76 173	3.35 88	5.53 128	3.52 142	19.94 238	2.70 152	3.62 86	1.71 56	3.48 239	0.97 137	8.91 185	8.81 182	8.63 151	14.97 207

SGM-Forest	8.97 222	9.25 250	2.31 141	18.42 263	9.53 246	10.54 238	2.93 196	12.39 221	1.78 173	8.99 166	3.73 142	18.11 240	11.34 253	4.22 246	7.99 200	6.38 199	6.62 146	2.95 128	9.10 155	3.77 176	8.28 189	4.80 140	3.31 234	3.31 219	16.01 246	11.58 209	25.32 272	19.29 229
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTSC	9.00 223	4.69 177	4.25 190	4.13 187	5.35 217	6.44 210	5.81 218	10.10 183	9.46 251	6.42 135	13.24 251	6.89 132	6.43 236	3.16 232	11.63 257	8.85 236	14.64 251	6.92 227	19.46 235	6.05 206	11.17 227	9.70 235	1.75 201	5.64 244	8.31 176	9.85 192	13.85 222	28.94 270

anonymity	9.08 224	3.30 110	11.90 265	6.36 212	3.32 193	4.38 186	2.11 186	13.09 229	2.14 183	12.78 212	24.99 295	10.78 172	2.01 161	0.77 158	5.90 133	8.78 235	8.79 187	3.64 146	16.50 214	8.09 240	9.18 202	8.86 218	1.82 207	1.45 166	15.23 243	21.82 280	12.38 207	24.87 255

GANet-ADL	9.10 225	7.28 229	5.18 215	7.24 219	6.79 229	8.88 226	3.94 203	10.88 203	5.35 228	13.12 220	9.94 222	18.49 242	3.48 206	0.67 148	9.63 230	7.42 217	11.69 232	5.51 204	17.72 223	10.52 262	9.26 203	7.40 187	2.98 230	3.73 225	11.03 207	13.06 222	15.27 230	19.21 228

stereogan	9.22 226	9.08 247	8.33 240	11.15 239	11.62 261	12.54 246	9.08 245	11.06 205	7.59 242	5.21 115	9.53 219	16.86 231	9.57 249	3.28 236	9.65 231	6.22 198	7.24 165	5.22 197	14.15 191	7.10 225	7.16 172	7.07 180	3.96 242	3.76 226	8.32 177	9.81 190	20.71 259	13.60 195

EKT-Stereo	9.40 227	6.93 227	5.29 216	9.99 232	4.49 209	9.39 229	10.24 247	10.33 187	1.86 174	10.09 184	7.09 190	14.17 213	2.04 162	0.82 165	8.66 213	10.08 262	12.72 238	10.67 266	19.67 237	6.85 221	18.66 286	11.56 262	1.08 150	1.76 185	18.60 256	15.03 242	13.09 216	12.67 191

iRaft-Stereo_20w	9.64 228	4.92 189	13.83 279	15.20 255	4.25 206	9.14 227	4.64 210	12.08 215	3.15 206	12.31 209	9.46 218	13.76 206	2.27 180	0.77 158	8.70 215	8.19 228	9.42 199	3.52 142	14.49 199	7.92 237	9.66 208	6.74 177	1.33 178	1.34 161	17.96 253	16.99 251	22.98 266	25.32 257

IGEV-FE	9.83 229	4.18 142	14.24 282	14.55 251	3.97 200	6.77 211	8.90 242	13.23 232	2.33 192	12.97 217	10.82 231	14.05 211	2.57 193	0.78 161	6.41 155	9.61 250	9.91 208	4.57 182	16.97 215	8.01 238	11.37 233	9.80 237	1.26 169	2.77 203	20.85 271	13.67 227	19.71 252	21.20 240

IGEV_Zeroshot_test	9.84 230	4.19 143	14.24 282	14.55 251	3.97 200	6.77 211	8.88 241	13.23 232	2.33 192	12.89 216	11.00 233	14.00 209	2.57 193	0.78 161	6.41 155	9.61 250	9.97 210	4.56 181	16.98 216	8.01 238	11.37 233	9.81 238	1.26 169	2.77 203	20.84 270	13.68 228	19.70 251	21.20 240

PA-Net	9.95 231	17.79 279	13.14 275	4.86 193	11.72 262	5.03 195	11.63 257	13.76 237	10.83 255	7.45 150	5.67 168	9.12 153	8.54 244	9.52 274	10.98 250	6.60 202	3.46 87	6.66 224	7.76 136	6.80 220	4.83 112	9.05 223	2.30 218	5.54 242	11.20 208	23.05 288	8.19 145	33.08 277
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	10.07 232	9.13 248	9.31 247	6.66 213	6.18 224	5.15 196	3.99 204	12.65 223	7.21 240	14.91 250	8.82 208	11.82 178	4.37 219	3.00 226	11.71 258	9.00 237	9.29 194	7.48 237	12.90 184	7.01 224	13.16 254	11.18 261	4.88 251	7.81 260	19.45 263	19.58 268	14.82 226	20.54 238

CASS	10.12 233	5.79 214	5.47 217	7.96 221	5.68 219	8.59 225	5.39 215	16.39 255	5.43 229	21.03 285	10.04 223	14.11 212	3.94 213	0.77 158	8.68 214	6.97 208	15.85 260	6.06 214	24.19 255	6.68 218	12.18 243	10.22 249	2.57 226	2.37 197	16.93 250	11.40 206	17.21 241	21.46 242
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	10.18 234	8.77 244	7.25 235	9.61 230	10.25 251	9.82 231	10.40 249	10.44 192	14.05 266	2.32 76	13.76 255	15.72 221	12.69 258	4.10 241	11.13 252	5.74 187	7.76 171	10.24 258	13.60 188	6.21 209	6.74 162	6.62 174	6.26 266	3.79 227	13.26 230	17.07 252	21.78 262	15.57 210

Abc-Net	10.18 234	8.77 244	7.25 235	9.61 230	10.25 251	9.82 231	10.40 249	10.44 192	14.05 266	2.32 76	13.76 255	15.72 221	12.69 258	4.10 241	11.13 252	5.74 187	7.76 171	10.24 258	13.60 188	6.21 209	6.74 162	6.62 174	6.26 266	3.79 227	13.26 230	17.07 252	21.78 262	15.57 210
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	10.26 236	8.45 240	3.50 172	23.52 278	22.01 286	19.33 269	17.38 273	8.53 153	3.15 206	6.28 131	8.15 203	7.27 133	0.49 73	45.27 307	5.89 132	4.08 117	7.49 168	5.36 202	10.11 160	5.48 197	9.04 200	6.61 173	14.31 289	0.77 116	11.67 214	6.19 167	7.72 142	8.93 159

HSM-Net_RVC	10.31 237	5.58 213	6.64 228	12.79 246	7.83 235	8.37 224	2.17 187	12.08 215	4.75 222	14.71 248	13.23 250	25.19 256	12.41 257	1.01 177	7.46 186	5.69 184	9.68 205	5.80 209	12.33 182	5.37 195	8.78 195	8.95 221	3.34 235	7.42 254	16.51 248	19.09 263	21.38 261	19.75 234
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	10.50 238	10.03 252	7.04 234	7.18 218	5.54 218	10.26 237	10.81 252	14.24 241	19.32 280	14.16 240	15.22 264	14.41 214	4.88 222	4.92 251	8.29 207	7.34 215	9.11 192	6.50 220	15.94 208	6.52 214	12.93 252	10.39 252	5.04 254	4.34 232	12.79 224	15.31 243	12.40 208	18.55 223

FCDSN-DC	11.37 239	11.42 260	11.08 261	12.74 245	10.46 254	10.13 234	13.47 264	14.12 240	2.60 199	14.56 246	1.86 116	7.49 136	2.11 170	4.52 248	18.19 298	16.02 301	19.95 281	17.16 294	12.89 183	8.51 243	16.38 272	9.96 242	3.61 240	17.93 291	12.17 219	13.27 223	11.29 199	13.14 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AIO-Stereo-zeroshot	11.45 240	4.75 180	12.72 270	13.00 248	3.08 191	15.95 258	7.30 227	11.65 212	5.18 225	15.56 260	10.86 232	18.28 241	3.46 204	0.50 123	9.21 221	10.61 268	12.90 239	9.82 255	25.14 257	8.72 246	10.57 216	8.99 222	1.17 162	4.04 230	18.39 255	21.60 278	13.33 219	32.44 274

Anonymous3	11.53 241	7.69 238	3.27 166	1.73 147	2.85 186	7.82 219	5.00 212	14.29 244	10.32 253	14.16 240	4.86 155	24.64 254	5.75 229	1.19 185	17.24 296	14.45 294	17.03 268	12.98 279	29.47 264	10.30 259	19.88 292	20.00 300	2.84 227	2.89 209	14.98 241	13.96 235	18.36 247	13.25 194

XPNet_ROB	11.67 242	13.20 268	6.63 227	6.03 208	7.57 233	9.37 228	7.79 230	5.83 107	8.72 248	8.51 161	13.75 254	49.51 286	3.49 207	3.24 234	10.60 244	7.51 219	19.13 276	6.96 229	14.33 194	6.24 211	11.17 227	15.75 288	3.65 241	4.83 238	9.30 192	11.04 204	31.52 283	19.58 232

GwcNet-ADL	12.05 243	11.91 263	9.54 248	18.75 264	10.20 250	12.14 245	6.27 223	13.65 236	5.02 224	12.11 206	17.59 274	29.93 262	9.22 247	4.00 240	8.92 217	9.34 242	13.38 243	6.69 225	23.76 253	9.21 249	9.40 204	10.34 251	6.62 269	6.01 247	14.99 242	18.15 257	11.36 201	16.95 219

NOSS_ROB	12.25 244	9.52 251	5.01 212	12.85 247	10.79 256	10.64 239	6.79 224	21.16 272	5.63 231	11.90 204	7.79 200	9.69 157	7.49 242	12.87 283	13.04 271	11.80 277	15.65 258	12.11 274	14.27 193	8.78 248	17.59 278	10.04 245	5.16 257	10.72 272	21.20 273	15.54 245	23.28 268	19.43 230

PSMNet-ADL	12.39 245	8.76 243	8.74 243	10.89 237	9.42 245	10.75 240	8.02 232	14.92 248	7.72 244	22.73 290	14.98 263	26.26 258	26.16 273	2.48 214	10.16 241	9.33 241	11.52 229	6.30 217	25.52 258	10.03 257	11.60 237	8.36 211	6.21 264	4.37 234	13.15 229	14.31 236	22.08 265	9.86 167

NaN_ROB	12.48 246	8.41 239	8.83 244	10.77 236	16.22 274	6.08 206	4.38 208	22.86 275	8.85 249	19.93 283	9.44 217	47.25 283	9.13 246	4.11 243	9.34 227	5.76 189	6.80 150	6.17 215	12.06 178	7.16 229	5.46 131	5.12 153	3.04 231	9.64 265	20.81 269	17.39 254	20.34 256	31.73 273

RGC	12.52 247	11.48 261	13.33 277	12.10 243	11.73 263	14.58 254	6.96 226	14.26 242	16.09 273	7.33 148	19.17 283	17.09 233	21.08 266	7.05 269	13.55 274	8.10 226	9.45 200	7.13 232	14.73 200	7.59 235	8.75 193	7.63 189	5.32 259	6.63 250	15.73 245	20.65 275	20.04 254	20.44 237

iResNet	12.61 248	6.71 226	7.79 239	11.09 238	9.16 243	16.35 261	6.20 222	16.82 257	6.96 238	9.88 172	11.60 240	36.53 269	36.96 295	0.60 137	11.02 251	7.50 218	11.26 228	8.35 243	30.61 269	8.24 242	8.37 190	7.68 191	2.25 215	10.72 272	12.41 221	13.01 221	15.81 233	16.57 218

FADNet_RVC	12.83 249	9.18 249	6.00 224	17.32 261	8.43 238	6.02 205	5.16 214	16.68 256	6.01 233	18.67 276	14.01 258	24.78 255	19.64 264	5.79 260	14.83 281	6.97 208	15.41 257	11.47 270	34.21 281	10.48 261	12.80 251	16.02 289	2.14 210	7.31 252	10.14 202	18.66 260	10.33 185	18.00 221

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 250	6.48 222	14.29 284	11.47 240	8.54 240	23.20 277	13.19 262	13.63 235	8.04 246	17.21 270	10.63 229	17.65 239	3.63 212	0.60 137	9.93 235	12.28 282	13.21 242	7.85 241	43.19 292	5.88 202	10.83 221	8.16 206	1.16 160	2.87 206	18.97 258	19.48 267	15.95 235	31.05 271

dad	13.38 251	7.58 237	1.49 123	31.22 284	8.43 238	16.14 260	21.04 284	25.65 283	1.53 162	24.43 293	1.06 93	37.14 270	11.36 254	1.70 204	8.35 208	5.36 175	22.07 293	3.72 148	32.83 276	2.57 149	13.11 253	3.50 95	2.20 211	4.41 235	12.90 226	4.07 134	33.22 287	24.21 251

DAS	14.01 252	7.50 233	4.63 205	15.17 253	9.04 241	12.00 243	8.70 238	16.36 253	14.09 268	7.12 144	17.14 272	37.20 271	13.71 260	0.98 173	10.73 246	9.30 239	20.85 284	10.44 260	21.80 244	14.68 278	12.26 245	14.17 278	3.43 237	12.61 277	19.28 260	16.51 247	20.40 257	28.09 266

SepStereo	14.01 252	7.50 233	4.63 205	15.17 253	9.04 241	12.00 243	8.70 238	16.36 253	14.09 268	7.12 144	17.14 272	37.20 271	13.71 260	0.98 173	10.73 246	9.30 239	20.85 284	10.44 260	21.80 244	14.68 278	12.26 245	14.17 278	3.43 237	12.61 277	19.28 260	16.51 247	20.40 257	28.09 266

HBP-ISP	14.42 254	10.82 257	12.34 266	22.60 274	14.88 272	14.98 256	15.15 268	20.50 268	4.48 221	16.38 266	10.15 224	17.25 237	1.84 148	19.47 295	11.57 256	13.28 289	14.29 248	9.08 246	11.15 171	9.30 252	17.96 282	15.05 283	5.03 253	12.00 275	20.48 268	22.38 286	22.99 267	24.00 249

DDVS	15.10 255	11.04 259	13.88 281	10.28 235	9.99 247	14.56 253	8.32 234	20.54 269	12.80 261	12.69 211	28.28 304	42.28 275	27.73 277	5.35 256	12.91 269	11.70 273	14.06 247	9.42 250	26.47 259	15.17 281	11.64 238	10.93 258	4.50 245	6.28 249	12.04 216	11.56 208	19.60 250	23.71 248

ccs_rob	15.15 256	14.72 272	7.44 238	22.32 273	9.33 244	22.95 275	17.29 272	14.27 243	5.28 226	14.81 249	23.21 294	55.94 295	30.81 281	5.40 257	12.59 264	10.12 264	11.59 230	9.34 249	19.31 231	11.79 268	13.71 257	11.01 259	5.04 254	5.61 243	12.12 218	12.86 220	12.00 204	18.08 222

ITSA-stereo	15.36 257	11.88 262	7.27 237	26.81 281	13.63 269	10.18 235	8.62 237	20.49 267	10.58 254	21.85 288	16.53 269	31.24 263	30.96 282	9.01 271	11.99 259	9.60 249	15.24 256	9.66 252	23.63 252	6.47 212	10.73 219	10.52 254	5.87 261	7.73 258	21.08 272	19.76 270	15.91 234	27.42 263

CBMV_ROB	15.45 258	8.52 241	10.06 252	22.29 272	17.04 276	16.35 261	11.36 256	19.65 261	5.48 230	14.50 245	9.14 211	31.73 264	16.37 263	10.55 277	10.08 239	7.96 224	15.06 254	7.46 236	19.43 234	21.06 296	13.40 255	6.45 170	6.05 263	8.81 263	21.63 276	24.29 291	29.88 278	32.55 276

CBMV	15.50 259	10.69 256	8.40 241	16.02 258	11.11 259	12.89 247	4.24 205	21.34 273	15.36 271	19.49 282	7.06 188	28.50 260	9.40 248	6.42 265	13.21 272	12.10 280	15.07 255	12.37 277	16.04 209	9.27 251	15.69 268	9.92 240	4.30 244	15.37 282	22.30 277	18.82 262	39.12 297	44.05 295
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	15.83 260	18.32 280	10.45 255	10.22 234	10.00 248	17.62 265	10.32 248	11.67 213	16.15 274	13.58 231	18.48 281	59.62 299	7.63 243	5.28 252	16.96 294	8.57 233	19.42 278	13.90 283	17.46 221	9.65 255	15.04 262	14.91 282	4.56 246	7.33 253	11.88 215	19.34 264	34.58 291	24.50 253

ETE_ROB	15.85 261	17.19 277	6.97 233	12.39 244	10.54 255	16.82 264	8.40 235	10.76 201	13.32 264	11.19 197	18.44 280	58.51 296	6.50 238	6.01 261	12.65 265	9.41 243	23.07 295	9.86 256	20.40 239	10.14 258	15.50 267	13.68 275	5.13 256	7.65 256	14.90 240	21.29 276	42.78 303	24.50 253

SFCPSM	16.40 262	13.16 266	8.61 242	16.26 259	11.35 260	16.02 259	10.72 251	18.80 260	13.84 265	13.17 221	20.92 288	35.30 266	37.96 297	6.05 262	10.85 248	9.55 248	12.68 237	9.16 247	36.45 284	20.65 295	13.76 258	12.33 268	7.58 272	5.97 246	19.12 259	19.85 271	16.70 239	26.05 259

DCVSM-stereo	16.53 263	10.58 254	9.66 249	18.85 265	10.83 257	26.03 279	13.81 265	20.34 266	13.17 263	15.98 262	18.12 278	49.21 285	31.19 283	4.73 250	9.00 218	9.87 253	13.12 241	7.11 231	28.30 260	16.44 286	11.28 231	10.72 256	19.15 296	8.36 262	12.89 225	14.92 241	18.66 248	24.08 250

SHD	16.57 264	6.93 227	12.56 268	13.09 249	12.68 266	10.19 236	8.95 243	23.05 277	17.16 276	19.45 281	15.91 265	18.72 244	31.71 285	6.26 263	15.16 285	11.59 271	17.18 270	10.05 257	33.55 278	11.88 269	15.80 269	14.38 280	3.97 243	10.59 270	20.10 266	22.14 283	21.26 260	43.14 294

RTS	16.64 265	7.53 235	6.93 231	8.17 223	7.37 231	22.56 272	10.89 253	19.94 262	22.55 286	7.08 142	10.54 225	16.42 226	10.00 250	5.31 254	12.77 266	11.76 274	20.70 282	10.48 262	37.62 286	17.58 287	15.87 270	12.66 270	4.67 247	9.96 266	26.64 285	33.09 311	26.24 274	54.03 312

RTSA	16.64 265	7.53 235	6.93 231	8.17 223	7.37 231	22.56 272	10.89 253	19.94 262	22.55 286	7.08 142	10.54 225	16.42 226	10.00 250	5.31 254	12.77 266	11.76 274	20.70 282	10.48 262	37.62 286	17.58 287	15.87 270	12.66 270	4.67 247	9.96 266	26.64 285	33.09 311	26.24 274	54.03 312

FC-DCNN	16.94 267	19.98 284	17.50 294	30.21 283	19.17 281	26.56 280	24.08 290	25.48 282	6.76 237	19.19 278	6.28 178	18.52 243	4.41 220	11.03 280	15.54 290	14.98 298	21.04 287	14.06 284	18.07 224	9.67 256	19.16 290	9.99 243	4.83 249	16.43 287	23.36 280	16.73 249	22.02 264	22.31 243

AnyNet_C32	17.17 268	8.67 242	9.73 250	10.14 233	10.45 253	14.52 252	11.69 258	22.97 276	22.78 288	18.32 274	22.52 292	23.72 251	10.02 252	9.41 273	17.12 295	14.49 295	23.62 297	17.24 295	30.57 268	11.59 265	24.77 301	23.05 307	8.94 274	14.39 280	17.12 251	21.73 279	17.43 243	26.54 260

pmcnn	17.48 269	12.24 264	5.49 218	16.43 260	12.67 265	20.37 270	13.45 263	15.73 250	6.53 234	9.33 169	16.08 266	36.41 268	31.77 286	1.19 185	10.64 245	11.94 279	17.58 271	11.13 268	33.67 279	13.41 274	18.13 283	11.69 263	10.16 277	10.62 271	20.15 267	17.79 255	41.23 301	46.08 299

FC-DCNN v2	17.61 270	20.56 286	17.94 295	31.78 285	19.76 283	27.51 281	24.30 291	26.84 286	7.41 241	19.43 280	6.75 181	19.23 245	5.90 231	11.12 281	15.60 291	14.94 297	21.03 286	13.86 282	18.35 228	9.62 254	19.21 291	9.93 241	4.85 250	16.40 286	25.95 284	18.11 256	24.75 270	24.42 252

GANetREF_RVC	17.96 271	13.78 269	16.85 290	13.13 250	10.91 258	12.94 248	11.29 255	33.74 294	20.83 282	27.66 300	6.09 175	50.53 289	26.27 274	3.04 228	15.18 286	7.13 211	11.68 231	10.53 265	31.57 273	10.46 260	18.21 284	9.24 224	8.91 273	18.25 292	23.10 279	15.87 246	29.33 277	28.45 268
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
PWC_ROB	18.14 272	12.26 265	12.99 273	8.59 227	12.83 268	10.82 241	17.67 276	17.38 258	31.50 305	8.59 163	16.91 270	21.14 249	53.99 317	6.59 266	13.63 275	10.19 266	23.63 298	13.26 280	37.72 288	14.50 276	19.05 289	14.89 281	3.38 236	15.79 283	14.66 238	13.71 231	19.36 249	44.89 297

ADCMid	18.65 273	13.18 267	12.39 267	11.76 241	14.19 270	18.49 268	14.99 267	26.29 285	26.32 292	12.79 213	16.33 268	36.18 267	23.39 269	7.98 270	15.52 289	12.49 284	21.07 288	12.21 275	38.30 290	12.13 272	20.69 293	18.31 295	12.50 285	10.20 269	22.89 278	20.15 273	20.27 255	32.52 275

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 274	10.58 254	13.21 276	21.10 270	12.82 267	17.68 266	22.41 287	14.66 245	9.25 250	11.76 203	19.72 286	78.32 328	24.76 270	20.31 297	11.52 255	9.88 255	26.15 299	16.66 292	32.71 275	11.68 266	16.68 275	13.08 273	5.93 262	8.18 261	19.39 262	16.85 250	17.65 245	27.14 262

ADCPNet	19.39 275	13.87 270	11.68 264	15.69 257	17.32 277	15.71 257	16.26 271	23.07 278	20.67 281	18.57 275	18.76 282	20.18 246	29.47 279	10.00 275	14.34 278	14.05 293	18.99 275	11.55 271	34.43 282	20.26 294	20.72 294	18.42 296	11.08 281	16.03 284	25.16 282	27.30 297	25.24 271	34.64 278

CSAN	20.20 276	25.94 292	18.99 299	19.75 267	16.53 275	14.47 251	8.99 244	25.29 281	28.05 296	34.09 308	13.71 253	50.93 290	26.34 275	4.65 249	12.99 270	8.24 229	13.54 244	11.67 272	22.32 249	16.30 285	15.15 264	10.21 248	6.23 265	17.35 289	26.80 287	25.06 292	34.30 289	37.46 280

MDST_ROB	20.31 277	32.64 301	11.05 260	48.15 302	25.03 290	40.35 298	19.18 281	18.66 259	11.72 257	16.23 264	7.89 202	29.18 261	38.42 298	1.31 193	9.90 234	5.45 178	10.74 216	4.30 175	14.90 202	6.70 219	11.78 239	5.78 165	6.44 268	8.89 264	40.87 310	31.29 308	52.88 314	38.56 282

ACV-stereo	21.00 278	16.71 275	10.82 259	22.70 275	12.30 264	32.34 288	20.96 283	20.12 265	17.44 277	17.02 269	18.16 279	24.42 252	40.56 303	5.62 259	14.22 277	15.37 299	29.61 302	12.36 276	61.69 313	28.65 306	22.28 298	15.15 284	23.10 306	12.11 276	13.07 228	14.86 239	19.87 253	25.61 258

CC-Net-ROB	21.26 279	37.17 305	18.21 297	53.24 305	41.87 304	43.35 302	32.25 296	28.26 288	7.15 239	35.79 309	8.18 204	67.30 317	6.82 239	17.02 291	9.70 232	3.67 97	10.84 218	8.97 245	38.52 291	7.29 232	6.46 155	4.21 119	12.31 284	2.88 207	17.19 252	13.90 234	13.06 215	28.51 269

SGM-ForestM	21.76 280	26.76 296	12.74 272	38.92 291	21.53 285	35.95 294	23.82 288	28.41 290	16.51 275	14.11 238	18.08 277	50.37 288	31.58 284	3.29 237	9.31 224	5.58 182	14.41 249	6.57 223	28.33 261	7.58 234	12.09 242	4.33 124	5.42 260	9.98 268	40.14 309	30.48 305	50.62 309	40.54 285

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 281	20.71 287	11.36 263	29.18 282	18.08 279	22.91 274	18.43 279	37.55 304	24.02 290	32.04 306	14.86 262	46.12 282	35.56 291	14.85 290	15.04 284	10.88 269	10.38 212	7.76 240	33.34 277	8.77 247	15.08 263	15.67 287	15.43 291	13.32 279	31.89 294	26.93 296	32.93 286	31.67 272

DDUNet	22.09 282	28.93 299	10.71 256	44.13 298	38.12 302	44.55 305	45.65 306	10.93 204	12.67 260	9.01 167	19.31 284	20.40 247	4.73 221	90.87 321	15.39 288	11.80 277	19.61 279	9.59 251	29.64 265	11.01 264	17.32 276	15.62 286	18.79 295	6.18 248	13.56 232	14.63 238	15.99 237	17.27 220

SGM_RVC	22.30 283	26.60 295	13.45 278	40.22 294	26.52 293	36.56 295	24.02 289	27.37 287	17.51 278	17.98 273	18.03 275	43.52 278	37.60 296	2.18 212	9.83 233	5.94 194	13.03 240	6.93 228	30.45 267	8.54 244	12.39 248	4.12 117	5.16 257	11.77 274	36.42 304	27.38 298	52.67 313	45.94 298
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	22.66 284	14.10 271	18.12 296	36.51 289	36.45 298	28.44 282	18.28 277	23.24 279	12.64 259	19.19 278	29.53 307	34.98 265	34.03 290	13.01 285	15.02 282	12.25 281	18.18 273	19.93 299	34.98 283	19.35 292	17.89 281	12.07 266	13.56 286	16.39 285	18.75 257	22.16 284	29.92 279	42.72 291

FBW_ROB	22.68 285	25.59 291	17.06 291	42.36 296	25.78 291	32.64 289	18.79 280	14.74 247	11.55 256	14.37 243	14.63 261	43.96 279	27.95 278	19.91 296	12.86 268	7.21 213	19.18 277	10.97 267	50.42 303	7.16 229	14.33 261	8.94 220	19.37 297	27.40 308	19.63 265	19.58 268	32.74 285	53.34 310

UDG	23.27 286	29.32 300	11.18 262	43.83 297	40.37 303	44.05 303	50.45 310	13.10 230	13.02 262	14.19 242	22.69 293	21.71 250	5.53 227	87.32 319	14.53 280	9.94 258	21.35 290	14.28 285	31.51 272	11.75 267	18.79 287	19.17 298	14.52 290	7.66 257	16.22 247	18.20 258	17.11 240	16.42 217

XQC	23.79 287	26.07 293	15.10 287	32.24 286	23.60 288	33.61 291	31.06 295	36.95 302	28.94 299	28.36 301	13.76 255	41.71 274	22.97 268	18.81 294	15.02 282	11.76 274	14.98 253	11.67 272	32.12 274	15.72 284	17.84 280	17.68 294	11.06 280	14.53 281	30.59 293	25.39 294	42.82 304	27.90 265

SANet	26.20 288	17.46 278	19.39 301	23.31 276	19.54 282	30.21 286	17.62 275	34.21 297	29.84 302	16.57 267	29.14 306	78.44 329	41.28 304	17.70 293	14.47 279	9.87 253	21.24 289	16.39 290	30.80 270	14.78 280	18.51 285	16.48 292	28.56 309	18.55 294	32.02 295	26.21 295	36.14 294	48.65 302

G-Net	26.39 289	20.83 288	18.69 298	18.14 262	16.15 273	35.72 293	15.59 269	28.39 289	32.97 309	27.04 299	33.44 313	63.95 309	25.70 272	6.89 268	17.98 297	16.18 302	23.13 296	17.60 296	44.66 297	34.02 315	25.13 302	20.14 301	11.41 282	16.88 288	27.61 289	29.30 303	42.48 302	42.59 290

ADCS	26.80 290	19.40 281	15.99 288	21.47 271	20.26 284	22.98 276	18.29 278	35.82 298	32.21 306	16.06 263	26.49 297	45.49 280	36.28 293	13.17 286	20.46 303	19.03 305	30.07 303	22.20 302	48.35 300	27.42 304	35.57 313	28.75 314	13.83 287	20.87 300	29.72 292	30.23 304	30.90 282	42.38 289

S-Stereo	27.72 291	17.16 276	13.86 280	39.92 293	37.96 301	40.17 297	37.41 300	22.71 274	22.92 289	17.38 271	45.47 316	52.74 292	36.13 292	14.44 289	15.19 287	13.69 290	19.68 280	25.76 308	37.88 289	24.35 299	16.58 273	17.35 293	54.72 317	21.07 301	19.57 264	19.47 266	23.45 269	41.49 288

DLNR_Zeroshot_test	27.74 292	81.73 338	12.63 269	100.00 348	0.86 106	2.07 154	98.97 348	12.75 224	1.01 128	13.19 224	6.22 177	12.59 191	2.29 182	24.24 302	96.65 348	100.00 352	32.51 305	28.96 312	28.74 262	5.03 193	12.27 247	9.76 236	1.02 142	3.30 218	13.96 236	10.23 197	18.30 246	19.61 233

MeshStereo	28.39 293	28.64 298	17.49 293	49.25 303	36.94 299	38.63 296	25.84 292	34.17 296	25.10 291	21.94 289	21.87 289	55.23 293	48.16 310	4.50 247	13.52 273	12.28 282	18.04 272	11.23 269	30.39 266	14.62 277	25.20 303	20.27 303	21.38 302	18.82 295	39.99 308	31.23 307	52.09 312	49.59 303
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
MFN_U_SF_RVC	28.82 294	28.11 297	16.40 289	33.64 288	25.89 292	32.81 290	27.70 294	37.42 303	22.10 284	45.99 324	28.32 305	49.91 287	32.35 287	21.67 301	23.87 308	16.93 303	13.84 246	15.41 286	53.47 304	24.58 300	22.24 297	24.24 309	11.62 283	24.71 304	33.63 297	24.09 289	37.01 295	50.20 304

DPSNet	28.84 295	15.01 273	14.59 285	24.53 280	22.59 287	32.15 287	14.89 266	20.11 264	22.50 285	8.42 160	9.93 221	89.34 345	44.91 307	5.30 253	16.79 293	17.05 304	33.42 306	28.86 311	68.85 319	19.87 293	21.86 296	20.14 301	40.60 313	25.82 307	42.58 312	28.31 301	39.91 299	50.48 305

edge stereo	29.25 296	20.44 285	19.28 300	41.04 295	37.14 300	43.08 301	39.81 301	38.54 307	21.86 283	16.30 265	39.05 315	60.91 301	36.52 294	25.09 303	13.84 276	13.95 291	26.34 300	15.54 287	44.48 296	19.15 291	18.84 288	16.15 290	21.96 304	17.87 290	27.90 290	22.43 287	39.03 296	53.23 309

AnyNet_C01	29.84 297	19.89 283	14.82 286	20.44 269	24.83 289	21.98 271	21.35 285	35.82 298	38.87 317	21.30 287	27.69 303	49.03 284	34.01 289	14.21 288	25.95 310	21.84 311	38.69 313	34.70 317	58.02 309	30.27 308	38.97 319	31.02 318	21.95 303	20.80 299	34.15 300	28.69 302	32.34 284	44.08 296

LE_ROB	30.18 298	25.29 290	22.53 304	44.68 299	47.30 311	42.05 300	47.63 307	37.72 305	26.38 293	14.44 244	27.01 299	63.45 307	53.67 316	2.76 222	9.16 220	5.54 181	11.17 226	7.21 233	33.90 280	14.21 275	15.25 266	10.29 250	10.82 279	29.62 313	43.65 314	41.44 319	61.77 322	65.95 331

DGSMNet	31.95 299	26.17 294	20.72 303	37.26 290	28.74 295	34.52 292	34.10 297	24.17 280	19.22 279	24.54 294	49.93 321	45.93 281	27.51 276	21.47 300	22.14 304	20.16 308	51.49 323	29.68 314	61.18 312	33.45 314	39.09 320	39.36 328	24.02 307	29.07 312	25.54 283	24.21 290	30.84 281	38.20 281

SQANet	32.80 300	51.98 313	17.38 292	71.36 317	50.98 313	73.19 319	74.73 317	25.86 284	12.19 258	32.41 307	14.38 260	59.07 297	14.65 262	90.80 320	9.98 236	6.17 195	17.16 269	15.73 288	43.94 294	12.07 271	9.77 209	8.88 219	57.35 318	7.60 255	21.20 273	20.05 272	25.86 273	40.75 287

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 301	37.24 306	37.63 314	47.28 301	27.52 294	29.08 284	26.75 293	50.43 318	47.48 321	40.30 315	26.00 296	38.55 273	32.85 288	28.45 305	32.67 315	26.35 313	15.78 259	21.22 301	61.04 311	33.35 313	22.55 299	27.54 313	26.33 308	35.86 318	34.90 301	22.12 282	28.39 276	40.68 286

STStereo	33.82 302	46.03 310	33.92 311	62.03 314	49.51 312	54.29 309	44.39 304	36.14 300	32.39 307	25.36 296	27.16 300	63.64 308	51.30 314	11.18 282	12.51 261	7.64 221	16.36 267	8.19 242	46.40 298	15.25 282	17.50 277	15.24 285	9.85 276	23.07 302	49.16 317	40.60 318	62.23 323	51.79 308

MANE	35.56 303	36.32 304	30.27 309	57.13 308	45.60 307	45.77 306	44.19 303	42.38 314	28.54 298	22.99 291	27.28 301	55.78 294	38.47 299	17.15 292	19.38 301	22.05 312	28.66 301	42.73 323	37.10 285	15.31 283	28.48 307	16.47 291	9.03 275	25.43 306	52.81 322	42.23 321	66.17 328	62.49 323

PVD	36.94 304	35.53 302	20.19 302	46.53 300	34.00 297	49.81 307	37.38 299	39.85 311	38.08 316	15.29 258	27.60 302	51.81 291	50.55 312	49.21 309	16.55 292	15.85 300	37.91 312	22.29 303	49.12 302	26.18 301	37.77 314	38.78 327	19.75 299	24.11 303	43.49 313	58.18 335	46.46 307	65.23 328

BEATNet-Init1	37.96 305	44.56 308	27.41 308	61.43 312	43.01 305	54.12 308	44.65 305	41.12 313	30.83 304	31.66 305	22.08 291	61.84 305	55.93 320	12.97 284	24.90 309	21.55 310	21.99 292	16.73 293	57.95 308	30.86 311	27.04 306	21.23 305	18.58 294	28.82 311	49.15 316	37.94 315	73.47 339	62.96 324

SAMSARA	38.30 306	15.47 274	38.14 315	18.86 266	17.33 278	18.42 267	17.45 274	44.16 315	36.06 314	28.66 303	18.06 276	28.26 259	47.25 309	13.90 287	27.47 312	29.04 315	22.15 294	25.56 307	46.84 299	26.27 302	47.87 332	51.36 337	6.64 270	28.47 310	96.29 351	97.75 351	95.23 350	91.23 349

ELAS	38.52 307	44.92 309	35.73 312	58.67 311	45.67 308	54.34 310	49.79 309	39.79 310	30.51 303	25.44 297	30.07 310	65.85 316	41.53 305	20.67 298	22.24 305	19.55 306	34.81 308	22.44 304	44.42 295	23.13 297	34.09 311	25.77 310	19.79 300	30.94 315	52.44 321	42.30 322	63.40 325	61.61 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	38.71 308	44.08 307	36.14 313	58.34 310	44.80 306	56.14 312	49.04 308	39.16 308	28.27 297	25.76 298	32.54 312	72.51 323	41.64 306	21.11 299	22.30 306	19.61 307	35.30 310	23.00 305	43.53 293	23.57 298	35.09 312	26.25 311	19.66 298	32.53 316	49.82 318	40.38 317	64.26 326	60.37 317
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	39.75 309	49.92 312	23.96 306	64.91 315	46.52 309	59.62 314	70.39 316	31.47 293	26.91 295	20.82 284	19.96 287	67.89 318	48.82 311	93.71 323	18.90 300	20.26 309	49.49 322	34.84 318	69.36 321	28.05 305	25.61 304	21.10 304	20.01 301	20.31 297	28.35 291	19.38 265	35.57 293	56.98 315

LSM0	41.44 310	24.61 289	12.72 270	39.36 292	29.64 296	40.63 299	36.02 298	50.44 319	34.27 312	45.33 321	46.68 317	62.96 306	54.33 318	10.70 278	82.82 343	89.58 345	35.18 309	23.00 305	69.90 322	35.16 316	44.19 326	35.05 322	17.16 293	25.30 305	38.79 306	32.56 309	51.88 311	50.73 306

otaku	41.47 311	59.93 318	23.77 305	85.43 333	70.24 322	84.12 335	93.39 337	37.75 306	32.63 308	39.34 314	19.49 285	59.42 298	25.11 271	95.21 324	19.99 302	11.68 272	18.98 274	16.34 289	64.80 315	27.36 303	13.65 256	10.63 255	58.26 319	19.35 296	33.80 298	22.23 285	34.11 288	42.76 292

Ntro	43.91 312	60.52 320	25.10 307	85.23 332	71.11 323	83.99 333	93.99 338	47.62 316	36.91 315	40.53 316	31.94 311	64.60 311	21.97 267	95.55 326	22.72 307	12.49 284	21.79 291	16.54 291	65.59 316	31.28 312	15.15 264	11.03 260	59.53 320	20.73 298	36.26 303	30.56 306	39.66 298	43.06 293

ACVNet-4b	45.05 313	60.08 319	30.77 310	90.02 339	75.84 332	84.32 336	96.58 344	33.86 295	33.30 310	41.42 319	17.10 271	79.70 331	30.67 280	96.27 331	28.98 313	27.35 314	31.43 304	19.93 299	54.55 305	37.33 317	11.23 230	9.86 239	62.73 328	18.46 293	35.28 302	28.09 300	40.93 300	40.39 284

AMNet	47.82 314	49.81 311	47.75 319	49.90 304	46.59 310	58.94 313	54.48 311	20.74 271	35.99 313	31.17 304	68.62 330	69.95 320	11.91 255	54.47 312	44.89 319	55.58 330	56.46 328	57.26 337	48.53 301	48.42 319	57.22 337	47.88 334	10.80 278	47.38 321	44.55 315	51.78 330	57.59 318	62.43 322

ACVNet_1	48.34 315	63.93 321	38.22 316	86.47 335	72.30 325	85.13 338	94.95 340	58.28 324	29.71 301	43.49 320	48.57 319	65.41 314	56.74 321	95.77 327	26.81 311	14.51 296	35.45 311	27.56 309	56.62 306	30.44 309	25.82 305	18.59 297	63.35 329	28.26 309	42.57 311	25.15 293	35.26 292	35.90 279

MonStereo1	51.18 316	58.34 317	38.73 317	78.42 319	72.14 324	70.33 318	82.77 321	56.41 323	40.69 318	60.02 331	69.07 331	78.14 327	57.29 323	97.30 342	18.25 299	10.99 270	39.04 314	34.08 315	56.87 307	30.81 310	33.37 309	23.16 308	85.01 341	30.41 314	34.09 299	21.43 277	50.46 308	54.22 314

RainbowNet	53.63 317	66.91 322	44.07 318	91.23 340	74.92 330	90.37 345	95.07 341	39.32 309	33.34 311	45.45 322	29.92 308	71.99 322	56.83 322	96.98 339	68.70 331	46.94 324	34.42 307	29.67 313	77.69 333	55.56 325	21.47 295	14.04 277	64.62 330	33.19 317	39.92 307	32.77 310	44.50 305	48.08 301

MADNet+	53.95 318	35.82 303	65.49 337	55.03 307	52.23 314	44.42 304	40.28 302	60.67 326	51.63 323	54.06 326	38.36 314	76.38 326	64.35 325	32.92 306	60.20 328	48.58 326	53.78 326	50.30 328	69.19 320	51.45 321	47.07 330	40.09 329	52.15 316	46.49 320	75.06 342	69.31 341	57.65 319	63.58 326

JetBlue	56.35 319	54.44 314	61.38 332	61.95 313	57.67 317	61.95 315	60.94 313	51.18 320	73.59 334	45.81 323	26.60 298	88.52 342	40.01 301	51.49 310	43.77 318	43.40 322	60.04 333	52.20 332	59.95 310	50.68 320	52.42 334	57.10 338	68.83 332	54.93 329	53.92 323	44.48 324	72.22 335	72.13 336

SPS-STEREO	56.37 320	55.26 315	52.00 323	54.83 306	53.74 315	62.64 316	54.55 312	36.65 301	52.61 324	41.02 317	72.82 336	68.83 319	51.37 315	54.23 311	54.01 323	56.16 332	65.48 338	61.21 340	67.80 318	65.19 334	71.89 344	61.36 342	22.00 305	53.23 327	52.28 320	54.66 333	64.70 327	61.46 319
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 321	55.60 316	53.01 326	57.87 309	54.17 316	66.57 317	61.59 314	40.71 312	45.76 320	41.21 318	73.61 337	65.02 312	54.97 319	55.73 314	54.11 326	55.49 329	65.18 337	59.21 339	64.31 314	60.11 330	65.62 340	58.39 339	28.82 310	49.97 323	51.62 319	52.77 331	67.11 329	64.35 327

ACVNet_2	58.27 322	74.04 324	56.98 329	88.59 336	81.05 335	87.05 342	96.06 342	66.05 328	43.49 319	52.82 325	46.78 318	78.54 330	69.96 328	96.60 332	50.76 322	40.75 319	40.15 315	28.24 310	76.92 330	42.75 318	31.31 308	21.70 306	61.62 321	53.19 326	55.03 324	28.06 299	51.48 310	53.37 311

IMH-64-1	60.28 323	74.69 325	50.42 320	80.31 321	73.97 327	79.70 325	84.33 323	77.04 332	64.71 327	37.08 310	59.46 323	61.44 302	80.06 339	96.76 336	49.65 320	41.24 320	48.02 319	35.18 319	71.95 323	54.63 323	37.85 315	30.42 316	61.88 322	50.63 324	66.91 332	36.03 313	57.39 316	65.70 329

IMH-64	60.28 323	74.69 325	50.42 320	80.31 321	73.97 327	79.70 325	84.33 323	77.04 332	64.71 327	37.08 310	59.46 323	61.44 302	80.06 339	96.76 336	49.65 320	41.24 320	48.02 319	35.18 319	71.95 323	54.63 323	37.85 315	30.42 316	61.88 322	50.63 324	66.91 332	36.03 313	57.39 316	65.70 329

WAO-7	61.44 325	71.70 323	62.21 334	65.81 316	69.25 320	55.85 311	62.17 315	81.48 339	77.86 339	59.25 330	69.56 332	65.46 315	70.40 329	54.87 313	84.64 345	76.82 342	43.20 316	34.36 316	80.12 338	68.99 339	41.89 322	31.49 319	14.04 288	80.25 347	55.37 325	63.81 337	56.11 315	61.87 321

IMH	62.37 326	75.88 328	52.64 324	80.91 323	73.71 326	82.21 329	84.46 325	77.43 334	66.45 330	38.17 313	59.49 325	65.18 313	82.27 342	96.74 335	54.05 325	45.28 323	49.25 321	36.35 321	75.11 328	59.08 329	37.91 317	30.39 315	61.98 324	54.51 328	70.73 336	45.19 325	61.21 321	67.54 332

PSMNet_ROB	62.69 327	80.61 336	59.91 331	81.85 326	75.39 331	85.28 339	87.50 330	55.22 322	75.12 335	70.87 337	63.54 328	73.03 324	71.52 332	95.40 325	54.18 327	37.32 317	51.73 324	39.45 322	72.02 325	65.27 335	40.03 321	26.72 312	62.70 327	47.90 322	62.18 330	38.75 316	73.13 337	46.14 300

TorneroNet-64	63.19 328	75.15 327	55.88 328	82.69 328	63.23 318	74.55 320	83.40 322	60.19 325	69.74 332	56.51 328	48.87 320	86.61 338	70.59 331	96.70 333	63.73 329	51.45 327	46.73 317	46.07 324	76.66 329	58.77 328	33.57 310	34.51 321	74.14 334	55.02 330	59.06 327	48.57 328	61.16 320	72.46 337

TorneroNet	66.23 329	77.53 329	63.32 335	85.97 334	69.14 319	77.06 321	86.80 329	62.89 327	70.48 333	65.63 334	55.43 322	86.42 337	67.47 326	96.85 338	67.92 330	52.32 328	47.97 318	50.55 329	78.21 334	62.59 332	38.95 318	41.32 330	76.55 336	56.42 331	60.86 328	48.15 327	69.78 333	71.65 335

PWCK	67.12 330	90.16 347	61.80 333	92.78 343	74.34 329	85.07 337	75.96 318	74.55 331	64.36 326	71.63 338	71.49 334	81.09 332	70.46 330	70.64 317	37.90 316	37.63 318	67.71 340	46.24 325	93.61 346	64.94 333	56.13 336	41.76 331	79.34 337	69.81 339	64.94 331	41.69 320	63.04 324	63.13 325

WAO-6	67.55 331	78.30 331	59.14 330	81.25 324	79.91 334	77.57 322	86.13 328	81.41 338	68.11 331	68.43 336	70.17 333	60.57 300	84.88 343	96.09 328	78.63 341	61.94 333	52.44 325	47.97 326	67.63 317	57.85 327	55.31 335	51.06 336	49.29 315	58.07 332	71.80 337	43.75 323	67.99 330	68.15 333

LRCNet_RVC	69.01 332	78.86 333	51.62 322	95.98 346	97.20 348	94.61 347	90.00 331	72.51 330	49.01 322	99.86 350	79.80 341	96.18 349	77.08 336	97.92 346	43.52 317	32.40 316	79.98 345	65.71 342	96.30 347	73.11 340	47.12 331	37.90 325	95.96 347	64.87 335	37.53 305	21.86 281	46.23 306	40.21 283

LVE	69.55 333	79.12 334	67.17 338	92.96 344	87.79 340	82.46 330	96.73 346	83.91 342	66.42 329	72.92 339	76.51 338	61.80 304	87.71 346	97.59 345	54.04 324	47.00 325	55.01 327	53.49 333	80.57 339	61.93 331	44.39 327	38.35 326	79.72 338	70.54 341	68.62 335	46.65 326	72.75 336	51.61 307

MFMNet_re	70.53 334	82.36 339	77.16 344	78.14 318	69.48 321	83.12 332	76.90 319	52.18 321	55.55 325	54.56 327	72.65 335	73.90 325	50.72 313	65.86 315	81.62 342	83.89 344	81.27 346	78.63 345	72.62 326	68.87 338	75.27 345	74.56 344	46.78 314	60.04 333	61.18 329	66.38 338	73.44 338	87.29 348

notaker	71.38 335	78.65 332	54.69 327	84.72 331	82.95 336	82.06 328	91.48 334	87.48 345	82.07 343	60.48 332	85.97 343	70.68 321	79.79 338	96.70 333	77.03 337	61.97 334	61.31 335	49.23 327	81.82 340	67.63 337	52.22 333	46.81 332	73.73 333	68.68 338	58.07 326	51.33 329	68.53 332	71.08 334

ktn	73.77 336	79.75 335	53.00 325	81.45 325	88.63 341	78.92 323	90.62 333	90.90 347	91.37 345	57.04 329	91.77 347	64.56 310	68.03 327	97.29 341	75.00 335	65.54 336	66.33 339	56.23 336	78.86 336	65.83 336	61.55 339	59.89 341	67.39 331	66.10 336	75.18 343	60.13 336	78.23 344	82.16 345

WAO-8	73.90 337	83.69 341	72.64 341	89.62 337	89.28 343	88.99 343	92.48 335	80.57 336	77.83 337	76.08 340	62.52 326	82.88 333	72.27 333	96.23 329	77.30 338	69.40 339	59.94 331	52.15 330	77.08 331	76.97 343	46.88 328	35.80 323	62.13 325	73.39 343	75.03 340	68.35 339	77.93 342	77.76 338

Venus	73.90 337	83.69 341	72.64 341	89.67 338	89.28 343	88.99 343	92.48 335	80.57 336	77.83 337	76.08 340	62.52 326	82.88 333	72.27 333	96.23 329	77.30 338	69.40 339	59.94 331	52.15 330	77.08 331	76.97 343	46.88 328	35.80 323	62.13 325	73.39 343	75.03 340	68.35 339	77.93 342	77.76 338

UNDER WATER-64	75.67 339	81.70 337	71.33 339	91.75 341	87.21 338	85.53 340	96.64 345	83.38 340	76.42 336	79.20 343	85.55 342	86.85 339	76.63 335	97.41 343	72.40 332	55.82 331	61.54 336	55.65 335	74.02 327	53.26 322	44.03 324	50.98 335	90.58 344	73.26 342	78.01 346	80.76 346	68.27 331	84.86 346

UNDER WATER	75.88 340	84.51 344	71.98 340	92.01 342	84.19 337	85.60 341	94.87 339	80.27 335	77.93 340	76.18 342	76.67 339	88.04 340	77.89 337	97.19 340	78.13 340	63.60 335	61.10 334	55.58 334	78.49 335	56.97 326	43.63 323	47.72 333	87.87 343	76.39 346	77.17 344	78.76 344	70.88 334	85.11 347

Dean	77.48 341	83.82 343	77.11 343	97.28 347	96.37 347	97.16 348	97.23 347	85.86 344	81.96 342	88.94 345	77.88 340	89.24 344	86.33 344	98.31 348	75.93 336	66.54 338	57.80 330	57.32 338	91.12 344	80.41 346	44.18 325	32.55 320	80.01 339	75.39 345	73.99 338	53.83 332	85.46 347	59.93 316

DPSimNet_ROB	78.97 342	77.62 330	80.17 345	79.15 320	89.15 342	80.21 327	80.58 320	70.37 329	95.41 348	96.15 346	87.26 344	88.83 343	59.22 324	93.19 322	74.77 334	69.80 341	75.14 343	65.07 341	82.98 341	77.91 345	71.40 343	78.66 345	91.28 346	61.75 334	68.55 334	82.24 347	77.44 341	77.82 340

HanzoNet	79.15 343	82.61 340	63.39 336	84.63 330	87.76 339	82.84 331	90.52 332	93.48 348	91.71 346	61.49 333	89.74 345	83.24 335	86.75 345	97.92 346	73.08 333	66.32 337	74.85 341	72.80 343	87.43 342	75.21 341	70.67 342	70.02 343	75.14 335	68.22 337	77.26 345	70.29 342	79.78 345	79.93 344

JetRed	79.56 344	85.37 345	84.59 346	83.21 329	79.47 333	84.04 334	85.88 327	83.64 341	82.41 344	68.18 335	64.26 329	91.36 346	39.61 300	78.40 318	83.29 344	82.43 343	79.11 344	86.69 348	79.88 337	75.28 342	89.69 346	86.94 346	87.50 342	70.30 340	74.65 339	79.37 345	82.70 346	79.91 343

KSHMR	85.05 345	95.39 348	87.70 347	95.47 345	93.32 345	92.81 346	96.30 343	88.71 346	80.58 341	87.28 344	90.38 346	84.49 336	80.26 341	97.55 344	94.11 346	90.49 346	74.98 342	77.89 344	88.64 343	85.83 347	67.64 341	58.51 340	91.11 345	86.08 348	81.21 348	75.30 343	75.75 340	78.54 341

MADNet++	89.66 346	89.04 346	93.96 349	82.44 327	93.36 346	79.42 324	85.59 326	83.91 342	91.80 347	96.72 347	97.56 348	88.26 341	93.28 347	68.16 316	96.48 347	98.97 348	95.25 348	85.92 347	92.58 345	98.11 348	96.75 349	98.43 349	84.35 340	96.89 350	80.50 347	86.67 348	86.59 348	79.77 342

PML	98.00 347	100.00 352	89.41 348	100.00 348	100.00 349	100.00 349	99.52 349	100.00 352	99.67 350	100.00 351	98.18 349	99.94 351	100.00 352	99.58 349	97.81 349	96.93 347	93.39 347	85.77 346	100.00 351	99.15 350	96.63 348	92.95 347	99.24 348	99.73 352	98.06 353	99.99 353	100.00 353	99.98 353

MEDIAN_ROB	98.39 348	99.52 349	99.12 350	100.00 348	100.00 349	100.00 349	100.00 350	99.70 351	99.00 349	100.00 351	99.99 352	98.80 350	97.65 348	99.97 350	99.66 350	99.00 349	99.10 349	99.18 349	99.95 350	98.83 349	95.51 347	97.85 348	100.00 349	98.41 351	90.71 349	94.33 349	93.03 349	97.15 351

AVERAGE_ROB	99.48 349	100.00 352	99.90 352	100.00 348	100.00 349	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 351	100.00 353	100.00 352	100.00 352	100.00 351	99.89 352	99.92 351	100.00 353	100.00 353	100.00 351	100.00 351	99.09 351	99.77 351	100.00 349	100.00 354	96.69 352	96.89 350	97.18 352	96.57 350

HaxPig	99.50 350	100.00 352	99.58 351	100.00 348	100.00 349	100.00 349	100.00 350	100.00 352	99.99 351	100.00 351	100.00 353	100.00 352	99.98 351	100.00 351	99.75 351	99.76 350	99.99 352	99.80 350	100.00 351	100.00 351	98.86 350	98.48 350	100.00 349	99.99 353	94.78 350	99.70 352	96.75 351	99.23 352

DGTPSM_ROB	99.76 351	99.92 350	100.00 353	100.00 348	100.00 349	100.00 349	100.00 350	99.67 349	100.00 352	99.54 348	99.82 350	95.69 347	99.56 349	100.00 351	99.97 353	100.00 352	99.97 350	99.99 351	99.84 348	100.00 351	99.88 352	99.80 352	100.00 349	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DPSMNet_ROB	99.77 352	99.92 350	100.00 353	100.00 348	100.00 349	100.00 349	100.00 350	99.67 349	100.00 352	99.54 348	99.82 350	95.70 348	99.57 350	100.00 351	99.97 353	100.00 352	99.97 350	99.99 351	99.88 349	100.00 351	99.88 352	99.80 352	100.00 349	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

FlowAnything	100.00 353	100.00 352	100.00 353	100.00 348	100.00 349	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 351	100.00 353	100.00 352	100.00 352	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 353	100.00 351	100.00 351	100.00 354	100.00 354	100.00 349	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

CasAABBNet	100.00 353	100.00 352	100.00 353	100.00 348	100.00 349	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 351	100.00 353	100.00 352	100.00 352	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 353	100.00 351	100.00 351	100.00 354	100.00 354	100.00 349	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DPSM_ROB	100.00 353	100.00 352	100.00 353	100.00 348	100.00 349	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 351	100.00 353	100.00 352	100.00 352	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 353	100.00 351	100.00 351	100.00 354	100.00 354	100.00 349	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DPSM	100.00 353	100.00 352	100.00 353	100.00 348	100.00 349	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 351	100.00 353	100.00 352	100.00 352	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 353	100.00 351	100.00 351	100.00 354	100.00 354	100.00 349	100.00 354	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

GS-Stereo																							0.00 1	0.03 15	0.35 33	0.08 19	1.10 21	0.02 14

FSD		7.33 230	6.85 230	8.15 222	7.73 234	6.77 211	11.80 259	20.54 269	1.03 130	17.94 272	5.82 173			11.02 279	12.10 260	14.02 292			16.37 212	7.81 236				7.17 251	16.74 249	11.76 211	17.63 244	18.86 226

ASD4																								93.56 349

STTRV1_RVC		19.69 282	10.23 254	32.93 287	18.42 280	28.73 283	21.65 286	30.21 291	29.18 300	24.35 292	21.99 290	42.54 276	40.31 302	46.58 308	29.61 314	10.10 263	57.30 329	13.57 281		28.69 307	58.70 338	19.89 299		41.61 319	24.70 281	55.51 334	34.55 290	61.08 318

Low-res two-view benchmark