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

WQFJX1	0.34 12	0.05 1	0.03 5	0.01 2	0.11 37	0.03 6	0.00 1	0.01 2	1.03 125	0.00 1	1.16 96	0.24 17	2.46 183	0.00 1	0.38 2	0.64 4	0.30 10	0.02 2	0.37 10	0.13 16	0.25 6	0.07 3	0.03 31	0.02 15	0.01 1	0.03 11	1.92 36	0.01 6

WQFJX	0.35 14	0.05 1	0.03 5	0.01 2	0.11 37	0.07 16	0.01 24	0.01 2	1.18 143	0.00 1	1.39 101	0.23 16	2.49 184	0.00 1	0.53 3	0.65 5	0.18 5	0.03 4	0.30 7	0.14 20	0.14 2	0.08 4	0.06 39	0.00 1	0.03 4	0.04 14	1.54 31	0.01 6

NLSM3	0.17 1	0.05 1	0.31 23	0.01 2	0.04 9	0.06 14	0.00 1	0.01 2	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.10 25	0.01 17	1.19 22	0.73 7	0.42 25	0.08 13	0.47 15	0.02 1	0.37 9	0.06 2	0.02 25	0.00 1	0.02 2	0.05 16	0.41 5	0.02 19

NLCSM	0.22 4	0.05 1	0.02 2	0.00 1	0.04 9	0.02 4	0.01 24	0.00 1	0.85 108	0.00 1	0.79 81	0.18 1	2.11 163	0.00 1	0.35 1	0.32 1	0.13 4	0.01 1	0.31 8	0.10 12	0.05 1	0.10 5	0.00 1	0.01 7	0.02 2	0.07 20	0.26 2	0.00 1

WQFJA1	0.37 18	0.09 5	0.02 2	0.02 9	0.12 40	0.14 28	0.00 1	0.01 2	1.09 132	0.00 1	1.96 115	0.21 11	2.74 191	0.00 1	1.08 13	0.62 2	0.34 14	0.04 6	0.20 2	0.12 13	0.32 7	0.28 11	0.03 31	0.00 1	0.03 4	0.02 7	0.58 11	0.01 6

NLMM	0.37 18	0.09 5	0.02 2	0.02 9	0.12 40	0.14 28	0.00 1	0.01 2	1.10 134	0.00 1	1.96 115	0.21 11	2.75 192	0.00 1	1.08 13	0.62 2	0.34 14	0.04 6	0.20 2	0.12 13	0.32 7	0.28 11	0.03 31	0.00 1	0.03 4	0.02 7	0.58 11	0.01 6

NLSM1	0.50 30	0.10 7	0.01 1	0.05 19	0.05 15	0.15 33	0.00 1	0.03 10	1.33 151	0.00 1	1.84 112	0.33 30	3.39 199	0.02 30	0.88 9	1.08 15	0.40 22	0.03 4	0.13 1	0.16 24	0.43 13	0.80 26	0.13 48	0.01 7	0.04 8	0.05 16	2.09 40	0.01 6

MonStereo	0.31 10	0.10 7	0.25 20	0.01 2	0.08 28	0.01 2	0.00 1	0.03 10	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.24 17	0.12 29	0.01 17	1.15 19	1.19 18	0.30 10	0.23 25	0.99 34	0.07 5	0.79 26	1.07 36	0.05 38	0.02 15	0.14 20	0.37 67	0.96 18	0.12 36

RAFT	0.51 33	0.10 7	0.40 31	0.09 36	0.01 2	0.21 52	0.15 103	2.74 69	0.06 13	1.09 60	0.00 1	0.21 11	0.05 6	0.02 30	1.05 12	0.90 12	0.35 18	0.05 8	1.39 43	0.30 36	0.74 24	0.58 22	0.00 1	0.09 39	0.14 20	0.05 16	2.94 60	0.01 6

Pointernet	0.27 7	0.12 10	0.41 34	0.12 43	0.01 2	0.14 28	0.19 107	0.05 18	0.04 8	0.00 1	0.15 50	0.19 5	0.06 7	0.03 39	0.88 9	0.69 6	0.42 25	0.02 2	0.25 4	0.08 6	0.23 4	0.45 18	0.00 1	0.01 7	0.03 4	0.00 1	2.40 44	0.21 45

NLMM1	0.55 34	0.14 11	0.03 5	0.01 2	0.13 43	0.10 18	0.02 41	0.01 2	1.33 151	0.00 1	1.11 89	0.36 33	5.39 228	0.04 41	0.67 5	0.80 9	0.35 18	0.05 8	0.42 14	0.13 16	0.46 14	0.57 21	0.11 45	0.09 39	0.04 8	0.10 28	2.48 48	0.00 1

BridgeDepth	0.18 3	0.14 11	0.40 31	0.05 19	0.08 28	0.02 4	0.00 1	0.04 14	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.09 19	0.02 30	0.80 7	0.88 11	0.12 3	0.11 15	0.58 17	0.05 2	0.52 18	0.23 7	0.00 1	0.01 7	0.09 17	0.02 7	0.33 3	0.07 32
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO-test1	0.22 4	0.14 11	0.31 23	0.02 9	0.09 33	0.15 33	0.01 24	0.10 24	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.26 24	0.08 14	0.00 1	1.09 15	1.28 22	0.10 2	0.07 11	0.70 21	0.34 39	0.41 11	0.28 11	0.00 1	0.10 46	0.04 8	0.03 11	0.37 4	0.01 6

AIO-test2	0.17 1	0.17 14	0.03 5	0.01 2	0.10 34	0.04 10	0.07 74	0.02 8	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.56 44	0.06 7	0.00 1	0.64 4	0.80 9	0.08 1	0.12 17	0.25 4	0.25 29	0.19 3	0.36 15	0.01 15	0.37 83	0.16 23	0.01 2	0.17 1	0.00 1

ProNet	0.34 12	0.17 14	0.37 25	0.02 9	0.00 1	0.19 44	0.38 132	0.31 43	0.03 5	0.00 1	0.96 86	0.20 8	0.01 1	0.12 62	1.98 36	0.97 14	0.66 34	0.07 11	0.38 12	0.05 2	0.48 15	0.19 6	0.61 81	0.07 35	0.44 43	0.01 2	0.49 8	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.28 9	0.22 16	0.04 9	0.03 16	0.07 22	0.17 37	0.00 1	0.03 10	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.21 11	0.09 19	0.00 1	1.21 23	1.32 24	0.29 8	0.31 34	0.99 34	0.08 6	0.50 17	0.51 20	0.00 1	0.01 7	0.06 11	0.16 36	1.23 26	0.01 6

LG-Stereo	0.35 14	0.22 16	0.09 15	0.14 44	0.12 40	0.32 81	0.00 1	0.12 30	0.08 24	0.00 1	0.58 69	1.11 56	0.07 10	0.00 1	1.12 16	1.17 17	0.41 24	0.18 22	1.25 40	0.30 36	0.79 26	0.38 16	0.02 25	0.02 15	0.06 11	0.12 31	0.67 14	0.02 19

MLG-Stereo	0.25 6	0.23 18	0.04 9	0.03 16	0.07 22	0.18 42	0.00 1	0.04 14	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.22 15	0.08 14	0.00 1	1.15 19	1.31 23	0.30 10	0.26 28	0.87 30	0.08 6	0.42 12	0.26 9	0.00 1	0.01 7	0.06 11	0.11 30	0.88 16	0.01 6

RSM	0.36 17	0.24 19	0.44 37	0.10 40	0.03 6	0.12 21	0.01 24	0.04 14	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.09 19	0.00 1	1.53 28	1.44 27	0.33 13	0.35 36	0.37 10	0.23 26	0.82 29	1.14 38	0.01 15	0.03 20	0.29 29	0.24 53	1.41 29	0.03 25

CroCo-Stereo Lap2	0.41 24	0.26 20	0.06 13	0.06 23	0.08 28	0.01 2	0.01 24	0.26 39	0.13 40	0.94 59	0.00 1	0.34 32	0.04 3	0.01 17	1.90 34	2.20 57	0.23 6	0.29 31	0.72 23	0.09 10	1.14 39	1.10 37	0.01 15	0.05 31	0.40 40	0.12 31	0.56 10	0.03 25

RSM++	0.45 26	0.28 21	0.49 49	0.18 52	0.03 6	0.22 55	0.01 24	0.05 18	0.10 30	0.01 33	0.00 1	0.19 5	0.14 34	0.01 17	2.22 44	1.56 32	0.34 14	0.36 37	0.99 34	0.29 34	1.01 34	1.42 52	0.31 61	0.04 29	0.51 48	0.22 46	1.22 25	0.04 29

CroCo-Stereo	0.46 27	0.29 22	0.05 12	0.07 27	0.11 37	0.03 6	0.00 1	0.20 36	0.14 43	0.11 42	0.00 1	0.44 37	0.03 2	0.01 17	2.56 57	2.20 57	0.34 14	0.29 31	0.88 31	0.09 10	1.53 44	1.58 54	0.01 15	0.06 34	0.36 36	0.20 41	0.68 15	0.03 25
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
111111	0.37 18	0.31 23	0.16 17	0.02 9	0.04 9	0.12 21	0.00 1	0.03 10	0.06 13	0.00 1	0.06 47	0.24 17	0.07 10	0.01 17	1.56 29	1.14 16	0.73 41	0.17 19	1.93 52	0.21 25	1.10 37	1.37 45	0.01 15	0.01 7	0.07 14	0.20 41	0.42 6	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.32 11	0.36 24	0.04 9	0.10 40	0.02 4	0.03 6	0.00 1	0.87 51	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.55 42	0.10 25	0.00 1	0.71 6	0.76 8	0.49 28	0.06 10	0.63 18	0.15 21	0.23 4	0.05 1	0.03 31	0.00 1	0.10 18	0.09 26	3.17 62	0.09 35

U	0.60 40	0.37 25	0.06 13	0.07 27	0.08 28	0.00 1	0.00 1	0.53 50	0.16 52	0.87 58	0.00 1	0.63 47	0.08 14	0.01 17	2.33 48	2.47 65	0.89 45	0.42 39	1.36 42	0.13 16	1.62 47	1.80 62	0.00 1	0.08 37	1.01 68	0.16 36	0.96 18	0.19 43

RYNet	1.33 60	0.39 26	0.40 31	0.17 50	0.24 56	0.47 93	0.05 66	1.74 58	1.23 146	0.44 50	0.14 49	0.32 28	0.20 39	0.01 17	5.64 122	1.64 36	0.82 42	3.63 146	1.17 39	0.08 6	1.02 35	0.26 9	0.26 58	0.23 70	1.45 84	10.04 197	2.88 59	0.99 63

AIO-Stereo	0.35 14	0.44 27	0.44 37	0.03 16	0.04 9	0.14 28	0.00 1	0.02 8	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.19 5	0.08 14	0.01 17	1.13 18	1.22 19	0.28 7	0.30 33	1.75 50	0.29 34	0.57 20	0.62 23	0.02 25	0.01 7	0.26 28	0.05 16	1.52 30	0.03 25

GREAT-IGEV	0.47 28	0.48 28	0.45 40	0.08 32	0.05 15	0.17 37	0.02 41	0.18 34	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.41 36	0.11 27	0.01 17	1.47 26	1.34 25	0.71 37	0.11 15	0.83 28	0.50 50	0.81 28	1.05 35	0.03 31	0.05 31	0.15 22	0.01 2	3.50 66	0.01 6
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.27 7	0.49 29	0.37 25	0.15 45	0.05 15	0.48 94	0.00 1	0.19 35	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.32 28	0.04 3	0.00 1	0.95 11	1.23 20	0.43 27	0.15 18	0.40 13	0.05 2	0.54 19	0.24 8	0.00 1	0.03 20	0.29 29	0.02 7	0.60 13	0.08 34

GSStereo	0.43 25	0.51 30	0.41 34	0.08 32	0.04 9	0.25 65	0.01 24	0.08 23	0.03 5	0.01 33	0.23 56	0.38 34	0.09 19	0.01 17	1.47 26	1.55 31	0.87 44	0.23 25	0.89 32	0.62 59	1.34 42	0.90 28	0.00 1	0.03 20	0.35 34	0.08 21	1.10 21	0.02 19

anonymousdsp	1.11 54	0.53 31	0.70 62	0.35 68	0.24 56	0.19 44	0.01 24	2.12 63	0.12 37	0.28 46	0.32 62	1.24 59	0.24 44	0.12 62	2.76 60	2.27 60	1.37 54	1.14 67	1.99 53	0.91 76	3.63 88	2.61 81	0.46 72	0.19 66	0.73 57	0.03 11	5.14 87	0.16 40

MatchStereo	0.40 22	0.54 32	0.37 25	0.07 27	0.15 46	0.04 10	0.04 61	0.11 28	0.17 54	0.00 1	0.00 1	0.24 17	0.55 71	0.03 39	2.07 38	1.64 36	0.29 8	0.21 23	0.67 20	0.24 28	0.72 22	1.19 40	0.01 15	0.12 51	0.29 29	0.12 31	0.54 9	0.38 48

RAStereo	0.85 48	0.54 32	0.42 36	0.09 36	0.17 48	0.25 65	0.02 41	0.35 47	0.15 50	4.02 101	0.00 1	0.70 50	0.07 10	0.02 30	2.53 54	2.27 60	1.17 50	0.85 53	2.72 63	0.13 16	2.17 57	1.74 59	0.03 31	0.09 39	0.76 59	0.21 44	1.06 20	0.54 53

MoCha-V2	0.40 22	0.55 34	0.47 45	0.02 9	0.07 22	0.13 24	0.00 1	0.04 14	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.20 8	0.25 46	0.01 17	1.12 16	1.41 26	0.50 29	0.17 19	0.29 6	0.58 53	3.02 72	1.01 34	0.00 1	0.05 31	0.33 32	0.21 44	0.47 7	0.01 6

StereoVision	0.50 30	0.56 35	0.24 19	0.07 27	0.07 22	0.13 24	0.05 66	0.26 39	0.26 62	0.51 51	0.00 1	0.24 17	0.04 3	0.04 41	2.09 39	1.78 38	0.64 33	0.17 19	0.71 22	0.12 13	0.62 21	0.91 29	0.00 1	0.10 46	0.33 32	0.23 49	3.30 65	0.16 40

MSCF	0.57 36	0.58 36	0.44 37	0.06 23	0.10 34	0.17 37	0.00 1	0.20 36	0.09 28	1.29 64	0.00 1	0.26 24	0.28 48	0.02 30	2.09 39	1.60 34	0.37 21	0.24 27	0.31 8	0.38 42	0.82 29	1.00 33	0.11 45	0.16 61	0.37 37	2.01 103	2.43 45	0.01 6

GASTEREO	0.59 37	0.61 37	0.45 40	0.06 23	0.08 28	0.17 37	0.00 1	0.21 38	0.08 24	1.29 64	0.00 1	0.26 24	0.26 47	0.02 30	2.13 42	1.58 33	0.40 22	0.22 24	0.54 16	0.38 42	0.77 25	1.18 39	0.12 47	0.16 61	0.39 39	1.98 101	2.47 47	0.01 6

IGEV-Stereo++	0.50 30	0.61 37	0.18 18	0.09 36	0.05 15	0.14 28	0.02 41	0.05 18	0.08 24	0.00 1	0.46 66	0.20 8	0.08 14	0.02 30	1.36 25	1.27 21	0.59 32	0.45 40	2.00 54	0.37 41	1.13 38	1.21 41	0.02 25	0.03 20	0.08 15	0.04 14	2.79 54	0.06 30

VIP-Stereo	0.70 45	0.65 39	0.58 57	0.17 50	0.07 22	0.32 81	0.02 41	0.32 45	0.06 13	0.03 40	0.00 1	1.35 60	0.15 35	0.01 17	2.45 52	2.00 48	1.76 66	0.98 57	1.77 51	0.66 64	2.02 56	0.68 25	0.00 1	0.15 60	0.47 45	0.08 21	0.89 17	1.12 68

AANet_RVC	1.37 61	0.66 40	0.62 59	0.25 59	1.74 151	0.10 18	0.67 157	1.93 60	1.51 162	0.84 57	0.26 60	0.38 34	0.91 96	0.19 75	4.34 98	2.69 68	1.41 56	1.28 73	1.30 41	1.13 81	0.73 23	0.94 30	0.25 57	0.51 97	1.68 90	1.46 88	3.94 74	5.33 121

AdaDepth	0.60 40	0.70 41	0.37 25	0.37 70	0.24 56	0.18 42	0.03 49	0.07 22	0.12 37	0.00 1	0.00 1	0.33 30	0.28 48	0.17 74	1.95 35	2.02 50	0.93 47	0.50 42	1.74 49	0.27 31	1.19 40	1.25 42	0.01 15	0.04 29	0.08 15	0.19 39	2.83 57	0.44 51

UniTT-Stereo	1.58 68	0.76 42	0.60 58	0.11 42	0.32 71	0.19 44	0.03 49	2.21 64	0.34 69	4.40 108	0.00 1	2.37 78	0.32 53	0.05 47	3.96 87	3.80 103	2.25 72	1.61 85	6.17 115	0.64 61	3.66 89	2.14 69	0.45 70	0.39 85	1.01 68	1.65 93	1.17 24	2.06 82

MaDis-Stereo	1.47 65	0.79 43	0.48 47	0.15 45	0.38 73	0.08 17	0.06 68	0.40 49	0.41 75	1.99 72	0.00 1	1.07 55	0.13 31	0.02 30	3.18 68	2.92 72	2.53 75	1.79 92	5.43 94	0.76 71	2.42 61	2.23 73	0.31 61	0.26 73	2.60 106	2.33 107	2.20 41	4.80 116

MLG-Stereo_test3	1.12 55	0.84 44	0.45 40	0.27 61	0.62 98	0.28 74	0.01 24	0.17 33	0.12 37	1.19 61	0.00 1	1.35 60	0.18 37	0.09 55	3.05 64	1.96 47	1.17 50	1.11 63	6.73 126	0.65 62	1.85 50	4.26 123	0.04 37	0.10 46	0.41 41	0.09 26	2.56 49	0.59 54

RAFT + AFF	1.46 64	0.92 45	0.53 53	0.40 73	0.04 9	0.51 100	0.02 41	3.71 81	0.11 33	2.77 82	0.00 1	3.68 100	0.34 57	0.12 62	5.69 124	2.03 52	2.88 79	0.36 37	5.48 95	0.27 31	4.19 103	1.25 42	0.21 56	0.18 65	1.91 99	0.31 57	1.40 28	0.12 36

S2M2_XL	2.20 84	0.96 46	2.17 136	0.08 32	0.25 60	0.05 12	0.09 83	7.60 138	0.70 97	2.86 85	0.00 1	3.70 101	1.27 114	0.13 68	3.26 70	3.33 86	7.37 169	0.89 54	2.19 59	1.21 85	4.94 117	2.87 86	0.93 124	0.12 51	1.41 83	1.06 81	4.43 76	5.43 122
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	1.60 69	1.00 47	0.39 30	0.07 27	0.10 34	0.03 6	0.03 49	1.61 56	0.16 52	0.29 48	0.01 42	3.17 96	0.51 68	0.15 72	5.70 125	4.40 133	3.96 101	1.14 67	3.70 73	0.85 73	3.14 75	4.02 115	0.57 78	0.09 39	0.69 54	0.76 74	3.90 72	2.68 97

DEFOM-Stereo	0.82 47	1.14 48	0.48 47	0.05 19	0.21 53	0.25 65	0.01 24	0.32 45	0.13 40	0.00 1	0.00 1	0.26 24	0.12 29	0.09 55	2.06 37	2.00 48	1.62 61	1.08 61	1.08 37	0.39 44	2.18 58	1.58 54	0.63 84	0.09 39	0.58 52	0.23 49	4.78 82	0.80 59

BridgeDepth_RVC	0.61 42	1.15 49	0.49 49	0.18 52	0.22 54	0.06 14	0.03 49	1.42 54	0.14 43	0.51 51	0.00 1	0.65 48	0.13 31	0.11 60	2.42 51	1.79 39	0.36 20	0.52 43	1.11 38	0.15 21	0.49 16	0.30 14	0.19 55	0.03 20	0.55 50	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
MLG-Stereo_test2	0.56 35	1.22 50	0.30 22	0.08 32	0.25 60	0.24 61	0.00 1	0.06 21	0.06 13	0.01 33	0.72 74	0.25 23	0.07 10	0.02 30	1.78 33	1.63 35	0.53 30	0.65 49	1.72 48	0.59 56	0.91 31	0.94 30	0.01 15	0.03 20	0.25 26	0.08 21	2.05 39	0.59 54

GIP-stereo	0.62 43	1.36 51	0.68 61	0.05 19	0.07 22	0.27 70	0.04 61	0.11 28	0.11 33	0.28 46	0.36 63	0.55 42	0.11 27	0.06 50	2.36 49	1.50 29	0.68 35	0.53 44	0.78 24	0.55 52	1.09 36	1.58 54	0.13 48	0.08 37	0.38 38	0.16 36	2.79 54	0.02 19

iRaftStereo_RVC	1.19 56	1.36 51	0.77 67	0.41 74	0.28 67	0.28 74	0.01 24	3.64 80	0.21 58	0.42 49	1.74 110	1.58 64	0.30 52	0.16 73	2.24 45	2.10 55	1.62 61	0.70 50	2.00 54	0.42 45	2.95 70	2.78 82	0.39 67	0.26 73	0.74 58	0.22 46	3.64 68	0.86 60

delet	1.00 49	1.38 53	0.86 80	0.34 67	0.99 121	1.00 122	0.38 132	0.91 52	0.18 56	1.23 62	0.46 66	0.68 49	0.37 60	0.79 166	3.35 72	1.81 40	1.37 54	0.77 51	0.86 29	0.53 51	1.57 46	0.48 19	0.46 72	0.62 111	0.84 63	0.22 46	3.65 69	1.02 64

4D-IteraStereo	3.57 108	1.40 54	3.26 165	0.93 113	0.64 99	0.21 52	0.15 103	8.38 151	0.58 90	13.21 228	1.95 114	5.52 127	0.78 91	0.70 155	4.77 108	4.00 114	4.72 111	3.05 132	7.65 135	1.59 97	7.94 183	6.96 180	0.86 112	0.56 101	2.75 110	4.52 141	7.16 131	2.15 86

MMNet	1.47 65	1.42 55	0.77 67	0.38 72	1.31 142	0.40 87	0.41 134	2.03 61	0.60 93	0.59 54	1.41 103	1.71 69	0.29 51	1.11 182	4.13 90	2.32 64	2.38 74	1.85 93	2.96 68	1.59 97	1.76 49	0.67 24	0.69 94	1.09 147	1.07 71	0.92 77	4.71 81	1.02 64

MM-Stereo_test1	0.38 21	1.46 56	0.10 16	0.01 2	0.02 4	0.05 12	0.00 1	0.28 41	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.60 46	0.13 31	0.00 1	0.85 8	0.95 13	0.71 37	0.10 14	0.65 19	0.28 33	0.38 10	0.85 27	0.02 25	0.00 1	0.11 19	0.31 57	2.33 43	0.07 32

Occ-G	0.67 44	1.52 57	0.56 56	0.22 57	0.22 54	0.26 69	0.01 24	0.39 48	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.24 17	0.06 7	0.00 1	2.12 41	2.02 50	0.70 36	0.57 48	1.46 44	0.15 21	1.89 51	1.80 62	0.10 44	0.07 35	0.25 26	0.08 21	3.27 64	0.16 40

GANet	1.82 77	1.64 58	1.45 122	1.64 139	1.59 148	3.29 177	1.37 172	3.97 86	0.80 102	1.49 67	1.65 108	4.25 108	0.33 55	0.55 132	2.45 52	2.07 54	3.11 83	3.41 141	1.60 46	0.45 46	1.32 41	0.94 30	0.87 115	0.89 135	1.39 82	0.46 69	3.70 70	2.40 92

TDLM	1.02 50	1.64 58	1.38 120	0.37 70	0.90 112	0.67 108	0.76 160	2.31 65	0.18 56	0.25 45	2.96 134	2.21 76	0.64 81	0.31 95	1.15 19	1.45 28	1.52 60	0.93 55	0.98 33	0.67 66	0.98 32	0.42 17	0.64 88	0.39 85	0.23 25	0.19 39	1.76 34	1.68 76

GEAStereo	0.59 37	1.66 60	0.49 49	0.18 52	0.05 15	0.20 48	0.01 24	0.10 24	0.07 18	0.02 36	0.00 1	0.45 38	0.09 19	0.04 41	1.75 31	1.86 42	0.72 39	0.27 29	0.80 25	0.58 53	1.92 52	1.38 49	0.01 15	0.10 46	0.49 46	0.01 2	2.60 51	0.12 36

gasm-f	0.59 37	1.66 60	0.49 49	0.18 52	0.05 15	0.20 48	0.01 24	0.10 24	0.07 18	0.02 36	0.00 1	0.45 38	0.09 19	0.04 41	1.75 31	1.86 42	0.72 39	0.27 29	0.80 25	0.58 53	1.92 52	1.38 49	0.01 15	0.10 46	0.49 46	0.01 2	2.60 51	0.12 36

LG-G_1	1.07 51	1.78 62	0.45 40	0.27 61	0.40 75	0.20 48	0.01 24	0.14 31	0.14 43	0.02 36	0.73 77	1.02 52	0.55 71	0.10 57	3.06 65	2.31 62	1.16 48	1.54 83	5.12 88	1.16 82	2.76 67	2.10 66	0.07 40	0.12 51	0.71 55	0.36 64	1.95 37	0.76 57

LG-G	1.07 51	1.78 62	0.45 40	0.27 61	0.40 75	0.20 48	0.01 24	0.14 31	0.14 43	0.02 36	0.73 77	1.02 52	0.55 71	0.10 57	3.06 65	2.31 62	1.16 48	1.54 83	5.12 88	1.16 82	2.76 67	2.10 66	0.07 40	0.12 51	0.71 55	0.36 64	1.95 37	0.76 57

LGtest1	1.32 59	1.92 64	0.79 77	0.47 79	0.42 78	0.30 79	0.01 24	0.31 43	0.32 68	0.17 44	1.27 99	1.00 51	0.54 69	0.13 68	2.60 58	2.56 66	1.74 65	2.13 99	4.62 81	0.81 72	3.30 78	4.35 128	0.14 50	0.16 61	1.32 81	0.23 49	2.87 58	1.08 67

HITNet	3.05 100	1.95 65	1.39 121	2.31 158	0.99 121	0.27 70	0.10 85	6.94 123	1.94 182	9.64 173	3.77 142	6.82 134	0.95 98	0.42 111	5.11 111	2.84 70	3.36 86	2.24 105	3.02 69	1.84 112	3.48 82	3.17 91	0.83 111	1.10 148	1.87 92	2.18 104	7.99 143	5.68 125
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
LG-Stereo_L1	1.45 63	1.97 66	0.47 45	0.16 49	0.60 91	0.17 37	0.03 49	3.16 73	0.14 43	4.35 107	0.75 79	2.67 87	0.73 84	0.12 62	2.83 62	3.27 83	1.83 68	1.11 63	2.75 65	0.48 49	3.42 80	1.84 64	0.15 51	0.14 57	1.09 72	0.25 54	2.45 46	2.32 87

UPFNet	2.49 88	1.99 67	2.37 145	1.34 132	2.02 167	2.42 161	1.28 170	4.05 89	1.40 154	2.80 83	2.31 119	1.94 71	0.62 78	1.73 209	6.03 141	3.15 79	3.86 97	3.15 136	5.50 99	3.22 170	1.74 48	1.29 44	1.15 160	1.10 148	2.08 101	1.13 83	5.67 102	1.81 77

MM-Stereo_test2	0.49 29	2.00 68	0.26 21	0.02 9	0.03 6	0.12 21	0.00 1	0.28 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.57 45	0.18 37	0.00 1	1.30 24	1.53 30	0.55 31	0.32 35	0.81 27	0.59 56	0.99 33	1.49 53	0.08 42	0.02 15	0.43 42	0.23 49	1.25 27	0.06 30

AASNet	1.22 57	2.00 68	0.89 81	0.43 77	1.99 164	1.14 124	0.48 141	2.04 62	0.14 43	0.51 51	0.89 84	0.50 40	0.20 39	0.40 110	3.90 80	1.95 46	1.29 52	1.75 91	1.62 47	1.12 80	1.97 54	1.71 57	0.72 98	0.51 97	1.03 70	0.32 59	2.81 56	0.65 56

raftrobust	4.09 135	2.00 68	3.23 164	1.32 130	0.96 118	0.44 90	0.15 103	9.53 172	0.71 98	13.29 229	5.73 173	5.50 126	1.07 105	0.39 108	6.70 173	4.77 154	5.29 126	2.88 128	7.88 137	2.18 133	5.75 138	4.31 124	1.37 184	0.57 106	6.87 167	6.05 161	5.91 112	5.47 124

LL-Strereo2	2.73 93	2.07 71	1.31 117	0.41 74	0.33 72	0.40 87	0.04 61	7.25 130	0.46 79	11.56 203	1.61 107	3.45 97	0.40 62	1.65 205	3.89 79	3.61 94	3.85 96	1.35 77	8.89 153	1.66 103	4.46 109	3.90 111	0.74 100	0.28 77	1.80 91	1.56 90	5.15 89	1.47 72

LG-Stereo_L2	1.40 62	2.11 72	0.62 59	0.15 45	0.54 86	0.21 52	0.03 49	2.89 71	0.14 43	4.10 102	0.72 74	2.79 88	0.73 84	0.11 60	2.79 61	3.23 81	1.85 69	1.08 61	2.80 66	0.45 46	2.63 63	2.12 68	0.15 51	0.09 39	1.11 74	0.48 70	1.85 35	2.14 85

AnonymousM	3.65 114	2.19 73	0.90 84	1.07 119	0.18 49	0.94 117	0.04 61	6.87 122	0.97 119	7.98 157	2.55 122	3.83 103	0.95 98	0.57 134	5.52 119	5.43 177	6.84 153	3.37 140	5.62 101	2.07 125	7.93 182	5.27 154	1.21 167	0.87 130	1.22 76	2.60 110	9.70 170	11.77 183

FINET	2.77 94	2.20 74	2.22 139	3.13 175	0.96 118	0.85 115	0.44 137	2.83 70	1.89 178	3.86 98	0.87 83	4.06 106	1.56 133	0.53 129	7.78 201	4.97 161	4.37 108	1.53 82	8.10 142	1.44 91	3.94 95	2.47 78	0.43 68	1.02 142	2.68 107	1.59 91	6.19 116	2.93 98

castereo++	4.78 146	2.21 75	3.04 159	2.43 162	0.59 90	0.28 74	0.07 74	10.36 189	0.79 101	14.07 240	2.48 121	17.49 238	1.03 103	0.43 112	4.18 91	5.31 174	7.70 172	3.04 131	8.41 144	1.71 105	8.44 192	7.29 184	1.42 188	1.47 171	4.60 135	6.12 165	9.51 167	4.66 110

test-1	8.48 212	2.23 76	4.98 213	2.04 154	2.03 168	10.12 235	1.99 185	15.82 254	2.06 184	13.18 224	7.18 194	12.57 190	2.54 188	0.64 143	7.64 196	7.87 226	9.96 213	7.03 233	24.35 259	7.18 234	11.13 229	12.94 275	1.20 166	1.91 190	13.93 238	14.53 240	12.14 208	19.78 236

DMCA	1.74 74	2.24 77	1.84 128	0.49 81	0.92 114	1.14 124	0.13 98	1.67 57	1.22 145	1.86 71	2.71 128	2.80 89	0.32 53	0.80 167	3.91 81	3.06 77	2.68 77	2.46 114	2.04 56	1.09 78	2.71 65	1.41 51	0.88 117	0.76 118	0.83 62	1.23 85	3.78 71	2.08 83

AFF-stereo	1.82 77	2.26 78	1.46 123	0.48 80	0.25 60	1.34 132	0.06 68	5.02 97	0.67 96	2.94 86	0.38 64	2.43 82	0.54 69	0.04 41	2.36 49	2.98 73	1.50 59	1.28 73	6.14 114	0.46 48	2.84 69	1.37 45	0.59 79	0.24 71	2.68 107	2.72 111	4.81 83	1.35 71

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 82	2.28 79	0.76 65	0.77 109	0.53 84	0.23 58	0.03 49	4.83 95	0.37 71	7.42 151	0.72 74	2.00 72	1.13 106	0.21 77	2.69 59	3.58 92	3.17 84	2.15 101	4.98 84	0.70 68	6.31 150	4.63 139	0.68 93	0.12 51	0.90 66	0.35 62	4.06 75	1.23 69

Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 104	2.37 80	1.28 115	0.68 99	0.58 89	0.24 61	0.06 68	6.44 118	0.82 103	6.37 134	4.72 156	4.67 116	1.17 109	0.24 83	5.91 137	4.37 130	5.47 128	2.70 118	5.05 85	1.77 109	4.30 105	5.04 145	0.50 76	0.35 81	4.79 140	10.48 202	3.57 67	8.71 157

AEACV	0.75 46	2.37 80	0.78 75	0.15 45	0.13 43	0.15 33	0.06 68	0.10 24	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.54 41	0.28 48	0.05 47	2.24 45	1.86 42	1.67 64	0.48 41	2.18 58	0.72 69	2.19 59	1.85 65	0.15 51	0.09 39	0.20 24	0.27 55	1.73 33	0.02 19

YMNet	1.98 80	2.40 82	0.74 63	1.03 118	1.28 139	1.32 131	3.58 202	2.57 66	1.71 172	1.54 68	0.55 68	2.62 85	3.42 201	1.58 203	3.80 78	4.67 149	2.66 76	1.52 81	3.20 70	0.65 62	1.56 45	2.31 76	0.02 25	0.59 109	2.27 102	0.75 73	3.23 63	1.91 78

HH	7.89 204	2.46 83	10.75 260	3.19 176	2.51 178	5.20 199	4.37 208	11.24 208	2.24 190	12.85 215	2.59 124	11.89 180	2.11 163	1.29 193	6.59 169	9.43 247	9.29 196	5.91 212	16.06 213	6.96 225	14.02 262	9.66 236	2.23 215	1.34 164	9.53 197	11.90 216	13.93 225	23.53 249

HanStereo	7.89 204	2.46 83	10.75 260	3.19 176	2.51 178	5.20 199	4.37 208	11.24 208	2.24 190	12.85 215	2.59 124	11.89 180	2.11 163	1.29 193	6.59 169	9.43 247	9.29 196	5.91 212	16.06 213	6.96 225	14.02 262	9.66 236	2.23 215	1.34 164	9.53 197	11.90 216	13.93 225	23.53 249

raft+_RVC	2.50 89	2.50 85	1.82 127	0.62 90	0.39 74	0.94 117	0.12 96	6.00 109	0.51 81	6.37 134	2.93 133	3.97 105	0.61 77	0.13 68	3.95 82	3.26 82	3.23 85	1.33 76	6.64 125	1.09 78	3.07 73	2.53 79	0.72 98	0.37 83	2.72 109	2.42 108	6.25 117	3.14 100

DFGA-Net	1.48 67	2.55 86	0.77 67	1.08 120	0.31 70	0.44 90	0.06 68	3.18 74	0.15 50	2.41 78	0.18 52	1.14 57	0.23 43	0.12 62	4.32 93	3.28 84	2.89 80	0.96 56	3.40 71	0.23 26	2.22 60	1.78 60	0.45 70	0.47 93	1.61 87	0.13 35	5.07 85	0.52 52

HUF	1.64 71	2.58 87	1.08 103	0.06 23	0.15 46	0.38 86	0.02 41	5.18 98	0.13 40	0.81 56	0.01 42	2.39 81	0.78 91	0.08 53	3.21 69	3.05 76	1.62 61	1.13 66	5.33 92	1.59 97	5.53 135	3.45 94	0.67 91	0.16 61	1.09 72	0.10 28	2.95 61	0.86 60

PWCDC_ROB	7.98 208	2.58 87	2.16 135	1.57 137	3.59 199	2.05 152	1.50 180	4.07 90	26.78 297	1.69 70	12.22 246	3.64 99	46.61 311	9.30 275	10.12 243	8.17 230	6.16 141	6.56 225	7.10 128	5.79 204	6.75 166	12.25 270	3.12 235	3.16 215	2.54 105	9.33 190	5.21 90	11.52 182

test_4	2.66 91	2.69 89	2.24 140	0.64 92	0.43 80	0.45 92	0.29 128	7.08 126	0.21 58	13.81 237	0.17 51	5.08 120	0.55 71	0.25 84	3.14 67	3.74 100	3.62 90	2.05 98	3.70 73	1.04 77	3.58 86	3.56 100	0.67 91	0.36 82	1.58 86	2.25 106	5.99 113	2.50 94

DMCA-RVC	3.69 115	2.69 89	2.18 137	1.93 151	2.43 175	1.44 137	2.89 196	3.94 85	5.33 230	3.34 92	4.21 148	11.38 173	1.29 116	1.28 192	7.23 183	4.15 123	4.25 105	3.53 145	4.86 83	2.77 156	4.84 114	4.43 130	1.06 147	1.47 171	1.95 100	1.99 102	5.75 107	7.13 142

HGLStereo	3.76 119	2.76 91	2.94 155	1.14 123	2.09 169	2.07 154	0.84 162	4.17 91	0.94 118	3.87 99	12.55 248	2.53 84	1.36 124	1.33 198	5.16 112	4.75 153	6.97 158	5.00 194	6.08 113	3.00 164	5.28 130	3.98 112	0.94 125	1.33 163	5.42 147	5.41 155	5.83 110	3.80 104

XX-Stereo	8.40 211	2.85 92	3.92 188	7.47 220	1.11 128	6.30 210	2.23 191	12.78 228	1.03 125	11.47 199	9.17 215	13.26 200	2.17 169	0.59 136	7.84 202	9.52 250	9.36 199	5.44 204	14.15 194	5.72 203	8.92 197	6.58 173	1.26 172	0.63 112	32.29 299	11.47 210	12.55 213	26.75 264

G2L-Stereo	3.48 105	2.86 93	1.51 125	1.59 138	2.75 185	0.98 120	0.42 135	6.25 115	1.34 153	5.62 121	8.39 209	5.15 122	1.80 139	1.13 185	5.88 133	4.10 121	5.17 124	2.65 117	4.09 75	1.64 102	3.43 81	2.15 70	1.39 185	0.88 133	4.70 137	6.01 160	7.34 138	4.83 117

AIO_rvc	1.10 53	2.88 94	0.85 79	0.09 36	0.18 49	0.35 83	0.11 91	2.60 67	0.11 33	0.10 41	0.00 1	1.64 66	0.16 36	0.04 41	2.55 55	1.82 41	0.83 43	0.56 47	2.94 67	0.73 70	3.29 77	3.65 103	0.61 81	0.03 20	0.78 60	0.12 31	2.61 53	0.19 43

WQFJA1++	9.76 231	2.90 95	1.06 101	38.00 293	1.23 137	38.86 299	40.12 304	7.75 140	0.82 103	7.10 145	4.56 152	17.75 240	8.82 248	0.12 62	4.07 89	5.97 195	5.91 135	2.86 126	13.59 190	2.62 151	5.44 132	5.28 155	1.08 152	0.81 122	5.67 151	7.24 173	15.96 239	17.80 221

CVANet_RVC	1.68 72	2.90 95	2.47 148	2.89 173	1.15 135	2.50 163	1.35 171	3.81 83	0.39 74	0.59 54	4.79 157	2.85 90	0.62 78	0.52 128	1.71 30	2.12 56	1.49 58	1.21 69	1.54 45	1.42 90	1.98 55	1.37 45	0.60 80	0.46 91	0.61 53	0.35 62	2.29 42	1.34 70

CES	5.95 168	2.93 97	1.36 119	0.66 93	1.36 143	1.18 127	0.21 112	31.02 295	1.50 160	6.36 133	12.72 251	8.42 150	1.98 153	0.32 97	6.05 142	6.73 205	8.14 178	2.77 121	6.00 110	2.30 138	23.59 303	5.42 160	1.63 202	0.32 80	6.88 168	3.82 127	6.83 126	10.13 169

IER	3.28 102	3.00 98	1.18 110	0.96 115	1.10 126	1.73 147	0.69 158	4.33 93	0.93 115	2.94 86	8.22 208	10.19 162	0.95 98	2.88 226	6.34 155	3.77 102	4.10 102	2.77 121	3.58 72	3.17 168	2.98 71	2.43 77	1.42 188	1.15 157	2.40 103	4.50 140	5.36 98	5.45 123

BEATNet_4x	5.29 156	3.00 98	2.25 141	3.27 178	2.19 172	0.79 113	0.43 136	8.36 150	3.67 216	16.72 271	3.62 139	9.42 158	2.83 194	1.19 188	7.64 196	6.41 202	6.68 151	6.54 224	6.26 119	2.71 154	8.94 198	9.57 232	0.86 112	2.72 205	3.78 116	3.50 125	10.49 190	8.93 159

IGEV-Stereo+	1.69 73	3.01 100	0.37 25	0.91 111	0.26 63	0.29 78	0.06 68	1.05 53	0.21 58	7.82 153	1.19 97	2.36 77	0.46 65	0.10 57	2.28 47	2.68 67	2.30 73	2.13 99	4.56 79	0.61 58	3.77 92	5.28 155	0.95 128	0.03 20	0.45 44	0.36 64	1.65 32	0.39 49

sAnonymous2	6.75 182	3.01 100	1.09 104	0.56 86	0.86 105	3.69 180	0.20 109	13.79 241	3.54 213	3.81 96	5.80 174	5.21 123	3.97 213	0.45 115	9.32 228	9.91 259	11.13 228	9.66 255	19.38 235	7.15 229	10.98 226	11.72 267	1.80 206	1.62 181	9.87 203	10.73 205	10.41 187	12.62 189

CroCo_RVC	6.75 182	3.01 100	1.09 104	0.56 86	0.86 105	3.69 180	0.20 109	13.79 241	3.54 213	3.81 96	5.80 174	5.21 123	3.97 213	0.45 115	9.32 228	9.91 259	11.13 228	9.66 255	19.38 235	7.15 229	10.98 226	11.72 267	1.80 206	1.62 181	9.87 203	10.73 205	10.41 187	12.62 189

RALAANet	3.52 106	3.11 103	2.97 158	1.15 124	1.20 136	1.71 145	0.23 121	6.04 110	1.02 124	4.47 109	4.42 150	3.09 94	1.43 127	0.26 87	6.06 143	3.85 104	4.78 113	5.01 195	8.94 154	3.58 174	5.33 131	4.51 134	1.10 155	1.59 177	3.98 124	4.39 137	6.63 122	4.21 107

sCroCo_RVC	6.73 181	3.16 104	1.16 107	0.36 69	0.96 118	3.01 171	0.48 141	9.86 178	3.55 215	5.96 126	3.53 137	4.46 111	4.94 224	0.90 173	8.47 214	12.80 289	12.41 239	8.74 247	18.16 228	6.11 210	16.64 277	13.91 279	0.77 102	2.27 197	9.25 193	7.62 177	13.29 220	9.02 163

test-3	4.72 142	3.18 105	3.66 182	1.86 149	1.74 151	1.44 137	0.59 149	9.78 176	0.51 81	10.97 195	1.51 105	16.42 226	1.15 107	0.64 143	6.55 165	4.09 120	6.92 156	3.09 135	14.37 199	1.92 117	6.27 148	8.30 211	0.89 118	1.11 151	4.71 138	2.88 113	7.22 132	5.72 130

test_1	4.72 142	3.18 105	3.66 182	1.86 149	1.75 155	1.44 137	0.59 149	9.79 177	0.51 81	11.07 196	1.49 104	16.42 226	1.16 108	0.64 143	6.53 164	4.08 118	6.87 154	3.07 133	14.39 200	1.91 116	6.26 147	8.28 210	0.87 115	1.11 151	4.69 136	2.89 114	7.26 135	5.71 129

HCRNet	2.91 98	3.19 107	0.80 78	1.42 134	0.27 64	0.41 89	0.63 151	2.61 68	0.08 24	37.79 315	2.40 120	4.61 115	0.20 39	0.27 90	4.32 93	1.94 45	1.87 70	0.78 52	2.43 61	0.63 60	2.71 65	1.37 45	0.49 74	0.26 73	0.56 51	0.41 68	5.09 86	1.03 66

PDISCO_ROB	4.91 148	3.21 108	2.14 134	2.74 167	2.11 170	1.51 140	1.48 179	4.94 96	2.29 193	2.49 79	5.41 170	4.86 118	2.09 161	1.83 210	6.55 165	6.61 204	6.04 139	10.49 267	6.22 117	4.15 190	7.50 178	7.17 183	1.15 160	1.81 189	6.10 160	6.17 167	17.36 245	8.08 151

test_3	5.18 153	3.24 109	3.52 176	1.97 153	1.82 156	1.38 133	0.57 147	10.49 197	0.58 90	15.72 264	1.14 95	20.47 249	1.21 111	0.59 136	6.11 149	3.99 113	7.17 164	3.73 150	14.43 201	2.01 124	6.36 153	10.05 249	0.79 104	0.97 140	5.22 145	4.31 134	7.31 136	4.84 118

UNet	3.74 118	3.26 110	3.07 161	1.82 148	1.90 160	2.72 166	1.23 169	6.67 120	1.74 174	5.15 113	4.59 153	3.93 104	1.34 122	2.73 224	5.38 117	3.97 111	6.35 142	4.01 163	6.20 116	3.83 180	4.23 104	3.13 89	1.49 193	1.68 186	3.36 114	4.36 135	6.04 114	6.85 141

anonymity	9.08 226	3.30 111	11.90 268	6.36 212	3.32 195	4.38 188	2.11 188	13.09 232	2.14 186	12.78 213	24.99 298	10.78 172	2.01 154	0.77 161	5.90 136	8.78 238	8.79 189	3.64 147	16.50 217	8.09 243	9.18 203	8.86 221	1.82 210	1.45 169	15.23 246	21.82 283	12.38 209	24.87 258

RASNet	3.53 107	3.37 112	3.79 185	1.55 136	1.82 156	2.49 162	0.49 143	8.15 146	2.25 192	3.47 93	3.22 136	4.35 109	2.16 168	0.31 95	3.74 76	3.52 91	4.32 106	2.23 104	4.31 78	2.32 139	4.60 111	3.57 101	0.74 100	3.60 224	2.49 104	3.92 129	9.56 168	8.84 158

LG-Stereo_Zeroshot	6.72 180	3.40 113	1.00 94	5.25 199	10.15 252	14.83 257	4.71 213	9.45 168	0.97 119	13.44 231	2.15 118	13.40 204	1.65 135	0.44 113	4.62 106	4.69 150	7.97 177	3.95 160	10.75 168	1.97 118	7.61 179	7.82 201	1.09 154	0.31 79	7.20 171	4.85 149	12.53 212	25.31 259

DeepPruner_ROB	7.23 191	3.43 114	5.83 226	5.40 202	5.92 225	4.54 191	3.14 199	7.68 139	3.99 220	10.10 186	11.71 244	8.69 151	5.30 227	1.52 201	11.36 257	6.40 201	8.96 192	7.60 241	10.41 164	4.28 192	12.74 253	8.68 220	2.39 223	3.23 217	8.74 186	14.91 243	10.83 193	7.52 144

test_5	1.60 69	3.48 115	0.54 54	0.18 52	0.06 21	0.23 58	0.03 49	5.33 99	0.27 63	1.64 69	1.35 100	3.71 102	1.93 146	0.23 78	4.32 93	3.32 85	1.42 57	1.29 75	2.63 62	0.35 40	1.40 43	2.80 83	0.08 42	0.39 85	0.54 49	0.20 41	5.14 87	0.43 50

CFNet_pseudo	5.91 166	3.52 116	3.34 173	6.20 210	3.32 195	5.95 206	0.34 131	10.37 190	1.25 149	14.57 250	11.14 238	7.98 148	5.93 235	2.55 220	8.18 207	5.00 162	5.14 123	3.96 161	8.63 151	3.16 167	4.10 99	3.53 98	1.45 190	1.42 168	7.02 170	8.12 178	11.12 195	12.25 185

DEFOM-Stereo_RVC	2.41 87	3.66 117	0.91 85	0.26 60	0.30 68	0.24 61	0.00 1	4.50 94	0.49 80	8.28 160	0.24 57	3.12 95	0.36 58	0.19 75	4.67 107	2.89 71	3.84 95	1.37 78	5.11 86	0.86 74	4.94 117	4.07 117	0.98 140	0.19 66	1.52 85	0.92 77	4.62 79	6.43 136

castereo	4.75 145	3.67 118	3.58 179	0.69 101	0.87 108	0.27 70	0.07 74	8.75 157	1.00 122	13.17 222	3.69 140	10.74 170	0.96 101	0.51 127	5.21 113	5.81 192	8.80 190	2.58 115	10.68 167	2.10 127	9.16 202	7.11 182	1.27 175	1.22 158	5.98 156	6.89 172	6.34 118	7.25 143

AIO_test	1.31 58	3.68 119	0.89 81	0.24 58	0.14 45	0.23 58	0.27 125	3.10 72	0.11 33	0.16 43	0.00 1	1.91 70	0.21 42	0.07 51	2.55 55	2.05 53	0.89 45	0.54 45	2.23 60	0.90 75	4.72 112	3.76 107	0.63 84	0.02 15	0.85 64	0.91 76	3.92 73	0.24 46

GMOStereo	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 129	0.50 95	0.63 151	8.76 158	0.91 111	15.01 254	0.71 70	6.30 129	1.33 118	0.23 78	3.95 82	4.42 134	5.04 118	3.85 155	8.60 146	1.98 119	5.17 121	7.78 196	0.82 107	0.56 101	6.49 162	3.33 120	9.48 162	2.37 88

error version	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 129	0.50 95	0.63 151	8.76 158	0.91 111	15.01 254	0.71 70	6.30 129	1.33 118	0.23 78	3.95 82	4.42 134	5.04 118	3.85 155	8.60 146	1.98 119	5.17 121	7.78 196	0.82 107	0.56 101	6.49 162	3.33 120	9.48 162	2.37 88

test-v	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 129	0.50 95	0.63 151	8.76 158	0.91 111	15.01 254	0.71 70	6.30 129	1.33 118	0.23 78	3.95 82	4.42 134	5.04 118	3.85 155	8.60 146	1.98 119	5.17 121	7.78 196	0.82 107	0.56 101	6.49 162	3.33 120	9.48 162	2.37 88

test-2	3.91 127	3.72 120	0.92 88	1.64 139	1.12 129	0.50 95	0.63 151	8.76 158	0.91 111	15.01 254	0.71 70	6.30 129	1.33 118	0.23 78	3.95 82	4.42 134	5.04 118	3.85 155	8.60 146	1.98 119	5.17 121	7.78 196	0.82 107	0.56 101	6.49 162	3.33 120	9.48 162	2.37 88

DDF-Stereo	7.50 198	3.78 124	1.17 108	15.58 258	4.52 214	23.29 280	12.40 263	12.95 231	1.09 132	11.08 197	4.46 151	16.20 224	5.91 234	1.29 193	5.54 121	5.53 180	9.50 206	3.75 151	13.36 189	2.91 163	11.01 228	7.66 191	1.07 148	0.88 133	3.79 117	4.56 143	9.50 166	9.67 166

coex_refinement	4.31 137	3.78 124	2.00 130	2.11 155	2.61 184	3.36 178	1.00 166	7.00 124	5.00 226	4.99 111	7.18 194	5.99 128	0.71 83	0.71 156	5.94 138	4.03 117	4.99 116	3.23 137	5.91 107	2.73 155	3.78 93	2.21 72	1.62 200	1.22 158	5.54 148	5.57 158	7.81 142	15.29 209

gcap-zeroshot	8.63 217	3.80 126	9.84 254	6.96 216	2.19 172	6.36 211	2.19 190	12.60 225	1.44 156	15.10 259	8.45 210	15.33 218	1.97 150	0.48 121	8.25 209	9.98 263	9.50 206	5.57 206	30.94 274	12.03 273	11.22 232	10.47 256	2.43 225	2.00 191	8.32 178	11.08 208	11.00 194	13.62 198

zero-FE	8.76 218	3.81 127	1.17 108	23.39 279	5.69 223	29.42 287	20.80 284	12.93 229	1.18 143	10.74 192	6.56 183	16.44 230	6.89 242	1.19 188	5.86 132	5.28 173	9.71 210	4.42 179	17.12 220	3.27 171	12.39 251	7.82 201	1.07 148	0.87 130	3.79 117	4.37 136	9.66 169	10.76 175

ARAFT	2.39 85	3.85 128	0.89 81	0.42 76	0.20 51	0.19 44	0.02 41	3.46 77	0.27 63	4.75 110	1.66 109	2.06 73	0.39 61	0.50 124	6.13 150	4.10 121	4.82 114	4.26 174	5.12 88	1.32 87	5.68 137	3.03 88	0.61 81	0.21 68	3.58 115	0.29 56	5.21 90	1.60 74

DN-CSS_ROB	5.28 154	3.87 129	4.38 198	2.33 160	3.00 191	0.63 107	0.22 120	10.51 199	1.48 159	10.35 187	11.92 245	14.00 209	4.14 215	0.49 123	6.33 154	3.51 90	7.12 163	3.41 141	14.86 204	2.28 137	6.55 159	3.37 93	1.33 181	4.19 234	5.66 150	3.49 124	7.31 136	5.92 133

DISCO	3.96 132	3.91 130	1.34 118	1.96 152	2.17 171	4.70 193	3.66 204	4.01 87	3.78 219	5.05 112	6.84 185	2.38 79	2.08 158	0.35 104	6.06 143	3.90 106	6.57 147	4.25 173	8.62 150	3.32 172	4.39 106	4.01 113	1.40 186	1.11 151	4.06 126	4.93 151	7.01 127	5.11 119

iinet-f	5.03 151	3.97 131	2.00 130	2.22 157	0.72 102	4.42 189	1.39 173	3.78 82	0.83 107	5.79 125	16.26 270	7.84 146	3.16 198	0.39 108	6.73 174	5.80 191	5.81 132	2.96 130	18.68 233	4.96 194	6.63 162	6.26 168	1.62 200	1.13 155	5.70 152	2.23 105	8.85 153	5.76 131

RAFT_CTSACE	1.80 75	3.98 132	0.77 67	0.63 91	0.30 68	0.28 74	0.03 49	5.40 101	0.17 54	8.06 158	0.26 60	3.50 98	1.29 116	0.27 90	2.19 43	2.25 59	1.31 53	0.55 46	2.14 57	0.25 29	2.51 62	4.48 132	0.64 88	0.28 77	0.82 61	0.32 59	5.60 100	0.28 47

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 91	3.98 132	2.74 152	0.66 93	0.54 86	1.38 133	0.08 80	8.29 149	1.10 134	2.81 84	1.79 111	4.55 114	0.62 78	0.05 47	3.26 70	3.00 74	2.86 78	1.01 58	7.25 129	1.55 96	3.90 94	2.28 74	0.86 112	0.54 100	5.14 144	2.58 109	5.87 111	3.12 99

CFNet	4.33 138	3.98 132	2.01 133	4.38 188	2.45 176	2.25 160	0.54 145	6.78 121	0.88 110	4.20 106	5.09 164	17.09 233	2.33 179	0.48 121	5.67 123	3.01 75	4.34 107	2.87 127	5.36 93	2.39 145	4.04 96	1.79 61	0.77 102	1.05 144	8.67 185	5.50 157	8.59 148	10.37 170

pcwnet_v2	8.61 214	4.00 135	5.13 216	8.89 228	4.68 216	8.06 222	3.37 201	10.49 197	4.03 221	13.78 235	13.40 255	9.95 161	20.61 268	5.41 261	9.26 225	5.78 190	8.28 181	5.18 197	11.11 172	3.63 177	6.31 150	4.55 135	2.42 224	3.34 223	13.64 236	13.45 227	13.60 223	20.23 237

CAS	3.22 101	4.04 136	0.76 65	1.00 117	0.90 112	0.36 85	0.26 123	1.77 59	0.93 115	2.66 81	6.08 177	2.38 79	3.02 197	0.26 87	5.25 114	3.46 89	4.96 115	2.19 102	5.65 102	1.83 111	4.13 102	3.84 109	0.69 94	0.13 56	5.29 146	5.48 156	7.23 133	12.33 187

LoS	8.88 221	4.05 137	1.28 115	1.18 126	1.51 146	2.83 168	0.20 109	49.84 320	2.23 189	25.23 298	30.02 312	14.66 216	2.13 167	0.53 129	5.74 127	7.35 219	7.89 175	3.07 133	10.61 165	2.17 131	10.65 220	6.56 172	1.57 197	0.87 130	14.16 240	9.04 187	9.21 156	15.09 208
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
iResNetv2_ROB	5.61 162	4.07 138	1.96 129	4.69 192	2.20 174	4.60 192	0.94 165	8.50 153	2.09 185	6.20 131	12.67 250	13.31 202	6.49 239	0.50 124	6.25 152	4.56 142	5.13 122	4.03 166	14.34 198	3.94 185	6.24 145	4.48 132	1.50 194	3.20 216	6.68 166	5.25 154	9.83 173	7.92 148

IPLG	3.82 120	4.08 139	1.77 126	0.66 93	1.10 126	1.40 135	1.06 168	7.97 143	0.58 90	5.71 122	2.09 117	7.34 138	1.94 149	0.68 153	6.96 179	3.94 109	6.95 157	4.42 179	6.44 123	2.11 128	3.66 89	8.25 208	0.97 138	0.91 136	4.05 125	6.06 162	6.79 124	5.17 120

NVstereo2D	7.07 190	4.11 140	2.84 153	6.07 209	4.20 207	14.23 252	16.14 272	8.04 145	2.36 198	3.80 95	7.36 197	6.35 133	1.34 122	27.27 307	10.21 245	6.95 210	8.32 183	6.49 222	5.84 104	2.62 151	5.05 119	2.83 84	6.83 274	3.65 226	10.99 209	4.40 139	6.12 115	6.36 135

model_zeroshot	8.79 219	4.12 141	4.32 195	4.09 186	2.53 180	2.03 151	1.42 176	12.06 217	2.78 203	11.50 201	7.30 196	17.22 236	1.68 136	1.46 200	9.56 231	9.97 262	13.75 249	6.02 216	29.32 266	10.75 266	10.87 225	9.59 233	1.15 160	2.51 202	13.79 237	13.62 229	10.78 192	23.13 246

S2M2_L	3.63 112	4.17 142	4.42 200	0.76 108	0.40 75	0.35 83	0.07 74	5.73 105	1.10 134	12.00 206	0.00 1	2.43 82	0.70 82	0.46 117	6.08 147	4.81 155	8.83 191	1.69 88	5.97 108	1.54 95	6.61 160	3.75 106	0.90 120	0.21 68	2.83 111	3.76 126	8.35 146	10.11 168
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-FE	9.83 232	4.18 143	14.24 285	14.55 253	3.97 203	6.77 213	8.90 244	13.23 235	2.33 195	12.97 218	10.82 234	14.05 211	2.57 189	0.78 164	6.41 158	9.61 253	9.91 212	4.57 183	16.97 218	8.01 241	11.37 236	9.80 240	1.26 172	2.77 206	20.85 274	13.67 230	19.71 255	21.20 241

IGEV_Zeroshot_test	9.84 233	4.19 144	14.24 285	14.55 253	3.97 203	6.77 213	8.88 243	13.23 235	2.33 195	12.89 217	11.00 236	14.00 209	2.57 189	0.78 164	6.41 158	9.61 253	9.97 214	4.56 182	16.98 219	8.01 241	11.37 236	9.81 241	1.26 172	2.77 206	20.84 273	13.68 231	19.70 254	21.20 241

MIM_Stereo	1.95 79	4.20 145	1.15 106	0.66 93	0.48 81	0.54 101	0.10 85	4.26 92	0.35 70	3.18 91	0.24 57	2.64 86	0.33 55	0.37 106	3.71 75	3.67 98	3.04 81	2.25 106	4.58 80	1.35 88	4.11 100	2.85 85	0.49 74	0.44 89	0.97 67	0.59 71	4.57 78	1.60 74

anonymousdsp2	2.91 98	4.21 146	2.42 146	0.57 88	0.53 84	1.58 141	0.08 80	6.62 119	0.27 63	4.15 104	2.56 123	4.45 110	0.45 64	0.97 175	4.05 88	3.34 87	3.04 81	1.87 94	11.24 175	1.50 94	4.44 108	5.29 157	0.50 76	0.69 115	3.16 113	1.06 81	6.44 121	3.20 101

raft_robust	5.58 161	4.22 147	1.07 102	1.67 145	0.73 103	1.66 144	0.33 130	10.68 201	1.24 148	28.57 305	1.40 102	8.69 151	2.30 177	0.92 174	5.75 130	5.47 179	6.87 154	4.05 167	12.01 179	2.00 123	7.75 181	8.62 216	0.71 97	1.06 145	6.91 169	8.32 181	9.75 171	7.96 149

APVNet	6.75 182	4.23 148	2.36 144	4.05 185	5.00 218	8.19 224	5.50 218	10.42 192	2.99 207	3.74 94	11.48 242	5.09 121	1.52 131	1.53 202	8.48 215	9.23 241	12.54 240	9.16 250	15.66 210	6.55 219	6.98 169	6.77 179	1.47 192	4.01 232	8.58 184	4.04 132	14.92 229	7.68 146

TANstereo	7.47 196	4.26 149	3.29 168	2.79 170	2.87 189	3.88 182	0.13 98	5.71 103	1.55 166	6.86 140	2.72 130	2.17 74	2.24 170	4.18 247	12.57 265	12.99 290	10.89 224	18.94 300	22.19 250	17.84 292	7.39 176	5.50 162	29.21 314	0.71 116	1.27 79	3.98 130	9.84 174	5.70 127

XX-TBD	7.47 196	4.26 149	3.29 168	2.79 170	2.87 189	3.88 182	0.13 98	5.71 103	1.55 166	6.86 140	2.72 130	2.17 74	2.24 170	4.18 247	12.57 265	12.99 290	10.89 224	18.94 300	22.19 250	17.84 292	7.39 176	5.50 162	29.21 314	0.71 116	1.27 79	3.98 130	9.84 174	5.70 127

AACVNet	6.57 176	4.28 151	2.00 130	6.89 215	8.25 240	5.89 205	2.06 186	9.02 165	2.20 188	10.00 176	10.55 230	8.16 149	1.92 145	1.66 206	7.56 194	5.64 183	8.28 181	6.20 219	11.08 171	5.61 202	6.11 144	5.44 161	2.48 228	3.25 218	8.55 183	9.98 196	10.12 180	14.15 202

DispViT+	2.90 97	4.30 152	1.18 110	0.52 84	3.51 198	0.71 109	0.10 85	4.04 88	0.82 103	5.44 119	4.00 144	1.70 67	0.60 76	0.27 90	3.57 74	3.62 95	2.21 71	1.69 88	4.10 76	1.67 104	2.65 64	3.52 97	0.63 84	0.24 71	4.50 131	7.60 176	9.00 154	6.19 134

LMCR-Stereo	5.39 159	4.30 152	2.89 154	1.13 122	1.91 161	2.74 167	0.11 91	7.55 137	2.14 186	6.83 138	4.10 147	10.39 164	0.87 94	0.60 138	6.86 177	4.92 159	10.03 215	4.62 186	17.39 223	6.52 217	8.52 193	7.79 200	0.95 128	2.04 192	4.45 129	4.62 146	10.48 189	10.75 174

SA	3.89 121	4.31 154	0.91 85	1.17 125	1.14 134	0.89 116	0.17 106	8.93 163	0.74 99	13.98 239	0.19 53	7.57 141	1.40 125	1.37 199	6.47 161	4.55 141	5.81 132	2.80 125	6.32 121	1.59 97	4.12 101	6.35 170	0.26 58	1.04 143	2.93 112	6.10 164	9.85 176	4.12 106

LoS_RVC	3.70 116	4.34 155	4.10 189	0.30 64	0.99 121	0.22 55	0.28 126	3.52 78	1.08 130	5.34 116	4.08 145	2.90 91	2.49 184	0.25 84	6.07 145	4.58 143	4.11 103	3.75 151	8.01 140	2.21 134	7.12 172	5.11 151	1.03 144	0.14 57	8.95 189	3.32 118	7.11 129	8.66 155

tt_ll	3.70 116	4.34 155	4.10 189	0.30 64	0.99 121	0.22 55	0.28 126	3.52 78	1.08 130	5.34 116	4.08 145	2.90 91	2.49 184	0.25 84	6.07 145	4.58 143	4.11 103	3.75 151	8.01 140	2.21 134	7.12 172	5.11 151	1.03 144	0.14 57	8.95 189	3.32 118	7.11 129	8.66 155

Sa-1000	4.52 140	4.36 157	0.94 92	0.95 114	1.37 144	0.99 121	0.19 107	9.48 169	1.23 146	13.79 236	0.78 80	5.33 125	1.84 141	1.70 207	7.36 188	4.84 156	7.91 176	3.69 148	10.07 159	1.73 107	5.79 141	7.50 189	0.33 63	1.39 167	8.06 176	5.66 159	10.24 183	4.58 109

CIPLG	3.61 110	4.41 158	1.23 114	1.34 132	0.89 109	1.20 128	0.47 139	10.05 183	1.17 141	6.95 142	4.93 161	7.61 143	1.19 110	2.50 218	6.60 172	4.23 126	5.99 136	1.94 95	6.22 117	2.59 150	6.28 149	4.55 135	1.21 167	1.12 154	3.89 119	1.19 84	5.66 101	1.93 79

ACRE	3.62 111	4.42 159	1.19 112	1.43 135	0.89 109	1.26 130	0.47 139	10.01 182	1.14 138	7.17 148	4.96 162	7.60 142	1.21 111	2.50 218	6.59 169	4.37 130	5.99 136	1.95 96	5.99 109	2.46 147	6.37 154	4.38 129	1.22 171	1.10 148	3.95 121	1.36 86	5.72 104	1.98 80

TESTraft	2.52 90	4.45 160	0.77 67	0.55 85	0.24 56	0.15 33	0.10 85	5.57 102	0.37 71	5.42 118	0.24 57	1.63 65	2.10 162	1.16 186	6.48 162	4.71 151	3.39 87	1.01 58	4.62 81	1.20 84	3.66 89	7.30 185	0.36 64	0.61 110	1.11 74	2.78 112	5.69 103	2.43 93

Reg-Stereo(zero)	6.44 172	4.46 161	5.66 223	2.61 165	1.30 140	2.20 157	2.23 191	12.33 220	1.93 180	13.00 219	11.23 239	12.22 186	2.25 172	1.85 211	4.33 96	6.19 197	7.10 161	4.01 163	17.22 221	3.60 175	6.43 155	7.36 186	1.29 178	1.59 177	5.94 154	8.40 182	11.22 196	16.02 213

HI	6.44 172	4.46 161	5.66 223	2.61 165	1.30 140	2.20 157	2.23 191	12.33 220	1.93 180	13.00 219	11.23 239	12.22 186	2.25 172	1.85 211	4.33 96	6.19 197	7.10 161	4.01 163	17.22 221	3.60 175	6.43 155	7.36 186	1.29 178	1.59 177	5.94 154	8.40 182	11.22 196	16.02 213

IPLGR_C	3.64 113	4.47 163	1.21 113	1.32 130	0.89 109	1.21 129	0.44 137	10.00 181	1.13 137	7.19 149	4.86 158	7.67 144	1.22 113	2.60 221	6.55 165	4.38 132	5.99 136	2.00 97	6.05 112	2.52 148	6.35 152	4.56 137	1.21 167	1.13 155	3.93 120	1.54 89	5.76 108	1.99 81

MIF-Stereo (partial)	1.81 76	4.50 164	0.75 64	0.33 66	0.68 101	0.27 70	0.12 96	1.52 55	0.53 84	1.31 66	0.03 46	1.02 52	0.50 67	0.13 68	3.75 77	4.15 123	3.64 91	2.41 113	2.72 63	0.67 66	3.40 79	2.87 86	0.44 69	0.46 91	1.62 88	1.84 95	5.04 84	4.09 105

RAFT+CT+SA	2.12 83	4.55 165	0.77 67	0.68 99	0.20 51	0.11 20	0.03 49	6.05 111	0.25 61	6.05 129	0.01 42	4.53 113	1.70 138	0.35 104	2.99 63	3.98 112	1.76 66	1.41 79	4.23 77	0.66 64	4.06 98	4.89 144	0.26 58	0.39 85	0.88 65	0.33 61	5.32 97	0.92 62

plain	2.08 81	4.58 166	0.78 75	0.45 78	1.13 133	0.30 79	0.09 83	3.41 76	0.38 73	3.93 100	0.01 42	1.70 67	0.40 62	0.07 51	4.24 92	4.24 127	3.66 92	2.76 120	5.86 105	0.31 38	3.28 76	3.58 102	0.15 51	0.47 93	1.63 89	1.64 92	2.57 50	4.57 108

ICVP	7.52 199	4.60 167	8.97 248	5.16 198	4.46 211	5.66 201	1.41 174	8.26 148	4.13 222	7.86 154	7.69 202	9.43 159	5.99 236	1.18 187	7.22 182	6.97 211	7.58 171	5.27 199	10.96 169	5.33 197	7.09 171	12.60 272	16.70 295	4.49 240	8.80 187	12.28 218	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)
GMStereo	3.35 103	4.62 168	0.54 54	0.92 112	0.78 104	1.72 146	0.13 98	8.79 162	0.44 76	2.60 80	0.80 82	12.77 196	0.24 44	0.08 53	4.35 99	3.21 80	7.17 164	1.21 69	13.22 187	1.85 113	5.24 126	2.17 71	0.63 84	1.06 145	4.50 131	0.66 72	8.59 148	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
MLCV	8.52 213	4.65 169	5.49 221	11.94 244	4.96 217	9.67 232	3.19 200	14.68 249	2.93 206	9.54 172	12.61 249	17.15 235	12.38 259	0.58 135	8.02 204	4.02 116	9.45 204	5.57 206	20.86 244	4.00 186	6.25 146	8.11 205	2.35 222	5.67 248	10.58 208	11.87 215	11.44 202	12.14 184

Any-RAFT	7.56 200	4.67 170	10.19 256	5.61 204	3.24 194	0.94 117	0.71 159	9.86 178	1.40 154	8.52 164	11.08 237	12.26 188	1.05 104	0.54 131	5.73 126	7.53 223	9.41 202	3.96 161	18.38 232	4.03 187	11.34 235	8.27 209	1.60 199	1.55 175	15.63 247	15.41 247	10.13 181	20.95 240

test_for_model	3.90 122	4.68 171	1.01 95	0.70 102	0.60 91	0.61 102	0.21 112	7.35 131	0.57 85	10.07 179	1.11 89	10.44 165	0.77 86	0.34 98	4.61 101	5.08 165	16.22 265	2.35 108	7.34 130	2.32 139	8.18 185	5.07 146	0.95 128	0.82 124	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GCAPDPT-zeroshot4090	3.90 122	4.68 171	1.01 95	0.70 102	0.60 91	0.61 102	0.21 112	7.35 131	0.57 85	10.07 179	1.11 89	10.44 165	0.77 86	0.34 98	4.61 101	5.08 165	16.22 265	2.35 108	7.34 130	2.32 139	8.18 185	5.07 146	0.95 128	0.82 124	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

AE-Stereo	6.49 174	4.68 171	4.46 204	4.91 194	1.05 125	1.61 142	2.27 194	9.12 166	0.98 121	14.13 242	1.59 106	15.96 223	2.04 155	0.88 172	5.74 127	6.79 206	10.74 220	5.71 208	12.14 181	5.55 201	9.80 211	10.03 247	0.97 138	4.34 235	10.30 206	8.50 184	11.70 203	9.14 164

testlalala	3.90 122	4.68 171	1.01 95	0.70 102	0.60 91	0.61 102	0.21 112	7.35 131	0.57 85	10.07 179	1.11 89	10.44 165	0.77 86	0.34 98	4.61 101	5.08 165	16.22 265	2.35 108	7.34 130	2.32 139	8.18 185	5.07 146	0.95 128	0.82 124	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GCAPDPT-zeroshot	3.90 122	4.68 171	1.01 95	0.70 102	0.60 91	0.61 102	0.21 112	7.35 131	0.57 85	10.07 179	1.11 89	10.44 165	0.77 86	0.34 98	4.61 101	5.08 165	16.22 265	2.35 108	7.34 130	2.32 139	8.18 185	5.07 146	0.95 128	0.82 124	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

GCAP-Stereo	3.90 122	4.68 171	1.01 95	0.70 102	0.60 91	0.61 102	0.21 112	7.35 131	0.57 85	10.07 179	1.11 89	10.44 165	0.77 86	0.34 98	4.61 101	5.08 165	16.22 265	2.35 108	7.34 130	2.32 139	8.18 185	5.07 146	0.95 128	0.82 124	1.87 92	1.97 96	5.24 92	4.76 111

CREStereo++_RVC	4.28 136	4.68 171	4.25 193	1.08 120	1.43 145	0.25 65	0.11 91	7.12 127	1.06 128	8.41 161	2.65 127	8.74 153	7.06 243	0.37 106	4.85 110	5.04 164	8.52 185	1.71 90	5.48 95	1.62 101	6.08 143	3.73 105	1.10 155	0.52 99	4.73 139	3.85 128	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
RTSC	9.00 225	4.69 178	4.25 193	4.13 187	5.35 220	6.44 212	5.81 220	10.10 184	9.46 254	6.42 136	13.24 254	6.89 135	6.43 238	3.16 235	11.63 260	8.85 239	14.64 255	6.92 230	19.46 238	6.05 209	11.17 230	9.70 238	1.75 204	5.64 247	8.31 177	9.85 195	13.85 224	28.94 273

iResNet_ROB	4.93 149	4.72 179	3.53 177	2.88 172	1.64 149	2.62 165	1.84 182	7.85 142	1.17 141	6.17 130	7.61 199	4.17 107	8.58 247	0.75 159	6.46 160	4.48 139	7.24 167	4.88 189	11.20 174	3.00 164	4.43 107	2.29 75	1.28 176	3.11 214	7.39 173	6.06 162	9.14 155	8.50 154

MGS-Stereo	2.39 85	4.74 180	0.91 85	0.57 88	0.42 78	0.24 61	0.13 98	3.39 75	0.30 66	1.24 63	0.43 65	1.17 58	0.59 75	0.69 154	6.94 178	3.65 97	5.59 130	3.79 154	6.31 120	1.86 114	4.88 116	3.88 110	0.70 96	0.93 137	1.90 98	0.92 77	4.53 77	3.69 103

AIO-Stereo-zeroshot	11.45 243	4.75 181	12.72 273	13.00 250	3.08 193	15.95 260	7.30 229	11.65 213	5.18 228	15.56 263	10.86 235	18.28 242	3.46 203	0.50 124	9.21 224	10.61 271	12.90 243	9.82 258	25.14 260	8.72 249	10.57 219	8.99 225	1.17 165	4.04 233	18.39 258	21.60 281	13.33 221	32.44 277

HSM	6.59 177	4.79 182	4.59 206	4.39 189	4.12 205	1.77 148	1.59 181	13.37 237	1.89 178	10.07 179	10.56 231	9.18 157	4.34 219	1.32 197	7.55 193	4.62 146	11.19 231	4.14 170	10.06 158	4.43 193	9.64 208	4.84 143	1.32 180	3.28 220	9.26 194	11.65 213	11.34 200	12.56 188

EGLCR-Stereo	4.86 147	4.87 183	4.24 192	0.66 93	0.92 114	3.38 179	0.04 61	8.65 156	1.15 139	8.90 167	1.19 97	8.78 155	2.32 178	0.67 151	3.49 73	4.65 148	6.35 142	4.19 171	8.22 143	1.79 110	8.98 200	8.12 206	0.90 120	0.78 120	4.37 127	4.84 148	14.60 227	14.17 203

EAI-Stereo	8.01 209	4.87 183	4.99 214	5.25 199	4.23 208	7.18 216	6.95 227	13.19 234	2.31 194	10.61 190	6.86 186	13.29 201	1.93 146	1.00 179	9.61 232	9.46 249	9.57 208	4.69 188	18.16 228	8.69 248	8.96 199	8.64 217	1.41 187	2.04 192	11.59 214	8.24 179	13.03 215	19.52 232

AF-Net	5.68 163	4.87 183	3.58 179	5.01 195	6.35 229	7.34 217	5.88 221	7.21 128	6.61 238	2.00 73	9.35 218	12.65 194	2.84 195	2.93 227	7.30 186	3.90 106	3.88 98	2.77 121	7.90 138	2.87 160	3.53 84	4.34 126	2.43 225	2.29 198	5.03 142	6.54 169	14.92 229	8.95 161

Nwc_Net	5.68 163	4.87 183	3.58 179	5.01 195	6.35 229	7.34 217	5.88 221	7.21 128	6.61 238	2.00 73	9.35 218	12.65 194	2.84 195	2.93 227	7.30 186	3.90 106	3.88 98	2.77 121	7.90 138	2.87 160	3.53 84	4.34 126	2.43 225	2.29 198	5.03 142	6.54 169	14.92 229	8.95 161

PMTNet	4.94 150	4.88 187	4.33 196	0.87 110	0.95 117	0.75 110	0.24 122	7.00 124	1.68 169	9.89 175	3.04 135	11.43 174	0.99 102	0.44 113	6.15 151	5.72 186	8.20 179	1.62 86	10.98 170	1.31 86	7.98 184	4.24 122	1.21 167	0.27 76	9.00 191	6.68 171	9.35 161	14.21 204

MSKI-zero shot	7.94 207	4.90 188	4.34 197	3.10 174	1.70 150	4.00 184	1.44 178	12.93 229	2.03 183	12.15 208	7.79 203	12.00 184	1.80 139	0.61 142	6.29 153	8.66 237	10.45 217	4.09 168	20.51 243	7.15 229	10.78 223	9.52 231	1.14 159	2.63 203	9.80 202	20.32 277	15.32 233	18.86 227

DeepPrunerF	6.67 179	4.91 189	2.71 151	5.81 205	14.61 274	4.84 194	5.92 223	6.05 111	5.90 235	3.01 88	11.37 241	3.03 93	1.93 146	2.43 216	7.67 199	8.08 228	7.06 159	4.09 168	11.97 178	3.91 183	6.91 167	5.40 159	3.22 236	2.23 195	21.61 278	10.08 198	6.82 125	8.42 153

iRaft-Stereo_20w	9.64 230	4.92 190	13.83 282	15.20 257	4.25 209	9.14 229	4.64 212	12.08 218	3.15 209	12.31 210	9.46 221	13.76 206	2.27 174	0.77 161	8.70 218	8.19 231	9.42 203	3.52 143	14.49 202	7.92 240	9.66 209	6.74 178	1.33 181	1.34 164	17.96 256	16.99 254	22.98 269	25.32 260

RALCasStereoNet	3.91 127	4.92 190	3.22 163	1.25 129	1.26 138	1.64 143	0.65 156	7.99 144	0.65 95	8.76 166	4.87 160	7.31 137	0.94 97	0.26 87	5.95 139	4.30 128	6.48 145	4.60 184	5.27 91	1.90 115	5.25 129	3.80 108	0.91 122	1.48 174	5.91 153	4.81 147	4.62 79	6.52 138

TestStereo1	2.77 94	4.95 192	0.77 67	0.49 81	0.27 64	0.13 24	0.11 91	5.74 106	0.44 76	6.03 127	0.19 53	1.51 62	2.08 158	1.12 183	6.37 156	4.90 157	3.76 93	1.25 71	5.48 95	1.44 91	5.77 139	7.77 193	0.37 65	0.57 106	1.26 77	2.93 115	6.36 119	2.59 95

SA-5K	2.77 94	4.95 192	0.77 67	0.49 81	0.27 64	0.13 24	0.11 91	5.74 106	0.44 76	6.03 127	0.19 53	1.51 62	2.08 158	1.12 183	6.37 156	4.90 157	3.76 93	1.25 71	5.48 95	1.44 91	5.77 139	7.77 193	0.37 65	0.57 106	1.26 77	2.93 115	6.36 119	2.59 95

DLCB_ROB	6.64 178	4.98 194	4.42 200	2.78 169	3.88 202	3.23 176	2.91 197	6.23 114	3.75 218	7.92 156	9.28 216	12.04 185	5.57 230	3.10 234	6.52 163	4.32 129	7.17 164	4.49 181	5.54 100	3.76 178	6.52 158	4.47 131	2.84 230	3.00 213	26.87 291	12.78 222	12.52 211	8.36 152

DSFCA	4.04 134	5.03 195	2.21 138	2.54 164	2.56 181	2.90 170	2.32 195	3.90 84	2.54 201	3.07 89	7.06 191	4.70 117	0.88 95	0.60 138	6.08 147	4.01 115	4.71 110	4.61 185	8.45 145	3.20 169	5.06 120	5.33 158	2.28 220	2.37 200	4.53 134	4.90 150	5.72 104	7.60 145

CREStereo	4.65 141	5.05 196	3.91 187	1.23 127	0.52 82	0.79 113	0.10 85	9.62 174	1.76 175	10.00 176	2.78 132	11.95 183	2.45 182	0.47 119	5.77 131	5.85 193	9.05 193	1.48 80	5.89 106	2.21 134	7.71 180	4.21 120	1.12 158	0.83 129	6.05 158	4.56 143	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
FADNet-RVC	6.53 175	5.05 196	2.54 149	5.38 201	3.47 197	2.08 156	5.59 219	11.63 212	1.70 171	11.49 200	4.99 163	13.15 199	3.46 203	1.64 204	10.47 246	5.41 176	6.66 149	3.92 159	18.29 230	5.47 199	5.85 142	5.74 165	1.05 146	5.25 242	7.53 175	10.60 204	7.25 134	10.68 173

trnet	4.72 142	5.07 198	3.82 186	1.23 127	0.52 82	0.77 112	0.08 80	9.70 175	1.63 168	12.26 209	2.71 128	12.63 193	2.41 180	0.47 119	5.53 120	5.69 184	8.60 186	1.65 87	5.73 103	2.07 125	7.20 175	4.13 119	1.01 141	0.81 122	6.09 159	4.55 142	9.78 172	11.22 181

CASnet	3.99 133	5.08 199	0.97 93	0.66 93	0.61 97	0.50 95	0.10 85	9.21 167	0.93 115	15.01 254	2.63 126	13.58 205	1.27 114	0.28 93	5.49 118	3.06 77	3.54 89	1.02 60	12.15 183	1.35 88	6.94 168	3.55 99	0.66 90	0.44 89	3.95 121	0.88 75	7.01 127	6.82 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	7.86 203	5.10 200	4.59 206	5.48 203	1.88 158	2.05 152	1.04 167	11.43 211	1.47 158	12.34 211	8.89 212	12.35 189	2.27 174	0.87 171	7.69 200	10.14 268	10.49 219	4.98 192	21.48 246	9.21 252	12.20 247	10.06 250	1.80 206	1.68 186	12.76 226	10.30 201	13.47 222	16.31 216

TestStereo	5.06 152	5.12 201	3.29 168	2.13 156	0.66 100	3.22 175	0.07 74	12.34 222	0.61 94	21.17 289	1.07 88	11.86 179	1.49 130	0.34 98	4.60 100	2.79 69	6.67 150	1.12 65	13.94 193	1.75 108	11.50 238	3.17 91	0.80 105	0.63 112	6.03 157	3.31 117	10.14 182	6.81 139

psm_up	6.89 185	5.17 202	5.69 225	7.08 217	3.86 201	8.14 223	1.89 184	10.11 185	10.23 255	6.61 137	6.17 179	7.50 140	5.04 226	3.00 229	7.28 185	4.96 160	8.33 184	4.62 186	12.14 181	4.06 188	5.17 121	3.67 104	0.89 118	5.31 243	12.09 220	13.82 235	12.09 207	11.20 180

R-Stereo Train	7.06 188	5.17 202	4.44 202	4.55 190	1.74 151	5.01 195	0.03 49	10.47 195	2.45 199	13.20 226	7.65 200	12.96 197	1.97 150	0.66 148	7.02 180	8.24 232	11.06 226	5.33 200	15.01 206	3.87 181	10.24 215	9.64 234	0.94 125	1.23 160	11.65 215	13.69 232	8.71 151	13.64 199

RAFT-Stereo	7.06 188	5.17 202	4.44 202	4.55 190	1.74 151	5.01 195	0.03 49	10.47 195	2.45 199	13.20 226	7.65 200	12.96 197	1.97 150	0.66 148	7.02 180	8.24 232	11.06 226	5.33 200	15.01 206	3.87 181	10.24 215	9.64 234	0.94 125	1.23 160	11.65 215	13.69 232	8.71 151	13.64 199
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rafts_anoy	3.60 109	5.19 205	2.96 157	0.71 107	0.94 116	1.15 126	0.58 148	7.80 141	0.85 108	5.74 123	5.15 165	4.46 111	0.80 93	0.30 94	5.99 140	4.47 138	5.17 124	4.92 190	6.42 122	2.15 129	4.87 115	4.03 116	0.96 136	0.94 139	4.99 141	4.39 137	5.59 99	5.69 126

MIPNet	5.28 154	5.21 206	2.42 146	0.96 115	1.54 147	1.77 148	1.43 177	9.99 180	1.07 129	5.20 114	5.32 168	11.54 175	3.41 200	0.66 148	7.23 183	5.18 171	8.25 180	4.96 191	10.27 161	4.20 191	3.48 82	8.54 214	1.33 181	1.45 169	8.47 180	10.14 199	7.62 140	10.87 179

GLC_STEREO	5.29 156	5.26 207	3.54 178	1.72 146	2.01 166	0.76 111	0.07 74	9.53 172	0.76 100	13.31 230	6.35 182	8.74 153	1.57 134	2.03 214	4.82 109	4.71 151	11.99 238	2.19 102	8.79 152	2.88 162	17.78 282	8.08 204	0.80 105	0.64 114	3.96 123	1.70 94	12.99 214	5.85 132

FADNet-RVC-Resample	6.37 171	5.32 208	3.05 160	3.36 181	2.81 186	2.60 164	3.63 203	11.26 210	3.30 211	15.15 260	5.22 167	10.74 170	2.75 192	3.27 238	8.23 208	4.64 147	6.41 144	7.30 237	11.56 176	6.67 220	5.47 134	8.56 215	1.55 196	7.75 262	7.40 174	7.54 175	5.73 106	10.79 176

dd	6.36 170	5.34 209	1.03 100	23.89 281	0.57 88	11.85 244	0.76 160	8.17 147	0.31 67	7.87 155	0.08 48	25.57 260	0.36 58	0.83 169	7.60 195	4.16 125	14.92 256	2.61 116	19.55 239	2.15 129	4.54 110	2.55 80	0.96 136	1.60 180	6.25 161	1.43 87	10.32 184	6.48 137

MSMDNet	7.75 202	5.40 210	4.83 212	1.65 144	1.97 163	2.23 159	0.86 164	10.39 191	1.50 160	11.53 202	7.49 198	11.66 176	3.58 209	0.99 178	8.04 205	10.34 270	10.85 223	5.13 196	22.46 253	13.04 276	11.51 239	10.76 260	1.81 209	1.63 183	11.41 213	9.18 189	13.28 219	15.81 212

CFNet_RVC	5.36 158	5.40 210	4.21 191	5.04 197	4.49 212	4.48 190	0.85 163	6.16 113	2.33 195	5.54 120	9.67 223	7.72 145	1.53 132	1.01 180	7.47 191	3.94 109	5.67 131	4.23 172	6.87 127	3.53 173	6.63 162	4.83 142	0.92 123	2.24 196	9.70 201	9.81 193	9.91 178	10.56 172

GES	6.26 169	5.53 212	2.66 150	2.38 161	2.84 187	5.88 204	2.06 186	7.47 136	3.11 208	9.19 170	7.05 188	4.90 119	1.68 136	3.18 236	9.10 222	7.18 215	11.91 237	6.77 229	21.06 245	6.50 216	9.84 212	6.26 168	1.97 212	3.63 225	4.43 128	4.60 145	8.49 147	9.43 165

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 160	5.54 213	4.48 205	3.34 180	8.15 239	2.84 169	11.81 262	6.36 117	7.66 246	5.78 124	5.33 169	13.38 203	1.43 127	6.77 270	8.35 211	3.58 92	3.89 100	2.73 119	6.50 124	2.45 146	4.05 97	3.51 96	1.46 191	1.47 171	4.50 131	9.14 188	6.65 123	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.
gcap_with_dpt	7.29 193	5.56 214	3.30 171	10.94 238	2.59 182	4.37 186	0.21 112	11.86 215	1.52 163	13.45 232	4.60 154	24.10 253	4.31 217	0.65 146	5.36 115	6.93 208	9.39 200	5.93 214	10.33 162	2.78 157	9.97 213	8.67 218	1.07 148	0.49 95	8.51 181	4.99 152	11.81 204	23.19 247

GCAP-BAT	7.29 193	5.56 214	3.30 171	10.94 238	2.59 182	4.37 186	0.21 112	11.86 215	1.52 163	13.45 232	4.60 154	24.10 253	4.31 217	0.65 146	5.36 115	6.93 208	9.39 200	5.93 214	10.33 162	2.78 157	9.97 213	8.67 218	1.07 148	0.49 95	8.51 181	4.99 152	11.81 204	23.19 247

HSM-Net_RVC	10.31 240	5.58 216	6.64 231	12.79 248	7.83 238	8.37 226	2.17 189	12.08 218	4.75 225	14.71 251	13.23 253	25.19 259	12.41 260	1.01 180	7.46 189	5.69 184	9.68 209	5.80 210	12.33 184	5.37 198	8.78 196	8.95 224	3.34 238	7.42 257	16.51 251	19.09 266	21.38 264	19.75 235
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	10.12 236	5.79 217	5.47 220	7.96 221	5.68 222	8.59 227	5.39 217	16.39 258	5.43 232	21.03 288	10.04 226	14.11 212	3.94 212	0.77 161	8.68 217	6.97 211	15.85 264	6.06 217	24.19 258	6.68 221	12.18 246	10.22 252	2.57 229	2.37 200	16.93 253	11.40 209	17.21 244	21.46 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADLNet	4.36 139	5.79 217	2.34 143	2.31 158	3.04 192	3.06 173	1.41 174	6.28 116	1.71 172	3.10 90	5.71 172	16.87 232	2.06 157	10.00 278	5.74 127	3.62 95	4.57 109	3.32 139	5.11 86	2.82 159	3.10 74	4.01 113	1.10 155	0.79 121	4.46 130	6.15 166	5.79 109	3.43 102

MyStereo04	7.01 186	5.80 219	6.23 228	3.28 179	2.46 177	1.87 150	0.29 128	10.65 200	3.72 217	10.06 178	3.60 138	14.64 215	1.45 129	0.55 132	10.04 241	7.24 217	7.08 160	5.80 210	16.47 216	5.91 206	9.44 206	7.77 193	1.92 211	2.84 208	11.34 212	12.60 221	15.95 237	10.38 171

cross-raft	7.92 206	5.83 220	4.66 210	3.42 183	1.99 164	3.02 172	0.56 146	12.35 223	1.29 150	13.91 238	6.87 187	13.98 208	1.84 141	0.75 159	7.47 191	9.69 255	10.47 218	4.26 174	22.05 249	7.48 236	12.08 244	13.17 277	1.78 205	1.64 185	12.98 230	12.29 219	13.04 216	14.82 206

ADCP+	7.57 201	5.95 221	6.65 232	4.01 184	4.41 210	6.21 209	8.21 235	8.97 164	15.76 275	4.18 105	12.91 252	16.38 225	1.42 126	3.62 241	6.73 174	5.20 172	5.84 134	4.36 177	13.27 188	3.05 166	6.62 161	6.20 167	2.24 217	1.63 183	7.32 172	18.78 264	8.33 145	16.03 215

SACVNet	8.62 215	5.97 222	5.15 217	6.88 214	6.74 231	5.68 202	7.59 231	11.19 207	8.65 250	10.96 194	7.05 188	7.94 147	2.49 184	2.67 223	8.38 213	6.92 207	9.83 211	7.65 242	15.12 208	9.30 255	10.70 221	8.06 203	2.25 218	4.43 239	18.03 257	13.51 228	15.43 234	14.21 204

FADNet	8.23 210	5.99 223	3.09 162	5.83 206	3.63 200	4.34 185	8.43 238	15.97 255	2.81 204	15.51 262	12.42 247	13.91 207	5.01 225	1.96 213	9.98 239	5.15 170	5.42 127	5.73 209	22.84 254	5.93 207	8.77 195	6.73 177	0.95 128	2.69 204	12.22 223	13.83 236	9.29 159	13.73 201

IPLGR	5.92 167	6.24 224	3.26 165	2.76 168	1.94 162	1.03 123	0.52 144	10.26 187	0.82 103	8.09 159	9.29 217	11.67 177	2.41 180	0.71 156	8.16 206	4.48 139	6.52 146	6.34 221	15.32 209	5.98 208	5.58 136	9.27 228	1.28 176	2.20 194	9.24 192	9.44 191	9.23 157	7.80 147

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 253	6.48 225	14.29 287	11.47 242	8.54 243	23.20 279	13.19 264	13.63 238	8.04 249	17.21 273	10.63 232	17.65 239	3.63 211	0.60 138	9.93 238	12.28 285	13.21 246	7.85 244	43.19 295	5.88 205	10.83 224	8.16 207	1.16 163	2.87 209	18.97 261	19.48 270	15.95 237	31.05 274

s12784h	7.05 187	6.53 226	4.78 211	8.33 225	4.14 206	1.42 136	0.26 123	9.52 171	1.68 169	10.88 193	3.99 143	15.69 220	5.75 231	0.46 117	5.88 133	5.02 163	9.11 194	2.34 107	10.63 166	1.72 106	10.37 217	4.63 139	1.02 142	1.24 162	10.41 207	10.56 203	16.24 241	27.67 267

ADCRef	8.62 215	6.53 226	4.38 198	2.47 163	4.66 215	8.28 225	7.51 230	8.58 155	14.10 273	6.83 138	10.63 232	11.91 182	3.53 208	3.06 232	8.72 219	7.72 225	8.71 188	7.39 238	17.63 225	6.13 211	9.53 207	9.33 230	4.93 255	3.70 227	9.63 199	18.39 262	9.86 177	18.66 225

STTStereo	5.68 163	6.69 228	6.57 229	3.38 182	5.86 224	3.08 174	9.13 248	5.39 100	4.13 222	4.12 103	7.05 188	10.29 163	3.43 202	6.41 267	9.30 226	3.89 105	4.74 112	5.33 200	6.03 111	2.17 131	5.24 126	3.16 90	1.54 195	1.57 176	5.56 149	8.28 180	7.44 139	13.60 195

iResNet	12.61 251	6.71 229	7.79 242	11.09 240	9.16 246	16.35 263	6.20 224	16.82 260	6.96 241	9.88 174	11.60 243	36.53 272	36.96 298	0.60 138	11.02 254	7.50 221	11.26 232	8.35 246	30.61 272	8.24 245	8.37 191	7.68 192	2.25 218	10.72 275	12.41 224	13.01 224	15.81 235	16.57 218

EKT-Stereo	9.40 229	6.93 230	5.29 219	9.99 232	4.49 212	9.39 231	10.24 249	10.33 188	1.86 177	10.09 185	7.09 193	14.17 213	2.04 155	0.82 168	8.66 216	10.08 265	12.72 242	10.67 269	19.67 240	6.85 224	18.66 289	11.56 265	1.08 152	1.76 188	18.60 259	15.03 245	13.09 218	12.67 191

SHD	16.57 267	6.93 230	12.56 271	13.09 251	12.68 269	10.19 238	8.95 245	23.05 280	17.16 279	19.45 284	15.91 268	18.72 245	31.71 288	6.26 266	15.16 288	11.59 274	17.18 273	10.05 260	33.55 281	11.88 272	15.80 272	14.38 283	3.97 246	10.59 273	20.10 269	22.14 286	21.26 263	43.14 297

GANet-ADL	9.10 227	7.28 232	5.18 218	7.24 219	6.79 232	8.88 228	3.94 205	10.88 204	5.35 231	13.12 221	9.94 225	18.49 243	3.48 205	0.67 151	9.63 233	7.42 220	11.69 236	5.51 205	17.72 226	10.52 265	9.26 204	7.40 188	2.98 233	3.73 228	11.03 210	13.06 225	15.27 232	19.21 229

FSD		7.33 233	6.85 233	8.15 222	7.73 237	6.77 213	11.80 261	20.54 272	1.03 125	17.94 275	5.82 176			11.02 282	12.10 263	14.02 295			16.37 215	7.81 239				7.17 254	16.74 252	11.76 214	17.63 247	18.86 227

GEStereo_RVC	8.92 222	7.37 234	3.35 174	5.88 207	5.00 218	7.40 219	5.10 215	10.85 203	3.40 212	10.37 188	5.21 166	15.43 219	3.62 210	2.63 222	10.94 252	9.98 263	14.57 254	12.40 281	23.99 257	8.16 244	11.89 243	9.29 229	1.70 203	5.38 244	9.32 196	8.88 186	9.92 179	18.79 226

RP	7.25 192	7.42 235	9.24 249	9.13 229	6.89 233	7.70 220	8.79 242	8.38 151	7.87 248	2.24 75	14.27 262	12.61 192	6.13 237	3.08 233	7.46 189	4.61 145	6.04 139	3.25 138	9.49 157	3.91 183	5.24 126	5.64 164	1.57 197	3.25 218	9.67 200	7.42 174	11.28 198	13.10 192

DAS	14.01 255	7.50 236	4.63 208	15.17 255	9.04 244	12.00 245	8.70 240	16.36 256	14.09 271	7.12 146	17.14 275	37.20 274	13.71 263	0.98 176	10.73 249	9.30 242	20.85 287	10.44 263	21.80 247	14.68 281	12.26 248	14.17 281	3.43 240	12.61 280	19.28 263	16.51 250	20.40 260	28.09 269

SepStereo	14.01 255	7.50 236	4.63 208	15.17 255	9.04 244	12.00 245	8.70 240	16.36 256	14.09 271	7.12 146	17.14 275	37.20 274	13.71 263	0.98 176	10.73 249	9.30 242	20.85 287	10.44 263	21.80 247	14.68 281	12.26 248	14.17 281	3.43 240	12.61 280	19.28 263	16.51 250	20.40 260	28.09 269

RTS	16.64 268	7.53 238	6.93 234	8.17 223	7.37 234	22.56 274	10.89 255	19.94 265	22.55 289	7.08 143	10.54 228	16.42 226	10.00 253	5.31 257	12.77 269	11.76 277	20.70 285	10.48 265	37.62 289	17.58 290	15.87 273	12.66 273	4.67 250	9.96 269	26.64 288	33.09 314	26.24 277	54.03 315

RTSA	16.64 268	7.53 238	6.93 234	8.17 223	7.37 234	22.56 274	10.89 255	19.94 265	22.55 289	7.08 143	10.54 228	16.42 226	10.00 253	5.31 257	12.77 269	11.76 277	20.70 285	10.48 265	37.62 289	17.58 290	15.87 273	12.66 273	4.67 250	9.96 269	26.64 288	33.09 314	26.24 277	54.03 315

dad	13.38 254	7.58 240	1.49 124	31.22 286	8.43 241	16.14 262	21.04 286	25.65 286	1.53 165	24.43 296	1.06 87	37.14 273	11.36 257	1.70 207	8.35 211	5.36 175	22.07 296	3.72 149	32.83 279	2.57 149	13.11 256	3.50 95	2.20 214	4.41 238	12.90 229	4.07 133	33.22 290	24.21 254

Anonymous3	11.53 244	7.69 241	3.27 167	1.73 147	2.85 188	7.82 221	5.00 214	14.29 247	10.32 256	14.16 243	4.86 158	24.64 257	5.75 231	1.19 188	17.24 299	14.45 297	17.03 271	12.98 282	29.47 267	10.30 262	19.88 295	20.00 303	2.84 230	2.89 212	14.98 244	13.96 238	18.36 250	13.25 194

NaN_ROB	12.48 249	8.41 242	8.83 247	10.77 236	16.22 277	6.08 208	4.38 210	22.86 278	8.85 252	19.93 286	9.44 220	47.25 286	9.13 249	4.11 246	9.34 230	5.76 189	6.80 152	6.17 218	12.06 180	7.16 232	5.46 133	5.12 153	3.04 234	9.64 268	20.81 272	17.39 257	20.34 259	31.73 276

UDGNet	10.26 239	8.45 243	3.50 175	23.52 280	22.01 289	19.33 271	17.38 275	8.53 154	3.15 209	6.28 132	8.15 206	7.27 136	0.49 66	45.27 310	5.89 135	4.08 118	7.49 170	5.36 203	10.11 160	5.48 200	9.04 201	6.61 174	14.31 292	0.77 119	11.67 217	6.19 168	7.72 141	8.93 159

CBMV_ROB	15.45 261	8.52 244	10.06 255	22.29 274	17.04 279	16.35 263	11.36 258	19.65 264	5.48 233	14.50 248	9.14 214	31.73 267	16.37 266	10.55 280	10.08 242	7.96 227	15.06 258	7.46 239	19.43 237	21.06 299	13.40 258	6.45 171	6.05 266	8.81 266	21.63 279	24.29 294	29.88 281	32.55 279

AnyNet_C32	17.17 271	8.67 245	9.73 253	10.14 233	10.45 256	14.52 254	11.69 260	22.97 279	22.78 291	18.32 277	22.52 295	23.72 252	10.02 255	9.41 276	17.12 298	14.49 298	23.62 300	17.24 298	30.57 271	11.59 268	24.77 304	23.05 310	8.94 277	14.39 283	17.12 254	21.73 282	17.43 246	26.54 263

PSMNet-ADL	12.39 248	8.76 246	8.74 246	10.89 237	9.42 248	10.75 242	8.02 234	14.92 251	7.72 247	22.73 293	14.98 266	26.26 261	26.16 276	2.48 217	10.16 244	9.33 244	11.52 233	6.30 220	25.52 261	10.03 260	11.60 240	8.36 212	6.21 267	4.37 237	13.15 232	14.31 239	22.08 268	9.86 167

NCC-stereo	10.18 237	8.77 247	7.25 238	9.61 230	10.25 254	9.82 233	10.40 251	10.44 193	14.05 269	2.32 76	13.76 258	15.72 221	12.69 261	4.10 244	11.13 255	5.74 187	7.76 173	10.24 261	13.60 191	6.21 212	6.74 164	6.62 175	6.26 269	3.79 230	13.26 233	17.07 255	21.78 265	15.57 210

Abc-Net	10.18 237	8.77 247	7.25 238	9.61 230	10.25 254	9.82 233	10.40 251	10.44 193	14.05 269	2.32 76	13.76 258	15.72 221	12.69 261	4.10 244	11.13 255	5.74 187	7.76 173	10.24 261	13.60 191	6.21 212	6.74 164	6.62 175	6.26 269	3.79 230	13.26 233	17.07 255	21.78 265	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
TRStereo	8.83 220	8.80 249	13.01 277	6.34 211	1.88 158	16.53 265	4.61 211	10.15 186	1.16 140	10.57 189	4.38 149	15.04 217	1.84 141	0.72 158	6.57 168	8.36 235	8.62 187	4.39 178	11.80 177	4.99 195	10.38 218	8.45 213	1.16 163	0.93 137	12.57 225	12.31 220	30.08 283	22.69 245

stereogan	9.22 228	9.08 250	8.33 243	11.15 241	11.62 264	12.54 248	9.08 247	11.06 206	7.59 245	5.21 115	9.53 222	16.86 231	9.57 252	3.28 239	9.65 234	6.22 199	7.24 167	5.22 198	14.15 194	7.10 228	7.16 174	7.07 181	3.96 245	3.76 229	8.32 178	9.81 193	20.71 262	13.60 195

NCCL2	10.07 235	9.13 251	9.31 250	6.66 213	6.18 227	5.15 198	3.99 206	12.65 226	7.21 243	14.91 253	8.82 211	11.82 178	4.37 220	3.00 229	11.71 261	9.00 240	9.29 196	7.48 240	12.90 186	7.01 227	13.16 257	11.18 264	4.88 254	7.81 263	19.45 266	19.58 271	14.82 228	20.54 239

FADNet_RVC	12.83 252	9.18 252	6.00 227	17.32 263	8.43 241	6.02 207	5.16 216	16.68 259	6.01 236	18.67 279	14.01 261	24.78 258	19.64 267	5.79 263	14.83 284	6.97 211	15.41 261	11.47 273	34.21 284	10.48 264	12.80 254	16.02 292	2.14 213	7.31 255	10.14 205	18.66 263	10.33 185	18.00 222

SGM-Forest	8.97 224	9.25 253	2.31 142	18.42 265	9.53 249	10.54 240	2.93 198	12.39 224	1.78 176	8.99 168	3.73 141	18.11 241	11.34 256	4.22 249	7.99 203	6.38 200	6.62 148	2.95 129	9.10 155	3.77 179	8.28 190	4.80 141	3.31 237	3.31 222	16.01 249	11.58 212	25.32 275	19.29 230
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NOSS_ROB	12.25 247	9.52 254	5.01 215	12.85 249	10.79 259	10.64 241	6.79 226	21.16 275	5.63 234	11.90 205	7.79 203	9.69 160	7.49 244	12.87 286	13.04 274	11.80 280	15.65 262	12.11 277	14.27 196	8.78 251	17.59 281	10.04 248	5.16 260	10.72 275	21.20 276	15.54 248	23.28 271	19.43 231

ADCL	10.50 241	10.03 255	7.04 237	7.18 218	5.54 221	10.26 239	10.81 254	14.24 244	19.32 283	14.16 243	15.22 267	14.41 214	4.88 223	4.92 254	8.29 210	7.34 218	9.11 194	6.50 223	15.94 211	6.52 217	12.93 255	10.39 255	5.04 257	4.34 235	12.79 227	15.31 246	12.40 210	18.55 224

PS-NSSS	8.92 222	10.56 256	2.94 155	20.23 270	6.01 226	13.21 251	7.92 233	14.92 251	1.45 157	18.68 280	0.90 85	43.30 280	4.22 216	3.63 242	6.76 176	3.35 88	5.53 129	3.52 143	19.94 241	2.70 153	3.62 87	1.71 57	3.48 242	0.97 140	8.91 188	8.81 185	8.63 150	14.97 207

DCVSM-stereo	16.53 266	10.58 257	9.66 252	18.85 267	10.83 260	26.03 281	13.81 267	20.34 269	13.17 266	15.98 265	18.12 281	49.21 288	31.19 286	4.73 253	9.00 221	9.87 256	13.12 245	7.11 234	28.30 263	16.44 289	11.28 234	10.72 259	19.15 299	8.36 265	12.89 228	14.92 244	18.66 251	24.08 253

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 277	10.58 257	13.21 279	21.10 272	12.82 270	17.68 268	22.41 289	14.66 248	9.25 253	11.76 204	19.72 289	78.32 331	24.76 273	20.31 300	11.52 258	9.88 258	26.15 302	16.66 295	32.71 278	11.68 269	16.68 278	13.08 276	5.93 265	8.18 264	19.39 265	16.85 253	17.65 248	27.14 265

CBMV	15.50 262	10.69 259	8.40 244	16.02 260	11.11 262	12.89 249	4.24 207	21.34 276	15.36 274	19.49 285	7.06 191	28.50 263	9.40 251	6.42 268	13.21 275	12.10 283	15.07 259	12.37 280	16.04 212	9.27 254	15.69 271	9.92 243	4.30 247	15.37 285	22.30 280	18.82 265	39.12 300	44.05 298
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	14.42 257	10.82 260	12.34 269	22.60 276	14.88 275	14.98 258	15.15 270	20.50 271	4.48 224	16.38 269	10.15 227	17.25 237	1.84 141	19.47 298	11.57 259	13.28 292	14.29 252	9.08 249	11.15 173	9.30 255	17.96 285	15.05 286	5.03 256	12.00 278	20.48 271	22.38 289	22.99 270	24.00 252

UCFNet_RVC	7.31 195	10.90 261	3.72 184	8.53 226	6.34 228	5.70 203	1.88 183	9.50 170	2.87 205	10.61 190	9.09 213	24.45 256	3.50 207	0.83 169	7.65 198	3.74 100	5.02 117	4.98 192	9.22 156	4.07 189	7.02 170	4.58 138	2.97 232	2.88 210	14.87 242	9.76 192	9.23 157	13.60 195

DDVS	15.10 258	11.04 262	13.88 284	10.28 235	9.99 250	14.56 255	8.32 236	20.54 272	12.80 264	12.69 212	28.28 307	42.28 278	27.73 280	5.35 259	12.91 272	11.70 276	14.06 251	9.42 253	26.47 262	15.17 284	11.64 241	10.93 261	4.50 248	6.28 252	12.04 219	11.56 211	19.60 253	23.71 251

FCDSN-DC	11.37 242	11.42 263	11.08 264	12.74 247	10.46 257	10.13 236	13.47 266	14.12 243	2.60 202	14.56 249	1.86 113	7.49 139	2.11 163	4.52 251	18.19 301	16.02 304	19.95 284	17.16 297	12.89 185	8.51 246	16.38 275	9.96 245	3.61 243	17.93 294	12.17 222	13.27 226	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.
RGC	12.52 250	11.48 264	13.33 280	12.10 245	11.73 266	14.58 256	6.96 228	14.26 245	16.09 276	7.33 150	19.17 286	17.09 233	21.08 269	7.05 272	13.55 277	8.10 229	9.45 204	7.13 235	14.73 203	7.59 238	8.75 194	7.63 190	5.32 262	6.63 253	15.73 248	20.65 278	20.04 257	20.44 238

ITSA-stereo	15.36 260	11.88 265	7.27 240	26.81 283	13.63 272	10.18 237	8.62 239	20.49 270	10.58 257	21.85 291	16.53 272	31.24 266	30.96 285	9.01 274	11.99 262	9.60 252	15.24 260	9.66 255	23.63 255	6.47 215	10.73 222	10.52 257	5.87 264	7.73 261	21.08 275	19.76 273	15.91 236	27.42 266

GwcNet-ADL	12.05 246	11.91 266	9.54 251	18.75 266	10.20 253	12.14 247	6.27 225	13.65 239	5.02 227	12.11 207	17.59 277	29.93 265	9.22 250	4.00 243	8.92 220	9.34 245	13.38 247	6.69 228	23.76 256	9.21 252	9.40 205	10.34 254	6.62 272	6.01 250	14.99 245	18.15 260	11.36 201	16.95 219

pmcnn	17.48 272	12.24 267	5.49 221	16.43 262	12.67 268	20.37 272	13.45 265	15.73 253	6.53 237	9.33 171	16.08 269	36.41 271	31.77 289	1.19 188	10.64 248	11.94 282	17.58 274	11.13 271	33.67 282	13.41 277	18.13 286	11.69 266	10.16 280	10.62 274	20.15 270	17.79 258	41.23 304	46.08 302

PWC_ROB	18.14 275	12.26 268	12.99 276	8.59 227	12.83 271	10.82 243	17.67 278	17.38 261	31.50 308	8.59 165	16.91 273	21.14 250	53.99 320	6.59 269	13.63 278	10.19 269	23.63 301	13.26 283	37.72 291	14.50 279	19.05 292	14.89 284	3.38 239	15.79 286	14.66 241	13.71 234	19.36 252	44.89 300

SFCPSM	16.40 265	13.16 269	8.61 245	16.26 261	11.35 263	16.02 261	10.72 253	18.80 263	13.84 268	13.17 222	20.92 291	35.30 269	37.96 300	6.05 265	10.85 251	9.55 251	12.68 241	9.16 250	36.45 287	20.65 298	13.76 261	12.33 271	7.58 275	5.97 249	19.12 262	19.85 274	16.70 242	26.05 262

ADCMid	18.65 276	13.18 270	12.39 270	11.76 243	14.19 273	18.49 270	14.99 269	26.29 288	26.32 295	12.79 214	16.33 271	36.18 270	23.39 272	7.98 273	15.52 292	12.49 287	21.07 291	12.21 278	38.30 293	12.13 275	20.69 296	18.31 298	12.50 288	10.20 272	22.89 281	20.15 276	20.27 258	32.52 278

XPNet_ROB	11.67 245	13.20 271	6.63 230	6.03 208	7.57 236	9.37 230	7.79 232	5.83 108	8.72 251	8.51 163	13.75 257	49.51 289	3.49 206	3.24 237	10.60 247	7.51 222	19.13 279	6.96 232	14.33 197	6.24 214	11.17 230	15.75 291	3.65 244	4.83 241	9.30 195	11.04 207	31.52 286	19.58 233

GANetREF_RVC	17.96 274	13.78 272	16.85 293	13.13 252	10.91 261	12.94 250	11.29 257	33.74 297	20.83 285	27.66 303	6.09 178	50.53 292	26.27 277	3.04 231	15.18 289	7.13 214	11.68 235	10.53 268	31.57 276	10.46 263	18.21 287	9.24 227	8.91 276	18.25 295	23.10 282	15.87 249	29.33 280	28.45 271
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
ADCPNet	19.39 278	13.87 273	11.68 267	15.69 259	17.32 280	15.71 259	16.26 273	23.07 281	20.67 284	18.57 278	18.76 285	20.18 247	29.47 282	10.00 278	14.34 281	14.05 296	18.99 278	11.55 274	34.43 285	20.26 297	20.72 297	18.42 299	11.08 284	16.03 287	25.16 285	27.30 300	25.24 274	34.64 281

FAT-Stereo	22.66 287	14.10 274	18.12 299	36.51 291	36.45 301	28.44 284	18.28 279	23.24 282	12.64 262	19.19 281	29.53 310	34.98 268	34.03 293	13.01 288	15.02 285	12.25 284	18.18 276	19.93 302	34.98 286	19.35 295	17.89 284	12.07 269	13.56 289	16.39 288	18.75 260	22.16 287	29.92 282	42.72 294

ccs_rob	15.15 259	14.72 275	7.44 241	22.32 275	9.33 247	22.95 277	17.29 274	14.27 246	5.28 229	14.81 252	23.21 297	55.94 298	30.81 284	5.40 260	12.59 267	10.12 267	11.59 234	9.34 252	19.31 234	11.79 271	13.71 260	11.01 262	5.04 257	5.61 246	12.12 221	12.86 223	12.00 206	18.08 223

DPSNet	28.84 298	15.01 276	14.59 288	24.53 282	22.59 290	32.15 289	14.89 268	20.11 267	22.50 288	8.42 162	9.93 224	89.34 348	44.91 310	5.30 256	16.79 296	17.05 307	33.42 309	28.86 314	68.85 322	19.87 296	21.86 299	20.14 304	40.60 316	25.82 310	42.58 315	28.31 304	39.91 302	50.48 308

SAMSARA	38.30 309	15.47 277	38.14 318	18.86 268	17.33 281	18.42 269	17.45 276	44.16 318	36.06 317	28.66 306	18.06 279	28.26 262	47.25 312	13.90 290	27.47 315	29.04 318	22.15 297	25.56 310	46.84 302	26.27 305	47.87 335	51.36 340	6.64 273	28.47 313	96.29 354	97.75 354	95.23 353	91.23 352

ACV-stereo	21.00 281	16.71 278	10.82 262	22.70 277	12.30 267	32.34 290	20.96 285	20.12 268	17.44 280	17.02 272	18.16 282	24.42 255	40.56 306	5.62 262	14.22 280	15.37 302	29.61 305	12.36 279	61.69 316	28.65 309	22.28 301	15.15 287	23.10 309	12.11 279	13.07 231	14.86 242	19.87 256	25.61 261

S-Stereo	27.72 294	17.16 279	13.86 283	39.92 296	37.96 304	40.17 300	37.41 302	22.71 277	22.92 292	17.38 274	45.47 319	52.74 295	36.13 295	14.44 292	15.19 290	13.69 293	19.68 283	25.76 311	37.88 292	24.35 302	16.58 276	17.35 296	54.72 320	21.07 304	19.57 267	19.47 269	23.45 272	41.49 291

ETE_ROB	15.85 264	17.19 280	6.97 236	12.39 246	10.54 258	16.82 266	8.40 237	10.76 202	13.32 267	11.19 198	18.44 283	58.51 299	6.50 240	6.01 264	12.65 268	9.41 246	23.07 298	9.86 259	20.40 242	10.14 261	15.50 270	13.68 278	5.13 259	7.65 259	14.90 243	21.29 279	42.78 306	24.50 256

SANet	26.20 291	17.46 281	19.39 304	23.31 278	19.54 285	30.21 288	17.62 277	34.21 300	29.84 305	16.57 270	29.14 309	78.44 332	41.28 307	17.70 296	14.47 282	9.87 256	21.24 292	16.39 293	30.80 273	14.78 283	18.51 288	16.48 295	28.56 312	18.55 297	32.02 298	26.21 298	36.14 297	48.65 305

PA-Net	9.95 234	17.79 282	13.14 278	4.86 193	11.72 265	5.03 197	11.63 259	13.76 240	10.83 258	7.45 152	5.67 171	9.12 156	8.54 246	9.52 277	10.98 253	6.60 203	3.46 88	6.66 227	7.76 136	6.80 223	4.83 113	9.05 226	2.30 221	5.54 245	11.20 211	23.05 291	8.19 144	33.08 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	15.83 263	18.32 283	10.45 258	10.22 234	10.00 251	17.62 267	10.32 250	11.67 214	16.15 277	13.58 234	18.48 284	59.62 302	7.63 245	5.28 255	16.96 297	8.57 236	19.42 281	13.90 286	17.46 224	9.65 258	15.04 265	14.91 285	4.56 249	7.33 256	11.88 218	19.34 267	34.58 294	24.50 256

ADCS	26.80 293	19.40 284	15.99 291	21.47 273	20.26 287	22.98 278	18.29 280	35.82 301	32.21 309	16.06 266	26.49 300	45.49 283	36.28 296	13.17 289	20.46 306	19.03 308	30.07 306	22.20 305	48.35 303	27.42 307	35.57 316	28.75 317	13.83 290	20.87 303	29.72 295	30.23 307	30.90 285	42.38 292

STTRV1_RVC		19.69 285	10.23 257	32.93 289	18.42 283	28.73 285	21.65 288	30.21 294	29.18 303	24.35 295	21.99 293	42.54 279	40.31 305	46.58 311	29.61 317	10.10 266	57.30 332	13.57 284		28.69 310	58.70 341	19.89 302		41.61 322	24.70 284	55.51 337	34.55 293	61.08 321

AnyNet_C01	29.84 300	19.89 286	14.82 289	20.44 271	24.83 292	21.98 273	21.35 287	35.82 301	38.87 320	21.30 290	27.69 306	49.03 287	34.01 292	14.21 291	25.95 313	21.84 314	38.69 316	34.70 320	58.02 312	30.27 311	38.97 322	31.02 321	21.95 306	20.80 302	34.15 303	28.69 305	32.34 287	44.08 299

FC-DCNN	16.94 270	19.98 287	17.50 297	30.21 285	19.17 284	26.56 282	24.08 292	25.48 285	6.76 240	19.19 281	6.28 181	18.52 244	4.41 221	11.03 283	15.54 293	14.98 301	21.04 290	14.06 287	18.07 227	9.67 259	19.16 293	9.99 246	4.83 252	16.43 290	23.36 283	16.73 252	22.02 267	22.31 244

edge stereo	29.25 299	20.44 288	19.28 303	41.04 298	37.14 303	43.08 304	39.81 303	38.54 310	21.86 286	16.30 268	39.05 318	60.91 304	36.52 297	25.09 306	13.84 279	13.95 294	26.34 303	15.54 290	44.48 299	19.15 294	18.84 291	16.15 293	21.96 307	17.87 293	27.90 293	22.43 290	39.03 299	53.23 312

FC-DCNN v2	17.61 273	20.56 289	17.94 298	31.78 287	19.76 286	27.51 283	24.30 293	26.84 289	7.41 244	19.43 283	6.75 184	19.23 246	5.90 233	11.12 284	15.60 294	14.94 300	21.03 289	13.86 285	18.35 231	9.62 257	19.21 294	9.93 244	4.85 253	16.40 289	25.95 287	18.11 259	24.75 273	24.42 255

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 284	20.71 290	11.36 266	29.18 284	18.08 282	22.91 276	18.43 281	37.55 307	24.02 293	32.04 309	14.86 265	46.12 285	35.56 294	14.85 293	15.04 287	10.88 272	10.38 216	7.76 243	33.34 280	8.77 250	15.08 266	15.67 290	15.43 294	13.32 282	31.89 297	26.93 299	32.93 289	31.67 275

G-Net	26.39 292	20.83 291	18.69 301	18.14 264	16.15 276	35.72 295	15.59 271	28.39 292	32.97 312	27.04 302	33.44 316	63.95 312	25.70 275	6.89 271	17.98 300	16.18 305	23.13 299	17.60 299	44.66 300	34.02 318	25.13 305	20.14 304	11.41 285	16.88 291	27.61 292	29.30 306	42.48 305	42.59 293

LSM0	41.44 313	24.61 292	12.72 273	39.36 295	29.64 299	40.63 302	36.02 300	50.44 322	34.27 315	45.33 324	46.68 320	62.96 309	54.33 321	10.70 281	82.82 346	89.58 348	35.18 312	23.00 308	69.90 325	35.16 319	44.19 329	35.05 325	17.16 296	25.30 308	38.79 309	32.56 312	51.88 314	50.73 309

LE_ROB	30.18 301	25.29 293	22.53 307	44.68 302	47.30 314	42.05 303	47.63 310	37.72 308	26.38 296	14.44 247	27.01 302	63.45 310	53.67 319	2.76 225	9.16 223	5.54 181	11.17 230	7.21 236	33.90 283	14.21 278	15.25 269	10.29 253	10.82 282	29.62 316	43.65 317	41.44 322	61.77 325	65.95 334

FBW_ROB	22.68 288	25.59 294	17.06 294	42.36 299	25.78 294	32.64 291	18.79 282	14.74 250	11.55 259	14.37 246	14.63 264	43.96 282	27.95 281	19.91 299	12.86 271	7.21 216	19.18 280	10.97 270	50.42 306	7.16 232	14.33 264	8.94 223	19.37 300	27.40 311	19.63 268	19.58 271	32.74 288	53.34 313

CSAN	20.20 279	25.94 295	18.99 302	19.75 269	16.53 278	14.47 253	8.99 246	25.29 284	28.05 299	34.09 311	13.71 256	50.93 293	26.34 278	4.65 252	12.99 273	8.24 232	13.54 248	11.67 275	22.32 252	16.30 288	15.15 267	10.21 251	6.23 268	17.35 292	26.80 290	25.06 295	34.30 292	37.46 283

XQC	23.79 290	26.07 296	15.10 290	32.24 288	23.60 291	33.61 293	31.06 297	36.95 305	28.94 302	28.36 304	13.76 258	41.71 277	22.97 271	18.81 297	15.02 285	11.76 277	14.98 257	11.67 275	32.12 277	15.72 287	17.84 283	17.68 297	11.06 283	14.53 284	30.59 296	25.39 297	42.82 307	27.90 268

DGSMNet	31.95 302	26.17 297	20.72 306	37.26 292	28.74 298	34.52 294	34.10 299	24.17 283	19.22 282	24.54 297	49.93 324	45.93 284	27.51 279	21.47 303	22.14 307	20.16 311	51.49 326	29.68 317	61.18 315	33.45 317	39.09 323	39.36 331	24.02 310	29.07 315	25.54 286	24.21 293	30.84 284	38.20 284

SGM_RVC	22.30 286	26.60 298	13.45 281	40.22 297	26.52 296	36.56 297	24.02 291	27.37 290	17.51 281	17.98 276	18.03 278	43.52 281	37.60 299	2.18 215	9.83 236	5.94 194	13.03 244	6.93 231	30.45 270	8.54 247	12.39 251	4.12 118	5.16 260	11.77 277	36.42 307	27.38 301	52.67 316	45.94 301
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	21.76 283	26.76 299	12.74 275	38.92 294	21.53 288	35.95 296	23.82 290	28.41 293	16.51 278	14.11 241	18.08 280	50.37 291	31.58 287	3.29 240	9.31 227	5.58 182	14.41 253	6.57 226	28.33 264	7.58 237	12.09 245	4.33 125	5.42 263	9.98 271	40.14 312	30.48 308	50.62 312	40.54 288

MFN_U_SF_RVC	28.82 297	28.11 300	16.40 292	33.64 290	25.89 295	32.81 292	27.70 296	37.42 306	22.10 287	45.99 327	28.32 308	49.91 290	32.35 290	21.67 304	23.87 311	16.93 306	13.84 250	15.41 289	53.47 307	24.58 303	22.24 300	24.24 312	11.62 286	24.71 307	33.63 300	24.09 292	37.01 298	50.20 307

MeshStereo	28.39 296	28.64 301	17.49 296	49.25 306	36.94 302	38.63 298	25.84 294	34.17 299	25.10 294	21.94 292	21.87 292	55.23 296	48.16 313	4.50 250	13.52 276	12.28 285	18.04 275	11.23 272	30.39 269	14.62 280	25.20 306	20.27 306	21.38 305	18.82 298	39.99 311	31.23 310	52.09 315	49.59 306
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
DDUNet	22.09 285	28.93 302	10.71 259	44.13 301	38.12 305	44.55 308	45.65 309	10.93 205	12.67 263	9.01 169	19.31 287	20.40 248	4.73 222	90.87 324	15.39 291	11.80 280	19.61 282	9.59 254	29.64 268	11.01 267	17.32 279	15.62 289	18.79 298	6.18 251	13.56 235	14.63 241	15.99 240	17.27 220

UDG	23.27 289	29.32 303	11.18 265	43.83 300	40.37 306	44.05 306	50.45 313	13.10 233	13.02 265	14.19 245	22.69 296	21.71 251	5.53 229	87.32 322	14.53 283	9.94 261	21.35 293	14.28 288	31.51 275	11.75 270	18.79 290	19.17 301	14.52 293	7.66 260	16.22 250	18.20 261	17.11 243	16.42 217

MDST_ROB	20.31 280	32.64 304	11.05 263	48.15 305	25.03 293	40.35 301	19.18 283	18.66 262	11.72 260	16.23 267	7.89 205	29.18 264	38.42 301	1.31 196	9.90 237	5.45 178	10.74 220	4.30 176	14.90 205	6.70 222	11.78 242	5.78 166	6.44 271	8.89 267	40.87 313	31.29 311	52.88 317	38.56 285

PVD	36.94 307	35.53 305	20.19 305	46.53 303	34.00 300	49.81 310	37.38 301	39.85 314	38.08 319	15.29 261	27.60 305	51.81 294	50.55 315	49.21 312	16.55 295	15.85 303	37.91 315	22.29 306	49.12 305	26.18 304	37.77 317	38.78 330	19.75 302	24.11 306	43.49 316	58.18 338	46.46 310	65.23 331

MADNet+	53.95 321	35.82 306	65.49 340	55.03 310	52.23 317	44.42 307	40.28 305	60.67 329	51.63 326	54.06 329	38.36 317	76.38 329	64.35 328	32.92 309	60.20 331	48.58 329	53.78 329	50.30 331	69.19 323	51.45 324	47.07 333	40.09 332	52.15 319	46.49 323	75.06 345	69.31 344	57.65 322	63.58 329

MANE	35.56 306	36.32 307	30.27 312	57.13 311	45.60 310	45.77 309	44.19 306	42.38 317	28.54 301	22.99 294	27.28 304	55.78 297	38.47 302	17.15 295	19.38 304	22.05 315	28.66 304	42.73 326	37.10 288	15.31 286	28.48 310	16.47 294	9.03 278	25.43 309	52.81 325	42.23 324	66.17 331	62.49 326

CC-Net-ROB	21.26 282	37.17 308	18.21 300	53.24 308	41.87 307	43.35 305	32.25 298	28.26 291	7.15 242	35.79 312	8.18 207	67.30 320	6.82 241	17.02 294	9.70 235	3.67 98	10.84 222	8.97 248	38.52 294	7.29 235	6.46 157	4.21 120	12.31 287	2.88 210	17.19 255	13.90 237	13.06 217	28.51 272

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 304	37.24 309	37.63 317	47.28 304	27.52 297	29.08 286	26.75 295	50.43 321	47.48 324	40.30 318	26.00 299	38.55 276	32.85 291	28.45 308	32.67 318	26.35 316	15.78 263	21.22 304	61.04 314	33.35 316	22.55 302	27.54 316	26.33 311	35.86 321	34.90 304	22.12 285	28.39 279	40.68 289

ELAS_RVC	38.71 311	44.08 310	36.14 316	58.34 313	44.80 309	56.14 315	49.04 311	39.16 311	28.27 300	25.76 301	32.54 315	72.51 326	41.64 309	21.11 302	22.30 309	19.61 310	35.30 313	23.00 308	43.53 296	23.57 301	35.09 315	26.25 314	19.66 301	32.53 319	49.82 321	40.38 320	64.26 329	60.37 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	37.96 308	44.56 311	27.41 311	61.43 315	43.01 308	54.12 311	44.65 308	41.12 316	30.83 307	31.66 308	22.08 294	61.84 308	55.93 323	12.97 287	24.90 312	21.55 313	21.99 295	16.73 296	57.95 311	30.86 314	27.04 309	21.23 308	18.58 297	28.82 314	49.15 319	37.94 318	73.47 342	62.96 327

ELAS	38.52 310	44.92 312	35.73 315	58.67 314	45.67 311	54.34 313	49.79 312	39.79 313	30.51 306	25.44 300	30.07 313	65.85 319	41.53 308	20.67 301	22.24 308	19.55 309	34.81 311	22.44 307	44.42 298	23.13 300	34.09 314	25.77 313	19.79 303	30.94 318	52.44 324	42.30 325	63.40 328	61.61 323
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	33.82 305	46.03 313	33.92 314	62.03 317	49.51 315	54.29 312	44.39 307	36.14 303	32.39 310	25.36 299	27.16 303	63.64 311	51.30 317	11.18 285	12.51 264	7.64 224	16.36 270	8.19 245	46.40 301	15.25 285	17.50 280	15.24 288	9.85 279	23.07 305	49.16 320	40.60 321	62.23 326	51.79 311

AMNet	47.82 317	49.81 314	47.75 322	49.90 307	46.59 313	58.94 316	54.48 314	20.74 274	35.99 316	31.17 307	68.62 333	69.95 323	11.91 258	54.47 315	44.89 322	55.58 333	56.46 331	57.26 340	48.53 304	48.42 322	57.22 340	47.88 337	10.80 281	47.38 324	44.55 318	51.78 333	57.59 321	62.43 325

DispFullNet	39.75 312	49.92 315	23.96 309	64.91 318	46.52 312	59.62 317	70.39 319	31.47 296	26.91 298	20.82 287	19.96 290	67.89 321	48.82 314	93.71 326	18.90 303	20.26 312	49.49 325	34.84 321	69.36 324	28.05 308	25.61 307	21.10 307	20.01 304	20.31 300	28.35 294	19.38 268	35.57 296	56.98 318

SQANet	32.80 303	51.98 316	17.38 295	71.36 320	50.98 316	73.19 322	74.73 320	25.86 287	12.19 261	32.41 310	14.38 263	59.07 300	14.65 265	90.80 323	9.98 239	6.17 196	17.16 272	15.73 291	43.94 297	12.07 274	9.77 210	8.88 222	57.35 321	7.60 258	21.20 276	20.05 275	25.86 276	40.75 290

JetBlue	56.35 322	54.44 317	61.38 335	61.95 316	57.67 320	61.95 318	60.94 316	51.18 323	73.59 337	45.81 326	26.60 301	88.52 345	40.01 304	51.49 313	43.77 321	43.40 325	60.04 336	52.20 335	59.95 313	50.68 323	52.42 337	57.10 341	68.83 335	54.93 332	53.92 326	44.48 327	72.22 338	72.13 339

SPS-STEREO	56.37 323	55.26 318	52.00 326	54.83 309	53.74 318	62.64 319	54.55 315	36.65 304	52.61 327	41.02 320	72.82 339	68.83 322	51.37 318	54.23 314	54.01 326	56.16 335	65.48 341	61.21 343	67.80 321	65.19 337	71.89 347	61.36 345	22.00 308	53.23 330	52.28 323	54.66 336	64.70 330	61.46 322
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 324	55.60 319	53.01 329	57.87 312	54.17 319	66.57 320	61.59 317	40.71 315	45.76 323	41.21 321	73.61 340	65.02 315	54.97 322	55.73 317	54.11 329	55.49 332	65.18 340	59.21 342	64.31 317	60.11 333	65.62 343	58.39 342	28.82 313	49.97 326	51.62 322	52.77 334	67.11 332	64.35 330

MonStereo1	51.18 319	58.34 320	38.73 320	78.42 322	72.14 327	70.33 321	82.77 324	56.41 326	40.69 321	60.02 334	69.07 334	78.14 330	57.29 326	97.30 345	18.25 302	10.99 273	39.04 317	34.08 318	56.87 310	30.81 313	33.37 312	23.16 311	85.01 344	30.41 317	34.09 302	21.43 280	50.46 311	54.22 317

otaku	41.47 314	59.93 321	23.77 308	85.43 336	70.24 325	84.12 338	93.39 340	37.75 309	32.63 311	39.34 317	19.49 288	59.42 301	25.11 274	95.21 327	19.99 305	11.68 275	18.98 277	16.34 292	64.80 318	27.36 306	13.65 259	10.63 258	58.26 322	19.35 299	33.80 301	22.23 288	34.11 291	42.76 295

ACVNet-4b	45.05 316	60.08 322	30.77 313	90.02 342	75.84 335	84.32 339	96.58 347	33.86 298	33.30 313	41.42 322	17.10 274	79.70 334	30.67 283	96.27 334	28.98 316	27.35 317	31.43 307	19.93 302	54.55 308	37.33 320	11.23 233	9.86 242	62.73 331	18.46 296	35.28 305	28.09 303	40.93 303	40.39 287

Ntro	43.91 315	60.52 323	25.10 310	85.23 335	71.11 326	83.99 336	93.99 341	47.62 319	36.91 318	40.53 319	31.94 314	64.60 314	21.97 270	95.55 329	22.72 310	12.49 287	21.79 294	16.54 294	65.59 319	31.28 315	15.15 267	11.03 263	59.53 323	20.73 301	36.26 306	30.56 309	39.66 301	43.06 296

ACVNet_1	48.34 318	63.93 324	38.22 319	86.47 338	72.30 328	85.13 341	94.95 343	58.28 327	29.71 304	43.49 323	48.57 322	65.41 317	56.74 324	95.77 330	26.81 314	14.51 299	35.45 314	27.56 312	56.62 309	30.44 312	25.82 308	18.59 300	63.35 332	28.26 312	42.57 314	25.15 296	35.26 295	35.90 282

RainbowNet	53.63 320	66.91 325	44.07 321	91.23 343	74.92 333	90.37 348	95.07 344	39.32 312	33.34 314	45.45 325	29.92 311	71.99 325	56.83 325	96.98 342	68.70 334	46.94 327	34.42 310	29.67 316	77.69 336	55.56 328	21.47 298	14.04 280	64.62 333	33.19 320	39.92 310	32.77 313	44.50 308	48.08 304

WAO-7	61.44 328	71.70 326	62.21 337	65.81 319	69.25 323	55.85 314	62.17 318	81.48 342	77.86 342	59.25 333	69.56 335	65.46 318	70.40 332	54.87 316	84.64 348	76.82 345	43.20 319	34.36 319	80.12 341	68.99 342	41.89 325	31.49 322	14.04 291	80.25 350	55.37 328	63.81 340	56.11 318	61.87 324

ACVNet_2	58.27 325	74.04 327	56.98 332	88.59 339	81.05 338	87.05 345	96.06 345	66.05 331	43.49 322	52.82 328	46.78 321	78.54 333	69.96 331	96.60 335	50.76 325	40.75 322	40.15 318	28.24 313	76.92 333	42.75 321	31.31 311	21.70 309	61.62 324	53.19 329	55.03 327	28.06 302	51.48 313	53.37 314

IMH-64-1	60.28 326	74.69 328	50.42 323	80.31 324	73.97 330	79.70 328	84.33 326	77.04 335	64.71 330	37.08 313	59.46 326	61.44 305	80.06 342	96.76 339	49.65 323	41.24 323	48.02 322	35.18 322	71.95 326	54.63 326	37.85 318	30.42 319	61.88 325	50.63 327	66.91 335	36.03 316	57.39 319	65.70 332

IMH-64	60.28 326	74.69 328	50.42 323	80.31 324	73.97 330	79.70 328	84.33 326	77.04 335	64.71 330	37.08 313	59.46 326	61.44 305	80.06 342	96.76 339	49.65 323	41.24 323	48.02 322	35.18 322	71.95 326	54.63 326	37.85 318	30.42 319	61.88 325	50.63 327	66.91 335	36.03 316	57.39 319	65.70 332

TorneroNet-64	63.19 331	75.15 330	55.88 331	82.69 331	63.23 321	74.55 323	83.40 325	60.19 328	69.74 335	56.51 331	48.87 323	86.61 341	70.59 334	96.70 336	63.73 332	51.45 330	46.73 320	46.07 327	76.66 332	58.77 331	33.57 313	34.51 324	74.14 337	55.02 333	59.06 330	48.57 331	61.16 323	72.46 340

IMH	62.37 329	75.88 331	52.64 327	80.91 326	73.71 329	82.21 332	84.46 328	77.43 337	66.45 333	38.17 316	59.49 328	65.18 316	82.27 345	96.74 338	54.05 328	45.28 326	49.25 324	36.35 324	75.11 331	59.08 332	37.91 320	30.39 318	61.98 327	54.51 331	70.73 339	45.19 328	61.21 324	67.54 335

TorneroNet	66.23 332	77.53 332	63.32 338	85.97 337	69.14 322	77.06 324	86.80 332	62.89 330	70.48 336	65.63 337	55.43 325	86.42 340	67.47 329	96.85 341	67.92 333	52.32 331	47.97 321	50.55 332	78.21 337	62.59 335	38.95 321	41.32 333	76.55 339	56.42 334	60.86 331	48.15 330	69.78 336	71.65 338

DPSimNet_ROB	78.97 345	77.62 333	80.17 348	79.15 323	89.15 345	80.21 330	80.58 323	70.37 332	95.41 351	96.15 349	87.26 347	88.83 346	59.22 327	93.19 325	74.77 337	69.80 344	75.14 346	65.07 344	82.98 344	77.91 348	71.40 346	78.66 348	91.28 349	61.75 337	68.55 337	82.24 350	77.44 344	77.82 343

WAO-6	67.55 334	78.30 334	59.14 333	81.25 327	79.91 337	77.57 325	86.13 331	81.41 341	68.11 334	68.43 339	70.17 336	60.57 303	84.88 346	96.09 331	78.63 344	61.94 336	52.44 328	47.97 329	67.63 320	57.85 330	55.31 338	51.06 339	49.29 318	58.07 335	71.80 340	43.75 326	67.99 333	68.15 336

notaker	71.38 338	78.65 335	54.69 330	84.72 334	82.95 339	82.06 331	91.48 337	87.48 348	82.07 346	60.48 335	85.97 346	70.68 324	79.79 341	96.70 336	77.03 340	61.97 337	61.31 338	49.23 330	81.82 343	67.63 340	52.22 336	46.81 335	73.73 336	68.68 341	58.07 329	51.33 332	68.53 335	71.08 337

LRCNet_RVC	69.01 335	78.86 336	51.62 325	95.98 349	97.20 351	94.61 350	90.00 334	72.51 333	49.01 325	99.86 353	79.80 344	96.18 352	77.08 339	97.92 349	43.52 320	32.40 319	79.98 348	65.71 345	96.30 350	73.11 343	47.12 334	37.90 328	95.96 350	64.87 338	37.53 308	21.86 284	46.23 309	40.21 286

LVE	69.55 336	79.12 337	67.17 341	92.96 347	87.79 343	82.46 333	96.73 349	83.91 345	66.42 332	72.92 342	76.51 341	61.80 307	87.71 349	97.59 348	54.04 327	47.00 328	55.01 330	53.49 336	80.57 342	61.93 334	44.39 330	38.35 329	79.72 341	70.54 344	68.62 338	46.65 329	72.75 339	51.61 310

ktn	73.77 339	79.75 338	53.00 328	81.45 328	88.63 344	78.92 326	90.62 336	90.90 350	91.37 348	57.04 332	91.77 350	64.56 313	68.03 330	97.29 344	75.00 338	65.54 339	66.33 342	56.23 339	78.86 339	65.83 339	61.55 342	59.89 344	67.39 334	66.10 339	75.18 346	60.13 339	78.23 347	82.16 348

PSMNet_ROB	62.69 330	80.61 339	59.91 334	81.85 329	75.39 334	85.28 342	87.50 333	55.22 325	75.12 338	70.87 340	63.54 331	73.03 327	71.52 335	95.40 328	54.18 330	37.32 320	51.73 327	39.45 325	72.02 328	65.27 338	40.03 324	26.72 315	62.70 330	47.90 325	62.18 333	38.75 319	73.13 340	46.14 303

UNDER WATER-64	75.67 342	81.70 340	71.33 342	91.75 344	87.21 341	85.53 343	96.64 348	83.38 343	76.42 339	79.20 346	85.55 345	86.85 342	76.63 338	97.41 346	72.40 335	55.82 334	61.54 339	55.65 338	74.02 330	53.26 325	44.03 327	50.98 338	90.58 347	73.26 345	78.01 349	80.76 349	68.27 334	84.86 349

DLNR_Zeroshot_test	27.74 295	81.73 341	12.63 272	100.00 351	0.86 105	2.07 154	98.97 351	12.75 227	1.01 123	13.19 225	6.22 180	12.59 191	2.29 176	24.24 305	96.65 351	100.00 355	32.51 308	28.96 315	28.74 265	5.03 196	12.27 250	9.76 239	1.02 142	3.30 221	13.96 239	10.23 200	18.30 249	19.61 234

MFMNet_re	70.53 337	82.36 342	77.16 347	78.14 321	69.48 324	83.12 335	76.90 322	52.18 324	55.55 328	54.56 330	72.65 338	73.90 328	50.72 316	65.86 318	81.62 345	83.89 347	81.27 349	78.63 348	72.62 329	68.87 341	75.27 348	74.56 347	46.78 317	60.04 336	61.18 332	66.38 341	73.44 341	87.29 351

HanzoNet	79.15 346	82.61 343	63.39 339	84.63 333	87.76 342	82.84 334	90.52 335	93.48 351	91.71 349	61.49 336	89.74 348	83.24 338	86.75 348	97.92 349	73.08 336	66.32 340	74.85 344	72.80 346	87.43 345	75.21 344	70.67 345	70.02 346	75.14 338	68.22 340	77.26 348	70.29 345	79.78 348	79.93 347

WAO-8	73.90 340	83.69 344	72.64 344	89.62 340	89.28 346	88.99 346	92.48 338	80.57 339	77.83 340	76.08 343	62.52 329	82.88 336	72.27 336	96.23 332	77.30 341	69.40 342	59.94 334	52.15 333	77.08 334	76.97 346	46.88 331	35.80 326	62.13 328	73.39 346	75.03 343	68.35 342	77.93 345	77.76 341

Venus	73.90 340	83.69 344	72.64 344	89.67 341	89.28 346	88.99 346	92.48 338	80.57 339	77.83 340	76.08 343	62.52 329	82.88 336	72.27 336	96.23 332	77.30 341	69.40 342	59.94 334	52.15 333	77.08 334	76.97 346	46.88 331	35.80 326	62.13 328	73.39 346	75.03 343	68.35 342	77.93 345	77.76 341

Dean	77.48 344	83.82 346	77.11 346	97.28 350	96.37 350	97.16 351	97.23 350	85.86 347	81.96 345	88.94 348	77.88 343	89.24 347	86.33 347	98.31 351	75.93 339	66.54 341	57.80 333	57.32 341	91.12 347	80.41 349	44.18 328	32.55 323	80.01 342	75.39 348	73.99 341	53.83 335	85.46 350	59.93 319

UNDER WATER	75.88 343	84.51 347	71.98 343	92.01 345	84.19 340	85.60 344	94.87 342	80.27 338	77.93 343	76.18 345	76.67 342	88.04 343	77.89 340	97.19 343	78.13 343	63.60 338	61.10 337	55.58 337	78.49 338	56.97 329	43.63 326	47.72 336	87.87 346	76.39 349	77.17 347	78.76 347	70.88 337	85.11 350

JetRed	79.56 347	85.37 348	84.59 349	83.21 332	79.47 336	84.04 337	85.88 330	83.64 344	82.41 347	68.18 338	64.26 332	91.36 349	39.61 303	78.40 321	83.29 347	82.43 346	79.11 347	86.69 351	79.88 340	75.28 345	89.69 349	86.94 349	87.50 345	70.30 343	74.65 342	79.37 348	82.70 349	79.91 346

MADNet++	89.66 349	89.04 349	93.96 352	82.44 330	93.36 349	79.42 327	85.59 329	83.91 345	91.80 350	96.72 350	97.56 351	88.26 344	93.28 350	68.16 319	96.48 350	98.97 351	95.25 351	85.92 350	92.58 348	98.11 351	96.75 352	98.43 352	84.35 343	96.89 353	80.50 350	86.67 351	86.59 351	79.77 345

PWCK	67.12 333	90.16 350	61.80 336	92.78 346	74.34 332	85.07 340	75.96 321	74.55 334	64.36 329	71.63 341	71.49 337	81.09 335	70.46 333	70.64 320	37.90 319	37.63 321	67.71 343	46.24 328	93.61 349	64.94 336	56.13 339	41.76 334	79.34 340	69.81 342	64.94 334	41.69 323	63.04 327	63.13 328

KSHMR	85.05 348	95.39 351	87.70 350	95.47 348	93.32 348	92.81 349	96.30 346	88.71 349	80.58 344	87.28 347	90.38 349	84.49 339	80.26 344	97.55 347	94.11 349	90.49 349	74.98 345	77.89 347	88.64 346	85.83 350	67.64 344	58.51 343	91.11 348	86.08 351	81.21 351	75.30 346	75.75 343	78.54 344

MEDIAN_ROB	98.39 351	99.52 352	99.12 353	100.00 351	100.00 352	100.00 352	100.00 353	99.70 354	99.00 352	100.00 354	99.99 355	98.80 353	97.65 351	99.97 353	99.66 353	99.00 352	99.10 352	99.18 352	99.95 353	98.83 352	95.51 350	97.85 351	100.00 352	98.41 354	90.71 352	94.33 352	93.03 352	97.15 354

DPSMNet_ROB	99.77 355	99.92 353	100.00 356	100.00 351	100.00 352	100.00 352	100.00 353	99.67 352	100.00 355	99.54 351	99.82 353	95.70 351	99.57 353	100.00 354	99.97 356	100.00 355	99.97 353	99.99 354	99.88 352	100.00 354	99.88 355	99.80 355	100.00 352	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DGTPSM_ROB	99.76 354	99.92 353	100.00 356	100.00 351	100.00 352	100.00 352	100.00 353	99.67 352	100.00 355	99.54 351	99.82 353	95.69 350	99.56 352	100.00 354	99.97 356	100.00 355	99.97 353	99.99 354	99.84 351	100.00 354	99.88 355	99.80 355	100.00 352	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

FlowAnything	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 351	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 356	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 358	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 352	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

HaxPig	99.50 353	100.00 355	99.58 354	100.00 351	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 355	99.99 354	100.00 354	100.00 356	100.00 355	99.98 354	100.00 354	99.75 354	99.76 353	99.99 355	99.80 353	100.00 354	100.00 354	98.86 353	98.48 353	100.00 352	99.99 356	94.78 353	99.70 355	96.75 354	99.23 355

PML	98.00 350	100.00 355	89.41 351	100.00 351	100.00 352	100.00 352	99.52 352	100.00 355	99.67 353	100.00 354	98.18 352	99.94 354	100.00 355	99.58 352	97.81 352	96.93 350	93.39 350	85.77 349	100.00 354	99.15 353	96.63 351	92.95 350	99.24 351	99.73 355	98.06 356	99.99 356	100.00 356	99.98 356

CasAABBNet	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 351	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 356	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 358	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 352	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSM_ROB	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 351	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 356	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 358	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 352	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSM	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 351	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 356	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 358	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 352	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

AVERAGE_ROB	99.48 352	100.00 355	99.90 355	100.00 351	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 356	100.00 355	100.00 355	100.00 354	99.89 355	99.92 354	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 354	99.09 354	99.77 354	100.00 352	100.00 357	96.69 355	96.89 353	97.18 355	96.57 353

GS-Stereo																							0.00 1	0.03 20	0.35 34	0.08 21	1.10 21	0.02 19

ASD4																								93.56 352

Low-res two-view benchmark