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

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.34 23	0.05 3	0.03 7	0.01 4	0.11 52	0.03 10	0.00 1	0.01 4	1.03 153	0.00 1	1.16 127	0.24 26	2.46 223	0.00 1	0.38 4	0.64 6	0.30 25	0.02 4	0.37 19	0.13 31	0.25 9	0.07 5	0.03 44	0.02 26	0.01 3	0.03 19	1.92 53	0.01 8

WQFJX	0.35 25	0.05 3	0.03 7	0.01 4	0.11 52	0.07 25	0.01 31	0.01 4	1.18 172	0.00 1	1.39 132	0.23 25	2.49 224	0.00 1	0.53 5	0.65 7	0.18 15	0.03 6	0.30 15	0.14 35	0.14 4	0.08 6	0.06 56	0.00 1	0.03 6	0.04 22	1.54 48	0.01 8

NLSM3	0.17 6	0.05 3	0.31 26	0.01 4	0.04 20	0.06 23	0.00 1	0.01 4	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.10 36	0.01 26	1.19 33	0.73 10	0.42 44	0.08 20	0.47 27	0.02 3	0.37 16	0.06 4	0.02 36	0.00 1	0.02 4	0.05 27	0.41 10	0.02 23

NLCSM	0.22 12	0.05 3	0.02 4	0.00 1	0.04 20	0.02 8	0.01 31	0.00 1	0.85 133	0.00 1	0.79 112	0.18 3	2.11 203	0.00 1	0.35 3	0.32 3	0.13 11	0.01 3	0.31 16	0.10 24	0.05 3	0.10 7	0.00 1	0.01 10	0.02 4	0.07 31	0.26 5	0.00 1

WQFJA1	0.37 29	0.09 7	0.02 4	0.02 11	0.12 55	0.14 42	0.00 1	0.01 4	1.09 161	0.00 1	1.96 147	0.21 20	2.74 231	0.00 1	1.08 22	0.62 4	0.34 32	0.04 8	0.20 6	0.12 28	0.32 12	0.28 19	0.03 44	0.00 1	0.03 6	0.02 11	0.58 20	0.01 8

NLMM	0.37 29	0.09 7	0.02 4	0.02 11	0.12 55	0.14 42	0.00 1	0.01 4	1.10 163	0.00 1	1.96 147	0.21 20	2.75 232	0.00 1	1.08 22	0.62 4	0.34 32	0.04 8	0.20 6	0.12 28	0.32 12	0.28 19	0.03 44	0.00 1	0.03 6	0.02 11	0.58 20	0.01 8

LACA2	0.14 3	0.10 9	0.36 29	0.03 19	0.02 7	0.01 4	0.00 1	0.03 12	0.06 22	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.04 7	0.00 1	0.68 8	0.80 13	0.10 4	0.19 35	0.29 13	0.10 24	0.19 5	0.22 9	0.03 44	0.01 10	0.04 10	0.01 5	0.33 7	0.01 8

NLSM1	0.50 47	0.10 9	0.01 3	0.05 31	0.05 28	0.15 47	0.00 1	0.03 12	1.33 181	0.00 1	1.84 144	0.33 42	3.39 241	0.02 45	0.88 17	1.08 26	0.40 41	0.03 6	0.13 3	0.16 40	0.43 24	0.80 44	0.13 67	0.01 10	0.04 10	0.05 27	2.09 58	0.01 8

MonStereo	0.31 21	0.10 9	0.25 22	0.01 4	0.08 41	0.01 4	0.00 1	0.03 12	0.06 22	0.00 1	0.00 1	0.24 26	0.12 45	0.01 26	1.15 28	1.19 30	0.30 25	0.23 38	0.99 49	0.07 12	0.79 43	1.07 56	0.05 52	0.02 26	0.14 30	0.37 86	0.96 34	0.12 48

RAFT	0.51 51	0.10 9	0.40 46	0.09 53	0.01 4	0.21 69	0.15 133	2.74 91	0.06 22	1.09 77	0.00 1	0.21 20	0.05 12	0.02 45	1.05 21	0.90 20	0.35 36	0.05 10	1.39 63	0.30 53	0.74 41	0.58 38	0.00 1	0.09 61	0.14 30	0.05 27	2.94 82	0.01 8

Pointernet	0.27 17	0.12 13	0.41 50	0.12 64	0.01 4	0.14 42	0.19 140	0.05 32	0.04 10	0.00 1	0.15 77	0.19 13	0.06 14	0.03 56	0.88 17	0.69 9	0.42 44	0.02 4	0.25 11	0.08 16	0.23 7	0.45 30	0.00 1	0.01 10	0.03 6	0.00 1	2.40 64	0.21 58

NLMM1	0.55 53	0.14 14	0.03 7	0.01 4	0.13 58	0.10 30	0.02 55	0.01 4	1.33 181	0.00 1	1.11 120	0.36 45	5.39 270	0.04 58	0.67 7	0.80 13	0.35 36	0.05 10	0.42 23	0.13 31	0.46 26	0.57 37	0.11 64	0.09 61	0.04 10	0.10 42	2.48 68	0.00 1

BridgeDepth	0.18 9	0.14 14	0.40 46	0.05 31	0.08 41	0.02 8	0.00 1	0.04 23	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.09 28	0.02 45	0.80 14	0.88 17	0.12 7	0.11 23	0.58 31	0.05 4	0.52 30	0.23 13	0.00 1	0.01 10	0.09 25	0.02 11	0.33 7	0.07 43
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 12	0.14 14	0.31 26	0.02 11	0.09 47	0.15 47	0.01 31	0.10 42	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.26 36	0.08 23	0.00 1	1.09 24	1.28 36	0.10 4	0.07 17	0.70 35	0.34 56	0.41 22	0.28 19	0.00 1	0.10 68	0.04 10	0.03 19	0.37 9	0.01 8

over-9	0.15 4	0.16 17	0.37 30	0.03 19	0.02 7	0.04 14	0.01 31	0.03 12	0.06 22	0.00 1	0.00 1	0.19 13	0.02 4	0.00 1	0.68 8	0.89 19	0.13 11	0.14 26	0.19 4	0.05 4	0.29 11	0.22 9	0.00 1	0.01 10	0.08 19	0.02 11	0.47 13	0.04 36

over v1	0.17 6	0.17 18	0.37 30	0.04 28	0.02 7	0.05 17	0.01 31	0.03 12	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.03 5	0.00 1	0.69 10	0.92 22	0.12 7	0.16 30	0.24 9	0.05 4	0.35 14	0.22 9	0.00 1	0.02 26	0.08 19	0.09 39	0.61 24	0.07 43

AIO-test2	0.17 6	0.17 18	0.03 7	0.01 4	0.10 48	0.04 14	0.07 96	0.02 10	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.56 59	0.06 14	0.00 1	0.64 6	0.80 13	0.08 3	0.12 25	0.25 11	0.25 45	0.19 5	0.36 26	0.01 25	0.37 112	0.16 34	0.01 5	0.17 3	0.00 1

ProNet	0.34 23	0.17 18	0.37 30	0.02 11	0.00 1	0.19 59	0.38 169	0.31 61	0.03 7	0.00 1	0.96 117	0.20 17	0.01 3	0.12 85	1.98 53	0.97 24	0.66 54	0.07 17	0.38 21	0.05 4	0.48 27	0.19 8	0.61 106	0.07 57	0.44 62	0.01 5	0.49 15	0.00 1

over-8	0.16 5	0.18 21	0.37 30	0.04 28	0.02 7	0.05 17	0.01 31	0.03 12	0.06 22	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.04 7	0.00 1	0.71 11	0.88 17	0.12 7	0.14 26	0.19 4	0.05 4	0.36 15	0.22 9	0.00 1	0.01 10	0.08 19	0.02 11	0.43 12	0.05 38

NoBS	2.05 104	0.21 22	0.33 28	0.08 46	0.17 65	0.09 27	0.16 138	4.04 111	0.67 120	4.68 136	0.00 1	2.34 98	0.49 88	5.16 297	4.17 117	4.86 186	2.87 102	0.98 80	3.15 93	1.22 110	7.74 217	4.10 144	0.58 103	0.12 74	2.76 138	0.48 90	0.64 25	3.17 124

MLG-Stereo_test1	0.28 19	0.22 23	0.04 11	0.03 19	0.07 35	0.17 51	0.00 1	0.03 12	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.21 20	0.09 28	0.00 1	1.21 34	1.32 38	0.29 23	0.31 53	0.99 49	0.08 16	0.50 29	0.51 33	0.00 1	0.01 10	0.06 14	0.16 51	1.23 43	0.01 8

LG-Stereo	0.35 25	0.22 23	0.09 17	0.14 66	0.12 55	0.32 105	0.00 1	0.12 48	0.08 40	0.00 1	0.58 100	1.11 75	0.07 18	0.00 1	1.12 25	1.17 28	0.41 43	0.18 34	1.25 59	0.30 53	0.79 43	0.38 27	0.02 36	0.02 26	0.06 14	0.12 46	0.67 26	0.02 23

MLG-Stereo	0.25 15	0.23 25	0.04 11	0.03 19	0.07 35	0.18 56	0.00 1	0.04 23	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.22 24	0.08 23	0.00 1	1.15 28	1.31 37	0.30 25	0.26 44	0.87 45	0.08 16	0.42 23	0.26 17	0.00 1	0.01 10	0.06 14	0.11 44	0.88 32	0.01 8

derf	0.18 9	0.24 26	0.37 30	0.03 19	0.01 4	0.05 17	0.10 108	0.04 23	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.16 55	0.00 1	0.76 13	0.86 16	0.12 7	0.05 10	0.24 9	0.39 62	0.25 9	0.52 34	0.00 1	0.01 10	0.08 19	0.02 11	0.19 4	0.01 8

quiztm	0.25 15	0.24 26	0.37 30	0.03 19	0.02 7	0.20 64	0.00 1	0.04 23	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.12 45	0.01 26	1.16 31	0.78 12	0.10 4	0.06 15	0.22 8	0.29 50	0.37 16	0.33 23	0.01 25	0.00 1	0.06 14	0.00 1	2.00 56	0.02 23

RSM	0.36 28	0.24 26	0.44 56	0.10 57	0.03 16	0.12 34	0.01 31	0.04 23	0.10 48	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.09 28	0.00 1	1.53 43	1.44 44	0.33 31	0.35 56	0.37 19	0.23 42	0.82 47	1.14 58	0.01 25	0.03 35	0.29 47	0.24 70	1.41 46	0.03 31

over-6	0.20 11	0.25 29	0.37 30	0.04 28	0.03 16	0.05 17	0.01 31	0.03 12	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.24 26	0.06 14	0.00 1	0.85 15	0.97 24	0.16 13	0.14 26	0.43 26	0.06 10	0.55 32	0.25 15	0.00 1	0.01 10	0.10 26	0.04 22	0.60 22	0.05 38

CroCo-Stereo Lap2	0.41 38	0.26 30	0.06 15	0.06 35	0.08 41	0.01 4	0.01 31	0.26 57	0.13 59	0.94 76	0.00 1	0.34 44	0.04 7	0.01 26	1.90 51	2.20 78	0.23 20	0.29 50	0.72 37	0.09 21	1.14 59	1.10 57	0.01 25	0.05 52	0.40 59	0.12 46	0.56 19	0.03 31

RSM++	0.45 43	0.28 31	0.49 70	0.18 74	0.03 16	0.22 73	0.01 31	0.05 32	0.10 48	0.01 50	0.00 1	0.19 13	0.14 52	0.01 26	2.22 62	1.56 50	0.34 32	0.36 57	0.99 49	0.29 50	1.01 54	1.42 73	0.31 84	0.04 47	0.51 68	0.22 61	1.22 42	0.04 36

MCSU-Stereo	0.62 62	0.29 32	0.42 52	0.08 46	0.08 41	0.29 99	0.00 1	0.03 12	0.06 22	1.23 80	0.00 1	2.11 94	0.10 36	0.01 26	2.82 83	1.21 31	0.44 47	0.05 10	1.13 57	0.07 12	0.62 36	0.46 31	0.23 78	0.03 35	0.21 39	0.23 65	3.45 88	1.18 88

DispViT+	0.38 34	0.29 32	0.38 41	0.18 74	0.48 108	0.01 4	0.04 78	0.06 36	0.09 45	0.00 1	0.00 1	0.24 26	0.14 52	0.01 26	1.85 49	1.38 41	0.21 17	0.25 43	0.32 18	0.07 12	0.44 25	0.67 41	0.00 1	0.03 35	0.13 29	1.70 122	0.81 31	0.40 67

CroCo-Stereo	0.46 44	0.29 32	0.05 14	0.07 40	0.11 52	0.03 10	0.00 1	0.20 54	0.14 62	0.11 59	0.00 1	0.44 52	0.03 5	0.01 26	2.56 77	2.20 78	0.34 32	0.29 50	0.88 46	0.09 21	1.53 64	1.58 76	0.01 25	0.06 55	0.36 54	0.20 56	0.68 27	0.03 31
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 29	0.31 35	0.16 19	0.02 11	0.04 20	0.12 34	0.00 1	0.03 12	0.06 22	0.00 1	0.06 73	0.24 26	0.07 18	0.01 26	1.56 44	1.14 27	0.73 61	0.17 31	1.93 73	0.21 41	1.10 57	1.37 66	0.01 25	0.01 10	0.07 18	0.20 56	0.42 11	0.00 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.54 52	0.33 36	0.45 59	0.03 19	0.04 20	0.13 37	0.02 55	0.52 68	0.10 48	0.00 1	0.00 1	0.86 68	0.11 41	0.01 26	2.04 54	1.49 46	0.35 36	0.23 38	1.72 68	0.14 35	0.91 49	0.63 40	0.06 56	0.02 26	0.36 54	0.07 31	3.58 92	0.32 62

testmc14	0.44 41	0.34 37	0.43 55	0.02 11	0.04 20	0.21 69	0.00 1	0.04 23	0.04 10	1.29 85	0.00 1	1.76 89	0.05 12	0.01 26	2.22 62	1.23 33	0.31 29	0.08 20	1.07 53	0.07 12	0.60 35	0.53 35	0.25 79	0.01 10	0.23 40	0.22 61	0.75 29	0.03 31

qqai	0.22 12	0.36 38	0.40 46	0.03 19	0.02 7	0.10 30	0.00 1	0.04 23	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.24 64	0.00 1	0.90 19	0.90 20	0.17 14	0.07 17	0.52 29	0.40 64	0.37 16	0.53 35	0.00 1	0.01 10	0.19 35	0.02 11	0.27 6	0.02 23

MM-Stereo_test3	0.32 22	0.36 38	0.04 11	0.10 57	0.02 7	0.03 10	0.00 1	0.87 72	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.55 57	0.10 36	0.00 1	0.71 11	0.76 11	0.49 48	0.06 15	0.63 32	0.15 37	0.23 7	0.05 3	0.03 44	0.00 1	0.10 26	0.09 39	3.17 84	0.09 47

U	0.60 59	0.37 40	0.06 15	0.07 40	0.08 41	0.00 1	0.00 1	0.53 69	0.16 73	0.87 75	0.00 1	0.63 63	0.08 23	0.01 26	2.33 68	2.47 88	0.89 67	0.42 59	1.36 61	0.13 31	1.62 68	1.80 84	0.00 1	0.08 59	1.01 90	0.16 51	0.96 34	0.19 56

RYNet	1.33 82	0.39 41	0.40 46	0.17 72	0.24 77	0.47 122	0.05 84	1.74 79	1.23 176	0.44 67	0.14 76	0.32 40	0.20 59	0.01 26	5.64 152	1.64 56	0.82 63	3.63 176	1.17 58	0.08 16	1.02 55	0.26 17	0.26 81	0.23 96	1.45 108	10.04 234	2.88 81	0.99 82

AIO-Stereo	0.35 25	0.44 42	0.44 56	0.03 19	0.04 20	0.14 42	0.00 1	0.02 10	0.10 48	0.00 1	0.00 1	0.19 13	0.08 23	0.01 26	1.13 27	1.22 32	0.28 22	0.30 52	1.75 71	0.29 50	0.57 33	0.62 39	0.02 36	0.01 10	0.26 46	0.05 27	1.52 47	0.03 31

GREAT-IGEV	0.47 45	0.48 43	0.45 59	0.08 46	0.05 28	0.17 51	0.02 55	0.18 52	0.07 34	0.00 1	0.00 1	0.41 51	0.11 41	0.01 26	1.47 41	1.34 40	0.71 57	0.11 23	0.83 43	0.50 72	0.81 46	1.05 54	0.03 44	0.05 52	0.15 33	0.01 5	3.50 89	0.01 8
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.27 17	0.49 44	0.37 30	0.15 67	0.05 28	0.48 124	0.00 1	0.19 53	0.07 34	0.00 1	0.00 1	0.32 40	0.04 7	0.00 1	0.95 20	1.23 33	0.43 46	0.15 29	0.40 22	0.05 4	0.54 31	0.24 14	0.00 1	0.03 35	0.29 47	0.02 11	0.60 22	0.08 46

PointNet	0.50 47	0.51 45	0.54 75	0.07 40	0.02 7	0.09 27	0.38 169	0.77 71	0.05 18	0.00 1	0.01 66	0.58 61	0.11 41	0.02 45	1.43 38	0.66 8	0.31 29	0.05 10	0.73 38	0.41 65	0.92 51	1.42 73	0.05 52	0.01 10	0.25 42	0.26 72	3.71 96	0.06 40

GSStereo	0.43 40	0.51 45	0.41 50	0.08 46	0.04 20	0.25 85	0.01 31	0.08 39	0.03 7	0.01 50	0.23 84	0.38 46	0.09 28	0.01 26	1.47 41	1.55 49	0.87 66	0.23 38	0.89 47	0.62 81	1.34 62	0.90 46	0.00 1	0.03 35	0.35 52	0.08 33	1.10 38	0.02 23

LACA1	0.30 20	0.52 47	0.42 52	0.06 35	0.38 96	0.22 73	0.01 31	0.04 23	0.08 40	0.00 1	0.00 1	0.38 46	0.07 18	0.04 58	1.27 35	1.40 42	0.25 21	0.28 49	0.48 28	0.06 10	0.57 33	0.25 15	0.00 1	0.02 26	0.25 42	0.11 44	0.69 28	0.26 60

anonymousdsp	1.11 76	0.53 48	0.70 88	0.35 96	0.24 77	0.19 59	0.01 31	2.12 85	0.12 56	0.28 63	0.32 92	1.24 78	0.24 64	0.12 85	2.76 81	2.27 81	1.37 76	1.14 92	1.99 74	0.91 100	3.63 111	2.61 104	0.46 96	0.19 90	0.73 79	0.03 19	5.14 116	0.16 53

MatchStereo	0.40 36	0.54 49	0.37 30	0.07 40	0.15 61	0.04 14	0.04 78	0.11 46	0.17 75	0.00 1	0.00 1	0.24 26	0.55 96	0.03 56	2.07 56	1.64 56	0.29 23	0.21 36	0.67 34	0.24 44	0.72 39	1.19 60	0.01 25	0.12 74	0.29 47	0.12 46	0.54 16	0.38 65
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
RAStereo	0.85 68	0.54 49	0.42 52	0.09 53	0.17 65	0.25 85	0.02 55	0.35 65	0.15 71	4.02 126	0.00 1	0.70 66	0.07 18	0.02 45	2.53 74	2.27 81	1.17 72	0.85 76	2.72 86	0.13 31	2.17 79	1.74 81	0.03 44	0.09 61	0.76 81	0.21 59	1.06 37	0.54 71

MoCha-V2	0.40 36	0.55 51	0.47 65	0.02 11	0.07 35	0.13 37	0.00 1	0.04 23	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.20 17	0.25 67	0.01 26	1.12 25	1.41 43	0.50 49	0.17 31	0.29 13	0.58 75	3.02 94	1.01 53	0.00 1	0.05 52	0.33 50	0.21 59	0.47 13	0.01 8

StereoVision	0.50 47	0.56 52	0.24 21	0.07 40	0.07 35	0.13 37	0.05 84	0.26 57	0.26 84	0.51 68	0.00 1	0.24 26	0.04 7	0.04 58	2.09 57	1.78 58	0.64 53	0.17 31	0.71 36	0.12 28	0.62 36	0.91 47	0.00 1	0.10 68	0.33 50	0.23 65	3.30 87	0.16 53

MSCF	0.57 55	0.58 53	0.44 56	0.06 35	0.10 48	0.17 51	0.00 1	0.20 54	0.09 45	1.29 85	0.00 1	0.26 36	0.28 69	0.02 45	2.09 57	1.60 54	0.37 40	0.24 42	0.31 16	0.38 60	0.82 47	1.00 52	0.11 64	0.16 85	0.37 56	2.01 132	2.43 65	0.01 8

LACA3	0.41 38	0.59 54	0.48 67	0.12 64	0.10 48	0.42 116	0.05 84	0.05 32	0.14 62	0.00 1	0.00 1	0.85 67	0.10 36	0.06 71	1.85 49	1.33 39	0.20 16	0.34 55	1.08 54	0.09 21	0.68 38	0.38 27	0.05 52	0.03 35	0.44 62	0.08 33	0.75 29	0.69 75

GREATEN-IGEV-FM_RVC	1.05 72	0.60 55	0.59 80	0.40 101	0.41 102	0.34 107	0.02 55	0.56 70	0.18 77	2.30 99	0.01 66	1.32 79	0.10 36	0.16 96	2.27 66	2.27 81	0.79 62	0.76 72	3.85 102	0.35 57	2.24 83	1.89 88	0.10 62	0.06 55	0.54 69	0.33 79	4.43 103	1.59 94

GASTEREO	0.59 56	0.61 56	0.45 59	0.06 35	0.08 41	0.17 51	0.00 1	0.21 56	0.08 40	1.29 85	0.00 1	0.26 36	0.26 68	0.02 45	2.13 60	1.58 53	0.40 41	0.22 37	0.54 30	0.38 60	0.77 42	1.18 59	0.12 66	0.16 85	0.39 58	1.98 130	2.47 67	0.01 8

IGEV-Stereo++	0.50 47	0.61 56	0.18 20	0.09 53	0.05 28	0.14 42	0.02 55	0.05 32	0.08 40	0.00 1	0.46 97	0.20 17	0.08 23	0.02 45	1.36 37	1.27 35	0.59 52	0.45 60	2.00 75	0.37 59	1.13 58	1.21 61	0.02 36	0.03 35	0.08 19	0.04 22	2.79 76	0.06 40

VIP-Stereo	0.70 65	0.65 58	0.58 79	0.17 72	0.07 35	0.32 105	0.02 55	0.32 63	0.06 22	0.03 57	0.00 1	1.35 80	0.15 54	0.01 26	2.45 72	2.00 68	1.76 88	0.98 80	1.77 72	0.66 86	2.02 78	0.68 43	0.00 1	0.15 84	0.47 65	0.08 33	0.89 33	1.12 87

AANet_RVC	1.37 83	0.66 59	0.62 82	0.25 83	1.74 191	0.10 30	0.67 196	1.93 81	1.51 192	0.84 74	0.26 90	0.38 46	0.91 122	0.19 100	4.34 126	2.69 91	1.41 78	1.28 98	1.30 60	1.13 105	0.73 40	0.94 48	0.25 79	0.51 126	1.68 115	1.46 115	3.94 100	5.33 150

AdaDepth	0.60 59	0.70 60	0.37 30	0.37 98	0.24 77	0.18 56	0.03 65	0.07 38	0.12 56	0.00 1	0.00 1	0.33 42	0.28 69	0.17 99	1.95 52	2.02 70	0.93 69	0.50 62	1.74 70	0.27 47	1.19 60	1.25 63	0.01 25	0.04 47	0.08 19	0.19 54	2.83 79	0.44 69

TS	0.99 69	0.73 61	0.69 87	0.31 92	0.41 102	0.30 101	0.03 65	2.09 84	0.14 62	0.00 1	0.18 79	1.02 70	0.48 87	0.08 75	2.60 78	2.10 75	0.84 65	0.68 70	2.55 83	0.47 70	1.58 67	0.94 48	0.31 84	0.04 47	1.81 117	0.69 96	2.71 74	3.03 121

UniTT-Stereo	1.58 90	0.76 62	0.60 81	0.11 60	0.32 94	0.19 59	0.03 65	2.21 86	0.34 91	4.40 134	0.00 1	2.37 100	0.32 74	0.05 67	3.96 111	3.80 125	2.25 95	1.61 112	6.17 143	0.64 83	3.66 113	2.14 92	0.45 94	0.39 114	1.01 90	1.65 121	1.17 41	2.06 103

MaDis-Stereo	1.47 87	0.79 63	0.48 67	0.15 67	0.38 96	0.08 26	0.06 89	0.40 67	0.41 98	1.99 95	0.00 1	1.07 74	0.13 49	0.02 45	3.18 90	2.92 95	2.53 98	1.79 118	5.43 121	0.76 93	2.42 84	2.23 96	0.31 84	0.26 100	2.60 132	2.33 138	2.20 60	4.80 144

anonymous	2.98 128	0.81 64	0.62 82	0.20 80	0.59 121	0.48 124	0.39 172	5.25 125	0.90 137	5.70 151	0.00 1	7.04 164	1.94 187	0.25 113	4.83 138	5.69 219	3.91 128	4.30 208	7.05 156	2.10 153	5.07 148	6.50 208	0.14 69	0.73 147	3.05 142	1.60 119	6.32 150	4.88 147

MLG-Stereo_test3	1.12 77	0.84 65	0.45 59	0.27 85	0.62 130	0.28 95	0.01 31	0.17 51	0.12 56	1.19 79	0.00 1	1.35 80	0.18 57	0.09 78	3.05 86	1.96 67	1.17 72	1.11 88	6.73 154	0.65 84	1.85 71	4.26 150	0.04 51	0.10 68	0.41 60	0.09 39	2.56 69	0.59 72

SCION-MonSter(vits)	0.44 41	0.92 66	0.30 24	0.73 139	1.39 183	0.47 122	0.10 108	0.03 12	0.06 22	0.00 1	0.00 1	0.24 26	0.12 45	0.01 26	1.16 31	1.18 29	0.30 25	0.23 38	0.99 49	0.08 16	0.80 45	1.06 55	0.05 52	0.02 26	0.14 30	0.38 87	0.97 36	0.12 48

RAFT + AFF	1.46 86	0.92 66	0.53 74	0.40 101	0.04 20	0.51 131	0.02 55	3.71 104	0.11 52	2.77 106	0.00 1	3.68 123	0.34 78	0.12 85	5.69 154	2.03 72	2.88 103	0.36 57	5.48 122	0.27 47	4.19 128	1.25 63	0.21 77	0.18 89	1.91 125	0.31 75	1.40 45	0.12 48

S2M2_XL	2.20 109	0.96 68	2.17 166	0.08 46	0.25 81	0.05 17	0.09 106	7.60 167	0.70 122	2.86 109	0.00 1	3.70 124	1.27 144	0.13 91	3.26 92	3.33 109	7.37 201	0.89 77	2.19 80	1.21 109	4.94 143	2.87 110	0.93 152	0.12 74	1.41 107	1.06 107	4.43 103	5.43 151
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 91	1.00 69	0.39 45	0.07 40	0.10 48	0.03 10	0.03 65	1.61 77	0.16 73	0.29 65	0.01 66	3.17 119	0.51 91	0.15 95	5.70 155	4.40 159	3.96 129	1.14 92	3.70 99	0.85 96	3.14 97	4.02 140	0.57 102	0.09 61	0.69 76	0.76 98	3.90 98	2.68 119

LACA_dic	0.37 29	1.01 70	0.38 41	0.11 60	0.23 75	0.46 120	0.01 31	0.08 39	0.06 22	1.28 83	0.00 1	0.40 49	0.09 28	0.04 58	1.45 39	1.56 50	0.21 17	0.27 45	0.42 23	0.10 24	0.40 20	0.35 24	0.02 36	0.04 47	0.20 36	0.04 22	0.54 16	0.32 62

TS12	0.37 29	1.01 70	0.38 41	0.11 60	0.23 75	0.46 120	0.01 31	0.08 39	0.06 22	1.28 83	0.00 1	0.40 49	0.09 28	0.04 58	1.45 39	1.56 50	0.21 17	0.27 45	0.42 23	0.10 24	0.40 20	0.35 24	0.02 36	0.04 47	0.20 36	0.04 22	0.54 16	0.32 62

DEFOM-Stereo	0.82 67	1.14 72	0.48 67	0.05 31	0.21 71	0.25 85	0.01 31	0.32 63	0.13 59	0.00 1	0.00 1	0.26 36	0.12 45	0.09 78	2.06 55	2.00 68	1.62 83	1.08 86	1.08 54	0.39 62	2.18 80	1.58 76	0.63 109	0.09 61	0.58 73	0.23 65	4.78 110	0.80 78

BridgeDepth_RVC	0.61 61	1.15 73	0.49 70	0.18 74	0.22 73	0.06 23	0.03 65	1.42 75	0.14 62	0.51 68	0.00 1	0.65 64	0.13 49	0.11 83	2.42 71	1.79 59	0.36 39	0.52 63	1.11 56	0.15 37	0.49 28	0.30 22	0.19 76	0.03 35	0.55 71	0.98 106	1.15 40	1.51 93
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 54	1.22 74	0.30 24	0.08 46	0.25 81	0.24 81	0.00 1	0.06 36	0.06 22	0.01 50	0.72 105	0.25 35	0.07 18	0.02 45	1.78 48	1.63 55	0.53 50	0.65 69	1.72 68	0.59 78	0.91 49	0.94 48	0.01 25	0.03 35	0.25 42	0.08 33	2.05 57	0.59 72

CCAANet	1.62 93	1.34 75	2.15 164	0.57 117	0.21 71	0.18 56	0.82 201	3.04 94	0.48 103	1.18 78	0.23 84	5.34 151	1.43 161	0.45 154	4.02 113	2.45 87	2.05 94	0.79 75	1.38 62	1.62 126	1.94 75	1.21 61	1.04 175	0.24 97	1.40 106	0.97 105	4.01 101	3.23 126

GIP-stereo	0.62 62	1.36 76	0.68 86	0.05 31	0.07 35	0.27 91	0.04 78	0.11 46	0.11 52	0.28 63	0.36 93	0.55 57	0.11 41	0.06 71	2.36 69	1.50 47	0.68 55	0.53 64	0.78 39	0.55 74	1.09 56	1.58 76	0.13 67	0.08 59	0.38 57	0.16 51	2.79 76	0.02 23

iRaftStereo_RVC	1.19 78	1.36 76	0.77 94	0.41 103	0.28 88	0.28 95	0.01 31	3.64 103	0.21 80	0.42 66	1.74 141	1.58 84	0.30 73	0.16 96	2.24 64	2.10 75	1.62 83	0.70 71	2.00 75	0.42 66	2.95 92	2.78 106	0.39 91	0.26 100	0.74 80	0.22 61	3.64 93	0.86 79

delet	1.00 70	1.38 78	0.86 107	0.34 95	0.99 156	1.00 152	0.38 169	0.91 73	0.18 77	1.23 80	0.46 97	0.68 65	0.37 81	0.79 207	3.35 94	1.81 60	1.37 76	0.77 73	0.86 44	0.53 73	1.57 66	0.48 32	0.46 96	0.62 140	0.84 85	0.22 61	3.65 94	1.02 83

4D-IteraStereo	3.57 137	1.40 79	3.26 202	0.93 145	0.64 131	0.21 69	0.15 133	8.38 181	0.58 114	13.21 270	1.95 146	5.52 153	0.78 117	0.70 196	4.77 136	4.00 139	4.72 139	3.05 160	7.65 164	1.59 122	7.94 220	6.96 218	0.86 138	0.56 130	2.75 137	4.52 172	7.16 165	2.15 107

MMNet	1.47 87	1.42 80	0.77 94	0.38 100	1.31 179	0.40 113	0.41 173	2.03 82	0.60 117	0.59 71	1.41 134	1.71 88	0.29 72	1.11 223	4.13 116	2.32 86	2.38 97	1.85 119	2.96 91	1.59 122	1.76 70	0.67 41	0.69 118	1.09 181	1.07 93	0.92 101	4.71 109	1.02 83

MM-Stereo_test1	0.38 34	1.46 81	0.10 18	0.01 4	0.02 7	0.05 17	0.00 1	0.28 59	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.60 62	0.13 49	0.00 1	0.85 15	0.95 23	0.71 57	0.10 22	0.65 33	0.28 49	0.38 19	0.85 45	0.02 36	0.00 1	0.11 28	0.31 75	2.33 62	0.07 43

Occ-G	0.67 64	1.52 82	0.56 78	0.22 81	0.22 73	0.26 90	0.01 31	0.39 66	0.07 34	0.00 1	0.00 1	0.24 26	0.06 14	0.00 1	2.12 59	2.02 70	0.70 56	0.57 68	1.46 64	0.15 37	1.89 72	1.80 84	0.10 62	0.07 57	0.25 42	0.08 33	3.27 86	0.16 53

GANet	1.82 100	1.64 83	1.45 149	1.64 172	1.59 188	3.29 213	1.37 214	3.97 109	0.80 128	1.49 90	1.65 139	4.25 132	0.33 76	0.55 172	2.45 72	2.07 74	3.11 108	3.41 170	1.60 66	0.45 67	1.32 61	0.94 48	0.87 141	0.89 166	1.39 105	0.46 89	3.70 95	2.40 114

TDLM	1.02 71	1.64 83	1.38 147	0.37 98	0.90 146	0.67 139	0.76 199	2.31 87	0.18 77	0.25 62	2.96 167	2.21 97	0.64 105	0.31 129	1.15 28	1.45 45	1.52 82	0.93 78	0.98 48	0.67 88	0.98 52	0.42 29	0.64 112	0.39 114	0.23 40	0.19 54	1.76 51	1.68 97

GEAStereo	0.59 56	1.66 85	0.49 70	0.18 74	0.05 28	0.20 64	0.01 31	0.10 42	0.07 34	0.02 53	0.00 1	0.45 53	0.09 28	0.04 58	1.75 46	1.86 62	0.72 59	0.27 45	0.80 40	0.58 75	1.92 73	1.38 70	0.01 25	0.10 68	0.49 66	0.01 5	2.60 71	0.12 48

gasm-f	0.59 56	1.66 85	0.49 70	0.18 74	0.05 28	0.20 64	0.01 31	0.10 42	0.07 34	0.02 53	0.00 1	0.45 53	0.09 28	0.04 58	1.75 46	1.86 62	0.72 59	0.27 45	0.80 40	0.58 75	1.92 73	1.38 70	0.01 25	0.10 68	0.49 66	0.01 5	2.60 71	0.12 48

small-0shot	2.51 118	1.76 87	0.71 89	0.08 46	0.44 107	0.39 112	0.06 89	5.74 134	0.94 145	4.06 127	0.00 1	5.63 154	1.72 176	0.35 140	4.32 120	5.77 226	2.96 105	3.70 179	3.64 98	0.82 95	4.67 137	6.02 200	0.14 69	0.26 100	2.69 135	2.25 136	2.17 59	6.41 164

LG-G_1	1.07 73	1.78 88	0.45 59	0.27 85	0.40 99	0.20 64	0.01 31	0.14 49	0.14 62	0.02 53	0.73 108	1.02 70	0.55 96	0.10 80	3.06 87	2.31 84	1.16 70	1.54 110	5.12 115	1.16 106	2.76 89	2.10 89	0.07 58	0.12 74	0.71 77	0.36 83	1.95 54	0.76 76

LG-G	1.07 73	1.78 88	0.45 59	0.27 85	0.40 99	0.20 64	0.01 31	0.14 49	0.14 62	0.02 53	0.73 108	1.02 70	0.55 96	0.10 80	3.06 87	2.31 84	1.16 70	1.54 110	5.12 115	1.16 106	2.76 89	2.10 89	0.07 58	0.12 74	0.71 77	0.36 83	1.95 54	0.76 76

WAFT-Stereo (ZS)	2.29 111	1.83 90	0.38 41	0.10 57	0.16 64	0.09 27	0.05 84	5.58 130	0.37 93	5.64 150	0.07 74	4.55 138	0.54 92	3.40 282	5.27 144	3.97 133	1.96 93	1.02 84	3.74 101	0.85 96	6.10 177	4.36 156	1.01 169	0.19 90	3.82 149	0.62 94	2.38 63	3.72 129

LGtest1	1.32 81	1.92 91	0.79 104	0.47 108	0.42 104	0.30 101	0.01 31	0.31 61	0.32 90	0.17 61	1.27 130	1.00 69	0.54 92	0.13 91	2.60 78	2.56 89	1.74 87	2.13 126	4.62 108	0.81 94	3.30 100	4.35 155	0.14 69	0.16 85	1.32 104	0.23 65	2.87 80	1.08 86

HITNet	3.05 129	1.95 92	1.39 148	2.31 192	0.99 156	0.27 91	0.10 108	6.94 152	1.94 216	9.64 211	3.77 175	6.82 162	0.95 124	0.42 150	5.11 140	2.84 93	3.36 111	2.24 132	3.02 92	1.84 138	3.48 105	3.17 115	0.83 136	1.10 182	1.87 118	2.18 134	7.99 177	5.68 154
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 85	1.97 93	0.47 65	0.16 71	0.60 123	0.17 51	0.03 65	3.16 96	0.14 62	4.35 133	0.75 110	2.67 109	0.73 109	0.12 85	2.83 84	3.27 106	1.83 90	1.11 88	2.75 88	0.48 71	3.42 102	1.84 86	0.15 72	0.14 81	1.09 94	0.25 71	2.45 66	2.32 109

UPFNet	2.49 116	1.99 94	2.37 175	1.34 165	2.02 209	2.42 195	1.28 211	4.05 112	1.40 184	2.80 107	2.31 151	1.94 91	0.62 102	1.73 250	6.03 172	3.15 102	3.86 124	3.15 164	5.50 126	3.22 201	1.74 69	1.29 65	1.15 192	1.10 182	2.08 127	1.13 109	5.67 134	1.81 98

MM-Stereo_test2	0.49 46	2.00 95	0.26 23	0.02 11	0.03 16	0.12 34	0.00 1	0.28 59	0.07 34	0.00 1	0.00 1	0.57 60	0.18 57	0.00 1	1.30 36	1.53 48	0.55 51	0.32 54	0.81 42	0.59 78	0.99 53	1.49 75	0.08 60	0.02 26	0.43 61	0.23 65	1.25 44	0.06 40

AASNet	1.22 79	2.00 95	0.89 108	0.43 106	1.99 206	1.14 154	0.48 180	2.04 83	0.14 62	0.51 68	0.89 115	0.50 55	0.20 59	0.40 149	3.90 104	1.95 66	1.29 74	1.75 117	1.62 67	1.12 104	1.97 76	1.71 79	0.72 122	0.51 126	1.03 92	0.32 77	2.81 78	0.65 74

raftrobust	4.09 164	2.00 95	3.23 200	1.32 163	0.96 152	0.44 117	0.15 133	9.53 202	0.71 123	13.29 271	5.73 207	5.50 152	1.07 132	0.39 147	6.70 205	4.77 183	5.29 154	2.88 156	7.88 166	2.18 161	5.75 171	4.31 151	1.37 218	0.57 135	6.87 201	6.05 194	5.91 144	5.47 153

LL-Strereo2	2.73 122	2.07 98	1.31 144	0.41 103	0.33 95	0.40 113	0.04 78	7.25 159	0.46 102	11.56 243	1.61 138	3.45 120	0.40 83	1.65 246	3.89 103	3.61 117	3.85 123	1.35 102	8.89 182	1.66 129	4.46 134	3.90 136	0.74 125	0.28 105	1.80 116	1.56 117	5.15 118	1.47 92

LG-Stereo_L2	1.40 84	2.11 99	0.62 82	0.15 67	0.54 115	0.21 69	0.03 65	2.89 93	0.14 62	4.10 128	0.72 105	2.79 110	0.73 109	0.11 83	2.79 82	3.23 104	1.85 91	1.08 86	2.80 89	0.45 67	2.63 86	2.12 91	0.15 72	0.09 61	1.11 96	0.48 90	1.85 52	2.14 106

AnonymousM	3.65 143	2.19 100	0.90 111	1.07 151	0.18 67	0.94 147	0.04 78	6.87 151	0.97 147	7.98 191	2.55 155	3.83 126	0.95 124	0.57 174	5.52 149	5.43 211	6.84 184	3.37 169	5.62 128	2.07 151	7.93 219	5.27 183	1.21 199	0.87 160	1.22 98	2.60 141	9.70 208	11.77 219

FINET	2.77 123	2.20 101	2.22 169	3.13 212	0.96 152	0.85 145	0.44 176	2.83 92	1.89 211	3.86 123	0.87 114	4.06 130	1.56 169	0.53 169	7.78 236	4.97 191	4.37 136	1.53 109	8.10 171	1.44 116	3.94 119	2.47 101	0.43 92	1.02 175	2.68 133	1.59 118	6.19 148	2.93 120

castereo++	4.78 176	2.21 102	3.04 191	2.43 196	0.59 121	0.28 95	0.07 96	10.36 221	0.79 127	14.07 282	2.48 154	17.49 276	1.03 129	0.43 151	4.18 118	5.31 206	7.70 206	3.04 159	8.41 173	1.71 130	8.44 230	7.29 223	1.42 224	1.47 205	4.60 165	6.12 198	9.51 205	4.66 138

test-1	8.48 253	2.23 103	4.98 255	2.04 188	2.03 210	10.12 276	1.99 227	15.82 296	2.06 219	13.18 266	7.18 230	12.57 223	2.54 228	0.64 184	7.64 231	7.87 266	9.96 254	7.03 276	24.35 302	7.18 277	11.13 271	12.94 318	1.20 198	1.91 227	13.93 280	14.53 282	12.14 247	19.78 275

DMCA	1.74 97	2.24 104	1.84 157	0.49 110	0.92 148	1.14 154	0.13 125	1.67 78	1.22 175	1.86 94	2.71 161	2.80 111	0.32 74	0.80 208	3.91 105	3.06 100	2.68 100	2.46 141	2.04 77	1.09 102	2.71 87	1.41 72	0.88 143	0.76 148	0.83 84	1.23 111	3.78 97	2.08 104

AFF-stereo	1.82 100	2.26 105	1.46 150	0.48 109	0.25 81	1.34 163	0.06 89	5.02 121	0.67 120	2.94 110	0.38 94	2.43 104	0.54 92	0.04 58	2.36 69	2.98 96	1.50 81	1.28 98	6.14 142	0.46 69	2.84 91	1.37 66	0.59 104	0.24 97	2.68 133	2.72 142	4.81 111	1.35 91

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 106	2.28 106	0.76 92	0.77 141	0.53 112	0.23 77	0.03 65	4.83 118	0.37 93	7.42 185	0.72 105	2.00 92	1.13 134	0.21 102	2.69 80	3.58 115	3.17 109	2.15 128	4.98 111	0.70 90	6.31 185	4.63 167	0.68 117	0.12 74	0.90 88	0.35 81	4.06 102	1.23 89

Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 133	2.37 107	1.28 142	0.68 130	0.58 120	0.24 81	0.06 89	6.44 147	0.82 129	6.37 165	4.72 188	4.67 141	1.17 139	0.24 112	5.91 168	4.37 156	5.47 156	2.70 146	5.05 112	1.77 135	4.30 130	5.04 174	0.50 100	0.35 110	4.79 170	10.48 239	3.57 90	8.71 190

AEACV	0.75 66	2.37 107	0.78 102	0.15 67	0.13 58	0.15 47	0.06 89	0.10 42	0.09 45	0.00 1	0.00 1	0.54 56	0.28 69	0.05 67	2.24 64	1.86 62	1.67 86	0.48 61	2.18 79	0.72 91	2.19 81	1.85 87	0.15 72	0.09 61	0.20 36	0.27 73	1.73 50	0.02 23

YMNet	1.98 103	2.40 109	0.74 90	1.03 150	1.28 176	1.32 161	3.58 244	2.57 88	1.71 203	1.54 91	0.55 99	2.62 107	3.42 243	1.58 244	3.80 101	4.67 178	2.66 99	1.52 108	3.20 94	0.65 84	1.56 65	2.31 99	0.02 36	0.59 138	2.27 128	0.75 97	3.23 85	1.91 99

HH	7.89 244	2.46 110	10.75 303	3.19 213	2.51 222	5.20 238	4.37 250	11.24 244	2.24 225	12.85 257	2.59 157	11.89 213	2.11 203	1.29 234	6.59 201	9.43 289	9.29 235	5.91 254	16.06 255	6.96 268	14.02 304	9.66 278	2.23 258	1.34 198	9.53 239	11.90 256	13.93 266	23.53 291

HanStereo	7.89 244	2.46 110	10.75 303	3.19 213	2.51 222	5.20 238	4.37 250	11.24 244	2.24 225	12.85 257	2.59 157	11.89 213	2.11 203	1.29 234	6.59 201	9.43 289	9.29 235	5.91 254	16.06 255	6.96 268	14.02 304	9.66 278	2.23 258	1.34 198	9.53 239	11.90 256	13.93 266	23.53 291

DepthFocus	2.25 110	2.49 112	0.66 85	0.28 88	0.15 61	0.30 101	0.15 133	4.83 118	1.04 156	1.44 89	0.00 1	2.87 113	0.77 111	0.31 129	3.41 95	4.28 153	3.80 121	2.03 124	6.06 140	2.58 179	4.05 121	2.64 105	0.91 148	0.22 95	1.49 109	0.94 104	4.85 112	8.26 184

raft+_RVC	2.50 117	2.50 113	1.82 156	0.62 120	0.39 98	0.94 147	0.12 123	6.00 138	0.51 105	6.37 165	2.93 166	3.97 128	0.61 101	0.13 91	3.95 106	3.26 105	3.23 110	1.33 101	6.64 153	1.09 102	3.07 95	2.53 102	0.72 122	0.37 112	2.72 136	2.42 139	6.25 149	3.14 123

DFGA-Net	1.48 89	2.55 114	0.77 94	1.08 152	0.31 93	0.44 117	0.06 89	3.18 97	0.15 71	2.41 102	0.18 79	1.14 76	0.23 63	0.12 85	4.32 120	3.28 107	2.89 104	0.96 79	3.40 96	0.23 42	2.22 82	1.78 82	0.45 94	0.47 122	1.61 112	0.13 50	5.07 114	0.52 70

HUF	1.64 94	2.58 115	1.08 131	0.06 35	0.15 61	0.38 111	0.02 55	5.18 124	0.13 59	0.81 73	0.01 66	2.39 103	0.78 117	0.08 75	3.21 91	3.05 99	1.62 83	1.13 91	5.33 119	1.59 122	5.53 164	3.45 120	0.67 115	0.16 85	1.09 94	0.10 42	2.95 83	0.86 79

PWCDC_ROB	7.98 248	2.58 115	2.16 165	1.57 170	3.59 242	2.05 186	1.50 222	4.07 113	26.78 340	1.69 93	12.22 288	3.64 122	46.61 354	9.30 318	10.12 284	8.17 271	6.16 169	6.56 267	7.10 157	5.79 247	6.75 201	12.25 313	3.12 278	3.16 256	2.54 131	9.33 226	5.21 120	11.52 218

test_4	2.66 120	2.69 117	2.24 170	0.64 122	0.43 106	0.45 119	0.29 165	7.08 155	0.21 80	13.81 279	0.17 78	5.08 145	0.55 96	0.25 113	3.14 89	3.74 122	3.62 116	2.05 125	3.70 99	1.04 101	3.58 109	3.56 125	0.67 115	0.36 111	1.58 111	2.25 136	5.99 145	2.50 116

DMCA-RVC	3.69 144	2.69 117	2.18 167	1.93 184	2.43 219	1.44 170	2.89 238	3.94 108	5.33 273	3.34 117	4.21 180	11.38 206	1.29 148	1.28 233	7.23 218	4.15 148	4.25 133	3.53 175	4.86 110	2.77 186	4.84 140	4.43 158	1.06 177	1.47 205	1.95 126	1.99 131	5.75 139	7.13 171

HGLStereo	3.76 148	2.76 119	2.94 185	1.14 155	2.09 213	2.07 188	0.84 202	4.17 114	0.94 145	3.87 124	12.55 290	2.53 106	1.36 157	1.33 239	5.16 141	4.75 182	6.97 190	5.00 232	6.08 141	3.00 195	5.28 159	3.98 137	0.94 153	1.33 197	5.42 180	5.41 188	5.83 142	3.80 130

XX-Stereo	8.40 252	2.85 120	3.92 226	7.47 262	1.11 163	6.30 250	2.23 233	12.78 269	1.03 153	11.47 239	9.17 254	13.26 233	2.17 209	0.59 176	7.84 239	9.52 292	9.36 238	5.44 246	14.15 233	5.72 246	8.92 236	6.58 210	1.26 204	0.63 141	32.29 342	11.47 250	12.55 252	26.75 307

G2L-Stereo	3.48 134	2.86 121	1.51 153	1.59 171	2.75 229	0.98 150	0.42 174	6.25 144	1.34 183	5.62 149	8.39 247	5.15 147	1.80 177	1.13 226	5.88 164	4.10 146	5.17 152	2.65 145	4.09 103	1.64 128	3.43 104	2.15 93	1.39 220	0.88 164	4.70 167	6.01 193	7.34 172	4.83 145

AIO_rvc	1.10 75	2.88 122	0.85 106	0.09 53	0.18 67	0.35 108	0.11 116	2.60 89	0.11 52	0.10 58	0.00 1	1.64 86	0.16 55	0.04 58	2.55 75	1.82 61	0.83 64	0.56 67	2.94 90	0.73 92	3.29 99	3.65 128	0.61 106	0.03 35	0.78 82	0.12 46	2.61 73	0.19 56

WQFJA1++	9.76 274	2.90 123	1.06 129	38.00 336	1.23 174	38.86 342	40.12 347	7.75 169	0.82 129	7.10 179	4.56 184	17.75 278	8.82 290	0.12 85	4.07 115	5.97 233	5.91 163	2.86 154	13.59 226	2.62 181	5.44 161	5.28 184	1.08 183	0.81 152	5.67 184	7.24 208	15.96 280	17.80 260

CVANet_RVC	1.68 95	2.90 123	2.47 178	2.89 210	1.15 170	2.50 197	1.35 213	3.81 106	0.39 97	0.59 71	4.79 189	2.85 112	0.62 102	0.52 168	1.71 45	2.12 77	1.49 80	1.21 94	1.54 65	1.42 115	1.98 77	1.37 66	0.60 105	0.46 120	0.61 74	0.35 81	2.29 61	1.34 90

CES	5.95 202	2.93 125	1.36 146	0.66 124	1.36 181	1.18 157	0.21 147	31.02 338	1.50 190	6.36 164	12.72 293	8.42 180	1.98 192	0.32 132	6.05 173	6.73 244	8.14 214	2.77 149	6.00 137	2.30 166	23.59 346	5.42 190	1.63 239	0.32 108	6.88 202	3.82 158	6.83 160	10.13 204

IER	3.28 131	3.00 126	1.18 138	0.96 147	1.10 161	1.73 181	0.69 197	4.33 116	0.93 142	2.94 110	8.22 246	10.19 192	0.95 124	2.88 267	6.34 186	3.77 124	4.10 130	2.77 149	3.58 97	3.17 199	2.98 93	2.43 100	1.42 224	1.15 191	2.40 129	4.50 171	5.36 128	5.45 152

BEATNet_4x	5.29 188	3.00 126	2.25 171	3.27 215	2.19 216	0.79 143	0.43 175	8.36 180	3.67 257	16.72 313	3.62 172	9.42 188	2.83 236	1.19 229	7.64 231	6.41 241	6.68 182	6.54 266	6.26 147	2.71 184	8.94 237	9.57 274	0.86 138	2.72 245	3.78 146	3.50 156	10.49 228	8.93 193

IGEV-Stereo+	1.69 96	3.01 128	0.37 30	0.91 143	0.26 84	0.29 99	0.06 89	1.05 74	0.21 80	7.82 187	1.19 128	2.36 99	0.46 86	0.10 80	2.28 67	2.68 90	2.30 96	2.13 126	4.56 106	0.61 80	3.77 116	5.28 184	0.95 156	0.03 35	0.45 64	0.36 83	1.65 49	0.39 66

sAnonymous2	6.75 221	3.01 128	1.09 132	0.56 115	0.86 139	3.69 217	0.20 144	13.79 282	3.54 254	3.81 121	5.80 208	5.21 148	3.97 255	0.45 154	9.32 269	9.91 301	11.13 269	9.66 298	19.38 278	7.15 272	10.98 268	11.72 310	1.80 244	1.62 216	9.87 245	10.73 244	10.41 225	12.62 225

CroCo_RVC	6.75 221	3.01 128	1.09 132	0.56 115	0.86 139	3.69 217	0.20 144	13.79 282	3.54 254	3.81 121	5.80 208	5.21 148	3.97 255	0.45 154	9.32 269	9.91 301	11.13 269	9.66 298	19.38 278	7.15 272	10.98 268	11.72 310	1.80 244	1.62 216	9.87 245	10.73 244	10.41 225	12.62 225

RALAANet	3.52 135	3.11 131	2.97 189	1.15 156	1.20 171	1.71 179	0.23 157	6.04 139	1.02 152	4.47 135	4.42 182	3.09 117	1.43 161	0.26 119	6.06 174	3.85 126	4.78 141	5.01 233	8.94 183	3.58 208	5.33 160	4.51 162	1.10 187	1.59 212	3.98 155	4.39 168	6.63 156	4.21 135

sCroCo_RVC	6.73 220	3.16 132	1.16 135	0.36 97	0.96 152	3.01 207	0.48 180	9.86 208	3.55 256	5.96 157	3.53 170	4.46 135	4.94 266	0.90 214	8.47 254	12.80 332	12.41 280	8.74 290	18.16 270	6.11 253	16.64 320	13.91 322	0.77 127	2.27 235	9.25 235	7.62 211	13.29 259	9.02 197

test-3	4.72 172	3.18 133	3.66 220	1.86 182	1.74 191	1.44 170	0.59 188	9.78 206	0.51 105	10.97 235	1.51 136	16.42 263	1.15 137	0.64 184	6.55 197	4.09 145	6.92 188	3.09 163	14.37 240	1.92 143	6.27 183	8.30 252	0.89 144	1.11 185	4.71 168	2.88 144	7.22 166	5.72 159

test_1	4.72 172	3.18 133	3.66 220	1.86 182	1.75 195	1.44 170	0.59 188	9.79 207	0.51 105	11.07 236	1.49 135	16.42 263	1.16 138	0.64 184	6.53 196	4.08 143	6.87 185	3.07 161	14.39 241	1.91 142	6.26 182	8.28 250	0.87 141	1.11 185	4.69 166	2.89 145	7.26 169	5.71 158

HCRNet	2.91 126	3.19 135	0.80 105	1.42 167	0.27 85	0.41 115	0.63 190	2.61 90	0.08 40	37.79 358	2.40 153	4.61 140	0.20 59	0.27 123	4.32 120	1.94 65	1.87 92	0.78 74	2.43 82	0.63 82	2.71 87	1.37 66	0.49 98	0.26 100	0.56 72	0.41 88	5.09 115	1.03 85

PDISCO_ROB	4.91 178	3.21 136	2.14 163	2.74 202	2.11 214	1.51 173	1.48 221	4.94 120	2.29 228	2.49 103	5.41 204	4.86 143	2.09 201	1.83 251	6.55 197	6.61 243	6.04 167	10.49 310	6.22 145	4.15 227	7.50 214	7.17 222	1.15 192	1.81 226	6.10 193	6.17 200	17.36 288	8.08 182

test_3	5.18 185	3.24 137	3.52 213	1.97 186	1.82 197	1.38 164	0.57 186	10.49 230	0.58 114	15.72 306	1.14 126	20.47 288	1.21 141	0.59 176	6.11 180	3.99 138	7.17 196	3.73 182	14.43 242	2.01 150	6.36 188	10.05 291	0.79 129	0.97 172	5.22 177	4.31 165	7.31 170	4.84 146

UNet	3.74 147	3.26 138	3.07 193	1.82 181	1.90 201	2.72 200	1.23 210	6.67 149	1.74 206	5.15 142	4.59 185	3.93 127	1.34 155	2.73 265	5.38 147	3.97 133	6.35 172	4.01 195	6.20 144	3.83 214	4.23 129	3.13 113	1.49 230	1.68 221	3.36 144	4.36 166	6.04 146	6.85 170

anonymity	9.08 268	3.30 139	11.90 311	6.36 254	3.32 239	4.38 226	2.11 230	13.09 273	2.14 221	12.78 255	24.99 341	10.78 204	2.01 194	0.77 202	5.90 167	8.78 280	8.79 227	3.64 177	16.50 259	8.09 286	9.18 242	8.86 262	1.82 248	1.45 203	15.23 288	21.82 326	12.38 248	24.87 301

DN	8.70 259	3.33 140	3.25 201	11.21 284	0.54 115	20.49 315	1.30 212	8.31 179	1.79 209	4.86 139	6.59 218	37.44 318	1.27 144	0.22 104	5.76 161	7.42 259	8.26 217	3.71 180	11.28 206	3.29 205	8.35 228	7.05 219	1.68 240	0.95 171	24.92 327	14.60 283	13.73 264	23.27 289

RASNet	3.53 136	3.37 141	3.79 223	1.55 169	1.82 197	2.49 196	0.49 182	8.15 175	2.25 227	3.47 118	3.22 169	4.35 133	2.16 208	0.31 129	3.74 99	3.52 114	4.32 134	2.23 131	4.31 105	2.32 167	4.60 136	3.57 126	0.74 125	3.60 266	2.49 130	3.92 160	9.56 206	8.84 192

LG-Stereo_Zeroshot	6.72 219	3.40 142	1.00 121	5.25 239	10.15 295	14.83 299	4.71 255	9.45 198	0.97 147	13.44 273	2.15 150	13.40 237	1.65 172	0.44 152	4.62 134	4.69 179	7.97 211	3.95 192	10.75 198	1.97 144	7.61 215	7.82 240	1.09 186	0.31 107	7.20 206	4.85 180	12.53 251	25.31 302

DeepPruner_ROB	7.23 231	3.43 143	5.83 269	5.40 242	5.92 268	4.54 230	3.14 241	7.68 168	3.99 261	10.10 224	11.71 286	8.69 181	5.30 269	1.52 242	11.36 298	6.40 240	8.96 231	7.60 284	10.41 194	4.28 231	12.74 295	8.68 261	2.39 266	3.23 258	8.74 227	14.91 286	10.83 232	7.52 175

LGCAT	2.32 112	3.46 144	1.04 128	0.11 60	0.75 137	0.19 59	0.11 116	5.13 123	0.87 135	3.18 115	0.44 96	4.04 129	1.59 171	0.05 67	3.98 112	3.98 135	7.69 205	1.37 103	3.34 95	2.11 155	5.69 170	3.17 115	0.84 137	0.11 73	1.26 99	1.31 112	2.76 75	3.99 131

test_5	1.60 91	3.48 145	0.54 75	0.18 74	0.06 34	0.23 77	0.03 65	5.33 126	0.27 85	1.64 92	1.35 131	3.71 125	1.93 184	0.23 107	4.32 120	3.32 108	1.42 79	1.29 100	2.63 85	0.35 57	1.40 63	2.80 107	0.08 60	0.39 114	0.54 69	0.20 56	5.14 116	0.43 68

CFNet_pseudo	5.91 200	3.52 146	3.34 210	6.20 252	3.32 239	5.95 246	0.34 168	10.37 222	1.25 179	14.57 292	11.14 280	7.98 178	5.93 277	2.55 261	8.18 246	5.00 192	5.14 151	3.96 193	8.63 180	3.16 198	4.10 124	3.53 123	1.45 226	1.42 202	7.02 205	8.12 212	11.12 234	12.25 221

DEFOM-Stereo_RVC	2.41 115	3.66 147	0.91 112	0.26 84	0.30 90	0.24 81	0.00 1	4.50 117	0.49 104	8.28 194	0.24 86	3.12 118	0.36 79	0.19 100	4.67 135	2.89 94	3.84 122	1.37 103	5.11 113	0.86 98	4.94 143	4.07 142	0.98 168	0.19 90	1.52 110	0.92 101	4.62 107	6.43 165

castereo	4.75 175	3.67 148	3.58 216	0.69 132	0.87 142	0.27 91	0.07 96	8.75 187	1.00 150	13.17 264	3.69 173	10.74 202	0.96 127	0.51 167	5.21 142	5.81 229	8.80 228	2.58 143	10.68 197	2.10 153	9.16 241	7.11 221	1.27 207	1.22 192	5.98 189	6.89 207	6.34 151	7.25 174

AIO_test	1.31 80	3.68 149	0.89 108	0.24 82	0.14 60	0.23 77	0.27 161	3.10 95	0.11 52	0.16 60	0.00 1	1.91 90	0.21 62	0.07 73	2.55 75	2.05 73	0.89 67	0.54 65	2.23 81	0.90 99	4.72 138	3.76 132	0.63 109	0.02 26	0.85 86	0.91 100	3.92 99	0.24 59

GMOStereo	3.91 156	3.72 150	0.92 115	1.64 172	1.12 164	0.50 126	0.63 190	8.76 188	0.91 138	15.01 296	0.71 101	6.30 157	1.33 151	0.23 107	3.95 106	4.42 160	5.04 146	3.85 187	8.60 175	1.98 145	5.17 149	7.78 235	0.82 132	0.56 130	6.49 195	3.33 151	9.48 200	2.37 110

error version	3.91 156	3.72 150	0.92 115	1.64 172	1.12 164	0.50 126	0.63 190	8.76 188	0.91 138	15.01 296	0.71 101	6.30 157	1.33 151	0.23 107	3.95 106	4.42 160	5.04 146	3.85 187	8.60 175	1.98 145	5.17 149	7.78 235	0.82 132	0.56 130	6.49 195	3.33 151	9.48 200	2.37 110

test-v	3.91 156	3.72 150	0.92 115	1.64 172	1.12 164	0.50 126	0.63 190	8.76 188	0.91 138	15.01 296	0.71 101	6.30 157	1.33 151	0.23 107	3.95 106	4.42 160	5.04 146	3.85 187	8.60 175	1.98 145	5.17 149	7.78 235	0.82 132	0.56 130	6.49 195	3.33 151	9.48 200	2.37 110

test-2	3.91 156	3.72 150	0.92 115	1.64 172	1.12 164	0.50 126	0.63 190	8.76 188	0.91 138	15.01 296	0.71 101	6.30 157	1.33 151	0.23 107	3.95 106	4.42 160	5.04 146	3.85 187	8.60 175	1.98 145	5.17 149	7.78 235	0.82 132	0.56 130	6.49 195	3.33 151	9.48 200	2.37 110

DDF-Stereo	7.50 238	3.78 154	1.17 136	15.58 301	4.52 257	23.29 323	12.40 306	12.95 272	1.09 161	11.08 237	4.46 183	16.20 261	5.91 276	1.29 234	5.54 151	5.53 215	9.50 245	3.75 183	13.36 224	2.91 194	11.01 270	7.66 230	1.07 179	0.88 164	3.79 147	4.56 174	9.50 204	9.67 200

coex_refinement	4.31 166	3.78 154	2.00 159	2.11 189	2.61 228	3.36 214	1.00 207	7.00 153	5.00 269	4.99 140	7.18 230	5.99 156	0.71 108	0.71 197	5.94 169	4.03 142	4.99 144	3.23 166	5.91 134	2.73 185	3.78 117	2.21 95	1.62 237	1.22 192	5.54 181	5.57 191	7.81 176	15.29 248

gcap-zeroshot	8.63 258	3.80 156	9.84 297	6.96 258	2.19 216	6.36 251	2.19 232	12.60 266	1.44 186	15.10 301	8.45 248	15.33 255	1.97 189	0.48 161	8.25 248	9.98 305	9.50 245	5.57 248	30.94 317	12.03 316	11.22 274	10.47 298	2.43 268	2.00 229	8.32 218	11.08 248	11.00 233	13.62 235

zero-FE	8.76 260	3.81 157	1.17 136	23.39 322	5.69 266	29.42 330	20.80 327	12.93 270	1.18 172	10.74 231	6.56 217	16.44 267	6.89 284	1.19 229	5.86 163	5.28 205	9.71 250	4.42 213	17.12 262	3.27 204	12.39 293	7.82 240	1.07 179	0.87 160	3.79 147	4.37 167	9.66 207	10.76 211

ARAFT	2.39 113	3.85 158	0.89 108	0.42 105	0.20 69	0.19 59	0.02 55	3.46 100	0.27 85	4.75 138	1.66 140	2.06 93	0.39 82	0.50 164	6.13 181	4.10 146	4.82 142	4.26 206	5.12 115	1.32 112	5.68 168	3.03 112	0.61 106	0.21 93	3.58 145	0.29 74	5.21 120	1.60 95

DN-CSS_ROB	5.28 186	3.87 159	4.38 236	2.33 194	3.00 235	0.63 138	0.22 155	10.51 232	1.48 189	10.35 226	11.92 287	14.00 242	4.14 257	0.49 163	6.33 185	3.51 113	7.12 195	3.41 170	14.86 245	2.28 165	6.55 194	3.37 119	1.33 215	4.19 276	5.66 183	3.49 155	7.31 170	5.92 162

DISCO	3.96 161	3.91 160	1.34 145	1.96 185	2.17 215	4.70 232	3.66 246	4.01 110	3.78 260	5.05 141	6.84 220	2.38 101	2.08 198	0.35 140	6.06 174	3.90 128	6.57 178	4.25 205	8.62 179	3.32 206	4.39 131	4.01 138	1.40 222	1.11 185	4.06 157	4.93 183	7.01 161	5.11 148

iinet-f	5.03 181	3.97 161	2.00 159	2.22 191	0.72 135	4.42 227	1.39 215	3.78 105	0.83 132	5.79 155	16.26 313	7.84 176	3.16 240	0.39 147	6.73 206	5.80 228	5.81 160	2.96 158	18.68 275	4.96 236	6.63 197	6.26 203	1.62 237	1.13 189	5.70 185	2.23 135	8.85 189	5.76 160

RAFT_CTSACE	1.80 98	3.98 162	0.77 94	0.63 121	0.30 90	0.28 95	0.03 65	5.40 128	0.17 75	8.06 192	0.26 90	3.50 121	1.29 148	0.27 123	2.19 61	2.25 80	1.31 75	0.55 66	2.14 78	0.25 45	2.51 85	4.48 160	0.64 112	0.28 105	0.82 83	0.32 77	5.60 130	0.28 61

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 120	3.98 162	2.74 182	0.66 124	0.54 115	1.38 164	0.08 102	8.29 178	1.10 163	2.81 108	1.79 143	4.55 138	0.62 102	0.05 67	3.26 92	3.00 97	2.86 101	1.01 82	7.25 158	1.55 121	3.90 118	2.28 97	0.86 138	0.54 129	5.14 176	2.58 140	5.87 143	3.12 122

CFNet	4.33 168	3.98 162	2.01 162	4.38 228	2.45 220	2.25 194	0.54 184	6.78 150	0.88 136	4.20 132	5.09 197	17.09 271	2.33 219	0.48 161	5.67 153	3.01 98	4.34 135	2.87 155	5.36 120	2.39 174	4.04 120	1.79 83	0.77 127	1.05 177	8.67 226	5.50 190	8.59 184	10.37 206

pcwnet_v2	8.61 255	4.00 165	5.13 258	8.89 270	4.68 259	8.06 262	3.37 243	10.49 230	4.03 262	13.78 277	13.40 298	9.95 191	20.61 311	5.41 304	9.26 266	5.78 227	8.28 218	5.18 237	11.11 202	3.63 211	6.31 185	4.55 163	2.42 267	3.34 264	13.64 278	13.45 269	13.60 262	20.23 276

CAS	3.22 130	4.04 166	0.76 92	1.00 149	0.90 146	0.36 110	0.26 159	1.77 80	0.93 142	2.66 105	6.08 211	2.38 101	3.02 239	0.26 119	5.25 143	3.46 112	4.96 143	2.19 129	5.65 129	1.83 137	4.13 127	3.84 134	0.69 118	0.13 80	5.29 178	5.48 189	7.23 167	12.33 223

DF_test	2.19 108	4.05 167	1.66 154	0.33 93	0.29 89	0.25 85	0.08 102	5.04 122	0.78 126	5.79 155	0.00 1	7.17 165	0.69 106	0.02 45	3.87 102	3.98 135	3.61 115	1.51 107	2.56 84	2.33 173	3.64 112	3.28 118	0.91 148	0.33 109	0.64 75	0.56 92	3.57 90	2.27 108

LoS	8.88 263	4.05 167	1.28 142	1.18 158	1.51 185	2.83 202	0.20 144	49.84 363	2.23 224	25.23 340	30.02 355	14.66 252	2.13 207	0.53 169	5.74 157	7.35 258	7.89 209	3.07 161	10.61 195	2.17 159	10.65 262	6.56 209	1.57 234	0.87 160	14.16 282	9.04 221	9.21 192	15.09 247
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
iResNetv2_ROB	5.61 194	4.07 169	1.96 158	4.69 232	2.20 218	4.60 231	0.94 206	8.50 183	2.09 220	6.20 162	12.67 292	13.31 235	6.49 281	0.50 164	6.25 183	4.56 168	5.13 150	4.03 198	14.34 239	3.94 221	6.24 180	4.48 160	1.50 231	3.20 257	6.68 200	5.25 186	9.83 211	7.92 179

IPLG	3.82 149	4.08 170	1.77 155	0.66 124	1.10 161	1.40 166	1.06 209	7.97 172	0.58 114	5.71 152	2.09 149	7.34 168	1.94 187	0.68 194	6.96 211	3.94 131	6.95 189	4.42 213	6.44 151	2.11 155	3.66 113	8.25 248	0.97 166	0.91 167	4.05 156	6.06 195	6.79 158	5.17 149

NVstereo2D	7.07 230	4.11 171	2.84 183	6.07 251	4.20 250	14.23 294	16.14 315	8.04 174	2.36 233	3.80 120	7.36 233	6.35 161	1.34 155	27.27 350	10.21 286	6.95 249	8.32 220	6.49 264	5.84 131	2.62 181	5.05 146	2.83 108	6.83 317	3.65 268	10.99 251	4.40 170	6.12 147	6.36 163

model_zeroshot	8.79 261	4.12 172	4.32 233	4.09 224	2.53 224	2.03 185	1.42 218	12.06 256	2.78 239	11.50 241	7.30 232	17.22 274	1.68 173	1.46 241	9.56 272	9.97 304	13.75 291	6.02 258	29.32 309	10.75 309	10.87 267	9.59 275	1.15 192	2.51 242	13.79 279	13.62 271	10.78 231	23.13 286

S2M2_L	3.63 141	4.17 173	4.42 238	0.76 140	0.40 99	0.35 108	0.07 96	5.73 133	1.10 163	12.00 247	0.00 1	2.43 104	0.70 107	0.46 157	6.08 178	4.81 184	8.83 229	1.69 115	5.97 135	1.54 120	6.61 195	3.75 131	0.90 146	0.21 93	2.83 139	3.76 157	8.35 181	10.11 203
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-FE	9.83 275	4.18 174	14.24 328	14.55 296	3.97 246	6.77 253	8.90 287	13.23 276	2.33 230	12.97 260	10.82 275	14.05 245	2.57 229	0.78 205	6.41 190	9.61 295	9.91 253	4.57 217	16.97 260	8.01 284	11.37 278	9.80 282	1.26 204	2.77 246	20.85 316	13.67 272	19.71 298	21.20 281

IGEV_Zeroshot_test	9.84 276	4.19 175	14.24 328	14.55 296	3.97 246	6.77 253	8.88 286	13.23 276	2.33 230	12.89 259	11.00 277	14.00 242	2.57 229	0.78 205	6.41 190	9.61 295	9.97 255	4.56 216	16.98 261	8.01 284	11.37 278	9.81 283	1.26 204	2.77 246	20.84 315	13.68 273	19.70 297	21.20 281

MIM_Stereo	1.95 102	4.20 176	1.15 134	0.66 124	0.48 108	0.54 132	0.10 108	4.26 115	0.35 92	3.18 115	0.24 86	2.64 108	0.33 76	0.37 144	3.71 98	3.67 120	3.04 106	2.25 133	4.58 107	1.35 113	4.11 125	2.85 109	0.49 98	0.44 118	0.97 89	0.59 93	4.57 106	1.60 95

anonymousdsp2	2.91 126	4.21 177	2.42 176	0.57 117	0.53 112	1.58 175	0.08 102	6.62 148	0.27 85	4.15 130	2.56 156	4.45 134	0.45 85	0.97 216	4.05 114	3.34 110	3.04 106	1.87 120	11.24 205	1.50 119	4.44 133	5.29 186	0.50 100	0.69 144	3.16 143	1.06 107	6.44 154	3.20 125

raft_robust	5.58 193	4.22 178	1.07 130	1.67 178	0.73 136	1.66 178	0.33 167	10.68 234	1.24 178	28.57 347	1.40 133	8.69 181	2.30 217	0.92 215	5.75 160	5.47 213	6.87 185	4.05 199	12.01 212	2.00 149	7.75 218	8.62 257	0.71 121	1.06 178	6.91 203	8.32 215	9.75 209	7.96 180

APVNet	6.75 221	4.23 179	2.36 174	4.05 223	5.00 261	8.19 264	5.50 261	10.42 225	2.99 244	3.74 119	11.48 284	5.09 146	1.52 167	1.53 243	8.48 255	9.23 283	12.54 281	9.16 293	15.66 252	6.55 262	6.98 204	6.77 216	1.47 228	4.01 274	8.58 225	4.04 163	14.92 270	7.68 177

TANstereo	7.47 236	4.26 180	3.29 205	2.79 205	2.87 233	3.88 219	0.13 125	5.71 131	1.55 196	6.86 174	2.72 163	2.17 95	2.24 210	4.18 289	12.57 308	12.99 333	10.89 265	18.94 343	22.19 293	17.84 335	7.39 212	5.50 192	29.21 357	0.71 145	1.27 102	3.98 161	9.84 212	5.70 156

XX-TBD	7.47 236	4.26 180	3.29 205	2.79 205	2.87 233	3.88 219	0.13 125	5.71 131	1.55 196	6.86 174	2.72 163	2.17 95	2.24 210	4.18 289	12.57 308	12.99 333	10.89 265	18.94 343	22.19 293	17.84 335	7.39 212	5.50 192	29.21 357	0.71 145	1.27 102	3.98 161	9.84 212	5.70 156

AACVNet	6.57 215	4.28 182	2.00 159	6.89 257	8.25 283	5.89 245	2.06 228	9.02 195	2.20 223	10.00 214	10.55 271	8.16 179	1.92 183	1.66 247	7.56 229	5.64 218	8.28 218	6.20 261	11.08 201	5.61 245	6.11 178	5.44 191	2.48 271	3.25 259	8.55 224	9.98 233	10.12 218	14.15 240

LMCR-Stereo	5.39 191	4.30 183	2.89 184	1.13 154	1.91 202	2.74 201	0.11 116	7.55 166	2.14 221	6.83 172	4.10 179	10.39 194	0.87 120	0.60 178	6.86 209	4.92 189	10.03 256	4.62 221	17.39 265	6.52 260	8.52 231	7.79 239	0.95 156	2.04 230	4.45 160	4.62 177	10.48 227	10.75 210

SA	3.89 150	4.31 184	0.91 112	1.17 157	1.14 169	0.89 146	0.17 139	8.93 193	0.74 124	13.98 281	0.19 81	7.57 171	1.40 159	1.37 240	6.47 193	4.55 167	5.81 160	2.80 153	6.32 149	1.59 122	4.12 126	6.35 206	0.26 81	1.04 176	2.93 141	6.10 197	9.85 214	4.12 134

LoS_RVC	3.70 145	4.34 185	4.10 227	0.30 90	0.99 156	0.22 73	0.28 163	3.52 101	1.08 159	5.34 145	4.08 177	2.90 114	2.49 224	0.25 113	6.07 176	4.58 169	4.11 131	3.75 183	8.01 169	2.21 162	7.12 207	5.11 180	1.03 173	0.14 81	8.95 230	3.32 149	7.11 163	8.66 188

tt_ll	3.70 145	4.34 185	4.10 227	0.30 90	0.99 156	0.22 73	0.28 163	3.52 101	1.08 159	5.34 145	4.08 177	2.90 114	2.49 224	0.25 113	6.07 176	4.58 169	4.11 131	3.75 183	8.01 169	2.21 162	7.12 207	5.11 180	1.03 173	0.14 81	8.95 230	3.32 149	7.11 163	8.66 188

Sa-1000	4.52 170	4.36 187	0.94 119	0.95 146	1.37 182	0.99 151	0.19 140	9.48 199	1.23 176	13.79 278	0.78 111	5.33 150	1.84 179	1.70 248	7.36 223	4.84 185	7.91 210	3.69 178	10.07 188	1.73 133	5.79 174	7.50 228	0.33 87	1.39 201	8.06 214	5.66 192	10.24 221	4.58 137

CIPLG	3.61 139	4.41 188	1.23 141	1.34 165	0.89 143	1.20 158	0.47 178	10.05 214	1.17 170	6.95 176	4.93 194	7.61 173	1.19 140	2.50 259	6.60 204	4.23 151	5.99 164	1.94 121	6.22 145	2.59 180	6.28 184	4.55 163	1.21 199	1.12 188	3.89 150	1.19 110	5.66 133	1.93 100

ACRE	3.62 140	4.42 189	1.19 139	1.43 168	0.89 143	1.26 160	0.47 178	10.01 212	1.14 167	7.17 182	4.96 195	7.60 172	1.21 141	2.50 259	6.59 201	4.37 156	5.99 164	1.95 122	5.99 136	2.46 176	6.37 189	4.38 157	1.22 203	1.10 182	3.95 152	1.36 113	5.72 136	1.98 101

TESTraft	2.52 119	4.45 190	0.77 94	0.55 114	0.24 77	0.15 47	0.10 108	5.57 129	0.37 93	5.42 147	0.24 86	1.63 85	2.10 202	1.16 227	6.48 194	4.71 180	3.39 112	1.01 82	4.62 108	1.20 108	3.66 113	7.30 224	0.36 88	0.61 139	1.11 96	2.78 143	5.69 135	2.43 115

Reg-Stereo(zero)	6.44 210	4.46 191	5.66 266	2.61 200	1.30 177	2.20 191	2.23 233	12.33 259	1.93 213	13.00 261	11.23 281	12.22 219	2.25 212	1.85 252	4.33 124	6.19 236	7.10 193	4.01 195	17.22 263	3.60 209	6.43 190	7.36 225	1.29 211	1.59 212	5.94 187	8.40 216	11.22 235	16.02 252

FLISNet	6.44 210	4.46 191	5.66 266	2.61 200	1.30 177	2.20 191	2.23 233	12.33 259	1.93 213	13.00 261	11.23 281	12.22 219	2.25 212	1.85 252	4.33 124	6.19 236	7.10 193	4.01 195	17.22 263	3.60 209	6.43 190	7.36 225	1.29 211	1.59 212	5.94 187	8.40 216	11.22 235	16.02 252

IPLGR_C	3.64 142	4.47 193	1.21 140	1.32 163	0.89 143	1.21 159	0.44 176	10.00 211	1.13 166	7.19 183	4.86 191	7.67 174	1.22 143	2.60 262	6.55 197	4.38 158	5.99 164	2.00 123	6.05 139	2.52 177	6.35 187	4.56 165	1.21 199	1.13 189	3.93 151	1.54 116	5.76 140	1.99 102

MIF-Stereo (partial)	1.81 99	4.50 194	0.75 91	0.33 93	0.68 134	0.27 91	0.12 123	1.52 76	0.53 108	1.31 88	0.03 72	1.02 70	0.50 90	0.13 91	3.75 100	4.15 148	3.64 117	2.41 140	2.72 86	0.67 88	3.40 101	2.87 110	0.44 93	0.46 120	1.62 113	1.84 124	5.04 113	4.09 133

RAFT+CT+SA	2.12 107	4.55 195	0.77 94	0.68 130	0.20 69	0.11 33	0.03 65	6.05 140	0.25 83	6.05 160	0.01 66	4.53 137	1.70 175	0.35 140	2.99 85	3.98 135	1.76 88	1.41 105	4.23 104	0.66 86	4.06 123	4.89 173	0.26 81	0.39 114	0.88 87	0.33 79	5.32 127	0.92 81

plain	2.08 105	4.58 196	0.78 102	0.45 107	1.13 168	0.30 101	0.09 106	3.41 99	0.38 96	3.93 125	0.01 66	1.70 87	0.40 83	0.07 73	4.24 119	4.24 152	3.66 118	2.76 148	5.86 132	0.31 55	3.28 98	3.58 127	0.15 72	0.47 122	1.63 114	1.64 120	2.57 70	4.57 136

ICVP	7.52 239	4.60 197	8.97 291	5.16 238	4.46 254	5.66 240	1.41 216	8.26 177	4.13 263	7.86 188	7.69 238	9.43 189	5.99 278	1.18 228	7.22 217	6.97 250	7.58 203	5.27 239	10.96 199	5.33 240	7.09 206	12.60 315	16.70 338	4.49 282	8.80 228	12.28 258	10.58 229	12.26 222
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GMStereo	3.35 132	4.62 198	0.54 75	0.92 144	0.78 138	1.72 180	0.13 125	8.79 192	0.44 99	2.60 104	0.80 113	12.77 229	0.24 64	0.08 75	4.35 127	3.21 103	7.17 196	1.21 94	13.22 222	1.85 139	5.24 155	2.17 94	0.63 109	1.06 178	4.50 162	0.66 95	8.59 184	2.08 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	8.52 254	4.65 199	5.49 263	11.94 287	4.96 260	9.67 273	3.19 242	14.68 290	2.93 242	9.54 210	12.61 291	17.15 273	12.38 302	0.58 175	8.02 241	4.02 141	9.45 243	5.57 248	20.86 287	4.00 222	6.25 181	8.11 245	2.35 265	5.67 291	10.58 250	11.87 255	11.44 241	12.14 220

Any-RAFT	7.56 240	4.67 200	10.19 299	5.61 245	3.24 238	0.94 147	0.71 198	9.86 208	1.40 184	8.52 200	11.08 278	12.26 221	1.05 131	0.54 171	5.73 156	7.53 263	9.41 241	3.96 193	18.38 274	4.03 224	11.34 277	8.27 249	1.60 236	1.55 209	15.63 289	15.41 290	10.13 219	20.95 280

test_for_model	3.90 151	4.68 201	1.01 122	0.70 133	0.60 123	0.61 133	0.21 147	7.35 160	0.57 109	10.07 217	1.11 120	10.44 195	0.77 111	0.34 134	4.61 129	5.08 196	16.22 307	2.35 135	7.34 159	2.32 167	8.18 222	5.07 175	0.95 156	0.82 154	1.87 118	1.97 125	5.24 122	4.76 139

GCAPDPT-zeroshot4090	3.90 151	4.68 201	1.01 122	0.70 133	0.60 123	0.61 133	0.21 147	7.35 160	0.57 109	10.07 217	1.11 120	10.44 195	0.77 111	0.34 134	4.61 129	5.08 196	16.22 307	2.35 135	7.34 159	2.32 167	8.18 222	5.07 175	0.95 156	0.82 154	1.87 118	1.97 125	5.24 122	4.76 139

AE-Stereo	6.49 213	4.68 201	4.46 243	4.91 234	1.05 160	1.61 176	2.27 236	9.12 196	0.98 149	14.13 284	1.59 137	15.96 260	2.04 195	0.88 213	5.74 157	6.79 245	10.74 261	5.71 250	12.14 215	5.55 244	9.80 250	10.03 289	0.97 166	4.34 277	10.30 248	8.50 218	11.70 242	9.14 198

testlalala	3.90 151	4.68 201	1.01 122	0.70 133	0.60 123	0.61 133	0.21 147	7.35 160	0.57 109	10.07 217	1.11 120	10.44 195	0.77 111	0.34 134	4.61 129	5.08 196	16.22 307	2.35 135	7.34 159	2.32 167	8.18 222	5.07 175	0.95 156	0.82 154	1.87 118	1.97 125	5.24 122	4.76 139

GCAPDPT-zeroshot	3.90 151	4.68 201	1.01 122	0.70 133	0.60 123	0.61 133	0.21 147	7.35 160	0.57 109	10.07 217	1.11 120	10.44 195	0.77 111	0.34 134	4.61 129	5.08 196	16.22 307	2.35 135	7.34 159	2.32 167	8.18 222	5.07 175	0.95 156	0.82 154	1.87 118	1.97 125	5.24 122	4.76 139

GCAP-Stereo	3.90 151	4.68 201	1.01 122	0.70 133	0.60 123	0.61 133	0.21 147	7.35 160	0.57 109	10.07 217	1.11 120	10.44 195	0.77 111	0.34 134	4.61 129	5.08 196	16.22 307	2.35 135	7.34 159	2.32 167	8.18 222	5.07 175	0.95 156	0.82 154	1.87 118	1.97 125	5.24 122	4.76 139

CREStereo++_RVC	4.28 165	4.68 201	4.25 231	1.08 152	1.43 184	0.25 85	0.11 116	7.12 156	1.06 157	8.41 196	2.65 160	8.74 183	7.06 285	0.37 144	4.85 139	5.04 194	8.52 223	1.71 116	5.48 122	1.62 126	6.08 176	3.73 130	1.10 187	0.52 128	4.73 169	3.85 159	10.36 224	10.81 214
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	9.00 267	4.69 208	4.25 231	4.13 226	5.35 263	6.44 252	5.81 263	10.10 215	9.46 297	6.42 167	13.24 297	6.89 163	6.43 280	3.16 276	11.63 301	8.85 281	14.64 297	6.92 273	19.46 281	6.05 252	11.17 272	9.70 280	1.75 242	5.64 290	8.31 217	9.85 232	13.85 265	28.94 316

iResNet_ROB	4.93 179	4.72 209	3.53 214	2.88 209	1.64 189	2.62 199	1.84 224	7.85 171	1.17 170	6.17 161	7.61 235	4.17 131	8.58 289	0.75 200	6.46 192	4.48 165	7.24 199	4.88 227	11.20 204	3.00 195	4.43 132	2.29 98	1.28 208	3.11 255	7.39 208	6.06 195	9.14 190	8.50 187

MGS-Stereo	2.39 113	4.74 210	0.91 112	0.57 117	0.42 104	0.24 81	0.13 125	3.39 98	0.30 88	1.24 82	0.43 95	1.17 77	0.59 100	0.69 195	6.94 210	3.65 119	5.59 158	3.79 186	6.31 148	1.86 140	4.88 142	3.88 135	0.70 120	0.93 168	1.90 124	0.92 101	4.53 105	3.69 128

AIO-Stereo-zeroshot	11.45 286	4.75 211	12.72 316	13.00 293	3.08 237	15.95 302	7.30 272	11.65 251	5.18 271	15.56 305	10.86 276	18.28 280	3.46 245	0.50 164	9.21 265	10.61 314	12.90 284	9.82 301	25.14 303	8.72 292	10.57 260	8.99 267	1.17 197	4.04 275	18.39 300	21.60 324	13.33 260	32.44 320

HSM	6.59 216	4.79 212	4.59 246	4.39 229	4.12 248	1.77 182	1.59 223	13.37 278	1.89 211	10.07 217	10.56 272	9.18 187	4.34 261	1.32 238	7.55 228	4.62 173	11.19 272	4.14 202	10.06 187	4.43 233	9.64 247	4.84 172	1.32 213	3.28 261	9.26 236	11.65 253	11.34 239	12.56 224

HLF11	4.32 167	4.80 213	3.12 196	1.30 162	0.97 155	1.33 162	0.14 131	10.35 220	1.98 217	4.69 137	5.29 201	5.65 155	0.54 92	0.22 104	7.07 214	4.61 171	6.53 177	4.57 217	13.44 225	2.78 187	3.42 102	4.81 170	2.11 254	1.08 180	5.34 179	6.60 205	5.15 118	8.75 191

DF	6.94 225	4.82 214	4.97 254	4.12 225	0.65 132	5.76 243	0.10 108	11.41 248	1.71 203	10.78 232	4.82 190	17.02 270	1.11 133	0.62 183	6.38 189	7.96 267	8.13 213	5.03 234	18.75 276	4.69 234	9.85 252	7.82 240	1.28 208	1.56 210	7.51 210	6.58 204	13.60 262	20.49 278

EGLCR-Stereo	4.86 177	4.87 215	4.24 230	0.66 124	0.92 148	3.38 215	0.04 78	8.65 186	1.15 168	8.90 203	1.19 128	8.78 185	2.32 218	0.67 192	3.49 96	4.65 177	6.35 172	4.19 203	8.22 172	1.79 136	8.98 239	8.12 246	0.90 146	0.78 150	4.37 158	4.84 179	14.60 268	14.17 242

EAI-Stereo	8.01 249	4.87 215	4.99 256	5.25 239	4.23 251	7.18 256	6.95 270	13.19 275	2.31 229	10.61 229	6.86 221	13.29 234	1.93 184	1.00 220	9.61 273	9.46 291	9.57 247	4.69 223	18.16 270	8.69 291	8.96 238	8.64 258	1.41 223	2.04 230	11.59 256	8.24 213	13.03 254	19.52 271

AF-Net	5.68 195	4.87 215	3.58 216	5.01 235	6.35 272	7.34 257	5.88 264	7.21 157	6.61 281	2.00 96	9.35 257	12.65 227	2.84 237	2.93 268	7.30 221	3.90 128	3.88 125	2.77 149	7.90 167	2.87 191	3.53 107	4.34 153	2.43 268	2.29 236	5.03 172	6.54 202	14.92 270	8.95 195

Nwc_Net	5.68 195	4.87 215	3.58 216	5.01 235	6.35 272	7.34 257	5.88 264	7.21 157	6.61 281	2.00 96	9.35 257	12.65 227	2.84 237	2.93 268	7.30 221	3.90 128	3.88 125	2.77 149	7.90 167	2.87 191	3.53 107	4.34 153	2.43 268	2.29 236	5.03 172	6.54 202	14.92 270	8.95 195

PMTNet	4.94 180	4.88 219	4.33 234	0.87 142	0.95 151	0.75 140	0.24 158	7.00 153	1.68 199	9.89 213	3.04 168	11.43 207	0.99 128	0.44 152	6.15 182	5.72 222	8.20 215	1.62 113	10.98 200	1.31 111	7.98 221	4.24 149	1.21 199	0.27 104	9.00 232	6.68 206	9.35 198	14.21 243

MSKI-zero shot	7.94 247	4.90 220	4.34 235	3.10 211	1.70 190	4.00 221	1.44 220	12.93 270	2.03 218	12.15 250	7.79 239	12.00 217	1.80 177	0.61 182	6.29 184	8.66 279	10.45 258	4.09 200	20.51 286	7.15 272	10.78 265	9.52 273	1.14 191	2.63 243	9.80 244	20.32 320	15.32 274	18.86 266

DeepPrunerF	6.67 218	4.91 221	2.71 181	5.81 247	14.61 317	4.84 233	5.92 266	6.05 140	5.90 278	3.01 112	11.37 283	3.03 116	1.93 184	2.43 257	7.67 234	8.08 269	7.06 191	4.09 200	11.97 210	3.91 218	6.91 202	5.40 188	3.22 279	2.23 233	21.61 320	10.08 235	6.82 159	8.42 186

iRaft-Stereo_20w	9.64 273	4.92 222	13.83 325	15.20 300	4.25 252	9.14 270	4.64 254	12.08 257	3.15 246	12.31 252	9.46 261	13.76 239	2.27 214	0.77 202	8.70 258	8.19 272	9.42 242	3.52 173	14.49 243	7.92 283	9.66 248	6.74 215	1.33 215	1.34 198	17.96 298	16.99 297	22.98 312	25.32 303

RALCasStereoNet	3.91 156	4.92 222	3.22 199	1.25 161	1.26 175	1.64 177	0.65 195	7.99 173	0.65 119	8.76 202	4.87 193	7.31 167	0.94 123	0.26 119	5.95 170	4.30 154	6.48 175	4.60 219	5.27 118	1.90 141	5.25 158	3.80 133	0.91 148	1.48 208	5.91 186	4.81 178	4.62 107	6.52 167

TestStereo1	2.77 123	4.95 224	0.77 94	0.49 110	0.27 85	0.13 37	0.11 116	5.74 134	0.44 99	6.03 158	0.19 81	1.51 82	2.08 198	1.12 224	6.37 187	4.90 187	3.76 119	1.25 96	5.48 122	1.44 116	5.77 172	7.77 232	0.37 89	0.57 135	1.26 99	2.93 146	6.36 152	2.59 117

SA-5K	2.77 123	4.95 224	0.77 94	0.49 110	0.27 85	0.13 37	0.11 116	5.74 134	0.44 99	6.03 158	0.19 81	1.51 82	2.08 198	1.12 224	6.37 187	4.90 187	3.76 119	1.25 96	5.48 122	1.44 116	5.77 172	7.77 232	0.37 89	0.57 135	1.26 99	2.93 146	6.36 152	2.59 117

DLCB_ROB	6.64 217	4.98 226	4.42 238	2.78 204	3.88 245	3.23 212	2.91 239	6.23 143	3.75 259	7.92 190	9.28 255	12.04 218	5.57 272	3.10 275	6.52 195	4.32 155	7.17 196	4.49 215	5.54 127	3.76 212	6.52 193	4.47 159	2.84 273	3.00 254	26.87 334	12.78 262	12.52 250	8.36 185

DSFCA	4.04 163	5.03 227	2.21 168	2.54 199	2.56 225	2.90 205	2.32 237	3.90 107	2.54 236	3.07 113	7.06 227	4.70 142	0.88 121	0.60 178	6.08 178	4.01 140	4.71 138	4.61 220	8.45 174	3.20 200	5.06 147	5.33 187	2.28 263	2.37 239	4.53 164	4.90 182	5.72 136	7.60 176

CREStereo	4.65 171	5.05 228	3.91 225	1.23 159	0.52 110	0.79 143	0.10 108	9.62 204	1.76 207	10.00 214	2.78 165	11.95 216	2.45 222	0.47 159	5.77 162	5.85 230	9.05 232	1.48 106	5.89 133	2.21 162	7.71 216	4.21 147	1.12 190	0.83 159	6.05 191	4.56 174	9.33 197	10.79 212
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	6.53 214	5.05 228	2.54 179	5.38 241	3.47 241	2.08 190	5.59 262	11.63 250	1.70 202	11.49 240	4.99 196	13.15 232	3.46 245	1.64 245	10.47 287	5.41 209	6.66 180	3.92 191	18.29 272	5.47 242	5.85 175	5.74 196	1.05 176	5.25 285	7.53 211	10.60 242	7.25 168	10.68 209

ManiGeoR	5.07 183	5.06 230	3.15 197	2.87 207	1.21 172	1.43 168	0.19 140	10.89 239	3.19 248	6.76 170	8.05 242	10.48 200	1.14 135	0.25 113	7.19 215	4.63 174	6.17 170	4.82 225	13.69 229	3.23 202	5.67 166	5.89 198	2.10 252	1.76 223	5.04 174	9.17 223	5.64 131	7.18 172

HLf10	5.07 183	5.06 230	3.15 197	2.87 207	1.21 172	1.43 168	0.19 140	10.89 239	3.19 248	6.76 170	8.05 242	10.48 200	1.14 135	0.25 113	7.19 215	4.63 174	6.17 170	4.82 225	13.69 229	3.23 202	5.67 166	5.89 198	2.10 252	1.76 223	5.04 174	9.17 223	5.64 131	7.18 172

trnet	4.72 172	5.07 232	3.82 224	1.23 159	0.52 110	0.77 142	0.08 102	9.70 205	1.63 198	12.26 251	2.71 161	12.63 226	2.41 220	0.47 159	5.53 150	5.69 219	8.60 224	1.65 114	5.73 130	2.07 151	7.20 210	4.13 146	1.01 169	0.81 152	6.09 192	4.55 173	9.78 210	11.22 217

depth_test_26	6.25 206	5.08 233	1.50 152	0.64 122	0.30 90	0.23 77	0.05 84	16.34 298	1.19 174	30.54 349	0.24 86	30.17 307	1.03 129	0.16 96	3.70 97	5.41 209	19.08 321	2.56 142	12.49 219	1.71 130	15.72 314	4.09 143	0.73 124	0.25 99	2.91 140	2.02 133	6.55 155	4.05 132

CASnet	3.99 162	5.08 233	0.97 120	0.66 124	0.61 129	0.50 126	0.10 108	9.21 197	0.93 142	15.01 296	2.63 159	13.58 238	1.27 144	0.28 125	5.49 148	3.06 100	3.54 114	1.02 84	12.15 217	1.35 113	6.94 203	3.55 124	0.66 114	0.44 118	3.95 152	0.88 99	7.01 161	6.82 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	7.86 243	5.10 235	4.59 246	5.48 243	1.88 199	2.05 186	1.04 208	11.43 249	1.47 188	12.34 253	8.89 250	12.35 222	2.27 214	0.87 212	7.69 235	10.14 310	10.49 260	4.98 230	21.48 289	9.21 295	12.20 289	10.06 292	1.80 244	1.68 221	12.76 268	10.30 238	13.47 261	16.31 255

HLf8	5.80 198	5.11 236	3.02 190	4.32 227	1.75 195	1.53 174	0.27 161	12.33 259	2.98 243	6.50 168	8.91 251	11.22 205	1.27 144	0.26 119	8.38 252	5.06 195	7.63 204	4.81 224	14.17 235	4.18 228	5.68 168	6.94 217	2.12 255	2.85 249	6.50 199	10.52 240	8.20 179	10.00 202

TestStereo	5.06 182	5.12 237	3.29 205	2.13 190	0.66 133	3.22 211	0.07 96	12.34 262	0.61 118	21.17 331	1.07 119	11.86 212	1.49 166	0.34 134	4.60 128	2.79 92	6.67 181	1.12 90	13.94 231	1.75 134	11.50 280	3.17 115	0.80 130	0.63 141	6.03 190	3.31 148	10.14 220	6.81 168

psm_up	6.89 224	5.17 238	5.69 268	7.08 259	3.86 244	8.14 263	1.89 226	10.11 216	10.23 298	6.61 169	6.17 213	7.50 170	5.04 268	3.00 270	7.28 220	4.96 190	8.33 221	4.62 221	12.14 215	4.06 225	5.17 149	3.67 129	0.89 144	5.31 286	12.09 262	13.82 277	12.09 246	11.20 216

R-Stereo Train	7.06 228	5.17 238	4.44 241	4.55 230	1.74 191	5.01 234	0.03 65	10.47 228	2.45 234	13.20 268	7.65 236	12.96 230	1.97 189	0.66 189	7.02 212	8.24 274	11.06 267	5.33 241	15.01 247	3.87 216	10.24 255	9.64 276	0.94 153	1.23 194	11.65 257	13.69 274	8.71 187	13.64 236

RAFT-Stereo	7.06 228	5.17 238	4.44 241	4.55 230	1.74 191	5.01 234	0.03 65	10.47 228	2.45 234	13.20 268	7.65 236	12.96 230	1.97 189	0.66 189	7.02 212	8.24 274	11.06 267	5.33 241	15.01 247	3.87 216	10.24 255	9.64 276	0.94 153	1.23 194	11.65 257	13.69 274	8.71 187	13.64 236
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rafts_anoy	3.60 138	5.19 241	2.96 187	0.71 138	0.94 150	1.15 156	0.58 187	7.80 170	0.85 133	5.74 153	5.15 198	4.46 135	0.80 119	0.30 128	5.99 171	4.47 164	5.17 152	4.92 228	6.42 150	2.15 157	4.87 141	4.03 141	0.96 164	0.94 170	4.99 171	4.39 168	5.59 129	5.69 155

MIPNet	5.28 186	5.21 242	2.42 176	0.96 147	1.54 187	1.77 182	1.43 219	9.99 210	1.07 158	5.20 143	5.32 202	11.54 208	3.41 242	0.66 189	7.23 218	5.18 202	8.25 216	4.96 229	10.27 190	4.20 229	3.48 105	8.54 255	1.33 215	1.45 203	8.47 220	10.14 236	7.62 174	10.87 215

GLC_STEREO	5.29 188	5.26 243	3.54 215	1.72 179	2.01 208	0.76 141	0.07 96	9.53 202	0.76 125	13.31 272	6.35 216	8.74 183	1.57 170	2.03 255	4.82 137	4.71 180	11.99 279	2.19 129	8.79 181	2.88 193	17.78 325	8.08 244	0.80 130	0.64 143	3.96 154	1.70 122	12.99 253	5.85 161

FADNet-RVC-Resample	6.37 209	5.32 244	3.05 192	3.36 218	2.81 230	2.60 198	3.63 245	11.26 246	3.30 251	15.15 302	5.22 200	10.74 202	2.75 232	3.27 279	8.23 247	4.64 176	6.41 174	7.30 280	11.56 208	6.67 263	5.47 163	8.56 256	1.55 233	7.75 305	7.40 209	7.54 210	5.73 138	10.79 212

dd	6.36 208	5.34 245	1.03 127	23.89 324	0.57 119	11.85 286	0.76 199	8.17 176	0.31 89	7.87 189	0.08 75	25.57 300	0.36 79	0.83 210	7.60 230	4.16 150	14.92 298	2.61 144	19.55 282	2.15 157	4.54 135	2.55 103	0.96 164	1.60 215	6.25 194	1.43 114	10.32 222	6.48 166

MSMDNet	7.75 242	5.40 246	4.83 253	1.65 177	1.97 205	2.23 193	0.86 205	10.39 224	1.50 190	11.53 242	7.49 234	11.66 209	3.58 251	0.99 219	8.04 242	10.34 313	10.85 264	5.13 236	22.46 296	13.04 319	11.51 281	10.76 302	1.81 247	1.63 218	11.41 255	9.18 225	13.28 258	15.81 251

CFNet_RVC	5.36 190	5.40 246	4.21 229	5.04 237	4.49 255	4.48 229	0.85 204	6.16 142	2.33 230	5.54 148	9.67 263	7.72 175	1.53 168	1.01 221	7.47 226	3.94 131	5.67 159	4.23 204	6.87 155	3.53 207	6.63 197	4.83 171	0.92 151	2.24 234	9.70 243	9.81 230	9.91 216	10.56 208

GGDA	6.19 205	5.52 248	4.65 250	2.47 197	1.53 186	3.40 216	0.15 133	11.28 247	2.60 237	9.13 207	9.38 259	14.04 244	1.31 150	0.28 125	8.12 244	5.38 208	8.06 212	5.36 244	11.99 211	3.92 220	5.23 154	5.41 189	1.32 213	2.48 241	8.20 216	12.87 264	9.40 199	13.69 238

GES	6.26 207	5.53 249	2.66 180	2.38 195	2.84 231	5.88 244	2.06 228	7.47 165	3.11 245	9.19 208	7.05 223	4.90 144	1.68 173	3.18 277	9.10 263	7.18 254	11.91 278	6.77 272	21.06 288	6.50 259	9.84 251	6.26 203	1.97 251	3.63 267	4.43 159	4.60 176	8.49 182	9.43 199

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 192	5.54 250	4.48 244	3.34 217	8.15 282	2.84 203	11.81 305	6.36 146	7.66 289	5.78 154	5.33 203	13.38 236	1.43 161	6.77 313	8.35 250	3.58 115	3.89 127	2.73 147	6.50 152	2.45 175	4.05 121	3.51 122	1.46 227	1.47 205	4.50 162	9.14 222	6.65 157	7.99 181
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	7.29 233	5.56 251	3.30 208	10.94 280	2.59 226	4.37 224	0.21 147	11.86 253	1.52 193	13.45 274	4.60 186	24.10 293	4.31 259	0.65 187	5.36 145	6.93 247	9.39 239	5.93 256	10.33 191	2.78 187	9.97 253	8.67 259	1.07 179	0.49 124	8.51 221	4.99 184	11.81 243	23.19 287

GCAP-BAT	7.29 233	5.56 251	3.30 208	10.94 280	2.59 226	4.37 224	0.21 147	11.86 253	1.52 193	13.45 274	4.60 186	24.10 293	4.31 259	0.65 187	5.36 145	6.93 247	9.39 239	5.93 256	10.33 191	2.78 187	9.97 253	8.67 259	1.07 179	0.49 124	8.51 221	4.99 184	11.81 243	23.19 287

HSM-Net_RVC	10.31 283	5.58 253	6.64 274	12.79 291	7.83 281	8.37 267	2.17 231	12.08 257	4.75 267	14.71 293	13.23 296	25.19 299	12.41 303	1.01 221	7.46 224	5.69 219	9.68 249	5.80 252	12.33 218	5.37 241	8.78 235	8.95 266	3.34 281	7.42 300	16.51 293	19.09 309	21.38 307	19.75 274
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TestStereo-Hl	8.22 250	5.64 254	5.57 265	2.02 187	2.08 212	4.47 228	0.84 202	12.53 265	4.99 268	11.62 244	11.13 279	23.65 291	1.99 193	0.29 127	8.90 260	8.21 273	8.86 230	6.65 269	15.48 251	5.08 239	7.20 210	8.93 264	1.38 219	3.55 265	8.10 215	12.89 265	16.44 283	23.51 290

TestStereo_HLe17	6.45 212	5.70 255	2.96 187	5.61 245	1.91 202	2.97 206	0.22 155	14.86 292	3.34 252	12.10 248	7.05 223	14.46 250	1.39 158	0.32 132	7.81 237	5.23 204	6.87 185	5.08 235	13.97 232	4.76 235	6.16 179	8.29 251	1.87 249	4.77 283	9.17 233	10.65 243	8.58 183	8.10 183

TestStereo_HL2	6.11 203	5.74 256	4.54 245	3.39 220	1.34 180	2.85 204	0.11 116	10.38 223	3.29 250	8.36 195	10.10 267	14.07 246	1.46 165	0.22 104	8.10 243	5.50 214	8.33 221	5.27 239	12.11 214	3.86 215	4.95 145	5.52 194	1.39 220	2.30 238	7.66 212	10.76 246	9.14 190	14.16 241

CASS	10.12 279	5.79 257	5.47 262	7.96 263	5.68 265	8.59 268	5.39 260	16.39 301	5.43 275	21.03 330	10.04 266	14.11 247	3.94 254	0.77 202	8.68 257	6.97 250	15.85 306	6.06 259	24.19 301	6.68 264	12.18 288	10.22 294	2.57 272	2.37 239	16.93 295	11.40 249	17.21 286	21.46 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADLNet	4.36 169	5.79 257	2.34 173	2.31 192	3.04 236	3.06 209	1.41 216	6.28 145	1.71 203	3.10 114	5.71 206	16.87 269	2.06 197	10.00 321	5.74 157	3.62 118	4.57 137	3.32 168	5.11 113	2.82 190	3.10 96	4.01 138	1.10 187	0.79 151	4.46 161	6.15 199	5.79 141	3.43 127

MyStereo04	7.01 226	5.80 259	6.23 271	3.28 216	2.46 221	1.87 184	0.29 165	10.65 233	3.72 258	10.06 216	3.60 171	14.64 251	1.45 164	0.55 172	10.04 282	7.24 256	7.08 192	5.80 252	16.47 258	5.91 249	9.44 245	7.77 232	1.92 250	2.84 248	11.34 254	12.60 261	15.95 278	10.38 207

cross-raft	7.92 246	5.83 260	4.66 251	3.42 221	1.99 206	3.02 208	0.56 185	12.35 263	1.29 180	13.91 280	6.87 222	13.98 241	1.84 179	0.75 200	7.47 226	9.69 297	10.47 259	4.26 206	22.05 292	7.48 279	12.08 286	13.17 320	1.78 243	1.64 220	12.98 272	12.29 259	13.04 255	14.82 245

ADCP+	7.57 241	5.95 261	6.65 275	4.01 222	4.41 253	6.21 249	8.21 278	8.97 194	15.76 318	4.18 131	12.91 295	16.38 262	1.42 160	3.62 283	6.73 206	5.20 203	5.84 162	4.36 210	13.27 223	3.05 197	6.62 196	6.20 202	2.24 260	1.63 218	7.32 207	18.78 307	8.33 180	16.03 254

SACVNet	8.62 256	5.97 262	5.15 259	6.88 256	6.74 274	5.68 241	7.59 274	11.19 243	8.65 293	10.96 234	7.05 223	7.94 177	2.49 224	2.67 264	8.38 252	6.92 246	9.83 251	7.65 285	15.12 249	9.30 298	10.70 263	8.06 243	2.25 261	4.43 281	18.03 299	13.51 270	15.43 275	14.21 243

FADNet	8.23 251	5.99 263	3.09 194	5.83 248	3.63 243	4.34 223	8.43 281	15.97 297	2.81 240	15.51 304	12.42 289	13.91 240	5.01 267	1.96 254	9.98 280	5.15 201	5.42 155	5.73 251	22.84 297	5.93 250	8.77 234	6.73 214	0.95 156	2.69 244	12.22 265	13.83 278	9.29 195	13.73 239

IPLGR	5.92 201	6.24 264	3.26 202	2.76 203	1.94 204	1.03 153	0.52 183	10.26 218	0.82 129	8.09 193	9.29 256	11.67 210	2.41 220	0.71 197	8.16 245	4.48 165	6.52 176	6.34 263	15.32 250	5.98 251	5.58 165	9.27 270	1.28 208	2.20 232	9.24 234	9.44 228	9.23 193	7.80 178

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 296	6.48 265	14.29 330	11.47 285	8.54 286	23.20 322	13.19 307	13.63 279	8.04 292	17.21 315	10.63 273	17.65 277	3.63 253	0.60 178	9.93 279	12.28 328	13.21 288	7.85 287	43.19 338	5.88 248	10.83 266	8.16 247	1.16 195	2.87 250	18.97 303	19.48 313	15.95 278	31.05 317

s12784h	7.05 227	6.53 266	4.78 252	8.33 267	4.14 249	1.42 167	0.26 159	9.52 201	1.68 199	10.88 233	3.99 176	15.69 257	5.75 273	0.46 157	5.88 164	5.02 193	9.11 233	2.34 134	10.63 196	1.72 132	10.37 257	4.63 167	1.02 171	1.24 196	10.41 249	10.56 241	16.24 282	27.67 310

ADCRef	8.62 256	6.53 266	4.38 236	2.47 197	4.66 258	8.28 265	7.51 273	8.58 185	14.10 316	6.83 172	10.63 273	11.91 215	3.53 250	3.06 273	8.72 259	7.72 265	8.71 226	7.39 281	17.63 267	6.13 254	9.53 246	9.33 272	4.93 298	3.70 269	9.63 241	18.39 305	9.86 215	18.66 264

STTStereo	5.68 195	6.69 268	6.57 272	3.38 219	5.86 267	3.08 210	9.13 291	5.39 127	4.13 263	4.12 129	7.05 223	10.29 193	3.43 244	6.41 310	9.30 267	3.89 127	4.74 140	5.33 241	6.03 138	2.17 159	5.24 155	3.16 114	1.54 232	1.57 211	5.56 182	8.28 214	7.44 173	13.60 232

iResNet	12.61 294	6.71 269	7.79 285	11.09 282	9.16 289	16.35 305	6.20 267	16.82 303	6.96 284	9.88 212	11.60 285	36.53 314	36.96 341	0.60 178	11.02 295	7.50 261	11.26 273	8.35 289	30.61 315	8.24 288	8.37 229	7.68 231	2.25 261	10.72 318	12.41 266	13.01 266	15.81 276	16.57 257

EKT-Stereo	9.40 272	6.93 270	5.29 261	9.99 274	4.49 255	9.39 272	10.24 292	10.33 219	1.86 210	10.09 223	7.09 229	14.17 248	2.04 195	0.82 209	8.66 256	10.08 307	12.72 283	10.67 312	19.67 283	6.85 267	18.66 332	11.56 308	1.08 183	1.76 223	18.60 301	15.03 288	13.09 257	12.67 227

SHD	16.57 310	6.93 270	12.56 314	13.09 294	12.68 312	10.19 280	8.95 288	23.05 323	17.16 322	19.45 326	15.91 311	18.72 283	31.71 331	6.26 309	15.16 331	11.59 317	17.18 315	10.05 303	33.55 324	11.88 315	15.80 315	14.38 326	3.97 289	10.59 316	20.10 311	22.14 329	21.26 306	43.14 340

GANet-ADL	9.10 269	7.28 272	5.18 260	7.24 261	6.79 275	8.88 269	3.94 247	10.88 238	5.35 274	13.12 263	9.94 265	18.49 281	3.48 247	0.67 192	9.63 274	7.42 259	11.69 277	5.51 247	17.72 268	10.52 308	9.26 243	7.40 227	2.98 276	3.73 270	11.03 252	13.06 267	15.27 273	19.21 268

FSD		7.33 273	6.85 276	8.15 264	7.73 280	6.77 253	11.80 304	20.54 315	1.03 153	17.94 317	5.82 210			11.02 325	12.10 304	14.02 338			16.37 257	7.81 282				7.17 297	16.74 294	11.76 254	17.63 290	18.86 266

GEStereo_RVC	8.92 264	7.37 274	3.35 211	5.88 249	5.00 261	7.40 259	5.10 257	10.85 237	3.40 253	10.37 227	5.21 199	15.43 256	3.62 252	2.63 263	10.94 293	9.98 305	14.57 296	12.40 324	23.99 300	8.16 287	11.89 285	9.29 271	1.70 241	5.38 287	9.32 238	8.88 220	9.92 217	18.79 265

RP	7.25 232	7.42 275	9.24 292	9.13 271	6.89 276	7.70 260	8.79 285	8.38 181	7.87 291	2.24 98	14.27 305	12.61 225	6.13 279	3.08 274	7.46 224	4.61 171	6.04 167	3.25 167	9.49 186	3.91 218	5.24 155	5.64 195	1.57 234	3.25 259	9.67 242	7.42 209	11.28 237	13.10 228

DAS	14.01 298	7.50 276	4.63 248	15.17 298	9.04 287	12.00 287	8.70 283	16.36 299	14.09 314	7.12 180	17.14 318	37.20 316	13.71 306	0.98 217	10.73 290	9.30 284	20.85 330	10.44 306	21.80 290	14.68 324	12.26 290	14.17 324	3.43 283	12.61 323	19.28 305	16.51 293	20.40 303	28.09 312

SepStereo	14.01 298	7.50 276	4.63 248	15.17 298	9.04 287	12.00 287	8.70 283	16.36 299	14.09 314	7.12 180	17.14 318	37.20 316	13.71 306	0.98 217	10.73 290	9.30 284	20.85 330	10.44 306	21.80 290	14.68 324	12.26 290	14.17 324	3.43 283	12.61 323	19.28 305	16.51 293	20.40 303	28.09 312

RTS	16.64 311	7.53 278	6.93 277	8.17 265	7.37 277	22.56 317	10.89 298	19.94 308	22.55 332	7.08 177	10.54 269	16.42 263	10.00 295	5.31 300	12.77 312	11.76 320	20.70 328	10.48 308	37.62 332	17.58 333	15.87 316	12.66 316	4.67 293	9.96 312	26.64 331	33.09 357	26.24 320	54.03 358

RTSA	16.64 311	7.53 278	6.93 277	8.17 265	7.37 277	22.56 317	10.89 298	19.94 308	22.55 332	7.08 177	10.54 269	16.42 263	10.00 295	5.31 300	12.77 312	11.76 320	20.70 328	10.48 308	37.62 332	17.58 333	15.87 316	12.66 316	4.67 293	9.96 312	26.64 331	33.09 357	26.24 320	54.03 358

dad	13.38 297	7.58 280	1.49 151	31.22 329	8.43 284	16.14 304	21.04 329	25.65 329	1.53 195	24.43 338	1.06 118	37.14 315	11.36 300	1.70 248	8.35 250	5.36 207	22.07 339	3.72 181	32.83 322	2.57 178	13.11 298	3.50 121	2.20 257	4.41 280	12.90 271	4.07 164	33.22 333	24.21 297

Anonymous3	11.53 287	7.69 281	3.27 204	1.73 180	2.85 232	7.82 261	5.00 256	14.29 288	10.32 299	14.16 285	4.86 191	24.64 297	5.75 273	1.19 229	17.24 342	14.45 340	17.03 313	12.98 325	29.47 310	10.30 305	19.88 338	20.00 346	2.84 273	2.89 253	14.98 286	13.96 280	18.36 293	13.25 230

DNS	5.81 199	7.93 282	3.09 194	0.52 113	0.53 112	4.27 222	0.13 125	10.04 213	1.68 199	8.51 198	1.75 142	19.89 285	2.75 232	0.36 143	12.31 306	5.89 231	9.65 248	3.18 165	10.39 193	4.01 223	10.39 259	6.11 201	1.08 183	0.87 160	7.00 204	4.85 180	9.30 196	10.32 205

TestStereo_HL3	9.28 271	8.05 283	4.42 238	5.60 244	2.04 211	10.14 278	5.10 257	11.97 255	4.18 265	10.28 225	12.74 294	29.69 305	10.12 298	0.21 102	7.83 238	10.25 312	12.91 285	4.38 211	14.27 236	4.31 232	8.59 232	11.16 306	1.47 228	1.95 228	8.53 223	9.41 227	17.24 287	23.70 293

DNSM	6.18 204	8.07 284	3.65 219	0.29 89	0.55 118	8.32 266	0.14 131	10.75 235	1.93 213	8.99 204	2.36 152	15.12 254	2.77 235	0.38 146	12.20 305	6.14 234	9.88 252	3.42 172	11.55 207	4.23 230	10.61 261	6.26 203	1.06 177	0.97 172	7.90 213	5.29 187	10.71 230	13.29 231

NaN_ROB	12.48 292	8.41 285	8.83 290	10.77 278	16.22 320	6.08 248	4.38 252	22.86 321	8.85 295	19.93 328	9.44 260	47.25 329	9.13 291	4.11 288	9.34 271	5.76 225	6.80 183	6.17 260	12.06 213	7.16 275	5.46 162	5.12 182	3.04 277	9.64 311	20.81 314	17.39 300	20.34 302	31.73 319

UDGNet	10.26 282	8.45 286	3.50 212	23.52 323	22.01 332	19.33 313	17.38 318	8.53 184	3.15 246	6.28 163	8.15 244	7.27 166	0.49 88	45.27 353	5.89 166	4.08 143	7.49 202	5.36 244	10.11 189	5.48 243	9.04 240	6.61 211	14.31 335	0.77 149	11.67 259	6.19 201	7.72 175	8.93 193

CBMV_ROB	15.45 304	8.52 287	10.06 298	22.29 317	17.04 322	16.35 305	11.36 301	19.65 307	5.48 276	14.50 290	9.14 253	31.73 309	16.37 309	10.55 323	10.08 283	7.96 267	15.06 300	7.46 282	19.43 280	21.06 342	13.40 300	6.45 207	6.05 309	8.81 309	21.63 321	24.29 337	29.88 324	32.55 322

AnyNet_C32	17.17 314	8.67 288	9.73 296	10.14 275	10.45 299	14.52 296	11.69 303	22.97 322	22.78 334	18.32 319	22.52 338	23.72 292	10.02 297	9.41 319	17.12 341	14.49 341	23.62 343	17.24 341	30.57 314	11.59 311	24.77 347	23.05 353	8.94 320	14.39 326	17.12 296	21.73 325	17.43 289	26.54 306

PSMNet-ADL	12.39 291	8.76 289	8.74 289	10.89 279	9.42 291	10.75 284	8.02 277	14.92 293	7.72 290	22.73 335	14.98 309	26.26 301	26.16 319	2.48 258	10.16 285	9.33 286	11.52 274	6.30 262	25.52 304	10.03 303	11.60 282	8.36 253	6.21 310	4.37 279	13.15 274	14.31 281	22.08 311	9.86 201

NCC-stereo	10.18 280	8.77 290	7.25 281	9.61 272	10.25 297	9.82 274	10.40 294	10.44 226	14.05 312	2.32 100	13.76 301	15.72 258	12.69 304	4.10 286	11.13 296	5.74 223	7.76 207	10.24 304	13.60 227	6.21 255	6.74 199	6.62 212	6.26 312	3.79 272	13.26 275	17.07 298	21.78 308	15.57 249

Abc-Net	10.18 280	8.77 290	7.25 281	9.61 272	10.25 297	9.82 274	10.40 294	10.44 226	14.05 312	2.32 100	13.76 301	15.72 258	12.69 304	4.10 286	11.13 296	5.74 223	7.76 207	10.24 304	13.60 227	6.21 255	6.74 199	6.62 212	6.26 312	3.79 272	13.26 275	17.07 298	21.78 308	15.57 249
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	8.83 262	8.80 292	13.01 320	6.34 253	1.88 199	16.53 307	4.61 253	10.15 217	1.16 169	10.57 228	4.38 181	15.04 253	1.84 179	0.72 199	6.57 200	8.36 277	8.62 225	4.39 212	11.80 209	4.99 237	10.38 258	8.45 254	1.16 195	0.93 168	12.57 267	12.31 260	30.08 326	22.69 285

stereogan	9.22 270	9.08 293	8.33 286	11.15 283	11.62 307	12.54 290	9.08 290	11.06 242	7.59 288	5.21 144	9.53 262	16.86 268	9.57 294	3.28 280	9.65 275	6.22 238	7.24 199	5.22 238	14.15 233	7.10 271	7.16 209	7.07 220	3.96 288	3.76 271	8.32 218	9.81 230	20.71 305	13.60 232

NCCL2	10.07 278	9.13 294	9.31 293	6.66 255	6.18 270	5.15 237	3.99 248	12.65 267	7.21 286	14.91 295	8.82 249	11.82 211	4.37 262	3.00 270	11.71 302	9.00 282	9.29 235	7.48 283	12.90 221	7.01 270	13.16 299	11.18 307	4.88 297	7.81 306	19.45 308	19.58 314	14.82 269	20.54 279

FADNet_RVC	12.83 295	9.18 295	6.00 270	17.32 306	8.43 284	6.02 247	5.16 259	16.68 302	6.01 279	18.67 321	14.01 304	24.78 298	19.64 310	5.79 306	14.83 327	6.97 250	15.41 303	11.47 316	34.21 327	10.48 307	12.80 296	16.02 335	2.14 256	7.31 298	10.14 247	18.66 306	10.33 223	18.00 261

SGM-Forest	8.97 266	9.25 296	2.31 172	18.42 308	9.53 292	10.54 282	2.93 240	12.39 264	1.78 208	8.99 204	3.73 174	18.11 279	11.34 299	4.22 291	7.99 240	6.38 239	6.62 179	2.95 157	9.10 184	3.77 213	8.28 227	4.80 169	3.31 280	3.31 263	16.01 291	11.58 252	25.32 318	19.29 269
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NOSS_ROB	12.25 290	9.52 297	5.01 257	12.85 292	10.79 302	10.64 283	6.79 269	21.16 318	5.63 277	11.90 246	7.79 239	9.69 190	7.49 286	12.87 329	13.04 317	11.80 323	15.65 304	12.11 320	14.27 236	8.78 294	17.59 324	10.04 290	5.16 303	10.72 318	21.20 318	15.54 291	23.28 314	19.43 270

ADCL	10.50 284	10.03 298	7.04 280	7.18 260	5.54 264	10.26 281	10.81 297	14.24 285	19.32 326	14.16 285	15.22 310	14.41 249	4.88 265	4.92 296	8.29 249	7.34 257	9.11 233	6.50 265	15.94 253	6.52 260	12.93 297	10.39 297	5.04 300	4.34 277	12.79 269	15.31 289	12.40 249	18.55 263

PS-NSSS	8.92 264	10.56 299	2.94 185	20.23 313	6.01 269	13.21 293	7.92 276	14.92 293	1.45 187	18.68 322	0.90 116	43.30 323	4.22 258	3.63 284	6.76 208	3.35 111	5.53 157	3.52 173	19.94 284	2.70 183	3.62 110	1.71 79	3.48 285	0.97 172	8.91 229	8.81 219	8.63 186	14.97 246

DCVSM-stereo	16.53 309	10.58 300	9.66 295	18.85 310	10.83 303	26.03 324	13.81 310	20.34 312	13.17 309	15.98 307	18.12 324	49.21 331	31.19 329	4.73 295	9.00 262	9.87 298	13.12 287	7.11 277	28.30 306	16.44 332	11.28 276	10.72 301	19.15 342	8.36 308	12.89 270	14.92 287	18.66 294	24.08 296

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 320	10.58 300	13.21 322	21.10 315	12.82 313	17.68 310	22.41 332	14.66 289	9.25 296	11.76 245	19.72 332	78.32 374	24.76 316	20.31 343	11.52 299	9.88 300	26.15 345	16.66 338	32.71 321	11.68 312	16.68 321	13.08 319	5.93 308	8.18 307	19.39 307	16.85 296	17.65 291	27.14 308

CBMV	15.50 305	10.69 302	8.40 287	16.02 303	11.11 305	12.89 291	4.24 249	21.34 319	15.36 317	19.49 327	7.06 227	28.50 303	9.40 293	6.42 311	13.21 318	12.10 326	15.07 301	12.37 323	16.04 254	9.27 297	15.69 313	9.92 285	4.30 290	15.37 328	22.30 322	18.82 308	39.12 343	44.05 341
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	14.42 300	10.82 303	12.34 312	22.60 319	14.88 318	14.98 300	15.15 313	20.50 314	4.48 266	16.38 311	10.15 268	17.25 275	1.84 179	19.47 341	11.57 300	13.28 335	14.29 294	9.08 292	11.15 203	9.30 298	17.96 328	15.05 329	5.03 299	12.00 321	20.48 313	22.38 332	22.99 313	24.00 295

UCFNet_RVC	7.31 235	10.90 304	3.72 222	8.53 268	6.34 271	5.70 242	1.88 225	9.50 200	2.87 241	10.61 229	9.09 252	24.45 296	3.50 249	0.83 210	7.65 233	3.74 122	5.02 145	4.98 230	9.22 185	4.07 226	7.02 205	4.58 166	2.97 275	2.88 251	14.87 284	9.76 229	9.23 193	13.60 232

DDVS	15.10 301	11.04 305	13.88 327	10.28 277	9.99 293	14.56 297	8.32 279	20.54 315	12.80 307	12.69 254	28.28 350	42.28 321	27.73 323	5.35 302	12.91 315	11.70 319	14.06 293	9.42 296	26.47 305	15.17 327	11.64 283	10.93 303	4.50 291	6.28 295	12.04 261	11.56 251	19.60 296	23.71 294

FCDSN-DC	11.37 285	11.42 306	11.08 307	12.74 290	10.46 300	10.13 277	13.47 309	14.12 284	2.60 237	14.56 291	1.86 145	7.49 169	2.11 203	4.52 293	18.19 344	16.02 347	19.95 327	17.16 340	12.89 220	8.51 289	16.38 318	9.96 287	3.61 286	17.93 337	12.17 264	13.27 268	11.29 238	13.14 229
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	12.52 293	11.48 307	13.33 323	12.10 288	11.73 309	14.58 298	6.96 271	14.26 286	16.09 319	7.33 184	19.17 329	17.09 271	21.08 312	7.05 315	13.55 320	8.10 270	9.45 243	7.13 278	14.73 244	7.59 281	8.75 233	7.63 229	5.32 305	6.63 296	15.73 290	20.65 321	20.04 300	20.44 277

ITSA-stereo	15.36 303	11.88 308	7.27 283	26.81 326	13.63 315	10.18 279	8.62 282	20.49 313	10.58 300	21.85 333	16.53 315	31.24 308	30.96 328	9.01 317	11.99 303	9.60 294	15.24 302	9.66 298	23.63 298	6.47 258	10.73 264	10.52 299	5.87 307	7.73 304	21.08 317	19.76 316	15.91 277	27.42 309

GwcNet-ADL	12.05 289	11.91 309	9.54 294	18.75 309	10.20 296	12.14 289	6.27 268	13.65 280	5.02 270	12.11 249	17.59 320	29.93 306	9.22 292	4.00 285	8.92 261	9.34 287	13.38 289	6.69 271	23.76 299	9.21 295	9.40 244	10.34 296	6.62 315	6.01 293	14.99 287	18.15 303	11.36 240	16.95 258

pmcnn	17.48 315	12.24 310	5.49 263	16.43 305	12.67 311	20.37 314	13.45 308	15.73 295	6.53 280	9.33 209	16.08 312	36.41 313	31.77 332	1.19 229	10.64 289	11.94 325	17.58 316	11.13 314	33.67 325	13.41 320	18.13 329	11.69 309	10.16 323	10.62 317	20.15 312	17.79 301	41.23 347	46.08 345

PWC_ROB	18.14 318	12.26 311	12.99 319	8.59 269	12.83 314	10.82 285	17.67 321	17.38 304	31.50 351	8.59 201	16.91 316	21.14 289	53.99 363	6.59 312	13.63 321	10.19 311	23.63 344	13.26 326	37.72 334	14.50 322	19.05 335	14.89 327	3.38 282	15.79 329	14.66 283	13.71 276	19.36 295	44.89 343

SFCPSM	16.40 308	13.16 312	8.61 288	16.26 304	11.35 306	16.02 303	10.72 296	18.80 306	13.84 311	13.17 264	20.92 334	35.30 311	37.96 343	6.05 308	10.85 292	9.55 293	12.68 282	9.16 293	36.45 330	20.65 341	13.76 303	12.33 314	7.58 318	5.97 292	19.12 304	19.85 317	16.70 284	26.05 305

ADCMid	18.65 319	13.18 313	12.39 313	11.76 286	14.19 316	18.49 312	14.99 312	26.29 331	26.32 338	12.79 256	16.33 314	36.18 312	23.39 315	7.98 316	15.52 335	12.49 330	21.07 334	12.21 321	38.30 336	12.13 318	20.69 339	18.31 341	12.50 331	10.20 315	22.89 323	20.15 319	20.27 301	32.52 321

XPNet_ROB	11.67 288	13.20 314	6.63 273	6.03 250	7.57 279	9.37 271	7.79 275	5.83 137	8.72 294	8.51 198	13.75 300	49.51 332	3.49 248	3.24 278	10.60 288	7.51 262	19.13 322	6.96 275	14.33 238	6.24 257	11.17 272	15.75 334	3.65 287	4.83 284	9.30 237	11.04 247	31.52 329	19.58 272

GANetREF_RVC	17.96 317	13.78 315	16.85 336	13.13 295	10.91 304	12.94 292	11.29 300	33.74 340	20.83 328	27.66 345	6.09 212	50.53 335	26.27 320	3.04 272	15.18 332	7.13 253	11.68 276	10.53 311	31.57 319	10.46 306	18.21 330	9.24 269	8.91 319	18.25 338	23.10 324	15.87 292	29.33 323	28.45 314
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	19.39 321	13.87 316	11.68 310	15.69 302	17.32 323	15.71 301	16.26 316	23.07 324	20.67 327	18.57 320	18.76 328	20.18 286	29.47 325	10.00 321	14.34 324	14.05 339	18.99 320	11.55 317	34.43 328	20.26 340	20.72 340	18.42 342	11.08 327	16.03 330	25.16 328	27.30 343	25.24 317	34.64 324

FAT-Stereo	22.66 330	14.10 317	18.12 342	36.51 334	36.45 344	28.44 327	18.28 322	23.24 325	12.64 305	19.19 323	29.53 353	34.98 310	34.03 336	13.01 331	15.02 328	12.25 327	18.18 318	19.93 345	34.98 329	19.35 338	17.89 327	12.07 312	13.56 332	16.39 331	18.75 302	22.16 330	29.92 325	42.72 337

ccs_rob	15.15 302	14.72 318	7.44 284	22.32 318	9.33 290	22.95 320	17.29 317	14.27 287	5.28 272	14.81 294	23.21 340	55.94 341	30.81 327	5.40 303	12.59 310	10.12 309	11.59 275	9.34 295	19.31 277	11.79 314	13.71 302	11.01 304	5.04 300	5.61 289	12.12 263	12.86 263	12.00 245	18.08 262

DPSNet	28.84 341	15.01 319	14.59 331	24.53 325	22.59 333	32.15 332	14.89 311	20.11 310	22.50 331	8.42 197	9.93 264	89.34 391	44.91 353	5.30 299	16.79 339	17.05 350	33.42 352	28.86 357	68.85 365	19.87 339	21.86 342	20.14 347	40.60 359	25.82 353	42.58 358	28.31 347	39.91 345	50.48 351

SAMSARA	38.30 352	15.47 320	38.14 361	18.86 311	17.33 324	18.42 311	17.45 319	44.16 361	36.06 360	28.66 348	18.06 322	28.26 302	47.25 355	13.90 333	27.47 358	29.04 361	22.15 340	25.56 353	46.84 345	26.27 348	47.87 378	51.36 383	6.64 316	28.47 356	96.29 397	97.75 397	95.23 396	91.23 395

ACV-stereo	21.00 324	16.71 321	10.82 305	22.70 320	12.30 310	32.34 333	20.96 328	20.12 311	17.44 323	17.02 314	18.16 325	24.42 295	40.56 349	5.62 305	14.22 323	15.37 345	29.61 348	12.36 322	61.69 359	28.65 352	22.28 344	15.15 330	23.10 352	12.11 322	13.07 273	14.86 285	19.87 299	25.61 304

S-Stereo	27.72 337	17.16 322	13.86 326	39.92 339	37.96 347	40.17 343	37.41 345	22.71 320	22.92 335	17.38 316	45.47 362	52.74 338	36.13 338	14.44 335	15.19 333	13.69 336	19.68 326	25.76 354	37.88 335	24.35 345	16.58 319	17.35 339	54.72 363	21.07 347	19.57 309	19.47 312	23.45 315	41.49 334

ETE_ROB	15.85 307	17.19 323	6.97 279	12.39 289	10.54 301	16.82 308	8.40 280	10.76 236	13.32 310	11.19 238	18.44 326	58.51 342	6.50 282	6.01 307	12.65 311	9.41 288	23.07 341	9.86 302	20.40 285	10.14 304	15.50 312	13.68 321	5.13 302	7.65 302	14.90 285	21.29 322	42.78 349	24.50 299

SANet	26.20 334	17.46 324	19.39 347	23.31 321	19.54 328	30.21 331	17.62 320	34.21 343	29.84 348	16.57 312	29.14 352	78.44 375	41.28 350	17.70 339	14.47 325	9.87 298	21.24 335	16.39 336	30.80 316	14.78 326	18.51 331	16.48 338	28.56 355	18.55 340	32.02 341	26.21 341	36.14 340	48.65 348

PA-Net	9.95 277	17.79 325	13.14 321	4.86 233	11.72 308	5.03 236	11.63 302	13.76 281	10.83 301	7.45 186	5.67 205	9.12 186	8.54 288	9.52 320	10.98 294	6.60 242	3.46 113	6.66 270	7.76 165	6.80 266	4.83 139	9.05 268	2.30 264	5.54 288	11.20 253	23.05 334	8.19 178	33.08 323
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	15.83 306	18.32 326	10.45 301	10.22 276	10.00 294	17.62 309	10.32 293	11.67 252	16.15 320	13.58 276	18.48 327	59.62 345	7.63 287	5.28 298	16.96 340	8.57 278	19.42 324	13.90 329	17.46 266	9.65 301	15.04 307	14.91 328	4.56 292	7.33 299	11.88 260	19.34 310	34.58 337	24.50 299

ADCS	26.80 336	19.40 327	15.99 334	21.47 316	20.26 330	22.98 321	18.29 323	35.82 344	32.21 352	16.06 308	26.49 343	45.49 326	36.28 339	13.17 332	20.46 349	19.03 351	30.07 349	22.20 348	48.35 346	27.42 350	35.57 359	28.75 360	13.83 333	20.87 346	29.72 338	30.23 350	30.90 328	42.38 335

STTRV1_RVC		19.69 328	10.23 300	32.93 332	18.42 326	28.73 328	21.65 331	30.21 337	29.18 346	24.35 337	21.99 336	42.54 322	40.31 348	46.58 354	29.61 360	10.10 308	57.30 375	13.57 327		28.69 353	58.70 384	19.89 345		41.61 365	24.70 326	55.51 380	34.55 336	61.08 364

AnyNet_C01	29.84 343	19.89 329	14.82 332	20.44 314	24.83 335	21.98 316	21.35 330	35.82 344	38.87 363	21.30 332	27.69 349	49.03 330	34.01 335	14.21 334	25.95 356	21.84 357	38.69 359	34.70 363	58.02 355	30.27 354	38.97 365	31.02 364	21.95 349	20.80 345	34.15 346	28.69 348	32.34 330	44.08 342

FC-DCNN	16.94 313	19.98 330	17.50 340	30.21 328	19.17 327	26.56 325	24.08 335	25.48 328	6.76 283	19.19 323	6.28 215	18.52 282	4.41 263	11.03 326	15.54 336	14.98 344	21.04 333	14.06 330	18.07 269	9.67 302	19.16 336	9.99 288	4.83 295	16.43 333	23.36 325	16.73 295	22.02 310	22.31 284

edge stereo	29.25 342	20.44 331	19.28 346	41.04 341	37.14 346	43.08 347	39.81 346	38.54 353	21.86 329	16.30 310	39.05 361	60.91 347	36.52 340	25.09 349	13.84 322	13.95 337	26.34 346	15.54 333	44.48 342	19.15 337	18.84 334	16.15 336	21.96 350	17.87 336	27.90 336	22.43 333	39.03 342	53.23 355

FC-DCNN v2	17.61 316	20.56 332	17.94 341	31.78 330	19.76 329	27.51 326	24.30 336	26.84 332	7.41 287	19.43 325	6.75 219	19.23 284	5.90 275	11.12 327	15.60 337	14.94 343	21.03 332	13.86 328	18.35 273	9.62 300	19.21 337	9.93 286	4.85 296	16.40 332	25.95 330	18.11 302	24.75 316	24.42 298

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 327	20.71 333	11.36 309	29.18 327	18.08 325	22.91 319	18.43 324	37.55 350	24.02 336	32.04 352	14.86 308	46.12 328	35.56 337	14.85 336	15.04 330	10.88 315	10.38 257	7.76 286	33.34 323	8.77 293	15.08 308	15.67 333	15.43 337	13.32 325	31.89 340	26.93 342	32.93 332	31.67 318

G-Net	26.39 335	20.83 334	18.69 344	18.14 307	16.15 319	35.72 338	15.59 314	28.39 335	32.97 355	27.04 344	33.44 359	63.95 355	25.70 318	6.89 314	17.98 343	16.18 348	23.13 342	17.60 342	44.66 343	34.02 361	25.13 348	20.14 347	11.41 328	16.88 334	27.61 335	29.30 349	42.48 348	42.59 336

LSM0	41.44 356	24.61 335	12.72 316	39.36 338	29.64 342	40.63 345	36.02 343	50.44 365	34.27 358	45.33 367	46.68 363	62.96 352	54.33 364	10.70 324	82.82 389	89.58 391	35.18 355	23.00 351	69.90 368	35.16 362	44.19 372	35.05 368	17.16 339	25.30 351	38.79 352	32.56 355	51.88 357	50.73 352

LE_ROB	30.18 344	25.29 336	22.53 350	44.68 345	47.30 357	42.05 346	47.63 353	37.72 351	26.38 339	14.44 289	27.01 345	63.45 353	53.67 362	2.76 266	9.16 264	5.54 216	11.17 271	7.21 279	33.90 326	14.21 321	15.25 311	10.29 295	10.82 325	29.62 359	43.65 360	41.44 365	61.77 368	65.95 377

FBW_ROB	22.68 331	25.59 337	17.06 337	42.36 342	25.78 337	32.64 334	18.79 325	14.74 291	11.55 302	14.37 288	14.63 307	43.96 325	27.95 324	19.91 342	12.86 314	7.21 255	19.18 323	10.97 313	50.42 349	7.16 275	14.33 306	8.94 265	19.37 343	27.40 354	19.63 310	19.58 314	32.74 331	53.34 356

CSAN	20.20 322	25.94 338	18.99 345	19.75 312	16.53 321	14.47 295	8.99 289	25.29 327	28.05 342	34.09 354	13.71 299	50.93 336	26.34 321	4.65 294	12.99 316	8.24 274	13.54 290	11.67 318	22.32 295	16.30 331	15.15 309	10.21 293	6.23 311	17.35 335	26.80 333	25.06 338	34.30 335	37.46 326

XQC	23.79 333	26.07 339	15.10 333	32.24 331	23.60 334	33.61 336	31.06 340	36.95 348	28.94 345	28.36 346	13.76 301	41.71 320	22.97 314	18.81 340	15.02 328	11.76 320	14.98 299	11.67 318	32.12 320	15.72 330	17.84 326	17.68 340	11.06 326	14.53 327	30.59 339	25.39 340	42.82 350	27.90 311

DGSMNet	31.95 345	26.17 340	20.72 349	37.26 335	28.74 341	34.52 337	34.10 342	24.17 326	19.22 325	24.54 339	49.93 367	45.93 327	27.51 322	21.47 346	22.14 350	20.16 354	51.49 369	29.68 360	61.18 358	33.45 360	39.09 366	39.36 374	24.02 353	29.07 358	25.54 329	24.21 336	30.84 327	38.20 327

SGM_RVC	22.30 329	26.60 341	13.45 324	40.22 340	26.52 339	36.56 340	24.02 334	27.37 333	17.51 324	17.98 318	18.03 321	43.52 324	37.60 342	2.18 256	9.83 277	5.94 232	13.03 286	6.93 274	30.45 313	8.54 290	12.39 293	4.12 145	5.16 303	11.77 320	36.42 350	27.38 344	52.67 359	45.94 344
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	21.76 326	26.76 342	12.74 318	38.92 337	21.53 331	35.95 339	23.82 333	28.41 336	16.51 321	14.11 283	18.08 323	50.37 334	31.58 330	3.29 281	9.31 268	5.58 217	14.41 295	6.57 268	28.33 307	7.58 280	12.09 287	4.33 152	5.42 306	9.98 314	40.14 355	30.48 351	50.62 355	40.54 331

MFN_U_SF_RVC	28.82 340	28.11 343	16.40 335	33.64 333	25.89 338	32.81 335	27.70 339	37.42 349	22.10 330	45.99 370	28.32 351	49.91 333	32.35 333	21.67 347	23.87 354	16.93 349	13.84 292	15.41 332	53.47 350	24.58 346	22.24 343	24.24 355	11.62 329	24.71 350	33.63 343	24.09 335	37.01 341	50.20 350

MeshStereo	28.39 339	28.64 344	17.49 339	49.25 349	36.94 345	38.63 341	25.84 337	34.17 342	25.10 337	21.94 334	21.87 335	55.23 339	48.16 356	4.50 292	13.52 319	12.28 328	18.04 317	11.23 315	30.39 312	14.62 323	25.20 349	20.27 349	21.38 348	18.82 341	39.99 354	31.23 353	52.09 358	49.59 349
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	22.09 328	28.93 345	10.71 302	44.13 344	38.12 348	44.55 351	45.65 352	10.93 241	12.67 306	9.01 206	19.31 330	20.40 287	4.73 264	90.87 367	15.39 334	11.80 323	19.61 325	9.59 297	29.64 311	11.01 310	17.32 322	15.62 332	18.79 341	6.18 294	13.56 277	14.63 284	15.99 281	17.27 259

UDG	23.27 332	29.32 346	11.18 308	43.83 343	40.37 349	44.05 349	50.45 356	13.10 274	13.02 308	14.19 287	22.69 339	21.71 290	5.53 271	87.32 365	14.53 326	9.94 303	21.35 336	14.28 331	31.51 318	11.75 313	18.79 333	19.17 344	14.52 336	7.66 303	16.22 292	18.20 304	17.11 285	16.42 256

MDST_ROB	20.31 323	32.64 347	11.05 306	48.15 348	25.03 336	40.35 344	19.18 326	18.66 305	11.72 303	16.23 309	7.89 241	29.18 304	38.42 344	1.31 237	9.90 278	5.45 212	10.74 261	4.30 208	14.90 246	6.70 265	11.78 284	5.78 197	6.44 314	8.89 310	40.87 356	31.29 354	52.88 360	38.56 328

PVD	36.94 350	35.53 348	20.19 348	46.53 346	34.00 343	49.81 353	37.38 344	39.85 357	38.08 362	15.29 303	27.60 348	51.81 337	50.55 358	49.21 355	16.55 338	15.85 346	37.91 358	22.29 349	49.12 348	26.18 347	37.77 360	38.78 373	19.75 345	24.11 349	43.49 359	58.18 381	46.46 353	65.23 374

MADNet+	53.95 364	35.82 349	65.49 383	55.03 353	52.23 360	44.42 350	40.28 348	60.67 372	51.63 369	54.06 372	38.36 360	76.38 372	64.35 371	32.92 352	60.20 374	48.58 372	53.78 372	50.30 374	69.19 366	51.45 367	47.07 376	40.09 375	52.15 362	46.49 366	75.06 388	69.31 387	57.65 365	63.58 372

MANE	35.56 349	36.32 350	30.27 355	57.13 354	45.60 353	45.77 352	44.19 349	42.38 360	28.54 344	22.99 336	27.28 347	55.78 340	38.47 345	17.15 338	19.38 347	22.05 358	28.66 347	42.73 369	37.10 331	15.31 329	28.48 353	16.47 337	9.03 321	25.43 352	52.81 368	42.23 367	66.17 374	62.49 369

CC-Net-ROB	21.26 325	37.17 351	18.21 343	53.24 351	41.87 350	43.35 348	32.25 341	28.26 334	7.15 285	35.79 355	8.18 245	67.30 363	6.82 283	17.02 337	9.70 276	3.67 120	10.84 263	8.97 291	38.52 337	7.29 278	6.46 192	4.21 147	12.31 330	2.88 251	17.19 297	13.90 279	13.06 256	28.51 315

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 347	37.24 352	37.63 360	47.28 347	27.52 340	29.08 329	26.75 338	50.43 364	47.48 367	40.30 361	26.00 342	38.55 319	32.85 334	28.45 351	32.67 361	26.35 359	15.78 305	21.22 347	61.04 357	33.35 359	22.55 345	27.54 359	26.33 354	35.86 364	34.90 347	22.12 328	28.39 322	40.68 332

ELAS_RVC	38.71 354	44.08 353	36.14 359	58.34 356	44.80 352	56.14 358	49.04 354	39.16 354	28.27 343	25.76 343	32.54 358	72.51 369	41.64 352	21.11 345	22.30 352	19.61 353	35.30 356	23.00 351	43.53 339	23.57 344	35.09 358	26.25 357	19.66 344	32.53 362	49.82 364	40.38 363	64.26 372	60.37 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	37.96 351	44.56 354	27.41 354	61.43 358	43.01 351	54.12 354	44.65 351	41.12 359	30.83 350	31.66 351	22.08 337	61.84 351	55.93 366	12.97 330	24.90 355	21.55 356	21.99 338	16.73 339	57.95 354	30.86 357	27.04 352	21.23 351	18.58 340	28.82 357	49.15 362	37.94 361	73.47 385	62.96 370

ELAS	38.52 353	44.92 355	35.73 358	58.67 357	45.67 354	54.34 356	49.79 355	39.79 356	30.51 349	25.44 342	30.07 356	65.85 362	41.53 351	20.67 344	22.24 351	19.55 352	34.81 354	22.44 350	44.42 341	23.13 343	34.09 357	25.77 356	19.79 346	30.94 361	52.44 367	42.30 368	63.40 371	61.61 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	33.82 348	46.03 356	33.92 357	62.03 360	49.51 358	54.29 355	44.39 350	36.14 346	32.39 353	25.36 341	27.16 346	63.64 354	51.30 360	11.18 328	12.51 307	7.64 264	16.36 312	8.19 288	46.40 344	15.25 328	17.50 323	15.24 331	9.85 322	23.07 348	49.16 363	40.60 364	62.23 369	51.79 354

AMNet	47.82 360	49.81 357	47.75 365	49.90 350	46.59 356	58.94 359	54.48 357	20.74 317	35.99 359	31.17 350	68.62 376	69.95 366	11.91 301	54.47 358	44.89 365	55.58 376	56.46 374	57.26 383	48.53 347	48.42 365	57.22 383	47.88 380	10.80 324	47.38 367	44.55 361	51.78 376	57.59 364	62.43 368

DispFullNet	39.75 355	49.92 358	23.96 352	64.91 361	46.52 355	59.62 360	70.39 362	31.47 339	26.91 341	20.82 329	19.96 333	67.89 364	48.82 357	93.71 369	18.90 346	20.26 355	49.49 368	34.84 364	69.36 367	28.05 351	25.61 350	21.10 350	20.01 347	20.31 343	28.35 337	19.38 311	35.57 339	56.98 361

SQANet	32.80 346	51.98 359	17.38 338	71.36 363	50.98 359	73.19 365	74.73 363	25.86 330	12.19 304	32.41 353	14.38 306	59.07 343	14.65 308	90.80 366	9.98 280	6.17 235	17.16 314	15.73 334	43.94 340	12.07 317	9.77 249	8.88 263	57.35 364	7.60 301	21.20 318	20.05 318	25.86 319	40.75 333

JetBlue	56.35 365	54.44 360	61.38 378	61.95 359	57.67 363	61.95 361	60.94 359	51.18 366	73.59 380	45.81 369	26.60 344	88.52 388	40.01 347	51.49 356	43.77 364	43.40 368	60.04 379	52.20 378	59.95 356	50.68 366	52.42 380	57.10 384	68.83 378	54.93 375	53.92 369	44.48 370	72.22 381	72.13 382

SPS-STEREO	56.37 366	55.26 361	52.00 369	54.83 352	53.74 361	62.64 362	54.55 358	36.65 347	52.61 370	41.02 363	72.82 382	68.83 365	51.37 361	54.23 357	54.01 369	56.16 378	65.48 384	61.21 386	67.80 364	65.19 380	71.89 390	61.36 388	22.00 351	53.23 373	52.28 366	54.66 379	64.70 373	61.46 365
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 367	55.60 362	53.01 372	57.87 355	54.17 362	66.57 363	61.59 360	40.71 358	45.76 366	41.21 364	73.61 383	65.02 358	54.97 365	55.73 360	54.11 372	55.49 375	65.18 383	59.21 385	64.31 360	60.11 376	65.62 386	58.39 385	28.82 356	49.97 369	51.62 365	52.77 377	67.11 375	64.35 373

MonStereo1	51.18 362	58.34 363	38.73 363	78.42 365	72.14 370	70.33 364	82.77 367	56.41 369	40.69 364	60.02 377	69.07 377	78.14 373	57.29 369	97.30 388	18.25 345	10.99 316	39.04 360	34.08 361	56.87 353	30.81 356	33.37 355	23.16 354	85.01 387	30.41 360	34.09 345	21.43 323	50.46 354	54.22 360

otaku	41.47 357	59.93 364	23.77 351	85.43 379	70.24 368	84.12 381	93.39 383	37.75 352	32.63 354	39.34 360	19.49 331	59.42 344	25.11 317	95.21 370	19.99 348	11.68 318	18.98 319	16.34 335	64.80 361	27.36 349	13.65 301	10.63 300	58.26 365	19.35 342	33.80 344	22.23 331	34.11 334	42.76 338

ACVNet-4b	45.05 359	60.08 365	30.77 356	90.02 385	75.84 378	84.32 382	96.58 390	33.86 341	33.30 356	41.42 365	17.10 317	79.70 377	30.67 326	96.27 377	28.98 359	27.35 360	31.43 350	19.93 345	54.55 351	37.33 363	11.23 275	9.86 284	62.73 374	18.46 339	35.28 348	28.09 346	40.93 346	40.39 330

Ntro	43.91 358	60.52 366	25.10 353	85.23 378	71.11 369	83.99 379	93.99 384	47.62 362	36.91 361	40.53 362	31.94 357	64.60 357	21.97 313	95.55 372	22.72 353	12.49 330	21.79 337	16.54 337	65.59 362	31.28 358	15.15 309	11.03 305	59.53 366	20.73 344	36.26 349	30.56 352	39.66 344	43.06 339

ACVNet_1	48.34 361	63.93 367	38.22 362	86.47 381	72.30 371	85.13 384	94.95 386	58.28 370	29.71 347	43.49 366	48.57 365	65.41 360	56.74 367	95.77 373	26.81 357	14.51 342	35.45 357	27.56 355	56.62 352	30.44 355	25.82 351	18.59 343	63.35 375	28.26 355	42.57 357	25.15 339	35.26 338	35.90 325

RainbowNet	53.63 363	66.91 368	44.07 364	91.23 386	74.92 376	90.37 391	95.07 387	39.32 355	33.34 357	45.45 368	29.92 354	71.99 368	56.83 368	96.98 385	68.70 377	46.94 370	34.42 353	29.67 359	77.69 379	55.56 371	21.47 341	14.04 323	64.62 376	33.19 363	39.92 353	32.77 356	44.50 351	48.08 347

WAO-7	61.44 371	71.70 369	62.21 380	65.81 362	69.25 366	55.85 357	62.17 361	81.48 385	77.86 385	59.25 376	69.56 378	65.46 361	70.40 375	54.87 359	84.64 391	76.82 388	43.20 362	34.36 362	80.12 384	68.99 385	41.89 368	31.49 365	14.04 334	80.25 393	55.37 371	63.81 383	56.11 361	61.87 367

ACVNet_2	58.27 368	74.04 370	56.98 375	88.59 382	81.05 381	87.05 388	96.06 388	66.05 374	43.49 365	52.82 371	46.78 364	78.54 376	69.96 374	96.60 378	50.76 368	40.75 365	40.15 361	28.24 356	76.92 376	42.75 364	31.31 354	21.70 352	61.62 367	53.19 372	55.03 370	28.06 345	51.48 356	53.37 357

IMH-64-1	60.28 369	74.69 371	50.42 366	80.31 367	73.97 373	79.70 371	84.33 369	77.04 378	64.71 373	37.08 356	59.46 369	61.44 348	80.06 385	96.76 382	49.65 366	41.24 366	48.02 365	35.18 365	71.95 369	54.63 369	37.85 361	30.42 362	61.88 368	50.63 370	66.91 378	36.03 359	57.39 362	65.70 375

IMH-64	60.28 369	74.69 371	50.42 366	80.31 367	73.97 373	79.70 371	84.33 369	77.04 378	64.71 373	37.08 356	59.46 369	61.44 348	80.06 385	96.76 382	49.65 366	41.24 366	48.02 365	35.18 365	71.95 369	54.63 369	37.85 361	30.42 362	61.88 368	50.63 370	66.91 378	36.03 359	57.39 362	65.70 375

TorneroNet-64	63.19 374	75.15 373	55.88 374	82.69 374	63.23 364	74.55 366	83.40 368	60.19 371	69.74 378	56.51 374	48.87 366	86.61 384	70.59 377	96.70 379	63.73 375	51.45 373	46.73 363	46.07 370	76.66 375	58.77 374	33.57 356	34.51 367	74.14 380	55.02 376	59.06 373	48.57 374	61.16 366	72.46 383

IMH	62.37 372	75.88 374	52.64 370	80.91 369	73.71 372	82.21 375	84.46 371	77.43 380	66.45 376	38.17 359	59.49 371	65.18 359	82.27 388	96.74 381	54.05 371	45.28 369	49.25 367	36.35 367	75.11 374	59.08 375	37.91 363	30.39 361	61.98 370	54.51 374	70.73 382	45.19 371	61.21 367	67.54 378

TorneroNet	66.23 375	77.53 375	63.32 381	85.97 380	69.14 365	77.06 367	86.80 375	62.89 373	70.48 379	65.63 380	55.43 368	86.42 383	67.47 372	96.85 384	67.92 376	52.32 374	47.97 364	50.55 375	78.21 380	62.59 378	38.95 364	41.32 376	76.55 382	56.42 377	60.86 374	48.15 373	69.78 379	71.65 381

DPSimNet_ROB	78.97 388	77.62 376	80.17 391	79.15 366	89.15 388	80.21 373	80.58 366	70.37 375	95.41 394	96.15 392	87.26 390	88.83 389	59.22 370	93.19 368	74.77 380	69.80 387	75.14 389	65.07 387	82.98 387	77.91 391	71.40 389	78.66 391	91.28 392	61.75 380	68.55 380	82.24 393	77.44 387	77.82 386

WAO-6	67.55 377	78.30 377	59.14 376	81.25 370	79.91 380	77.57 368	86.13 374	81.41 384	68.11 377	68.43 382	70.17 379	60.57 346	84.88 389	96.09 374	78.63 387	61.94 379	52.44 371	47.97 372	67.63 363	57.85 373	55.31 381	51.06 382	49.29 361	58.07 378	71.80 383	43.75 369	67.99 376	68.15 379

notaker	71.38 381	78.65 378	54.69 373	84.72 377	82.95 382	82.06 374	91.48 380	87.48 391	82.07 389	60.48 378	85.97 389	70.68 367	79.79 384	96.70 379	77.03 383	61.97 380	61.31 381	49.23 373	81.82 386	67.63 383	52.22 379	46.81 378	73.73 379	68.68 384	58.07 372	51.33 375	68.53 378	71.08 380

LRCNet_RVC	69.01 378	78.86 379	51.62 368	95.98 392	97.20 394	94.61 393	90.00 377	72.51 376	49.01 368	99.86 396	79.80 387	96.18 395	77.08 382	97.92 392	43.52 363	32.40 362	79.98 391	65.71 388	96.30 393	73.11 386	47.12 377	37.90 371	95.96 393	64.87 381	37.53 351	21.86 327	46.23 352	40.21 329

LVE	69.55 379	79.12 380	67.17 384	92.96 390	87.79 386	82.46 376	96.73 392	83.91 388	66.42 375	72.92 385	76.51 384	61.80 350	87.71 392	97.59 391	54.04 370	47.00 371	55.01 373	53.49 379	80.57 385	61.93 377	44.39 373	38.35 372	79.72 384	70.54 387	68.62 381	46.65 372	72.75 382	51.61 353

ktn	73.77 382	79.75 381	53.00 371	81.45 371	88.63 387	78.92 369	90.62 379	90.90 393	91.37 391	57.04 375	91.77 393	64.56 356	68.03 373	97.29 387	75.00 381	65.54 382	66.33 385	56.23 382	78.86 382	65.83 382	61.55 385	59.89 387	67.39 377	66.10 382	75.18 389	60.13 382	78.23 390	82.16 391

PSMNet_ROB	62.69 373	80.61 382	59.91 377	81.85 372	75.39 377	85.28 385	87.50 376	55.22 368	75.12 381	70.87 383	63.54 374	73.03 370	71.52 378	95.40 371	54.18 373	37.32 363	51.73 370	39.45 368	72.02 371	65.27 381	40.03 367	26.72 358	62.70 373	47.90 368	62.18 376	38.75 362	73.13 383	46.14 346

UNDER WATER-64	75.67 385	81.70 383	71.33 385	91.75 387	87.21 384	85.53 386	96.64 391	83.38 386	76.42 382	79.20 389	85.55 388	86.85 385	76.63 381	97.41 389	72.40 378	55.82 377	61.54 382	55.65 381	74.02 373	53.26 368	44.03 370	50.98 381	90.58 390	73.26 388	78.01 392	80.76 392	68.27 377	84.86 392

DLNR_Zeroshot_test	27.74 338	81.73 384	12.63 315	100.00 394	0.86 139	2.07 188	98.97 394	12.75 268	1.01 151	13.19 267	6.22 214	12.59 224	2.29 216	24.24 348	96.65 394	100.00 398	32.51 351	28.96 358	28.74 308	5.03 238	12.27 292	9.76 281	1.02 171	3.30 262	13.96 281	10.23 237	18.30 292	19.61 273

MFMNet_re	70.53 380	82.36 385	77.16 390	78.14 364	69.48 367	83.12 378	76.90 365	52.18 367	55.55 371	54.56 373	72.65 381	73.90 371	50.72 359	65.86 361	81.62 388	83.89 390	81.27 392	78.63 391	72.62 372	68.87 384	75.27 391	74.56 390	46.78 360	60.04 379	61.18 375	66.38 384	73.44 384	87.29 394

HanzoNet	79.15 389	82.61 386	63.39 382	84.63 376	87.76 385	82.84 377	90.52 378	93.48 394	91.71 392	61.49 379	89.74 391	83.24 381	86.75 391	97.92 392	73.08 379	66.32 383	74.85 387	72.80 389	87.43 388	75.21 387	70.67 388	70.02 389	75.14 381	68.22 383	77.26 391	70.29 388	79.78 391	79.93 390

WAO-8	73.90 383	83.69 387	72.64 387	89.62 383	89.28 389	88.99 389	92.48 381	80.57 382	77.83 383	76.08 386	62.52 372	82.88 379	72.27 379	96.23 375	77.30 384	69.40 385	59.94 377	52.15 376	77.08 377	76.97 389	46.88 374	35.80 369	62.13 371	73.39 389	75.03 386	68.35 385	77.93 388	77.76 384

Venus	73.90 383	83.69 387	72.64 387	89.67 384	89.28 389	88.99 389	92.48 381	80.57 382	77.83 383	76.08 386	62.52 372	82.88 379	72.27 379	96.23 375	77.30 384	69.40 385	59.94 377	52.15 376	77.08 377	76.97 389	46.88 374	35.80 369	62.13 371	73.39 389	75.03 386	68.35 385	77.93 388	77.76 384

Dean	77.48 387	83.82 389	77.11 389	97.28 393	96.37 393	97.16 394	97.23 393	85.86 390	81.96 388	88.94 391	77.88 386	89.24 390	86.33 390	98.31 394	75.93 382	66.54 384	57.80 376	57.32 384	91.12 390	80.41 392	44.18 371	32.55 366	80.01 385	75.39 391	73.99 384	53.83 378	85.46 393	59.93 362

UNDER WATER	75.88 386	84.51 390	71.98 386	92.01 388	84.19 383	85.60 387	94.87 385	80.27 381	77.93 386	76.18 388	76.67 385	88.04 386	77.89 383	97.19 386	78.13 386	63.60 381	61.10 380	55.58 380	78.49 381	56.97 372	43.63 369	47.72 379	87.87 389	76.39 392	77.17 390	78.76 390	70.88 380	85.11 393

JetRed	79.56 390	85.37 391	84.59 392	83.21 375	79.47 379	84.04 380	85.88 373	83.64 387	82.41 390	68.18 381	64.26 375	91.36 392	39.61 346	78.40 364	83.29 390	82.43 389	79.11 390	86.69 394	79.88 383	75.28 388	89.69 392	86.94 392	87.50 388	70.30 386	74.65 385	79.37 391	82.70 392	79.91 389

MADNet++	89.66 392	89.04 392	93.96 395	82.44 373	93.36 392	79.42 370	85.59 372	83.91 388	91.80 393	96.72 393	97.56 394	88.26 387	93.28 393	68.16 362	96.48 393	98.97 394	95.25 394	85.92 393	92.58 391	98.11 394	96.75 395	98.43 395	84.35 386	96.89 396	80.50 393	86.67 394	86.59 394	79.77 388

PWCK	67.12 376	90.16 393	61.80 379	92.78 389	74.34 375	85.07 383	75.96 364	74.55 377	64.36 372	71.63 384	71.49 380	81.09 378	70.46 376	70.64 363	37.90 362	37.63 364	67.71 386	46.24 371	93.61 392	64.94 379	56.13 382	41.76 377	79.34 383	69.81 385	64.94 377	41.69 366	63.04 370	63.13 371

KSHMR	85.05 391	95.39 394	87.70 393	95.47 391	93.32 391	92.81 392	96.30 389	88.71 392	80.58 387	87.28 390	90.38 392	84.49 382	80.26 387	97.55 390	94.11 392	90.49 392	74.98 388	77.89 390	88.64 389	85.83 393	67.64 387	58.51 386	91.11 391	86.08 394	81.21 394	75.30 389	75.75 386	78.54 387

MEDIAN_ROB	98.39 394	99.52 395	99.12 396	100.00 394	100.00 395	100.00 395	100.00 396	99.70 397	99.00 395	100.00 397	99.99 398	98.80 396	97.65 394	99.97 396	99.66 396	99.00 395	99.10 395	99.18 395	99.95 396	98.83 395	95.51 393	97.85 394	100.00 395	98.41 397	90.71 395	94.33 395	93.03 395	97.15 397

DPSMNet_ROB	99.77 398	99.92 396	100.00 399	100.00 394	100.00 395	100.00 395	100.00 396	99.67 395	100.00 398	99.54 394	99.82 396	95.70 394	99.57 396	100.00 397	99.97 399	100.00 398	99.97 396	99.99 397	99.88 395	100.00 397	99.88 398	99.80 398	100.00 395	100.00 400	100.00 400	100.00 400	100.00 399	100.00 400

DGTPSM_ROB	99.76 397	99.92 396	100.00 399	100.00 394	100.00 395	100.00 395	100.00 396	99.67 395	100.00 398	99.54 394	99.82 396	95.69 393	99.56 395	100.00 397	99.97 399	100.00 398	99.97 396	99.99 397	99.84 394	100.00 397	99.88 398	99.80 398	100.00 395	100.00 400	100.00 400	100.00 400	100.00 399	100.00 400

fast-reg	100.00 399	100.00 398	100.00 399	100.00 394	100.00 395	100.00 395	100.00 396	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 399	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 401	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 397	100.00 397	100.00 400	100.00 400	100.00 395	100.00 400	100.00 400	100.00 400	100.00 399	100.00 400

FlowAnything	100.00 399	100.00 398	100.00 399	100.00 394	100.00 395	100.00 395	100.00 396	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 399	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 401	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 397	100.00 397	100.00 400	100.00 400	100.00 395	100.00 400	100.00 400	100.00 400	100.00 399	100.00 400

HaxPig	99.50 396	100.00 398	99.58 397	100.00 394	100.00 395	100.00 395	100.00 396	100.00 398	99.99 397	100.00 397	100.00 399	100.00 398	99.98 397	100.00 397	99.75 397	99.76 396	99.99 398	99.80 396	100.00 397	100.00 397	98.86 396	98.48 396	100.00 395	99.99 399	94.78 396	99.70 398	96.75 397	99.23 398

PML	98.00 393	100.00 398	89.41 394	100.00 394	100.00 395	100.00 395	99.52 395	100.00 398	99.67 396	100.00 397	98.18 395	99.94 397	100.00 398	99.58 395	97.81 395	96.93 393	93.39 393	85.77 392	100.00 397	99.15 396	96.63 394	92.95 393	99.24 394	99.73 398	98.06 399	99.99 399	100.00 399	99.98 399

CasAABBNet	100.00 399	100.00 398	100.00 399	100.00 394	100.00 395	100.00 395	100.00 396	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 399	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 401	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 397	100.00 397	100.00 400	100.00 400	100.00 395	100.00 400	100.00 400	100.00 400	100.00 399	100.00 400

DPSM_ROB	100.00 399	100.00 398	100.00 399	100.00 394	100.00 395	100.00 395	100.00 396	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 399	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 401	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 397	100.00 397	100.00 400	100.00 400	100.00 395	100.00 400	100.00 400	100.00 400	100.00 399	100.00 400

DPSM	100.00 399	100.00 398	100.00 399	100.00 394	100.00 395	100.00 395	100.00 396	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 399	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 401	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 397	100.00 397	100.00 400	100.00 400	100.00 395	100.00 400	100.00 400	100.00 400	100.00 399	100.00 400

AVERAGE_ROB	99.48 395	100.00 398	99.90 398	100.00 394	100.00 395	100.00 395	100.00 396	100.00 398	100.00 398	100.00 397	100.00 399	100.00 398	100.00 398	100.00 397	99.89 398	99.92 397	100.00 399	100.00 399	100.00 397	100.00 397	99.09 397	99.77 397	100.00 395	100.00 400	96.69 398	96.89 396	97.18 398	96.57 396

GS-Stereo																							0.00 1	0.03 35	0.35 52	0.08 33	1.10 38	0.02 23

ASD4																								93.56 395

Low-res two-view benchmark