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

quiztm	0.25 15	0.24 30	0.37 30	0.03 19	0.02 7	0.20 68	0.00 1	0.04 23	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.12 49	0.01 28	1.16 31	0.78 12	0.10 4	0.06 15	0.22 8	0.29 54	0.37 16	0.33 24	0.01 27	0.00 1	0.06 14	0.00 1	2.00 58	0.02 23

WQFJA1	0.37 31	0.09 7	0.02 4	0.02 11	0.12 58	0.14 44	0.00 1	0.01 4	1.09 165	0.00 1	1.96 151	0.21 22	2.74 235	0.00 1	1.08 22	0.62 4	0.34 36	0.04 8	0.20 6	0.12 32	0.32 12	0.28 20	0.03 48	0.00 1	0.03 6	0.02 11	0.58 21	0.01 8

WQFJX	0.35 27	0.05 3	0.03 7	0.01 4	0.11 54	0.07 28	0.01 34	0.01 4	1.18 176	0.00 1	1.39 136	0.23 28	2.49 228	0.00 1	0.53 5	0.65 7	0.18 17	0.03 6	0.30 15	0.14 39	0.14 4	0.08 6	0.06 60	0.00 1	0.03 6	0.04 23	1.54 50	0.01 8

NLMM	0.37 31	0.09 7	0.02 4	0.02 11	0.12 58	0.14 44	0.00 1	0.01 4	1.10 167	0.00 1	1.96 151	0.21 22	2.75 236	0.00 1	1.08 22	0.62 4	0.34 36	0.04 8	0.20 6	0.12 32	0.32 12	0.28 20	0.03 48	0.00 1	0.03 6	0.02 11	0.58 21	0.01 8

NLSM3	0.17 6	0.05 3	0.31 27	0.01 4	0.04 20	0.06 26	0.00 1	0.01 4	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.10 40	0.01 28	1.19 33	0.73 10	0.42 48	0.08 20	0.47 27	0.02 3	0.37 16	0.06 4	0.02 39	0.00 1	0.02 4	0.05 28	0.41 10	0.02 23

MM-Stereo_test3	0.32 24	0.36 42	0.04 11	0.10 60	0.02 7	0.03 13	0.00 1	0.87 77	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.55 60	0.10 40	0.00 1	0.71 11	0.76 11	0.49 52	0.06 15	0.63 33	0.15 41	0.23 7	0.05 3	0.03 48	0.00 1	0.10 26	0.09 43	3.17 87	0.09 47

MM-Stereo_test1	0.38 36	1.46 85	0.10 19	0.01 4	0.02 7	0.05 20	0.00 1	0.28 61	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.60 65	0.13 53	0.00 1	0.85 15	0.95 23	0.71 62	0.10 22	0.65 34	0.28 53	0.38 19	0.85 49	0.02 39	0.00 1	0.11 28	0.31 79	2.33 64	0.07 43

FORCE_4.5	0.29 20	0.12 13	0.41 53	0.05 31	0.11 54	0.02 10	0.00 1	0.07 38	0.07 35	0.01 53	0.00 1	0.18 3	0.08 25	0.00 1	1.52 43	1.23 35	0.17 15	0.19 36	0.68 36	0.07 13	0.77 45	0.56 39	0.00 1	0.01 10	0.14 30	0.38 91	0.82 33	0.16 54

FORCE_6	0.31 22	0.13 15	0.39 45	0.05 31	0.06 34	0.01 4	0.00 1	0.34 67	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.21 22	0.02 4	0.00 1	1.55 45	1.07 26	0.15 13	0.19 36	0.56 31	0.10 27	0.38 19	0.38 28	0.00 1	0.01 10	0.17 36	0.03 19	2.41 67	0.09 47

over-6	0.20 11	0.25 33	0.37 30	0.04 28	0.03 16	0.05 20	0.01 34	0.03 12	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.24 29	0.06 15	0.00 1	0.85 15	0.97 24	0.16 14	0.14 26	0.43 26	0.06 10	0.55 34	0.25 16	0.00 1	0.01 10	0.10 26	0.04 23	0.60 23	0.05 38

over-8	0.16 5	0.18 25	0.37 30	0.04 28	0.02 7	0.05 20	0.01 34	0.03 12	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.04 8	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 10	0.00 1	0.01 10	0.08 19	0.02 11	0.43 12	0.05 38

over-9	0.15 4	0.16 20	0.37 30	0.03 19	0.02 7	0.04 17	0.01 34	0.03 12	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.19 14	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 10	0.00 1	0.01 10	0.08 19	0.02 11	0.47 13	0.04 36

testmc14	0.44 45	0.34 41	0.43 59	0.02 11	0.04 20	0.21 73	0.00 1	0.04 23	0.04 10	1.29 90	0.00 1	1.76 93	0.05 13	0.01 28	2.22 67	1.23 35	0.31 33	0.08 20	1.07 57	0.07 13	0.60 37	0.53 37	0.25 83	0.01 10	0.23 43	0.22 65	0.75 30	0.03 31

derf	0.18 9	0.24 30	0.37 30	0.03 19	0.01 4	0.05 20	0.10 113	0.04 23	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.16 59	0.00 1	0.76 13	0.86 16	0.12 7	0.05 10	0.24 9	0.39 67	0.25 9	0.52 36	0.00 1	0.01 10	0.08 19	0.02 11	0.19 4	0.01 8

qqai	0.22 12	0.36 42	0.40 49	0.03 19	0.02 7	0.10 32	0.00 1	0.04 23	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.24 68	0.00 1	0.90 19	0.90 20	0.17 15	0.07 17	0.52 29	0.40 69	0.37 16	0.53 37	0.00 1	0.01 10	0.19 38	0.02 11	0.27 6	0.02 23

PointNet	0.50 51	0.51 49	0.54 79	0.07 43	0.02 7	0.09 30	0.38 173	0.77 76	0.05 18	0.00 1	0.01 70	0.58 64	0.11 45	0.02 48	1.43 38	0.66 8	0.31 33	0.05 10	0.73 40	0.41 70	0.92 55	1.42 77	0.05 56	0.01 10	0.25 45	0.26 76	3.71 100	0.06 40

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 23	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.04 8	0.00 1	0.68 8	0.80 13	0.10 4	0.19 36	0.29 13	0.10 27	0.19 5	0.22 10	0.03 48	0.01 10	0.04 10	0.01 5	0.33 7	0.01 8

NLSM1	0.50 51	0.10 9	0.01 3	0.05 31	0.05 28	0.15 50	0.00 1	0.03 12	1.33 185	0.00 1	1.84 148	0.33 45	3.39 245	0.02 48	0.88 17	1.08 28	0.40 45	0.03 6	0.13 3	0.16 44	0.43 25	0.80 48	0.13 71	0.01 10	0.04 10	0.05 28	2.09 60	0.01 8

NLCSM	0.22 12	0.05 3	0.02 4	0.00 1	0.04 20	0.02 10	0.01 34	0.00 1	0.85 137	0.00 1	0.79 116	0.18 3	2.11 207	0.00 1	0.35 3	0.32 3	0.13 11	0.01 3	0.31 16	0.10 27	0.05 3	0.10 7	0.00 1	0.01 10	0.02 4	0.07 33	0.26 5	0.00 1

BridgeDepth	0.18 9	0.14 16	0.40 49	0.05 31	0.08 42	0.02 10	0.00 1	0.04 23	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.09 31	0.02 48	0.80 14	0.88 17	0.12 7	0.11 23	0.58 32	0.05 4	0.52 32	0.23 14	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
111111	0.37 31	0.31 39	0.16 20	0.02 11	0.04 20	0.12 36	0.00 1	0.03 12	0.06 23	0.00 1	0.06 77	0.24 29	0.07 20	0.01 28	1.56 46	1.14 29	0.73 66	0.17 31	1.93 77	0.21 45	1.10 61	1.37 70	0.01 27	0.01 10	0.07 18	0.20 60	0.42 11	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.28 19	0.22 27	0.04 11	0.03 19	0.07 36	0.17 54	0.00 1	0.03 12	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.21 22	0.09 31	0.00 1	1.21 34	1.32 42	0.29 27	0.31 57	0.99 53	0.08 19	0.50 31	0.51 35	0.00 1	0.01 10	0.06 14	0.16 55	1.23 45	0.01 8

MLG-Stereo	0.25 15	0.23 29	0.04 11	0.03 19	0.07 36	0.18 59	0.00 1	0.04 23	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.22 27	0.08 25	0.00 1	1.15 28	1.31 41	0.30 29	0.26 47	0.87 48	0.08 19	0.42 24	0.26 18	0.00 1	0.01 10	0.06 14	0.11 48	0.88 34	0.01 8

Pointernet	0.27 17	0.12 13	0.41 53	0.12 67	0.01 4	0.14 44	0.19 144	0.05 32	0.04 10	0.00 1	0.15 81	0.19 14	0.06 15	0.03 60	0.88 17	0.69 9	0.42 48	0.02 4	0.25 11	0.08 19	0.23 7	0.45 32	0.00 1	0.01 10	0.03 6	0.00 1	2.40 66	0.21 61

AIO-Stereo	0.35 27	0.44 46	0.44 60	0.03 19	0.04 20	0.14 44	0.00 1	0.02 10	0.10 51	0.00 1	0.00 1	0.19 14	0.08 25	0.01 28	1.13 27	1.22 34	0.28 26	0.30 56	1.75 75	0.29 54	0.57 35	0.62 42	0.02 39	0.01 10	0.26 49	0.05 28	1.52 49	0.03 31

FORCE_4	0.43 43	0.16 20	0.39 45	0.14 69	0.16 68	0.18 59	0.00 1	0.55 74	0.13 62	0.00 1	0.00 1	0.20 18	0.06 15	0.01 28	1.64 47	1.30 40	0.19 19	0.26 47	0.85 46	0.06 10	0.73 42	0.63 43	0.02 39	0.02 28	0.28 50	0.08 35	3.18 88	0.27 64

FORCE_5	0.42 42	0.15 19	0.39 45	0.05 31	0.08 42	0.01 4	0.01 34	0.10 43	0.08 42	0.00 1	0.00 1	4.53 140	0.09 31	0.02 48	1.71 48	1.07 26	0.18 17	0.17 31	0.94 51	0.07 13	0.43 25	0.20 9	0.01 27	0.02 28	0.17 36	0.05 28	0.60 23	0.18 58

SCION-MonSter(vits)	0.44 45	0.92 70	0.30 25	0.73 143	1.39 187	0.47 126	0.10 113	0.03 12	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.24 29	0.12 49	0.01 28	1.16 31	1.18 31	0.30 29	0.23 41	0.99 53	0.08 19	0.80 49	1.06 59	0.05 56	0.02 28	0.14 30	0.38 91	0.97 38	0.12 49

GREATEN-IGEV_RVC	0.54 56	0.33 40	0.45 63	0.03 19	0.04 20	0.13 39	0.02 59	0.52 72	0.10 51	0.00 1	0.00 1	0.86 71	0.11 45	0.01 28	2.04 58	1.49 50	0.35 40	0.23 41	1.72 72	0.14 39	0.91 53	0.63 43	0.06 60	0.02 28	0.36 58	0.07 33	3.58 96	0.32 66

over v1	0.17 6	0.17 22	0.37 30	0.04 28	0.02 7	0.05 20	0.01 34	0.03 12	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.03 6	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 10	0.00 1	0.02 28	0.08 19	0.09 43	0.61 26	0.07 43

LACA1	0.30 21	0.52 51	0.42 56	0.06 38	0.38 100	0.22 77	0.01 34	0.04 23	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.38 49	0.07 20	0.04 62	1.27 35	1.40 46	0.25 25	0.28 53	0.48 28	0.06 10	0.57 35	0.25 16	0.00 1	0.02 28	0.25 45	0.11 48	0.69 29	0.26 63

WQFJX1	0.34 25	0.05 3	0.03 7	0.01 4	0.11 54	0.03 13	0.00 1	0.01 4	1.03 157	0.00 1	1.16 131	0.24 29	2.46 227	0.00 1	0.38 4	0.64 6	0.30 29	0.02 4	0.37 19	0.13 35	0.25 9	0.07 5	0.03 48	0.02 28	0.01 3	0.03 19	1.92 55	0.01 8

MonStereo	0.31 22	0.10 9	0.25 23	0.01 4	0.08 42	0.01 4	0.00 1	0.03 12	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.24 29	0.12 49	0.01 28	1.15 28	1.19 32	0.30 29	0.23 41	0.99 53	0.07 13	0.79 47	1.07 60	0.05 56	0.02 28	0.14 30	0.37 90	0.96 36	0.12 49

LG-Stereo	0.35 27	0.22 27	0.09 18	0.14 69	0.12 58	0.32 109	0.00 1	0.12 50	0.08 42	0.00 1	0.58 104	1.11 78	0.07 20	0.00 1	1.12 25	1.17 30	0.41 47	0.18 35	1.25 63	0.30 57	0.79 47	0.38 28	0.02 39	0.02 28	0.06 14	0.12 50	0.67 27	0.02 23

MM-Stereo_test2	0.49 50	2.00 99	0.26 24	0.02 11	0.03 16	0.12 36	0.00 1	0.28 61	0.07 35	0.00 1	0.00 1	0.57 63	0.18 61	0.00 1	1.30 36	1.53 52	0.55 55	0.32 58	0.81 44	0.59 83	0.99 57	1.49 79	0.08 64	0.02 28	0.43 65	0.23 69	1.25 46	0.06 40

AIO_test	1.31 85	3.68 153	0.89 112	0.24 86	0.14 63	0.23 81	0.27 165	3.10 100	0.11 55	0.16 64	0.00 1	1.91 94	0.21 66	0.07 77	2.55 80	2.05 77	0.89 72	0.54 69	2.23 85	0.90 104	4.72 143	3.76 137	0.63 113	0.02 28	0.85 91	0.91 104	3.92 103	0.24 62

MCSU-Stereo	0.62 66	0.29 36	0.42 56	0.08 49	0.08 42	0.29 103	0.00 1	0.03 12	0.06 23	1.23 85	0.00 1	2.11 98	0.10 40	0.01 28	2.82 88	1.21 33	0.44 51	0.05 10	1.13 61	0.07 13	0.62 38	0.46 33	0.23 82	0.03 39	0.21 42	0.23 69	3.45 92	1.18 93

LACA3	0.41 40	0.59 58	0.48 71	0.12 67	0.10 50	0.42 120	0.05 88	0.05 32	0.14 66	0.00 1	0.00 1	0.85 70	0.10 40	0.06 75	1.85 53	1.33 43	0.20 20	0.34 59	1.08 58	0.09 24	0.68 40	0.38 28	0.05 56	0.03 39	0.44 66	0.08 35	0.75 30	0.69 79

DispViT+	0.38 36	0.29 36	0.38 41	0.18 78	0.48 112	0.01 4	0.04 82	0.06 36	0.09 48	0.00 1	0.00 1	0.24 29	0.14 56	0.01 28	1.85 53	1.38 45	0.21 21	0.25 46	0.32 18	0.07 13	0.44 27	0.67 45	0.00 1	0.03 39	0.13 29	1.70 126	0.81 32	0.40 71

BridgeDepth_RVC	0.61 65	1.15 77	0.49 74	0.18 78	0.22 77	0.06 26	0.03 69	1.42 80	0.14 66	0.51 72	0.00 1	0.65 67	0.13 53	0.11 87	2.42 76	1.79 63	0.36 43	0.52 67	1.11 60	0.15 41	0.49 30	0.30 23	0.19 80	0.03 39	0.55 75	0.98 110	1.15 42	1.51 98
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.43 43	0.51 49	0.41 53	0.08 49	0.04 20	0.25 89	0.01 34	0.08 40	0.03 7	0.01 53	0.23 88	0.38 49	0.09 31	0.01 28	1.47 41	1.55 53	0.87 71	0.23 41	0.89 50	0.62 86	1.34 66	0.90 50	0.00 1	0.03 39	0.35 56	0.08 35	1.10 40	0.02 23

GS-Stereo																							0.00 1	0.03 39	0.35 56	0.08 35	1.10 40	0.02 23

MLG-Stereo_test2	0.56 58	1.22 78	0.30 25	0.08 49	0.25 85	0.24 85	0.00 1	0.06 36	0.06 23	0.01 53	0.72 109	0.25 38	0.07 20	0.02 48	1.78 52	1.63 59	0.53 54	0.65 74	1.72 72	0.59 83	0.91 53	0.94 52	0.01 27	0.03 39	0.25 45	0.08 35	2.05 59	0.59 76

CoSv	0.27 17	0.49 48	0.37 30	0.15 71	0.05 28	0.48 128	0.00 1	0.19 55	0.07 35	0.00 1	0.00 1	0.32 43	0.04 8	0.00 1	0.95 20	1.23 35	0.43 50	0.15 29	0.40 22	0.05 4	0.54 33	0.24 15	0.00 1	0.03 39	0.29 51	0.02 11	0.60 23	0.08 46

AIO_rvc	1.10 80	2.88 126	0.85 110	0.09 56	0.18 71	0.35 112	0.11 121	2.60 94	0.11 55	0.10 62	0.00 1	1.64 90	0.16 59	0.04 62	2.55 80	1.82 65	0.83 69	0.56 71	2.94 95	0.73 97	3.29 103	3.65 133	0.61 110	0.03 39	0.78 87	0.12 50	2.61 76	0.19 59

IGEV-Stereo++	0.50 51	0.61 60	0.18 21	0.09 56	0.05 28	0.14 44	0.02 59	0.05 32	0.08 42	0.00 1	0.46 101	0.20 18	0.08 25	0.02 48	1.36 37	1.27 38	0.59 57	0.45 64	2.00 79	0.37 64	1.13 62	1.21 65	0.02 39	0.03 39	0.08 19	0.04 23	2.79 79	0.06 40

IGEV-Stereo+	1.69 101	3.01 132	0.37 30	0.91 147	0.26 88	0.29 103	0.06 93	1.05 79	0.21 85	7.82 191	1.19 132	2.36 102	0.46 91	0.10 84	2.28 72	2.68 94	2.30 101	2.13 130	4.56 110	0.61 85	3.77 120	5.28 188	0.95 160	0.03 39	0.45 68	0.36 87	1.65 51	0.39 70

RSM	0.36 30	0.24 30	0.44 60	0.10 60	0.03 16	0.12 36	0.01 34	0.04 23	0.10 51	0.00 1	0.00 1	0.18 3	0.09 31	0.00 1	1.53 44	1.44 48	0.33 35	0.35 60	0.37 19	0.23 46	0.82 51	1.14 62	0.01 27	0.03 39	0.29 51	0.24 74	1.41 48	0.03 31

LACA_dic	0.37 31	1.01 74	0.38 41	0.11 63	0.23 79	0.46 124	0.01 34	0.08 40	0.06 23	1.28 88	0.00 1	0.40 52	0.09 31	0.04 62	1.45 39	1.56 54	0.21 21	0.27 49	0.42 23	0.10 27	0.40 21	0.35 25	0.02 39	0.04 51	0.20 39	0.04 23	0.54 17	0.32 66

TS12	0.37 31	1.01 74	0.38 41	0.11 63	0.23 79	0.46 124	0.01 34	0.08 40	0.06 23	1.28 88	0.00 1	0.40 52	0.09 31	0.04 62	1.45 39	1.56 54	0.21 21	0.27 49	0.42 23	0.10 27	0.40 21	0.35 25	0.02 39	0.04 51	0.20 39	0.04 23	0.54 17	0.32 66

TS	0.99 74	0.73 65	0.69 91	0.31 96	0.41 106	0.30 105	0.03 69	2.09 89	0.14 66	0.00 1	0.18 83	1.02 73	0.48 92	0.08 79	2.60 83	2.10 79	0.84 70	0.68 75	2.55 88	0.47 75	1.58 71	0.94 52	0.31 89	0.04 51	1.81 122	0.69 100	2.71 77	3.03 126

AdaDepth	0.60 63	0.70 64	0.37 30	0.37 102	0.24 81	0.18 59	0.03 69	0.07 38	0.12 59	0.00 1	0.00 1	0.33 45	0.28 73	0.17 104	1.95 56	2.02 74	0.93 74	0.50 66	1.74 74	0.27 51	1.19 64	1.25 67	0.01 27	0.04 51	0.08 19	0.19 58	2.83 82	0.44 73

RSM++	0.45 47	0.28 35	0.49 74	0.18 78	0.03 16	0.22 77	0.01 34	0.05 32	0.10 51	0.01 53	0.00 1	0.19 14	0.14 56	0.01 28	2.22 67	1.56 54	0.34 36	0.36 61	0.99 53	0.29 54	1.01 58	1.42 77	0.31 89	0.04 51	0.51 72	0.22 65	1.22 44	0.04 36

GREAT-IGEV	0.47 49	0.48 47	0.45 63	0.08 49	0.05 28	0.17 54	0.02 59	0.18 54	0.07 35	0.00 1	0.00 1	0.41 54	0.11 45	0.01 28	1.47 41	1.34 44	0.71 62	0.11 23	0.83 45	0.50 77	0.81 50	1.05 58	0.03 48	0.05 56	0.15 34	0.01 5	3.50 93	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
MoCha-V2	0.40 38	0.55 55	0.47 69	0.02 11	0.07 36	0.13 39	0.00 1	0.04 23	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.20 18	0.25 71	0.01 28	1.12 25	1.41 47	0.50 53	0.17 31	0.29 13	0.58 80	3.02 98	1.01 57	0.00 1	0.05 56	0.33 54	0.21 63	0.47 13	0.01 8

CroCo-Stereo Lap2	0.41 40	0.26 34	0.06 16	0.06 38	0.08 42	0.01 4	0.01 34	0.26 59	0.13 62	0.94 80	0.00 1	0.34 47	0.04 8	0.01 28	1.90 55	2.20 82	0.23 24	0.29 54	0.72 39	0.09 24	1.14 63	1.10 61	0.01 27	0.05 56	0.40 63	0.12 50	0.56 20	0.03 31

GREATEN-IGEV-FM_RVC	1.05 77	0.60 59	0.59 84	0.40 105	0.41 106	0.34 111	0.02 59	0.56 75	0.18 81	2.30 104	0.01 70	1.32 82	0.10 40	0.16 101	2.27 71	2.27 85	0.79 67	0.76 77	3.85 106	0.35 62	2.24 87	1.89 92	0.10 66	0.06 59	0.54 73	0.33 83	4.43 107	1.59 99

CroCo-Stereo	0.46 48	0.29 36	0.05 14	0.07 43	0.11 54	0.03 13	0.00 1	0.20 56	0.14 66	0.11 63	0.00 1	0.44 55	0.03 6	0.01 28	2.56 82	2.20 82	0.34 36	0.29 54	0.88 49	0.09 24	1.53 68	1.58 80	0.01 27	0.06 59	0.36 58	0.20 60	0.68 28	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
Occ-G	0.67 68	1.52 86	0.56 82	0.22 85	0.22 77	0.26 94	0.01 34	0.39 69	0.07 35	0.00 1	0.00 1	0.24 29	0.06 15	0.00 1	2.12 63	2.02 74	0.70 61	0.57 72	1.46 68	0.15 41	1.89 76	1.80 88	0.10 66	0.07 61	0.25 45	0.08 35	3.27 90	0.16 54

ProNet	0.34 25	0.17 22	0.37 30	0.02 11	0.00 1	0.19 63	0.38 173	0.31 63	0.03 7	0.00 1	0.96 121	0.20 18	0.01 3	0.12 90	1.98 57	0.97 24	0.66 59	0.07 17	0.38 21	0.05 4	0.48 29	0.19 8	0.61 110	0.07 61	0.44 66	0.01 5	0.49 15	0.00 1

GIP-stereo	0.62 66	1.36 80	0.68 90	0.05 31	0.07 36	0.27 95	0.04 82	0.11 48	0.11 55	0.28 67	0.36 97	0.55 60	0.11 45	0.06 75	2.36 74	1.50 51	0.68 60	0.53 68	0.78 41	0.55 79	1.09 60	1.58 80	0.13 71	0.08 63	0.38 61	0.16 55	2.79 79	0.02 23

U	0.60 63	0.37 44	0.06 16	0.07 43	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.53 73	0.16 77	0.87 79	0.00 1	0.63 66	0.08 25	0.01 28	2.33 73	2.47 92	0.89 72	0.42 63	1.36 65	0.13 35	1.62 72	1.80 88	0.00 1	0.08 63	1.01 95	0.16 55	0.96 36	0.19 59

NLMM1	0.55 57	0.14 16	0.03 7	0.01 4	0.13 61	0.10 32	0.02 59	0.01 4	1.33 185	0.00 1	1.11 124	0.36 48	5.39 274	0.04 62	0.67 7	0.80 13	0.35 40	0.05 10	0.42 23	0.13 35	0.46 28	0.57 40	0.11 68	0.09 65	0.04 10	0.10 46	2.48 71	0.00 1

LG-Stereo_L2	1.40 89	2.11 103	0.62 86	0.15 71	0.54 119	0.21 73	0.03 69	2.89 98	0.14 66	4.10 133	0.72 109	2.79 113	0.73 113	0.11 87	2.79 87	3.23 108	1.85 96	1.08 90	2.80 94	0.45 72	2.63 90	2.12 95	0.15 76	0.09 65	1.11 101	0.48 95	1.85 54	2.14 111

SGD-Stereo	1.60 96	1.00 73	0.39 45	0.07 43	0.10 50	0.03 13	0.03 69	1.61 82	0.16 77	0.29 69	0.01 70	3.17 122	0.51 95	0.15 100	5.70 159	4.40 164	3.96 133	1.14 96	3.70 103	0.85 101	3.14 101	4.02 145	0.57 107	0.09 65	0.69 81	0.76 102	3.90 102	2.68 124

DEFOM-Stereo	0.82 71	1.14 76	0.48 71	0.05 31	0.21 75	0.25 89	0.01 34	0.32 65	0.13 62	0.00 1	0.00 1	0.26 39	0.12 49	0.09 82	2.06 59	2.00 72	1.62 88	1.08 90	1.08 58	0.39 67	2.18 84	1.58 80	0.63 113	0.09 65	0.58 77	0.23 69	4.78 114	0.80 82

RAStereo	0.85 72	0.54 53	0.42 56	0.09 56	0.17 70	0.25 89	0.02 59	0.35 68	0.15 75	4.02 131	0.00 1	0.70 69	0.07 20	0.02 48	2.53 79	2.27 85	1.17 77	0.85 81	2.72 91	0.13 35	2.17 83	1.74 85	0.03 48	0.09 65	0.76 86	0.21 63	1.06 39	0.54 75

AEACV	0.75 70	2.37 111	0.78 106	0.15 71	0.13 61	0.15 50	0.06 93	0.10 43	0.09 48	0.00 1	0.00 1	0.54 59	0.28 73	0.05 71	2.24 69	1.86 66	1.67 91	0.48 65	2.18 83	0.72 96	2.19 85	1.85 91	0.15 76	0.09 65	0.20 39	0.27 77	1.73 52	0.02 23

RAFT	0.51 55	0.10 9	0.40 49	0.09 56	0.01 4	0.21 73	0.15 138	2.74 96	0.06 23	1.09 81	0.00 1	0.21 22	0.05 13	0.02 48	1.05 21	0.90 20	0.35 40	0.05 10	1.39 67	0.30 57	0.74 44	0.58 41	0.00 1	0.09 65	0.14 30	0.05 28	2.94 85	0.01 8

NoBS	0.86 73	0.20 26	0.05 14	0.08 49	0.14 63	0.14 44	0.06 93	0.45 71	0.20 84	1.09 81	0.00 1	1.49 85	0.43 89	0.11 87	2.21 66	3.31 112	0.55 55	0.58 73	2.32 86	0.33 60	4.33 135	2.79 111	0.29 88	0.10 72	0.58 77	0.08 35	0.50 16	0.89 85

GEAStereo	0.59 60	1.66 89	0.49 74	0.18 78	0.05 28	0.20 68	0.01 34	0.10 43	0.07 35	0.02 57	0.00 1	0.45 56	0.09 31	0.04 62	1.75 50	1.86 66	0.72 64	0.27 49	0.80 42	0.58 80	1.92 77	1.38 74	0.01 27	0.10 72	0.49 70	0.01 5	2.60 74	0.12 49

gasm-f	0.59 60	1.66 89	0.49 74	0.18 78	0.05 28	0.20 68	0.01 34	0.10 43	0.07 35	0.02 57	0.00 1	0.45 56	0.09 31	0.04 62	1.75 50	1.86 66	0.72 64	0.27 49	0.80 42	0.58 80	1.92 77	1.38 74	0.01 27	0.10 72	0.49 70	0.01 5	2.60 74	0.12 49

MLG-Stereo_test3	1.12 82	0.84 69	0.45 63	0.27 89	0.62 134	0.28 99	0.01 34	0.17 53	0.12 59	1.19 84	0.00 1	1.35 83	0.18 61	0.09 82	3.05 91	1.96 71	1.17 77	1.11 92	6.73 158	0.65 89	1.85 75	4.26 154	0.04 55	0.10 72	0.41 64	0.09 43	2.56 72	0.59 76

AIO-test1	0.22 12	0.14 16	0.31 27	0.02 11	0.09 49	0.15 50	0.01 34	0.10 43	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.26 39	0.08 25	0.00 1	1.09 24	1.28 39	0.10 4	0.07 17	0.70 37	0.34 61	0.41 23	0.28 20	0.00 1	0.10 72	0.04 10	0.03 19	0.37 9	0.01 8

StereoVision	0.50 51	0.56 56	0.24 22	0.07 43	0.07 36	0.13 39	0.05 88	0.26 59	0.26 89	0.51 72	0.00 1	0.24 29	0.04 8	0.04 62	2.09 61	1.78 62	0.64 58	0.17 31	0.71 38	0.12 32	0.62 38	0.91 51	0.00 1	0.10 72	0.33 54	0.23 69	3.30 91	0.16 54

LGCAT	2.32 116	3.46 148	1.04 132	0.11 63	0.75 141	0.19 63	0.11 121	5.13 127	0.87 139	3.18 120	0.44 100	4.04 132	1.59 175	0.05 71	3.98 117	3.98 140	7.69 209	1.37 107	3.34 99	2.11 159	5.69 175	3.17 120	0.84 141	0.11 78	1.26 104	1.31 116	2.76 78	3.99 135

MatchStereo	0.40 38	0.54 53	0.37 30	0.07 43	0.15 65	0.04 17	0.04 82	0.11 48	0.17 79	0.00 1	0.00 1	0.24 29	0.55 100	0.03 60	2.07 60	1.64 60	0.29 27	0.21 39	0.67 35	0.24 48	0.72 41	1.19 64	0.01 27	0.12 79	0.29 51	0.12 50	0.54 17	0.38 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	2.20 113	0.96 72	2.17 170	0.08 49	0.25 85	0.05 20	0.09 111	7.60 171	0.70 126	2.86 114	0.00 1	3.70 127	1.27 148	0.13 96	3.26 97	3.33 114	7.37 205	0.89 82	2.19 84	1.21 114	4.94 148	2.87 115	0.93 156	0.12 79	1.41 112	1.06 111	4.43 107	5.43 155
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-G_1	1.07 78	1.78 92	0.45 63	0.27 89	0.40 103	0.20 68	0.01 34	0.14 51	0.14 66	0.02 57	0.73 112	1.02 73	0.55 100	0.10 84	3.06 92	2.31 88	1.16 75	1.54 114	5.12 119	1.16 111	2.76 93	2.10 93	0.07 62	0.12 79	0.71 82	0.36 87	1.95 56	0.76 80

LG-G	1.07 78	1.78 92	0.45 63	0.27 89	0.40 103	0.20 68	0.01 34	0.14 51	0.14 66	0.02 57	0.73 112	1.02 73	0.55 100	0.10 84	3.06 92	2.31 88	1.16 75	1.54 114	5.12 119	1.16 111	2.76 93	2.10 93	0.07 62	0.12 79	0.71 82	0.36 87	1.95 56	0.76 80

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 110	2.28 110	0.76 96	0.77 145	0.53 116	0.23 81	0.03 69	4.83 122	0.37 98	7.42 189	0.72 109	2.00 96	1.13 138	0.21 107	2.69 85	3.58 120	3.17 113	2.15 132	4.98 115	0.70 95	6.31 190	4.63 171	0.68 121	0.12 79	0.90 93	0.35 85	4.06 106	1.23 94

CAS	3.22 134	4.04 170	0.76 96	1.00 153	0.90 150	0.36 114	0.26 163	1.77 85	0.93 146	2.66 110	6.08 215	2.38 104	3.02 243	0.26 124	5.25 147	3.46 117	4.96 147	2.19 133	5.65 133	1.83 141	4.13 131	3.84 139	0.69 122	0.13 84	5.29 182	5.48 193	7.23 171	12.33 227

LG-Stereo_L1	1.45 90	1.97 97	0.47 69	0.16 75	0.60 127	0.17 54	0.03 69	3.16 101	0.14 66	4.35 138	0.75 114	2.67 112	0.73 113	0.12 90	2.83 89	3.27 110	1.83 95	1.11 92	2.75 93	0.48 76	3.42 106	1.84 90	0.15 76	0.14 85	1.09 99	0.25 75	2.45 69	2.32 114

LoS_RVC	3.70 149	4.34 189	4.10 231	0.30 94	0.99 160	0.22 77	0.28 167	3.52 106	1.08 163	5.34 149	4.08 181	2.90 117	2.49 228	0.25 118	6.07 180	4.58 174	4.11 135	3.75 187	8.01 173	2.21 166	7.12 212	5.11 184	1.03 177	0.14 85	8.95 234	3.32 153	7.11 167	8.66 192

tt_ll	3.70 149	4.34 189	4.10 231	0.30 94	0.99 160	0.22 77	0.28 167	3.52 106	1.08 163	5.34 149	4.08 181	2.90 117	2.49 228	0.25 118	6.07 180	4.58 174	4.11 135	3.75 187	8.01 173	2.21 166	7.12 212	5.11 184	1.03 177	0.14 85	8.95 234	3.32 153	7.11 167	8.66 192

VIP-Stereo	0.70 69	0.65 62	0.58 83	0.17 76	0.07 36	0.32 109	0.02 59	0.32 65	0.06 23	0.03 61	0.00 1	1.35 83	0.15 58	0.01 28	2.45 77	2.00 72	1.76 93	0.98 85	1.77 76	0.66 91	2.02 82	0.68 47	0.00 1	0.15 88	0.47 69	0.08 35	0.89 35	1.12 92

GASTEREO	0.59 60	0.61 60	0.45 63	0.06 38	0.08 42	0.17 54	0.00 1	0.21 58	0.08 42	1.29 90	0.00 1	0.26 39	0.26 72	0.02 48	2.13 64	1.58 57	0.40 45	0.22 40	0.54 30	0.38 65	0.77 45	1.18 63	0.12 70	0.16 89	0.39 62	1.98 134	2.47 70	0.01 8

MSCF	0.57 59	0.58 57	0.44 60	0.06 38	0.10 50	0.17 54	0.00 1	0.20 56	0.09 48	1.29 90	0.00 1	0.26 39	0.28 73	0.02 48	2.09 61	1.60 58	0.37 44	0.24 45	0.31 16	0.38 65	0.82 51	1.00 56	0.11 68	0.16 89	0.37 60	2.01 136	2.43 68	0.01 8

LGtest1	1.32 86	1.92 95	0.79 108	0.47 112	0.42 108	0.30 105	0.01 34	0.31 63	0.32 95	0.17 65	1.27 134	1.00 72	0.54 96	0.13 96	2.60 83	2.56 93	1.74 92	2.13 130	4.62 112	0.81 99	3.30 104	4.35 159	0.14 73	0.16 89	1.32 109	0.23 69	2.87 83	1.08 91

HUF	1.64 99	2.58 119	1.08 135	0.06 38	0.15 65	0.38 115	0.02 59	5.18 128	0.13 62	0.81 77	0.01 70	2.39 106	0.78 121	0.08 79	3.21 96	3.05 103	1.62 88	1.13 95	5.33 123	1.59 126	5.53 169	3.45 125	0.67 119	0.16 89	1.09 99	0.10 46	2.95 86	0.86 83

RAFT + AFF	1.46 91	0.92 70	0.53 78	0.40 105	0.04 20	0.51 135	0.02 59	3.71 109	0.11 55	2.77 111	0.00 1	3.68 126	0.34 82	0.12 90	5.69 158	2.03 76	2.88 107	0.36 61	5.48 126	0.27 51	4.19 132	1.25 67	0.21 81	0.18 93	1.91 130	0.31 79	1.40 47	0.12 49

WAFT-Stereo (ZS)	2.29 115	1.83 94	0.38 41	0.10 60	0.16 68	0.09 30	0.05 88	5.58 134	0.37 98	5.64 154	0.07 78	4.55 142	0.54 96	3.40 287	5.27 148	3.97 138	1.96 98	1.02 88	3.74 105	0.85 101	6.10 182	4.36 160	1.01 173	0.19 94	3.82 153	0.62 98	2.38 65	3.72 133

DEFOM-Stereo_RVC	2.41 119	3.66 151	0.91 116	0.26 88	0.30 94	0.24 85	0.00 1	4.50 121	0.49 109	8.28 198	0.24 90	3.12 121	0.36 83	0.19 105	4.67 139	2.89 98	3.84 126	1.37 107	5.11 117	0.86 103	4.94 148	4.07 147	0.98 172	0.19 94	1.52 115	0.92 105	4.62 111	6.43 169

anonymousdsp	1.11 81	0.53 52	0.70 92	0.35 100	0.24 81	0.19 63	0.01 34	2.12 90	0.12 59	0.28 67	0.32 96	1.24 81	0.24 68	0.12 90	2.76 86	2.27 85	1.37 81	1.14 96	1.99 78	0.91 105	3.63 115	2.61 108	0.46 101	0.19 94	0.73 84	0.03 19	5.14 120	0.16 54

S2M2_L	3.63 145	4.17 177	4.42 242	0.76 144	0.40 103	0.35 112	0.07 101	5.73 137	1.10 167	12.00 251	0.00 1	2.43 107	0.70 111	0.46 162	6.08 182	4.81 189	8.83 233	1.69 119	5.97 139	1.54 124	6.61 200	3.75 136	0.90 150	0.21 97	2.83 143	3.76 161	8.35 185	10.11 207
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ARAFT	2.39 117	3.85 162	0.89 112	0.42 109	0.20 73	0.19 63	0.02 59	3.46 105	0.27 90	4.75 142	1.66 144	2.06 97	0.39 86	0.50 169	6.13 185	4.10 151	4.82 146	4.26 210	5.12 119	1.32 116	5.68 173	3.03 117	0.61 110	0.21 97	3.58 149	0.29 78	5.21 124	1.60 100

DepthFocus	2.25 114	2.49 116	0.66 89	0.28 92	0.15 65	0.30 105	0.15 138	4.83 122	1.04 160	1.44 94	0.00 1	2.87 116	0.77 115	0.31 134	3.41 100	4.28 158	3.80 125	2.03 128	6.06 144	2.58 183	4.05 125	2.64 109	0.91 152	0.22 99	1.49 114	0.94 108	4.85 116	8.26 188

RYNet	1.33 87	0.39 45	0.40 49	0.17 76	0.24 81	0.47 126	0.05 88	1.74 84	1.23 180	0.44 71	0.14 80	0.32 43	0.20 63	0.01 28	5.64 156	1.64 60	0.82 68	3.63 180	1.17 62	0.08 19	1.02 59	0.26 18	0.26 85	0.23 100	1.45 113	10.04 238	2.88 84	0.99 87

AFF-stereo	1.82 105	2.26 109	1.46 154	0.48 113	0.25 85	1.34 167	0.06 93	5.02 125	0.67 125	2.94 115	0.38 98	2.43 107	0.54 96	0.04 62	2.36 74	2.98 100	1.50 86	1.28 102	6.14 146	0.46 74	2.84 95	1.37 70	0.59 108	0.24 101	2.68 138	2.72 146	4.81 115	1.35 96

CCAANet	1.62 98	1.34 79	2.15 168	0.57 121	0.21 75	0.18 59	0.82 205	3.04 99	0.48 108	1.18 83	0.23 88	5.34 155	1.43 165	0.45 159	4.02 118	2.45 91	2.05 99	0.79 80	1.38 66	1.62 130	1.94 79	1.21 65	1.04 179	0.24 101	1.40 111	0.97 109	4.01 105	3.23 130

depth_test_26	6.25 210	5.08 237	1.50 156	0.64 126	0.30 94	0.23 81	0.05 88	16.34 302	1.19 178	30.54 353	0.24 90	30.17 311	1.03 133	0.16 101	3.70 102	5.41 213	19.08 325	2.56 146	12.49 223	1.71 134	15.72 318	4.09 148	0.73 128	0.25 103	2.91 144	2.02 137	6.55 159	4.05 136

small-0shot	2.51 122	1.76 91	0.71 93	0.08 49	0.44 111	0.39 116	0.06 93	5.74 138	0.94 149	4.06 132	0.00 1	5.63 158	1.72 180	0.35 145	4.32 124	5.77 230	2.96 109	3.70 183	3.64 102	0.82 100	4.67 142	6.02 204	0.14 73	0.26 104	2.69 140	2.25 140	2.17 61	6.41 168

MaDis-Stereo	1.47 92	0.79 67	0.48 71	0.15 71	0.38 100	0.08 29	0.06 93	0.40 70	0.41 103	1.99 100	0.00 1	1.07 77	0.13 53	0.02 48	3.18 95	2.92 99	2.53 103	1.79 122	5.43 125	0.76 98	2.42 88	2.23 100	0.31 89	0.26 104	2.60 137	2.33 142	2.20 62	4.80 148

iRaftStereo_RVC	1.19 83	1.36 80	0.77 98	0.41 107	0.28 92	0.28 99	0.01 34	3.64 108	0.21 85	0.42 70	1.74 145	1.58 88	0.30 77	0.16 101	2.24 69	2.10 79	1.62 88	0.70 76	2.00 79	0.42 71	2.95 96	2.78 110	0.39 96	0.26 104	0.74 85	0.22 65	3.64 97	0.86 83

HCRNet	2.91 130	3.19 139	0.80 109	1.42 171	0.27 89	0.41 119	0.63 194	2.61 95	0.08 42	37.79 362	2.40 157	4.61 144	0.20 63	0.27 128	4.32 124	1.94 69	1.87 97	0.78 79	2.43 87	0.63 87	2.71 91	1.37 70	0.49 103	0.26 104	0.56 76	0.41 93	5.09 119	1.03 90

PMTNet	4.94 184	4.88 223	4.33 238	0.87 146	0.95 155	0.75 144	0.24 162	7.00 157	1.68 203	9.89 217	3.04 172	11.43 211	0.99 132	0.44 157	6.15 186	5.72 226	8.20 219	1.62 117	10.98 204	1.31 115	7.98 225	4.24 153	1.21 203	0.27 108	9.00 236	6.68 210	9.35 202	14.21 247

LL-Strereo2	2.73 126	2.07 102	1.31 148	0.41 107	0.33 99	0.40 117	0.04 82	7.25 163	0.46 107	11.56 247	1.61 142	3.45 123	0.40 87	1.65 251	3.89 108	3.61 122	3.85 127	1.35 106	8.89 186	1.66 133	4.46 139	3.90 141	0.74 129	0.28 109	1.80 121	1.56 121	5.15 122	1.47 97

RAFT_CTSACE	1.80 103	3.98 166	0.77 98	0.63 125	0.30 94	0.28 99	0.03 69	5.40 132	0.17 79	8.06 196	0.26 94	3.50 124	1.29 152	0.27 128	2.19 65	2.25 84	1.31 80	0.55 70	2.14 82	0.25 49	2.51 89	4.48 164	0.64 116	0.28 109	0.82 88	0.32 81	5.60 134	0.28 65

LG-Stereo_Zeroshot	6.72 223	3.40 146	1.00 125	5.25 243	10.15 299	14.83 303	4.71 259	9.45 202	0.97 151	13.44 277	2.15 154	13.40 241	1.65 176	0.44 157	4.62 138	4.69 184	7.97 215	3.95 196	10.75 202	1.97 148	7.61 220	7.82 244	1.09 190	0.31 111	7.20 210	4.85 184	12.53 255	25.31 306

CES	5.95 206	2.93 129	1.36 150	0.66 128	1.36 185	1.18 161	0.21 151	31.02 342	1.50 194	6.36 168	12.72 297	8.42 184	1.98 196	0.32 137	6.05 177	6.73 248	8.14 218	2.77 153	6.00 141	2.30 170	23.59 350	5.42 194	1.63 243	0.32 112	6.88 206	3.82 162	6.83 164	10.13 208

DF_test	2.19 112	4.05 171	1.66 158	0.33 97	0.29 93	0.25 89	0.08 107	5.04 126	0.78 130	5.79 159	0.00 1	7.17 169	0.69 110	0.02 48	3.87 107	3.98 140	3.61 119	1.51 111	2.56 89	2.33 177	3.64 116	3.28 123	0.91 152	0.33 113	0.64 80	0.56 96	3.57 94	2.27 113

Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 137	2.37 111	1.28 146	0.68 134	0.58 124	0.24 85	0.06 93	6.44 151	0.82 133	6.37 169	4.72 192	4.67 145	1.17 143	0.24 117	5.91 172	4.37 161	5.47 160	2.70 150	5.05 116	1.77 139	4.30 134	5.04 178	0.50 105	0.35 114	4.79 174	10.48 243	3.57 94	8.71 194

test_4	2.66 124	2.69 121	2.24 174	0.64 126	0.43 110	0.45 123	0.29 169	7.08 159	0.21 85	13.81 283	0.17 82	5.08 149	0.55 100	0.25 118	3.14 94	3.74 127	3.62 120	2.05 129	3.70 103	1.04 106	3.58 113	3.56 130	0.67 119	0.36 115	1.58 116	2.25 140	5.99 149	2.50 121

AIO-test2	0.17 6	0.17 22	0.03 7	0.01 4	0.10 50	0.04 17	0.07 101	0.02 10	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.56 62	0.06 15	0.00 1	0.64 6	0.80 13	0.08 3	0.12 25	0.25 11	0.25 49	0.19 5	0.36 27	0.01 27	0.37 116	0.16 35	0.01 5	0.17 3	0.00 1

raft+_RVC	2.50 121	2.50 117	1.82 160	0.62 124	0.39 102	0.94 151	0.12 128	6.00 142	0.51 110	6.37 169	2.93 170	3.97 131	0.61 105	0.13 96	3.95 111	3.26 109	3.23 114	1.33 105	6.64 157	1.09 107	3.07 99	2.53 106	0.72 126	0.37 116	2.72 141	2.42 143	6.25 153	3.14 128

UniTT-Stereo	1.58 95	0.76 66	0.60 85	0.11 63	0.32 98	0.19 63	0.03 69	2.21 91	0.34 96	4.40 139	0.00 1	2.37 103	0.32 78	0.05 71	3.96 116	3.80 130	2.25 100	1.61 116	6.17 147	0.64 88	3.66 117	2.14 96	0.45 99	0.39 118	1.01 95	1.65 125	1.17 43	2.06 108

RAFT+CT+SA	2.12 111	4.55 199	0.77 98	0.68 134	0.20 73	0.11 35	0.03 69	6.05 144	0.25 88	6.05 164	0.01 70	4.53 140	1.70 179	0.35 145	2.99 90	3.98 140	1.76 93	1.41 109	4.23 108	0.66 91	4.06 127	4.89 177	0.26 85	0.39 118	0.88 92	0.33 83	5.32 131	0.92 86

test_5	1.60 96	3.48 149	0.54 79	0.18 78	0.06 34	0.23 81	0.03 69	5.33 130	0.27 90	1.64 97	1.35 135	3.71 128	1.93 188	0.23 112	4.32 124	3.32 113	1.42 84	1.29 104	2.63 90	0.35 62	1.40 67	2.80 112	0.08 64	0.39 118	0.54 73	0.20 60	5.14 120	0.43 72

TDLM	1.02 76	1.64 87	1.38 151	0.37 102	0.90 150	0.67 143	0.76 203	2.31 92	0.18 81	0.25 66	2.96 171	2.21 101	0.64 109	0.31 134	1.15 28	1.45 49	1.52 87	0.93 83	0.98 52	0.67 93	0.98 56	0.42 31	0.64 116	0.39 118	0.23 43	0.19 58	1.76 53	1.68 102

MIM_Stereo	1.95 107	4.20 180	1.15 138	0.66 128	0.48 112	0.54 136	0.10 113	4.26 119	0.35 97	3.18 120	0.24 90	2.64 111	0.33 80	0.37 149	3.71 103	3.67 125	3.04 110	2.25 137	4.58 111	1.35 117	4.11 129	2.85 114	0.49 103	0.44 122	0.97 94	0.59 97	4.57 110	1.60 100

CASnet	3.99 166	5.08 237	0.97 124	0.66 128	0.61 133	0.50 130	0.10 113	9.21 201	0.93 146	15.01 300	2.63 163	13.58 242	1.27 148	0.28 130	5.49 152	3.06 104	3.54 118	1.02 88	12.15 221	1.35 117	6.94 208	3.55 129	0.66 118	0.44 122	3.95 156	0.88 103	7.01 165	6.82 173
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MIF-Stereo (partial)	1.81 104	4.50 198	0.75 95	0.33 97	0.68 138	0.27 95	0.12 128	1.52 81	0.53 113	1.31 93	0.03 76	1.02 73	0.50 94	0.13 96	3.75 105	4.15 153	3.64 121	2.41 144	2.72 91	0.67 93	3.40 105	2.87 115	0.44 98	0.46 124	1.62 118	1.84 128	5.04 117	4.09 137

CVANet_RVC	1.68 100	2.90 127	2.47 182	2.89 214	1.15 174	2.50 201	1.35 217	3.81 111	0.39 102	0.59 75	4.79 193	2.85 115	0.62 106	0.52 173	1.71 48	2.12 81	1.49 85	1.21 98	1.54 69	1.42 119	1.98 81	1.37 70	0.60 109	0.46 124	0.61 79	0.35 85	2.29 63	1.34 95

DFGA-Net	1.48 94	2.55 118	0.77 98	1.08 156	0.31 97	0.44 121	0.06 93	3.18 102	0.15 75	2.41 107	0.18 83	1.14 79	0.23 67	0.12 90	4.32 124	3.28 111	2.89 108	0.96 84	3.40 100	0.23 46	2.22 86	1.78 86	0.45 99	0.47 126	1.61 117	0.13 54	5.07 118	0.52 74

plain	2.08 109	4.58 200	0.78 106	0.45 111	1.13 172	0.30 105	0.09 111	3.41 104	0.38 101	3.93 130	0.01 70	1.70 91	0.40 87	0.07 77	4.24 123	4.24 157	3.66 122	2.76 152	5.86 136	0.31 59	3.28 102	3.58 132	0.15 76	0.47 126	1.63 119	1.64 124	2.57 73	4.57 140

gcap_with_dpt	7.29 237	5.56 255	3.30 212	10.94 284	2.59 230	4.37 228	0.21 151	11.86 257	1.52 197	13.45 278	4.60 190	24.10 297	4.31 263	0.65 192	5.36 149	6.93 251	9.39 243	5.93 260	10.33 195	2.78 191	9.97 257	8.67 263	1.07 183	0.49 128	8.51 225	4.99 188	11.81 247	23.19 291

GCAP-BAT	7.29 237	5.56 255	3.30 212	10.94 284	2.59 230	4.37 228	0.21 151	11.86 257	1.52 197	13.45 278	4.60 190	24.10 297	4.31 263	0.65 192	5.36 149	6.93 251	9.39 243	5.93 260	10.33 195	2.78 191	9.97 257	8.67 263	1.07 183	0.49 128	8.51 225	4.99 188	11.81 247	23.19 291

AASNet	1.22 84	2.00 99	0.89 112	0.43 110	1.99 210	1.14 158	0.48 184	2.04 88	0.14 66	0.51 72	0.89 119	0.50 58	0.20 63	0.40 154	3.90 109	1.95 70	1.29 79	1.75 121	1.62 71	1.12 109	1.97 80	1.71 83	0.72 126	0.51 130	1.03 97	0.32 81	2.81 81	0.65 78

AANet_RVC	1.37 88	0.66 63	0.62 86	0.25 87	1.74 195	0.10 32	0.67 200	1.93 86	1.51 196	0.84 78	0.26 94	0.38 49	0.91 126	0.19 105	4.34 130	2.69 95	1.41 83	1.28 102	1.30 64	1.13 110	0.73 42	0.94 52	0.25 83	0.51 130	1.68 120	1.46 119	3.94 104	5.33 154

CREStereo++_RVC	4.28 169	4.68 205	4.25 235	1.08 156	1.43 188	0.25 89	0.11 121	7.12 160	1.06 161	8.41 200	2.65 164	8.74 187	7.06 289	0.37 149	4.85 143	5.04 198	8.52 227	1.71 120	5.48 126	1.62 130	6.08 181	3.73 135	1.10 191	0.52 132	4.73 173	3.85 163	10.36 228	10.81 218
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RAFT-Stereo + iAFF	2.66 124	3.98 166	2.74 186	0.66 128	0.54 119	1.38 168	0.08 107	8.29 182	1.10 167	2.81 113	1.79 147	4.55 142	0.62 106	0.05 71	3.26 97	3.00 101	2.86 106	1.01 86	7.25 162	1.55 125	3.90 122	2.28 101	0.86 142	0.54 133	5.14 180	2.58 144	5.87 147	3.12 127

4D-IteraStereo	3.57 141	1.40 83	3.26 206	0.93 149	0.64 135	0.21 73	0.15 138	8.38 185	0.58 119	13.21 274	1.95 150	5.52 157	0.78 121	0.70 201	4.77 140	4.00 144	4.72 143	3.05 164	7.65 168	1.59 126	7.94 224	6.96 222	0.86 142	0.56 134	2.75 142	4.52 176	7.16 169	2.15 112

GMOStereo	3.91 160	3.72 154	0.92 119	1.64 176	1.12 168	0.50 130	0.63 194	8.76 192	0.91 142	15.01 300	0.71 105	6.30 161	1.33 155	0.23 112	3.95 111	4.42 165	5.04 150	3.85 191	8.60 179	1.98 149	5.17 154	7.78 239	0.82 136	0.56 134	6.49 199	3.33 155	9.48 204	2.37 115

error version	3.91 160	3.72 154	0.92 119	1.64 176	1.12 168	0.50 130	0.63 194	8.76 192	0.91 142	15.01 300	0.71 105	6.30 161	1.33 155	0.23 112	3.95 111	4.42 165	5.04 150	3.85 191	8.60 179	1.98 149	5.17 154	7.78 239	0.82 136	0.56 134	6.49 199	3.33 155	9.48 204	2.37 115

test-v	3.91 160	3.72 154	0.92 119	1.64 176	1.12 168	0.50 130	0.63 194	8.76 192	0.91 142	15.01 300	0.71 105	6.30 161	1.33 155	0.23 112	3.95 111	4.42 165	5.04 150	3.85 191	8.60 179	1.98 149	5.17 154	7.78 239	0.82 136	0.56 134	6.49 199	3.33 155	9.48 204	2.37 115

test-2	3.91 160	3.72 154	0.92 119	1.64 176	1.12 168	0.50 130	0.63 194	8.76 192	0.91 142	15.01 300	0.71 105	6.30 161	1.33 155	0.23 112	3.95 111	4.42 165	5.04 150	3.85 191	8.60 179	1.98 149	5.17 154	7.78 239	0.82 136	0.56 134	6.49 199	3.33 155	9.48 204	2.37 115

TestStereo1	2.77 127	4.95 228	0.77 98	0.49 114	0.27 89	0.13 39	0.11 121	5.74 138	0.44 104	6.03 162	0.19 85	1.51 86	2.08 202	1.12 229	6.37 191	4.90 191	3.76 123	1.25 100	5.48 126	1.44 120	5.77 177	7.77 236	0.37 94	0.57 139	1.26 104	2.93 150	6.36 156	2.59 122

SA-5K	2.77 127	4.95 228	0.77 98	0.49 114	0.27 89	0.13 39	0.11 121	5.74 138	0.44 104	6.03 162	0.19 85	1.51 86	2.08 202	1.12 229	6.37 191	4.90 191	3.76 123	1.25 100	5.48 126	1.44 120	5.77 177	7.77 236	0.37 94	0.57 139	1.26 104	2.93 150	6.36 156	2.59 122

raftrobust	4.09 168	2.00 99	3.23 204	1.32 167	0.96 156	0.44 121	0.15 138	9.53 206	0.71 127	13.29 275	5.73 211	5.50 156	1.07 136	0.39 152	6.70 209	4.77 188	5.29 158	2.88 160	7.88 170	2.18 165	5.75 176	4.31 155	1.37 222	0.57 139	6.87 205	6.05 198	5.91 148	5.47 157

YMNet	1.98 108	2.40 113	0.74 94	1.03 154	1.28 180	1.32 165	3.58 248	2.57 93	1.71 207	1.54 96	0.55 103	2.62 110	3.42 247	1.58 249	3.80 106	4.67 183	2.66 104	1.52 112	3.20 98	0.65 89	1.56 69	2.31 103	0.02 39	0.59 142	2.27 133	0.75 101	3.23 89	1.91 104

TESTraft	2.52 123	4.45 194	0.77 98	0.55 118	0.24 81	0.15 50	0.10 113	5.57 133	0.37 98	5.42 151	0.24 90	1.63 89	2.10 206	1.16 232	6.48 198	4.71 185	3.39 116	1.01 86	4.62 112	1.20 113	3.66 117	7.30 228	0.36 93	0.61 143	1.11 101	2.78 147	5.69 139	2.43 120

delet	1.00 75	1.38 82	0.86 111	0.34 99	0.99 160	1.00 156	0.38 173	0.91 78	0.18 81	1.23 85	0.46 101	0.68 68	0.37 85	0.79 212	3.35 99	1.81 64	1.37 81	0.77 78	0.86 47	0.53 78	1.57 70	0.48 34	0.46 101	0.62 144	0.84 90	0.22 65	3.65 98	1.02 88

TestStereo	5.06 186	5.12 241	3.29 209	2.13 194	0.66 137	3.22 215	0.07 101	12.34 266	0.61 123	21.17 335	1.07 123	11.86 216	1.49 170	0.34 139	4.60 132	2.79 96	6.67 185	1.12 94	13.94 235	1.75 138	11.50 284	3.17 120	0.80 134	0.63 145	6.03 194	3.31 152	10.14 224	6.81 172

XX-Stereo	8.40 256	2.85 124	3.92 230	7.47 266	1.11 167	6.30 254	2.23 237	12.78 273	1.03 157	11.47 243	9.17 258	13.26 237	2.17 213	0.59 181	7.84 243	9.52 296	9.36 242	5.44 250	14.15 237	5.72 250	8.92 240	6.58 214	1.26 208	0.63 145	32.29 346	11.47 254	12.55 256	26.75 311

GLC_STEREO	5.29 192	5.26 247	3.54 219	1.72 183	2.01 212	0.76 145	0.07 101	9.53 206	0.76 129	13.31 276	6.35 220	8.74 187	1.57 174	2.03 260	4.82 141	4.71 185	11.99 283	2.19 133	8.79 185	2.88 197	17.78 329	8.08 248	0.80 134	0.64 147	3.96 158	1.70 126	12.99 257	5.85 165

anonymousdsp2	2.91 130	4.21 181	2.42 180	0.57 121	0.53 116	1.58 179	0.08 107	6.62 152	0.27 90	4.15 135	2.56 160	4.45 137	0.45 90	0.97 221	4.05 119	3.34 115	3.04 110	1.87 124	11.24 209	1.50 123	4.44 138	5.29 190	0.50 105	0.69 148	3.16 147	1.06 111	6.44 158	3.20 129

TANstereo	7.47 240	4.26 184	3.29 209	2.79 209	2.87 237	3.88 223	0.13 130	5.71 135	1.55 200	6.86 178	2.72 167	2.17 99	2.24 214	4.18 294	12.57 312	12.99 337	10.89 269	18.94 347	22.19 297	17.84 339	7.39 217	5.50 196	29.21 361	0.71 149	1.27 107	3.98 165	9.84 216	5.70 160

XX-TBD	7.47 240	4.26 184	3.29 209	2.79 209	2.87 237	3.88 223	0.13 130	5.71 135	1.55 200	6.86 178	2.72 167	2.17 99	2.24 214	4.18 294	12.57 312	12.99 337	10.89 269	18.94 347	22.19 297	17.84 339	7.39 217	5.50 196	29.21 361	0.71 149	1.27 107	3.98 165	9.84 216	5.70 160

anonymous	2.98 132	0.81 68	0.62 86	0.20 84	0.59 125	0.48 128	0.39 176	5.25 129	0.90 141	5.70 155	0.00 1	7.04 168	1.94 191	0.25 118	4.83 142	5.69 223	3.91 132	4.30 212	7.05 160	2.10 157	5.07 153	6.50 212	0.14 73	0.73 151	3.05 146	1.60 123	6.32 154	4.88 151

DMCA	1.74 102	2.24 108	1.84 161	0.49 114	0.92 152	1.14 158	0.13 130	1.67 83	1.22 179	1.86 99	2.71 165	2.80 114	0.32 78	0.80 213	3.91 110	3.06 104	2.68 105	2.46 145	2.04 81	1.09 107	2.71 91	1.41 76	0.88 147	0.76 152	0.83 89	1.23 115	3.78 101	2.08 109

UDGNet	10.26 286	8.45 290	3.50 216	23.52 327	22.01 336	19.33 317	17.38 322	8.53 188	3.15 250	6.28 167	8.15 248	7.27 170	0.49 93	45.27 357	5.89 170	4.08 148	7.49 206	5.36 248	10.11 193	5.48 247	9.04 244	6.61 215	14.31 339	0.77 153	11.67 263	6.19 205	7.72 179	8.93 197

EGLCR-Stereo	4.86 181	4.87 219	4.24 234	0.66 128	0.92 152	3.38 219	0.04 82	8.65 190	1.15 172	8.90 207	1.19 132	8.78 189	2.32 222	0.67 197	3.49 101	4.65 182	6.35 176	4.19 207	8.22 176	1.79 140	8.98 243	8.12 250	0.90 150	0.78 154	4.37 162	4.84 183	14.60 272	14.17 246

ADLNet	4.36 173	5.79 261	2.34 177	2.31 196	3.04 240	3.06 213	1.41 220	6.28 149	1.71 207	3.10 119	5.71 210	16.87 273	2.06 201	10.00 325	5.74 161	3.62 123	4.57 141	3.32 172	5.11 117	2.82 194	3.10 100	4.01 143	1.10 191	0.79 155	4.46 165	6.15 203	5.79 145	3.43 131

WQFJA1++	9.76 278	2.90 127	1.06 133	38.00 340	1.23 178	38.86 346	40.12 351	7.75 173	0.82 133	7.10 183	4.56 188	17.75 282	8.82 294	0.12 90	4.07 120	5.97 237	5.91 167	2.86 158	13.59 230	2.62 185	5.44 166	5.28 188	1.08 187	0.81 156	5.67 188	7.24 212	15.96 284	17.80 264

trnet	4.72 176	5.07 236	3.82 228	1.23 163	0.52 114	0.77 146	0.08 107	9.70 209	1.63 202	12.26 255	2.71 165	12.63 230	2.41 224	0.47 164	5.53 154	5.69 223	8.60 228	1.65 118	5.73 134	2.07 155	7.20 215	4.13 150	1.01 173	0.81 156	6.09 196	4.55 177	9.78 214	11.22 221

test_for_model	3.90 155	4.68 205	1.01 126	0.70 137	0.60 127	0.61 137	0.21 151	7.35 164	0.57 114	10.07 221	1.11 124	10.44 199	0.77 115	0.34 139	4.61 133	5.08 200	16.22 311	2.35 139	7.34 163	2.32 171	8.18 226	5.07 179	0.95 160	0.82 158	1.87 123	1.97 129	5.24 126	4.76 143

GCAPDPT-zeroshot4090	3.90 155	4.68 205	1.01 126	0.70 137	0.60 127	0.61 137	0.21 151	7.35 164	0.57 114	10.07 221	1.11 124	10.44 199	0.77 115	0.34 139	4.61 133	5.08 200	16.22 311	2.35 139	7.34 163	2.32 171	8.18 226	5.07 179	0.95 160	0.82 158	1.87 123	1.97 129	5.24 126	4.76 143

testlalala	3.90 155	4.68 205	1.01 126	0.70 137	0.60 127	0.61 137	0.21 151	7.35 164	0.57 114	10.07 221	1.11 124	10.44 199	0.77 115	0.34 139	4.61 133	5.08 200	16.22 311	2.35 139	7.34 163	2.32 171	8.18 226	5.07 179	0.95 160	0.82 158	1.87 123	1.97 129	5.24 126	4.76 143

GCAPDPT-zeroshot	3.90 155	4.68 205	1.01 126	0.70 137	0.60 127	0.61 137	0.21 151	7.35 164	0.57 114	10.07 221	1.11 124	10.44 199	0.77 115	0.34 139	4.61 133	5.08 200	16.22 311	2.35 139	7.34 163	2.32 171	8.18 226	5.07 179	0.95 160	0.82 158	1.87 123	1.97 129	5.24 126	4.76 143

GCAP-Stereo	3.90 155	4.68 205	1.01 126	0.70 137	0.60 127	0.61 137	0.21 151	7.35 164	0.57 114	10.07 221	1.11 124	10.44 199	0.77 115	0.34 139	4.61 133	5.08 200	16.22 311	2.35 139	7.34 163	2.32 171	8.18 226	5.07 179	0.95 160	0.82 158	1.87 123	1.97 129	5.24 126	4.76 143

CREStereo	4.65 175	5.05 232	3.91 229	1.23 163	0.52 114	0.79 147	0.10 113	9.62 208	1.76 211	10.00 218	2.78 169	11.95 220	2.45 226	0.47 164	5.77 166	5.85 234	9.05 236	1.48 110	5.89 137	2.21 166	7.71 221	4.21 151	1.12 194	0.83 163	6.05 195	4.56 178	9.33 201	10.79 216
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
DNS	5.81 203	7.93 286	3.09 198	0.52 117	0.53 116	4.27 226	0.13 130	10.04 217	1.68 203	8.51 202	1.75 146	19.89 289	2.75 236	0.36 148	12.31 310	5.89 235	9.65 252	3.18 169	10.39 197	4.01 227	10.39 263	6.11 205	1.08 187	0.87 164	7.00 208	4.85 184	9.30 200	10.32 209

zero-FE	8.76 264	3.81 161	1.17 140	23.39 326	5.69 270	29.42 334	20.80 331	12.93 274	1.18 176	10.74 235	6.56 221	16.44 271	6.89 288	1.19 234	5.86 167	5.28 209	9.71 254	4.42 217	17.12 266	3.27 208	12.39 297	7.82 244	1.07 183	0.87 164	3.79 151	4.37 171	9.66 211	10.76 215

LoS	8.88 267	4.05 171	1.28 146	1.18 162	1.51 189	2.83 206	0.20 148	49.84 367	2.23 228	25.23 344	30.02 359	14.66 256	2.13 211	0.53 174	5.74 161	7.35 262	7.89 213	3.07 165	10.61 199	2.17 163	10.65 266	6.56 213	1.57 238	0.87 164	14.16 286	9.04 225	9.21 196	15.09 251
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	3.65 147	2.19 104	0.90 115	1.07 155	0.18 71	0.94 151	0.04 82	6.87 155	0.97 151	7.98 195	2.55 159	3.83 129	0.95 128	0.57 179	5.52 153	5.43 215	6.84 188	3.37 173	5.62 132	2.07 155	7.93 223	5.27 187	1.21 203	0.87 164	1.22 103	2.60 145	9.70 212	11.77 223

DDF-Stereo	7.50 242	3.78 158	1.17 140	15.58 305	4.52 261	23.29 327	12.40 310	12.95 276	1.09 165	11.08 241	4.46 187	16.20 265	5.91 280	1.29 239	5.54 155	5.53 219	9.50 249	3.75 187	13.36 228	2.91 198	11.01 274	7.66 234	1.07 183	0.88 168	3.79 151	4.56 178	9.50 208	9.67 204

G2L-Stereo	3.48 138	2.86 125	1.51 157	1.59 175	2.75 233	0.98 154	0.42 178	6.25 148	1.34 187	5.62 153	8.39 251	5.15 151	1.80 181	1.13 231	5.88 168	4.10 151	5.17 156	2.65 149	4.09 107	1.64 132	3.43 108	2.15 97	1.39 224	0.88 168	4.70 171	6.01 197	7.34 176	4.83 149

GANet	1.82 105	1.64 87	1.45 153	1.64 176	1.59 192	3.29 217	1.37 218	3.97 114	0.80 132	1.49 95	1.65 143	4.25 135	0.33 80	0.55 177	2.45 77	2.07 78	3.11 112	3.41 174	1.60 70	0.45 72	1.32 65	0.94 52	0.87 145	0.89 170	1.39 110	0.46 94	3.70 99	2.40 119

IPLG	3.82 153	4.08 174	1.77 159	0.66 128	1.10 165	1.40 170	1.06 213	7.97 176	0.58 119	5.71 156	2.09 153	7.34 172	1.94 191	0.68 199	6.96 215	3.94 136	6.95 193	4.42 217	6.44 155	2.11 159	3.66 117	8.25 252	0.97 170	0.91 171	4.05 160	6.06 199	6.79 162	5.17 153

MGS-Stereo	2.39 117	4.74 214	0.91 116	0.57 121	0.42 108	0.24 85	0.13 130	3.39 103	0.30 93	1.24 87	0.43 99	1.17 80	0.59 104	0.69 200	6.94 214	3.65 124	5.59 162	3.79 190	6.31 152	1.86 144	4.88 147	3.88 140	0.70 124	0.93 172	1.90 129	0.92 105	4.53 109	3.69 132

TRStereo	8.83 266	8.80 296	13.01 324	6.34 257	1.88 203	16.53 311	4.61 257	10.15 221	1.16 173	10.57 232	4.38 185	15.04 257	1.84 183	0.72 204	6.57 204	8.36 281	8.62 229	4.39 216	11.80 213	4.99 241	10.38 262	8.45 258	1.16 199	0.93 172	12.57 271	12.31 264	30.08 330	22.69 289

rafts_anoy	3.60 142	5.19 245	2.96 191	0.71 142	0.94 154	1.15 160	0.58 191	7.80 174	0.85 137	5.74 157	5.15 202	4.46 138	0.80 123	0.30 133	5.99 175	4.47 169	5.17 156	4.92 232	6.42 154	2.15 161	4.87 146	4.03 146	0.96 168	0.94 174	4.99 175	4.39 172	5.59 133	5.69 159

DN	8.70 263	3.33 144	3.25 205	11.21 288	0.54 119	20.49 319	1.30 216	8.31 183	1.79 213	4.86 143	6.59 222	37.44 322	1.27 148	0.22 109	5.76 165	7.42 263	8.26 221	3.71 184	11.28 210	3.29 209	8.35 232	7.05 223	1.68 244	0.95 175	24.92 331	14.60 287	13.73 268	23.27 293

DNSM	6.18 208	8.07 288	3.65 223	0.29 93	0.55 122	8.32 270	0.14 136	10.75 239	1.93 217	8.99 208	2.36 156	15.12 258	2.77 239	0.38 151	12.20 309	6.14 238	9.88 256	3.42 176	11.55 211	4.23 234	10.61 265	6.26 207	1.06 181	0.97 176	7.90 217	5.29 191	10.71 234	13.29 235

test_3	5.18 189	3.24 141	3.52 217	1.97 190	1.82 201	1.38 168	0.57 190	10.49 234	0.58 119	15.72 310	1.14 130	20.47 292	1.21 145	0.59 181	6.11 184	3.99 143	7.17 200	3.73 186	14.43 246	2.01 154	6.36 193	10.05 295	0.79 133	0.97 176	5.22 181	4.31 169	7.31 174	4.84 150

PS-NSSS	8.92 268	10.56 303	2.94 189	20.23 317	6.01 273	13.21 297	7.92 280	14.92 297	1.45 191	18.68 326	0.90 120	43.30 327	4.22 262	3.63 289	6.76 212	3.35 116	5.53 161	3.52 177	19.94 288	2.70 187	3.62 114	1.71 83	3.48 289	0.97 176	8.91 233	8.81 223	8.63 190	14.97 250

FINET	2.77 127	2.20 105	2.22 173	3.13 216	0.96 156	0.85 149	0.44 180	2.83 97	1.89 215	3.86 128	0.87 118	4.06 133	1.56 173	0.53 174	7.78 240	4.97 195	4.37 140	1.53 113	8.10 175	1.44 120	3.94 123	2.47 105	0.43 97	1.02 179	2.68 138	1.59 122	6.19 152	2.93 125

SA	3.89 154	4.31 188	0.91 116	1.17 161	1.14 173	0.89 150	0.17 143	8.93 197	0.74 128	13.98 285	0.19 85	7.57 175	1.40 163	1.37 245	6.47 197	4.55 172	5.81 164	2.80 157	6.32 153	1.59 126	4.12 130	6.35 210	0.26 85	1.04 180	2.93 145	6.10 201	9.85 218	4.12 138

CFNet	4.33 172	3.98 166	2.01 166	4.38 232	2.45 224	2.25 198	0.54 188	6.78 154	0.88 140	4.20 137	5.09 201	17.09 275	2.33 223	0.48 166	5.67 157	3.01 102	4.34 139	2.87 159	5.36 124	2.39 178	4.04 124	1.79 87	0.77 131	1.05 181	8.67 230	5.50 194	8.59 188	10.37 210

raft_robust	5.58 197	4.22 182	1.07 134	1.67 182	0.73 140	1.66 182	0.33 171	10.68 238	1.24 182	28.57 351	1.40 137	8.69 185	2.30 221	0.92 220	5.75 164	5.47 217	6.87 189	4.05 203	12.01 216	2.00 153	7.75 222	8.62 261	0.71 125	1.06 182	6.91 207	8.32 219	9.75 213	7.96 184

GMStereo	3.35 136	4.62 202	0.54 79	0.92 148	0.78 142	1.72 184	0.13 130	8.79 196	0.44 104	2.60 109	0.80 117	12.77 233	0.24 68	0.08 79	4.35 131	3.21 107	7.17 200	1.21 98	13.22 226	1.85 143	5.24 160	2.17 98	0.63 113	1.06 182	4.50 166	0.66 99	8.59 188	2.08 109
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HLF11	4.32 171	4.80 217	3.12 200	1.30 166	0.97 159	1.33 166	0.14 136	10.35 224	1.98 221	4.69 141	5.29 205	5.65 159	0.54 96	0.22 109	7.07 218	4.61 176	6.53 181	4.57 221	13.44 229	2.78 191	3.42 106	4.81 174	2.11 258	1.08 184	5.34 183	6.60 209	5.15 122	8.75 195

MMNet	1.47 92	1.42 84	0.77 98	0.38 104	1.31 183	0.40 117	0.41 177	2.03 87	0.60 122	0.59 75	1.41 138	1.71 92	0.29 76	1.11 228	4.13 121	2.32 90	2.38 102	1.85 123	2.96 96	1.59 126	1.76 74	0.67 45	0.69 122	1.09 185	1.07 98	0.92 105	4.71 113	1.02 88

ACRE	3.62 144	4.42 193	1.19 143	1.43 172	0.89 147	1.26 164	0.47 182	10.01 216	1.14 171	7.17 186	4.96 199	7.60 176	1.21 145	2.50 264	6.59 205	4.37 161	5.99 168	1.95 126	5.99 140	2.46 180	6.37 194	4.38 161	1.22 207	1.10 186	3.95 156	1.36 117	5.72 140	1.98 106

UPFNet	2.49 120	1.99 98	2.37 179	1.34 169	2.02 213	2.42 199	1.28 215	4.05 116	1.40 188	2.80 112	2.31 155	1.94 95	0.62 106	1.73 255	6.03 176	3.15 106	3.86 128	3.15 168	5.50 130	3.22 205	1.74 73	1.29 69	1.15 196	1.10 186	2.08 132	1.13 113	5.67 138	1.81 103

HITNet	3.05 133	1.95 96	1.39 152	2.31 196	0.99 160	0.27 95	0.10 113	6.94 156	1.94 220	9.64 215	3.77 179	6.82 166	0.95 128	0.42 155	5.11 144	2.84 97	3.36 115	2.24 136	3.02 97	1.84 142	3.48 109	3.17 120	0.83 140	1.10 186	1.87 123	2.18 138	7.99 181	5.68 158
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
test-3	4.72 176	3.18 137	3.66 224	1.86 186	1.74 195	1.44 174	0.59 192	9.78 210	0.51 110	10.97 239	1.51 140	16.42 267	1.15 141	0.64 189	6.55 201	4.09 150	6.92 192	3.09 167	14.37 244	1.92 147	6.27 188	8.30 256	0.89 148	1.11 189	4.71 172	2.88 148	7.22 170	5.72 163

test_1	4.72 176	3.18 137	3.66 224	1.86 186	1.75 199	1.44 174	0.59 192	9.79 211	0.51 110	11.07 240	1.49 139	16.42 267	1.16 142	0.64 189	6.53 200	4.08 148	6.87 189	3.07 165	14.39 245	1.91 146	6.26 187	8.28 254	0.87 145	1.11 189	4.69 170	2.89 149	7.26 173	5.71 162

DISCO	3.96 165	3.91 164	1.34 149	1.96 189	2.17 219	4.70 236	3.66 250	4.01 115	3.78 264	5.05 145	6.84 224	2.38 104	2.08 202	0.35 145	6.06 178	3.90 133	6.57 182	4.25 209	8.62 183	3.32 210	4.39 136	4.01 143	1.40 226	1.11 189	4.06 161	4.93 187	7.01 165	5.11 152

CIPLG	3.61 143	4.41 192	1.23 145	1.34 169	0.89 147	1.20 162	0.47 182	10.05 218	1.17 174	6.95 180	4.93 198	7.61 177	1.19 144	2.50 264	6.60 208	4.23 156	5.99 168	1.94 125	6.22 149	2.59 184	6.28 189	4.55 167	1.21 203	1.12 192	3.89 154	1.19 114	5.66 137	1.93 105

iinet-f	5.03 185	3.97 165	2.00 163	2.22 195	0.72 139	4.42 231	1.39 219	3.78 110	0.83 136	5.79 159	16.26 317	7.84 180	3.16 244	0.39 152	6.73 210	5.80 232	5.81 164	2.96 162	18.68 279	4.96 240	6.63 202	6.26 207	1.62 241	1.13 193	5.70 189	2.23 139	8.85 193	5.76 164

IPLGR_C	3.64 146	4.47 197	1.21 144	1.32 167	0.89 147	1.21 163	0.44 180	10.00 215	1.13 170	7.19 187	4.86 195	7.67 178	1.22 147	2.60 267	6.55 201	4.38 163	5.99 168	2.00 127	6.05 143	2.52 181	6.35 192	4.56 169	1.21 203	1.13 193	3.93 155	1.54 120	5.76 144	1.99 107

IER	3.28 135	3.00 130	1.18 142	0.96 151	1.10 165	1.73 185	0.69 201	4.33 120	0.93 146	2.94 115	8.22 250	10.19 196	0.95 128	2.88 272	6.34 190	3.77 129	4.10 134	2.77 153	3.58 101	3.17 203	2.98 97	2.43 104	1.42 228	1.15 195	2.40 134	4.50 175	5.36 132	5.45 156

coex_refinement	4.31 170	3.78 158	2.00 163	2.11 193	2.61 232	3.36 218	1.00 211	7.00 157	5.00 273	4.99 144	7.18 234	5.99 160	0.71 112	0.71 202	5.94 173	4.03 147	4.99 148	3.23 170	5.91 138	2.73 189	3.78 121	2.21 99	1.62 241	1.22 196	5.54 185	5.57 195	7.81 180	15.29 252

castereo	4.75 179	3.67 152	3.58 220	0.69 136	0.87 146	0.27 95	0.07 101	8.75 191	1.00 154	13.17 268	3.69 177	10.74 206	0.96 131	0.51 172	5.21 146	5.81 233	8.80 232	2.58 147	10.68 201	2.10 157	9.16 245	7.11 225	1.27 211	1.22 196	5.98 193	6.89 211	6.34 155	7.25 178

R-Stereo Train	7.06 232	5.17 242	4.44 245	4.55 234	1.74 195	5.01 238	0.03 69	10.47 232	2.45 238	13.20 272	7.65 240	12.96 234	1.97 193	0.66 194	7.02 216	8.24 278	11.06 271	5.33 245	15.01 251	3.87 220	10.24 259	9.64 280	0.94 157	1.23 198	11.65 261	13.69 278	8.71 191	13.64 240

RAFT-Stereo	7.06 232	5.17 242	4.44 245	4.55 234	1.74 195	5.01 238	0.03 69	10.47 232	2.45 238	13.20 272	7.65 240	12.96 234	1.97 193	0.66 194	7.02 216	8.24 278	11.06 271	5.33 245	15.01 251	3.87 220	10.24 259	9.64 280	0.94 157	1.23 198	11.65 261	13.69 278	8.71 191	13.64 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
s12784h	7.05 231	6.53 270	4.78 256	8.33 271	4.14 253	1.42 171	0.26 163	9.52 205	1.68 203	10.88 237	3.99 180	15.69 261	5.75 277	0.46 162	5.88 168	5.02 197	9.11 237	2.34 138	10.63 200	1.72 136	10.37 261	4.63 171	1.02 175	1.24 200	10.41 253	10.56 245	16.24 286	27.67 314

HGLStereo	3.76 152	2.76 123	2.94 189	1.14 159	2.09 217	2.07 192	0.84 206	4.17 118	0.94 149	3.87 129	12.55 294	2.53 109	1.36 161	1.33 244	5.16 145	4.75 187	6.97 194	5.00 236	6.08 145	3.00 199	5.28 164	3.98 142	0.94 157	1.33 201	5.42 184	5.41 192	5.83 146	3.80 134

HH	7.89 248	2.46 114	10.75 307	3.19 217	2.51 226	5.20 242	4.37 254	11.24 248	2.24 229	12.85 261	2.59 161	11.89 217	2.11 207	1.29 239	6.59 205	9.43 293	9.29 239	5.91 258	16.06 259	6.96 272	14.02 308	9.66 282	2.23 262	1.34 202	9.53 243	11.90 260	13.93 270	23.53 295

HanStereo	7.89 248	2.46 114	10.75 307	3.19 217	2.51 226	5.20 242	4.37 254	11.24 248	2.24 229	12.85 261	2.59 161	11.89 217	2.11 207	1.29 239	6.59 205	9.43 293	9.29 239	5.91 258	16.06 259	6.96 272	14.02 308	9.66 282	2.23 262	1.34 202	9.53 243	11.90 260	13.93 270	23.53 295

iRaft-Stereo_20w	9.64 277	4.92 226	13.83 329	15.20 304	4.25 256	9.14 274	4.64 258	12.08 261	3.15 250	12.31 256	9.46 265	13.76 243	2.27 218	0.77 207	8.70 262	8.19 276	9.42 246	3.52 177	14.49 247	7.92 287	9.66 252	6.74 219	1.33 219	1.34 202	17.96 302	16.99 301	22.98 316	25.32 307

Sa-1000	4.52 174	4.36 191	0.94 123	0.95 150	1.37 186	0.99 155	0.19 144	9.48 203	1.23 180	13.79 282	0.78 115	5.33 154	1.84 183	1.70 253	7.36 227	4.84 190	7.91 214	3.69 182	10.07 192	1.73 137	5.79 179	7.50 232	0.33 92	1.39 205	8.06 218	5.66 196	10.24 225	4.58 141

CFNet_pseudo	5.91 204	3.52 150	3.34 214	6.20 256	3.32 243	5.95 250	0.34 172	10.37 226	1.25 183	14.57 296	11.14 284	7.98 182	5.93 281	2.55 266	8.18 250	5.00 196	5.14 155	3.96 197	8.63 184	3.16 202	4.10 128	3.53 128	1.45 230	1.42 206	7.02 209	8.12 216	11.12 238	12.25 225

anonymity	9.08 272	3.30 143	11.90 315	6.36 258	3.32 243	4.38 230	2.11 234	13.09 277	2.14 225	12.78 259	24.99 345	10.78 208	2.01 198	0.77 207	5.90 171	8.78 284	8.79 231	3.64 181	16.50 263	8.09 290	9.18 246	8.86 266	1.82 252	1.45 207	15.23 292	21.82 330	12.38 252	24.87 305

MIPNet	5.28 190	5.21 246	2.42 180	0.96 151	1.54 191	1.77 186	1.43 223	9.99 214	1.07 162	5.20 147	5.32 206	11.54 212	3.41 246	0.66 194	7.23 222	5.18 206	8.25 220	4.96 233	10.27 194	4.20 233	3.48 109	8.54 259	1.33 219	1.45 207	8.47 224	10.14 240	7.62 178	10.87 219

castereo++	4.78 180	2.21 106	3.04 195	2.43 200	0.59 125	0.28 99	0.07 101	10.36 225	0.79 131	14.07 286	2.48 158	17.49 280	1.03 133	0.43 156	4.18 122	5.31 210	7.70 210	3.04 163	8.41 177	1.71 134	8.44 234	7.29 227	1.42 228	1.47 209	4.60 169	6.12 202	9.51 209	4.66 142

DMCA-RVC	3.69 148	2.69 121	2.18 171	1.93 188	2.43 223	1.44 174	2.89 242	3.94 113	5.33 277	3.34 122	4.21 184	11.38 210	1.29 152	1.28 238	7.23 222	4.15 153	4.25 137	3.53 179	4.86 114	2.77 190	4.84 145	4.43 162	1.06 181	1.47 209	1.95 131	1.99 135	5.75 143	7.13 175

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 196	5.54 254	4.48 248	3.34 221	8.15 286	2.84 207	11.81 309	6.36 150	7.66 293	5.78 158	5.33 207	13.38 240	1.43 165	6.77 317	8.35 254	3.58 120	3.89 131	2.73 151	6.50 156	2.45 179	4.05 125	3.51 127	1.46 231	1.47 209	4.50 166	9.14 226	6.65 161	7.99 185
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RALCasStereoNet	3.91 160	4.92 226	3.22 203	1.25 165	1.26 179	1.64 181	0.65 199	7.99 177	0.65 124	8.76 206	4.87 197	7.31 171	0.94 127	0.26 124	5.95 174	4.30 159	6.48 179	4.60 223	5.27 122	1.90 145	5.25 163	3.80 138	0.91 152	1.48 212	5.91 190	4.81 182	4.62 111	6.52 171

Any-RAFT	7.56 244	4.67 204	10.19 303	5.61 249	3.24 242	0.94 151	0.71 202	9.86 212	1.40 188	8.52 204	11.08 282	12.26 225	1.05 135	0.54 176	5.73 160	7.53 267	9.41 245	3.96 197	18.38 278	4.03 228	11.34 281	8.27 253	1.60 240	1.55 213	15.63 293	15.41 294	10.13 223	20.95 284

DF	6.94 229	4.82 218	4.97 258	4.12 229	0.65 136	5.76 247	0.10 113	11.41 252	1.71 207	10.78 236	4.82 194	17.02 274	1.11 137	0.62 188	6.38 193	7.96 271	8.13 217	5.03 238	18.75 280	4.69 238	9.85 256	7.82 244	1.28 212	1.56 214	7.51 214	6.58 208	13.60 266	20.49 282

STTStereo	5.68 199	6.69 272	6.57 276	3.38 223	5.86 271	3.08 214	9.13 295	5.39 131	4.13 267	4.12 134	7.05 227	10.29 197	3.43 248	6.41 314	9.30 271	3.89 132	4.74 144	5.33 245	6.03 142	2.17 163	5.24 160	3.16 119	1.54 236	1.57 215	5.56 186	8.28 218	7.44 177	13.60 236

Reg-Stereo(zero)	6.44 214	4.46 195	5.66 270	2.61 204	1.30 181	2.20 195	2.23 237	12.33 263	1.93 217	13.00 265	11.23 285	12.22 223	2.25 216	1.85 257	4.33 128	6.19 240	7.10 197	4.01 199	17.22 267	3.60 213	6.43 195	7.36 229	1.29 215	1.59 216	5.94 191	8.40 220	11.22 239	16.02 256

FLISNet	6.44 214	4.46 195	5.66 270	2.61 204	1.30 181	2.20 195	2.23 237	12.33 263	1.93 217	13.00 265	11.23 285	12.22 223	2.25 216	1.85 257	4.33 128	6.19 240	7.10 197	4.01 199	17.22 267	3.60 213	6.43 195	7.36 229	1.29 215	1.59 216	5.94 191	8.40 220	11.22 239	16.02 256

RALAANet	3.52 139	3.11 135	2.97 193	1.15 160	1.20 175	1.71 183	0.23 161	6.04 143	1.02 156	4.47 140	4.42 186	3.09 120	1.43 165	0.26 124	6.06 178	3.85 131	4.78 145	5.01 237	8.94 187	3.58 212	5.33 165	4.51 166	1.10 191	1.59 216	3.98 159	4.39 172	6.63 160	4.21 139

dd	6.36 212	5.34 249	1.03 131	23.89 328	0.57 123	11.85 290	0.76 203	8.17 180	0.31 94	7.87 193	0.08 79	25.57 304	0.36 83	0.83 215	7.60 234	4.16 155	14.92 302	2.61 148	19.55 286	2.15 161	4.54 140	2.55 107	0.96 168	1.60 219	6.25 198	1.43 118	10.32 226	6.48 170

sAnonymous2	6.75 225	3.01 132	1.09 136	0.56 119	0.86 143	3.69 221	0.20 148	13.79 286	3.54 258	3.81 126	5.80 212	5.21 152	3.97 259	0.45 159	9.32 273	9.91 305	11.13 273	9.66 302	19.38 282	7.15 276	10.98 272	11.72 314	1.80 248	1.62 220	9.87 249	10.73 248	10.41 229	12.62 229

CroCo_RVC	6.75 225	3.01 132	1.09 136	0.56 119	0.86 143	3.69 221	0.20 148	13.79 286	3.54 258	3.81 126	5.80 212	5.21 152	3.97 259	0.45 159	9.32 273	9.91 305	11.13 273	9.66 302	19.38 282	7.15 276	10.98 272	11.72 314	1.80 248	1.62 220	9.87 249	10.73 248	10.41 229	12.62 229

ADCP+	7.57 245	5.95 265	6.65 279	4.01 226	4.41 257	6.21 253	8.21 282	8.97 198	15.76 322	4.18 136	12.91 299	16.38 266	1.42 164	3.62 288	6.73 210	5.20 207	5.84 166	4.36 214	13.27 227	3.05 201	6.62 201	6.20 206	2.24 264	1.63 222	7.32 211	18.78 311	8.33 184	16.03 258

MSMDNet	7.75 246	5.40 250	4.83 257	1.65 181	1.97 209	2.23 197	0.86 209	10.39 228	1.50 194	11.53 246	7.49 238	11.66 213	3.58 255	0.99 224	8.04 246	10.34 317	10.85 268	5.13 240	22.46 300	13.04 323	11.51 285	10.76 306	1.81 251	1.63 222	11.41 259	9.18 229	13.28 262	15.81 255

cross-raft	7.92 250	5.83 264	4.66 255	3.42 225	1.99 210	3.02 212	0.56 189	12.35 267	1.29 184	13.91 284	6.87 226	13.98 245	1.84 183	0.75 205	7.47 230	9.69 301	10.47 263	4.26 210	22.05 296	7.48 283	12.08 290	13.17 324	1.78 247	1.64 224	12.98 276	12.29 263	13.04 259	14.82 249

RAFT-Test	7.86 247	5.10 239	4.59 250	5.48 247	1.88 203	2.05 190	1.04 212	11.43 253	1.47 192	12.34 257	8.89 254	12.35 226	2.27 218	0.87 217	7.69 239	10.14 314	10.49 264	4.98 234	21.48 293	9.21 299	12.20 293	10.06 296	1.80 248	1.68 225	12.76 272	10.30 242	13.47 265	16.31 259

UNet	3.74 151	3.26 142	3.07 197	1.82 185	1.90 205	2.72 204	1.23 214	6.67 153	1.74 210	5.15 146	4.59 189	3.93 130	1.34 159	2.73 270	5.38 151	3.97 138	6.35 176	4.01 199	6.20 148	3.83 218	4.23 133	3.13 118	1.49 234	1.68 225	3.36 148	4.36 170	6.04 150	6.85 174

ManiGeoR	5.07 187	5.06 234	3.15 201	2.87 211	1.21 176	1.43 172	0.19 144	10.89 243	3.19 252	6.76 174	8.05 246	10.48 204	1.14 139	0.25 118	7.19 219	4.63 179	6.17 174	4.82 229	13.69 233	3.23 206	5.67 171	5.89 202	2.10 256	1.76 227	5.04 178	9.17 227	5.64 135	7.18 176

HLf10	5.07 187	5.06 234	3.15 201	2.87 211	1.21 176	1.43 172	0.19 144	10.89 243	3.19 252	6.76 174	8.05 246	10.48 204	1.14 139	0.25 118	7.19 219	4.63 179	6.17 174	4.82 229	13.69 233	3.23 206	5.67 171	5.89 202	2.10 256	1.76 227	5.04 178	9.17 227	5.64 135	7.18 176

EKT-Stereo	9.40 276	6.93 274	5.29 265	9.99 278	4.49 259	9.39 276	10.24 296	10.33 223	1.86 214	10.09 227	7.09 233	14.17 252	2.04 199	0.82 214	8.66 260	10.08 311	12.72 287	10.67 316	19.67 287	6.85 271	18.66 336	11.56 312	1.08 187	1.76 227	18.60 305	15.03 292	13.09 261	12.67 231

PDISCO_ROB	4.91 182	3.21 140	2.14 167	2.74 206	2.11 218	1.51 177	1.48 225	4.94 124	2.29 232	2.49 108	5.41 208	4.86 147	2.09 205	1.83 256	6.55 201	6.61 247	6.04 171	10.49 314	6.22 149	4.15 231	7.50 219	7.17 226	1.15 196	1.81 230	6.10 197	6.17 204	17.36 292	8.08 186

test-1	8.48 257	2.23 107	4.98 259	2.04 192	2.03 214	10.12 280	1.99 231	15.82 300	2.06 223	13.18 270	7.18 234	12.57 227	2.54 232	0.64 189	7.64 235	7.87 270	9.96 258	7.03 280	24.35 306	7.18 281	11.13 275	12.94 322	1.20 202	1.91 231	13.93 284	14.53 286	12.14 251	19.78 279

TestStereo_HL3	9.28 275	8.05 287	4.42 242	5.60 248	2.04 215	10.14 282	5.10 261	11.97 259	4.18 269	10.28 229	12.74 298	29.69 309	10.12 302	0.21 107	7.83 242	10.25 316	12.91 289	4.38 215	14.27 240	4.31 236	8.59 236	11.16 310	1.47 232	1.95 232	8.53 227	9.41 231	17.24 291	23.70 297

gcap-zeroshot	8.63 262	3.80 160	9.84 301	6.96 262	2.19 220	6.36 255	2.19 236	12.60 270	1.44 190	15.10 305	8.45 252	15.33 259	1.97 193	0.48 166	8.25 252	9.98 309	9.50 249	5.57 252	30.94 321	12.03 320	11.22 278	10.47 302	2.43 272	2.00 233	8.32 222	11.08 252	11.00 237	13.62 239

LMCR-Stereo	5.39 195	4.30 187	2.89 188	1.13 158	1.91 206	2.74 205	0.11 121	7.55 170	2.14 225	6.83 176	4.10 183	10.39 198	0.87 124	0.60 183	6.86 213	4.92 193	10.03 260	4.62 225	17.39 269	6.52 264	8.52 235	7.79 243	0.95 160	2.04 234	4.45 164	4.62 181	10.48 231	10.75 214

EAI-Stereo	8.01 253	4.87 219	4.99 260	5.25 243	4.23 255	7.18 260	6.95 274	13.19 279	2.31 233	10.61 233	6.86 225	13.29 238	1.93 188	1.00 225	9.61 277	9.46 295	9.57 251	4.69 227	18.16 274	8.69 295	8.96 242	8.64 262	1.41 227	2.04 234	11.59 260	8.24 217	13.03 258	19.52 275

IPLGR	5.92 205	6.24 268	3.26 206	2.76 207	1.94 208	1.03 157	0.52 187	10.26 222	0.82 133	8.09 197	9.29 260	11.67 214	2.41 224	0.71 202	8.16 249	4.48 170	6.52 180	6.34 267	15.32 254	5.98 255	5.58 170	9.27 274	1.28 212	2.20 236	9.24 238	9.44 232	9.23 197	7.80 182

DeepPrunerF	6.67 222	4.91 225	2.71 185	5.81 251	14.61 321	4.84 237	5.92 270	6.05 144	5.90 282	3.01 117	11.37 287	3.03 119	1.93 188	2.43 262	7.67 238	8.08 273	7.06 195	4.09 204	11.97 214	3.91 222	6.91 207	5.40 192	3.22 283	2.23 237	21.61 324	10.08 239	6.82 163	8.42 190

CFNet_RVC	5.36 194	5.40 250	4.21 233	5.04 241	4.49 259	4.48 233	0.85 208	6.16 146	2.33 234	5.54 152	9.67 267	7.72 179	1.53 172	1.01 226	7.47 230	3.94 136	5.67 163	4.23 208	6.87 159	3.53 211	6.63 202	4.83 175	0.92 155	2.24 238	9.70 247	9.81 234	9.91 220	10.56 212

sCroCo_RVC	6.73 224	3.16 136	1.16 139	0.36 101	0.96 156	3.01 211	0.48 184	9.86 212	3.55 260	5.96 161	3.53 174	4.46 138	4.94 270	0.90 219	8.47 258	12.80 336	12.41 284	8.74 294	18.16 274	6.11 257	16.64 324	13.91 326	0.77 131	2.27 239	9.25 239	7.62 215	13.29 263	9.02 201

AF-Net	5.68 199	4.87 219	3.58 220	5.01 239	6.35 276	7.34 261	5.88 268	7.21 161	6.61 285	2.00 101	9.35 261	12.65 231	2.84 241	2.93 273	7.30 225	3.90 133	3.88 129	2.77 153	7.90 171	2.87 195	3.53 111	4.34 157	2.43 272	2.29 240	5.03 176	6.54 206	14.92 274	8.95 199

Nwc_Net	5.68 199	4.87 219	3.58 220	5.01 239	6.35 276	7.34 261	5.88 268	7.21 161	6.61 285	2.00 101	9.35 261	12.65 231	2.84 241	2.93 273	7.30 225	3.90 133	3.88 129	2.77 153	7.90 171	2.87 195	3.53 111	4.34 157	2.43 272	2.29 240	5.03 176	6.54 206	14.92 274	8.95 199

TestStereo_HL2	6.11 207	5.74 260	4.54 249	3.39 224	1.34 184	2.85 208	0.11 121	10.38 227	3.29 254	8.36 199	10.10 271	14.07 250	1.46 169	0.22 109	8.10 247	5.50 218	8.33 225	5.27 243	12.11 218	3.86 219	4.95 150	5.52 198	1.39 224	2.30 242	7.66 216	10.76 250	9.14 194	14.16 245

CASS	10.12 283	5.79 261	5.47 266	7.96 267	5.68 269	8.59 272	5.39 264	16.39 305	5.43 279	21.03 334	10.04 270	14.11 251	3.94 258	0.77 207	8.68 261	6.97 254	15.85 310	6.06 263	24.19 305	6.68 268	12.18 292	10.22 298	2.57 276	2.37 243	16.93 299	11.40 253	17.21 290	21.46 287
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DSFCA	4.04 167	5.03 231	2.21 172	2.54 203	2.56 229	2.90 209	2.32 241	3.90 112	2.54 240	3.07 118	7.06 231	4.70 146	0.88 125	0.60 183	6.08 182	4.01 145	4.71 142	4.61 224	8.45 178	3.20 204	5.06 152	5.33 191	2.28 267	2.37 243	4.53 168	4.90 186	5.72 140	7.60 180

GGDA	6.19 209	5.52 252	4.65 254	2.47 201	1.53 190	3.40 220	0.15 138	11.28 251	2.60 241	9.13 211	9.38 263	14.04 248	1.31 154	0.28 130	8.12 248	5.38 212	8.06 216	5.36 248	11.99 215	3.92 224	5.23 159	5.41 193	1.32 217	2.48 245	8.20 220	12.87 268	9.40 203	13.69 242

model_zeroshot	8.79 265	4.12 176	4.32 237	4.09 228	2.53 228	2.03 189	1.42 222	12.06 260	2.78 243	11.50 245	7.30 236	17.22 278	1.68 177	1.46 246	9.56 276	9.97 308	13.75 295	6.02 262	29.32 313	10.75 313	10.87 271	9.59 279	1.15 196	2.51 246	13.79 283	13.62 275	10.78 235	23.13 290

MSKI-zero shot	7.94 251	4.90 224	4.34 239	3.10 215	1.70 194	4.00 225	1.44 224	12.93 274	2.03 222	12.15 254	7.79 243	12.00 221	1.80 181	0.61 187	6.29 188	8.66 283	10.45 262	4.09 204	20.51 290	7.15 276	10.78 269	9.52 277	1.14 195	2.63 247	9.80 248	20.32 324	15.32 278	18.86 270

FADNet	8.23 255	5.99 267	3.09 198	5.83 252	3.63 247	4.34 227	8.43 285	15.97 301	2.81 244	15.51 308	12.42 293	13.91 244	5.01 271	1.96 259	9.98 284	5.15 205	5.42 159	5.73 255	22.84 301	5.93 254	8.77 238	6.73 218	0.95 160	2.69 248	12.22 269	13.83 282	9.29 199	13.73 243

BEATNet_4x	5.29 192	3.00 130	2.25 175	3.27 219	2.19 220	0.79 147	0.43 179	8.36 184	3.67 261	16.72 317	3.62 176	9.42 192	2.83 240	1.19 234	7.64 235	6.41 245	6.68 186	6.54 270	6.26 151	2.71 188	8.94 241	9.57 278	0.86 142	2.72 249	3.78 150	3.50 160	10.49 232	8.93 197

IGEV-FE	9.83 279	4.18 178	14.24 332	14.55 300	3.97 250	6.77 257	8.90 291	13.23 280	2.33 234	12.97 264	10.82 279	14.05 249	2.57 233	0.78 210	6.41 194	9.61 299	9.91 257	4.57 221	16.97 264	8.01 288	11.37 282	9.80 286	1.26 208	2.77 250	20.85 320	13.67 276	19.71 302	21.20 285

IGEV_Zeroshot_test	9.84 280	4.19 179	14.24 332	14.55 300	3.97 250	6.77 257	8.88 290	13.23 280	2.33 234	12.89 263	11.00 281	14.00 246	2.57 233	0.78 210	6.41 194	9.61 299	9.97 259	4.56 220	16.98 265	8.01 288	11.37 282	9.81 287	1.26 208	2.77 250	20.84 319	13.68 277	19.70 301	21.20 285

MyStereo04	7.01 230	5.80 263	6.23 275	3.28 220	2.46 225	1.87 188	0.29 169	10.65 237	3.72 262	10.06 220	3.60 175	14.64 255	1.45 168	0.55 177	10.04 286	7.24 260	7.08 196	5.80 256	16.47 262	5.91 253	9.44 249	7.77 236	1.92 254	2.84 252	11.34 258	12.60 265	15.95 282	10.38 211

HLf8	5.80 202	5.11 240	3.02 194	4.32 231	1.75 199	1.53 178	0.27 165	12.33 263	2.98 247	6.50 172	8.91 255	11.22 209	1.27 148	0.26 124	8.38 256	5.06 199	7.63 208	4.81 228	14.17 239	4.18 232	5.68 173	6.94 221	2.12 259	2.85 253	6.50 203	10.52 244	8.20 183	10.00 206

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 300	6.48 269	14.29 334	11.47 289	8.54 290	23.20 326	13.19 311	13.63 283	8.04 296	17.21 319	10.63 277	17.65 281	3.63 257	0.60 183	9.93 283	12.28 332	13.21 292	7.85 291	43.19 342	5.88 252	10.83 270	8.16 251	1.16 199	2.87 254	18.97 307	19.48 317	15.95 282	31.05 321

CC-Net-ROB	21.26 329	37.17 355	18.21 347	53.24 355	41.87 354	43.35 352	32.25 345	28.26 338	7.15 289	35.79 359	8.18 249	67.30 367	6.82 287	17.02 341	9.70 280	3.67 125	10.84 267	8.97 295	38.52 341	7.29 282	6.46 197	4.21 151	12.31 334	2.88 255	17.19 301	13.90 283	13.06 260	28.51 319

UCFNet_RVC	7.31 239	10.90 308	3.72 226	8.53 272	6.34 275	5.70 246	1.88 229	9.50 204	2.87 245	10.61 233	9.09 256	24.45 300	3.50 253	0.83 215	7.65 237	3.74 127	5.02 149	4.98 234	9.22 189	4.07 230	7.02 210	4.58 170	2.97 279	2.88 255	14.87 288	9.76 233	9.23 197	13.60 236

Anonymous3	11.53 291	7.69 285	3.27 208	1.73 184	2.85 236	7.82 265	5.00 260	14.29 292	10.32 303	14.16 289	4.86 195	24.64 301	5.75 277	1.19 234	17.24 346	14.45 344	17.03 317	12.98 329	29.47 314	10.30 309	19.88 342	20.00 350	2.84 277	2.89 257	14.98 290	13.96 284	18.36 297	13.25 234

DLCB_ROB	6.64 221	4.98 230	4.42 242	2.78 208	3.88 249	3.23 216	2.91 243	6.23 147	3.75 263	7.92 194	9.28 259	12.04 222	5.57 276	3.10 280	6.52 199	4.32 160	7.17 200	4.49 219	5.54 131	3.76 216	6.52 198	4.47 163	2.84 277	3.00 258	26.87 338	12.78 266	12.52 254	8.36 189

iResNet_ROB	4.93 183	4.72 213	3.53 218	2.88 213	1.64 193	2.62 203	1.84 228	7.85 175	1.17 174	6.17 165	7.61 239	4.17 134	8.58 293	0.75 205	6.46 196	4.48 170	7.24 203	4.88 231	11.20 208	3.00 199	4.43 137	2.29 102	1.28 212	3.11 259	7.39 212	6.06 199	9.14 194	8.50 191

PWCDC_ROB	7.98 252	2.58 119	2.16 169	1.57 174	3.59 246	2.05 190	1.50 226	4.07 117	26.78 344	1.69 98	12.22 292	3.64 125	46.61 358	9.30 322	10.12 288	8.17 275	6.16 173	6.56 271	7.10 161	5.79 251	6.75 206	12.25 317	3.12 282	3.16 260	2.54 136	9.33 230	5.21 124	11.52 222

iResNetv2_ROB	5.61 198	4.07 173	1.96 162	4.69 236	2.20 222	4.60 235	0.94 210	8.50 187	2.09 224	6.20 166	12.67 296	13.31 239	6.49 285	0.50 169	6.25 187	4.56 173	5.13 154	4.03 202	14.34 243	3.94 225	6.24 185	4.48 164	1.50 235	3.20 261	6.68 204	5.25 190	9.83 215	7.92 183

DeepPruner_ROB	7.23 235	3.43 147	5.83 273	5.40 246	5.92 272	4.54 234	3.14 245	7.68 172	3.99 265	10.10 228	11.71 290	8.69 185	5.30 273	1.52 247	11.36 302	6.40 244	8.96 235	7.60 288	10.41 198	4.28 235	12.74 299	8.68 265	2.39 270	3.23 262	8.74 231	14.91 290	10.83 236	7.52 179

AACVNet	6.57 219	4.28 186	2.00 163	6.89 261	8.25 287	5.89 249	2.06 232	9.02 199	2.20 227	10.00 218	10.55 275	8.16 183	1.92 187	1.66 252	7.56 233	5.64 222	8.28 222	6.20 265	11.08 205	5.61 249	6.11 183	5.44 195	2.48 275	3.25 263	8.55 228	9.98 237	10.12 222	14.15 244

RP	7.25 236	7.42 279	9.24 296	9.13 275	6.89 280	7.70 264	8.79 289	8.38 185	7.87 295	2.24 103	14.27 309	12.61 229	6.13 283	3.08 279	7.46 228	4.61 176	6.04 171	3.25 171	9.49 190	3.91 222	5.24 160	5.64 199	1.57 238	3.25 263	9.67 246	7.42 213	11.28 241	13.10 232

HSM	6.59 220	4.79 216	4.59 250	4.39 233	4.12 252	1.77 186	1.59 227	13.37 282	1.89 215	10.07 221	10.56 276	9.18 191	4.34 265	1.32 243	7.55 232	4.62 178	11.19 276	4.14 206	10.06 191	4.43 237	9.64 251	4.84 176	1.32 217	3.28 265	9.26 240	11.65 257	11.34 243	12.56 228

DLNR_Zeroshot_test	27.74 342	81.73 388	12.63 319	100.00 398	0.86 143	2.07 192	98.97 398	12.75 272	1.01 155	13.19 271	6.22 218	12.59 228	2.29 220	24.24 352	96.65 398	100.00 402	32.51 355	28.96 362	28.74 312	5.03 242	12.27 296	9.76 285	1.02 175	3.30 266	13.96 285	10.23 241	18.30 296	19.61 277

SGM-Forest	8.97 270	9.25 300	2.31 176	18.42 312	9.53 296	10.54 286	2.93 244	12.39 268	1.78 212	8.99 208	3.73 178	18.11 283	11.34 303	4.22 296	7.99 244	6.38 243	6.62 183	2.95 161	9.10 188	3.77 217	8.28 231	4.80 173	3.31 284	3.31 267	16.01 295	11.58 256	25.32 322	19.29 273
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pcwnet_v2	8.61 259	4.00 169	5.13 262	8.89 274	4.68 263	8.06 266	3.37 247	10.49 234	4.03 266	13.78 281	13.40 302	9.95 195	20.61 315	5.41 308	9.26 270	5.78 231	8.28 222	5.18 241	11.11 206	3.63 215	6.31 190	4.55 167	2.42 271	3.34 268	13.64 282	13.45 273	13.60 266	20.23 280

TestStereo-Hl	8.22 254	5.64 258	5.57 269	2.02 191	2.08 216	4.47 232	0.84 206	12.53 269	4.99 272	11.62 248	11.13 283	23.65 295	1.99 197	0.29 132	8.90 264	8.21 277	8.86 234	6.65 273	15.48 255	5.08 243	7.20 215	8.93 268	1.38 223	3.55 269	8.10 219	12.89 269	16.44 287	23.51 294

RASNet	3.53 140	3.37 145	3.79 227	1.55 173	1.82 201	2.49 200	0.49 186	8.15 179	2.25 231	3.47 123	3.22 173	4.35 136	2.16 212	0.31 134	3.74 104	3.52 119	4.32 138	2.23 135	4.31 109	2.32 171	4.60 141	3.57 131	0.74 129	3.60 270	2.49 135	3.92 164	9.56 210	8.84 196

GES	6.26 211	5.53 253	2.66 184	2.38 199	2.84 235	5.88 248	2.06 232	7.47 169	3.11 249	9.19 212	7.05 227	4.90 148	1.68 177	3.18 282	9.10 267	7.18 258	11.91 282	6.77 276	21.06 292	6.50 263	9.84 255	6.26 207	1.97 255	3.63 271	4.43 163	4.60 180	8.49 186	9.43 203

NVstereo2D	7.07 234	4.11 175	2.84 187	6.07 255	4.20 254	14.23 298	16.14 319	8.04 178	2.36 237	3.80 125	7.36 237	6.35 165	1.34 159	27.27 354	10.21 290	6.95 253	8.32 224	6.49 268	5.84 135	2.62 185	5.05 151	2.83 113	6.83 321	3.65 272	10.99 255	4.40 174	6.12 151	6.36 167

ADCRef	8.62 260	6.53 270	4.38 240	2.47 201	4.66 262	8.28 269	7.51 277	8.58 189	14.10 320	6.83 176	10.63 277	11.91 219	3.53 254	3.06 278	8.72 263	7.72 269	8.71 230	7.39 285	17.63 271	6.13 258	9.53 250	9.33 276	4.93 302	3.70 273	9.63 245	18.39 309	9.86 219	18.66 268

GANet-ADL	9.10 273	7.28 276	5.18 264	7.24 265	6.79 279	8.88 273	3.94 251	10.88 242	5.35 278	13.12 267	9.94 269	18.49 285	3.48 251	0.67 197	9.63 278	7.42 263	11.69 281	5.51 251	17.72 272	10.52 312	9.26 247	7.40 231	2.98 280	3.73 274	11.03 256	13.06 271	15.27 277	19.21 272

stereogan	9.22 274	9.08 297	8.33 290	11.15 287	11.62 311	12.54 294	9.08 294	11.06 246	7.59 292	5.21 148	9.53 266	16.86 272	9.57 298	3.28 285	9.65 279	6.22 242	7.24 203	5.22 242	14.15 237	7.10 275	7.16 214	7.07 224	3.96 292	3.76 275	8.32 222	9.81 234	20.71 309	13.60 236

NCC-stereo	10.18 284	8.77 294	7.25 285	9.61 276	10.25 301	9.82 278	10.40 298	10.44 230	14.05 316	2.32 105	13.76 305	15.72 262	12.69 308	4.10 291	11.13 300	5.74 227	7.76 211	10.24 308	13.60 231	6.21 259	6.74 204	6.62 216	6.26 316	3.79 276	13.26 279	17.07 302	21.78 312	15.57 253

Abc-Net	10.18 284	8.77 294	7.25 285	9.61 276	10.25 301	9.82 278	10.40 298	10.44 230	14.05 316	2.32 105	13.76 305	15.72 262	12.69 308	4.10 291	11.13 300	5.74 227	7.76 211	10.24 308	13.60 231	6.21 259	6.74 204	6.62 216	6.26 316	3.79 276	13.26 279	17.07 302	21.78 312	15.57 253
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
APVNet	6.75 225	4.23 183	2.36 178	4.05 227	5.00 265	8.19 268	5.50 265	10.42 229	2.99 248	3.74 124	11.48 288	5.09 150	1.52 171	1.53 248	8.48 259	9.23 287	12.54 285	9.16 297	15.66 256	6.55 266	6.98 209	6.77 220	1.47 232	4.01 278	8.58 229	4.04 167	14.92 274	7.68 181

AIO-Stereo-zeroshot	11.45 290	4.75 215	12.72 320	13.00 297	3.08 241	15.95 306	7.30 276	11.65 255	5.18 275	15.56 309	10.86 280	18.28 284	3.46 249	0.50 169	9.21 269	10.61 318	12.90 288	9.82 305	25.14 307	8.72 296	10.57 264	8.99 271	1.17 201	4.04 279	18.39 304	21.60 328	13.33 264	32.44 324

DN-CSS_ROB	5.28 190	3.87 163	4.38 240	2.33 198	3.00 239	0.63 142	0.22 159	10.51 236	1.48 193	10.35 230	11.92 291	14.00 246	4.14 261	0.49 168	6.33 189	3.51 118	7.12 199	3.41 174	14.86 249	2.28 169	6.55 199	3.37 124	1.33 219	4.19 280	5.66 187	3.49 159	7.31 174	5.92 166

AE-Stereo	6.49 217	4.68 205	4.46 247	4.91 238	1.05 164	1.61 180	2.27 240	9.12 200	0.98 153	14.13 288	1.59 141	15.96 264	2.04 199	0.88 218	5.74 161	6.79 249	10.74 265	5.71 254	12.14 219	5.55 248	9.80 254	10.03 293	0.97 170	4.34 281	10.30 252	8.50 222	11.70 246	9.14 202

ADCL	10.50 288	10.03 302	7.04 284	7.18 264	5.54 268	10.26 285	10.81 301	14.24 289	19.32 330	14.16 289	15.22 314	14.41 253	4.88 269	4.92 301	8.29 253	7.34 261	9.11 237	6.50 269	15.94 257	6.52 264	12.93 301	10.39 301	5.04 304	4.34 281	12.79 273	15.31 293	12.40 253	18.55 267

PSMNet-ADL	12.39 295	8.76 293	8.74 293	10.89 283	9.42 295	10.75 288	8.02 281	14.92 297	7.72 294	22.73 339	14.98 313	26.26 305	26.16 323	2.48 263	10.16 289	9.33 290	11.52 278	6.30 266	25.52 308	10.03 307	11.60 286	8.36 257	6.21 314	4.37 283	13.15 278	14.31 285	22.08 315	9.86 205

dad	13.38 301	7.58 284	1.49 155	31.22 333	8.43 288	16.14 308	21.04 333	25.65 333	1.53 199	24.43 342	1.06 122	37.14 319	11.36 304	1.70 253	8.35 254	5.36 211	22.07 343	3.72 185	32.83 326	2.57 182	13.11 302	3.50 126	2.20 261	4.41 284	12.90 275	4.07 168	33.22 337	24.21 301

SACVNet	8.62 260	5.97 266	5.15 263	6.88 260	6.74 278	5.68 245	7.59 278	11.19 247	8.65 297	10.96 238	7.05 227	7.94 181	2.49 228	2.67 269	8.38 256	6.92 250	9.83 255	7.65 289	15.12 253	9.30 302	10.70 267	8.06 247	2.25 265	4.43 285	18.03 303	13.51 274	15.43 279	14.21 247

ICVP	7.52 243	4.60 201	8.97 295	5.16 242	4.46 258	5.66 244	1.41 220	8.26 181	4.13 267	7.86 192	7.69 242	9.43 193	5.99 282	1.18 233	7.22 221	6.97 254	7.58 207	5.27 243	10.96 203	5.33 244	7.09 211	12.60 319	16.70 342	4.49 286	8.80 232	12.28 262	10.58 233	12.26 226
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo_HLe17	6.45 216	5.70 259	2.96 191	5.61 249	1.91 206	2.97 210	0.22 159	14.86 296	3.34 256	12.10 252	7.05 227	14.46 254	1.39 162	0.32 137	7.81 241	5.23 208	6.87 189	5.08 239	13.97 236	4.76 239	6.16 184	8.29 255	1.87 253	4.77 287	9.17 237	10.65 247	8.58 187	8.10 187

XPNet_ROB	11.67 292	13.20 318	6.63 277	6.03 254	7.57 283	9.37 275	7.79 279	5.83 141	8.72 298	8.51 202	13.75 304	49.51 336	3.49 252	3.24 283	10.60 292	7.51 266	19.13 326	6.96 279	14.33 242	6.24 261	11.17 276	15.75 338	3.65 291	4.83 288	9.30 241	11.04 251	31.52 333	19.58 276

FADNet-RVC	6.53 218	5.05 232	2.54 183	5.38 245	3.47 245	2.08 194	5.59 266	11.63 254	1.70 206	11.49 244	4.99 200	13.15 236	3.46 249	1.64 250	10.47 291	5.41 213	6.66 184	3.92 195	18.29 276	5.47 246	5.85 180	5.74 200	1.05 180	5.25 289	7.53 215	10.60 246	7.25 172	10.68 213

psm_up	6.89 228	5.17 242	5.69 272	7.08 263	3.86 248	8.14 267	1.89 230	10.11 220	10.23 302	6.61 173	6.17 217	7.50 174	5.04 272	3.00 275	7.28 224	4.96 194	8.33 225	4.62 225	12.14 219	4.06 229	5.17 154	3.67 134	0.89 148	5.31 290	12.09 266	13.82 281	12.09 250	11.20 220

GEStereo_RVC	8.92 268	7.37 278	3.35 215	5.88 253	5.00 265	7.40 263	5.10 261	10.85 241	3.40 257	10.37 231	5.21 203	15.43 260	3.62 256	2.63 268	10.94 297	9.98 309	14.57 300	12.40 328	23.99 304	8.16 291	11.89 289	9.29 275	1.70 245	5.38 291	9.32 242	8.88 224	9.92 221	18.79 269

PA-Net	9.95 281	17.79 329	13.14 325	4.86 237	11.72 312	5.03 240	11.63 306	13.76 285	10.83 305	7.45 190	5.67 209	9.12 190	8.54 292	9.52 324	10.98 298	6.60 246	3.46 117	6.66 274	7.76 169	6.80 270	4.83 144	9.05 272	2.30 268	5.54 292	11.20 257	23.05 338	8.19 182	33.08 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	15.15 306	14.72 322	7.44 288	22.32 322	9.33 294	22.95 324	17.29 321	14.27 291	5.28 276	14.81 298	23.21 344	55.94 345	30.81 331	5.40 307	12.59 314	10.12 313	11.59 279	9.34 299	19.31 281	11.79 318	13.71 306	11.01 308	5.04 304	5.61 293	12.12 267	12.86 267	12.00 249	18.08 266

RTSC	9.00 271	4.69 212	4.25 235	4.13 230	5.35 267	6.44 256	5.81 267	10.10 219	9.46 301	6.42 171	13.24 301	6.89 167	6.43 284	3.16 281	11.63 305	8.85 285	14.64 301	6.92 277	19.46 285	6.05 256	11.17 276	9.70 284	1.75 246	5.64 294	8.31 221	9.85 236	13.85 269	28.94 320

MLCV	8.52 258	4.65 203	5.49 267	11.94 291	4.96 264	9.67 277	3.19 246	14.68 294	2.93 246	9.54 214	12.61 295	17.15 277	12.38 306	0.58 180	8.02 245	4.02 146	9.45 247	5.57 252	20.86 291	4.00 226	6.25 186	8.11 249	2.35 269	5.67 295	10.58 254	11.87 259	11.44 245	12.14 224

SFCPSM	16.40 312	13.16 316	8.61 292	16.26 308	11.35 310	16.02 307	10.72 300	18.80 310	13.84 315	13.17 268	20.92 338	35.30 315	37.96 347	6.05 312	10.85 296	9.55 297	12.68 286	9.16 297	36.45 334	20.65 345	13.76 307	12.33 318	7.58 322	5.97 296	19.12 308	19.85 321	16.70 288	26.05 309

GwcNet-ADL	12.05 293	11.91 313	9.54 298	18.75 313	10.20 300	12.14 293	6.27 272	13.65 284	5.02 274	12.11 253	17.59 324	29.93 310	9.22 296	4.00 290	8.92 265	9.34 291	13.38 293	6.69 275	23.76 303	9.21 299	9.40 248	10.34 300	6.62 319	6.01 297	14.99 291	18.15 307	11.36 244	16.95 262

DDUNet	22.09 332	28.93 349	10.71 306	44.13 348	38.12 352	44.55 355	45.65 356	10.93 245	12.67 310	9.01 210	19.31 334	20.40 291	4.73 268	90.87 371	15.39 338	11.80 327	19.61 329	9.59 301	29.64 315	11.01 314	17.32 326	15.62 336	18.79 345	6.18 298	13.56 281	14.63 288	15.99 285	17.27 263

DDVS	15.10 305	11.04 309	13.88 331	10.28 281	9.99 297	14.56 301	8.32 283	20.54 319	12.80 311	12.69 258	28.28 354	42.28 325	27.73 327	5.35 306	12.91 319	11.70 323	14.06 297	9.42 300	26.47 309	15.17 331	11.64 287	10.93 307	4.50 295	6.28 299	12.04 265	11.56 255	19.60 300	23.71 298

RGC	12.52 297	11.48 311	13.33 327	12.10 292	11.73 313	14.58 302	6.96 275	14.26 290	16.09 323	7.33 188	19.17 333	17.09 275	21.08 316	7.05 319	13.55 324	8.10 274	9.45 247	7.13 282	14.73 248	7.59 285	8.75 237	7.63 233	5.32 309	6.63 300	15.73 294	20.65 325	20.04 304	20.44 281

FSD		7.33 277	6.85 280	8.15 268	7.73 284	6.77 257	11.80 308	20.54 319	1.03 157	17.94 321	5.82 214			11.02 329	12.10 308	14.02 342			16.37 261	7.81 286				7.17 301	16.74 298	11.76 258	17.63 294	18.86 270

FADNet_RVC	12.83 299	9.18 299	6.00 274	17.32 310	8.43 288	6.02 251	5.16 263	16.68 306	6.01 283	18.67 325	14.01 308	24.78 302	19.64 314	5.79 310	14.83 331	6.97 254	15.41 307	11.47 320	34.21 331	10.48 311	12.80 300	16.02 339	2.14 260	7.31 302	10.14 251	18.66 310	10.33 227	18.00 265

LALA_ROB	15.83 310	18.32 330	10.45 305	10.22 280	10.00 298	17.62 313	10.32 297	11.67 256	16.15 324	13.58 280	18.48 331	59.62 349	7.63 291	5.28 302	16.96 344	8.57 282	19.42 328	13.90 333	17.46 270	9.65 305	15.04 311	14.91 332	4.56 296	7.33 303	11.88 264	19.34 314	34.58 341	24.50 303

HSM-Net_RVC	10.31 287	5.58 257	6.64 278	12.79 295	7.83 285	8.37 271	2.17 235	12.08 261	4.75 271	14.71 297	13.23 300	25.19 303	12.41 307	1.01 226	7.46 228	5.69 223	9.68 253	5.80 256	12.33 222	5.37 245	8.78 239	8.95 270	3.34 285	7.42 304	16.51 297	19.09 313	21.38 311	19.75 278
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SQANet	32.80 350	51.98 363	17.38 342	71.36 367	50.98 363	73.19 369	74.73 367	25.86 334	12.19 308	32.41 357	14.38 310	59.07 347	14.65 312	90.80 370	9.98 284	6.17 239	17.16 318	15.73 338	43.94 344	12.07 321	9.77 253	8.88 267	57.35 368	7.60 305	21.20 322	20.05 322	25.86 323	40.75 337

ETE_ROB	15.85 311	17.19 327	6.97 283	12.39 293	10.54 305	16.82 312	8.40 284	10.76 240	13.32 314	11.19 242	18.44 330	58.51 346	6.50 286	6.01 311	12.65 315	9.41 292	23.07 345	9.86 306	20.40 289	10.14 308	15.50 316	13.68 325	5.13 306	7.65 306	14.90 289	21.29 326	42.78 353	24.50 303

UDG	23.27 336	29.32 350	11.18 312	43.83 347	40.37 353	44.05 353	50.45 360	13.10 278	13.02 312	14.19 291	22.69 343	21.71 294	5.53 275	87.32 369	14.53 330	9.94 307	21.35 340	14.28 335	31.51 322	11.75 317	18.79 337	19.17 348	14.52 340	7.66 307	16.22 296	18.20 308	17.11 289	16.42 260

ITSA-stereo	15.36 307	11.88 312	7.27 287	26.81 330	13.63 319	10.18 283	8.62 286	20.49 317	10.58 304	21.85 337	16.53 319	31.24 312	30.96 332	9.01 321	11.99 307	9.60 298	15.24 306	9.66 302	23.63 302	6.47 262	10.73 268	10.52 303	5.87 311	7.73 308	21.08 321	19.76 320	15.91 281	27.42 313

FADNet-RVC-Resample	6.37 213	5.32 248	3.05 196	3.36 222	2.81 234	2.60 202	3.63 249	11.26 250	3.30 255	15.15 306	5.22 204	10.74 206	2.75 236	3.27 284	8.23 251	4.64 181	6.41 178	7.30 284	11.56 212	6.67 267	5.47 168	8.56 260	1.55 237	7.75 309	7.40 213	7.54 214	5.73 142	10.79 216

NCCL2	10.07 282	9.13 298	9.31 297	6.66 259	6.18 274	5.15 241	3.99 252	12.65 271	7.21 290	14.91 299	8.82 253	11.82 215	4.37 266	3.00 275	11.71 306	9.00 286	9.29 239	7.48 287	12.90 225	7.01 274	13.16 303	11.18 311	4.88 301	7.81 310	19.45 312	19.58 318	14.82 273	20.54 283

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 324	10.58 304	13.21 326	21.10 319	12.82 317	17.68 314	22.41 336	14.66 293	9.25 300	11.76 249	19.72 336	78.32 378	24.76 320	20.31 347	11.52 303	9.88 304	26.15 349	16.66 342	32.71 325	11.68 316	16.68 325	13.08 323	5.93 312	8.18 311	19.39 311	16.85 300	17.65 295	27.14 312

DCVSM-stereo	16.53 313	10.58 304	9.66 299	18.85 314	10.83 307	26.03 328	13.81 314	20.34 316	13.17 313	15.98 311	18.12 328	49.21 335	31.19 333	4.73 300	9.00 266	9.87 302	13.12 291	7.11 281	28.30 310	16.44 336	11.28 280	10.72 305	19.15 346	8.36 312	12.89 274	14.92 291	18.66 298	24.08 300

CBMV_ROB	15.45 308	8.52 291	10.06 302	22.29 321	17.04 326	16.35 309	11.36 305	19.65 311	5.48 280	14.50 294	9.14 257	31.73 313	16.37 313	10.55 327	10.08 287	7.96 271	15.06 304	7.46 286	19.43 284	21.06 346	13.40 304	6.45 211	6.05 313	8.81 313	21.63 325	24.29 341	29.88 328	32.55 326

MDST_ROB	20.31 327	32.64 351	11.05 310	48.15 352	25.03 340	40.35 348	19.18 330	18.66 309	11.72 307	16.23 313	7.89 245	29.18 308	38.42 348	1.31 242	9.90 282	5.45 216	10.74 265	4.30 212	14.90 250	6.70 269	11.78 288	5.78 201	6.44 318	8.89 314	40.87 360	31.29 358	52.88 364	38.56 332

NaN_ROB	12.48 296	8.41 289	8.83 294	10.77 282	16.22 324	6.08 252	4.38 256	22.86 325	8.85 299	19.93 332	9.44 264	47.25 333	9.13 295	4.11 293	9.34 275	5.76 229	6.80 187	6.17 264	12.06 217	7.16 279	5.46 167	5.12 186	3.04 281	9.64 315	20.81 318	17.39 304	20.34 306	31.73 323

RTS	16.64 315	7.53 282	6.93 281	8.17 269	7.37 281	22.56 321	10.89 302	19.94 312	22.55 336	7.08 181	10.54 273	16.42 267	10.00 299	5.31 304	12.77 316	11.76 324	20.70 332	10.48 312	37.62 336	17.58 337	15.87 320	12.66 320	4.67 297	9.96 316	26.64 335	33.09 361	26.24 324	54.03 362

RTSA	16.64 315	7.53 282	6.93 281	8.17 269	7.37 281	22.56 321	10.89 302	19.94 312	22.55 336	7.08 181	10.54 273	16.42 267	10.00 299	5.31 304	12.77 316	11.76 324	20.70 332	10.48 312	37.62 336	17.58 337	15.87 320	12.66 320	4.67 297	9.96 316	26.64 335	33.09 361	26.24 324	54.03 362

SGM-ForestM	21.76 330	26.76 346	12.74 322	38.92 341	21.53 335	35.95 343	23.82 337	28.41 340	16.51 325	14.11 287	18.08 327	50.37 338	31.58 334	3.29 286	9.31 272	5.58 221	14.41 299	6.57 272	28.33 311	7.58 284	12.09 291	4.33 156	5.42 310	9.98 318	40.14 359	30.48 355	50.62 359	40.54 335

ADCMid	18.65 323	13.18 317	12.39 317	11.76 290	14.19 320	18.49 316	14.99 316	26.29 335	26.32 342	12.79 260	16.33 318	36.18 316	23.39 319	7.98 320	15.52 339	12.49 334	21.07 338	12.21 325	38.30 340	12.13 322	20.69 343	18.31 345	12.50 335	10.20 319	22.89 327	20.15 323	20.27 305	32.52 325

SHD	16.57 314	6.93 274	12.56 318	13.09 298	12.68 316	10.19 284	8.95 292	23.05 327	17.16 326	19.45 330	15.91 315	18.72 287	31.71 335	6.26 313	15.16 335	11.59 321	17.18 319	10.05 307	33.55 328	11.88 319	15.80 319	14.38 330	3.97 293	10.59 320	20.10 315	22.14 333	21.26 310	43.14 344

pmcnn	17.48 319	12.24 314	5.49 267	16.43 309	12.67 315	20.37 318	13.45 312	15.73 299	6.53 284	9.33 213	16.08 316	36.41 317	31.77 336	1.19 234	10.64 293	11.94 329	17.58 320	11.13 318	33.67 329	13.41 324	18.13 333	11.69 313	10.16 327	10.62 321	20.15 316	17.79 305	41.23 351	46.08 349

iResNet	12.61 298	6.71 273	7.79 289	11.09 286	9.16 293	16.35 309	6.20 271	16.82 307	6.96 288	9.88 216	11.60 289	36.53 318	36.96 345	0.60 183	11.02 299	7.50 265	11.26 277	8.35 293	30.61 319	8.24 292	8.37 233	7.68 235	2.25 265	10.72 322	12.41 270	13.01 270	15.81 280	16.57 261

NOSS_ROB	12.25 294	9.52 301	5.01 261	12.85 296	10.79 306	10.64 287	6.79 273	21.16 322	5.63 281	11.90 250	7.79 243	9.69 194	7.49 290	12.87 333	13.04 321	11.80 327	15.65 308	12.11 324	14.27 240	8.78 298	17.59 328	10.04 294	5.16 307	10.72 322	21.20 322	15.54 295	23.28 318	19.43 274

SGM_RVC	22.30 333	26.60 345	13.45 328	40.22 344	26.52 343	36.56 344	24.02 338	27.37 337	17.51 328	17.98 322	18.03 325	43.52 328	37.60 346	2.18 261	9.83 281	5.94 236	13.03 290	6.93 278	30.45 317	8.54 294	12.39 297	4.12 149	5.16 307	11.77 324	36.42 354	27.38 348	52.67 363	45.94 348
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HBP-ISP	14.42 304	10.82 307	12.34 316	22.60 323	14.88 322	14.98 304	15.15 317	20.50 318	4.48 270	16.38 315	10.15 272	17.25 279	1.84 183	19.47 345	11.57 304	13.28 339	14.29 298	9.08 296	11.15 207	9.30 302	17.96 332	15.05 333	5.03 303	12.00 325	20.48 317	22.38 336	22.99 317	24.00 299

ACV-stereo	21.00 328	16.71 325	10.82 309	22.70 324	12.30 314	32.34 337	20.96 332	20.12 315	17.44 327	17.02 318	18.16 329	24.42 299	40.56 353	5.62 309	14.22 327	15.37 349	29.61 352	12.36 326	61.69 363	28.65 356	22.28 348	15.15 334	23.10 356	12.11 326	13.07 277	14.86 289	19.87 303	25.61 308

DAS	14.01 302	7.50 280	4.63 252	15.17 302	9.04 291	12.00 291	8.70 287	16.36 303	14.09 318	7.12 184	17.14 322	37.20 320	13.71 310	0.98 222	10.73 294	9.30 288	20.85 334	10.44 310	21.80 294	14.68 328	12.26 294	14.17 328	3.43 287	12.61 327	19.28 309	16.51 297	20.40 307	28.09 316

SepStereo	14.01 302	7.50 280	4.63 252	15.17 302	9.04 291	12.00 291	8.70 287	16.36 303	14.09 318	7.12 184	17.14 322	37.20 320	13.71 310	0.98 222	10.73 294	9.30 288	20.85 334	10.44 310	21.80 294	14.68 328	12.26 294	14.17 328	3.43 287	12.61 327	19.28 309	16.51 297	20.40 307	28.09 316

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 331	20.71 337	11.36 313	29.18 331	18.08 329	22.91 323	18.43 328	37.55 354	24.02 340	32.04 356	14.86 312	46.12 332	35.56 341	14.85 340	15.04 334	10.88 319	10.38 261	7.76 290	33.34 327	8.77 297	15.08 312	15.67 337	15.43 341	13.32 329	31.89 344	26.93 346	32.93 336	31.67 322

AnyNet_C32	17.17 318	8.67 292	9.73 300	10.14 279	10.45 303	14.52 300	11.69 307	22.97 326	22.78 338	18.32 323	22.52 342	23.72 296	10.02 301	9.41 323	17.12 345	14.49 345	23.62 347	17.24 345	30.57 318	11.59 315	24.77 351	23.05 357	8.94 324	14.39 330	17.12 300	21.73 329	17.43 293	26.54 310

XQC	23.79 337	26.07 343	15.10 337	32.24 335	23.60 338	33.61 340	31.06 344	36.95 352	28.94 349	28.36 350	13.76 305	41.71 324	22.97 318	18.81 344	15.02 332	11.76 324	14.98 303	11.67 322	32.12 324	15.72 334	17.84 330	17.68 344	11.06 330	14.53 331	30.59 343	25.39 344	42.82 354	27.90 315

CBMV	15.50 309	10.69 306	8.40 291	16.02 307	11.11 309	12.89 295	4.24 253	21.34 323	15.36 321	19.49 331	7.06 231	28.50 307	9.40 297	6.42 315	13.21 322	12.10 330	15.07 305	12.37 327	16.04 258	9.27 301	15.69 317	9.92 289	4.30 294	15.37 332	22.30 326	18.82 312	39.12 347	44.05 345
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	18.14 322	12.26 315	12.99 323	8.59 273	12.83 318	10.82 289	17.67 325	17.38 308	31.50 355	8.59 205	16.91 320	21.14 293	53.99 367	6.59 316	13.63 325	10.19 315	23.63 348	13.26 330	37.72 338	14.50 326	19.05 339	14.89 331	3.38 286	15.79 333	14.66 287	13.71 280	19.36 299	44.89 347

ADCPNet	19.39 325	13.87 320	11.68 314	15.69 306	17.32 327	15.71 305	16.26 320	23.07 328	20.67 331	18.57 324	18.76 332	20.18 290	29.47 329	10.00 325	14.34 328	14.05 343	18.99 324	11.55 321	34.43 332	20.26 344	20.72 344	18.42 346	11.08 331	16.03 334	25.16 332	27.30 347	25.24 321	34.64 328

FAT-Stereo	22.66 334	14.10 321	18.12 346	36.51 338	36.45 348	28.44 331	18.28 326	23.24 329	12.64 309	19.19 327	29.53 357	34.98 314	34.03 340	13.01 335	15.02 332	12.25 331	18.18 322	19.93 349	34.98 333	19.35 342	17.89 331	12.07 316	13.56 336	16.39 335	18.75 306	22.16 334	29.92 329	42.72 341

FC-DCNN v2	17.61 320	20.56 336	17.94 345	31.78 334	19.76 333	27.51 330	24.30 340	26.84 336	7.41 291	19.43 329	6.75 223	19.23 288	5.90 279	11.12 331	15.60 341	14.94 347	21.03 336	13.86 332	18.35 277	9.62 304	19.21 341	9.93 290	4.85 300	16.40 336	25.95 334	18.11 306	24.75 320	24.42 302

FC-DCNN	16.94 317	19.98 334	17.50 344	30.21 332	19.17 331	26.56 329	24.08 339	25.48 332	6.76 287	19.19 327	6.28 219	18.52 286	4.41 267	11.03 330	15.54 340	14.98 348	21.04 337	14.06 334	18.07 273	9.67 306	19.16 340	9.99 292	4.83 299	16.43 337	23.36 329	16.73 299	22.02 314	22.31 288

G-Net	26.39 339	20.83 338	18.69 348	18.14 311	16.15 323	35.72 342	15.59 318	28.39 339	32.97 359	27.04 348	33.44 363	63.95 359	25.70 322	6.89 318	17.98 347	16.18 352	23.13 346	17.60 346	44.66 347	34.02 365	25.13 352	20.14 351	11.41 332	16.88 338	27.61 339	29.30 353	42.48 352	42.59 340

CSAN	20.20 326	25.94 342	18.99 349	19.75 316	16.53 325	14.47 299	8.99 293	25.29 331	28.05 346	34.09 358	13.71 303	50.93 340	26.34 325	4.65 299	12.99 320	8.24 278	13.54 294	11.67 322	22.32 299	16.30 335	15.15 313	10.21 297	6.23 315	17.35 339	26.80 337	25.06 342	34.30 339	37.46 330

edge stereo	29.25 346	20.44 335	19.28 350	41.04 345	37.14 350	43.08 351	39.81 350	38.54 357	21.86 333	16.30 314	39.05 365	60.91 351	36.52 344	25.09 353	13.84 326	13.95 341	26.34 350	15.54 337	44.48 346	19.15 341	18.84 338	16.15 340	21.96 354	17.87 340	27.90 340	22.43 337	39.03 346	53.23 359

FCDSN-DC	11.37 289	11.42 310	11.08 311	12.74 294	10.46 304	10.13 281	13.47 313	14.12 288	2.60 241	14.56 295	1.86 149	7.49 173	2.11 207	4.52 298	18.19 348	16.02 351	19.95 331	17.16 344	12.89 224	8.51 293	16.38 322	9.96 291	3.61 290	17.93 341	12.17 268	13.27 272	11.29 242	13.14 233
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANetREF_RVC	17.96 321	13.78 319	16.85 340	13.13 299	10.91 308	12.94 296	11.29 304	33.74 344	20.83 332	27.66 349	6.09 216	50.53 339	26.27 324	3.04 277	15.18 336	7.13 257	11.68 280	10.53 315	31.57 323	10.46 310	18.21 334	9.24 273	8.91 323	18.25 342	23.10 328	15.87 296	29.33 327	28.45 318
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
ACVNet-4b	45.05 363	60.08 369	30.77 360	90.02 389	75.84 382	84.32 386	96.58 394	33.86 345	33.30 360	41.42 369	17.10 321	79.70 381	30.67 330	96.27 381	28.98 363	27.35 364	31.43 354	19.93 349	54.55 355	37.33 367	11.23 279	9.86 288	62.73 378	18.46 343	35.28 352	28.09 350	40.93 350	40.39 334

SANet	26.20 338	17.46 328	19.39 351	23.31 325	19.54 332	30.21 335	17.62 324	34.21 347	29.84 352	16.57 316	29.14 356	78.44 379	41.28 354	17.70 343	14.47 329	9.87 302	21.24 339	16.39 340	30.80 320	14.78 330	18.51 335	16.48 342	28.56 359	18.55 344	32.02 345	26.21 345	36.14 344	48.65 352

MeshStereo	28.39 343	28.64 348	17.49 343	49.25 353	36.94 349	38.63 345	25.84 341	34.17 346	25.10 341	21.94 338	21.87 339	55.23 343	48.16 360	4.50 297	13.52 323	12.28 332	18.04 321	11.23 319	30.39 316	14.62 327	25.20 353	20.27 353	21.38 352	18.82 345	39.99 358	31.23 357	52.09 362	49.59 353
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
otaku	41.47 361	59.93 368	23.77 355	85.43 383	70.24 372	84.12 385	93.39 387	37.75 356	32.63 358	39.34 364	19.49 335	59.42 348	25.11 321	95.21 374	19.99 352	11.68 322	18.98 323	16.34 339	64.80 365	27.36 353	13.65 305	10.63 304	58.26 369	19.35 346	33.80 348	22.23 335	34.11 338	42.76 342

DispFullNet	39.75 359	49.92 362	23.96 356	64.91 365	46.52 359	59.62 364	70.39 366	31.47 343	26.91 345	20.82 333	19.96 337	67.89 368	48.82 361	93.71 373	18.90 350	20.26 359	49.49 372	34.84 368	69.36 371	28.05 355	25.61 354	21.10 354	20.01 351	20.31 347	28.35 341	19.38 315	35.57 343	56.98 365

Ntro	43.91 362	60.52 370	25.10 357	85.23 382	71.11 373	83.99 383	93.99 388	47.62 366	36.91 365	40.53 366	31.94 361	64.60 361	21.97 317	95.55 376	22.72 357	12.49 334	21.79 341	16.54 341	65.59 366	31.28 362	15.15 313	11.03 309	59.53 370	20.73 348	36.26 353	30.56 356	39.66 348	43.06 343

AnyNet_C01	29.84 347	19.89 333	14.82 336	20.44 318	24.83 339	21.98 320	21.35 334	35.82 348	38.87 367	21.30 336	27.69 353	49.03 334	34.01 339	14.21 338	25.95 360	21.84 361	38.69 363	34.70 367	58.02 359	30.27 358	38.97 369	31.02 368	21.95 353	20.80 349	34.15 350	28.69 352	32.34 334	44.08 346

ADCS	26.80 340	19.40 331	15.99 338	21.47 320	20.26 334	22.98 325	18.29 327	35.82 348	32.21 356	16.06 312	26.49 347	45.49 330	36.28 343	13.17 336	20.46 353	19.03 355	30.07 353	22.20 352	48.35 350	27.42 354	35.57 363	28.75 364	13.83 337	20.87 350	29.72 342	30.23 354	30.90 332	42.38 339

S-Stereo	27.72 341	17.16 326	13.86 330	39.92 343	37.96 351	40.17 347	37.41 349	22.71 324	22.92 339	17.38 320	45.47 366	52.74 342	36.13 342	14.44 339	15.19 337	13.69 340	19.68 330	25.76 358	37.88 339	24.35 349	16.58 323	17.35 343	54.72 367	21.07 351	19.57 313	19.47 316	23.45 319	41.49 338

STStereo	33.82 352	46.03 360	33.92 361	62.03 364	49.51 362	54.29 359	44.39 354	36.14 350	32.39 357	25.36 345	27.16 350	63.64 358	51.30 364	11.18 332	12.51 311	7.64 268	16.36 316	8.19 292	46.40 348	15.25 332	17.50 327	15.24 335	9.85 326	23.07 352	49.16 367	40.60 368	62.23 373	51.79 358

PVD	36.94 354	35.53 352	20.19 352	46.53 350	34.00 347	49.81 357	37.38 348	39.85 361	38.08 366	15.29 307	27.60 352	51.81 341	50.55 362	49.21 359	16.55 342	15.85 350	37.91 362	22.29 353	49.12 352	26.18 351	37.77 364	38.78 377	19.75 349	24.11 353	43.49 363	58.18 385	46.46 357	65.23 378

MFN_U_SF_RVC	28.82 344	28.11 347	16.40 339	33.64 337	25.89 342	32.81 339	27.70 343	37.42 353	22.10 334	45.99 374	28.32 355	49.91 337	32.35 337	21.67 351	23.87 358	16.93 353	13.84 296	15.41 336	53.47 354	24.58 350	22.24 347	24.24 359	11.62 333	24.71 354	33.63 347	24.09 339	37.01 345	50.20 354

LSM0	41.44 360	24.61 339	12.72 320	39.36 342	29.64 346	40.63 349	36.02 347	50.44 369	34.27 362	45.33 371	46.68 367	62.96 356	54.33 368	10.70 328	82.82 393	89.58 395	35.18 359	23.00 355	69.90 372	35.16 366	44.19 376	35.05 372	17.16 343	25.30 355	38.79 356	32.56 359	51.88 361	50.73 356

MANE	35.56 353	36.32 354	30.27 359	57.13 358	45.60 357	45.77 356	44.19 353	42.38 364	28.54 348	22.99 340	27.28 351	55.78 344	38.47 349	17.15 342	19.38 351	22.05 362	28.66 351	42.73 373	37.10 335	15.31 333	28.48 357	16.47 341	9.03 325	25.43 356	52.81 372	42.23 371	66.17 378	62.49 373

DPSNet	28.84 345	15.01 323	14.59 335	24.53 329	22.59 337	32.15 336	14.89 315	20.11 314	22.50 335	8.42 201	9.93 268	89.34 395	44.91 357	5.30 303	16.79 343	17.05 354	33.42 356	28.86 361	68.85 369	19.87 343	21.86 346	20.14 351	40.60 363	25.82 357	42.58 362	28.31 351	39.91 349	50.48 355

FBW_ROB	22.68 335	25.59 341	17.06 341	42.36 346	25.78 341	32.64 338	18.79 329	14.74 295	11.55 306	14.37 292	14.63 311	43.96 329	27.95 328	19.91 346	12.86 318	7.21 259	19.18 327	10.97 317	50.42 353	7.16 279	14.33 310	8.94 269	19.37 347	27.40 358	19.63 314	19.58 318	32.74 335	53.34 360

ACVNet_1	48.34 365	63.93 371	38.22 366	86.47 385	72.30 375	85.13 388	94.95 390	58.28 374	29.71 351	43.49 370	48.57 369	65.41 364	56.74 371	95.77 377	26.81 361	14.51 346	35.45 361	27.56 359	56.62 356	30.44 359	25.82 355	18.59 347	63.35 379	28.26 359	42.57 361	25.15 343	35.26 342	35.90 329

SAMSARA	38.30 356	15.47 324	38.14 365	18.86 315	17.33 328	18.42 315	17.45 323	44.16 365	36.06 364	28.66 352	18.06 326	28.26 306	47.25 359	13.90 337	27.47 362	29.04 365	22.15 344	25.56 357	46.84 349	26.27 352	47.87 382	51.36 387	6.64 320	28.47 360	96.29 401	97.75 401	95.23 400	91.23 399

BEATNet-Init1	37.96 355	44.56 358	27.41 358	61.43 362	43.01 355	54.12 358	44.65 355	41.12 363	30.83 354	31.66 355	22.08 341	61.84 355	55.93 370	12.97 334	24.90 359	21.55 360	21.99 342	16.73 343	57.95 358	30.86 361	27.04 356	21.23 355	18.58 344	28.82 361	49.15 366	37.94 365	73.47 389	62.96 374

DGSMNet	31.95 349	26.17 344	20.72 353	37.26 339	28.74 345	34.52 341	34.10 346	24.17 330	19.22 329	24.54 343	49.93 371	45.93 331	27.51 326	21.47 350	22.14 354	20.16 358	51.49 373	29.68 364	61.18 362	33.45 364	39.09 370	39.36 378	24.02 357	29.07 362	25.54 333	24.21 340	30.84 331	38.20 331

LE_ROB	30.18 348	25.29 340	22.53 354	44.68 349	47.30 361	42.05 350	47.63 357	37.72 355	26.38 343	14.44 293	27.01 349	63.45 357	53.67 366	2.76 271	9.16 268	5.54 220	11.17 275	7.21 283	33.90 330	14.21 325	15.25 315	10.29 299	10.82 329	29.62 363	43.65 364	41.44 369	61.77 372	65.95 381

MonStereo1	51.18 366	58.34 367	38.73 367	78.42 369	72.14 374	70.33 368	82.77 371	56.41 373	40.69 368	60.02 381	69.07 381	78.14 377	57.29 373	97.30 392	18.25 349	10.99 320	39.04 364	34.08 365	56.87 357	30.81 360	33.37 359	23.16 358	85.01 391	30.41 364	34.09 349	21.43 327	50.46 358	54.22 364

ELAS	38.52 357	44.92 359	35.73 362	58.67 361	45.67 358	54.34 360	49.79 359	39.79 360	30.51 353	25.44 346	30.07 360	65.85 366	41.53 355	20.67 348	22.24 355	19.55 356	34.81 358	22.44 354	44.42 345	23.13 347	34.09 361	25.77 360	19.79 350	30.94 365	52.44 371	42.30 372	63.40 375	61.61 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	38.71 358	44.08 357	36.14 363	58.34 360	44.80 356	56.14 362	49.04 358	39.16 358	28.27 347	25.76 347	32.54 362	72.51 373	41.64 356	21.11 349	22.30 356	19.61 357	35.30 360	23.00 355	43.53 343	23.57 348	35.09 362	26.25 361	19.66 348	32.53 366	49.82 368	40.38 367	64.26 376	60.37 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	53.63 367	66.91 372	44.07 368	91.23 390	74.92 380	90.37 395	95.07 391	39.32 359	33.34 361	45.45 372	29.92 358	71.99 372	56.83 372	96.98 389	68.70 381	46.94 374	34.42 357	29.67 363	77.69 383	55.56 375	21.47 345	14.04 327	64.62 380	33.19 367	39.92 357	32.77 360	44.50 355	48.08 351

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 351	37.24 356	37.63 364	47.28 351	27.52 344	29.08 333	26.75 342	50.43 368	47.48 371	40.30 365	26.00 346	38.55 323	32.85 338	28.45 355	32.67 365	26.35 363	15.78 309	21.22 351	61.04 361	33.35 363	22.55 349	27.54 363	26.33 358	35.86 368	34.90 351	22.12 332	28.39 326	40.68 336

STTRV1_RVC		19.69 332	10.23 304	32.93 336	18.42 330	28.73 332	21.65 335	30.21 341	29.18 350	24.35 341	21.99 340	42.54 326	40.31 352	46.58 358	29.61 364	10.10 312	57.30 379	13.57 331		28.69 357	58.70 388	19.89 349		41.61 369	24.70 330	55.51 384	34.55 340	61.08 368

MADNet+	53.95 368	35.82 353	65.49 387	55.03 357	52.23 364	44.42 354	40.28 352	60.67 376	51.63 373	54.06 376	38.36 364	76.38 376	64.35 375	32.92 356	60.20 378	48.58 376	53.78 376	50.30 378	69.19 370	51.45 371	47.07 380	40.09 379	52.15 366	46.49 370	75.06 392	69.31 391	57.65 369	63.58 376

AMNet	47.82 364	49.81 361	47.75 369	49.90 354	46.59 360	58.94 363	54.48 361	20.74 321	35.99 363	31.17 354	68.62 380	69.95 370	11.91 305	54.47 362	44.89 369	55.58 380	56.46 378	57.26 387	48.53 351	48.42 369	57.22 387	47.88 384	10.80 328	47.38 371	44.55 365	51.78 380	57.59 368	62.43 372

PSMNet_ROB	62.69 377	80.61 386	59.91 381	81.85 376	75.39 381	85.28 389	87.50 380	55.22 372	75.12 385	70.87 387	63.54 378	73.03 374	71.52 382	95.40 375	54.18 377	37.32 367	51.73 374	39.45 372	72.02 375	65.27 385	40.03 371	26.72 362	62.70 377	47.90 372	62.18 380	38.75 366	73.13 387	46.14 350

SGM+DAISY	56.40 371	55.60 366	53.01 376	57.87 359	54.17 366	66.57 367	61.59 364	40.71 362	45.76 370	41.21 368	73.61 387	65.02 362	54.97 369	55.73 364	54.11 376	55.49 379	65.18 387	59.21 389	64.31 364	60.11 380	65.62 390	58.39 389	28.82 360	49.97 373	51.62 369	52.77 381	67.11 379	64.35 377

IMH-64-1	60.28 373	74.69 375	50.42 370	80.31 371	73.97 377	79.70 375	84.33 373	77.04 382	64.71 377	37.08 360	59.46 373	61.44 352	80.06 389	96.76 386	49.65 370	41.24 370	48.02 369	35.18 369	71.95 373	54.63 373	37.85 365	30.42 366	61.88 372	50.63 374	66.91 382	36.03 363	57.39 366	65.70 379

IMH-64	60.28 373	74.69 375	50.42 370	80.31 371	73.97 377	79.70 375	84.33 373	77.04 382	64.71 377	37.08 360	59.46 373	61.44 352	80.06 389	96.76 386	49.65 370	41.24 370	48.02 369	35.18 369	71.95 373	54.63 373	37.85 365	30.42 366	61.88 372	50.63 374	66.91 382	36.03 363	57.39 366	65.70 379

ACVNet_2	58.27 372	74.04 374	56.98 379	88.59 386	81.05 385	87.05 392	96.06 392	66.05 378	43.49 369	52.82 375	46.78 368	78.54 380	69.96 378	96.60 382	50.76 372	40.75 369	40.15 365	28.24 360	76.92 380	42.75 368	31.31 358	21.70 356	61.62 371	53.19 376	55.03 374	28.06 349	51.48 360	53.37 361

SPS-STEREO	56.37 370	55.26 365	52.00 373	54.83 356	53.74 365	62.64 366	54.55 362	36.65 351	52.61 374	41.02 367	72.82 386	68.83 369	51.37 365	54.23 361	54.01 373	56.16 382	65.48 388	61.21 390	67.80 368	65.19 384	71.89 394	61.36 392	22.00 355	53.23 377	52.28 370	54.66 383	64.70 377	61.46 369
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.37 376	75.88 378	52.64 374	80.91 373	73.71 376	82.21 379	84.46 375	77.43 384	66.45 380	38.17 363	59.49 375	65.18 363	82.27 392	96.74 385	54.05 375	45.28 373	49.25 371	36.35 371	75.11 378	59.08 379	37.91 367	30.39 365	61.98 374	54.51 378	70.73 386	45.19 375	61.21 371	67.54 382

JetBlue	56.35 369	54.44 364	61.38 382	61.95 363	57.67 367	61.95 365	60.94 363	51.18 370	73.59 384	45.81 373	26.60 348	88.52 392	40.01 351	51.49 360	43.77 368	43.40 372	60.04 383	52.20 382	59.95 360	50.68 370	52.42 384	57.10 388	68.83 382	54.93 379	53.92 373	44.48 374	72.22 385	72.13 386

TorneroNet-64	63.19 378	75.15 377	55.88 378	82.69 378	63.23 368	74.55 370	83.40 372	60.19 375	69.74 382	56.51 378	48.87 370	86.61 388	70.59 381	96.70 383	63.73 379	51.45 377	46.73 367	46.07 374	76.66 379	58.77 378	33.57 360	34.51 371	74.14 384	55.02 380	59.06 377	48.57 378	61.16 370	72.46 387

TorneroNet	66.23 379	77.53 379	63.32 385	85.97 384	69.14 369	77.06 371	86.80 379	62.89 377	70.48 383	65.63 384	55.43 372	86.42 387	67.47 376	96.85 388	67.92 380	52.32 378	47.97 368	50.55 379	78.21 384	62.59 382	38.95 368	41.32 380	76.55 386	56.42 381	60.86 378	48.15 377	69.78 383	71.65 385

WAO-6	67.55 381	78.30 381	59.14 380	81.25 374	79.91 384	77.57 372	86.13 378	81.41 388	68.11 381	68.43 386	70.17 383	60.57 350	84.88 393	96.09 378	78.63 391	61.94 383	52.44 375	47.97 376	67.63 367	57.85 377	55.31 385	51.06 386	49.29 365	58.07 382	71.80 387	43.75 373	67.99 380	68.15 383

MFMNet_re	70.53 384	82.36 389	77.16 394	78.14 368	69.48 371	83.12 382	76.90 369	52.18 371	55.55 375	54.56 377	72.65 385	73.90 375	50.72 363	65.86 365	81.62 392	83.89 394	81.27 396	78.63 395	72.62 376	68.87 388	75.27 395	74.56 394	46.78 364	60.04 383	61.18 379	66.38 388	73.44 388	87.29 398

DPSimNet_ROB	78.97 392	77.62 380	80.17 395	79.15 370	89.15 392	80.21 377	80.58 370	70.37 379	95.41 398	96.15 396	87.26 394	88.83 393	59.22 374	93.19 372	74.77 384	69.80 391	75.14 393	65.07 391	82.98 391	77.91 395	71.40 393	78.66 395	91.28 396	61.75 384	68.55 384	82.24 397	77.44 391	77.82 390

LRCNet_RVC	69.01 382	78.86 383	51.62 372	95.98 396	97.20 398	94.61 397	90.00 381	72.51 380	49.01 372	99.86 400	79.80 391	96.18 399	77.08 386	97.92 396	43.52 367	32.40 366	79.98 395	65.71 392	96.30 397	73.11 390	47.12 381	37.90 375	95.96 397	64.87 385	37.53 355	21.86 331	46.23 356	40.21 333

ktn	73.77 386	79.75 385	53.00 375	81.45 375	88.63 391	78.92 373	90.62 383	90.90 397	91.37 395	57.04 379	91.77 397	64.56 360	68.03 377	97.29 391	75.00 385	65.54 386	66.33 389	56.23 386	78.86 386	65.83 386	61.55 389	59.89 391	67.39 381	66.10 386	75.18 393	60.13 386	78.23 394	82.16 395

HanzoNet	79.15 393	82.61 390	63.39 386	84.63 380	87.76 389	82.84 381	90.52 382	93.48 398	91.71 396	61.49 383	89.74 395	83.24 385	86.75 395	97.92 396	73.08 383	66.32 387	74.85 391	72.80 393	87.43 392	75.21 391	70.67 392	70.02 393	75.14 385	68.22 387	77.26 395	70.29 392	79.78 395	79.93 394

notaker	71.38 385	78.65 382	54.69 377	84.72 381	82.95 386	82.06 378	91.48 384	87.48 395	82.07 393	60.48 382	85.97 393	70.68 371	79.79 388	96.70 383	77.03 387	61.97 384	61.31 385	49.23 377	81.82 390	67.63 387	52.22 383	46.81 382	73.73 383	68.68 388	58.07 376	51.33 379	68.53 382	71.08 384

PWCK	67.12 380	90.16 397	61.80 383	92.78 393	74.34 379	85.07 387	75.96 368	74.55 381	64.36 376	71.63 388	71.49 384	81.09 382	70.46 380	70.64 367	37.90 366	37.63 368	67.71 390	46.24 375	93.61 396	64.94 383	56.13 386	41.76 381	79.34 387	69.81 389	64.94 381	41.69 370	63.04 374	63.13 375

JetRed	79.56 394	85.37 395	84.59 396	83.21 379	79.47 383	84.04 384	85.88 377	83.64 391	82.41 394	68.18 385	64.26 379	91.36 396	39.61 350	78.40 368	83.29 394	82.43 393	79.11 394	86.69 398	79.88 387	75.28 392	89.69 396	86.94 396	87.50 392	70.30 390	74.65 389	79.37 395	82.70 396	79.91 393

LVE	69.55 383	79.12 384	67.17 388	92.96 394	87.79 390	82.46 380	96.73 396	83.91 392	66.42 379	72.92 389	76.51 388	61.80 354	87.71 396	97.59 395	54.04 374	47.00 375	55.01 377	53.49 383	80.57 389	61.93 381	44.39 377	38.35 376	79.72 388	70.54 391	68.62 385	46.65 376	72.75 386	51.61 357

UNDER WATER-64	75.67 389	81.70 387	71.33 389	91.75 391	87.21 388	85.53 390	96.64 395	83.38 390	76.42 386	79.20 393	85.55 392	86.85 389	76.63 385	97.41 393	72.40 382	55.82 381	61.54 386	55.65 385	74.02 377	53.26 372	44.03 374	50.98 385	90.58 394	73.26 392	78.01 396	80.76 396	68.27 381	84.86 396

WAO-8	73.90 387	83.69 391	72.64 391	89.62 387	89.28 393	88.99 393	92.48 385	80.57 386	77.83 387	76.08 390	62.52 376	82.88 383	72.27 383	96.23 379	77.30 388	69.40 389	59.94 381	52.15 380	77.08 381	76.97 393	46.88 378	35.80 373	62.13 375	73.39 393	75.03 390	68.35 389	77.93 392	77.76 388

Venus	73.90 387	83.69 391	72.64 391	89.67 388	89.28 393	88.99 393	92.48 385	80.57 386	77.83 387	76.08 390	62.52 376	82.88 383	72.27 383	96.23 379	77.30 388	69.40 389	59.94 381	52.15 380	77.08 381	76.97 393	46.88 378	35.80 373	62.13 375	73.39 393	75.03 390	68.35 389	77.93 392	77.76 388

Dean	77.48 391	83.82 393	77.11 393	97.28 397	96.37 397	97.16 398	97.23 397	85.86 394	81.96 392	88.94 395	77.88 390	89.24 394	86.33 394	98.31 398	75.93 386	66.54 388	57.80 380	57.32 388	91.12 394	80.41 396	44.18 375	32.55 370	80.01 389	75.39 395	73.99 388	53.83 382	85.46 397	59.93 366

UNDER WATER	75.88 390	84.51 394	71.98 390	92.01 392	84.19 387	85.60 391	94.87 389	80.27 385	77.93 390	76.18 392	76.67 389	88.04 390	77.89 387	97.19 390	78.13 390	63.60 385	61.10 384	55.58 384	78.49 385	56.97 376	43.63 373	47.72 383	87.87 393	76.39 396	77.17 394	78.76 394	70.88 384	85.11 397

WAO-7	61.44 375	71.70 373	62.21 384	65.81 366	69.25 370	55.85 361	62.17 365	81.48 389	77.86 389	59.25 380	69.56 382	65.46 365	70.40 379	54.87 363	84.64 395	76.82 392	43.20 366	34.36 366	80.12 388	68.99 389	41.89 372	31.49 369	14.04 338	80.25 397	55.37 375	63.81 387	56.11 365	61.87 371

KSHMR	85.05 395	95.39 398	87.70 397	95.47 395	93.32 395	92.81 396	96.30 393	88.71 396	80.58 391	87.28 394	90.38 396	84.49 386	80.26 391	97.55 394	94.11 396	90.49 396	74.98 392	77.89 394	88.64 393	85.83 397	67.64 391	58.51 390	91.11 395	86.08 398	81.21 398	75.30 393	75.75 390	78.54 391

ASD4																								93.56 399

MADNet++	89.66 396	89.04 396	93.96 399	82.44 377	93.36 396	79.42 374	85.59 376	83.91 392	91.80 397	96.72 397	97.56 398	88.26 391	93.28 397	68.16 366	96.48 397	98.97 398	95.25 398	85.92 397	92.58 395	98.11 398	96.75 399	98.43 399	84.35 390	96.89 400	80.50 397	86.67 398	86.59 398	79.77 392

MEDIAN_ROB	98.39 398	99.52 399	99.12 400	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 400	99.70 401	99.00 399	100.00 401	99.99 402	98.80 400	97.65 398	99.97 400	99.66 400	99.00 399	99.10 399	99.18 399	99.95 400	98.83 399	95.51 397	97.85 398	100.00 399	98.41 401	90.71 399	94.33 399	93.03 399	97.15 401

PML	98.00 397	100.00 402	89.41 398	100.00 398	100.00 399	100.00 399	99.52 399	100.00 402	99.67 400	100.00 401	98.18 399	99.94 401	100.00 402	99.58 399	97.81 399	96.93 397	93.39 397	85.77 396	100.00 401	99.15 400	96.63 398	92.95 397	99.24 398	99.73 402	98.06 403	99.99 403	100.00 403	99.98 403

HaxPig	99.50 400	100.00 402	99.58 401	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 400	100.00 402	99.99 401	100.00 401	100.00 403	100.00 402	99.98 401	100.00 401	99.75 401	99.76 400	99.99 402	99.80 400	100.00 401	100.00 401	98.86 400	98.48 400	100.00 399	99.99 403	94.78 400	99.70 402	96.75 401	99.23 402

fast-reg	100.00 403	100.00 402	100.00 403	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 400	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 403	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 405	100.00 402	100.00 403	100.00 403	100.00 401	100.00 401	100.00 404	100.00 404	100.00 399	100.00 404	100.00 404	100.00 404	100.00 403	100.00 404

FlowAnything	100.00 403	100.00 402	100.00 403	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 400	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 403	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 405	100.00 402	100.00 403	100.00 403	100.00 401	100.00 401	100.00 404	100.00 404	100.00 399	100.00 404	100.00 404	100.00 404	100.00 403	100.00 404

CasAABBNet	100.00 403	100.00 402	100.00 403	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 400	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 403	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 405	100.00 402	100.00 403	100.00 403	100.00 401	100.00 401	100.00 404	100.00 404	100.00 399	100.00 404	100.00 404	100.00 404	100.00 403	100.00 404

DPSMNet_ROB	99.77 402	99.92 400	100.00 403	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 400	99.67 399	100.00 402	99.54 398	99.82 400	95.70 398	99.57 400	100.00 401	99.97 403	100.00 402	99.97 400	99.99 401	99.88 399	100.00 401	99.88 402	99.80 402	100.00 399	100.00 404	100.00 404	100.00 404	100.00 403	100.00 404

DGTPSM_ROB	99.76 401	99.92 400	100.00 403	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 400	99.67 399	100.00 402	99.54 398	99.82 400	95.69 397	99.56 399	100.00 401	99.97 403	100.00 402	99.97 400	99.99 401	99.84 398	100.00 401	99.88 402	99.80 402	100.00 399	100.00 404	100.00 404	100.00 404	100.00 403	100.00 404

DPSM_ROB	100.00 403	100.00 402	100.00 403	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 400	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 403	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 405	100.00 402	100.00 403	100.00 403	100.00 401	100.00 401	100.00 404	100.00 404	100.00 399	100.00 404	100.00 404	100.00 404	100.00 403	100.00 404

DPSM	100.00 403	100.00 402	100.00 403	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 400	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 403	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 405	100.00 402	100.00 403	100.00 403	100.00 401	100.00 401	100.00 404	100.00 404	100.00 399	100.00 404	100.00 404	100.00 404	100.00 403	100.00 404

AVERAGE_ROB	99.48 399	100.00 402	99.90 402	100.00 398	100.00 399	100.00 399	100.00 400	100.00 402	100.00 402	100.00 401	100.00 403	100.00 402	100.00 402	100.00 401	99.89 402	99.92 401	100.00 403	100.00 403	100.00 401	100.00 401	99.09 401	99.77 401	100.00 399	100.00 404	96.69 402	96.89 400	97.18 402	96.57 400

Low-res two-view benchmark