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

NLSM3	0.03 1	0.03 2	0.00 1	0.01 13	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.00 1	0.00 1	0.34 10	0.24 5	0.03 20	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.13 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 6	0.00 1

BridgeDepth	0.06 2	0.05 23	0.01 11	0.03 41	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.00 1	0.00 1	0.51 16	0.40 17	0.01 1	0.01 17	0.13 25	0.02 13	0.22 38	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.03 14	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.06 2	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 44	0.01 42	0.47 15	0.33 12	0.03 20	0.01 17	0.11 21	0.01 6	0.11 20	0.10 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.11 35	0.00 1

AIO-test2	0.06 2	0.09 43	0.01 11	0.00 1	0.09 67	0.04 103	0.01 70	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 34	0.00 1	0.45 13	0.25 6	0.02 11	0.00 1	0.03 6	0.03 20	0.05 5	0.06 19	0.00 1	0.16 147	0.05 63	0.01 20	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.06 2	0.04 13	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 116	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 106	0.10 13	0.01 6	0.00 1	0.31 7	0.33 12	0.02 11	0.00 1	0.04 8	0.06 40	0.10 16	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 16	0.18 103

ProNet	0.06 2	0.03 2	0.08 38	0.01 13	0.00 1	0.12 139	0.27 201	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.05 120	0.43 12	0.28 7	0.02 11	0.00 1	0.09 18	0.00 1	0.05 5	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.08 76	0.00 1	0.05 18	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 7	0.04 13	0.02 18	0.00 1	0.01 14	0.02 79	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 22	0.03 24	0.00 1	0.38 11	0.30 10	0.03 20	0.00 1	0.15 27	0.07 46	0.05 5	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.06 69	0.38 62	0.06 75

MM-Stereo_test1	0.07 7	0.04 13	0.08 38	0.00 1	0.01 14	0.03 94	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.03 24	0.00 1	0.55 17	0.45 19	0.04 29	0.00 1	0.18 31	0.06 40	0.07 10	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.08 78	0.05 18	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 9	0.06 30	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 44	0.00 1	0.80 29	0.60 36	0.02 11	0.04 27	0.15 27	0.03 20	0.08 11	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.07 25	0.00 1

CoSv	0.08 9	0.11 51	0.21 52	0.01 13	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.11 20	0.01 6	0.00 1	0.66 22	0.62 39	0.03 20	0.06 37	0.08 16	0.02 13	0.03 1	0.12 26	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.00 1	0.08 28	0.00 1

AIO-test1	0.08 9	0.03 2	0.03 25	0.01 13	0.07 58	0.05 110	0.00 1	0.01 12	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 34	0.00 1	0.68 23	0.55 30	0.02 11	0.00 1	0.11 21	0.19 90	0.12 22	0.15 29	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.01 20	0.01 6	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 12	0.05 23	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 173	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 44	0.00 1	0.75 24	0.56 31	0.03 20	0.04 27	0.17 30	0.03 20	0.10 16	0.31 36	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.07 25	0.00 1

TDLM	0.09 12	0.08 41	0.12 43	0.02 27	0.02 21	0.00 1	0.01 70	0.19 84	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.48 123	0.01 6	0.01 42	0.26 3	0.22 3	0.08 53	0.06 37	0.01 1	0.00 1	0.10 16	0.10 22	0.01 66	0.01 18	0.00 1	0.01 20	0.30 61	0.39 124

RSM++	0.10 14	0.05 23	0.36 110	0.02 27	0.01 14	0.11 130	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.08 60	0.00 1	0.77 26	0.52 28	0.02 11	0.04 27	0.10 20	0.03 20	0.20 33	0.16 30	0.00 1	0.03 44	0.01 15	0.00 1	0.11 35	0.00 1

RSM	0.10 14	0.05 23	0.36 110	0.02 27	0.02 21	0.11 130	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.05 44	0.00 1	0.60 19	0.49 25	0.01 1	0.04 27	0.15 27	0.03 20	0.20 33	0.03 10	0.00 1	0.02 35	0.02 32	0.19 102	0.05 18	0.00 1

StereoVision	0.11 16	0.10 46	0.02 18	0.04 51	0.03 34	0.00 1	0.02 104	0.04 53	0.03 27	0.03 87	0.00 1	0.17 34	0.02 18	0.03 92	0.99 37	0.75 50	0.05 35	0.01 17	0.29 41	0.03 20	0.15 28	0.07 20	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.00 1	0.06 23	0.00 1

NLCSM	0.13 17	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 195	0.00 1	0.45 157	0.10 13	1.89 240	0.00 1	0.18 1	0.11 1	0.01 1	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.03 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1

111111	0.13 17	0.02 1	0.03 25	0.01 13	0.02 21	0.10 126	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.01 84	0.18 42	0.05 44	0.01 42	0.85 32	0.48 23	0.05 35	0.06 37	0.33 43	0.02 13	0.20 33	0.84 74	0.00 1	0.01 18	0.02 32	0.05 61	0.02 11	0.00 1

LG-Stereo	0.13 17	0.04 13	0.02 18	0.02 27	0.07 58	0.12 139	0.00 1	0.02 29	0.04 38	0.00 1	0.55 164	0.43 115	0.00 1	0.00 1	0.78 28	0.59 34	0.02 11	0.06 37	0.45 51	0.04 28	0.14 26	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 85	0.05 18	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 17	0.04 13	0.07 33	0.00 1	0.02 21	0.02 79	0.00 1	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.02 18	0.00 1	0.76 25	0.59 34	0.07 48	0.05 32	0.18 31	0.28 127	0.29 45	0.53 56	0.01 66	0.01 18	0.08 76	0.20 105	0.04 16	0.00 1

MoCha-V2	0.13 17	0.06 30	0.31 74	0.01 13	0.05 49	0.09 123	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.18 108	0.00 1	0.84 30	0.47 22	0.07 48	0.00 1	0.09 18	0.15 75	0.26 40	0.49 50	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.08 78	0.02 11	0.00 1

MatchStereo	0.14 22	0.08 41	0.32 77	0.02 27	0.07 58	0.01 47	0.00 1	0.03 42	0.08 74	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.11 81	0.01 42	1.22 46	0.72 48	0.06 43	0.11 61	0.02 2	0.05 34	0.19 31	0.48 47	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.03 56	0.02 11	0.01 43

BridgeDepth_RVC	0.14 22	0.11 51	0.27 64	0.02 27	0.10 71	0.00 1	0.02 104	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.09 71	0.02 72	1.37 54	0.77 52	0.01 1	0.04 27	0.34 44	0.06 40	0.03 1	0.12 26	0.01 66	0.02 35	0.04 56	0.05 61	0.07 25	0.11 90
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GREAT-IGEV	0.14 22	0.06 30	0.30 72	0.02 27	0.01 14	0.15 158	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.06 54	0.00 1	0.77 26	0.57 32	0.02 11	0.05 32	0.19 33	0.26 119	0.16 30	0.39 42	0.02 89	0.03 44	0.02 32	0.00 1	0.60 68	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-Stereo	0.14 22	0.04 13	0.36 110	0.01 13	0.03 34	0.13 148	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.05 44	0.00 1	0.61 20	0.42 18	0.04 29	0.07 47	1.51 105	0.06 40	0.12 22	0.04 13	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.02 46	0.12 39	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 22	0.09 43	0.03 25	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.05 49	0.24 116	0.00 1	0.08 9	0.02 18	0.01 42	1.28 50	1.00 71	0.03 20	0.02 23	0.05 12	0.04 28	0.31 49	0.34 39	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.00 1	0.05 18	0.00 1

WQFJX1	0.16 27	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 209	0.00 1	0.70 184	0.10 13	2.18 244	0.00 1	0.19 2	0.20 2	0.01 1	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.16 27	0.11 51	0.35 99	0.01 13	0.02 21	0.04 103	0.00 1	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.21 65	0.05 44	0.00 1	1.10 43	0.96 67	0.05 35	0.11 61	0.20 34	0.07 46	0.45 58	0.11 24	0.00 1	0.04 55	0.06 68	0.01 20	0.12 39	0.10 87

GEAStereo	0.16 27	0.06 30	0.32 77	0.03 41	0.03 34	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 68	0.01 6	0.01 42	0.92 34	0.51 26	0.05 35	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 41	0.48 47	0.00 1	0.04 55	0.18 117	0.00 1	0.21 48	0.00 1

GSStereo	0.16 27	0.11 51	0.35 99	0.02 27	0.02 21	0.18 178	0.01 70	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.05 100	0.20 61	0.03 24	0.00 1	0.84 30	0.66 42	0.07 48	0.07 47	0.37 47	0.12 65	0.41 54	0.35 40	0.00 1	0.01 18	0.17 114	0.05 61	0.10 32	0.00 1

gasm-f	0.16 27	0.06 30	0.32 77	0.03 41	0.03 34	0.16 163	0.00 1	0.03 42	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 68	0.01 6	0.01 42	0.92 34	0.51 26	0.05 35	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 41	0.48 47	0.00 1	0.04 55	0.18 117	0.00 1	0.21 48	0.00 1

GASTEREO	0.18 32	0.07 37	0.35 99	0.03 41	0.01 14	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 83	0.01 42	1.05 40	0.70 45	0.07 48	0.07 47	0.11 21	0.21 101	0.08 11	0.44 46	0.10 159	0.03 44	0.02 32	0.75 153	0.15 44	0.00 1

MSCF	0.18 32	0.07 37	0.35 99	0.03 41	0.02 21	0.14 149	0.00 1	0.03 42	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 83	0.01 42	1.01 38	0.71 46	0.07 48	0.06 37	0.11 21	0.23 108	0.09 13	0.51 55	0.09 153	0.03 44	0.02 32	0.76 154	0.11 35	0.00 1

GIP-stereo	0.18 32	0.05 23	0.13 44	0.02 27	0.03 34	0.16 163	0.02 104	0.06 61	0.03 27	0.00 1	0.26 134	0.31 89	0.05 44	0.01 42	1.03 39	0.57 32	0.06 43	0.01 17	0.26 40	0.29 128	0.38 52	0.81 71	0.07 147	0.02 35	0.03 44	0.09 82	0.21 48	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 32	0.03 2	0.05 30	0.02 27	0.02 21	0.10 126	0.00 1	0.01 12	0.03 27	0.00 1	0.07 106	0.18 42	0.03 24	0.01 42	0.89 33	0.54 29	0.04 29	0.08 53	0.50 54	0.02 13	0.15 28	0.67 65	0.00 1	0.01 18	0.02 32	0.01 20	1.27 88	0.00 1

AASNet	0.18 32	0.44 132	0.26 63	0.08 81	0.08 64	0.00 1	0.08 163	0.03 42	0.05 49	0.26 117	0.00 1	0.16 30	0.03 24	0.01 42	1.06 41	0.60 36	0.08 53	0.03 25	0.08 16	0.16 79	0.24 39	0.64 63	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.38 62	0.03 60

CroCo-Stereo	0.18 32	0.07 37	0.02 18	0.05 56	0.06 56	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.02 18	0.00 1	1.54 62	1.07 76	0.04 29	0.03 25	0.65 64	0.04 28	0.32 50	0.73 68	0.00 1	0.02 35	0.03 44	0.01 20	0.08 28	0.00 1
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
RAFT	0.18 32	0.04 13	0.33 86	0.02 27	0.00 1	0.12 139	0.12 178	0.94 133	0.01 6	0.70 153	0.00 1	0.17 34	0.00 1	0.01 42	0.57 18	0.46 20	0.03 20	0.00 1	0.06 14	0.21 101	0.14 26	0.50 51	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.27 58	0.00 1

WQFJX	0.19 39	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.99 216	0.00 1	1.24 204	0.12 22	2.20 245	0.00 1	0.26 3	0.23 4	0.01 1	0.00 1	0.03 6	0.03 20	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.19 39	0.25 87	0.07 33	0.01 13	0.01 14	0.16 163	0.00 1	0.01 12	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 6	0.01 42	0.98 36	1.10 81	0.06 43	0.05 32	1.07 83	0.07 46	0.30 46	0.30 34	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.04 59	0.29 59	0.00 1

delet	0.19 39	0.07 37	0.25 61	0.06 67	0.04 44	0.02 79	0.02 104	0.01 12	0.04 38	0.34 124	0.00 1	0.10 13	0.03 24	0.02 72	1.36 53	0.46 20	0.16 73	0.05 32	0.13 25	0.05 34	0.13 24	0.18 31	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.01 20	1.41 91	0.02 57

WQFJA1	0.20 42	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.95 211	0.00 1	1.19 201	0.13 24	2.47 250	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.01 6	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 6	0.00 1

NLMM1	0.20 42	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 226	0.00 1	0.55 164	0.11 20	2.40 246	0.00 1	0.32 8	0.39 15	0.01 1	0.00 1	0.06 14	0.05 34	0.11 20	0.01 6	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.05 61	0.01 6	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 42	0.14 58	0.04 29	0.01 13	0.05 49	0.18 178	0.00 1	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.67 181	0.18 42	0.01 6	0.00 1	1.27 49	0.71 46	0.03 20	0.16 80	1.04 82	0.05 34	0.27 41	0.40 44	0.00 1	0.01 18	0.04 56	0.00 1	0.09 31	0.00 1

U	0.20 42	0.12 55	0.02 18	0.06 67	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 6	0.00 1	1.57 63	1.16 94	0.03 20	0.07 47	0.45 51	0.07 46	0.45 58	0.85 76	0.00 1	0.02 35	0.07 71	0.00 1	0.06 23	0.02 57

NLMM	0.21 46	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.95 211	0.00 1	1.19 201	0.13 24	2.48 251	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.01 6	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 6	0.00 1

CVANet_RVC	0.21 46	0.15 62	0.61 164	0.42 182	0.06 56	0.06 115	0.01 70	1.53 153	0.05 49	0.08 97	0.04 95	0.62 144	0.04 34	0.03 92	0.46 14	0.32 11	0.14 67	0.09 56	0.05 12	0.01 6	0.19 31	0.07 20	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.55 66	0.08 79

NLSM1	0.22 48	0.03 2	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.01 12	1.11 223	0.00 1	1.22 203	0.13 24	2.41 248	0.00 1	0.33 9	0.35 14	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.05 34	0.05 5	0.14 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.22 48	0.10 46	0.23 58	0.04 51	0.10 71	0.16 163	0.00 1	0.04 53	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.13 24	0.01 6	0.00 1	1.13 44	0.76 51	0.05 35	0.15 76	0.80 71	0.01 6	0.71 80	0.74 70	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.01 20	0.71 72	0.01 43

iRaftStereo_RVC	0.22 48	0.19 70	0.35 99	0.22 105	0.11 76	0.01 47	0.00 1	0.04 53	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.22 67	0.10 79	0.03 92	1.13 44	0.87 56	0.16 73	0.06 37	0.37 47	0.11 62	0.95 94	0.62 62	0.00 1	0.02 35	0.08 76	0.00 1	0.11 35	0.03 60

DEFOM-Stereo	0.23 51	0.19 70	0.23 58	0.01 13	0.05 49	0.12 139	0.01 70	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.03 24	0.00 1	1.06 41	0.66 42	0.08 53	0.12 65	0.20 34	0.02 13	0.43 56	0.42 45	0.00 1	0.02 35	0.01 15	0.02 46	2.26 113	0.06 75

RAStereo	0.23 51	0.17 68	0.05 30	0.05 56	0.10 71	0.00 1	0.01 70	0.03 42	0.04 38	0.96 169	0.00 1	0.19 55	0.01 6	0.01 42	1.67 68	1.14 89	0.06 43	0.06 37	0.21 36	0.02 13	0.60 71	0.71 67	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.01 20	0.10 32	0.01 43

AEACV	0.25 53	0.71 184	0.36 110	0.04 51	0.03 34	0.10 126	0.00 1	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 83	0.02 72	1.22 46	0.79 53	0.05 35	0.26 101	0.73 67	0.29 128	0.63 73	0.50 51	0.12 170	0.04 55	0.01 15	0.21 106	0.29 59	0.00 1

AANet_RVC	0.25 53	0.05 23	0.29 71	0.06 67	0.19 110	0.00 1	0.23 198	0.03 42	0.17 112	0.35 128	0.01 84	0.07 8	0.04 34	0.01 42	1.37 54	0.48 23	0.10 57	0.06 37	0.43 49	0.17 81	0.10 16	0.25 33	0.03 112	0.05 64	0.02 32	0.06 69	1.15 82	0.89 153

anonymousdsp	0.27 55	0.09 43	0.36 110	0.24 115	0.05 49	0.09 123	0.00 1	0.03 42	0.05 49	0.00 1	0.28 138	0.19 55	0.15 92	0.00 1	1.24 48	0.84 55	0.12 61	0.10 59	0.29 41	0.18 84	0.42 55	1.05 89	0.02 89	0.05 64	0.01 15	0.01 20	1.54 95	0.00 1

DMCA	0.27 55	0.37 123	0.20 50	0.17 93	0.09 67	0.02 79	0.01 70	0.02 29	0.04 38	0.59 145	0.00 1	0.34 99	0.05 44	0.01 42	1.81 78	0.88 58	0.31 108	0.12 65	0.22 37	0.10 59	0.38 52	0.23 32	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.06 69	1.19 83	0.15 98

AIO_rvc	0.29 57	0.29 99	0.34 92	0.03 41	0.02 21	0.14 149	0.10 170	0.02 29	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.09 71	0.01 42	1.58 64	1.03 73	0.04 29	0.18 85	1.71 112	0.04 28	0.56 66	0.92 81	0.14 180	0.01 18	0.13 103	0.03 56	0.13 41	0.01 43

GANet	0.29 57	0.56 156	0.39 122	0.27 130	0.11 76	0.88 224	0.14 184	0.27 94	0.06 57	0.02 83	0.28 138	1.85 190	0.04 34	0.03 92	0.62 21	0.39 15	0.37 121	0.14 75	0.24 39	0.01 6	0.20 33	0.05 16	0.06 142	0.02 35	0.06 68	0.01 20	0.48 64	0.16 100

MMNet	0.30 59	0.21 76	0.07 33	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.06 150	0.01 12	0.03 27	0.22 112	0.00 1	0.19 55	0.01 6	0.05 120	2.24 100	0.62 39	0.24 91	0.12 65	0.35 45	0.07 46	0.30 46	0.11 24	0.04 122	0.08 99	0.03 44	0.04 59	2.84 126	0.02 57

MLG-Stereo_test3	0.31 60	0.05 23	0.34 92	0.11 87	0.15 90	0.17 173	0.01 70	0.06 61	0.04 38	1.15 181	0.00 1	0.18 42	0.08 60	0.01 42	1.50 58	0.89 60	0.04 29	0.17 82	1.19 92	0.08 53	0.57 67	0.82 72	0.02 89	0.05 64	0.03 44	0.02 46	0.75 74	0.01 43

LG-G_1	0.31 60	0.28 94	0.35 99	0.18 95	0.20 116	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 63	0.01 76	0.61 174	0.16 30	0.25 124	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 101	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 51	0.01 43

LG-G	0.31 60	0.28 94	0.35 99	0.18 95	0.20 116	0.16 163	0.00 1	0.05 59	0.07 63	0.01 76	0.61 174	0.16 30	0.25 124	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 101	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 51	0.01 43

MaDis-Stereo	0.33 63	0.21 76	0.36 110	0.06 67	0.13 81	0.01 47	0.03 125	0.06 61	0.06 57	1.25 191	0.00 1	0.20 61	0.02 18	0.02 72	1.52 60	1.15 91	0.12 61	0.24 95	1.27 95	0.10 59	0.71 80	0.90 80	0.00 1	0.07 80	0.17 114	0.15 95	0.13 41	0.04 64

LG-Stereo_L1	0.34 64	0.26 88	0.01 11	0.04 51	0.20 116	0.15 158	0.01 70	0.07 66	0.07 63	0.00 1	0.63 180	0.36 102	0.36 144	0.03 92	1.74 75	1.40 118	0.13 66	0.15 76	1.16 88	0.19 90	0.59 70	1.07 90	0.04 122	0.04 55	0.27 129	0.02 46	0.20 47	0.09 81

LG-Stereo_L2	0.35 65	0.34 116	0.02 18	0.03 41	0.20 116	0.17 173	0.01 70	0.07 66	0.07 63	0.00 1	0.62 177	0.42 113	0.35 139	0.03 92	1.72 74	1.42 119	0.17 76	0.15 76	0.95 77	0.17 81	0.66 76	1.10 92	0.04 122	0.04 55	0.26 128	0.05 61	0.19 45	0.08 79

AIO_test	0.35 65	0.45 135	0.42 134	0.03 41	0.02 21	0.14 149	0.23 198	0.12 77	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.19 55	0.09 71	0.00 1	1.60 67	1.26 103	0.06 43	0.08 53	0.80 71	0.06 40	1.12 104	1.01 87	0.18 193	0.01 18	0.19 120	0.45 131	0.99 80	0.01 43

UniTT-Stereo	0.35 65	0.28 94	0.38 119	0.07 76	0.18 107	0.00 1	0.01 70	0.07 66	0.08 74	0.00 1	0.00 1	0.29 84	0.03 24	0.05 120	1.88 82	1.42 119	0.15 69	0.33 126	1.70 111	0.07 46	0.88 92	1.21 97	0.00 1	0.12 122	0.06 68	0.03 56	0.14 43	0.03 60

IGEV-Stereo+	0.37 68	1.03 217	0.03 25	0.11 87	0.12 79	0.11 130	0.00 1	0.09 72	0.11 88	0.02 83	0.99 195	0.31 89	0.30 133	0.02 72	1.32 52	1.22 99	0.02 11	0.26 101	1.29 97	0.23 108	0.84 89	1.24 100	0.10 159	0.01 18	0.02 32	0.22 107	0.08 28	0.00 1

FINET	0.37 68	0.14 58	0.45 141	0.18 95	0.08 64	0.02 79	0.01 70	0.34 101	0.17 112	0.01 76	0.30 142	0.56 139	0.19 109	0.02 72	2.46 118	1.20 98	0.26 98	0.09 56	1.10 85	0.14 71	0.72 82	0.31 36	0.04 122	0.14 134	0.03 44	0.10 85	0.84 77	0.05 69

LGtest1	0.40 70	0.06 30	0.35 99	0.03 41	0.13 81	0.16 163	0.01 70	0.08 70	0.13 97	0.04 90	0.89 190	0.20 61	0.15 92	0.00 1	1.69 73	1.30 107	0.18 78	0.29 113	0.66 65	0.23 108	0.52 63	3.25 183	0.05 133	0.08 99	0.04 56	0.02 46	0.22 51	0.01 43

S2M2_XL	0.41 71	0.12 55	0.39 122	0.04 51	0.11 76	0.00 1	0.02 104	0.24 93	0.37 147	0.00 1	0.00 1	0.29 84	0.51 172	0.00 1	1.87 80	1.58 134	0.27 102	0.42 143	0.43 49	0.16 79	1.56 138	2.24 142	0.08 149	0.05 64	0.04 56	0.08 78	0.03 14	0.25 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DFGA-Net	0.41 71	0.31 108	0.08 38	0.24 115	0.04 44	0.01 47	0.01 70	0.55 122	0.05 49	1.29 193	0.00 1	0.16 30	0.04 34	0.03 92	1.67 68	1.15 91	0.16 73	0.08 53	0.92 75	0.04 28	0.57 67	0.30 34	0.00 1	0.08 99	0.01 15	0.00 1	3.34 152	0.01 43

HCRNet	0.41 71	0.36 120	0.34 92	0.30 145	0.12 79	0.00 1	0.05 140	0.02 29	0.02 16	1.46 207	0.00 1	0.18 42	0.05 44	0.00 1	2.70 133	0.67 44	0.22 86	0.06 37	0.22 37	0.11 62	0.30 46	0.59 59	0.02 89	0.01 18	0.01 15	0.01 20	3.21 146	0.03 60

RAFT + AFF	0.41 71	0.04 13	0.01 11	0.22 105	0.02 21	0.04 103	0.00 1	0.03 42	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.28 81	0.02 18	0.01 42	4.88 243	0.92 65	0.35 114	0.02 23	2.33 132	0.03 20	0.65 74	0.50 51	0.01 66	0.12 122	0.15 111	0.10 85	0.24 55	0.01 43

SGD-Stereo	0.44 75	0.10 46	0.27 64	0.02 27	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.40 111	0.08 60	0.01 42	4.44 218	1.85 163	0.29 104	0.29 113	0.45 51	0.19 90	1.40 125	1.47 104	0.02 89	0.04 55	0.05 63	0.06 69	0.19 45	0.23 105

GMStereo	0.44 75	0.93 208	0.07 33	0.25 119	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.14 79	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.30 88	0.01 6	0.01 42	1.87 80	0.90 61	0.26 98	0.17 82	2.60 144	0.08 53	1.17 108	0.33 38	0.00 1	0.05 64	0.08 76	0.02 46	2.57 118	0.04 64
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.44 75	0.29 99	0.59 157	0.21 101	0.26 144	0.01 47	0.02 104	0.08 70	0.08 74	0.39 131	0.00 1	0.27 78	0.03 24	0.24 220	3.08 158	0.92 65	0.14 67	0.12 65	0.57 61	0.31 132	0.36 51	0.39 42	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.01 20	3.44 158	0.05 69

HUF	0.45 78	0.14 58	0.59 157	0.03 41	0.10 71	0.16 163	0.01 70	0.33 100	0.05 49	0.00 1	0.01 84	0.20 61	0.26 127	0.00 1	2.26 102	2.24 193	0.21 85	0.24 95	2.24 124	0.12 65	1.54 135	1.02 88	0.08 149	0.03 44	0.12 96	0.02 46	0.25 56	0.01 43

plain	0.45 78	0.37 123	0.43 135	0.16 92	0.37 179	0.00 1	0.00 1	0.74 129	0.08 74	0.01 76	0.00 1	0.53 133	0.09 71	0.04 111	2.41 113	1.80 161	0.25 93	0.31 117	0.93 76	0.10 59	1.31 119	1.36 102	0.00 1	0.23 165	0.13 103	0.02 46	0.25 56	0.09 81

RYNet	0.45 78	0.04 13	0.00 1	0.02 27	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 38	0.07 94	0.00 1	0.05 4	0.12 82	0.00 1	4.77 237	0.60 36	0.10 57	1.00 226	0.35 45	0.01 6	0.21 37	0.04 13	0.00 1	0.02 35	0.08 76	3.06 211	1.39 90	0.13 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 81	0.10 46	0.33 86	0.05 56	0.16 91	0.08 119	0.00 1	0.12 77	0.23 135	0.03 87	0.04 95	0.46 120	0.15 92	0.01 42	1.97 84	1.14 89	0.25 93	0.44 145	1.88 114	0.20 98	1.65 139	2.18 137	0.15 183	0.07 80	0.04 56	0.14 94	0.78 75	0.06 75

MIF-Stereo (partial)	0.47 81	0.36 120	0.44 139	0.07 76	0.18 107	0.01 47	0.00 1	0.07 66	0.11 88	0.01 76	0.01 84	0.38 105	0.09 71	0.03 92	2.00 85	1.58 134	0.22 86	0.50 160	0.75 70	0.06 40	1.09 102	0.94 83	0.00 1	0.19 154	0.08 76	0.26 111	2.83 125	0.39 124

raft+_RVC	0.49 83	0.38 126	0.37 118	0.34 156	0.21 121	0.03 94	0.04 134	2.29 188	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.25 72	0.08 60	0.02 72	1.79 77	1.24 100	0.29 104	0.09 56	2.37 138	0.24 113	0.77 86	1.09 91	0.00 1	0.06 73	0.07 71	0.12 89	0.57 67	0.36 122

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 84	0.58 159	0.31 74	0.07 76	0.14 86	0.16 163	0.00 1	0.11 75	0.18 117	0.04 90	0.54 163	0.47 122	0.42 154	0.02 72	1.77 76	1.93 171	0.27 102	0.46 148	1.01 80	0.27 125	2.04 154	2.17 135	0.09 153	0.07 80	0.02 32	0.16 97	1.26 87	0.07 78

test_5	0.54 84	0.60 163	0.22 54	0.02 27	0.02 21	0.11 130	0.01 70	2.77 224	0.04 38	0.00 1	1.10 198	0.44 116	0.45 157	0.00 1	1.47 57	1.13 86	0.08 53	0.10 59	1.01 80	0.04 28	0.43 56	1.34 101	0.00 1	0.05 64	0.07 71	0.00 1	2.98 131	0.01 43

MIM_Stereo	0.55 86	0.13 57	0.43 135	0.34 156	0.22 127	0.11 130	0.02 104	2.05 179	0.07 63	0.00 1	0.01 84	0.23 68	0.09 71	0.03 92	2.07 89	1.15 91	0.15 69	0.39 136	2.56 142	0.27 125	1.24 116	0.94 83	0.06 142	0.13 129	0.18 117	0.19 102	1.72 98	0.17 102

TestStereo	0.55 86	0.62 171	0.47 143	0.22 105	0.09 67	0.00 1	0.01 70	1.90 174	0.22 131	0.30 121	0.00 1	0.28 81	0.08 60	0.01 42	1.58 64	0.87 56	0.34 112	0.19 86	2.65 149	0.08 53	1.43 126	0.55 58	0.02 89	0.07 80	0.10 88	0.42 129	2.09 109	0.13 96

AFF-stereo	0.55 86	0.29 99	0.41 132	0.33 150	0.09 67	0.03 94	0.00 1	0.38 106	0.10 85	1.17 184	0.01 84	0.32 92	0.06 54	0.00 1	1.52 60	1.24 100	0.15 69	0.59 173	3.40 174	0.07 46	0.54 64	0.60 60	0.00 1	0.07 80	0.13 103	0.06 69	3.05 133	0.10 87

UNet	0.56 89	0.30 104	0.39 122	0.26 126	0.19 110	0.03 94	0.08 163	0.52 121	0.13 97	1.15 181	0.00 1	0.44 116	0.16 101	0.16 189	2.13 95	1.28 105	0.34 112	0.20 90	1.42 102	0.19 90	0.62 72	0.50 51	0.13 173	0.24 166	0.03 44	0.26 111	3.32 150	0.62 142

CFNet	0.57 90	0.46 139	0.64 172	0.43 183	0.34 173	0.04 103	0.00 1	0.58 124	0.09 82	0.66 151	0.05 100	0.64 145	0.07 57	0.05 120	2.25 101	0.65 41	0.35 114	0.06 37	0.73 67	0.34 134	0.85 91	0.73 68	0.00 1	0.08 99	0.45 151	0.16 97	3.22 147	1.51 175

G2L-Stereo	0.58 91	0.33 113	0.23 58	0.37 169	0.61 202	0.01 47	0.04 134	0.17 81	0.08 74	0.52 143	0.04 95	0.13 24	0.47 165	0.42 240	2.91 146	0.91 63	0.20 83	0.19 86	1.31 98	0.22 106	1.22 113	0.54 57	0.02 89	0.06 73	0.21 124	0.67 143	3.48 161	0.39 124

HGLStereo	0.58 91	0.32 112	0.38 119	0.23 111	0.26 144	0.01 47	0.06 150	0.06 61	0.12 94	1.22 190	0.70 184	0.14 29	0.15 92	0.09 161	2.33 110	1.33 111	0.37 121	0.24 95	1.13 87	0.15 75	0.97 96	1.51 108	0.06 142	0.07 80	0.08 76	0.08 78	3.08 135	0.47 130

IER	0.59 93	0.45 135	0.27 64	0.30 145	0.16 91	0.00 1	0.01 70	0.42 108	0.11 88	1.09 177	0.07 106	1.35 182	0.04 34	0.20 205	3.17 162	1.08 78	0.20 83	0.13 72	0.73 67	0.40 143	0.51 62	0.64 63	0.21 200	0.07 80	0.08 76	1.01 166	2.92 128	0.28 112

RAFT_CTSACE	0.59 93	0.80 191	0.45 141	0.25 119	0.07 58	0.14 149	0.00 1	2.03 178	0.06 57	0.00 1	0.12 113	0.44 116	0.46 162	0.01 42	1.58 64	1.08 78	0.15 69	0.12 65	0.57 61	0.08 53	0.74 84	2.54 158	0.00 1	0.04 55	0.24 127	0.00 1	3.77 180	0.04 64

HITNet	0.59 93	0.16 67	0.10 41	0.06 67	0.07 58	0.01 47	0.02 104	1.76 160	0.82 198	0.11 100	0.00 1	0.68 149	0.28 129	0.11 173	2.51 121	1.02 72	0.25 93	0.13 72	0.63 63	0.24 113	1.43 126	1.56 113	0.01 66	0.12 122	0.02 32	0.16 97	3.32 150	0.42 129
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_4	0.60 96	0.10 46	0.53 152	0.29 142	0.13 81	0.07 116	0.22 196	0.09 72	0.07 63	0.03 87	0.00 1	0.68 149	0.15 92	0.08 152	2.06 88	1.55 132	0.12 61	0.39 136	1.82 113	0.18 84	1.12 104	2.11 132	0.01 66	0.07 80	0.20 122	0.30 116	3.49 162	0.24 108

MGS-Stereo	0.61 97	0.95 212	0.61 164	0.26 126	0.16 91	0.01 47	0.02 104	0.06 61	0.15 103	0.00 1	0.00 1	0.29 84	0.15 92	0.01 42	5.46 259	0.88 58	0.30 107	0.27 110	0.86 74	0.38 141	1.25 117	1.76 118	0.03 112	0.14 134	0.29 130	0.26 111	1.72 98	0.25 110

LL-Strereo2	0.61 97	0.22 82	0.36 110	0.09 82	0.10 71	0.17 173	0.01 70	2.25 187	0.18 117	0.00 1	0.00 1	0.21 65	0.04 34	0.21 210	1.68 70	1.32 108	0.05 35	0.12 65	2.34 133	0.39 142	1.51 132	2.98 173	0.00 1	0.08 99	0.43 150	0.01 20	1.44 93	0.31 115

rafts_anoy	0.62 99	0.28 94	0.70 179	0.37 169	0.21 121	0.04 103	0.00 1	2.53 209	0.14 101	0.01 76	0.00 1	0.10 13	0.04 34	0.02 72	2.50 120	1.45 123	0.32 110	0.36 131	1.92 115	0.17 81	1.38 123	0.99 86	0.00 1	0.18 151	0.53 155	0.73 151	0.73 73	1.01 163

RASNet	0.63 100	0.18 69	0.57 153	0.41 181	0.28 149	0.10 126	0.05 140	0.94 133	0.14 101	1.07 176	0.09 111	0.48 123	0.34 138	0.02 72	1.28 50	1.47 125	0.35 114	0.21 91	0.99 78	0.02 13	1.15 107	1.53 109	0.10 159	0.34 209	0.22 126	0.30 116	3.55 164	0.73 146

RAFT+CT+SA	0.64 101	0.82 195	0.25 61	0.15 91	0.03 34	0.00 1	0.00 1	2.49 205	0.08 74	0.08 97	0.00 1	0.74 157	0.39 150	0.01 42	1.39 56	1.38 116	0.11 59	0.15 76	2.23 123	0.18 84	0.84 89	2.50 153	0.01 66	0.06 73	0.11 92	0.01 20	3.34 152	0.04 64

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 102	0.06 30	0.35 99	0.17 93	0.16 91	0.01 47	0.01 70	1.78 162	0.20 123	0.14 105	0.16 122	0.41 112	0.17 106	0.02 72	2.91 146	1.69 152	0.26 98	0.38 134	1.18 91	0.12 65	1.54 135	2.66 162	0.01 66	0.06 73	0.16 112	2.28 199	0.22 51	0.33 119

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 102	0.29 99	0.60 160	0.37 169	0.27 146	0.03 94	0.02 104	0.96 135	0.11 88	1.34 198	0.00 1	0.28 81	0.08 60	0.01 42	1.83 79	1.32 108	0.26 98	0.11 61	3.40 174	0.24 113	0.79 87	0.89 79	0.00 1	0.19 154	0.38 141	0.22 107	3.31 149	0.15 98

DMCA-RVC	0.65 102	0.42 129	0.43 135	0.31 147	0.58 200	0.15 158	0.44 209	0.29 97	1.57 243	1.31 195	0.35 146	0.55 136	0.13 83	0.11 173	2.54 123	1.10 81	0.51 136	0.46 148	0.84 73	0.36 138	0.76 85	0.83 73	0.19 195	0.14 134	0.11 92	0.06 69	2.59 121	0.52 133

YMNet	0.66 105	0.39 127	0.02 18	0.20 100	0.25 135	0.34 196	2.55 262	0.36 104	0.06 57	1.11 178	0.00 1	0.39 108	2.89 254	0.01 42	2.52 122	2.02 178	0.52 137	0.46 148	0.50 54	0.21 101	0.27 41	1.21 97	0.00 1	0.10 114	0.33 133	0.05 61	0.62 69	0.39 124

ADLNet	0.67 106	0.96 214	0.10 41	0.21 101	0.23 129	0.08 119	0.01 70	1.26 143	0.09 82	0.32 122	0.06 103	2.28 198	0.08 60	0.18 198	3.28 173	1.03 73	0.35 114	0.11 61	0.54 58	0.18 84	0.54 64	1.10 92	0.00 1	0.03 44	0.88 176	0.68 145	3.16 142	0.28 112

anonymousdsp2	0.70 107	0.27 92	0.28 68	0.23 111	0.07 58	0.02 79	0.02 104	1.36 146	0.08 74	0.02 83	0.59 170	0.29 84	0.16 101	0.08 152	1.51 59	1.55 132	0.25 93	0.32 119	3.52 177	0.55 176	1.55 137	3.00 176	0.02 89	0.07 80	0.13 103	0.15 95	2.70 122	0.01 43

RALCasStereoNet	0.70 107	0.30 104	0.84 192	0.37 169	0.28 149	0.05 110	0.12 178	2.12 184	0.13 97	1.03 173	0.04 95	0.50 126	0.15 92	0.03 92	2.37 111	1.67 148	0.23 89	0.24 95	1.26 94	0.14 71	1.21 110	2.03 129	0.01 66	0.11 121	0.34 136	1.39 175	0.78 75	1.25 168

ARAFT	0.70 107	0.19 70	0.28 68	0.31 147	0.08 64	0.00 1	0.01 70	0.16 80	0.08 74	1.30 194	0.00 1	0.38 105	0.03 24	0.10 170	3.41 180	1.87 164	0.29 104	0.27 110	2.54 141	0.05 34	1.83 148	1.60 114	0.01 66	0.10 114	0.42 148	0.02 46	3.41 154	0.12 94

DSFCA	0.70 107	0.43 130	0.51 149	0.29 142	0.58 200	0.04 103	0.59 214	0.22 88	0.54 168	0.49 139	0.56 166	0.33 95	0.08 60	0.04 111	2.86 142	1.28 105	0.67 157	0.73 192	1.00 79	0.44 158	1.01 100	1.14 94	0.21 200	0.24 166	0.54 156	0.82 157	2.81 124	0.47 130

DispViT+	0.73 111	0.33 113	0.43 135	0.10 84	0.29 152	0.00 1	0.03 125	0.10 74	0.15 103	1.39 204	0.05 100	0.19 55	0.04 34	0.06 133	1.94 83	1.65 142	0.24 91	0.27 110	1.35 100	0.13 68	1.08 101	1.85 119	0.09 153	0.08 99	0.67 170	1.79 187	3.78 181	1.60 179

coex_refinement	0.73 111	1.07 223	0.51 149	0.24 115	0.70 210	0.01 47	0.13 182	0.27 94	1.06 222	0.11 100	1.07 197	0.80 160	0.17 106	0.14 186	2.80 137	0.90 61	0.47 130	0.12 65	2.36 136	0.49 168	0.67 79	0.61 61	0.14 180	0.10 114	0.64 165	0.62 142	3.08 135	0.49 132

CASnet	0.75 113	0.51 145	0.49 148	0.23 111	0.29 152	0.00 1	0.00 1	0.50 117	0.18 117	0.06 93	0.06 103	0.54 134	0.36 144	0.01 42	2.44 115	1.35 112	0.50 133	0.41 141	2.34 133	0.25 117	3.65 201	2.36 146	0.02 89	0.14 134	1.63 208	0.05 61	1.61 96	0.23 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.76 114	0.44 132	0.48 144	0.22 105	0.24 133	0.00 1	0.00 1	2.40 193	0.19 120	0.15 108	0.04 95	0.27 78	0.14 89	0.02 72	2.55 124	1.82 162	0.46 128	0.24 95	2.26 129	0.30 131	2.66 174	1.47 104	0.05 133	0.08 99	0.05 63	0.07 75	3.59 165	0.32 117

S2M2_L	0.78 115	0.14 58	1.69 241	0.27 130	0.14 86	0.00 1	0.01 70	0.23 91	0.31 143	2.17 228	0.00 1	0.42 113	0.14 89	0.00 1	2.15 97	2.06 181	0.38 125	0.48 153	1.19 92	0.22 106	2.27 156	1.92 121	0.05 133	0.08 99	0.09 85	0.71 150	3.67 168	0.16 100
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CAS	0.79 116	0.21 76	0.34 92	0.21 101	0.19 110	0.03 94	0.14 184	0.21 87	0.63 180	1.19 187	0.16 122	0.33 95	0.78 207	0.13 182	2.72 134	1.66 145	0.85 182	0.71 190	1.12 86	0.46 161	2.41 167	2.37 147	0.03 112	0.08 99	0.11 92	0.69 146	1.69 97	1.95 186

DISCO	0.79 116	0.95 212	0.31 74	0.06 67	0.33 170	0.51 209	0.44 209	0.23 91	0.32 144	1.75 215	0.59 170	0.38 105	0.29 131	0.04 111	2.98 154	1.36 113	0.96 192	0.29 113	3.24 168	0.53 174	0.79 87	1.45 103	0.10 159	0.07 80	0.12 96	0.29 115	2.76 123	0.31 115

TestStereo1	0.81 118	0.91 206	0.22 54	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 70	1.08 138	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.26 75	0.57 179	0.12 176	4.26 208	1.66 145	0.18 78	0.19 86	2.84 155	0.09 57	1.37 121	2.51 154	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 172	3.75 177	0.05 69

SA-5K	0.81 118	0.91 206	0.22 54	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 70	1.08 138	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.26 75	0.57 179	0.12 176	4.26 208	1.66 145	0.18 78	0.19 86	2.84 155	0.09 57	1.37 121	2.51 154	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 172	3.75 177	0.05 69

4D-IteraStereo	0.83 120	0.30 104	1.14 209	0.28 135	0.31 160	0.01 47	0.02 104	2.15 186	0.11 88	0.00 1	0.20 130	0.25 72	0.22 115	0.16 189	2.28 103	1.65 142	0.11 59	0.37 133	2.84 155	0.41 149	2.82 177	2.87 165	0.02 89	0.21 163	0.08 76	0.22 107	3.10 137	0.35 121

NVstereo2D	0.83 120	0.43 130	0.07 33	0.23 111	0.36 177	0.41 200	0.08 163	1.61 155	0.59 178	0.84 161	1.11 199	0.36 102	0.21 113	0.07 139	5.88 268	2.16 189	0.62 149	0.45 147	1.50 104	0.19 90	1.20 109	0.94 83	0.02 89	0.32 203	1.30 195	0.24 110	0.95 78	0.24 108

AACVNet	0.85 122	0.56 156	0.35 99	0.58 198	0.67 206	0.09 123	0.01 70	0.35 103	0.19 120	0.17 109	0.15 120	0.45 119	0.24 122	0.19 200	2.81 139	1.91 169	0.48 132	0.38 134	1.44 103	0.23 108	1.44 128	1.22 99	0.33 223	0.08 99	0.50 154	1.57 179	4.09 203	2.39 198

TESTraft	0.86 123	0.88 204	0.32 77	0.05 56	0.16 91	0.00 1	0.00 1	1.51 152	0.06 57	0.69 152	0.00 1	0.33 95	0.64 188	0.20 205	4.51 222	1.67 148	0.18 78	0.16 80	2.63 147	0.25 117	1.10 103	2.24 142	0.07 147	0.08 99	0.10 88	1.62 181	3.71 173	0.04 64

IPLGR_C	0.86 123	0.20 74	0.61 164	0.28 135	0.21 121	0.00 1	0.22 196	0.18 82	0.47 160	0.07 94	0.12 113	1.18 177	0.08 60	0.20 205	4.59 227	1.50 128	0.65 154	0.26 101	2.00 118	0.19 90	2.34 162	2.95 170	0.05 133	0.27 183	0.60 162	0.07 75	3.82 184	0.11 90

raftrobust	0.86 123	0.40 128	0.77 186	0.40 176	0.31 160	0.01 47	0.04 134	2.51 207	0.13 97	0.51 140	0.00 1	0.51 127	0.24 122	0.09 161	2.98 154	2.12 185	0.22 86	0.31 117	4.90 196	0.11 62	1.68 144	2.15 133	0.16 187	0.15 139	0.78 173	0.40 127	0.97 79	0.36 122

CFNet_pseudo	0.86 123	0.52 150	0.57 153	0.44 185	0.52 197	0.05 110	0.02 104	0.60 125	0.10 85	0.93 166	0.12 113	0.71 153	0.30 133	0.51 243	4.66 232	1.68 150	0.33 111	0.32 119	2.61 145	0.34 134	0.96 95	1.53 109	0.55 249	0.13 129	0.49 153	0.50 137	2.17 111	1.63 181

CFNet_RVC	0.86 123	0.59 161	0.74 183	0.33 150	0.32 165	0.11 130	0.02 104	0.11 75	0.17 112	0.87 164	0.74 187	0.57 142	0.16 101	0.08 152	3.11 159	1.19 97	0.50 133	0.34 128	1.28 96	0.15 75	1.68 144	1.48 107	0.02 89	0.25 171	0.86 175	1.89 191	3.64 167	2.13 192

CIPLG	0.87 128	0.19 70	0.67 177	0.27 130	0.21 121	0.00 1	0.20 192	0.19 84	0.50 165	0.07 94	0.12 113	1.16 176	0.08 60	0.21 210	4.78 238	1.50 128	0.68 161	0.22 92	1.92 115	0.18 84	2.28 157	2.98 173	0.04 122	0.27 183	0.66 167	0.09 82	3.80 182	0.12 94

ACRE	0.87 128	0.21 76	0.64 172	0.28 135	0.20 116	0.00 1	0.20 192	0.18 82	0.48 163	0.08 97	0.15 120	1.22 178	0.08 60	0.23 219	4.70 235	1.49 126	0.67 157	0.25 100	1.97 117	0.18 84	2.33 161	2.98 173	0.05 133	0.26 175	0.67 170	0.07 75	3.81 183	0.11 90

GMOStereo	0.91 130	0.15 62	0.61 164	0.34 156	0.25 135	0.12 139	0.05 140	2.40 193	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 127	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 173	0.53 138	0.70 185	2.24 124	0.41 149	1.67 140	3.92 197	0.01 66	0.15 139	1.33 197	0.13 90	3.95 191	0.09 81

error version	0.91 130	0.15 62	0.61 164	0.34 156	0.25 135	0.12 139	0.05 140	2.40 193	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 127	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 173	0.53 138	0.70 185	2.24 124	0.41 149	1.67 140	3.92 197	0.01 66	0.15 139	1.33 197	0.13 90	3.95 191	0.09 81

test-v	0.91 130	0.15 62	0.61 164	0.34 156	0.25 135	0.12 139	0.05 140	2.40 193	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 127	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 173	0.53 138	0.70 185	2.24 124	0.41 149	1.67 140	3.92 197	0.01 66	0.15 139	1.33 197	0.13 90	3.95 191	0.09 81

test-2	0.91 130	0.15 62	0.61 164	0.34 156	0.25 135	0.12 139	0.05 140	2.40 193	0.15 103	0.00 1	0.18 125	0.51 127	0.45 157	0.02 72	2.30 104	1.97 173	0.53 138	0.70 185	2.24 124	0.41 149	1.67 140	3.92 197	0.01 66	0.15 139	1.33 197	0.13 90	3.95 191	0.09 81

RALAANet	0.92 134	0.35 117	0.48 144	0.36 167	0.24 133	0.18 178	0.02 104	1.89 172	0.19 120	0.51 140	0.01 84	0.26 75	0.25 124	0.06 133	2.32 108	1.73 155	0.35 114	0.69 184	3.14 160	0.55 176	2.51 171	2.39 148	0.01 66	0.26 175	0.37 140	1.12 170	4.01 199	0.53 135

DLCB_ROB	0.92 134	0.72 186	0.64 172	0.43 183	0.42 185	0.14 149	0.18 190	0.43 111	0.28 139	0.85 162	0.53 161	1.12 172	0.72 198	0.07 139	2.16 98	1.12 85	0.88 183	0.26 101	0.69 66	0.20 98	1.35 120	1.53 109	0.49 242	0.28 194	4.11 261	2.41 202	2.04 107	0.78 148

dd	0.93 136	0.46 139	0.32 77	1.70 237	0.04 44	0.21 188	0.11 176	0.46 115	0.06 57	0.11 100	0.01 84	1.91 191	0.06 54	0.16 189	4.29 211	0.96 67	0.81 178	0.34 128	5.67 200	0.37 139	0.58 69	0.68 66	0.15 183	0.26 175	0.07 71	0.09 82	3.26 148	1.96 187

SA	0.95 137	0.82 195	0.44 139	0.21 101	0.23 129	0.01 47	0.00 1	2.73 222	0.12 94	0.02 83	0.00 1	0.39 108	0.39 150	0.36 234	2.49 119	1.61 137	0.31 108	0.47 152	3.23 167	0.20 98	1.23 114	3.19 180	0.01 66	0.18 151	0.41 146	1.70 183	4.81 227	0.10 87

LMCR-Stereo	0.97 138	0.53 152	0.59 157	0.28 135	0.25 135	0.07 116	0.02 104	1.39 147	0.28 139	0.34 124	0.12 113	0.74 157	0.15 92	0.12 176	3.20 163	1.88 167	1.07 205	0.36 131	5.87 207	1.71 242	2.10 155	2.39 148	0.02 89	0.33 207	0.35 138	0.38 125	1.44 93	0.34 120

HSM	0.97 138	0.30 104	0.87 194	0.54 194	0.46 188	0.00 1	0.01 70	2.93 232	0.30 142	0.13 104	0.56 166	0.65 146	0.13 83	0.05 120	2.97 152	1.08 78	0.66 155	0.17 82	3.26 170	0.35 136	1.78 146	2.03 129	0.04 122	0.33 207	0.38 141	0.81 156	4.16 207	1.10 164

trnet	0.99 140	0.29 99	0.72 182	0.22 105	0.13 81	0.01 47	0.02 104	2.55 212	0.37 147	0.62 148	0.48 160	0.70 152	0.59 181	0.04 111	2.80 137	3.02 225	0.66 155	0.57 169	2.14 121	0.60 183	2.82 177	2.17 135	0.03 112	0.09 112	1.26 190	0.51 138	2.42 116	0.91 155

CREStereo++_RVC	0.99 140	0.21 76	1.16 213	0.28 135	0.36 177	0.01 47	0.05 140	2.06 182	0.27 138	0.62 148	0.08 109	0.46 120	0.14 89	0.05 120	2.55 124	2.70 212	0.74 170	0.50 160	2.59 143	0.24 113	2.97 183	2.20 138	0.09 153	0.10 114	0.96 177	0.43 130	4.10 205	0.79 149
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 140	0.82 195	0.34 92	0.18 95	0.43 186	0.03 94	1.10 232	1.20 141	2.50 262	2.06 224	0.11 112	0.69 151	0.07 57	0.54 244	3.65 192	0.91 63	0.19 82	0.22 92	1.65 110	0.15 75	0.73 83	0.92 81	0.08 149	0.18 151	0.11 92	3.29 217	2.58 120	2.09 190
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	1.01 143	0.60 163	0.96 200	0.38 174	0.75 213	0.01 47	0.03 125	2.33 191	1.18 229	0.78 156	0.00 1	0.94 163	0.09 71	0.45 241	2.41 113	1.18 95	0.62 149	0.44 145	3.67 181	0.32 133	1.14 106	0.85 76	0.00 1	0.58 236	1.06 182	1.42 177	3.75 177	1.44 172

CREStereo	1.03 144	0.31 108	0.74 183	0.24 115	0.16 91	0.01 47	0.04 134	2.66 219	0.55 171	0.63 150	0.56 166	0.71 153	0.59 181	0.05 120	2.97 152	3.31 239	0.60 146	0.43 144	2.12 120	0.57 178	3.00 186	2.30 145	0.06 142	0.12 122	1.18 188	0.53 140	2.42 116	0.88 150
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
PDISCO_ROB	1.03 144	0.55 154	0.06 32	0.67 202	0.28 149	0.00 1	0.21 194	0.71 127	0.49 164	1.28 192	0.99 195	0.25 72	0.32 135	0.19 200	3.02 157	2.03 180	0.69 162	1.42 249	2.26 129	0.58 180	2.32 159	3.22 182	0.14 180	0.27 183	1.36 201	0.37 124	3.84 187	0.23 105

STTStereo	1.06 146	0.85 201	0.57 153	0.36 167	0.29 152	0.08 119	0.64 217	0.43 111	1.56 242	1.40 205	0.26 134	1.95 193	0.07 57	0.29 227	4.26 208	1.06 75	0.25 93	0.23 94	1.16 88	0.14 71	1.46 130	0.84 74	0.12 170	0.10 114	0.07 71	1.81 188	3.51 163	4.84 222

iResNet_ROB	1.07 147	0.65 177	0.30 72	0.45 187	0.30 158	0.01 47	0.02 104	3.10 239	0.12 94	1.34 198	0.00 1	0.66 147	0.35 139	0.04 111	4.37 215	1.65 142	0.54 142	0.49 156	5.83 206	0.29 128	1.30 118	0.87 78	0.20 198	0.26 175	0.16 112	0.84 159	3.74 174	1.12 165

LoS_RVC	1.09 148	1.51 239	0.60 160	0.05 56	0.49 189	0.01 47	0.08 163	0.22 88	0.74 189	1.72 211	0.23 132	0.56 139	0.63 186	0.12 176	3.15 160	2.90 217	0.69 162	1.79 265	3.27 171	0.50 169	4.03 214	3.48 187	0.21 200	0.07 80	0.33 133	0.47 134	0.70 70	0.96 158

tt_ll	1.09 148	1.51 239	0.60 160	0.05 56	0.49 189	0.01 47	0.08 163	0.22 88	0.74 189	1.72 211	0.23 132	0.56 139	0.63 186	0.12 176	3.15 160	2.90 217	0.69 162	1.79 265	3.27 171	0.50 169	4.03 214	3.48 187	0.21 200	0.07 80	0.33 133	0.47 134	0.70 70	0.96 158

AF-Net	1.11 150	0.51 145	0.87 194	0.34 156	0.78 215	0.89 226	1.87 249	2.40 193	1.15 226	0.48 137	0.68 182	3.66 210	0.16 101	0.27 225	2.44 115	0.98 69	0.35 114	0.01 17	1.60 107	0.40 143	0.50 60	2.58 159	0.05 133	0.08 99	0.66 167	0.45 131	3.47 159	2.34 196

Nwc_Net	1.11 150	0.51 145	0.87 194	0.34 156	0.78 215	0.89 226	1.87 249	2.40 193	1.15 226	0.48 137	0.68 182	3.66 210	0.16 101	0.27 225	2.44 115	0.98 69	0.35 114	0.01 17	1.60 107	0.40 143	0.50 60	2.58 159	0.05 133	0.08 99	0.66 167	0.45 131	3.47 159	2.34 196

IPLG	1.12 152	0.36 120	0.65 176	0.29 142	0.23 129	0.00 1	0.05 140	2.30 189	0.29 141	0.39 131	0.29 140	0.27 78	0.72 198	0.24 220	5.68 263	1.79 160	1.05 202	0.84 208	2.78 151	0.41 149	0.98 97	4.31 220	0.02 89	0.25 171	0.46 152	1.49 178	3.86 188	0.11 90

castereo++	1.13 153	0.49 142	0.33 86	0.05 56	0.21 121	0.23 192	0.00 1	0.42 108	0.44 157	0.20 110	0.17 124	1.13 175	0.41 152	0.07 139	2.01 86	2.66 209	1.01 198	0.52 162	2.80 154	0.52 172	4.60 227	4.06 208	0.30 215	0.15 139	0.98 179	1.06 167	3.70 172	1.89 183

UCFNet_RVC	1.13 153	2.65 266	0.57 153	0.57 196	0.74 212	0.19 184	0.01 70	0.28 96	0.22 131	0.95 167	0.39 148	2.41 201	0.89 220	0.06 133	2.99 156	1.18 95	0.50 133	0.49 156	2.19 122	0.44 158	1.50 131	1.54 112	1.06 271	0.19 154	1.43 204	1.73 185	1.86 106	3.39 210

APVNet	1.14 155	1.04 219	0.20 50	0.33 150	0.37 179	0.21 188	0.36 206	0.34 101	0.39 153	0.95 167	0.44 155	0.71 153	0.15 92	0.15 187	3.51 184	2.84 215	1.63 235	0.93 219	4.54 191	0.69 190	1.89 150	4.06 208	0.02 89	0.53 232	0.10 88	0.38 125	3.20 145	0.95 156

castereo	1.20 156	0.33 113	0.83 191	0.07 76	0.25 135	0.19 184	0.01 70	0.36 104	0.52 166	0.14 105	0.19 129	1.09 169	0.49 169	0.04 111	2.66 131	2.91 219	1.04 200	0.60 175	4.65 193	0.52 172	4.93 245	4.40 222	0.11 166	0.15 139	1.13 184	2.05 193	1.19 83	1.47 173

CES	1.20 156	0.24 86	0.35 99	0.13 89	0.18 107	0.05 110	0.08 163	5.35 286	0.78 195	0.43 136	0.31 143	0.83 162	0.86 219	0.16 189	3.20 163	3.22 235	1.12 209	1.06 231	1.51 105	1.05 210	4.23 218	3.19 180	0.08 149	0.09 112	0.19 120	0.34 123	1.07 81	2.23 195

raft_robust	1.21 158	0.70 182	0.61 164	0.27 130	0.19 110	0.00 1	0.00 1	3.05 237	0.22 131	1.18 185	0.03 94	0.34 99	0.69 193	0.07 139	2.94 151	1.76 158	0.57 144	0.63 181	4.95 197	0.19 90	2.98 185	4.81 233	0.01 66	0.19 154	0.97 178	1.39 175	2.87 127	0.98 162

Sa-1000	1.25 159	0.27 92	0.51 149	0.28 135	0.23 129	0.00 1	0.00 1	2.78 225	0.10 85	0.01 76	0.01 84	0.34 99	0.50 171	0.59 252	4.62 230	1.70 154	0.69 162	0.83 207	4.47 189	0.43 155	1.38 123	4.54 229	0.01 66	0.24 166	2.01 219	1.81 188	5.02 236	0.39 124

EGLCR-Stereo	1.26 160	0.21 76	1.76 245	0.07 76	0.25 135	0.08 119	0.02 104	0.49 116	0.55 171	0.11 100	0.45 157	0.58 143	0.67 191	0.03 92	2.32 108	2.67 211	0.93 189	1.20 241	4.21 187	0.19 90	4.10 217	4.78 232	0.05 133	0.13 129	0.64 165	0.67 143	6.56 262	0.32 117

iResNetv2_ROB	1.26 160	0.75 188	0.32 77	1.29 226	0.33 170	0.02 79	0.02 104	3.19 243	0.20 123	2.00 223	0.29 140	2.24 196	0.41 152	0.06 133	3.64 191	1.45 123	0.75 171	0.13 72	5.77 204	0.43 155	2.86 179	1.71 116	0.16 187	0.37 214	0.38 141	0.47 134	4.08 202	0.72 145

PMTNet	1.28 162	0.58 159	0.96 200	0.28 135	0.22 127	0.01 47	0.16 186	0.50 117	0.57 175	0.72 155	0.35 146	0.54 134	0.48 167	0.09 161	3.27 172	3.32 240	0.72 168	0.39 136	6.17 208	0.35 136	3.67 203	2.41 152	0.09 153	0.12 122	3.12 250	1.00 165	1.23 85	3.32 208

RP	1.29 163	1.06 222	2.32 257	0.84 209	1.16 228	0.39 199	1.53 241	1.89 172	1.68 246	0.29 120	2.21 224	2.25 197	0.13 83	0.40 237	3.31 176	1.07 76	0.61 147	0.05 32	1.61 109	0.40 143	0.65 74	3.05 177	0.11 166	0.29 196	0.29 130	0.92 161	4.24 209	2.04 189

ICVP	1.32 164	0.22 82	1.47 230	0.40 176	0.35 176	0.44 203	0.10 170	1.27 144	0.65 182	1.74 214	1.26 205	0.66 147	1.37 237	0.24 220	2.88 144	2.65 208	1.33 222	0.99 225	2.36 136	0.91 204	2.59 172	4.11 210	0.10 159	0.36 212	0.57 159	2.21 198	2.92 128	1.59 178
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.40 165	0.54 153	0.27 64	0.13 89	0.27 146	0.01 47	0.10 170	1.80 164	1.74 249	0.41 135	0.53 161	0.82 161	0.59 181	0.54 244	4.30 212	2.92 221	1.87 241	1.84 269	1.39 101	0.71 192	4.68 230	6.21 281	0.02 89	0.81 245	0.21 124	0.40 127	3.69 169	0.96 158

test_for_model	1.42 166	0.61 165	0.40 127	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 155	2.44 200	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 139	2.09 90	2.28 194	11.83 307	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 235	2.01 123	0.13 173	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 166	0.61 165	0.40 127	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 155	2.44 200	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 139	2.09 90	2.28 194	11.83 307	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 235	2.01 123	0.13 173	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala	1.42 166	0.61 165	0.40 127	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 155	2.44 200	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 139	2.09 90	2.28 194	11.83 307	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 235	2.01 123	0.13 173	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAPDPT-zeroshot	1.42 166	0.61 165	0.40 127	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 155	2.44 200	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 139	2.09 90	2.28 194	11.83 307	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 235	2.01 123	0.13 173	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAP-Stereo	1.42 166	0.61 165	0.40 127	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 155	2.44 200	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 139	2.09 90	2.28 194	11.83 307	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 235	2.01 123	0.13 173	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

AE-Stereo	1.43 171	0.31 108	1.73 243	0.33 150	0.32 165	0.04 103	0.32 204	0.43 111	0.32 144	0.04 90	0.00 1	3.38 208	0.44 156	0.07 139	2.86 142	3.30 238	0.96 192	0.79 198	3.65 179	0.79 198	3.64 200	4.40 222	0.04 122	0.40 216	2.93 246	2.14 195	4.74 225	0.18 103

SACVNet	1.43 171	0.80 191	0.85 193	0.58 198	1.31 237	0.63 216	0.62 216	2.60 215	0.52 166	1.33 197	0.02 93	0.74 157	0.32 135	0.34 233	2.78 136	2.11 184	1.38 224	0.39 136	4.62 192	0.70 191	2.37 164	3.83 194	0.05 133	0.42 222	1.29 194	1.64 182	3.74 174	2.62 201

GES	1.43 171	0.28 94	0.41 132	0.57 196	0.37 179	0.27 195	0.07 155	2.06 182	0.93 209	1.20 189	0.58 169	0.39 108	0.23 121	0.02 72	4.91 244	2.49 203	0.91 185	0.66 183	9.59 249	1.37 229	2.97 183	2.53 157	0.16 187	0.41 217	0.20 122	0.17 101	2.57 118	2.20 194

DN-CSS_ROB	1.45 174	0.52 150	1.11 207	0.81 207	0.69 208	0.00 1	0.03 125	2.86 231	0.35 146	1.50 208	3.76 248	0.73 156	0.36 144	0.07 139	2.89 145	1.44 121	1.08 206	0.79 198	8.61 232	0.23 108	3.25 194	1.97 122	0.02 89	0.66 239	0.10 88	0.52 139	3.12 141	1.56 177

iinet-f	1.47 175	1.20 231	0.32 77	0.82 208	0.13 81	0.14 149	0.10 170	0.42 108	0.21 130	1.93 219	4.19 252	0.19 55	0.21 113	0.08 152	5.12 251	2.54 205	0.23 89	0.30 116	7.71 223	1.00 207	1.95 152	4.30 219	0.21 200	0.17 149	1.25 189	0.16 97	4.11 206	0.62 142

MIPNet	1.49 176	0.69 181	0.74 183	0.32 149	0.51 191	0.00 1	0.03 125	1.79 163	0.38 149	2.13 227	0.97 192	0.31 89	0.76 205	0.22 217	5.02 248	1.92 170	1.31 218	0.86 209	3.68 182	1.25 223	1.21 110	4.62 230	0.03 112	0.50 228	1.90 215	4.87 247	3.90 190	0.30 114

test-3	1.53 177	1.03 217	1.25 217	0.40 176	0.31 160	0.11 130	0.06 150	2.79 227	0.17 112	0.35 128	0.44 155	4.06 215	0.35 139	0.03 92	2.84 140	1.63 140	0.37 121	0.57 169	8.86 238	0.46 161	3.20 191	5.38 248	0.02 89	0.27 183	0.61 164	0.95 162	3.95 191	0.88 150

test_1	1.53 177	1.05 220	1.24 216	0.40 176	0.31 160	0.11 130	0.06 150	2.78 225	0.17 112	0.32 122	0.42 153	4.06 215	0.36 144	0.03 92	2.84 140	1.62 139	0.37 121	0.57 169	8.88 239	0.46 161	3.22 193	5.38 248	0.02 89	0.27 183	0.60 162	0.95 162	3.95 191	0.90 154

AnonymousM	1.53 177	0.20 74	0.39 122	0.05 56	0.04 44	0.25 194	0.01 70	2.74 223	0.57 175	0.35 128	1.45 207	0.55 136	0.53 175	0.22 217	2.76 135	2.91 219	0.98 196	1.05 228	2.00 118	1.32 228	3.73 205	3.49 189	0.20 198	0.28 194	0.13 103	0.28 114	5.87 251	9.03 259

sAnonymous2	1.54 180	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 104	0.48 206	0.00 1	1.87 170	0.97 214	0.22 112	0.41 149	1.12 172	0.82 212	0.08 152	4.07 203	3.86 254	1.31 218	1.19 239	7.54 220	0.72 193	4.00 208	4.87 237	0.03 112	0.29 196	0.14 108	2.16 196	2.37 114	2.45 199

CroCo_RVC	1.54 180	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 104	0.48 206	0.00 1	1.87 170	0.97 214	0.22 112	0.41 149	1.12 172	0.82 212	0.08 152	4.07 203	3.86 254	1.31 218	1.19 239	7.54 220	0.72 193	4.00 208	4.87 237	0.03 112	0.29 196	0.14 108	2.16 196	2.37 114	2.45 199

PS-NSSS	1.54 180	3.12 275	0.33 86	3.03 256	0.83 219	1.73 245	0.70 218	0.39 107	0.15 103	0.39 131	0.00 1	11.06 268	1.04 228	0.41 239	2.13 95	0.79 53	0.47 130	0.26 101	4.17 186	0.14 71	0.90 93	0.37 41	2.44 284	0.06 73	0.99 180	0.74 152	3.17 143	1.82 182

test_3	1.56 183	1.14 226	1.14 209	0.44 185	0.32 165	0.11 130	0.07 155	2.84 230	0.16 111	0.39 131	0.43 154	4.16 223	0.36 144	0.03 92	2.91 146	1.52 131	0.41 126	0.59 173	8.96 242	0.46 161	3.12 190	5.36 247	0.02 89	0.25 171	0.85 174	1.20 171	3.83 186	0.95 156

TANstereo	1.57 184	1.38 234	0.48 144	0.26 126	0.29 152	0.52 211	0.05 140	0.51 119	0.47 160	0.27 118	0.62 177	0.32 92	0.20 110	1.08 272	3.59 186	2.81 213	0.79 174	1.63 261	8.83 236	3.01 278	3.50 197	2.89 166	3.03 292	0.10 114	0.04 56	0.69 146	4.96 234	0.05 69

XX-TBD	1.57 184	1.38 234	0.48 144	0.26 126	0.29 152	0.52 211	0.05 140	0.51 119	0.47 160	0.27 118	0.62 177	0.32 92	0.20 110	1.08 272	3.59 186	2.81 213	0.79 174	1.63 261	8.83 236	3.01 278	3.50 197	2.89 166	3.03 292	0.10 114	0.04 56	0.69 146	4.96 234	0.05 69

DeepPruner_ROB	1.57 184	0.37 123	0.71 180	0.50 192	0.55 198	0.37 198	1.60 244	1.74 157	0.84 200	1.37 201	2.40 226	0.49 125	0.51 172	0.10 170	5.38 256	2.16 189	1.10 207	1.08 232	2.28 131	0.40 143	4.83 240	3.42 185	0.66 258	0.34 209	0.57 159	5.04 250	3.07 134	0.53 135

FCDSN-DC	1.58 187	0.84 199	2.05 251	1.66 235	1.43 241	1.08 234	0.99 225	0.72 128	0.44 157	1.18 185	0.31 143	1.45 186	0.49 169	0.07 139	6.05 274	1.96 172	2.13 246	1.97 274	1.16 88	0.44 158	2.39 166	2.62 161	0.49 242	3.18 279	1.72 210	3.24 216	1.34 89	1.27 169
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.60 188	0.67 180	0.97 202	0.50 192	0.64 205	0.18 178	1.05 228	1.27 144	0.83 199	0.96 169	0.97 192	5.23 238	0.42 154	1.02 267	4.81 241	1.68 150	1.05 202	1.96 273	3.78 183	1.06 211	1.52 133	2.28 144	0.21 200	1.35 256	0.55 157	3.16 214	2.13 110	2.92 203

PA-Net	1.61 189	0.81 194	1.43 228	0.27 130	1.99 258	0.12 139	0.34 205	0.19 84	1.90 252	0.85 162	0.41 149	0.24 71	0.20 110	0.78 260	4.61 229	1.44 121	0.17 76	0.26 101	1.08 84	0.53 174	1.44 128	3.18 179	0.65 256	0.44 225	0.99 180	7.71 278	1.78 105	9.78 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet-RVC	1.64 190	0.31 108	0.64 172	0.33 150	1.19 231	0.01 47	2.53 261	0.57 123	0.22 131	1.03 173	0.32 145	6.04 246	0.29 131	0.32 231	4.47 219	1.90 168	0.62 149	0.78 196	6.45 212	1.80 248	1.85 149	2.02 128	0.19 195	0.52 231	1.78 212	1.74 186	3.10 137	3.15 204

IPLGR	1.73 191	0.63 176	0.67 177	0.35 165	0.40 183	0.00 1	0.03 125	1.41 148	0.26 137	2.36 230	2.42 228	0.33 95	0.80 209	0.17 194	6.12 275	1.87 164	1.22 213	1.28 242	5.37 199	1.72 244	2.44 168	4.20 213	0.02 89	0.56 235	2.66 238	4.85 246	3.82 184	0.77 147

pcwnet_v2	1.73 191	0.62 171	0.78 187	0.73 205	1.15 227	0.59 214	0.23 198	1.77 161	0.68 185	3.36 263	1.85 222	1.23 179	1.01 225	1.61 287	5.43 258	2.08 182	0.92 187	0.62 179	4.07 185	0.37 139	1.82 147	2.39 148	1.01 268	0.41 217	1.32 196	2.11 194	3.98 197	4.53 218

sCroCo_RVC	1.75 193	0.23 85	0.32 77	0.06 67	0.17 104	0.15 158	0.01 70	0.81 131	1.74 249	1.93 219	0.47 159	1.08 167	0.82 212	0.09 161	3.32 177	4.94 280	2.31 250	1.73 263	5.18 198	2.00 258	5.82 262	5.83 264	0.10 159	0.26 175	0.59 161	1.60 180	4.43 214	1.17 167

NCC-stereo	1.86 194	1.63 243	1.33 222	0.95 217	1.22 233	0.80 219	2.29 257	2.62 216	2.93 266	0.34 124	2.87 238	2.16 194	1.17 230	0.21 210	3.63 188	1.13 86	0.63 152	0.96 223	2.79 152	0.75 195	0.98 97	2.96 171	0.36 227	0.32 203	2.31 226	4.50 239	3.69 169	4.78 219

Abc-Net	1.86 194	1.63 243	1.33 222	0.95 217	1.22 233	0.80 219	2.29 257	2.62 216	2.93 266	0.34 124	2.87 238	2.16 194	1.17 230	0.21 210	3.63 188	1.13 86	0.63 152	0.96 223	2.79 152	0.75 195	0.98 97	2.96 171	0.36 227	0.32 203	2.31 226	4.50 239	3.69 169	4.78 219
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	1.87 196	0.22 82	0.38 119	0.22 105	0.14 86	0.02 79	0.06 150	15.85 313	0.90 205	3.42 266	0.71 186	0.95 165	0.83 217	0.21 210	3.22 168	3.63 251	1.18 211	0.90 214	2.95 158	0.64 187	5.08 248	3.80 193	0.22 208	0.17 149	2.26 223	0.82 157	1.23 85	0.52 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
stereogan	1.89 197	2.00 254	1.17 214	1.47 230	2.05 261	1.72 244	0.87 223	1.84 167	1.11 223	1.36 200	1.51 209	5.81 243	0.48 167	0.32 231	3.87 198	1.69 152	0.80 176	0.39 136	3.96 184	0.78 197	1.23 114	4.02 205	0.26 212	0.51 229	0.30 132	1.30 174	6.30 258	3.84 212

FADNet	1.92 198	0.44 132	0.60 160	0.54 194	1.05 224	0.00 1	2.95 267	0.78 130	0.38 149	0.81 159	0.61 174	2.40 199	0.47 165	0.65 254	5.57 260	1.73 155	0.69 162	1.08 232	8.93 241	1.61 239	2.36 163	2.52 156	0.09 153	0.36 212	2.54 234	3.77 228	3.43 157	5.46 231

gcap_with_dpt	1.98 199	2.82 270	0.34 92	3.84 265	0.34 173	0.43 201	0.00 1	1.75 158	0.38 149	0.61 146	0.26 134	6.30 249	0.72 198	0.05 120	2.57 126	3.48 249	1.28 215	1.57 256	5.70 202	0.62 184	4.29 220	4.24 215	0.02 89	0.13 129	1.15 185	1.10 168	4.26 210	5.18 224

GCAP-BAT	1.98 199	2.82 270	0.34 92	3.84 265	0.34 173	0.43 201	0.00 1	1.75 158	0.38 149	0.61 146	0.26 134	6.30 249	0.72 198	0.05 120	2.57 126	3.48 249	1.28 215	1.57 256	5.70 202	0.62 184	4.29 220	4.24 215	0.02 89	0.13 129	1.15 185	1.10 168	4.26 210	5.18 224

MyStereo04	2.04 201	0.66 178	0.91 197	0.69 203	0.82 218	0.02 79	0.04 134	2.62 216	0.91 206	2.83 244	0.75 188	1.37 183	0.09 71	0.08 152	5.03 249	3.04 229	0.58 145	0.72 191	10.25 256	1.62 240	4.78 231	3.27 184	0.94 267	0.69 240	2.62 236	4.29 236	4.75 226	0.65 144

s12784h	2.07 202	2.29 261	2.24 252	1.60 233	0.69 208	0.05 110	0.03 125	2.13 185	0.55 171	1.19 187	0.13 118	1.61 189	0.68 192	0.04 111	3.20 163	3.09 230	0.78 173	0.41 141	3.50 176	0.43 155	5.42 257	2.92 169	0.11 166	0.12 122	2.64 237	1.70 183	6.64 263	11.65 271

NCCL2	2.12 203	2.27 260	1.29 219	1.28 225	1.85 255	0.18 178	0.77 221	1.24 142	1.25 232	1.62 210	2.71 234	1.06 166	0.51 172	0.31 228	4.40 216	2.33 200	1.57 231	0.62 179	2.35 135	0.68 189	2.68 175	4.29 218	1.52 279	1.06 248	4.65 269	4.17 233	4.04 201	6.58 243

R-Stereo Train	2.16 204	1.08 224	1.57 236	0.84 209	0.19 110	0.01 47	0.01 70	2.05 179	1.01 218	1.37 201	2.45 230	1.50 187	0.46 162	0.21 210	3.23 169	4.53 263	1.62 233	1.05 228	7.07 216	1.09 213	4.86 241	5.93 271	0.04 122	0.31 200	2.48 230	4.63 241	3.10 137	5.74 233

RAFT-Stereo	2.16 204	1.08 224	1.57 236	0.84 209	0.19 110	0.01 47	0.01 70	2.05 179	1.01 218	1.37 201	2.45 230	1.50 187	0.46 162	0.21 210	3.23 169	4.53 263	1.62 233	1.05 228	7.07 216	1.09 213	4.86 241	5.93 271	0.04 122	0.31 200	2.48 230	4.63 241	3.10 137	5.74 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet-ADL	2.26 206	0.51 145	1.82 248	0.99 219	0.99 223	1.45 240	0.29 202	2.00 176	1.01 218	3.12 255	3.40 242	1.38 184	0.33 137	0.03 92	5.34 254	3.89 256	2.23 247	0.79 198	7.70 222	1.85 251	3.10 187	4.63 231	0.18 193	0.43 224	1.38 202	3.47 222	4.81 227	3.97 213

MSMDNet	2.28 207	0.62 171	1.27 218	0.37 169	0.30 158	0.19 184	0.07 155	3.15 241	0.68 185	1.01 172	0.97 192	1.10 171	2.40 246	0.17 194	3.93 199	5.26 288	1.11 208	0.55 166	10.21 255	2.94 276	6.12 267	5.76 262	0.31 219	0.26 175	2.47 229	4.23 234	3.01 132	3.18 205

GEStereo_RVC	2.30 208	0.85 201	0.97 202	1.05 220	0.71 211	1.61 242	1.09 231	2.72 221	0.56 174	0.78 156	0.41 149	2.40 199	0.28 129	0.06 133	4.81 241	4.48 262	1.79 237	2.17 276	8.91 240	1.90 254	3.58 199	7.25 296	0.52 244	0.92 246	0.41 146	0.85 160	4.47 217	6.48 240

cross-raft	2.33 209	0.70 182	1.33 222	0.40 176	0.61 202	0.19 184	0.08 163	3.13 240	0.71 188	0.78 156	1.62 214	1.09 169	0.70 197	0.17 194	3.66 193	4.78 272	0.99 197	0.55 166	10.72 260	1.52 236	6.33 270	5.61 259	0.30 215	0.24 166	2.56 235	4.68 244	4.44 215	5.06 223

RAFT-Test	2.40 210	0.62 171	1.45 229	1.07 221	0.41 184	0.21 188	0.21 194	3.19 243	0.77 191	1.05 175	3.09 240	0.94 163	0.92 222	0.17 194	3.47 183	5.18 286	0.97 195	0.56 168	10.36 257	1.38 230	6.37 271	5.29 243	0.38 229	0.25 171	2.80 243	4.66 243	4.56 221	4.51 216

GANetREF_RVC	2.43 211	1.69 246	0.81 189	2.04 248	1.16 228	1.02 231	0.10 170	4.72 278	1.44 239	3.62 271	0.06 103	10.03 265	0.69 193	0.09 161	3.63 188	1.36 113	1.06 204	0.94 220	6.44 211	0.46 161	2.32 159	1.74 117	0.17 191	1.35 256	3.41 253	3.75 226	6.55 261	4.82 221
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
RGC	2.44 212	1.98 253	4.87 282	1.54 231	1.65 246	1.74 246	1.05 228	2.02 177	1.43 238	0.88 165	4.42 258	2.52 203	2.42 249	0.58 249	4.33 213	1.63 140	0.91 185	0.48 153	4.28 188	1.08 212	1.94 151	4.01 204	0.15 183	0.72 243	2.19 222	5.22 255	4.90 231	6.96 244

MLCV	2.45 213	0.61 165	0.81 189	2.48 252	1.21 232	0.95 228	0.50 213	3.57 258	0.61 179	3.75 276	4.26 256	5.13 233	3.34 259	0.06 133	4.63 231	1.78 159	1.32 221	0.86 209	10.05 254	1.09 213	2.30 158	3.92 197	0.29 214	2.16 270	1.87 213	3.06 211	4.01 199	1.40 171

Reg-Stereo(zero)	2.47 214	0.35 117	2.58 260	0.48 189	0.84 220	0.14 149	0.17 187	3.76 262	0.77 191	3.03 251	8.81 299	2.75 205	0.81 210	1.26 277	2.61 129	3.41 245	1.42 226	0.49 156	7.28 218	1.29 225	4.00 208	4.42 225	0.41 231	0.19 154	1.28 191	3.03 209	5.77 249	5.27 226

HI	2.47 214	0.35 117	2.58 260	0.48 189	0.84 220	0.14 149	0.17 187	3.76 262	0.77 191	3.03 251	8.81 299	2.75 205	0.81 210	1.26 277	2.61 129	3.41 245	1.42 226	0.49 156	7.28 218	1.29 225	4.00 208	4.42 225	0.41 231	0.19 154	1.28 191	3.03 209	5.77 249	5.27 226

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 216	1.14 226	0.32 77	1.45 229	2.85 269	4.14 269	1.19 235	2.80 228	0.54 168	6.52 306	1.79 219	7.67 253	0.72 198	0.05 120	2.57 126	2.59 207	0.54 142	0.57 169	4.65 193	0.59 181	3.70 204	3.88 196	0.03 112	0.20 161	0.42 148	1.90 192	4.17 208	10.91 268

UDGNet	2.51 216	1.01 215	0.33 86	10.93 292	5.26 286	8.50 289	3.54 273	1.72 156	0.15 103	0.23 115	0.08 109	0.52 132	0.10 79	10.25 314	3.55 185	1.25 102	0.46 128	0.46 148	2.73 150	0.59 181	2.44 168	4.14 212	2.94 289	0.15 139	1.72 210	0.77 155	2.94 130	1.13 166

EKT-Stereo	2.55 218	0.72 186	1.73 243	0.49 191	0.32 165	0.51 209	1.72 245	3.38 251	1.00 217	1.96 222	2.80 235	1.33 181	0.76 205	0.10 170	4.55 225	5.93 297	1.26 214	3.18 291	8.70 234	2.73 271	6.75 279	5.86 265	0.10 159	0.26 175	3.99 258	1.81 188	5.40 243	1.62 180

Any-RAFT	2.56 219	0.56 156	3.45 271	0.34 156	0.51 191	0.01 47	0.04 134	2.96 234	0.64 181	0.51 140	3.99 251	3.76 212	0.35 139	0.16 189	2.92 149	3.82 253	0.81 178	0.80 203	8.30 230	0.51 171	5.45 258	3.87 195	0.44 240	0.16 147	4.84 271	7.87 279	3.19 144	8.70 254

RTSC	2.56 219	0.89 205	1.50 232	0.47 188	0.76 214	0.87 223	2.29 257	1.56 154	1.91 253	2.12 225	2.86 237	1.23 179	0.97 224	1.03 269	7.27 283	3.36 242	4.68 281	1.74 264	7.73 224	1.11 216	3.95 207	5.39 250	0.21 200	1.11 251	0.40 144	0.95 162	4.56 221	8.26 253

DeepPrunerF	2.66 221	1.67 245	0.33 86	3.58 263	9.30 301	1.76 247	3.48 272	0.68 126	3.29 269	0.71 154	1.59 212	0.37 104	0.27 128	0.13 182	5.94 269	3.42 247	1.03 199	0.54 165	4.47 189	0.65 188	2.02 153	2.06 131	0.56 250	0.31 200	15.21 308	3.30 219	3.74 174	1.47 173

CASS	2.68 222	1.05 220	1.93 250	2.07 249	0.98 222	0.45 205	2.15 255	2.82 229	1.03 221	1.83 217	3.58 245	1.38 184	0.53 175	0.02 72	4.01 201	3.03 228	4.89 283	1.34 244	9.14 243	1.47 232	7.05 286	6.20 279	0.03 112	0.27 183	2.76 241	2.80 208	4.30 212	5.36 228
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
EAI-Stereo	2.70 223	0.83 198	2.70 264	0.89 214	1.47 243	0.83 222	1.46 240	3.07 238	1.18 229	0.21 111	3.82 249	3.19 207	0.72 198	0.09 161	5.24 252	4.82 275	0.83 181	0.91 216	9.83 253	1.25 223	4.49 225	5.29 243	0.39 230	0.80 244	1.87 213	3.19 215	7.10 271	6.43 239

NOSS_ROB	2.78 224	3.78 282	0.39 122	2.02 247	1.58 244	2.36 255	0.00 1	2.66 219	1.54 241	3.63 272	1.79 219	2.55 204	3.51 260	0.83 263	5.82 267	5.57 292	2.69 256	1.83 268	2.63 147	0.91 204	4.62 228	4.13 211	0.42 236	2.58 275	2.29 224	4.46 238	7.67 276	2.88 202

SGM-Forest	2.81 225	2.03 255	0.36 110	6.32 277	1.79 253	2.66 256	0.02 104	1.42 149	0.77 191	2.52 234	0.96 191	6.57 252	5.74 268	0.31 228	4.36 214	2.94 223	0.61 147	0.33 126	3.08 159	0.47 166	2.46 170	2.73 164	0.84 264	0.45 226	3.66 255	3.74 225	11.30 292	7.44 248
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWCDC_ROB	2.82 226	0.49 142	0.17 47	0.38 174	0.79 217	0.03 94	0.10 170	1.16 140	8.93 300	0.14 105	2.49 232	0.55 136	31.02 317	0.57 246	5.58 261	3.32 240	1.73 236	0.91 216	2.53 140	0.88 202	2.92 180	7.18 294	0.15 183	0.53 232	0.55 157	0.69 146	1.43 92	0.88 150

HSM-Net_RVC	2.86 227	1.24 232	1.50 232	2.55 253	1.72 248	0.57 213	0.17 187	3.55 257	1.14 225	3.50 270	6.32 277	7.94 255	2.93 255	0.05 120	3.38 179	2.12 185	1.28 215	0.26 101	3.24 168	1.24 222	3.66 202	3.76 192	0.61 252	2.64 276	4.43 266	6.27 267	5.76 248	5.47 232
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HH	2.94 228	0.45 135	4.88 283	0.58 198	0.51 191	0.73 217	1.38 238	3.25 246	0.84 200	2.85 246	0.60 172	5.15 234	0.82 212	0.19 200	3.29 174	6.00 299	0.67 157	0.89 212	9.52 247	1.83 249	7.59 294	5.88 267	0.41 231	0.27 183	3.12 250	5.47 259	5.66 245	6.52 241

HanStereo	2.94 228	0.45 135	4.88 283	0.58 198	0.51 191	0.73 217	1.38 238	3.25 246	0.84 200	2.85 246	0.60 172	5.15 234	0.82 212	0.19 200	3.29 174	6.00 299	0.67 157	0.89 212	9.52 247	1.83 249	7.59 294	5.88 267	0.41 231	0.27 183	3.12 250	5.47 259	5.66 245	6.52 241

ADCRef	2.96 230	2.78 269	1.02 204	0.70 204	2.21 263	1.96 249	2.42 260	0.96 135	6.10 287	1.94 221	1.15 200	1.08 167	0.74 204	1.32 280	6.01 271	3.38 243	1.34 223	1.15 236	8.41 231	2.09 260	2.59 172	3.60 190	1.88 281	0.71 241	2.81 244	8.00 281	3.42 156	10.24 266

test-1	2.99 231	0.26 88	1.52 234	0.33 150	0.21 121	0.22 191	0.38 207	3.16 242	0.85 204	3.36 263	4.21 254	5.45 239	0.78 207	0.20 205	4.02 202	4.67 270	1.40 225	1.31 243	10.46 258	1.58 237	5.30 256	7.01 293	0.04 122	0.34 209	2.98 248	6.37 268	5.39 242	8.95 258

DDF-Stereo	3.00 232	1.97 250	0.22 54	11.98 294	0.51 191	14.62 298	0.81 222	1.83 166	0.57 175	1.12 179	1.66 215	9.14 260	2.86 253	0.26 223	2.38 112	3.19 234	0.90 184	0.74 194	6.87 214	0.57 178	4.55 226	4.33 221	0.11 166	0.41 217	0.35 138	2.53 206	4.48 218	1.94 185

NaN_ROB	3.01 233	1.16 229	1.13 208	0.86 213	3.03 271	0.59 214	0.75 219	3.25 246	2.58 263	0.98 171	1.32 206	21.10 287	0.59 181	1.15 275	4.15 205	1.58 134	0.80 176	0.70 185	2.38 139	1.30 227	1.52 133	2.15 133	0.46 241	1.07 250	2.50 232	6.25 266	4.54 220	13.27 276

XPNet_ROB	3.02 234	2.54 264	1.33 222	0.73 205	1.45 242	1.04 233	0.61 215	0.83 132	1.45 240	1.16 183	3.44 244	26.85 295	0.35 139	0.40 237	3.24 171	2.22 192	3.28 263	0.79 198	3.20 161	1.19 219	2.94 182	5.51 254	0.76 262	0.46 227	0.72 172	2.37 200	9.22 282	3.37 209

gcap-zeroshot	3.09 235	0.51 145	3.99 276	1.67 236	0.29 152	1.36 239	1.37 237	3.29 249	0.65 182	2.77 240	4.48 259	6.22 247	0.69 193	0.09 161	3.93 199	4.80 273	0.92 187	0.78 196	16.30 276	2.38 266	5.15 252	5.77 263	1.31 274	0.26 175	2.97 247	4.91 248	4.58 223	2.00 188

model_zeroshot	3.10 236	0.46 139	1.69 241	1.87 244	0.56 199	0.23 192	0.00 1	3.03 235	0.44 157	2.48 232	3.95 250	4.58 226	0.55 178	0.15 187	5.31 253	4.57 265	1.45 228	0.88 211	14.88 272	1.15 218	5.62 260	5.52 256	0.03 112	0.19 154	3.71 256	6.21 265	5.26 240	8.89 257

PSMNet-ADL	3.15 237	0.80 191	1.49 231	1.54 231	1.63 245	0.88 224	0.30 203	2.50 206	1.91 253	4.43 290	8.13 293	4.06 215	6.80 273	0.07 139	4.23 207	5.16 285	1.83 240	0.91 216	11.85 267	1.86 252	4.02 213	4.02 205	0.70 260	0.51 229	1.61 207	4.33 237	8.01 278	1.36 170

Anonymous3	3.16 238	0.55 154	0.79 188	0.09 82	1.10 225	0.50 208	0.03 125	3.52 256	1.26 233	1.12 179	0.84 189	10.62 267	1.31 235	0.36 234	7.37 284	6.90 307	3.59 266	3.15 290	10.88 262	2.20 262	6.83 282	9.50 314	0.31 219	0.37 214	1.43 204	3.45 221	5.32 241	1.91 184

MSKI-zero shot	3.19 239	0.59 161	1.39 226	0.19 99	0.37 179	0.18 178	0.03 125	3.19 243	0.96 213	0.82 160	4.84 262	3.83 213	0.60 185	0.03 92	3.33 178	5.29 289	1.15 210	0.81 205	11.77 266	1.76 246	6.55 275	5.98 275	0.22 208	0.32 203	4.41 265	12.05 301	7.79 277	7.75 250

GwcNet-ADL	3.21 240	2.99 274	3.34 269	3.11 257	2.07 262	0.82 221	0.12 178	2.95 233	0.67 184	3.84 281	7.51 286	7.80 254	1.22 232	0.20 205	3.79 197	4.73 271	2.11 245	0.73 192	7.81 228	2.53 268	3.21 192	3.69 191	0.22 208	1.53 260	2.17 221	4.84 245	4.00 198	8.77 256

TRStereo	3.24 241	2.66 268	7.45 300	0.35 165	0.14 86	7.79 284	0.13 182	3.04 236	0.42 156	2.75 239	1.46 208	5.69 241	0.65 189	0.09 161	3.75 195	4.23 261	0.70 167	0.63 181	6.77 213	1.21 220	4.05 216	4.81 233	0.12 170	0.24 166	2.72 239	6.73 271	12.83 294	6.09 237

ADCP+	3.47 242	2.05 256	2.64 263	1.31 227	1.93 256	1.19 237	3.99 274	1.07 137	9.83 303	1.78 216	5.75 270	8.79 259	0.37 149	0.90 264	5.04 250	2.20 191	0.44 127	0.90 214	5.82 205	0.88 202	2.38 165	3.43 186	0.33 223	0.41 217	3.03 249	12.72 304	3.59 165	10.90 267

XX-Stereo	3.48 243	0.50 144	1.80 246	1.21 224	0.27 146	0.34 196	0.44 209	1.47 150	0.41 154	2.51 233	6.92 282	4.97 230	1.06 229	0.12 176	3.21 166	5.22 287	0.96 192	0.80 203	6.95 215	0.80 199	4.33 223	4.04 207	0.21 200	0.27 183	26.57 322	3.75 226	5.08 237	9.77 263

IGEV-FE	3.61 244	0.78 189	7.78 304	6.84 278	0.32 165	2.04 251	1.79 247	3.97 266	0.92 207	2.19 229	6.01 273	4.62 228	1.01 225	0.08 152	3.44 181	5.72 293	0.73 169	0.60 175	9.23 244	1.50 234	7.13 289	6.47 285	0.31 219	0.27 183	5.03 276	5.44 257	5.97 253	7.38 246

IGEV_Zeroshot_test	3.61 244	0.78 189	7.78 304	6.84 278	0.33 170	2.04 251	1.78 246	3.97 266	0.92 207	2.12 225	6.05 275	4.60 227	1.01 225	0.08 152	3.44 181	5.73 294	0.76 172	0.61 177	9.25 245	1.49 233	7.12 288	6.47 285	0.31 219	0.27 183	5.02 275	5.44 257	5.95 252	7.38 246

anonymity	3.65 246	0.66 178	5.99 295	1.34 228	0.51 191	0.44 203	0.11 176	3.79 264	0.79 197	2.66 237	18.15 326	3.83 213	0.89 220	0.26 223	3.21 166	5.09 284	0.93 189	0.53 163	7.76 226	1.11 216	4.31 222	5.87 266	0.28 213	0.42 222	4.98 274	9.60 294	5.40 243	9.75 262

HBP-ISP	3.70 247	3.49 278	4.13 277	4.77 271	2.41 264	3.60 266	0.12 178	4.11 269	1.26 233	3.39 265	4.22 255	4.64 229	0.54 177	1.76 288	8.63 302	8.11 317	1.56 230	1.34 244	2.61 145	1.51 235	5.14 251	6.84 290	0.56 250	1.55 261	2.53 233	5.06 251	10.57 288	5.37 229

FC-DCNN	3.82 248	4.38 286	5.67 292	9.61 290	4.14 279	8.01 287	3.26 270	4.21 270	1.69 247	2.95 249	1.54 211	5.87 245	2.09 243	0.13 182	4.40 216	2.15 187	2.54 254	1.11 234	3.38 173	0.82 201	3.11 188	2.20 138	0.65 256	3.29 282	6.33 286	4.91 248	6.98 268	7.80 251

ADCL	3.91 249	3.61 280	2.28 255	1.76 239	1.76 252	3.09 260	4.16 275	1.98 175	13.71 310	2.81 243	5.14 265	2.47 202	0.65 189	1.10 274	5.38 256	2.55 206	2.02 243	2.20 277	6.41 210	2.08 259	4.87 243	4.20 213	1.40 277	1.06 248	6.69 287	6.60 269	4.33 213	11.16 270

FADNet_RVC	3.95 250	2.06 257	1.30 220	3.33 261	3.36 274	0.99 230	2.06 254	2.30 189	1.39 237	1.72 211	4.72 261	9.29 261	5.82 270	1.76 288	8.23 299	3.12 232	2.98 259	4.27 297	16.83 278	3.30 282	4.99 247	5.51 254	0.63 254	1.39 258	1.45 206	3.14 213	4.86 229	5.92 236

LALA_ROB	4.04 251	4.73 290	1.42 227	1.16 223	1.93 256	2.17 254	1.04 227	1.80 164	2.48 261	2.74 238	5.87 271	33.34 302	0.69 193	0.78 260	6.02 272	2.33 200	3.21 262	1.82 267	3.66 180	1.88 253	3.40 196	4.99 240	0.34 225	1.03 247	1.91 216	3.61 223	8.50 280	6.20 238

dad	4.05 252	0.87 203	0.28 68	10.24 291	1.70 247	1.03 232	12.23 302	12.58 308	0.11 88	3.46 269	0.00 1	1.93 192	3.59 261	0.19 200	4.92 245	1.26 103	1.60 232	0.53 163	14.05 271	0.63 186	2.73 176	1.88 120	0.16 187	0.71 241	5.78 281	0.19 102	17.00 306	9.60 261

DAS	4.09 253	0.94 209	1.15 211	1.82 241	1.27 235	1.15 235	1.11 233	3.48 253	4.23 279	3.34 261	6.52 278	12.55 273	5.36 265	0.05 120	4.66 232	4.57 265	4.02 275	2.27 279	9.63 250	5.33 294	5.93 263	5.39 250	0.52 244	4.30 295	4.09 259	5.06 251	7.48 272	4.17 214

SepStereo	4.09 253	0.94 209	1.15 211	1.82 241	1.27 235	1.15 235	1.11 233	3.48 253	4.23 279	3.34 261	6.52 278	12.55 273	5.36 265	0.05 120	4.66 232	4.57 265	4.02 275	2.27 279	9.63 250	5.33 294	5.93 263	5.39 250	0.52 244	4.30 295	4.09 259	5.06 251	7.48 272	4.17 214

iResNet	4.14 255	0.84 199	0.71 180	2.34 251	2.59 265	4.58 270	1.07 230	4.67 276	1.21 231	3.72 275	3.61 246	12.28 272	16.06 295	0.03 92	6.64 280	3.14 233	2.35 251	1.89 270	16.43 277	2.53 268	3.76 206	2.90 168	0.17 191	3.88 290	1.66 209	4.23 234	5.19 238	3.23 206

iRaft-Stereo_20w	4.18 256	1.14 226	8.05 307	7.32 281	1.81 254	3.33 264	1.55 242	3.45 252	1.28 235	3.63 272	7.12 283	3.54 209	1.33 236	0.11 173	4.16 206	4.85 276	0.93 189	0.61 177	9.28 246	1.22 221	5.08 248	5.56 258	0.43 237	0.53 232	3.85 257	8.64 287	11.20 291	12.91 275

zero-FE	4.21 257	1.97 250	0.21 52	18.56 300	2.61 266	20.95 307	6.42 288	1.84 167	0.68 185	1.31 195	3.18 241	10.31 266	3.26 258	0.31 228	2.66 131	2.88 216	1.04 200	1.46 250	13.23 270	0.91 204	5.64 261	4.93 239	0.13 173	0.41 217	0.34 136	2.47 203	4.46 216	1.55 176

FC-DCNN v2	4.24 258	4.65 289	5.90 294	11.00 293	4.41 282	8.70 291	3.19 268	5.19 283	2.19 257	2.86 248	1.78 218	6.28 248	2.81 252	0.13 182	4.51 222	2.15 187	2.50 253	1.01 227	3.64 178	0.81 200	3.11 188	2.22 140	0.64 255	3.28 281	7.94 292	5.77 262	8.62 281	9.05 260

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 259	1.17 230	7.69 302	1.88 245	0.63 204	5.37 273	1.86 248	3.49 255	2.61 264	3.69 274	9.28 305	5.22 237	1.87 239	0.04 111	4.47 219	6.37 304	1.46 229	1.46 250	9.75 252	2.23 264	6.73 278	6.20 279	0.25 211	1.56 262	5.23 279	7.70 277	6.43 260	11.78 272

SHD	4.34 260	1.02 216	2.50 259	1.71 238	1.33 238	1.46 241	2.01 252	4.90 279	4.30 282	2.63 235	4.99 264	4.39 225	9.41 283	0.58 249	8.20 297	4.81 274	4.43 279	2.44 284	13.01 269	2.95 277	5.61 259	6.88 291	0.30 215	3.26 280	4.11 261	5.16 254	3.88 189	10.98 269

CSAN	4.46 261	2.36 263	1.57 236	3.12 258	3.32 273	1.64 243	0.76 220	4.59 274	4.37 283	3.80 278	2.84 236	17.58 284	10.47 286	0.96 266	4.80 240	1.75 157	2.06 244	1.16 237	5.69 201	2.34 265	2.93 181	2.40 151	0.43 237	2.56 274	4.64 268	11.45 300	7.53 275	13.44 278

ETE_ROB	4.62 262	4.04 284	1.52 234	1.14 222	2.02 259	2.70 257	1.28 236	1.50 151	4.25 281	1.89 218	5.88 272	37.95 309	0.84 218	1.42 284	4.94 246	2.66 209	3.81 272	0.95 221	4.84 195	1.63 241	4.01 212	5.32 246	0.67 259	1.14 252	2.03 220	3.84 229	15.25 303	7.23 245

ccs_rob	4.75 263	1.46 236	2.39 258	1.96 246	0.68 207	3.13 261	1.58 243	4.94 281	1.36 236	4.31 288	15.82 321	28.46 296	8.43 278	0.38 236	5.65 262	5.42 290	2.23 247	1.60 260	6.31 209	1.98 256	6.14 268	5.97 274	0.35 226	2.33 271	1.28 191	2.40 201	4.09 203	7.49 249

XQC	4.76 264	3.14 276	1.63 239	3.31 260	3.69 277	3.46 265	2.94 266	6.02 290	3.05 268	2.64 236	5.51 267	5.67 240	7.46 276	1.41 282	8.02 291	4.65 269	3.59 266	1.49 254	10.75 261	2.91 272	4.96 246	6.67 287	0.41 231	1.91 265	7.13 291	10.47 299	11.17 290	4.51 216

DCVSM-stereo	5.01 265	0.71 184	3.03 266	3.15 259	1.12 226	7.80 285	0.89 224	4.62 275	2.36 259	5.22 299	8.35 295	23.33 290	11.95 288	0.62 253	3.74 194	4.04 257	1.81 239	1.40 247	16.15 275	3.33 283	5.11 250	3.97 203	2.55 286	3.56 287	1.98 218	3.62 224	4.91 232	5.83 235

ITSA-stereo	5.15 266	2.22 259	1.65 240	8.76 287	3.63 276	0.95 228	1.93 251	4.42 273	3.38 271	4.33 289	7.98 289	9.94 264	12.44 290	3.01 295	6.17 276	5.02 282	3.28 263	1.93 272	8.63 233	1.99 257	5.29 255	5.96 273	1.38 276	3.33 283	4.43 266	7.25 272	4.95 233	14.86 282

CC-Net-ROB	5.26 267	8.36 300	1.81 247	22.68 304	6.07 292	15.19 300	7.74 295	0.45 114	0.84 200	1.53 209	0.00 1	23.78 291	3.00 256	3.15 296	2.92 149	0.74 49	2.29 249	1.51 255	11.50 265	0.48 167	1.21 110	1.47 104	9.41 309	0.22 164	2.30 225	2.51 205	2.25 112	8.72 255

DDVS	5.40 268	1.51 239	2.25 253	1.64 234	2.80 268	1.96 249	1.03 226	5.91 289	4.10 278	3.96 282	19.83 330	26.29 294	6.82 274	1.57 286	5.77 265	6.90 307	2.58 255	1.92 271	10.46 258	4.59 288	6.02 266	7.39 297	0.30 215	1.40 259	1.41 203	3.29 217	6.10 254	8.11 252

SFCPSM	5.40 268	2.86 272	1.19 215	1.84 243	1.39 239	1.34 238	0.49 212	2.34 192	4.85 286	3.12 255	8.16 294	15.40 279	22.08 303	1.04 270	5.77 265	4.60 268	2.35 251	1.58 259	22.71 296	7.33 302	4.45 224	4.53 227	0.62 253	1.97 268	4.29 263	4.05 232	5.75 247	9.77 263

CBMV	5.52 270	3.65 281	1.32 221	3.46 262	2.86 270	2.04 251	0.41 208	3.64 259	2.63 265	4.09 284	2.36 225	14.13 277	3.70 263	0.57 246	7.16 282	6.19 302	4.26 277	2.36 283	8.76 235	1.44 231	6.43 272	4.53 227	0.54 248	5.62 303	4.85 272	6.08 264	19.41 309	26.62 312
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTS	5.53 271	1.46 236	0.94 198	0.90 215	1.73 249	4.08 267	4.63 280	2.53 209	3.41 272	2.79 241	1.70 216	8.18 256	1.27 233	0.72 256	7.83 288	4.87 277	7.37 296	2.34 281	18.33 281	2.92 273	4.78 231	5.88 267	1.04 269	1.31 254	6.74 288	22.88 328	6.66 264	22.00 301

RTSA	5.53 271	1.46 236	0.94 198	0.90 215	1.73 249	4.08 267	4.63 280	2.53 209	3.41 272	2.79 241	1.70 216	8.18 256	1.27 233	0.72 256	7.83 288	4.87 277	7.37 296	2.34 281	18.33 281	2.92 273	4.78 231	5.88 267	1.04 269	1.31 254	6.74 288	22.88 328	6.66 264	22.00 301

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 273	1.25 233	7.40 299	2.57 254	2.03 260	6.90 279	2.76 264	4.00 268	4.04 277	4.58 293	8.36 296	4.99 232	2.06 242	0.03 92	5.72 264	7.36 313	1.90 242	0.95 221	38.08 315	1.75 245	5.95 265	6.44 283	0.19 195	0.58 236	3.59 254	7.26 273	6.15 255	12.75 274

AnyNet_C32	5.68 274	1.96 249	2.91 265	1.78 240	2.71 267	3.17 262	5.76 285	4.31 271	12.56 305	3.07 253	7.17 284	4.22 224	1.70 238	2.19 290	8.22 298	5.98 298	5.69 287	4.43 300	12.45 268	2.93 275	9.72 308	8.57 309	1.84 280	3.46 286	6.24 285	9.82 296	6.26 257	14.21 279

WQFJA1++	6.04 275	0.94 209	0.18 48	36.73 316	0.43 186	37.16 318	38.54 318	0.29 97	0.41 154	3.16 257	0.21 131	6.43 251	6.15 271	0.03 92	2.22 99	3.02 225	0.81 178	0.48 153	7.79 227	1.02 209	3.32 195	2.69 163	0.06 142	0.20 161	0.14 108	3.39 220	3.41 154	3.78 211

CBMV_ROB	6.09 276	2.65 266	2.29 256	8.35 286	5.74 288	5.08 271	2.76 264	5.03 282	2.35 258	3.78 277	4.70 260	21.22 288	13.56 293	0.09 161	6.04 273	3.70 252	2.84 257	1.39 246	11.35 263	8.80 309	4.92 244	3.11 178	0.43 237	2.10 269	7.06 290	10.12 297	12.96 295	11.93 273

ADCPNet	6.67 277	1.97 250	3.86 275	2.75 255	6.19 293	3.07 259	7.60 294	5.21 285	8.03 296	3.82 279	7.92 288	5.17 236	13.78 294	2.98 294	8.10 294	6.12 301	4.35 278	2.04 275	18.50 284	4.74 291	7.04 285	7.43 298	2.98 291	1.91 265	8.96 296	14.04 309	7.02 270	14.47 281

AMNet	6.77 278	3.87 283	2.62 262	4.00 268	5.86 289	6.75 278	3.31 271	2.51 207	2.47 260	3.44 267	6.68 280	9.34 262	2.05 241	7.44 308	4.79 239	9.81 324	13.48 313	7.65 316	7.95 229	7.83 304	11.47 315	7.62 302	2.74 288	4.18 292	5.52 280	8.25 284	13.24 296	17.97 290

ADCMid	6.83 279	4.46 287	4.95 285	2.16 250	4.31 281	5.71 275	7.29 291	8.83 295	12.78 307	3.11 254	8.10 292	9.83 263	9.65 284	2.84 291	8.51 301	5.42 290	4.68 281	2.83 287	18.87 288	3.22 280	7.09 287	7.70 303	5.37 302	2.33 271	5.12 277	8.71 288	5.21 239	15.24 284

PWC_ROB	7.15 280	1.85 247	5.57 290	0.85 212	1.17 230	1.95 248	4.77 282	2.56 213	17.27 320	3.83 280	7.66 287	4.97 230	39.20 324	0.81 262	8.35 300	4.96 281	6.51 291	4.27 297	15.99 274	4.39 286	7.48 293	7.59 301	0.53 247	4.79 300	2.74 240	2.63 207	7.01 269	23.26 305

FAT-Stereo	7.20 281	2.13 258	8.68 309	7.00 280	11.87 306	5.95 276	3.19 268	7.26 292	3.52 274	5.84 301	13.06 310	18.26 285	8.49 279	1.41 282	8.81 305	6.34 303	3.65 269	4.07 296	15.49 273	6.21 297	6.75 279	6.94 292	0.74 261	4.80 301	2.92 245	7.26 273	7.50 274	16.30 286

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 282	3.59 279	1.09 206	9.20 288	3.71 278	7.69 283	7.51 293	10.81 301	8.52 298	4.93 297	4.20 253	16.73 282	9.30 281	5.45 306	8.09 293	3.29 237	1.80 238	1.13 235	18.77 285	2.10 261	6.48 274	7.49 299	3.17 296	1.74 263	12.06 304	14.29 310	9.71 286	14.36 280

FBW_ROB	7.98 283	9.24 301	5.57 290	20.21 303	8.25 299	12.08 295	8.09 296	4.92 280	1.58 244	3.30 260	5.15 266	13.88 276	3.03 257	7.45 309	6.23 277	1.49 126	2.89 258	0.79 198	33.18 308	1.93 255	5.24 253	4.40 222	9.43 310	8.29 316	4.88 273	7.69 276	4.88 230	21.40 299

pmcnn	8.05 284	2.96 273	2.25 253	6.23 275	5.03 284	6.98 280	4.33 278	4.70 277	2.02 256	4.19 285	9.20 304	19.11 286	20.39 302	0.73 258	7.05 281	6.73 305	6.29 290	4.51 301	22.54 295	4.66 290	9.62 306	5.08 242	4.46 300	4.23 293	5.99 282	5.22 255	17.26 307	25.55 311

ACV-stereo	8.15 285	5.09 292	4.79 280	8.14 285	1.73 249	11.44 294	4.25 277	3.84 265	6.16 288	5.36 300	6.72 281	5.73 242	25.08 306	1.31 279	9.40 308	10.22 326	5.83 289	2.67 286	51.43 330	14.43 318	8.48 303	6.72 289	0.88 265	2.46 273	1.95 217	3.85 230	6.75 267	5.39 230

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 286	1.51 239	5.87 293	4.30 270	3.26 272	2.82 258	6.81 289	3.68 260	3.59 275	4.81 295	10.18 307	66.20 337	11.63 287	7.70 310	5.97 270	5.06 283	4.49 280	5.33 306	18.36 283	2.64 270	7.91 296	8.42 308	0.92 266	3.39 285	4.34 264	8.02 282	6.20 256	15.61 285

S-Stereo	9.11 287	1.88 248	3.41 270	7.93 284	7.92 297	12.47 296	19.24 309	5.20 284	6.26 290	6.18 305	20.72 332	29.27 297	7.13 275	0.65 254	9.55 310	7.50 315	3.80 271	5.87 310	17.77 279	6.30 298	6.21 269	7.52 300	12.23 314	6.88 310	2.77 242	6.68 270	6.74 266	18.03 291

ADCS	9.93 288	5.64 293	4.82 281	3.95 267	6.05 291	6.17 277	5.70 284	9.47 297	15.68 312	4.19 285	7.98 289	12.91 275	17.41 296	3.94 302	10.52 316	11.68 328	10.14 301	7.14 315	24.46 300	8.67 308	13.95 325	13.00 330	2.94 289	6.15 307	9.75 299	17.65 318	10.70 289	17.41 287

SGM_RVC	10.08 289	10.50 303	3.60 273	16.68 297	8.80 300	14.87 299	7.11 290	9.19 296	6.25 289	4.06 283	7.33 285	24.89 292	18.29 298	0.57 246	4.57 226	1.98 177	3.30 265	1.17 238	20.75 291	2.20 262	4.80 234	2.23 141	2.29 283	3.65 288	17.68 313	13.31 307	33.30 325	28.67 315
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	10.13 290	16.70 310	3.04 267	29.06 308	9.34 302	20.66 306	5.02 283	5.90 288	1.98 255	3.16 257	2.70 233	11.22 269	28.15 311	0.18 198	6.30 278	1.37 115	1.21 212	0.34 128	7.74 225	1.01 208	4.67 229	3.95 202	1.92 282	1.94 267	26.55 321	19.78 321	37.02 330	22.50 304

SANet	10.32 291	4.15 285	6.27 296	5.51 272	5.49 287	8.58 290	2.27 256	15.41 312	13.03 309	2.83 244	9.09 302	60.35 332	25.50 308	2.93 293	8.06 292	3.02 225	7.05 292	3.86 295	11.43 264	3.25 281	5.27 254	5.02 241	2.60 287	7.27 314	11.08 302	12.57 303	13.36 297	23.31 306

MFN_U_SF_RVC	10.34 292	6.17 297	3.69 274	9.55 289	5.13 285	12.52 297	10.34 299	12.25 304	7.05 292	12.23 322	14.31 315	22.82 289	13.03 291	8.82 311	11.37 321	4.87 277	3.83 274	3.31 292	39.34 317	5.97 296	8.56 304	8.81 310	1.45 278	6.40 309	9.49 298	8.57 286	9.56 285	19.71 295

G-Net	10.87 293	4.96 291	9.71 310	3.77 264	4.24 280	7.37 282	2.01 252	10.08 299	15.80 314	4.95 298	15.59 319	48.52 323	9.05 280	0.58 249	8.11 296	8.67 319	5.49 285	4.42 299	23.80 298	15.66 321	8.01 298	8.23 306	3.06 295	5.14 302	6.15 284	13.92 308	22.56 311	23.75 307

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 294	10.59 304	6.33 297	17.49 298	6.29 294	7.85 286	10.69 300	18.03 318	23.43 328	11.13 316	4.86 263	14.66 278	5.81 269	9.65 313	9.78 311	5.91 296	3.18 261	5.17 304	39.06 316	7.03 301	7.92 297	9.81 316	7.04 303	7.22 313	14.77 307	8.85 289	6.40 259	17.43 288

edge stereo	11.35 295	6.83 298	10.52 312	14.06 295	12.00 307	16.55 302	12.81 303	12.42 306	7.44 294	6.06 303	15.12 318	38.81 311	17.75 297	1.25 276	7.59 286	7.29 312	5.73 288	3.11 289	25.18 301	4.53 287	6.71 277	8.01 305	4.16 298	3.71 289	8.94 295	7.65 275	13.41 298	28.72 316

DGSMNet	11.51 296	4.52 288	7.92 306	5.60 273	4.80 283	7.02 281	6.11 286	7.51 293	4.47 284	11.25 319	31.10 338	17.12 283	7.95 277	4.11 303	10.43 314	14.27 331	16.27 317	9.03 322	40.42 320	11.09 314	20.12 337	22.06 339	4.60 301	6.88 310	5.15 278	9.40 291	8.22 279	13.42 277

SGM-ForestM	11.60 297	15.35 308	4.54 278	19.02 301	8.08 298	18.74 305	10.83 301	12.03 302	7.24 293	3.01 250	6.09 276	36.06 307	23.95 304	0.75 259	4.47 219	1.51 130	3.60 268	0.75 195	20.06 290	1.60 238	4.23 218	1.65 115	1.36 275	3.34 284	25.09 319	20.48 323	34.27 328	25.03 309

AnyNet_C01	12.12 298	6.13 296	5.39 287	6.24 276	6.03 290	5.20 272	9.20 297	12.30 305	16.87 317	5.85 302	9.03 301	26.16 293	18.91 299	4.53 305	11.14 320	12.98 329	16.27 317	15.82 334	34.24 309	10.36 312	16.44 329	13.34 332	7.06 304	6.93 312	11.61 303	9.46 292	9.77 287	19.91 296

PVD	12.14 299	5.88 294	8.51 308	7.70 283	6.65 295	10.05 292	6.16 287	21.11 324	19.74 323	3.44 267	8.69 298	16.07 280	27.50 310	2.86 292	8.93 306	7.52 316	11.20 305	6.11 312	24.24 299	6.83 300	11.08 311	11.21 325	1.11 272	5.71 304	15.30 309	21.90 326	17.71 308	34.49 323

DDUNet	12.41 300	19.68 312	3.23 268	36.37 314	24.08 314	34.35 317	31.95 315	1.86 169	1.63 245	1.44 206	3.43 243	12.02 271	3.65 262	83.75 327	4.54 224	2.28 194	8.10 299	3.39 293	18.01 280	4.26 285	6.60 276	4.81 233	16.44 317	0.64 238	1.08 183	0.61 141	4.68 224	2.12 191

UDG	12.63 301	20.60 314	3.50 272	36.40 315	28.77 317	31.44 312	39.49 320	2.59 214	1.77 251	2.37 231	6.03 274	11.55 270	3.79 264	74.28 324	5.35 255	2.47 202	8.42 300	2.92 288	18.81 286	4.63 289	7.35 292	4.85 236	12.22 313	1.18 253	1.15 185	2.47 203	4.49 219	2.18 193

MeshStereo	13.21 302	10.28 302	5.53 289	24.29 307	14.71 308	17.26 303	7.30 292	12.03 302	7.47 295	4.66 294	9.13 303	38.56 310	29.80 313	0.45 241	9.43 309	7.37 314	3.76 270	2.44 284	18.85 287	2.41 267	12.93 322	7.18 294	1.21 273	5.79 305	22.04 317	16.38 314	33.15 323	32.34 321
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
DPSNet	14.25 303	3.23 277	1.83 249	7.63 282	7.22 296	10.44 293	4.19 276	5.68 287	8.64 299	4.20 287	3.75 247	72.37 342	26.68 309	4.43 304	10.42 313	10.25 327	10.56 302	8.02 317	58.50 340	8.44 307	11.36 313	8.93 311	16.95 318	10.34 321	18.62 314	15.80 313	14.33 301	21.91 300

MFMNet_re	16.26 304	13.95 306	7.70 303	24.27 306	9.34 302	33.99 316	17.43 305	12.42 306	19.62 322	10.23 315	13.58 313	39.02 312	13.47 292	1.40 281	10.73 317	10.12 325	29.43 337	12.22 325	31.31 304	10.07 311	17.19 330	9.15 312	8.44 307	9.02 318	8.97 297	5.68 261	24.08 313	36.04 325

SQANet	17.87 305	31.68 320	5.41 288	57.78 321	33.35 318	57.44 322	39.25 319	4.37 272	1.73 248	4.89 296	1.53 210	30.38 298	5.54 267	56.25 321	3.78 196	1.32 108	5.20 284	1.48 253	29.72 302	1.71 242	6.45 273	5.45 253	54.26 326	1.90 264	4.80 270	8.48 285	9.52 284	18.82 294

STStereo	19.12 306	25.20 316	16.96 326	40.13 318	26.93 316	32.21 314	21.77 312	19.35 322	16.49 316	7.75 309	17.60 323	46.83 321	36.96 322	1.06 271	8.10 294	2.99 224	3.81 272	1.57 256	31.85 305	5.18 293	6.77 281	5.31 245	3.04 294	9.71 320	29.57 323	23.01 330	40.22 332	35.81 324

ELAS_RVC	19.26 307	19.85 313	14.31 318	33.92 311	22.40 311	33.39 315	19.24 309	15.07 310	10.89 304	8.20 310	17.30 322	54.84 329	32.79 319	3.23 298	8.72 303	3.46 248	11.25 306	6.19 314	19.97 289	7.86 305	12.63 320	12.02 328	9.45 311	10.70 322	30.22 325	22.17 327	41.23 336	38.75 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	19.29 308	2.55 265	5.07 286	4.09 269	3.44 275	3.26 263	4.38 279	15.32 311	9.58 301	4.44 291	5.63 268	8.73 258	24.82 305	3.30 300	10.45 315	6.81 306	5.49 285	3.46 294	21.26 292	4.77 292	17.96 332	24.74 345	0.82 263	4.77 299	80.12 352	91.25 352	77.91 352	76.45 352

MADNet+	19.30 309	7.92 299	15.32 321	17.51 299	11.42 305	8.09 288	18.41 307	28.03 333	17.21 319	12.46 323	12.08 308	33.63 304	30.37 315	9.62 312	18.64 333	14.89 332	25.78 331	10.10 324	40.05 318	16.50 323	17.34 331	12.76 329	9.48 312	18.60 332	35.02 333	20.22 322	21.19 310	38.41 327

ELAS	19.48 310	22.90 315	14.50 319	35.26 313	24.25 315	31.48 313	19.80 311	16.72 316	15.91 315	7.71 308	15.62 320	48.88 324	30.47 316	3.20 297	9.19 307	3.39 244	10.97 303	5.79 309	21.49 293	6.53 299	11.69 316	11.90 327	9.30 308	9.63 319	32.86 327	24.17 331	41.19 335	41.31 332
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	19.83 311	17.14 311	15.43 322	34.46 312	23.74 313	25.27 310	17.85 306	19.50 323	17.04 318	6.13 304	12.40 309	41.03 313	35.23 321	3.36 301	7.87 290	8.98 320	7.09 293	29.77 343	21.81 294	3.71 284	9.51 305	5.54 257	2.50 285	8.83 317	34.12 330	27.95 336	51.25 343	47.85 337

SPS-STEREO	20.13 312	14.92 307	11.88 314	19.84 302	20.39 309	18.24 304	9.27 298	16.06 315	19.74 323	19.91 331	20.06 331	33.66 305	37.68 323	7.23 307	13.17 326	16.66 335	26.75 333	16.01 335	32.30 306	23.65 332	30.25 344	22.84 342	13.67 315	13.47 329	16.56 311	15.26 312	29.55 321	24.45 308
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	20.91 313	16.10 309	12.43 315	22.81 305	21.80 310	24.45 309	18.63 308	17.89 317	12.77 306	18.42 330	19.55 329	30.39 299	40.48 325	11.67 315	12.56 324	15.10 333	25.73 330	12.69 328	34.93 311	21.56 330	26.12 341	22.15 340	21.16 319	12.73 326	17.44 312	13.30 306	33.35 326	28.26 314

otaku	21.36 314	42.67 325	7.67 301	62.47 327	41.26 324	63.18 333	49.95 321	6.15 291	4.57 285	10.22 314	1.83 221	32.26 300	9.33 282	65.85 323	4.60 228	1.61 137	7.10 294	1.41 248	36.88 313	7.74 303	7.03 284	5.98 275	54.87 327	2.69 277	8.31 293	9.47 293	13.48 299	18.26 292

LE_ROB	22.46 315	10.87 305	12.67 316	32.44 309	37.93 321	31.36 311	33.43 316	23.22 325	21.14 327	6.73 307	17.81 325	52.15 327	50.94 340	1.56 285	6.43 279	2.92 221	3.14 260	1.46 250	30.14 303	8.43 306	7.23 290	4.28 217	7.08 305	25.69 337	34.50 332	36.15 344	53.30 345	53.30 341

LSM0	22.48 316	6.09 295	4.65 279	14.89 296	10.39 304	16.43 301	13.29 304	23.38 326	15.69 313	14.75 326	18.69 328	35.79 306	33.70 320	0.93 265	73.52 349	85.94 349	13.36 312	5.62 308	55.67 338	16.83 324	21.95 338	18.82 336	4.28 299	8.01 315	16.44 310	16.43 315	28.65 318	32.66 322

Ntro	22.77 317	41.10 322	9.75 311	63.11 330	42.85 325	62.03 331	56.57 324	8.43 294	6.55 291	12.02 321	2.06 223	33.43 303	6.53 272	75.01 325	4.99 247	1.38 116	7.98 298	2.25 278	37.75 314	9.51 310	6.94 283	6.04 277	55.49 328	3.02 278	10.71 301	14.77 311	13.49 300	21.09 298

DLNR_Zeroshot_test	22.90 318	78.82 351	7.01 298	99.97 351	0.31 160	0.15 158	98.85 351	3.30 250	0.54 168	3.17 259	2.43 229	5.81 243	0.93 223	21.74 317	96.26 352	100.00 355	24.75 328	22.56 338	22.80 297	1.79 247	8.42 302	6.44 283	0.04 122	0.30 199	2.39 228	4.03 231	2.05 108	3.31 207

BEATNet-Init1	23.62 319	27.86 317	13.22 317	44.78 319	23.54 312	38.58 319	23.96 313	18.57 320	18.15 321	9.17 311	13.26 311	47.63 322	48.00 335	3.29 299	12.31 322	9.22 321	7.35 295	5.48 307	48.70 328	19.34 326	12.33 319	11.24 326	7.11 306	11.28 323	33.76 329	21.63 324	60.52 349	47.50 336

DispFullNet	26.27 320	39.81 321	17.89 327	52.75 320	38.74 322	45.03 321	55.21 323	13.74 309	12.89 308	13.75 324	9.88 306	43.75 317	32.46 318	86.51 328	11.01 318	13.68 330	29.48 338	16.23 336	51.78 333	14.64 319	13.87 324	10.46 319	14.59 316	6.22 308	8.62 294	8.03 283	16.08 304	32.10 320

ACVNet-4b	26.61 321	42.01 323	11.61 313	69.47 339	47.43 328	69.50 341	76.65 339	10.80 300	9.82 302	15.00 328	1.59 212	58.27 330	9.88 285	93.43 336	4.75 236	1.87 164	13.94 314	5.15 303	32.30 306	13.54 316	7.25 291	5.67 261	58.95 332	4.34 297	12.13 305	9.30 290	15.06 302	18.72 293

ACVNet_1	26.74 322	42.56 324	14.81 320	66.86 335	48.56 330	65.11 338	82.56 344	15.95 314	8.17 297	11.16 317	5.65 269	32.31 301	25.19 307	93.82 337	7.38 285	2.02 178	15.91 316	6.16 313	34.50 310	10.98 313	8.17 300	6.10 278	59.12 333	5.79 305	19.06 315	9.75 295	9.37 283	15.02 283

WAO-7	27.19 323	31.49 319	25.61 335	33.41 310	34.55 320	21.90 308	27.96 314	47.14 343	47.22 341	29.27 336	38.50 341	41.69 315	40.59 328	12.37 316	31.37 340	17.44 336	15.34 315	8.53 318	46.18 324	20.63 329	9.79 309	10.78 321	3.30 297	33.50 342	22.38 318	21.79 325	23.87 312	37.39 326

RainbowNet	27.62 324	45.59 327	16.83 325	69.42 338	46.28 326	68.08 340	69.73 334	9.87 298	3.31 270	17.67 329	2.40 226	45.29 318	28.15 311	91.67 331	11.05 319	3.10 231	10.99 304	5.02 302	43.52 323	16.90 325	8.37 301	6.69 288	58.54 331	4.55 298	13.10 306	12.31 302	16.72 305	20.53 297

MonStereo1	29.98 325	43.13 326	15.45 323	62.83 328	50.21 336	57.60 323	67.21 328	18.37 319	19.83 325	11.70 320	18.17 327	62.56 336	43.75 330	93.03 335	7.82 287	4.11 259	18.02 320	8.91 321	40.36 319	13.70 317	10.83 310	8.27 307	61.68 339	4.04 291	10.22 300	5.85 263	24.40 314	27.43 313

PSMNet_ROB	31.36 326	48.75 333	16.32 324	64.48 332	46.97 327	60.77 327	61.30 325	19.02 321	20.70 326	27.57 335	24.90 335	41.43 314	42.18 329	83.15 326	13.95 327	4.06 258	17.90 319	5.94 311	42.51 322	15.37 320	11.21 312	9.54 315	57.95 330	14.27 330	29.64 324	19.74 320	29.38 320	17.81 289

ACVNet_2	32.06 327	47.10 329	20.06 329	67.26 337	49.84 335	64.97 336	85.15 347	28.04 334	14.34 311	14.44 325	8.02 291	51.06 326	30.19 314	92.01 334	8.75 304	2.50 204	19.20 322	5.27 305	50.34 329	16.10 322	8.16 299	5.63 260	57.79 329	13.22 328	36.40 334	13.10 305	24.92 315	31.82 319

JetBlue	32.19 328	30.24 318	35.83 343	39.74 317	34.14 319	43.67 320	35.54 317	29.41 337	45.70 339	14.86 327	8.65 297	79.62 347	19.51 300	25.38 318	15.92 332	16.55 334	38.70 343	25.92 342	35.72 312	25.05 335	29.56 343	23.18 343	32.21 320	26.78 338	30.47 326	28.96 337	48.44 341	49.33 338

IMH-64-1	33.95 329	47.85 330	23.39 331	61.17 323	49.33 333	61.76 329	67.81 329	27.05 328	35.73 330	10.03 312	14.78 316	45.47 319	40.48 325	93.88 338	14.40 328	7.26 310	20.70 323	8.75 319	47.06 325	20.52 327	11.86 317	10.05 317	59.37 335	11.73 324	41.46 337	17.26 316	27.54 316	39.89 330

IMH-64	33.95 329	47.85 330	23.39 331	61.17 323	49.33 333	61.76 329	67.81 329	27.05 328	35.73 330	10.03 312	14.78 316	45.47 319	40.48 325	93.88 338	14.40 328	7.26 310	20.70 323	8.75 319	47.06 325	20.52 327	11.86 317	10.05 317	59.37 335	11.73 324	41.46 337	17.26 316	27.54 316	39.89 330

IMH	35.14 331	49.00 334	23.80 333	61.52 325	49.14 332	63.04 332	67.99 331	27.86 332	38.05 334	11.18 318	14.22 314	49.01 325	53.30 343	93.93 340	14.60 331	7.08 309	21.66 325	9.65 323	47.64 327	22.22 331	11.39 314	9.32 313	59.41 337	12.98 327	40.95 336	19.12 319	29.12 319	41.73 333

WAO-6	36.54 332	46.81 328	19.38 328	60.03 322	52.14 337	58.04 324	63.77 326	27.20 330	42.09 335	33.11 339	17.67 324	42.19 316	50.09 339	89.85 329	29.06 338	18.00 338	22.89 326	12.66 327	41.03 321	25.00 334	19.25 334	17.73 334	34.12 321	17.43 331	42.37 339	25.35 332	36.73 329	42.55 334

PWCK	38.25 333	63.47 342	23.98 334	73.60 344	41.23 323	60.98 328	51.31 322	54.00 344	35.86 332	26.51 334	39.23 342	62.00 335	46.09 332	26.43 319	14.46 330	9.53 323	30.80 339	12.71 329	83.96 349	28.46 339	23.42 339	13.60 333	47.98 325	30.51 341	34.48 331	27.91 335	31.53 322	38.61 328

TorneroNet-64	38.80 334	50.14 335	23.16 330	63.45 331	47.59 329	63.57 334	68.85 332	27.44 331	44.99 337	21.03 332	13.47 312	69.75 341	56.51 344	94.74 342	18.85 335	8.54 318	26.03 332	15.59 333	53.93 337	25.94 336	12.81 321	10.53 320	61.35 338	21.98 333	33.37 328	26.73 334	33.93 327	53.30 341

LVE	39.30 335	48.25 332	30.12 338	73.97 345	64.66 342	64.57 335	77.85 340	28.17 335	23.72 329	37.91 341	35.79 339	37.41 308	49.58 336	95.15 348	12.46 323	5.89 295	24.18 327	12.87 330	53.55 335	26.04 337	13.99 326	13.05 331	69.20 345	25.62 336	43.97 340	29.71 339	40.99 334	22.41 303

TorneroNet	39.82 336	53.94 337	26.20 336	66.81 334	49.07 331	65.07 337	70.90 335	26.31 327	46.32 340	24.07 333	20.96 333	67.36 340	52.11 342	94.83 344	18.77 334	9.35 322	24.89 329	16.30 337	53.07 334	24.04 333	13.64 323	11.04 324	61.85 340	22.68 335	36.84 335	25.85 333	42.63 337	50.33 339

Dean	42.92 337	51.28 336	31.30 339	76.75 346	64.32 341	79.06 350	83.43 346	42.61 339	43.67 336	35.18 340	22.58 334	60.75 333	56.83 345	94.89 345	13.15 325	4.20 260	27.88 334	12.35 326	63.72 343	28.96 340	9.62 306	7.74 304	59.21 334	22.07 334	48.58 343	35.91 343	53.04 344	29.88 318

WAO-8	44.25 338	56.07 339	34.81 341	70.40 341	61.11 338	71.92 344	71.92 336	43.60 340	48.93 342	32.20 337	26.30 336	67.35 338	49.97 337	91.99 332	26.69 336	19.01 341	29.42 335	13.46 331	51.63 331	37.17 343	16.32 327	10.83 322	44.60 323	27.68 339	53.45 347	35.23 341	47.57 339	55.24 344

Venus	44.25 338	56.07 339	34.81 341	70.38 340	61.11 338	71.92 344	71.92 336	43.60 340	48.93 342	32.20 337	26.30 336	67.35 338	49.97 337	91.99 332	26.69 336	19.01 341	29.42 335	13.46 331	51.63 331	37.17 343	16.32 327	10.83 322	44.60 323	27.68 339	53.45 347	35.23 341	47.57 339	55.24 344

notaker	49.83 340	63.78 343	33.18 340	70.81 342	66.40 343	70.73 343	78.98 342	45.33 342	64.15 346	43.75 344	59.49 346	60.26 331	51.62 341	93.99 341	46.45 344	31.86 343	34.38 341	24.64 340	65.77 345	41.22 345	24.40 340	24.26 344	68.58 344	39.92 345	26.43 320	29.62 338	38.96 331	46.51 335

UNDER WATER	52.38 341	65.77 345	42.25 344	77.68 347	67.77 344	74.59 347	85.69 349	61.52 347	50.72 344	41.81 343	48.33 343	74.09 344	57.87 346	94.82 343	34.80 342	18.86 340	33.89 340	24.15 339	57.03 339	29.54 341	19.73 335	18.75 335	69.48 346	49.19 349	52.93 346	49.45 346	44.09 338	69.45 351

ktn	52.79 342	63.82 344	30.11 337	66.93 336	72.48 348	66.28 339	78.41 341	39.02 338	71.70 348	45.89 346	67.47 348	52.57 328	45.22 331	95.33 349	48.59 345	35.19 344	41.05 345	31.49 344	60.62 341	36.06 342	32.70 346	35.82 346	63.06 341	38.69 343	45.38 342	41.08 345	57.93 347	62.41 347

UNDER WATER-64	53.24 343	62.47 341	43.72 346	79.20 348	70.94 346	76.00 348	87.61 350	65.70 348	45.62 338	52.26 347	61.76 347	72.47 343	58.44 347	94.91 347	30.75 339	17.95 337	34.62 342	25.80 341	53.84 336	26.41 338	19.77 336	21.35 338	75.52 349	44.10 346	50.84 345	55.27 348	40.93 333	69.21 350

KSHMR	56.45 344	73.76 349	53.18 348	81.77 349	70.47 345	77.94 349	83.01 345	67.07 350	54.37 345	56.94 348	54.51 345	61.36 334	46.54 333	94.90 346	59.43 347	44.62 346	39.11 344	36.00 345	64.69 344	47.55 346	28.73 342	19.90 337	65.78 343	55.97 351	49.71 344	33.30 340	50.13 342	53.27 340

DPSimNet_ROB	58.77 345	55.98 338	59.21 349	62.88 329	73.92 349	60.20 326	64.84 327	28.34 336	91.63 351	80.59 349	52.65 344	74.49 345	47.24 334	90.64 330	55.91 346	45.99 347	54.62 347	42.30 346	68.03 346	59.25 349	51.18 348	59.54 348	44.54 322	45.19 347	44.85 341	61.56 349	56.15 346	55.05 343

LRCNet_RVC	60.25 346	73.90 350	44.96 347	94.13 350	95.20 351	91.02 351	85.32 348	54.56 345	36.51 333	98.66 351	73.01 349	91.80 352	67.46 349	96.60 351	33.95 341	18.60 339	69.32 349	51.86 348	94.53 350	64.28 350	31.29 345	22.24 341	94.67 350	54.29 350	19.85 316	10.16 298	33.16 324	25.34 310

HanzoNet	60.55 347	68.65 346	42.85 345	71.08 343	71.43 347	71.96 346	79.15 343	59.75 346	75.19 349	45.14 345	74.83 350	74.50 346	63.75 348	96.51 350	43.02 343	39.58 345	52.48 346	47.20 347	75.57 347	51.40 347	44.83 347	44.21 347	72.81 347	39.33 344	54.31 349	50.20 347	60.45 348	64.70 349

JetRed	62.68 348	71.30 347	68.71 350	66.70 333	63.10 340	69.94 342	74.63 338	66.20 349	66.87 347	41.55 342	36.99 340	80.77 349	12.41 289	62.44 322	66.90 348	66.45 348	65.00 348	75.57 351	62.84 342	53.56 348	77.95 349	72.78 349	73.29 348	48.99 348	55.75 350	62.99 350	66.04 350	62.58 348

MADNet++	76.54 349	72.15 348	83.11 352	61.53 326	81.21 350	58.42 325	69.47 333	68.24 351	78.58 350	85.63 350	92.37 351	80.60 348	85.04 350	36.71 320	81.19 350	89.82 350	88.15 350	69.64 349	82.54 348	91.39 351	92.32 350	93.48 351	65.75 342	90.26 353	59.09 351	74.29 351	74.25 351	61.32 346

PML	96.14 350	100.00 355	82.26 351	100.00 352	100.00 353	100.00 355	99.16 354	100.00 356	98.98 353	100.00 354	95.95 352	99.91 356	100.00 355	98.52 352	94.87 351	92.63 351	90.73 351	73.63 350	100.00 354	98.25 353	92.56 351	85.93 350	97.80 351	98.67 355	96.15 356	99.98 356	100.00 356	99.92 356

MEDIAN_ROB	97.56 351	99.08 352	98.39 353	100.00 352	99.99 352	100.00 355	100.00 355	99.49 354	98.31 352	100.00 354	99.95 355	97.97 353	96.05 351	99.97 353	99.41 353	98.43 352	98.53 352	98.66 352	99.88 353	97.95 352	93.38 352	96.45 353	100.00 353	97.23 354	86.96 353	92.33 353	89.80 353	95.90 354

AVERAGE_ROB	98.95 352	100.00 355	99.79 355	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	100.00 357	100.00 355	100.00 354	99.77 355	99.85 354	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 356	98.12 354	99.51 354	100.00 353	100.00 357	93.43 355	93.75 354	94.35 355	93.16 353

HaxPig	98.97 353	100.00 355	98.94 354	100.00 352	100.00 353	99.99 354	100.00 355	99.99 355	99.97 354	100.00 354	99.99 356	100.00 357	99.95 354	100.00 354	99.56 354	99.43 353	99.97 355	99.57 353	100.00 354	100.00 356	97.25 353	96.32 352	99.99 352	99.98 356	89.17 354	99.51 355	94.19 354	98.51 355

DGTPSM_ROB	99.52 354	99.77 353	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	99.17 352	100.00 355	99.31 352	99.64 354	91.36 350	99.13 352	100.00 354	99.94 356	100.00 355	99.82 353	99.99 354	99.53 351	99.99 354	99.80 356	99.66 355	100.00 353	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSMNet_ROB	99.53 355	99.78 354	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	99.17 352	100.00 355	99.31 352	99.63 353	91.42 351	99.14 353	100.00 354	99.94 356	100.00 355	99.82 353	99.99 354	99.62 352	99.99 354	99.79 355	99.66 355	100.00 353	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSM_ROB	99.92 356	100.00 355	100.00 356	100.00 352	100.00 353	98.97 352	98.99 352	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	99.90 354	100.00 355	100.00 354	100.00 358	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 353	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

DPSM	99.92 356	100.00 355	100.00 356	100.00 352	100.00 353	98.97 352	98.99 352	100.00 356	100.00 355	100.00 354	100.00 357	99.90 354	100.00 355	100.00 354	100.00 358	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 356	100.00 357	100.00 357	100.00 353	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 357

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

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

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 18	0.17 114	0.05 61	0.10 32	0.00 1

FSD		0.62 171	0.19 49	0.05 56	0.25 135	0.01 47	0.01 70	0.30 99	0.25 136	0.55 144	0.14 119			0.04 111	2.03 87	2.10 183			1.33 99	0.40 143				0.14 134	0.40 144	0.10 85	0.52 65	0.96 158

ASD4																								86.17 352

STTRV1_RVC		2.31 262	1.06 205	5.61 274	1.39 239	5.42 274	2.59 263	3.68 260	3.77 276	4.47 292	4.40 257	16.44 281	20.14 301	1.02 267	9.83 312	3.26 236	18.06 321	0.81 205		11.45 315	18.05 333	6.27 282		4.23 293	6.12 283	7.90 280	11.99 293	28.90 317

Low-res two-view benchmark