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

derf	0.06 6	0.03 4	0.02 20	0.01 15	0.01 16	0.03 111	0.10 194	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.07 10	0.12 91	0.00 1	0.32 11	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.07 55	0.06 15	0.36 52	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.02 13	0.00 1

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

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

qqai	0.06 6	0.05 28	0.03 29	0.01 15	0.01 16	0.03 111	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.12 91	0.00 1	0.36 16	0.31 16	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.09 68	0.07 16	0.37 53	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.02 13	0.00 1

quiztm	0.04 4	0.04 17	0.04 34	0.01 15	0.01 16	0.13 169	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.03 29	0.00 1	0.28 7	0.22 5	0.01 5	0.00 1	0.05 15	0.08 63	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.03 18	0.00 1

PointNet	0.14 31	0.05 28	0.10 49	0.04 60	0.01 16	0.04 123	0.18 216	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 97	0.16 38	0.02 22	0.01 56	0.41 18	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.36 57	0.25 138	0.24 49	0.68 79	0.04 141	0.01 24	0.03 53	0.08 89	0.79 91	0.00 1

LACA2	0.04 4	0.03 4	0.05 36	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.33 18	0.00 1	0.01 27	0.14 33	0.01 8	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.00 1

DispViT+	0.10 21	0.05 28	0.32 91	0.04 60	0.10 83	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 51	0.00 1	0.88 42	0.45 27	0.02 19	0.05 43	0.03 8	0.02 16	0.05 9	0.20 41	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.05 71	0.04 24	0.00 1

WQFJA1	0.20 55	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1	0.00 1	0.95 238	0.00 1	1.19 223	0.13 32	2.47 277	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 8	0.00 1

WQFJX1	0.16 38	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 236	0.00 1	0.70 203	0.10 20	2.18 271	0.00 1	0.19 4	0.20 4	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.19 50	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 111	0.00 1	0.00 1	0.99 243	0.00 1	1.24 226	0.12 30	2.20 272	0.00 1	0.26 5	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.03 8	0.03 26	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.20 55	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 253	0.00 1	0.55 183	0.11 27	2.40 273	0.00 1	0.32 11	0.39 23	0.01 5	0.00 1	0.06 18	0.05 43	0.11 28	0.01 8	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.05 71	0.01 8	0.00 1

NLMM	0.21 59	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1	0.00 1	0.95 238	0.00 1	1.19 223	0.13 32	2.48 278	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 8	0.00 1

NLSM3	0.03 3	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.24 9	0.03 29	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 8	0.00 1

NLSM1	0.22 61	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 14	1.11 250	0.00 1	1.22 225	0.13 32	2.41 275	0.00 1	0.33 13	0.35 21	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.05 43	0.05 9	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.13 26	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 221	0.00 1	0.45 175	0.10 20	1.89 267	0.00 1	0.18 3	0.11 3	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1

GEAStereo	0.16 38	0.06 39	0.32 91	0.03 48	0.03 42	0.16 187	0.00 1	0.03 55	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.01 10	0.01 56	0.92 44	0.51 35	0.05 46	0.07 61	0.51 68	0.13 87	0.27 52	0.48 60	0.00 1	0.04 69	0.18 132	0.00 1	0.21 58	0.00 1

BridgeDepth	0.06 6	0.05 28	0.01 13	0.03 48	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.51 23	0.40 25	0.01 5	0.01 27	0.13 31	0.02 16	0.22 48	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.03 18	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.16 38	0.11 63	0.35 114	0.02 33	0.02 29	0.18 202	0.01 82	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.05 118	0.20 73	0.03 29	0.00 1	0.84 39	0.66 54	0.07 61	0.07 61	0.37 58	0.12 81	0.41 66	0.35 51	0.00 1	0.01 24	0.17 129	0.05 71	0.10 41	0.00 1

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 24	0.17 129	0.05 71	0.10 41	0.00 1

gasm-f	0.16 38	0.06 39	0.32 91	0.03 48	0.03 42	0.16 187	0.00 1	0.03 55	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.01 10	0.01 56	0.92 44	0.51 35	0.05 46	0.07 61	0.51 68	0.13 87	0.27 52	0.48 60	0.00 1	0.04 69	0.18 132	0.00 1	0.21 58	0.00 1

MonStereo	0.06 6	0.04 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 51	0.01 56	0.47 22	0.33 18	0.03 29	0.01 27	0.11 27	0.01 8	0.11 28	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 55	0.11 45	0.00 1

AdaDepth	0.19 50	0.25 103	0.07 40	0.01 15	0.01 16	0.16 187	0.00 1	0.01 14	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.01 10	0.01 56	0.98 46	1.10 95	0.06 56	0.05 43	1.07 99	0.07 55	0.30 58	0.30 45	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.04 69	0.29 70	0.00 1

GASTEREO	0.18 43	0.07 47	0.35 114	0.03 48	0.01 16	0.14 171	0.00 1	0.03 55	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.01 56	1.05 51	0.70 57	0.07 61	0.07 61	0.11 27	0.21 120	0.08 18	0.44 59	0.10 180	0.03 58	0.02 38	0.75 170	0.15 54	0.00 1

MSCF	0.18 43	0.07 47	0.35 114	0.03 48	0.02 29	0.14 171	0.00 1	0.03 55	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.01 56	1.01 48	0.71 58	0.07 61	0.06 51	0.11 27	0.23 129	0.09 20	0.51 68	0.09 174	0.03 58	0.02 38	0.76 171	0.11 45	0.00 1

111111	0.13 26	0.02 3	0.03 29	0.01 15	0.02 29	0.10 147	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 97	0.18 55	0.05 51	0.01 56	0.85 41	0.48 32	0.05 46	0.06 51	0.33 53	0.02 16	0.20 43	0.84 88	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.05 71	0.02 13	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 55	0.14 70	0.04 34	0.01 15	0.05 58	0.18 202	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.67 200	0.18 55	0.01 10	0.00 1	1.27 60	0.71 58	0.03 29	0.16 96	1.04 98	0.05 43	0.27 52	0.40 57	0.00 1	0.01 24	0.04 67	0.00 1	0.09 40	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 18	0.05 28	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 197	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.05 51	0.00 1	0.75 31	0.56 41	0.03 29	0.04 38	0.17 37	0.03 26	0.10 23	0.31 47	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.07 34	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 15	0.06 39	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 197	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 51	0.00 1	0.80 37	0.60 47	0.02 19	0.04 38	0.15 34	0.03 26	0.08 18	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 28	0.07 34	0.00 1

LG-Stereo	0.13 26	0.04 17	0.02 20	0.02 33	0.07 68	0.12 160	0.00 1	0.02 40	0.04 47	0.00 1	0.55 183	0.43 136	0.00 1	0.00 1	0.78 35	0.59 45	0.02 19	0.06 51	0.45 63	0.04 37	0.14 34	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 99	0.05 27	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 26	0.04 17	0.07 40	0.00 1	0.02 29	0.02 96	0.00 1	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.02 22	0.00 1	0.76 32	0.59 45	0.07 61	0.05 43	0.18 39	0.28 149	0.29 57	0.53 69	0.01 79	0.01 24	0.08 90	0.20 121	0.04 24	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 13	0.04 17	0.08 46	0.00 1	0.01 16	0.03 111	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 29	0.00 1	0.55 24	0.45 27	0.04 40	0.00 1	0.18 39	0.06 49	0.07 16	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.08 89	0.05 27	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 31	0.06 39	0.30 86	0.02 33	0.01 16	0.15 180	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.06 63	0.00 1	0.77 33	0.57 42	0.02 19	0.05 43	0.19 42	0.26 141	0.16 39	0.39 55	0.02 102	0.03 58	0.02 38	0.00 1	0.60 82	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
CoSv	0.08 15	0.11 63	0.21 61	0.01 15	0.02 29	0.01 62	0.00 1	0.02 40	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.01 10	0.00 1	0.66 29	0.62 50	0.03 29	0.06 51	0.08 22	0.02 16	0.03 4	0.12 32	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.00 1	0.08 37	0.00 1

AIO-test2	0.06 6	0.09 55	0.01 13	0.00 1	0.09 78	0.04 123	0.01 82	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.04 42	0.00 1	0.45 20	0.25 10	0.02 19	0.00 1	0.03 8	0.03 26	0.05 9	0.06 24	0.00 1	0.16 165	0.05 74	0.01 28	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.08 15	0.03 4	0.03 29	0.01 15	0.07 68	0.05 131	0.00 1	0.01 14	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.04 42	0.00 1	0.68 30	0.55 40	0.02 19	0.00 1	0.11 27	0.19 109	0.12 30	0.15 38	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.01 28	0.01 8	0.00 1

GIP-stereo	0.18 43	0.05 28	0.13 53	0.02 33	0.03 42	0.16 187	0.02 120	0.06 74	0.03 35	0.00 1	0.26 152	0.31 108	0.05 51	0.01 56	1.03 49	0.57 42	0.06 56	0.01 27	0.26 49	0.29 150	0.38 64	0.81 85	0.07 168	0.02 45	0.03 53	0.09 94	0.21 58	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 43	0.03 4	0.05 36	0.02 33	0.02 29	0.10 147	0.00 1	0.01 14	0.03 35	0.00 1	0.07 124	0.18 55	0.03 29	0.01 56	0.89 43	0.54 39	0.04 40	0.08 67	0.50 66	0.02 16	0.15 37	0.67 78	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.01 28	1.27 105	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.37 82	1.03 240	0.03 29	0.11 99	0.12 94	0.11 151	0.00 1	0.09 85	0.11 102	0.02 96	0.99 215	0.31 108	0.30 151	0.02 88	1.32 63	1.22 113	0.02 19	0.26 124	1.29 113	0.23 129	0.84 103	1.24 114	0.10 180	0.01 24	0.02 38	0.22 123	0.08 37	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 31	0.04 17	0.36 125	0.01 15	0.03 42	0.13 169	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.05 51	0.00 1	0.61 27	0.42 26	0.04 40	0.07 61	1.51 120	0.06 49	0.12 30	0.04 18	0.00 1	0.01 24	0.01 20	0.02 55	0.12 49	0.00 1

RSM++	0.10 21	0.05 28	0.36 125	0.02 33	0.01 16	0.11 151	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.08 69	0.00 1	0.77 33	0.52 37	0.02 19	0.04 38	0.10 26	0.03 26	0.20 43	0.16 39	0.00 1	0.03 58	0.01 20	0.00 1	0.11 45	0.00 1

RSM	0.10 21	0.05 28	0.36 125	0.02 33	0.02 29	0.11 151	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.05 51	0.00 1	0.60 26	0.49 34	0.01 5	0.04 38	0.15 34	0.03 26	0.20 43	0.03 14	0.00 1	0.02 45	0.02 38	0.19 118	0.05 27	0.00 1

MoCha-V2	0.13 26	0.06 39	0.31 88	0.01 15	0.05 58	0.09 144	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.18 121	0.00 1	0.84 39	0.47 31	0.07 61	0.00 1	0.09 24	0.15 93	0.26 51	0.49 63	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.08 89	0.02 13	0.00 1

StereoVision	0.11 25	0.10 58	0.02 20	0.04 60	0.03 42	0.00 1	0.02 120	0.04 66	0.03 35	0.03 100	0.00 1	0.17 45	0.02 22	0.03 108	0.99 47	0.75 62	0.05 46	0.01 27	0.29 50	0.03 26	0.15 37	0.07 25	0.00 1	0.05 78	0.03 53	0.00 1	0.06 32	0.00 1

AEACV	0.25 66	0.71 204	0.36 125	0.04 60	0.03 42	0.10 147	0.00 1	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.13 94	0.02 88	1.22 57	0.79 65	0.05 46	0.26 124	0.73 81	0.29 150	0.63 87	0.50 64	0.12 191	0.04 69	0.01 20	0.21 122	0.29 70	0.00 1

anonymousdsp	0.27 68	0.09 55	0.36 125	0.24 130	0.05 58	0.09 144	0.00 1	0.03 55	0.05 60	0.00 1	0.28 156	0.19 68	0.15 105	0.00 1	1.24 59	0.84 67	0.12 74	0.10 73	0.29 50	0.18 103	0.42 67	1.05 103	0.02 102	0.05 78	0.01 20	0.01 28	1.54 113	0.00 1

ProNet	0.06 6	0.03 4	0.08 46	0.01 15	0.00 1	0.12 160	0.27 228	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.00 1	0.05 138	0.43 19	0.28 11	0.02 19	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.05 9	0.02 13	0.00 1	0.00 1	0.08 90	0.00 1	0.05 27	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 31	0.09 55	0.03 29	0.05 69	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.05 60	0.24 131	0.00 1	0.08 12	0.02 22	0.01 56	1.28 61	1.00 85	0.03 29	0.02 34	0.05 15	0.04 37	0.31 61	0.34 50	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.00 1	0.05 27	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 43	0.07 47	0.02 20	0.05 69	0.06 66	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.02 22	0.00 1	1.54 76	1.07 90	0.04 40	0.03 36	0.65 76	0.04 37	0.32 62	0.73 82	0.00 1	0.02 45	0.03 53	0.01 28	0.08 37	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 43	0.04 17	0.33 101	0.02 33	0.00 1	0.12 160	0.12 203	0.94 147	0.01 8	0.70 168	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.01 56	0.57 25	0.46 29	0.03 29	0.00 1	0.06 18	0.21 120	0.14 34	0.50 64	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.27 69	0.00 1

MCSU-Stereo	0.15 37	0.08 51	0.02 20	0.14 103	0.01 16	0.15 180	0.00 1	0.01 14	0.01 8	1.22 207	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.00 1	0.79 36	0.38 22	0.03 29	0.00 1	0.18 39	0.02 16	0.27 52	0.14 36	0.00 1	0.01 24	0.05 74	0.16 112	0.10 41	0.01 51

LACA1	0.09 18	0.05 28	0.21 61	0.03 48	0.14 101	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.06 69	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 51	0.01 56	0.83 38	0.57 42	0.00 1	0.00 1	0.17 37	0.02 16	0.14 34	0.03 14	0.00 1	0.01 24	0.02 38	0.01 28	0.03 18	0.01 51

MatchStereo	0.14 31	0.08 51	0.32 91	0.02 33	0.07 68	0.01 62	0.00 1	0.03 55	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.11 90	0.01 56	1.22 57	0.72 60	0.06 56	0.11 75	0.02 4	0.05 43	0.19 41	0.48 60	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.03 65	0.02 13	0.01 51
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo_test3	0.31 73	0.05 28	0.34 107	0.11 99	0.15 107	0.17 197	0.01 82	0.06 74	0.04 47	1.15 197	0.00 1	0.18 55	0.08 69	0.01 56	1.50 71	0.89 74	0.04 40	0.17 98	1.19 108	0.08 63	0.57 81	0.82 86	0.02 102	0.05 78	0.03 53	0.02 55	0.75 88	0.01 51

LG-G_1	0.31 73	0.28 111	0.35 114	0.18 109	0.20 136	0.16 187	0.00 1	0.05 72	0.07 76	0.01 89	0.61 193	0.16 38	0.25 139	0.02 88	1.68 84	1.11 97	0.12 74	0.26 124	0.54 70	0.21 120	0.66 90	1.16 109	0.01 79	0.07 95	0.05 74	0.01 28	0.22 61	0.01 51

LG-G	0.31 73	0.28 111	0.35 114	0.18 109	0.20 136	0.16 187	0.00 1	0.05 72	0.07 76	0.01 89	0.61 193	0.16 38	0.25 139	0.02 88	1.68 84	1.11 97	0.12 74	0.26 124	0.54 70	0.21 120	0.66 90	1.16 109	0.01 79	0.07 95	0.05 74	0.01 28	0.22 61	0.01 51

DFGA-Net	0.41 85	0.31 125	0.08 46	0.24 130	0.04 53	0.01 62	0.01 82	0.55 136	0.05 60	1.29 211	0.00 1	0.16 38	0.04 42	0.03 108	1.67 82	1.15 105	0.16 87	0.08 67	0.92 91	0.04 37	0.57 81	0.30 45	0.00 1	0.08 114	0.01 20	0.00 1	3.34 177	0.01 51

LGtest1	0.40 84	0.06 39	0.35 114	0.03 48	0.13 96	0.16 187	0.01 82	0.08 83	0.13 111	0.04 103	0.89 210	0.20 73	0.15 105	0.00 1	1.69 87	1.30 121	0.18 92	0.29 135	0.66 79	0.23 129	0.52 77	3.25 204	0.05 154	0.08 114	0.04 67	0.02 55	0.22 61	0.01 51

AIO_rvc	0.29 70	0.29 116	0.34 107	0.03 48	0.02 29	0.14 171	0.10 194	0.02 40	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.09 80	0.01 56	1.58 78	1.03 87	0.04 40	0.18 101	1.71 127	0.04 37	0.56 80	0.92 95	0.14 201	0.01 24	0.13 118	0.03 65	0.13 51	0.01 51

HUF	0.45 92	0.14 70	0.59 175	0.03 48	0.10 83	0.16 187	0.01 82	0.33 113	0.05 60	0.00 1	0.01 97	0.20 73	0.26 144	0.00 1	2.26 116	2.24 217	0.21 99	0.24 115	2.24 139	0.12 81	1.54 153	1.02 102	0.08 170	0.03 58	0.12 110	0.02 55	0.25 67	0.01 51

AIO_test	0.35 79	0.45 153	0.42 151	0.03 48	0.02 29	0.14 171	0.23 225	0.12 89	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.19 68	0.09 80	0.00 1	1.60 81	1.26 117	0.06 56	0.08 67	0.80 86	0.06 49	1.12 119	1.01 101	0.18 215	0.01 24	0.19 135	0.45 148	0.99 96	0.01 51

RAStereo	0.23 64	0.17 84	0.05 36	0.05 69	0.10 83	0.00 1	0.01 82	0.03 55	0.04 47	0.96 184	0.00 1	0.19 68	0.01 10	0.01 56	1.67 82	1.14 103	0.06 56	0.06 51	0.21 45	0.02 16	0.60 85	0.71 81	0.00 1	0.05 78	0.03 53	0.01 28	0.10 41	0.01 51

Occ-G	0.22 61	0.10 58	0.23 71	0.04 60	0.10 83	0.16 187	0.00 1	0.04 66	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.13 32	0.01 10	0.00 1	1.13 55	0.76 63	0.05 46	0.15 92	0.80 86	0.01 8	0.71 94	0.74 84	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.01 28	0.71 86	0.01 51

anonymousdsp2	0.70 123	0.27 108	0.28 82	0.23 126	0.07 68	0.02 96	0.02 120	1.36 161	0.08 88	0.02 96	0.59 189	0.29 99	0.16 114	0.08 174	1.51 72	1.55 147	0.25 106	0.32 141	3.52 192	0.55 201	1.55 155	3.00 194	0.02 102	0.07 95	0.13 118	0.15 110	2.70 144	0.01 51

test_5	0.54 100	0.60 183	0.22 67	0.02 33	0.02 29	0.11 151	0.01 82	2.77 244	0.04 47	0.00 1	1.10 220	0.44 137	0.45 178	0.00 1	1.47 70	1.13 100	0.08 66	0.10 73	1.01 96	0.04 37	0.43 68	1.34 115	0.00 1	0.05 78	0.07 84	0.00 1	2.98 154	0.01 51

RAFT + AFF	0.41 85	0.04 17	0.01 13	0.22 119	0.02 29	0.04 123	0.00 1	0.03 55	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.28 96	0.02 22	0.01 56	4.88 270	0.92 79	0.35 127	0.02 34	2.33 147	0.03 26	0.65 88	0.50 64	0.01 79	0.12 140	0.15 126	0.10 99	0.24 66	0.01 51

TS12	0.19 50	0.14 70	0.21 61	0.04 60	0.16 108	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 100	0.00 1	1.35 64	0.86 68	0.05 46	0.05 43	0.65 76	0.03 26	0.48 72	0.13 34	0.00 1	0.02 45	0.30 152	0.09 94	0.31 73	0.02 67

TS	0.19 50	0.14 70	0.21 61	0.04 60	0.16 108	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 100	0.00 1	1.35 64	0.86 68	0.05 46	0.05 43	0.65 76	0.03 26	0.48 72	0.13 34	0.00 1	0.02 45	0.30 152	0.09 94	0.31 73	0.02 67

LACA3	0.10 21	0.06 39	0.21 61	0.03 48	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.03 29	0.00 1	1.04 50	0.52 37	0.01 5	0.00 1	0.29 50	0.03 26	0.18 40	0.10 27	0.00 1	0.02 45	0.05 74	0.00 1	0.03 18	0.02 67

U	0.20 55	0.12 67	0.02 20	0.06 80	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.01 10	0.00 1	1.57 77	1.16 108	0.03 29	0.07 61	0.45 63	0.07 55	0.45 70	0.85 90	0.00 1	0.02 45	0.07 84	0.00 1	0.06 32	0.02 67

MMNet	0.30 72	0.21 92	0.07 40	0.05 69	0.05 58	0.00 1	0.06 173	0.01 14	0.03 35	0.22 126	0.00 1	0.19 68	0.01 10	0.05 138	2.24 114	0.62 50	0.24 105	0.12 79	0.35 55	0.07 55	0.30 58	0.11 30	0.04 141	0.08 114	0.03 53	0.04 69	2.84 149	0.02 67

delet	0.19 50	0.07 47	0.25 75	0.06 80	0.04 53	0.02 96	0.02 120	0.01 14	0.04 47	0.34 139	0.00 1	0.10 20	0.03 29	0.02 88	1.36 66	0.46 29	0.16 87	0.05 43	0.13 31	0.05 43	0.13 32	0.18 40	0.00 1	0.04 69	0.00 1	0.01 28	1.41 109	0.02 67

UniTT-Stereo	0.35 79	0.28 111	0.38 135	0.07 89	0.18 126	0.00 1	0.01 82	0.07 79	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.03 29	0.05 138	1.88 96	1.42 134	0.15 83	0.33 148	1.70 126	0.07 55	0.88 106	1.21 111	0.00 1	0.12 140	0.06 81	0.03 65	0.14 53	0.03 73

AASNet	0.18 43	0.44 150	0.26 77	0.08 94	0.08 74	0.00 1	0.08 187	0.03 55	0.05 60	0.26 132	0.00 1	0.16 38	0.03 29	0.01 56	1.06 52	0.60 47	0.08 66	0.03 36	0.08 22	0.16 98	0.24 49	0.64 76	0.00 1	0.03 58	0.00 1	0.01 28	0.38 76	0.03 73

iRaftStereo_RVC	0.22 61	0.19 86	0.35 114	0.22 119	0.11 90	0.01 62	0.00 1	0.04 66	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.22 80	0.10 88	0.03 108	1.13 55	0.87 70	0.16 87	0.06 51	0.37 58	0.11 77	0.95 108	0.62 75	0.00 1	0.02 45	0.08 90	0.00 1	0.11 45	0.03 73

HCRNet	0.41 85	0.36 136	0.34 107	0.30 169	0.12 94	0.00 1	0.05 162	0.02 40	0.02 23	1.46 227	0.00 1	0.18 55	0.05 51	0.00 1	2.70 149	0.67 56	0.22 100	0.06 51	0.22 46	0.11 77	0.30 58	0.59 72	0.02 102	0.01 24	0.01 20	0.01 28	3.21 171	0.03 73

CCAANet	0.34 77	0.16 82	0.07 40	0.26 144	0.03 42	0.01 62	0.15 211	1.78 179	0.02 23	1.03 188	0.04 111	0.55 158	0.03 29	0.00 1	1.52 73	0.64 52	0.12 74	0.00 1	0.37 58	0.22 125	0.10 23	0.22 42	0.03 129	0.02 45	0.00 1	0.00 1	1.75 125	0.03 73

MaDis-Stereo	0.33 76	0.21 92	0.36 125	0.06 80	0.13 96	0.01 62	0.03 146	0.06 74	0.06 69	1.25 209	0.00 1	0.20 73	0.02 22	0.02 88	1.52 73	1.15 105	0.12 74	0.24 115	1.27 111	0.10 73	0.71 94	0.90 94	0.00 1	0.07 95	0.17 129	0.15 110	0.13 51	0.04 78

TESTraft	0.86 139	0.88 227	0.32 91	0.05 69	0.16 108	0.00 1	0.00 1	1.51 167	0.06 69	0.69 167	0.00 1	0.33 116	0.64 215	0.20 232	4.51 249	1.67 164	0.18 92	0.16 96	2.63 162	0.25 138	1.10 116	2.24 158	0.07 168	0.08 114	0.10 102	1.62 199	3.71 199	0.04 78

RAFT_CTSACE	0.59 109	0.80 214	0.45 157	0.25 135	0.07 68	0.14 171	0.00 1	2.03 196	0.06 69	0.00 1	0.12 131	0.44 137	0.46 184	0.01 56	1.58 78	1.08 92	0.15 83	0.12 79	0.57 73	0.08 63	0.74 98	2.54 175	0.00 1	0.04 69	0.24 142	0.00 1	3.77 206	0.04 78

RAFT+CT+SA	0.64 117	0.82 218	0.25 75	0.15 104	0.03 42	0.00 1	0.00 1	2.49 223	0.08 88	0.08 110	0.00 1	0.74 181	0.39 169	0.01 56	1.39 69	1.38 130	0.11 72	0.15 92	2.23 138	0.18 103	0.84 103	2.50 170	0.01 79	0.06 87	0.11 106	0.01 28	3.34 177	0.04 78

GMStereo	0.44 89	0.93 231	0.07 40	0.25 135	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.14 91	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.30 104	0.01 10	0.01 56	1.87 94	0.90 75	0.26 111	0.17 98	2.60 159	0.08 63	1.17 123	0.33 49	0.00 1	0.05 78	0.08 90	0.02 55	2.57 140	0.04 78
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo1	0.81 134	0.91 229	0.22 67	0.06 80	0.16 108	0.00 1	0.01 82	1.08 153	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.26 88	0.57 205	0.12 203	4.26 233	1.66 161	0.18 92	0.19 103	2.84 170	0.09 68	1.37 137	2.51 171	0.01 79	0.06 87	0.09 99	1.26 189	3.75 203	0.05 83

SA-5K	0.81 134	0.91 229	0.22 67	0.06 80	0.16 108	0.00 1	0.01 82	1.08 153	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.26 88	0.57 205	0.12 203	4.26 233	1.66 161	0.18 92	0.19 103	2.84 170	0.09 68	1.37 137	2.51 171	0.01 79	0.06 87	0.09 99	1.26 189	3.75 203	0.05 83

TANstereo	1.57 208	1.38 258	0.48 160	0.26 144	0.29 177	0.52 235	0.05 162	0.51 133	0.47 182	0.27 133	0.62 196	0.32 112	0.20 125	1.08 299	3.59 205	2.81 237	0.79 197	1.63 288	8.83 261	3.01 305	3.50 222	2.89 184	3.03 319	0.10 129	0.04 67	0.69 163	4.96 260	0.05 83

XX-TBD	1.57 208	1.38 258	0.48 160	0.26 144	0.29 177	0.52 235	0.05 162	0.51 133	0.47 182	0.27 133	0.62 196	0.32 112	0.20 125	1.08 299	3.59 205	2.81 237	0.79 197	1.63 288	8.83 261	3.01 305	3.50 222	2.89 184	3.03 319	0.10 129	0.04 67	0.69 163	4.96 260	0.05 83

FINET	0.37 82	0.14 70	0.45 157	0.18 109	0.08 74	0.02 96	0.01 82	0.34 114	0.17 127	0.01 89	0.30 160	0.56 162	0.19 123	0.02 88	2.46 134	1.20 112	0.26 111	0.09 70	1.10 101	0.14 89	0.72 96	0.31 47	0.04 141	0.14 152	0.03 53	0.10 99	0.84 93	0.05 83

UPFNet	0.44 89	0.29 116	0.59 175	0.21 115	0.26 168	0.01 62	0.02 120	0.08 83	0.08 88	0.39 146	0.00 1	0.27 92	0.03 29	0.24 247	3.08 176	0.92 79	0.14 81	0.12 79	0.57 73	0.31 154	0.36 63	0.39 55	0.01 79	0.12 140	0.02 38	0.01 28	3.44 183	0.05 83

MM-Stereo_test3	0.07 13	0.04 17	0.02 20	0.00 1	0.01 16	0.02 96	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 30	0.03 29	0.00 1	0.38 17	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.15 34	0.07 55	0.05 9	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.06 80	0.38 76	0.06 89

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DEFOM-Stereo	0.23 64	0.19 86	0.23 71	0.01 15	0.05 58	0.12 160	0.01 82	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 29	0.00 1	1.06 52	0.66 54	0.08 66	0.12 79	0.20 43	0.02 16	0.43 68	0.42 58	0.00 1	0.02 45	0.01 20	0.02 55	2.26 134	0.06 89

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 100	0.58 179	0.31 88	0.07 89	0.14 101	0.16 187	0.00 1	0.11 87	0.18 133	0.04 103	0.54 182	0.47 144	0.42 175	0.02 88	1.77 90	1.93 189	0.27 115	0.46 174	1.01 96	0.27 147	2.04 174	2.17 150	0.09 174	0.07 95	0.02 38	0.16 112	1.26 104	0.07 92

LG-Stereo_L2	0.35 79	0.34 132	0.02 20	0.03 48	0.20 136	0.17 197	0.01 82	0.07 79	0.07 76	0.00 1	0.62 196	0.42 134	0.35 158	0.03 108	1.72 88	1.42 134	0.17 90	0.15 92	0.95 93	0.17 100	0.66 90	1.10 106	0.04 141	0.04 69	0.26 146	0.05 71	0.19 55	0.08 93

CVANet_RVC	0.21 59	0.15 77	0.61 183	0.42 207	0.06 66	0.06 136	0.01 82	1.53 168	0.05 60	0.08 110	0.04 111	0.62 167	0.04 42	0.03 108	0.46 21	0.32 17	0.14 81	0.09 70	0.05 15	0.01 8	0.19 41	0.07 25	0.00 1	0.03 58	0.00 1	0.01 28	0.55 80	0.08 93

LG-Stereo_L1	0.34 77	0.26 104	0.01 13	0.04 60	0.20 136	0.15 180	0.01 82	0.07 79	0.07 76	0.00 1	0.63 199	0.36 123	0.36 163	0.03 108	1.74 89	1.40 132	0.13 80	0.15 92	1.16 104	0.19 109	0.59 84	1.07 104	0.04 141	0.04 69	0.27 148	0.02 55	0.20 57	0.09 95

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test-v	0.91 147	0.15 77	0.61 183	0.34 181	0.25 159	0.12 160	0.05 162	2.40 211	0.15 118	0.00 1	0.18 143	0.51 149	0.45 178	0.02 88	2.30 118	1.97 191	0.53 154	0.70 211	2.24 139	0.41 173	1.67 158	3.92 222	0.01 79	0.15 157	1.33 222	0.13 105	3.95 216	0.09 95

test-2	0.91 147	0.15 77	0.61 183	0.34 181	0.25 159	0.12 160	0.05 162	2.40 211	0.15 118	0.00 1	0.18 143	0.51 149	0.45 178	0.02 88	2.30 118	1.97 191	0.53 154	0.70 211	2.24 139	0.41 173	1.67 158	3.92 222	0.01 79	0.15 157	1.33 222	0.13 105	3.95 216	0.09 95

VIP-Stereo	0.16 38	0.11 63	0.35 114	0.01 15	0.02 29	0.04 123	0.00 1	0.01 14	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.21 77	0.05 51	0.00 1	1.10 54	0.96 81	0.05 46	0.11 75	0.20 43	0.07 55	0.45 70	0.11 30	0.00 1	0.04 69	0.06 81	0.01 28	0.12 49	0.10 101

SA	0.95 154	0.82 218	0.44 155	0.21 115	0.23 152	0.01 62	0.00 1	2.73 242	0.12 108	0.02 96	0.00 1	0.39 129	0.39 169	0.36 261	2.49 135	1.61 153	0.31 121	0.47 178	3.23 182	0.20 117	1.23 130	3.19 200	0.01 79	0.18 169	0.41 169	1.70 201	4.81 253	0.10 101

AFF-stereo	0.55 102	0.29 116	0.41 149	0.33 174	0.09 78	0.03 111	0.00 1	0.38 120	0.10 99	1.17 200	0.01 97	0.32 112	0.06 63	0.00 1	1.52 73	1.24 114	0.15 83	0.59 199	3.40 189	0.07 55	0.54 78	0.60 73	0.00 1	0.07 95	0.13 118	0.06 80	3.05 157	0.10 101

BridgeDepth_RVC	0.14 31	0.11 63	0.27 78	0.02 33	0.10 83	0.00 1	0.02 120	0.02 40	0.03 35	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.09 80	0.02 88	1.37 67	0.77 64	0.01 5	0.04 38	0.34 54	0.06 49	0.03 4	0.12 32	0.01 79	0.02 45	0.04 67	0.05 71	0.07 34	0.11 104
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IPLG	1.12 170	0.36 136	0.65 195	0.29 165	0.23 152	0.00 1	0.05 162	2.30 207	0.29 161	0.39 146	0.29 158	0.27 92	0.72 225	0.24 247	5.68 290	1.79 176	1.05 229	0.84 234	2.78 166	0.41 173	0.98 111	4.31 246	0.02 102	0.25 193	0.46 176	1.49 196	3.86 213	0.11 104

IPLGR_C	0.86 139	0.20 90	0.61 183	0.28 154	0.21 142	0.00 1	0.22 223	0.18 94	0.47 182	0.07 107	0.12 131	1.18 201	0.08 69	0.20 232	4.59 254	1.50 143	0.65 176	0.26 124	2.00 133	0.19 109	2.34 184	2.95 188	0.05 154	0.27 206	0.60 187	0.07 86	3.82 209	0.11 104

ACRE	0.87 144	0.21 92	0.64 191	0.28 154	0.20 136	0.00 1	0.20 219	0.18 94	0.48 185	0.08 110	0.15 138	1.22 202	0.08 69	0.23 246	4.70 262	1.49 141	0.67 179	0.25 122	1.97 132	0.18 103	2.33 183	2.98 191	0.05 154	0.26 197	0.67 195	0.07 86	3.81 208	0.11 104

CIPLG	0.87 144	0.19 86	0.67 199	0.27 149	0.21 142	0.00 1	0.20 219	0.19 96	0.50 187	0.07 107	0.12 131	1.16 200	0.08 69	0.21 237	4.78 265	1.50 143	0.68 183	0.22 112	1.92 130	0.18 103	2.28 179	2.98 191	0.04 141	0.27 206	0.66 192	0.09 94	3.80 207	0.12 108

ARAFT	0.70 123	0.19 86	0.28 82	0.31 171	0.08 74	0.00 1	0.01 82	0.16 92	0.08 88	1.30 212	0.00 1	0.38 126	0.03 29	0.10 196	3.41 199	1.87 181	0.29 117	0.27 133	2.54 156	0.05 43	1.83 166	1.60 128	0.01 79	0.10 129	0.42 171	0.02 55	3.41 179	0.12 108

TestStereo	0.55 102	0.62 191	0.47 159	0.22 119	0.09 78	0.00 1	0.01 82	1.90 192	0.22 150	0.30 136	0.00 1	0.28 96	0.08 69	0.01 56	1.58 78	0.87 70	0.34 125	0.19 103	2.65 164	0.08 63	1.43 143	0.55 71	0.02 102	0.07 95	0.10 102	0.42 145	2.09 130	0.13 110

RYNet	0.45 92	0.04 17	0.00 1	0.02 33	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 47	0.07 107	0.00 1	0.05 6	0.12 91	0.00 1	4.77 264	0.60 47	0.10 70	1.00 253	0.35 55	0.01 8	0.21 47	0.04 18	0.00 1	0.02 45	0.08 90	3.06 235	1.39 108	0.13 110

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 118	0.29 116	0.60 178	0.37 194	0.27 170	0.03 111	0.02 120	0.96 149	0.11 102	1.34 216	0.00 1	0.28 96	0.08 69	0.01 56	1.83 93	1.32 122	0.26 111	0.11 75	3.40 189	0.24 134	0.79 101	0.89 93	0.00 1	0.19 172	0.38 164	0.22 123	3.31 174	0.15 112

DMCA	0.27 68	0.37 139	0.20 59	0.17 106	0.09 78	0.02 96	0.01 82	0.02 40	0.04 47	0.59 160	0.00 1	0.34 120	0.05 51	0.01 56	1.81 92	0.88 72	0.31 121	0.12 79	0.22 46	0.10 73	0.38 64	0.23 43	0.00 1	0.03 58	0.03 53	0.06 80	1.19 99	0.15 112

S2M2_L	0.78 130	0.14 70	1.69 267	0.27 149	0.14 101	0.00 1	0.01 82	0.23 103	0.31 163	2.17 252	0.00 1	0.42 134	0.14 100	0.00 1	2.15 110	2.06 203	0.38 139	0.48 179	1.19 108	0.22 125	2.27 178	1.92 135	0.05 154	0.08 114	0.09 99	0.71 167	3.67 194	0.16 114
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GANet	0.29 70	0.56 176	0.39 138	0.27 149	0.11 90	0.88 248	0.14 209	0.27 107	0.06 69	0.02 96	0.28 156	1.85 214	0.04 42	0.03 108	0.62 28	0.39 23	0.37 135	0.14 91	0.24 48	0.01 8	0.20 43	0.05 21	0.06 163	0.02 45	0.06 81	0.01 28	0.48 78	0.16 114

MIM_Stereo	0.55 102	0.13 69	0.43 152	0.34 181	0.22 150	0.11 151	0.02 120	2.05 197	0.07 76	0.00 1	0.01 97	0.23 81	0.09 80	0.03 108	2.07 102	1.15 105	0.15 83	0.39 160	2.56 157	0.27 147	1.24 132	0.94 97	0.06 163	0.13 147	0.18 132	0.19 118	1.72 118	0.17 116

Pointernet	0.06 6	0.04 17	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.07 137	0.18 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.10 20	0.01 10	0.00 1	0.31 10	0.33 18	0.02 19	0.00 1	0.04 11	0.06 49	0.10 23	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24	0.18 117

AE-Stereo	1.43 193	0.31 125	1.73 269	0.33 174	0.32 189	0.04 123	0.32 231	0.43 125	0.32 165	0.04 103	0.00 1	3.38 232	0.44 177	0.07 161	2.86 158	3.30 262	0.96 219	0.79 224	3.65 194	0.79 224	3.64 225	4.40 249	0.04 141	0.40 243	2.93 271	2.14 216	4.74 251	0.18 117

LGCAT	0.49 97	0.14 70	0.24 74	0.02 33	0.38 208	0.00 1	0.05 162	0.26 106	0.65 206	0.15 121	0.05 118	0.21 77	0.56 203	0.00 1	2.30 118	1.83 179	0.36 134	0.34 150	0.76 85	0.41 173	2.20 177	1.70 130	0.03 129	0.06 87	0.07 84	0.03 65	0.22 61	0.21 119

SGD-Stereo	0.44 89	0.10 58	0.27 78	0.02 33	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.07 76	0.00 1	0.00 1	0.40 132	0.08 69	0.01 56	4.44 245	1.85 180	0.29 117	0.29 135	0.45 63	0.19 109	1.40 141	1.47 118	0.02 102	0.04 69	0.05 74	0.06 80	0.19 55	0.23 120

CASnet	0.75 128	0.51 163	0.49 164	0.23 126	0.29 177	0.00 1	0.00 1	0.50 131	0.18 133	0.06 106	0.06 121	0.54 156	0.36 163	0.01 56	2.44 131	1.35 126	0.50 149	0.41 166	2.34 148	0.25 138	3.65 226	2.36 162	0.02 102	0.14 152	1.63 233	0.05 71	1.61 114	0.23 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PDISCO_ROB	1.03 161	0.55 174	0.06 39	0.67 227	0.28 174	0.00 1	0.21 221	0.71 141	0.49 186	1.28 210	0.99 215	0.25 85	0.32 153	0.19 227	3.02 175	2.03 199	0.69 184	1.42 276	2.26 144	0.58 205	2.32 181	3.22 202	0.14 201	0.27 206	1.36 226	0.37 140	3.84 212	0.23 120

TestStereo_HL2	0.87 144	0.71 204	0.37 133	0.25 135	0.09 78	0.03 111	0.01 82	0.98 151	0.14 115	1.37 219	0.03 109	0.29 99	0.18 121	0.04 127	3.69 213	1.41 133	0.44 142	0.12 79	5.91 225	0.12 81	1.17 123	2.38 164	0.02 102	0.10 129	0.26 146	1.81 205	1.20 101	0.24 123

DepthFocus	0.50 99	0.08 51	0.40 143	0.22 119	0.10 83	0.00 1	0.04 155	0.35 116	0.60 202	0.00 1	0.00 1	0.32 112	0.33 155	0.00 1	2.16 111	1.92 187	0.41 140	0.39 160	0.91 90	0.40 165	2.06 175	1.93 136	0.04 141	0.10 129	0.03 53	0.10 99	0.37 75	0.24 123

test_4	0.60 112	0.10 58	0.53 168	0.29 165	0.13 96	0.07 137	0.22 223	0.09 85	0.07 76	0.03 100	0.00 1	0.68 172	0.15 105	0.08 174	2.06 101	1.55 147	0.12 74	0.39 160	1.82 128	0.18 103	1.12 119	2.11 147	0.01 79	0.07 95	0.20 137	0.30 132	3.49 187	0.24 123

NVstereo2D	0.83 136	0.43 147	0.07 40	0.23 126	0.36 201	0.41 224	0.08 187	1.61 170	0.59 201	0.84 176	1.11 221	0.36 123	0.21 128	0.07 161	5.88 295	2.16 212	0.62 171	0.45 173	1.50 119	0.19 109	1.20 125	0.94 97	0.02 102	0.32 226	1.30 220	0.24 126	0.95 94	0.24 123

S2M2_XL	0.41 85	0.12 67	0.39 138	0.04 60	0.11 90	0.00 1	0.02 120	0.24 105	0.37 168	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.51 196	0.00 1	1.87 94	1.58 150	0.27 115	0.42 168	0.43 61	0.16 98	1.56 156	2.24 158	0.08 170	0.05 78	0.04 67	0.08 89	0.03 18	0.25 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.61 113	0.95 235	0.61 183	0.26 144	0.16 108	0.01 62	0.02 120	0.06 74	0.15 118	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.15 105	0.01 56	5.46 286	0.88 72	0.30 120	0.27 133	0.86 89	0.38 163	1.25 133	1.76 133	0.03 129	0.14 152	0.29 150	0.26 127	1.72 118	0.25 127

IER	0.59 109	0.45 153	0.27 78	0.30 169	0.16 108	0.00 1	0.01 82	0.42 122	0.11 102	1.09 193	0.07 124	1.35 206	0.04 42	0.20 232	3.17 180	1.08 92	0.20 97	0.13 87	0.73 81	0.40 165	0.51 76	0.64 76	0.21 223	0.07 95	0.08 90	1.01 183	2.92 151	0.28 129

ADLNet	0.67 122	0.96 237	0.10 49	0.21 115	0.23 152	0.08 140	0.01 82	1.26 158	0.09 96	0.32 137	0.06 121	2.28 222	0.08 69	0.18 225	3.28 191	1.03 87	0.35 127	0.11 75	0.54 70	0.18 103	0.54 78	1.10 106	0.00 1	0.03 58	0.88 200	0.68 162	3.16 166	0.28 129

TestStereo_HL3	0.80 133	0.43 147	0.55 170	0.25 135	0.08 74	0.01 62	0.02 120	1.71 172	0.31 163	2.02 247	0.01 97	0.30 104	0.27 145	0.04 127	3.34 197	1.57 149	0.57 165	0.13 87	4.24 203	0.11 77	1.10 116	2.21 155	0.02 102	0.09 126	0.12 110	0.44 147	1.37 107	0.29 131

MIPNet	1.49 198	0.69 201	0.74 208	0.32 173	0.51 218	0.00 1	0.03 146	1.79 181	0.38 170	2.13 251	0.97 212	0.31 108	0.76 232	0.22 244	5.02 275	1.92 187	1.31 245	0.86 235	3.68 197	1.25 250	1.21 126	4.62 257	0.03 129	0.50 255	1.90 240	4.87 273	3.90 215	0.30 132

LL-Strereo2	0.61 113	0.22 98	0.36 125	0.09 95	0.10 83	0.17 197	0.01 82	2.25 205	0.18 133	0.00 1	0.00 1	0.21 77	0.04 42	0.21 237	1.68 84	1.32 122	0.05 46	0.12 79	2.34 148	0.39 164	1.51 150	2.98 191	0.00 1	0.08 114	0.43 173	0.01 28	1.44 111	0.31 133

DISCO	0.79 131	0.95 235	0.31 88	0.06 80	0.33 194	0.51 233	0.44 236	0.23 103	0.32 165	1.75 238	0.59 189	0.38 126	0.29 149	0.04 127	2.98 172	1.36 127	0.96 219	0.29 135	3.24 183	0.53 199	0.79 101	1.45 117	0.10 180	0.07 95	0.12 110	0.29 131	2.76 145	0.31 133

EGLCR-Stereo	1.26 182	0.21 92	1.76 271	0.07 89	0.25 159	0.08 140	0.02 120	0.49 130	0.55 194	0.11 113	0.45 175	0.58 166	0.67 218	0.03 108	2.32 123	2.67 235	0.93 216	1.20 268	4.21 202	0.19 109	4.10 243	4.78 259	0.05 154	0.13 147	0.64 190	0.67 160	6.56 289	0.32 135

GLC_STEREO	0.76 129	0.44 150	0.48 160	0.22 119	0.24 157	0.00 1	0.00 1	2.40 211	0.19 136	0.15 121	0.04 111	0.27 92	0.14 100	0.02 88	2.55 140	1.82 178	0.46 144	0.24 115	2.26 144	0.30 153	2.66 196	1.47 118	0.05 154	0.08 114	0.05 74	0.07 86	3.59 190	0.32 135

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 118	0.06 39	0.35 114	0.17 106	0.16 108	0.01 62	0.01 82	1.78 179	0.20 142	0.14 118	0.16 140	0.41 133	0.17 119	0.02 88	2.91 162	1.69 168	0.26 111	0.38 157	1.18 107	0.12 81	1.54 153	2.66 179	0.01 79	0.06 87	0.16 127	2.28 221	0.22 61	0.33 137

LMCR-Stereo	0.97 155	0.53 172	0.59 175	0.28 154	0.25 159	0.07 137	0.02 120	1.39 162	0.28 158	0.34 139	0.12 131	0.74 181	0.15 105	0.12 203	3.20 181	1.88 184	1.07 232	0.36 154	5.87 223	1.71 269	2.10 176	2.39 165	0.02 102	0.33 232	0.35 161	0.38 141	1.44 111	0.34 138

4D-IteraStereo	0.83 136	0.30 121	1.14 234	0.28 154	0.31 184	0.01 62	0.02 120	2.15 204	0.11 102	0.00 1	0.20 148	0.25 85	0.22 130	0.16 216	2.28 117	1.65 159	0.11 72	0.37 156	2.84 170	0.41 173	2.82 199	2.87 183	0.02 102	0.21 183	0.08 90	0.22 123	3.10 161	0.35 139

raft+_RVC	0.49 97	0.38 142	0.37 133	0.34 181	0.21 142	0.03 111	0.04 155	2.29 206	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.25 85	0.08 69	0.02 88	1.79 91	1.24 114	0.29 117	0.09 70	2.37 153	0.24 134	0.77 100	1.09 105	0.00 1	0.06 87	0.07 84	0.12 104	0.57 81	0.36 140

raftrobust	0.86 139	0.40 144	0.77 211	0.40 201	0.31 184	0.01 62	0.04 155	2.51 225	0.13 111	0.51 155	0.00 1	0.51 149	0.24 137	0.09 184	2.98 172	2.12 207	0.22 100	0.31 139	4.90 212	0.11 77	1.68 162	2.15 148	0.16 209	0.15 157	0.78 197	0.40 143	0.97 95	0.36 140

G2L-Stereo	0.58 107	0.33 130	0.23 71	0.37 194	0.61 229	0.01 62	0.04 155	0.17 93	0.08 88	0.52 158	0.04 111	0.13 32	0.47 187	0.42 267	2.91 162	0.91 77	0.20 97	0.19 103	1.31 114	0.22 125	1.22 129	0.54 70	0.02 102	0.06 87	0.21 139	0.67 160	3.48 186	0.39 142

YMNet	0.66 121	0.39 143	0.02 20	0.20 114	0.25 159	0.34 220	2.55 289	0.36 118	0.06 69	1.11 194	0.00 1	0.39 129	2.89 281	0.01 56	2.52 138	2.02 197	0.52 153	0.46 174	0.50 66	0.21 120	0.27 52	1.21 111	0.00 1	0.10 129	0.33 156	0.05 71	0.62 83	0.39 142

MIF-Stereo (partial)	0.47 95	0.36 136	0.44 155	0.07 89	0.18 126	0.01 62	0.00 1	0.07 79	0.11 102	0.01 89	0.01 97	0.38 126	0.09 80	0.03 108	2.00 98	1.58 150	0.22 100	0.50 186	0.75 84	0.06 49	1.09 115	0.94 97	0.00 1	0.19 172	0.08 90	0.26 127	2.83 147	0.39 142

Sa-1000	1.25 181	0.27 108	0.51 165	0.28 154	0.23 152	0.00 1	0.00 1	2.78 245	0.10 99	0.01 89	0.01 97	0.34 120	0.50 194	0.59 279	4.62 257	1.70 170	0.69 184	0.83 233	4.47 205	0.43 180	1.38 139	4.54 256	0.01 79	0.24 188	2.01 244	1.81 205	5.02 262	0.39 142

TDLM	0.09 18	0.08 51	0.12 52	0.02 33	0.02 29	0.00 1	0.01 82	0.19 96	0.04 47	0.00 1	0.00 1	0.48 145	0.01 10	0.01 56	0.26 5	0.22 5	0.08 66	0.06 51	0.01 3	0.00 1	0.10 23	0.10 27	0.01 79	0.01 24	0.00 1	0.01 28	0.30 72	0.39 142

HITNet	0.59 109	0.16 82	0.10 49	0.06 80	0.07 68	0.01 62	0.02 120	1.76 177	0.82 225	0.11 113	0.00 1	0.68 172	0.28 147	0.11 200	2.51 137	1.02 86	0.25 106	0.13 87	0.63 75	0.24 134	1.43 143	1.56 127	0.01 79	0.12 140	0.02 38	0.16 112	3.32 175	0.42 147
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
HGLStereo	0.58 107	0.32 129	0.38 135	0.23 126	0.26 168	0.01 62	0.06 173	0.06 74	0.12 108	1.22 207	0.70 203	0.14 37	0.15 105	0.09 184	2.33 125	1.33 125	0.37 135	0.24 115	1.13 103	0.15 93	0.97 110	1.51 122	0.06 163	0.07 95	0.08 90	0.08 89	3.08 159	0.47 148

DSFCA	0.70 123	0.43 147	0.51 165	0.29 165	0.58 227	0.04 123	0.59 241	0.22 100	0.54 191	0.49 154	0.56 185	0.33 116	0.08 69	0.04 127	2.86 158	1.28 119	0.67 179	0.73 218	1.00 95	0.44 183	1.01 114	1.14 108	0.21 223	0.24 188	0.54 181	0.82 174	2.81 146	0.47 148

coex_refinement	0.73 127	1.07 246	0.51 165	0.24 130	0.70 237	0.01 62	0.13 207	0.27 107	1.06 249	0.11 113	1.07 218	0.80 184	0.17 119	0.14 213	2.80 153	0.90 75	0.47 146	0.12 79	2.36 151	0.49 193	0.67 93	0.61 74	0.14 201	0.10 129	0.64 190	0.62 159	3.08 159	0.49 150

TestStereo_HL1	1.18 175	0.52 169	0.67 199	0.28 154	0.18 126	0.00 1	0.01 82	3.60 282	0.17 127	1.41 225	0.82 208	0.27 92	0.25 139	0.06 152	3.95 225	2.05 202	0.54 158	0.25 122	6.38 231	0.09 68	1.42 142	3.23 203	0.02 102	0.21 183	0.28 149	2.17 219	2.56 139	0.50 151

LoS	1.87 220	0.22 98	0.38 135	0.22 119	0.14 101	0.02 96	0.06 173	15.85 340	0.90 232	3.42 293	0.71 205	0.95 189	0.83 244	0.21 237	3.22 186	3.63 276	1.18 238	0.90 241	2.95 173	0.64 212	5.08 275	3.80 218	0.22 231	0.17 167	2.26 248	0.82 174	1.23 102	0.52 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DMCA-RVC	0.65 118	0.42 146	0.43 152	0.31 171	0.58 227	0.15 180	0.44 236	0.29 110	1.57 270	1.31 213	0.35 164	0.55 158	0.13 94	0.11 200	2.54 139	1.10 95	0.51 152	0.46 174	0.84 88	0.36 160	0.76 99	0.83 87	0.19 218	0.14 152	0.11 106	0.06 80	2.59 143	0.52 152

RALAANet	0.92 151	0.35 133	0.48 160	0.36 192	0.24 157	0.18 202	0.02 120	1.89 190	0.19 136	0.51 155	0.01 97	0.26 88	0.25 139	0.06 152	2.32 123	1.73 171	0.35 127	0.69 210	3.14 175	0.55 201	2.51 193	2.39 165	0.01 79	0.26 197	0.37 163	1.12 187	4.01 224	0.53 154

DeepPruner_ROB	1.57 208	0.37 139	0.71 205	0.50 217	0.55 225	0.37 222	1.60 271	1.74 174	0.84 227	1.37 219	2.40 251	0.49 147	0.51 196	0.10 196	5.38 283	2.16 212	1.10 234	1.08 259	2.28 146	0.40 165	4.83 267	3.42 209	0.66 285	0.34 234	0.57 184	5.04 276	3.07 158	0.53 154

test_for_model	1.42 188	0.61 185	0.40 143	0.25 135	0.16 108	0.02 96	0.07 178	2.44 218	0.20 142	0.00 1	0.00 1	4.08 242	0.22 130	0.07 161	2.09 103	2.28 218	11.83 334	0.32 141	3.20 176	0.26 141	4.81 262	2.01 138	0.13 194	0.07 95	0.12 110	0.32 134	1.72 118	0.54 156

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 188	0.61 185	0.40 143	0.25 135	0.16 108	0.02 96	0.07 178	2.44 218	0.20 142	0.00 1	0.00 1	4.08 242	0.22 130	0.07 161	2.09 103	2.28 218	11.83 334	0.32 141	3.20 176	0.26 141	4.81 262	2.01 138	0.13 194	0.07 95	0.12 110	0.32 134	1.72 118	0.54 156

testlalala	1.42 188	0.61 185	0.40 143	0.25 135	0.16 108	0.02 96	0.07 178	2.44 218	0.20 142	0.00 1	0.00 1	4.08 242	0.22 130	0.07 161	2.09 103	2.28 218	11.83 334	0.32 141	3.20 176	0.26 141	4.81 262	2.01 138	0.13 194	0.07 95	0.12 110	0.32 134	1.72 118	0.54 156

GCAPDPT-zeroshot	1.42 188	0.61 185	0.40 143	0.25 135	0.16 108	0.02 96	0.07 178	2.44 218	0.20 142	0.00 1	0.00 1	4.08 242	0.22 130	0.07 161	2.09 103	2.28 218	11.83 334	0.32 141	3.20 176	0.26 141	4.81 262	2.01 138	0.13 194	0.07 95	0.12 110	0.32 134	1.72 118	0.54 156

GCAP-Stereo	1.42 188	0.61 185	0.40 143	0.25 135	0.16 108	0.02 96	0.07 178	2.44 218	0.20 142	0.00 1	0.00 1	4.08 242	0.22 130	0.07 161	2.09 103	2.28 218	11.83 334	0.32 141	3.20 176	0.26 141	4.81 262	2.01 138	0.13 194	0.07 95	0.12 110	0.32 134	1.72 118	0.54 156

TestStereo-Hl	1.13 171	0.77 211	0.60 178	0.28 154	0.20 136	0.00 1	0.01 82	1.64 171	0.15 118	1.54 232	1.02 217	0.26 88	0.25 139	0.06 152	4.26 233	2.01 196	0.55 164	0.20 107	5.87 223	0.10 73	1.43 143	3.29 206	0.02 102	0.23 186	0.44 174	1.87 209	2.83 147	0.58 161

ManiGeoR	1.21 178	1.40 260	0.65 195	0.28 154	0.21 142	0.00 1	0.02 120	2.94 254	0.19 136	1.50 228	1.59 234	0.30 104	0.41 171	0.06 152	3.74 216	2.03 199	0.54 158	0.24 115	6.34 229	0.12 81	1.95 170	3.11 196	0.47 267	0.19 172	0.24 142	1.94 212	1.66 115	0.61 162

HLf10	1.21 178	1.40 260	0.65 195	0.28 154	0.21 142	0.00 1	0.02 120	2.94 254	0.19 136	1.50 228	1.59 234	0.30 104	0.41 171	0.06 152	3.74 216	2.03 199	0.54 158	0.24 115	6.34 229	0.12 81	1.95 170	3.11 196	0.47 267	0.19 172	0.24 142	1.94 212	1.66 115	0.61 162

iinet-f	1.47 197	1.20 255	0.32 91	0.82 233	0.13 96	0.14 171	0.10 194	0.42 122	0.21 149	1.93 242	4.19 278	0.19 68	0.21 128	0.08 174	5.12 278	2.54 229	0.23 103	0.30 138	7.71 248	1.00 234	1.95 170	4.30 245	0.21 223	0.17 167	1.25 214	0.16 112	4.11 231	0.62 164

UNet	0.56 105	0.30 121	0.39 138	0.26 144	0.19 130	0.03 111	0.08 187	0.52 135	0.13 111	1.15 197	0.00 1	0.44 137	0.16 114	0.16 216	2.13 108	1.28 119	0.34 125	0.20 107	1.42 117	0.19 109	0.62 86	0.50 64	0.13 194	0.24 188	0.03 53	0.26 127	3.32 175	0.62 164

MyStereo04	2.04 225	0.66 198	0.91 222	0.69 228	0.82 245	0.02 96	0.04 155	2.62 236	0.91 233	2.83 270	0.75 207	1.37 207	0.09 80	0.08 174	5.03 276	3.04 253	0.58 167	0.72 217	10.25 281	1.62 267	4.78 258	3.27 205	0.94 294	0.69 267	2.62 261	4.29 261	4.75 252	0.65 166

HLF11	1.08 165	0.73 209	0.54 169	0.24 130	0.11 90	0.00 1	0.01 82	4.23 296	0.19 136	1.37 219	0.04 111	0.31 108	0.19 123	0.05 138	3.73 215	1.62 155	0.54 158	0.18 101	7.19 241	0.09 68	1.10 116	2.79 182	0.31 243	0.10 129	0.52 179	1.33 192	0.81 92	0.72 167

iResNetv2_ROB	1.26 182	0.75 210	0.32 91	1.29 252	0.33 194	0.02 96	0.02 120	3.19 266	0.20 142	2.00 246	0.29 158	2.24 220	0.41 171	0.06 152	3.64 210	1.45 138	0.75 194	0.13 87	5.77 220	0.43 180	2.86 201	1.71 131	0.16 209	0.37 241	0.38 164	0.47 151	4.08 227	0.72 167

TestStereo_HLe17	1.49 198	1.75 273	0.69 203	0.33 174	0.45 214	0.00 1	0.02 120	3.75 286	0.43 178	2.54 260	1.61 238	0.69 174	0.47 187	0.09 184	3.72 214	2.21 215	0.86 208	0.21 110	6.13 226	0.15 93	3.15 214	4.35 248	0.00 1	0.32 226	0.30 152	2.32 222	2.98 154	0.73 169

RASNet	0.63 116	0.18 85	0.57 171	0.41 206	0.28 174	0.10 147	0.05 162	0.94 147	0.14 115	1.07 192	0.09 129	0.48 145	0.34 157	0.02 88	1.28 61	1.47 140	0.35 127	0.21 110	0.99 94	0.02 16	1.15 122	1.53 123	0.10 180	0.34 234	0.22 141	0.30 132	3.55 189	0.73 169

IPLGR	1.73 215	0.63 196	0.67 199	0.35 190	0.40 209	0.00 1	0.03 146	1.41 163	0.26 156	2.36 255	2.42 253	0.33 116	0.80 236	0.17 221	6.12 302	1.87 181	1.22 240	1.28 269	5.37 215	1.72 271	2.44 190	4.20 239	0.02 102	0.56 262	2.66 263	4.85 272	3.82 209	0.77 171

DLCB_ROB	0.92 151	0.72 207	0.64 191	0.43 208	0.42 211	0.14 171	0.18 216	0.43 125	0.28 158	0.85 177	0.53 179	1.12 196	0.72 225	0.07 161	2.16 111	1.12 99	0.88 209	0.26 124	0.69 80	0.20 117	1.35 136	1.53 123	0.49 269	0.28 217	4.11 287	2.41 226	2.04 128	0.78 172

CREStereo++_RVC	0.99 157	0.21 92	1.16 238	0.28 154	0.36 201	0.01 62	0.05 162	2.06 200	0.27 157	0.62 163	0.08 127	0.46 141	0.14 100	0.05 138	2.55 140	2.70 236	0.74 193	0.50 186	2.59 158	0.24 134	2.97 206	2.20 153	0.09 174	0.10 129	0.96 201	0.43 146	4.10 230	0.79 173
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
test-3	1.53 200	1.03 240	1.25 243	0.40 201	0.31 184	0.11 151	0.06 173	2.79 247	0.17 127	0.35 143	0.44 173	4.06 239	0.35 158	0.03 108	2.84 156	1.63 157	0.37 135	0.57 195	8.86 263	0.46 186	3.20 215	5.38 275	0.02 102	0.27 206	0.61 189	0.95 179	3.95 216	0.88 174

CREStereo	1.03 161	0.31 125	0.74 208	0.24 130	0.16 108	0.01 62	0.04 155	2.66 239	0.55 194	0.63 165	0.56 185	0.71 177	0.59 207	0.05 138	2.97 170	3.31 263	0.60 168	0.43 169	2.12 135	0.57 203	3.00 209	2.30 161	0.06 163	0.12 140	1.18 212	0.53 157	2.42 137	0.88 174
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
PWCDC_ROB	2.82 251	0.49 160	0.17 56	0.38 199	0.79 244	0.03 111	0.10 194	1.16 155	8.93 327	0.14 118	2.49 258	0.55 158	31.02 344	0.57 273	5.58 288	3.32 264	1.73 263	0.91 243	2.53 155	0.88 229	2.92 203	7.18 321	0.15 204	0.53 259	0.55 182	0.69 163	1.43 110	0.88 174

AANet_RVC	0.25 66	0.05 28	0.29 85	0.06 80	0.19 130	0.00 1	0.23 225	0.03 55	0.17 127	0.35 143	0.01 97	0.07 10	0.04 42	0.01 56	1.37 67	0.48 32	0.10 70	0.06 51	0.43 61	0.17 100	0.10 23	0.25 44	0.03 129	0.05 78	0.02 38	0.06 80	1.15 98	0.89 177

test_1	1.53 200	1.05 243	1.24 242	0.40 201	0.31 184	0.11 151	0.06 173	2.78 245	0.17 127	0.32 137	0.42 171	4.06 239	0.36 163	0.03 108	2.84 156	1.62 155	0.37 135	0.57 195	8.88 264	0.46 186	3.22 217	5.38 275	0.02 102	0.27 206	0.60 187	0.95 179	3.95 216	0.90 178

trnet	0.99 157	0.29 116	0.72 207	0.22 119	0.13 96	0.01 62	0.02 120	2.55 230	0.37 168	0.62 163	0.48 178	0.70 176	0.59 207	0.04 127	2.80 153	3.02 249	0.66 177	0.57 195	2.14 136	0.60 208	2.82 199	2.17 150	0.03 129	0.09 126	1.26 215	0.51 155	2.42 137	0.91 179

test_3	1.56 207	1.14 250	1.14 234	0.44 210	0.32 189	0.11 151	0.07 178	2.84 250	0.16 126	0.39 146	0.43 172	4.16 247	0.36 163	0.03 108	2.91 162	1.52 146	0.41 140	0.59 199	8.96 267	0.46 186	3.12 213	5.36 274	0.02 102	0.25 193	0.85 198	1.20 188	3.83 211	0.95 180

APVNet	1.14 174	1.04 242	0.20 59	0.33 174	0.37 204	0.21 212	0.36 233	0.34 114	0.39 174	0.95 182	0.44 173	0.71 177	0.15 105	0.15 214	3.51 203	2.84 239	1.63 262	0.93 246	4.54 207	0.69 215	1.89 168	4.06 233	0.02 102	0.53 259	0.10 102	0.38 141	3.20 170	0.95 180

FSD		0.62 191	0.19 58	0.05 69	0.25 159	0.01 62	0.01 82	0.30 112	0.25 155	0.55 159	0.14 137			0.04 127	2.03 100	2.10 205			1.33 115	0.40 165				0.14 152	0.40 167	0.10 99	0.52 79	0.96 182

LoS_RVC	1.09 166	1.51 265	0.60 178	0.05 69	0.49 216	0.01 62	0.08 187	0.22 100	0.74 215	1.72 234	0.23 150	0.56 162	0.63 213	0.12 203	3.15 178	2.90 241	0.69 184	1.79 292	3.27 186	0.50 194	4.03 240	3.48 211	0.21 223	0.07 95	0.33 156	0.47 151	0.70 84	0.96 182

tt_ll	1.09 166	1.51 265	0.60 178	0.05 69	0.49 216	0.01 62	0.08 187	0.22 100	0.74 215	1.72 234	0.23 150	0.56 162	0.63 213	0.12 203	3.15 178	2.90 241	0.69 184	1.79 292	3.27 186	0.50 194	4.03 240	3.48 211	0.21 223	0.07 95	0.33 156	0.47 151	0.70 84	0.96 182

BEATNet_4x	1.40 187	0.54 173	0.27 78	0.13 101	0.27 170	0.01 62	0.10 194	1.80 182	1.74 276	0.41 150	0.53 179	0.82 185	0.59 207	0.54 271	4.30 238	2.92 245	1.87 268	1.84 296	1.39 116	0.71 217	4.68 257	6.21 308	0.02 102	0.81 272	0.21 139	0.40 143	3.69 195	0.96 182

raft_robust	1.21 178	0.70 202	0.61 183	0.27 149	0.19 130	0.00 1	0.00 1	3.05 260	0.22 150	1.18 201	0.03 109	0.34 120	0.69 220	0.07 161	2.94 169	1.76 174	0.57 165	0.63 207	4.95 213	0.19 109	2.98 208	4.81 260	0.01 79	0.19 172	0.97 202	1.39 193	2.87 150	0.98 186

rafts_anoy	0.62 115	0.28 111	0.70 204	0.37 194	0.21 142	0.04 123	0.00 1	2.53 227	0.14 115	0.01 89	0.00 1	0.10 20	0.04 42	0.02 88	2.50 136	1.45 138	0.32 123	0.36 154	1.92 130	0.17 100	1.38 139	0.99 100	0.00 1	0.18 169	0.53 180	0.73 168	0.73 87	1.01 187

HSM	0.97 155	0.30 121	0.87 219	0.54 219	0.46 215	0.00 1	0.01 82	2.93 253	0.30 162	0.13 117	0.56 185	0.65 169	0.13 94	0.05 138	2.97 170	1.08 92	0.66 177	0.17 98	3.26 185	0.35 158	1.78 164	2.03 144	0.04 141	0.33 232	0.38 164	0.81 173	4.16 232	1.10 188

iResNet_ROB	1.07 164	0.65 197	0.30 86	0.45 212	0.30 182	0.01 62	0.02 120	3.10 262	0.12 108	1.34 216	0.00 1	0.66 170	0.35 158	0.04 127	4.37 242	1.65 159	0.54 158	0.49 182	5.83 222	0.29 150	1.30 134	0.87 92	0.20 221	0.26 197	0.16 127	0.84 176	3.74 200	1.12 189

UDGNet	2.51 241	1.01 238	0.33 101	10.93 319	5.26 313	8.50 314	3.54 300	1.72 173	0.15 118	0.23 130	0.08 127	0.52 154	0.10 88	10.25 341	3.55 204	1.25 116	0.46 144	0.46 174	2.73 165	0.59 206	2.44 190	4.14 238	2.94 316	0.15 157	1.72 235	0.77 172	2.94 153	1.13 190

sCroCo_RVC	1.75 217	0.23 101	0.32 91	0.06 80	0.17 123	0.15 180	0.01 82	0.81 145	1.74 276	1.93 242	0.47 177	1.08 191	0.82 239	0.09 184	3.32 195	4.94 307	2.31 277	1.73 290	5.18 214	2.00 285	5.82 289	5.83 291	0.10 180	0.26 197	0.59 186	1.60 198	4.43 239	1.17 191

HLf8	1.54 203	0.51 163	0.67 199	0.29 165	0.36 201	0.15 180	0.07 178	4.42 299	0.28 158	2.17 252	2.46 257	0.46 141	0.45 178	0.09 184	4.34 240	2.13 209	0.72 190	0.20 107	7.61 246	0.22 125	2.90 202	3.70 216	0.18 215	0.26 197	0.24 142	2.34 223	3.19 168	1.20 192

RALCasStereoNet	0.70 123	0.30 121	0.84 217	0.37 194	0.28 174	0.05 131	0.12 203	2.12 202	0.13 111	1.03 188	0.04 111	0.50 148	0.15 105	0.03 108	2.37 126	1.67 164	0.23 103	0.24 115	1.26 110	0.14 89	1.21 126	2.03 144	0.01 79	0.11 139	0.34 159	1.39 193	0.78 89	1.25 193

FCDSN-DC	1.58 211	0.84 222	2.05 278	1.66 262	1.43 268	1.08 258	0.99 252	0.72 142	0.44 179	1.18 201	0.31 161	1.45 210	0.49 192	0.07 161	6.05 301	1.96 190	2.13 273	1.97 301	1.16 104	0.44 183	2.39 188	2.62 178	0.49 269	3.18 306	1.72 235	3.24 240	1.34 106	1.27 194
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	3.15 262	0.80 214	1.49 257	1.54 258	1.63 272	0.88 248	0.30 230	2.50 224	1.91 280	4.43 317	8.13 319	4.06 239	6.80 300	0.07 161	4.23 232	5.16 312	1.83 267	0.91 243	11.85 292	1.86 279	4.02 239	4.02 230	0.70 287	0.51 256	1.61 232	4.33 262	8.01 305	1.36 195

MLCV	2.45 238	0.61 185	0.81 214	2.48 279	1.21 259	0.95 252	0.50 240	3.57 281	0.61 203	3.75 303	4.26 282	5.13 257	3.34 286	0.06 152	4.63 258	1.78 175	1.32 248	0.86 235	10.05 279	1.09 240	2.30 180	3.92 222	0.29 238	2.16 297	1.87 238	3.06 235	4.01 224	1.40 196

psm_up	1.01 160	0.60 183	0.96 225	0.38 199	0.75 240	0.01 62	0.03 146	2.33 209	1.18 256	0.78 171	0.00 1	0.94 187	0.09 80	0.45 268	2.41 128	1.18 109	0.62 171	0.44 171	3.67 196	0.32 155	1.14 121	0.85 90	0.00 1	0.58 263	1.06 206	1.42 195	3.75 203	1.44 197

castereo	1.20 176	0.33 130	0.83 216	0.07 89	0.25 159	0.19 208	0.01 82	0.36 118	0.52 188	0.14 118	0.19 147	1.09 193	0.49 192	0.04 127	2.66 147	2.91 243	1.04 227	0.60 201	4.65 209	0.52 197	4.93 272	4.40 249	0.11 187	0.15 157	1.13 208	2.05 214	1.19 99	1.47 198

DeepPrunerF	2.66 246	1.67 271	0.33 101	3.58 290	9.30 328	1.76 272	3.48 299	0.68 140	3.29 296	0.71 169	1.59 234	0.37 125	0.27 145	0.13 209	5.94 296	3.42 272	1.03 226	0.54 191	4.47 205	0.65 213	2.02 173	2.06 146	0.56 277	0.31 223	15.21 335	3.30 243	3.74 200	1.47 198

CFNet	0.57 106	0.46 157	0.64 191	0.43 208	0.34 197	0.04 123	0.00 1	0.58 138	0.09 96	0.66 166	0.05 118	0.64 168	0.07 66	0.05 138	2.25 115	0.65 53	0.35 127	0.06 51	0.73 81	0.34 156	0.85 105	0.73 82	0.00 1	0.08 114	0.45 175	0.16 112	3.22 172	1.51 200

zero-FE	4.21 283	1.97 277	0.21 61	18.56 327	2.61 293	20.95 334	6.42 315	1.84 185	0.68 210	1.31 213	3.18 267	10.31 291	3.26 285	0.31 255	2.66 147	2.88 240	1.04 227	1.46 277	13.23 295	0.91 231	5.64 288	4.93 266	0.13 194	0.41 244	0.34 159	2.47 227	4.46 241	1.55 201

DN-CSS_ROB	1.45 196	0.52 169	1.11 232	0.81 232	0.69 235	0.00 1	0.03 146	2.86 251	0.35 167	1.50 228	3.76 274	0.73 180	0.36 163	0.07 161	2.89 161	1.44 136	1.08 233	0.79 224	8.61 257	0.23 129	3.25 218	1.97 137	0.02 102	0.66 266	0.10 102	0.52 156	3.12 165	1.56 202

ICVP	1.32 186	0.22 98	1.47 256	0.40 201	0.35 200	0.44 227	0.10 194	1.27 159	0.65 206	1.74 237	1.26 227	0.66 170	1.37 264	0.24 247	2.88 160	2.65 232	1.33 249	0.99 252	2.36 151	0.91 231	2.59 194	4.11 236	0.10 180	0.36 238	0.57 184	2.21 220	2.92 151	1.59 203
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EKT-Stereo	2.55 243	0.72 207	1.73 269	0.49 216	0.32 189	0.51 233	1.72 272	3.38 274	1.00 244	1.96 245	2.80 261	1.33 205	0.76 232	0.10 196	4.55 252	5.93 324	1.26 241	3.18 318	8.70 259	2.73 298	6.75 306	5.86 292	0.10 180	0.26 197	3.99 284	1.81 205	5.40 269	1.62 204

CFNet_pseudo	0.86 139	0.52 169	0.57 171	0.44 210	0.52 224	0.05 131	0.02 120	0.60 139	0.10 99	0.93 181	0.12 131	0.71 177	0.30 151	0.51 270	4.66 259	1.68 166	0.33 124	0.32 141	2.61 160	0.34 156	0.96 109	1.53 123	0.55 276	0.13 147	0.49 177	0.50 154	2.17 132	1.63 205

PS-NSSS	1.54 203	3.12 302	0.33 101	3.03 283	0.83 246	1.73 270	0.70 245	0.39 121	0.15 118	0.39 146	0.00 1	11.06 293	1.04 255	0.41 266	2.13 108	0.79 65	0.47 146	0.26 124	4.17 201	0.14 89	0.90 107	0.37 53	2.44 311	0.06 87	0.99 204	0.74 169	3.17 167	1.82 206

castereo++	1.13 171	0.49 160	0.33 101	0.05 69	0.21 142	0.23 216	0.00 1	0.42 122	0.44 179	0.20 124	0.17 142	1.13 199	0.41 171	0.07 161	2.01 99	2.66 233	1.01 225	0.52 188	2.80 169	0.52 197	4.60 254	4.06 233	0.30 239	0.15 157	0.98 203	1.06 184	3.70 198	1.89 207

Anonymous3	3.16 263	0.55 174	0.79 213	0.09 95	1.10 252	0.50 232	0.03 146	3.52 279	1.26 260	1.12 195	0.84 209	10.62 292	1.31 262	0.36 261	7.37 311	6.90 334	3.59 293	3.15 317	10.88 287	2.20 289	6.83 309	9.50 341	0.31 243	0.37 241	1.43 229	3.45 245	5.32 267	1.91 208

DDF-Stereo	3.00 257	1.97 277	0.22 67	11.98 321	0.51 218	14.62 325	0.81 249	1.83 184	0.57 198	1.12 195	1.66 240	9.14 285	2.86 280	0.26 250	2.38 127	3.19 258	0.90 211	0.74 220	6.87 237	0.57 203	4.55 253	4.33 247	0.11 187	0.41 244	0.35 161	2.53 230	4.48 243	1.94 209

CAS	0.79 131	0.21 92	0.34 107	0.21 115	0.19 130	0.03 111	0.14 209	0.21 99	0.63 204	1.19 203	0.16 140	0.33 116	0.78 234	0.13 209	2.72 150	1.66 161	0.85 207	0.71 216	1.12 102	0.46 186	2.41 189	2.37 163	0.03 129	0.08 114	0.11 106	0.69 163	1.69 117	1.95 210

dd	0.93 153	0.46 157	0.32 91	1.70 264	0.04 53	0.21 212	0.11 201	0.46 129	0.06 69	0.11 113	0.01 97	1.91 215	0.06 63	0.16 216	4.29 237	0.96 81	0.81 203	0.34 150	5.67 216	0.37 161	0.58 83	0.68 79	0.15 204	0.26 197	0.07 84	0.09 94	3.26 173	1.96 211

gcap-zeroshot	3.09 260	0.51 163	3.99 303	1.67 263	0.29 177	1.36 263	1.37 264	3.29 272	0.65 206	2.77 266	4.48 285	6.22 272	0.69 220	0.09 184	3.93 223	4.80 300	0.92 214	0.78 222	16.30 303	2.38 293	5.15 279	5.77 290	1.31 301	0.26 197	2.97 272	4.91 274	4.58 248	2.00 212

RP	1.29 185	1.06 245	2.32 284	0.84 234	1.16 255	0.39 223	1.53 268	1.89 190	1.68 273	0.29 135	2.21 249	2.25 221	0.13 94	0.40 264	3.31 194	1.07 90	0.61 169	0.05 43	1.61 124	0.40 165	0.65 88	3.05 195	0.11 187	0.29 219	0.29 150	0.92 178	4.24 234	2.04 213

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 157	0.82 218	0.34 107	0.18 109	0.43 212	0.03 111	1.10 259	1.20 156	2.50 289	2.06 248	0.11 130	0.69 174	0.07 66	0.54 271	3.65 211	0.91 77	0.19 96	0.22 112	1.65 125	0.15 93	0.73 97	0.92 95	0.08 170	0.18 169	0.11 106	3.29 241	2.58 142	2.09 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DDUNet	12.41 327	19.68 339	3.23 295	36.37 341	24.08 341	34.35 344	31.95 342	1.86 187	1.63 272	1.44 226	3.43 269	12.02 296	3.65 289	83.75 354	4.54 251	2.28 218	8.10 326	3.39 320	18.01 307	4.26 312	6.60 303	4.81 260	16.44 344	0.64 265	1.08 207	0.61 158	4.68 250	2.12 215

CFNet_RVC	0.86 139	0.59 181	0.74 208	0.33 174	0.32 189	0.11 151	0.02 120	0.11 87	0.17 127	0.87 179	0.74 206	0.57 165	0.16 114	0.08 174	3.11 177	1.19 111	0.50 149	0.34 150	1.28 112	0.15 93	1.68 162	1.48 121	0.02 102	0.25 193	0.86 199	1.89 210	3.64 192	2.13 216

UDG	12.63 328	20.60 341	3.50 299	36.40 342	28.77 344	31.44 339	39.49 347	2.59 233	1.77 278	2.37 256	6.03 300	11.55 295	3.79 291	74.28 351	5.35 282	2.47 226	8.42 327	2.92 315	18.81 313	4.63 316	7.35 319	4.85 263	12.22 340	1.18 280	1.15 209	2.47 227	4.49 244	2.18 217

GES	1.43 193	0.28 111	0.41 149	0.57 221	0.37 204	0.27 219	0.07 178	2.06 200	0.93 236	1.20 205	0.58 188	0.39 129	0.23 136	0.02 88	4.91 271	2.49 227	0.91 212	0.66 209	9.59 274	1.37 256	2.97 206	2.53 174	0.16 209	0.41 244	0.20 137	0.17 117	2.57 140	2.20 218

CES	1.20 176	0.24 102	0.35 114	0.13 101	0.18 126	0.05 131	0.08 187	5.35 313	0.78 221	0.43 151	0.31 161	0.83 186	0.86 246	0.16 216	3.20 181	3.22 259	1.12 236	1.06 258	1.51 120	1.05 237	4.23 244	3.19 200	0.08 170	0.09 126	0.19 135	0.34 139	1.07 97	2.23 219

AF-Net	1.11 168	0.51 163	0.87 219	0.34 181	0.78 242	0.89 250	1.87 276	2.40 211	1.15 253	0.48 152	0.68 201	3.66 234	0.16 114	0.27 252	2.44 131	0.98 83	0.35 127	0.01 27	1.60 122	0.40 165	0.50 74	2.58 176	0.05 154	0.08 114	0.66 192	0.45 148	3.47 184	2.34 220

Nwc_Net	1.11 168	0.51 163	0.87 219	0.34 181	0.78 242	0.89 250	1.87 276	2.40 211	1.15 253	0.48 152	0.68 201	3.66 234	0.16 114	0.27 252	2.44 131	0.98 83	0.35 127	0.01 27	1.60 122	0.40 165	0.50 74	2.58 176	0.05 154	0.08 114	0.66 192	0.45 148	3.47 184	2.34 220

AACVNet	0.85 138	0.56 176	0.35 114	0.58 223	0.67 233	0.09 144	0.01 82	0.35 116	0.19 136	0.17 123	0.15 138	0.45 140	0.24 137	0.19 227	2.81 155	1.91 186	0.48 148	0.38 157	1.44 118	0.23 129	1.44 146	1.22 113	0.33 248	0.08 114	0.50 178	1.57 197	4.09 228	2.39 222

sAnonymous2	1.54 203	0.26 104	0.15 54	0.10 97	0.17 123	0.48 230	0.00 1	1.87 188	0.97 241	0.22 126	0.41 167	1.12 196	0.82 239	0.08 174	4.07 228	3.86 279	1.31 245	1.19 266	7.54 244	0.72 218	4.00 234	4.87 264	0.03 129	0.29 219	0.14 123	2.16 217	2.37 135	2.45 223

CroCo_RVC	1.54 203	0.26 104	0.15 54	0.10 97	0.17 123	0.48 230	0.00 1	1.87 188	0.97 241	0.22 126	0.41 167	1.12 196	0.82 239	0.08 174	4.07 228	3.86 279	1.31 245	1.19 266	7.54 244	0.72 218	4.00 234	4.87 264	0.03 129	0.29 219	0.14 123	2.16 217	2.37 135	2.45 223

SACVNet	1.43 193	0.80 214	0.85 218	0.58 223	1.31 264	0.63 240	0.62 243	2.60 234	0.52 188	1.33 215	0.02 108	0.74 181	0.32 153	0.34 260	2.78 152	2.11 206	1.38 251	0.39 160	4.62 208	0.70 216	2.37 186	3.83 219	0.05 154	0.42 249	1.29 219	1.64 200	3.74 200	2.62 225

NOSS_ROB	2.78 249	3.78 309	0.39 138	2.02 274	1.58 271	2.36 280	0.00 1	2.66 239	1.54 268	3.63 299	1.79 244	2.55 228	3.51 287	0.83 290	5.82 294	5.57 319	2.69 283	1.83 295	2.63 162	0.91 231	4.62 255	4.13 237	0.42 261	2.58 302	2.29 249	4.46 264	7.67 303	2.88 226

FADNet-RVC-Resample	1.60 212	0.67 200	0.97 227	0.50 217	0.64 232	0.18 202	1.05 255	1.27 159	0.83 226	0.96 184	0.97 212	5.23 262	0.42 175	1.02 294	4.81 268	1.68 166	1.05 229	1.96 300	3.78 198	1.06 238	1.52 151	2.28 160	0.21 223	1.35 283	0.55 182	3.16 238	2.13 131	2.92 227

FADNet-RVC	1.64 214	0.31 125	0.64 191	0.33 174	1.19 258	0.01 62	2.53 288	0.57 137	0.22 150	1.03 188	0.32 163	6.04 270	0.29 149	0.32 258	4.47 246	1.90 185	0.62 171	0.78 222	6.45 234	1.80 275	1.85 167	2.02 143	0.19 218	0.52 258	1.78 237	1.74 204	3.10 161	3.15 228

MSMDNet	2.28 231	0.62 191	1.27 244	0.37 194	0.30 182	0.19 208	0.07 178	3.15 264	0.68 210	1.01 187	0.97 212	1.10 195	2.40 273	0.17 221	3.93 223	5.26 315	1.11 235	0.55 192	10.21 280	2.94 303	6.12 294	5.76 289	0.31 243	0.26 197	2.47 254	4.23 259	3.01 156	3.18 229

iResNet	4.14 281	0.84 222	0.71 205	2.34 278	2.59 292	4.58 295	1.07 257	4.67 303	1.21 258	3.72 302	3.61 272	12.28 297	16.06 322	0.03 108	6.64 307	3.14 257	2.35 278	1.89 297	16.43 304	2.53 295	3.76 231	2.90 186	0.17 213	3.88 317	1.66 234	4.23 259	5.19 264	3.23 230

DLNR_Zeroshot_test	22.90 345	78.82 378	7.01 325	99.97 378	0.31 184	0.15 180	98.85 378	3.30 273	0.54 191	3.17 285	2.43 254	5.81 267	0.93 250	21.74 344	96.26 379	100.00 382	24.75 355	22.56 365	22.80 324	1.79 274	8.42 329	6.44 310	0.04 141	0.30 222	2.39 253	4.03 256	2.05 129	3.31 231

PMTNet	1.28 184	0.58 179	0.96 225	0.28 154	0.22 150	0.01 62	0.16 212	0.50 131	0.57 198	0.72 170	0.35 164	0.54 156	0.48 190	0.09 184	3.27 190	3.32 264	0.72 190	0.39 160	6.17 227	0.35 158	3.67 228	2.41 169	0.09 174	0.12 140	3.12 275	1.00 182	1.23 102	3.32 232

XPNet_ROB	3.02 259	2.54 291	1.33 248	0.73 230	1.45 269	1.04 257	0.61 242	0.83 146	1.45 267	1.16 199	3.44 270	26.85 321	0.35 158	0.40 264	3.24 189	2.22 216	3.28 290	0.79 224	3.20 176	1.19 246	2.94 205	5.51 281	0.76 289	0.46 254	0.72 196	2.37 224	9.22 309	3.37 233

UCFNet_RVC	1.13 171	2.65 293	0.57 171	0.57 221	0.74 239	0.19 208	0.01 82	0.28 109	0.22 150	0.95 182	0.39 166	2.41 225	0.89 247	0.06 152	2.99 174	1.18 109	0.50 149	0.49 182	2.19 137	0.44 183	1.50 149	1.54 126	1.06 298	0.19 172	1.43 229	1.73 203	1.86 127	3.39 234

WQFJA1++	6.04 302	0.94 232	0.18 57	36.73 343	0.43 212	37.16 345	38.54 345	0.29 110	0.41 175	3.16 283	0.21 149	6.43 276	6.15 298	0.03 108	2.22 113	3.02 249	0.81 203	0.48 179	7.79 252	1.02 236	3.32 219	2.69 180	0.06 163	0.20 181	0.14 123	3.39 244	3.41 179	3.78 235

stereogan	1.89 221	2.00 281	1.17 239	1.47 256	2.05 288	1.72 269	0.87 250	1.84 185	1.11 250	1.36 218	1.51 231	5.81 267	0.48 190	0.32 258	3.87 222	1.69 168	0.80 200	0.39 160	3.96 199	0.78 223	1.23 130	4.02 230	0.26 236	0.51 256	0.30 152	1.30 191	6.30 285	3.84 236

GANet-ADL	2.26 230	0.51 163	1.82 274	0.99 244	0.99 250	1.45 264	0.29 229	2.00 194	1.01 245	3.12 281	3.40 268	1.38 208	0.33 155	0.03 108	5.34 281	3.89 281	2.23 274	0.79 224	7.70 247	1.85 278	3.10 210	4.63 258	0.18 215	0.43 251	1.38 227	3.47 246	4.81 253	3.97 237

DAS	4.09 279	0.94 232	1.15 236	1.82 268	1.27 262	1.15 259	1.11 260	3.48 276	4.23 306	3.34 287	6.52 304	12.55 298	5.36 292	0.05 138	4.66 259	4.57 292	4.02 302	2.27 306	9.63 275	5.33 321	5.93 290	5.39 277	0.52 271	4.30 322	4.09 285	5.06 277	7.48 299	4.17 238

SepStereo	4.09 279	0.94 232	1.15 236	1.82 268	1.27 262	1.15 259	1.11 260	3.48 276	4.23 306	3.34 287	6.52 304	12.55 298	5.36 292	0.05 138	4.66 259	4.57 292	4.02 302	2.27 306	9.63 275	5.33 321	5.93 290	5.39 277	0.52 271	4.30 322	4.09 285	5.06 277	7.48 299	4.17 238

RAFT-Test	2.40 235	0.62 191	1.45 255	1.07 246	0.41 210	0.21 212	0.21 221	3.19 266	0.77 217	1.05 191	3.09 266	0.94 187	0.92 249	0.17 221	3.47 202	5.18 313	0.97 222	0.56 194	10.36 282	1.38 257	6.37 298	5.29 270	0.38 254	0.25 193	2.80 268	4.66 269	4.56 246	4.51 240

XQC	4.76 290	3.14 303	1.63 265	3.31 287	3.69 304	3.46 290	2.94 293	6.02 317	3.05 295	2.64 262	5.51 293	5.67 264	7.46 303	1.41 309	8.02 318	4.65 296	3.59 293	1.49 281	10.75 286	2.91 299	4.96 273	6.67 314	0.41 256	1.91 292	7.13 318	10.47 326	11.17 317	4.51 240

pcwnet_v2	1.73 215	0.62 191	0.78 212	0.73 230	1.15 254	0.59 238	0.23 225	1.77 178	0.68 210	3.36 289	1.85 247	1.23 203	1.01 252	1.61 314	5.43 285	2.08 204	0.92 214	0.62 205	4.07 200	0.37 161	1.82 165	2.39 165	1.01 295	0.41 244	1.32 221	2.11 215	3.98 222	4.53 242

DF	2.38 234	1.07 246	1.21 241	1.49 257	0.27 170	1.58 266	0.00 1	2.88 252	0.70 213	0.22 126	0.53 179	6.05 271	0.59 207	0.09 184	2.92 165	3.90 282	0.89 210	0.88 237	13.48 296	0.77 222	4.47 251	4.10 235	0.24 234	0.32 226	1.23 213	3.86 255	6.04 280	4.60 243

NCC-stereo	1.86 218	1.63 269	1.33 248	0.95 242	1.22 260	0.80 243	2.29 284	2.62 236	2.93 293	0.34 139	2.87 264	2.16 218	1.17 257	0.21 237	3.63 207	1.13 100	0.63 174	0.96 250	2.79 167	0.75 220	0.98 111	2.96 189	0.36 252	0.32 226	2.31 251	4.50 265	3.69 195	4.78 244

Abc-Net	1.86 218	1.63 269	1.33 248	0.95 242	1.22 260	0.80 243	2.29 284	2.62 236	2.93 293	0.34 139	2.87 264	2.16 218	1.17 257	0.21 237	3.63 207	1.13 100	0.63 174	0.96 250	2.79 167	0.75 220	0.98 111	2.96 189	0.36 252	0.32 226	2.31 251	4.50 265	3.69 195	4.78 244
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	2.43 236	1.69 272	0.81 214	2.04 275	1.16 255	1.02 255	0.10 194	4.72 305	1.44 266	3.62 298	0.06 121	10.03 290	0.69 220	0.09 184	3.63 207	1.36 127	1.06 231	0.94 247	6.44 233	0.46 186	2.32 181	1.74 132	0.17 213	1.35 283	3.41 278	3.75 250	6.55 288	4.82 246
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
STTStereo	1.06 163	0.85 224	0.57 171	0.36 192	0.29 177	0.08 140	0.64 244	0.43 125	1.56 269	1.40 224	0.26 152	1.95 217	0.07 66	0.29 254	4.26 233	1.06 89	0.25 106	0.23 114	1.16 104	0.14 89	1.46 148	0.84 88	0.12 191	0.10 129	0.07 84	1.81 205	3.51 188	4.84 247

cross-raft	2.33 233	0.70 202	1.33 248	0.40 201	0.61 229	0.19 208	0.08 187	3.13 263	0.71 214	0.78 171	1.62 239	1.09 193	0.70 224	0.17 221	3.66 212	4.78 299	0.99 224	0.55 192	10.72 285	1.52 263	6.33 297	5.61 286	0.30 239	0.24 188	2.56 260	4.68 270	4.44 240	5.06 248

gcap_with_dpt	1.98 223	2.82 297	0.34 107	3.84 292	0.34 197	0.43 225	0.00 1	1.75 175	0.38 170	0.61 161	0.26 152	6.30 274	0.72 225	0.05 138	2.57 142	3.48 274	1.28 242	1.57 283	5.70 218	0.62 209	4.29 246	4.24 241	0.02 102	0.13 147	1.15 209	1.10 185	4.26 235	5.18 249

GCAP-BAT	1.98 223	2.82 297	0.34 107	3.84 292	0.34 197	0.43 225	0.00 1	1.75 175	0.38 170	0.61 161	0.26 152	6.30 274	0.72 225	0.05 138	2.57 142	3.48 274	1.28 242	1.57 283	5.70 218	0.62 209	4.29 246	4.24 241	0.02 102	0.13 147	1.15 209	1.10 185	4.26 235	5.18 249

Reg-Stereo(zero)	2.47 239	0.35 133	2.58 287	0.48 214	0.84 247	0.14 171	0.17 213	3.76 287	0.77 217	3.03 277	8.81 325	2.75 229	0.81 237	1.26 304	2.61 145	3.41 270	1.42 253	0.49 182	7.28 242	1.29 252	4.00 234	4.42 252	0.41 256	0.19 172	1.28 216	3.03 233	5.77 275	5.27 251

fast-iter	2.47 239	0.35 133	2.58 287	0.48 214	0.84 247	0.14 171	0.17 213	3.76 287	0.77 217	3.03 277	8.81 325	2.75 229	0.81 237	1.26 304	2.61 145	3.41 270	1.42 253	0.49 182	7.28 242	1.29 252	4.00 234	4.42 252	0.41 256	0.19 172	1.28 216	3.03 233	5.77 275	5.27 251

CASS	2.68 247	1.05 243	1.93 277	2.07 276	0.98 249	0.45 229	2.15 282	2.82 249	1.03 248	1.83 240	3.58 271	1.38 208	0.53 199	0.02 88	4.01 226	3.03 252	4.89 310	1.34 271	9.14 268	1.47 259	7.05 313	6.20 306	0.03 129	0.27 206	2.76 266	2.80 232	4.30 237	5.36 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	3.70 273	3.49 305	4.13 304	4.77 298	2.41 291	3.60 291	0.12 203	4.11 294	1.26 260	3.39 292	4.22 281	4.64 253	0.54 201	1.76 315	8.63 329	8.11 344	1.56 257	1.34 271	2.61 160	1.51 262	5.14 278	6.84 317	0.56 277	1.55 288	2.53 258	5.06 277	10.57 315	5.37 254

ACV-stereo	8.15 312	5.09 319	4.79 307	8.14 312	1.73 276	11.44 319	4.25 304	3.84 290	6.16 315	5.36 327	6.72 307	5.73 266	25.08 333	1.31 306	9.40 335	10.22 353	5.83 316	2.67 313	51.43 357	14.43 345	8.48 330	6.72 316	0.88 292	2.46 300	1.95 242	3.85 254	6.75 294	5.39 255

FADNet	1.92 222	0.44 150	0.60 178	0.54 219	1.05 251	0.00 1	2.95 294	0.78 144	0.38 170	0.81 174	0.61 193	2.40 223	0.47 187	0.65 281	5.57 287	1.73 171	0.69 184	1.08 259	8.93 266	1.61 266	2.36 185	2.52 173	0.09 174	0.36 238	2.54 259	3.77 252	3.43 182	5.46 256

HSM-Net_RVC	2.86 252	1.24 256	1.50 258	2.55 280	1.72 275	0.57 237	0.17 213	3.55 280	1.14 252	3.50 297	6.32 303	7.94 280	2.93 282	0.05 138	3.38 198	2.12 207	1.28 242	0.26 124	3.24 183	1.24 249	3.66 227	3.76 217	0.61 279	2.64 303	4.43 292	6.27 294	5.76 274	5.47 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
R-Stereo Train	2.16 228	1.08 248	1.57 262	0.84 234	0.19 130	0.01 62	0.01 82	2.05 197	1.01 245	1.37 219	2.45 255	1.50 211	0.46 184	0.21 237	3.23 187	4.53 290	1.62 260	1.05 255	7.07 239	1.09 240	4.86 268	5.93 298	0.04 141	0.31 223	2.48 255	4.63 267	3.10 161	5.74 258

RAFT-Stereo	2.16 228	1.08 248	1.57 262	0.84 234	0.19 130	0.01 62	0.01 82	2.05 197	1.01 245	1.37 219	2.45 255	1.50 211	0.46 184	0.21 237	3.23 187	4.53 290	1.62 260	1.05 255	7.07 239	1.09 240	4.86 268	5.93 298	0.04 141	0.31 223	2.48 255	4.63 267	3.10 161	5.74 258
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DCVSM-stereo	5.01 291	0.71 204	3.03 293	3.15 286	1.12 253	7.80 310	0.89 251	4.62 302	2.36 286	5.22 326	8.35 321	23.33 315	11.95 315	0.62 280	3.74 216	4.04 283	1.81 266	1.40 274	16.15 302	3.33 310	5.11 277	3.97 228	2.55 313	3.56 314	1.98 243	3.62 248	4.91 258	5.83 260

FADNet_RVC	3.95 276	2.06 284	1.30 246	3.33 288	3.36 301	0.99 254	2.06 281	2.30 207	1.39 264	1.72 234	4.72 287	9.29 286	5.82 297	1.76 315	8.23 326	3.12 256	2.98 286	4.27 324	16.83 305	3.30 309	4.99 274	5.51 281	0.63 281	1.39 285	1.45 231	3.14 237	4.86 255	5.92 261

TRStereo	3.24 266	2.66 295	7.45 327	0.35 190	0.14 101	7.79 309	0.13 207	3.04 259	0.42 177	2.75 265	1.46 230	5.69 265	0.65 216	0.09 184	3.75 219	4.23 287	0.70 189	0.63 207	6.77 236	1.21 247	4.05 242	4.81 260	0.12 191	0.24 188	2.72 264	6.73 298	12.83 321	6.09 262

LALA_ROB	4.04 277	4.73 317	1.42 253	1.16 248	1.93 283	2.17 279	1.04 254	1.80 182	2.48 288	2.74 264	5.87 297	33.34 328	0.69 220	0.78 287	6.02 299	2.33 224	3.21 289	1.82 294	3.66 195	1.88 280	3.40 221	4.99 267	0.34 250	1.03 274	1.91 241	3.61 247	8.50 307	6.20 263

EAI-Stereo	2.70 248	0.83 221	2.70 291	0.89 239	1.47 270	0.83 246	1.46 267	3.07 261	1.18 256	0.21 125	3.82 275	3.19 231	0.72 225	0.09 184	5.24 279	4.82 302	0.83 206	0.91 243	9.83 278	1.25 250	4.49 252	5.29 270	0.39 255	0.80 271	1.87 238	3.19 239	7.10 298	6.43 264

GEStereo_RVC	2.30 232	0.85 224	0.97 227	1.05 245	0.71 238	1.61 267	1.09 258	2.72 241	0.56 197	0.78 171	0.41 167	2.40 223	0.28 147	0.06 152	4.81 268	4.48 288	1.79 264	2.17 303	8.91 265	1.90 281	3.58 224	7.25 323	0.52 271	0.92 273	0.41 169	0.85 177	4.47 242	6.48 265

HH	2.94 253	0.45 153	4.88 310	0.58 223	0.51 218	0.73 241	1.38 265	3.25 269	0.84 227	2.85 272	0.60 191	5.15 258	0.82 239	0.19 227	3.29 192	6.00 326	0.67 179	0.89 239	9.52 272	1.83 276	7.59 321	5.88 294	0.41 256	0.27 206	3.12 275	5.47 286	5.66 271	6.52 266

HanStereo	2.94 253	0.45 153	4.88 310	0.58 223	0.51 218	0.73 241	1.38 265	3.25 269	0.84 227	2.85 272	0.60 191	5.15 258	0.82 239	0.19 227	3.29 192	6.00 326	0.67 179	0.89 239	9.52 272	1.83 276	7.59 321	5.88 294	0.41 256	0.27 206	3.12 275	5.47 286	5.66 271	6.52 266

NCCL2	2.12 227	2.27 287	1.29 245	1.28 251	1.85 282	0.18 202	0.77 248	1.24 157	1.25 259	1.62 233	2.71 260	1.06 190	0.51 196	0.31 255	4.40 243	2.33 224	1.57 258	0.62 205	2.35 150	0.68 214	2.68 197	4.29 244	1.52 306	1.06 275	4.65 295	4.17 258	4.04 226	6.58 268

RGC	2.44 237	1.98 280	4.87 309	1.54 258	1.65 273	1.74 271	1.05 255	2.02 195	1.43 265	0.88 180	4.42 284	2.52 227	2.42 276	0.58 276	4.33 239	1.63 157	0.91 212	0.48 179	4.28 204	1.08 239	1.94 169	4.01 229	0.15 204	0.72 270	2.19 247	5.22 281	4.90 257	6.96 269

ETE_ROB	4.62 288	4.04 311	1.52 260	1.14 247	2.02 286	2.70 282	1.28 263	1.50 166	4.25 308	1.89 241	5.88 298	37.95 335	0.84 245	1.42 311	4.94 273	2.66 233	3.81 299	0.95 248	4.84 211	1.63 268	4.01 238	5.32 273	0.67 286	1.14 279	2.03 245	3.84 253	15.25 330	7.23 270

IGEV-FE	3.61 270	0.78 212	7.78 331	6.84 305	0.32 189	2.04 276	1.79 274	3.97 291	0.92 234	2.19 254	6.01 299	4.62 252	1.01 252	0.08 174	3.44 200	5.72 320	0.73 192	0.60 201	9.23 269	1.50 261	7.13 316	6.47 312	0.31 243	0.27 206	5.03 302	5.44 284	5.97 279	7.38 271

IGEV_Zeroshot_test	3.61 270	0.78 212	7.78 331	6.84 305	0.33 194	2.04 276	1.78 273	3.97 291	0.92 234	2.12 249	6.05 301	4.60 251	1.01 252	0.08 174	3.44 200	5.73 321	0.76 195	0.61 203	9.25 270	1.49 260	7.12 315	6.47 312	0.31 243	0.27 206	5.02 301	5.44 284	5.95 278	7.38 271

SGM-Forest	2.81 250	2.03 282	0.36 125	6.32 304	1.79 280	2.66 281	0.02 120	1.42 164	0.77 217	2.52 259	0.96 211	6.57 277	5.74 295	0.31 255	4.36 241	2.94 247	0.61 169	0.33 148	3.08 174	0.47 191	2.46 192	2.73 181	0.84 291	0.45 253	3.66 280	3.74 249	11.30 319	7.44 273
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.75 289	1.46 262	2.39 285	1.96 273	0.68 234	3.13 286	1.58 270	4.94 308	1.36 263	4.31 315	15.82 348	28.46 322	8.43 305	0.38 263	5.65 289	5.42 317	2.23 274	1.60 287	6.31 228	1.98 283	6.14 295	5.97 301	0.35 251	2.33 298	1.28 216	2.40 225	4.09 228	7.49 274

MSKI-zero shot	3.19 264	0.59 181	1.39 252	0.19 113	0.37 204	0.18 202	0.03 146	3.19 266	0.96 240	0.82 175	4.84 288	3.83 237	0.60 212	0.03 108	3.33 196	5.29 316	1.15 237	0.81 231	11.77 291	1.76 273	6.55 302	5.98 302	0.22 231	0.32 226	4.41 291	12.05 328	7.79 304	7.75 275

FC-DCNN	3.82 274	4.38 313	5.67 319	9.61 317	4.14 306	8.01 312	3.26 297	4.21 295	1.69 274	2.95 275	1.54 233	5.87 269	2.09 270	0.13 209	4.40 243	2.15 210	2.54 281	1.11 261	3.38 188	0.82 228	3.11 211	2.20 153	0.65 283	3.29 309	6.33 312	4.91 274	6.98 295	7.80 276

DDVS	5.40 295	1.51 265	2.25 280	1.64 261	2.80 295	1.96 274	1.03 253	5.91 316	4.10 305	3.96 309	19.83 357	26.29 320	6.82 301	1.57 313	5.77 292	6.90 334	2.58 282	1.92 298	10.46 283	4.59 315	6.02 293	7.39 324	0.30 239	1.40 286	1.41 228	3.29 241	6.10 281	8.11 277

RTSC	2.56 244	0.89 228	1.50 258	0.47 213	0.76 241	0.87 247	2.29 284	1.56 169	1.91 280	2.12 249	2.86 263	1.23 203	0.97 251	1.03 296	7.27 310	3.36 267	4.68 308	1.74 291	7.73 249	1.11 243	3.95 233	5.39 277	0.21 223	1.11 278	0.40 167	0.95 179	4.56 246	8.26 278

DN	3.57 269	0.27 108	0.66 198	0.17 106	0.23 152	14.55 324	0.03 146	2.60 234	0.80 224	3.37 291	1.09 219	25.04 318	0.56 203	0.08 174	2.93 168	3.32 264	0.80 200	0.38 157	6.67 235	0.80 225	3.87 232	3.40 208	0.15 204	0.36 238	6.96 316	5.28 283	3.65 193	8.33 279

Any-RAFT	2.56 244	0.56 176	3.45 298	0.34 181	0.51 218	0.01 62	0.04 155	2.96 257	0.64 205	0.51 155	3.99 277	3.76 236	0.35 158	0.16 216	2.92 165	3.82 278	0.81 203	0.80 229	8.30 255	0.51 196	5.45 285	3.87 220	0.44 265	0.16 165	4.84 297	7.87 306	3.19 168	8.70 280

CC-Net-ROB	5.26 294	8.36 327	1.81 273	22.68 331	6.07 319	15.19 327	7.74 322	0.45 128	0.84 227	1.53 231	0.00 1	23.78 316	3.00 283	3.15 323	2.92 165	0.74 61	2.29 276	1.51 282	11.50 290	0.48 192	1.21 126	1.47 118	9.41 336	0.22 185	2.30 250	2.51 229	2.25 133	8.72 281

GwcNet-ADL	3.21 265	2.99 301	3.34 296	3.11 284	2.07 289	0.82 245	0.12 203	2.95 256	0.67 209	3.84 308	7.51 312	7.80 279	1.22 259	0.20 232	3.79 221	4.73 298	2.11 272	0.73 218	7.81 253	2.53 295	3.21 216	3.69 215	0.22 231	1.53 287	2.17 246	4.84 271	4.00 223	8.77 282

model_zeroshot	3.10 261	0.46 157	1.69 267	1.87 271	0.56 226	0.23 216	0.00 1	3.03 258	0.44 179	2.48 257	3.95 276	4.58 250	0.55 202	0.15 214	5.31 280	4.57 292	1.45 255	0.88 237	14.88 298	1.15 245	5.62 287	5.52 283	0.03 129	0.19 172	3.71 281	6.21 292	5.26 266	8.89 283

test-1	2.99 256	0.26 104	1.52 260	0.33 174	0.21 142	0.22 215	0.38 234	3.16 265	0.85 231	3.36 289	4.21 280	5.45 263	0.78 234	0.20 232	4.02 227	4.67 297	1.40 252	1.31 270	10.46 283	1.58 264	5.30 283	7.01 320	0.04 141	0.34 234	2.98 273	6.37 295	5.39 268	8.95 284

AnonymousM	1.53 200	0.20 90	0.39 138	0.05 69	0.04 53	0.25 218	0.01 82	2.74 243	0.57 198	0.35 143	1.45 229	0.55 158	0.53 199	0.22 244	2.76 151	2.91 243	0.98 223	1.05 255	2.00 133	1.32 255	3.73 230	3.49 213	0.20 221	0.28 217	0.13 118	0.28 130	5.87 277	9.03 285

FC-DCNN v2	4.24 284	4.65 316	5.90 321	11.00 320	4.41 309	8.70 316	3.19 295	5.19 310	2.19 284	2.86 274	1.78 243	6.28 273	2.81 279	0.13 209	4.51 249	2.15 210	2.50 280	1.01 254	3.64 193	0.81 227	3.11 211	2.22 156	0.64 282	3.28 308	7.94 319	5.77 289	8.62 308	9.05 286

DNS	5.03 292	0.41 145	1.83 275	1.19 249	0.14 101	11.53 320	0.02 120	2.56 231	0.53 190	1.21 206	11.46 334	51.00 352	0.50 194	0.10 196	2.43 130	4.48 288	0.79 197	0.43 169	15.25 299	0.40 165	3.37 220	3.30 207	0.09 174	0.35 237	3.94 283	4.37 263	4.62 249	9.58 287

dad	4.05 278	0.87 226	0.28 82	10.24 318	1.70 274	1.03 256	12.23 329	12.58 335	0.11 102	3.46 296	0.00 1	1.93 216	3.59 288	0.19 227	4.92 272	1.26 117	1.60 259	0.53 189	14.05 297	0.63 211	2.73 198	1.88 134	0.16 209	0.71 268	5.78 307	0.19 118	17.00 333	9.60 288

anonymity	3.65 272	0.66 198	5.99 322	1.34 254	0.51 218	0.44 227	0.11 201	3.79 289	0.79 223	2.66 263	18.15 353	3.83 237	0.89 247	0.26 250	3.21 184	5.09 311	0.93 216	0.53 189	7.76 251	1.11 243	4.31 248	5.87 293	0.28 237	0.42 249	4.98 300	9.60 321	5.40 269	9.75 289

XX-Stereo	3.48 268	0.50 162	1.80 272	1.21 250	0.27 170	0.34 220	0.44 236	1.47 165	0.41 175	2.51 258	6.92 308	4.97 254	1.06 256	0.12 203	3.21 184	5.22 314	0.96 219	0.80 229	6.95 238	0.80 225	4.33 249	4.04 232	0.21 223	0.27 206	26.57 349	3.75 250	5.08 263	9.77 290

SFCPSM	5.40 295	2.86 299	1.19 240	1.84 270	1.39 266	1.34 262	0.49 239	2.34 210	4.85 313	3.12 281	8.16 320	15.40 304	22.08 330	1.04 297	5.77 292	4.60 295	2.35 278	1.58 286	22.71 323	7.33 329	4.45 250	4.53 254	0.62 280	1.97 295	4.29 289	4.05 257	5.75 273	9.77 290

PA-Net	1.61 213	0.81 217	1.43 254	0.27 149	1.99 285	0.12 160	0.34 232	0.19 96	1.90 279	0.85 177	0.41 167	0.24 84	0.20 125	0.78 287	4.61 256	1.44 136	0.17 90	0.26 124	1.08 100	0.53 199	1.44 146	3.18 199	0.65 283	0.44 252	0.99 204	7.71 305	1.78 126	9.78 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCRef	2.96 255	2.78 296	1.02 229	0.70 229	2.21 290	1.96 274	2.42 287	0.96 149	6.10 314	1.94 244	1.15 222	1.08 191	0.74 231	1.32 307	6.01 298	3.38 268	1.34 250	1.15 263	8.41 256	2.09 287	2.59 194	3.60 214	1.88 308	0.71 268	2.81 269	8.00 308	3.42 181	10.24 293

ADCP+	3.47 267	2.05 283	2.64 290	1.31 253	1.93 283	1.19 261	3.99 301	1.07 152	9.83 330	1.78 239	5.75 296	8.79 284	0.37 168	0.90 291	5.04 277	2.20 214	0.44 142	0.90 241	5.82 221	0.88 229	2.38 187	3.43 210	0.33 248	0.41 244	3.03 274	12.72 331	3.59 190	10.90 294

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 241	1.14 250	0.32 91	1.45 255	2.85 296	4.14 294	1.19 262	2.80 248	0.54 191	6.52 333	1.79 244	7.67 278	0.72 225	0.05 138	2.57 142	2.59 231	0.54 158	0.57 195	4.65 209	0.59 206	3.70 229	3.88 221	0.03 129	0.20 181	0.42 171	1.90 211	4.17 233	10.91 295

SHD	4.34 286	1.02 239	2.50 286	1.71 265	1.33 265	1.46 265	2.01 279	4.90 306	4.30 309	2.63 261	4.99 290	4.39 249	9.41 310	0.58 276	8.20 324	4.81 301	4.43 306	2.44 311	13.01 294	2.95 304	5.61 286	6.88 318	0.30 239	3.26 307	4.11 287	5.16 280	3.88 214	10.98 296

ADCL	3.91 275	3.61 307	2.28 282	1.76 266	1.76 279	3.09 285	4.16 302	1.98 193	13.71 337	2.81 269	5.14 291	2.47 226	0.65 216	1.10 301	5.38 283	2.55 230	2.02 270	2.20 304	6.41 232	2.08 286	4.87 270	4.20 239	1.40 304	1.06 275	6.69 313	6.60 296	4.33 238	11.16 297

s12784h	2.07 226	2.29 288	2.24 279	1.60 260	0.69 235	0.05 131	0.03 146	2.13 203	0.55 194	1.19 203	0.13 136	1.61 213	0.68 219	0.04 127	3.20 181	3.09 254	0.78 196	0.41 166	3.50 191	0.43 180	5.42 284	2.92 187	0.11 187	0.12 140	2.64 262	1.70 201	6.64 290	11.65 298

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 285	1.17 254	7.69 329	1.88 272	0.63 231	5.37 298	1.86 275	3.49 278	2.61 291	3.69 301	9.28 331	5.22 261	1.87 266	0.04 127	4.47 246	6.37 331	1.46 256	1.46 277	9.75 277	2.23 291	6.73 305	6.20 306	0.25 235	1.56 289	5.23 305	7.70 304	6.43 287	11.78 299

CBMV_ROB	6.09 303	2.65 293	2.29 283	8.35 313	5.74 315	5.08 296	2.76 291	5.03 309	2.35 285	3.78 304	4.70 286	21.22 313	13.56 320	0.09 184	6.04 300	3.70 277	2.84 284	1.39 273	11.35 288	8.80 336	4.92 271	3.11 196	0.43 262	2.10 296	7.06 317	10.12 324	12.96 322	11.93 300

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 300	1.25 257	7.40 326	2.57 281	2.03 287	6.90 304	2.76 291	4.00 293	4.04 304	4.58 320	8.36 322	4.99 256	2.06 269	0.03 108	5.72 291	7.36 340	1.90 269	0.95 248	38.08 342	1.75 272	5.95 292	6.44 310	0.19 218	0.58 263	3.59 279	7.26 300	6.15 282	12.75 301

iRaft-Stereo_20w	4.18 282	1.14 250	8.05 334	7.32 308	1.81 281	3.33 289	1.55 269	3.45 275	1.28 262	3.63 299	7.12 309	3.54 233	1.33 263	0.11 200	4.16 231	4.85 303	0.93 216	0.61 203	9.28 271	1.22 248	5.08 275	5.56 285	0.43 262	0.53 259	3.85 282	8.64 314	11.20 318	12.91 302

NaN_ROB	3.01 258	1.16 253	1.13 233	0.86 238	3.03 298	0.59 238	0.75 246	3.25 269	2.58 290	0.98 186	1.32 228	21.10 312	0.59 207	1.15 302	4.15 230	1.58 150	0.80 200	0.70 211	2.38 154	1.30 254	1.52 151	2.15 148	0.46 266	1.07 277	2.50 257	6.25 293	4.54 245	13.27 303

DGSMNet	11.51 323	4.52 315	7.92 333	5.60 300	4.80 310	7.02 306	6.11 313	7.51 320	4.47 311	11.25 346	31.10 365	17.12 308	7.95 304	4.11 330	10.43 341	14.27 358	16.27 344	9.03 349	40.42 347	11.09 341	20.12 364	22.06 366	4.60 328	6.88 337	5.15 304	9.40 318	8.22 306	13.42 304

CSAN	4.46 287	2.36 290	1.57 262	3.12 285	3.32 300	1.64 268	0.76 247	4.59 301	4.37 310	3.80 305	2.84 262	17.58 309	10.47 313	0.96 293	4.80 267	1.75 173	2.06 271	1.16 264	5.69 217	2.34 292	2.93 204	2.40 168	0.43 262	2.56 301	4.64 294	11.45 327	7.53 302	13.44 305

AnyNet_C32	5.68 301	1.96 276	2.91 292	1.78 267	2.71 294	3.17 287	5.76 312	4.31 297	12.56 332	3.07 279	7.17 310	4.22 248	1.70 265	2.19 317	8.22 325	5.98 325	5.69 314	4.43 327	12.45 293	2.93 302	9.72 335	8.57 336	1.84 307	3.46 313	6.24 311	9.82 323	6.26 284	14.21 306

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 309	3.59 306	1.09 231	9.20 315	3.71 305	7.69 308	7.51 320	10.81 328	8.52 325	4.93 324	4.20 279	16.73 307	9.30 308	5.45 333	8.09 320	3.29 261	1.80 265	1.13 262	18.77 312	2.10 288	6.48 301	7.49 326	3.17 323	1.74 290	12.06 331	14.29 337	9.71 313	14.36 307

ADCPNet	6.67 304	1.97 277	3.86 302	2.75 282	6.19 320	3.07 284	7.60 321	5.21 312	8.03 323	3.82 306	7.92 314	5.17 260	13.78 321	2.98 321	8.10 321	6.12 328	4.35 305	2.04 302	18.50 311	4.74 318	7.04 312	7.43 325	2.98 318	1.91 292	8.96 323	14.04 336	7.02 297	14.47 308

ITSA-stereo	5.15 293	2.22 286	1.65 266	8.76 314	3.63 303	0.95 252	1.93 278	4.42 299	3.38 298	4.33 316	7.98 315	9.94 289	12.44 317	3.01 322	6.17 303	5.02 309	3.28 290	1.93 299	8.63 258	1.99 284	5.29 282	5.96 300	1.38 303	3.33 310	4.43 292	7.25 299	4.95 259	14.86 309

ACVNet_1	26.74 349	42.56 351	14.81 347	66.86 362	48.56 357	65.11 365	82.56 371	15.95 341	8.17 324	11.16 344	5.65 295	32.31 327	25.19 334	93.82 364	7.38 312	2.02 197	15.91 343	6.16 340	34.50 337	10.98 340	8.17 327	6.10 305	59.12 360	5.79 332	19.06 342	9.75 322	9.37 310	15.02 310

ADCMid	6.83 306	4.46 314	4.95 312	2.16 277	4.31 308	5.71 300	7.29 318	8.83 322	12.78 334	3.11 280	8.10 318	9.83 288	9.65 311	2.84 318	8.51 328	5.42 317	4.68 308	2.83 314	18.87 315	3.22 307	7.09 314	7.70 330	5.37 329	2.33 298	5.12 303	8.71 315	5.21 265	15.24 311

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 313	1.51 265	5.87 320	4.30 297	3.26 299	2.82 283	6.81 316	3.68 284	3.59 302	4.81 322	10.18 333	66.20 364	11.63 314	7.70 337	5.97 297	5.06 310	4.49 307	5.33 333	18.36 310	2.64 297	7.91 323	8.42 335	0.92 293	3.39 312	4.34 290	8.02 309	6.20 283	15.61 312

FAT-Stereo	7.20 308	2.13 285	8.68 336	7.00 307	11.87 333	5.95 301	3.19 295	7.26 319	3.52 301	5.84 328	13.06 337	18.26 310	8.49 306	1.41 309	8.81 332	6.34 330	3.65 296	4.07 323	15.49 300	6.21 324	6.75 306	6.94 319	0.74 288	4.80 328	2.92 270	7.26 300	7.50 301	16.30 313

ADCS	9.93 315	5.64 320	4.82 308	3.95 294	6.05 318	6.17 302	5.70 311	9.47 324	15.68 339	4.19 312	7.98 315	12.91 300	17.41 323	3.94 329	10.52 343	11.68 355	10.14 328	7.14 342	24.46 327	8.67 335	13.95 352	13.00 357	2.94 316	6.15 334	9.75 326	17.65 345	10.70 316	17.41 314

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 321	10.59 331	6.33 324	17.49 325	6.29 321	7.85 311	10.69 327	18.03 345	23.43 355	11.13 343	4.86 289	14.66 303	5.81 296	9.65 340	9.78 338	5.91 323	3.18 288	5.17 331	39.06 343	7.03 328	7.92 324	9.81 343	7.04 330	7.22 340	14.77 334	8.85 316	6.40 286	17.43 315

PSMNet_ROB	31.36 353	48.75 360	16.32 351	64.48 359	46.97 354	60.77 354	61.30 352	19.02 348	20.70 353	27.57 362	24.90 362	41.43 340	42.18 356	83.15 353	13.95 354	4.06 284	17.90 346	5.94 338	42.51 349	15.37 347	11.21 339	9.54 342	57.95 357	14.27 357	29.64 351	19.74 347	29.38 347	17.81 316

AMNet	6.77 305	3.87 310	2.62 289	4.00 295	5.86 316	6.75 303	3.31 298	2.51 225	2.47 287	3.44 294	6.68 306	9.34 287	2.05 268	7.44 335	4.79 266	9.81 351	13.48 340	7.65 343	7.95 254	7.83 331	11.47 342	7.62 329	2.74 315	4.18 319	5.52 306	8.25 311	13.24 323	17.97 317

S-Stereo	9.11 314	1.88 275	3.41 297	7.93 311	7.92 324	12.47 322	19.24 336	5.20 311	6.26 317	6.18 332	20.72 359	29.27 323	7.13 302	0.65 281	9.55 337	7.50 342	3.80 298	5.87 337	17.77 306	6.30 325	6.21 296	7.52 327	12.23 341	6.88 337	2.77 267	6.68 297	6.74 293	18.03 318

otaku	21.36 341	42.67 352	7.67 328	62.47 354	41.26 351	63.18 360	49.95 348	6.15 318	4.57 312	10.22 341	1.83 246	32.26 326	9.33 309	65.85 350	4.60 255	1.61 153	7.10 321	1.41 275	36.88 340	7.74 330	7.03 311	5.98 302	54.87 354	2.69 304	8.31 320	9.47 320	13.48 326	18.26 319

ACVNet-4b	26.61 348	42.01 350	11.61 340	69.47 366	47.43 355	69.50 368	76.65 366	10.80 327	9.82 329	15.00 355	1.59 234	58.27 357	9.88 312	93.43 363	4.75 263	1.87 181	13.94 341	5.15 330	32.30 333	13.54 343	7.25 318	5.67 288	58.95 359	4.34 324	12.13 332	9.30 317	15.06 329	18.72 320

SQANet	17.87 332	31.68 347	5.41 315	57.78 348	33.35 345	57.44 349	39.25 346	4.37 298	1.73 275	4.89 323	1.53 232	30.38 324	5.54 294	56.25 348	3.78 220	1.32 122	5.20 311	1.48 280	29.72 329	1.71 269	6.45 300	5.45 280	54.26 353	1.90 291	4.80 296	8.48 312	9.52 311	18.82 321

MFN_U_SF_RVC	10.34 319	6.17 324	3.69 301	9.55 316	5.13 312	12.52 323	10.34 326	12.25 331	7.05 319	12.23 349	14.31 342	22.82 314	13.03 318	8.82 338	11.37 348	4.87 304	3.83 301	3.31 319	39.34 344	5.97 323	8.56 331	8.81 337	1.45 305	6.40 336	9.49 325	8.57 313	9.56 312	19.71 322

AnyNet_C01	12.12 325	6.13 323	5.39 314	6.24 303	6.03 317	5.20 297	9.20 324	12.30 332	16.87 344	5.85 329	9.03 327	26.16 319	18.91 326	4.53 332	11.14 347	12.98 356	16.27 344	15.82 361	34.24 336	10.36 339	16.44 356	13.34 359	7.06 331	6.93 339	11.61 330	9.46 319	9.77 314	19.91 323

RainbowNet	27.62 351	45.59 354	16.83 352	69.42 365	46.28 353	68.08 367	69.73 361	9.87 325	3.31 297	17.67 356	2.40 251	45.29 344	28.15 338	91.67 358	11.05 346	3.10 255	10.99 331	5.02 329	43.52 350	16.90 352	8.37 328	6.69 315	58.54 358	4.55 325	13.10 333	12.31 329	16.72 332	20.53 324

Ntro	22.77 344	41.10 349	9.75 338	63.11 357	42.85 352	62.03 358	56.57 351	8.43 321	6.55 318	12.02 348	2.06 248	33.43 329	6.53 299	75.01 352	4.99 274	1.38 130	7.98 325	2.25 305	37.75 341	9.51 337	6.94 310	6.04 304	55.49 355	3.02 305	10.71 328	14.77 338	13.49 327	21.09 325

FBW_ROB	7.98 310	9.24 328	5.57 317	20.21 330	8.25 326	12.08 321	8.09 323	4.92 307	1.58 271	3.30 286	5.15 292	13.88 301	3.03 284	7.45 336	6.23 304	1.49 141	2.89 285	0.79 224	33.18 335	1.93 282	5.24 280	4.40 249	9.43 337	8.29 343	4.88 299	7.69 303	4.88 256	21.40 326

DPSNet	14.25 330	3.23 304	1.83 275	7.63 309	7.22 323	10.44 318	4.19 303	5.68 314	8.64 326	4.20 314	3.75 273	72.37 369	26.68 336	4.43 331	10.42 340	10.25 354	10.56 329	8.02 344	58.50 367	8.44 334	11.36 340	8.93 338	16.95 345	10.34 348	18.62 341	15.80 340	14.33 328	21.91 327

RTS	5.53 298	1.46 262	0.94 223	0.90 240	1.73 276	4.08 292	4.63 307	2.53 227	3.41 299	2.79 267	1.70 241	8.18 281	1.27 260	0.72 283	7.83 315	4.87 304	7.37 323	2.34 308	18.33 308	2.92 300	4.78 258	5.88 294	1.04 296	1.31 281	6.74 314	22.88 355	6.66 291	22.00 328

RTSA	5.53 298	1.46 262	0.94 223	0.90 240	1.73 276	4.08 292	4.63 307	2.53 227	3.41 299	2.79 267	1.70 241	8.18 281	1.27 260	0.72 283	7.83 315	4.87 304	7.37 323	2.34 308	18.33 308	2.92 300	4.78 258	5.88 294	1.04 296	1.31 281	6.74 314	22.88 355	6.66 291	22.00 328

LVE	39.30 362	48.25 359	30.12 365	73.97 372	64.66 369	64.57 362	77.85 367	28.17 362	23.72 356	37.91 368	35.79 366	37.41 334	49.58 363	95.15 375	12.46 350	5.89 322	24.18 354	12.87 357	53.55 362	26.04 364	13.99 353	13.05 358	69.20 372	25.62 363	43.97 367	29.71 366	40.99 361	22.41 330

MDST_ROB	10.13 317	16.70 337	3.04 294	29.06 335	9.34 329	20.66 333	5.02 310	5.90 315	1.98 282	3.16 283	2.70 259	11.22 294	28.15 338	0.18 225	6.30 305	1.37 129	1.21 239	0.34 150	7.74 250	1.01 235	4.67 256	3.95 227	1.92 309	1.94 294	26.55 348	19.78 348	37.02 357	22.50 331

PWC_ROB	7.15 307	1.85 274	5.57 317	0.85 237	1.17 257	1.95 273	4.77 309	2.56 231	17.27 347	3.83 307	7.66 313	4.97 254	39.20 351	0.81 289	8.35 327	4.96 308	6.51 318	4.27 324	15.99 301	4.39 313	7.48 320	7.59 328	0.53 274	4.79 327	2.74 265	2.63 231	7.01 296	23.26 332

SANet	10.32 318	4.15 312	6.27 323	5.51 299	5.49 314	8.58 315	2.27 283	15.41 339	13.03 336	2.83 270	9.09 328	60.35 359	25.50 335	2.93 320	8.06 319	3.02 249	7.05 319	3.86 322	11.43 289	3.25 308	5.27 281	5.02 268	2.60 314	7.27 341	11.08 329	12.57 330	13.36 324	23.31 333

G-Net	10.87 320	4.96 318	9.71 337	3.77 291	4.24 307	7.37 307	2.01 279	10.08 326	15.80 341	4.95 325	15.59 346	48.52 349	9.05 307	0.58 276	8.11 323	8.67 346	5.49 312	4.42 326	23.80 325	15.66 348	8.01 325	8.23 333	3.06 322	5.14 329	6.15 310	13.92 335	22.56 338	23.75 334

SPS-STEREO	20.13 339	14.92 334	11.88 341	19.84 329	20.39 336	18.24 331	9.27 325	16.06 342	19.74 350	19.91 358	20.06 358	33.66 331	37.68 350	7.23 334	13.17 353	16.66 362	26.75 360	16.01 362	32.30 333	23.65 359	30.25 371	22.84 369	13.67 342	13.47 356	16.56 338	15.26 339	29.55 348	24.45 335
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 324	15.35 335	4.54 305	19.02 328	8.08 325	18.74 332	10.83 328	12.03 329	7.24 320	3.01 276	6.09 302	36.06 333	23.95 331	0.75 286	4.47 246	1.51 145	3.60 295	0.75 221	20.06 317	1.60 265	4.23 244	1.65 129	1.36 302	3.34 311	25.09 346	20.48 350	34.27 355	25.03 336

LRCNet_RVC	60.25 373	73.90 377	44.96 374	94.13 377	95.20 378	91.02 378	85.32 375	54.56 372	36.51 360	98.66 378	73.01 376	91.80 379	67.46 376	96.60 378	33.95 368	18.60 366	69.32 376	51.86 375	94.53 377	64.28 377	31.29 372	22.24 368	94.67 377	54.29 377	19.85 343	10.16 325	33.16 351	25.34 337

pmcnn	8.05 311	2.96 300	2.25 280	6.23 302	5.03 311	6.98 305	4.33 305	4.70 304	2.02 283	4.19 312	9.20 330	19.11 311	20.39 329	0.73 285	7.05 308	6.73 332	6.29 317	4.51 328	22.54 322	4.66 317	9.62 333	5.08 269	4.46 327	4.23 320	5.99 308	5.22 281	17.26 334	25.55 338

CBMV	5.52 297	3.65 308	1.32 247	3.46 289	2.86 297	2.04 276	0.41 235	3.64 283	2.63 292	4.09 311	2.36 250	14.13 302	3.70 290	0.57 273	7.16 309	6.19 329	4.26 304	2.36 310	8.76 260	1.44 258	6.43 299	4.53 254	0.54 275	5.62 330	4.85 298	6.08 291	19.41 336	26.62 339
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MonStereo1	29.98 352	43.13 353	15.45 350	62.83 355	50.21 363	57.60 350	67.21 355	18.37 346	19.83 352	11.70 347	18.17 354	62.56 363	43.75 357	93.03 362	7.82 314	4.11 285	18.02 347	8.91 348	40.36 346	13.70 344	10.83 337	8.27 334	61.68 366	4.04 318	10.22 327	5.85 290	24.40 341	27.43 340

SGM+DAISY	20.91 340	16.10 336	12.43 342	22.81 332	21.80 337	24.45 336	18.63 335	17.89 344	12.77 333	18.42 357	19.55 356	30.39 325	40.48 352	11.67 342	12.56 351	15.10 360	25.73 357	12.69 355	34.93 338	21.56 357	26.12 368	22.15 367	21.16 346	12.73 353	17.44 339	13.30 333	33.35 353	28.26 341

SGM_RVC	10.08 316	10.50 330	3.60 300	16.68 324	8.80 327	14.87 326	7.11 317	9.19 323	6.25 316	4.06 310	7.33 311	24.89 317	18.29 325	0.57 273	4.57 253	1.98 195	3.30 292	1.17 265	20.75 318	2.20 289	4.80 261	2.23 157	2.29 310	3.65 315	17.68 340	13.31 334	33.30 352	28.67 342
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
edge stereo	11.35 322	6.83 325	10.52 339	14.06 322	12.00 334	16.55 329	12.81 330	12.42 333	7.44 321	6.06 330	15.12 345	38.81 337	17.75 324	1.25 303	7.59 313	7.29 339	5.73 315	3.11 316	25.18 328	4.53 314	6.71 304	8.01 332	4.16 325	3.71 316	8.94 322	7.65 302	13.41 325	28.72 343

STTRV1_RVC		2.31 289	1.06 230	5.61 301	1.39 266	5.42 299	2.59 290	3.68 284	3.77 303	4.47 319	4.40 283	16.44 306	20.14 328	1.02 294	9.83 339	3.26 260	18.06 348	0.81 231		11.45 342	18.05 360	6.27 309		4.23 320	6.12 309	7.90 307	11.99 320	28.90 344

Dean	42.92 364	51.28 363	31.30 366	76.75 373	64.32 368	79.06 377	83.43 373	42.61 366	43.67 363	35.18 367	22.58 361	60.75 360	56.83 372	94.89 372	13.15 352	4.20 286	27.88 361	12.35 353	63.72 370	28.96 367	9.62 333	7.74 331	59.21 361	22.07 361	48.58 370	35.91 370	53.04 371	29.88 345

ACVNet_2	32.06 354	47.10 356	20.06 356	67.26 364	49.84 362	64.97 363	85.15 374	28.04 361	14.34 338	14.44 352	8.02 317	51.06 353	30.19 341	92.01 361	8.75 331	2.50 228	19.20 349	5.27 332	50.34 356	16.10 349	8.16 326	5.63 287	57.79 356	13.22 355	36.40 361	13.10 332	24.92 342	31.82 346

DispFullNet	26.27 347	39.81 348	17.89 354	52.75 347	38.74 349	45.03 348	55.21 350	13.74 336	12.89 335	13.75 351	9.88 332	43.75 343	32.46 345	86.51 355	11.01 345	13.68 357	29.48 365	16.23 363	51.78 360	14.64 346	13.87 351	10.46 346	14.59 343	6.22 335	8.62 321	8.03 310	16.08 331	32.10 347

MeshStereo	13.21 329	10.28 329	5.53 316	24.29 334	14.71 335	17.26 330	7.30 319	12.03 329	7.47 322	4.66 321	9.13 329	38.56 336	29.80 340	0.45 268	9.43 336	7.37 341	3.76 297	2.44 311	18.85 314	2.41 294	12.93 349	7.18 321	1.21 300	5.79 332	22.04 344	16.38 341	33.15 350	32.34 348
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
LSM0	22.48 343	6.09 322	4.65 306	14.89 323	10.39 331	16.43 328	13.29 331	23.38 353	15.69 340	14.75 353	18.69 355	35.79 332	33.70 347	0.93 292	73.52 376	85.94 376	13.36 339	5.62 335	55.67 365	16.83 351	21.95 365	18.82 363	4.28 326	8.01 342	16.44 337	16.43 342	28.65 345	32.66 349

PVD	12.14 326	5.88 321	8.51 335	7.70 310	6.65 322	10.05 317	6.16 314	21.11 351	19.74 350	3.44 294	8.69 324	16.07 305	27.50 337	2.86 319	8.93 333	7.52 343	11.20 332	6.11 339	24.24 326	6.83 327	11.08 338	11.21 352	1.11 299	5.71 331	15.30 336	21.90 353	17.71 335	34.49 350

STStereo	19.12 333	25.20 343	16.96 353	40.13 345	26.93 343	32.21 341	21.77 339	19.35 349	16.49 343	7.75 336	17.60 350	46.83 347	36.96 349	1.06 298	8.10 321	2.99 248	3.81 299	1.57 283	31.85 332	5.18 320	6.77 308	5.31 272	3.04 321	9.71 347	29.57 350	23.01 357	40.22 359	35.81 351

MFMNet_re	16.26 331	13.95 333	7.70 330	24.27 333	9.34 329	33.99 343	17.43 332	12.42 333	19.62 349	10.23 342	13.58 340	39.02 338	13.47 319	1.40 308	10.73 344	10.12 352	29.43 364	12.22 352	31.31 331	10.07 338	17.19 357	9.15 339	8.44 334	9.02 345	8.97 324	5.68 288	24.08 340	36.04 352

WAO-7	27.19 350	31.49 346	25.61 362	33.41 337	34.55 347	21.90 335	27.96 341	47.14 370	47.22 368	29.27 363	38.50 368	41.69 341	40.59 355	12.37 343	31.37 367	17.44 363	15.34 342	8.53 345	46.18 351	20.63 356	9.79 336	10.78 348	3.30 324	33.50 369	22.38 345	21.79 352	23.87 339	37.39 353

MADNet+	19.30 336	7.92 326	15.32 348	17.51 326	11.42 332	8.09 313	18.41 334	28.03 360	17.21 346	12.46 350	12.08 335	33.63 330	30.37 342	9.62 339	18.64 360	14.89 359	25.78 358	10.10 351	40.05 345	16.50 350	17.34 358	12.76 356	9.48 339	18.60 359	35.02 360	20.22 349	21.19 337	38.41 354

PWCK	38.25 360	63.47 369	23.98 361	73.60 371	41.23 350	60.98 355	51.31 349	54.00 371	35.86 359	26.51 361	39.23 369	62.00 362	46.09 359	26.43 346	14.46 357	9.53 350	30.80 366	12.71 356	83.96 376	28.46 366	23.42 366	13.60 360	47.98 352	30.51 368	34.48 358	27.91 362	31.53 349	38.61 355

ELAS_RVC	19.26 334	19.85 340	14.31 345	33.92 338	22.40 338	33.39 342	19.24 336	15.07 337	10.89 331	8.20 337	17.30 349	54.84 356	32.79 346	3.23 325	8.72 330	3.46 273	11.25 333	6.19 341	19.97 316	7.86 332	12.63 347	12.02 355	9.45 338	10.70 349	30.22 352	22.17 354	41.23 363	38.75 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	33.95 356	47.85 357	23.39 358	61.17 350	49.33 360	61.76 356	67.81 356	27.05 355	35.73 357	10.03 339	14.78 343	45.47 345	40.48 352	93.88 365	14.40 355	7.26 337	20.70 350	8.75 346	47.06 352	20.52 354	11.86 344	10.05 344	59.37 362	11.73 351	41.46 364	17.26 343	27.54 343	39.89 357

IMH-64	33.95 356	47.85 357	23.39 358	61.17 350	49.33 360	61.76 356	67.81 356	27.05 355	35.73 357	10.03 339	14.78 343	45.47 345	40.48 352	93.88 365	14.40 355	7.26 337	20.70 350	8.75 346	47.06 352	20.52 354	11.86 344	10.05 344	59.37 362	11.73 351	41.46 364	17.26 343	27.54 343	39.89 357

ELAS	19.48 337	22.90 342	14.50 346	35.26 340	24.25 342	31.48 340	19.80 338	16.72 343	15.91 342	7.71 335	15.62 347	48.88 350	30.47 343	3.20 324	9.19 334	3.39 269	10.97 330	5.79 336	21.49 320	6.53 326	11.69 343	11.90 354	9.30 335	9.63 346	32.86 354	24.17 358	41.19 362	41.31 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	35.14 358	49.00 361	23.80 360	61.52 352	49.14 359	63.04 359	67.99 358	27.86 359	38.05 361	11.18 345	14.22 341	49.01 351	53.30 370	93.93 367	14.60 358	7.08 336	21.66 352	9.65 350	47.64 354	22.22 358	11.39 341	9.32 340	59.41 364	12.98 354	40.95 363	19.12 346	29.12 346	41.73 360

WAO-6	36.54 359	46.81 355	19.38 355	60.03 349	52.14 364	58.04 351	63.77 353	27.20 357	42.09 362	33.11 366	17.67 351	42.19 342	50.09 366	89.85 356	29.06 365	18.00 365	22.89 353	12.66 354	41.03 348	25.00 361	19.25 361	17.73 361	34.12 348	17.43 358	42.37 366	25.35 359	36.73 356	42.55 361

notaker	49.83 367	63.78 370	33.18 367	70.81 369	66.40 370	70.73 370	78.98 369	45.33 369	64.15 373	43.75 371	59.49 373	60.26 358	51.62 368	93.99 368	46.45 371	31.86 370	34.38 368	24.64 367	65.77 372	41.22 372	24.40 367	24.26 371	68.58 371	39.92 372	26.43 347	29.62 365	38.96 358	46.51 362

BEATNet-Init1	23.62 346	27.86 344	13.22 344	44.78 346	23.54 339	38.58 346	23.96 340	18.57 347	18.15 348	9.17 338	13.26 338	47.63 348	48.00 362	3.29 326	12.31 349	9.22 348	7.35 322	5.48 334	48.70 355	19.34 353	12.33 346	11.24 353	7.11 333	11.28 350	33.76 356	21.63 351	60.52 376	47.50 363

MANE	19.83 338	17.14 338	15.43 349	34.46 339	23.74 340	25.27 337	17.85 333	19.50 350	17.04 345	6.13 331	12.40 336	41.03 339	35.23 348	3.36 328	7.87 317	8.98 347	7.09 320	29.77 370	21.81 321	3.71 311	9.51 332	5.54 284	2.50 312	8.83 344	34.12 357	27.95 363	51.25 370	47.85 364

JetBlue	32.19 355	30.24 345	35.83 370	39.74 344	34.14 346	43.67 347	35.54 344	29.41 364	45.70 366	14.86 354	8.65 323	79.62 374	19.51 327	25.38 345	15.92 359	16.55 361	38.70 370	25.92 369	35.72 339	25.05 362	29.56 370	23.18 370	32.21 347	26.78 365	30.47 353	28.96 364	48.44 368	49.33 365

TorneroNet	39.82 363	53.94 364	26.20 363	66.81 361	49.07 358	65.07 364	70.90 362	26.31 354	46.32 367	24.07 360	20.96 360	67.36 367	52.11 369	94.83 371	18.77 361	9.35 349	24.89 356	16.30 364	53.07 361	24.04 360	13.64 350	11.04 351	61.85 367	22.68 362	36.84 362	25.85 360	42.63 364	50.33 366

KSHMR	56.45 371	73.76 376	53.18 375	81.77 376	70.47 372	77.94 376	83.01 372	67.07 377	54.37 372	56.94 375	54.51 372	61.36 361	46.54 360	94.90 373	59.43 374	44.62 373	39.11 371	36.00 372	64.69 371	47.55 373	28.73 369	19.90 364	65.78 370	55.97 378	49.71 371	33.30 367	50.13 369	53.27 367

TorneroNet-64	38.80 361	50.14 362	23.16 357	63.45 358	47.59 356	63.57 361	68.85 359	27.44 358	44.99 364	21.03 359	13.47 339	69.75 368	56.51 371	94.74 369	18.85 362	8.54 345	26.03 359	15.59 360	53.93 364	25.94 363	12.81 348	10.53 347	61.35 365	21.98 360	33.37 355	26.73 361	33.93 354	53.30 368

LE_ROB	22.46 342	10.87 332	12.67 343	32.44 336	37.93 348	31.36 338	33.43 343	23.22 352	21.14 354	6.73 334	17.81 352	52.15 354	50.94 367	1.56 312	6.43 306	2.92 245	3.14 287	1.46 277	30.14 330	8.43 333	7.23 317	4.28 243	7.08 332	25.69 364	34.50 359	36.15 371	53.30 372	53.30 368

DPSimNet_ROB	58.77 372	55.98 365	59.21 376	62.88 356	73.92 376	60.20 353	64.84 354	28.34 363	91.63 378	80.59 376	52.65 371	74.49 372	47.24 361	90.64 357	55.91 373	45.99 374	54.62 374	42.30 373	68.03 373	59.25 376	51.18 375	59.54 375	44.54 349	45.19 374	44.85 368	61.56 376	56.15 373	55.05 370

WAO-8	44.25 365	56.07 366	34.81 368	70.40 368	61.11 365	71.92 371	71.92 363	43.60 367	48.93 369	32.20 364	26.30 363	67.35 365	49.97 364	91.99 359	26.69 363	19.01 368	29.42 362	13.46 358	51.63 358	37.17 370	16.32 354	10.83 349	44.60 350	27.68 366	53.45 374	35.23 368	47.57 366	55.24 371

Venus	44.25 365	56.07 366	34.81 368	70.38 367	61.11 365	71.92 371	71.92 363	43.60 367	48.93 369	32.20 364	26.30 363	67.35 365	49.97 364	91.99 359	26.69 363	19.01 368	29.42 362	13.46 358	51.63 358	37.17 370	16.32 354	10.83 349	44.60 350	27.68 366	53.45 374	35.23 368	47.57 366	55.24 371

MADNet++	76.54 376	72.15 375	83.11 379	61.53 353	81.21 377	58.42 352	69.47 360	68.24 378	78.58 377	85.63 377	92.37 378	80.60 375	85.04 377	36.71 347	81.19 377	89.82 377	88.15 377	69.64 376	82.54 375	91.39 378	92.32 377	93.48 378	65.75 369	90.26 380	59.09 378	74.29 378	74.25 378	61.32 373

ktn	52.79 369	63.82 371	30.11 364	66.93 363	72.48 375	66.28 366	78.41 368	39.02 365	71.70 375	45.89 373	67.47 375	52.57 355	45.22 358	95.33 376	48.59 372	35.19 371	41.05 372	31.49 371	60.62 368	36.06 369	32.70 373	35.82 373	63.06 368	38.69 370	45.38 369	41.08 372	57.93 374	62.41 374

JetRed	62.68 375	71.30 374	68.71 377	66.70 360	63.10 367	69.94 369	74.63 365	66.20 376	66.87 374	41.55 369	36.99 367	80.77 376	12.41 316	62.44 349	66.90 375	66.45 375	65.00 375	75.57 378	62.84 369	53.56 375	77.95 376	72.78 376	73.29 375	48.99 375	55.75 377	62.99 377	66.04 377	62.58 375

HanzoNet	60.55 374	68.65 373	42.85 372	71.08 370	71.43 374	71.96 373	79.15 370	59.75 373	75.19 376	45.14 372	74.83 377	74.50 373	63.75 375	96.51 377	43.02 370	39.58 372	52.48 373	47.20 374	75.57 374	51.40 374	44.83 374	44.21 374	72.81 374	39.33 371	54.31 376	50.20 374	60.45 375	64.70 376

UNDER WATER-64	53.24 370	62.47 368	43.72 373	79.20 375	70.94 373	76.00 375	87.61 377	65.70 375	45.62 365	52.26 374	61.76 374	72.47 370	58.44 374	94.91 374	30.75 366	17.95 364	34.62 369	25.80 368	53.84 363	26.41 365	19.77 363	21.35 365	75.52 376	44.10 373	50.84 372	55.27 375	40.93 360	69.21 377

UNDER WATER	52.38 368	65.77 372	42.25 371	77.68 374	67.77 371	74.59 374	85.69 376	61.52 374	50.72 371	41.81 370	48.33 370	74.09 371	57.87 373	94.82 370	34.80 369	18.86 367	33.89 367	24.15 366	57.03 366	29.54 368	19.73 362	18.75 362	69.48 373	49.19 376	52.93 373	49.45 373	44.09 365	69.45 378

SAMSARA	19.29 335	2.55 292	5.07 313	4.09 296	3.44 302	3.26 288	4.38 306	15.32 338	9.58 328	4.44 318	5.63 294	8.73 283	24.82 332	3.30 327	10.45 342	6.81 333	5.49 312	3.46 321	21.26 319	4.77 319	17.96 359	24.74 372	0.82 290	4.77 326	80.12 379	91.25 379	77.91 379	76.45 379

AVERAGE_ROB	98.95 379	100.00 382	99.79 382	100.00 379	100.00 380	100.00 382	100.00 382	100.00 383	100.00 382	100.00 381	100.00 384	100.00 384	100.00 382	100.00 381	99.77 382	99.85 381	100.00 383	100.00 383	100.00 381	100.00 383	98.12 381	99.51 381	100.00 380	100.00 384	93.43 382	93.75 381	94.35 382	93.16 380

MEDIAN_ROB	97.56 378	99.08 379	98.39 380	100.00 379	99.99 379	100.00 382	100.00 382	99.49 381	98.31 379	100.00 381	99.95 382	97.97 380	96.05 378	99.97 380	99.41 380	98.43 379	98.53 379	98.66 379	99.88 380	97.95 379	93.38 379	96.45 380	100.00 380	97.23 381	86.96 380	92.33 380	89.80 380	95.90 381

HaxPig	98.97 380	100.00 382	98.94 381	100.00 379	100.00 380	99.99 381	100.00 382	99.99 382	99.97 381	100.00 381	99.99 383	100.00 384	99.95 381	100.00 381	99.56 381	99.43 380	99.97 382	99.57 380	100.00 381	100.00 383	97.25 380	96.32 379	99.99 379	99.98 383	89.17 381	99.51 382	94.19 381	98.51 382

PML	96.14 377	100.00 382	82.26 378	100.00 379	100.00 380	100.00 382	99.16 381	100.00 383	98.98 380	100.00 381	95.95 379	99.91 383	100.00 382	98.52 379	94.87 378	92.63 378	90.73 378	73.63 377	100.00 381	98.25 380	92.56 378	85.93 377	97.80 378	98.67 382	96.15 383	99.98 383	100.00 383	99.92 383

fast-reg	100.00 385	100.00 382	100.00 383	100.00 379	100.00 380	100.00 382	100.00 382	100.00 383	100.00 382	100.00 381	100.00 384	100.00 384	100.00 382	100.00 381	100.00 385	100.00 382	100.00 383	100.00 383	100.00 381	100.00 383	100.00 384	100.00 384	100.00 380	100.00 384	100.00 384	100.00 384	100.00 383	100.00 384

FlowAnything	100.00 385	100.00 382	100.00 383	100.00 379	100.00 380	100.00 382	100.00 382	100.00 383	100.00 382	100.00 381	100.00 384	100.00 384	100.00 382	100.00 381	100.00 385	100.00 382	100.00 383	100.00 383	100.00 381	100.00 383	100.00 384	100.00 384	100.00 380	100.00 384	100.00 384	100.00 384	100.00 383	100.00 384

CasAABBNet	100.00 385	100.00 382	100.00 383	100.00 379	100.00 380	100.00 382	100.00 382	100.00 383	100.00 382	100.00 381	100.00 384	100.00 384	100.00 382	100.00 381	100.00 385	100.00 382	100.00 383	100.00 383	100.00 381	100.00 383	100.00 384	100.00 384	100.00 380	100.00 384	100.00 384	100.00 384	100.00 383	100.00 384

DPSMNet_ROB	99.53 382	99.78 381	100.00 383	100.00 379	100.00 380	100.00 382	100.00 382	99.17 379	100.00 382	99.31 379	99.63 380	91.42 378	99.14 380	100.00 381	99.94 383	100.00 382	99.82 380	99.99 381	99.62 379	99.99 381	99.79 382	99.66 382	100.00 380	100.00 384	100.00 384	100.00 384	100.00 383	100.00 384

DGTPSM_ROB	99.52 381	99.77 380	100.00 383	100.00 379	100.00 380	100.00 382	100.00 382	99.17 379	100.00 382	99.31 379	99.64 381	91.36 377	99.13 379	100.00 381	99.94 383	100.00 382	99.82 380	99.99 381	99.53 378	99.99 381	99.80 383	99.66 382	100.00 380	100.00 384	100.00 384	100.00 384	100.00 383	100.00 384

DPSM_ROB	99.92 383	100.00 382	100.00 383	100.00 379	100.00 380	98.97 379	98.99 379	100.00 383	100.00 382	100.00 381	100.00 384	99.90 381	100.00 382	100.00 381	100.00 385	100.00 382	100.00 383	100.00 383	100.00 381	100.00 383	100.00 384	100.00 384	100.00 380	100.00 384	100.00 384	100.00 384	100.00 383	100.00 384

DPSM	99.92 383	100.00 382	100.00 383	100.00 379	100.00 380	98.97 379	98.99 379	100.00 383	100.00 382	100.00 381	100.00 384	99.90 381	100.00 382	100.00 381	100.00 385	100.00 382	100.00 383	100.00 383	100.00 381	100.00 383	100.00 384	100.00 384	100.00 380	100.00 384	100.00 384	100.00 384	100.00 383	100.00 384

ASD4																								86.17 379

Low-res two-view benchmark