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

111111	0.13 17	0.02 1	0.03 25	0.01 13	0.02 21	0.10 127	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.01 85	0.18 42	0.05 44	0.01 42	0.85 32	0.48 23	0.05 35	0.06 37	0.33 43	0.02 13	0.20 33	0.84 74	0.00 1	0.01 18	0.02 32	0.05 61	0.02 11	0.00 1

WQFJA1	0.20 42	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.95 210	0.00 1	1.19 200	0.13 24	2.47 249	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.01 6	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 6	0.00 1

WQFJX1	0.16 27	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 208	0.00 1	0.70 183	0.10 13	2.18 243	0.00 1	0.19 2	0.20 2	0.01 1	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.19 39	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 95	0.00 1	0.00 1	0.99 215	0.00 1	1.24 203	0.12 22	2.20 244	0.00 1	0.26 3	0.23 4	0.01 1	0.00 1	0.03 6	0.03 20	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.20 42	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 225	0.00 1	0.55 163	0.11 20	2.40 245	0.00 1	0.32 8	0.39 15	0.01 1	0.00 1	0.06 14	0.05 34	0.11 20	0.01 6	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.05 61	0.01 6	0.00 1

NLMM	0.21 46	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.95 210	0.00 1	1.19 200	0.13 24	2.48 250	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.01 6	0.09 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 6	0.00 1

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

NLSM1	0.22 48	0.03 2	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.01 12	1.11 222	0.00 1	1.22 202	0.13 24	2.41 247	0.00 1	0.33 9	0.35 14	0.01 1	0.00 1	0.04 8	0.05 34	0.05 5	0.14 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.13 17	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 194	0.00 1	0.45 156	0.10 13	1.89 239	0.00 1	0.18 1	0.11 1	0.01 1	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.03 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.08 9	0.03 2	0.03 25	0.01 13	0.07 58	0.05 111	0.00 1	0.01 12	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 34	0.00 1	0.68 23	0.55 30	0.02 11	0.00 1	0.11 21	0.19 90	0.12 22	0.15 29	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.01 20	0.01 6	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 32	0.03 2	0.05 30	0.02 27	0.02 21	0.10 127	0.00 1	0.01 12	0.03 27	0.00 1	0.07 107	0.18 42	0.03 24	0.01 42	0.89 33	0.54 29	0.04 29	0.08 53	0.50 54	0.02 13	0.15 28	0.67 65	0.00 1	0.01 18	0.02 32	0.01 20	1.27 88	0.00 1

ProNet	0.06 2	0.03 2	0.08 38	0.01 13	0.00 1	0.12 140	0.27 200	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.05 120	0.43 12	0.28 7	0.02 11	0.00 1	0.09 18	0.00 1	0.05 5	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.08 76	0.00 1	0.05 18	0.00 1

MonStereo	0.06 2	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 44	0.01 42	0.47 15	0.33 12	0.03 20	0.01 17	0.11 21	0.01 6	0.11 20	0.10 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.11 35	0.00 1

LG-Stereo	0.13 17	0.04 13	0.02 18	0.02 27	0.07 58	0.12 140	0.00 1	0.02 29	0.04 38	0.00 1	0.55 163	0.43 115	0.00 1	0.00 1	0.78 28	0.59 34	0.02 11	0.06 37	0.45 51	0.04 28	0.14 26	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 85	0.05 18	0.00 1

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

MM-Stereo_test2	0.13 17	0.04 13	0.07 33	0.00 1	0.02 21	0.02 79	0.00 1	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.02 18	0.00 1	0.76 25	0.59 34	0.07 48	0.05 32	0.18 31	0.28 128	0.29 45	0.53 56	0.01 66	0.01 18	0.08 76	0.20 105	0.04 16	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 7	0.04 13	0.08 38	0.00 1	0.01 14	0.03 95	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.03 24	0.00 1	0.55 17	0.45 19	0.04 29	0.00 1	0.18 31	0.06 40	0.07 10	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.08 78	0.05 18	0.00 1

Pointernet	0.06 2	0.04 13	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 117	0.18 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 107	0.10 13	0.01 6	0.00 1	0.31 7	0.33 12	0.02 11	0.00 1	0.04 8	0.06 40	0.10 16	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 16	0.18 103

AIO-Stereo	0.14 22	0.04 13	0.36 108	0.01 13	0.03 34	0.13 149	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.05 44	0.00 1	0.61 20	0.42 18	0.04 29	0.07 47	1.51 105	0.06 40	0.12 22	0.04 13	0.00 1	0.01 18	0.01 15	0.02 46	0.12 39	0.00 1

RAFT	0.18 32	0.04 13	0.33 86	0.02 27	0.00 1	0.12 140	0.12 177	0.94 133	0.01 6	0.70 152	0.00 1	0.17 34	0.00 1	0.01 42	0.57 18	0.46 20	0.03 20	0.00 1	0.06 14	0.21 101	0.14 26	0.50 51	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.27 58	0.00 1

RAFT + AFF	0.41 71	0.04 13	0.01 11	0.22 105	0.02 21	0.04 104	0.00 1	0.03 42	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.28 81	0.02 18	0.01 42	4.88 242	0.92 65	0.35 114	0.02 23	2.33 132	0.03 20	0.65 74	0.50 51	0.01 66	0.12 123	0.15 112	0.10 85	0.24 55	0.01 43

RYNet	0.45 78	0.04 13	0.00 1	0.02 27	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 38	0.07 95	0.00 1	0.05 4	0.12 82	0.00 1	4.77 236	0.60 36	0.10 57	1.00 227	0.35 45	0.01 6	0.21 37	0.04 13	0.00 1	0.02 35	0.08 76	3.06 210	1.39 90	0.13 96

BridgeDepth	0.06 2	0.05 23	0.01 11	0.03 41	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.00 1	0.00 1	0.51 16	0.40 17	0.01 1	0.01 17	0.13 25	0.02 13	0.22 38	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.03 14	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.31 60	0.05 23	0.34 92	0.11 87	0.15 90	0.17 174	0.01 68	0.06 61	0.04 38	1.15 180	0.00 1	0.18 42	0.08 60	0.01 42	1.50 58	0.89 60	0.04 29	0.17 82	1.19 92	0.08 53	0.57 67	0.82 72	0.02 89	0.05 64	0.03 44	0.02 46	0.75 74	0.01 43

MLG-Stereo_test1	0.09 12	0.05 23	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 174	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 44	0.00 1	0.75 24	0.56 31	0.03 20	0.04 27	0.17 30	0.03 20	0.10 16	0.31 36	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.07 25	0.00 1

GIP-stereo	0.18 32	0.05 23	0.13 44	0.02 27	0.03 34	0.16 164	0.02 102	0.06 61	0.03 27	0.00 1	0.26 135	0.31 89	0.05 44	0.01 42	1.03 39	0.57 32	0.06 43	0.01 17	0.26 40	0.29 129	0.38 52	0.81 71	0.07 145	0.02 35	0.03 44	0.09 82	0.21 48	0.00 1

RSM++	0.10 14	0.05 23	0.36 108	0.02 27	0.01 14	0.11 131	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.08 60	0.00 1	0.77 26	0.52 28	0.02 11	0.04 27	0.10 20	0.03 20	0.20 33	0.16 30	0.00 1	0.03 44	0.01 15	0.00 1	0.11 35	0.00 1

RSM	0.10 14	0.05 23	0.36 108	0.02 27	0.02 21	0.11 131	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.05 44	0.00 1	0.60 19	0.49 25	0.01 1	0.04 27	0.15 27	0.03 20	0.20 33	0.03 10	0.00 1	0.02 35	0.02 32	0.19 102	0.05 18	0.00 1

AANet_RVC	0.25 53	0.05 23	0.29 71	0.06 67	0.19 111	0.00 1	0.23 197	0.03 42	0.17 112	0.35 129	0.01 85	0.07 8	0.04 34	0.01 42	1.37 54	0.48 23	0.10 57	0.06 37	0.43 49	0.17 81	0.10 16	0.25 33	0.03 110	0.05 64	0.02 32	0.06 69	1.15 82	0.89 154

GEAStereo	0.16 27	0.06 30	0.32 77	0.03 41	0.03 34	0.16 164	0.00 1	0.03 42	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 68	0.01 6	0.01 42	0.92 34	0.51 26	0.05 35	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 41	0.48 47	0.00 1	0.04 55	0.18 118	0.00 1	0.21 48	0.00 1

gasm-f	0.16 27	0.06 30	0.32 77	0.03 41	0.03 34	0.16 164	0.00 1	0.03 42	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 68	0.01 6	0.01 42	0.92 34	0.51 26	0.05 35	0.07 47	0.51 56	0.13 68	0.27 41	0.48 47	0.00 1	0.04 55	0.18 118	0.00 1	0.21 48	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 9	0.06 30	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 174	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 44	0.00 1	0.80 29	0.60 36	0.02 11	0.04 27	0.15 27	0.03 20	0.08 11	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 20	0.07 25	0.00 1

LGtest1	0.40 70	0.06 30	0.35 97	0.03 41	0.13 81	0.16 164	0.01 68	0.08 70	0.13 97	0.04 91	0.89 189	0.20 61	0.15 92	0.00 1	1.69 73	1.30 107	0.18 78	0.29 113	0.66 65	0.23 108	0.52 63	3.25 184	0.05 131	0.08 100	0.04 56	0.02 46	0.22 51	0.01 43

GREAT-IGEV	0.14 22	0.06 30	0.30 72	0.02 27	0.01 14	0.15 159	0.00 1	0.02 29	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.06 54	0.00 1	0.77 26	0.57 32	0.02 11	0.05 32	0.19 33	0.26 119	0.16 30	0.39 42	0.02 89	0.03 44	0.02 32	0.00 1	0.60 68	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MoCha-V2	0.13 17	0.06 30	0.31 74	0.01 13	0.05 49	0.09 124	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.18 108	0.00 1	0.84 30	0.47 22	0.07 48	0.00 1	0.09 18	0.15 75	0.26 40	0.49 50	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.08 78	0.02 11	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 102	0.06 30	0.35 97	0.17 93	0.16 91	0.01 47	0.01 68	1.78 160	0.20 123	0.14 106	0.16 123	0.41 112	0.17 106	0.02 72	2.91 145	1.69 152	0.26 98	0.38 135	1.18 91	0.12 65	1.54 135	2.66 163	0.01 66	0.06 73	0.16 113	2.28 198	0.22 51	0.33 119

GASTEREO	0.18 32	0.07 37	0.35 97	0.03 41	0.01 14	0.14 150	0.00 1	0.03 42	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 83	0.01 42	1.05 40	0.70 45	0.07 48	0.07 47	0.11 21	0.21 101	0.08 11	0.44 46	0.10 157	0.03 44	0.02 32	0.75 154	0.15 44	0.00 1

MSCF	0.18 32	0.07 37	0.35 97	0.03 41	0.02 21	0.14 150	0.00 1	0.03 42	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 83	0.01 42	1.01 38	0.71 46	0.07 48	0.06 37	0.11 21	0.23 108	0.09 13	0.51 55	0.09 151	0.03 44	0.02 32	0.76 155	0.11 35	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 32	0.07 37	0.02 18	0.05 56	0.06 56	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.02 18	0.00 1	1.54 62	1.07 76	0.04 29	0.03 25	0.65 64	0.04 28	0.32 50	0.73 68	0.00 1	0.02 35	0.03 44	0.01 20	0.08 28	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
delet	0.19 39	0.07 37	0.25 61	0.06 67	0.04 44	0.02 79	0.02 102	0.01 12	0.04 38	0.34 125	0.00 1	0.10 13	0.03 24	0.02 72	1.36 53	0.46 20	0.16 73	0.05 32	0.13 25	0.05 34	0.13 24	0.18 31	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.01 20	1.41 91	0.02 57

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

TDLM	0.09 12	0.08 41	0.12 43	0.02 27	0.02 21	0.00 1	0.01 68	0.19 84	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.48 123	0.01 6	0.01 42	0.26 3	0.22 3	0.08 53	0.06 37	0.01 1	0.00 1	0.10 16	0.10 22	0.01 66	0.01 18	0.00 1	0.01 20	0.30 61	0.39 124

AIO-test2	0.06 2	0.09 43	0.01 11	0.00 1	0.09 67	0.04 104	0.01 68	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 34	0.00 1	0.45 13	0.25 6	0.02 11	0.00 1	0.03 6	0.03 20	0.05 5	0.06 19	0.00 1	0.16 146	0.05 63	0.01 20	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.27 55	0.09 43	0.36 108	0.24 115	0.05 49	0.09 124	0.00 1	0.03 42	0.05 49	0.00 1	0.28 137	0.19 55	0.15 92	0.00 1	1.24 48	0.84 55	0.12 61	0.10 59	0.29 41	0.18 84	0.42 55	1.05 89	0.02 89	0.05 64	0.01 15	0.01 20	1.54 95	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 22	0.09 43	0.03 25	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.05 49	0.24 117	0.00 1	0.08 9	0.02 18	0.01 42	1.28 50	1.00 71	0.03 20	0.02 23	0.05 12	0.04 28	0.31 49	0.34 39	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.00 1	0.05 18	0.00 1

SGD-Stereo	0.44 75	0.10 46	0.27 64	0.02 27	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.40 111	0.08 60	0.01 42	4.44 217	1.85 163	0.29 104	0.29 113	0.45 51	0.19 90	1.40 125	1.47 104	0.02 89	0.04 55	0.05 63	0.06 69	0.19 45	0.23 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 81	0.10 46	0.33 86	0.05 56	0.16 91	0.08 120	0.00 1	0.12 77	0.23 136	0.03 88	0.04 96	0.46 120	0.15 92	0.01 42	1.97 84	1.14 89	0.25 93	0.44 146	1.88 114	0.20 98	1.65 139	2.18 138	0.15 182	0.07 80	0.04 56	0.14 94	0.78 75	0.06 75

Occ-G	0.22 48	0.10 46	0.23 58	0.04 51	0.10 71	0.16 164	0.00 1	0.04 53	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.13 24	0.01 6	0.00 1	1.13 44	0.76 51	0.05 35	0.15 76	0.80 71	0.01 6	0.71 80	0.74 70	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.01 20	0.71 72	0.01 43

StereoVision	0.11 16	0.10 46	0.02 18	0.04 51	0.03 34	0.00 1	0.02 102	0.04 53	0.03 27	0.03 88	0.00 1	0.17 34	0.02 18	0.03 92	0.99 37	0.75 50	0.05 35	0.01 17	0.29 41	0.03 20	0.15 28	0.07 20	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.00 1	0.06 23	0.00 1

test_4	0.60 96	0.10 46	0.53 151	0.29 143	0.13 81	0.07 117	0.22 195	0.09 72	0.07 63	0.03 88	0.00 1	0.68 149	0.15 92	0.08 151	2.06 88	1.55 132	0.12 61	0.39 137	1.82 113	0.18 84	1.12 104	2.11 133	0.01 66	0.07 80	0.20 123	0.30 116	3.49 163	0.24 108

BridgeDepth_RVC	0.14 22	0.11 51	0.27 64	0.02 27	0.10 71	0.00 1	0.02 102	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.09 71	0.02 72	1.37 54	0.77 52	0.01 1	0.04 27	0.34 44	0.06 40	0.03 1	0.12 26	0.01 66	0.02 35	0.04 56	0.05 61	0.07 25	0.11 90
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.16 27	0.11 51	0.35 97	0.01 13	0.02 21	0.04 104	0.00 1	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.21 65	0.05 44	0.00 1	1.10 43	0.96 67	0.05 35	0.11 61	0.20 34	0.07 46	0.45 58	0.11 24	0.00 1	0.04 55	0.06 68	0.01 20	0.12 39	0.10 87

GSStereo	0.16 27	0.11 51	0.35 97	0.02 27	0.02 21	0.18 179	0.01 68	0.01 12	0.02 16	0.00 1	0.05 101	0.20 61	0.03 24	0.00 1	0.84 30	0.66 42	0.07 48	0.07 47	0.37 47	0.12 65	0.41 54	0.35 40	0.00 1	0.01 18	0.17 115	0.05 61	0.10 32	0.00 1

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

S2M2_XL	0.41 71	0.12 55	0.39 120	0.04 51	0.11 76	0.00 1	0.02 102	0.24 93	0.37 148	0.00 1	0.00 1	0.29 84	0.51 173	0.00 1	1.87 80	1.58 134	0.27 102	0.42 144	0.43 49	0.16 79	1.56 138	2.24 143	0.08 147	0.05 64	0.04 56	0.08 78	0.03 14	0.25 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
U	0.20 42	0.12 55	0.02 18	0.06 67	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 6	0.00 1	1.57 63	1.16 94	0.03 20	0.07 47	0.45 51	0.07 46	0.45 58	0.85 76	0.00 1	0.02 35	0.07 71	0.00 1	0.06 23	0.02 57

MIM_Stereo	0.55 86	0.13 57	0.43 134	0.34 157	0.22 128	0.11 131	0.02 102	2.05 177	0.07 63	0.00 1	0.01 85	0.23 68	0.09 71	0.03 92	2.07 89	1.15 91	0.15 69	0.39 137	2.56 142	0.27 126	1.24 116	0.94 83	0.06 140	0.13 130	0.18 118	0.19 102	1.72 98	0.17 102

MLG-Stereo_test2	0.20 42	0.14 58	0.04 29	0.01 13	0.05 49	0.18 179	0.00 1	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.67 180	0.18 42	0.01 6	0.00 1	1.27 49	0.71 46	0.03 20	0.16 80	1.04 82	0.05 34	0.27 41	0.40 44	0.00 1	0.01 18	0.04 56	0.00 1	0.09 31	0.00 1

S2M2_L	0.78 115	0.14 58	1.69 240	0.27 131	0.14 86	0.00 1	0.01 68	0.23 91	0.31 144	2.17 227	0.00 1	0.42 113	0.14 89	0.00 1	2.15 98	2.06 181	0.38 125	0.48 154	1.19 92	0.22 106	2.27 156	1.92 121	0.05 131	0.08 100	0.09 85	0.71 151	3.67 169	0.16 100
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.45 78	0.14 58	0.59 156	0.03 41	0.10 71	0.16 164	0.01 68	0.33 100	0.05 49	0.00 1	0.01 85	0.20 61	0.26 128	0.00 1	2.26 103	2.24 193	0.21 85	0.24 95	2.24 124	0.12 65	1.54 135	1.02 88	0.08 147	0.03 44	0.12 96	0.02 46	0.25 56	0.01 43

FINET	0.37 68	0.14 58	0.45 140	0.18 95	0.08 64	0.02 79	0.01 68	0.34 101	0.17 112	0.01 77	0.30 141	0.56 139	0.19 109	0.02 72	2.46 119	1.20 98	0.26 98	0.09 56	1.10 85	0.14 71	0.72 82	0.31 36	0.04 120	0.14 133	0.03 44	0.10 85	0.84 77	0.05 69

GMOStereo	0.91 130	0.15 62	0.61 163	0.34 157	0.25 136	0.12 140	0.05 138	2.40 191	0.15 103	0.00 1	0.18 126	0.51 127	0.45 158	0.02 72	2.30 105	1.97 173	0.53 138	0.70 186	2.24 124	0.41 150	1.67 140	3.92 198	0.01 66	0.15 138	1.33 196	0.13 90	3.95 192	0.09 81

error version	0.91 130	0.15 62	0.61 163	0.34 157	0.25 136	0.12 140	0.05 138	2.40 191	0.15 103	0.00 1	0.18 126	0.51 127	0.45 158	0.02 72	2.30 105	1.97 173	0.53 138	0.70 186	2.24 124	0.41 150	1.67 140	3.92 198	0.01 66	0.15 138	1.33 196	0.13 90	3.95 192	0.09 81

test-v	0.91 130	0.15 62	0.61 163	0.34 157	0.25 136	0.12 140	0.05 138	2.40 191	0.15 103	0.00 1	0.18 126	0.51 127	0.45 158	0.02 72	2.30 105	1.97 173	0.53 138	0.70 186	2.24 124	0.41 150	1.67 140	3.92 198	0.01 66	0.15 138	1.33 196	0.13 90	3.95 192	0.09 81

test-2	0.91 130	0.15 62	0.61 163	0.34 157	0.25 136	0.12 140	0.05 138	2.40 191	0.15 103	0.00 1	0.18 126	0.51 127	0.45 158	0.02 72	2.30 105	1.97 173	0.53 138	0.70 186	2.24 124	0.41 150	1.67 140	3.92 198	0.01 66	0.15 138	1.33 196	0.13 90	3.95 192	0.09 81

CVANet_RVC	0.21 46	0.15 62	0.61 163	0.42 183	0.06 56	0.06 116	0.01 68	1.53 153	0.05 49	0.08 98	0.04 96	0.62 144	0.04 34	0.03 92	0.46 14	0.32 11	0.14 67	0.09 56	0.05 12	0.01 6	0.19 31	0.07 20	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.55 66	0.08 79

HITNet	0.59 93	0.16 67	0.10 41	0.06 67	0.07 58	0.01 47	0.02 102	1.76 158	0.82 197	0.11 101	0.00 1	0.68 149	0.28 130	0.11 172	2.51 122	1.02 72	0.25 93	0.13 72	0.63 63	0.24 113	1.43 126	1.56 113	0.01 66	0.12 123	0.02 32	0.16 97	3.32 151	0.42 129
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
RAStereo	0.23 51	0.17 68	0.05 30	0.05 56	0.10 71	0.00 1	0.01 68	0.03 42	0.04 38	0.96 168	0.00 1	0.19 55	0.01 6	0.01 42	1.67 68	1.14 89	0.06 43	0.06 37	0.21 36	0.02 13	0.60 71	0.71 67	0.00 1	0.05 64	0.03 44	0.01 20	0.10 32	0.01 43

RASNet	0.63 100	0.18 69	0.57 152	0.41 182	0.28 150	0.10 127	0.05 138	0.94 133	0.14 101	1.07 175	0.09 112	0.48 123	0.34 139	0.02 72	1.28 50	1.47 125	0.35 114	0.21 91	0.99 78	0.02 13	1.15 107	1.53 109	0.10 157	0.34 208	0.22 127	0.30 116	3.55 165	0.73 147

DEFOM-Stereo	0.23 51	0.19 70	0.23 58	0.01 13	0.05 49	0.12 140	0.01 68	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.03 24	0.00 1	1.06 41	0.66 42	0.08 53	0.12 65	0.20 34	0.02 13	0.43 56	0.42 45	0.00 1	0.02 35	0.01 15	0.02 46	2.26 114	0.06 75

CIPLG	0.87 128	0.19 70	0.67 176	0.27 131	0.21 122	0.00 1	0.20 191	0.19 84	0.50 164	0.07 95	0.12 114	1.16 176	0.08 60	0.21 209	4.78 237	1.50 128	0.68 161	0.22 92	1.92 115	0.18 84	2.28 157	2.98 174	0.04 120	0.27 182	0.66 168	0.09 82	3.80 183	0.12 94

iRaftStereo_RVC	0.22 48	0.19 70	0.35 97	0.22 105	0.11 76	0.01 47	0.00 1	0.04 53	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.22 67	0.10 79	0.03 92	1.13 44	0.87 56	0.16 73	0.06 37	0.37 47	0.11 62	0.95 94	0.62 62	0.00 1	0.02 35	0.08 76	0.00 1	0.11 35	0.03 60

ARAFT	0.70 107	0.19 70	0.28 68	0.31 148	0.08 64	0.00 1	0.01 68	0.16 80	0.08 74	1.30 193	0.00 1	0.38 105	0.03 24	0.10 169	3.41 179	1.87 164	0.29 104	0.27 110	2.54 141	0.05 34	1.83 148	1.60 114	0.01 66	0.10 115	0.42 149	0.02 46	3.41 155	0.12 94

IPLGR_C	0.86 123	0.20 74	0.61 163	0.28 136	0.21 122	0.00 1	0.22 195	0.18 82	0.47 159	0.07 95	0.12 114	1.18 177	0.08 60	0.20 204	4.59 226	1.50 128	0.65 154	0.26 101	2.00 118	0.19 90	2.34 162	2.95 171	0.05 131	0.27 182	0.60 163	0.07 75	3.82 185	0.11 90

AnonymousM	1.53 178	0.20 74	0.39 120	0.05 56	0.04 44	0.25 195	0.01 68	2.74 222	0.57 174	0.35 129	1.45 206	0.55 136	0.53 176	0.22 216	2.76 134	2.91 220	0.98 196	1.05 229	2.00 118	1.32 227	3.73 205	3.49 190	0.20 197	0.28 193	0.13 104	0.28 114	5.87 250	9.03 258

MaDis-Stereo	0.33 63	0.21 76	0.36 108	0.06 67	0.13 81	0.01 47	0.03 123	0.06 61	0.06 57	1.25 190	0.00 1	0.20 61	0.02 18	0.02 72	1.52 60	1.15 91	0.12 61	0.24 95	1.27 95	0.10 59	0.71 80	0.90 80	0.00 1	0.07 80	0.17 115	0.15 95	0.13 41	0.04 64

CAS	0.79 116	0.21 76	0.34 92	0.21 101	0.19 111	0.03 95	0.14 183	0.21 87	0.63 179	1.19 186	0.16 123	0.33 95	0.78 206	0.13 181	2.72 133	1.66 145	0.85 182	0.71 191	1.12 86	0.46 162	2.41 167	2.37 148	0.03 110	0.08 100	0.11 92	0.69 147	1.69 97	1.95 187

EGLCR-Stereo	1.26 160	0.21 76	1.76 244	0.07 76	0.25 136	0.08 120	0.02 102	0.49 116	0.55 170	0.11 101	0.45 156	0.58 143	0.67 192	0.03 92	2.32 109	2.67 212	0.93 189	1.20 242	4.21 188	0.19 90	4.10 217	4.78 231	0.05 131	0.13 130	0.64 166	0.67 144	6.56 261	0.32 117

ACRE	0.87 128	0.21 76	0.64 171	0.28 136	0.20 117	0.00 1	0.20 191	0.18 82	0.48 162	0.08 98	0.15 121	1.22 178	0.08 60	0.23 218	4.70 234	1.49 126	0.67 157	0.25 100	1.97 117	0.18 84	2.33 161	2.98 174	0.05 131	0.26 174	0.67 171	0.07 75	3.81 184	0.11 90

CREStereo++_RVC	0.99 140	0.21 76	1.16 212	0.28 136	0.36 176	0.01 47	0.05 138	2.06 180	0.27 139	0.62 147	0.08 110	0.46 120	0.14 89	0.05 120	2.55 125	2.70 213	0.74 170	0.50 161	2.59 143	0.24 113	2.97 183	2.20 139	0.09 151	0.10 115	0.96 178	0.43 131	4.10 206	0.79 150
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
MMNet	0.30 59	0.21 76	0.07 33	0.05 56	0.05 49	0.00 1	0.06 148	0.01 12	0.03 27	0.22 113	0.00 1	0.19 55	0.01 6	0.05 120	2.24 101	0.62 39	0.24 91	0.12 65	0.35 45	0.07 46	0.30 46	0.11 24	0.04 120	0.08 100	0.03 44	0.04 59	2.84 127	0.02 57

LL-Strereo2	0.61 97	0.22 82	0.36 108	0.09 82	0.10 71	0.17 174	0.01 68	2.25 185	0.18 117	0.00 1	0.00 1	0.21 65	0.04 34	0.21 209	1.68 70	1.32 108	0.05 35	0.12 65	2.34 133	0.39 143	1.51 132	2.98 174	0.00 1	0.08 100	0.43 151	0.01 20	1.44 93	0.31 115

LoS	1.87 197	0.22 82	0.38 117	0.22 105	0.14 86	0.02 79	0.06 148	15.85 312	0.90 204	3.42 265	0.71 185	0.95 165	0.83 216	0.21 209	3.22 167	3.63 250	1.18 211	0.90 215	2.95 158	0.64 186	5.08 247	3.80 194	0.22 207	0.17 148	2.26 222	0.82 158	1.23 85	0.52 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.32 164	0.22 82	1.47 229	0.40 177	0.35 175	0.44 202	0.10 169	1.27 144	0.65 181	1.74 213	1.26 204	0.66 147	1.37 236	0.24 219	2.88 143	2.65 209	1.33 220	0.99 226	2.36 136	0.91 203	2.59 172	4.11 211	0.10 157	0.36 211	0.57 160	2.21 197	2.92 129	1.59 179
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.75 194	0.23 85	0.32 77	0.06 67	0.17 105	0.15 159	0.01 68	0.81 131	1.74 248	1.93 218	0.47 158	1.08 167	0.82 211	0.09 160	3.32 176	4.94 279	2.31 248	1.73 262	5.18 199	2.00 257	5.82 261	5.83 263	0.10 157	0.26 174	0.59 162	1.60 179	4.43 213	1.17 168

CES	1.20 156	0.24 86	0.35 97	0.13 89	0.18 108	0.05 111	0.08 162	5.35 285	0.78 194	0.43 137	0.31 142	0.83 162	0.86 218	0.16 188	3.20 162	3.22 236	1.12 209	1.06 232	1.51 105	1.05 209	4.23 218	3.19 181	0.08 147	0.09 113	0.19 121	0.34 124	1.07 81	2.23 196

AdaDepth	0.19 39	0.25 87	0.07 33	0.01 13	0.01 14	0.16 164	0.00 1	0.01 12	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.01 6	0.01 42	0.98 36	1.10 81	0.06 43	0.05 32	1.07 83	0.07 46	0.30 46	0.30 34	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.04 59	0.29 59	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.34 64	0.26 88	0.01 11	0.04 51	0.20 117	0.15 159	0.01 68	0.07 66	0.07 63	0.00 1	0.63 179	0.36 102	0.36 145	0.03 92	1.74 75	1.40 118	0.13 66	0.15 76	1.16 88	0.19 90	0.59 70	1.07 90	0.04 120	0.04 55	0.27 130	0.02 46	0.20 47	0.09 81

test-1	2.99 230	0.26 88	1.52 233	0.33 151	0.21 122	0.22 192	0.38 206	3.16 241	0.85 203	3.36 262	4.21 253	5.45 240	0.78 206	0.20 204	4.02 201	4.67 269	1.40 223	1.31 244	10.46 257	1.58 236	5.30 255	7.01 292	0.04 120	0.34 208	2.98 247	6.37 267	5.39 241	8.95 257

sAnonymous2	1.54 181	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 105	0.48 205	0.00 1	1.87 168	0.97 213	0.22 113	0.41 148	1.12 172	0.82 211	0.08 151	4.07 202	3.86 253	1.31 216	1.19 240	7.54 219	0.72 192	4.00 208	4.87 236	0.03 110	0.29 195	0.14 109	2.16 195	2.37 115	2.45 200

CroCo_RVC	1.54 181	0.26 88	0.15 45	0.10 84	0.17 105	0.48 205	0.00 1	1.87 168	0.97 213	0.22 113	0.41 148	1.12 172	0.82 211	0.08 151	4.07 202	3.86 253	1.31 216	1.19 240	7.54 219	0.72 192	4.00 208	4.87 236	0.03 110	0.29 195	0.14 109	2.16 195	2.37 115	2.45 200

anonymousdsp2	0.70 107	0.27 92	0.28 68	0.23 111	0.07 58	0.02 79	0.02 102	1.36 146	0.08 74	0.02 84	0.59 169	0.29 84	0.16 101	0.08 151	1.51 59	1.55 132	0.25 93	0.32 119	3.52 178	0.55 177	1.55 137	3.00 177	0.02 89	0.07 80	0.13 104	0.15 95	2.70 123	0.01 43

Sa-1000	1.25 159	0.27 92	0.51 148	0.28 136	0.23 130	0.00 1	0.00 1	2.78 224	0.10 85	0.01 77	0.01 85	0.34 99	0.50 172	0.59 251	4.62 229	1.70 154	0.69 162	0.83 208	4.47 190	0.43 156	1.38 123	4.54 228	0.01 66	0.24 165	2.01 218	1.81 187	5.02 235	0.39 124

LG-G_1	0.31 60	0.28 94	0.35 97	0.18 95	0.20 117	0.16 164	0.00 1	0.05 59	0.07 63	0.01 77	0.61 173	0.16 30	0.25 125	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 101	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 51	0.01 43

LG-G	0.31 60	0.28 94	0.35 97	0.18 95	0.20 117	0.16 164	0.00 1	0.05 59	0.07 63	0.01 77	0.61 173	0.16 30	0.25 125	0.02 72	1.68 70	1.11 83	0.12 61	0.26 101	0.54 58	0.21 101	0.66 76	1.16 95	0.01 66	0.07 80	0.05 63	0.01 20	0.22 51	0.01 43

UniTT-Stereo	0.35 65	0.28 94	0.38 117	0.07 76	0.18 108	0.00 1	0.01 68	0.07 66	0.08 74	0.00 1	0.00 1	0.29 84	0.03 24	0.05 120	1.88 82	1.42 119	0.15 69	0.33 127	1.70 111	0.07 46	0.88 92	1.21 97	0.00 1	0.12 123	0.06 68	0.03 56	0.14 43	0.03 60

rafts_anoy	0.62 99	0.28 94	0.70 178	0.37 170	0.21 122	0.04 104	0.00 1	2.53 208	0.14 101	0.01 77	0.00 1	0.10 13	0.04 34	0.02 72	2.50 121	1.45 123	0.32 110	0.36 132	1.92 115	0.17 81	1.38 123	0.99 86	0.00 1	0.18 150	0.53 156	0.73 152	0.73 73	1.01 164

GES	1.43 172	0.28 94	0.41 131	0.57 197	0.37 178	0.27 196	0.07 153	2.06 180	0.93 208	1.20 188	0.58 168	0.39 108	0.23 122	0.02 72	4.91 243	2.49 204	0.91 185	0.66 184	9.59 248	1.37 228	2.97 183	2.53 158	0.16 186	0.41 216	0.20 123	0.17 101	2.57 119	2.20 195

AIO_rvc	0.29 57	0.29 99	0.34 92	0.03 41	0.02 21	0.14 150	0.10 169	0.02 29	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.09 71	0.01 42	1.58 64	1.03 73	0.04 29	0.18 85	1.71 112	0.04 28	0.56 66	0.92 81	0.14 179	0.01 18	0.13 104	0.03 56	0.13 41	0.01 43

trnet	0.99 140	0.29 99	0.72 181	0.22 105	0.13 81	0.01 47	0.02 102	2.55 211	0.37 148	0.62 147	0.48 159	0.70 152	0.59 182	0.04 111	2.80 136	3.02 226	0.66 155	0.57 170	2.14 121	0.60 184	2.82 177	2.17 136	0.03 110	0.09 113	1.26 189	0.51 139	2.42 117	0.91 156

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 102	0.29 99	0.60 159	0.37 170	0.27 147	0.03 95	0.02 102	0.96 135	0.11 88	1.34 197	0.00 1	0.28 81	0.08 60	0.01 42	1.83 79	1.32 108	0.26 98	0.11 61	3.40 175	0.24 113	0.79 87	0.89 79	0.00 1	0.19 153	0.38 142	0.22 107	3.31 150	0.15 98

AFF-stereo	0.55 86	0.29 99	0.41 131	0.33 151	0.09 67	0.03 95	0.00 1	0.38 106	0.10 85	1.17 183	0.01 85	0.32 92	0.06 54	0.00 1	1.52 60	1.24 100	0.15 69	0.59 174	3.40 175	0.07 46	0.54 64	0.60 60	0.00 1	0.07 80	0.13 104	0.06 69	3.05 134	0.10 87

UPFNet	0.44 75	0.29 99	0.59 156	0.21 101	0.26 145	0.01 47	0.02 102	0.08 70	0.08 74	0.39 132	0.00 1	0.27 78	0.03 24	0.24 219	3.08 157	0.92 65	0.14 67	0.12 65	0.57 61	0.31 133	0.36 51	0.39 42	0.01 66	0.12 123	0.02 32	0.01 20	3.44 159	0.05 69

4D-IteraStereo	0.83 120	0.30 104	1.14 208	0.28 136	0.31 161	0.01 47	0.02 102	2.15 184	0.11 88	0.00 1	0.20 131	0.25 72	0.22 115	0.16 188	2.28 104	1.65 142	0.11 59	0.37 134	2.84 155	0.41 150	2.82 177	2.87 166	0.02 89	0.21 162	0.08 76	0.22 107	3.10 138	0.35 121

RALCasStereoNet	0.70 107	0.30 104	0.84 191	0.37 170	0.28 150	0.05 111	0.12 177	2.12 182	0.13 97	1.03 172	0.04 96	0.50 126	0.15 92	0.03 92	2.37 112	1.67 148	0.23 89	0.24 95	1.26 94	0.14 71	1.21 110	2.03 130	0.01 66	0.11 122	0.34 137	1.39 174	0.78 75	1.25 169

UNet	0.56 89	0.30 104	0.39 120	0.26 127	0.19 111	0.03 95	0.08 162	0.52 121	0.13 97	1.15 180	0.00 1	0.44 116	0.16 101	0.16 188	2.13 96	1.28 105	0.34 112	0.20 90	1.42 102	0.19 90	0.62 72	0.50 51	0.13 171	0.24 165	0.03 44	0.26 111	3.32 151	0.62 143

HSM	0.97 138	0.30 104	0.87 193	0.54 195	0.46 187	0.00 1	0.01 68	2.93 231	0.30 143	0.13 105	0.56 165	0.65 146	0.13 83	0.05 120	2.97 151	1.08 78	0.66 155	0.17 82	3.26 171	0.35 137	1.78 146	2.03 130	0.04 120	0.33 206	0.38 142	0.81 157	4.16 208	1.10 165

DFGA-Net	0.41 71	0.31 108	0.08 38	0.24 115	0.04 44	0.01 47	0.01 68	0.55 122	0.05 49	1.29 192	0.00 1	0.16 30	0.04 34	0.03 92	1.67 68	1.15 91	0.16 73	0.08 53	0.92 75	0.04 28	0.57 67	0.30 34	0.00 1	0.08 100	0.01 15	0.00 1	3.34 153	0.01 43

AE-Stereo	1.43 172	0.31 108	1.73 242	0.33 151	0.32 166	0.04 104	0.32 203	0.43 111	0.32 145	0.04 91	0.00 1	3.38 208	0.44 157	0.07 137	2.86 141	3.30 239	0.96 192	0.79 199	3.65 180	0.79 197	3.64 200	4.40 221	0.04 120	0.40 215	2.93 245	2.14 194	4.74 224	0.18 103

CREStereo	1.03 144	0.31 108	0.74 182	0.24 115	0.16 91	0.01 47	0.04 132	2.66 218	0.55 170	0.63 149	0.56 165	0.71 153	0.59 182	0.05 120	2.97 151	3.31 240	0.60 146	0.43 145	2.12 120	0.57 179	3.00 186	2.30 146	0.06 140	0.12 123	1.18 187	0.53 141	2.42 117	0.88 151
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC	1.64 191	0.31 108	0.64 171	0.33 151	1.19 230	0.01 47	2.53 260	0.57 123	0.22 132	1.03 172	0.32 144	6.04 247	0.29 132	0.32 230	4.47 218	1.90 168	0.62 149	0.78 197	6.45 211	1.80 247	1.85 149	2.02 129	0.19 194	0.52 230	1.78 211	1.74 185	3.10 138	3.15 205

HGLStereo	0.58 91	0.32 112	0.38 117	0.23 111	0.26 145	0.01 47	0.06 148	0.06 61	0.12 94	1.22 189	0.70 183	0.14 29	0.15 92	0.09 160	2.33 111	1.33 111	0.37 121	0.24 95	1.13 87	0.15 75	0.97 96	1.51 108	0.06 140	0.07 80	0.08 76	0.08 78	3.08 136	0.47 130

DispViT+	0.73 111	0.33 113	0.43 134	0.10 84	0.29 153	0.00 1	0.03 123	0.10 74	0.15 103	1.39 203	0.05 101	0.19 55	0.04 34	0.06 131	1.94 83	1.65 142	0.24 91	0.27 110	1.35 100	0.13 68	1.08 101	1.85 119	0.09 151	0.08 100	0.67 171	1.79 186	3.78 182	1.60 180

G2L-Stereo	0.58 91	0.33 113	0.23 58	0.37 170	0.61 201	0.01 47	0.04 132	0.17 81	0.08 74	0.52 144	0.04 96	0.13 24	0.47 166	0.42 239	2.91 145	0.91 63	0.20 83	0.19 86	1.31 98	0.22 106	1.22 113	0.54 57	0.02 89	0.06 73	0.21 125	0.67 144	3.48 162	0.39 124

castereo	1.20 156	0.33 113	0.83 190	0.07 76	0.25 136	0.19 185	0.01 68	0.36 104	0.52 165	0.14 106	0.19 130	1.09 169	0.49 170	0.04 111	2.66 130	2.91 220	1.04 200	0.60 176	4.65 194	0.52 173	4.93 244	4.40 221	0.11 164	0.15 138	1.13 185	2.05 192	1.19 83	1.47 174

LG-Stereo_L2	0.35 65	0.34 116	0.02 18	0.03 41	0.20 117	0.17 174	0.01 68	0.07 66	0.07 63	0.00 1	0.62 176	0.42 113	0.35 140	0.03 92	1.72 74	1.42 119	0.17 76	0.15 76	0.95 77	0.17 81	0.66 76	1.10 92	0.04 120	0.04 55	0.26 129	0.05 61	0.19 45	0.08 79

Reg-Stereo(zero)	2.47 213	0.35 117	2.58 259	0.48 190	0.84 219	0.14 150	0.17 186	3.76 261	0.77 190	3.03 250	8.81 298	2.75 205	0.81 209	1.26 276	2.61 128	3.41 246	1.42 224	0.49 157	7.28 217	1.29 224	4.00 208	4.42 224	0.41 230	0.19 153	1.28 190	3.03 208	5.77 248	5.27 225

HI	2.47 213	0.35 117	2.58 259	0.48 190	0.84 219	0.14 150	0.17 186	3.76 261	0.77 190	3.03 250	8.81 298	2.75 205	0.81 209	1.26 276	2.61 128	3.41 246	1.42 224	0.49 157	7.28 217	1.29 224	4.00 208	4.42 224	0.41 230	0.19 153	1.28 190	3.03 208	5.77 248	5.27 225

RALAANet	0.92 134	0.35 117	0.48 143	0.36 168	0.24 134	0.18 179	0.02 102	1.89 170	0.19 120	0.51 141	0.01 85	0.26 75	0.25 125	0.06 131	2.32 109	1.73 155	0.35 114	0.69 185	3.14 160	0.55 177	2.51 171	2.39 149	0.01 66	0.26 174	0.37 141	1.12 169	4.01 200	0.53 135

MIF-Stereo (partial)	0.47 81	0.36 120	0.44 138	0.07 76	0.18 108	0.01 47	0.00 1	0.07 66	0.11 88	0.01 77	0.01 85	0.38 105	0.09 71	0.03 92	2.00 85	1.58 134	0.22 86	0.50 161	0.75 70	0.06 40	1.09 102	0.94 83	0.00 1	0.19 153	0.08 76	0.26 111	2.83 126	0.39 124

IPLG	1.12 152	0.36 120	0.65 175	0.29 143	0.23 130	0.00 1	0.05 138	2.30 187	0.29 142	0.39 132	0.29 139	0.27 78	0.72 199	0.24 219	5.68 262	1.79 160	1.05 202	0.84 209	2.78 151	0.41 150	0.98 97	4.31 219	0.02 89	0.25 170	0.46 153	1.49 177	3.86 189	0.11 90

HCRNet	0.41 71	0.36 120	0.34 92	0.30 146	0.12 79	0.00 1	0.05 138	0.02 29	0.02 16	1.46 206	0.00 1	0.18 42	0.05 44	0.00 1	2.70 132	0.67 44	0.22 86	0.06 37	0.22 37	0.11 62	0.30 46	0.59 59	0.02 89	0.01 18	0.01 15	0.01 20	3.21 147	0.03 60

plain	0.45 78	0.37 123	0.43 134	0.16 92	0.37 178	0.00 1	0.00 1	0.74 129	0.08 74	0.01 77	0.00 1	0.53 133	0.09 71	0.04 111	2.41 114	1.80 161	0.25 93	0.31 117	0.93 76	0.10 59	1.31 119	1.36 102	0.00 1	0.23 164	0.13 104	0.02 46	0.25 56	0.09 81

DMCA	0.27 55	0.37 123	0.20 50	0.17 93	0.09 67	0.02 79	0.01 68	0.02 29	0.04 38	0.59 146	0.00 1	0.34 99	0.05 44	0.01 42	1.81 78	0.88 58	0.31 108	0.12 65	0.22 37	0.10 59	0.38 52	0.23 32	0.00 1	0.03 44	0.03 44	0.06 69	1.19 83	0.15 98

DeepPruner_ROB	1.57 185	0.37 123	0.71 179	0.50 193	0.55 197	0.37 199	1.60 243	1.74 157	0.84 199	1.37 200	2.40 225	0.49 125	0.51 173	0.10 169	5.38 255	2.16 189	1.10 207	1.08 233	2.28 131	0.40 144	4.83 239	3.42 186	0.66 257	0.34 208	0.57 160	5.04 249	3.07 135	0.53 135

raft+_RVC	0.49 83	0.38 126	0.37 116	0.34 157	0.21 122	0.03 95	0.04 132	2.29 186	0.09 82	0.00 1	0.00 1	0.25 72	0.08 60	0.02 72	1.79 77	1.24 100	0.29 104	0.09 56	2.37 138	0.24 113	0.77 86	1.09 91	0.00 1	0.06 73	0.07 71	0.12 89	0.57 67	0.36 122

YMNet	0.66 105	0.39 127	0.02 18	0.20 100	0.25 136	0.34 197	2.55 261	0.36 104	0.06 57	1.11 177	0.00 1	0.39 108	2.89 253	0.01 42	2.52 123	2.02 178	0.52 137	0.46 149	0.50 54	0.21 101	0.27 41	1.21 97	0.00 1	0.10 115	0.33 134	0.05 61	0.62 69	0.39 124

raftrobust	0.86 123	0.40 128	0.77 185	0.40 177	0.31 161	0.01 47	0.04 132	2.51 206	0.13 97	0.51 141	0.00 1	0.51 127	0.24 123	0.09 160	2.98 153	2.12 185	0.22 86	0.31 117	4.90 197	0.11 62	1.68 144	2.15 134	0.16 186	0.15 138	0.78 174	0.40 128	0.97 79	0.36 122

DMCA-RVC	0.65 102	0.42 129	0.43 134	0.31 148	0.58 199	0.15 159	0.44 208	0.29 97	1.57 242	1.31 194	0.35 145	0.55 136	0.13 83	0.11 172	2.54 124	1.10 81	0.51 136	0.46 149	0.84 73	0.36 139	0.76 85	0.83 73	0.19 194	0.14 133	0.11 92	0.06 69	2.59 122	0.52 133

DSFCA	0.70 107	0.43 130	0.51 148	0.29 143	0.58 199	0.04 104	0.59 213	0.22 88	0.54 167	0.49 140	0.56 165	0.33 95	0.08 60	0.04 111	2.86 141	1.28 105	0.67 157	0.73 193	1.00 79	0.44 159	1.01 100	1.14 94	0.21 199	0.24 165	0.54 157	0.82 158	2.81 125	0.47 130

NVstereo2D	0.83 120	0.43 130	0.07 33	0.23 111	0.36 176	0.41 201	0.08 162	1.61 155	0.59 177	0.84 160	1.11 198	0.36 102	0.21 113	0.07 137	5.88 267	2.16 189	0.62 149	0.45 148	1.50 104	0.19 90	1.20 109	0.94 83	0.02 89	0.32 202	1.30 194	0.24 110	0.95 78	0.24 108

GLC_STEREO	0.76 114	0.44 132	0.48 143	0.22 105	0.24 134	0.00 1	0.00 1	2.40 191	0.19 120	0.15 109	0.04 96	0.27 78	0.14 89	0.02 72	2.55 125	1.82 162	0.46 128	0.24 95	2.26 129	0.30 132	2.66 174	1.47 104	0.05 131	0.08 100	0.05 63	0.07 75	3.59 166	0.32 117

AASNet	0.18 32	0.44 132	0.26 63	0.08 81	0.08 64	0.00 1	0.08 162	0.03 42	0.05 49	0.26 118	0.00 1	0.16 30	0.03 24	0.01 42	1.06 41	0.60 36	0.08 53	0.03 25	0.08 16	0.16 79	0.24 39	0.64 63	0.00 1	0.03 44	0.00 1	0.01 20	0.38 62	0.03 60

FADNet	1.92 199	0.44 132	0.60 159	0.54 195	1.05 223	0.00 1	2.95 266	0.78 130	0.38 150	0.81 158	0.61 173	2.40 199	0.47 166	0.65 253	5.57 259	1.73 155	0.69 162	1.08 233	8.93 240	1.61 238	2.36 163	2.52 157	0.09 151	0.36 211	2.54 233	3.77 227	3.43 158	5.46 230

AIO_test	0.35 65	0.45 135	0.42 133	0.03 41	0.02 21	0.14 150	0.23 197	0.12 77	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.19 55	0.09 71	0.00 1	1.60 67	1.26 103	0.06 43	0.08 53	0.80 71	0.06 40	1.12 104	1.01 87	0.18 192	0.01 18	0.19 121	0.45 132	0.99 80	0.01 43

HH	2.94 227	0.45 135	4.88 282	0.58 199	0.51 190	0.73 216	1.38 237	3.25 245	0.84 199	2.85 245	0.60 171	5.15 235	0.82 211	0.19 199	3.29 173	6.00 298	0.67 157	0.89 213	9.52 246	1.83 248	7.59 293	5.88 266	0.41 230	0.27 182	3.12 249	5.47 258	5.66 244	6.52 240

HanStereo	2.94 227	0.45 135	4.88 282	0.58 199	0.51 190	0.73 216	1.38 237	3.25 245	0.84 199	2.85 245	0.60 171	5.15 235	0.82 211	0.19 199	3.29 173	6.00 298	0.67 157	0.89 213	9.52 246	1.83 248	7.59 293	5.88 266	0.41 230	0.27 182	3.12 249	5.47 258	5.66 244	6.52 240

IER	0.59 93	0.45 135	0.27 64	0.30 146	0.16 91	0.00 1	0.01 68	0.42 108	0.11 88	1.09 176	0.07 107	1.35 182	0.04 34	0.20 204	3.17 161	1.08 78	0.20 83	0.13 72	0.73 67	0.40 144	0.51 62	0.64 63	0.21 199	0.07 80	0.08 76	1.01 167	2.92 129	0.28 112

model_zeroshot	3.10 235	0.46 139	1.69 240	1.87 245	0.56 198	0.23 193	0.00 1	3.03 234	0.44 156	2.48 231	3.95 249	4.58 227	0.55 179	0.15 186	5.31 252	4.57 264	1.45 226	0.88 212	14.88 271	1.15 217	5.62 259	5.52 255	0.03 110	0.19 153	3.71 255	6.21 264	5.26 239	8.89 256

dd	0.93 136	0.46 139	0.32 77	1.70 238	0.04 44	0.21 189	0.11 175	0.46 115	0.06 57	0.11 101	0.01 85	1.91 191	0.06 54	0.16 188	4.29 210	0.96 67	0.81 178	0.34 129	5.67 201	0.37 140	0.58 69	0.68 66	0.15 182	0.26 174	0.07 71	0.09 82	3.26 149	1.96 188

CFNet	0.57 90	0.46 139	0.64 171	0.43 184	0.34 174	0.04 104	0.00 1	0.58 124	0.09 82	0.66 150	0.05 101	0.64 145	0.07 57	0.05 120	2.25 102	0.65 41	0.35 114	0.06 37	0.73 67	0.34 135	0.85 91	0.73 68	0.00 1	0.08 100	0.45 152	0.16 97	3.22 148	1.51 176

castereo++	1.13 153	0.49 142	0.33 86	0.05 56	0.21 122	0.23 193	0.00 1	0.42 108	0.44 156	0.20 111	0.17 125	1.13 175	0.41 153	0.07 137	2.01 86	2.66 210	1.01 198	0.52 163	2.80 154	0.52 173	4.60 225	4.06 209	0.30 214	0.15 138	0.98 180	1.06 168	3.70 173	1.89 184

PWCDC_ROB	2.82 225	0.49 142	0.17 47	0.38 175	0.79 216	0.03 95	0.10 169	1.16 140	8.93 299	0.14 106	2.49 231	0.55 136	31.02 316	0.57 245	5.58 260	3.32 241	1.73 234	0.91 217	2.53 140	0.88 201	2.92 180	7.18 293	0.15 182	0.53 231	0.55 158	0.69 147	1.43 92	0.88 151

XX-Stereo	3.48 242	0.50 144	1.80 245	1.21 225	0.27 147	0.34 197	0.44 208	1.47 150	0.41 153	2.51 232	6.92 281	4.97 231	1.06 228	0.12 175	3.21 165	5.22 286	0.96 192	0.80 204	6.95 214	0.80 198	4.33 221	4.04 208	0.21 199	0.27 182	26.57 321	3.75 225	5.08 236	9.77 262

gcap-zeroshot	3.09 234	0.51 145	3.99 275	1.67 237	0.29 153	1.36 238	1.37 236	3.29 248	0.65 181	2.77 239	4.48 258	6.22 248	0.69 194	0.09 160	3.93 198	4.80 272	0.92 187	0.78 197	16.30 275	2.38 265	5.15 251	5.77 262	1.31 273	0.26 174	2.97 246	4.91 247	4.58 222	2.00 189

CASnet	0.75 113	0.51 145	0.49 147	0.23 111	0.29 153	0.00 1	0.00 1	0.50 117	0.18 117	0.06 94	0.06 104	0.54 134	0.36 145	0.01 42	2.44 116	1.35 112	0.50 133	0.41 142	2.34 133	0.25 117	3.65 201	2.36 147	0.02 89	0.14 133	1.63 207	0.05 61	1.61 96	0.23 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANet-ADL	2.26 205	0.51 145	1.82 247	0.99 220	0.99 222	1.45 239	0.29 201	2.00 174	1.01 217	3.12 254	3.40 241	1.38 184	0.33 138	0.03 92	5.34 253	3.89 255	2.23 245	0.79 199	7.70 221	1.85 250	3.10 187	4.63 230	0.18 192	0.43 223	1.38 201	3.47 221	4.81 226	3.97 214

AF-Net	1.11 150	0.51 145	0.87 193	0.34 157	0.78 214	0.89 225	1.87 248	2.40 191	1.15 225	0.48 138	0.68 181	3.66 210	0.16 101	0.27 224	2.44 116	0.98 69	0.35 114	0.01 17	1.60 107	0.40 144	0.50 60	2.58 160	0.05 131	0.08 100	0.66 168	0.45 132	3.47 160	2.34 197

Nwc_Net	1.11 150	0.51 145	0.87 193	0.34 157	0.78 214	0.89 225	1.87 248	2.40 191	1.15 225	0.48 138	0.68 181	3.66 210	0.16 101	0.27 224	2.44 116	0.98 69	0.35 114	0.01 17	1.60 107	0.40 144	0.50 60	2.58 160	0.05 131	0.08 100	0.66 168	0.45 132	3.47 160	2.34 197

CFNet_pseudo	0.86 123	0.52 150	0.57 152	0.44 186	0.52 196	0.05 111	0.02 102	0.60 125	0.10 85	0.93 165	0.12 114	0.71 153	0.30 134	0.51 242	4.66 231	1.68 150	0.33 111	0.32 119	2.61 145	0.34 135	0.96 95	1.53 109	0.55 248	0.13 130	0.49 154	0.50 138	2.17 112	1.63 182

DN-CSS_ROB	1.45 175	0.52 150	1.11 206	0.81 208	0.69 207	0.00 1	0.03 123	2.86 230	0.35 147	1.50 207	3.76 247	0.73 156	0.36 145	0.07 137	2.89 144	1.44 121	1.08 206	0.79 199	8.61 231	0.23 108	3.25 194	1.97 122	0.02 89	0.66 238	0.10 88	0.52 140	3.12 142	1.56 178

LMCR-Stereo	0.97 138	0.53 152	0.59 156	0.28 136	0.25 136	0.07 117	0.02 102	1.39 147	0.28 140	0.34 125	0.12 114	0.74 157	0.15 92	0.12 175	3.20 162	1.88 167	1.07 205	0.36 132	5.87 206	1.71 241	2.10 155	2.39 149	0.02 89	0.33 206	0.35 139	0.38 126	1.44 93	0.34 120

BEATNet_4x	1.40 165	0.54 153	0.27 64	0.13 89	0.27 147	0.01 47	0.10 169	1.80 162	1.74 248	0.41 136	0.53 160	0.82 161	0.59 182	0.54 243	4.30 211	2.92 222	1.87 239	1.84 268	1.39 101	0.71 191	4.68 228	6.21 280	0.02 89	0.81 244	0.21 125	0.40 128	3.69 170	0.96 159

Anonymous3	3.16 237	0.55 154	0.79 187	0.09 82	1.10 224	0.50 207	0.03 123	3.52 255	1.26 232	1.12 178	0.84 188	10.62 266	1.31 234	0.36 233	7.37 283	6.90 306	3.59 264	3.15 289	10.88 261	2.20 261	6.83 281	9.50 313	0.31 218	0.37 213	1.43 203	3.45 220	5.32 240	1.91 185

PDISCO_ROB	1.03 144	0.55 154	0.06 32	0.67 203	0.28 150	0.00 1	0.21 193	0.71 127	0.49 163	1.28 191	0.99 194	0.25 72	0.32 136	0.19 199	3.02 156	2.03 180	0.69 162	1.42 250	2.26 129	0.58 181	2.32 159	3.22 183	0.14 179	0.27 182	1.36 200	0.37 125	3.84 188	0.23 105

Any-RAFT	2.56 218	0.56 156	3.45 270	0.34 157	0.51 190	0.01 47	0.04 132	2.96 233	0.64 180	0.51 141	3.99 250	3.76 212	0.35 140	0.16 188	2.92 148	3.82 252	0.81 178	0.80 204	8.30 229	0.51 172	5.45 257	3.87 196	0.44 239	0.16 146	4.84 270	7.87 278	3.19 145	8.70 253

AACVNet	0.85 122	0.56 156	0.35 97	0.58 199	0.67 205	0.09 124	0.01 68	0.35 103	0.19 120	0.17 110	0.15 121	0.45 119	0.24 123	0.19 199	2.81 138	1.91 169	0.48 132	0.38 135	1.44 103	0.23 108	1.44 128	1.22 99	0.33 222	0.08 100	0.50 155	1.57 178	4.09 204	2.39 199

GANet	0.29 57	0.56 156	0.39 120	0.27 131	0.11 76	0.88 223	0.14 183	0.27 94	0.06 57	0.02 84	0.28 137	1.85 190	0.04 34	0.03 92	0.62 21	0.39 15	0.37 121	0.14 75	0.24 39	0.01 6	0.20 33	0.05 16	0.06 140	0.02 35	0.06 68	0.01 20	0.48 64	0.16 100

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 84	0.58 159	0.31 74	0.07 76	0.14 86	0.16 164	0.00 1	0.11 75	0.18 117	0.04 91	0.54 162	0.47 122	0.42 155	0.02 72	1.77 76	1.93 171	0.27 102	0.46 149	1.01 80	0.27 126	2.04 154	2.17 136	0.09 151	0.07 80	0.02 32	0.16 97	1.26 87	0.07 78

PMTNet	1.28 162	0.58 159	0.96 199	0.28 136	0.22 128	0.01 47	0.16 185	0.50 117	0.57 174	0.72 154	0.35 145	0.54 134	0.48 168	0.09 160	3.27 171	3.32 241	0.72 168	0.39 137	6.17 207	0.35 137	3.67 203	2.41 153	0.09 151	0.12 123	3.12 249	1.00 166	1.23 85	3.32 209

MSKI-zero shot	3.19 238	0.59 161	1.39 225	0.19 99	0.37 178	0.18 179	0.03 123	3.19 242	0.96 212	0.82 159	4.84 261	3.83 213	0.60 186	0.03 92	3.33 177	5.29 288	1.15 210	0.81 206	11.77 265	1.76 245	6.55 274	5.98 274	0.22 207	0.32 202	4.41 264	12.05 300	7.79 276	7.75 249

CFNet_RVC	0.86 123	0.59 161	0.74 182	0.33 151	0.32 166	0.11 131	0.02 102	0.11 75	0.17 112	0.87 163	0.74 186	0.57 142	0.16 101	0.08 151	3.11 158	1.19 97	0.50 133	0.34 129	1.28 96	0.15 75	1.68 144	1.48 107	0.02 89	0.25 170	0.86 176	1.89 190	3.64 168	2.13 193

test_5	0.54 84	0.60 163	0.22 54	0.02 27	0.02 21	0.11 131	0.01 68	2.77 223	0.04 38	0.00 1	1.10 197	0.44 116	0.45 158	0.00 1	1.47 57	1.13 86	0.08 53	0.10 59	1.01 80	0.04 28	0.43 56	1.34 101	0.00 1	0.05 64	0.07 71	0.00 1	2.98 132	0.01 43

psm_up	1.01 143	0.60 163	0.96 199	0.38 175	0.75 212	0.01 47	0.03 123	2.33 189	1.18 228	0.78 155	0.00 1	0.94 163	0.09 71	0.45 240	2.41 114	1.18 95	0.62 149	0.44 146	3.67 182	0.32 134	1.14 106	0.85 76	0.00 1	0.58 235	1.06 183	1.42 176	3.75 178	1.44 173

GCAP-BAT	1.42 166	0.61 165	0.40 125	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 153	2.44 198	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 137	2.09 90	2.28 194	11.83 305	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 233	2.01 123	0.13 171	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

test_for_model	1.42 166	0.61 165	0.40 125	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 153	2.44 198	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 137	2.09 90	2.28 194	11.83 305	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 233	2.01 123	0.13 171	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala2	1.42 166	0.61 165	0.40 125	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 153	2.44 198	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 137	2.09 90	2.28 194	11.83 305	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 233	2.01 123	0.13 171	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala	1.42 166	0.61 165	0.40 125	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 153	2.44 198	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 137	2.09 90	2.28 194	11.83 305	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 233	2.01 123	0.13 171	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

testlalala_base	1.42 166	0.61 165	0.40 125	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 153	2.44 198	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 137	2.09 90	2.28 194	11.83 305	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 233	2.01 123	0.13 171	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

GCAP-Stereo	1.42 166	0.61 165	0.40 125	0.25 119	0.16 91	0.02 79	0.07 153	2.44 198	0.20 123	0.00 1	0.00 1	4.08 218	0.22 115	0.07 137	2.09 90	2.28 194	11.83 305	0.32 119	3.20 161	0.26 119	4.81 233	2.01 123	0.13 171	0.07 80	0.12 96	0.32 118	1.72 98	0.54 137

MLCV	2.45 212	0.61 165	0.81 188	2.48 253	1.21 231	0.95 227	0.50 212	3.57 257	0.61 178	3.75 275	4.26 255	5.13 234	3.34 258	0.06 131	4.63 230	1.78 159	1.32 219	0.86 210	10.05 253	1.09 212	2.30 158	3.92 198	0.29 213	2.16 269	1.87 212	3.06 210	4.01 200	1.40 172

FSD		0.62 172	0.19 49	0.05 56	0.25 136	0.01 47	0.01 68	0.30 99	0.25 137	0.55 145	0.14 120			0.04 111	2.03 87	2.10 183			1.33 99	0.40 144				0.14 133	0.40 145	0.10 85	0.52 65	0.96 159

RAFT-Test	2.40 209	0.62 172	1.45 228	1.07 222	0.41 183	0.21 189	0.21 193	3.19 242	0.77 190	1.05 174	3.09 239	0.94 163	0.92 221	0.17 193	3.47 182	5.18 285	0.97 195	0.56 169	10.36 256	1.38 229	6.37 270	5.29 242	0.38 228	0.25 170	2.80 242	4.66 242	4.56 220	4.51 217

TestStereo	0.55 86	0.62 172	0.47 142	0.22 105	0.09 67	0.00 1	0.01 68	1.90 172	0.22 132	0.30 122	0.00 1	0.28 81	0.08 60	0.01 42	1.58 64	0.87 56	0.34 112	0.19 86	2.65 149	0.08 53	1.43 126	0.55 58	0.02 89	0.07 80	0.10 88	0.42 130	2.09 110	0.13 96

pcwnet_v2	1.73 192	0.62 172	0.78 186	0.73 206	1.15 226	0.59 213	0.23 197	1.77 159	0.68 184	3.36 262	1.85 221	1.23 179	1.01 224	1.61 286	5.43 257	2.08 182	0.92 187	0.62 180	4.07 186	0.37 140	1.82 147	2.39 149	1.01 267	0.41 216	1.32 195	2.11 193	3.98 198	4.53 219

MSMDNet	2.28 206	0.62 172	1.27 217	0.37 170	0.30 159	0.19 185	0.07 153	3.15 240	0.68 184	1.01 171	0.97 191	1.10 171	2.40 245	0.17 193	3.93 198	5.26 287	1.11 208	0.55 167	10.21 254	2.94 275	6.12 266	5.76 261	0.31 218	0.26 174	2.47 228	4.23 233	3.01 133	3.18 206

IPLGR	1.73 192	0.63 177	0.67 176	0.35 166	0.40 182	0.00 1	0.03 123	1.41 148	0.26 138	2.36 229	2.42 227	0.33 95	0.80 208	0.17 193	6.12 274	1.87 164	1.22 213	1.28 243	5.37 200	1.72 243	2.44 168	4.20 214	0.02 89	0.56 234	2.66 237	4.85 245	3.82 185	0.77 148

iResNet_ROB	1.07 147	0.65 178	0.30 72	0.45 188	0.30 159	0.01 47	0.02 102	3.10 238	0.12 94	1.34 197	0.00 1	0.66 147	0.35 140	0.04 111	4.37 214	1.65 142	0.54 142	0.49 157	5.83 205	0.29 129	1.30 118	0.87 78	0.20 197	0.26 174	0.16 113	0.84 160	3.74 175	1.12 166

MyStereo04	2.04 200	0.66 179	0.91 196	0.69 204	0.82 217	0.02 79	0.04 132	2.62 215	0.91 205	2.83 243	0.75 187	1.37 183	0.09 71	0.08 151	5.03 248	3.04 230	0.58 145	0.72 192	10.25 255	1.62 239	4.78 229	3.27 185	0.94 266	0.69 239	2.62 235	4.29 235	4.75 225	0.65 145

anonymity	3.65 245	0.66 179	5.99 294	1.34 229	0.51 190	0.44 202	0.11 175	3.79 263	0.79 196	2.66 236	18.15 325	3.83 213	0.89 219	0.26 222	3.21 165	5.09 283	0.93 189	0.53 164	7.76 225	1.11 215	4.31 220	5.87 265	0.28 212	0.42 221	4.98 273	9.60 293	5.40 242	9.75 261

FADNet-RVC-Resample	1.60 189	0.67 181	0.97 201	0.50 193	0.64 204	0.18 179	1.05 227	1.27 144	0.83 198	0.96 168	0.97 191	5.23 239	0.42 155	1.02 266	4.81 240	1.68 150	1.05 202	1.96 272	3.78 184	1.06 210	1.52 133	2.28 145	0.21 199	1.35 255	0.55 158	3.16 213	2.13 111	2.92 204

MIPNet	1.49 177	0.69 182	0.74 182	0.32 150	0.51 190	0.00 1	0.03 123	1.79 161	0.38 150	2.13 226	0.97 191	0.31 89	0.76 204	0.22 216	5.02 247	1.92 170	1.31 216	0.86 210	3.68 183	1.25 222	1.21 110	4.62 229	0.03 110	0.50 227	1.90 214	4.87 246	3.90 191	0.30 114

raft_robust	1.21 158	0.70 183	0.61 163	0.27 131	0.19 111	0.00 1	0.00 1	3.05 236	0.22 132	1.18 184	0.03 95	0.34 99	0.69 194	0.07 137	2.94 150	1.76 158	0.57 144	0.63 182	4.95 198	0.19 90	2.98 185	4.81 232	0.01 66	0.19 153	0.97 179	1.39 174	2.87 128	0.98 163

cross-raft	2.33 208	0.70 183	1.33 221	0.40 177	0.61 201	0.19 185	0.08 162	3.13 239	0.71 187	0.78 155	1.62 213	1.09 169	0.70 198	0.17 193	3.66 192	4.78 271	0.99 197	0.55 167	10.72 259	1.52 235	6.33 269	5.61 258	0.30 214	0.24 165	2.56 234	4.68 243	4.44 214	5.06 224

DCVSM-stereo	5.01 264	0.71 185	3.03 265	3.15 260	1.12 225	7.80 284	0.89 223	4.62 274	2.36 258	5.22 298	8.35 294	23.33 289	11.95 287	0.62 252	3.74 193	4.04 256	1.81 237	1.40 248	16.15 274	3.33 282	5.11 249	3.97 204	2.55 285	3.56 286	1.98 217	3.62 223	4.91 231	5.83 234

AEACV	0.25 53	0.71 185	0.36 108	0.04 51	0.03 34	0.10 127	0.00 1	0.02 29	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.18 42	0.13 83	0.02 72	1.22 46	0.79 53	0.05 35	0.26 101	0.73 67	0.29 129	0.63 73	0.50 51	0.12 168	0.04 55	0.01 15	0.21 106	0.29 59	0.00 1

EKT-Stereo	2.55 217	0.72 187	1.73 242	0.49 192	0.32 166	0.51 208	1.72 244	3.38 250	1.00 216	1.96 221	2.80 234	1.33 181	0.76 204	0.10 169	4.55 224	5.93 296	1.26 214	3.18 290	8.70 233	2.73 270	6.75 278	5.86 264	0.10 157	0.26 174	3.99 257	1.81 187	5.40 242	1.62 181

DLCB_ROB	0.92 134	0.72 187	0.64 171	0.43 184	0.42 184	0.14 150	0.18 189	0.43 111	0.28 140	0.85 161	0.53 160	1.12 172	0.72 199	0.07 137	2.16 99	1.12 85	0.88 183	0.26 101	0.69 66	0.20 98	1.35 120	1.53 109	0.49 241	0.28 193	4.11 260	2.41 201	2.04 108	0.78 149

iResNetv2_ROB	1.26 160	0.75 189	0.32 77	1.29 227	0.33 171	0.02 79	0.02 102	3.19 242	0.20 123	2.00 222	0.29 139	2.24 196	0.41 153	0.06 131	3.64 190	1.45 123	0.75 171	0.13 72	5.77 203	0.43 156	2.86 179	1.71 116	0.16 186	0.37 213	0.38 142	0.47 135	4.08 203	0.72 146

IGEV-FE	3.61 243	0.78 190	7.78 303	6.84 277	0.32 166	2.04 250	1.79 246	3.97 265	0.92 206	2.19 228	6.01 272	4.62 229	1.01 224	0.08 151	3.44 180	5.72 292	0.73 169	0.60 176	9.23 243	1.50 233	7.13 288	6.47 284	0.31 218	0.27 182	5.03 275	5.44 256	5.97 252	7.38 245

IGEV_Zeroshot_test	3.61 243	0.78 190	7.78 303	6.84 277	0.33 171	2.04 250	1.78 245	3.97 265	0.92 206	2.12 224	6.05 274	4.60 228	1.01 224	0.08 151	3.44 180	5.73 293	0.76 172	0.61 178	9.25 244	1.49 232	7.12 287	6.47 284	0.31 218	0.27 182	5.02 274	5.44 256	5.95 251	7.38 245

RAFT_CTSACE	0.59 93	0.80 192	0.45 140	0.25 119	0.07 58	0.14 150	0.00 1	2.03 176	0.06 57	0.00 1	0.12 114	0.44 116	0.46 163	0.01 42	1.58 64	1.08 78	0.15 69	0.12 65	0.57 61	0.08 53	0.74 84	2.54 159	0.00 1	0.04 55	0.24 128	0.00 1	3.77 181	0.04 64

SACVNet	1.43 172	0.80 192	0.85 192	0.58 199	1.31 236	0.63 215	0.62 215	2.60 214	0.52 165	1.33 196	0.02 94	0.74 157	0.32 136	0.34 232	2.78 135	2.11 184	1.38 222	0.39 137	4.62 193	0.70 190	2.37 164	3.83 195	0.05 131	0.42 221	1.29 193	1.64 181	3.74 175	2.62 202

PSMNet-ADL	3.15 236	0.80 192	1.49 230	1.54 232	1.63 244	0.88 223	0.30 202	2.50 205	1.91 252	4.43 289	8.13 292	4.06 215	6.80 272	0.07 137	4.23 206	5.16 284	1.83 238	0.91 217	11.85 266	1.86 251	4.02 213	4.02 206	0.70 259	0.51 228	1.61 206	4.33 236	8.01 277	1.36 171

PA-Net	1.61 190	0.81 195	1.43 227	0.27 131	1.99 257	0.12 140	0.34 204	0.19 84	1.90 251	0.85 161	0.41 148	0.24 71	0.20 110	0.78 259	4.61 228	1.44 121	0.17 76	0.26 101	1.08 84	0.53 175	1.44 128	3.18 180	0.65 255	0.44 224	0.99 181	7.71 277	1.78 106	9.78 264
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT+CT+SA	0.64 101	0.82 196	0.25 61	0.15 91	0.03 34	0.00 1	0.00 1	2.49 204	0.08 74	0.08 98	0.00 1	0.74 157	0.39 151	0.01 42	1.39 56	1.38 116	0.11 59	0.15 76	2.23 123	0.18 84	0.84 89	2.50 154	0.01 66	0.06 73	0.11 92	0.01 20	3.34 153	0.04 64

SA	0.95 137	0.82 196	0.44 138	0.21 101	0.23 130	0.01 47	0.00 1	2.73 221	0.12 94	0.02 84	0.00 1	0.39 108	0.39 151	0.36 233	2.49 120	1.61 137	0.31 108	0.47 153	3.23 168	0.20 98	1.23 114	3.19 181	0.01 66	0.18 150	0.41 147	1.70 182	4.81 226	0.10 87

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 140	0.82 196	0.34 92	0.18 95	0.43 185	0.03 95	1.10 231	1.20 141	2.50 261	2.06 223	0.11 113	0.69 151	0.07 57	0.54 243	3.65 191	0.91 63	0.19 82	0.22 92	1.65 110	0.15 75	0.73 83	0.92 81	0.08 147	0.18 150	0.11 92	3.29 216	2.58 121	2.09 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
EAI-Stereo	2.70 222	0.83 199	2.70 263	0.89 215	1.47 242	0.83 221	1.46 239	3.07 237	1.18 228	0.21 112	3.82 248	3.19 207	0.72 199	0.09 160	5.24 251	4.82 274	0.83 181	0.91 217	9.83 252	1.25 222	4.49 223	5.29 242	0.39 229	0.80 243	1.87 212	3.19 214	7.10 270	6.43 238

FCDSN-DC	1.58 188	0.84 200	2.05 250	1.66 236	1.43 240	1.08 233	0.99 224	0.72 128	0.44 156	1.18 184	0.31 142	1.45 186	0.49 170	0.07 137	6.05 273	1.96 172	2.13 244	1.97 273	1.16 88	0.44 159	2.39 166	2.62 162	0.49 241	3.18 278	1.72 209	3.24 215	1.34 89	1.27 170
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	4.14 254	0.84 200	0.71 179	2.34 252	2.59 264	4.58 269	1.07 229	4.67 275	1.21 230	3.72 274	3.61 245	12.28 271	16.06 294	0.03 92	6.64 279	3.14 234	2.35 249	1.89 269	16.43 276	2.53 267	3.76 206	2.90 169	0.17 190	3.88 289	1.66 208	4.23 233	5.19 237	3.23 207

GEStereo_RVC	2.30 207	0.85 202	0.97 201	1.05 221	0.71 210	1.61 241	1.09 230	2.72 220	0.56 173	0.78 155	0.41 148	2.40 199	0.28 130	0.06 131	4.81 240	4.48 261	1.79 235	2.17 275	8.91 239	1.90 253	3.58 199	7.25 295	0.52 243	0.92 245	0.41 147	0.85 161	4.47 216	6.48 239

STTStereo	1.06 146	0.85 202	0.57 152	0.36 168	0.29 153	0.08 120	0.64 216	0.43 111	1.56 241	1.40 204	0.26 135	1.95 193	0.07 57	0.29 226	4.26 207	1.06 75	0.25 93	0.23 94	1.16 88	0.14 71	1.46 130	0.84 74	0.12 168	0.10 115	0.07 71	1.81 187	3.51 164	4.84 223

dad	4.05 251	0.87 204	0.28 68	10.24 290	1.70 246	1.03 231	12.23 301	12.58 307	0.11 88	3.46 268	0.00 1	1.93 192	3.59 260	0.19 199	4.92 244	1.26 103	1.60 230	0.53 164	14.05 270	0.63 185	2.73 176	1.88 120	0.16 186	0.71 240	5.78 280	0.19 102	17.00 305	9.60 260

TESTraft	0.86 123	0.88 205	0.32 77	0.05 56	0.16 91	0.00 1	0.00 1	1.51 152	0.06 57	0.69 151	0.00 1	0.33 95	0.64 189	0.20 204	4.51 221	1.67 148	0.18 78	0.16 80	2.63 147	0.25 117	1.10 103	2.24 143	0.07 145	0.08 100	0.10 88	1.62 180	3.71 174	0.04 64

RTSC	2.56 218	0.89 206	1.50 231	0.47 189	0.76 213	0.87 222	2.29 256	1.56 154	1.91 252	2.12 224	2.86 236	1.23 179	0.97 223	1.03 268	7.27 282	3.36 243	4.68 279	1.74 263	7.73 223	1.11 215	3.95 207	5.39 249	0.21 199	1.11 250	0.40 145	0.95 163	4.56 220	8.26 252

TestStereo1	0.81 118	0.91 207	0.22 54	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 68	1.08 138	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.26 75	0.57 180	0.12 175	4.26 207	1.66 145	0.18 78	0.19 86	2.84 155	0.09 57	1.37 121	2.51 155	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 171	3.75 178	0.05 69

SA-5K	0.81 118	0.91 207	0.22 54	0.06 67	0.16 91	0.00 1	0.01 68	1.08 138	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.26 75	0.57 180	0.12 175	4.26 207	1.66 145	0.18 78	0.19 86	2.84 155	0.09 57	1.37 121	2.51 155	0.01 66	0.06 73	0.09 85	1.26 171	3.75 178	0.05 69

GMStereo	0.44 75	0.93 209	0.07 33	0.25 119	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.14 79	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.30 88	0.01 6	0.01 42	1.87 80	0.90 61	0.26 98	0.17 82	2.60 144	0.08 53	1.17 108	0.33 38	0.00 1	0.05 64	0.08 76	0.02 46	2.57 119	0.04 64
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJA1++	6.04 274	0.94 210	0.18 48	36.73 315	0.43 185	37.16 317	38.54 317	0.29 97	0.41 153	3.16 256	0.21 132	6.43 250	6.15 270	0.03 92	2.22 100	3.02 226	0.81 178	0.48 154	7.79 226	1.02 208	3.32 195	2.69 164	0.06 140	0.20 160	0.14 109	3.39 219	3.41 155	3.78 212

DAS	4.09 252	0.94 210	1.15 210	1.82 242	1.27 234	1.15 234	1.11 232	3.48 252	4.23 278	3.34 260	6.52 277	12.55 272	5.36 264	0.05 120	4.66 231	4.57 264	4.02 273	2.27 278	9.63 249	5.33 293	5.93 262	5.39 249	0.52 243	4.30 294	4.09 258	5.06 250	7.48 271	4.17 215

SepStereo	4.09 252	0.94 210	1.15 210	1.82 242	1.27 234	1.15 234	1.11 232	3.48 252	4.23 278	3.34 260	6.52 277	12.55 272	5.36 264	0.05 120	4.66 231	4.57 264	4.02 273	2.27 278	9.63 249	5.33 293	5.93 262	5.39 249	0.52 243	4.30 294	4.09 258	5.06 250	7.48 271	4.17 215

MGS-Stereo	0.61 97	0.95 213	0.61 163	0.26 127	0.16 91	0.01 47	0.02 102	0.06 61	0.15 103	0.00 1	0.00 1	0.29 84	0.15 92	0.01 42	5.46 258	0.88 58	0.30 107	0.27 110	0.86 74	0.38 142	1.25 117	1.76 118	0.03 110	0.14 133	0.29 131	0.26 111	1.72 98	0.25 110

DISCO	0.79 116	0.95 213	0.31 74	0.06 67	0.33 171	0.51 208	0.44 208	0.23 91	0.32 145	1.75 214	0.59 169	0.38 105	0.29 132	0.04 111	2.98 153	1.36 113	0.96 192	0.29 113	3.24 169	0.53 175	0.79 87	1.45 103	0.10 157	0.07 80	0.12 96	0.29 115	2.76 124	0.31 115

ADLNet	0.67 106	0.96 215	0.10 41	0.21 101	0.23 130	0.08 120	0.01 68	1.26 143	0.09 82	0.32 123	0.06 104	2.28 198	0.08 60	0.18 197	3.28 172	1.03 73	0.35 114	0.11 61	0.54 58	0.18 84	0.54 64	1.10 92	0.00 1	0.03 44	0.88 177	0.68 146	3.16 143	0.28 112

UDGNet	2.51 215	1.01 216	0.33 86	10.93 291	5.26 285	8.50 288	3.54 272	1.72 156	0.15 103	0.23 116	0.08 110	0.52 132	0.10 79	10.25 313	3.55 184	1.25 102	0.46 128	0.46 149	2.73 150	0.59 182	2.44 168	4.14 213	2.94 288	0.15 138	1.72 209	0.77 156	2.94 131	1.13 167

SHD	4.34 259	1.02 217	2.50 258	1.71 239	1.33 237	1.46 240	2.01 251	4.90 278	4.30 281	2.63 234	4.99 263	4.39 226	9.41 282	0.58 248	8.20 296	4.81 273	4.43 277	2.44 283	13.01 268	2.95 276	5.61 258	6.88 290	0.30 214	3.26 279	4.11 260	5.16 253	3.88 190	10.98 268

IGEV-Stereo+	0.37 68	1.03 218	0.03 25	0.11 87	0.12 79	0.11 131	0.00 1	0.09 72	0.11 88	0.02 84	0.99 194	0.31 89	0.30 134	0.02 72	1.32 52	1.22 99	0.02 11	0.26 101	1.29 97	0.23 108	0.84 89	1.24 100	0.10 157	0.01 18	0.02 32	0.22 107	0.08 28	0.00 1

test-3	1.53 178	1.03 218	1.25 216	0.40 177	0.31 161	0.11 131	0.06 148	2.79 226	0.17 112	0.35 129	0.44 154	4.06 215	0.35 140	0.03 92	2.84 139	1.63 140	0.37 121	0.57 170	8.86 237	0.46 162	3.20 191	5.38 247	0.02 89	0.27 182	0.61 165	0.95 163	3.95 192	0.88 151

APVNet	1.14 155	1.04 220	0.20 50	0.33 151	0.37 178	0.21 189	0.36 205	0.34 101	0.39 152	0.95 166	0.44 154	0.71 153	0.15 92	0.15 186	3.51 183	2.84 216	1.63 233	0.93 220	4.54 192	0.69 189	1.89 150	4.06 209	0.02 89	0.53 231	0.10 88	0.38 126	3.20 146	0.95 157

CASS	2.68 221	1.05 221	1.93 249	2.07 250	0.98 221	0.45 204	2.15 254	2.82 228	1.03 220	1.83 216	3.58 244	1.38 184	0.53 176	0.02 72	4.01 200	3.03 229	4.89 281	1.34 245	9.14 242	1.47 231	7.05 285	6.20 278	0.03 110	0.27 182	2.76 240	2.80 207	4.30 211	5.36 227
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_1	1.53 178	1.05 221	1.24 215	0.40 177	0.31 161	0.11 131	0.06 148	2.78 224	0.17 112	0.32 123	0.42 152	4.06 215	0.36 145	0.03 92	2.84 139	1.62 139	0.37 121	0.57 170	8.88 238	0.46 162	3.22 193	5.38 247	0.02 89	0.27 182	0.60 163	0.95 163	3.95 192	0.90 155

RP	1.29 163	1.06 223	2.32 256	0.84 210	1.16 227	0.39 200	1.53 240	1.89 170	1.68 245	0.29 121	2.21 223	2.25 197	0.13 83	0.40 236	3.31 175	1.07 76	0.61 147	0.05 32	1.61 109	0.40 144	0.65 74	3.05 178	0.11 164	0.29 195	0.29 131	0.92 162	4.24 210	2.04 190

coex_refinement	0.73 111	1.07 224	0.51 148	0.24 115	0.70 209	0.01 47	0.13 181	0.27 94	1.06 221	0.11 101	1.07 196	0.80 160	0.17 106	0.14 185	2.80 136	0.90 61	0.47 130	0.12 65	2.36 136	0.49 169	0.67 79	0.61 61	0.14 179	0.10 115	0.64 166	0.62 143	3.08 136	0.49 132

R-Stereo Train	2.16 203	1.08 225	1.57 235	0.84 210	0.19 111	0.01 47	0.01 68	2.05 177	1.01 217	1.37 200	2.45 229	1.50 187	0.46 163	0.21 209	3.23 168	4.53 262	1.62 231	1.05 229	7.07 215	1.09 212	4.86 240	5.93 270	0.04 120	0.31 199	2.48 229	4.63 240	3.10 138	5.74 232

RAFT-Stereo	2.16 203	1.08 225	1.57 235	0.84 210	0.19 111	0.01 47	0.01 68	2.05 177	1.01 217	1.37 200	2.45 229	1.50 187	0.46 163	0.21 209	3.23 168	4.53 262	1.62 231	1.05 229	7.07 215	1.09 212	4.86 240	5.93 270	0.04 120	0.31 199	2.48 229	4.63 240	3.10 138	5.74 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	2.51 215	1.14 227	0.32 77	1.45 230	2.85 268	4.14 268	1.19 234	2.80 227	0.54 167	6.52 305	1.79 218	7.67 252	0.72 199	0.05 120	2.57 127	2.59 208	0.54 142	0.57 170	4.65 194	0.59 182	3.70 204	3.88 197	0.03 110	0.20 160	0.42 149	1.90 191	4.17 209	10.91 267

iRaft-Stereo_20w	4.18 255	1.14 227	8.05 306	7.32 280	1.81 253	3.33 263	1.55 241	3.45 251	1.28 234	3.63 271	7.12 282	3.54 209	1.33 235	0.11 172	4.16 205	4.85 275	0.93 189	0.61 178	9.28 245	1.22 220	5.08 247	5.56 257	0.43 236	0.53 231	3.85 256	8.64 286	11.20 290	12.91 274

test_3	1.56 184	1.14 227	1.14 208	0.44 186	0.32 166	0.11 131	0.07 153	2.84 229	0.16 111	0.39 132	0.43 153	4.16 224	0.36 145	0.03 92	2.91 145	1.52 131	0.41 126	0.59 174	8.96 241	0.46 162	3.12 190	5.36 246	0.02 89	0.25 170	0.85 175	1.20 170	3.83 187	0.95 157

NaN_ROB	3.01 232	1.16 230	1.13 207	0.86 214	3.03 270	0.59 213	0.75 218	3.25 245	2.58 262	0.98 170	1.32 205	21.10 286	0.59 182	1.15 274	4.15 204	1.58 134	0.80 176	0.70 186	2.38 139	1.30 226	1.52 133	2.15 134	0.46 240	1.07 249	2.50 231	6.25 265	4.54 219	13.27 275

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 258	1.17 231	7.69 301	1.88 246	0.63 203	5.37 272	1.86 247	3.49 254	2.61 263	3.69 273	9.28 304	5.22 238	1.87 238	0.04 111	4.47 218	6.37 303	1.46 227	1.46 251	9.75 251	2.23 263	6.73 277	6.20 278	0.25 210	1.56 261	5.23 278	7.70 276	6.43 259	11.78 271

iinet-f	1.47 176	1.20 232	0.32 77	0.82 209	0.13 81	0.14 150	0.10 169	0.42 108	0.21 131	1.93 218	4.19 251	0.19 55	0.21 113	0.08 151	5.12 250	2.54 206	0.23 89	0.30 116	7.71 222	1.00 206	1.95 152	4.30 218	0.21 199	0.17 148	1.25 188	0.16 97	4.11 207	0.62 143

HSM-Net_RVC	2.86 226	1.24 233	1.50 231	2.55 254	1.72 247	0.57 212	0.17 186	3.55 256	1.14 224	3.50 269	6.32 276	7.94 254	2.93 254	0.05 120	3.38 178	2.12 185	1.28 215	0.26 101	3.24 169	1.24 221	3.66 202	3.76 193	0.61 251	2.64 275	4.43 265	6.27 266	5.76 247	5.47 231
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 272	1.25 234	7.40 298	2.57 255	2.03 259	6.90 278	2.76 263	4.00 267	4.04 276	4.58 292	8.36 295	4.99 233	2.06 241	0.03 92	5.72 263	7.36 312	1.90 240	0.95 222	38.08 314	1.75 244	5.95 264	6.44 282	0.19 194	0.58 235	3.59 253	7.26 272	6.15 254	12.75 273

TANstereo	1.57 185	1.38 235	0.48 143	0.26 127	0.29 153	0.52 210	0.05 138	0.51 119	0.47 159	0.27 119	0.62 176	0.32 92	0.20 110	1.08 271	3.59 185	2.81 214	0.79 174	1.63 260	8.83 235	3.01 277	3.50 197	2.89 167	3.03 291	0.10 115	0.04 56	0.69 147	4.96 233	0.05 69

XX-TBD	1.57 185	1.38 235	0.48 143	0.26 127	0.29 153	0.52 210	0.05 138	0.51 119	0.47 159	0.27 119	0.62 176	0.32 92	0.20 110	1.08 271	3.59 185	2.81 214	0.79 174	1.63 260	8.83 235	3.01 277	3.50 197	2.89 167	3.03 291	0.10 115	0.04 56	0.69 147	4.96 233	0.05 69

RTS	5.53 270	1.46 237	0.94 197	0.90 216	1.73 248	4.08 266	4.63 279	2.53 208	3.41 271	2.79 240	1.70 215	8.18 255	1.27 232	0.72 255	7.83 287	4.87 276	7.37 294	2.34 280	18.33 280	2.92 272	4.78 229	5.88 266	1.04 268	1.31 253	6.74 287	22.88 327	6.66 263	22.00 300

RTSA	5.53 270	1.46 237	0.94 197	0.90 216	1.73 248	4.08 266	4.63 279	2.53 208	3.41 271	2.79 240	1.70 215	8.18 255	1.27 232	0.72 255	7.83 287	4.87 276	7.37 294	2.34 280	18.33 280	2.92 272	4.78 229	5.88 266	1.04 268	1.31 253	6.74 287	22.88 327	6.66 263	22.00 300

ccs_rob	4.75 262	1.46 237	2.39 257	1.96 247	0.68 206	3.13 260	1.58 242	4.94 280	1.36 235	4.31 287	15.82 320	28.46 295	8.43 277	0.38 235	5.65 261	5.42 289	2.23 245	1.60 259	6.31 208	1.98 255	6.14 267	5.97 273	0.35 225	2.33 270	1.28 190	2.40 200	4.09 204	7.49 248

DDVS	5.40 267	1.51 240	2.25 252	1.64 235	2.80 267	1.96 248	1.03 225	5.91 288	4.10 277	3.96 281	19.83 329	26.29 293	6.82 273	1.57 285	5.77 264	6.90 306	2.58 253	1.92 270	10.46 257	4.59 287	6.02 265	7.39 296	0.30 214	1.40 258	1.41 202	3.29 216	6.10 253	8.11 251

LoS_RVC	1.09 148	1.51 240	0.60 159	0.05 56	0.49 188	0.01 47	0.08 162	0.22 88	0.74 188	1.72 210	0.23 133	0.56 139	0.63 187	0.12 175	3.15 159	2.90 218	0.69 162	1.79 264	3.27 172	0.50 170	4.03 214	3.48 188	0.21 199	0.07 80	0.33 134	0.47 135	0.70 70	0.96 159

tt_ll	1.09 148	1.51 240	0.60 159	0.05 56	0.49 188	0.01 47	0.08 162	0.22 88	0.74 188	1.72 210	0.23 133	0.56 139	0.63 187	0.12 175	3.15 159	2.90 218	0.69 162	1.79 264	3.27 172	0.50 170	4.03 214	3.48 188	0.21 199	0.07 80	0.33 134	0.47 135	0.70 70	0.96 159

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 285	1.51 240	5.87 292	4.30 269	3.26 271	2.82 257	6.81 288	3.68 259	3.59 274	4.81 294	10.18 306	66.20 336	11.63 286	7.70 309	5.97 269	5.06 282	4.49 278	5.33 305	18.36 282	2.64 269	7.91 295	8.42 307	0.92 265	3.39 284	4.34 263	8.02 281	6.20 255	15.61 284

NCC-stereo	1.86 195	1.63 244	1.33 221	0.95 218	1.22 232	0.80 218	2.29 256	2.62 215	2.93 265	0.34 125	2.87 237	2.16 194	1.17 229	0.21 209	3.63 187	1.13 86	0.63 152	0.96 224	2.79 152	0.75 194	0.98 97	2.96 172	0.36 226	0.32 202	2.31 225	4.50 238	3.69 170	4.78 220

Abc-Net	1.86 195	1.63 244	1.33 221	0.95 218	1.22 232	0.80 218	2.29 256	2.62 215	2.93 265	0.34 125	2.87 237	2.16 194	1.17 229	0.21 209	3.63 187	1.13 86	0.63 152	0.96 224	2.79 152	0.75 194	0.98 97	2.96 172	0.36 226	0.32 202	2.31 225	4.50 238	3.69 170	4.78 220
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.66 220	1.67 246	0.33 86	3.58 264	9.30 300	1.76 246	3.48 271	0.68 126	3.29 268	0.71 153	1.59 211	0.37 104	0.27 129	0.13 181	5.94 268	3.42 248	1.03 199	0.54 166	4.47 190	0.65 187	2.02 153	2.06 132	0.56 249	0.31 199	15.21 307	3.30 218	3.74 175	1.47 174

GANetREF_RVC	2.43 210	1.69 247	0.81 188	2.04 249	1.16 227	1.02 230	0.10 169	4.72 277	1.44 238	3.62 270	0.06 104	10.03 264	0.69 194	0.09 160	3.63 187	1.36 113	1.06 204	0.94 221	6.44 210	0.46 162	2.32 159	1.74 117	0.17 190	1.35 255	3.41 252	3.75 225	6.55 260	4.82 222
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
PWC_ROB	7.15 279	1.85 248	5.57 289	0.85 213	1.17 229	1.95 247	4.77 281	2.56 212	17.27 319	3.83 279	7.66 286	4.97 231	39.20 323	0.81 261	8.35 299	4.96 280	6.51 289	4.27 296	15.99 273	4.39 285	7.48 292	7.59 300	0.53 246	4.79 299	2.74 239	2.63 206	7.01 268	23.26 304

S-Stereo	9.11 286	1.88 249	3.41 269	7.93 283	7.92 296	12.47 295	19.24 308	5.20 283	6.26 289	6.18 304	20.72 331	29.27 296	7.13 274	0.65 253	9.55 309	7.50 314	3.80 269	5.87 309	17.77 278	6.30 297	6.21 268	7.52 299	12.23 313	6.88 309	2.77 241	6.68 269	6.74 265	18.03 290

AnyNet_C32	5.68 273	1.96 250	2.91 264	1.78 241	2.71 266	3.17 261	5.76 284	4.31 270	12.56 304	3.07 252	7.17 283	4.22 225	1.70 237	2.19 289	8.22 297	5.98 297	5.69 285	4.43 299	12.45 267	2.93 274	9.72 307	8.57 308	1.84 279	3.46 285	6.24 284	9.82 295	6.26 256	14.21 278

DDF-Stereo	3.00 231	1.97 251	0.22 54	11.98 293	0.51 190	14.62 297	0.81 221	1.83 164	0.57 174	1.12 178	1.66 214	9.14 259	2.86 252	0.26 222	2.38 113	3.19 235	0.90 184	0.74 195	6.87 213	0.57 179	4.55 224	4.33 220	0.11 164	0.41 216	0.35 139	2.53 205	4.48 217	1.94 186

zero-FE	4.21 256	1.97 251	0.21 52	18.56 299	2.61 265	20.95 306	6.42 287	1.84 165	0.68 184	1.31 194	3.18 240	10.31 265	3.26 257	0.31 227	2.66 130	2.88 217	1.04 200	1.46 251	13.23 269	0.91 203	5.64 260	4.93 238	0.13 171	0.41 216	0.34 137	2.47 202	4.46 215	1.55 177

ADCPNet	6.67 276	1.97 251	3.86 274	2.75 256	6.19 292	3.07 258	7.60 293	5.21 284	8.03 295	3.82 278	7.92 287	5.17 237	13.78 293	2.98 293	8.10 293	6.12 300	4.35 276	2.04 274	18.50 283	4.74 290	7.04 284	7.43 297	2.98 290	1.91 264	8.96 295	14.04 308	7.02 269	14.47 280

RGC	2.44 211	1.98 254	4.87 281	1.54 232	1.65 245	1.74 245	1.05 227	2.02 175	1.43 237	0.88 164	4.42 257	2.52 203	2.42 248	0.58 248	4.33 212	1.63 140	0.91 185	0.48 154	4.28 189	1.08 211	1.94 151	4.01 205	0.15 182	0.72 242	2.19 221	5.22 254	4.90 230	6.96 243

stereogan	1.89 198	2.00 255	1.17 213	1.47 231	2.05 260	1.72 243	0.87 222	1.84 165	1.11 222	1.36 199	1.51 208	5.81 244	0.48 168	0.32 230	3.87 197	1.69 152	0.80 176	0.39 137	3.96 185	0.78 196	1.23 114	4.02 206	0.26 211	0.51 228	0.30 133	1.30 173	6.30 257	3.84 213

SGM-Forest	2.81 224	2.03 256	0.36 108	6.32 276	1.79 252	2.66 255	0.02 102	1.42 149	0.77 190	2.52 233	0.96 190	6.57 251	5.74 267	0.31 227	4.36 213	2.94 224	0.61 147	0.33 127	3.08 159	0.47 167	2.46 170	2.73 165	0.84 263	0.45 225	3.66 254	3.74 224	11.30 291	7.44 247
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.47 241	2.05 257	2.64 262	1.31 228	1.93 255	1.19 236	3.99 273	1.07 137	9.83 302	1.78 215	5.75 269	8.79 258	0.37 150	0.90 263	5.04 249	2.20 191	0.44 127	0.90 215	5.82 204	0.88 201	2.38 165	3.43 187	0.33 222	0.41 216	3.03 248	12.72 303	3.59 166	10.90 266

FADNet_RVC	3.95 249	2.06 258	1.30 219	3.33 262	3.36 273	0.99 229	2.06 253	2.30 187	1.39 236	1.72 210	4.72 260	9.29 260	5.82 269	1.76 287	8.23 298	3.12 233	2.98 257	4.27 296	16.83 277	3.30 281	4.99 246	5.51 253	0.63 253	1.39 257	1.45 205	3.14 212	4.86 228	5.92 235

FAT-Stereo	7.20 280	2.13 259	8.68 308	7.00 279	11.87 305	5.95 275	3.19 267	7.26 291	3.52 273	5.84 300	13.06 309	18.26 284	8.49 278	1.41 281	8.81 304	6.34 302	3.65 267	4.07 295	15.49 272	6.21 296	6.75 278	6.94 291	0.74 260	4.80 300	2.92 244	7.26 272	7.50 273	16.30 285

ITSA-stereo	5.15 265	2.22 260	1.65 239	8.76 286	3.63 275	0.95 227	1.93 250	4.42 272	3.38 270	4.33 288	7.98 288	9.94 263	12.44 289	3.01 294	6.17 275	5.02 281	3.28 261	1.93 271	8.63 232	1.99 256	5.29 254	5.96 272	1.38 275	3.33 282	4.43 265	7.25 271	4.95 232	14.86 281

NCCL2	2.12 202	2.27 261	1.29 218	1.28 226	1.85 254	0.18 179	0.77 220	1.24 142	1.25 231	1.62 209	2.71 233	1.06 166	0.51 173	0.31 227	4.40 215	2.33 201	1.57 229	0.62 180	2.35 135	0.68 188	2.68 175	4.29 217	1.52 278	1.06 247	4.65 268	4.17 232	4.04 202	6.58 242

s12784h	2.07 201	2.29 262	2.24 251	1.60 234	0.69 207	0.05 111	0.03 123	2.13 183	0.55 170	1.19 186	0.13 119	1.61 189	0.68 193	0.04 111	3.20 162	3.09 231	0.78 173	0.41 142	3.50 177	0.43 156	5.42 256	2.92 170	0.11 164	0.12 123	2.64 236	1.70 182	6.64 262	11.65 270

STTRV1_RVC		2.31 263	1.06 204	5.61 273	1.39 238	5.42 273	2.59 262	3.68 259	3.77 275	4.47 291	4.40 256	16.44 280	20.14 300	1.02 266	9.83 311	3.26 237	18.06 320	0.81 206		11.45 314	18.05 332	6.27 281		4.23 292	6.12 282	7.90 279	11.99 292	28.90 316

CSAN	4.46 260	2.36 264	1.57 235	3.12 259	3.32 272	1.64 242	0.76 219	4.59 273	4.37 282	3.80 277	2.84 235	17.58 283	10.47 285	0.96 265	4.80 239	1.75 157	2.06 242	1.16 238	5.69 202	2.34 264	2.93 181	2.40 152	0.43 236	2.56 273	4.64 267	11.45 299	7.53 274	13.44 277

XPNet_ROB	3.02 233	2.54 265	1.33 221	0.73 206	1.45 241	1.04 232	0.61 214	0.83 132	1.45 239	1.16 182	3.44 243	26.85 294	0.35 140	0.40 236	3.24 170	2.22 192	3.28 261	0.79 199	3.20 161	1.19 218	2.94 182	5.51 253	0.76 261	0.46 226	0.72 173	2.37 199	9.22 281	3.37 210

SAMSARA	19.29 307	2.55 266	5.07 285	4.09 268	3.44 274	3.26 262	4.38 278	15.32 310	9.58 300	4.44 290	5.63 267	8.73 257	24.82 304	3.30 299	10.45 314	6.81 305	5.49 283	3.46 293	21.26 291	4.77 291	17.96 331	24.74 344	0.82 262	4.77 298	80.12 351	91.25 351	77.91 351	76.45 351

UCFNet_RVC	1.13 153	2.65 267	0.57 152	0.57 197	0.74 211	0.19 185	0.01 68	0.28 96	0.22 132	0.95 166	0.39 147	2.41 201	0.89 219	0.06 131	2.99 155	1.18 95	0.50 133	0.49 157	2.19 122	0.44 159	1.50 131	1.54 112	1.06 270	0.19 153	1.43 203	1.73 184	1.86 107	3.39 211

CBMV_ROB	6.09 275	2.65 267	2.29 255	8.35 285	5.74 287	5.08 270	2.76 263	5.03 281	2.35 257	3.78 276	4.70 259	21.22 287	13.56 292	0.09 160	6.04 272	3.70 251	2.84 255	1.39 247	11.35 262	8.80 308	4.92 243	3.11 179	0.43 236	2.10 268	7.06 289	10.12 296	12.96 294	11.93 272

TRStereo	3.24 240	2.66 269	7.45 299	0.35 166	0.14 86	7.79 283	0.13 181	3.04 235	0.42 155	2.75 238	1.46 207	5.69 242	0.65 190	0.09 160	3.75 194	4.23 260	0.70 167	0.63 182	6.77 212	1.21 219	4.05 216	4.81 232	0.12 168	0.24 165	2.72 238	6.73 270	12.83 293	6.09 236

ADCRef	2.96 229	2.78 270	1.02 203	0.70 205	2.21 262	1.96 248	2.42 259	0.96 135	6.10 286	1.94 220	1.15 199	1.08 167	0.74 203	1.32 279	6.01 270	3.38 244	1.34 221	1.15 237	8.41 230	2.09 259	2.59 172	3.60 191	1.88 280	0.71 240	2.81 243	8.00 280	3.42 157	10.24 265

SFCPSM	5.40 267	2.86 271	1.19 214	1.84 244	1.39 238	1.34 237	0.49 211	2.34 190	4.85 285	3.12 254	8.16 293	15.40 278	22.08 302	1.04 269	5.77 264	4.60 267	2.35 249	1.58 258	22.71 295	7.33 301	4.45 222	4.53 226	0.62 252	1.97 267	4.29 262	4.05 231	5.75 246	9.77 262

pmcnn	8.05 283	2.96 272	2.25 252	6.23 274	5.03 283	6.98 279	4.33 277	4.70 276	2.02 255	4.19 284	9.20 303	19.11 285	20.39 301	0.73 257	7.05 280	6.73 304	6.29 288	4.51 300	22.54 294	4.66 289	9.62 305	5.08 241	4.46 299	4.23 292	5.99 281	5.22 254	17.26 306	25.55 310

GwcNet-ADL	3.21 239	2.99 273	3.34 268	3.11 258	2.07 261	0.82 220	0.12 177	2.95 232	0.67 183	3.84 280	7.51 285	7.80 253	1.22 231	0.20 204	3.79 196	4.73 270	2.11 243	0.73 193	7.81 227	2.53 267	3.21 192	3.69 192	0.22 207	1.53 259	2.17 220	4.84 244	4.00 199	8.77 255

PS-NSSS	1.54 181	3.12 274	0.33 86	3.03 257	0.83 218	1.73 244	0.70 217	0.39 107	0.15 103	0.39 132	0.00 1	11.06 267	1.04 227	0.41 238	2.13 96	0.79 53	0.47 130	0.26 101	4.17 187	0.14 71	0.90 93	0.37 41	2.44 283	0.06 73	0.99 181	0.74 153	3.17 144	1.82 183

XQC	4.76 263	3.14 275	1.63 238	3.31 261	3.69 276	3.46 264	2.94 265	6.02 289	3.05 267	2.64 235	5.51 266	5.67 241	7.46 275	1.41 281	8.02 290	4.65 268	3.59 264	1.49 255	10.75 260	2.91 271	4.96 245	6.67 286	0.41 230	1.91 264	7.13 290	10.47 298	11.17 289	4.51 217

DPSNet	14.25 302	3.23 276	1.83 248	7.63 281	7.22 295	10.44 292	4.19 275	5.68 286	8.64 298	4.20 286	3.75 246	72.37 341	26.68 308	4.43 303	10.42 312	10.25 326	10.56 300	8.02 316	58.50 339	8.44 306	11.36 312	8.93 310	16.95 317	10.34 320	18.62 313	15.80 312	14.33 300	21.91 299

HBP-ISP	3.70 246	3.49 277	4.13 276	4.77 270	2.41 263	3.60 265	0.12 177	4.11 268	1.26 232	3.39 264	4.22 254	4.64 230	0.54 178	1.76 287	8.63 301	8.11 316	1.56 228	1.34 245	2.61 145	1.51 234	5.14 250	6.84 289	0.56 249	1.55 260	2.53 232	5.06 250	10.57 287	5.37 228

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 281	3.59 278	1.09 205	9.20 287	3.71 277	7.69 282	7.51 292	10.81 300	8.52 297	4.93 296	4.20 252	16.73 281	9.30 280	5.45 305	8.09 292	3.29 238	1.80 236	1.13 236	18.77 284	2.10 260	6.48 273	7.49 298	3.17 295	1.74 262	12.06 303	14.29 309	9.71 285	14.36 279

ADCL	3.91 248	3.61 279	2.28 254	1.76 240	1.76 251	3.09 259	4.16 274	1.98 173	13.71 309	2.81 242	5.14 264	2.47 202	0.65 190	1.10 273	5.38 255	2.55 207	2.02 241	2.20 276	6.41 209	2.08 258	4.87 242	4.20 214	1.40 276	1.06 247	6.69 286	6.60 268	4.33 212	11.16 269

CBMV	5.52 269	3.65 280	1.32 220	3.46 263	2.86 269	2.04 250	0.41 207	3.64 258	2.63 264	4.09 283	2.36 224	14.13 276	3.70 262	0.57 245	7.16 281	6.19 301	4.26 275	2.36 282	8.76 234	1.44 230	6.43 271	4.53 226	0.54 247	5.62 302	4.85 271	6.08 263	19.41 308	26.62 311
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	2.78 223	3.78 281	0.39 120	2.02 248	1.58 243	2.36 254	0.00 1	2.66 218	1.54 240	3.63 271	1.79 218	2.55 204	3.51 259	0.83 262	5.82 266	5.57 291	2.69 254	1.83 267	2.63 147	0.91 203	4.62 226	4.13 212	0.42 235	2.58 274	2.29 223	4.46 237	7.67 275	2.88 203

AMNet	6.77 277	3.87 282	2.62 261	4.00 267	5.86 288	6.75 277	3.31 270	2.51 206	2.47 259	3.44 266	6.68 279	9.34 261	2.05 240	7.44 307	4.79 238	9.81 323	13.48 312	7.65 315	7.95 228	7.83 303	11.47 314	7.62 301	2.74 287	4.18 291	5.52 279	8.25 283	13.24 295	17.97 289

ETE_ROB	4.62 261	4.04 283	1.52 233	1.14 223	2.02 258	2.70 256	1.28 235	1.50 151	4.25 280	1.89 217	5.88 271	37.95 308	0.84 217	1.42 283	4.94 245	2.66 210	3.81 270	0.95 222	4.84 196	1.63 240	4.01 212	5.32 245	0.67 258	1.14 251	2.03 219	3.84 228	15.25 302	7.23 244

SANet	10.32 290	4.15 284	6.27 295	5.51 271	5.49 286	8.58 289	2.27 255	15.41 311	13.03 308	2.83 243	9.09 301	60.35 331	25.50 307	2.93 292	8.06 291	3.02 226	7.05 290	3.86 294	11.43 263	3.25 280	5.27 253	5.02 240	2.60 286	7.27 313	11.08 301	12.57 302	13.36 296	23.31 305

FC-DCNN	3.82 247	4.38 285	5.67 291	9.61 289	4.14 278	8.01 286	3.26 269	4.21 269	1.69 246	2.95 248	1.54 210	5.87 246	2.09 242	0.13 181	4.40 215	2.15 187	2.54 252	1.11 235	3.38 174	0.82 200	3.11 188	2.20 139	0.65 255	3.29 281	6.33 285	4.91 247	6.98 267	7.80 250

ADCMid	6.83 278	4.46 286	4.95 284	2.16 251	4.31 280	5.71 274	7.29 290	8.83 294	12.78 306	3.11 253	8.10 291	9.83 262	9.65 283	2.84 290	8.51 300	5.42 289	4.68 279	2.83 286	18.87 287	3.22 279	7.09 286	7.70 302	5.37 301	2.33 270	5.12 276	8.71 287	5.21 238	15.24 283

DGSMNet	11.51 295	4.52 287	7.92 305	5.60 272	4.80 282	7.02 280	6.11 285	7.51 292	4.47 283	11.25 318	31.10 337	17.12 282	7.95 276	4.11 302	10.43 313	14.27 330	16.27 316	9.03 321	40.42 319	11.09 313	20.12 336	22.06 338	4.60 300	6.88 309	5.15 277	9.40 290	8.22 278	13.42 276

FC-DCNN v2	4.24 257	4.65 288	5.90 293	11.00 292	4.41 281	8.70 290	3.19 267	5.19 282	2.19 256	2.86 247	1.78 217	6.28 249	2.81 251	0.13 181	4.51 221	2.15 187	2.50 251	1.01 228	3.64 179	0.81 199	3.11 188	2.22 141	0.64 254	3.28 280	7.94 291	5.77 261	8.62 280	9.05 259

LALA_ROB	4.04 250	4.73 289	1.42 226	1.16 224	1.93 255	2.17 253	1.04 226	1.80 162	2.48 260	2.74 237	5.87 270	33.34 301	0.69 194	0.78 259	6.02 271	2.33 201	3.21 260	1.82 266	3.66 181	1.88 252	3.40 196	4.99 239	0.34 224	1.03 246	1.91 215	3.61 222	8.50 279	6.20 237

G-Net	10.87 292	4.96 290	9.71 309	3.77 265	4.24 279	7.37 281	2.01 251	10.08 298	15.80 313	4.95 297	15.59 318	48.52 322	9.05 279	0.58 248	8.11 295	8.67 318	5.49 283	4.42 298	23.80 297	15.66 320	8.01 297	8.23 305	3.06 294	5.14 301	6.15 283	13.92 307	22.56 310	23.75 306

ACV-stereo	8.15 284	5.09 291	4.79 279	8.14 284	1.73 248	11.44 293	4.25 276	3.84 264	6.16 287	5.36 299	6.72 280	5.73 243	25.08 305	1.31 278	9.40 307	10.22 325	5.83 287	2.67 285	51.43 329	14.43 317	8.48 302	6.72 288	0.88 264	2.46 272	1.95 216	3.85 229	6.75 266	5.39 229

ADCS	9.93 287	5.64 292	4.82 280	3.95 266	6.05 290	6.17 276	5.70 283	9.47 296	15.68 311	4.19 284	7.98 288	12.91 274	17.41 295	3.94 301	10.52 315	11.68 327	10.14 299	7.14 314	24.46 299	8.67 307	13.95 324	13.00 329	2.94 288	6.15 306	9.75 298	17.65 317	10.70 288	17.41 286

PVD	12.14 298	5.88 293	8.51 307	7.70 282	6.65 294	10.05 291	6.16 286	21.11 323	19.74 322	3.44 266	8.69 297	16.07 279	27.50 309	2.86 291	8.93 305	7.52 315	11.20 303	6.11 311	24.24 298	6.83 299	11.08 310	11.21 324	1.11 271	5.71 303	15.30 308	21.90 325	17.71 307	34.49 322

LSM0	22.48 315	6.09 294	4.65 278	14.89 295	10.39 303	16.43 300	13.29 303	23.38 325	15.69 312	14.75 325	18.69 327	35.79 305	33.70 319	0.93 264	73.52 348	85.94 348	13.36 311	5.62 307	55.67 337	16.83 323	21.95 337	18.82 335	4.28 298	8.01 314	16.44 309	16.43 314	28.65 317	32.66 321

AnyNet_C01	12.12 297	6.13 295	5.39 286	6.24 275	6.03 289	5.20 271	9.20 296	12.30 304	16.87 316	5.85 301	9.03 300	26.16 292	18.91 298	4.53 304	11.14 319	12.98 328	16.27 316	15.82 333	34.24 308	10.36 311	16.44 328	13.34 331	7.06 303	6.93 311	11.61 302	9.46 291	9.77 286	19.91 295

MFN_U_SF_RVC	10.34 291	6.17 296	3.69 273	9.55 288	5.13 284	12.52 296	10.34 298	12.25 303	7.05 291	12.23 321	14.31 314	22.82 288	13.03 290	8.82 310	11.37 320	4.87 276	3.83 272	3.31 291	39.34 316	5.97 295	8.56 303	8.81 309	1.45 277	6.40 308	9.49 297	8.57 285	9.56 284	19.71 294

edge stereo	11.35 294	6.83 297	10.52 311	14.06 294	12.00 306	16.55 301	12.81 302	12.42 305	7.44 293	6.06 302	15.12 317	38.81 310	17.75 296	1.25 275	7.59 285	7.29 311	5.73 286	3.11 288	25.18 300	4.53 286	6.71 276	8.01 304	4.16 297	3.71 288	8.94 294	7.65 274	13.41 297	28.72 315

MADNet+	19.30 308	7.92 298	15.32 320	17.51 298	11.42 304	8.09 287	18.41 306	28.03 332	17.21 318	12.46 322	12.08 307	33.63 303	30.37 314	9.62 311	18.64 332	14.89 331	25.78 330	10.10 323	40.05 317	16.50 322	17.34 330	12.76 328	9.48 311	18.60 331	35.02 332	20.22 321	21.19 309	38.41 326

CC-Net-ROB	5.26 266	8.36 299	1.81 246	22.68 303	6.07 291	15.19 299	7.74 294	0.45 114	0.84 199	1.53 208	0.00 1	23.78 290	3.00 255	3.15 295	2.92 148	0.74 49	2.29 247	1.51 256	11.50 264	0.48 168	1.21 110	1.47 104	9.41 308	0.22 163	2.30 224	2.51 204	2.25 113	8.72 254

FBW_ROB	7.98 282	9.24 300	5.57 289	20.21 302	8.25 298	12.08 294	8.09 295	4.92 279	1.58 243	3.30 259	5.15 265	13.88 275	3.03 256	7.45 308	6.23 276	1.49 126	2.89 256	0.79 199	33.18 307	1.93 254	5.24 252	4.40 221	9.43 309	8.29 315	4.88 272	7.69 275	4.88 229	21.40 298

MeshStereo	13.21 301	10.28 301	5.53 288	24.29 306	14.71 307	17.26 302	7.30 291	12.03 301	7.47 294	4.66 293	9.13 302	38.56 309	29.80 312	0.45 240	9.43 308	7.37 313	3.76 268	2.44 283	18.85 286	2.41 266	12.93 321	7.18 293	1.21 272	5.79 304	22.04 316	16.38 313	33.15 322	32.34 320
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
SGM_RVC	10.08 288	10.50 302	3.60 272	16.68 296	8.80 299	14.87 298	7.11 289	9.19 295	6.25 288	4.06 282	7.33 284	24.89 291	18.29 297	0.57 245	4.57 225	1.98 177	3.30 263	1.17 239	20.75 290	2.20 261	4.80 232	2.23 142	2.29 282	3.65 287	17.68 312	13.31 306	33.30 324	28.67 314
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 293	10.59 303	6.33 296	17.49 297	6.29 293	7.85 285	10.69 299	18.03 317	23.43 327	11.13 315	4.86 262	14.66 277	5.81 268	9.65 312	9.78 310	5.91 295	3.18 259	5.17 303	39.06 315	7.03 300	7.92 296	9.81 315	7.04 302	7.22 312	14.77 306	8.85 288	6.40 258	17.43 287

LE_ROB	22.46 314	10.87 304	12.67 315	32.44 308	37.93 320	31.36 310	33.43 315	23.22 324	21.14 326	6.73 306	17.81 324	52.15 326	50.94 339	1.56 284	6.43 278	2.92 222	3.14 258	1.46 251	30.14 302	8.43 305	7.23 289	4.28 216	7.08 304	25.69 336	34.50 331	36.15 343	53.30 344	53.30 340

MFMNet_re	16.26 303	13.95 305	7.70 302	24.27 305	9.34 301	33.99 315	17.43 304	12.42 305	19.62 321	10.23 314	13.58 312	39.02 311	13.47 291	1.40 280	10.73 316	10.12 324	29.43 336	12.22 324	31.31 303	10.07 310	17.19 329	9.15 311	8.44 306	9.02 317	8.97 296	5.68 260	24.08 312	36.04 324

SPS-STEREO	20.13 311	14.92 306	11.88 313	19.84 301	20.39 308	18.24 303	9.27 297	16.06 314	19.74 322	19.91 330	20.06 330	33.66 304	37.68 322	7.23 306	13.17 325	16.66 334	26.75 332	16.01 334	32.30 305	23.65 331	30.25 343	22.84 341	13.67 314	13.47 328	16.56 310	15.26 311	29.55 320	24.45 307
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 296	15.35 307	4.54 277	19.02 300	8.08 297	18.74 304	10.83 300	12.03 301	7.24 292	3.01 249	6.09 275	36.06 306	23.95 303	0.75 258	4.47 218	1.51 130	3.60 266	0.75 196	20.06 289	1.60 237	4.23 218	1.65 115	1.36 274	3.34 283	25.09 318	20.48 322	34.27 327	25.03 308

SGM+DAISY	20.91 312	16.10 308	12.43 314	22.81 304	21.80 309	24.45 308	18.63 307	17.89 316	12.77 305	18.42 329	19.55 328	30.39 298	40.48 324	11.67 314	12.56 323	15.10 332	25.73 329	12.69 327	34.93 310	21.56 329	26.12 340	22.15 339	21.16 318	12.73 325	17.44 311	13.30 305	33.35 325	28.26 313

MDST_ROB	10.13 289	16.70 309	3.04 266	29.06 307	9.34 301	20.66 305	5.02 282	5.90 287	1.98 254	3.16 256	2.70 232	11.22 268	28.15 310	0.18 197	6.30 277	1.37 115	1.21 212	0.34 129	7.74 224	1.01 207	4.67 227	3.95 203	1.92 281	1.94 266	26.55 320	19.78 320	37.02 329	22.50 303

MANE	19.83 310	17.14 310	15.43 321	34.46 311	23.74 312	25.27 309	17.85 305	19.50 322	17.04 317	6.13 303	12.40 308	41.03 312	35.23 320	3.36 300	7.87 289	8.98 319	7.09 291	29.77 342	21.81 293	3.71 283	9.51 304	5.54 256	2.50 284	8.83 316	34.12 329	27.95 335	51.25 342	47.85 336

DDUNet	12.41 299	19.68 311	3.23 267	36.37 313	24.08 313	34.35 316	31.95 314	1.86 167	1.63 244	1.44 205	3.43 242	12.02 270	3.65 261	83.75 326	4.54 223	2.28 194	8.10 297	3.39 292	18.01 279	4.26 284	6.60 275	4.81 232	16.44 316	0.64 237	1.08 184	0.61 142	4.68 223	2.12 192

ELAS_RVC	19.26 306	19.85 312	14.31 317	33.92 310	22.40 310	33.39 314	19.24 308	15.07 309	10.89 303	8.20 309	17.30 321	54.84 328	32.79 318	3.23 297	8.72 302	3.46 249	11.25 304	6.19 313	19.97 288	7.86 304	12.63 319	12.02 327	9.45 310	10.70 321	30.22 324	22.17 326	41.23 335	38.75 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	12.63 300	20.60 313	3.50 271	36.40 314	28.77 316	31.44 311	39.49 319	2.59 213	1.77 250	2.37 230	6.03 273	11.55 269	3.79 263	74.28 323	5.35 254	2.47 203	8.42 298	2.92 287	18.81 285	4.63 288	7.35 291	4.85 235	12.22 312	1.18 252	1.15 186	2.47 202	4.49 218	2.18 194

ELAS	19.48 309	22.90 314	14.50 318	35.26 312	24.25 314	31.48 312	19.80 310	16.72 315	15.91 314	7.71 307	15.62 319	48.88 323	30.47 315	3.20 296	9.19 306	3.39 245	10.97 301	5.79 308	21.49 292	6.53 298	11.69 315	11.90 326	9.30 307	9.63 318	32.86 326	24.17 330	41.19 334	41.31 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 305	25.20 315	16.96 325	40.13 317	26.93 315	32.21 313	21.77 311	19.35 321	16.49 315	7.75 308	17.60 322	46.83 320	36.96 321	1.06 270	8.10 293	2.99 225	3.81 270	1.57 257	31.85 304	5.18 292	6.77 280	5.31 244	3.04 293	9.71 319	29.57 322	23.01 329	40.22 331	35.81 323

BEATNet-Init1	23.62 318	27.86 316	13.22 316	44.78 318	23.54 311	38.58 318	23.96 312	18.57 319	18.15 320	9.17 310	13.26 310	47.63 321	48.00 334	3.29 298	12.31 321	9.22 320	7.35 293	5.48 306	48.70 327	19.34 325	12.33 318	11.24 325	7.11 305	11.28 322	33.76 328	21.63 323	60.52 348	47.50 335

JetBlue	32.19 327	30.24 317	35.83 342	39.74 316	34.14 318	43.67 319	35.54 316	29.41 336	45.70 338	14.86 326	8.65 296	79.62 346	19.51 299	25.38 317	15.92 331	16.55 333	38.70 342	25.92 341	35.72 311	25.05 334	29.56 342	23.18 342	32.21 319	26.78 337	30.47 325	28.96 336	48.44 340	49.33 337

WAO-7	27.19 322	31.49 318	25.61 334	33.41 309	34.55 319	21.90 307	27.96 313	47.14 342	47.22 340	29.27 335	38.50 340	41.69 314	40.59 327	12.37 315	31.37 339	17.44 335	15.34 314	8.53 317	46.18 323	20.63 328	9.79 308	10.78 320	3.30 296	33.50 341	22.38 317	21.79 324	23.87 311	37.39 325

SQANet	17.87 304	31.68 319	5.41 287	57.78 320	33.35 317	57.44 321	39.25 318	4.37 271	1.73 247	4.89 295	1.53 209	30.38 297	5.54 266	56.25 320	3.78 195	1.32 108	5.20 282	1.48 254	29.72 301	1.71 241	6.45 272	5.45 252	54.26 325	1.90 263	4.80 269	8.48 284	9.52 283	18.82 293

DispFullNet	26.27 319	39.81 320	17.89 326	52.75 319	38.74 321	45.03 320	55.21 322	13.74 308	12.89 307	13.75 323	9.88 305	43.75 316	32.46 317	86.51 327	11.01 317	13.68 329	29.48 337	16.23 335	51.78 332	14.64 318	13.87 323	10.46 318	14.59 315	6.22 307	8.62 293	8.03 282	16.08 303	32.10 319

Ntro	22.77 316	41.10 321	9.75 310	63.11 329	42.85 324	62.03 330	56.57 323	8.43 293	6.55 290	12.02 320	2.06 222	33.43 302	6.53 271	75.01 324	4.99 246	1.38 116	7.98 296	2.25 277	37.75 313	9.51 309	6.94 282	6.04 276	55.49 327	3.02 277	10.71 300	14.77 310	13.49 299	21.09 297

ACVNet-4b	26.61 320	42.01 322	11.61 312	69.47 338	47.43 327	69.50 340	76.65 338	10.80 299	9.82 301	15.00 327	1.59 211	58.27 329	9.88 284	93.43 335	4.75 235	1.87 164	13.94 313	5.15 302	32.30 305	13.54 315	7.25 290	5.67 260	58.95 331	4.34 296	12.13 304	9.30 289	15.06 301	18.72 292

ACVNet_1	26.74 321	42.56 323	14.81 319	66.86 334	48.56 329	65.11 337	82.56 343	15.95 313	8.17 296	11.16 316	5.65 268	32.31 300	25.19 306	93.82 336	7.38 284	2.02 178	15.91 315	6.16 312	34.50 309	10.98 312	8.17 299	6.10 277	59.12 332	5.79 304	19.06 314	9.75 294	9.37 282	15.02 282

otaku	21.36 313	42.67 324	7.67 300	62.47 326	41.26 323	63.18 332	49.95 320	6.15 290	4.57 284	10.22 313	1.83 220	32.26 299	9.33 281	65.85 322	4.60 227	1.61 137	7.10 292	1.41 249	36.88 312	7.74 302	7.03 283	5.98 274	54.87 326	2.69 276	8.31 292	9.47 292	13.48 298	18.26 291

MonStereo1	29.98 324	43.13 325	15.45 322	62.83 327	50.21 335	57.60 322	67.21 327	18.37 318	19.83 324	11.70 319	18.17 326	62.56 335	43.75 329	93.03 334	7.82 286	4.11 258	18.02 319	8.91 320	40.36 318	13.70 316	10.83 309	8.27 306	61.68 338	4.04 290	10.22 299	5.85 262	24.40 313	27.43 312

RainbowNet	27.62 323	45.59 326	16.83 324	69.42 337	46.28 325	68.08 339	69.73 333	9.87 297	3.31 269	17.67 328	2.40 225	45.29 317	28.15 310	91.67 330	11.05 318	3.10 232	10.99 302	5.02 301	43.52 322	16.90 324	8.37 300	6.69 287	58.54 330	4.55 297	13.10 305	12.31 301	16.72 304	20.53 296

WAO-6	36.54 331	46.81 327	19.38 327	60.03 321	52.14 336	58.04 323	63.77 325	27.20 329	42.09 334	33.11 338	17.67 323	42.19 315	50.09 338	89.85 328	29.06 337	18.00 337	22.89 325	12.66 326	41.03 320	25.00 333	19.25 333	17.73 333	34.12 320	17.43 330	42.37 338	25.35 331	36.73 328	42.55 333

ACVNet_2	32.06 326	47.10 328	20.06 328	67.26 336	49.84 334	64.97 335	85.15 346	28.04 333	14.34 310	14.44 324	8.02 290	51.06 325	30.19 313	92.01 333	8.75 303	2.50 205	19.20 321	5.27 304	50.34 328	16.10 321	8.16 298	5.63 259	57.79 328	13.22 327	36.40 333	13.10 304	24.92 314	31.82 318

IMH-64-1	33.95 328	47.85 329	23.39 330	61.17 322	49.33 332	61.76 328	67.81 328	27.05 327	35.73 329	10.03 311	14.78 315	45.47 318	40.48 324	93.88 337	14.40 327	7.26 309	20.70 322	8.75 318	47.06 324	20.52 326	11.86 316	10.05 316	59.37 334	11.73 323	41.46 336	17.26 315	27.54 315	39.89 329

IMH-64	33.95 328	47.85 329	23.39 330	61.17 322	49.33 332	61.76 328	67.81 328	27.05 327	35.73 329	10.03 311	14.78 315	45.47 318	40.48 324	93.88 337	14.40 327	7.26 309	20.70 322	8.75 318	47.06 324	20.52 326	11.86 316	10.05 316	59.37 334	11.73 323	41.46 336	17.26 315	27.54 315	39.89 329

LVE	39.30 334	48.25 331	30.12 337	73.97 344	64.66 341	64.57 334	77.85 339	28.17 334	23.72 328	37.91 340	35.79 338	37.41 307	49.58 335	95.15 347	12.46 322	5.89 294	24.18 326	12.87 329	53.55 334	26.04 336	13.99 325	13.05 330	69.20 344	25.62 335	43.97 339	29.71 338	40.99 333	22.41 302

PSMNet_ROB	31.36 325	48.75 332	16.32 323	64.48 331	46.97 326	60.77 326	61.30 324	19.02 320	20.70 325	27.57 334	24.90 334	41.43 313	42.18 328	83.15 325	13.95 326	4.06 257	17.90 318	5.94 310	42.51 321	15.37 319	11.21 311	9.54 314	57.95 329	14.27 329	29.64 323	19.74 319	29.38 319	17.81 288

IMH	35.14 330	49.00 333	23.80 332	61.52 324	49.14 331	63.04 331	67.99 330	27.86 331	38.05 333	11.18 317	14.22 313	49.01 324	53.30 342	93.93 339	14.60 330	7.08 308	21.66 324	9.65 322	47.64 326	22.22 330	11.39 313	9.32 312	59.41 336	12.98 326	40.95 335	19.12 318	29.12 318	41.73 332

TorneroNet-64	38.80 333	50.14 334	23.16 329	63.45 330	47.59 328	63.57 333	68.85 331	27.44 330	44.99 336	21.03 331	13.47 311	69.75 340	56.51 343	94.74 341	18.85 334	8.54 317	26.03 331	15.59 332	53.93 336	25.94 335	12.81 320	10.53 319	61.35 337	21.98 332	33.37 327	26.73 333	33.93 326	53.30 340

Dean	42.92 336	51.28 335	31.30 338	76.75 345	64.32 340	79.06 349	83.43 345	42.61 338	43.67 335	35.18 339	22.58 333	60.75 332	56.83 344	94.89 344	13.15 324	4.20 259	27.88 333	12.35 325	63.72 342	28.96 339	9.62 305	7.74 303	59.21 333	22.07 333	48.58 342	35.91 342	53.04 343	29.88 317

TorneroNet	39.82 335	53.94 336	26.20 335	66.81 333	49.07 330	65.07 336	70.90 334	26.31 326	46.32 339	24.07 332	20.96 332	67.36 339	52.11 341	94.83 343	18.77 333	9.35 321	24.89 328	16.30 336	53.07 333	24.04 332	13.64 322	11.04 323	61.85 339	22.68 334	36.84 334	25.85 332	42.63 336	50.33 338

DPSimNet_ROB	58.77 344	55.98 337	59.21 348	62.88 328	73.92 348	60.20 325	64.84 326	28.34 335	91.63 350	80.59 348	52.65 343	74.49 344	47.24 333	90.64 329	55.91 345	45.99 346	54.62 346	42.30 345	68.03 345	59.25 348	51.18 347	59.54 347	44.54 321	45.19 346	44.85 340	61.56 348	56.15 345	55.05 342

WAO-8	44.25 337	56.07 338	34.81 340	70.40 340	61.11 337	71.92 343	71.92 335	43.60 339	48.93 341	32.20 336	26.30 335	67.35 337	49.97 336	91.99 331	26.69 335	19.01 340	29.42 334	13.46 330	51.63 330	37.17 342	16.32 326	10.83 321	44.60 322	27.68 338	53.45 346	35.23 340	47.57 338	55.24 343

Venus	44.25 337	56.07 338	34.81 340	70.38 339	61.11 337	71.92 343	71.92 335	43.60 339	48.93 341	32.20 336	26.30 335	67.35 337	49.97 336	91.99 331	26.69 335	19.01 340	29.42 334	13.46 330	51.63 330	37.17 342	16.32 326	10.83 321	44.60 322	27.68 338	53.45 346	35.23 340	47.57 338	55.24 343

UNDER WATER-64	53.24 342	62.47 340	43.72 345	79.20 347	70.94 345	76.00 347	87.61 349	65.70 347	45.62 337	52.26 346	61.76 346	72.47 342	58.44 346	94.91 346	30.75 338	17.95 336	34.62 341	25.80 340	53.84 335	26.41 337	19.77 335	21.35 337	75.52 348	44.10 345	50.84 344	55.27 347	40.93 332	69.21 349

PWCK	38.25 332	63.47 341	23.98 333	73.60 343	41.23 322	60.98 327	51.31 321	54.00 343	35.86 331	26.51 333	39.23 341	62.00 334	46.09 331	26.43 318	14.46 329	9.53 322	30.80 338	12.71 328	83.96 348	28.46 338	23.42 338	13.60 332	47.98 324	30.51 340	34.48 330	27.91 334	31.53 321	38.61 327

notaker	49.83 339	63.78 342	33.18 339	70.81 341	66.40 342	70.73 342	78.98 341	45.33 341	64.15 345	43.75 343	59.49 345	60.26 330	51.62 340	93.99 340	46.45 343	31.86 342	34.38 340	24.64 339	65.77 344	41.22 344	24.40 339	24.26 343	68.58 343	39.92 344	26.43 319	29.62 337	38.96 330	46.51 334

ktn	52.79 341	63.82 343	30.11 336	66.93 335	72.48 347	66.28 338	78.41 340	39.02 337	71.70 347	45.89 345	67.47 347	52.57 327	45.22 330	95.33 348	48.59 344	35.19 343	41.05 344	31.49 343	60.62 340	36.06 341	32.70 345	35.82 345	63.06 340	38.69 342	45.38 341	41.08 344	57.93 346	62.41 346

UNDER WATER	52.38 340	65.77 344	42.25 343	77.68 346	67.77 343	74.59 346	85.69 348	61.52 346	50.72 343	41.81 342	48.33 342	74.09 343	57.87 345	94.82 342	34.80 341	18.86 339	33.89 339	24.15 338	57.03 338	29.54 340	19.73 334	18.75 334	69.48 345	49.19 348	52.93 345	49.45 345	44.09 337	69.45 350

HanzoNet	60.55 346	68.65 345	42.85 344	71.08 342	71.43 346	71.96 345	79.15 342	59.75 345	75.19 348	45.14 344	74.83 349	74.50 345	63.75 347	96.51 349	43.02 342	39.58 344	52.48 345	47.20 346	75.57 346	51.40 346	44.83 346	44.21 346	72.81 346	39.33 343	54.31 348	50.20 346	60.45 347	64.70 348

JetRed	62.68 347	71.30 346	68.71 349	66.70 332	63.10 339	69.94 341	74.63 337	66.20 348	66.87 346	41.55 341	36.99 339	80.77 348	12.41 288	62.44 321	66.90 347	66.45 347	65.00 347	75.57 350	62.84 341	53.56 347	77.95 348	72.78 348	73.29 347	48.99 347	55.75 349	62.99 349	66.04 349	62.58 347

MADNet++	76.54 348	72.15 347	83.11 351	61.53 325	81.21 349	58.42 324	69.47 332	68.24 350	78.58 349	85.63 349	92.37 350	80.60 347	85.04 349	36.71 319	81.19 349	89.82 349	88.15 349	69.64 348	82.54 347	91.39 350	92.32 349	93.48 350	65.75 341	90.26 352	59.09 350	74.29 350	74.25 350	61.32 345

KSHMR	56.45 343	73.76 348	53.18 347	81.77 348	70.47 344	77.94 348	83.01 344	67.07 349	54.37 344	56.94 347	54.51 344	61.36 333	46.54 332	94.90 345	59.43 346	44.62 345	39.11 343	36.00 344	64.69 343	47.55 345	28.73 341	19.90 336	65.78 342	55.97 350	49.71 343	33.30 339	50.13 341	53.27 339

LRCNet_RVC	60.25 345	73.90 349	44.96 346	94.13 349	95.20 350	91.02 350	85.32 347	54.56 344	36.51 332	98.66 350	73.01 348	91.80 351	67.46 348	96.60 350	33.95 340	18.60 338	69.32 348	51.86 347	94.53 349	64.28 349	31.29 344	22.24 340	94.67 349	54.29 349	19.85 315	10.16 297	33.16 323	25.34 309

DLNR_Zeroshot_test	22.90 317	78.82 350	7.01 297	99.97 350	0.31 161	0.15 159	98.85 350	3.30 249	0.54 167	3.17 258	2.43 228	5.81 244	0.93 222	21.74 316	96.26 351	100.00 354	24.75 327	22.56 337	22.80 296	1.79 246	8.42 301	6.44 282	0.04 120	0.30 198	2.39 227	4.03 230	2.05 109	3.31 208

MEDIAN_ROB	97.56 350	99.08 351	98.39 352	100.00 351	99.99 351	100.00 354	100.00 354	99.49 353	98.31 351	100.00 353	99.95 354	97.97 352	96.05 350	99.97 352	99.41 352	98.43 351	98.53 351	98.66 351	99.88 352	97.95 351	93.38 351	96.45 352	100.00 352	97.23 353	86.96 352	92.33 352	89.80 352	95.90 353

DGTPSM_ROB	99.52 353	99.77 352	100.00 355	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	99.17 351	100.00 354	99.31 351	99.64 353	91.36 349	99.13 351	100.00 353	99.94 355	100.00 354	99.82 352	99.99 353	99.53 350	99.99 353	99.80 355	99.66 354	100.00 352	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSMNet_ROB	99.53 354	99.78 353	100.00 355	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	99.17 351	100.00 354	99.31 351	99.63 352	91.42 350	99.14 352	100.00 353	99.94 355	100.00 354	99.82 352	99.99 353	99.62 351	99.99 353	99.79 354	99.66 354	100.00 352	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

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

HaxPig	98.97 352	100.00 354	98.94 353	100.00 351	100.00 352	99.99 353	100.00 354	99.99 354	99.97 353	100.00 353	99.99 355	100.00 356	99.95 353	100.00 353	99.56 353	99.43 352	99.97 354	99.57 352	100.00 353	100.00 355	97.25 352	96.32 351	99.99 351	99.98 355	89.17 353	99.51 354	94.19 353	98.51 354

PML	96.14 349	100.00 354	82.26 350	100.00 351	100.00 352	100.00 354	99.16 353	100.00 355	98.98 352	100.00 353	95.95 351	99.91 355	100.00 354	98.52 351	94.87 350	92.63 350	90.73 350	73.63 349	100.00 353	98.25 352	92.56 350	85.93 349	97.80 350	98.67 354	96.15 355	99.98 355	100.00 355	99.92 355

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

DPSM_ROB	99.92 355	100.00 354	100.00 355	100.00 351	100.00 352	98.97 351	98.99 351	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	99.90 353	100.00 354	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 352	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

DPSM	99.92 355	100.00 354	100.00 355	100.00 351	100.00 352	98.97 351	98.99 351	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	99.90 353	100.00 354	100.00 353	100.00 357	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 352	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 356

AVERAGE_ROB	98.95 351	100.00 354	99.79 354	100.00 351	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 353	100.00 356	100.00 356	100.00 354	100.00 353	99.77 354	99.85 353	100.00 355	100.00 355	100.00 353	100.00 355	98.12 353	99.51 353	100.00 352	100.00 356	93.43 354	93.75 353	94.35 354	93.16 352

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 18	0.17 115	0.05 61	0.10 32	0.00 1

ASD4																								86.17 351

Low-res two-view benchmark