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

LACA2	0.04 2	0.03 2	0.05 30	0.01 13	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.00 1	0.00 1	0.34 10	0.33 13	0.00 1	0.01 20	0.14 28	0.01 6	0.01 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14	0.00 1

WQFJA1	0.20 49	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 53	0.00 1	0.00 1	0.95 220	0.00 1	1.19 210	0.13 27	2.47 259	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 3	0.00 1	0.04 9	0.01 6	0.09 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.01 6	0.00 1

WQFJX1	0.16 32	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 218	0.00 1	0.70 192	0.10 16	2.18 253	0.00 1	0.19 2	0.20 2	0.01 3	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.05 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.19 44	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.99 225	0.00 1	1.24 213	0.12 25	2.20 254	0.00 1	0.26 3	0.23 4	0.01 3	0.00 1	0.03 6	0.03 23	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.21 53	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 53	0.00 1	0.00 1	0.95 220	0.00 1	1.19 210	0.13 27	2.48 260	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 3	0.00 1	0.04 9	0.01 6	0.09 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	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 16	0.00 1	0.00 1	0.34 10	0.24 5	0.03 24	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.13 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 6	0.00 1

NLSM1	0.22 55	0.03 2	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.01 12	1.11 232	0.00 1	1.22 212	0.13 27	2.41 257	0.00 1	0.33 9	0.35 16	0.01 3	0.00 1	0.04 9	0.05 40	0.05 6	0.14 33	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 22	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.13 21	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 203	0.00 1	0.45 164	0.10 16	1.89 249	0.00 1	0.18 1	0.11 1	0.01 3	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.03 2	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.06 3	0.05 24	0.01 11	0.03 42	0.04 46	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.51 18	0.40 19	0.01 3	0.01 20	0.13 26	0.02 14	0.22 42	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 22	0.03 14	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.06 3	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 46	0.01 48	0.47 17	0.33 13	0.03 24	0.01 20	0.11 22	0.01 6	0.11 22	0.10 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.11 39	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 13	0.05 24	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 180	0.00 1	0.02 34	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 46	0.00 1	0.75 26	0.56 35	0.03 24	0.04 31	0.17 32	0.03 23	0.10 18	0.31 42	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 22	0.07 29	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 10	0.06 34	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 180	0.00 1	0.02 34	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 46	0.00 1	0.80 31	0.60 41	0.02 14	0.04 31	0.15 29	0.03 23	0.08 13	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 22	0.07 29	0.00 1

LG-Stereo	0.13 21	0.04 14	0.02 18	0.02 28	0.07 61	0.12 146	0.00 1	0.02 34	0.04 40	0.00 1	0.55 172	0.43 122	0.00 1	0.00 1	0.78 30	0.59 39	0.02 14	0.06 44	0.45 56	0.04 34	0.14 28	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.05 22	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 8	0.04 14	0.02 18	0.00 1	0.01 14	0.02 85	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 25	0.03 26	0.00 1	0.38 12	0.30 10	0.03 24	0.00 1	0.15 29	0.07 52	0.05 6	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.06 73	0.38 69	0.06 82

MM-Stereo_test1	0.07 8	0.04 14	0.08 39	0.00 1	0.01 14	0.03 100	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.03 26	0.00 1	0.55 19	0.45 21	0.04 34	0.00 1	0.18 34	0.06 46	0.07 12	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.03 47	0.08 82	0.05 22	0.00 1

Pointernet	0.06 3	0.04 14	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 123	0.18 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.10 16	0.01 7	0.00 1	0.31 7	0.33 13	0.02 14	0.00 1	0.04 9	0.06 46	0.10 18	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.18 110

ProNet	0.06 3	0.03 2	0.08 39	0.01 13	0.00 1	0.12 146	0.27 210	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.05 128	0.43 14	0.28 7	0.02 14	0.00 1	0.09 19	0.00 1	0.05 6	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.08 82	0.00 1	0.05 22	0.00 1

RAFT	0.18 37	0.04 14	0.33 93	0.02 28	0.00 1	0.12 146	0.12 186	0.94 140	0.01 6	0.70 162	0.00 1	0.17 40	0.00 1	0.01 48	0.57 20	0.46 23	0.03 24	0.00 1	0.06 15	0.21 106	0.14 28	0.50 57	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.00 1	0.27 62	0.00 1

PointNet	0.14 26	0.05 24	0.10 42	0.04 54	0.01 14	0.04 109	0.18 198	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.01 91	0.16 33	0.02 19	0.01 48	0.41 13	0.30 10	0.03 24	0.00 1	0.36 51	0.25 122	0.24 43	0.68 72	0.04 128	0.01 19	0.03 47	0.08 82	0.79 84	0.00 1

LACA1	0.09 13	0.05 24	0.21 54	0.03 42	0.14 91	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.06 62	0.00 1	0.00 1	0.16 33	0.05 46	0.01 48	0.83 32	0.57 36	0.00 1	0.00 1	0.17 32	0.02 14	0.14 28	0.03 11	0.00 1	0.01 19	0.02 34	0.01 22	0.03 14	0.01 46

DispViT+	0.10 16	0.05 24	0.32 83	0.04 54	0.10 74	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.16 33	0.05 46	0.00 1	0.88 36	0.45 21	0.02 14	0.05 36	0.03 6	0.02 14	0.05 6	0.20 37	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.05 64	0.04 19	0.00 1

NLMM1	0.20 49	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 235	0.00 1	0.55 172	0.11 23	2.40 255	0.00 1	0.32 8	0.39 17	0.01 3	0.00 1	0.06 15	0.05 40	0.11 22	0.01 6	0.00 1	0.01 19	0.01 17	0.05 64	0.01 6	0.00 1

GSStereo	0.16 32	0.11 57	0.35 106	0.02 28	0.02 23	0.18 185	0.01 77	0.01 12	0.02 17	0.00 1	0.05 108	0.20 67	0.03 26	0.00 1	0.84 33	0.66 47	0.07 55	0.07 54	0.37 52	0.12 71	0.41 59	0.35 46	0.00 1	0.01 19	0.17 120	0.05 64	0.10 36	0.00 1

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 19	0.17 120	0.05 64	0.10 36	0.00 1

AdaDepth	0.19 44	0.25 95	0.07 34	0.01 13	0.01 14	0.16 170	0.00 1	0.01 12	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.01 7	0.01 48	0.98 40	1.10 88	0.06 50	0.05 36	1.07 91	0.07 52	0.30 51	0.30 40	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 62	0.29 63	0.00 1

111111	0.13 21	0.02 1	0.03 25	0.01 13	0.02 23	0.10 133	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.01 91	0.18 49	0.05 46	0.01 48	0.85 35	0.48 26	0.05 40	0.06 44	0.33 47	0.02 14	0.20 37	0.84 81	0.00 1	0.01 19	0.02 34	0.05 64	0.02 11	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 49	0.14 64	0.04 29	0.01 13	0.05 51	0.18 185	0.00 1	0.02 34	0.03 28	0.00 1	0.67 189	0.18 49	0.01 7	0.00 1	1.27 54	0.71 51	0.03 24	0.16 87	1.04 90	0.05 40	0.27 46	0.40 50	0.00 1	0.01 19	0.04 61	0.00 1	0.09 35	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 21	0.04 14	0.07 34	0.00 1	0.02 23	0.02 85	0.00 1	0.01 12	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.02 19	0.00 1	0.76 27	0.59 39	0.07 55	0.05 36	0.18 34	0.28 133	0.29 50	0.53 62	0.01 72	0.01 19	0.08 82	0.20 113	0.04 19	0.00 1

CoSv	0.08 10	0.11 57	0.21 54	0.01 13	0.02 23	0.01 53	0.00 1	0.02 34	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.11 23	0.01 7	0.00 1	0.66 24	0.62 44	0.03 24	0.06 44	0.08 17	0.02 14	0.03 2	0.12 29	0.00 1	0.01 19	0.01 17	0.00 1	0.08 32	0.00 1

AIO_rvc	0.29 64	0.29 108	0.34 99	0.03 42	0.02 23	0.14 156	0.10 178	0.02 34	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.09 75	0.01 48	1.58 71	1.03 80	0.04 34	0.18 92	1.71 119	0.04 34	0.56 73	0.92 88	0.14 187	0.01 19	0.13 109	0.03 59	0.13 45	0.01 46

AIO_test	0.35 72	0.45 143	0.42 142	0.03 42	0.02 23	0.14 156	0.23 207	0.12 83	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.19 62	0.09 75	0.00 1	1.60 74	1.26 110	0.06 50	0.08 60	0.80 78	0.06 46	1.12 110	1.01 94	0.18 201	0.01 19	0.19 126	0.45 139	0.99 88	0.01 46

AIO-test1	0.08 10	0.03 2	0.03 25	0.01 13	0.07 61	0.05 117	0.00 1	0.01 12	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 37	0.00 1	0.68 25	0.55 34	0.02 14	0.00 1	0.11 22	0.19 95	0.12 24	0.15 34	0.00 1	0.01 19	0.01 17	0.01 22	0.01 6	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 37	0.03 2	0.05 30	0.02 28	0.02 23	0.10 133	0.00 1	0.01 12	0.03 28	0.00 1	0.07 113	0.18 49	0.03 26	0.01 48	0.89 37	0.54 33	0.04 34	0.08 60	0.50 59	0.02 14	0.15 31	0.67 71	0.00 1	0.01 19	0.02 34	0.01 22	1.27 96	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.37 75	1.03 225	0.03 25	0.11 93	0.12 84	0.11 137	0.00 1	0.09 79	0.11 95	0.02 91	0.99 203	0.31 95	0.30 139	0.02 80	1.32 57	1.22 106	0.02 14	0.26 108	1.29 105	0.23 113	0.84 96	1.24 107	0.10 166	0.01 19	0.02 34	0.22 115	0.08 32	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 26	0.04 14	0.36 117	0.01 13	0.03 36	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.05 46	0.00 1	0.61 22	0.42 20	0.04 34	0.07 54	1.51 112	0.06 46	0.12 24	0.04 15	0.00 1	0.01 19	0.01 17	0.02 49	0.12 43	0.00 1

MoCha-V2	0.13 21	0.06 34	0.31 80	0.01 13	0.05 51	0.09 130	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.18 114	0.00 1	0.84 33	0.47 25	0.07 55	0.00 1	0.09 19	0.15 80	0.26 45	0.49 56	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.08 82	0.02 11	0.00 1

HCRNet	0.41 78	0.36 128	0.34 99	0.30 153	0.12 84	0.00 1	0.05 148	0.02 34	0.02 17	1.46 215	0.00 1	0.18 49	0.05 46	0.00 1	2.70 140	0.67 49	0.22 93	0.06 44	0.22 40	0.11 68	0.30 51	0.59 65	0.02 95	0.01 19	0.01 17	0.01 22	3.21 154	0.03 67

TDLM	0.09 13	0.08 46	0.12 45	0.02 28	0.02 23	0.00 1	0.01 77	0.19 90	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.48 130	0.01 7	0.01 48	0.26 3	0.22 3	0.08 60	0.06 44	0.01 1	0.00 1	0.10 18	0.10 24	0.01 72	0.01 19	0.00 1	0.01 22	0.30 65	0.39 132

TS12	0.19 44	0.14 64	0.21 54	0.04 54	0.16 97	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.09 14	0.14 93	0.00 1	1.35 58	0.86 61	0.05 40	0.05 36	0.65 69	0.03 23	0.48 65	0.13 31	0.00 1	0.02 39	0.30 138	0.09 87	0.31 66	0.02 61

TS	0.19 44	0.14 64	0.21 54	0.04 54	0.16 97	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.09 14	0.14 93	0.00 1	1.35 58	0.86 61	0.05 40	0.05 36	0.65 69	0.03 23	0.48 65	0.13 31	0.00 1	0.02 39	0.30 138	0.09 87	0.31 66	0.02 61

LACA3	0.10 16	0.06 34	0.21 54	0.03 42	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.03 26	0.00 1	1.04 44	0.52 31	0.01 3	0.00 1	0.29 44	0.03 23	0.18 34	0.10 24	0.00 1	0.02 39	0.05 68	0.00 1	0.03 14	0.02 61

BridgeDepth_RVC	0.14 26	0.11 57	0.27 70	0.02 28	0.10 74	0.00 1	0.02 111	0.02 34	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.09 75	0.02 80	1.37 61	0.77 57	0.01 3	0.04 31	0.34 48	0.06 46	0.03 2	0.12 29	0.01 72	0.02 39	0.04 61	0.05 64	0.07 29	0.11 97
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.18 37	0.05 24	0.13 46	0.02 28	0.03 36	0.16 170	0.02 111	0.06 68	0.03 28	0.00 1	0.26 141	0.31 95	0.05 46	0.01 48	1.03 43	0.57 36	0.06 50	0.01 20	0.26 43	0.29 134	0.38 57	0.81 78	0.07 155	0.02 39	0.03 47	0.09 87	0.21 52	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 58	0.19 78	0.23 64	0.01 13	0.05 51	0.12 146	0.01 77	0.02 34	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.03 26	0.00 1	1.06 46	0.66 47	0.08 60	0.12 72	0.20 37	0.02 14	0.43 61	0.42 51	0.00 1	0.02 39	0.01 17	0.02 49	2.26 121	0.06 82

U	0.20 49	0.12 61	0.02 18	0.06 74	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.04 60	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.01 7	0.00 1	1.57 70	1.16 101	0.03 24	0.07 54	0.45 56	0.07 52	0.45 63	0.85 83	0.00 1	0.02 39	0.07 77	0.00 1	0.06 27	0.02 61

RSM	0.10 16	0.05 24	0.36 117	0.02 28	0.02 23	0.11 137	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.05 46	0.00 1	0.60 21	0.49 28	0.01 3	0.04 31	0.15 29	0.03 23	0.20 37	0.03 11	0.00 1	0.02 39	0.02 34	0.19 110	0.05 22	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 37	0.07 42	0.02 18	0.05 63	0.06 59	0.00 1	0.00 1	0.04 60	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.02 19	0.00 1	1.54 69	1.07 83	0.04 34	0.03 29	0.65 69	0.04 34	0.32 55	0.73 75	0.00 1	0.02 39	0.03 47	0.01 22	0.08 32	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
iRaftStereo_RVC	0.22 55	0.19 78	0.35 106	0.22 112	0.11 81	0.01 53	0.00 1	0.04 60	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.22 73	0.10 83	0.03 100	1.13 49	0.87 63	0.16 80	0.06 44	0.37 52	0.11 68	0.95 101	0.62 68	0.00 1	0.02 39	0.08 82	0.00 1	0.11 39	0.03 67

RYNet	0.45 85	0.04 14	0.00 1	0.02 28	0.03 36	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 40	0.07 102	0.00 1	0.05 4	0.12 86	0.00 1	4.77 246	0.60 41	0.10 64	1.00 235	0.35 49	0.01 6	0.21 41	0.04 15	0.00 1	0.02 39	0.08 82	3.06 218	1.39 98	0.13 103

GANet	0.29 64	0.56 164	0.39 129	0.27 138	0.11 81	0.88 231	0.14 192	0.27 100	0.06 62	0.02 91	0.28 145	1.85 197	0.04 37	0.03 100	0.62 23	0.39 17	0.37 127	0.14 82	0.24 42	0.01 6	0.20 37	0.05 18	0.06 150	0.02 39	0.06 74	0.01 22	0.48 71	0.16 107

GASTEREO	0.18 37	0.07 42	0.35 106	0.03 42	0.01 14	0.14 156	0.00 1	0.03 49	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.13 87	0.01 48	1.05 45	0.70 50	0.07 55	0.07 54	0.11 22	0.21 106	0.08 13	0.44 52	0.10 166	0.03 51	0.02 34	0.75 161	0.15 48	0.00 1

MSCF	0.18 37	0.07 42	0.35 106	0.03 42	0.02 23	0.14 156	0.00 1	0.03 49	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.13 87	0.01 48	1.01 42	0.71 51	0.07 55	0.06 44	0.11 22	0.23 113	0.09 15	0.51 61	0.09 161	0.03 51	0.02 34	0.76 162	0.11 39	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 26	0.06 34	0.30 78	0.02 28	0.01 14	0.15 165	0.00 1	0.02 34	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.06 58	0.00 1	0.77 28	0.57 36	0.02 14	0.05 36	0.19 36	0.26 125	0.16 33	0.39 48	0.02 95	0.03 51	0.02 34	0.00 1	0.60 75	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
HUF	0.45 85	0.14 64	0.59 164	0.03 42	0.10 74	0.16 170	0.01 77	0.33 106	0.05 53	0.00 1	0.01 91	0.20 67	0.26 133	0.00 1	2.26 109	2.24 200	0.21 92	0.24 102	2.24 131	0.12 71	1.54 141	1.02 95	0.08 157	0.03 51	0.12 102	0.02 49	0.25 60	0.01 46

Occ-G	0.22 55	0.10 52	0.23 64	0.04 54	0.10 74	0.16 170	0.00 1	0.04 60	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.13 27	0.01 7	0.00 1	1.13 49	0.76 56	0.05 40	0.15 83	0.80 78	0.01 6	0.71 87	0.74 77	0.00 1	0.03 51	0.03 47	0.01 22	0.71 79	0.01 46

RSM++	0.10 16	0.05 24	0.36 117	0.02 28	0.01 14	0.11 137	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.08 64	0.00 1	0.77 28	0.52 31	0.02 14	0.04 31	0.10 21	0.03 23	0.20 37	0.16 35	0.00 1	0.03 51	0.01 17	0.00 1	0.11 39	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 26	0.09 49	0.03 25	0.05 63	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.03 49	0.05 53	0.24 125	0.00 1	0.08 9	0.02 19	0.01 48	1.28 55	1.00 78	0.03 24	0.02 27	0.05 13	0.04 34	0.31 54	0.34 45	0.00 1	0.03 51	0.03 47	0.00 1	0.05 22	0.00 1

AASNet	0.18 37	0.44 140	0.26 69	0.08 88	0.08 67	0.00 1	0.08 171	0.03 49	0.05 53	0.26 126	0.00 1	0.16 33	0.03 26	0.01 48	1.06 46	0.60 41	0.08 60	0.03 29	0.08 17	0.16 84	0.24 43	0.64 69	0.00 1	0.03 51	0.00 1	0.01 22	0.38 69	0.03 67

ADLNet	0.67 114	0.96 222	0.10 42	0.21 108	0.23 137	0.08 126	0.01 77	1.26 150	0.09 89	0.32 131	0.06 110	2.28 205	0.08 64	0.18 207	3.28 182	1.03 80	0.35 120	0.11 68	0.54 63	0.18 89	0.54 71	1.10 99	0.00 1	0.03 51	0.88 183	0.68 153	3.16 150	0.28 120

DMCA	0.27 62	0.37 131	0.20 52	0.17 99	0.09 70	0.02 85	0.01 77	0.02 34	0.04 40	0.59 154	0.00 1	0.34 106	0.05 46	0.01 48	1.81 85	0.88 65	0.31 114	0.12 72	0.22 40	0.10 65	0.38 57	0.23 38	0.00 1	0.03 51	0.03 47	0.06 73	1.19 91	0.15 105

CVANet_RVC	0.21 53	0.15 70	0.61 171	0.42 190	0.06 59	0.06 122	0.01 77	1.53 160	0.05 53	0.08 105	0.04 103	0.62 151	0.04 37	0.03 100	0.46 16	0.32 12	0.14 74	0.09 63	0.05 13	0.01 6	0.19 35	0.07 22	0.00 1	0.03 51	0.00 1	0.01 22	0.55 73	0.08 86

VIP-Stereo	0.16 32	0.11 57	0.35 106	0.01 13	0.02 23	0.04 109	0.00 1	0.01 12	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.21 71	0.05 46	0.00 1	1.10 48	0.96 74	0.05 40	0.11 68	0.20 37	0.07 52	0.45 63	0.11 27	0.00 1	0.04 62	0.06 74	0.01 22	0.12 43	0.10 94

GEAStereo	0.16 32	0.06 34	0.32 83	0.03 42	0.03 36	0.16 170	0.00 1	0.03 49	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 74	0.01 7	0.01 48	0.92 38	0.51 29	0.05 40	0.07 54	0.51 61	0.13 74	0.27 46	0.48 53	0.00 1	0.04 62	0.18 123	0.00 1	0.21 52	0.00 1

gasm-f	0.16 32	0.06 34	0.32 83	0.03 42	0.03 36	0.16 170	0.00 1	0.03 49	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 74	0.01 7	0.01 48	0.92 38	0.51 29	0.05 40	0.07 54	0.51 61	0.13 74	0.27 46	0.48 53	0.00 1	0.04 62	0.18 123	0.00 1	0.21 52	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.35 72	0.34 124	0.02 18	0.03 42	0.20 124	0.17 180	0.01 77	0.07 73	0.07 69	0.00 1	0.62 185	0.42 120	0.35 146	0.03 100	1.72 81	1.42 126	0.17 83	0.15 83	0.95 85	0.17 86	0.66 83	1.10 99	0.04 128	0.04 62	0.26 134	0.05 64	0.19 49	0.08 86

LG-Stereo_L1	0.34 71	0.26 96	0.01 11	0.04 54	0.20 124	0.15 165	0.01 77	0.07 73	0.07 69	0.00 1	0.63 188	0.36 109	0.36 151	0.03 100	1.74 82	1.40 125	0.13 73	0.15 83	1.16 96	0.19 95	0.59 77	1.07 97	0.04 128	0.04 62	0.27 135	0.02 49	0.20 51	0.09 88

SGD-Stereo	0.44 82	0.10 52	0.27 70	0.02 28	0.03 36	0.00 1	0.00 1	0.04 60	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.40 118	0.08 64	0.01 48	4.44 227	1.85 169	0.29 110	0.29 119	0.45 56	0.19 95	1.40 131	1.47 111	0.02 95	0.04 62	0.05 68	0.06 73	0.19 49	0.23 112

AEACV	0.25 60	0.71 192	0.36 117	0.04 54	0.03 36	0.10 133	0.00 1	0.02 34	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.13 87	0.02 80	1.22 51	0.79 58	0.05 40	0.26 108	0.73 74	0.29 134	0.63 80	0.50 57	0.12 177	0.04 62	0.01 17	0.21 114	0.29 63	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.59 101	0.80 199	0.45 148	0.25 127	0.07 61	0.14 156	0.00 1	2.03 185	0.06 62	0.00 1	0.12 120	0.44 123	0.46 169	0.01 48	1.58 71	1.08 85	0.15 76	0.12 72	0.57 66	0.08 59	0.74 91	2.54 165	0.00 1	0.04 62	0.24 133	0.00 1	3.77 189	0.04 71

delet	0.19 44	0.07 42	0.25 67	0.06 74	0.04 46	0.02 85	0.02 111	0.01 12	0.04 40	0.34 133	0.00 1	0.10 16	0.03 26	0.02 80	1.36 60	0.46 23	0.16 80	0.05 36	0.13 26	0.05 40	0.13 26	0.18 36	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.01 22	1.41 99	0.02 61

MatchStereo	0.14 26	0.08 46	0.32 83	0.02 28	0.07 61	0.01 53	0.00 1	0.03 49	0.08 81	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.11 85	0.01 48	1.22 51	0.72 53	0.06 50	0.11 68	0.02 2	0.05 40	0.19 35	0.48 53	0.00 1	0.05 71	0.00 1	0.03 59	0.02 11	0.01 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.41 78	0.12 61	0.39 129	0.04 54	0.11 81	0.00 1	0.02 111	0.24 99	0.37 153	0.00 1	0.00 1	0.29 90	0.51 179	0.00 1	1.87 87	1.58 141	0.27 108	0.42 151	0.43 54	0.16 84	1.56 144	2.24 149	0.08 157	0.05 71	0.04 61	0.08 82	0.03 14	0.25 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test3	0.31 67	0.05 24	0.34 99	0.11 93	0.15 96	0.17 180	0.01 77	0.06 68	0.04 40	1.15 190	0.00 1	0.18 49	0.08 64	0.01 48	1.50 65	0.89 67	0.04 34	0.17 89	1.19 100	0.08 59	0.57 74	0.82 79	0.02 95	0.05 71	0.03 47	0.02 49	0.75 81	0.01 46

RAStereo	0.23 58	0.17 76	0.05 30	0.05 63	0.10 74	0.00 1	0.01 77	0.03 49	0.04 40	0.96 178	0.00 1	0.19 62	0.01 7	0.01 48	1.67 75	1.14 96	0.06 50	0.06 44	0.21 39	0.02 14	0.60 78	0.71 74	0.00 1	0.05 71	0.03 47	0.01 22	0.10 36	0.01 46

StereoVision	0.11 20	0.10 52	0.02 18	0.04 54	0.03 36	0.00 1	0.02 111	0.04 60	0.03 28	0.03 95	0.00 1	0.17 40	0.02 19	0.03 100	0.99 41	0.75 55	0.05 40	0.01 20	0.29 44	0.03 23	0.15 31	0.07 22	0.00 1	0.05 71	0.03 47	0.00 1	0.06 27	0.00 1

anonymousdsp	0.27 62	0.09 49	0.36 117	0.24 123	0.05 51	0.09 130	0.00 1	0.03 49	0.05 53	0.00 1	0.28 145	0.19 62	0.15 98	0.00 1	1.24 53	0.84 60	0.12 68	0.10 66	0.29 44	0.18 89	0.42 60	1.05 96	0.02 95	0.05 71	0.01 17	0.01 22	1.54 103	0.00 1

test_5	0.54 92	0.60 171	0.22 60	0.02 28	0.02 23	0.11 137	0.01 77	2.77 232	0.04 40	0.00 1	1.10 207	0.44 123	0.45 164	0.00 1	1.47 64	1.13 93	0.08 60	0.10 66	1.01 88	0.04 34	0.43 61	1.34 108	0.00 1	0.05 71	0.07 77	0.00 1	2.98 139	0.01 46

GMStereo	0.44 82	0.93 216	0.07 34	0.25 127	0.03 36	0.00 1	0.00 1	0.14 85	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.30 94	0.01 7	0.01 48	1.87 87	0.90 68	0.26 104	0.17 89	2.60 151	0.08 59	1.17 114	0.33 44	0.00 1	0.05 71	0.08 82	0.02 49	2.57 126	0.04 71
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AANet_RVC	0.25 60	0.05 24	0.29 77	0.06 74	0.19 118	0.00 1	0.23 207	0.03 49	0.17 118	0.35 137	0.01 91	0.07 8	0.04 37	0.01 48	1.37 61	0.48 26	0.10 64	0.06 44	0.43 54	0.17 86	0.10 18	0.25 39	0.03 118	0.05 71	0.02 34	0.06 73	1.15 90	0.89 161

G2L-Stereo	0.58 99	0.33 122	0.23 64	0.37 177	0.61 211	0.01 53	0.04 141	0.17 87	0.08 81	0.52 152	0.04 103	0.13 27	0.47 172	0.42 249	2.91 153	0.91 70	0.20 90	0.19 93	1.31 106	0.22 111	1.22 119	0.54 63	0.02 95	0.06 80	0.21 130	0.67 151	3.48 169	0.39 132

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 110	0.06 34	0.35 106	0.17 99	0.16 97	0.01 53	0.01 77	1.78 169	0.20 129	0.14 113	0.16 129	0.41 119	0.17 112	0.02 80	2.91 153	1.69 158	0.26 104	0.38 140	1.18 99	0.12 71	1.54 141	2.66 169	0.01 72	0.06 80	0.16 118	2.28 206	0.22 55	0.33 127

TestStereo1	0.81 125	0.91 214	0.22 60	0.06 74	0.16 97	0.00 1	0.01 77	1.08 145	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.26 81	0.57 187	0.12 185	4.26 217	1.66 151	0.18 85	0.19 93	2.84 162	0.09 63	1.37 127	2.51 161	0.01 72	0.06 80	0.09 91	1.26 180	3.75 186	0.05 76

RAFT+CT+SA	0.64 109	0.82 203	0.25 67	0.15 97	0.03 36	0.00 1	0.00 1	2.49 212	0.08 81	0.08 105	0.00 1	0.74 164	0.39 157	0.01 48	1.39 63	1.38 123	0.11 66	0.15 83	2.23 130	0.18 89	0.84 96	2.50 160	0.01 72	0.06 80	0.11 98	0.01 22	3.34 160	0.04 71

SA-5K	0.81 125	0.91 214	0.22 60	0.06 74	0.16 97	0.00 1	0.01 77	1.08 145	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.26 81	0.57 187	0.12 185	4.26 217	1.66 151	0.18 85	0.19 93	2.84 162	0.09 63	1.37 127	2.51 161	0.01 72	0.06 80	0.09 91	1.26 180	3.75 186	0.05 76

raft+_RVC	0.49 90	0.38 134	0.37 125	0.34 164	0.21 129	0.03 100	0.04 141	2.29 195	0.09 89	0.00 1	0.00 1	0.25 78	0.08 64	0.02 80	1.79 84	1.24 107	0.29 110	0.09 63	2.37 145	0.24 118	0.77 93	1.09 98	0.00 1	0.06 80	0.07 77	0.12 97	0.57 74	0.36 130

PS-NSSS	1.54 187	3.12 284	0.33 93	3.03 265	0.83 228	1.73 253	0.70 227	0.39 114	0.15 110	0.39 140	0.00 1	11.06 276	1.04 237	0.41 248	2.13 101	0.79 58	0.47 137	0.26 108	4.17 193	0.14 76	0.90 100	0.37 47	2.44 293	0.06 80	0.99 187	0.74 160	3.17 151	1.82 189

LG-G_1	0.31 67	0.28 103	0.35 106	0.18 102	0.20 124	0.16 170	0.00 1	0.05 66	0.07 69	0.01 84	0.61 182	0.16 33	0.25 130	0.02 80	1.68 77	1.11 90	0.12 68	0.26 108	0.54 63	0.21 106	0.66 83	1.16 102	0.01 72	0.07 87	0.05 68	0.01 22	0.22 55	0.01 46

LG-G	0.31 67	0.28 103	0.35 106	0.18 102	0.20 124	0.16 170	0.00 1	0.05 66	0.07 69	0.01 84	0.61 182	0.16 33	0.25 130	0.02 80	1.68 77	1.11 90	0.12 68	0.26 108	0.54 63	0.21 106	0.66 83	1.16 102	0.01 72	0.07 87	0.05 68	0.01 22	0.22 55	0.01 46

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 88	0.10 52	0.33 93	0.05 63	0.16 97	0.08 126	0.00 1	0.12 83	0.23 141	0.03 95	0.04 103	0.46 127	0.15 98	0.01 48	1.97 90	1.14 96	0.25 99	0.44 153	1.88 121	0.20 103	1.65 145	2.18 144	0.15 190	0.07 87	0.04 61	0.14 102	0.78 82	0.06 82

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 92	0.58 167	0.31 80	0.07 83	0.14 91	0.16 170	0.00 1	0.11 81	0.18 123	0.04 98	0.54 171	0.47 129	0.42 161	0.02 80	1.77 83	1.93 178	0.27 108	0.46 156	1.01 88	0.27 131	2.04 160	2.17 142	0.09 161	0.07 87	0.02 34	0.16 105	1.26 95	0.07 85

test_for_model	1.42 173	0.61 173	0.40 134	0.25 127	0.16 97	0.02 85	0.07 163	2.44 207	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 225	0.22 121	0.07 146	2.09 96	2.28 201	11.83 316	0.32 125	3.20 168	0.26 125	4.81 244	2.01 130	0.13 180	0.07 87	0.12 102	0.32 126	1.72 106	0.54 145

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 173	0.61 173	0.40 134	0.25 127	0.16 97	0.02 85	0.07 163	2.44 207	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 225	0.22 121	0.07 146	2.09 96	2.28 201	11.83 316	0.32 125	3.20 168	0.26 125	4.81 244	2.01 130	0.13 180	0.07 87	0.12 102	0.32 126	1.72 106	0.54 145

MaDis-Stereo	0.33 70	0.21 84	0.36 117	0.06 74	0.13 86	0.01 53	0.03 132	0.06 68	0.06 62	1.25 200	0.00 1	0.20 67	0.02 19	0.02 80	1.52 67	1.15 98	0.12 68	0.24 102	1.27 103	0.10 65	0.71 87	0.90 87	0.00 1	0.07 87	0.17 120	0.15 103	0.13 45	0.04 71

testlalala	1.42 173	0.61 173	0.40 134	0.25 127	0.16 97	0.02 85	0.07 163	2.44 207	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 225	0.22 121	0.07 146	2.09 96	2.28 201	11.83 316	0.32 125	3.20 168	0.26 125	4.81 244	2.01 130	0.13 180	0.07 87	0.12 102	0.32 126	1.72 106	0.54 145

GCAPDPT-zeroshot	1.42 173	0.61 173	0.40 134	0.25 127	0.16 97	0.02 85	0.07 163	2.44 207	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 225	0.22 121	0.07 146	2.09 96	2.28 201	11.83 316	0.32 125	3.20 168	0.26 125	4.81 244	2.01 130	0.13 180	0.07 87	0.12 102	0.32 126	1.72 106	0.54 145

GCAP-Stereo	1.42 173	0.61 173	0.40 134	0.25 127	0.16 97	0.02 85	0.07 163	2.44 207	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.08 225	0.22 121	0.07 146	2.09 96	2.28 201	11.83 316	0.32 125	3.20 168	0.26 125	4.81 244	2.01 130	0.13 180	0.07 87	0.12 102	0.32 126	1.72 106	0.54 145

LoS_RVC	1.09 155	1.51 248	0.60 167	0.05 63	0.49 198	0.01 53	0.08 171	0.22 94	0.74 197	1.72 219	0.23 139	0.56 146	0.63 195	0.12 185	3.15 169	2.90 224	0.69 169	1.79 274	3.27 178	0.50 176	4.03 222	3.48 195	0.21 208	0.07 87	0.33 141	0.47 142	0.70 77	0.96 166

tt_ll	1.09 155	1.51 248	0.60 167	0.05 63	0.49 198	0.01 53	0.08 171	0.22 94	0.74 197	1.72 219	0.23 139	0.56 146	0.63 195	0.12 185	3.15 169	2.90 224	0.69 169	1.79 274	3.27 178	0.50 176	4.03 222	3.48 195	0.21 208	0.07 87	0.33 141	0.47 142	0.70 77	0.96 166

anonymousdsp2	0.70 115	0.27 100	0.28 74	0.23 119	0.07 61	0.02 85	0.02 111	1.36 153	0.08 81	0.02 91	0.59 178	0.29 90	0.16 107	0.08 159	1.51 66	1.55 139	0.25 99	0.32 125	3.52 184	0.55 183	1.55 143	3.00 183	0.02 95	0.07 87	0.13 109	0.15 103	2.70 130	0.01 46

IER	0.59 101	0.45 143	0.27 70	0.30 153	0.16 97	0.00 1	0.01 77	0.42 115	0.11 95	1.09 186	0.07 113	1.35 189	0.04 37	0.20 214	3.17 171	1.08 85	0.20 90	0.13 79	0.73 74	0.40 149	0.51 69	0.64 69	0.21 208	0.07 87	0.08 82	1.01 174	2.92 136	0.28 120

test_4	0.60 104	0.10 52	0.53 159	0.29 150	0.13 86	0.07 123	0.22 205	0.09 79	0.07 69	0.03 95	0.00 1	0.68 156	0.15 98	0.08 159	2.06 94	1.55 139	0.12 68	0.39 143	1.82 120	0.18 89	1.12 110	2.11 139	0.01 72	0.07 87	0.20 128	0.30 124	3.49 170	0.24 115

TestStereo	0.55 94	0.62 179	0.47 150	0.22 112	0.09 70	0.00 1	0.01 77	1.90 181	0.22 137	0.30 130	0.00 1	0.28 87	0.08 64	0.01 48	1.58 71	0.87 63	0.34 118	0.19 93	2.65 156	0.08 59	1.43 132	0.55 64	0.02 95	0.07 87	0.10 94	0.42 137	2.09 117	0.13 103

AFF-stereo	0.55 94	0.29 108	0.41 140	0.33 158	0.09 70	0.03 100	0.00 1	0.38 113	0.10 92	1.17 193	0.01 91	0.32 98	0.06 58	0.00 1	1.52 67	1.24 107	0.15 76	0.59 181	3.40 181	0.07 52	0.54 71	0.60 66	0.00 1	0.07 87	0.13 109	0.06 73	3.05 141	0.10 94

HGLStereo	0.58 99	0.32 121	0.38 126	0.23 119	0.26 153	0.01 53	0.06 158	0.06 68	0.12 101	1.22 199	0.70 192	0.14 32	0.15 98	0.09 169	2.33 117	1.33 118	0.37 127	0.24 102	1.13 95	0.15 80	0.97 103	1.51 115	0.06 150	0.07 87	0.08 82	0.08 82	3.08 143	0.47 138

DISCO	0.79 123	0.95 220	0.31 80	0.06 74	0.33 179	0.51 216	0.44 218	0.23 97	0.32 150	1.75 223	0.59 178	0.38 112	0.29 137	0.04 119	2.98 163	1.36 120	0.96 201	0.29 119	3.24 175	0.53 181	0.79 94	1.45 110	0.10 166	0.07 87	0.12 102	0.29 123	2.76 131	0.31 123

DFGA-Net	0.41 78	0.31 117	0.08 39	0.24 123	0.04 46	0.01 53	0.01 77	0.55 129	0.05 53	1.29 202	0.00 1	0.16 33	0.04 37	0.03 100	1.67 75	1.15 98	0.16 80	0.08 60	0.92 83	0.04 34	0.57 74	0.30 40	0.00 1	0.08 106	0.01 17	0.00 1	3.34 160	0.01 46

LGtest1	0.40 77	0.06 34	0.35 106	0.03 42	0.13 86	0.16 170	0.01 77	0.08 77	0.13 104	0.04 98	0.89 198	0.20 67	0.15 98	0.00 1	1.69 80	1.30 114	0.18 85	0.29 119	0.66 72	0.23 113	0.52 70	3.25 190	0.05 141	0.08 106	0.04 61	0.02 49	0.22 55	0.01 46

S2M2_L	0.78 122	0.14 64	1.69 250	0.27 138	0.14 91	0.00 1	0.01 77	0.23 97	0.31 149	2.17 236	0.00 1	0.42 120	0.14 93	0.00 1	2.15 103	2.06 188	0.38 131	0.48 161	1.19 100	0.22 111	2.27 163	1.92 127	0.05 141	0.08 106	0.09 91	0.71 158	3.67 177	0.16 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LL-Strereo2	0.61 105	0.22 90	0.36 117	0.09 89	0.10 74	0.17 180	0.01 77	2.25 194	0.18 123	0.00 1	0.00 1	0.21 71	0.04 37	0.21 219	1.68 77	1.32 115	0.05 40	0.12 72	2.34 140	0.39 148	1.51 138	2.98 180	0.00 1	0.08 106	0.43 158	0.01 22	1.44 101	0.31 123

CAS	0.79 123	0.21 84	0.34 99	0.21 108	0.19 118	0.03 100	0.14 192	0.21 93	0.63 187	1.19 196	0.16 129	0.33 102	0.78 216	0.13 191	2.72 141	1.66 151	0.85 190	0.71 198	1.12 94	0.46 168	2.41 174	2.37 154	0.03 118	0.08 106	0.11 98	0.69 154	1.69 105	1.95 193

TESTraft	0.86 130	0.88 212	0.32 83	0.05 63	0.16 97	0.00 1	0.00 1	1.51 159	0.06 62	0.69 161	0.00 1	0.33 102	0.64 197	0.20 214	4.51 231	1.67 154	0.18 85	0.16 87	2.63 154	0.25 122	1.10 109	2.24 149	0.07 155	0.08 106	0.10 94	1.62 189	3.71 182	0.04 71

GLC_STEREO	0.76 121	0.44 140	0.48 151	0.22 112	0.24 142	0.00 1	0.00 1	2.40 200	0.19 126	0.15 116	0.04 103	0.27 84	0.14 93	0.02 80	2.55 131	1.82 168	0.46 135	0.24 102	2.26 136	0.30 137	2.66 181	1.47 111	0.05 141	0.08 106	0.05 68	0.07 79	3.59 173	0.32 125

AACVNet	0.85 129	0.56 164	0.35 106	0.58 206	0.67 215	0.09 130	0.01 77	0.35 109	0.19 126	0.17 117	0.15 127	0.45 126	0.24 128	0.19 209	2.81 146	1.91 175	0.48 139	0.38 140	1.44 110	0.23 113	1.44 134	1.22 106	0.33 232	0.08 106	0.50 162	1.57 187	4.09 211	2.39 205

MMNet	0.30 66	0.21 84	0.07 34	0.05 63	0.05 51	0.00 1	0.06 158	0.01 12	0.03 28	0.22 120	0.00 1	0.19 62	0.01 7	0.05 128	2.24 107	0.62 44	0.24 98	0.12 72	0.35 49	0.07 52	0.30 51	0.11 27	0.04 128	0.08 106	0.03 47	0.04 62	2.84 134	0.02 61

AF-Net	1.11 157	0.51 153	0.87 202	0.34 164	0.78 224	0.89 233	1.87 258	2.40 200	1.15 235	0.48 146	0.68 190	3.66 217	0.16 107	0.27 234	2.44 122	0.98 76	0.35 120	0.01 20	1.60 114	0.40 149	0.50 67	2.58 166	0.05 141	0.08 106	0.66 175	0.45 139	3.47 167	2.34 203

Nwc_Net	1.11 157	0.51 153	0.87 202	0.34 164	0.78 224	0.89 233	1.87 258	2.40 200	1.15 235	0.48 146	0.68 190	3.66 217	0.16 107	0.27 234	2.44 122	0.98 76	0.35 120	0.01 20	1.60 114	0.40 149	0.50 67	2.58 166	0.05 141	0.08 106	0.66 175	0.45 139	3.47 167	2.34 203

CFNet	0.57 98	0.46 147	0.64 179	0.43 191	0.34 182	0.04 109	0.00 1	0.58 131	0.09 89	0.66 160	0.05 108	0.64 152	0.07 61	0.05 128	2.25 108	0.65 46	0.35 120	0.06 44	0.73 74	0.34 140	0.85 98	0.73 75	0.00 1	0.08 106	0.45 159	0.16 105	3.22 155	1.51 183

trnet	0.99 147	0.29 108	0.72 190	0.22 112	0.13 86	0.01 53	0.02 111	2.55 219	0.37 153	0.62 157	0.48 167	0.70 159	0.59 189	0.04 119	2.80 144	3.02 232	0.66 162	0.57 177	2.14 128	0.60 190	2.82 184	2.17 142	0.03 118	0.09 118	1.26 198	0.51 146	2.42 124	0.91 163

CES	1.20 163	0.24 94	0.35 106	0.13 95	0.18 115	0.05 117	0.08 171	5.35 295	0.78 203	0.43 145	0.31 150	0.83 169	0.86 228	0.16 198	3.20 172	3.22 242	1.12 218	1.06 240	1.51 112	1.05 219	4.23 226	3.19 187	0.08 157	0.09 118	0.19 126	0.34 131	1.07 89	2.23 202

DepthFocus	0.50 91	0.08 46	0.40 134	0.22 112	0.10 74	0.00 1	0.04 141	0.35 109	0.60 185	0.00 1	0.00 1	0.32 98	0.33 143	0.00 1	2.16 104	1.92 176	0.41 132	0.39 143	0.91 82	0.40 149	2.06 161	1.93 128	0.04 128	0.10 120	0.03 47	0.10 92	0.37 68	0.24 115

coex_refinement	0.73 119	1.07 231	0.51 156	0.24 123	0.70 219	0.01 53	0.13 190	0.27 100	1.06 231	0.11 108	1.07 205	0.80 167	0.17 112	0.14 195	2.80 144	0.90 68	0.47 137	0.12 72	2.36 143	0.49 175	0.67 86	0.61 67	0.14 187	0.10 120	0.64 173	0.62 150	3.08 143	0.49 140

YMNet	0.66 113	0.39 135	0.02 18	0.20 107	0.25 144	0.34 203	2.55 271	0.36 111	0.06 62	1.11 187	0.00 1	0.39 115	2.89 263	0.01 48	2.52 129	2.02 185	0.52 144	0.46 156	0.50 59	0.21 106	0.27 46	1.21 104	0.00 1	0.10 120	0.33 141	0.05 64	0.62 76	0.39 132

CREStereo++_RVC	0.99 147	0.21 84	1.16 221	0.28 143	0.36 186	0.01 53	0.05 148	2.06 189	0.27 144	0.62 157	0.08 116	0.46 127	0.14 93	0.05 128	2.55 131	2.70 219	0.74 177	0.50 168	2.59 150	0.24 118	2.97 190	2.20 145	0.09 161	0.10 120	0.96 184	0.43 138	4.10 213	0.79 157
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
TANstereo	1.57 191	1.38 243	0.48 151	0.26 134	0.29 162	0.52 218	0.05 148	0.51 126	0.47 166	0.27 127	0.62 185	0.32 98	0.20 116	1.08 281	3.59 195	2.81 220	0.79 181	1.63 270	8.83 244	3.01 287	3.50 204	2.89 173	3.03 301	0.10 120	0.04 61	0.69 154	4.96 242	0.05 76

XX-TBD	1.57 191	1.38 243	0.48 151	0.26 134	0.29 162	0.52 218	0.05 148	0.51 126	0.47 166	0.27 127	0.62 185	0.32 98	0.20 116	1.08 281	3.59 195	2.81 220	0.79 181	1.63 270	8.83 244	3.01 287	3.50 204	2.89 173	3.03 301	0.10 120	0.04 61	0.69 154	4.96 242	0.05 76

ARAFT	0.70 115	0.19 78	0.28 74	0.31 155	0.08 67	0.00 1	0.01 77	0.16 86	0.08 81	1.30 203	0.00 1	0.38 112	0.03 26	0.10 179	3.41 189	1.87 170	0.29 110	0.27 117	2.54 148	0.05 40	1.83 154	1.60 121	0.01 72	0.10 120	0.42 156	0.02 49	3.41 162	0.12 101

STTStereo	1.06 153	0.85 209	0.57 160	0.36 175	0.29 162	0.08 126	0.64 226	0.43 118	1.56 251	1.40 213	0.26 141	1.95 200	0.07 61	0.29 236	4.26 217	1.06 82	0.25 99	0.23 101	1.16 96	0.14 76	1.46 136	0.84 81	0.12 177	0.10 120	0.07 77	1.81 195	3.51 171	4.84 230

RALCasStereoNet	0.70 115	0.30 113	0.84 200	0.37 177	0.28 159	0.05 117	0.12 186	2.12 191	0.13 104	1.03 182	0.04 103	0.50 133	0.15 98	0.03 100	2.37 118	1.67 154	0.23 96	0.24 102	1.26 102	0.14 76	1.21 116	2.03 136	0.01 72	0.11 128	0.34 144	1.39 183	0.78 82	1.25 176

UniTT-Stereo	0.35 72	0.28 103	0.38 126	0.07 83	0.18 115	0.00 1	0.01 77	0.07 73	0.08 81	0.00 1	0.00 1	0.29 90	0.03 26	0.05 128	1.88 89	1.42 126	0.15 76	0.33 132	1.70 118	0.07 52	0.88 99	1.21 104	0.00 1	0.12 129	0.06 74	0.03 59	0.14 47	0.03 67

s12784h	2.07 209	2.29 270	2.24 261	1.60 242	0.69 217	0.05 117	0.03 132	2.13 192	0.55 177	1.19 196	0.13 125	1.61 196	0.68 201	0.04 119	3.20 172	3.09 237	0.78 180	0.41 149	3.50 183	0.43 162	5.42 266	2.92 176	0.11 173	0.12 129	2.64 245	1.70 191	6.64 272	11.65 280

RAFT + AFF	0.41 78	0.04 14	0.01 11	0.22 112	0.02 23	0.04 109	0.00 1	0.03 49	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.28 87	0.02 19	0.01 48	4.88 252	0.92 72	0.35 120	0.02 27	2.33 139	0.03 23	0.65 81	0.50 57	0.01 72	0.12 129	0.15 117	0.10 92	0.24 59	0.01 46

UPFNet	0.44 82	0.29 108	0.59 164	0.21 108	0.26 153	0.01 53	0.02 111	0.08 77	0.08 81	0.39 140	0.00 1	0.27 84	0.03 26	0.24 229	3.08 167	0.92 72	0.14 74	0.12 72	0.57 66	0.31 138	0.36 56	0.39 48	0.01 72	0.12 129	0.02 34	0.01 22	3.44 166	0.05 76

CREStereo	1.03 151	0.31 117	0.74 191	0.24 123	0.16 97	0.01 53	0.04 141	2.66 227	0.55 177	0.63 159	0.56 174	0.71 160	0.59 189	0.05 128	2.97 161	3.31 246	0.60 153	0.43 152	2.12 127	0.57 185	3.00 193	2.30 152	0.06 150	0.12 129	1.18 195	0.53 148	2.42 124	0.88 158
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
PMTNet	1.28 169	0.58 167	0.96 208	0.28 143	0.22 135	0.01 53	0.16 194	0.50 124	0.57 181	0.72 164	0.35 153	0.54 141	0.48 174	0.09 169	3.27 181	3.32 247	0.72 175	0.39 143	6.17 215	0.35 142	3.67 210	2.41 159	0.09 161	0.12 129	3.12 258	1.00 173	1.23 93	3.32 215

HITNet	0.59 101	0.16 75	0.10 42	0.06 74	0.07 61	0.01 53	0.02 111	1.76 167	0.82 207	0.11 108	0.00 1	0.68 156	0.28 135	0.11 182	2.51 128	1.02 79	0.25 99	0.13 79	0.63 68	0.24 118	1.43 132	1.56 120	0.01 72	0.12 129	0.02 34	0.16 105	3.32 158	0.42 137
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
gcap_with_dpt	1.98 206	2.82 279	0.34 99	3.84 274	0.34 182	0.43 208	0.00 1	1.75 165	0.38 155	0.61 155	0.26 141	6.30 257	0.72 207	0.05 128	2.57 133	3.48 257	1.28 224	1.57 265	5.70 209	0.62 191	4.29 228	4.24 224	0.02 95	0.13 136	1.15 192	1.10 176	4.26 218	5.18 232

GCAP-BAT	1.98 206	2.82 279	0.34 99	3.84 274	0.34 182	0.43 208	0.00 1	1.75 165	0.38 155	0.61 155	0.26 141	6.30 257	0.72 207	0.05 128	2.57 133	3.48 257	1.28 224	1.57 265	5.70 209	0.62 191	4.29 228	4.24 224	0.02 95	0.13 136	1.15 192	1.10 176	4.26 218	5.18 232

MIM_Stereo	0.55 94	0.13 63	0.43 143	0.34 164	0.22 135	0.11 137	0.02 111	2.05 186	0.07 69	0.00 1	0.01 91	0.23 74	0.09 75	0.03 100	2.07 95	1.15 98	0.15 76	0.39 143	2.56 149	0.27 131	1.24 122	0.94 90	0.06 150	0.13 136	0.18 123	0.19 110	1.72 106	0.17 109

EGLCR-Stereo	1.26 167	0.21 84	1.76 254	0.07 83	0.25 144	0.08 126	0.02 111	0.49 123	0.55 177	0.11 108	0.45 164	0.58 150	0.67 200	0.03 100	2.32 115	2.67 218	0.93 198	1.20 250	4.21 194	0.19 95	4.10 225	4.78 241	0.05 141	0.13 136	0.64 173	0.67 151	6.56 271	0.32 125

CFNet_pseudo	0.86 130	0.52 158	0.57 160	0.44 193	0.52 206	0.05 117	0.02 111	0.60 132	0.10 92	0.93 175	0.12 120	0.71 160	0.30 139	0.51 252	4.66 241	1.68 156	0.33 117	0.32 125	2.61 152	0.34 140	0.96 102	1.53 116	0.55 258	0.13 136	0.49 161	0.50 145	2.17 119	1.63 188

FSD		0.62 179	0.19 51	0.05 63	0.25 144	0.01 53	0.01 77	0.30 105	0.25 142	0.55 153	0.14 126			0.04 119	2.03 93	2.10 190			1.33 107	0.40 149				0.14 141	0.40 152	0.10 92	0.52 72	0.96 166

MGS-Stereo	0.61 105	0.95 220	0.61 171	0.26 134	0.16 97	0.01 53	0.02 111	0.06 68	0.15 110	0.00 1	0.00 1	0.29 90	0.15 98	0.01 48	5.46 268	0.88 65	0.30 113	0.27 117	0.86 81	0.38 147	1.25 123	1.76 125	0.03 118	0.14 141	0.29 136	0.26 119	1.72 106	0.25 118

CASnet	0.75 120	0.51 153	0.49 155	0.23 119	0.29 162	0.00 1	0.00 1	0.50 124	0.18 123	0.06 101	0.06 110	0.54 141	0.36 151	0.01 48	2.44 122	1.35 119	0.50 140	0.41 149	2.34 140	0.25 122	3.65 208	2.36 153	0.02 95	0.14 141	1.63 216	0.05 64	1.61 104	0.23 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
FINET	0.37 75	0.14 64	0.45 148	0.18 102	0.08 67	0.02 85	0.01 77	0.34 107	0.17 118	0.01 84	0.30 149	0.56 146	0.19 115	0.02 80	2.46 125	1.20 105	0.26 104	0.09 63	1.10 93	0.14 76	0.72 89	0.31 42	0.04 128	0.14 141	0.03 47	0.10 92	0.84 85	0.05 76

DMCA-RVC	0.65 110	0.42 137	0.43 143	0.31 155	0.58 209	0.15 165	0.44 218	0.29 103	1.57 252	1.31 204	0.35 153	0.55 143	0.13 87	0.11 182	2.54 130	1.10 88	0.51 143	0.46 156	0.84 80	0.36 144	0.76 92	0.83 80	0.19 203	0.14 141	0.11 98	0.06 73	2.59 129	0.52 141

castereo++	1.13 160	0.49 150	0.33 93	0.05 63	0.21 129	0.23 199	0.00 1	0.42 115	0.44 163	0.20 118	0.17 131	1.13 182	0.41 159	0.07 146	2.01 92	2.66 216	1.01 207	0.52 170	2.80 161	0.52 179	4.60 236	4.06 216	0.30 224	0.15 146	0.98 186	1.06 175	3.70 181	1.89 190

castereo	1.20 163	0.33 122	0.83 199	0.07 83	0.25 144	0.19 191	0.01 77	0.36 111	0.52 172	0.14 113	0.19 136	1.09 176	0.49 176	0.04 119	2.66 138	2.91 226	1.04 209	0.60 183	4.65 200	0.52 179	4.93 254	4.40 231	0.11 173	0.15 146	1.13 191	2.05 200	1.19 91	1.47 181

UDGNet	2.51 224	1.01 223	0.33 93	10.93 301	5.26 295	8.50 297	3.54 282	1.72 163	0.15 110	0.23 124	0.08 116	0.52 139	0.10 83	10.25 323	3.55 194	1.25 109	0.46 135	0.46 156	2.73 157	0.59 188	2.44 175	4.14 221	2.94 298	0.15 146	1.72 218	0.77 163	2.94 138	1.13 174

GMOStereo	0.91 137	0.15 70	0.61 171	0.34 164	0.25 144	0.12 146	0.05 148	2.40 200	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 134	0.45 164	0.02 80	2.30 111	1.97 180	0.53 145	0.70 193	2.24 131	0.41 156	1.67 146	3.92 205	0.01 72	0.15 146	1.33 205	0.13 98	3.95 199	0.09 88

error version	0.91 137	0.15 70	0.61 171	0.34 164	0.25 144	0.12 146	0.05 148	2.40 200	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 134	0.45 164	0.02 80	2.30 111	1.97 180	0.53 145	0.70 193	2.24 131	0.41 156	1.67 146	3.92 205	0.01 72	0.15 146	1.33 205	0.13 98	3.95 199	0.09 88

test-v	0.91 137	0.15 70	0.61 171	0.34 164	0.25 144	0.12 146	0.05 148	2.40 200	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 134	0.45 164	0.02 80	2.30 111	1.97 180	0.53 145	0.70 193	2.24 131	0.41 156	1.67 146	3.92 205	0.01 72	0.15 146	1.33 205	0.13 98	3.95 199	0.09 88

test-2	0.91 137	0.15 70	0.61 171	0.34 164	0.25 144	0.12 146	0.05 148	2.40 200	0.15 110	0.00 1	0.18 132	0.51 134	0.45 164	0.02 80	2.30 111	1.97 180	0.53 145	0.70 193	2.24 131	0.41 156	1.67 146	3.92 205	0.01 72	0.15 146	1.33 205	0.13 98	3.95 199	0.09 88

raftrobust	0.86 130	0.40 136	0.77 194	0.40 184	0.31 169	0.01 53	0.04 141	2.51 214	0.13 104	0.51 149	0.00 1	0.51 134	0.24 128	0.09 169	2.98 163	2.12 192	0.22 93	0.31 123	4.90 203	0.11 68	1.68 150	2.15 140	0.16 195	0.15 146	0.78 180	0.40 135	0.97 87	0.36 130

AIO-test2	0.06 3	0.09 49	0.01 11	0.00 1	0.09 70	0.04 109	0.01 77	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 37	0.00 1	0.45 15	0.25 6	0.02 14	0.00 1	0.03 6	0.03 23	0.05 6	0.06 21	0.00 1	0.16 154	0.05 68	0.01 22	0.00 1	0.00 1

Any-RAFT	2.56 227	0.56 164	3.45 280	0.34 164	0.51 200	0.01 53	0.04 141	2.96 243	0.64 188	0.51 149	3.99 260	3.76 219	0.35 146	0.16 198	2.92 156	3.82 261	0.81 186	0.80 211	8.30 238	0.51 178	5.45 267	3.87 203	0.44 249	0.16 154	4.84 279	7.87 288	3.19 152	8.70 263

iinet-f	1.47 182	1.20 240	0.32 83	0.82 216	0.13 86	0.14 156	0.10 178	0.42 115	0.21 136	1.93 227	4.19 261	0.19 62	0.21 119	0.08 159	5.12 260	2.54 212	0.23 96	0.30 122	7.71 231	1.00 216	1.95 158	4.30 228	0.21 208	0.17 156	1.25 197	0.16 105	4.11 214	0.62 150

LoS	1.87 203	0.22 90	0.38 126	0.22 112	0.14 91	0.02 85	0.06 158	15.85 322	0.90 214	3.42 275	0.71 194	0.95 172	0.83 226	0.21 219	3.22 177	3.63 259	1.18 220	0.90 223	2.95 165	0.64 194	5.08 257	3.80 201	0.22 216	0.17 156	2.26 231	0.82 165	1.23 93	0.52 141
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SA	0.95 144	0.82 203	0.44 146	0.21 108	0.23 137	0.01 53	0.00 1	2.73 230	0.12 101	0.02 91	0.00 1	0.39 115	0.39 157	0.36 243	2.49 126	1.61 144	0.31 114	0.47 160	3.23 174	0.20 103	1.23 120	3.19 187	0.01 72	0.18 158	0.41 154	1.70 191	4.81 235	0.10 94

rafts_anoy	0.62 107	0.28 103	0.70 187	0.37 177	0.21 129	0.04 109	0.00 1	2.53 216	0.14 108	0.01 84	0.00 1	0.10 16	0.04 37	0.02 80	2.50 127	1.45 130	0.32 116	0.36 137	1.92 122	0.17 86	1.38 129	0.99 93	0.00 1	0.18 158	0.53 163	0.73 159	0.73 80	1.01 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 147	0.82 203	0.34 99	0.18 102	0.43 195	0.03 100	1.10 241	1.20 148	2.50 271	2.06 232	0.11 119	0.69 158	0.07 61	0.54 253	3.65 201	0.91 70	0.19 89	0.22 99	1.65 117	0.15 80	0.73 90	0.92 88	0.08 157	0.18 158	0.11 98	3.29 224	2.58 128	2.09 197
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Reg-Stereo(zero)	2.47 222	0.35 125	2.58 269	0.48 197	0.84 229	0.14 156	0.17 195	3.76 271	0.77 199	3.03 259	8.81 308	2.75 212	0.81 219	1.26 286	2.61 136	3.41 253	1.42 235	0.49 164	7.28 226	1.29 234	4.00 216	4.42 234	0.41 240	0.19 161	1.28 199	3.03 216	5.77 257	5.27 234

HI	2.47 222	0.35 125	2.58 269	0.48 197	0.84 229	0.14 156	0.17 195	3.76 271	0.77 199	3.03 259	8.81 308	2.75 212	0.81 219	1.26 286	2.61 136	3.41 253	1.42 235	0.49 164	7.28 226	1.29 234	4.00 216	4.42 234	0.41 240	0.19 161	1.28 199	3.03 216	5.77 257	5.27 234

model_zeroshot	3.10 244	0.46 147	1.69 250	1.87 253	0.56 208	0.23 199	0.00 1	3.03 244	0.44 163	2.48 240	3.95 259	4.58 233	0.55 185	0.15 196	5.31 262	4.57 274	1.45 237	0.88 219	14.88 281	1.15 227	5.62 269	5.52 265	0.03 118	0.19 161	3.71 264	6.21 274	5.26 248	8.89 266

MIF-Stereo (partial)	0.47 88	0.36 128	0.44 146	0.07 83	0.18 115	0.01 53	0.00 1	0.07 73	0.11 95	0.01 84	0.01 91	0.38 112	0.09 75	0.03 100	2.00 91	1.58 141	0.22 93	0.50 168	0.75 77	0.06 46	1.09 108	0.94 90	0.00 1	0.19 161	0.08 82	0.26 119	2.83 133	0.39 132

raft_robust	1.21 165	0.70 190	0.61 171	0.27 138	0.19 118	0.00 1	0.00 1	3.05 246	0.22 137	1.18 194	0.03 102	0.34 106	0.69 202	0.07 146	2.94 160	1.76 164	0.57 151	0.63 189	4.95 204	0.19 95	2.98 192	4.81 242	0.01 72	0.19 161	0.97 185	1.39 183	2.87 135	0.98 170

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 110	0.29 108	0.60 167	0.37 177	0.27 155	0.03 100	0.02 111	0.96 142	0.11 95	1.34 207	0.00 1	0.28 87	0.08 64	0.01 48	1.83 86	1.32 115	0.26 104	0.11 68	3.40 181	0.24 118	0.79 94	0.89 86	0.00 1	0.19 161	0.38 149	0.22 115	3.31 157	0.15 105

UCFNet_RVC	1.13 160	2.65 275	0.57 160	0.57 204	0.74 221	0.19 191	0.01 77	0.28 102	0.22 137	0.95 176	0.39 155	2.41 208	0.89 229	0.06 141	2.99 165	1.18 102	0.50 140	0.49 164	2.19 129	0.44 165	1.50 137	1.54 119	1.06 280	0.19 161	1.43 212	1.73 193	1.86 114	3.39 217

WQFJA1++	6.04 284	0.94 217	0.18 50	36.73 325	0.43 195	37.16 327	38.54 327	0.29 103	0.41 160	3.16 265	0.21 138	6.43 259	6.15 280	0.03 100	2.22 106	3.02 232	0.81 186	0.48 161	7.79 235	1.02 218	3.32 202	2.69 170	0.06 150	0.20 168	0.14 114	3.39 227	3.41 162	3.78 218

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 224	1.14 235	0.32 83	1.45 237	2.85 278	4.14 277	1.19 244	2.80 236	0.54 174	6.52 315	1.79 228	7.67 261	0.72 207	0.05 128	2.57 133	2.59 214	0.54 149	0.57 177	4.65 200	0.59 188	3.70 211	3.88 204	0.03 118	0.20 168	0.42 156	1.90 199	4.17 216	10.91 277

4D-IteraStereo	0.83 127	0.30 113	1.14 217	0.28 143	0.31 169	0.01 53	0.02 111	2.15 193	0.11 95	0.00 1	0.20 137	0.25 78	0.22 121	0.16 198	2.28 110	1.65 149	0.11 66	0.37 139	2.84 162	0.41 156	2.82 184	2.87 172	0.02 95	0.21 170	0.08 82	0.22 115	3.10 145	0.35 129

CC-Net-ROB	5.26 276	8.36 309	1.81 256	22.68 313	6.07 301	15.19 309	7.74 304	0.45 121	0.84 209	1.53 217	0.00 1	23.78 299	3.00 265	3.15 305	2.92 156	0.74 54	2.29 258	1.51 264	11.50 273	0.48 174	1.21 116	1.47 111	9.41 318	0.22 171	2.30 233	2.51 212	2.25 120	8.72 264

plain	0.45 85	0.37 131	0.43 143	0.16 98	0.37 188	0.00 1	0.00 1	0.74 136	0.08 81	0.01 84	0.00 1	0.53 140	0.09 75	0.04 119	2.41 120	1.80 167	0.25 99	0.31 123	0.93 84	0.10 65	1.31 125	1.36 109	0.00 1	0.23 172	0.13 109	0.02 49	0.25 60	0.09 88

Sa-1000	1.25 166	0.27 100	0.51 156	0.28 143	0.23 137	0.00 1	0.00 1	2.78 233	0.10 92	0.01 84	0.01 91	0.34 106	0.50 178	0.59 261	4.62 239	1.70 160	0.69 169	0.83 215	4.47 196	0.43 162	1.38 129	4.54 238	0.01 72	0.24 173	2.01 227	1.81 195	5.02 244	0.39 132

TRStereo	3.24 249	2.66 277	7.45 309	0.35 173	0.14 91	7.79 292	0.13 190	3.04 245	0.42 162	2.75 247	1.46 217	5.69 248	0.65 198	0.09 169	3.75 204	4.23 270	0.70 174	0.63 189	6.77 221	1.21 229	4.05 224	4.81 242	0.12 177	0.24 173	2.72 247	6.73 280	12.83 303	6.09 245

cross-raft	2.33 216	0.70 190	1.33 231	0.40 184	0.61 211	0.19 191	0.08 171	3.13 249	0.71 196	0.78 165	1.62 223	1.09 176	0.70 206	0.17 203	3.66 202	4.78 281	0.99 206	0.55 174	10.72 268	1.52 245	6.33 279	5.61 268	0.30 224	0.24 173	2.56 243	4.68 252	4.44 223	5.06 231

UNet	0.56 97	0.30 113	0.39 129	0.26 134	0.19 118	0.03 100	0.08 171	0.52 128	0.13 104	1.15 190	0.00 1	0.44 123	0.16 107	0.16 198	2.13 101	1.28 112	0.34 118	0.20 97	1.42 109	0.19 95	0.62 79	0.50 57	0.13 180	0.24 173	0.03 47	0.26 119	3.32 158	0.62 150

DSFCA	0.70 115	0.43 138	0.51 156	0.29 150	0.58 209	0.04 109	0.59 223	0.22 94	0.54 174	0.49 148	0.56 174	0.33 102	0.08 64	0.04 119	2.86 149	1.28 112	0.67 164	0.73 200	1.00 87	0.44 165	1.01 107	1.14 101	0.21 208	0.24 173	0.54 164	0.82 165	2.81 132	0.47 138

RAFT-Test	2.40 218	0.62 179	1.45 238	1.07 229	0.41 193	0.21 195	0.21 203	3.19 252	0.77 199	1.05 184	3.09 249	0.94 170	0.92 231	0.17 203	3.47 192	5.18 295	0.97 204	0.56 176	10.36 265	1.38 239	6.37 280	5.29 252	0.38 238	0.25 178	2.80 251	4.66 251	4.56 229	4.51 223

IPLG	1.12 159	0.36 128	0.65 183	0.29 150	0.23 137	0.00 1	0.05 148	2.30 196	0.29 147	0.39 140	0.29 147	0.27 84	0.72 207	0.24 229	5.68 272	1.79 166	1.05 211	0.84 216	2.78 158	0.41 156	0.98 104	4.31 229	0.02 95	0.25 178	0.46 160	1.49 186	3.86 196	0.11 97

test_3	1.56 190	1.14 235	1.14 217	0.44 193	0.32 174	0.11 137	0.07 163	2.84 238	0.16 117	0.39 140	0.43 161	4.16 230	0.36 151	0.03 100	2.91 153	1.52 138	0.41 132	0.59 181	8.96 250	0.46 168	3.12 197	5.36 256	0.02 95	0.25 178	0.85 181	1.20 179	3.83 194	0.95 164

CFNet_RVC	0.86 130	0.59 169	0.74 191	0.33 158	0.32 174	0.11 137	0.02 111	0.11 81	0.17 118	0.87 173	0.74 195	0.57 149	0.16 107	0.08 159	3.11 168	1.19 104	0.50 140	0.34 134	1.28 104	0.15 80	1.68 150	1.48 114	0.02 95	0.25 178	0.86 182	1.89 198	3.64 175	2.13 199

gcap-zeroshot	3.09 243	0.51 153	3.99 285	1.67 245	0.29 162	1.36 246	1.37 246	3.29 258	0.65 189	2.77 248	4.48 268	6.22 255	0.69 202	0.09 169	3.93 208	4.80 282	0.92 196	0.78 204	16.30 285	2.38 275	5.15 261	5.77 272	1.31 283	0.26 182	2.97 255	4.91 256	4.58 231	2.00 195

EKT-Stereo	2.55 226	0.72 194	1.73 252	0.49 199	0.32 174	0.51 216	1.72 254	3.38 260	1.00 226	1.96 230	2.80 244	1.33 188	0.76 214	0.10 179	4.55 234	5.93 306	1.26 223	3.18 300	8.70 242	2.73 280	6.75 288	5.86 274	0.10 166	0.26 182	3.99 266	1.81 195	5.40 251	1.62 187

dd	0.93 143	0.46 147	0.32 83	1.70 246	0.04 46	0.21 195	0.11 184	0.46 122	0.06 62	0.11 108	0.01 91	1.91 198	0.06 58	0.16 198	4.29 220	0.96 74	0.81 186	0.34 134	5.67 207	0.37 145	0.58 76	0.68 72	0.15 190	0.26 182	0.07 77	0.09 87	3.26 156	1.96 194

ACRE	0.87 135	0.21 84	0.64 179	0.28 143	0.20 124	0.00 1	0.20 201	0.18 88	0.48 169	0.08 105	0.15 127	1.22 185	0.08 64	0.23 228	4.70 244	1.49 133	0.67 164	0.25 107	1.97 124	0.18 89	2.33 168	2.98 180	0.05 141	0.26 182	0.67 178	0.07 79	3.81 191	0.11 97

RALAANet	0.92 141	0.35 125	0.48 151	0.36 175	0.24 142	0.18 185	0.02 111	1.89 179	0.19 126	0.51 149	0.01 91	0.26 81	0.25 130	0.06 141	2.32 115	1.73 161	0.35 120	0.69 192	3.14 167	0.55 183	2.51 178	2.39 155	0.01 72	0.26 182	0.37 148	1.12 178	4.01 207	0.53 143

sCroCo_RVC	1.75 200	0.23 93	0.32 83	0.06 74	0.17 112	0.15 165	0.01 77	0.81 138	1.74 258	1.93 227	0.47 166	1.08 174	0.82 221	0.09 169	3.32 186	4.94 289	2.31 259	1.73 272	5.18 205	2.00 267	5.82 271	5.83 273	0.10 166	0.26 182	0.59 169	1.60 188	4.43 222	1.17 175

MSMDNet	2.28 214	0.62 179	1.27 227	0.37 177	0.30 167	0.19 191	0.07 163	3.15 250	0.68 192	1.01 181	0.97 200	1.10 178	2.40 255	0.17 203	3.93 208	5.26 297	1.11 217	0.55 174	10.21 263	2.94 285	6.12 276	5.76 271	0.31 228	0.26 182	2.47 237	4.23 242	3.01 140	3.18 212

iResNet_ROB	1.07 154	0.65 185	0.30 78	0.45 195	0.30 167	0.01 53	0.02 111	3.10 248	0.12 101	1.34 207	0.00 1	0.66 154	0.35 146	0.04 119	4.37 224	1.65 149	0.54 149	0.49 164	5.83 213	0.29 134	1.30 124	0.87 85	0.20 206	0.26 182	0.16 118	0.84 167	3.74 183	1.12 173

IGEV-FE	3.61 253	0.78 197	7.78 313	6.84 287	0.32 174	2.04 259	1.79 256	3.97 275	0.92 216	2.19 237	6.01 282	4.62 235	1.01 234	0.08 159	3.44 190	5.72 302	0.73 176	0.60 183	9.23 252	1.50 243	7.13 298	6.47 294	0.31 228	0.27 190	5.03 284	5.44 266	5.97 261	7.38 254

IGEV_Zeroshot_test	3.61 253	0.78 197	7.78 313	6.84 287	0.33 179	2.04 259	1.78 255	3.97 275	0.92 216	2.12 233	6.05 284	4.60 234	1.01 234	0.08 159	3.44 190	5.73 303	0.76 179	0.61 185	9.25 253	1.49 242	7.12 297	6.47 294	0.31 228	0.27 190	5.02 283	5.44 266	5.95 260	7.38 254

HH	2.94 236	0.45 143	4.88 292	0.58 206	0.51 200	0.73 224	1.38 247	3.25 255	0.84 209	2.85 254	0.60 180	5.15 241	0.82 221	0.19 209	3.29 183	6.00 308	0.67 164	0.89 221	9.52 255	1.83 258	7.59 303	5.88 276	0.41 240	0.27 190	3.12 258	5.47 268	5.66 253	6.52 249

HanStereo	2.94 236	0.45 143	4.88 292	0.58 206	0.51 200	0.73 224	1.38 247	3.25 255	0.84 209	2.85 254	0.60 180	5.15 241	0.82 221	0.19 209	3.29 183	6.00 308	0.67 164	0.89 221	9.52 255	1.83 258	7.59 303	5.88 276	0.41 240	0.27 190	3.12 258	5.47 268	5.66 253	6.52 249

CASS	2.68 230	1.05 228	1.93 259	2.07 258	0.98 231	0.45 212	2.15 264	2.82 237	1.03 230	1.83 225	3.58 254	1.38 191	0.53 182	0.02 80	4.01 210	3.03 235	4.89 292	1.34 253	9.14 251	1.47 241	7.05 295	6.20 288	0.03 118	0.27 190	2.76 249	2.80 215	4.30 220	5.36 236
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.87 135	0.19 78	0.67 185	0.27 138	0.21 129	0.00 1	0.20 201	0.19 90	0.50 171	0.07 102	0.12 120	1.16 183	0.08 64	0.21 219	4.78 247	1.50 135	0.68 168	0.22 99	1.92 122	0.18 89	2.28 164	2.98 180	0.04 128	0.27 190	0.66 175	0.09 87	3.80 190	0.12 101

IPLGR_C	0.86 130	0.20 82	0.61 171	0.28 143	0.21 129	0.00 1	0.22 205	0.18 88	0.47 166	0.07 102	0.12 120	1.18 184	0.08 64	0.20 214	4.59 236	1.50 135	0.65 161	0.26 108	2.00 125	0.19 95	2.34 169	2.95 177	0.05 141	0.27 190	0.60 170	0.07 79	3.82 192	0.11 97

test-3	1.53 184	1.03 225	1.25 226	0.40 184	0.31 169	0.11 137	0.06 158	2.79 235	0.17 118	0.35 137	0.44 162	4.06 222	0.35 146	0.03 100	2.84 147	1.63 147	0.37 127	0.57 177	8.86 246	0.46 168	3.20 198	5.38 257	0.02 95	0.27 190	0.61 172	0.95 170	3.95 199	0.88 158

test_1	1.53 184	1.05 228	1.24 225	0.40 184	0.31 169	0.11 137	0.06 158	2.78 233	0.17 118	0.32 131	0.42 160	4.06 222	0.36 151	0.03 100	2.84 147	1.62 146	0.37 127	0.57 177	8.88 247	0.46 168	3.22 200	5.38 257	0.02 95	0.27 190	0.60 170	0.95 170	3.95 199	0.90 162

XX-Stereo	3.48 251	0.50 152	1.80 255	1.21 232	0.27 155	0.34 203	0.44 218	1.47 157	0.41 160	2.51 241	6.92 291	4.97 237	1.06 238	0.12 185	3.21 175	5.22 296	0.96 201	0.80 211	6.95 223	0.80 207	4.33 231	4.04 215	0.21 208	0.27 190	26.57 331	3.75 233	5.08 245	9.77 272

PDISCO_ROB	1.03 151	0.55 162	0.06 33	0.67 210	0.28 159	0.00 1	0.21 203	0.71 134	0.49 170	1.28 201	0.99 203	0.25 78	0.32 141	0.19 209	3.02 166	2.03 187	0.69 169	1.42 258	2.26 136	0.58 187	2.32 166	3.22 189	0.14 187	0.27 190	1.36 209	0.37 132	3.84 195	0.23 112

AnonymousM	1.53 184	0.20 82	0.39 129	0.05 63	0.04 46	0.25 201	0.01 77	2.74 231	0.57 181	0.35 137	1.45 216	0.55 143	0.53 182	0.22 226	2.76 142	2.91 226	0.98 205	1.05 237	2.00 125	1.32 237	3.73 212	3.49 197	0.20 206	0.28 201	0.13 109	0.28 122	5.87 259	9.03 268

DLCB_ROB	0.92 141	0.72 194	0.64 179	0.43 191	0.42 194	0.14 156	0.18 198	0.43 118	0.28 145	0.85 171	0.53 168	1.12 179	0.72 207	0.07 146	2.16 104	1.12 92	0.88 191	0.26 108	0.69 73	0.20 103	1.35 126	1.53 116	0.49 251	0.28 201	4.11 269	2.41 209	2.04 115	0.78 156

sAnonymous2	1.54 187	0.26 96	0.15 47	0.10 91	0.17 112	0.48 213	0.00 1	1.87 177	0.97 223	0.22 120	0.41 156	1.12 179	0.82 221	0.08 159	4.07 212	3.86 262	1.31 227	1.19 248	7.54 228	0.72 200	4.00 216	4.87 246	0.03 118	0.29 203	0.14 114	2.16 203	2.37 122	2.45 206

CroCo_RVC	1.54 187	0.26 96	0.15 47	0.10 91	0.17 112	0.48 213	0.00 1	1.87 177	0.97 223	0.22 120	0.41 156	1.12 179	0.82 221	0.08 159	4.07 212	3.86 262	1.31 227	1.19 248	7.54 228	0.72 200	4.00 216	4.87 246	0.03 118	0.29 203	0.14 114	2.16 203	2.37 122	2.45 206

RP	1.29 170	1.06 230	2.32 266	0.84 217	1.16 237	0.39 206	1.53 250	1.89 179	1.68 255	0.29 129	2.21 233	2.25 204	0.13 87	0.40 246	3.31 185	1.07 83	0.61 154	0.05 36	1.61 116	0.40 149	0.65 81	3.05 184	0.11 173	0.29 203	0.29 136	0.92 169	4.24 217	2.04 196

DLNR_Zeroshot_test	22.90 327	78.82 360	7.01 307	99.97 360	0.31 169	0.15 165	98.85 360	3.30 259	0.54 174	3.17 267	2.43 238	5.81 250	0.93 232	21.74 326	96.26 361	100.00 364	24.75 337	22.56 347	22.80 306	1.79 256	8.42 311	6.44 292	0.04 128	0.30 206	2.39 236	4.03 239	2.05 116	3.31 214

R-Stereo Train	2.16 211	1.08 233	1.57 245	0.84 217	0.19 118	0.01 53	0.01 77	2.05 186	1.01 227	1.37 210	2.45 239	1.50 194	0.46 169	0.21 219	3.23 178	4.53 272	1.62 242	1.05 237	7.07 224	1.09 222	4.86 250	5.93 280	0.04 128	0.31 207	2.48 238	4.63 249	3.10 145	5.74 241

DeepPrunerF	2.66 229	1.67 254	0.33 93	3.58 272	9.30 310	1.76 255	3.48 281	0.68 133	3.29 278	0.71 163	1.59 221	0.37 111	0.27 134	0.13 191	5.94 278	3.42 255	1.03 208	0.54 173	4.47 196	0.65 195	2.02 159	2.06 138	0.56 259	0.31 207	15.21 317	3.30 226	3.74 183	1.47 181

RAFT-Stereo	2.16 211	1.08 233	1.57 245	0.84 217	0.19 118	0.01 53	0.01 77	2.05 186	1.01 227	1.37 210	2.45 239	1.50 194	0.46 169	0.21 219	3.23 178	4.53 272	1.62 242	1.05 237	7.07 224	1.09 222	4.86 250	5.93 280	0.04 128	0.31 207	2.48 238	4.63 249	3.10 145	5.74 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DF	2.38 217	1.07 231	1.21 224	1.49 239	0.27 155	1.58 249	0.00 1	2.88 240	0.70 195	0.22 120	0.53 168	6.05 254	0.59 189	0.09 169	2.92 156	3.90 265	0.89 192	0.88 219	13.48 279	0.77 204	4.47 233	4.10 218	0.24 219	0.32 210	1.23 196	3.86 238	6.04 262	4.60 226

MSKI-zero shot	3.19 247	0.59 169	1.39 235	0.19 106	0.37 188	0.18 185	0.03 132	3.19 252	0.96 222	0.82 169	4.84 271	3.83 220	0.60 194	0.03 100	3.33 187	5.29 298	1.15 219	0.81 213	11.77 274	1.76 255	6.55 284	5.98 284	0.22 216	0.32 210	4.41 273	12.05 310	7.79 286	7.75 258

NCC-stereo	1.86 201	1.63 252	1.33 231	0.95 225	1.22 242	0.80 226	2.29 266	2.62 224	2.93 275	0.34 133	2.87 247	2.16 201	1.17 239	0.21 219	3.63 197	1.13 93	0.63 159	0.96 232	2.79 159	0.75 202	0.98 104	2.96 178	0.36 236	0.32 210	2.31 234	4.50 247	3.69 178	4.78 227

Abc-Net	1.86 201	1.63 252	1.33 231	0.95 225	1.22 242	0.80 226	2.29 266	2.62 224	2.93 275	0.34 133	2.87 247	2.16 201	1.17 239	0.21 219	3.63 197	1.13 93	0.63 159	0.96 232	2.79 159	0.75 202	0.98 104	2.96 178	0.36 236	0.32 210	2.31 234	4.50 247	3.69 178	4.78 227
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NVstereo2D	0.83 127	0.43 138	0.07 34	0.23 119	0.36 186	0.41 207	0.08 171	1.61 162	0.59 184	0.84 170	1.11 208	0.36 109	0.21 119	0.07 146	5.88 277	2.16 196	0.62 156	0.45 155	1.50 111	0.19 95	1.20 115	0.94 90	0.02 95	0.32 210	1.30 203	0.24 118	0.95 86	0.24 115

LMCR-Stereo	0.97 145	0.53 160	0.59 164	0.28 143	0.25 144	0.07 123	0.02 111	1.39 154	0.28 145	0.34 133	0.12 120	0.74 164	0.15 98	0.12 185	3.20 172	1.88 173	1.07 214	0.36 137	5.87 214	1.71 251	2.10 162	2.39 155	0.02 95	0.33 215	0.35 146	0.38 133	1.44 101	0.34 128

HSM	0.97 145	0.30 113	0.87 202	0.54 202	0.46 197	0.00 1	0.01 77	2.93 241	0.30 148	0.13 112	0.56 174	0.65 153	0.13 87	0.05 128	2.97 161	1.08 85	0.66 162	0.17 89	3.26 177	0.35 142	1.78 152	2.03 136	0.04 128	0.33 215	0.38 149	0.81 164	4.16 215	1.10 172

test-1	2.99 239	0.26 96	1.52 243	0.33 158	0.21 129	0.22 198	0.38 216	3.16 251	0.85 213	3.36 271	4.21 263	5.45 246	0.78 216	0.20 214	4.02 211	4.67 279	1.40 234	1.31 252	10.46 266	1.58 246	5.30 265	7.01 302	0.04 128	0.34 217	2.98 256	6.37 277	5.39 250	8.95 267

RASNet	0.63 108	0.18 77	0.57 160	0.41 189	0.28 159	0.10 133	0.05 148	0.94 140	0.14 108	1.07 185	0.09 118	0.48 130	0.34 145	0.02 80	1.28 55	1.47 132	0.35 120	0.21 98	0.99 86	0.02 14	1.15 113	1.53 116	0.10 166	0.34 217	0.22 132	0.30 124	3.55 172	0.73 154

DeepPruner_ROB	1.57 191	0.37 131	0.71 188	0.50 200	0.55 207	0.37 205	1.60 253	1.74 164	0.84 209	1.37 210	2.40 235	0.49 132	0.51 179	0.10 179	5.38 265	2.16 196	1.10 216	1.08 241	2.28 138	0.40 149	4.83 249	3.42 193	0.66 267	0.34 217	0.57 167	5.04 258	3.07 142	0.53 143

DN	3.57 252	0.27 100	0.66 184	0.17 99	0.23 137	14.55 306	0.03 132	2.60 222	0.80 206	3.37 273	1.09 206	25.04 301	0.56 186	0.08 159	2.93 159	3.32 247	0.80 183	0.38 140	6.67 220	0.80 207	3.87 214	3.40 192	0.15 190	0.36 220	6.96 298	5.28 265	3.65 176	8.33 262

ICVP	1.32 171	0.22 90	1.47 239	0.40 184	0.35 185	0.44 210	0.10 178	1.27 151	0.65 189	1.74 222	1.26 214	0.66 154	1.37 246	0.24 229	2.88 151	2.65 215	1.33 231	0.99 234	2.36 143	0.91 213	2.59 179	4.11 219	0.10 166	0.36 220	0.57 167	2.21 205	2.92 136	1.59 186
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet	1.92 205	0.44 140	0.60 167	0.54 202	1.05 233	0.00 1	2.95 276	0.78 137	0.38 155	0.81 168	0.61 182	2.40 206	0.47 172	0.65 263	5.57 269	1.73 161	0.69 169	1.08 241	8.93 249	1.61 248	2.36 170	2.52 163	0.09 161	0.36 220	2.54 242	3.77 235	3.43 165	5.46 239

Anonymous3	3.16 246	0.55 162	0.79 196	0.09 89	1.10 234	0.50 215	0.03 132	3.52 265	1.26 242	1.12 188	0.84 197	10.62 275	1.31 244	0.36 243	7.37 293	6.90 316	3.59 275	3.15 299	10.88 270	2.20 271	6.83 291	9.50 323	0.31 228	0.37 223	1.43 212	3.45 228	5.32 249	1.91 191

iResNetv2_ROB	1.26 167	0.75 196	0.32 83	1.29 234	0.33 179	0.02 85	0.02 111	3.19 252	0.20 129	2.00 231	0.29 147	2.24 203	0.41 159	0.06 141	3.64 200	1.45 130	0.75 178	0.13 79	5.77 211	0.43 162	2.86 186	1.71 123	0.16 195	0.37 223	0.38 149	0.47 142	4.08 210	0.72 153

AE-Stereo	1.43 178	0.31 117	1.73 252	0.33 158	0.32 174	0.04 109	0.32 213	0.43 118	0.32 150	0.04 98	0.00 1	3.38 215	0.44 163	0.07 146	2.86 149	3.30 245	0.96 201	0.79 206	3.65 186	0.79 206	3.64 207	4.40 231	0.04 128	0.40 225	2.93 254	2.14 202	4.74 233	0.18 110

DDF-Stereo	3.00 240	1.97 259	0.22 60	11.98 303	0.51 200	14.62 307	0.81 231	1.83 173	0.57 181	1.12 188	1.66 224	9.14 268	2.86 262	0.26 232	2.38 119	3.19 241	0.90 193	0.74 202	6.87 222	0.57 185	4.55 235	4.33 230	0.11 173	0.41 226	0.35 146	2.53 213	4.48 226	1.94 192

zero-FE	4.21 266	1.97 259	0.21 54	18.56 309	2.61 275	20.95 316	6.42 297	1.84 174	0.68 192	1.31 204	3.18 250	10.31 274	3.26 267	0.31 237	2.66 138	2.88 223	1.04 209	1.46 259	13.23 278	0.91 213	5.64 270	4.93 248	0.13 180	0.41 226	0.34 144	2.47 210	4.46 224	1.55 184

pcwnet_v2	1.73 198	0.62 179	0.78 195	0.73 213	1.15 236	0.59 221	0.23 207	1.77 168	0.68 192	3.36 271	1.85 231	1.23 186	1.01 234	1.61 296	5.43 267	2.08 189	0.92 196	0.62 187	4.07 192	0.37 145	1.82 153	2.39 155	1.01 277	0.41 226	1.32 204	2.11 201	3.98 205	4.53 225

GES	1.43 178	0.28 103	0.41 140	0.57 204	0.37 188	0.27 202	0.07 163	2.06 189	0.93 218	1.20 198	0.58 177	0.39 115	0.23 127	0.02 80	4.91 253	2.49 210	0.91 194	0.66 191	9.59 257	1.37 238	2.97 190	2.53 164	0.16 195	0.41 226	0.20 128	0.17 109	2.57 126	2.20 201

ADCP+	3.47 250	2.05 265	2.64 272	1.31 235	1.93 265	1.19 244	3.99 283	1.07 144	9.83 312	1.78 224	5.75 279	8.79 267	0.37 156	0.90 273	5.04 259	2.20 198	0.44 134	0.90 223	5.82 212	0.88 211	2.38 172	3.43 194	0.33 232	0.41 226	3.03 257	12.72 313	3.59 173	10.90 276

anonymity	3.65 255	0.66 186	5.99 304	1.34 236	0.51 200	0.44 210	0.11 184	3.79 273	0.79 205	2.66 245	18.15 335	3.83 220	0.89 229	0.26 232	3.21 175	5.09 293	0.93 198	0.53 171	7.76 234	1.11 225	4.31 230	5.87 275	0.28 222	0.42 231	4.98 282	9.60 303	5.40 251	9.75 271

SACVNet	1.43 178	0.80 199	0.85 201	0.58 206	1.31 246	0.63 223	0.62 225	2.60 222	0.52 172	1.33 206	0.02 101	0.74 164	0.32 141	0.34 242	2.78 143	2.11 191	1.38 233	0.39 143	4.62 199	0.70 198	2.37 171	3.83 202	0.05 141	0.42 231	1.29 202	1.64 190	3.74 183	2.62 208

GANet-ADL	2.26 213	0.51 153	1.82 257	0.99 227	0.99 232	1.45 247	0.29 211	2.00 183	1.01 227	3.12 263	3.40 251	1.38 191	0.33 143	0.03 100	5.34 263	3.89 264	2.23 256	0.79 206	7.70 230	1.85 260	3.10 194	4.63 240	0.18 201	0.43 233	1.38 210	3.47 229	4.81 235	3.97 220

PA-Net	1.61 196	0.81 202	1.43 237	0.27 138	1.99 267	0.12 146	0.34 214	0.19 90	1.90 261	0.85 171	0.41 156	0.24 77	0.20 116	0.78 269	4.61 238	1.44 128	0.17 83	0.26 108	1.08 92	0.53 181	1.44 134	3.18 186	0.65 265	0.44 234	0.99 187	7.71 287	1.78 113	9.78 274
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	2.81 233	2.03 264	0.36 117	6.32 286	1.79 262	2.66 264	0.02 111	1.42 156	0.77 199	2.52 242	0.96 199	6.57 260	5.74 277	0.31 237	4.36 223	2.94 230	0.61 154	0.33 132	3.08 166	0.47 173	2.46 177	2.73 171	0.84 273	0.45 235	3.66 263	3.74 232	11.30 301	7.44 256
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	3.02 242	2.54 273	1.33 231	0.73 213	1.45 251	1.04 240	0.61 224	0.83 139	1.45 249	1.16 192	3.44 253	26.85 304	0.35 146	0.40 246	3.24 180	2.22 199	3.28 272	0.79 206	3.20 168	1.19 228	2.94 189	5.51 263	0.76 271	0.46 236	0.72 179	2.37 207	9.22 291	3.37 216

MIPNet	1.49 183	0.69 189	0.74 191	0.32 157	0.51 200	0.00 1	0.03 132	1.79 170	0.38 155	2.13 235	0.97 200	0.31 95	0.76 214	0.22 226	5.02 257	1.92 176	1.31 227	0.86 217	3.68 189	1.25 232	1.21 116	4.62 239	0.03 118	0.50 237	1.90 223	4.87 255	3.90 198	0.30 122

PSMNet-ADL	3.15 245	0.80 199	1.49 240	1.54 240	1.63 254	0.88 231	0.30 212	2.50 213	1.91 262	4.43 299	8.13 302	4.06 222	6.80 282	0.07 146	4.23 216	5.16 294	1.83 249	0.91 225	11.85 275	1.86 261	4.02 221	4.02 213	0.70 269	0.51 238	1.61 215	4.33 245	8.01 287	1.36 178

stereogan	1.89 204	2.00 263	1.17 222	1.47 238	2.05 270	1.72 252	0.87 232	1.84 174	1.11 232	1.36 209	1.51 218	5.81 250	0.48 174	0.32 240	3.87 207	1.69 158	0.80 183	0.39 143	3.96 191	0.78 205	1.23 120	4.02 213	0.26 221	0.51 238	0.30 138	1.30 182	6.30 267	3.84 219

FADNet-RVC	1.64 197	0.31 117	0.64 179	0.33 158	1.19 240	0.01 53	2.53 270	0.57 130	0.22 137	1.03 182	0.32 152	6.04 253	0.29 137	0.32 240	4.47 228	1.90 174	0.62 156	0.78 204	6.45 219	1.80 257	1.85 155	2.02 135	0.19 203	0.52 240	1.78 220	1.74 194	3.10 145	3.15 211

iRaft-Stereo_20w	4.18 265	1.14 235	8.05 316	7.32 290	1.81 263	3.33 272	1.55 251	3.45 261	1.28 244	3.63 281	7.12 292	3.54 216	1.33 245	0.11 182	4.16 215	4.85 285	0.93 198	0.61 185	9.28 254	1.22 230	5.08 257	5.56 267	0.43 246	0.53 241	3.85 265	8.64 296	11.20 300	12.91 284

APVNet	1.14 162	1.04 227	0.20 52	0.33 158	0.37 188	0.21 195	0.36 215	0.34 107	0.39 159	0.95 176	0.44 162	0.71 160	0.15 98	0.15 196	3.51 193	2.84 222	1.63 244	0.93 228	4.54 198	0.69 197	1.89 156	4.06 216	0.02 95	0.53 241	0.10 94	0.38 133	3.20 153	0.95 164

PWCDC_ROB	2.82 234	0.49 150	0.17 49	0.38 182	0.79 226	0.03 100	0.10 178	1.16 147	8.93 309	0.14 113	2.49 241	0.55 143	31.02 326	0.57 255	5.58 270	3.32 247	1.73 245	0.91 225	2.53 147	0.88 211	2.92 187	7.18 303	0.15 190	0.53 241	0.55 165	0.69 154	1.43 100	0.88 158

IPLGR	1.73 198	0.63 184	0.67 185	0.35 173	0.40 192	0.00 1	0.03 132	1.41 155	0.26 143	2.36 238	2.42 237	0.33 102	0.80 218	0.17 203	6.12 284	1.87 170	1.22 222	1.28 251	5.37 206	1.72 253	2.44 175	4.20 222	0.02 95	0.56 244	2.66 246	4.85 254	3.82 192	0.77 155

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 282	1.25 242	7.40 308	2.57 263	2.03 269	6.90 287	2.76 273	4.00 277	4.04 286	4.58 302	8.36 305	4.99 239	2.06 251	0.03 100	5.72 273	7.36 322	1.90 251	0.95 230	38.08 324	1.75 254	5.95 274	6.44 292	0.19 203	0.58 245	3.59 262	7.26 282	6.15 264	12.75 283

psm_up	1.01 150	0.60 171	0.96 208	0.38 182	0.75 222	0.01 53	0.03 132	2.33 198	1.18 238	0.78 165	0.00 1	0.94 170	0.09 75	0.45 250	2.41 120	1.18 102	0.62 156	0.44 153	3.67 188	0.32 139	1.14 112	0.85 83	0.00 1	0.58 245	1.06 189	1.42 185	3.75 186	1.44 180

DDUNet	12.41 309	19.68 321	3.23 277	36.37 323	24.08 323	34.35 326	31.95 324	1.86 176	1.63 254	1.44 214	3.43 252	12.02 279	3.65 271	83.75 336	4.54 233	2.28 201	8.10 308	3.39 302	18.01 289	4.26 294	6.60 285	4.81 242	16.44 326	0.64 247	1.08 190	0.61 149	4.68 232	2.12 198

DN-CSS_ROB	1.45 181	0.52 158	1.11 215	0.81 215	0.69 217	0.00 1	0.03 132	2.86 239	0.35 152	1.50 216	3.76 257	0.73 163	0.36 151	0.07 146	2.89 152	1.44 128	1.08 215	0.79 206	8.61 240	0.23 113	3.25 201	1.97 129	0.02 95	0.66 248	0.10 94	0.52 147	3.12 149	1.56 185

MyStereo04	2.04 208	0.66 186	0.91 205	0.69 211	0.82 227	0.02 85	0.04 141	2.62 224	0.91 215	2.83 252	0.75 196	1.37 190	0.09 75	0.08 159	5.03 258	3.04 236	0.58 152	0.72 199	10.25 264	1.62 249	4.78 240	3.27 191	0.94 276	0.69 249	2.62 244	4.29 244	4.75 234	0.65 152

dad	4.05 261	0.87 211	0.28 74	10.24 300	1.70 256	1.03 239	12.23 311	12.58 317	0.11 95	3.46 278	0.00 1	1.93 199	3.59 270	0.19 209	4.92 254	1.26 110	1.60 241	0.53 171	14.05 280	0.63 193	2.73 183	1.88 126	0.16 195	0.71 250	5.78 289	0.19 110	17.00 315	9.60 270

ADCRef	2.96 238	2.78 278	1.02 212	0.70 212	2.21 272	1.96 257	2.42 269	0.96 142	6.10 296	1.94 229	1.15 209	1.08 174	0.74 213	1.32 289	6.01 280	3.38 251	1.34 232	1.15 245	8.41 239	2.09 269	2.59 179	3.60 198	1.88 290	0.71 250	2.81 252	8.00 290	3.42 164	10.24 275

RGC	2.44 220	1.98 262	4.87 291	1.54 240	1.65 255	1.74 254	1.05 237	2.02 184	1.43 247	0.88 174	4.42 267	2.52 210	2.42 258	0.58 258	4.33 222	1.63 147	0.91 194	0.48 161	4.28 195	1.08 221	1.94 157	4.01 212	0.15 190	0.72 252	2.19 230	5.22 263	4.90 239	6.96 252

EAI-Stereo	2.70 231	0.83 206	2.70 273	0.89 222	1.47 252	0.83 229	1.46 249	3.07 247	1.18 238	0.21 119	3.82 258	3.19 214	0.72 207	0.09 169	5.24 261	4.82 284	0.83 189	0.91 225	9.83 261	1.25 232	4.49 234	5.29 252	0.39 239	0.80 253	1.87 221	3.19 222	7.10 280	6.43 247

BEATNet_4x	1.40 172	0.54 161	0.27 70	0.13 95	0.27 155	0.01 53	0.10 178	1.80 171	1.74 258	0.41 144	0.53 168	0.82 168	0.59 189	0.54 253	4.30 221	2.92 228	1.87 250	1.84 278	1.39 108	0.71 199	4.68 239	6.21 290	0.02 95	0.81 254	0.21 130	0.40 135	3.69 178	0.96 166

GEStereo_RVC	2.30 215	0.85 209	0.97 210	1.05 228	0.71 220	1.61 250	1.09 240	2.72 229	0.56 180	0.78 165	0.41 156	2.40 206	0.28 135	0.06 141	4.81 250	4.48 271	1.79 246	2.17 285	8.91 248	1.90 263	3.58 206	7.25 305	0.52 253	0.92 255	0.41 154	0.85 168	4.47 225	6.48 248

LALA_ROB	4.04 260	4.73 299	1.42 236	1.16 231	1.93 265	2.17 262	1.04 236	1.80 171	2.48 270	2.74 246	5.87 280	33.34 311	0.69 202	0.78 269	6.02 281	2.33 207	3.21 271	1.82 276	3.66 187	1.88 262	3.40 203	4.99 249	0.34 234	1.03 256	1.91 224	3.61 230	8.50 289	6.20 246

ADCL	3.91 258	3.61 289	2.28 264	1.76 248	1.76 261	3.09 268	4.16 284	1.98 182	13.71 319	2.81 251	5.14 274	2.47 209	0.65 198	1.10 283	5.38 265	2.55 213	2.02 252	2.20 286	6.41 217	2.08 268	4.87 252	4.20 222	1.40 286	1.06 257	6.69 295	6.60 278	4.33 221	11.16 279

NCCL2	2.12 210	2.27 269	1.29 228	1.28 233	1.85 264	0.18 185	0.77 230	1.24 149	1.25 241	1.62 218	2.71 243	1.06 173	0.51 179	0.31 237	4.40 225	2.33 207	1.57 240	0.62 187	2.35 142	0.68 196	2.68 182	4.29 227	1.52 288	1.06 257	4.65 277	4.17 241	4.04 209	6.58 251

NaN_ROB	3.01 241	1.16 238	1.13 216	0.86 221	3.03 280	0.59 221	0.75 228	3.25 255	2.58 272	0.98 180	1.32 215	21.10 295	0.59 189	1.15 284	4.15 214	1.58 141	0.80 183	0.70 193	2.38 146	1.30 236	1.52 139	2.15 140	0.46 250	1.07 259	2.50 240	6.25 275	4.54 228	13.27 285

RTSC	2.56 227	0.89 213	1.50 241	0.47 196	0.76 223	0.87 230	2.29 266	1.56 161	1.91 262	2.12 233	2.86 246	1.23 186	0.97 233	1.03 278	7.27 292	3.36 250	4.68 290	1.74 273	7.73 232	1.11 225	3.95 215	5.39 259	0.21 208	1.11 260	0.40 152	0.95 170	4.56 229	8.26 261

ETE_ROB	4.62 271	4.04 293	1.52 243	1.14 230	2.02 268	2.70 265	1.28 245	1.50 158	4.25 290	1.89 226	5.88 281	37.95 318	0.84 227	1.42 293	4.94 255	2.66 216	3.81 281	0.95 230	4.84 202	1.63 250	4.01 220	5.32 255	0.67 268	1.14 261	2.03 228	3.84 236	15.25 312	7.23 253

UDG	12.63 310	20.60 323	3.50 281	36.40 324	28.77 326	31.44 321	39.49 329	2.59 221	1.77 260	2.37 239	6.03 283	11.55 278	3.79 273	74.28 333	5.35 264	2.47 209	8.42 309	2.92 297	18.81 295	4.63 298	7.35 301	4.85 245	12.22 322	1.18 262	1.15 192	2.47 210	4.49 227	2.18 200

RTS	5.53 280	1.46 245	0.94 206	0.90 223	1.73 258	4.08 275	4.63 289	2.53 216	3.41 281	2.79 249	1.70 225	8.18 264	1.27 242	0.72 265	7.83 297	4.87 286	7.37 305	2.34 290	18.33 290	2.92 282	4.78 240	5.88 276	1.04 278	1.31 263	6.74 296	22.88 337	6.66 273	22.00 310

RTSA	5.53 280	1.46 245	0.94 206	0.90 223	1.73 258	4.08 275	4.63 289	2.53 216	3.41 281	2.79 249	1.70 225	8.18 264	1.27 242	0.72 265	7.83 297	4.87 286	7.37 305	2.34 290	18.33 290	2.92 282	4.78 240	5.88 276	1.04 278	1.31 263	6.74 296	22.88 337	6.66 273	22.00 310

FADNet-RVC-Resample	1.60 195	0.67 188	0.97 210	0.50 200	0.64 214	0.18 185	1.05 237	1.27 151	0.83 208	0.96 178	0.97 200	5.23 245	0.42 161	1.02 276	4.81 250	1.68 156	1.05 211	1.96 282	3.78 190	1.06 220	1.52 139	2.28 151	0.21 208	1.35 265	0.55 165	3.16 221	2.13 118	2.92 210

GANetREF_RVC	2.43 219	1.69 255	0.81 197	2.04 257	1.16 237	1.02 238	0.10 178	4.72 287	1.44 248	3.62 280	0.06 110	10.03 273	0.69 202	0.09 169	3.63 197	1.36 120	1.06 213	0.94 229	6.44 218	0.46 168	2.32 166	1.74 124	0.17 199	1.35 265	3.41 261	3.75 233	6.55 270	4.82 229
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
FADNet_RVC	3.95 259	2.06 266	1.30 229	3.33 270	3.36 283	0.99 237	2.06 263	2.30 196	1.39 246	1.72 219	4.72 270	9.29 269	5.82 279	1.76 297	8.23 308	3.12 239	2.98 268	4.27 306	16.83 287	3.30 291	4.99 256	5.51 263	0.63 263	1.39 267	1.45 214	3.14 220	4.86 237	5.92 244

DDVS	5.40 277	1.51 248	2.25 262	1.64 243	2.80 277	1.96 257	1.03 235	5.91 298	4.10 287	3.96 291	19.83 339	26.29 303	6.82 283	1.57 295	5.77 274	6.90 316	2.58 264	1.92 280	10.46 266	4.59 297	6.02 275	7.39 306	0.30 224	1.40 268	1.41 211	3.29 224	6.10 263	8.11 260

GwcNet-ADL	3.21 248	2.99 283	3.34 278	3.11 266	2.07 271	0.82 228	0.12 186	2.95 242	0.67 191	3.84 290	7.51 295	7.80 262	1.22 241	0.20 214	3.79 206	4.73 280	2.11 254	0.73 200	7.81 236	2.53 277	3.21 199	3.69 199	0.22 216	1.53 269	2.17 229	4.84 253	4.00 206	8.77 265

HBP-ISP	3.70 256	3.49 287	4.13 286	4.77 280	2.41 273	3.60 274	0.12 186	4.11 278	1.26 242	3.39 274	4.22 264	4.64 236	0.54 184	1.76 297	8.63 311	8.11 326	1.56 239	1.34 253	2.61 152	1.51 244	5.14 260	6.84 299	0.56 259	1.55 270	2.53 241	5.06 259	10.57 297	5.37 237

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 268	1.17 239	7.69 311	1.88 254	0.63 213	5.37 281	1.86 257	3.49 264	2.61 273	3.69 283	9.28 314	5.22 244	1.87 248	0.04 119	4.47 228	6.37 313	1.46 238	1.46 259	9.75 260	2.23 273	6.73 287	6.20 288	0.25 220	1.56 271	5.23 287	7.70 286	6.43 269	11.78 281

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 291	3.59 288	1.09 214	9.20 297	3.71 287	7.69 291	7.51 302	10.81 310	8.52 307	4.93 306	4.20 262	16.73 290	9.30 290	5.45 315	8.09 302	3.29 244	1.80 247	1.13 244	18.77 294	2.10 270	6.48 283	7.49 308	3.17 305	1.74 272	12.06 313	14.29 319	9.71 295	14.36 289

SQANet	17.87 314	31.68 329	5.41 297	57.78 330	33.35 327	57.44 331	39.25 328	4.37 281	1.73 257	4.89 305	1.53 219	30.38 307	5.54 276	56.25 330	3.78 205	1.32 115	5.20 293	1.48 262	29.72 311	1.71 251	6.45 282	5.45 262	54.26 335	1.90 273	4.80 278	8.48 294	9.52 293	18.82 303

XQC	4.76 273	3.14 285	1.63 248	3.31 269	3.69 286	3.46 273	2.94 275	6.02 299	3.05 277	2.64 244	5.51 276	5.67 247	7.46 285	1.41 291	8.02 300	4.65 278	3.59 275	1.49 263	10.75 269	2.91 281	4.96 255	6.67 296	0.41 240	1.91 274	7.13 300	10.47 308	11.17 299	4.51 223

ADCPNet	6.67 286	1.97 259	3.86 284	2.75 264	6.19 302	3.07 267	7.60 303	5.21 294	8.03 305	3.82 288	7.92 297	5.17 243	13.78 303	2.98 303	8.10 303	6.12 310	4.35 287	2.04 284	18.50 293	4.74 300	7.04 294	7.43 307	2.98 300	1.91 274	8.96 305	14.04 318	7.02 279	14.47 290

MDST_ROB	10.13 299	16.70 319	3.04 276	29.06 317	9.34 311	20.66 315	5.02 292	5.90 297	1.98 264	3.16 265	2.70 242	11.22 277	28.15 320	0.18 207	6.30 287	1.37 122	1.21 221	0.34 134	7.74 233	1.01 217	4.67 238	3.95 210	1.92 291	1.94 276	26.55 330	19.78 330	37.02 339	22.50 313

SFCPSM	5.40 277	2.86 281	1.19 223	1.84 252	1.39 248	1.34 245	0.49 221	2.34 199	4.85 295	3.12 263	8.16 303	15.40 287	22.08 312	1.04 279	5.77 274	4.60 277	2.35 260	1.58 268	22.71 305	7.33 311	4.45 232	4.53 236	0.62 262	1.97 277	4.29 271	4.05 240	5.75 255	9.77 272

CBMV_ROB	6.09 285	2.65 275	2.29 265	8.35 295	5.74 297	5.08 279	2.76 273	5.03 291	2.35 267	3.78 286	4.70 269	21.22 296	13.56 302	0.09 169	6.04 282	3.70 260	2.84 266	1.39 255	11.35 271	8.80 318	4.92 253	3.11 185	0.43 246	2.10 278	7.06 299	10.12 306	12.96 304	11.93 282

MLCV	2.45 221	0.61 173	0.81 197	2.48 261	1.21 241	0.95 235	0.50 222	3.57 267	0.61 186	3.75 285	4.26 265	5.13 240	3.34 268	0.06 141	4.63 240	1.78 165	1.32 230	0.86 217	10.05 262	1.09 222	2.30 165	3.92 205	0.29 223	2.16 279	1.87 221	3.06 218	4.01 207	1.40 179

ADCMid	6.83 288	4.46 296	4.95 294	2.16 259	4.31 290	5.71 283	7.29 300	8.83 304	12.78 316	3.11 262	8.10 301	9.83 271	9.65 293	2.84 300	8.51 310	5.42 299	4.68 290	2.83 296	18.87 297	3.22 289	7.09 296	7.70 312	5.37 311	2.33 280	5.12 285	8.71 297	5.21 247	15.24 293

ccs_rob	4.75 272	1.46 245	2.39 267	1.96 255	0.68 216	3.13 269	1.58 252	4.94 290	1.36 245	4.31 297	15.82 330	28.46 305	8.43 287	0.38 245	5.65 271	5.42 299	2.23 256	1.60 269	6.31 216	1.98 265	6.14 277	5.97 283	0.35 235	2.33 280	1.28 199	2.40 208	4.09 211	7.49 257

ACV-stereo	8.15 294	5.09 301	4.79 289	8.14 294	1.73 258	11.44 302	4.25 286	3.84 274	6.16 297	5.36 309	6.72 290	5.73 249	25.08 315	1.31 288	9.40 317	10.22 335	5.83 298	2.67 295	51.43 339	14.43 327	8.48 312	6.72 298	0.88 274	2.46 282	1.95 225	3.85 237	6.75 276	5.39 238

CSAN	4.46 270	2.36 272	1.57 245	3.12 267	3.32 282	1.64 251	0.76 229	4.59 283	4.37 292	3.80 287	2.84 245	17.58 292	10.47 295	0.96 275	4.80 249	1.75 163	2.06 253	1.16 246	5.69 208	2.34 274	2.93 188	2.40 158	0.43 246	2.56 283	4.64 276	11.45 309	7.53 284	13.44 287

NOSS_ROB	2.78 232	3.78 291	0.39 129	2.02 256	1.58 253	2.36 263	0.00 1	2.66 227	1.54 250	3.63 281	1.79 228	2.55 211	3.51 269	0.83 272	5.82 276	5.57 301	2.69 265	1.83 277	2.63 154	0.91 213	4.62 237	4.13 220	0.42 245	2.58 284	2.29 232	4.46 246	7.67 285	2.88 209

HSM-Net_RVC	2.86 235	1.24 241	1.50 241	2.55 262	1.72 257	0.57 220	0.17 195	3.55 266	1.14 234	3.50 279	6.32 286	7.94 263	2.93 264	0.05 128	3.38 188	2.12 192	1.28 224	0.26 108	3.24 175	1.24 231	3.66 209	3.76 200	0.61 261	2.64 285	4.43 274	6.27 276	5.76 256	5.47 240
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
otaku	21.36 323	42.67 334	7.67 310	62.47 336	41.26 333	63.18 342	49.95 330	6.15 300	4.57 294	10.22 323	1.83 230	32.26 309	9.33 291	65.85 332	4.60 237	1.61 144	7.10 303	1.41 257	36.88 322	7.74 312	7.03 293	5.98 284	54.87 336	2.69 286	8.31 302	9.47 302	13.48 308	18.26 301

Ntro	22.77 326	41.10 331	9.75 320	63.11 339	42.85 334	62.03 340	56.57 333	8.43 303	6.55 300	12.02 330	2.06 232	33.43 312	6.53 281	75.01 334	4.99 256	1.38 123	7.98 307	2.25 287	37.75 323	9.51 319	6.94 292	6.04 286	55.49 337	3.02 287	10.71 310	14.77 320	13.49 309	21.09 307

FCDSN-DC	1.58 194	0.84 207	2.05 260	1.66 244	1.43 250	1.08 241	0.99 234	0.72 135	0.44 163	1.18 194	0.31 150	1.45 193	0.49 176	0.07 146	6.05 283	1.96 179	2.13 255	1.97 283	1.16 96	0.44 165	2.39 173	2.62 168	0.49 251	3.18 288	1.72 218	3.24 223	1.34 97	1.27 177
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	4.34 269	1.02 224	2.50 268	1.71 247	1.33 247	1.46 248	2.01 261	4.90 288	4.30 291	2.63 243	4.99 273	4.39 232	9.41 292	0.58 258	8.20 306	4.81 283	4.43 288	2.44 293	13.01 277	2.95 286	5.61 268	6.88 300	0.30 224	3.26 289	4.11 269	5.16 262	3.88 197	10.98 278

FC-DCNN v2	4.24 267	4.65 298	5.90 303	11.00 302	4.41 291	8.70 299	3.19 277	5.19 292	2.19 266	2.86 256	1.78 227	6.28 256	2.81 261	0.13 191	4.51 231	2.15 194	2.50 262	1.01 236	3.64 185	0.81 209	3.11 195	2.22 147	0.64 264	3.28 290	7.94 301	5.77 271	8.62 290	9.05 269

FC-DCNN	3.82 257	4.38 295	5.67 301	9.61 299	4.14 288	8.01 295	3.26 279	4.21 279	1.69 256	2.95 257	1.54 220	5.87 252	2.09 252	0.13 191	4.40 225	2.15 194	2.54 263	1.11 243	3.38 180	0.82 210	3.11 195	2.20 145	0.65 265	3.29 291	6.33 294	4.91 256	6.98 277	7.80 259

ITSA-stereo	5.15 275	2.22 268	1.65 249	8.76 296	3.63 285	0.95 235	1.93 260	4.42 282	3.38 280	4.33 298	7.98 298	9.94 272	12.44 299	3.01 304	6.17 285	5.02 291	3.28 272	1.93 281	8.63 241	1.99 266	5.29 264	5.96 282	1.38 285	3.33 292	4.43 274	7.25 281	4.95 241	14.86 291

SGM-ForestM	11.60 306	15.35 317	4.54 287	19.02 310	8.08 307	18.74 314	10.83 310	12.03 311	7.24 302	3.01 258	6.09 285	36.06 316	23.95 313	0.75 268	4.47 228	1.51 137	3.60 277	0.75 203	20.06 299	1.60 247	4.23 226	1.65 122	1.36 284	3.34 293	25.09 328	20.48 332	34.27 337	25.03 318

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 295	1.51 248	5.87 302	4.30 279	3.26 281	2.82 266	6.81 298	3.68 269	3.59 284	4.81 304	10.18 316	66.20 346	11.63 296	7.70 319	5.97 279	5.06 292	4.49 289	5.33 315	18.36 292	2.64 279	7.91 305	8.42 317	0.92 275	3.39 294	4.34 272	8.02 291	6.20 265	15.61 294

AnyNet_C32	5.68 283	1.96 258	2.91 274	1.78 249	2.71 276	3.17 270	5.76 294	4.31 280	12.56 314	3.07 261	7.17 293	4.22 231	1.70 247	2.19 299	8.22 307	5.98 307	5.69 296	4.43 309	12.45 276	2.93 284	9.72 317	8.57 318	1.84 289	3.46 295	6.24 293	9.82 305	6.26 266	14.21 288

DCVSM-stereo	5.01 274	0.71 192	3.03 275	3.15 268	1.12 235	7.80 293	0.89 233	4.62 284	2.36 268	5.22 308	8.35 304	23.33 298	11.95 297	0.62 262	3.74 203	4.04 266	1.81 248	1.40 256	16.15 284	3.33 292	5.11 259	3.97 211	2.55 295	3.56 296	1.98 226	3.62 231	4.91 240	5.83 243

SGM_RVC	10.08 298	10.50 312	3.60 282	16.68 306	8.80 309	14.87 308	7.11 299	9.19 305	6.25 298	4.06 292	7.33 294	24.89 300	18.29 307	0.57 255	4.57 235	1.98 184	3.30 274	1.17 247	20.75 300	2.20 271	4.80 243	2.23 148	2.29 292	3.65 297	17.68 322	13.31 316	33.30 334	28.67 324
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
edge stereo	11.35 304	6.83 307	10.52 321	14.06 304	12.00 316	16.55 311	12.81 312	12.42 315	7.44 303	6.06 312	15.12 327	38.81 320	17.75 306	1.25 285	7.59 295	7.29 321	5.73 297	3.11 298	25.18 310	4.53 296	6.71 286	8.01 314	4.16 307	3.71 298	8.94 304	7.65 284	13.41 307	28.72 325

iResNet	4.14 264	0.84 207	0.71 188	2.34 260	2.59 274	4.58 278	1.07 239	4.67 285	1.21 240	3.72 284	3.61 255	12.28 280	16.06 304	0.03 100	6.64 289	3.14 240	2.35 260	1.89 279	16.43 286	2.53 277	3.76 213	2.90 175	0.17 199	3.88 299	1.66 217	4.23 242	5.19 246	3.23 213

MonStereo1	29.98 334	43.13 335	15.45 332	62.83 337	50.21 345	57.60 332	67.21 337	18.37 328	19.83 334	11.70 329	18.17 336	62.56 345	43.75 339	93.03 344	7.82 296	4.11 268	18.02 329	8.91 330	40.36 328	13.70 326	10.83 319	8.27 316	61.68 348	4.04 300	10.22 309	5.85 272	24.40 323	27.43 322

AMNet	6.77 287	3.87 292	2.62 271	4.00 277	5.86 298	6.75 286	3.31 280	2.51 214	2.47 269	3.44 276	6.68 289	9.34 270	2.05 250	7.44 317	4.79 248	9.81 333	13.48 322	7.65 325	7.95 237	7.83 313	11.47 324	7.62 311	2.74 297	4.18 301	5.52 288	8.25 293	13.24 305	17.97 299

STTRV1_RVC		2.31 271	1.06 213	5.61 283	1.39 248	5.42 282	2.59 272	3.68 269	3.77 285	4.47 301	4.40 266	16.44 289	20.14 310	1.02 276	9.83 321	3.26 243	18.06 330	0.81 213		11.45 324	18.05 342	6.27 291		4.23 302	6.12 291	7.90 289	11.99 302	28.90 326

pmcnn	8.05 293	2.96 282	2.25 262	6.23 284	5.03 293	6.98 288	4.33 287	4.70 286	2.02 265	4.19 294	9.20 313	19.11 294	20.39 311	0.73 267	7.05 290	6.73 314	6.29 299	4.51 310	22.54 304	4.66 299	9.62 315	5.08 251	4.46 309	4.23 302	5.99 290	5.22 263	17.26 316	25.55 320

DAS	4.09 262	0.94 217	1.15 219	1.82 250	1.27 244	1.15 242	1.11 242	3.48 262	4.23 288	3.34 269	6.52 287	12.55 281	5.36 274	0.05 128	4.66 241	4.57 274	4.02 284	2.27 288	9.63 258	5.33 303	5.93 272	5.39 259	0.52 253	4.30 304	4.09 267	5.06 259	7.48 281	4.17 221

SepStereo	4.09 262	0.94 217	1.15 219	1.82 250	1.27 244	1.15 242	1.11 242	3.48 262	4.23 288	3.34 269	6.52 287	12.55 281	5.36 274	0.05 128	4.66 241	4.57 274	4.02 284	2.27 288	9.63 258	5.33 303	5.93 272	5.39 259	0.52 253	4.30 304	4.09 267	5.06 259	7.48 281	4.17 221

ACVNet-4b	26.61 330	42.01 332	11.61 322	69.47 348	47.43 337	69.50 350	76.65 348	10.80 309	9.82 311	15.00 337	1.59 221	58.27 339	9.88 294	93.43 345	4.75 245	1.87 170	13.94 323	5.15 312	32.30 315	13.54 325	7.25 300	5.67 270	58.95 341	4.34 306	12.13 314	9.30 299	15.06 311	18.72 302

RainbowNet	27.62 333	45.59 336	16.83 334	69.42 347	46.28 335	68.08 349	69.73 343	9.87 307	3.31 279	17.67 338	2.40 235	45.29 327	28.15 320	91.67 340	11.05 328	3.10 238	10.99 313	5.02 311	43.52 332	16.90 334	8.37 310	6.69 297	58.54 340	4.55 307	13.10 315	12.31 311	16.72 314	20.53 306

SAMSARA	19.29 317	2.55 274	5.07 295	4.09 278	3.44 284	3.26 271	4.38 288	15.32 320	9.58 310	4.44 300	5.63 277	8.73 266	24.82 314	3.30 309	10.45 324	6.81 315	5.49 294	3.46 303	21.26 301	4.77 301	17.96 341	24.74 354	0.82 272	4.77 308	80.12 361	91.25 361	77.91 361	76.45 361

PWC_ROB	7.15 289	1.85 256	5.57 299	0.85 220	1.17 239	1.95 256	4.77 291	2.56 220	17.27 329	3.83 289	7.66 296	4.97 237	39.20 333	0.81 271	8.35 309	4.96 290	6.51 300	4.27 306	15.99 283	4.39 295	7.48 302	7.59 310	0.53 256	4.79 309	2.74 248	2.63 214	7.01 278	23.26 314

FAT-Stereo	7.20 290	2.13 267	8.68 318	7.00 289	11.87 315	5.95 284	3.19 277	7.26 301	3.52 283	5.84 310	13.06 319	18.26 293	8.49 288	1.41 291	8.81 314	6.34 312	3.65 278	4.07 305	15.49 282	6.21 306	6.75 288	6.94 301	0.74 270	4.80 310	2.92 253	7.26 282	7.50 283	16.30 295

G-Net	10.87 302	4.96 300	9.71 319	3.77 273	4.24 289	7.37 290	2.01 261	10.08 308	15.80 323	4.95 307	15.59 328	48.52 332	9.05 289	0.58 258	8.11 305	8.67 328	5.49 294	4.42 308	23.80 307	15.66 330	8.01 307	8.23 315	3.06 304	5.14 311	6.15 292	13.92 317	22.56 320	23.75 316

CBMV	5.52 279	3.65 290	1.32 230	3.46 271	2.86 279	2.04 259	0.41 217	3.64 268	2.63 274	4.09 293	2.36 234	14.13 285	3.70 272	0.57 255	7.16 291	6.19 311	4.26 286	2.36 292	8.76 243	1.44 240	6.43 281	4.53 236	0.54 257	5.62 312	4.85 280	6.08 273	19.41 318	26.62 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PVD	12.14 308	5.88 303	8.51 317	7.70 292	6.65 304	10.05 300	6.16 296	21.11 333	19.74 332	3.44 276	8.69 307	16.07 288	27.50 319	2.86 301	8.93 315	7.52 325	11.20 314	6.11 321	24.24 308	6.83 309	11.08 320	11.21 334	1.11 281	5.71 313	15.30 318	21.90 335	17.71 317	34.49 332

ACVNet_1	26.74 331	42.56 333	14.81 329	66.86 344	48.56 339	65.11 347	82.56 353	15.95 323	8.17 306	11.16 326	5.65 278	32.31 310	25.19 316	93.82 346	7.38 294	2.02 185	15.91 325	6.16 322	34.50 319	10.98 322	8.17 309	6.10 287	59.12 342	5.79 314	19.06 324	9.75 304	9.37 292	15.02 292

MeshStereo	13.21 311	10.28 311	5.53 298	24.29 316	14.71 317	17.26 312	7.30 301	12.03 311	7.47 304	4.66 303	9.13 312	38.56 319	29.80 322	0.45 250	9.43 318	7.37 323	3.76 279	2.44 293	18.85 296	2.41 276	12.93 331	7.18 303	1.21 282	5.79 314	22.04 326	16.38 323	33.15 332	32.34 330
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
ADCS	9.93 297	5.64 302	4.82 290	3.95 276	6.05 300	6.17 285	5.70 293	9.47 306	15.68 321	4.19 294	7.98 298	12.91 283	17.41 305	3.94 311	10.52 325	11.68 337	10.14 310	7.14 324	24.46 309	8.67 317	13.95 334	13.00 339	2.94 298	6.15 316	9.75 308	17.65 327	10.70 298	17.41 296

DispFullNet	26.27 329	39.81 330	17.89 336	52.75 329	38.74 331	45.03 330	55.21 332	13.74 318	12.89 317	13.75 333	9.88 315	43.75 326	32.46 327	86.51 337	11.01 327	13.68 339	29.48 347	16.23 345	51.78 342	14.64 328	13.87 333	10.46 328	14.59 325	6.22 317	8.62 303	8.03 292	16.08 313	32.10 329

MFN_U_SF_RVC	10.34 301	6.17 306	3.69 283	9.55 298	5.13 294	12.52 305	10.34 308	12.25 313	7.05 301	12.23 331	14.31 324	22.82 297	13.03 300	8.82 320	11.37 330	4.87 286	3.83 283	3.31 301	39.34 326	5.97 305	8.56 313	8.81 319	1.45 287	6.40 318	9.49 307	8.57 295	9.56 294	19.71 304

DGSMNet	11.51 305	4.52 297	7.92 315	5.60 282	4.80 292	7.02 289	6.11 295	7.51 302	4.47 293	11.25 328	31.10 347	17.12 291	7.95 286	4.11 312	10.43 323	14.27 340	16.27 326	9.03 331	40.42 329	11.09 323	20.12 346	22.06 348	4.60 310	6.88 319	5.15 286	9.40 300	8.22 288	13.42 286

S-Stereo	9.11 296	1.88 257	3.41 279	7.93 293	7.92 306	12.47 304	19.24 318	5.20 293	6.26 299	6.18 314	20.72 341	29.27 306	7.13 284	0.65 263	9.55 319	7.50 324	3.80 280	5.87 319	17.77 288	6.30 307	6.21 278	7.52 309	12.23 323	6.88 319	2.77 250	6.68 279	6.74 275	18.03 300

AnyNet_C01	12.12 307	6.13 305	5.39 296	6.24 285	6.03 299	5.20 280	9.20 306	12.30 314	16.87 326	5.85 311	9.03 310	26.16 302	18.91 308	4.53 314	11.14 329	12.98 338	16.27 326	15.82 343	34.24 318	10.36 321	16.44 338	13.34 341	7.06 313	6.93 321	11.61 312	9.46 301	9.77 296	19.91 305

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 303	10.59 313	6.33 306	17.49 307	6.29 303	7.85 294	10.69 309	18.03 327	23.43 337	11.13 325	4.86 272	14.66 286	5.81 278	9.65 322	9.78 320	5.91 305	3.18 270	5.17 313	39.06 325	7.03 310	7.92 306	9.81 325	7.04 312	7.22 322	14.77 316	8.85 298	6.40 268	17.43 297

SANet	10.32 300	4.15 294	6.27 305	5.51 281	5.49 296	8.58 298	2.27 265	15.41 321	13.03 318	2.83 252	9.09 311	60.35 341	25.50 317	2.93 302	8.06 301	3.02 232	7.05 301	3.86 304	11.43 272	3.25 290	5.27 263	5.02 250	2.60 296	7.27 323	11.08 311	12.57 312	13.36 306	23.31 315

LSM0	22.48 325	6.09 304	4.65 288	14.89 305	10.39 313	16.43 310	13.29 313	23.38 335	15.69 322	14.75 335	18.69 337	35.79 315	33.70 329	0.93 274	73.52 358	85.94 358	13.36 321	5.62 317	55.67 347	16.83 333	21.95 347	18.82 345	4.28 308	8.01 324	16.44 319	16.43 324	28.65 327	32.66 331

FBW_ROB	7.98 292	9.24 310	5.57 299	20.21 312	8.25 308	12.08 303	8.09 305	4.92 289	1.58 253	3.30 268	5.15 275	13.88 284	3.03 266	7.45 318	6.23 286	1.49 133	2.89 267	0.79 206	33.18 317	1.93 264	5.24 262	4.40 231	9.43 319	8.29 325	4.88 281	7.69 285	4.88 238	21.40 308

MANE	19.83 320	17.14 320	15.43 331	34.46 321	23.74 322	25.27 319	17.85 315	19.50 332	17.04 327	6.13 313	12.40 318	41.03 322	35.23 330	3.36 310	7.87 299	8.98 329	7.09 302	29.77 352	21.81 303	3.71 293	9.51 314	5.54 266	2.50 294	8.83 326	34.12 339	27.95 345	51.25 352	47.85 346

MFMNet_re	16.26 313	13.95 315	7.70 312	24.27 315	9.34 311	33.99 325	17.43 314	12.42 315	19.62 331	10.23 324	13.58 322	39.02 321	13.47 301	1.40 290	10.73 326	10.12 334	29.43 346	12.22 334	31.31 313	10.07 320	17.19 339	9.15 321	8.44 316	9.02 327	8.97 306	5.68 270	24.08 322	36.04 334

ELAS	19.48 319	22.90 324	14.50 328	35.26 322	24.25 324	31.48 322	19.80 320	16.72 325	15.91 324	7.71 317	15.62 329	48.88 333	30.47 325	3.20 306	9.19 316	3.39 252	10.97 312	5.79 318	21.49 302	6.53 308	11.69 325	11.90 336	9.30 317	9.63 328	32.86 336	24.17 340	41.19 344	41.31 341
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 315	25.20 325	16.96 335	40.13 327	26.93 325	32.21 323	21.77 321	19.35 331	16.49 325	7.75 318	17.60 332	46.83 330	36.96 331	1.06 280	8.10 303	2.99 231	3.81 281	1.57 265	31.85 314	5.18 302	6.77 290	5.31 254	3.04 303	9.71 329	29.57 332	23.01 339	40.22 341	35.81 333

DPSNet	14.25 312	3.23 286	1.83 258	7.63 291	7.22 305	10.44 301	4.19 285	5.68 296	8.64 308	4.20 296	3.75 256	72.37 351	26.68 318	4.43 313	10.42 322	10.25 336	10.56 311	8.02 326	58.50 349	8.44 316	11.36 322	8.93 320	16.95 327	10.34 330	18.62 323	15.80 322	14.33 310	21.91 309

ELAS_RVC	19.26 316	19.85 322	14.31 327	33.92 320	22.40 320	33.39 324	19.24 318	15.07 319	10.89 313	8.20 319	17.30 331	54.84 338	32.79 328	3.23 307	8.72 312	3.46 256	11.25 315	6.19 323	19.97 298	7.86 314	12.63 329	12.02 337	9.45 320	10.70 331	30.22 334	22.17 336	41.23 345	38.75 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	23.62 328	27.86 326	13.22 326	44.78 328	23.54 321	38.58 328	23.96 322	18.57 329	18.15 330	9.17 320	13.26 320	47.63 331	48.00 344	3.29 308	12.31 331	9.22 330	7.35 304	5.48 316	48.70 337	19.34 335	12.33 328	11.24 335	7.11 315	11.28 332	33.76 338	21.63 333	60.52 358	47.50 345

IMH-64-1	33.95 338	47.85 339	23.39 340	61.17 332	49.33 342	61.76 338	67.81 338	27.05 337	35.73 339	10.03 321	14.78 325	45.47 328	40.48 334	93.88 347	14.40 337	7.26 319	20.70 332	8.75 328	47.06 334	20.52 336	11.86 326	10.05 326	59.37 344	11.73 333	41.46 346	17.26 325	27.54 325	39.89 339

IMH-64	33.95 338	47.85 339	23.39 340	61.17 332	49.33 342	61.76 338	67.81 338	27.05 337	35.73 339	10.03 321	14.78 325	45.47 328	40.48 334	93.88 347	14.40 337	7.26 319	20.70 332	8.75 328	47.06 334	20.52 336	11.86 326	10.05 326	59.37 344	11.73 333	41.46 346	17.26 325	27.54 325	39.89 339

SGM+DAISY	20.91 322	16.10 318	12.43 324	22.81 314	21.80 319	24.45 318	18.63 317	17.89 326	12.77 315	18.42 339	19.55 338	30.39 308	40.48 334	11.67 324	12.56 333	15.10 342	25.73 339	12.69 337	34.93 320	21.56 339	26.12 350	22.15 349	21.16 328	12.73 335	17.44 321	13.30 315	33.35 335	28.26 323

IMH	35.14 340	49.00 343	23.80 342	61.52 334	49.14 341	63.04 341	67.99 340	27.86 341	38.05 343	11.18 327	14.22 323	49.01 334	53.30 352	93.93 349	14.60 340	7.08 318	21.66 334	9.65 332	47.64 336	22.22 340	11.39 323	9.32 322	59.41 346	12.98 336	40.95 345	19.12 328	29.12 328	41.73 342

ACVNet_2	32.06 336	47.10 338	20.06 338	67.26 346	49.84 344	64.97 345	85.15 356	28.04 343	14.34 320	14.44 334	8.02 300	51.06 335	30.19 323	92.01 343	8.75 313	2.50 211	19.20 331	5.27 314	50.34 338	16.10 331	8.16 308	5.63 269	57.79 338	13.22 337	36.40 343	13.10 314	24.92 324	31.82 328

SPS-STEREO	20.13 321	14.92 316	11.88 323	19.84 311	20.39 318	18.24 313	9.27 307	16.06 324	19.74 332	19.91 340	20.06 340	33.66 314	37.68 332	7.23 316	13.17 335	16.66 344	26.75 342	16.01 344	32.30 315	23.65 341	30.25 353	22.84 351	13.67 324	13.47 338	16.56 320	15.26 321	29.55 330	24.45 317
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	31.36 335	48.75 342	16.32 333	64.48 341	46.97 336	60.77 336	61.30 334	19.02 330	20.70 335	27.57 344	24.90 344	41.43 323	42.18 338	83.15 335	13.95 336	4.06 267	17.90 328	5.94 320	42.51 331	15.37 329	11.21 321	9.54 324	57.95 339	14.27 339	29.64 333	19.74 329	29.38 329	17.81 298

WAO-6	36.54 341	46.81 337	19.38 337	60.03 331	52.14 346	58.04 333	63.77 335	27.20 339	42.09 344	33.11 348	17.67 333	42.19 325	50.09 348	89.85 338	29.06 347	18.00 347	22.89 335	12.66 336	41.03 330	25.00 343	19.25 343	17.73 343	34.12 330	17.43 340	42.37 348	25.35 341	36.73 338	42.55 343

MADNet+	19.30 318	7.92 308	15.32 330	17.51 308	11.42 314	8.09 296	18.41 316	28.03 342	17.21 328	12.46 332	12.08 317	33.63 313	30.37 324	9.62 321	18.64 342	14.89 341	25.78 340	10.10 333	40.05 327	16.50 332	17.34 340	12.76 338	9.48 321	18.60 341	35.02 342	20.22 331	21.19 319	38.41 336

TorneroNet-64	38.80 343	50.14 344	23.16 339	63.45 340	47.59 338	63.57 343	68.85 341	27.44 340	44.99 346	21.03 341	13.47 321	69.75 350	56.51 353	94.74 351	18.85 344	8.54 327	26.03 341	15.59 342	53.93 346	25.94 345	12.81 330	10.53 329	61.35 347	21.98 342	33.37 337	26.73 343	33.93 336	53.30 350

Dean	42.92 346	51.28 345	31.30 348	76.75 355	64.32 350	79.06 359	83.43 355	42.61 348	43.67 345	35.18 349	22.58 343	60.75 342	56.83 354	94.89 354	13.15 334	4.20 269	27.88 343	12.35 335	63.72 352	28.96 349	9.62 315	7.74 313	59.21 343	22.07 343	48.58 352	35.91 352	53.04 353	29.88 327

TorneroNet	39.82 345	53.94 346	26.20 345	66.81 343	49.07 340	65.07 346	70.90 344	26.31 336	46.32 349	24.07 342	20.96 342	67.36 349	52.11 351	94.83 353	18.77 343	9.35 331	24.89 338	16.30 346	53.07 343	24.04 342	13.64 332	11.04 333	61.85 349	22.68 344	36.84 344	25.85 342	42.63 346	50.33 348

LVE	39.30 344	48.25 341	30.12 347	73.97 354	64.66 351	64.57 344	77.85 349	28.17 344	23.72 338	37.91 350	35.79 348	37.41 317	49.58 345	95.15 357	12.46 332	5.89 304	24.18 336	12.87 339	53.55 344	26.04 346	13.99 335	13.05 340	69.20 354	25.62 345	43.97 349	29.71 348	40.99 343	22.41 312

LE_ROB	22.46 324	10.87 314	12.67 325	32.44 318	37.93 330	31.36 320	33.43 325	23.22 334	21.14 336	6.73 316	17.81 334	52.15 336	50.94 349	1.56 294	6.43 288	2.92 228	3.14 269	1.46 259	30.14 312	8.43 315	7.23 299	4.28 226	7.08 314	25.69 346	34.50 341	36.15 353	53.30 354	53.30 350

JetBlue	32.19 337	30.24 327	35.83 352	39.74 326	34.14 328	43.67 329	35.54 326	29.41 346	45.70 348	14.86 336	8.65 306	79.62 356	19.51 309	25.38 327	15.92 341	16.55 343	38.70 352	25.92 351	35.72 321	25.05 344	29.56 352	23.18 352	32.21 329	26.78 347	30.47 335	28.96 346	48.44 350	49.33 347

WAO-8	44.25 347	56.07 348	34.81 350	70.40 350	61.11 347	71.92 353	71.92 345	43.60 349	48.93 351	32.20 346	26.30 345	67.35 347	49.97 346	91.99 341	26.69 345	19.01 350	29.42 344	13.46 340	51.63 340	37.17 352	16.32 336	10.83 331	44.60 332	27.68 348	53.45 356	35.23 350	47.57 348	55.24 353

Venus	44.25 347	56.07 348	34.81 350	70.38 349	61.11 347	71.92 353	71.92 345	43.60 349	48.93 351	32.20 346	26.30 345	67.35 347	49.97 346	91.99 341	26.69 345	19.01 350	29.42 344	13.46 340	51.63 340	37.17 352	16.32 336	10.83 331	44.60 332	27.68 348	53.45 356	35.23 350	47.57 348	55.24 353

PWCK	38.25 342	63.47 351	23.98 343	73.60 353	41.23 332	60.98 337	51.31 331	54.00 353	35.86 341	26.51 343	39.23 351	62.00 344	46.09 341	26.43 328	14.46 339	9.53 332	30.80 348	12.71 338	83.96 358	28.46 348	23.42 348	13.60 342	47.98 334	30.51 350	34.48 340	27.91 344	31.53 331	38.61 337

WAO-7	27.19 332	31.49 328	25.61 344	33.41 319	34.55 329	21.90 317	27.96 323	47.14 352	47.22 350	29.27 345	38.50 350	41.69 324	40.59 337	12.37 325	31.37 349	17.44 345	15.34 324	8.53 327	46.18 333	20.63 338	9.79 318	10.78 330	3.30 306	33.50 351	22.38 327	21.79 334	23.87 321	37.39 335

ktn	52.79 351	63.82 353	30.11 346	66.93 345	72.48 357	66.28 348	78.41 350	39.02 347	71.70 357	45.89 355	67.47 357	52.57 337	45.22 340	95.33 358	48.59 354	35.19 353	41.05 354	31.49 353	60.62 350	36.06 351	32.70 355	35.82 355	63.06 350	38.69 352	45.38 351	41.08 354	57.93 356	62.41 356

HanzoNet	60.55 356	68.65 355	42.85 354	71.08 352	71.43 356	71.96 355	79.15 352	59.75 355	75.19 358	45.14 354	74.83 359	74.50 355	63.75 357	96.51 359	43.02 352	39.58 354	52.48 355	47.20 356	75.57 356	51.40 356	44.83 356	44.21 356	72.81 356	39.33 353	54.31 358	50.20 356	60.45 357	64.70 358

notaker	49.83 349	63.78 352	33.18 349	70.81 351	66.40 352	70.73 352	78.98 351	45.33 351	64.15 355	43.75 353	59.49 355	60.26 340	51.62 350	93.99 350	46.45 353	31.86 352	34.38 350	24.64 349	65.77 354	41.22 354	24.40 349	24.26 353	68.58 353	39.92 354	26.43 329	29.62 347	38.96 340	46.51 344

UNDER WATER-64	53.24 352	62.47 350	43.72 355	79.20 357	70.94 355	76.00 357	87.61 359	65.70 357	45.62 347	52.26 356	61.76 356	72.47 352	58.44 356	94.91 356	30.75 348	17.95 346	34.62 351	25.80 350	53.84 345	26.41 347	19.77 345	21.35 347	75.52 358	44.10 355	50.84 354	55.27 357	40.93 342	69.21 359

DPSimNet_ROB	58.77 354	55.98 347	59.21 358	62.88 338	73.92 358	60.20 335	64.84 336	28.34 345	91.63 360	80.59 358	52.65 353	74.49 354	47.24 343	90.64 339	55.91 355	45.99 356	54.62 356	42.30 355	68.03 355	59.25 358	51.18 357	59.54 357	44.54 331	45.19 356	44.85 350	61.56 358	56.15 355	55.05 352

JetRed	62.68 357	71.30 356	68.71 359	66.70 342	63.10 349	69.94 351	74.63 347	66.20 358	66.87 356	41.55 351	36.99 349	80.77 358	12.41 298	62.44 331	66.90 357	66.45 357	65.00 357	75.57 360	62.84 351	53.56 357	77.95 358	72.78 358	73.29 357	48.99 357	55.75 359	62.99 359	66.04 359	62.58 357

UNDER WATER	52.38 350	65.77 354	42.25 353	77.68 356	67.77 353	74.59 356	85.69 358	61.52 356	50.72 353	41.81 352	48.33 352	74.09 353	57.87 355	94.82 352	34.80 351	18.86 349	33.89 349	24.15 348	57.03 348	29.54 350	19.73 344	18.75 344	69.48 355	49.19 358	52.93 355	49.45 355	44.09 347	69.45 360

LRCNet_RVC	60.25 355	73.90 359	44.96 356	94.13 359	95.20 360	91.02 360	85.32 357	54.56 354	36.51 342	98.66 360	73.01 358	91.80 361	67.46 358	96.60 360	33.95 350	18.60 348	69.32 358	51.86 357	94.53 359	64.28 359	31.29 354	22.24 350	94.67 359	54.29 359	19.85 325	10.16 307	33.16 333	25.34 319

KSHMR	56.45 353	73.76 358	53.18 357	81.77 358	70.47 354	77.94 358	83.01 354	67.07 359	54.37 354	56.94 357	54.51 354	61.36 343	46.54 342	94.90 355	59.43 356	44.62 355	39.11 353	36.00 354	64.69 353	47.55 355	28.73 351	19.90 346	65.78 352	55.97 360	49.71 353	33.30 349	50.13 351	53.27 349

ASD4																								86.17 361

MADNet++	76.54 358	72.15 357	83.11 361	61.53 335	81.21 359	58.42 334	69.47 342	68.24 360	78.58 359	85.63 359	92.37 360	80.60 357	85.04 359	36.71 329	81.19 359	89.82 359	88.15 359	69.64 358	82.54 357	91.39 360	92.32 359	93.48 360	65.75 351	90.26 362	59.09 360	74.29 360	74.25 360	61.32 355

MEDIAN_ROB	97.56 360	99.08 361	98.39 362	100.00 361	99.99 361	100.00 364	100.00 364	99.49 363	98.31 361	100.00 363	99.95 364	97.97 362	96.05 360	99.97 362	99.41 362	98.43 361	98.53 361	98.66 361	99.88 362	97.95 361	93.38 361	96.45 362	100.00 362	97.23 363	86.96 362	92.33 362	89.80 362	95.90 363

PML	96.14 359	100.00 364	82.26 360	100.00 361	100.00 362	100.00 364	99.16 363	100.00 365	98.98 362	100.00 363	95.95 361	99.91 365	100.00 364	98.52 361	94.87 360	92.63 360	90.73 360	73.63 359	100.00 363	98.25 362	92.56 360	85.93 359	97.80 360	98.67 364	96.15 365	99.98 365	100.00 365	99.92 365

HaxPig	98.97 362	100.00 364	98.94 363	100.00 361	100.00 362	99.99 363	100.00 364	99.99 364	99.97 363	100.00 363	99.99 365	100.00 366	99.95 363	100.00 363	99.56 363	99.43 362	99.97 364	99.57 362	100.00 363	100.00 365	97.25 362	96.32 361	99.99 361	99.98 365	89.17 363	99.51 364	94.19 363	98.51 364

FlowAnything	100.00 367	100.00 364	100.00 365	100.00 361	100.00 362	100.00 364	100.00 364	100.00 365	100.00 364	100.00 363	100.00 366	100.00 366	100.00 364	100.00 363	100.00 367	100.00 364	100.00 365	100.00 365	100.00 363	100.00 365	100.00 366	100.00 366	100.00 362	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

CasAABBNet	100.00 367	100.00 364	100.00 365	100.00 361	100.00 362	100.00 364	100.00 364	100.00 365	100.00 364	100.00 363	100.00 366	100.00 366	100.00 364	100.00 363	100.00 367	100.00 364	100.00 365	100.00 365	100.00 363	100.00 365	100.00 366	100.00 366	100.00 362	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

DPSMNet_ROB	99.53 364	99.78 363	100.00 365	100.00 361	100.00 362	100.00 364	100.00 364	99.17 361	100.00 364	99.31 361	99.63 362	91.42 360	99.14 362	100.00 363	99.94 365	100.00 364	99.82 362	99.99 363	99.62 361	99.99 363	99.79 364	99.66 364	100.00 362	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

DGTPSM_ROB	99.52 363	99.77 362	100.00 365	100.00 361	100.00 362	100.00 364	100.00 364	99.17 361	100.00 364	99.31 361	99.64 363	91.36 359	99.13 361	100.00 363	99.94 365	100.00 364	99.82 362	99.99 363	99.53 360	99.99 363	99.80 365	99.66 364	100.00 362	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

DPSM_ROB	99.92 365	100.00 364	100.00 365	100.00 361	100.00 362	98.97 361	98.99 361	100.00 365	100.00 364	100.00 363	100.00 366	99.90 363	100.00 364	100.00 363	100.00 367	100.00 364	100.00 365	100.00 365	100.00 363	100.00 365	100.00 366	100.00 366	100.00 362	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

DPSM	99.92 365	100.00 364	100.00 365	100.00 361	100.00 362	98.97 361	98.99 361	100.00 365	100.00 364	100.00 363	100.00 366	99.90 363	100.00 364	100.00 363	100.00 367	100.00 364	100.00 365	100.00 365	100.00 363	100.00 365	100.00 366	100.00 366	100.00 362	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

AVERAGE_ROB	98.95 361	100.00 364	99.79 364	100.00 361	100.00 362	100.00 364	100.00 364	100.00 365	100.00 364	100.00 363	100.00 366	100.00 366	100.00 364	100.00 363	99.77 364	99.85 363	100.00 365	100.00 365	100.00 363	100.00 365	98.12 363	99.51 363	100.00 362	100.00 366	93.43 364	93.75 363	94.35 364	93.16 362

Low-res two-view benchmark