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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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	0.08 1	0.06 1	0.07 22	0.06 17	0.05 10	0.06 9	0.03 5	0.05 1	0.08 31	0.07 26	0.02 1	0.11 25	0.04 2	0.04 1	0.31 12	0.34 65	0.07 1	0.08 12	0.10 8	0.06 2	0.08 1	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.08 7	0.07 4	0.08 3	0.06 4

U	0.14 28	0.09 24	0.05 8	0.05 6	0.06 22	0.04 1	0.02 1	0.09 40	0.06 6	0.09 43	0.02 1	0.12 29	0.10 55	0.07 26	0.77 100	0.44 118	0.15 47	0.11 36	0.15 35	0.09 23	0.27 69	0.26 54	0.03 1	0.06 29	0.13 49	0.10 29	0.11 10	0.09 36

CroCo-Stereo	0.12 19	0.07 7	0.04 1	0.05 6	0.05 10	0.04 1	0.02 1	0.08 21	0.06 6	0.06 16	0.02 1	0.10 15	0.06 21	0.07 26	0.85 137	0.38 86	0.11 19	0.09 19	0.16 38	0.06 2	0.22 55	0.18 37	0.04 10	0.05 14	0.10 26	0.09 18	0.11 10	0.07 12
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
BridgeDepth	0.09 3	0.08 19	0.07 22	0.06 17	0.06 22	0.06 9	0.03 5	0.06 4	0.06 6	0.05 4	0.03 4	0.13 36	0.04 2	0.05 12	0.29 10	0.34 65	0.08 3	0.08 12	0.12 16	0.06 2	0.10 5	0.10 11	0.03 1	0.04 3	0.09 18	0.09 18	0.11 10	0.07 12
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo	0.10 7	0.07 7	0.04 1	0.04 1	0.05 10	0.28 188	0.02 1	0.06 4	0.06 6	0.07 26	0.03 4	0.09 9	0.05 8	0.06 18	0.38 19	0.35 70	0.11 19	0.09 19	0.12 16	0.06 2	0.16 32	0.15 28	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 10	0.07 12

MM-Stereo_test1	0.11 11	0.11 39	0.07 22	0.06 17	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 21	0.06 6	0.07 26	0.03 4	0.10 15	0.04 2	0.04 1	0.39 22	0.25 23	0.12 30	0.08 12	0.13 22	0.21 111	0.13 18	0.15 28	0.05 25	0.04 3	0.08 7	0.34 186	0.13 30	0.07 12

CoSv	0.09 3	0.11 39	0.07 22	0.05 6	0.04 2	0.09 32	0.04 20	0.08 21	0.06 6	0.06 16	0.03 4	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 10	0.30 44	0.11 19	0.07 5	0.13 22	0.06 2	0.12 16	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.11 40	0.07 4	0.10 7	0.06 4

CroCo-Stereo Lap2	0.12 19	0.07 7	0.05 8	0.05 6	0.06 22	0.04 1	0.03 5	0.08 21	0.06 6	0.11 55	0.03 4	0.12 29	0.06 21	0.08 34	0.59 51	0.36 77	0.11 19	0.10 28	0.12 16	0.07 9	0.25 63	0.17 34	0.04 10	0.07 41	0.11 40	0.11 38	0.11 10	0.08 27

MLG-Stereo_test1	0.11 11	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 10	0.36 235	0.03 5	0.06 4	0.06 6	0.07 26	0.04 9	0.09 9	0.05 8	0.06 18	0.38 19	0.33 57	0.12 30	0.09 19	0.13 22	0.06 2	0.17 37	0.18 37	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 4	0.12 21	0.07 12

MM-Stereo_test3	0.09 3	0.08 19	0.04 1	0.06 17	0.04 2	0.05 4	0.03 5	0.10 45	0.07 18	0.07 26	0.04 9	0.09 9	0.04 2	0.04 1	0.23 4	0.30 44	0.12 30	0.07 5	0.12 16	0.20 95	0.11 7	0.11 13	0.05 25	0.04 3	0.07 1	0.08 10	0.16 47	0.07 12

MM-Stereo_test2	0.17 48	0.13 54	0.08 29	0.07 34	0.05 10	0.06 9	0.03 5	0.08 21	0.06 6	0.09 43	0.04 9	0.11 25	0.05 8	0.05 12	0.50 33	0.40 98	0.12 30	0.10 28	0.13 22	0.27 138	0.18 42	0.64 111	0.06 38	0.05 14	0.09 18	0.84 280	0.11 10	0.08 27

RAStereo	0.16 41	0.12 46	0.08 29	0.06 17	0.08 47	0.06 9	0.04 20	0.10 45	0.07 18	0.20 79	0.04 9	0.14 45	0.06 21	0.09 44	0.96 160	0.35 70	0.18 60	0.13 48	0.20 54	0.08 20	0.46 115	0.23 51	0.05 25	0.06 29	0.13 49	0.11 38	0.12 21	0.11 49

LACA1	0.10 7	0.09 24	0.08 29	0.06 17	0.08 47	0.06 9	0.04 20	0.06 4	0.10 47	0.06 16	0.05 13	0.10 15	0.07 33	0.08 34	0.36 17	0.39 91	0.09 7	0.11 36	0.11 12	0.07 9	0.11 7	0.11 13	0.04 10	0.05 14	0.10 26	0.10 29	0.12 21	0.10 44

GEAStereo	0.16 41	0.12 46	0.18 136	0.10 57	0.07 34	0.13 69	0.05 39	0.08 21	0.07 18	0.08 35	0.05 13	0.18 63	0.05 8	0.12 66	0.82 122	0.23 18	0.15 47	0.11 36	0.19 49	0.13 55	0.20 49	0.32 60	0.05 25	0.07 41	0.36 209	0.10 29	0.16 47	0.09 36

gasm-f	0.16 41	0.12 46	0.18 136	0.10 57	0.07 34	0.13 69	0.05 39	0.08 21	0.07 18	0.08 35	0.05 13	0.18 63	0.05 8	0.12 66	0.82 122	0.23 18	0.15 47	0.11 36	0.19 49	0.13 55	0.20 49	0.32 60	0.05 25	0.07 41	0.36 209	0.10 29	0.16 47	0.09 36

GASTEREO	0.18 51	0.09 24	0.09 34	0.08 44	0.05 10	0.30 198	0.04 20	0.07 14	0.08 31	0.10 51	0.05 13	0.13 36	0.08 41	0.08 34	0.70 80	0.36 77	0.13 38	0.10 28	0.14 30	0.11 34	0.14 20	1.06 168	0.12 113	0.06 29	0.10 26	0.29 161	0.15 42	0.07 12

MSCF	0.18 51	0.09 24	0.09 34	0.08 44	0.06 22	0.30 198	0.03 5	0.07 14	0.09 37	0.10 51	0.05 13	0.13 36	0.08 41	0.09 44	0.72 87	0.35 70	0.13 38	0.10 28	0.14 30	0.12 44	0.14 20	1.03 164	0.11 101	0.06 29	0.10 26	0.36 197	0.14 39	0.07 12

LACA3	0.12 19	0.10 34	0.09 34	0.07 34	0.07 34	0.08 24	0.05 39	0.07 14	0.10 47	0.08 35	0.06 18	0.14 45	0.06 21	0.08 34	0.47 30	0.36 77	0.09 7	0.11 36	0.15 35	0.08 20	0.14 20	0.14 23	0.04 10	0.06 29	0.12 45	0.11 38	0.13 30	0.12 52

111111	0.13 24	0.08 19	0.06 16	0.06 17	0.07 34	0.10 36	0.03 5	0.06 4	0.07 18	0.03 1	0.06 18	0.14 45	0.06 21	0.10 52	0.50 33	0.25 23	0.11 19	0.09 19	0.15 35	0.07 9	0.37 96	0.60 102	0.05 25	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.09 6	0.05 1

GREAT-IGEV	0.17 48	0.09 24	0.08 29	0.05 6	0.04 2	0.24 164	0.03 5	0.08 21	0.10 47	0.06 16	0.06 18	0.15 48	0.05 8	0.06 18	0.84 128	0.30 44	0.12 30	0.09 19	0.13 22	0.12 44	0.11 7	1.21 196	0.06 38	0.12 83	0.08 7	0.08 10	0.17 53	0.06 4
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Pointernet	0.09 3	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.03 1	0.07 17	0.31 216	0.06 4	0.04 1	0.05 4	0.06 18	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 8	0.33 57	0.09 7	0.06 2	0.09 3	0.16 71	0.09 3	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 30	0.08 27

AIO-Stereo	0.11 11	0.09 24	0.09 34	0.08 44	0.06 22	0.12 64	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.06 18	0.12 29	0.05 8	0.05 12	0.46 29	0.34 65	0.22 75	0.10 28	0.21 58	0.12 44	0.13 18	0.12 17	0.04 10	0.05 14	0.08 7	0.10 29	0.13 30	0.06 4

MatchStereo	0.11 11	0.10 34	0.09 34	0.05 6	0.08 47	0.07 17	0.04 20	0.08 21	0.12 66	0.04 2	0.07 23	0.08 2	0.10 55	0.09 44	0.43 26	0.25 23	0.12 30	0.11 36	0.10 8	0.10 29	0.15 26	0.26 54	0.04 10	0.08 50	0.10 26	0.11 38	0.10 7	0.09 36
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GSStereo	0.14 28	0.11 39	0.12 69	0.07 34	0.07 34	0.13 69	0.07 69	0.06 4	0.10 47	0.07 26	0.07 23	0.17 58	0.05 8	0.04 1	0.56 42	0.29 39	0.26 102	0.10 28	0.20 54	0.12 44	0.19 45	0.23 51	0.04 10	0.06 29	0.27 146	0.09 18	0.12 21	0.07 12

MonStereo	0.11 11	0.08 19	0.07 22	0.06 17	0.06 22	0.05 4	0.04 20	0.06 4	0.07 18	0.07 26	0.07 23	0.09 9	0.06 21	0.08 34	0.70 80	0.20 11	0.11 19	0.09 19	0.12 16	0.07 9	0.12 16	0.13 20	0.05 25	0.04 3	0.10 26	0.10 29	0.12 21	0.11 49

AIO_rvc	0.34 119	0.17 75	0.12 69	0.10 57	0.09 55	0.38 241	0.11 105	0.17 66	0.11 60	0.15 64	0.07 23	0.17 58	0.10 55	0.14 79	1.81 222	1.13 273	0.16 52	0.45 257	0.34 102	0.11 34	0.26 66	2.17 316	0.17 183	0.07 41	0.14 57	0.16 68	0.16 47	0.10 44

AIO-test1	0.11 11	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.07 34	0.08 24	0.03 5	0.09 40	0.08 31	0.08 35	0.07 23	0.10 15	0.05 8	0.06 18	0.42 23	0.22 15	0.10 16	0.08 12	0.11 12	0.20 95	0.11 7	0.47 81	0.04 10	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.07 2	0.06 4

RSM++	0.12 19	0.10 34	0.09 34	0.08 44	0.07 34	0.10 36	0.04 20	0.08 21	0.07 18	0.06 16	0.07 23	0.13 36	0.07 33	0.04 1	0.50 33	0.26 29	0.12 30	0.11 36	0.14 30	0.11 34	0.20 49	0.14 23	0.06 38	0.10 69	0.11 40	0.09 18	0.13 30	0.08 27

RSM	0.11 11	0.09 24	0.09 34	0.07 34	0.06 22	0.14 81	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.07 23	0.13 36	0.06 21	0.04 1	0.51 36	0.26 29	0.10 16	0.10 28	0.14 30	0.11 34	0.17 37	0.13 20	0.04 10	0.06 29	0.09 18	0.11 38	0.13 30	0.07 12

StereoVision	0.13 24	0.10 34	0.07 22	0.06 17	0.07 34	0.07 17	0.07 69	0.10 45	0.13 75	0.09 43	0.07 23	0.16 51	0.07 33	0.11 57	0.56 42	0.29 39	0.14 42	0.13 48	0.17 40	0.09 23	0.18 42	0.15 28	0.04 10	0.08 50	0.15 64	0.13 57	0.19 65	0.15 65

AEACV	0.25 78	0.17 75	0.11 57	0.09 53	0.07 34	0.15 89	0.04 20	0.08 21	0.06 6	0.07 26	0.07 23	0.13 36	0.08 41	0.12 66	1.39 207	0.79 229	0.16 52	0.14 54	0.25 64	0.19 88	0.24 62	1.00 159	0.10 83	0.07 41	0.10 26	0.95 290	0.14 39	0.08 27

PointNet	0.11 11	0.09 24	0.09 34	0.06 17	0.05 10	0.08 24	0.16 165	0.11 50	0.07 18	0.07 26	0.08 32	0.10 15	0.07 33	0.08 34	0.22 3	0.18 9	0.09 7	0.06 2	0.17 40	0.14 63	0.16 32	0.18 37	0.07 54	0.06 29	0.10 26	0.20 97	0.19 65	0.09 36

BridgeDepth_RVC	0.14 28	0.13 54	0.10 51	0.08 44	0.09 55	0.08 24	0.05 39	0.12 53	0.12 66	0.10 51	0.08 32	0.12 29	0.08 41	0.08 34	0.57 45	0.33 57	0.11 19	0.12 46	0.19 49	0.11 34	0.15 26	0.14 23	0.06 38	0.07 41	0.13 49	0.17 72	0.15 42	0.17 79
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.14 28	0.11 39	0.07 22	0.07 34	0.08 47	0.17 110	0.05 39	0.08 21	0.08 31	0.06 16	0.08 32	0.10 15	0.06 21	0.11 57	0.57 45	0.37 83	0.14 42	0.12 46	0.22 60	0.17 74	0.15 26	0.21 46	0.04 10	0.06 29	0.10 26	0.11 38	0.17 53	0.11 49

SGD-Stereo	0.37 140	0.13 54	0.10 51	0.09 53	0.09 55	0.11 49	0.05 39	0.13 56	0.12 66	0.14 62	0.08 32	0.28 114	0.15 90	0.10 52	4.91 298	0.59 183	0.29 128	0.18 79	0.37 110	0.33 166	0.47 122	0.33 63	0.10 83	0.09 59	0.14 57	0.16 68	0.22 78	0.19 87

AIO-test2	0.10 7	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 47	0.08 24	0.05 39	0.06 4	0.07 18	0.05 4	0.08 32	0.10 15	0.05 8	0.04 1	0.58 50	0.15 7	0.09 7	0.07 5	0.09 3	0.13 55	0.11 7	0.19 43	0.03 1	0.08 50	0.09 18	0.07 4	0.06 1	0.06 4

MoCha-V2	0.15 36	0.09 24	0.09 34	0.06 17	0.07 34	0.16 100	0.04 20	0.07 14	0.04 1	0.06 16	0.08 32	0.12 29	0.16 94	0.05 12	0.79 104	0.24 21	0.11 19	0.09 19	0.13 22	0.21 111	0.16 32	0.76 127	0.04 10	0.05 14	0.09 18	0.09 18	0.08 3	0.05 1

plain	0.21 62	0.20 112	0.12 69	0.11 71	0.14 93	0.10 36	0.06 59	0.22 86	0.11 60	0.23 83	0.08 32	0.22 82	0.11 64	0.17 106	0.66 66	0.45 129	0.25 95	0.20 91	0.26 71	0.12 44	0.46 115	0.42 72	0.07 54	0.14 116	0.17 80	0.17 72	0.19 65	0.21 101

MaDis-Stereo	0.19 55	0.16 70	0.11 57	0.07 34	0.10 61	0.06 9	0.06 59	0.12 53	0.10 47	0.19 76	0.08 32	0.19 68	0.08 41	0.14 79	0.52 38	0.39 91	0.24 87	0.18 79	0.30 85	0.12 44	0.46 115	0.36 67	0.07 54	0.10 69	0.19 97	0.23 109	0.20 71	0.25 122

RAFT	0.14 28	0.07 7	0.10 51	0.08 44	0.04 2	0.24 164	0.28 210	0.19 74	0.07 18	0.13 59	0.08 32	0.13 36	0.06 21	0.11 57	0.44 27	0.17 8	0.12 30	0.08 12	0.14 30	0.21 111	0.16 32	0.18 37	0.04 10	0.05 14	0.15 64	0.15 63	0.21 74	0.16 69

DispViT+	0.12 19	0.09 24	0.09 34	0.10 57	0.09 55	0.07 17	0.05 39	0.08 21	0.10 47	0.09 43	0.09 41	0.11 25	0.07 33	0.07 26	0.44 27	0.28 36	0.09 7	0.11 36	0.12 16	0.09 23	0.11 7	0.14 23	0.05 25	0.09 59	0.09 18	0.15 63	0.12 21	0.13 56

NLSM3	0.08 1	0.07 7	0.06 16	0.06 17	0.05 10	0.05 4	0.04 20	0.08 21	0.09 37	0.06 16	0.09 41	0.08 2	0.07 33	0.06 18	0.21 2	0.14 3	0.10 16	0.09 19	0.10 8	0.07 9	0.11 7	0.08 2	0.05 25	0.05 14	0.09 18	0.11 38	0.12 21	0.09 36

HUF	0.50 197	0.17 75	0.13 82	0.11 71	0.12 78	0.40 251	0.11 105	0.22 86	0.11 60	0.22 81	0.09 41	0.19 68	0.19 123	0.11 57	3.00 267	2.86 346	0.70 282	0.49 272	0.61 183	0.20 95	0.53 141	1.85 280	0.28 247	0.18 167	0.15 64	0.18 88	0.18 57	0.13 56

GIP-stereo	0.15 36	0.12 46	0.09 34	0.07 34	0.06 22	0.23 156	0.10 98	0.07 14	0.06 6	0.08 35	0.09 41	0.11 25	0.05 8	0.13 69	0.60 53	0.26 29	0.13 38	0.11 36	0.19 49	0.31 161	0.17 37	0.60 102	0.05 25	0.06 29	0.10 26	0.12 47	0.16 47	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.15 36	0.10 34	0.06 16	0.07 34	0.07 34	0.09 32	0.03 5	0.07 14	0.07 18	0.06 16	0.09 41	0.15 48	0.07 33	0.14 79	0.48 31	0.26 29	0.11 19	0.10 28	0.17 40	0.09 23	0.15 26	1.09 172	0.05 25	0.05 14	0.08 7	0.09 18	0.18 57	0.08 27

UniTT-Stereo	0.24 76	0.15 63	0.11 57	0.09 53	0.11 68	0.09 32	0.05 39	0.16 63	0.11 60	0.21 80	0.09 41	0.19 68	0.15 90	0.27 178	1.23 195	0.46 136	0.23 78	0.18 79	0.63 188	0.13 55	0.53 141	0.37 68	0.10 83	0.12 83	0.17 80	0.23 109	0.15 42	0.17 79

MLG-Stereo_test3	0.25 78	0.11 39	0.09 34	0.11 71	0.14 93	0.14 81	0.05 39	0.11 50	0.09 37	0.17 71	0.10 47	0.19 68	0.08 41	0.09 44	0.66 66	0.38 86	0.17 57	0.15 62	2.15 289	0.11 34	0.29 73	0.75 125	0.05 25	0.08 50	0.11 40	0.10 29	0.18 57	0.12 52

AIO_test	0.48 194	0.19 97	0.13 82	0.14 99	0.10 61	0.38 241	0.28 210	0.19 74	0.13 75	0.17 71	0.10 47	0.18 63	0.09 49	0.11 57	2.64 256	2.40 337	0.22 75	0.22 108	0.32 94	0.12 44	0.29 73	2.50 337	0.15 165	0.08 50	0.16 74	1.42 312	0.21 74	0.10 44

DEFOM-Stereo	0.14 28	0.12 46	0.09 34	0.08 44	0.08 47	0.11 49	0.04 20	0.10 45	0.07 18	0.08 35	0.10 47	0.12 29	0.06 21	0.07 26	0.51 36	0.29 39	0.17 57	0.14 54	0.17 40	0.10 29	0.32 81	0.16 32	0.08 63	0.07 41	0.12 45	0.13 57	0.25 88	0.13 56

Occ-G	0.15 36	0.13 54	0.10 51	0.09 53	0.08 47	0.12 64	0.04 20	0.08 21	0.06 6	0.05 4	0.10 47	0.10 15	0.06 21	0.06 18	0.49 32	0.31 48	0.13 38	0.13 48	0.84 218	0.09 23	0.21 53	0.20 45	0.06 38	0.07 41	0.10 26	0.08 10	0.18 57	0.09 36

MIF-Stereo (partial)	0.23 71	0.20 112	0.12 69	0.10 57	0.12 78	0.10 36	0.07 69	0.17 66	0.14 83	0.18 74	0.10 47	0.20 73	0.11 64	0.17 106	1.11 188	0.44 118	0.25 95	0.21 100	0.26 71	0.13 55	0.49 125	0.32 60	0.08 63	0.14 116	0.17 80	0.17 72	0.38 138	0.20 92

RAFT_CTSACE	0.21 62	0.20 112	0.13 82	0.12 77	0.10 61	0.14 81	0.08 76	0.24 99	0.10 47	0.26 101	0.10 47	0.21 77	0.18 112	0.11 57	0.57 45	0.35 70	0.19 67	0.14 54	0.26 71	0.18 81	0.31 79	0.70 117	0.08 63	0.10 69	0.27 146	0.17 72	0.33 106	0.16 69

RAFT+CT+SA	0.25 78	0.21 124	0.13 82	0.13 87	0.09 55	0.10 36	0.08 76	0.32 155	0.13 75	0.24 90	0.10 47	0.26 103	0.21 133	0.09 44	0.98 164	0.58 178	0.18 60	0.16 67	0.40 120	0.14 63	0.33 86	0.72 121	0.07 54	0.12 83	0.19 97	0.17 72	0.32 101	0.20 92

RAFT + AFF	0.42 164	0.12 46	0.09 34	0.13 87	0.07 34	0.11 49	0.06 59	0.17 66	0.10 47	0.19 76	0.10 47	0.28 114	0.08 41	0.11 57	7.47 331	0.33 57	0.20 69	0.11 36	0.33 97	0.10 29	0.39 100	0.16 32	0.07 54	0.09 59	0.16 74	0.11 38	0.13 30	0.09 36

RYNet	0.49 196	0.11 39	0.10 51	0.08 44	0.09 55	0.10 36	0.06 59	0.13 56	0.18 124	0.10 51	0.10 47	0.13 36	0.08 41	0.08 34	9.58 346	0.37 83	0.14 42	0.22 108	0.17 40	0.09 23	0.19 45	0.12 17	0.15 165	0.09 59	0.14 57	0.33 182	0.24 84	0.13 56

DFGA-Net	0.18 51	0.17 75	0.10 51	0.13 87	0.08 47	0.10 36	0.08 76	0.19 74	0.10 47	0.28 111	0.11 56	0.18 63	0.09 49	0.13 69	0.68 76	0.27 33	0.20 69	0.15 62	0.28 81	0.12 44	0.22 55	0.17 34	0.08 63	0.12 83	0.15 64	0.12 47	0.35 118	0.14 62

S2M2_L	0.39 153	0.22 141	0.24 201	0.17 131	0.15 105	0.19 126	0.13 137	0.28 118	0.20 143	0.40 213	0.11 56	0.33 155	0.25 157	0.21 138	1.09 181	0.71 217	0.42 204	0.44 255	0.31 91	0.37 183	1.34 244	1.30 207	0.17 183	0.14 116	0.21 106	0.22 101	0.59 231	0.29 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.46 178	0.20 112	0.12 69	0.16 117	0.15 105	0.32 209	0.87 297	0.19 74	0.16 98	0.27 105	0.11 56	0.24 88	0.36 217	0.15 90	5.11 303	0.66 200	0.23 78	0.22 108	0.26 71	0.21 111	0.19 45	0.29 57	0.09 74	0.13 103	0.74 288	0.16 68	0.66 243	0.19 87

ProNet	0.10 7	0.07 7	0.09 34	0.06 17	0.04 2	0.10 36	0.32 220	0.07 14	0.04 1	0.04 2	0.11 56	0.07 1	0.03 1	0.20 136	0.33 15	0.21 12	0.11 19	0.08 12	0.11 12	0.07 9	0.10 5	0.08 2	0.08 63	0.05 14	0.10 26	0.06 1	0.10 7	0.06 4

test_4	0.38 145	0.17 75	0.16 114	0.14 99	0.13 88	0.11 49	0.38 242	0.24 99	0.14 83	0.31 139	0.11 56	0.24 88	0.12 74	0.34 224	0.91 151	0.70 214	0.24 87	0.29 167	0.37 110	0.29 147	0.51 134	1.32 211	0.09 74	0.12 83	0.27 146	0.91 285	0.91 277	0.87 261

delet	0.15 36	0.14 61	0.12 69	0.12 77	0.12 78	0.13 69	0.09 86	0.12 53	0.09 37	0.15 64	0.11 56	0.16 51	0.09 49	0.11 57	0.57 45	0.23 18	0.16 52	0.13 48	0.13 22	0.12 44	0.17 37	0.29 57	0.09 74	0.10 69	0.13 49	0.12 47	0.20 71	0.13 56

DepthFocus	0.36 138	0.16 70	0.12 69	0.14 99	0.10 61	0.11 49	0.09 86	0.28 118	0.22 160	0.27 105	0.12 62	0.31 143	0.28 175	0.15 90	1.06 178	0.86 247	0.43 210	0.27 147	0.34 102	0.43 212	1.51 263	1.31 210	0.14 146	0.13 103	0.16 74	0.17 72	0.23 80	0.25 122

VIP-Stereo	0.14 28	0.11 39	0.11 57	0.08 44	0.06 22	0.08 24	0.04 20	0.11 50	0.08 31	0.09 43	0.12 62	0.20 73	0.06 21	0.07 26	0.69 79	0.40 98	0.18 60	0.13 48	0.18 47	0.17 74	0.19 45	0.13 20	0.06 38	0.08 50	0.12 45	0.10 29	0.13 30	0.14 62

MIM_Stereo	0.26 83	0.18 85	0.14 99	0.15 107	0.14 93	0.24 164	0.07 69	0.27 109	0.11 60	0.24 90	0.12 62	0.20 73	0.12 74	0.17 106	0.85 137	0.44 118	0.24 87	0.19 84	0.54 164	0.20 95	0.46 115	0.70 117	0.08 63	0.12 83	0.17 80	0.29 161	0.34 115	0.16 69

TestStereo1	0.27 87	0.22 141	0.12 69	0.12 77	0.12 78	0.11 49	0.09 86	0.24 99	0.15 91	0.24 90	0.12 62	0.34 161	0.23 145	0.14 79	1.09 181	0.44 118	0.24 87	0.17 74	0.51 152	0.15 67	0.35 93	0.79 133	0.08 63	0.12 83	0.22 110	0.24 121	0.49 191	0.23 111

TESTraft	0.26 83	0.21 124	0.13 82	0.11 71	0.11 68	0.10 36	0.09 86	0.24 99	0.15 91	0.24 90	0.12 62	0.28 114	0.23 145	0.15 90	1.11 188	0.42 106	0.23 78	0.17 74	0.49 143	0.18 81	0.34 88	0.50 84	0.09 74	0.12 83	0.22 110	0.25 138	0.48 189	0.23 111

SA-5K	0.27 87	0.22 141	0.12 69	0.12 77	0.12 78	0.11 49	0.09 86	0.24 99	0.15 91	0.24 90	0.12 62	0.34 161	0.23 145	0.14 79	1.09 181	0.44 118	0.24 87	0.17 74	0.51 152	0.15 67	0.35 93	0.79 133	0.08 63	0.12 83	0.22 110	0.24 121	0.49 191	0.23 111

SA	0.30 99	0.21 124	0.14 99	0.14 99	0.14 93	0.15 89	0.07 69	0.35 181	0.16 98	0.31 139	0.12 62	0.41 195	0.14 83	0.20 136	0.74 89	0.56 175	0.27 108	0.30 173	0.58 178	0.21 111	0.49 125	0.88 142	0.08 63	0.15 125	0.27 146	0.28 149	0.56 217	0.26 130

AFF-stereo	0.22 68	0.19 97	0.15 106	0.14 99	0.12 78	0.14 81	0.06 59	0.24 99	0.13 75	0.29 118	0.12 62	0.24 88	0.10 55	0.08 34	0.60 53	0.38 86	0.18 60	0.19 84	0.48 136	0.12 44	0.28 70	0.56 90	0.08 63	0.10 69	0.19 97	0.18 88	0.43 171	0.16 69

S2M2_XL	0.35 130	0.15 63	0.16 114	0.10 57	0.12 78	0.13 69	0.12 116	0.29 124	0.19 132	0.27 105	0.13 70	0.36 167	0.34 206	0.13 69	1.05 174	0.79 229	0.48 236	0.44 255	0.28 81	0.20 95	1.53 271	1.16 186	0.13 132	0.12 83	0.18 87	0.16 68	0.23 80	0.25 122
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.29 95	0.18 85	0.12 69	0.11 71	0.12 78	0.10 36	0.05 39	0.23 91	0.14 83	0.30 125	0.13 70	0.27 109	0.17 103	0.11 57	1.00 166	0.40 98	0.29 128	0.30 173	0.36 108	0.34 172	0.56 147	1.17 189	0.17 183	0.10 69	0.15 64	0.48 239	0.23 80	0.22 104

test_for_model	0.46 178	0.21 124	0.13 82	0.13 87	0.14 93	0.11 49	0.12 116	0.31 142	0.16 98	0.31 139	0.13 70	0.45 211	0.19 123	0.28 186	0.84 128	0.69 206	3.42 344	0.23 120	0.48 136	0.30 154	1.24 227	0.57 93	0.12 113	0.12 83	0.18 87	0.28 149	0.35 118	0.79 247

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 178	0.21 124	0.13 82	0.13 87	0.14 93	0.11 49	0.12 116	0.31 142	0.16 98	0.31 139	0.13 70	0.45 211	0.19 123	0.28 186	0.84 128	0.69 206	3.42 344	0.23 120	0.48 136	0.30 154	1.24 227	0.57 93	0.12 113	0.12 83	0.18 87	0.28 149	0.35 118	0.79 247

MGS-Stereo	0.36 138	0.22 141	0.14 99	0.13 87	0.13 88	0.11 49	0.10 98	0.21 84	0.12 66	0.18 74	0.13 70	0.21 77	0.16 94	0.13 69	4.38 293	0.33 57	0.26 102	0.22 108	0.31 91	0.18 81	0.38 98	0.70 117	0.11 101	0.13 103	0.19 97	0.17 72	0.26 93	0.21 101

testlalala	0.46 178	0.21 124	0.13 82	0.13 87	0.14 93	0.11 49	0.12 116	0.31 142	0.16 98	0.31 139	0.13 70	0.45 211	0.19 123	0.28 186	0.84 128	0.69 206	3.42 344	0.23 120	0.48 136	0.30 154	1.24 227	0.57 93	0.12 113	0.12 83	0.18 87	0.28 149	0.35 118	0.79 247

GCAPDPT-zeroshot	0.46 178	0.21 124	0.13 82	0.13 87	0.14 93	0.11 49	0.12 116	0.31 142	0.16 98	0.31 139	0.13 70	0.45 211	0.19 123	0.28 186	0.84 128	0.69 206	3.42 344	0.23 120	0.48 136	0.30 154	1.24 227	0.57 93	0.12 113	0.12 83	0.18 87	0.28 149	0.35 118	0.79 247

GCAP-Stereo	0.46 178	0.21 124	0.13 82	0.13 87	0.14 93	0.11 49	0.12 116	0.31 142	0.16 98	0.31 139	0.13 70	0.45 211	0.19 123	0.28 186	0.84 128	0.69 206	3.42 344	0.23 120	0.48 136	0.30 154	1.24 227	0.57 93	0.12 113	0.12 83	0.18 87	0.28 149	0.35 118	0.79 247

AANet_RVC	0.16 41	0.13 54	0.13 82	0.10 57	0.15 105	0.08 24	0.13 137	0.14 60	0.15 91	0.13 59	0.13 70	0.13 36	0.11 64	0.10 52	0.42 23	0.24 21	0.16 52	0.16 67	0.20 54	0.15 67	0.15 26	0.17 34	0.11 101	0.11 78	0.16 74	0.17 72	0.22 78	0.24 116

TS12	0.16 41	0.13 54	0.11 57	0.10 57	0.11 68	0.10 36	0.05 39	0.17 66	0.10 47	0.08 35	0.14 79	0.16 51	0.10 55	0.09 44	0.52 38	0.47 139	0.14 42	0.14 54	0.25 64	0.11 34	0.23 59	0.18 37	0.07 54	0.09 59	0.18 87	0.15 63	0.19 65	0.19 87

TS	0.16 41	0.13 54	0.11 57	0.10 57	0.11 68	0.10 36	0.05 39	0.17 66	0.10 47	0.08 35	0.14 79	0.16 51	0.10 55	0.09 44	0.52 38	0.47 139	0.14 42	0.14 54	0.25 64	0.11 34	0.23 59	0.18 37	0.07 54	0.09 59	0.18 87	0.15 63	0.19 65	0.19 87

LL-Strereo2	0.28 91	0.17 75	0.14 99	0.12 77	0.11 68	0.10 36	0.06 59	0.29 124	0.16 98	0.30 125	0.14 79	0.22 82	0.11 64	0.34 224	0.56 42	0.42 106	0.23 78	0.17 74	0.39 115	0.17 74	0.70 172	1.53 249	0.10 83	0.11 78	0.24 120	0.17 72	0.25 88	0.17 79

dd	0.37 140	0.25 190	0.15 106	0.44 268	0.16 117	0.32 209	0.19 185	0.28 118	0.13 75	0.29 118	0.14 79	0.44 205	0.14 83	0.15 90	2.86 260	0.38 86	0.36 169	0.22 108	0.52 160	0.34 172	0.32 81	0.28 56	0.17 183	0.29 243	0.27 146	0.20 97	0.40 148	0.32 162

MMNet	0.24 76	0.15 63	0.12 69	0.13 87	0.13 88	0.13 69	0.10 98	0.16 63	0.12 66	0.13 59	0.14 79	0.19 68	0.09 49	0.18 125	2.14 239	0.25 23	0.18 60	0.16 67	0.20 54	0.14 63	0.20 49	0.37 68	0.10 83	0.12 83	0.15 64	0.15 63	0.28 98	0.16 69

raft_robust	0.39 153	0.22 141	0.16 114	0.20 158	0.16 117	0.16 100	0.11 105	0.42 235	0.18 124	0.42 220	0.15 84	0.33 155	0.24 150	0.27 178	1.23 195	0.80 233	0.31 143	0.33 193	0.91 225	0.36 177	0.71 175	1.21 196	0.11 101	0.20 189	0.30 172	0.30 169	0.36 128	0.30 148

Sa-1000	0.33 113	0.21 124	0.14 99	0.15 107	0.16 117	0.15 89	0.08 76	0.36 198	0.17 115	0.31 139	0.15 84	0.41 195	0.18 112	0.25 167	0.82 122	0.48 145	0.32 148	0.33 193	0.65 191	0.19 88	0.65 165	1.11 178	0.09 74	0.17 152	0.33 190	0.29 161	0.51 201	0.27 136

AASNet	0.20 58	0.17 75	0.13 82	0.14 99	0.15 105	0.15 89	0.13 137	0.17 66	0.09 37	0.15 64	0.15 84	0.16 51	0.09 49	0.14 79	1.03 169	0.22 15	0.18 60	0.16 67	0.17 40	0.14 63	0.17 37	0.76 127	0.10 83	0.11 78	0.15 64	0.13 57	0.17 53	0.12 52

GMOStereo	0.34 119	0.19 97	0.15 106	0.16 117	0.16 117	0.32 209	0.12 116	0.35 181	0.17 115	0.35 171	0.15 84	0.29 124	0.22 138	0.17 106	0.81 109	0.49 147	0.29 128	0.33 193	0.51 152	0.37 183	0.56 147	1.49 240	0.10 83	0.13 103	0.30 172	0.24 121	0.41 150	0.22 104

error version	0.34 119	0.19 97	0.15 106	0.16 117	0.16 117	0.32 209	0.12 116	0.35 181	0.17 115	0.35 171	0.15 84	0.29 124	0.22 138	0.17 106	0.81 109	0.49 147	0.29 128	0.33 193	0.51 152	0.37 183	0.56 147	1.49 240	0.10 83	0.13 103	0.30 172	0.24 121	0.41 150	0.22 104

test-v	0.34 119	0.19 97	0.15 106	0.16 117	0.16 117	0.32 209	0.12 116	0.35 181	0.17 115	0.35 171	0.15 84	0.29 124	0.22 138	0.17 106	0.81 109	0.49 147	0.29 128	0.33 193	0.51 152	0.37 183	0.56 147	1.49 240	0.10 83	0.13 103	0.30 172	0.24 121	0.41 150	0.22 104

test-2	0.34 119	0.19 97	0.15 106	0.16 117	0.16 117	0.32 209	0.12 116	0.35 181	0.17 115	0.35 171	0.15 84	0.29 124	0.22 138	0.17 106	0.81 109	0.49 147	0.29 128	0.33 193	0.51 152	0.37 183	0.56 147	1.49 240	0.10 83	0.13 103	0.30 172	0.24 121	0.41 150	0.22 104

iRaftStereo_RVC	0.16 41	0.15 63	0.11 57	0.10 57	0.10 61	0.09 32	0.05 39	0.17 66	0.09 37	0.15 64	0.15 84	0.18 63	0.09 49	0.18 125	0.38 19	0.28 36	0.20 69	0.14 54	0.19 49	0.12 44	0.34 88	0.30 59	0.07 54	0.09 59	0.14 57	0.12 47	0.18 57	0.13 56

ARAFT	0.27 87	0.17 75	0.12 69	0.15 107	0.12 78	0.12 64	0.06 59	0.20 80	0.13 75	0.36 186	0.15 84	0.29 124	0.11 64	0.27 178	0.88 150	0.39 91	0.27 108	0.24 130	0.52 160	0.13 55	0.50 131	0.90 144	0.09 74	0.11 78	0.21 106	0.14 61	0.38 138	0.18 84

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 78	0.20 112	0.18 136	0.15 107	0.17 137	0.13 69	0.10 98	0.29 124	0.15 91	0.33 159	0.15 84	0.31 143	0.22 138	0.14 79	0.66 66	0.37 83	0.22 75	0.15 62	0.50 149	0.16 71	0.32 81	0.59 99	0.10 83	0.13 103	0.24 120	0.19 93	0.47 186	0.20 92

AE-Stereo	0.44 173	0.22 141	0.24 201	0.23 179	0.24 202	0.18 119	0.16 165	0.30 132	0.21 154	0.34 162	0.16 94	0.44 205	0.27 168	0.21 138	0.94 156	0.81 237	0.41 195	0.32 187	0.52 160	0.55 245	1.07 204	1.71 269	0.12 113	0.21 201	0.34 193	0.89 284	0.46 184	0.28 138

TDLM	0.13 24	0.14 61	0.13 82	0.10 57	0.12 78	0.11 49	0.10 98	0.14 60	0.10 47	0.09 43	0.16 94	0.17 58	0.10 55	0.09 44	0.28 9	0.19 10	0.15 47	0.14 54	0.13 22	0.10 29	0.15 26	0.11 13	0.09 74	0.10 69	0.11 40	0.10 29	0.15 42	0.15 65

LG-G_1	0.23 71	0.15 63	0.11 57	0.12 77	0.15 105	0.24 164	0.06 59	0.13 56	0.09 37	0.11 55	0.18 96	0.17 58	0.11 64	0.15 90	0.70 80	0.44 118	0.21 72	0.19 84	0.26 71	0.17 74	0.32 81	1.48 237	0.06 38	0.09 59	0.13 49	0.12 47	0.18 57	0.16 69

LG-G	0.23 71	0.15 63	0.11 57	0.12 77	0.15 105	0.24 164	0.06 59	0.13 56	0.09 37	0.11 55	0.18 96	0.17 58	0.11 64	0.15 90	0.70 80	0.44 118	0.21 72	0.19 84	0.26 71	0.17 74	0.32 81	1.48 237	0.06 38	0.09 59	0.13 49	0.12 47	0.18 57	0.16 69

castereo++	0.43 167	0.19 97	0.17 125	0.19 148	0.15 105	0.44 262	0.08 76	0.30 132	0.20 143	0.34 162	0.18 96	0.45 211	0.35 214	0.15 90	0.78 101	0.73 219	0.43 210	0.32 187	0.57 174	0.43 212	1.42 249	1.35 217	0.22 224	0.16 141	0.24 120	0.33 182	1.16 297	0.33 167

4D-IteraStereo	0.33 113	0.18 85	0.21 179	0.16 117	0.16 117	0.11 49	0.08 76	0.33 164	0.17 115	0.33 159	0.18 96	0.27 109	0.13 80	0.33 219	0.80 107	0.66 200	0.26 102	0.30 173	0.49 143	0.36 177	0.82 183	1.41 226	0.10 83	0.15 125	0.19 97	0.21 100	0.41 150	0.19 87

dad	0.58 215	0.29 230	0.20 163	0.65 296	0.32 239	0.37 236	0.94 300	0.59 284	0.18 124	0.44 225	0.18 96	0.49 227	0.42 243	0.17 106	3.83 285	0.50 153	0.41 195	0.27 147	0.77 208	0.32 163	0.49 125	0.45 78	0.19 203	0.34 251	0.57 270	0.24 121	1.23 299	0.84 258

test-3	0.47 187	0.22 141	0.20 163	0.18 141	0.21 174	0.19 126	0.12 116	0.41 225	0.16 98	0.35 171	0.18 96	0.42 198	0.19 123	0.19 128	1.04 172	0.66 200	0.32 148	0.30 173	1.28 270	0.44 225	1.13 212	1.75 274	0.10 83	0.17 152	0.45 245	0.23 109	0.56 217	1.21 287

test_1	0.47 187	0.22 141	0.20 163	0.18 141	0.21 174	0.19 126	0.12 116	0.41 225	0.16 98	0.34 162	0.18 96	0.42 198	0.19 123	0.19 128	1.04 172	0.66 200	0.32 148	0.30 173	1.28 270	0.44 225	1.13 212	1.75 274	0.10 83	0.17 152	0.45 245	0.23 109	0.56 217	1.22 288

test_3	0.47 187	0.22 141	0.20 163	0.18 141	0.21 174	0.19 126	0.12 116	0.41 225	0.18 124	0.36 186	0.18 96	0.44 205	0.21 133	0.19 128	1.03 169	0.64 196	0.32 148	0.31 183	1.28 270	0.44 225	1.12 210	1.74 271	0.10 83	0.18 167	0.47 249	0.28 149	0.59 231	1.22 288

TestStereo	0.28 91	0.25 190	0.20 163	0.21 166	0.15 105	0.21 140	0.13 137	0.35 181	0.18 124	0.38 205	0.18 96	0.33 155	0.16 94	0.13 69	1.02 168	0.27 33	0.34 160	0.18 79	0.42 123	0.18 81	0.46 115	0.35 65	0.13 132	0.17 152	0.27 146	0.22 101	0.34 115	0.26 130

raft+_RVC	0.26 83	0.19 97	0.15 106	0.15 107	0.15 105	0.13 69	0.14 147	0.30 132	0.14 83	0.28 111	0.18 96	0.22 82	0.11 64	0.19 128	0.62 58	0.43 114	0.23 78	0.17 74	0.41 121	0.28 143	0.45 114	0.95 150	0.09 74	0.11 78	0.20 104	0.18 88	0.25 88	0.20 92

UPFNet	0.25 78	0.18 85	0.19 149	0.17 131	0.18 146	0.19 126	0.14 147	0.22 86	0.16 98	0.23 83	0.18 96	0.21 77	0.13 80	0.26 172	1.51 210	0.28 36	0.23 78	0.21 100	0.25 64	0.18 81	0.22 55	0.35 65	0.13 132	0.15 125	0.18 87	0.18 88	0.39 142	0.18 84

DMCA	0.26 83	0.17 75	0.16 114	0.13 87	0.14 93	0.13 69	0.11 105	0.18 73	0.15 91	0.19 76	0.18 96	0.28 114	0.12 74	0.15 90	1.79 220	0.60 184	0.32 148	0.46 261	0.24 62	0.15 67	0.26 66	0.21 46	0.13 132	0.12 83	0.17 80	0.17 72	0.21 74	0.17 79

EGLCR-Stereo	0.60 217	0.22 141	0.22 188	0.15 107	0.18 146	0.23 156	0.09 86	0.32 155	0.22 160	0.32 151	0.19 108	0.38 175	0.27 168	0.14 79	0.81 109	0.74 221	0.39 183	0.37 223	0.72 203	0.28 143	1.20 224	2.19 319	0.12 113	0.68 319	0.23 113	1.54 317	3.67 352	0.34 172

CREStereo++_RVC	0.45 175	0.22 141	0.20 163	0.17 131	0.20 164	0.15 89	0.11 105	0.34 170	0.19 132	0.35 171	0.19 108	0.32 151	0.31 188	0.16 100	1.29 197	0.81 237	0.38 178	0.27 147	0.56 166	0.36 177	1.08 205	1.26 201	0.13 132	0.15 125	0.26 136	0.22 101	2.29 339	0.31 156
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
GMStereo	0.23 71	0.24 178	0.13 82	0.19 148	0.17 137	0.19 126	0.14 147	0.29 124	0.16 98	0.23 83	0.19 108	0.32 151	0.16 94	0.13 69	0.53 41	0.27 33	0.28 119	0.19 84	0.43 129	0.20 95	0.30 77	0.19 43	0.12 113	0.15 125	0.24 120	0.19 93	0.39 142	0.20 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	0.30 99	0.24 178	0.19 149	0.20 158	0.19 157	0.15 89	0.17 172	0.33 164	0.14 83	0.30 125	0.20 111	0.27 109	0.15 90	0.26 172	0.65 64	0.61 188	0.31 143	0.23 120	0.34 102	0.29 147	0.58 153	1.04 166	0.11 101	0.16 141	0.25 129	0.25 138	0.24 84	0.26 130

HCRNet	0.34 119	0.24 178	0.13 82	0.26 204	0.11 68	0.18 119	0.13 137	0.20 80	0.09 37	0.54 250	0.20 111	0.29 124	0.10 55	0.13 69	3.96 287	0.29 39	0.21 72	0.15 62	0.25 64	0.13 55	0.25 63	0.40 71	0.13 132	0.10 69	0.13 49	0.14 61	0.36 128	0.15 65

RASNet	0.29 95	0.21 124	0.21 179	0.19 148	0.18 146	0.18 119	0.14 147	0.31 142	0.18 124	0.32 151	0.20 111	0.26 103	0.18 112	0.17 106	0.86 140	0.66 200	0.25 95	0.19 84	0.26 71	0.16 71	0.65 165	0.61 105	0.11 101	0.21 201	0.21 106	0.22 101	0.45 179	0.30 148

GANet	0.19 55	0.17 75	0.16 114	0.16 117	0.16 117	0.21 140	0.14 147	0.20 80	0.13 75	0.15 64	0.20 111	0.37 172	0.10 55	0.14 79	0.42 23	0.22 15	0.40 189	0.20 91	0.17 40	0.11 34	0.22 55	0.14 23	0.12 113	0.12 83	0.15 64	0.13 57	0.20 71	0.17 79

HITNet	0.31 106	0.18 85	0.15 106	0.17 131	0.15 105	0.14 81	0.10 98	0.29 124	0.19 132	0.30 125	0.20 111	0.28 114	0.18 112	0.29 194	1.30 198	0.42 106	0.27 108	0.20 91	0.37 110	0.17 74	0.64 164	0.99 157	0.12 113	0.15 125	0.19 97	0.19 93	0.39 142	0.26 130
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
IGEV-BASED-STEREO-	0.27 87	0.18 85	0.11 57	0.12 77	0.11 68	0.35 228	0.05 39	0.23 91	0.14 83	0.30 125	0.21 116	0.24 88	0.35 214	0.13 69	0.76 98	0.60 184	0.27 108	0.28 159	0.32 94	0.33 166	0.61 159	0.60 102	0.09 74	0.08 50	0.14 57	0.38 204	0.24 84	0.14 62

trnet	0.35 130	0.23 163	0.19 149	0.17 131	0.20 164	0.14 81	0.08 76	0.35 181	0.20 143	0.35 171	0.21 116	0.38 175	0.31 188	0.14 79	0.78 101	0.76 224	0.40 189	0.30 173	0.43 129	0.52 242	0.98 197	0.80 135	0.12 113	0.15 125	0.25 129	0.24 121	0.37 132	0.32 162

CASnet	0.31 106	0.22 141	0.14 99	0.15 107	0.17 137	0.17 110	0.08 76	0.30 132	0.18 124	0.34 162	0.21 116	0.38 175	0.28 175	0.13 69	0.75 96	0.44 118	0.32 148	0.26 143	0.43 129	0.34 172	1.11 209	0.69 116	0.11 101	0.14 116	0.25 129	0.17 72	0.33 106	0.25 122
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_5	0.22 68	0.19 97	0.11 57	0.11 71	0.07 34	0.21 140	0.07 69	0.32 155	0.10 47	0.17 71	0.21 116	0.24 88	0.21 133	0.08 34	0.97 163	0.46 136	0.16 52	0.15 62	0.26 71	0.11 34	0.23 59	0.46 80	0.06 38	0.12 83	0.16 74	0.17 72	0.33 106	0.20 92

rafts_anoy	0.28 91	0.23 163	0.18 136	0.17 131	0.19 157	0.15 89	0.11 105	0.34 170	0.14 83	0.26 101	0.21 116	0.25 96	0.14 83	0.22 141	0.65 64	0.40 98	0.34 160	0.24 130	0.48 136	0.33 166	0.52 139	0.76 127	0.11 101	0.16 141	0.24 120	0.23 109	0.24 84	0.26 130

raftrobust	0.31 106	0.20 112	0.20 163	0.18 141	0.18 146	0.12 64	0.09 86	0.35 181	0.15 91	0.34 162	0.21 116	0.27 109	0.14 83	0.39 249	0.70 80	0.54 169	0.27 108	0.21 100	0.75 206	0.19 88	0.59 155	1.07 170	0.19 203	0.14 116	0.26 136	0.24 121	0.27 95	0.24 116

RALAANet	0.30 99	0.22 141	0.19 149	0.17 131	0.17 137	0.16 100	0.11 105	0.28 118	0.16 98	0.24 90	0.21 116	0.24 88	0.18 112	0.30 200	0.63 60	0.39 91	0.28 119	0.25 137	0.56 166	0.29 147	0.76 177	1.03 164	0.11 101	0.17 152	0.23 113	0.24 121	0.41 150	0.23 111

UNet	0.30 99	0.21 124	0.19 149	0.19 148	0.20 164	0.21 140	0.15 159	0.27 109	0.17 115	0.29 118	0.21 116	0.25 96	0.18 112	0.59 288	1.64 215	0.31 48	0.27 108	0.22 108	0.30 85	0.21 111	0.34 88	0.25 53	0.15 165	0.19 179	0.21 106	0.24 121	0.44 174	0.26 130

MLG-Stereo_test2	0.14 28	0.12 46	0.06 16	0.05 6	0.06 22	0.31 202	0.03 5	0.09 40	0.07 18	0.09 43	0.22 124	0.12 29	0.05 8	0.07 26	0.60 53	0.39 91	0.15 47	0.13 48	0.21 58	0.10 29	0.21 53	0.21 46	0.05 25	0.04 3	0.10 26	0.08 10	0.15 42	0.10 44

castereo	0.42 164	0.20 112	0.19 149	0.16 117	0.16 117	0.27 183	0.09 86	0.29 124	0.21 154	0.33 159	0.22 124	0.40 188	0.37 228	0.19 128	0.81 109	0.77 225	0.45 219	0.34 205	0.57 174	0.43 212	1.52 266	1.45 232	0.13 132	0.15 125	0.27 146	0.59 256	0.52 204	0.31 156

ADLNet	0.53 205	0.26 208	0.18 136	0.21 166	0.21 174	0.23 156	0.19 185	0.30 132	0.17 115	0.23 83	0.22 124	0.62 249	0.18 112	0.48 270	6.87 323	0.38 86	0.28 119	0.21 100	0.25 64	0.20 95	0.33 86	0.90 144	0.18 194	0.13 103	0.25 129	0.26 143	0.34 115	0.23 111

BEATNet_4x	0.40 160	0.23 163	0.19 149	0.20 158	0.19 157	0.16 100	0.14 147	0.31 142	0.27 202	0.35 171	0.22 124	0.32 151	0.23 145	0.29 194	1.51 210	0.58 178	0.52 250	0.51 281	0.49 143	0.22 121	0.91 190	1.44 230	0.14 146	0.23 214	0.23 113	0.23 109	0.42 162	0.31 156

CVANet_RVC	0.18 51	0.18 85	0.18 136	0.20 158	0.15 105	0.17 110	0.13 137	0.23 91	0.11 60	0.14 62	0.22 124	0.20 73	0.12 74	0.48 270	0.35 16	0.21 12	0.17 57	0.16 67	0.16 38	0.13 55	0.18 42	0.15 28	0.10 83	0.12 83	0.14 57	0.12 47	0.19 65	0.16 69

LG-Stereo_L2	0.21 62	0.16 70	0.09 34	0.07 34	0.11 68	0.23 156	0.04 20	0.19 74	0.12 66	0.26 101	0.23 129	0.25 96	0.11 64	0.17 106	0.63 60	0.52 164	0.24 87	0.16 67	0.29 83	0.25 133	0.40 102	0.44 74	0.07 54	0.08 50	0.15 64	0.12 47	0.16 47	0.16 69

LG-Stereo_L1	0.21 62	0.16 70	0.09 34	0.07 34	0.11 68	0.24 164	0.04 20	0.19 74	0.12 66	0.27 105	0.23 129	0.23 85	0.11 64	0.17 106	0.60 53	0.53 168	0.24 87	0.16 67	0.33 97	0.27 138	0.40 102	0.44 74	0.06 38	0.08 50	0.15 64	0.11 38	0.17 53	0.16 69

LMCR-Stereo	0.33 113	0.23 163	0.19 149	0.19 148	0.18 146	0.20 134	0.13 137	0.30 132	0.19 132	0.29 118	0.23 129	0.33 155	0.29 178	0.40 253	0.67 71	0.45 129	0.39 183	0.28 159	0.53 163	0.38 191	0.51 134	0.96 152	0.14 146	0.19 179	0.25 129	0.24 121	0.33 106	0.31 156

s12784h	0.54 207	0.28 227	0.26 219	0.30 223	0.23 195	0.17 110	0.12 116	0.36 198	0.24 175	0.38 205	0.23 129	0.40 188	0.38 229	0.16 100	1.09 181	1.11 271	0.47 230	0.27 147	0.71 202	0.37 183	1.49 259	1.46 233	0.12 113	0.17 152	0.39 226	0.32 180	2.18 334	0.88 263

CFNet	0.29 95	0.23 163	0.19 149	0.25 194	0.22 189	0.19 126	0.15 159	0.30 132	0.17 115	0.28 111	0.23 129	0.37 172	0.19 123	0.22 141	1.38 206	0.25 23	0.26 102	0.21 100	0.27 80	0.19 88	0.31 79	0.45 78	0.12 113	0.17 152	0.28 157	0.24 121	0.37 132	0.31 156

gcap_with_dpt	0.50 197	0.41 278	0.17 125	0.38 251	0.20 164	0.25 173	0.12 116	0.38 209	0.20 143	0.37 193	0.24 134	0.59 245	0.34 206	0.22 141	1.05 174	0.80 233	1.05 300	0.74 315	0.84 218	0.39 197	1.41 247	1.30 207	0.14 146	0.17 152	0.30 172	0.28 149	0.50 197	0.61 235

GCAP-BAT	0.50 197	0.41 278	0.17 125	0.38 251	0.20 164	0.25 173	0.12 116	0.38 209	0.20 143	0.37 193	0.24 134	0.59 245	0.34 206	0.22 141	1.05 174	0.80 233	1.05 300	0.74 315	0.84 218	0.39 197	1.41 247	1.30 207	0.14 146	0.17 152	0.30 172	0.28 149	0.50 197	0.61 235

sCroCo_RVC	0.46 178	0.20 112	0.16 114	0.15 107	0.16 117	0.20 134	0.12 116	0.32 155	0.32 227	0.35 171	0.24 134	0.43 201	0.45 250	0.15 90	0.83 126	1.10 270	0.47 230	0.40 244	0.67 196	0.43 212	1.55 275	1.85 280	0.14 146	0.22 209	0.30 172	0.30 169	0.49 191	0.32 162

psm_up	0.35 130	0.26 208	0.27 226	0.28 215	0.25 205	0.27 183	0.18 178	0.35 181	0.32 227	0.29 118	0.24 134	0.30 136	0.25 157	0.50 274	0.93 153	0.34 65	0.34 160	0.31 183	0.62 184	0.36 177	0.43 111	0.50 84	0.16 174	0.27 232	0.33 190	0.34 186	0.39 142	0.34 172

PS-NSSS	0.43 167	0.38 271	0.25 214	0.42 261	0.30 231	0.35 228	0.32 220	0.34 170	0.20 143	0.36 186	0.24 134	0.74 265	0.24 150	0.40 253	1.98 231	0.34 65	0.33 156	0.23 120	0.55 165	0.20 95	0.41 106	0.57 93	0.52 295	0.20 189	0.31 183	0.31 172	0.87 271	0.37 187

iResNet_ROB	0.34 119	0.23 163	0.20 163	0.22 176	0.19 157	0.21 140	0.16 165	0.49 266	0.18 124	0.36 186	0.24 134	0.27 109	0.29 178	0.22 141	1.33 200	0.45 129	0.30 138	0.24 130	0.64 190	0.18 81	0.68 168	0.55 89	0.14 146	0.21 201	0.26 136	0.25 138	0.49 191	0.30 148

DF	0.79 248	0.26 208	0.22 188	0.27 206	0.16 117	0.37 236	0.11 105	0.39 218	0.25 183	0.34 162	0.25 140	0.52 234	0.35 214	0.24 159	0.83 126	1.67 314	0.44 215	0.40 244	7.07 327	0.49 236	1.48 256	1.80 276	0.21 216	0.27 232	0.58 272	1.23 306	0.53 208	0.57 230

WQFJA1++	7.36 351	0.21 124	0.14 99	53.04 369	0.18 146	47.82 370	48.18 369	0.29 124	0.19 132	1.00 330	0.25 140	3.15 328	13.25 353	0.21 138	0.66 66	0.77 225	0.41 195	0.28 159	8.06 334	3.85 351	1.57 277	1.20 192	0.13 132	0.14 116	0.26 136	12.71 362	0.41 150	0.42 201

G2L-Stereo	0.34 119	0.22 141	0.16 114	0.18 141	0.22 189	0.16 100	0.14 147	0.27 109	0.16 98	0.30 125	0.25 140	0.26 103	0.22 138	0.30 200	2.53 253	0.31 48	0.27 108	0.20 91	0.33 97	0.18 81	0.40 102	0.54 87	0.16 174	0.15 125	0.24 120	0.26 143	0.41 150	0.24 116

HH	0.60 217	0.18 85	0.35 257	0.23 179	0.21 174	0.28 188	0.24 193	0.42 235	0.26 192	0.74 305	0.25 140	0.46 218	0.36 217	0.24 159	0.81 109	1.44 298	0.38 178	0.37 223	1.21 258	0.64 268	2.13 317	1.97 295	0.27 241	0.20 189	0.59 276	0.41 215	0.83 268	0.63 239

HanStereo	0.60 217	0.18 85	0.35 257	0.23 179	0.21 174	0.28 188	0.24 193	0.42 235	0.26 192	0.74 305	0.25 140	0.46 218	0.36 217	0.24 159	0.81 109	1.44 298	0.38 178	0.37 223	1.21 258	0.64 268	2.13 317	1.97 295	0.27 241	0.20 189	0.59 276	0.41 215	0.83 268	0.63 239

LoS_RVC	0.37 140	0.25 190	0.20 163	0.10 57	0.17 137	0.13 69	0.09 86	0.24 99	0.25 183	0.38 205	0.25 140	0.36 167	0.34 206	0.22 141	0.81 109	0.78 227	0.41 195	0.42 250	0.56 166	0.27 138	0.97 194	1.33 212	0.14 146	0.15 125	0.28 157	0.22 101	0.25 88	0.29 142

tt_ll	0.37 140	0.25 190	0.20 163	0.10 57	0.17 137	0.13 69	0.09 86	0.24 99	0.25 183	0.38 205	0.25 140	0.36 167	0.34 206	0.22 141	0.81 109	0.78 227	0.41 195	0.42 250	0.56 166	0.27 138	0.97 194	1.33 212	0.14 146	0.15 125	0.28 157	0.22 101	0.25 88	0.29 142

IER	0.35 130	0.19 97	0.16 114	0.17 131	0.16 117	0.17 110	0.12 116	0.23 91	0.14 83	0.28 111	0.25 140	0.31 143	0.14 83	0.23 152	3.85 286	0.29 39	0.25 95	0.20 91	0.24 62	0.20 95	0.28 70	0.21 46	0.18 194	0.14 116	0.19 97	0.24 121	0.38 138	0.25 122

GLC_STEREO	0.31 106	0.23 163	0.24 201	0.20 158	0.20 164	0.18 119	0.14 147	0.38 209	0.16 98	0.34 162	0.25 140	0.29 124	0.16 94	0.17 106	0.68 76	0.52 164	0.37 173	0.27 147	0.42 123	0.37 183	0.90 188	0.42 72	0.13 132	0.15 125	0.24 120	0.18 88	0.48 189	0.25 122

TANstereo	0.43 167	0.22 141	0.18 136	0.21 166	0.21 174	0.22 152	0.11 105	0.27 109	0.22 160	0.32 151	0.25 140	0.25 96	0.25 157	0.24 159	1.37 204	0.81 237	0.43 210	0.41 247	0.67 196	0.39 197	1.08 205	1.16 186	0.48 292	0.16 141	0.17 80	0.23 109	0.99 285	0.24 116

XX-TBD	0.43 167	0.22 141	0.18 136	0.21 166	0.21 174	0.22 152	0.11 105	0.27 109	0.22 160	0.32 151	0.25 140	0.25 96	0.25 157	0.24 159	1.37 204	0.81 237	0.43 210	0.41 247	0.67 196	0.39 197	1.08 205	1.16 186	0.48 292	0.16 141	0.17 80	0.23 109	0.99 285	0.24 116

PMTNet	0.42 164	0.24 178	0.21 179	0.18 141	0.17 137	0.14 81	0.32 220	0.31 142	0.24 175	0.37 193	0.25 140	0.38 175	0.38 229	0.17 106	1.19 194	1.08 266	0.45 219	0.27 147	0.56 166	0.43 212	1.15 215	1.08 171	0.13 132	0.14 116	0.40 230	0.26 143	0.32 101	0.37 187

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 113	0.26 208	0.24 201	0.23 179	0.29 226	0.21 140	0.35 233	0.28 118	0.52 273	0.37 193	0.25 140	0.35 165	0.17 103	0.29 194	1.32 199	0.32 56	0.25 95	0.21 100	0.35 105	0.23 125	0.29 73	0.62 107	0.16 174	0.18 167	0.23 113	0.42 218	0.32 101	0.32 162
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.32 112	0.24 178	0.17 125	0.19 148	0.21 174	0.23 156	0.27 206	0.21 84	0.21 154	0.36 186	0.25 140	0.24 88	0.16 94	0.19 128	1.86 226	0.35 70	0.29 128	0.22 108	0.42 123	0.22 121	0.28 70	0.56 90	0.14 146	0.16 141	0.23 113	0.23 109	0.40 148	0.24 116

sAnonymous2	0.38 145	0.21 124	0.17 125	0.16 117	0.16 117	0.21 140	0.15 159	0.38 209	0.26 192	0.28 111	0.26 154	0.30 136	0.32 197	0.16 100	0.67 71	0.61 188	0.40 189	0.36 216	0.81 211	0.39 197	1.05 202	1.29 205	0.14 146	0.19 179	0.29 163	0.35 190	0.33 106	0.35 182

CroCo_RVC	0.38 145	0.21 124	0.17 125	0.16 117	0.16 117	0.21 140	0.15 159	0.38 209	0.26 192	0.28 111	0.26 154	0.30 136	0.32 197	0.16 100	0.67 71	0.61 188	0.40 189	0.36 216	0.81 211	0.39 197	1.05 202	1.29 205	0.14 146	0.19 179	0.29 163	0.35 190	0.33 106	0.35 182

FADNet-RVC	0.38 145	0.25 190	0.26 219	0.27 206	0.26 213	0.21 140	0.42 251	0.33 164	0.24 175	0.34 162	0.26 154	0.42 198	0.28 175	0.27 178	0.95 158	0.42 106	0.39 183	0.27 147	0.73 204	0.41 205	0.63 163	0.86 141	0.21 216	0.27 232	0.34 193	0.33 182	0.33 106	0.42 201

PA-Net	0.52 203	0.36 257	0.36 260	0.25 194	0.37 265	0.26 178	0.32 220	0.33 164	0.36 240	0.30 125	0.26 154	0.30 136	0.31 188	0.47 266	2.30 244	0.51 159	0.24 87	0.28 159	0.30 85	0.29 147	0.34 88	0.90 144	0.60 301	0.26 228	0.32 188	0.72 271	0.32 101	2.29 313
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex_refinement	0.40 160	0.25 190	0.18 136	0.19 148	0.21 174	0.20 134	0.14 147	0.27 109	0.26 192	0.27 105	0.27 158	0.28 114	0.14 83	0.25 167	3.44 279	0.47 139	0.28 119	0.21 100	0.62 184	0.19 88	0.56 147	0.54 87	0.15 165	0.17 152	0.26 136	0.25 138	0.42 162	0.33 167

CAS	0.34 119	0.20 112	0.13 82	0.15 107	0.15 105	0.13 69	0.15 159	0.23 91	0.23 170	0.37 193	0.27 158	0.28 114	0.30 186	0.53 277	0.74 89	0.69 206	0.38 178	0.37 223	0.35 105	0.36 177	0.72 176	1.09 172	0.11 101	0.13 103	0.24 120	0.25 138	0.28 98	0.34 172

SACVNet	0.38 145	0.30 235	0.26 219	0.28 215	0.29 226	0.26 178	0.34 232	0.37 207	0.29 211	0.35 171	0.27 158	0.29 124	0.25 157	0.38 243	0.59 51	0.43 114	0.36 169	0.29 167	0.56 166	0.29 147	0.68 168	1.21 196	0.19 203	0.25 226	0.37 217	0.35 190	0.45 179	0.38 192

GEStereo_RVC	0.47 187	0.27 217	0.34 253	0.27 206	0.26 213	0.31 202	0.53 267	0.41 225	0.24 175	0.35 171	0.27 158	0.40 188	0.24 150	0.30 200	0.81 109	0.74 221	0.49 240	0.37 223	0.91 225	0.38 191	0.90 188	1.80 276	0.21 216	0.34 251	0.31 183	0.30 169	0.51 201	0.48 215

Anonymous3	0.57 214	0.29 230	0.22 188	0.21 166	0.25 205	0.27 183	0.22 190	0.51 272	0.35 236	0.37 193	0.27 158	0.76 268	0.54 255	0.47 266	1.18 190	1.93 324	0.51 245	0.47 263	0.94 230	0.58 253	1.27 235	1.69 265	0.19 203	0.21 201	0.36 209	0.39 206	0.54 211	0.37 187

CREStereo	0.38 145	0.22 141	0.20 163	0.17 131	0.16 117	0.15 89	0.08 76	0.36 198	0.24 175	0.36 186	0.27 158	0.39 180	0.39 234	0.16 100	0.92 152	0.97 254	0.46 225	0.27 147	0.43 129	0.52 242	1.15 215	1.04 166	0.13 132	0.16 141	0.25 129	0.24 121	0.37 132	0.31 156
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
DSFCA	0.33 113	0.25 190	0.21 179	0.20 158	0.26 213	0.22 152	0.27 206	0.23 91	0.21 154	0.22 81	0.27 158	0.25 96	0.15 90	0.14 79	1.43 209	0.64 196	0.28 119	0.27 147	0.31 91	0.21 111	0.39 100	0.52 86	0.18 194	0.19 179	0.28 157	0.28 149	0.54 211	0.45 208

STTStereo	0.37 140	0.28 227	0.28 231	0.24 188	0.27 223	0.22 152	0.33 227	0.25 108	0.36 240	0.29 118	0.27 158	0.33 155	0.20 132	0.27 178	2.32 247	0.31 48	0.26 102	0.25 137	0.30 85	0.20 95	0.34 88	0.66 114	0.31 262	0.18 167	0.25 129	0.31 172	0.35 118	0.41 198

GANetREF_RVC	0.50 197	0.40 274	0.38 266	0.38 251	0.35 258	0.35 228	0.32 220	0.51 272	0.42 253	0.48 236	0.27 158	0.71 262	0.44 246	0.29 194	1.10 186	0.45 129	1.07 303	0.33 193	0.62 184	0.36 177	0.86 186	0.64 111	0.30 256	0.39 268	0.44 243	0.40 214	0.64 240	0.50 221
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.39 153	0.36 257	0.26 219	0.29 221	0.31 235	0.26 178	0.19 185	0.30 132	0.23 170	0.35 171	0.27 158	0.45 211	0.25 157	0.34 224	0.82 122	0.45 129	0.30 138	0.25 137	0.96 233	0.23 125	0.69 170	0.75 125	0.45 285	0.21 201	0.35 200	0.31 172	0.35 118	0.45 208

PDISCO_ROB	0.30 99	0.23 163	0.20 163	0.22 176	0.20 164	0.17 110	0.18 178	0.24 99	0.19 132	0.29 118	0.27 158	0.23 85	0.18 112	0.17 106	0.71 85	0.45 129	0.27 108	0.33 193	0.39 115	0.25 133	0.47 122	0.62 107	0.13 132	0.18 167	0.31 183	0.29 161	0.54 211	0.29 142

MyStereo04	0.43 167	0.28 227	0.26 219	0.23 179	0.24 202	0.18 119	0.14 147	0.38 209	0.28 208	0.59 261	0.28 169	0.39 180	0.18 112	0.36 233	1.03 169	0.61 188	0.35 167	0.27 147	1.20 256	0.43 212	1.04 199	0.77 130	0.38 272	0.26 228	0.37 217	0.39 206	0.55 215	0.30 148

UDGNet	0.39 153	0.29 230	0.21 179	0.55 280	0.44 278	0.50 270	0.42 251	0.31 142	0.20 143	0.27 105	0.28 169	0.28 114	0.12 74	0.70 297	0.66 66	0.44 118	0.29 128	0.25 137	0.60 181	0.24 131	0.61 159	0.98 155	0.39 275	0.15 125	0.34 193	0.27 146	0.42 162	0.29 142

GES	0.54 207	0.23 163	0.19 149	0.21 166	0.22 189	0.26 178	0.18 178	0.34 170	0.31 222	0.36 186	0.28 169	0.30 136	0.22 138	0.22 141	2.69 258	0.58 178	0.37 173	0.28 159	1.14 250	0.32 163	1.08 205	0.88 142	0.18 194	0.24 221	0.26 136	0.23 109	0.58 226	2.34 314

FSD		0.32 241	0.31 244	0.32 232	0.31 235	0.30 198	0.35 233	0.41 225	0.27 202	0.37 193	0.29 172			0.34 224	1.10 186	0.97 254			0.58 178	0.50 238				0.34 251	0.37 217	0.32 180	0.37 132	0.38 192

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 95	0.16 70	0.16 114	0.15 107	0.13 88	0.14 81	0.08 76	0.29 124	0.23 170	0.28 111	0.29 172	0.26 103	0.17 103	0.17 106	0.79 104	0.54 169	0.27 108	0.24 130	0.32 94	0.20 95	0.42 109	1.19 191	0.10 83	0.13 103	0.23 113	0.33 182	0.21 74	0.28 138

CFNet_pseudo	0.47 187	0.23 163	0.23 195	0.27 206	0.25 205	0.23 156	0.17 172	0.31 142	0.19 132	0.37 193	0.29 172	0.38 175	0.27 168	0.23 152	4.35 292	0.44 118	0.28 119	0.23 120	1.00 234	0.19 88	0.46 115	0.59 99	0.40 278	0.18 167	0.27 146	0.28 149	0.36 128	0.35 182

CFNet_RVC	0.35 130	0.26 208	0.23 195	0.25 194	0.24 202	0.24 164	0.16 165	0.27 109	0.19 132	0.30 125	0.29 172	0.31 143	0.17 103	0.33 219	0.75 96	0.46 136	0.51 245	0.24 130	0.81 211	0.21 111	0.58 153	0.70 117	0.18 194	0.34 251	0.30 172	0.31 172	0.42 162	0.34 172

iResNetv2_ROB	0.46 178	0.24 178	0.17 125	0.27 206	0.21 174	0.23 156	0.14 147	0.49 266	0.19 132	0.37 193	0.29 172	0.37 172	0.27 168	0.26 172	3.28 277	0.42 106	0.28 119	0.22 108	0.85 222	0.23 125	1.22 225	0.59 99	0.16 174	0.26 228	0.27 146	0.24 121	0.57 221	0.28 138

AACVNet	0.31 106	0.26 208	0.21 179	0.27 206	0.28 224	0.25 173	0.18 178	0.30 132	0.20 143	0.31 139	0.30 177	0.29 124	0.18 112	0.36 233	0.62 58	0.43 114	0.31 143	0.26 143	0.37 110	0.25 133	0.42 109	0.62 107	0.20 211	0.20 189	0.29 163	0.31 172	0.42 162	0.37 187

HSM	0.39 153	0.24 178	0.23 195	0.26 204	0.25 205	0.20 134	0.18 178	0.41 225	0.20 143	0.32 151	0.30 177	0.39 180	0.24 150	0.22 141	2.57 255	0.39 91	0.33 156	0.22 108	0.49 143	0.30 154	0.70 172	0.47 81	0.14 146	0.20 189	0.29 163	0.31 172	0.44 174	0.33 167

CIPLG	0.34 119	0.19 97	0.19 149	0.16 117	0.16 117	0.16 100	0.24 193	0.32 155	0.26 192	0.30 125	0.31 179	0.31 143	0.16 94	0.38 243	0.86 140	0.40 98	0.34 160	0.20 91	0.50 149	0.20 95	0.49 125	1.39 222	0.11 101	0.15 125	0.53 260	0.17 72	0.57 221	0.20 92

ICVP	0.44 173	0.24 178	0.30 236	0.25 194	0.23 195	0.26 178	0.18 178	0.31 142	0.25 183	0.37 193	0.31 179	0.33 155	0.29 178	0.25 167	0.64 62	0.61 188	0.50 241	0.78 323	0.59 180	0.44 225	0.99 198	1.82 278	0.33 268	0.24 221	0.30 172	0.35 190	0.37 132	0.34 172
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.39 153	0.27 217	0.20 163	0.24 188	0.26 213	0.27 183	0.24 193	0.31 142	0.22 160	0.26 101	0.31 179	0.29 124	0.17 103	0.27 178	1.75 219	0.50 153	0.45 219	0.35 211	0.66 194	0.32 163	0.51 134	0.97 154	0.16 174	0.25 226	0.28 157	0.24 121	0.44 174	0.30 148

HGLStereo	0.30 99	0.23 163	0.19 149	0.18 141	0.23 195	0.18 119	0.13 137	0.23 91	0.16 98	0.31 139	0.31 179	0.21 77	0.14 83	0.22 141	1.81 222	0.35 70	0.37 173	0.24 130	0.29 83	0.20 95	0.41 106	0.39 70	0.14 146	0.16 141	0.23 113	0.23 109	0.32 101	0.22 104

FADNet-RVC-Resample	0.45 175	0.30 235	0.59 303	0.28 215	0.45 280	0.21 140	0.24 193	0.39 218	0.32 227	0.44 225	0.31 179	0.43 201	0.44 246	0.43 259	1.18 190	0.51 159	0.37 173	0.43 253	0.60 181	0.64 268	0.49 125	1.02 163	0.30 256	0.37 261	0.31 183	0.39 206	0.33 106	0.41 198

stereogan	0.43 167	0.33 247	0.30 236	0.33 235	0.37 265	0.35 228	0.30 214	0.35 181	0.32 227	0.30 125	0.31 179	0.46 218	0.30 186	0.27 178	1.62 214	0.41 105	0.30 138	0.25 137	0.44 133	0.29 147	0.37 96	1.61 259	0.23 226	0.24 221	0.29 163	0.31 172	0.57 221	0.39 195

ADCRef	1.02 271	0.34 251	0.38 266	0.23 179	0.35 258	0.32 209	0.40 248	0.36 198	0.86 300	0.39 210	0.31 179	0.39 180	0.25 157	0.28 186	9.75 348	0.63 195	0.33 156	0.32 187	0.81 211	0.56 247	0.47 122	0.72 121	0.47 289	0.34 251	1.00 308	1.09 298	0.99 285	5.10 347

LG-Stereo	0.13 24	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.06 22	0.21 140	0.03 5	0.09 40	0.08 31	0.09 43	0.32 186	0.16 51	0.05 8	0.06 18	0.67 71	0.31 48	0.11 19	0.09 19	0.18 47	0.08 20	0.14 20	0.12 17	0.03 1	0.04 3	0.08 7	0.12 47	0.11 10	0.07 12

IPLGR_C	0.34 119	0.19 97	0.19 149	0.16 117	0.16 117	0.16 100	0.25 202	0.32 155	0.26 192	0.30 125	0.32 186	0.30 136	0.17 103	0.37 237	0.79 104	0.40 98	0.33 156	0.20 91	0.51 152	0.19 88	0.49 125	1.39 222	0.12 113	0.15 125	0.50 256	0.17 72	0.58 226	0.20 92

AF-Net	0.38 145	0.25 190	0.25 214	0.25 194	0.30 231	0.28 188	0.41 249	0.36 198	0.30 216	0.25 98	0.32 186	0.39 180	0.21 133	0.23 152	2.08 237	0.31 48	0.23 78	0.22 108	0.39 115	0.22 121	0.53 141	0.78 131	0.21 216	0.19 179	0.26 136	0.27 146	0.42 162	0.33 167

Nwc_Net	0.38 145	0.25 190	0.25 214	0.25 194	0.30 231	0.28 188	0.41 249	0.36 198	0.30 216	0.25 98	0.32 186	0.39 180	0.21 133	0.23 152	2.08 237	0.31 48	0.23 78	0.22 108	0.39 115	0.22 121	0.53 141	0.78 131	0.21 216	0.19 179	0.26 136	0.27 146	0.42 162	0.33 167

DeepPrunerF	0.79 248	0.36 257	0.20 163	0.53 275	1.05 320	0.38 241	0.52 264	0.32 155	0.92 306	0.23 83	0.32 186	0.23 85	0.17 103	0.26 172	5.65 309	0.50 153	0.28 119	0.24 130	0.50 149	0.25 133	0.40 102	0.47 81	0.21 216	0.19 179	5.96 355	0.50 244	0.47 186	0.30 148

CC-Net-ROB	0.62 223	0.60 301	0.40 270	0.81 301	0.59 295	0.75 299	0.57 269	0.43 242	0.31 222	0.47 233	0.32 186	1.38 294	0.73 274	0.62 292	0.60 53	0.33 57	0.42 204	0.32 187	2.70 299	0.28 143	0.50 131	0.61 105	0.98 319	0.28 237	0.39 226	0.37 201	0.39 142	0.54 227

MSMDNet	0.63 227	0.24 178	0.22 188	0.19 148	0.20 164	0.38 241	0.17 172	0.43 242	0.24 175	0.60 265	0.33 192	0.40 188	1.53 298	0.50 274	0.85 137	1.50 303	0.42 204	0.35 211	1.26 264	0.67 276	1.90 303	2.18 317	0.17 183	0.18 167	0.58 272	0.53 248	0.39 142	0.58 231

NVstereo2D	0.63 227	0.25 190	0.20 163	0.28 215	0.25 205	0.34 223	0.35 233	0.30 132	0.22 160	0.39 210	0.33 192	0.26 103	0.16 94	0.42 258	9.29 344	0.43 114	0.32 148	0.27 147	0.35 105	0.20 95	0.35 93	0.44 74	0.30 256	0.21 201	0.31 183	0.23 109	0.27 95	0.25 122

NCCL2	0.55 211	0.35 252	0.31 244	0.30 223	0.40 271	0.25 173	0.24 193	0.35 181	0.31 222	0.41 218	0.33 192	0.35 165	0.24 150	0.53 277	4.10 288	0.47 139	0.40 189	0.31 183	0.39 115	0.31 161	0.70 172	0.99 157	0.41 280	0.32 248	0.45 245	0.45 231	0.75 261	0.51 223

LGtest1	0.21 62	0.15 63	0.12 69	0.10 57	0.14 93	0.35 228	0.05 39	0.14 60	0.13 75	0.12 58	0.34 195	0.16 51	0.13 80	0.10 52	0.74 89	0.48 145	0.23 78	0.23 120	0.25 64	0.20 95	0.29 73	0.44 74	0.08 63	0.10 69	0.14 57	0.12 47	0.18 57	0.15 65

CES	0.41 162	0.19 97	0.16 114	0.14 99	0.18 146	0.16 100	0.10 98	0.54 279	0.25 183	0.30 125	0.34 195	0.40 188	0.38 229	0.47 266	1.33 200	0.79 229	0.52 250	0.48 268	0.33 97	0.42 210	1.04 199	1.15 185	0.14 146	0.13 103	0.26 136	0.22 101	0.28 98	0.34 172

FADNet	0.39 153	0.27 217	0.23 195	0.29 221	0.26 213	0.25 173	0.39 247	0.36 198	0.24 175	0.35 171	0.34 195	0.36 167	0.27 168	0.27 178	0.93 153	0.39 91	0.31 143	0.34 205	0.68 199	0.43 212	0.60 156	0.90 144	0.19 203	0.22 209	0.38 222	0.42 218	0.37 132	0.44 204

RTS	0.80 250	0.32 241	0.28 231	0.30 223	0.33 243	0.44 262	0.59 275	0.41 225	0.46 259	0.43 221	0.34 195	0.51 231	0.34 206	0.30 200	7.29 328	0.70 214	0.55 258	0.36 216	1.02 236	0.45 229	0.93 191	1.01 161	0.25 233	0.37 261	0.54 263	1.72 323	0.58 226	0.79 247

RTSA	0.80 250	0.32 241	0.28 231	0.30 223	0.33 243	0.44 262	0.59 275	0.41 225	0.46 259	0.43 221	0.34 195	0.51 231	0.34 206	0.30 200	7.29 328	0.70 214	0.55 258	0.36 216	1.02 236	0.45 229	0.93 191	1.01 161	0.25 233	0.37 261	0.54 263	1.72 323	0.58 226	0.79 247

DLCB_ROB	0.33 113	0.25 190	0.24 201	0.22 176	0.23 195	0.20 134	0.19 185	0.27 109	0.22 160	0.31 139	0.34 195	0.34 161	0.25 157	0.33 219	0.84 128	0.33 57	0.30 138	0.28 159	0.30 85	0.21 111	0.52 139	0.72 121	0.20 211	0.21 201	0.47 249	0.36 197	0.38 138	0.46 210

cross-raft	0.56 213	0.25 190	0.22 188	0.21 166	0.20 164	0.39 248	0.15 159	0.44 247	0.26 192	0.48 236	0.35 201	0.43 201	0.31 188	0.24 159	0.86 140	1.35 289	0.41 195	0.34 205	1.31 276	0.78 287	1.98 310	1.89 284	0.16 174	0.18 167	0.47 249	0.46 234	0.42 162	0.68 244

FCDSN-DC	0.84 258	0.37 263	0.67 308	0.40 259	0.40 271	0.35 228	0.89 298	0.39 218	0.31 222	0.46 230	0.35 201	0.44 205	0.31 188	0.38 243	8.90 337	0.84 244	0.47 230	0.48 268	0.73 204	0.38 191	1.12 210	1.58 254	0.30 256	0.57 303	0.37 217	0.42 218	0.42 162	0.37 187
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RP	0.45 175	0.29 230	0.33 249	0.30 223	0.31 235	0.28 188	0.35 233	0.34 170	0.33 233	0.23 83	0.36 203	0.36 167	0.26 166	0.24 159	3.81 284	0.31 48	0.28 119	0.22 108	0.33 97	0.23 125	0.26 66	0.85 140	0.19 203	0.22 209	0.29 163	0.29 161	0.52 204	0.36 186

NCC-stereo	0.47 187	0.33 247	0.30 236	0.31 229	0.33 243	0.31 202	0.38 242	0.41 225	0.40 246	0.24 90	0.38 204	0.39 180	0.36 217	0.28 186	3.13 271	0.36 77	0.29 128	0.32 187	0.42 123	0.43 212	0.44 112	0.84 138	0.28 247	0.23 214	0.36 209	0.44 229	0.45 179	0.44 204

Abc-Net	0.47 187	0.33 247	0.30 236	0.31 229	0.33 243	0.31 202	0.38 242	0.41 225	0.40 246	0.24 90	0.38 204	0.39 180	0.36 217	0.28 186	3.13 271	0.36 77	0.29 128	0.32 187	0.42 123	0.43 212	0.44 112	0.84 138	0.28 247	0.23 214	0.36 209	0.44 229	0.45 179	0.44 204
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	0.35 130	0.23 163	0.17 125	0.20 158	0.14 93	0.21 140	0.17 172	0.22 86	0.16 98	0.38 205	0.39 206	0.26 103	0.23 145	0.17 106	1.84 225	0.49 147	0.27 108	0.21 100	0.66 194	0.34 172	0.46 115	0.83 137	0.15 165	0.14 116	0.26 136	0.19 93	0.45 179	0.25 122

DeepPruner_ROB	0.52 203	0.25 190	0.25 214	0.25 194	0.26 213	0.23 156	0.65 286	0.32 155	0.25 183	0.37 193	0.39 206	0.29 124	0.25 157	0.31 210	3.43 278	0.72 218	0.34 160	0.29 167	0.49 143	0.23 125	1.30 239	1.20 192	0.23 226	0.23 214	0.29 163	0.42 218	0.46 184	0.29 142

pcwnet_v2	0.69 234	0.27 217	0.31 244	0.31 229	0.33 243	0.29 196	0.24 193	0.34 170	0.25 183	0.50 239	0.40 208	1.66 307	0.40 236	0.31 210	5.73 312	0.60 184	0.36 169	0.30 173	1.08 243	0.23 125	0.82 183	0.90 144	0.57 298	0.22 209	0.35 200	0.36 197	0.51 201	0.87 261

DN-CSS_ROB	0.35 130	0.22 141	0.24 201	0.23 179	0.26 213	0.15 89	0.12 116	0.42 235	0.19 132	0.39 210	0.41 209	0.34 161	0.26 166	0.32 215	0.67 71	0.42 106	0.30 138	0.23 120	0.92 228	0.21 111	0.80 181	0.68 115	0.15 165	0.27 232	0.24 120	0.22 101	0.41 150	0.30 148

AnonymousM	0.60 217	0.18 85	0.13 82	0.13 87	0.11 68	0.31 202	0.07 69	0.35 181	0.23 170	0.31 139	0.42 210	0.28 114	0.31 188	0.37 237	1.34 203	0.89 250	0.44 215	0.33 193	0.42 123	0.57 249	0.97 194	1.20 192	0.17 183	0.34 251	0.16 74	0.82 278	2.20 336	3.23 331

DN	1.81 308	0.20 112	0.20 163	0.38 251	0.18 146	19.32 362	0.17 172	0.38 209	0.27 202	0.58 256	0.43 211	14.61 355	0.32 197	0.33 219	1.18 190	1.12 272	0.44 215	0.34 205	1.15 252	0.50 238	1.45 252	1.54 251	0.18 194	0.18 167	0.72 286	1.09 298	0.57 221	1.16 284

ACRE	0.35 130	0.19 97	0.18 136	0.16 117	0.16 117	0.16 100	0.24 193	0.32 155	0.25 183	0.30 125	0.43 211	0.31 143	0.17 103	0.38 243	0.81 109	0.40 98	0.34 160	0.20 91	0.51 152	0.20 95	0.50 131	1.39 222	0.12 113	0.15 125	0.51 258	0.17 72	0.57 221	0.20 92

XPNet_ROB	0.48 194	0.40 274	0.29 234	0.27 206	0.32 239	0.31 202	0.28 210	0.27 109	0.32 227	0.32 151	0.43 211	1.12 284	0.24 150	0.32 215	1.68 216	0.51 159	0.66 277	0.29 167	0.41 121	0.33 166	0.69 170	1.26 201	0.26 237	0.26 228	0.30 172	0.35 190	0.75 261	0.44 204

PWCDC_ROB	0.55 211	0.18 85	0.19 149	0.17 131	0.26 213	0.16 100	0.19 185	0.22 86	0.54 277	0.16 70	0.43 211	0.25 96	1.12 287	0.45 261	5.47 306	0.50 153	0.31 143	0.28 159	0.36 108	0.26 137	0.60 156	1.14 184	0.25 233	0.28 237	0.18 87	0.29 161	0.26 93	0.32 162

LoS	0.46 178	0.23 163	0.17 125	0.19 148	0.19 157	0.19 126	0.12 116	0.77 301	0.26 192	0.50 239	0.45 215	0.53 235	0.47 252	0.23 152	1.06 178	0.85 245	0.56 265	0.43 253	0.62 184	0.41 205	1.28 237	1.41 226	0.15 165	0.16 141	0.35 200	0.28 149	0.33 106	0.35 182
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DDUNet	0.75 242	0.91 309	0.42 278	1.24 312	1.03 318	1.19 310	1.16 311	0.35 181	0.35 236	0.37 193	0.45 215	0.64 255	0.32 197	1.77 320	2.89 261	0.44 118	0.71 283	0.48 268	0.87 223	0.59 255	0.53 141	0.64 111	0.85 316	0.28 237	0.34 193	0.34 186	0.61 235	0.39 195

RGC	0.51 201	0.36 257	0.46 283	0.35 243	0.36 263	0.40 251	0.30 214	0.37 207	0.39 243	0.32 151	0.45 215	0.40 188	0.42 243	0.35 230	2.99 266	0.36 77	0.32 148	0.28 159	0.47 135	0.33 166	0.61 159	1.00 159	0.24 230	0.28 237	0.38 222	0.46 234	0.52 204	0.53 226

SQANet	1.31 290	1.35 319	0.53 291	3.10 333	1.03 318	1.89 318	1.49 317	0.50 271	0.40 246	0.51 241	0.46 218	1.19 286	0.55 257	1.57 317	2.53 253	0.49 147	1.24 312	0.37 223	6.38 322	0.61 259	1.71 289	1.74 271	2.52 333	0.37 261	0.46 248	0.57 253	0.66 243	1.26 290

RainbowNet	1.44 297	1.50 323	0.85 316	2.41 330	1.41 331	1.97 321	2.14 326	0.65 291	0.57 279	0.74 305	0.46 218	1.61 303	1.05 283	2.78 337	1.90 229	1.30 282	1.21 310	0.51 281	3.15 307	1.74 340	1.75 293	1.97 295	3.07 339	0.61 311	0.65 281	0.69 267	0.88 273	1.43 297

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 256	0.54 296	0.35 257	0.63 293	0.46 281	0.56 281	1.02 303	0.65 291	0.60 282	0.57 253	0.47 220	0.82 276	1.21 290	1.11 312	2.25 242	0.60 184	0.36 169	0.33 193	1.25 262	0.40 203	1.94 308	1.62 260	0.47 289	0.39 268	0.76 291	0.81 276	0.75 261	1.49 301

RTSC	0.65 231	0.25 190	0.27 226	0.24 188	0.26 213	0.28 188	0.42 251	0.35 181	0.33 233	0.43 221	0.47 220	0.30 136	0.27 168	0.29 194	7.17 327	0.50 153	0.48 236	0.30 173	0.75 206	0.33 166	0.78 180	0.93 149	0.17 183	0.30 245	0.28 157	0.31 172	0.49 191	0.59 233

ADCL	1.10 276	0.44 285	0.36 260	0.33 235	0.33 243	0.38 241	0.47 258	0.38 209	1.23 325	0.60 265	0.47 220	0.43 201	0.27 168	0.32 215	7.84 334	0.57 177	0.38 178	0.55 292	0.68 199	0.69 277	0.65 165	0.81 136	0.29 255	0.36 259	1.73 332	1.85 328	1.77 322	5.47 349

FINET	0.28 91	0.21 124	0.21 179	0.21 166	0.17 137	0.17 110	0.18 178	0.23 91	0.19 132	0.23 83	0.48 223	0.28 114	0.17 103	0.17 106	0.57 45	0.33 57	0.25 95	0.18 79	0.38 114	0.17 74	0.30 77	0.22 50	0.15 165	0.17 152	0.42 234	0.96 291	0.27 95	0.21 101

ADCP+	0.99 268	0.33 247	0.34 253	0.25 194	0.34 253	0.35 228	0.49 262	0.31 142	0.66 288	0.59 261	0.48 223	0.75 266	0.18 112	0.30 200	9.27 343	0.47 139	0.27 108	0.27 147	0.78 209	0.80 290	0.51 134	0.72 121	0.18 194	0.18 167	0.69 284	2.01 330	1.44 308	3.81 339

Ntro	1.62 304	3.84 349	0.69 309	2.63 331	1.29 325	2.25 334	2.87 337	0.61 288	0.56 278	0.62 274	0.50 225	1.32 292	0.66 268	2.02 326	3.24 274	0.47 139	1.35 317	0.42 250	6.77 323	0.64 268	2.20 323	2.08 306	3.05 338	0.55 297	0.60 278	0.69 267	0.73 258	1.16 284

FADNet_RVC	0.85 259	0.35 252	1.01 325	0.44 268	0.63 301	0.27 183	0.63 280	0.43 242	0.46 259	0.48 236	0.50 225	0.65 256	0.54 255	0.58 287	3.52 280	0.82 242	0.52 250	1.02 337	1.68 285	0.71 279	1.59 282	1.50 244	0.45 285	0.59 308	0.56 268	0.43 224	1.89 327	0.62 238

STTRV1_RVC		0.41 278	0.34 253	0.54 276	0.41 274	0.55 280	0.43 254	0.51 272	0.50 271	0.51 241	0.50 225	0.85 277	1.05 283	0.55 282	0.84 128	0.58 178	1.80 329	0.45 257		1.77 341	1.77 297	1.50 244		0.59 308	0.52 259	0.67 266	0.89 276	1.44 298

NLCSM	0.17 48	0.06 1	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.06 9	0.04 20	0.09 40	0.98 309	0.05 4	0.52 228	0.08 2	1.58 299	0.05 12	0.23 4	0.11 1	0.07 1	0.05 1	0.08 1	0.05 1	0.08 1	0.07 1	0.04 10	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.08 3	0.05 1

CASS	0.51 201	0.27 217	0.27 226	0.32 232	0.26 213	0.29 196	0.67 288	0.40 223	0.30 216	0.47 233	0.52 228	0.47 223	0.36 217	0.16 100	0.74 89	0.67 205	0.71 283	0.46 261	0.78 209	0.28 143	1.67 285	1.48 237	0.17 183	0.20 189	0.42 234	0.34 186	0.53 208	0.46 210
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
otaku	1.43 295	2.19 336	0.62 306	3.33 335	1.22 324	2.22 332	1.77 321	0.56 282	0.53 275	0.59 261	0.53 230	1.29 290	0.69 271	2.06 327	1.09 181	0.51 159	1.25 313	0.39 240	6.35 321	0.59 255	1.91 307	1.95 293	3.16 341	0.48 284	0.56 268	0.57 253	0.74 260	1.36 294

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 288	2.34 340	0.85 316	1.48 316	0.80 313	1.00 305	1.15 310	0.76 300	0.94 307	1.33 336	0.54 231	1.54 301	1.67 302	2.00 324	2.30 244	0.97 254	1.08 304	1.05 338	3.01 304	1.06 324	1.37 246	1.51 246	1.22 321	0.67 318	0.76 291	0.65 263	0.59 231	1.40 296

UDG	0.91 261	0.94 311	0.44 281	1.22 311	1.16 322	1.14 309	1.35 314	0.38 209	0.36 240	0.43 221	0.55 232	0.62 249	0.33 204	1.60 318	5.73 312	0.80 233	0.75 286	0.45 257	0.94 230	0.65 274	1.13 212	1.10 175	0.64 304	0.32 248	0.36 209	0.39 206	0.53 208	0.38 192

WQFJX1	0.19 55	0.07 7	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.05 4	0.04 20	0.08 21	1.04 310	0.05 4	0.56 233	0.08 2	1.68 303	0.04 1	0.18 1	0.13 2	0.08 3	0.06 2	0.08 1	0.06 2	0.11 7	0.08 2	0.06 38	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.11 10	0.06 4

DDF-Stereo	1.25 287	0.32 241	0.17 125	6.72 351	0.23 195	6.20 351	0.31 216	0.36 198	0.21 154	0.35 171	0.57 234	7.72 346	0.43 245	0.22 141	0.76 98	0.89 250	0.60 271	0.39 240	1.30 274	0.43 212	1.56 276	1.46 233	0.16 174	0.23 214	0.29 163	1.00 294	0.44 174	0.54 227

EKT-Stereo	1.22 284	0.27 217	0.24 201	0.28 215	0.25 205	0.31 202	0.54 268	0.43 242	0.29 211	0.44 225	0.57 234	0.49 227	0.44 246	0.31 210	13.29 360	2.18 333	0.54 256	0.53 288	1.26 264	1.02 319	5.16 353	2.03 299	0.14 146	0.19 179	0.42 234	0.35 190	0.56 217	0.34 172

TRStereo	1.21 283	0.32 241	0.47 285	0.25 194	0.18 146	0.64 290	0.26 204	0.44 247	0.20 143	0.70 297	0.57 234	0.80 273	0.29 178	0.23 152	1.08 180	1.85 321	0.37 173	0.35 211	1.05 239	0.88 308	1.36 245	1.89 284	0.17 183	0.16 141	0.67 283	16.20 365	0.88 273	0.49 220

NLMM1	0.21 62	0.08 19	0.05 8	0.05 6	0.05 10	0.06 9	0.04 20	0.08 21	1.15 320	0.06 16	0.58 237	0.10 15	1.76 306	0.06 18	0.36 17	0.21 12	0.08 3	0.08 12	0.11 12	0.07 9	0.16 32	0.10 11	0.06 38	0.06 29	0.10 26	0.09 18	0.13 30	0.07 12

ACVNet_1	1.67 305	1.63 326	0.96 321	4.28 338	1.59 336	2.19 331	3.55 340	0.73 296	0.57 279	0.63 276	0.58 237	1.49 299	0.97 280	5.05 354	1.52 212	0.54 169	2.24 333	0.55 292	4.77 316	0.57 249	2.20 323	1.58 254	3.26 344	0.65 317	0.70 285	0.64 262	0.69 248	0.89 264

WQFJX	0.20 58	0.07 7	0.05 8	0.05 6	0.05 10	0.07 17	0.05 39	0.06 4	1.06 314	0.05 4	0.59 239	0.08 2	1.70 304	0.04 1	0.31 12	0.14 3	0.08 3	0.07 5	0.09 3	0.07 9	0.09 3	0.08 2	0.06 38	0.05 14	0.08 7	0.09 18	0.11 10	0.08 27

IGEV-Stereo+	0.31 106	0.72 305	0.08 29	0.12 77	0.10 61	0.34 223	0.04 20	0.20 80	0.12 66	0.30 125	0.59 239	0.21 77	0.38 229	0.13 69	0.64 62	0.51 159	0.19 67	0.19 84	0.30 85	0.34 172	0.51 134	0.56 90	0.13 132	0.07 41	0.13 49	1.20 303	0.14 39	0.12 52

DLNR_Zeroshot_test	11.48 357	37.23 370	0.46 283	54.89 370	0.21 174	0.37 236	49.84 370	0.47 260	0.22 160	0.80 314	0.59 239	0.62 249	0.36 217	3.08 339	63.85 370	73.41 370	9.38 358	5.61 356	2.77 300	0.65 274	1.83 301	1.41 226	0.13 132	0.22 209	0.37 217	0.38 204	0.43 171	0.48 215

ETE_ROB	0.60 217	0.48 287	0.30 236	0.36 245	0.36 263	0.39 248	0.32 220	0.33 164	0.49 270	0.40 213	0.61 242	1.32 292	0.29 178	0.40 253	2.38 249	0.50 153	0.95 294	0.34 205	0.65 191	0.41 205	0.96 193	1.18 190	0.28 247	0.31 246	0.39 226	0.45 231	0.73 258	0.52 225

LALA_ROB	0.62 223	0.52 291	0.32 247	0.33 235	0.35 258	0.40 251	0.31 216	0.34 170	0.40 246	0.46 230	0.61 242	1.27 288	0.29 178	0.39 249	3.75 283	0.45 129	0.51 245	0.38 236	0.57 174	0.40 203	0.82 183	1.11 178	0.24 230	0.31 246	0.36 209	0.43 224	0.81 267	0.51 223

SHD	0.72 239	0.30 235	0.42 278	0.35 243	0.34 253	0.33 222	0.45 256	0.49 266	0.44 254	0.53 247	0.63 244	0.47 223	0.64 264	0.34 224	6.15 316	0.52 164	0.47 230	0.37 223	0.94 230	0.45 229	0.88 187	1.12 180	0.25 233	0.42 273	0.47 249	0.47 238	0.50 197	0.63 239

XQC	0.80 250	0.47 286	0.40 270	0.50 273	0.46 281	0.50 270	0.57 269	0.56 282	0.48 267	0.58 256	0.63 244	0.58 244	0.81 278	0.45 261	6.95 325	0.73 219	0.45 219	0.36 216	0.84 218	0.42 210	0.81 182	1.06 168	0.33 268	0.42 273	0.53 260	0.61 259	0.69 248	0.50 221

FC-DCNN v2	1.01 269	0.52 291	1.01 325	0.85 303	0.53 290	0.77 300	1.07 305	0.83 306	0.65 286	0.61 268	0.65 246	0.72 263	0.79 276	0.37 237	3.26 275	0.81 237	0.95 294	0.47 263	1.22 260	0.41 205	1.52 266	1.34 215	0.31 262	0.51 290	1.30 321	1.29 309	1.86 326	2.78 322

FC-DCNN	0.96 263	0.50 288	0.92 319	0.79 300	0.52 289	0.73 297	1.10 306	0.77 301	0.52 273	0.62 274	0.65 246	0.72 263	0.62 262	0.38 243	3.13 271	0.83 243	0.94 293	0.50 277	1.19 255	0.43 212	1.52 266	1.33 212	0.31 262	0.52 292	1.01 310	0.92 286	1.51 311	2.93 330

R-Stereo Train	0.54 207	0.24 178	0.24 201	0.24 188	0.18 146	0.24 164	0.09 86	0.34 170	0.30 216	0.52 244	0.66 248	0.44 205	0.32 197	0.55 282	0.74 89	1.07 263	0.58 268	0.52 285	1.27 267	0.64 268	1.51 263	1.89 284	0.14 146	0.20 189	0.35 200	0.42 218	0.35 118	0.47 213

RAFT-Stereo	0.54 207	0.24 178	0.24 201	0.24 188	0.18 146	0.24 164	0.09 86	0.34 170	0.30 216	0.52 244	0.66 248	0.44 205	0.32 197	0.55 282	0.74 89	1.07 263	0.58 268	0.52 285	1.27 267	0.64 268	1.51 263	1.89 284	0.14 146	0.20 189	0.35 200	0.42 218	0.35 118	0.47 213
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SGM-Forest	1.95 311	0.37 263	0.25 214	0.54 276	0.44 278	0.40 251	0.24 193	0.59 284	0.75 296	0.72 302	0.66 248	0.99 279	2.05 310	0.34 224	5.58 308	1.88 322	0.46 225	0.39 240	23.75 359	0.29 147	2.17 322	1.62 260	0.40 278	0.29 243	1.04 311	0.59 256	1.80 323	4.01 341
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1	0.20 58	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.05 10	0.07 17	0.05 39	0.08 21	1.05 311	0.05 4	0.67 251	0.09 9	1.81 307	0.07 26	0.23 4	0.14 3	0.09 7	0.07 5	0.09 3	0.07 9	0.14 20	0.08 2	0.06 38	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.11 10	0.08 27

NLMM	0.20 58	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.05 10	0.07 17	0.05 39	0.08 21	1.05 311	0.05 4	0.67 251	0.09 9	1.81 307	0.07 26	0.23 4	0.14 3	0.09 7	0.07 5	0.09 3	0.07 9	0.14 20	0.08 2	0.06 38	0.05 14	0.08 7	0.08 10	0.11 10	0.08 27

NLSM1	0.22 68	0.07 7	0.05 8	0.06 17	0.06 22	0.08 24	0.05 39	0.10 45	1.10 318	0.05 4	0.67 251	0.10 15	1.75 305	0.05 12	0.32 14	0.25 23	0.09 7	0.07 5	0.10 8	0.07 9	0.11 7	0.11 13	0.06 38	0.05 14	0.09 18	0.09 18	0.12 21	0.07 12

NaN_ROB	0.82 255	0.41 278	0.41 274	0.36 245	0.49 283	0.42 256	0.44 255	0.45 251	1.33 329	0.40 213	0.67 251	0.89 278	0.31 188	0.47 266	5.25 304	0.55 173	0.34 160	0.53 288	0.49 143	0.63 265	0.60 156	0.95 150	0.28 247	0.49 285	0.78 296	1.57 318	0.98 282	1.71 307

MADNet+	1.22 284	0.60 301	0.77 314	0.77 298	0.74 307	0.61 286	1.01 302	0.94 317	0.74 295	0.78 312	0.68 255	1.18 285	1.07 285	0.68 295	7.48 332	1.39 292	1.12 305	0.65 304	1.33 277	0.91 310	2.13 317	1.51 246	0.66 307	0.97 337	1.05 313	0.83 279	0.92 278	1.39 295

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 223	1.03 314	0.18 136	0.89 305	0.50 287	0.74 298	0.26 204	0.39 218	0.22 160	0.92 324	0.69 256	1.06 282	0.44 246	0.32 215	0.86 140	0.99 257	0.48 236	0.31 183	0.56 166	0.38 191	1.49 259	1.87 282	0.12 113	0.16 141	0.27 146	0.29 161	0.52 204	0.80 254

AMNet	0.63 227	0.59 300	0.56 296	0.59 288	0.59 295	0.64 290	0.58 272	0.45 251	0.53 275	0.51 241	0.69 256	0.75 266	0.40 236	0.87 303	0.68 76	0.86 247	0.71 283	0.66 307	0.63 188	0.62 263	0.76 177	0.62 107	0.38 272	0.59 308	0.57 270	0.69 267	0.70 251	0.75 246

ADCMid	1.14 281	0.50 288	0.55 295	0.39 258	0.59 295	0.56 281	0.77 294	0.59 284	0.76 297	0.47 233	0.71 258	0.70 261	0.71 273	0.39 249	8.21 335	1.09 268	0.51 245	0.45 257	1.73 286	0.51 241	1.04 199	1.21 196	0.59 300	0.40 270	0.58 272	1.47 315	1.24 301	4.18 343

SAMSARA	1.05 273	0.40 274	0.57 297	0.44 268	0.43 277	0.43 260	0.62 278	0.74 297	0.61 284	0.60 265	0.72 259	0.59 245	1.65 301	0.46 264	6.43 319	0.74 221	0.53 255	0.50 277	1.24 261	0.55 245	1.24 227	1.37 218	0.28 247	0.56 298	1.63 328	1.74 325	1.65 319	1.61 306

ADCS	1.39 293	0.51 290	0.47 285	0.45 271	0.55 291	0.51 273	0.64 284	0.68 293	1.05 311	0.57 253	0.72 259	0.80 273	2.34 315	0.51 276	9.94 353	2.13 331	0.76 287	0.62 303	1.30 274	0.62 263	1.80 299	1.62 260	0.43 283	0.56 298	0.76 291	2.09 332	1.59 316	3.47 334

iResNet	0.62 223	0.26 208	0.26 219	0.36 245	0.38 268	0.42 256	0.27 206	0.46 258	0.31 222	0.56 251	0.73 261	0.68 260	0.73 274	0.17 106	1.73 218	1.72 317	0.39 183	0.37 223	1.52 282	0.57 249	1.58 280	0.98 155	0.20 211	0.46 280	0.34 193	0.39 206	0.59 231	0.40 197

ACVNet_2	1.92 310	1.61 325	1.00 323	5.61 346	1.57 334	2.05 324	2.23 327	0.87 308	0.68 290	0.71 298	0.74 262	1.61 303	1.15 288	2.00 324	2.43 250	0.69 206	2.79 338	0.51 281	12.02 347	0.71 279	1.81 300	1.68 264	2.66 334	0.79 328	1.09 317	0.74 272	0.95 281	1.11 277

IMH-64-1	1.98 314	1.48 321	1.04 330	1.97 321	1.55 332	2.06 325	2.27 329	1.02 321	1.16 321	0.58 256	0.75 263	1.89 313	2.78 321	2.77 335	9.78 349	1.51 305	1.19 308	0.66 307	3.01 304	0.81 291	1.48 256	2.06 301	3.25 342	0.74 322	1.59 326	1.25 307	2.09 331	2.83 325

IMH-64	1.98 314	1.48 321	1.04 330	1.97 321	1.55 332	2.06 325	2.27 329	1.02 321	1.16 321	0.58 256	0.75 263	1.89 313	2.78 321	2.77 335	9.78 349	1.51 305	1.19 308	0.66 307	3.01 304	0.81 291	1.48 256	2.06 301	3.25 342	0.74 322	1.59 326	1.25 307	2.09 331	2.83 325

FBW_ROB	1.04 272	0.64 304	0.57 297	0.87 304	0.87 314	0.68 296	0.98 301	0.45 251	0.34 235	0.53 247	0.75 263	1.03 281	1.27 293	1.90 322	6.09 315	0.42 106	0.60 271	0.33 193	2.46 294	0.49 236	1.49 259	1.10 175	1.23 322	0.56 298	0.44 243	0.53 248	0.55 215	0.82 256

anonymousdsp	0.23 71	0.12 46	0.11 57	0.12 77	0.10 61	0.12 64	0.06 59	0.16 63	0.09 37	0.15 64	0.79 266	0.15 48	0.07 33	0.10 52	0.84 128	0.30 44	0.18 60	0.14 54	0.22 60	0.24 131	0.25 63	1.12 180	0.17 183	0.09 59	0.12 45	0.09 18	0.23 80	0.10 44

MFMNet_re	0.98 266	0.78 308	0.71 311	0.83 302	0.72 306	0.97 304	0.83 295	0.75 298	0.86 300	0.69 292	0.79 266	1.30 291	0.83 279	0.68 295	2.27 243	1.16 275	1.03 298	0.80 326	1.61 283	0.85 299	2.25 328	1.12 180	0.65 306	0.71 321	0.66 282	0.66 265	0.98 282	0.99 269

RAFT-Test	0.64 230	0.24 178	0.22 188	0.25 194	0.21 174	0.45 266	0.17 172	0.45 251	0.26 192	0.66 284	0.80 268	0.40 188	0.39 234	0.36 233	1.01 167	1.49 302	0.41 195	0.34 205	1.29 273	0.61 259	1.90 303	1.84 279	0.17 183	0.18 167	0.54 263	0.93 287	0.41 150	1.26 290

MLCV	0.53 205	0.25 190	0.24 201	0.36 245	0.32 239	0.30 198	0.22 190	0.46 258	0.47 265	0.53 247	0.80 268	0.51 231	0.40 236	0.26 172	0.94 156	1.44 298	0.41 195	0.30 173	1.26 264	0.27 138	1.16 220	1.23 200	0.23 226	0.35 258	0.33 190	0.35 190	0.49 191	0.34 172

PWC_ROB	0.69 234	0.37 263	0.41 274	0.30 223	0.35 258	0.34 223	0.50 263	0.39 218	0.69 291	0.45 229	0.80 268	0.54 237	1.20 289	0.29 194	2.36 248	1.23 279	0.63 275	0.53 288	1.01 235	0.46 232	1.15 215	1.40 225	0.26 237	0.49 285	0.38 222	0.37 201	0.68 247	0.97 266

JetBlue	2.73 329	1.92 332	1.56 347	2.34 329	1.82 344	2.66 337	2.78 336	1.44 336	1.45 333	0.81 315	0.82 271	4.05 336	1.44 297	2.08 328	9.39 345	2.60 343	1.69 324	1.33 343	2.15 289	1.21 331	3.25 346	3.66 351	1.90 329	1.08 343	2.76 346	5.03 352	2.31 340	10.12 358

Dean	1.78 306	1.76 329	1.00 323	5.98 349	1.87 346	2.22 332	2.59 334	1.07 325	1.14 319	0.98 328	0.82 271	1.85 311	2.08 311	2.18 330	2.05 235	1.07 263	2.05 331	0.70 313	2.78 301	0.97 316	2.14 320	1.89 284	2.92 336	0.93 335	1.41 323	1.11 300	1.39 306	1.14 280

ACV-stereo	5.83 349	11.12 359	0.40 270	0.64 295	0.34 253	6.32 352	4.79 345	4.59 354	0.50 271	0.65 280	0.85 273	1.68 308	8.74 343	4.63 351	8.94 338	3.51 352	0.67 278	0.58 299	83.85 369	1.15 328	3.70 349	6.30 357	0.42 282	0.42 273	0.38 222	0.78 274	0.76 265	0.58 231

PVD	0.98 266	0.54 296	0.59 303	0.60 290	0.56 292	0.66 295	0.63 280	0.91 314	0.87 304	0.57 253	0.85 273	0.80 273	1.03 282	0.59 288	6.60 320	0.64 196	0.69 281	0.55 292	1.16 253	0.63 265	1.22 225	1.27 204	0.39 275	0.53 294	0.75 290	0.88 283	0.85 270	1.07 271

WAO-6	1.95 311	1.28 318	0.85 316	2.04 325	1.34 328	1.69 316	2.05 324	1.04 323	1.24 327	0.91 323	0.86 275	1.85 311	2.71 320	2.30 332	9.05 341	1.14 274	2.89 339	0.69 312	3.16 308	0.85 299	2.21 325	2.27 325	1.29 323	0.87 330	1.64 329	2.07 331	1.72 321	2.69 321

CBMV	1.06 274	0.38 271	0.33 249	0.42 261	0.39 270	0.39 248	0.31 216	0.87 308	0.40 246	0.65 280	0.86 275	1.47 298	1.22 292	1.02 307	1.89 228	2.41 338	0.67 278	0.51 281	1.66 284	0.78 287	1.69 288	2.20 320	0.31 262	0.52 292	0.47 249	0.49 242	1.04 289	5.23 348
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DPSNet	1.40 294	0.43 284	0.38 266	0.54 276	0.61 300	0.65 293	0.57 269	0.51 272	0.67 289	0.46 230	0.87 277	3.54 331	1.62 300	1.43 316	2.52 252	2.12 330	0.99 296	0.99 335	7.37 330	1.69 339	2.21 325	2.98 346	0.95 318	0.74 322	0.76 291	0.76 273	0.75 261	0.82 256

EAI-Stereo	1.15 282	0.27 217	0.37 264	0.54 276	0.30 231	8.38 356	0.76 292	0.45 251	0.63 285	0.34 162	0.88 278	0.46 218	0.33 204	0.25 167	1.83 224	1.17 276	0.40 189	0.65 304	2.53 297	0.73 281	1.47 254	1.71 269	0.23 226	0.46 280	1.08 316	1.64 322	1.45 310	1.79 308

AnyNet_C01	1.52 301	0.60 301	0.54 292	0.63 293	0.56 292	0.51 273	1.16 311	0.89 311	1.30 328	0.68 290	0.88 278	1.27 288	1.30 296	0.54 280	11.26 356	2.64 344	1.16 306	1.01 336	1.42 281	0.75 283	1.67 285	1.92 291	0.60 301	0.62 315	1.33 322	0.97 293	1.63 318	3.28 332

AnyNet_C32	1.27 289	0.41 278	0.36 260	0.37 249	0.40 271	0.48 269	0.62 278	0.47 260	1.23 325	0.56 251	0.89 280	0.53 235	0.36 217	0.40 253	10.27 354	1.27 280	0.55 258	0.54 291	0.88 224	0.63 265	1.28 237	1.52 248	0.34 270	0.50 288	1.09 317	2.40 335	1.34 304	4.67 345

LVE	2.66 328	1.99 334	1.02 328	12.01 356	1.75 341	3.85 343	11.87 359	0.91 314	0.89 305	1.03 333	0.91 281	1.62 305	2.23 312	2.46 333	2.96 264	1.03 259	1.74 326	0.82 328	8.43 336	0.87 302	1.84 302	2.20 320	3.10 340	0.99 339	1.45 324	0.96 291	1.23 299	1.54 303

MonStereo1	2.02 317	1.45 320	0.77 314	2.13 327	1.82 344	1.97 321	2.36 333	0.96 320	0.78 299	12.63 363	0.93 282	3.05 325	2.79 323	2.15 329	0.72 87	0.58 178	0.91 291	0.74 315	6.88 324	0.83 295	1.30 239	1.20 192	2.89 335	0.56 298	0.80 297	0.62 260	1.53 312	1.12 278

NOSS_ROB	0.81 253	0.36 257	0.27 226	0.37 249	0.35 258	0.37 236	0.29 213	0.87 308	0.39 243	0.71 298	0.93 282	0.99 279	0.60 261	1.26 315	2.02 232	2.44 339	0.57 266	0.58 299	0.68 199	0.43 212	2.16 321	2.47 335	0.32 267	0.47 283	0.42 234	0.43 224	0.72 253	0.42 201

DAS	0.67 232	0.27 217	0.24 201	0.38 251	0.33 243	0.34 223	0.33 227	0.51 272	0.46 259	0.61 268	0.94 284	0.78 270	0.67 269	0.19 128	0.96 160	1.83 319	0.55 258	0.47 263	1.12 246	0.61 259	2.11 313	1.69 265	0.27 241	0.44 277	0.43 239	0.43 224	0.62 237	0.48 215

SepStereo	0.67 232	0.27 217	0.24 201	0.38 251	0.33 243	0.34 223	0.33 227	0.51 272	0.46 259	0.61 268	0.94 284	0.78 270	0.67 269	0.19 128	0.96 160	1.83 319	0.55 258	0.47 263	1.12 246	0.61 259	2.11 313	1.69 265	0.27 241	0.44 277	0.43 239	0.43 224	0.62 237	0.48 215

MDST_ROB	2.36 321	4.67 354	0.44 281	3.47 336	0.77 311	2.09 328	0.52 264	1.45 337	0.44 254	0.69 292	0.96 286	0.78 270	9.65 345	0.30 200	8.31 336	0.79 229	0.46 225	0.37 223	3.22 309	0.38 191	1.95 309	2.12 308	0.46 288	0.36 259	4.26 352	2.58 337	6.75 356	5.48 350

HSM-Net_RVC	0.94 262	0.26 208	0.27 226	0.43 263	0.31 235	0.28 188	0.23 192	0.48 262	0.29 211	0.58 256	0.98 287	11.38 352	0.46 251	0.24 159	1.33 200	0.65 199	0.47 230	0.30 173	0.57 174	0.57 249	1.31 241	1.26 201	0.27 241	0.44 277	0.43 239	0.45 231	0.54 211	0.48 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-ForestM	1.49 299	1.99 334	1.26 338	1.18 309	0.67 305	1.50 314	1.71 320	1.32 332	0.94 307	0.74 305	1.03 288	2.90 322	2.23 312	0.55 282	1.68 216	0.62 193	1.34 315	0.49 272	2.81 302	0.58 253	1.33 242	1.12 180	0.57 298	0.56 298	2.12 338	2.46 336	3.00 347	3.53 336

GANet-ADL	0.60 217	0.27 217	0.26 219	0.28 215	0.29 226	0.32 209	0.25 202	0.35 181	0.27 202	0.61 268	1.04 289	0.41 195	0.29 178	0.30 200	1.87 227	1.08 266	0.51 245	0.37 223	1.17 254	0.85 299	1.27 235	1.88 283	0.19 203	0.23 214	0.32 188	0.37 201	0.58 226	0.46 210

anonymousdsp2	0.30 99	0.20 112	0.16 114	0.14 99	0.13 88	0.15 89	0.11 105	0.28 118	0.12 66	0.25 98	1.08 290	0.24 88	0.12 74	0.15 90	0.71 85	0.42 106	0.25 95	0.20 91	0.45 134	0.38 191	0.41 106	0.96 152	0.10 83	0.13 103	0.20 104	0.17 72	0.43 171	0.18 84

DMCA-RVC	0.41 162	0.21 124	0.22 188	0.32 232	0.28 224	0.18 119	0.45 256	0.34 170	0.30 216	0.32 151	1.09 291	0.31 143	0.16 94	0.30 200	2.90 263	0.35 70	0.26 102	0.25 137	0.26 71	0.30 154	0.38 98	0.34 64	0.16 174	0.28 237	0.35 200	0.20 97	0.36 128	0.27 136

model_zeroshot	0.81 253	0.22 141	0.23 195	0.34 240	0.21 174	0.45 266	0.16 165	0.43 242	0.23 170	0.59 261	1.10 292	0.50 230	0.31 188	0.26 172	2.66 257	1.04 262	0.42 204	0.35 211	1.40 280	0.52 242	1.90 303	1.60 257	0.15 165	0.20 189	2.65 342	1.52 316	0.79 266	1.54 303

SFCPSM	2.02 317	0.37 263	0.29 234	0.38 251	0.33 243	0.38 241	0.38 242	0.42 235	0.48 267	0.63 276	1.10 292	1.09 283	4.92 336	0.35 230	1.80 221	1.39 292	0.59 270	0.50 277	31.93 365	0.84 297	1.50 262	1.59 256	0.30 256	0.37 261	0.42 234	0.52 246	0.69 248	1.01 270

MSKI-zero shot	0.70 236	0.21 124	0.21 179	0.20 158	0.19 157	0.43 260	0.16 165	0.42 235	0.29 211	0.44 225	1.16 294	0.48 225	0.36 217	0.17 106	1.60 213	1.42 295	0.47 230	0.37 223	1.37 278	0.95 313	1.79 298	2.06 301	0.22 224	0.19 179	0.53 260	1.21 304	0.72 253	1.17 286

Any-RAFT	0.58 215	0.22 141	0.32 247	0.23 179	0.21 174	0.20 134	0.14 147	0.42 235	0.25 183	0.40 213	1.16 294	0.49 227	0.32 197	0.37 237	0.87 147	0.85 245	0.67 278	0.38 236	1.20 256	0.41 205	2.25 328	1.67 263	0.18 194	0.17 152	0.43 239	0.49 242	0.44 174	0.84 258

zero-FE	5.34 347	0.32 241	0.17 125	27.02 365	1.78 343	37.04 369	12.26 360	0.36 198	0.65 286	2.17 347	1.17 296	25.79 364	4.97 337	0.43 259	2.31 246	0.87 249	2.76 337	2.15 351	2.47 295	0.43 212	14.67 361	2.09 307	0.16 174	0.23 214	0.29 163	1.00 294	0.41 150	0.34 172

IPLG	0.72 239	0.20 112	0.18 136	0.16 117	0.17 137	0.15 89	0.13 137	0.35 181	0.22 160	0.35 171	1.18 297	0.29 124	0.24 150	0.54 280	9.17 342	0.54 169	0.35 167	0.29 167	0.56 166	0.37 183	0.54 146	1.38 220	0.11 101	0.57 303	0.35 200	0.29 161	0.67 246	0.22 104

JetRed	3.85 342	2.71 346	3.02 354	2.08 326	2.45 348	3.41 339	4.64 344	2.34 349	1.83 340	1.88 343	1.20 298	3.35 330	1.28 295	3.27 340	9.82 351	3.50 351	4.08 353	3.88 354	2.41 292	1.82 342	5.48 355	4.79 354	3.60 347	1.67 352	4.20 351	11.19 361	5.32 355	8.78 355

UNDER WATER	4.11 343	2.66 345	1.51 344	4.92 339	5.25 353	3.49 341	7.24 353	2.33 348	1.84 341	1.65 342	1.20 298	5.04 339	21.14 357	5.09 355	4.93 300	2.44 339	3.86 350	1.09 339	8.36 335	1.97 345	3.80 350	2.73 340	5.04 358	2.11 354	1.96 336	3.54 347	1.91 328	3.93 340

gcap-zeroshot	1.09 275	0.23 163	0.33 249	0.59 288	0.20 164	0.40 251	0.35 233	0.45 251	0.24 175	0.74 305	1.21 300	0.63 253	0.34 206	0.25 167	0.80 107	1.71 316	3.94 351	0.29 167	9.06 337	0.81 291	1.52 266	1.94 292	1.39 325	0.18 167	0.58 272	0.39 206	0.41 150	0.41 198

G-Net	1.35 292	0.55 298	0.65 307	0.43 263	0.49 283	0.56 281	0.48 260	0.89 311	1.35 330	0.67 287	1.22 301	3.00 323	1.21 290	0.36 233	4.11 289	1.64 313	0.61 273	0.76 320	1.37 278	1.35 333	1.63 284	1.89 284	0.39 275	0.61 311	0.80 297	3.07 343	1.57 314	4.68 346

edge stereo	1.98 314	0.52 291	1.03 329	0.72 297	0.63 301	0.79 301	0.83 295	0.93 316	1.45 333	3.71 352	1.22 301	2.08 316	4.38 334	1.06 309	2.14 239	2.51 341	0.64 276	0.55 292	7.27 329	7.84 357	1.43 251	5.56 356	2.02 330	0.53 294	0.61 279	0.55 251	0.87 271	1.48 300

pmcnn	1.11 277	0.42 283	0.41 274	0.57 284	0.59 295	0.54 278	1.41 315	0.71 295	0.48 267	0.61 268	1.28 303	1.51 300	2.96 325	1.04 308	1.42 208	2.33 336	0.81 288	0.96 331	1.74 287	1.09 325	2.41 333	1.74 271	0.82 315	0.50 288	0.48 255	0.69 267	1.09 291	1.28 293

HBP-ISP	1.24 286	0.38 271	0.50 290	0.52 274	0.41 274	0.45 266	0.33 227	0.55 280	0.40 246	0.76 310	1.30 304	0.48 225	0.48 253	1.92 323	9.87 352	3.68 353	0.55 258	0.66 307	0.82 215	0.95 313	2.11 313	2.96 345	0.30 256	0.46 280	0.47 249	0.52 246	0.94 280	0.60 234

IGEV_Zeroshot_test	0.78 246	0.25 190	0.47 285	0.58 286	0.25 205	0.61 286	0.63 280	0.48 262	0.28 208	0.67 287	1.32 305	0.66 257	0.41 240	0.31 210	0.87 147	1.36 290	0.39 183	0.36 216	1.13 248	0.76 285	1.57 277	2.29 326	0.20 211	0.20 189	0.84 301	0.84 280	2.28 337	1.09 274

IGEV-FE	0.78 246	0.25 190	0.47 285	0.58 286	0.25 205	0.61 286	0.63 280	0.48 262	0.28 208	0.67 287	1.33 306	0.66 257	0.41 240	0.31 210	0.87 147	1.36 290	0.39 183	0.36 216	1.13 248	0.76 285	1.57 277	2.29 326	0.20 211	0.20 189	0.84 301	0.84 280	2.28 337	1.10 275

IMH	2.50 323	1.51 324	1.05 333	1.99 324	1.58 335	2.09 328	2.32 331	1.04 323	1.19 324	0.84 318	1.34 307	2.02 315	8.04 341	8.79 362	6.91 324	1.41 294	1.37 318	0.67 311	5.94 319	1.10 327	1.45 252	2.32 330	4.37 354	0.77 326	1.86 334	1.41 311	1.57 314	2.46 318

UNDER WATER-64	3.14 334	2.61 344	1.56 347	4.95 340	2.92 350	3.47 340	4.38 343	2.32 347	1.63 338	1.37 337	1.36 308	5.08 341	4.79 335	3.47 342	7.48 332	2.02 328	3.68 349	1.11 340	3.99 312	1.95 344	2.87 341	2.92 344	5.01 357	1.40 349	1.99 337	3.99 349	2.15 333	4.42 344

CBMV_ROB	1.31 290	0.37 263	0.39 269	0.60 290	0.49 283	0.57 284	0.47 258	0.95 319	0.40 246	0.81 315	1.38 309	3.04 324	2.55 318	0.48 270	5.00 301	1.30 282	0.89 290	0.49 272	2.24 291	0.73 281	1.72 291	1.95 293	0.45 285	0.40 270	0.97 306	2.27 334	1.56 313	2.91 329

DCVSM-stereo	1.12 279	0.31 239	0.36 260	0.43 263	0.33 243	0.52 277	0.35 233	0.68 293	0.39 243	0.66 284	1.41 310	1.60 302	0.79 276	0.39 249	0.81 109	1.02 258	0.48 236	0.37 223	12.56 348	0.92 312	1.54 273	1.37 218	0.41 280	0.49 285	0.41 231	0.51 245	0.65 241	0.61 235

PSMNet-ADL	0.77 244	0.29 230	0.30 236	0.33 235	0.32 239	0.32 209	0.37 241	0.55 280	0.35 236	0.71 298	1.43 311	0.56 241	1.01 281	2.47 334	1.18 190	2.02 328	1.58 320	0.41 247	1.06 240	0.50 238	1.25 233	1.44 230	0.35 271	0.24 221	0.35 200	0.41 215	0.65 241	0.34 172

ITSA-stereo	0.96 263	0.36 257	0.34 253	0.55 280	0.41 274	0.32 209	0.64 284	0.52 278	0.47 265	0.71 298	1.48 312	0.67 259	0.62 262	0.35 230	3.07 270	1.67 314	0.52 250	0.56 296	1.10 244	0.87 302	1.33 242	1.89 284	0.52 295	0.51 290	0.50 256	1.05 297	3.15 350	1.80 309

KSHMR	5.12 346	2.29 338	1.47 343	20.10 361	3.65 351	5.24 350	9.39 355	1.58 341	6.86 355	1.38 338	1.49 313	2.35 318	27.00 367	4.39 350	4.91 298	1.96 325	1.66 322	1.12 342	15.45 352	1.19 330	2.92 345	2.14 310	4.07 351	1.21 347	7.00 357	2.72 342	1.95 329	2.80 324

GwcNet-ADL	0.72 239	0.35 252	0.37 264	0.41 260	0.34 253	0.32 209	0.27 206	0.40 223	0.27 202	0.61 268	1.53 314	0.63 253	0.41 240	0.33 219	3.69 282	1.34 288	0.50 241	0.56 296	0.91 225	0.87 302	1.18 222	1.60 257	0.24 230	0.27 232	0.36 209	0.48 239	0.47 186	0.66 243

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 327	0.30 235	0.54 292	0.34 240	0.37 265	0.63 289	0.68 289	0.48 262	1.07 315	0.69 292	1.55 315	0.62 249	0.59 258	0.18 125	0.86 140	1.75 318	0.42 204	0.50 277	49.64 368	1.04 321	1.53 271	2.14 310	0.19 203	0.28 237	0.72 286	1.86 329	0.98 282	1.07 271

iRaft-Stereo_20w	0.96 263	0.31 239	0.58 302	0.57 284	0.34 253	0.51 273	0.58 272	0.44 247	0.32 227	0.90 322	1.59 316	0.56 241	0.49 254	0.37 237	2.05 235	1.22 278	0.42 204	0.52 285	1.04 238	0.82 294	1.52 266	2.14 310	0.27 241	0.38 266	1.04 311	3.39 345	2.04 330	1.45 299

IPLGR	0.76 243	0.26 208	0.21 179	0.23 179	0.23 195	0.17 110	0.12 116	0.33 164	0.20 143	0.41 218	1.59 316	0.32 151	0.31 188	0.53 277	9.00 340	0.62 193	0.41 195	0.38 236	0.65 191	0.47 233	0.76 177	1.41 226	0.12 113	0.24 221	0.35 200	0.39 206	0.63 239	0.28 138

SPS-STEREO	1.49 299	0.72 305	0.69 309	0.90 306	0.75 308	0.82 303	0.74 291	0.83 306	0.76 297	0.85 319	1.62 318	1.42 295	1.09 286	0.70 297	1.97 230	2.32 335	1.04 299	0.97 333	10.95 345	1.01 318	2.60 337	2.45 334	0.64 304	0.76 325	0.81 299	0.79 275	1.11 295	0.96 265
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
XX-Stereo	4.69 344	0.19 97	0.24 201	0.27 206	0.16 117	0.42 256	0.32 220	0.35 181	0.21 154	0.73 304	1.64 319	0.46 218	0.38 229	0.30 200	0.95 158	1.09 268	0.43 210	0.38 236	1.25 262	0.47 233	1.42 249	1.54 251	0.21 216	0.17 152	110.85 371	0.46 234	1.00 288	0.84 258

SGM_RVC	2.55 325	0.93 310	1.05 333	0.97 307	0.76 309	1.00 305	0.93 299	7.37 358	1.18 323	1.01 332	1.64 319	2.39 319	9.36 344	0.62 292	2.02 232	1.33 286	1.60 321	0.80 326	7.94 332	1.42 334	1.67 285	1.69 265	0.67 308	0.94 336	2.66 343	2.65 340	4.83 353	9.43 357
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Reg-Stereo(zero)	0.71 237	0.22 141	0.30 236	0.21 166	0.22 189	0.32 209	0.36 239	0.77 301	0.44 254	0.65 280	1.65 321	0.54 237	0.36 217	1.01 305	0.86 140	1.42 295	0.50 241	0.26 143	1.07 241	0.60 257	1.15 215	2.16 314	0.28 247	0.17 152	0.55 266	0.93 287	1.09 291	1.15 281

HI	0.71 237	0.22 141	0.30 236	0.21 166	0.22 189	0.32 209	0.36 239	0.77 301	0.44 254	0.65 280	1.65 321	0.54 237	0.36 217	1.01 305	0.86 140	1.42 295	0.50 241	0.26 143	1.07 241	0.60 257	1.15 215	2.16 314	0.28 247	0.17 152	0.55 266	0.93 287	1.09 291	1.15 281

LSM0	4.83 345	0.52 291	0.57 297	0.78 299	0.66 304	0.81 302	1.26 313	1.10 326	1.08 316	0.88 321	1.65 321	1.82 309	2.45 317	0.40 253	38.07 369	52.94 369	0.87 289	0.61 302	5.33 318	1.09 325	2.57 336	3.54 350	0.43 283	0.69 320	0.94 305	2.15 333	1.61 317	5.62 352

ADCPNet	1.59 302	0.37 263	0.74 313	0.43 263	0.76 309	0.42 256	1.45 316	0.90 313	0.70 292	0.76 310	1.68 324	0.76 268	3.19 328	0.76 300	8.96 339	1.92 323	0.54 256	0.37 223	4.76 315	1.03 320	1.19 223	1.09 172	0.94 317	0.40 270	1.06 314	1.36 310	0.93 279	5.53 351

MANE	3.30 336	1.71 328	1.93 351	1.49 317	1.37 330	1.77 317	2.02 322	1.90 342	2.39 346	0.87 320	1.68 324	3.71 333	4.07 332	0.78 301	7.43 330	3.40 350	1.81 330	6.10 357	2.99 303	1.05 323	2.09 312	2.38 332	0.61 303	1.76 353	5.46 354	6.93 356	8.52 357	12.82 360

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 260	0.37 263	0.57 297	0.34 240	0.29 226	0.54 278	0.69 290	0.45 251	0.72 294	0.64 279	1.75 326	0.59 245	0.64 264	0.23 152	0.93 153	1.53 307	0.44 215	0.40 244	1.27 267	1.04 321	1.62 283	2.22 322	0.18 194	0.38 266	0.83 300	0.48 239	2.98 346	1.10 275

PWCK	2.53 324	1.63 326	1.01 325	1.98 323	1.29 325	2.08 327	2.10 325	1.37 334	1.44 332	1.41 339	1.79 327	5.07 340	2.34 315	1.08 311	3.26 275	0.91 252	1.71 325	0.77 322	22.70 357	1.31 332	2.44 335	1.46 233	1.41 326	0.98 338	1.69 331	1.61 321	1.40 307	2.14 312

DispFullNet	3.41 338	2.89 348	1.54 345	1.52 318	1.71 337	1.49 313	1.66 319	1.26 328	2.27 344	2.07 346	1.94 328	15.55 356	4.16 333	1.77 320	5.50 307	4.82 356	2.33 334	0.96 331	23.18 358	4.57 352	2.36 332	2.47 335	0.73 312	0.57 303	1.23 320	0.62 260	1.37 305	1.51 302

CSAN	1.01 269	0.52 291	0.48 289	0.47 272	0.49 283	0.38 241	0.48 260	0.49 266	2.50 347	0.69 292	2.01 329	1.44 296	0.69 271	0.60 291	4.20 290	0.56 175	0.46 225	0.47 263	0.82 215	2.20 348	1.16 220	1.10 175	0.31 262	0.53 294	1.68 330	1.02 296	0.72 253	0.81 255

SGM+DAISY	2.56 326	0.94 311	0.92 319	1.06 308	0.97 315	1.24 311	1.04 304	1.31 331	1.76 339	1.12 334	2.01 329	2.59 321	3.35 331	0.87 303	6.30 317	3.19 349	1.16 306	1.11 340	6.92 326	1.55 337	2.89 342	2.90 342	0.67 308	1.23 348	3.89 350	4.14 350	5.13 354	8.82 356

MeshStereo	2.03 319	0.72 305	0.61 305	1.20 310	0.79 312	1.01 307	0.66 287	1.54 339	1.35 330	0.92 324	2.10 331	4.00 335	3.06 326	0.71 299	9.66 347	2.82 345	1.05 300	0.76 320	4.73 314	0.75 283	3.34 347	3.73 352	0.48 292	0.58 306	1.79 333	1.18 302	2.41 341	2.78 322
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
WAO-7	1.96 313	1.09 316	1.32 340	5.02 341	0.99 317	1.02 308	1.64 318	1.16 327	1.46 335	2.58 349	2.14 332	2.11 317	2.83 324	1.20 314	6.00 314	1.03 259	1.68 323	0.70 313	7.59 331	0.87 302	1.71 289	1.97 295	0.38 272	1.05 340	0.98 307	1.45 313	1.10 294	1.84 310

SANet	1.44 297	0.57 299	0.54 292	0.55 280	0.60 299	0.65 293	0.76 292	0.94 317	5.50 353	0.52 244	2.23 333	4.15 338	2.61 319	0.65 294	5.29 305	0.52 164	1.21 310	0.56 296	0.93 229	0.83 295	1.54 273	1.38 220	0.47 289	0.62 315	0.74 288	1.16 301	0.88 273	2.41 317

MIPNet	0.77 244	0.23 163	0.18 136	0.24 188	0.22 189	0.17 110	0.13 137	0.34 170	0.70 292	0.40 213	2.24 334	0.31 143	0.29 178	0.57 286	5.70 310	1.03 259	0.45 219	0.33 193	0.82 215	0.56 247	0.62 162	1.53 249	0.12 113	0.92 334	0.91 304	0.39 206	1.12 296	0.30 148

ktn	6.56 350	5.17 355	14.71 364	5.30 343	4.74 352	9.67 357	6.68 352	7.48 359	12.97 363	1.88 343	2.35 335	27.30 365	21.86 358	4.31 346	5.72 311	1.50 303	4.02 352	1.83 347	15.82 353	4.59 353	2.65 338	2.06 301	3.99 350	1.18 346	2.40 341	1.57 318	2.89 345	2.50 319

MADNet++	2.98 331	1.95 333	2.23 352	1.73 320	2.39 347	1.68 315	2.24 328	2.26 346	2.69 348	2.34 348	2.78 336	3.30 329	3.34 330	2.86 338	4.22 291	4.20 354	2.65 336	2.14 350	3.69 311	3.00 350	4.95 352	7.04 358	1.44 327	2.60 357	1.93 335	5.78 353	2.76 344	2.35 315

FAT-Stereo	1.13 280	0.37 263	0.57 297	0.56 283	0.63 301	0.50 270	0.52 264	0.75 298	0.44 254	0.79 313	2.82 337	1.45 297	1.95 309	0.49 273	2.78 259	2.52 342	0.57 266	0.60 301	2.42 293	1.17 329	2.12 316	2.13 309	0.74 313	0.58 306	0.41 231	0.56 252	0.72 253	1.27 292

STStereo	3.38 337	1.14 317	1.69 349	7.09 353	1.35 329	7.29 355	2.62 335	2.11 344	2.34 345	0.95 327	2.86 338	5.97 344	6.28 340	0.38 243	11.54 357	2.20 334	0.93 292	0.89 329	11.21 346	0.90 309	1.58 280	1.46 233	0.55 297	1.58 350	3.31 347	3.09 344	3.08 349	6.91 353

TorneroNet-64	3.44 339	2.19 336	2.33 353	7.00 352	1.73 338	3.02 338	4.22 342	1.95 343	3.75 350	0.82 317	3.10 339	4.11 337	12.63 351	3.76 343	6.96 326	1.63 312	3.11 342	0.79 324	7.96 333	1.98 346	2.65 338	2.69 339	3.37 345	0.90 333	2.67 344	2.65 340	1.21 298	3.65 337

notaker	3.52 340	2.84 347	1.55 346	5.08 342	6.69 359	3.97 344	4.03 341	1.33 333	3.34 349	1.17 335	3.34 340	6.77 345	11.07 347	5.35 356	4.78 296	1.20 277	3.25 343	0.97 333	10.40 343	2.75 349	2.90 343	2.14 310	3.69 348	1.16 345	1.00 308	1.21 304	1.44 308	1.57 305

MFN_U_SF_RVC	1.81 308	2.41 341	1.86 350	2.14 328	1.76 342	1.92 319	2.34 332	1.56 340	1.47 336	3.68 351	3.76 341	1.21 287	1.27 293	1.71 319	3.52 280	2.14 332	1.01 297	0.92 330	3.46 310	0.99 317	1.73 292	1.56 253	0.77 314	2.30 356	0.76 291	0.81 276	0.70 251	0.98 268

ACVNet-4b	3.25 335	6.98 356	0.72 312	12.08 357	1.33 327	4.39 346	9.77 356	0.61 288	0.60 282	0.66 284	3.91 342	5.47 342	11.63 348	2.24 331	0.74 89	0.55 173	2.39 335	0.49 272	10.57 344	0.87 302	2.24 327	2.88 341	2.92 336	0.61 311	0.61 279	0.58 255	0.72 253	1.15 281

S-Stereo	1.43 295	0.40 274	0.43 280	0.60 290	0.58 294	0.64 290	1.10 306	0.61 288	0.57 279	0.69 292	4.10 343	1.62 305	0.65 266	0.46 264	4.54 294	2.87 347	0.55 258	0.65 304	4.87 317	4.90 355	1.26 234	2.26 324	0.99 320	0.61 311	0.41 231	0.53 248	0.66 243	0.97 266

LE_ROB	7.96 353	3.98 350	5.96 358	6.32 350	20.03 365	4.31 345	17.09 362	6.33 356	9.23 358	1.00 330	4.87 344	16.05 357	22.60 359	3.45 341	2.97 265	0.95 253	2.14 332	1.91 348	13.13 349	5.86 356	2.32 330	2.18 317	9.68 364	5.18 359	10.55 360	9.20 358	10.65 359	17.10 364

test-1	0.83 256	0.18 85	0.23 195	0.19 148	0.19 157	0.57 284	0.58 272	0.44 247	0.29 211	0.72 302	5.41 345	0.54 237	0.40 236	0.59 288	0.98 164	1.32 285	0.45 219	0.48 268	1.14 250	0.96 315	1.90 303	2.36 331	0.14 146	0.21 201	0.39 226	0.46 234	0.61 235	0.63 239

ccs_rob	1.11 277	0.35 252	0.33 249	0.43 263	0.29 226	0.44 262	0.38 242	0.59 284	0.35 236	1.97 345	5.99 346	5.59 343	0.59 258	0.45 261	1.05 174	1.28 281	0.52 250	0.39 240	1.76 288	0.87 302	1.76 294	2.05 300	0.26 237	0.43 276	0.34 193	0.36 197	0.50 197	0.56 229

TorneroNet	5.38 348	2.29 338	1.20 336	17.70 360	6.11 358	4.86 348	6.44 351	2.12 345	4.67 352	1.56 340	7.04 347	11.27 350	24.96 361	4.04 344	5.06 302	1.56 308	3.02 340	0.79 324	14.79 351	1.88 343	2.79 340	2.59 338	3.47 346	0.89 332	6.89 356	2.63 339	1.30 302	3.48 335

HanzoNet	11.30 356	14.06 361	16.74 365	13.89 359	9.10 361	15.60 361	21.20 365	11.16 364	12.45 362	6.15 358	7.25 348	20.77 360	27.41 368	28.53 368	4.84 297	9.79 359	14.66 363	2.80 352	24.65 360	12.81 364	5.39 354	4.27 353	8.60 362	1.63 351	2.70 345	2.61 338	2.55 343	3.43 333

ELAS	2.27 320	1.03 314	1.10 335	1.38 315	1.13 321	1.45 312	1.10 306	1.38 335	1.09 317	0.94 326	7.66 349	3.71 333	3.10 327	1.11 312	6.64 321	1.56 308	1.42 319	1.43 345	2.52 296	0.69 277	2.33 331	3.03 347	0.69 310	0.82 329	3.50 348	4.32 351	2.52 342	3.70 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.37 322	0.95 313	1.21 337	1.26 313	0.98 316	1.99 323	1.12 309	1.45 337	0.86 300	0.99 329	7.87 350	3.60 332	8.50 342	1.07 310	6.31 318	1.59 311	1.34 315	1.44 346	2.57 298	0.79 289	2.43 334	3.03 347	0.71 311	0.88 331	3.51 349	3.72 348	1.69 320	2.07 311
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGTPSM_ROB	9.57 354	4.02 351	11.10 359	3.15 334	5.69 354	3.62 342	5.37 348	3.67 352	9.11 357	3.26 350	7.88 351	9.79 349	14.19 354	4.73 352	13.10 359	11.13 360	5.27 354	11.44 361	7.09 328	10.27 359	6.42 358	15.33 361	4.54 355	9.05 361	10.05 358	27.51 366	11.07 360	30.63 366

DPSM_ROB	13.84 360	8.97 357	13.58 362	5.45 344	6.10 356	7.18 353	5.27 346	8.45 360	11.05 360	6.78 359	8.04 352	8.60 347	12.52 349	5.36 357	16.95 362	14.18 362	11.50 360	14.64 363	9.74 341	12.04 361	17.24 362	19.94 365	4.24 352	11.13 363	27.83 367	35.96 368	31.24 368	39.61 368

DPSM	13.84 360	8.97 357	13.58 362	5.45 344	6.10 356	7.18 353	5.27 346	8.45 360	11.05 360	6.78 359	8.04 352	8.60 347	12.52 349	5.36 357	16.95 362	14.18 362	11.50 360	14.64 363	9.74 341	12.04 361	17.24 362	19.94 365	4.24 352	11.13 363	27.83 367	35.96 368	31.24 368	39.61 368

WAO-8	3.09 332	2.55 342	1.41 341	5.78 347	1.73 338	2.51 335	3.26 338	1.28 329	1.93 342	5.67 356	8.70 354	3.06 326	6.18 338	4.38 348	3.04 268	1.97 326	1.78 327	0.75 318	9.44 339	1.54 335	1.76 294	2.31 328	2.46 331	1.07 341	2.29 339	1.80 326	1.83 324	2.83 325

Venus	3.09 332	2.55 342	1.41 341	5.78 347	1.73 338	2.51 335	3.26 338	1.28 329	1.93 342	5.67 356	8.70 354	3.06 326	6.18 338	4.38 348	3.04 268	1.97 326	1.78 327	0.75 318	9.44 339	1.54 335	1.76 294	2.31 328	2.46 331	1.07 341	2.29 339	1.80 326	1.83 324	2.83 325

BEATNet-Init1	11.60 358	15.45 362	5.36 357	21.04 362	10.14 362	20.37 363	13.59 361	8.80 362	6.63 354	4.42 355	10.00 356	14.23 354	19.35 355	4.04 344	10.43 355	9.21 358	6.50 355	5.00 355	32.12 366	14.67 365	8.25 360	7.49 359	5.66 359	5.23 360	12.24 362	7.07 357	21.30 367	14.66 361

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 352	4.50 353	1.31 339	2.75 332	2.71 349	5.17 349	7.48 354	5.91 355	8.23 356	1.63 341	10.81 357	75.58 369	10.28 346	4.33 347	2.18 241	1.44 298	7.17 357	8.31 358	6.88 324	1.67 338	3.57 348	2.90 342	1.30 324	1.13 344	4.31 353	6.17 355	20.85 366	4.05 342

DPSMNet_ROB	11.01 355	4.36 352	11.20 360	3.81 337	5.73 355	4.71 347	5.45 349	3.67 352	9.75 359	4.35 354	13.56 358	11.30 351	26.82 366	5.44 359	13.51 361	12.50 361	6.62 356	12.38 362	14.62 350	10.30 360	7.11 359	16.01 362	4.56 356	9.06 362	11.07 361	27.51 366	11.13 361	30.63 366

DGSMNet	2.89 330	1.85 330	1.04 330	1.35 314	0.50 287	1.94 320	0.59 275	2.82 351	1.53 337	3.95 353	15.60 359	1.84 310	3.19 328	4.88 353	2.89 261	2.87 347	3.06 341	1.91 348	4.57 313	2.02 347	4.46 351	3.48 349	1.64 328	2.11 354	0.88 303	3.46 346	1.04 289	2.62 320

CasAABBNet	27.80 367	18.03 363	27.32 368	10.90 354	12.21 363	14.33 359	10.52 357	16.96 365	22.28 365	13.77 364	16.14 360	17.40 359	25.40 364	10.69 363	34.10 368	28.35 367	23.05 364	29.43 368	19.46 354	24.14 367	34.48 368	39.80 368	8.47 360	22.42 369	56.04 370	72.44 370	62.78 370	79.64 370

FlowAnything	27.85 368	18.03 363	27.34 369	10.94 355	12.29 364	14.36 360	10.56 358	17.06 366	22.31 366	13.81 365	16.29 361	17.36 358	25.24 363	10.81 364	34.02 367	28.46 368	23.06 365	29.40 366	19.47 355	24.22 368	34.52 369	40.11 369	8.49 361	22.48 370	56.03 369	72.70 371	62.83 371	79.78 371

DDVS	1.78 306	0.35 252	0.40 270	0.33 235	0.38 268	0.37 236	0.33 227	2.41 350	0.46 259	0.68 290	17.02 362	2.44 320	0.65 266	0.81 302	2.50 251	1.31 284	0.61 273	0.49 272	6.21 320	0.84 297	2.90 343	2.24 323	0.26 237	0.34 251	0.34 193	0.60 258	2.18 334	0.71 245

LRCNet_RVC	12.77 359	18.28 365	5.31 356	23.03 363	20.03 365	22.79 365	18.73 364	10.19 363	4.29 351	21.40 367	17.07 363	21.90 361	12.67 352	27.64 367	4.72 295	1.57 310	13.91 362	9.09 359	27.19 362	10.23 358	5.66 356	2.42 333	25.54 366	13.38 365	1.45 324	0.65 263	3.23 351	2.39 316

PSMNet_ROB	3.52 340	1.88 331	0.99 322	1.71 319	1.19 323	2.12 330	2.02 322	0.79 305	0.86 300	8.42 361	19.75 364	12.43 353	2.32 314	7.26 361	2.04 234	0.69 206	1.30 314	1.37 344	9.12 338	0.91 310	2.05 311	1.34 215	8.71 363	0.77 326	1.06 314	1.46 314	1.32 303	1.13 279

anonymity	1.60 303	0.25 190	0.41 274	0.27 206	0.23 195	0.51 273	0.16 165	0.49 266	0.27 202	0.63 276	23.10 365	0.57 243	0.59 258	0.37 237	0.78 101	1.33 286	0.46 225	0.35 211	1.10 244	0.48 235	1.47 254	2.07 305	0.21 216	0.33 250	1.11 319	1.60 320	3.07 348	1.08 273

HaxPig	22.03 364	23.76 366	21.73 366	25.29 364	25.48 367	24.76 366	26.73 366	22.91 367	21.16 364	29.02 368	26.42 366	24.60 362	19.57 356	25.83 366	24.34 364	21.24 364	25.03 367	26.17 365	24.65 360	23.00 366	18.72 364	16.12 363	29.01 367	21.22 368	10.44 359	12.85 363	9.65 358	15.02 362

MEDIAN_ROB	25.69 365	28.81 367	26.20 367	29.88 366	29.43 369	29.00 367	30.34 367	27.00 369	24.64 368	34.12 369	30.21 367	29.31 366	23.43 360	29.48 369	26.63 365	23.36 365	29.99 368	29.41 367	29.88 363	27.28 369	23.55 365	19.50 364	31.94 368	23.91 371	14.08 365	13.72 364	13.09 363	15.43 363

DPSimNet_ROB	19.60 363	30.02 368	12.51 361	29.96 367	26.66 368	21.35 364	18.10 363	23.34 368	23.91 367	14.59 366	30.41 368	25.17 363	25.12 362	12.92 365	12.40 358	9.18 357	23.72 366	11.03 360	37.61 367	12.43 363	24.99 366	8.77 360	13.55 365	15.98 366	13.56 363	10.45 359	19.73 364	21.73 365

AVERAGE_ROB	27.45 366	31.37 369	28.57 370	32.97 368	32.12 370	32.15 368	33.40 368	29.93 370	27.60 369	35.93 370	32.13 369	32.22 367	25.90 365	32.99 370	28.90 366	25.88 366	31.46 369	30.17 369	31.78 364	29.24 370	25.48 367	21.56 367	34.85 369	27.16 372	14.02 364	10.69 360	11.65 362	11.07 359

PML	14.72 362	11.16 360	4.09 355	13.72 358	8.87 360	13.75 358	6.38 350	7.25 357	36.05 370	10.34 362	59.29 370	46.05 368	52.59 369	6.65 360	6.70 322	4.81 355	10.30 359	3.77 353	21.46 356	4.87 354	5.83 357	5.51 355	3.98 349	4.24 358	15.02 366	6.06 354	20.81 365	7.86 354

GS-Stereo																							0.04 10	0.06 29	0.27 146	0.09 18	0.12 21	0.07 12

ASD4																								18.37 367

Low-res two-view benchmark