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

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

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

NLCSM	0.17 54	0.06 3	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.06 12	0.04 25	0.09 46	0.98 327	0.05 9	0.52 245	0.08 4	1.58 317	0.05 15	0.23 6	0.11 3	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.05 3	0.08 3	0.07 3	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.05 3

WQFJX1	0.19 61	0.07 10	0.04 3	0.05 10	0.04 5	0.05 6	0.04 25	0.08 27	1.04 328	0.05 9	0.56 250	0.08 4	1.68 321	0.04 3	0.18 3	0.13 4	0.08 6	0.06 5	0.08 3	0.06 4	0.11 12	0.08 4	0.06 43	0.05 19	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.06 7

WQFJA1	0.20 64	0.07 10	0.05 10	0.06 22	0.05 15	0.07 21	0.05 44	0.08 27	1.05 329	0.05 9	0.67 268	0.09 13	1.81 325	0.07 31	0.23 6	0.14 5	0.09 12	0.07 10	0.09 5	0.07 11	0.14 25	0.08 4	0.06 43	0.05 19	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.08 32

WQFJX	0.20 64	0.07 10	0.05 10	0.05 10	0.05 15	0.07 21	0.05 44	0.06 8	1.06 332	0.05 9	0.59 256	0.08 4	1.70 322	0.04 3	0.31 16	0.14 5	0.08 6	0.07 10	0.09 5	0.07 11	0.09 5	0.08 4	0.06 43	0.05 19	0.08 12	0.09 23	0.11 14	0.08 32

NLMM	0.20 64	0.07 10	0.05 10	0.06 22	0.05 15	0.07 21	0.05 44	0.08 27	1.05 329	0.05 9	0.67 268	0.09 13	1.81 325	0.07 31	0.23 6	0.14 5	0.09 12	0.07 10	0.09 5	0.07 11	0.14 25	0.08 4	0.06 43	0.05 19	0.08 12	0.08 15	0.11 14	0.08 32

NLSM3	0.08 3	0.07 10	0.06 18	0.06 22	0.05 15	0.05 6	0.04 25	0.08 27	0.09 43	0.06 21	0.09 47	0.08 4	0.07 37	0.06 22	0.21 4	0.14 5	0.10 21	0.09 24	0.10 12	0.07 11	0.11 12	0.08 4	0.05 30	0.05 19	0.09 23	0.11 43	0.12 25	0.09 42

AIO-test2	0.10 12	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 53	0.08 29	0.05 44	0.06 8	0.07 24	0.05 9	0.08 38	0.10 20	0.05 11	0.04 3	0.58 56	0.15 9	0.09 12	0.07 10	0.09 5	0.13 61	0.11 12	0.19 49	0.03 3	0.08 56	0.09 23	0.07 8	0.06 3	0.06 7

RAFT	0.14 33	0.07 10	0.10 57	0.08 50	0.04 5	0.24 181	0.28 227	0.19 80	0.07 24	0.13 64	0.08 38	0.13 41	0.06 25	0.11 63	0.44 32	0.17 10	0.12 36	0.08 17	0.14 36	0.21 119	0.16 37	0.18 43	0.04 12	0.05 19	0.15 70	0.15 69	0.21 80	0.16 75

derf	0.08 3	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.04 5	0.05 6	0.08 81	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.06 21	0.08 4	0.08 45	0.05 15	0.31 16	0.18 11	0.07 3	0.06 5	0.09 5	0.08 22	0.09 5	0.10 14	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.08 5	0.05 3

PointNet	0.11 16	0.09 29	0.09 40	0.06 22	0.05 15	0.08 29	0.16 181	0.11 56	0.07 24	0.07 31	0.08 38	0.10 20	0.07 37	0.08 40	0.22 5	0.18 11	0.09 12	0.06 5	0.17 46	0.14 69	0.16 37	0.18 43	0.07 60	0.06 35	0.10 31	0.20 105	0.19 71	0.09 42

TDLM	0.13 29	0.14 67	0.13 88	0.10 63	0.12 84	0.11 55	0.10 105	0.14 66	0.10 53	0.09 48	0.16 102	0.17 64	0.10 61	0.09 50	0.28 11	0.19 13	0.15 53	0.14 60	0.13 27	0.10 35	0.15 31	0.11 17	0.09 80	0.10 75	0.11 46	0.10 34	0.15 47	0.15 71

MonStereo	0.11 16	0.08 24	0.07 26	0.06 22	0.06 28	0.05 6	0.04 25	0.06 8	0.07 24	0.07 31	0.07 28	0.09 13	0.06 25	0.08 40	0.70 86	0.20 14	0.11 24	0.09 24	0.12 21	0.07 11	0.12 21	0.13 25	0.05 30	0.04 5	0.10 31	0.10 34	0.12 25	0.11 55

NLMM1	0.21 68	0.08 24	0.05 10	0.05 10	0.05 15	0.06 12	0.04 25	0.08 27	1.15 338	0.06 21	0.58 254	0.10 20	1.76 324	0.06 22	0.36 22	0.21 15	0.08 6	0.08 17	0.11 16	0.07 11	0.16 37	0.10 14	0.06 43	0.06 35	0.10 31	0.09 23	0.13 35	0.07 17

ProNet	0.10 12	0.07 10	0.09 40	0.06 22	0.04 5	0.10 42	0.32 238	0.07 20	0.04 3	0.04 4	0.11 62	0.07 3	0.03 3	0.20 144	0.33 20	0.21 15	0.11 24	0.08 17	0.11 16	0.07 11	0.10 8	0.08 4	0.08 69	0.05 19	0.10 31	0.06 3	0.10 11	0.06 7

CVANet_RVC	0.18 57	0.18 92	0.18 143	0.20 167	0.15 114	0.17 119	0.13 151	0.23 97	0.11 66	0.14 67	0.22 134	0.20 79	0.12 80	0.48 288	0.35 21	0.21 15	0.17 63	0.16 74	0.16 44	0.13 61	0.18 47	0.15 33	0.10 89	0.12 90	0.14 63	0.12 53	0.19 71	0.16 75

MCSU-Stereo	0.14 33	0.09 29	0.07 26	0.06 22	0.05 15	0.07 21	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.20 84	0.06 21	0.15 53	0.04 4	0.07 31	0.76 104	0.22 18	0.11 24	0.09 24	0.13 27	0.09 26	0.30 83	0.59 105	0.06 43	0.05 19	0.10 31	0.11 43	0.15 47	0.08 32

AIO-test1	0.11 16	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.07 40	0.08 29	0.03 7	0.09 46	0.08 37	0.08 40	0.07 28	0.10 20	0.05 11	0.06 22	0.42 28	0.22 18	0.10 21	0.08 17	0.11 16	0.20 103	0.11 12	0.47 87	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.07 4	0.06 7

AASNet	0.20 64	0.17 82	0.13 88	0.14 106	0.15 114	0.15 97	0.13 151	0.17 72	0.09 43	0.15 69	0.15 91	0.16 57	0.09 55	0.14 87	1.03 177	0.22 18	0.18 66	0.16 74	0.17 46	0.14 69	0.17 42	0.76 137	0.10 89	0.11 85	0.15 70	0.13 63	0.17 59	0.12 58

GANet	0.19 61	0.17 82	0.16 120	0.16 124	0.16 128	0.21 157	0.14 163	0.20 86	0.13 81	0.15 69	0.20 119	0.37 189	0.10 61	0.14 87	0.42 28	0.22 18	0.40 206	0.20 98	0.17 46	0.11 40	0.22 61	0.14 28	0.12 120	0.12 90	0.15 70	0.13 63	0.20 77	0.17 85

GEAStereo	0.16 47	0.12 52	0.18 143	0.10 63	0.07 40	0.13 76	0.05 44	0.08 27	0.07 24	0.08 40	0.05 16	0.18 69	0.05 11	0.12 73	0.82 129	0.23 22	0.15 53	0.11 42	0.19 55	0.13 61	0.20 55	0.32 66	0.05 30	0.07 47	0.36 226	0.10 34	0.16 53	0.09 42

gasm-f	0.16 47	0.12 52	0.18 143	0.10 63	0.07 40	0.13 76	0.05 44	0.08 27	0.07 24	0.08 40	0.05 16	0.18 69	0.05 11	0.12 73	0.82 129	0.23 22	0.15 53	0.11 42	0.19 55	0.13 61	0.20 55	0.32 66	0.05 30	0.07 47	0.36 226	0.10 34	0.16 53	0.09 42

delet	0.15 42	0.14 67	0.12 75	0.12 83	0.12 84	0.13 76	0.09 92	0.12 59	0.09 43	0.15 69	0.11 62	0.16 57	0.09 55	0.11 63	0.57 51	0.23 22	0.16 58	0.13 54	0.13 27	0.12 50	0.17 42	0.29 63	0.09 80	0.10 75	0.13 55	0.12 53	0.20 77	0.13 62

MoCha-V2	0.15 42	0.09 29	0.09 40	0.06 22	0.07 40	0.16 108	0.04 25	0.07 20	0.04 3	0.06 21	0.08 38	0.12 34	0.16 101	0.05 15	0.79 111	0.24 25	0.11 24	0.09 24	0.13 27	0.21 119	0.16 37	0.76 137	0.04 12	0.05 19	0.09 23	0.09 23	0.08 5	0.05 3

AANet_RVC	0.16 47	0.13 60	0.13 88	0.10 63	0.15 114	0.08 29	0.13 151	0.14 66	0.15 98	0.13 64	0.13 76	0.13 41	0.11 70	0.10 58	0.42 28	0.24 25	0.16 58	0.16 74	0.20 60	0.15 73	0.15 31	0.17 40	0.11 107	0.11 85	0.16 80	0.17 79	0.22 84	0.24 126

MatchStereo	0.11 16	0.10 40	0.09 40	0.05 10	0.08 53	0.07 21	0.04 25	0.08 27	0.12 72	0.04 4	0.07 28	0.08 4	0.10 61	0.09 50	0.43 31	0.25 27	0.12 36	0.11 42	0.10 12	0.10 35	0.15 31	0.26 60	0.04 12	0.08 56	0.10 31	0.11 43	0.10 11	0.09 42
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM1	0.22 74	0.07 10	0.05 10	0.06 22	0.06 28	0.08 29	0.05 44	0.10 51	1.10 336	0.05 9	0.67 268	0.10 20	1.75 323	0.05 15	0.32 19	0.25 27	0.09 12	0.07 10	0.10 12	0.07 11	0.11 12	0.11 17	0.06 43	0.05 19	0.09 23	0.09 23	0.12 25	0.07 17

111111	0.13 29	0.08 24	0.06 18	0.06 22	0.07 40	0.10 42	0.03 7	0.06 8	0.07 24	0.03 3	0.06 21	0.14 50	0.06 25	0.10 58	0.50 38	0.25 27	0.11 24	0.09 24	0.15 41	0.07 11	0.37 103	0.60 109	0.05 30	0.05 19	0.08 12	0.08 15	0.09 10	0.05 3

MM-Stereo_test1	0.11 16	0.11 45	0.07 26	0.06 22	0.04 5	0.05 6	0.02 3	0.08 27	0.06 11	0.07 31	0.03 6	0.10 20	0.04 4	0.04 3	0.39 27	0.25 27	0.12 36	0.08 17	0.13 27	0.21 119	0.13 23	0.15 33	0.05 30	0.04 5	0.08 12	0.34 202	0.13 35	0.07 17

MMNet	0.24 82	0.15 69	0.12 75	0.13 94	0.13 95	0.13 76	0.10 105	0.16 69	0.12 72	0.13 64	0.14 85	0.19 74	0.09 55	0.18 133	2.14 248	0.25 27	0.18 66	0.16 74	0.20 60	0.14 69	0.20 55	0.37 74	0.10 89	0.12 90	0.15 70	0.15 69	0.28 105	0.16 75

CFNet	0.29 102	0.23 172	0.19 157	0.25 210	0.22 207	0.19 141	0.15 175	0.30 140	0.17 122	0.28 118	0.23 140	0.37 189	0.19 137	0.22 149	1.38 215	0.25 27	0.26 109	0.21 107	0.27 87	0.19 95	0.31 86	0.45 84	0.12 120	0.17 163	0.28 172	0.24 129	0.37 145	0.31 172

GIP-stereo	0.15 42	0.12 52	0.09 40	0.07 40	0.06 28	0.23 173	0.10 105	0.07 20	0.06 11	0.08 40	0.09 47	0.11 30	0.05 11	0.13 77	0.60 59	0.26 33	0.13 44	0.11 42	0.19 55	0.31 177	0.17 42	0.60 109	0.05 30	0.06 35	0.10 31	0.12 53	0.16 53	0.07 17

IGEV-Stereo++	0.15 42	0.10 40	0.06 18	0.07 40	0.07 40	0.09 37	0.03 7	0.07 20	0.07 24	0.06 21	0.09 47	0.15 53	0.07 37	0.14 87	0.48 36	0.26 33	0.11 24	0.10 34	0.17 46	0.09 26	0.15 31	1.09 186	0.05 30	0.05 19	0.08 12	0.09 23	0.18 63	0.08 32

RSM++	0.12 24	0.10 40	0.09 40	0.08 50	0.07 40	0.10 42	0.04 25	0.08 27	0.07 24	0.06 21	0.07 28	0.13 41	0.07 37	0.04 3	0.50 38	0.26 33	0.12 36	0.11 42	0.14 36	0.11 40	0.20 55	0.14 28	0.06 43	0.10 75	0.11 46	0.09 23	0.13 35	0.08 32

RSM	0.11 16	0.09 29	0.09 40	0.07 40	0.06 28	0.14 88	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 9	0.07 28	0.13 41	0.06 25	0.04 3	0.51 41	0.26 33	0.10 21	0.10 34	0.14 36	0.11 40	0.17 42	0.13 25	0.04 12	0.06 35	0.09 23	0.11 43	0.13 35	0.07 17

DFGA-Net	0.18 57	0.17 82	0.10 57	0.13 94	0.08 53	0.10 42	0.08 81	0.19 80	0.10 53	0.28 118	0.11 62	0.18 69	0.09 55	0.13 77	0.68 82	0.27 37	0.20 76	0.15 68	0.28 88	0.12 50	0.22 61	0.17 40	0.08 69	0.12 90	0.15 70	0.12 53	0.35 130	0.14 68

TestStereo	0.28 98	0.25 200	0.20 177	0.21 176	0.15 114	0.21 157	0.13 151	0.35 191	0.18 131	0.38 216	0.18 104	0.33 170	0.16 101	0.13 77	1.02 176	0.27 37	0.34 176	0.18 86	0.42 131	0.18 88	0.46 125	0.35 71	0.13 140	0.17 163	0.27 160	0.22 109	0.34 127	0.26 142

GMStereo	0.23 77	0.24 187	0.13 88	0.19 157	0.17 149	0.19 141	0.14 163	0.29 132	0.16 105	0.23 89	0.19 116	0.32 163	0.16 101	0.13 77	0.53 47	0.27 37	0.28 126	0.19 91	0.43 137	0.20 103	0.30 83	0.19 49	0.12 120	0.15 133	0.24 129	0.19 100	0.39 156	0.20 98
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
qqai	0.08 3	0.07 10	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.06 12	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 28	0.08 4	0.08 45	0.04 3	0.29 13	0.28 40	0.08 6	0.06 5	0.11 16	0.09 26	0.10 8	0.11 17	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.06 7

DispViT+	0.12 24	0.09 29	0.09 40	0.10 63	0.09 61	0.07 21	0.05 44	0.08 27	0.10 53	0.09 48	0.09 47	0.11 30	0.07 37	0.07 31	0.44 32	0.28 40	0.09 12	0.11 42	0.12 21	0.09 26	0.11 12	0.14 28	0.05 30	0.09 65	0.09 23	0.15 69	0.12 25	0.13 62

iRaftStereo_RVC	0.16 47	0.15 69	0.11 63	0.10 63	0.10 67	0.09 37	0.05 44	0.17 72	0.09 43	0.15 69	0.15 91	0.18 69	0.09 55	0.18 133	0.38 24	0.28 40	0.20 76	0.14 60	0.19 55	0.12 50	0.34 95	0.30 65	0.07 60	0.09 65	0.14 63	0.12 53	0.18 63	0.13 62

UPFNet	0.25 85	0.18 92	0.19 157	0.17 138	0.18 160	0.19 141	0.14 163	0.22 92	0.16 105	0.23 89	0.18 104	0.21 83	0.13 86	0.26 183	1.51 219	0.28 40	0.23 85	0.21 107	0.25 71	0.18 88	0.22 61	0.35 71	0.13 140	0.15 133	0.18 94	0.18 95	0.39 156	0.18 90

quiztm	0.08 3	0.07 10	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.09 37	0.03 7	0.06 8	0.05 6	0.04 4	0.04 11	0.09 13	0.05 11	0.06 22	0.28 11	0.29 44	0.08 6	0.05 3	0.09 5	0.09 26	0.10 8	0.08 4	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.12 25	0.06 7

GSStereo	0.14 33	0.11 45	0.12 75	0.07 40	0.07 40	0.13 76	0.07 74	0.06 8	0.10 53	0.07 31	0.07 28	0.17 64	0.05 11	0.04 3	0.56 48	0.29 44	0.26 109	0.10 34	0.20 60	0.12 50	0.19 50	0.23 57	0.04 12	0.06 35	0.27 160	0.09 23	0.12 25	0.07 17

DEFOM-Stereo	0.14 33	0.12 52	0.09 40	0.08 50	0.08 53	0.11 55	0.04 25	0.10 51	0.07 24	0.08 40	0.10 53	0.12 34	0.06 25	0.07 31	0.51 41	0.29 44	0.17 63	0.14 60	0.17 46	0.10 35	0.32 88	0.16 37	0.08 69	0.07 47	0.12 51	0.13 63	0.25 95	0.13 62

StereoVision	0.13 29	0.10 40	0.07 26	0.06 22	0.07 40	0.07 21	0.07 74	0.10 51	0.13 81	0.09 48	0.07 28	0.16 57	0.07 37	0.11 63	0.56 48	0.29 44	0.14 48	0.13 54	0.17 46	0.09 26	0.18 47	0.15 33	0.04 12	0.08 56	0.15 70	0.13 63	0.19 71	0.15 71

IER	0.35 137	0.19 104	0.16 120	0.17 138	0.16 128	0.17 119	0.12 130	0.23 97	0.14 89	0.28 118	0.25 151	0.31 153	0.14 89	0.23 161	3.85 299	0.29 44	0.25 102	0.20 98	0.24 69	0.20 103	0.28 76	0.21 52	0.18 212	0.14 124	0.19 104	0.24 129	0.38 151	0.25 132

HCRNet	0.34 126	0.24 187	0.13 88	0.26 220	0.11 74	0.18 130	0.13 151	0.20 86	0.09 43	0.54 268	0.20 119	0.29 132	0.10 61	0.13 77	3.96 300	0.29 44	0.21 79	0.15 68	0.25 71	0.13 61	0.25 69	0.40 77	0.13 140	0.10 75	0.13 55	0.14 67	0.36 141	0.15 71

CCAANet	0.24 82	0.16 76	0.16 120	0.17 138	0.12 84	0.12 70	0.31 233	0.24 105	0.14 89	0.27 111	0.14 85	0.26 109	0.14 89	0.11 63	0.52 43	0.29 44	0.19 73	0.15 68	0.20 60	0.15 73	0.19 50	0.16 37	0.11 107	0.10 75	0.16 80	0.15 69	1.48 328	0.21 107

MM-Stereo_test3	0.09 8	0.08 24	0.04 3	0.06 22	0.04 5	0.05 6	0.03 7	0.10 51	0.07 24	0.07 31	0.04 11	0.09 13	0.04 4	0.04 3	0.23 6	0.30 51	0.12 36	0.07 10	0.12 21	0.20 103	0.11 12	0.11 17	0.05 30	0.04 5	0.07 3	0.08 15	0.16 53	0.07 17

GREAT-IGEV	0.17 54	0.09 29	0.08 35	0.05 10	0.04 5	0.24 181	0.03 7	0.08 27	0.10 53	0.06 21	0.06 21	0.15 53	0.05 11	0.06 22	0.84 135	0.30 51	0.12 36	0.09 24	0.13 27	0.12 50	0.11 12	1.21 211	0.06 43	0.12 90	0.08 12	0.08 15	0.17 59	0.06 7
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.09 8	0.11 45	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.09 37	0.04 25	0.08 27	0.06 11	0.06 21	0.03 6	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.29 13	0.30 51	0.11 24	0.07 10	0.13 27	0.06 4	0.12 21	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.11 46	0.07 8	0.10 11	0.06 7

anonymousdsp	0.23 77	0.12 52	0.11 63	0.12 83	0.10 67	0.12 70	0.06 64	0.16 69	0.09 43	0.15 69	0.79 283	0.15 53	0.07 37	0.10 58	0.84 135	0.30 51	0.18 66	0.14 60	0.22 67	0.24 145	0.25 69	1.12 194	0.17 201	0.09 65	0.12 51	0.09 23	0.23 86	0.10 50

LG-Stereo	0.13 29	0.07 10	0.05 10	0.06 22	0.06 28	0.21 157	0.03 7	0.09 46	0.08 37	0.09 48	0.32 201	0.16 57	0.05 11	0.06 22	0.67 77	0.31 55	0.11 24	0.09 24	0.18 53	0.08 22	0.14 25	0.12 22	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.12 53	0.11 14	0.07 17

G2L-Stereo	0.34 126	0.22 150	0.16 120	0.18 149	0.22 207	0.16 108	0.14 163	0.27 116	0.16 105	0.30 133	0.25 151	0.26 109	0.22 154	0.30 215	2.53 263	0.31 55	0.27 115	0.20 98	0.33 104	0.18 88	0.40 109	0.54 93	0.16 188	0.15 133	0.24 129	0.26 152	0.41 164	0.24 126

Occ-G	0.15 42	0.13 60	0.10 57	0.09 59	0.08 53	0.12 70	0.04 25	0.08 27	0.06 11	0.05 9	0.10 53	0.10 20	0.06 25	0.06 22	0.49 37	0.31 55	0.13 44	0.13 54	0.84 232	0.09 26	0.21 59	0.20 51	0.06 43	0.07 47	0.10 31	0.08 15	0.18 63	0.09 42

UNet	0.30 106	0.21 133	0.19 157	0.19 157	0.20 180	0.21 157	0.15 175	0.27 116	0.17 122	0.29 126	0.21 126	0.25 102	0.18 125	0.59 306	1.64 224	0.31 55	0.27 115	0.22 116	0.30 92	0.21 119	0.34 95	0.25 59	0.15 177	0.19 193	0.21 114	0.24 129	0.44 188	0.26 142

STTStereo	0.37 148	0.28 244	0.28 248	0.24 203	0.27 241	0.22 169	0.33 245	0.25 115	0.36 257	0.29 126	0.27 170	0.33 170	0.20 146	0.27 192	2.32 256	0.31 55	0.26 109	0.25 153	0.30 92	0.20 103	0.34 95	0.66 121	0.31 280	0.18 178	0.25 138	0.31 183	0.35 130	0.41 215

AF-Net	0.38 154	0.25 200	0.25 231	0.25 210	0.30 249	0.28 205	0.41 267	0.36 208	0.30 233	0.25 104	0.32 201	0.39 197	0.21 147	0.23 161	2.08 246	0.31 55	0.23 85	0.22 116	0.39 123	0.22 130	0.53 151	0.78 141	0.21 234	0.19 193	0.26 149	0.27 155	0.42 176	0.33 184

RP	0.45 184	0.29 247	0.33 267	0.30 241	0.31 253	0.28 205	0.35 251	0.34 179	0.33 250	0.23 89	0.36 220	0.36 183	0.26 182	0.24 169	3.81 297	0.31 55	0.28 126	0.22 116	0.33 104	0.23 137	0.26 72	0.85 154	0.19 221	0.22 225	0.29 179	0.29 170	0.52 220	0.36 203

Nwc_Net	0.38 154	0.25 200	0.25 231	0.25 210	0.30 249	0.28 205	0.41 267	0.36 208	0.30 233	0.25 104	0.32 201	0.39 197	0.21 147	0.23 161	2.08 246	0.31 55	0.23 85	0.22 116	0.39 123	0.22 130	0.53 151	0.78 141	0.21 234	0.19 193	0.26 149	0.27 155	0.42 176	0.33 184

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 120	0.26 220	0.24 218	0.23 189	0.29 244	0.21 157	0.35 251	0.28 126	0.52 291	0.37 204	0.25 151	0.35 181	0.17 112	0.29 209	1.32 207	0.32 63	0.25 102	0.21 107	0.35 112	0.23 137	0.29 79	0.62 114	0.16 188	0.18 178	0.23 122	0.42 235	0.32 113	0.32 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
BridgeDepth_RVC	0.14 33	0.13 60	0.10 57	0.08 50	0.09 61	0.08 29	0.05 44	0.12 59	0.12 72	0.10 56	0.08 38	0.12 34	0.08 45	0.08 40	0.57 51	0.33 64	0.11 24	0.12 52	0.19 55	0.11 40	0.15 31	0.14 28	0.06 43	0.07 47	0.13 55	0.17 79	0.15 47	0.17 85
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.11 16	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 15	0.36 252	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.07 31	0.04 11	0.09 13	0.05 11	0.06 22	0.38 24	0.33 64	0.12 36	0.09 24	0.13 27	0.06 4	0.17 42	0.18 43	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.07 8	0.12 25	0.07 17

Pointernet	0.09 8	0.06 3	0.06 18	0.04 3	0.03 3	0.07 21	0.31 233	0.06 8	0.04 3	0.05 9	0.06 21	0.08 4	0.04 4	0.04 3	0.25 10	0.33 64	0.09 12	0.06 5	0.09 5	0.16 78	0.09 5	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.07 3	0.06 3	0.13 35	0.08 32

MGS-Stereo	0.36 145	0.22 150	0.14 105	0.13 94	0.13 95	0.11 55	0.10 105	0.21 90	0.12 72	0.18 79	0.13 76	0.21 83	0.16 101	0.13 77	4.38 306	0.33 64	0.26 109	0.22 116	0.31 98	0.18 88	0.38 105	0.70 124	0.11 107	0.13 111	0.19 104	0.17 79	0.26 100	0.21 107

RAFT + AFF	0.42 173	0.12 52	0.09 40	0.13 94	0.07 40	0.11 55	0.06 64	0.17 72	0.10 53	0.19 81	0.10 53	0.28 121	0.08 45	0.11 63	7.47 349	0.33 64	0.20 76	0.11 42	0.33 104	0.10 35	0.39 107	0.16 37	0.07 60	0.09 65	0.16 80	0.11 43	0.13 35	0.09 42

FINET	0.28 98	0.21 133	0.21 196	0.21 176	0.17 149	0.17 119	0.18 194	0.23 97	0.19 140	0.23 89	0.48 240	0.28 121	0.17 112	0.17 114	0.57 51	0.33 64	0.25 102	0.18 86	0.38 122	0.17 81	0.30 83	0.22 56	0.15 177	0.17 163	0.42 251	0.96 309	0.27 102	0.21 107

CC-Net-ROB	0.62 240	0.60 319	0.40 288	0.81 319	0.59 313	0.75 316	0.57 287	0.43 254	0.31 239	0.47 250	0.32 201	1.38 311	0.73 292	0.62 310	0.60 59	0.33 64	0.42 221	0.32 204	2.70 316	0.28 159	0.50 141	0.61 112	0.98 337	0.28 254	0.39 243	0.37 218	0.39 156	0.54 244

DLCB_ROB	0.33 120	0.25 200	0.24 218	0.22 186	0.23 213	0.20 150	0.19 202	0.27 116	0.22 175	0.31 147	0.34 211	0.34 177	0.25 173	0.33 234	0.84 135	0.33 64	0.30 150	0.28 176	0.30 92	0.21 119	0.52 149	0.72 129	0.20 229	0.21 217	0.47 266	0.36 213	0.38 151	0.46 227

LACA2	0.08 3	0.06 3	0.07 26	0.06 22	0.05 15	0.06 12	0.03 7	0.05 3	0.08 37	0.07 31	0.02 3	0.11 30	0.04 4	0.04 3	0.31 16	0.34 72	0.07 3	0.08 17	0.10 12	0.06 4	0.08 3	0.09 11	0.03 3	0.04 5	0.08 12	0.07 8	0.08 5	0.06 7

BridgeDepth	0.09 8	0.08 24	0.07 26	0.06 22	0.06 28	0.06 12	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.05 9	0.03 6	0.13 41	0.04 4	0.05 15	0.29 13	0.34 72	0.08 6	0.08 17	0.12 21	0.06 4	0.10 8	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 23	0.09 23	0.11 14	0.07 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO-Stereo	0.11 16	0.09 29	0.09 40	0.08 50	0.06 28	0.12 70	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 9	0.06 21	0.12 34	0.05 11	0.05 15	0.46 34	0.34 72	0.22 82	0.10 34	0.21 65	0.12 50	0.13 23	0.12 22	0.04 12	0.05 19	0.08 12	0.10 34	0.13 35	0.06 7

psm_up	0.35 137	0.26 220	0.27 243	0.28 233	0.25 223	0.27 200	0.18 194	0.35 191	0.32 244	0.29 126	0.24 145	0.30 144	0.25 173	0.50 292	0.93 161	0.34 72	0.34 176	0.31 200	0.62 192	0.36 193	0.43 120	0.50 90	0.16 188	0.27 249	0.33 207	0.34 202	0.39 156	0.34 189

PS-NSSS	0.43 176	0.38 289	0.25 231	0.42 279	0.30 249	0.35 245	0.32 238	0.34 179	0.20 153	0.36 195	0.24 145	0.74 282	0.24 166	0.40 271	1.98 240	0.34 72	0.33 172	0.23 129	0.55 173	0.20 103	0.41 113	0.57 99	0.52 313	0.20 204	0.31 200	0.31 183	0.87 288	0.37 204

MSCF	0.18 57	0.09 29	0.09 40	0.08 50	0.06 28	0.30 215	0.03 7	0.07 20	0.09 43	0.10 56	0.05 16	0.13 41	0.08 45	0.09 50	0.72 93	0.35 77	0.13 44	0.10 34	0.14 36	0.12 50	0.14 25	1.03 178	0.11 107	0.06 35	0.10 31	0.36 213	0.14 44	0.07 17

MLG-Stereo	0.10 12	0.07 10	0.04 3	0.04 3	0.05 15	0.28 205	0.02 3	0.06 8	0.06 11	0.07 31	0.03 6	0.09 13	0.05 11	0.06 22	0.38 24	0.35 77	0.11 24	0.09 24	0.12 21	0.06 4	0.16 37	0.15 33	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.06 3	0.11 14	0.07 17

RAStereo	0.16 47	0.12 52	0.08 35	0.06 22	0.08 53	0.06 12	0.04 25	0.10 51	0.07 24	0.20 84	0.04 11	0.14 50	0.06 25	0.09 50	0.96 168	0.35 77	0.18 66	0.13 54	0.20 60	0.08 22	0.46 125	0.23 57	0.05 30	0.06 35	0.13 55	0.11 43	0.12 25	0.11 55

RAFT_CTSACE	0.21 68	0.20 120	0.13 88	0.12 83	0.10 67	0.14 88	0.08 81	0.24 105	0.10 53	0.26 107	0.10 53	0.21 83	0.18 125	0.11 63	0.57 51	0.35 77	0.19 73	0.14 60	0.26 78	0.18 88	0.31 86	0.70 124	0.08 69	0.10 75	0.27 160	0.17 79	0.33 118	0.16 75

HGLStereo	0.30 106	0.23 172	0.19 157	0.18 149	0.23 213	0.18 130	0.13 151	0.23 97	0.16 105	0.31 147	0.31 194	0.21 83	0.14 89	0.22 149	1.81 231	0.35 77	0.37 189	0.24 140	0.29 90	0.20 103	0.41 113	0.39 76	0.14 154	0.16 149	0.23 122	0.23 117	0.32 113	0.22 111

DMCA-RVC	0.41 171	0.21 133	0.22 205	0.32 250	0.28 242	0.18 130	0.45 274	0.34 179	0.30 233	0.32 159	1.09 308	0.31 153	0.16 101	0.30 215	2.90 274	0.35 77	0.26 109	0.25 153	0.26 78	0.30 170	0.38 105	0.34 70	0.16 188	0.28 254	0.35 217	0.20 105	0.36 141	0.27 148

DISCO	0.32 119	0.24 187	0.17 132	0.19 157	0.21 192	0.23 173	0.27 223	0.21 90	0.21 166	0.36 195	0.25 151	0.24 94	0.16 101	0.19 136	1.86 235	0.35 77	0.29 135	0.22 116	0.42 131	0.22 130	0.28 76	0.56 96	0.14 154	0.16 149	0.23 122	0.23 117	0.40 162	0.24 126

LACA3	0.12 24	0.10 40	0.09 40	0.07 40	0.07 40	0.08 29	0.05 44	0.07 20	0.10 53	0.08 40	0.06 21	0.14 50	0.06 25	0.08 40	0.47 35	0.36 84	0.09 12	0.11 42	0.15 41	0.08 22	0.14 25	0.14 28	0.04 12	0.06 35	0.12 51	0.11 43	0.13 35	0.12 58

GASTEREO	0.18 57	0.09 29	0.09 40	0.08 50	0.05 15	0.30 215	0.04 25	0.07 20	0.08 37	0.10 56	0.05 16	0.13 41	0.08 45	0.08 40	0.70 86	0.36 84	0.13 44	0.10 34	0.14 36	0.11 40	0.14 25	1.06 182	0.12 120	0.06 35	0.10 31	0.29 170	0.15 47	0.07 17

CroCo-Stereo Lap2	0.12 24	0.07 10	0.05 10	0.05 10	0.06 28	0.04 3	0.03 7	0.08 27	0.06 11	0.11 60	0.03 6	0.12 34	0.06 25	0.08 40	0.59 57	0.36 84	0.11 24	0.10 34	0.12 21	0.07 11	0.25 69	0.17 40	0.04 12	0.07 47	0.11 46	0.11 43	0.11 14	0.08 32

RGC	0.51 217	0.36 275	0.46 301	0.35 261	0.36 281	0.40 268	0.30 231	0.37 217	0.39 260	0.32 159	0.45 232	0.40 205	0.42 261	0.35 247	2.99 277	0.36 84	0.32 164	0.28 176	0.47 143	0.33 182	0.61 173	1.00 173	0.24 248	0.28 254	0.38 239	0.46 251	0.52 220	0.53 243

NCC-stereo	0.47 197	0.33 265	0.30 254	0.31 247	0.33 261	0.31 219	0.38 260	0.41 237	0.40 263	0.24 96	0.38 221	0.39 197	0.36 234	0.28 201	3.13 283	0.36 84	0.29 135	0.32 204	0.42 131	0.43 230	0.44 121	0.84 152	0.28 265	0.23 230	0.36 226	0.44 246	0.45 194	0.44 221

Abc-Net	0.47 197	0.33 265	0.30 254	0.31 247	0.33 261	0.31 219	0.38 260	0.41 237	0.40 263	0.24 96	0.38 221	0.39 197	0.36 234	0.28 201	3.13 283	0.36 84	0.29 135	0.32 204	0.42 131	0.43 230	0.44 121	0.84 152	0.28 265	0.23 230	0.36 226	0.44 246	0.45 194	0.44 221
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AdaDepth	0.14 33	0.11 45	0.07 26	0.07 40	0.08 53	0.17 119	0.05 44	0.08 27	0.08 37	0.06 21	0.08 38	0.10 20	0.06 25	0.11 63	0.57 51	0.37 90	0.14 48	0.12 52	0.22 67	0.17 81	0.15 31	0.21 52	0.04 12	0.06 35	0.10 31	0.11 43	0.17 59	0.11 55

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 85	0.20 120	0.18 143	0.15 114	0.17 149	0.13 76	0.10 105	0.29 132	0.15 98	0.33 167	0.15 91	0.31 153	0.22 154	0.14 87	0.66 72	0.37 90	0.22 82	0.15 68	0.50 157	0.16 78	0.32 88	0.59 105	0.10 89	0.13 111	0.24 129	0.19 100	0.47 202	0.20 98

RYNet	0.49 211	0.11 45	0.10 57	0.08 50	0.09 61	0.10 42	0.06 64	0.13 62	0.18 131	0.10 56	0.10 53	0.13 41	0.08 45	0.08 40	9.58 364	0.37 90	0.14 48	0.22 116	0.17 46	0.09 26	0.19 50	0.12 22	0.15 177	0.09 65	0.14 63	0.33 196	0.24 91	0.13 62

MLG-Stereo_test3	0.25 85	0.11 45	0.09 40	0.11 77	0.14 100	0.14 88	0.05 44	0.11 56	0.09 43	0.17 76	0.10 53	0.19 74	0.08 45	0.09 50	0.66 72	0.38 93	0.17 63	0.15 68	2.15 306	0.11 40	0.29 79	0.75 135	0.05 30	0.08 56	0.11 46	0.10 34	0.18 63	0.12 58

dd	0.37 148	0.25 200	0.15 112	0.44 286	0.16 128	0.32 226	0.19 202	0.28 126	0.13 81	0.29 126	0.14 85	0.44 222	0.14 89	0.15 98	2.86 271	0.38 93	0.36 185	0.22 116	0.52 168	0.34 188	0.32 88	0.28 62	0.17 201	0.29 260	0.27 160	0.20 105	0.40 162	0.32 178

CroCo-Stereo	0.12 24	0.07 10	0.04 3	0.05 10	0.05 15	0.04 3	0.02 3	0.08 27	0.06 11	0.06 21	0.02 3	0.10 20	0.06 25	0.07 31	0.85 145	0.38 93	0.11 24	0.09 24	0.16 44	0.06 4	0.22 61	0.18 43	0.04 12	0.05 19	0.10 31	0.09 23	0.11 14	0.07 17
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
ADLNet	0.53 222	0.26 220	0.18 143	0.21 176	0.21 192	0.23 173	0.19 202	0.30 140	0.17 122	0.23 89	0.22 134	0.62 266	0.18 125	0.48 288	6.87 341	0.38 93	0.28 126	0.21 107	0.25 71	0.20 103	0.33 93	0.90 158	0.18 212	0.13 111	0.25 138	0.26 152	0.34 127	0.23 118

AFF-stereo	0.22 74	0.19 104	0.15 112	0.14 106	0.12 84	0.14 88	0.06 64	0.24 105	0.13 81	0.29 126	0.12 68	0.24 94	0.10 61	0.08 40	0.60 59	0.38 93	0.18 66	0.19 91	0.48 144	0.12 50	0.28 76	0.56 96	0.08 69	0.10 75	0.19 104	0.18 95	0.43 185	0.16 75

LACA1	0.10 12	0.09 29	0.08 35	0.06 22	0.08 53	0.06 12	0.04 25	0.06 8	0.10 53	0.06 21	0.05 16	0.10 20	0.07 37	0.08 40	0.36 22	0.39 98	0.09 12	0.11 42	0.11 16	0.07 11	0.11 12	0.11 17	0.04 12	0.05 19	0.10 31	0.10 34	0.12 25	0.10 50

MLG-Stereo_test2	0.14 33	0.12 52	0.06 18	0.05 10	0.06 28	0.31 219	0.03 7	0.09 46	0.07 24	0.09 48	0.22 134	0.12 34	0.05 11	0.07 31	0.60 59	0.39 98	0.15 53	0.13 54	0.21 65	0.10 35	0.21 59	0.21 52	0.05 30	0.04 5	0.10 31	0.08 15	0.15 47	0.10 50

MaDis-Stereo	0.19 61	0.16 76	0.11 63	0.07 40	0.10 67	0.06 12	0.06 64	0.12 59	0.10 53	0.19 81	0.08 38	0.19 74	0.08 45	0.14 87	0.52 43	0.39 98	0.24 94	0.18 86	0.30 92	0.12 50	0.46 125	0.36 73	0.07 60	0.10 75	0.19 104	0.23 117	0.20 77	0.25 132

RALAANet	0.30 106	0.22 150	0.19 157	0.17 138	0.17 149	0.16 108	0.11 114	0.28 126	0.16 105	0.24 96	0.21 126	0.24 94	0.18 125	0.30 215	0.63 66	0.39 98	0.28 126	0.25 153	0.56 174	0.29 163	0.76 191	1.03 178	0.11 107	0.17 163	0.23 122	0.24 129	0.41 164	0.23 118

ARAFT	0.27 94	0.17 82	0.12 75	0.15 114	0.12 84	0.12 70	0.06 64	0.20 86	0.13 81	0.36 195	0.15 91	0.29 132	0.11 70	0.27 192	0.88 158	0.39 98	0.27 115	0.24 140	0.52 168	0.13 61	0.50 141	0.90 158	0.09 80	0.11 85	0.21 114	0.14 67	0.38 151	0.18 90

FADNet	0.39 162	0.27 231	0.23 212	0.29 239	0.26 231	0.25 190	0.39 265	0.36 208	0.24 192	0.35 180	0.34 211	0.36 183	0.27 184	0.27 192	0.93 161	0.39 98	0.31 158	0.34 222	0.68 207	0.43 230	0.60 170	0.90 158	0.19 221	0.22 225	0.38 239	0.42 235	0.37 145	0.44 221

HSM	0.39 162	0.24 187	0.23 212	0.26 220	0.25 223	0.20 150	0.18 194	0.41 237	0.20 153	0.32 159	0.30 192	0.39 197	0.24 166	0.22 149	2.57 265	0.39 98	0.33 172	0.22 116	0.49 151	0.30 170	0.70 186	0.47 87	0.14 154	0.20 204	0.29 179	0.31 183	0.44 188	0.33 184

VIP-Stereo	0.14 33	0.11 45	0.11 63	0.08 50	0.06 28	0.08 29	0.04 25	0.11 56	0.08 37	0.09 48	0.12 68	0.20 79	0.06 25	0.07 31	0.69 85	0.40 105	0.18 66	0.13 54	0.18 53	0.17 81	0.19 50	0.13 25	0.06 43	0.08 56	0.12 51	0.10 34	0.13 35	0.14 68

MM-Stereo_test2	0.17 54	0.13 60	0.08 35	0.07 40	0.05 15	0.06 12	0.03 7	0.08 27	0.06 11	0.09 48	0.04 11	0.11 30	0.05 11	0.05 15	0.50 38	0.40 105	0.12 36	0.10 34	0.13 27	0.27 154	0.18 47	0.64 118	0.06 43	0.05 19	0.09 23	0.84 298	0.11 14	0.08 32

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 102	0.18 92	0.12 75	0.11 77	0.12 84	0.10 42	0.05 44	0.23 97	0.14 89	0.30 133	0.13 76	0.27 116	0.17 112	0.11 63	1.00 174	0.40 105	0.29 135	0.30 190	0.36 115	0.34 188	0.56 161	1.17 203	0.17 201	0.10 75	0.15 70	0.48 256	0.23 86	0.22 111

CIPLG	0.34 126	0.19 104	0.19 157	0.16 124	0.16 128	0.16 108	0.24 210	0.32 163	0.26 209	0.30 133	0.31 194	0.31 153	0.16 101	0.38 261	0.86 148	0.40 105	0.34 176	0.20 98	0.50 157	0.20 103	0.49 135	1.39 239	0.11 107	0.15 133	0.53 277	0.17 79	0.57 237	0.20 98

IPLGR_C	0.34 126	0.19 104	0.19 157	0.16 124	0.16 128	0.16 108	0.25 219	0.32 163	0.26 209	0.30 133	0.32 201	0.30 144	0.17 112	0.37 255	0.79 111	0.40 105	0.33 172	0.20 98	0.51 160	0.19 95	0.49 135	1.39 239	0.12 120	0.15 133	0.50 273	0.17 79	0.58 242	0.20 98

ACRE	0.35 137	0.19 104	0.18 143	0.16 124	0.16 128	0.16 108	0.24 210	0.32 163	0.25 200	0.30 133	0.43 228	0.31 153	0.17 112	0.38 261	0.81 116	0.40 105	0.34 176	0.20 98	0.51 160	0.20 103	0.50 141	1.39 239	0.12 120	0.15 133	0.51 275	0.17 79	0.57 237	0.20 98

rafts_anoy	0.28 98	0.23 172	0.18 143	0.17 138	0.19 173	0.15 97	0.11 114	0.34 179	0.14 89	0.26 107	0.21 126	0.25 102	0.14 89	0.22 149	0.65 70	0.40 105	0.34 176	0.24 140	0.48 144	0.33 182	0.52 149	0.76 137	0.11 107	0.16 149	0.24 129	0.23 117	0.24 91	0.26 142

TestStereo_HL3	0.36 145	0.24 187	0.19 157	0.18 149	0.14 100	0.16 108	0.11 114	0.38 219	0.20 153	0.45 245	0.20 119	0.30 144	0.17 112	0.23 161	2.52 261	0.41 112	0.29 135	0.21 107	0.80 224	0.21 119	0.45 123	0.71 128	0.14 154	0.16 149	0.22 118	0.25 146	0.30 110	0.23 118

TestStereo_HL2	0.48 205	0.25 200	0.18 143	0.23 189	0.15 114	0.17 119	0.10 105	0.33 172	0.19 140	0.38 216	0.20 119	0.30 144	0.16 101	0.22 149	5.33 322	0.41 112	0.29 135	0.22 116	1.00 249	0.24 145	0.42 116	0.72 129	0.14 154	0.16 149	0.25 138	0.33 196	0.28 105	0.23 118

stereogan	0.43 176	0.33 265	0.30 254	0.33 253	0.37 283	0.35 245	0.30 231	0.35 191	0.32 244	0.30 133	0.31 194	0.46 235	0.30 202	0.27 192	1.62 223	0.41 112	0.30 150	0.25 153	0.44 141	0.29 163	0.37 103	1.61 277	0.23 244	0.24 238	0.29 179	0.31 183	0.57 237	0.39 212

HLF11	0.51 217	0.25 200	0.19 157	0.20 167	0.16 128	0.17 119	0.10 105	0.96 335	0.18 131	0.36 195	0.22 134	0.28 121	0.16 101	0.25 177	5.55 325	0.42 115	0.30 150	0.23 129	0.98 248	0.23 137	0.42 116	0.73 134	0.16 188	0.16 149	0.25 138	0.30 178	0.28 105	0.28 152

LL-Strereo2	0.28 98	0.17 82	0.14 105	0.12 83	0.11 74	0.10 42	0.06 64	0.29 132	0.16 105	0.30 133	0.14 85	0.22 88	0.11 70	0.34 239	0.56 48	0.42 115	0.23 85	0.17 81	0.39 123	0.17 81	0.70 186	1.53 267	0.10 89	0.11 85	0.24 129	0.17 79	0.25 95	0.17 85

anonymousdsp2	0.30 106	0.20 120	0.16 120	0.14 106	0.13 95	0.15 97	0.11 114	0.28 126	0.12 72	0.25 104	1.08 307	0.24 94	0.12 80	0.15 98	0.71 91	0.42 115	0.25 102	0.20 98	0.45 142	0.38 207	0.41 113	0.96 166	0.10 89	0.13 111	0.20 112	0.17 79	0.43 185	0.18 90

TESTraft	0.26 90	0.21 133	0.13 88	0.11 77	0.11 74	0.10 42	0.09 92	0.24 105	0.15 98	0.24 96	0.12 68	0.28 121	0.23 161	0.15 98	1.11 196	0.42 115	0.23 85	0.17 81	0.49 151	0.18 88	0.34 95	0.50 90	0.09 80	0.12 90	0.22 118	0.25 146	0.48 205	0.23 118

FADNet-RVC	0.38 154	0.25 200	0.26 236	0.27 223	0.26 231	0.21 157	0.42 269	0.33 172	0.24 192	0.34 170	0.26 165	0.42 215	0.28 191	0.27 192	0.95 166	0.42 115	0.39 200	0.27 164	0.73 212	0.41 223	0.63 177	0.86 155	0.21 234	0.27 249	0.34 210	0.33 196	0.33 118	0.42 218

HITNet	0.31 113	0.18 92	0.15 112	0.17 138	0.15 114	0.14 88	0.10 105	0.29 132	0.19 140	0.30 133	0.20 119	0.28 121	0.18 125	0.29 209	1.30 206	0.42 115	0.27 115	0.20 98	0.37 118	0.17 81	0.64 178	0.99 171	0.12 120	0.15 133	0.19 104	0.19 100	0.39 156	0.26 142
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
iResNetv2_ROB	0.46 188	0.24 187	0.17 132	0.27 223	0.21 192	0.23 173	0.14 163	0.49 280	0.19 140	0.37 204	0.29 185	0.37 189	0.27 184	0.26 183	3.28 289	0.42 115	0.28 126	0.22 116	0.85 236	0.23 137	1.22 241	0.59 105	0.16 188	0.26 245	0.27 160	0.24 129	0.57 237	0.28 152

FBW_ROB	1.04 289	0.64 322	0.57 315	0.87 322	0.87 332	0.68 313	0.98 319	0.45 265	0.34 252	0.53 265	0.75 280	1.03 298	1.27 311	1.90 340	6.09 333	0.42 115	0.60 289	0.33 210	2.46 311	0.49 254	1.49 276	1.10 189	1.23 340	0.56 316	0.44 260	0.53 265	0.55 231	0.82 273

DN-CSS_ROB	0.35 137	0.22 150	0.24 218	0.23 189	0.26 231	0.15 97	0.12 130	0.42 247	0.19 140	0.39 222	0.41 226	0.34 177	0.26 182	0.32 230	0.67 77	0.42 115	0.30 150	0.23 129	0.92 242	0.21 119	0.80 195	0.68 122	0.15 177	0.27 249	0.24 129	0.22 109	0.41 164	0.30 164

SACVNet	0.38 154	0.30 253	0.26 236	0.28 233	0.29 244	0.26 195	0.34 250	0.37 217	0.29 228	0.35 180	0.27 170	0.29 132	0.25 173	0.38 261	0.59 57	0.43 124	0.36 185	0.29 184	0.56 174	0.29 163	0.68 182	1.21 211	0.19 221	0.25 243	0.37 234	0.35 206	0.45 194	0.38 209

AACVNet	0.31 113	0.26 220	0.21 196	0.27 223	0.28 242	0.25 190	0.18 194	0.30 140	0.20 153	0.31 147	0.30 192	0.29 132	0.18 125	0.36 251	0.62 64	0.43 124	0.31 158	0.26 159	0.37 118	0.25 148	0.42 116	0.62 114	0.20 229	0.20 204	0.29 179	0.31 183	0.42 176	0.37 204

raft+_RVC	0.26 90	0.19 104	0.15 112	0.15 114	0.15 114	0.13 76	0.14 163	0.30 140	0.14 89	0.28 118	0.18 104	0.22 88	0.11 70	0.19 136	0.62 64	0.43 124	0.23 85	0.17 81	0.41 129	0.28 159	0.45 123	0.95 164	0.09 80	0.11 85	0.20 112	0.18 95	0.25 95	0.20 98

NVstereo2D	0.63 244	0.25 200	0.20 177	0.28 233	0.25 223	0.34 240	0.35 251	0.30 140	0.22 175	0.39 222	0.33 208	0.26 109	0.16 101	0.42 276	9.29 362	0.43 124	0.32 164	0.27 164	0.35 112	0.20 103	0.35 100	0.44 80	0.30 274	0.21 217	0.31 200	0.23 117	0.27 102	0.25 132

LG-G_1	0.23 77	0.15 69	0.11 63	0.12 83	0.15 114	0.24 181	0.06 64	0.13 62	0.09 43	0.11 60	0.18 104	0.17 64	0.11 70	0.15 98	0.70 86	0.44 128	0.21 79	0.19 91	0.26 78	0.17 81	0.32 88	1.48 255	0.06 43	0.09 65	0.13 55	0.12 53	0.18 63	0.16 75

LG-G	0.23 77	0.15 69	0.11 63	0.12 83	0.15 114	0.24 181	0.06 64	0.13 62	0.09 43	0.11 60	0.18 104	0.17 64	0.11 70	0.15 98	0.70 86	0.44 128	0.21 79	0.19 91	0.26 78	0.17 81	0.32 88	1.48 255	0.06 43	0.09 65	0.13 55	0.12 53	0.18 63	0.16 75

U	0.14 33	0.09 29	0.05 10	0.05 10	0.06 28	0.04 3	0.02 3	0.09 46	0.06 11	0.09 48	0.02 3	0.12 34	0.10 61	0.07 31	0.77 107	0.44 128	0.15 53	0.11 42	0.15 41	0.09 26	0.27 75	0.26 60	0.03 3	0.06 35	0.13 55	0.10 34	0.11 14	0.09 42

MIF-Stereo (partial)	0.23 77	0.20 120	0.12 75	0.10 63	0.12 84	0.10 42	0.07 74	0.17 72	0.14 89	0.18 79	0.10 53	0.20 79	0.11 70	0.17 114	1.11 196	0.44 128	0.25 102	0.21 107	0.26 78	0.13 61	0.49 135	0.32 66	0.08 69	0.14 124	0.17 87	0.17 79	0.38 151	0.20 98

MIM_Stereo	0.26 90	0.18 92	0.14 105	0.15 114	0.14 100	0.24 181	0.07 74	0.27 116	0.11 66	0.24 96	0.12 68	0.20 79	0.12 80	0.17 114	0.85 145	0.44 128	0.24 94	0.19 91	0.54 172	0.20 103	0.46 125	0.70 124	0.08 69	0.12 90	0.17 87	0.29 170	0.34 127	0.16 75

CASnet	0.31 113	0.22 150	0.14 105	0.15 114	0.17 149	0.17 119	0.08 81	0.30 140	0.18 131	0.34 170	0.21 126	0.38 192	0.28 191	0.13 77	0.75 102	0.44 128	0.32 164	0.26 159	0.43 137	0.34 188	1.11 225	0.69 123	0.11 107	0.14 124	0.25 138	0.17 79	0.33 118	0.25 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TestStereo1	0.27 94	0.22 150	0.12 75	0.12 83	0.12 84	0.11 55	0.09 92	0.24 105	0.15 98	0.24 96	0.12 68	0.34 177	0.23 161	0.14 87	1.09 189	0.44 128	0.24 94	0.17 81	0.51 160	0.15 73	0.35 100	0.79 143	0.08 69	0.12 90	0.22 118	0.24 129	0.49 207	0.23 118

SA-5K	0.27 94	0.22 150	0.12 75	0.12 83	0.12 84	0.11 55	0.09 92	0.24 105	0.15 98	0.24 96	0.12 68	0.34 177	0.23 161	0.14 87	1.09 189	0.44 128	0.24 94	0.17 81	0.51 160	0.15 73	0.35 100	0.79 143	0.08 69	0.12 90	0.22 118	0.24 129	0.49 207	0.23 118

UDGNet	0.39 162	0.29 247	0.21 196	0.55 298	0.44 296	0.50 287	0.42 269	0.31 150	0.20 153	0.27 111	0.28 182	0.28 121	0.12 80	0.70 315	0.66 72	0.44 128	0.29 135	0.25 153	0.60 189	0.24 145	0.61 173	0.98 169	0.39 293	0.15 133	0.34 210	0.27 155	0.42 176	0.29 157

DDUNet	0.75 259	0.91 327	0.42 296	1.24 330	1.03 336	1.19 327	1.16 329	0.35 191	0.35 253	0.37 204	0.45 232	0.64 272	0.32 213	1.77 338	2.89 272	0.44 128	0.71 301	0.48 286	0.87 237	0.59 273	0.53 151	0.64 118	0.85 334	0.28 254	0.34 210	0.34 202	0.61 251	0.39 212

CFNet_pseudo	0.47 197	0.23 172	0.23 212	0.27 223	0.25 223	0.23 173	0.17 188	0.31 150	0.19 140	0.37 204	0.29 185	0.38 192	0.27 184	0.23 161	4.35 305	0.44 128	0.28 126	0.23 129	1.00 249	0.19 95	0.46 125	0.59 105	0.40 296	0.18 178	0.27 160	0.28 158	0.36 141	0.35 199

ManiGeoR	0.48 205	0.27 231	0.19 157	0.23 189	0.18 160	0.18 130	0.11 114	0.43 254	0.21 166	0.39 222	0.29 185	0.32 163	0.17 112	0.26 183	5.03 316	0.45 139	0.29 135	0.24 140	0.74 215	0.22 130	0.54 157	0.80 145	0.16 188	0.18 178	0.25 138	0.31 183	0.30 110	0.27 148

HLf10	0.48 205	0.27 231	0.19 157	0.23 189	0.18 160	0.18 130	0.11 114	0.43 254	0.21 166	0.39 222	0.29 185	0.32 163	0.17 112	0.26 183	5.03 316	0.45 139	0.29 135	0.24 140	0.74 215	0.22 130	0.54 157	0.80 145	0.16 188	0.18 178	0.25 138	0.31 183	0.30 110	0.27 148

plain	0.21 68	0.20 120	0.12 75	0.11 77	0.14 100	0.10 42	0.06 64	0.22 92	0.11 66	0.23 89	0.08 38	0.22 88	0.11 70	0.17 114	0.66 72	0.45 139	0.25 102	0.20 98	0.26 78	0.12 50	0.46 125	0.42 78	0.07 60	0.14 124	0.17 87	0.17 79	0.19 71	0.21 107

LMCR-Stereo	0.33 120	0.23 172	0.19 157	0.19 157	0.18 160	0.20 150	0.13 151	0.30 140	0.19 140	0.29 126	0.23 140	0.33 170	0.29 194	0.40 271	0.67 77	0.45 139	0.39 200	0.28 176	0.53 171	0.38 207	0.51 144	0.96 166	0.14 154	0.19 193	0.25 138	0.24 129	0.33 118	0.31 172

GANetREF_RVC	0.50 213	0.40 292	0.38 284	0.38 269	0.35 276	0.35 245	0.32 238	0.51 286	0.42 270	0.48 254	0.27 170	0.71 279	0.44 264	0.29 209	1.10 194	0.45 139	1.07 321	0.33 210	0.62 192	0.36 193	0.86 200	0.64 118	0.30 274	0.39 286	0.44 260	0.40 231	0.64 256	0.50 238
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	0.39 162	0.36 275	0.26 236	0.29 239	0.31 253	0.26 195	0.19 202	0.30 140	0.23 186	0.35 180	0.27 170	0.45 228	0.25 173	0.34 239	0.82 129	0.45 139	0.30 150	0.25 153	0.96 247	0.23 137	0.69 184	0.75 135	0.45 303	0.21 217	0.35 217	0.31 183	0.35 130	0.45 225

iResNet_ROB	0.34 126	0.23 172	0.20 177	0.22 186	0.19 173	0.21 157	0.16 181	0.49 280	0.18 131	0.36 195	0.24 145	0.27 116	0.29 194	0.22 149	1.33 208	0.45 139	0.30 150	0.24 140	0.64 198	0.18 88	0.68 182	0.55 95	0.14 154	0.21 217	0.26 149	0.25 146	0.49 207	0.30 164

PDISCO_ROB	0.30 106	0.23 172	0.20 177	0.22 186	0.20 180	0.17 119	0.18 194	0.24 105	0.19 140	0.29 126	0.27 170	0.23 91	0.18 125	0.17 114	0.71 91	0.45 139	0.27 115	0.33 210	0.39 123	0.25 148	0.47 132	0.62 114	0.13 140	0.18 178	0.31 200	0.29 170	0.54 227	0.29 157

LALA_ROB	0.62 240	0.52 309	0.32 265	0.33 253	0.35 276	0.40 268	0.31 233	0.34 179	0.40 263	0.46 247	0.61 259	1.27 305	0.29 194	0.39 267	3.75 296	0.45 139	0.51 263	0.38 253	0.57 182	0.40 221	0.82 197	1.11 192	0.24 248	0.31 263	0.36 226	0.43 241	0.81 284	0.51 240

TestStereo_HL1	0.45 184	0.26 220	0.20 177	0.23 189	0.17 149	0.18 130	0.11 114	1.08 343	0.19 140	0.36 195	0.26 165	0.31 153	0.17 112	0.26 183	3.70 295	0.46 148	0.30 150	0.24 140	0.74 215	0.19 95	0.53 151	0.81 148	0.15 177	0.18 178	0.26 149	0.31 183	0.35 130	0.25 132

TestStereo-Hl	0.47 197	0.27 231	0.19 157	0.24 203	0.17 149	0.18 130	0.11 114	0.34 179	0.20 153	0.34 170	0.27 170	0.32 163	0.18 125	0.27 192	4.73 309	0.46 148	0.29 135	0.24 140	0.73 212	0.22 130	0.55 160	0.81 148	0.15 177	0.19 193	0.28 172	0.30 178	0.38 151	0.25 132

UniTT-Stereo	0.24 82	0.15 69	0.11 63	0.09 59	0.11 74	0.09 37	0.05 44	0.16 69	0.11 66	0.21 86	0.09 47	0.19 74	0.15 97	0.27 192	1.23 203	0.46 148	0.23 85	0.18 86	0.63 196	0.13 61	0.53 151	0.37 74	0.10 89	0.12 90	0.17 87	0.23 117	0.15 47	0.17 85

test_5	0.22 74	0.19 104	0.11 63	0.11 77	0.07 40	0.21 157	0.07 74	0.32 163	0.10 53	0.17 76	0.21 126	0.24 94	0.21 147	0.08 40	0.97 171	0.46 148	0.16 58	0.15 68	0.26 78	0.11 40	0.23 65	0.46 86	0.06 43	0.12 90	0.16 80	0.17 79	0.33 118	0.20 98

CFNet_RVC	0.35 137	0.26 220	0.23 212	0.25 210	0.24 220	0.24 181	0.16 181	0.27 116	0.19 140	0.30 133	0.29 185	0.31 153	0.17 112	0.33 234	0.75 102	0.46 148	0.51 263	0.24 140	0.81 225	0.21 119	0.58 167	0.70 124	0.18 212	0.34 269	0.30 188	0.31 183	0.42 176	0.34 189

TS12	0.16 47	0.13 60	0.11 63	0.10 63	0.11 74	0.10 42	0.05 44	0.17 72	0.10 53	0.08 40	0.14 85	0.16 57	0.10 61	0.09 50	0.52 43	0.47 153	0.14 48	0.14 60	0.25 71	0.11 40	0.23 65	0.18 43	0.07 60	0.09 65	0.18 94	0.15 69	0.19 71	0.19 93

TS	0.16 47	0.13 60	0.11 63	0.10 63	0.11 74	0.10 42	0.05 44	0.17 72	0.10 53	0.08 40	0.14 85	0.16 57	0.10 61	0.09 50	0.52 43	0.47 153	0.14 48	0.14 60	0.25 71	0.11 40	0.23 65	0.18 43	0.07 60	0.09 65	0.18 94	0.15 69	0.19 71	0.19 93

coex_refinement	0.40 169	0.25 200	0.18 143	0.19 157	0.21 192	0.20 150	0.14 163	0.27 116	0.26 209	0.27 111	0.27 170	0.28 121	0.14 89	0.25 177	3.44 291	0.47 153	0.28 126	0.21 107	0.62 192	0.19 95	0.56 161	0.54 93	0.15 177	0.17 163	0.26 149	0.25 146	0.42 176	0.33 184

Ntro	1.62 321	3.84 367	0.69 327	2.63 349	1.29 343	2.25 351	2.87 355	0.61 303	0.56 296	0.62 292	0.50 242	1.32 309	0.66 286	2.02 344	3.24 286	0.47 153	1.35 335	0.42 268	6.77 340	0.64 286	2.20 341	2.08 324	3.05 356	0.55 315	0.60 295	0.69 285	0.73 275	1.16 301

ADCP+	0.99 285	0.33 265	0.34 271	0.25 210	0.34 271	0.35 245	0.49 280	0.31 150	0.66 306	0.59 279	0.48 240	0.75 283	0.18 125	0.30 215	9.27 361	0.47 153	0.27 115	0.27 164	0.78 221	0.80 308	0.51 144	0.72 129	0.18 212	0.18 178	0.69 301	2.01 348	1.44 325	3.81 357

NCCL2	0.55 228	0.35 270	0.31 262	0.30 241	0.40 289	0.25 190	0.24 210	0.35 191	0.31 239	0.41 232	0.33 208	0.35 181	0.24 166	0.53 295	4.10 301	0.47 153	0.40 206	0.31 200	0.39 123	0.31 177	0.70 186	0.99 171	0.41 298	0.32 266	0.45 262	0.45 248	0.75 278	0.51 240

LGtest1	0.21 68	0.15 69	0.12 75	0.10 63	0.14 100	0.35 245	0.05 44	0.14 66	0.13 81	0.12 63	0.34 211	0.16 57	0.13 86	0.10 58	0.74 95	0.48 159	0.23 85	0.23 129	0.25 71	0.20 103	0.29 79	0.44 80	0.08 69	0.10 75	0.14 63	0.12 53	0.18 63	0.15 71

Sa-1000	0.33 120	0.21 133	0.14 105	0.15 114	0.16 128	0.15 97	0.08 81	0.36 208	0.17 122	0.31 147	0.15 91	0.41 212	0.18 125	0.25 177	0.82 129	0.48 159	0.32 164	0.33 210	0.65 199	0.19 95	0.65 179	1.11 192	0.09 80	0.17 163	0.33 207	0.29 170	0.51 217	0.27 148

SQANet	1.31 307	1.35 337	0.53 309	3.10 351	1.03 336	1.89 335	1.49 335	0.50 285	0.40 263	0.51 259	0.46 235	1.19 303	0.55 275	1.57 335	2.53 263	0.49 161	1.24 330	0.37 240	6.38 339	0.61 277	1.71 307	1.74 289	2.52 351	0.37 279	0.46 265	0.57 270	0.66 260	1.26 307

iinet-f	0.35 137	0.23 172	0.17 132	0.20 167	0.14 100	0.21 157	0.17 188	0.22 92	0.16 105	0.38 216	0.39 223	0.26 109	0.23 161	0.17 114	1.84 234	0.49 161	0.27 115	0.21 107	0.66 202	0.34 188	0.46 125	0.83 151	0.15 177	0.14 124	0.26 149	0.19 100	0.45 194	0.25 132

GMOStereo	0.34 126	0.19 104	0.15 112	0.16 124	0.16 128	0.32 226	0.12 130	0.35 191	0.17 122	0.35 180	0.15 91	0.29 132	0.22 154	0.17 114	0.81 116	0.49 161	0.29 135	0.33 210	0.51 160	0.37 199	0.56 161	1.49 258	0.10 89	0.13 111	0.30 188	0.24 129	0.41 164	0.22 111

error version	0.34 126	0.19 104	0.15 112	0.16 124	0.16 128	0.32 226	0.12 130	0.35 191	0.17 122	0.35 180	0.15 91	0.29 132	0.22 154	0.17 114	0.81 116	0.49 161	0.29 135	0.33 210	0.51 160	0.37 199	0.56 161	1.49 258	0.10 89	0.13 111	0.30 188	0.24 129	0.41 164	0.22 111

test-v	0.34 126	0.19 104	0.15 112	0.16 124	0.16 128	0.32 226	0.12 130	0.35 191	0.17 122	0.35 180	0.15 91	0.29 132	0.22 154	0.17 114	0.81 116	0.49 161	0.29 135	0.33 210	0.51 160	0.37 199	0.56 161	1.49 258	0.10 89	0.13 111	0.30 188	0.24 129	0.41 164	0.22 111

test-2	0.34 126	0.19 104	0.15 112	0.16 124	0.16 128	0.32 226	0.12 130	0.35 191	0.17 122	0.35 180	0.15 91	0.29 132	0.22 154	0.17 114	0.81 116	0.49 161	0.29 135	0.33 210	0.51 160	0.37 199	0.56 161	1.49 258	0.10 89	0.13 111	0.30 188	0.24 129	0.41 164	0.22 111

dad	0.58 232	0.29 247	0.20 177	0.65 314	0.32 257	0.37 253	0.94 318	0.59 299	0.18 131	0.44 241	0.18 104	0.49 244	0.42 261	0.17 114	3.83 298	0.50 167	0.41 212	0.27 164	0.77 220	0.32 179	0.49 135	0.45 84	0.19 221	0.34 269	0.57 287	0.24 129	1.23 316	0.84 275

APVNet	0.39 162	0.27 231	0.20 177	0.24 203	0.26 231	0.27 200	0.24 210	0.31 150	0.22 175	0.26 107	0.31 194	0.29 132	0.17 112	0.27 192	1.75 228	0.50 167	0.45 236	0.35 228	0.66 202	0.32 179	0.51 144	0.97 168	0.16 188	0.25 243	0.28 172	0.24 129	0.44 188	0.30 164

RTSC	0.65 248	0.25 200	0.27 243	0.24 203	0.26 231	0.28 205	0.42 269	0.35 191	0.33 250	0.43 235	0.47 237	0.30 144	0.27 184	0.29 209	7.17 345	0.50 167	0.48 253	0.30 190	0.75 218	0.33 182	0.78 194	0.93 163	0.17 201	0.30 262	0.28 172	0.31 183	0.49 207	0.59 250

DeepPrunerF	0.79 265	0.36 275	0.20 177	0.53 293	1.05 338	0.38 258	0.52 282	0.32 163	0.92 324	0.23 89	0.32 201	0.23 91	0.17 112	0.26 183	5.65 327	0.50 167	0.28 126	0.24 140	0.50 157	0.25 148	0.40 109	0.47 87	0.21 234	0.19 193	5.96 373	0.50 261	0.47 202	0.30 164

ETE_ROB	0.60 234	0.48 305	0.30 254	0.36 263	0.36 281	0.39 265	0.32 238	0.33 172	0.49 288	0.40 227	0.61 259	1.32 309	0.29 194	0.40 271	2.38 258	0.50 167	0.95 312	0.34 222	0.65 199	0.41 223	0.96 207	1.18 204	0.28 265	0.31 263	0.39 243	0.45 248	0.73 275	0.52 242

PWCDC_ROB	0.55 228	0.18 92	0.19 157	0.17 138	0.26 231	0.16 108	0.19 202	0.22 92	0.54 295	0.16 75	0.43 228	0.25 102	1.12 305	0.45 279	5.47 323	0.50 167	0.31 158	0.28 176	0.36 115	0.26 153	0.60 170	1.14 198	0.25 251	0.28 254	0.18 94	0.29 170	0.26 100	0.32 178

IGEV-Stereo+	0.31 113	0.72 323	0.08 35	0.12 83	0.10 67	0.34 240	0.04 25	0.20 86	0.12 72	0.30 133	0.59 256	0.21 83	0.38 246	0.13 77	0.64 68	0.51 173	0.19 73	0.19 91	0.30 92	0.34 188	0.51 144	0.56 96	0.13 140	0.07 47	0.13 55	1.20 321	0.14 44	0.12 58

otaku	1.43 312	2.19 354	0.62 324	3.33 353	1.22 342	2.22 349	1.77 339	0.56 296	0.53 293	0.59 279	0.53 247	1.29 307	0.69 289	2.06 345	1.09 189	0.51 173	1.25 331	0.39 257	6.35 338	0.59 273	1.91 325	1.95 311	3.16 359	0.48 302	0.56 285	0.57 270	0.74 277	1.36 312

FADNet-RVC-Resample	0.45 184	0.30 253	0.59 321	0.28 233	0.45 298	0.21 157	0.24 210	0.39 229	0.32 244	0.44 241	0.31 194	0.43 218	0.44 264	0.43 277	1.18 198	0.51 173	0.37 189	0.43 271	0.60 189	0.64 286	0.49 135	1.02 177	0.30 274	0.37 279	0.31 200	0.39 223	0.33 118	0.41 215

PA-Net	0.52 220	0.36 275	0.36 278	0.25 210	0.37 283	0.26 195	0.32 238	0.33 172	0.36 257	0.30 133	0.26 165	0.30 144	0.31 204	0.47 284	2.30 253	0.51 173	0.24 94	0.28 176	0.30 92	0.29 163	0.34 95	0.90 158	0.60 319	0.26 245	0.32 205	0.72 289	0.32 113	2.29 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XPNet_ROB	0.48 205	0.40 292	0.29 251	0.27 223	0.32 257	0.31 219	0.28 227	0.27 116	0.32 244	0.32 159	0.43 228	1.12 301	0.24 166	0.32 230	1.68 225	0.51 173	0.66 295	0.29 184	0.41 129	0.33 182	0.69 184	1.26 216	0.26 255	0.26 245	0.30 188	0.35 206	0.75 278	0.44 221

HLf8	0.49 211	0.26 220	0.19 157	0.23 189	0.20 180	0.19 141	0.13 151	0.57 298	0.21 166	0.43 235	0.34 211	0.33 170	0.21 147	0.35 247	3.09 282	0.52 178	0.31 158	0.24 140	1.16 269	0.25 148	1.07 218	1.18 204	0.16 188	0.20 204	0.27 160	0.36 213	0.46 199	0.32 178

LG-Stereo_L2	0.21 68	0.16 76	0.09 40	0.07 40	0.11 74	0.23 173	0.04 25	0.19 80	0.12 72	0.26 107	0.23 140	0.25 102	0.11 70	0.17 114	0.63 66	0.52 178	0.24 94	0.16 74	0.29 90	0.25 148	0.40 109	0.44 80	0.07 60	0.08 56	0.15 70	0.12 53	0.16 53	0.16 75

GLC_STEREO	0.31 113	0.23 172	0.24 218	0.20 167	0.20 180	0.18 130	0.14 163	0.38 219	0.16 105	0.34 170	0.25 151	0.29 132	0.16 101	0.17 114	0.68 82	0.52 178	0.37 189	0.27 164	0.42 131	0.37 199	0.90 202	0.42 78	0.13 140	0.15 133	0.24 129	0.18 95	0.48 205	0.25 132

SHD	0.72 256	0.30 253	0.42 296	0.35 261	0.34 271	0.33 239	0.45 274	0.49 280	0.44 271	0.53 265	0.63 261	0.47 240	0.64 282	0.34 239	6.15 334	0.52 178	0.47 247	0.37 240	0.94 244	0.45 247	0.88 201	1.12 194	0.25 251	0.42 291	0.47 266	0.47 255	0.50 213	0.63 256

SANet	1.44 314	0.57 317	0.54 310	0.55 298	0.60 317	0.65 310	0.76 310	0.94 332	5.50 371	0.52 262	2.23 350	4.15 355	2.61 337	0.65 312	5.29 321	0.52 178	1.21 328	0.56 314	0.93 243	0.83 313	1.54 291	1.38 237	0.47 307	0.62 333	0.74 305	1.16 319	0.88 290	2.41 335

LG-Stereo_L1	0.21 68	0.16 76	0.09 40	0.07 40	0.11 74	0.24 181	0.04 25	0.19 80	0.12 72	0.27 111	0.23 140	0.23 91	0.11 70	0.17 114	0.60 59	0.53 183	0.24 94	0.16 74	0.33 104	0.27 154	0.40 109	0.44 80	0.06 43	0.08 56	0.15 70	0.11 43	0.17 59	0.16 75

TestStereo_HLe17	0.48 205	0.29 247	0.20 177	0.26 220	0.20 180	0.20 150	0.13 151	1.03 339	0.23 186	0.43 235	0.32 201	0.36 183	0.21 147	0.34 239	2.57 265	0.54 184	0.30 150	0.24 140	0.78 221	0.23 137	1.10 224	1.31 226	0.14 154	0.23 230	0.30 188	0.33 196	0.44 188	0.29 157

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 102	0.16 76	0.16 120	0.15 114	0.13 95	0.14 88	0.08 81	0.29 132	0.23 186	0.28 118	0.29 185	0.26 109	0.17 112	0.17 114	0.79 111	0.54 184	0.27 115	0.24 140	0.32 101	0.20 103	0.42 116	1.19 206	0.10 89	0.13 111	0.23 122	0.33 196	0.21 80	0.28 152

ACVNet_1	1.67 322	1.63 344	0.96 339	4.28 356	1.59 354	2.19 348	3.55 358	0.73 311	0.57 297	0.63 294	0.58 254	1.49 316	0.97 298	5.05 372	1.52 221	0.54 184	2.24 351	0.55 310	4.77 333	0.57 267	2.20 341	1.58 272	3.26 362	0.65 335	0.70 302	0.64 280	0.69 265	0.89 281

IPLG	0.72 256	0.20 120	0.18 143	0.16 124	0.17 149	0.15 97	0.13 151	0.35 191	0.22 175	0.35 180	1.18 314	0.29 132	0.24 166	0.54 298	9.17 360	0.54 184	0.35 183	0.29 184	0.56 174	0.37 199	0.54 157	1.38 237	0.11 107	0.57 321	0.35 217	0.29 170	0.67 263	0.22 111

raftrobust	0.31 113	0.20 120	0.20 177	0.18 149	0.18 160	0.12 70	0.09 92	0.35 191	0.15 98	0.34 170	0.21 126	0.27 116	0.14 89	0.39 267	0.70 86	0.54 184	0.27 115	0.21 107	0.75 218	0.19 95	0.59 169	1.07 184	0.19 221	0.14 124	0.26 149	0.24 129	0.27 102	0.24 126

ACVNet-4b	3.25 353	6.98 374	0.72 330	12.08 375	1.33 345	4.39 363	9.77 374	0.61 303	0.60 300	0.66 302	3.91 359	5.47 359	11.63 366	2.24 349	0.74 95	0.55 189	2.39 353	0.49 290	10.57 361	0.87 320	2.24 345	2.88 359	2.92 354	0.61 329	0.61 296	0.58 273	0.72 270	1.15 298

NaN_ROB	0.82 272	0.41 296	0.41 292	0.36 263	0.49 301	0.42 273	0.44 273	0.45 265	1.33 347	0.40 227	0.67 268	0.89 295	0.31 204	0.47 284	5.25 320	0.55 189	0.34 176	0.53 306	0.49 151	0.63 283	0.60 170	0.95 164	0.28 265	0.49 303	0.78 313	1.57 336	0.98 299	1.71 325

SA	0.30 106	0.21 133	0.14 105	0.14 106	0.14 100	0.15 97	0.07 74	0.35 191	0.16 105	0.31 147	0.12 68	0.41 212	0.14 89	0.20 144	0.74 95	0.56 191	0.27 115	0.30 190	0.58 186	0.21 119	0.49 135	0.88 156	0.08 69	0.15 133	0.27 160	0.28 158	0.56 233	0.26 142

CSAN	1.01 286	0.52 309	0.48 307	0.47 290	0.49 301	0.38 258	0.48 278	0.49 280	2.50 365	0.69 310	2.01 346	1.44 313	0.69 289	0.60 309	4.20 303	0.56 191	0.46 242	0.47 281	0.82 229	2.20 366	1.16 236	1.10 189	0.31 280	0.53 312	1.68 348	1.02 314	0.72 270	0.81 272

ADCL	1.10 293	0.44 303	0.36 278	0.33 253	0.33 261	0.38 258	0.47 276	0.38 219	1.23 343	0.60 283	0.47 237	0.43 218	0.27 184	0.32 230	7.84 352	0.57 193	0.38 194	0.55 310	0.68 207	0.69 295	0.65 179	0.81 148	0.29 273	0.36 277	1.73 350	1.85 346	1.77 340	5.47 367

MonStereo1	2.02 334	1.45 338	0.77 332	2.13 345	1.82 362	1.97 338	2.36 351	0.96 335	0.78 317	12.63 381	0.93 299	3.05 342	2.79 341	2.15 347	0.72 93	0.58 194	0.91 309	0.74 333	6.88 341	0.83 313	1.30 255	1.20 207	2.89 353	0.56 316	0.80 314	0.62 278	1.53 330	1.12 295

RAFT+CT+SA	0.25 85	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.09 61	0.10 42	0.08 81	0.32 163	0.13 81	0.24 96	0.10 53	0.26 109	0.21 147	0.09 50	0.98 172	0.58 194	0.18 66	0.16 74	0.40 128	0.14 69	0.33 93	0.72 129	0.07 60	0.12 90	0.19 104	0.17 79	0.32 113	0.20 98

GES	0.54 224	0.23 172	0.19 157	0.21 176	0.22 207	0.26 195	0.18 194	0.34 179	0.31 239	0.36 195	0.28 182	0.30 144	0.22 154	0.22 149	2.69 269	0.58 194	0.37 189	0.28 176	1.14 266	0.32 179	1.08 220	0.88 156	0.18 212	0.24 238	0.26 149	0.23 117	0.58 242	2.34 332

BEATNet_4x	0.40 169	0.23 172	0.19 157	0.20 167	0.19 173	0.16 108	0.14 163	0.31 150	0.27 219	0.35 180	0.22 134	0.32 163	0.23 161	0.29 209	1.51 219	0.58 194	0.52 268	0.51 299	0.49 151	0.22 130	0.91 204	1.44 248	0.14 154	0.23 230	0.23 122	0.23 117	0.42 176	0.31 172

STTRV1_RVC		0.41 296	0.34 271	0.54 294	0.41 292	0.55 297	0.43 272	0.51 286	0.50 289	0.51 259	0.50 242	0.85 294	1.05 301	0.55 300	0.84 135	0.58 194	1.80 347	0.45 275		1.77 359	1.77 315	1.50 262		0.59 326	0.52 276	0.67 284	0.89 293	1.44 316

SGD-Stereo	0.37 148	0.13 60	0.10 57	0.09 59	0.09 61	0.11 55	0.05 44	0.13 62	0.12 72	0.14 67	0.08 38	0.28 121	0.15 97	0.10 58	4.91 312	0.59 199	0.29 135	0.18 86	0.37 118	0.33 182	0.47 132	0.33 69	0.10 89	0.09 65	0.14 63	0.16 75	0.22 84	0.19 93

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 94	0.18 92	0.11 63	0.12 83	0.11 74	0.35 245	0.05 44	0.23 97	0.14 89	0.30 133	0.21 126	0.24 94	0.35 230	0.13 77	0.76 104	0.60 200	0.27 115	0.28 176	0.32 101	0.33 182	0.61 173	0.60 109	0.09 80	0.08 56	0.14 63	0.38 221	0.24 91	0.14 68

pcwnet_v2	0.69 251	0.27 231	0.31 262	0.31 247	0.33 261	0.29 213	0.24 210	0.34 179	0.25 200	0.50 257	0.40 225	1.66 324	0.40 254	0.31 225	5.73 330	0.60 200	0.36 185	0.30 190	1.08 259	0.23 137	0.82 197	0.90 158	0.57 316	0.22 225	0.35 217	0.36 213	0.51 217	0.87 278

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 273	0.54 314	0.35 275	0.63 311	0.46 299	0.56 298	1.02 321	0.65 306	0.60 300	0.57 271	0.47 237	0.82 293	1.21 308	1.11 330	2.25 251	0.60 200	0.36 185	0.33 210	1.25 279	0.40 221	1.94 326	1.62 278	0.47 307	0.39 286	0.76 308	0.81 294	0.75 278	1.49 319

DMCA	0.26 90	0.17 82	0.16 120	0.13 94	0.14 100	0.13 76	0.11 114	0.18 79	0.15 98	0.19 81	0.18 104	0.28 121	0.12 80	0.15 98	1.79 229	0.60 200	0.32 164	0.46 279	0.24 69	0.15 73	0.26 72	0.21 52	0.13 140	0.12 90	0.17 87	0.17 79	0.21 80	0.17 85

MyStereo04	0.43 176	0.28 244	0.26 236	0.23 189	0.24 220	0.18 130	0.14 163	0.38 219	0.28 225	0.59 279	0.28 182	0.39 197	0.18 125	0.36 251	1.03 177	0.61 204	0.35 183	0.27 164	1.20 273	0.43 230	1.04 213	0.77 140	0.38 290	0.26 245	0.37 234	0.39 223	0.55 231	0.30 164

ICVP	0.44 182	0.24 187	0.30 254	0.25 210	0.23 213	0.26 195	0.18 194	0.31 150	0.25 200	0.37 204	0.31 194	0.33 170	0.29 194	0.25 177	0.64 68	0.61 204	0.50 259	0.78 341	0.59 188	0.44 243	0.99 212	1.82 296	0.33 286	0.24 238	0.30 188	0.35 206	0.37 145	0.34 189
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.38 154	0.21 133	0.17 132	0.16 124	0.16 128	0.21 157	0.15 175	0.38 219	0.26 209	0.28 118	0.26 165	0.30 144	0.32 213	0.16 108	0.67 77	0.61 204	0.40 206	0.36 233	0.81 225	0.39 214	1.05 216	1.29 221	0.14 154	0.19 193	0.29 179	0.35 206	0.33 118	0.35 199

CroCo_RVC	0.38 154	0.21 133	0.17 132	0.16 124	0.16 128	0.21 157	0.15 175	0.38 219	0.26 209	0.28 118	0.26 165	0.30 144	0.32 213	0.16 108	0.67 77	0.61 204	0.40 206	0.36 233	0.81 225	0.39 214	1.05 216	1.29 221	0.14 154	0.19 193	0.29 179	0.35 206	0.33 118	0.35 199

RALCasStereoNet	0.30 106	0.24 187	0.19 157	0.20 167	0.19 173	0.15 97	0.17 188	0.33 172	0.14 89	0.30 133	0.20 119	0.27 116	0.15 97	0.26 183	0.65 70	0.61 204	0.31 158	0.23 129	0.34 109	0.29 163	0.58 167	1.04 180	0.11 107	0.16 149	0.25 138	0.25 146	0.24 91	0.26 142

IPLGR	0.76 260	0.26 220	0.21 196	0.23 189	0.23 213	0.17 119	0.12 130	0.33 172	0.20 153	0.41 232	1.59 333	0.32 163	0.31 204	0.53 295	9.00 358	0.62 209	0.41 212	0.38 253	0.65 199	0.47 251	0.76 191	1.41 244	0.12 120	0.24 238	0.35 217	0.39 223	0.63 255	0.28 152

SGM-ForestM	1.49 316	1.99 352	1.26 356	1.18 327	0.67 323	1.50 331	1.71 338	1.32 350	0.94 325	0.74 323	1.03 305	2.90 339	2.23 330	0.55 300	1.68 225	0.62 209	1.34 333	0.49 290	2.81 319	0.58 271	1.33 259	1.12 194	0.57 316	0.56 316	2.12 356	2.46 354	3.00 365	3.53 354

ADCRef	1.02 288	0.34 269	0.38 284	0.23 189	0.35 276	0.32 226	0.40 266	0.36 208	0.86 318	0.39 222	0.31 194	0.39 197	0.25 173	0.28 201	9.75 366	0.63 211	0.33 172	0.32 204	0.81 225	0.56 265	0.47 132	0.72 129	0.47 307	0.34 269	1.00 326	1.09 316	0.99 302	5.10 365

test_3	0.47 197	0.22 150	0.20 177	0.18 149	0.21 192	0.19 141	0.12 130	0.41 237	0.18 131	0.36 195	0.18 104	0.44 222	0.21 147	0.19 136	1.03 177	0.64 212	0.32 164	0.31 200	1.28 287	0.44 243	1.12 226	1.74 289	0.10 89	0.18 178	0.47 266	0.28 158	0.59 247	1.22 305

DSFCA	0.33 120	0.25 200	0.21 196	0.20 167	0.26 231	0.22 169	0.27 223	0.23 97	0.21 166	0.22 87	0.27 170	0.25 102	0.15 97	0.14 87	1.43 218	0.64 212	0.28 126	0.27 164	0.31 98	0.21 119	0.39 107	0.52 92	0.18 212	0.19 193	0.28 172	0.28 158	0.54 227	0.45 225

PVD	0.98 283	0.54 314	0.59 321	0.60 308	0.56 310	0.66 312	0.63 298	0.91 329	0.87 322	0.57 271	0.85 290	0.80 290	1.03 300	0.59 306	6.60 338	0.64 212	0.69 299	0.55 310	1.16 269	0.63 283	1.22 241	1.27 220	0.39 293	0.53 312	0.75 307	0.88 301	0.85 287	1.07 288

HSM-Net_RVC	0.94 279	0.26 220	0.27 243	0.43 281	0.31 253	0.28 205	0.23 209	0.48 276	0.29 228	0.58 274	0.98 304	11.38 369	0.46 269	0.24 169	1.33 208	0.65 215	0.47 247	0.30 190	0.57 182	0.57 267	1.31 257	1.26 216	0.27 259	0.44 295	0.43 256	0.45 248	0.54 227	0.48 232
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
YMNet	0.46 188	0.20 120	0.12 75	0.16 124	0.15 114	0.32 226	0.87 315	0.19 80	0.16 105	0.27 111	0.11 62	0.24 94	0.36 234	0.15 98	5.11 319	0.66 216	0.23 85	0.22 116	0.26 78	0.21 119	0.19 50	0.29 63	0.09 80	0.13 111	0.74 305	0.16 75	0.66 260	0.19 93

4D-IteraStereo	0.33 120	0.18 92	0.21 196	0.16 124	0.16 128	0.11 55	0.08 81	0.33 172	0.17 122	0.33 167	0.18 104	0.27 116	0.13 86	0.33 234	0.80 114	0.66 216	0.26 109	0.30 190	0.49 151	0.36 193	0.82 197	1.41 244	0.10 89	0.15 133	0.19 104	0.21 108	0.41 164	0.19 93

test-3	0.47 197	0.22 150	0.20 177	0.18 149	0.21 192	0.19 141	0.12 130	0.41 237	0.16 105	0.35 180	0.18 104	0.42 215	0.19 137	0.19 136	1.04 180	0.66 216	0.32 164	0.30 190	1.28 287	0.44 243	1.13 228	1.75 292	0.10 89	0.17 163	0.45 262	0.23 117	0.56 233	1.21 304

test_1	0.47 197	0.22 150	0.20 177	0.18 149	0.21 192	0.19 141	0.12 130	0.41 237	0.16 105	0.34 170	0.18 104	0.42 215	0.19 137	0.19 136	1.04 180	0.66 216	0.32 164	0.30 190	1.28 287	0.44 243	1.13 228	1.75 292	0.10 89	0.17 163	0.45 262	0.23 117	0.56 233	1.22 305

RASNet	0.29 102	0.21 133	0.21 196	0.19 157	0.18 160	0.18 130	0.14 163	0.31 150	0.18 131	0.32 159	0.20 119	0.26 109	0.18 125	0.17 114	0.86 148	0.66 216	0.25 102	0.19 91	0.26 78	0.16 78	0.65 179	0.61 112	0.11 107	0.21 217	0.21 114	0.22 109	0.45 194	0.30 164

CASS	0.51 217	0.27 231	0.27 243	0.32 250	0.26 231	0.29 213	0.67 306	0.40 235	0.30 233	0.47 250	0.52 245	0.47 240	0.36 234	0.16 108	0.74 95	0.67 221	0.71 301	0.46 279	0.78 221	0.28 159	1.67 303	1.48 255	0.17 201	0.20 204	0.42 251	0.34 202	0.53 224	0.46 227
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_for_model	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 362	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

GCAPDPT-zeroshot4090	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 362	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

ACVNet_2	1.92 327	1.61 343	1.00 341	5.61 364	1.57 352	2.05 341	2.23 345	0.87 323	0.68 308	0.71 316	0.74 279	1.61 320	1.15 306	2.00 342	2.43 259	0.69 222	2.79 356	0.51 299	12.02 364	0.71 297	1.81 318	1.68 282	2.66 352	0.79 346	1.09 335	0.74 290	0.95 298	1.11 294

testlalala	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 362	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

GCAPDPT-zeroshot	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 362	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

GCAP-Stereo	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 362	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

CAS	0.34 126	0.20 120	0.13 88	0.15 114	0.15 114	0.13 76	0.15 175	0.23 97	0.23 186	0.37 204	0.27 170	0.28 121	0.30 202	0.53 295	0.74 95	0.69 222	0.38 194	0.37 240	0.35 112	0.36 193	0.72 190	1.09 186	0.11 107	0.13 111	0.24 129	0.25 146	0.28 105	0.34 189

PSMNet_ROB	3.52 358	1.88 349	0.99 340	1.71 337	1.19 341	2.12 347	2.02 340	0.79 320	0.86 318	8.42 379	19.75 382	12.43 370	2.32 332	7.26 379	2.04 243	0.69 222	1.30 332	1.37 362	9.12 355	0.91 328	2.05 329	1.34 232	8.71 381	0.77 344	1.06 332	1.46 332	1.32 320	1.13 296

test_4	0.38 154	0.17 82	0.16 120	0.14 106	0.13 95	0.11 55	0.38 260	0.24 105	0.14 89	0.31 147	0.11 62	0.24 94	0.12 80	0.34 239	0.91 159	0.70 230	0.24 94	0.29 184	0.37 118	0.29 163	0.51 144	1.32 228	0.09 80	0.12 90	0.27 160	0.91 303	0.91 294	0.87 278

RTS	0.80 267	0.32 259	0.28 248	0.30 241	0.33 261	0.44 279	0.59 293	0.41 237	0.46 277	0.43 235	0.34 211	0.51 248	0.34 222	0.30 215	7.29 346	0.70 230	0.55 276	0.36 233	1.02 252	0.45 247	0.93 205	1.01 175	0.25 251	0.37 279	0.54 280	1.72 341	0.58 242	0.79 264

RTSA	0.80 267	0.32 259	0.28 248	0.30 241	0.33 261	0.44 279	0.59 293	0.41 237	0.46 277	0.43 235	0.34 211	0.51 248	0.34 222	0.30 215	7.29 346	0.70 230	0.55 276	0.36 233	1.02 252	0.45 247	0.93 205	1.01 175	0.25 251	0.37 279	0.54 280	1.72 341	0.58 242	0.79 264

S2M2_L	0.39 162	0.22 150	0.24 218	0.17 138	0.15 114	0.19 141	0.13 151	0.28 126	0.20 153	0.40 227	0.11 62	0.33 170	0.25 173	0.21 146	1.09 189	0.71 233	0.42 221	0.44 273	0.31 98	0.37 199	1.34 261	1.30 223	0.17 201	0.14 124	0.21 114	0.22 109	0.59 247	0.29 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DeepPruner_ROB	0.52 220	0.25 200	0.25 231	0.25 210	0.26 231	0.23 173	0.65 304	0.32 163	0.25 200	0.37 204	0.39 223	0.29 132	0.25 173	0.31 225	3.43 290	0.72 234	0.34 176	0.29 184	0.49 151	0.23 137	1.30 255	1.20 207	0.23 244	0.23 230	0.29 179	0.42 235	0.46 199	0.29 157

castereo++	0.43 176	0.19 104	0.17 132	0.19 157	0.15 114	0.44 279	0.08 81	0.30 140	0.20 153	0.34 170	0.18 104	0.45 228	0.35 230	0.15 98	0.78 108	0.73 235	0.43 227	0.32 204	0.57 182	0.43 230	1.42 266	1.35 234	0.22 242	0.16 149	0.24 129	0.33 196	1.16 314	0.33 184

XQC	0.80 267	0.47 304	0.40 288	0.50 291	0.46 299	0.50 287	0.57 287	0.56 296	0.48 285	0.58 274	0.63 261	0.58 261	0.81 296	0.45 279	6.95 343	0.73 235	0.45 236	0.36 233	0.84 232	0.42 228	0.81 196	1.06 182	0.33 286	0.42 291	0.53 277	0.61 277	0.69 265	0.50 238

EGLCR-Stereo	0.60 234	0.22 150	0.22 205	0.15 114	0.18 160	0.23 173	0.09 92	0.32 163	0.22 175	0.32 159	0.19 116	0.38 192	0.27 184	0.14 87	0.81 116	0.74 237	0.39 200	0.37 240	0.72 211	0.28 159	1.20 240	2.19 337	0.12 120	0.68 337	0.23 122	1.54 335	3.67 370	0.34 189

GEStereo_RVC	0.47 197	0.27 231	0.34 271	0.27 223	0.26 231	0.31 219	0.53 285	0.41 237	0.24 192	0.35 180	0.27 170	0.40 205	0.24 166	0.30 215	0.81 116	0.74 237	0.49 258	0.37 240	0.91 239	0.38 207	0.90 202	1.80 294	0.21 234	0.34 269	0.31 200	0.30 178	0.51 217	0.48 232

SAMSARA	1.05 290	0.40 292	0.57 315	0.44 286	0.43 295	0.43 277	0.62 296	0.74 312	0.61 302	0.60 283	0.72 276	0.59 262	1.65 319	0.46 282	6.43 337	0.74 237	0.53 273	0.50 295	1.24 278	0.55 263	1.24 243	1.37 235	0.28 265	0.56 316	1.63 346	1.74 343	1.65 337	1.61 324

trnet	0.35 137	0.23 172	0.19 157	0.17 138	0.20 180	0.14 88	0.08 81	0.35 191	0.20 153	0.35 180	0.21 126	0.38 192	0.31 204	0.14 87	0.78 108	0.76 240	0.40 206	0.30 190	0.43 137	0.52 260	0.98 211	0.80 145	0.12 120	0.15 133	0.25 138	0.24 129	0.37 145	0.32 178

WQFJA1++	7.36 369	0.21 133	0.14 105	53.04 388	0.18 160	47.82 389	48.18 388	0.29 132	0.19 140	1.00 348	0.25 151	3.15 345	13.25 371	0.21 146	0.66 72	0.77 241	0.41 212	0.28 176	8.06 351	3.85 369	1.57 295	1.20 207	0.13 140	0.14 124	0.26 149	12.71 380	0.41 164	0.42 218

castereo	0.42 173	0.20 120	0.19 157	0.16 124	0.16 128	0.27 200	0.09 92	0.29 132	0.21 166	0.33 167	0.22 134	0.40 205	0.37 245	0.19 136	0.81 116	0.77 241	0.45 236	0.34 222	0.57 182	0.43 230	1.52 284	1.45 250	0.13 140	0.15 133	0.27 160	0.59 274	0.52 220	0.31 172

LoS_RVC	0.37 148	0.25 200	0.20 177	0.10 63	0.17 149	0.13 76	0.09 92	0.24 105	0.25 200	0.38 216	0.25 151	0.36 183	0.34 222	0.22 149	0.81 116	0.78 243	0.41 212	0.42 268	0.56 174	0.27 154	0.97 208	1.33 229	0.14 154	0.15 133	0.28 172	0.22 109	0.25 95	0.29 157

tt_ll	0.37 148	0.25 200	0.20 177	0.10 63	0.17 149	0.13 76	0.09 92	0.24 105	0.25 200	0.38 216	0.25 151	0.36 183	0.34 222	0.22 149	0.81 116	0.78 243	0.41 212	0.42 268	0.56 174	0.27 154	0.97 208	1.33 229	0.14 154	0.15 133	0.28 172	0.22 109	0.25 95	0.29 157

S2M2_XL	0.35 137	0.15 69	0.16 120	0.10 63	0.12 84	0.13 76	0.12 130	0.29 132	0.19 140	0.27 111	0.13 76	0.36 183	0.34 222	0.13 77	1.05 182	0.79 245	0.48 253	0.44 273	0.28 88	0.20 103	1.53 289	1.16 200	0.13 140	0.12 90	0.18 94	0.16 75	0.23 86	0.25 132
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AEACV	0.25 85	0.17 82	0.11 63	0.09 59	0.07 40	0.15 97	0.04 25	0.08 27	0.06 11	0.07 31	0.07 28	0.13 41	0.08 45	0.12 73	1.39 216	0.79 245	0.16 58	0.14 60	0.25 71	0.19 95	0.24 68	1.00 173	0.10 89	0.07 47	0.10 31	0.95 308	0.14 44	0.08 32

CES	0.41 171	0.19 104	0.16 120	0.14 106	0.18 160	0.16 108	0.10 105	0.54 293	0.25 200	0.30 133	0.34 211	0.40 205	0.38 246	0.47 284	1.33 208	0.79 245	0.52 268	0.48 286	0.33 104	0.42 228	1.04 213	1.15 199	0.14 154	0.13 111	0.26 149	0.22 109	0.28 105	0.34 189

MDST_ROB	2.36 338	4.67 372	0.44 299	3.47 354	0.77 329	2.09 345	0.52 282	1.45 355	0.44 271	0.69 310	0.96 303	0.78 287	9.65 363	0.30 215	8.31 354	0.79 245	0.46 242	0.37 240	3.22 326	0.38 207	1.95 327	2.12 326	0.46 306	0.36 277	4.26 370	2.58 355	6.75 374	5.48 368

gcap_with_dpt	0.50 213	0.41 296	0.17 132	0.38 269	0.20 180	0.25 190	0.12 130	0.38 219	0.20 153	0.37 204	0.24 145	0.59 262	0.34 222	0.22 149	1.05 182	0.80 249	1.05 318	0.74 333	0.84 232	0.39 214	1.41 264	1.30 223	0.14 154	0.17 163	0.30 188	0.28 158	0.50 213	0.61 252

GCAP-BAT	0.50 213	0.41 296	0.17 132	0.38 269	0.20 180	0.25 190	0.12 130	0.38 219	0.20 153	0.37 204	0.24 145	0.59 262	0.34 222	0.22 149	1.05 182	0.80 249	1.05 318	0.74 333	0.84 232	0.39 214	1.41 264	1.30 223	0.14 154	0.17 163	0.30 188	0.28 158	0.50 213	0.61 252

raft_robust	0.39 162	0.22 150	0.16 120	0.20 167	0.16 128	0.16 108	0.11 114	0.42 247	0.18 131	0.42 234	0.15 91	0.33 170	0.24 166	0.27 192	1.23 203	0.80 249	0.31 158	0.33 210	0.91 239	0.36 193	0.71 189	1.21 211	0.11 107	0.20 204	0.30 188	0.30 178	0.36 141	0.30 164

UDG	0.91 278	0.94 329	0.44 299	1.22 329	1.16 340	1.14 326	1.35 332	0.38 219	0.36 257	0.43 235	0.55 249	0.62 266	0.33 220	1.60 336	5.73 330	0.80 249	0.75 304	0.45 275	0.94 244	0.65 292	1.13 228	1.10 189	0.64 322	0.32 266	0.36 226	0.39 223	0.53 224	0.38 209

FC-DCNN v2	1.01 286	0.52 309	1.01 343	0.85 321	0.53 308	0.77 317	1.07 323	0.83 321	0.65 304	0.61 286	0.65 263	0.72 280	0.79 294	0.37 255	3.26 287	0.81 253	0.95 312	0.47 281	1.22 277	0.41 223	1.52 284	1.34 232	0.31 280	0.51 308	1.30 339	1.29 327	1.86 344	2.78 340

AE-Stereo	0.44 182	0.22 150	0.24 218	0.23 189	0.24 220	0.18 130	0.16 181	0.30 140	0.21 166	0.34 170	0.16 102	0.44 222	0.27 184	0.21 146	0.94 164	0.81 253	0.41 212	0.32 204	0.52 168	0.55 263	1.07 218	1.71 287	0.12 120	0.21 217	0.34 210	0.89 302	0.46 199	0.28 152

CREStereo++_RVC	0.45 184	0.22 150	0.20 177	0.17 138	0.20 180	0.15 97	0.11 114	0.34 179	0.19 140	0.35 180	0.19 116	0.32 163	0.31 204	0.16 108	1.29 205	0.81 253	0.38 194	0.27 164	0.56 174	0.36 193	1.08 220	1.26 216	0.13 140	0.15 133	0.26 149	0.22 109	2.29 357	0.31 172
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.43 176	0.22 150	0.18 143	0.21 176	0.21 192	0.22 169	0.11 114	0.27 116	0.22 175	0.32 159	0.25 151	0.25 102	0.25 173	0.24 169	1.37 213	0.81 253	0.43 227	0.41 264	0.67 204	0.39 214	1.08 220	1.16 200	0.48 310	0.16 149	0.17 87	0.23 117	0.99 302	0.24 126

XX-TBD	0.43 176	0.22 150	0.18 143	0.21 176	0.21 192	0.22 169	0.11 114	0.27 116	0.22 175	0.32 159	0.25 151	0.25 102	0.25 173	0.24 169	1.37 213	0.81 253	0.43 227	0.41 264	0.67 204	0.39 214	1.08 220	1.16 200	0.48 310	0.16 149	0.17 87	0.23 117	0.99 302	0.24 126

FADNet_RVC	0.85 276	0.35 270	1.01 343	0.44 286	0.63 319	0.27 200	0.63 298	0.43 254	0.46 277	0.48 254	0.50 242	0.65 273	0.54 273	0.58 305	3.52 292	0.82 258	0.52 268	1.02 355	1.68 302	0.71 297	1.59 300	1.50 262	0.45 303	0.59 326	0.56 285	0.43 241	1.89 345	0.62 255

FC-DCNN	0.96 280	0.50 306	0.92 337	0.79 318	0.52 307	0.73 314	1.10 324	0.77 316	0.52 291	0.62 292	0.65 263	0.72 280	0.62 280	0.38 261	3.13 283	0.83 259	0.94 311	0.50 295	1.19 272	0.43 230	1.52 284	1.33 229	0.31 280	0.52 310	1.01 328	0.92 304	1.51 329	2.93 348

FCDSN-DC	0.84 275	0.37 281	0.67 326	0.40 277	0.40 289	0.35 245	0.89 316	0.39 229	0.31 239	0.46 247	0.35 218	0.44 222	0.31 204	0.38 261	8.90 355	0.84 260	0.47 247	0.48 286	0.73 212	0.38 207	1.12 226	1.58 272	0.30 274	0.57 321	0.37 234	0.42 235	0.42 176	0.37 204
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Any-RAFT	0.58 232	0.22 150	0.32 265	0.23 189	0.21 192	0.20 150	0.14 163	0.42 247	0.25 200	0.40 227	1.16 311	0.49 244	0.32 213	0.37 255	0.87 155	0.85 261	0.67 296	0.38 253	1.20 273	0.41 223	2.25 346	1.67 281	0.18 212	0.17 163	0.43 256	0.49 259	0.44 188	0.84 275

LoS	0.46 188	0.23 172	0.17 132	0.19 157	0.19 173	0.19 141	0.12 130	0.77 316	0.26 209	0.50 257	0.45 232	0.53 252	0.47 270	0.23 161	1.06 186	0.85 261	0.56 283	0.43 271	0.62 192	0.41 223	1.28 253	1.41 244	0.15 177	0.16 149	0.35 217	0.28 158	0.33 118	0.35 199
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DepthFocus	0.36 145	0.16 76	0.12 75	0.14 106	0.10 67	0.11 55	0.09 92	0.28 126	0.22 175	0.27 111	0.12 68	0.31 153	0.28 191	0.15 98	1.06 186	0.86 263	0.43 227	0.27 164	0.34 109	0.43 230	1.51 281	1.31 226	0.14 154	0.13 111	0.16 80	0.17 79	0.23 86	0.25 132

AMNet	0.63 244	0.59 318	0.56 314	0.59 306	0.59 313	0.64 307	0.58 290	0.45 265	0.53 293	0.51 259	0.69 273	0.75 283	0.40 254	0.87 321	0.68 82	0.86 263	0.71 301	0.66 325	0.63 196	0.62 281	0.76 191	0.62 114	0.38 290	0.59 326	0.57 287	0.69 285	0.70 268	0.75 263

zero-FE	5.34 365	0.32 259	0.17 132	27.02 384	1.78 361	37.04 388	12.26 378	0.36 208	0.65 304	2.17 365	1.17 313	25.79 382	4.97 355	0.43 277	2.31 255	0.87 265	2.76 355	2.15 369	2.47 312	0.43 230	14.67 379	2.09 325	0.16 188	0.23 230	0.29 179	1.00 312	0.41 164	0.34 189

DDF-Stereo	1.25 304	0.32 259	0.17 132	6.72 369	0.23 213	6.20 368	0.31 233	0.36 208	0.21 166	0.35 180	0.57 251	7.72 363	0.43 263	0.22 149	0.76 104	0.89 266	0.60 289	0.39 257	1.30 291	0.43 230	1.56 294	1.46 251	0.16 188	0.23 230	0.29 179	1.00 312	0.44 188	0.54 244

AnonymousM	0.60 234	0.18 92	0.13 88	0.13 94	0.11 74	0.31 219	0.07 74	0.35 191	0.23 186	0.31 147	0.42 227	0.28 121	0.31 204	0.37 255	1.34 212	0.89 266	0.44 232	0.33 210	0.42 131	0.57 267	0.97 208	1.20 207	0.17 201	0.34 269	0.16 80	0.82 296	2.20 354	3.23 349

PWCK	2.53 341	1.63 344	1.01 343	1.98 341	1.29 343	2.08 344	2.10 343	1.37 352	1.44 350	1.41 357	1.79 344	5.07 357	2.34 333	1.08 329	3.26 287	0.91 268	1.71 343	0.77 340	22.70 375	1.31 350	2.44 353	1.46 251	1.41 344	0.98 356	1.69 349	1.61 339	1.40 324	2.14 330

LGCAT	0.37 148	0.19 104	0.20 177	0.12 83	0.15 114	0.14 88	0.09 92	0.27 116	0.45 276	0.28 118	0.15 91	0.31 153	0.35 230	0.12 73	0.84 135	0.94 269	0.48 253	0.41 264	0.36 115	0.39 214	1.49 276	1.26 216	0.14 154	0.12 90	0.19 104	0.19 100	0.23 86	0.23 118

LE_ROB	7.96 371	3.98 368	5.96 376	6.32 368	20.03 384	4.31 362	17.09 381	6.33 374	9.23 376	1.00 348	4.87 362	16.05 374	22.60 377	3.45 359	2.97 276	0.95 270	2.14 350	1.91 366	13.13 366	5.86 374	2.32 348	2.18 335	9.68 383	5.18 377	10.55 378	9.20 376	10.65 377	17.10 382

FSD		0.32 259	0.31 262	0.32 250	0.31 253	0.30 215	0.35 251	0.41 237	0.27 219	0.37 204	0.29 185			0.34 239	1.10 194	0.97 271			0.58 186	0.50 256				0.34 269	0.37 234	0.32 194	0.37 145	0.38 209

CREStereo	0.38 154	0.22 150	0.20 177	0.17 138	0.16 128	0.15 97	0.08 81	0.36 208	0.24 192	0.36 195	0.27 170	0.39 197	0.39 252	0.16 108	0.92 160	0.97 271	0.46 242	0.27 164	0.43 137	0.52 260	1.15 231	1.04 180	0.13 140	0.16 149	0.25 138	0.24 129	0.37 145	0.31 172
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 305	2.34 358	0.85 334	1.48 334	0.80 331	1.00 322	1.15 328	0.76 315	0.94 325	1.33 354	0.54 248	1.54 318	1.67 320	2.00 342	2.30 253	0.97 271	1.08 322	1.05 356	3.01 321	1.06 342	1.37 263	1.51 264	1.22 339	0.67 336	0.76 308	0.65 281	0.59 247	1.40 314

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 240	1.03 332	0.18 143	0.89 323	0.50 305	0.74 315	0.26 221	0.39 229	0.22 175	0.92 342	0.69 273	1.06 299	0.44 264	0.32 230	0.86 148	0.99 274	0.48 253	0.31 200	0.56 174	0.38 207	1.49 276	1.87 300	0.12 120	0.16 149	0.27 160	0.29 170	0.52 220	0.80 271

DCVSM-stereo	1.12 296	0.31 257	0.36 278	0.43 281	0.33 261	0.52 294	0.35 251	0.68 308	0.39 260	0.66 302	1.41 327	1.60 319	0.79 294	0.39 267	0.81 116	1.02 275	0.48 253	0.37 240	12.56 365	0.92 330	1.54 291	1.37 235	0.41 298	0.49 303	0.41 248	0.51 262	0.65 258	0.61 252

WAO-7	1.96 330	1.09 334	1.32 358	5.02 359	0.99 335	1.02 325	1.64 336	1.16 345	1.46 353	2.58 367	2.14 349	2.11 334	2.83 342	1.20 332	6.00 332	1.03 276	1.68 341	0.70 331	7.59 348	0.87 320	1.71 307	1.97 313	0.38 290	1.05 358	0.98 325	1.45 331	1.10 311	1.84 328

LVE	2.66 345	1.99 352	1.02 346	12.01 374	1.75 359	3.85 360	11.87 377	0.91 329	0.89 323	1.03 351	0.91 298	1.62 322	2.23 330	2.46 351	2.96 275	1.03 276	1.74 344	0.82 346	8.43 353	0.87 320	1.84 320	2.20 338	3.10 358	0.99 357	1.45 342	0.96 309	1.23 316	1.54 321

MIPNet	0.77 261	0.23 172	0.18 143	0.24 203	0.22 207	0.17 119	0.13 151	0.34 179	0.70 310	0.40 227	2.24 351	0.31 153	0.29 194	0.57 304	5.70 328	1.03 276	0.45 236	0.33 210	0.82 229	0.56 265	0.62 176	1.53 267	0.12 120	0.92 352	0.91 322	0.39 223	1.12 313	0.30 164

model_zeroshot	0.81 270	0.22 150	0.23 212	0.34 258	0.21 192	0.45 283	0.16 181	0.43 254	0.23 186	0.59 279	1.10 309	0.50 247	0.31 204	0.26 183	2.66 268	1.04 279	0.42 221	0.35 228	1.40 297	0.52 260	1.90 321	1.60 275	0.15 177	0.20 204	2.65 360	1.52 334	0.79 283	1.54 321

Dean	1.78 323	1.76 347	1.00 341	5.98 367	1.87 364	2.22 349	2.59 352	1.07 342	1.14 337	0.98 346	0.82 288	1.85 328	2.08 329	2.18 348	2.05 244	1.07 280	2.05 349	0.70 331	2.78 318	0.97 334	2.14 338	1.89 302	2.92 354	0.93 353	1.41 341	1.11 318	1.39 323	1.14 297

R-Stereo Train	0.54 224	0.24 187	0.24 218	0.24 203	0.18 160	0.24 181	0.09 92	0.34 179	0.30 233	0.52 262	0.66 265	0.44 222	0.32 213	0.55 300	0.74 95	1.07 280	0.58 286	0.52 303	1.27 284	0.64 286	1.51 281	1.89 302	0.14 154	0.20 204	0.35 217	0.42 235	0.35 130	0.47 230

RAFT-Stereo	0.54 224	0.24 187	0.24 218	0.24 203	0.18 160	0.24 181	0.09 92	0.34 179	0.30 233	0.52 262	0.66 265	0.44 222	0.32 213	0.55 300	0.74 95	1.07 280	0.58 286	0.52 303	1.27 284	0.64 286	1.51 281	1.89 302	0.14 154	0.20 204	0.35 217	0.42 235	0.35 130	0.47 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet-ADL	0.60 234	0.27 231	0.26 236	0.28 233	0.29 244	0.32 226	0.25 219	0.35 191	0.27 219	0.61 286	1.04 306	0.41 212	0.29 194	0.30 215	1.87 236	1.08 283	0.51 263	0.37 240	1.17 271	0.85 317	1.27 251	1.88 301	0.19 221	0.23 230	0.32 205	0.37 218	0.58 242	0.46 227

PMTNet	0.42 173	0.24 187	0.21 196	0.18 149	0.17 149	0.14 88	0.32 238	0.31 150	0.24 192	0.37 204	0.25 151	0.38 192	0.38 246	0.17 114	1.19 202	1.08 283	0.45 236	0.27 164	0.56 174	0.43 230	1.15 231	1.08 185	0.13 140	0.14 124	0.40 247	0.26 152	0.32 113	0.37 204

XX-Stereo	4.69 362	0.19 104	0.24 218	0.27 223	0.16 128	0.42 273	0.32 238	0.35 191	0.21 166	0.73 322	1.64 336	0.46 235	0.38 246	0.30 215	0.95 166	1.09 285	0.43 227	0.38 253	1.25 279	0.47 251	1.42 266	1.54 269	0.21 234	0.17 163	110.85 390	0.46 251	1.00 305	0.84 275

ADCMid	1.14 298	0.50 306	0.55 313	0.39 276	0.59 313	0.56 298	0.77 312	0.59 299	0.76 315	0.47 250	0.71 275	0.70 278	0.71 291	0.39 267	8.21 353	1.09 285	0.51 263	0.45 275	1.73 303	0.51 259	1.04 213	1.21 211	0.59 318	0.40 288	0.58 289	1.47 333	1.24 318	4.18 361

sCroCo_RVC	0.46 188	0.20 120	0.16 120	0.15 114	0.16 128	0.20 150	0.12 130	0.32 163	0.32 244	0.35 180	0.24 145	0.43 218	0.45 268	0.15 98	0.83 133	1.10 287	0.47 247	0.40 261	0.67 204	0.43 230	1.55 293	1.85 298	0.14 154	0.22 225	0.30 188	0.30 178	0.49 207	0.32 178

s12784h	0.54 224	0.28 244	0.26 236	0.30 241	0.23 213	0.17 119	0.12 130	0.36 208	0.24 192	0.38 216	0.23 140	0.40 205	0.38 246	0.16 108	1.09 189	1.11 288	0.47 247	0.27 164	0.71 210	0.37 199	1.49 276	1.46 251	0.12 120	0.17 163	0.39 243	0.32 194	2.18 352	0.88 280

DN	1.81 325	0.20 120	0.20 177	0.38 269	0.18 160	19.32 380	0.17 188	0.38 219	0.27 219	0.58 274	0.43 228	14.61 372	0.32 213	0.33 234	1.18 198	1.12 289	0.44 232	0.34 222	1.15 268	0.50 256	1.45 269	1.54 269	0.18 212	0.18 178	0.72 303	1.09 316	0.57 237	1.16 301

AIO_rvc	0.34 126	0.17 82	0.12 75	0.10 63	0.09 61	0.38 258	0.11 114	0.17 72	0.11 66	0.15 69	0.07 28	0.17 64	0.10 61	0.14 87	1.81 231	1.13 290	0.16 58	0.45 275	0.34 109	0.11 40	0.26 72	2.17 334	0.17 201	0.07 47	0.14 63	0.16 75	0.16 53	0.10 50

WAO-6	1.95 328	1.28 336	0.85 334	2.04 343	1.34 346	1.69 333	2.05 342	1.04 340	1.24 345	0.91 341	0.86 292	1.85 328	2.71 338	2.30 350	9.05 359	1.14 291	2.89 357	0.69 330	3.16 325	0.85 317	2.21 343	2.27 343	1.29 341	0.87 348	1.64 347	2.07 349	1.72 339	2.69 339

MFMNet_re	0.98 283	0.78 326	0.71 329	0.83 320	0.72 324	0.97 321	0.83 313	0.75 313	0.86 318	0.69 310	0.79 283	1.30 308	0.83 297	0.68 313	2.27 252	1.16 292	1.03 316	0.80 344	1.61 300	0.85 317	2.25 346	1.12 194	0.65 324	0.71 339	0.66 299	0.66 283	0.98 299	0.99 286

EAI-Stereo	1.15 299	0.27 231	0.37 282	0.54 294	0.30 249	8.38 373	0.76 310	0.45 265	0.63 303	0.34 170	0.88 295	0.46 235	0.33 220	0.25 177	1.83 233	1.17 293	0.40 206	0.65 322	2.53 314	0.73 299	1.47 271	1.71 287	0.23 244	0.46 298	1.08 334	1.64 340	1.45 327	1.79 326

notaker	3.52 358	2.84 365	1.55 364	5.08 360	6.69 377	3.97 361	4.03 359	1.33 351	3.34 367	1.17 353	3.34 357	6.77 362	11.07 365	5.35 374	4.78 310	1.20 294	3.25 361	0.97 351	10.40 360	2.75 367	2.90 361	2.14 328	3.69 366	1.16 363	1.00 326	1.21 322	1.44 325	1.57 323

iRaft-Stereo_20w	0.96 280	0.31 257	0.58 320	0.57 302	0.34 271	0.51 290	0.58 290	0.44 261	0.32 244	0.90 340	1.59 333	0.56 258	0.49 272	0.37 255	2.05 244	1.22 295	0.42 221	0.52 303	1.04 254	0.82 312	1.52 284	2.14 328	0.27 259	0.38 284	1.04 329	3.39 363	2.04 348	1.45 317

PWC_ROB	0.69 251	0.37 281	0.41 292	0.30 241	0.35 276	0.34 240	0.50 281	0.39 229	0.69 309	0.45 245	0.80 285	0.54 254	1.20 307	0.29 209	2.36 257	1.23 296	0.63 293	0.53 306	1.01 251	0.46 250	1.15 231	1.40 243	0.26 255	0.49 303	0.38 239	0.37 218	0.68 264	0.97 283

AnyNet_C32	1.27 306	0.41 296	0.36 278	0.37 267	0.40 289	0.48 286	0.62 296	0.47 274	1.23 343	0.56 269	0.89 297	0.53 252	0.36 234	0.40 271	10.27 372	1.27 297	0.55 276	0.54 309	0.88 238	0.63 283	1.28 253	1.52 266	0.34 288	0.50 306	1.09 335	2.40 353	1.34 321	4.67 363

ccs_rob	1.11 294	0.35 270	0.33 267	0.43 281	0.29 244	0.44 279	0.38 260	0.59 299	0.35 253	1.97 363	5.99 364	5.59 360	0.59 276	0.45 279	1.05 182	1.28 298	0.52 268	0.39 257	1.76 305	0.87 320	1.76 312	2.05 318	0.26 255	0.43 294	0.34 210	0.36 213	0.50 213	0.56 246

RainbowNet	1.44 314	1.50 341	0.85 334	2.41 348	1.41 349	1.97 338	2.14 344	0.65 306	0.57 297	0.74 323	0.46 235	1.61 320	1.05 301	2.78 355	1.90 238	1.30 299	1.21 328	0.51 299	3.15 324	1.74 358	1.75 311	1.97 313	3.07 357	0.61 329	0.65 298	0.69 285	0.88 290	1.43 315

CBMV_ROB	1.31 307	0.37 281	0.39 287	0.60 308	0.49 301	0.57 301	0.47 276	0.95 334	0.40 263	0.81 333	1.38 326	3.04 341	2.55 336	0.48 288	5.00 315	1.30 299	0.89 308	0.49 290	2.24 308	0.73 299	1.72 309	1.95 311	0.45 303	0.40 288	0.97 324	2.27 352	1.56 331	2.91 347

DDVS	1.78 323	0.35 270	0.40 288	0.33 253	0.38 286	0.37 253	0.33 245	2.41 368	0.46 277	0.68 308	17.02 380	2.44 337	0.65 284	0.81 320	2.50 260	1.31 301	0.61 291	0.49 290	6.21 337	0.84 315	2.90 361	2.24 341	0.26 255	0.34 269	0.34 210	0.60 276	2.18 352	0.71 262

test-1	0.83 273	0.18 92	0.23 212	0.19 157	0.19 173	0.57 301	0.58 290	0.44 261	0.29 228	0.72 320	5.41 363	0.54 254	0.40 254	0.59 306	0.98 172	1.32 302	0.45 236	0.48 286	1.14 266	0.96 333	1.90 321	2.36 349	0.14 154	0.21 217	0.39 243	0.46 251	0.61 251	0.63 256

anonymity	1.60 320	0.25 200	0.41 292	0.27 223	0.23 213	0.51 290	0.16 181	0.49 280	0.27 219	0.63 294	23.10 383	0.57 260	0.59 276	0.37 255	0.78 108	1.33 303	0.46 242	0.35 228	1.10 260	0.48 253	1.47 271	2.07 323	0.21 234	0.33 268	1.11 337	1.60 338	3.07 366	1.08 290

SGM_RVC	2.55 342	0.93 328	1.05 351	0.97 325	0.76 327	1.00 322	0.93 317	7.37 376	1.18 341	1.01 350	1.64 336	2.39 336	9.36 362	0.62 310	2.02 241	1.33 303	1.60 339	0.80 344	7.94 349	1.42 352	1.67 303	1.69 283	0.67 326	0.94 354	2.66 361	2.65 358	4.83 371	9.43 375
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GwcNet-ADL	0.72 256	0.35 270	0.37 282	0.41 278	0.34 271	0.32 226	0.27 223	0.40 235	0.27 219	0.61 286	1.53 331	0.63 270	0.41 258	0.33 234	3.69 294	1.34 305	0.50 259	0.56 314	0.91 239	0.87 320	1.18 238	1.60 275	0.24 248	0.27 249	0.36 226	0.48 256	0.47 202	0.66 260

cross-raft	0.56 230	0.25 200	0.22 205	0.21 176	0.20 180	0.39 265	0.15 175	0.44 261	0.26 209	0.48 254	0.35 218	0.43 218	0.31 204	0.24 169	0.86 148	1.35 306	0.41 212	0.34 222	1.31 293	0.78 305	1.98 328	1.89 302	0.16 188	0.18 178	0.47 266	0.46 251	0.42 176	0.68 261

IGEV-FE	0.78 263	0.25 200	0.47 303	0.58 304	0.25 223	0.61 303	0.63 298	0.48 276	0.28 225	0.67 305	1.33 323	0.66 274	0.41 258	0.31 225	0.87 155	1.36 307	0.39 200	0.36 233	1.13 264	0.76 303	1.57 295	2.29 344	0.20 229	0.20 204	0.84 319	0.84 298	2.28 355	1.10 292

IGEV_Zeroshot_test	0.78 263	0.25 200	0.47 303	0.58 304	0.25 223	0.61 303	0.63 298	0.48 276	0.28 225	0.67 305	1.32 322	0.66 274	0.41 258	0.31 225	0.87 155	1.36 307	0.39 200	0.36 233	1.13 264	0.76 303	1.57 295	2.29 344	0.20 229	0.20 204	0.84 319	0.84 298	2.28 355	1.09 291

SFCPSM	2.02 334	0.37 281	0.29 251	0.38 269	0.33 261	0.38 258	0.38 260	0.42 247	0.48 285	0.63 294	1.10 309	1.09 300	4.92 354	0.35 247	1.80 230	1.39 309	0.59 288	0.50 295	31.93 383	0.84 315	1.50 280	1.59 274	0.30 274	0.37 279	0.42 251	0.52 263	0.69 265	1.01 287

MADNet+	1.22 301	0.60 319	0.77 332	0.77 316	0.74 325	0.61 303	1.01 320	0.94 332	0.74 313	0.78 330	0.68 272	1.18 302	1.07 303	0.68 313	7.48 350	1.39 309	1.12 323	0.65 322	1.33 294	0.91 328	2.13 335	1.51 264	0.66 325	0.97 355	1.05 331	0.83 297	0.92 295	1.39 313

IMH	2.50 340	1.51 342	1.05 351	1.99 342	1.58 353	2.09 345	2.32 349	1.04 340	1.19 342	0.84 336	1.34 324	2.02 332	8.04 359	8.79 380	6.91 342	1.41 311	1.37 336	0.67 329	5.94 336	1.10 345	1.45 269	2.32 348	4.37 372	0.77 344	1.86 352	1.41 329	1.57 332	2.46 336

Reg-Stereo(zero)	0.71 254	0.22 150	0.30 254	0.21 176	0.22 207	0.32 226	0.36 257	0.77 316	0.44 271	0.65 298	1.65 338	0.54 254	0.36 234	1.01 323	0.86 148	1.42 312	0.50 259	0.26 159	1.07 257	0.60 275	1.15 231	2.16 332	0.28 265	0.17 163	0.55 283	0.93 305	1.09 308	1.15 298

fast-iter	0.71 254	0.22 150	0.30 254	0.21 176	0.22 207	0.32 226	0.36 257	0.77 316	0.44 271	0.65 298	1.65 338	0.54 254	0.36 234	1.01 323	0.86 148	1.42 312	0.50 259	0.26 159	1.07 257	0.60 275	1.15 231	2.16 332	0.28 265	0.17 163	0.55 283	0.93 305	1.09 308	1.15 298

MSKI-zero shot	0.70 253	0.21 133	0.21 196	0.20 167	0.19 173	0.43 277	0.16 181	0.42 247	0.29 228	0.44 241	1.16 311	0.48 242	0.36 234	0.17 114	1.60 222	1.42 312	0.47 247	0.37 240	1.37 295	0.95 331	1.79 316	2.06 319	0.22 242	0.19 193	0.53 277	1.21 322	0.72 270	1.17 303

HH	0.60 234	0.18 92	0.35 275	0.23 189	0.21 192	0.28 205	0.24 210	0.42 247	0.26 209	0.74 323	0.25 151	0.46 235	0.36 234	0.24 169	0.81 116	1.44 315	0.38 194	0.37 240	1.21 275	0.64 286	2.13 335	1.97 313	0.27 259	0.20 204	0.59 293	0.41 232	0.83 285	0.63 256

HanStereo	0.60 234	0.18 92	0.35 275	0.23 189	0.21 192	0.28 205	0.24 210	0.42 247	0.26 209	0.74 323	0.25 151	0.46 235	0.36 234	0.24 169	0.81 116	1.44 315	0.38 194	0.37 240	1.21 275	0.64 286	2.13 335	1.97 313	0.27 259	0.20 204	0.59 293	0.41 232	0.83 285	0.63 256

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 370	4.50 371	1.31 357	2.75 350	2.71 367	5.17 366	7.48 372	5.91 373	8.23 374	1.63 359	10.81 375	75.58 388	10.28 364	4.33 365	2.18 250	1.44 315	7.17 375	8.31 376	6.88 341	1.67 356	3.57 366	2.90 360	1.30 342	1.13 362	4.31 371	6.17 373	20.85 384	4.05 360

MLCV	0.53 222	0.25 200	0.24 218	0.36 263	0.32 257	0.30 215	0.22 207	0.46 272	0.47 283	0.53 265	0.80 285	0.51 248	0.40 254	0.26 183	0.94 164	1.44 315	0.41 212	0.30 190	1.26 281	0.27 154	1.16 236	1.23 215	0.23 244	0.35 276	0.33 207	0.35 206	0.49 207	0.34 189

RAFT-Test	0.64 247	0.24 187	0.22 205	0.25 210	0.21 192	0.45 283	0.17 188	0.45 265	0.26 209	0.66 302	0.80 285	0.40 205	0.39 252	0.36 251	1.01 175	1.49 319	0.41 212	0.34 222	1.29 290	0.61 277	1.90 321	1.84 297	0.17 201	0.18 178	0.54 280	0.93 305	0.41 164	1.26 307

ktn	6.56 368	5.17 373	14.71 382	5.30 361	4.74 370	9.67 374	6.68 370	7.48 377	12.97 381	1.88 361	2.35 352	27.30 383	21.86 376	4.31 364	5.72 329	1.50 320	4.02 370	1.83 365	15.82 371	4.59 371	2.65 356	2.06 319	3.99 368	1.18 364	2.40 359	1.57 336	2.89 363	2.50 337

MSMDNet	0.63 244	0.24 187	0.22 205	0.19 157	0.20 180	0.38 258	0.17 188	0.43 254	0.24 192	0.60 283	0.33 208	0.40 205	1.53 316	0.50 292	0.85 145	1.50 320	0.42 221	0.35 228	1.26 281	0.67 294	1.90 321	2.18 335	0.17 201	0.18 178	0.58 289	0.53 265	0.39 156	0.58 248

IMH-64-1	1.98 331	1.48 339	1.04 348	1.97 339	1.55 350	2.06 342	2.27 347	1.02 337	1.16 339	0.58 274	0.75 280	1.89 330	2.78 339	2.77 353	9.78 367	1.51 322	1.19 326	0.66 325	3.01 321	0.81 309	1.48 273	2.06 319	3.25 360	0.74 340	1.59 344	1.25 325	2.09 349	2.83 343

IMH-64	1.98 331	1.48 339	1.04 348	1.97 339	1.55 350	2.06 342	2.27 347	1.02 337	1.16 339	0.58 274	0.75 280	1.89 330	2.78 339	2.77 353	9.78 367	1.51 322	1.19 326	0.66 325	3.01 321	0.81 309	1.48 273	2.06 319	3.25 360	0.74 340	1.59 344	1.25 325	2.09 349	2.83 343

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 277	0.37 281	0.57 315	0.34 258	0.29 244	0.54 295	0.69 308	0.45 265	0.72 312	0.64 297	1.75 343	0.59 262	0.64 282	0.23 161	0.93 161	1.53 324	0.44 232	0.40 261	1.27 284	1.04 339	1.62 301	2.22 340	0.18 212	0.38 284	0.83 318	0.48 256	2.98 364	1.10 292

TorneroNet	5.38 366	2.29 356	1.20 354	17.70 379	6.11 376	4.86 365	6.44 369	2.12 363	4.67 370	1.56 358	7.04 365	11.27 367	24.96 379	4.04 362	5.06 318	1.56 325	3.02 358	0.79 342	14.79 369	1.88 361	2.79 358	2.59 356	3.47 364	0.89 350	6.89 374	2.63 357	1.30 319	3.48 353

ELAS	2.27 337	1.03 332	1.10 353	1.38 333	1.13 339	1.45 329	1.10 324	1.38 353	1.09 335	0.94 344	7.66 367	3.71 350	3.10 345	1.11 330	6.64 339	1.56 325	1.42 337	1.43 363	2.52 313	0.69 295	2.33 349	3.03 365	0.69 328	0.82 347	3.50 366	4.32 369	2.52 360	3.70 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LRCNet_RVC	12.77 377	18.28 383	5.31 374	23.03 382	20.03 384	22.79 384	18.73 383	10.19 381	4.29 369	21.40 386	17.07 381	21.90 379	12.67 370	27.64 386	4.72 308	1.57 327	13.91 380	9.09 377	27.19 380	10.23 376	5.66 374	2.42 351	25.54 385	13.38 383	1.45 342	0.65 281	3.23 369	2.39 334

ELAS_RVC	2.37 339	0.95 331	1.21 355	1.26 331	0.98 334	1.99 340	1.12 327	1.45 355	0.86 318	0.99 347	7.87 368	3.60 349	8.50 360	1.07 328	6.31 336	1.59 328	1.34 333	1.44 364	2.57 315	0.79 307	2.43 352	3.03 365	0.71 329	0.88 349	3.51 367	3.72 366	1.69 338	2.07 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	3.44 357	2.19 354	2.33 371	7.00 370	1.73 356	3.02 355	4.22 360	1.95 361	3.75 368	0.82 335	3.10 356	4.11 354	12.63 369	3.76 361	6.96 344	1.63 329	3.11 360	0.79 342	7.96 350	1.98 364	2.65 356	2.69 357	3.37 363	0.90 351	2.67 362	2.65 358	1.21 315	3.65 355

G-Net	1.35 309	0.55 316	0.65 325	0.43 281	0.49 301	0.56 298	0.48 278	0.89 326	1.35 348	0.67 305	1.22 318	3.00 340	1.21 308	0.36 251	4.11 302	1.64 330	0.61 291	0.76 338	1.37 295	1.35 351	1.63 302	1.89 302	0.39 293	0.61 329	0.80 314	3.07 361	1.57 332	4.68 364

DNS	3.00 349	0.20 120	0.29 251	0.27 223	0.14 100	12.84 375	0.18 194	0.39 229	0.22 175	0.47 250	3.94 360	37.42 386	0.38 246	0.34 239	1.33 208	1.65 331	0.38 194	0.26 159	13.49 367	0.38 207	1.31 257	1.39 239	0.12 120	0.31 263	0.81 316	0.57 270	0.64 256	1.28 310

DF	0.79 265	0.26 220	0.22 205	0.27 223	0.16 128	0.37 253	0.11 114	0.39 229	0.25 200	0.34 170	0.25 151	0.52 251	0.35 230	0.24 169	0.83 133	1.67 332	0.44 232	0.40 261	7.07 344	0.49 254	1.48 273	1.80 294	0.21 234	0.27 249	0.58 289	1.23 324	0.53 224	0.57 247

ITSA-stereo	0.96 280	0.36 275	0.34 271	0.55 298	0.41 292	0.32 226	0.64 302	0.52 292	0.47 283	0.71 316	1.48 329	0.67 276	0.62 280	0.35 247	3.07 281	1.67 332	0.52 268	0.56 314	1.10 260	0.87 320	1.33 259	1.89 302	0.52 313	0.51 308	0.50 273	1.05 315	3.15 368	1.80 327

gcap-zeroshot	1.09 292	0.23 172	0.33 267	0.59 306	0.20 180	0.40 268	0.35 251	0.45 265	0.24 192	0.74 323	1.21 317	0.63 270	0.34 222	0.25 177	0.80 114	1.71 334	3.94 369	0.29 184	9.06 354	0.81 309	1.52 284	1.94 310	1.39 343	0.18 178	0.58 289	0.39 223	0.41 164	0.41 215

iResNet	0.62 240	0.26 220	0.26 236	0.36 263	0.38 286	0.42 273	0.27 223	0.46 272	0.31 239	0.56 269	0.73 278	0.68 277	0.73 292	0.17 114	1.73 227	1.72 335	0.39 200	0.37 240	1.52 299	0.57 267	1.58 298	0.98 169	0.20 229	0.46 298	0.34 210	0.39 223	0.59 247	0.40 214

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 344	0.30 253	0.54 310	0.34 258	0.37 283	0.63 306	0.68 307	0.48 276	1.07 333	0.69 310	1.55 332	0.62 266	0.59 276	0.18 133	0.86 148	1.75 336	0.42 221	0.50 295	49.64 386	1.04 339	1.53 289	2.14 328	0.19 221	0.28 254	0.72 303	1.86 347	0.98 299	1.07 288

DAS	0.67 249	0.27 231	0.24 218	0.38 269	0.33 261	0.34 240	0.33 245	0.51 286	0.46 277	0.61 286	0.94 301	0.78 287	0.67 287	0.19 136	0.96 168	1.83 337	0.55 276	0.47 281	1.12 262	0.61 277	2.11 331	1.69 283	0.27 259	0.44 295	0.43 256	0.43 241	0.62 253	0.48 232

SepStereo	0.67 249	0.27 231	0.24 218	0.38 269	0.33 261	0.34 240	0.33 245	0.51 286	0.46 277	0.61 286	0.94 301	0.78 287	0.67 287	0.19 136	0.96 168	1.83 337	0.55 276	0.47 281	1.12 262	0.61 277	2.11 331	1.69 283	0.27 259	0.44 295	0.43 256	0.43 241	0.62 253	0.48 232

TRStereo	1.21 300	0.32 259	0.47 303	0.25 210	0.18 160	0.64 307	0.26 221	0.44 261	0.20 153	0.70 315	0.57 251	0.80 290	0.29 194	0.23 161	1.08 188	1.85 339	0.37 189	0.35 228	1.05 255	0.88 326	1.36 262	1.89 302	0.17 201	0.16 149	0.67 300	16.20 383	0.88 290	0.49 237

SGM-Forest	1.95 328	0.37 281	0.25 231	0.54 294	0.44 296	0.40 268	0.24 210	0.59 299	0.75 314	0.72 320	0.66 265	0.99 296	2.05 328	0.34 239	5.58 326	1.88 340	0.46 242	0.39 257	23.75 377	0.29 163	2.17 340	1.62 278	0.40 296	0.29 260	1.04 329	0.59 274	1.80 341	4.01 359
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCPNet	1.59 319	0.37 281	0.74 331	0.43 281	0.76 327	0.42 273	1.45 334	0.90 328	0.70 310	0.76 328	1.68 341	0.76 285	3.19 346	0.76 318	8.96 357	1.92 341	0.54 274	0.37 240	4.76 332	1.03 338	1.19 239	1.09 186	0.94 335	0.40 288	1.06 332	1.36 328	0.93 296	5.53 369

Anonymous3	0.57 231	0.29 247	0.22 205	0.21 176	0.25 223	0.27 200	0.22 207	0.51 286	0.35 253	0.37 204	0.27 170	0.76 285	0.54 273	0.47 284	1.18 198	1.93 342	0.51 263	0.47 281	0.94 244	0.58 271	1.27 251	1.69 283	0.19 221	0.21 217	0.36 226	0.39 223	0.54 227	0.37 204

KSHMR	5.12 364	2.29 356	1.47 361	20.10 380	3.65 369	5.24 367	9.39 373	1.58 359	6.86 373	1.38 356	1.49 330	2.35 335	27.00 386	4.39 368	4.91 312	1.96 343	1.66 340	1.12 360	15.45 370	1.19 348	2.92 363	2.14 328	4.07 369	1.21 365	7.00 375	2.72 360	1.95 347	2.80 342

WAO-8	3.09 350	2.55 360	1.41 359	5.78 365	1.73 356	2.51 352	3.26 356	1.28 347	1.93 360	5.67 374	8.70 372	3.06 343	6.18 356	4.38 366	3.04 279	1.97 344	1.78 345	0.75 336	9.44 356	1.54 353	1.76 312	2.31 346	2.46 349	1.07 359	2.29 357	1.80 344	1.83 342	2.83 343

Venus	3.09 350	2.55 360	1.41 359	5.78 365	1.73 356	2.51 352	3.26 356	1.28 347	1.93 360	5.67 374	8.70 372	3.06 343	6.18 356	4.38 366	3.04 279	1.97 344	1.78 345	0.75 336	9.44 356	1.54 353	1.76 312	2.31 346	2.46 349	1.07 359	2.29 357	1.80 344	1.83 342	2.83 343

UNDER WATER-64	3.14 352	2.61 362	1.56 365	4.95 358	2.92 368	3.47 357	4.38 361	2.32 365	1.63 356	1.37 355	1.36 325	5.08 358	4.79 353	3.47 360	7.48 350	2.02 346	3.68 367	1.11 358	3.99 329	1.95 362	2.87 359	2.92 362	5.01 375	1.40 367	1.99 355	3.99 367	2.15 351	4.42 362

PSMNet-ADL	0.77 261	0.29 247	0.30 254	0.33 253	0.32 257	0.32 226	0.37 259	0.55 294	0.35 253	0.71 316	1.43 328	0.56 258	1.01 299	2.47 352	1.18 198	2.02 346	1.58 338	0.41 264	1.06 256	0.50 256	1.25 249	1.44 248	0.35 289	0.24 238	0.35 217	0.41 232	0.65 258	0.34 189

DPSNet	1.40 311	0.43 302	0.38 284	0.54 294	0.61 318	0.65 310	0.57 287	0.51 286	0.67 307	0.46 247	0.87 294	3.54 348	1.62 318	1.43 334	2.52 261	2.12 348	0.99 314	0.99 353	7.37 347	1.69 357	2.21 343	2.98 364	0.95 336	0.74 340	0.76 308	0.76 291	0.75 278	0.82 273

ADCS	1.39 310	0.51 308	0.47 303	0.45 289	0.55 309	0.51 290	0.64 302	0.68 308	1.05 329	0.57 271	0.72 276	0.80 290	2.34 333	0.51 294	9.94 371	2.13 349	0.76 305	0.62 321	1.30 291	0.62 281	1.80 317	1.62 278	0.43 301	0.56 316	0.76 308	2.09 350	1.59 334	3.47 352

MFN_U_SF_RVC	1.81 325	2.41 359	1.86 368	2.14 346	1.76 360	1.92 336	2.34 350	1.56 358	1.47 354	3.68 369	3.76 358	1.21 304	1.27 311	1.71 337	3.52 292	2.14 350	1.01 315	0.92 348	3.46 327	0.99 335	1.73 310	1.56 271	0.77 332	2.30 374	0.76 308	0.81 294	0.70 268	0.98 285

EKT-Stereo	1.22 301	0.27 231	0.24 218	0.28 233	0.25 223	0.31 219	0.54 286	0.43 254	0.29 228	0.44 241	0.57 251	0.49 244	0.44 264	0.31 225	13.29 378	2.18 351	0.54 274	0.53 306	1.26 281	1.02 337	5.16 371	2.03 317	0.14 154	0.19 193	0.42 251	0.35 206	0.56 233	0.34 189

STStereo	3.38 355	1.14 335	1.69 367	7.09 371	1.35 347	7.29 372	2.62 353	2.11 362	2.34 363	0.95 345	2.86 355	5.97 361	6.28 358	0.38 261	11.54 375	2.20 352	0.93 310	0.89 347	11.21 363	0.90 327	1.58 298	1.46 251	0.55 315	1.58 368	3.31 365	3.09 362	3.08 367	6.91 371

SPS-STEREO	1.49 316	0.72 323	0.69 327	0.90 324	0.75 326	0.82 320	0.74 309	0.83 321	0.76 315	0.85 337	1.62 335	1.42 312	1.09 304	0.70 315	1.97 239	2.32 353	1.04 317	0.97 351	10.95 362	1.01 336	2.60 355	2.45 352	0.64 322	0.76 343	0.81 316	0.79 293	1.11 312	0.96 282
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	1.11 294	0.42 301	0.41 292	0.57 302	0.59 313	0.54 295	1.41 333	0.71 310	0.48 285	0.61 286	1.28 320	1.51 317	2.96 343	1.04 326	1.42 217	2.33 354	0.81 306	0.96 349	1.74 304	1.09 343	2.41 351	1.74 289	0.82 333	0.50 306	0.48 272	0.69 285	1.09 308	1.28 310

AIO_test	0.48 205	0.19 104	0.13 88	0.14 106	0.10 67	0.38 258	0.28 227	0.19 80	0.13 81	0.17 76	0.10 53	0.18 69	0.09 55	0.11 63	2.64 267	2.40 355	0.22 82	0.22 116	0.32 101	0.12 50	0.29 79	2.50 355	0.15 177	0.08 56	0.16 80	1.42 330	0.21 80	0.10 50

CBMV	1.06 291	0.38 289	0.33 267	0.42 279	0.39 288	0.39 265	0.31 233	0.87 323	0.40 263	0.65 298	0.86 292	1.47 315	1.22 310	1.02 325	1.89 237	2.41 356	0.67 296	0.51 299	1.66 301	0.78 305	1.69 306	2.20 338	0.31 280	0.52 310	0.47 266	0.49 259	1.04 306	5.23 366
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UNDER WATER	4.11 361	2.66 363	1.51 362	4.92 357	5.25 371	3.49 358	7.24 371	2.33 366	1.84 359	1.65 360	1.20 315	5.04 356	21.14 375	5.09 373	4.93 314	2.44 357	3.86 368	1.09 357	8.36 352	1.97 363	3.80 368	2.73 358	5.04 376	2.11 372	1.96 354	3.54 365	1.91 346	3.93 358

NOSS_ROB	0.81 270	0.36 275	0.27 243	0.37 267	0.35 276	0.37 253	0.29 230	0.87 323	0.39 260	0.71 316	0.93 299	0.99 296	0.60 279	1.26 333	2.02 241	2.44 357	0.57 284	0.58 317	0.68 207	0.43 230	2.16 339	2.47 353	0.32 285	0.47 301	0.42 251	0.43 241	0.72 270	0.42 218

edge stereo	1.98 331	0.52 309	1.03 347	0.72 315	0.63 319	0.79 318	0.83 313	0.93 331	1.45 351	3.71 370	1.22 318	2.08 333	4.38 352	1.06 327	2.14 248	2.51 359	0.64 294	0.55 310	7.27 346	7.84 375	1.43 268	5.56 374	2.02 348	0.53 312	0.61 296	0.55 268	0.87 288	1.48 318

FAT-Stereo	1.13 297	0.37 281	0.57 315	0.56 301	0.63 319	0.50 287	0.52 282	0.75 313	0.44 271	0.79 331	2.82 354	1.45 314	1.95 327	0.49 291	2.78 270	2.52 360	0.57 284	0.60 319	2.42 310	1.17 347	2.12 334	2.13 327	0.74 331	0.58 324	0.41 248	0.56 269	0.72 270	1.27 309

JetBlue	2.73 346	1.92 350	1.56 365	2.34 347	1.82 362	2.66 354	2.78 354	1.44 354	1.45 351	0.81 333	0.82 288	4.05 353	1.44 315	2.08 346	9.39 363	2.60 361	1.69 342	1.33 361	2.15 306	1.21 349	3.25 364	3.66 369	1.90 347	1.08 361	2.76 364	5.03 370	2.31 358	10.12 376

AnyNet_C01	1.52 318	0.60 319	0.54 310	0.63 311	0.56 310	0.51 290	1.16 329	0.89 326	1.30 346	0.68 308	0.88 295	1.27 305	1.30 314	0.54 298	11.26 374	2.64 362	1.16 324	1.01 354	1.42 298	0.75 301	1.67 303	1.92 309	0.60 319	0.62 333	1.33 340	0.97 311	1.63 336	3.28 350

MeshStereo	2.03 336	0.72 323	0.61 323	1.20 328	0.79 330	1.01 324	0.66 305	1.54 357	1.35 348	0.92 342	2.10 348	4.00 352	3.06 344	0.71 317	9.66 365	2.82 363	1.05 318	0.76 338	4.73 331	0.75 301	3.34 365	3.73 370	0.48 310	0.58 324	1.79 351	1.18 320	2.41 359	2.78 340
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
HUF	0.50 213	0.17 82	0.13 88	0.11 77	0.12 84	0.40 268	0.11 114	0.22 92	0.11 66	0.22 87	0.09 47	0.19 74	0.19 137	0.11 63	3.00 278	2.86 364	0.70 300	0.49 290	0.61 191	0.20 103	0.53 151	1.85 298	0.28 265	0.18 178	0.15 70	0.18 95	0.18 63	0.13 62

DGSMNet	2.89 347	1.85 348	1.04 348	1.35 332	0.50 305	1.94 337	0.59 293	2.82 369	1.53 355	3.95 371	15.60 377	1.84 327	3.19 346	4.88 371	2.89 272	2.87 365	3.06 359	1.91 366	4.57 330	2.02 365	4.46 369	3.48 367	1.64 346	2.11 372	0.88 321	3.46 364	1.04 306	2.62 338

S-Stereo	1.43 312	0.40 292	0.43 298	0.60 308	0.58 312	0.64 307	1.10 324	0.61 303	0.57 297	0.69 310	4.10 361	1.62 322	0.65 284	0.46 282	4.54 307	2.87 365	0.55 276	0.65 322	4.87 334	4.90 373	1.26 250	2.26 342	0.99 338	0.61 329	0.41 248	0.53 265	0.66 260	0.97 283

SGM+DAISY	2.56 343	0.94 329	0.92 337	1.06 326	0.97 333	1.24 328	1.04 322	1.31 349	1.76 357	1.12 352	2.01 346	2.59 338	3.35 349	0.87 321	6.30 335	3.19 367	1.16 324	1.11 358	6.92 343	1.55 355	2.89 360	2.90 360	0.67 326	1.23 366	3.89 368	4.14 368	5.13 372	8.82 374

MANE	3.30 354	1.71 346	1.93 369	1.49 335	1.37 348	1.77 334	2.02 340	1.90 360	2.39 364	0.87 338	1.68 341	3.71 350	4.07 350	0.78 319	7.43 348	3.40 368	1.81 348	6.10 375	2.99 320	1.05 341	2.09 330	2.38 350	0.61 321	1.76 371	5.46 372	6.93 374	8.52 375	12.82 378

JetRed	3.85 360	2.71 364	3.02 372	2.08 344	2.45 366	3.41 356	4.64 362	2.34 367	1.83 358	1.88 361	1.20 315	3.35 347	1.28 313	3.27 358	9.82 369	3.50 369	4.08 371	3.88 372	2.41 309	1.82 360	5.48 373	4.79 372	3.60 365	1.67 370	4.20 369	11.19 379	5.32 373	8.78 373

ACV-stereo	5.83 367	11.12 377	0.40 288	0.64 313	0.34 271	6.32 369	4.79 363	4.59 372	0.50 289	0.65 298	0.85 290	1.68 325	8.74 361	4.63 369	8.94 356	3.51 370	0.67 296	0.58 317	83.85 388	1.15 346	3.70 367	6.30 375	0.42 300	0.42 291	0.38 239	0.78 292	0.76 282	0.58 248

HBP-ISP	1.24 303	0.38 289	0.50 308	0.52 292	0.41 292	0.45 283	0.33 245	0.55 294	0.40 263	0.76 328	1.30 321	0.48 242	0.48 271	1.92 341	9.87 370	3.68 371	0.55 276	0.66 325	0.82 229	0.95 331	2.11 331	2.96 363	0.30 274	0.46 298	0.47 266	0.52 263	0.94 297	0.60 251

MADNet++	2.98 348	1.95 351	2.23 370	1.73 338	2.39 365	1.68 332	2.24 346	2.26 364	2.69 366	2.34 366	2.78 353	3.30 346	3.34 348	2.86 356	4.22 304	4.20 372	2.65 354	2.14 368	3.69 328	3.00 368	4.95 370	7.04 376	1.44 345	2.60 375	1.93 353	5.78 371	2.76 362	2.35 333

PML	14.72 380	11.16 378	4.09 373	13.72 377	8.87 378	13.75 376	6.38 368	7.25 375	36.05 389	10.34 380	59.29 389	46.05 387	52.59 388	6.65 378	6.70 340	4.81 373	10.30 377	3.77 371	21.46 374	4.87 372	5.83 375	5.51 373	3.98 367	4.24 376	15.02 384	6.06 372	20.81 383	7.86 372

DispFullNet	3.41 356	2.89 366	1.54 363	1.52 336	1.71 355	1.49 330	1.66 337	1.26 346	2.27 362	2.07 364	1.94 345	15.55 373	4.16 351	1.77 338	5.50 324	4.82 374	2.33 352	0.96 349	23.18 376	4.57 370	2.36 350	2.47 353	0.73 330	0.57 321	1.23 338	0.62 278	1.37 322	1.51 320

DPSimNet_ROB	19.60 381	30.02 387	12.51 379	29.96 386	26.66 387	21.35 383	18.10 382	23.34 387	23.91 386	14.59 385	30.41 386	25.17 381	25.12 380	12.92 383	12.40 376	9.18 375	23.72 385	11.03 378	37.61 385	12.43 381	24.99 384	8.77 378	13.55 384	15.98 384	13.56 381	10.45 377	19.73 382	21.73 383

BEATNet-Init1	11.60 376	15.45 380	5.36 375	21.04 381	10.14 380	20.37 381	13.59 380	8.80 380	6.63 372	4.42 373	10.00 374	14.23 371	19.35 373	4.04 362	10.43 373	9.21 376	6.50 373	5.00 373	32.12 384	14.67 383	8.25 378	7.49 377	5.66 377	5.23 378	12.24 380	7.07 375	21.30 385	14.66 379

HanzoNet	11.30 374	14.06 379	16.74 383	13.89 378	9.10 379	15.60 379	21.20 384	11.16 382	12.45 380	6.15 376	7.25 366	20.77 378	27.41 387	28.53 387	4.84 311	9.79 377	14.66 381	2.80 370	24.65 378	12.81 382	5.39 372	4.27 371	8.60 380	1.63 369	2.70 363	2.61 356	2.55 361	3.43 351

DGTPSM_ROB	9.57 372	4.02 369	11.10 377	3.15 352	5.69 372	3.62 359	5.37 366	3.67 370	9.11 375	3.26 368	7.88 369	9.79 366	14.19 372	4.73 370	13.10 377	11.13 378	5.27 372	11.44 379	7.09 345	10.27 377	6.42 376	15.33 379	4.54 373	9.05 379	10.05 376	27.51 384	11.07 378	30.63 384

DPSMNet_ROB	11.01 373	4.36 370	11.20 378	3.81 355	5.73 373	4.71 364	5.45 367	3.67 370	9.75 377	4.35 372	13.56 376	11.30 368	26.82 385	5.44 377	13.51 379	12.50 379	6.62 374	12.38 380	14.62 368	10.30 378	7.11 377	16.01 380	4.56 374	9.06 380	11.07 379	27.51 384	11.13 379	30.63 384

DPSM_ROB	13.84 378	8.97 375	13.58 380	5.45 362	6.10 374	7.18 370	5.27 364	8.45 378	11.05 378	6.78 377	8.04 370	8.60 364	12.52 367	5.36 375	16.95 380	14.18 380	11.50 378	14.64 381	9.74 358	12.04 379	17.24 380	19.94 383	4.24 370	11.13 381	27.83 385	35.96 386	31.24 386	39.61 386

DPSM	13.84 378	8.97 375	13.58 380	5.45 362	6.10 374	7.18 370	5.27 364	8.45 378	11.05 378	6.78 377	8.04 370	8.60 364	12.52 367	5.36 375	16.95 380	14.18 380	11.50 378	14.64 381	9.74 358	12.04 379	17.24 380	19.94 383	4.24 370	11.13 381	27.83 385	35.96 386	31.24 386	39.61 386

HaxPig	22.03 382	23.76 385	21.73 384	25.29 383	25.48 386	24.76 385	26.73 385	22.91 386	21.16 382	29.02 387	26.42 384	24.60 380	19.57 374	25.83 385	24.34 382	21.24 382	25.03 386	26.17 383	24.65 378	23.00 384	18.72 382	16.12 381	29.01 386	21.22 386	10.44 377	12.85 381	9.65 376	15.02 380

MEDIAN_ROB	25.69 383	28.81 386	26.20 385	29.88 385	29.43 388	29.00 386	30.34 386	27.00 388	24.64 387	34.12 388	30.21 385	29.31 384	23.43 378	29.48 388	26.63 383	23.36 383	29.99 387	29.41 385	29.88 381	27.28 388	23.55 383	19.50 382	31.94 387	23.91 390	14.08 383	13.72 382	13.09 381	15.43 381

AVERAGE_ROB	27.45 384	31.37 388	28.57 389	32.97 387	32.12 389	32.15 387	33.40 387	29.93 389	27.60 388	35.93 389	32.13 388	32.22 385	25.90 384	32.99 389	28.90 384	25.88 384	31.46 388	30.17 388	31.78 382	29.24 389	25.48 385	21.56 385	34.85 388	27.16 391	14.02 382	10.69 378	11.65 380	11.07 377

fast-reg	30.81 387	19.14 384	27.24 386	13.05 376	13.03 383	20.98 382	13.16 379	16.78 383	22.22 383	14.16 384	32.00 387	17.49 377	25.24 381	15.30 384	33.78 385	27.43 385	23.41 384	29.72 387	67.65 387	24.07 385	34.41 386	39.64 386	8.95 382	22.31 387	56.14 389	72.57 389	62.77 388	79.21 388

CasAABBNet	27.80 385	18.03 381	27.32 387	10.90 372	12.21 381	14.33 377	10.52 375	16.96 384	22.28 384	13.77 382	16.14 378	17.40 376	25.40 383	10.69 381	34.10 387	28.35 386	23.05 382	29.43 386	19.46 372	24.14 386	34.48 387	39.80 387	8.47 378	22.42 388	56.04 388	72.44 388	62.78 389	79.64 389

FlowAnything	27.85 386	18.03 381	27.34 388	10.94 373	12.29 382	14.36 378	10.56 376	17.06 385	22.31 385	13.81 383	16.29 379	17.36 375	25.24 381	10.81 382	34.02 386	28.46 387	23.06 383	29.40 384	19.47 373	24.22 387	34.52 388	40.11 388	8.49 379	22.48 389	56.03 387	72.70 390	62.83 390	79.78 390

LSM0	4.83 363	0.52 309	0.57 315	0.78 317	0.66 322	0.81 319	1.26 331	1.10 344	1.08 334	0.88 339	1.65 338	1.82 326	2.45 335	0.40 271	38.07 388	52.94 388	0.87 307	0.61 320	5.33 335	1.09 343	2.57 354	3.54 368	0.43 301	0.69 338	0.94 323	2.15 351	1.61 335	5.62 370

DLNR_Zeroshot_test	11.48 375	37.23 389	0.46 301	54.89 389	0.21 192	0.37 253	49.84 389	0.47 274	0.22 175	0.80 332	0.59 256	0.62 266	0.36 234	3.08 357	63.85 389	73.41 389	9.38 376	5.61 374	2.77 317	0.65 292	1.83 319	1.41 244	0.13 140	0.22 225	0.37 234	0.38 221	0.43 185	0.48 232

GS-Stereo																							0.04 12	0.06 35	0.27 160	0.09 23	0.12 25	0.07 17

ASD4																								18.37 385

Low-res two-view benchmark