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

Pointernet	0.09 2	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.03 1	0.07 15	0.31 206	0.06 3	0.04 1	0.05 4	0.06 16	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 7	0.33 55	0.09 6	0.06 2	0.09 3	0.16 64	0.09 2	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 27	0.08 26

WQFJX1	0.19 48	0.07 6	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.05 4	0.04 19	0.08 18	1.04 300	0.05 4	0.56 223	0.08 2	1.68 293	0.04 1	0.18 1	0.13 2	0.08 2	0.06 2	0.08 1	0.06 2	0.11 6	0.08 2	0.06 34	0.05 13	0.08 7	0.08 9	0.11 9	0.06 4

NLCSM	0.17 41	0.06 1	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.06 9	0.04 19	0.09 36	0.98 299	0.05 4	0.52 218	0.08 2	1.58 289	0.05 11	0.23 3	0.11 1	0.07 1	0.05 1	0.08 1	0.05 1	0.08 1	0.07 1	0.04 9	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.08 3	0.05 1

MM-Stereo_test3	0.09 2	0.08 18	0.04 1	0.06 17	0.04 2	0.05 4	0.03 5	0.10 41	0.07 18	0.07 25	0.04 8	0.09 9	0.04 2	0.04 1	0.23 3	0.30 42	0.12 25	0.07 4	0.12 14	0.20 89	0.11 6	0.11 12	0.05 22	0.04 3	0.07 1	0.08 9	0.16 43	0.07 11

MM-Stereo_test1	0.11 9	0.11 34	0.07 22	0.06 17	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 18	0.06 6	0.07 25	0.03 3	0.10 15	0.04 2	0.04 1	0.39 19	0.25 22	0.12 25	0.08 11	0.13 19	0.21 105	0.13 15	0.15 24	0.05 22	0.04 3	0.08 7	0.34 178	0.13 27	0.07 11

GREAT-IGEV	0.17 41	0.09 23	0.08 28	0.05 6	0.04 2	0.24 158	0.03 5	0.08 18	0.10 45	0.06 16	0.06 16	0.15 43	0.05 7	0.06 17	0.84 121	0.30 42	0.12 25	0.09 17	0.13 19	0.12 38	0.11 6	1.21 191	0.06 34	0.12 76	0.08 7	0.08 9	0.17 49	0.06 4
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.09 2	0.11 34	0.07 22	0.05 6	0.04 2	0.09 27	0.04 19	0.08 18	0.06 6	0.06 16	0.03 3	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 9	0.30 42	0.11 14	0.07 4	0.13 19	0.06 2	0.12 13	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.11 36	0.07 4	0.10 6	0.06 4

ProNet	0.10 6	0.07 6	0.09 32	0.06 17	0.04 2	0.10 31	0.32 210	0.07 12	0.04 1	0.04 2	0.11 51	0.07 1	0.03 1	0.20 128	0.33 13	0.21 11	0.11 14	0.08 11	0.11 11	0.07 8	0.10 4	0.08 2	0.08 56	0.05 13	0.10 24	0.06 1	0.10 6	0.06 4

RAFT	0.14 23	0.07 6	0.10 46	0.08 40	0.04 2	0.24 158	0.28 200	0.19 67	0.07 18	0.13 52	0.08 29	0.13 32	0.06 20	0.11 50	0.44 24	0.17 8	0.12 25	0.08 11	0.14 27	0.21 105	0.16 28	0.18 33	0.04 9	0.05 13	0.15 59	0.15 60	0.21 67	0.16 64

WQFJA1	0.20 51	0.07 6	0.05 8	0.06 17	0.05 10	0.07 15	0.05 37	0.08 18	1.05 301	0.05 4	0.67 241	0.09 9	1.81 297	0.07 25	0.23 3	0.14 3	0.09 6	0.07 4	0.09 3	0.07 8	0.14 17	0.08 2	0.06 34	0.05 13	0.08 7	0.08 9	0.11 9	0.08 26

WQFJX	0.20 51	0.07 6	0.05 8	0.05 6	0.05 10	0.07 15	0.05 37	0.06 3	1.06 304	0.05 4	0.59 229	0.08 2	1.70 294	0.04 1	0.31 11	0.14 3	0.08 2	0.07 4	0.09 3	0.07 8	0.09 2	0.08 2	0.06 34	0.05 13	0.08 7	0.09 17	0.11 9	0.08 26

NLMM1	0.21 55	0.08 18	0.05 8	0.05 6	0.05 10	0.06 9	0.04 19	0.08 18	1.15 310	0.06 16	0.58 227	0.10 15	1.76 296	0.06 17	0.36 15	0.21 11	0.08 2	0.08 11	0.11 11	0.07 8	0.16 28	0.10 10	0.06 34	0.06 27	0.10 24	0.09 17	0.13 27	0.07 11

NLMM	0.20 51	0.07 6	0.05 8	0.06 17	0.05 10	0.07 15	0.05 37	0.08 18	1.05 301	0.05 4	0.67 241	0.09 9	1.81 297	0.07 25	0.23 3	0.14 3	0.09 6	0.07 4	0.09 3	0.07 8	0.14 17	0.08 2	0.06 34	0.05 13	0.08 7	0.08 9	0.11 9	0.08 26

NLSM3	0.08 1	0.07 6	0.06 16	0.06 17	0.05 10	0.05 4	0.04 19	0.08 18	0.09 35	0.06 16	0.09 37	0.08 2	0.07 31	0.06 17	0.21 2	0.14 3	0.10 11	0.09 17	0.10 8	0.07 8	0.11 6	0.08 2	0.05 22	0.05 13	0.09 17	0.11 36	0.12 20	0.09 35

GASTEREO	0.18 44	0.09 23	0.09 32	0.08 40	0.05 10	0.30 190	0.04 19	0.07 12	0.08 30	0.10 44	0.05 12	0.13 32	0.08 36	0.08 32	0.70 74	0.36 74	0.13 33	0.10 26	0.14 27	0.11 30	0.14 17	1.06 163	0.12 107	0.06 27	0.10 24	0.29 152	0.15 38	0.07 11

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 10	0.36 227	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.07 25	0.04 8	0.09 9	0.05 7	0.06 17	0.38 16	0.33 55	0.12 25	0.09 17	0.13 19	0.06 2	0.17 32	0.18 33	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 4	0.12 20	0.07 11

MLG-Stereo	0.10 6	0.07 6	0.04 1	0.04 1	0.05 10	0.28 180	0.02 1	0.06 3	0.06 6	0.07 25	0.03 3	0.09 9	0.05 7	0.06 17	0.38 16	0.35 67	0.11 14	0.09 17	0.12 14	0.06 2	0.16 28	0.15 24	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 9	0.07 11

MM-Stereo_test2	0.17 41	0.13 49	0.08 28	0.07 31	0.05 10	0.06 9	0.03 5	0.08 18	0.06 6	0.09 37	0.04 8	0.11 23	0.05 7	0.05 11	0.50 28	0.40 93	0.12 25	0.10 26	0.13 19	0.27 132	0.18 37	0.64 106	0.06 34	0.05 13	0.09 17	0.84 272	0.11 9	0.08 26

CroCo-Stereo	0.12 16	0.07 6	0.04 1	0.05 6	0.05 10	0.04 1	0.02 1	0.08 18	0.06 6	0.06 16	0.02 1	0.10 15	0.06 20	0.07 25	0.85 131	0.38 82	0.11 14	0.09 17	0.16 34	0.06 2	0.22 50	0.18 33	0.04 9	0.05 13	0.10 24	0.09 17	0.11 9	0.07 11
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
NLSM1	0.22 61	0.07 6	0.05 8	0.06 17	0.06 20	0.08 21	0.05 37	0.10 41	1.10 308	0.05 4	0.67 241	0.10 15	1.75 295	0.05 11	0.32 12	0.25 22	0.09 6	0.07 4	0.10 8	0.07 8	0.11 6	0.11 12	0.06 34	0.05 13	0.09 17	0.09 17	0.12 20	0.07 11

VIP-Stereo	0.14 23	0.11 34	0.11 52	0.08 40	0.06 20	0.08 21	0.04 19	0.11 46	0.08 30	0.09 37	0.12 57	0.20 67	0.06 20	0.07 25	0.69 73	0.40 93	0.18 53	0.13 43	0.18 42	0.17 67	0.19 40	0.13 18	0.06 34	0.08 46	0.12 41	0.10 28	0.13 27	0.14 57

BridgeDepth	0.09 2	0.08 18	0.07 22	0.06 17	0.06 20	0.06 9	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.05 4	0.03 3	0.13 32	0.04 2	0.05 11	0.29 9	0.34 63	0.08 2	0.08 11	0.12 14	0.06 2	0.10 4	0.10 10	0.03 1	0.04 3	0.09 17	0.09 17	0.11 9	0.07 11
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.11 9	0.08 18	0.07 22	0.06 17	0.06 20	0.05 4	0.04 19	0.06 3	0.07 18	0.07 25	0.07 20	0.09 9	0.06 20	0.08 32	0.70 74	0.20 10	0.11 14	0.09 17	0.12 14	0.07 8	0.12 13	0.13 18	0.05 22	0.04 3	0.10 24	0.10 28	0.12 20	0.11 46

MSCF	0.18 44	0.09 23	0.09 32	0.08 40	0.06 20	0.30 190	0.03 5	0.07 12	0.09 35	0.10 44	0.05 12	0.13 32	0.08 36	0.09 39	0.72 81	0.35 67	0.13 33	0.10 26	0.14 27	0.12 38	0.14 17	1.03 159	0.11 95	0.06 27	0.10 24	0.36 189	0.14 35	0.07 11

MLG-Stereo_test2	0.14 23	0.12 41	0.06 16	0.05 6	0.06 20	0.31 194	0.03 5	0.09 36	0.07 18	0.09 37	0.22 118	0.12 25	0.05 7	0.07 25	0.60 47	0.39 87	0.15 40	0.13 43	0.21 53	0.10 25	0.21 48	0.21 39	0.05 22	0.04 3	0.10 24	0.08 9	0.15 38	0.10 42

LG-Stereo	0.13 19	0.07 6	0.05 8	0.06 17	0.06 20	0.21 134	0.03 5	0.09 36	0.08 30	0.09 37	0.32 177	0.16 46	0.05 7	0.06 17	0.67 65	0.31 46	0.11 14	0.09 17	0.18 42	0.08 18	0.14 17	0.12 15	0.03 1	0.04 3	0.08 7	0.12 44	0.11 9	0.07 11

GIP-stereo	0.15 31	0.12 41	0.09 32	0.07 31	0.06 20	0.23 150	0.10 91	0.07 12	0.06 6	0.08 32	0.09 37	0.11 23	0.05 7	0.13 62	0.60 47	0.26 28	0.13 33	0.11 34	0.19 44	0.31 156	0.17 32	0.60 97	0.05 22	0.06 27	0.10 24	0.12 44	0.16 43	0.07 11

U	0.14 23	0.09 23	0.05 8	0.05 6	0.06 20	0.04 1	0.02 1	0.09 36	0.06 6	0.09 37	0.02 1	0.12 25	0.10 50	0.07 25	0.77 94	0.44 113	0.15 40	0.11 34	0.15 32	0.09 20	0.27 62	0.26 47	0.03 1	0.06 27	0.13 44	0.10 28	0.11 9	0.09 35

AIO-Stereo	0.11 9	0.09 23	0.09 32	0.08 40	0.06 20	0.12 57	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.06 16	0.12 25	0.05 7	0.05 11	0.46 25	0.34 63	0.22 68	0.10 26	0.21 53	0.12 38	0.13 15	0.12 15	0.04 9	0.05 13	0.08 7	0.10 28	0.13 27	0.06 4

RSM	0.11 9	0.09 23	0.09 32	0.07 31	0.06 20	0.14 74	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 4	0.07 20	0.13 32	0.06 20	0.04 1	0.51 31	0.26 28	0.10 11	0.10 26	0.14 27	0.11 30	0.17 32	0.13 18	0.04 9	0.06 27	0.09 17	0.11 36	0.13 27	0.07 11

CroCo-Stereo Lap2	0.12 16	0.07 6	0.05 8	0.05 6	0.06 20	0.04 1	0.03 5	0.08 18	0.06 6	0.11 48	0.03 3	0.12 25	0.06 20	0.08 32	0.59 45	0.36 74	0.11 14	0.10 26	0.12 14	0.07 8	0.25 56	0.17 30	0.04 9	0.07 37	0.11 36	0.11 36	0.11 9	0.08 26

GEAStereo	0.16 36	0.12 41	0.18 128	0.10 53	0.07 32	0.13 62	0.05 37	0.08 18	0.07 18	0.08 32	0.05 12	0.18 56	0.05 7	0.12 59	0.82 116	0.23 17	0.15 40	0.11 34	0.19 44	0.13 49	0.20 44	0.32 53	0.05 22	0.07 37	0.36 201	0.10 28	0.16 43	0.09 35

GSStereo	0.14 23	0.11 34	0.12 62	0.07 31	0.07 32	0.13 62	0.07 63	0.06 3	0.10 45	0.07 25	0.07 20	0.17 51	0.05 7	0.04 1	0.56 36	0.29 37	0.26 95	0.10 26	0.20 49	0.12 38	0.19 40	0.23 44	0.04 9	0.06 27	0.27 140	0.09 17	0.12 20	0.07 11

gasm-f	0.16 36	0.12 41	0.18 128	0.10 53	0.07 32	0.13 62	0.05 37	0.08 18	0.07 18	0.08 32	0.05 12	0.18 56	0.05 7	0.12 59	0.82 116	0.23 17	0.15 40	0.11 34	0.19 44	0.13 49	0.20 44	0.32 53	0.05 22	0.07 37	0.36 201	0.10 28	0.16 43	0.09 35

111111	0.13 19	0.08 18	0.06 16	0.06 17	0.07 32	0.10 31	0.03 5	0.06 3	0.07 18	0.03 1	0.06 16	0.14 41	0.06 20	0.10 45	0.50 28	0.25 22	0.11 14	0.09 17	0.15 32	0.07 8	0.37 90	0.60 97	0.05 22	0.05 13	0.08 7	0.08 9	0.09 5	0.05 1

AIO-test1	0.11 9	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.07 32	0.08 21	0.03 5	0.09 36	0.08 30	0.08 32	0.07 20	0.10 15	0.05 7	0.06 17	0.42 20	0.22 14	0.10 11	0.08 11	0.11 11	0.20 89	0.11 6	0.47 74	0.04 9	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.07 2	0.06 4

IGEV-Stereo++	0.15 31	0.10 30	0.06 16	0.07 31	0.07 32	0.09 27	0.03 5	0.07 12	0.07 18	0.06 16	0.09 37	0.15 43	0.07 31	0.14 72	0.48 26	0.26 28	0.11 14	0.10 26	0.17 36	0.09 20	0.15 22	1.09 167	0.05 22	0.05 13	0.08 7	0.09 17	0.18 53	0.08 26

RSM++	0.12 16	0.10 30	0.09 32	0.08 40	0.07 32	0.10 31	0.04 19	0.08 18	0.07 18	0.06 16	0.07 20	0.13 32	0.07 31	0.04 1	0.50 28	0.26 28	0.12 25	0.11 34	0.14 27	0.11 30	0.20 44	0.14 21	0.06 34	0.10 62	0.11 36	0.09 17	0.13 27	0.08 26

MoCha-V2	0.15 31	0.09 23	0.09 32	0.06 17	0.07 32	0.16 94	0.04 19	0.07 12	0.04 1	0.06 16	0.08 29	0.12 25	0.16 88	0.05 11	0.79 98	0.24 20	0.11 14	0.09 17	0.13 19	0.21 105	0.16 28	0.76 122	0.04 9	0.05 13	0.09 17	0.09 17	0.08 3	0.05 1

StereoVision	0.13 19	0.10 30	0.07 22	0.06 17	0.07 32	0.07 15	0.07 63	0.10 41	0.13 68	0.09 37	0.07 20	0.16 46	0.07 31	0.11 50	0.56 36	0.29 37	0.14 37	0.13 43	0.17 36	0.09 20	0.18 37	0.15 24	0.04 9	0.08 46	0.15 59	0.13 54	0.19 61	0.15 60

AEACV	0.25 71	0.17 67	0.11 52	0.09 49	0.07 32	0.15 83	0.04 19	0.08 18	0.06 6	0.07 25	0.07 20	0.13 32	0.08 36	0.12 59	1.39 197	0.79 224	0.16 45	0.14 49	0.25 59	0.19 81	0.24 55	1.00 154	0.10 76	0.07 37	0.10 24	0.95 282	0.14 35	0.08 26

test_5	0.22 61	0.19 89	0.11 52	0.11 64	0.07 32	0.21 134	0.07 63	0.32 149	0.10 45	0.17 64	0.21 109	0.24 82	0.21 128	0.08 32	0.97 157	0.46 132	0.16 45	0.15 55	0.26 64	0.11 30	0.23 54	0.46 73	0.06 34	0.12 76	0.16 69	0.17 66	0.33 98	0.20 85

RAFT + AFF	0.42 157	0.12 41	0.09 32	0.13 80	0.07 32	0.11 42	0.06 53	0.17 61	0.10 45	0.19 69	0.10 42	0.28 108	0.08 36	0.11 50	7.47 321	0.33 55	0.20 62	0.11 34	0.33 90	0.10 25	0.39 94	0.16 28	0.07 50	0.09 55	0.16 69	0.11 36	0.13 27	0.09 35

MatchStereo	0.11 9	0.10 30	0.09 32	0.05 6	0.08 44	0.07 15	0.04 19	0.08 18	0.12 59	0.04 2	0.07 20	0.08 2	0.10 50	0.09 39	0.43 23	0.25 22	0.12 25	0.11 34	0.10 8	0.10 25	0.15 22	0.26 47	0.04 9	0.08 46	0.10 24	0.11 36	0.10 6	0.09 35

AdaDepth	0.14 23	0.11 34	0.07 22	0.07 31	0.08 44	0.17 104	0.05 37	0.08 18	0.08 30	0.06 16	0.08 29	0.10 15	0.06 20	0.11 50	0.57 39	0.37 79	0.14 37	0.12 41	0.22 55	0.17 67	0.15 22	0.21 39	0.04 9	0.06 27	0.10 24	0.11 36	0.17 49	0.11 46

DFGA-Net	0.18 44	0.17 67	0.10 46	0.13 80	0.08 44	0.10 31	0.08 70	0.19 67	0.10 45	0.28 103	0.11 51	0.18 56	0.09 44	0.13 62	0.68 70	0.27 32	0.20 62	0.15 55	0.28 74	0.12 38	0.22 50	0.17 30	0.08 56	0.12 76	0.15 59	0.12 44	0.35 110	0.14 57

AIO-test2	0.10 6	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 44	0.08 21	0.05 37	0.06 3	0.07 18	0.05 4	0.08 29	0.10 15	0.05 7	0.04 1	0.58 44	0.15 7	0.09 6	0.07 4	0.09 3	0.13 49	0.11 6	0.19 36	0.03 1	0.08 46	0.09 17	0.07 4	0.06 1	0.06 4

DEFOM-Stereo	0.14 23	0.12 41	0.09 32	0.08 40	0.08 44	0.11 42	0.04 19	0.10 41	0.07 18	0.08 32	0.10 42	0.12 25	0.06 20	0.07 25	0.51 31	0.29 37	0.17 50	0.14 49	0.17 36	0.10 25	0.32 74	0.16 28	0.08 56	0.07 37	0.12 41	0.13 54	0.25 80	0.13 52

RAStereo	0.16 36	0.12 41	0.08 28	0.06 17	0.08 44	0.06 9	0.04 19	0.10 41	0.07 18	0.20 72	0.04 8	0.14 41	0.06 20	0.09 39	0.96 154	0.35 67	0.18 53	0.13 43	0.20 49	0.08 18	0.46 109	0.23 44	0.05 22	0.06 27	0.13 44	0.11 36	0.12 20	0.11 46

Occ-G	0.15 31	0.13 49	0.10 46	0.09 49	0.08 44	0.12 57	0.04 19	0.08 18	0.06 6	0.05 4	0.10 42	0.10 15	0.06 20	0.06 17	0.49 27	0.31 46	0.13 33	0.13 43	0.84 212	0.09 20	0.21 48	0.20 38	0.06 34	0.07 37	0.10 24	0.08 9	0.18 53	0.09 35

BridgeDepth_RVC	0.14 23	0.13 49	0.10 46	0.08 40	0.09 51	0.08 21	0.05 37	0.12 48	0.12 59	0.10 44	0.08 29	0.12 25	0.08 36	0.08 32	0.57 39	0.33 55	0.11 14	0.12 41	0.19 44	0.11 30	0.15 22	0.14 21	0.06 34	0.07 37	0.13 44	0.17 66	0.15 38	0.17 74
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.37 133	0.13 49	0.10 46	0.09 49	0.09 51	0.11 42	0.05 37	0.13 51	0.12 59	0.14 55	0.08 29	0.28 108	0.15 84	0.10 45	4.91 288	0.59 177	0.29 122	0.18 72	0.37 103	0.33 161	0.47 116	0.33 56	0.10 76	0.09 55	0.14 52	0.16 62	0.22 71	0.19 82

AIO_rvc	0.34 113	0.17 67	0.12 62	0.10 53	0.09 51	0.38 232	0.11 98	0.17 61	0.11 53	0.15 57	0.07 20	0.17 51	0.10 50	0.14 72	1.81 212	1.13 264	0.16 45	0.45 249	0.34 96	0.11 30	0.26 59	2.17 306	0.17 175	0.07 37	0.14 52	0.16 62	0.16 43	0.10 42

RAFT+CT+SA	0.25 71	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.09 51	0.10 31	0.08 70	0.32 149	0.13 68	0.24 83	0.10 42	0.26 97	0.21 128	0.09 39	0.98 158	0.58 172	0.18 53	0.16 60	0.40 113	0.14 57	0.33 79	0.72 116	0.07 50	0.12 76	0.19 90	0.17 66	0.32 93	0.20 85

RYNet	0.49 190	0.11 34	0.10 46	0.08 40	0.09 51	0.10 31	0.06 53	0.13 51	0.18 119	0.10 44	0.10 42	0.13 32	0.08 36	0.08 32	9.58 336	0.37 79	0.14 37	0.22 101	0.17 36	0.09 20	0.19 40	0.12 15	0.15 157	0.09 55	0.14 52	0.33 174	0.24 76	0.13 52

AIO_test	0.48 188	0.19 89	0.13 74	0.14 93	0.10 56	0.38 232	0.28 200	0.19 67	0.13 68	0.17 64	0.10 42	0.18 56	0.09 44	0.11 50	2.64 246	2.40 327	0.22 68	0.22 101	0.32 87	0.12 38	0.29 66	2.50 327	0.15 157	0.08 46	0.16 69	1.42 302	0.21 67	0.10 42

IGEV-Stereo+	0.31 100	0.72 295	0.08 28	0.12 70	0.10 56	0.34 215	0.04 19	0.20 73	0.12 59	0.30 117	0.59 229	0.21 71	0.38 219	0.13 62	0.64 56	0.51 153	0.19 60	0.19 77	0.30 78	0.34 167	0.51 128	0.56 84	0.13 127	0.07 37	0.13 44	1.20 294	0.14 35	0.12 49

MaDis-Stereo	0.19 48	0.16 63	0.11 52	0.07 31	0.10 56	0.06 9	0.06 53	0.12 48	0.10 45	0.19 69	0.08 29	0.19 61	0.08 36	0.14 72	0.52 33	0.39 87	0.24 80	0.18 72	0.30 78	0.12 38	0.46 109	0.36 60	0.07 50	0.10 62	0.19 90	0.23 101	0.20 64	0.25 115

anonymousdsp	0.23 64	0.12 41	0.11 52	0.12 70	0.10 56	0.12 57	0.06 53	0.16 58	0.09 35	0.15 57	0.79 256	0.15 43	0.07 31	0.10 45	0.84 121	0.30 42	0.18 53	0.14 49	0.22 55	0.24 125	0.25 56	1.12 175	0.17 175	0.09 55	0.12 41	0.09 17	0.23 73	0.10 42

RAFT_CTSACE	0.21 55	0.20 104	0.13 74	0.12 70	0.10 56	0.14 74	0.08 70	0.24 92	0.10 45	0.26 94	0.10 42	0.21 71	0.18 106	0.11 50	0.57 39	0.35 67	0.19 60	0.14 49	0.26 64	0.18 74	0.31 72	0.70 112	0.08 56	0.10 62	0.27 140	0.17 66	0.33 98	0.16 64

iRaftStereo_RVC	0.16 36	0.15 56	0.11 52	0.10 53	0.10 56	0.09 27	0.05 37	0.17 61	0.09 35	0.15 57	0.15 77	0.18 56	0.09 44	0.18 117	0.38 16	0.28 35	0.20 62	0.14 49	0.19 44	0.12 38	0.34 81	0.30 52	0.07 50	0.09 55	0.14 52	0.12 44	0.18 53	0.13 52

LG-Stereo_L2	0.21 55	0.16 63	0.09 32	0.07 31	0.11 62	0.23 150	0.04 19	0.19 67	0.12 59	0.26 94	0.23 123	0.25 90	0.11 58	0.17 98	0.63 54	0.52 158	0.24 80	0.16 60	0.29 76	0.25 127	0.40 96	0.44 67	0.07 50	0.08 46	0.15 59	0.12 44	0.16 43	0.16 64

LG-Stereo_L1	0.21 55	0.16 63	0.09 32	0.07 31	0.11 62	0.24 158	0.04 19	0.19 67	0.12 59	0.27 98	0.23 123	0.23 79	0.11 58	0.17 98	0.60 47	0.53 162	0.24 80	0.16 60	0.33 90	0.27 132	0.40 96	0.44 67	0.06 34	0.08 46	0.15 59	0.11 36	0.17 49	0.16 64

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 81	0.18 77	0.11 52	0.12 70	0.11 62	0.35 220	0.05 37	0.23 84	0.14 76	0.30 117	0.21 109	0.24 82	0.35 205	0.13 62	0.76 92	0.60 178	0.27 101	0.28 153	0.32 87	0.33 161	0.61 153	0.60 97	0.09 67	0.08 46	0.14 52	0.38 196	0.24 76	0.14 57

UniTT-Stereo	0.24 69	0.15 56	0.11 52	0.09 49	0.11 62	0.09 27	0.05 37	0.16 58	0.11 53	0.21 73	0.09 37	0.19 61	0.15 84	0.27 168	1.23 185	0.46 132	0.23 71	0.18 72	0.63 182	0.13 49	0.53 135	0.37 61	0.10 76	0.12 76	0.17 74	0.23 101	0.15 38	0.17 74

LL-Strereo2	0.28 85	0.17 67	0.14 92	0.12 70	0.11 62	0.10 31	0.06 53	0.29 117	0.16 91	0.30 117	0.14 74	0.22 76	0.11 58	0.34 214	0.56 36	0.42 101	0.23 71	0.17 67	0.39 108	0.17 67	0.70 166	1.53 241	0.10 76	0.11 71	0.24 114	0.17 66	0.25 80	0.17 74

TESTraft	0.26 76	0.21 115	0.13 74	0.11 64	0.11 62	0.10 31	0.09 80	0.24 92	0.15 84	0.24 83	0.12 57	0.28 108	0.23 140	0.15 83	1.11 179	0.42 101	0.23 71	0.17 67	0.49 137	0.18 74	0.34 81	0.50 78	0.09 67	0.12 76	0.22 103	0.25 130	0.48 182	0.23 104

AnonymousM	0.60 209	0.18 77	0.13 74	0.13 80	0.11 62	0.31 194	0.07 63	0.35 175	0.23 162	0.31 131	0.42 201	0.28 108	0.31 182	0.37 227	1.34 193	0.89 242	0.44 208	0.33 187	0.42 116	0.57 239	0.97 188	1.20 187	0.17 175	0.34 241	0.16 69	0.82 270	2.20 326	3.23 321

HCRNet	0.34 113	0.24 171	0.13 74	0.26 198	0.11 62	0.18 113	0.13 129	0.20 73	0.09 35	0.54 241	0.20 104	0.29 118	0.10 50	0.13 62	3.96 277	0.29 37	0.21 65	0.15 55	0.25 59	0.13 49	0.25 56	0.40 64	0.13 127	0.10 62	0.13 44	0.14 58	0.36 121	0.15 60

S2M2_XL	0.35 124	0.15 56	0.16 108	0.10 53	0.12 70	0.13 62	0.12 109	0.29 117	0.19 127	0.27 98	0.13 64	0.36 160	0.34 199	0.13 62	1.05 168	0.79 224	0.48 227	0.44 247	0.28 74	0.20 89	1.53 261	1.16 181	0.13 127	0.12 76	0.18 81	0.16 62	0.23 73	0.25 115
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.29 89	0.18 77	0.12 62	0.11 64	0.12 70	0.10 31	0.05 37	0.23 84	0.14 76	0.30 117	0.13 64	0.27 103	0.17 97	0.11 50	1.00 160	0.40 93	0.29 122	0.30 167	0.36 101	0.34 167	0.56 141	1.17 184	0.17 175	0.10 62	0.15 59	0.48 231	0.23 73	0.22 97

HUF	0.50 191	0.17 67	0.13 74	0.11 64	0.12 70	0.40 242	0.11 98	0.22 79	0.11 53	0.22 74	0.09 37	0.19 61	0.19 117	0.11 50	3.00 257	2.86 336	0.70 273	0.49 264	0.61 177	0.20 89	0.53 135	1.85 270	0.28 237	0.18 159	0.15 59	0.18 81	0.18 53	0.13 52

MIF-Stereo (partial)	0.23 64	0.20 104	0.12 62	0.10 53	0.12 70	0.10 31	0.07 63	0.17 61	0.14 76	0.18 67	0.10 42	0.20 67	0.11 58	0.17 98	1.11 179	0.44 113	0.25 88	0.21 93	0.26 64	0.13 49	0.49 119	0.32 53	0.08 56	0.14 110	0.17 74	0.17 66	0.38 131	0.20 85

TestStereo1	0.27 81	0.22 133	0.12 62	0.12 70	0.12 70	0.11 42	0.09 80	0.24 92	0.15 84	0.24 83	0.12 57	0.34 154	0.23 140	0.14 72	1.09 172	0.44 113	0.24 80	0.17 67	0.51 146	0.15 60	0.35 87	0.79 128	0.08 56	0.12 76	0.22 103	0.24 113	0.49 184	0.23 104

SA-5K	0.27 81	0.22 133	0.12 62	0.12 70	0.12 70	0.11 42	0.09 80	0.24 92	0.15 84	0.24 83	0.12 57	0.34 154	0.23 140	0.14 72	1.09 172	0.44 113	0.24 80	0.17 67	0.51 146	0.15 60	0.35 87	0.79 128	0.08 56	0.12 76	0.22 103	0.24 113	0.49 184	0.23 104

ARAFT	0.27 81	0.17 67	0.12 62	0.15 100	0.12 70	0.12 57	0.06 53	0.20 73	0.13 68	0.36 179	0.15 77	0.29 118	0.11 58	0.27 168	0.88 144	0.39 87	0.27 101	0.24 124	0.52 154	0.13 49	0.50 125	0.90 139	0.09 67	0.11 71	0.21 99	0.14 58	0.38 131	0.18 79

AFF-stereo	0.22 61	0.19 89	0.15 99	0.14 93	0.12 70	0.14 74	0.06 53	0.24 92	0.13 68	0.29 110	0.12 57	0.24 82	0.10 50	0.08 32	0.60 47	0.38 82	0.18 53	0.19 77	0.48 129	0.12 38	0.28 63	0.56 84	0.08 56	0.10 62	0.19 90	0.18 81	0.43 164	0.16 64

delet	0.15 31	0.14 54	0.12 62	0.12 70	0.12 70	0.13 62	0.09 80	0.12 48	0.09 35	0.15 57	0.11 51	0.16 46	0.09 44	0.11 50	0.57 39	0.23 17	0.16 45	0.13 43	0.13 19	0.12 38	0.17 32	0.29 50	0.09 67	0.10 62	0.13 44	0.12 44	0.20 64	0.13 52

TDLM	0.13 19	0.14 54	0.13 74	0.10 53	0.12 70	0.11 42	0.10 91	0.14 55	0.10 45	0.09 37	0.16 87	0.17 51	0.10 50	0.09 39	0.28 8	0.19 9	0.15 40	0.14 49	0.13 19	0.10 25	0.15 22	0.11 12	0.09 67	0.10 62	0.11 36	0.10 28	0.15 38	0.15 60

MGS-Stereo	0.36 132	0.22 133	0.14 92	0.13 80	0.13 80	0.11 42	0.10 91	0.21 77	0.12 59	0.18 67	0.13 64	0.21 71	0.16 88	0.13 62	4.38 283	0.33 55	0.26 95	0.22 101	0.31 84	0.18 74	0.38 92	0.70 112	0.11 95	0.13 97	0.19 90	0.17 66	0.26 85	0.21 94

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 89	0.16 63	0.16 108	0.15 100	0.13 80	0.14 74	0.08 70	0.29 117	0.23 162	0.28 103	0.29 163	0.26 97	0.17 97	0.17 98	0.79 98	0.54 163	0.27 101	0.24 124	0.32 87	0.20 89	0.42 103	1.19 186	0.10 76	0.13 97	0.23 106	0.33 174	0.21 67	0.28 131

anonymousdsp2	0.30 93	0.20 104	0.16 108	0.14 93	0.13 80	0.15 83	0.11 98	0.28 112	0.12 59	0.25 91	1.08 280	0.24 82	0.12 68	0.15 83	0.71 79	0.42 101	0.25 88	0.20 84	0.45 127	0.38 186	0.41 100	0.96 147	0.10 76	0.13 97	0.20 97	0.17 66	0.43 164	0.18 79

test_4	0.38 138	0.17 67	0.16 108	0.14 93	0.13 80	0.11 42	0.38 232	0.24 92	0.14 76	0.31 131	0.11 51	0.24 82	0.12 68	0.34 214	0.91 145	0.70 209	0.24 80	0.29 161	0.37 103	0.29 141	0.51 128	1.32 203	0.09 67	0.12 76	0.27 140	0.91 277	0.91 267	0.87 252

MMNet	0.24 69	0.15 56	0.12 62	0.13 80	0.13 80	0.13 62	0.10 91	0.16 58	0.12 59	0.13 52	0.14 74	0.19 61	0.09 44	0.18 117	2.14 229	0.25 22	0.18 53	0.16 60	0.20 49	0.14 57	0.20 44	0.37 61	0.10 76	0.12 76	0.15 59	0.15 60	0.28 90	0.16 64

MLG-Stereo_test3	0.25 71	0.11 34	0.09 32	0.11 64	0.14 85	0.14 74	0.05 37	0.11 46	0.09 35	0.17 64	0.10 42	0.19 61	0.08 36	0.09 39	0.66 60	0.38 82	0.17 50	0.15 55	2.15 280	0.11 30	0.29 66	0.75 120	0.05 22	0.08 46	0.11 36	0.10 28	0.18 53	0.12 49

LGtest1	0.21 55	0.15 56	0.12 62	0.10 53	0.14 85	0.35 220	0.05 37	0.14 55	0.13 68	0.12 51	0.34 186	0.16 46	0.13 74	0.10 45	0.74 83	0.48 139	0.23 71	0.23 113	0.25 59	0.20 89	0.29 66	0.44 67	0.08 56	0.10 62	0.14 52	0.12 44	0.18 53	0.15 60

GCAP-BAT	0.46 171	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 109	0.31 135	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 204	0.19 117	0.28 176	0.84 121	0.69 200	3.42 333	0.23 113	0.48 129	0.30 148	1.24 221	0.57 87	0.12 107	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 237

test_for_model	0.46 171	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 109	0.31 135	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 204	0.19 117	0.28 176	0.84 121	0.69 200	3.42 333	0.23 113	0.48 129	0.30 148	1.24 221	0.57 87	0.12 107	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 237

testlalala2	0.46 171	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 109	0.31 135	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 204	0.19 117	0.28 176	0.84 121	0.69 200	3.42 333	0.23 113	0.48 129	0.30 148	1.24 221	0.57 87	0.12 107	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 237

plain	0.21 55	0.20 104	0.12 62	0.11 64	0.14 85	0.10 31	0.06 53	0.22 79	0.11 53	0.23 76	0.08 29	0.22 76	0.11 58	0.17 98	0.66 60	0.45 124	0.25 88	0.20 84	0.26 64	0.12 38	0.46 109	0.42 65	0.07 50	0.14 110	0.17 74	0.17 66	0.19 61	0.21 94

MIM_Stereo	0.26 76	0.18 77	0.14 92	0.15 100	0.14 85	0.24 158	0.07 63	0.27 103	0.11 53	0.24 83	0.12 57	0.20 67	0.12 68	0.17 98	0.85 131	0.44 113	0.24 80	0.19 77	0.54 158	0.20 89	0.46 109	0.70 112	0.08 56	0.12 76	0.17 74	0.29 152	0.34 107	0.16 64

testlalala	0.46 171	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 109	0.31 135	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 204	0.19 117	0.28 176	0.84 121	0.69 200	3.42 333	0.23 113	0.48 129	0.30 148	1.24 221	0.57 87	0.12 107	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 237

testlalala_base	0.46 171	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 109	0.31 135	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 204	0.19 117	0.28 176	0.84 121	0.69 200	3.42 333	0.23 113	0.48 129	0.30 148	1.24 221	0.57 87	0.12 107	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 237

GCAP-Stereo	0.46 171	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 109	0.31 135	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 204	0.19 117	0.28 176	0.84 121	0.69 200	3.42 333	0.23 113	0.48 129	0.30 148	1.24 221	0.57 87	0.12 107	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 237

iinet-f	0.35 124	0.23 156	0.17 119	0.20 152	0.14 85	0.21 134	0.17 163	0.22 79	0.16 91	0.38 196	0.39 197	0.26 97	0.23 140	0.17 98	1.84 215	0.49 141	0.27 101	0.21 93	0.66 188	0.34 167	0.46 109	0.83 132	0.15 157	0.14 110	0.26 130	0.19 86	0.45 172	0.25 115

SA	0.30 93	0.21 115	0.14 92	0.14 93	0.14 85	0.15 83	0.07 63	0.35 175	0.16 91	0.31 131	0.12 57	0.41 188	0.14 77	0.20 128	0.74 83	0.56 169	0.27 101	0.30 167	0.58 172	0.21 105	0.49 119	0.88 137	0.08 56	0.15 119	0.27 140	0.28 141	0.56 207	0.26 122

DMCA	0.26 76	0.17 67	0.16 108	0.13 80	0.14 85	0.13 62	0.11 98	0.18 66	0.15 84	0.19 69	0.18 89	0.28 108	0.12 68	0.15 83	1.79 210	0.60 178	0.32 142	0.46 253	0.24 57	0.15 60	0.26 59	0.21 39	0.13 127	0.12 76	0.17 74	0.17 66	0.21 67	0.17 74

LG-G_1	0.23 64	0.15 56	0.11 52	0.12 70	0.15 98	0.24 158	0.06 53	0.13 51	0.09 35	0.11 48	0.18 89	0.17 51	0.11 58	0.15 83	0.70 74	0.44 113	0.21 65	0.19 77	0.26 64	0.17 67	0.32 74	1.48 229	0.06 34	0.09 55	0.13 44	0.12 44	0.18 53	0.16 64

LG-G	0.23 64	0.15 56	0.11 52	0.12 70	0.15 98	0.24 158	0.06 53	0.13 51	0.09 35	0.11 48	0.18 89	0.17 51	0.11 58	0.15 83	0.70 74	0.44 113	0.21 65	0.19 77	0.26 64	0.17 67	0.32 74	1.48 229	0.06 34	0.09 55	0.13 44	0.12 44	0.18 53	0.16 64

S2M2_L	0.39 146	0.22 133	0.24 191	0.17 125	0.15 98	0.19 120	0.13 129	0.28 112	0.20 138	0.40 204	0.11 51	0.33 148	0.25 152	0.21 130	1.09 172	0.71 212	0.42 198	0.44 247	0.31 84	0.37 178	1.34 239	1.30 202	0.17 175	0.14 110	0.21 99	0.22 93	0.59 220	0.29 135
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.46 171	0.20 104	0.12 62	0.16 111	0.15 98	0.32 201	0.87 287	0.19 67	0.16 91	0.27 98	0.11 51	0.24 82	0.36 207	0.15 83	5.11 293	0.66 194	0.23 71	0.22 101	0.26 64	0.21 105	0.19 40	0.29 50	0.09 67	0.13 97	0.74 278	0.16 62	0.66 232	0.19 82

castereo++	0.43 160	0.19 89	0.17 119	0.19 142	0.15 98	0.44 253	0.08 70	0.30 125	0.20 138	0.34 155	0.18 89	0.45 204	0.35 205	0.15 83	0.78 95	0.73 214	0.43 204	0.32 181	0.57 168	0.43 205	1.42 242	1.35 209	0.22 214	0.16 135	0.24 114	0.33 174	1.16 287	0.33 160

CAS	0.34 113	0.20 104	0.13 74	0.15 100	0.15 98	0.13 62	0.15 151	0.23 84	0.23 162	0.37 186	0.27 149	0.28 108	0.30 180	0.53 267	0.74 83	0.69 200	0.38 172	0.37 216	0.35 98	0.36 172	0.72 170	1.09 167	0.11 95	0.13 97	0.24 114	0.25 130	0.28 90	0.34 165

AASNet	0.20 51	0.17 67	0.13 74	0.14 93	0.15 98	0.15 83	0.13 129	0.17 61	0.09 35	0.15 57	0.15 77	0.16 46	0.09 44	0.14 72	1.03 163	0.22 14	0.18 53	0.16 60	0.17 36	0.14 57	0.17 32	0.76 122	0.10 76	0.11 71	0.15 59	0.13 54	0.17 49	0.12 49

TestStereo	0.28 85	0.25 183	0.20 155	0.21 160	0.15 98	0.21 134	0.13 129	0.35 175	0.18 119	0.38 196	0.18 89	0.33 148	0.16 88	0.13 62	1.02 162	0.27 32	0.34 154	0.18 72	0.42 116	0.18 74	0.46 109	0.35 58	0.13 127	0.17 146	0.27 140	0.22 93	0.34 107	0.26 122

raft+_RVC	0.26 76	0.19 89	0.15 99	0.15 100	0.15 98	0.13 62	0.14 139	0.30 125	0.14 76	0.28 103	0.18 89	0.22 76	0.11 58	0.19 120	0.62 52	0.43 109	0.23 71	0.17 67	0.41 114	0.28 137	0.45 108	0.95 145	0.09 67	0.11 71	0.20 97	0.18 81	0.25 80	0.20 85

CVANet_RVC	0.18 44	0.18 77	0.18 128	0.20 152	0.15 98	0.17 104	0.13 129	0.23 84	0.11 53	0.14 55	0.22 118	0.20 67	0.12 68	0.48 260	0.35 14	0.21 11	0.17 50	0.16 60	0.16 34	0.13 49	0.18 37	0.15 24	0.10 76	0.12 76	0.14 52	0.12 44	0.19 61	0.16 64

AANet_RVC	0.16 36	0.13 49	0.13 74	0.10 53	0.15 98	0.08 21	0.13 129	0.14 55	0.15 84	0.13 52	0.13 64	0.13 32	0.11 58	0.10 45	0.42 20	0.24 20	0.16 45	0.16 60	0.20 49	0.15 60	0.15 22	0.17 30	0.11 95	0.11 71	0.16 69	0.17 66	0.22 71	0.24 109

HITNet	0.31 100	0.18 77	0.15 99	0.17 125	0.15 98	0.14 74	0.10 91	0.29 117	0.19 127	0.30 117	0.20 104	0.28 108	0.18 106	0.29 185	1.30 188	0.42 101	0.27 101	0.20 84	0.37 103	0.17 67	0.64 158	0.99 152	0.12 107	0.15 119	0.19 90	0.19 86	0.39 135	0.26 122
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
castereo	0.42 157	0.20 104	0.19 141	0.16 111	0.16 110	0.27 175	0.09 80	0.29 117	0.21 147	0.33 152	0.22 118	0.40 181	0.37 218	0.19 120	0.81 103	0.77 220	0.45 210	0.34 199	0.57 168	0.43 205	1.52 256	1.45 224	0.13 127	0.15 119	0.27 140	0.59 248	0.52 195	0.31 149

4D-IteraStereo	0.33 107	0.18 77	0.21 170	0.16 111	0.16 110	0.11 42	0.08 70	0.33 158	0.17 110	0.33 152	0.18 89	0.27 103	0.13 74	0.33 210	0.80 101	0.66 194	0.26 95	0.30 167	0.49 137	0.36 172	0.82 177	1.41 218	0.10 76	0.15 119	0.19 90	0.21 92	0.41 143	0.19 82

IER	0.35 124	0.19 89	0.16 108	0.17 125	0.16 110	0.17 104	0.12 109	0.23 84	0.14 76	0.28 103	0.25 132	0.31 137	0.14 77	0.23 142	3.85 276	0.29 37	0.25 88	0.20 84	0.24 57	0.20 89	0.28 63	0.21 39	0.18 186	0.14 110	0.19 90	0.24 113	0.38 131	0.25 115

raft_robust	0.39 146	0.22 133	0.16 108	0.20 152	0.16 110	0.16 94	0.11 98	0.42 225	0.18 119	0.42 211	0.15 77	0.33 148	0.24 145	0.27 168	1.23 185	0.80 228	0.31 137	0.33 187	0.91 217	0.36 172	0.71 169	1.21 191	0.11 95	0.20 180	0.30 166	0.30 161	0.36 121	0.30 141

Sa-1000	0.33 107	0.21 115	0.14 92	0.15 100	0.16 110	0.15 83	0.08 70	0.36 192	0.17 110	0.31 131	0.15 77	0.41 188	0.18 106	0.25 157	0.82 116	0.48 139	0.32 142	0.33 187	0.65 185	0.19 81	0.65 159	1.11 173	0.09 67	0.17 146	0.33 182	0.29 152	0.51 192	0.27 128

CIPLG	0.34 113	0.19 89	0.19 141	0.16 111	0.16 110	0.16 94	0.24 183	0.32 149	0.26 183	0.30 117	0.31 170	0.31 137	0.16 88	0.38 233	0.86 134	0.40 93	0.34 154	0.20 84	0.50 143	0.20 89	0.49 119	1.39 214	0.11 95	0.15 119	0.53 252	0.17 66	0.57 211	0.20 85

dd	0.37 133	0.25 183	0.15 99	0.44 258	0.16 110	0.32 201	0.19 175	0.28 112	0.13 68	0.29 110	0.14 74	0.44 198	0.14 77	0.15 83	2.86 250	0.38 82	0.36 163	0.22 101	0.52 154	0.34 167	0.32 74	0.28 49	0.17 175	0.29 233	0.27 140	0.20 90	0.40 141	0.32 155

IPLGR_C	0.34 113	0.19 89	0.19 141	0.16 111	0.16 110	0.16 94	0.25 192	0.32 149	0.26 183	0.30 117	0.32 177	0.30 130	0.17 97	0.37 227	0.79 98	0.40 93	0.33 150	0.20 84	0.51 146	0.19 81	0.49 119	1.39 214	0.12 107	0.15 119	0.50 248	0.17 66	0.58 215	0.20 85

GMOStereo	0.34 113	0.19 89	0.15 99	0.16 111	0.16 110	0.32 201	0.12 109	0.35 175	0.17 110	0.35 163	0.15 77	0.29 118	0.22 133	0.17 98	0.81 103	0.49 141	0.29 122	0.33 187	0.51 146	0.37 178	0.56 141	1.49 232	0.10 76	0.13 97	0.30 166	0.24 113	0.41 143	0.22 97

error version	0.34 113	0.19 89	0.15 99	0.16 111	0.16 110	0.32 201	0.12 109	0.35 175	0.17 110	0.35 163	0.15 77	0.29 118	0.22 133	0.17 98	0.81 103	0.49 141	0.29 122	0.33 187	0.51 146	0.37 178	0.56 141	1.49 232	0.10 76	0.13 97	0.30 166	0.24 113	0.41 143	0.22 97

test-v	0.34 113	0.19 89	0.15 99	0.16 111	0.16 110	0.32 201	0.12 109	0.35 175	0.17 110	0.35 163	0.15 77	0.29 118	0.22 133	0.17 98	0.81 103	0.49 141	0.29 122	0.33 187	0.51 146	0.37 178	0.56 141	1.49 232	0.10 76	0.13 97	0.30 166	0.24 113	0.41 143	0.22 97

ACRE	0.35 124	0.19 89	0.18 128	0.16 111	0.16 110	0.16 94	0.24 183	0.32 149	0.25 175	0.30 117	0.43 202	0.31 137	0.17 97	0.38 233	0.81 103	0.40 93	0.34 154	0.20 84	0.51 146	0.20 89	0.50 125	1.39 214	0.12 107	0.15 119	0.51 250	0.17 66	0.57 211	0.20 85

test-2	0.34 113	0.19 89	0.15 99	0.16 111	0.16 110	0.32 201	0.12 109	0.35 175	0.17 110	0.35 163	0.15 77	0.29 118	0.22 133	0.17 98	0.81 103	0.49 141	0.29 122	0.33 187	0.51 146	0.37 178	0.56 141	1.49 232	0.10 76	0.13 97	0.30 166	0.24 113	0.41 143	0.22 97

sAnonymous2	0.38 138	0.21 115	0.17 119	0.16 111	0.16 110	0.21 134	0.15 151	0.38 203	0.26 183	0.28 103	0.26 145	0.30 130	0.32 191	0.16 92	0.67 65	0.61 182	0.40 183	0.36 209	0.81 205	0.39 192	1.05 196	1.29 200	0.14 141	0.19 170	0.29 157	0.35 182	0.33 98	0.35 175

CroCo_RVC	0.38 138	0.21 115	0.17 119	0.16 111	0.16 110	0.21 134	0.15 151	0.38 203	0.26 183	0.28 103	0.26 145	0.30 130	0.32 191	0.16 92	0.67 65	0.61 182	0.40 183	0.36 209	0.81 205	0.39 192	1.05 196	1.29 200	0.14 141	0.19 170	0.29 157	0.35 182	0.33 98	0.35 175

sCroCo_RVC	0.46 171	0.20 104	0.16 108	0.15 100	0.16 110	0.20 128	0.12 109	0.32 149	0.32 217	0.35 163	0.24 128	0.43 194	0.45 240	0.15 83	0.83 120	1.10 262	0.47 221	0.40 237	0.67 190	0.43 205	1.55 265	1.85 270	0.14 141	0.22 200	0.30 166	0.30 161	0.49 184	0.32 155

XX-Stereo	4.69 334	0.19 89	0.24 191	0.27 200	0.16 110	0.42 247	0.32 210	0.35 175	0.21 147	0.73 294	1.64 309	0.46 212	0.38 219	0.30 191	0.95 152	1.09 260	0.43 204	0.38 229	1.25 253	0.47 225	1.42 242	1.54 243	0.21 207	0.17 146	110.85 361	0.46 226	1.00 278	0.84 249

CREStereo	0.38 138	0.22 133	0.20 155	0.17 125	0.16 110	0.15 83	0.08 70	0.36 192	0.24 167	0.36 179	0.27 149	0.39 173	0.39 224	0.16 92	0.92 146	0.97 246	0.46 216	0.27 141	0.43 122	0.52 232	1.15 209	1.04 161	0.13 127	0.16 135	0.25 123	0.24 113	0.37 125	0.31 149
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
GANet	0.19 48	0.17 67	0.16 108	0.16 111	0.16 110	0.21 134	0.14 139	0.20 73	0.13 68	0.15 57	0.20 104	0.37 165	0.10 50	0.14 72	0.42 20	0.22 14	0.40 183	0.20 84	0.17 36	0.11 30	0.22 50	0.14 21	0.12 107	0.12 76	0.15 59	0.13 54	0.20 64	0.17 74

CASnet	0.31 100	0.22 133	0.14 92	0.15 100	0.17 129	0.17 104	0.08 70	0.30 125	0.18 119	0.34 155	0.21 109	0.38 168	0.28 170	0.13 62	0.75 90	0.44 113	0.32 142	0.26 137	0.43 122	0.34 167	1.11 203	0.69 111	0.11 95	0.14 110	0.25 123	0.17 66	0.33 98	0.25 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.37 133	0.25 183	0.20 155	0.10 53	0.17 129	0.13 62	0.09 80	0.24 92	0.25 175	0.38 196	0.25 132	0.36 160	0.34 199	0.22 133	0.81 103	0.78 222	0.41 189	0.42 242	0.56 160	0.27 132	0.97 188	1.33 204	0.14 141	0.15 119	0.28 151	0.22 93	0.25 80	0.29 135

tt_ll	0.37 133	0.25 183	0.20 155	0.10 53	0.17 129	0.13 62	0.09 80	0.24 92	0.25 175	0.38 196	0.25 132	0.36 160	0.34 199	0.22 133	0.81 103	0.78 222	0.41 189	0.42 242	0.56 160	0.27 132	0.97 188	1.33 204	0.14 141	0.15 119	0.28 151	0.22 93	0.25 80	0.29 135

IPLG	0.72 231	0.20 104	0.18 128	0.16 111	0.17 129	0.15 83	0.13 129	0.35 175	0.22 153	0.35 163	1.18 287	0.29 118	0.24 145	0.54 270	9.17 332	0.54 163	0.35 161	0.29 161	0.56 160	0.37 178	0.54 140	1.38 212	0.11 95	0.57 293	0.35 192	0.29 152	0.67 235	0.22 97

RALAANet	0.30 93	0.22 133	0.19 141	0.17 125	0.17 129	0.16 94	0.11 98	0.28 112	0.16 91	0.24 83	0.21 109	0.24 82	0.18 106	0.30 191	0.63 54	0.39 87	0.28 112	0.25 131	0.56 160	0.29 141	0.76 171	1.03 159	0.11 95	0.17 146	0.23 106	0.24 113	0.41 143	0.23 104

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 71	0.20 104	0.18 128	0.15 100	0.17 129	0.13 62	0.10 91	0.29 117	0.15 84	0.33 152	0.15 77	0.31 137	0.22 133	0.14 72	0.66 60	0.37 79	0.22 68	0.15 55	0.50 143	0.16 64	0.32 74	0.59 94	0.10 76	0.13 97	0.24 114	0.19 86	0.47 179	0.20 85

GMStereo	0.23 64	0.24 171	0.13 74	0.19 142	0.17 129	0.19 120	0.14 139	0.29 117	0.16 91	0.23 76	0.19 101	0.32 144	0.16 88	0.13 62	0.53 34	0.27 32	0.28 112	0.19 77	0.43 122	0.20 89	0.30 70	0.19 36	0.12 107	0.15 119	0.24 114	0.19 86	0.39 135	0.20 85
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.28 85	0.21 115	0.21 170	0.21 160	0.17 129	0.17 104	0.18 168	0.23 84	0.19 127	0.23 76	0.48 213	0.28 108	0.17 97	0.17 98	0.57 39	0.33 55	0.25 88	0.18 72	0.38 107	0.17 67	0.30 70	0.22 43	0.15 157	0.17 146	0.42 226	0.96 283	0.27 87	0.21 94

PMTNet	0.42 157	0.24 171	0.21 170	0.18 135	0.17 129	0.14 74	0.32 210	0.31 135	0.24 167	0.37 186	0.25 132	0.38 168	0.38 219	0.17 98	1.19 184	1.08 258	0.45 210	0.27 141	0.56 160	0.43 205	1.15 209	1.08 166	0.13 127	0.14 110	0.40 222	0.26 135	0.32 93	0.37 180

WQFJA1++	7.36 341	0.21 115	0.14 92	53.04 359	0.18 138	47.82 360	48.18 359	0.29 117	0.19 127	1.00 320	0.25 132	3.15 319	13.25 343	0.21 130	0.66 60	0.77 220	0.41 189	0.28 153	8.06 324	3.85 341	1.57 267	1.20 187	0.13 127	0.14 110	0.26 130	12.71 352	0.41 143	0.42 194

CES	0.41 155	0.19 89	0.16 108	0.14 93	0.18 138	0.16 94	0.10 91	0.54 269	0.25 175	0.30 117	0.34 186	0.40 181	0.38 219	0.47 256	1.33 190	0.79 224	0.52 241	0.48 260	0.33 90	0.42 203	1.04 193	1.15 180	0.14 141	0.13 97	0.26 130	0.22 93	0.28 90	0.34 165

EGLCR-Stereo	0.60 209	0.22 133	0.22 179	0.15 100	0.18 138	0.23 150	0.09 80	0.32 149	0.22 153	0.32 144	0.19 101	0.38 168	0.27 163	0.14 72	0.81 103	0.74 216	0.39 177	0.37 216	0.72 197	0.28 137	1.20 218	2.19 309	0.12 107	0.68 309	0.23 106	1.54 307	3.67 342	0.34 165

TRStereo	1.21 274	0.32 233	0.47 275	0.25 188	0.18 138	0.64 281	0.26 194	0.44 237	0.20 138	0.70 287	0.57 224	0.80 264	0.29 172	0.23 142	1.08 171	1.85 311	0.37 167	0.35 204	1.05 231	0.88 298	1.36 240	1.89 274	0.17 175	0.16 135	0.67 274	16.20 355	0.88 263	0.49 213

LMCR-Stereo	0.33 107	0.23 156	0.19 141	0.19 142	0.18 138	0.20 128	0.13 129	0.30 125	0.19 127	0.29 110	0.23 123	0.33 148	0.29 172	0.40 243	0.67 65	0.45 124	0.39 177	0.28 153	0.53 157	0.38 186	0.51 128	0.96 147	0.14 141	0.19 170	0.25 123	0.24 113	0.33 98	0.31 149

raftrobust	0.31 100	0.20 104	0.20 155	0.18 135	0.18 138	0.12 57	0.09 80	0.35 175	0.15 84	0.34 155	0.21 109	0.27 103	0.14 77	0.39 239	0.70 74	0.54 163	0.27 101	0.21 93	0.75 200	0.19 81	0.59 149	1.07 165	0.19 194	0.14 110	0.26 130	0.24 113	0.27 87	0.24 109

UPFNet	0.25 71	0.18 77	0.19 141	0.17 125	0.18 138	0.19 120	0.14 139	0.22 79	0.16 91	0.23 76	0.18 89	0.21 71	0.13 74	0.26 162	1.51 200	0.28 35	0.23 71	0.21 93	0.25 59	0.18 74	0.22 50	0.35 58	0.13 127	0.15 119	0.18 81	0.18 81	0.39 135	0.18 79

R-Stereo Train	0.54 199	0.24 171	0.24 191	0.24 182	0.18 138	0.24 158	0.09 80	0.34 164	0.30 206	0.52 235	0.66 238	0.44 198	0.32 191	0.55 272	0.74 83	1.07 255	0.58 259	0.52 277	1.27 258	0.64 258	1.51 254	1.89 274	0.14 141	0.20 180	0.35 192	0.42 210	0.35 110	0.47 206

RAFT-Stereo	0.54 199	0.24 171	0.24 191	0.24 182	0.18 138	0.24 158	0.09 80	0.34 164	0.30 206	0.52 235	0.66 238	0.44 198	0.32 191	0.55 272	0.74 83	1.07 255	0.58 259	0.52 277	1.27 258	0.64 258	1.51 254	1.89 274	0.14 141	0.20 180	0.35 192	0.42 210	0.35 110	0.47 206
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.29 89	0.21 115	0.21 170	0.19 142	0.18 138	0.18 113	0.14 139	0.31 135	0.18 119	0.32 144	0.20 104	0.26 97	0.18 106	0.17 98	0.86 134	0.66 194	0.25 88	0.19 77	0.26 64	0.16 64	0.65 159	0.61 100	0.11 95	0.21 192	0.21 99	0.22 93	0.45 172	0.30 141

MSKI-zero shot	0.70 228	0.21 115	0.21 170	0.20 152	0.19 148	0.43 251	0.16 157	0.42 225	0.29 201	0.44 216	1.16 284	0.48 219	0.36 207	0.17 98	1.60 203	1.42 286	0.47 221	0.37 216	1.37 269	0.95 303	1.79 288	2.06 291	0.22 214	0.19 170	0.53 252	1.21 295	0.72 243	1.17 276

LoS	0.46 171	0.23 156	0.17 119	0.19 142	0.19 148	0.19 120	0.12 109	0.77 291	0.26 183	0.50 230	0.45 205	0.53 228	0.47 242	0.23 142	1.06 170	0.85 238	0.56 256	0.43 245	0.62 178	0.41 198	1.28 232	1.41 218	0.15 157	0.16 135	0.35 192	0.28 141	0.33 98	0.35 175
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.83 247	0.18 77	0.23 185	0.19 142	0.19 148	0.57 275	0.58 262	0.44 237	0.29 201	0.72 292	5.41 335	0.54 230	0.40 226	0.59 278	0.98 158	1.32 276	0.45 210	0.48 260	1.14 242	0.96 305	1.90 293	2.36 321	0.14 141	0.21 192	0.39 218	0.46 226	0.61 224	0.63 229

rafts_anoy	0.28 85	0.23 156	0.18 128	0.17 125	0.19 148	0.15 83	0.11 98	0.34 164	0.14 76	0.26 94	0.21 109	0.25 90	0.14 77	0.22 133	0.65 58	0.40 93	0.34 154	0.24 124	0.48 129	0.33 161	0.52 133	0.76 122	0.11 95	0.16 135	0.24 114	0.23 101	0.24 76	0.26 122

RALCasStereoNet	0.30 93	0.24 171	0.19 141	0.20 152	0.19 148	0.15 83	0.17 163	0.33 158	0.14 76	0.30 117	0.20 104	0.27 103	0.15 84	0.26 162	0.65 58	0.61 182	0.31 137	0.23 113	0.34 96	0.29 141	0.58 147	1.04 161	0.11 95	0.16 135	0.25 123	0.25 130	0.24 76	0.26 122

BEATNet_4x	0.40 153	0.23 156	0.19 141	0.20 152	0.19 148	0.16 94	0.14 139	0.31 135	0.27 193	0.35 163	0.22 118	0.32 144	0.23 140	0.29 185	1.51 200	0.58 172	0.52 241	0.51 273	0.49 137	0.22 115	0.91 184	1.44 222	0.14 141	0.23 205	0.23 106	0.23 101	0.42 155	0.31 149

iResNet_ROB	0.34 113	0.23 156	0.20 155	0.22 170	0.19 148	0.21 134	0.16 157	0.49 256	0.18 119	0.36 179	0.24 128	0.27 103	0.29 172	0.22 133	1.33 190	0.45 124	0.30 132	0.24 124	0.64 184	0.18 74	0.68 162	0.55 83	0.14 141	0.21 192	0.26 130	0.25 130	0.49 184	0.30 141

gcap-zeroshot	1.09 266	0.23 156	0.33 239	0.59 278	0.20 155	0.40 242	0.35 223	0.45 241	0.24 167	0.74 295	1.21 290	0.63 244	0.34 199	0.25 157	0.80 101	1.71 306	3.94 341	0.29 161	9.06 327	0.81 281	1.52 256	1.94 282	1.39 315	0.18 159	0.58 264	0.39 198	0.41 143	0.41 191

trnet	0.35 124	0.23 156	0.19 141	0.17 125	0.20 155	0.14 74	0.08 70	0.35 175	0.20 138	0.35 163	0.21 109	0.38 168	0.31 182	0.14 72	0.78 95	0.76 219	0.40 183	0.30 167	0.43 122	0.52 232	0.98 191	0.80 130	0.12 107	0.15 119	0.25 123	0.24 113	0.37 125	0.32 155

GLC_STEREO	0.31 100	0.23 156	0.24 191	0.20 152	0.20 155	0.18 113	0.14 139	0.38 203	0.16 91	0.34 155	0.25 132	0.29 118	0.16 88	0.17 98	0.68 70	0.52 158	0.37 167	0.27 141	0.42 116	0.37 178	0.90 182	0.42 65	0.13 127	0.15 119	0.24 114	0.18 81	0.48 182	0.25 115

cross-raft	0.56 205	0.25 183	0.22 179	0.21 160	0.20 155	0.39 239	0.15 151	0.44 237	0.26 183	0.48 227	0.35 192	0.43 194	0.31 182	0.24 150	0.86 134	1.35 280	0.41 189	0.34 199	1.31 267	0.78 277	1.98 300	1.89 274	0.16 166	0.18 159	0.47 241	0.46 226	0.42 155	0.68 234

CREStereo++_RVC	0.45 168	0.22 133	0.20 155	0.17 125	0.20 155	0.15 83	0.11 98	0.34 164	0.19 127	0.35 163	0.19 101	0.32 144	0.31 182	0.16 92	1.29 187	0.81 230	0.38 172	0.27 141	0.56 160	0.36 172	1.08 199	1.26 196	0.13 127	0.15 119	0.26 130	0.22 93	2.29 329	0.31 149
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
UNet	0.30 93	0.21 115	0.19 141	0.19 142	0.20 155	0.21 134	0.15 151	0.27 103	0.17 110	0.29 110	0.21 109	0.25 90	0.18 106	0.59 278	1.64 205	0.31 46	0.27 101	0.22 101	0.30 78	0.21 105	0.34 81	0.25 46	0.15 157	0.19 170	0.21 99	0.24 113	0.44 167	0.26 122

MSMDNet	0.63 219	0.24 171	0.22 179	0.19 142	0.20 155	0.38 232	0.17 163	0.43 232	0.24 167	0.60 255	0.33 183	0.40 181	1.53 288	0.50 264	0.85 131	1.50 294	0.42 198	0.35 204	1.26 255	0.67 266	1.90 293	2.18 307	0.17 175	0.18 159	0.58 264	0.53 240	0.39 135	0.58 223

PDISCO_ROB	0.30 93	0.23 156	0.20 155	0.22 170	0.20 155	0.17 104	0.18 168	0.24 92	0.19 127	0.29 110	0.27 149	0.23 79	0.18 106	0.17 98	0.71 79	0.45 124	0.27 101	0.33 187	0.39 108	0.25 127	0.47 116	0.62 102	0.13 127	0.18 159	0.31 175	0.29 152	0.54 201	0.29 135

coex_refinement	0.40 153	0.25 183	0.18 128	0.19 142	0.21 163	0.20 128	0.14 139	0.27 103	0.26 183	0.27 98	0.27 149	0.28 108	0.14 77	0.25 157	3.44 269	0.47 135	0.28 112	0.21 93	0.62 178	0.19 81	0.56 141	0.54 81	0.15 157	0.17 146	0.26 130	0.25 130	0.42 155	0.33 160

model_zeroshot	0.81 244	0.22 133	0.23 185	0.34 233	0.21 163	0.45 257	0.16 157	0.43 232	0.23 162	0.59 251	1.10 282	0.50 224	0.31 182	0.26 162	2.66 247	1.04 254	0.42 198	0.35 204	1.40 271	0.52 232	1.90 293	1.60 248	0.15 157	0.20 180	2.65 332	1.52 306	0.79 256	1.54 293

DLNR_Zeroshot_test	11.48 347	37.23 360	0.46 273	54.89 360	0.21 163	0.37 228	49.84 360	0.47 250	0.22 153	0.80 304	0.59 229	0.62 240	0.36 207	3.08 329	63.85 360	73.41 360	9.38 348	5.61 346	2.77 291	0.65 264	1.83 291	1.41 218	0.13 127	0.22 200	0.37 209	0.38 196	0.43 164	0.48 208

Any-RAFT	0.58 207	0.22 133	0.32 237	0.23 173	0.21 163	0.20 128	0.14 139	0.42 225	0.25 175	0.40 204	1.16 284	0.49 221	0.32 191	0.37 227	0.87 141	0.85 238	0.67 269	0.38 229	1.20 247	0.41 198	2.25 318	1.67 254	0.18 186	0.17 146	0.43 231	0.49 234	0.44 167	0.84 249

RAFT-Test	0.64 222	0.24 171	0.22 179	0.25 188	0.21 163	0.45 257	0.17 163	0.45 241	0.26 183	0.66 274	0.80 258	0.40 181	0.39 224	0.36 223	1.01 161	1.49 293	0.41 189	0.34 199	1.29 264	0.61 249	1.90 293	1.84 269	0.17 175	0.18 159	0.54 255	0.93 279	0.41 143	1.26 280

HH	0.60 209	0.18 77	0.35 247	0.23 173	0.21 163	0.28 180	0.24 183	0.42 225	0.26 183	0.74 295	0.25 132	0.46 212	0.36 207	0.24 150	0.81 103	1.44 289	0.38 172	0.37 216	1.21 249	0.64 258	2.13 307	1.97 285	0.27 231	0.20 180	0.59 267	0.41 207	0.83 258	0.63 229

HanStereo	0.60 209	0.18 77	0.35 247	0.23 173	0.21 163	0.28 180	0.24 183	0.42 225	0.26 183	0.74 295	0.25 132	0.46 212	0.36 207	0.24 150	0.81 103	1.44 289	0.38 172	0.37 216	1.21 249	0.64 258	2.13 307	1.97 285	0.27 231	0.20 180	0.59 267	0.41 207	0.83 258	0.63 229

test-3	0.47 181	0.22 133	0.20 155	0.18 135	0.21 163	0.19 120	0.12 109	0.41 215	0.16 91	0.35 163	0.18 89	0.42 191	0.19 117	0.19 120	1.04 166	0.66 194	0.32 142	0.30 167	1.28 261	0.44 217	1.13 206	1.75 265	0.10 76	0.17 146	0.45 237	0.23 101	0.56 207	1.21 277

test_1	0.47 181	0.22 133	0.20 155	0.18 135	0.21 163	0.19 120	0.12 109	0.41 215	0.16 91	0.34 155	0.18 89	0.42 191	0.19 117	0.19 120	1.04 166	0.66 194	0.32 142	0.30 167	1.28 261	0.44 217	1.13 206	1.75 265	0.10 76	0.17 146	0.45 237	0.23 101	0.56 207	1.22 278

test_3	0.47 181	0.22 133	0.20 155	0.18 135	0.21 163	0.19 120	0.12 109	0.41 215	0.18 119	0.36 179	0.18 89	0.44 198	0.21 128	0.19 120	1.03 163	0.64 190	0.32 142	0.31 177	1.28 261	0.44 217	1.12 204	1.74 262	0.10 76	0.18 159	0.47 241	0.28 141	0.59 220	1.22 278

TANstereo	0.43 160	0.22 133	0.18 128	0.21 160	0.21 163	0.22 146	0.11 98	0.27 103	0.22 153	0.32 144	0.25 132	0.25 90	0.25 152	0.24 150	1.37 194	0.81 230	0.43 204	0.41 239	0.67 190	0.39 192	1.08 199	1.16 181	0.48 282	0.16 135	0.17 74	0.23 101	0.99 275	0.24 109

XX-TBD	0.43 160	0.22 133	0.18 128	0.21 160	0.21 163	0.22 146	0.11 98	0.27 103	0.22 153	0.32 144	0.25 132	0.25 90	0.25 152	0.24 150	1.37 194	0.81 230	0.43 204	0.41 239	0.67 190	0.39 192	1.08 199	1.16 181	0.48 282	0.16 135	0.17 74	0.23 101	0.99 275	0.24 109

ADLNet	0.53 197	0.26 201	0.18 128	0.21 160	0.21 163	0.23 150	0.19 175	0.30 125	0.17 110	0.23 76	0.22 118	0.62 240	0.18 106	0.48 260	6.87 313	0.38 82	0.28 112	0.21 93	0.25 59	0.20 89	0.33 79	0.90 139	0.18 186	0.13 97	0.25 123	0.26 135	0.34 107	0.23 104

iResNetv2_ROB	0.46 171	0.24 171	0.17 119	0.27 200	0.21 163	0.23 150	0.14 139	0.49 256	0.19 127	0.37 186	0.29 163	0.37 165	0.27 163	0.26 162	3.28 267	0.42 101	0.28 112	0.22 101	0.85 214	0.23 119	1.22 219	0.59 94	0.16 166	0.26 219	0.27 140	0.24 113	0.57 211	0.28 131

DISCO	0.32 106	0.24 171	0.17 119	0.19 142	0.21 163	0.23 150	0.27 196	0.21 77	0.21 147	0.36 179	0.25 132	0.24 82	0.16 88	0.19 120	1.86 216	0.35 67	0.29 122	0.22 101	0.42 116	0.22 115	0.28 63	0.56 84	0.14 141	0.16 135	0.23 106	0.23 101	0.40 141	0.24 109

DispViT+	0.26 76	0.22 133	0.15 99	0.15 100	0.22 178	0.14 74	0.11 98	0.25 101	0.16 91	0.35 163	0.21 109	0.19 61	0.10 50	0.23 142	0.55 35	0.45 124	0.28 112	0.27 141	0.33 90	0.19 81	0.34 81	0.48 77	0.10 76	0.13 97	0.23 106	0.29 152	0.69 237	0.27 128

G2L-Stereo	0.34 113	0.22 133	0.16 108	0.18 135	0.22 178	0.16 94	0.14 139	0.27 103	0.16 91	0.30 117	0.25 132	0.26 97	0.22 133	0.30 191	2.53 243	0.31 46	0.27 101	0.20 84	0.33 90	0.18 74	0.40 96	0.54 81	0.16 166	0.15 119	0.24 114	0.26 135	0.41 143	0.24 109

Reg-Stereo(zero)	0.71 229	0.22 133	0.30 226	0.21 160	0.22 178	0.32 201	0.36 229	0.77 291	0.44 244	0.65 270	1.65 311	0.54 230	0.36 207	1.01 295	0.86 134	1.42 286	0.50 232	0.26 137	1.07 233	0.60 247	1.15 209	2.16 304	0.28 237	0.17 146	0.55 258	0.93 279	1.09 281	1.15 272

HI	0.71 229	0.22 133	0.30 226	0.21 160	0.22 178	0.32 201	0.36 229	0.77 291	0.44 244	0.65 270	1.65 311	0.54 230	0.36 207	1.01 295	0.86 134	1.42 286	0.50 232	0.26 137	1.07 233	0.60 247	1.15 209	2.16 304	0.28 237	0.17 146	0.55 258	0.93 279	1.09 281	1.15 272

MIPNet	0.77 236	0.23 156	0.18 128	0.24 182	0.22 178	0.17 104	0.13 129	0.34 164	0.70 282	0.40 204	2.24 324	0.31 137	0.29 172	0.57 276	5.70 300	1.03 251	0.45 210	0.33 187	0.82 209	0.56 237	0.62 156	1.53 241	0.12 107	0.92 324	0.91 294	0.39 198	1.12 286	0.30 141

GES	0.54 199	0.23 156	0.19 141	0.21 160	0.22 178	0.26 170	0.18 168	0.34 164	0.31 212	0.36 179	0.28 160	0.30 130	0.22 133	0.22 133	2.69 248	0.58 172	0.37 167	0.28 153	1.14 242	0.32 158	1.08 199	0.88 137	0.18 186	0.24 212	0.26 130	0.23 101	0.58 215	2.34 304

CFNet	0.29 89	0.23 156	0.19 141	0.25 188	0.22 178	0.19 120	0.15 151	0.30 125	0.17 110	0.28 103	0.23 123	0.37 165	0.19 117	0.22 133	1.38 196	0.25 22	0.26 95	0.21 93	0.27 73	0.19 81	0.31 72	0.45 71	0.12 107	0.17 146	0.28 151	0.24 113	0.37 125	0.31 149

DDF-Stereo	1.25 278	0.32 233	0.17 119	6.72 341	0.23 185	6.20 342	0.31 206	0.36 192	0.21 147	0.35 163	0.57 224	7.72 337	0.43 235	0.22 133	0.76 92	0.89 242	0.60 262	0.39 233	1.30 265	0.43 205	1.56 266	1.46 225	0.16 166	0.23 205	0.29 157	1.00 286	0.44 167	0.54 220

anonymity	1.60 294	0.25 183	0.41 264	0.27 200	0.23 185	0.51 264	0.16 157	0.49 256	0.27 193	0.63 266	23.10 355	0.57 236	0.59 248	0.37 227	0.78 95	1.33 277	0.46 216	0.35 204	1.10 236	0.48 227	1.47 246	2.07 295	0.21 207	0.33 240	1.11 309	1.60 310	3.07 338	1.08 264

IPLGR	0.76 235	0.26 201	0.21 170	0.23 173	0.23 185	0.17 104	0.12 109	0.33 158	0.20 138	0.41 209	1.59 306	0.32 144	0.31 182	0.53 267	9.00 330	0.62 187	0.41 189	0.38 229	0.65 185	0.47 225	0.76 171	1.41 218	0.12 107	0.24 212	0.35 192	0.39 198	0.63 228	0.28 131

ICVP	0.44 166	0.24 171	0.30 226	0.25 188	0.23 185	0.26 170	0.18 168	0.31 135	0.25 175	0.37 186	0.31 170	0.33 148	0.29 172	0.25 157	0.64 56	0.61 182	0.50 232	0.78 313	0.59 174	0.44 217	0.99 192	1.82 268	0.33 258	0.24 212	0.30 166	0.35 182	0.37 125	0.34 165
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.54 199	0.28 219	0.26 209	0.30 216	0.23 185	0.17 104	0.12 109	0.36 192	0.24 167	0.38 196	0.23 123	0.40 181	0.38 219	0.16 92	1.09 172	1.11 263	0.47 221	0.27 141	0.71 196	0.37 178	1.49 250	1.46 225	0.12 107	0.17 146	0.39 218	0.32 172	2.18 324	0.88 254

HGLStereo	0.30 93	0.23 156	0.19 141	0.18 135	0.23 185	0.18 113	0.13 129	0.23 84	0.16 91	0.31 131	0.31 170	0.21 71	0.14 77	0.22 133	1.81 212	0.35 67	0.37 167	0.24 124	0.29 76	0.20 89	0.41 100	0.39 63	0.14 141	0.16 135	0.23 106	0.23 101	0.32 93	0.22 97

DLCB_ROB	0.33 107	0.25 183	0.24 191	0.22 170	0.23 185	0.20 128	0.19 175	0.27 103	0.22 153	0.31 131	0.34 186	0.34 154	0.25 152	0.33 210	0.84 121	0.33 55	0.30 132	0.28 153	0.30 78	0.21 105	0.52 133	0.72 116	0.20 202	0.21 192	0.47 241	0.36 189	0.38 131	0.46 203

MyStereo04	0.43 160	0.28 219	0.26 209	0.23 173	0.24 192	0.18 113	0.14 139	0.38 203	0.28 198	0.59 251	0.28 160	0.39 173	0.18 106	0.36 223	1.03 163	0.61 182	0.35 161	0.27 141	1.20 247	0.43 205	1.04 193	0.77 125	0.38 262	0.26 219	0.37 209	0.39 198	0.55 205	0.30 141

AE-Stereo	0.44 166	0.22 133	0.24 191	0.23 173	0.24 192	0.18 113	0.16 157	0.30 125	0.21 147	0.34 155	0.16 87	0.44 198	0.27 163	0.21 130	0.94 150	0.81 230	0.41 189	0.32 181	0.52 154	0.55 235	1.07 198	1.71 260	0.12 107	0.21 192	0.34 185	0.89 276	0.46 177	0.28 131

CFNet_RVC	0.35 124	0.26 201	0.23 185	0.25 188	0.24 192	0.24 158	0.16 157	0.27 103	0.19 127	0.30 117	0.29 163	0.31 137	0.17 97	0.33 210	0.75 90	0.46 132	0.51 236	0.24 124	0.81 205	0.21 105	0.58 147	0.70 112	0.18 186	0.34 241	0.30 166	0.31 164	0.42 155	0.34 165

IGEV-FE	0.78 238	0.25 183	0.47 275	0.58 276	0.25 195	0.61 277	0.63 270	0.48 252	0.28 198	0.67 277	1.33 296	0.66 248	0.41 230	0.31 201	0.87 141	1.36 281	0.39 177	0.36 209	1.13 240	0.76 275	1.57 267	2.29 316	0.20 202	0.20 180	0.84 291	0.84 272	2.28 327	1.10 266

IGEV_Zeroshot_test	0.78 238	0.25 183	0.47 275	0.58 276	0.25 195	0.61 277	0.63 270	0.48 252	0.28 198	0.67 277	1.32 295	0.66 248	0.41 230	0.31 201	0.87 141	1.36 281	0.39 177	0.36 209	1.13 240	0.76 275	1.57 267	2.29 316	0.20 202	0.20 180	0.84 291	0.84 272	2.28 327	1.09 265

EKT-Stereo	1.22 275	0.27 209	0.24 191	0.28 208	0.25 195	0.31 194	0.54 258	0.43 232	0.29 201	0.44 216	0.57 224	0.49 221	0.44 236	0.31 201	13.29 350	2.18 323	0.54 247	0.53 280	1.26 255	1.02 309	5.16 343	2.03 289	0.14 141	0.19 170	0.42 226	0.35 182	0.56 207	0.34 165

Anonymous3	0.57 206	0.29 222	0.22 179	0.21 160	0.25 195	0.27 175	0.22 180	0.51 262	0.35 226	0.37 186	0.27 149	0.76 259	0.54 245	0.47 256	1.18 181	1.93 314	0.51 236	0.47 255	0.94 222	0.58 243	1.27 230	1.69 256	0.19 194	0.21 192	0.36 201	0.39 198	0.54 201	0.37 180

CFNet_pseudo	0.47 181	0.23 156	0.23 185	0.27 200	0.25 195	0.23 150	0.17 163	0.31 135	0.19 127	0.37 186	0.29 163	0.38 168	0.27 163	0.23 142	4.35 282	0.44 113	0.28 112	0.23 113	1.00 226	0.19 81	0.46 109	0.59 94	0.40 268	0.18 159	0.27 140	0.28 141	0.36 121	0.35 175

psm_up	0.35 124	0.26 201	0.27 216	0.28 208	0.25 195	0.27 175	0.18 168	0.35 175	0.32 217	0.29 110	0.24 128	0.30 130	0.25 152	0.50 264	0.93 147	0.34 63	0.34 154	0.31 177	0.62 178	0.36 172	0.43 105	0.50 78	0.16 166	0.27 223	0.33 182	0.34 178	0.39 135	0.34 165

NVstereo2D	0.63 219	0.25 183	0.20 155	0.28 208	0.25 195	0.34 215	0.35 223	0.30 125	0.22 153	0.39 201	0.33 183	0.26 97	0.16 88	0.42 248	9.29 334	0.43 109	0.32 142	0.27 141	0.35 98	0.20 89	0.35 87	0.44 67	0.30 246	0.21 192	0.31 175	0.23 101	0.27 87	0.25 115

HSM	0.39 146	0.24 171	0.23 185	0.26 198	0.25 195	0.20 128	0.18 168	0.41 215	0.20 138	0.32 144	0.30 168	0.39 173	0.24 145	0.22 133	2.57 245	0.39 87	0.33 150	0.22 101	0.49 137	0.30 148	0.70 166	0.47 74	0.14 141	0.20 180	0.29 157	0.31 164	0.44 167	0.33 160

CASS	0.51 193	0.27 209	0.27 216	0.32 225	0.26 203	0.29 188	0.67 278	0.40 213	0.30 206	0.47 224	0.52 218	0.47 217	0.36 207	0.16 92	0.74 83	0.67 199	0.71 274	0.46 253	0.78 203	0.28 137	1.67 275	1.48 229	0.17 175	0.20 180	0.42 226	0.34 178	0.53 199	0.46 203
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.47 181	0.27 209	0.34 243	0.27 200	0.26 203	0.31 194	0.53 257	0.41 215	0.24 167	0.35 163	0.27 149	0.40 181	0.24 145	0.30 191	0.81 103	0.74 216	0.49 231	0.37 216	0.91 217	0.38 186	0.90 182	1.80 267	0.21 207	0.34 241	0.31 175	0.30 161	0.51 192	0.48 208

APVNet	0.39 146	0.27 209	0.20 155	0.24 182	0.26 203	0.27 175	0.24 183	0.31 135	0.22 153	0.26 94	0.31 170	0.29 118	0.17 97	0.27 168	1.75 209	0.50 147	0.45 210	0.35 204	0.66 188	0.32 158	0.51 128	0.97 149	0.16 166	0.25 217	0.28 151	0.24 113	0.44 167	0.30 141

DSFCA	0.33 107	0.25 183	0.21 170	0.20 152	0.26 203	0.22 146	0.27 196	0.23 84	0.21 147	0.22 74	0.27 149	0.25 90	0.15 84	0.14 72	1.43 199	0.64 190	0.28 112	0.27 141	0.31 84	0.21 105	0.39 94	0.52 80	0.18 186	0.19 170	0.28 151	0.28 141	0.54 201	0.45 201

FADNet-RVC	0.38 138	0.25 183	0.26 209	0.27 200	0.26 203	0.21 134	0.42 241	0.33 158	0.24 167	0.34 155	0.26 145	0.42 191	0.28 170	0.27 168	0.95 152	0.42 101	0.39 177	0.27 141	0.73 198	0.41 198	0.63 157	0.86 136	0.21 207	0.27 223	0.34 185	0.33 174	0.33 98	0.42 194

FADNet	0.39 146	0.27 209	0.23 185	0.29 214	0.26 203	0.25 167	0.39 237	0.36 192	0.24 167	0.35 163	0.34 186	0.36 160	0.27 163	0.27 168	0.93 147	0.39 87	0.31 137	0.34 199	0.68 193	0.43 205	0.60 150	0.90 139	0.19 194	0.22 200	0.38 214	0.42 210	0.37 125	0.44 197

RTSC	0.65 223	0.25 183	0.27 216	0.24 182	0.26 203	0.28 180	0.42 241	0.35 175	0.33 223	0.43 212	0.47 210	0.30 130	0.27 163	0.29 185	7.17 317	0.50 147	0.48 227	0.30 167	0.75 200	0.33 161	0.78 174	0.93 144	0.17 175	0.30 235	0.28 151	0.31 164	0.49 184	0.59 225

DeepPruner_ROB	0.52 195	0.25 183	0.25 204	0.25 188	0.26 203	0.23 150	0.65 276	0.32 149	0.25 175	0.37 186	0.39 197	0.29 118	0.25 152	0.31 201	3.43 268	0.72 213	0.34 154	0.29 161	0.49 137	0.23 119	1.30 234	1.20 187	0.23 216	0.23 205	0.29 157	0.42 210	0.46 177	0.29 135

DN-CSS_ROB	0.35 124	0.22 133	0.24 191	0.23 173	0.26 203	0.15 83	0.12 109	0.42 225	0.19 127	0.39 201	0.41 200	0.34 154	0.26 161	0.32 206	0.67 65	0.42 101	0.30 132	0.23 113	0.92 220	0.21 105	0.80 175	0.68 110	0.15 157	0.27 223	0.24 114	0.22 93	0.41 143	0.30 141

PWCDC_ROB	0.55 203	0.18 77	0.19 141	0.17 125	0.26 203	0.16 94	0.19 175	0.22 79	0.54 267	0.16 63	0.43 202	0.25 90	1.12 277	0.45 251	5.47 296	0.50 147	0.31 137	0.28 153	0.36 101	0.26 131	0.60 150	1.14 179	0.25 223	0.28 227	0.18 81	0.29 152	0.26 85	0.32 155

STTStereo	0.37 133	0.28 219	0.28 221	0.24 182	0.27 213	0.22 146	0.33 217	0.25 101	0.36 230	0.29 110	0.27 149	0.33 148	0.20 127	0.27 168	2.32 237	0.31 46	0.26 95	0.25 131	0.30 78	0.20 89	0.34 81	0.66 109	0.31 252	0.18 159	0.25 123	0.31 164	0.35 110	0.41 191

AACVNet	0.31 100	0.26 201	0.21 170	0.27 200	0.28 214	0.25 167	0.18 168	0.30 125	0.20 138	0.31 131	0.30 168	0.29 118	0.18 106	0.36 223	0.62 52	0.43 109	0.31 137	0.26 137	0.37 103	0.25 127	0.42 103	0.62 102	0.20 202	0.20 180	0.29 157	0.31 164	0.42 155	0.37 180

DMCA-RVC	0.41 155	0.21 115	0.22 179	0.32 225	0.28 214	0.18 113	0.45 246	0.34 164	0.30 206	0.32 144	1.09 281	0.31 137	0.16 88	0.30 191	2.90 253	0.35 67	0.26 95	0.25 131	0.26 64	0.30 148	0.38 92	0.34 57	0.16 166	0.28 227	0.35 192	0.20 90	0.36 121	0.27 128

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 251	0.37 255	0.57 287	0.34 233	0.29 216	0.54 269	0.69 280	0.45 241	0.72 284	0.64 269	1.75 316	0.59 238	0.64 254	0.23 142	0.93 147	1.53 298	0.44 208	0.40 237	1.27 258	1.04 311	1.62 273	2.22 312	0.18 186	0.38 256	0.83 290	0.48 231	2.98 336	1.10 266

SACVNet	0.38 138	0.30 227	0.26 209	0.28 208	0.29 216	0.26 170	0.34 222	0.37 201	0.29 201	0.35 163	0.27 149	0.29 118	0.25 152	0.38 233	0.59 45	0.43 109	0.36 163	0.29 161	0.56 160	0.29 141	0.68 162	1.21 191	0.19 194	0.25 217	0.37 209	0.35 182	0.45 172	0.38 185

GANet-ADL	0.60 209	0.27 209	0.26 209	0.28 208	0.29 216	0.32 201	0.25 192	0.35 175	0.27 193	0.61 258	1.04 279	0.41 188	0.29 172	0.30 191	1.87 217	1.08 258	0.51 236	0.37 216	1.17 245	0.85 289	1.27 230	1.88 273	0.19 194	0.23 205	0.32 180	0.37 193	0.58 215	0.46 203

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 107	0.26 201	0.24 191	0.23 173	0.29 216	0.21 134	0.35 223	0.28 112	0.52 263	0.37 186	0.25 132	0.35 158	0.17 97	0.29 185	1.32 189	0.32 54	0.25 88	0.21 93	0.35 98	0.23 119	0.29 66	0.62 102	0.16 166	0.18 159	0.23 106	0.42 210	0.32 93	0.32 155
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	1.11 268	0.35 244	0.33 239	0.43 253	0.29 216	0.44 253	0.38 232	0.59 274	0.35 226	1.97 335	5.99 336	5.59 334	0.59 248	0.45 251	1.05 168	1.28 272	0.52 241	0.39 233	1.76 279	0.87 292	1.76 284	2.05 290	0.26 227	0.43 266	0.34 185	0.36 189	0.50 190	0.56 222

EAI-Stereo	1.15 273	0.27 209	0.37 254	0.54 266	0.30 221	8.38 347	0.76 282	0.45 241	0.63 275	0.34 155	0.88 268	0.46 212	0.33 197	0.25 157	1.83 214	1.17 267	0.40 183	0.65 296	2.53 288	0.73 271	1.47 246	1.71 260	0.23 216	0.46 270	1.08 306	1.64 312	1.45 300	1.79 298

AF-Net	0.38 138	0.25 183	0.25 204	0.25 188	0.30 221	0.28 180	0.41 239	0.36 192	0.30 206	0.25 91	0.32 177	0.39 173	0.21 128	0.23 142	2.08 227	0.31 46	0.23 71	0.22 101	0.39 108	0.22 115	0.53 135	0.78 126	0.21 207	0.19 170	0.26 130	0.27 138	0.42 155	0.33 160

Nwc_Net	0.38 138	0.25 183	0.25 204	0.25 188	0.30 221	0.28 180	0.41 239	0.36 192	0.30 206	0.25 91	0.32 177	0.39 173	0.21 128	0.23 142	2.08 227	0.31 46	0.23 71	0.22 101	0.39 108	0.22 115	0.53 135	0.78 126	0.21 207	0.19 170	0.26 130	0.27 138	0.42 155	0.33 160

PS-NSSS	0.43 160	0.38 263	0.25 204	0.42 251	0.30 221	0.35 220	0.32 210	0.34 164	0.20 138	0.36 179	0.24 128	0.74 256	0.24 145	0.40 243	1.98 221	0.34 63	0.33 150	0.23 113	0.55 159	0.20 89	0.41 100	0.57 87	0.52 285	0.20 180	0.31 175	0.31 164	0.87 261	0.37 180

FSD		0.32 233	0.31 234	0.32 225	0.31 225	0.30 190	0.35 223	0.41 215	0.27 193	0.37 186	0.29 163			0.34 214	1.10 177	0.97 246			0.58 172	0.50 229				0.34 241	0.37 209	0.32 172	0.37 125	0.38 185

RP	0.45 168	0.29 222	0.33 239	0.30 216	0.31 225	0.28 180	0.35 223	0.34 164	0.33 223	0.23 76	0.36 194	0.36 160	0.26 161	0.24 150	3.81 274	0.31 46	0.28 112	0.22 101	0.33 90	0.23 119	0.26 59	0.85 135	0.19 194	0.22 200	0.29 157	0.29 152	0.52 195	0.36 179

HSM-Net_RVC	0.94 253	0.26 201	0.27 216	0.43 253	0.31 225	0.28 180	0.23 182	0.48 252	0.29 201	0.58 247	0.98 277	11.38 343	0.46 241	0.24 150	1.33 190	0.65 193	0.47 221	0.30 167	0.57 168	0.57 239	1.31 236	1.26 196	0.27 231	0.44 267	0.43 231	0.45 223	0.54 201	0.48 208
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.39 146	0.36 249	0.26 209	0.29 214	0.31 225	0.26 170	0.19 175	0.30 125	0.23 162	0.35 163	0.27 149	0.45 204	0.25 152	0.34 214	0.82 116	0.45 124	0.30 132	0.25 131	0.96 225	0.23 119	0.69 164	0.75 120	0.45 275	0.21 192	0.35 192	0.31 164	0.35 110	0.45 201

dad	0.58 207	0.29 222	0.20 155	0.65 286	0.32 229	0.37 228	0.94 290	0.59 274	0.18 119	0.44 216	0.18 89	0.49 221	0.42 233	0.17 98	3.83 275	0.50 147	0.41 189	0.27 141	0.77 202	0.32 158	0.49 119	0.45 71	0.19 194	0.34 241	0.57 262	0.24 113	1.23 289	0.84 249

PSMNet-ADL	0.77 236	0.29 222	0.30 226	0.33 228	0.32 229	0.32 201	0.37 231	0.55 270	0.35 226	0.71 288	1.43 301	0.56 234	1.01 271	2.47 324	1.18 181	2.02 318	1.58 309	0.41 239	1.06 232	0.50 229	1.25 228	1.44 222	0.35 261	0.24 212	0.35 192	0.41 207	0.65 230	0.34 165

MLCV	0.53 197	0.25 183	0.24 191	0.36 238	0.32 229	0.30 190	0.22 180	0.46 248	0.47 255	0.53 238	0.80 258	0.51 225	0.40 226	0.26 162	0.94 150	1.44 289	0.41 189	0.30 167	1.26 255	0.27 132	1.16 214	1.23 195	0.23 216	0.35 248	0.33 182	0.35 182	0.49 184	0.34 165

XPNet_ROB	0.48 188	0.40 266	0.29 224	0.27 200	0.32 229	0.31 194	0.28 200	0.27 103	0.32 217	0.32 144	0.43 202	1.12 275	0.24 145	0.32 206	1.68 206	0.51 153	0.66 268	0.29 161	0.41 114	0.33 161	0.69 164	1.26 196	0.26 227	0.26 219	0.30 166	0.35 182	0.75 251	0.44 197

DCVSM-stereo	1.12 270	0.31 231	0.36 250	0.43 253	0.33 233	0.52 268	0.35 223	0.68 283	0.39 233	0.66 274	1.41 300	1.60 293	0.79 266	0.39 239	0.81 103	1.02 250	0.48 227	0.37 216	12.56 338	0.92 302	1.54 263	1.37 210	0.41 270	0.49 275	0.41 223	0.51 237	0.65 230	0.61 227

DAS	0.67 224	0.27 209	0.24 191	0.38 244	0.33 233	0.34 215	0.33 217	0.51 262	0.46 249	0.61 258	0.94 274	0.78 261	0.67 259	0.19 120	0.96 154	1.83 309	0.55 249	0.47 255	1.12 238	0.61 249	2.11 303	1.69 256	0.27 231	0.44 267	0.43 231	0.43 216	0.62 226	0.48 208

SepStereo	0.67 224	0.27 209	0.24 191	0.38 244	0.33 233	0.34 215	0.33 217	0.51 262	0.46 249	0.61 258	0.94 274	0.78 261	0.67 259	0.19 120	0.96 154	1.83 309	0.55 249	0.47 255	1.12 238	0.61 249	2.11 303	1.69 256	0.27 231	0.44 267	0.43 231	0.43 216	0.62 226	0.48 208

pcwnet_v2	0.69 226	0.27 209	0.31 234	0.31 222	0.33 233	0.29 188	0.24 183	0.34 164	0.25 175	0.50 230	0.40 199	1.66 298	0.40 226	0.31 201	5.73 302	0.60 178	0.36 163	0.30 167	1.08 235	0.23 119	0.82 177	0.90 139	0.57 288	0.22 200	0.35 192	0.36 189	0.51 192	0.87 252

SFCPSM	2.02 307	0.37 255	0.29 224	0.38 244	0.33 233	0.38 232	0.38 232	0.42 225	0.48 257	0.63 266	1.10 282	1.09 274	4.92 326	0.35 220	1.80 211	1.39 283	0.59 261	0.50 269	31.93 355	0.84 287	1.50 253	1.59 247	0.30 246	0.37 251	0.42 226	0.52 238	0.69 237	1.01 261

NCC-stereo	0.47 181	0.33 239	0.30 226	0.31 222	0.33 233	0.31 194	0.38 232	0.41 215	0.40 236	0.24 83	0.38 195	0.39 173	0.36 207	0.28 176	3.13 261	0.36 74	0.29 122	0.32 181	0.42 116	0.43 205	0.44 106	0.84 133	0.28 237	0.23 205	0.36 201	0.44 221	0.45 172	0.44 197

Abc-Net	0.47 181	0.33 239	0.30 226	0.31 222	0.33 233	0.31 194	0.38 232	0.41 215	0.40 236	0.24 83	0.38 195	0.39 173	0.36 207	0.28 176	3.13 261	0.36 74	0.29 122	0.32 181	0.42 116	0.43 205	0.44 106	0.84 133	0.28 237	0.23 205	0.36 201	0.44 221	0.45 172	0.44 197
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.80 241	0.32 233	0.28 221	0.30 216	0.33 233	0.44 253	0.59 265	0.41 215	0.46 249	0.43 212	0.34 186	0.51 225	0.34 199	0.30 191	7.29 318	0.70 209	0.55 249	0.36 209	1.02 228	0.45 221	0.93 185	1.01 156	0.25 223	0.37 251	0.54 255	1.72 313	0.58 215	0.79 237

RTSA	0.80 241	0.32 233	0.28 221	0.30 216	0.33 233	0.44 253	0.59 265	0.41 215	0.46 249	0.43 212	0.34 186	0.51 225	0.34 199	0.30 191	7.29 318	0.70 209	0.55 249	0.36 209	1.02 228	0.45 221	0.93 185	1.01 156	0.25 223	0.37 251	0.54 255	1.72 313	0.58 215	0.79 237

ADCL	1.10 267	0.44 275	0.36 250	0.33 228	0.33 233	0.38 232	0.47 248	0.38 203	1.23 315	0.60 255	0.47 210	0.43 194	0.27 163	0.32 206	7.84 324	0.57 171	0.38 172	0.55 284	0.68 193	0.69 267	0.65 159	0.81 131	0.29 245	0.36 249	1.73 322	1.85 318	1.77 312	5.47 339

ACV-stereo	5.83 339	11.12 349	0.40 260	0.64 285	0.34 243	6.32 343	4.79 335	4.59 344	0.50 261	0.65 270	0.85 263	1.68 299	8.74 333	4.63 341	8.94 328	3.51 342	0.67 269	0.58 291	83.85 359	1.15 318	3.70 339	6.30 347	0.42 272	0.42 263	0.38 214	0.78 266	0.76 255	0.58 223

iRaft-Stereo_20w	0.96 254	0.31 231	0.58 292	0.57 274	0.34 243	0.51 264	0.58 262	0.44 237	0.32 217	0.90 312	1.59 306	0.56 234	0.49 244	0.37 227	2.05 225	1.22 269	0.42 198	0.52 277	1.04 230	0.82 284	1.52 256	2.14 300	0.27 231	0.38 256	1.04 301	3.39 335	2.04 320	1.45 289

GwcNet-ADL	0.72 231	0.35 244	0.37 254	0.41 250	0.34 243	0.32 201	0.27 196	0.40 213	0.27 193	0.61 258	1.53 304	0.63 244	0.41 230	0.33 210	3.69 272	1.34 279	0.50 232	0.56 288	0.91 217	0.87 292	1.18 216	1.60 248	0.24 220	0.27 223	0.36 201	0.48 231	0.47 179	0.66 233

SHD	0.72 231	0.30 227	0.42 268	0.35 236	0.34 243	0.33 214	0.45 246	0.49 256	0.44 244	0.53 238	0.63 234	0.47 217	0.64 254	0.34 214	6.15 306	0.52 158	0.47 221	0.37 216	0.94 222	0.45 221	0.88 181	1.12 175	0.25 223	0.42 263	0.47 241	0.47 230	0.50 190	0.63 229

ADCP+	0.99 259	0.33 239	0.34 243	0.25 188	0.34 243	0.35 220	0.49 252	0.31 135	0.66 278	0.59 251	0.48 213	0.75 257	0.18 106	0.30 191	9.27 333	0.47 135	0.27 101	0.27 141	0.78 203	0.80 280	0.51 128	0.72 116	0.18 186	0.18 159	0.69 275	2.01 320	1.44 298	3.81 329

ADCRef	1.02 262	0.34 243	0.38 256	0.23 173	0.35 248	0.32 201	0.40 238	0.36 192	0.86 290	0.39 201	0.31 170	0.39 173	0.25 152	0.28 176	9.75 338	0.63 189	0.33 150	0.32 181	0.81 205	0.56 237	0.47 116	0.72 116	0.47 279	0.34 241	1.00 298	1.09 290	0.99 275	5.10 337

GANetREF_RVC	0.50 191	0.40 266	0.38 256	0.38 244	0.35 248	0.35 220	0.32 210	0.51 262	0.42 243	0.48 227	0.27 149	0.71 253	0.44 236	0.29 185	1.10 177	0.45 124	1.07 292	0.33 187	0.62 178	0.36 172	0.86 180	0.64 106	0.30 246	0.39 258	0.44 235	0.40 206	0.64 229	0.50 214
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
NOSS_ROB	0.81 244	0.36 249	0.27 216	0.37 242	0.35 248	0.37 228	0.29 203	0.87 298	0.39 233	0.71 288	0.93 272	0.99 270	0.60 251	1.26 305	2.02 222	2.44 329	0.57 257	0.58 291	0.68 193	0.43 205	2.16 311	2.47 325	0.32 257	0.47 273	0.42 226	0.43 216	0.72 243	0.42 194

LALA_ROB	0.62 215	0.52 281	0.32 237	0.33 228	0.35 248	0.40 242	0.31 206	0.34 164	0.40 236	0.46 221	0.61 232	1.27 279	0.29 172	0.39 239	3.75 273	0.45 124	0.51 236	0.38 229	0.57 168	0.40 196	0.82 177	1.11 173	0.24 220	0.31 236	0.36 201	0.43 216	0.81 257	0.51 216

PWC_ROB	0.69 226	0.37 255	0.41 264	0.30 216	0.35 248	0.34 215	0.50 253	0.39 209	0.69 281	0.45 220	0.80 258	0.54 230	1.20 279	0.29 185	2.36 238	1.23 270	0.63 266	0.53 280	1.01 227	0.46 224	1.15 209	1.40 217	0.26 227	0.49 275	0.38 214	0.37 193	0.68 236	0.97 257

RGC	0.51 193	0.36 249	0.46 273	0.35 236	0.36 253	0.40 242	0.30 204	0.37 201	0.39 233	0.32 144	0.45 205	0.40 181	0.42 233	0.35 220	2.99 256	0.36 74	0.32 142	0.28 153	0.47 128	0.33 161	0.61 153	1.00 154	0.24 220	0.28 227	0.38 214	0.46 226	0.52 195	0.53 219

ETE_ROB	0.60 209	0.48 277	0.30 226	0.36 238	0.36 253	0.39 239	0.32 210	0.33 158	0.49 260	0.40 204	0.61 232	1.32 283	0.29 172	0.40 243	2.38 239	0.50 147	0.95 285	0.34 199	0.65 185	0.41 198	0.96 187	1.18 185	0.28 237	0.31 236	0.39 218	0.45 223	0.73 248	0.52 218

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 317	0.30 227	0.54 282	0.34 233	0.37 255	0.63 280	0.68 279	0.48 252	1.07 305	0.69 282	1.55 305	0.62 240	0.59 248	0.18 117	0.86 134	1.75 308	0.42 198	0.50 269	49.64 358	1.04 311	1.53 261	2.14 300	0.19 194	0.28 227	0.72 277	1.86 319	0.98 272	1.07 262

stereogan	0.43 160	0.33 239	0.30 226	0.33 228	0.37 255	0.35 220	0.30 204	0.35 175	0.32 217	0.30 117	0.31 170	0.46 212	0.30 180	0.27 168	1.62 204	0.41 100	0.30 132	0.25 131	0.44 126	0.29 141	0.37 90	1.61 250	0.23 216	0.24 212	0.29 157	0.31 164	0.57 211	0.39 188

PA-Net	0.52 195	0.36 249	0.36 250	0.25 188	0.37 255	0.26 170	0.32 210	0.33 158	0.36 230	0.30 117	0.26 145	0.30 130	0.31 182	0.47 256	2.30 234	0.51 153	0.24 80	0.28 153	0.30 78	0.29 141	0.34 81	0.90 139	0.60 291	0.26 219	0.32 180	0.72 263	0.32 93	2.29 303
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DDVS	1.78 297	0.35 244	0.40 260	0.33 228	0.38 258	0.37 228	0.33 217	2.41 340	0.46 249	0.68 280	17.02 352	2.44 311	0.65 256	0.81 292	2.50 241	1.31 275	0.61 264	0.49 264	6.21 311	0.84 287	2.90 333	2.24 313	0.26 227	0.34 241	0.34 185	0.60 250	2.18 324	0.71 235

iResNet	0.62 215	0.26 201	0.26 209	0.36 238	0.38 258	0.42 247	0.27 196	0.46 248	0.31 212	0.56 242	0.73 251	0.68 251	0.73 264	0.17 98	1.73 208	1.72 307	0.39 177	0.37 216	1.52 273	0.57 239	1.58 270	0.98 150	0.20 202	0.46 270	0.34 185	0.39 198	0.59 220	0.40 190

CBMV	1.06 265	0.38 263	0.33 239	0.42 251	0.39 260	0.39 239	0.31 206	0.87 298	0.40 236	0.65 270	0.86 265	1.47 289	1.22 282	1.02 297	1.89 218	2.41 328	0.67 269	0.51 273	1.66 275	0.78 277	1.69 278	2.20 310	0.31 252	0.52 282	0.47 241	0.49 234	1.04 279	5.23 338
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FCDSN-DC	0.84 249	0.37 255	0.67 298	0.40 249	0.40 261	0.35 220	0.89 288	0.39 209	0.31 212	0.46 221	0.35 192	0.44 198	0.31 182	0.38 233	8.90 327	0.84 237	0.47 221	0.48 260	0.73 198	0.38 186	1.12 204	1.58 245	0.30 246	0.57 293	0.37 209	0.42 210	0.42 155	0.37 180
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AnyNet_C32	1.27 280	0.41 270	0.36 250	0.37 242	0.40 261	0.48 260	0.62 268	0.47 250	1.23 315	0.56 242	0.89 270	0.53 228	0.36 207	0.40 243	10.27 344	1.27 271	0.55 249	0.54 283	0.88 216	0.63 255	1.28 232	1.52 240	0.34 260	0.50 278	1.09 307	2.40 325	1.34 294	4.67 335

NCCL2	0.55 203	0.35 244	0.31 234	0.30 216	0.40 261	0.25 167	0.24 183	0.35 175	0.31 212	0.41 209	0.33 183	0.35 158	0.24 145	0.53 267	4.10 278	0.47 135	0.40 183	0.31 177	0.39 108	0.31 156	0.70 166	0.99 152	0.41 270	0.32 238	0.45 237	0.45 223	0.75 251	0.51 216

ITSA-stereo	0.96 254	0.36 249	0.34 243	0.55 270	0.41 264	0.32 201	0.64 274	0.52 268	0.47 255	0.71 288	1.48 302	0.67 250	0.62 252	0.35 220	3.07 260	1.67 305	0.52 241	0.56 288	1.10 236	0.87 292	1.33 237	1.89 274	0.52 285	0.51 280	0.50 248	1.05 289	3.15 340	1.80 299

HBP-ISP	1.24 277	0.38 263	0.50 280	0.52 264	0.41 264	0.45 257	0.33 217	0.55 270	0.40 236	0.76 300	1.30 294	0.48 219	0.48 243	1.92 313	9.87 342	3.68 343	0.55 249	0.66 299	0.82 209	0.95 303	2.11 303	2.96 335	0.30 246	0.46 270	0.47 241	0.52 238	0.94 270	0.60 226

STTRV1_RVC		0.41 270	0.34 243	0.54 266	0.41 264	0.55 271	0.43 244	0.51 262	0.50 261	0.51 232	0.50 215	0.85 268	1.05 273	0.55 272	0.84 121	0.58 172	1.80 318	0.45 249		1.77 331	1.77 287	1.50 236		0.59 298	0.52 251	0.67 258	0.89 266	1.44 288

SAMSARA	1.05 264	0.40 266	0.57 287	0.44 258	0.43 267	0.43 251	0.62 268	0.74 287	0.61 274	0.60 255	0.72 249	0.59 238	1.65 291	0.46 254	6.43 309	0.74 216	0.53 246	0.50 269	1.24 252	0.55 235	1.24 221	1.37 210	0.28 237	0.56 288	1.63 318	1.74 315	1.65 309	1.61 296

UDGNet	0.39 146	0.29 222	0.21 170	0.55 270	0.44 268	0.50 261	0.42 241	0.31 135	0.20 138	0.27 98	0.28 160	0.28 108	0.12 68	0.70 287	0.66 60	0.44 113	0.29 122	0.25 131	0.60 175	0.24 125	0.61 153	0.98 150	0.39 265	0.15 119	0.34 185	0.27 138	0.42 155	0.29 135

SGM-Forest	1.95 301	0.37 255	0.25 204	0.54 266	0.44 268	0.40 242	0.24 183	0.59 274	0.75 286	0.72 292	0.66 238	0.99 270	2.05 300	0.34 214	5.58 298	1.88 312	0.46 216	0.39 233	23.75 349	0.29 141	2.17 312	1.62 251	0.40 268	0.29 233	1.04 301	0.59 248	1.80 313	4.01 331
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FADNet-RVC-Resample	0.45 168	0.30 227	0.59 293	0.28 208	0.45 270	0.21 134	0.24 183	0.39 209	0.32 217	0.44 216	0.31 170	0.43 194	0.44 236	0.43 249	1.18 181	0.51 153	0.37 167	0.43 245	0.60 175	0.64 258	0.49 119	1.02 158	0.30 246	0.37 251	0.31 175	0.39 198	0.33 98	0.41 191

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 247	0.54 286	0.35 247	0.63 283	0.46 271	0.56 272	1.02 293	0.65 281	0.60 272	0.57 244	0.47 210	0.82 267	1.21 280	1.11 302	2.25 232	0.60 178	0.36 163	0.33 187	1.25 253	0.40 196	1.94 298	1.62 251	0.47 279	0.39 258	0.76 281	0.81 268	0.75 251	1.49 291

XQC	0.80 241	0.47 276	0.40 260	0.50 263	0.46 271	0.50 261	0.57 259	0.56 272	0.48 257	0.58 247	0.63 234	0.58 237	0.81 268	0.45 251	6.95 315	0.73 214	0.45 210	0.36 209	0.84 212	0.42 203	0.81 176	1.06 163	0.33 258	0.42 263	0.53 252	0.61 251	0.69 237	0.50 214

G-Net	1.35 283	0.55 288	0.65 297	0.43 253	0.49 273	0.56 272	0.48 250	0.89 301	1.35 320	0.67 277	1.22 291	3.00 314	1.21 280	0.36 223	4.11 279	1.64 304	0.61 264	0.76 310	1.37 269	1.35 323	1.63 274	1.89 274	0.39 265	0.61 301	0.80 287	3.07 333	1.57 304	4.68 336

NaN_ROB	0.82 246	0.41 270	0.41 264	0.36 238	0.49 273	0.42 247	0.44 245	0.45 241	1.33 319	0.40 204	0.67 241	0.89 269	0.31 182	0.47 256	5.25 294	0.55 167	0.34 154	0.53 280	0.49 137	0.63 255	0.60 150	0.95 145	0.28 237	0.49 275	0.78 286	1.57 308	0.98 272	1.71 297

CBMV_ROB	1.31 281	0.37 255	0.39 259	0.60 280	0.49 273	0.57 275	0.47 248	0.95 309	0.40 236	0.81 305	1.38 299	3.04 315	2.55 308	0.48 260	5.00 291	1.30 273	0.89 281	0.49 264	2.24 282	0.73 271	1.72 281	1.95 283	0.45 275	0.40 260	0.97 296	2.27 324	1.56 303	2.91 319

CSAN	1.01 260	0.52 281	0.48 279	0.47 262	0.49 273	0.38 232	0.48 250	0.49 256	2.50 337	0.69 282	2.01 319	1.44 287	0.69 261	0.60 281	4.20 280	0.56 169	0.46 216	0.47 255	0.82 209	2.20 338	1.16 214	1.10 170	0.31 252	0.53 284	1.68 320	1.02 288	0.72 243	0.81 246

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 215	1.03 304	0.18 128	0.89 295	0.50 277	0.74 289	0.26 194	0.39 209	0.22 153	0.92 314	0.69 246	1.06 273	0.44 236	0.32 206	0.86 134	0.99 249	0.48 227	0.31 177	0.56 160	0.38 186	1.49 250	1.87 272	0.12 107	0.16 135	0.27 140	0.29 152	0.52 195	0.80 245

DGSMNet	2.89 320	1.85 320	1.04 320	1.35 304	0.50 277	1.94 311	0.59 265	2.82 341	1.53 327	3.95 343	15.60 349	1.84 301	3.19 318	4.88 343	2.89 251	2.87 337	3.06 330	1.91 338	4.57 304	2.02 337	4.46 341	3.48 339	1.64 318	2.11 344	0.88 293	3.46 336	1.04 279	2.62 310

FC-DCNN	0.96 254	0.50 278	0.92 309	0.79 290	0.52 279	0.73 288	1.10 296	0.77 291	0.52 263	0.62 264	0.65 236	0.72 254	0.62 252	0.38 233	3.13 261	0.83 236	0.94 284	0.50 269	1.19 246	0.43 205	1.52 256	1.33 204	0.31 252	0.52 282	1.01 300	0.92 278	1.51 301	2.93 320

FC-DCNN v2	1.01 260	0.52 281	1.01 315	0.85 293	0.53 280	0.77 291	1.07 295	0.83 296	0.65 276	0.61 258	0.65 236	0.72 254	0.79 266	0.37 227	3.26 265	0.81 230	0.95 285	0.47 255	1.22 251	0.41 198	1.52 256	1.34 207	0.31 252	0.51 280	1.30 311	1.29 299	1.86 316	2.78 312

ADCS	1.39 284	0.51 280	0.47 275	0.45 261	0.55 281	0.51 264	0.64 274	0.68 283	1.05 301	0.57 244	0.72 249	0.80 264	2.34 305	0.51 266	9.94 343	2.13 321	0.76 278	0.62 295	1.30 265	0.62 253	1.80 289	1.62 251	0.43 273	0.56 288	0.76 281	2.09 322	1.59 306	3.47 324

PVD	0.98 257	0.54 286	0.59 293	0.60 280	0.56 282	0.66 286	0.63 270	0.91 304	0.87 294	0.57 244	0.85 263	0.80 264	1.03 272	0.59 278	6.60 310	0.64 190	0.69 272	0.55 284	1.16 244	0.63 255	1.22 219	1.27 199	0.39 265	0.53 284	0.75 280	0.88 275	0.85 260	1.07 262

AnyNet_C01	1.52 292	0.60 291	0.54 282	0.63 283	0.56 282	0.51 264	1.16 301	0.89 301	1.30 318	0.68 280	0.88 268	1.27 279	1.30 286	0.54 270	11.26 346	2.64 334	1.16 295	1.01 326	1.42 272	0.75 273	1.67 275	1.92 281	0.60 291	0.62 305	1.33 312	0.97 285	1.63 308	3.28 322

S-Stereo	1.43 286	0.40 266	0.43 270	0.60 280	0.58 284	0.64 281	1.10 296	0.61 278	0.57 269	0.69 282	4.10 333	1.62 296	0.65 256	0.46 254	4.54 284	2.87 337	0.55 249	0.65 296	4.87 308	4.90 345	1.26 229	2.26 314	0.99 310	0.61 301	0.41 223	0.53 240	0.66 232	0.97 257

ADCMid	1.14 272	0.50 278	0.55 285	0.39 248	0.59 285	0.56 272	0.77 284	0.59 274	0.76 287	0.47 224	0.71 248	0.70 252	0.71 263	0.39 239	8.21 325	1.09 260	0.51 236	0.45 249	1.73 277	0.51 231	1.04 193	1.21 191	0.59 290	0.40 260	0.58 264	1.47 305	1.24 291	4.18 333

CC-Net-ROB	0.62 215	0.60 291	0.40 260	0.81 291	0.59 285	0.75 290	0.57 259	0.43 232	0.31 212	0.47 224	0.32 177	1.38 285	0.73 264	0.62 282	0.60 47	0.33 55	0.42 198	0.32 181	2.70 290	0.28 137	0.50 125	0.61 100	0.98 309	0.28 227	0.39 218	0.37 193	0.39 135	0.54 220

AMNet	0.63 219	0.59 290	0.56 286	0.59 278	0.59 285	0.64 281	0.58 262	0.45 241	0.53 265	0.51 232	0.69 246	0.75 257	0.40 226	0.87 293	0.68 70	0.86 240	0.71 274	0.66 299	0.63 182	0.62 253	0.76 171	0.62 102	0.38 262	0.59 298	0.57 262	0.69 259	0.70 241	0.75 236

pmcnn	1.11 268	0.42 273	0.41 264	0.57 274	0.59 285	0.54 269	1.41 305	0.71 285	0.48 257	0.61 258	1.28 293	1.51 291	2.96 315	1.04 298	1.42 198	2.33 326	0.81 279	0.96 321	1.74 278	1.09 315	2.41 323	1.74 262	0.82 305	0.50 278	0.48 247	0.69 259	1.09 281	1.28 283

SANet	1.44 288	0.57 289	0.54 282	0.55 270	0.60 289	0.65 284	0.76 282	0.94 307	5.50 343	0.52 235	2.23 323	4.15 329	2.61 309	0.65 284	5.29 295	0.52 158	1.21 299	0.56 288	0.93 221	0.83 285	1.54 263	1.38 212	0.47 279	0.62 305	0.74 278	1.16 292	0.88 263	2.41 307

DPSNet	1.40 285	0.43 274	0.38 256	0.54 266	0.61 290	0.65 284	0.57 259	0.51 262	0.67 279	0.46 221	0.87 267	3.54 322	1.62 290	1.43 306	2.52 242	2.12 320	0.99 287	0.99 325	7.37 320	1.69 329	2.21 315	2.98 336	0.95 308	0.74 312	0.76 281	0.76 265	0.75 251	0.82 247

FAT-Stereo	1.13 271	0.37 255	0.57 287	0.56 273	0.63 291	0.50 261	0.52 254	0.75 288	0.44 244	0.79 303	2.82 327	1.45 288	1.95 299	0.49 263	2.78 249	2.52 332	0.57 257	0.60 293	2.42 284	1.17 319	2.12 306	2.13 299	0.74 303	0.58 296	0.41 223	0.56 244	0.72 243	1.27 282

FADNet_RVC	0.85 250	0.35 244	1.01 315	0.44 258	0.63 291	0.27 175	0.63 270	0.43 232	0.46 249	0.48 227	0.50 215	0.65 247	0.54 245	0.58 277	3.52 270	0.82 235	0.52 241	1.02 327	1.68 276	0.71 269	1.59 272	1.50 236	0.45 275	0.59 298	0.56 260	0.43 216	1.89 317	0.62 228

edge stereo	1.98 304	0.52 281	1.03 319	0.72 287	0.63 291	0.79 292	0.83 285	0.93 306	1.45 323	3.71 342	1.22 291	2.08 307	4.38 324	1.06 299	2.14 229	2.51 331	0.64 267	0.55 284	7.27 319	7.84 347	1.43 244	5.56 346	2.02 320	0.53 284	0.61 270	0.55 243	0.87 261	1.48 290

LSM0	4.83 335	0.52 281	0.57 287	0.78 289	0.66 294	0.81 293	1.26 303	1.10 316	1.08 306	0.88 311	1.65 311	1.82 300	2.45 307	0.40 243	38.07 359	52.94 359	0.87 280	0.61 294	5.33 309	1.09 315	2.57 326	3.54 340	0.43 273	0.69 310	0.94 295	2.15 323	1.61 307	5.62 342

SGM-ForestM	1.49 290	1.99 324	1.26 328	1.18 299	0.67 295	1.50 305	1.71 310	1.32 322	0.94 297	0.74 295	1.03 278	2.90 313	2.23 302	0.55 272	1.68 206	0.62 187	1.34 304	0.49 264	2.81 293	0.58 243	1.33 237	1.12 175	0.57 288	0.56 288	2.12 328	2.46 326	3.00 337	3.53 326

MFMNet_re	0.98 257	0.78 298	0.71 301	0.83 292	0.72 296	0.97 295	0.83 285	0.75 288	0.86 290	0.69 282	0.79 256	1.30 282	0.83 269	0.68 285	2.27 233	1.16 266	1.03 289	0.80 316	1.61 274	0.85 289	2.25 318	1.12 175	0.65 296	0.71 311	0.66 273	0.66 257	0.98 272	0.99 260

MADNet+	1.22 275	0.60 291	0.77 304	0.77 288	0.74 297	0.61 277	1.01 292	0.94 307	0.74 285	0.78 302	0.68 245	1.18 276	1.07 275	0.68 285	7.48 322	1.39 283	1.12 294	0.65 296	1.33 268	0.91 300	2.13 307	1.51 238	0.66 297	0.97 327	1.05 303	0.83 271	0.92 268	1.39 285

SPS-STEREO	1.49 290	0.72 295	0.69 299	0.90 296	0.75 298	0.82 294	0.74 281	0.83 296	0.76 287	0.85 309	1.62 308	1.42 286	1.09 276	0.70 287	1.97 220	2.32 325	1.04 290	0.97 323	10.95 335	1.01 308	2.60 327	2.45 324	0.64 294	0.76 315	0.81 289	0.79 267	1.11 285	0.96 256
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCPNet	1.59 293	0.37 255	0.74 303	0.43 253	0.76 299	0.42 247	1.45 306	0.90 303	0.70 282	0.76 300	1.68 314	0.76 259	3.19 318	0.76 290	8.96 329	1.92 313	0.54 247	0.37 216	4.76 306	1.03 310	1.19 217	1.09 167	0.94 307	0.40 260	1.06 304	1.36 300	0.93 269	5.53 341

SGM_RVC	2.55 315	0.93 300	1.05 323	0.97 297	0.76 299	1.00 296	0.93 289	7.37 348	1.18 313	1.01 322	1.64 309	2.39 310	9.36 334	0.62 282	2.02 222	1.33 277	1.60 310	0.80 316	7.94 322	1.42 324	1.67 275	1.69 256	0.67 298	0.94 326	2.66 333	2.65 330	4.83 343	9.43 347
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	2.36 311	4.67 344	0.44 271	3.47 326	0.77 301	2.09 319	0.52 254	1.45 327	0.44 244	0.69 282	0.96 276	0.78 261	9.65 335	0.30 191	8.31 326	0.79 224	0.46 216	0.37 216	3.22 300	0.38 186	1.95 299	2.12 298	0.46 278	0.36 249	4.26 342	2.58 327	6.75 346	5.48 340

MeshStereo	2.03 309	0.72 295	0.61 295	1.20 300	0.79 302	1.01 298	0.66 277	1.54 329	1.35 320	0.92 314	2.10 321	4.00 326	3.06 316	0.71 289	9.66 337	2.82 335	1.05 291	0.76 310	4.73 305	0.75 273	3.34 337	3.73 342	0.48 282	0.58 296	1.79 323	1.18 293	2.41 331	2.78 312
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 279	2.34 330	0.85 306	1.48 306	0.80 303	1.00 296	1.15 300	0.76 290	0.94 297	1.33 326	0.54 221	1.54 292	1.67 292	2.00 314	2.30 234	0.97 246	1.08 293	1.05 328	3.01 295	1.06 314	1.37 241	1.51 238	1.22 311	0.67 308	0.76 281	0.65 255	0.59 220	1.40 286

FBW_ROB	1.04 263	0.64 294	0.57 287	0.87 294	0.87 304	0.68 287	0.98 291	0.45 241	0.34 225	0.53 238	0.75 253	1.03 272	1.27 283	1.90 312	6.09 305	0.42 101	0.60 262	0.33 187	2.46 285	0.49 228	1.49 250	1.10 170	1.23 312	0.56 288	0.44 235	0.53 240	0.55 205	0.82 247

SGM+DAISY	2.56 316	0.94 301	0.92 309	1.06 298	0.97 305	1.24 302	1.04 294	1.31 321	1.76 329	1.12 324	2.01 319	2.59 312	3.35 321	0.87 293	6.30 307	3.19 339	1.16 295	1.11 330	6.92 317	1.55 327	2.89 332	2.90 332	0.67 298	1.23 338	3.89 340	4.14 340	5.13 344	8.82 346

ELAS_RVC	2.37 312	0.95 303	1.21 327	1.26 303	0.98 306	1.99 314	1.12 299	1.45 327	0.86 290	0.99 319	7.87 340	3.60 323	8.50 332	1.07 300	6.31 308	1.59 302	1.34 304	1.44 336	2.57 289	0.79 279	2.43 324	3.03 337	0.71 301	0.88 321	3.51 339	3.72 338	1.69 310	2.07 301
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 303	1.09 306	1.32 330	5.02 331	0.99 307	1.02 299	1.64 308	1.16 317	1.46 325	2.58 339	2.14 322	2.11 308	2.83 314	1.20 304	6.00 304	1.03 251	1.68 312	0.70 305	7.59 321	0.87 292	1.71 279	1.97 285	0.38 262	1.05 330	0.98 297	1.45 303	1.10 284	1.84 300

SQANet	1.31 281	1.35 309	0.53 281	3.10 323	1.03 308	1.89 309	1.49 307	0.50 261	0.40 236	0.51 232	0.46 208	1.19 277	0.55 247	1.57 307	2.53 243	0.49 141	1.24 301	0.37 216	6.38 313	0.61 249	1.71 279	1.74 262	2.52 323	0.37 251	0.46 240	0.57 245	0.66 232	1.26 280

DDUNet	0.75 234	0.91 299	0.42 268	1.24 302	1.03 308	1.19 301	1.16 301	0.35 175	0.35 226	0.37 186	0.45 205	0.64 246	0.32 191	1.77 310	2.89 251	0.44 113	0.71 274	0.48 260	0.87 215	0.59 245	0.53 135	0.64 106	0.85 306	0.28 227	0.34 185	0.34 178	0.61 224	0.39 188

DeepPrunerF	0.79 240	0.36 249	0.20 155	0.53 265	1.05 310	0.38 232	0.52 254	0.32 149	0.92 296	0.23 76	0.32 177	0.23 79	0.17 97	0.26 162	5.65 299	0.50 147	0.28 112	0.24 124	0.50 143	0.25 127	0.40 96	0.47 74	0.21 207	0.19 170	5.96 345	0.50 236	0.47 179	0.30 141

ELAS	2.27 310	1.03 304	1.10 325	1.38 305	1.13 311	1.45 303	1.10 296	1.38 325	1.09 307	0.94 316	7.66 339	3.71 324	3.10 317	1.11 302	6.64 311	1.56 299	1.42 308	1.43 335	2.52 287	0.69 267	2.33 321	3.03 337	0.69 300	0.82 319	3.50 338	4.32 341	2.52 332	3.70 328
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.91 252	0.94 301	0.44 271	1.22 301	1.16 312	1.14 300	1.35 304	0.38 203	0.36 230	0.43 212	0.55 222	0.62 240	0.33 197	1.60 308	5.73 302	0.80 228	0.75 277	0.45 249	0.94 222	0.65 264	1.13 206	1.10 170	0.64 294	0.32 238	0.36 201	0.39 198	0.53 199	0.38 185

PSMNet_ROB	3.52 330	1.88 321	0.99 312	1.71 309	1.19 313	2.12 321	2.02 312	0.79 295	0.86 290	8.42 351	19.75 354	12.43 344	2.32 304	7.26 351	2.04 224	0.69 200	1.30 303	1.37 334	9.12 328	0.91 300	2.05 301	1.34 207	8.71 353	0.77 316	1.06 304	1.46 304	1.32 293	1.13 270

otaku	1.43 286	2.19 326	0.62 296	3.33 325	1.22 314	2.22 323	1.77 311	0.56 272	0.53 265	0.59 251	0.53 220	1.29 281	0.69 261	2.06 317	1.09 172	0.51 153	1.25 302	0.39 233	6.35 312	0.59 245	1.91 297	1.95 283	3.16 331	0.48 274	0.56 260	0.57 245	0.74 250	1.36 284

Ntro	1.62 295	3.84 339	0.69 299	2.63 321	1.29 315	2.25 325	2.87 327	0.61 278	0.56 268	0.62 264	0.50 215	1.32 283	0.66 258	2.02 316	3.24 264	0.47 135	1.35 306	0.42 242	6.77 314	0.64 258	2.20 313	2.08 296	3.05 328	0.55 287	0.60 269	0.69 259	0.73 248	1.16 275

PWCK	2.53 314	1.63 316	1.01 315	1.98 313	1.29 315	2.08 318	2.10 315	1.37 324	1.44 322	1.41 329	1.79 317	5.07 331	2.34 305	1.08 301	3.26 265	0.91 244	1.71 314	0.77 312	22.70 347	1.31 322	2.44 325	1.46 225	1.41 316	0.98 328	1.69 321	1.61 311	1.40 297	2.14 302

ACVNet-4b	3.25 325	6.98 346	0.72 302	12.08 347	1.33 317	4.39 337	9.77 346	0.61 278	0.60 272	0.66 274	3.91 332	5.47 333	11.63 338	2.24 321	0.74 83	0.55 167	2.39 324	0.49 264	10.57 334	0.87 292	2.24 317	2.88 331	2.92 326	0.61 301	0.61 270	0.58 247	0.72 243	1.15 272

WAO-6	1.95 301	1.28 308	0.85 306	2.04 315	1.34 318	1.69 307	2.05 314	1.04 313	1.24 317	0.91 313	0.86 265	1.85 302	2.71 310	2.30 322	9.05 331	1.14 265	2.89 328	0.69 304	3.16 299	0.85 289	2.21 315	2.27 315	1.29 313	0.87 320	1.64 319	2.07 321	1.72 311	2.69 311

STStereo	3.38 327	1.14 307	1.69 339	7.09 343	1.35 319	7.29 346	2.62 325	2.11 334	2.34 335	0.95 317	2.86 328	5.97 335	6.28 330	0.38 233	11.54 347	2.20 324	0.93 283	0.89 319	11.21 336	0.90 299	1.58 270	1.46 225	0.55 287	1.58 340	3.31 337	3.09 334	3.08 339	6.91 343

MANE	3.30 326	1.71 318	1.93 341	1.49 307	1.37 320	1.77 308	2.02 312	1.90 332	2.39 336	0.87 310	1.68 314	3.71 324	4.07 322	0.78 291	7.43 320	3.40 340	1.81 319	6.10 347	2.99 294	1.05 313	2.09 302	2.38 322	0.61 293	1.76 343	5.46 344	6.93 346	8.52 347	12.82 350

RainbowNet	1.44 288	1.50 313	0.85 306	2.41 320	1.41 321	1.97 312	2.14 316	0.65 281	0.57 269	0.74 295	0.46 208	1.61 294	1.05 273	2.78 327	1.90 219	1.30 273	1.21 299	0.51 273	3.15 298	1.74 330	1.75 283	1.97 285	3.07 329	0.61 301	0.65 272	0.69 259	0.88 263	1.43 287

IMH-64-1	1.98 304	1.48 311	1.04 320	1.97 311	1.55 322	2.06 316	2.27 319	1.02 311	1.16 311	0.58 247	0.75 253	1.89 304	2.78 311	2.77 325	9.78 339	1.51 296	1.19 297	0.66 299	3.01 295	0.81 281	1.48 248	2.06 291	3.25 332	0.74 312	1.59 316	1.25 297	2.09 321	2.83 315

IMH-64	1.98 304	1.48 311	1.04 320	1.97 311	1.55 322	2.06 316	2.27 319	1.02 311	1.16 311	0.58 247	0.75 253	1.89 304	2.78 311	2.77 325	9.78 339	1.51 296	1.19 297	0.66 299	3.01 295	0.81 281	1.48 248	2.06 291	3.25 332	0.74 312	1.59 316	1.25 297	2.09 321	2.83 315

ACVNet_2	1.92 300	1.61 315	1.00 313	5.61 336	1.57 324	2.05 315	2.23 317	0.87 298	0.68 280	0.71 288	0.74 252	1.61 294	1.15 278	2.00 314	2.43 240	0.69 200	2.79 327	0.51 273	12.02 337	0.71 269	1.81 290	1.68 255	2.66 324	0.79 318	1.09 307	0.74 264	0.95 271	1.11 268

IMH	2.50 313	1.51 314	1.05 323	1.99 314	1.58 325	2.09 319	2.32 321	1.04 313	1.19 314	0.84 308	1.34 297	2.02 306	8.04 331	8.79 352	6.91 314	1.41 285	1.37 307	0.67 303	5.94 310	1.10 317	1.45 245	2.32 320	4.37 344	0.77 316	1.86 324	1.41 301	1.57 304	2.46 308

ACVNet_1	1.67 296	1.63 316	0.96 311	4.28 328	1.59 326	2.19 322	3.55 330	0.73 286	0.57 269	0.63 266	0.58 227	1.49 290	0.97 270	5.05 344	1.52 202	0.54 163	2.24 322	0.55 284	4.77 307	0.57 239	2.20 313	1.58 245	3.26 334	0.65 307	0.70 276	0.64 254	0.69 237	0.89 255

DispFullNet	3.41 328	2.89 338	1.54 335	1.52 308	1.71 327	1.49 304	1.66 309	1.26 318	2.27 334	2.07 336	1.94 318	15.55 346	4.16 323	1.77 310	5.50 297	4.82 346	2.33 323	0.96 321	23.18 348	4.57 342	2.36 322	2.47 325	0.73 302	0.57 293	1.23 310	0.62 252	1.37 295	1.51 292

WAO-8	3.09 322	2.55 332	1.41 331	5.78 337	1.73 328	2.51 326	3.26 328	1.28 319	1.93 332	5.67 346	8.70 344	3.06 317	6.18 328	4.38 338	3.04 258	1.97 316	1.78 316	0.75 308	9.44 329	1.54 325	1.76 284	2.31 318	2.46 321	1.07 331	2.29 329	1.80 316	1.83 314	2.83 315

TorneroNet-64	3.44 329	2.19 326	2.33 343	7.00 342	1.73 328	3.02 329	4.22 332	1.95 333	3.75 340	0.82 307	3.10 329	4.11 328	12.63 341	3.76 333	6.96 316	1.63 303	3.11 331	0.79 314	7.96 323	1.98 336	2.65 328	2.69 329	3.37 335	0.90 323	2.67 334	2.65 330	1.21 288	3.65 327

Venus	3.09 322	2.55 332	1.41 331	5.78 337	1.73 328	2.51 326	3.26 328	1.28 319	1.93 332	5.67 346	8.70 344	3.06 317	6.18 328	4.38 338	3.04 258	1.97 316	1.78 316	0.75 308	9.44 329	1.54 325	1.76 284	2.31 318	2.46 321	1.07 331	2.29 329	1.80 316	1.83 314	2.83 315

LVE	2.66 318	1.99 324	1.02 318	12.01 346	1.75 331	3.85 334	11.87 349	0.91 304	0.89 295	1.03 323	0.91 271	1.62 296	2.23 302	2.46 323	2.96 254	1.03 251	1.74 315	0.82 318	8.43 326	0.87 292	1.84 292	2.20 310	3.10 330	0.99 329	1.45 314	0.96 283	1.23 289	1.54 293

MFN_U_SF_RVC	1.81 299	2.41 331	1.86 340	2.14 318	1.76 332	1.92 310	2.34 322	1.56 330	1.47 326	3.68 341	3.76 331	1.21 278	1.27 283	1.71 309	3.52 270	2.14 322	1.01 288	0.92 320	3.46 301	0.99 307	1.73 282	1.56 244	0.77 304	2.30 346	0.76 281	0.81 268	0.70 241	0.98 259

zero-FE	5.34 337	0.32 233	0.17 119	27.02 355	1.78 333	37.04 359	12.26 350	0.36 192	0.65 276	2.17 337	1.17 286	25.79 354	4.97 327	0.43 249	2.31 236	0.87 241	2.76 326	2.15 341	2.47 286	0.43 205	14.67 351	2.09 297	0.16 166	0.23 205	0.29 157	1.00 286	0.41 143	0.34 165

MonStereo1	2.02 307	1.45 310	0.77 304	2.13 317	1.82 334	1.97 312	2.36 323	0.96 310	0.78 289	12.63 353	0.93 272	3.05 316	2.79 313	2.15 319	0.72 81	0.58 172	0.91 282	0.74 307	6.88 315	0.83 285	1.30 234	1.20 187	2.89 325	0.56 288	0.80 287	0.62 252	1.53 302	1.12 269

JetBlue	2.73 319	1.92 322	1.56 337	2.34 319	1.82 334	2.66 328	2.78 326	1.44 326	1.45 323	0.81 305	0.82 261	4.05 327	1.44 287	2.08 318	9.39 335	2.60 333	1.69 313	1.33 333	2.15 280	1.21 321	3.25 336	3.66 341	1.90 319	1.08 333	2.76 336	5.03 342	2.31 330	10.12 348

Dean	1.78 297	1.76 319	1.00 313	5.98 339	1.87 336	2.22 323	2.59 324	1.07 315	1.14 309	0.98 318	0.82 261	1.85 302	2.08 301	2.18 320	2.05 225	1.07 255	2.05 320	0.70 305	2.78 292	0.97 306	2.14 310	1.89 274	2.92 326	0.93 325	1.41 313	1.11 291	1.39 296	1.14 271

MADNet++	2.98 321	1.95 323	2.23 342	1.73 310	2.39 337	1.68 306	2.24 318	2.26 336	2.69 338	2.34 338	2.78 326	3.30 320	3.34 320	2.86 328	4.22 281	4.20 344	2.65 325	2.14 340	3.69 302	3.00 340	4.95 342	7.04 348	1.44 317	2.60 347	1.93 325	5.78 343	2.76 334	2.35 305

JetRed	3.85 332	2.71 336	3.02 344	2.08 316	2.45 338	3.41 330	4.64 334	2.34 339	1.83 330	1.88 333	1.20 288	3.35 321	1.28 285	3.27 330	9.82 341	3.50 341	4.08 343	3.88 344	2.41 283	1.82 332	5.48 345	4.79 344	3.60 337	1.67 342	4.20 341	11.19 351	5.32 345	8.78 345

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 342	4.50 343	1.31 329	2.75 322	2.71 339	5.17 340	7.48 344	5.91 345	8.23 346	1.63 331	10.81 347	75.58 359	10.28 336	4.33 337	2.18 231	1.44 289	7.17 347	8.31 348	6.88 315	1.67 328	3.57 338	2.90 332	1.30 314	1.13 334	4.31 343	6.17 345	20.85 356	4.05 332

UNDER WATER-64	3.14 324	2.61 334	1.56 337	4.95 330	2.92 340	3.47 331	4.38 333	2.32 337	1.63 328	1.37 327	1.36 298	5.08 332	4.79 325	3.47 332	7.48 322	2.02 318	3.68 339	1.11 330	3.99 303	1.95 334	2.87 331	2.92 334	5.01 347	1.40 339	1.99 327	3.99 339	2.15 323	4.42 334

KSHMR	5.12 336	2.29 328	1.47 333	20.10 351	3.65 341	5.24 341	9.39 345	1.58 331	6.86 345	1.38 328	1.49 303	2.35 309	27.00 357	4.39 340	4.91 288	1.96 315	1.66 311	1.12 332	15.45 342	1.19 320	2.92 335	2.14 300	4.07 341	1.21 337	7.00 347	2.72 332	1.95 319	2.80 314

ktn	6.56 340	5.17 345	14.71 354	5.30 333	4.74 342	9.67 348	6.68 342	7.48 349	12.97 353	1.88 333	2.35 325	27.30 355	21.86 348	4.31 336	5.72 301	1.50 294	4.02 342	1.83 337	15.82 343	4.59 343	2.65 328	2.06 291	3.99 340	1.18 336	2.40 331	1.57 308	2.89 335	2.50 309

UNDER WATER	4.11 333	2.66 335	1.51 334	4.92 329	5.25 343	3.49 332	7.24 343	2.33 338	1.84 331	1.65 332	1.20 288	5.04 330	21.14 347	5.09 345	4.93 290	2.44 329	3.86 340	1.09 329	8.36 325	1.97 335	3.80 340	2.73 330	5.04 348	2.11 344	1.96 326	3.54 337	1.91 318	3.93 330

DGTPSM_ROB	9.57 344	4.02 341	11.10 349	3.15 324	5.69 344	3.62 333	5.37 338	3.67 342	9.11 347	3.26 340	7.88 341	9.79 340	14.19 344	4.73 342	13.10 349	11.13 350	5.27 344	11.44 351	7.09 318	10.27 349	6.42 348	15.33 351	4.54 345	9.05 351	10.05 348	27.51 356	11.07 350	30.63 356

DPSMNet_ROB	11.01 345	4.36 342	11.20 350	3.81 327	5.73 345	4.71 338	5.45 339	3.67 342	9.75 349	4.35 344	13.56 348	11.30 342	26.82 356	5.44 349	13.51 351	12.50 351	6.62 346	12.38 352	14.62 340	10.30 350	7.11 349	16.01 352	4.56 346	9.06 352	11.07 351	27.51 356	11.13 351	30.63 356

DPSM_ROB	13.84 350	8.97 347	13.58 352	5.45 334	6.10 346	7.18 344	5.27 336	8.45 350	11.05 350	6.78 349	8.04 342	8.60 338	12.52 339	5.36 347	16.95 352	14.18 352	11.50 350	14.64 353	9.74 331	12.04 351	17.24 352	19.94 355	4.24 342	11.13 353	27.83 357	35.96 358	31.24 358	39.61 358

DPSM	13.84 350	8.97 347	13.58 352	5.45 334	6.10 346	7.18 344	5.27 336	8.45 350	11.05 350	6.78 349	8.04 342	8.60 338	12.52 339	5.36 347	16.95 352	14.18 352	11.50 350	14.64 353	9.74 331	12.04 351	17.24 352	19.94 355	4.24 342	11.13 353	27.83 357	35.96 358	31.24 358	39.61 358

TorneroNet	5.38 338	2.29 328	1.20 326	17.70 350	6.11 348	4.86 339	6.44 341	2.12 335	4.67 342	1.56 330	7.04 337	11.27 341	24.96 351	4.04 334	5.06 292	1.56 299	3.02 329	0.79 314	14.79 341	1.88 333	2.79 330	2.59 328	3.47 336	0.89 322	6.89 346	2.63 329	1.30 292	3.48 325

notaker	3.52 330	2.84 337	1.55 336	5.08 332	6.69 349	3.97 335	4.03 331	1.33 323	3.34 339	1.17 325	3.34 330	6.77 336	11.07 337	5.35 346	4.78 286	1.20 268	3.25 332	0.97 323	10.40 333	2.75 339	2.90 333	2.14 300	3.69 338	1.16 335	1.00 298	1.21 295	1.44 298	1.57 295

PML	14.72 352	11.16 350	4.09 345	13.72 348	8.87 350	13.75 349	6.38 340	7.25 347	36.05 360	10.34 352	59.29 360	46.05 358	52.59 359	6.65 350	6.70 312	4.81 345	10.30 349	3.77 343	21.46 346	4.87 344	5.83 347	5.51 345	3.98 339	4.24 348	15.02 356	6.06 344	20.81 355	7.86 344

HanzoNet	11.30 346	14.06 351	16.74 355	13.89 349	9.10 351	15.60 352	21.20 355	11.16 354	12.45 352	6.15 348	7.25 338	20.77 350	27.41 358	28.53 358	4.84 287	9.79 349	14.66 353	2.80 342	24.65 350	12.81 354	5.39 344	4.27 343	8.60 352	1.63 341	2.70 335	2.61 328	2.55 333	3.43 323

BEATNet-Init1	11.60 348	15.45 352	5.36 347	21.04 352	10.14 352	20.37 353	13.59 351	8.80 352	6.63 344	4.42 345	10.00 346	14.23 345	19.35 345	4.04 334	10.43 345	9.21 348	6.50 345	5.00 345	32.12 356	14.67 355	8.25 350	7.49 349	5.66 349	5.23 350	12.24 352	7.07 347	21.30 357	14.66 351

CasAABBNet	27.80 357	18.03 353	27.32 358	10.90 344	12.21 353	14.33 350	10.52 347	16.96 355	22.28 355	13.77 354	16.14 350	17.40 349	25.40 354	10.69 353	34.10 358	28.35 357	23.05 354	29.43 358	19.46 344	24.14 357	34.48 358	39.80 358	8.47 350	22.42 359	56.04 360	72.44 360	62.78 360	79.64 360

FlowAnything	27.85 358	18.03 353	27.34 359	10.94 345	12.29 354	14.36 351	10.56 348	17.06 356	22.31 356	13.81 355	16.29 351	17.36 348	25.24 353	10.81 354	34.02 357	28.46 358	23.06 355	29.40 356	19.47 345	24.22 358	34.52 359	40.11 359	8.49 351	22.48 360	56.03 359	72.70 361	62.83 361	79.78 361

LRCNet_RVC	12.77 349	18.28 355	5.31 346	23.03 353	20.03 355	22.79 355	18.73 354	10.19 353	4.29 341	21.40 357	17.07 353	21.90 351	12.67 342	27.64 357	4.72 285	1.57 301	13.91 352	9.09 349	27.19 352	10.23 348	5.66 346	2.42 323	25.54 356	13.38 355	1.45 314	0.65 255	3.23 341	2.39 306

LE_ROB	7.96 343	3.98 340	5.96 348	6.32 340	20.03 355	4.31 336	17.09 352	6.33 346	9.23 348	1.00 320	4.87 334	16.05 347	22.60 349	3.45 331	2.97 255	0.95 245	2.14 321	1.91 338	13.13 339	5.86 346	2.32 320	2.18 307	9.68 354	5.18 349	10.55 350	9.20 348	10.65 349	17.10 354

HaxPig	22.03 354	23.76 356	21.73 356	25.29 354	25.48 357	24.76 356	26.73 356	22.91 357	21.16 354	29.02 358	26.42 356	24.60 352	19.57 346	25.83 356	24.34 354	21.24 354	25.03 357	26.17 355	24.65 350	23.00 356	18.72 354	16.12 353	29.01 357	21.22 358	10.44 349	12.85 353	9.65 348	15.02 352

DPSimNet_ROB	19.60 353	30.02 358	12.51 351	29.96 357	26.66 358	21.35 354	18.10 353	23.34 358	23.91 357	14.59 356	30.41 358	25.17 353	25.12 352	12.92 355	12.40 348	9.18 347	23.72 356	11.03 350	37.61 357	12.43 353	24.99 356	8.77 350	13.55 355	15.98 356	13.56 353	10.45 349	19.73 354	21.73 355

MEDIAN_ROB	25.69 355	28.81 357	26.20 357	29.88 356	29.43 359	29.00 357	30.34 357	27.00 359	24.64 358	34.12 359	30.21 357	29.31 356	23.43 350	29.48 359	26.63 355	23.36 355	29.99 358	29.41 357	29.88 353	27.28 359	23.55 355	19.50 354	31.94 358	23.91 361	14.08 355	13.72 354	13.09 353	15.43 353

AVERAGE_ROB	27.45 356	31.37 359	28.57 360	32.97 358	32.12 360	32.15 358	33.40 358	29.93 360	27.60 359	35.93 360	32.13 359	32.22 357	25.90 355	32.99 360	28.90 356	25.88 356	31.46 359	30.17 359	31.78 354	29.24 360	25.48 357	21.56 357	34.85 359	27.16 362	14.02 354	10.69 350	11.65 352	11.07 349

GS-Stereo																							0.04 9	0.06 27	0.27 140	0.09 17	0.12 20	0.07 11

ASD4																								18.37 357

Low-res two-view benchmark