Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

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

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

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

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

qqai	0.08 3	0.07 10	0.07 26	0.05 10	0.04 5	0.06 12	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.04 4	0.07 28	0.08 4	0.08 45	0.04 3	0.29 13	0.28 40	0.08 6	0.06 5	0.11 16	0.09 26	0.10 8	0.11 17	0.04 12	0.04 5	0.07 3	0.07 8	0.08 5	0.06 7

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

MatchStereo	0.11 16	0.10 40	0.09 40	0.05 10	0.08 53	0.07 21	0.04 25	0.08 27	0.12 72	0.04 4	0.07 28	0.08 4	0.10 61	0.09 50	0.43 31	0.25 27	0.12 36	0.11 42	0.10 12	0.10 35	0.15 31	0.26 60	0.04 12	0.08 56	0.10 31	0.11 43	0.10 11	0.09 42
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
ProNet	0.10 12	0.07 10	0.09 40	0.06 22	0.04 5	0.10 42	0.32 238	0.07 20	0.04 3	0.04 4	0.11 62	0.07 3	0.03 3	0.20 144	0.33 20	0.21 15	0.11 24	0.08 17	0.11 16	0.07 11	0.10 8	0.08 4	0.08 69	0.05 19	0.10 31	0.06 3	0.10 11	0.06 7

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

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

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

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

NLSM1	0.22 74	0.07 10	0.05 10	0.06 22	0.06 28	0.08 29	0.05 44	0.10 51	1.10 336	0.05 9	0.67 268	0.10 20	1.75 323	0.05 15	0.32 19	0.25 27	0.09 12	0.07 10	0.10 12	0.07 11	0.11 12	0.11 17	0.06 43	0.05 19	0.09 23	0.09 23	0.12 25	0.07 17

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

BridgeDepth	0.09 8	0.08 24	0.07 26	0.06 22	0.06 28	0.06 12	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.05 9	0.03 6	0.13 41	0.04 4	0.05 15	0.29 13	0.34 72	0.08 6	0.08 17	0.12 21	0.06 4	0.10 8	0.10 14	0.03 3	0.04 5	0.09 23	0.09 23	0.11 14	0.07 17
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AIO-test2	0.10 12	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.08 53	0.08 29	0.05 44	0.06 8	0.07 24	0.05 9	0.08 38	0.10 20	0.05 11	0.04 3	0.58 56	0.15 9	0.09 12	0.07 10	0.09 5	0.13 61	0.11 12	0.19 49	0.03 3	0.08 56	0.09 23	0.07 8	0.06 3	0.06 7

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

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

AIO-Stereo	0.11 16	0.09 29	0.09 40	0.08 50	0.06 28	0.12 70	0.03 7	0.05 3	0.05 6	0.05 9	0.06 21	0.12 34	0.05 11	0.05 15	0.46 34	0.34 72	0.22 82	0.10 34	0.21 65	0.12 50	0.13 23	0.12 22	0.04 12	0.05 19	0.08 12	0.10 34	0.13 35	0.06 7

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

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

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

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

AdaDepth	0.14 33	0.11 45	0.07 26	0.07 40	0.08 53	0.17 119	0.05 44	0.08 27	0.08 37	0.06 21	0.08 38	0.10 20	0.06 25	0.11 63	0.57 51	0.37 90	0.14 48	0.12 52	0.22 67	0.17 81	0.15 31	0.21 52	0.04 12	0.06 35	0.10 31	0.11 43	0.17 59	0.11 55

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.12 24	0.07 10	0.04 3	0.05 10	0.05 15	0.04 3	0.02 3	0.08 27	0.06 11	0.06 21	0.02 3	0.10 20	0.06 25	0.07 31	0.85 145	0.38 93	0.11 24	0.09 24	0.16 44	0.06 4	0.22 61	0.18 43	0.04 12	0.05 19	0.10 31	0.09 23	0.11 14	0.07 17
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PointNet	0.11 16	0.09 29	0.09 40	0.06 22	0.05 15	0.08 29	0.16 181	0.11 56	0.07 24	0.07 31	0.08 38	0.10 20	0.07 37	0.08 40	0.22 5	0.18 11	0.09 12	0.06 5	0.17 46	0.14 69	0.16 37	0.18 43	0.07 60	0.06 35	0.10 31	0.20 105	0.19 71	0.09 42

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

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

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

MLG-Stereo_test1	0.11 16	0.06 3	0.04 3	0.04 3	0.05 15	0.36 252	0.03 7	0.06 8	0.06 11	0.07 31	0.04 11	0.09 13	0.05 11	0.06 22	0.38 24	0.33 64	0.12 36	0.09 24	0.13 27	0.06 4	0.17 42	0.18 43	0.03 3	0.03 3	0.07 3	0.07 8	0.12 25	0.07 17

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

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

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

AEACV	0.25 85	0.17 82	0.11 63	0.09 59	0.07 40	0.15 97	0.04 25	0.08 27	0.06 11	0.07 31	0.07 28	0.13 41	0.08 45	0.12 73	1.39 216	0.79 245	0.16 58	0.14 60	0.25 71	0.19 95	0.24 68	1.00 173	0.10 89	0.07 47	0.10 31	0.95 308	0.14 44	0.08 32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.14 33	0.13 60	0.10 57	0.08 50	0.09 61	0.08 29	0.05 44	0.12 59	0.12 72	0.10 56	0.08 38	0.12 34	0.08 45	0.08 40	0.57 51	0.33 64	0.11 24	0.12 52	0.19 55	0.11 40	0.15 31	0.14 28	0.06 43	0.07 47	0.13 55	0.17 79	0.15 47	0.17 85
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GASTEREO	0.18 57	0.09 29	0.09 40	0.08 50	0.05 15	0.30 215	0.04 25	0.07 20	0.08 37	0.10 56	0.05 16	0.13 41	0.08 45	0.08 40	0.70 86	0.36 84	0.13 44	0.10 34	0.14 36	0.11 40	0.14 25	1.06 182	0.12 120	0.06 35	0.10 31	0.29 170	0.15 47	0.07 17

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HUF	0.50 213	0.17 82	0.13 88	0.11 77	0.12 84	0.40 268	0.11 114	0.22 92	0.11 66	0.22 87	0.09 47	0.19 74	0.19 137	0.11 63	3.00 278	2.86 364	0.70 300	0.49 290	0.61 191	0.20 103	0.53 151	1.85 298	0.28 265	0.18 178	0.15 70	0.18 95	0.18 63	0.13 62

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

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

ADLNet	0.53 222	0.26 220	0.18 143	0.21 176	0.21 192	0.23 173	0.19 202	0.30 140	0.17 122	0.23 89	0.22 134	0.62 266	0.18 125	0.48 288	6.87 341	0.38 93	0.28 126	0.21 107	0.25 71	0.20 103	0.33 93	0.90 158	0.18 212	0.13 111	0.25 138	0.26 152	0.34 127	0.23 118

GMStereo	0.23 77	0.24 187	0.13 88	0.19 157	0.17 149	0.19 141	0.14 163	0.29 132	0.16 105	0.23 89	0.19 116	0.32 163	0.16 101	0.13 77	0.53 47	0.27 37	0.28 126	0.19 91	0.43 137	0.20 103	0.30 83	0.19 49	0.12 120	0.15 133	0.24 129	0.19 100	0.39 156	0.20 98
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.28 98	0.21 133	0.21 196	0.21 176	0.17 149	0.17 119	0.18 194	0.23 97	0.19 140	0.23 89	0.48 240	0.28 121	0.17 112	0.17 114	0.57 51	0.33 64	0.25 102	0.18 86	0.38 122	0.17 81	0.30 83	0.22 56	0.15 177	0.17 163	0.42 251	0.96 309	0.27 102	0.21 107

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

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

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

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

TestStereo1	0.27 94	0.22 150	0.12 75	0.12 83	0.12 84	0.11 55	0.09 92	0.24 105	0.15 98	0.24 96	0.12 68	0.34 177	0.23 161	0.14 87	1.09 189	0.44 128	0.24 94	0.17 81	0.51 160	0.15 73	0.35 100	0.79 143	0.08 69	0.12 90	0.22 118	0.24 129	0.49 207	0.23 118

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.47 197	0.33 265	0.30 254	0.31 247	0.33 261	0.31 219	0.38 260	0.41 237	0.40 263	0.24 96	0.38 221	0.39 197	0.36 234	0.28 201	3.13 283	0.36 84	0.29 135	0.32 204	0.42 131	0.43 230	0.44 121	0.84 152	0.28 265	0.23 230	0.36 226	0.44 246	0.45 194	0.44 221
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
anonymousdsp2	0.30 106	0.20 120	0.16 120	0.14 106	0.13 95	0.15 97	0.11 114	0.28 126	0.12 72	0.25 104	1.08 307	0.24 94	0.12 80	0.15 98	0.71 91	0.42 115	0.25 102	0.20 98	0.45 142	0.38 207	0.41 113	0.96 166	0.10 89	0.13 111	0.20 112	0.17 79	0.43 185	0.18 90

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

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

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

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

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

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

DepthFocus	0.36 145	0.16 76	0.12 75	0.14 106	0.10 67	0.11 55	0.09 92	0.28 126	0.22 175	0.27 111	0.12 68	0.31 153	0.28 191	0.15 98	1.06 186	0.86 263	0.43 227	0.27 164	0.34 109	0.43 230	1.51 281	1.31 226	0.14 154	0.13 111	0.16 80	0.17 79	0.23 86	0.25 132

S2M2_XL	0.35 137	0.15 69	0.16 120	0.10 63	0.12 84	0.13 76	0.12 130	0.29 132	0.19 140	0.27 111	0.13 76	0.36 183	0.34 222	0.13 77	1.05 182	0.79 245	0.48 253	0.44 273	0.28 88	0.20 103	1.53 289	1.16 200	0.13 140	0.12 90	0.18 94	0.16 75	0.23 86	0.25 132
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.21 68	0.16 76	0.09 40	0.07 40	0.11 74	0.24 181	0.04 25	0.19 80	0.12 72	0.27 111	0.23 140	0.23 91	0.11 70	0.17 114	0.60 59	0.53 183	0.24 94	0.16 74	0.33 104	0.27 154	0.40 109	0.44 80	0.06 43	0.08 56	0.15 70	0.11 43	0.17 59	0.16 75

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

YMNet	0.46 188	0.20 120	0.12 75	0.16 124	0.15 114	0.32 226	0.87 315	0.19 80	0.16 105	0.27 111	0.11 62	0.24 94	0.36 234	0.15 98	5.11 319	0.66 216	0.23 85	0.22 116	0.26 78	0.21 119	0.19 50	0.29 63	0.09 80	0.13 111	0.74 305	0.16 75	0.66 260	0.19 93

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

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

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

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

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

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

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

sAnonymous2	0.38 154	0.21 133	0.17 132	0.16 124	0.16 128	0.21 157	0.15 175	0.38 219	0.26 209	0.28 118	0.26 165	0.30 144	0.32 213	0.16 108	0.67 77	0.61 204	0.40 206	0.36 233	0.81 225	0.39 214	1.05 216	1.29 221	0.14 154	0.19 193	0.29 179	0.35 206	0.33 118	0.35 199

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.52 220	0.36 275	0.36 278	0.25 210	0.37 283	0.26 195	0.32 238	0.33 172	0.36 257	0.30 133	0.26 165	0.30 144	0.31 204	0.47 284	2.30 253	0.51 173	0.24 94	0.28 176	0.30 92	0.29 163	0.34 95	0.90 158	0.60 319	0.26 245	0.32 205	0.72 289	0.32 113	2.29 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.35 137	0.26 220	0.23 212	0.25 210	0.24 220	0.24 181	0.16 181	0.27 116	0.19 140	0.30 133	0.29 185	0.31 153	0.17 112	0.33 234	0.75 102	0.46 148	0.51 263	0.24 140	0.81 225	0.21 119	0.58 167	0.70 124	0.18 212	0.34 269	0.30 188	0.31 183	0.42 176	0.34 189

HITNet	0.31 113	0.18 92	0.15 112	0.17 138	0.15 114	0.14 88	0.10 105	0.29 132	0.19 140	0.30 133	0.20 119	0.28 121	0.18 125	0.29 209	1.30 206	0.42 115	0.27 115	0.20 98	0.37 118	0.17 81	0.64 178	0.99 171	0.12 120	0.15 133	0.19 104	0.19 100	0.39 156	0.26 142
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_for_model	0.46 188	0.21 133	0.13 88	0.13 94	0.14 100	0.11 55	0.12 130	0.31 150	0.16 105	0.31 147	0.13 76	0.45 228	0.19 137	0.28 201	0.84 135	0.69 222	3.42 362	0.23 129	0.48 144	0.30 170	1.24 243	0.57 99	0.12 120	0.12 90	0.18 94	0.28 158	0.35 130	0.79 264

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XPNet_ROB	0.48 205	0.40 292	0.29 251	0.27 223	0.32 257	0.31 219	0.28 227	0.27 116	0.32 244	0.32 159	0.43 228	1.12 301	0.24 166	0.32 230	1.68 225	0.51 173	0.66 295	0.29 184	0.41 129	0.33 182	0.69 184	1.26 216	0.26 255	0.26 245	0.30 188	0.35 206	0.75 278	0.44 221

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.31 113	0.22 150	0.14 105	0.15 114	0.17 149	0.17 119	0.08 81	0.30 140	0.18 131	0.34 170	0.21 126	0.38 192	0.28 191	0.13 77	0.75 102	0.44 128	0.32 164	0.26 159	0.43 137	0.34 188	1.11 225	0.69 123	0.11 107	0.14 124	0.25 138	0.17 79	0.33 118	0.25 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.31 113	0.23 172	0.24 218	0.20 167	0.20 180	0.18 130	0.14 163	0.38 219	0.16 105	0.34 170	0.25 151	0.29 132	0.16 101	0.17 114	0.68 82	0.52 178	0.37 189	0.27 164	0.42 131	0.37 199	0.90 202	0.42 78	0.13 140	0.15 133	0.24 129	0.18 95	0.48 205	0.25 132

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.45 184	0.22 150	0.20 177	0.17 138	0.20 180	0.15 97	0.11 114	0.34 179	0.19 140	0.35 180	0.19 116	0.32 163	0.31 204	0.16 108	1.29 205	0.81 253	0.38 194	0.27 164	0.56 174	0.36 193	1.08 220	1.26 216	0.13 140	0.15 133	0.26 149	0.22 109	2.29 357	0.31 172
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sCroCo_RVC	0.46 188	0.20 120	0.16 120	0.15 114	0.16 128	0.20 150	0.12 130	0.32 163	0.32 244	0.35 180	0.24 145	0.43 218	0.45 268	0.15 98	0.83 133	1.10 287	0.47 247	0.40 261	0.67 204	0.43 230	1.55 293	1.85 298	0.14 154	0.22 225	0.30 188	0.30 178	0.49 207	0.32 178

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

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

UCFNet_RVC	0.39 162	0.36 275	0.26 236	0.29 239	0.31 253	0.26 195	0.19 202	0.30 140	0.23 186	0.35 180	0.27 170	0.45 228	0.25 173	0.34 239	0.82 129	0.45 139	0.30 150	0.25 153	0.96 247	0.23 137	0.69 184	0.75 135	0.45 303	0.21 217	0.35 217	0.31 183	0.35 130	0.45 225

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

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

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

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

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

CREStereo	0.38 154	0.22 150	0.20 177	0.17 138	0.16 128	0.15 97	0.08 81	0.36 208	0.24 192	0.36 195	0.27 170	0.39 197	0.39 252	0.16 108	0.92 160	0.97 271	0.46 242	0.27 164	0.43 137	0.52 260	1.15 231	1.04 180	0.13 140	0.16 149	0.25 138	0.24 129	0.37 145	0.31 172
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PS-NSSS	0.43 176	0.38 289	0.25 231	0.42 279	0.30 249	0.35 245	0.32 238	0.34 179	0.20 153	0.36 195	0.24 145	0.74 282	0.24 166	0.40 271	1.98 240	0.34 72	0.33 172	0.23 129	0.55 173	0.20 103	0.41 113	0.57 99	0.52 313	0.20 204	0.31 200	0.31 183	0.87 288	0.37 204

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.44 182	0.24 187	0.30 254	0.25 210	0.23 213	0.26 195	0.18 194	0.31 150	0.25 200	0.37 204	0.31 194	0.33 170	0.29 194	0.25 177	0.64 68	0.61 204	0.50 259	0.78 341	0.59 188	0.44 243	0.99 212	1.82 296	0.33 286	0.24 238	0.30 188	0.35 206	0.37 145	0.34 189
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.57 231	0.29 247	0.22 205	0.21 176	0.25 223	0.27 200	0.22 207	0.51 286	0.35 253	0.37 204	0.27 170	0.76 285	0.54 273	0.47 284	1.18 198	1.93 342	0.51 263	0.47 281	0.94 244	0.58 271	1.27 251	1.69 283	0.19 221	0.21 217	0.36 226	0.39 223	0.54 227	0.37 204

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 120	0.26 220	0.24 218	0.23 189	0.29 244	0.21 157	0.35 251	0.28 126	0.52 291	0.37 204	0.25 151	0.35 181	0.17 112	0.29 209	1.32 207	0.32 63	0.25 102	0.21 107	0.35 112	0.23 137	0.29 79	0.62 114	0.16 188	0.18 178	0.23 122	0.42 235	0.32 113	0.32 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.52 220	0.25 200	0.25 231	0.25 210	0.26 231	0.23 173	0.65 304	0.32 163	0.25 200	0.37 204	0.39 223	0.29 132	0.25 173	0.31 225	3.43 290	0.72 234	0.34 176	0.29 184	0.49 151	0.23 137	1.30 255	1.20 207	0.23 244	0.23 230	0.29 179	0.42 235	0.46 199	0.29 157

iResNetv2_ROB	0.46 188	0.24 187	0.17 132	0.27 223	0.21 192	0.23 173	0.14 163	0.49 280	0.19 140	0.37 204	0.29 185	0.37 189	0.27 184	0.26 183	3.28 289	0.42 115	0.28 126	0.22 116	0.85 236	0.23 137	1.22 241	0.59 105	0.16 188	0.26 245	0.27 160	0.24 129	0.57 237	0.28 152

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.39 162	0.22 150	0.24 218	0.17 138	0.15 114	0.19 141	0.13 151	0.28 126	0.20 153	0.40 227	0.11 62	0.33 170	0.25 173	0.21 146	1.09 189	0.71 233	0.42 221	0.44 273	0.31 98	0.37 199	1.34 261	1.30 223	0.17 201	0.14 124	0.21 114	0.22 109	0.59 247	0.29 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Any-RAFT	0.58 232	0.22 150	0.32 265	0.23 189	0.21 192	0.20 150	0.14 163	0.42 247	0.25 200	0.40 227	1.16 311	0.49 244	0.32 213	0.37 255	0.87 155	0.85 261	0.67 296	0.38 253	1.20 273	0.41 223	2.25 346	1.67 281	0.18 212	0.17 163	0.43 256	0.49 259	0.44 188	0.84 275

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.84 275	0.37 281	0.67 326	0.40 277	0.40 289	0.35 245	0.89 316	0.39 229	0.31 239	0.46 247	0.35 218	0.44 222	0.31 204	0.38 261	8.90 355	0.84 260	0.47 247	0.48 286	0.73 212	0.38 207	1.12 226	1.58 272	0.30 274	0.57 321	0.37 234	0.42 235	0.42 176	0.37 204
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSNet	1.40 311	0.43 302	0.38 284	0.54 294	0.61 318	0.65 310	0.57 287	0.51 286	0.67 307	0.46 247	0.87 294	3.54 348	1.62 318	1.43 334	2.52 261	2.12 348	0.99 314	0.99 353	7.37 347	1.69 357	2.21 343	2.98 364	0.95 336	0.74 340	0.76 308	0.76 291	0.75 278	0.82 273

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

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

CASS	0.51 217	0.27 231	0.27 243	0.32 250	0.26 231	0.29 213	0.67 306	0.40 235	0.30 233	0.47 250	0.52 245	0.47 240	0.36 234	0.16 108	0.74 95	0.67 221	0.71 301	0.46 279	0.78 221	0.28 159	1.67 303	1.48 255	0.17 201	0.20 204	0.42 251	0.34 202	0.53 224	0.46 227
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADCMid	1.14 298	0.50 306	0.55 313	0.39 276	0.59 313	0.56 298	0.77 312	0.59 299	0.76 315	0.47 250	0.71 275	0.70 278	0.71 291	0.39 267	8.21 353	1.09 285	0.51 263	0.45 275	1.73 303	0.51 259	1.04 213	1.21 211	0.59 318	0.40 288	0.58 289	1.47 333	1.24 318	4.18 361

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

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

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

GANetREF_RVC	0.50 213	0.40 292	0.38 284	0.38 269	0.35 276	0.35 245	0.32 238	0.51 286	0.42 270	0.48 254	0.27 170	0.71 279	0.44 264	0.29 209	1.10 194	0.45 139	1.07 321	0.33 210	0.62 192	0.36 193	0.86 200	0.64 118	0.30 274	0.39 286	0.44 260	0.40 231	0.64 256	0.50 238
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
LoS	0.46 188	0.23 172	0.17 132	0.19 157	0.19 173	0.19 141	0.12 130	0.77 316	0.26 209	0.50 257	0.45 232	0.53 252	0.47 270	0.23 161	1.06 186	0.85 261	0.56 283	0.43 271	0.62 192	0.41 223	1.28 253	1.41 244	0.15 177	0.16 149	0.35 217	0.28 158	0.33 118	0.35 199
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	0.69 251	0.27 231	0.31 262	0.31 247	0.33 261	0.29 213	0.24 210	0.34 179	0.25 200	0.50 257	0.40 225	1.66 324	0.40 254	0.31 225	5.73 330	0.60 200	0.36 185	0.30 190	1.08 259	0.23 137	0.82 197	0.90 158	0.57 316	0.22 225	0.35 217	0.36 213	0.51 217	0.87 278

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.54 224	0.24 187	0.24 218	0.24 203	0.18 160	0.24 181	0.09 92	0.34 179	0.30 233	0.52 262	0.66 265	0.44 222	0.32 213	0.55 300	0.74 95	1.07 280	0.58 286	0.52 303	1.27 284	0.64 286	1.51 281	1.89 302	0.14 154	0.20 204	0.35 217	0.42 235	0.35 130	0.47 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SANet	1.44 314	0.57 317	0.54 310	0.55 298	0.60 317	0.65 310	0.76 310	0.94 332	5.50 371	0.52 262	2.23 350	4.15 355	2.61 337	0.65 312	5.29 321	0.52 178	1.21 328	0.56 314	0.93 243	0.83 313	1.54 291	1.38 237	0.47 307	0.62 333	0.74 305	1.16 319	0.88 290	2.41 335

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.94 279	0.26 220	0.27 243	0.43 281	0.31 253	0.28 205	0.23 209	0.48 276	0.29 228	0.58 274	0.98 304	11.38 369	0.46 269	0.24 169	1.33 208	0.65 215	0.47 247	0.30 190	0.57 182	0.57 267	1.31 257	1.26 216	0.27 259	0.44 295	0.43 256	0.45 248	0.54 227	0.48 232
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
model_zeroshot	0.81 270	0.22 150	0.23 212	0.34 258	0.21 192	0.45 283	0.16 181	0.43 254	0.23 186	0.59 279	1.10 309	0.50 247	0.31 204	0.26 183	2.66 268	1.04 279	0.42 221	0.35 228	1.40 297	0.52 260	1.90 321	1.60 275	0.15 177	0.20 204	2.65 360	1.52 334	0.79 283	1.54 321

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GwcNet-ADL	0.72 256	0.35 270	0.37 282	0.41 278	0.34 271	0.32 226	0.27 223	0.40 235	0.27 219	0.61 286	1.53 331	0.63 270	0.41 258	0.33 234	3.69 294	1.34 305	0.50 259	0.56 314	0.91 239	0.87 320	1.18 238	1.60 275	0.24 248	0.27 249	0.36 226	0.48 256	0.47 202	0.66 260

GANet-ADL	0.60 234	0.27 231	0.26 236	0.28 233	0.29 244	0.32 226	0.25 219	0.35 191	0.27 219	0.61 286	1.04 306	0.41 212	0.29 194	0.30 215	1.87 236	1.08 283	0.51 263	0.37 240	1.17 271	0.85 317	1.27 251	1.88 301	0.19 221	0.23 230	0.32 205	0.37 218	0.58 242	0.46 227

pmcnn	1.11 294	0.42 301	0.41 292	0.57 302	0.59 313	0.54 295	1.41 333	0.71 310	0.48 285	0.61 286	1.28 320	1.51 317	2.96 343	1.04 326	1.42 217	2.33 354	0.81 306	0.96 349	1.74 304	1.09 343	2.41 351	1.74 289	0.82 333	0.50 306	0.48 272	0.69 285	1.09 308	1.28 310

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	1.06 291	0.38 289	0.33 267	0.42 279	0.39 288	0.39 265	0.31 233	0.87 323	0.40 263	0.65 298	0.86 292	1.47 315	1.22 310	1.02 325	1.89 237	2.41 356	0.67 296	0.51 299	1.66 301	0.78 305	1.69 306	2.20 338	0.31 280	0.52 310	0.47 266	0.49 259	1.04 306	5.23 366
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	1.12 296	0.31 257	0.36 278	0.43 281	0.33 261	0.52 294	0.35 251	0.68 308	0.39 260	0.66 302	1.41 327	1.60 319	0.79 294	0.39 267	0.81 116	1.02 275	0.48 253	0.37 240	12.56 365	0.92 330	1.54 291	1.37 235	0.41 298	0.49 303	0.41 248	0.51 262	0.65 258	0.61 252

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.95 328	0.37 281	0.25 231	0.54 294	0.44 296	0.40 268	0.24 210	0.59 299	0.75 314	0.72 320	0.66 265	0.99 296	2.05 328	0.34 239	5.58 326	1.88 340	0.46 242	0.39 257	23.75 377	0.29 163	2.17 340	1.62 278	0.40 296	0.29 260	1.04 329	0.59 274	1.80 341	4.01 359
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XX-Stereo	4.69 362	0.19 104	0.24 218	0.27 223	0.16 128	0.42 273	0.32 238	0.35 191	0.21 166	0.73 322	1.64 336	0.46 235	0.38 246	0.30 215	0.95 166	1.09 285	0.43 227	0.38 253	1.25 279	0.47 251	1.42 266	1.54 269	0.21 234	0.17 163	110.85 390	0.46 251	1.00 305	0.84 275

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

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

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

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

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

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

ADCPNet	1.59 319	0.37 281	0.74 331	0.43 281	0.76 327	0.42 273	1.45 334	0.90 328	0.70 310	0.76 328	1.68 341	0.76 285	3.19 346	0.76 318	8.96 357	1.92 341	0.54 274	0.37 240	4.76 332	1.03 338	1.19 239	1.09 186	0.94 335	0.40 288	1.06 332	1.36 328	0.93 296	5.53 369

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

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

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

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

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

TorneroNet-64	3.44 357	2.19 354	2.33 371	7.00 370	1.73 356	3.02 355	4.22 360	1.95 361	3.75 368	0.82 335	3.10 356	4.11 354	12.63 369	3.76 361	6.96 344	1.63 329	3.11 360	0.79 342	7.96 350	1.98 364	2.65 356	2.69 357	3.37 363	0.90 351	2.67 362	2.65 358	1.21 315	3.65 355

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

SPS-STEREO	1.49 316	0.72 323	0.69 327	0.90 324	0.75 326	0.82 320	0.74 309	0.83 321	0.76 315	0.85 337	1.62 335	1.42 312	1.09 304	0.70 315	1.97 239	2.32 353	1.04 317	0.97 351	10.95 362	1.01 336	2.60 355	2.45 352	0.64 322	0.76 343	0.81 316	0.79 293	1.11 312	0.96 282
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	3.30 354	1.71 346	1.93 369	1.49 335	1.37 348	1.77 334	2.02 340	1.90 360	2.39 364	0.87 338	1.68 341	3.71 350	4.07 350	0.78 319	7.43 348	3.40 368	1.81 348	6.10 375	2.99 320	1.05 341	2.09 330	2.38 350	0.61 321	1.76 371	5.46 372	6.93 374	8.52 375	12.82 378

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

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

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

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

MeshStereo	2.03 336	0.72 323	0.61 323	1.20 328	0.79 330	1.01 324	0.66 305	1.54 357	1.35 348	0.92 342	2.10 348	4.00 352	3.06 344	0.71 317	9.66 365	2.82 363	1.05 318	0.76 338	4.73 331	0.75 301	3.34 365	3.73 370	0.48 310	0.58 324	1.79 351	1.18 320	2.41 359	2.78 340
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ELAS	2.27 337	1.03 332	1.10 353	1.38 333	1.13 339	1.45 329	1.10 324	1.38 353	1.09 335	0.94 344	7.66 367	3.71 350	3.10 345	1.11 330	6.64 339	1.56 325	1.42 337	1.43 363	2.52 313	0.69 295	2.33 349	3.03 365	0.69 328	0.82 347	3.50 366	4.32 369	2.52 360	3.70 356
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	3.38 355	1.14 335	1.69 367	7.09 371	1.35 347	7.29 372	2.62 353	2.11 362	2.34 363	0.95 345	2.86 355	5.97 361	6.28 358	0.38 261	11.54 375	2.20 352	0.93 310	0.89 347	11.21 363	0.90 327	1.58 298	1.46 251	0.55 315	1.58 368	3.31 365	3.09 362	3.08 367	6.91 371

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

ELAS_RVC	2.37 339	0.95 331	1.21 355	1.26 331	0.98 334	1.99 340	1.12 327	1.45 355	0.86 318	0.99 347	7.87 368	3.60 349	8.50 360	1.07 328	6.31 336	1.59 328	1.34 333	1.44 364	2.57 315	0.79 307	2.43 352	3.03 365	0.71 329	0.88 349	3.51 367	3.72 366	1.69 338	2.07 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WQFJA1++	7.36 369	0.21 133	0.14 105	53.04 388	0.18 160	47.82 389	48.18 388	0.29 132	0.19 140	1.00 348	0.25 151	3.15 345	13.25 371	0.21 146	0.66 72	0.77 241	0.41 212	0.28 176	8.06 351	3.85 369	1.57 295	1.20 207	0.13 140	0.14 124	0.26 149	12.71 380	0.41 164	0.42 218

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

SGM_RVC	2.55 342	0.93 328	1.05 351	0.97 325	0.76 327	1.00 322	0.93 317	7.37 376	1.18 341	1.01 350	1.64 336	2.39 336	9.36 362	0.62 310	2.02 241	1.33 303	1.60 339	0.80 344	7.94 349	1.42 352	1.67 303	1.69 283	0.67 326	0.94 354	2.66 361	2.65 358	4.83 371	9.43 375
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LVE	2.66 345	1.99 352	1.02 346	12.01 374	1.75 359	3.85 360	11.87 377	0.91 329	0.89 323	1.03 351	0.91 298	1.62 322	2.23 330	2.46 351	2.96 275	1.03 276	1.74 344	0.82 346	8.43 353	0.87 320	1.84 320	2.20 338	3.10 358	0.99 357	1.45 342	0.96 309	1.23 316	1.54 321

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 305	2.34 358	0.85 334	1.48 334	0.80 331	1.00 322	1.15 328	0.76 315	0.94 325	1.33 354	0.54 248	1.54 318	1.67 320	2.00 342	2.30 253	0.97 271	1.08 322	1.05 356	3.01 321	1.06 342	1.37 263	1.51 264	1.22 339	0.67 336	0.76 308	0.65 281	0.59 247	1.40 314

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

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

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

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

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

UNDER WATER	4.11 361	2.66 363	1.51 362	4.92 357	5.25 371	3.49 358	7.24 371	2.33 366	1.84 359	1.65 360	1.20 315	5.04 356	21.14 375	5.09 373	4.93 314	2.44 357	3.86 368	1.09 357	8.36 352	1.97 363	3.80 368	2.73 358	5.04 376	2.11 372	1.96 354	3.54 365	1.91 346	3.93 358

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LRCNet_RVC	12.77 377	18.28 383	5.31 374	23.03 382	20.03 384	22.79 384	18.73 383	10.19 381	4.29 369	21.40 386	17.07 381	21.90 379	12.67 370	27.64 386	4.72 308	1.57 327	13.91 380	9.09 377	27.19 380	10.23 376	5.66 374	2.42 351	25.54 385	13.38 383	1.45 342	0.65 281	3.23 369	2.39 334

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

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

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

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

ASD4																								18.37 385

Low-res two-view benchmark