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

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 10	0.36 226	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.07 25	0.04 8	0.09 9	0.05 7	0.06 17	0.38 16	0.33 55	0.12 25	0.09 17	0.13 19	0.06 2	0.17 32	0.18 33	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 4	0.12 20	0.07 11

MLG-Stereo	0.10 6	0.07 6	0.04 1	0.04 1	0.05 10	0.28 179	0.02 1	0.06 3	0.06 6	0.07 25	0.03 3	0.09 9	0.05 7	0.06 17	0.38 16	0.35 67	0.11 14	0.09 17	0.12 14	0.06 2	0.16 28	0.15 24	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 9	0.07 11

NLCSM	0.17 41	0.06 1	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.06 9	0.04 19	0.09 36	0.98 298	0.05 4	0.52 217	0.08 2	1.58 288	0.05 11	0.23 3	0.11 1	0.07 1	0.05 1	0.08 1	0.05 1	0.08 1	0.07 1	0.04 9	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.08 3	0.05 1

BridgeDepth	0.09 2	0.08 18	0.07 22	0.06 17	0.06 20	0.06 9	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.05 4	0.03 3	0.13 32	0.04 2	0.05 11	0.29 9	0.34 63	0.08 2	0.08 11	0.12 14	0.06 2	0.10 4	0.10 10	0.03 1	0.04 3	0.09 17	0.09 17	0.11 9	0.07 11
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.11 9	0.08 18	0.07 22	0.06 17	0.06 20	0.05 4	0.04 19	0.06 3	0.07 18	0.07 25	0.07 20	0.09 9	0.06 20	0.08 32	0.70 73	0.20 10	0.11 14	0.09 17	0.12 14	0.07 8	0.12 13	0.13 18	0.05 22	0.04 3	0.10 24	0.10 28	0.12 20	0.11 46

MLG-Stereo_test2	0.14 23	0.12 41	0.06 16	0.05 6	0.06 20	0.31 193	0.03 5	0.09 36	0.07 18	0.09 37	0.22 117	0.12 25	0.05 7	0.07 25	0.60 46	0.39 87	0.15 40	0.13 43	0.21 53	0.10 25	0.21 48	0.21 39	0.05 22	0.04 3	0.10 24	0.08 9	0.15 38	0.10 42

LG-Stereo	0.13 19	0.07 6	0.05 8	0.06 17	0.06 20	0.21 133	0.03 5	0.09 36	0.08 30	0.09 37	0.32 176	0.16 46	0.05 7	0.06 17	0.67 64	0.31 46	0.11 14	0.09 17	0.18 42	0.08 18	0.14 17	0.12 15	0.03 1	0.04 3	0.08 7	0.12 44	0.11 9	0.07 11

MM-Stereo_test3	0.09 2	0.08 18	0.04 1	0.06 17	0.04 2	0.05 4	0.03 5	0.10 41	0.07 18	0.07 25	0.04 8	0.09 9	0.04 2	0.04 1	0.23 3	0.30 42	0.12 25	0.07 4	0.12 14	0.20 88	0.11 6	0.11 12	0.05 22	0.04 3	0.07 1	0.08 9	0.16 43	0.07 11

MM-Stereo_test1	0.11 9	0.11 34	0.07 22	0.06 17	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 18	0.06 6	0.07 25	0.03 3	0.10 15	0.04 2	0.04 1	0.39 19	0.25 22	0.12 25	0.08 11	0.13 19	0.21 104	0.13 15	0.15 24	0.05 22	0.04 3	0.08 7	0.34 177	0.13 27	0.07 11

CoSv	0.09 2	0.11 34	0.07 22	0.05 6	0.04 2	0.09 27	0.04 19	0.08 18	0.06 6	0.06 16	0.03 3	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 9	0.30 42	0.11 14	0.07 4	0.13 19	0.06 2	0.12 13	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.11 36	0.07 4	0.10 6	0.06 4

AIO-test1	0.11 9	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.07 32	0.08 21	0.03 5	0.09 36	0.08 30	0.08 32	0.07 20	0.10 15	0.05 7	0.06 17	0.42 20	0.22 14	0.10 11	0.08 11	0.11 11	0.20 88	0.11 6	0.47 74	0.04 9	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.07 2	0.06 4

Pointernet	0.09 2	0.06 1	0.06 16	0.04 1	0.03 1	0.07 15	0.31 205	0.06 3	0.04 1	0.05 4	0.06 16	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 7	0.33 55	0.09 6	0.06 2	0.09 3	0.16 64	0.09 2	0.09 8	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 27	0.08 26

WQFJA1	0.20 51	0.07 6	0.05 8	0.06 17	0.05 10	0.07 15	0.05 37	0.08 18	1.05 300	0.05 4	0.67 240	0.09 9	1.81 296	0.07 25	0.23 3	0.14 3	0.09 6	0.07 4	0.09 3	0.07 8	0.14 17	0.08 2	0.06 34	0.05 13	0.08 7	0.08 9	0.11 9	0.08 26

WQFJX1	0.19 48	0.07 6	0.04 1	0.05 6	0.04 2	0.05 4	0.04 19	0.08 18	1.04 299	0.05 4	0.56 222	0.08 2	1.68 292	0.04 1	0.18 1	0.13 2	0.08 2	0.06 2	0.08 1	0.06 2	0.11 6	0.08 2	0.06 34	0.05 13	0.08 7	0.08 9	0.11 9	0.06 4

WQFJX	0.20 51	0.07 6	0.05 8	0.05 6	0.05 10	0.07 15	0.05 37	0.06 3	1.06 303	0.05 4	0.59 228	0.08 2	1.70 293	0.04 1	0.31 11	0.14 3	0.08 2	0.07 4	0.09 3	0.07 8	0.09 2	0.08 2	0.06 34	0.05 13	0.08 7	0.09 17	0.11 9	0.08 26

NLMM	0.20 51	0.07 6	0.05 8	0.06 17	0.05 10	0.07 15	0.05 37	0.08 18	1.05 300	0.05 4	0.67 240	0.09 9	1.81 296	0.07 25	0.23 3	0.14 3	0.09 6	0.07 4	0.09 3	0.07 8	0.14 17	0.08 2	0.06 34	0.05 13	0.08 7	0.08 9	0.11 9	0.08 26

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

NLSM1	0.22 61	0.07 6	0.05 8	0.06 17	0.06 20	0.08 21	0.05 37	0.10 41	1.10 307	0.05 4	0.67 240	0.10 15	1.75 294	0.05 11	0.32 12	0.25 22	0.09 6	0.07 4	0.10 8	0.07 8	0.11 6	0.11 12	0.06 34	0.05 13	0.09 17	0.09 17	0.12 20	0.07 11

111111	0.13 19	0.08 18	0.06 16	0.06 17	0.07 32	0.10 31	0.03 5	0.06 3	0.07 18	0.03 1	0.06 16	0.14 41	0.06 20	0.10 45	0.50 28	0.25 22	0.11 14	0.09 17	0.15 32	0.07 8	0.37 89	0.60 96	0.05 22	0.05 13	0.08 7	0.08 9	0.09 5	0.05 1

MM-Stereo_test2	0.17 41	0.13 49	0.08 28	0.07 31	0.05 10	0.06 9	0.03 5	0.08 18	0.06 6	0.09 37	0.04 8	0.11 23	0.05 7	0.05 11	0.50 28	0.40 93	0.12 25	0.10 26	0.13 19	0.27 131	0.18 37	0.64 105	0.06 34	0.05 13	0.09 17	0.84 271	0.11 9	0.08 26

IGEV-Stereo++	0.15 31	0.10 30	0.06 16	0.07 31	0.07 32	0.09 27	0.03 5	0.07 12	0.07 18	0.06 16	0.09 37	0.15 43	0.07 31	0.14 72	0.48 26	0.26 28	0.11 14	0.10 26	0.17 36	0.09 20	0.15 22	1.09 166	0.05 22	0.05 13	0.08 7	0.09 17	0.18 53	0.08 26

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

MoCha-V2	0.15 31	0.09 23	0.09 32	0.06 17	0.07 32	0.16 93	0.04 19	0.07 12	0.04 1	0.06 16	0.08 29	0.12 25	0.16 87	0.05 11	0.79 97	0.24 20	0.11 14	0.09 17	0.13 19	0.21 104	0.16 28	0.76 121	0.04 9	0.05 13	0.09 17	0.09 17	0.08 3	0.05 1

ProNet	0.10 6	0.07 6	0.09 32	0.06 17	0.04 2	0.10 31	0.32 209	0.07 12	0.04 1	0.04 2	0.11 51	0.07 1	0.03 1	0.20 128	0.33 13	0.21 11	0.11 14	0.08 11	0.11 11	0.07 8	0.10 4	0.08 2	0.08 56	0.05 13	0.10 24	0.06 1	0.10 6	0.06 4

CroCo-Stereo	0.12 16	0.07 6	0.04 1	0.05 6	0.05 10	0.04 1	0.02 1	0.08 18	0.06 6	0.06 16	0.02 1	0.10 15	0.06 20	0.07 25	0.85 130	0.38 82	0.11 14	0.09 17	0.16 34	0.06 2	0.22 50	0.18 33	0.04 9	0.05 13	0.10 24	0.09 17	0.11 9	0.07 11
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.14 23	0.07 6	0.10 46	0.08 40	0.04 2	0.24 157	0.28 199	0.19 67	0.07 18	0.13 52	0.08 29	0.13 32	0.06 20	0.11 50	0.44 24	0.17 8	0.12 25	0.08 11	0.14 27	0.21 104	0.16 28	0.18 33	0.04 9	0.05 13	0.15 59	0.15 60	0.21 67	0.16 64

NLMM1	0.21 55	0.08 18	0.05 8	0.05 6	0.05 10	0.06 9	0.04 19	0.08 18	1.15 309	0.06 16	0.58 226	0.10 15	1.76 295	0.06 17	0.36 15	0.21 11	0.08 2	0.08 11	0.11 11	0.07 8	0.16 28	0.10 10	0.06 34	0.06 27	0.10 24	0.09 17	0.13 27	0.07 11

GSStereo	0.14 23	0.11 34	0.12 62	0.07 31	0.07 32	0.13 62	0.07 63	0.06 3	0.10 45	0.07 25	0.07 20	0.17 51	0.05 7	0.04 1	0.56 35	0.29 37	0.26 95	0.10 26	0.20 49	0.12 38	0.19 40	0.23 44	0.04 9	0.06 27	0.27 139	0.09 17	0.12 20	0.07 11

GS-Stereo																							0.04 9	0.06 27	0.27 139	0.09 17	0.12 20	0.07 11

AdaDepth	0.14 23	0.11 34	0.07 22	0.07 31	0.08 44	0.17 103	0.05 37	0.08 18	0.08 30	0.06 16	0.08 29	0.10 15	0.06 20	0.11 50	0.57 38	0.37 79	0.14 37	0.12 41	0.22 55	0.17 67	0.15 22	0.21 39	0.04 9	0.06 27	0.10 24	0.11 36	0.17 49	0.11 46

GASTEREO	0.18 44	0.09 23	0.09 32	0.08 40	0.05 10	0.30 189	0.04 19	0.07 12	0.08 30	0.10 44	0.05 12	0.13 32	0.08 36	0.08 32	0.70 73	0.36 74	0.13 33	0.10 26	0.14 27	0.11 30	0.14 17	1.06 162	0.12 106	0.06 27	0.10 24	0.29 152	0.15 38	0.07 11

MSCF	0.18 44	0.09 23	0.09 32	0.08 40	0.06 20	0.30 189	0.03 5	0.07 12	0.09 35	0.10 44	0.05 12	0.13 32	0.08 36	0.09 39	0.72 80	0.35 67	0.13 33	0.10 26	0.14 27	0.12 38	0.14 17	1.03 158	0.11 94	0.06 27	0.10 24	0.36 188	0.14 35	0.07 11

GIP-stereo	0.15 31	0.12 41	0.09 32	0.07 31	0.06 20	0.23 149	0.10 91	0.07 12	0.06 6	0.08 32	0.09 37	0.11 23	0.05 7	0.13 62	0.60 46	0.26 28	0.13 33	0.11 34	0.19 44	0.31 155	0.17 32	0.60 96	0.05 22	0.06 27	0.10 24	0.12 44	0.16 43	0.07 11

RAStereo	0.16 36	0.12 41	0.08 28	0.06 17	0.08 44	0.06 9	0.04 19	0.10 41	0.07 18	0.20 72	0.04 8	0.14 41	0.06 20	0.09 39	0.96 153	0.35 67	0.18 53	0.13 43	0.20 49	0.08 18	0.46 108	0.23 44	0.05 22	0.06 27	0.13 44	0.11 36	0.12 20	0.11 46

U	0.14 23	0.09 23	0.05 8	0.05 6	0.06 20	0.04 1	0.02 1	0.09 36	0.06 6	0.09 37	0.02 1	0.12 25	0.10 50	0.07 25	0.77 93	0.44 113	0.15 40	0.11 34	0.15 32	0.09 20	0.27 62	0.26 47	0.03 1	0.06 27	0.13 44	0.10 28	0.11 9	0.09 35

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

BridgeDepth_RVC	0.14 23	0.13 49	0.10 46	0.08 40	0.09 51	0.08 21	0.05 37	0.12 48	0.12 59	0.10 44	0.08 29	0.12 25	0.08 36	0.08 32	0.57 38	0.33 55	0.11 14	0.12 41	0.19 44	0.11 30	0.15 22	0.14 21	0.06 34	0.07 37	0.13 44	0.17 66	0.15 38	0.17 74
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.16 36	0.12 41	0.18 127	0.10 53	0.07 32	0.13 62	0.05 37	0.08 18	0.07 18	0.08 32	0.05 12	0.18 56	0.05 7	0.12 59	0.82 115	0.23 17	0.15 40	0.11 34	0.19 44	0.13 49	0.20 44	0.32 53	0.05 22	0.07 37	0.36 200	0.10 28	0.16 43	0.09 35

gasm-f	0.16 36	0.12 41	0.18 127	0.10 53	0.07 32	0.13 62	0.05 37	0.08 18	0.07 18	0.08 32	0.05 12	0.18 56	0.05 7	0.12 59	0.82 115	0.23 17	0.15 40	0.11 34	0.19 44	0.13 49	0.20 44	0.32 53	0.05 22	0.07 37	0.36 200	0.10 28	0.16 43	0.09 35

AIO_rvc	0.34 112	0.17 67	0.12 62	0.10 53	0.09 51	0.38 231	0.11 98	0.17 61	0.11 53	0.15 57	0.07 20	0.17 51	0.10 50	0.14 72	1.81 211	1.13 263	0.16 45	0.45 248	0.34 95	0.11 30	0.26 59	2.17 305	0.17 174	0.07 37	0.14 52	0.16 62	0.16 43	0.10 42

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

Occ-G	0.15 31	0.13 49	0.10 46	0.09 49	0.08 44	0.12 57	0.04 19	0.08 18	0.06 6	0.05 4	0.10 42	0.10 15	0.06 20	0.06 17	0.49 27	0.31 46	0.13 33	0.13 43	0.84 211	0.09 20	0.21 48	0.20 38	0.06 34	0.07 37	0.10 24	0.08 9	0.18 53	0.09 35

IGEV-Stereo+	0.31 99	0.72 294	0.08 28	0.12 70	0.10 56	0.34 214	0.04 19	0.20 73	0.12 59	0.30 117	0.59 228	0.21 70	0.38 218	0.13 62	0.64 55	0.51 152	0.19 60	0.19 77	0.30 78	0.34 166	0.51 127	0.56 83	0.13 126	0.07 37	0.13 44	1.20 293	0.14 35	0.12 49

AEACV	0.25 71	0.17 67	0.11 52	0.09 49	0.07 32	0.15 82	0.04 19	0.08 18	0.06 6	0.07 25	0.07 20	0.13 32	0.08 36	0.12 59	1.39 196	0.79 223	0.16 45	0.14 49	0.25 59	0.19 81	0.24 55	1.00 153	0.10 76	0.07 37	0.10 24	0.95 281	0.14 35	0.08 26

CroCo-Stereo Lap2	0.12 16	0.07 6	0.05 8	0.05 6	0.06 20	0.04 1	0.03 5	0.08 18	0.06 6	0.11 48	0.03 3	0.12 25	0.06 20	0.08 32	0.59 44	0.36 74	0.11 14	0.10 26	0.12 14	0.07 8	0.25 56	0.17 30	0.04 9	0.07 37	0.11 36	0.11 36	0.11 9	0.08 26

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

VIP-Stereo	0.14 23	0.11 34	0.11 52	0.08 40	0.06 20	0.08 21	0.04 19	0.11 46	0.08 30	0.09 37	0.12 57	0.20 66	0.06 20	0.07 25	0.69 72	0.40 93	0.18 53	0.13 43	0.18 42	0.17 67	0.19 40	0.13 18	0.06 34	0.08 46	0.12 41	0.10 28	0.13 27	0.14 57

LG-Stereo_L2	0.21 55	0.16 63	0.09 32	0.07 31	0.11 62	0.23 149	0.04 19	0.19 67	0.12 59	0.26 94	0.23 122	0.25 89	0.11 57	0.17 98	0.63 53	0.52 157	0.24 80	0.16 60	0.29 76	0.25 126	0.40 95	0.44 67	0.07 50	0.08 46	0.15 59	0.12 44	0.16 43	0.16 64

LG-Stereo_L1	0.21 55	0.16 63	0.09 32	0.07 31	0.11 62	0.24 157	0.04 19	0.19 67	0.12 59	0.27 98	0.23 122	0.23 78	0.11 57	0.17 98	0.60 46	0.53 161	0.24 80	0.16 60	0.33 90	0.27 131	0.40 95	0.44 67	0.06 34	0.08 46	0.15 59	0.11 36	0.17 49	0.16 64

MLG-Stereo_test3	0.25 71	0.11 34	0.09 32	0.11 64	0.14 85	0.14 74	0.05 37	0.11 46	0.09 35	0.17 64	0.10 42	0.19 61	0.08 36	0.09 39	0.66 59	0.38 82	0.17 50	0.15 55	2.15 279	0.11 30	0.29 66	0.75 119	0.05 22	0.08 46	0.11 36	0.10 28	0.18 53	0.12 49

AIO_test	0.48 187	0.19 89	0.13 74	0.14 93	0.10 56	0.38 231	0.28 199	0.19 67	0.13 68	0.17 64	0.10 42	0.18 56	0.09 44	0.11 50	2.64 245	2.40 326	0.22 68	0.22 101	0.32 87	0.12 38	0.29 66	2.50 326	0.15 156	0.08 46	0.16 69	1.42 301	0.21 67	0.10 42

AIO-test2	0.10 6	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 44	0.08 21	0.05 37	0.06 3	0.07 18	0.05 4	0.08 29	0.10 15	0.05 7	0.04 1	0.58 43	0.15 7	0.09 6	0.07 4	0.09 3	0.13 49	0.11 6	0.19 36	0.03 1	0.08 46	0.09 17	0.07 4	0.06 1	0.06 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 80	0.18 77	0.11 52	0.12 70	0.11 62	0.35 219	0.05 37	0.23 84	0.14 76	0.30 117	0.21 109	0.24 81	0.35 204	0.13 62	0.76 91	0.60 177	0.27 101	0.28 152	0.32 87	0.33 160	0.61 152	0.60 96	0.09 67	0.08 46	0.14 52	0.38 195	0.24 76	0.14 57

StereoVision	0.13 19	0.10 30	0.07 22	0.06 17	0.07 32	0.07 15	0.07 63	0.10 41	0.13 68	0.09 37	0.07 20	0.16 46	0.07 31	0.11 50	0.56 35	0.29 37	0.14 37	0.13 43	0.17 36	0.09 20	0.18 37	0.15 24	0.04 9	0.08 46	0.15 59	0.13 54	0.19 61	0.15 60

LG-G_1	0.23 64	0.15 56	0.11 52	0.12 70	0.15 98	0.24 157	0.06 53	0.13 51	0.09 35	0.11 48	0.18 89	0.17 51	0.11 57	0.15 83	0.70 73	0.44 113	0.21 65	0.19 77	0.26 64	0.17 67	0.32 74	1.48 228	0.06 34	0.09 55	0.13 44	0.12 44	0.18 53	0.16 64

LG-G	0.23 64	0.15 56	0.11 52	0.12 70	0.15 98	0.24 157	0.06 53	0.13 51	0.09 35	0.11 48	0.18 89	0.17 51	0.11 57	0.15 83	0.70 73	0.44 113	0.21 65	0.19 77	0.26 64	0.17 67	0.32 74	1.48 228	0.06 34	0.09 55	0.13 44	0.12 44	0.18 53	0.16 64

SGD-Stereo	0.37 132	0.13 49	0.10 46	0.09 49	0.09 51	0.11 42	0.05 37	0.13 51	0.12 59	0.14 55	0.08 29	0.28 107	0.15 83	0.10 45	4.91 287	0.59 176	0.29 121	0.18 72	0.37 102	0.33 160	0.47 115	0.33 56	0.10 76	0.09 55	0.14 52	0.16 62	0.22 71	0.19 82

anonymousdsp	0.23 64	0.12 41	0.11 52	0.12 70	0.10 56	0.12 57	0.06 53	0.16 58	0.09 35	0.15 57	0.79 255	0.15 43	0.07 31	0.10 45	0.84 120	0.30 42	0.18 53	0.14 49	0.22 55	0.24 124	0.25 56	1.12 174	0.17 174	0.09 55	0.12 41	0.09 17	0.23 73	0.10 42

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

RAFT + AFF	0.42 156	0.12 41	0.09 32	0.13 80	0.07 32	0.11 42	0.06 53	0.17 61	0.10 45	0.19 69	0.10 42	0.28 107	0.08 36	0.11 50	7.47 320	0.33 55	0.20 62	0.11 34	0.33 90	0.10 25	0.39 93	0.16 28	0.07 50	0.09 55	0.16 69	0.11 36	0.13 27	0.09 35

RYNet	0.49 189	0.11 34	0.10 46	0.08 40	0.09 51	0.10 31	0.06 53	0.13 51	0.18 118	0.10 44	0.10 42	0.13 32	0.08 36	0.08 32	9.58 335	0.37 79	0.14 37	0.22 101	0.17 36	0.09 20	0.19 40	0.12 15	0.15 156	0.09 55	0.14 52	0.33 173	0.24 76	0.13 52

LGtest1	0.21 55	0.15 56	0.12 62	0.10 53	0.14 85	0.35 219	0.05 37	0.14 55	0.13 68	0.12 51	0.34 185	0.16 46	0.13 73	0.10 45	0.74 82	0.48 138	0.23 71	0.23 113	0.25 59	0.20 88	0.29 66	0.44 67	0.08 56	0.10 62	0.14 52	0.12 44	0.18 53	0.15 60

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 88	0.18 77	0.12 62	0.11 64	0.12 70	0.10 31	0.05 37	0.23 84	0.14 76	0.30 117	0.13 64	0.27 102	0.17 96	0.11 50	1.00 159	0.40 93	0.29 121	0.30 166	0.36 100	0.34 166	0.56 140	1.17 183	0.17 174	0.10 62	0.15 59	0.48 230	0.23 73	0.22 97

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

MaDis-Stereo	0.19 48	0.16 63	0.11 52	0.07 31	0.10 56	0.06 9	0.06 53	0.12 48	0.10 45	0.19 69	0.08 29	0.19 61	0.08 36	0.14 72	0.52 33	0.39 87	0.24 80	0.18 72	0.30 78	0.12 38	0.46 108	0.36 60	0.07 50	0.10 62	0.19 90	0.23 101	0.20 64	0.25 115

RAFT_CTSACE	0.21 55	0.20 104	0.13 74	0.12 70	0.10 56	0.14 74	0.08 70	0.24 92	0.10 45	0.26 94	0.10 42	0.21 70	0.18 105	0.11 50	0.57 38	0.35 67	0.19 60	0.14 49	0.26 64	0.18 74	0.31 72	0.70 111	0.08 56	0.10 62	0.27 139	0.17 66	0.33 98	0.16 64

HCRNet	0.34 112	0.24 170	0.13 74	0.26 197	0.11 62	0.18 112	0.13 128	0.20 73	0.09 35	0.54 240	0.20 104	0.29 117	0.10 50	0.13 62	3.96 276	0.29 37	0.21 65	0.15 55	0.25 59	0.13 49	0.25 56	0.40 64	0.13 126	0.10 62	0.13 44	0.14 58	0.36 121	0.15 60

AFF-stereo	0.22 61	0.19 89	0.15 99	0.14 93	0.12 70	0.14 74	0.06 53	0.24 92	0.13 68	0.29 110	0.12 57	0.24 81	0.10 50	0.08 32	0.60 46	0.38 82	0.18 53	0.19 77	0.48 128	0.12 38	0.28 63	0.56 83	0.08 56	0.10 62	0.19 90	0.18 81	0.43 164	0.16 64

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

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

LL-Strereo2	0.28 84	0.17 67	0.14 92	0.12 70	0.11 62	0.10 31	0.06 53	0.29 116	0.16 91	0.30 117	0.14 74	0.22 75	0.11 57	0.34 213	0.56 35	0.42 101	0.23 71	0.17 67	0.39 107	0.17 67	0.70 165	1.53 240	0.10 76	0.11 71	0.24 113	0.17 66	0.25 80	0.17 74

AASNet	0.20 51	0.17 67	0.13 74	0.14 93	0.15 98	0.15 82	0.13 128	0.17 61	0.09 35	0.15 57	0.15 77	0.16 46	0.09 44	0.14 72	1.03 162	0.22 14	0.18 53	0.16 60	0.17 36	0.14 57	0.17 32	0.76 121	0.10 76	0.11 71	0.15 59	0.13 54	0.17 49	0.12 49

raft+_RVC	0.26 76	0.19 89	0.15 99	0.15 100	0.15 98	0.13 62	0.14 138	0.30 124	0.14 76	0.28 103	0.18 89	0.22 75	0.11 57	0.19 120	0.62 51	0.43 109	0.23 71	0.17 67	0.41 113	0.28 136	0.45 107	0.95 144	0.09 67	0.11 71	0.20 97	0.18 81	0.25 80	0.20 85

ARAFT	0.27 80	0.17 67	0.12 62	0.15 100	0.12 70	0.12 57	0.06 53	0.20 73	0.13 68	0.36 178	0.15 77	0.29 117	0.11 57	0.27 167	0.88 143	0.39 87	0.27 101	0.24 124	0.52 153	0.13 49	0.50 124	0.90 138	0.09 67	0.11 71	0.21 99	0.14 58	0.38 131	0.18 79

AANet_RVC	0.16 36	0.13 49	0.13 74	0.10 53	0.15 98	0.08 21	0.13 128	0.14 55	0.15 84	0.13 52	0.13 64	0.13 32	0.11 57	0.10 45	0.42 20	0.24 20	0.16 45	0.16 60	0.20 49	0.15 60	0.15 22	0.17 30	0.11 94	0.11 71	0.16 69	0.17 66	0.22 71	0.24 109

S2M2_XL	0.35 123	0.15 56	0.16 107	0.10 53	0.12 70	0.13 62	0.12 108	0.29 116	0.19 126	0.27 98	0.13 64	0.36 159	0.34 198	0.13 62	1.05 167	0.79 223	0.48 226	0.44 246	0.28 74	0.20 88	1.53 260	1.16 180	0.13 126	0.12 76	0.18 81	0.16 62	0.23 73	0.25 115
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DFGA-Net	0.18 44	0.17 67	0.10 46	0.13 80	0.08 44	0.10 31	0.08 70	0.19 67	0.10 45	0.28 103	0.11 51	0.18 56	0.09 44	0.13 62	0.68 69	0.27 32	0.20 62	0.15 55	0.28 74	0.12 38	0.22 50	0.17 30	0.08 56	0.12 76	0.15 59	0.12 44	0.35 110	0.14 57

GREAT-IGEV	0.17 41	0.09 23	0.08 28	0.05 6	0.04 2	0.24 157	0.03 5	0.08 18	0.10 45	0.06 16	0.06 16	0.15 43	0.05 7	0.06 17	0.84 120	0.30 42	0.12 25	0.09 17	0.13 19	0.12 38	0.11 6	1.21 190	0.06 34	0.12 76	0.08 7	0.08 9	0.17 49	0.06 4

GCAP-BAT	0.46 170	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 108	0.31 134	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 203	0.19 116	0.28 175	0.84 120	0.69 199	3.42 332	0.23 113	0.48 128	0.30 147	1.24 220	0.57 86	0.12 106	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 236

test_for_model	0.46 170	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 108	0.31 134	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 203	0.19 116	0.28 175	0.84 120	0.69 199	3.42 332	0.23 113	0.48 128	0.30 147	1.24 220	0.57 86	0.12 106	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 236

testlalala2	0.46 170	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 108	0.31 134	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 203	0.19 116	0.28 175	0.84 120	0.69 199	3.42 332	0.23 113	0.48 128	0.30 147	1.24 220	0.57 86	0.12 106	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 236

UniTT-Stereo	0.24 69	0.15 56	0.11 52	0.09 49	0.11 62	0.09 27	0.05 37	0.16 58	0.11 53	0.21 73	0.09 37	0.19 61	0.15 83	0.27 167	1.23 184	0.46 131	0.23 71	0.18 72	0.63 181	0.13 49	0.53 134	0.37 61	0.10 76	0.12 76	0.17 74	0.23 101	0.15 38	0.17 74

MIM_Stereo	0.26 76	0.18 77	0.14 92	0.15 100	0.14 85	0.24 157	0.07 63	0.27 102	0.11 53	0.24 83	0.12 57	0.20 66	0.12 67	0.17 98	0.85 130	0.44 113	0.24 80	0.19 77	0.54 157	0.20 88	0.46 108	0.70 111	0.08 56	0.12 76	0.17 74	0.29 152	0.34 107	0.16 64

testlalala	0.46 170	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 108	0.31 134	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 203	0.19 116	0.28 175	0.84 120	0.69 199	3.42 332	0.23 113	0.48 128	0.30 147	1.24 220	0.57 86	0.12 106	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 236

testlalala_base	0.46 170	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 108	0.31 134	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 203	0.19 116	0.28 175	0.84 120	0.69 199	3.42 332	0.23 113	0.48 128	0.30 147	1.24 220	0.57 86	0.12 106	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 236

GCAP-Stereo	0.46 170	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.14 85	0.11 42	0.12 108	0.31 134	0.16 91	0.31 131	0.13 64	0.45 203	0.19 116	0.28 175	0.84 120	0.69 199	3.42 332	0.23 113	0.48 128	0.30 147	1.24 220	0.57 86	0.12 106	0.12 76	0.18 81	0.28 141	0.35 110	0.79 236

TestStereo1	0.27 80	0.22 133	0.12 62	0.12 70	0.12 70	0.11 42	0.09 80	0.24 92	0.15 84	0.24 83	0.12 57	0.34 153	0.23 139	0.14 72	1.09 171	0.44 113	0.24 80	0.17 67	0.51 145	0.15 60	0.35 86	0.79 127	0.08 56	0.12 76	0.22 103	0.24 113	0.49 184	0.23 104

TESTraft	0.26 76	0.21 115	0.13 74	0.11 64	0.11 62	0.10 31	0.09 80	0.24 92	0.15 84	0.24 83	0.12 57	0.28 107	0.23 139	0.15 83	1.11 178	0.42 101	0.23 71	0.17 67	0.49 136	0.18 74	0.34 81	0.50 77	0.09 67	0.12 76	0.22 103	0.25 130	0.48 182	0.23 104

RAFT+CT+SA	0.25 71	0.21 115	0.13 74	0.13 80	0.09 51	0.10 31	0.08 70	0.32 148	0.13 68	0.24 83	0.10 42	0.26 96	0.21 127	0.09 39	0.98 157	0.58 171	0.18 53	0.16 60	0.40 112	0.14 57	0.33 79	0.72 115	0.07 50	0.12 76	0.19 90	0.17 66	0.32 93	0.20 85

test_5	0.22 61	0.19 89	0.11 52	0.11 64	0.07 32	0.21 133	0.07 63	0.32 148	0.10 45	0.17 64	0.21 109	0.24 81	0.21 127	0.08 32	0.97 156	0.46 131	0.16 45	0.15 55	0.26 64	0.11 30	0.23 54	0.46 73	0.06 34	0.12 76	0.16 69	0.17 66	0.33 98	0.20 85

SA-5K	0.27 80	0.22 133	0.12 62	0.12 70	0.12 70	0.11 42	0.09 80	0.24 92	0.15 84	0.24 83	0.12 57	0.34 153	0.23 139	0.14 72	1.09 171	0.44 113	0.24 80	0.17 67	0.51 145	0.15 60	0.35 86	0.79 127	0.08 56	0.12 76	0.22 103	0.24 113	0.49 184	0.23 104

test_4	0.38 137	0.17 67	0.16 107	0.14 93	0.13 80	0.11 42	0.38 231	0.24 92	0.14 76	0.31 131	0.11 51	0.24 81	0.12 67	0.34 213	0.91 144	0.70 208	0.24 80	0.29 160	0.37 102	0.29 140	0.51 127	1.32 202	0.09 67	0.12 76	0.27 139	0.91 276	0.91 266	0.87 251

MMNet	0.24 69	0.15 56	0.12 62	0.13 80	0.13 80	0.13 62	0.10 91	0.16 58	0.12 59	0.13 52	0.14 74	0.19 61	0.09 44	0.18 117	2.14 228	0.25 22	0.18 53	0.16 60	0.20 49	0.14 57	0.20 44	0.37 61	0.10 76	0.12 76	0.15 59	0.15 60	0.28 90	0.16 64

DMCA	0.26 76	0.17 67	0.16 107	0.13 80	0.14 85	0.13 62	0.11 98	0.18 66	0.15 84	0.19 69	0.18 89	0.28 107	0.12 67	0.15 83	1.79 209	0.60 177	0.32 141	0.46 252	0.24 57	0.15 60	0.26 59	0.21 39	0.13 126	0.12 76	0.17 74	0.17 66	0.21 67	0.17 74

GANet	0.19 48	0.17 67	0.16 107	0.16 110	0.16 110	0.21 133	0.14 138	0.20 73	0.13 68	0.15 57	0.20 104	0.37 164	0.10 50	0.14 72	0.42 20	0.22 14	0.40 182	0.20 84	0.17 36	0.11 30	0.22 50	0.14 21	0.12 106	0.12 76	0.15 59	0.13 54	0.20 64	0.17 74

CVANet_RVC	0.18 44	0.18 77	0.18 127	0.20 151	0.15 98	0.17 103	0.13 128	0.23 84	0.11 53	0.14 55	0.22 117	0.20 66	0.12 67	0.48 259	0.35 14	0.21 11	0.17 50	0.16 60	0.16 34	0.13 49	0.18 37	0.15 24	0.10 76	0.12 76	0.14 52	0.12 44	0.19 61	0.16 64

YMNet	0.46 170	0.20 104	0.12 62	0.16 110	0.15 98	0.32 200	0.87 286	0.19 67	0.16 91	0.27 98	0.11 51	0.24 81	0.36 206	0.15 83	5.11 292	0.66 193	0.23 71	0.22 101	0.26 64	0.21 104	0.19 40	0.29 50	0.09 67	0.13 97	0.74 277	0.16 62	0.66 232	0.19 82

MGS-Stereo	0.36 131	0.22 133	0.14 92	0.13 80	0.13 80	0.11 42	0.10 91	0.21 77	0.12 59	0.18 67	0.13 64	0.21 70	0.16 87	0.13 62	4.38 282	0.33 55	0.26 95	0.22 101	0.31 84	0.18 74	0.38 91	0.70 111	0.11 94	0.13 97	0.19 90	0.17 66	0.26 85	0.21 94

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 88	0.16 63	0.16 107	0.15 100	0.13 80	0.14 74	0.08 70	0.29 116	0.23 161	0.28 103	0.29 162	0.26 96	0.17 96	0.17 98	0.79 97	0.54 162	0.27 101	0.24 124	0.32 87	0.20 88	0.42 102	1.19 185	0.10 76	0.13 97	0.23 106	0.33 173	0.21 67	0.28 130

CAS	0.34 112	0.20 104	0.13 74	0.15 100	0.15 98	0.13 62	0.15 150	0.23 84	0.23 161	0.37 185	0.27 148	0.28 107	0.30 179	0.53 266	0.74 82	0.69 199	0.38 171	0.37 215	0.35 97	0.36 171	0.72 169	1.09 166	0.11 94	0.13 97	0.24 113	0.25 130	0.28 90	0.34 164

anonymousdsp2	0.30 92	0.20 104	0.16 107	0.14 93	0.13 80	0.15 82	0.11 98	0.28 111	0.12 59	0.25 91	1.08 279	0.24 81	0.12 67	0.15 83	0.71 78	0.42 101	0.25 88	0.20 84	0.45 126	0.38 185	0.41 99	0.96 146	0.10 76	0.13 97	0.20 97	0.17 66	0.43 164	0.18 79

CES	0.41 154	0.19 89	0.16 107	0.14 93	0.18 138	0.16 93	0.10 91	0.54 268	0.25 174	0.30 117	0.34 185	0.40 180	0.38 218	0.47 255	1.33 189	0.79 223	0.52 240	0.48 259	0.33 90	0.42 202	1.04 192	1.15 179	0.14 140	0.13 97	0.26 129	0.22 93	0.28 90	0.34 164

GMOStereo	0.34 112	0.19 89	0.15 99	0.16 110	0.16 110	0.32 200	0.12 108	0.35 174	0.17 109	0.35 163	0.15 77	0.29 117	0.22 132	0.17 98	0.81 102	0.49 140	0.29 121	0.33 186	0.51 145	0.37 177	0.56 140	1.49 231	0.10 76	0.13 97	0.30 165	0.24 113	0.41 143	0.22 97

error version	0.34 112	0.19 89	0.15 99	0.16 110	0.16 110	0.32 200	0.12 108	0.35 174	0.17 109	0.35 163	0.15 77	0.29 117	0.22 132	0.17 98	0.81 102	0.49 140	0.29 121	0.33 186	0.51 145	0.37 177	0.56 140	1.49 231	0.10 76	0.13 97	0.30 165	0.24 113	0.41 143	0.22 97

test-v	0.34 112	0.19 89	0.15 99	0.16 110	0.16 110	0.32 200	0.12 108	0.35 174	0.17 109	0.35 163	0.15 77	0.29 117	0.22 132	0.17 98	0.81 102	0.49 140	0.29 121	0.33 186	0.51 145	0.37 177	0.56 140	1.49 231	0.10 76	0.13 97	0.30 165	0.24 113	0.41 143	0.22 97

test-2	0.34 112	0.19 89	0.15 99	0.16 110	0.16 110	0.32 200	0.12 108	0.35 174	0.17 109	0.35 163	0.15 77	0.29 117	0.22 132	0.17 98	0.81 102	0.49 140	0.29 121	0.33 186	0.51 145	0.37 177	0.56 140	1.49 231	0.10 76	0.13 97	0.30 165	0.24 113	0.41 143	0.22 97

ADLNet	0.53 196	0.26 200	0.18 127	0.21 159	0.21 163	0.23 149	0.19 174	0.30 124	0.17 109	0.23 76	0.22 117	0.62 239	0.18 105	0.48 259	6.87 312	0.38 82	0.28 112	0.21 93	0.25 59	0.20 88	0.33 79	0.90 138	0.18 185	0.13 97	0.25 122	0.26 135	0.34 107	0.23 104

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 71	0.20 104	0.18 127	0.15 100	0.17 129	0.13 62	0.10 91	0.29 116	0.15 84	0.33 152	0.15 77	0.31 136	0.22 132	0.14 72	0.66 59	0.37 79	0.22 68	0.15 55	0.50 142	0.16 64	0.32 74	0.59 93	0.10 76	0.13 97	0.24 113	0.19 86	0.47 179	0.20 85

WQFJA1++	7.36 340	0.21 115	0.14 92	53.04 358	0.18 138	47.82 359	48.18 358	0.29 116	0.19 126	1.00 319	0.25 131	3.15 318	13.25 342	0.21 130	0.66 59	0.77 219	0.41 188	0.28 152	8.06 323	3.85 340	1.57 266	1.20 186	0.13 126	0.14 109	0.26 129	12.71 351	0.41 143	0.42 193

S2M2_L	0.39 145	0.22 133	0.24 190	0.17 124	0.15 98	0.19 119	0.13 128	0.28 111	0.20 137	0.40 203	0.11 51	0.33 147	0.25 151	0.21 130	1.09 171	0.71 211	0.42 197	0.44 246	0.31 84	0.37 177	1.34 238	1.30 201	0.17 174	0.14 109	0.21 99	0.22 93	0.59 220	0.29 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.21 55	0.20 104	0.12 62	0.11 64	0.14 85	0.10 31	0.06 53	0.22 79	0.11 53	0.23 76	0.08 29	0.22 75	0.11 57	0.17 98	0.66 59	0.45 124	0.25 88	0.20 84	0.26 64	0.12 38	0.46 108	0.42 65	0.07 50	0.14 109	0.17 74	0.17 66	0.19 61	0.21 94

MIF-Stereo (partial)	0.23 64	0.20 104	0.12 62	0.10 53	0.12 70	0.10 31	0.07 63	0.17 61	0.14 76	0.18 67	0.10 42	0.20 66	0.11 57	0.17 98	1.11 178	0.44 113	0.25 88	0.21 93	0.26 64	0.13 49	0.49 118	0.32 53	0.08 56	0.14 109	0.17 74	0.17 66	0.38 131	0.20 85

CASnet	0.31 99	0.22 133	0.14 92	0.15 100	0.17 129	0.17 103	0.08 70	0.30 124	0.18 118	0.34 155	0.21 109	0.38 167	0.28 169	0.13 62	0.75 89	0.44 113	0.32 141	0.26 137	0.43 121	0.34 166	1.11 202	0.69 110	0.11 94	0.14 109	0.25 122	0.17 66	0.33 98	0.25 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.35 123	0.23 155	0.17 118	0.20 151	0.14 85	0.21 133	0.17 162	0.22 79	0.16 91	0.38 195	0.39 196	0.26 96	0.23 139	0.17 98	1.84 214	0.49 140	0.27 101	0.21 93	0.66 187	0.34 166	0.46 108	0.83 131	0.15 156	0.14 109	0.26 129	0.19 86	0.45 172	0.25 115

IER	0.35 123	0.19 89	0.16 107	0.17 124	0.16 110	0.17 103	0.12 108	0.23 84	0.14 76	0.28 103	0.25 131	0.31 136	0.14 76	0.23 142	3.85 275	0.29 37	0.25 88	0.20 84	0.24 57	0.20 88	0.28 63	0.21 39	0.18 185	0.14 109	0.19 90	0.24 113	0.38 131	0.25 115

raftrobust	0.31 99	0.20 104	0.20 154	0.18 134	0.18 138	0.12 57	0.09 80	0.35 174	0.15 84	0.34 155	0.21 109	0.27 102	0.14 76	0.39 238	0.70 73	0.54 162	0.27 101	0.21 93	0.75 199	0.19 81	0.59 148	1.07 164	0.19 193	0.14 109	0.26 129	0.24 113	0.27 87	0.24 109

PMTNet	0.42 156	0.24 170	0.21 169	0.18 134	0.17 129	0.14 74	0.32 209	0.31 134	0.24 166	0.37 185	0.25 131	0.38 167	0.38 218	0.17 98	1.19 183	1.08 257	0.45 209	0.27 141	0.56 159	0.43 204	1.15 208	1.08 165	0.13 126	0.14 109	0.40 221	0.26 135	0.32 93	0.37 179

G2L-Stereo	0.34 112	0.22 133	0.16 107	0.18 134	0.22 178	0.16 93	0.14 138	0.27 102	0.16 91	0.30 117	0.25 131	0.26 96	0.22 132	0.30 190	2.53 242	0.31 46	0.27 101	0.20 84	0.33 90	0.18 74	0.40 95	0.54 80	0.16 165	0.15 118	0.24 113	0.26 135	0.41 143	0.24 109

castereo	0.42 156	0.20 104	0.19 140	0.16 110	0.16 110	0.27 174	0.09 80	0.29 116	0.21 146	0.33 152	0.22 117	0.40 180	0.37 217	0.19 120	0.81 102	0.77 219	0.45 209	0.34 198	0.57 167	0.43 204	1.52 255	1.45 223	0.13 126	0.15 118	0.27 139	0.59 247	0.52 195	0.31 148

trnet	0.35 123	0.23 155	0.19 140	0.17 124	0.20 155	0.14 74	0.08 70	0.35 174	0.20 137	0.35 163	0.21 109	0.38 167	0.31 181	0.14 72	0.78 94	0.76 218	0.40 182	0.30 166	0.43 121	0.52 231	0.98 190	0.80 129	0.12 106	0.15 118	0.25 122	0.24 113	0.37 125	0.32 154

4D-IteraStereo	0.33 106	0.18 77	0.21 169	0.16 110	0.16 110	0.11 42	0.08 70	0.33 157	0.17 109	0.33 152	0.18 89	0.27 102	0.13 73	0.33 209	0.80 100	0.66 193	0.26 95	0.30 166	0.49 136	0.36 171	0.82 176	1.41 217	0.10 76	0.15 118	0.19 90	0.21 92	0.41 143	0.19 82

LoS_RVC	0.37 132	0.25 182	0.20 154	0.10 53	0.17 129	0.13 62	0.09 80	0.24 92	0.25 174	0.38 195	0.25 131	0.36 159	0.34 198	0.22 133	0.81 102	0.78 221	0.41 188	0.42 241	0.56 159	0.27 131	0.97 187	1.33 203	0.14 140	0.15 118	0.28 150	0.22 93	0.25 80	0.29 134

tt_ll	0.37 132	0.25 182	0.20 154	0.10 53	0.17 129	0.13 62	0.09 80	0.24 92	0.25 174	0.38 195	0.25 131	0.36 159	0.34 198	0.22 133	0.81 102	0.78 221	0.41 188	0.42 241	0.56 159	0.27 131	0.97 187	1.33 203	0.14 140	0.15 118	0.28 150	0.22 93	0.25 80	0.29 134

SA	0.30 92	0.21 115	0.14 92	0.14 93	0.14 85	0.15 82	0.07 63	0.35 174	0.16 91	0.31 131	0.12 57	0.41 187	0.14 76	0.20 128	0.74 82	0.56 168	0.27 101	0.30 166	0.58 171	0.21 104	0.49 118	0.88 136	0.08 56	0.15 118	0.27 139	0.28 141	0.56 207	0.26 122

CIPLG	0.34 112	0.19 89	0.19 140	0.16 110	0.16 110	0.16 93	0.24 182	0.32 148	0.26 182	0.30 117	0.31 169	0.31 136	0.16 87	0.38 232	0.86 133	0.40 93	0.34 153	0.20 84	0.50 142	0.20 88	0.49 118	1.39 213	0.11 94	0.15 118	0.53 251	0.17 66	0.57 211	0.20 85

UDGNet	0.39 145	0.29 221	0.21 169	0.55 269	0.44 267	0.50 260	0.42 240	0.31 134	0.20 137	0.27 98	0.28 159	0.28 107	0.12 67	0.70 286	0.66 59	0.44 113	0.29 121	0.25 131	0.60 174	0.24 124	0.61 152	0.98 149	0.39 264	0.15 118	0.34 184	0.27 138	0.42 155	0.29 134

GLC_STEREO	0.31 99	0.23 155	0.24 190	0.20 151	0.20 155	0.18 112	0.14 138	0.38 202	0.16 91	0.34 155	0.25 131	0.29 117	0.16 87	0.17 98	0.68 69	0.52 157	0.37 166	0.27 141	0.42 115	0.37 177	0.90 181	0.42 65	0.13 126	0.15 118	0.24 113	0.18 81	0.48 182	0.25 115

IPLGR_C	0.34 112	0.19 89	0.19 140	0.16 110	0.16 110	0.16 93	0.25 191	0.32 148	0.26 182	0.30 117	0.32 176	0.30 129	0.17 96	0.37 226	0.79 97	0.40 93	0.33 149	0.20 84	0.51 145	0.19 81	0.49 118	1.39 213	0.12 106	0.15 118	0.50 247	0.17 66	0.58 215	0.20 85

ACRE	0.35 123	0.19 89	0.18 127	0.16 110	0.16 110	0.16 93	0.24 182	0.32 148	0.25 174	0.30 117	0.43 201	0.31 136	0.17 96	0.38 232	0.81 102	0.40 93	0.34 153	0.20 84	0.51 145	0.20 88	0.50 124	1.39 213	0.12 106	0.15 118	0.51 249	0.17 66	0.57 211	0.20 85

CREStereo++_RVC	0.45 167	0.22 133	0.20 154	0.17 124	0.20 155	0.15 82	0.11 98	0.34 163	0.19 126	0.35 163	0.19 101	0.32 143	0.31 181	0.16 92	1.29 186	0.81 229	0.38 171	0.27 141	0.56 159	0.36 171	1.08 198	1.26 195	0.13 126	0.15 118	0.26 129	0.22 93	2.29 328	0.31 148
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GMStereo	0.23 64	0.24 170	0.13 74	0.19 141	0.17 129	0.19 119	0.14 138	0.29 116	0.16 91	0.23 76	0.19 101	0.32 143	0.16 87	0.13 62	0.53 34	0.27 32	0.28 112	0.19 77	0.43 121	0.20 88	0.30 70	0.19 36	0.12 106	0.15 118	0.24 113	0.19 86	0.39 135	0.20 85
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.25 71	0.18 77	0.19 140	0.17 124	0.18 138	0.19 119	0.14 138	0.22 79	0.16 91	0.23 76	0.18 89	0.21 70	0.13 73	0.26 161	1.51 199	0.28 35	0.23 71	0.21 93	0.25 59	0.18 74	0.22 50	0.35 58	0.13 126	0.15 118	0.18 81	0.18 81	0.39 135	0.18 79

HITNet	0.31 99	0.18 77	0.15 99	0.17 124	0.15 98	0.14 74	0.10 91	0.29 116	0.19 126	0.30 117	0.20 104	0.28 107	0.18 105	0.29 184	1.30 187	0.42 101	0.27 101	0.20 84	0.37 102	0.17 67	0.64 157	0.99 151	0.12 106	0.15 118	0.19 90	0.19 86	0.39 135	0.26 122
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
LG-Stereo_Zeroshot	0.62 214	1.03 303	0.18 127	0.89 294	0.50 276	0.74 288	0.26 193	0.39 208	0.22 152	0.92 313	0.69 245	1.06 272	0.44 235	0.32 205	0.86 133	0.99 248	0.48 226	0.31 176	0.56 159	0.38 185	1.49 249	1.87 271	0.12 106	0.16 134	0.27 139	0.29 152	0.52 195	0.80 244

castereo++	0.43 159	0.19 89	0.17 118	0.19 141	0.15 98	0.44 252	0.08 70	0.30 124	0.20 137	0.34 155	0.18 89	0.45 203	0.35 204	0.15 83	0.78 94	0.73 213	0.43 203	0.32 180	0.57 167	0.43 204	1.42 241	1.35 208	0.22 213	0.16 134	0.24 113	0.33 173	1.16 286	0.33 159

LoS	0.46 170	0.23 155	0.17 118	0.19 141	0.19 148	0.19 119	0.12 108	0.77 290	0.26 182	0.50 229	0.45 204	0.53 227	0.47 241	0.23 142	1.06 169	0.85 237	0.56 255	0.43 244	0.62 177	0.41 197	1.28 231	1.41 217	0.15 156	0.16 134	0.35 191	0.28 141	0.33 98	0.35 174
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TRStereo	1.21 273	0.32 232	0.47 274	0.25 187	0.18 138	0.64 280	0.26 193	0.44 236	0.20 137	0.70 286	0.57 223	0.80 263	0.29 171	0.23 142	1.08 170	1.85 310	0.37 166	0.35 203	1.05 230	0.88 297	1.36 239	1.89 273	0.17 174	0.16 134	0.67 273	16.20 354	0.88 262	0.49 212

rafts_anoy	0.28 84	0.23 155	0.18 127	0.17 124	0.19 148	0.15 82	0.11 98	0.34 163	0.14 76	0.26 94	0.21 109	0.25 89	0.14 76	0.22 133	0.65 57	0.40 93	0.34 153	0.24 124	0.48 128	0.33 160	0.52 132	0.76 121	0.11 94	0.16 134	0.24 113	0.23 101	0.24 76	0.26 122

TANstereo	0.43 159	0.22 133	0.18 127	0.21 159	0.21 163	0.22 145	0.11 98	0.27 102	0.22 152	0.32 144	0.25 131	0.25 89	0.25 151	0.24 149	1.37 193	0.81 229	0.43 203	0.41 238	0.67 189	0.39 191	1.08 198	1.16 180	0.48 281	0.16 134	0.17 74	0.23 101	0.99 274	0.24 109

XX-TBD	0.43 159	0.22 133	0.18 127	0.21 159	0.21 163	0.22 145	0.11 98	0.27 102	0.22 152	0.32 144	0.25 131	0.25 89	0.25 151	0.24 149	1.37 193	0.81 229	0.43 203	0.41 238	0.67 189	0.39 191	1.08 198	1.16 180	0.48 281	0.16 134	0.17 74	0.23 101	0.99 274	0.24 109

RALCasStereoNet	0.30 92	0.24 170	0.19 140	0.20 151	0.19 148	0.15 82	0.17 162	0.33 157	0.14 76	0.30 117	0.20 104	0.27 102	0.15 83	0.26 161	0.65 57	0.61 181	0.31 136	0.23 113	0.34 95	0.29 140	0.58 146	1.04 160	0.11 94	0.16 134	0.25 122	0.25 130	0.24 76	0.26 122

CREStereo	0.38 137	0.22 133	0.20 154	0.17 124	0.16 110	0.15 82	0.08 70	0.36 191	0.24 166	0.36 178	0.27 148	0.39 172	0.39 223	0.16 92	0.92 145	0.97 245	0.46 215	0.27 141	0.43 121	0.52 231	1.15 208	1.04 160	0.13 126	0.16 134	0.25 122	0.24 113	0.37 125	0.31 148
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
HGLStereo	0.30 92	0.23 155	0.19 140	0.18 134	0.23 184	0.18 112	0.13 128	0.23 84	0.16 91	0.31 131	0.31 169	0.21 70	0.14 76	0.22 133	1.81 211	0.35 67	0.37 166	0.24 124	0.29 76	0.20 88	0.41 99	0.39 63	0.14 140	0.16 134	0.23 106	0.23 101	0.32 93	0.22 97

DISCO	0.32 105	0.24 170	0.17 118	0.19 141	0.21 163	0.23 149	0.27 195	0.21 77	0.21 146	0.36 178	0.25 131	0.24 81	0.16 87	0.19 120	1.86 215	0.35 67	0.29 121	0.22 101	0.42 115	0.22 114	0.28 63	0.56 83	0.14 140	0.16 134	0.23 106	0.23 101	0.40 141	0.24 109

coex_refinement	0.40 152	0.25 182	0.18 127	0.19 141	0.21 163	0.20 127	0.14 138	0.27 102	0.26 182	0.27 98	0.27 148	0.28 107	0.14 76	0.25 156	3.44 268	0.47 134	0.28 112	0.21 93	0.62 177	0.19 81	0.56 140	0.54 80	0.15 156	0.17 145	0.26 129	0.25 130	0.42 155	0.33 159

Reg-Stereo(zero)	0.71 228	0.22 133	0.30 225	0.21 159	0.22 178	0.32 200	0.36 228	0.77 290	0.44 243	0.65 269	1.65 310	0.54 229	0.36 206	1.01 294	0.86 133	1.42 285	0.50 231	0.26 137	1.07 232	0.60 246	1.15 208	2.16 303	0.28 236	0.17 145	0.55 257	0.93 278	1.09 280	1.15 271

HI	0.71 228	0.22 133	0.30 225	0.21 159	0.22 178	0.32 200	0.36 228	0.77 290	0.44 243	0.65 269	1.65 310	0.54 229	0.36 206	1.01 294	0.86 133	1.42 285	0.50 231	0.26 137	1.07 232	0.60 246	1.15 208	2.16 303	0.28 236	0.17 145	0.55 257	0.93 278	1.09 280	1.15 271

Any-RAFT	0.58 206	0.22 133	0.32 236	0.23 172	0.21 163	0.20 127	0.14 138	0.42 224	0.25 174	0.40 203	1.16 283	0.49 220	0.32 190	0.37 226	0.87 140	0.85 237	0.67 268	0.38 228	1.20 246	0.41 197	2.25 317	1.67 253	0.18 185	0.17 145	0.43 230	0.49 233	0.44 167	0.84 248

Sa-1000	0.33 106	0.21 115	0.14 92	0.15 100	0.16 110	0.15 82	0.08 70	0.36 191	0.17 109	0.31 131	0.15 77	0.41 187	0.18 105	0.25 156	0.82 115	0.48 138	0.32 141	0.33 186	0.65 184	0.19 81	0.65 158	1.11 172	0.09 67	0.17 145	0.33 181	0.29 152	0.51 192	0.27 128

test-3	0.47 180	0.22 133	0.20 154	0.18 134	0.21 163	0.19 119	0.12 108	0.41 214	0.16 91	0.35 163	0.18 89	0.42 190	0.19 116	0.19 120	1.04 165	0.66 193	0.32 141	0.30 166	1.28 260	0.44 216	1.13 205	1.75 264	0.10 76	0.17 145	0.45 236	0.23 101	0.56 207	1.21 276

test_1	0.47 180	0.22 133	0.20 154	0.18 134	0.21 163	0.19 119	0.12 108	0.41 214	0.16 91	0.34 155	0.18 89	0.42 190	0.19 116	0.19 120	1.04 165	0.66 193	0.32 141	0.30 166	1.28 260	0.44 216	1.13 205	1.75 264	0.10 76	0.17 145	0.45 236	0.23 101	0.56 207	1.22 277

s12784h	0.54 198	0.28 218	0.26 208	0.30 215	0.23 184	0.17 103	0.12 108	0.36 191	0.24 166	0.38 195	0.23 122	0.40 180	0.38 218	0.16 92	1.09 171	1.11 262	0.47 220	0.27 141	0.71 195	0.37 177	1.49 249	1.46 224	0.12 106	0.17 145	0.39 217	0.32 171	2.18 323	0.88 253

TestStereo	0.28 84	0.25 182	0.20 154	0.21 159	0.15 98	0.21 133	0.13 128	0.35 174	0.18 118	0.38 195	0.18 89	0.33 147	0.16 87	0.13 62	1.02 161	0.27 32	0.34 153	0.18 72	0.42 115	0.18 74	0.46 108	0.35 58	0.13 126	0.17 145	0.27 139	0.22 93	0.34 107	0.26 122

RALAANet	0.30 92	0.22 133	0.19 140	0.17 124	0.17 129	0.16 93	0.11 98	0.28 111	0.16 91	0.24 83	0.21 109	0.24 81	0.18 105	0.30 190	0.63 53	0.39 87	0.28 112	0.25 131	0.56 159	0.29 140	0.76 170	1.03 158	0.11 94	0.17 145	0.23 106	0.24 113	0.41 143	0.23 104

XX-Stereo	4.69 333	0.19 89	0.24 190	0.27 199	0.16 110	0.42 246	0.32 209	0.35 174	0.21 146	0.73 293	1.64 308	0.46 211	0.38 218	0.30 190	0.95 151	1.09 259	0.43 203	0.38 228	1.25 252	0.47 224	1.42 241	1.54 242	0.21 206	0.17 145	110.85 360	0.46 225	1.00 277	0.84 248

FINET	0.28 84	0.21 115	0.21 169	0.21 159	0.17 129	0.17 103	0.18 167	0.23 84	0.19 126	0.23 76	0.48 212	0.28 107	0.17 96	0.17 98	0.57 38	0.33 55	0.25 88	0.18 72	0.38 106	0.17 67	0.30 70	0.22 43	0.15 156	0.17 145	0.42 225	0.96 282	0.27 87	0.21 94

CFNet	0.29 88	0.23 155	0.19 140	0.25 187	0.22 178	0.19 119	0.15 150	0.30 124	0.17 109	0.28 103	0.23 122	0.37 164	0.19 116	0.22 133	1.38 195	0.25 22	0.26 95	0.21 93	0.27 73	0.19 81	0.31 72	0.45 71	0.12 106	0.17 145	0.28 150	0.24 113	0.37 125	0.31 148

HUF	0.50 190	0.17 67	0.13 74	0.11 64	0.12 70	0.40 241	0.11 98	0.22 79	0.11 53	0.22 74	0.09 37	0.19 61	0.19 116	0.11 50	3.00 256	2.86 335	0.70 272	0.49 263	0.61 176	0.20 88	0.53 134	1.85 269	0.28 236	0.18 158	0.15 59	0.18 81	0.18 53	0.13 52

gcap-zeroshot	1.09 265	0.23 155	0.33 238	0.59 277	0.20 155	0.40 241	0.35 222	0.45 240	0.24 166	0.74 294	1.21 289	0.63 243	0.34 198	0.25 156	0.80 100	1.71 305	3.94 340	0.29 160	9.06 326	0.81 280	1.52 255	1.94 281	1.39 314	0.18 158	0.58 263	0.39 197	0.41 143	0.41 190

RAFT-Test	0.64 221	0.24 170	0.22 178	0.25 187	0.21 163	0.45 256	0.17 162	0.45 240	0.26 182	0.66 273	0.80 257	0.40 180	0.39 223	0.36 222	1.01 160	1.49 292	0.41 188	0.34 198	1.29 263	0.61 248	1.90 292	1.84 268	0.17 174	0.18 158	0.54 254	0.93 278	0.41 143	1.26 279

test_3	0.47 180	0.22 133	0.20 154	0.18 134	0.21 163	0.19 119	0.12 108	0.41 214	0.18 118	0.36 178	0.18 89	0.44 197	0.21 127	0.19 120	1.03 162	0.64 189	0.32 141	0.31 176	1.28 260	0.44 216	1.12 203	1.74 261	0.10 76	0.18 158	0.47 240	0.28 141	0.59 220	1.22 277

cross-raft	0.56 204	0.25 182	0.22 178	0.21 159	0.20 155	0.39 238	0.15 150	0.44 236	0.26 182	0.48 226	0.35 191	0.43 193	0.31 181	0.24 149	0.86 133	1.35 279	0.41 188	0.34 198	1.31 266	0.78 276	1.98 299	1.89 273	0.16 165	0.18 158	0.47 240	0.46 225	0.42 155	0.68 233

CFNet_pseudo	0.47 180	0.23 155	0.23 184	0.27 199	0.25 194	0.23 149	0.17 162	0.31 134	0.19 126	0.37 185	0.29 162	0.38 167	0.27 162	0.23 142	4.35 281	0.44 113	0.28 112	0.23 113	1.00 225	0.19 81	0.46 108	0.59 93	0.40 267	0.18 158	0.27 139	0.28 141	0.36 121	0.35 174

STTStereo	0.37 132	0.28 218	0.28 220	0.24 181	0.27 212	0.22 145	0.33 216	0.25 101	0.36 229	0.29 110	0.27 148	0.33 147	0.20 126	0.27 167	2.32 236	0.31 46	0.26 95	0.25 131	0.30 78	0.20 88	0.34 81	0.66 108	0.31 251	0.18 158	0.25 122	0.31 163	0.35 110	0.41 190

ADCP+	0.99 258	0.33 238	0.34 242	0.25 187	0.34 242	0.35 219	0.49 251	0.31 134	0.66 277	0.59 250	0.48 212	0.75 256	0.18 105	0.30 190	9.27 332	0.47 134	0.27 101	0.27 141	0.78 202	0.80 279	0.51 127	0.72 115	0.18 185	0.18 158	0.69 274	2.01 319	1.44 297	3.81 328

MSMDNet	0.63 218	0.24 170	0.22 178	0.19 141	0.20 155	0.38 231	0.17 162	0.43 231	0.24 166	0.60 254	0.33 182	0.40 180	1.53 287	0.50 263	0.85 130	1.50 293	0.42 197	0.35 203	1.26 254	0.67 265	1.90 292	2.18 306	0.17 174	0.18 158	0.58 263	0.53 239	0.39 135	0.58 222

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 106	0.26 200	0.24 190	0.23 172	0.29 215	0.21 133	0.35 222	0.28 111	0.52 262	0.37 185	0.25 131	0.35 157	0.17 96	0.29 184	1.32 188	0.32 54	0.25 88	0.21 93	0.35 97	0.23 118	0.29 66	0.62 101	0.16 165	0.18 158	0.23 106	0.42 209	0.32 93	0.32 154
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	0.30 92	0.23 155	0.20 154	0.22 169	0.20 155	0.17 103	0.18 167	0.24 92	0.19 126	0.29 110	0.27 148	0.23 78	0.18 105	0.17 98	0.71 78	0.45 124	0.27 101	0.33 186	0.39 107	0.25 126	0.47 115	0.62 101	0.13 126	0.18 158	0.31 174	0.29 152	0.54 201	0.29 134

MSKI-zero shot	0.70 227	0.21 115	0.21 169	0.20 151	0.19 148	0.43 250	0.16 156	0.42 224	0.29 200	0.44 215	1.16 283	0.48 218	0.36 206	0.17 98	1.60 202	1.42 285	0.47 220	0.37 215	1.37 268	0.95 302	1.79 287	2.06 290	0.22 213	0.19 169	0.53 251	1.21 294	0.72 242	1.17 275

EKT-Stereo	1.22 274	0.27 208	0.24 190	0.28 207	0.25 194	0.31 193	0.54 257	0.43 231	0.29 200	0.44 215	0.57 223	0.49 220	0.44 235	0.31 200	13.29 349	2.18 322	0.54 246	0.53 279	1.26 254	1.02 308	5.16 342	2.03 288	0.14 140	0.19 169	0.42 225	0.35 181	0.56 207	0.34 164

LMCR-Stereo	0.33 106	0.23 155	0.19 140	0.19 141	0.18 138	0.20 127	0.13 128	0.30 124	0.19 126	0.29 110	0.23 122	0.33 147	0.29 171	0.40 242	0.67 64	0.45 124	0.39 176	0.28 152	0.53 156	0.38 185	0.51 127	0.96 146	0.14 140	0.19 169	0.25 122	0.24 113	0.33 98	0.31 148

sAnonymous2	0.38 137	0.21 115	0.17 118	0.16 110	0.16 110	0.21 133	0.15 150	0.38 202	0.26 182	0.28 103	0.26 144	0.30 129	0.32 190	0.16 92	0.67 64	0.61 181	0.40 182	0.36 208	0.81 204	0.39 191	1.05 195	1.29 199	0.14 140	0.19 169	0.29 156	0.35 181	0.33 98	0.35 174

CroCo_RVC	0.38 137	0.21 115	0.17 118	0.16 110	0.16 110	0.21 133	0.15 150	0.38 202	0.26 182	0.28 103	0.26 144	0.30 129	0.32 190	0.16 92	0.67 64	0.61 181	0.40 182	0.36 208	0.81 204	0.39 191	1.05 195	1.29 199	0.14 140	0.19 169	0.29 156	0.35 181	0.33 98	0.35 174

UNet	0.30 92	0.21 115	0.19 140	0.19 141	0.20 155	0.21 133	0.15 150	0.27 102	0.17 109	0.29 110	0.21 109	0.25 89	0.18 105	0.59 277	1.64 204	0.31 46	0.27 101	0.22 101	0.30 78	0.21 104	0.34 81	0.25 46	0.15 156	0.19 169	0.21 99	0.24 113	0.44 167	0.26 122

DSFCA	0.33 106	0.25 182	0.21 169	0.20 151	0.26 202	0.22 145	0.27 195	0.23 84	0.21 146	0.22 74	0.27 148	0.25 89	0.15 83	0.14 72	1.43 198	0.64 189	0.28 112	0.27 141	0.31 84	0.21 104	0.39 93	0.52 79	0.18 185	0.19 169	0.28 150	0.28 141	0.54 201	0.45 200

AF-Net	0.38 137	0.25 182	0.25 203	0.25 187	0.30 220	0.28 179	0.41 238	0.36 191	0.30 205	0.25 91	0.32 176	0.39 172	0.21 127	0.23 142	2.08 226	0.31 46	0.23 71	0.22 101	0.39 107	0.22 114	0.53 134	0.78 125	0.21 206	0.19 169	0.26 129	0.27 138	0.42 155	0.33 159

Nwc_Net	0.38 137	0.25 182	0.25 203	0.25 187	0.30 220	0.28 179	0.41 238	0.36 191	0.30 205	0.25 91	0.32 176	0.39 172	0.21 127	0.23 142	2.08 226	0.31 46	0.23 71	0.22 101	0.39 107	0.22 114	0.53 134	0.78 125	0.21 206	0.19 169	0.26 129	0.27 138	0.42 155	0.33 159

DeepPrunerF	0.79 239	0.36 248	0.20 154	0.53 264	1.05 309	0.38 231	0.52 253	0.32 148	0.92 295	0.23 76	0.32 176	0.23 78	0.17 96	0.26 161	5.65 298	0.50 146	0.28 112	0.24 124	0.50 142	0.25 126	0.40 95	0.47 74	0.21 206	0.19 169	5.96 344	0.50 235	0.47 179	0.30 140

IGEV-FE	0.78 237	0.25 182	0.47 274	0.58 275	0.25 194	0.61 276	0.63 269	0.48 251	0.28 197	0.67 276	1.33 295	0.66 247	0.41 229	0.31 200	0.87 140	1.36 280	0.39 176	0.36 208	1.13 239	0.76 274	1.57 266	2.29 315	0.20 201	0.20 179	0.84 290	0.84 271	2.28 326	1.10 265

model_zeroshot	0.81 243	0.22 133	0.23 184	0.34 232	0.21 163	0.45 256	0.16 156	0.43 231	0.23 161	0.59 250	1.10 281	0.50 223	0.31 181	0.26 161	2.66 246	1.04 253	0.42 197	0.35 203	1.40 270	0.52 231	1.90 292	1.60 247	0.15 156	0.20 179	2.65 331	1.52 305	0.79 255	1.54 292

IGEV_Zeroshot_test	0.78 237	0.25 182	0.47 274	0.58 275	0.25 194	0.61 276	0.63 269	0.48 251	0.28 197	0.67 276	1.32 294	0.66 247	0.41 229	0.31 200	0.87 140	1.36 280	0.39 176	0.36 208	1.13 239	0.76 274	1.57 266	2.29 315	0.20 201	0.20 179	0.84 290	0.84 271	2.28 326	1.09 264

HH	0.60 208	0.18 77	0.35 246	0.23 172	0.21 163	0.28 179	0.24 182	0.42 224	0.26 182	0.74 294	0.25 131	0.46 211	0.36 206	0.24 149	0.81 102	1.44 288	0.38 171	0.37 215	1.21 248	0.64 257	2.13 306	1.97 284	0.27 230	0.20 179	0.59 266	0.41 206	0.83 257	0.63 228

HanStereo	0.60 208	0.18 77	0.35 246	0.23 172	0.21 163	0.28 179	0.24 182	0.42 224	0.26 182	0.74 294	0.25 131	0.46 211	0.36 206	0.24 149	0.81 102	1.44 288	0.38 171	0.37 215	1.21 248	0.64 257	2.13 306	1.97 284	0.27 230	0.20 179	0.59 266	0.41 206	0.83 257	0.63 228

CASS	0.51 192	0.27 208	0.27 215	0.32 224	0.26 202	0.29 187	0.67 277	0.40 212	0.30 205	0.47 223	0.52 217	0.47 216	0.36 206	0.16 92	0.74 82	0.67 198	0.71 273	0.46 252	0.78 202	0.28 136	1.67 274	1.48 228	0.17 174	0.20 179	0.42 225	0.34 177	0.53 199	0.46 202
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
raft_robust	0.39 145	0.22 133	0.16 107	0.20 151	0.16 110	0.16 93	0.11 98	0.42 224	0.18 118	0.42 210	0.15 77	0.33 147	0.24 144	0.27 167	1.23 184	0.80 227	0.31 136	0.33 186	0.91 216	0.36 171	0.71 168	1.21 190	0.11 94	0.20 179	0.30 165	0.30 160	0.36 121	0.30 140

AACVNet	0.31 99	0.26 200	0.21 169	0.27 199	0.28 213	0.25 166	0.18 167	0.30 124	0.20 137	0.31 131	0.30 167	0.29 117	0.18 105	0.36 222	0.62 51	0.43 109	0.31 136	0.26 137	0.37 102	0.25 126	0.42 102	0.62 101	0.20 201	0.20 179	0.29 156	0.31 163	0.42 155	0.37 179

R-Stereo Train	0.54 198	0.24 170	0.24 190	0.24 181	0.18 138	0.24 157	0.09 80	0.34 163	0.30 205	0.52 234	0.66 237	0.44 197	0.32 190	0.55 271	0.74 82	1.07 254	0.58 258	0.52 276	1.27 257	0.64 257	1.51 253	1.89 273	0.14 140	0.20 179	0.35 191	0.42 209	0.35 110	0.47 205

RAFT-Stereo	0.54 198	0.24 170	0.24 190	0.24 181	0.18 138	0.24 157	0.09 80	0.34 163	0.30 205	0.52 234	0.66 237	0.44 197	0.32 190	0.55 271	0.74 82	1.07 254	0.58 258	0.52 276	1.27 257	0.64 257	1.51 253	1.89 273	0.14 140	0.20 179	0.35 191	0.42 209	0.35 110	0.47 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.43 159	0.38 262	0.25 203	0.42 250	0.30 220	0.35 219	0.32 209	0.34 163	0.20 137	0.36 178	0.24 127	0.74 255	0.24 144	0.40 242	1.98 220	0.34 63	0.33 149	0.23 113	0.55 158	0.20 88	0.41 99	0.57 86	0.52 284	0.20 179	0.31 174	0.31 163	0.87 260	0.37 179

HSM	0.39 145	0.24 170	0.23 184	0.26 197	0.25 194	0.20 127	0.18 167	0.41 214	0.20 137	0.32 144	0.30 167	0.39 172	0.24 144	0.22 133	2.57 244	0.39 87	0.33 149	0.22 101	0.49 136	0.30 147	0.70 165	0.47 74	0.14 140	0.20 179	0.29 156	0.31 163	0.44 167	0.33 159

AE-Stereo	0.44 165	0.22 133	0.24 190	0.23 172	0.24 191	0.18 112	0.16 156	0.30 124	0.21 146	0.34 155	0.16 87	0.44 197	0.27 162	0.21 130	0.94 149	0.81 229	0.41 188	0.32 180	0.52 153	0.55 234	1.07 197	1.71 259	0.12 106	0.21 191	0.34 184	0.89 275	0.46 177	0.28 130

test-1	0.83 246	0.18 77	0.23 184	0.19 141	0.19 148	0.57 274	0.58 261	0.44 236	0.29 200	0.72 291	5.41 334	0.54 229	0.40 225	0.59 277	0.98 157	1.32 275	0.45 209	0.48 259	1.14 241	0.96 304	1.90 292	2.36 320	0.14 140	0.21 191	0.39 217	0.46 225	0.61 224	0.63 228

Anonymous3	0.57 205	0.29 221	0.22 178	0.21 159	0.25 194	0.27 174	0.22 179	0.51 261	0.35 225	0.37 185	0.27 148	0.76 258	0.54 244	0.47 255	1.18 180	1.93 313	0.51 235	0.47 254	0.94 221	0.58 242	1.27 229	1.69 255	0.19 193	0.21 191	0.36 200	0.39 197	0.54 201	0.37 179

RASNet	0.29 88	0.21 115	0.21 169	0.19 141	0.18 138	0.18 112	0.14 138	0.31 134	0.18 118	0.32 144	0.20 104	0.26 96	0.18 105	0.17 98	0.86 133	0.66 193	0.25 88	0.19 77	0.26 64	0.16 64	0.65 158	0.61 99	0.11 94	0.21 191	0.21 99	0.22 93	0.45 172	0.30 140

UCFNet_RVC	0.39 145	0.36 248	0.26 208	0.29 213	0.31 224	0.26 169	0.19 174	0.30 124	0.23 161	0.35 163	0.27 148	0.45 203	0.25 151	0.34 213	0.82 115	0.45 124	0.30 131	0.25 131	0.96 224	0.23 118	0.69 163	0.75 119	0.45 274	0.21 191	0.35 191	0.31 163	0.35 110	0.45 200

NVstereo2D	0.63 218	0.25 182	0.20 154	0.28 207	0.25 194	0.34 214	0.35 222	0.30 124	0.22 152	0.39 200	0.33 182	0.26 96	0.16 87	0.42 247	9.29 333	0.43 109	0.32 141	0.27 141	0.35 97	0.20 88	0.35 86	0.44 67	0.30 245	0.21 191	0.31 174	0.23 101	0.27 87	0.25 115

DLCB_ROB	0.33 106	0.25 182	0.24 190	0.22 169	0.23 184	0.20 127	0.19 174	0.27 102	0.22 152	0.31 131	0.34 185	0.34 153	0.25 151	0.33 209	0.84 120	0.33 55	0.30 131	0.28 152	0.30 78	0.21 104	0.52 132	0.72 115	0.20 201	0.21 191	0.47 240	0.36 188	0.38 131	0.46 202

iResNet_ROB	0.34 112	0.23 155	0.20 154	0.22 169	0.19 148	0.21 133	0.16 156	0.49 255	0.18 118	0.36 178	0.24 127	0.27 102	0.29 171	0.22 133	1.33 189	0.45 124	0.30 131	0.24 124	0.64 183	0.18 74	0.68 161	0.55 82	0.14 140	0.21 191	0.26 129	0.25 130	0.49 184	0.30 140

DLNR_Zeroshot_test	11.48 346	37.23 359	0.46 272	54.89 359	0.21 163	0.37 227	49.84 359	0.47 249	0.22 152	0.80 303	0.59 228	0.62 239	0.36 206	3.08 328	63.85 359	73.41 359	9.38 347	5.61 345	2.77 290	0.65 263	1.83 290	1.41 217	0.13 126	0.22 199	0.37 208	0.38 195	0.43 164	0.48 207

pcwnet_v2	0.69 225	0.27 208	0.31 233	0.31 221	0.33 232	0.29 187	0.24 182	0.34 163	0.25 174	0.50 229	0.40 198	1.66 297	0.40 225	0.31 200	5.73 301	0.60 177	0.36 162	0.30 166	1.08 234	0.23 118	0.82 176	0.90 138	0.57 287	0.22 199	0.35 191	0.36 188	0.51 192	0.87 251

sCroCo_RVC	0.46 170	0.20 104	0.16 107	0.15 100	0.16 110	0.20 127	0.12 108	0.32 148	0.32 216	0.35 163	0.24 127	0.43 193	0.45 239	0.15 83	0.83 119	1.10 261	0.47 220	0.40 236	0.67 189	0.43 204	1.55 264	1.85 269	0.14 140	0.22 199	0.30 165	0.30 160	0.49 184	0.32 154

FADNet	0.39 145	0.27 208	0.23 184	0.29 213	0.26 202	0.25 166	0.39 236	0.36 191	0.24 166	0.35 163	0.34 185	0.36 159	0.27 162	0.27 167	0.93 146	0.39 87	0.31 136	0.34 198	0.68 192	0.43 204	0.60 149	0.90 138	0.19 193	0.22 199	0.38 213	0.42 209	0.37 125	0.44 196

RP	0.45 167	0.29 221	0.33 238	0.30 215	0.31 224	0.28 179	0.35 222	0.34 163	0.33 222	0.23 76	0.36 193	0.36 159	0.26 160	0.24 149	3.81 273	0.31 46	0.28 112	0.22 101	0.33 90	0.23 118	0.26 59	0.85 134	0.19 193	0.22 199	0.29 156	0.29 152	0.52 195	0.36 178

DDF-Stereo	1.25 277	0.32 232	0.17 118	6.72 340	0.23 184	6.20 341	0.31 205	0.36 191	0.21 146	0.35 163	0.57 223	7.72 336	0.43 234	0.22 133	0.76 91	0.89 241	0.60 261	0.39 232	1.30 264	0.43 204	1.56 265	1.46 224	0.16 165	0.23 204	0.29 156	1.00 285	0.44 167	0.54 219

zero-FE	5.34 336	0.32 232	0.17 118	27.02 354	1.78 332	37.04 358	12.26 349	0.36 191	0.65 275	2.17 336	1.17 285	25.79 353	4.97 326	0.43 248	2.31 235	0.87 240	2.76 325	2.15 340	2.47 285	0.43 204	14.67 350	2.09 296	0.16 165	0.23 204	0.29 156	1.00 285	0.41 143	0.34 164

GANet-ADL	0.60 208	0.27 208	0.26 208	0.28 207	0.29 215	0.32 200	0.25 191	0.35 174	0.27 192	0.61 257	1.04 278	0.41 187	0.29 171	0.30 190	1.87 216	1.08 257	0.51 235	0.37 215	1.17 244	0.85 288	1.27 229	1.88 272	0.19 193	0.23 204	0.32 179	0.37 192	0.58 215	0.46 202

BEATNet_4x	0.40 152	0.23 155	0.19 140	0.20 151	0.19 148	0.16 93	0.14 138	0.31 134	0.27 192	0.35 163	0.22 117	0.32 143	0.23 139	0.29 184	1.51 199	0.58 171	0.52 240	0.51 272	0.49 136	0.22 114	0.91 183	1.44 221	0.14 140	0.23 204	0.23 106	0.23 101	0.42 155	0.31 148

NCC-stereo	0.47 180	0.33 238	0.30 225	0.31 221	0.33 232	0.31 193	0.38 231	0.41 214	0.40 235	0.24 83	0.38 194	0.39 172	0.36 206	0.28 175	3.13 260	0.36 74	0.29 121	0.32 180	0.42 115	0.43 204	0.44 105	0.84 132	0.28 236	0.23 204	0.36 200	0.44 220	0.45 172	0.44 196

Abc-Net	0.47 180	0.33 238	0.30 225	0.31 221	0.33 232	0.31 193	0.38 231	0.41 214	0.40 235	0.24 83	0.38 194	0.39 172	0.36 206	0.28 175	3.13 260	0.36 74	0.29 121	0.32 180	0.42 115	0.43 204	0.44 105	0.84 132	0.28 236	0.23 204	0.36 200	0.44 220	0.45 172	0.44 196
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPruner_ROB	0.52 194	0.25 182	0.25 203	0.25 187	0.26 202	0.23 149	0.65 275	0.32 148	0.25 174	0.37 185	0.39 196	0.29 117	0.25 151	0.31 200	3.43 267	0.72 212	0.34 153	0.29 160	0.49 136	0.23 118	1.30 233	1.20 186	0.23 215	0.23 204	0.29 156	0.42 209	0.46 177	0.29 134

IPLGR	0.76 234	0.26 200	0.21 169	0.23 172	0.23 184	0.17 103	0.12 108	0.33 157	0.20 137	0.41 208	1.59 305	0.32 143	0.31 181	0.53 266	9.00 329	0.62 186	0.41 188	0.38 228	0.65 184	0.47 224	0.76 170	1.41 217	0.12 106	0.24 211	0.35 191	0.39 197	0.63 228	0.28 130

PSMNet-ADL	0.77 235	0.29 221	0.30 225	0.33 227	0.32 228	0.32 200	0.37 230	0.55 269	0.35 225	0.71 287	1.43 300	0.56 233	1.01 270	2.47 323	1.18 180	2.02 317	1.58 308	0.41 238	1.06 231	0.50 228	1.25 227	1.44 221	0.35 260	0.24 211	0.35 191	0.41 206	0.65 230	0.34 164

ICVP	0.44 165	0.24 170	0.30 225	0.25 187	0.23 184	0.26 169	0.18 167	0.31 134	0.25 174	0.37 185	0.31 169	0.33 147	0.29 171	0.25 156	0.64 55	0.61 181	0.50 231	0.78 312	0.59 173	0.44 216	0.99 191	1.82 267	0.33 257	0.24 211	0.30 165	0.35 181	0.37 125	0.34 164
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.54 198	0.23 155	0.19 140	0.21 159	0.22 178	0.26 169	0.18 167	0.34 163	0.31 211	0.36 178	0.28 159	0.30 129	0.22 132	0.22 133	2.69 247	0.58 171	0.37 166	0.28 152	1.14 241	0.32 157	1.08 198	0.88 136	0.18 185	0.24 211	0.26 129	0.23 101	0.58 215	2.34 303

stereogan	0.43 159	0.33 238	0.30 225	0.33 227	0.37 254	0.35 219	0.30 203	0.35 174	0.32 216	0.30 117	0.31 169	0.46 211	0.30 179	0.27 167	1.62 203	0.41 100	0.30 131	0.25 131	0.44 125	0.29 140	0.37 89	1.61 249	0.23 215	0.24 211	0.29 156	0.31 163	0.57 211	0.39 187

SACVNet	0.38 137	0.30 226	0.26 208	0.28 207	0.29 215	0.26 169	0.34 221	0.37 200	0.29 200	0.35 163	0.27 148	0.29 117	0.25 151	0.38 232	0.59 44	0.43 109	0.36 162	0.29 160	0.56 159	0.29 140	0.68 161	1.21 190	0.19 193	0.25 216	0.37 208	0.35 181	0.45 172	0.38 184

APVNet	0.39 145	0.27 208	0.20 154	0.24 181	0.26 202	0.27 174	0.24 182	0.31 134	0.22 152	0.26 94	0.31 169	0.29 117	0.17 96	0.27 167	1.75 208	0.50 146	0.45 209	0.35 203	0.66 187	0.32 157	0.51 127	0.97 148	0.16 165	0.25 216	0.28 150	0.24 113	0.44 167	0.30 140

MyStereo04	0.43 159	0.28 218	0.26 208	0.23 172	0.24 191	0.18 112	0.14 138	0.38 202	0.28 197	0.59 250	0.28 159	0.39 172	0.18 105	0.36 222	1.03 162	0.61 181	0.35 160	0.27 141	1.20 246	0.43 204	1.04 192	0.77 124	0.38 261	0.26 218	0.37 208	0.39 197	0.55 205	0.30 140

PA-Net	0.52 194	0.36 248	0.36 249	0.25 187	0.37 254	0.26 169	0.32 209	0.33 157	0.36 229	0.30 117	0.26 144	0.30 129	0.31 181	0.47 255	2.30 233	0.51 152	0.24 80	0.28 152	0.30 78	0.29 140	0.34 81	0.90 138	0.60 290	0.26 218	0.32 179	0.72 262	0.32 93	2.29 302
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNetv2_ROB	0.46 170	0.24 170	0.17 118	0.27 199	0.21 163	0.23 149	0.14 138	0.49 255	0.19 126	0.37 185	0.29 162	0.37 164	0.27 162	0.26 161	3.28 266	0.42 101	0.28 112	0.22 101	0.85 213	0.23 118	1.22 218	0.59 93	0.16 165	0.26 218	0.27 139	0.24 113	0.57 211	0.28 130

XPNet_ROB	0.48 187	0.40 265	0.29 223	0.27 199	0.32 228	0.31 193	0.28 199	0.27 102	0.32 216	0.32 144	0.43 201	1.12 274	0.24 144	0.32 205	1.68 205	0.51 152	0.66 267	0.29 160	0.41 113	0.33 160	0.69 163	1.26 195	0.26 226	0.26 218	0.30 165	0.35 181	0.75 250	0.44 196

GwcNet-ADL	0.72 230	0.35 243	0.37 253	0.41 249	0.34 242	0.32 200	0.27 195	0.40 212	0.27 192	0.61 257	1.53 303	0.63 243	0.41 229	0.33 209	3.69 271	1.34 278	0.50 231	0.56 287	0.91 216	0.87 291	1.18 215	1.60 247	0.24 219	0.27 222	0.36 200	0.48 230	0.47 179	0.66 232

psm_up	0.35 123	0.26 200	0.27 215	0.28 207	0.25 194	0.27 174	0.18 167	0.35 174	0.32 216	0.29 110	0.24 127	0.30 129	0.25 151	0.50 263	0.93 146	0.34 63	0.34 153	0.31 176	0.62 177	0.36 171	0.43 104	0.50 77	0.16 165	0.27 222	0.33 181	0.34 177	0.39 135	0.34 164

FADNet-RVC	0.38 137	0.25 182	0.26 208	0.27 199	0.26 202	0.21 133	0.42 240	0.33 157	0.24 166	0.34 155	0.26 144	0.42 190	0.28 169	0.27 167	0.95 151	0.42 101	0.39 176	0.27 141	0.73 197	0.41 197	0.63 156	0.86 135	0.21 206	0.27 222	0.34 184	0.33 173	0.33 98	0.42 193

DN-CSS_ROB	0.35 123	0.22 133	0.24 190	0.23 172	0.26 202	0.15 82	0.12 108	0.42 224	0.19 126	0.39 200	0.41 199	0.34 153	0.26 160	0.32 205	0.67 64	0.42 101	0.30 131	0.23 113	0.92 219	0.21 104	0.80 174	0.68 109	0.15 156	0.27 222	0.24 113	0.22 93	0.41 143	0.30 140

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 316	0.30 226	0.54 281	0.34 232	0.37 254	0.63 279	0.68 278	0.48 251	1.07 304	0.69 281	1.55 304	0.62 239	0.59 247	0.18 117	0.86 133	1.75 307	0.42 197	0.50 268	49.64 357	1.04 310	1.53 260	2.14 299	0.19 193	0.28 226	0.72 276	1.86 318	0.98 271	1.07 261

DDUNet	0.75 233	0.91 298	0.42 267	1.24 301	1.03 307	1.19 300	1.16 300	0.35 174	0.35 225	0.37 185	0.45 204	0.64 245	0.32 190	1.77 309	2.89 250	0.44 113	0.71 273	0.48 259	0.87 214	0.59 244	0.53 134	0.64 105	0.85 305	0.28 226	0.34 184	0.34 177	0.61 224	0.39 187

DMCA-RVC	0.41 154	0.21 115	0.22 178	0.32 224	0.28 213	0.18 112	0.45 245	0.34 163	0.30 205	0.32 144	1.09 280	0.31 136	0.16 87	0.30 190	2.90 252	0.35 67	0.26 95	0.25 131	0.26 64	0.30 147	0.38 91	0.34 57	0.16 165	0.28 226	0.35 191	0.20 90	0.36 121	0.27 128

RGC	0.51 192	0.36 248	0.46 272	0.35 235	0.36 252	0.40 241	0.30 203	0.37 200	0.39 232	0.32 144	0.45 204	0.40 180	0.42 232	0.35 219	2.99 255	0.36 74	0.32 141	0.28 152	0.47 127	0.33 160	0.61 152	1.00 153	0.24 219	0.28 226	0.38 213	0.46 225	0.52 195	0.53 218

CC-Net-ROB	0.62 214	0.60 290	0.40 259	0.81 290	0.59 284	0.75 289	0.57 258	0.43 231	0.31 211	0.47 223	0.32 176	1.38 284	0.73 263	0.62 281	0.60 46	0.33 55	0.42 197	0.32 180	2.70 289	0.28 136	0.50 124	0.61 99	0.98 308	0.28 226	0.39 217	0.37 192	0.39 135	0.54 219

PWCDC_ROB	0.55 202	0.18 77	0.19 140	0.17 124	0.26 202	0.16 93	0.19 174	0.22 79	0.54 266	0.16 63	0.43 201	0.25 89	1.12 276	0.45 250	5.47 295	0.50 146	0.31 136	0.28 152	0.36 100	0.26 130	0.60 149	1.14 178	0.25 222	0.28 226	0.18 81	0.29 152	0.26 85	0.32 154

dd	0.37 132	0.25 182	0.15 99	0.44 257	0.16 110	0.32 200	0.19 174	0.28 111	0.13 68	0.29 110	0.14 74	0.44 197	0.14 76	0.15 83	2.86 249	0.38 82	0.36 162	0.22 101	0.52 153	0.34 166	0.32 74	0.28 49	0.17 174	0.29 232	0.27 139	0.20 90	0.40 141	0.32 154

SGM-Forest	1.95 300	0.37 254	0.25 203	0.54 265	0.44 267	0.40 241	0.24 182	0.59 273	0.75 285	0.72 291	0.66 237	0.99 269	2.05 299	0.34 213	5.58 297	1.88 311	0.46 215	0.39 232	23.75 348	0.29 140	2.17 311	1.62 250	0.40 267	0.29 232	1.04 300	0.59 247	1.80 312	4.01 330
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTSC	0.65 222	0.25 182	0.27 215	0.24 181	0.26 202	0.28 179	0.42 240	0.35 174	0.33 222	0.43 211	0.47 209	0.30 129	0.27 162	0.29 184	7.17 316	0.50 146	0.48 226	0.30 166	0.75 199	0.33 160	0.78 173	0.93 143	0.17 174	0.30 234	0.28 150	0.31 163	0.49 184	0.59 224

ETE_ROB	0.60 208	0.48 276	0.30 225	0.36 237	0.36 252	0.39 238	0.32 209	0.33 157	0.49 259	0.40 203	0.61 231	1.32 282	0.29 171	0.40 242	2.38 238	0.50 146	0.95 284	0.34 198	0.65 184	0.41 197	0.96 186	1.18 184	0.28 236	0.31 235	0.39 217	0.45 222	0.73 247	0.52 217

LALA_ROB	0.62 214	0.52 280	0.32 236	0.33 227	0.35 247	0.40 241	0.31 205	0.34 163	0.40 235	0.46 220	0.61 231	1.27 278	0.29 171	0.39 238	3.75 272	0.45 124	0.51 235	0.38 228	0.57 167	0.40 195	0.82 176	1.11 172	0.24 219	0.31 235	0.36 200	0.43 215	0.81 256	0.51 215

UDG	0.91 251	0.94 300	0.44 270	1.22 300	1.16 311	1.14 299	1.35 303	0.38 202	0.36 229	0.43 211	0.55 221	0.62 239	0.33 196	1.60 307	5.73 301	0.80 227	0.75 276	0.45 248	0.94 221	0.65 263	1.13 205	1.10 169	0.64 293	0.32 237	0.36 200	0.39 197	0.53 199	0.38 184

NCCL2	0.55 202	0.35 243	0.31 233	0.30 215	0.40 260	0.25 166	0.24 182	0.35 174	0.31 211	0.41 208	0.33 182	0.35 157	0.24 144	0.53 266	4.10 277	0.47 134	0.40 182	0.31 176	0.39 107	0.31 155	0.70 165	0.99 151	0.41 269	0.32 237	0.45 236	0.45 222	0.75 250	0.51 215

anonymity	1.60 293	0.25 182	0.41 263	0.27 199	0.23 184	0.51 263	0.16 156	0.49 255	0.27 192	0.63 265	23.10 354	0.57 235	0.59 247	0.37 226	0.78 94	1.33 276	0.46 215	0.35 203	1.10 235	0.48 226	1.47 245	2.07 294	0.21 206	0.33 239	1.11 308	1.60 309	3.07 337	1.08 263

FSD		0.32 232	0.31 233	0.32 224	0.31 224	0.30 189	0.35 222	0.41 214	0.27 192	0.37 185	0.29 162			0.34 213	1.10 176	0.97 245			0.58 171	0.50 228				0.34 240	0.37 208	0.32 171	0.37 125	0.38 184

DDVS	1.78 296	0.35 243	0.40 259	0.33 227	0.38 257	0.37 227	0.33 216	2.41 339	0.46 248	0.68 279	17.02 351	2.44 310	0.65 255	0.81 291	2.50 240	1.31 274	0.61 263	0.49 263	6.21 310	0.84 286	2.90 332	2.24 312	0.26 226	0.34 240	0.34 184	0.60 249	2.18 323	0.71 234

dad	0.58 206	0.29 221	0.20 154	0.65 285	0.32 228	0.37 227	0.94 289	0.59 273	0.18 118	0.44 215	0.18 89	0.49 220	0.42 232	0.17 98	3.83 274	0.50 146	0.41 188	0.27 141	0.77 201	0.32 157	0.49 118	0.45 71	0.19 193	0.34 240	0.57 261	0.24 113	1.23 288	0.84 248

AnonymousM	0.60 208	0.18 77	0.13 74	0.13 80	0.11 62	0.31 193	0.07 63	0.35 174	0.23 161	0.31 131	0.42 200	0.28 107	0.31 181	0.37 226	1.34 192	0.89 241	0.44 207	0.33 186	0.42 115	0.57 238	0.97 187	1.20 186	0.17 174	0.34 240	0.16 69	0.82 269	2.20 325	3.23 320

GEStereo_RVC	0.47 180	0.27 208	0.34 242	0.27 199	0.26 202	0.31 193	0.53 256	0.41 214	0.24 166	0.35 163	0.27 148	0.40 180	0.24 144	0.30 190	0.81 102	0.74 215	0.49 230	0.37 215	0.91 216	0.38 185	0.90 181	1.80 266	0.21 206	0.34 240	0.31 174	0.30 160	0.51 192	0.48 207

ADCRef	1.02 261	0.34 242	0.38 255	0.23 172	0.35 247	0.32 200	0.40 237	0.36 191	0.86 289	0.39 200	0.31 169	0.39 172	0.25 151	0.28 175	9.75 337	0.63 188	0.33 149	0.32 180	0.81 204	0.56 236	0.47 115	0.72 115	0.47 278	0.34 240	1.00 297	1.09 289	0.99 274	5.10 336

CFNet_RVC	0.35 123	0.26 200	0.23 184	0.25 187	0.24 191	0.24 157	0.16 156	0.27 102	0.19 126	0.30 117	0.29 162	0.31 136	0.17 96	0.33 209	0.75 89	0.46 131	0.51 235	0.24 124	0.81 204	0.21 104	0.58 146	0.70 111	0.18 185	0.34 240	0.30 165	0.31 163	0.42 155	0.34 164

MLCV	0.53 196	0.25 182	0.24 190	0.36 237	0.32 228	0.30 189	0.22 179	0.46 247	0.47 254	0.53 237	0.80 257	0.51 224	0.40 225	0.26 161	0.94 149	1.44 288	0.41 188	0.30 166	1.26 254	0.27 131	1.16 213	1.23 194	0.23 215	0.35 247	0.33 181	0.35 181	0.49 184	0.34 164

ADCL	1.10 266	0.44 274	0.36 249	0.33 227	0.33 232	0.38 231	0.47 247	0.38 202	1.23 314	0.60 254	0.47 209	0.43 193	0.27 162	0.32 205	7.84 323	0.57 170	0.38 171	0.55 283	0.68 192	0.69 266	0.65 158	0.81 130	0.29 244	0.36 248	1.73 321	1.85 317	1.77 311	5.47 338

MDST_ROB	2.36 310	4.67 343	0.44 270	3.47 325	0.77 300	2.09 318	0.52 253	1.45 326	0.44 243	0.69 281	0.96 275	0.78 260	9.65 334	0.30 190	8.31 325	0.79 223	0.46 215	0.37 215	3.22 299	0.38 185	1.95 298	2.12 297	0.46 277	0.36 248	4.26 341	2.58 326	6.75 345	5.48 339

SQANet	1.31 280	1.35 308	0.53 280	3.10 322	1.03 307	1.89 308	1.49 306	0.50 260	0.40 235	0.51 231	0.46 207	1.19 276	0.55 246	1.57 306	2.53 242	0.49 140	1.24 300	0.37 215	6.38 312	0.61 248	1.71 278	1.74 261	2.52 322	0.37 250	0.46 239	0.57 244	0.66 232	1.26 279

SFCPSM	2.02 306	0.37 254	0.29 223	0.38 243	0.33 232	0.38 231	0.38 231	0.42 224	0.48 256	0.63 265	1.10 281	1.09 273	4.92 325	0.35 219	1.80 210	1.39 282	0.59 260	0.50 268	31.93 354	0.84 286	1.50 252	1.59 246	0.30 245	0.37 250	0.42 225	0.52 237	0.69 237	1.01 260

FADNet-RVC-Resample	0.45 167	0.30 226	0.59 292	0.28 207	0.45 269	0.21 133	0.24 182	0.39 208	0.32 216	0.44 215	0.31 169	0.43 193	0.44 235	0.43 248	1.18 180	0.51 152	0.37 166	0.43 244	0.60 174	0.64 257	0.49 118	1.02 157	0.30 245	0.37 250	0.31 174	0.39 197	0.33 98	0.41 190

RTS	0.80 240	0.32 232	0.28 220	0.30 215	0.33 232	0.44 252	0.59 264	0.41 214	0.46 248	0.43 211	0.34 185	0.51 224	0.34 198	0.30 190	7.29 317	0.70 208	0.55 248	0.36 208	1.02 227	0.45 220	0.93 184	1.01 155	0.25 222	0.37 250	0.54 254	1.72 312	0.58 215	0.79 236

RTSA	0.80 240	0.32 232	0.28 220	0.30 215	0.33 232	0.44 252	0.59 264	0.41 214	0.46 248	0.43 211	0.34 185	0.51 224	0.34 198	0.30 190	7.29 317	0.70 208	0.55 248	0.36 208	1.02 227	0.45 220	0.93 184	1.01 155	0.25 222	0.37 250	0.54 254	1.72 312	0.58 215	0.79 236

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 250	0.37 254	0.57 286	0.34 232	0.29 215	0.54 268	0.69 279	0.45 240	0.72 283	0.64 268	1.75 315	0.59 237	0.64 253	0.23 142	0.93 146	1.53 297	0.44 207	0.40 236	1.27 257	1.04 310	1.62 272	2.22 311	0.18 185	0.38 255	0.83 289	0.48 230	2.98 335	1.10 265

iRaft-Stereo_20w	0.96 253	0.31 230	0.58 291	0.57 273	0.34 242	0.51 263	0.58 261	0.44 236	0.32 216	0.90 311	1.59 305	0.56 233	0.49 243	0.37 226	2.05 224	1.22 268	0.42 197	0.52 276	1.04 229	0.82 283	1.52 255	2.14 299	0.27 230	0.38 255	1.04 300	3.39 334	2.04 319	1.45 288

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 246	0.54 285	0.35 246	0.63 282	0.46 270	0.56 271	1.02 292	0.65 280	0.60 271	0.57 243	0.47 209	0.82 266	1.21 279	1.11 301	2.25 231	0.60 177	0.36 162	0.33 186	1.25 252	0.40 195	1.94 297	1.62 250	0.47 278	0.39 257	0.76 280	0.81 267	0.75 250	1.49 290

GANetREF_RVC	0.50 190	0.40 265	0.38 255	0.38 243	0.35 247	0.35 219	0.32 209	0.51 261	0.42 242	0.48 226	0.27 148	0.71 252	0.44 235	0.29 184	1.10 176	0.45 124	1.07 291	0.33 186	0.62 177	0.36 171	0.86 179	0.64 105	0.30 245	0.39 257	0.44 234	0.40 205	0.64 229	0.50 213
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
ADCMid	1.14 271	0.50 277	0.55 284	0.39 247	0.59 284	0.56 271	0.77 283	0.59 273	0.76 286	0.47 223	0.71 247	0.70 251	0.71 262	0.39 238	8.21 324	1.09 259	0.51 235	0.45 248	1.73 276	0.51 230	1.04 192	1.21 190	0.59 289	0.40 259	0.58 263	1.47 304	1.24 290	4.18 332

ADCPNet	1.59 292	0.37 254	0.74 302	0.43 252	0.76 298	0.42 246	1.45 305	0.90 302	0.70 281	0.76 299	1.68 313	0.76 258	3.19 317	0.76 289	8.96 328	1.92 312	0.54 246	0.37 215	4.76 305	1.03 309	1.19 216	1.09 166	0.94 306	0.40 259	1.06 303	1.36 299	0.93 268	5.53 340

CBMV_ROB	1.31 280	0.37 254	0.39 258	0.60 279	0.49 272	0.57 274	0.47 247	0.95 308	0.40 235	0.81 304	1.38 298	3.04 314	2.55 307	0.48 259	5.00 290	1.30 272	0.89 280	0.49 263	2.24 281	0.73 270	1.72 280	1.95 282	0.45 274	0.40 259	0.97 295	2.27 323	1.56 302	2.91 318

ACV-stereo	5.83 338	11.12 348	0.40 259	0.64 284	0.34 242	6.32 342	4.79 334	4.59 343	0.50 260	0.65 269	0.85 262	1.68 298	8.74 332	4.63 340	8.94 327	3.51 341	0.67 268	0.58 290	83.85 358	1.15 317	3.70 338	6.30 346	0.42 271	0.42 262	0.38 213	0.78 265	0.76 254	0.58 222

SHD	0.72 230	0.30 226	0.42 267	0.35 235	0.34 242	0.33 213	0.45 245	0.49 255	0.44 243	0.53 237	0.63 233	0.47 216	0.64 253	0.34 213	6.15 305	0.52 157	0.47 220	0.37 215	0.94 221	0.45 220	0.88 180	1.12 174	0.25 222	0.42 262	0.47 240	0.47 229	0.50 190	0.63 228

XQC	0.80 240	0.47 275	0.40 259	0.50 262	0.46 270	0.50 260	0.57 258	0.56 271	0.48 256	0.58 246	0.63 233	0.58 236	0.81 267	0.45 250	6.95 314	0.73 213	0.45 209	0.36 208	0.84 211	0.42 202	0.81 175	1.06 162	0.33 257	0.42 262	0.53 251	0.61 250	0.69 237	0.50 213

ccs_rob	1.11 267	0.35 243	0.33 238	0.43 252	0.29 215	0.44 252	0.38 231	0.59 273	0.35 225	1.97 334	5.99 335	5.59 333	0.59 247	0.45 250	1.05 167	1.28 271	0.52 240	0.39 232	1.76 278	0.87 291	1.76 283	2.05 289	0.26 226	0.43 265	0.34 184	0.36 188	0.50 190	0.56 221

DAS	0.67 223	0.27 208	0.24 190	0.38 243	0.33 232	0.34 214	0.33 216	0.51 261	0.46 248	0.61 257	0.94 273	0.78 260	0.67 258	0.19 120	0.96 153	1.83 308	0.55 248	0.47 254	1.12 237	0.61 248	2.11 302	1.69 255	0.27 230	0.44 266	0.43 230	0.43 215	0.62 226	0.48 207

SepStereo	0.67 223	0.27 208	0.24 190	0.38 243	0.33 232	0.34 214	0.33 216	0.51 261	0.46 248	0.61 257	0.94 273	0.78 260	0.67 258	0.19 120	0.96 153	1.83 308	0.55 248	0.47 254	1.12 237	0.61 248	2.11 302	1.69 255	0.27 230	0.44 266	0.43 230	0.43 215	0.62 226	0.48 207

HSM-Net_RVC	0.94 252	0.26 200	0.27 215	0.43 252	0.31 224	0.28 179	0.23 181	0.48 251	0.29 200	0.58 246	0.98 276	11.38 342	0.46 240	0.24 149	1.33 189	0.65 192	0.47 220	0.30 166	0.57 167	0.57 238	1.31 235	1.26 195	0.27 230	0.44 266	0.43 230	0.45 222	0.54 201	0.48 207
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HBP-ISP	1.24 276	0.38 262	0.50 279	0.52 263	0.41 263	0.45 256	0.33 216	0.55 269	0.40 235	0.76 299	1.30 293	0.48 218	0.48 242	1.92 312	9.87 341	3.68 342	0.55 248	0.66 298	0.82 208	0.95 302	2.11 302	2.96 334	0.30 245	0.46 269	0.47 240	0.52 237	0.94 269	0.60 225

EAI-Stereo	1.15 272	0.27 208	0.37 253	0.54 265	0.30 220	8.38 346	0.76 281	0.45 240	0.63 274	0.34 155	0.88 267	0.46 211	0.33 196	0.25 156	1.83 213	1.17 266	0.40 182	0.65 295	2.53 287	0.73 270	1.47 245	1.71 259	0.23 215	0.46 269	1.08 305	1.64 311	1.45 299	1.79 297

iResNet	0.62 214	0.26 200	0.26 208	0.36 237	0.38 257	0.42 246	0.27 195	0.46 247	0.31 211	0.56 241	0.73 250	0.68 250	0.73 263	0.17 98	1.73 207	1.72 306	0.39 176	0.37 215	1.52 272	0.57 238	1.58 269	0.98 149	0.20 201	0.46 269	0.34 184	0.39 197	0.59 220	0.40 189

NOSS_ROB	0.81 243	0.36 248	0.27 215	0.37 241	0.35 247	0.37 227	0.29 202	0.87 297	0.39 232	0.71 287	0.93 271	0.99 269	0.60 250	1.26 304	2.02 221	2.44 328	0.57 256	0.58 290	0.68 192	0.43 204	2.16 310	2.47 324	0.32 256	0.47 272	0.42 225	0.43 215	0.72 242	0.42 193

otaku	1.43 285	2.19 325	0.62 295	3.33 324	1.22 313	2.22 322	1.77 310	0.56 271	0.53 264	0.59 250	0.53 219	1.29 280	0.69 260	2.06 316	1.09 171	0.51 152	1.25 301	0.39 232	6.35 311	0.59 244	1.91 296	1.95 282	3.16 330	0.48 273	0.56 259	0.57 244	0.74 249	1.36 283

DCVSM-stereo	1.12 269	0.31 230	0.36 249	0.43 252	0.33 232	0.52 267	0.35 222	0.68 282	0.39 232	0.66 273	1.41 299	1.60 292	0.79 265	0.39 238	0.81 102	1.02 249	0.48 226	0.37 215	12.56 337	0.92 301	1.54 262	1.37 209	0.41 269	0.49 274	0.41 222	0.51 236	0.65 230	0.61 226

NaN_ROB	0.82 245	0.41 269	0.41 263	0.36 237	0.49 272	0.42 246	0.44 244	0.45 240	1.33 318	0.40 203	0.67 240	0.89 268	0.31 181	0.47 255	5.25 293	0.55 166	0.34 153	0.53 279	0.49 136	0.63 254	0.60 149	0.95 144	0.28 236	0.49 274	0.78 285	1.57 307	0.98 271	1.71 296

PWC_ROB	0.69 225	0.37 254	0.41 263	0.30 215	0.35 247	0.34 214	0.50 252	0.39 208	0.69 280	0.45 219	0.80 257	0.54 229	1.20 278	0.29 184	2.36 237	1.23 269	0.63 265	0.53 279	1.01 226	0.46 223	1.15 208	1.40 216	0.26 226	0.49 274	0.38 213	0.37 192	0.68 236	0.97 256

AnyNet_C32	1.27 279	0.41 269	0.36 249	0.37 241	0.40 260	0.48 259	0.62 267	0.47 249	1.23 314	0.56 241	0.89 269	0.53 227	0.36 206	0.40 242	10.27 343	1.27 270	0.55 248	0.54 282	0.88 215	0.63 254	1.28 231	1.52 239	0.34 259	0.50 277	1.09 306	2.40 324	1.34 293	4.67 334

pmcnn	1.11 267	0.42 272	0.41 263	0.57 273	0.59 284	0.54 268	1.41 304	0.71 284	0.48 256	0.61 257	1.28 292	1.51 290	2.96 314	1.04 297	1.42 197	2.33 325	0.81 278	0.96 320	1.74 277	1.09 314	2.41 322	1.74 261	0.82 304	0.50 277	0.48 246	0.69 258	1.09 280	1.28 282

FC-DCNN v2	1.01 259	0.52 280	1.01 314	0.85 292	0.53 279	0.77 290	1.07 294	0.83 295	0.65 275	0.61 257	0.65 235	0.72 253	0.79 265	0.37 226	3.26 264	0.81 229	0.95 284	0.47 254	1.22 250	0.41 197	1.52 255	1.34 206	0.31 251	0.51 279	1.30 310	1.29 298	1.86 315	2.78 311

ITSA-stereo	0.96 253	0.36 248	0.34 242	0.55 269	0.41 263	0.32 200	0.64 273	0.52 267	0.47 254	0.71 287	1.48 301	0.67 249	0.62 251	0.35 219	3.07 259	1.67 304	0.52 240	0.56 287	1.10 235	0.87 291	1.33 236	1.89 273	0.52 284	0.51 279	0.50 247	1.05 288	3.15 339	1.80 298

FC-DCNN	0.96 253	0.50 277	0.92 308	0.79 289	0.52 278	0.73 287	1.10 295	0.77 290	0.52 262	0.62 263	0.65 235	0.72 253	0.62 251	0.38 232	3.13 260	0.83 235	0.94 283	0.50 268	1.19 245	0.43 204	1.52 255	1.33 203	0.31 251	0.52 281	1.01 299	0.92 277	1.51 300	2.93 319

CBMV	1.06 264	0.38 262	0.33 238	0.42 250	0.39 259	0.39 238	0.31 205	0.87 297	0.40 235	0.65 269	0.86 264	1.47 288	1.22 281	1.02 296	1.89 217	2.41 327	0.67 268	0.51 272	1.66 274	0.78 276	1.69 277	2.20 309	0.31 251	0.52 281	0.47 240	0.49 233	1.04 278	5.23 337
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
edge stereo	1.98 303	0.52 280	1.03 318	0.72 286	0.63 290	0.79 291	0.83 284	0.93 305	1.45 322	3.71 341	1.22 290	2.08 306	4.38 323	1.06 298	2.14 228	2.51 330	0.64 266	0.55 283	7.27 318	7.84 346	1.43 243	5.56 345	2.02 319	0.53 283	0.61 269	0.55 242	0.87 260	1.48 289

PVD	0.98 256	0.54 285	0.59 292	0.60 279	0.56 281	0.66 285	0.63 269	0.91 303	0.87 293	0.57 243	0.85 262	0.80 263	1.03 271	0.59 277	6.60 309	0.64 189	0.69 271	0.55 283	1.16 243	0.63 254	1.22 218	1.27 198	0.39 264	0.53 283	0.75 279	0.88 274	0.85 259	1.07 261

CSAN	1.01 259	0.52 280	0.48 278	0.47 261	0.49 272	0.38 231	0.48 249	0.49 255	2.50 336	0.69 281	2.01 318	1.44 286	0.69 260	0.60 280	4.20 279	0.56 168	0.46 215	0.47 254	0.82 208	2.20 337	1.16 213	1.10 169	0.31 251	0.53 283	1.68 319	1.02 287	0.72 242	0.81 245

Ntro	1.62 294	3.84 338	0.69 298	2.63 320	1.29 314	2.25 324	2.87 326	0.61 277	0.56 267	0.62 263	0.50 214	1.32 282	0.66 257	2.02 315	3.24 263	0.47 134	1.35 305	0.42 241	6.77 313	0.64 257	2.20 312	2.08 295	3.05 327	0.55 286	0.60 268	0.69 258	0.73 247	1.16 274

MonStereo1	2.02 306	1.45 309	0.77 303	2.13 316	1.82 333	1.97 311	2.36 322	0.96 309	0.78 288	12.63 352	0.93 271	3.05 315	2.79 312	2.15 318	0.72 80	0.58 171	0.91 281	0.74 306	6.88 314	0.83 284	1.30 233	1.20 186	2.89 324	0.56 287	0.80 286	0.62 251	1.53 301	1.12 268

SAMSARA	1.05 263	0.40 265	0.57 286	0.44 257	0.43 266	0.43 250	0.62 267	0.74 286	0.61 273	0.60 254	0.72 248	0.59 237	1.65 290	0.46 253	6.43 308	0.74 215	0.53 245	0.50 268	1.24 251	0.55 234	1.24 220	1.37 209	0.28 236	0.56 287	1.63 317	1.74 314	1.65 308	1.61 295

ADCS	1.39 283	0.51 279	0.47 274	0.45 260	0.55 280	0.51 263	0.64 273	0.68 282	1.05 300	0.57 243	0.72 248	0.80 263	2.34 304	0.51 265	9.94 342	2.13 320	0.76 277	0.62 294	1.30 264	0.62 252	1.80 288	1.62 250	0.43 272	0.56 287	0.76 280	2.09 321	1.59 305	3.47 323

SGM-ForestM	1.49 289	1.99 323	1.26 327	1.18 298	0.67 294	1.50 304	1.71 309	1.32 321	0.94 296	0.74 294	1.03 277	2.90 312	2.23 301	0.55 271	1.68 205	0.62 186	1.34 303	0.49 263	2.81 292	0.58 242	1.33 236	1.12 174	0.57 287	0.56 287	2.12 327	2.46 325	3.00 336	3.53 325

FBW_ROB	1.04 262	0.64 293	0.57 286	0.87 293	0.87 303	0.68 286	0.98 290	0.45 240	0.34 224	0.53 237	0.75 252	1.03 271	1.27 282	1.90 311	6.09 304	0.42 101	0.60 261	0.33 186	2.46 284	0.49 227	1.49 249	1.10 169	1.23 311	0.56 287	0.44 234	0.53 239	0.55 205	0.82 246

IPLG	0.72 230	0.20 104	0.18 127	0.16 110	0.17 129	0.15 82	0.13 128	0.35 174	0.22 152	0.35 163	1.18 286	0.29 117	0.24 144	0.54 269	9.17 331	0.54 162	0.35 160	0.29 160	0.56 159	0.37 177	0.54 139	1.38 211	0.11 94	0.57 292	0.35 191	0.29 152	0.67 235	0.22 97

FCDSN-DC	0.84 248	0.37 254	0.67 297	0.40 248	0.40 260	0.35 219	0.89 287	0.39 208	0.31 211	0.46 220	0.35 191	0.44 197	0.31 181	0.38 232	8.90 326	0.84 236	0.47 220	0.48 259	0.73 197	0.38 185	1.12 203	1.58 244	0.30 245	0.57 292	0.37 208	0.42 209	0.42 155	0.37 179
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	3.41 327	2.89 337	1.54 334	1.52 307	1.71 326	1.49 303	1.66 308	1.26 317	2.27 333	2.07 335	1.94 317	15.55 345	4.16 322	1.77 309	5.50 296	4.82 345	2.33 322	0.96 320	23.18 347	4.57 341	2.36 321	2.47 324	0.73 301	0.57 292	1.23 309	0.62 251	1.37 294	1.51 291

FAT-Stereo	1.13 270	0.37 254	0.57 286	0.56 272	0.63 290	0.50 260	0.52 253	0.75 287	0.44 243	0.79 302	2.82 326	1.45 287	1.95 298	0.49 262	2.78 248	2.52 331	0.57 256	0.60 292	2.42 283	1.17 318	2.12 305	2.13 298	0.74 302	0.58 295	0.41 222	0.56 243	0.72 242	1.27 281

MeshStereo	2.03 308	0.72 294	0.61 294	1.20 299	0.79 301	1.01 297	0.66 276	1.54 328	1.35 319	0.92 313	2.10 320	4.00 325	3.06 315	0.71 288	9.66 336	2.82 334	1.05 290	0.76 309	4.73 304	0.75 272	3.34 336	3.73 341	0.48 281	0.58 295	1.79 322	1.18 292	2.41 330	2.78 311
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
FADNet_RVC	0.85 249	0.35 243	1.01 314	0.44 257	0.63 290	0.27 174	0.63 269	0.43 231	0.46 248	0.48 226	0.50 214	0.65 246	0.54 244	0.58 276	3.52 269	0.82 234	0.52 240	1.02 326	1.68 275	0.71 268	1.59 271	1.50 235	0.45 274	0.59 297	0.56 259	0.43 215	1.89 316	0.62 227

STTRV1_RVC		0.41 269	0.34 242	0.54 265	0.41 263	0.55 270	0.43 243	0.51 261	0.50 260	0.51 231	0.50 214	0.85 267	1.05 272	0.55 271	0.84 120	0.58 171	1.80 317	0.45 248		1.77 330	1.77 286	1.50 235		0.59 297	0.52 250	0.67 257	0.89 265	1.44 287

AMNet	0.63 218	0.59 289	0.56 285	0.59 277	0.59 284	0.64 280	0.58 261	0.45 240	0.53 264	0.51 231	0.69 245	0.75 256	0.40 225	0.87 292	0.68 69	0.86 239	0.71 273	0.66 298	0.63 181	0.62 252	0.76 170	0.62 101	0.38 261	0.59 297	0.57 261	0.69 258	0.70 240	0.75 235

RainbowNet	1.44 287	1.50 312	0.85 305	2.41 319	1.41 320	1.97 311	2.14 315	0.65 280	0.57 268	0.74 294	0.46 207	1.61 293	1.05 272	2.78 326	1.90 218	1.30 272	1.21 298	0.51 272	3.15 297	1.74 329	1.75 282	1.97 284	3.07 328	0.61 300	0.65 271	0.69 258	0.88 262	1.43 286

ACVNet-4b	3.25 324	6.98 345	0.72 301	12.08 346	1.33 316	4.39 336	9.77 345	0.61 277	0.60 271	0.66 273	3.91 331	5.47 332	11.63 337	2.24 320	0.74 82	0.55 166	2.39 323	0.49 263	10.57 333	0.87 291	2.24 316	2.88 330	2.92 325	0.61 300	0.61 269	0.58 246	0.72 242	1.15 271

S-Stereo	1.43 285	0.40 265	0.43 269	0.60 279	0.58 283	0.64 280	1.10 295	0.61 277	0.57 268	0.69 281	4.10 332	1.62 295	0.65 255	0.46 253	4.54 283	2.87 336	0.55 248	0.65 295	4.87 307	4.90 344	1.26 228	2.26 313	0.99 309	0.61 300	0.41 222	0.53 239	0.66 232	0.97 256

G-Net	1.35 282	0.55 287	0.65 296	0.43 252	0.49 272	0.56 271	0.48 249	0.89 300	1.35 319	0.67 276	1.22 290	3.00 313	1.21 279	0.36 222	4.11 278	1.64 303	0.61 263	0.76 309	1.37 268	1.35 322	1.63 273	1.89 273	0.39 264	0.61 300	0.80 286	3.07 332	1.57 303	4.68 335

AnyNet_C01	1.52 291	0.60 290	0.54 281	0.63 282	0.56 281	0.51 263	1.16 300	0.89 300	1.30 317	0.68 279	0.88 267	1.27 278	1.30 285	0.54 269	11.26 345	2.64 333	1.16 294	1.01 325	1.42 271	0.75 272	1.67 274	1.92 280	0.60 290	0.62 304	1.33 311	0.97 284	1.63 307	3.28 321

SANet	1.44 287	0.57 288	0.54 281	0.55 269	0.60 288	0.65 283	0.76 281	0.94 306	5.50 342	0.52 234	2.23 322	4.15 328	2.61 308	0.65 283	5.29 294	0.52 157	1.21 298	0.56 287	0.93 220	0.83 284	1.54 262	1.38 211	0.47 278	0.62 304	0.74 277	1.16 291	0.88 262	2.41 306

ACVNet_1	1.67 295	1.63 315	0.96 310	4.28 327	1.59 325	2.19 321	3.55 329	0.73 285	0.57 268	0.63 265	0.58 226	1.49 289	0.97 269	5.05 343	1.52 201	0.54 162	2.24 321	0.55 283	4.77 306	0.57 238	2.20 312	1.58 244	3.26 333	0.65 306	0.70 275	0.64 253	0.69 237	0.89 254

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 278	2.34 329	0.85 305	1.48 305	0.80 302	1.00 295	1.15 299	0.76 289	0.94 296	1.33 325	0.54 220	1.54 291	1.67 291	2.00 313	2.30 233	0.97 245	1.08 292	1.05 327	3.01 294	1.06 313	1.37 240	1.51 237	1.22 310	0.67 307	0.76 280	0.65 254	0.59 220	1.40 285

EGLCR-Stereo	0.60 208	0.22 133	0.22 178	0.15 100	0.18 138	0.23 149	0.09 80	0.32 148	0.22 152	0.32 144	0.19 101	0.38 167	0.27 162	0.14 72	0.81 102	0.74 215	0.39 176	0.37 215	0.72 196	0.28 136	1.20 217	2.19 308	0.12 106	0.68 308	0.23 106	1.54 306	3.67 341	0.34 164

LSM0	4.83 334	0.52 280	0.57 286	0.78 288	0.66 293	0.81 292	1.26 302	1.10 315	1.08 305	0.88 310	1.65 310	1.82 299	2.45 306	0.40 242	38.07 358	52.94 358	0.87 279	0.61 293	5.33 308	1.09 314	2.57 325	3.54 339	0.43 272	0.69 309	0.94 294	2.15 322	1.61 306	5.62 341

MFMNet_re	0.98 256	0.78 297	0.71 300	0.83 291	0.72 295	0.97 294	0.83 284	0.75 287	0.86 289	0.69 281	0.79 255	1.30 281	0.83 268	0.68 284	2.27 232	1.16 265	1.03 288	0.80 315	1.61 273	0.85 288	2.25 317	1.12 174	0.65 295	0.71 310	0.66 272	0.66 256	0.98 271	0.99 259

IMH-64-1	1.98 303	1.48 310	1.04 319	1.97 310	1.55 321	2.06 315	2.27 318	1.02 310	1.16 310	0.58 246	0.75 252	1.89 303	2.78 310	2.77 324	9.78 338	1.51 295	1.19 296	0.66 298	3.01 294	0.81 280	1.48 247	2.06 290	3.25 331	0.74 311	1.59 315	1.25 296	2.09 320	2.83 314

IMH-64	1.98 303	1.48 310	1.04 319	1.97 310	1.55 321	2.06 315	2.27 318	1.02 310	1.16 310	0.58 246	0.75 252	1.89 303	2.78 310	2.77 324	9.78 338	1.51 295	1.19 296	0.66 298	3.01 294	0.81 280	1.48 247	2.06 290	3.25 331	0.74 311	1.59 315	1.25 296	2.09 320	2.83 314

DPSNet	1.40 284	0.43 273	0.38 255	0.54 265	0.61 289	0.65 283	0.57 258	0.51 261	0.67 278	0.46 220	0.87 266	3.54 321	1.62 289	1.43 305	2.52 241	2.12 319	0.99 286	0.99 324	7.37 319	1.69 328	2.21 314	2.98 335	0.95 307	0.74 311	0.76 280	0.76 264	0.75 250	0.82 246

SPS-STEREO	1.49 289	0.72 294	0.69 298	0.90 295	0.75 297	0.82 293	0.74 280	0.83 295	0.76 286	0.85 308	1.62 307	1.42 285	1.09 275	0.70 286	1.97 219	2.32 324	1.04 289	0.97 322	10.95 334	1.01 307	2.60 326	2.45 323	0.64 293	0.76 314	0.81 288	0.79 266	1.11 284	0.96 255
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	2.50 312	1.51 313	1.05 322	1.99 313	1.58 324	2.09 318	2.32 320	1.04 312	1.19 313	0.84 307	1.34 296	2.02 305	8.04 330	8.79 351	6.91 313	1.41 284	1.37 306	0.67 302	5.94 309	1.10 316	1.45 244	2.32 319	4.37 343	0.77 315	1.86 323	1.41 300	1.57 303	2.46 307

PSMNet_ROB	3.52 329	1.88 320	0.99 311	1.71 308	1.19 312	2.12 320	2.02 311	0.79 294	0.86 289	8.42 350	19.75 353	12.43 343	2.32 303	7.26 350	2.04 223	0.69 199	1.30 302	1.37 333	9.12 327	0.91 299	2.05 300	1.34 206	8.71 352	0.77 315	1.06 303	1.46 303	1.32 292	1.13 269

ACVNet_2	1.92 299	1.61 314	1.00 312	5.61 335	1.57 323	2.05 314	2.23 316	0.87 297	0.68 279	0.71 287	0.74 251	1.61 293	1.15 277	2.00 313	2.43 239	0.69 199	2.79 326	0.51 272	12.02 336	0.71 268	1.81 289	1.68 254	2.66 323	0.79 317	1.09 306	0.74 263	0.95 270	1.11 267

ELAS	2.27 309	1.03 303	1.10 324	1.38 304	1.13 310	1.45 302	1.10 295	1.38 324	1.09 306	0.94 315	7.66 338	3.71 323	3.10 316	1.11 301	6.64 310	1.56 298	1.42 307	1.43 334	2.52 286	0.69 266	2.33 320	3.03 336	0.69 299	0.82 318	3.50 337	4.32 340	2.52 331	3.70 327
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.95 300	1.28 307	0.85 305	2.04 314	1.34 317	1.69 306	2.05 313	1.04 312	1.24 316	0.91 312	0.86 264	1.85 301	2.71 309	2.30 321	9.05 330	1.14 264	2.89 327	0.69 303	3.16 298	0.85 288	2.21 314	2.27 314	1.29 312	0.87 319	1.64 318	2.07 320	1.72 310	2.69 310

ELAS_RVC	2.37 311	0.95 302	1.21 326	1.26 302	0.98 305	1.99 313	1.12 298	1.45 326	0.86 289	0.99 318	7.87 339	3.60 322	8.50 331	1.07 299	6.31 307	1.59 301	1.34 303	1.44 335	2.57 288	0.79 278	2.43 323	3.03 336	0.71 300	0.88 320	3.51 338	3.72 337	1.69 309	2.07 300
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	5.38 337	2.29 327	1.20 325	17.70 349	6.11 347	4.86 338	6.44 340	2.12 334	4.67 341	1.56 329	7.04 336	11.27 340	24.96 350	4.04 333	5.06 291	1.56 298	3.02 328	0.79 313	14.79 340	1.88 332	2.79 329	2.59 327	3.47 335	0.89 321	6.89 345	2.63 328	1.30 291	3.48 324

TorneroNet-64	3.44 328	2.19 325	2.33 342	7.00 341	1.73 327	3.02 328	4.22 331	1.95 332	3.75 339	0.82 306	3.10 328	4.11 327	12.63 340	3.76 332	6.96 315	1.63 302	3.11 330	0.79 313	7.96 322	1.98 335	2.65 327	2.69 328	3.37 334	0.90 322	2.67 333	2.65 329	1.21 287	3.65 326

MIPNet	0.77 235	0.23 155	0.18 127	0.24 181	0.22 178	0.17 103	0.13 128	0.34 163	0.70 281	0.40 203	2.24 323	0.31 136	0.29 171	0.57 275	5.70 299	1.03 250	0.45 209	0.33 186	0.82 208	0.56 236	0.62 155	1.53 240	0.12 106	0.92 323	0.91 293	0.39 197	1.12 285	0.30 140

Dean	1.78 296	1.76 318	1.00 312	5.98 338	1.87 335	2.22 322	2.59 323	1.07 314	1.14 308	0.98 317	0.82 260	1.85 301	2.08 300	2.18 319	2.05 224	1.07 254	2.05 319	0.70 304	2.78 291	0.97 305	2.14 309	1.89 273	2.92 325	0.93 324	1.41 312	1.11 290	1.39 295	1.14 270

SGM_RVC	2.55 314	0.93 299	1.05 322	0.97 296	0.76 298	1.00 295	0.93 288	7.37 347	1.18 312	1.01 321	1.64 308	2.39 309	9.36 333	0.62 281	2.02 221	1.33 276	1.60 309	0.80 315	7.94 321	1.42 323	1.67 274	1.69 255	0.67 297	0.94 325	2.66 332	2.65 329	4.83 342	9.43 346
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	1.22 274	0.60 290	0.77 303	0.77 287	0.74 296	0.61 276	1.01 291	0.94 306	0.74 284	0.78 301	0.68 244	1.18 275	1.07 274	0.68 284	7.48 321	1.39 282	1.12 293	0.65 295	1.33 267	0.91 299	2.13 306	1.51 237	0.66 296	0.97 326	1.05 302	0.83 270	0.92 267	1.39 284

PWCK	2.53 313	1.63 315	1.01 314	1.98 312	1.29 314	2.08 317	2.10 314	1.37 323	1.44 321	1.41 328	1.79 316	5.07 330	2.34 304	1.08 300	3.26 264	0.91 243	1.71 313	0.77 311	22.70 346	1.31 321	2.44 324	1.46 224	1.41 315	0.98 327	1.69 320	1.61 310	1.40 296	2.14 301

LVE	2.66 317	1.99 323	1.02 317	12.01 345	1.75 330	3.85 333	11.87 348	0.91 303	0.89 294	1.03 322	0.91 270	1.62 295	2.23 301	2.46 322	2.96 253	1.03 250	1.74 314	0.82 317	8.43 325	0.87 291	1.84 291	2.20 309	3.10 329	0.99 328	1.45 313	0.96 282	1.23 288	1.54 292

WAO-7	1.96 302	1.09 305	1.32 329	5.02 330	0.99 306	1.02 298	1.64 307	1.16 316	1.46 324	2.58 338	2.14 321	2.11 307	2.83 313	1.20 303	6.00 303	1.03 250	1.68 311	0.70 304	7.59 320	0.87 291	1.71 278	1.97 284	0.38 261	1.05 329	0.98 296	1.45 302	1.10 283	1.84 299

WAO-8	3.09 321	2.55 331	1.41 330	5.78 336	1.73 327	2.51 325	3.26 327	1.28 318	1.93 331	5.67 345	8.70 343	3.06 316	6.18 327	4.38 337	3.04 257	1.97 315	1.78 315	0.75 307	9.44 328	1.54 324	1.76 283	2.31 317	2.46 320	1.07 330	2.29 328	1.80 315	1.83 313	2.83 314

Venus	3.09 321	2.55 331	1.41 330	5.78 336	1.73 327	2.51 325	3.26 327	1.28 318	1.93 331	5.67 345	8.70 343	3.06 316	6.18 327	4.38 337	3.04 257	1.97 315	1.78 315	0.75 307	9.44 328	1.54 324	1.76 283	2.31 317	2.46 320	1.07 330	2.29 328	1.80 315	1.83 313	2.83 314

JetBlue	2.73 318	1.92 321	1.56 336	2.34 318	1.82 333	2.66 327	2.78 325	1.44 325	1.45 322	0.81 304	0.82 260	4.05 326	1.44 286	2.08 317	9.39 334	2.60 332	1.69 312	1.33 332	2.15 279	1.21 320	3.25 335	3.66 340	1.90 318	1.08 332	2.76 335	5.03 341	2.31 329	10.12 347

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 341	4.50 342	1.31 328	2.75 321	2.71 338	5.17 339	7.48 343	5.91 344	8.23 345	1.63 330	10.81 346	75.58 358	10.28 335	4.33 336	2.18 230	1.44 288	7.17 346	8.31 347	6.88 314	1.67 327	3.57 337	2.90 331	1.30 313	1.13 333	4.31 342	6.17 344	20.85 355	4.05 331

notaker	3.52 329	2.84 336	1.55 335	5.08 331	6.69 348	3.97 334	4.03 330	1.33 322	3.34 338	1.17 324	3.34 329	6.77 335	11.07 336	5.35 345	4.78 285	1.20 267	3.25 331	0.97 322	10.40 332	2.75 338	2.90 332	2.14 299	3.69 337	1.16 334	1.00 297	1.21 294	1.44 297	1.57 294

ktn	6.56 339	5.17 344	14.71 353	5.30 332	4.74 341	9.67 347	6.68 341	7.48 348	12.97 352	1.88 332	2.35 324	27.30 354	21.86 347	4.31 335	5.72 300	1.50 293	4.02 341	1.83 336	15.82 342	4.59 342	2.65 327	2.06 290	3.99 339	1.18 335	2.40 330	1.57 307	2.89 334	2.50 308

KSHMR	5.12 335	2.29 327	1.47 332	20.10 350	3.65 340	5.24 340	9.39 344	1.58 330	6.86 344	1.38 327	1.49 302	2.35 308	27.00 356	4.39 339	4.91 287	1.96 314	1.66 310	1.12 331	15.45 341	1.19 319	2.92 334	2.14 299	4.07 340	1.21 336	7.00 346	2.72 331	1.95 318	2.80 313

SGM+DAISY	2.56 315	0.94 300	0.92 308	1.06 297	0.97 304	1.24 301	1.04 293	1.31 320	1.76 328	1.12 323	2.01 318	2.59 311	3.35 320	0.87 292	6.30 306	3.19 338	1.16 294	1.11 329	6.92 316	1.55 326	2.89 331	2.90 331	0.67 297	1.23 337	3.89 339	4.14 339	5.13 343	8.82 345

UNDER WATER-64	3.14 323	2.61 333	1.56 336	4.95 329	2.92 339	3.47 330	4.38 332	2.32 336	1.63 327	1.37 326	1.36 297	5.08 331	4.79 324	3.47 331	7.48 321	2.02 317	3.68 338	1.11 329	3.99 302	1.95 333	2.87 330	2.92 333	5.01 346	1.40 338	1.99 326	3.99 338	2.15 322	4.42 333

STStereo	3.38 326	1.14 306	1.69 338	7.09 342	1.35 318	7.29 345	2.62 324	2.11 333	2.34 334	0.95 316	2.86 327	5.97 334	6.28 329	0.38 232	11.54 346	2.20 323	0.93 282	0.89 318	11.21 335	0.90 298	1.58 269	1.46 224	0.55 286	1.58 339	3.31 336	3.09 333	3.08 338	6.91 342

HanzoNet	11.30 345	14.06 350	16.74 354	13.89 348	9.10 350	15.60 351	21.20 354	11.16 353	12.45 351	6.15 347	7.25 337	20.77 349	27.41 357	28.53 357	4.84 286	9.79 348	14.66 352	2.80 341	24.65 349	12.81 353	5.39 343	4.27 342	8.60 351	1.63 340	2.70 334	2.61 327	2.55 332	3.43 322

JetRed	3.85 331	2.71 335	3.02 343	2.08 315	2.45 337	3.41 329	4.64 333	2.34 338	1.83 329	1.88 332	1.20 287	3.35 320	1.28 284	3.27 329	9.82 340	3.50 340	4.08 342	3.88 343	2.41 282	1.82 331	5.48 344	4.79 343	3.60 336	1.67 341	4.20 340	11.19 350	5.32 344	8.78 344

MANE	3.30 325	1.71 317	1.93 340	1.49 306	1.37 319	1.77 307	2.02 311	1.90 331	2.39 335	0.87 309	1.68 313	3.71 323	4.07 321	0.78 290	7.43 319	3.40 339	1.81 318	6.10 346	2.99 293	1.05 312	2.09 301	2.38 321	0.61 292	1.76 342	5.46 343	6.93 345	8.52 346	12.82 349

UNDER WATER	4.11 332	2.66 334	1.51 333	4.92 328	5.25 342	3.49 331	7.24 342	2.33 337	1.84 330	1.65 331	1.20 287	5.04 329	21.14 346	5.09 344	4.93 289	2.44 328	3.86 339	1.09 328	8.36 324	1.97 334	3.80 339	2.73 329	5.04 347	2.11 343	1.96 325	3.54 336	1.91 317	3.93 329

DGSMNet	2.89 319	1.85 319	1.04 319	1.35 303	0.50 276	1.94 310	0.59 264	2.82 340	1.53 326	3.95 342	15.60 348	1.84 300	3.19 317	4.88 342	2.89 250	2.87 336	3.06 329	1.91 337	4.57 303	2.02 336	4.46 340	3.48 338	1.64 317	2.11 343	0.88 292	3.46 335	1.04 278	2.62 309

MFN_U_SF_RVC	1.81 298	2.41 330	1.86 339	2.14 317	1.76 331	1.92 309	2.34 321	1.56 329	1.47 325	3.68 340	3.76 330	1.21 277	1.27 282	1.71 308	3.52 269	2.14 321	1.01 287	0.92 319	3.46 300	0.99 306	1.73 281	1.56 243	0.77 303	2.30 345	0.76 280	0.81 267	0.70 240	0.98 258

MADNet++	2.98 320	1.95 322	2.23 341	1.73 309	2.39 336	1.68 305	2.24 317	2.26 335	2.69 337	2.34 337	2.78 325	3.30 319	3.34 319	2.86 327	4.22 280	4.20 343	2.65 324	2.14 339	3.69 301	3.00 339	4.95 341	7.04 347	1.44 316	2.60 346	1.93 324	5.78 342	2.76 333	2.35 304

PML	14.72 351	11.16 349	4.09 344	13.72 347	8.87 349	13.75 348	6.38 339	7.25 346	36.05 359	10.34 351	59.29 359	46.05 357	52.59 358	6.65 349	6.70 311	4.81 344	10.30 348	3.77 342	21.46 345	4.87 343	5.83 346	5.51 344	3.98 338	4.24 347	15.02 355	6.06 343	20.81 354	7.86 343

LE_ROB	7.96 342	3.98 339	5.96 347	6.32 339	20.03 354	4.31 335	17.09 351	6.33 345	9.23 347	1.00 319	4.87 333	16.05 346	22.60 348	3.45 330	2.97 254	0.95 244	2.14 320	1.91 337	13.13 338	5.86 345	2.32 319	2.18 306	9.68 353	5.18 348	10.55 349	9.20 347	10.65 348	17.10 353

BEATNet-Init1	11.60 347	15.45 351	5.36 346	21.04 351	10.14 351	20.37 352	13.59 350	8.80 351	6.63 343	4.42 344	10.00 345	14.23 344	19.35 344	4.04 333	10.43 344	9.21 347	6.50 344	5.00 344	32.12 355	14.67 354	8.25 349	7.49 348	5.66 348	5.23 349	12.24 351	7.07 346	21.30 356	14.66 350

DGTPSM_ROB	9.57 343	4.02 340	11.10 348	3.15 323	5.69 343	3.62 332	5.37 337	3.67 341	9.11 346	3.26 339	7.88 340	9.79 339	14.19 343	4.73 341	13.10 348	11.13 349	5.27 343	11.44 350	7.09 317	10.27 348	6.42 347	15.33 350	4.54 344	9.05 350	10.05 347	27.51 355	11.07 349	30.63 355

DPSMNet_ROB	11.01 344	4.36 341	11.20 349	3.81 326	5.73 344	4.71 337	5.45 338	3.67 341	9.75 348	4.35 343	13.56 347	11.30 341	26.82 355	5.44 348	13.51 350	12.50 350	6.62 345	12.38 351	14.62 339	10.30 349	7.11 348	16.01 351	4.56 345	9.06 351	11.07 350	27.51 355	11.13 350	30.63 355

DPSM_ROB	13.84 349	8.97 346	13.58 351	5.45 333	6.10 345	7.18 343	5.27 335	8.45 349	11.05 349	6.78 348	8.04 341	8.60 337	12.52 338	5.36 346	16.95 351	14.18 351	11.50 349	14.64 352	9.74 330	12.04 350	17.24 351	19.94 354	4.24 341	11.13 352	27.83 356	35.96 357	31.24 357	39.61 357

DPSM	13.84 349	8.97 346	13.58 351	5.45 333	6.10 345	7.18 343	5.27 335	8.45 349	11.05 349	6.78 348	8.04 341	8.60 337	12.52 338	5.36 346	16.95 351	14.18 351	11.50 349	14.64 352	9.74 330	12.04 350	17.24 351	19.94 354	4.24 341	11.13 352	27.83 356	35.96 357	31.24 357	39.61 357

LRCNet_RVC	12.77 348	18.28 354	5.31 345	23.03 352	20.03 354	22.79 354	18.73 353	10.19 352	4.29 340	21.40 356	17.07 352	21.90 350	12.67 341	27.64 356	4.72 284	1.57 300	13.91 351	9.09 348	27.19 351	10.23 347	5.66 345	2.42 322	25.54 355	13.38 354	1.45 313	0.65 254	3.23 340	2.39 305

DPSimNet_ROB	19.60 352	30.02 357	12.51 350	29.96 356	26.66 357	21.35 353	18.10 352	23.34 357	23.91 356	14.59 355	30.41 357	25.17 352	25.12 351	12.92 354	12.40 347	9.18 346	23.72 355	11.03 349	37.61 356	12.43 352	24.99 355	8.77 349	13.55 354	15.98 355	13.56 352	10.45 348	19.73 353	21.73 354

ASD4																								18.37 356

HaxPig	22.03 353	23.76 355	21.73 355	25.29 353	25.48 356	24.76 355	26.73 355	22.91 356	21.16 353	29.02 357	26.42 355	24.60 351	19.57 345	25.83 355	24.34 353	21.24 353	25.03 356	26.17 354	24.65 349	23.00 355	18.72 353	16.12 352	29.01 356	21.22 357	10.44 348	12.85 352	9.65 347	15.02 351

CasAABBNet	27.80 356	18.03 352	27.32 357	10.90 343	12.21 352	14.33 349	10.52 346	16.96 354	22.28 354	13.77 353	16.14 349	17.40 348	25.40 353	10.69 352	34.10 357	28.35 356	23.05 353	29.43 357	19.46 343	24.14 356	34.48 357	39.80 357	8.47 349	22.42 358	56.04 359	72.44 359	62.78 359	79.64 359

FlowAnything	27.85 357	18.03 352	27.34 358	10.94 344	12.29 353	14.36 350	10.56 347	17.06 355	22.31 355	13.81 354	16.29 350	17.36 347	25.24 352	10.81 353	34.02 356	28.46 357	23.06 354	29.40 355	19.47 344	24.22 357	34.52 358	40.11 358	8.49 350	22.48 359	56.03 358	72.70 360	62.83 360	79.78 360

MEDIAN_ROB	25.69 354	28.81 356	26.20 356	29.88 355	29.43 358	29.00 356	30.34 356	27.00 358	24.64 357	34.12 358	30.21 356	29.31 355	23.43 349	29.48 358	26.63 354	23.36 354	29.99 357	29.41 356	29.88 352	27.28 358	23.55 354	19.50 353	31.94 357	23.91 360	14.08 354	13.72 353	13.09 352	15.43 352

AVERAGE_ROB	27.45 355	31.37 358	28.57 359	32.97 357	32.12 359	32.15 357	33.40 357	29.93 359	27.60 358	35.93 359	32.13 358	32.22 356	25.90 354	32.99 359	28.90 355	25.88 355	31.46 358	30.17 358	31.78 353	29.24 359	25.48 356	21.56 356	34.85 358	27.16 361	14.02 353	10.69 349	11.65 351	11.07 348

Low-res two-view benchmark