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.

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

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

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

LACA2	0.06 3	0.03 3	0.06 36	0.01 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.01 7	0.00 1	0.47 4	0.38 7	0.00 1	0.01 13	0.16 28	0.02 4	0.02 3	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 36	0.00 1

BridgeDepth	0.07 4	0.05 23	0.02 17	0.03 45	0.05 47	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.56 5	0.45 8	0.04 10	0.01 13	0.16 28	0.03 6	0.23 35	0.05 4	0.00 1	0.01 13	0.01 14	0.01 21	0.15 36	0.01 47
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 5	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.00 1	0.00 1	1.01 19	0.29 4	0.03 8	0.10 51	0.03 5	0.18 52	0.16 22	0.39 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.09 24	0.00 1

CoSv	0.10 6	0.12 64	0.21 58	0.02 29	0.02 24	0.01 24	0.00 1	0.02 30	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.15 31	0.01 7	0.00 1	0.69 6	0.74 28	0.14 43	0.06 36	0.09 20	0.03 6	0.06 5	0.13 7	0.00 1	0.03 36	0.02 26	0.00 1	0.10 27	0.00 1

LACA1	0.11 7	0.05 23	0.21 58	0.03 45	0.16 91	0.00 1	0.01 27	0.01 7	0.06 65	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.05 40	0.01 46	0.84 11	0.64 22	0.05 11	0.01 13	0.22 36	0.03 6	0.15 19	0.06 5	0.00 1	0.05 42	0.02 26	0.01 21	0.15 36	0.01 47

DispViT+	0.11 7	0.06 32	0.31 83	0.04 56	0.13 82	0.00 1	0.02 50	0.02 30	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.17 34	0.05 40	0.00 1	0.88 13	0.52 10	0.02 6	0.05 31	0.05 11	0.03 6	0.06 5	0.30 13	0.00 1	0.05 42	0.00 1	0.04 61	0.08 22	0.01 47

qqai	0.12 9	0.05 23	0.03 25	0.02 29	0.02 24	0.04 93	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.12 85	0.01 46	1.32 30	0.52 10	0.06 15	0.00 1	0.09 20	0.20 54	0.09 11	0.43 18	0.00 1	0.01 13	0.02 26	0.00 1	0.05 15	0.00 1

quiztm	0.13 10	0.04 15	0.04 30	0.01 9	0.01 13	0.13 143	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.12 25	0.03 23	0.26 203	1.33 31	0.29 4	0.02 6	0.07 37	0.06 14	0.09 29	0.05 4	0.91 31	0.05 93	0.01 13	0.01 14	0.00 1	0.04 10	0.00 1

LACA3	0.13 10	0.06 32	0.20 56	0.03 45	0.07 62	0.01 24	0.07 114	0.02 30	0.06 65	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.03 23	0.00 1	1.15 25	0.59 18	0.01 4	0.01 13	0.37 51	0.05 13	0.20 28	0.28 11	0.00 1	0.07 55	0.05 57	0.00 1	0.15 36	0.02 62

Pointernet	0.13 10	0.04 15	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 122	0.18 168	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.07 114	0.10 14	0.01 7	0.01 46	0.89 15	0.57 14	0.12 37	0.02 19	0.09 20	0.06 18	0.11 15	0.83 28	0.00 1	0.02 24	0.01 14	0.00 1	0.04 10	0.18 113

StereoVision	0.13 10	0.11 57	0.03 25	0.04 56	0.04 44	0.00 1	0.03 67	0.04 62	0.03 33	0.03 93	0.00 1	0.19 46	0.02 17	0.02 73	1.02 20	0.79 33	0.13 42	0.02 19	0.30 42	0.04 11	0.21 31	0.19 8	0.00 1	0.06 50	0.04 49	0.00 1	0.12 32	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.16 14	0.11 57	0.26 76	0.02 29	0.12 78	0.01 24	0.05 97	0.03 48	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.07 7	0.09 70	0.02 73	1.46 39	0.84 35	0.06 15	0.04 25	0.40 55	0.07 22	0.07 9	0.20 9	0.01 38	0.05 42	0.05 57	0.06 73	0.19 44	0.11 102
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
derf	0.17 15	0.04 15	0.02 17	0.01 9	0.01 13	0.03 82	0.10 141	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.09 12	0.12 85	0.00 1	1.30 28	0.59 18	0.08 22	0.00 1	0.08 18	0.19 53	0.08 10	1.76 56	0.00 1	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.04 10	0.00 1

MatchStereo	0.17 15	0.09 52	0.30 82	0.02 29	0.10 73	0.01 24	0.03 67	0.03 48	0.08 79	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.11 82	0.02 73	1.43 37	0.80 34	0.10 26	0.15 65	0.05 11	0.06 18	0.25 41	0.55 19	0.00 1	0.14 92	0.01 14	0.03 52	0.14 35	0.02 62
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo	0.18 17	0.06 32	0.01 11	0.01 9	0.01 13	0.17 178	0.01 27	0.02 30	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 40	0.00 1	1.48 40	1.35 83	0.05 11	0.05 31	0.33 46	0.23 64	0.22 32	0.63 24	0.00 1	0.01 13	0.02 26	0.01 21	0.07 19	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 17	0.11 57	0.04 30	0.05 67	0.06 54	0.00 1	0.01 27	0.03 48	0.05 53	0.24 129	0.00 1	0.16 33	0.06 57	0.01 46	1.29 27	1.05 48	0.06 15	0.04 25	0.06 14	0.05 13	0.40 56	0.86 30	0.00 1	0.04 39	0.04 49	0.01 21	0.05 15	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 19	0.05 23	0.01 11	0.01 9	0.01 13	0.17 178	0.01 27	0.02 30	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.05 40	0.00 1	1.42 35	1.28 74	0.03 8	0.05 31	0.33 46	0.24 67	0.23 35	1.27 41	0.00 1	0.01 13	0.02 26	0.01 21	0.07 19	0.00 1

AASNet	0.20 19	0.45 146	0.24 70	0.09 93	0.09 69	0.00 1	0.08 121	0.05 69	0.05 53	0.26 130	0.00 1	0.18 36	0.04 33	0.01 46	1.13 21	0.68 26	0.12 37	0.04 25	0.09 20	0.16 45	0.29 46	0.77 26	0.01 38	0.07 55	0.00 1	0.02 44	0.49 75	0.03 72

TDLM	0.20 19	0.10 55	0.21 58	0.08 89	0.23 125	0.02 58	0.04 83	0.19 93	0.04 44	0.02 90	0.10 118	0.67 150	0.05 40	0.10 149	0.43 3	0.28 3	0.35 96	0.20 84	0.02 3	0.01 3	0.12 16	1.22 39	0.05 93	0.01 13	0.00 1	0.02 44	0.41 72	0.41 138

MonStereo	0.21 22	0.04 15	0.01 11	0.01 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.05 40	0.01 46	1.63 44	1.32 80	0.09 23	0.15 65	0.36 50	0.31 85	0.30 48	1.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.23 53	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.21 22	0.04 15	0.02 17	0.00 1	0.01 13	0.02 58	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.14 30	0.03 23	0.05 114	0.99 18	0.77 30	0.16 49	0.17 73	0.16 28	0.26 75	0.06 5	2.10 68	0.18 167	0.02 24	0.01 14	0.06 73	0.47 74	0.06 86

CroCo-Stereo	0.21 22	0.09 52	0.03 25	0.05 67	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.09 12	0.07 58	0.00 1	1.51 41	1.11 52	0.17 56	0.08 42	0.76 74	0.05 13	0.40 56	0.85 29	0.00 1	0.04 39	0.04 49	0.01 21	0.08 22	0.00 1
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
delet	0.21 22	0.08 46	0.24 70	0.06 70	0.05 47	0.02 58	0.04 83	0.02 30	0.05 53	0.34 139	0.00 1	0.20 55	0.04 33	0.02 73	1.45 38	0.53 12	0.23 70	0.07 37	0.12 25	0.06 18	0.15 19	0.38 16	0.01 38	0.06 50	0.01 14	0.01 21	1.50 105	0.02 62

PointNet	0.22 26	0.06 32	0.10 46	0.04 56	0.01 13	0.04 93	0.19 173	0.02 30	0.01 6	0.04 96	0.00 1	0.18 36	0.02 17	0.12 162	0.79 10	0.35 6	0.19 63	0.00 1	0.49 58	0.26 75	0.25 41	1.72 53	0.11 143	0.07 55	0.03 42	0.08 80	0.89 88	0.00 1

NLCSM	0.22 26	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.00 222	0.00 1	0.55 171	0.10 14	2.24 260	0.00 1	0.86 12	0.58 15	0.11 31	0.02 19	0.02 3	0.09 29	0.09 11	0.28 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1

RSM	0.22 26	0.06 32	0.35 105	0.02 29	0.03 35	0.12 137	0.01 27	0.01 7	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.05 40	0.00 1	0.73 8	0.58 15	0.18 57	0.04 25	0.18 33	0.51 133	0.24 38	2.12 69	0.09 134	0.08 61	0.02 26	0.18 103	0.16 42	0.00 1

ProNet	0.22 26	0.03 3	0.09 44	0.01 9	0.00 1	0.12 137	0.75 227	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.22 195	1.31 29	1.03 46	0.22 66	0.01 13	0.09 20	0.12 36	0.24 38	1.33 44	0.03 78	0.01 13	0.07 68	0.00 1	0.05 15	0.00 1

WQFJX1	0.23 30	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.17 234	0.00 1	0.78 188	0.11 20	2.54 264	0.00 1	0.74 9	0.54 13	0.01 4	0.00 1	0.03 5	0.06 18	0.06 5	0.27 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.23 30	0.13 67	0.03 25	0.06 70	0.07 62	0.00 1	0.01 27	0.05 69	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.25 72	0.07 58	0.00 1	1.58 42	1.23 65	0.05 11	0.13 56	0.52 61	0.08 27	0.50 68	1.03 33	0.01 38	0.10 70	0.08 73	0.02 44	0.06 18	0.03 72

RSM++	0.23 30	0.06 32	0.35 105	0.02 29	0.02 24	0.11 134	0.00 1	0.01 7	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.08 63	0.00 1	0.88 13	0.61 20	0.18 57	0.04 25	0.13 26	0.57 152	0.23 35	2.20 72	0.14 151	0.09 64	0.03 42	0.01 21	0.23 53	0.00 1

AIO-test2	0.25 33	0.09 52	0.02 17	0.01 9	0.09 69	0.04 93	0.01 27	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 33	0.00 1	1.71 47	1.44 92	0.15 45	0.04 25	0.03 5	0.33 90	0.10 13	2.30 76	0.06 102	0.16 103	0.05 57	0.01 21	0.10 27	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 34	0.06 32	0.08 41	0.00 1	0.01 13	0.02 58	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.03 23	0.15 170	1.33 31	1.35 83	0.18 57	0.17 73	0.19 34	0.37 99	0.10 13	2.34 78	0.19 174	0.06 50	0.04 49	0.08 80	0.12 32	0.00 1

RAFT	0.28 35	0.04 15	0.31 83	0.02 29	0.00 1	0.12 137	0.12 146	0.93 145	0.01 6	0.69 166	0.00 1	0.18 36	0.00 1	0.01 46	2.07 61	1.23 65	0.23 70	0.00 1	0.06 14	0.21 60	0.15 19	0.60 22	0.00 1	0.06 50	0.03 42	0.01 21	0.34 67	0.00 1

TS12	0.29 36	0.14 69	0.21 58	0.04 56	0.20 111	0.03 82	0.06 107	0.02 30	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.11 20	0.14 93	0.00 1	2.12 64	0.94 40	0.06 15	0.09 45	0.71 69	0.05 13	0.54 71	1.34 45	0.01 38	0.11 77	0.56 154	0.09 84	0.33 63	0.02 62

TS	0.29 36	0.14 69	0.21 58	0.04 56	0.20 111	0.03 82	0.06 107	0.02 30	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.11 20	0.14 93	0.00 1	2.12 64	0.94 40	0.06 15	0.09 45	0.71 69	0.05 13	0.54 71	1.34 45	0.01 38	0.11 77	0.56 154	0.09 84	0.33 63	0.02 62

WQFJX	0.29 36	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82	0.00 1	0.01 7	1.25 239	0.00 1	1.28 208	0.12 25	2.55 265	0.00 1	0.98 17	0.86 36	0.06 15	0.00 1	0.03 5	0.16 45	0.13 17	0.32 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 5	0.00 1

VIP-Stereo	0.29 36	0.12 64	0.34 97	0.01 9	0.03 35	0.04 93	0.01 27	0.02 30	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.22 66	0.05 40	0.00 1	1.37 34	1.12 54	0.15 45	0.13 56	0.28 41	0.27 78	0.50 68	2.49 82	0.00 1	0.13 89	0.08 73	0.01 21	0.24 56	0.09 92

RAStereo	0.29 36	0.18 81	0.05 35	0.06 70	0.11 75	0.00 1	0.02 50	0.03 48	0.04 44	0.94 183	0.00 1	0.26 76	0.02 17	0.01 46	1.70 46	1.19 63	0.09 23	0.13 56	0.30 42	0.03 6	0.80 85	1.45 50	0.00 1	0.14 92	0.05 57	0.01 21	0.20 45	0.02 62

AANet_RVC	0.29 36	0.05 23	0.28 79	0.06 70	0.21 119	0.00 1	0.24 186	0.03 48	0.17 120	0.34 139	0.01 97	0.08 9	0.04 33	0.01 46	2.17 69	0.58 15	0.16 49	0.07 37	0.44 56	0.20 54	0.13 17	0.33 15	0.03 78	0.07 55	0.02 26	0.06 73	1.15 94	0.86 162

AIO-test1	0.30 42	0.04 15	0.03 25	0.02 29	0.08 67	0.04 93	0.00 1	0.01 7	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.04 33	0.00 1	2.02 59	1.69 120	0.15 45	0.02 19	0.24 39	0.55 149	0.20 28	2.67 85	0.00 1	0.02 24	0.02 26	0.01 21	0.09 24	0.00 1

WQFJA1	0.31 43	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.01 7	1.18 236	0.00 1	1.29 210	0.13 27	2.82 269	0.00 1	1.14 22	0.64 22	0.10 26	0.00 1	0.04 9	0.14 41	0.16 22	0.57 20	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.01 5	0.00 1

NLMM	0.31 43	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.01 7	1.19 237	0.00 1	1.28 208	0.13 27	2.82 269	0.00 1	1.14 22	0.64 22	0.10 26	0.00 1	0.04 9	0.14 41	0.16 22	0.58 21	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.01 5	0.00 1

LG-Stereo	0.31 43	0.05 23	0.02 17	0.02 29	0.07 62	0.13 143	0.01 27	0.03 48	0.10 93	0.00 1	0.87 191	0.44 111	0.01 7	0.00 1	2.07 61	1.46 94	0.11 31	0.16 70	0.67 68	0.47 119	0.31 51	1.19 37	0.04 90	0.02 24	0.05 57	0.10 89	0.07 19	0.00 1

AdaDepth	0.32 46	0.24 93	0.07 37	0.02 29	0.01 13	0.16 166	0.01 27	0.02 30	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.20 55	0.01 7	0.01 46	1.96 56	1.94 139	0.09 23	0.09 45	1.21 95	0.40 104	0.46 64	1.21 38	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.04 61	0.31 60	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 47	0.05 23	0.07 37	0.01 9	0.02 24	0.02 58	0.00 1	0.02 30	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.02 17	0.00 1	1.77 52	1.68 119	0.21 64	0.08 42	0.19 34	0.58 153	0.29 46	3.05 108	0.18 167	0.09 64	0.08 73	0.19 105	0.12 32	0.00 1

NLSM1	0.34 48	0.03 3	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.01 7	1.38 246	0.00 1	1.36 211	0.13 27	2.75 268	0.00 1	1.14 22	1.11 52	0.10 26	0.00 1	0.05 11	0.16 45	0.16 22	0.80 27	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 21	0.01 5	0.00 1

111111	0.34 48	0.03 3	0.08 41	0.01 9	0.03 35	0.10 131	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.01 97	0.18 36	0.05 40	0.01 46	1.98 57	1.34 82	0.11 31	0.15 65	0.59 65	0.56 150	0.34 53	3.31 120	0.26 196	0.02 24	0.02 26	0.05 67	0.04 10	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.34 48	0.19 82	0.23 68	0.01 9	0.06 54	0.12 137	0.01 27	0.03 48	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.20 55	0.03 23	0.00 1	2.15 67	1.48 97	0.10 26	0.13 56	0.33 46	0.11 33	0.45 63	0.93 32	0.00 1	0.02 24	0.07 68	0.03 52	2.36 127	0.06 86

AIO-Stereo	0.34 48	0.05 23	0.34 97	0.01 9	0.03 35	0.13 143	0.00 1	0.01 7	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.05 40	0.00 1	1.68 45	1.06 50	0.49 121	0.08 42	1.56 112	0.76 188	0.22 32	2.17 71	0.11 143	0.01 13	0.01 14	0.02 44	0.20 45	0.00 1

MMNet	0.34 48	0.21 83	0.07 37	0.05 67	0.06 54	0.00 1	0.12 146	0.03 48	0.04 44	0.22 126	0.00 1	0.36 90	0.02 17	0.05 114	2.17 69	0.69 27	0.33 92	0.15 65	0.34 49	0.07 22	0.34 53	0.60 22	0.06 102	0.10 70	0.03 42	0.05 67	2.93 141	0.02 62

MLG-Stereo_test2	0.35 53	0.14 69	0.04 30	0.01 9	0.06 54	0.18 183	0.02 50	0.02 30	0.03 33	0.00 1	0.63 182	0.18 36	0.01 7	0.00 1	1.83 53	1.31 78	0.06 15	0.20 84	1.35 105	0.38 100	0.41 60	2.30 76	0.16 160	0.05 42	0.06 65	0.01 21	0.09 24	0.01 47

iRaftStereo_RVC	0.35 53	0.21 83	0.33 90	0.22 114	0.15 87	0.02 58	0.02 50	0.05 69	0.08 79	0.00 1	0.00 1	0.28 78	0.11 82	0.03 89	1.35 33	0.98 43	0.35 96	0.07 37	0.49 58	0.17 49	1.05 103	2.96 96	0.00 1	0.05 42	0.09 77	0.01 21	0.23 53	0.04 76

NLMM1	0.36 55	0.03 3	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	1.51 251	0.00 1	0.68 185	0.11 20	2.74 267	0.00 1	1.25 26	1.22 64	0.11 31	0.01 13	0.07 17	0.24 67	0.24 38	1.41 49	0.00 1	0.01 13	0.01 14	0.05 67	0.04 10	0.00 1

MoCha-V2	0.36 55	0.06 32	0.31 83	0.01 9	0.05 47	0.09 126	0.01 27	0.02 30	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.18 114	0.00 1	2.33 81	1.63 111	0.18 57	0.19 82	0.15 27	0.99 207	0.28 45	3.01 100	0.00 1	0.02 24	0.01 14	0.07 79	0.03 9	0.00 1

DMCA	0.36 55	0.36 130	0.19 55	0.17 103	0.09 69	0.02 58	0.05 97	0.02 30	0.05 53	0.58 159	0.00 1	0.39 100	0.05 40	0.01 46	2.07 61	0.98 43	0.54 128	0.12 54	0.23 38	0.10 32	0.46 64	1.38 48	0.01 38	0.22 121	0.03 42	0.08 80	1.30 95	0.15 110

MCSU-Stereo	0.38 58	0.08 46	0.04 30	0.14 100	0.02 24	0.16 166	0.00 1	0.01 7	0.01 6	1.19 203	0.00 1	0.19 46	0.01 7	0.00 1	2.15 67	1.15 58	0.25 75	0.24 96	0.22 36	0.45 117	0.44 61	2.75 88	0.24 189	0.01 13	0.07 68	0.16 100	0.21 49	0.01 47

GEAStereo	0.39 59	0.07 42	0.33 90	0.03 45	0.03 35	0.16 166	0.01 27	0.04 62	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.25 72	0.01 7	0.24 197	2.28 75	1.61 106	0.16 49	0.18 77	0.73 72	0.65 172	0.40 56	2.72 86	0.18 167	0.05 42	0.19 111	0.00 1	0.21 49	0.00 1

gasm-f	0.39 59	0.07 42	0.33 90	0.03 45	0.03 35	0.16 166	0.01 27	0.04 62	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.25 72	0.01 7	0.24 197	2.28 75	1.61 106	0.16 49	0.18 77	0.73 72	0.65 172	0.40 56	2.72 86	0.18 167	0.05 42	0.19 111	0.00 1	0.21 49	0.00 1

MaDis-Stereo	0.39 59	0.23 88	0.35 105	0.07 82	0.15 87	0.02 58	0.04 83	0.08 79	0.07 71	1.22 206	0.00 1	0.23 70	0.03 23	0.02 73	1.62 43	1.29 75	0.14 43	0.29 107	1.62 113	0.12 36	0.84 91	1.37 47	0.01 38	0.18 109	0.20 114	0.16 100	0.17 43	0.04 76

IGEV-Stereo++	0.40 62	0.03 3	0.10 46	0.03 45	0.03 35	0.10 131	0.01 27	0.01 7	0.03 33	0.00 1	0.15 131	0.18 36	0.03 23	0.01 46	1.95 55	1.30 76	0.05 11	0.29 107	0.81 76	0.51 133	0.25 41	3.15 114	0.27 202	0.03 36	0.02 26	0.01 21	1.39 100	0.00 1

MSCF	0.41 63	0.08 46	0.34 97	0.03 45	0.03 35	0.14 150	0.01 27	0.03 48	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.14 93	0.01 46	2.43 87	2.03 148	0.22 66	0.10 51	0.17 31	0.67 178	0.22 32	3.03 103	0.08 127	0.35 153	0.04 49	0.72 156	0.11 31	0.00 1

GASTEREO	0.42 64	0.08 46	0.34 97	0.03 45	0.02 24	0.14 150	0.01 27	0.03 48	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.14 93	0.01 46	2.48 90	2.05 155	0.22 66	0.17 73	0.17 31	0.63 164	0.19 27	2.96 96	0.30 215	0.35 153	0.04 49	0.71 155	0.15 36	0.00 1

GIP-stereo	0.42 64	0.06 32	0.14 51	0.02 29	0.05 47	0.16 166	0.02 50	0.06 74	0.03 33	0.00 1	0.25 146	0.32 84	0.05 40	0.01 46	3.07 105	1.67 117	0.15 45	0.05 31	0.31 44	0.71 181	0.49 67	3.30 119	0.06 102	0.04 39	0.03 42	0.09 84	0.33 63	0.00 1

CVANet_RVC	0.42 64	0.29 105	0.82 190	0.60 212	0.31 151	0.18 183	0.03 67	1.58 166	0.25 145	0.12 113	0.28 148	0.84 163	0.05 40	0.11 154	0.69 6	0.46 9	0.36 98	0.25 97	0.08 18	0.08 27	0.20 28	1.95 61	0.02 67	0.05 42	0.06 65	0.03 52	0.70 81	1.10 176

GSStereo	0.43 67	0.12 64	0.35 105	0.02 29	0.02 24	0.20 190	0.01 27	0.01 7	1.23 238	0.00 1	0.05 110	0.22 66	0.03 23	0.00 1	2.12 64	1.64 114	0.50 122	0.26 99	0.50 60	0.46 118	0.51 70	2.87 94	0.15 156	0.02 24	0.18 107	0.05 67	0.10 27	0.00 1

CCAANet	0.44 68	0.17 76	0.08 41	0.26 135	0.04 44	0.02 58	0.23 184	1.75 175	0.02 21	1.01 186	0.04 105	0.62 143	0.08 63	0.00 1	2.26 72	0.77 30	0.16 49	0.00 1	0.37 51	0.22 61	0.18 26	1.60 51	0.07 120	0.09 64	0.00 1	0.00 1	1.74 113	0.04 76

UniTT-Stereo	0.45 69	0.30 109	0.37 118	0.08 89	0.19 103	0.01 24	0.02 50	0.10 84	0.09 88	0.00 1	0.00 1	0.49 120	0.09 70	0.05 114	2.28 75	1.53 101	0.28 84	0.43 148	1.84 123	0.14 41	1.17 107	1.99 65	0.01 38	0.23 124	0.16 105	0.10 89	0.26 58	0.03 72

MLG-Stereo_test3	0.48 70	0.06 32	0.33 90	0.12 99	0.16 91	0.17 178	0.02 50	0.07 75	0.04 44	1.13 195	0.00 1	0.23 70	0.08 63	0.01 46	1.98 57	1.62 109	0.11 31	0.19 82	1.38 106	0.29 82	0.76 81	3.35 121	0.02 67	0.10 70	0.06 65	0.03 52	0.74 83	0.01 47

Occ-G	0.48 70	0.11 57	0.24 70	0.04 56	0.11 75	0.16 166	0.04 83	0.04 62	0.02 21	0.00 1	0.25 146	0.15 31	0.02 17	0.00 1	3.08 107	1.56 103	0.11 31	0.34 118	1.04 87	0.48 125	0.85 92	3.04 107	0.23 184	0.07 55	0.04 49	0.02 44	0.83 86	0.01 47

RAFT + AFF	0.48 70	0.05 23	0.01 11	0.22 114	0.03 35	0.04 93	0.14 155	0.03 48	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.32 84	0.03 23	0.07 130	4.66 177	0.97 42	0.56 135	0.09 45	2.34 134	0.04 11	0.69 77	1.96 62	0.02 67	0.22 121	0.15 102	0.12 94	0.24 56	0.01 47

GREAT-IGEV	0.49 73	0.07 42	0.29 80	0.02 29	0.02 24	0.14 150	0.00 1	0.03 48	1.58 255	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.07 58	0.00 1	2.22 71	2.07 160	0.16 49	0.26 99	0.25 40	0.80 192	0.33 52	2.96 96	0.25 194	0.79 234	0.02 26	0.00 1	0.71 82	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HCRNet	0.49 73	0.39 135	0.36 112	0.29 150	0.12 78	0.01 24	0.06 107	0.03 48	0.01 6	1.48 223	0.00 1	0.20 55	0.05 40	0.01 46	2.61 93	0.78 32	0.42 110	0.07 37	0.32 45	0.12 36	0.37 55	2.22 73	0.02 67	0.02 24	0.02 26	0.02 44	3.33 161	0.03 72

S2M2_XL	0.50 75	0.13 67	0.39 122	0.04 56	0.15 87	0.00 1	0.05 97	0.25 105	0.37 157	0.00 1	0.00 1	0.32 84	0.51 184	0.00 1	2.74 97	1.75 123	0.28 84	0.46 155	0.48 57	0.20 54	1.60 132	3.03 103	0.08 127	0.16 103	0.09 77	0.09 84	0.15 36	0.25 121
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.51 76	0.26 99	0.02 17	0.04 56	0.24 128	0.15 162	0.03 67	0.07 75	0.07 71	0.00 1	0.60 179	0.37 94	0.35 150	0.03 89	2.59 91	2.00 145	0.23 70	0.18 77	1.31 102	0.40 104	0.75 79	3.23 117	0.04 90	0.09 64	0.35 135	0.04 61	0.21 49	0.08 89

LG-G_1	0.51 76	0.28 103	0.33 90	0.18 105	0.22 121	0.16 166	0.02 50	0.05 69	0.07 71	0.01 84	0.58 174	0.20 55	0.24 131	0.03 89	2.30 79	1.80 126	0.27 81	0.37 121	0.82 77	0.47 119	0.91 94	3.77 136	0.01 38	0.12 81	0.11 89	0.03 52	0.34 67	0.01 47

LG-G	0.51 76	0.28 103	0.33 90	0.18 105	0.22 121	0.16 166	0.02 50	0.05 69	0.07 71	0.01 84	0.58 174	0.20 55	0.24 131	0.03 89	2.30 79	1.80 126	0.27 81	0.37 121	0.82 77	0.47 119	0.91 94	3.77 136	0.01 38	0.12 81	0.11 89	0.03 52	0.34 67	0.01 47

DFGA-Net	0.52 79	0.32 112	0.09 44	0.23 122	0.05 47	0.01 24	0.02 50	0.55 133	0.05 53	1.27 209	0.00 1	0.20 55	0.05 40	0.03 89	1.75 49	1.26 68	0.37 100	0.09 45	1.05 88	0.07 22	0.77 83	2.14 70	0.00 1	0.21 118	0.02 26	0.00 1	3.39 165	0.02 62

UPFNet	0.52 79	0.31 111	0.76 181	0.22 114	0.28 144	0.02 58	0.05 97	0.09 83	0.08 79	0.38 145	0.00 1	0.38 97	0.03 23	0.24 197	3.16 111	1.04 47	0.34 94	0.14 62	0.59 65	0.34 93	0.44 61	1.09 35	0.01 38	0.30 143	0.05 57	0.01 21	3.54 172	0.05 82

LGtest1	0.53 81	0.07 42	0.34 97	0.03 45	0.14 84	0.16 166	0.03 67	0.08 79	0.14 107	0.04 96	0.84 190	0.21 65	0.15 99	0.00 1	2.36 84	2.07 160	0.21 64	0.46 155	0.87 82	0.41 106	0.76 81	4.21 153	0.05 93	0.12 81	0.12 92	0.04 61	0.27 59	0.01 47

LG-Stereo_L2	0.54 82	0.34 124	0.02 17	0.04 56	0.24 128	0.18 183	0.03 67	0.07 75	0.07 71	0.00 1	0.59 178	0.43 109	0.35 150	0.04 107	2.83 100	2.03 148	0.26 79	0.18 77	1.09 89	0.38 100	0.82 90	3.54 127	0.04 90	0.09 64	0.34 133	0.06 73	0.31 60	0.08 89

AEACV	0.55 83	0.71 193	0.34 97	0.04 56	0.05 47	0.10 131	0.02 50	0.02 30	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.20 55	0.13 90	0.05 114	2.71 96	2.52 184	0.12 37	0.64 180	1.33 103	0.95 205	0.81 87	3.06 109	0.32 221	0.09 64	0.02 26	0.20 108	0.41 72	0.00 1

DepthFocus	0.56 84	0.08 46	0.40 125	0.22 114	0.13 82	0.00 1	0.04 83	0.36 112	0.59 184	0.00 1	0.00 1	0.33 88	0.33 145	0.00 1	2.34 82	2.13 164	0.41 107	0.40 131	1.00 85	0.42 110	2.19 164	2.44 79	0.10 139	0.21 118	0.07 68	0.10 89	0.49 75	0.28 123

plain	0.56 84	0.39 135	0.44 133	0.17 103	0.41 188	0.01 24	0.01 27	0.74 139	0.08 79	0.01 84	0.00 1	0.74 155	0.14 93	0.04 107	2.91 102	1.93 137	0.25 75	0.44 151	1.02 86	0.16 45	1.65 137	2.50 83	0.01 38	0.41 171	0.21 118	0.06 73	0.36 70	0.10 95

anonymousdsp	0.56 84	0.10 55	0.36 112	0.24 126	0.07 62	0.09 126	0.01 27	0.04 62	0.05 53	0.00 1	2.27 230	0.22 66	0.20 118	0.00 1	2.28 75	1.41 90	0.28 84	0.17 73	0.52 61	0.67 178	0.56 73	3.56 128	0.31 217	0.07 55	0.02 26	0.01 21	1.65 108	0.01 47

GMStereo	0.56 84	0.94 220	0.07 37	0.25 130	0.06 54	0.01 24	0.02 50	0.15 91	0.07 71	0.00 1	0.00 1	0.41 104	0.01 7	0.01 46	2.04 60	1.15 58	0.34 94	0.18 77	2.72 155	0.11 33	1.52 124	2.04 66	0.00 1	0.08 61	0.20 114	0.03 52	2.65 134	0.04 76
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SGD-Stereo	0.57 88	0.11 57	0.26 76	0.02 29	0.06 54	0.02 58	0.04 83	0.04 62	0.07 71	0.00 1	0.00 1	0.40 103	0.09 70	0.01 46	5.50 212	2.06 158	0.45 113	0.28 105	0.54 63	0.23 64	1.49 122	2.89 95	0.02 67	0.08 61	0.09 77	0.06 73	0.31 60	0.22 116

MIF-Stereo (partial)	0.58 89	0.39 135	0.42 128	0.07 82	0.22 121	0.02 58	0.03 67	0.08 79	0.11 97	0.01 84	0.01 97	0.50 124	0.12 85	0.03 89	2.35 83	1.69 120	0.25 75	0.60 177	0.91 83	0.11 33	1.40 116	2.26 75	0.01 38	0.34 146	0.12 92	0.29 119	2.91 140	0.38 134

AIO_rvc	0.61 90	0.30 109	0.36 112	0.03 45	0.02 24	0.14 150	0.30 191	0.02 30	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.09 70	0.06 123	3.14 109	2.93 201	0.18 57	0.51 162	2.38 135	0.52 136	0.69 77	3.61 130	0.46 245	0.02 24	0.13 94	0.04 61	0.20 45	0.01 47

RYNet	0.61 90	0.04 15	0.00 1	0.02 29	0.04 44	0.00 1	0.01 27	0.03 48	0.04 44	0.07 101	0.00 1	0.07 7	0.12 85	0.00 1	4.57 171	0.66 25	0.12 37	0.99 233	0.37 51	0.02 4	0.25 41	0.10 6	0.05 93	0.03 36	0.08 73	7.32 279	1.40 101	0.12 106

IGEV-Stereo+	0.62 92	1.03 231	0.04 30	0.11 96	0.14 84	0.14 150	0.03 67	0.10 84	0.11 97	0.02 90	2.00 225	0.32 84	0.30 143	0.02 73	1.86 54	1.97 142	0.16 49	0.31 113	1.71 117	0.60 158	1.02 100	3.85 143	0.29 208	0.06 50	0.03 42	0.21 109	0.20 45	0.00 1

GANet	0.63 93	0.72 195	0.73 177	0.46 198	0.40 186	1.37 249	0.41 205	0.45 124	0.06 65	0.21 122	2.81 251	2.16 208	0.28 140	0.47 248	0.89 15	0.62 21	0.74 154	0.38 126	0.38 54	0.07 22	0.30 48	1.98 64	0.14 151	0.13 89	0.20 114	0.03 52	0.52 77	0.22 116

TestStereo	0.64 94	0.64 181	0.54 157	0.22 114	0.11 75	0.01 24	0.03 67	1.87 186	0.23 140	0.30 134	0.00 1	0.37 94	0.08 63	0.01 46	1.75 49	0.93 39	0.45 113	0.23 94	2.92 162	0.12 36	1.51 123	1.70 52	0.05 93	0.11 77	0.21 118	0.46 137	2.24 125	0.13 108

AIO_test	0.66 95	0.53 158	0.44 133	0.04 56	0.02 24	0.14 150	0.42 206	0.12 88	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.20 55	0.10 78	0.03 89	3.07 105	3.04 206	0.25 75	0.32 115	1.33 103	0.44 112	1.28 113	3.68 132	0.44 241	0.02 24	0.18 107	0.43 136	1.11 93	0.01 47

YMNet	0.67 96	0.38 134	0.02 17	0.20 108	0.25 137	0.33 209	2.67 272	0.36 112	0.06 65	1.09 192	0.00 1	0.41 104	2.95 271	0.01 46	2.43 87	2.05 155	0.61 142	0.46 155	0.54 63	0.25 72	0.30 48	1.29 42	0.00 1	0.10 70	0.37 137	0.05 67	0.62 78	0.38 134

UNet	0.67 96	0.32 112	0.47 149	0.27 143	0.23 125	0.03 82	0.15 158	0.55 133	0.14 107	1.13 195	0.00 1	0.61 140	0.17 112	0.15 170	2.26 72	1.51 100	0.50 122	0.22 89	1.51 111	0.25 72	0.75 79	1.79 57	0.18 167	0.60 206	0.07 68	0.32 128	3.43 168	0.61 154

MGS-Stereo	0.68 98	0.97 226	0.65 164	0.25 130	0.18 96	0.01 24	0.05 97	0.07 75	0.14 107	0.00 1	0.00 1	0.30 80	0.15 99	0.03 89	5.25 205	1.01 45	0.41 107	0.26 99	1.09 89	0.44 112	1.38 115	2.76 90	0.03 78	0.27 133	0.34 133	0.25 112	1.72 110	0.24 119

HITNet	0.68 98	0.16 75	0.11 49	0.07 82	0.10 73	0.01 24	0.03 67	1.72 171	0.79 206	0.11 107	0.00 1	0.77 160	0.28 140	0.12 162	2.69 94	1.17 60	0.45 113	0.14 62	0.72 71	0.25 72	1.61 135	2.80 92	0.01 38	0.17 105	0.04 49	0.15 97	3.40 166	0.41 138
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
IER	0.69 100	0.46 148	0.29 80	0.30 154	0.18 96	0.01 24	0.09 129	0.42 119	0.11 97	1.07 191	0.07 114	1.62 200	0.05 40	0.20 185	3.15 110	1.25 67	0.40 104	0.16 70	0.82 77	0.44 112	0.57 74	2.22 73	0.21 176	0.34 146	0.09 77	1.03 170	2.96 143	0.28 123

G2L-Stereo	0.70 101	0.35 128	0.24 70	0.37 179	0.64 214	0.02 58	0.07 114	0.17 92	0.08 79	0.51 155	0.10 118	0.28 78	0.49 179	0.45 244	3.38 123	1.05 48	0.27 81	0.20 84	1.46 108	0.28 80	1.54 125	1.85 58	0.07 120	0.12 81	0.28 130	0.78 160	3.56 173	0.38 134

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 101	0.11 57	0.32 88	0.06 70	0.20 111	0.09 126	0.02 50	0.13 90	0.23 140	0.03 93	0.04 105	0.48 118	0.15 99	0.01 46	3.26 118	2.49 181	0.31 91	0.44 151	1.92 125	0.48 125	1.70 142	4.79 184	0.16 160	0.12 81	0.09 77	0.16 100	0.90 89	0.07 88

HGLStereo	0.70 101	0.34 124	0.41 126	0.23 122	0.31 151	0.02 58	0.17 164	0.08 79	0.13 105	1.20 205	0.69 186	0.25 72	0.15 99	0.09 143	2.36 84	1.50 98	0.57 137	0.29 107	1.25 96	0.24 67	1.13 106	3.16 115	0.08 127	0.34 146	0.18 107	0.19 105	3.13 148	0.47 142

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 104	0.58 168	0.33 90	0.08 89	0.18 96	0.19 187	0.04 83	0.12 88	0.18 125	0.04 96	0.51 167	0.50 124	0.41 164	0.02 73	2.44 89	2.27 172	0.33 92	0.54 168	1.14 92	0.44 112	2.08 160	4.84 185	0.09 134	0.12 81	0.10 84	0.15 97	1.37 99	0.08 89

CFNet	0.72 105	0.50 156	0.71 173	0.48 201	0.45 196	0.06 120	0.27 190	0.58 135	0.09 88	0.65 165	0.04 105	0.84 163	0.10 78	0.05 114	2.80 99	0.75 29	0.60 141	0.09 45	0.84 81	0.41 106	1.10 105	1.22 39	0.03 78	0.13 89	0.58 157	1.14 173	3.44 169	1.47 185

RAFT_CTSACE	0.74 106	0.81 206	0.44 133	0.25 130	0.08 67	0.15 162	0.03 67	1.99 191	0.06 65	0.00 1	0.11 120	0.47 117	0.46 174	0.01 46	2.74 97	1.26 68	0.29 90	0.16 70	0.77 75	0.13 40	0.79 84	4.54 171	0.01 38	0.15 97	0.25 124	0.01 21	3.88 196	0.04 76

test_5	0.76 107	0.61 173	0.21 58	0.02 29	0.02 24	0.11 134	0.01 27	2.75 243	0.05 53	0.00 1	4.29 266	0.49 120	0.44 167	0.00 1	1.73 48	1.27 73	0.22 66	0.14 62	1.14 92	0.09 29	0.46 64	3.08 111	0.01 38	0.19 110	0.09 77	0.00 1	2.97 144	0.02 62

RAFT+CT+SA	0.77 108	0.83 209	0.24 70	0.15 102	0.05 47	0.01 24	0.02 50	2.46 220	0.09 88	0.11 107	0.00 1	0.89 172	0.40 161	0.01 46	1.42 35	1.63 111	0.18 57	0.21 88	2.39 137	0.27 78	0.93 96	4.66 177	0.01 38	0.20 114	0.13 94	0.02 44	3.33 161	0.05 82

ADLNet	0.79 109	0.95 221	0.12 50	0.22 114	0.28 144	0.09 126	0.05 97	1.25 155	0.10 93	0.32 137	0.06 111	2.48 213	0.08 63	0.20 185	3.48 124	1.14 57	0.48 117	0.11 53	0.60 67	0.23 64	0.60 75	3.03 103	0.01 38	0.10 70	0.91 178	0.83 162	3.15 149	0.34 130

raft+_RVC	0.80 110	0.41 140	0.45 146	0.34 167	0.24 128	0.03 82	0.08 121	2.24 202	0.09 88	0.07 101	0.00 1	0.42 107	0.08 63	0.02 73	3.49 125	3.16 213	0.48 117	0.12 54	2.60 150	0.82 193	0.94 97	3.69 133	0.03 78	0.20 114	0.35 135	0.14 96	0.69 79	0.35 132

ARAFT	0.80 110	0.22 86	0.31 83	0.31 156	0.12 78	0.01 24	0.02 50	0.24 103	0.09 88	1.28 210	0.00 1	0.53 128	0.04 33	0.09 143	3.18 112	1.99 143	0.51 125	0.34 118	2.69 154	0.14 41	1.96 158	2.75 88	0.02 67	0.20 114	0.80 176	0.03 52	3.53 171	0.13 108

LL-Strereo2	0.81 112	0.27 100	0.35 105	0.09 93	0.14 84	0.17 178	0.08 121	2.21 201	0.19 128	0.00 1	0.00 1	0.26 76	0.05 40	0.20 185	2.27 74	2.72 193	0.12 37	0.15 65	2.40 138	0.52 136	1.77 150	5.39 200	0.06 102	0.17 105	0.43 143	0.12 94	1.55 107	0.31 126

DMCA-RVC	0.82 113	0.43 142	0.50 151	0.31 156	0.59 211	0.15 162	1.13 236	0.29 108	1.52 252	1.29 212	0.34 154	0.64 145	0.14 93	0.17 176	3.74 134	1.26 68	0.80 159	0.51 162	0.97 84	0.51 133	0.87 93	1.93 60	0.26 196	0.40 170	0.13 94	0.08 80	2.70 135	0.50 144

HUF	0.83 114	0.15 72	0.62 161	0.03 45	0.12 78	0.16 166	0.17 164	0.32 110	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.22 66	0.26 136	0.00 1	4.05 152	4.06 262	0.48 117	0.57 173	3.07 170	0.65 172	1.72 148	3.80 139	0.38 228	0.88 244	0.14 101	0.04 61	0.38 71	0.01 47

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 114	0.08 46	0.36 112	0.18 105	0.21 119	0.01 24	0.06 107	1.75 175	0.21 138	0.14 116	0.15 131	0.45 113	0.16 106	0.03 89	4.05 152	1.87 130	0.36 98	0.42 143	1.67 115	0.17 49	1.76 149	4.52 170	0.02 67	0.11 77	0.38 140	2.70 216	0.33 63	0.33 128

MIM_Stereo	0.83 114	0.15 72	0.44 133	0.34 167	0.24 128	0.12 137	0.08 121	2.02 192	0.08 79	0.00 1	0.24 144	0.31 83	0.10 78	0.03 89	3.34 119	2.91 200	0.24 73	0.67 187	2.62 151	0.89 199	1.44 120	3.49 124	0.06 102	0.26 130	0.20 114	0.24 111	1.72 110	0.18 113

DSFCA	0.83 114	0.44 144	0.51 155	0.29 150	0.59 211	0.05 107	0.61 224	0.23 98	0.55 180	0.49 153	0.58 174	0.48 118	0.11 82	0.04 107	2.83 100	1.42 91	0.78 158	0.72 197	1.15 94	0.65 172	1.24 110	3.01 100	0.21 176	0.53 196	0.55 152	0.83 162	3.19 152	0.46 141

test_4	0.84 118	0.11 57	0.61 160	0.30 154	0.20 111	0.08 123	0.30 191	0.10 84	0.10 93	0.03 93	0.61 180	0.79 161	0.16 106	0.18 179	3.62 129	3.39 226	0.24 73	0.43 148	1.98 126	0.30 84	1.21 109	3.26 118	0.09 134	0.21 118	0.23 122	0.33 129	3.56 173	0.25 121

RASNet	0.86 119	0.32 112	0.77 183	0.46 198	0.31 151	0.18 183	0.10 141	0.95 146	0.14 107	1.11 193	0.09 117	0.53 128	0.44 167	0.35 226	1.76 51	1.87 130	0.59 138	0.22 89	1.13 91	0.07 22	1.42 119	3.94 145	0.17 165	0.53 196	0.46 145	0.37 134	3.64 178	1.29 181

FSD	0.87 120	0.70 191	0.22 64	0.07 82	0.29 148	0.01 24	0.04 83	0.32 110	0.25 145	0.54 158	0.13 127	1.69 202	0.51 184	0.04 107	2.39 86	2.70 192	0.97 184	0.62 179	1.46 108	0.76 188	2.15 163	4.66 177	0.30 215	0.19 110	0.56 154	0.31 122	0.69 79	0.93 169

coex_refinement	0.87 120	1.07 235	0.62 161	0.25 130	0.72 219	0.03 82	0.20 178	0.27 106	1.03 226	0.10 106	1.11 204	0.87 169	0.18 114	0.15 170	4.26 159	1.07 51	0.59 138	0.13 56	2.44 143	0.52 136	1.02 100	1.12 36	0.23 184	0.17 105	0.67 167	0.96 167	3.20 153	0.48 143

AFF-stereo	0.88 122	0.32 112	0.50 151	0.35 174	0.20 111	0.11 134	0.37 202	0.41 118	0.11 97	1.15 198	0.00 1	0.66 149	0.07 58	0.02 73	4.33 161	1.39 89	0.40 104	0.90 221	3.49 184	0.26 75	1.61 135	2.83 93	0.02 67	0.22 121	0.49 146	0.18 103	3.16 150	0.10 95

CAS	0.89 123	0.22 86	0.39 122	0.21 112	0.24 128	0.03 82	0.36 201	0.23 98	0.62 187	1.28 210	0.16 133	0.38 97	0.84 231	0.12 162	3.10 108	1.87 130	0.94 182	0.75 203	1.30 100	0.58 153	2.82 181	3.00 99	0.03 78	0.12 81	0.13 94	0.72 156	1.80 114	1.89 200

DISCO	0.90 124	0.96 225	0.36 112	0.06 70	0.36 169	0.63 226	0.54 220	0.23 98	0.32 155	1.72 230	0.58 174	0.41 104	0.29 142	0.04 107	2.98 104	1.47 96	1.02 193	0.31 113	3.32 178	0.56 150	1.01 99	3.01 100	0.13 148	0.33 145	0.13 94	0.33 129	2.81 138	0.43 140

rafts_anoy	0.92 125	0.33 120	0.86 194	0.37 179	0.24 128	0.05 107	0.07 114	2.48 222	0.14 107	0.01 84	0.00 1	0.20 55	0.04 33	0.02 73	3.97 147	3.08 209	0.56 135	0.40 131	2.20 132	0.34 93	1.65 137	3.86 144	0.02 67	0.27 133	0.99 184	0.73 158	0.87 87	0.98 174

TestStereo1	0.93 126	0.98 227	0.22 64	0.07 82	0.18 96	0.01 24	0.04 83	1.07 149	0.08 79	0.11 107	0.00 1	0.39 100	0.56 192	0.12 162	4.92 193	2.03 148	0.28 84	0.22 89	2.98 165	0.20 54	1.56 128	3.94 145	0.01 38	0.15 97	0.10 84	1.19 176	3.74 182	0.05 82

SA-5K	0.93 126	0.98 227	0.22 64	0.07 82	0.18 96	0.01 24	0.04 83	1.07 149	0.08 79	0.11 107	0.00 1	0.39 100	0.56 192	0.12 162	4.92 193	2.03 148	0.28 84	0.22 89	2.98 165	0.20 54	1.56 128	3.94 145	0.01 38	0.15 97	0.10 84	1.19 176	3.74 182	0.05 82

GLC_STEREO	0.93 126	0.48 151	0.65 164	0.25 130	0.33 163	0.03 82	0.11 144	2.37 212	0.20 129	0.16 119	0.04 105	0.38 97	0.15 99	0.02 73	3.66 130	2.05 155	0.67 148	0.25 97	2.56 147	0.42 110	2.90 182	3.06 109	0.09 134	0.19 110	0.09 77	0.10 89	3.70 180	0.31 126

NVstereo2D	0.93 126	0.48 151	0.17 52	0.24 126	0.42 192	0.41 212	0.08 121	1.64 168	0.59 184	0.87 178	1.05 199	0.42 107	0.21 122	0.08 139	5.64 217	2.38 179	0.82 165	0.59 175	1.71 117	0.24 67	1.26 111	2.48 81	0.06 102	0.47 185	1.31 196	0.29 119	1.04 91	0.24 119

CASnet	0.96 130	0.54 160	0.54 157	0.24 126	0.36 169	0.05 107	0.26 189	0.52 130	0.18 125	0.06 100	0.06 111	0.70 152	0.36 154	0.01 46	4.36 164	1.50 98	0.66 147	0.40 131	2.56 147	0.34 93	3.82 215	4.34 158	0.03 78	0.35 153	1.67 218	0.11 93	1.72 110	0.23 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.98 131	0.15 72	1.98 257	0.27 143	0.17 93	0.00 1	0.04 83	0.24 103	0.31 152	2.13 244	0.00 1	0.45 113	0.15 99	0.01 46	4.10 155	2.25 170	0.54 128	0.47 158	1.29 99	0.24 67	2.31 166	2.52 84	0.05 93	0.15 97	0.17 106	2.66 215	3.69 179	0.15 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	1.00 132	0.95 221	0.32 88	0.06 70	0.17 93	0.01 24	0.03 67	1.49 164	0.07 71	0.78 172	0.00 1	0.46 115	0.64 203	0.19 180	4.75 185	2.06 158	0.26 79	0.20 84	2.78 158	0.36 98	1.26 111	4.60 174	0.07 120	0.17 105	0.11 89	1.53 188	3.70 180	0.04 76

RALCasStereoNet	1.00 132	0.37 133	1.07 212	0.37 179	0.32 161	0.06 120	0.20 178	2.08 198	0.15 114	1.01 186	0.04 105	0.61 140	0.16 106	0.03 89	3.74 134	3.43 230	0.41 107	0.26 99	1.40 107	0.75 186	1.44 120	4.55 172	0.03 78	0.26 130	0.78 173	1.36 184	0.91 90	1.22 180

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 132	0.33 120	0.75 180	0.38 184	0.42 192	0.14 150	0.43 210	0.97 147	0.13 105	1.32 215	0.00 1	0.65 148	0.09 70	0.03 89	4.73 180	1.46 94	0.50 122	0.13 56	3.58 185	0.49 127	1.60 132	4.02 149	0.02 67	0.42 174	0.52 148	0.38 135	3.38 164	0.17 112

IPLGR_C	1.02 135	0.24 93	0.77 183	0.31 156	0.36 169	0.04 93	0.35 200	0.20 94	0.47 171	0.07 101	0.12 124	1.26 188	0.09 70	0.41 239	4.52 169	1.63 111	0.81 162	0.45 153	2.10 129	0.32 87	2.41 172	4.67 179	0.07 120	0.75 227	1.04 186	0.28 117	3.80 188	0.11 102

anonymousdsp2	1.03 136	0.29 105	0.37 118	0.23 122	0.09 69	0.03 82	0.04 83	1.33 157	0.08 79	0.02 90	2.28 233	0.33 88	0.18 114	0.27 208	2.59 91	2.50 183	0.44 112	0.56 172	3.69 187	1.14 216	1.68 140	5.57 204	0.24 189	0.50 189	0.41 141	0.15 97	2.74 137	0.02 62

CIPLG	1.04 137	0.23 88	0.82 190	0.32 161	0.36 169	0.04 93	0.34 198	0.21 95	0.50 174	0.07 101	0.11 120	1.24 185	0.08 63	0.42 241	4.82 190	1.65 115	0.85 170	0.39 130	2.02 127	0.32 87	2.35 168	4.69 180	0.05 93	0.75 227	1.10 188	0.35 132	3.79 187	0.12 106

ACRE	1.04 137	0.24 93	0.80 188	0.33 163	0.36 169	0.04 93	0.34 198	0.21 95	0.48 172	0.08 105	0.14 129	1.30 190	0.09 70	0.45 244	4.77 187	1.62 109	0.82 165	0.43 148	2.08 128	0.33 90	2.40 171	4.72 181	0.06 102	0.74 226	1.10 188	0.28 117	3.80 188	0.11 102

CFNet_pseudo	1.04 137	0.55 161	0.68 166	0.46 198	0.53 202	0.05 107	0.02 50	0.61 137	0.10 93	0.91 180	0.11 120	0.88 170	0.56 192	0.52 257	5.81 227	1.84 128	0.55 134	0.37 121	2.85 160	0.41 106	1.09 104	3.10 113	0.59 261	0.29 139	0.61 161	0.63 149	2.23 124	1.75 194

dd	1.06 140	0.48 151	0.31 83	1.86 258	0.06 54	0.26 204	0.16 160	0.47 126	0.06 65	0.11 107	0.01 97	2.18 209	0.07 58	0.20 185	4.43 165	1.13 56	1.19 209	0.38 126	6.03 219	0.38 100	0.67 76	1.85 58	0.14 151	0.32 144	0.63 164	0.09 84	3.27 157	1.90 201

SA	1.07 141	0.91 217	0.46 148	0.21 112	0.25 137	0.01 24	0.02 50	2.68 234	0.14 107	0.14 116	0.00 1	0.59 130	0.38 159	0.34 221	3.59 128	2.03 148	0.45 113	0.51 162	3.47 183	0.32 87	1.40 116	3.72 134	0.01 38	0.38 167	0.44 144	1.60 191	4.79 241	0.10 95

AACVNet	1.07 141	0.61 173	0.44 133	0.65 214	0.80 224	0.12 137	0.17 164	0.37 114	0.20 129	0.17 120	0.14 129	0.60 134	0.24 131	0.26 203	4.81 188	2.04 154	0.61 142	0.40 131	1.72 119	0.41 106	1.80 151	3.08 111	0.40 230	0.20 114	0.52 148	1.51 187	4.20 218	2.32 210

DLCB_ROB	1.13 143	0.77 199	0.73 177	0.44 195	0.51 201	0.22 195	0.42 206	0.49 127	0.28 149	0.84 175	0.50 164	1.31 191	0.85 232	0.11 154	2.70 95	1.54 102	1.12 204	0.27 103	0.82 77	0.22 61	1.70 142	3.50 125	0.48 251	0.44 183	4.83 280	2.48 213	2.14 122	0.79 161

4D-IteraStereo	1.14 144	0.34 124	1.40 227	0.29 150	0.38 180	0.05 107	0.09 129	2.11 200	0.11 97	0.00 1	0.19 140	0.52 127	0.22 124	0.24 197	3.76 136	3.57 239	0.28 84	0.38 126	2.95 164	0.49 127	3.35 199	5.63 206	0.12 147	0.41 171	0.10 84	0.29 119	3.09 147	0.34 130

LMCR-Stereo	1.14 144	0.56 162	0.72 174	0.31 156	0.31 151	0.14 150	0.06 107	1.38 159	0.28 149	0.33 138	0.12 124	0.86 167	0.20 118	0.26 203	3.99 149	2.00 145	1.20 210	0.37 121	6.02 218	1.76 250	2.41 172	3.82 140	0.07 120	0.55 202	0.52 148	0.51 143	1.50 105	0.67 157

CFNet_RVC	1.14 144	0.65 182	0.92 198	0.35 174	0.40 186	0.14 150	0.13 151	0.11 87	0.18 125	0.86 177	1.15 205	0.67 150	0.17 112	0.08 139	6.26 243	1.31 78	0.70 150	0.40 131	1.62 113	0.29 82	1.93 155	3.03 103	0.06 102	0.43 180	0.95 181	1.90 200	3.91 198	2.07 205

trnet	1.17 147	0.32 112	0.93 201	0.22 114	0.19 103	0.01 24	0.08 121	2.54 224	0.38 158	0.63 163	0.99 198	0.76 158	0.58 196	0.06 123	3.83 140	3.16 213	0.91 178	0.55 170	2.21 133	0.76 188	2.97 185	3.47 123	0.06 102	0.29 139	1.28 195	1.05 171	2.55 132	0.92 168

raftrobust	1.17 147	0.44 144	0.99 204	0.41 189	0.37 174	0.04 93	0.12 146	2.45 219	0.14 107	0.51 155	0.00 1	0.72 153	0.24 131	0.09 143	4.74 182	4.01 261	0.39 103	0.35 120	5.19 210	0.34 93	1.89 153	4.58 173	0.21 176	0.28 136	1.21 194	0.47 138	1.09 92	0.35 132

GMOStereo	1.19 149	0.17 76	0.68 166	0.34 167	0.31 151	0.13 143	0.31 193	2.36 206	0.15 114	0.00 1	0.17 135	0.60 134	0.45 170	0.02 73	3.83 140	3.83 252	0.54 128	0.70 191	2.41 139	0.64 166	1.71 144	6.50 234	0.01 38	0.34 146	1.38 202	0.25 112	4.07 207	0.10 95

error version	1.19 149	0.17 76	0.68 166	0.34 167	0.31 151	0.13 143	0.31 193	2.36 206	0.15 114	0.00 1	0.17 135	0.60 134	0.45 170	0.02 73	3.83 140	3.83 252	0.54 128	0.70 191	2.41 139	0.64 166	1.71 144	6.50 234	0.01 38	0.34 146	1.38 202	0.25 112	4.07 207	0.10 95

test-v	1.19 149	0.17 76	0.68 166	0.34 167	0.31 151	0.13 143	0.31 193	2.36 206	0.15 114	0.00 1	0.17 135	0.60 134	0.45 170	0.02 73	3.83 140	3.83 252	0.54 128	0.70 191	2.41 139	0.64 166	1.71 144	6.50 234	0.01 38	0.34 146	1.38 202	0.25 112	4.07 207	0.10 95

test-2	1.19 149	0.17 76	0.68 166	0.34 167	0.31 151	0.13 143	0.31 193	2.36 206	0.15 114	0.00 1	0.17 135	0.60 134	0.45 170	0.02 73	3.83 140	3.83 252	0.54 128	0.70 191	2.41 139	0.64 166	1.71 144	6.50 234	0.01 38	0.34 146	1.38 202	0.25 112	4.07 207	0.10 95

CREStereo++_RVC	1.20 153	0.23 88	1.65 241	0.28 147	0.43 194	0.01 24	0.17 164	2.02 192	0.26 147	0.61 162	0.08 116	0.50 124	0.15 99	0.05 114	3.91 145	2.85 199	0.95 183	0.50 161	2.77 157	0.31 85	3.04 188	3.84 142	0.13 148	0.14 92	1.10 188	1.31 183	4.38 227	0.77 160
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
CREStereo	1.20 153	0.33 120	0.95 203	0.24 126	0.19 103	0.01 24	0.06 107	2.65 232	0.54 176	0.64 164	1.05 199	0.72 153	0.59 197	0.07 130	3.92 146	3.45 234	0.86 175	0.42 143	2.19 131	0.72 182	3.10 190	3.56 128	0.10 139	0.29 139	1.20 193	1.09 172	2.54 131	0.90 165
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
HSM	1.20 153	0.35 128	1.10 215	0.59 211	0.56 209	0.05 107	0.09 129	2.87 250	0.31 152	0.13 114	0.53 168	0.76 158	0.13 90	0.05 114	5.24 204	1.26 68	0.85 170	0.30 110	3.45 182	0.50 131	2.38 170	3.35 121	0.10 139	0.55 202	0.74 169	0.86 165	4.16 216	1.08 175

RALAANet	1.21 156	0.40 138	0.56 159	0.37 179	0.31 151	0.20 190	0.15 158	1.87 186	0.20 129	0.51 155	0.01 97	0.49 120	0.26 136	0.07 130	3.97 147	2.32 174	0.48 117	0.73 199	3.41 179	1.09 212	3.06 189	5.24 198	0.02 67	0.50 189	0.74 169	1.14 173	4.11 215	0.54 151

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 156	0.81 206	0.50 151	0.22 114	0.48 200	0.03 82	1.73 254	1.18 153	2.43 277	2.04 241	0.11 120	0.74 155	0.09 70	0.55 258	6.88 255	1.12 54	0.38 101	0.30 110	1.67 115	0.28 80	0.80 85	1.75 55	0.15 156	0.25 128	0.13 94	3.23 221	2.70 135	2.04 204
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.22 158	0.71 193	0.44 133	0.45 197	0.34 165	0.04 93	0.16 160	3.05 257	0.12 104	1.32 215	0.00 1	0.93 173	0.34 148	0.05 114	4.57 171	1.86 129	0.81 162	0.48 159	6.00 217	0.34 93	1.95 156	1.30 43	0.31 217	0.91 246	0.33 132	0.95 166	3.93 200	1.14 178

PDISCO_ROB	1.24 159	0.57 166	0.10 46	0.66 215	0.32 161	0.01 24	0.57 222	0.78 141	0.49 173	1.25 208	0.94 196	0.36 90	0.32 144	0.19 180	3.99 149	2.19 167	0.98 187	1.44 264	2.38 135	0.62 161	2.92 183	4.93 190	0.18 167	0.64 212	1.52 212	0.53 144	3.95 204	0.62 155

LoS_RVC	1.27 160	1.54 254	0.85 192	0.06 70	0.55 205	0.01 24	0.13 151	0.23 98	0.73 198	1.70 228	0.22 142	0.64 145	0.69 209	0.11 154	3.79 138	3.07 207	0.75 155	1.99 289	3.69 187	0.64 166	4.98 244	4.94 191	0.22 182	0.10 70	0.37 137	0.50 141	0.82 84	0.93 169

tt_ll	1.27 160	1.54 254	0.85 192	0.06 70	0.55 205	0.01 24	0.13 151	0.23 98	0.73 198	1.70 228	0.22 142	0.64 145	0.69 209	0.11 154	3.79 138	3.07 207	0.75 155	1.99 289	3.69 187	0.64 166	4.98 244	4.94 191	0.22 182	0.10 70	0.37 137	0.50 141	0.82 84	0.93 169

psm_up	1.28 162	0.67 186	1.09 214	0.41 189	0.89 230	0.04 93	0.31 193	2.38 213	1.16 233	0.77 169	0.00 1	1.36 192	0.10 78	0.44 242	4.59 174	1.35 83	0.83 167	0.45 153	4.14 195	0.47 119	1.60 132	2.76 90	0.01 38	0.73 224	1.16 191	1.54 189	3.84 191	1.40 182

CES	1.32 163	0.24 93	0.36 112	0.14 100	0.22 121	0.05 107	0.19 173	5.29 302	0.76 202	0.42 150	0.61 180	0.86 167	0.85 232	0.26 203	4.28 160	3.41 229	1.21 212	1.06 240	1.85 124	1.16 224	4.19 224	3.75 135	0.15 156	0.12 81	0.23 122	0.34 131	1.47 104	2.15 208

IPLG	1.33 164	0.40 138	0.76 181	0.29 150	0.28 144	0.01 24	0.09 129	2.25 203	0.31 152	0.40 148	0.28 148	0.37 94	0.74 216	0.31 219	5.67 222	1.89 133	1.26 219	0.95 228	2.86 161	0.47 119	1.18 108	6.06 221	0.06 102	0.66 216	0.63 164	3.73 234	3.86 195	0.11 102

AF-Net	1.33 164	0.56 162	1.00 205	0.36 177	0.81 226	1.01 238	2.56 269	2.36 206	1.15 230	0.48 151	0.65 183	3.84 226	0.16 106	0.30 216	3.50 126	1.17 60	0.52 126	0.02 19	1.74 120	0.53 139	0.81 87	4.34 158	0.06 102	0.14 92	0.93 179	0.61 147	3.84 191	2.40 213

Nwc_Net	1.33 164	0.56 162	1.00 205	0.36 177	0.81 226	1.01 238	2.56 269	2.36 206	1.15 230	0.48 151	0.65 183	3.84 226	0.16 106	0.30 216	3.50 126	1.17 60	0.52 126	0.02 19	1.74 120	0.53 139	0.81 87	4.34 158	0.06 102	0.14 92	0.93 179	0.61 147	3.84 191	2.40 213

TestStereo-Hl	1.36 167	0.81 206	0.70 172	0.28 147	0.25 137	0.04 93	0.12 146	1.61 167	0.17 120	1.52 225	0.97 197	0.43 109	0.25 135	0.06 123	6.53 249	2.15 165	0.76 157	0.23 94	5.98 216	0.22 61	2.07 159	4.90 186	0.06 102	0.37 164	0.60 159	2.04 203	2.93 141	0.56 152

STTStereo	1.36 167	0.86 211	0.78 186	0.40 188	0.33 163	0.08 123	1.20 240	0.43 121	1.52 252	1.38 221	0.24 144	2.01 206	0.27 138	0.38 229	9.23 280	1.30 76	0.40 104	0.33 116	1.27 98	0.20 54	1.56 128	1.97 63	0.16 160	0.15 97	0.10 84	1.81 198	3.62 177	4.69 230

raft_robust	1.38 169	0.73 198	0.63 163	0.27 143	0.23 125	0.01 24	0.05 97	3.04 256	0.24 143	1.16 199	0.02 103	0.61 140	0.67 205	0.07 130	3.67 132	2.22 169	0.80 159	0.66 183	5.14 209	0.33 90	3.43 203	6.40 233	0.01 38	0.37 164	1.19 192	1.48 186	2.86 139	0.96 173

APVNet	1.38 169	1.06 233	0.27 78	0.33 163	0.37 174	0.28 207	0.50 216	0.39 116	0.42 165	0.93 181	0.42 161	0.85 165	0.19 117	0.15 170	4.81 188	3.10 212	1.87 251	0.94 226	4.74 206	0.89 199	2.23 165	5.90 212	0.05 93	1.23 261	0.19 111	0.48 139	3.80 188	0.91 166

iResNetv2_ROB	1.40 171	0.83 209	0.41 126	1.30 242	0.37 174	0.05 107	0.14 155	3.17 263	0.20 129	1.97 239	0.28 148	2.49 214	0.40 161	0.06 123	3.78 137	1.57 104	1.08 202	0.22 89	6.10 220	0.67 178	3.61 209	2.04 66	0.26 196	0.83 240	0.62 163	0.54 145	4.07 207	0.71 158

castereo++	1.41 172	0.49 154	0.42 128	0.06 70	0.24 128	0.24 200	0.12 146	0.43 121	0.43 166	0.20 121	0.16 133	1.25 186	0.42 165	0.06 123	4.22 157	3.67 245	1.03 194	0.55 170	2.93 163	0.66 176	4.66 240	6.57 239	0.31 217	0.25 128	1.42 207	1.63 193	3.77 186	1.84 197

UCFNet_RVC	1.41 172	2.75 284	0.68 166	0.60 212	0.80 224	0.26 204	0.16 160	0.28 107	0.23 140	0.93 181	0.37 155	2.60 215	1.05 244	0.07 130	6.13 239	1.33 81	0.70 150	0.52 165	2.48 144	0.62 161	1.87 152	3.20 116	1.04 285	0.35 153	1.83 222	1.96 201	2.11 120	3.29 221

castereo	1.45 174	0.34 124	1.03 209	0.07 82	0.29 148	0.21 194	0.09 129	0.37 114	0.51 175	0.13 114	0.18 139	1.13 179	0.49 179	0.07 130	4.85 192	3.77 249	1.05 197	0.65 181	4.71 205	0.63 164	5.11 248	6.83 247	0.14 151	0.24 125	1.55 214	1.98 202	1.31 96	1.43 183

Sa-1000	1.45 174	0.32 112	0.53 156	0.28 147	0.26 140	0.01 24	0.04 83	2.73 238	0.11 97	0.01 84	0.01 97	0.59 130	0.49 179	0.56 259	6.07 237	2.10 162	0.92 181	0.88 217	4.60 203	0.59 156	1.56 128	6.38 231	0.01 38	0.64 212	2.25 229	1.72 197	5.00 245	0.38 134

PMTNet	1.51 176	0.60 171	1.30 222	0.27 143	0.26 140	0.02 58	0.18 168	0.51 129	0.56 181	0.71 168	0.33 153	0.59 130	0.48 177	0.09 143	6.84 253	3.43 230	0.91 178	0.38 126	6.13 222	0.44 112	4.00 220	3.52 126	0.13 148	0.15 97	3.04 251	1.29 182	1.36 97	3.30 222

ICVP	1.55 177	0.24 93	1.65 241	0.43 193	0.45 196	0.50 217	0.38 204	1.26 156	0.64 190	1.77 232	1.20 206	0.88 170	1.63 254	0.25 202	4.46 166	2.81 198	1.49 237	1.01 235	2.50 145	1.15 220	2.70 175	5.75 208	0.14 151	0.63 209	0.72 168	2.31 208	3.35 163	1.59 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 177	1.14 241	2.48 273	0.89 225	1.23 241	0.43 213	2.08 263	1.86 185	1.63 259	0.29 133	2.10 226	2.43 212	0.13 90	0.49 253	5.11 200	1.26 68	0.83 167	0.05 31	1.74 120	0.49 127	1.04 102	4.92 188	0.16 160	0.76 229	0.49 146	1.14 173	4.64 238	1.98 203

sAnonymous2	1.64 179	0.27 100	0.18 53	0.11 96	0.20 111	0.49 215	0.05 97	1.85 182	0.98 218	0.21 122	0.39 156	1.21 181	0.85 232	0.08 139	4.74 182	3.93 258	1.35 227	1.22 255	7.85 236	0.83 196	4.15 222	5.99 215	0.03 78	0.42 174	0.15 102	2.19 206	2.36 127	2.37 211

CroCo_RVC	1.64 179	0.27 100	0.18 53	0.11 96	0.20 111	0.49 215	0.05 97	1.85 182	0.98 218	0.21 122	0.39 156	1.21 181	0.85 232	0.08 139	4.74 182	3.93 258	1.35 227	1.22 255	7.85 236	0.83 196	4.15 222	5.99 215	0.03 78	0.42 174	0.15 102	2.19 206	2.36 127	2.37 211

BEATNet_4x	1.65 181	0.58 168	0.35 105	0.20 108	0.38 180	0.15 162	0.46 213	1.78 179	1.70 264	0.40 148	0.50 164	1.13 179	0.62 202	0.65 263	6.09 238	3.02 205	2.14 258	1.81 280	1.48 110	0.79 191	5.22 250	7.76 274	0.08 127	1.07 255	0.32 131	0.48 139	3.92 199	1.49 186

iinet-f	1.66 182	1.28 247	0.38 120	0.81 223	0.15 87	0.24 200	0.13 151	0.42 119	0.21 138	1.91 236	3.98 262	0.30 80	0.27 138	0.07 130	6.30 245	2.65 191	0.43 111	0.30 110	8.10 242	1.14 216	2.10 162	6.32 227	0.26 196	0.52 194	1.42 207	0.21 109	4.26 220	0.60 153

EGLCR-Stereo	1.68 183	0.23 88	2.17 264	0.08 89	0.28 144	0.09 126	0.09 129	0.50 128	1.17 234	0.11 107	2.55 243	0.62 143	0.67 205	0.03 89	4.24 158	3.69 248	1.12 204	1.22 255	4.58 202	0.59 156	4.19 224	7.51 267	0.24 189	0.68 219	1.05 187	0.64 150	6.73 279	0.33 128

DN-CSS_ROB	1.68 183	0.57 166	1.42 228	0.83 224	0.73 220	0.05 107	0.22 183	2.83 248	0.40 163	1.50 224	3.57 259	1.02 176	0.43 166	0.09 143	4.11 156	1.61 106	1.34 226	0.84 212	8.83 248	0.39 103	4.42 234	3.67 131	0.09 134	1.02 251	0.13 94	0.55 146	3.24 156	1.52 188

AE-Stereo	1.73 185	0.32 112	2.11 262	0.34 167	0.37 174	0.05 107	0.43 210	0.44 123	0.32 155	0.04 96	0.00 1	3.48 224	0.44 167	0.07 130	4.68 179	3.77 249	1.11 203	0.92 223	4.18 196	1.16 224	3.77 214	7.03 251	0.18 167	1.06 254	3.29 259	2.09 204	4.84 242	0.18 113

TANstereo	1.73 185	1.38 250	0.72 174	0.26 135	0.35 167	0.62 224	0.07 114	0.52 130	0.46 168	0.27 131	1.08 201	0.36 90	0.20 118	1.04 281	3.37 121	2.99 203	0.99 188	1.69 276	9.06 251	3.49 294	3.58 207	4.48 168	3.34 313	0.28 136	0.05 57	0.67 151	5.35 254	0.09 92

XX-TBD	1.73 185	1.38 250	0.72 174	0.26 135	0.35 167	0.62 224	0.07 114	0.52 130	0.46 168	0.27 131	1.08 201	0.36 90	0.20 118	1.04 281	3.37 121	2.99 203	0.99 188	1.69 276	9.06 251	3.49 294	3.58 207	4.48 168	3.34 313	0.28 136	0.05 57	0.67 151	5.35 254	0.09 92

GES	1.73 185	0.33 120	0.48 150	0.58 210	0.43 194	0.28 207	0.51 217	2.03 196	0.90 215	1.18 202	0.55 171	0.49 120	0.23 130	0.02 73	8.51 273	2.72 193	1.06 200	0.76 204	9.71 262	1.71 247	3.36 200	4.34 158	0.23 184	0.83 240	0.42 142	0.35 132	2.56 133	2.21 209

test_for_model	1.76 189	0.61 173	0.44 133	0.26 135	0.19 103	0.02 58	0.09 129	2.40 214	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.42 235	0.22 124	0.40 232	3.21 113	3.62 240	13.36 326	0.40 131	3.28 173	0.53 139	5.75 261	4.47 163	0.29 208	0.35 153	0.25 124	0.31 122	1.84 115	0.53 146

GCAPDPT-zeroshot4090	1.76 189	0.61 173	0.44 133	0.26 135	0.19 103	0.02 58	0.09 129	2.40 214	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.42 235	0.22 124	0.40 232	3.21 113	3.62 240	13.36 326	0.40 131	3.28 173	0.53 139	5.75 261	4.47 163	0.29 208	0.35 153	0.25 124	0.31 122	1.84 115	0.53 146

testlalala	1.76 189	0.61 173	0.44 133	0.26 135	0.19 103	0.02 58	0.09 129	2.40 214	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.42 235	0.22 124	0.40 232	3.21 113	3.62 240	13.36 326	0.40 131	3.28 173	0.53 139	5.75 261	4.47 163	0.29 208	0.35 153	0.25 124	0.31 122	1.84 115	0.53 146

GCAPDPT-zeroshot	1.76 189	0.61 173	0.44 133	0.26 135	0.19 103	0.02 58	0.09 129	2.40 214	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.42 235	0.22 124	0.40 232	3.21 113	3.62 240	13.36 326	0.40 131	3.28 173	0.53 139	5.75 261	4.47 163	0.29 208	0.35 153	0.25 124	0.31 122	1.84 115	0.53 146

GCAP-Stereo	1.76 189	0.61 173	0.44 133	0.26 135	0.19 103	0.02 58	0.09 129	2.40 214	0.20 129	0.00 1	0.00 1	4.42 235	0.22 124	0.40 232	3.21 113	3.62 240	13.36 326	0.40 131	3.28 173	0.53 139	5.75 261	4.47 163	0.29 208	0.35 153	0.25 124	0.31 122	1.84 115	0.53 146

MIPNet	1.76 189	0.72 195	0.87 195	0.32 161	0.55 205	0.01 24	0.08 121	1.77 178	0.38 158	2.09 242	0.92 194	0.44 111	0.76 220	0.27 208	5.64 217	2.03 148	1.52 239	0.93 225	3.87 191	1.34 234	1.41 118	6.39 232	0.07 120	1.05 253	2.65 239	7.16 275	3.90 197	0.29 125

SACVNet	1.77 195	0.88 213	1.11 216	0.67 216	1.41 254	0.84 231	0.94 230	2.65 232	0.54 176	1.31 213	0.02 103	0.95 174	0.40 161	0.39 230	6.01 236	2.36 177	1.71 245	0.42 143	4.84 207	0.82 193	3.03 187	6.05 220	0.11 143	0.73 224	1.33 199	1.66 195	4.02 205	2.55 215

PS-NSSS	1.79 196	3.17 293	0.42 128	3.20 274	0.92 234	2.08 263	1.19 239	0.39 116	0.16 119	0.38 145	0.00 1	11.59 286	1.18 246	0.50 254	5.15 201	0.89 37	0.71 152	0.28 105	4.31 199	0.17 49	0.97 98	0.64 25	2.37 303	0.19 110	1.58 217	0.76 159	3.28 158	1.77 195

FCDSN-DC	1.87 197	0.93 219	2.12 263	1.84 256	1.62 258	1.35 248	1.17 237	0.74 139	0.46 168	1.19 203	0.30 151	2.02 207	0.48 177	0.28 213	5.91 229	2.18 166	2.34 263	2.10 294	1.30 100	0.47 119	2.99 186	5.42 201	0.57 256	3.93 300	2.22 228	3.45 224	1.45 103	1.56 190
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.87 197	0.69 188	1.01 207	0.50 205	0.67 215	0.19 187	1.39 248	1.43 161	0.87 213	0.94 183	0.92 194	5.52 253	0.52 187	1.00 278	7.45 260	1.91 136	1.44 233	1.98 288	3.91 192	1.13 215	1.92 154	4.61 176	0.23 184	1.54 270	0.58 157	3.08 219	2.12 121	3.05 216

test-3	1.89 199	1.05 232	1.54 235	0.41 189	0.38 180	0.14 150	0.19 173	2.73 238	0.17 120	0.35 143	0.42 161	4.22 231	0.35 150	0.03 89	5.92 230	3.44 232	0.64 145	0.66 183	9.08 254	0.54 148	3.27 195	8.02 283	0.08 127	0.82 238	0.74 169	1.01 168	3.94 202	0.87 163

test_1	1.89 199	1.07 235	1.54 235	0.41 189	0.38 180	0.14 150	0.19 173	2.73 238	0.17 120	0.31 136	0.40 159	4.23 233	0.35 150	0.03 89	5.96 233	3.44 232	0.64 145	0.65 181	9.10 255	0.53 139	3.29 196	8.03 284	0.08 127	0.82 238	0.74 169	1.01 168	3.94 202	0.89 164

sCroCo_RVC	1.89 199	0.25 98	0.34 97	0.06 70	0.20 111	0.16 166	0.04 83	0.81 142	1.73 265	1.94 238	0.44 163	1.12 178	0.88 237	0.12 162	4.48 167	5.29 289	2.26 261	1.77 279	5.32 212	2.13 267	5.92 268	7.47 264	0.10 139	0.37 164	0.60 159	1.61 192	4.41 229	1.14 178

test_3	1.92 202	1.16 243	1.42 228	0.44 195	0.39 185	0.14 150	0.20 178	2.79 245	0.17 120	0.38 145	0.41 160	4.32 234	0.36 154	0.03 89	6.25 241	3.34 222	0.68 149	0.67 187	9.18 256	0.53 139	3.20 192	7.85 278	0.06 102	0.80 236	0.95 181	1.27 181	3.85 194	0.94 172

DeepPruner_ROB	1.92 202	0.41 140	0.92 198	0.51 206	0.67 215	0.53 220	2.45 267	1.72 171	0.84 211	1.37 220	2.27 230	0.75 157	0.55 190	0.12 162	8.56 274	2.33 175	1.28 220	1.20 252	2.67 153	0.58 153	6.00 270	4.19 152	0.75 278	0.44 183	0.66 166	6.01 264	3.18 151	0.91 166

AnonymousM	1.93 204	0.21 83	0.42 128	0.06 70	0.06 54	0.26 204	0.01 27	2.70 236	0.56 181	0.36 144	2.56 244	0.59 130	0.53 188	0.50 254	2.91 102	3.30 220	1.21 212	1.06 240	2.18 130	1.68 244	3.82 215	5.56 203	0.40 230	0.50 189	0.21 118	1.57 190	6.55 276	12.23 290

LoS	1.97 205	0.23 88	0.39 122	0.23 122	0.18 96	0.02 58	0.09 129	15.67 330	0.89 214	3.41 286	0.87 191	0.98 175	0.83 230	0.20 185	3.66 130	3.84 256	1.36 229	0.90 221	3.25 172	0.74 184	5.14 249	4.30 157	0.24 189	0.41 171	2.64 238	0.80 161	1.36 97	0.50 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	1.99 206	0.65 182	0.87 195	0.77 221	1.17 239	0.72 227	0.24 186	1.75 175	0.66 192	3.33 277	1.75 223	1.49 196	1.91 257	1.68 300	6.75 251	2.30 173	1.12 204	0.69 190	4.33 200	0.50 131	2.08 160	4.26 155	1.07 287	0.77 232	1.43 209	2.18 205	4.16 216	5.20 239

IPLGR	2.02 207	0.67 186	0.81 189	0.38 184	0.47 199	0.01 24	0.08 121	1.39 160	0.28 149	2.32 247	2.30 236	0.46 115	0.79 224	0.20 185	6.88 255	1.99 143	1.44 233	1.35 261	5.56 213	1.85 253	2.94 184	6.20 225	0.06 102	1.13 258	3.39 262	6.80 271	3.93 200	0.75 159

FADNet-RVC	2.02 207	0.32 112	0.74 179	0.33 163	1.23 241	0.05 107	3.02 279	0.60 136	0.24 143	1.02 188	0.31 152	6.30 261	0.33 145	0.34 221	10.06 287	2.10 162	0.84 169	0.81 210	6.91 227	1.97 256	2.36 169	3.78 138	0.20 175	0.61 207	1.94 225	1.65 194	3.28 158	3.13 218

PA-Net	2.07 209	0.95 221	1.62 240	0.31 156	2.13 274	0.17 178	0.70 226	0.21 95	1.90 268	0.84 175	1.44 213	0.30 80	0.21 122	0.84 272	7.47 261	1.66 116	0.38 101	0.37 121	1.25 96	0.74 184	1.66 139	4.96 193	0.64 265	0.51 192	1.03 185	11.53 308	2.31 126	9.73 280
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 210	1.68 260	1.46 232	1.00 230	1.37 248	0.89 234	2.88 276	2.59 229	2.86 283	0.34 139	2.72 248	2.40 210	1.41 252	0.27 208	5.18 202	1.38 87	0.85 170	0.98 229	2.99 167	1.01 208	1.54 125	4.72 181	0.43 238	0.53 196	2.61 236	4.44 245	4.09 212	4.93 233

Abc-Net	2.13 210	1.68 260	1.46 232	1.00 230	1.37 248	0.89 234	2.88 276	2.59 229	2.86 283	0.34 139	2.72 248	2.40 210	1.41 252	0.27 208	5.18 202	1.38 87	0.85 170	0.98 229	2.99 167	1.01 208	1.54 125	4.72 181	0.43 238	0.53 196	2.61 236	4.44 245	4.09 212	4.93 233
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 212	2.03 269	1.44 231	1.52 247	2.14 275	1.79 260	1.07 235	1.88 188	1.10 228	1.33 217	1.43 212	5.96 257	0.51 184	0.34 221	5.92 230	1.93 137	1.03 194	0.41 142	4.12 194	0.95 205	1.69 141	6.00 217	0.26 196	0.81 237	0.61 161	1.42 185	6.77 280	3.73 225

FINET	2.25 213	0.61 173	1.06 211	0.48 201	0.55 205	0.75 230	0.98 232	1.18 153	1.87 267	0.30 134	3.46 258	1.25 186	2.35 261	0.80 271	14.13 314	2.94 202	1.14 207	0.42 143	2.74 156	1.28 228	2.71 176	4.08 150	0.43 238	1.24 262	3.04 251	5.74 261	1.70 109	3.42 223

FADNet	2.26 214	0.45 146	0.77 183	0.54 209	1.08 237	0.02 58	3.28 282	0.88 143	0.38 158	0.80 173	0.57 173	2.60 215	0.50 182	0.67 265	9.91 286	1.94 139	0.91 178	1.08 242	9.92 265	1.76 250	2.78 177	4.21 153	0.11 143	0.47 185	2.92 248	3.57 226	3.57 175	5.35 241

gcap_with_dpt	2.27 215	2.84 286	0.44 133	3.85 281	0.37 174	0.55 221	0.03 67	1.73 173	0.38 158	0.60 160	0.53 168	6.32 262	0.74 216	0.21 192	5.00 196	4.51 269	1.38 231	1.62 271	5.97 214	1.15 220	4.25 226	6.32 227	0.03 78	0.24 125	1.57 215	1.19 176	4.31 222	5.13 237

GCAP-BAT	2.27 215	2.84 286	0.44 133	3.85 281	0.37 174	0.55 221	0.03 67	1.73 173	0.38 158	0.60 160	0.53 168	6.32 262	0.74 216	0.21 192	5.00 196	4.51 269	1.38 231	1.62 271	5.97 214	1.15 220	4.25 226	6.32 227	0.03 78	0.24 125	1.57 215	1.19 176	4.31 222	5.13 237

s12784h	2.36 217	2.32 278	2.69 277	1.64 249	0.77 223	0.08 123	0.06 107	2.09 199	0.54 176	1.17 200	0.13 127	1.69 202	0.67 205	0.04 107	3.36 120	3.26 218	1.00 192	0.40 131	3.79 190	0.49 127	5.47 257	4.44 162	0.16 160	0.38 167	3.34 261	5.45 259	7.07 283	11.25 286

R-Stereo Train	2.40 218	1.12 239	1.98 257	1.00 230	0.24 128	0.05 107	0.07 114	2.02 192	1.01 223	1.35 218	2.47 240	1.55 197	0.47 175	0.19 180	5.66 220	4.74 274	1.71 245	1.04 237	7.24 230	1.14 216	5.08 246	7.81 275	0.06 102	0.42 174	2.90 246	4.55 248	3.22 154	5.57 242

RAFT-Stereo	2.40 218	1.12 239	1.98 257	1.00 230	0.24 128	0.05 107	0.07 114	2.02 192	1.01 223	1.35 218	2.47 240	1.55 197	0.47 175	0.19 180	5.66 220	4.74 274	1.71 245	1.04 237	7.24 230	1.14 216	5.08 246	7.81 275	0.06 102	0.42 174	2.90 246	4.55 248	3.22 154	5.57 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 220	0.72 195	1.28 219	0.73 220	0.84 229	0.04 93	0.16 160	2.58 228	0.98 218	3.09 269	0.72 187	1.71 204	0.16 106	0.07 130	5.25 205	3.37 224	0.81 162	1.04 237	10.31 270	2.51 278	5.56 258	5.11 194	1.16 290	0.94 249	3.03 250	8.41 285	4.87 243	0.64 156

NCCL2	2.48 221	2.35 279	1.52 234	1.33 244	1.96 270	0.23 196	1.25 244	1.33 157	1.30 241	1.63 227	2.57 245	1.38 193	0.55 190	0.40 232	7.49 263	2.59 188	1.77 250	0.67 187	2.58 149	0.83 196	3.36 200	6.56 238	1.66 297	1.53 269	4.71 279	4.33 242	4.24 219	6.90 258

GEStereo_RVC	2.49 222	0.90 215	1.02 208	1.03 235	0.74 221	1.57 254	1.21 241	2.68 234	0.58 183	0.77 169	0.39 156	2.62 218	0.36 154	0.11 154	4.94 195	4.65 272	2.05 254	2.17 295	9.07 253	2.10 266	3.74 213	9.71 316	0.55 253	1.49 266	0.81 177	0.84 164	4.45 230	6.73 257

MSMDNet	2.61 223	0.70 191	1.72 247	0.38 184	0.62 213	0.23 196	0.18 168	3.09 259	0.67 193	1.02 188	2.22 229	1.22 184	2.43 263	0.35 226	5.26 207	6.79 317	1.36 229	0.58 174	10.46 272	3.11 290	6.34 278	7.92 279	0.41 234	0.76 229	2.48 234	3.98 239	3.04 145	3.06 217

GANet-ADL	2.63 224	0.65 182	2.25 266	1.16 237	1.13 238	1.61 255	0.77 228	1.97 190	1.02 225	3.19 274	3.22 253	1.48 194	0.33 145	0.03 89	6.00 235	4.08 263	2.52 268	0.78 208	7.88 238	2.05 261	3.56 206	6.68 244	0.27 202	0.86 242	1.51 211	6.92 273	5.25 251	3.84 226

cross-raft	2.64 225	0.79 202	1.76 248	0.43 193	0.89 230	0.23 196	0.18 168	3.08 258	0.70 195	0.77 169	2.13 227	1.21 181	0.69 209	0.41 239	5.43 210	5.90 296	1.22 217	0.59 175	10.82 275	1.85 253	6.50 279	8.26 289	0.45 243	0.63 209	2.66 240	4.41 244	4.46 231	4.88 232

DF	2.65 226	1.11 238	1.39 226	1.54 248	0.30 150	1.65 256	0.03 67	2.82 247	0.68 194	0.22 126	0.50 164	6.26 260	0.59 197	0.11 154	4.84 191	4.47 268	0.97 184	0.99 233	13.77 286	1.29 229	4.87 242	6.67 242	0.35 226	0.52 194	1.53 213	3.65 231	6.12 269	4.44 229

GANetREF_RVC	2.72 227	1.88 264	1.03 209	2.10 263	1.40 252	1.09 241	0.21 181	4.74 293	1.62 258	3.74 293	0.06 111	10.56 283	0.82 229	0.10 149	4.53 170	1.59 105	1.29 221	0.98 229	6.76 225	0.75 186	3.12 191	2.45 80	0.21 176	1.71 272	4.31 271	3.74 235	7.02 282	5.71 245
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
UDGNet	2.73 228	1.17 244	0.42 128	10.90 310	5.53 302	8.65 304	3.60 287	1.70 170	0.27 148	0.22 126	0.12 124	0.80 162	0.12 85	9.72 330	4.00 151	1.35 83	0.73 153	0.54 168	3.02 169	0.60 158	2.78 177	6.16 224	3.41 315	0.29 139	1.70 219	1.69 196	3.06 146	1.10 176

MLCV	2.73 228	0.66 185	0.90 197	2.64 270	1.41 254	1.10 242	1.01 233	3.58 276	0.61 186	3.69 292	4.23 265	5.51 252	3.78 279	0.11 154	5.65 219	2.01 147	1.68 243	0.87 215	10.28 269	1.26 226	3.32 198	5.13 196	0.34 222	2.60 287	2.68 243	3.08 219	4.10 214	1.55 189

RGC	2.76 230	2.10 274	5.00 298	1.68 250	1.94 267	1.93 261	1.23 242	2.03 196	1.49 250	0.88 179	4.67 270	2.77 219	2.63 266	0.70 267	5.76 226	1.89 133	1.20 210	0.48 159	4.42 201	1.33 233	2.66 174	6.08 222	0.21 176	1.11 256	2.55 235	5.20 254	5.35 254	7.17 261

Reg-Stereo(zero)	2.80 231	0.36 130	3.11 280	0.48 201	1.28 243	0.20 190	0.51 217	3.74 279	0.75 200	3.00 266	8.88 312	2.97 221	0.80 225	1.33 290	4.64 175	3.67 245	2.18 259	0.52 165	7.33 233	1.68 244	4.34 230	7.15 252	0.64 265	0.36 162	1.32 197	3.29 222	6.08 266	5.10 235

fast-iter	2.80 231	0.36 130	3.11 280	0.48 201	1.28 243	0.20 190	0.51 217	3.74 279	0.75 200	3.00 266	8.88 312	2.97 221	0.80 225	1.33 290	4.64 175	3.67 245	2.18 259	0.52 165	7.33 233	1.68 244	4.34 230	7.15 252	0.64 265	0.36 162	1.32 197	3.29 222	6.08 266	5.10 235

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 233	1.26 246	0.34 97	1.44 245	2.86 286	4.15 283	1.24 243	2.76 244	0.98 218	6.41 323	3.42 256	7.88 270	0.71 212	0.04 107	3.70 133	3.23 217	0.59 138	0.66 183	5.00 208	1.09 212	3.83 217	6.59 241	0.08 127	0.26 130	0.53 151	1.83 199	4.26 220	11.30 287

Any-RAFT	2.91 234	0.59 170	3.81 288	0.35 174	0.57 210	0.02 58	0.11 144	2.92 251	0.63 189	0.50 154	3.78 260	3.92 229	0.36 154	0.16 175	6.57 250	3.98 260	0.87 177	0.87 215	8.59 245	0.61 160	5.45 256	6.20 225	0.42 237	0.49 187	5.12 285	9.91 297	3.30 160	8.42 269

CASS	2.93 235	1.06 233	2.39 269	2.21 266	1.17 239	0.52 219	2.81 274	2.79 245	1.05 227	1.80 234	3.40 255	1.68 201	0.59 197	0.05 114	4.51 168	3.20 216	5.58 302	1.31 260	9.56 260	1.64 243	7.26 292	7.98 281	0.05 93	0.66 216	3.62 267	2.70 216	4.35 224	5.22 240
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 235	1.75 262	0.35 105	3.49 278	9.49 318	1.73 259	4.02 289	0.70 138	3.19 285	0.69 166	1.51 215	0.60 134	0.34 148	0.14 169	7.97 268	3.53 237	1.21 212	0.76 204	4.64 204	0.73 183	2.31 166	4.11 151	0.65 268	0.58 204	15.77 326	3.70 233	3.75 184	1.43 183

RAFT-Test	3.05 237	0.69 188	1.82 251	1.09 236	0.81 226	0.25 202	0.43 210	3.13 261	0.76 202	1.06 190	6.42 288	1.03 177	0.91 239	0.35 226	5.61 216	6.66 315	1.32 225	0.61 178	10.76 274	1.74 249	6.54 283	7.48 265	0.56 254	0.59 205	2.76 245	10.02 298	4.56 235	4.35 228

PWCDC_ROB	3.09 238	0.52 157	0.24 70	0.38 184	0.92 234	0.25 202	0.37 202	1.16 152	8.67 316	0.14 116	2.36 238	0.85 165	32.24 336	0.72 269	6.25 241	3.40 228	2.00 253	0.94 226	2.65 152	1.03 211	3.63 210	9.35 313	0.27 202	0.68 219	0.55 152	0.69 153	1.44 102	1.79 196

RTSC	3.11 239	0.95 221	1.93 255	0.51 206	0.89 230	1.05 240	2.90 278	1.64 168	1.98 270	2.28 246	2.71 247	1.60 199	1.14 245	1.24 286	11.23 296	4.78 277	4.92 300	2.00 291	8.11 243	1.61 242	4.78 241	6.97 250	0.34 222	1.52 267	1.35 200	1.21 180	4.60 237	9.80 281

EKT-Stereo	3.12 240	0.79 202	2.25 266	0.51 206	0.38 180	0.57 223	1.87 258	3.36 268	1.32 242	2.03 240	5.99 282	1.48 194	0.75 219	0.44 242	7.79 265	6.14 301	1.47 236	3.22 309	8.95 250	2.82 288	6.93 291	8.34 296	0.17 165	0.49 187	4.41 273	4.95 250	5.40 257	1.57 191

SGM-Forest	3.19 241	2.07 271	0.45 146	6.33 293	2.00 271	2.67 271	0.10 141	1.46 162	0.76 202	2.49 250	0.91 193	6.65 268	6.47 285	0.48 250	6.84 253	3.08 209	0.85 170	0.33 116	3.65 186	0.62 161	2.81 180	5.69 207	0.84 281	1.18 259	3.88 268	3.84 237	11.86 310	7.73 265
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 242	2.76 285	1.07 212	0.70 219	2.26 279	2.09 264	2.76 273	1.00 148	5.91 305	1.91 236	1.10 203	1.28 189	0.78 222	1.43 294	8.09 269	3.52 236	1.51 238	1.18 250	8.68 246	2.26 270	3.23 193	6.00 217	1.89 299	1.20 260	3.12 256	7.80 282	3.41 167	10.10 282

HSM-Net_RVC	3.23 243	1.35 249	1.70 245	2.82 272	2.07 273	0.73 228	0.46 213	3.48 273	1.14 229	3.44 287	5.99 282	8.07 272	3.38 275	0.27 208	5.71 225	2.35 176	1.54 240	0.27 103	3.44 181	1.35 235	4.35 232	6.00 217	0.70 273	3.05 292	4.68 278	6.45 267	6.23 271	6.18 252
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	3.26 244	2.02 266	0.23 68	11.87 312	0.54 204	14.65 316	0.80 229	1.81 180	0.62 187	1.13 195	1.57 217	9.30 277	3.23 272	0.39 230	4.06 154	3.79 251	1.23 218	0.88 217	7.24 230	1.02 210	4.54 236	6.58 240	0.29 208	0.54 200	0.78 173	2.46 211	4.48 233	1.87 199

test-1	3.29 245	0.29 105	1.96 256	0.33 163	0.26 140	0.23 196	0.42 206	3.11 260	0.84 211	3.35 282	3.99 263	5.66 255	0.78 222	0.19 180	6.33 246	6.00 298	1.70 244	1.62 271	10.71 273	1.73 248	5.37 254	9.64 315	0.07 120	0.76 229	3.30 260	6.12 266	5.48 258	8.68 273

XPNet_ROB	3.41 246	2.62 281	1.58 239	0.80 222	1.56 256	1.24 247	0.96 231	0.89 144	1.54 254	1.17 200	3.26 254	26.85 313	0.38 159	0.40 232	6.47 247	2.54 186	3.57 280	0.89 219	3.41 179	1.26 226	3.53 205	7.67 271	0.87 282	0.64 212	0.96 183	2.39 209	9.98 302	4.70 231

Anonymous3	3.42 247	0.60 171	0.93 201	0.09 93	1.35 247	0.50 217	0.03 67	3.46 272	1.28 240	1.11 193	0.80 189	10.89 284	1.36 251	0.45 244	8.96 277	6.97 321	3.85 282	3.08 307	11.46 277	2.32 274	7.35 294	12.18 334	0.38 228	0.51 192	1.75 220	3.57 226	5.30 252	1.85 198

GwcNet-ADL	3.44 248	3.11 292	3.40 285	3.24 275	2.51 280	0.88 233	0.42 206	2.96 252	0.71 196	3.80 297	7.12 295	7.96 271	1.21 247	0.20 185	4.76 186	4.86 281	2.42 266	0.72 197	8.04 241	2.75 287	3.31 197	5.54 202	0.28 205	1.76 274	2.68 243	5.24 255	4.37 225	8.53 271

NaN_ROB	3.44 248	1.18 245	1.20 218	0.92 227	3.15 288	0.73 228	1.61 252	3.36 268	2.57 280	0.98 185	1.25 207	21.11 304	0.77 221	1.26 288	5.06 198	1.79 125	1.06 200	0.76 204	2.52 146	1.44 237	1.95 156	3.82 140	0.52 252	1.30 263	4.05 269	10.09 300	4.78 240	13.66 296

EAI-Stereo	3.47 250	1.08 237	3.31 284	1.01 234	2.20 277	0.86 232	2.15 264	3.02 255	2.01 271	0.21 122	6.99 293	3.36 223	0.71 212	0.17 176	8.65 275	6.60 313	1.21 212	1.15 248	10.39 271	1.82 252	4.60 237	8.03 284	0.69 271	1.76 274	2.14 227	5.97 263	7.35 287	6.22 253

NOSS_ROB	3.47 250	3.88 301	0.50 151	2.22 267	1.85 264	2.58 270	0.05 97	2.70 236	1.59 256	3.61 289	1.69 221	2.61 217	3.90 281	1.01 279	9.33 281	5.76 294	3.02 275	1.87 285	2.83 159	1.09 212	5.42 255	6.93 248	0.46 245	3.37 296	3.09 255	10.15 301	8.01 294	4.05 227

HH	3.49 252	0.47 149	5.11 301	0.68 217	0.69 217	0.93 236	1.38 245	3.19 264	0.82 208	2.81 256	2.29 234	5.39 249	0.81 227	0.34 221	5.69 223	7.67 330	0.99 188	1.08 242	9.91 263	2.70 285	7.76 298	8.27 291	0.57 256	0.93 247	3.44 263	8.42 287	5.63 262	6.30 254

HanStereo	3.49 252	0.47 149	5.11 301	0.68 217	0.69 217	0.93 236	1.38 245	3.19 264	0.82 208	2.81 256	2.29 234	5.39 249	0.81 227	0.34 221	5.69 223	7.67 330	0.99 188	1.08 242	9.91 263	2.70 285	7.76 298	8.27 291	0.57 256	0.93 247	3.44 263	8.42 287	5.63 262	6.30 254

MSKI-zero shot	3.55 254	0.69 188	1.78 250	0.20 108	0.41 188	0.19 187	0.14 155	3.13 261	0.94 217	0.80 173	6.42 288	3.89 228	0.60 201	0.03 89	5.84 228	6.80 318	1.44 233	1.01 235	11.77 279	2.28 271	6.56 285	8.63 298	0.24 189	0.71 221	4.66 277	11.34 306	7.75 290	7.55 263

PSMNet-ADL	3.55 254	0.87 212	1.70 245	1.71 252	2.00 271	1.21 244	0.69 225	2.55 226	1.91 269	4.36 308	7.71 302	4.22 231	7.85 292	0.10 149	7.75 264	5.27 287	2.09 257	0.89 219	11.92 281	2.07 262	4.52 235	6.13 223	0.70 273	0.67 218	2.07 226	4.52 247	8.78 297	1.62 193

gcap-zeroshot	3.56 256	0.56 162	4.08 290	1.72 253	0.53 202	1.55 253	1.78 256	3.23 266	0.64 190	2.75 255	6.71 290	6.50 265	0.68 208	0.48 250	6.48 248	6.49 310	1.21 212	1.11 245	16.59 293	2.54 279	5.24 251	8.27 291	1.30 293	0.79 234	3.27 258	5.01 252	4.56 235	1.94 202

model_zeroshot	3.58 257	0.49 154	2.22 265	1.96 259	0.99 236	0.34 210	0.18 168	2.98 253	0.43 166	2.44 249	5.28 273	4.75 241	0.54 189	0.17 176	8.97 278	6.14 301	1.71 245	1.15 248	15.06 289	1.29 229	5.77 266	7.73 273	0.26 196	0.43 180	5.63 289	5.85 262	5.24 249	8.66 272

ADCP+	3.65 258	2.02 266	2.68 276	1.32 243	1.94 267	1.22 245	4.40 292	1.11 151	9.44 319	1.76 231	5.45 275	9.05 275	0.37 158	0.98 277	6.99 257	2.36 177	0.61 142	0.92 223	6.14 223	0.94 204	2.80 179	5.58 205	0.36 227	0.63 209	3.00 249	12.42 311	3.57 175	10.51 283

TRStereo	3.75 259	3.07 290	7.59 317	0.37 179	0.17 93	7.92 299	0.24 186	2.99 254	0.91 216	2.72 254	1.68 220	5.88 256	0.65 204	0.15 170	5.57 215	5.35 291	0.86 175	0.80 209	7.01 228	1.31 232	4.10 221	7.50 266	0.34 222	0.43 180	2.67 242	12.33 310	12.84 312	5.90 247

DN	3.82 260	0.29 105	0.78 186	0.20 108	0.26 140	14.21 315	0.19 173	2.55 226	0.80 207	3.34 280	1.80 224	24.35 308	0.56 192	0.09 143	4.73 180	4.30 266	0.97 184	0.42 143	7.10 229	1.30 231	3.98 219	5.94 214	0.28 205	0.86 242	7.03 303	5.00 251	3.75 184	8.12 267

XX-Stereo	3.82 260	0.53 158	2.00 260	1.20 238	0.31 151	0.38 211	0.57 222	1.46 162	0.40 163	2.50 251	7.33 298	5.11 246	1.04 243	0.11 154	7.05 258	6.53 311	1.29 221	0.81 210	7.44 235	0.89 199	4.26 228	5.80 210	0.45 243	0.39 169	27.22 338	3.57 226	5.16 248	9.43 276

HBP-ISP	4.03 262	3.61 296	4.65 294	4.90 289	2.67 281	3.96 282	0.21 181	4.13 287	1.33 243	3.40 284	4.53 268	5.06 244	0.59 197	1.99 305	8.66 276	8.18 332	1.95 252	1.49 266	3.09 171	1.55 240	5.74 260	9.32 312	0.67 270	2.28 282	3.06 253	5.01 252	10.99 306	5.93 250

IGEV_Zeroshot_test	4.05 263	0.80 204	8.10 321	6.86 296	0.41 188	2.27 268	1.89 259	3.90 283	1.41 247	2.09 242	8.67 310	4.78 242	1.00 241	0.23 196	5.53 213	6.82 320	1.05 197	0.73 199	9.30 259	1.98 258	7.38 295	8.89 303	0.47 247	0.72 222	5.72 291	5.34 257	5.93 264	7.12 259

IGEV-FE	4.06 264	0.80 204	8.10 321	6.86 296	0.41 188	2.26 267	1.89 259	3.90 283	1.41 247	2.17 245	8.65 308	4.81 243	1.00 241	0.24 197	5.53 213	6.81 319	1.03 194	0.73 199	9.29 257	1.98 258	7.41 296	8.89 303	0.47 247	0.72 222	5.74 292	5.34 257	5.94 265	7.13 260

anonymity	4.07 265	0.78 200	6.15 311	1.49 246	0.74 221	0.48 214	0.49 215	3.72 278	1.65 260	2.70 252	20.70 348	3.99 230	0.88 237	0.28 213	5.31 208	6.26 305	1.14 207	0.71 195	7.91 239	1.58 241	4.27 229	8.17 288	0.41 234	0.61 207	4.86 282	9.60 296	5.48 258	9.41 275

ADCL	4.20 266	3.62 297	2.45 271	1.72 253	1.80 261	3.15 275	4.53 295	2.29 204	13.19 326	2.81 256	4.88 272	2.96 220	0.72 214	1.36 293	7.16 259	2.76 196	2.35 264	2.20 296	6.83 226	2.31 273	6.19 274	6.77 246	1.40 294	1.47 265	6.63 300	6.49 268	4.40 228	11.08 285

dad	4.27 267	0.90 215	0.38 120	10.18 309	1.67 259	1.51 252	12.20 319	12.33 321	0.11 97	3.40 284	0.00 1	1.94 205	3.49 276	0.26 203	6.16 240	1.44 92	1.74 249	0.71 195	14.06 288	0.66 176	3.23 193	4.00 148	0.21 176	1.02 251	6.09 295	0.19 105	17.62 324	9.71 279

FC-DCNN	4.43 268	4.58 304	5.93 308	9.82 308	4.79 299	8.76 305	4.48 294	4.47 289	1.65 260	2.91 264	2.13 227	6.53 266	2.41 262	0.30 216	4.57 171	2.52 184	2.76 274	1.21 253	3.98 193	0.89 199	3.66 211	4.91 187	0.73 277	4.23 304	8.24 304	6.03 265	7.69 288	9.53 278

zero-FE	4.46 269	2.02 266	0.20 56	18.26 318	2.74 283	20.82 324	6.55 303	1.82 181	0.71 196	1.31 213	3.02 252	10.50 282	3.67 278	0.45 244	4.35 163	3.50 235	1.30 223	1.59 270	13.37 285	1.37 236	5.58 259	7.41 261	0.31 217	0.54 200	0.79 175	2.41 210	4.46 231	1.50 187

iResNet	4.46 269	0.88 213	0.92 198	2.61 269	2.85 284	4.95 286	1.38 245	4.97 296	1.33 243	3.66 291	3.45 257	12.37 287	16.29 314	0.06 123	9.09 279	3.33 221	2.53 269	1.85 283	16.79 295	2.68 284	4.65 239	4.29 156	0.25 194	4.69 309	1.88 224	4.19 240	5.32 253	3.22 220

FADNet_RVC	4.48 271	2.12 275	1.42 228	3.57 280	3.69 290	1.20 243	2.37 266	2.30 205	1.42 249	1.77 232	4.48 267	9.79 279	6.84 290	1.84 304	12.73 306	3.36 223	3.55 279	4.20 316	17.52 296	3.76 298	5.93 269	8.26 289	0.72 275	1.64 271	1.78 221	3.63 230	5.12 246	5.99 251

LALA_ROB	4.53 272	4.80 306	1.68 243	1.27 241	2.16 276	2.28 269	1.42 249	1.88 188	2.60 281	2.71 253	5.56 276	33.12 318	0.72 214	0.88 274	10.88 294	2.59 188	3.47 278	1.83 282	4.21 197	2.04 260	4.39 233	7.30 257	0.41 234	1.52 267	2.35 232	3.60 229	8.94 298	7.68 264

DAS	4.65 273	0.98 227	1.28 219	1.99 261	1.39 250	1.39 250	1.58 250	3.52 274	4.17 296	3.33 277	6.18 285	12.75 289	6.50 286	0.10 149	8.31 270	4.81 279	4.46 292	2.26 297	10.21 266	5.35 310	6.51 281	7.66 269	0.57 256	4.84 311	4.63 275	7.17 276	7.79 291	5.90 247

SepStereo	4.65 273	0.98 227	1.28 219	1.99 261	1.39 250	1.39 250	1.58 250	3.52 274	4.17 296	3.33 277	6.18 285	12.75 289	6.50 286	0.10 149	8.31 270	4.81 279	4.46 292	2.26 297	10.21 266	5.35 310	6.51 281	7.66 269	0.57 256	4.84 311	4.63 275	7.17 276	7.79 291	5.90 247

iRaft-Stereo_20w	4.82 275	1.53 253	8.41 324	7.63 299	1.90 265	3.40 278	1.71 253	3.40 270	2.25 274	3.58 288	9.41 318	3.70 225	1.31 248	0.48 250	5.41 209	5.85 295	1.31 224	0.85 213	9.58 261	1.92 255	5.27 252	7.69 272	0.65 268	0.77 232	4.40 272	14.15 318	11.18 307	12.46 292

FC-DCNN v2	4.85 276	4.85 307	6.16 312	11.18 311	5.04 300	9.41 306	4.33 290	5.45 303	2.13 273	2.92 265	2.41 239	6.96 269	3.28 273	0.29 215	4.66 177	2.49 181	2.73 271	1.13 247	4.30 198	0.89 199	3.66 211	4.92 188	0.72 275	4.22 303	9.66 314	6.86 272	9.29 299	10.92 284

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 277	1.32 248	8.08 320	2.22 267	1.40 252	5.53 287	2.05 261	3.43 271	3.32 287	3.75 294	12.29 325	5.33 248	1.84 255	0.33 220	5.97 234	7.09 323	1.62 241	1.81 280	10.22 268	2.59 281	6.85 288	8.81 300	0.47 247	2.00 279	5.18 286	13.24 316	6.40 274	11.37 288

ccs_rob	4.98 277	1.51 252	2.53 274	2.16 264	0.89 230	3.24 276	1.79 257	4.91 295	1.34 245	4.26 305	15.64 337	28.82 314	10.34 301	0.50 254	6.81 252	5.55 292	2.39 265	1.57 268	6.45 224	2.16 268	6.28 277	6.95 249	0.40 230	2.33 283	1.38 202	2.46 211	4.37 225	7.31 262

SHD	5.09 279	1.15 242	3.12 282	1.80 255	1.94 267	1.71 258	2.82 275	5.09 299	4.76 302	2.82 259	5.39 274	5.07 245	9.79 300	0.87 273	11.37 298	6.33 309	4.71 296	2.67 304	13.97 287	3.50 296	7.31 293	8.29 295	0.44 241	3.88 299	5.02 284	7.49 280	4.03 206	12.20 289

ETE_ROB	5.10 280	4.12 302	1.76 248	1.25 240	2.22 278	2.82 272	2.07 262	1.56 165	4.21 298	1.88 235	5.58 278	37.59 326	0.86 236	1.44 295	10.38 290	2.80 197	4.20 290	0.98 229	5.24 211	1.97 256	4.87 242	7.58 268	0.77 280	1.38 264	2.34 231	3.79 236	15.93 321	8.21 268

CSAN	5.32 281	2.66 282	1.69 244	3.30 276	3.85 292	2.05 262	2.31 265	5.00 298	4.86 303	3.78 296	2.69 246	17.88 301	11.82 305	1.17 285	10.17 288	1.96 141	2.51 267	1.35 261	6.12 221	2.50 277	3.97 218	4.60 174	0.56 254	2.97 291	6.49 298	16.18 324	7.96 293	13.30 295

ITSA-stereo	5.42 282	2.29 277	1.89 254	8.97 305	3.88 293	1.23 246	2.54 268	4.47 289	3.35 291	4.35 307	7.59 299	10.18 280	12.92 308	3.00 309	7.80 266	5.16 284	3.85 282	1.88 286	8.77 247	2.09 265	6.00 270	7.39 258	1.42 295	3.60 297	4.84 281	7.18 278	5.13 247	14.47 299

DCVSM-stereo	5.54 283	0.78 200	3.12 282	3.47 277	1.28 243	7.98 300	1.05 234	4.59 292	2.29 275	5.25 317	7.93 306	23.24 307	12.85 307	0.71 268	9.52 284	4.20 265	2.06 256	1.36 263	16.58 292	3.56 297	5.30 253	5.91 213	2.46 304	3.65 298	2.66 240	6.64 269	5.48 258	5.70 244

DNS	5.56 284	0.43 142	1.83 252	1.24 239	0.18 96	11.28 310	0.23 184	2.52 223	1.15 230	1.23 207	14.38 329	49.69 343	0.50 182	0.63 261	5.10 199	6.32 308	1.05 197	0.73 199	15.15 290	1.15 220	3.48 204	5.75 208	0.28 205	1.11 256	6.26 297	4.30 241	4.73 239	9.33 274

CC-Net-ROB	5.62 285	8.62 318	1.87 253	23.08 322	6.72 311	15.74 318	8.55 313	0.45 124	0.82 208	1.55 226	0.00 1	24.53 309	3.35 274	3.39 314	5.49 211	0.89 37	2.73 271	1.76 278	12.04 282	0.82 193	1.32 114	1.73 54	9.22 328	0.42 174	3.22 257	2.53 214	2.45 130	8.44 270

DDVS	5.69 286	1.54 254	2.40 270	1.70 251	2.85 284	2.20 265	1.17 237	5.90 306	4.00 295	4.08 300	18.83 343	25.64 311	8.12 295	1.56 297	8.35 272	7.04 322	2.73 271	2.05 292	11.37 276	4.73 303	6.54 283	8.98 307	0.34 222	1.71 272	1.84 223	3.53 225	6.53 275	7.90 266

XQC	5.77 287	3.33 294	2.00 260	3.49 278	4.00 294	3.75 281	3.56 284	6.60 309	3.33 288	2.89 262	5.57 277	6.45 264	8.10 294	1.78 302	12.28 302	5.97 297	4.03 288	1.85 283	11.48 278	3.98 300	6.63 286	9.37 314	0.62 262	2.51 285	9.28 311	15.19 321	11.40 309	6.32 256

SFCPSM	5.84 288	2.89 288	1.36 225	1.97 260	1.59 257	1.65 256	0.56 221	2.54 224	4.75 301	3.16 271	7.74 303	15.48 296	23.57 322	1.24 286	11.21 295	4.79 278	2.53 269	1.55 267	22.65 312	7.42 317	4.60 237	6.67 242	0.69 271	2.33 283	4.62 274	4.35 243	6.18 270	9.49 277

RTS	6.13 289	1.54 254	1.31 223	0.94 228	1.83 262	4.15 283	5.45 297	2.74 241	3.33 288	2.85 260	1.61 218	8.52 273	1.31 248	1.13 283	14.79 323	6.12 299	7.56 312	2.52 300	18.82 299	3.48 292	6.23 275	8.15 286	1.11 288	1.90 277	8.24 304	21.58 337	6.64 277	21.79 315

RTSA	6.13 289	1.54 254	1.31 223	0.94 228	1.83 262	4.15 283	5.45 297	2.74 241	3.33 288	2.85 260	1.61 218	8.52 273	1.31 248	1.13 283	14.79 323	6.12 299	7.56 312	2.52 300	18.82 299	3.48 292	6.23 275	8.15 286	1.11 288	1.90 277	8.24 304	21.58 337	6.64 277	21.79 315

CBMV	6.33 291	3.75 298	1.57 238	3.96 283	3.58 289	2.97 273	1.75 255	3.89 282	2.67 282	4.14 301	2.72 248	14.42 293	3.85 280	0.73 270	10.81 293	6.26 305	4.67 295	2.29 299	9.29 257	1.51 238	8.03 302	7.42 262	0.63 263	6.58 325	6.79 301	7.57 281	20.00 327	28.98 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 292	2.03 269	2.98 279	1.85 257	2.88 287	3.58 279	6.75 305	4.57 291	12.25 323	3.05 268	7.04 294	4.71 240	1.88 256	2.57 308	14.38 320	6.24 304	6.31 307	4.36 319	12.98 284	3.18 291	11.94 328	11.62 331	1.98 300	4.21 302	6.60 299	10.55 302	6.27 272	14.36 298

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 293	1.86 263	7.76 318	2.86 273	2.71 282	7.05 295	3.15 280	3.93 285	4.88 304	4.54 309	11.42 322	5.15 247	2.03 258	0.06 123	10.49 292	8.30 333	2.05 254	1.28 259	37.56 331	2.22 269	6.07 272	9.22 309	0.40 230	0.89 245	4.29 270	12.82 314	6.10 268	12.31 291

WQFJA1++	6.49 294	0.92 218	0.22 64	35.88 332	0.46 198	36.70 336	37.76 336	0.30 109	0.78 205	3.23 275	0.20 141	6.64 267	6.50 286	0.21 192	4.34 162	4.12 264	0.80 159	0.77 207	8.12 244	1.51 238	3.42 202	5.20 197	0.23 184	0.27 133	0.21 118	9.19 292	3.51 170	3.65 224

AMNet	6.93 295	3.82 300	2.53 274	4.00 284	5.78 304	6.99 294	3.24 281	2.46 220	2.51 279	3.39 283	6.36 287	9.40 278	2.06 259	7.30 325	5.92 230	9.99 339	13.66 331	7.81 335	8.03 240	7.76 321	11.45 325	8.81 300	2.81 306	4.73 310	5.75 293	7.80 282	13.20 313	19.55 310

CBMV_ROB	7.04 296	2.92 289	2.91 278	8.40 303	6.54 310	5.80 289	3.57 285	5.09 299	2.49 278	3.84 299	4.70 271	21.33 305	14.76 312	0.47 248	10.48 291	3.84 256	3.13 276	1.58 269	12.20 283	8.81 323	6.17 273	5.80 210	0.47 247	3.14 294	9.16 310	15.50 323	13.69 315	13.29 294

ADCMid	7.46 297	4.47 303	5.08 299	2.16 264	4.40 297	5.87 290	8.05 309	9.24 313	12.39 324	3.16 271	7.69 301	10.20 281	10.41 302	3.13 311	12.60 305	5.58 293	5.05 301	2.83 306	19.52 303	4.27 301	8.70 309	10.59 326	5.48 322	2.86 289	5.69 290	10.08 299	5.48 258	16.37 302

ADCPNet	7.46 297	2.07 271	4.11 291	2.81 271	6.39 307	3.36 277	8.24 310	5.53 304	7.83 313	3.76 295	7.86 304	5.53 254	14.04 310	3.15 312	13.54 311	6.64 314	4.80 297	2.06 293	18.97 302	5.05 308	8.54 307	10.30 324	2.99 308	2.59 286	9.61 313	17.77 326	7.74 289	16.22 301

PWC_ROB	7.58 299	2.00 265	5.48 304	0.90 226	1.32 246	2.25 266	5.46 299	2.83 248	16.84 334	3.83 298	8.10 307	5.42 251	39.62 343	1.01 279	9.69 285	5.15 283	6.62 308	4.25 317	16.71 294	4.76 305	8.56 308	10.40 325	0.63 263	4.96 314	3.07 254	3.69 232	7.15 286	24.07 322

FAT-Stereo	7.68 300	2.26 276	8.90 326	7.33 298	12.67 325	6.25 292	3.58 286	7.41 310	3.60 293	5.82 319	12.39 326	18.45 302	9.06 297	1.35 292	12.36 303	6.54 312	3.93 284	4.03 315	15.97 291	6.36 313	7.78 300	9.24 310	0.76 279	5.29 319	3.49 265	6.98 274	8.20 295	17.22 305

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 301	3.78 299	1.17 217	9.35 306	4.27 296	8.06 301	8.52 312	11.24 319	8.55 315	4.88 315	4.04 264	17.24 299	9.50 299	6.06 324	14.53 322	3.53 237	2.28 262	1.12 246	19.59 305	2.56 280	8.24 305	9.72 317	3.14 311	2.11 280	11.98 319	14.76 319	10.14 303	14.15 297

ACV-stereo	8.68 302	5.35 310	4.89 296	8.31 302	1.79 260	11.62 311	4.37 291	3.80 281	6.01 306	5.33 318	7.17 296	6.07 259	26.41 325	1.30 289	11.88 299	10.16 341	6.25 306	2.60 302	51.34 347	14.45 336	9.06 314	8.91 305	1.00 283	2.60 287	2.32 230	8.54 290	7.07 283	5.71 245

pmcnn	8.69 303	3.07 290	2.45 271	6.53 295	5.75 303	7.18 296	4.96 296	4.79 294	2.03 272	4.24 304	12.14 324	19.36 303	21.49 320	0.91 275	9.48 282	6.75 316	6.67 309	4.39 320	22.61 311	5.09 309	10.91 324	7.84 277	4.51 319	5.07 316	6.90 302	5.26 256	17.73 325	26.48 328

FBW_ROB	8.77 304	9.60 319	5.96 309	20.47 321	9.29 317	12.71 312	9.20 314	4.97 296	1.59 256	3.30 276	6.98 292	15.27 294	3.59 277	7.76 327	10.34 289	1.71 122	3.43 277	0.86 214	34.07 326	2.29 272	6.89 289	6.34 230	9.32 329	8.81 334	5.75 293	8.41 285	5.24 249	22.62 317

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 305	1.66 259	6.09 310	4.62 288	3.79 291	3.05 274	6.94 306	3.69 277	3.58 292	4.74 313	10.17 320	65.85 357	12.11 306	7.99 328	7.88 267	5.27 287	4.63 294	5.31 321	18.89 301	2.67 283	8.70 309	10.19 322	1.05 286	4.09 301	5.01 283	9.52 295	6.30 273	15.16 300

S-Stereo	9.64 306	2.07 271	4.59 292	8.70 304	8.72 315	12.93 314	19.52 326	5.25 301	6.14 308	6.12 322	20.39 347	29.19 315	7.43 291	0.64 262	14.26 317	7.63 329	4.01 287	5.81 326	18.32 297	6.45 315	7.46 297	9.84 318	12.36 333	7.40 328	3.61 266	6.74 270	7.10 285	17.56 306

ADCS	10.79 307	5.73 311	4.98 297	4.16 286	6.39 307	6.60 293	6.53 302	10.15 317	15.87 332	4.18 303	7.59 299	13.56 292	18.31 315	4.53 320	14.24 316	11.99 346	10.80 320	7.09 334	25.37 317	9.28 326	16.45 345	16.31 350	2.97 307	7.03 327	10.05 317	20.56 333	11.21 308	19.51 309

STTRV1_RVC	10.96 308	2.66 282	1.55 237	5.84 290	1.90 265	6.01 291	3.60 287	4.11 286	3.93 294	4.64 311	6.71 290	16.96 298	21.63 321	1.68 300	20.69 345	5.04 282	18.60 338	1.18 250	52.69 350	12.74 333	19.16 349	9.31 311	4.76 321	5.05 315	9.07 309	12.15 309	12.79 311	31.40 335

MFN_U_SF_RVC	11.03 309	6.12 314	3.70 287	9.72 307	5.50 301	12.91 313	11.38 317	12.61 323	7.46 312	12.18 340	14.75 333	23.19 306	14.11 311	9.33 329	18.32 335	5.16 284	4.41 291	3.43 311	39.06 334	6.67 316	10.28 320	11.18 328	1.45 296	6.88 326	9.80 315	8.50 289	9.76 300	19.96 312

SGM_RVC	11.04 310	10.51 322	3.94 289	16.88 315	9.65 320	15.55 317	8.47 311	9.54 314	6.09 307	4.15 302	7.87 305	25.06 310	19.78 319	0.97 276	9.49 283	2.25 170	3.81 281	1.26 258	21.86 308	2.34 275	6.63 286	5.12 195	2.33 302	4.85 313	18.97 330	16.47 325	33.79 343	30.47 333
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 311	4.89 309	9.62 328	4.05 285	4.71 298	7.69 298	2.56 269	10.07 316	15.27 330	5.01 316	15.52 336	47.57 341	9.25 298	0.66 264	11.93 300	8.70 335	5.83 303	4.33 318	24.55 316	15.55 338	8.38 306	9.97 320	3.01 309	5.25 318	6.16 296	13.40 317	22.59 329	23.59 321

SANet	11.19 312	4.59 305	6.27 314	5.98 291	6.03 305	9.51 307	3.52 283	15.63 328	13.49 327	2.90 263	8.65 308	59.91 351	26.52 326	3.01 310	14.30 318	3.26 218	7.32 311	3.86 314	11.91 280	3.94 299	6.50 279	7.39 258	2.61 305	7.75 331	12.68 321	17.80 327	13.93 316	22.99 318

MDST_ROB	11.38 313	16.72 328	3.53 286	29.03 326	10.09 321	21.13 325	6.30 301	6.03 307	2.39 276	3.16 271	5.82 281	11.55 285	29.02 330	0.67 265	15.26 329	3.18 215	1.65 242	0.66 183	8.85 249	2.07 262	5.87 267	6.71 245	2.26 301	3.08 293	28.29 340	22.14 339	37.48 348	24.36 323

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 314	10.45 321	6.25 313	17.50 316	6.77 312	8.15 302	11.44 318	18.23 335	23.22 346	11.11 334	4.62 269	15.32 295	6.08 284	10.68 332	16.27 331	6.19 303	3.94 285	5.52 322	39.73 335	7.74 320	9.53 319	12.33 335	7.02 324	7.63 330	14.72 325	12.91 315	6.89 281	16.97 304

edge stereo	11.93 315	6.96 316	11.28 329	14.49 313	12.53 324	16.91 319	13.06 321	12.62 324	7.43 311	6.06 321	15.07 334	38.54 328	18.86 316	1.55 296	12.90 307	7.43 326	6.14 304	3.10 308	25.46 318	4.74 304	8.16 303	10.22 323	4.20 317	4.35 305	9.83 316	8.13 284	13.68 314	28.51 330

DGSMNet	12.26 316	4.87 308	8.31 323	6.01 292	6.04 306	7.30 297	6.59 304	7.90 311	4.51 300	11.38 336	32.66 356	17.48 300	8.74 296	4.36 319	14.01 313	14.50 349	17.26 335	9.25 338	41.69 338	11.54 332	21.38 354	24.41 357	4.74 320	7.56 329	5.44 287	11.45 307	8.55 296	13.11 293

DDUNet	13.01 317	20.50 331	4.63 293	37.04 333	24.81 332	34.87 335	32.65 333	1.85 182	1.66 262	1.47 222	3.83 261	13.22 291	4.08 282	83.62 346	6.26 243	2.41 180	8.99 317	3.82 312	18.78 298	4.54 302	7.88 301	7.25 254	16.92 337	0.99 250	1.50 210	0.70 154	4.90 244	2.09 206

PVD	13.07 318	5.77 312	8.84 325	7.67 300	7.35 313	10.40 308	7.28 307	21.12 342	19.70 342	3.65 290	8.76 311	16.32 297	27.90 328	3.25 313	14.97 326	8.92 337	11.32 321	6.23 330	25.56 319	7.56 318	12.68 331	14.11 344	1.29 292	6.16 322	16.97 327	25.32 344	18.21 326	35.51 341

AnyNet_C01	13.13 319	6.35 315	5.48 304	6.38 294	6.46 309	5.73 288	10.15 315	12.79 326	16.56 333	5.83 320	9.31 316	26.51 312	19.60 317	5.31 323	17.84 333	13.62 347	17.55 336	15.56 352	35.24 327	11.09 330	19.28 350	17.31 352	7.05 325	7.85 332	13.46 323	10.79 303	9.89 301	21.58 314

UDG	13.28 320	21.47 332	5.08 299	37.13 334	29.51 335	32.00 331	40.03 337	2.62 231	1.78 266	2.40 248	5.74 280	12.64 288	4.23 283	74.90 343	7.47 261	2.61 190	9.44 318	3.24 310	19.57 304	5.01 307	8.74 312	7.28 255	12.84 334	1.84 276	1.35 200	2.91 218	4.53 234	2.12 207

SGM-ForestM	13.51 321	15.62 326	5.25 303	19.43 319	9.27 316	19.59 323	12.46 320	12.78 325	8.97 318	3.34 280	9.27 315	36.07 325	25.37 324	2.03 306	16.48 332	3.39 226	4.90 299	1.21 253	22.28 309	2.96 289	6.90 290	5.25 199	1.83 298	4.68 308	27.51 339	25.27 343	34.85 346	27.72 329

MeshStereo	13.92 322	10.29 320	5.80 307	24.32 325	15.33 326	17.65 321	7.76 308	12.34 322	7.38 310	4.65 312	9.09 314	38.22 327	30.61 333	0.62 260	14.44 321	7.42 325	4.05 289	2.65 303	19.82 306	2.63 282	14.32 339	9.90 319	1.27 291	6.42 323	22.75 335	19.43 330	33.41 341	33.14 337
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
DPSNet	15.27 323	3.38 295	2.28 268	7.89 301	8.28 314	10.58 309	4.44 293	5.86 305	8.70 317	4.26 305	6.00 284	72.12 362	28.20 329	4.69 321	15.14 328	10.42 342	11.48 323	8.27 336	58.42 359	9.38 327	12.12 330	11.31 329	17.29 338	11.11 339	20.16 333	20.85 336	14.99 319	24.68 325

MFMNet_re	16.81 324	13.74 324	7.85 319	23.81 324	9.51 319	34.14 334	18.04 323	12.31 320	19.02 339	10.33 333	12.96 327	38.69 329	15.16 313	1.61 299	18.46 336	10.89 344	28.67 353	12.10 344	31.52 322	10.43 329	18.75 348	11.05 327	8.52 327	9.85 335	9.47 312	5.57 260	24.17 330	37.24 343

SQANet	19.01 325	32.39 338	7.05 315	58.51 339	34.20 336	58.54 342	40.35 338	4.32 288	1.69 263	4.85 314	1.45 214	32.05 317	6.71 289	57.82 339	11.24 297	1.77 124	6.68 310	1.66 274	31.16 321	2.08 264	8.23 304	7.99 282	54.11 346	2.11 280	5.60 288	10.88 304	10.17 304	19.67 311

SAMSARA	20.09 326	2.60 280	5.52 306	4.28 287	4.10 295	3.59 280	5.57 300	15.80 331	10.05 321	4.59 310	5.59 279	9.22 276	24.85 323	3.88 315	16.25 330	8.47 334	6.17 305	3.82 312	22.29 310	5.87 312	19.35 351	26.82 364	1.02 284	5.45 320	80.31 370	91.77 370	78.09 371	77.23 370

MADNet+	20.34 327	8.33 317	14.90 338	18.17 317	11.98 323	8.55 303	19.20 324	28.96 352	17.96 337	12.55 341	11.63 323	34.32 322	30.36 332	10.57 331	26.85 351	16.66 351	27.39 351	10.40 343	40.88 336	18.27 343	19.91 352	15.53 348	9.97 332	19.40 350	35.72 348	22.38 340	21.31 328	37.09 342

ELAS_RVC	20.43 328	19.80 330	14.61 337	33.93 329	22.90 329	33.71 333	20.10 328	15.64 329	12.18 322	8.45 328	19.69 346	54.25 349	33.97 337	4.07 316	13.47 310	5.30 290	11.89 324	6.49 332	21.52 307	8.87 324	14.06 336	14.69 346	9.63 331	11.88 340	32.34 344	25.79 345	41.56 354	40.71 349
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 329	24.96 334	17.24 340	39.82 335	27.48 334	32.58 332	22.87 330	19.77 339	17.77 336	8.05 327	19.67 345	46.38 336	37.96 342	2.15 307	18.66 338	4.75 276	4.82 298	1.95 287	33.25 324	6.38 314	9.07 315	8.67 299	3.28 312	10.68 337	31.80 343	27.62 349	40.75 350	38.09 345

ELAS	20.62 330	22.76 333	14.59 336	35.29 331	24.88 333	31.90 330	20.66 329	17.34 334	17.05 335	7.97 326	18.32 341	48.39 342	31.67 334	4.13 317	14.30 318	5.24 286	11.47 322	6.10 329	23.02 314	7.62 319	13.14 333	14.53 345	9.46 330	10.75 338	34.52 346	27.84 350	41.52 353	42.31 352
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 331	14.87 325	11.99 331	19.90 320	20.87 327	18.85 322	10.39 316	16.04 332	19.39 340	19.65 349	21.64 350	33.32 319	37.38 341	7.51 326	19.34 341	17.18 353	26.65 349	16.12 354	32.93 323	23.87 350	31.45 362	25.37 361	13.83 335	14.33 347	17.76 329	19.97 331	29.60 337	26.21 326
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 332	17.36 329	16.07 339	34.52 330	24.54 331	25.94 328	19.26 325	20.13 341	18.43 338	6.42 324	15.25 335	40.88 331	36.30 340	4.35 318	18.72 339	10.55 343	8.23 314	29.63 362	23.68 315	4.94 306	11.81 327	8.91 305	3.02 310	10.18 336	36.19 351	32.24 354	51.66 362	49.72 356

otaku	22.42 333	43.20 342	9.38 327	63.06 345	42.07 342	64.13 351	51.05 339	6.07 308	4.42 299	10.13 332	1.74 222	33.95 320	10.96 303	66.92 341	12.03 301	1.89 133	8.57 315	1.66 274	38.00 332	7.96 322	8.85 313	8.28 294	54.71 347	2.95 290	9.04 308	9.25 293	14.25 318	20.70 313

SGM+DAISY	22.46 334	16.23 327	12.74 332	23.16 323	22.67 328	25.12 327	20.00 327	18.50 336	14.48 329	18.58 348	22.04 351	30.49 316	41.59 344	13.05 334	22.51 348	16.54 350	26.00 348	12.93 346	35.92 328	22.37 348	28.02 360	25.12 360	21.26 339	13.77 345	20.04 332	18.46 329	33.94 344	30.81 334

DLNR_Zeroshot_test	23.08 335	78.93 370	7.15 316	99.97 370	0.34 165	0.16 166	98.90 370	3.23 266	0.54 176	3.12 270	2.31 237	6.01 258	0.92 240	21.35 335	96.48 371	100.00 374	25.46 346	22.19 357	22.79 313	2.43 276	9.32 317	9.14 308	0.06 102	0.65 215	2.36 233	3.89 238	2.16 123	3.20 219

LSM0	23.31 336	6.07 313	4.80 295	15.07 314	10.87 322	17.08 320	14.50 322	23.84 344	15.74 331	14.73 344	18.40 342	35.77 324	35.06 339	1.58 298	76.98 367	85.81 367	14.68 332	5.68 324	56.53 357	17.15 342	23.95 357	21.89 355	4.26 318	8.21 333	17.36 328	20.39 332	29.27 336	33.71 339

LE_ROB	23.34 337	10.93 323	12.86 333	32.65 327	38.35 339	31.72 329	33.97 334	23.50 343	21.06 344	7.08 325	17.87 340	51.83 346	51.55 359	1.81 303	14.20 315	3.08 209	3.94 285	1.47 265	30.65 320	8.98 325	9.43 318	7.39 258	6.89 323	25.95 354	35.31 347	39.95 362	53.69 364	54.00 359

Ntro	23.84 338	41.67 340	11.59 330	63.69 348	43.73 343	62.95 349	57.60 342	8.47 312	6.35 309	11.89 339	2.51 242	35.10 323	7.96 293	75.67 344	12.59 304	1.67 117	9.55 319	2.68 305	39.05 333	9.79 328	8.70 309	8.40 297	55.40 348	3.24 295	11.18 318	15.16 320	14.07 317	23.09 320

BEATNet-Init1	25.27 339	27.76 335	13.76 334	44.57 337	24.32 330	38.91 337	25.10 331	19.51 338	20.03 343	9.35 329	16.15 338	47.35 340	48.89 354	4.71 322	23.55 349	11.00 345	8.78 316	5.84 327	49.88 346	20.70 344	15.01 340	14.94 347	7.37 326	12.57 343	35.78 349	26.22 346	60.85 368	49.36 355

DispFullNet	27.09 340	40.76 339	20.37 345	53.27 338	39.67 340	45.72 339	56.25 341	14.00 327	12.78 325	14.18 342	10.07 319	43.95 335	34.00 338	86.26 347	13.33 309	13.62 347	31.37 357	16.57 355	52.58 349	15.02 337	15.98 342	12.66 338	15.43 336	6.52 324	8.73 307	8.65 291	16.24 322	33.48 338

ACVNet-4b	27.62 341	43.15 341	14.04 335	69.86 357	48.10 346	70.20 359	77.34 358	10.63 318	9.55 320	15.00 345	1.55 216	59.33 350	11.37 304	93.44 355	12.94 308	2.57 187	15.66 333	5.69 325	33.68 325	14.13 334	9.17 316	7.28 255	59.49 352	4.60 307	12.85 322	9.43 294	15.52 320	19.12 308

WAO-7	28.15 342	31.17 337	25.54 349	33.41 328	34.99 337	22.62 326	28.62 332	47.75 361	47.89 359	29.08 354	39.82 360	41.47 332	41.79 345	12.75 333	36.14 358	18.16 354	17.03 334	8.88 337	47.38 342	21.69 347	11.73 326	12.95 341	3.79 316	33.81 360	23.20 336	26.44 347	24.41 331	37.61 344

ACVNet_1	28.17 343	43.81 343	17.24 340	67.32 352	49.50 348	66.04 356	82.98 363	16.42 333	8.08 314	11.43 337	7.19 297	34.00 321	27.09 327	93.81 356	14.92 325	2.21 168	17.82 337	6.77 333	36.07 329	11.39 331	10.56 323	7.42 262	59.65 353	6.11 321	20.40 334	15.24 322	10.18 305	16.93 303

RainbowNet	28.72 344	46.67 345	19.30 344	69.82 356	47.14 344	68.90 358	70.63 353	10.00 315	3.26 286	17.63 347	2.27 230	46.57 337	29.74 331	91.67 351	17.86 334	3.37 224	12.50 325	5.59 323	44.74 341	17.11 341	10.33 321	8.87 302	58.90 351	5.15 317	14.30 324	12.58 312	17.44 323	23.01 319

MonStereo1	31.37 345	44.05 344	18.10 343	63.40 346	51.01 354	58.41 341	67.37 346	18.80 337	19.56 341	11.72 338	19.29 344	63.23 356	45.03 349	93.02 354	14.99 327	4.67 273	19.74 340	9.74 341	41.29 337	14.22 335	12.85 332	11.31 329	61.91 359	4.55 306	12.64 320	11.07 305	25.06 332	29.83 332

PSMNet_ROB	32.72 346	49.56 351	17.71 342	65.01 350	47.98 345	61.81 346	62.32 343	19.85 340	21.78 345	27.64 353	25.28 352	42.80 333	43.52 348	83.58 345	21.88 347	4.36 267	19.43 339	6.46 331	43.95 340	16.36 339	13.14 333	11.66 332	58.31 350	14.57 348	31.67 342	24.32 342	29.94 339	18.64 307

JetBlue	33.16 347	30.03 336	36.86 361	39.95 336	35.04 338	44.19 338	36.23 335	30.47 355	47.01 358	15.01 346	10.48 321	79.96 368	19.64 318	25.82 336	18.89 340	17.14 352	40.11 362	25.93 360	36.94 330	25.94 353	32.23 363	26.39 362	31.84 340	27.47 356	31.63 341	33.13 356	48.81 360	48.30 354

ACVNet_2	33.32 348	48.24 347	22.45 347	67.72 355	50.69 353	65.88 354	85.41 366	28.48 350	14.03 328	14.63 343	9.36 317	52.16 347	31.94 335	91.62 350	13.62 312	2.72 193	21.29 341	5.84 327	51.78 348	16.52 340	10.41 322	7.93 280	58.06 349	13.93 346	36.96 353	18.42 328	25.58 333	33.95 340

IMH-64-1	35.05 349	48.99 348	25.77 351	61.80 341	50.28 351	62.71 347	68.79 347	27.80 347	35.88 349	10.10 330	14.48 331	46.82 338	41.96 346	94.04 357	19.93 342	7.49 327	22.67 342	9.35 339	48.46 343	21.14 345	14.12 337	12.56 336	59.91 355	12.21 341	41.64 354	20.57 334	27.79 334	39.03 346

IMH-64	35.05 349	48.99 348	25.77 351	61.80 341	50.28 351	62.71 347	68.79 347	27.80 347	35.88 349	10.10 330	14.48 331	46.82 338	41.96 346	94.04 357	19.93 342	7.49 327	22.67 342	9.35 339	48.46 343	21.14 345	14.12 337	12.56 336	59.91 355	12.21 341	41.64 354	20.57 334	27.79 334	39.03 346

IMH	36.38 351	50.15 352	26.16 353	62.16 344	50.12 350	63.98 350	68.96 349	28.54 351	38.29 352	11.29 335	14.14 328	50.26 344	54.45 362	94.09 359	20.59 344	7.40 324	23.63 344	10.28 342	49.17 345	22.78 349	13.74 335	11.88 333	59.95 357	13.42 344	41.71 356	23.99 341	29.69 338	41.45 350

WAO-6	37.66 352	47.81 346	21.43 346	60.52 340	52.73 355	58.92 343	64.84 344	27.98 349	43.38 353	33.02 357	17.53 339	43.36 334	50.95 356	89.65 348	33.50 354	18.63 357	24.84 345	13.57 348	42.17 339	25.77 352	21.16 353	19.52 353	35.00 341	18.52 349	43.20 357	29.62 351	37.17 347	41.96 351

PWCK	39.46 353	63.60 360	25.26 348	73.87 363	41.94 341	61.54 345	51.88 340	54.42 362	37.36 351	26.43 352	38.00 357	62.72 355	47.31 351	27.64 337	24.07 350	10.09 340	32.07 358	12.97 347	84.14 369	29.01 357	25.42 358	16.79 351	48.17 345	30.69 359	35.86 350	32.01 353	32.05 340	40.21 348

TorneroNet-64	40.02 354	51.18 353	25.58 350	64.09 349	48.50 347	64.50 352	69.74 350	27.58 346	44.28 355	21.06 350	14.38 329	70.42 361	57.53 363	94.84 361	27.09 352	8.83 336	28.00 352	16.10 353	54.90 355	26.42 354	15.26 341	13.34 342	61.86 358	22.65 351	33.51 345	30.60 352	34.09 345	54.24 360

LVE	40.69 355	49.32 350	32.19 356	74.37 364	65.31 360	65.52 353	78.53 359	29.09 353	24.11 347	37.95 359	38.44 358	39.09 330	50.88 355	95.16 367	18.50 337	6.31 307	25.93 347	13.65 349	54.80 354	26.51 355	16.26 343	15.81 349	69.49 365	26.57 355	44.82 358	33.95 358	41.51 352	24.49 324

TorneroNet	40.95 356	54.80 355	28.35 354	67.47 354	50.00 349	66.00 355	71.75 354	26.53 345	45.69 356	24.20 351	21.34 349	68.12 358	53.25 361	94.92 363	27.93 353	9.57 338	26.82 350	16.87 356	54.27 353	24.50 351	16.26 343	13.93 343	62.31 360	23.32 353	36.59 352	27.14 348	43.07 355	50.69 357

Dean	44.25 357	52.28 354	33.23 357	77.10 365	64.97 359	79.61 368	83.94 365	43.21 357	43.41 354	35.28 358	25.28 352	61.70 353	57.88 364	95.07 366	21.16 346	4.55 271	29.50 354	12.92 345	64.62 362	29.22 358	11.94 328	10.07 321	59.70 354	23.01 352	50.00 362	39.42 361	53.45 363	32.13 336

WAO-8	45.52 358	56.99 357	36.84 359	70.78 359	61.58 356	72.65 362	72.88 355	44.15 358	50.34 360	32.51 355	26.24 354	68.22 359	50.98 357	91.91 352	34.40 355	19.25 358	31.26 355	14.25 350	53.00 351	37.84 361	18.64 346	12.91 339	45.23 342	27.94 357	54.23 365	39.08 359	48.02 358	56.81 362

Venus	45.52 358	56.99 357	36.84 359	70.77 358	61.58 356	72.65 362	72.88 355	44.15 358	50.34 360	32.51 355	26.24 354	68.22 359	50.98 357	91.91 352	34.40 355	19.25 358	31.26 355	14.25 350	53.00 351	37.84 361	18.64 346	12.91 339	45.23 342	27.94 357	54.23 365	39.08 359	48.02 358	56.81 362

notaker	50.99 360	64.58 362	35.58 358	71.22 360	67.03 361	71.52 361	79.74 361	46.10 360	64.92 364	43.57 362	60.04 364	61.27 352	52.88 360	94.30 360	52.11 363	32.30 361	36.01 360	25.62 359	66.68 364	41.75 363	26.51 359	26.69 363	69.04 364	40.16 363	27.04 337	32.57 355	39.45 349	47.99 353

UNDER WATER	53.46 361	66.50 363	44.48 362	77.89 366	68.28 362	75.27 365	86.28 368	62.01 365	51.94 362	41.57 360	48.61 361	74.76 365	58.64 365	94.91 362	40.27 360	19.59 360	35.94 359	25.36 358	57.83 358	30.24 359	22.42 356	21.82 354	69.76 366	49.60 367	53.54 364	52.17 364	44.57 356	69.15 368

ktn	53.49 362	64.55 361	32.09 355	67.37 353	73.02 367	67.18 357	79.08 360	39.47 356	71.03 366	45.61 364	66.57 366	53.73 348	46.66 350	95.58 368	51.51 362	35.27 362	42.24 364	32.53 363	61.67 360	36.66 360	34.35 365	37.51 365	63.57 361	39.21 361	45.92 359	42.82 363	58.10 366	61.01 364

UNDER WATER-64	54.23 363	63.34 359	46.02 364	79.36 367	71.42 365	76.64 366	88.13 369	66.12 366	46.96 357	52.07 365	60.69 365	73.21 363	59.22 366	94.98 365	35.82 357	18.58 356	36.56 361	27.05 361	54.96 356	27.40 356	22.29 355	24.45 358	75.67 369	44.51 364	51.17 363	56.84 366	41.43 351	69.34 369

KSHMR	57.18 364	74.32 368	54.88 366	81.85 368	71.02 364	78.52 367	83.49 364	67.32 368	55.52 363	57.05 366	55.43 363	62.46 354	47.47 352	94.95 364	62.89 365	43.86 364	41.02 363	36.71 364	65.14 363	47.71 364	30.88 361	22.80 356	66.24 363	55.80 369	49.31 361	33.72 357	50.52 361	52.93 358

DPSimNet_ROB	59.87 365	56.83 356	60.12 367	63.44 347	74.40 368	61.08 344	66.03 345	29.26 354	91.88 370	80.83 368	53.70 362	74.56 364	48.76 353	90.67 349	61.12 364	47.44 365	55.65 366	43.29 365	68.79 365	60.06 367	52.83 368	61.42 367	45.69 344	46.03 365	46.40 360	63.34 367	56.49 365	56.41 361

LRCNet_RVC	60.98 366	74.62 369	47.06 365	94.31 369	95.29 370	91.20 370	85.70 367	54.57 363	35.63 348	98.62 370	74.21 368	91.97 372	68.08 368	96.82 370	39.31 359	18.45 355	70.27 368	52.85 367	94.58 370	64.63 368	32.99 364	24.53 359	94.81 371	53.78 368	19.71 331	12.68 313	33.49 342	26.36 327

HanzoNet	61.45 367	69.33 364	44.96 363	71.45 361	72.16 366	72.71 364	79.94 362	60.19 364	75.71 367	45.02 363	73.92 367	75.04 366	64.67 367	96.72 369	48.25 361	40.02 363	53.74 365	47.73 366	76.16 366	51.62 365	46.98 367	46.48 366	73.13 367	39.85 362	55.14 367	52.31 365	60.69 367	65.16 367

JetRed	63.04 368	70.59 365	68.87 368	66.96 351	63.46 358	70.43 360	74.93 357	66.45 367	66.78 365	41.63 361	39.08 359	81.30 369	13.47 309	63.11 340	65.97 366	66.70 366	65.90 367	75.66 370	63.14 361	54.09 366	78.41 369	73.67 368	73.25 368	49.49 366	56.43 368	64.32 368	66.29 369	61.81 365

MADNet++	76.55 369	72.12 366	82.72 370	61.81 343	81.28 369	58.20 340	69.82 351	68.60 369	78.83 368	85.65 369	92.58 370	79.76 367	85.27 369	36.74 338	81.31 369	89.87 369	87.51 370	69.64 368	82.22 368	90.64 370	91.37 371	93.20 371	65.06 362	90.12 371	59.87 369	75.77 369	74.46 370	62.48 366

ASD4	81.93 370	73.21 367	76.95 369	73.65 362	68.72 363	82.82 369	70.01 352	72.46 370	81.37 369	64.41 367	77.66 369	50.65 345	95.44 370	68.75 342	77.39 368	87.32 368	86.80 369	89.75 371	81.77 367	89.98 369	88.86 370	88.63 370	80.66 370	86.12 370	99.17 375	99.85 374	99.79 375	99.90 374

PML	96.12 371	100.00 374	83.16 371	100.00 371	100.00 372	100.00 374	99.20 373	100.00 375	99.01 372	100.00 373	96.16 371	99.92 376	100.00 375	98.52 371	94.60 370	91.70 370	91.21 371	74.14 369	100.00 375	98.06 372	92.87 372	86.59 369	97.59 372	98.11 373	94.46 374	99.98 375	100.00 376	99.92 375

MEDIAN_ROB	97.62 372	99.11 371	98.47 372	100.00 371	99.99 371	100.00 374	100.00 374	99.48 373	98.33 371	100.00 373	99.95 374	98.03 373	96.13 371	99.95 372	99.43 372	98.46 371	98.58 372	98.67 372	99.88 373	97.97 371	93.64 373	96.55 373	100.00 374	97.27 372	87.22 371	92.69 371	89.89 372	95.94 372

AVERAGE_ROB	98.96 373	100.00 374	99.80 374	100.00 371	100.00 372	100.00 374	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 373	100.00 376	100.00 377	100.00 375	100.00 373	99.80 374	99.85 373	100.00 376	100.00 376	100.00 375	100.00 376	98.20 375	99.54 374	100.00 374	100.00 375	93.40 373	93.83 372	94.40 374	93.22 371

HaxPig	99.00 374	100.00 374	98.99 373	100.00 371	100.00 372	99.99 373	100.00 374	99.99 374	99.89 373	100.00 373	99.98 375	100.00 377	99.94 374	100.00 373	99.61 373	99.46 372	99.97 375	99.58 373	99.99 374	99.99 373	97.37 374	96.43 372	99.99 373	99.98 374	89.52 372	99.53 373	94.23 373	98.48 373

DGTPSM_ROB	99.53 375	99.77 372	100.00 375	100.00 371	100.00 372	100.00 374	100.00 374	99.19 371	100.00 374	99.32 371	99.66 373	91.63 370	99.15 372	100.00 373	99.94 375	100.00 374	99.82 373	99.99 374	99.51 371	99.99 373	99.77 376	99.66 375	100.00 374	100.00 375	100.00 376	100.00 376	100.00 376	100.00 376

DPSMNet_ROB	99.54 376	99.78 373	100.00 375	100.00 371	100.00 372	100.00 374	100.00 374	99.19 371	100.00 374	99.32 371	99.65 372	91.68 371	99.16 373	100.00 373	99.94 375	100.00 374	99.83 374	99.99 374	99.59 372	99.99 373	99.77 376	99.66 375	100.00 374	100.00 375	100.00 376	100.00 376	100.00 376	100.00 376

DPSM_ROB	99.91 377	100.00 374	100.00 375	100.00 371	100.00 372	98.90 371	98.96 371	100.00 375	100.00 374	100.00 373	100.00 376	99.76 374	100.00 375	100.00 373	100.00 377	100.00 374	100.00 376	100.00 376	100.00 375	100.00 376	100.00 378	100.00 377	100.00 374	100.00 375	100.00 376	100.00 376	100.00 376	100.00 376

DPSM	99.91 377	100.00 374	100.00 375	100.00 371	100.00 372	98.90 371	98.96 371	100.00 375	100.00 374	100.00 373	100.00 376	99.76 374	100.00 375	100.00 373	100.00 377	100.00 374	100.00 376	100.00 376	100.00 375	100.00 376	100.00 378	100.00 377	100.00 374	100.00 375	100.00 376	100.00 376	100.00 376	100.00 376

fast-reg	100.00 379	100.00 374	100.00 375	100.00 371	100.00 372	100.00 374	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 373	100.00 376	100.00 377	100.00 375	100.00 373	100.00 377	100.00 374	100.00 376	100.00 376	100.00 375	100.00 376	100.00 378	100.00 377	100.00 374	100.00 375	100.00 376	100.00 376	100.00 376	100.00 376

FlowAnything	100.00 379	100.00 374	100.00 375	100.00 371	100.00 372	100.00 374	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 373	100.00 376	100.00 377	100.00 375	100.00 373	100.00 377	100.00 374	100.00 376	100.00 376	100.00 375	100.00 376	100.00 378	100.00 377	100.00 374	100.00 375	100.00 376	100.00 376	100.00 376	100.00 376

CasAABBNet	100.00 379	100.00 374	100.00 375	100.00 371	100.00 372	100.00 374	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 373	100.00 376	100.00 377	100.00 375	100.00 373	100.00 377	100.00 374	100.00 376	100.00 376	100.00 375	100.00 376	100.00 378	100.00 377	100.00 374	100.00 375	100.00 376	100.00 376	100.00 376	100.00 376

GS-Stereo																							0.15 156	0.02 24	0.18 107	0.05 67	0.10 27	0.00 1

FADE																					37.77 366						47.51 357

Low-res two-view benchmark