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	0.13 142	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.12 25	0.03 23	0.26 202	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	0.07 121	0.18 167	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	0.17 177	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 63	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	0.17 177	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 66	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	0.67 149	0.05 40	0.10 148	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 84	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 74	0.06 5	2.10 68	0.18 166	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	0.19 172	0.02 30	0.01 6	0.04 96	0.00 1	0.18 36	0.02 17	0.12 161	0.79 10	0.35 6	0.19 63	0.00 1	0.49 58	0.26 74	0.25 41	1.72 53	0.11 142	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	1.00 221	0.00 1	0.55 171	0.10 14	2.24 259	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	0.12 136	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	0.51 132	0.24 38	2.12 69	0.09 133	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	0.12 136	0.75 226	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 5	0.00 1	0.22 194	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	1.17 233	0.00 1	0.78 188	0.11 20	2.54 263	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	0.11 133	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	0.57 151	0.23 35	2.20 72	0.14 150	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 89	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	0.15 169	1.33 31	1.35 83	0.18 57	0.17 73	0.19 34	0.37 98	0.10 13	2.34 78	0.19 173	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	0.12 136	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	1.25 238	0.00 1	1.28 207	0.12 25	2.55 264	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 77	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	0.24 185	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	0.86 161

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	0.55 148	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	1.18 235	0.00 1	1.29 209	0.13 27	2.82 268	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	1.19 236	0.00 1	1.28 207	0.13 27	2.82 268	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	0.13 142	0.01 27	0.03 48	0.10 93	0.00 1	0.87 191	0.44 110	0.01 7	0.00 1	2.07 61	1.46 94	0.11 31	0.16 70	0.67 68	0.47 118	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	0.16 165	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	0.40 103	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	0.58 152	0.29 46	3.05 108	0.18 166	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	1.38 245	0.00 1	1.36 210	0.13 27	2.75 267	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	0.10 130	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	0.56 149	0.34 53	3.31 120	0.26 195	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	0.12 136	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	0.13 142	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	0.76 187	0.22 32	2.17 71	0.11 142	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	0.18 182	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 99	0.41 60	2.30 76	0.16 159	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	1.51 250	0.00 1	0.68 185	0.11 20	2.74 266	0.00 1	1.25 26	1.22 64	0.11 31	0.01 13	0.07 17	0.24 66	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	0.09 125	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	0.99 206	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	0.16 165	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 95	0.22 36	0.45 116	0.44 61	2.75 88	0.24 188	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	0.16 165	0.01 27	0.04 62	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.25 72	0.01 7	0.24 196	2.28 75	1.61 106	0.16 49	0.18 77	0.73 72	0.65 171	0.40 56	2.72 86	0.18 166	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	0.16 165	0.01 27	0.04 62	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.25 72	0.01 7	0.24 196	2.28 75	1.61 106	0.16 49	0.18 77	0.73 72	0.65 171	0.40 56	2.72 86	0.18 166	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	0.29 106	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	0.10 130	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	0.29 106	0.81 76	0.51 132	0.25 41	3.15 114	0.27 201	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	0.14 149	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	0.67 177	0.22 32	3.03 103	0.08 126	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	0.14 149	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	0.63 163	0.19 27	2.96 96	0.30 214	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	0.16 165	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	0.71 180	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	0.82 189	0.60 211	0.31 150	0.18 182	0.03 67	1.58 166	0.25 144	0.12 113	0.28 148	0.84 162	0.05 40	0.11 153	0.69 6	0.46 9	0.36 98	0.25 96	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	1.10 175

GSStereo	0.43 67	0.12 64	0.35 105	0.02 29	0.02 24	0.20 189	0.01 27	0.01 7	1.23 237	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 98	0.50 60	0.46 117	0.51 70	2.87 94	0.15 155	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	0.23 183	1.75 174	0.02 21	1.01 186	0.04 105	0.62 142	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	0.07 119	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	0.49 119	0.09 70	0.05 114	2.28 75	1.53 101	0.28 84	0.43 147	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	0.17 177	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 81	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	0.16 165	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	0.34 117	1.04 87	0.48 124	0.85 92	3.04 107	0.23 183	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	0.14 154	0.03 48	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.32 84	0.03 23	0.07 129	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	0.14 149	0.00 1	0.03 48	1.58 254	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 98	0.25 40	0.80 191	0.33 52	2.96 96	0.25 193	0.79 233	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	0.29 149	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	3.33 160	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	0.37 156	0.00 1	0.00 1	0.32 84	0.51 183	0.00 1	2.74 97	1.75 123	0.28 84	0.46 154	0.48 57	0.20 54	1.60 132	3.03 103	0.08 126	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	0.15 161	0.03 67	0.07 75	0.07 71	0.00 1	0.60 179	0.37 94	0.35 149	0.03 89	2.59 91	2.00 145	0.23 70	0.18 77	1.31 102	0.40 103	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	0.16 165	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	0.37 120	0.82 77	0.47 118	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	0.16 165	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	0.37 120	0.82 77	0.47 118	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	3.39 164	0.02 62

UPFNet	0.52 79	0.31 111	0.76 180	0.22 114	0.28 143	0.02 58	0.05 97	0.09 83	0.08 79	0.38 145	0.00 1	0.38 97	0.03 23	0.24 196	3.16 111	1.04 47	0.34 94	0.14 62	0.59 65	0.34 92	0.44 61	1.09 35	0.01 38	0.30 143	0.05 57	0.01 21	3.54 171	0.05 82

LGtest1	0.53 81	0.07 42	0.34 97	0.03 45	0.14 84	0.16 165	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	0.46 154	0.87 82	0.41 105	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	0.18 182	0.03 67	0.07 75	0.07 71	0.00 1	0.59 178	0.43 109	0.35 149	0.04 107	2.83 100	2.03 148	0.26 79	0.18 77	1.09 89	0.38 99	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	0.10 130	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	2.52 183	0.12 37	0.64 179	1.33 103	0.95 204	0.81 87	3.06 109	0.32 220	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	0.59 183	0.00 1	0.00 1	0.33 88	0.33 144	0.00 1	2.34 82	2.13 164	0.41 107	0.40 130	1.00 85	0.42 109	2.19 163	2.44 79	0.10 138	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	0.41 187	0.01 24	0.01 27	0.74 139	0.08 79	0.01 84	0.00 1	0.74 154	0.14 93	0.04 107	2.91 102	1.93 137	0.25 75	0.44 150	1.02 86	0.16 45	1.65 137	2.50 83	0.01 38	0.41 170	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	0.09 125	0.01 27	0.04 62	0.05 53	0.00 1	2.27 229	0.22 66	0.20 118	0.00 1	2.28 75	1.41 90	0.28 84	0.17 73	0.52 61	0.67 177	0.56 73	3.56 128	0.31 216	0.07 55	0.02 26	0.01 21	1.65 108	0.01 47

GMStereo	0.56 84	0.94 219	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	0.28 104	0.54 63	0.23 63	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	0.50 123	0.12 85	0.03 89	2.35 83	1.69 120	0.25 75	0.60 176	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	0.14 149	0.30 190	0.02 30	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.09 70	0.06 123	3.14 109	2.93 200	0.18 57	0.51 161	2.38 135	0.52 135	0.69 77	3.61 130	0.46 244	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	0.99 232	0.37 51	0.02 4	0.25 41	0.10 6	0.05 93	0.03 36	0.08 73	7.32 278	1.40 101	0.12 106

IGEV-Stereo+	0.62 92	1.03 230	0.04 30	0.11 96	0.14 84	0.14 149	0.03 67	0.10 84	0.11 97	0.02 90	2.00 224	0.32 84	0.30 142	0.02 73	1.86 54	1.97 142	0.16 49	0.31 112	1.71 117	0.60 157	1.02 100	3.85 143	0.29 207	0.06 50	0.03 42	0.21 109	0.20 45	0.00 1

GANet	0.63 93	0.72 195	0.73 176	0.46 197	0.40 185	1.37 248	0.41 204	0.45 124	0.06 65	0.21 122	2.81 250	2.16 207	0.28 139	0.47 247	0.89 15	0.62 21	0.74 154	0.38 125	0.38 54	0.07 22	0.30 48	1.98 64	0.14 150	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	1.87 185	0.23 139	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	0.14 149	0.42 205	0.12 88	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.20 55	0.10 78	0.03 89	3.07 105	3.04 205	0.25 75	0.32 114	1.33 103	0.44 111	1.28 113	3.68 132	0.44 240	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	0.33 208	2.67 271	0.36 112	0.06 65	1.09 192	0.00 1	0.41 104	2.95 270	0.01 46	2.43 87	2.05 155	0.61 142	0.46 154	0.54 63	0.25 71	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	0.15 157	0.55 133	0.14 107	1.13 195	0.00 1	0.61 139	0.17 112	0.15 169	2.26 72	1.51 100	0.50 122	0.22 89	1.51 111	0.25 71	0.75 79	1.79 57	0.18 166	0.60 205	0.07 68	0.32 128	3.43 167	0.61 153

MGS-Stereo	0.68 98	0.97 225	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 98	1.09 89	0.44 111	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	1.72 170	0.79 205	0.11 107	0.00 1	0.77 159	0.28 139	0.12 161	2.69 94	1.17 60	0.45 113	0.14 62	0.72 71	0.25 71	1.61 135	2.80 92	0.01 38	0.17 105	0.04 49	0.15 97	3.40 165	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	0.30 153	0.18 96	0.01 24	0.09 129	0.42 119	0.11 97	1.07 191	0.07 114	1.62 199	0.05 40	0.20 184	3.15 110	1.25 67	0.40 104	0.16 70	0.82 77	0.44 111	0.57 74	2.22 73	0.21 175	0.34 146	0.09 77	1.03 170	2.96 142	0.28 123

G2L-Stereo	0.70 101	0.35 128	0.24 70	0.37 178	0.64 213	0.02 58	0.07 114	0.17 92	0.08 79	0.51 155	0.10 118	0.28 78	0.49 178	0.45 243	3.38 123	1.05 48	0.27 81	0.20 84	1.46 108	0.28 79	1.54 125	1.85 58	0.07 119	0.12 81	0.28 130	0.78 160	3.56 172	0.38 134

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 101	0.11 57	0.32 88	0.06 70	0.20 111	0.09 125	0.02 50	0.13 90	0.23 139	0.03 93	0.04 105	0.48 117	0.15 99	0.01 46	3.26 118	2.49 180	0.31 91	0.44 150	1.92 125	0.48 124	1.70 142	4.79 184	0.16 159	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	0.31 150	0.02 58	0.17 163	0.08 79	0.13 105	1.20 205	0.69 186	0.25 72	0.15 99	0.09 142	2.36 84	1.50 98	0.57 137	0.29 106	1.25 96	0.24 66	1.13 106	3.16 115	0.08 126	0.34 146	0.18 107	0.19 105	3.13 147	0.47 142

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 104	0.58 168	0.33 90	0.08 89	0.18 96	0.19 186	0.04 83	0.12 88	0.18 124	0.04 96	0.51 167	0.50 123	0.41 163	0.02 73	2.44 89	2.27 171	0.33 92	0.54 167	1.14 92	0.44 111	2.08 159	4.84 185	0.09 133	0.12 81	0.10 84	0.15 97	1.37 99	0.08 89

CFNet	0.72 105	0.50 156	0.71 172	0.48 200	0.45 195	0.06 119	0.27 189	0.58 135	0.09 88	0.65 165	0.04 105	0.84 162	0.10 78	0.05 114	2.80 99	0.75 29	0.60 141	0.09 45	0.84 81	0.41 105	1.10 105	1.22 39	0.03 78	0.13 89	0.58 157	1.14 173	3.44 168	1.47 184

RAFT_CTSACE	0.74 106	0.81 206	0.44 133	0.25 130	0.08 67	0.15 161	0.03 67	1.99 190	0.06 65	0.00 1	0.11 120	0.47 116	0.46 173	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	3.88 195	0.04 76

test_5	0.76 107	0.61 173	0.21 58	0.02 29	0.02 24	0.11 133	0.01 27	2.75 242	0.05 53	0.00 1	4.29 265	0.49 119	0.44 166	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	2.97 143	0.02 62

RAFT+CT+SA	0.77 108	0.83 208	0.24 70	0.15 102	0.05 47	0.01 24	0.02 50	2.46 219	0.09 88	0.11 107	0.00 1	0.89 171	0.40 160	0.01 46	1.42 35	1.63 111	0.18 57	0.21 88	2.39 137	0.27 77	0.93 96	4.66 177	0.01 38	0.20 114	0.13 94	0.02 44	3.33 160	0.05 82

ADLNet	0.79 109	0.95 220	0.12 50	0.22 114	0.28 143	0.09 125	0.05 97	1.25 155	0.10 93	0.32 137	0.06 111	2.48 212	0.08 63	0.20 184	3.48 124	1.14 57	0.48 117	0.11 53	0.60 67	0.23 63	0.60 75	3.03 103	0.01 38	0.10 70	0.91 177	0.83 162	3.15 148	0.34 130

raft+_RVC	0.80 110	0.41 140	0.45 146	0.34 166	0.24 128	0.03 82	0.08 121	2.24 201	0.09 88	0.07 101	0.00 1	0.42 107	0.08 63	0.02 73	3.49 125	3.16 212	0.48 117	0.12 54	2.60 150	0.82 192	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	0.31 155	0.12 78	0.01 24	0.02 50	0.24 103	0.09 88	1.28 210	0.00 1	0.53 127	0.04 33	0.09 142	3.18 112	1.99 143	0.51 125	0.34 117	2.69 154	0.14 41	1.96 158	2.75 88	0.02 67	0.20 114	0.80 175	0.03 52	3.53 170	0.13 108

LL-Strereo2	0.81 112	0.27 100	0.35 105	0.09 93	0.14 84	0.17 177	0.08 121	2.21 200	0.19 127	0.00 1	0.00 1	0.26 76	0.05 40	0.20 184	2.27 74	2.72 192	0.12 37	0.15 65	2.40 138	0.52 135	1.77 150	5.39 199	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	0.31 155	0.59 210	0.15 161	1.13 235	0.29 108	1.52 251	1.29 212	0.34 154	0.64 144	0.14 93	0.17 175	3.74 134	1.26 68	0.80 158	0.51 161	0.97 84	0.51 132	0.87 93	1.93 60	0.26 195	0.40 169	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	0.16 165	0.17 163	0.32 110	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.22 66	0.26 135	0.00 1	4.05 152	4.06 261	0.48 117	0.57 172	3.07 170	0.65 171	1.72 148	3.80 139	0.38 227	0.88 243	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	1.75 174	0.21 137	0.14 116	0.15 131	0.45 112	0.16 106	0.03 89	4.05 152	1.87 130	0.36 98	0.42 142	1.67 115	0.17 49	1.76 149	4.52 170	0.02 67	0.11 77	0.38 140	2.70 215	0.33 63	0.33 128

MIM_Stereo	0.83 114	0.15 72	0.44 133	0.34 166	0.24 128	0.12 136	0.08 121	2.02 191	0.08 79	0.00 1	0.24 144	0.31 83	0.10 78	0.03 89	3.34 119	2.91 199	0.24 73	0.67 186	2.62 151	0.89 198	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	0.29 149	0.59 210	0.05 106	0.61 223	0.23 98	0.55 179	0.49 153	0.58 174	0.48 117	0.11 82	0.04 107	2.83 100	1.42 91	0.78 157	0.72 196	1.15 94	0.65 171	1.24 110	3.01 100	0.21 175	0.53 195	0.55 152	0.83 162	3.19 151	0.46 141

test_4	0.84 118	0.11 57	0.61 160	0.30 153	0.20 111	0.08 122	0.30 190	0.10 84	0.10 93	0.03 93	0.61 180	0.79 160	0.16 106	0.18 178	3.62 129	3.39 225	0.24 73	0.43 147	1.98 126	0.30 83	1.21 109	3.26 118	0.09 133	0.21 118	0.23 122	0.33 129	3.56 172	0.25 121

RASNet	0.86 119	0.32 112	0.77 182	0.46 197	0.31 150	0.18 182	0.10 141	0.95 146	0.14 107	1.11 193	0.09 117	0.53 127	0.44 166	0.35 225	1.76 51	1.87 130	0.59 138	0.22 89	1.13 91	0.07 22	1.42 119	3.94 145	0.17 164	0.53 195	0.46 145	0.37 134	3.64 177	1.29 180

FSD	0.87 120	0.70 191	0.22 64	0.07 82	0.29 147	0.01 24	0.04 83	0.32 110	0.25 144	0.54 158	0.13 127	1.69 201	0.51 183	0.04 107	2.39 86	2.70 191	0.97 183	0.62 178	1.46 108	0.76 187	2.15 162	4.66 177	0.30 214	0.19 110	0.56 154	0.31 122	0.69 79	0.93 168

coex_refinement	0.87 120	1.07 234	0.62 161	0.25 130	0.72 218	0.03 82	0.20 177	0.27 106	1.03 225	0.10 106	1.11 203	0.87 168	0.18 114	0.15 169	4.26 159	1.07 51	0.59 138	0.13 56	2.44 143	0.52 135	1.02 100	1.12 36	0.23 183	0.17 105	0.67 166	0.96 167	3.20 152	0.48 143

AFF-stereo	0.88 122	0.32 112	0.50 151	0.35 173	0.20 111	0.11 133	0.37 201	0.41 118	0.11 97	1.15 198	0.00 1	0.66 148	0.07 58	0.02 73	4.33 161	1.39 89	0.40 104	0.90 220	3.49 184	0.26 74	1.61 135	2.83 93	0.02 67	0.22 121	0.49 146	0.18 103	3.16 149	0.10 95

CAS	0.89 123	0.22 86	0.39 122	0.21 112	0.24 128	0.03 82	0.36 200	0.23 98	0.62 186	1.28 210	0.16 133	0.38 97	0.84 230	0.12 161	3.10 108	1.87 130	0.94 181	0.75 202	1.30 100	0.58 152	2.82 180	3.00 99	0.03 78	0.12 81	0.13 94	0.72 156	1.80 114	1.89 199

DISCO	0.90 124	0.96 224	0.36 112	0.06 70	0.36 168	0.63 225	0.54 219	0.23 98	0.32 154	1.72 229	0.58 174	0.41 104	0.29 141	0.04 107	2.98 104	1.47 96	1.02 192	0.31 112	3.32 178	0.56 149	1.01 99	3.01 100	0.13 147	0.33 145	0.13 94	0.33 129	2.81 138	0.43 140

rafts_anoy	0.92 125	0.33 120	0.86 193	0.37 178	0.24 128	0.05 106	0.07 114	2.48 221	0.14 107	0.01 84	0.00 1	0.20 55	0.04 33	0.02 73	3.97 147	3.08 208	0.56 135	0.40 130	2.20 132	0.34 92	1.65 137	3.86 144	0.02 67	0.27 133	0.99 183	0.73 158	0.87 87	0.98 173

TestStereo1	0.93 126	0.98 226	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	0.56 191	0.12 161	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	3.74 181	0.05 82

SA-5K	0.93 126	0.98 226	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	0.56 191	0.12 161	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	3.74 181	0.05 82

GLC_STEREO	0.93 126	0.48 151	0.65 164	0.25 130	0.33 162	0.03 82	0.11 144	2.37 211	0.20 128	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 96	2.56 147	0.42 109	2.90 181	3.06 109	0.09 133	0.19 110	0.09 77	0.10 89	3.70 179	0.31 126

NVstereo2D	0.93 126	0.48 151	0.17 52	0.24 126	0.42 191	0.41 211	0.08 121	1.64 167	0.59 183	0.87 178	1.05 198	0.42 107	0.21 122	0.08 138	5.64 217	2.38 178	0.82 164	0.59 174	1.71 117	0.24 66	1.26 111	2.48 81	0.06 102	0.47 184	1.31 195	0.29 119	1.04 91	0.24 119

CASnet	0.96 130	0.54 160	0.54 157	0.24 126	0.36 168	0.05 106	0.26 188	0.52 130	0.18 124	0.06 100	0.06 111	0.70 151	0.36 153	0.01 46	4.36 164	1.50 98	0.66 147	0.40 130	2.56 147	0.34 92	3.82 214	4.34 158	0.03 78	0.35 153	1.67 217	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	1.98 256	0.27 143	0.17 93	0.00 1	0.04 83	0.24 103	0.31 151	2.13 243	0.00 1	0.45 112	0.15 99	0.01 46	4.10 155	2.25 169	0.54 128	0.47 157	1.29 99	0.24 66	2.31 165	2.52 84	0.05 93	0.15 97	0.17 106	2.66 214	3.69 178	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	0.95 220	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	0.46 114	0.64 202	0.19 179	4.75 185	2.06 158	0.26 79	0.20 84	2.78 158	0.36 97	1.26 111	4.60 174	0.07 119	0.17 105	0.11 89	1.53 188	3.70 179	0.04 76

RALCasStereoNet	1.00 132	0.37 133	1.07 211	0.37 178	0.32 160	0.06 119	0.20 177	2.08 197	0.15 114	1.01 186	0.04 105	0.61 139	0.16 106	0.03 89	3.74 134	3.43 229	0.41 107	0.26 98	1.40 107	0.75 185	1.44 120	4.55 172	0.03 78	0.26 130	0.78 172	1.36 184	0.91 90	1.22 179

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 132	0.33 120	0.75 179	0.38 183	0.42 191	0.14 149	0.43 209	0.97 147	0.13 105	1.32 215	0.00 1	0.65 147	0.09 70	0.03 89	4.73 180	1.46 94	0.50 122	0.13 56	3.58 185	0.49 126	1.60 132	4.02 149	0.02 67	0.42 173	0.52 148	0.38 135	3.38 163	0.17 112

IPLGR_C	1.02 135	0.24 93	0.77 182	0.31 155	0.36 168	0.04 93	0.35 199	0.20 94	0.47 170	0.07 101	0.12 124	1.26 187	0.09 70	0.41 238	4.52 169	1.63 111	0.81 161	0.45 152	2.10 129	0.32 86	2.41 171	4.67 179	0.07 119	0.75 226	1.04 185	0.28 117	3.80 187	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	2.28 232	0.33 88	0.18 114	0.27 207	2.59 91	2.50 182	0.44 112	0.56 171	3.69 187	1.14 215	1.68 140	5.57 203	0.24 188	0.50 188	0.41 141	0.15 97	2.74 137	0.02 62

CIPLG	1.04 137	0.23 88	0.82 189	0.32 160	0.36 168	0.04 93	0.34 197	0.21 95	0.50 173	0.07 101	0.11 120	1.24 184	0.08 63	0.42 240	4.82 190	1.65 115	0.85 169	0.39 129	2.02 127	0.32 86	2.35 167	4.69 180	0.05 93	0.75 226	1.10 187	0.35 132	3.79 186	0.12 106

ACRE	1.04 137	0.24 93	0.80 187	0.33 162	0.36 168	0.04 93	0.34 197	0.21 95	0.48 171	0.08 105	0.14 129	1.30 189	0.09 70	0.45 243	4.77 187	1.62 109	0.82 164	0.43 147	2.08 128	0.33 89	2.40 170	4.72 181	0.06 102	0.74 225	1.10 187	0.28 117	3.80 187	0.11 102

CFNet_pseudo	1.04 137	0.55 161	0.68 166	0.46 197	0.53 201	0.05 106	0.02 50	0.61 137	0.10 93	0.91 180	0.11 120	0.88 169	0.56 191	0.52 256	5.81 227	1.84 128	0.55 134	0.37 120	2.85 160	0.41 105	1.09 104	3.10 113	0.59 260	0.29 139	0.61 160	0.63 149	2.23 124	1.75 193

dd	1.06 140	0.48 151	0.31 83	1.86 257	0.06 54	0.26 203	0.16 159	0.47 126	0.06 65	0.11 107	0.01 97	2.18 208	0.07 58	0.20 184	4.43 165	1.13 56	1.19 208	0.38 125	6.03 218	0.38 99	0.67 76	1.85 58	0.14 150	0.32 144	0.63 163	0.09 84	3.27 156	1.90 200

SA	1.07 141	0.91 216	0.46 148	0.21 112	0.25 137	0.01 24	0.02 50	2.68 233	0.14 107	0.14 116	0.00 1	0.59 129	0.38 158	0.34 220	3.59 128	2.03 148	0.45 113	0.51 161	3.47 183	0.32 86	1.40 116	3.72 134	0.01 38	0.38 166	0.44 144	1.60 191	4.79 240	0.10 95

AACVNet	1.07 141	0.61 173	0.44 133	0.65 213	0.80 223	0.12 136	0.17 163	0.37 114	0.20 128	0.17 120	0.14 129	0.60 133	0.24 131	0.26 202	4.81 188	2.04 154	0.61 142	0.40 130	1.72 119	0.41 105	1.80 151	3.08 111	0.40 229	0.20 114	0.52 148	1.51 187	4.20 217	2.32 209

DLCB_ROB	1.13 143	0.77 199	0.73 176	0.44 194	0.51 200	0.22 194	0.42 205	0.49 127	0.28 148	0.84 175	0.50 164	1.31 190	0.85 231	0.11 153	2.70 95	1.54 102	1.12 203	0.27 102	0.82 77	0.22 61	1.70 142	3.50 125	0.48 250	0.44 182	4.83 279	2.48 212	2.14 122	0.79 160

4D-IteraStereo	1.14 144	0.34 124	1.40 226	0.29 149	0.38 179	0.05 106	0.09 129	2.11 199	0.11 97	0.00 1	0.19 140	0.52 126	0.22 124	0.24 196	3.76 136	3.57 238	0.28 84	0.38 125	2.95 164	0.49 126	3.35 198	5.63 205	0.12 146	0.41 170	0.10 84	0.29 119	3.09 146	0.34 130

LMCR-Stereo	1.14 144	0.56 162	0.72 173	0.31 155	0.31 150	0.14 149	0.06 107	1.38 159	0.28 148	0.33 138	0.12 124	0.86 166	0.20 118	0.26 202	3.99 149	2.00 145	1.20 209	0.37 120	6.02 217	1.76 249	2.41 171	3.82 140	0.07 119	0.55 201	0.52 148	0.51 143	1.50 105	0.67 156

CFNet_RVC	1.14 144	0.65 182	0.92 197	0.35 173	0.40 185	0.14 149	0.13 150	0.11 87	0.18 124	0.86 177	1.15 204	0.67 149	0.17 112	0.08 138	6.26 243	1.31 78	0.70 150	0.40 130	1.62 113	0.29 81	1.93 155	3.03 103	0.06 102	0.43 179	0.95 180	1.90 200	3.91 197	2.07 204

trnet	1.17 147	0.32 112	0.93 200	0.22 114	0.19 103	0.01 24	0.08 121	2.54 223	0.38 157	0.63 163	0.99 197	0.76 157	0.58 195	0.06 123	3.83 140	3.16 212	0.91 177	0.55 169	2.21 133	0.76 187	2.97 184	3.47 123	0.06 102	0.29 139	1.28 194	1.05 171	2.55 132	0.92 167

raftrobust	1.17 147	0.44 144	0.99 203	0.41 188	0.37 173	0.04 93	0.12 146	2.45 218	0.14 107	0.51 155	0.00 1	0.72 152	0.24 131	0.09 142	4.74 182	4.01 260	0.39 103	0.35 119	5.19 210	0.34 92	1.89 153	4.58 173	0.21 175	0.28 136	1.21 193	0.47 138	1.09 92	0.35 132

GMOStereo	1.19 149	0.17 76	0.68 166	0.34 166	0.31 150	0.13 142	0.31 192	2.36 205	0.15 114	0.00 1	0.17 135	0.60 133	0.45 169	0.02 73	3.83 140	3.83 251	0.54 128	0.70 190	2.41 139	0.64 165	1.71 144	6.50 233	0.01 38	0.34 146	1.38 201	0.25 112	4.07 206	0.10 95

error version	1.19 149	0.17 76	0.68 166	0.34 166	0.31 150	0.13 142	0.31 192	2.36 205	0.15 114	0.00 1	0.17 135	0.60 133	0.45 169	0.02 73	3.83 140	3.83 251	0.54 128	0.70 190	2.41 139	0.64 165	1.71 144	6.50 233	0.01 38	0.34 146	1.38 201	0.25 112	4.07 206	0.10 95

test-v	1.19 149	0.17 76	0.68 166	0.34 166	0.31 150	0.13 142	0.31 192	2.36 205	0.15 114	0.00 1	0.17 135	0.60 133	0.45 169	0.02 73	3.83 140	3.83 251	0.54 128	0.70 190	2.41 139	0.64 165	1.71 144	6.50 233	0.01 38	0.34 146	1.38 201	0.25 112	4.07 206	0.10 95

test-2	1.19 149	0.17 76	0.68 166	0.34 166	0.31 150	0.13 142	0.31 192	2.36 205	0.15 114	0.00 1	0.17 135	0.60 133	0.45 169	0.02 73	3.83 140	3.83 251	0.54 128	0.70 190	2.41 139	0.64 165	1.71 144	6.50 233	0.01 38	0.34 146	1.38 201	0.25 112	4.07 206	0.10 95

CREStereo++_RVC	1.20 153	0.23 88	1.65 240	0.28 147	0.43 193	0.01 24	0.17 163	2.02 191	0.26 146	0.61 162	0.08 116	0.50 123	0.15 99	0.05 114	3.91 145	2.85 198	0.95 182	0.50 160	2.77 157	0.31 84	3.04 187	3.84 142	0.13 147	0.14 92	1.10 187	1.31 183	4.38 226	0.77 159
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	0.95 202	0.24 126	0.19 103	0.01 24	0.06 107	2.65 231	0.54 175	0.64 164	1.05 198	0.72 152	0.59 196	0.07 129	3.92 146	3.45 233	0.86 174	0.42 142	2.19 131	0.72 181	3.10 189	3.56 128	0.10 138	0.29 139	1.20 192	1.09 172	2.54 131	0.90 164
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	1.10 214	0.59 210	0.56 208	0.05 106	0.09 129	2.87 249	0.31 151	0.13 114	0.53 168	0.76 157	0.13 90	0.05 114	5.24 204	1.26 68	0.85 169	0.30 109	3.45 182	0.50 130	2.38 169	3.35 121	0.10 138	0.55 201	0.74 168	0.86 165	4.16 215	1.08 174

RALAANet	1.21 156	0.40 138	0.56 159	0.37 178	0.31 150	0.20 189	0.15 157	1.87 185	0.20 128	0.51 155	0.01 97	0.49 119	0.26 135	0.07 129	3.97 147	2.32 173	0.48 117	0.73 198	3.41 179	1.09 211	3.06 188	5.24 197	0.02 67	0.50 188	0.74 168	1.14 173	4.11 214	0.54 151

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 156	0.81 206	0.50 151	0.22 114	0.48 199	0.03 82	1.73 253	1.18 153	2.43 276	2.04 240	0.11 120	0.74 154	0.09 70	0.55 257	6.88 254	1.12 54	0.38 101	0.30 109	1.67 115	0.28 79	0.80 85	1.75 55	0.15 155	0.25 128	0.13 94	3.23 220	2.70 135	2.04 203
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	0.45 196	0.34 164	0.04 93	0.16 159	3.05 256	0.12 104	1.32 215	0.00 1	0.93 172	0.34 147	0.05 114	4.57 171	1.86 129	0.81 161	0.48 158	6.00 216	0.34 92	1.95 156	1.30 43	0.31 216	0.91 245	0.33 132	0.95 166	3.93 199	1.14 177

PDISCO_ROB	1.24 159	0.57 166	0.10 46	0.66 214	0.32 160	0.01 24	0.57 221	0.78 141	0.49 172	1.25 208	0.94 196	0.36 90	0.32 143	0.19 179	3.99 149	2.19 166	0.98 186	1.44 263	2.38 135	0.62 160	2.92 182	4.93 189	0.18 166	0.64 211	1.52 211	0.53 144	3.95 203	0.62 154

LoS_RVC	1.27 160	1.54 253	0.85 191	0.06 70	0.55 204	0.01 24	0.13 150	0.23 98	0.73 197	1.70 227	0.22 142	0.64 144	0.69 208	0.11 153	3.79 138	3.07 206	0.75 155	1.99 288	3.69 187	0.64 165	4.98 243	4.94 190	0.22 181	0.10 70	0.37 137	0.50 141	0.82 84	0.93 168

tt_ll	1.27 160	1.54 253	0.85 191	0.06 70	0.55 204	0.01 24	0.13 150	0.23 98	0.73 197	1.70 227	0.22 142	0.64 144	0.69 208	0.11 153	3.79 138	3.07 206	0.75 155	1.99 288	3.69 187	0.64 165	4.98 243	4.94 190	0.22 181	0.10 70	0.37 137	0.50 141	0.82 84	0.93 168

psm_up	1.28 162	0.67 186	1.09 213	0.41 188	0.89 229	0.04 93	0.31 192	2.38 212	1.16 232	0.77 169	0.00 1	1.36 191	0.10 78	0.44 241	4.59 174	1.35 83	0.83 166	0.45 152	4.14 195	0.47 118	1.60 132	2.76 90	0.01 38	0.73 223	1.16 190	1.54 189	3.84 190	1.40 181

CES	1.32 163	0.24 93	0.36 112	0.14 100	0.22 121	0.05 106	0.19 172	5.29 301	0.76 201	0.42 150	0.61 180	0.86 166	0.85 231	0.26 202	4.28 160	3.41 228	1.21 211	1.06 239	1.85 124	1.16 223	4.19 223	3.75 135	0.15 155	0.12 81	0.23 122	0.34 131	1.47 104	2.15 207

IPLG	1.33 164	0.40 138	0.76 180	0.29 149	0.28 143	0.01 24	0.09 129	2.25 202	0.31 151	0.40 148	0.28 148	0.37 94	0.74 215	0.31 218	5.67 222	1.89 133	1.26 218	0.95 227	2.86 161	0.47 118	1.18 108	6.06 220	0.06 102	0.66 215	0.63 163	3.73 233	3.86 194	0.11 102

AF-Net	1.33 164	0.56 162	1.00 204	0.36 176	0.81 225	1.01 237	2.56 268	2.36 205	1.15 229	0.48 151	0.65 183	3.84 225	0.16 106	0.30 215	3.50 126	1.17 60	0.52 126	0.02 19	1.74 120	0.53 138	0.81 87	4.34 158	0.06 102	0.14 92	0.93 178	0.61 147	3.84 190	2.40 212

Nwc_Net	1.33 164	0.56 162	1.00 204	0.36 176	0.81 225	1.01 237	2.56 268	2.36 205	1.15 229	0.48 151	0.65 183	3.84 225	0.16 106	0.30 215	3.50 126	1.17 60	0.52 126	0.02 19	1.74 120	0.53 138	0.81 87	4.34 158	0.06 102	0.14 92	0.93 178	0.61 147	3.84 190	2.40 212

STTStereo	1.36 167	0.86 210	0.78 185	0.40 187	0.33 162	0.08 122	1.20 239	0.43 121	1.52 251	1.38 221	0.24 144	2.01 205	0.27 137	0.38 228	9.23 279	1.30 76	0.40 104	0.33 115	1.27 98	0.20 54	1.56 128	1.97 63	0.16 159	0.15 97	0.10 84	1.81 198	3.62 176	4.69 229

raft_robust	1.38 168	0.73 198	0.63 163	0.27 143	0.23 125	0.01 24	0.05 97	3.04 255	0.24 142	1.16 199	0.02 103	0.61 139	0.67 204	0.07 129	3.67 132	2.22 168	0.80 158	0.66 182	5.14 209	0.33 89	3.43 202	6.40 232	0.01 38	0.37 164	1.19 191	1.48 186	2.86 139	0.96 172

APVNet	1.38 168	1.06 232	0.27 78	0.33 162	0.37 173	0.28 206	0.50 215	0.39 116	0.42 164	0.93 181	0.42 161	0.85 164	0.19 117	0.15 169	4.81 188	3.10 211	1.87 250	0.94 225	4.74 206	0.89 198	2.23 164	5.90 211	0.05 93	1.23 260	0.19 111	0.48 139	3.80 187	0.91 165

iResNetv2_ROB	1.40 170	0.83 208	0.41 126	1.30 241	0.37 173	0.05 106	0.14 154	3.17 262	0.20 128	1.97 238	0.28 148	2.49 213	0.40 160	0.06 123	3.78 137	1.57 104	1.08 201	0.22 89	6.10 219	0.67 177	3.61 208	2.04 66	0.26 195	0.83 239	0.62 162	0.54 145	4.07 206	0.71 157

castereo++	1.41 171	0.49 154	0.42 128	0.06 70	0.24 128	0.24 199	0.12 146	0.43 121	0.43 165	0.20 121	0.16 133	1.25 185	0.42 164	0.06 123	4.22 157	3.67 244	1.03 193	0.55 169	2.93 163	0.66 175	4.66 239	6.57 238	0.31 216	0.25 128	1.42 206	1.63 193	3.77 185	1.84 196

UCFNet_RVC	1.41 171	2.75 283	0.68 166	0.60 211	0.80 223	0.26 203	0.16 159	0.28 107	0.23 139	0.93 181	0.37 155	2.60 214	1.05 243	0.07 129	6.13 239	1.33 81	0.70 150	0.52 164	2.48 144	0.62 160	1.87 152	3.20 116	1.04 284	0.35 153	1.83 221	1.96 201	2.11 120	3.29 220

castereo	1.45 173	0.34 124	1.03 208	0.07 82	0.29 147	0.21 193	0.09 129	0.37 114	0.51 174	0.13 114	0.18 139	1.13 178	0.49 178	0.07 129	4.85 192	3.77 248	1.05 196	0.65 180	4.71 205	0.63 163	5.11 247	6.83 246	0.14 150	0.24 125	1.55 213	1.98 202	1.31 96	1.43 182

Sa-1000	1.45 173	0.32 112	0.53 156	0.28 147	0.26 139	0.01 24	0.04 83	2.73 237	0.11 97	0.01 84	0.01 97	0.59 129	0.49 178	0.56 258	6.07 237	2.10 162	0.92 180	0.88 216	4.60 203	0.59 155	1.56 128	6.38 230	0.01 38	0.64 211	2.25 228	1.72 197	5.00 244	0.38 134

PMTNet	1.51 175	0.60 171	1.30 221	0.27 143	0.26 139	0.02 58	0.18 167	0.51 129	0.56 180	0.71 168	0.33 153	0.59 129	0.48 176	0.09 142	6.84 252	3.43 229	0.91 177	0.38 125	6.13 221	0.44 111	4.00 219	3.52 126	0.13 147	0.15 97	3.04 250	1.29 182	1.36 97	3.30 221

ICVP	1.55 176	0.24 93	1.65 240	0.43 192	0.45 195	0.50 216	0.38 203	1.26 156	0.64 189	1.77 231	1.20 205	0.88 169	1.63 253	0.25 201	4.46 166	2.81 197	1.49 236	1.01 234	2.50 145	1.15 219	2.70 174	5.75 207	0.14 150	0.63 208	0.72 167	2.31 207	3.35 162	1.59 191
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 176	1.14 240	2.48 272	0.89 224	1.23 240	0.43 212	2.08 262	1.86 184	1.63 258	0.29 133	2.10 225	2.43 211	0.13 90	0.49 252	5.11 200	1.26 68	0.83 166	0.05 31	1.74 120	0.49 126	1.04 102	4.92 187	0.16 159	0.76 228	0.49 146	1.14 173	4.64 237	1.98 202

sAnonymous2	1.64 178	0.27 100	0.18 53	0.11 96	0.20 111	0.49 214	0.05 97	1.85 181	0.98 217	0.21 122	0.39 156	1.21 180	0.85 231	0.08 138	4.74 182	3.93 257	1.35 226	1.22 254	7.85 235	0.83 195	4.15 221	5.99 214	0.03 78	0.42 173	0.15 102	2.19 205	2.36 127	2.37 210

CroCo_RVC	1.64 178	0.27 100	0.18 53	0.11 96	0.20 111	0.49 214	0.05 97	1.85 181	0.98 217	0.21 122	0.39 156	1.21 180	0.85 231	0.08 138	4.74 182	3.93 257	1.35 226	1.22 254	7.85 235	0.83 195	4.15 221	5.99 214	0.03 78	0.42 173	0.15 102	2.19 205	2.36 127	2.37 210

BEATNet_4x	1.65 180	0.58 168	0.35 105	0.20 108	0.38 179	0.15 161	0.46 212	1.78 178	1.70 263	0.40 148	0.50 164	1.13 178	0.62 201	0.65 262	6.09 238	3.02 204	2.14 257	1.81 279	1.48 110	0.79 190	5.22 249	7.76 273	0.08 126	1.07 254	0.32 131	0.48 139	3.92 198	1.49 185

iinet-f	1.66 181	1.28 246	0.38 120	0.81 222	0.15 87	0.24 199	0.13 150	0.42 119	0.21 137	1.91 235	3.98 261	0.30 80	0.27 137	0.07 129	6.30 245	2.65 190	0.43 111	0.30 109	8.10 241	1.14 215	2.10 161	6.32 226	0.26 195	0.52 193	1.42 206	0.21 109	4.26 219	0.60 152

EGLCR-Stereo	1.68 182	0.23 88	2.17 263	0.08 89	0.28 143	0.09 125	0.09 129	0.50 128	1.17 233	0.11 107	2.55 242	0.62 142	0.67 204	0.03 89	4.24 158	3.69 247	1.12 203	1.22 254	4.58 202	0.59 155	4.19 223	7.51 266	0.24 188	0.68 218	1.05 186	0.64 150	6.73 278	0.33 128

DN-CSS_ROB	1.68 182	0.57 166	1.42 227	0.83 223	0.73 219	0.05 106	0.22 182	2.83 247	0.40 162	1.50 224	3.57 258	1.02 175	0.43 165	0.09 142	4.11 156	1.61 106	1.34 225	0.84 211	8.83 247	0.39 102	4.42 233	3.67 131	0.09 133	1.02 250	0.13 94	0.55 146	3.24 155	1.52 187

AE-Stereo	1.73 184	0.32 112	2.11 261	0.34 166	0.37 173	0.05 106	0.43 209	0.44 123	0.32 154	0.04 96	0.00 1	3.48 223	0.44 166	0.07 129	4.68 179	3.77 248	1.11 202	0.92 222	4.18 196	1.16 223	3.77 213	7.03 250	0.18 166	1.06 253	3.29 258	2.09 203	4.84 241	0.18 113

TANstereo	1.73 184	1.38 249	0.72 173	0.26 135	0.35 166	0.62 223	0.07 114	0.52 130	0.46 167	0.27 131	1.08 200	0.36 90	0.20 118	1.04 280	3.37 121	2.99 202	0.99 187	1.69 275	9.06 250	3.49 293	3.58 206	4.48 168	3.34 312	0.28 136	0.05 57	0.67 151	5.35 253	0.09 92

XX-TBD	1.73 184	1.38 249	0.72 173	0.26 135	0.35 166	0.62 223	0.07 114	0.52 130	0.46 167	0.27 131	1.08 200	0.36 90	0.20 118	1.04 280	3.37 121	2.99 202	0.99 187	1.69 275	9.06 250	3.49 293	3.58 206	4.48 168	3.34 312	0.28 136	0.05 57	0.67 151	5.35 253	0.09 92

GES	1.73 184	0.33 120	0.48 150	0.58 209	0.43 193	0.28 206	0.51 216	2.03 195	0.90 214	1.18 202	0.55 171	0.49 119	0.23 130	0.02 73	8.51 272	2.72 192	1.06 199	0.76 203	9.71 261	1.71 246	3.36 199	4.34 158	0.23 183	0.83 239	0.42 142	0.35 132	2.56 133	2.21 208

test_for_model	1.76 188	0.61 173	0.44 133	0.26 135	0.19 103	0.02 58	0.09 129	2.40 213	0.20 128	0.00 1	0.00 1	4.42 234	0.22 124	0.40 231	3.21 113	3.62 239	13.36 325	0.40 130	3.28 173	0.53 138	5.75 260	4.47 163	0.29 207	0.35 153	0.25 124	0.31 122	1.84 115	0.53 146

GCAPDPT-zeroshot4090	1.76 188	0.61 173	0.44 133	0.26 135	0.19 103	0.02 58	0.09 129	2.40 213	0.20 128	0.00 1	0.00 1	4.42 234	0.22 124	0.40 231	3.21 113	3.62 239	13.36 325	0.40 130	3.28 173	0.53 138	5.75 260	4.47 163	0.29 207	0.35 153	0.25 124	0.31 122	1.84 115	0.53 146

testlalala	1.76 188	0.61 173	0.44 133	0.26 135	0.19 103	0.02 58	0.09 129	2.40 213	0.20 128	0.00 1	0.00 1	4.42 234	0.22 124	0.40 231	3.21 113	3.62 239	13.36 325	0.40 130	3.28 173	0.53 138	5.75 260	4.47 163	0.29 207	0.35 153	0.25 124	0.31 122	1.84 115	0.53 146

GCAPDPT-zeroshot	1.76 188	0.61 173	0.44 133	0.26 135	0.19 103	0.02 58	0.09 129	2.40 213	0.20 128	0.00 1	0.00 1	4.42 234	0.22 124	0.40 231	3.21 113	3.62 239	13.36 325	0.40 130	3.28 173	0.53 138	5.75 260	4.47 163	0.29 207	0.35 153	0.25 124	0.31 122	1.84 115	0.53 146

GCAP-Stereo	1.76 188	0.61 173	0.44 133	0.26 135	0.19 103	0.02 58	0.09 129	2.40 213	0.20 128	0.00 1	0.00 1	4.42 234	0.22 124	0.40 231	3.21 113	3.62 239	13.36 325	0.40 130	3.28 173	0.53 138	5.75 260	4.47 163	0.29 207	0.35 153	0.25 124	0.31 122	1.84 115	0.53 146

MIPNet	1.76 188	0.72 195	0.87 194	0.32 160	0.55 204	0.01 24	0.08 121	1.77 177	0.38 157	2.09 241	0.92 194	0.44 110	0.76 219	0.27 207	5.64 217	2.03 148	1.52 238	0.93 224	3.87 191	1.34 233	1.41 118	6.39 231	0.07 119	1.05 252	2.65 238	7.16 274	3.90 196	0.29 125

SACVNet	1.77 194	0.88 212	1.11 215	0.67 215	1.41 253	0.84 230	0.94 229	2.65 231	0.54 175	1.31 213	0.02 103	0.95 173	0.40 160	0.39 229	6.01 236	2.36 176	1.71 244	0.42 142	4.84 207	0.82 192	3.03 186	6.05 219	0.11 142	0.73 223	1.33 198	1.66 195	4.02 204	2.55 214

PS-NSSS	1.79 195	3.17 292	0.42 128	3.20 273	0.92 233	2.08 262	1.19 238	0.39 116	0.16 119	0.38 145	0.00 1	11.59 285	1.18 245	0.50 253	5.15 201	0.89 37	0.71 152	0.28 104	4.31 199	0.17 49	0.97 98	0.64 25	2.37 302	0.19 110	1.58 216	0.76 159	3.28 157	1.77 194

FCDSN-DC	1.87 196	0.93 218	2.12 262	1.84 255	1.62 257	1.35 247	1.17 236	0.74 139	0.46 167	1.19 203	0.30 151	2.02 206	0.48 176	0.28 212	5.91 229	2.18 165	2.34 262	2.10 293	1.30 100	0.47 118	2.99 185	5.42 200	0.57 255	3.93 299	2.22 227	3.45 223	1.45 103	1.56 189
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	1.87 196	0.69 188	1.01 206	0.50 204	0.67 214	0.19 186	1.39 247	1.43 161	0.87 212	0.94 183	0.92 194	5.52 252	0.52 186	1.00 277	7.45 259	1.91 136	1.44 232	1.98 287	3.91 192	1.13 214	1.92 154	4.61 176	0.23 183	1.54 269	0.58 157	3.08 218	2.12 121	3.05 215

test-3	1.89 198	1.05 231	1.54 234	0.41 188	0.38 179	0.14 149	0.19 172	2.73 237	0.17 120	0.35 143	0.42 161	4.22 230	0.35 149	0.03 89	5.92 230	3.44 231	0.64 145	0.66 182	9.08 253	0.54 147	3.27 194	8.02 282	0.08 126	0.82 237	0.74 168	1.01 168	3.94 201	0.87 162

test_1	1.89 198	1.07 234	1.54 234	0.41 188	0.38 179	0.14 149	0.19 172	2.73 237	0.17 120	0.31 136	0.40 159	4.23 232	0.35 149	0.03 89	5.96 233	3.44 231	0.64 145	0.65 180	9.10 254	0.53 138	3.29 195	8.03 283	0.08 126	0.82 237	0.74 168	1.01 168	3.94 201	0.89 163

sCroCo_RVC	1.89 198	0.25 98	0.34 97	0.06 70	0.20 111	0.16 165	0.04 83	0.81 142	1.73 264	1.94 237	0.44 163	1.12 177	0.88 236	0.12 161	4.48 167	5.29 288	2.26 260	1.77 278	5.32 212	2.13 266	5.92 267	7.47 263	0.10 138	0.37 164	0.60 159	1.61 192	4.41 228	1.14 177

test_3	1.92 201	1.16 242	1.42 227	0.44 194	0.39 184	0.14 149	0.20 177	2.79 244	0.17 120	0.38 145	0.41 160	4.32 233	0.36 153	0.03 89	6.25 241	3.34 221	0.68 149	0.67 186	9.18 255	0.53 138	3.20 191	7.85 277	0.06 102	0.80 235	0.95 180	1.27 181	3.85 193	0.94 171

DeepPruner_ROB	1.92 201	0.41 140	0.92 197	0.51 205	0.67 214	0.53 219	2.45 266	1.72 170	0.84 210	1.37 220	2.27 229	0.75 156	0.55 189	0.12 161	8.56 273	2.33 174	1.28 219	1.20 251	2.67 153	0.58 152	6.00 269	4.19 152	0.75 277	0.44 182	0.66 165	6.01 263	3.18 150	0.91 165

AnonymousM	1.93 203	0.21 83	0.42 128	0.06 70	0.06 54	0.26 203	0.01 27	2.70 235	0.56 180	0.36 144	2.56 243	0.59 129	0.53 187	0.50 253	2.91 102	3.30 219	1.21 211	1.06 239	2.18 130	1.68 243	3.82 214	5.56 202	0.40 229	0.50 188	0.21 118	1.57 190	6.55 275	12.23 289

LoS	1.97 204	0.23 88	0.39 122	0.23 122	0.18 96	0.02 58	0.09 129	15.67 329	0.89 213	3.41 285	0.87 191	0.98 174	0.83 229	0.20 184	3.66 130	3.84 255	1.36 228	0.90 220	3.25 172	0.74 183	5.14 248	4.30 157	0.24 188	0.41 170	2.64 237	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	1.99 205	0.65 182	0.87 194	0.77 220	1.17 238	0.72 226	0.24 185	1.75 174	0.66 191	3.33 276	1.75 222	1.49 195	1.91 256	1.68 299	6.75 250	2.30 172	1.12 203	0.69 189	4.33 200	0.50 130	2.08 159	4.26 155	1.07 286	0.77 231	1.43 208	2.18 204	4.16 215	5.20 238

IPLGR	2.02 206	0.67 186	0.81 188	0.38 183	0.47 198	0.01 24	0.08 121	1.39 160	0.28 148	2.32 246	2.30 235	0.46 114	0.79 223	0.20 184	6.88 254	1.99 143	1.44 232	1.35 260	5.56 213	1.85 252	2.94 183	6.20 224	0.06 102	1.13 257	3.39 261	6.80 270	3.93 199	0.75 158

FADNet-RVC	2.02 206	0.32 112	0.74 178	0.33 162	1.23 240	0.05 106	3.02 278	0.60 136	0.24 142	1.02 188	0.31 152	6.30 260	0.33 144	0.34 220	10.06 286	2.10 162	0.84 168	0.81 209	6.91 226	1.97 255	2.36 168	3.78 138	0.20 174	0.61 206	1.94 224	1.65 194	3.28 157	3.13 217

PA-Net	2.07 208	0.95 220	1.62 239	0.31 155	2.13 273	0.17 177	0.70 225	0.21 95	1.90 267	0.84 175	1.44 212	0.30 80	0.21 122	0.84 271	7.47 260	1.66 116	0.38 101	0.37 120	1.25 96	0.74 183	1.66 139	4.96 192	0.64 264	0.51 191	1.03 184	11.53 307	2.31 126	9.73 279
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 209	1.68 259	1.46 231	1.00 229	1.37 247	0.89 233	2.88 275	2.59 228	2.86 282	0.34 139	2.72 247	2.40 209	1.41 251	0.27 207	5.18 202	1.38 87	0.85 169	0.98 228	2.99 167	1.01 207	1.54 125	4.72 181	0.43 237	0.53 195	2.61 235	4.44 244	4.09 211	4.93 232

Abc-Net	2.13 209	1.68 259	1.46 231	1.00 229	1.37 247	0.89 233	2.88 275	2.59 228	2.86 282	0.34 139	2.72 247	2.40 209	1.41 251	0.27 207	5.18 202	1.38 87	0.85 169	0.98 228	2.99 167	1.01 207	1.54 125	4.72 181	0.43 237	0.53 195	2.61 235	4.44 244	4.09 211	4.93 232
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 211	2.03 268	1.44 230	1.52 246	2.14 274	1.79 259	1.07 234	1.88 187	1.10 227	1.33 217	1.43 211	5.96 256	0.51 183	0.34 220	5.92 230	1.93 137	1.03 193	0.41 141	4.12 194	0.95 204	1.69 141	6.00 216	0.26 195	0.81 236	0.61 160	1.42 185	6.77 279	3.73 224

FINET	2.25 212	0.61 173	1.06 210	0.48 200	0.55 204	0.75 229	0.98 231	1.18 153	1.87 266	0.30 134	3.46 257	1.25 185	2.35 260	0.80 270	14.13 313	2.94 201	1.14 206	0.42 142	2.74 156	1.28 227	2.71 175	4.08 150	0.43 237	1.24 261	3.04 250	5.74 260	1.70 109	3.42 222

FADNet	2.26 213	0.45 146	0.77 182	0.54 208	1.08 236	0.02 58	3.28 281	0.88 143	0.38 157	0.80 173	0.57 173	2.60 214	0.50 181	0.67 264	9.91 285	1.94 139	0.91 177	1.08 241	9.92 264	1.76 249	2.78 176	4.21 153	0.11 142	0.47 184	2.92 247	3.57 225	3.57 174	5.35 240

gcap_with_dpt	2.27 214	2.84 285	0.44 133	3.85 280	0.37 173	0.55 220	0.03 67	1.73 172	0.38 157	0.60 160	0.53 168	6.32 261	0.74 215	0.21 191	5.00 196	4.51 268	1.38 230	1.62 270	5.97 214	1.15 219	4.25 225	6.32 226	0.03 78	0.24 125	1.57 214	1.19 176	4.31 221	5.13 236

GCAP-BAT	2.27 214	2.84 285	0.44 133	3.85 280	0.37 173	0.55 220	0.03 67	1.73 172	0.38 157	0.60 160	0.53 168	6.32 261	0.74 215	0.21 191	5.00 196	4.51 268	1.38 230	1.62 270	5.97 214	1.15 219	4.25 225	6.32 226	0.03 78	0.24 125	1.57 214	1.19 176	4.31 221	5.13 236

s12784h	2.36 216	2.32 277	2.69 276	1.64 248	0.77 222	0.08 122	0.06 107	2.09 198	0.54 175	1.17 200	0.13 127	1.69 201	0.67 204	0.04 107	3.36 120	3.26 217	1.00 191	0.40 130	3.79 190	0.49 126	5.47 256	4.44 162	0.16 159	0.38 166	3.34 260	5.45 258	7.07 282	11.25 285

R-Stereo Train	2.40 217	1.12 238	1.98 256	1.00 229	0.24 128	0.05 106	0.07 114	2.02 191	1.01 222	1.35 218	2.47 239	1.55 196	0.47 174	0.19 179	5.66 220	4.74 273	1.71 244	1.04 236	7.24 229	1.14 215	5.08 245	7.81 274	0.06 102	0.42 173	2.90 245	4.55 247	3.22 153	5.57 241

RAFT-Stereo	2.40 217	1.12 238	1.98 256	1.00 229	0.24 128	0.05 106	0.07 114	2.02 191	1.01 222	1.35 218	2.47 239	1.55 196	0.47 174	0.19 179	5.66 220	4.74 273	1.71 244	1.04 236	7.24 229	1.14 215	5.08 245	7.81 274	0.06 102	0.42 173	2.90 245	4.55 247	3.22 153	5.57 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 219	0.72 195	1.28 218	0.73 219	0.84 228	0.04 93	0.16 159	2.58 227	0.98 217	3.09 268	0.72 187	1.71 203	0.16 106	0.07 129	5.25 205	3.37 223	0.81 161	1.04 236	10.31 269	2.51 277	5.56 257	5.11 193	1.16 289	0.94 248	3.03 249	8.41 284	4.87 242	0.64 155

NCCL2	2.48 220	2.35 278	1.52 233	1.33 243	1.96 269	0.23 195	1.25 243	1.33 157	1.30 240	1.63 226	2.57 244	1.38 192	0.55 189	0.40 231	7.49 262	2.59 187	1.77 249	0.67 186	2.58 149	0.83 195	3.36 199	6.56 237	1.66 296	1.53 268	4.71 278	4.33 241	4.24 218	6.90 257

GEStereo_RVC	2.49 221	0.90 214	1.02 207	1.03 234	0.74 220	1.57 253	1.21 240	2.68 233	0.58 182	0.77 169	0.39 156	2.62 217	0.36 153	0.11 153	4.94 195	4.65 271	2.05 253	2.17 294	9.07 252	2.10 265	3.74 212	9.71 315	0.55 252	1.49 265	0.81 176	0.84 164	4.45 229	6.73 256

MSMDNet	2.61 222	0.70 191	1.72 246	0.38 183	0.62 212	0.23 195	0.18 167	3.09 258	0.67 192	1.02 188	2.22 228	1.22 183	2.43 262	0.35 225	5.26 207	6.79 316	1.36 228	0.58 173	10.46 271	3.11 289	6.34 277	7.92 278	0.41 233	0.76 228	2.48 233	3.98 238	3.04 144	3.06 216

GANet-ADL	2.63 223	0.65 182	2.25 265	1.16 236	1.13 237	1.61 254	0.77 227	1.97 189	1.02 224	3.19 273	3.22 252	1.48 193	0.33 144	0.03 89	6.00 235	4.08 262	2.52 267	0.78 207	7.88 237	2.05 260	3.56 205	6.68 243	0.27 201	0.86 241	1.51 210	6.92 272	5.25 250	3.84 225

cross-raft	2.64 224	0.79 202	1.76 247	0.43 192	0.89 229	0.23 195	0.18 167	3.08 257	0.70 194	0.77 169	2.13 226	1.21 180	0.69 208	0.41 238	5.43 210	5.90 295	1.22 216	0.59 174	10.82 274	1.85 252	6.50 278	8.26 288	0.45 242	0.63 208	2.66 239	4.41 243	4.46 230	4.88 231

DF	2.65 225	1.11 237	1.39 225	1.54 247	0.30 149	1.65 255	0.03 67	2.82 246	0.68 193	0.22 126	0.50 164	6.26 259	0.59 196	0.11 153	4.84 191	4.47 267	0.97 183	0.99 232	13.77 285	1.29 228	4.87 241	6.67 241	0.35 225	0.52 193	1.53 212	3.65 230	6.12 268	4.44 228

GANetREF_RVC	2.72 226	1.88 263	1.03 208	2.10 262	1.40 251	1.09 240	0.21 180	4.74 292	1.62 257	3.74 292	0.06 111	10.56 282	0.82 228	0.10 148	4.53 170	1.59 105	1.29 220	0.98 228	6.76 224	0.75 185	3.12 190	2.45 80	0.21 175	1.71 271	4.31 270	3.74 234	7.02 281	5.71 244
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	2.73 227	1.17 243	0.42 128	10.90 309	5.53 301	8.65 303	3.60 286	1.70 169	0.27 147	0.22 126	0.12 124	0.80 161	0.12 85	9.72 329	4.00 151	1.35 83	0.73 153	0.54 167	3.02 169	0.60 157	2.78 176	6.16 223	3.41 314	0.29 139	1.70 218	1.69 196	3.06 145	1.10 175

MLCV	2.73 227	0.66 185	0.90 196	2.64 269	1.41 253	1.10 241	1.01 232	3.58 275	0.61 185	3.69 291	4.23 264	5.51 251	3.78 278	0.11 153	5.65 219	2.01 147	1.68 242	0.87 214	10.28 268	1.26 225	3.32 197	5.13 195	0.34 221	2.60 286	2.68 242	3.08 218	4.10 213	1.55 188

RGC	2.76 229	2.10 273	5.00 297	1.68 249	1.94 266	1.93 260	1.23 241	2.03 195	1.49 249	0.88 179	4.67 269	2.77 218	2.63 265	0.70 266	5.76 226	1.89 133	1.20 209	0.48 158	4.42 201	1.33 232	2.66 173	6.08 221	0.21 175	1.11 255	2.55 234	5.20 253	5.35 253	7.17 260

Reg-Stereo(zero)	2.80 230	0.36 130	3.11 279	0.48 200	1.28 242	0.20 189	0.51 216	3.74 278	0.75 199	3.00 265	8.88 311	2.97 220	0.80 224	1.33 289	4.64 175	3.67 244	2.18 258	0.52 164	7.33 232	1.68 243	4.34 229	7.15 251	0.64 264	0.36 162	1.32 196	3.29 221	6.08 265	5.10 234

fast-iter	2.80 230	0.36 130	3.11 279	0.48 200	1.28 242	0.20 189	0.51 216	3.74 278	0.75 199	3.00 265	8.88 311	2.97 220	0.80 224	1.33 289	4.64 175	3.67 244	2.18 258	0.52 164	7.33 232	1.68 243	4.34 229	7.15 251	0.64 264	0.36 162	1.32 196	3.29 221	6.08 265	5.10 234

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 232	1.26 245	0.34 97	1.44 244	2.86 285	4.15 282	1.24 242	2.76 243	0.98 217	6.41 322	3.42 255	7.88 269	0.71 211	0.04 107	3.70 133	3.23 216	0.59 138	0.66 182	5.00 208	1.09 211	3.83 216	6.59 240	0.08 126	0.26 130	0.53 151	1.83 199	4.26 219	11.30 286

Any-RAFT	2.91 233	0.59 170	3.81 287	0.35 173	0.57 209	0.02 58	0.11 144	2.92 250	0.63 188	0.50 154	3.78 259	3.92 228	0.36 153	0.16 174	6.57 249	3.98 259	0.87 176	0.87 214	8.59 244	0.61 159	5.45 255	6.20 224	0.42 236	0.49 186	5.12 284	9.91 296	3.30 159	8.42 268

CASS	2.93 234	1.06 232	2.39 268	2.21 265	1.17 238	0.52 218	2.81 273	2.79 244	1.05 226	1.80 233	3.40 254	1.68 200	0.59 196	0.05 114	4.51 168	3.20 215	5.58 301	1.31 259	9.56 259	1.64 242	7.26 291	7.98 280	0.05 93	0.66 215	3.62 266	2.70 215	4.35 223	5.22 239
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 234	1.75 261	0.35 105	3.49 277	9.49 317	1.73 258	4.02 288	0.70 138	3.19 284	0.69 166	1.51 214	0.60 133	0.34 147	0.14 168	7.97 267	3.53 236	1.21 211	0.76 203	4.64 204	0.73 182	2.31 165	4.11 151	0.65 267	0.58 203	15.77 325	3.70 232	3.75 183	1.43 182

RAFT-Test	3.05 236	0.69 188	1.82 250	1.09 235	0.81 225	0.25 201	0.43 209	3.13 260	0.76 201	1.06 190	6.42 287	1.03 176	0.91 238	0.35 225	5.61 216	6.66 314	1.32 224	0.61 177	10.76 273	1.74 248	6.54 282	7.48 264	0.56 253	0.59 204	2.76 244	10.02 297	4.56 234	4.35 227

PWCDC_ROB	3.09 237	0.52 157	0.24 70	0.38 183	0.92 233	0.25 201	0.37 201	1.16 152	8.67 315	0.14 116	2.36 237	0.85 164	32.24 335	0.72 268	6.25 241	3.40 227	2.00 252	0.94 225	2.65 152	1.03 210	3.63 209	9.35 312	0.27 201	0.68 218	0.55 152	0.69 153	1.44 102	1.79 195

RTSC	3.11 238	0.95 220	1.93 254	0.51 205	0.89 229	1.05 239	2.90 277	1.64 167	1.98 269	2.28 245	2.71 246	1.60 198	1.14 244	1.24 285	11.23 295	4.78 276	4.92 299	2.00 290	8.11 242	1.61 241	4.78 240	6.97 249	0.34 221	1.52 266	1.35 199	1.21 180	4.60 236	9.80 280

EKT-Stereo	3.12 239	0.79 202	2.25 265	0.51 205	0.38 179	0.57 222	1.87 257	3.36 267	1.32 241	2.03 239	5.99 281	1.48 193	0.75 218	0.44 241	7.79 264	6.14 300	1.47 235	3.22 308	8.95 249	2.82 287	6.93 290	8.34 295	0.17 164	0.49 186	4.41 272	4.95 249	5.40 256	1.57 190

SGM-Forest	3.19 240	2.07 270	0.45 146	6.33 292	2.00 270	2.67 270	0.10 141	1.46 162	0.76 201	2.49 249	0.91 193	6.65 267	6.47 284	0.48 249	6.84 252	3.08 208	0.85 169	0.33 115	3.65 186	0.62 160	2.81 179	5.69 206	0.84 280	1.18 258	3.88 267	3.84 236	11.86 309	7.73 264
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 241	2.76 284	1.07 211	0.70 218	2.26 278	2.09 263	2.76 272	1.00 148	5.91 304	1.91 235	1.10 202	1.28 188	0.78 221	1.43 293	8.09 268	3.52 235	1.51 237	1.18 249	8.68 245	2.26 269	3.23 192	6.00 216	1.89 298	1.20 259	3.12 255	7.80 281	3.41 166	10.10 281

HSM-Net_RVC	3.23 242	1.35 248	1.70 244	2.82 271	2.07 272	0.73 227	0.46 212	3.48 272	1.14 228	3.44 286	5.99 281	8.07 271	3.38 274	0.27 207	5.71 225	2.35 175	1.54 239	0.27 102	3.44 181	1.35 234	4.35 231	6.00 216	0.70 272	3.05 291	4.68 277	6.45 266	6.23 270	6.18 251
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	3.26 243	2.02 265	0.23 68	11.87 311	0.54 203	14.65 315	0.80 228	1.81 179	0.62 186	1.13 195	1.57 216	9.30 276	3.23 271	0.39 229	4.06 154	3.79 250	1.23 217	0.88 216	7.24 229	1.02 209	4.54 235	6.58 239	0.29 207	0.54 199	0.78 172	2.46 210	4.48 232	1.87 198

test-1	3.29 244	0.29 105	1.96 255	0.33 162	0.26 139	0.23 195	0.42 205	3.11 259	0.84 210	3.35 281	3.99 262	5.66 254	0.78 221	0.19 179	6.33 246	6.00 297	1.70 243	1.62 270	10.71 272	1.73 247	5.37 253	9.64 314	0.07 119	0.76 228	3.30 259	6.12 265	5.48 257	8.68 272

XPNet_ROB	3.41 245	2.62 280	1.58 238	0.80 221	1.56 255	1.24 246	0.96 230	0.89 144	1.54 253	1.17 200	3.26 253	26.85 312	0.38 158	0.40 231	6.47 247	2.54 185	3.57 279	0.89 218	3.41 179	1.26 225	3.53 204	7.67 270	0.87 281	0.64 211	0.96 182	2.39 208	9.98 301	4.70 230

Anonymous3	3.42 246	0.60 171	0.93 200	0.09 93	1.35 246	0.50 216	0.03 67	3.46 271	1.28 239	1.11 193	0.80 189	10.89 283	1.36 250	0.45 243	8.96 276	6.97 320	3.85 281	3.08 306	11.46 276	2.32 273	7.35 293	12.18 333	0.38 227	0.51 191	1.75 219	3.57 225	5.30 251	1.85 197

GwcNet-ADL	3.44 247	3.11 291	3.40 284	3.24 274	2.51 279	0.88 232	0.42 205	2.96 251	0.71 195	3.80 296	7.12 294	7.96 270	1.21 246	0.20 184	4.76 186	4.86 280	2.42 265	0.72 196	8.04 240	2.75 286	3.31 196	5.54 201	0.28 204	1.76 273	2.68 242	5.24 254	4.37 224	8.53 270

NaN_ROB	3.44 247	1.18 244	1.20 217	0.92 226	3.15 287	0.73 227	1.61 251	3.36 267	2.57 279	0.98 185	1.25 206	21.11 303	0.77 220	1.26 287	5.06 198	1.79 125	1.06 199	0.76 203	2.52 146	1.44 236	1.95 156	3.82 140	0.52 251	1.30 262	4.05 268	10.09 299	4.78 239	13.66 295

EAI-Stereo	3.47 249	1.08 236	3.31 283	1.01 233	2.20 276	0.86 231	2.15 263	3.02 254	2.01 270	0.21 122	6.99 292	3.36 222	0.71 211	0.17 175	8.65 274	6.60 312	1.21 211	1.15 247	10.39 270	1.82 251	4.60 236	8.03 283	0.69 270	1.76 273	2.14 226	5.97 262	7.35 286	6.22 252

NOSS_ROB	3.47 249	3.88 300	0.50 151	2.22 266	1.85 263	2.58 269	0.05 97	2.70 235	1.59 255	3.61 288	1.69 220	2.61 216	3.90 280	1.01 278	9.33 280	5.76 293	3.02 274	1.87 284	2.83 159	1.09 211	5.42 254	6.93 247	0.46 244	3.37 295	3.09 254	10.15 300	8.01 293	4.05 226

HH	3.49 251	0.47 149	5.11 300	0.68 216	0.69 216	0.93 235	1.38 244	3.19 263	0.82 207	2.81 255	2.29 233	5.39 248	0.81 226	0.34 220	5.69 223	7.67 329	0.99 187	1.08 241	9.91 262	2.70 284	7.76 297	8.27 290	0.57 255	0.93 246	3.44 262	8.42 286	5.63 261	6.30 253

HanStereo	3.49 251	0.47 149	5.11 300	0.68 216	0.69 216	0.93 235	1.38 244	3.19 263	0.82 207	2.81 255	2.29 233	5.39 248	0.81 226	0.34 220	5.69 223	7.67 329	0.99 187	1.08 241	9.91 262	2.70 284	7.76 297	8.27 290	0.57 255	0.93 246	3.44 262	8.42 286	5.63 261	6.30 253

MSKI-zero shot	3.55 253	0.69 188	1.78 249	0.20 108	0.41 187	0.19 186	0.14 154	3.13 260	0.94 216	0.80 173	6.42 287	3.89 227	0.60 200	0.03 89	5.84 228	6.80 317	1.44 232	1.01 234	11.77 278	2.28 270	6.56 284	8.63 297	0.24 188	0.71 220	4.66 276	11.34 305	7.75 289	7.55 262

PSMNet-ADL	3.55 253	0.87 211	1.70 244	1.71 251	2.00 270	1.21 243	0.69 224	2.55 225	1.91 268	4.36 307	7.71 301	4.22 230	7.85 291	0.10 148	7.75 263	5.27 286	2.09 256	0.89 218	11.92 280	2.07 261	4.52 234	6.13 222	0.70 272	0.67 217	2.07 225	4.52 246	8.78 296	1.62 192

gcap-zeroshot	3.56 255	0.56 162	4.08 289	1.72 252	0.53 201	1.55 252	1.78 255	3.23 265	0.64 189	2.75 254	6.71 289	6.50 264	0.68 207	0.48 249	6.48 248	6.49 309	1.21 211	1.11 244	16.59 292	2.54 278	5.24 250	8.27 290	1.30 292	0.79 233	3.27 257	5.01 251	4.56 234	1.94 201

model_zeroshot	3.58 256	0.49 154	2.22 264	1.96 258	0.99 235	0.34 209	0.18 167	2.98 252	0.43 165	2.44 248	5.28 272	4.75 240	0.54 188	0.17 175	8.97 277	6.14 300	1.71 244	1.15 247	15.06 288	1.29 228	5.77 265	7.73 272	0.26 195	0.43 179	5.63 288	5.85 261	5.24 248	8.66 271

ADCP+	3.65 257	2.02 265	2.68 275	1.32 242	1.94 266	1.22 244	4.40 291	1.11 151	9.44 318	1.76 230	5.45 274	9.05 274	0.37 157	0.98 276	6.99 256	2.36 176	0.61 142	0.92 222	6.14 222	0.94 203	2.80 178	5.58 204	0.36 226	0.63 208	3.00 248	12.42 310	3.57 174	10.51 282

TRStereo	3.75 258	3.07 289	7.59 316	0.37 178	0.17 93	7.92 298	0.24 185	2.99 253	0.91 215	2.72 253	1.68 219	5.88 255	0.65 203	0.15 169	5.57 215	5.35 290	0.86 174	0.80 208	7.01 227	1.31 231	4.10 220	7.50 265	0.34 221	0.43 179	2.67 241	12.33 309	12.84 311	5.90 246

DN	3.82 259	0.29 105	0.78 185	0.20 108	0.26 139	14.21 314	0.19 172	2.55 225	0.80 206	3.34 279	1.80 223	24.35 307	0.56 191	0.09 142	4.73 180	4.30 265	0.97 183	0.42 142	7.10 228	1.30 230	3.98 218	5.94 213	0.28 204	0.86 241	7.03 302	5.00 250	3.75 183	8.12 266

XX-Stereo	3.82 259	0.53 158	2.00 259	1.20 237	0.31 150	0.38 210	0.57 221	1.46 162	0.40 162	2.50 250	7.33 297	5.11 245	1.04 242	0.11 153	7.05 257	6.53 310	1.29 220	0.81 209	7.44 234	0.89 198	4.26 227	5.80 209	0.45 242	0.39 168	27.22 337	3.57 225	5.16 247	9.43 275

HBP-ISP	4.03 261	3.61 295	4.65 293	4.90 288	2.67 280	3.96 281	0.21 180	4.13 286	1.33 242	3.40 283	4.53 267	5.06 243	0.59 196	1.99 304	8.66 275	8.18 331	1.95 251	1.49 265	3.09 171	1.55 239	5.74 259	9.32 311	0.67 269	2.28 281	3.06 252	5.01 251	10.99 305	5.93 249

IGEV_Zeroshot_test	4.05 262	0.80 204	8.10 320	6.86 295	0.41 187	2.27 267	1.89 258	3.90 282	1.41 246	2.09 241	8.67 309	4.78 241	1.00 240	0.23 195	5.53 213	6.82 319	1.05 196	0.73 198	9.30 258	1.98 257	7.38 294	8.89 302	0.47 246	0.72 221	5.72 290	5.34 256	5.93 263	7.12 258

IGEV-FE	4.06 263	0.80 204	8.10 320	6.86 295	0.41 187	2.26 266	1.89 258	3.90 282	1.41 246	2.17 244	8.65 307	4.81 242	1.00 240	0.24 196	5.53 213	6.81 318	1.03 193	0.73 198	9.29 256	1.98 257	7.41 295	8.89 302	0.47 246	0.72 221	5.74 291	5.34 256	5.94 264	7.13 259

anonymity	4.07 264	0.78 200	6.15 310	1.49 245	0.74 220	0.48 213	0.49 214	3.72 277	1.65 259	2.70 251	20.70 347	3.99 229	0.88 236	0.28 212	5.31 208	6.26 304	1.14 206	0.71 194	7.91 238	1.58 240	4.27 228	8.17 287	0.41 233	0.61 206	4.86 281	9.60 295	5.48 257	9.41 274

ADCL	4.20 265	3.62 296	2.45 270	1.72 252	1.80 260	3.15 274	4.53 294	2.29 203	13.19 325	2.81 255	4.88 271	2.96 219	0.72 213	1.36 292	7.16 258	2.76 195	2.35 263	2.20 295	6.83 225	2.31 272	6.19 273	6.77 245	1.40 293	1.47 264	6.63 299	6.49 267	4.40 227	11.08 284

dad	4.27 266	0.90 214	0.38 120	10.18 308	1.67 258	1.51 251	12.20 318	12.33 320	0.11 97	3.40 283	0.00 1	1.94 204	3.49 275	0.26 202	6.16 240	1.44 92	1.74 248	0.71 194	14.06 287	0.66 175	3.23 192	4.00 148	0.21 175	1.02 250	6.09 294	0.19 105	17.62 323	9.71 278

FC-DCNN	4.43 267	4.58 303	5.93 307	9.82 307	4.79 298	8.76 304	4.48 293	4.47 288	1.65 259	2.91 263	2.13 226	6.53 265	2.41 261	0.30 215	4.57 171	2.52 183	2.76 273	1.21 252	3.98 193	0.89 198	3.66 210	4.91 186	0.73 276	4.23 303	8.24 303	6.03 264	7.69 287	9.53 277

zero-FE	4.46 268	2.02 265	0.20 56	18.26 317	2.74 282	20.82 323	6.55 302	1.82 180	0.71 195	1.31 213	3.02 251	10.50 281	3.67 277	0.45 243	4.35 163	3.50 234	1.30 222	1.59 269	13.37 284	1.37 235	5.58 258	7.41 260	0.31 216	0.54 199	0.79 174	2.41 209	4.46 230	1.50 186

iResNet	4.46 268	0.88 212	0.92 197	2.61 268	2.85 283	4.95 285	1.38 244	4.97 295	1.33 242	3.66 290	3.45 256	12.37 286	16.29 313	0.06 123	9.09 278	3.33 220	2.53 268	1.85 282	16.79 294	2.68 283	4.65 238	4.29 156	0.25 193	4.69 308	1.88 223	4.19 239	5.32 252	3.22 219

FADNet_RVC	4.48 270	2.12 274	1.42 227	3.57 279	3.69 289	1.20 242	2.37 265	2.30 204	1.42 248	1.77 231	4.48 266	9.79 278	6.84 289	1.84 303	12.73 305	3.36 222	3.55 278	4.20 315	17.52 295	3.76 297	5.93 268	8.26 288	0.72 274	1.64 270	1.78 220	3.63 229	5.12 245	5.99 250

LALA_ROB	4.53 271	4.80 305	1.68 242	1.27 240	2.16 275	2.28 268	1.42 248	1.88 187	2.60 280	2.71 252	5.56 275	33.12 317	0.72 213	0.88 273	10.88 293	2.59 187	3.47 277	1.83 281	4.21 197	2.04 259	4.39 232	7.30 256	0.41 233	1.52 266	2.35 231	3.60 228	8.94 297	7.68 263

DAS	4.65 272	0.98 226	1.28 218	1.99 260	1.39 249	1.39 249	1.58 249	3.52 273	4.17 295	3.33 276	6.18 284	12.75 288	6.50 285	0.10 148	8.31 269	4.81 278	4.46 291	2.26 296	10.21 265	5.35 309	6.51 280	7.66 268	0.57 255	4.84 310	4.63 274	7.17 275	7.79 290	5.90 246

SepStereo	4.65 272	0.98 226	1.28 218	1.99 260	1.39 249	1.39 249	1.58 249	3.52 273	4.17 295	3.33 276	6.18 284	12.75 288	6.50 285	0.10 148	8.31 269	4.81 278	4.46 291	2.26 296	10.21 265	5.35 309	6.51 280	7.66 268	0.57 255	4.84 310	4.63 274	7.17 275	7.79 290	5.90 246

iRaft-Stereo_20w	4.82 274	1.53 252	8.41 323	7.63 298	1.90 264	3.40 277	1.71 252	3.40 269	2.25 273	3.58 287	9.41 317	3.70 224	1.31 247	0.48 249	5.41 209	5.85 294	1.31 223	0.85 212	9.58 260	1.92 254	5.27 251	7.69 271	0.65 267	0.77 231	4.40 271	14.15 317	11.18 306	12.46 291

FC-DCNN v2	4.85 275	4.85 306	6.16 311	11.18 310	5.04 299	9.41 305	4.33 289	5.45 302	2.13 272	2.92 264	2.41 238	6.96 268	3.28 272	0.29 214	4.66 177	2.49 180	2.73 270	1.13 246	4.30 198	0.89 198	3.66 210	4.92 187	0.72 274	4.22 302	9.66 313	6.86 271	9.29 298	10.92 283

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 276	1.32 247	8.08 319	2.22 266	1.40 251	5.53 286	2.05 260	3.43 270	3.32 286	3.75 293	12.29 324	5.33 247	1.84 254	0.33 219	5.97 234	7.09 322	1.62 240	1.81 279	10.22 267	2.59 280	6.85 287	8.81 299	0.47 246	2.00 278	5.18 285	13.24 315	6.40 273	11.37 287

ccs_rob	4.98 276	1.51 251	2.53 273	2.16 263	0.89 229	3.24 275	1.79 256	4.91 294	1.34 244	4.26 304	15.64 336	28.82 313	10.34 300	0.50 253	6.81 251	5.55 291	2.39 264	1.57 267	6.45 223	2.16 267	6.28 276	6.95 248	0.40 229	2.33 282	1.38 201	2.46 210	4.37 224	7.31 261

SHD	5.09 278	1.15 241	3.12 281	1.80 254	1.94 266	1.71 257	2.82 274	5.09 298	4.76 301	2.82 258	5.39 273	5.07 244	9.79 299	0.87 272	11.37 297	6.33 308	4.71 295	2.67 303	13.97 286	3.50 295	7.31 292	8.29 294	0.44 240	3.88 298	5.02 283	7.49 279	4.03 205	12.20 288

ETE_ROB	5.10 279	4.12 301	1.76 247	1.25 239	2.22 277	2.82 271	2.07 261	1.56 165	4.21 297	1.88 234	5.58 277	37.59 325	0.86 235	1.44 294	10.38 289	2.80 196	4.20 289	0.98 228	5.24 211	1.97 255	4.87 241	7.58 267	0.77 279	1.38 263	2.34 230	3.79 235	15.93 320	8.21 267

CSAN	5.32 280	2.66 281	1.69 243	3.30 275	3.85 291	2.05 261	2.31 264	5.00 297	4.86 302	3.78 295	2.69 245	17.88 300	11.82 304	1.17 284	10.17 287	1.96 141	2.51 266	1.35 260	6.12 220	2.50 276	3.97 217	4.60 174	0.56 253	2.97 290	6.49 297	16.18 323	7.96 292	13.30 294

ITSA-stereo	5.42 281	2.29 276	1.89 253	8.97 304	3.88 292	1.23 245	2.54 267	4.47 288	3.35 290	4.35 306	7.59 298	10.18 279	12.92 307	3.00 308	7.80 265	5.16 283	3.85 281	1.88 285	8.77 246	2.09 264	6.00 269	7.39 257	1.42 294	3.60 296	4.84 280	7.18 277	5.13 246	14.47 298

DCVSM-stereo	5.54 282	0.78 200	3.12 281	3.47 276	1.28 242	7.98 299	1.05 233	4.59 291	2.29 274	5.25 316	7.93 305	23.24 306	12.85 306	0.71 267	9.52 283	4.20 264	2.06 255	1.36 262	16.58 291	3.56 296	5.30 252	5.91 212	2.46 303	3.65 297	2.66 239	6.64 268	5.48 257	5.70 243

DNS	5.56 283	0.43 142	1.83 251	1.24 238	0.18 96	11.28 309	0.23 183	2.52 222	1.15 229	1.23 207	14.38 328	49.69 342	0.50 181	0.63 260	5.10 199	6.32 307	1.05 196	0.73 198	15.15 289	1.15 219	3.48 203	5.75 207	0.28 204	1.11 255	6.26 296	4.30 240	4.73 238	9.33 273

CC-Net-ROB	5.62 284	8.62 317	1.87 252	23.08 321	6.72 310	15.74 317	8.55 312	0.45 124	0.82 207	1.55 225	0.00 1	24.53 308	3.35 273	3.39 313	5.49 211	0.89 37	2.73 270	1.76 277	12.04 281	0.82 192	1.32 114	1.73 54	9.22 327	0.42 173	3.22 256	2.53 213	2.45 130	8.44 269

DDVS	5.69 285	1.54 253	2.40 269	1.70 250	2.85 283	2.20 264	1.17 236	5.90 305	4.00 294	4.08 299	18.83 342	25.64 310	8.12 294	1.56 296	8.35 271	7.04 321	2.73 270	2.05 291	11.37 275	4.73 302	6.54 282	8.98 306	0.34 221	1.71 271	1.84 222	3.53 224	6.53 274	7.90 265

XQC	5.77 286	3.33 293	2.00 259	3.49 277	4.00 293	3.75 280	3.56 283	6.60 308	3.33 287	2.89 261	5.57 276	6.45 263	8.10 293	1.78 301	12.28 301	5.97 296	4.03 287	1.85 282	11.48 277	3.98 299	6.63 285	9.37 313	0.62 261	2.51 284	9.28 310	15.19 320	11.40 308	6.32 255

SFCPSM	5.84 287	2.89 287	1.36 224	1.97 259	1.59 256	1.65 255	0.56 220	2.54 223	4.75 300	3.16 270	7.74 302	15.48 295	23.57 321	1.24 285	11.21 294	4.79 277	2.53 268	1.55 266	22.65 311	7.42 316	4.60 236	6.67 241	0.69 270	2.33 282	4.62 273	4.35 242	6.18 269	9.49 276

RTS	6.13 288	1.54 253	1.31 222	0.94 227	1.83 261	4.15 282	5.45 296	2.74 240	3.33 287	2.85 259	1.61 217	8.52 272	1.31 247	1.13 282	14.79 322	6.12 298	7.56 311	2.52 299	18.82 298	3.48 291	6.23 274	8.15 285	1.11 287	1.90 276	8.24 303	21.58 336	6.64 276	21.79 314

RTSA	6.13 288	1.54 253	1.31 222	0.94 227	1.83 261	4.15 282	5.45 296	2.74 240	3.33 287	2.85 259	1.61 217	8.52 272	1.31 247	1.13 282	14.79 322	6.12 298	7.56 311	2.52 299	18.82 298	3.48 291	6.23 274	8.15 285	1.11 287	1.90 276	8.24 303	21.58 336	6.64 276	21.79 314

CBMV	6.33 290	3.75 297	1.57 237	3.96 282	3.58 288	2.97 272	1.75 254	3.89 281	2.67 281	4.14 300	2.72 247	14.42 292	3.85 279	0.73 269	10.81 292	6.26 304	4.67 294	2.29 298	9.29 256	1.51 237	8.03 301	7.42 261	0.63 262	6.58 324	6.79 300	7.57 280	20.00 326	28.98 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 291	2.03 268	2.98 278	1.85 256	2.88 286	3.58 278	6.75 304	4.57 290	12.25 322	3.05 267	7.04 293	4.71 239	1.88 255	2.57 307	14.38 319	6.24 303	6.31 306	4.36 318	12.98 283	3.18 290	11.94 327	11.62 330	1.98 299	4.21 301	6.60 298	10.55 301	6.27 271	14.36 297

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 292	1.86 262	7.76 317	2.86 272	2.71 281	7.05 294	3.15 279	3.93 284	4.88 303	4.54 308	11.42 321	5.15 246	2.03 257	0.06 123	10.49 291	8.30 332	2.05 253	1.28 258	37.56 330	2.22 268	6.07 271	9.22 308	0.40 229	0.89 244	4.29 269	12.82 313	6.10 267	12.31 290

WQFJA1++	6.49 293	0.92 217	0.22 64	35.88 331	0.46 197	36.70 335	37.76 335	0.30 109	0.78 204	3.23 274	0.20 141	6.64 266	6.50 285	0.21 191	4.34 162	4.12 263	0.80 158	0.77 206	8.12 243	1.51 237	3.42 201	5.20 196	0.23 183	0.27 133	0.21 118	9.19 291	3.51 169	3.65 223

AMNet	6.93 294	3.82 299	2.53 273	4.00 283	5.78 303	6.99 293	3.24 280	2.46 219	2.51 278	3.39 282	6.36 286	9.40 277	2.06 258	7.30 324	5.92 230	9.99 338	13.66 330	7.81 334	8.03 239	7.76 320	11.45 324	8.81 299	2.81 305	4.73 309	5.75 292	7.80 281	13.20 312	19.55 309

CBMV_ROB	7.04 295	2.92 288	2.91 277	8.40 302	6.54 309	5.80 288	3.57 284	5.09 298	2.49 277	3.84 298	4.70 270	21.33 304	14.76 311	0.47 247	10.48 290	3.84 255	3.13 275	1.58 268	12.20 282	8.81 322	6.17 272	5.80 209	0.47 246	3.14 293	9.16 309	15.50 322	13.69 314	13.29 293

ADCMid	7.46 296	4.47 302	5.08 298	2.16 263	4.40 296	5.87 289	8.05 308	9.24 312	12.39 323	3.16 270	7.69 300	10.20 280	10.41 301	3.13 310	12.60 304	5.58 292	5.05 300	2.83 305	19.52 302	4.27 300	8.70 308	10.59 325	5.48 321	2.86 288	5.69 289	10.08 298	5.48 257	16.37 301

ADCPNet	7.46 296	2.07 270	4.11 290	2.81 270	6.39 306	3.36 276	8.24 309	5.53 303	7.83 312	3.76 294	7.86 303	5.53 253	14.04 309	3.15 311	13.54 310	6.64 313	4.80 296	2.06 292	18.97 301	5.05 307	8.54 306	10.30 323	2.99 307	2.59 285	9.61 312	17.77 325	7.74 288	16.22 300

PWC_ROB	7.58 298	2.00 264	5.48 303	0.90 225	1.32 245	2.25 265	5.46 298	2.83 247	16.84 333	3.83 297	8.10 306	5.42 250	39.62 342	1.01 278	9.69 284	5.15 282	6.62 307	4.25 316	16.71 293	4.76 304	8.56 307	10.40 324	0.63 262	4.96 313	3.07 253	3.69 231	7.15 285	24.07 321

FAT-Stereo	7.68 299	2.26 275	8.90 325	7.33 297	12.67 324	6.25 291	3.58 285	7.41 309	3.60 292	5.82 318	12.39 325	18.45 301	9.06 296	1.35 291	12.36 302	6.54 311	3.93 283	4.03 314	15.97 290	6.36 312	7.78 299	9.24 309	0.76 278	5.29 318	3.49 264	6.98 273	8.20 294	17.22 304

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 300	3.78 298	1.17 216	9.35 305	4.27 295	8.06 300	8.52 311	11.24 318	8.55 314	4.88 314	4.04 263	17.24 298	9.50 298	6.06 323	14.53 321	3.53 236	2.28 261	1.12 245	19.59 304	2.56 279	8.24 304	9.72 316	3.14 310	2.11 279	11.98 318	14.76 318	10.14 302	14.15 296

ACV-stereo	8.68 301	5.35 309	4.89 295	8.31 301	1.79 259	11.62 310	4.37 290	3.80 280	6.01 305	5.33 317	7.17 295	6.07 258	26.41 324	1.30 288	11.88 298	10.16 340	6.25 305	2.60 301	51.34 346	14.45 335	9.06 313	8.91 304	1.00 282	2.60 286	2.32 229	8.54 289	7.07 282	5.71 244

pmcnn	8.69 302	3.07 289	2.45 270	6.53 294	5.75 302	7.18 295	4.96 295	4.79 293	2.03 271	4.24 303	12.14 323	19.36 302	21.49 319	0.91 274	9.48 281	6.75 315	6.67 308	4.39 319	22.61 310	5.09 308	10.91 323	7.84 276	4.51 318	5.07 315	6.90 301	5.26 255	17.73 324	26.48 327

FBW_ROB	8.77 303	9.60 318	5.96 308	20.47 320	9.29 316	12.71 311	9.20 313	4.97 295	1.59 255	3.30 275	6.98 291	15.27 293	3.59 276	7.76 326	10.34 288	1.71 122	3.43 276	0.86 213	34.07 325	2.29 271	6.89 288	6.34 229	9.32 328	8.81 333	5.75 292	8.41 284	5.24 248	22.62 316

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 304	1.66 258	6.09 309	4.62 287	3.79 290	3.05 273	6.94 305	3.69 276	3.58 291	4.74 312	10.17 319	65.85 356	12.11 305	7.99 327	7.88 266	5.27 286	4.63 293	5.31 320	18.89 300	2.67 282	8.70 308	10.19 321	1.05 285	4.09 300	5.01 282	9.52 294	6.30 272	15.16 299

S-Stereo	9.64 305	2.07 270	4.59 291	8.70 303	8.72 314	12.93 313	19.52 325	5.25 300	6.14 307	6.12 321	20.39 346	29.19 314	7.43 290	0.64 261	14.26 316	7.63 328	4.01 286	5.81 325	18.32 296	6.45 314	7.46 296	9.84 317	12.36 332	7.40 327	3.61 265	6.74 269	7.10 284	17.56 305

ADCS	10.79 306	5.73 310	4.98 296	4.16 285	6.39 306	6.60 292	6.53 301	10.15 316	15.87 331	4.18 302	7.59 298	13.56 291	18.31 314	4.53 319	14.24 315	11.99 345	10.80 319	7.09 333	25.37 316	9.28 325	16.45 344	16.31 349	2.97 306	7.03 326	10.05 316	20.56 332	11.21 307	19.51 308

STTRV1_RVC	10.96 307	2.66 281	1.55 236	5.84 289	1.90 264	6.01 290	3.60 286	4.11 285	3.93 293	4.64 310	6.71 289	16.96 297	21.63 320	1.68 299	20.69 344	5.04 281	18.60 337	1.18 249	52.69 349	12.74 332	19.16 348	9.31 310	4.76 320	5.05 314	9.07 308	12.15 308	12.79 310	31.40 334

MFN_U_SF_RVC	11.03 308	6.12 313	3.70 286	9.72 306	5.50 300	12.91 312	11.38 316	12.61 322	7.46 311	12.18 339	14.75 332	23.19 305	14.11 310	9.33 328	18.32 334	5.16 283	4.41 290	3.43 310	39.06 333	6.67 315	10.28 319	11.18 327	1.45 295	6.88 325	9.80 314	8.50 288	9.76 299	19.96 311

SGM_RVC	11.04 309	10.51 321	3.94 288	16.88 314	9.65 319	15.55 316	8.47 310	9.54 313	6.09 306	4.15 301	7.87 304	25.06 309	19.78 318	0.97 275	9.49 282	2.25 169	3.81 280	1.26 257	21.86 307	2.34 274	6.63 285	5.12 194	2.33 301	4.85 312	18.97 329	16.47 324	33.79 342	30.47 332
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 310	4.89 308	9.62 327	4.05 284	4.71 297	7.69 297	2.56 268	10.07 315	15.27 329	5.01 315	15.52 335	47.57 340	9.25 297	0.66 263	11.93 299	8.70 334	5.83 302	4.33 317	24.55 315	15.55 337	8.38 305	9.97 319	3.01 308	5.25 317	6.16 295	13.40 316	22.59 328	23.59 320

SANet	11.19 311	4.59 304	6.27 313	5.98 290	6.03 304	9.51 306	3.52 282	15.63 327	13.49 326	2.90 262	8.65 307	59.91 350	26.52 325	3.01 309	14.30 317	3.26 217	7.32 310	3.86 313	11.91 279	3.94 298	6.50 278	7.39 257	2.61 304	7.75 330	12.68 320	17.80 326	13.93 315	22.99 317

MDST_ROB	11.38 312	16.72 327	3.53 285	29.03 325	10.09 320	21.13 324	6.30 300	6.03 306	2.39 275	3.16 270	5.82 280	11.55 284	29.02 329	0.67 264	15.26 328	3.18 214	1.65 241	0.66 182	8.85 248	2.07 261	5.87 266	6.71 244	2.26 300	3.08 292	28.29 339	22.14 338	37.48 347	24.36 322

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 313	10.45 320	6.25 312	17.50 315	6.77 311	8.15 301	11.44 317	18.23 334	23.22 345	11.11 333	4.62 268	15.32 294	6.08 283	10.68 331	16.27 330	6.19 302	3.94 284	5.52 321	39.73 334	7.74 319	9.53 318	12.33 334	7.02 323	7.63 329	14.72 324	12.91 314	6.89 280	16.97 303

edge stereo	11.93 314	6.96 315	11.28 328	14.49 312	12.53 323	16.91 318	13.06 320	12.62 323	7.43 310	6.06 320	15.07 333	38.54 327	18.86 315	1.55 295	12.90 306	7.43 325	6.14 303	3.10 307	25.46 317	4.74 303	8.16 302	10.22 322	4.20 316	4.35 304	9.83 315	8.13 283	13.68 313	28.51 329

DGSMNet	12.26 315	4.87 307	8.31 322	6.01 291	6.04 305	7.30 296	6.59 303	7.90 310	4.51 299	11.38 335	32.66 355	17.48 299	8.74 295	4.36 318	14.01 312	14.50 348	17.26 334	9.25 337	41.69 337	11.54 331	21.38 353	24.41 356	4.74 319	7.56 328	5.44 286	11.45 306	8.55 295	13.11 292

DDUNet	13.01 316	20.50 330	4.63 292	37.04 332	24.81 331	34.87 334	32.65 332	1.85 181	1.66 261	1.47 222	3.83 260	13.22 290	4.08 281	83.62 345	6.26 243	2.41 179	8.99 316	3.82 311	18.78 297	4.54 301	7.88 300	7.25 253	16.92 336	0.99 249	1.50 209	0.70 154	4.90 243	2.09 205

PVD	13.07 317	5.77 311	8.84 324	7.67 299	7.35 312	10.40 307	7.28 306	21.12 341	19.70 341	3.65 289	8.76 310	16.32 296	27.90 327	3.25 312	14.97 325	8.92 336	11.32 320	6.23 329	25.56 318	7.56 317	12.68 330	14.11 343	1.29 291	6.16 321	16.97 326	25.32 343	18.21 325	35.51 340

AnyNet_C01	13.13 318	6.35 314	5.48 303	6.38 293	6.46 308	5.73 287	10.15 314	12.79 325	16.56 332	5.83 319	9.31 315	26.51 311	19.60 316	5.31 322	17.84 332	13.62 346	17.55 335	15.56 351	35.24 326	11.09 329	19.28 349	17.31 351	7.05 324	7.85 331	13.46 322	10.79 302	9.89 300	21.58 313

UDG	13.28 319	21.47 331	5.08 298	37.13 333	29.51 334	32.00 330	40.03 336	2.62 230	1.78 265	2.40 247	5.74 279	12.64 287	4.23 282	74.90 342	7.47 260	2.61 189	9.44 317	3.24 309	19.57 303	5.01 306	8.74 311	7.28 254	12.84 333	1.84 275	1.35 199	2.91 217	4.53 233	2.12 206

SGM-ForestM	13.51 320	15.62 325	5.25 302	19.43 318	9.27 315	19.59 322	12.46 319	12.78 324	8.97 317	3.34 279	9.27 314	36.07 324	25.37 323	2.03 305	16.48 331	3.39 225	4.90 298	1.21 252	22.28 308	2.96 288	6.90 289	5.25 198	1.83 297	4.68 307	27.51 338	25.27 342	34.85 345	27.72 328

MeshStereo	13.92 321	10.29 319	5.80 306	24.32 324	15.33 325	17.65 320	7.76 307	12.34 321	7.38 309	4.65 311	9.09 313	38.22 326	30.61 332	0.62 259	14.44 320	7.42 324	4.05 288	2.65 302	19.82 305	2.63 281	14.32 338	9.90 318	1.27 290	6.42 322	22.75 334	19.43 329	33.41 340	33.14 336
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	15.27 322	3.38 294	2.28 267	7.89 300	8.28 313	10.58 308	4.44 292	5.86 304	8.70 316	4.26 304	6.00 283	72.12 361	28.20 328	4.69 320	15.14 327	10.42 341	11.48 322	8.27 335	58.42 358	9.38 326	12.12 329	11.31 328	17.29 337	11.11 338	20.16 332	20.85 335	14.99 318	24.68 324

MFMNet_re	16.81 323	13.74 323	7.85 318	23.81 323	9.51 318	34.14 333	18.04 322	12.31 319	19.02 338	10.33 332	12.96 326	38.69 328	15.16 312	1.61 298	18.46 335	10.89 343	28.67 352	12.10 343	31.52 321	10.43 328	18.75 347	11.05 326	8.52 326	9.85 334	9.47 311	5.57 259	24.17 329	37.24 342

SQANet	19.01 324	32.39 337	7.05 314	58.51 338	34.20 335	58.54 341	40.35 337	4.32 287	1.69 262	4.85 313	1.45 213	32.05 316	6.71 288	57.82 338	11.24 296	1.77 124	6.68 309	1.66 273	31.16 320	2.08 263	8.23 303	7.99 281	54.11 345	2.11 279	5.60 287	10.88 303	10.17 303	19.67 310

SAMSARA	20.09 325	2.60 279	5.52 305	4.28 286	4.10 294	3.59 279	5.57 299	15.80 330	10.05 320	4.59 309	5.59 278	9.22 275	24.85 322	3.88 314	16.25 329	8.47 333	6.17 304	3.82 311	22.29 309	5.87 311	19.35 350	26.82 363	1.02 283	5.45 319	80.31 369	91.77 369	78.09 370	77.23 369

MADNet+	20.34 326	8.33 316	14.90 337	18.17 316	11.98 322	8.55 302	19.20 323	28.96 351	17.96 336	12.55 340	11.63 322	34.32 321	30.36 331	10.57 330	26.85 350	16.66 350	27.39 350	10.40 342	40.88 335	18.27 342	19.91 351	15.53 347	9.97 331	19.40 349	35.72 347	22.38 339	21.31 327	37.09 341

ELAS_RVC	20.43 327	19.80 329	14.61 336	33.93 328	22.90 328	33.71 332	20.10 327	15.64 328	12.18 321	8.45 327	19.69 345	54.25 348	33.97 336	4.07 315	13.47 309	5.30 289	11.89 323	6.49 331	21.52 306	8.87 323	14.06 335	14.69 345	9.63 330	11.88 339	32.34 343	25.79 344	41.56 353	40.71 348
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 328	24.96 333	17.24 339	39.82 334	27.48 333	32.58 331	22.87 329	19.77 338	17.77 335	8.05 326	19.67 344	46.38 335	37.96 341	2.15 306	18.66 337	4.75 275	4.82 297	1.95 286	33.25 323	6.38 313	9.07 314	8.67 298	3.28 311	10.68 336	31.80 342	27.62 348	40.75 349	38.09 344

ELAS	20.62 329	22.76 332	14.59 335	35.29 330	24.88 332	31.90 329	20.66 328	17.34 333	17.05 334	7.97 325	18.32 340	48.39 341	31.67 333	4.13 316	14.30 317	5.24 285	11.47 321	6.10 328	23.02 313	7.62 318	13.14 332	14.53 344	9.46 329	10.75 337	34.52 345	27.84 349	41.52 352	42.31 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 330	14.87 324	11.99 330	19.90 319	20.87 326	18.85 321	10.39 315	16.04 331	19.39 339	19.65 348	21.64 349	33.32 318	37.38 340	7.51 325	19.34 340	17.18 352	26.65 348	16.12 353	32.93 322	23.87 349	31.45 361	25.37 360	13.83 334	14.33 346	17.76 328	19.97 330	29.60 336	26.21 325
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 331	17.36 328	16.07 338	34.52 329	24.54 330	25.94 327	19.26 324	20.13 340	18.43 337	6.42 323	15.25 334	40.88 330	36.30 339	4.35 317	18.72 338	10.55 342	8.23 313	29.63 361	23.68 314	4.94 305	11.81 326	8.91 304	3.02 309	10.18 335	36.19 350	32.24 353	51.66 361	49.72 355

otaku	22.42 332	43.20 341	9.38 326	63.06 344	42.07 341	64.13 350	51.05 338	6.07 307	4.42 298	10.13 331	1.74 221	33.95 319	10.96 302	66.92 340	12.03 300	1.89 133	8.57 314	1.66 273	38.00 331	7.96 321	8.85 312	8.28 293	54.71 346	2.95 289	9.04 307	9.25 292	14.25 317	20.70 312

SGM+DAISY	22.46 333	16.23 326	12.74 331	23.16 322	22.67 327	25.12 326	20.00 326	18.50 335	14.48 328	18.58 347	22.04 350	30.49 315	41.59 343	13.05 333	22.51 347	16.54 349	26.00 347	12.93 345	35.92 327	22.37 347	28.02 359	25.12 359	21.26 338	13.77 344	20.04 331	18.46 328	33.94 343	30.81 333

DLNR_Zeroshot_test	23.08 334	78.93 369	7.15 315	99.97 369	0.34 164	0.16 165	98.90 369	3.23 265	0.54 175	3.12 269	2.31 236	6.01 257	0.92 239	21.35 334	96.48 370	100.00 373	25.46 345	22.19 356	22.79 312	2.43 275	9.32 316	9.14 307	0.06 102	0.65 214	2.36 232	3.89 237	2.16 123	3.20 218

LSM0	23.31 335	6.07 312	4.80 294	15.07 313	10.87 321	17.08 319	14.50 321	23.84 343	15.74 330	14.73 343	18.40 341	35.77 323	35.06 338	1.58 297	76.98 366	85.81 366	14.68 331	5.68 323	56.53 356	17.15 341	23.95 356	21.89 354	4.26 317	8.21 332	17.36 327	20.39 331	29.27 335	33.71 338

LE_ROB	23.34 336	10.93 322	12.86 332	32.65 326	38.35 338	31.72 328	33.97 333	23.50 342	21.06 343	7.08 324	17.87 339	51.83 345	51.55 358	1.81 302	14.20 314	3.08 208	3.94 284	1.47 264	30.65 319	8.98 324	9.43 317	7.39 257	6.89 322	25.95 353	35.31 346	39.95 361	53.69 363	54.00 358

Ntro	23.84 337	41.67 339	11.59 329	63.69 347	43.73 342	62.95 348	57.60 341	8.47 311	6.35 308	11.89 338	2.51 241	35.10 322	7.96 292	75.67 343	12.59 303	1.67 117	9.55 318	2.68 304	39.05 332	9.79 327	8.70 308	8.40 296	55.40 347	3.24 294	11.18 317	15.16 319	14.07 316	23.09 319

BEATNet-Init1	25.27 338	27.76 334	13.76 333	44.57 336	24.32 329	38.91 336	25.10 330	19.51 337	20.03 342	9.35 328	16.15 337	47.35 339	48.89 353	4.71 321	23.55 348	11.00 344	8.78 315	5.84 326	49.88 345	20.70 343	15.01 339	14.94 346	7.37 325	12.57 342	35.78 348	26.22 345	60.85 367	49.36 354

DispFullNet	27.09 339	40.76 338	20.37 344	53.27 337	39.67 339	45.72 338	56.25 340	14.00 326	12.78 324	14.18 341	10.07 318	43.95 334	34.00 337	86.26 346	13.33 308	13.62 346	31.37 356	16.57 354	52.58 348	15.02 336	15.98 341	12.66 337	15.43 335	6.52 323	8.73 306	8.65 290	16.24 321	33.48 337

ACVNet-4b	27.62 340	43.15 340	14.04 334	69.86 356	48.10 345	70.20 358	77.34 357	10.63 317	9.55 319	15.00 344	1.55 215	59.33 349	11.37 303	93.44 354	12.94 307	2.57 186	15.66 332	5.69 324	33.68 324	14.13 333	9.17 315	7.28 254	59.49 351	4.60 306	12.85 321	9.43 293	15.52 319	19.12 307

WAO-7	28.15 341	31.17 336	25.54 348	33.41 327	34.99 336	22.62 325	28.62 331	47.75 360	47.89 358	29.08 353	39.82 359	41.47 331	41.79 344	12.75 332	36.14 357	18.16 353	17.03 333	8.88 336	47.38 341	21.69 346	11.73 325	12.95 340	3.79 315	33.81 359	23.20 335	26.44 346	24.41 330	37.61 343

ACVNet_1	28.17 342	43.81 342	17.24 339	67.32 351	49.50 347	66.04 355	82.98 362	16.42 332	8.08 313	11.43 336	7.19 296	34.00 320	27.09 326	93.81 355	14.92 324	2.21 167	17.82 336	6.77 332	36.07 328	11.39 330	10.56 322	7.42 261	59.65 352	6.11 320	20.40 333	15.24 321	10.18 304	16.93 302

RainbowNet	28.72 343	46.67 344	19.30 343	69.82 355	47.14 343	68.90 357	70.63 352	10.00 314	3.26 285	17.63 346	2.27 229	46.57 336	29.74 330	91.67 350	17.86 333	3.37 223	12.50 324	5.59 322	44.74 340	17.11 340	10.33 320	8.87 301	58.90 350	5.15 316	14.30 323	12.58 311	17.44 322	23.01 318

MonStereo1	31.37 344	44.05 343	18.10 342	63.40 345	51.01 353	58.41 340	67.37 345	18.80 336	19.56 340	11.72 337	19.29 343	63.23 355	45.03 348	93.02 353	14.99 326	4.67 272	19.74 339	9.74 340	41.29 336	14.22 334	12.85 331	11.31 328	61.91 358	4.55 305	12.64 319	11.07 304	25.06 331	29.83 331

PSMNet_ROB	32.72 345	49.56 350	17.71 341	65.01 349	47.98 344	61.81 345	62.32 342	19.85 339	21.78 344	27.64 352	25.28 351	42.80 332	43.52 347	83.58 344	21.88 346	4.36 266	19.43 338	6.46 330	43.95 339	16.36 338	13.14 332	11.66 331	58.31 349	14.57 347	31.67 341	24.32 341	29.94 338	18.64 306

JetBlue	33.16 346	30.03 335	36.86 360	39.95 335	35.04 337	44.19 337	36.23 334	30.47 354	47.01 357	15.01 345	10.48 320	79.96 367	19.64 317	25.82 335	18.89 339	17.14 351	40.11 361	25.93 359	36.94 329	25.94 352	32.23 362	26.39 361	31.84 339	27.47 355	31.63 340	33.13 355	48.81 359	48.30 353

ACVNet_2	33.32 347	48.24 346	22.45 346	67.72 354	50.69 352	65.88 353	85.41 365	28.48 349	14.03 327	14.63 342	9.36 316	52.16 346	31.94 334	91.62 349	13.62 311	2.72 192	21.29 340	5.84 326	51.78 347	16.52 339	10.41 321	7.93 279	58.06 348	13.93 345	36.96 352	18.42 327	25.58 332	33.95 339

IMH-64-1	35.05 348	48.99 347	25.77 350	61.80 340	50.28 350	62.71 346	68.79 346	27.80 346	35.88 348	10.10 329	14.48 330	46.82 337	41.96 345	94.04 356	19.93 341	7.49 326	22.67 341	9.35 338	48.46 342	21.14 344	14.12 336	12.56 335	59.91 354	12.21 340	41.64 353	20.57 333	27.79 333	39.03 345

IMH-64	35.05 348	48.99 347	25.77 350	61.80 340	50.28 350	62.71 346	68.79 346	27.80 346	35.88 348	10.10 329	14.48 330	46.82 337	41.96 345	94.04 356	19.93 341	7.49 326	22.67 341	9.35 338	48.46 342	21.14 344	14.12 336	12.56 335	59.91 354	12.21 340	41.64 353	20.57 333	27.79 333	39.03 345

IMH	36.38 350	50.15 351	26.16 352	62.16 343	50.12 349	63.98 349	68.96 348	28.54 350	38.29 351	11.29 334	14.14 327	50.26 343	54.45 361	94.09 358	20.59 343	7.40 323	23.63 343	10.28 341	49.17 344	22.78 348	13.74 334	11.88 332	59.95 356	13.42 343	41.71 355	23.99 340	29.69 337	41.45 349

WAO-6	37.66 351	47.81 345	21.43 345	60.52 339	52.73 354	58.92 342	64.84 343	27.98 348	43.38 352	33.02 356	17.53 338	43.36 333	50.95 355	89.65 347	33.50 353	18.63 356	24.84 344	13.57 347	42.17 338	25.77 351	21.16 352	19.52 352	35.00 340	18.52 348	43.20 356	29.62 350	37.17 346	41.96 350

PWCK	39.46 352	63.60 359	25.26 347	73.87 362	41.94 340	61.54 344	51.88 339	54.42 361	37.36 350	26.43 351	38.00 356	62.72 354	47.31 350	27.64 336	24.07 349	10.09 339	32.07 357	12.97 346	84.14 368	29.01 356	25.42 357	16.79 350	48.17 344	30.69 358	35.86 349	32.01 352	32.05 339	40.21 347

TorneroNet-64	40.02 353	51.18 352	25.58 349	64.09 348	48.50 346	64.50 351	69.74 349	27.58 345	44.28 354	21.06 349	14.38 328	70.42 360	57.53 362	94.84 360	27.09 351	8.83 335	28.00 351	16.10 352	54.90 354	26.42 353	15.26 340	13.34 341	61.86 357	22.65 350	33.51 344	30.60 351	34.09 344	54.24 359

LVE	40.69 354	49.32 349	32.19 355	74.37 363	65.31 359	65.52 352	78.53 358	29.09 352	24.11 346	37.95 358	38.44 357	39.09 329	50.88 354	95.16 366	18.50 336	6.31 306	25.93 346	13.65 348	54.80 353	26.51 354	16.26 342	15.81 348	69.49 364	26.57 354	44.82 357	33.95 357	41.51 351	24.49 323

TorneroNet	40.95 355	54.80 354	28.35 353	67.47 353	50.00 348	66.00 354	71.75 353	26.53 344	45.69 355	24.20 350	21.34 348	68.12 357	53.25 360	94.92 362	27.93 352	9.57 337	26.82 349	16.87 355	54.27 352	24.50 350	16.26 342	13.93 342	62.31 359	23.32 352	36.59 351	27.14 347	43.07 354	50.69 356

Dean	44.25 356	52.28 353	33.23 356	77.10 364	64.97 358	79.61 367	83.94 364	43.21 356	43.41 353	35.28 357	25.28 351	61.70 352	57.88 363	95.07 365	21.16 345	4.55 270	29.50 353	12.92 344	64.62 361	29.22 357	11.94 327	10.07 320	59.70 353	23.01 351	50.00 361	39.42 360	53.45 362	32.13 335

WAO-8	45.52 357	56.99 356	36.84 358	70.78 358	61.58 355	72.65 361	72.88 354	44.15 357	50.34 359	32.51 354	26.24 353	68.22 358	50.98 356	91.91 351	34.40 354	19.25 357	31.26 354	14.25 349	53.00 350	37.84 360	18.64 345	12.91 338	45.23 341	27.94 356	54.23 364	39.08 358	48.02 357	56.81 361

Venus	45.52 357	56.99 356	36.84 358	70.77 357	61.58 355	72.65 361	72.88 354	44.15 357	50.34 359	32.51 354	26.24 353	68.22 358	50.98 356	91.91 351	34.40 354	19.25 357	31.26 354	14.25 349	53.00 350	37.84 360	18.64 345	12.91 338	45.23 341	27.94 356	54.23 364	39.08 358	48.02 357	56.81 361

notaker	50.99 359	64.58 361	35.58 357	71.22 359	67.03 360	71.52 360	79.74 360	46.10 359	64.92 363	43.57 361	60.04 363	61.27 351	52.88 359	94.30 359	52.11 362	32.30 360	36.01 359	25.62 358	66.68 363	41.75 362	26.51 358	26.69 362	69.04 363	40.16 362	27.04 336	32.57 354	39.45 348	47.99 352

UNDER WATER	53.46 360	66.50 362	44.48 361	77.89 365	68.28 361	75.27 364	86.28 367	62.01 364	51.94 361	41.57 359	48.61 360	74.76 364	58.64 364	94.91 361	40.27 359	19.59 359	35.94 358	25.36 357	57.83 357	30.24 358	22.42 355	21.82 353	69.76 365	49.60 366	53.54 363	52.17 363	44.57 355	69.15 367

ktn	53.49 361	64.55 360	32.09 354	67.37 352	73.02 366	67.18 356	79.08 359	39.47 355	71.03 365	45.61 363	66.57 365	53.73 347	46.66 349	95.58 367	51.51 361	35.27 361	42.24 363	32.53 362	61.67 359	36.66 359	34.35 364	37.51 364	63.57 360	39.21 360	45.92 358	42.82 362	58.10 365	61.01 363

UNDER WATER-64	54.23 362	63.34 358	46.02 363	79.36 366	71.42 364	76.64 365	88.13 368	66.12 365	46.96 356	52.07 364	60.69 364	73.21 362	59.22 365	94.98 364	35.82 356	18.58 355	36.56 360	27.05 360	54.96 355	27.40 355	22.29 354	24.45 357	75.67 368	44.51 363	51.17 362	56.84 365	41.43 350	69.34 368

KSHMR	57.18 363	74.32 367	54.88 365	81.85 367	71.02 363	78.52 366	83.49 363	67.32 367	55.52 362	57.05 365	55.43 362	62.46 353	47.47 351	94.95 363	62.89 364	43.86 363	41.02 362	36.71 363	65.14 362	47.71 363	30.88 360	22.80 355	66.24 362	55.80 368	49.31 360	33.72 356	50.52 360	52.93 357

DPSimNet_ROB	59.87 364	56.83 355	60.12 366	63.44 346	74.40 367	61.08 343	66.03 344	29.26 353	91.88 369	80.83 367	53.70 361	74.56 363	48.76 352	90.67 348	61.12 363	47.44 364	55.65 365	43.29 364	68.79 364	60.06 366	52.83 367	61.42 366	45.69 343	46.03 364	46.40 359	63.34 366	56.49 364	56.41 360

LRCNet_RVC	60.98 365	74.62 368	47.06 364	94.31 368	95.29 369	91.20 369	85.70 366	54.57 362	35.63 347	98.62 369	74.21 367	91.97 371	68.08 367	96.82 369	39.31 358	18.45 354	70.27 367	52.85 366	94.58 369	64.63 367	32.99 363	24.53 358	94.81 370	53.78 367	19.71 330	12.68 312	33.49 341	26.36 326

HanzoNet	61.45 366	69.33 363	44.96 362	71.45 360	72.16 365	72.71 363	79.94 361	60.19 363	75.71 366	45.02 362	73.92 366	75.04 365	64.67 366	96.72 368	48.25 360	40.02 362	53.74 364	47.73 365	76.16 365	51.62 364	46.98 366	46.48 365	73.13 366	39.85 361	55.14 366	52.31 364	60.69 366	65.16 366

JetRed	63.04 367	70.59 364	68.87 367	66.96 350	63.46 357	70.43 359	74.93 356	66.45 366	66.78 364	41.63 360	39.08 358	81.30 368	13.47 308	63.11 339	65.97 365	66.70 365	65.90 366	75.66 369	63.14 360	54.09 365	78.41 368	73.67 367	73.25 367	49.49 365	56.43 367	64.32 367	66.29 368	61.81 364

MADNet++	76.55 368	72.12 365	82.72 369	61.81 342	81.28 368	58.20 339	69.82 350	68.60 368	78.83 367	85.65 368	92.58 369	79.76 366	85.27 368	36.74 337	81.31 368	89.87 368	87.51 369	69.64 367	82.22 367	90.64 369	91.37 370	93.20 370	65.06 361	90.12 370	59.87 368	75.77 368	74.46 369	62.48 365

ASD4	81.93 369	73.21 366	76.95 368	73.65 361	68.72 362	82.82 368	70.01 351	72.46 369	81.37 368	64.41 366	77.66 368	50.65 344	95.44 369	68.75 341	77.39 367	87.32 367	86.80 368	89.75 370	81.77 366	89.98 368	88.86 369	88.63 369	80.66 369	86.12 369	99.17 374	99.85 373	99.79 374	99.90 373

PML	96.12 370	100.00 373	83.16 370	100.00 370	100.00 371	100.00 373	99.20 372	100.00 374	99.01 371	100.00 372	96.16 370	99.92 375	100.00 374	98.52 370	94.60 369	91.70 369	91.21 370	74.14 368	100.00 374	98.06 371	92.87 371	86.59 368	97.59 371	98.11 372	94.46 373	99.98 374	100.00 375	99.92 374

MEDIAN_ROB	97.62 371	99.11 370	98.47 371	100.00 370	99.99 370	100.00 373	100.00 373	99.48 372	98.33 370	100.00 372	99.95 373	98.03 372	96.13 370	99.95 371	99.43 371	98.46 370	98.58 371	98.67 371	99.88 372	97.97 370	93.64 372	96.55 372	100.00 373	97.27 371	87.22 370	92.69 370	89.89 371	95.94 371

AVERAGE_ROB	98.96 372	100.00 373	99.80 373	100.00 370	100.00 371	100.00 373	100.00 373	100.00 374	100.00 373	100.00 372	100.00 375	100.00 376	100.00 374	100.00 372	99.80 373	99.85 372	100.00 375	100.00 375	100.00 374	100.00 375	98.20 374	99.54 373	100.00 373	100.00 374	93.40 372	93.83 371	94.40 373	93.22 370

HaxPig	99.00 373	100.00 373	98.99 372	100.00 370	100.00 371	99.99 372	100.00 373	99.99 373	99.89 372	100.00 372	99.98 374	100.00 376	99.94 373	100.00 372	99.61 372	99.46 371	99.97 374	99.58 372	99.99 373	99.99 372	97.37 373	96.43 371	99.99 372	99.98 373	89.52 371	99.53 372	94.23 372	98.48 372

DGTPSM_ROB	99.53 374	99.77 371	100.00 374	100.00 370	100.00 371	100.00 373	100.00 373	99.19 370	100.00 373	99.32 370	99.66 372	91.63 369	99.15 371	100.00 372	99.94 374	100.00 373	99.82 372	99.99 373	99.51 370	99.99 372	99.77 375	99.66 374	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 375	100.00 375	100.00 375

DPSMNet_ROB	99.54 375	99.78 372	100.00 374	100.00 370	100.00 371	100.00 373	100.00 373	99.19 370	100.00 373	99.32 370	99.65 371	91.68 370	99.16 372	100.00 372	99.94 374	100.00 373	99.83 373	99.99 373	99.59 371	99.99 372	99.77 375	99.66 374	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 375	100.00 375	100.00 375

DPSM_ROB	99.91 376	100.00 373	100.00 374	100.00 370	100.00 371	98.90 370	98.96 370	100.00 374	100.00 373	100.00 372	100.00 375	99.76 373	100.00 374	100.00 372	100.00 376	100.00 373	100.00 375	100.00 375	100.00 374	100.00 375	100.00 377	100.00 376	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 375	100.00 375	100.00 375

DPSM	99.91 376	100.00 373	100.00 374	100.00 370	100.00 371	98.90 370	98.96 370	100.00 374	100.00 373	100.00 372	100.00 375	99.76 373	100.00 374	100.00 372	100.00 376	100.00 373	100.00 375	100.00 375	100.00 374	100.00 375	100.00 377	100.00 376	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 375	100.00 375	100.00 375

fast-reg	100.00 378	100.00 373	100.00 374	100.00 370	100.00 371	100.00 373	100.00 373	100.00 374	100.00 373	100.00 372	100.00 375	100.00 376	100.00 374	100.00 372	100.00 376	100.00 373	100.00 375	100.00 375	100.00 374	100.00 375	100.00 377	100.00 376	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 375	100.00 375	100.00 375

FlowAnything	100.00 378	100.00 373	100.00 374	100.00 370	100.00 371	100.00 373	100.00 373	100.00 374	100.00 373	100.00 372	100.00 375	100.00 376	100.00 374	100.00 372	100.00 376	100.00 373	100.00 375	100.00 375	100.00 374	100.00 375	100.00 377	100.00 376	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 375	100.00 375	100.00 375

CasAABBNet	100.00 378	100.00 373	100.00 374	100.00 370	100.00 371	100.00 373	100.00 373	100.00 374	100.00 373	100.00 372	100.00 375	100.00 376	100.00 374	100.00 372	100.00 376	100.00 373	100.00 375	100.00 375	100.00 374	100.00 375	100.00 377	100.00 376	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 375	100.00 375	100.00 375

GS-Stereo																							0.15 155	0.02 24	0.18 107	0.05 67	0.10 27	0.00 1

FADE																					37.77 365						47.51 356

Low-res two-view benchmark