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

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 1	0.09 1	0.11 2	0.16 6	0.12 20	0.23 8	0.15 12	0.18 8	0.19 23	0.42 35	0.14 8	0.12 3	0.34 1	0.42 2	0.32 2	0.25 3	0.30 1	0.18 1	0.29 1	0.32 8	0.11 3	0.15 16	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 2

OmniDepth	0.23 2	0.23 8	0.16 10	0.17 14	0.20 21	0.18 12	0.12 20	0.24 10	0.16 15	0.18 8	0.08 3	0.39 28	0.13 5	0.18 21	0.41 3	0.45 4	0.26 1	0.27 6	0.32 2	0.20 4	0.33 2	0.35 11	0.09 1	0.13 7	0.27 7	0.26 19	0.33 3	0.24 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Pointernet	0.24 3	0.21 4	0.14 2	0.14 9	0.12 3	0.19 16	0.16 42	0.28 14	0.10 1	0.17 7	0.14 14	0.23 3	0.14 8	0.12 3	0.47 5	0.42 2	0.37 7	0.23 1	0.35 3	0.19 2	0.35 5	0.25 3	0.14 8	0.14 14	0.23 2	0.21 4	0.67 36	0.22 6

MLG-Stereo	0.25 4	0.25 9	0.14 2	0.11 2	0.20 21	0.12 2	0.07 3	0.21 5	0.12 3	0.19 10	0.11 7	0.29 12	0.10 1	0.21 34	0.61 13	0.65 21	0.36 5	0.35 17	0.44 19	0.23 9	0.35 5	0.32 8	0.11 3	0.09 1	0.26 5	0.22 5	0.48 11	0.25 19

AIO-test1	0.25 4	0.19 2	0.14 2	0.12 6	0.14 8	0.18 12	0.15 40	0.33 25	0.16 15	0.25 19	0.24 32	0.35 21	0.14 8	0.19 25	0.56 12	0.59 13	0.35 3	0.30 9	0.35 3	0.27 14	0.33 2	0.31 6	0.13 7	0.13 7	0.23 2	0.23 7	0.31 2	0.18 1

MLG-Stereo_test1	0.26 6	0.22 5	0.14 2	0.13 7	0.22 28	0.11 1	0.08 5	0.22 7	0.12 3	0.20 11	0.12 9	0.33 18	0.11 2	0.21 34	0.66 16	0.64 19	0.37 7	0.35 17	0.50 24	0.22 7	0.39 9	0.30 5	0.12 5	0.10 2	0.26 5	0.22 5	0.53 19	0.27 23

CoSv	0.26 6	0.38 23	0.20 18	0.18 16	0.14 8	0.35 62	0.09 10	0.38 33	0.16 15	0.20 11	0.08 3	0.28 10	0.14 8	0.09 1	0.47 5	0.59 13	0.42 18	0.23 1	0.39 11	0.19 2	0.40 11	0.23 2	0.10 2	0.13 7	0.40 36	0.25 12	0.36 5	0.24 9

MM-Stereo_test3	0.27 8	0.36 20	0.14 2	0.25 25	0.15 11	0.15 3	0.08 5	0.48 43	0.18 28	0.25 19	0.10 5	0.41 34	0.12 4	0.11 2	0.36 2	0.40 1	0.42 18	0.26 4	0.37 9	0.25 12	0.33 2	0.25 3	0.24 36	0.12 4	0.29 11	0.20 1	0.77 53	0.23 7

LG-Stereo	0.28 9	0.26 11	0.17 12	0.17 14	0.16 14	0.23 25	0.13 28	0.30 19	0.15 12	0.23 15	0.19 23	0.52 47	0.14 8	0.18 21	0.55 10	0.58 11	0.39 12	0.30 9	0.54 29	0.22 7	0.44 16	0.31 6	0.12 5	0.12 4	0.28 9	0.24 10	0.46 10	0.24 9

MM-Stereo_test1	0.29 10	0.69 65	0.15 7	0.23 21	0.14 8	0.16 6	0.07 3	0.37 32	0.14 6	0.27 24	0.11 7	0.43 36	0.11 2	0.12 3	0.45 4	0.48 6	0.45 26	0.32 11	0.42 15	0.27 14	0.35 5	0.35 11	0.23 33	0.13 7	0.31 14	0.23 7	0.63 32	0.24 9

MonStereo	0.30 11	0.25 9	0.20 18	0.19 17	0.21 26	0.15 3	0.13 28	0.20 4	0.16 15	0.22 14	0.17 17	0.32 16	0.16 17	0.17 18	0.54 8	0.54 8	0.40 15	0.32 11	0.50 24	0.27 14	0.43 13	0.51 26	0.22 29	0.14 14	0.34 20	0.41 57	0.49 13	0.40 41

RSM	0.30 11	0.30 15	0.22 27	0.32 47	0.15 11	0.21 19	0.10 14	0.17 1	0.16 15	0.14 2	0.26 35	0.22 2	0.19 28	0.14 7	0.64 15	0.60 15	0.39 12	0.37 22	0.35 3	0.33 26	0.46 19	0.54 29	0.19 23	0.16 18	0.30 13	0.26 19	0.58 23	0.24 9

MoCha-V2	0.30 11	0.31 16	0.23 30	0.21 18	0.17 17	0.17 11	0.14 35	0.23 8	0.11 2	0.26 23	0.28 39	0.32 16	0.16 17	0.19 25	0.62 14	0.61 17	0.39 12	0.38 26	0.35 3	0.42 48	0.61 34	0.51 26	0.15 11	0.16 18	0.35 23	0.26 19	0.34 4	0.19 2

ProNet	0.30 11	0.27 12	0.31 39	0.26 27	0.15 11	0.27 39	0.27 79	0.38 33	0.13 5	0.15 4	0.49 81	0.29 12	0.13 5	0.16 14	0.73 20	0.49 7	0.43 21	0.32 11	0.35 3	0.27 14	0.38 8	0.22 1	0.38 64	0.22 38	0.32 15	0.20 1	0.38 6	0.27 23

111111	0.31 15	0.37 21	0.19 15	0.25 25	0.29 44	0.22 24	0.09 10	0.19 3	0.16 15	0.10 1	0.17 17	0.27 6	0.17 22	0.18 21	0.79 24	0.56 10	0.46 30	0.28 7	0.76 52	0.24 11	0.53 27	0.61 38	0.21 27	0.11 3	0.25 4	0.25 12	0.41 8	0.19 2

AIO-Stereo	0.31 15	0.33 18	0.22 27	0.35 54	0.16 14	0.20 18	0.10 14	0.17 1	0.14 6	0.14 2	0.20 27	0.21 1	0.16 17	0.14 7	0.55 10	0.55 9	0.41 16	0.39 30	1.18 88	0.36 31	0.39 9	0.43 18	0.17 14	0.16 18	0.32 15	0.24 10	0.61 28	0.19 2

GREAT-IGEV	0.32 17	0.37 21	0.21 24	0.15 10	0.12 3	0.16 6	0.09 10	0.30 19	0.16 15	0.33 31	0.18 19	0.44 37	0.19 28	0.20 30	0.74 21	0.61 17	0.45 26	0.29 8	0.42 15	0.28 19	0.43 13	0.52 28	0.21 27	0.17 23	0.27 7	0.25 12	0.88 58	0.23 7

GSStereo	0.33 18	0.41 29	0.21 24	0.31 43	0.22 28	0.25 35	0.14 35	0.28 14	0.16 15	0.25 19	0.15 15	0.37 25	0.15 15	0.15 11	0.70 19	0.66 23	0.49 36	0.38 26	0.45 21	0.40 41	0.62 37	0.46 20	0.14 8	0.17 23	0.33 17	0.25 12	0.52 16	0.24 9

RSM++	0.33 18	0.33 18	0.23 30	0.36 61	0.20 21	0.24 30	0.10 14	0.21 5	0.16 15	0.16 5	0.26 35	0.26 4	0.19 28	0.16 14	0.83 26	0.65 21	0.41 16	0.38 26	0.50 24	0.39 37	0.50 22	0.59 35	0.25 39	0.16 18	0.41 38	0.26 19	0.54 20	0.30 30

CroCo-Stereo Lap2	0.33 18	0.22 5	0.15 7	0.11 2	0.12 3	0.16 6	0.08 5	0.35 30	0.15 12	0.47 48	0.10 5	0.31 15	0.14 8	0.14 7	1.26 43	1.00 62	0.36 5	0.36 21	0.44 19	0.20 4	0.53 27	0.55 30	0.17 14	0.13 7	0.39 33	0.35 43	0.40 7	0.27 23

StereoVision	0.34 21	0.27 12	0.21 24	0.13 7	0.18 18	0.21 19	0.14 35	0.30 19	0.23 40	0.35 35	0.18 19	0.34 20	0.17 22	0.16 14	0.98 30	0.78 39	0.44 23	0.35 17	0.43 18	0.23 9	0.40 11	0.48 21	0.16 12	0.21 34	0.40 36	0.40 52	0.71 40	0.37 36

MM-Stereo_test2	0.35 22	0.78 112	0.22 27	0.30 41	0.21 26	0.18 12	0.11 17	0.33 25	0.16 15	0.36 38	0.15 15	0.39 28	0.15 15	0.17 18	0.69 17	0.66 23	0.43 21	0.39 30	0.41 14	0.37 32	0.50 22	0.85 63	0.24 36	0.16 18	0.35 23	0.25 12	0.54 20	0.25 19

CroCo-Stereo	0.35 22	0.20 3	0.15 7	0.11 2	0.10 1	0.18 12	0.06 1	0.33 25	0.14 6	0.31 30	0.05 1	0.36 23	0.13 5	0.15 11	1.64 58	1.05 69	0.35 3	0.37 22	0.45 21	0.20 4	0.62 37	0.79 57	0.16 12	0.13 7	0.38 29	0.31 29	0.45 9	0.26 22
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.35 22	0.22 5	0.19 15	0.27 30	0.13 6	0.30 47	0.08 5	0.97 121	0.18 28	0.92 148	0.19 23	0.27 6	0.16 17	0.18 21	0.51 7	0.47 5	0.38 10	0.26 4	0.54 29	0.25 12	0.43 13	0.34 10	0.19 23	0.15 16	0.38 29	0.34 39	0.90 59	0.27 23

IGEV-Stereo++	0.36 25	0.40 27	0.20 18	0.22 20	0.25 36	0.21 19	0.09 10	0.25 12	0.17 25	0.20 11	0.34 51	0.29 12	0.20 36	0.19 25	0.78 23	0.60 15	0.44 23	0.33 14	0.75 49	0.34 28	0.53 27	0.64 42	0.22 29	0.13 7	0.28 9	0.27 24	1.09 78	0.28 27

MSCF	0.37 26	0.41 29	0.20 18	0.34 49	0.19 20	0.23 25	0.14 35	0.30 19	0.20 33	0.67 78	0.13 12	0.27 6	0.17 22	0.14 7	1.02 31	0.77 37	0.37 7	0.34 16	0.36 8	0.28 19	0.45 18	0.50 25	0.22 29	0.20 31	0.35 23	0.90 138	0.70 38	0.25 19

GIP-stereo	0.37 26	0.56 42	0.32 43	0.29 37	0.23 31	0.21 19	0.11 17	0.24 10	0.17 25	0.30 28	0.19 23	0.38 26	0.18 26	0.21 34	1.05 33	0.64 19	0.46 30	0.39 30	0.42 15	0.41 44	0.52 26	0.82 60	0.17 14	0.17 23	0.35 23	0.31 29	0.76 50	0.24 9

GASTEREO	0.38 28	0.42 32	0.20 18	0.34 49	0.18 18	0.24 30	0.14 35	0.30 19	0.19 32	0.73 93	0.12 9	0.28 10	0.17 22	0.13 6	1.05 33	0.74 34	0.38 10	0.33 14	0.37 9	0.30 23	0.44 16	0.56 32	0.23 33	0.20 31	0.35 23	0.87 131	0.73 44	0.24 9

GEAStereo	0.39 29	0.59 46	0.31 39	0.35 54	0.23 31	0.23 25	0.13 28	0.29 17	0.20 33	0.35 35	0.18 19	0.44 37	0.19 28	0.23 40	0.87 27	0.71 30	0.47 32	0.37 22	0.40 12	0.37 32	0.65 43	0.64 42	0.19 23	0.21 34	0.39 33	0.34 39	0.75 47	0.38 37

gasm-f	0.39 29	0.59 46	0.31 39	0.35 54	0.23 31	0.23 25	0.13 28	0.29 17	0.20 33	0.35 35	0.18 19	0.44 37	0.19 28	0.23 40	0.87 27	0.71 30	0.47 32	0.37 22	0.40 12	0.37 32	0.65 43	0.64 42	0.19 23	0.21 34	0.39 33	0.34 39	0.75 47	0.38 37

MLG-Stereo_test2	0.39 29	0.54 40	0.17 12	0.16 12	0.24 34	0.15 3	0.08 5	0.33 25	0.14 6	0.24 17	0.13 12	0.39 28	0.14 8	0.17 18	1.52 52	0.76 36	0.45 26	0.44 39	1.04 74	0.42 48	0.48 21	0.48 21	0.18 20	0.12 4	0.34 20	0.25 12	0.66 34	0.38 37

NLCSM	0.40 32	0.31 16	0.18 14	0.34 49	0.50 114	0.24 30	0.45 145	0.27 13	0.24 42	0.33 31	0.35 57	0.26 4	0.23 42	0.39 105	0.77 22	0.77 37	0.42 18	0.54 66	0.78 55	0.29 21	0.79 64	0.39 14	0.30 45	0.25 45	0.33 17	0.23 7	0.73 44	0.24 9

AdaDepth	0.41 33	0.41 29	0.20 18	0.24 22	0.28 43	0.23 25	0.16 42	0.32 24	0.20 33	0.23 15	0.29 40	0.27 6	0.21 37	0.23 40	0.97 29	1.09 81	0.49 36	0.41 35	1.08 80	0.34 28	0.54 31	0.59 35	0.18 20	0.21 34	0.29 11	0.28 25	0.75 47	0.43 44

U	0.41 33	0.28 14	0.16 10	0.11 2	0.13 6	0.16 6	0.06 1	0.45 42	0.14 6	0.49 49	0.07 2	0.36 23	0.16 17	0.20 30	1.71 64	1.14 91	0.44 23	0.41 35	0.59 35	0.32 24	0.66 45	0.92 70	0.17 14	0.17 23	0.50 59	0.36 45	0.49 13	0.35 34

VIP-Stereo	0.43 35	0.38 23	0.42 65	0.28 32	0.24 34	0.27 39	0.12 20	0.40 36	0.24 42	0.29 25	0.38 62	0.65 73	0.21 37	0.20 30	1.20 40	0.97 58	0.54 45	0.50 47	0.59 35	0.42 48	0.64 41	0.43 18	0.27 40	0.31 58	0.42 41	0.33 36	0.48 11	0.51 59

Occ-G	0.43 35	0.59 46	0.29 35	0.34 49	0.31 50	0.26 38	0.12 20	0.38 33	0.18 28	0.16 5	0.32 45	0.33 18	0.24 43	0.16 14	1.16 36	0.84 42	0.45 26	0.39 30	0.71 43	0.32 24	0.87 74	0.78 56	0.22 29	0.19 30	0.36 28	0.26 19	0.94 66	0.31 31

AEACV	0.43 35	0.94 181	0.30 36	0.29 37	0.20 21	0.27 39	0.12 20	0.28 14	0.14 6	0.24 17	0.23 31	0.35 21	0.21 37	0.20 30	1.24 42	0.83 41	0.57 55	0.38 26	0.78 55	0.45 59	0.81 66	0.73 51	0.24 36	0.18 29	0.34 20	0.31 29	0.61 28	0.28 27

DEFOM-Stereo	0.45 38	0.55 41	0.28 34	0.26 27	0.30 46	0.32 51	0.13 28	0.35 30	0.17 25	0.25 19	0.32 45	0.38 26	0.19 28	0.22 38	1.10 35	0.73 32	0.59 61	0.52 53	0.51 28	0.44 57	0.73 54	0.69 47	0.42 80	0.28 49	0.44 43	0.32 35	1.28 91	0.46 49

RAStereo	0.46 39	0.38 23	0.19 15	0.15 10	0.16 14	0.19 16	0.11 17	0.44 40	0.18 28	0.99 159	0.12 9	0.45 40	0.18 26	0.15 11	1.85 85	1.10 84	0.52 41	0.47 42	0.68 41	0.27 14	0.77 58	0.80 59	0.27 40	0.17 23	0.47 52	0.34 39	0.51 15	0.41 43

TDLM	0.49 40	0.59 46	0.60 108	0.39 77	0.48 102	0.46 94	0.43 139	0.72 70	0.35 70	0.30 28	0.65 118	0.76 108	0.41 78	0.35 85	0.54 8	0.58 11	0.55 48	0.49 45	0.50 24	0.43 52	0.50 22	0.39 14	0.41 74	0.39 82	0.38 29	0.31 29	0.61 28	0.66 89

anonymousdsp	0.50 41	0.38 23	0.36 50	0.28 32	0.32 52	0.28 42	0.15 40	0.56 48	0.26 45	0.42 42	0.33 49	0.53 50	0.19 28	0.27 49	1.47 47	0.87 44	0.54 45	0.52 53	0.62 37	0.48 65	0.71 49	1.04 80	0.36 58	0.30 51	0.46 46	0.29 27	1.13 83	0.33 32

iRaftStereo_RVC	0.51 42	0.56 42	0.40 58	0.28 32	0.31 50	0.32 51	0.19 53	0.68 67	0.25 44	0.46 47	0.57 102	0.58 55	0.29 49	0.25 45	1.17 39	0.89 46	0.56 52	0.45 40	0.72 44	0.41 44	0.97 85	0.79 57	0.35 53	0.34 64	0.44 43	0.41 57	0.76 50	0.48 51

delet	0.51 42	0.58 44	0.47 79	0.35 54	0.50 114	0.50 110	0.30 87	0.49 44	0.29 56	0.56 54	0.44 73	0.45 40	0.34 57	0.48 158	1.16 36	0.68 26	0.55 48	0.46 41	0.47 23	0.41 44	0.58 32	0.39 14	0.39 66	0.41 89	0.48 55	0.36 45	1.09 78	0.50 55

MLG-Stereo_test3	0.52 44	0.48 36	0.27 33	0.29 37	0.38 73	0.24 30	0.12 20	0.34 29	0.20 33	1.12 172	0.30 42	0.54 51	0.19 28	0.31 67	1.85 85	0.92 48	0.52 41	0.52 53	1.17 86	0.39 37	0.70 47	0.75 53	0.18 20	0.24 43	0.38 29	0.31 29	0.90 59	0.44 46

AIO_rvc	0.53 45	0.71 78	0.38 54	0.34 49	0.22 28	0.34 58	0.16 42	0.57 49	0.28 54	0.38 39	0.22 29	0.56 52	0.24 43	0.27 49	1.96 100	1.04 66	0.48 35	0.40 34	1.28 94	0.47 64	0.79 64	0.95 76	0.39 66	0.22 38	0.46 46	0.28 25	0.72 41	0.33 32

AASNet	0.53 45	0.74 88	0.46 77	0.35 54	0.61 143	0.51 115	0.42 136	0.65 63	0.26 45	0.41 41	0.50 83	0.39 28	0.31 54	0.41 116	1.02 31	0.69 27	0.53 44	0.60 77	0.67 39	0.51 68	0.60 33	0.87 65	0.41 74	0.41 89	0.50 59	0.40 52	0.70 38	0.45 48

LG-G_1	0.54 47	0.70 71	0.32 43	0.36 61	0.39 75	0.32 51	0.16 42	0.41 37	0.21 38	0.29 25	0.34 51	0.50 42	0.35 63	0.32 70	2.09 121	1.07 73	0.51 39	0.58 73	0.75 49	0.59 94	0.78 61	1.24 93	0.17 14	0.22 38	0.46 46	0.39 50	0.60 25	0.48 51

LG-G	0.54 47	0.70 71	0.32 43	0.36 61	0.39 75	0.32 51	0.16 42	0.41 37	0.21 38	0.29 25	0.34 51	0.50 42	0.35 63	0.32 70	2.09 121	1.07 73	0.51 39	0.58 73	0.75 49	0.59 94	0.78 61	1.24 93	0.17 14	0.22 38	0.46 46	0.39 50	0.60 25	0.48 51

AANet_RVC	0.54 47	0.45 34	0.40 58	0.33 48	0.61 143	0.28 42	0.31 91	0.61 54	0.58 149	0.44 44	0.41 68	0.39 28	0.48 93	0.33 75	1.16 36	0.79 40	0.55 48	0.53 62	0.56 33	0.52 72	0.46 19	0.49 23	0.34 50	0.38 75	0.57 75	0.57 82	1.05 75	0.97 141

LGtest1	0.57 50	0.81 124	0.46 77	0.26 27	0.30 46	0.28 42	0.12 20	0.43 39	0.26 45	0.34 34	0.56 99	0.50 42	0.30 53	0.28 53	2.04 113	1.24 109	0.57 55	0.65 101	0.74 47	0.46 63	0.72 51	1.41 103	0.29 42	0.30 51	0.54 68	0.35 43	0.65 33	0.52 60

MaDis-Stereo	0.57 50	0.47 35	0.30 36	0.16 12	0.26 40	0.21 19	0.17 49	0.44 40	0.32 63	1.08 170	0.22 29	0.51 46	0.22 41	0.19 25	1.83 82	1.19 101	0.62 64	0.59 76	1.09 82	0.45 59	0.81 66	0.94 72	0.37 62	0.25 45	0.63 86	0.67 97	0.60 25	0.82 114

LG-Stereo_L2	0.58 52	0.69 65	0.43 69	0.28 32	0.35 66	0.24 30	0.13 28	0.62 59	0.26 45	0.70 82	0.39 65	0.71 92	0.34 57	0.28 53	1.83 82	1.32 120	0.57 55	0.51 51	0.96 67	0.41 44	0.74 56	1.06 82	0.32 46	0.27 47	0.52 65	0.38 48	0.62 31	0.64 83

LG-Stereo_L1	0.58 52	0.69 65	0.41 62	0.24 22	0.35 66	0.25 35	0.12 20	0.62 59	0.27 52	0.72 88	0.32 45	0.69 84	0.34 57	0.29 56	1.82 79	1.36 126	0.57 55	0.52 53	1.14 85	0.42 48	0.70 47	1.11 85	0.29 42	0.30 51	0.51 62	0.33 36	0.66 34	0.65 87

AIO_test	0.59 54	0.77 108	0.45 72	0.44 93	0.25 36	0.35 62	0.20 57	0.61 54	0.27 52	0.43 43	0.30 42	0.57 53	0.28 48	0.29 56	2.01 106	1.46 152	0.49 36	0.42 37	0.86 59	0.49 67	1.02 92	1.01 78	0.40 70	0.24 43	0.47 52	0.49 67	1.00 71	0.35 34

MMNet	0.59 54	0.58 44	0.44 70	0.38 66	0.55 129	0.42 83	0.29 85	0.60 52	0.40 83	0.38 39	0.55 98	0.63 66	0.32 55	0.51 170	1.51 51	0.75 35	0.72 91	0.58 73	0.76 52	0.55 81	0.62 37	0.41 17	0.40 70	0.52 136	0.51 62	0.49 67	1.49 110	0.50 55

IGEV-Stereo+	0.60 56	1.04 217	0.24 32	0.49 102	0.32 52	0.29 45	0.13 28	0.51 45	0.26 45	0.79 115	0.94 176	0.57 53	0.26 45	0.28 53	1.64 58	1.19 101	0.59 61	0.61 82	1.19 89	0.43 52	0.90 81	1.17 88	0.48 108	0.20 31	0.41 38	0.31 29	0.56 22	0.40 41

UniTT-Stereo	0.60 56	0.44 33	0.32 43	0.21 18	0.25 36	0.34 58	0.17 49	0.61 54	0.31 59	0.75 97	0.27 37	0.62 65	0.34 57	0.21 34	1.77 74	1.44 145	0.57 55	0.61 82	1.53 111	0.44 57	0.91 82	1.14 87	0.37 62	0.29 50	0.50 59	0.54 77	0.52 16	0.58 67

CVANet_RVC	0.60 56	0.67 60	0.81 148	0.81 187	0.53 125	0.66 164	0.55 164	1.15 140	0.39 76	0.44 44	0.79 155	0.80 117	0.44 88	0.43 131	0.69 17	0.67 25	0.55 48	0.53 62	0.55 32	0.57 86	0.63 40	0.57 33	0.40 70	0.41 89	0.46 46	0.40 52	0.72 41	0.55 61

DMCA	0.63 59	0.73 85	0.63 112	0.40 78	0.49 105	0.52 118	0.33 106	0.59 51	0.52 124	0.80 119	0.63 115	0.70 88	0.40 75	0.47 152	1.48 48	0.92 48	0.69 79	0.67 107	0.67 39	0.51 68	0.67 46	0.59 35	0.48 108	0.45 104	0.48 55	0.52 75	1.04 74	0.62 78

RAFT_CTSACE	0.64 60	0.94 181	0.31 39	0.37 64	0.34 62	0.33 55	0.23 63	1.23 151	0.26 45	0.64 72	0.29 40	0.71 92	0.57 120	0.34 80	1.57 56	1.07 73	0.52 41	0.43 38	0.72 44	0.33 26	0.85 71	1.72 111	0.42 80	0.30 51	0.46 46	0.41 57	1.58 122	0.39 40

GANet	0.64 60	0.67 60	0.63 112	0.57 127	0.58 133	0.95 209	0.55 164	0.78 83	0.46 100	0.57 57	0.61 109	1.83 220	0.36 67	0.41 116	0.81 25	0.69 27	0.76 104	0.73 127	0.58 34	0.40 41	0.53 27	0.49 23	0.47 105	0.48 122	0.56 74	0.41 57	0.83 55	0.69 92

DFGA-Net	0.65 62	0.64 51	0.36 50	0.51 109	0.33 59	0.43 85	0.29 85	0.88 109	0.34 67	2.05 232	0.38 62	0.52 47	0.29 49	0.22 38	1.35 44	1.07 73	0.76 104	0.49 45	0.96 67	0.35 30	0.71 49	0.71 49	0.36 58	0.41 89	0.57 75	0.38 48	1.81 137	0.43 44

HCRNet	0.66 63	0.78 112	0.41 62	0.54 120	0.27 42	0.41 81	0.39 120	0.63 61	0.31 59	1.62 207	0.59 107	0.67 80	0.29 49	0.41 116	1.99 104	0.73 32	0.60 63	0.47 42	0.65 38	0.43 52	0.78 61	0.62 39	0.36 58	0.34 64	0.42 41	0.43 63	2.14 161	0.50 55

plain	0.67 64	0.87 147	0.33 47	0.31 43	0.59 135	0.33 55	0.30 87	0.89 110	0.34 67	0.72 88	0.24 32	0.65 73	0.34 57	0.19 25	1.95 93	1.57 172	0.71 86	0.69 113	0.94 65	0.39 37	1.28 114	1.20 91	0.33 49	0.33 62	0.59 82	0.60 84	0.72 41	0.74 97

MIF-Stereo (partial)	0.69 65	0.76 102	0.33 47	0.27 30	0.37 71	0.35 62	0.31 91	0.53 46	0.40 83	0.62 68	0.32 45	0.50 42	0.39 70	0.23 40	2.08 117	1.51 161	0.68 74	0.71 118	0.77 54	0.43 52	1.10 98	0.94 72	0.39 66	0.32 59	0.57 75	0.71 100	2.25 180	0.87 127

test_5	0.69 65	0.91 165	0.30 36	0.38 66	0.26 40	0.35 62	0.19 53	1.79 229	0.31 59	0.58 60	1.20 200	0.75 104	0.73 168	0.32 70	1.36 45	1.10 84	0.54 45	0.54 66	1.01 72	0.37 32	0.61 34	1.37 102	0.29 42	0.34 64	0.41 38	0.40 52	1.72 130	0.44 46

FINET	0.69 65	0.65 55	0.67 122	0.65 149	0.49 105	0.48 105	0.45 145	0.75 75	0.59 151	0.61 65	0.48 78	0.82 123	0.57 120	0.43 131	1.71 64	1.08 79	0.77 107	0.57 70	1.07 79	0.56 83	0.88 75	0.65 45	0.43 85	0.50 129	0.62 85	0.56 81	0.96 68	0.64 83

raft+_RVC	0.71 68	0.73 85	0.70 127	0.41 82	0.34 62	0.49 107	0.30 87	1.48 192	0.43 93	0.62 68	0.62 111	0.65 73	0.39 70	0.26 47	1.74 69	1.16 94	0.69 79	0.53 62	1.57 117	0.51 68	0.85 71	1.06 82	0.44 88	0.38 75	0.68 98	0.62 86	0.85 56	0.69 92

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 69	0.86 145	0.36 50	0.43 90	0.32 52	0.30 47	0.19 53	0.71 69	0.32 63	0.70 82	0.33 49	0.63 66	0.57 120	0.41 116	2.03 112	1.91 196	0.63 66	0.68 111	1.00 69	0.45 59	1.86 150	1.87 114	0.40 70	0.23 42	0.49 57	0.37 47	1.09 78	0.55 61

GMStereo	0.73 69	0.99 200	0.39 55	0.49 102	0.47 96	0.55 127	0.41 130	0.77 77	0.43 93	0.55 52	0.48 78	0.81 122	0.38 68	0.34 80	1.60 57	0.95 53	0.74 101	0.52 53	1.88 125	0.57 86	1.07 93	0.73 51	0.42 80	0.51 131	0.72 108	0.47 66	1.87 144	0.57 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 69	0.69 65	0.79 143	0.54 120	0.65 154	0.58 142	0.54 160	0.72 70	0.54 136	0.59 62	0.57 102	0.61 62	0.47 90	0.62 203	1.80 77	0.96 55	0.72 91	0.68 111	0.91 63	0.72 143	0.64 41	0.55 30	0.53 143	0.52 136	0.58 79	0.51 72	2.19 170	0.59 73

AFF-stereo	0.76 72	0.69 65	0.59 105	0.30 41	0.32 52	0.52 118	0.18 52	0.86 102	0.41 85	1.37 192	0.43 71	0.60 61	0.34 57	0.24 44	1.76 73	1.13 89	0.57 55	0.62 86	2.81 171	0.43 52	0.77 58	0.63 40	0.41 74	0.32 59	0.70 102	0.67 97	2.38 195	0.56 63

TestStereo	0.77 73	0.93 178	0.79 143	0.56 124	0.46 92	0.66 164	0.33 106	1.22 149	0.42 92	0.90 144	0.52 91	0.84 127	0.54 109	0.39 105	1.50 50	0.92 48	0.73 96	0.51 51	1.38 101	0.56 83	1.25 111	0.82 60	0.44 88	0.44 102	0.77 118	0.79 111	1.34 95	0.79 107

MIM_Stereo	0.78 74	0.77 108	0.53 97	0.43 90	0.38 73	0.46 94	0.22 62	1.50 195	0.31 59	0.55 52	0.38 62	0.64 70	0.27 47	0.32 70	1.77 74	1.09 81	0.63 66	0.73 127	3.30 196	0.57 86	1.19 107	0.91 69	0.34 50	0.36 70	0.49 57	0.41 57	1.95 149	0.58 67

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 75	0.75 96	0.48 83	0.38 66	0.33 59	0.25 35	0.16 42	0.68 67	0.30 58	0.72 88	0.42 70	0.77 112	0.35 63	0.30 59	1.81 78	1.08 79	0.65 70	0.56 68	1.71 121	0.48 65	1.60 136	4.30 154	0.49 119	0.39 82	0.60 84	0.49 67	0.95 67	0.65 87

CFNet	0.80 75	0.84 138	0.79 143	0.76 172	0.70 167	0.60 149	0.46 150	0.84 99	0.48 108	0.66 76	0.71 137	0.92 145	0.61 134	0.43 131	1.75 71	0.84 42	0.70 82	0.64 98	0.90 62	0.78 160	0.89 79	0.72 50	0.45 94	0.51 131	0.87 143	0.83 119	1.67 128	1.15 170

G2L-Stereo	0.81 77	0.69 65	0.60 108	0.57 127	0.78 184	0.50 110	0.37 117	0.77 77	0.53 129	0.69 81	0.78 153	0.70 88	0.63 137	0.54 172	2.08 117	0.96 55	0.73 96	0.63 95	1.23 91	0.61 107	1.22 109	0.66 46	0.57 162	0.48 122	0.77 118	0.89 133	1.98 152	0.80 110

HGLStereo	0.83 78	0.64 51	0.75 136	0.52 113	0.67 160	0.56 133	0.45 145	0.66 66	0.50 117	1.72 214	0.96 180	0.64 70	0.56 116	0.54 172	1.65 61	1.18 98	0.80 117	0.76 136	1.05 75	0.66 126	0.99 87	1.36 101	0.49 119	0.54 146	0.71 105	0.76 107	1.59 124	0.82 114

S2M2_XL	0.85 79	0.50 38	0.64 115	0.24 22	0.30 46	0.35 62	0.28 82	0.61 54	0.43 93	0.56 54	0.35 57	0.65 73	0.59 125	0.34 80	2.56 167	1.65 180	0.69 79	0.47 42	0.72 44	0.54 74	4.94 193	2.28 126	0.48 108	0.30 51	0.55 73	0.51 72	0.74 46	0.74 97
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	0.85 79	0.76 102	0.74 133	0.60 136	0.60 138	0.61 153	0.53 158	0.90 111	0.58 149	1.21 178	0.68 125	0.71 92	0.56 116	0.67 212	1.72 68	1.11 87	0.79 114	0.72 125	1.13 84	0.82 171	0.84 69	0.69 47	0.62 183	0.58 159	0.64 88	0.77 108	2.48 204	0.95 138

RASNet	0.85 79	0.72 81	0.89 169	0.61 139	0.62 150	0.66 164	0.41 130	0.98 123	0.61 156	1.21 178	0.64 116	0.74 97	0.67 151	0.40 110	1.23 41	1.31 118	0.72 91	0.66 104	1.00 69	0.70 139	1.09 96	1.43 104	0.43 85	0.75 205	0.68 98	0.79 111	2.17 166	0.93 136

anonymousdsp2	0.86 82	0.84 138	0.84 155	0.43 90	0.44 90	0.56 133	0.32 102	1.17 142	0.36 72	0.66 76	0.67 122	0.69 84	0.40 75	0.49 163	1.46 46	1.36 126	0.67 73	0.62 86	2.12 134	0.60 104	1.36 122	2.66 134	0.36 58	0.44 102	0.71 105	0.51 72	1.86 143	0.64 83

dd	0.86 82	0.80 118	0.51 86	1.05 215	0.44 90	0.85 195	0.44 143	0.85 100	0.39 76	0.83 124	0.40 66	1.23 186	0.39 70	0.47 152	2.21 138	0.98 59	0.97 178	0.71 118	2.00 132	0.61 107	0.84 69	0.77 55	0.49 119	0.64 184	0.70 102	0.53 76	1.73 133	1.47 198

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 82	0.72 81	0.84 155	0.41 82	0.39 75	0.54 124	0.21 60	0.99 124	0.52 124	1.54 202	0.57 102	0.73 96	0.39 70	0.26 47	2.15 125	1.17 96	0.64 69	0.50 47	2.66 164	0.57 86	0.88 75	0.90 67	0.47 105	0.39 82	0.86 138	0.72 102	2.54 216	0.66 89

DMCA-RVC	0.86 82	0.74 88	0.73 130	0.61 139	0.77 180	0.56 133	0.70 185	0.77 77	1.43 242	1.38 194	0.69 128	0.87 132	0.54 109	0.55 178	1.66 63	1.05 69	0.81 126	0.74 131	0.95 66	0.73 146	0.89 79	0.93 71	0.51 133	0.58 159	0.59 82	0.62 86	1.82 140	0.91 133

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 86	0.64 51	0.54 100	0.44 93	0.41 84	0.38 70	0.26 76	1.26 157	0.49 112	0.85 130	0.62 111	0.75 104	0.54 109	0.34 80	1.75 71	1.50 160	0.68 74	0.70 115	1.17 86	0.56 83	1.52 129	3.83 145	0.39 66	0.37 71	0.75 114	1.18 180	0.68 37	0.77 104

RAFT+CT+SA	0.87 86	0.97 194	0.40 58	0.45 96	0.29 44	0.38 70	0.20 57	1.64 218	0.33 65	0.72 88	0.30 42	0.88 137	0.65 145	0.40 110	1.56 55	1.21 105	0.56 52	0.57 70	2.08 133	0.40 41	0.83 68	5.00 167	0.32 46	0.37 71	0.47 52	0.42 62	1.56 115	0.49 54

DSFCA	0.87 86	0.84 138	0.73 130	0.65 149	0.77 180	0.61 153	0.78 190	0.75 75	0.78 182	0.77 105	0.83 164	0.75 104	0.48 93	0.43 131	1.89 90	1.14 91	0.85 135	0.87 173	1.00 69	0.74 149	1.00 91	1.05 81	0.72 217	0.63 181	0.83 129	0.95 146	1.88 145	0.85 123

IER	0.88 89	0.82 127	0.55 101	0.49 102	0.51 117	0.56 133	0.45 145	0.80 88	0.49 112	1.15 175	0.77 148	1.03 160	0.50 99	0.79 232	3.66 224	1.04 66	0.73 96	0.64 98	0.87 60	0.78 160	0.73 54	0.82 60	0.60 178	0.53 142	0.63 86	1.00 157	2.05 157	0.74 97

rafts_anoy	0.88 89	0.81 124	0.86 161	0.44 93	0.49 105	0.51 115	0.46 150	1.58 211	0.48 108	0.61 65	0.70 135	0.70 88	0.47 90	0.30 59	2.51 164	1.38 129	0.76 104	0.78 144	2.36 144	0.61 107	1.28 114	0.99 77	0.49 119	0.49 126	0.85 135	0.90 138	0.93 65	1.00 155

ARAFT	0.89 91	0.72 81	0.47 79	0.35 54	0.34 62	0.42 83	0.24 66	0.64 62	0.34 67	2.25 244	0.57 102	0.58 55	0.29 49	0.39 105	2.14 124	1.42 139	0.71 86	0.74 131	2.68 166	0.54 74	1.86 150	1.93 115	0.42 80	0.33 62	0.83 129	0.40 52	1.98 152	0.56 63

HITNet	0.90 92	0.65 55	0.62 111	0.68 157	0.50 114	0.39 73	0.32 102	1.26 157	0.89 193	0.70 82	0.70 135	0.91 143	0.49 96	0.39 105	1.96 100	1.02 63	0.66 72	0.64 98	0.79 57	0.61 107	1.53 130	3.85 146	0.46 96	0.52 136	0.58 79	0.64 89	1.81 137	0.81 112
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
TestStereo1	0.93 93	0.98 197	0.39 55	0.38 66	0.36 69	0.39 73	0.25 69	1.02 126	0.39 76	0.79 115	0.34 51	0.58 55	0.73 168	0.54 172	3.06 201	1.47 155	0.71 86	0.52 53	2.91 174	0.54 74	1.34 117	1.84 112	0.35 53	0.39 82	0.54 68	1.06 162	2.53 214	0.60 74

SA-5K	0.93 93	0.98 197	0.39 55	0.38 66	0.36 69	0.39 73	0.25 69	1.02 126	0.39 76	0.79 115	0.34 51	0.58 55	0.73 168	0.54 172	3.06 201	1.47 155	0.71 86	0.52 53	2.91 174	0.54 74	1.34 117	1.84 112	0.35 53	0.39 82	0.54 68	1.06 162	2.53 214	0.60 74

RALCasStereoNet	0.93 93	0.82 127	0.93 174	0.53 117	0.53 125	0.60 149	0.45 145	1.48 192	0.44 97	1.03 162	0.75 145	0.89 142	0.49 96	0.32 70	2.31 147	1.43 143	0.78 110	0.75 133	1.50 108	0.58 90	1.18 106	2.21 125	0.49 119	0.57 155	0.86 138	1.13 174	0.90 59	1.16 171

CFNet_RVC	0.94 96	0.84 138	0.89 169	0.76 172	0.80 190	0.71 174	0.49 152	0.74 74	0.63 163	0.88 139	0.94 176	0.87 132	0.57 120	0.50 164	1.96 100	1.12 88	0.79 114	0.79 148	1.27 92	0.73 146	1.26 112	1.52 107	0.48 108	0.64 184	0.98 167	1.11 168	1.92 148	1.23 179

DLCB_ROB	0.94 96	0.90 161	0.88 164	0.73 165	0.80 190	0.69 171	0.69 184	0.87 106	0.72 178	0.94 152	0.86 168	1.02 156	0.91 207	0.69 219	1.48 48	1.06 72	0.97 178	0.72 125	0.88 61	0.74 149	1.21 108	1.21 92	0.78 226	0.71 200	1.26 215	1.26 188	1.49 110	0.95 138

AACVNet	0.95 98	0.87 147	0.69 124	0.91 197	0.91 202	0.72 178	0.59 175	0.87 106	0.60 152	0.73 93	0.88 171	0.79 116	0.64 140	0.60 196	1.77 74	1.37 128	0.84 133	0.83 162	1.12 83	0.77 156	1.36 122	1.13 86	0.70 210	0.65 186	0.87 143	1.12 171	1.90 146	1.31 188

DISCO	0.96 99	0.98 197	0.56 103	0.57 127	0.61 143	0.81 191	0.79 193	0.77 77	0.81 183	2.06 235	0.86 168	0.66 77	0.70 157	0.42 126	1.87 88	1.27 113	0.99 183	0.80 154	1.80 123	0.80 165	0.92 83	1.33 98	0.57 162	0.51 131	0.72 108	0.84 125	2.02 155	0.80 110

GLC_STEREO	0.97 100	0.89 158	0.85 159	0.56 124	0.60 138	0.48 105	0.40 126	1.70 221	0.47 102	0.77 105	0.67 122	0.78 115	0.63 137	0.61 198	2.53 165	1.65 180	0.88 146	0.60 77	1.57 117	0.70 139	2.48 160	1.17 88	0.44 88	0.43 98	0.67 91	0.55 79	2.36 191	0.88 130

TESTraft	0.98 101	0.96 192	0.42 65	0.41 82	0.33 59	0.40 76	0.25 69	1.13 137	0.39 76	0.97 158	0.35 57	0.61 62	0.75 177	0.54 172	3.18 211	1.42 139	0.70 82	0.50 47	2.86 173	0.53 73	1.08 94	3.15 139	0.35 53	0.40 87	0.52 65	1.18 180	2.52 210	0.61 76

psm_up	0.99 102	0.86 145	0.99 188	0.78 179	0.89 200	0.75 182	0.58 172	1.33 177	1.03 212	0.88 139	0.69 128	0.99 155	0.72 163	0.76 228	1.89 90	1.10 84	0.91 157	0.81 157	1.93 128	0.81 168	1.08 94	0.90 67	0.49 119	0.85 225	1.01 172	1.06 162	1.62 125	1.10 163

STTStereo	0.99 102	0.95 187	0.82 151	0.77 177	0.77 180	0.69 171	0.87 203	0.86 102	1.53 251	1.27 184	0.79 155	1.13 177	0.69 154	0.93 249	2.19 131	1.03 65	0.72 91	0.70 115	1.05 75	0.63 119	1.15 104	0.86 64	0.58 171	0.56 154	0.73 111	1.21 184	1.74 135	1.41 196

coex_refinement	1.02 104	1.02 211	0.76 137	0.66 154	0.85 194	0.71 174	0.50 155	0.81 90	1.04 213	0.67 78	1.01 189	0.94 146	0.44 88	0.46 147	3.49 220	0.95 53	0.78 110	0.71 118	3.74 205	0.77 156	0.85 71	0.75 53	0.63 188	0.52 136	0.87 143	0.93 142	1.75 136	0.94 137

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 104	0.93 178	0.80 147	0.72 162	0.79 187	0.65 162	1.02 218	1.07 132	2.31 282	2.00 228	0.74 143	0.97 151	0.56 116	0.94 251	1.82 79	0.96 55	0.68 74	0.67 107	1.31 95	0.65 121	0.88 75	0.94 72	0.57 162	0.57 155	0.73 111	1.60 232	1.43 103	1.27 186
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 106	0.80 118	0.40 58	0.50 108	0.48 102	0.37 67	0.30 87	0.55 47	0.44 97	1.13 174	0.77 148	0.64 70	0.95 217	0.31 67	2.68 180	1.79 191	0.96 175	0.82 160	1.08 80	0.61 107	2.91 167	5.06 171	0.44 88	0.30 51	0.81 123	0.92 141	1.18 86	1.16 171

AF-Net	1.05 106	0.83 130	0.94 175	0.76 172	0.91 202	0.98 215	1.68 254	1.52 202	1.06 215	0.57 57	0.96 180	1.34 192	0.64 140	0.74 223	1.71 64	0.99 60	0.80 117	0.60 77	1.64 119	0.72 143	0.72 51	2.35 127	0.63 188	0.62 175	0.89 152	0.82 117	1.57 120	1.25 183

Nwc_Net	1.05 106	0.83 130	0.94 175	0.76 172	0.91 202	0.98 215	1.68 254	1.52 202	1.06 215	0.57 57	0.96 180	1.34 192	0.64 140	0.74 223	1.71 64	0.99 60	0.80 117	0.60 77	1.64 119	0.72 143	0.72 51	2.35 127	0.63 188	0.62 175	0.89 152	0.82 117	1.57 120	1.25 183

LMCR-Stereo	1.06 109	0.83 130	0.84 155	0.53 117	0.62 150	0.64 160	0.33 106	1.12 135	0.60 152	0.83 124	0.79 155	0.91 143	0.49 96	0.41 116	2.53 165	1.54 167	1.03 194	0.75 133	2.16 135	1.42 231	1.68 141	3.87 148	0.49 119	0.65 186	0.75 114	0.83 119	1.10 82	0.88 130

PDISCO_ROB	1.06 109	0.87 147	0.60 108	0.80 184	0.68 163	0.53 123	0.59 175	0.93 116	0.69 173	1.80 219	1.00 188	0.74 97	0.63 137	0.66 210	1.87 88	1.44 145	0.89 148	1.10 233	1.53 111	0.80 165	1.56 133	2.40 130	0.52 140	0.63 181	1.19 200	0.79 111	2.56 217	0.81 112

SA	1.07 111	0.90 161	0.42 65	0.55 122	0.53 125	0.49 107	0.24 66	1.60 212	0.46 100	0.71 87	0.41 68	0.69 84	0.58 124	0.62 203	1.74 69	1.41 136	0.78 110	0.79 148	3.17 185	0.65 121	1.24 110	4.73 159	0.34 50	0.51 131	0.75 114	1.12 171	2.64 224	0.72 96

PS-NSSS	1.07 111	1.44 263	0.69 124	1.20 235	0.91 202	1.16 233	0.93 210	0.80 88	0.55 138	0.74 96	0.49 81	1.98 228	1.03 225	0.91 246	1.54 54	0.92 48	0.83 131	0.73 127	1.45 106	0.62 114	0.94 84	0.63 40	1.68 285	0.50 129	1.00 170	0.95 146	3.21 249	1.11 166

HSM	1.07 111	0.75 96	0.97 183	0.78 179	0.77 180	0.54 124	0.54 160	1.87 238	0.60 152	0.76 101	0.85 167	0.87 132	0.67 151	0.56 179	2.24 139	1.05 69	0.92 163	0.71 118	2.57 152	0.71 141	1.80 148	2.08 123	0.56 159	0.72 203	0.90 156	0.97 150	2.08 159	1.03 156

LL-Strereo2	1.08 114	0.65 55	0.59 105	0.40 78	0.34 62	0.31 50	0.23 63	1.48 192	0.38 74	0.68 80	0.58 106	0.63 66	0.32 55	0.64 207	1.65 61	1.13 89	0.63 66	0.53 62	1.32 97	0.66 126	1.35 120	11.05 273	0.44 88	0.34 64	0.64 88	0.60 84	1.05 75	0.56 63

raftrobust	1.11 115	0.65 55	0.92 173	0.55 122	0.49 105	0.44 87	0.33 106	1.55 208	0.47 102	0.94 152	0.72 140	0.82 123	0.53 104	0.36 94	2.91 192	1.71 185	0.71 86	0.70 115	4.37 214	0.65 121	1.69 143	3.95 150	0.59 176	0.42 97	0.95 165	0.85 127	0.99 70	0.85 123

UCFNet_RVC	1.11 115	1.26 245	0.85 159	0.88 194	0.93 209	0.77 186	0.58 172	0.78 83	0.67 170	0.93 150	0.80 159	1.25 187	0.93 212	0.48 158	2.17 129	1.09 81	0.78 110	0.82 160	2.60 159	0.80 165	1.32 116	1.66 109	1.31 273	0.67 190	1.05 180	1.11 168	1.44 105	2.13 229

test_4	1.13 117	0.74 88	0.77 139	0.42 88	0.32 52	0.34 58	0.26 76	0.78 83	0.33 65	0.75 97	0.40 66	0.87 132	0.35 63	0.40 110	2.10 123	1.55 168	0.65 70	0.69 113	1.50 108	0.51 68	1.12 101	10.25 247	0.41 74	0.37 71	0.58 79	0.70 99	2.73 229	0.62 78

S2M2_L	1.14 118	0.87 147	1.13 219	0.46 99	0.37 71	0.43 85	0.28 82	0.60 52	0.52 124	1.85 223	0.34 51	0.63 66	0.40 75	0.43 131	2.36 149	1.91 196	0.70 82	0.60 77	1.06 78	0.58 90	4.38 181	4.69 157	0.49 119	0.37 71	0.64 88	0.89 133	3.07 244	0.79 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Sa-1000	1.14 118	0.75 96	0.47 79	0.49 102	0.61 143	0.50 110	0.27 79	1.70 221	0.52 124	0.73 93	0.48 78	0.66 77	0.67 151	0.79 232	2.17 129	1.43 143	0.92 163	0.93 194	3.23 186	0.58 90	1.55 132	4.86 162	0.35 53	0.59 166	1.14 196	1.24 185	2.35 189	0.76 103

RALAANet	1.14 118	0.70 71	0.84 155	0.53 117	0.53 125	0.60 149	0.41 130	1.30 166	0.50 117	0.94 152	0.65 118	0.72 95	0.59 125	0.33 75	1.97 103	1.32 120	0.75 103	0.89 183	1.96 129	0.85 174	3.07 169	5.37 179	0.53 143	0.62 175	0.82 126	1.03 160	2.08 159	0.78 106

CASnet	1.15 121	0.91 165	0.49 84	0.40 78	0.43 88	0.38 70	0.20 57	0.91 114	0.49 112	0.77 105	0.56 99	0.88 137	0.53 104	0.35 85	2.15 125	1.24 109	0.72 91	0.50 47	1.34 99	0.54 74	7.12 231	5.37 179	0.41 74	0.38 75	1.21 202	0.49 67	1.45 106	0.79 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 122	0.83 130	0.82 151	0.65 149	0.59 135	0.67 167	0.58 172	2.65 289	0.53 129	1.73 215	0.76 147	0.87 132	0.78 187	0.47 152	3.77 232	1.45 147	0.87 142	0.86 171	2.81 171	0.65 121	1.26 112	0.87 65	0.57 162	0.73 204	0.81 123	0.95 146	2.65 226	1.03 156

RP	1.18 123	1.02 211	1.24 238	0.94 201	1.08 221	0.84 192	1.17 231	1.25 155	1.31 234	0.61 65	1.16 197	1.21 184	0.75 177	0.68 213	3.34 215	1.04 66	0.89 148	0.67 107	1.20 90	0.79 162	0.88 75	2.85 136	0.59 176	0.71 200	0.86 138	0.98 154	2.51 209	1.21 177

trnet	1.20 124	0.91 165	0.94 175	0.52 113	0.42 86	0.47 100	0.25 69	1.41 187	0.61 156	0.88 139	0.75 145	0.97 151	0.72 163	0.37 96	2.66 177	3.31 243	0.86 139	0.61 82	2.41 146	0.60 104	3.93 179	3.14 138	0.50 131	0.47 108	1.03 176	0.86 130	1.72 130	0.99 149

APVNet	1.21 125	1.02 211	0.64 115	0.69 158	0.78 184	0.86 196	0.84 198	0.78 83	0.71 177	0.92 148	0.82 162	0.86 130	0.59 125	0.58 188	2.67 179	1.65 180	1.11 204	0.98 209	3.23 186	0.85 174	1.62 137	4.73 159	0.55 152	0.84 224	0.77 118	0.80 114	1.90 146	0.98 143

iinet-f	1.22 126	1.08 221	0.64 115	0.93 200	0.46 92	0.68 169	0.57 168	0.79 87	0.48 108	2.11 240	1.35 212	0.83 125	0.64 140	0.35 85	3.95 235	1.80 193	0.77 107	0.66 104	2.93 180	1.00 196	1.53 130	3.24 140	0.64 194	0.53 142	1.10 191	0.63 88	2.23 179	0.90 132

PA-Net	1.22 126	0.95 187	1.13 219	0.75 168	1.31 244	0.68 169	0.84 198	0.82 95	1.18 228	0.83 124	0.77 148	0.76 108	0.78 187	0.91 246	3.00 197	1.21 105	0.68 74	0.77 139	1.02 73	0.82 171	1.13 103	4.67 156	0.66 199	0.82 219	1.00 170	2.10 266	1.24 88	2.13 229
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	1.25 128	1.24 239	1.10 211	0.99 208	1.05 215	0.96 210	1.53 248	1.79 229	1.59 254	0.60 63	1.34 209	1.17 181	1.03 225	0.74 223	2.44 155	1.07 73	0.89 148	0.99 212	1.54 113	0.91 182	0.99 87	2.46 131	0.80 234	0.76 207	1.26 215	1.59 229	1.39 100	1.61 206

Abc-Net	1.25 128	1.24 239	1.10 211	0.99 208	1.05 215	0.96 210	1.53 248	1.79 229	1.59 254	0.60 63	1.34 209	1.17 181	1.03 225	0.74 223	2.44 155	1.07 73	0.89 148	0.99 212	1.54 113	0.91 182	0.99 87	2.46 131	0.80 234	0.76 207	1.26 215	1.59 229	1.39 100	1.61 206
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 130	0.77 108	0.56 103	0.45 96	0.56 130	0.51 115	0.21 60	1.50 195	0.70 175	0.78 108	0.80 159	0.84 127	0.90 206	0.33 75	3.45 219	2.96 232	1.14 208	1.04 225	1.32 97	1.08 205	4.63 187	4.87 163	0.63 188	0.38 75	0.85 135	0.83 119	1.02 72	1.16 171

FSD	1.28 131	0.76 102	0.66 120	0.60 136	0.60 138	0.60 149	0.57 168	0.90 111	0.50 117	0.95 155	0.73 142	1.06 168	0.69 154	0.64 207	2.19 131	3.05 234	0.98 180	0.79 148	2.80 170	0.79 162	4.76 191	5.04 169	0.65 195	0.67 190	0.90 156	0.83 119	0.90 59	0.99 149

GMOStereo	1.28 131	0.74 88	0.45 72	0.62 142	0.52 119	0.46 94	0.39 120	1.54 204	0.47 102	0.87 133	0.47 74	0.74 97	0.59 125	0.35 85	2.01 106	1.45 147	0.80 117	0.87 173	2.92 176	0.69 132	1.78 144	10.98 269	0.46 96	0.41 89	1.09 186	0.72 102	1.56 115	0.58 67

error version	1.28 131	0.74 88	0.45 72	0.62 142	0.52 119	0.46 94	0.39 120	1.54 204	0.47 102	0.87 133	0.47 74	0.74 97	0.59 125	0.35 85	2.01 106	1.45 147	0.80 117	0.87 173	2.92 176	0.69 132	1.78 144	10.98 269	0.46 96	0.41 89	1.09 186	0.72 102	1.56 115	0.58 67

test-v	1.28 131	0.74 88	0.45 72	0.62 142	0.52 119	0.46 94	0.39 120	1.54 204	0.47 102	0.87 133	0.47 74	0.74 97	0.59 125	0.35 85	2.01 106	1.45 147	0.80 117	0.87 173	2.92 176	0.69 132	1.78 144	10.98 269	0.46 96	0.41 89	1.09 186	0.72 102	1.56 115	0.58 67

test-2	1.28 131	0.74 88	0.45 72	0.62 142	0.52 119	0.46 94	0.39 120	1.54 204	0.47 102	0.87 133	0.47 74	0.74 97	0.59 125	0.35 85	2.01 106	1.45 147	0.80 117	0.87 173	2.92 176	0.69 132	1.78 144	10.98 269	0.46 96	0.41 89	1.09 186	0.72 102	1.56 115	0.58 67

GANetREF_RVC	1.28 131	1.18 232	0.95 180	1.18 234	1.04 213	1.00 220	0.79 193	1.25 155	1.10 220	1.29 186	0.77 148	2.28 244	0.91 207	0.63 205	2.00 105	1.14 91	1.01 188	0.98 209	2.44 148	0.82 171	1.98 154	1.33 98	0.78 226	1.05 240	1.28 220	1.27 189	2.63 223	1.49 199
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
AMNet	1.29 137	1.12 224	1.05 198	1.13 223	1.12 226	1.24 242	1.08 226	1.36 181	1.13 224	1.10 171	1.11 194	1.51 208	1.26 237	1.20 271	1.52 52	1.57 172	1.35 233	1.21 253	1.37 100	1.22 218	1.35 120	1.19 90	1.25 266	1.19 249	1.23 210	1.72 242	1.54 114	1.65 210

raft_robust	1.30 138	0.93 178	0.53 97	0.59 134	0.47 96	0.57 139	0.37 117	2.06 258	0.52 124	1.69 213	0.53 93	0.76 108	0.82 195	0.47 152	2.16 128	1.52 165	0.84 133	0.84 169	5.71 236	0.59 94	2.50 161	5.04 169	0.46 96	0.51 131	0.99 168	1.05 161	1.58 122	0.99 149

IPLGR_C	1.31 139	0.71 78	0.68 123	0.57 127	0.46 92	0.52 118	0.31 91	0.81 90	0.53 129	0.76 101	0.69 128	1.03 160	0.53 104	0.59 192	2.62 172	1.33 123	0.88 146	0.63 95	3.25 192	0.61 107	1.64 140	10.69 260	0.55 152	0.53 142	0.89 152	0.57 82	2.40 197	0.62 78

ACRE	1.31 139	0.70 71	0.66 120	0.58 133	0.47 96	0.52 118	0.32 102	0.81 90	0.53 129	0.76 101	0.69 128	1.04 164	0.52 103	0.59 192	2.66 177	1.32 120	0.89 148	0.63 95	3.25 192	0.61 107	1.62 137	10.69 260	0.55 152	0.52 136	0.92 160	0.55 79	2.40 197	0.62 78

SACVNet	1.31 139	0.94 181	0.95 180	0.90 195	1.10 223	0.87 198	0.92 209	1.50 195	0.81 183	1.23 183	0.71 137	0.94 146	0.69 154	0.68 213	1.83 82	1.40 133	1.12 207	0.83 162	2.20 137	0.94 188	2.13 155	5.87 189	0.65 195	0.82 219	1.04 177	1.06 162	2.02 155	1.30 187

4D-IteraStereo	1.32 142	0.61 50	1.07 204	0.49 102	0.43 88	0.40 76	0.25 69	1.44 190	0.37 73	0.75 97	0.56 99	0.75 104	0.43 80	0.43 131	2.29 146	1.38 129	0.68 74	0.66 104	2.70 167	0.59 94	3.21 171	10.86 268	0.46 96	0.40 87	0.69 100	0.83 119	2.34 187	0.64 83

CIPLG	1.32 142	0.70 71	0.69 124	0.57 127	0.46 92	0.52 118	0.33 106	0.81 90	0.55 138	0.76 101	0.69 128	1.03 160	0.53 104	0.59 192	2.91 192	1.33 123	0.89 148	0.62 86	3.23 186	0.62 114	1.62 137	10.69 260	0.55 152	0.53 142	0.90 156	0.54 77	2.37 194	0.61 76

DN-CSS_ROB	1.32 142	0.83 130	1.03 194	0.87 193	0.86 195	0.47 100	0.36 115	2.00 252	0.57 147	1.56 204	1.81 224	0.96 150	0.77 185	0.38 101	2.15 125	1.40 133	1.03 194	0.93 194	5.27 224	0.66 126	2.56 162	2.82 135	0.54 149	0.86 227	0.79 121	0.81 115	2.07 158	1.33 191

UDGNet	1.34 145	1.00 205	0.76 137	1.64 259	1.38 249	1.69 263	1.25 235	1.22 149	0.69 173	0.63 71	0.84 166	0.83 125	0.41 78	1.62 282	2.02 111	1.19 101	0.81 126	0.87 173	1.98 130	0.92 185	1.68 141	5.69 185	1.26 269	0.47 108	1.21 202	0.95 146	2.15 163	1.03 156

CREStereo	1.37 146	0.91 165	0.94 175	0.52 113	0.42 86	0.47 100	0.26 76	1.43 189	0.66 168	0.87 133	0.83 164	0.95 148	0.73 168	0.36 94	2.98 196	4.38 269	0.85 135	0.56 68	2.41 146	0.62 114	5.52 206	4.71 158	0.53 143	0.47 108	1.02 174	0.87 131	1.73 133	0.98 143
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
FADNet-RVC-Resample	1.37 146	0.87 147	0.99 188	0.72 162	0.81 192	0.63 157	1.02 218	1.06 131	0.91 196	0.99 159	0.99 186	1.69 216	0.73 168	1.02 257	4.06 237	1.41 136	1.02 191	1.62 277	1.55 115	1.04 200	1.37 124	5.03 168	0.57 162	1.14 246	0.88 148	1.99 259	1.45 106	1.54 202

FADNet-RVC	1.38 148	0.71 78	0.88 164	0.77 177	1.09 222	0.58 142	2.16 271	0.92 115	0.57 147	1.03 162	0.72 140	1.48 203	0.64 140	0.61 198	5.02 244	1.56 170	0.85 135	0.90 186	2.24 139	1.52 247	2.20 156	4.08 152	0.51 133	0.77 209	1.48 245	1.14 176	1.43 103	1.35 192

PMTNet	1.39 149	0.94 181	0.99 188	0.48 101	0.49 105	0.47 100	0.32 102	0.83 96	0.66 168	0.83 124	0.62 111	0.88 137	0.50 99	0.35 85	2.72 183	4.30 266	0.91 157	0.57 70	2.40 145	0.54 74	6.12 213	5.45 182	0.57 162	0.38 75	1.99 278	1.00 157	1.09 78	1.19 176

GES	1.40 150	0.73 85	0.79 143	0.78 179	0.71 168	0.80 189	0.59 175	1.37 183	0.97 202	1.66 210	0.94 176	0.74 97	0.65 145	0.63 205	2.40 152	1.55 168	0.98 180	0.89 183	5.45 230	1.14 211	3.99 180	3.85 146	0.65 195	0.83 222	0.75 114	0.81 115	1.52 113	1.72 213

LoS_RVC	1.42 151	1.25 242	0.86 161	0.31 43	0.49 105	0.37 67	0.33 106	0.73 72	0.56 143	2.10 238	0.68 125	0.67 80	0.70 157	0.33 75	3.08 204	3.79 256	0.89 148	2.10 297	3.01 183	0.66 126	4.40 182	6.44 196	0.51 133	0.43 98	0.82 126	0.85 127	0.90 59	0.99 149

tt_ll	1.42 151	1.25 242	0.86 161	0.31 43	0.49 105	0.37 67	0.33 106	0.73 72	0.56 143	2.10 238	0.68 125	0.67 80	0.70 157	0.33 75	3.08 204	3.79 256	0.89 148	2.10 297	3.01 183	0.66 126	4.40 182	6.44 196	0.51 133	0.43 98	0.82 126	0.85 127	0.90 59	0.99 149

sAnonymous2	1.42 151	0.76 102	0.52 93	0.41 82	0.47 96	0.71 174	0.41 130	1.28 163	0.98 205	0.65 73	0.89 172	1.08 170	0.95 217	0.37 96	2.20 133	2.28 215	1.10 200	1.04 225	3.71 202	0.92 185	4.94 193	6.73 202	0.62 183	0.55 152	0.83 129	1.39 201	1.25 89	1.24 181

CroCo_RVC	1.42 151	0.76 102	0.52 93	0.41 82	0.47 96	0.71 174	0.41 130	1.28 163	0.98 205	0.65 73	0.89 172	1.08 170	0.95 217	0.37 96	2.20 133	2.28 215	1.10 200	1.04 225	3.71 202	0.92 185	4.94 193	6.73 202	0.62 183	0.55 152	0.83 129	1.39 201	1.25 89	1.24 181

RGC	1.43 155	1.30 251	1.99 281	1.14 228	1.18 234	1.16 233	1.01 215	1.20 147	1.08 218	0.91 145	1.70 223	1.18 183	1.24 236	0.87 240	3.10 208	1.18 98	0.98 180	0.86 171	1.81 124	1.02 198	1.39 125	3.87 148	0.76 219	0.90 231	1.14 196	1.53 221	2.17 166	1.85 217

YMNet	1.44 156	0.79 116	0.41 62	0.51 109	0.61 143	0.59 145	1.36 242	0.77 77	0.56 143	1.28 185	0.36 60	0.67 80	2.20 255	0.56 179	19.21 275	1.49 158	0.77 107	0.65 101	0.74 47	0.39 37	0.61 34	1.27 96	0.23 33	0.38 75	0.69 100	0.46 64	0.81 54	0.66 89

castereo	1.44 156	0.88 156	0.96 182	0.46 99	0.47 96	0.33 55	0.27 79	0.77 77	0.50 117	0.80 119	0.64 116	1.04 164	0.48 93	0.38 101	2.25 140	2.81 227	1.03 194	0.76 136	2.67 165	0.62 114	7.90 244	7.11 209	0.57 162	0.52 136	1.04 177	1.25 187	1.03 73	1.21 177

FADNet	1.44 156	0.83 130	0.83 154	0.82 189	1.03 212	0.61 153	1.88 265	0.97 121	0.73 179	0.93 150	0.92 175	1.16 180	0.76 182	0.74 223	3.69 228	1.34 125	0.91 157	1.03 222	2.63 160	1.49 240	2.87 166	4.93 164	0.49 119	0.65 186	1.54 254	1.70 241	1.51 112	1.83 216

stereogan	1.44 156	1.33 254	1.05 198	1.11 219	1.28 242	1.11 227	0.97 212	1.26 157	1.05 214	1.22 182	1.10 192	1.62 214	0.89 204	0.66 210	2.34 148	1.31 118	0.94 169	0.81 157	1.72 122	0.95 190	1.10 98	8.04 217	0.71 212	0.77 209	0.83 129	1.06 162	2.36 191	1.38 194

MGS-Stereo	1.48 160	0.99 200	0.47 79	0.40 78	0.35 66	0.40 76	0.36 115	0.65 63	0.26 45	0.52 51	0.43 71	0.52 47	0.38 68	0.43 131	23.31 283	0.93 52	0.73 96	0.79 148	0.93 64	0.65 121	1.10 98	1.25 95	0.44 88	0.48 122	0.72 108	0.49 67	1.29 93	0.77 104

NCCL2	1.48 160	1.28 249	1.10 211	1.11 219	1.43 252	0.78 187	0.90 206	1.05 130	1.14 226	1.86 225	1.27 205	1.02 156	0.81 190	0.80 235	3.43 217	1.42 139	1.14 208	0.87 173	1.31 95	0.89 181	1.94 153	3.37 142	1.48 281	1.02 236	1.50 249	1.35 196	3.80 271	1.85 217

TANstereo	1.49 162	1.06 218	0.88 164	0.67 155	0.73 171	0.87 198	0.33 106	0.86 102	0.61 156	0.70 82	0.69 128	0.59 59	0.59 125	1.02 257	2.75 184	2.89 229	0.94 169	1.13 241	1.43 104	1.28 221	5.13 200	5.06 171	1.35 275	0.46 106	0.54 68	0.89 133	5.92 291	0.74 97

XX-TBD	1.49 162	1.06 218	0.88 164	0.67 155	0.73 171	0.87 198	0.33 106	0.86 102	0.61 156	0.70 82	0.69 128	0.59 59	0.59 125	1.02 257	2.75 184	2.89 229	0.94 169	1.13 241	1.43 104	1.28 221	5.13 200	5.06 171	1.35 275	0.46 106	0.54 68	0.89 133	5.92 291	0.74 97

LoS	1.51 164	0.79 116	0.59 105	0.52 113	0.56 130	0.65 162	0.38 119	2.56 285	0.88 191	1.21 178	0.94 176	0.97 151	0.88 203	0.35 85	3.04 200	3.41 245	1.24 220	0.93 194	2.19 136	0.68 131	5.96 209	7.00 207	0.62 183	0.47 108	1.14 196	0.98 154	1.06 77	0.87 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 164	0.74 88	1.07 204	0.75 168	0.75 175	0.84 192	0.54 160	1.10 133	0.86 188	1.37 192	1.15 196	0.88 137	1.08 231	0.53 171	1.90 92	1.91 196	1.22 217	0.99 212	1.56 116	0.96 193	3.89 178	10.50 254	0.68 206	0.77 209	0.91 159	1.19 182	1.42 102	1.14 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 166	0.77 108	0.77 139	0.75 168	0.67 160	0.47 100	0.40 126	1.23 151	1.32 235	0.83 124	0.77 148	0.95 148	0.74 173	0.59 192	5.02 244	2.40 222	1.64 246	1.43 271	1.27 92	0.85 174	4.54 184	8.28 219	0.48 108	0.91 232	0.70 102	0.77 108	1.85 141	0.99 149

iResNetv2_ROB	1.57 167	0.87 147	0.70 127	1.13 223	0.65 154	0.72 178	0.49 152	2.63 288	0.64 165	1.77 218	0.87 170	1.30 191	0.75 177	0.40 110	4.81 243	1.26 112	0.91 157	0.71 118	4.58 217	0.81 168	7.66 237	1.62 108	0.58 171	0.80 212	0.81 123	0.83 119	3.12 248	0.91 133

MyStereo04	1.58 168	0.90 161	0.97 183	0.78 179	0.89 200	0.57 139	0.40 126	1.57 210	0.97 202	2.23 243	0.89 172	1.34 192	0.54 109	0.41 116	2.94 195	2.47 223	0.86 139	0.92 190	5.37 226	1.50 243	4.62 186	3.51 143	0.92 252	0.81 216	1.21 202	1.61 234	2.58 219	0.95 138

AE-Stereo	1.61 169	0.85 142	1.23 237	0.81 187	0.51 117	0.57 139	0.75 189	0.83 96	0.49 112	0.79 115	0.54 95	1.29 188	0.72 163	0.47 152	2.05 115	2.96 232	0.99 183	0.92 190	2.63 160	0.86 177	4.61 185	11.92 291	0.50 131	0.80 212	1.26 215	1.34 195	1.95 149	0.86 125

castereo++	1.62 170	0.76 102	0.78 142	0.59 134	0.41 84	0.34 58	0.25 69	0.85 100	0.43 93	0.81 122	0.62 111	1.02 156	0.51 101	0.38 101	1.86 87	2.57 224	1.01 188	0.73 127	3.23 186	0.62 114	7.09 230	6.35 194	0.63 188	0.58 159	0.99 168	1.01 159	7.61 305	1.63 209

dad	1.63 171	0.97 194	0.65 118	2.18 276	1.19 236	1.01 221	3.99 291	1.66 219	0.55 138	1.21 178	0.50 83	1.12 176	2.01 251	0.58 188	3.09 206	1.16 94	1.11 204	0.76 136	2.70 167	0.77 156	1.34 117	1.48 105	0.71 212	0.88 229	2.48 287	0.71 100	5.52 290	3.80 268

CC-Net-ROB	1.63 171	1.81 278	1.19 232	1.85 265	1.77 269	2.27 276	1.56 250	0.93 116	0.96 201	1.29 186	0.67 122	5.48 290	2.51 261	1.43 280	1.64 58	0.87 44	1.34 230	1.17 245	2.46 149	0.88 179	1.09 96	1.35 100	3.34 301	0.63 181	1.22 207	1.15 177	1.47 108	1.57 204

XPNet_ROB	1.63 171	1.57 270	1.09 210	0.91 197	1.13 229	1.01 221	0.88 204	0.95 120	1.14 226	1.07 169	1.82 225	4.03 276	0.72 163	0.78 229	1.82 79	1.51 161	1.52 243	0.94 197	1.42 102	1.04 200	2.20 156	7.75 214	0.86 248	0.80 212	0.94 161	1.29 192	3.34 256	1.56 203

DeepPruner_ROB	1.64 174	0.75 96	0.91 171	0.85 191	0.88 198	0.75 182	1.75 258	1.26 157	0.91 196	1.49 200	1.65 221	0.85 129	0.81 190	0.56 179	3.12 210	1.49 158	1.02 191	1.02 219	2.33 143	0.75 153	7.42 234	6.70 200	0.81 238	0.69 194	0.88 148	1.45 209	2.17 166	0.87 127

CFNet_pseudo	1.65 175	0.78 112	0.82 151	0.82 189	0.79 187	0.69 171	0.42 136	0.93 116	0.53 129	0.95 155	0.81 161	0.88 137	0.81 190	0.81 236	15.70 270	1.39 131	0.74 101	0.71 118	7.24 272	0.77 156	0.97 85	1.50 106	0.69 209	0.57 155	0.88 148	0.89 133	1.47 108	1.12 167

GCAP-BAT	1.68 176	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 230	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 325	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 248	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

test_for_model	1.68 176	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 230	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 325	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 248	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

testlalala2	1.68 176	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 230	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 325	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 248	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

testlalala	1.68 176	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 230	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 325	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 248	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

testlalala_base	1.68 176	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 230	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 325	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 248	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

GCAP-Stereo	1.68 176	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 230	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 325	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 248	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

SGD-Stereo	1.69 182	0.50 38	0.36 50	0.28 32	0.30 46	0.30 47	0.17 49	0.57 49	0.28 54	0.44 44	0.21 28	0.69 84	0.39 70	0.25 45	31.04 286	1.51 161	0.73 96	0.52 53	0.68 41	0.45 59	1.43 128	1.32 97	0.41 74	0.30 51	0.45 45	0.46 64	0.87 57	0.63 82

test-3	1.73 183	1.00 205	1.08 207	0.63 147	0.60 138	0.55 127	0.43 139	1.99 248	0.39 76	0.86 131	0.54 95	1.45 200	0.53 104	0.41 116	2.20 133	1.41 136	0.81 126	0.79 148	6.57 253	0.69 132	5.20 204	11.52 285	0.46 96	0.54 146	0.86 138	0.97 150	3.11 245	0.98 143

test_1	1.73 183	1.01 207	1.08 207	0.63 147	0.60 138	0.55 127	0.43 139	1.99 248	0.39 76	0.86 131	0.54 95	1.45 200	0.54 109	0.41 116	2.20 133	1.42 139	0.80 117	0.79 148	6.57 253	0.69 132	5.20 204	11.52 285	0.46 96	0.54 146	0.87 143	0.97 150	3.11 245	0.98 143

test_3	1.73 183	1.02 211	1.05 198	0.65 149	0.61 143	0.55 127	0.43 139	1.96 244	0.38 74	0.88 139	0.52 91	1.45 200	0.54 109	0.40 110	2.20 133	1.40 133	0.81 126	0.81 157	6.56 252	0.71 141	5.08 197	11.49 282	0.43 85	0.49 126	0.96 166	1.09 167	3.23 250	0.98 143

CREStereo++_RVC	1.73 183	0.91 165	1.03 194	0.51 109	0.56 130	0.40 76	0.28 82	1.37 183	0.51 122	0.83 124	0.61 109	0.76 108	0.85 200	0.34 80	2.78 186	3.07 236	0.92 163	0.61 82	2.72 169	0.55 81	5.01 196	5.69 185	0.53 143	0.38 75	0.94 161	0.84 125	12.80 321	0.98 143
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
GEStereo_RVC	1.80 187	0.96 192	0.99 188	1.02 211	0.87 196	1.12 228	1.03 221	1.66 219	0.82 185	0.91 145	0.79 155	1.34 192	0.75 177	0.61 198	2.25 140	2.14 212	1.14 208	1.23 257	4.06 210	1.22 218	4.66 188	11.41 281	0.71 212	0.95 234	0.88 148	0.97 150	2.49 207	1.65 210

NaN_ROB	1.84 188	1.11 223	1.04 197	0.95 202	1.77 269	0.86 196	0.91 208	1.32 176	10.70 329	1.00 161	1.38 215	2.45 250	0.89 204	1.12 266	4.34 240	1.29 115	0.92 163	0.88 182	1.49 107	1.14 211	1.42 127	2.02 122	0.76 219	1.03 237	1.30 221	2.01 260	2.38 195	3.27 261

sCroCo_RVC	1.85 189	0.67 60	0.55 101	0.37 64	0.49 105	0.75 182	0.41 130	0.94 119	1.56 253	1.51 201	0.78 153	1.04 164	0.94 215	0.48 158	2.49 159	5.07 277	1.26 223	1.22 254	2.53 151	1.37 226	7.95 246	11.14 274	0.45 94	0.60 168	0.94 161	1.12 171	2.34 187	1.05 159

ETE_ROB	1.85 189	1.93 283	1.18 229	1.04 213	1.33 246	1.26 244	1.12 229	1.11 134	2.30 281	1.36 191	3.26 253	3.18 264	0.94 215	1.14 268	2.62 172	1.51 161	2.14 270	0.99 212	2.50 150	1.15 213	3.67 175	5.74 188	0.86 248	1.03 237	1.21 202	1.36 198	2.30 181	1.68 212

LALA_ROB	1.85 189	2.17 287	1.13 219	1.05 215	1.26 238	1.16 233	1.01 215	1.17 142	1.46 245	2.06 235	2.82 245	3.47 266	0.92 210	0.93 249	3.90 234	1.46 152	1.36 234	1.18 248	2.20 137	1.31 224	2.84 165	5.10 174	0.77 224	1.01 235	1.24 211	1.41 204	3.89 275	1.77 215

MLCV	1.91 192	0.87 147	0.97 183	1.33 244	1.13 229	0.99 217	0.74 188	2.14 261	0.77 181	2.02 229	4.44 266	1.60 211	1.56 244	0.45 142	2.63 174	1.79 191	1.11 204	0.96 205	6.71 259	1.05 202	4.69 190	5.60 183	0.66 199	1.60 261	1.14 196	1.35 196	2.31 183	1.06 161

RAFT + AFF	1.96 193	0.49 37	0.42 65	0.41 82	0.20 21	0.41 81	0.19 53	0.65 63	0.23 40	0.56 54	0.27 37	0.77 112	0.21 37	0.29 56	39.69 290	0.90 47	0.62 64	0.35 17	1.92 127	0.38 36	0.77 58	0.57 33	0.32 46	0.27 47	0.71 105	0.33 36	0.58 23	0.29 29

DDUNet	2.05 194	2.73 294	2.03 282	2.92 289	2.66 294	3.04 290	2.76 278	1.17 142	1.11 222	1.60 205	1.21 203	2.23 241	1.69 247	2.81 295	2.04 113	1.25 111	2.78 277	2.42 310	2.63 160	2.90 290	1.92 152	2.11 124	2.77 299	0.92 233	1.01 172	0.93 142	2.50 208	1.10 163

CASS	2.08 195	1.02 211	1.16 227	1.28 239	0.99 210	0.88 202	3.39 286	1.42 188	1.02 211	1.30 188	2.46 243	1.14 178	0.81 190	0.46 147	2.70 181	2.38 221	3.41 284	1.10 233	3.40 198	1.18 215	8.01 247	8.63 223	0.66 199	0.69 194	1.49 247	1.27 189	2.52 210	1.41 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 196	0.70 71	0.53 97	0.35 54	0.25 36	0.29 45	0.16 42	0.81 90	0.29 56	0.49 49	0.24 32	0.61 62	0.43 80	0.27 49	21.42 278	21.17 338	0.56 52	0.52 53	2.25 140	0.54 74	1.58 135	1.03 79	0.42 80	0.34 64	0.51 62	0.30 28	0.76 50	0.47 50

s12784h	2.23 197	1.12 224	1.32 243	1.12 221	0.91 202	0.59 145	0.39 120	1.37 183	0.65 166	1.05 167	0.82 162	1.08 170	0.95 217	0.37 96	2.80 188	4.82 273	0.93 168	0.71 118	3.28 195	0.58 90	7.80 239	8.40 222	0.51 133	0.54 146	1.50 249	1.13 174	11.58 315	3.94 269

R-Stereo Train	2.23 197	1.01 207	1.14 222	0.96 203	0.63 152	0.73 180	0.31 91	1.30 166	1.01 209	1.68 211	4.49 267	1.29 188	0.70 157	0.42 126	2.49 159	3.99 261	1.66 247	1.02 219	6.77 261	1.11 206	7.83 240	12.24 296	0.49 119	0.54 146	1.42 237	1.66 237	1.34 95	1.93 222

RAFT-Stereo	2.23 197	1.01 207	1.14 222	0.96 203	0.63 152	0.73 180	0.31 91	1.30 166	1.01 209	1.68 211	4.49 267	1.29 188	0.70 157	0.42 126	2.49 159	3.99 261	1.66 247	1.02 219	6.77 261	1.11 206	7.83 240	12.24 296	0.49 119	0.54 146	1.42 237	1.66 237	1.34 95	1.93 222
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 200	0.87 147	1.17 228	0.45 96	0.48 102	0.61 153	0.23 63	0.83 96	0.55 138	0.72 88	0.53 93	0.80 117	0.66 148	0.41 116	2.36 149	2.92 231	0.90 156	1.10 233	3.35 197	0.60 104	5.09 198	12.56 309	0.47 105	0.45 104	0.89 152	0.91 140	20.21 331	0.86 125

cross-raft	2.26 200	0.88 156	1.08 207	0.73 165	0.68 163	0.64 160	0.44 143	2.04 256	0.61 156	0.95 155	1.30 206	1.03 160	0.76 182	0.43 131	2.58 169	5.15 278	0.99 183	0.78 144	7.00 268	1.80 260	12.15 289	10.30 251	0.65 195	0.60 168	1.60 259	1.92 253	1.66 127	2.36 239

AnonymousM	2.27 202	0.64 51	0.44 70	0.51 109	0.32 52	0.49 107	0.24 66	1.70 221	0.48 108	0.75 97	2.06 236	0.70 88	0.47 90	0.39 105	2.47 158	3.26 241	0.99 183	1.03 222	1.88 125	2.37 281	4.85 192	6.68 199	0.57 162	0.47 108	0.53 67	0.65 96	11.71 317	14.52 310

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 203	1.03 216	0.50 85	1.41 248	2.53 289	3.20 293	1.05 224	1.71 224	0.49 112	4.85 309	3.84 261	4.79 286	0.65 145	0.42 126	2.38 151	3.97 259	0.82 130	0.78 144	2.26 141	0.74 149	7.86 242	8.88 230	0.53 143	0.34 64	0.85 135	1.42 205	1.98 152	2.99 251

Anonymous3	2.32 204	0.85 142	0.88 164	0.56 124	1.10 223	0.89 205	0.70 185	2.45 280	1.12 223	1.05 167	0.98 185	2.57 255	1.14 234	0.56 179	4.14 239	9.30 306	1.50 241	1.47 272	5.33 225	1.49 240	6.83 224	10.10 241	0.71 212	0.67 190	1.08 182	1.38 199	2.32 184	1.35 192

RAFT-Test	2.37 205	0.85 142	1.14 222	1.02 211	0.65 154	0.58 142	0.51 156	2.18 266	0.70 175	1.12 172	5.37 277	0.97 151	0.92 210	0.45 142	2.50 162	5.29 283	0.99 183	0.80 154	6.96 267	1.11 206	10.85 286	10.83 267	0.67 202	0.58 159	1.51 251	1.82 248	1.38 99	2.18 233

RYNet	2.42 206	0.40 27	0.35 49	0.29 37	0.32 52	0.40 76	0.25 69	0.61 54	0.55 138	0.33 31	0.36 60	0.40 33	0.26 45	0.27 49	52.29 330	0.69 27	0.47 32	1.00 217	0.54 29	0.29 21	0.50 22	0.37 13	0.38 64	0.32 59	0.57 75	1.24 185	1.31 94	0.50 55

CSAN	2.48 207	1.26 245	1.12 217	1.46 254	1.78 272	1.13 229	0.90 206	1.50 195	10.52 328	2.40 251	3.81 260	4.12 277	2.51 261	0.96 253	3.83 233	1.27 113	1.29 226	1.05 229	3.24 191	1.70 256	3.71 176	4.45 155	0.79 229	1.38 256	1.39 231	3.93 293	2.43 199	2.96 250

ADLNet	2.50 208	0.99 200	0.73 130	0.62 142	0.75 175	0.63 157	0.53 158	1.12 135	0.61 156	0.58 60	0.71 137	1.61 213	0.61 134	0.87 240	46.09 307	1.02 63	0.70 82	0.67 107	0.85 58	0.74 149	0.75 57	1.07 84	0.51 133	0.47 108	0.94 161	0.93 142	1.63 126	0.70 94

Any-RAFT	2.54 209	0.94 181	1.27 241	0.75 168	0.75 175	0.50 110	0.40 126	1.99 248	0.56 143	0.87 133	6.98 309	1.50 205	0.51 101	0.40 110	2.50 162	3.41 245	0.91 157	0.90 186	6.78 263	0.75 153	14.26 322	10.61 258	0.67 202	0.59 166	1.63 260	1.83 249	2.17 166	4.22 271

GwcNet-ADL	2.54 209	1.23 238	1.55 256	1.22 236	1.26 238	0.97 213	0.78 190	1.50 195	0.84 187	3.20 275	6.67 294	1.86 221	1.05 228	0.79 232	4.58 241	4.90 275	1.47 240	0.90 186	5.20 223	1.95 269	6.39 218	10.33 252	0.91 251	1.12 245	1.22 207	1.93 254	2.15 163	2.70 244

Reg-Stereo(zero)	2.60 211	0.80 118	1.38 244	0.70 160	0.75 175	0.56 133	0.62 179	3.07 297	0.68 171	3.56 283	6.85 305	1.50 205	0.84 197	1.38 278	2.08 117	5.28 281	1.28 224	0.83 162	6.55 250	1.51 245	5.18 202	13.34 322	0.60 178	0.60 168	1.08 182	1.44 206	4.02 278	3.66 265

HI	2.60 211	0.80 118	1.38 244	0.70 160	0.75 175	0.56 133	0.62 179	3.07 297	0.68 171	3.56 283	6.85 305	1.50 205	0.84 197	1.38 278	2.08 117	5.28 281	1.28 224	0.83 162	6.55 250	1.51 245	5.18 202	13.34 322	0.60 178	0.60 168	1.08 182	1.44 206	4.02 278	3.66 265

EAI-Stereo	2.60 211	0.90 161	1.57 257	0.90 195	1.31 244	0.84 192	1.31 239	2.22 269	1.34 237	0.81 122	5.69 280	1.37 196	0.83 196	0.50 164	4.76 242	5.32 284	0.91 157	0.94 197	7.45 274	1.11 206	9.07 266	10.78 266	0.62 183	0.85 225	1.45 244	2.06 261	3.36 257	1.90 220

PSMNet-ADL	2.61 214	0.95 187	1.12 217	1.14 228	1.18 234	0.97 213	0.85 201	1.78 228	1.26 230	3.49 282	6.09 286	1.43 199	2.78 268	0.56 179	2.93 194	10.59 309	1.31 227	0.96 205	5.96 241	1.20 217	6.66 220	9.11 233	0.86 248	0.82 219	1.10 191	1.44 206	2.85 234	1.10 163

PWC_ROB	2.61 214	1.20 236	1.48 251	0.96 203	1.05 215	1.21 240	1.79 261	1.24 154	1.94 271	1.81 220	3.61 259	2.12 236	2.96 271	0.91 246	9.88 256	4.30 266	1.97 265	1.95 290	3.72 204	1.62 251	5.58 207	7.59 212	0.81 238	1.98 281	1.35 226	1.27 189	3.11 245	3.07 255

MSMDNet	2.69 216	0.87 147	1.07 204	0.57 127	0.65 154	0.59 145	0.49 152	2.03 254	0.62 162	1.03 162	0.97 184	1.05 167	12.04 309	0.50 164	2.60 170	5.56 286	1.05 197	0.80 154	6.93 266	1.42 231	11.49 288	12.49 306	0.67 202	0.58 159	1.48 245	1.83 249	1.28 91	1.97 225

HH	2.75 217	0.67 60	1.42 247	0.80 184	0.71 168	0.88 202	1.09 227	1.86 236	0.87 189	5.19 323	0.66 120	1.91 223	0.86 201	0.57 184	2.65 175	8.48 304	0.87 142	0.94 197	6.36 245	1.39 229	13.52 309	12.32 298	0.79 229	0.58 159	1.38 228	1.63 235	3.81 272	2.06 227

HanStereo	2.75 217	0.67 60	1.42 247	0.80 184	0.71 168	0.88 202	1.09 227	1.86 236	0.87 189	5.19 323	0.66 120	1.91 223	0.86 201	0.57 184	2.65 175	8.48 304	0.87 142	0.94 197	6.36 245	1.39 229	13.52 309	12.32 298	0.79 229	0.58 159	1.38 228	1.63 235	3.81 272	2.06 227

MSKI-zero shot	2.77 219	0.80 118	1.10 211	0.74 167	0.59 135	0.67 167	0.54 160	1.87 238	0.97 202	0.88 139	6.73 296	1.60 211	0.72 163	0.43 131	3.38 216	7.92 302	1.20 216	0.87 173	6.85 265	4.65 304	10.45 283	12.15 293	0.55 152	0.71 200	1.49 247	1.96 258	1.85 141	3.12 257

PWCDC_ROB	2.78 220	0.70 71	0.65 118	0.61 139	0.87 196	0.63 157	0.57 168	1.04 129	1.59 254	0.65 73	1.88 226	0.80 117	3.28 276	0.73 221	41.04 294	2.18 213	1.23 219	0.98 209	1.52 110	0.97 194	2.56 162	5.26 178	0.68 206	0.81 216	0.74 113	0.94 145	1.13 83	0.97 141

GANet-ADL	2.79 221	0.89 158	1.20 235	1.00 210	1.00 211	1.20 239	0.80 196	1.20 147	1.00 207	3.59 285	6.59 293	1.06 168	0.76 182	0.48 158	12.27 261	4.90 275	1.57 244	0.92 190	6.59 255	1.66 254	6.93 228	11.51 284	0.68 206	0.80 212	1.09 186	1.40 203	2.47 203	1.85 217

iResNet	2.79 221	0.95 187	0.91 171	1.35 246	1.69 264	1.41 250	1.02 218	1.81 233	1.09 219	2.62 256	5.14 274	1.80 219	2.38 257	0.46 147	10.35 257	7.64 299	1.36 234	1.23 257	6.83 264	1.78 259	10.05 276	4.09 153	0.61 181	2.02 282	1.10 191	1.50 217	2.80 232	1.39 195

NVstereo2D	2.81 223	0.82 127	0.74 133	0.69 158	0.78 184	0.92 207	0.81 197	1.18 146	0.76 180	0.91 145	1.06 190	0.80 117	0.55 115	0.71 220	52.63 332	1.47 155	0.86 139	0.83 162	1.42 102	0.69 132	1.12 101	0.94 72	0.76 219	0.83 222	1.08 182	0.78 110	0.98 69	0.74 97

DCVSM-stereo	2.89 224	0.92 171	1.57 257	1.31 243	1.04 213	1.53 256	0.99 213	2.96 295	1.33 236	3.46 280	6.20 287	6.77 299	2.59 263	0.87 240	2.25 140	4.01 263	1.37 236	1.11 237	7.05 270	4.27 299	6.91 225	6.70 200	1.25 266	2.64 306	1.30 221	1.73 243	3.46 261	2.47 240

MIPNet	2.89 224	0.91 165	0.77 139	0.49 102	0.65 154	0.55 127	0.57 168	1.34 180	0.53 129	2.05 232	0.99 186	0.80 117	0.77 185	0.48 158	40.89 293	1.61 176	1.15 212	0.94 197	3.25 192	1.19 216	1.15 104	9.31 234	0.57 162	0.62 175	1.24 211	1.51 218	2.90 238	0.82 114

DAS	2.93 226	0.99 200	1.06 202	1.13 223	1.05 215	1.03 223	1.04 222	1.74 226	1.81 266	3.32 277	5.70 281	2.61 256	3.08 273	0.50 164	3.19 212	7.47 296	1.83 254	1.23 257	5.90 237	1.83 261	12.92 299	10.26 248	0.76 219	1.94 277	1.32 223	1.51 218	2.60 220	1.31 188

SepStereo	2.93 226	0.99 200	1.06 202	1.13 223	1.05 215	1.03 223	1.04 222	1.74 226	1.81 266	3.32 277	5.70 281	2.61 256	3.08 273	0.50 164	3.19 212	7.47 296	1.83 254	1.23 257	5.90 237	1.83 261	12.92 299	10.26 248	0.76 219	1.94 277	1.32 223	1.51 218	2.60 220	1.31 188

model_zeroshot	2.99 228	0.75 96	1.18 229	1.86 266	0.74 173	0.59 145	0.56 166	1.94 242	0.63 163	3.88 293	6.88 307	1.41 198	0.66 148	0.68 213	5.34 247	4.82 273	1.18 214	0.96 205	7.09 271	1.03 199	12.99 302	9.02 231	0.54 149	0.65 186	5.42 306	1.66 237	2.16 165	6.22 289

IPLG	3.01 229	0.75 96	0.63 112	0.42 88	0.52 119	0.54 124	0.51 156	1.63 216	0.35 70	0.62 68	0.59 107	0.77 112	0.66 148	0.46 147	51.49 324	1.67 184	1.02 191	0.92 190	3.51 200	0.63 119	0.99 87	5.97 191	0.49 119	0.48 122	0.80 122	1.16 178	2.86 235	0.71 95

MFMNet_re	3.01 229	1.41 258	1.48 251	1.53 257	1.87 277	1.96 271	2.01 268	2.67 291	2.16 277	1.60 205	1.98 230	3.57 268	2.65 265	1.02 257	6.96 253	4.19 265	2.67 275	1.96 291	6.48 249	2.40 283	14.04 316	4.97 165	1.86 289	1.97 279	1.38 228	1.33 194	3.31 255	1.94 224

test-1	3.02 231	0.66 59	1.14 222	0.60 136	0.58 133	0.75 182	0.63 181	1.96 244	0.82 185	4.00 295	5.48 278	2.18 239	0.80 189	0.41 116	4.00 236	7.32 295	1.18 214	1.19 250	6.72 260	7.57 318	10.78 284	12.94 319	0.54 149	0.60 168	1.40 234	1.78 245	2.89 237	2.52 241

RTSC	3.08 232	0.95 187	1.25 240	0.76 172	0.91 202	0.96 210	1.84 263	1.15 140	1.34 237	2.37 248	2.12 237	1.11 174	0.99 221	1.02 257	41.50 296	1.94 200	1.88 258	1.22 254	4.09 211	1.06 203	2.76 164	4.02 151	0.63 188	1.03 237	0.83 129	0.99 156	2.44 200	1.98 226

pcwnet_v2	3.22 233	0.81 124	0.94 175	0.92 199	1.12 226	0.94 208	0.70 185	1.17 142	0.88 191	2.04 231	1.10 192	1.09 173	1.00 222	1.27 274	47.63 310	1.56 170	0.96 175	0.87 173	6.63 256	0.81 168	2.45 159	3.52 144	1.01 257	0.75 205	1.04 177	1.16 178	2.44 200	2.23 236

IPLGR	3.25 234	0.89 158	0.81 148	0.65 149	0.66 159	0.50 110	0.42 136	1.14 139	0.44 97	2.02 229	1.30 206	0.86 130	0.74 173	0.47 152	50.44 319	1.86 194	1.15 212	1.11 237	3.23 186	1.37 226	1.41 126	7.71 213	0.56 159	0.70 199	1.39 231	1.55 225	3.46 261	0.92 135

IGEV-FE	3.38 235	0.83 130	1.84 271	2.81 286	0.69 165	2.38 282	1.26 237	2.23 270	0.94 199	4.29 300	6.75 297	2.28 244	1.01 223	0.45 142	2.82 189	7.73 301	0.85 135	0.77 139	5.93 239	1.88 264	8.51 262	12.88 317	0.58 171	0.69 194	1.40 234	1.57 226	14.79 327	2.99 251

IGEV_Zeroshot_test	3.38 235	0.83 130	1.84 271	2.82 287	0.69 165	2.37 280	1.26 237	2.23 270	0.94 199	4.40 301	6.76 298	2.28 244	1.01 223	0.45 142	2.83 190	7.72 300	0.87 142	0.77 139	5.93 239	1.87 263	8.49 261	12.88 317	0.58 171	0.69 194	1.40 234	1.57 226	14.84 328	2.99 251

SHD	3.38 235	1.01 207	1.68 263	1.14 228	1.07 220	1.14 230	1.78 260	1.61 215	1.66 257	2.40 251	3.05 249	1.63 215	2.43 259	0.84 238	40.11 291	2.04 208	1.74 249	1.40 269	4.17 212	1.88 264	3.81 177	5.43 181	0.70 210	1.67 264	1.86 274	1.46 210	1.97 151	1.59 205

FADNet_RVC	3.44 238	1.21 237	1.19 232	1.40 247	1.78 272	0.99 217	1.75 258	1.50 195	1.19 229	1.35 190	2.01 234	1.96 226	1.63 245	1.66 284	22.11 279	3.36 244	1.83 254	2.82 320	5.63 234	1.76 258	6.35 217	9.50 235	0.77 224	1.39 258	1.21 202	1.48 211	12.05 318	2.87 248

FC-DCNN	3.48 239	1.59 271	4.19 317	2.76 285	2.30 281	3.10 292	1.73 257	2.57 286	1.72 259	2.88 265	1.36 213	2.15 237	1.21 235	0.68 213	6.32 249	1.61 176	1.31 227	1.03 222	7.90 278	0.95 190	8.85 264	8.73 226	0.82 242	1.69 268	3.19 295	2.50 277	4.67 283	16.15 314

HSM-Net_RVC	3.49 240	1.07 220	1.10 211	1.70 261	1.17 233	0.90 206	0.61 178	2.29 277	1.07 217	2.77 261	5.82 283	41.08 335	1.35 242	0.50 164	2.40 152	1.74 187	1.10 200	0.77 139	1.99 131	1.13 210	6.78 223	6.90 205	0.80 234	2.23 291	1.64 262	1.49 214	2.14 161	1.75 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 241	1.15 227	0.98 186	0.97 206	1.26 238	1.33 246	3.31 283	1.33 177	1.50 249	2.37 248	1.20 200	1.75 217	1.12 232	0.88 243	42.78 299	2.37 219	1.94 262	1.33 266	3.94 206	1.62 251	3.62 173	5.21 176	1.02 258	1.09 243	1.83 272	5.05 299	2.33 185	2.13 229

RTSA	3.53 241	1.15 227	0.98 186	0.97 206	1.26 238	1.33 246	3.31 283	1.33 177	1.50 249	2.37 248	1.20 200	1.75 217	1.12 232	0.88 243	42.78 299	2.37 219	1.94 262	1.33 266	3.94 206	1.62 251	3.62 173	5.21 176	1.02 258	1.09 243	1.83 272	5.05 299	2.33 185	2.13 229

XQC	3.58 243	1.29 250	1.21 236	1.28 239	1.43 252	1.29 245	1.93 266	1.60 212	1.45 243	2.47 253	3.06 250	1.48 203	4.17 279	1.23 273	44.68 305	2.35 217	1.60 245	1.18 248	3.95 209	1.43 233	3.22 172	4.97 165	0.84 245	1.24 251	1.43 240	2.09 265	2.30 181	1.52 200

FCDSN-DC	3.63 244	0.94 181	2.84 303	1.29 241	1.30 243	1.03 223	1.00 214	0.90 111	0.91 196	1.04 166	0.74 143	1.21 184	0.74 173	0.58 188	52.59 331	2.04 208	1.24 220	1.13 241	1.05 75	0.79 162	6.62 219	10.01 239	0.78 226	2.18 286	1.20 201	1.67 240	1.20 87	1.05 159
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 245	1.48 265	1.03 194	1.98 271	1.75 268	2.09 274	5.14 298	2.15 262	2.23 278	1.73 215	1.57 219	2.49 252	4.83 282	5.73 315	12.78 262	1.73 186	1.22 217	1.06 230	5.43 228	1.54 248	12.24 292	9.06 232	1.52 282	1.16 247	2.29 280	3.46 289	3.05 243	7.63 294

NOSS_ROB	3.67 246	1.38 257	0.81 148	1.15 232	1.16 232	1.15 231	0.65 182	2.25 273	1.41 241	4.85 309	6.68 295	6.78 300	1.06 229	0.82 237	11.52 260	14.58 322	1.34 230	1.17 245	2.93 180	0.98 195	14.13 317	12.82 313	0.79 229	1.48 259	1.13 195	1.48 211	3.41 258	1.25 183

FC-DCNN v2	3.76 247	1.64 272	4.17 316	2.93 291	2.32 283	3.38 294	1.67 253	2.65 289	2.92 291	2.86 264	1.36 213	2.62 258	1.33 240	0.68 213	6.35 250	1.65 180	1.31 227	1.00 217	8.25 279	0.94 188	8.74 263	8.73 226	0.82 242	1.68 265	4.68 303	3.34 288	7.40 303	15.96 313

gcap-zeroshot	3.80 248	0.78 112	1.44 249	1.88 267	0.67 160	1.15 231	1.31 239	2.09 260	0.65 166	5.43 329	7.00 310	2.87 261	0.70 157	0.31 67	2.44 155	5.25 280	0.94 169	0.91 189	36.08 318	1.25 220	8.46 260	10.60 257	4.00 306	0.62 175	1.44 241	1.49 214	1.34 95	1.53 201

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 249	1.16 231	2.03 282	1.15 232	0.83 193	1.77 266	1.13 230	2.03 254	3.32 299	2.90 266	7.02 311	2.32 247	2.01 251	0.38 101	3.61 222	9.96 307	1.34 230	1.07 231	6.67 257	6.11 313	8.45 259	12.70 310	0.56 159	1.27 253	1.76 269	1.48 211	16.62 330	5.17 279

UDG	3.91 250	2.76 295	2.09 284	2.92 289	2.64 292	2.99 289	2.71 276	1.31 169	1.13 224	1.65 209	1.96 228	2.20 240	1.68 246	2.77 294	48.81 314	1.57 172	3.02 281	2.26 300	2.65 163	2.91 291	3.00 168	3.09 137	2.64 294	1.05 240	1.02 174	1.19 182	2.36 191	1.16 171

PVD	4.10 251	1.44 263	2.12 286	1.41 248	1.58 259	1.68 262	2.10 270	3.06 296	2.66 287	2.85 263	4.32 264	2.46 251	3.63 278	1.27 274	40.43 292	2.72 226	2.19 271	2.11 299	4.71 218	2.46 285	6.18 214	6.10 193	1.02 258	1.74 269	2.32 283	2.44 275	2.90 238	2.66 243

SAMSARA	4.13 252	1.32 252	1.53 254	1.48 255	1.35 247	1.47 254	2.74 277	2.23 270	1.83 268	2.26 245	3.47 258	2.01 229	8.60 292	1.76 288	38.24 288	2.88 228	1.82 253	1.41 270	4.99 220	1.91 266	5.10 199	5.71 187	0.94 253	1.80 271	3.33 297	3.84 291	4.16 280	3.30 263

iRaft-Stereo_20w	4.16 253	1.13 226	2.10 285	2.66 282	1.55 258	1.55 257	1.17 231	1.96 244	1.27 231	5.53 330	6.77 299	1.52 209	1.34 241	0.43 131	3.03 198	5.32 284	0.95 173	0.77 139	5.49 231	1.46 238	8.20 255	12.75 312	0.61 181	0.60 168	1.63 260	25.36 334	11.64 316	5.58 285

SGM-Forest	4.18 254	1.24 239	0.74 133	2.12 274	1.35 247	1.42 251	0.56 166	1.36 181	0.90 194	4.89 312	0.96 180	2.51 254	12.92 312	0.61 198	16.38 271	3.12 238	0.79 114	0.65 101	7.04 269	0.76 155	6.77 222	10.03 240	0.84 245	0.81 216	1.66 264	1.78 245	4.79 288	25.96 329
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 255	1.10 222	1.53 254	1.14 228	0.92 208	1.19 238	1.05 224	2.86 294	1.27 231	4.20 297	35.77 336	8.95 310	1.29 238	0.73 221	3.10 208	6.47 289	1.50 241	1.17 245	5.98 242	1.44 235	10.44 282	11.78 288	0.74 218	2.24 292	1.07 181	1.30 193	2.65 226	2.20 234

DeepPrunerF	4.30 256	1.53 266	0.72 129	2.93 291	5.08 323	2.43 284	3.38 285	0.87 106	4.11 307	0.80 119	1.17 198	0.66 77	0.56 116	0.61 198	45.12 306	2.02 207	1.01 188	0.78 144	2.32 142	0.88 179	1.56 133	1.70 110	0.84 245	0.67 190	29.00 337	1.78 245	2.48 204	1.17 175

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 257	2.25 291	1.45 250	2.41 279	1.94 279	1.93 269	4.82 297	1.96 244	2.59 285	2.96 269	1.96 228	2.49 252	8.10 290	9.76 323	14.02 265	3.47 248	2.04 269	1.98 292	14.27 296	3.33 295	7.23 233	7.20 210	2.89 300	1.85 275	2.43 286	2.85 282	2.19 170	6.62 291

FAT-Stereo	4.35 258	1.18 232	2.25 288	1.48 255	1.81 275	1.42 251	1.49 247	3.57 306	1.84 269	3.66 288	6.22 288	6.70 298	2.76 267	1.07 265	6.82 252	15.24 328	2.03 268	2.49 311	5.43 228	8.81 327	13.23 305	12.34 302	0.95 254	2.79 314	1.26 215	2.25 270	2.96 241	5.48 282

ITSA-stereo	4.40 259	1.26 245	1.18 229	1.64 259	1.64 261	0.99 217	1.38 244	1.99 248	1.47 247	3.68 290	6.79 300	2.16 238	1.42 243	1.36 277	8.32 254	6.93 292	2.19 271	1.94 289	6.40 247	5.42 308	7.43 235	10.74 265	1.29 270	2.39 298	1.53 253	5.02 298	23.63 334	8.74 296

MFN_U_SF_RVC	4.44 260	1.91 282	1.83 270	2.19 277	1.82 276	2.38 282	4.61 295	2.39 279	1.94 271	4.48 303	11.47 327	3.74 274	2.50 260	4.72 310	20.32 277	3.66 252	1.91 260	1.83 285	11.50 291	3.25 294	7.86 242	6.73 202	1.25 266	3.20 323	1.86 274	3.84 291	2.83 233	3.94 269

STTRV1_RVC	4.49 261	1.26 245	1.01 192	1.62 258	1.11 225	1.76 265	1.25 235	1.50 195	1.40 240	1.75 217	1.60 220	2.72 259	3.31 277	1.00 255	2.61 171	1.77 189	11.19 314	0.96 205	41.25 324	9.01 329	9.10 267	8.68 225	1.19 262	1.66 263	1.68 265	1.59 229	3.90 276	5.32 281

RainbowNet	4.65 262	3.75 310	2.70 301	4.56 302	2.98 304	4.16 300	8.75 311	2.05 257	2.01 274	1.90 226	1.12 195	3.61 272	3.00 272	3.60 306	2.70 181	1.89 195	2.97 280	1.54 275	15.27 299	8.73 326	11.07 287	11.30 280	10.70 333	2.22 288	1.73 266	2.30 271	2.76 230	6.13 288

S-Stereo	4.68 263	1.15 227	1.74 267	1.75 262	1.63 260	1.65 260	2.24 273	2.75 293	2.15 276	3.32 277	11.59 328	5.97 291	1.74 248	0.88 243	19.04 274	16.28 330	1.81 252	2.39 308	5.64 235	9.35 332	7.13 232	12.52 307	1.61 284	2.64 306	1.24 211	2.08 264	2.88 236	3.26 260

MADNet+	4.78 264	2.02 286	1.87 275	2.01 272	2.36 285	1.47 254	4.28 293	2.47 282	1.99 273	2.66 257	2.13 238	3.56 267	2.85 270	2.34 291	41.14 295	5.66 287	3.48 286	1.53 274	4.54 216	3.38 296	13.07 304	7.34 211	1.72 286	3.48 325	2.93 291	2.17 268	3.24 252	3.29 262

ADCRef	4.84 265	1.42 261	1.01 192	0.78 179	1.77 269	1.21 240	1.62 252	0.99 124	5.58 316	1.85 223	1.08 191	1.02 156	0.91 207	1.17 270	54.35 336	1.92 199	1.10 200	1.04 225	3.49 199	1.32 225	1.80 148	3.27 141	2.13 292	0.87 228	2.30 281	4.60 295	2.48 204	29.71 334

SQANet	4.87 266	4.55 317	2.13 287	19.76 323	2.63 290	4.99 309	3.29 282	1.63 216	1.45 243	1.20 177	1.40 216	3.22 265	2.40 258	2.76 293	3.09 206	1.20 104	5.19 295	1.07 231	19.89 304	1.28 221	12.48 293	10.73 263	11.37 336	1.49 260	1.57 257	2.32 273	2.66 228	5.86 286

FBW_ROB	4.93 267	2.40 292	2.44 295	2.67 283	2.86 298	2.30 279	4.71 296	1.79 229	1.10 220	2.54 254	2.92 246	4.12 277	5.31 283	6.61 316	50.17 316	1.18 98	1.44 238	0.95 203	8.76 282	1.43 233	8.26 256	5.68 184	4.20 307	1.75 270	1.42 237	1.95 256	1.81 137	2.20 234

ADCP+	5.07 268	1.54 267	1.72 264	1.08 217	1.54 256	1.18 236	2.02 269	1.02 126	2.72 290	4.05 296	2.23 241	2.24 242	0.61 134	0.94 251	54.46 337	1.52 165	0.83 131	0.95 203	3.94 206	0.87 178	2.22 158	2.57 133	0.71 212	0.62 175	2.48 287	11.25 318	7.85 306	23.66 325

CBMV	5.08 269	1.41 258	1.15 226	1.44 253	1.42 251	1.24 242	0.78 190	2.27 275	1.47 247	3.04 271	6.44 291	7.74 303	9.07 295	0.60 196	12.81 263	13.79 318	1.99 266	1.29 263	9.56 284	1.15 213	9.82 271	12.54 308	0.82 242	1.84 274	1.44 241	1.83 249	4.39 282	25.76 328
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 270	5.20 318	2.27 289	18.45 321	2.89 299	5.73 312	3.63 288	1.44 190	1.46 245	1.31 189	1.42 217	3.59 270	2.63 264	3.22 300	3.07 203	1.30 116	5.55 297	1.14 244	20.28 305	1.49 240	13.81 313	11.25 279	11.85 338	1.91 276	1.56 256	2.06 261	2.52 210	6.49 290

ACVNet_1	5.24 271	3.87 312	3.60 314	13.80 317	3.48 313	6.00 317	10.57 316	1.60 212	1.79 263	1.55 203	1.30 206	4.40 282	2.80 269	5.43 313	2.42 154	1.39 131	11.59 315	1.72 282	20.91 309	1.50 243	14.41 327	8.16 218	7.22 320	2.84 316	1.73 266	2.19 269	2.61 222	2.72 245

Ntro	5.35 272	6.19 323	2.38 293	8.06 312	2.91 301	4.88 307	6.70 304	1.40 186	1.53 251	1.44 199	1.19 199	3.58 269	2.73 266	3.12 299	3.66 224	1.17 96	6.56 305	1.19 250	32.62 315	1.60 250	14.27 324	11.82 289	11.41 337	2.54 303	1.64 262	2.30 271	2.45 202	5.00 276

EKT-Stereo	5.41 273	0.97 194	1.10 211	0.72 162	0.74 173	0.87 198	1.17 231	2.02 253	1.00 207	1.41 197	2.92 246	1.11 174	0.81 190	0.46 147	72.33 346	14.74 323	1.14 208	1.37 268	5.61 233	7.76 319	9.80 270	10.61 258	0.53 143	0.61 174	1.39 231	1.11 168	2.56 217	1.08 162

pmcnn	5.52 274	1.54 267	1.51 253	2.64 281	3.13 306	2.07 272	10.40 315	2.61 287	2.65 286	2.55 255	6.41 290	6.23 295	15.93 321	0.58 188	6.75 251	14.92 325	3.87 289	3.34 323	7.45 274	7.76 319	13.60 312	10.19 244	6.30 318	2.29 295	1.57 257	3.30 287	4.69 284	4.80 273

DPSNet	5.60 275	1.54 267	1.19 232	1.76 263	2.44 288	2.08 273	1.81 262	1.95 243	2.93 292	2.09 237	5.15 275	9.82 313	6.09 285	8.98 320	14.30 266	12.14 315	4.12 293	3.60 324	17.82 301	8.28 323	12.18 290	14.58 326	3.71 304	3.09 320	2.30 281	2.42 274	2.52 210	2.24 237

ADCMid	5.63 276	2.23 289	2.63 298	1.42 251	2.89 299	2.37 280	3.73 289	1.92 240	2.97 293	1.91 227	3.16 251	2.33 248	2.31 256	1.48 281	50.97 323	3.74 254	1.84 257	1.86 287	7.38 273	1.99 273	4.66 188	5.18 175	2.70 296	1.38 256	2.33 284	8.75 314	6.81 301	21.02 321

ADCL	5.69 277	1.88 279	1.63 260	1.29 241	1.40 250	1.59 259	2.22 272	1.23 151	5.20 314	3.04 271	2.01 234	1.14 178	0.84 197	1.04 263	50.40 318	1.63 179	1.45 239	1.79 283	2.94 182	1.38 228	3.19 170	2.35 127	1.23 265	1.07 242	9.47 322	11.74 320	11.34 314	29.10 333

SANet	5.69 277	2.22 288	1.77 268	1.84 264	2.37 286	2.28 277	1.43 245	4.49 316	7.61 323	2.05 232	4.86 272	8.34 309	11.81 308	1.70 285	43.86 303	1.62 178	5.96 299	1.51 273	4.43 215	1.70 256	8.97 265	8.28 219	1.20 263	2.60 304	1.94 277	6.02 307	3.42 260	9.29 299

DDF-Stereo	5.75 279	1.70 274	0.52 93	38.69 335	0.79 187	32.72 339	0.96 211	1.26 157	0.53 129	1.03 162	2.56 244	40.13 334	1.82 250	0.57 184	2.07 116	3.66 252	0.92 163	0.83 162	4.27 213	0.73 146	6.68 221	6.39 195	0.52 140	0.47 108	0.87 143	1.54 223	1.72 130	1.23 179

SPS-STEREO	5.78 280	1.73 277	1.86 273	2.48 280	1.67 263	2.19 275	1.60 251	2.72 292	1.76 261	3.63 287	6.80 302	4.12 277	2.19 254	1.21 272	13.01 264	12.86 316	2.91 279	2.01 293	47.66 332	2.04 275	14.17 319	13.06 321	1.43 278	2.27 294	2.40 285	1.94 255	3.66 268	2.80 246
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 281	3.52 305	2.90 304	21.94 327	3.38 311	4.55 302	8.18 309	1.84 234	1.76 261	1.84 221	1.98 230	3.88 275	3.20 275	3.03 297	2.85 191	1.46 152	12.77 321	1.56 276	33.59 316	1.68 255	10.81 285	7.91 215	6.79 319	2.68 312	3.13 294	2.65 279	3.23 250	3.11 256

edge stereo	5.88 282	1.88 279	3.14 308	2.14 275	1.80 274	2.47 286	2.43 274	4.51 317	3.45 301	3.97 294	4.84 271	6.45 297	17.40 322	1.04 263	5.09 246	14.91 324	1.80 250	1.66 279	37.39 320	6.28 315	5.99 211	12.74 311	1.44 279	2.02 282	2.12 279	2.11 267	3.75 269	5.99 287

Dean	5.89 283	3.71 309	2.59 296	34.77 332	3.99 317	4.60 305	10.86 318	2.26 274	2.39 283	2.16 241	1.55 218	4.68 285	4.76 281	3.30 302	3.03 198	1.76 188	12.09 318	1.65 278	9.86 287	2.04 275	14.16 318	9.89 238	7.35 321	2.66 311	3.36 298	2.91 283	3.53 265	3.13 258

AnyNet_C32	6.05 284	1.43 262	1.39 246	1.26 238	1.64 261	1.36 248	2.92 279	1.55 208	5.28 315	2.67 259	4.61 269	1.90 222	1.29 238	1.29 276	55.18 338	3.43 247	1.96 264	2.08 296	3.65 201	1.91 266	6.94 229	8.77 228	1.20 263	1.68 265	6.02 309	14.92 326	6.12 294	20.86 320

DDVS	6.06 285	1.18 232	1.31 242	1.12 221	1.54 256	1.18 236	1.01 215	2.45 280	1.75 260	3.31 276	80.70 344	6.22 294	1.76 249	1.15 269	3.67 227	6.50 290	2.01 267	1.29 263	5.56 232	4.99 307	10.09 278	12.94 319	0.81 238	1.16 247	1.11 194	1.53 221	4.71 285	2.62 242

G-Net	6.29 286	1.69 273	1.86 273	1.42 251	1.70 266	1.45 253	1.19 234	4.71 318	8.56 324	3.16 273	4.70 270	7.94 304	6.89 287	0.85 239	15.45 269	8.15 303	1.92 261	2.75 316	5.41 227	6.49 316	9.16 268	11.23 278	1.46 280	2.81 315	1.81 270	19.84 330	6.51 299	30.80 335

TRStereo	6.31 287	1.25 242	1.93 276	0.85 191	0.61 143	2.29 278	0.86 202	2.21 268	0.54 136	4.40 301	1.34 209	2.24 242	0.75 177	0.45 142	4.08 238	6.55 291	0.80 117	0.85 170	6.04 243	1.45 237	7.60 236	12.13 292	0.55 152	0.49 126	1.44 241	103.74 351	3.24 252	1.61 206

HBP-ISP	6.40 288	1.33 254	2.30 291	1.91 270	1.51 254	1.65 260	0.79 193	2.50 284	1.29 233	4.91 313	6.80 302	1.37 196	0.74 173	14.59 330	52.98 333	19.59 334	1.24 220	1.10 233	6.08 244	8.03 322	12.73 295	16.75 332	0.79 229	1.19 249	1.81 270	2.06 261	3.90 276	2.87 248

SGM-ForestM	6.44 289	10.17 333	6.98 332	4.69 303	2.91 301	6.90 320	9.70 314	7.26 327	4.59 312	4.81 308	6.31 289	9.50 312	9.35 297	0.78 229	3.65 223	1.30 116	6.50 303	0.89 183	11.21 290	1.44 235	6.08 212	6.02 192	1.58 283	1.68 265	9.47 322	11.34 319	12.07 319	16.58 315

CBMV_ROB	6.60 290	1.41 258	1.59 259	2.38 278	1.74 267	1.90 268	1.86 264	6.44 323	1.69 258	5.02 317	7.03 312	9.95 319	11.26 304	0.65 209	38.55 289	7.04 293	2.78 277	1.12 240	9.67 286	2.45 284	9.46 269	11.60 287	0.80 234	1.37 255	4.92 304	12.01 321	4.73 286	18.79 318

ADCS	6.69 291	1.97 284	1.94 277	1.41 248	2.24 280	1.84 267	3.00 280	2.08 259	3.97 304	2.66 257	3.26 253	3.01 263	11.48 305	2.01 290	53.18 334	11.65 313	2.72 276	2.59 313	5.10 221	2.24 279	10.43 281	8.65 224	1.76 287	1.97 279	2.57 289	10.58 316	7.51 304	18.68 317

anonymity	6.71 292	0.80 118	1.73 266	1.09 218	0.88 198	0.79 188	0.68 183	2.17 264	0.90 194	3.78 292	97.20 345	1.95 225	0.93 212	0.44 141	2.57 168	7.16 294	0.95 173	0.83 162	6.70 258	1.07 204	7.93 245	12.47 305	0.67 202	0.57 155	1.51 251	1.60 232	20.99 333	2.80 246

ADCPNet	7.09 293	1.18 232	3.04 307	1.33 244	3.12 305	1.36 248	8.88 312	2.15 262	3.24 297	4.23 298	7.84 319	1.96 226	15.92 320	1.71 286	49.61 315	3.53 251	1.89 259	1.25 261	19.14 303	3.03 293	5.96 209	4.75 161	4.72 308	1.29 254	3.95 301	5.33 301	3.87 274	27.01 330

IMH-64-1	7.17 294	3.27 300	3.53 311	4.69 303	3.29 308	4.58 303	5.71 300	3.51 303	3.09 294	1.39 195	1.98 230	4.90 287	10.92 300	4.82 311	52.00 325	4.78 271	3.66 287	2.27 301	12.32 292	1.96 270	6.91 225	10.55 255	7.77 326	2.22 288	6.05 310	4.73 296	13.45 323	9.13 297

IMH-64	7.17 294	3.27 300	3.53 311	4.69 303	3.29 308	4.58 303	5.71 300	3.51 303	3.09 294	1.39 195	1.98 230	4.90 287	10.92 300	4.82 311	52.00 325	4.78 271	3.66 287	2.27 301	12.32 292	1.96 270	6.91 225	10.55 255	7.77 326	2.22 288	6.05 310	4.73 296	13.45 323	9.13 297

AnyNet_C01	7.20 296	2.24 290	2.27 289	2.95 293	1.92 278	1.58 258	5.39 299	3.73 311	5.63 317	3.17 274	4.41 265	4.59 284	6.09 285	1.88 289	58.66 340	14.24 319	5.46 296	3.69 325	4.79 219	3.02 292	8.40 258	10.33 252	2.45 293	2.24 292	5.77 307	2.65 279	8.81 310	17.99 316

WAO-6	7.36 297	2.83 297	2.64 299	8.38 314	2.78 296	3.59 297	8.61 310	3.51 303	3.36 300	1.84 221	2.45 242	5.99 292	8.70 294	3.06 298	50.70 320	2.35 217	13.44 325	1.82 284	8.79 283	2.15 278	14.26 322	12.40 304	3.35 302	2.64 306	7.87 316	5.84 304	4.30 281	11.17 306

WAO-7	8.11 298	2.98 298	5.46 326	29.83 330	2.32 283	3.09 291	9.23 313	2.48 283	4.20 308	4.67 307	7.60 315	7.98 305	11.78 307	1.64 283	22.32 280	2.11 211	12.00 317	2.79 319	44.95 329	2.13 277	10.06 277	10.12 242	1.37 277	2.49 302	2.97 293	4.35 294	2.94 240	5.06 278

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 299	1.15 227	1.98 279	1.25 237	1.24 237	1.74 264	1.31 239	2.17 264	7.44 322	3.47 281	7.09 313	2.38 249	2.08 253	0.37 96	3.49 220	11.36 312	1.39 237	0.99 212	136.53 346	6.21 314	8.35 257	12.33 300	0.55 152	0.88 229	1.22 207	1.95 256	2.35 189	4.96 275

SGM_RVC	8.49 300	2.77 296	1.77 268	2.88 288	2.31 282	3.42 295	2.70 275	7.78 332	3.92 303	5.57 331	8.42 320	9.89 315	12.92 312	0.68 213	3.72 229	2.10 210	6.63 306	1.11 237	40.78 322	5.93 312	9.99 274	10.27 250	1.97 290	2.17 285	8.79 321	2.97 284	27.36 336	40.51 341
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 301	1.34 256	1.05 198	1.13 223	1.12 226	1.10 226	0.89 205	1.28 163	1.79 263	2.71 260	5.63 279	4.32 281	7.90 289	1.01 256	5.47 248	5.23 279	1.80 250	1.19 250	162.18 348	4.49 301	7.79 238	9.52 236	0.81 238	1.64 262	1.33 225	1.76 244	3.30 254	3.06 254

ELAS_RVC	9.07 302	3.30 302	5.65 327	4.08 297	3.41 312	7.21 322	4.01 292	7.69 329	3.75 302	4.97 315	7.74 316	9.89 315	11.00 302	3.00 296	47.69 311	4.33 268	6.53 304	9.70 333	9.64 285	2.89 289	13.54 311	15.79 329	2.75 297	4.07 328	18.38 331	23.86 332	4.94 289	5.18 280
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 303	3.31 303	3.55 313	4.46 300	3.30 310	4.60 305	6.29 303	3.48 301	3.12 296	1.42 198	1.88 226	5.38 289	15.63 319	51.61 344	52.03 327	3.06 235	3.92 290	2.32 304	20.77 307	2.01 274	6.25 215	9.58 237	8.07 330	2.21 287	7.69 315	5.96 306	3.77 270	10.35 304

PWCK	9.19 304	3.84 311	2.76 302	4.81 307	3.48 313	7.14 321	7.79 307	3.92 312	4.66 313	4.66 306	5.84 284	24.68 330	8.47 291	3.24 301	10.95 259	3.27 242	9.48 312	2.36 306	72.75 339	4.94 306	14.76 330	6.95 206	3.68 303	2.40 299	8.01 317	7.55 310	6.35 295	9.51 301

MADNet++	9.22 305	4.13 316	6.16 329	4.32 299	5.78 327	3.96 298	8.14 308	7.09 326	6.83 321	5.28 326	7.83 318	7.65 302	8.62 293	12.90 325	19.42 276	21.00 337	7.04 308	6.27 328	10.40 288	7.97 321	14.29 325	18.67 335	3.96 305	5.12 332	5.80 308	22.29 331	9.32 311	8.69 295

MeshStereo	9.30 306	2.68 293	2.31 292	4.19 298	2.81 297	4.05 299	1.96 267	8.24 334	9.28 325	5.13 320	8.64 321	11.19 322	12.84 311	0.78 229	52.26 329	15.80 329	4.59 294	1.92 288	22.33 310	1.58 249	15.40 334	19.41 336	1.06 261	2.12 284	8.69 320	5.55 302	10.68 312	15.59 312
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MonStereo1	9.81 307	3.92 313	2.43 294	5.31 311	4.70 322	5.34 311	7.44 306	3.39 300	2.25 279	117.09 349	3.30 256	6.44 296	10.28 299	3.91 308	2.28 145	1.78 190	3.22 282	3.17 322	38.45 321	3.58 297	5.84 208	5.88 190	6.18 317	1.83 272	3.46 299	3.13 286	7.10 302	3.19 259

ELAS	10.16 308	3.54 306	5.12 325	4.49 301	4.32 321	5.01 310	4.33 294	6.88 325	4.09 306	4.97 315	7.74 316	9.90 317	11.01 303	3.51 305	52.19 328	4.52 270	7.15 309	9.65 332	8.69 281	2.38 282	13.33 307	14.95 328	2.75 297	3.64 327	17.76 330	27.24 337	13.13 322	21.93 322
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 309	13.11 334	4.84 320	18.55 322	6.95 331	7.98 325	14.39 327	3.69 310	3.28 298	2.90 266	2.15 239	30.28 332	43.63 332	4.40 309	9.01 255	2.66 225	12.71 319	2.73 315	42.35 325	2.87 288	14.87 331	10.21 245	7.77 326	3.03 318	2.66 290	2.98 285	3.46 261	4.84 274

JetBlue	10.90 310	9.40 331	6.23 330	8.34 313	6.82 330	10.07 330	10.58 317	5.04 321	3.97 304	2.95 268	4.09 262	9.83 314	9.32 296	8.12 318	48.65 313	14.50 320	6.76 307	5.08 327	7.66 276	3.76 298	13.23 305	17.58 334	8.19 331	3.58 326	11.41 325	18.49 328	12.08 320	28.49 332

LVE	10.96 311	3.63 308	2.68 300	55.15 342	4.03 320	7.50 323	88.91 347	1.93 241	2.44 284	2.26 245	1.69 222	4.48 283	4.75 280	3.42 304	3.44 218	2.21 214	6.03 301	1.84 286	50.68 335	1.97 272	10.14 279	12.19 295	5.54 309	3.12 321	3.75 300	2.46 276	2.99 242	6.76 293

XX-Stereo	11.10 312	0.72 81	1.24 238	1.04 213	0.52 119	0.80 189	0.84 198	1.13 137	0.51 122	4.53 305	6.79 300	1.54 210	1.06 229	0.42 126	2.78 186	5.82 288	0.96 175	0.94 197	6.43 248	0.91 182	6.26 216	8.36 221	0.58 171	0.43 98	237.38 351	1.38 199	2.64 224	3.61 264

DGSMNet	11.16 313	1.98 285	1.98 279	1.90 269	1.52 255	2.46 285	1.47 246	3.07 297	2.11 275	12.67 337	102.10 346	3.59 270	18.94 325	18.97 335	16.50 272	15.09 326	12.73 320	10.36 334	13.79 295	4.57 302	12.99 302	14.32 325	7.77 326	3.43 324	1.75 268	6.25 308	3.48 264	5.53 283

ACVNet-4b	11.58 314	3.99 314	2.60 297	44.40 338	2.71 295	4.98 308	62.31 342	1.85 235	1.79 263	1.63 208	1.25 204	4.22 280	58.75 340	3.34 303	2.27 143	1.21 105	13.33 324	1.70 281	49.50 333	1.93 268	14.47 329	13.72 324	7.40 322	3.13 322	1.55 255	1.89 252	2.20 172	4.61 272

LSM0	11.61 315	1.70 274	2.94 305	2.71 284	2.41 287	2.76 287	6.88 305	4.22 314	4.26 309	3.67 289	7.57 314	7.41 301	9.43 298	0.98 254	64.90 345	78.60 349	3.43 285	2.37 307	20.39 306	4.80 305	14.29 325	16.21 331	1.30 272	3.06 319	3.29 296	12.44 322	6.06 293	25.31 327

UNDER WATER-64	11.75 316	7.29 329	4.90 321	17.03 320	7.40 332	8.44 326	16.49 330	8.25 335	4.32 310	4.51 304	3.21 252	17.72 325	15.23 317	8.81 319	46.52 309	10.69 310	13.57 332	3.01 321	12.74 294	8.66 325	14.20 320	12.82 313	11.01 334	4.40 329	6.45 313	18.67 329	8.71 309	22.29 323

SGM+DAISY	11.81 317	3.22 299	3.47 309	3.83 296	3.15 307	4.25 301	3.52 287	7.70 330	10.88 331	5.57 331	9.00 325	9.94 318	13.12 314	1.74 287	22.71 282	18.99 333	3.23 283	2.28 303	15.35 300	8.91 328	15.05 332	17.02 333	1.32 274	4.58 330	24.50 335	31.01 340	32.60 342	41.83 344

MDST_ROB	12.03 318	32.81 339	1.72 264	20.74 326	2.64 292	5.90 316	1.72 256	4.06 313	1.35 239	3.76 291	6.53 292	2.75 260	42.83 331	0.54 172	50.83 322	1.22 108	1.08 199	0.75 133	18.95 302	1.00 196	12.75 298	11.49 282	1.29 270	1.26 252	22.72 334	11.17 317	31.24 339	31.81 337

WAO-8	12.07 319	5.33 319	4.83 318	26.48 328	4.01 318	6.22 318	11.73 324	3.65 308	6.39 319	28.97 342	41.01 338	8.08 306	18.91 323	20.68 338	3.75 230	3.24 239	9.46 310	2.01 293	53.81 336	5.76 310	9.83 272	11.16 275	6.04 315	2.43 300	8.05 318	7.74 311	6.36 296	9.95 302

Venus	12.07 319	5.33 319	4.83 318	26.48 328	4.01 318	6.22 318	11.73 324	3.65 308	6.39 319	28.97 342	41.01 338	8.08 306	18.91 323	20.68 338	3.75 230	3.24 239	9.46 310	2.01 293	53.81 336	5.76 310	9.83 272	11.16 275	6.04 315	2.43 300	8.05 318	7.74 311	6.36 296	9.95 302

JetRed	12.50 321	6.96 328	7.76 333	4.77 306	6.78 329	9.35 328	10.92 319	5.31 322	4.54 311	5.85 333	3.28 255	8.17 308	7.48 288	9.74 322	50.80 321	15.21 327	10.30 313	7.93 329	7.83 277	5.44 309	18.10 337	24.48 339	11.12 335	4.60 331	11.97 326	25.85 335	24.78 335	28.17 331

TorneroNet-64	13.24 322	6.25 324	5.07 324	34.05 331	3.72 315	9.38 329	16.75 331	3.49 302	12.26 334	2.27 247	5.98 285	17.67 324	34.24 329	14.37 328	47.92 312	3.76 255	13.18 323	2.40 309	36.34 319	9.15 331	13.85 315	12.35 303	5.65 310	2.64 306	14.28 329	14.51 325	3.41 258	12.48 307

ACV-stereo	13.36 323	1.90 281	1.63 260	2.10 273	1.15 231	2.97 288	1.36 242	1.72 225	1.86 270	2.96 269	4.89 273	3.67 273	43.88 333	1.13 267	54.14 335	17.43 331	2.38 273	1.31 265	170.74 349	4.64 303	12.73 295	14.68 327	0.97 255	1.83 272	1.25 214	1.49 214	3.53 265	2.32 238

MANE	14.22 324	9.62 332	6.93 331	4.94 309	5.72 326	7.88 324	11.48 321	7.38 328	9.90 327	4.92 314	6.89 308	8.98 311	12.13 310	3.67 307	50.37 317	17.85 332	11.82 316	20.17 339	10.46 289	6.55 317	12.22 291	12.86 315	1.77 288	11.33 337	24.83 336	30.99 339	31.42 340	40.73 342

DispFullNet	15.85 325	3.61 307	5.00 323	3.30 294	2.93 303	3.51 296	3.20 281	6.49 324	2.71 289	5.17 321	6.80 302	90.79 343	15.55 318	2.73 292	28.89 285	23.38 339	4.02 291	3.86 326	138.92 347	28.91 339	12.60 294	11.86 290	2.69 295	2.31 296	4.30 302	2.71 281	6.80 300	5.05 277

UNDER WATER	16.39 326	7.86 330	4.99 322	15.68 319	10.73 338	8.76 327	38.30 337	8.07 333	6.02 318	4.25 299	2.98 248	18.63 326	96.18 345	14.44 329	32.70 287	10.29 308	13.91 333	2.75 316	43.73 327	8.62 324	16.83 336	12.33 300	17.08 341	5.55 333	6.06 312	14.49 324	6.37 298	15.05 311

STStereo	16.49 327	3.48 304	5.91 328	44.25 337	5.60 325	39.03 341	13.11 326	7.74 331	10.72 330	5.19 323	8.92 322	24.73 331	30.22 328	1.03 262	59.92 343	11.74 314	2.59 274	1.26 262	40.79 323	2.25 280	10.02 275	8.79 229	2.06 291	11.31 336	22.61 333	16.05 327	20.57 332	35.39 338

PSMNet_ROB	16.63 328	5.59 321	2.97 306	3.47 295	2.63 290	5.86 315	6.18 302	2.20 267	2.29 280	5.39 328	141.45 348	97.59 344	6.02 284	33.78 340	3.23 214	1.58 175	4.09 292	1.69 280	20.81 308	2.75 286	12.93 301	7.08 208	63.80 349	2.60 304	2.95 292	3.67 290	2.77 231	3.66 265

DGTPSM_ROB	17.21 329	6.49 325	18.05 336	4.91 308	8.87 334	5.73 312	11.48 321	5.02 319	12.05 332	5.03 319	9.34 326	12.62 323	56.51 339	15.29 331	43.82 302	20.47 335	19.26 336	16.28 336	24.70 311	20.05 336	13.50 308	22.25 337	6.00 313	12.55 338	12.71 327	32.01 342	14.20 325	35.61 340

KSHMR	20.05 330	6.71 327	4.01 315	99.31 346	5.91 328	17.09 333	71.12 344	3.62 307	9.75 326	3.59 285	3.39 257	6.07 293	84.38 344	17.14 333	22.70 281	3.97 259	6.29 302	2.76 318	90.60 342	2.83 287	12.73 295	10.14 243	9.05 332	2.74 313	21.08 332	5.85 305	8.10 307	10.46 305

DPSM_ROB	21.05 331	17.19 335	22.69 338	10.13 315	9.29 336	13.96 331	14.50 328	11.66 336	15.25 336	9.00 334	8.97 323	10.35 320	13.24 315	19.90 336	59.73 341	26.35 340	18.76 334	21.26 340	14.74 297	15.50 334	28.56 340	27.85 341	7.42 323	16.13 340	34.05 340	39.30 345	37.97 344	44.48 345

DPSM	21.05 331	17.19 335	22.69 338	10.13 315	9.29 336	13.96 331	14.50 328	11.66 336	15.25 336	9.00 334	8.97 323	10.35 320	13.24 315	19.90 336	59.73 341	26.35 340	18.76 334	21.26 340	14.74 297	15.50 334	28.56 340	27.85 341	7.42 323	16.13 340	34.05 340	39.30 345	37.97 344	44.48 345

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 333	1.32 252	1.63 260	1.89 268	1.69 264	1.93 269	3.75 290	2.27 275	2.66 287	5.02 317	29.10 334	216.12 350	51.87 338	5.44 314	3.66 224	4.09 264	5.59 298	13.75 335	28.77 312	1.47 239	14.44 328	12.86 315	0.98 256	2.33 297	1.88 276	7.40 309	145.78 352	5.57 284

DPSMNet_ROB	22.61 334	6.50 326	18.06 337	4.95 310	8.88 335	5.76 314	11.54 323	5.02 319	12.08 333	5.17 321	28.67 333	19.69 327	163.24 350	15.38 332	43.87 304	20.66 336	19.56 337	16.59 337	35.50 317	20.17 337	13.82 314	22.26 338	6.02 314	12.56 339	12.82 328	32.01 342	14.23 326	35.60 339

DLNR_Zeroshot_test	23.11 335	81.98 348	1.97 278	102.16 347	0.49 105	0.55 127	81.36 346	2.30 278	0.50 117	4.87 311	2.22 240	2.99 262	0.93 212	12.17 324	96.90 347	144.02 351	34.28 341	19.61 338	8.60 280	4.35 300	8.08 254	6.53 198	0.51 133	0.69 194	1.37 227	1.57 226	1.16 85	1.90 220

zero-FE	23.86 336	1.70 274	0.52 93	141.89 349	8.72 333	147.65 350	77.27 345	1.26 157	0.60 152	1.15 175	4.12 263	136.19 346	11.59 306	0.57 184	2.27 143	3.52 250	1.06 198	2.52 312	5.18 222	0.95 190	81.26 349	7.98 216	0.52 140	0.47 108	0.86 138	1.54 223	1.68 129	1.14 168

TorneroNet	24.73 337	6.18 322	3.52 310	95.34 345	3.93 316	27.05 336	29.02 334	4.44 315	18.13 338	2.20 242	37.99 337	77.85 342	72.31 341	18.15 334	41.78 298	3.07 236	13.11 322	2.35 305	87.85 340	9.06 330	15.44 335	12.17 294	5.94 312	2.64 306	52.32 344	8.18 313	3.59 267	14.11 309

LRCNet_RVC	25.94 338	30.78 338	14.74 335	35.18 334	31.16 342	36.52 340	29.93 336	23.08 340	12.70 335	36.15 344	33.37 335	37.24 333	28.56 327	37.11 341	17.47 273	7.61 298	31.06 339	26.75 343	67.49 338	29.07 340	23.47 339	10.73 263	39.23 344	30.61 344	7.37 314	2.53 278	11.22 313	9.31 300

ktn	26.84 339	3.99 314	95.18 350	14.39 318	5.44 324	18.02 334	17.50 332	19.69 339	67.27 347	2.84 262	5.30 276	171.03 349	80.75 343	7.72 317	10.93 258	3.48 249	20.95 338	2.71 314	90.26 341	29.10 341	15.05 332	10.23 246	7.60 325	2.93 317	5.12 305	5.83 303	4.73 286	6.62 291

LE_ROB	28.97 340	25.29 337	36.16 341	34.90 333	56.86 348	18.61 335	58.99 341	32.08 343	41.72 342	5.37 327	27.57 332	46.00 336	49.67 336	13.72 327	14.83 267	3.84 258	5.96 299	1.22 254	46.43 330	36.35 344	10.19 280	11.19 277	48.45 345	22.49 342	30.18 338	31.59 341	31.60 341	40.87 343

PML	39.07 341	38.06 342	12.06 334	39.32 336	29.04 341	40.62 342	11.06 320	14.14 338	100.08 348	27.87 341	166.26 350	107.74 345	159.39 349	13.53 326	15.41 268	10.75 311	35.75 342	8.64 330	42.84 326	10.61 333	14.22 321	16.14 330	5.89 311	7.21 335	53.08 345	13.95 323	42.26 346	19.02 319

FlowAnything	42.31 342	34.65 341	45.90 343	20.47 325	18.91 340	28.11 338	28.64 333	23.30 342	30.84 340	18.76 340	18.33 330	20.84 329	27.00 326	39.89 342	119.49 349	52.59 347	37.35 343	42.63 346	29.06 313	31.53 343	57.38 347	56.78 350	14.49 339	32.64 346	68.29 347	78.93 349	76.07 347	89.56 350

CasAABBNet	42.72 343	34.60 340	45.66 342	20.17 324	18.55 339	28.05 337	29.13 335	23.25 341	30.69 339	18.73 339	18.11 329	20.72 328	37.90 330	39.93 343	120.54 350	52.80 348	37.72 344	42.56 345	29.30 314	30.56 342	57.58 348	56.66 349	14.58 340	32.34 345	68.46 348	79.09 350	76.31 348	89.48 349

HaxPig	44.53 344	46.75 344	47.32 344	47.72 339	48.79 344	47.60 343	48.40 338	49.50 344	47.10 343	49.76 345	50.31 340	49.00 337	45.26 334	54.49 345	41.50 296	40.24 343	50.15 345	52.05 347	44.74 328	43.04 345	46.61 344	44.38 347	51.78 346	45.43 347	33.92 339	25.30 333	28.66 337	22.43 324

AVERAGE_ROB	46.12 345	48.49 345	48.31 345	49.34 340	50.25 345	48.63 344	49.80 339	50.74 346	48.67 344	51.68 346	52.55 341	50.28 338	47.20 335	55.70 346	43.00 301	40.99 344	52.42 346	54.59 348	47.27 331	45.45 346	48.77 345	44.06 346	52.90 347	46.98 348	35.80 342	26.72 336	30.77 338	23.81 326

HanzoNet	47.37 346	45.54 343	75.64 348	62.53 343	47.97 343	62.03 346	90.57 349	55.02 348	58.34 346	15.60 338	22.00 331	75.72 341	107.47 346	172.14 350	23.65 284	13.02 317	62.42 348	9.26 331	134.39 345	22.45 338	19.74 338	25.78 340	31.84 343	5.57 334	9.72 324	9.49 315	8.54 308	12.61 308

MEDIAN_ROB	49.56 347	51.66 346	50.91 346	52.80 341	53.76 346	52.08 345	53.35 340	54.28 347	52.25 345	54.89 347	55.89 342	53.59 339	50.09 337	58.85 347	46.45 308	44.55 345	55.81 347	57.90 349	50.55 334	48.85 347	52.07 346	46.79 348	56.69 348	50.01 349	39.10 343	30.23 338	33.56 343	31.26 336

BEATNet-Init1	52.60 348	76.96 347	24.06 340	87.02 344	56.48 347	86.86 347	68.77 343	49.65 345	34.71 341	11.93 336	56.24 343	64.63 340	78.72 342	9.65 321	58.40 339	51.35 346	32.72 340	23.00 342	101.24 343	71.98 349	46.49 343	39.72 345	28.67 342	24.23 343	59.12 346	38.23 344	77.99 349	61.49 347

DPSimNet_ROB	111.84 349	179.62 350	74.81 347	195.40 350	165.93 350	136.63 349	98.05 350	126.48 350	138.79 350	82.31 348	148.57 349	159.77 347	157.57 348	78.29 348	64.65 344	40.10 342	142.61 350	34.98 344	195.20 350	69.76 348	154.10 350	32.63 344	82.12 350	98.24 350	71.10 349	51.68 347	117.83 351	122.56 351

ASD4	121.33 350	129.06 349	88.33 349	102.62 348	80.04 349	113.84 348	90.39 348	120.07 349	107.64 349	132.47 350	137.43 347	163.16 348	128.65 347	95.21 349	111.50 348	121.28 350	132.67 349	105.33 350	131.08 344	144.81 350	247.71 351	229.55 351	96.05 351	105.89 351	113.24 350	67.78 348	92.86 350	87.27 348

GS-Stereo																							0.14 8	0.17 23	0.33 17	0.25 12	0.52 16	0.24 9

FADE																14.56 321					36.12 342	31.14 343					15.03 329

Low-res two-view benchmark