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

WQFJX	0.13 21	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.00 1	0.00 1	0.34 6	0.41 15	0.01 1	0.00 1	0.41 44	0.01 7	0.16 25	0.80 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.16 78	0.00 1

NLMM1	0.03 3	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.00 1	0.00 1	0.25 3	0.24 3	0.03 16	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.07 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLMM	0.02 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.00 1	0.17 2	0.25 5	0.01 1	0.00 1	0.04 7	0.00 1	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1

NLSM3	0.03 3	0.03 5	0.00 1	0.01 12	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.00 1	0.00 1	0.34 6	0.24 3	0.03 16	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.01 3	0.00 1

NLSM1	0.05 5	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.14 23	0.00 1	0.00 1	0.54 14	0.36 12	0.02 6	0.00 1	0.01 2	0.01 7	0.23 34	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.02 7	0.00 1

NLCSM	0.01 1	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.15 1	0.14 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonStereo	0.06 6	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 48	0.01 42	0.47 12	0.33 10	0.03 16	0.01 15	0.11 17	0.01 7	0.11 16	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.11 30	0.00 1

RYNet	0.45 76	0.04 13	0.00 1	0.02 27	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 44	0.07 93	0.00 1	0.05 4	0.12 86	0.00 1	4.77 232	0.60 34	0.10 55	1.00 224	0.35 40	0.01 7	0.21 32	0.04 11	0.00 1	0.02 35	0.08 74	3.06 207	1.39 88	0.13 94

WQFJA1	0.19 40	0.02 1	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.13 144	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.09 75	0.00 1	1.15 44	0.75 47	0.06 40	0.01 15	0.41 44	0.03 21	0.34 47	0.53 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.28 85	0.00 1

WQFJX1	0.19 40	0.02 1	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.13 144	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.09 75	0.00 1	1.15 44	0.75 47	0.06 40	0.01 15	0.41 44	0.03 21	0.34 47	0.53 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	1.28 85	0.00 1

BridgeDepth	0.06 6	0.05 23	0.01 9	0.03 39	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.00 1	0.00 1	0.51 13	0.40 14	0.01 1	0.01 15	0.13 21	0.02 14	0.22 33	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 20	0.03 10	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L1	0.34 62	0.26 86	0.01 9	0.04 49	0.20 115	0.15 156	0.01 67	0.07 64	0.07 69	0.00 1	0.63 180	0.36 99	0.36 149	0.03 90	1.74 73	1.40 116	0.13 64	0.15 74	1.16 86	0.19 87	0.59 68	1.07 88	0.04 118	0.04 54	0.27 127	0.02 44	0.20 42	0.09 80

MLG-Stereo_test1	0.09 16	0.05 23	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.17 171	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 48	0.00 1	0.75 22	0.56 29	0.03 16	0.04 27	0.17 26	0.03 21	0.10 12	0.31 32	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 20	0.07 21	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 13	0.06 30	0.01 9	0.01 12	0.00 1	0.17 171	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 48	0.00 1	0.80 27	0.60 34	0.02 6	0.04 27	0.15 23	0.03 21	0.08 9	0.05 14	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 20	0.07 21	0.00 1

AIO-test2	0.06 6	0.09 42	0.01 9	0.00 1	0.09 66	0.04 99	0.01 67	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 39	0.00 1	0.45 10	0.25 5	0.02 6	0.00 1	0.03 5	0.03 21	0.05 4	0.06 17	0.00 1	0.16 143	0.05 61	0.01 20	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.06 6	0.04 13	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 112	0.18 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 111	0.10 14	0.01 11	0.00 1	0.31 5	0.33 10	0.02 6	0.00 1	0.04 7	0.06 39	0.10 12	0.05 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 12	0.18 101

RAFT + AFF	0.41 69	0.04 13	0.01 9	0.22 102	0.02 20	0.04 99	0.00 1	0.03 41	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.28 78	0.02 23	0.01 42	4.88 238	0.92 63	0.35 111	0.02 23	2.33 129	0.03 21	0.65 72	0.50 46	0.01 65	0.12 120	0.15 109	0.10 83	0.24 50	0.01 43

LG-Stereo_L2	0.35 63	0.34 113	0.02 18	0.03 39	0.20 115	0.17 171	0.01 67	0.07 64	0.07 69	0.00 1	0.62 177	0.42 110	0.35 144	0.03 90	1.72 72	1.42 117	0.17 74	0.15 74	0.95 75	0.17 78	0.66 74	1.10 90	0.04 118	0.04 54	0.26 126	0.05 61	0.19 40	0.08 78

LG-Stereo	0.13 21	0.04 13	0.02 18	0.02 27	0.07 58	0.12 135	0.00 1	0.02 29	0.04 44	0.00 1	0.55 165	0.43 112	0.00 1	0.00 1	0.78 26	0.59 32	0.02 6	0.06 36	0.45 49	0.04 30	0.14 21	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 83	0.05 14	0.00 1

YMNet	0.66 103	0.39 124	0.02 18	0.20 97	0.25 134	0.34 194	2.55 258	0.36 100	0.06 63	1.11 175	0.00 1	0.39 105	2.89 251	0.01 42	2.52 119	2.02 175	0.52 134	0.46 146	0.50 52	0.21 98	0.27 37	1.21 95	0.00 1	0.10 112	0.33 131	0.05 61	0.62 64	0.39 122

MM-Stereo_test3	0.07 11	0.04 13	0.02 18	0.00 1	0.01 12	0.02 75	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 20	0.03 29	0.00 1	0.38 8	0.30 8	0.03 16	0.00 1	0.15 23	0.07 44	0.05 4	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.06 67	0.38 57	0.06 74

U	0.20 44	0.12 53	0.02 18	0.06 65	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.04 51	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.18 40	0.01 11	0.00 1	1.57 61	1.16 92	0.03 16	0.07 46	0.45 49	0.07 44	0.45 56	0.85 74	0.00 1	0.02 35	0.07 69	0.00 1	0.06 19	0.02 56

StereoVision	0.11 20	0.10 45	0.02 18	0.04 49	0.03 33	0.00 1	0.02 101	0.04 51	0.03 34	0.03 86	0.00 1	0.17 29	0.02 23	0.03 90	0.99 35	0.75 47	0.05 32	0.01 15	0.29 37	0.03 21	0.15 23	0.07 18	0.00 1	0.05 63	0.03 43	0.00 1	0.06 19	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 33	0.07 37	0.02 18	0.05 54	0.06 56	0.00 1	0.00 1	0.04 51	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.02 23	0.00 1	1.54 60	1.07 74	0.04 26	0.03 25	0.65 62	0.04 30	0.32 46	0.73 65	0.00 1	0.02 35	0.03 43	0.01 20	0.08 23	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
111111	0.13 21	0.02 1	0.03 25	0.01 12	0.02 20	0.10 122	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.01 90	0.18 40	0.05 48	0.01 42	0.85 30	0.48 21	0.05 32	0.06 36	0.33 39	0.02 14	0.20 28	0.84 72	0.00 1	0.01 19	0.02 31	0.05 61	0.02 7	0.00 1

AIO-test1	0.08 13	0.03 5	0.03 25	0.01 12	0.07 58	0.05 106	0.00 1	0.01 11	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 39	0.00 1	0.68 21	0.55 28	0.02 6	0.00 1	0.11 17	0.19 87	0.12 17	0.15 25	0.00 1	0.01 19	0.01 18	0.01 20	0.01 3	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.37 66	1.03 214	0.03 25	0.11 84	0.12 77	0.11 126	0.00 1	0.09 70	0.11 93	0.02 82	0.99 194	0.31 86	0.30 138	0.02 71	1.32 51	1.22 97	0.02 6	0.26 99	1.29 95	0.23 105	0.84 87	1.24 98	0.10 153	0.01 19	0.02 31	0.22 105	0.08 23	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 26	0.09 42	0.03 25	0.05 54	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.05 55	0.24 115	0.00 1	0.08 9	0.02 23	0.01 42	1.28 49	1.00 69	0.03 16	0.02 23	0.05 9	0.04 30	0.31 45	0.34 35	0.00 1	0.03 43	0.03 43	0.00 1	0.05 14	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 44	0.14 56	0.04 29	0.01 12	0.05 49	0.18 176	0.00 1	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.67 181	0.18 40	0.01 11	0.00 1	1.27 48	0.71 44	0.03 16	0.16 78	1.04 80	0.05 36	0.27 37	0.40 40	0.00 1	0.01 19	0.04 55	0.00 1	0.09 26	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 33	0.03 5	0.05 30	0.02 27	0.02 20	0.10 122	0.00 1	0.01 11	0.03 34	0.00 1	0.07 111	0.18 40	0.03 29	0.01 42	0.89 31	0.54 27	0.04 26	0.08 52	0.50 52	0.02 14	0.15 23	0.67 62	0.00 1	0.01 19	0.02 31	0.01 20	1.27 84	0.00 1

RAStereo	0.23 49	0.17 66	0.05 30	0.05 54	0.10 70	0.00 1	0.01 67	0.03 41	0.04 44	0.96 166	0.00 1	0.19 53	0.01 11	0.01 42	1.67 66	1.14 87	0.06 40	0.06 36	0.21 32	0.02 14	0.60 69	0.71 64	0.00 1	0.05 63	0.03 43	0.01 20	0.10 27	0.01 43

PDISCO_ROB	1.03 142	0.55 151	0.06 32	0.67 200	0.28 148	0.00 1	0.21 190	0.71 123	0.49 166	1.28 189	0.99 194	0.25 69	0.32 140	0.19 195	3.02 152	2.03 177	0.69 159	1.42 247	2.26 126	0.58 178	2.32 157	3.22 180	0.14 175	0.27 178	1.36 196	0.37 123	3.84 184	0.23 103

AdaDepth	0.19 40	0.25 85	0.07 33	0.01 12	0.01 12	0.16 161	0.00 1	0.01 11	0.05 55	0.00 1	0.00 1	0.18 40	0.01 11	0.01 42	0.98 34	1.10 79	0.06 40	0.05 31	1.07 81	0.07 44	0.30 42	0.30 30	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 59	0.29 54	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 21	0.04 13	0.07 33	0.00 1	0.02 20	0.02 75	0.00 1	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.02 23	0.00 1	0.76 23	0.59 32	0.07 46	0.05 31	0.18 27	0.28 125	0.29 41	0.53 51	0.01 65	0.01 19	0.08 74	0.20 103	0.04 12	0.00 1

GMStereo	0.44 73	0.93 206	0.07 33	0.25 116	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.14 76	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.30 85	0.01 11	0.01 42	1.87 78	0.90 59	0.26 95	0.17 80	2.60 141	0.08 51	1.17 105	0.33 34	0.00 1	0.05 63	0.08 74	0.02 44	2.57 117	0.04 63
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.30 57	0.21 74	0.07 33	0.05 54	0.05 49	0.00 1	0.06 145	0.01 11	0.03 34	0.22 111	0.00 1	0.19 53	0.01 11	0.05 117	2.24 97	0.62 37	0.24 89	0.12 63	0.35 40	0.07 44	0.30 42	0.11 22	0.04 118	0.08 98	0.03 43	0.04 59	2.84 125	0.02 56

NVstereo2D	0.83 118	0.43 127	0.07 33	0.23 108	0.36 173	0.41 198	0.08 159	1.61 151	0.59 180	0.84 158	1.11 198	0.36 99	0.21 117	0.07 133	5.88 263	2.16 186	0.62 146	0.45 145	1.50 101	0.19 87	1.20 106	0.94 81	0.02 87	0.32 198	1.30 190	0.24 108	0.95 73	0.24 106

DFGA-Net	0.41 69	0.31 106	0.08 38	0.24 112	0.04 44	0.01 45	0.01 67	0.55 118	0.05 55	1.29 190	0.00 1	0.16 25	0.04 39	0.03 90	1.67 66	1.15 89	0.16 71	0.08 52	0.92 73	0.04 30	0.57 65	0.30 30	0.00 1	0.08 98	0.01 18	0.00 1	3.34 151	0.01 43

MM-Stereo_test1	0.07 11	0.04 13	0.08 38	0.00 1	0.01 12	0.03 91	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.03 29	0.00 1	0.55 15	0.45 17	0.04 26	0.00 1	0.18 27	0.06 39	0.07 7	0.04 11	0.00 1	0.00 1	0.03 43	0.08 76	0.05 14	0.00 1

ProNet	0.06 6	0.03 5	0.08 38	0.01 12	0.00 1	0.12 135	0.27 197	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.05 117	0.43 9	0.28 7	0.02 6	0.00 1	0.09 14	0.00 1	0.05 4	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.08 74	0.00 1	0.05 14	0.00 1

ADLNet	0.67 104	0.96 211	0.10 41	0.21 98	0.23 128	0.08 115	0.01 67	1.26 139	0.09 87	0.32 121	0.06 108	2.28 196	0.08 64	0.18 193	3.28 168	1.03 71	0.35 111	0.11 60	0.54 56	0.18 81	0.54 62	1.10 90	0.00 1	0.03 43	0.88 173	0.68 144	3.16 141	0.28 110

HITNet	0.59 91	0.16 65	0.10 41	0.06 65	0.07 58	0.01 45	0.02 101	1.76 154	0.82 199	0.11 99	0.00 1	0.68 146	0.28 134	0.11 168	2.51 118	1.02 70	0.25 90	0.13 70	0.63 61	0.24 110	1.43 123	1.56 111	0.01 65	0.12 120	0.02 31	0.16 95	3.32 149	0.42 127
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
TDLM	0.09 16	0.08 41	0.12 43	0.02 27	0.02 20	0.00 1	0.01 67	0.19 81	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.48 120	0.01 11	0.01 42	0.26 4	0.22 2	0.08 51	0.06 36	0.01 2	0.00 1	0.10 12	0.10 20	0.01 65	0.01 19	0.00 1	0.01 20	0.30 56	0.39 122

GIP-stereo	0.18 33	0.05 23	0.13 44	0.02 27	0.03 33	0.16 161	0.02 101	0.06 59	0.03 34	0.00 1	0.26 138	0.31 86	0.05 48	0.01 42	1.03 37	0.57 30	0.06 40	0.01 15	0.26 36	0.29 126	0.38 50	0.81 69	0.07 142	0.02 35	0.03 43	0.09 80	0.21 43	0.00 1

sAnonymous2	1.54 179	0.26 86	0.15 45	0.10 82	0.17 103	0.48 202	0.00 1	1.87 164	0.97 212	0.22 111	0.41 151	1.12 169	0.82 216	0.08 147	4.07 198	3.86 249	1.31 213	1.19 237	7.54 216	0.72 189	4.00 205	4.87 233	0.03 108	0.29 191	0.14 107	2.16 192	2.37 113	2.45 197

CroCo_RVC	1.54 179	0.26 86	0.15 45	0.10 82	0.17 103	0.48 202	0.00 1	1.87 164	0.97 212	0.22 111	0.41 151	1.12 169	0.82 216	0.08 147	4.07 198	3.86 249	1.31 213	1.19 237	7.54 216	0.72 189	4.00 205	4.87 233	0.03 108	0.29 191	0.14 107	2.16 192	2.37 113	2.45 197

PWCDC_ROB	2.82 223	0.49 139	0.17 47	0.38 172	0.79 212	0.03 91	0.10 166	1.16 136	8.93 295	0.14 104	2.49 227	0.55 133	31.02 313	0.57 241	5.58 256	3.32 237	1.73 231	0.91 214	2.53 137	0.88 198	2.92 178	7.18 290	0.15 178	0.53 227	0.55 155	0.69 145	1.43 90	0.88 149

FSD	0.69 105	0.62 169	0.19 48	0.05 54	0.25 134	0.01 45	0.01 67	0.30 95	0.25 141	0.55 143	0.14 124	1.67 187	0.50 176	0.04 108	2.03 84	2.10 180	0.92 183	0.50 157	1.33 97	0.40 141	2.10 152	2.22 138	0.24 206	0.14 130	0.40 142	0.10 83	0.52 60	0.96 157

APVNet	1.14 153	1.04 216	0.20 49	0.33 148	0.37 175	0.21 186	0.36 202	0.34 97	0.39 156	0.95 164	0.44 157	0.71 150	0.15 96	0.15 182	3.51 179	2.84 213	1.63 230	0.93 217	4.54 189	0.69 186	1.89 147	4.06 206	0.02 87	0.53 227	0.10 86	0.38 124	3.20 144	0.95 155

DMCA	0.27 53	0.37 120	0.20 49	0.17 90	0.09 66	0.02 75	0.01 67	0.02 29	0.04 44	0.59 144	0.00 1	0.34 96	0.05 48	0.01 42	1.81 76	0.88 56	0.31 105	0.12 63	0.22 33	0.10 57	0.38 50	0.23 28	0.00 1	0.03 43	0.03 43	0.06 67	1.19 79	0.15 96

zero-FE	4.21 254	1.97 247	0.21 51	18.56 297	2.61 261	20.95 303	6.42 284	1.84 161	0.68 187	1.31 192	3.18 236	10.31 262	3.26 255	0.31 223	2.66 126	2.88 214	1.04 197	1.46 248	13.23 265	0.91 200	5.64 257	4.93 235	0.13 167	0.41 212	0.34 134	2.47 199	4.46 211	1.55 175

CoSv	0.08 13	0.11 50	0.21 51	0.01 12	0.02 20	0.01 45	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.11 19	0.01 11	0.00 1	0.66 20	0.62 37	0.03 16	0.06 36	0.08 12	0.02 14	0.03 2	0.12 24	0.00 1	0.01 19	0.01 18	0.00 1	0.08 23	0.00 1

DDF-Stereo	3.00 229	1.97 247	0.22 53	11.98 290	0.51 186	14.62 294	0.81 218	1.83 160	0.57 177	1.12 176	1.66 210	9.14 256	2.86 250	0.26 218	2.38 109	3.19 231	0.90 180	0.74 192	6.87 210	0.57 176	4.55 221	4.33 217	0.11 160	0.41 212	0.35 136	2.53 202	4.48 213	1.94 183

TestStereo1	0.81 116	0.91 204	0.22 53	0.06 65	0.16 89	0.00 1	0.01 67	1.08 134	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.26 72	0.57 185	0.12 171	4.26 203	1.66 142	0.18 76	0.19 84	2.84 152	0.09 55	1.37 118	2.51 153	0.01 65	0.06 71	0.09 83	1.26 169	3.75 175	0.05 68

test_5	0.54 82	0.60 160	0.22 53	0.02 27	0.02 20	0.11 126	0.01 67	2.77 219	0.04 44	0.00 1	1.10 197	0.44 113	0.45 162	0.00 1	1.47 55	1.13 84	0.08 51	0.10 58	1.01 78	0.04 30	0.43 54	1.34 99	0.00 1	0.05 63	0.07 69	0.00 1	2.98 130	0.01 43

SA-5K	0.81 116	0.91 204	0.22 53	0.06 65	0.16 89	0.00 1	0.01 67	1.08 134	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.26 72	0.57 185	0.12 171	4.26 203	1.66 142	0.18 76	0.19 84	2.84 152	0.09 55	1.37 118	2.51 153	0.01 65	0.06 71	0.09 83	1.26 169	3.75 175	0.05 68

G2L-Stereo	0.58 89	0.33 111	0.23 57	0.37 167	0.61 197	0.01 45	0.04 129	0.17 78	0.08 80	0.52 142	0.04 101	0.13 21	0.47 170	0.42 235	2.91 141	0.91 61	0.20 81	0.19 84	1.31 96	0.22 103	1.22 110	0.54 54	0.02 87	0.06 71	0.21 122	0.67 142	3.48 159	0.39 122

DEFOM-Stereo	0.23 49	0.19 68	0.23 57	0.01 12	0.05 49	0.12 135	0.01 67	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.03 29	0.00 1	1.06 39	0.66 40	0.08 51	0.12 63	0.20 30	0.02 14	0.43 54	0.42 41	0.00 1	0.02 35	0.01 18	0.02 44	2.26 112	0.06 74

Occ-G	0.22 47	0.10 45	0.23 57	0.04 49	0.10 70	0.16 161	0.00 1	0.04 51	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.13 21	0.01 11	0.00 1	1.13 42	0.76 50	0.05 32	0.15 74	0.80 69	0.01 7	0.71 78	0.74 67	0.00 1	0.03 43	0.03 43	0.01 20	0.71 67	0.01 43

RAFT+CT+SA	0.64 99	0.82 193	0.25 60	0.15 88	0.03 33	0.00 1	0.00 1	2.49 200	0.08 80	0.08 96	0.00 1	0.74 154	0.39 155	0.01 42	1.39 54	1.38 114	0.11 57	0.15 74	2.23 120	0.18 81	0.84 87	2.50 152	0.01 65	0.06 71	0.11 90	0.01 20	3.34 151	0.04 63

delet	0.19 40	0.07 37	0.25 60	0.06 65	0.04 44	0.02 75	0.02 101	0.01 11	0.04 44	0.34 123	0.00 1	0.10 14	0.03 29	0.02 71	1.36 52	0.46 18	0.16 71	0.05 31	0.13 21	0.05 36	0.13 19	0.18 27	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.01 20	1.41 89	0.02 56

AASNet	0.18 33	0.44 129	0.26 62	0.08 79	0.08 63	0.00 1	0.08 159	0.03 41	0.05 55	0.26 116	0.00 1	0.16 25	0.03 29	0.01 42	1.06 39	0.60 34	0.08 51	0.03 25	0.08 12	0.16 76	0.24 35	0.64 60	0.00 1	0.03 43	0.00 1	0.01 20	0.38 57	0.03 59

SGD-Stereo	0.44 73	0.10 45	0.27 63	0.02 27	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.04 51	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.40 108	0.08 64	0.01 42	4.44 213	1.85 160	0.29 101	0.29 110	0.45 49	0.19 87	1.40 122	1.47 102	0.02 87	0.04 54	0.05 61	0.06 67	0.19 40	0.23 103

IER	0.59 91	0.45 132	0.27 63	0.30 143	0.16 89	0.00 1	0.01 67	0.42 104	0.11 93	1.09 174	0.07 111	1.35 179	0.04 39	0.20 200	3.17 157	1.08 76	0.20 81	0.13 70	0.73 65	0.40 141	0.51 60	0.64 60	0.21 195	0.07 78	0.08 74	1.01 165	2.92 127	0.28 110

BEATNet_4x	1.40 163	0.54 150	0.27 63	0.13 86	0.27 145	0.01 45	0.10 166	1.80 158	1.74 244	0.41 134	0.53 162	0.82 158	0.59 187	0.54 239	4.30 207	2.92 219	1.87 236	1.84 265	1.39 98	0.71 188	4.68 225	6.21 277	0.02 87	0.81 240	0.21 122	0.40 126	3.69 167	0.96 157

anonymousdsp2	0.70 106	0.27 90	0.28 66	0.23 108	0.07 58	0.02 75	0.02 101	1.36 142	0.08 80	0.02 82	0.59 170	0.29 81	0.16 105	0.08 147	1.51 57	1.55 130	0.25 90	0.32 116	3.52 175	0.55 174	1.55 134	3.00 174	0.02 87	0.07 78	0.13 102	0.15 93	2.70 121	0.01 43

dad	4.05 249	0.87 201	0.28 66	10.24 287	1.70 242	1.03 228	12.23 298	12.58 303	0.11 93	3.46 264	0.00 1	1.93 190	3.59 258	0.19 195	4.92 240	1.26 101	1.60 227	0.53 161	14.05 266	0.63 182	2.73 174	1.88 117	0.16 182	0.71 236	5.78 276	0.19 100	17.00 301	9.60 256

ARAFT	0.70 106	0.19 68	0.28 66	0.31 145	0.08 63	0.00 1	0.01 67	0.16 77	0.08 80	1.30 191	0.00 1	0.38 102	0.03 29	0.10 165	3.41 175	1.87 161	0.29 101	0.27 108	2.54 138	0.05 36	1.83 145	1.60 112	0.01 65	0.10 112	0.42 146	0.02 44	3.41 153	0.12 92

AANet_RVC	0.25 51	0.05 23	0.29 69	0.06 65	0.19 109	0.00 1	0.23 194	0.03 41	0.17 116	0.35 127	0.01 90	0.07 8	0.04 39	0.01 42	1.37 53	0.48 21	0.10 55	0.06 36	0.43 47	0.17 78	0.10 12	0.25 29	0.03 108	0.05 63	0.02 31	0.06 67	1.15 77	0.89 152

GREAT-IGEV	0.14 26	0.06 30	0.30 70	0.02 27	0.01 12	0.15 156	0.00 1	0.02 29	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.06 58	0.00 1	0.77 24	0.57 30	0.02 6	0.05 31	0.19 29	0.26 116	0.16 25	0.39 38	0.02 87	0.03 43	0.02 31	0.00 1	0.60 63	0.00 1

iResNet_ROB	1.07 145	0.65 175	0.30 70	0.45 185	0.30 156	0.01 45	0.02 101	3.10 234	0.12 99	1.34 195	0.00 1	0.66 144	0.35 144	0.04 108	4.37 210	1.65 140	0.54 139	0.49 153	5.83 202	0.29 126	1.30 115	0.87 76	0.20 193	0.26 170	0.16 110	0.84 158	3.74 172	1.12 164

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 82	0.58 156	0.31 72	0.07 74	0.14 84	0.16 161	0.00 1	0.11 72	0.18 121	0.04 89	0.54 164	0.47 119	0.42 159	0.02 71	1.77 74	1.93 168	0.27 99	0.46 146	1.01 78	0.27 123	2.04 151	2.17 133	0.09 148	0.07 78	0.02 31	0.16 95	1.26 83	0.07 77

MoCha-V2	0.13 21	0.06 30	0.31 72	0.01 12	0.05 49	0.09 119	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.18 112	0.00 1	0.84 28	0.47 20	0.07 46	0.00 1	0.09 14	0.15 72	0.26 36	0.49 45	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.08 76	0.02 7	0.00 1

DISCO	0.79 114	0.95 209	0.31 72	0.06 65	0.33 168	0.51 205	0.44 205	0.23 88	0.32 149	1.75 211	0.59 170	0.38 102	0.29 136	0.04 108	2.98 149	1.36 111	0.96 189	0.29 110	3.24 166	0.53 172	0.79 85	1.45 101	0.10 153	0.07 78	0.12 94	0.29 113	2.76 122	0.31 113

GEAStereo	0.16 29	0.06 30	0.32 75	0.03 39	0.03 33	0.16 161	0.00 1	0.03 41	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.23 65	0.01 11	0.01 42	0.92 32	0.51 24	0.05 32	0.07 46	0.51 54	0.13 66	0.27 37	0.48 43	0.00 1	0.04 54	0.18 115	0.00 1	0.21 43	0.00 1

gasm-f	0.16 29	0.06 30	0.32 75	0.03 39	0.03 33	0.16 161	0.00 1	0.03 41	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.23 65	0.01 11	0.01 42	0.92 32	0.51 24	0.05 32	0.07 46	0.51 54	0.13 66	0.27 37	0.48 43	0.00 1	0.04 54	0.18 115	0.00 1	0.21 43	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 213	1.14 223	0.32 75	1.45 227	2.85 264	4.14 265	1.19 231	2.80 223	0.54 170	6.52 301	1.79 214	7.67 249	0.72 204	0.05 117	2.57 123	2.59 205	0.54 139	0.57 167	4.65 191	0.59 179	3.70 201	3.88 194	0.03 108	0.20 157	0.42 146	1.90 188	4.17 205	10.91 263

iinet-f	1.47 174	1.20 228	0.32 75	0.82 206	0.13 79	0.14 147	0.10 166	0.42 104	0.21 135	1.93 215	4.19 247	0.19 53	0.21 117	0.08 147	5.12 246	2.54 203	0.23 87	0.30 113	7.71 219	1.00 203	1.95 149	4.30 215	0.21 195	0.17 145	1.25 184	0.16 95	4.11 203	0.62 141

TESTraft	0.86 121	0.88 202	0.32 75	0.05 54	0.16 89	0.00 1	0.00 1	1.51 148	0.06 63	0.69 149	0.00 1	0.33 92	0.64 194	0.20 200	4.51 217	1.67 145	0.18 76	0.16 78	2.63 144	0.25 114	1.10 100	2.24 141	0.07 142	0.08 98	0.10 86	1.62 178	3.71 171	0.04 63

dd	0.93 134	0.46 136	0.32 75	1.70 235	0.04 44	0.21 186	0.11 172	0.46 111	0.06 63	0.11 99	0.01 90	1.91 189	0.06 58	0.16 184	4.29 206	0.96 65	0.81 175	0.34 126	5.67 198	0.37 137	0.58 67	0.68 63	0.15 178	0.26 170	0.07 69	0.09 80	3.26 147	1.96 185

sCroCo_RVC	1.75 192	0.23 83	0.32 75	0.06 65	0.17 103	0.15 156	0.01 67	0.81 127	1.74 244	1.93 215	0.47 160	1.08 164	0.82 216	0.09 156	3.32 172	4.94 275	2.31 245	1.73 259	5.18 196	2.00 253	5.82 258	5.83 260	0.10 153	0.26 170	0.59 159	1.60 177	4.43 209	1.17 166

iResNetv2_ROB	1.26 158	0.75 186	0.32 75	1.29 224	0.33 168	0.02 75	0.02 101	3.19 238	0.20 127	2.00 219	0.29 142	2.24 194	0.41 157	0.06 128	3.64 186	1.45 121	0.75 168	0.13 70	5.77 200	0.43 153	2.86 177	1.71 114	0.16 182	0.37 209	0.38 139	0.47 133	4.08 199	0.72 144

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 79	0.10 45	0.33 83	0.05 54	0.16 89	0.08 115	0.00 1	0.12 74	0.23 140	0.03 86	0.04 101	0.46 117	0.15 96	0.01 42	1.97 81	1.14 87	0.25 90	0.44 143	1.88 111	0.20 95	1.65 136	2.18 135	0.15 178	0.07 78	0.04 55	0.14 92	0.78 70	0.06 74

castereo++	1.13 151	0.49 139	0.33 83	0.05 54	0.21 120	0.23 190	0.00 1	0.42 104	0.44 159	0.20 109	0.17 129	1.13 172	0.41 157	0.07 133	2.01 83	2.66 207	1.01 195	0.52 160	2.80 151	0.52 170	4.60 222	4.06 206	0.30 211	0.15 135	0.98 176	1.06 166	3.70 170	1.89 181

UDGNet	2.51 213	1.01 212	0.33 83	10.93 288	5.26 281	8.50 285	3.54 269	1.72 152	0.15 108	0.23 114	0.08 114	0.52 129	0.10 84	10.25 309	3.55 180	1.25 100	0.46 125	0.46 146	2.73 147	0.59 179	2.44 166	4.14 210	2.94 285	0.15 135	1.72 205	0.77 154	2.94 129	1.13 165

RAFT	0.18 33	0.04 13	0.33 83	0.02 27	0.00 1	0.12 135	0.12 174	0.94 129	0.01 9	0.70 150	0.00 1	0.17 29	0.00 1	0.01 42	0.57 16	0.46 18	0.03 16	0.00 1	0.06 11	0.21 98	0.14 21	0.50 46	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.27 53	0.00 1

DeepPrunerF	2.66 218	1.67 242	0.33 83	3.58 261	9.30 296	1.76 243	3.48 268	0.68 122	3.29 264	0.71 151	1.59 207	0.37 101	0.27 133	0.13 177	5.94 264	3.42 244	1.03 196	0.54 163	4.47 187	0.65 184	2.02 150	2.06 129	0.56 246	0.31 195	15.21 303	3.30 215	3.74 172	1.47 172

PS-NSSS	1.54 179	3.12 270	0.33 83	3.03 254	0.83 214	1.73 241	0.70 214	0.39 103	0.15 108	0.39 130	0.00 1	11.06 264	1.04 232	0.41 234	2.13 93	0.79 51	0.47 127	0.26 99	4.17 184	0.14 68	0.90 91	0.37 37	2.44 280	0.06 71	0.99 177	0.74 151	3.17 142	1.82 180

MLG-Stereo_test3	0.31 58	0.05 23	0.34 89	0.11 84	0.15 88	0.17 171	0.01 67	0.06 59	0.04 44	1.15 178	0.00 1	0.18 40	0.08 64	0.01 42	1.50 56	0.89 58	0.04 26	0.17 80	1.19 90	0.08 51	0.57 65	0.82 70	0.02 87	0.05 63	0.03 43	0.02 44	0.75 69	0.01 43

AIO_rvc	0.29 55	0.29 97	0.34 89	0.03 39	0.02 20	0.14 147	0.10 166	0.02 29	0.05 55	0.00 1	0.00 1	0.18 40	0.09 75	0.01 42	1.58 62	1.03 71	0.04 26	0.18 83	1.71 109	0.04 30	0.56 64	0.92 79	0.14 175	0.01 19	0.13 102	0.03 57	0.13 36	0.01 43

CAS	0.79 114	0.21 74	0.34 89	0.21 98	0.19 109	0.03 91	0.14 180	0.21 84	0.63 182	1.19 184	0.16 127	0.33 92	0.78 211	0.13 177	2.72 129	1.66 142	0.85 178	0.71 188	1.12 84	0.46 159	2.41 165	2.37 146	0.03 108	0.08 98	0.11 90	0.69 145	1.69 95	1.95 184

HCRNet	0.41 69	0.36 117	0.34 89	0.30 143	0.12 77	0.00 1	0.05 135	0.02 29	0.02 23	1.46 203	0.00 1	0.18 40	0.05 48	0.00 1	2.70 128	0.67 42	0.22 84	0.06 36	0.22 33	0.11 60	0.30 42	0.59 56	0.02 87	0.01 19	0.01 18	0.01 20	3.21 145	0.03 59

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 138	0.82 193	0.34 89	0.18 92	0.43 182	0.03 91	1.10 228	1.20 137	2.50 257	2.06 220	0.11 117	0.69 148	0.07 61	0.54 239	3.65 187	0.91 61	0.19 80	0.22 90	1.65 107	0.15 72	0.73 81	0.92 79	0.08 144	0.18 147	0.11 90	3.29 213	2.58 119	2.09 188
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
VIP-Stereo	0.16 29	0.11 50	0.35 94	0.01 12	0.02 20	0.04 99	0.00 1	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.21 62	0.05 48	0.00 1	1.10 41	0.96 65	0.05 32	0.11 60	0.20 30	0.07 44	0.45 56	0.11 22	0.00 1	0.04 54	0.06 66	0.01 20	0.12 34	0.10 86

GSStereo	0.16 29	0.11 50	0.35 94	0.02 27	0.02 20	0.18 176	0.01 67	0.01 11	0.02 23	0.00 1	0.05 106	0.20 58	0.03 29	0.00 1	0.84 28	0.66 40	0.07 46	0.07 46	0.37 42	0.12 63	0.41 52	0.35 36	0.00 1	0.01 19	0.17 112	0.05 61	0.10 27	0.00 1

GASTEREO	0.18 33	0.07 37	0.35 94	0.03 39	0.01 12	0.14 147	0.00 1	0.03 41	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 40	0.13 87	0.01 42	1.05 38	0.70 43	0.07 46	0.07 46	0.11 17	0.21 98	0.08 9	0.44 42	0.10 153	0.03 43	0.02 31	0.75 152	0.15 39	0.00 1

MSCF	0.18 33	0.07 37	0.35 94	0.03 39	0.02 20	0.14 147	0.00 1	0.03 41	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.18 40	0.13 87	0.01 42	1.01 36	0.71 44	0.07 46	0.06 36	0.11 17	0.23 105	0.09 11	0.51 50	0.09 148	0.03 43	0.02 31	0.76 153	0.11 30	0.00 1

LG-G_1	0.31 58	0.28 92	0.35 94	0.18 92	0.20 115	0.16 161	0.00 1	0.05 57	0.07 69	0.01 75	0.61 174	0.16 25	0.25 129	0.02 71	1.68 68	1.11 81	0.12 59	0.26 99	0.54 56	0.21 98	0.66 74	1.16 93	0.01 65	0.07 78	0.05 61	0.01 20	0.22 46	0.01 43

LG-G	0.31 58	0.28 92	0.35 94	0.18 92	0.20 115	0.16 161	0.00 1	0.05 57	0.07 69	0.01 75	0.61 174	0.16 25	0.25 129	0.02 71	1.68 68	1.11 81	0.12 59	0.26 99	0.54 56	0.21 98	0.66 74	1.16 93	0.01 65	0.07 78	0.05 61	0.01 20	0.22 46	0.01 43

LGtest1	0.40 68	0.06 30	0.35 94	0.03 39	0.13 79	0.16 161	0.01 67	0.08 68	0.13 102	0.04 89	0.89 189	0.20 58	0.15 96	0.00 1	1.69 71	1.30 105	0.18 76	0.29 110	0.66 63	0.23 105	0.52 61	3.25 181	0.05 129	0.08 98	0.04 55	0.02 44	0.22 46	0.01 43

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 100	0.06 30	0.35 94	0.17 90	0.16 89	0.01 45	0.01 67	1.78 156	0.20 127	0.14 104	0.16 127	0.41 109	0.17 110	0.02 71	2.91 141	1.69 149	0.26 95	0.38 132	1.18 89	0.12 63	1.54 132	2.66 161	0.01 65	0.06 71	0.16 110	2.28 195	0.22 46	0.33 117

CES	1.20 154	0.24 84	0.35 94	0.13 86	0.18 106	0.05 106	0.08 159	5.35 281	0.78 197	0.43 135	0.31 145	0.83 159	0.86 223	0.16 184	3.20 158	3.22 232	1.12 206	1.06 229	1.51 102	1.05 205	4.23 215	3.19 178	0.08 144	0.09 110	0.19 118	0.34 122	1.07 76	2.23 193

AACVNet	0.85 120	0.56 153	0.35 94	0.58 196	0.67 201	0.09 119	0.01 67	0.35 99	0.19 124	0.17 108	0.15 125	0.45 116	0.24 127	0.19 195	2.81 134	1.91 166	0.48 129	0.38 132	1.44 100	0.23 105	1.44 125	1.22 97	0.33 219	0.08 98	0.50 152	1.57 176	4.09 200	2.39 196

iRaftStereo_RVC	0.22 47	0.19 68	0.35 94	0.22 102	0.11 74	0.01 45	0.00 1	0.04 51	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.22 64	0.10 84	0.03 90	1.13 42	0.87 54	0.16 71	0.06 36	0.37 42	0.11 60	0.95 92	0.62 59	0.00 1	0.02 35	0.08 74	0.00 1	0.11 30	0.03 59

AIO-Stereo	0.14 26	0.04 13	0.36 105	0.01 12	0.03 33	0.13 144	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.18 40	0.05 48	0.00 1	0.61 18	0.42 16	0.04 26	0.07 46	1.51 102	0.06 39	0.12 17	0.04 11	0.00 1	0.01 19	0.01 18	0.02 44	0.12 34	0.00 1

RSM++	0.10 18	0.05 23	0.36 105	0.02 27	0.01 12	0.11 126	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.18 40	0.08 64	0.00 1	0.77 24	0.52 26	0.02 6	0.04 27	0.10 16	0.03 21	0.20 28	0.16 26	0.00 1	0.03 43	0.01 18	0.00 1	0.11 30	0.00 1

RSM	0.10 18	0.05 23	0.36 105	0.02 27	0.02 20	0.11 126	0.00 1	0.01 11	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 29	0.05 48	0.00 1	0.60 17	0.49 23	0.01 1	0.04 27	0.15 23	0.03 21	0.20 28	0.03 8	0.00 1	0.02 35	0.02 31	0.19 100	0.05 14	0.00 1

MaDis-Stereo	0.33 61	0.21 74	0.36 105	0.06 65	0.13 79	0.01 45	0.03 121	0.06 59	0.06 63	1.25 188	0.00 1	0.20 58	0.02 23	0.02 71	1.52 58	1.15 89	0.12 59	0.24 93	1.27 93	0.10 57	0.71 78	0.90 78	0.00 1	0.07 78	0.17 112	0.15 93	0.13 36	0.04 63

AEACV	0.25 51	0.71 182	0.36 105	0.04 49	0.03 33	0.10 122	0.00 1	0.02 29	0.03 34	0.00 1	0.00 1	0.18 40	0.13 87	0.02 71	1.22 46	0.79 51	0.05 32	0.26 99	0.73 65	0.29 126	0.63 71	0.50 46	0.12 164	0.04 54	0.01 18	0.21 104	0.29 54	0.00 1

LL-Strereo2	0.61 95	0.22 80	0.36 105	0.09 80	0.10 70	0.17 171	0.01 67	2.25 181	0.18 121	0.00 1	0.00 1	0.21 62	0.04 39	0.21 205	1.68 68	1.32 106	0.05 32	0.12 63	2.34 130	0.39 140	1.51 129	2.98 171	0.00 1	0.08 98	0.43 148	0.01 20	1.44 91	0.31 113

anonymousdsp	0.27 53	0.09 42	0.36 105	0.24 112	0.05 49	0.09 119	0.00 1	0.03 41	0.05 55	0.00 1	0.28 140	0.19 53	0.15 96	0.00 1	1.24 47	0.84 53	0.12 59	0.10 58	0.29 37	0.18 81	0.42 53	1.05 87	0.02 87	0.05 63	0.01 18	0.01 20	1.54 93	0.00 1

SGM-Forest	2.81 222	2.03 252	0.36 105	6.32 273	1.79 248	2.66 252	0.02 101	1.42 145	0.77 193	2.52 230	0.96 190	6.57 248	5.74 265	0.31 223	4.36 209	2.94 221	0.61 144	0.33 124	3.08 156	0.47 164	2.46 168	2.73 162	0.84 260	0.45 221	3.66 250	3.74 220	11.30 287	7.44 243
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
raft+_RVC	0.49 81	0.38 123	0.37 113	0.34 154	0.21 120	0.03 91	0.04 129	2.29 182	0.09 87	0.00 1	0.00 1	0.25 69	0.08 64	0.02 71	1.79 75	1.24 98	0.29 101	0.09 55	2.37 135	0.24 110	0.77 84	1.09 89	0.00 1	0.06 71	0.07 69	0.12 87	0.57 62	0.36 120

UniTT-Stereo	0.35 63	0.28 92	0.38 114	0.07 74	0.18 106	0.00 1	0.01 67	0.07 64	0.08 80	0.00 1	0.00 1	0.29 81	0.03 29	0.05 117	1.88 80	1.42 117	0.15 67	0.33 124	1.70 108	0.07 44	0.88 90	1.21 95	0.00 1	0.12 120	0.06 66	0.03 57	0.14 38	0.03 59

LoS	1.87 195	0.22 80	0.38 114	0.22 102	0.14 84	0.02 75	0.06 145	15.85 308	0.90 206	3.42 261	0.71 185	0.95 162	0.83 221	0.21 205	3.22 163	3.63 246	1.18 208	0.90 212	2.95 155	0.64 183	5.08 244	3.80 191	0.22 203	0.17 145	2.26 218	0.82 156	1.23 81	0.52 131
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.58 89	0.32 110	0.38 114	0.23 108	0.26 143	0.01 45	0.06 145	0.06 59	0.12 99	1.22 187	0.70 184	0.14 23	0.15 96	0.09 156	2.33 107	1.33 109	0.37 118	0.24 93	1.13 85	0.15 72	0.97 94	1.51 106	0.06 138	0.07 78	0.08 74	0.08 76	3.08 134	0.47 128

S2M2_XL	0.41 69	0.12 53	0.39 117	0.04 49	0.11 74	0.00 1	0.02 101	0.24 90	0.37 152	0.00 1	0.00 1	0.29 81	0.51 178	0.00 1	1.87 78	1.58 132	0.27 99	0.42 141	0.43 47	0.16 76	1.56 135	2.24 141	0.08 144	0.05 63	0.04 55	0.08 76	0.03 10	0.25 108
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	1.53 176	0.20 72	0.39 117	0.05 54	0.04 44	0.25 192	0.01 67	2.74 218	0.57 177	0.35 127	1.45 202	0.55 133	0.53 181	0.22 212	2.76 130	2.91 217	0.98 193	1.05 226	2.00 115	1.32 223	3.73 202	3.49 187	0.20 193	0.28 189	0.13 102	0.28 112	5.87 246	9.03 254

UNet	0.56 87	0.30 102	0.39 117	0.26 124	0.19 109	0.03 91	0.08 159	0.52 117	0.13 102	1.15 178	0.00 1	0.44 113	0.16 105	0.16 184	2.13 93	1.28 103	0.34 109	0.20 88	1.42 99	0.19 87	0.62 70	0.50 46	0.13 167	0.24 161	0.03 43	0.26 109	3.32 149	0.62 141

GANet	0.29 55	0.56 153	0.39 117	0.27 128	0.11 74	0.88 220	0.14 180	0.27 91	0.06 63	0.02 82	0.28 140	1.85 188	0.04 39	0.03 90	0.62 19	0.39 13	0.37 118	0.14 73	0.24 35	0.01 7	0.20 28	0.05 14	0.06 138	0.02 35	0.06 66	0.01 20	0.48 59	0.16 98

NOSS_ROB	2.78 221	3.78 277	0.39 117	2.02 245	1.58 239	2.36 251	0.00 1	2.66 214	1.54 236	3.63 267	1.79 214	2.55 202	3.51 257	0.83 258	5.82 262	5.57 287	2.69 251	1.83 264	2.63 144	0.91 200	4.62 223	4.13 209	0.42 232	2.58 270	2.29 219	4.46 233	7.67 271	2.88 200

GCAP-BAT	1.42 164	0.61 162	0.40 122	0.25 116	0.16 89	0.02 75	0.07 150	2.44 194	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.08 216	0.22 119	0.07 133	2.09 87	2.28 191	11.83 302	0.32 116	3.20 158	0.26 116	4.81 230	2.01 120	0.13 167	0.07 78	0.12 94	0.32 116	1.72 96	0.54 135

test_for_model	1.42 164	0.61 162	0.40 122	0.25 116	0.16 89	0.02 75	0.07 150	2.44 194	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.08 216	0.22 119	0.07 133	2.09 87	2.28 191	11.83 302	0.32 116	3.20 158	0.26 116	4.81 230	2.01 120	0.13 167	0.07 78	0.12 94	0.32 116	1.72 96	0.54 135

testlalala2	1.42 164	0.61 162	0.40 122	0.25 116	0.16 89	0.02 75	0.07 150	2.44 194	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.08 216	0.22 119	0.07 133	2.09 87	2.28 191	11.83 302	0.32 116	3.20 158	0.26 116	4.81 230	2.01 120	0.13 167	0.07 78	0.12 94	0.32 116	1.72 96	0.54 135

testlalala	1.42 164	0.61 162	0.40 122	0.25 116	0.16 89	0.02 75	0.07 150	2.44 194	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.08 216	0.22 119	0.07 133	2.09 87	2.28 191	11.83 302	0.32 116	3.20 158	0.26 116	4.81 230	2.01 120	0.13 167	0.07 78	0.12 94	0.32 116	1.72 96	0.54 135

testlalala_base	1.42 164	0.61 162	0.40 122	0.25 116	0.16 89	0.02 75	0.07 150	2.44 194	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.08 216	0.22 119	0.07 133	2.09 87	2.28 191	11.83 302	0.32 116	3.20 158	0.26 116	4.81 230	2.01 120	0.13 167	0.07 78	0.12 94	0.32 116	1.72 96	0.54 135

GCAP-Stereo	1.42 164	0.61 162	0.40 122	0.25 116	0.16 89	0.02 75	0.07 150	2.44 194	0.20 127	0.00 1	0.00 1	4.08 216	0.22 119	0.07 133	2.09 87	2.28 191	11.83 302	0.32 116	3.20 158	0.26 116	4.81 230	2.01 120	0.13 167	0.07 78	0.12 94	0.32 116	1.72 96	0.54 135

GES	1.43 170	0.28 92	0.41 128	0.57 194	0.37 175	0.27 193	0.07 150	2.06 176	0.93 210	1.20 186	0.58 169	0.39 105	0.23 126	0.02 71	4.91 239	2.49 201	0.91 181	0.66 181	9.59 244	1.37 224	2.97 181	2.53 156	0.16 182	0.41 212	0.20 120	0.17 99	2.57 117	2.20 192

AFF-stereo	0.55 84	0.29 97	0.41 128	0.33 148	0.09 66	0.03 91	0.00 1	0.38 102	0.10 90	1.17 181	0.01 90	0.32 89	0.06 58	0.00 1	1.52 58	1.24 98	0.15 67	0.59 171	3.40 172	0.07 44	0.54 62	0.60 57	0.00 1	0.07 78	0.13 102	0.06 67	3.05 132	0.10 86

AIO_test	0.35 63	0.45 132	0.42 130	0.03 39	0.02 20	0.14 147	0.23 194	0.12 74	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.19 53	0.09 75	0.00 1	1.60 65	1.26 101	0.06 40	0.08 52	0.80 69	0.06 39	1.12 101	1.01 85	0.18 188	0.01 19	0.19 118	0.45 130	0.99 75	0.01 43

plain	0.45 76	0.37 120	0.43 131	0.16 89	0.37 175	0.00 1	0.00 1	0.74 125	0.08 80	0.01 75	0.00 1	0.53 130	0.09 75	0.04 108	2.41 110	1.80 158	0.25 90	0.31 114	0.93 74	0.10 57	1.31 116	1.36 100	0.00 1	0.23 160	0.13 102	0.02 44	0.25 51	0.09 80

MIM_Stereo	0.55 84	0.13 55	0.43 131	0.34 154	0.22 126	0.11 126	0.02 101	2.05 173	0.07 69	0.00 1	0.01 90	0.23 65	0.09 75	0.03 90	2.07 86	1.15 89	0.15 67	0.39 134	2.56 139	0.27 123	1.24 113	0.94 81	0.06 138	0.13 127	0.18 115	0.19 100	1.72 96	0.17 100

DMCA-RVC	0.65 100	0.42 126	0.43 131	0.31 145	0.58 195	0.15 156	0.44 205	0.29 94	1.57 238	1.31 192	0.35 148	0.55 133	0.13 87	0.11 168	2.54 120	1.10 79	0.51 133	0.46 146	0.84 71	0.36 136	0.76 83	0.83 71	0.19 190	0.14 130	0.11 90	0.06 67	2.59 120	0.52 131

MIF-Stereo (partial)	0.47 79	0.36 117	0.44 134	0.07 74	0.18 106	0.01 45	0.00 1	0.07 64	0.11 93	0.01 75	0.01 90	0.38 102	0.09 75	0.03 90	2.00 82	1.58 132	0.22 84	0.50 157	0.75 68	0.06 39	1.09 99	0.94 81	0.00 1	0.19 150	0.08 74	0.26 109	2.83 124	0.39 122

SA	0.95 135	0.82 193	0.44 134	0.21 98	0.23 128	0.01 45	0.00 1	2.73 217	0.12 99	0.02 82	0.00 1	0.39 105	0.39 155	0.36 229	2.49 116	1.61 135	0.31 105	0.47 150	3.23 165	0.20 95	1.23 111	3.19 178	0.01 65	0.18 147	0.41 144	1.70 180	4.81 222	0.10 86

RAFT_CTSACE	0.59 91	0.80 189	0.45 136	0.25 116	0.07 58	0.14 147	0.00 1	2.03 172	0.06 63	0.00 1	0.12 118	0.44 113	0.46 167	0.01 42	1.58 62	1.08 76	0.15 67	0.12 63	0.57 59	0.08 51	0.74 82	2.54 157	0.00 1	0.04 54	0.24 125	0.00 1	3.77 178	0.04 63

FINET	0.37 66	0.14 56	0.45 136	0.18 92	0.08 63	0.02 75	0.01 67	0.34 97	0.17 116	0.01 75	0.30 144	0.56 136	0.19 113	0.02 71	2.46 115	1.20 96	0.26 95	0.09 55	1.10 83	0.14 68	0.72 80	0.31 32	0.04 118	0.14 130	0.03 43	0.10 83	0.84 72	0.05 68

TestStereo	0.55 84	0.62 169	0.47 138	0.22 102	0.09 66	0.00 1	0.01 67	1.90 168	0.22 136	0.30 120	0.00 1	0.28 78	0.08 64	0.01 42	1.58 62	0.87 54	0.34 109	0.19 84	2.65 146	0.08 51	1.43 123	0.55 55	0.02 87	0.07 78	0.10 86	0.42 128	2.09 108	0.13 94

GLC_STEREO	0.76 112	0.44 129	0.48 139	0.22 102	0.24 132	0.00 1	0.00 1	2.40 187	0.19 124	0.15 107	0.04 101	0.27 75	0.14 93	0.02 71	2.55 121	1.82 159	0.46 125	0.24 93	2.26 126	0.30 129	2.66 172	1.47 102	0.05 129	0.08 98	0.05 61	0.07 73	3.59 163	0.32 115

TANstereo	1.57 183	1.38 231	0.48 139	0.26 124	0.29 151	0.52 207	0.05 135	0.51 115	0.47 162	0.27 117	0.62 177	0.32 89	0.20 114	1.08 267	3.59 181	2.81 211	0.79 171	1.63 257	8.83 231	3.01 273	3.50 194	2.89 164	3.03 288	0.10 112	0.04 55	0.69 145	4.96 229	0.05 68

XX-TBD	1.57 183	1.38 231	0.48 139	0.26 124	0.29 151	0.52 207	0.05 135	0.51 115	0.47 162	0.27 117	0.62 177	0.32 89	0.20 114	1.08 267	3.59 181	2.81 211	0.79 171	1.63 257	8.83 231	3.01 273	3.50 194	2.89 164	3.03 288	0.10 112	0.04 55	0.69 145	4.96 229	0.05 68

RALAANet	0.92 132	0.35 114	0.48 139	0.36 165	0.24 132	0.18 176	0.02 101	1.89 166	0.19 124	0.51 139	0.01 90	0.26 72	0.25 129	0.06 128	2.32 105	1.73 152	0.35 111	0.69 182	3.14 157	0.55 174	2.51 169	2.39 147	0.01 65	0.26 170	0.37 138	1.12 167	4.01 196	0.53 133

CASnet	0.75 111	0.51 142	0.49 143	0.23 108	0.29 151	0.00 1	0.00 1	0.50 113	0.18 121	0.06 92	0.06 108	0.54 131	0.36 149	0.01 42	2.44 112	1.35 110	0.50 130	0.41 139	2.34 130	0.25 114	3.65 198	2.36 145	0.02 87	0.14 130	1.63 203	0.05 61	1.61 94	0.23 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
coex_refinement	0.73 110	1.07 220	0.51 144	0.24 112	0.70 205	0.01 45	0.13 178	0.27 91	1.06 219	0.11 99	1.07 196	0.80 157	0.17 110	0.14 181	2.80 132	0.90 59	0.47 127	0.12 63	2.36 133	0.49 166	0.67 77	0.61 58	0.14 175	0.10 112	0.64 163	0.62 141	3.08 134	0.49 130

Sa-1000	1.25 157	0.27 90	0.51 144	0.28 133	0.23 128	0.00 1	0.00 1	2.78 220	0.10 90	0.01 75	0.01 90	0.34 96	0.50 176	0.59 247	4.62 225	1.70 151	0.69 159	0.83 205	4.47 187	0.43 153	1.38 120	4.54 225	0.01 65	0.24 161	2.01 214	1.81 184	5.02 231	0.39 122

DSFCA	0.70 106	0.43 127	0.51 144	0.29 140	0.58 195	0.04 99	0.59 210	0.22 85	0.54 170	0.49 138	0.56 166	0.33 92	0.08 64	0.04 108	2.86 137	1.28 103	0.67 154	0.73 190	1.00 77	0.44 156	1.01 98	1.14 92	0.21 195	0.24 161	0.54 154	0.82 156	2.81 123	0.47 128

test_4	0.60 94	0.10 45	0.53 147	0.29 140	0.13 79	0.07 112	0.22 192	0.09 70	0.07 69	0.03 86	0.00 1	0.68 146	0.15 96	0.08 147	2.06 85	1.55 130	0.12 59	0.39 134	1.82 110	0.18 81	1.12 101	2.11 130	0.01 65	0.07 78	0.20 120	0.30 114	3.49 160	0.24 106

CFNet_pseudo	0.86 121	0.52 147	0.57 148	0.44 183	0.52 192	0.05 106	0.02 101	0.60 121	0.10 90	0.93 163	0.12 118	0.71 150	0.30 138	0.51 238	4.66 227	1.68 147	0.33 108	0.32 116	2.61 142	0.34 132	0.96 93	1.53 107	0.55 245	0.13 127	0.49 151	0.50 136	2.17 110	1.63 179

STTStereo	1.06 144	0.85 199	0.57 148	0.36 165	0.29 151	0.08 115	0.64 213	0.43 107	1.56 237	1.40 201	0.26 138	1.95 191	0.07 61	0.29 222	4.26 203	1.06 73	0.25 90	0.23 92	1.16 86	0.14 68	1.46 127	0.84 72	0.12 164	0.10 112	0.07 69	1.81 184	3.51 161	4.84 219

RASNet	0.63 98	0.18 67	0.57 148	0.41 179	0.28 148	0.10 122	0.05 135	0.94 129	0.14 106	1.07 173	0.09 116	0.48 120	0.34 143	0.02 71	1.28 49	1.47 123	0.35 111	0.21 89	0.99 76	0.02 14	1.15 104	1.53 107	0.10 153	0.34 204	0.22 124	0.30 114	3.55 162	0.73 145

UCFNet_RVC	1.13 151	2.65 263	0.57 148	0.57 194	0.74 207	0.19 182	0.01 67	0.28 93	0.22 136	0.95 164	0.39 150	2.41 199	0.89 224	0.06 128	2.99 151	1.18 93	0.50 130	0.49 153	2.19 119	0.44 156	1.50 128	1.54 110	1.06 267	0.19 150	1.43 199	1.73 182	1.86 105	3.39 208

HUF	0.45 76	0.14 56	0.59 152	0.03 39	0.10 70	0.16 161	0.01 67	0.33 96	0.05 55	0.00 1	0.01 90	0.20 58	0.26 132	0.00 1	2.26 99	2.24 190	0.21 83	0.24 93	2.24 121	0.12 63	1.54 132	1.02 86	0.08 144	0.03 43	0.12 94	0.02 44	0.25 51	0.01 43

LMCR-Stereo	0.97 136	0.53 149	0.59 152	0.28 133	0.25 134	0.07 112	0.02 101	1.39 143	0.28 144	0.34 123	0.12 118	0.74 154	0.15 96	0.12 171	3.20 158	1.88 164	1.07 202	0.36 129	5.87 203	1.71 237	2.10 152	2.39 147	0.02 87	0.33 202	0.35 136	0.38 124	1.44 91	0.34 118

UPFNet	0.44 73	0.29 97	0.59 152	0.21 98	0.26 143	0.01 45	0.02 101	0.08 68	0.08 80	0.39 130	0.00 1	0.27 75	0.03 29	0.24 215	3.08 153	0.92 63	0.14 65	0.12 63	0.57 59	0.31 130	0.36 49	0.39 38	0.01 65	0.12 120	0.02 31	0.01 20	3.44 156	0.05 68

LoS_RVC	1.09 146	1.51 236	0.60 155	0.05 54	0.49 184	0.01 45	0.08 159	0.22 85	0.74 191	1.72 207	0.23 136	0.56 136	0.63 192	0.12 171	3.15 155	2.90 215	0.69 159	1.79 261	3.27 169	0.50 167	4.03 211	3.48 185	0.21 195	0.07 78	0.33 131	0.47 133	0.70 65	0.96 157

tt_ll	1.09 146	1.51 236	0.60 155	0.05 54	0.49 184	0.01 45	0.08 159	0.22 85	0.74 191	1.72 207	0.23 136	0.56 136	0.63 192	0.12 171	3.15 155	2.90 215	0.69 159	1.79 261	3.27 169	0.50 167	4.03 211	3.48 185	0.21 195	0.07 78	0.33 131	0.47 133	0.70 65	0.96 157

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 100	0.29 97	0.60 155	0.37 167	0.27 145	0.03 91	0.02 101	0.96 131	0.11 93	1.34 195	0.00 1	0.28 78	0.08 64	0.01 42	1.83 77	1.32 106	0.26 95	0.11 60	3.40 172	0.24 110	0.79 85	0.89 77	0.00 1	0.19 150	0.38 139	0.22 105	3.31 148	0.15 96

FADNet	1.92 197	0.44 129	0.60 155	0.54 192	1.05 219	0.00 1	2.95 263	0.78 126	0.38 154	0.81 156	0.61 174	2.40 197	0.47 170	0.65 249	5.57 255	1.73 152	0.69 159	1.08 230	8.93 236	1.61 234	2.36 161	2.52 155	0.09 148	0.36 207	2.54 229	3.77 223	3.43 155	5.46 226

MGS-Stereo	0.61 95	0.95 209	0.61 159	0.26 124	0.16 89	0.01 45	0.02 101	0.06 59	0.15 108	0.00 1	0.00 1	0.29 81	0.15 96	0.01 42	5.46 254	0.88 56	0.30 104	0.27 108	0.86 72	0.38 139	1.25 114	1.76 116	0.03 108	0.14 130	0.29 128	0.26 109	1.72 96	0.25 108

raft_robust	1.21 156	0.70 180	0.61 159	0.27 128	0.19 109	0.00 1	0.00 1	3.05 232	0.22 136	1.18 182	0.03 100	0.34 96	0.69 199	0.07 133	2.94 146	1.76 155	0.57 141	0.63 179	4.95 195	0.19 87	2.98 183	4.81 229	0.01 65	0.19 150	0.97 175	1.39 172	2.87 126	0.98 161

IPLGR_C	0.86 121	0.20 72	0.61 159	0.28 133	0.21 120	0.00 1	0.22 192	0.18 79	0.47 162	0.07 93	0.12 118	1.18 174	0.08 64	0.20 200	4.59 222	1.50 126	0.65 151	0.26 99	2.00 115	0.19 87	2.34 160	2.95 168	0.05 129	0.27 178	0.60 160	0.07 73	3.82 181	0.11 89

GMOStereo	0.91 128	0.15 60	0.61 159	0.34 154	0.25 134	0.12 135	0.05 135	2.40 187	0.15 108	0.00 1	0.18 130	0.51 124	0.45 162	0.02 71	2.30 101	1.97 170	0.53 135	0.70 183	2.24 121	0.41 147	1.67 137	3.92 195	0.01 65	0.15 135	1.33 192	0.13 88	3.95 188	0.09 80

error version	0.91 128	0.15 60	0.61 159	0.34 154	0.25 134	0.12 135	0.05 135	2.40 187	0.15 108	0.00 1	0.18 130	0.51 124	0.45 162	0.02 71	2.30 101	1.97 170	0.53 135	0.70 183	2.24 121	0.41 147	1.67 137	3.92 195	0.01 65	0.15 135	1.33 192	0.13 88	3.95 188	0.09 80

test-v	0.91 128	0.15 60	0.61 159	0.34 154	0.25 134	0.12 135	0.05 135	2.40 187	0.15 108	0.00 1	0.18 130	0.51 124	0.45 162	0.02 71	2.30 101	1.97 170	0.53 135	0.70 183	2.24 121	0.41 147	1.67 137	3.92 195	0.01 65	0.15 135	1.33 192	0.13 88	3.95 188	0.09 80

test-2	0.91 128	0.15 60	0.61 159	0.34 154	0.25 134	0.12 135	0.05 135	2.40 187	0.15 108	0.00 1	0.18 130	0.51 124	0.45 162	0.02 71	2.30 101	1.97 170	0.53 135	0.70 183	2.24 121	0.41 147	1.67 137	3.92 195	0.01 65	0.15 135	1.33 192	0.13 88	3.95 188	0.09 80

CVANet_RVC	0.21 46	0.15 60	0.61 159	0.42 180	0.06 56	0.06 111	0.01 67	1.53 149	0.05 55	0.08 96	0.04 101	0.62 141	0.04 39	0.03 90	0.46 11	0.32 9	0.14 65	0.09 55	0.05 9	0.01 7	0.19 27	0.07 18	0.00 1	0.03 43	0.00 1	0.01 20	0.55 61	0.08 78

ACRE	0.87 126	0.21 74	0.64 167	0.28 133	0.20 115	0.00 1	0.20 188	0.18 79	0.48 165	0.08 96	0.15 125	1.22 175	0.08 64	0.23 214	4.70 230	1.49 124	0.67 154	0.25 98	1.97 114	0.18 81	2.33 159	2.98 171	0.05 129	0.26 170	0.67 168	0.07 73	3.81 180	0.11 89

FADNet-RVC	1.64 189	0.31 106	0.64 167	0.33 148	1.19 226	0.01 45	2.53 257	0.57 119	0.22 136	1.03 170	0.32 147	6.04 245	0.29 136	0.32 226	4.47 214	1.90 165	0.62 146	0.78 194	6.45 208	1.80 243	1.85 146	2.02 126	0.19 190	0.52 226	1.78 207	1.74 183	3.10 136	3.15 202

CFNet	0.57 88	0.46 136	0.64 167	0.43 181	0.34 171	0.04 99	0.00 1	0.58 120	0.09 87	0.66 148	0.05 106	0.64 142	0.07 61	0.05 117	2.25 98	0.65 39	0.35 111	0.06 36	0.73 65	0.34 132	0.85 89	0.73 65	0.00 1	0.08 98	0.45 149	0.16 95	3.22 146	1.51 174

DLCB_ROB	0.92 132	0.72 184	0.64 167	0.43 181	0.42 181	0.14 147	0.18 186	0.43 107	0.28 144	0.85 159	0.53 162	1.12 169	0.72 204	0.07 133	2.16 96	1.12 83	0.88 179	0.26 99	0.69 64	0.20 95	1.35 117	1.53 107	0.49 238	0.28 189	4.11 256	2.41 198	2.04 106	0.78 147

IPLG	1.12 150	0.36 117	0.65 171	0.29 140	0.23 128	0.00 1	0.05 135	2.30 183	0.29 146	0.39 130	0.29 142	0.27 75	0.72 204	0.24 215	5.68 258	1.79 157	1.05 199	0.84 206	2.78 148	0.41 147	0.98 95	4.31 216	0.02 87	0.25 166	0.46 150	1.49 175	3.86 185	0.11 89

CIPLG	0.87 126	0.19 68	0.67 172	0.27 128	0.21 120	0.00 1	0.20 188	0.19 81	0.50 167	0.07 93	0.12 118	1.16 173	0.08 64	0.21 205	4.78 233	1.50 126	0.68 158	0.22 90	1.92 112	0.18 81	2.28 155	2.98 171	0.04 118	0.27 178	0.66 165	0.09 80	3.80 179	0.12 92

IPLGR	1.73 190	0.63 174	0.67 172	0.35 163	0.40 179	0.00 1	0.03 121	1.41 144	0.26 142	2.36 226	2.42 223	0.33 92	0.80 213	0.17 189	6.12 270	1.87 161	1.22 210	1.28 240	5.37 197	1.72 239	2.44 166	4.20 211	0.02 87	0.56 230	2.66 233	4.85 241	3.82 181	0.77 146

rafts_anoy	0.62 97	0.28 92	0.70 174	0.37 167	0.21 120	0.04 99	0.00 1	2.53 204	0.14 106	0.01 75	0.00 1	0.10 14	0.04 39	0.02 71	2.50 117	1.45 121	0.32 107	0.36 129	1.92 112	0.17 78	1.38 120	0.99 84	0.00 1	0.18 147	0.53 153	0.73 150	0.73 68	1.01 162

DeepPruner_ROB	1.57 183	0.37 120	0.71 175	0.50 190	0.55 193	0.37 196	1.60 240	1.74 153	0.84 201	1.37 198	2.40 221	0.49 122	0.51 178	0.10 165	5.38 251	2.16 186	1.10 204	1.08 230	2.28 128	0.40 141	4.83 236	3.42 183	0.66 254	0.34 204	0.57 157	5.04 245	3.07 133	0.53 133

iResNet	4.14 252	0.84 197	0.71 175	2.34 249	2.59 260	4.58 266	1.07 226	4.67 271	1.21 226	3.72 270	3.61 241	12.28 268	16.06 291	0.03 90	6.64 275	3.14 230	2.35 246	1.89 266	16.43 272	2.53 263	3.76 203	2.90 166	0.17 186	3.88 285	1.66 204	4.23 229	5.19 233	3.23 204

trnet	0.99 138	0.29 97	0.72 177	0.22 102	0.13 79	0.01 45	0.02 101	2.55 207	0.37 152	0.62 145	0.48 161	0.70 149	0.59 187	0.04 108	2.80 132	3.02 223	0.66 152	0.57 167	2.14 118	0.60 181	2.82 175	2.17 133	0.03 108	0.09 110	1.26 185	0.51 137	2.42 115	0.91 154

MIPNet	1.49 175	0.69 179	0.74 178	0.32 147	0.51 186	0.00 1	0.03 121	1.79 157	0.38 154	2.13 223	0.97 191	0.31 86	0.76 209	0.22 212	5.02 243	1.92 167	1.31 213	0.86 207	3.68 180	1.25 218	1.21 107	4.62 226	0.03 108	0.50 223	1.90 210	4.87 242	3.90 187	0.30 112

CREStereo	1.03 142	0.31 106	0.74 178	0.24 112	0.16 89	0.01 45	0.04 129	2.66 214	0.55 173	0.63 147	0.56 166	0.71 150	0.59 187	0.05 117	2.97 147	3.31 236	0.60 143	0.43 142	2.12 117	0.57 176	3.00 184	2.30 144	0.06 138	0.12 120	1.18 183	0.53 139	2.42 115	0.88 149
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
CFNet_RVC	0.86 121	0.59 158	0.74 178	0.33 148	0.32 163	0.11 126	0.02 101	0.11 72	0.17 116	0.87 161	0.74 186	0.57 139	0.16 105	0.08 147	3.11 154	1.19 95	0.50 130	0.34 126	1.28 94	0.15 72	1.68 141	1.48 105	0.02 87	0.25 166	0.86 172	1.89 187	3.64 165	2.13 190

raftrobust	0.86 121	0.40 125	0.77 181	0.40 174	0.31 158	0.01 45	0.04 129	2.51 202	0.13 102	0.51 139	0.00 1	0.51 124	0.24 127	0.09 156	2.98 149	2.12 182	0.22 84	0.31 114	4.90 194	0.11 60	1.68 141	2.15 131	0.16 182	0.15 135	0.78 170	0.40 126	0.97 74	0.36 120

pcwnet_v2	1.73 190	0.62 169	0.78 182	0.73 203	1.15 222	0.59 210	0.23 194	1.77 155	0.68 187	3.36 258	1.85 217	1.23 176	1.01 229	1.61 282	5.43 253	2.08 179	0.92 183	0.62 177	4.07 183	0.37 137	1.82 144	2.39 147	1.01 264	0.41 212	1.32 191	2.11 190	3.98 194	4.53 215

Anonymous3	3.16 235	0.55 151	0.79 183	0.09 80	1.10 220	0.50 204	0.03 121	3.52 251	1.26 228	1.12 176	0.84 188	10.62 263	1.31 239	0.36 229	7.37 279	6.90 302	3.59 261	3.15 286	10.88 257	2.20 257	6.83 278	9.50 310	0.31 215	0.37 209	1.43 199	3.45 216	5.32 236	1.91 182

GANetREF_RVC	2.43 208	1.69 243	0.81 184	2.04 246	1.16 223	1.02 227	0.10 166	4.72 273	1.44 234	3.62 266	0.06 108	10.03 261	0.69 199	0.09 156	3.63 183	1.36 111	1.06 201	0.94 218	6.44 207	0.46 159	2.32 157	1.74 115	0.17 186	1.35 251	3.41 248	3.75 221	6.55 256	4.82 218
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
MLCV	2.45 210	0.61 162	0.81 184	2.48 250	1.21 227	0.95 224	0.50 209	3.57 253	0.61 181	3.75 271	4.26 251	5.13 232	3.34 256	0.06 128	4.63 226	1.78 156	1.32 216	0.86 207	10.05 249	1.09 208	2.30 156	3.92 195	0.29 210	2.16 265	1.87 208	3.06 207	4.01 196	1.40 170

castereo	1.20 154	0.33 111	0.83 186	0.07 74	0.25 134	0.19 182	0.01 67	0.36 100	0.52 168	0.14 104	0.19 134	1.09 166	0.49 174	0.04 108	2.66 126	2.91 217	1.04 197	0.60 173	4.65 191	0.52 170	4.93 241	4.40 218	0.11 160	0.15 135	1.13 181	2.05 189	1.19 79	1.47 172

RALCasStereoNet	0.70 106	0.30 102	0.84 187	0.37 167	0.28 148	0.05 106	0.12 174	2.12 178	0.13 102	1.03 170	0.04 101	0.50 123	0.15 96	0.03 90	2.37 108	1.67 145	0.23 87	0.24 93	1.26 92	0.14 68	1.21 107	2.03 127	0.01 65	0.11 119	0.34 134	1.39 172	0.78 70	1.25 167

SACVNet	1.43 170	0.80 189	0.85 188	0.58 196	1.31 232	0.63 212	0.62 212	2.60 210	0.52 168	1.33 194	0.02 99	0.74 154	0.32 140	0.34 228	2.78 131	2.11 181	1.38 219	0.39 134	4.62 190	0.70 187	2.37 162	3.83 192	0.05 129	0.42 217	1.29 189	1.64 179	3.74 172	2.62 199

AF-Net	1.11 148	0.51 142	0.87 189	0.34 154	0.78 210	0.89 222	1.87 245	2.40 187	1.15 222	0.48 136	0.68 182	3.66 208	0.16 105	0.27 220	2.44 112	0.98 67	0.35 111	0.01 15	1.60 104	0.40 141	0.50 58	2.58 158	0.05 129	0.08 98	0.66 165	0.45 130	3.47 157	2.34 194

Nwc_Net	1.11 148	0.51 142	0.87 189	0.34 154	0.78 210	0.89 222	1.87 245	2.40 187	1.15 222	0.48 136	0.68 182	3.66 208	0.16 105	0.27 220	2.44 112	0.98 67	0.35 111	0.01 15	1.60 104	0.40 141	0.50 58	2.58 158	0.05 129	0.08 98	0.66 165	0.45 130	3.47 157	2.34 194

HSM	0.97 136	0.30 102	0.87 189	0.54 192	0.46 183	0.00 1	0.01 67	2.93 227	0.30 147	0.13 103	0.56 166	0.65 143	0.13 87	0.05 117	2.97 147	1.08 76	0.66 152	0.17 80	3.26 168	0.35 134	1.78 143	2.03 127	0.04 118	0.33 202	0.38 139	0.81 155	4.16 204	1.10 163

MyStereo04	2.04 198	0.66 176	0.91 192	0.69 201	0.82 213	0.02 75	0.04 129	2.62 211	0.91 207	2.83 240	0.75 187	1.37 180	0.09 75	0.08 147	5.03 244	3.04 226	0.58 142	0.72 189	10.25 251	1.62 235	4.78 226	3.27 182	0.94 263	0.69 235	2.62 231	4.29 231	4.75 221	0.65 143

RTS	5.53 268	1.46 233	0.94 193	0.90 213	1.73 244	4.08 263	4.63 276	2.53 204	3.41 267	2.79 237	1.70 211	8.18 252	1.27 237	0.72 251	7.83 283	4.87 272	7.37 291	2.34 277	18.33 276	2.92 268	4.78 226	5.88 263	1.04 265	1.31 249	6.74 283	22.88 324	6.66 259	22.00 296

RTSA	5.53 268	1.46 233	0.94 193	0.90 213	1.73 244	4.08 263	4.63 276	2.53 204	3.41 267	2.79 237	1.70 211	8.18 252	1.27 237	0.72 251	7.83 283	4.87 272	7.37 291	2.34 277	18.33 276	2.92 268	4.78 226	5.88 263	1.04 265	1.31 249	6.74 283	22.88 324	6.66 259	22.00 296

psm_up	1.01 141	0.60 160	0.96 195	0.38 172	0.75 208	0.01 45	0.03 121	2.33 185	1.18 224	0.78 153	0.00 1	0.94 160	0.09 75	0.45 236	2.41 110	1.18 93	0.62 146	0.44 143	3.67 179	0.32 131	1.14 103	0.85 74	0.00 1	0.58 231	1.06 179	1.42 174	3.75 175	1.44 171

PMTNet	1.28 160	0.58 156	0.96 195	0.28 133	0.22 126	0.01 45	0.16 182	0.50 113	0.57 177	0.72 152	0.35 148	0.54 131	0.48 172	0.09 156	3.27 167	3.32 237	0.72 165	0.39 134	6.17 204	0.35 134	3.67 200	2.41 151	0.09 148	0.12 120	3.12 245	1.00 164	1.23 81	3.32 206

GEStereo_RVC	2.30 205	0.85 199	0.97 197	1.05 218	0.71 206	1.61 238	1.09 227	2.72 216	0.56 176	0.78 153	0.41 151	2.40 197	0.28 134	0.06 128	4.81 236	4.48 257	1.79 232	2.17 272	8.91 235	1.90 249	3.58 196	7.25 292	0.52 240	0.92 241	0.41 144	0.85 159	4.47 212	6.48 235

FADNet-RVC-Resample	1.60 187	0.67 178	0.97 197	0.50 190	0.64 200	0.18 176	1.05 224	1.27 140	0.83 200	0.96 166	0.97 191	5.23 237	0.42 159	1.02 262	4.81 236	1.68 147	1.05 199	1.96 269	3.78 181	1.06 206	1.52 130	2.28 143	0.21 195	1.35 251	0.55 155	3.16 210	2.13 109	2.92 201

ADCRef	2.96 227	2.78 266	1.02 199	0.70 202	2.21 258	1.96 245	2.42 256	0.96 131	6.10 282	1.94 217	1.15 199	1.08 164	0.74 208	1.32 275	6.01 266	3.38 240	1.34 218	1.15 234	8.41 226	2.09 255	2.59 170	3.60 188	1.88 277	0.71 236	2.81 239	8.00 276	3.42 154	10.24 261

STTRV1_RVC	9.47 284	2.31 259	1.06 200	5.61 270	1.39 234	5.42 270	2.59 259	3.68 255	3.77 271	4.47 287	4.40 252	16.44 277	20.14 297	1.02 262	9.83 307	3.26 233	18.06 317	0.81 203	51.87 329	11.45 310	18.05 329	6.27 278	4.52 297	4.23 288	6.12 278	7.90 275	11.99 288	28.90 312

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 278	3.59 274	1.09 201	9.20 284	3.71 273	7.69 279	7.51 289	10.81 296	8.52 293	4.93 292	4.20 248	16.73 278	9.30 277	5.45 301	8.09 288	3.29 234	1.80 233	1.13 233	18.77 280	2.10 256	6.48 270	7.49 295	3.17 292	1.74 258	12.06 299	14.29 306	9.71 281	14.36 275

DN-CSS_ROB	1.45 173	0.52 147	1.11 202	0.81 205	0.69 203	0.00 1	0.03 121	2.86 226	0.35 151	1.50 204	3.76 243	0.73 153	0.36 149	0.07 133	2.89 140	1.44 119	1.08 203	0.79 196	8.61 227	0.23 105	3.25 192	1.97 119	0.02 87	0.66 234	0.10 86	0.52 138	3.12 140	1.56 176

NaN_ROB	3.01 230	1.16 226	1.13 203	0.86 211	3.03 266	0.59 210	0.75 215	3.25 241	2.58 258	0.98 168	1.32 201	21.10 283	0.59 187	1.15 270	4.15 200	1.58 132	0.80 173	0.70 183	2.38 136	1.30 222	1.52 130	2.15 131	0.46 237	1.07 245	2.50 227	6.25 261	4.54 215	13.27 271

4D-IteraStereo	0.83 118	0.30 102	1.14 204	0.28 133	0.31 158	0.01 45	0.02 101	2.15 180	0.11 93	0.00 1	0.20 135	0.25 69	0.22 119	0.16 184	2.28 100	1.65 140	0.11 57	0.37 131	2.84 152	0.41 147	2.82 175	2.87 163	0.02 87	0.21 158	0.08 74	0.22 105	3.10 136	0.35 119

test_3	1.56 182	1.14 223	1.14 204	0.44 183	0.32 163	0.11 126	0.07 150	2.84 225	0.16 115	0.39 130	0.43 156	4.16 222	0.36 149	0.03 90	2.91 141	1.52 129	0.41 123	0.59 171	8.96 237	0.46 159	3.12 188	5.36 243	0.02 87	0.25 166	0.85 171	1.20 168	3.83 183	0.95 155

DAS	4.09 250	0.94 207	1.15 206	1.82 239	1.27 230	1.15 231	1.11 229	3.48 248	4.23 274	3.34 256	6.52 273	12.55 269	5.36 262	0.05 117	4.66 227	4.57 260	4.02 270	2.27 275	9.63 245	5.33 289	5.93 259	5.39 246	0.52 240	4.30 290	4.09 254	5.06 246	7.48 267	4.17 211

SepStereo	4.09 250	0.94 207	1.15 206	1.82 239	1.27 230	1.15 231	1.11 229	3.48 248	4.23 274	3.34 256	6.52 273	12.55 269	5.36 262	0.05 117	4.66 227	4.57 260	4.02 270	2.27 275	9.63 245	5.33 289	5.93 259	5.39 246	0.52 240	4.30 290	4.09 254	5.06 246	7.48 267	4.17 211

CREStereo++_RVC	0.99 138	0.21 74	1.16 208	0.28 133	0.36 173	0.01 45	0.05 135	2.06 176	0.27 143	0.62 145	0.08 114	0.46 117	0.14 93	0.05 117	2.55 121	2.70 210	0.74 167	0.50 157	2.59 140	0.24 110	2.97 181	2.20 136	0.09 148	0.10 112	0.96 174	0.43 129	4.10 202	0.79 148
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
stereogan	1.89 196	2.00 251	1.17 209	1.47 228	2.05 256	1.72 240	0.87 219	1.84 161	1.11 220	1.36 197	1.51 204	5.81 242	0.48 172	0.32 226	3.87 193	1.69 149	0.80 173	0.39 134	3.96 182	0.78 193	1.23 111	4.02 203	0.26 208	0.51 224	0.30 130	1.30 171	6.30 253	3.84 209

SFCPSM	5.40 265	2.86 267	1.19 210	1.84 241	1.39 234	1.34 234	0.49 208	2.34 186	4.85 281	3.12 251	8.16 289	15.40 275	22.08 299	1.04 265	5.77 260	4.60 263	2.35 246	1.58 255	22.71 291	7.33 297	4.45 219	4.53 223	0.62 249	1.97 263	4.29 258	4.05 227	5.75 242	9.77 258

test_1	1.53 176	1.05 217	1.24 211	0.40 174	0.31 158	0.11 126	0.06 145	2.78 220	0.17 116	0.32 121	0.42 155	4.06 213	0.36 149	0.03 90	2.84 135	1.62 137	0.37 118	0.57 167	8.88 234	0.46 159	3.22 191	5.38 244	0.02 87	0.27 178	0.60 160	0.95 161	3.95 188	0.90 153

test-3	1.53 176	1.03 214	1.25 212	0.40 174	0.31 158	0.11 126	0.06 145	2.79 222	0.17 116	0.35 127	0.44 157	4.06 213	0.35 144	0.03 90	2.84 135	1.63 138	0.37 118	0.57 167	8.86 233	0.46 159	3.20 189	5.38 244	0.02 87	0.27 178	0.61 162	0.95 161	3.95 188	0.88 149

MSMDNet	2.28 204	0.62 169	1.27 213	0.37 167	0.30 156	0.19 182	0.07 150	3.15 236	0.68 187	1.01 169	0.97 191	1.10 168	2.40 247	0.17 189	3.93 194	5.26 283	1.11 205	0.55 164	10.21 250	2.94 271	6.12 263	5.76 258	0.31 215	0.26 170	2.47 224	4.23 229	3.01 131	3.18 203

NCCL2	2.12 200	2.27 257	1.29 214	1.28 223	1.85 250	0.18 176	0.77 217	1.24 138	1.25 227	1.62 206	2.71 229	1.06 163	0.51 178	0.31 223	4.40 211	2.33 198	1.57 226	0.62 177	2.35 132	0.68 185	2.68 173	4.29 214	1.52 275	1.06 243	4.65 264	4.17 228	4.04 198	6.58 238

FADNet_RVC	3.95 247	2.06 254	1.30 215	3.33 259	3.36 269	0.99 226	2.06 250	2.30 183	1.39 232	1.72 207	4.72 256	9.29 257	5.82 267	1.76 283	8.23 294	3.12 229	2.98 254	4.27 293	16.83 273	3.30 277	4.99 243	5.51 250	0.63 250	1.39 253	1.45 201	3.14 209	4.86 224	5.92 231

CBMV	5.52 267	3.65 276	1.32 216	3.46 260	2.86 265	2.04 247	0.41 204	3.64 254	2.63 260	4.09 279	2.36 220	14.13 273	3.70 260	0.57 241	7.16 277	6.19 297	4.26 272	2.36 279	8.76 230	1.44 226	6.43 268	4.53 223	0.54 244	5.62 298	4.85 267	6.08 259	19.41 304	26.62 307
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
cross-raft	2.33 206	0.70 180	1.33 217	0.40 174	0.61 197	0.19 182	0.08 159	3.13 235	0.71 190	0.78 153	1.62 209	1.09 166	0.70 203	0.17 189	3.66 188	4.78 267	0.99 194	0.55 164	10.72 255	1.52 231	6.33 266	5.61 255	0.30 211	0.24 161	2.56 230	4.68 239	4.44 210	5.06 220

NCC-stereo	1.86 193	1.63 240	1.33 217	0.95 215	1.22 228	0.80 215	2.29 253	2.62 211	2.93 261	0.34 123	2.87 233	2.16 192	1.17 234	0.21 205	3.63 183	1.13 84	0.63 149	0.96 221	2.79 149	0.75 191	0.98 95	2.96 169	0.36 223	0.32 198	2.31 221	4.50 234	3.69 167	4.78 216

Abc-Net	1.86 193	1.63 240	1.33 217	0.95 215	1.22 228	0.80 215	2.29 253	2.62 211	2.93 261	0.34 123	2.87 233	2.16 192	1.17 234	0.21 205	3.63 183	1.13 84	0.63 149	0.96 221	2.79 149	0.75 191	0.98 95	2.96 169	0.36 223	0.32 198	2.31 221	4.50 234	3.69 167	4.78 216
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	3.02 231	2.54 261	1.33 217	0.73 203	1.45 237	1.04 229	0.61 211	0.83 128	1.45 235	1.16 180	3.44 239	26.85 291	0.35 144	0.40 232	3.24 166	2.22 189	3.28 258	0.79 196	3.20 158	1.19 214	2.94 180	5.51 250	0.76 258	0.46 222	0.72 169	2.37 196	9.22 277	3.37 207

MSKI-zero shot	3.19 236	0.59 158	1.39 221	0.19 96	0.37 175	0.18 176	0.03 121	3.19 238	0.96 211	0.82 157	4.84 257	3.83 211	0.60 191	0.03 90	3.33 173	5.29 284	1.15 207	0.81 203	11.77 261	1.76 241	6.55 271	5.98 271	0.22 203	0.32 198	4.41 260	12.05 296	7.79 272	7.75 245

LALA_ROB	4.04 248	4.73 285	1.42 222	1.16 221	1.93 251	2.17 250	1.04 223	1.80 158	2.48 256	2.74 234	5.87 266	33.34 298	0.69 199	0.78 255	6.02 267	2.33 198	3.21 257	1.82 263	3.66 178	1.88 248	3.40 193	4.99 236	0.34 221	1.03 242	1.91 211	3.61 218	8.50 275	6.20 233

PA-Net	1.61 188	0.81 192	1.43 223	0.27 128	1.99 253	0.12 135	0.34 201	0.19 81	1.90 247	0.85 159	0.41 151	0.24 68	0.20 114	0.78 255	4.61 224	1.44 119	0.17 74	0.26 99	1.08 82	0.53 172	1.44 125	3.18 177	0.65 252	0.44 220	0.99 177	7.71 273	1.78 104	9.78 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT-Test	2.40 207	0.62 169	1.45 224	1.07 219	0.41 180	0.21 186	0.21 190	3.19 238	0.77 193	1.05 172	3.09 235	0.94 160	0.92 226	0.17 189	3.47 178	5.18 281	0.97 192	0.56 166	10.36 252	1.38 225	6.37 267	5.29 239	0.38 225	0.25 166	2.80 238	4.66 238	4.56 216	4.51 213

ICVP	1.32 162	0.22 80	1.47 225	0.40 174	0.35 172	0.44 199	0.10 166	1.27 140	0.65 184	1.74 210	1.26 200	0.66 144	1.37 241	0.24 215	2.88 139	2.65 206	1.33 217	0.99 223	2.36 133	0.91 200	2.59 170	4.11 208	0.10 153	0.36 207	0.57 157	2.21 194	2.92 127	1.59 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-ADL	3.15 234	0.80 189	1.49 226	1.54 229	1.63 240	0.88 220	0.30 199	2.50 201	1.91 248	4.43 285	8.13 288	4.06 213	6.80 269	0.07 133	4.23 202	5.16 280	1.83 235	0.91 214	11.85 262	1.86 247	4.02 210	4.02 203	0.70 256	0.51 224	1.61 202	4.33 232	8.01 273	1.36 169

RTSC	2.56 216	0.89 203	1.50 227	0.47 186	0.76 209	0.87 219	2.29 253	1.56 150	1.91 248	2.12 221	2.86 232	1.23 176	0.97 228	1.03 264	7.27 278	3.36 239	4.68 276	1.74 260	7.73 220	1.11 211	3.95 204	5.39 246	0.21 195	1.11 246	0.40 142	0.95 161	4.56 216	8.26 248

HSM-Net_RVC	2.86 224	1.24 229	1.50 227	2.55 251	1.72 243	0.57 209	0.17 183	3.55 252	1.14 221	3.50 265	6.32 272	7.94 251	2.93 252	0.05 117	3.38 174	2.12 182	1.28 212	0.26 99	3.24 166	1.24 217	3.66 199	3.76 190	0.61 248	2.64 271	4.43 261	6.27 262	5.76 243	5.47 227
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test-1	2.99 228	0.26 86	1.52 229	0.33 148	0.21 120	0.22 189	0.38 203	3.16 237	0.85 205	3.36 258	4.21 249	5.45 238	0.78 211	0.20 200	4.02 197	4.67 265	1.40 220	1.31 241	10.46 253	1.58 232	5.30 252	7.01 289	0.04 118	0.34 204	2.98 243	6.37 263	5.39 237	8.95 253

ETE_ROB	4.62 259	4.04 279	1.52 229	1.14 220	2.02 254	2.70 253	1.28 232	1.50 147	4.25 276	1.89 214	5.88 267	37.95 305	0.84 222	1.42 279	4.94 241	2.66 207	3.81 267	0.95 219	4.84 193	1.63 236	4.01 209	5.32 242	0.67 255	1.14 247	2.03 215	3.84 224	15.25 298	7.23 240

R-Stereo Train	2.16 201	1.08 221	1.57 231	0.84 207	0.19 109	0.01 45	0.01 67	2.05 173	1.01 215	1.37 198	2.45 225	1.50 184	0.46 167	0.21 205	3.23 164	4.53 258	1.62 228	1.05 226	7.07 212	1.09 208	4.86 237	5.93 267	0.04 118	0.31 195	2.48 225	4.63 236	3.10 136	5.74 228

RAFT-Stereo	2.16 201	1.08 221	1.57 231	0.84 207	0.19 109	0.01 45	0.01 67	2.05 173	1.01 215	1.37 198	2.45 225	1.50 184	0.46 167	0.21 205	3.23 164	4.53 258	1.62 228	1.05 226	7.07 212	1.09 208	4.86 237	5.93 267	0.04 118	0.31 195	2.48 225	4.63 236	3.10 136	5.74 228
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CSAN	4.46 258	2.36 260	1.57 231	3.12 256	3.32 268	1.64 239	0.76 216	4.59 269	4.37 278	3.80 273	2.84 231	17.58 280	10.47 282	0.96 261	4.80 235	1.75 154	2.06 239	1.16 235	5.69 199	2.34 260	2.93 179	2.40 150	0.43 233	2.56 269	4.64 263	11.45 295	7.53 270	13.44 273

XQC	4.76 261	3.14 271	1.63 234	3.31 258	3.69 272	3.46 261	2.94 262	6.02 285	3.05 263	2.64 232	5.51 262	5.67 239	7.46 272	1.41 277	8.02 286	4.65 264	3.59 261	1.49 252	10.75 256	2.91 267	4.96 242	6.67 283	0.41 227	1.91 260	7.13 286	10.47 294	11.17 285	4.51 213

ITSA-stereo	5.15 263	2.22 256	1.65 235	8.76 283	3.63 271	0.95 224	1.93 247	4.42 268	3.38 266	4.33 284	7.98 284	9.94 260	12.44 286	3.01 290	6.17 271	5.02 277	3.28 258	1.93 268	8.63 228	1.99 252	5.29 251	5.96 269	1.38 272	3.33 278	4.43 261	7.25 267	4.95 228	14.86 277

S2M2_L	0.78 113	0.14 56	1.69 236	0.27 128	0.14 84	0.00 1	0.01 67	0.23 88	0.31 148	2.17 224	0.00 1	0.42 110	0.14 93	0.00 1	2.15 95	2.06 178	0.38 122	0.48 151	1.19 90	0.22 103	2.27 154	1.92 118	0.05 129	0.08 98	0.09 83	0.71 149	3.67 166	0.16 98
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
model_zeroshot	3.10 233	0.46 136	1.69 236	1.87 242	0.56 194	0.23 190	0.00 1	3.03 230	0.44 159	2.48 228	3.95 245	4.58 225	0.55 184	0.15 182	5.31 248	4.57 260	1.45 223	0.88 209	14.88 267	1.15 213	5.62 256	5.52 252	0.03 108	0.19 150	3.71 251	6.21 260	5.26 235	8.89 252

AE-Stereo	1.43 170	0.31 106	1.73 238	0.33 148	0.32 163	0.04 99	0.32 200	0.43 107	0.32 149	0.04 89	0.00 1	3.38 206	0.44 161	0.07 133	2.86 137	3.30 235	0.96 189	0.79 196	3.65 177	0.79 194	3.64 197	4.40 218	0.04 118	0.40 211	2.93 241	2.14 191	4.74 220	0.18 101

EKT-Stereo	2.55 215	0.72 184	1.73 238	0.49 189	0.32 163	0.51 205	1.72 241	3.38 246	1.00 214	1.96 218	2.80 230	1.33 178	0.76 209	0.10 165	4.55 220	5.93 292	1.26 211	3.18 287	8.70 229	2.73 266	6.75 275	5.86 261	0.10 153	0.26 170	3.99 253	1.81 184	5.40 238	1.62 178

EGLCR-Stereo	1.26 158	0.21 74	1.76 240	0.07 74	0.25 134	0.08 115	0.02 101	0.49 112	0.55 173	0.11 99	0.45 159	0.58 140	0.67 197	0.03 90	2.32 105	2.67 209	0.93 186	1.20 239	4.21 185	0.19 87	4.10 214	4.78 228	0.05 129	0.13 127	0.64 163	0.67 142	6.56 257	0.32 115

XX-Stereo	3.48 240	0.50 141	1.80 241	1.21 222	0.27 145	0.34 194	0.44 205	1.47 146	0.41 157	2.51 229	6.92 277	4.97 229	1.06 233	0.12 171	3.21 161	5.22 282	0.96 189	0.80 201	6.95 211	0.80 195	4.33 218	4.04 205	0.21 195	0.27 178	26.57 318	3.75 221	5.08 232	9.77 258

CC-Net-ROB	5.26 264	8.36 295	1.81 242	22.68 301	6.07 287	15.19 296	7.74 291	0.45 110	0.84 201	1.53 205	0.00 1	23.78 287	3.00 253	3.15 291	2.92 144	0.74 46	2.29 244	1.51 253	11.50 260	0.48 165	1.21 107	1.47 102	9.41 306	0.22 159	2.30 220	2.51 201	2.25 111	8.72 250

GANet-ADL	2.26 203	0.51 142	1.82 243	0.99 217	0.99 218	1.45 236	0.29 198	2.00 170	1.01 215	3.12 251	3.40 237	1.38 181	0.33 142	0.03 90	5.34 249	3.89 251	2.23 242	0.79 196	7.70 218	1.85 246	3.10 185	4.63 227	0.18 188	0.43 219	1.38 197	3.47 217	4.81 222	3.97 210

DPSNet	14.25 300	3.23 272	1.83 244	7.63 278	7.22 291	10.44 289	4.19 272	5.68 282	8.64 294	4.20 282	3.75 242	72.37 339	26.68 305	4.43 299	10.42 308	10.25 322	10.56 297	8.02 313	58.50 336	8.44 302	11.36 309	8.93 307	16.95 316	10.34 316	18.62 309	15.80 309	14.33 296	21.91 295

CASS	2.68 219	1.05 217	1.93 245	2.07 247	0.98 217	0.45 201	2.15 251	2.82 224	1.03 218	1.83 213	3.58 240	1.38 181	0.53 181	0.02 71	4.01 196	3.03 225	4.89 278	1.34 242	9.14 238	1.47 227	7.05 282	6.20 275	0.03 108	0.27 178	2.76 236	2.80 204	4.30 207	5.36 223
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FCDSN-DC	1.58 186	0.84 197	2.05 246	1.66 233	1.43 236	1.08 230	0.99 221	0.72 124	0.44 159	1.18 182	0.31 145	1.45 183	0.49 174	0.07 133	6.05 269	1.96 169	2.13 241	1.97 270	1.16 86	0.44 156	2.39 164	2.62 160	0.49 238	3.18 274	1.72 205	3.24 212	1.34 87	1.27 168
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
s12784h	2.07 199	2.29 258	2.24 247	1.60 231	0.69 203	0.05 106	0.03 121	2.13 179	0.55 173	1.19 184	0.13 123	1.61 186	0.68 198	0.04 108	3.20 158	3.09 227	0.78 170	0.41 139	3.50 174	0.43 153	5.42 253	2.92 167	0.11 160	0.12 120	2.64 232	1.70 180	6.64 258	11.65 266

DDVS	5.40 265	1.51 236	2.25 248	1.64 232	2.80 263	1.96 245	1.03 222	5.91 284	4.10 273	3.96 277	19.83 325	26.29 290	6.82 270	1.57 281	5.77 260	6.90 302	2.58 250	1.92 267	10.46 253	4.59 283	6.02 262	7.39 293	0.30 211	1.40 254	1.41 198	3.29 213	6.10 249	8.11 247

pmcnn	8.05 280	2.96 268	2.25 248	6.23 271	5.03 279	6.98 276	4.33 274	4.70 272	2.02 251	4.19 280	9.20 299	19.11 282	20.39 298	0.73 253	7.05 276	6.73 300	6.29 285	4.51 297	22.54 290	4.66 285	9.62 302	5.08 238	4.46 296	4.23 288	5.99 277	5.22 250	17.26 302	25.55 306

ADCL	3.91 246	3.61 275	2.28 250	1.76 237	1.76 247	3.09 256	4.16 271	1.98 169	13.71 305	2.81 239	5.14 260	2.47 200	0.65 195	1.10 269	5.38 251	2.55 204	2.02 238	2.20 273	6.41 206	2.08 254	4.87 239	4.20 211	1.40 273	1.06 243	6.69 282	6.60 264	4.33 208	11.16 265

CBMV_ROB	6.09 272	2.65 263	2.29 251	8.35 282	5.74 283	5.08 267	2.76 260	5.03 277	2.35 253	3.78 272	4.70 255	21.22 284	13.56 289	0.09 156	6.04 268	3.70 247	2.84 252	1.39 244	11.35 258	8.80 304	4.92 240	3.11 176	0.43 233	2.10 264	7.06 285	10.12 292	12.96 290	11.93 268

RP	1.29 161	1.06 219	2.32 252	0.84 207	1.16 223	0.39 197	1.53 237	1.89 166	1.68 241	0.29 119	2.21 219	2.25 195	0.13 87	0.40 232	3.31 171	1.07 74	0.61 144	0.05 31	1.61 106	0.40 141	0.65 72	3.05 175	0.11 160	0.29 191	0.29 128	0.92 160	4.24 206	2.04 187

ccs_rob	4.75 260	1.46 233	2.39 253	1.96 244	0.68 202	3.13 257	1.58 239	4.94 276	1.36 231	4.31 283	15.82 316	28.46 292	8.43 274	0.38 231	5.65 257	5.42 285	2.23 242	1.60 256	6.31 205	1.98 251	6.14 264	5.97 270	0.35 222	2.33 266	1.28 186	2.40 197	4.09 200	7.49 244

SHD	4.34 257	1.02 213	2.50 254	1.71 236	1.33 233	1.46 237	2.01 248	4.90 274	4.30 277	2.63 231	4.99 259	4.39 224	9.41 279	0.58 244	8.20 292	4.81 269	4.43 274	2.44 280	13.01 264	2.95 272	5.61 255	6.88 287	0.30 211	3.26 275	4.11 256	5.16 249	3.88 186	10.98 264

Reg-Stereo(zero)	2.47 211	0.35 114	2.58 255	0.48 187	0.84 215	0.14 147	0.17 183	3.76 257	0.77 193	3.03 247	8.81 294	2.75 203	0.81 214	1.26 272	2.61 124	3.41 242	1.42 221	0.49 153	7.28 214	1.29 220	4.00 205	4.42 221	0.41 227	0.19 150	1.28 186	3.03 205	5.77 244	5.27 221

HI	2.47 211	0.35 114	2.58 255	0.48 187	0.84 215	0.14 147	0.17 183	3.76 257	0.77 193	3.03 247	8.81 294	2.75 203	0.81 214	1.26 272	2.61 124	3.41 242	1.42 221	0.49 153	7.28 214	1.29 220	4.00 205	4.42 221	0.41 227	0.19 150	1.28 186	3.03 205	5.77 244	5.27 221

AMNet	6.77 274	3.87 278	2.62 257	4.00 264	5.86 284	6.75 274	3.31 267	2.51 202	2.47 255	3.44 262	6.68 275	9.34 258	2.05 244	7.44 303	4.79 234	9.81 319	13.48 309	7.65 312	7.95 224	7.83 299	11.47 311	7.62 298	2.74 284	4.18 287	5.52 275	8.25 279	13.24 291	17.97 285

ADCP+	3.47 239	2.05 253	2.64 258	1.31 225	1.93 251	1.19 233	3.99 270	1.07 133	9.83 298	1.78 212	5.75 265	8.79 255	0.37 154	0.90 259	5.04 245	2.20 188	0.44 124	0.90 212	5.82 201	0.88 198	2.38 163	3.43 184	0.33 219	0.41 212	3.03 244	12.72 299	3.59 163	10.90 262

EAI-Stereo	2.70 220	0.83 196	2.70 259	0.89 212	1.47 238	0.83 218	1.46 236	3.07 233	1.18 224	0.21 110	3.82 244	3.19 205	0.72 204	0.09 156	5.24 247	4.82 270	0.83 177	0.91 214	9.83 248	1.25 218	4.49 220	5.29 239	0.39 226	0.80 239	1.87 208	3.19 211	7.10 266	6.43 234

AnyNet_C32	5.68 271	1.96 246	2.91 260	1.78 238	2.71 262	3.17 258	5.76 281	4.31 266	12.56 300	3.07 249	7.17 279	4.22 223	1.70 242	2.19 285	8.22 293	5.98 293	5.69 282	4.43 296	12.45 263	2.93 270	9.72 304	8.57 305	1.84 276	3.46 281	6.24 280	9.82 291	6.26 252	14.21 274

DCVSM-stereo	5.01 262	0.71 182	3.03 261	3.15 257	1.12 221	7.80 281	0.89 220	4.62 270	2.36 254	5.22 294	8.35 290	23.33 286	11.95 284	0.62 248	3.74 189	4.04 252	1.81 234	1.40 245	16.15 270	3.33 278	5.11 246	3.97 201	2.55 282	3.56 282	1.98 213	3.62 219	4.91 227	5.83 230

MDST_ROB	10.13 287	16.70 306	3.04 262	29.06 305	9.34 297	20.66 302	5.02 279	5.90 283	1.98 250	3.16 253	2.70 228	11.22 265	28.15 307	0.18 193	6.30 273	1.37 113	1.21 209	0.34 126	7.74 221	1.01 204	4.67 224	3.95 200	1.92 278	1.94 262	26.55 317	19.78 317	37.02 325	22.50 299

DDUNet	12.41 297	19.68 308	3.23 263	36.37 311	24.08 310	34.35 314	31.95 312	1.86 163	1.63 240	1.44 202	3.43 238	12.02 267	3.65 259	83.75 324	4.54 219	2.28 191	8.10 294	3.39 289	18.01 275	4.26 280	6.60 272	4.81 229	16.44 315	0.64 233	1.08 180	0.61 140	4.68 219	2.12 189

GwcNet-ADL	3.21 237	2.99 269	3.34 264	3.11 255	2.07 257	0.82 217	0.12 174	2.95 228	0.67 186	3.84 276	7.51 281	7.80 250	1.22 236	0.20 200	3.79 192	4.73 266	2.11 240	0.73 190	7.81 223	2.53 263	3.21 190	3.69 189	0.22 203	1.53 255	2.17 216	4.84 240	4.00 195	8.77 251

S-Stereo	9.11 283	1.88 245	3.41 265	7.93 280	7.92 292	12.47 292	19.24 305	5.20 279	6.26 285	6.18 300	20.72 327	29.27 293	7.13 271	0.65 249	9.55 305	7.50 310	3.80 266	5.87 306	17.77 274	6.30 293	6.21 265	7.52 296	12.23 311	6.88 305	2.77 237	6.68 265	6.74 261	18.03 286

Any-RAFT	2.56 216	0.56 153	3.45 266	0.34 154	0.51 186	0.01 45	0.04 129	2.96 229	0.64 183	0.51 139	3.99 246	3.76 210	0.35 144	0.16 184	2.92 144	3.82 248	0.81 175	0.80 201	8.30 225	0.51 169	5.45 254	3.87 193	0.44 236	0.16 143	4.84 266	7.87 274	3.19 143	8.70 249

UDG	12.63 298	20.60 310	3.50 267	36.40 312	28.77 313	31.44 309	39.49 316	2.59 209	1.77 246	2.37 227	6.03 269	11.55 266	3.79 261	74.28 321	5.35 250	2.47 200	8.42 295	2.92 284	18.81 281	4.63 284	7.35 288	4.85 232	12.22 310	1.18 248	1.15 182	2.47 199	4.49 214	2.18 191

SGM_RVC	10.08 286	10.50 298	3.60 268	16.68 294	8.80 295	14.87 295	7.11 286	9.19 291	6.25 284	4.06 278	7.33 280	24.89 288	18.29 294	0.57 241	4.57 221	1.98 174	3.30 260	1.17 236	20.75 286	2.20 257	4.80 229	2.23 140	2.29 279	3.65 283	17.68 308	13.31 302	33.30 320	28.67 310
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_RVC	10.34 289	6.17 292	3.69 269	9.55 285	5.13 280	12.52 293	10.34 295	12.25 299	7.05 287	12.23 317	14.31 310	22.82 285	13.03 287	8.82 306	11.37 317	4.87 272	3.83 269	3.31 288	39.34 312	5.97 291	8.56 300	8.81 306	1.45 274	6.40 304	9.49 293	8.57 281	9.56 280	19.71 290

ADCPNet	6.67 273	1.97 247	3.86 270	2.75 253	6.19 288	3.07 255	7.60 290	5.21 280	8.03 291	3.82 274	7.92 283	5.17 235	13.78 290	2.98 289	8.10 289	6.12 296	4.35 273	2.04 271	18.50 279	4.74 286	7.04 281	7.43 294	2.98 287	1.91 260	8.96 291	14.04 305	7.02 265	14.47 276

gcap-zeroshot	3.09 232	0.51 142	3.99 271	1.67 234	0.29 151	1.36 235	1.37 233	3.29 244	0.65 184	2.77 236	4.48 254	6.22 246	0.69 199	0.09 156	3.93 194	4.80 268	0.92 183	0.78 194	16.30 271	2.38 261	5.15 248	5.77 259	1.31 270	0.26 170	2.97 242	4.91 243	4.58 218	2.00 186

HBP-ISP	3.70 244	3.49 273	4.13 272	4.77 267	2.41 259	3.60 262	0.12 174	4.11 264	1.26 228	3.39 260	4.22 250	4.64 228	0.54 183	1.76 283	8.63 297	8.11 312	1.56 225	1.34 242	2.61 142	1.51 230	5.14 247	6.84 286	0.56 246	1.55 256	2.53 228	5.06 246	10.57 283	5.37 224

SGM-ForestM	11.60 294	15.35 304	4.54 273	19.02 298	8.08 293	18.74 301	10.83 297	12.03 297	7.24 288	3.01 246	6.09 271	36.06 303	23.95 300	0.75 254	4.47 214	1.51 128	3.60 263	0.75 193	20.06 285	1.60 233	4.23 215	1.65 113	1.36 271	3.34 279	25.09 315	20.48 319	34.27 323	25.03 304

LSM0	22.48 313	6.09 290	4.65 274	14.89 293	10.39 299	16.43 297	13.29 300	23.38 322	15.69 308	14.75 321	18.69 323	35.79 302	33.70 316	0.93 260	73.52 345	85.94 345	13.36 308	5.62 304	55.67 334	16.83 319	21.95 334	18.82 332	4.28 295	8.01 310	16.44 305	16.43 311	28.65 313	32.66 317

ACV-stereo	8.15 281	5.09 287	4.79 275	8.14 281	1.73 244	11.44 290	4.25 273	3.84 260	6.16 283	5.36 295	6.72 276	5.73 241	25.08 302	1.31 274	9.40 303	10.22 321	5.83 284	2.67 282	51.43 325	14.43 313	8.48 299	6.72 285	0.88 261	2.46 268	1.95 212	3.85 225	6.75 262	5.39 225

ADCS	9.93 285	5.64 288	4.82 276	3.95 263	6.05 286	6.17 273	5.70 280	9.47 292	15.68 307	4.19 280	7.98 284	12.91 271	17.41 292	3.94 297	10.52 312	11.68 323	10.14 296	7.14 311	24.46 295	8.67 303	13.95 321	13.00 326	2.94 285	6.15 302	9.75 294	17.65 314	10.70 284	17.41 282

RGC	2.44 209	1.98 250	4.87 277	1.54 229	1.65 241	1.74 242	1.05 224	2.02 171	1.43 233	0.88 162	4.42 253	2.52 201	2.42 248	0.58 244	4.33 208	1.63 138	0.91 181	0.48 151	4.28 186	1.08 207	1.94 148	4.01 202	0.15 178	0.72 238	2.19 217	5.22 250	4.90 226	6.96 239

HH	2.94 225	0.45 132	4.88 278	0.58 196	0.51 186	0.73 213	1.38 234	3.25 241	0.84 201	2.85 242	0.60 172	5.15 233	0.82 216	0.19 195	3.29 169	6.00 294	0.67 154	0.89 210	9.52 242	1.83 244	7.59 290	5.88 263	0.41 227	0.27 178	3.12 245	5.47 254	5.66 240	6.52 236

HanStereo	2.94 225	0.45 132	4.88 278	0.58 196	0.51 186	0.73 213	1.38 234	3.25 241	0.84 201	2.85 242	0.60 172	5.15 233	0.82 216	0.19 195	3.29 169	6.00 294	0.67 154	0.89 210	9.52 242	1.83 244	7.59 290	5.88 263	0.41 227	0.27 178	3.12 245	5.47 254	5.66 240	6.52 236

ADCMid	6.83 275	4.46 282	4.95 280	2.16 248	4.31 276	5.71 271	7.29 287	8.83 290	12.78 302	3.11 250	8.10 287	9.83 259	9.65 280	2.84 286	8.51 296	5.42 285	4.68 276	2.83 283	18.87 283	3.22 275	7.09 283	7.70 299	5.37 299	2.33 266	5.12 272	8.71 283	5.21 234	15.24 279

SAMSARA	19.29 305	2.55 262	5.07 281	4.09 265	3.44 270	3.26 259	4.38 275	15.32 306	9.58 296	4.44 286	5.63 263	8.73 254	24.82 301	3.30 295	10.45 310	6.81 301	5.49 280	3.46 290	21.26 287	4.77 287	17.96 328	24.74 341	0.82 259	4.77 294	80.12 348	91.25 348	77.91 348	76.45 348

AnyNet_C01	12.12 295	6.13 291	5.39 282	6.24 272	6.03 285	5.20 268	9.20 293	12.30 300	16.87 312	5.85 297	9.03 296	26.16 289	18.91 295	4.53 300	11.14 316	12.98 325	16.27 313	15.82 330	34.24 304	10.36 307	16.44 325	13.34 328	7.06 301	6.93 307	11.61 298	9.46 287	9.77 282	19.91 291

SQANet	17.87 302	31.68 316	5.41 283	57.78 317	33.35 314	57.44 318	39.25 315	4.37 267	1.73 243	4.89 291	1.53 205	30.38 294	5.54 264	56.25 317	3.78 191	1.32 106	5.20 279	1.48 251	29.72 297	1.71 237	6.45 269	5.45 249	54.26 324	1.90 259	4.80 265	8.48 280	9.52 279	18.82 289

MeshStereo	13.21 299	10.28 297	5.53 284	24.29 304	14.71 303	17.26 299	7.30 288	12.03 297	7.47 290	4.66 289	9.13 298	38.56 306	29.80 309	0.45 236	9.43 304	7.37 309	3.76 265	2.44 280	18.85 282	2.41 262	12.93 318	7.18 290	1.21 269	5.79 300	22.04 313	16.38 310	33.15 318	32.34 316
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
FBW_ROB	7.98 279	9.24 296	5.57 285	20.21 300	8.25 294	12.08 291	8.09 292	4.92 275	1.58 239	3.30 255	5.15 261	13.88 272	3.03 254	7.45 304	6.23 272	1.49 124	2.89 253	0.79 196	33.18 303	1.93 250	5.24 249	4.40 218	9.43 307	8.29 311	4.88 268	7.69 271	4.88 225	21.40 294

PWC_ROB	7.15 276	1.85 244	5.57 285	0.85 210	1.17 225	1.95 244	4.77 278	2.56 208	17.27 315	3.83 275	7.66 282	4.97 229	39.20 320	0.81 257	8.35 295	4.96 276	6.51 286	4.27 293	15.99 269	4.39 281	7.48 289	7.59 297	0.53 243	4.79 295	2.74 235	2.63 203	7.01 264	23.26 300

FC-DCNN	3.82 245	4.38 281	5.67 287	9.61 286	4.14 274	8.01 283	3.26 266	4.21 265	1.69 242	2.95 245	1.54 206	5.87 244	2.09 246	0.13 177	4.40 211	2.15 184	2.54 249	1.11 232	3.38 171	0.82 197	3.11 186	2.20 136	0.65 252	3.29 277	6.33 281	4.91 243	6.98 263	7.80 246

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 282	1.51 236	5.87 288	4.30 266	3.26 267	2.82 254	6.81 285	3.68 255	3.59 270	4.81 290	10.18 302	66.20 334	11.63 283	7.70 305	5.97 265	5.06 278	4.49 275	5.33 302	18.36 278	2.64 265	7.91 292	8.42 304	0.92 262	3.39 280	4.34 259	8.02 277	6.20 251	15.61 280

FC-DCNN v2	4.24 255	4.65 284	5.90 289	11.00 289	4.41 277	8.70 287	3.19 264	5.19 278	2.19 252	2.86 244	1.78 213	6.28 247	2.81 249	0.13 177	4.51 217	2.15 184	2.50 248	1.01 225	3.64 176	0.81 196	3.11 186	2.22 138	0.64 251	3.28 276	7.94 287	5.77 257	8.62 276	9.05 255

anonymity	3.65 243	0.66 176	5.99 290	1.34 226	0.51 186	0.44 199	0.11 172	3.79 259	0.79 198	2.66 233	18.15 321	3.83 211	0.89 224	0.26 218	3.21 161	5.09 279	0.93 186	0.53 161	7.76 222	1.11 211	4.31 217	5.87 262	0.28 209	0.42 217	4.98 269	9.60 289	5.40 238	9.75 257

SANet	10.32 288	4.15 280	6.27 291	5.51 268	5.49 282	8.58 286	2.27 252	15.41 307	13.03 304	2.83 240	9.09 297	60.35 329	25.50 304	2.93 288	8.06 287	3.02 223	7.05 287	3.86 291	11.43 259	3.25 276	5.27 250	5.02 237	2.60 283	7.27 309	11.08 297	12.57 298	13.36 292	23.31 301

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 291	10.59 299	6.33 292	17.49 295	6.29 289	7.85 282	10.69 296	18.03 313	23.43 323	11.13 311	4.86 258	14.66 274	5.81 266	9.65 308	9.78 306	5.91 291	3.18 256	5.17 300	39.06 311	7.03 296	7.92 293	9.81 312	7.04 300	7.22 308	14.77 302	8.85 284	6.40 254	17.43 283

DLNR_Zeroshot_test	22.90 315	78.82 348	7.01 293	99.97 348	0.31 158	0.15 156	98.85 348	3.30 245	0.54 170	3.17 254	2.43 224	5.81 242	0.93 227	21.74 313	96.26 349	100.00 352	24.75 324	22.56 334	22.80 292	1.79 242	8.42 298	6.44 279	0.04 118	0.30 194	2.39 223	4.03 226	2.05 107	3.31 205

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 270	1.25 230	7.40 294	2.57 252	2.03 255	6.90 275	2.76 260	4.00 263	4.04 272	4.58 288	8.36 291	4.99 231	2.06 245	0.03 90	5.72 259	7.36 308	1.90 237	0.95 219	38.08 310	1.75 240	5.95 261	6.44 279	0.19 190	0.58 231	3.59 249	7.26 268	6.15 250	12.75 269

TRStereo	3.24 238	2.66 265	7.45 295	0.35 163	0.14 84	7.79 280	0.13 178	3.04 231	0.42 158	2.75 235	1.46 203	5.69 240	0.65 195	0.09 156	3.75 190	4.23 256	0.70 164	0.63 179	6.77 209	1.21 215	4.05 213	4.81 229	0.12 164	0.24 161	2.72 234	6.73 266	12.83 289	6.09 232

otaku	21.36 311	42.67 321	7.67 296	62.47 323	41.26 320	63.18 329	49.95 317	6.15 286	4.57 280	10.22 309	1.83 216	32.26 296	9.33 278	65.85 319	4.60 223	1.61 135	7.10 289	1.41 246	36.88 308	7.74 298	7.03 280	5.98 271	54.87 325	2.69 272	8.31 288	9.47 288	13.48 294	18.26 287

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 256	1.17 227	7.69 297	1.88 243	0.63 199	5.37 269	1.86 244	3.49 250	2.61 259	3.69 269	9.28 300	5.22 236	1.87 243	0.04 108	4.47 214	6.37 299	1.46 224	1.46 248	9.75 247	2.23 259	6.73 274	6.20 275	0.25 207	1.56 257	5.23 274	7.70 272	6.43 255	11.78 267

MFMNet_re	16.26 301	13.95 301	7.70 298	24.27 303	9.34 297	33.99 313	17.43 301	12.42 301	19.62 317	10.23 310	13.58 308	39.02 308	13.47 288	1.40 276	10.73 313	10.12 320	29.43 333	12.22 321	31.31 299	10.07 306	17.19 326	9.15 308	8.44 304	9.02 313	8.97 292	5.68 256	24.08 308	36.04 320

IGEV-FE	3.61 241	0.78 187	7.78 299	6.84 274	0.32 163	2.04 247	1.79 243	3.97 261	0.92 208	2.19 225	6.01 268	4.62 227	1.01 229	0.08 147	3.44 176	5.72 288	0.73 166	0.60 173	9.23 239	1.50 229	7.13 285	6.47 281	0.31 215	0.27 178	5.03 271	5.44 252	5.97 248	7.38 241

IGEV_Zeroshot_test	3.61 241	0.78 187	7.78 299	6.84 274	0.33 168	2.04 247	1.78 242	3.97 261	0.92 208	2.12 221	6.05 270	4.60 226	1.01 229	0.08 147	3.44 176	5.73 289	0.76 169	0.61 175	9.25 240	1.49 228	7.12 284	6.47 281	0.31 215	0.27 178	5.02 270	5.44 252	5.95 247	7.38 241

DGSMNet	11.51 293	4.52 283	7.92 301	5.60 269	4.80 278	7.02 277	6.11 282	7.51 288	4.47 279	11.25 314	31.10 334	17.12 279	7.95 273	4.11 298	10.43 309	14.27 327	16.27 313	9.03 318	40.42 315	11.09 309	20.12 333	22.06 335	4.60 298	6.88 305	5.15 273	9.40 286	8.22 274	13.42 272

iRaft-Stereo_20w	4.18 253	1.14 223	8.05 302	7.32 277	1.81 249	3.33 260	1.55 238	3.45 247	1.28 230	3.63 267	7.12 278	3.54 207	1.33 240	0.11 168	4.16 201	4.85 271	0.93 186	0.61 175	9.28 241	1.22 216	5.08 244	5.56 254	0.43 233	0.53 227	3.85 252	8.64 282	11.20 286	12.91 270

PVD	12.14 296	5.88 289	8.51 303	7.70 279	6.65 290	10.05 288	6.16 283	21.11 320	19.74 318	3.44 262	8.69 293	16.07 276	27.50 306	2.86 287	8.93 301	7.52 311	11.20 300	6.11 308	24.24 294	6.83 295	11.08 307	11.21 321	1.11 268	5.71 299	15.30 304	21.90 322	17.71 303	34.49 318

FAT-Stereo	7.20 277	2.13 255	8.68 304	7.00 276	11.87 301	5.95 272	3.19 264	7.26 287	3.52 269	5.84 296	13.06 305	18.26 281	8.49 275	1.41 277	8.81 300	6.34 298	3.65 264	4.07 292	15.49 268	6.21 292	6.75 275	6.94 288	0.74 257	4.80 296	2.92 240	7.26 268	7.50 269	16.30 281

G-Net	10.87 290	4.96 286	9.71 305	3.77 262	4.24 275	7.37 278	2.01 248	10.08 294	15.80 309	4.95 293	15.59 314	48.52 319	9.05 276	0.58 244	8.11 291	8.67 314	5.49 280	4.42 295	23.80 293	15.66 316	8.01 294	8.23 302	3.06 291	5.14 297	6.15 279	13.92 304	22.56 306	23.75 302

Ntro	22.77 314	41.10 318	9.75 306	63.11 326	42.85 321	62.03 327	56.57 320	8.43 289	6.55 286	12.02 316	2.06 218	33.43 299	6.53 268	75.01 322	4.99 242	1.38 114	7.98 293	2.25 274	37.75 309	9.51 305	6.94 279	6.04 273	55.49 326	3.02 273	10.71 296	14.77 307	13.49 295	21.09 293

edge stereo	11.35 292	6.83 293	10.52 307	14.06 291	12.00 302	16.55 298	12.81 299	12.42 301	7.44 289	6.06 298	15.12 313	38.81 307	17.75 293	1.25 271	7.59 281	7.29 307	5.73 283	3.11 285	25.18 296	4.53 282	6.71 273	8.01 301	4.16 294	3.71 284	8.94 290	7.65 270	13.41 293	28.72 311

ACVNet-4b	26.61 318	42.01 319	11.61 308	69.47 335	47.43 324	69.50 337	76.65 336	10.80 295	9.82 297	15.00 323	1.59 207	58.27 327	9.88 281	93.43 333	4.75 231	1.87 161	13.94 310	5.15 299	32.30 301	13.54 311	7.25 287	5.67 257	58.95 330	4.34 292	12.13 300	9.30 285	15.06 297	18.72 288

SPS-STEREO	20.13 309	14.92 303	11.88 309	19.84 299	20.39 305	18.24 300	9.27 294	16.06 310	19.74 318	19.91 327	20.06 326	33.66 301	37.68 319	7.23 302	13.17 322	16.66 331	26.75 329	16.01 331	32.30 301	23.65 327	30.25 340	22.84 338	13.67 313	13.47 324	16.56 306	15.26 308	29.55 316	24.45 303
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	20.91 310	16.10 305	12.43 310	22.81 302	21.80 306	24.45 305	18.63 304	17.89 312	12.77 301	18.42 326	19.55 324	30.39 295	40.48 321	11.67 310	12.56 320	15.10 329	25.73 326	12.69 324	34.93 306	21.56 325	26.12 337	22.15 336	21.16 317	12.73 321	17.44 307	13.30 301	33.35 321	28.26 309

LE_ROB	22.46 312	10.87 300	12.67 311	32.44 306	37.93 317	31.36 308	33.43 313	23.22 321	21.14 322	6.73 302	17.81 320	52.15 324	50.94 337	1.56 280	6.43 274	2.92 219	3.14 255	1.46 248	30.14 298	8.43 301	7.23 286	4.28 213	7.08 302	25.69 333	34.50 328	36.15 340	53.30 341	53.30 336

BEATNet-Init1	23.62 316	27.86 313	13.22 312	44.78 315	23.54 308	38.58 315	23.96 309	18.57 315	18.15 316	9.17 306	13.26 306	47.63 318	48.00 332	3.29 294	12.31 318	9.22 316	7.35 290	5.48 303	48.70 323	19.34 321	12.33 315	11.24 322	7.11 303	11.28 318	33.76 325	21.63 320	60.52 345	47.50 331

ELAS_RVC	19.26 304	19.85 309	14.31 313	33.92 308	22.40 307	33.39 312	19.24 305	15.07 305	10.89 299	8.20 305	17.30 317	54.84 326	32.79 315	3.23 293	8.72 298	3.46 245	11.25 301	6.19 310	19.97 284	7.86 300	12.63 316	12.02 324	9.45 308	10.70 317	30.22 321	22.17 323	41.23 331	38.75 324
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	19.48 307	22.90 311	14.50 314	35.26 310	24.25 311	31.48 310	19.80 307	16.72 311	15.91 310	7.71 303	15.62 315	48.88 320	30.47 312	3.20 292	9.19 302	3.39 241	10.97 298	5.79 305	21.49 288	6.53 294	11.69 312	11.90 323	9.30 305	9.63 314	32.86 323	24.17 327	41.19 330	41.31 327
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	26.74 319	42.56 320	14.81 315	66.86 331	48.56 326	65.11 334	82.56 341	15.95 309	8.17 292	11.16 312	5.65 264	32.31 297	25.19 303	93.82 334	7.38 280	2.02 175	15.91 312	6.16 309	34.50 305	10.98 308	8.17 296	6.10 274	59.12 331	5.79 300	19.06 310	9.75 290	9.37 278	15.02 278

MADNet+	19.30 306	7.92 294	15.32 316	17.51 296	11.42 300	8.09 284	18.41 303	28.03 329	17.21 314	12.46 318	12.08 303	33.63 300	30.37 311	9.62 307	18.64 329	14.89 328	25.78 327	10.10 320	40.05 313	16.50 318	17.34 327	12.76 325	9.48 309	18.60 327	35.02 329	20.22 318	21.19 305	38.41 322

MANE	19.83 308	17.14 307	15.43 317	34.46 309	23.74 309	25.27 306	17.85 302	19.50 318	17.04 313	6.13 299	12.40 304	41.03 309	35.23 317	3.36 296	7.87 285	8.98 315	7.09 288	29.77 340	21.81 289	3.71 279	9.51 301	5.54 253	2.50 281	8.83 312	34.12 326	27.95 332	51.25 339	47.85 332

MonStereo1	29.98 322	43.13 322	15.45 318	62.83 324	50.21 332	57.60 319	67.21 324	18.37 314	19.83 320	11.70 315	18.17 322	62.56 333	43.75 326	93.03 332	7.82 282	4.11 254	18.02 316	8.91 317	40.36 314	13.70 312	10.83 306	8.27 303	61.68 337	4.04 286	10.22 295	5.85 258	24.40 309	27.43 308

PSMNet_ROB	31.36 323	48.75 329	16.32 319	64.48 328	46.97 323	60.77 323	61.30 321	19.02 316	20.70 321	27.57 331	24.90 330	41.43 310	42.18 325	83.15 323	13.95 323	4.06 253	17.90 315	5.94 307	42.51 317	15.37 315	11.21 308	9.54 311	57.95 328	14.27 325	29.64 320	19.74 316	29.38 315	17.81 284

RainbowNet	27.62 321	45.59 323	16.83 320	69.42 334	46.28 322	68.08 336	69.73 330	9.87 293	3.31 265	17.67 324	2.40 221	45.29 314	28.15 307	91.67 328	11.05 315	3.10 228	10.99 299	5.02 298	43.52 318	16.90 320	8.37 297	6.69 284	58.54 329	4.55 293	13.10 301	12.31 297	16.72 300	20.53 292

STStereo	19.12 303	25.20 312	16.96 321	40.13 314	26.93 312	32.21 311	21.77 308	19.35 317	16.49 311	7.75 304	17.60 318	46.83 317	36.96 318	1.06 266	8.10 289	2.99 222	3.81 267	1.57 254	31.85 300	5.18 288	6.77 277	5.31 241	3.04 290	9.71 315	29.57 319	23.01 326	40.22 327	35.81 319

FADE		14.85 302	17.79 322	14.74 292	16.62 304	29.68 307	27.01 310	21.03 319	43.04 331	17.86 325	27.87 333		47.30 331	12.65 312	10.46 311	11.90 324	33.51 336	23.60 335	58.58 337	34.75 337	35.81 343	34.34 342	13.33 312	24.52 331	20.36 312	13.78 303	47.51 334	56.40 341

DispFullNet	26.27 317	39.81 317	17.89 323	52.75 316	38.74 318	45.03 317	55.21 319	13.74 304	12.89 303	13.75 319	9.88 301	43.75 313	32.46 314	86.51 325	11.01 314	13.68 326	29.48 334	16.23 332	51.78 328	14.64 314	13.87 320	10.46 315	14.59 314	6.22 303	8.62 289	8.03 278	16.08 299	32.10 315

WAO-6	36.54 329	46.81 324	19.38 324	60.03 318	52.14 333	58.04 320	63.77 322	27.20 326	42.09 330	33.11 335	17.67 319	42.19 312	50.09 336	89.85 326	29.06 334	18.00 334	22.89 322	12.66 323	41.03 316	25.00 329	19.25 330	17.73 330	34.12 319	17.43 326	42.37 335	25.35 328	36.73 324	42.55 329

ACVNet_2	32.06 324	47.10 325	20.06 325	67.26 333	49.84 331	64.97 332	85.15 344	28.04 330	14.34 306	14.44 320	8.02 286	51.06 323	30.19 310	92.01 331	8.75 299	2.50 202	19.20 318	5.27 301	50.34 324	16.10 317	8.16 295	5.63 256	57.79 327	13.22 323	36.40 330	13.10 300	24.92 310	31.82 314

TorneroNet-64	38.80 331	50.14 331	23.16 326	63.45 327	47.59 325	63.57 330	68.85 328	27.44 327	44.99 333	21.03 328	13.47 307	69.75 338	56.51 341	94.74 339	18.85 331	8.54 313	26.03 328	15.59 329	53.93 333	25.94 331	12.81 317	10.53 316	61.35 336	21.98 328	33.37 324	26.73 330	33.93 322	53.30 336

IMH-64-1	33.95 326	47.85 326	23.39 327	61.17 319	49.33 329	61.76 325	67.81 325	27.05 324	35.73 325	10.03 307	14.78 311	45.47 315	40.48 321	93.88 335	14.40 324	7.26 305	20.70 319	8.75 315	47.06 320	20.52 322	11.86 313	10.05 313	59.37 333	11.73 319	41.46 333	17.26 312	27.54 311	39.89 325

IMH-64	33.95 326	47.85 326	23.39 327	61.17 319	49.33 329	61.76 325	67.81 325	27.05 324	35.73 325	10.03 307	14.78 311	45.47 315	40.48 321	93.88 335	14.40 324	7.26 305	20.70 319	8.75 315	47.06 320	20.52 322	11.86 313	10.05 313	59.37 333	11.73 319	41.46 333	17.26 312	27.54 311	39.89 325

IMH	35.14 328	49.00 330	23.80 329	61.52 321	49.14 328	63.04 328	67.99 327	27.86 328	38.05 329	11.18 313	14.22 309	49.01 321	53.30 340	93.93 337	14.60 327	7.08 304	21.66 321	9.65 319	47.64 322	22.22 326	11.39 310	9.32 309	59.41 335	12.98 322	40.95 332	19.12 315	29.12 314	41.73 328

PWCK	38.25 330	63.47 338	23.98 330	73.60 341	41.23 319	60.98 324	51.31 318	54.00 340	35.86 327	26.51 330	39.23 338	62.00 332	46.09 328	26.43 315	14.46 326	9.53 318	30.80 335	12.71 325	83.96 347	28.46 334	23.42 335	13.60 329	47.98 323	30.51 337	34.48 327	27.91 331	31.53 317	38.61 323

WAO-7	27.19 320	31.49 315	25.61 331	33.41 307	34.55 316	21.90 304	27.96 311	47.14 339	47.22 337	29.27 332	38.50 337	41.69 311	40.59 324	12.37 311	31.37 336	17.44 332	15.34 311	8.53 314	46.18 319	20.63 324	9.79 305	10.78 317	3.30 293	33.50 338	22.38 314	21.79 321	23.87 307	37.39 321

TorneroNet	39.82 333	53.94 333	26.20 332	66.81 330	49.07 327	65.07 333	70.90 332	26.31 323	46.32 336	24.07 329	20.96 328	67.36 337	52.11 339	94.83 341	18.77 330	9.35 317	24.89 325	16.30 333	53.07 330	24.04 328	13.64 319	11.04 320	61.85 338	22.68 330	36.84 331	25.85 329	42.63 332	50.33 334

ktn	52.79 339	63.82 340	30.11 333	66.93 332	72.48 345	66.28 335	78.41 338	39.02 334	71.70 344	45.89 342	67.47 344	52.57 325	45.22 327	95.33 346	48.59 341	35.19 340	41.05 342	31.49 341	60.62 338	36.06 338	32.70 342	35.82 343	63.06 339	38.69 339	45.38 338	41.08 341	57.93 343	62.41 343

LVE	39.30 332	48.25 328	30.12 334	73.97 342	64.66 338	64.57 331	77.85 337	28.17 331	23.72 324	37.91 337	35.79 335	37.41 304	49.58 333	95.15 345	12.46 319	5.89 290	24.18 323	12.87 326	53.55 331	26.04 332	13.99 322	13.05 327	69.20 343	25.62 332	43.97 336	29.71 335	40.99 329	22.41 298

Dean	42.92 334	51.28 332	31.30 335	76.75 343	64.32 337	79.06 346	83.43 343	42.61 335	43.67 332	35.18 336	22.58 329	60.75 330	56.83 342	94.89 342	13.15 321	4.20 255	27.88 330	12.35 322	63.72 340	28.96 335	9.62 302	7.74 300	59.21 332	22.07 329	48.58 339	35.91 339	53.04 340	29.88 313

notaker	49.83 337	63.78 339	33.18 336	70.81 338	66.40 339	70.73 339	78.98 339	45.33 338	64.15 342	43.75 340	59.49 342	60.26 328	51.62 338	93.99 338	46.45 340	31.86 339	34.38 338	24.64 337	65.77 342	41.22 341	24.40 336	24.26 340	68.58 342	39.92 341	26.43 316	29.62 334	38.96 326	46.51 330

WAO-8	44.25 335	56.07 335	34.81 337	70.40 337	61.11 334	71.92 340	71.92 333	43.60 336	48.93 338	32.20 333	26.30 331	67.35 335	49.97 334	91.99 329	26.69 332	19.01 337	29.42 331	13.46 327	51.63 326	37.17 339	16.32 323	10.83 318	44.60 321	27.68 335	53.45 343	35.23 337	47.57 335	55.24 339

Venus	44.25 335	56.07 335	34.81 337	70.38 336	61.11 334	71.92 340	71.92 333	43.60 336	48.93 338	32.20 333	26.30 331	67.35 335	49.97 334	91.99 329	26.69 332	19.01 337	29.42 331	13.46 327	51.63 326	37.17 339	16.32 323	10.83 318	44.60 321	27.68 335	53.45 343	35.23 337	47.57 335	55.24 339

JetBlue	32.19 325	30.24 314	35.83 339	39.74 313	34.14 315	43.67 316	35.54 314	29.41 333	45.70 335	14.86 322	8.65 292	79.62 344	19.51 296	25.38 314	15.92 328	16.55 330	38.70 340	25.92 339	35.72 307	25.05 330	29.56 339	23.18 339	32.21 318	26.78 334	30.47 322	28.96 333	48.44 337	49.33 333

UNDER WATER	52.38 338	65.77 341	42.25 340	77.68 344	67.77 340	74.59 343	85.69 346	61.52 343	50.72 340	41.81 339	48.33 339	74.09 341	57.87 343	94.82 340	34.80 338	18.86 336	33.89 337	24.15 336	57.03 335	29.54 336	19.73 331	18.75 331	69.48 344	49.19 345	52.93 342	49.45 342	44.09 333	69.45 347

HanzoNet	60.55 344	68.65 342	42.85 341	71.08 339	71.43 344	71.96 342	79.15 340	59.75 342	75.19 345	45.14 341	74.83 346	74.50 343	63.75 345	96.51 347	43.02 339	39.58 341	52.48 343	47.20 344	75.57 344	51.40 343	44.83 344	44.21 344	72.81 345	39.33 340	54.31 345	50.20 343	60.45 344	64.70 345

UNDER WATER-64	53.24 340	62.47 337	43.72 342	79.20 345	70.94 343	76.00 344	87.61 347	65.70 344	45.62 334	52.26 343	61.76 343	72.47 340	58.44 344	94.91 344	30.75 335	17.95 333	34.62 339	25.80 338	53.84 332	26.41 333	19.77 332	21.35 334	75.52 347	44.10 342	50.84 341	55.27 344	40.93 328	69.21 346

LRCNet_RVC	60.25 343	73.90 347	44.96 343	94.13 347	95.20 348	91.02 348	85.32 345	54.56 341	36.51 328	98.66 348	73.01 345	91.80 349	67.46 346	96.60 348	33.95 337	18.60 335	69.32 346	51.86 345	94.53 348	64.28 346	31.29 341	22.24 337	94.67 349	54.29 346	19.85 311	10.16 293	33.16 319	25.34 305

KSHMR	56.45 341	73.76 345	53.18 344	81.77 346	70.47 342	77.94 345	83.01 342	67.07 346	54.37 341	56.94 344	54.51 341	61.36 331	46.54 329	94.90 343	59.43 343	44.62 342	39.11 341	36.00 342	64.69 341	47.55 342	28.73 338	19.90 333	65.78 341	55.97 347	49.71 340	33.30 336	50.13 338	53.27 335

DPSimNet_ROB	58.77 342	55.98 334	59.21 345	62.88 325	73.92 346	60.20 322	64.84 323	28.34 332	91.63 348	80.59 346	52.65 340	74.49 342	47.24 330	90.64 327	55.91 342	45.99 343	54.62 344	42.30 343	68.03 343	59.25 345	51.18 345	59.54 345	44.54 320	45.19 343	44.85 337	61.56 345	56.15 342	55.05 338

JetRed	62.68 345	71.30 343	68.71 346	66.70 329	63.10 336	69.94 338	74.63 335	66.20 345	66.87 343	41.55 338	36.99 336	80.77 346	12.41 285	62.44 318	66.90 344	66.45 344	65.00 345	75.57 348	62.84 339	53.56 344	77.95 346	72.78 346	73.29 346	48.99 344	55.75 346	62.99 346	66.04 346	62.58 344

ASD4	81.96 347	73.83 346	78.52 347	73.50 340	68.47 341	82.76 347	70.15 331	72.27 348	81.46 347	64.14 345	76.80 347	49.38 322	95.53 348	68.81 320	77.80 346	87.45 346	86.82 347	89.90 349	81.43 345	90.17 347	88.82 347	88.65 348	81.37 348	86.17 348	99.17 353	99.86 352	99.79 352	99.90 352

PML	96.14 348	100.00 352	82.26 348	100.00 349	100.00 350	100.00 352	99.16 351	100.00 353	98.98 350	100.00 351	95.95 349	99.91 353	100.00 353	98.52 349	94.87 348	92.63 348	90.73 349	73.63 347	100.00 352	98.25 350	92.56 349	85.93 347	97.80 350	98.67 351	96.15 352	99.98 353	100.00 353	99.92 353

MADNet++	76.54 346	72.15 344	83.11 349	61.53 322	81.21 347	58.42 321	69.47 329	68.24 347	78.58 346	85.63 347	92.37 348	80.60 345	85.04 347	36.71 316	81.19 347	89.82 347	88.15 348	69.64 346	82.54 346	91.39 348	92.32 348	93.48 349	65.75 340	90.26 349	59.09 347	74.29 347	74.25 347	61.32 342

MEDIAN_ROB	97.56 349	99.08 349	98.39 350	100.00 349	99.99 349	100.00 352	100.00 352	99.49 351	98.31 349	100.00 351	99.95 352	97.97 350	96.05 349	99.97 350	99.41 350	98.43 349	98.53 350	98.66 350	99.88 351	97.95 349	93.38 350	96.45 351	100.00 352	97.23 350	86.96 349	92.33 349	89.80 349	95.90 350

HaxPig	98.97 351	100.00 352	98.94 351	100.00 349	100.00 350	99.99 351	100.00 352	99.99 352	99.97 351	100.00 351	99.99 353	100.00 354	99.95 352	100.00 351	99.56 351	99.43 350	99.97 353	99.57 351	100.00 352	100.00 353	97.25 351	96.32 350	99.99 351	99.98 352	89.17 350	99.51 351	94.19 350	98.51 351

AVERAGE_ROB	98.95 350	100.00 352	99.79 352	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 352	100.00 351	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 351	99.77 352	99.85 351	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 353	98.12 352	99.51 352	100.00 352	100.00 353	93.43 351	93.75 350	94.35 351	93.16 349

FlowAnything	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 352	100.00 351	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

CasAABBNet	100.00 356	100.00 352	100.00 353	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	100.00 353	100.00 352	100.00 351	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DPSMNet_ROB	99.53 353	99.78 351	100.00 353	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	99.17 349	100.00 352	99.31 349	99.63 350	91.42 348	99.14 351	100.00 351	99.94 353	100.00 352	99.82 351	99.99 352	99.62 350	99.99 351	99.79 353	99.66 353	100.00 352	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DGTPSM_ROB	99.52 352	99.77 350	100.00 353	100.00 349	100.00 350	100.00 352	100.00 352	99.17 349	100.00 352	99.31 349	99.64 351	91.36 347	99.13 350	100.00 351	99.94 353	100.00 352	99.82 351	99.99 352	99.53 349	99.99 351	99.80 354	99.66 353	100.00 352	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DPSM_ROB	99.92 354	100.00 352	100.00 353	100.00 349	100.00 350	98.97 349	98.99 349	100.00 353	100.00 352	100.00 351	100.00 354	99.90 351	100.00 353	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

DPSM	99.92 354	100.00 352	100.00 353	100.00 349	100.00 350	98.97 349	98.99 349	100.00 353	100.00 352	100.00 351	100.00 354	99.90 351	100.00 353	100.00 351	100.00 355	100.00 352	100.00 354	100.00 354	100.00 352	100.00 353	100.00 355	100.00 355	100.00 352	100.00 353	100.00 354	100.00 354	100.00 353	100.00 354

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Low-res two-view benchmark