Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

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

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

vfmstereo	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.01 3	0.03 29	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.05 51	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.02 3	0.04 39	0.03 18

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 29	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 4	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 12	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 29	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 21	0.03 4	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.02 18	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.03 29	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 29	0.03 29	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 56	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

Pointernet	0.02 3	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.04 4	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

ProNet	0.02 3	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 31	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 5	0.00 1	0.01 3	0.04 21	0.03 4	0.02 3	0.02 3
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
test12345	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 6	0.04 66	0.03 32	0.05 87	0.01 3	0.01 4	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.03 7	0.05 59	0.03 11	0.07 93	0.03 14	0.03 107	0.02 12	0.04 21	0.04 17	0.06 97	0.03 18

tt7	0.03 12	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.04 67	0.02 6	0.02 5	0.04 61	0.03 20	0.01 3	0.02 42	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.02 58	0.03 56	0.05 51	0.05 43	0.05 65	0.05 80

tt8	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 51	0.05 43	0.05 65	0.03 18

tt9	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.05 43	0.04 39	0.03 18

TYNG	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.05 43	0.04 39	0.03 18

GFORCE	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.01 3	0.03 46	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.04 4	0.03 3	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_4.6	0.03 12	0.03 51	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.03 41	0.03 29	0.03 29	0.02 5	0.03 20	0.03 75	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.05 51	0.04 62	0.03 107	0.03 56	0.04 21	0.05 43	0.06 97	0.04 54

F5.5	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.03 41	0.03 29	0.04 66	0.02 5	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.01 4	0.03 56	0.05 51	0.05 43	0.04 39	0.03 18

F8.5	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.01 3	0.03 46	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.02 42	0.05 32	0.04 4	0.03 3	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_9	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.01 3	0.03 46	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.04 4	0.03 3	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

FORCE_8	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.01 3	0.03 46	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.03 29	0.02 5	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.05 32	0.04 4	0.03 3	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.04 17	0.03 18	0.02 3

F7	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.01 3	0.03 41	0.02 6	0.04 66	0.02 5	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.06 80	0.04 39	0.03 18

FORCE_5	0.03 12	0.02 8	0.03 58	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.02 7	0.03 29	0.04 66	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.01 4	0.05 32	0.05 31	0.05 59	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 51	0.04 17	0.04 39	0.03 18

FORCE_6	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.03 41	0.03 29	0.02 5	0.02 5	0.03 20	0.04 114	0.01 4	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.05 43	0.04 39	0.04 54

over v1	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.02 7	0.03 29	0.03 29	0.04 61	0.05 87	0.03 75	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.03 56	0.04 21	0.06 80	0.05 65	0.04 54

over-8	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.02 7	0.02 6	0.03 29	0.04 61	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.03 3	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.05 43	0.04 39	0.03 18

over-9	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.04 61	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.04 25	0.03 3	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.05 43	0.04 39	0.03 18

testmc14	0.03 12	0.03 51	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.03 41	0.03 29	0.02 5	0.03 32	0.06 101	0.01 3	0.01 4	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.02 5	0.02 58	0.02 12	0.04 21	0.05 43	0.04 39	0.03 18

MCSU-Stereo	0.03 12	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.03 41	0.04 53	0.02 5	0.03 32	0.04 63	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.05 59	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.02 5	0.02 58	0.02 12	0.05 51	0.05 43	0.05 65	0.04 54

LACA2	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.03 46	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.05 95	0.02 5	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.03 4	0.03 18	0.02 3

WQFJX1	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.04 67	0.06 125	0.03 29	0.05 89	0.03 20	0.04 114	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.04 17	0.03 18	0.03 18

WQFJX	0.03 12	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.03 20	0.06 189	0.02 42	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.03 7	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 56	0.03 5	0.05 43	0.03 18	0.04 54

NLCSM	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.05 87	0.04 53	0.03 29	0.04 61	0.04 63	0.05 150	0.02 42	0.03 3	0.03 3	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.04 17	0.02 3	0.03 18

BridgeDepth	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.03 46	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.04 63	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 25	0.03 3	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 51	0.05 43	0.05 65	0.03 18
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 12	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.01 3	0.03 29	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.06 71	0.06 73	0.07 94	0.04 25	0.06 86	0.03 11	0.06 79	0.03 14	0.01 4	0.03 56	0.04 21	0.04 17	0.04 39	0.03 18

GASTEREO	0.03 12	0.02 8	0.03 58	0.02 12	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 91	0.02 5	0.03 32	0.04 63	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.06 73	0.05 59	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.04 25	0.04 62	0.02 58	0.02 12	0.05 51	0.04 17	0.03 18	0.04 54

MSCF	0.03 12	0.02 8	0.03 58	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.05 91	0.02 5	0.03 32	0.04 63	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.06 73	0.05 59	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.04 25	0.04 62	0.02 58	0.02 12	0.05 51	0.04 17	0.02 3	0.04 54

111111	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.01 3	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.03 41	0.04 53	0.02 5	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 31	0.04 21	0.03 7	0.04 22	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.04 21	0.03 4	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo_test1	0.03 12	0.02 8	0.01 3	0.01 3	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.03 41	0.04 53	0.04 66	0.02 5	0.04 63	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 31	0.06 81	0.04 25	0.05 59	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 4	0.03 18	0.03 18

MLG-Stereo	0.03 12	0.02 8	0.01 3	0.02 12	0.02 18	0.01 3	0.01 3	0.03 41	0.03 29	0.04 66	0.02 5	0.04 63	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 31	0.06 81	0.03 7	0.04 22	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 21	0.03 4	0.03 18	0.03 18

LG-Stereo	0.03 12	0.03 51	0.02 11	0.02 12	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.04 67	0.05 91	0.04 66	0.03 32	0.05 87	0.02 30	0.01 4	0.04 5	0.05 31	0.05 59	0.04 25	0.05 59	0.04 55	0.07 93	0.04 62	0.01 4	0.02 12	0.05 51	0.04 17	0.04 39	0.03 18

MM-Stereo_test2	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 6	0.03 29	0.03 32	0.01 3	0.01 3	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.05 65	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.05 97	0.03 107	0.03 56	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 54

GREAT-IGEV	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.03 29	0.03 29	0.04 61	0.04 63	0.01 3	0.01 4	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.04 17	0.03 18	0.03 18
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.03 12	0.02 8	0.01 3	0.02 12	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.03 41	0.03 29	0.03 29	0.02 5	0.02 7	0.02 30	0.01 4	0.05 32	0.05 31	0.05 59	0.03 7	0.06 86	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.05 51	0.04 17	0.04 39	0.03 18

AIO-test2	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.03 20	0.01 3	0.02 42	0.04 5	0.04 4	0.03 3	0.04 25	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 18

AIO-test1	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.01 3	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.05 87	0.05 91	0.05 95	0.04 61	0.04 63	0.02 30	0.03 93	0.05 32	0.06 73	0.04 21	0.04 25	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.04 62	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 18

GIP-stereo	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.02 7	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 7	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.06 81	0.04 25	0.06 86	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.01 4	0.03 56	0.04 21	0.05 43	0.03 18	0.03 18

IGEV-Stereo++	0.03 12	0.02 8	0.03 58	0.03 45	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.04 67	0.04 53	0.04 66	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.04 55	0.04 25	0.04 62	0.03 107	0.03 56	0.03 5	0.05 43	0.03 18	0.03 18

RAStereo	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.03 41	0.02 6	0.03 29	0.02 5	0.04 63	0.03 75	0.02 42	0.05 32	0.06 73	0.05 59	0.05 65	0.04 22	0.03 11	0.06 79	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 82	0.05 43	0.04 39	0.04 54

U	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 30	0.01 4	0.05 32	0.05 31	0.05 59	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 21	0.04 17	0.02 3	0.03 18

AIO-Stereo	0.03 12	0.03 51	0.03 58	0.02 12	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.02 7	0.03 29	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.05 59	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.04 21	0.04 17	0.03 18	0.03 18

RSM	0.03 12	0.03 51	0.03 58	0.02 12	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.03 41	0.02 6	0.03 29	0.04 61	0.04 63	0.02 30	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.04 21	0.04 25	0.05 59	0.04 55	0.05 51	0.03 14	0.01 4	0.03 56	0.04 21	0.05 43	0.03 18	0.03 18

MoCha-V2	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.02 7	0.02 6	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.04 55	0.03 4	0.02 5	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 4	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 12	0.02 8	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 33	0.02 7	0.02 6	0.03 29	0.02 5	0.02 7	0.03 75	0.01 4	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.05 65	0.04 22	0.04 55	0.04 25	0.04 62	0.01 4	0.02 12	0.06 82	0.06 80	0.05 65	0.03 18

L4000	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.04 95	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.06 101	0.05 91	0.03 29	0.02 5	0.08 116	0.04 114	0.01 4	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.03 7	0.05 59	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.06 82	0.04 17	0.04 39	0.04 54

L500	0.04 56	0.04 95	0.02 11	0.03 45	0.03 59	0.04 88	0.02 33	0.06 101	0.06 125	0.03 29	0.04 61	0.05 87	0.04 114	0.02 42	0.05 32	0.06 73	0.05 59	0.04 25	0.07 96	0.04 55	0.07 93	0.04 62	0.01 4	0.03 56	0.07 104	0.05 43	0.05 65	0.05 80

WiStereo	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.04 88	0.02 33	0.02 7	0.04 53	0.04 66	0.03 32	0.04 63	0.03 75	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.05 59	0.05 65	0.04 22	0.05 100	0.04 25	0.04 62	0.01 4	0.02 12	0.07 104	0.06 80	0.06 97	0.04 54

tt4	0.04 56	0.04 95	0.03 58	0.05 127	0.04 100	0.04 88	0.04 139	0.04 67	0.04 53	0.04 66	0.06 117	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.06 71	0.05 31	0.05 59	0.05 65	0.05 59	0.05 100	0.05 51	0.04 62	0.04 135	0.03 56	0.07 104	0.06 80	0.06 97	0.05 80

tt5	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.04 95	0.03 59	0.04 88	0.02 33	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.04 61	0.03 20	0.02 30	0.03 93	0.05 32	0.05 31	0.06 81	0.05 65	0.04 22	0.04 55	0.05 51	0.04 62	0.03 107	0.03 56	0.06 82	0.06 80	0.05 65	0.04 54

tt6	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.02 18	0.04 88	0.02 33	0.02 7	0.04 53	0.04 66	0.03 32	0.04 63	0.03 75	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.05 59	0.05 65	0.04 22	0.05 100	0.04 25	0.04 62	0.01 4	0.02 12	0.07 104	0.06 80	0.06 97	0.04 54

CR-Stereo	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.03 20	0.03 75	0.01 4	0.06 71	0.05 31	0.04 21	0.05 65	0.04 22	0.04 55	0.05 51	0.05 97	0.01 4	0.03 56	0.05 51	0.05 43	0.05 65	0.05 80

CR-RVC	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.02 12	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.02 7	0.05 91	0.03 29	0.03 32	0.03 20	0.03 75	0.03 93	0.07 107	0.07 105	0.05 59	0.06 94	0.05 59	0.04 55	0.07 93	0.05 97	0.01 4	0.03 56	0.05 51	0.06 80	0.07 118	0.05 80

FORCE_4.7	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.05 127	0.03 59	0.04 88	0.03 91	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.04 63	0.02 30	0.03 93	0.06 71	0.05 31	0.08 101	0.06 94	0.06 86	0.04 55	0.05 51	0.04 62	0.01 4	0.04 106	0.05 51	0.05 43	0.06 97	0.04 54

F4.4	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.03 59	0.04 88	0.02 33	0.04 67	0.03 29	0.03 29	0.03 32	0.03 20	0.03 75	0.03 93	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.05 59	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.01 4	0.03 56	0.05 51	0.06 80	0.04 39	0.04 54

FORCE_4.5	0.04 56	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.03 59	0.02 9	0.02 33	0.05 87	0.03 29	0.03 29	0.04 61	0.04 63	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.04 55	0.05 51	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 51	0.05 43	0.06 97	0.05 80

FORCE_4	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.04 95	0.02 18	0.04 88	0.02 33	0.04 67	0.03 29	0.06 105	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.03 93	0.06 71	0.05 31	0.05 59	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.06 79	0.04 62	0.02 58	0.03 56	0.06 82	0.07 109	0.06 97	0.04 54

SCION-MonSter(vits)	0.04 56	0.06 153	0.05 149	0.06 156	0.06 165	0.05 131	0.04 139	0.03 41	0.04 53	0.04 66	0.06 117	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.05 59	0.04 25	0.05 59	0.04 55	0.05 51	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 51	0.05 43	0.05 65	0.05 80

LACA_dic	0.04 56	0.02 8	0.03 58	0.02 12	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.02 7	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.04 114	0.02 42	0.06 71	0.05 31	0.04 21	0.05 65	0.04 22	0.04 55	0.05 51	0.04 62	0.01 4	0.03 56	0.05 51	0.05 43	0.05 65	0.05 80

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.02 12	0.03 59	0.02 9	0.02 33	0.03 41	0.05 91	0.04 66	0.04 61	0.07 111	0.02 30	0.01 4	0.06 71	0.06 73	0.05 59	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.04 25	0.04 62	0.02 58	0.02 12	0.04 21	0.05 43	0.04 39	0.04 54

over-6	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.03 41	0.03 29	0.03 29	0.06 117	0.09 125	0.03 75	0.03 93	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.04 25	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.02 58	0.03 56	0.05 51	0.06 80	0.05 65	0.05 80

PointNet	0.04 56	0.03 51	0.04 104	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.03 91	0.05 87	0.04 53	0.02 5	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.04 22	0.03 11	0.04 25	0.03 14	0.04 135	0.05 138	0.05 51	0.06 80	0.03 18	0.04 54

TS12	0.04 56	0.02 8	0.03 58	0.02 12	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.02 7	0.04 53	0.03 29	0.03 32	0.02 7	0.04 114	0.02 42	0.06 71	0.05 31	0.04 21	0.05 65	0.04 22	0.04 55	0.05 51	0.04 62	0.01 4	0.03 56	0.05 51	0.05 43	0.05 65	0.05 80

LACA3	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.02 7	0.04 53	0.04 66	0.03 32	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.04 21	0.06 94	0.05 59	0.04 55	0.06 79	0.06 123	0.02 58	0.03 56	0.06 82	0.06 80	0.05 65	0.05 80

LACA1	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.02 12	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.02 7	0.05 91	0.03 29	0.03 32	0.04 63	0.03 75	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.04 21	0.06 94	0.04 22	0.04 55	0.05 51	0.04 62	0.03 107	0.03 56	0.05 51	0.06 80	0.05 65	0.04 54

DispViT+	0.04 56	0.03 51	0.04 104	0.06 156	0.03 59	0.04 88	0.03 91	0.04 67	0.05 91	0.04 66	0.07 153	0.04 63	0.04 114	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.04 21	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.04 25	0.05 97	0.02 58	0.04 106	0.05 51	0.07 109	0.05 65	0.06 111

WQFJA1	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 59	0.04 88	0.03 91	0.05 87	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.04 63	0.03 75	0.03 93	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.04 55	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 56	0.04 21	0.05 43	0.03 18	0.05 80

NLMM1	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.02 12	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.05 87	0.05 91	0.04 66	0.07 153	0.03 20	0.07 231	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.03 3	0.04 25	0.04 22	0.04 55	0.03 4	0.04 62	0.01 4	0.04 106	0.06 82	0.04 17	0.04 39	0.04 54

NLMM	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 59	0.04 88	0.03 91	0.05 87	0.04 53	0.03 29	0.06 117	0.04 63	0.03 75	0.03 93	0.04 5	0.04 4	0.04 21	0.03 7	0.03 3	0.04 55	0.03 4	0.03 14	0.02 58	0.03 56	0.04 21	0.05 43	0.03 18	0.05 80

NLSM3	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.04 95	0.03 59	0.02 9	0.02 33	0.04 67	0.07 157	0.04 66	0.04 61	0.03 20	0.04 114	0.03 93	0.06 71	0.05 31	0.05 59	0.05 65	0.04 22	0.04 55	0.04 25	0.04 62	0.03 107	0.03 56	0.06 82	0.06 80	0.06 97	0.06 111

NLSM1	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.02 18	0.04 88	0.03 91	0.05 87	0.07 157	0.03 29	0.08 180	0.04 63	0.06 189	0.02 42	0.05 32	0.04 4	0.04 21	0.04 25	0.05 59	0.03 11	0.05 51	0.04 62	0.02 58	0.03 56	0.05 51	0.05 43	0.04 39	0.04 54

VIP-Stereo	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.04 95	0.03 59	0.02 9	0.01 3	0.04 67	0.04 53	0.04 66	0.07 153	0.06 101	0.02 30	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.08 101	0.05 65	0.06 86	0.04 55	0.07 93	0.04 62	0.02 58	0.03 56	0.05 51	0.06 80	0.04 39	0.04 54

GEAStereo	0.04 56	0.04 95	0.03 58	0.04 95	0.03 59	0.03 46	0.03 91	0.04 67	0.03 29	0.04 66	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.06 81	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.06 79	0.04 62	0.02 58	0.03 56	0.04 21	0.05 43	0.04 39	0.03 18

gasm-f	0.04 56	0.04 95	0.03 58	0.04 95	0.03 59	0.03 46	0.03 91	0.04 67	0.03 29	0.04 66	0.03 32	0.03 20	0.01 3	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.06 81	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.06 79	0.04 62	0.02 58	0.03 56	0.04 21	0.05 43	0.04 39	0.03 18

MonStereo	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.02 18	0.02 9	0.02 33	0.03 41	0.04 53	0.04 66	0.06 117	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.05 59	0.04 25	0.05 59	0.04 55	0.05 51	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.05 51	0.05 43	0.05 65	0.05 80

AdaDepth	0.04 56	0.04 95	0.02 11	0.03 45	0.03 59	0.02 9	0.02 33	0.03 41	0.04 53	0.03 29	0.04 61	0.03 20	0.02 30	0.01 4	0.06 71	0.06 73	0.06 81	0.05 65	0.05 59	0.03 11	0.05 51	0.03 14	0.01 4	0.03 56	0.05 51	0.05 43	0.04 39	0.03 18

MLG-Stereo_test2	0.04 56	0.02 8	0.02 11	0.02 12	0.02 18	0.02 9	0.01 3	0.04 67	0.03 29	0.05 95	0.03 32	0.05 87	0.02 30	0.03 93	0.05 32	0.05 31	0.08 101	0.04 25	0.06 86	0.04 55	0.07 93	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.04 21	0.04 17	0.05 65	0.03 18

DEFOM-Stereo	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.04 95	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.04 67	0.04 53	0.04 66	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.07 94	0.06 94	0.06 86	0.04 55	0.06 79	0.03 14	0.02 58	0.02 12	0.06 82	0.06 80	0.05 65	0.04 54

Occ-G	0.04 56	0.04 95	0.03 58	0.04 95	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.04 67	0.03 29	0.03 29	0.05 89	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.06 81	0.06 94	0.07 96	0.04 55	0.05 51	0.03 14	0.04 135	0.03 56	0.05 51	0.04 17	0.03 18	0.05 80

RSM++	0.04 56	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.04 100	0.02 9	0.03 91	0.05 87	0.05 91	0.04 66	0.04 61	0.05 87	0.02 30	0.02 42	0.07 107	0.07 105	0.05 59	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.07 93	0.04 62	0.02 58	0.03 56	0.06 82	0.05 43	0.04 39	0.04 54

AEACV	0.04 56	0.03 51	0.02 11	0.04 95	0.03 59	0.02 9	0.02 33	0.03 41	0.03 29	0.03 29	0.04 61	0.03 20	0.02 30	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.05 59	0.05 65	0.07 96	0.04 55	0.06 79	0.04 62	0.01 4	0.02 12	0.06 82	0.07 109	0.04 39	0.03 18

test_c	0.05 92	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.04 100	0.03 46	0.03 91	0.03 41	0.05 91	0.04 66	0.05 89	0.06 101	0.04 114	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.05 59	0.06 94	0.05 59	0.05 100	0.07 93	0.05 97	0.02 58	0.04 106	0.06 82	0.06 80	0.06 97	0.06 111

L400	0.05 92	0.04 95	0.03 58	0.03 45	0.03 59	0.04 88	0.02 33	0.08 124	0.05 91	0.05 95	0.04 61	0.08 116	0.04 114	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.06 81	0.04 25	0.07 96	0.04 55	0.07 93	0.04 62	0.02 58	0.03 56	0.07 104	0.06 80	0.05 65	0.05 80

GIO	0.05 92	0.03 51	0.04 104	0.03 45	0.03 59	0.03 46	0.03 91	0.07 117	0.07 157	0.04 66	0.07 153	0.04 63	0.03 75	0.05 152	0.06 71	0.07 105	0.09 112	0.09 168	0.07 96	0.06 125	0.07 93	0.06 123	0.04 135	0.05 138	0.06 82	0.07 109	0.08 130	0.06 111

tt3	0.05 92	0.03 51	0.04 104	0.04 95	0.03 59	0.04 88	0.03 91	0.04 67	0.04 53	0.07 115	0.04 61	0.05 87	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.05 31	0.07 94	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.07 93	0.05 97	0.03 107	0.03 56	0.08 122	0.05 43	0.07 118	0.05 80

BridgeDepth_RVC	0.05 92	0.04 95	0.04 104	0.04 95	0.05 126	0.05 131	0.03 91	0.04 67	0.07 157	0.05 95	0.06 117	0.05 87	0.04 114	0.02 42	0.07 107	0.07 105	0.05 59	0.07 118	0.05 59	0.05 100	0.06 79	0.06 123	0.02 58	0.03 56	0.06 82	0.08 123	0.07 118	0.07 127
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.05 92	0.03 51	0.02 11	0.03 45	0.04 100	0.05 131	0.03 91	0.05 87	0.06 125	0.06 105	0.06 117	0.09 125	0.02 30	0.03 93	0.06 71	0.06 73	0.08 101	0.06 94	0.07 96	0.05 100	0.08 112	0.04 62	0.02 58	0.03 56	0.05 51	0.06 80	0.05 65	0.05 80

DFGA-Net	0.05 92	0.05 122	0.03 58	0.04 95	0.03 59	0.04 88	0.03 91	0.05 87	0.04 53	0.06 105	0.05 89	0.10 134	0.04 114	0.03 93	0.07 107	0.07 105	0.09 112	0.07 118	0.07 96	0.05 100	0.07 93	0.04 62	0.03 107	0.04 106	0.07 104	0.07 109	0.06 97	0.09 146

anonymousdsp	0.05 92	0.04 95	0.04 104	0.03 45	0.04 100	0.04 88	0.04 139	0.06 101	0.05 91	0.06 105	0.04 61	0.03 20	0.02 30	0.03 93	0.07 107	0.08 124	0.08 101	0.06 94	0.08 115	0.05 100	0.09 118	0.05 97	0.03 107	0.03 56	0.05 51	0.05 43	0.05 65	0.05 80

iRaftStereo_RVC	0.05 92	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.05 87	0.04 53	0.06 105	0.05 89	0.05 87	0.03 75	0.02 42	0.06 71	0.06 73	0.10 120	0.07 118	0.07 96	0.05 100	0.09 118	0.05 97	0.02 58	0.03 56	0.07 104	0.06 80	0.05 65	0.05 80

RAFT + AFF	0.05 92	0.04 95	0.03 58	0.05 127	0.04 100	0.04 88	0.03 91	0.06 101	0.08 191	0.09 124	0.05 89	0.09 125	0.02 30	0.02 42	0.05 32	0.06 73	0.09 112	0.06 94	0.06 86	0.04 55	0.07 93	0.05 97	0.02 58	0.04 106	0.07 104	0.05 43	0.05 65	0.06 111

delet	0.05 92	0.05 122	0.04 104	0.06 156	0.05 126	0.05 131	0.05 158	0.04 67	0.04 53	0.06 105	0.05 89	0.10 134	0.05 150	0.03 93	0.07 107	0.06 73	0.07 94	0.06 94	0.06 86	0.06 125	0.06 79	0.04 62	0.03 107	0.05 138	0.07 104	0.07 109	0.05 65	0.04 54

TDLM	0.05 92	0.04 95	0.04 104	0.04 95	0.04 100	0.04 88	0.03 91	0.04 67	0.04 53	0.04 66	0.06 117	0.04 63	0.03 75	0.03 93	0.06 71	0.06 73	0.06 81	0.06 94	0.06 86	0.04 55	0.05 51	0.04 62	0.03 107	0.04 106	0.05 51	0.06 80	0.05 65	0.05 80

NBS	0.06 104	0.04 95	0.04 104	0.03 45	0.03 59	0.04 88	0.03 91	0.07 117	0.05 91	0.11 133	0.02 5	0.08 116	0.03 75	0.03 93	0.08 133	0.09 147	0.14 164	0.06 94	0.08 115	0.06 125	0.15 211	0.07 148	0.04 135	0.04 106	0.09 143	0.09 135	0.06 97	0.08 134

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 104	0.03 51	0.06 187	0.04 95	0.05 126	0.04 88	0.02 33	0.06 101	0.06 125	0.12 136	0.08 180	0.08 116	0.06 189	0.03 93	0.07 107	0.07 105	0.11 131	0.06 94	0.08 115	0.05 100	0.07 93	0.04 62	0.03 107	0.04 106	0.08 122	0.07 109	0.08 130	0.06 111

TS	0.06 104	0.04 95	0.04 104	0.05 127	0.05 126	0.04 88	0.03 91	0.06 101	0.05 91	0.04 66	0.08 180	0.06 101	0.03 75	0.03 93	0.07 107	0.08 124	0.06 81	0.07 118	0.07 96	0.06 125	0.09 118	0.08 172	0.02 58	0.04 106	0.08 122	0.08 123	0.08 130	0.09 146

LG-Stereo_L2	0.06 104	0.04 95	0.03 58	0.03 45	0.04 100	0.02 9	0.02 33	0.08 124	0.08 191	0.21 236	0.06 117	0.08 116	0.03 75	0.03 93	0.06 71	0.07 105	0.10 120	0.06 94	0.07 96	0.04 55	0.14 196	0.05 97	0.02 58	0.03 56	0.06 82	0.06 80	0.05 65	0.05 80

LG-Stereo_L1	0.06 104	0.04 95	0.03 58	0.04 95	0.03 59	0.02 9	0.02 33	0.08 124	0.09 235	0.21 236	0.06 117	0.05 87	0.03 75	0.03 93	0.06 71	0.07 105	0.10 120	0.06 94	0.07 96	0.04 55	0.14 196	0.05 97	0.02 58	0.03 56	0.06 82	0.06 80	0.05 65	0.05 80

LG-G_1	0.06 104	0.05 122	0.04 104	0.05 127	0.05 126	0.06 152	0.03 91	0.06 101	0.06 125	0.08 120	0.03 32	0.10 134	0.04 114	0.06 175	0.06 71	0.06 73	0.10 120	0.06 94	0.08 115	0.05 100	0.10 125	0.05 97	0.05 177	0.04 106	0.06 82	0.06 80	0.08 130	0.06 111

LG-G	0.06 104	0.05 122	0.04 104	0.05 127	0.05 126	0.06 152	0.03 91	0.06 101	0.06 125	0.08 120	0.03 32	0.10 134	0.04 114	0.06 175	0.06 71	0.06 73	0.10 120	0.06 94	0.08 115	0.05 100	0.10 125	0.05 97	0.05 177	0.04 106	0.06 82	0.06 80	0.08 130	0.06 111

LGtest1	0.06 104	0.04 95	0.03 58	0.04 95	0.04 100	0.04 88	0.03 91	0.08 124	0.08 191	0.07 115	0.04 61	0.06 101	0.03 75	0.05 152	0.07 107	0.07 105	0.11 131	0.07 118	0.10 144	0.07 152	0.12 144	0.06 123	0.04 135	0.03 56	0.07 104	0.07 109	0.08 130	0.06 111

SGD-Stereo	0.06 104	0.04 95	0.03 58	0.05 127	0.04 100	0.06 152	0.03 91	0.04 67	0.06 125	0.08 120	0.05 89	0.06 101	0.03 75	0.03 93	0.08 133	0.08 124	0.14 164	0.06 94	0.09 132	0.05 100	0.12 144	0.05 97	0.03 107	0.04 106	0.08 122	0.08 123	0.12 193	0.09 146

AIO_rvc	0.06 104	0.06 153	0.03 58	0.05 127	0.04 100	0.04 88	0.03 91	0.08 124	0.06 125	0.10 132	0.04 61	0.08 116	0.02 30	0.03 93	0.06 71	0.07 105	0.08 101	0.06 94	0.07 96	0.05 100	0.12 144	0.05 97	0.02 58	0.03 56	0.06 82	0.06 80	0.05 65	0.05 80

AIO_test	0.06 104	0.05 122	0.04 104	0.07 182	0.05 126	0.04 88	0.04 139	0.10 141	0.09 235	0.12 136	0.05 89	0.11 146	0.04 114	0.03 93	0.07 107	0.07 105	0.07 94	0.06 94	0.08 115	0.05 100	0.13 172	0.05 97	0.04 135	0.04 106	0.09 143	0.07 109	0.05 65	0.05 80

IGEV-Stereo+	0.06 104	0.03 51	0.03 58	0.03 45	0.04 100	0.04 88	0.03 91	0.16 210	0.06 125	0.20 223	0.06 117	0.06 101	0.03 75	0.04 131	0.07 107	0.08 124	0.10 120	0.06 94	0.09 132	0.07 152	0.12 144	0.06 123	0.03 107	0.03 56	0.07 104	0.06 80	0.03 18	0.06 111

plain	0.06 104	0.04 95	0.04 104	0.04 95	0.04 100	0.05 131	0.03 91	0.08 124	0.04 53	0.09 124	0.05 89	0.06 101	0.02 30	0.02 42	0.07 107	0.08 124	0.12 143	0.08 133	0.08 115	0.06 125	0.08 112	0.04 62	0.02 58	0.05 138	0.09 143	0.10 151	0.08 130	0.09 146

StereoVision	0.06 104	0.03 51	0.04 104	0.03 45	0.03 59	0.03 46	0.02 33	0.06 101	0.11 283	0.02 5	0.05 89	0.03 20	0.06 189	0.01 4	0.09 177	0.10 184	0.06 81	0.05 65	0.08 115	0.07 152	0.06 79	0.05 97	0.02 58	0.04 106	0.10 154	0.07 109	0.10 162	0.12 193

MIF-Stereo (partial)	0.06 104	0.05 122	0.06 187	0.05 127	0.04 100	0.05 131	0.03 91	0.08 124	0.07 157	0.07 115	0.04 61	0.05 87	0.06 189	0.04 131	0.08 133	0.08 124	0.11 131	0.08 133	0.08 115	0.05 100	0.09 118	0.05 97	0.02 58	0.06 175	0.10 154	0.08 123	0.07 118	0.08 134

MIM_Stereo	0.06 104	0.04 95	0.03 58	0.05 127	0.05 126	0.05 131	0.03 91	0.06 101	0.04 53	0.14 145	0.07 153	0.04 63	0.03 75	0.03 93	0.07 107	0.08 124	0.13 147	0.07 118	0.09 132	0.06 125	0.11 135	0.06 123	0.02 58	0.04 106	0.08 122	0.07 109	0.07 118	0.05 80

RAFT	0.06 104	0.03 51	0.05 149	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.02 33	0.07 117	0.04 53	0.04 66	0.06 117	0.07 111	0.05 150	0.01 4	0.06 71	0.06 73	0.06 81	0.05 65	0.05 59	0.04 55	0.06 79	0.07 148	0.01 4	0.04 106	0.13 199	0.14 246	0.13 212	0.15 230

AFF-stereo	0.06 104	0.05 122	0.05 149	0.05 127	0.04 100	0.04 88	0.03 91	0.11 145	0.06 125	0.16 161	0.05 89	0.08 116	0.03 75	0.02 42	0.07 107	0.08 124	0.08 101	0.05 65	0.09 132	0.04 55	0.09 118	0.05 97	0.02 58	0.04 106	0.10 154	0.08 123	0.07 118	0.07 127

MMNet	0.06 104	0.06 153	0.05 149	0.08 191	0.06 165	0.06 152	0.05 158	0.07 117	0.06 125	0.05 95	0.06 117	0.09 125	0.04 114	0.04 131	0.07 107	0.07 105	0.09 112	0.08 133	0.07 96	0.06 125	0.07 93	0.05 97	0.04 135	0.05 138	0.07 104	0.08 123	0.07 118	0.10 163

RYNet	0.06 104	0.04 95	0.04 104	0.04 95	0.04 100	0.04 88	0.03 91	0.05 87	0.11 283	0.05 95	0.04 61	0.04 63	0.03 75	0.03 93	0.07 107	0.06 73	0.07 94	0.08 133	0.07 96	0.05 100	0.05 51	0.05 97	0.11 325	0.04 106	0.06 82	0.15 277	0.06 97	0.05 80

AANet_RVC	0.06 104	0.05 122	0.06 187	0.05 127	0.06 165	0.04 88	0.05 158	0.05 87	0.06 125	0.05 95	0.06 117	0.05 87	0.04 114	0.04 131	0.08 133	0.07 105	0.08 101	0.08 133	0.07 96	0.07 152	0.07 93	0.07 148	0.05 177	0.05 138	0.07 104	0.08 123	0.06 97	0.08 134

FETStereo	0.07 125	0.05 122	0.04 104	0.05 127	0.04 100	0.04 88	0.03 91	0.12 150	0.04 53	0.20 223	0.04 61	0.10 134	0.03 75	0.03 93	0.07 107	0.08 124	0.12 143	0.07 118	0.10 144	0.05 100	0.12 144	0.05 97	0.04 135	0.03 56	0.08 122	0.09 135	0.06 97	0.05 80

CEFStereo	0.07 125	0.05 122	0.04 104	0.04 95	0.04 100	0.05 131	0.04 139	0.14 184	0.04 53	0.21 236	0.05 89	0.12 154	0.03 75	0.03 93	0.08 133	0.08 124	0.13 147	0.07 118	0.10 144	0.06 125	0.13 172	0.05 97	0.04 135	0.03 56	0.08 122	0.10 151	0.07 118	0.07 127

CGFBStereo	0.07 125	0.05 122	0.04 104	0.04 95	0.04 100	0.04 88	0.04 139	0.13 172	0.04 53	0.21 236	0.05 89	0.12 154	0.03 75	0.04 131	0.07 107	0.09 147	0.13 147	0.07 118	0.10 144	0.06 125	0.13 172	0.05 97	0.04 135	0.03 56	0.08 122	0.10 151	0.08 130	0.06 111

YMNet	0.07 125	0.08 224	0.06 187	0.08 191	0.08 215	0.08 194	0.07 224	0.07 117	0.07 157	0.05 95	0.07 153	0.13 169	0.05 150	0.07 210	0.08 133	0.07 105	0.08 101	0.09 168	0.09 132	0.05 100	0.08 112	0.07 148	0.06 206	0.05 138	0.09 143	0.09 135	0.09 148	0.09 146

HUF	0.07 125	0.05 122	0.04 104	0.07 182	0.06 165	0.04 88	0.03 91	0.09 134	0.07 157	0.16 161	0.05 89	0.09 125	0.04 114	0.03 93	0.07 107	0.07 105	0.08 101	0.06 94	0.09 132	0.06 125	0.15 211	0.06 123	0.03 107	0.04 106	0.08 122	0.06 80	0.06 97	0.05 80

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 125	0.05 122	0.03 58	0.04 95	0.05 126	0.04 88	0.02 33	0.11 145	0.06 125	0.22 255	0.05 89	0.05 87	0.02 30	0.03 93	0.07 107	0.09 147	0.12 143	0.08 133	0.09 132	0.07 152	0.16 235	0.07 148	0.02 58	0.03 56	0.07 104	0.08 123	0.07 118	0.05 80

MaDis-Stereo	0.07 125	0.04 95	0.05 149	0.03 45	0.02 18	0.03 46	0.03 91	0.06 101	0.06 125	0.04 66	0.06 117	0.10 134	0.05 150	0.02 42	0.07 107	0.08 124	0.10 120	0.09 168	0.07 96	0.05 100	0.10 125	0.10 254	0.01 4	0.05 138	0.12 186	0.18 336	0.13 212	0.16 242

UniTT-Stereo	0.07 125	0.04 95	0.04 104	0.03 45	0.03 59	0.05 131	0.03 91	0.06 101	0.05 91	0.06 105	0.04 61	0.07 111	0.12 306	0.07 210	0.08 133	0.07 105	0.11 131	0.08 133	0.08 115	0.07 152	0.09 118	0.08 172	0.07 239	0.04 106	0.10 154	0.16 300	0.06 97	0.10 163

LL-Strereo2	0.07 125	0.03 51	0.03 58	0.04 95	0.05 126	0.04 88	0.03 91	0.06 101	0.07 157	0.15 153	0.07 153	0.08 116	0.05 150	0.04 131	0.08 133	0.09 147	0.13 147	0.07 118	0.10 144	0.06 125	0.10 125	0.06 123	0.03 107	0.04 106	0.08 122	0.10 151	0.08 130	0.05 80

RAFT_CTSACE	0.07 125	0.04 95	0.06 187	0.03 45	0.04 100	0.05 131	0.05 158	0.06 101	0.06 125	0.09 124	0.04 61	0.10 134	0.09 269	0.03 93	0.08 133	0.08 124	0.11 131	0.07 118	0.07 96	0.05 100	0.12 144	0.08 172	0.03 107	0.06 175	0.12 186	0.12 200	0.12 193	0.16 242

AASNet	0.07 125	0.06 153	0.04 104	0.09 216	0.07 186	0.08 194	0.05 158	0.08 124	0.05 91	0.07 115	0.07 153	0.07 111	0.04 114	0.04 131	0.07 107	0.07 105	0.10 120	0.08 133	0.08 115	0.06 125	0.07 93	0.06 123	0.04 135	0.06 175	0.08 122	0.08 123	0.06 97	0.06 111

ARAFT	0.07 125	0.04 95	0.04 104	0.05 127	0.05 126	0.05 131	0.02 33	0.09 134	0.06 125	0.12 136	0.06 117	0.12 154	0.03 75	0.03 93	0.07 107	0.07 105	0.12 143	0.09 168	0.09 132	0.05 100	0.11 135	0.08 172	0.03 107	0.04 106	0.10 154	0.09 135	0.09 148	0.09 146

DMCA	0.07 125	0.05 122	0.07 237	0.06 156	0.06 165	0.05 131	0.07 224	0.09 134	0.07 157	0.06 105	0.09 207	0.07 111	0.06 189	0.06 175	0.08 133	0.08 124	0.11 131	0.10 204	0.08 115	0.07 152	0.09 118	0.06 123	0.06 206	0.06 175	0.08 122	0.10 151	0.06 97	0.08 134

GANet	0.07 125	0.07 181	0.06 187	0.06 156	0.06 165	0.07 179	0.06 194	0.08 124	0.05 91	0.06 105	0.07 153	0.06 101	0.04 114	0.04 131	0.07 107	0.08 124	0.09 112	0.10 204	0.07 96	0.05 100	0.07 93	0.05 97	0.05 177	0.05 138	0.08 122	0.07 109	0.07 118	0.06 111

CVANet_RVC	0.07 125	0.07 181	0.07 237	0.08 191	0.06 165	0.07 179	0.05 158	0.06 101	0.05 91	0.06 105	0.09 207	0.05 87	0.04 114	0.04 131	0.08 133	0.08 124	0.08 101	0.08 133	0.08 115	0.06 125	0.08 112	0.06 123	0.04 135	0.05 138	0.08 122	0.07 109	0.07 118	0.10 163

FETCStereo	0.08 140	0.05 122	0.04 104	0.05 127	0.04 100	0.05 131	0.03 91	0.14 184	0.04 53	0.22 255	0.05 89	0.12 154	0.03 75	0.04 131	0.08 133	0.09 147	0.14 164	0.07 118	0.12 169	0.06 125	0.14 196	0.06 123	0.04 135	0.04 106	0.08 122	0.10 151	0.09 148	0.08 134

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 140	0.05 122	0.04 104	0.03 45	0.05 126	0.05 131	0.03 91	0.12 150	0.06 125	0.21 236	0.05 89	0.08 116	0.03 75	0.05 152	0.08 133	0.09 147	0.13 147	0.09 168	0.10 144	0.06 125	0.16 235	0.07 148	0.04 135	0.04 106	0.07 104	0.09 135	0.08 130	0.10 163

MGS-Stereo	0.08 140	0.06 153	0.04 104	0.05 127	0.05 126	0.04 88	0.03 91	0.12 150	0.05 91	0.09 124	0.07 153	0.10 134	0.04 114	0.05 152	0.07 107	0.08 124	0.15 179	0.11 227	0.12 169	0.09 221	0.13 172	0.07 148	0.05 177	0.05 138	0.10 154	0.09 135	0.11 178	0.10 163

anonymousdsp2	0.08 140	0.07 181	0.05 149	0.06 156	0.05 126	0.06 152	0.05 158	0.12 150	0.06 125	0.17 172	0.06 117	0.09 125	0.04 114	0.05 152	0.07 107	0.08 124	0.13 147	0.08 133	0.11 154	0.07 152	0.13 172	0.07 148	0.05 177	0.06 175	0.09 143	0.08 123	0.08 130	0.07 127

test_5	0.08 140	0.05 122	0.07 237	0.04 95	0.04 100	0.04 88	0.04 139	0.09 134	0.05 91	0.05 95	0.07 153	0.12 154	0.12 306	0.02 42	0.08 133	0.09 147	0.07 94	0.07 118	0.08 115	0.06 125	0.10 125	0.10 254	0.02 58	0.08 253	0.10 154	0.14 246	0.13 212	0.18 283

AnonymousM	0.08 140	0.05 122	0.04 104	0.06 156	0.05 126	0.04 88	0.04 139	0.13 172	0.05 91	0.20 223	0.06 117	0.11 146	0.03 75	0.06 175	0.10 224	0.10 184	0.19 270	0.09 168	0.12 169	0.07 152	0.16 235	0.06 123	0.04 135	0.04 106	0.08 122	0.11 176	0.10 162	0.10 163

raft+_RVC	0.08 140	0.06 153	0.05 149	0.06 156	0.06 165	0.07 179	0.04 139	0.10 141	0.08 191	0.17 172	0.08 180	0.09 125	0.04 114	0.04 131	0.08 133	0.08 124	0.13 147	0.09 168	0.11 154	0.06 125	0.13 172	0.06 123	0.04 135	0.05 138	0.11 176	0.09 135	0.09 148	0.09 146

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 140	0.06 153	0.05 149	0.05 127	0.04 100	0.04 88	0.04 139	0.14 184	0.07 157	0.21 236	0.04 61	0.12 154	0.04 114	0.03 93	0.08 133	0.09 147	0.09 112	0.06 94	0.11 154	0.05 100	0.11 135	0.06 123	0.03 107	0.05 138	0.13 199	0.09 135	0.09 148	0.09 146

CCAANet	0.08 140	0.07 181	0.06 187	0.09 216	0.06 165	0.07 179	0.09 267	0.08 124	0.07 157	0.07 115	0.07 153	0.14 185	0.05 150	0.05 152	0.10 224	0.10 184	0.10 120	0.09 168	0.07 96	0.06 125	0.08 112	0.06 123	0.04 135	0.04 106	0.08 122	0.10 151	0.07 118	0.09 146

HNOStereo	0.09 149	0.05 122	0.05 149	0.05 127	0.05 126	0.05 131	0.03 91	0.15 195	0.06 125	0.23 276	0.05 89	0.14 185	0.06 189	0.04 131	0.08 133	0.10 184	0.15 179	0.08 133	0.14 204	0.07 152	0.16 235	0.07 148	0.04 135	0.05 138	0.07 104	0.10 151	0.09 148	0.11 173

DF_test	0.09 149	0.04 95	0.04 104	0.03 45	0.04 100	0.06 152	0.03 91	0.16 210	0.09 235	0.21 236	0.07 153	0.17 227	0.05 150	0.10 283	0.09 177	0.10 184	0.18 245	0.08 133	0.13 188	0.07 152	0.19 297	0.09 219	0.06 206	0.05 138	0.07 104	0.12 200	0.10 162	0.08 134

test_for_model	0.09 149	0.05 122	0.04 104	0.05 127	0.07 186	0.04 88	0.03 91	0.12 150	0.08 191	0.23 276	0.05 89	0.15 194	0.05 150	0.06 175	0.08 133	0.09 147	0.18 245	0.10 204	0.13 188	0.08 179	0.14 196	0.07 148	0.04 135	0.05 138	0.09 143	0.10 151	0.08 130	0.09 146

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 149	0.05 122	0.04 104	0.05 127	0.07 186	0.04 88	0.03 91	0.12 150	0.08 191	0.23 276	0.05 89	0.15 194	0.05 150	0.06 175	0.08 133	0.09 147	0.18 245	0.10 204	0.13 188	0.08 179	0.14 196	0.07 148	0.04 135	0.05 138	0.09 143	0.10 151	0.08 130	0.09 146

testlalala	0.09 149	0.05 122	0.04 104	0.05 127	0.07 186	0.04 88	0.03 91	0.12 150	0.08 191	0.23 276	0.05 89	0.15 194	0.05 150	0.06 175	0.08 133	0.09 147	0.18 245	0.10 204	0.13 188	0.08 179	0.14 196	0.07 148	0.04 135	0.05 138	0.09 143	0.10 151	0.08 130	0.09 146

GCAPDPT-zeroshot	0.09 149	0.05 122	0.04 104	0.05 127	0.07 186	0.04 88	0.03 91	0.12 150	0.08 191	0.23 276	0.05 89	0.15 194	0.05 150	0.06 175	0.08 133	0.09 147	0.18 245	0.10 204	0.13 188	0.08 179	0.14 196	0.07 148	0.04 135	0.05 138	0.09 143	0.10 151	0.08 130	0.09 146

GCAP-Stereo	0.09 149	0.05 122	0.04 104	0.05 127	0.07 186	0.04 88	0.03 91	0.12 150	0.08 191	0.23 276	0.05 89	0.15 194	0.05 150	0.06 175	0.08 133	0.09 147	0.18 245	0.10 204	0.13 188	0.08 179	0.14 196	0.07 148	0.04 135	0.05 138	0.09 143	0.10 151	0.08 130	0.09 146

4D-IteraStereo	0.09 149	0.06 153	0.05 149	0.06 156	0.06 165	0.06 152	0.04 139	0.15 195	0.10 263	0.22 255	0.08 180	0.14 185	0.06 189	0.03 93	0.09 177	0.10 184	0.17 218	0.09 168	0.11 154	0.08 179	0.15 211	0.06 123	0.03 107	0.05 138	0.10 154	0.10 151	0.08 130	0.08 134

LoS_RVC	0.09 149	0.07 181	0.05 149	0.05 127	0.06 165	0.06 152	0.05 158	0.13 172	0.08 191	0.18 191	0.11 257	0.12 154	0.06 189	0.07 210	0.09 177	0.09 147	0.10 120	0.08 133	0.12 169	0.08 179	0.17 259	0.09 219	0.05 177	0.06 175	0.15 246	0.11 176	0.10 162	0.13 200

tt_ll	0.09 149	0.07 181	0.05 149	0.05 127	0.06 165	0.06 152	0.05 158	0.13 172	0.08 191	0.18 191	0.11 257	0.12 154	0.06 189	0.07 210	0.09 177	0.09 147	0.10 120	0.08 133	0.12 169	0.08 179	0.17 259	0.09 219	0.05 177	0.06 175	0.15 246	0.11 176	0.10 162	0.13 200

CAS	0.09 149	0.07 181	0.05 149	0.06 156	0.05 126	0.05 131	0.04 139	0.14 184	0.06 125	0.11 133	0.11 257	0.11 146	0.05 150	0.07 210	0.09 177	0.09 147	0.11 131	0.10 204	0.14 204	0.07 152	0.12 144	0.08 172	0.05 177	0.05 138	0.13 199	0.11 176	0.09 148	0.14 212

TestStereo1	0.09 149	0.07 181	0.06 187	0.04 95	0.05 126	0.06 152	0.06 194	0.07 117	0.07 157	0.09 124	0.07 153	0.11 146	0.14 339	0.04 131	0.10 224	0.10 184	0.11 131	0.09 168	0.09 132	0.08 179	0.13 172	0.12 315	0.02 58	0.05 138	0.15 246	0.14 246	0.16 258	0.20 308

TESTraft	0.09 149	0.06 153	0.06 187	0.04 95	0.04 100	0.05 131	0.06 194	0.09 134	0.08 191	0.09 124	0.08 180	0.12 154	0.13 323	0.03 93	0.09 177	0.10 184	0.11 131	0.09 168	0.08 115	0.07 152	0.13 172	0.12 315	0.02 58	0.05 138	0.14 226	0.13 220	0.14 226	0.20 308

IER	0.09 149	0.07 181	0.07 237	0.09 216	0.07 186	0.09 215	0.06 194	0.12 150	0.07 157	0.14 145	0.11 257	0.11 146	0.07 231	0.06 175	0.09 177	0.09 147	0.14 164	0.11 227	0.11 154	0.07 152	0.12 144	0.08 172	0.06 206	0.06 175	0.10 154	0.11 176	0.11 178	0.14 212

RAFT+CT+SA	0.09 149	0.05 122	0.07 237	0.05 127	0.05 126	0.04 88	0.05 158	0.13 172	0.07 157	0.08 120	0.07 153	0.15 194	0.13 323	0.04 131	0.11 277	0.10 184	0.09 112	0.08 133	0.08 115	0.06 125	0.12 144	0.11 291	0.02 58	0.06 175	0.13 199	0.13 220	0.11 178	0.17 259

SA-5K	0.09 149	0.07 181	0.06 187	0.04 95	0.05 126	0.06 152	0.06 194	0.07 117	0.07 157	0.09 124	0.07 153	0.11 146	0.14 339	0.04 131	0.10 224	0.10 184	0.11 131	0.09 168	0.09 132	0.08 179	0.13 172	0.12 315	0.02 58	0.05 138	0.15 246	0.14 246	0.16 258	0.20 308

test_4	0.09 149	0.05 122	0.07 237	0.05 127	0.06 165	0.03 46	0.02 33	0.12 150	0.09 235	0.17 172	0.06 117	0.09 125	0.06 189	0.03 93	0.09 177	0.10 184	0.15 179	0.08 133	0.10 144	0.07 152	0.17 259	0.09 219	0.02 58	0.07 221	0.10 154	0.14 246	0.12 193	0.19 295

CIPLG	0.09 149	0.06 153	0.05 149	0.06 156	0.06 165	0.09 215	0.06 194	0.18 265	0.06 125	0.20 223	0.08 180	0.13 169	0.07 231	0.06 175	0.08 133	0.10 184	0.17 218	0.11 227	0.11 154	0.09 221	0.13 172	0.06 123	0.04 135	0.06 175	0.10 154	0.10 151	0.10 162	0.10 163

IPLGR_C	0.09 149	0.06 153	0.05 149	0.06 156	0.06 165	0.09 215	0.06 194	0.18 265	0.06 125	0.20 223	0.08 180	0.13 169	0.07 231	0.06 175	0.08 133	0.11 245	0.17 218	0.11 227	0.11 154	0.09 221	0.13 172	0.06 123	0.04 135	0.06 175	0.10 154	0.09 135	0.10 162	0.10 163

ACRE	0.09 149	0.06 153	0.05 149	0.06 156	0.06 165	0.09 215	0.06 194	0.18 265	0.06 125	0.20 223	0.08 180	0.13 169	0.07 231	0.06 175	0.08 133	0.10 184	0.17 218	0.11 227	0.11 154	0.09 221	0.13 172	0.06 123	0.04 135	0.06 175	0.10 154	0.10 151	0.10 162	0.10 163

rafts_anoy	0.09 149	0.08 224	0.07 237	0.07 182	0.07 186	0.06 152	0.05 158	0.13 172	0.05 91	0.17 172	0.10 230	0.12 154	0.05 150	0.03 93	0.10 224	0.10 184	0.15 179	0.12 264	0.14 204	0.07 152	0.15 211	0.08 172	0.04 135	0.06 175	0.11 176	0.10 151	0.09 148	0.11 173

RALCasStereoNet	0.09 149	0.08 224	0.06 187	0.09 216	0.07 186	0.06 152	0.05 158	0.12 150	0.05 91	0.18 191	0.07 153	0.12 154	0.05 150	0.04 131	0.10 224	0.10 184	0.18 245	0.12 264	0.14 204	0.08 179	0.15 211	0.08 172	0.05 177	0.06 175	0.12 186	0.10 151	0.10 162	0.08 134

RALAANet	0.09 149	0.08 224	0.06 187	0.07 182	0.06 165	0.08 194	0.05 158	0.10 141	0.07 157	0.12 136	0.10 230	0.10 134	0.06 189	0.03 93	0.09 177	0.09 147	0.13 147	0.11 227	0.16 239	0.09 221	0.12 144	0.08 172	0.04 135	0.06 175	0.12 186	0.10 151	0.11 178	0.11 173

UPFNet	0.09 149	0.08 224	0.08 267	0.09 216	0.08 215	0.09 215	0.06 194	0.12 150	0.09 235	0.14 145	0.10 230	0.12 154	0.06 189	0.07 210	0.08 133	0.10 184	0.13 147	0.11 227	0.10 144	0.07 152	0.10 125	0.07 148	0.06 206	0.07 221	0.09 143	0.11 176	0.10 162	0.11 173

HITNet	0.09 149	0.07 181	0.06 187	0.08 191	0.08 215	0.08 194	0.05 158	0.11 145	0.07 157	0.19 209	0.08 180	0.12 154	0.07 231	0.07 210	0.09 177	0.08 124	0.13 147	0.10 204	0.10 144	0.07 152	0.11 135	0.09 219	0.06 206	0.06 175	0.12 186	0.11 176	0.16 258	0.14 212
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
AROF-Stereo_1	0.10 174	0.09 245	0.06 187	0.09 216	0.05 126	0.08 194	0.06 194	0.15 195	0.08 191	0.18 191	0.10 230	0.18 249	0.05 150	0.05 152	0.08 133	0.10 184	0.16 194	0.09 168	0.17 258	0.08 179	0.16 235	0.08 172	0.05 177	0.06 175	0.15 246	0.11 176	0.12 193	0.11 173

AROF-Stereo-S	0.10 174	0.07 181	0.06 187	0.10 242	0.06 165	0.10 238	0.04 139	0.12 150	0.05 91	0.17 172	0.09 207	0.16 214	0.06 189	0.04 131	0.09 177	0.10 184	0.16 194	0.09 168	0.14 204	0.09 221	0.15 211	0.09 219	0.04 135	0.06 175	0.10 154	0.09 135	0.12 193	0.14 212

AROF-Stereo	0.10 174	0.09 245	0.06 187	0.09 216	0.05 126	0.08 194	0.06 194	0.15 195	0.08 191	0.18 191	0.10 230	0.18 249	0.05 150	0.05 152	0.08 133	0.10 184	0.16 194	0.09 168	0.17 258	0.08 179	0.16 235	0.08 172	0.05 177	0.05 138	0.14 226	0.11 176	0.12 193	0.11 173

base_500_lr5e5	0.10 174	0.09 245	0.06 187	0.09 216	0.05 126	0.08 194	0.06 194	0.15 195	0.08 191	0.18 191	0.10 230	0.18 249	0.05 150	0.05 152	0.08 133	0.10 184	0.16 194	0.09 168	0.17 258	0.08 179	0.16 235	0.08 172	0.05 177	0.05 138	0.14 226	0.11 176	0.12 193	0.11 173

base_1k_lr1e5	0.10 174	0.09 245	0.06 187	0.10 242	0.05 126	0.07 179	0.06 194	0.14 184	0.06 125	0.17 172	0.09 207	0.18 249	0.05 150	0.05 152	0.08 133	0.10 184	0.15 179	0.09 168	0.17 258	0.07 152	0.15 211	0.07 148	0.06 206	0.06 175	0.15 246	0.10 151	0.11 178	0.07 127

arf5	0.10 174	0.09 245	0.06 187	0.09 216	0.05 126	0.08 194	0.06 194	0.15 195	0.08 191	0.18 191	0.10 230	0.18 249	0.05 150	0.05 152	0.08 133	0.10 184	0.16 194	0.09 168	0.17 258	0.08 179	0.16 235	0.08 172	0.05 177	0.05 138	0.14 226	0.11 176	0.12 193	0.11 173

GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 174	0.06 153	0.06 187	0.05 127	0.05 126	0.08 194	0.05 158	0.14 184	0.05 91	0.18 191	0.06 117	0.15 194	0.04 114	0.08 239	0.08 133	0.09 147	0.17 218	0.08 133	0.11 154	0.08 179	0.17 259	0.09 219	0.06 206	0.04 106	0.13 199	0.11 176	0.18 301	0.22 329

ACC-I	0.10 174	0.07 181	0.05 149	0.04 95	0.07 186	0.06 152	0.06 194	0.19 299	0.07 157	0.21 236	0.06 117	0.16 214	0.06 189	0.09 265	0.08 133	0.10 184	0.17 218	0.07 118	0.13 188	0.08 179	0.20 317	0.11 291	0.04 135	0.05 138	0.14 226	0.13 220	0.11 178	0.13 200

ACC	0.10 174	0.07 181	0.05 149	0.04 95	0.08 215	0.06 152	0.06 194	0.18 265	0.08 191	0.21 236	0.06 117	0.17 227	0.06 189	0.09 265	0.08 133	0.10 184	0.17 218	0.07 118	0.13 188	0.08 179	0.20 317	0.11 291	0.04 135	0.06 175	0.14 226	0.13 220	0.11 178	0.14 212

Cross2Single-S	0.10 174	0.06 153	0.04 104	0.03 45	0.06 165	0.06 152	0.06 194	0.17 229	0.07 157	0.20 223	0.06 117	0.17 227	0.06 189	0.08 239	0.08 133	0.10 184	0.19 270	0.08 133	0.12 169	0.08 179	0.19 297	0.09 219	0.05 177	0.05 138	0.14 226	0.12 200	0.13 212	0.16 242

GeoAtt-L (ZS)	0.10 174	0.05 122	0.06 187	0.04 95	0.05 126	0.05 131	0.06 194	0.16 210	0.05 91	0.17 172	0.05 89	0.14 185	0.03 75	0.09 265	0.08 133	0.09 147	0.16 194	0.08 133	0.10 144	0.08 179	0.16 235	0.08 172	0.04 135	0.04 106	0.11 176	0.11 176	0.18 301	0.25 345

small-0shot	0.10 174	0.05 122	0.04 104	0.06 156	0.05 126	0.06 152	0.04 139	0.16 210	0.10 263	0.19 209	0.06 117	0.15 194	0.07 231	0.09 265	0.08 133	0.10 184	0.18 245	0.09 168	0.13 188	0.07 152	0.19 297	0.08 172	0.03 107	0.05 138	0.14 226	0.12 200	0.13 212	0.17 259

anonymous	0.10 174	0.04 95	0.05 149	0.04 95	0.08 215	0.07 179	0.05 158	0.18 265	0.08 191	0.18 191	0.06 117	0.16 214	0.06 189	0.10 283	0.09 177	0.10 184	0.19 270	0.09 168	0.14 204	0.08 179	0.20 317	0.08 172	0.04 135	0.06 175	0.15 246	0.09 135	0.14 226	0.15 230

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 174	0.04 95	0.06 187	0.04 95	0.05 126	0.05 131	0.03 91	0.15 195	0.09 235	0.19 209	0.09 207	0.16 214	0.05 150	0.06 175	0.10 224	0.09 147	0.14 164	0.08 133	0.11 154	0.07 152	0.16 235	0.08 172	0.04 135	0.05 138	0.16 267	0.12 200	0.14 226	0.16 242

DepthFocus	0.10 174	0.05 122	0.05 149	0.09 216	0.05 126	0.06 152	0.04 139	0.17 229	0.07 157	0.21 236	0.09 207	0.13 169	0.04 114	0.10 283	0.09 177	0.09 147	0.17 218	0.09 168	0.18 286	0.10 255	0.18 278	0.08 172	0.09 298	0.05 138	0.08 122	0.11 176	0.14 226	0.12 193

MatchAttention (ZS)	0.10 174	0.05 122	0.04 104	0.05 127	0.04 100	0.06 152	0.04 139	0.16 210	0.08 191	0.25 330	0.04 61	0.19 267	0.05 150	0.08 239	0.09 177	0.09 147	0.17 218	0.08 133	0.11 154	0.08 179	0.17 259	0.07 148	0.05 177	0.04 106	0.12 186	0.11 176	0.15 245	0.14 212
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
castereo++	0.10 174	0.07 181	0.05 149	0.07 182	0.07 186	0.06 152	0.05 158	0.16 210	0.10 263	0.24 300	0.08 180	0.17 227	0.06 189	0.05 152	0.09 177	0.10 184	0.18 245	0.09 168	0.14 204	0.08 179	0.21 345	0.08 172	0.05 177	0.07 221	0.12 186	0.13 220	0.12 193	0.11 173

castereo	0.10 174	0.07 181	0.06 187	0.06 156	0.07 186	0.08 194	0.05 158	0.16 210	0.11 283	0.24 300	0.10 230	0.15 194	0.04 114	0.05 152	0.09 177	0.10 184	0.19 270	0.09 168	0.14 204	0.07 152	0.20 317	0.08 172	0.04 135	0.07 221	0.13 199	0.12 200	0.12 193	0.13 200

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 174	0.07 181	0.07 237	0.08 191	0.05 126	0.07 179	0.03 91	0.11 145	0.15 335	0.20 223	0.14 306	0.12 154	0.07 231	0.07 210	0.09 177	0.09 147	0.16 194	0.11 227	0.12 169	0.08 179	0.12 144	0.11 291	0.06 206	0.07 221	0.12 186	0.15 277	0.12 193	0.16 242

CASnet	0.10 174	0.06 153	0.05 149	0.08 191	0.09 245	0.11 253	0.05 158	0.18 265	0.10 263	0.23 276	0.11 257	0.13 169	0.06 189	0.08 239	0.10 224	0.10 184	0.16 194	0.08 133	0.19 303	0.08 179	0.14 196	0.06 123	0.06 206	0.06 175	0.12 186	0.10 151	0.14 226	0.10 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 174	0.09 245	0.06 187	0.08 191	0.06 165	0.09 215	0.06 194	0.09 134	0.07 157	0.18 191	0.11 257	0.11 146	0.10 287	0.06 175	0.09 177	0.10 184	0.14 164	0.09 168	0.19 303	0.09 221	0.12 144	0.06 123	0.05 177	0.06 175	0.11 176	0.10 151	0.15 245	0.12 193

SA	0.10 174	0.07 181	0.07 237	0.06 156	0.05 126	0.08 194	0.04 139	0.12 150	0.05 91	0.16 161	0.07 153	0.16 214	0.03 75	0.04 131	0.10 224	0.10 184	0.13 147	0.11 227	0.12 169	0.09 221	0.14 196	0.10 254	0.03 107	0.06 175	0.16 267	0.15 277	0.13 212	0.21 324

IPLG	0.10 174	0.07 181	0.07 237	0.07 182	0.07 186	0.06 152	0.05 158	0.15 195	0.06 125	0.22 255	0.06 117	0.15 194	0.05 150	0.04 131	0.09 177	0.10 184	0.16 194	0.10 204	0.14 204	0.09 221	0.13 172	0.08 172	0.04 135	0.07 221	0.13 199	0.12 200	0.11 178	0.09 146

test-3	0.10 174	0.06 153	0.04 104	0.06 156	0.08 215	0.06 152	0.05 158	0.17 229	0.07 157	0.24 300	0.08 180	0.19 267	0.08 253	0.06 175	0.11 277	0.11 245	0.20 296	0.10 204	0.15 225	0.10 255	0.16 235	0.10 254	0.05 177	0.06 175	0.10 154	0.11 176	0.12 193	0.11 173

test_1	0.10 174	0.06 153	0.04 104	0.06 156	0.08 215	0.06 152	0.05 158	0.17 229	0.07 157	0.24 300	0.08 180	0.19 267	0.08 253	0.06 175	0.11 277	0.11 245	0.20 296	0.10 204	0.15 225	0.10 255	0.16 235	0.10 254	0.05 177	0.06 175	0.10 154	0.11 176	0.12 193	0.11 173

raftrobust	0.10 174	0.08 224	0.06 187	0.08 191	0.07 186	0.05 131	0.04 139	0.14 184	0.06 125	0.25 330	0.08 180	0.13 169	0.05 150	0.05 152	0.09 177	0.09 147	0.17 218	0.12 264	0.12 169	0.09 221	0.17 259	0.08 172	0.05 177	0.06 175	0.13 199	0.12 200	0.10 162	0.11 173

DMCA-RVC	0.10 174	0.08 224	0.11 318	0.08 191	0.09 245	0.08 194	0.08 242	0.12 150	0.09 235	0.13 142	0.13 293	0.13 169	0.07 231	0.06 175	0.14 341	0.12 298	0.14 164	0.13 300	0.11 154	0.10 255	0.12 144	0.10 254	0.07 239	0.09 289	0.10 154	0.10 151	0.10 162	0.11 173

AROF-StereoT2	0.11 201	0.12 303	0.07 237	0.19 341	0.07 186	0.22 362	0.08 242	0.12 150	0.08 191	0.14 145	0.09 207	0.18 249	0.06 189	0.09 265	0.09 177	0.09 147	0.13 147	0.08 133	0.17 258	0.06 125	0.12 144	0.07 148	0.11 325	0.07 221	0.14 226	0.09 135	0.11 178	0.06 111

arf4	0.11 201	0.09 245	0.07 237	0.18 333	0.07 186	0.17 324	0.08 242	0.14 184	0.08 191	0.16 161	0.12 279	0.21 304	0.07 231	0.07 210	0.08 133	0.09 147	0.15 179	0.09 168	0.18 286	0.06 125	0.15 211	0.07 148	0.06 206	0.09 289	0.13 199	0.11 176	0.11 178	0.08 134

arf3	0.11 201	0.10 269	0.06 187	0.26 369	0.07 186	0.25 372	0.08 242	0.13 172	0.07 157	0.15 153	0.11 257	0.23 327	0.05 150	0.07 210	0.08 133	0.09 147	0.14 164	0.09 168	0.18 286	0.06 125	0.13 172	0.07 148	0.07 239	0.08 253	0.10 154	0.09 135	0.09 148	0.07 127

G4	0.11 201	0.12 303	0.05 149	0.25 365	0.07 186	0.31 381	0.09 267	0.11 145	0.08 191	0.14 145	0.08 180	0.16 214	0.06 189	0.07 210	0.09 177	0.08 124	0.11 131	0.08 133	0.18 286	0.06 125	0.10 125	0.06 123	0.08 274	0.06 175	0.10 154	0.09 135	0.09 148	0.08 134

Cross2Single Stereo	0.11 201	0.08 224	0.05 149	0.14 302	0.09 245	0.07 179	0.06 194	0.15 195	0.16 339	0.17 172	0.10 230	0.16 214	0.12 306	0.08 239	0.10 224	0.11 245	0.20 296	0.09 168	0.09 132	0.08 179	0.18 278	0.08 172	0.08 274	0.05 138	0.17 283	0.14 246	0.14 226	0.09 146

LGCAT	0.11 201	0.09 245	0.08 267	0.08 191	0.07 186	0.10 238	0.06 194	0.17 229	0.07 157	0.22 255	0.10 230	0.15 194	0.07 231	0.07 210	0.09 177	0.10 184	0.18 245	0.10 204	0.17 258	0.08 179	0.19 297	0.10 254	0.08 274	0.06 175	0.11 176	0.13 220	0.15 245	0.11 173

HLF11	0.11 201	0.09 245	0.07 237	0.11 264	0.07 186	0.09 215	0.07 224	0.19 299	0.07 157	0.19 209	0.09 207	0.17 227	0.06 189	0.07 210	0.09 177	0.10 184	0.19 270	0.12 264	0.16 239	0.09 221	0.13 172	0.09 219	0.07 239	0.07 221	0.13 199	0.14 246	0.15 245	0.14 212

S2M2_XL	0.11 201	0.07 181	0.08 267	0.07 182	0.07 186	0.10 238	0.08 242	0.18 265	0.06 125	0.21 236	0.09 207	0.22 321	0.05 150	0.06 175	0.09 177	0.10 184	0.19 270	0.09 168	0.17 258	0.09 221	0.20 317	0.09 219	0.08 274	0.07 221	0.11 176	0.09 135	0.14 226	0.16 242
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.11 201	0.10 269	0.08 267	0.09 216	0.08 215	0.09 215	0.06 194	0.17 229	0.10 263	0.19 209	0.11 257	0.11 146	0.07 231	0.07 210	0.13 321	0.14 350	0.15 179	0.11 227	0.12 169	0.07 152	0.12 144	0.09 219	0.06 206	0.07 221	0.13 199	0.12 200	0.11 178	0.13 200

G2L-Stereo	0.11 201	0.10 269	0.08 267	0.09 216	0.09 245	0.08 194	0.07 224	0.17 229	0.08 191	0.22 255	0.10 230	0.16 214	0.13 323	0.07 210	0.09 177	0.11 245	0.16 194	0.11 227	0.11 154	0.09 221	0.15 211	0.10 254	0.09 298	0.07 221	0.14 226	0.15 277	0.14 226	0.11 173

trnet	0.11 201	0.08 224	0.05 149	0.08 191	0.08 215	0.07 179	0.05 158	0.18 265	0.05 91	0.27 365	0.08 180	0.18 249	0.06 189	0.08 239	0.09 177	0.10 184	0.21 310	0.08 133	0.12 169	0.08 179	0.20 317	0.09 219	0.06 206	0.05 138	0.12 186	0.14 246	0.18 301	0.17 259

EGLCR-Stereo	0.11 201	0.06 153	0.04 104	0.08 191	0.08 215	0.07 179	0.05 158	0.17 229	0.09 235	0.27 365	0.06 117	0.19 267	0.06 189	0.08 239	0.08 133	0.10 184	0.20 296	0.10 204	0.16 239	0.07 152	0.17 259	0.08 172	0.04 135	0.06 175	0.10 154	0.13 220	0.18 301	0.17 259

Sa-1000	0.11 201	0.07 181	0.07 237	0.06 156	0.05 126	0.09 215	0.03 91	0.12 150	0.07 157	0.18 191	0.08 180	0.19 267	0.05 150	0.06 175	0.10 224	0.10 184	0.16 194	0.12 264	0.14 204	0.09 221	0.17 259	0.10 254	0.04 135	0.05 138	0.19 324	0.16 300	0.13 212	0.20 308

MIPNet	0.11 201	0.09 245	0.06 187	0.07 182	0.08 215	0.07 179	0.05 158	0.17 229	0.06 125	0.23 276	0.07 153	0.16 214	0.08 253	0.05 152	0.10 224	0.11 245	0.17 218	0.11 227	0.20 316	0.12 307	0.13 172	0.11 291	0.05 177	0.07 221	0.16 267	0.15 277	0.11 178	0.13 200

GMOStereo	0.11 201	0.07 181	0.09 286	0.06 156	0.05 126	0.06 152	0.05 158	0.17 229	0.09 235	0.24 300	0.07 153	0.17 227	0.09 269	0.05 152	0.11 277	0.12 298	0.17 218	0.08 133	0.12 169	0.08 179	0.19 297	0.08 172	0.03 107	0.07 221	0.18 309	0.18 336	0.14 226	0.17 259

error version	0.11 201	0.07 181	0.09 286	0.06 156	0.05 126	0.06 152	0.05 158	0.17 229	0.09 235	0.24 300	0.07 153	0.17 227	0.09 269	0.05 152	0.11 277	0.12 298	0.17 218	0.08 133	0.12 169	0.08 179	0.19 297	0.08 172	0.03 107	0.07 221	0.18 309	0.18 336	0.14 226	0.17 259

test-v	0.11 201	0.07 181	0.09 286	0.06 156	0.05 126	0.06 152	0.05 158	0.17 229	0.09 235	0.24 300	0.07 153	0.17 227	0.09 269	0.05 152	0.11 277	0.12 298	0.17 218	0.08 133	0.12 169	0.08 179	0.19 297	0.08 172	0.03 107	0.07 221	0.18 309	0.18 336	0.14 226	0.17 259

test_3	0.11 201	0.07 181	0.07 237	0.06 156	0.08 215	0.05 131	0.05 158	0.17 229	0.10 263	0.24 300	0.09 207	0.22 321	0.12 306	0.06 175	0.13 321	0.13 330	0.20 296	0.09 168	0.14 204	0.10 255	0.18 278	0.09 219	0.04 135	0.08 253	0.13 199	0.14 246	0.13 212	0.14 212

test-2	0.11 201	0.07 181	0.09 286	0.06 156	0.05 126	0.06 152	0.05 158	0.17 229	0.09 235	0.24 300	0.07 153	0.17 227	0.09 269	0.05 152	0.11 277	0.12 298	0.17 218	0.08 133	0.12 169	0.08 179	0.19 297	0.08 172	0.03 107	0.07 221	0.18 309	0.18 336	0.14 226	0.17 259

CREStereo++_RVC	0.11 201	0.07 181	0.05 149	0.08 191	0.09 245	0.08 194	0.07 224	0.16 210	0.09 235	0.26 348	0.09 207	0.17 227	0.13 323	0.08 239	0.09 177	0.10 184	0.19 270	0.08 133	0.13 188	0.07 152	0.20 317	0.08 172	0.06 206	0.06 175	0.14 226	0.12 200	0.16 258	0.15 230
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
TANstereo	0.11 201	0.06 153	0.06 187	0.10 242	0.09 245	0.08 194	0.06 194	0.12 150	0.08 191	0.22 255	0.08 180	0.13 169	0.08 253	0.08 239	0.10 224	0.13 330	0.19 270	0.13 300	0.18 286	0.08 179	0.18 278	0.10 254	0.06 206	0.06 175	0.11 176	0.11 176	0.15 245	0.14 212

XX-TBD	0.11 201	0.06 153	0.06 187	0.10 242	0.09 245	0.08 194	0.06 194	0.12 150	0.08 191	0.22 255	0.08 180	0.13 169	0.08 253	0.08 239	0.10 224	0.13 330	0.19 270	0.13 300	0.18 286	0.08 179	0.18 278	0.10 254	0.06 206	0.06 175	0.11 176	0.11 176	0.15 245	0.14 212

UNet	0.11 201	0.09 245	0.09 286	0.10 242	0.08 215	0.10 238	0.08 242	0.15 195	0.08 191	0.17 172	0.10 230	0.13 169	0.09 269	0.07 210	0.09 177	0.10 184	0.16 194	0.13 300	0.12 169	0.08 179	0.12 144	0.09 219	0.08 274	0.09 289	0.12 186	0.14 246	0.10 162	0.11 173

CREStereo	0.11 201	0.08 224	0.06 187	0.08 191	0.08 215	0.07 179	0.05 158	0.18 265	0.05 91	0.26 348	0.08 180	0.18 249	0.06 189	0.08 239	0.09 177	0.10 184	0.22 326	0.08 133	0.13 188	0.08 179	0.20 317	0.09 219	0.06 206	0.06 175	0.12 186	0.13 220	0.17 276	0.16 242
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 201	0.10 269	0.08 267	0.09 216	0.10 271	0.09 215	0.06 194	0.14 184	0.08 191	0.18 191	0.15 322	0.09 125	0.06 189	0.08 239	0.10 224	0.10 184	0.17 218	0.13 300	0.14 204	0.10 255	0.12 144	0.10 254	0.08 274	0.09 289	0.13 199	0.13 220	0.10 162	0.11 173

DSFCA	0.11 201	0.12 303	0.09 286	0.10 242	0.08 215	0.11 253	0.11 298	0.12 150	0.09 235	0.12 136	0.14 306	0.14 185	0.08 253	0.05 152	0.10 224	0.11 245	0.15 179	0.12 264	0.16 239	0.10 255	0.13 172	0.12 315	0.07 239	0.09 289	0.13 199	0.14 246	0.10 162	0.13 200

PMTNet	0.11 201	0.10 269	0.06 187	0.12 278	0.09 245	0.07 179	0.06 194	0.18 265	0.06 125	0.28 381	0.06 117	0.18 249	0.04 114	0.07 210	0.10 224	0.11 245	0.18 245	0.08 133	0.14 204	0.08 179	0.18 278	0.10 254	0.07 239	0.05 138	0.13 199	0.12 200	0.17 276	0.16 242

BEATNet_4x	0.11 201	0.10 269	0.08 267	0.09 216	0.09 245	0.09 215	0.08 242	0.12 150	0.08 191	0.21 236	0.09 207	0.15 194	0.09 269	0.08 239	0.11 277	0.10 184	0.13 147	0.13 300	0.11 154	0.08 179	0.13 172	0.12 315	0.08 274	0.08 253	0.13 199	0.13 220	0.18 301	0.18 283

ADCP+	0.11 201	0.10 269	0.08 267	0.09 216	0.07 186	0.09 215	0.08 242	0.14 184	0.11 283	0.16 161	0.12 279	0.18 249	0.08 253	0.07 210	0.11 277	0.10 184	0.16 194	0.11 227	0.14 204	0.09 221	0.12 144	0.09 219	0.08 274	0.08 253	0.11 176	0.16 300	0.11 178	0.11 173

RASNet	0.11 201	0.10 269	0.10 303	0.09 216	0.07 186	0.08 194	0.08 242	0.19 299	0.09 235	0.17 172	0.10 230	0.13 169	0.09 269	0.06 175	0.09 177	0.10 184	0.14 164	0.09 168	0.12 169	0.06 125	0.15 211	0.09 219	0.05 177	0.10 310	0.13 199	0.12 200	0.17 276	0.17 259

DISCO	0.11 201	0.10 269	0.08 267	0.10 242	0.09 245	0.11 253	0.09 267	0.10 141	0.08 191	0.15 153	0.11 257	0.12 154	0.07 231	0.06 175	0.09 177	0.11 245	0.15 179	0.10 204	0.14 204	0.10 255	0.12 144	0.10 254	0.06 206	0.09 289	0.14 226	0.12 200	0.13 212	0.11 173

iResNet_ROB	0.11 201	0.08 224	0.07 237	0.11 264	0.08 215	0.12 271	0.08 242	0.15 195	0.08 191	0.23 276	0.11 257	0.15 194	0.15 347	0.06 175	0.08 133	0.09 147	0.16 194	0.12 264	0.14 204	0.09 221	0.15 211	0.10 254	0.07 239	0.08 253	0.15 246	0.12 200	0.15 245	0.15 230

DN-CSS_ROB	0.11 201	0.09 245	0.12 331	0.08 191	0.09 245	0.08 194	0.08 242	0.16 210	0.10 263	0.23 276	0.17 342	0.19 267	0.14 339	0.05 152	0.09 177	0.09 147	0.13 147	0.10 204	0.18 286	0.09 221	0.12 144	0.08 172	0.07 239	0.08 253	0.13 199	0.11 176	0.12 193	0.11 173

DNSM	0.12 234	0.08 224	0.06 187	0.08 191	0.08 215	0.11 253	0.06 194	0.19 299	0.08 191	0.26 348	0.06 117	0.21 304	0.03 75	0.10 283	0.10 224	0.10 184	0.22 326	0.10 204	0.15 225	0.09 221	0.21 345	0.10 254	0.06 206	0.06 175	0.15 246	0.12 200	0.17 276	0.18 283

ManiGeoR	0.12 234	0.10 269	0.08 267	0.12 278	0.09 245	0.11 253	0.07 224	0.20 323	0.10 263	0.20 223	0.11 257	0.20 285	0.06 189	0.06 175	0.10 224	0.11 245	0.18 245	0.11 227	0.16 239	0.09 221	0.13 172	0.08 172	0.06 206	0.08 253	0.16 267	0.14 246	0.16 258	0.14 212

HLf10	0.12 234	0.10 269	0.08 267	0.12 278	0.09 245	0.11 253	0.07 224	0.20 323	0.10 263	0.20 223	0.11 257	0.20 285	0.06 189	0.06 175	0.10 224	0.11 245	0.18 245	0.11 227	0.16 239	0.09 221	0.13 172	0.08 172	0.06 206	0.08 253	0.16 267	0.14 246	0.16 258	0.14 212

HLf8	0.12 234	0.10 269	0.08 267	0.11 264	0.09 245	0.10 238	0.08 242	0.20 323	0.09 235	0.19 209	0.10 230	0.20 285	0.09 269	0.07 210	0.10 224	0.11 245	0.19 270	0.12 264	0.18 286	0.10 255	0.14 196	0.09 219	0.07 239	0.09 289	0.17 283	0.15 277	0.18 301	0.17 259

TestStereo_HL2	0.12 234	0.09 245	0.07 237	0.10 242	0.08 215	0.10 238	0.08 242	0.18 265	0.11 283	0.22 255	0.11 257	0.21 304	0.10 287	0.08 239	0.10 224	0.10 184	0.19 270	0.11 227	0.17 258	0.09 221	0.14 196	0.08 172	0.07 239	0.08 253	0.17 283	0.15 277	0.17 276	0.19 295

GGDA	0.12 234	0.09 245	0.07 237	0.10 242	0.08 215	0.11 253	0.08 242	0.18 265	0.11 283	0.22 255	0.11 257	0.21 304	0.10 287	0.08 239	0.10 224	0.10 184	0.18 245	0.11 227	0.16 239	0.08 179	0.14 196	0.08 172	0.07 239	0.08 253	0.17 283	0.14 246	0.16 258	0.16 242

DNS	0.12 234	0.08 224	0.06 187	0.08 191	0.08 215	0.11 253	0.06 194	0.18 265	0.07 157	0.26 348	0.06 117	0.26 344	0.04 114	0.10 283	0.10 224	0.10 184	0.21 310	0.10 204	0.15 225	0.09 221	0.20 317	0.10 254	0.06 206	0.06 175	0.14 226	0.13 220	0.18 301	0.17 259

DF	0.12 234	0.07 181	0.05 149	0.10 242	0.09 245	0.09 215	0.07 224	0.19 299	0.07 157	0.27 365	0.09 207	0.20 285	0.05 150	0.10 283	0.10 224	0.11 245	0.21 310	0.11 227	0.16 239	0.10 255	0.21 345	0.11 291	0.07 239	0.07 221	0.15 246	0.12 200	0.17 276	0.22 329

WQFJA1++	0.12 234	0.09 245	0.06 187	0.14 302	0.08 215	0.15 302	0.13 322	0.17 229	0.08 191	0.19 209	0.11 257	0.15 194	0.09 269	0.06 175	0.08 133	0.10 184	0.19 270	0.09 168	0.16 239	0.09 221	0.16 235	0.08 172	0.06 206	0.06 175	0.16 267	0.12 200	0.21 343	0.21 324

DDF-Stereo	0.12 234	0.07 181	0.04 104	0.10 242	0.09 245	0.13 282	0.10 285	0.18 265	0.08 191	0.24 300	0.06 117	0.19 267	0.07 231	0.08 239	0.08 133	0.11 245	0.23 337	0.09 168	0.16 239	0.10 255	0.20 317	0.09 219	0.07 239	0.07 221	0.14 226	0.14 246	0.17 276	0.18 283

zero-FE	0.12 234	0.07 181	0.04 104	0.10 242	0.09 245	0.15 302	0.11 298	0.18 265	0.08 191	0.23 276	0.08 180	0.19 267	0.07 231	0.08 239	0.09 177	0.11 245	0.23 337	0.09 168	0.17 258	0.10 255	0.20 317	0.09 219	0.07 239	0.07 221	0.14 226	0.14 246	0.17 276	0.19 295

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 234	0.06 153	0.05 149	0.09 216	0.09 245	0.10 238	0.10 285	0.18 265	0.09 235	0.24 300	0.09 207	0.16 214	0.04 114	0.09 265	0.09 177	0.11 245	0.20 296	0.10 204	0.17 258	0.09 221	0.21 345	0.10 254	0.05 177	0.06 175	0.16 267	0.13 220	0.16 258	0.27 355

Reg-Stereo(zero)	0.12 234	0.08 224	0.06 187	0.08 191	0.07 186	0.10 238	0.07 224	0.17 229	0.10 263	0.25 330	0.09 207	0.20 285	0.06 189	0.07 210	0.09 177	0.11 245	0.19 270	0.10 204	0.15 225	0.09 221	0.15 211	0.08 172	0.07 239	0.07 221	0.13 199	0.13 220	0.18 301	0.17 259

FLISNet	0.12 234	0.08 224	0.06 187	0.08 191	0.07 186	0.10 238	0.07 224	0.17 229	0.10 263	0.25 330	0.09 207	0.20 285	0.06 189	0.07 210	0.09 177	0.11 245	0.19 270	0.10 204	0.15 225	0.09 221	0.15 211	0.08 172	0.07 239	0.07 221	0.13 199	0.13 220	0.18 301	0.17 259

CES	0.12 234	0.06 153	0.06 187	0.06 156	0.08 215	0.07 179	0.05 158	0.35 400	0.05 91	0.15 153	0.23 386	0.13 169	0.04 114	0.08 239	0.09 177	0.11 245	0.19 270	0.08 133	0.14 204	0.08 179	0.28 406	0.08 172	0.07 239	0.04 106	0.14 226	0.11 176	0.14 226	0.16 242

raft_robust	0.12 234	0.09 245	0.09 286	0.11 264	0.06 165	0.09 215	0.06 194	0.15 195	0.08 191	0.23 276	0.07 153	0.20 285	0.11 300	0.09 265	0.11 277	0.12 298	0.16 194	0.12 264	0.14 204	0.10 255	0.15 211	0.11 291	0.03 107	0.08 253	0.18 309	0.17 321	0.15 245	0.14 212

IPLGR	0.12 234	0.09 245	0.09 286	0.09 216	0.10 271	0.09 215	0.07 224	0.18 265	0.09 235	0.22 255	0.10 230	0.16 214	0.07 231	0.06 175	0.10 224	0.11 245	0.17 218	0.11 227	0.21 322	0.12 307	0.16 235	0.09 219	0.04 135	0.08 253	0.16 267	0.14 246	0.14 226	0.16 242

s12784h	0.12 234	0.09 245	0.06 187	0.11 264	0.09 245	0.08 194	0.06 194	0.18 265	0.07 157	0.26 348	0.12 279	0.19 267	0.09 269	0.07 210	0.09 177	0.10 184	0.20 296	0.08 133	0.15 225	0.07 152	0.20 317	0.08 172	0.05 177	0.07 221	0.16 267	0.15 277	0.18 301	0.21 324

HCRNet	0.12 234	0.17 358	0.06 187	0.22 354	0.08 215	0.15 302	0.08 242	0.13 172	0.04 53	0.46 426	0.12 279	0.24 335	0.07 231	0.07 210	0.08 133	0.06 73	0.14 164	0.08 133	0.20 316	0.08 179	0.10 125	0.05 97	0.11 325	0.06 175	0.06 82	0.06 80	0.05 65	0.08 134

GMStereo	0.12 234	0.12 303	0.07 237	0.11 264	0.11 294	0.13 282	0.09 267	0.17 229	0.10 263	0.17 172	0.14 306	0.22 321	0.11 300	0.07 210	0.10 224	0.09 147	0.17 218	0.10 204	0.17 258	0.12 307	0.15 211	0.09 219	0.07 239	0.09 289	0.14 226	0.13 220	0.15 245	0.12 193
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 234	0.12 303	0.12 331	0.12 278	0.10 271	0.11 253	0.13 322	0.15 195	0.12 303	0.13 142	0.12 279	0.13 169	0.10 287	0.09 265	0.18 377	0.13 330	0.16 194	0.11 227	0.17 258	0.10 255	0.13 172	0.10 254	0.10 315	0.10 310	0.13 199	0.11 176	0.13 212	0.13 200

DeepPrunerF	0.12 234	0.10 269	0.11 318	0.13 292	0.14 334	0.09 215	0.09 267	0.15 195	0.11 283	0.12 136	0.14 306	0.10 134	0.09 269	0.07 210	0.13 321	0.11 245	0.11 131	0.13 300	0.13 188	0.11 282	0.13 172	0.09 219	0.08 274	0.08 253	0.17 283	0.15 277	0.11 178	0.14 212

CFNet	0.12 234	0.11 287	0.08 267	0.14 302	0.12 307	0.11 253	0.09 267	0.20 323	0.10 263	0.18 191	0.12 279	0.25 342	0.10 287	0.08 239	0.09 177	0.09 147	0.17 218	0.12 264	0.12 169	0.09 221	0.12 144	0.08 172	0.06 206	0.10 310	0.15 246	0.13 220	0.13 212	0.13 200

iResNetv2_ROB	0.12 234	0.08 224	0.08 267	0.12 278	0.09 245	0.12 271	0.08 242	0.17 229	0.08 191	0.22 255	0.12 279	0.20 285	0.16 352	0.07 210	0.09 177	0.09 147	0.16 194	0.11 227	0.17 258	0.10 255	0.15 211	0.10 254	0.09 298	0.10 310	0.15 246	0.13 220	0.19 317	0.12 193

PDISCO_ROB	0.12 234	0.13 320	0.13 344	0.10 242	0.08 215	0.09 215	0.09 267	0.09 134	0.08 191	0.11 133	0.10 230	0.06 101	0.05 150	0.05 152	0.10 224	0.12 298	0.14 164	0.16 351	0.09 132	0.10 255	0.14 196	0.13 334	0.04 135	0.08 253	0.17 283	0.21 367	0.32 387	0.20 308

G2	0.13 259	0.14 332	0.05 149	0.43 398	0.07 186	0.55 407	0.11 298	0.13 172	0.06 125	0.17 172	0.09 207	0.17 227	0.04 114	0.10 283	0.09 177	0.08 124	0.14 164	0.09 168	0.18 286	0.06 125	0.11 135	0.07 148	0.13 345	0.06 175	0.08 122	0.09 135	0.09 148	0.08 134

TestStereo_HLe17	0.13 259	0.11 287	0.09 286	0.14 302	0.10 271	0.12 271	0.08 242	0.23 357	0.12 303	0.21 236	0.11 257	0.20 285	0.07 231	0.06 175	0.10 224	0.10 184	0.17 218	0.11 227	0.18 286	0.10 255	0.13 172	0.08 172	0.06 206	0.09 289	0.18 309	0.15 277	0.16 258	0.15 230

gcap_with_dpt	0.13 259	0.07 181	0.07 237	0.08 191	0.10 271	0.11 253	0.07 224	0.18 265	0.11 283	0.27 365	0.10 230	0.24 335	0.09 269	0.12 326	0.10 224	0.11 245	0.21 310	0.12 264	0.17 258	0.10 255	0.21 345	0.12 315	0.08 274	0.08 253	0.17 283	0.12 200	0.17 276	0.26 350

S2M2_L	0.13 259	0.10 269	0.09 286	0.12 278	0.08 215	0.13 282	0.10 285	0.16 210	0.08 191	0.21 236	0.07 153	0.17 227	0.03 75	0.18 366	0.11 277	0.09 147	0.21 310	0.12 264	0.16 239	0.11 282	0.18 278	0.10 254	0.12 339	0.08 253	0.13 199	0.13 220	0.15 245	0.19 295
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 259	0.07 181	0.07 237	0.08 191	0.10 271	0.11 253	0.07 224	0.18 265	0.11 283	0.27 365	0.10 230	0.24 335	0.09 269	0.12 326	0.10 224	0.11 245	0.21 310	0.12 264	0.17 258	0.10 255	0.21 345	0.12 315	0.08 274	0.08 253	0.17 283	0.12 200	0.17 276	0.26 350

gcap-zeroshot	0.13 259	0.08 224	0.06 187	0.08 191	0.11 294	0.11 253	0.09 267	0.18 265	0.09 235	0.28 381	0.08 180	0.20 285	0.07 231	0.10 283	0.10 224	0.12 298	0.23 337	0.11 227	0.28 370	0.13 325	0.20 317	0.11 291	0.07 239	0.08 253	0.12 186	0.18 336	0.17 276	0.19 295

AE-Stereo	0.13 259	0.09 245	0.08 267	0.11 264	0.09 245	0.08 194	0.05 158	0.17 229	0.14 325	0.24 300	0.10 230	0.19 267	0.10 287	0.07 210	0.11 277	0.12 298	0.24 360	0.13 300	0.17 258	0.11 282	0.19 297	0.10 254	0.05 177	0.09 289	0.14 226	0.14 246	0.15 245	0.14 212

MSKI-zero shot	0.13 259	0.08 224	0.05 149	0.09 216	0.11 294	0.09 215	0.07 224	0.19 299	0.09 235	0.28 381	0.10 230	0.19 267	0.06 189	0.11 305	0.11 277	0.12 298	0.23 337	0.11 227	0.17 258	0.11 282	0.22 365	0.10 254	0.07 239	0.08 253	0.14 226	0.17 321	0.18 301	0.18 283

Any-RAFT	0.13 259	0.07 181	0.06 187	0.11 264	0.09 245	0.12 271	0.08 242	0.17 229	0.10 263	0.26 348	0.09 207	0.20 285	0.08 253	0.11 305	0.11 277	0.11 245	0.22 326	0.11 227	0.21 322	0.10 255	0.22 365	0.10 254	0.08 274	0.06 175	0.16 267	0.16 300	0.17 276	0.17 259

RAFT-Test	0.13 259	0.07 181	0.06 187	0.09 216	0.11 294	0.13 282	0.08 242	0.17 229	0.11 283	0.27 365	0.11 257	0.20 285	0.05 150	0.12 326	0.10 224	0.11 245	0.23 337	0.12 264	0.21 322	0.14 335	0.21 345	0.11 291	0.07 239	0.08 253	0.17 283	0.16 300	0.17 276	0.17 259

HH	0.13 259	0.06 153	0.05 149	0.11 264	0.12 307	0.16 315	0.08 242	0.19 299	0.08 191	0.28 381	0.08 180	0.18 249	0.06 189	0.12 326	0.11 277	0.11 245	0.23 337	0.12 264	0.16 239	0.11 282	0.20 317	0.08 172	0.07 239	0.08 253	0.13 199	0.15 277	0.19 317	0.24 337

HanStereo	0.13 259	0.06 153	0.05 149	0.11 264	0.12 307	0.16 315	0.08 242	0.19 299	0.08 191	0.28 381	0.08 180	0.18 249	0.06 189	0.12 326	0.11 277	0.11 245	0.23 337	0.12 264	0.16 239	0.11 282	0.20 317	0.08 172	0.07 239	0.08 253	0.13 199	0.15 277	0.19 317	0.24 337

anonymity	0.13 259	0.06 153	0.05 149	0.09 216	0.10 271	0.09 215	0.07 224	0.18 265	0.08 191	0.28 381	0.13 293	0.19 267	0.06 189	0.09 265	0.10 224	0.13 330	0.23 337	0.12 264	0.17 258	0.15 351	0.20 317	0.10 254	0.09 298	0.07 221	0.20 337	0.19 355	0.19 317	0.19 295

iRaft-Stereo_20w	0.13 259	0.07 181	0.05 149	0.12 278	0.12 307	0.12 271	0.09 267	0.15 195	0.10 263	0.28 381	0.10 230	0.19 267	0.04 114	0.10 283	0.10 224	0.11 245	0.23 337	0.11 227	0.15 225	0.13 325	0.20 317	0.08 172	0.09 298	0.06 175	0.18 309	0.15 277	0.20 329	0.26 350

GLC_STEREO	0.13 259	0.11 287	0.12 331	0.12 278	0.11 294	0.11 253	0.10 285	0.19 299	0.07 157	0.25 330	0.13 293	0.13 169	0.07 231	0.07 210	0.09 177	0.12 298	0.24 360	0.11 227	0.17 258	0.09 221	0.27 404	0.16 365	0.07 239	0.07 221	0.16 267	0.10 151	0.20 329	0.12 193

TRStereo	0.13 259	0.07 181	0.05 149	0.09 216	0.08 215	0.17 324	0.12 316	0.18 265	0.07 157	0.25 330	0.09 207	0.20 285	0.05 150	0.10 283	0.10 224	0.11 245	0.21 310	0.11 227	0.22 336	0.14 335	0.19 297	0.09 219	0.09 298	0.07 221	0.17 283	0.17 321	0.24 360	0.19 295

LMCR-Stereo	0.13 259	0.09 245	0.07 237	0.11 264	0.08 215	0.11 253	0.09 267	0.18 265	0.09 235	0.19 209	0.14 306	0.19 267	0.14 339	0.10 283	0.10 224	0.11 245	0.20 296	0.13 300	0.19 303	0.11 282	0.18 278	0.10 254	0.08 274	0.08 253	0.15 246	0.13 220	0.19 317	0.17 259

TestStereo	0.13 259	0.12 303	0.10 303	0.11 264	0.08 215	0.11 253	0.10 285	0.19 299	0.11 283	0.24 300	0.14 306	0.20 285	0.08 253	0.06 175	0.12 306	0.10 184	0.20 296	0.11 227	0.20 316	0.10 255	0.21 345	0.11 291	0.06 206	0.12 339	0.19 324	0.11 176	0.12 193	0.13 200

CFNet_pseudo	0.13 259	0.11 287	0.11 318	0.14 302	0.11 294	0.12 271	0.11 298	0.19 299	0.12 303	0.24 300	0.14 306	0.17 227	0.15 347	0.09 265	0.10 224	0.10 184	0.16 194	0.13 300	0.13 188	0.08 179	0.15 211	0.08 172	0.08 274	0.09 289	0.15 246	0.14 246	0.19 317	0.21 324

ADLNet	0.13 259	0.11 287	0.08 267	0.13 292	0.10 271	0.16 315	0.13 322	0.14 184	0.07 157	0.13 142	0.10 230	0.25 342	0.11 300	0.29 397	0.10 224	0.10 184	0.17 218	0.09 168	0.13 188	0.09 221	0.11 135	0.09 219	0.13 345	0.06 175	0.13 199	0.13 220	0.12 193	0.14 212

EAI-Stereo	0.13 259	0.07 181	0.04 104	0.10 242	0.10 271	0.10 238	0.09 267	0.18 265	0.10 263	0.26 348	0.11 257	0.20 285	0.05 150	0.10 283	0.10 224	0.12 298	0.22 326	0.12 264	0.19 303	0.12 307	0.19 297	0.09 219	0.08 274	0.08 253	0.16 267	0.15 277	0.16 258	0.20 308

FADNet-RVC-Resample	0.13 259	0.10 269	0.12 331	0.12 278	0.10 271	0.13 282	0.10 285	0.16 210	0.13 314	0.18 191	0.13 293	0.17 227	0.12 306	0.10 283	0.11 277	0.09 147	0.13 147	0.15 338	0.15 225	0.18 374	0.15 211	0.13 334	0.10 315	0.14 357	0.17 283	0.13 220	0.12 193	0.12 193

STTStereo	0.13 259	0.14 332	0.17 377	0.13 292	0.15 343	0.13 282	0.21 371	0.13 172	0.14 325	0.15 153	0.15 322	0.17 227	0.10 287	0.11 305	0.14 341	0.12 298	0.15 179	0.15 338	0.13 188	0.11 282	0.12 144	0.10 254	0.07 239	0.09 289	0.15 246	0.14 246	0.12 193	0.16 242

R-Stereo Train	0.13 259	0.07 181	0.07 237	0.09 216	0.10 271	0.15 302	0.05 158	0.16 210	0.12 303	0.28 381	0.13 293	0.21 304	0.08 253	0.11 305	0.10 224	0.11 245	0.23 337	0.12 264	0.16 239	0.11 282	0.21 345	0.11 291	0.08 274	0.07 221	0.15 246	0.14 246	0.16 258	0.15 230

ADCRef	0.13 259	0.10 269	0.10 303	0.10 242	0.08 215	0.09 215	0.09 267	0.17 229	0.14 325	0.20 223	0.15 322	0.15 194	0.13 323	0.05 152	0.11 277	0.11 245	0.16 194	0.14 325	0.19 303	0.12 307	0.16 235	0.12 315	0.09 298	0.11 323	0.14 226	0.18 336	0.13 212	0.19 295

RAFT-Stereo	0.13 259	0.07 181	0.07 237	0.09 216	0.10 271	0.15 302	0.05 158	0.16 210	0.12 303	0.28 381	0.13 293	0.21 304	0.08 253	0.11 305	0.10 224	0.11 245	0.23 337	0.12 264	0.16 239	0.11 282	0.21 345	0.11 291	0.08 274	0.07 221	0.15 246	0.14 246	0.16 258	0.15 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 259	0.08 224	0.06 187	0.09 216	0.12 307	0.10 238	0.08 242	0.17 229	0.11 283	0.27 365	0.10 230	0.20 285	0.06 189	0.12 326	0.10 224	0.11 245	0.23 337	0.12 264	0.19 303	0.16 363	0.21 345	0.12 315	0.07 239	0.08 253	0.17 283	0.15 277	0.17 276	0.18 283

CFNet_RVC	0.13 259	0.12 303	0.10 303	0.14 302	0.11 294	0.14 292	0.09 267	0.17 229	0.09 235	0.19 209	0.13 293	0.21 304	0.09 269	0.10 283	0.12 306	0.13 330	0.18 245	0.13 300	0.15 225	0.11 282	0.16 235	0.09 219	0.06 206	0.09 289	0.16 267	0.13 220	0.16 258	0.17 259

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 259	0.13 320	0.14 356	0.14 302	0.16 345	0.13 282	0.21 371	0.13 172	0.15 335	0.16 161	0.16 333	0.21 304	0.10 287	0.15 359	0.12 306	0.12 298	0.16 194	0.12 264	0.11 154	0.09 221	0.12 144	0.10 254	0.08 274	0.09 289	0.13 199	0.13 220	0.11 178	0.16 242
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.13 259	0.06 153	0.09 286	0.07 182	0.13 321	0.08 194	0.13 322	0.06 101	0.24 388	0.09 124	0.15 322	0.10 134	0.45 414	0.26 388	0.12 306	0.10 184	0.09 112	0.12 264	0.08 115	0.11 282	0.08 112	0.12 315	0.19 372	0.13 350	0.08 122	0.14 246	0.08 130	0.18 283

arf2	0.14 289	0.15 342	0.06 187	0.44 399	0.10 271	0.56 408	0.13 322	0.16 210	0.07 157	0.17 172	0.12 279	0.29 358	0.06 189	0.11 305	0.09 177	0.09 147	0.17 218	0.10 204	0.21 322	0.06 125	0.11 135	0.06 123	0.11 325	0.08 253	0.10 154	0.08 123	0.10 162	0.07 127

depth_test_26	0.14 289	0.06 153	0.06 187	0.06 156	0.07 186	0.07 179	0.05 158	0.26 372	0.06 125	0.32 402	0.09 207	0.31 363	0.06 189	0.10 283	0.10 224	0.11 245	0.28 398	0.11 227	0.25 356	0.11 282	0.26 400	0.07 148	0.12 339	0.08 253	0.13 199	0.14 246	0.13 212	0.20 308

TestStereo-Hl	0.14 289	0.11 287	0.08 267	0.10 242	0.10 271	0.15 302	0.11 298	0.19 299	0.13 314	0.24 300	0.12 279	0.28 349	0.12 306	0.07 210	0.10 224	0.11 245	0.19 270	0.12 264	0.18 286	0.10 255	0.15 211	0.10 254	0.07 239	0.10 310	0.16 267	0.16 300	0.24 360	0.30 369

DN	0.14 289	0.08 224	0.08 267	0.19 341	0.09 245	0.22 362	0.11 298	0.18 265	0.10 263	0.21 236	0.12 279	0.35 370	0.06 189	0.14 348	0.09 177	0.12 298	0.24 360	0.12 264	0.16 239	0.09 221	0.18 278	0.11 291	0.06 206	0.08 253	0.25 377	0.14 246	0.15 245	0.19 295

IGEV-FE	0.14 289	0.07 181	0.06 187	0.13 292	0.13 321	0.10 238	0.11 298	0.17 229	0.09 235	0.28 381	0.10 230	0.23 327	0.05 150	0.12 326	0.10 224	0.11 245	0.23 337	0.11 227	0.17 258	0.12 307	0.20 317	0.10 254	0.09 298	0.06 175	0.20 337	0.15 277	0.23 351	0.27 355

model_zeroshot	0.14 289	0.09 245	0.06 187	0.10 242	0.10 271	0.13 282	0.08 242	0.20 323	0.12 303	0.28 381	0.09 207	0.22 321	0.06 189	0.11 305	0.10 224	0.12 298	0.26 381	0.13 300	0.28 370	0.12 307	0.21 345	0.13 334	0.11 325	0.09 289	0.18 309	0.18 336	0.18 301	0.18 283

MyStereo04	0.14 289	0.12 303	0.11 318	0.08 191	0.09 245	0.11 253	0.08 242	0.23 357	0.19 364	0.24 300	0.16 333	0.23 327	0.11 300	0.04 131	0.11 277	0.11 245	0.17 218	0.12 264	0.21 322	0.12 307	0.17 259	0.12 315	0.06 206	0.12 339	0.21 351	0.14 246	0.16 258	0.15 230

IGEV_Zeroshot_test	0.14 289	0.07 181	0.06 187	0.13 292	0.13 321	0.10 238	0.11 298	0.17 229	0.09 235	0.28 381	0.10 230	0.23 327	0.05 150	0.12 326	0.10 224	0.11 245	0.23 337	0.11 227	0.17 258	0.12 307	0.20 317	0.10 254	0.09 298	0.06 175	0.20 337	0.15 277	0.23 351	0.27 355

dd	0.14 289	0.12 303	0.07 237	0.25 365	0.11 294	0.19 343	0.09 267	0.17 229	0.08 191	0.17 172	0.08 180	0.33 366	0.08 253	0.06 175	0.11 277	0.11 245	0.24 360	0.11 227	0.25 356	0.09 221	0.15 211	0.09 219	0.06 206	0.09 289	0.17 283	0.13 220	0.18 301	0.14 212

AACVNet	0.14 289	0.13 320	0.10 303	0.13 292	0.13 321	0.14 292	0.10 285	0.19 299	0.11 283	0.22 255	0.18 352	0.14 185	0.10 287	0.09 265	0.12 306	0.11 245	0.21 310	0.13 300	0.17 258	0.12 307	0.16 235	0.11 291	0.11 325	0.11 323	0.18 309	0.14 246	0.14 226	0.16 242

cross-raft	0.14 289	0.08 224	0.07 237	0.08 191	0.10 271	0.12 271	0.08 242	0.17 229	0.13 314	0.27 365	0.12 279	0.21 304	0.05 150	0.11 305	0.13 321	0.14 350	0.22 326	0.11 227	0.23 343	0.13 325	0.23 376	0.10 254	0.06 206	0.08 253	0.22 362	0.18 336	0.14 226	0.16 242

GEStereo_RVC	0.14 289	0.13 320	0.10 303	0.11 264	0.12 307	0.12 271	0.11 298	0.18 265	0.13 314	0.24 300	0.16 333	0.18 249	0.10 287	0.06 175	0.13 321	0.12 298	0.20 296	0.16 351	0.23 343	0.13 325	0.16 235	0.14 345	0.07 239	0.11 323	0.21 351	0.15 277	0.13 212	0.20 308

sAnonymous2	0.14 289	0.09 245	0.10 303	0.10 242	0.09 245	0.09 215	0.11 298	0.22 349	0.11 283	0.23 276	0.17 342	0.15 194	0.10 287	0.06 175	0.13 321	0.14 350	0.18 245	0.15 338	0.21 322	0.14 335	0.17 259	0.15 355	0.05 177	0.10 310	0.17 283	0.17 321	0.17 276	0.16 242

CroCo_RVC	0.14 289	0.09 245	0.10 303	0.10 242	0.09 245	0.09 215	0.11 298	0.22 349	0.11 283	0.23 276	0.17 342	0.15 194	0.10 287	0.06 175	0.13 321	0.14 350	0.18 245	0.15 338	0.21 322	0.14 335	0.17 259	0.15 355	0.05 177	0.10 310	0.17 283	0.17 321	0.17 276	0.16 242

sCroCo_RVC	0.14 289	0.09 245	0.09 286	0.08 191	0.07 186	0.10 238	0.07 224	0.20 323	0.14 325	0.18 191	0.12 279	0.13 169	0.14 339	0.06 175	0.14 341	0.16 375	0.22 326	0.15 338	0.22 336	0.13 325	0.21 345	0.16 365	0.06 206	0.12 339	0.18 309	0.15 277	0.17 276	0.17 259

XX-Stereo	0.14 289	0.05 122	0.05 149	0.10 242	0.07 186	0.17 324	0.07 224	0.18 265	0.10 263	0.27 365	0.09 207	0.21 304	0.03 75	0.10 283	0.11 277	0.12 298	0.22 326	0.11 227	0.21 322	0.11 282	0.20 317	0.09 219	0.08 274	0.07 221	0.23 371	0.17 321	0.17 276	0.35 384

GES	0.14 289	0.11 287	0.07 237	0.09 216	0.11 294	0.15 302	0.09 267	0.20 323	0.09 235	0.23 276	0.12 279	0.17 227	0.11 300	0.14 348	0.12 306	0.11 245	0.23 337	0.14 325	0.24 352	0.14 335	0.18 278	0.18 375	0.11 325	0.09 289	0.15 246	0.13 220	0.21 343	0.20 308

RTSC	0.14 289	0.11 287	0.11 318	0.12 278	0.11 294	0.12 271	0.10 285	0.16 210	0.14 325	0.18 191	0.13 293	0.15 194	0.14 339	0.08 239	0.13 321	0.13 330	0.20 296	0.13 300	0.21 322	0.12 307	0.16 235	0.12 315	0.07 239	0.10 310	0.16 267	0.17 321	0.21 343	0.33 377

ADCL	0.14 289	0.12 303	0.11 318	0.13 292	0.11 294	0.14 292	0.11 298	0.18 265	0.16 339	0.22 255	0.16 333	0.21 304	0.13 323	0.09 265	0.12 306	0.12 298	0.17 218	0.13 300	0.18 286	0.13 325	0.19 297	0.14 345	0.11 325	0.11 323	0.17 283	0.16 300	0.16 258	0.17 259

DeepPruner_ROB	0.14 289	0.13 320	0.11 318	0.12 278	0.11 294	0.11 253	0.09 267	0.17 229	0.12 303	0.21 236	0.18 352	0.15 194	0.13 323	0.08 239	0.14 341	0.11 245	0.18 245	0.15 338	0.19 303	0.11 282	0.18 278	0.14 345	0.10 315	0.11 323	0.17 283	0.17 321	0.17 276	0.19 295

MLCV	0.14 289	0.11 287	0.09 286	0.16 320	0.12 307	0.14 292	0.11 298	0.21 340	0.10 263	0.24 300	0.13 293	0.21 304	0.15 347	0.08 239	0.10 224	0.10 184	0.19 270	0.11 227	0.19 303	0.09 221	0.18 278	0.09 219	0.10 315	0.09 289	0.17 283	0.14 246	0.16 258	0.20 308

HSM	0.14 289	0.12 303	0.09 286	0.14 302	0.13 321	0.12 271	0.11 298	0.18 265	0.11 283	0.23 276	0.15 322	0.18 249	0.14 339	0.08 239	0.12 306	0.11 245	0.21 310	0.12 264	0.17 258	0.12 307	0.18 278	0.11 291	0.07 239	0.08 253	0.17 283	0.16 300	0.17 276	0.18 283

DLCB_ROB	0.14 289	0.12 303	0.12 331	0.10 242	0.10 271	0.10 238	0.09 267	0.16 210	0.12 303	0.18 191	0.17 342	0.19 267	0.13 323	0.11 305	0.12 306	0.11 245	0.16 194	0.13 300	0.14 204	0.10 255	0.18 278	0.11 291	0.09 298	0.12 339	0.27 385	0.16 300	0.16 258	0.14 212

TestStereo_HL3	0.15 312	0.11 287	0.09 286	0.12 278	0.10 271	0.12 271	0.11 298	0.20 323	0.13 314	0.24 300	0.11 257	0.30 360	0.13 323	0.08 239	0.10 224	0.11 245	0.24 360	0.12 264	0.16 239	0.11 282	0.16 235	0.10 254	0.08 274	0.08 253	0.17 283	0.14 246	0.23 351	0.27 355

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 312	0.07 181	0.05 149	0.12 278	0.13 321	0.15 302	0.09 267	0.17 229	0.13 314	0.28 381	0.09 207	0.23 327	0.05 150	0.12 326	0.12 306	0.12 298	0.26 381	0.12 264	0.33 387	0.11 282	0.20 317	0.13 334	0.08 274	0.07 221	0.22 362	0.20 365	0.20 329	0.33 377

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 312	0.07 181	0.06 187	0.15 315	0.12 307	0.15 302	0.10 285	0.18 265	0.09 235	0.26 348	0.08 180	0.19 267	0.08 253	0.11 305	0.11 277	0.12 298	0.25 371	0.13 300	0.26 362	0.12 307	0.20 317	0.11 291	0.08 274	0.07 221	0.20 337	0.19 355	0.20 329	0.31 374

EKT-Stereo	0.15 312	0.10 269	0.07 237	0.13 292	0.13 321	0.16 315	0.17 353	0.17 229	0.11 283	0.26 348	0.17 342	0.17 227	0.07 231	0.11 305	0.11 277	0.11 245	0.24 360	0.15 338	0.24 352	0.12 307	0.25 392	0.10 254	0.07 239	0.08 253	0.20 337	0.16 300	0.17 276	0.17 259

CASS	0.15 312	0.12 303	0.10 303	0.14 302	0.12 307	0.16 315	0.10 285	0.19 299	0.15 335	0.26 348	0.12 279	0.20 285	0.12 306	0.09 265	0.13 321	0.12 298	0.23 337	0.12 264	0.24 352	0.10 255	0.20 317	0.11 291	0.07 239	0.09 289	0.23 371	0.14 246	0.19 317	0.22 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 312	0.13 320	0.10 303	0.18 333	0.17 351	0.16 315	0.20 364	0.16 210	0.11 283	0.16 161	0.14 306	0.16 214	0.05 150	0.44 411	0.10 224	0.10 184	0.17 218	0.12 264	0.14 204	0.09 221	0.17 259	0.10 254	0.29 416	0.07 221	0.17 283	0.16 300	0.12 193	0.13 200

GANet-ADL	0.15 312	0.12 303	0.09 286	0.14 302	0.12 307	0.16 315	0.12 316	0.20 323	0.10 263	0.25 330	0.15 322	0.22 321	0.12 306	0.21 382	0.11 277	0.11 245	0.25 371	0.14 325	0.21 322	0.14 335	0.19 297	0.10 254	0.08 274	0.10 310	0.17 283	0.16 300	0.20 329	0.17 259

test-1	0.15 312	0.06 153	0.07 237	0.11 264	0.10 271	0.18 333	0.14 330	0.19 299	0.13 314	0.28 381	0.10 230	0.19 267	0.11 300	0.12 326	0.13 321	0.14 350	0.22 326	0.12 264	0.23 343	0.10 255	0.24 386	0.09 219	0.09 298	0.08 253	0.21 351	0.18 336	0.15 245	0.18 283

ICVP	0.15 312	0.13 320	0.14 356	0.12 278	0.12 307	0.13 282	0.10 285	0.17 229	0.12 303	0.17 172	0.14 306	0.18 249	0.12 306	0.09 265	0.13 321	0.14 350	0.18 245	0.15 338	0.16 239	0.14 335	0.17 259	0.14 345	0.20 375	0.11 323	0.19 324	0.19 355	0.17 276	0.17 259
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 312	0.13 320	0.11 318	0.13 292	0.17 351	0.15 302	0.13 322	0.19 299	0.11 283	0.14 145	0.13 293	0.17 227	0.09 269	0.16 362	0.17 369	0.16 375	0.21 310	0.14 325	0.22 336	0.15 351	0.15 211	0.12 315	0.07 239	0.12 339	0.17 283	0.15 277	0.19 317	0.17 259

psm_up	0.15 312	0.11 287	0.13 344	0.15 315	0.12 307	0.14 292	0.11 298	0.20 323	0.17 349	0.19 209	0.13 293	0.15 194	0.17 355	0.10 283	0.14 341	0.12 298	0.19 270	0.13 300	0.17 258	0.11 282	0.15 211	0.10 254	0.10 315	0.16 369	0.18 309	0.17 321	0.17 276	0.19 295

FADNet-RVC	0.15 312	0.13 320	0.11 318	0.18 333	0.12 307	0.14 292	0.10 285	0.21 340	0.09 235	0.19 209	0.17 342	0.18 249	0.12 306	0.11 305	0.17 369	0.15 371	0.18 245	0.13 300	0.18 286	0.15 351	0.12 144	0.13 334	0.12 339	0.11 323	0.21 351	0.16 300	0.14 226	0.15 230

AF-Net	0.15 312	0.13 320	0.13 344	0.14 302	0.18 359	0.15 302	0.14 330	0.17 229	0.16 339	0.17 172	0.21 374	0.18 249	0.12 306	0.10 283	0.18 377	0.16 375	0.14 164	0.14 325	0.15 225	0.11 282	0.12 144	0.11 291	0.13 345	0.10 310	0.15 246	0.16 300	0.20 329	0.15 230

RP	0.15 312	0.14 332	0.16 367	0.17 328	0.14 334	0.17 324	0.16 343	0.19 299	0.17 349	0.14 145	0.16 333	0.16 214	0.15 347	0.11 305	0.14 341	0.12 298	0.15 179	0.12 264	0.15 225	0.12 307	0.12 144	0.13 334	0.10 315	0.12 339	0.17 283	0.17 321	0.20 329	0.18 283

Nwc_Net	0.15 312	0.13 320	0.13 344	0.14 302	0.18 359	0.15 302	0.14 330	0.17 229	0.16 339	0.17 172	0.21 374	0.18 249	0.12 306	0.10 283	0.18 377	0.16 375	0.14 164	0.14 325	0.15 225	0.11 282	0.12 144	0.11 291	0.13 345	0.10 310	0.15 246	0.16 300	0.20 329	0.15 230

UCFNet_RVC	0.15 312	0.17 358	0.12 331	0.16 320	0.14 334	0.17 324	0.11 298	0.17 229	0.13 314	0.21 236	0.13 293	0.28 349	0.12 306	0.10 283	0.12 306	0.13 330	0.18 245	0.13 300	0.17 258	0.12 307	0.17 259	0.09 219	0.10 315	0.11 323	0.19 324	0.16 300	0.17 276	0.20 308

NVstereo2D	0.15 312	0.11 287	0.11 318	0.19 341	0.14 334	0.21 358	0.24 385	0.13 172	0.11 283	0.16 161	0.14 306	0.10 134	0.08 253	0.40 410	0.12 306	0.12 298	0.21 310	0.14 325	0.16 239	0.10 255	0.12 144	0.09 219	0.25 391	0.08 253	0.15 246	0.13 220	0.14 226	0.13 200

valid	0.16 329	0.11 287	0.04 104	0.44 399	0.05 126	0.22 362	0.04 139	1.27 448	0.04 53	0.81 441	0.07 153	0.24 335	0.04 114	0.04 131	0.06 71	0.07 105	0.15 179	0.05 65	0.28 370	0.04 55	0.06 79	0.04 62	0.05 177	0.04 106	0.07 104	0.05 43	0.06 97	0.03 18

LoS	0.16 329	0.10 269	0.08 267	0.10 242	0.11 294	0.09 215	0.07 224	0.50 422	0.05 91	0.32 402	0.36 418	0.36 374	0.06 189	0.09 265	0.09 177	0.10 184	0.19 270	0.09 168	0.15 225	0.11 282	0.21 345	0.09 219	0.07 239	0.07 221	0.18 309	0.12 200	0.20 329	0.21 324
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 329	0.14 332	0.13 344	0.16 320	0.13 321	0.14 292	0.12 316	0.19 299	0.17 349	0.19 209	0.17 342	0.14 185	0.07 231	0.14 348	0.15 353	0.14 350	0.19 270	0.16 351	0.20 316	0.13 325	0.17 259	0.14 345	0.12 339	0.13 350	0.21 351	0.19 355	0.19 317	0.17 259

pcwnet_v2	0.16 329	0.12 303	0.12 331	0.16 320	0.14 334	0.17 324	0.14 330	0.20 323	0.13 314	0.22 255	0.14 306	0.19 267	0.18 358	0.12 326	0.11 277	0.12 298	0.18 245	0.14 325	0.17 258	0.12 307	0.16 235	0.11 291	0.09 298	0.11 323	0.20 337	0.19 355	0.19 317	0.28 364

FADNet	0.16 329	0.15 342	0.10 303	0.20 348	0.10 271	0.19 343	0.13 322	0.21 340	0.13 314	0.22 255	0.26 400	0.17 227	0.14 339	0.12 326	0.20 389	0.16 375	0.16 194	0.14 325	0.23 343	0.20 385	0.16 235	0.13 334	0.11 325	0.11 323	0.21 351	0.17 321	0.16 258	0.15 230

stereogan	0.16 329	0.15 342	0.15 363	0.16 320	0.18 359	0.18 333	0.16 343	0.20 323	0.19 364	0.14 145	0.16 333	0.20 285	0.18 358	0.13 343	0.16 362	0.13 330	0.16 194	0.14 325	0.18 286	0.14 335	0.15 211	0.13 334	0.13 345	0.13 350	0.16 267	0.17 321	0.23 351	0.18 283

HSM-Net_RVC	0.16 329	0.12 303	0.10 303	0.17 328	0.13 321	0.14 292	0.10 285	0.18 265	0.14 325	0.25 330	0.18 352	0.28 349	0.17 355	0.11 305	0.12 306	0.11 245	0.19 270	0.13 300	0.17 258	0.11 282	0.18 278	0.12 315	0.08 274	0.11 323	0.19 324	0.17 321	0.23 351	0.24 337
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G3	0.17 336	0.22 378	0.09 286	0.49 404	0.13 321	0.61 413	0.14 330	0.19 299	0.12 303	0.24 300	0.10 230	0.31 363	0.09 269	0.14 348	0.10 224	0.09 147	0.13 147	0.12 264	0.21 322	0.07 152	0.11 135	0.08 172	0.23 385	0.09 289	0.11 176	0.10 151	0.09 148	0.09 146

GOStereo-base	0.17 336	0.23 384	0.07 237	0.59 411	0.12 307	0.75 418	0.16 343	0.19 299	0.13 314	0.22 255	0.11 257	0.27 346	0.05 150	0.16 362	0.10 224	0.08 124	0.15 179	0.11 227	0.23 343	0.06 125	0.10 125	0.07 148	0.19 372	0.06 175	0.10 154	0.08 123	0.09 148	0.06 111

GwcNet-ADL	0.17 336	0.12 303	0.11 318	0.19 341	0.14 334	0.17 324	0.14 330	0.21 340	0.14 325	0.24 300	0.17 342	0.32 365	0.16 352	0.20 377	0.13 321	0.14 350	0.23 337	0.15 338	0.23 343	0.13 325	0.18 278	0.12 315	0.06 206	0.10 310	0.19 324	0.16 300	0.19 317	0.22 329

PS-NSSS	0.17 336	0.19 367	0.18 382	0.23 357	0.18 359	0.18 333	0.16 343	0.22 349	0.12 303	0.23 276	0.21 374	0.44 383	0.08 253	0.11 305	0.14 341	0.10 184	0.13 147	0.13 300	0.26 362	0.11 282	0.11 135	0.07 148	0.18 370	0.15 361	0.17 283	0.21 367	0.14 226	0.20 308

iResNet	0.17 336	0.11 287	0.10 303	0.15 315	0.13 321	0.17 324	0.12 316	0.21 340	0.14 325	0.25 330	0.14 306	0.35 370	0.32 393	0.08 239	0.12 306	0.11 245	0.20 296	0.12 264	0.26 362	0.15 351	0.18 278	0.12 315	0.11 325	0.13 350	0.18 309	0.15 277	0.20 329	0.19 295

arf1	0.18 341	0.23 384	0.06 187	0.68 415	0.10 271	0.94 422	0.15 337	0.16 210	0.08 191	0.24 300	0.13 293	0.27 346	0.06 189	0.13 343	0.11 277	0.08 124	0.23 337	0.13 300	0.23 343	0.05 100	0.10 125	0.06 123	0.17 363	0.08 253	0.08 122	0.07 109	0.09 148	0.06 111

ITSA-stereo	0.18 341	0.14 332	0.12 331	0.26 369	0.17 351	0.18 333	0.16 343	0.25 369	0.17 349	0.26 348	0.18 352	0.33 366	0.25 375	0.16 362	0.13 321	0.12 298	0.22 326	0.15 338	0.23 343	0.10 255	0.19 297	0.12 315	0.15 354	0.11 323	0.23 371	0.16 300	0.20 329	0.23 334

dad	0.18 341	0.16 350	0.12 331	0.36 383	0.16 345	0.24 371	0.21 371	0.24 363	0.09 235	0.22 255	0.11 257	0.38 377	0.12 306	0.08 239	0.13 321	0.11 245	0.27 391	0.13 300	0.30 379	0.11 282	0.19 297	0.12 315	0.09 298	0.13 350	0.19 324	0.14 246	0.31 384	0.24 337

PSMNet-ADL	0.18 341	0.13 320	0.13 344	0.16 320	0.14 334	0.17 324	0.16 343	0.20 323	0.22 383	0.27 365	0.20 372	0.29 358	0.26 378	0.18 366	0.16 362	0.14 350	0.23 337	0.14 325	0.22 336	0.14 335	0.19 297	0.11 291	0.10 315	0.11 323	0.20 337	0.16 300	0.23 351	0.20 308

Anonymous3	0.18 341	0.15 342	0.11 318	0.15 315	0.10 271	0.14 292	0.11 298	0.22 349	0.19 364	0.27 365	0.15 322	0.27 346	0.12 306	0.12 326	0.27 408	0.18 393	0.22 326	0.18 375	0.26 362	0.17 368	0.25 392	0.21 396	0.09 298	0.10 310	0.21 351	0.21 367	0.22 349	0.20 308

FADNet_RVC	0.18 341	0.14 332	0.13 344	0.20 348	0.15 343	0.14 292	0.13 322	0.24 363	0.14 325	0.24 300	0.18 352	0.28 349	0.22 372	0.14 348	0.15 353	0.12 298	0.20 296	0.17 365	0.32 383	0.15 351	0.20 317	0.15 355	0.11 325	0.15 361	0.20 337	0.21 367	0.18 301	0.23 334

NCC-stereo	0.18 341	0.16 350	0.16 367	0.16 320	0.18 359	0.18 333	0.18 355	0.19 299	0.20 378	0.16 161	0.19 364	0.21 304	0.21 366	0.12 326	0.22 394	0.18 393	0.18 245	0.19 380	0.19 303	0.15 351	0.16 235	0.15 355	0.15 354	0.12 339	0.19 324	0.18 336	0.24 360	0.20 308

Abc-Net	0.18 341	0.16 350	0.16 367	0.16 320	0.18 359	0.18 333	0.18 355	0.19 299	0.20 378	0.16 161	0.19 364	0.21 304	0.21 366	0.12 326	0.22 394	0.18 393	0.18 245	0.19 380	0.19 303	0.15 351	0.16 235	0.15 355	0.15 354	0.12 339	0.19 324	0.18 336	0.24 360	0.20 308
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 341	0.17 358	0.16 367	0.13 292	0.13 321	0.13 282	0.12 316	0.21 340	0.18 356	0.22 255	0.15 322	0.23 327	0.13 323	0.10 283	0.17 369	0.16 375	0.19 270	0.17 365	0.19 303	0.17 368	0.22 365	0.18 375	0.11 325	0.16 369	0.26 382	0.26 393	0.20 329	0.24 337

XPNet_ROB	0.18 341	0.21 373	0.14 356	0.15 315	0.16 345	0.15 302	0.15 337	0.16 210	0.14 325	0.19 209	0.19 364	0.49 390	0.13 323	0.11 305	0.16 362	0.14 350	0.25 371	0.16 351	0.18 286	0.14 335	0.17 259	0.19 384	0.13 345	0.14 357	0.18 309	0.17 321	0.32 387	0.29 367

DDVS	0.19 351	0.15 342	0.13 344	0.18 333	0.18 359	0.20 349	0.20 364	0.20 323	0.16 339	0.25 330	0.21 374	0.39 380	0.28 386	0.13 343	0.14 341	0.14 350	0.26 381	0.19 380	0.28 370	0.15 351	0.19 297	0.17 371	0.10 315	0.14 357	0.19 324	0.15 277	0.22 349	0.25 345

DAS	0.19 351	0.11 287	0.10 303	0.24 362	0.19 367	0.18 333	0.21 371	0.23 357	0.18 356	0.24 300	0.14 306	0.38 377	0.21 366	0.09 265	0.13 321	0.12 298	0.25 371	0.16 351	0.22 336	0.15 351	0.21 345	0.14 345	0.17 363	0.13 350	0.20 337	0.18 336	0.23 351	0.30 369

SepStereo	0.19 351	0.11 287	0.10 303	0.24 362	0.19 367	0.18 333	0.21 371	0.23 357	0.18 356	0.24 300	0.14 306	0.38 377	0.21 366	0.09 265	0.13 321	0.12 298	0.25 371	0.16 351	0.22 336	0.15 351	0.21 345	0.14 345	0.17 363	0.13 350	0.20 337	0.18 336	0.23 351	0.30 369

RGC	0.19 351	0.17 358	0.17 377	0.19 341	0.20 372	0.20 349	0.15 337	0.22 349	0.26 397	0.17 172	0.21 374	0.21 304	0.24 374	0.15 359	0.24 401	0.19 401	0.18 245	0.16 351	0.19 303	0.16 363	0.17 259	0.14 345	0.13 345	0.16 369	0.21 351	0.21 367	0.24 360	0.25 345

PA-Net	0.19 351	0.21 373	0.25 402	0.14 302	0.20 372	0.18 333	0.21 371	0.21 340	0.19 364	0.17 172	0.15 322	0.17 227	0.21 366	0.26 388	0.17 369	0.18 393	0.15 179	0.19 380	0.13 188	0.17 368	0.14 196	0.16 365	0.10 315	0.16 369	0.18 309	0.27 404	0.17 276	0.35 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 351	0.20 371	0.19 388	0.19 341	0.20 372	0.16 315	0.15 337	0.28 378	0.19 364	0.23 276	0.18 352	0.46 387	0.17 355	0.11 305	0.14 341	0.13 330	0.15 179	0.14 325	0.21 322	0.19 378	0.13 172	0.11 291	0.09 298	0.21 382	0.25 377	0.23 380	0.26 372	0.28 364

pmcnn	0.19 351	0.14 332	0.11 318	0.18 333	0.13 321	0.19 343	0.16 343	0.20 323	0.19 364	0.26 348	0.15 322	0.35 370	0.26 378	0.09 265	0.11 277	0.11 245	0.25 371	0.14 325	0.24 352	0.14 335	0.23 376	0.15 355	0.11 325	0.11 323	0.21 351	0.19 355	0.40 407	0.46 405

DCVSM-stereo	0.20 358	0.15 342	0.12 331	0.25 365	0.19 367	0.26 376	0.21 371	0.23 357	0.16 339	0.24 300	0.18 352	0.49 390	0.27 382	0.14 348	0.12 306	0.12 298	0.24 360	0.16 351	0.25 356	0.16 363	0.19 297	0.15 355	0.22 381	0.11 323	0.19 324	0.16 300	0.24 360	0.27 355

SFCPSM	0.20 358	0.14 332	0.12 331	0.21 352	0.16 345	0.20 349	0.18 355	0.22 349	0.20 378	0.25 330	0.24 390	0.34 369	0.34 400	0.14 348	0.13 321	0.13 330	0.24 360	0.16 351	0.32 383	0.19 378	0.19 297	0.13 334	0.14 352	0.12 339	0.22 362	0.18 336	0.20 329	0.25 345

RTS	0.20 358	0.16 350	0.14 356	0.17 328	0.14 334	0.20 349	0.15 337	0.24 363	0.25 393	0.15 153	0.14 306	0.14 185	0.20 364	0.11 305	0.15 353	0.16 375	0.24 360	0.17 365	0.35 391	0.24 397	0.23 376	0.16 365	0.09 298	0.15 361	0.29 394	0.26 393	0.28 379	0.55 414

RTSA	0.20 358	0.16 350	0.14 356	0.17 328	0.14 334	0.20 349	0.15 337	0.24 363	0.25 393	0.15 153	0.14 306	0.14 185	0.20 364	0.11 305	0.15 353	0.16 375	0.24 360	0.17 365	0.35 391	0.24 397	0.23 376	0.16 365	0.09 298	0.15 361	0.29 394	0.26 393	0.28 379	0.55 414

ccs_rob	0.20 358	0.15 342	0.12 331	0.26 369	0.16 345	0.26 376	0.20 364	0.22 349	0.16 339	0.25 330	0.24 390	0.58 399	0.25 375	0.18 366	0.13 321	0.13 330	0.23 337	0.15 338	0.21 322	0.16 363	0.21 345	0.12 315	0.12 339	0.11 323	0.20 337	0.16 300	0.18 301	0.23 334

SGM-Forest	0.20 358	0.18 364	0.16 367	0.23 357	0.18 359	0.21 358	0.18 355	0.23 357	0.17 349	0.20 223	0.16 333	0.23 327	0.18 358	0.22 383	0.18 377	0.18 393	0.19 270	0.17 365	0.18 286	0.15 351	0.18 278	0.19 384	0.25 391	0.19 381	0.22 362	0.18 336	0.26 372	0.24 337
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 364	0.16 350	0.13 344	0.26 369	0.23 381	0.22 362	0.18 355	0.29 385	0.18 356	0.28 381	0.19 364	0.22 321	0.12 306	0.28 396	0.11 277	0.14 350	0.26 381	0.19 380	0.20 316	0.13 325	0.23 376	0.23 403	0.26 397	0.24 396	0.25 377	0.24 382	0.23 351	0.26 350

AnyNet_C32	0.21 364	0.16 350	0.15 363	0.17 328	0.17 351	0.19 343	0.16 343	0.26 372	0.22 383	0.25 330	0.24 390	0.24 335	0.18 358	0.14 348	0.22 394	0.18 393	0.28 398	0.22 394	0.30 379	0.19 378	0.28 406	0.23 403	0.16 358	0.18 378	0.22 362	0.22 375	0.21 343	0.24 337

NOSS_ROB	0.21 364	0.14 332	0.16 367	0.21 352	0.19 367	0.20 349	0.22 378	0.30 387	0.18 356	0.25 330	0.16 333	0.21 304	0.13 323	0.27 395	0.15 353	0.14 350	0.26 381	0.21 390	0.22 336	0.17 368	0.23 376	0.22 400	0.26 397	0.24 396	0.26 382	0.23 380	0.24 360	0.27 355

SHD	0.22 367	0.17 358	0.21 396	0.18 333	0.17 351	0.19 343	0.20 364	0.27 376	0.17 349	0.27 365	0.19 364	0.24 335	0.32 393	0.17 365	0.16 362	0.15 371	0.19 270	0.17 365	0.33 387	0.18 374	0.21 345	0.18 375	0.16 358	0.17 374	0.24 375	0.28 408	0.25 368	0.43 398

ADCMid	0.22 367	0.18 364	0.17 377	0.18 333	0.19 367	0.20 349	0.16 343	0.30 387	0.25 393	0.24 300	0.19 364	0.36 374	0.21 366	0.12 326	0.18 377	0.16 375	0.25 371	0.18 375	0.37 395	0.19 378	0.24 386	0.20 393	0.17 363	0.15 361	0.24 375	0.22 375	0.25 368	0.30 369

ADCPNet	0.22 367	0.17 358	0.16 367	0.20 348	0.20 372	0.20 349	0.18 355	0.28 378	0.23 385	0.26 348	0.23 386	0.26 344	0.29 388	0.15 359	0.19 385	0.17 387	0.24 360	0.17 365	0.32 383	0.23 396	0.25 392	0.20 393	0.17 363	0.22 385	0.25 377	0.24 382	0.27 375	0.34 382

CBMV_ROB	0.22 367	0.14 332	0.16 367	0.26 369	0.23 381	0.21 358	0.22 378	0.28 378	0.17 349	0.26 348	0.17 342	0.28 349	0.18 358	0.26 388	0.13 321	0.12 298	0.26 381	0.17 365	0.19 303	0.17 368	0.21 345	0.19 384	0.26 397	0.21 382	0.25 377	0.27 404	0.25 368	0.34 382

ETE_ROB	0.22 367	0.23 384	0.15 363	0.20 348	0.16 345	0.19 343	0.17 353	0.18 265	0.19 364	0.21 236	0.22 384	0.64 402	0.16 352	0.14 348	0.17 369	0.14 350	0.30 404	0.19 380	0.25 356	0.19 378	0.22 365	0.18 375	0.16 358	0.15 361	0.22 362	0.28 408	0.41 409	0.27 355

LALA_ROB	0.22 367	0.25 390	0.16 367	0.19 341	0.17 351	0.22 362	0.16 343	0.18 265	0.19 364	0.24 300	0.21 374	0.63 401	0.15 347	0.13 343	0.26 405	0.17 387	0.27 391	0.22 394	0.23 343	0.19 378	0.20 317	0.21 396	0.14 352	0.15 361	0.20 337	0.22 375	0.35 395	0.26 350

CBMV	0.22 367	0.18 364	0.18 382	0.23 357	0.22 377	0.20 349	0.18 355	0.27 376	0.19 364	0.28 381	0.11 257	0.30 360	0.13 323	0.24 385	0.16 362	0.14 350	0.25 371	0.18 375	0.20 316	0.16 363	0.22 365	0.19 384	0.24 390	0.23 388	0.27 385	0.24 382	0.36 398	0.42 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AROF3	0.23 374	0.35 406	0.04 104	1.48 425	0.05 126	1.17 423	0.12 316	0.19 299	0.05 91	0.42 422	0.06 117	0.28 349	0.02 30	0.80 423	0.06 71	0.05 31	0.16 194	0.04 25	0.12 169	0.03 11	0.06 79	0.03 14	0.43 419	0.02 12	0.05 51	0.04 17	0.05 65	0.03 18

MDST_ROB	0.23 374	0.26 394	0.15 363	0.46 401	0.24 386	0.36 393	0.20 364	0.24 363	0.16 339	0.26 348	0.15 322	0.28 349	0.27 382	0.11 305	0.13 321	0.13 330	0.21 310	0.12 264	0.18 286	0.12 307	0.20 317	0.11 291	0.11 325	0.12 339	0.36 412	0.25 392	0.57 420	0.33 377

PWC_ROB	0.23 374	0.20 371	0.14 356	0.18 333	0.17 351	0.16 315	0.20 364	0.21 340	0.27 400	0.15 153	0.21 374	0.28 349	0.63 423	0.13 343	0.14 341	0.13 330	0.27 391	0.18 375	0.37 395	0.19 378	0.22 365	0.18 375	0.16 358	0.24 396	0.20 337	0.19 355	0.24 360	0.44 401

AROF2	0.24 377	0.40 411	0.04 104	1.49 426	0.08 215	1.32 428	0.14 330	0.25 369	0.06 125	0.42 422	0.08 180	0.35 370	0.03 75	0.58 419	0.06 71	0.06 73	0.17 218	0.05 65	0.14 204	0.04 55	0.07 93	0.04 62	0.27 410	0.03 56	0.06 82	0.04 17	0.06 97	0.04 54

ACV-stereo	0.25 378	0.15 342	0.13 344	0.22 354	0.17 351	0.28 379	0.24 385	0.22 349	0.20 378	0.23 276	0.23 386	0.28 349	0.37 407	0.18 366	0.15 353	0.13 330	0.34 409	0.20 386	1.10 435	0.26 402	0.26 400	0.17 371	0.28 413	0.18 378	0.19 324	0.18 336	0.25 368	0.29 367

FCDSN-DC	0.25 378	0.25 390	0.26 405	0.28 379	0.26 390	0.26 376	0.35 398	0.28 378	0.18 356	0.20 223	0.18 352	0.21 304	0.12 306	0.29 397	0.25 403	0.26 410	0.29 401	0.28 412	0.28 370	0.21 387	0.25 392	0.25 408	0.26 397	0.32 415	0.27 385	0.24 382	0.26 372	0.27 355
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 378	0.25 390	0.20 390	0.29 380	0.22 377	0.22 362	0.23 381	0.37 405	0.28 403	0.35 414	0.22 384	0.46 387	0.32 393	0.20 377	0.19 385	0.17 387	0.17 218	0.16 351	0.30 379	0.14 335	0.21 345	0.19 384	0.27 410	0.23 388	0.29 394	0.26 393	0.33 389	0.31 374

SGM-ForestM	0.25 378	0.22 378	0.16 367	0.37 385	0.24 386	0.32 386	0.24 385	0.29 385	0.21 382	0.23 276	0.18 352	0.50 393	0.26 378	0.20 377	0.15 353	0.13 330	0.23 337	0.16 351	0.25 356	0.15 351	0.20 317	0.17 371	0.21 379	0.17 374	0.37 413	0.26 393	0.52 415	0.37 386

SGM_RVC	0.25 378	0.24 388	0.18 382	0.39 392	0.27 393	0.34 392	0.26 391	0.28 378	0.19 364	0.25 330	0.18 352	0.42 381	0.31 391	0.18 366	0.14 341	0.13 330	0.23 337	0.15 338	0.26 362	0.14 335	0.19 297	0.15 355	0.19 372	0.17 374	0.34 408	0.24 382	0.56 419	0.45 403
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 383	0.21 373	0.12 331	0.38 388	0.31 402	0.41 400	0.48 413	0.20 323	0.16 339	0.16 161	0.25 395	0.17 227	0.08 253	1.61 430	0.15 353	0.14 350	0.21 310	0.15 338	0.25 356	0.14 335	0.18 278	0.13 334	0.25 391	0.16 369	0.17 283	0.19 355	0.18 301	0.22 329

UDG	0.26 383	0.21 373	0.13 344	0.39 392	0.32 403	0.39 398	0.53 418	0.20 323	0.16 339	0.19 209	0.23 386	0.17 227	0.09 269	1.45 426	0.16 362	0.13 330	0.27 391	0.16 351	0.27 369	0.14 335	0.22 365	0.14 345	0.25 391	0.12 339	0.21 351	0.21 367	0.21 343	0.19 295

FAT-Stereo	0.26 383	0.19 367	0.17 377	0.38 388	0.37 407	0.31 381	0.25 390	0.26 372	0.18 356	0.28 381	0.25 395	0.33 366	0.36 403	0.26 388	0.18 377	0.16 375	0.27 391	0.23 399	0.33 387	0.21 387	0.22 365	0.19 384	0.22 381	0.22 385	0.22 362	0.22 375	0.33 389	0.43 398

GANetREF_RVC	0.26 383	0.26 394	0.30 411	0.23 357	0.23 381	0.23 369	0.24 385	0.35 400	0.33 415	0.32 402	0.18 352	0.50 393	0.38 408	0.12 326	0.22 394	0.18 393	0.20 296	0.21 390	0.35 391	0.21 387	0.24 386	0.16 365	0.22 381	0.29 410	0.28 390	0.21 367	0.36 398	0.33 377
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
CSAN	0.26 383	0.30 404	0.30 411	0.26 369	0.23 381	0.21 358	0.19 362	0.28 378	0.37 420	0.35 414	0.24 390	0.51 396	0.27 382	0.14 348	0.22 394	0.17 387	0.19 270	0.20 386	0.26 362	0.25 401	0.22 365	0.20 393	0.17 363	0.27 403	0.31 399	0.26 393	0.39 403	0.38 388

FC-DCNN v2	0.27 388	0.28 400	0.27 406	0.37 385	0.29 399	0.32 386	0.38 403	0.33 396	0.19 364	0.22 255	0.19 364	0.24 335	0.13 323	0.29 397	0.26 405	0.27 414	0.29 401	0.27 408	0.29 377	0.22 393	0.26 400	0.25 408	0.26 397	0.31 412	0.32 404	0.26 393	0.31 384	0.31 374

FC-DCNN	0.27 388	0.28 400	0.27 406	0.36 383	0.28 395	0.32 386	0.38 403	0.33 396	0.19 364	0.22 255	0.19 364	0.23 327	0.13 323	0.29 397	0.26 405	0.27 414	0.29 401	0.27 408	0.29 377	0.22 393	0.26 400	0.25 408	0.26 397	0.31 412	0.31 399	0.26 393	0.30 381	0.30 369

FBW_ROB	0.27 388	0.26 394	0.25 402	0.38 388	0.26 390	0.32 386	0.20 364	0.21 340	0.19 364	0.27 365	0.21 374	0.45 384	0.32 393	0.26 388	0.22 394	0.20 404	0.27 391	0.17 365	0.52 409	0.14 335	0.22 365	0.15 355	0.17 363	0.28 406	0.22 362	0.19 355	0.33 389	0.57 417

CC-Net-ROB	0.28 391	0.40 411	0.29 409	0.57 409	0.44 412	0.42 402	0.38 403	0.32 393	0.19 364	0.33 407	0.28 406	0.69 407	0.10 287	0.32 406	0.21 391	0.13 330	0.14 164	0.16 351	0.40 398	0.18 374	0.15 211	0.09 219	0.23 385	0.24 396	0.22 362	0.21 367	0.19 317	0.28 364

G-Net	0.29 392	0.24 388	0.19 388	0.24 362	0.21 376	0.36 393	0.23 381	0.30 387	0.27 400	0.33 407	0.33 416	0.89 425	0.25 375	0.19 374	0.21 391	0.18 393	0.26 381	0.22 394	0.44 401	0.31 414	0.27 404	0.18 375	0.18 370	0.18 378	0.28 390	0.24 382	0.40 407	0.41 393

XQC	0.29 392	0.30 404	0.27 406	0.37 385	0.28 395	0.37 396	0.37 399	0.40 411	0.30 409	0.32 402	0.20 372	0.45 384	0.28 386	0.31 403	0.16 362	0.15 371	0.21 310	0.22 394	0.34 390	0.24 397	0.22 365	0.21 396	0.23 385	0.25 400	0.33 406	0.27 404	0.44 411	0.33 377

ADCS	0.29 392	0.22 378	0.21 396	0.26 369	0.25 388	0.25 372	0.23 381	0.37 405	0.30 409	0.23 276	0.27 402	0.47 389	0.36 403	0.20 377	0.22 394	0.19 401	0.32 406	0.24 402	0.49 407	0.28 407	0.37 418	0.30 415	0.20 375	0.23 388	0.31 399	0.28 408	0.30 381	0.43 398

S-Stereo	0.30 395	0.22 378	0.18 382	0.42 396	0.39 409	0.41 400	0.37 399	0.25 369	0.24 388	0.26 348	0.44 422	0.55 398	0.36 403	0.24 385	0.18 377	0.14 350	0.27 391	0.27 408	0.35 391	0.28 407	0.23 376	0.23 403	0.53 423	0.23 388	0.23 371	0.19 355	0.27 375	0.38 388

MeshStereo	0.30 395	0.26 394	0.20 390	0.49 404	0.37 407	0.36 393	0.26 391	0.32 393	0.28 403	0.30 398	0.28 406	0.60 400	0.48 416	0.18 366	0.15 353	0.14 350	0.26 381	0.17 365	0.28 370	0.18 374	0.28 406	0.22 400	0.25 391	0.21 382	0.37 413	0.30 414	0.55 418	0.51 409
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
MFN_U_SF_RVC	0.31 397	0.28 400	0.21 396	0.33 381	0.29 399	0.31 381	0.29 395	0.38 408	0.24 388	0.46 426	0.31 413	0.50 393	0.34 400	0.25 387	0.30 409	0.25 407	0.19 270	0.23 399	0.58 410	0.29 409	0.25 392	0.28 414	0.21 379	0.27 403	0.31 399	0.26 393	0.37 400	0.51 409

edge stereo	0.31 397	0.22 378	0.20 390	0.42 396	0.36 405	0.42 402	0.39 406	0.39 410	0.23 385	0.23 276	0.39 419	0.68 405	0.34 400	0.30 402	0.17 369	0.17 387	0.31 405	0.21 390	0.42 399	0.21 387	0.24 386	0.18 375	0.25 391	0.23 388	0.28 390	0.24 382	0.39 403	0.55 414

SANet	0.31 397	0.21 373	0.21 396	0.25 365	0.22 377	0.31 381	0.22 378	0.31 392	0.32 413	0.27 365	0.27 402	1.36 436	0.39 410	0.22 383	0.17 369	0.14 350	0.26 381	0.21 390	0.30 379	0.21 387	0.25 392	0.21 396	0.30 417	0.23 388	0.34 408	0.26 393	0.35 395	0.49 407

AnyNet_C01	0.32 400	0.22 378	0.20 390	0.22 354	0.27 393	0.25 372	0.24 385	0.37 405	0.37 420	0.26 348	0.29 408	0.49 390	0.33 399	0.18 366	0.32 412	0.22 406	0.39 418	0.32 416	0.65 413	0.33 419	0.41 425	0.33 421	0.26 397	0.26 402	0.34 408	0.34 417	0.34 393	0.45 403

DGSMNet	0.34 401	0.27 399	0.24 401	0.41 395	0.33 404	0.37 396	0.37 399	0.28 378	0.25 393	0.25 330	0.52 427	0.45 384	0.32 393	0.26 388	0.25 403	0.20 404	0.52 429	0.32 416	0.75 421	0.35 421	0.38 419	0.39 431	0.28 413	0.31 412	0.27 385	0.24 382	0.33 389	0.37 386

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 402	0.36 407	0.38 421	0.46 401	0.28 395	0.31 381	0.28 394	0.51 423	0.46 427	0.39 421	0.29 408	0.37 376	0.36 403	0.31 403	0.38 419	0.26 410	0.22 326	0.27 408	0.72 418	0.37 422	0.28 406	0.31 416	0.30 417	0.38 422	0.33 406	0.26 393	0.30 381	0.38 388

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 403	0.16 350	0.13 344	0.26 369	0.22 377	0.23 369	0.27 393	0.24 363	0.15 335	0.24 300	0.16 333	4.16 453	0.22 372	0.19 374	0.14 341	0.13 330	0.33 407	0.22 394	0.32 383	0.20 385	0.24 386	0.19 384	0.22 381	0.14 357	0.20 337	0.20 365	0.21 343	0.24 337

STStereo	0.38 404	0.43 414	0.31 414	0.74 417	0.50 418	0.58 409	0.43 409	0.35 400	0.31 411	0.34 411	0.25 395	0.83 419	0.55 420	0.20 377	0.17 369	0.16 375	0.25 371	0.16 351	0.46 404	0.17 368	0.24 386	0.19 384	0.20 375	0.23 388	0.52 423	0.41 424	0.76 432	0.59 420

PVD	0.39 405	0.38 410	0.20 390	0.47 403	0.36 405	0.50 406	0.40 408	0.38 408	0.34 418	0.23 276	0.29 408	0.52 397	0.51 418	0.50 413	0.19 385	0.17 387	0.40 420	0.26 406	0.50 408	0.29 409	0.40 421	0.41 433	0.23 385	0.27 403	0.45 420	0.59 439	0.46 413	0.73 429

DPSNet	0.40 406	0.19 367	0.18 382	0.27 377	0.26 390	0.29 380	0.19 362	0.26 372	0.24 388	0.18 191	0.17 342	2.15 447	0.44 413	0.10 283	0.20 389	0.16 375	0.35 413	0.28 412	2.00 449	0.27 405	0.25 392	0.17 371	0.28 413	0.25 400	0.40 417	0.27 404	0.39 403	0.53 411

MANE	0.42 407	0.36 407	0.33 416	0.61 412	0.45 415	0.44 404	0.47 412	0.43 418	0.26 397	0.23 276	0.24 390	0.64 402	0.29 388	0.31 403	0.32 412	0.30 420	0.33 407	0.42 429	0.38 397	0.24 397	0.31 412	0.27 412	0.26 397	0.35 419	0.57 428	0.44 428	1.10 447	0.98 441

LE_ROB	0.42 407	0.19 367	0.17 377	0.40 394	0.44 412	0.33 391	0.44 410	0.35 400	0.29 408	0.32 402	0.21 374	1.22 433	1.73 449	0.11 305	0.11 277	0.11 245	0.21 310	0.13 300	0.21 322	0.13 325	0.23 376	0.13 334	0.12 339	0.15 361	0.39 416	0.36 419	1.46 452	1.45 450

ELAS	0.43 409	0.43 414	0.36 419	0.64 414	0.45 415	0.58 409	0.50 414	0.40 411	0.27 400	0.25 330	0.30 411	0.92 426	0.32 393	0.32 406	0.31 410	0.28 417	0.36 415	0.30 414	0.45 403	0.26 402	0.34 414	0.33 421	0.26 397	0.37 421	0.56 427	0.43 427	0.78 435	0.76 431
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 410	0.43 414	0.36 419	0.63 413	0.44 412	0.62 415	0.50 414	0.40 411	0.26 397	0.25 330	0.31 413	1.20 431	0.31 391	0.32 406	0.31 410	0.28 417	0.37 416	0.30 414	0.44 401	0.27 405	0.35 415	0.33 421	0.26 397	0.38 422	0.52 423	0.41 424	0.78 435	0.74 430
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 411	0.56 419	0.14 356	1.44 424	0.52 419	1.25 425	0.85 423	0.30 387	0.23 385	0.34 411	0.25 395	0.66 404	0.19 363	1.15 424	0.19 385	0.14 350	0.25 371	0.20 386	0.42 399	0.22 393	0.17 259	0.14 345	1.56 430	0.17 374	0.21 351	0.17 321	0.27 375	0.41 393

SAMSARA	0.49 412	0.23 384	0.39 422	0.23 357	0.23 381	0.22 362	0.23 381	0.44 420	0.39 424	0.31 401	0.21 374	0.30 360	0.47 415	0.18 366	0.35 415	0.34 421	0.26 381	0.32 416	0.47 405	0.32 418	0.48 435	0.54 441	0.15 354	0.33 417	1.40 454	1.58 453	1.42 451	1.48 451

AMNet	0.49 412	0.50 417	0.48 425	0.49 404	0.47 417	0.61 413	0.51 416	0.32 393	0.28 403	0.30 398	0.68 435	0.72 409	0.13 323	0.53 415	0.44 421	0.55 435	0.57 432	0.58 441	0.48 406	0.48 425	0.58 442	0.50 438	0.26 397	0.48 427	0.45 420	0.52 434	0.58 421	0.65 423

DispFullNet	0.49 412	0.53 418	0.20 390	1.14 421	0.43 411	0.79 419	1.26 428	0.33 396	0.24 388	0.24 300	0.27 402	0.85 420	0.50 417	1.59 429	0.18 377	0.15 371	0.51 427	0.34 422	1.12 436	0.26 402	0.25 392	0.19 384	0.20 375	0.22 385	0.28 390	0.18 336	0.35 395	0.61 421

BEATNet-Init1	0.51 415	0.41 413	0.29 409	0.78 420	0.41 410	0.60 412	0.46 411	0.41 416	0.28 403	0.30 398	0.25 395	0.87 422	0.91 433	0.26 388	0.33 414	0.26 410	0.28 398	0.25 405	0.98 430	0.29 409	0.29 410	0.27 412	0.26 397	0.32 415	0.51 422	0.38 423	2.12 455	0.96 439

MADNet+	0.56 416	0.37 409	0.63 437	0.56 408	0.53 420	0.45 405	0.39 406	0.64 431	0.51 429	0.53 430	0.40 421	0.81 418	0.67 427	0.34 409	0.61 432	0.50 432	0.58 433	0.50 433	0.84 424	0.53 427	0.49 438	0.44 434	0.51 422	0.47 426	0.82 438	0.71 444	0.58 421	0.70 426

otaku	0.59 417	0.73 424	0.30 411	1.73 438	0.85 426	1.52 432	1.01 424	0.40 411	0.33 415	0.38 417	0.32 415	0.68 405	0.26 378	1.38 425	0.35 415	0.25 407	0.21 310	0.23 399	0.71 416	0.30 412	0.23 376	0.18 375	2.19 433	0.28 406	0.29 394	0.18 336	0.31 384	0.42 395

SGM+DAISY	0.59 417	0.58 422	0.54 429	0.58 410	0.55 422	0.69 417	0.57 419	0.43 418	0.39 424	0.38 417	0.78 439	0.75 413	0.65 426	0.54 417	0.62 433	0.56 436	0.67 439	0.61 444	0.72 418	0.64 438	0.71 446	0.65 446	0.27 410	0.51 429	0.54 425	0.57 437	0.75 431	0.71 428

SPS-STEREO	0.60 419	0.57 421	0.53 426	0.55 407	0.54 421	0.65 416	0.52 417	0.40 411	0.68 432	0.37 416	0.78 439	0.78 415	0.64 425	0.53 415	0.59 431	0.57 438	0.67 439	0.63 446	0.75 421	0.72 443	0.77 449	0.68 447	0.26 397	0.54 434	0.54 425	0.60 440	0.70 428	0.66 424
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 420	0.74 425	0.31 414	1.81 440	0.85 426	1.57 433	1.10 426	0.48 421	0.36 419	0.38 417	0.39 419	0.74 411	0.27 382	1.54 428	0.37 418	0.28 417	0.23 337	0.24 402	0.71 416	0.31 414	0.23 376	0.18 375	2.45 437	0.30 411	0.31 399	0.24 382	0.38 402	0.44 401

MFMNet_re	0.66 421	0.72 423	0.65 440	0.77 419	0.62 423	0.82 421	0.70 422	0.52 425	0.53 430	0.54 432	0.65 433	0.79 416	0.51 418	0.59 420	0.68 437	0.67 442	0.81 446	0.69 447	0.74 420	0.62 436	0.71 446	0.64 445	0.45 420	0.57 435	0.59 431	0.62 442	0.74 430	0.88 437

WAO-7	0.67 422	0.75 426	0.64 439	0.72 416	0.78 425	0.58 409	0.66 420	0.97 445	0.97 444	0.62 435	0.81 443	0.79 416	0.84 431	0.55 418	0.86 443	0.71 446	0.44 422	0.36 424	0.96 427	0.67 441	0.44 428	0.35 426	0.16 358	0.83 448	0.57 428	0.67 443	0.58 421	0.70 426

ACVNet-4b	0.70 423	0.78 428	0.34 417	1.74 439	0.95 432	1.64 437	1.43 431	0.33 396	0.31 411	0.38 417	0.26 400	1.23 434	0.29 388	2.19 440	0.42 420	0.37 422	0.34 409	0.24 402	0.59 411	0.38 423	0.17 259	0.15 355	2.71 439	0.23 388	0.30 398	0.32 416	0.39 403	0.42 395

JetBlue	0.71 424	0.56 419	0.71 442	0.74 417	0.62 423	0.79 419	0.69 421	0.53 426	0.93 441	0.46 426	0.30 411	3.22 450	0.38 408	0.52 414	0.46 422	0.44 427	0.73 444	0.53 436	0.68 415	0.52 426	0.57 440	0.60 443	0.74 424	0.57 435	0.57 428	0.46 429	0.97 444	0.96 439

MonStereo1	0.74 425	0.77 427	0.34 417	1.64 430	1.05 439	1.35 430	1.51 433	0.56 427	0.38 423	0.59 434	0.65 433	1.58 439	0.76 429	1.93 432	0.21 391	0.14 350	0.39 418	0.34 422	0.67 414	0.31 414	0.38 419	0.23 403	2.26 434	0.35 419	0.32 404	0.29 413	0.51 414	0.58 418

ACVNet_1	0.75 426	0.82 429	0.41 423	2.07 446	0.98 433	1.94 444	1.52 434	0.59 429	0.28 403	0.43 424	0.50 426	0.73 410	0.63 423	2.24 442	0.36 417	0.25 407	0.34 409	0.32 416	0.62 412	0.31 414	0.30 411	0.22 400	2.71 439	0.33 417	0.41 419	0.28 408	0.37 400	0.39 392

RainbowNet	0.78 427	0.90 430	0.47 424	1.86 441	0.92 429	1.63 436	1.48 432	0.42 417	0.37 420	0.47 429	0.34 417	0.92 426	0.62 422	2.02 435	0.65 434	0.48 430	0.35 413	0.33 420	0.92 426	0.58 431	0.33 413	0.24 407	2.80 443	0.39 424	0.40 417	0.35 418	0.44 411	0.50 408

PSMNet_ROB	0.80 428	0.99 435	0.62 436	1.64 430	0.93 431	1.51 431	1.20 427	0.57 428	0.73 433	0.74 438	0.63 432	0.86 421	0.84 431	1.52 427	0.58 428	0.42 424	0.54 430	0.41 428	0.87 425	0.62 436	0.42 427	0.31 416	1.83 431	0.48 427	0.69 436	0.37 420	0.76 432	0.47 406

WAO-6	0.83 429	0.96 432	0.61 434	1.33 423	1.06 440	1.28 427	1.42 430	0.78 438	0.87 438	0.78 439	0.70 438	0.77 414	1.02 440	1.95 433	0.81 440	0.62 440	0.55 431	0.49 432	0.80 423	0.60 432	0.57 440	0.53 440	0.50 421	0.58 438	0.85 442	0.46 429	0.77 434	0.83 436

ACVNet_2	0.84 430	0.95 431	0.58 432	2.04 444	1.03 438	1.88 443	1.56 437	0.68 433	0.39 424	0.53 430	0.49 424	1.05 429	0.68 428	1.97 434	0.53 425	0.44 427	0.40 420	0.33 420	1.06 432	0.42 424	0.35 415	0.25 408	2.54 438	0.53 432	0.61 432	0.28 408	0.53 416	0.58 418

PWCK	0.90 431	1.24 444	0.63 437	1.55 428	0.86 428	1.23 424	1.04 425	1.09 446	0.75 436	0.70 437	0.81 443	1.52 438	0.91 433	0.71 421	0.46 422	0.41 423	0.74 445	0.47 430	3.07 452	0.67 441	0.58 442	0.45 436	0.95 428	0.74 444	0.74 437	0.41 424	0.70 428	0.76 431

IMH-64-1	0.91 432	0.98 433	0.53 426	1.64 430	1.01 436	1.62 434	1.75 441	0.76 435	0.74 434	0.33 407	0.61 429	0.87 422	0.95 435	2.61 444	0.53 425	0.42 424	0.49 424	0.36 424	0.96 427	0.55 428	0.40 421	0.31 416	3.11 444	0.51 429	0.82 438	0.37 420	0.60 424	0.78 433

IMH-64	0.91 432	0.98 433	0.53 426	1.64 430	1.01 436	1.62 434	1.75 441	0.76 435	0.74 434	0.33 407	0.61 429	0.87 422	0.95 435	2.61 444	0.53 425	0.42 424	0.49 424	0.36 424	0.96 427	0.55 428	0.40 421	0.31 416	3.11 444	0.51 429	0.82 438	0.37 420	0.60 424	0.78 433

IMH	0.95 434	1.00 437	0.55 430	1.66 437	1.00 434	1.69 439	1.78 443	0.76 435	0.77 437	0.34 411	0.61 429	1.01 428	1.07 443	2.69 446	0.58 428	0.46 429	0.51 427	0.38 427	0.98 430	0.60 432	0.40 421	0.32 420	3.11 444	0.53 432	0.83 441	0.48 431	0.65 426	0.79 435

LVE	0.97 435	0.99 435	0.73 444	1.89 442	1.39 444	1.65 438	1.53 435	0.79 439	0.65 431	0.81 441	0.92 445	0.74 411	1.01 439	2.21 441	0.58 428	0.48 430	0.59 434	0.54 439	1.13 437	0.64 438	0.46 432	0.40 432	2.73 442	0.69 440	0.85 442	0.50 433	0.85 439	0.54 413

WAO-8	1.02 436	1.14 441	0.79 445	1.64 430	1.25 441	1.78 441	1.57 438	0.93 441	1.01 445	0.81 441	0.68 435	1.72 440	1.03 441	2.08 436	0.82 441	0.68 443	0.65 437	0.53 436	1.09 433	0.82 446	0.48 435	0.38 428	0.81 426	0.75 445	1.12 449	0.77 445	0.96 442	1.21 446

Venus	1.02 436	1.14 441	0.79 445	1.64 430	1.25 441	1.78 441	1.57 438	0.93 441	1.01 445	0.81 441	0.68 435	1.72 440	1.03 441	2.08 436	0.82 441	0.68 443	0.65 437	0.53 436	1.09 433	0.82 446	0.48 435	0.38 428	0.81 426	0.75 445	1.12 449	0.77 445	0.96 442	1.21 446

Dean	1.08 438	1.06 439	0.80 447	2.30 447	1.35 443	1.99 445	1.58 440	0.93 441	0.93 441	0.88 447	0.78 439	1.21 432	1.22 445	2.13 439	0.67 435	0.60 439	0.62 436	0.57 440	1.25 442	0.74 444	0.46 432	0.37 427	2.72 441	0.71 441	1.00 446	0.60 440	1.05 446	0.64 422

TorneroNet-64	1.09 439	1.03 438	0.60 433	1.99 443	0.92 429	2.06 447	2.05 444	0.63 430	0.87 438	0.58 433	0.49 424	1.90 444	1.89 450	2.91 451	0.67 435	0.51 433	0.48 423	0.47 430	1.23 440	0.61 434	0.35 415	0.38 428	3.33 447	0.57 435	0.64 434	0.52 434	0.69 427	1.15 444

TorneroNet	1.11 440	1.11 440	0.67 441	2.05 445	1.00 434	2.29 448	2.05 444	0.65 432	0.89 440	0.68 436	0.57 428	1.74 443	1.26 446	2.97 453	0.71 438	0.52 434	0.50 426	0.51 435	1.18 439	0.65 440	0.41 425	0.44 434	3.48 448	0.58 438	0.67 435	0.49 432	0.85 439	1.02 442

ktn	1.26 441	1.42 446	0.57 431	1.65 436	1.61 449	1.75 440	2.16 447	0.86 440	1.75 452	0.89 448	1.11 450	1.18 430	0.96 437	2.60 443	1.03 446	0.73 447	0.82 447	0.61 444	1.47 446	0.76 445	0.70 445	0.69 448	3.64 450	0.73 442	0.93 444	0.81 448	1.20 449	1.25 448

notaker	1.30 442	1.44 447	0.61 434	2.42 450	1.51 446	2.40 450	2.31 449	0.95 444	1.64 450	0.79 440	1.07 448	1.73 442	1.18 444	3.10 455	1.04 447	0.69 445	0.70 442	0.50 433	1.66 448	0.85 448	0.56 439	0.47 437	3.67 451	0.80 447	0.62 433	0.58 438	0.81 437	0.95 438

KSHMR	1.34 443	1.44 447	1.07 451	2.31 448	1.48 445	2.31 449	2.15 446	1.22 447	1.07 448	1.13 451	1.07 448	1.30 435	0.96 437	2.92 452	1.12 448	0.95 450	0.87 448	0.84 449	1.34 443	0.97 449	0.74 448	0.60 443	3.48 448	1.07 453	0.99 445	0.77 445	1.01 445	1.06 443

UNDER WATER-64	1.42 444	1.40 445	0.92 450	2.88 452	1.97 452	2.82 452	2.72 452	1.37 451	0.94 443	1.04 450	1.15 451	1.96 446	1.33 448	3.07 454	0.80 439	0.56 436	0.70 442	0.58 441	1.17 438	0.55 428	0.45 430	0.54 441	3.98 454	0.92 450	1.03 447	1.13 451	0.81 437	1.60 453

UNDER WATER	1.42 444	1.45 449	0.89 449	2.87 451	1.98 453	2.78 451	2.64 451	1.29 449	1.04 447	0.87 446	0.98 446	1.95 445	1.30 447	3.12 456	0.87 444	0.63 441	0.68 441	0.58 441	1.23 440	0.61 434	0.44 428	0.50 438	3.95 453	0.99 452	1.09 448	1.04 449	0.88 441	1.67 455

JetRed	1.64 446	1.79 452	1.70 453	1.59 429	1.52 447	2.02 446	2.26 448	1.52 453	1.47 449	0.82 445	0.78 439	2.67 449	0.43 412	1.78 431	1.47 451	1.56 452	1.74 450	2.93 454	1.44 445	1.10 451	2.36 452	2.20 451	1.98 432	0.98 451	1.19 452	1.77 454	1.58 453	1.56 452

HanzoNet	1.79 447	1.65 451	0.85 448	2.31 448	1.74 450	2.83 453	2.55 450	1.29 449	1.86 453	0.92 449	1.28 452	4.71 454	3.85 453	3.43 457	0.96 445	0.79 448	1.10 449	0.95 450	2.68 451	1.04 450	0.93 450	0.92 449	3.78 452	0.73 442	1.15 451	1.07 450	1.29 450	1.61 454

MADNet++	1.87 448	1.58 450	1.74 454	1.28 422	1.74 450	1.25 425	1.55 436	1.63 454	2.10 454	1.84 453	2.24 453	2.56 448	2.74 451	0.75 422	1.43 449	1.55 451	2.00 451	1.47 452	2.11 450	2.11 453	3.28 453	3.23 452	1.22 429	2.22 455	1.23 453	2.58 455	1.77 454	1.36 449

LSM0	3.23 449	0.28 400	0.18 382	0.38 388	0.30 401	0.39 398	0.37 399	0.51 423	0.32 413	0.45 425	0.47 423	0.71 408	0.59 421	0.19 374	16.94 457	59.67 464	0.37 416	0.26 406	1.34 443	0.34 420	0.45 430	0.34 425	0.23 385	0.28 406	0.38 415	0.31 415	0.53 416	0.53 411

PML	8.17 450	7.65 457	3.51 455	9.56 459	5.16 454	9.57 460	5.23 457	6.49 457	17.89 460	6.44 456	3.24 454	16.63 457	29.28 464	5.47 458	6.12 452	3.95 453	7.38 454	2.69 453	20.47 460	4.69 455	3.59 454	3.96 453	3.98 454	4.20 456	5.71 456	4.30 456	16.67 461	6.70 456

DGTPSM_ROB	8.61 451	3.65 453	8.39 456	2.97 453	5.68 455	3.37 454	4.40 455	3.70 455	9.03 455	3.00 454	6.91 455	3.52 451	10.03 454	2.69 446	10.46 453	10.76 454	3.81 452	12.88 456	4.73 453	10.21 456	5.93 455	13.78 456	4.46 456	8.55 457	10.09 459	27.91 460	11.05 459	30.64 460

DPSMNet_ROB	8.62 452	3.66 454	8.40 457	2.97 453	5.69 456	3.37 454	4.40 455	3.70 455	9.03 455	3.00 454	6.93 456	3.52 451	10.07 455	2.69 446	10.46 453	10.76 454	3.81 452	12.88 456	4.76 454	10.21 456	5.93 455	13.78 456	4.47 458	8.55 457	10.10 460	27.91 460	11.06 460	30.64 460

LRCNet_RVC	9.94 453	17.32 461	0.72 443	25.08 462	21.25 463	23.72 463	20.86 461	1.45 452	0.48 428	21.28 463	13.07 459	22.69 462	3.57 452	28.32 464	0.47 424	0.27 414	8.45 455	1.25 451	23.54 462	4.04 454	0.47 434	0.33 421	26.91 462	1.58 454	0.35 411	0.22 375	0.43 410	0.38 388

DLNR_Zeroshot_test	10.02 454	31.66 465	0.05 149	54.25 465	0.10 271	0.18 333	50.40 465	0.19 299	0.08 191	0.27 365	0.07 153	0.20 285	0.04 114	0.14 348	60.23 464	70.55 465	0.34 409	0.18 375	0.26 362	0.11 282	0.20 317	0.08 172	0.07 239	0.09 289	0.19 324	0.15 277	0.20 329	0.25 345

DPSM_ROB	12.93 455	6.06 455	9.07 458	4.34 455	6.33 457	4.24 456	3.55 453	8.20 458	10.79 457	6.62 457	7.89 457	9.68 455	12.99 457	2.78 449	12.36 455	13.66 456	8.95 456	16.55 459	9.69 455	12.30 458	16.52 459	17.76 459	2.26 434	10.59 459	28.41 461	36.73 462	31.10 462	39.69 462

DPSM	12.93 455	6.06 455	9.07 458	4.34 455	6.33 457	4.24 456	3.55 453	8.20 458	10.79 457	6.62 457	7.89 457	9.68 455	12.99 457	2.78 449	12.36 455	13.66 456	8.95 456	16.55 459	9.69 455	12.30 458	16.52 459	17.76 459	2.26 434	10.59 459	28.41 461	36.73 462	31.10 462	39.69 462

HaxPig	16.12 457	19.70 462	18.82 463	21.25 461	20.53 462	21.35 462	22.27 462	17.00 463	14.68 459	19.29 462	17.18 463	18.07 458	12.18 456	22.52 462	17.87 458	14.95 458	17.87 460	9.54 455	18.95 457	15.62 460	9.98 457	7.75 454	23.74 461	15.32 461	4.46 455	12.22 459	6.85 456	15.21 459

MEDIAN_ROB	20.51 458	25.88 463	24.09 464	26.47 463	25.52 464	25.87 464	26.98 463	21.19 464	19.61 461	28.55 464	22.12 464	24.85 463	16.74 459	26.52 463	23.53 459	18.59 459	22.10 462	14.86 458	26.41 463	23.30 461	15.47 458	11.96 455	27.64 463	18.47 462	7.32 457	9.55 458	8.34 458	11.88 458

AVERAGE_ROB	24.46 459	29.85 464	27.17 465	31.26 464	29.68 465	30.01 465	31.43 464	26.55 465	24.57 465	34.19 465	27.26 465	31.45 464	21.40 460	30.75 465	28.23 463	24.11 460	26.75 463	21.47 461	30.01 464	27.38 465	20.81 461	16.76 458	32.29 464	24.48 466	8.40 458	7.77 457	7.95 457	8.54 457

CasAABBNet	25.99 460	12.23 459	18.16 461	8.64 457	12.70 460	8.22 458	7.18 458	16.43 461	21.85 463	13.64 461	15.80 460	19.61 461	26.12 461	5.47 458	25.18 462	27.55 463	17.67 458	33.30 462	19.65 459	24.62 463	33.10 463	35.23 462	4.49 459	21.39 464	57.22 463	74.08 464	62.47 465	79.73 465

FlowAnything	26.05 461	11.98 458	18.33 462	8.70 458	12.62 459	8.34 459	7.20 459	16.56 462	21.86 464	13.57 460	16.00 461	19.55 460	26.21 463	5.55 460	24.94 461	27.47 462	17.85 459	33.34 464	19.39 458	24.73 464	33.38 464	35.79 463	4.46 456	21.36 463	57.29 464	74.31 466	62.56 466	79.87 466

fast-reg	26.97 462	13.89 460	17.76 460	12.37 460	13.04 461	14.35 461	12.70 460	16.24 460	21.70 462	13.11 459	16.41 462	19.05 459	26.13 462	12.96 461	24.92 460	27.06 461	18.58 461	33.30 462	20.73 461	24.42 462	32.98 462	35.00 461	6.75 460	21.46 465	57.32 465	74.25 465	62.39 464	79.47 464

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 56	0.04 21	0.04 17	0.04 39	0.03 18

FSD		0.25 390	0.25 402	0.27 377	0.25 388	0.25 372	0.33 397	0.30 387	0.18 356	0.21 236	0.18 352			0.29 397	0.24 401	0.26 410			0.28 370	0.21 387				0.28 406	0.27 385	0.24 382	0.27 375	0.27 355

STTRV1_RVC		0.26 394	0.22 400	0.35 382	0.28 395	0.32 386	0.29 395	0.36 404	0.33 415	0.27 365	0.27 402	0.42 381	0.41 411	0.48 412		0.19 401	0.59 434	0.20 386		0.30 412	0.59 444			0.43 425	0.26 382	0.56 436	0.34 393	0.67 425

DPSimNet_ROB		1.23 443	1.31 452	1.49 426	1.60 448	1.34 429	1.37 429	0.68 433	1.70 451	1.68 452	1.03 447	1.48 437	0.82 430	2.08 436	1.45 450	0.92 449		0.81 448	1.64 447	1.41 452	1.08 451	1.28 450	0.79 425	0.87 449		1.26 452	1.18 448	1.16 445

Low-res two-view benchmark