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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.03 14	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.04 15	0.04 14	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.02 29	0.03 28	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 3	0.05 15	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 12	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LACA2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.03 34	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.05 54	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.03 1	0.03 13	0.02 1

WQFJX1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.04 32	0.06 72	0.03 14	0.05 47	0.03 16	0.04 67	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.03 13	0.03 9

WQFJX	0.03 6	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.03 19	0.04 25	0.03 14	0.06 68	0.03 16	0.06 121	0.02 22	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.02 29	0.03 28	0.03 2	0.05 28	0.03 13	0.04 32

NLCSM	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.05 47	0.04 25	0.03 14	0.04 31	0.04 34	0.05 93	0.02 22	0.03 1	0.03 1	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.02 1	0.03 9

BridgeDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.03 34	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 34	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.04 15	0.03 1	0.03 5	0.04 17	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.05 30	0.05 28	0.05 44	0.03 9
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.03 6	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.01 1	0.03 13	0.03 14	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.06 38	0.06 34	0.07 53	0.04 15	0.06 45	0.03 5	0.06 42	0.03 6	0.01 2	0.03 28	0.04 12	0.04 11	0.04 31	0.03 9

GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.02 9	0.03 31	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 47	0.02 3	0.03 15	0.04 34	0.02 15	0.02 22	0.05 19	0.06 34	0.05 30	0.05 33	0.05 29	0.04 27	0.04 17	0.04 32	0.02 29	0.02 6	0.05 30	0.04 11	0.03 13	0.04 32

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.03 31	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 47	0.02 3	0.03 15	0.04 34	0.02 15	0.02 22	0.05 19	0.06 34	0.05 30	0.05 33	0.05 29	0.04 27	0.04 17	0.04 32	0.02 29	0.02 6	0.05 30	0.04 11	0.02 1	0.04 32

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.03 19	0.04 25	0.02 3	0.03 15	0.03 16	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.04 8	0.03 2	0.04 14	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.02 29	0.02 6	0.04 12	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.03 19	0.04 25	0.04 35	0.02 3	0.04 34	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.06 41	0.04 15	0.05 29	0.03 5	0.05 29	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 13	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 9	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 19	0.03 13	0.04 35	0.02 3	0.04 34	0.01 1	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.06 41	0.03 2	0.04 14	0.03 5	0.05 29	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.04 12	0.03 1	0.03 13	0.03 9

LG-Stereo	0.03 6	0.03 28	0.02 5	0.02 9	0.03 31	0.02 5	0.01 1	0.04 32	0.05 47	0.04 35	0.03 15	0.05 52	0.02 15	0.01 2	0.04 3	0.05 15	0.05 30	0.04 15	0.05 29	0.04 27	0.07 53	0.04 32	0.01 2	0.02 6	0.05 30	0.04 11	0.04 31	0.03 9

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 19	0.02 3	0.03 14	0.03 15	0.01 1	0.01 1	0.02 22	0.05 19	0.05 15	0.04 8	0.05 33	0.04 14	0.03 5	0.04 17	0.05 52	0.03 69	0.03 28	0.03 2	0.04 11	0.03 13	0.04 32

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.03 14	0.04 31	0.04 34	0.01 1	0.01 2	0.05 19	0.05 15	0.04 8	0.04 15	0.04 14	0.03 5	0.04 17	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.03 13	0.03 9
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 6	0.02 3	0.01 1	0.02 9	0.02 8	0.03 34	0.02 20	0.03 19	0.03 13	0.03 14	0.02 3	0.02 5	0.02 15	0.01 2	0.05 19	0.05 15	0.05 30	0.03 2	0.06 45	0.03 5	0.04 17	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.05 30	0.04 11	0.04 31	0.03 9

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 19	0.04 25	0.03 14	0.06 68	0.03 16	0.01 1	0.02 22	0.04 3	0.04 2	0.03 1	0.04 15	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 47	0.05 47	0.05 54	0.04 31	0.04 34	0.02 15	0.03 55	0.05 19	0.06 34	0.04 8	0.04 15	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.04 32	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 15	0.02 22	0.05 19	0.05 15	0.06 41	0.04 15	0.06 45	0.03 5	0.05 29	0.03 6	0.01 2	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.03 13	0.03 9

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.03 29	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.04 32	0.04 25	0.04 35	0.03 15	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.05 19	0.05 15	0.04 8	0.04 15	0.04 14	0.04 27	0.04 17	0.04 32	0.03 69	0.03 28	0.03 2	0.05 28	0.03 13	0.03 9

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 19	0.02 3	0.03 14	0.02 3	0.04 34	0.03 44	0.02 22	0.05 19	0.06 34	0.05 30	0.05 33	0.04 14	0.03 5	0.06 42	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.06 47	0.05 28	0.04 31	0.04 32

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 15	0.01 2	0.05 19	0.05 15	0.05 30	0.04 15	0.04 14	0.03 5	0.05 29	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 28	0.03 29	0.02 9	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.02 4	0.03 13	0.03 14	0.03 15	0.02 5	0.02 15	0.02 22	0.05 19	0.05 15	0.04 8	0.04 15	0.05 29	0.03 5	0.04 17	0.03 6	0.02 29	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.03 13	0.03 9

RSM	0.03 6	0.03 28	0.03 29	0.02 9	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.03 19	0.02 3	0.03 14	0.04 31	0.04 34	0.02 15	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.04 8	0.04 15	0.05 29	0.04 27	0.05 29	0.03 6	0.01 2	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.03 13	0.03 9

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 14	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 19	0.05 15	0.04 8	0.04 15	0.04 14	0.04 27	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 20	0.02 4	0.02 3	0.03 14	0.02 3	0.02 5	0.03 44	0.01 2	0.05 19	0.05 15	0.04 8	0.05 33	0.04 14	0.04 27	0.04 17	0.04 32	0.01 2	0.02 6	0.06 47	0.06 44	0.05 44	0.03 9

PointNet	0.04 31	0.03 28	0.04 62	0.03 31	0.02 8	0.03 34	0.03 51	0.05 47	0.04 25	0.02 3	0.05 47	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.04 14	0.03 5	0.04 17	0.03 6	0.04 91	0.05 82	0.05 30	0.06 44	0.03 13	0.04 32

LACA3	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.02 4	0.04 25	0.04 35	0.03 15	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.04 8	0.06 50	0.05 29	0.04 27	0.06 42	0.06 71	0.02 29	0.03 28	0.06 47	0.06 44	0.05 44	0.05 46

LACA1	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.02 9	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.02 4	0.05 47	0.03 14	0.03 15	0.04 34	0.03 44	0.02 22	0.05 19	0.05 15	0.04 8	0.06 50	0.04 14	0.04 27	0.05 29	0.04 32	0.03 69	0.03 28	0.05 30	0.06 44	0.05 44	0.04 32

DispViT+	0.04 31	0.03 28	0.04 62	0.06 97	0.03 31	0.04 54	0.03 51	0.04 32	0.05 47	0.04 35	0.07 92	0.04 34	0.04 67	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.04 8	0.05 33	0.05 29	0.04 27	0.04 17	0.05 52	0.02 29	0.04 59	0.05 30	0.07 63	0.05 44	0.06 64

MatchStereo	0.04 31	0.02 3	0.03 29	0.02 9	0.03 31	0.02 5	0.02 20	0.03 19	0.06 72	0.02 3	0.06 68	0.02 5	0.04 67	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.04 8	0.05 33	0.04 14	0.05 56	0.05 29	0.06 71	0.02 29	0.03 28	0.05 30	0.06 44	0.03 13	0.04 32
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 31	0.04 54	0.03 51	0.05 47	0.04 25	0.03 14	0.06 68	0.04 34	0.03 44	0.03 55	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.04 27	0.03 2	0.03 6	0.02 29	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.03 13	0.05 46

NLMM1	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.05 47	0.05 47	0.04 35	0.07 92	0.03 16	0.07 148	0.02 22	0.05 19	0.05 15	0.03 1	0.04 15	0.04 14	0.04 27	0.03 2	0.04 32	0.01 2	0.04 59	0.06 47	0.04 11	0.04 31	0.04 32

NLMM	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 31	0.04 54	0.03 51	0.05 47	0.04 25	0.03 14	0.06 68	0.04 34	0.03 44	0.03 55	0.04 3	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.03 1	0.04 27	0.03 2	0.03 6	0.02 29	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.03 13	0.05 46

NLSM3	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.04 54	0.03 31	0.02 5	0.02 20	0.04 32	0.07 98	0.04 35	0.04 31	0.03 16	0.04 67	0.03 55	0.06 38	0.05 15	0.05 30	0.05 33	0.04 14	0.04 27	0.04 17	0.04 32	0.03 69	0.03 28	0.06 47	0.06 44	0.06 63	0.06 64

NLSM1	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.02 8	0.04 54	0.03 51	0.05 47	0.07 98	0.03 14	0.08 115	0.04 34	0.06 121	0.02 22	0.05 19	0.04 2	0.04 8	0.04 15	0.05 29	0.03 5	0.05 29	0.04 32	0.02 29	0.03 28	0.05 30	0.05 28	0.04 31	0.04 32

VIP-Stereo	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.04 54	0.03 31	0.02 5	0.01 1	0.04 32	0.04 25	0.04 35	0.07 92	0.06 62	0.02 15	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.08 59	0.05 33	0.06 45	0.04 27	0.07 53	0.04 32	0.02 29	0.03 28	0.05 30	0.06 44	0.04 31	0.04 32

GEAStereo	0.04 31	0.04 53	0.03 29	0.04 54	0.03 31	0.03 34	0.03 51	0.04 32	0.03 13	0.04 35	0.03 15	0.03 16	0.01 1	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.06 41	0.05 33	0.05 29	0.04 27	0.06 42	0.04 32	0.02 29	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.04 31	0.03 9

gasm-f	0.04 31	0.04 53	0.03 29	0.04 54	0.03 31	0.03 34	0.03 51	0.04 32	0.03 13	0.04 35	0.03 15	0.03 16	0.01 1	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.06 41	0.05 33	0.05 29	0.04 27	0.06 42	0.04 32	0.02 29	0.03 28	0.04 12	0.05 28	0.04 31	0.03 9

MonStereo	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.02 8	0.02 5	0.02 20	0.03 19	0.04 25	0.04 35	0.06 68	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.05 19	0.05 15	0.05 30	0.04 15	0.05 29	0.04 27	0.05 29	0.03 6	0.02 29	0.02 6	0.05 30	0.05 28	0.05 44	0.05 46

AdaDepth	0.04 31	0.04 53	0.02 5	0.03 31	0.03 31	0.02 5	0.02 20	0.03 19	0.04 25	0.03 14	0.04 31	0.03 16	0.02 15	0.01 2	0.06 38	0.06 34	0.06 41	0.05 33	0.05 29	0.03 5	0.05 29	0.03 6	0.01 2	0.03 28	0.05 30	0.05 28	0.04 31	0.03 9

MLG-Stereo_test2	0.04 31	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 32	0.03 13	0.05 54	0.03 15	0.05 52	0.02 15	0.03 55	0.05 19	0.05 15	0.08 59	0.04 15	0.06 45	0.04 27	0.07 53	0.03 6	0.02 29	0.02 6	0.04 12	0.04 11	0.05 44	0.03 9

DEFOM-Stereo	0.04 31	0.03 28	0.02 5	0.04 54	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.04 32	0.04 25	0.04 35	0.05 47	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.07 53	0.06 50	0.06 45	0.04 27	0.06 42	0.03 6	0.02 29	0.02 6	0.06 47	0.06 44	0.05 44	0.04 32

Occ-G	0.04 31	0.04 53	0.03 29	0.04 54	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.04 32	0.03 13	0.03 14	0.05 47	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.06 41	0.06 50	0.07 54	0.04 27	0.05 29	0.03 6	0.04 91	0.03 28	0.05 30	0.04 11	0.03 13	0.05 46

RSM++	0.04 31	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.04 57	0.02 5	0.03 51	0.05 47	0.05 47	0.04 35	0.04 31	0.05 52	0.02 15	0.02 22	0.07 60	0.07 60	0.05 30	0.05 33	0.05 29	0.04 27	0.07 53	0.04 32	0.02 29	0.03 28	0.06 47	0.05 28	0.04 31	0.04 32

AEACV	0.04 31	0.03 28	0.02 5	0.04 54	0.03 31	0.02 5	0.02 20	0.03 19	0.03 13	0.03 14	0.04 31	0.03 16	0.02 15	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.05 30	0.05 33	0.07 54	0.04 27	0.06 42	0.04 32	0.01 2	0.02 6	0.06 47	0.07 63	0.04 31	0.03 9

BridgeDepth_RVC	0.05 51	0.04 53	0.04 62	0.04 54	0.05 75	0.05 84	0.03 51	0.04 32	0.07 98	0.05 54	0.06 68	0.05 52	0.04 67	0.02 22	0.07 60	0.07 60	0.05 30	0.07 69	0.05 29	0.05 56	0.06 42	0.06 71	0.02 29	0.03 28	0.06 47	0.08 73	0.07 71	0.07 73
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 51	0.03 28	0.02 5	0.03 31	0.04 57	0.05 84	0.03 51	0.05 47	0.06 72	0.06 63	0.06 68	0.09 80	0.02 15	0.03 55	0.06 38	0.06 34	0.08 59	0.06 50	0.07 54	0.05 56	0.08 63	0.04 32	0.02 29	0.03 28	0.05 30	0.06 44	0.05 44	0.05 46

DFGA-Net	0.05 51	0.05 74	0.03 29	0.04 54	0.03 31	0.04 54	0.03 51	0.05 47	0.04 25	0.06 63	0.05 47	0.10 88	0.04 67	0.03 55	0.07 60	0.07 60	0.09 69	0.07 69	0.07 54	0.05 56	0.07 53	0.04 32	0.03 69	0.04 59	0.07 63	0.07 63	0.06 63	0.09 82

anonymousdsp	0.05 51	0.04 53	0.04 62	0.03 31	0.04 57	0.04 54	0.04 90	0.06 60	0.05 47	0.06 63	0.04 31	0.03 16	0.02 15	0.03 55	0.07 60	0.08 75	0.08 59	0.06 50	0.08 70	0.05 56	0.09 68	0.05 52	0.03 69	0.03 28	0.05 30	0.05 28	0.05 44	0.05 46

iRaftStereo_RVC	0.05 51	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.05 47	0.04 25	0.06 63	0.05 47	0.05 52	0.03 44	0.02 22	0.06 38	0.06 34	0.10 76	0.07 69	0.07 54	0.05 56	0.09 68	0.05 52	0.02 29	0.03 28	0.07 63	0.06 44	0.05 44	0.05 46

RAFT + AFF	0.05 51	0.04 53	0.03 29	0.05 74	0.04 57	0.04 54	0.03 51	0.06 60	0.08 123	0.09 79	0.05 47	0.09 80	0.02 15	0.02 22	0.05 19	0.06 34	0.09 69	0.06 50	0.06 45	0.04 27	0.07 53	0.05 52	0.02 29	0.04 59	0.07 63	0.05 28	0.05 44	0.06 64

delet	0.05 51	0.05 74	0.04 62	0.06 97	0.05 75	0.05 84	0.05 101	0.04 32	0.04 25	0.06 63	0.05 47	0.10 88	0.05 93	0.03 55	0.07 60	0.06 34	0.07 53	0.06 50	0.06 45	0.06 75	0.06 42	0.04 32	0.03 69	0.05 82	0.07 63	0.07 63	0.05 44	0.04 32

TDLM	0.05 51	0.04 53	0.04 62	0.04 54	0.04 57	0.04 54	0.03 51	0.04 32	0.04 25	0.04 35	0.06 68	0.04 34	0.03 44	0.03 55	0.06 38	0.06 34	0.06 41	0.06 50	0.06 45	0.04 27	0.05 29	0.04 32	0.03 69	0.04 59	0.05 30	0.06 44	0.05 44	0.05 46

TS12	0.06 59	0.04 53	0.04 62	0.05 74	0.05 75	0.04 54	0.03 51	0.06 60	0.05 47	0.04 35	0.08 115	0.06 62	0.03 44	0.03 55	0.07 60	0.08 75	0.06 41	0.07 69	0.07 54	0.06 75	0.09 68	0.08 105	0.02 29	0.04 59	0.08 73	0.08 73	0.08 79	0.09 82

TS	0.06 59	0.04 53	0.04 62	0.05 74	0.05 75	0.04 54	0.03 51	0.06 60	0.05 47	0.04 35	0.08 115	0.06 62	0.03 44	0.03 55	0.07 60	0.08 75	0.06 41	0.07 69	0.07 54	0.06 75	0.09 68	0.08 105	0.02 29	0.04 59	0.08 73	0.08 73	0.08 79	0.09 82

LG-Stereo_L2	0.06 59	0.04 53	0.03 29	0.03 31	0.04 57	0.02 5	0.02 20	0.08 79	0.08 123	0.21 165	0.06 68	0.08 75	0.03 44	0.03 55	0.06 38	0.07 60	0.10 76	0.06 50	0.07 54	0.04 27	0.14 133	0.05 52	0.02 29	0.03 28	0.06 47	0.06 44	0.05 44	0.05 46

LG-Stereo_L1	0.06 59	0.04 53	0.03 29	0.04 54	0.03 31	0.02 5	0.02 20	0.08 79	0.09 156	0.21 165	0.06 68	0.05 52	0.03 44	0.03 55	0.06 38	0.07 60	0.10 76	0.06 50	0.07 54	0.04 27	0.14 133	0.05 52	0.02 29	0.03 28	0.06 47	0.06 44	0.05 44	0.05 46

LG-G_1	0.06 59	0.05 74	0.04 62	0.05 74	0.05 75	0.06 99	0.03 51	0.06 60	0.06 72	0.08 75	0.03 15	0.10 88	0.04 67	0.06 116	0.06 38	0.06 34	0.10 76	0.06 50	0.08 70	0.05 56	0.10 76	0.05 52	0.05 118	0.04 59	0.06 47	0.06 44	0.08 79	0.06 64

LG-G	0.06 59	0.05 74	0.04 62	0.05 74	0.05 75	0.06 99	0.03 51	0.06 60	0.06 72	0.08 75	0.03 15	0.10 88	0.04 67	0.06 116	0.06 38	0.06 34	0.10 76	0.06 50	0.08 70	0.05 56	0.10 76	0.05 52	0.05 118	0.04 59	0.06 47	0.06 44	0.08 79	0.06 64

LGtest1	0.06 59	0.04 53	0.03 29	0.04 54	0.04 57	0.04 54	0.03 51	0.08 79	0.08 123	0.07 72	0.04 31	0.06 62	0.03 44	0.05 100	0.07 60	0.07 60	0.11 86	0.07 69	0.10 96	0.07 90	0.12 90	0.06 71	0.04 91	0.03 28	0.07 63	0.07 63	0.08 79	0.06 64

SGD-Stereo	0.06 59	0.04 53	0.03 29	0.05 74	0.04 57	0.06 99	0.03 51	0.04 32	0.06 72	0.08 75	0.05 47	0.06 62	0.03 44	0.03 55	0.08 83	0.08 75	0.14 112	0.06 50	0.09 85	0.05 56	0.12 90	0.05 52	0.03 69	0.04 59	0.08 73	0.08 73	0.12 125	0.09 82

AIO_rvc	0.06 59	0.06 97	0.03 29	0.05 74	0.04 57	0.04 54	0.03 51	0.08 79	0.06 72	0.10 87	0.04 31	0.08 75	0.02 15	0.03 55	0.06 38	0.07 60	0.08 59	0.06 50	0.07 54	0.05 56	0.12 90	0.05 52	0.02 29	0.03 28	0.06 47	0.06 44	0.05 44	0.05 46

AIO_test	0.06 59	0.05 74	0.04 62	0.07 120	0.05 75	0.04 54	0.04 90	0.10 94	0.09 156	0.12 90	0.05 47	0.11 99	0.04 67	0.03 55	0.07 60	0.07 60	0.07 53	0.06 50	0.08 70	0.05 56	0.13 116	0.05 52	0.04 91	0.04 59	0.09 86	0.07 63	0.05 44	0.05 46

IGEV-Stereo+	0.06 59	0.03 28	0.03 29	0.03 31	0.04 57	0.04 54	0.03 51	0.16 145	0.06 72	0.20 156	0.06 68	0.06 62	0.03 44	0.04 84	0.07 60	0.08 75	0.10 76	0.06 50	0.09 85	0.07 90	0.12 90	0.06 71	0.03 69	0.03 28	0.07 63	0.06 44	0.03 13	0.06 64

plain	0.06 59	0.04 53	0.04 62	0.04 54	0.04 57	0.05 84	0.03 51	0.08 79	0.04 25	0.09 79	0.05 47	0.06 62	0.02 15	0.02 22	0.07 60	0.08 75	0.12 96	0.08 79	0.08 70	0.06 75	0.08 63	0.04 32	0.02 29	0.05 82	0.09 86	0.10 92	0.08 79	0.09 82

StereoVision	0.06 59	0.03 28	0.04 62	0.03 31	0.03 31	0.03 34	0.02 20	0.06 60	0.11 198	0.02 3	0.05 47	0.03 16	0.06 121	0.01 2	0.09 111	0.10 118	0.06 41	0.05 33	0.08 70	0.07 90	0.06 42	0.05 52	0.02 29	0.04 59	0.10 96	0.07 63	0.10 101	0.12 122

MIF-Stereo (partial)	0.06 59	0.05 74	0.06 124	0.05 74	0.04 57	0.05 84	0.03 51	0.08 79	0.07 98	0.07 72	0.04 31	0.05 52	0.06 121	0.04 84	0.08 83	0.08 75	0.11 86	0.08 79	0.08 70	0.05 56	0.09 68	0.05 52	0.02 29	0.06 108	0.10 96	0.08 73	0.07 71	0.08 76

MIM_Stereo	0.06 59	0.04 53	0.03 29	0.05 74	0.05 75	0.05 84	0.03 51	0.06 60	0.04 25	0.14 98	0.07 92	0.04 34	0.03 44	0.03 55	0.07 60	0.08 75	0.13 99	0.07 69	0.09 85	0.06 75	0.11 83	0.06 71	0.02 29	0.04 59	0.08 73	0.07 63	0.07 71	0.05 46

RAFT	0.06 59	0.03 28	0.05 94	0.03 31	0.02 8	0.03 34	0.02 20	0.07 74	0.04 25	0.04 35	0.06 68	0.07 71	0.05 93	0.01 2	0.06 38	0.06 34	0.06 41	0.05 33	0.05 29	0.04 27	0.06 42	0.07 91	0.01 2	0.04 59	0.13 133	0.14 164	0.13 139	0.15 152

AFF-stereo	0.06 59	0.05 74	0.05 94	0.05 74	0.04 57	0.04 54	0.03 51	0.11 98	0.06 72	0.16 111	0.05 47	0.08 75	0.03 44	0.02 22	0.07 60	0.08 75	0.08 59	0.05 33	0.09 85	0.04 27	0.09 68	0.05 52	0.02 29	0.04 59	0.10 96	0.08 73	0.07 71	0.07 73

MMNet	0.06 59	0.06 97	0.05 94	0.08 130	0.06 102	0.06 99	0.05 101	0.07 74	0.06 72	0.05 54	0.06 68	0.09 80	0.04 67	0.04 84	0.07 60	0.07 60	0.09 69	0.08 79	0.07 54	0.06 75	0.07 53	0.05 52	0.04 91	0.05 82	0.07 63	0.08 73	0.07 71	0.10 97

RYNet	0.06 59	0.04 53	0.04 62	0.04 54	0.04 57	0.04 54	0.03 51	0.05 47	0.11 198	0.05 54	0.04 31	0.04 34	0.03 44	0.03 55	0.07 60	0.06 34	0.07 53	0.08 79	0.07 54	0.05 56	0.05 29	0.05 52	0.11 241	0.04 59	0.06 47	0.15 188	0.06 63	0.05 46

AANet_RVC	0.06 59	0.05 74	0.06 124	0.05 74	0.06 102	0.04 54	0.05 101	0.05 47	0.06 72	0.05 54	0.06 68	0.05 52	0.04 67	0.04 84	0.08 83	0.07 60	0.08 59	0.08 79	0.07 54	0.07 90	0.07 53	0.07 91	0.05 118	0.05 82	0.07 63	0.08 73	0.06 63	0.08 76

YMNet	0.07 79	0.08 161	0.06 124	0.08 130	0.08 140	0.08 130	0.07 151	0.07 74	0.07 98	0.05 54	0.07 92	0.13 119	0.05 93	0.07 147	0.08 83	0.07 60	0.08 59	0.09 105	0.09 85	0.05 56	0.08 63	0.07 91	0.06 140	0.05 82	0.09 86	0.09 84	0.09 95	0.09 82

HUF	0.07 79	0.05 74	0.04 62	0.07 120	0.06 102	0.04 54	0.03 51	0.09 87	0.07 98	0.16 111	0.05 47	0.09 80	0.04 67	0.03 55	0.07 60	0.07 60	0.08 59	0.06 50	0.09 85	0.06 75	0.15 144	0.06 71	0.03 69	0.04 59	0.08 73	0.06 44	0.06 63	0.05 46

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 79	0.05 74	0.03 29	0.04 54	0.05 75	0.04 54	0.02 20	0.11 98	0.06 72	0.22 178	0.05 47	0.05 52	0.02 15	0.03 55	0.07 60	0.09 93	0.12 96	0.08 79	0.09 85	0.07 90	0.16 163	0.07 91	0.02 29	0.03 28	0.07 63	0.08 73	0.07 71	0.05 46

MaDis-Stereo	0.07 79	0.04 53	0.05 94	0.03 31	0.02 8	0.03 34	0.03 51	0.06 60	0.06 72	0.04 35	0.06 68	0.10 88	0.05 93	0.02 22	0.07 60	0.08 75	0.10 76	0.09 105	0.07 54	0.05 56	0.10 76	0.10 168	0.01 2	0.05 82	0.12 121	0.18 243	0.13 139	0.16 162

UniTT-Stereo	0.07 79	0.04 53	0.04 62	0.03 31	0.03 31	0.05 84	0.03 51	0.06 60	0.05 47	0.06 63	0.04 31	0.07 71	0.12 215	0.07 147	0.08 83	0.07 60	0.11 86	0.08 79	0.08 70	0.07 90	0.09 68	0.08 105	0.07 164	0.04 59	0.10 96	0.16 208	0.06 63	0.10 97

LL-Strereo2	0.07 79	0.03 28	0.03 29	0.04 54	0.05 75	0.04 54	0.03 51	0.06 60	0.07 98	0.15 104	0.07 92	0.08 75	0.05 93	0.04 84	0.08 83	0.09 93	0.13 99	0.07 69	0.10 96	0.06 75	0.10 76	0.06 71	0.03 69	0.04 59	0.08 73	0.10 92	0.08 79	0.05 46

RAFT_CTSACE	0.07 79	0.04 53	0.06 124	0.03 31	0.04 57	0.05 84	0.05 101	0.06 60	0.06 72	0.09 79	0.04 31	0.10 88	0.09 182	0.03 55	0.08 83	0.08 75	0.11 86	0.07 69	0.07 54	0.05 56	0.12 90	0.08 105	0.03 69	0.06 108	0.12 121	0.12 127	0.12 125	0.16 162

AASNet	0.07 79	0.06 97	0.04 62	0.09 152	0.07 119	0.08 130	0.05 101	0.08 79	0.05 47	0.07 72	0.07 92	0.07 71	0.04 67	0.04 84	0.07 60	0.07 60	0.10 76	0.08 79	0.08 70	0.06 75	0.07 53	0.06 71	0.04 91	0.06 108	0.08 73	0.08 73	0.06 63	0.06 64

ARAFT	0.07 79	0.04 53	0.04 62	0.05 74	0.05 75	0.05 84	0.02 20	0.09 87	0.06 72	0.12 90	0.06 68	0.12 107	0.03 44	0.03 55	0.07 60	0.07 60	0.12 96	0.09 105	0.09 85	0.05 56	0.11 83	0.08 105	0.03 69	0.04 59	0.10 96	0.09 84	0.09 95	0.09 82

DMCA	0.07 79	0.05 74	0.07 157	0.06 97	0.06 102	0.05 84	0.07 151	0.09 87	0.07 98	0.06 63	0.09 140	0.07 71	0.06 121	0.06 116	0.08 83	0.08 75	0.11 86	0.10 127	0.08 70	0.07 90	0.09 68	0.06 71	0.06 140	0.06 108	0.08 73	0.10 92	0.06 63	0.08 76

GANet	0.07 79	0.07 121	0.06 124	0.06 97	0.06 102	0.07 120	0.06 134	0.08 79	0.05 47	0.06 63	0.07 92	0.06 62	0.04 67	0.04 84	0.07 60	0.08 75	0.09 69	0.10 127	0.07 54	0.05 56	0.07 53	0.05 52	0.05 118	0.05 82	0.08 73	0.07 63	0.07 71	0.06 64

CVANet_RVC	0.07 79	0.07 121	0.07 157	0.08 130	0.06 102	0.07 120	0.05 101	0.06 60	0.05 47	0.06 63	0.09 140	0.05 52	0.04 67	0.04 84	0.08 83	0.08 75	0.08 59	0.08 79	0.08 70	0.06 75	0.08 63	0.06 71	0.04 91	0.05 82	0.08 73	0.07 63	0.07 71	0.10 97

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 91	0.05 74	0.04 62	0.03 31	0.05 75	0.05 84	0.03 51	0.12 102	0.06 72	0.21 165	0.05 47	0.08 75	0.03 44	0.05 100	0.08 83	0.09 93	0.13 99	0.09 105	0.10 96	0.06 75	0.16 163	0.07 91	0.04 91	0.04 59	0.07 63	0.09 84	0.08 79	0.10 97

MGS-Stereo	0.08 91	0.06 97	0.04 62	0.05 74	0.05 75	0.04 54	0.03 51	0.12 102	0.05 47	0.09 79	0.07 92	0.10 88	0.04 67	0.05 100	0.07 60	0.08 75	0.15 122	0.11 146	0.12 115	0.09 140	0.13 116	0.07 91	0.05 118	0.05 82	0.10 96	0.09 84	0.11 115	0.10 97

anonymousdsp2	0.08 91	0.07 121	0.05 94	0.06 97	0.05 75	0.06 99	0.05 101	0.12 102	0.06 72	0.17 121	0.06 68	0.09 80	0.04 67	0.05 100	0.07 60	0.08 75	0.13 99	0.08 79	0.11 103	0.07 90	0.13 116	0.07 91	0.05 118	0.06 108	0.09 86	0.08 73	0.08 79	0.07 73

test_5	0.08 91	0.05 74	0.07 157	0.04 54	0.04 57	0.04 54	0.04 90	0.09 87	0.05 47	0.05 54	0.07 92	0.12 107	0.12 215	0.02 22	0.08 83	0.09 93	0.07 53	0.07 69	0.08 70	0.06 75	0.10 76	0.10 168	0.02 29	0.08 174	0.10 96	0.14 164	0.13 139	0.18 197

AnonymousM	0.08 91	0.05 74	0.04 62	0.06 97	0.05 75	0.04 54	0.04 90	0.13 122	0.05 47	0.20 156	0.06 68	0.11 99	0.03 44	0.06 116	0.10 148	0.10 118	0.19 188	0.09 105	0.12 115	0.07 90	0.16 163	0.06 71	0.04 91	0.04 59	0.08 73	0.11 110	0.10 101	0.10 97

raft+_RVC	0.08 91	0.06 97	0.05 94	0.06 97	0.06 102	0.07 120	0.04 90	0.10 94	0.08 123	0.17 121	0.08 115	0.09 80	0.04 67	0.04 84	0.08 83	0.08 75	0.13 99	0.09 105	0.11 103	0.06 75	0.13 116	0.06 71	0.04 91	0.05 82	0.11 113	0.09 84	0.09 95	0.09 82

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 91	0.06 97	0.05 94	0.05 74	0.04 57	0.04 54	0.04 90	0.14 131	0.07 98	0.21 165	0.04 31	0.12 107	0.04 67	0.03 55	0.08 83	0.09 93	0.09 69	0.06 50	0.11 103	0.05 56	0.11 83	0.06 71	0.03 69	0.05 82	0.13 133	0.09 84	0.09 95	0.09 82

test_for_model	0.09 98	0.05 74	0.04 62	0.05 74	0.07 119	0.04 54	0.03 51	0.12 102	0.08 123	0.23 194	0.05 47	0.15 141	0.05 93	0.06 116	0.08 83	0.09 93	0.18 169	0.10 127	0.13 131	0.08 111	0.14 133	0.07 91	0.04 91	0.05 82	0.09 86	0.10 92	0.08 79	0.09 82

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 98	0.05 74	0.04 62	0.05 74	0.07 119	0.04 54	0.03 51	0.12 102	0.08 123	0.23 194	0.05 47	0.15 141	0.05 93	0.06 116	0.08 83	0.09 93	0.18 169	0.10 127	0.13 131	0.08 111	0.14 133	0.07 91	0.04 91	0.05 82	0.09 86	0.10 92	0.08 79	0.09 82

testlalala	0.09 98	0.05 74	0.04 62	0.05 74	0.07 119	0.04 54	0.03 51	0.12 102	0.08 123	0.23 194	0.05 47	0.15 141	0.05 93	0.06 116	0.08 83	0.09 93	0.18 169	0.10 127	0.13 131	0.08 111	0.14 133	0.07 91	0.04 91	0.05 82	0.09 86	0.10 92	0.08 79	0.09 82

GCAPDPT-zeroshot	0.09 98	0.05 74	0.04 62	0.05 74	0.07 119	0.04 54	0.03 51	0.12 102	0.08 123	0.23 194	0.05 47	0.15 141	0.05 93	0.06 116	0.08 83	0.09 93	0.18 169	0.10 127	0.13 131	0.08 111	0.14 133	0.07 91	0.04 91	0.05 82	0.09 86	0.10 92	0.08 79	0.09 82

GCAP-Stereo	0.09 98	0.05 74	0.04 62	0.05 74	0.07 119	0.04 54	0.03 51	0.12 102	0.08 123	0.23 194	0.05 47	0.15 141	0.05 93	0.06 116	0.08 83	0.09 93	0.18 169	0.10 127	0.13 131	0.08 111	0.14 133	0.07 91	0.04 91	0.05 82	0.09 86	0.10 92	0.08 79	0.09 82

4D-IteraStereo	0.09 98	0.06 97	0.05 94	0.06 97	0.06 102	0.06 99	0.04 90	0.15 137	0.10 181	0.22 178	0.08 115	0.14 135	0.06 121	0.03 55	0.09 111	0.10 118	0.17 149	0.09 105	0.11 103	0.08 111	0.15 144	0.06 71	0.03 69	0.05 82	0.10 96	0.10 92	0.08 79	0.08 76

LoS_RVC	0.09 98	0.07 121	0.05 94	0.05 74	0.06 102	0.06 99	0.05 101	0.13 122	0.08 123	0.18 134	0.11 175	0.12 107	0.06 121	0.07 147	0.09 111	0.09 93	0.10 76	0.08 79	0.12 115	0.08 111	0.17 179	0.09 138	0.05 118	0.06 108	0.15 167	0.11 110	0.10 101	0.13 129

tt_ll	0.09 98	0.07 121	0.05 94	0.05 74	0.06 102	0.06 99	0.05 101	0.13 122	0.08 123	0.18 134	0.11 175	0.12 107	0.06 121	0.07 147	0.09 111	0.09 93	0.10 76	0.08 79	0.12 115	0.08 111	0.17 179	0.09 138	0.05 118	0.06 108	0.15 167	0.11 110	0.10 101	0.13 129

CAS	0.09 98	0.07 121	0.05 94	0.06 97	0.05 75	0.05 84	0.04 90	0.14 131	0.06 72	0.11 88	0.11 175	0.11 99	0.05 93	0.07 147	0.09 111	0.09 93	0.11 86	0.10 127	0.14 143	0.07 90	0.12 90	0.08 105	0.05 118	0.05 82	0.13 133	0.11 110	0.09 95	0.14 140

TestStereo1	0.09 98	0.07 121	0.06 124	0.04 54	0.05 75	0.06 99	0.06 134	0.07 74	0.07 98	0.09 79	0.07 92	0.11 99	0.14 246	0.04 84	0.10 148	0.10 118	0.11 86	0.09 105	0.09 85	0.08 111	0.13 116	0.12 222	0.02 29	0.05 82	0.15 167	0.14 164	0.16 177	0.20 220

TESTraft	0.09 98	0.06 97	0.06 124	0.04 54	0.04 57	0.05 84	0.06 134	0.09 87	0.08 123	0.09 79	0.08 115	0.12 107	0.13 231	0.03 55	0.09 111	0.10 118	0.11 86	0.09 105	0.08 70	0.07 90	0.13 116	0.12 222	0.02 29	0.05 82	0.14 156	0.13 142	0.14 150	0.20 220

IER	0.09 98	0.07 121	0.07 157	0.09 152	0.07 119	0.09 146	0.06 134	0.12 102	0.07 98	0.14 98	0.11 175	0.11 99	0.07 148	0.06 116	0.09 111	0.09 93	0.14 112	0.11 146	0.11 103	0.07 90	0.12 90	0.08 105	0.06 140	0.06 108	0.10 96	0.11 110	0.11 115	0.14 140

RAFT+CT+SA	0.09 98	0.05 74	0.07 157	0.05 74	0.05 75	0.04 54	0.05 101	0.13 122	0.07 98	0.08 75	0.07 92	0.15 141	0.13 231	0.04 84	0.11 185	0.10 118	0.09 69	0.08 79	0.08 70	0.06 75	0.12 90	0.11 200	0.02 29	0.06 108	0.13 133	0.13 142	0.11 115	0.17 176

SA-5K	0.09 98	0.07 121	0.06 124	0.04 54	0.05 75	0.06 99	0.06 134	0.07 74	0.07 98	0.09 79	0.07 92	0.11 99	0.14 246	0.04 84	0.10 148	0.10 118	0.11 86	0.09 105	0.09 85	0.08 111	0.13 116	0.12 222	0.02 29	0.05 82	0.15 167	0.14 164	0.16 177	0.20 220

test_4	0.09 98	0.05 74	0.07 157	0.05 74	0.06 102	0.03 34	0.02 20	0.12 102	0.09 156	0.17 121	0.06 68	0.09 80	0.06 121	0.03 55	0.09 111	0.10 118	0.15 122	0.08 79	0.10 96	0.07 90	0.17 179	0.09 138	0.02 29	0.07 144	0.10 96	0.14 164	0.12 125	0.19 208

CIPLG	0.09 98	0.06 97	0.05 94	0.06 97	0.06 102	0.09 146	0.06 134	0.18 192	0.06 72	0.20 156	0.08 115	0.13 119	0.07 148	0.06 116	0.08 83	0.10 118	0.17 149	0.11 146	0.11 103	0.09 140	0.13 116	0.06 71	0.04 91	0.06 108	0.10 96	0.10 92	0.10 101	0.10 97

IPLGR_C	0.09 98	0.06 97	0.05 94	0.06 97	0.06 102	0.09 146	0.06 134	0.18 192	0.06 72	0.20 156	0.08 115	0.13 119	0.07 148	0.06 116	0.08 83	0.11 159	0.17 149	0.11 146	0.11 103	0.09 140	0.13 116	0.06 71	0.04 91	0.06 108	0.10 96	0.09 84	0.10 101	0.10 97

ACRE	0.09 98	0.06 97	0.05 94	0.06 97	0.06 102	0.09 146	0.06 134	0.18 192	0.06 72	0.20 156	0.08 115	0.13 119	0.07 148	0.06 116	0.08 83	0.10 118	0.17 149	0.11 146	0.11 103	0.09 140	0.13 116	0.06 71	0.04 91	0.06 108	0.10 96	0.10 92	0.10 101	0.10 97

rafts_anoy	0.09 98	0.08 161	0.07 157	0.07 120	0.07 119	0.06 99	0.05 101	0.13 122	0.05 47	0.17 121	0.10 156	0.12 107	0.05 93	0.03 55	0.10 148	0.10 118	0.15 122	0.12 176	0.14 143	0.07 90	0.15 144	0.08 105	0.04 91	0.06 108	0.11 113	0.10 92	0.09 95	0.11 107

RALCasStereoNet	0.09 98	0.08 161	0.06 124	0.09 152	0.07 119	0.06 99	0.05 101	0.12 102	0.05 47	0.18 134	0.07 92	0.12 107	0.05 93	0.04 84	0.10 148	0.10 118	0.18 169	0.12 176	0.14 143	0.08 111	0.15 144	0.08 105	0.05 118	0.06 108	0.12 121	0.10 92	0.10 101	0.08 76

RALAANet	0.09 98	0.08 161	0.06 124	0.07 120	0.06 102	0.08 130	0.05 101	0.10 94	0.07 98	0.12 90	0.10 156	0.10 88	0.06 121	0.03 55	0.09 111	0.09 93	0.13 99	0.11 146	0.16 172	0.09 140	0.12 90	0.08 105	0.04 91	0.06 108	0.12 121	0.10 92	0.11 115	0.11 107

UPFNet	0.09 98	0.08 161	0.08 182	0.09 152	0.08 140	0.09 146	0.06 134	0.12 102	0.09 156	0.14 98	0.10 156	0.12 107	0.06 121	0.07 147	0.08 83	0.10 118	0.13 99	0.11 146	0.10 96	0.07 90	0.10 76	0.07 91	0.06 140	0.07 144	0.09 86	0.11 110	0.10 101	0.11 107

HITNet	0.09 98	0.07 121	0.06 124	0.08 130	0.08 140	0.08 130	0.05 101	0.11 98	0.07 98	0.19 146	0.08 115	0.12 107	0.07 148	0.07 147	0.09 111	0.08 75	0.13 99	0.10 127	0.10 96	0.07 90	0.11 83	0.09 138	0.06 140	0.06 108	0.12 121	0.11 110	0.16 177	0.14 140
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
DepthFocus	0.10 121	0.05 74	0.05 94	0.09 152	0.05 75	0.06 99	0.04 90	0.17 158	0.07 98	0.21 165	0.09 140	0.13 119	0.04 67	0.10 202	0.09 111	0.09 93	0.17 149	0.09 105	0.18 206	0.10 167	0.18 196	0.08 105	0.09 214	0.05 82	0.08 73	0.11 110	0.14 150	0.12 122

castereo++	0.10 121	0.07 121	0.05 94	0.07 120	0.07 119	0.06 99	0.05 101	0.16 145	0.10 181	0.24 217	0.08 115	0.17 165	0.06 121	0.05 100	0.09 111	0.10 118	0.18 169	0.09 105	0.14 143	0.08 111	0.21 254	0.08 105	0.05 118	0.07 144	0.12 121	0.13 142	0.12 125	0.11 107

castereo	0.10 121	0.07 121	0.06 124	0.06 97	0.07 119	0.08 130	0.05 101	0.16 145	0.11 198	0.24 217	0.10 156	0.15 141	0.04 67	0.05 100	0.09 111	0.10 118	0.19 188	0.09 105	0.14 143	0.07 90	0.20 230	0.08 105	0.04 91	0.07 144	0.13 133	0.12 127	0.12 125	0.13 129

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 121	0.07 121	0.07 157	0.08 130	0.05 75	0.07 120	0.03 51	0.11 98	0.15 243	0.20 156	0.14 212	0.12 107	0.07 148	0.07 147	0.09 111	0.09 93	0.16 132	0.11 146	0.12 115	0.08 111	0.12 90	0.11 200	0.06 140	0.07 144	0.12 121	0.15 188	0.12 125	0.16 162

CASnet	0.10 121	0.06 97	0.05 94	0.08 130	0.09 163	0.11 179	0.05 101	0.18 192	0.10 181	0.23 194	0.11 175	0.13 119	0.06 121	0.08 170	0.10 148	0.10 118	0.16 132	0.08 79	0.19 216	0.08 111	0.14 133	0.06 71	0.06 140	0.06 108	0.12 121	0.10 92	0.14 150	0.10 97
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 121	0.09 179	0.06 124	0.08 130	0.06 102	0.09 146	0.06 134	0.09 87	0.07 98	0.18 134	0.11 175	0.11 99	0.10 198	0.06 116	0.09 111	0.10 118	0.14 112	0.09 105	0.19 216	0.09 140	0.12 90	0.06 71	0.05 118	0.06 108	0.11 113	0.10 92	0.15 167	0.12 122

SA	0.10 121	0.07 121	0.07 157	0.06 97	0.05 75	0.08 130	0.04 90	0.12 102	0.05 47	0.16 111	0.07 92	0.16 158	0.03 44	0.04 84	0.10 148	0.10 118	0.13 99	0.11 146	0.12 115	0.09 140	0.14 133	0.10 168	0.03 69	0.06 108	0.16 184	0.15 188	0.13 139	0.21 235

IPLG	0.10 121	0.07 121	0.07 157	0.07 120	0.07 119	0.06 99	0.05 101	0.15 137	0.06 72	0.22 178	0.06 68	0.15 141	0.05 93	0.04 84	0.09 111	0.10 118	0.16 132	0.10 127	0.14 143	0.09 140	0.13 116	0.08 105	0.04 91	0.07 144	0.13 133	0.12 127	0.11 115	0.09 82

test-3	0.10 121	0.06 97	0.04 62	0.06 97	0.08 140	0.06 99	0.05 101	0.17 158	0.07 98	0.24 217	0.08 115	0.19 195	0.08 166	0.06 116	0.11 185	0.11 159	0.20 208	0.10 127	0.15 160	0.10 167	0.16 163	0.10 168	0.05 118	0.06 108	0.10 96	0.11 110	0.12 125	0.11 107

test_1	0.10 121	0.06 97	0.04 62	0.06 97	0.08 140	0.06 99	0.05 101	0.17 158	0.07 98	0.24 217	0.08 115	0.19 195	0.08 166	0.06 116	0.11 185	0.11 159	0.20 208	0.10 127	0.15 160	0.10 167	0.16 163	0.10 168	0.05 118	0.06 108	0.10 96	0.11 110	0.12 125	0.11 107

raftrobust	0.10 121	0.08 161	0.06 124	0.08 130	0.07 119	0.05 84	0.04 90	0.14 131	0.06 72	0.25 244	0.08 115	0.13 119	0.05 93	0.05 100	0.09 111	0.09 93	0.17 149	0.12 176	0.12 115	0.09 140	0.17 179	0.08 105	0.05 118	0.06 108	0.13 133	0.12 127	0.10 101	0.11 107

DMCA-RVC	0.10 121	0.08 161	0.11 225	0.08 130	0.09 163	0.08 130	0.08 166	0.12 102	0.09 156	0.13 95	0.13 200	0.13 119	0.07 148	0.06 116	0.14 248	0.12 205	0.14 112	0.13 208	0.11 103	0.10 167	0.12 90	0.10 168	0.07 164	0.09 201	0.10 96	0.10 92	0.10 101	0.11 107

S2M2_XL	0.11 133	0.07 121	0.08 182	0.07 120	0.07 119	0.10 168	0.08 166	0.18 192	0.06 72	0.21 165	0.09 140	0.22 240	0.05 93	0.06 116	0.09 111	0.10 118	0.19 188	0.09 105	0.17 186	0.09 140	0.20 230	0.09 138	0.08 194	0.07 144	0.11 113	0.09 84	0.14 150	0.16 162
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.11 133	0.10 193	0.08 182	0.09 152	0.08 140	0.09 146	0.06 134	0.17 158	0.10 181	0.19 146	0.11 175	0.11 99	0.07 148	0.07 147	0.13 228	0.14 257	0.15 122	0.11 146	0.12 115	0.07 90	0.12 90	0.09 138	0.06 140	0.07 144	0.13 133	0.12 127	0.11 115	0.13 129

G2L-Stereo	0.11 133	0.10 193	0.08 182	0.09 152	0.09 163	0.08 130	0.07 151	0.17 158	0.08 123	0.22 178	0.10 156	0.16 158	0.13 231	0.07 147	0.09 111	0.11 159	0.16 132	0.11 146	0.11 103	0.09 140	0.15 144	0.10 168	0.09 214	0.07 144	0.14 156	0.15 188	0.14 150	0.11 107

trnet	0.11 133	0.08 161	0.05 94	0.08 130	0.08 140	0.07 120	0.05 101	0.18 192	0.05 47	0.27 276	0.08 115	0.18 183	0.06 121	0.08 170	0.09 111	0.10 118	0.21 221	0.08 79	0.12 115	0.08 111	0.20 230	0.09 138	0.06 140	0.05 82	0.12 121	0.14 164	0.18 214	0.17 176

EGLCR-Stereo	0.11 133	0.06 97	0.04 62	0.08 130	0.08 140	0.07 120	0.05 101	0.17 158	0.09 156	0.27 276	0.06 68	0.19 195	0.06 121	0.08 170	0.08 83	0.10 118	0.20 208	0.10 127	0.16 172	0.07 90	0.17 179	0.08 105	0.04 91	0.06 108	0.10 96	0.13 142	0.18 214	0.17 176

Sa-1000	0.11 133	0.07 121	0.07 157	0.06 97	0.05 75	0.09 146	0.03 51	0.12 102	0.07 98	0.18 134	0.08 115	0.19 195	0.05 93	0.06 116	0.10 148	0.10 118	0.16 132	0.12 176	0.14 143	0.09 140	0.17 179	0.10 168	0.04 91	0.05 82	0.19 231	0.16 208	0.13 139	0.20 220

MIPNet	0.11 133	0.09 179	0.06 124	0.07 120	0.08 140	0.07 120	0.05 101	0.17 158	0.06 72	0.23 194	0.07 92	0.16 158	0.08 166	0.05 100	0.10 148	0.11 159	0.17 149	0.11 146	0.20 229	0.12 214	0.13 116	0.11 200	0.05 118	0.07 144	0.16 184	0.15 188	0.11 115	0.13 129

GMOStereo	0.11 133	0.07 121	0.09 196	0.06 97	0.05 75	0.06 99	0.05 101	0.17 158	0.09 156	0.24 217	0.07 92	0.17 165	0.09 182	0.05 100	0.11 185	0.12 205	0.17 149	0.08 79	0.12 115	0.08 111	0.19 214	0.08 105	0.03 69	0.07 144	0.18 217	0.18 243	0.14 150	0.17 176

error version	0.11 133	0.07 121	0.09 196	0.06 97	0.05 75	0.06 99	0.05 101	0.17 158	0.09 156	0.24 217	0.07 92	0.17 165	0.09 182	0.05 100	0.11 185	0.12 205	0.17 149	0.08 79	0.12 115	0.08 111	0.19 214	0.08 105	0.03 69	0.07 144	0.18 217	0.18 243	0.14 150	0.17 176

test-v	0.11 133	0.07 121	0.09 196	0.06 97	0.05 75	0.06 99	0.05 101	0.17 158	0.09 156	0.24 217	0.07 92	0.17 165	0.09 182	0.05 100	0.11 185	0.12 205	0.17 149	0.08 79	0.12 115	0.08 111	0.19 214	0.08 105	0.03 69	0.07 144	0.18 217	0.18 243	0.14 150	0.17 176

test_3	0.11 133	0.07 121	0.07 157	0.06 97	0.08 140	0.05 84	0.05 101	0.17 158	0.10 181	0.24 217	0.09 140	0.22 240	0.12 215	0.06 116	0.13 228	0.13 237	0.20 208	0.09 105	0.14 143	0.10 167	0.18 196	0.09 138	0.04 91	0.08 174	0.13 133	0.14 164	0.13 139	0.14 140

test-2	0.11 133	0.07 121	0.09 196	0.06 97	0.05 75	0.06 99	0.05 101	0.17 158	0.09 156	0.24 217	0.07 92	0.17 165	0.09 182	0.05 100	0.11 185	0.12 205	0.17 149	0.08 79	0.12 115	0.08 111	0.19 214	0.08 105	0.03 69	0.07 144	0.18 217	0.18 243	0.14 150	0.17 176

CREStereo++_RVC	0.11 133	0.07 121	0.05 94	0.08 130	0.09 163	0.08 130	0.07 151	0.16 145	0.09 156	0.26 261	0.09 140	0.17 165	0.13 231	0.08 170	0.09 111	0.10 118	0.19 188	0.08 79	0.13 131	0.07 90	0.20 230	0.08 105	0.06 140	0.06 108	0.14 156	0.12 127	0.16 177	0.15 152
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	0.11 133	0.06 97	0.06 124	0.10 173	0.09 163	0.08 130	0.06 134	0.12 102	0.08 123	0.22 178	0.08 115	0.13 119	0.08 166	0.08 170	0.10 148	0.13 237	0.19 188	0.13 208	0.18 206	0.08 111	0.18 196	0.10 168	0.06 140	0.06 108	0.11 113	0.11 110	0.15 167	0.14 140

XX-TBD	0.11 133	0.06 97	0.06 124	0.10 173	0.09 163	0.08 130	0.06 134	0.12 102	0.08 123	0.22 178	0.08 115	0.13 119	0.08 166	0.08 170	0.10 148	0.13 237	0.19 188	0.13 208	0.18 206	0.08 111	0.18 196	0.10 168	0.06 140	0.06 108	0.11 113	0.11 110	0.15 167	0.14 140

UNet	0.11 133	0.09 179	0.09 196	0.10 173	0.08 140	0.10 168	0.08 166	0.15 137	0.08 123	0.17 121	0.10 156	0.13 119	0.09 182	0.07 147	0.09 111	0.10 118	0.16 132	0.13 208	0.12 115	0.08 111	0.12 90	0.09 138	0.08 194	0.09 201	0.12 121	0.14 164	0.10 101	0.11 107

CREStereo	0.11 133	0.08 161	0.06 124	0.08 130	0.08 140	0.07 120	0.05 101	0.18 192	0.05 47	0.26 261	0.08 115	0.18 183	0.06 121	0.08 170	0.09 111	0.10 118	0.22 236	0.08 79	0.13 131	0.08 111	0.20 230	0.09 138	0.06 140	0.06 108	0.12 121	0.13 142	0.17 191	0.16 162
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	0.11 133	0.10 193	0.08 182	0.09 152	0.10 185	0.09 146	0.06 134	0.14 131	0.08 123	0.18 134	0.15 229	0.09 80	0.06 121	0.08 170	0.10 148	0.10 118	0.17 149	0.13 208	0.14 143	0.10 167	0.12 90	0.10 168	0.08 194	0.09 201	0.13 133	0.13 142	0.10 101	0.11 107

DSFCA	0.11 133	0.12 219	0.09 196	0.10 173	0.08 140	0.11 179	0.11 214	0.12 102	0.09 156	0.12 90	0.14 212	0.14 135	0.08 166	0.05 100	0.10 148	0.11 159	0.15 122	0.12 176	0.16 172	0.10 167	0.13 116	0.12 222	0.07 164	0.09 201	0.13 133	0.14 164	0.10 101	0.13 129

PMTNet	0.11 133	0.10 193	0.06 124	0.12 202	0.09 163	0.07 120	0.06 134	0.18 192	0.06 72	0.28 292	0.06 68	0.18 183	0.04 67	0.07 147	0.10 148	0.11 159	0.18 169	0.08 79	0.14 143	0.08 111	0.18 196	0.10 168	0.07 164	0.05 82	0.13 133	0.12 127	0.17 191	0.16 162

CCAANet	0.11 133	0.07 121	0.07 157	0.07 120	0.07 119	0.14 211	0.09 184	0.12 102	0.08 123	0.24 217	0.14 212	0.17 165	0.12 215	0.07 147	0.08 83	0.10 118	0.23 246	0.12 176	0.10 96	0.08 111	0.11 83	0.09 138	0.07 164	0.06 108	0.11 113	0.11 110	0.14 150	0.11 107

BEATNet_4x	0.11 133	0.10 193	0.08 182	0.09 152	0.09 163	0.09 146	0.08 166	0.12 102	0.08 123	0.21 165	0.09 140	0.15 141	0.09 182	0.08 170	0.11 185	0.10 118	0.13 99	0.13 208	0.11 103	0.08 111	0.13 116	0.12 222	0.08 194	0.08 174	0.13 133	0.13 142	0.18 214	0.18 197

ADCP+	0.11 133	0.10 193	0.08 182	0.09 152	0.07 119	0.09 146	0.08 166	0.14 131	0.11 198	0.16 111	0.12 189	0.18 183	0.08 166	0.07 147	0.11 185	0.10 118	0.16 132	0.11 146	0.14 143	0.09 140	0.12 90	0.09 138	0.08 194	0.08 174	0.11 113	0.16 208	0.11 115	0.11 107

RASNet	0.11 133	0.10 193	0.10 210	0.09 152	0.07 119	0.08 130	0.08 166	0.19 221	0.09 156	0.17 121	0.10 156	0.13 119	0.09 182	0.06 116	0.09 111	0.10 118	0.14 112	0.09 105	0.12 115	0.06 75	0.15 144	0.09 138	0.05 118	0.10 218	0.13 133	0.12 127	0.17 191	0.17 176

DISCO	0.11 133	0.10 193	0.08 182	0.10 173	0.09 163	0.11 179	0.09 184	0.10 94	0.08 123	0.15 104	0.11 175	0.12 107	0.07 148	0.06 116	0.09 111	0.11 159	0.15 122	0.10 127	0.14 143	0.10 167	0.12 90	0.10 168	0.06 140	0.09 201	0.14 156	0.12 127	0.13 139	0.11 107

iResNet_ROB	0.11 133	0.08 161	0.07 157	0.11 190	0.08 140	0.12 192	0.08 166	0.15 137	0.08 123	0.23 194	0.11 175	0.15 141	0.15 254	0.06 116	0.08 83	0.09 93	0.16 132	0.12 176	0.14 143	0.09 140	0.15 144	0.10 168	0.07 164	0.08 174	0.15 167	0.12 127	0.15 167	0.15 152

DN-CSS_ROB	0.11 133	0.09 179	0.12 238	0.08 130	0.09 163	0.08 130	0.08 166	0.16 145	0.10 181	0.23 194	0.17 249	0.19 195	0.14 246	0.05 100	0.09 111	0.09 93	0.13 99	0.10 127	0.18 206	0.09 140	0.12 90	0.08 105	0.07 164	0.08 174	0.13 133	0.11 110	0.12 125	0.11 107

DF	0.12 160	0.07 121	0.05 94	0.10 173	0.09 163	0.09 146	0.07 151	0.19 221	0.07 98	0.27 276	0.09 140	0.20 212	0.05 93	0.10 202	0.10 148	0.11 159	0.21 221	0.11 146	0.16 172	0.10 167	0.21 254	0.11 200	0.07 164	0.07 144	0.15 167	0.12 127	0.17 191	0.22 240

WQFJA1++	0.12 160	0.09 179	0.06 124	0.14 223	0.08 140	0.15 222	0.13 234	0.17 158	0.08 123	0.19 146	0.11 175	0.15 141	0.09 182	0.06 116	0.08 83	0.10 118	0.19 188	0.09 105	0.16 172	0.09 140	0.16 163	0.08 105	0.06 140	0.06 108	0.16 184	0.12 127	0.21 252	0.21 235

DDF-Stereo	0.12 160	0.07 121	0.04 62	0.10 173	0.09 163	0.13 201	0.10 201	0.18 192	0.08 123	0.24 217	0.06 68	0.19 195	0.07 148	0.08 170	0.08 83	0.11 159	0.23 246	0.09 105	0.16 172	0.10 167	0.20 230	0.09 138	0.07 164	0.07 144	0.14 156	0.14 164	0.17 191	0.18 197

zero-FE	0.12 160	0.07 121	0.04 62	0.10 173	0.09 163	0.15 222	0.11 214	0.18 192	0.08 123	0.23 194	0.08 115	0.19 195	0.07 148	0.08 170	0.09 111	0.11 159	0.23 246	0.09 105	0.17 186	0.10 167	0.20 230	0.09 138	0.07 164	0.07 144	0.14 156	0.14 164	0.17 191	0.19 208

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 160	0.06 97	0.05 94	0.09 152	0.09 163	0.10 168	0.10 201	0.18 192	0.09 156	0.24 217	0.09 140	0.16 158	0.04 67	0.09 189	0.09 111	0.11 159	0.20 208	0.10 127	0.17 186	0.09 140	0.21 254	0.10 168	0.05 118	0.06 108	0.16 184	0.13 142	0.16 177	0.27 264

Reg-Stereo(zero)	0.12 160	0.08 161	0.06 124	0.08 130	0.07 119	0.10 168	0.07 151	0.17 158	0.10 181	0.25 244	0.09 140	0.20 212	0.06 121	0.07 147	0.09 111	0.11 159	0.19 188	0.10 127	0.15 160	0.09 140	0.15 144	0.08 105	0.07 164	0.07 144	0.13 133	0.13 142	0.18 214	0.17 176

HI	0.12 160	0.08 161	0.06 124	0.08 130	0.07 119	0.10 168	0.07 151	0.17 158	0.10 181	0.25 244	0.09 140	0.20 212	0.06 121	0.07 147	0.09 111	0.11 159	0.19 188	0.10 127	0.15 160	0.09 140	0.15 144	0.08 105	0.07 164	0.07 144	0.13 133	0.13 142	0.18 214	0.17 176

CES	0.12 160	0.06 97	0.06 124	0.06 97	0.08 140	0.07 120	0.05 101	0.35 308	0.05 47	0.15 104	0.23 293	0.13 119	0.04 67	0.08 170	0.09 111	0.11 159	0.19 188	0.08 79	0.14 143	0.08 111	0.28 313	0.08 105	0.07 164	0.04 59	0.14 156	0.11 110	0.14 150	0.16 162

raft_robust	0.12 160	0.09 179	0.09 196	0.11 190	0.06 102	0.09 146	0.06 134	0.15 137	0.08 123	0.23 194	0.07 92	0.20 212	0.11 209	0.09 189	0.11 185	0.12 205	0.16 132	0.12 176	0.14 143	0.10 167	0.15 144	0.11 200	0.03 69	0.08 174	0.18 217	0.17 228	0.15 167	0.14 140

IPLGR	0.12 160	0.09 179	0.09 196	0.09 152	0.10 185	0.09 146	0.07 151	0.18 192	0.09 156	0.22 178	0.10 156	0.16 158	0.07 148	0.06 116	0.10 148	0.11 159	0.17 149	0.11 146	0.21 235	0.12 214	0.16 163	0.09 138	0.04 91	0.08 174	0.16 184	0.14 164	0.14 150	0.16 162

s12784h	0.12 160	0.09 179	0.06 124	0.11 190	0.09 163	0.08 130	0.06 134	0.18 192	0.07 98	0.26 261	0.12 189	0.19 195	0.09 182	0.07 147	0.09 111	0.10 118	0.20 208	0.08 79	0.15 160	0.07 90	0.20 230	0.08 105	0.05 118	0.07 144	0.16 184	0.15 188	0.18 214	0.21 235

HCRNet	0.12 160	0.17 270	0.06 124	0.22 271	0.08 140	0.15 222	0.08 166	0.13 122	0.04 25	0.46 334	0.12 189	0.24 253	0.07 148	0.07 147	0.08 83	0.06 34	0.14 112	0.08 79	0.20 229	0.08 111	0.10 76	0.05 52	0.11 241	0.06 108	0.06 47	0.06 44	0.05 44	0.08 76

GMStereo	0.12 160	0.12 219	0.07 157	0.11 190	0.11 203	0.13 201	0.09 184	0.17 158	0.10 181	0.17 121	0.14 212	0.22 240	0.11 209	0.07 147	0.10 148	0.09 93	0.17 149	0.10 127	0.17 186	0.12 214	0.15 144	0.09 138	0.07 164	0.09 201	0.14 156	0.13 142	0.15 167	0.12 122
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 160	0.12 219	0.12 238	0.12 202	0.10 185	0.11 179	0.13 234	0.15 137	0.12 216	0.13 95	0.12 189	0.13 119	0.10 198	0.09 189	0.18 284	0.13 237	0.16 132	0.11 146	0.17 186	0.10 167	0.13 116	0.10 168	0.10 231	0.10 218	0.13 133	0.11 110	0.13 139	0.13 129

DeepPrunerF	0.12 160	0.10 193	0.11 225	0.13 213	0.14 241	0.09 146	0.09 184	0.15 137	0.11 198	0.12 90	0.14 212	0.10 88	0.09 182	0.07 147	0.13 228	0.11 159	0.11 86	0.13 208	0.13 131	0.11 191	0.13 116	0.09 138	0.08 194	0.08 174	0.17 196	0.15 188	0.11 115	0.14 140

CFNet	0.12 160	0.11 207	0.08 182	0.14 223	0.12 216	0.11 179	0.09 184	0.20 238	0.10 181	0.18 134	0.12 189	0.25 259	0.10 198	0.08 170	0.09 111	0.09 93	0.17 149	0.12 176	0.12 115	0.09 140	0.12 90	0.08 105	0.06 140	0.10 218	0.15 167	0.13 142	0.13 139	0.13 129

iResNetv2_ROB	0.12 160	0.08 161	0.08 182	0.12 202	0.09 163	0.12 192	0.08 166	0.17 158	0.08 123	0.22 178	0.12 189	0.20 212	0.16 259	0.07 147	0.09 111	0.09 93	0.16 132	0.11 146	0.17 186	0.10 167	0.15 144	0.10 168	0.09 214	0.10 218	0.15 167	0.13 142	0.19 226	0.12 122

PDISCO_ROB	0.12 160	0.13 234	0.13 251	0.10 173	0.08 140	0.09 146	0.09 184	0.09 87	0.08 123	0.11 88	0.10 156	0.06 62	0.05 93	0.05 100	0.10 148	0.12 205	0.14 112	0.16 258	0.09 85	0.10 167	0.14 133	0.13 241	0.04 91	0.08 174	0.17 196	0.21 274	0.32 294	0.20 220

gcap_with_dpt	0.13 178	0.07 121	0.07 157	0.08 130	0.10 185	0.11 179	0.07 151	0.18 192	0.11 198	0.27 276	0.10 156	0.24 253	0.09 182	0.12 238	0.10 148	0.11 159	0.21 221	0.12 176	0.17 186	0.10 167	0.21 254	0.12 222	0.08 194	0.08 174	0.17 196	0.12 127	0.17 191	0.26 259

S2M2_L	0.13 178	0.10 193	0.09 196	0.12 202	0.08 140	0.13 201	0.10 201	0.16 145	0.08 123	0.21 165	0.07 92	0.17 165	0.03 44	0.18 275	0.11 185	0.09 93	0.21 221	0.12 176	0.16 172	0.11 191	0.18 196	0.10 168	0.12 253	0.08 174	0.13 133	0.13 142	0.15 167	0.19 208
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 178	0.07 121	0.07 157	0.08 130	0.10 185	0.11 179	0.07 151	0.18 192	0.11 198	0.27 276	0.10 156	0.24 253	0.09 182	0.12 238	0.10 148	0.11 159	0.21 221	0.12 176	0.17 186	0.10 167	0.21 254	0.12 222	0.08 194	0.08 174	0.17 196	0.12 127	0.17 191	0.26 259

gcap-zeroshot	0.13 178	0.08 161	0.06 124	0.08 130	0.11 203	0.11 179	0.09 184	0.18 192	0.09 156	0.28 292	0.08 115	0.20 212	0.07 148	0.10 202	0.10 148	0.12 205	0.23 246	0.11 146	0.28 278	0.13 232	0.20 230	0.11 200	0.07 164	0.08 174	0.12 121	0.18 243	0.17 191	0.19 208

AE-Stereo	0.13 178	0.09 179	0.08 182	0.11 190	0.09 163	0.08 130	0.05 101	0.17 158	0.14 233	0.24 217	0.10 156	0.19 195	0.10 198	0.07 147	0.11 185	0.12 205	0.24 269	0.13 208	0.17 186	0.11 191	0.19 214	0.10 168	0.05 118	0.09 201	0.14 156	0.14 164	0.15 167	0.14 140

MSKI-zero shot	0.13 178	0.08 161	0.05 94	0.09 152	0.11 203	0.09 146	0.07 151	0.19 221	0.09 156	0.28 292	0.10 156	0.19 195	0.06 121	0.11 218	0.11 185	0.12 205	0.23 246	0.11 146	0.17 186	0.11 191	0.22 273	0.10 168	0.07 164	0.08 174	0.14 156	0.17 228	0.18 214	0.18 197

Any-RAFT	0.13 178	0.07 121	0.06 124	0.11 190	0.09 163	0.12 192	0.08 166	0.17 158	0.10 181	0.26 261	0.09 140	0.20 212	0.08 166	0.11 218	0.11 185	0.11 159	0.22 236	0.11 146	0.21 235	0.10 167	0.22 273	0.10 168	0.08 194	0.06 108	0.16 184	0.16 208	0.17 191	0.17 176

RAFT-Test	0.13 178	0.07 121	0.06 124	0.09 152	0.11 203	0.13 201	0.08 166	0.17 158	0.11 198	0.27 276	0.11 175	0.20 212	0.05 93	0.12 238	0.10 148	0.11 159	0.23 246	0.12 176	0.21 235	0.14 242	0.21 254	0.11 200	0.07 164	0.08 174	0.17 196	0.16 208	0.17 191	0.17 176

HH	0.13 178	0.06 97	0.05 94	0.11 190	0.12 216	0.16 234	0.08 166	0.19 221	0.08 123	0.28 292	0.08 115	0.18 183	0.06 121	0.12 238	0.11 185	0.11 159	0.23 246	0.12 176	0.16 172	0.11 191	0.20 230	0.08 105	0.07 164	0.08 174	0.13 133	0.15 188	0.19 226	0.24 247

HanStereo	0.13 178	0.06 97	0.05 94	0.11 190	0.12 216	0.16 234	0.08 166	0.19 221	0.08 123	0.28 292	0.08 115	0.18 183	0.06 121	0.12 238	0.11 185	0.11 159	0.23 246	0.12 176	0.16 172	0.11 191	0.20 230	0.08 105	0.07 164	0.08 174	0.13 133	0.15 188	0.19 226	0.24 247

anonymity	0.13 178	0.06 97	0.05 94	0.09 152	0.10 185	0.09 146	0.07 151	0.18 192	0.08 123	0.28 292	0.13 200	0.19 195	0.06 121	0.09 189	0.10 148	0.13 237	0.23 246	0.12 176	0.17 186	0.15 258	0.20 230	0.10 168	0.09 214	0.07 144	0.20 244	0.19 262	0.19 226	0.19 208

iRaft-Stereo_20w	0.13 178	0.07 121	0.05 94	0.12 202	0.12 216	0.12 192	0.09 184	0.15 137	0.10 181	0.28 292	0.10 156	0.19 195	0.04 67	0.10 202	0.10 148	0.11 159	0.23 246	0.11 146	0.15 160	0.13 232	0.20 230	0.08 105	0.09 214	0.06 108	0.18 217	0.15 188	0.20 238	0.26 259

GLC_STEREO	0.13 178	0.11 207	0.12 238	0.12 202	0.11 203	0.11 179	0.10 201	0.19 221	0.07 98	0.25 244	0.13 200	0.13 119	0.07 148	0.07 147	0.09 111	0.12 205	0.24 269	0.11 146	0.17 186	0.09 140	0.27 311	0.16 272	0.07 164	0.07 144	0.16 184	0.10 92	0.20 238	0.12 122

TRStereo	0.13 178	0.07 121	0.05 94	0.09 152	0.08 140	0.17 243	0.12 229	0.18 192	0.07 98	0.25 244	0.09 140	0.20 212	0.05 93	0.10 202	0.10 148	0.11 159	0.21 221	0.11 146	0.22 247	0.14 242	0.19 214	0.09 138	0.09 214	0.07 144	0.17 196	0.17 228	0.24 268	0.19 208

LMCR-Stereo	0.13 178	0.09 179	0.07 157	0.11 190	0.08 140	0.11 179	0.09 184	0.18 192	0.09 156	0.19 146	0.14 212	0.19 195	0.14 246	0.10 202	0.10 148	0.11 159	0.20 208	0.13 208	0.19 216	0.11 191	0.18 196	0.10 168	0.08 194	0.08 174	0.15 167	0.13 142	0.19 226	0.17 176

TestStereo	0.13 178	0.12 219	0.10 210	0.11 190	0.08 140	0.11 179	0.10 201	0.19 221	0.11 198	0.24 217	0.14 212	0.20 212	0.08 166	0.06 116	0.12 213	0.10 118	0.20 208	0.11 146	0.20 229	0.10 167	0.21 254	0.11 200	0.06 140	0.12 246	0.19 231	0.11 110	0.12 125	0.13 129

CFNet_pseudo	0.13 178	0.11 207	0.11 225	0.14 223	0.11 203	0.12 192	0.11 214	0.19 221	0.12 216	0.24 217	0.14 212	0.17 165	0.15 254	0.09 189	0.10 148	0.10 118	0.16 132	0.13 208	0.13 131	0.08 111	0.15 144	0.08 105	0.08 194	0.09 201	0.15 167	0.14 164	0.19 226	0.21 235

ADLNet	0.13 178	0.11 207	0.08 182	0.13 213	0.10 185	0.16 234	0.13 234	0.14 131	0.07 98	0.13 95	0.10 156	0.25 259	0.11 209	0.29 306	0.10 148	0.10 118	0.17 149	0.09 105	0.13 131	0.09 140	0.11 83	0.09 138	0.13 258	0.06 108	0.13 133	0.13 142	0.12 125	0.14 140

EAI-Stereo	0.13 178	0.07 121	0.04 62	0.10 173	0.10 185	0.10 168	0.09 184	0.18 192	0.10 181	0.26 261	0.11 175	0.20 212	0.05 93	0.10 202	0.10 148	0.12 205	0.22 236	0.12 176	0.19 216	0.12 214	0.19 214	0.09 138	0.08 194	0.08 174	0.16 184	0.15 188	0.16 177	0.20 220

FADNet-RVC-Resample	0.13 178	0.10 193	0.12 238	0.12 202	0.10 185	0.13 201	0.10 201	0.16 145	0.13 225	0.18 134	0.13 200	0.17 165	0.12 215	0.10 202	0.11 185	0.09 93	0.13 99	0.15 245	0.15 160	0.18 281	0.15 144	0.13 241	0.10 231	0.14 264	0.17 196	0.13 142	0.12 125	0.12 122

STTStereo	0.13 178	0.14 246	0.17 284	0.13 213	0.15 250	0.13 201	0.21 278	0.13 122	0.14 233	0.15 104	0.15 229	0.17 165	0.10 198	0.11 218	0.14 248	0.12 205	0.15 122	0.15 245	0.13 131	0.11 191	0.12 90	0.10 168	0.07 164	0.09 201	0.15 167	0.14 164	0.12 125	0.16 162

R-Stereo Train	0.13 178	0.07 121	0.07 157	0.09 152	0.10 185	0.15 222	0.05 101	0.16 145	0.12 216	0.28 292	0.13 200	0.21 227	0.08 166	0.11 218	0.10 148	0.11 159	0.23 246	0.12 176	0.16 172	0.11 191	0.21 254	0.11 200	0.08 194	0.07 144	0.15 167	0.14 164	0.16 177	0.15 152

ADCRef	0.13 178	0.10 193	0.10 210	0.10 173	0.08 140	0.09 146	0.09 184	0.17 158	0.14 233	0.20 156	0.15 229	0.15 141	0.13 231	0.05 100	0.11 185	0.11 159	0.16 132	0.14 232	0.19 216	0.12 214	0.16 163	0.12 222	0.09 214	0.11 230	0.14 156	0.18 243	0.13 139	0.19 208

RAFT-Stereo	0.13 178	0.07 121	0.07 157	0.09 152	0.10 185	0.15 222	0.05 101	0.16 145	0.12 216	0.28 292	0.13 200	0.21 227	0.08 166	0.11 218	0.10 148	0.11 159	0.23 246	0.12 176	0.16 172	0.11 191	0.21 254	0.11 200	0.08 194	0.07 144	0.15 167	0.14 164	0.16 177	0.15 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 178	0.08 161	0.06 124	0.09 152	0.12 216	0.10 168	0.08 166	0.17 158	0.11 198	0.27 276	0.10 156	0.20 212	0.06 121	0.12 238	0.10 148	0.11 159	0.23 246	0.12 176	0.19 216	0.16 270	0.21 254	0.12 222	0.07 164	0.08 174	0.17 196	0.15 188	0.17 191	0.18 197

CFNet_RVC	0.13 178	0.12 219	0.10 210	0.14 223	0.11 203	0.14 211	0.09 184	0.17 158	0.09 156	0.19 146	0.13 200	0.21 227	0.09 182	0.10 202	0.12 213	0.13 237	0.18 169	0.13 208	0.15 160	0.11 191	0.16 163	0.09 138	0.06 140	0.09 201	0.16 184	0.13 142	0.16 177	0.17 176

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 178	0.13 234	0.14 263	0.14 223	0.16 252	0.13 201	0.21 278	0.13 122	0.15 243	0.16 111	0.16 240	0.21 227	0.10 198	0.15 269	0.12 213	0.12 205	0.16 132	0.12 176	0.11 103	0.09 140	0.12 90	0.10 168	0.08 194	0.09 201	0.13 133	0.13 142	0.11 115	0.16 162
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	0.13 178	0.06 97	0.09 196	0.07 120	0.13 229	0.08 130	0.13 234	0.06 60	0.24 295	0.09 79	0.15 229	0.10 88	0.45 321	0.26 297	0.12 213	0.10 118	0.09 69	0.12 176	0.08 70	0.11 191	0.08 63	0.12 222	0.19 283	0.13 257	0.08 73	0.14 164	0.08 79	0.18 197

DN	0.14 206	0.08 161	0.08 182	0.19 259	0.09 163	0.22 280	0.11 214	0.18 192	0.10 181	0.21 165	0.12 189	0.35 278	0.06 121	0.14 259	0.09 111	0.12 205	0.24 269	0.12 176	0.16 172	0.09 140	0.18 196	0.11 200	0.06 140	0.08 174	0.25 284	0.14 164	0.15 167	0.19 208

IGEV-FE	0.14 206	0.07 121	0.06 124	0.13 213	0.13 229	0.10 168	0.11 214	0.17 158	0.09 156	0.28 292	0.10 156	0.23 246	0.05 93	0.12 238	0.10 148	0.11 159	0.23 246	0.11 146	0.17 186	0.12 214	0.20 230	0.10 168	0.09 214	0.06 108	0.20 244	0.15 188	0.23 260	0.27 264

model_zeroshot	0.14 206	0.09 179	0.06 124	0.10 173	0.10 185	0.13 201	0.08 166	0.20 238	0.12 216	0.28 292	0.09 140	0.22 240	0.06 121	0.11 218	0.10 148	0.12 205	0.26 289	0.13 208	0.28 278	0.12 214	0.21 254	0.13 241	0.11 241	0.09 201	0.18 217	0.18 243	0.18 214	0.18 197

MyStereo04	0.14 206	0.12 219	0.11 225	0.08 130	0.09 163	0.11 179	0.08 166	0.23 268	0.19 271	0.24 217	0.16 240	0.23 246	0.11 209	0.04 84	0.11 185	0.11 159	0.17 149	0.12 176	0.21 235	0.12 214	0.17 179	0.12 222	0.06 140	0.12 246	0.21 258	0.14 164	0.16 177	0.15 152

IGEV_Zeroshot_test	0.14 206	0.07 121	0.06 124	0.13 213	0.13 229	0.10 168	0.11 214	0.17 158	0.09 156	0.28 292	0.10 156	0.23 246	0.05 93	0.12 238	0.10 148	0.11 159	0.23 246	0.11 146	0.17 186	0.12 214	0.20 230	0.10 168	0.09 214	0.06 108	0.20 244	0.15 188	0.23 260	0.27 264

dd	0.14 206	0.12 219	0.07 157	0.25 282	0.11 203	0.19 261	0.09 184	0.17 158	0.08 123	0.17 121	0.08 115	0.33 274	0.08 166	0.06 116	0.11 185	0.11 159	0.24 269	0.11 146	0.25 265	0.09 140	0.15 144	0.09 138	0.06 140	0.09 201	0.17 196	0.13 142	0.18 214	0.14 140

AACVNet	0.14 206	0.13 234	0.10 210	0.13 213	0.13 229	0.14 211	0.10 201	0.19 221	0.11 198	0.22 178	0.18 259	0.14 135	0.10 198	0.09 189	0.12 213	0.11 159	0.21 221	0.13 208	0.17 186	0.12 214	0.16 163	0.11 200	0.11 241	0.11 230	0.18 217	0.14 164	0.14 150	0.16 162

cross-raft	0.14 206	0.08 161	0.07 157	0.08 130	0.10 185	0.12 192	0.08 166	0.17 158	0.13 225	0.27 276	0.12 189	0.21 227	0.05 93	0.11 218	0.13 228	0.14 257	0.22 236	0.11 146	0.23 254	0.13 232	0.23 284	0.10 168	0.06 140	0.08 174	0.22 269	0.18 243	0.14 150	0.16 162

GEStereo_RVC	0.14 206	0.13 234	0.10 210	0.11 190	0.12 216	0.12 192	0.11 214	0.18 192	0.13 225	0.24 217	0.16 240	0.18 183	0.10 198	0.06 116	0.13 228	0.12 205	0.20 208	0.16 258	0.23 254	0.13 232	0.16 163	0.14 252	0.07 164	0.11 230	0.21 258	0.15 188	0.13 139	0.20 220

sAnonymous2	0.14 206	0.09 179	0.10 210	0.10 173	0.09 163	0.09 146	0.11 214	0.22 260	0.11 198	0.23 194	0.17 249	0.15 141	0.10 198	0.06 116	0.13 228	0.14 257	0.18 169	0.15 245	0.21 235	0.14 242	0.17 179	0.15 262	0.05 118	0.10 218	0.17 196	0.17 228	0.17 191	0.16 162

CroCo_RVC	0.14 206	0.09 179	0.10 210	0.10 173	0.09 163	0.09 146	0.11 214	0.22 260	0.11 198	0.23 194	0.17 249	0.15 141	0.10 198	0.06 116	0.13 228	0.14 257	0.18 169	0.15 245	0.21 235	0.14 242	0.17 179	0.15 262	0.05 118	0.10 218	0.17 196	0.17 228	0.17 191	0.16 162

sCroCo_RVC	0.14 206	0.09 179	0.09 196	0.08 130	0.07 119	0.10 168	0.07 151	0.20 238	0.14 233	0.18 134	0.12 189	0.13 119	0.14 246	0.06 116	0.14 248	0.16 282	0.22 236	0.15 245	0.22 247	0.13 232	0.21 254	0.16 272	0.06 140	0.12 246	0.18 217	0.15 188	0.17 191	0.17 176

XX-Stereo	0.14 206	0.05 74	0.05 94	0.10 173	0.07 119	0.17 243	0.07 151	0.18 192	0.10 181	0.27 276	0.09 140	0.21 227	0.03 44	0.10 202	0.11 185	0.12 205	0.22 236	0.11 146	0.21 235	0.11 191	0.20 230	0.09 138	0.08 194	0.07 144	0.23 278	0.17 228	0.17 191	0.35 291

GES	0.14 206	0.11 207	0.07 157	0.09 152	0.11 203	0.15 222	0.09 184	0.20 238	0.09 156	0.23 194	0.12 189	0.17 165	0.11 209	0.14 259	0.12 213	0.11 159	0.23 246	0.14 232	0.24 261	0.14 242	0.18 196	0.18 282	0.11 241	0.09 201	0.15 167	0.13 142	0.21 252	0.20 220

RTSC	0.14 206	0.11 207	0.11 225	0.12 202	0.11 203	0.12 192	0.10 201	0.16 145	0.14 233	0.18 134	0.13 200	0.15 141	0.14 246	0.08 170	0.13 228	0.13 237	0.20 208	0.13 208	0.21 235	0.12 214	0.16 163	0.12 222	0.07 164	0.10 218	0.16 184	0.17 228	0.21 252	0.33 284

ADCL	0.14 206	0.12 219	0.11 225	0.13 213	0.11 203	0.14 211	0.11 214	0.18 192	0.16 247	0.22 178	0.16 240	0.21 227	0.13 231	0.09 189	0.12 213	0.12 205	0.17 149	0.13 208	0.18 206	0.13 232	0.19 214	0.14 252	0.11 241	0.11 230	0.17 196	0.16 208	0.16 177	0.17 176

DeepPruner_ROB	0.14 206	0.13 234	0.11 225	0.12 202	0.11 203	0.11 179	0.09 184	0.17 158	0.12 216	0.21 165	0.18 259	0.15 141	0.13 231	0.08 170	0.14 248	0.11 159	0.18 169	0.15 245	0.19 216	0.11 191	0.18 196	0.14 252	0.10 231	0.11 230	0.17 196	0.17 228	0.17 191	0.19 208

MLCV	0.14 206	0.11 207	0.09 196	0.16 239	0.12 216	0.14 211	0.11 214	0.21 251	0.10 181	0.24 217	0.13 200	0.21 227	0.15 254	0.08 170	0.10 148	0.10 118	0.19 188	0.11 146	0.19 216	0.09 140	0.18 196	0.09 138	0.10 231	0.09 201	0.17 196	0.14 164	0.16 177	0.20 220

HSM	0.14 206	0.12 219	0.09 196	0.14 223	0.13 229	0.12 192	0.11 214	0.18 192	0.11 198	0.23 194	0.15 229	0.18 183	0.14 246	0.08 170	0.12 213	0.11 159	0.21 221	0.12 176	0.17 186	0.12 214	0.18 196	0.11 200	0.07 164	0.08 174	0.17 196	0.16 208	0.17 191	0.18 197

DLCB_ROB	0.14 206	0.12 219	0.12 238	0.10 173	0.10 185	0.10 168	0.09 184	0.16 145	0.12 216	0.18 134	0.17 249	0.19 195	0.13 231	0.11 218	0.12 213	0.11 159	0.16 132	0.13 208	0.14 143	0.10 167	0.18 196	0.11 200	0.09 214	0.12 246	0.27 292	0.16 208	0.16 177	0.14 140

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 226	0.07 121	0.05 94	0.12 202	0.13 229	0.15 222	0.09 184	0.17 158	0.13 225	0.28 292	0.09 140	0.23 246	0.05 93	0.12 238	0.12 213	0.12 205	0.26 289	0.12 176	0.33 294	0.11 191	0.20 230	0.13 241	0.08 194	0.07 144	0.22 269	0.20 272	0.20 238	0.33 284

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 226	0.07 121	0.06 124	0.15 234	0.12 216	0.15 222	0.10 201	0.18 192	0.09 156	0.26 261	0.08 115	0.19 195	0.08 166	0.11 218	0.11 185	0.12 205	0.25 279	0.13 208	0.26 270	0.12 214	0.20 230	0.11 200	0.08 194	0.07 144	0.20 244	0.19 262	0.20 238	0.31 281

EKT-Stereo	0.15 226	0.10 193	0.07 157	0.13 213	0.13 229	0.16 234	0.17 260	0.17 158	0.11 198	0.26 261	0.17 249	0.17 165	0.07 148	0.11 218	0.11 185	0.11 159	0.24 269	0.15 245	0.24 261	0.12 214	0.25 300	0.10 168	0.07 164	0.08 174	0.20 244	0.16 208	0.17 191	0.17 176

CASS	0.15 226	0.12 219	0.10 210	0.14 223	0.12 216	0.16 234	0.10 201	0.19 221	0.15 243	0.26 261	0.12 189	0.20 212	0.12 215	0.09 189	0.13 228	0.12 205	0.23 246	0.12 176	0.24 261	0.10 167	0.20 230	0.11 200	0.07 164	0.09 201	0.23 278	0.14 164	0.19 226	0.22 240
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 226	0.13 234	0.10 210	0.18 252	0.17 258	0.16 234	0.20 271	0.16 145	0.11 198	0.16 111	0.14 212	0.16 158	0.05 93	0.44 320	0.10 148	0.10 118	0.17 149	0.12 176	0.14 143	0.09 140	0.17 179	0.10 168	0.29 324	0.07 144	0.17 196	0.16 208	0.12 125	0.13 129

GANet-ADL	0.15 226	0.12 219	0.09 196	0.14 223	0.12 216	0.16 234	0.12 229	0.20 238	0.10 181	0.25 244	0.15 229	0.22 240	0.12 215	0.21 291	0.11 185	0.11 159	0.25 279	0.14 232	0.21 235	0.14 242	0.19 214	0.10 168	0.08 194	0.10 218	0.17 196	0.16 208	0.20 238	0.17 176

test-1	0.15 226	0.06 97	0.07 157	0.11 190	0.10 185	0.18 251	0.14 241	0.19 221	0.13 225	0.28 292	0.10 156	0.19 195	0.11 209	0.12 238	0.13 228	0.14 257	0.22 236	0.12 176	0.23 254	0.10 167	0.24 294	0.09 138	0.09 214	0.08 174	0.21 258	0.18 243	0.15 167	0.18 197

ICVP	0.15 226	0.13 234	0.14 263	0.12 202	0.12 216	0.13 201	0.10 201	0.17 158	0.12 216	0.17 121	0.14 212	0.18 183	0.12 215	0.09 189	0.13 228	0.14 257	0.18 169	0.15 245	0.16 172	0.14 242	0.17 179	0.14 252	0.20 285	0.11 230	0.19 231	0.19 262	0.17 191	0.17 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 226	0.13 234	0.11 225	0.13 213	0.17 258	0.15 222	0.13 234	0.19 221	0.11 198	0.14 98	0.13 200	0.17 165	0.09 182	0.16 272	0.17 276	0.16 282	0.21 221	0.14 232	0.22 247	0.15 258	0.15 144	0.12 222	0.07 164	0.12 246	0.17 196	0.15 188	0.19 226	0.17 176

psm_up	0.15 226	0.11 207	0.13 251	0.15 234	0.12 216	0.14 211	0.11 214	0.20 238	0.17 256	0.19 146	0.13 200	0.15 141	0.17 262	0.10 202	0.14 248	0.12 205	0.19 188	0.13 208	0.17 186	0.11 191	0.15 144	0.10 168	0.10 231	0.16 276	0.18 217	0.17 228	0.17 191	0.19 208

FADNet-RVC	0.15 226	0.13 234	0.11 225	0.18 252	0.12 216	0.14 211	0.10 201	0.21 251	0.09 156	0.19 146	0.17 249	0.18 183	0.12 215	0.11 218	0.17 276	0.15 278	0.18 169	0.13 208	0.18 206	0.15 258	0.12 90	0.13 241	0.12 253	0.11 230	0.21 258	0.16 208	0.14 150	0.15 152

AF-Net	0.15 226	0.13 234	0.13 251	0.14 223	0.18 266	0.15 222	0.14 241	0.17 158	0.16 247	0.17 121	0.21 281	0.18 183	0.12 215	0.10 202	0.18 284	0.16 282	0.14 112	0.14 232	0.15 160	0.11 191	0.12 90	0.11 200	0.13 258	0.10 218	0.15 167	0.16 208	0.20 238	0.15 152

RP	0.15 226	0.14 246	0.16 274	0.17 247	0.14 241	0.17 243	0.16 251	0.19 221	0.17 256	0.14 98	0.16 240	0.16 158	0.15 254	0.11 218	0.14 248	0.12 205	0.15 122	0.12 176	0.15 160	0.12 214	0.12 90	0.13 241	0.10 231	0.12 246	0.17 196	0.17 228	0.20 238	0.18 197

Nwc_Net	0.15 226	0.13 234	0.13 251	0.14 223	0.18 266	0.15 222	0.14 241	0.17 158	0.16 247	0.17 121	0.21 281	0.18 183	0.12 215	0.10 202	0.18 284	0.16 282	0.14 112	0.14 232	0.15 160	0.11 191	0.12 90	0.11 200	0.13 258	0.10 218	0.15 167	0.16 208	0.20 238	0.15 152

UCFNet_RVC	0.15 226	0.17 270	0.12 238	0.16 239	0.14 241	0.17 243	0.11 214	0.17 158	0.13 225	0.21 165	0.13 200	0.28 263	0.12 215	0.10 202	0.12 213	0.13 237	0.18 169	0.13 208	0.17 186	0.12 214	0.17 179	0.09 138	0.10 231	0.11 230	0.19 231	0.16 208	0.17 191	0.20 220

NVstereo2D	0.15 226	0.11 207	0.11 225	0.19 259	0.14 241	0.21 276	0.24 292	0.13 122	0.11 198	0.16 111	0.14 212	0.10 88	0.08 166	0.40 319	0.12 213	0.12 205	0.21 221	0.14 232	0.16 172	0.10 167	0.12 90	0.09 138	0.25 300	0.08 174	0.15 167	0.13 142	0.14 150	0.13 129

LoS	0.16 242	0.10 193	0.08 182	0.10 173	0.11 203	0.09 146	0.07 151	0.50 330	0.05 47	0.32 313	0.36 325	0.36 281	0.06 121	0.09 189	0.09 111	0.10 118	0.19 188	0.09 105	0.15 160	0.11 191	0.21 254	0.09 138	0.07 164	0.07 144	0.18 217	0.12 127	0.20 238	0.21 235
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 242	0.14 246	0.13 251	0.16 239	0.13 229	0.14 211	0.12 229	0.19 221	0.17 256	0.19 146	0.17 249	0.14 135	0.07 148	0.14 259	0.15 260	0.14 257	0.19 188	0.16 258	0.20 229	0.13 232	0.17 179	0.14 252	0.12 253	0.13 257	0.21 258	0.19 262	0.19 226	0.17 176

pcwnet_v2	0.16 242	0.12 219	0.12 238	0.16 239	0.14 241	0.17 243	0.14 241	0.20 238	0.13 225	0.22 178	0.14 212	0.19 195	0.18 265	0.12 238	0.11 185	0.12 205	0.18 169	0.14 232	0.17 186	0.12 214	0.16 163	0.11 200	0.09 214	0.11 230	0.20 244	0.19 262	0.19 226	0.28 272

FADNet	0.16 242	0.15 255	0.10 210	0.20 265	0.10 185	0.19 261	0.13 234	0.21 251	0.13 225	0.22 178	0.26 307	0.17 165	0.14 246	0.12 238	0.20 296	0.16 282	0.16 132	0.14 232	0.23 254	0.20 292	0.16 163	0.13 241	0.11 241	0.11 230	0.21 258	0.17 228	0.16 177	0.15 152

stereogan	0.16 242	0.15 255	0.15 270	0.16 239	0.18 266	0.18 251	0.16 251	0.20 238	0.19 271	0.14 98	0.16 240	0.20 212	0.18 265	0.13 255	0.16 269	0.13 237	0.16 132	0.14 232	0.18 206	0.14 242	0.15 144	0.13 241	0.13 258	0.13 257	0.16 184	0.17 228	0.23 260	0.18 197

HSM-Net_RVC	0.16 242	0.12 219	0.10 210	0.17 247	0.13 229	0.14 211	0.10 201	0.18 192	0.14 233	0.25 244	0.18 259	0.28 263	0.17 262	0.11 218	0.12 213	0.11 159	0.19 188	0.13 208	0.17 186	0.11 191	0.18 196	0.12 222	0.08 194	0.11 230	0.19 231	0.17 228	0.23 260	0.24 247
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.17 248	0.12 219	0.11 225	0.19 259	0.14 241	0.17 243	0.14 241	0.21 251	0.14 233	0.24 217	0.17 249	0.32 273	0.16 259	0.20 286	0.13 228	0.14 257	0.23 246	0.15 245	0.23 254	0.13 232	0.18 196	0.12 222	0.06 140	0.10 218	0.19 231	0.16 208	0.19 226	0.22 240

PS-NSSS	0.17 248	0.19 279	0.18 289	0.23 274	0.18 266	0.18 251	0.16 251	0.22 260	0.12 216	0.23 194	0.21 281	0.44 290	0.08 166	0.11 218	0.14 248	0.10 118	0.13 99	0.13 208	0.26 270	0.11 191	0.11 83	0.07 91	0.18 281	0.15 268	0.17 196	0.21 274	0.14 150	0.20 220

iResNet	0.17 248	0.11 207	0.10 210	0.15 234	0.13 229	0.17 243	0.12 229	0.21 251	0.14 233	0.25 244	0.14 212	0.35 278	0.32 300	0.08 170	0.12 213	0.11 159	0.20 208	0.12 176	0.26 270	0.15 258	0.18 196	0.12 222	0.11 241	0.13 257	0.18 217	0.15 188	0.20 238	0.19 208

ITSA-stereo	0.18 251	0.14 246	0.12 238	0.26 285	0.17 258	0.18 251	0.16 251	0.25 279	0.17 256	0.26 261	0.18 259	0.33 274	0.25 282	0.16 272	0.13 228	0.12 205	0.22 236	0.15 245	0.23 254	0.10 167	0.19 214	0.12 222	0.15 266	0.11 230	0.23 278	0.16 208	0.20 238	0.23 244

dad	0.18 251	0.16 262	0.12 238	0.36 298	0.16 252	0.24 287	0.21 278	0.24 273	0.09 156	0.22 178	0.11 175	0.38 284	0.12 215	0.08 170	0.13 228	0.11 159	0.27 299	0.13 208	0.30 286	0.11 191	0.19 214	0.12 222	0.09 214	0.13 257	0.19 231	0.14 164	0.31 291	0.24 247

PSMNet-ADL	0.18 251	0.13 234	0.13 251	0.16 239	0.14 241	0.17 243	0.16 251	0.20 238	0.22 290	0.27 276	0.20 279	0.29 270	0.26 285	0.18 275	0.16 269	0.14 257	0.23 246	0.14 232	0.22 247	0.14 242	0.19 214	0.11 200	0.10 231	0.11 230	0.20 244	0.16 208	0.23 260	0.20 220

Anonymous3	0.18 251	0.15 255	0.11 225	0.15 234	0.10 185	0.14 211	0.11 214	0.22 260	0.19 271	0.27 276	0.15 229	0.27 262	0.12 215	0.12 238	0.27 315	0.18 300	0.22 236	0.18 282	0.26 270	0.17 275	0.25 300	0.21 303	0.09 214	0.10 218	0.21 258	0.21 274	0.22 258	0.20 220

FADNet_RVC	0.18 251	0.14 246	0.13 251	0.20 265	0.15 250	0.14 211	0.13 234	0.24 273	0.14 233	0.24 217	0.18 259	0.28 263	0.22 279	0.14 259	0.15 260	0.12 205	0.20 208	0.17 272	0.32 290	0.15 258	0.20 230	0.15 262	0.11 241	0.15 268	0.20 244	0.21 274	0.18 214	0.23 244

NCC-stereo	0.18 251	0.16 262	0.16 274	0.16 239	0.18 266	0.18 251	0.18 262	0.19 221	0.20 285	0.16 111	0.19 271	0.21 227	0.21 273	0.12 238	0.22 301	0.18 300	0.18 169	0.19 287	0.19 216	0.15 258	0.16 163	0.15 262	0.15 266	0.12 246	0.19 231	0.18 243	0.24 268	0.20 220

Abc-Net	0.18 251	0.16 262	0.16 274	0.16 239	0.18 266	0.18 251	0.18 262	0.19 221	0.20 285	0.16 111	0.19 271	0.21 227	0.21 273	0.12 238	0.22 301	0.18 300	0.18 169	0.19 287	0.19 216	0.15 258	0.16 163	0.15 262	0.15 266	0.12 246	0.19 231	0.18 243	0.24 268	0.20 220
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 251	0.17 270	0.16 274	0.13 213	0.13 229	0.13 201	0.12 229	0.21 251	0.18 263	0.22 178	0.15 229	0.23 246	0.13 231	0.10 202	0.17 276	0.16 282	0.19 188	0.17 272	0.19 216	0.17 275	0.22 273	0.18 282	0.11 241	0.16 276	0.26 289	0.26 300	0.20 238	0.24 247

XPNet_ROB	0.18 251	0.21 285	0.14 263	0.15 234	0.16 252	0.15 222	0.15 246	0.16 145	0.14 233	0.19 146	0.19 271	0.49 297	0.13 231	0.11 218	0.16 269	0.14 257	0.25 279	0.16 258	0.18 206	0.14 242	0.17 179	0.19 291	0.13 258	0.14 264	0.18 217	0.17 228	0.32 294	0.29 275

DDVS	0.19 260	0.15 255	0.13 251	0.18 252	0.18 266	0.20 267	0.20 271	0.20 238	0.16 247	0.25 244	0.21 281	0.39 287	0.28 293	0.13 255	0.14 248	0.14 257	0.26 289	0.19 287	0.28 278	0.15 258	0.19 214	0.17 278	0.10 231	0.14 264	0.19 231	0.15 188	0.22 258	0.25 255

DAS	0.19 260	0.11 207	0.10 210	0.24 279	0.19 274	0.18 251	0.21 278	0.23 268	0.18 263	0.24 217	0.14 212	0.38 284	0.21 273	0.09 189	0.13 228	0.12 205	0.25 279	0.16 258	0.22 247	0.15 258	0.21 254	0.14 252	0.17 275	0.13 257	0.20 244	0.18 243	0.23 260	0.30 277

SepStereo	0.19 260	0.11 207	0.10 210	0.24 279	0.19 274	0.18 251	0.21 278	0.23 268	0.18 263	0.24 217	0.14 212	0.38 284	0.21 273	0.09 189	0.13 228	0.12 205	0.25 279	0.16 258	0.22 247	0.15 258	0.21 254	0.14 252	0.17 275	0.13 257	0.20 244	0.18 243	0.23 260	0.30 277

RGC	0.19 260	0.17 270	0.17 284	0.19 259	0.20 279	0.20 267	0.15 246	0.22 260	0.26 304	0.17 121	0.21 281	0.21 227	0.24 281	0.15 269	0.24 308	0.19 308	0.18 169	0.16 258	0.19 216	0.16 270	0.17 179	0.14 252	0.13 258	0.16 276	0.21 258	0.21 274	0.24 268	0.25 255

PA-Net	0.19 260	0.21 285	0.25 309	0.14 223	0.20 279	0.18 251	0.21 278	0.21 251	0.19 271	0.17 121	0.15 229	0.17 165	0.21 273	0.26 297	0.17 276	0.18 300	0.15 122	0.19 287	0.13 131	0.17 275	0.14 133	0.16 272	0.10 231	0.16 276	0.18 217	0.27 311	0.17 191	0.35 291
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 260	0.20 283	0.19 295	0.19 259	0.20 279	0.16 234	0.15 246	0.28 286	0.19 271	0.23 194	0.18 259	0.46 294	0.17 262	0.11 218	0.14 248	0.13 237	0.15 122	0.14 232	0.21 235	0.19 285	0.13 116	0.11 200	0.09 214	0.21 289	0.25 284	0.23 287	0.26 279	0.28 272

pmcnn	0.19 260	0.14 246	0.11 225	0.18 252	0.13 229	0.19 261	0.16 251	0.20 238	0.19 271	0.26 261	0.15 229	0.35 278	0.26 285	0.09 189	0.11 185	0.11 159	0.25 279	0.14 232	0.24 261	0.14 242	0.23 284	0.15 262	0.11 241	0.11 230	0.21 258	0.19 262	0.40 314	0.46 312

DCVSM-stereo	0.20 267	0.15 255	0.12 238	0.25 282	0.19 274	0.26 291	0.21 278	0.23 268	0.16 247	0.24 217	0.18 259	0.49 297	0.27 289	0.14 259	0.12 213	0.12 205	0.24 269	0.16 258	0.25 265	0.16 270	0.19 214	0.15 262	0.22 291	0.11 230	0.19 231	0.16 208	0.24 268	0.27 264

SFCPSM	0.20 267	0.14 246	0.12 238	0.21 269	0.16 252	0.20 267	0.18 262	0.22 260	0.20 285	0.25 244	0.24 297	0.34 277	0.34 307	0.14 259	0.13 228	0.13 237	0.24 269	0.16 258	0.32 290	0.19 285	0.19 214	0.13 241	0.14 264	0.12 246	0.22 269	0.18 243	0.20 238	0.25 255

RTS	0.20 267	0.16 262	0.14 263	0.17 247	0.14 241	0.20 267	0.15 246	0.24 273	0.25 300	0.15 104	0.14 212	0.14 135	0.20 271	0.11 218	0.15 260	0.16 282	0.24 269	0.17 272	0.35 298	0.24 304	0.23 284	0.16 272	0.09 214	0.15 268	0.29 301	0.26 300	0.28 286	0.55 321

RTSA	0.20 267	0.16 262	0.14 263	0.17 247	0.14 241	0.20 267	0.15 246	0.24 273	0.25 300	0.15 104	0.14 212	0.14 135	0.20 271	0.11 218	0.15 260	0.16 282	0.24 269	0.17 272	0.35 298	0.24 304	0.23 284	0.16 272	0.09 214	0.15 268	0.29 301	0.26 300	0.28 286	0.55 321

ccs_rob	0.20 267	0.15 255	0.12 238	0.26 285	0.16 252	0.26 291	0.20 271	0.22 260	0.16 247	0.25 244	0.24 297	0.58 306	0.25 282	0.18 275	0.13 228	0.13 237	0.23 246	0.15 245	0.21 235	0.16 270	0.21 254	0.12 222	0.12 253	0.11 230	0.20 244	0.16 208	0.18 214	0.23 244

SGM-Forest	0.20 267	0.18 276	0.16 274	0.23 274	0.18 266	0.21 276	0.18 262	0.23 268	0.17 256	0.20 156	0.16 240	0.23 246	0.18 265	0.22 292	0.18 284	0.18 300	0.19 188	0.17 272	0.18 206	0.15 258	0.18 196	0.19 291	0.25 300	0.19 288	0.22 269	0.18 243	0.26 279	0.24 247
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 273	0.16 262	0.13 251	0.26 285	0.23 288	0.22 280	0.18 262	0.29 293	0.18 263	0.28 292	0.19 271	0.22 240	0.12 215	0.28 305	0.11 185	0.14 257	0.26 289	0.19 287	0.20 229	0.13 232	0.23 284	0.23 310	0.26 306	0.24 303	0.25 284	0.24 289	0.23 260	0.26 259

AnyNet_C32	0.21 273	0.16 262	0.15 270	0.17 247	0.17 258	0.19 261	0.16 251	0.26 281	0.22 290	0.25 244	0.24 297	0.24 253	0.18 265	0.14 259	0.22 301	0.18 300	0.28 306	0.22 301	0.30 286	0.19 285	0.28 313	0.23 310	0.16 270	0.18 285	0.22 269	0.22 282	0.21 252	0.24 247

NOSS_ROB	0.21 273	0.14 246	0.16 274	0.21 269	0.19 274	0.20 267	0.22 285	0.30 295	0.18 263	0.25 244	0.16 240	0.21 227	0.13 231	0.27 304	0.15 260	0.14 257	0.26 289	0.21 297	0.22 247	0.17 275	0.23 284	0.22 307	0.26 306	0.24 303	0.26 289	0.23 287	0.24 268	0.27 264

SHD	0.22 276	0.17 270	0.21 303	0.18 252	0.17 258	0.19 261	0.20 271	0.27 284	0.17 256	0.27 276	0.19 271	0.24 253	0.32 300	0.17 274	0.16 269	0.15 278	0.19 188	0.17 272	0.33 294	0.18 281	0.21 254	0.18 282	0.16 270	0.17 281	0.24 282	0.28 315	0.25 275	0.43 305

ADCMid	0.22 276	0.18 276	0.17 284	0.18 252	0.19 274	0.20 267	0.16 251	0.30 295	0.25 300	0.24 217	0.19 271	0.36 281	0.21 273	0.12 238	0.18 284	0.16 282	0.25 279	0.18 282	0.37 302	0.19 285	0.24 294	0.20 300	0.17 275	0.15 268	0.24 282	0.22 282	0.25 275	0.30 277

ADCPNet	0.22 276	0.17 270	0.16 274	0.20 265	0.20 279	0.20 267	0.18 262	0.28 286	0.23 292	0.26 261	0.23 293	0.26 261	0.29 295	0.15 269	0.19 292	0.17 294	0.24 269	0.17 272	0.32 290	0.23 303	0.25 300	0.20 300	0.17 275	0.22 292	0.25 284	0.24 289	0.27 282	0.34 289

CBMV_ROB	0.22 276	0.14 246	0.16 274	0.26 285	0.23 288	0.21 276	0.22 285	0.28 286	0.17 256	0.26 261	0.17 249	0.28 263	0.18 265	0.26 297	0.13 228	0.12 205	0.26 289	0.17 272	0.19 216	0.17 275	0.21 254	0.19 291	0.26 306	0.21 289	0.25 284	0.27 311	0.25 275	0.34 289

ETE_ROB	0.22 276	0.23 295	0.15 270	0.20 265	0.16 252	0.19 261	0.17 260	0.18 192	0.19 271	0.21 165	0.22 291	0.64 309	0.16 259	0.14 259	0.17 276	0.14 257	0.30 311	0.19 287	0.25 265	0.19 285	0.22 273	0.18 282	0.16 270	0.15 268	0.22 269	0.28 315	0.41 316	0.27 264

LALA_ROB	0.22 276	0.25 299	0.16 274	0.19 259	0.17 258	0.22 280	0.16 251	0.18 192	0.19 271	0.24 217	0.21 281	0.63 308	0.15 254	0.13 255	0.26 312	0.17 294	0.27 299	0.22 301	0.23 254	0.19 285	0.20 230	0.21 303	0.14 264	0.15 268	0.20 244	0.22 282	0.35 302	0.26 259

CBMV	0.22 276	0.18 276	0.18 289	0.23 274	0.22 284	0.20 267	0.18 262	0.27 284	0.19 271	0.28 292	0.11 175	0.30 271	0.13 231	0.24 294	0.16 269	0.14 257	0.25 279	0.18 282	0.20 229	0.16 270	0.22 273	0.19 291	0.24 299	0.23 295	0.27 292	0.24 289	0.36 305	0.42 302
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 283	0.26 303	0.15 270	0.46 313	0.24 293	0.36 307	0.20 271	0.24 273	0.16 247	0.26 261	0.15 229	0.28 263	0.27 289	0.11 218	0.13 228	0.13 237	0.21 221	0.12 176	0.18 206	0.12 214	0.20 230	0.11 200	0.11 241	0.12 246	0.36 319	0.25 299	0.57 327	0.33 284

PWC_ROB	0.23 283	0.20 283	0.14 263	0.18 252	0.17 258	0.16 234	0.20 271	0.21 251	0.27 307	0.15 104	0.21 281	0.28 263	0.63 330	0.13 255	0.14 248	0.13 237	0.27 299	0.18 282	0.37 302	0.19 285	0.22 273	0.18 282	0.16 270	0.24 303	0.20 244	0.19 262	0.24 268	0.44 308

ACV-stereo	0.25 285	0.15 255	0.13 251	0.22 271	0.17 258	0.28 294	0.24 292	0.22 260	0.20 285	0.23 194	0.23 293	0.28 263	0.37 314	0.18 275	0.15 260	0.13 237	0.34 316	0.20 293	1.10 342	0.26 309	0.26 308	0.17 278	0.28 321	0.18 285	0.19 231	0.18 243	0.25 275	0.29 275

FCDSN-DC	0.25 285	0.25 299	0.26 312	0.28 294	0.26 297	0.26 291	0.35 305	0.28 286	0.18 263	0.20 156	0.18 259	0.21 227	0.12 215	0.29 306	0.25 310	0.26 317	0.29 308	0.28 319	0.28 278	0.21 294	0.25 300	0.25 315	0.26 306	0.32 322	0.27 292	0.24 289	0.26 279	0.27 264
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	0.25 285	0.25 299	0.20 297	0.29 295	0.22 284	0.22 280	0.23 288	0.37 313	0.28 310	0.35 324	0.22 291	0.46 294	0.32 300	0.20 286	0.19 292	0.17 294	0.17 149	0.16 258	0.30 286	0.14 242	0.21 254	0.19 291	0.27 319	0.23 295	0.29 301	0.26 300	0.33 296	0.31 281

SGM-ForestM	0.25 285	0.22 290	0.16 274	0.37 300	0.24 293	0.32 300	0.24 292	0.29 293	0.21 289	0.23 194	0.18 259	0.50 300	0.26 285	0.20 286	0.15 260	0.13 237	0.23 246	0.16 258	0.25 265	0.15 258	0.20 230	0.17 278	0.21 289	0.17 281	0.37 320	0.26 300	0.52 322	0.37 293

SGM_RVC	0.25 285	0.24 297	0.18 289	0.39 307	0.27 300	0.34 306	0.26 298	0.28 286	0.19 271	0.25 244	0.18 259	0.42 288	0.31 298	0.18 275	0.14 248	0.13 237	0.23 246	0.15 245	0.26 270	0.14 242	0.19 214	0.15 262	0.19 283	0.17 281	0.34 315	0.24 289	0.56 326	0.45 310
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 290	0.21 285	0.12 238	0.38 303	0.31 309	0.41 314	0.48 320	0.20 238	0.16 247	0.16 111	0.25 302	0.17 165	0.08 166	1.61 337	0.15 260	0.14 257	0.21 221	0.15 245	0.25 265	0.14 242	0.18 196	0.13 241	0.25 300	0.16 276	0.17 196	0.19 262	0.18 214	0.22 240

UDG	0.26 290	0.21 285	0.13 251	0.39 307	0.32 310	0.39 312	0.53 325	0.20 238	0.16 247	0.19 146	0.23 293	0.17 165	0.09 182	1.45 333	0.16 269	0.13 237	0.27 299	0.16 258	0.27 277	0.14 242	0.22 273	0.14 252	0.25 300	0.12 246	0.21 258	0.21 274	0.21 252	0.19 208

FAT-Stereo	0.26 290	0.19 279	0.17 284	0.38 303	0.37 314	0.31 296	0.25 297	0.26 281	0.18 263	0.28 292	0.25 302	0.33 274	0.36 310	0.26 297	0.18 284	0.16 282	0.27 299	0.23 306	0.33 294	0.21 294	0.22 273	0.19 291	0.22 291	0.22 292	0.22 269	0.22 282	0.33 296	0.43 305

GANetREF_RVC	0.26 290	0.26 303	0.30 318	0.23 274	0.23 288	0.23 285	0.24 292	0.35 308	0.33 322	0.32 313	0.18 259	0.50 300	0.38 315	0.12 238	0.22 301	0.18 300	0.20 208	0.21 297	0.35 298	0.21 294	0.24 294	0.16 272	0.22 291	0.29 317	0.28 297	0.21 274	0.36 305	0.33 284
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	0.26 290	0.30 313	0.30 318	0.26 285	0.23 288	0.21 276	0.19 269	0.28 286	0.37 327	0.35 324	0.24 297	0.51 303	0.27 289	0.14 259	0.22 301	0.17 294	0.19 188	0.20 293	0.26 270	0.25 308	0.22 273	0.20 300	0.17 275	0.27 310	0.31 306	0.26 300	0.39 310	0.38 295

FC-DCNN v2	0.27 295	0.28 309	0.27 313	0.37 300	0.29 306	0.32 300	0.38 310	0.33 304	0.19 271	0.22 178	0.19 271	0.24 253	0.13 231	0.29 306	0.26 312	0.27 321	0.29 308	0.27 315	0.29 284	0.22 300	0.26 308	0.25 315	0.26 306	0.31 319	0.32 311	0.26 300	0.31 291	0.31 281

FC-DCNN	0.27 295	0.28 309	0.27 313	0.36 298	0.28 302	0.32 300	0.38 310	0.33 304	0.19 271	0.22 178	0.19 271	0.23 246	0.13 231	0.29 306	0.26 312	0.27 321	0.29 308	0.27 315	0.29 284	0.22 300	0.26 308	0.25 315	0.26 306	0.31 319	0.31 306	0.26 300	0.30 288	0.30 277

FBW_ROB	0.27 295	0.26 303	0.25 309	0.38 303	0.26 297	0.32 300	0.20 271	0.21 251	0.19 271	0.27 276	0.21 281	0.45 291	0.32 300	0.26 297	0.22 301	0.20 311	0.27 299	0.17 272	0.52 316	0.14 242	0.22 273	0.15 262	0.17 275	0.28 313	0.22 269	0.19 262	0.33 296	0.57 324

CC-Net-ROB	0.28 298	0.40 319	0.29 316	0.57 320	0.44 319	0.42 316	0.38 310	0.32 301	0.19 271	0.33 317	0.28 313	0.69 314	0.10 198	0.32 315	0.21 298	0.13 237	0.14 112	0.16 258	0.40 305	0.18 281	0.15 144	0.09 138	0.23 295	0.24 303	0.22 269	0.21 274	0.19 226	0.28 272

G-Net	0.29 299	0.24 297	0.19 295	0.24 279	0.21 283	0.36 307	0.23 288	0.30 295	0.27 307	0.33 317	0.33 323	0.89 332	0.25 282	0.19 283	0.21 298	0.18 300	0.26 289	0.22 301	0.44 308	0.31 321	0.27 311	0.18 282	0.18 281	0.18 285	0.28 297	0.24 289	0.40 314	0.41 300

XQC	0.29 299	0.30 313	0.27 313	0.37 300	0.28 302	0.37 310	0.37 306	0.40 319	0.30 316	0.32 313	0.20 279	0.45 291	0.28 293	0.31 312	0.16 269	0.15 278	0.21 221	0.22 301	0.34 297	0.24 304	0.22 273	0.21 303	0.23 295	0.25 307	0.33 313	0.27 311	0.44 318	0.33 284

ADCS	0.29 299	0.22 290	0.21 303	0.26 285	0.25 295	0.25 288	0.23 288	0.37 313	0.30 316	0.23 194	0.27 309	0.47 296	0.36 310	0.20 286	0.22 301	0.19 308	0.32 313	0.24 309	0.49 314	0.28 314	0.37 325	0.30 322	0.20 285	0.23 295	0.31 306	0.28 315	0.30 288	0.43 305

S-Stereo	0.30 302	0.22 290	0.18 289	0.42 311	0.39 316	0.41 314	0.37 306	0.25 279	0.24 295	0.26 261	0.44 329	0.55 305	0.36 310	0.24 294	0.18 284	0.14 257	0.27 299	0.27 315	0.35 298	0.28 314	0.23 284	0.23 310	0.53 330	0.23 295	0.23 278	0.19 262	0.27 282	0.38 295

MeshStereo	0.30 302	0.26 303	0.20 297	0.49 316	0.37 314	0.36 307	0.26 298	0.32 301	0.28 310	0.30 309	0.28 313	0.60 307	0.48 323	0.18 275	0.15 260	0.14 257	0.26 289	0.17 272	0.28 278	0.18 281	0.28 313	0.22 307	0.25 300	0.21 289	0.37 320	0.30 321	0.55 325	0.51 316
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_RVC	0.31 304	0.28 309	0.21 303	0.33 296	0.29 306	0.31 296	0.29 302	0.38 316	0.24 295	0.46 334	0.31 320	0.50 300	0.34 307	0.25 296	0.30 316	0.25 314	0.19 188	0.23 306	0.58 317	0.29 316	0.25 300	0.28 321	0.21 289	0.27 310	0.31 306	0.26 300	0.37 307	0.51 316

edge stereo	0.31 304	0.22 290	0.20 297	0.42 311	0.36 312	0.42 316	0.39 313	0.39 318	0.23 292	0.23 194	0.39 326	0.68 312	0.34 307	0.30 311	0.17 276	0.17 294	0.31 312	0.21 297	0.42 306	0.21 294	0.24 294	0.18 282	0.25 300	0.23 295	0.28 297	0.24 289	0.39 310	0.55 321

SANet	0.31 304	0.21 285	0.21 303	0.25 282	0.22 284	0.31 296	0.22 285	0.31 300	0.32 320	0.27 276	0.27 309	1.36 343	0.39 317	0.22 292	0.17 276	0.14 257	0.26 289	0.21 297	0.30 286	0.21 294	0.25 300	0.21 303	0.30 325	0.23 295	0.34 315	0.26 300	0.35 302	0.49 314

AnyNet_C01	0.32 307	0.22 290	0.20 297	0.22 271	0.27 300	0.25 288	0.24 292	0.37 313	0.37 327	0.26 261	0.29 315	0.49 297	0.33 306	0.18 275	0.32 319	0.22 313	0.39 325	0.32 323	0.65 320	0.33 326	0.41 332	0.33 328	0.26 306	0.26 309	0.34 315	0.34 324	0.34 300	0.45 310

DGSMNet	0.34 308	0.27 308	0.24 308	0.41 310	0.33 311	0.37 310	0.37 306	0.28 286	0.25 300	0.25 244	0.52 334	0.45 291	0.32 300	0.26 297	0.25 310	0.20 311	0.52 336	0.32 323	0.75 328	0.35 328	0.38 326	0.39 338	0.28 321	0.31 319	0.27 292	0.24 289	0.33 296	0.37 293

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 309	0.36 315	0.38 328	0.46 313	0.28 302	0.31 296	0.28 301	0.51 331	0.46 334	0.39 331	0.29 315	0.37 283	0.36 310	0.31 312	0.38 326	0.26 317	0.22 236	0.27 315	0.72 325	0.37 329	0.28 313	0.31 323	0.30 325	0.38 329	0.33 313	0.26 300	0.30 288	0.38 295

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 310	0.16 262	0.13 251	0.26 285	0.22 284	0.23 285	0.27 300	0.24 273	0.15 243	0.24 217	0.16 240	4.16 360	0.22 279	0.19 283	0.14 248	0.13 237	0.33 314	0.22 301	0.32 290	0.20 292	0.24 294	0.19 291	0.22 291	0.14 264	0.20 244	0.20 272	0.21 252	0.24 247

STStereo	0.38 311	0.43 321	0.31 321	0.74 326	0.50 325	0.58 321	0.43 316	0.35 308	0.31 318	0.34 321	0.25 302	0.83 326	0.55 327	0.20 286	0.17 276	0.16 282	0.25 279	0.16 258	0.46 311	0.17 275	0.24 294	0.19 291	0.20 285	0.23 295	0.52 330	0.41 331	0.76 339	0.59 327

PVD	0.39 312	0.38 318	0.20 297	0.47 315	0.36 312	0.50 320	0.40 315	0.38 316	0.34 325	0.23 194	0.29 315	0.52 304	0.51 325	0.50 322	0.19 292	0.17 294	0.40 327	0.26 313	0.50 315	0.29 316	0.40 328	0.41 340	0.23 295	0.27 310	0.45 327	0.59 346	0.46 320	0.73 336

DPSNet	0.40 313	0.19 279	0.18 289	0.27 292	0.26 297	0.29 295	0.19 269	0.26 281	0.24 295	0.18 134	0.17 249	2.15 354	0.44 320	0.10 202	0.20 296	0.16 282	0.35 320	0.28 319	2.00 356	0.27 312	0.25 300	0.17 278	0.28 321	0.25 307	0.40 324	0.27 311	0.39 310	0.53 318

MANE	0.42 314	0.36 315	0.33 323	0.61 322	0.45 322	0.44 318	0.47 319	0.43 326	0.26 304	0.23 194	0.24 297	0.64 309	0.29 295	0.31 312	0.32 319	0.30 327	0.33 314	0.42 336	0.38 304	0.24 304	0.31 319	0.27 319	0.26 306	0.35 326	0.57 335	0.44 335	1.10 354	0.98 348

LE_ROB	0.42 314	0.19 279	0.17 284	0.40 309	0.44 319	0.33 305	0.44 317	0.35 308	0.29 315	0.32 313	0.21 281	1.22 340	1.73 356	0.11 218	0.11 185	0.11 159	0.21 221	0.13 208	0.21 235	0.13 232	0.23 284	0.13 241	0.12 253	0.15 268	0.39 323	0.36 326	1.46 359	1.45 357

ELAS	0.43 316	0.43 321	0.36 326	0.64 324	0.45 322	0.58 321	0.50 321	0.40 319	0.27 307	0.25 244	0.30 318	0.92 333	0.32 300	0.32 315	0.31 317	0.28 324	0.36 322	0.30 321	0.45 310	0.26 309	0.34 321	0.33 328	0.26 306	0.37 328	0.56 334	0.43 334	0.78 342	0.76 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 317	0.43 321	0.36 326	0.63 323	0.44 319	0.62 326	0.50 321	0.40 319	0.26 304	0.25 244	0.31 320	1.20 338	0.31 298	0.32 315	0.31 317	0.28 324	0.37 323	0.30 321	0.44 308	0.27 312	0.35 322	0.33 328	0.26 306	0.38 329	0.52 330	0.41 331	0.78 342	0.74 337
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 318	0.56 326	0.14 263	1.44 333	0.52 326	1.25 333	0.85 330	0.30 295	0.23 292	0.34 321	0.25 302	0.66 311	0.19 270	1.15 331	0.19 292	0.14 257	0.25 279	0.20 293	0.42 306	0.22 300	0.17 179	0.14 252	1.56 337	0.17 281	0.21 258	0.17 228	0.27 282	0.41 300

SAMSARA	0.49 319	0.23 295	0.39 329	0.23 274	0.23 288	0.22 280	0.23 288	0.44 328	0.39 331	0.31 312	0.21 281	0.30 271	0.47 322	0.18 275	0.35 322	0.34 328	0.26 289	0.32 323	0.47 312	0.32 325	0.48 342	0.54 348	0.15 266	0.33 324	1.40 361	1.58 360	1.42 358	1.48 358

AMNet	0.49 319	0.50 324	0.48 332	0.49 316	0.47 324	0.61 325	0.51 323	0.32 301	0.28 310	0.30 309	0.68 342	0.72 316	0.13 231	0.53 324	0.44 328	0.55 342	0.57 339	0.58 348	0.48 313	0.48 332	0.58 349	0.50 345	0.26 306	0.48 334	0.45 327	0.52 341	0.58 328	0.65 330

DispFullNet	0.49 319	0.53 325	0.20 297	1.14 330	0.43 318	0.79 329	1.26 335	0.33 304	0.24 295	0.24 217	0.27 309	0.85 327	0.50 324	1.59 336	0.18 284	0.15 278	0.51 334	0.34 329	1.12 343	0.26 309	0.25 300	0.19 291	0.20 285	0.22 292	0.28 297	0.18 243	0.35 302	0.61 328

BEATNet-Init1	0.51 322	0.41 320	0.29 316	0.78 329	0.41 317	0.60 324	0.46 318	0.41 324	0.28 310	0.30 309	0.25 302	0.87 329	0.91 340	0.26 297	0.33 321	0.26 317	0.28 306	0.25 312	0.98 337	0.29 316	0.29 317	0.27 319	0.26 306	0.32 322	0.51 329	0.38 330	2.12 362	0.96 346

MADNet+	0.56 323	0.37 317	0.63 344	0.56 319	0.53 327	0.45 319	0.39 313	0.64 339	0.51 336	0.53 338	0.40 328	0.81 325	0.67 334	0.34 318	0.61 339	0.50 339	0.58 340	0.50 340	0.84 331	0.53 334	0.49 345	0.44 341	0.51 329	0.47 333	0.82 345	0.71 351	0.58 328	0.70 333

otaku	0.59 324	0.73 331	0.30 318	1.73 345	0.85 333	1.52 339	1.01 331	0.40 319	0.33 322	0.38 327	0.32 322	0.68 312	0.26 285	1.38 332	0.35 322	0.25 314	0.21 221	0.23 306	0.71 323	0.30 319	0.23 284	0.18 282	2.19 340	0.28 313	0.29 301	0.18 243	0.31 291	0.42 302

SGM+DAISY	0.59 324	0.58 329	0.54 336	0.58 321	0.55 329	0.69 328	0.57 326	0.43 326	0.39 331	0.38 327	0.78 346	0.75 320	0.65 333	0.54 326	0.62 340	0.56 343	0.67 346	0.61 351	0.72 325	0.64 345	0.71 353	0.65 353	0.27 319	0.51 336	0.54 332	0.57 344	0.75 338	0.71 335

SPS-STEREO	0.60 326	0.57 328	0.53 333	0.55 318	0.54 328	0.65 327	0.52 324	0.40 319	0.68 339	0.37 326	0.78 346	0.78 322	0.64 332	0.53 324	0.59 338	0.57 345	0.67 346	0.63 353	0.75 328	0.72 350	0.77 356	0.68 354	0.26 306	0.54 341	0.54 332	0.60 347	0.70 335	0.66 331
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 327	0.74 332	0.31 321	1.81 347	0.85 333	1.57 340	1.10 333	0.48 329	0.36 326	0.38 327	0.39 326	0.74 318	0.27 289	1.54 335	0.37 325	0.28 324	0.23 246	0.24 309	0.71 323	0.31 321	0.23 284	0.18 282	2.45 344	0.30 318	0.31 306	0.24 289	0.38 309	0.44 308

MFMNet_re	0.66 328	0.72 330	0.65 347	0.77 328	0.62 330	0.82 331	0.70 329	0.52 333	0.53 337	0.54 340	0.65 340	0.79 323	0.51 325	0.59 328	0.68 344	0.67 349	0.81 353	0.69 354	0.74 327	0.62 343	0.71 353	0.64 352	0.45 327	0.57 342	0.59 338	0.62 349	0.74 337	0.88 344

WAO-7	0.67 329	0.75 333	0.64 346	0.72 325	0.78 332	0.58 321	0.66 327	0.97 353	0.97 351	0.62 343	0.81 350	0.79 323	0.84 338	0.55 327	0.86 350	0.71 353	0.44 329	0.36 331	0.96 334	0.67 348	0.44 335	0.35 333	0.16 270	0.83 355	0.57 335	0.67 350	0.58 328	0.70 333

ACVNet-4b	0.70 330	0.78 335	0.34 324	1.74 346	0.95 339	1.64 344	1.43 338	0.33 304	0.31 318	0.38 327	0.26 307	1.23 341	0.29 295	2.19 347	0.42 327	0.37 329	0.34 316	0.24 309	0.59 318	0.38 330	0.17 179	0.15 262	2.71 346	0.23 295	0.30 305	0.32 323	0.39 310	0.42 302

JetBlue	0.71 331	0.56 326	0.71 349	0.74 326	0.62 330	0.79 329	0.69 328	0.53 334	0.93 348	0.46 334	0.30 318	3.22 357	0.38 315	0.52 323	0.46 329	0.44 334	0.73 351	0.53 343	0.68 322	0.52 333	0.57 347	0.60 350	0.74 331	0.57 342	0.57 335	0.46 336	0.97 351	0.96 346

MonStereo1	0.74 332	0.77 334	0.34 324	1.64 337	1.05 346	1.35 337	1.51 340	0.56 335	0.38 330	0.59 342	0.65 340	1.58 346	0.76 336	1.93 339	0.21 298	0.14 257	0.39 325	0.34 329	0.67 321	0.31 321	0.38 326	0.23 310	2.26 341	0.35 326	0.32 311	0.29 320	0.51 321	0.58 325

ACVNet_1	0.75 333	0.82 336	0.41 330	2.07 353	0.98 340	1.94 351	1.52 341	0.59 337	0.28 310	0.43 332	0.50 333	0.73 317	0.63 330	2.24 349	0.36 324	0.25 314	0.34 316	0.32 323	0.62 319	0.31 321	0.30 318	0.22 307	2.71 346	0.33 324	0.41 326	0.28 315	0.37 307	0.39 299

RainbowNet	0.78 334	0.90 337	0.47 331	1.86 348	0.92 336	1.63 343	1.48 339	0.42 325	0.37 327	0.47 337	0.34 324	0.92 333	0.62 329	2.02 342	0.65 341	0.48 337	0.35 320	0.33 327	0.92 333	0.58 338	0.33 320	0.24 314	2.80 350	0.39 331	0.40 324	0.35 325	0.44 318	0.50 315

PSMNet_ROB	0.80 335	0.99 342	0.62 343	1.64 337	0.93 338	1.51 338	1.20 334	0.57 336	0.73 340	0.74 346	0.63 339	0.86 328	0.84 338	1.52 334	0.58 335	0.42 331	0.54 337	0.41 335	0.87 332	0.62 343	0.42 334	0.31 323	1.83 338	0.48 334	0.69 343	0.37 327	0.76 339	0.47 313

WAO-6	0.83 336	0.96 339	0.61 341	1.33 332	1.06 347	1.28 335	1.42 337	0.78 346	0.87 345	0.78 347	0.70 345	0.77 321	1.02 347	1.95 340	0.81 347	0.62 347	0.55 338	0.49 339	0.80 330	0.60 339	0.57 347	0.53 347	0.50 328	0.58 345	0.85 349	0.46 336	0.77 341	0.83 343

ACVNet_2	0.84 337	0.95 338	0.58 339	2.04 351	1.03 345	1.88 350	1.56 344	0.68 341	0.39 331	0.53 338	0.49 331	1.05 336	0.68 335	1.97 341	0.53 332	0.44 334	0.40 327	0.33 327	1.06 339	0.42 331	0.35 322	0.25 315	2.54 345	0.53 339	0.61 339	0.28 315	0.53 323	0.58 325

PWCK	0.90 338	1.24 351	0.63 344	1.55 335	0.86 335	1.23 332	1.04 332	1.09 354	0.75 343	0.70 345	0.81 350	1.52 345	0.91 340	0.71 329	0.46 329	0.41 330	0.74 352	0.47 337	3.07 359	0.67 348	0.58 349	0.45 343	0.95 335	0.74 351	0.74 344	0.41 331	0.70 335	0.76 338

IMH-64-1	0.91 339	0.98 340	0.53 333	1.64 337	1.01 343	1.62 341	1.75 348	0.76 343	0.74 341	0.33 317	0.61 336	0.87 329	0.95 342	2.61 351	0.53 332	0.42 331	0.49 331	0.36 331	0.96 334	0.55 335	0.40 328	0.31 323	3.11 351	0.51 336	0.82 345	0.37 327	0.60 331	0.78 340

IMH-64	0.91 339	0.98 340	0.53 333	1.64 337	1.01 343	1.62 341	1.75 348	0.76 343	0.74 341	0.33 317	0.61 336	0.87 329	0.95 342	2.61 351	0.53 332	0.42 331	0.49 331	0.36 331	0.96 334	0.55 335	0.40 328	0.31 323	3.11 351	0.51 336	0.82 345	0.37 327	0.60 331	0.78 340

IMH	0.95 341	1.00 344	0.55 337	1.66 344	1.00 341	1.69 346	1.78 350	0.76 343	0.77 344	0.34 321	0.61 336	1.01 335	1.07 350	2.69 353	0.58 335	0.46 336	0.51 334	0.38 334	0.98 337	0.60 339	0.40 328	0.32 327	3.11 351	0.53 339	0.83 348	0.48 338	0.65 333	0.79 342

LVE	0.97 342	0.99 342	0.73 351	1.89 349	1.39 351	1.65 345	1.53 342	0.79 347	0.65 338	0.81 349	0.92 352	0.74 318	1.01 346	2.21 348	0.58 335	0.48 337	0.59 341	0.54 346	1.13 344	0.64 345	0.46 339	0.40 339	2.73 349	0.69 347	0.85 349	0.50 340	0.85 346	0.54 320

WAO-8	1.02 343	1.14 348	0.79 352	1.64 337	1.25 348	1.78 348	1.57 345	0.93 349	1.01 352	0.81 349	0.68 342	1.72 347	1.03 348	2.08 343	0.82 348	0.68 350	0.65 344	0.53 343	1.09 340	0.82 353	0.48 342	0.38 335	0.81 333	0.75 352	1.12 356	0.77 352	0.96 349	1.21 353

Venus	1.02 343	1.14 348	0.79 352	1.64 337	1.25 348	1.78 348	1.57 345	0.93 349	1.01 352	0.81 349	0.68 342	1.72 347	1.03 348	2.08 343	0.82 348	0.68 350	0.65 344	0.53 343	1.09 340	0.82 353	0.48 342	0.38 335	0.81 333	0.75 352	1.12 356	0.77 352	0.96 349	1.21 353

Dean	1.08 345	1.06 346	0.80 354	2.30 354	1.35 350	1.99 352	1.58 347	0.93 349	0.93 348	0.88 354	0.78 346	1.21 339	1.22 352	2.13 346	0.67 342	0.60 346	0.62 343	0.57 347	1.25 349	0.74 351	0.46 339	0.37 334	2.72 348	0.71 348	1.00 353	0.60 347	1.05 353	0.64 329

TorneroNet-64	1.09 346	1.03 345	0.60 340	1.99 350	0.92 336	2.06 354	2.05 351	0.63 338	0.87 345	0.58 341	0.49 331	1.90 351	1.89 357	2.91 358	0.67 342	0.51 340	0.48 330	0.47 337	1.23 347	0.61 341	0.35 322	0.38 335	3.33 354	0.57 342	0.64 341	0.52 341	0.69 334	1.15 351

TorneroNet	1.11 347	1.11 347	0.67 348	2.05 352	1.00 341	2.29 355	2.05 351	0.65 340	0.89 347	0.68 344	0.57 335	1.74 350	1.26 353	2.97 360	0.71 345	0.52 341	0.50 333	0.51 342	1.18 346	0.65 347	0.41 332	0.44 341	3.48 355	0.58 345	0.67 342	0.49 339	0.85 346	1.02 349

ktn	1.26 348	1.42 353	0.57 338	1.65 343	1.61 356	1.75 347	2.16 354	0.86 348	1.75 359	0.89 355	1.11 357	1.18 337	0.96 344	2.60 350	1.03 353	0.73 354	0.82 354	0.61 351	1.47 353	0.76 352	0.70 352	0.69 355	3.64 357	0.73 349	0.93 351	0.81 355	1.20 356	1.25 355

notaker	1.30 349	1.44 354	0.61 341	2.42 357	1.51 353	2.40 357	2.31 356	0.95 352	1.64 357	0.79 348	1.07 355	1.73 349	1.18 351	3.10 362	1.04 354	0.69 352	0.70 349	0.50 340	1.66 355	0.85 355	0.56 346	0.47 344	3.67 358	0.80 354	0.62 340	0.58 345	0.81 344	0.95 345

KSHMR	1.34 350	1.44 354	1.07 358	2.31 355	1.48 352	2.31 356	2.15 353	1.22 355	1.07 355	1.13 358	1.07 355	1.30 342	0.96 344	2.92 359	1.12 355	0.95 357	0.87 355	0.84 356	1.34 350	0.97 356	0.74 355	0.60 350	3.48 355	1.07 360	0.99 352	0.77 352	1.01 352	1.06 350

UNDER WATER-64	1.42 351	1.40 352	0.92 357	2.88 359	1.97 359	2.82 359	2.72 359	1.37 358	0.94 350	1.04 357	1.15 358	1.96 353	1.33 355	3.07 361	0.80 346	0.56 343	0.70 349	0.58 348	1.17 345	0.55 335	0.45 337	0.54 348	3.98 361	0.92 357	1.03 354	1.13 358	0.81 344	1.60 360

UNDER WATER	1.42 351	1.45 356	0.89 356	2.87 358	1.98 360	2.78 358	2.64 358	1.29 356	1.04 354	0.87 353	0.98 353	1.95 352	1.30 354	3.12 363	0.87 351	0.63 348	0.68 348	0.58 348	1.23 347	0.61 341	0.44 335	0.50 345	3.95 360	0.99 359	1.09 355	1.04 356	0.88 348	1.67 362

JetRed	1.64 353	1.79 359	1.70 360	1.59 336	1.52 354	2.02 353	2.26 355	1.52 360	1.47 356	0.82 352	0.78 346	2.67 356	0.43 319	1.78 338	1.47 358	1.56 359	1.74 357	2.93 361	1.44 352	1.10 358	2.36 359	2.20 358	1.98 339	0.98 358	1.19 359	1.77 361	1.58 360	1.56 359

HanzoNet	1.79 354	1.65 358	0.85 355	2.31 355	1.74 357	2.83 360	2.55 357	1.29 356	1.86 360	0.92 356	1.28 359	4.71 361	3.85 360	3.43 364	0.96 352	0.79 355	1.10 356	0.95 357	2.68 358	1.04 357	0.93 357	0.92 356	3.78 359	0.73 349	1.15 358	1.07 357	1.29 357	1.61 361

MADNet++	1.87 355	1.58 357	1.74 361	1.28 331	1.74 357	1.25 333	1.55 343	1.63 361	2.10 361	1.84 360	2.24 360	2.56 355	2.74 358	0.75 330	1.43 356	1.55 358	2.00 358	1.47 359	2.11 357	2.11 360	3.28 360	3.23 359	1.22 336	2.22 362	1.23 360	2.58 362	1.77 361	1.36 356

LSM0	3.23 356	0.28 309	0.18 289	0.38 303	0.30 308	0.39 312	0.37 306	0.51 331	0.32 320	0.45 333	0.47 330	0.71 315	0.59 328	0.19 283	16.94 364	59.67 370	0.37 323	0.26 313	1.34 350	0.34 327	0.45 337	0.34 332	0.23 295	0.28 313	0.38 322	0.31 322	0.53 323	0.53 318

PML	8.17 357	7.65 364	3.51 362	9.56 366	5.16 361	9.57 367	5.23 364	6.49 364	17.89 367	6.44 363	3.24 361	16.63 364	29.28 370	5.47 365	6.12 359	3.95 360	7.38 361	2.69 360	20.47 367	4.69 362	3.59 361	3.96 360	3.98 361	4.20 363	5.71 363	4.30 363	16.67 368	6.70 363

DGTPSM_ROB	8.61 358	3.65 360	8.39 363	2.97 360	5.68 362	3.37 361	4.40 362	3.70 362	9.03 362	3.00 361	6.91 362	3.52 358	10.03 361	2.69 353	10.46 360	10.76 361	3.81 359	12.88 363	4.73 360	10.21 363	5.93 362	13.78 363	4.46 363	8.55 364	10.09 366	27.91 367	11.05 366	30.64 367

DPSMNet_ROB	8.62 359	3.66 361	8.40 364	2.97 360	5.69 363	3.37 361	4.40 362	3.70 362	9.03 362	3.00 361	6.93 363	3.52 358	10.07 362	2.69 353	10.46 360	10.76 361	3.81 359	12.88 363	4.76 361	10.21 363	5.93 362	13.78 363	4.47 365	8.55 364	10.10 367	27.91 367	11.06 367	30.64 367

LRCNet_RVC	9.94 360	17.32 367	0.72 350	25.08 368	21.25 369	23.72 369	20.86 367	1.45 359	0.48 335	21.28 369	13.07 366	22.69 368	3.57 359	28.32 370	0.47 331	0.27 321	8.45 362	1.25 358	23.54 368	4.04 361	0.47 341	0.33 328	26.91 368	1.58 361	0.35 318	0.22 282	0.43 317	0.38 295

DLNR_Zeroshot_test	10.02 361	31.66 371	0.05 94	54.25 371	0.10 185	0.18 251	50.40 371	0.19 221	0.08 123	0.27 276	0.07 92	0.20 212	0.04 67	0.14 259	60.23 370	70.55 371	0.34 316	0.18 282	0.26 270	0.11 191	0.20 230	0.08 105	0.07 164	0.09 201	0.19 231	0.15 188	0.20 238	0.25 255

DPSM_ROB	12.93 362	6.06 362	9.07 365	4.34 362	6.33 364	4.24 363	3.55 360	8.20 365	10.79 364	6.62 364	7.89 364	9.68 362	12.99 364	2.78 356	12.36 362	13.66 363	8.95 363	16.55 366	9.69 362	12.30 365	16.52 366	17.76 366	2.26 341	10.59 366	28.41 368	36.73 369	31.10 369	39.69 369

DPSM	12.93 362	6.06 362	9.07 365	4.34 362	6.33 364	4.24 363	3.55 360	8.20 365	10.79 364	6.62 364	7.89 364	9.68 362	12.99 364	2.78 356	12.36 362	13.66 363	8.95 363	16.55 366	9.69 362	12.30 365	16.52 366	17.76 366	2.26 341	10.59 366	28.41 368	36.73 369	31.10 369	39.69 369

HaxPig	16.12 364	19.70 368	18.82 369	21.25 367	20.53 368	21.35 368	22.27 368	17.00 369	14.68 366	19.29 368	17.18 369	18.07 365	12.18 363	22.52 368	17.87 365	14.95 365	17.87 367	9.54 362	18.95 364	15.62 367	9.98 364	7.75 361	23.74 367	15.32 368	4.46 362	12.22 366	6.85 363	15.21 366

MEDIAN_ROB	20.51 365	25.88 369	24.09 370	26.47 369	25.52 370	25.87 370	26.98 369	21.19 370	19.61 368	28.55 370	22.12 370	24.85 369	16.74 366	26.52 369	23.53 366	18.59 366	22.10 368	14.86 365	26.41 369	23.30 368	15.47 365	11.96 362	27.64 369	18.47 369	7.32 364	9.55 365	8.34 365	11.88 365

AVERAGE_ROB	24.46 366	29.85 370	27.17 371	31.26 370	29.68 371	30.01 371	31.43 370	26.55 371	24.57 371	34.19 371	27.26 371	31.45 370	21.40 367	30.75 371	28.23 369	24.11 367	26.75 369	21.47 368	30.01 370	27.38 371	20.81 368	16.76 365	32.29 370	24.48 372	8.40 365	7.77 364	7.95 364	8.54 364

CasAABBNet	25.99 367	12.23 366	18.16 367	8.64 364	12.70 367	8.22 365	7.18 365	16.43 367	21.85 369	13.64 367	15.80 367	19.61 367	26.12 368	5.47 365	25.18 368	27.55 369	17.67 365	33.30 369	19.65 366	24.62 369	33.10 369	35.23 368	4.49 366	21.39 371	57.22 370	74.08 371	62.47 371	79.73 371

FlowAnything	26.05 368	11.98 365	18.33 368	8.70 365	12.62 366	8.34 366	7.20 366	16.56 368	21.86 370	13.57 366	16.00 368	19.55 366	26.21 369	5.55 367	24.94 367	27.47 368	17.85 366	33.34 370	19.39 365	24.73 370	33.38 370	35.79 369	4.46 363	21.36 370	57.29 371	74.31 372	62.56 372	79.87 372

GS-Stereo																							0.01 2	0.03 28	0.04 12	0.04 11	0.04 31	0.03 9

FSD		0.25 299	0.25 309	0.27 292	0.25 295	0.25 288	0.33 304	0.30 295	0.18 263	0.21 165	0.18 259			0.29 306	0.24 308	0.26 317			0.28 278	0.21 294				0.28 313	0.27 292	0.24 289	0.27 282	0.27 264

STTRV1_RVC		0.26 303	0.22 307	0.35 297	0.28 302	0.32 300	0.29 302	0.36 312	0.33 322	0.27 276	0.27 309	0.42 288	0.41 318	0.48 321		0.19 308	0.59 341	0.20 293		0.30 319	0.59 351			0.43 332	0.26 289	0.56 343	0.34 300	0.67 332

DPSimNet_ROB		1.23 350	1.31 359	1.49 334	1.60 355	1.34 336	1.37 336	0.68 341	1.70 358	1.68 359	1.03 354	1.48 344	0.82 337	2.08 343	1.45 357	0.92 356		0.81 355	1.64 354	1.41 359	1.08 358	1.28 357	0.79 332	0.87 356		1.26 359	1.18 355	1.16 352

Low-res two-view benchmark